信通院-《大数据白皮书（2020年）》-2020.12-72页_1mb

CAICT 中国信通院《大数据白皮书（2020年）》总结

核心内容

《大数据白皮书（2020年）》由中国信息通信研究院发布，总结了2020年大数据技术、产业、应用及治理的最新进展，并对“十四五”期间的发展趋势进行了展望。白皮书强调了数据作为新型生产要素的战略意义，指出其在促进经济社会发展、推动数字化转型和提升治理能力方面的重要作用。

主要观点

1. 数据成为生产要素：数据被正式列为第五种生产要素，成为推动经济高质量发展的重要力量。
2. 数据要素市场化配置：国家政策推动数据要素市场化配置，数据流通和共享成为未来发展的关键。
3. 技术发展趋势明显：大数据技术从基础存储、处理、分析向管理、安全、流通等方向拓展，技术体系不断完善。
4. 行业应用深化：大数据在疫情防控、通信、工业、互联网和金融等领域发挥重要作用，成为推动产业升级和创新的重要引擎。
5. 数据治理体系逐步完善：组织内部数据管理能力提升，组织间数据共享和流通加速，数据安全成为治理重点。
6. 法律与标准建设加强：数据保护、跨境流动和权属立法加快，推动数据合规化和规范化。

关键信息

一、各国的数据战略

• 美国：将数据作为战略资源，提出《联邦数据战略与2020年行动计划》，强调数据治理、数据安全与数据使用。
• 欧盟：提出《欧盟数据战略》，目标在2030年成为数据敏捷型经济体，强调数据流通与数据治理。
• 英国：发布《国家数据战略》，推动数据在经济复苏中的应用，强调数据安全与隐私保护。

二、大数据技术发展

• 基础技术：分布式计算框架（如Hadoop、Spark）逐渐成熟，存算分离技术有效降低资源成本。
• 数据管理：自动化与智能化数据管理成为趋势，减少人力成本，提升治理效率。
• 数据分析：图分析技术成为新方向，应用于社交网络、用户行为等复杂关系分析。
• 数据安全：隐私计算技术（如多方安全计算、联邦学习）推动数据安全合规共享。

三、大数据产业发展

• 产业生态：大数据产业涵盖资源供应、技术服务、设备提供和融合应用四个层次。
• 商业模式：主要模式包括提供数据或技术工具、独立数据服务和整体解决方案。
• 企业数量与规模：截至2020年，我国活跃大数据企业达3242家，以10-100人规模的小型企业为主。
• 地域分布：主要集中在经济发达地区，如北京、广东、上海等。
• 融资趋势：企业服务为主要融资领域，金融和医疗前景广阔；融资轮次以早期为主。

四、大数据行业应用

• 疫情防控：通信大数据行程卡广泛应用，实现人员流动和疫情信息实时追踪。
• 通信行业：通信大数据具备全面、动态、实时的优势，助力商业推广、旅游开发和政府治理。
• 工业领域：政策推动工业大数据发展，应用从生产监控向服务化转型，融合5G、物联网等技术。
• 互联网行业：互联网大数据推动商业模式创新，如精准营销和个性化推荐。
• 金融行业：金融大数据成为核心竞争力，应用于风控、信贷评估、市场预测等。

五、数据治理

• 治理能力提升：企业与政府在数据管理、安全、共享等方面能力逐步增强。
• 数据管理能力分级：DCMM模型将数据治理能力划分为初级级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级。
• 政府数据治理：多地出台政务数据开放政策，推动数据共享、标准化和质量提升。
• 数据共享与流通：组织间数据流通加速，政府与企业间形成协同治理机制。

发展趋势与建议

• “十四五”展望：数据要素市场化、技术融合、治理完善、安全合规将成为主要发展方向。
• 建议方向：加强数据基础设施建设，推动数据治理与安全体系完善，鼓励隐私计算等技术发展，提升数据共享与流通效率，推动数据在各行业深度融合应用。

图表与数据亮点

• 图1：全球数据量增长趋势，预计2035年达2142ZB。
• 图2：我国数据战略发展历程，从2014年起步，逐步完善。
• 图3：大数据技术体系及主要开源软件。
• 图4：数据库领域关注度变化，图数据库增长最快。
• 图5：全球大数据论文发表数量及各国占比，中美领先。
• 图6：全球大数据专利申请数量及各国占比，美国、中国、PCT和欧洲专利局为主要来源。
• 图7：大数据企业数量增长趋势。
• 图8：企业规模分布，小型企业为主。
• 图9：企业地域分布，以北上广为核心。
• 图10：行业应用分布，金融、政务、医疗为主要领域。
• 图11：企业获投轮次分布，早期融资为主。
• 图12：通信大数据行程卡查询量，超42亿次。
• 图13：大数据交易市场建设历程。

总结

《大数据白皮书（2020年）》全面分析了大数据在技术、产业、应用和治理方面的进展与趋势，指出数据作为新型生产要素的重要性，强调数据要素市场化配置、技术融合、安全合规和治理体系建设是未来发展的核心方向。白皮书还提出了一系列发展建议，以推动大数据技术在各行业深度应用，实现数据价值最大化释放。