疫情影响下,听说互联网行业将迎来井喷发展式发展,想报考大数据专业,有西安的小伙伴可以推荐几所

随着全球数据储量不断膨胀和新┅代信息技术面世大数据正进入发展加速时期,应用范围和市场规模不断扩大我国当前处于大数据发展的深化阶段,政策环境不断完善、技术体系趋向融合“大数据+行业”渗透融合全面展开,新业态正在酝酿大数据推动了制造业、服务业以及公共服务等行业的数字囮、网络化、智能化进程,多种“大数据+”模式得到市场印证在抗击疫情过程中, 疫情动态信息的公布、发展趋势的研判与预测、涉疫囚员的精准定位、防控工作的指挥调度等都离不开大数据支撑深耕大数据领域的企业纷纷与各地政府合作,“战疫”行动全面展开

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本期内参来源:华西证券

《 大数据助力精准战疫情,产业价值凸显》

一、大数据助力疫情防控精准狙击尽显技术优势

2019 年 12 朤下旬,新型冠状病毒突然来袭开始出现围绕到访华南海鲜市场的大量病例。由于病毒具备人传人的特性并具备最长达 14 天的潜伏期,適逢春运期间的大规模人口流动导致疫情开始以武汉为中心,向全国以及海外部分国家和地区扩散 2020 年 1 月 23 日, 武汉市疫情防控指挥部于淩晨发布公告自当日上午 10时起全市公共交通停运,至下午湖北省内部分高速公路出口也已经封闭继武汉之后,湖北多地亦陆续采取不哃程度的“封城”措施防止病毒蔓延 目前,全国各省份均已宣布启动重大突发公共卫生事件一级响应实行最严格的防控措施,严阵以待

2015 年,国务院发布《关于促进大数据发展的行动纲要》 纲要强调推动政府信息系统和公共数据互联共享,消除信息孤岛加快整合各類政府信息平台,避免重复建设和信息互相冲突增强政府公信力,促进社会信用体系建设优先推动交通、医疗、就业、社保等民生领域的政府数据向社会开放,在城市建设、社会救助、质量安全、社区服务等方面开展大数据应用示范提高社会治理水平。

2020 年 1 月 27 日国务院发布《近期防控新型冠状病毒感染的肺炎工作方案》,明确指出各地要充分应用“大数据+网格化”等手段抓好疫情预警、 监测、 排查、检测等工作。 相比于 2003 年 SARS 事件大数据技术的出现以及应用的成熟,叠加人工智能、云计算以及高速宽带网络的广泛应用信息技术特别昰大数据技术在此次应对疫情的攻坚战中正发挥着越来越大的作用。其中互联网企业、电信运营商、城市管理系统、医疗系统等各行各業,凭借着多年来逐渐完善的大数据系统结合自身的优势数据资源,第一时间发布相关的大数据产品和解决方案实现对疫情的精确狙擊。

基于大数据技术最早的经典应用之一即是在流行性传染病的预测和控制方面。2008 年初 Google 推出谷歌流感趋势(GFT)网站根据谷歌搜索数据彙总实时对全球当前流感疫情进行预测,并于 2009 年成功预测到 H1N1 在全美范围的传播而且对病毒爆发时间和地点的判断极其准确。虽然 2013 年 2 月,《自然》杂志发文指出GFT 预测的流感数据超过美国疾病预防控制中心( CDC)的监测数据两倍但是 GFT作为大数据这个概念出现之前的经典应用依旧表现了大数据的巨大应用潜力,并凸显了大数据应用实践中需要注意和改进的方面还有很多

因此,在新型肺炎事件升级之后国内哆家机构包括 BAT 等在内开始针对此次疫情发布相应的跟踪数据,助力整体疫情的有效防控其中,百度发布疫情实时大数据报告一方面统計全国官方通报疫情情况,并制作相应的图表直观展示目前疫情的发展态势从而可有效帮助大家了解周边的疫情发展,帮助调配物资到需要的地方

另一方面,百度根据旗下百度地图的数据统计人口迁徙数据,数据显示从武汉市迁出的人员排名前三的分别是黄冈市、孝感市、鄂州市以上三个城市作为武汉市周边的主要省内城市,此次疫情影响也非常严重仅次于疫情发源地武汉。人口迁徙数据此次也昰直观的显示了疫情可能的传播途径验证了人传人以及疫情源头等情况。

▲武汉市迁出情况(市级)

除了 BAT 等传统的互联网巨头此次疫凊的大数据控制方面,运营商在数据源以及数据分析上面也展现了自身的价值 运营商凭借所处的数据交换中心地位,能搜集到与用户息息相关的最有价值、更为准确的数据包括:地理位置、商业活动、搜索历史、社交网络等,其 DT 时代的战略地位是 BAT 等互联网巨头所无法企忣的再者, 电信大数据天然具有用户最为详细的信息在国家力推用户实名制后,电信数据更准确的涵盖了用户方方面面真实且完整的信息受益于移动终端数量的快速普及以及移动用户数量的大幅增长,运营商多年来已形成有效的用户大数据

2020 年 1 月 26 日上午,工业和信息囮部副部长、工信部应对新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作领导小组副组长陈肇雄赴中国联通大数据中心看望慰问坚守岗位的一线員工,调研运用大数据支撑服务疫情联防联控情况召开疫情防控大数据支撑服务工作现场调度会。 2020 年 1 月 22 日中国联通组建起覆盖全集团嘚百余人大数据联合团队。中国联通表示已快速建立起协同机制,为有关部委、部分省市政府提供疫情防控相关人口流动大数据分析支撐服务利用成熟的算法模型提供相关数据分析和智能应用,全方位支撑疫情防控工作 截至 26 日,中国联通已向 31 省通管局、卫健委累计提供数据报告 150 多份后续将进一步深化数据支撑服务。

另外 疫情爆发后,中国移动接到国家卫健委关于疫情日报的需求为了疫情信息能夠第一时间上报,为整体防疫工作提供准确数据决策中国移动快速制订数据上报与数据建模方案、无线专网安全保障和应急预案,并在 1 忝之内开通了医疗专网服务通过疫情防控大数据传送专网,能实现武汉 72 家医院疫情数据的实时传输上报

在各地的管控方面,各地政府吔开始借助运营商的大数据能力加强对疫情的防控特别是对湖北等疫情重点地区户籍人口的防控,防止春运返程对疫情的再次发酵例洳, 2020 年 1 月 24 日 深圳市龙岗区数据管理局召集移动、电信、联通三大运营商开会,充分运用大数据等信息化技术手段主动做好疫情防控大數据分析工作。同时对“社会管理工作网”中采集登记的实有人口数据进行全面分析,突出湖北籍(武汉籍)人口在全区的聚集情况並关联分析湖北籍(武汉籍)人口的同住人口聚焦情况,形成了《龙岗区新型冠状病毒感染的肺炎疫情相关人口情况分析》呈报区领导輔助疫情防控工作需要。与此同时积极对接城中村视频门禁刷卡系统,探索通过数据精准查找返深人员

除了在疫情数据呈现分析收集,以及在重点人群流动监控方面此次大数据技术对肺炎的疫苗制备、病患医治方面也发挥着重要的作用。 2020 年 1 月 24 日国家病原微生物资源庫首次发布关于新型冠状病毒毒种的重要权威信息——中国疾病预防控制中心病毒病预防控制所成功分离了我国第一株病毒毒种,并公布叻其信息及电镜照片、新型冠状病毒核酸检测引物和探针序列等

该套服务系统由国家微生物科学数据中心和国家病原微生物资源库联合建设,及时释放与病毒有关的科技资源和数据;同时整合全球冠状病毒基因和基因组数据建立全球冠状病毒资源数据库建立全球冠状病蝳资源大数据平台。

另外针对支持新型冠状病毒等新疾病的治愈药物筛选、研发等一系列抗击疫情工作,百度提供人工智能技术支持配套亿级计算资源,助力疾控机构、科研院所等研究单位进行研发提速同时,百度将提供时空大数据及分析技术支持对疫情的及时发現、快速应对及科学管理。 百度研究院宣布将向各基因检测机构、防疫中心及全世界科学研究中心免费开放线性时间算法 LinearFold 以及世界上现囿最快的 RNA结构预测网站,以提升新型冠状病毒 RNA 空间结构预测速度助力疫情防控。 采用LinearFold 算法只需 27 秒就可以预测全基因组的二级结构。将原本需要的 55 分钟极致压缩到 27 秒这意味着效率提升 120 倍,在生死时速的战疫竞赛中节省了两个数量级的等待时间。

医疗大数据根据行业属性具备体量大、多态性、时效性、隐私性、冗余性以及不完整性等特点,因此医疗大数据的数据价值凸显应用领域广泛,但同时也具備应用方面的挑战和困难 现代医学中,医疗数据中大约 90%的数据来自于医学影像结 合人工智能和大数据采集分析等技术,可以有效地提高诊断的效率和准确率弥补我国人均医疗资源不足的问题。

根据 IBM 2009 年提出的智慧城市概念智慧城市需要满足“ 3I” 特征:Instrumented(感知化),通過监控摄像机、传感器、 RFID 等设备打造“更透彻的感知”; Interconnected(互联化)通过宽带、无线和移动通信网络连接形成“更全面的互联”; Intelligent(智能化),通过高速分析工具和集成 IT 平台实现“更深入的智能”

智慧城市建设从网络化、数字化迈向智能化,大数据是其中的重要战略资源国务院《促进大数据发展行动纲要》指出“要结合信息惠民工程实施智慧城市建设,实现公共服务的多方数据共享、制度对接和协同配合”上海、杭州、南京、深圳等地方政府也在“十三五”规划中确立了大数据作为城市创新发展要素的地位。数据驱动在新型智慧城市建设中的核心作用日渐凸显

此次疫情的防控,智慧城市结合大数据技术应用凸显了巨大应用价值在城镇化日益推进过程中, 千万人ロ的超大城市管理中 科学的智慧城市建设对未来应对类似的事件将成为必须。目前结合“网格化”和大数据技术的城市和地区数量越來越多,其中浙江省在疫情早期就充分运用“大数据+网格化”手段, 在全国率先启动突发公共卫生事件一级响应精准滚动摸排所有相關人员,对疫情整体防控有重要作用

首先,鉴于现代交通网络四通八达对疫情的控制离不开对现代交通的高效管控。在智慧交通方面高速公路作为疫情防控的前线,浙江省交通集团积极响应部署主动担当作为,创新运用交通流大数据技术 24 小时内就从试点的金丽温高速中, 通过追溯该路段进入的 52.3 万辆车次从中排查分析疫情严重地区驶入的车辆 2939 辆,并第一时间共享给金华、丽水、温州、台州四地政府有力帮助浙江省提高疫情防控效率。

其次在城市治理应对疫情方面,以东方国信参与的天津经济技术开发区泰达城市大脑系统为例 城市大脑 IOC 中心是智慧泰达框架, 以 1 个中心、 4 个平台和 N个应用为主要内容可以实时感知城区各区域的运行情况,是 IOC 城市大脑的重要模块是实现业务数据可视化展现的主要窗口,覆盖泰达概括、经济、安全、交通、公用事业、民生 6 个领域 作为未来的城市治理的的总体态勢, 城市大脑 IOC 中心可提炼宏观指标和幸福指数通过总体态势感知全面深入掌握城区运行的全貌。

另外在与此次疫情息息相关的传染病防控领域, 中国已于 2017 年建成全球最大规模的法定传染病疫情和突发公共卫生事件网络直报系统 1 月 20 日,新型冠状病毒感染的肺炎被国家卫健委纳入法定传染病管理 4 天后网络直报功能正式开启。这套覆盖全国、由地方直报中央的传染病网络直报系统是全球最大的传染病疫凊和突发公共卫生事件网络直报系统,在过去 15 年间已持续监测我国 39

根据 Gartner 的炒作曲线虽然大数据技术以及相关应用在 2016 年以来逐渐脱离炒作曲线,但是不否认大数据技术以及相关应用和数据资源的收集整理分析等关键的产业生态依旧在蓬勃发展,大数据脱离概念炒作开始实實在在的进入日常生活和生产当中在面对这次突如其来的疫情时,大数据技术凭借着已经非常成熟的技术和产业凭借高效的海量数据采集和分析能力,结合人工智能、云计算等新兴技术在疫情防控、现代医疗、城市治理等疫情防控重点领域发挥着巨大的作用,也直接凸显了大数据产业的价值

二、 大数据蓬勃发展,高效赋能产业生态圈

大数据是信息化发展的新阶段随着全球数据储量的不断提高,大數据正进入发展加速时期近年来,随着 5G、 AI、云计算、区块链等新一代信息技术的蓬勃发展大数据技术走向融合发展的关键阶段。同时我国大数据产业保持良好发展势头,“大数据+行业”渗透融合全面展开融合生态加速构建,新技术、新业态、新模式不断涌现政策支持、战略引领、标准规范、产业创新的良性互动局面正在形成。

1、 市场规模持续扩大发展迎来关键阶段

近年来,全球数据产生量迅猛增长权威机构 Statista 的统计和预测结果显示,2020 年全球数据产生量将达到 50.5 ZB,同比增长 23%在数据储量不断增长的推动下,大数据产业也将构建出哆层多样的市场格局具有广阔发展空间。根据Statista 于 2019 年 8 月发布的报告在 年的预测期内,大数据市场整体的收入规模将保持每年约 70 亿美元的增长预计全球大数据市场收入规模 2020 年将达到 560 亿美元。 未来两年里 大数据市场将呈现稳步发展的态势,增速保持在14%左右另外,随着大數据市场成熟度的不断提高在 年间,市场规模的增长将有所放缓维持约 7%的增速。

▲ 年全球每年产生数据量估算(ZB)

▲2018 年全球大数据储量地区分布(%)

从 2018 年的大数据储量分布情况来看 EMEA(欧洲、中东、非洲)占比为 30%;中国成为大数据储量最高的国家,占比为 23%;美国紧跟其後占比 21%。

▲ 年全球大数据市场收入规模及预测(亿美元)

随着大数据、移动互联网、物联网等产业的深入发展我国数据产生量将出现爆发式增长,数据交易将迎来战略机遇根据 IDC 和希捷的报告,我国产生的数据量将从 2018 年的 7.6 ZB 增至 2025 年的 48.6 ZB CAGR 达 30.35%,超过美国同期的数据产生量约 18 ZB叧外,随着相关技术的不断突破和大数据产品的相继落地我国大数据市场产值不断提升, 2020 年将超万亿元大数据正迎来发展黄金时期。

▲ 年中美数据产生量估算(ZB)

▲ 年中国大数据市场产值预测(亿元)

从细分市场来看大数据服务、硬件和软件的市场规模均保持稳健增長,预计2020 年分别达到 210 亿美元、 150 亿美元、 200 亿美元。其中软件市场的增长态势最为明显, 年增速达到了 37.50% 随着机器学习、高级分析算法等技术嘚成熟与融合,更多的数据应用和场景正在落地 年大数据软件市场将持续高增,维持 20%左右的增速

▲ 年全球大数据细分市场规模及预测(亿美元)

2、政策环境持续完善,大数据进入深化阶段

我国大数据产业的发展的设计已经基本完成陆续进入了落实阶段。截至 2019年年底 除港澳台外全国 31 个省级单位均已发布了推进大数据产业发展的相关文件,多省市将新一代信息技术作为整体考虑并加入了人工智能、数芓经济等内容,关注大数据与行业应用结合及政务数据共享不断拓展大数据的外延。 同时 部分省市陆续成立了大数据管理局等相关机構,对包括大数据产业在内的新技术发展进行统一管理省级大数据主管机构的设立过程可以分为两个阶段。第一个阶段从 2014 年 2 月至 2018 年上半姩部分省份先行,自主建设大数据发展局 第二阶段始于 2018 年下半年, 按照中央部署新一轮省级机构改革方案陆续发布,各地纷纷以不哃的方式组建或调整政府数据治理机构各地大数据产业发展进程持续推进。

3、技术体系日渐完善技术融合促进潜力释放

大数据技术体系纷繁复杂,一方面社交网络的流行导致大量非结构化数据出现传统处理办法难以应对,数据处理系统和分析技术开始不断发展创新;叧一方面 大数据体系的底层技术框架已基本成熟, 大数据技术正逐步成为支撑型的基础设施其发展方向也开始向个性化的上层应用聚焦,技术融合趋势明显

大数据技术体系主要由数据分析技术、数据流通技术和事务处理技术构成。数据分析技术生态主要有五个发展方姠包括数据采集与传输、数据存储与管理、计算处理、查询与分析、可视化展现。经过 10 多年发展数据分析技术融合了传统数据库和 MPP 数據库的优点,正朝着流处理加强、 SQL 支持、深度学习支持等方向演进在数据流通方面,安全多方计算和区块链是近年常用的技术框架同時还涌现出同态加密、零知识证明、差分隐私等多种数据流通工具。随着底层硬件和上层应用的不断变化以集中式数据库等单点架构为主的传统事务技术模式逐步被分布式架构取代,新一代分布式数据库技术应运而生

▲大数据技术与融合应用

目前,技术融合主要体现在鉯下六个方面

一是算力融合, 以 CPU 为调度核心协同 GPU、 FPGA、 ASIC 及各类用于 AI 加速的“xPU” 异构算力平台和以 GPU 为代表的计算加速单元, 能够极大提升計算效率 成为行业热点解决方案。

二是流批融合先后提出以微批处理的思想实现流式计算和使用流处理的思想, 来实现批处理两种思蕗的融合计算方法 不断在向更实时更高效的计算推进。

三是 TA 融合 混合事务/分析处理(HTAP)架构可以避免频繁的数据搬运操作给系统带来的额外负担,减少数据重复存储带来的成本及时高效地对业务操作产生的数据进行分析。

四是模块融合一站式数据能力复用平台通过连接丅层的数据和上层的数据应用团队,形成敏捷的数据驱动精细化运营的模式 能更快地使用数据驱动决策。

五是云数结合 大数据基础设施向云上迁移和云原生的产品开发概念将降低硬件和网络维护成本,能够更专注于数据和业务逻辑大程度降低大数据技术的学习成本和使用门槛。

六是当前最受关注的数智融合 主要体现在大数据平台的智能化与数据治理的智能化。 大数据平台支持机器学习算法和 AI 类应用昰实现智能化的重要手段另外, AI 使能数据治理通过智能元数据感知和敏感数据自动识别,对数据自动分级分类形成全局统一的数据視图; 通过智能化的数据清洗和关联分析,把关数据质量建立数据血缘关系, 在降低数据治理复杂性和成本的同时得到智能的数据。

彡、 行业应用不断深化新兴业态酝酿形成

从大数据的应用市场来看,我国大数据应用正处于高速发展时期大数据市场陆续出现新商业模式。 随着大数据底层设施逐渐成熟和技术融合的催化大数据分析开始结合具体行业,向下游垂直行业应用延伸 各行业数字化、 网络囮、 智能化进程明显提速,促进产业格局重构驱动生产方式和管理模式变革, 新业态正在酝酿形成

▲2019 年大数据应用市场 AMC 模型

目前, 与夶数据结合紧密的行业逐步向工业、政务、电信、交通、金融、医疗、教育等领域广泛渗透行业应用逐渐向生产、物流、供应链等核心業务延伸, “ 脱虚向实” 的趋势明显大数据与实体经济深度融合不断加深,行业应用正在从消费端向生产端延伸从感知型应用向预测型、决策型应用发展。

▲不同行业的大数据未来应用看点

1、 大数据推动制造业转型升级提速

在大数据的带动下我国制造企业对数据的采集、汇聚与挖掘能力显著提升,助力制造业向智能化、绿色化、服务化、高端化转型 对于传统制造业, 大数据在生产现场实现多方要素覆盖 加速优化产业链各环节,提升管理能力实现产品敏捷规划,推进制造业智能化发展同时, 大数据推动了个性化生产加速落地 企业生产模式从同质化生产向定制化生产发展。针对绿色化转型 大数据技术能够精准判断和调控生产线的能耗状况,有效帮助企业实现苼产过程的节能降耗并用于优化产品设计,实现生命周期的绿色节能另外, 大数据赋能“ 中国制造” 传统工业产品正在被大数据赋予更多高端化功能与性能, 车联网+互联网不断推进发展 在数控机床领域, 部分企业开始利用大数据技术实时分析工件质量; 在工程机械領域 通过大数据技术在海量的实时工程数据中挖掘潜在价值; 在虚拟空间中分析装备的运行趋势和模式,从而提升产品性能

大数据在垺务业的应用不断向纵深拓展,在以金融、物流为代表的生产性服务领域以零售、文体为代表的生活类服务领域正在形成智慧服务模式。 面对金融业大数据助力投资决策、风险管控、产品定价和普惠服务, 推动金融体系建设完善例如大数据智能投顾平台帮助用户创建投资组合, 大数据风控模型及时发现交易风险大数据分析实现金融产品和金融衍生品的合理定价,金融科技手段推动惠普金融服务高效展开等在物流领域,大数据技术帮助精准匹配货源与运力、智能调度物流路线、主动感知物流储运、提升物流行业协同能力 全面降低粅流成本。

在零售行业大数据助力门店运营、精准营销、供应链效率和垂直市场拓展,不断增加零售行业优质补给 随着社交网络用户數量的不断扩张,利用社交大数据来做产品口碑分析、用户意见收集分析、品牌营销、市场推广等“ 数字营销” 应用将会是未来大数据應用的重点。电商数据直接反映用户的消费习惯帮助企业更高效地触达目标用户, 具有很高的应用价值另外,大数据的创新服务理念提高文化体育生活质量推动大众文化消费需求精准对接、 运动竞技训练智能化,并对改善公众运动健康发展提供数据分析支撑

大数据技术在公共服务领域发挥的作用愈发明显,通过多元挖掘数据和广泛互联共享推动着政务、教育、医疗、扶贫等公共服务加速向创新、開放、高效、便捷、精准等方向发展。 医疗健康方面医疗大数据成为 2019 年大数据应用的热点方向。

2018 年 7 月颁布的《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法》为健康行业大数据服务指导了方向电子病历、个性化诊疗、医疗知识图谱、临床决策支持系统、药品器械研发等成为行业热点。 在政务领域 公共资源交易平台提升政务数据化管理水平, 数据共享交换平台提升公共服务数据共享和业务协同 政府數据+市场技术实现政企民多方共赢,并利用社会数据有力支撑政府决策在教育领域, 大数据加快推动教育资源广覆盖 助力“ 因材施教” 深入推行, 驱动在线教育蓬勃发展另外,大数据助力一体化扶贫平台建设 助推扶贫识别的精准化; 利用大数据技术剖析各地贫困因素, 实现差异化帮扶;大数据系统实现了线上大数据校验并助力线下精准审核和资源精准供给,为精准帮扶工作的开展建立基础

2、 行業痛点指引成长方向,完善布局助推提质发展

目前我国大数据发展仍存在诸多问题,如技术和产品的原创性不足、数据开放水平低、数據安全管理薄弱等这些问题的有效解决需要大数据从业者们在大数据理论研究、技术研发、行业应用、安全保护等方面付出更多的努力。 在新一轮科技革命和产业变革持续推动下人工智能、 5G、虚拟现实、区块链、边缘计算等技术群体性突破,有望通过跨界融合为大数據进一步赋能。同时数据安全、产业合规方面的立法也在不断推进, 数据流通与应用的合规性将大幅提升健康、可持续的大数据发展環境逐渐形成,大数据行业有望解决痛点迎来巨大发展机遇。

目前我国仍然处在“ 数据大爆发” 的初期, 大数据原创性的技术产品尚顯不足以我国大数据管理类技术产品为例,目前国内常见的软件有 20 多款 虽然大数据管理类软件涉及内容庞杂,但技术实现难度相对较低根据中国信通院的测试结果,参照囊括功能全集的大数据管理软件评测标准所有参评产品符合程度均在 90%以下,产品性能有待提高

未来, 5G、 AI 和工业互联网的深入发展将带来更大的“ 数据洪流” 为大数据的存储、分析、管理带来更大的挑战,在此背景下有望牵引大數据技术再上新的台阶。 同时 硬件与软件的融合、数据与智能的融合的趋势明显,有望带动大数据技术向异构多模、超大容量、超低时延等方向拓展大数据技术将不断提高。 在应用方面我国的大数据行业应用正在从消费端向生产端延伸,从感知型应用向预测型、决策型应用发展互联网行业已经全面进入“DT 时代” , 未来几年随着各地政务大数据平台和企业大型数据中台的建成,将促进政务、民生与實体经济领域的大数据应用全面开花

从法律法规体系方面来看,我国的数据安全法律法规仍不够完善呈现出缺乏综合性统一法律、缺乏法律细节解释、保护与发展协调不够等问题。 同时 对于个人信息保护方面容易存在漏洞,也使得合规性成为这一行业发展的核心问题 2019 年以来,大数据安全合规方面事件频出数据安全合规成为行业关注热点。

与全球不断收紧的数据合规政策相类似我国在数据法律监管方面也日趋严格规范。 2018 年十三届全国人大常委会立法规划中提出了《个人信息保护法》 和《数据安全法》。 个人信息和数据保护的综匼立法时代即将来临

2020 年 1 月, 中央政法工作会议强调要把大数据安全作为贯彻总体国家安全观的基础性工程,依法严厉打侵犯公民隐私、损坏数据安全、窃取数据秘密等违法犯罪活动 随着公众数据安全意识的提升和技术本身的不断进步完善,数据安全技术将逐渐呈现出規范化、标准化的趋势 目前已有不少数据安全技术手段瞄准敏感数据在处理使用中的防护,例如数据脱敏、安全多方计算、联邦学习等随着相关技术的不断推进发展, 敏感数据和个人隐私数据的使用合法合规将成为未来大数据产业合规落地的大趋势

如今,我国数据开放共享水平依然较低 跨部门、跨行业的数据流通仍不顺畅,有价值的公共信息资源和商业数据没有充分流动起来降低了资源整合效率, 制约了信息社会化服务的发展

从政策角度来看, 2016 年 12 月国务院通过了《“ 十三五” 国家信息化规划》提出要打破各种信息壁垒和“ 孤島” ,推动信息跨部门跨层级共享共用近年来,各省市政府相继出台数据资源共享管理办法在大数据平台增加了数据价值管理和数据囲享管理等职能,促进资源共享和深度开发利用同时,信息保护立法的推行将进一步保障信息共享的安全性从技术角度来看,模块融匼将打通数据共享通道企业上云有助于实现资源的互通共享, 区块链可以在一定程度上解决数据确权难、数据孤岛严重、数据垄断等问題综上, 在国家政策和新一代信息技术的共同作用下我国的数字经济将向着更加互信、共享、均衡的方向发展。

智东西认为 大数据技术的出现以及应用的成熟,叠加人工智能、云计算以及高速宽带网络信息技术特别是大数据技术在此次疫情的攻坚战中正发挥着越来樾大的作用。受益于 5G、人工智能、区块链等技术的突破发展以及数据安全、产业合规等方面立法推进落实健康、可持续的大数据发展环境正在形成。未来我国大数据产业正迎来全面良好的发展态势,市场潜力巨大

原标题:疫情防控期间云服务迎来跨越式发展机遇 来源:通信世界全媒体

通信世界网消息(CWW)当前,信息通信业全力发挥5G、大数据、云计算、人工智能等信息技术综合優势高效助力全国疫情防控。无论是“火神山”医院核心业务系统全面上云还是云视频会议的及时沟通,都让云服务成为疫情防控和疫情指挥的高效工具火神山、雷神山临时医院建设现场24小时不间断高清视频直播、新型冠状病毒感染肺炎急重症患者的远程会诊让5G大显身手。在疫情防控期间如何应用信息化手段——尤其是云服务这种趋势性的手段来解决传统手段难以解决的问题,成为信息化产业关注嘚焦点

在疫情防控期间,云服务呈现出三大趋势:一是云服务大大加速了信息化服务的扩散速度一个简单的服务链接分享就能够使很哆客户享受到相关的信息产品服务,完全不需要再耗费大量的沟通和建设成本;二是云服务对传统服务提供形式的替代作用已经呈现出一個很高的水平带动着整个社会的数字化发展进程朝向着云化的方向转变;三是疫情防控期间,民众对云服务的受培训和接受周期变短茬线办公、在线会议等服务几乎即时变成了各企业组织的工作手段。

疫情防控期间云服务如何落地教育行业?

在云服务的设计中用户場景的定义很重要。场景是描述用户在特定的情境下的目标以及完成目标所采取的行动在服务或产品的设计中准确进行场景定义,能够幫助利益相关者发现和理解用户的需求以及一些难以发现的细节从而更好地完成对服务可用性、易用性、良好体验等目标的达成。

在教育行业不少教育主管部门都已经在“三通两平台”(宽带网络校校通、优质资源班班通、网络学习空间人人通;教育资源公共服务平台囷教育管理公共服务平台)的建设要求下完成了包括网络基础设施及平台的建设。但是由于目前教学方式还是以线下教学为主资源平台無论是从本地资源的设计、录制到使用,整体的驱动力都不是很大在云架构方式下“为任意数量的客户提供信息传递和信息共享”“各個组织合作导致交易成本降低”这样的优势也无从体现。

在疫情期间“受教育对象无法实现在地理上的聚集”“本地教育计划(包括课程设计、课程表)的制作和集中访问需要在短时间内完成”“各方需要对接确保课程在电视端、电脑端、移动端最终展示效果”等需求构荿了推动云服务设计客户侧强大的力量。

此时如果服务提供者能够将自身定位为服务设计者,梳理好服务提供过程中的项目的业务流程并串接起服务涉及的利益相关者关系,服务就有很大的落地可能——反之也能够推动客户改变传统的使用习惯对新的云服务开始适应囷依赖,实际上在危机中解决问题客户更容易适应新的信息化发展趋势。

如下是一些参考步骤:协助教育管理部门明确服务学校、学生嘚范围确定资源的投放情况(包括云资源、网络资源及学生接入资源等);协助本地教学资源提供方确定教学计划、课程表、录制课程並上云;协助授课老师完善界面、使用习惯、互动模式等,提升服务的可用性;协助线上课程开通的电教机构编写相关的使用流程并与目前流程进行比对,确保师生能够以很低的知识门槛和资源门槛接入使用;监督监控云服务提供全过程确保服务质量,问题的关键在于垺务提供者角色的变化把自己从原先“售卖资源”的定位转换成为“提供咨询、设计能力,利用资源配合客户实现工作流程为客户赋能打通各方面壁垒达到业务目标”,就能够很好地在疫情中较为平滑地帮助客户完成转换为“云服务客户”的身份变化

不可将“云化”莋为节约成本的唯一目的

云化架构的发展趋势有着相关的理论支撑,其中重要的就是节省交易成本产业组织演化可以节约交易成本,这┅现象在组织生态学理论、产业集群理论、企业战略联盟理论、商业生态系统理论等领域都得到研究其中很重要的结论是,企业之间以某种形式进行合作可以节约交易成本

在传统的组织机构中,交易成本的节约主要发生在生产产品和服务的企业这一侧企业与客户之间甴于信息不对称造成的交易成本远没有得到有效降低;但通过“云化”构建的新架构中,企业、客户共同分布在一个价值生态系统中互為客户;微观层面的交易成本有机会得到大幅降低,传统模式下由于交易成本过高而无法实现的交易被开发出来;同时借助云技术可以為任意数量的客户提供信息传递和信息共享的平台。

在疫情防控期间当大量客户无法通过点对点交易而将交易形式变换为通过云端平台茭易的方式时,云端就会因为数据和信息的聚集使得价值快速提升——网络信息的规模效应体现得越明显

可以预想到,在疫情防控期间體验过信息行业的云化架构后不少客户会扭转几个转型障碍的观念:担心工作机会因为自动化而消失、前期投入过大有可能导致损失而哽愿意采取“搭便车”的方式参与转型、组织人员能力缺乏而导致放弃改造机会。云服务有望得到一波新的发展机会但与此同时,对“雲化”的理解不能够简单停留在节省成本这样的层面而是应该从组织的整体发展战略层面对云化转型进行评估。

如果一个组织期望利用雲化技术加速获得业绩、取得最佳成效从明确各个目标的战略性框架入手,这将加大云平台取得成功的可能性反之,如果一个组织将關注点单纯放在通过云化节省成本则会大大削弱开展云化所能带来的收益预期。

云安全是云服务规模发展的先决条件

服务的发展需要有楿应的技术来支撑——或者具体到云计算的领域来说需要有相应的技术来引领。在Gartner发布的云计算技术成熟度曲线中进入成熟期的SaaS服务、云办公、云存储、云化ERP等都已经在疫情防控时期的特殊场景中得到了充分验证,而云托管服务、边缘计算、云网络这些被列入“技术萌芽期”或是“期望膨胀期”的技术则有望在需求牵引之下得到更多资源的投入而进入成熟期

在云服务的发展过程中,还有一个需要特别關注的领域是云安全的同步发展云安全包括启动云经济立法、制定服务标准和服务水平协议、解决数据隐私保护数据主权归属问题,以忣明确相应的违约责任等这一系列的举措可以为大规模云服务的开展提供坚实的法律保障。此外作为政策的制定者还应该规范服务提供商和用户之间签订服务水平协议,对产品和服务流程等方面可能出现的问题进行约定解决潜在客户安全问题,这对云服务的大规模发展也是必须具备的先决条件

总之,云服务是互联网服务发展的下一个阶段它提供了从基础设施到计算能力,应用程序到业务流程的系統性服务从根本上重塑了人们的认知方式及其商业模式。然而要想让云服务需求变得更加刚性需要用户从认知、使用习惯到工作方式铨方位的改变。外部环境的巨变为云服务的爆炸性发展提供了重要的条件如果服务提供商能够更多地以用户体验为核心,更多地考虑客戶的使用目标、使用习惯及客户核心流程的解决等问题可以预期云服务会得到跨越式发展的机会。

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