摘要：随着大数据的出现以及计算机处理能力的增强，通过对数据的收集、分析从而为其它产业提供增值服务已经成为一种重要的现代服务业。大数据服务业是传统信息与数据服务业发展的必然趋势。本文分析了大数据服务业在中国发展的现状，及其应用价值与产业结构，并针对大数据服务业发展过程中存在的技术、隐私保护、应用方式、发展战略等现实问题，提出了促进我国大数据服务业发展的对策建议。
关键词：大数据；大数据服务业；现代服务业；产业结构
Big Data Service: Trend, Challenge and Suggestion
Huang Hao
National Academy of Economic Strategy，CASS, Beijing 100028
Abstract: With the development of big data and strengthen of computer ability, service industry which provides value-add services by big data collecting and analyzing has become an important modern service. Big data service is future trends of traditional information service industry. This paper introduced development situation of China’s big data service from industrial structure and policy environments. To the challenges of technologies, piracy protection and development strategies, some suggestions have been provided for promoting improvement of China’s big data service.
Keywords: Big data; Big data service; Modern service industry; industrial structure
互联网时代，数据与自然资源一样已经成为重要的战略资源，隐含着巨大的经济与战略价值，孕育着前所未有的机遇。如果能够有效地组织和利用大数据，对于经济和社会的发展将发挥巨大的推动作用。
最近几年，随着互联网的发展和信息市场的扩大、完善, 我国大数据服务业在传统信息服务的基础上，不断吸收云计算、物联网等新技术的发展成果，改变了传统数据收集、存储和分析的方法，使得大数据服务业表现出巨大的创新活力。更为重要的是，大数据服务业与传统产业的结合不仅促进了传统产业的升级，同时催生了大量新兴业态[1][2]。未来，大数据服务业的发展水平将成为衡量国家经济竞争力的重要指标。
一、数据增长的趋势
随着数字化信息的发展，人类产生和储存的数据量呈现爆发式增长。工业革命以后，以文字为载体的信息量大约每十年翻一番。1970年以后，信息量大约每三年就翻一番。如今，全球信息总量每两年就可以翻一番。数据采集成本的下降推动了数据量的剧增，新的数据源和数据采集技术的出现大大增加了数据的类型。医疗卫生、地理信息、电子商务、影视娱乐、科学研究等行业，每天都在创造着大量的数据。根据麦肯锡全球研究院（MGI）预测，到2020年，全球数据使用量预计将暴增44倍，达到35ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB，1PB=1024TB）。
而且，越来越多的数据从传统的存储媒介转移到电子媒介上。根据艾瑞公司的估计，2000年数字化的存储信息只占全球数据量的25%，75%的信息存储在报纸、书籍、胶片、磁带等媒介上。然而，2007年人类存储了超过300EB的数据，其中数字化的数据占到93%，2013年全球总存储数据量达到1.2ZB，数字数据占比超过98%。数字化数据的存储量维持每三年增长一倍的高速发展趋势。信息数字化程度的大幅提升推动了数据商业价值的显现[3]。
大数据存储和使用在世界各个地区也呈现出不同的特点。从全球范围看，大数据资源的分布并不均匀，北美、西欧和亚太地区的大数据资源较为丰富。根据艾瑞的统计数据，2010年北美地区数据储存量超过3500PB，欧洲地区数据储存量超过2000PB，日本超过400PB，中国数据储存量超过250PB，而印度超过50PB。所以，从数据资源的存储量看，中国与欧美等国仍有一定的差距。从大数据的类型看，视频数据占比最大，机器之间（M2M）数据的交换量较小（如图2所示）。但是，随着物联网技术与应用的推广，未来机器之间产生的大数据将快速增长。
二、大数据服务业的结构与价值
（一）大数据服务业的结构
与其它产业一样，大数据服务业也有自身的产业链，这个产业链是从数据的产生、收集，到处理、分析，最终获得应用并产生价值的过程。对大数据服务业产业链的划分形成了大数据服务业的产业结构。目前大数据服务业可以划分成五个部分，分别是数据源服务业、硬件基础设施服务业、软件基础设施服务业、数据分析服务业和数据应用服务业。数据源服务业主要提供原始数据的收集服务，目前，中国网络平台的数据源和行业数据源建设已经初具规模，语言数据和情景数据正在完善中[4]；硬件基础设施服务业主要提供大数据存储、计算的硬件基础设施，它们是数据中心建设的硬件基础，IBM、Intel等传统厂商几乎垄断了这部分的市场；软件基础设施服务业提供大数据分析的基础软件和平台，如Hadoop大数据平台。目前中国没有能力提供大数据分析的基础软件服务；中国绝大多数服务商集中在大数据分析和应用领域，大数据分析主要是提供数据的处理和分析服务，目前的热点是数据可视化、非结构化数据分析；大数据应用服务包括了广告优化、营销、金融、健康、教育、安全等许多方面。如百度、腾讯等拥有大数据的企业，针对自身平台的消费者提供数据分析业务，并且向金融、交通、医疗等行业的数据分析应用逐渐渗透。
（二）大数据服务业的经济效能
无论从微观领域还是宏观领域，大数据服务业都体现了巨大的经济价值。从微观看，大数据服务业通过提供数据的储存、挖掘与分析等服务，在营销、企业管理、数据标准化与情报分析等领域将产生较大的经济价值。大数据服务业一方面可以应用于客户服务水平提升，优化营销方式和理念。另一方面，大数据服务业可以帮助其它行业降低成本，提升运营效益，并可能进行商业模式创新及发现新的市场商机。比如：目前中国许多基于互联网的金融业务不需要客户提供信用证明，如房产、收入等资料，通过分析用户在交易活动和日常生活中留下的各种数据和信息，如一些电子商务数据(淘宝、eBay的数据)、社交数据(微博、微信等)来深入分析消费者的购物行为、手机的使用情况以及位置信息等，并基于这些数据实现客户的信用评价。这样的贷款过程应用了大数据分析，用模型来判断，时间短、准确性高。未来，银行业将普遍采用大数据分析来建立用户的信用档案，改变传统银行的借贷流程，业务效率将发生革命性变化。除了银行业，大数据服务业在智慧城市、智慧交通以及灾难预警等许多产业和社会管理方面都有巨大的潜在应用价值[5]。随着互联网技术的快速发展，云计算、物联网应用的日益普及，大数据服务业的产业价值将会得到进一步提升。
从宏观看，大数据服务业具有非常强的渗透性和带动性，麦肯锡研究院根据模型做出一些具体的预测：大数据可以为美国的医疗服务业带来3000亿美元的潜在增加值，对欧洲的公共管理每年有2500亿欧元的潜在价值，为位置服务业带来6000亿美元的潜在市场收入。同时，零售商充分利用大数据可以实现运营利润增长60%，制造业利用大数据可以降低整个成本的50%[6]。
三、大数据服务业发展的现状
（一）政策环境现状
政策环境是大数据服务业健康、快速发展的重要外部因素。2012年美国奥巴马政府宣布投资２亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署，将大数据研究与促进大数据产业的发展上升为国家意志，可见美国政府对于大数据产业的重视。英国、法国、德国、日本等国家也在美国之后积极筹措国家的大数据发展战略与计划，谋划大数据发展方向和布局，积极培育大数据市场[7]。对于大数据产业的探索和发展，欧美已经走在世界的前列。各国政府已将促进大数据产业的发展提升至战略高度，构建积极的政策、法律环境；增加产业发展的财政投入，加强人才培养和核心技术的研发，建立先进的云计算数据中心，促进大数据产业发展。
我国在相关的国家战略中已经涉及大数据技术与产业发展规划。大数据已成为中国创新战略、国家安全战略、国家ICT 产业发展战略以及国家信息网络安全战略的交叉领域、核心领域。例如，中国战略性新兴产业发展规划提出支持大数据存储、处理技术的研发与产业化，将信息处理技术列为４项关键技术之一，它包括了海量数据存储、数据挖掘等关键技术，以及信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术等创新工程，这些基础技术是大数据服务业的重要产业基础，与大数据服务业发展密切相关[8][9]。
（二）中国大数据服务业的区域与产业特点
从大数据产业区域发展的现状看，我国大数据服务业聚集区主要位于经济比较发达的东南沿海，北部的北京和南部上海依旧是大数据服务业未来发展的核心地区。因为，这些地区传统信息技术的产业基础良好，并且已经形成了较完备的信息技术产业链，产业规模也在不断扩大，为相关企业向大数据产业迅速转型奠定了良好基础。另外，东南沿海地区也涌现出大量中小型创新公司加入到大数据存储和大数据分析等新兴服务业中来。
￫ 从大数据服务业产业结构看，我国大数据服务业的产业生态环境已经初步形成。大数据服务业主要涉及数据的收集、存储、分析和应用等几个主要环节。经过十几年的发展，中国拥有大量的信息技术企业，由于大数据的核心技术与传统信息技术具有许多相通性。因此，传统信息技术企业纷纷向数据采集、管理、应用和服务转型，成为大数据服务企业。大数据服务企业的业务特点体现在：第一，大数据服务企业注重数据开放和应用，通过提供数据服务，提高传统企业决策、管理效率，完善产品、服务营销策略；第二，大数据服务业推动传统产业的升级和转型；第三，互联网企业凭借平台优势收集消费者数据，提高数据分析能力。例如电子商务平台企业拥有的数据主要是交易数据以及信用数据，其特点在于数据覆盖了从浏览、购物到支付的整个行为链，对于电商营销具有较强的针对性和指导性[10]。例如：阿里巴巴对于大数据的应用在金融方面取得了较好的效果，在营销方面也相继推出数据魔方、淘宝指数 、聚石塔等大数据服务产品，从不同维度对数据进行挖掘和分析，其最终目的在于建立起数据交易平台（Data Exchange），使阿里公司成为数据集散中心。百度以搜索数据为主，其对于数据的分析主要在于根据历史搜索和浏览行为的周期和频次，历史点击及访问过的链接和页面，以及当下的搜索关键词和浏览行为来推断用户的需求。基于拥有的搜索行为数据，百度已经建成百度指数等５大数据平台和消费者画像、品牌探针等大数据分析服务。
四、大数据服务业的问题与挑战
第一，技术基础方面。大数据有四个“V”的特征，即大量（Volume）、高速（Velocity）、变异（Variety）、价值（Value）。 “大量”是指数据总量庞大、分布散，“高速”是指用户交互性、实时性强，传播速度快，“变异”是指数据源多样、数据类型多样、交互方式多样，“价值”是指数据的价值密度低，挖掘大数据的价值难度大。
大数据服务业在技术方面的挑战涉及到很多环节，包括数据采集、数据计算、数据挖掘、数据呈现与数据安全。就数据处理而言，数据传统上一般存储于关系数据库里，需要使用的时候再调出来，其存在形式一般是静态的、结构化的。但是，大数据每时每刻都在产生，它不是静态的，必须一边读取、一边分析。而且，大量的非结构化数据对于传统数据分析技术提出了挑战。
第二，人才储备方面。目前，大数据服务业方面的人才，尤其是既了解IT技术，又熟悉具体行业知识的人才缺口非常大。麦肯锡公司预测，到2018年，美国亟需熟悉行业需求和大数据技术应用的管理者150万，届时，在大数据分析方面的人才缺口将达到14-19万人。对于中国大数据服务业的发展而言，能够理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。这将极大的制约中国大数据服务业的发展。
第三，大数据应用方面。由于中国人口数量居世界首位，应该拥有全世界最大的数据存量，但实际上，近年来中国新存储的数据量只有250PB，只是日本的60%，北美的7%。也就是说，中国应该有巨大的数据产生并存储下来，而实际上中国存储的数据量很少。造成这种问题的原因是中国缺少数据采集和分享的有效机制，而且一些拥有数据的部门以邻为壑，阻碍了数据的传播和共享，导致信息不完整，利用效率低下。另外，中国大数据资产的保护不完善，2012年中国的数据存储量是364EB，其中55%（200EB）的数据需要一定程度的保护，然而目前只有不到一半（44%，即96EB）的数据得到保护。缺乏数据保护必然阻碍大数据服务业的广泛应用。最后，在投资方面，大数据量年增40%，但IT支出年增仅5%，也就是说IT投入跟不上大数据应用的需要。与发达国家相比，我国在自主可控的大数据分析技术与产品方面仍有不少差距，数据库、数据仓库、商业智能分析软件等领域发展基础尤其薄弱，已经远远落后于国外先进企业。因此，加大投资力度是促进大数据服务业应用的有效措施。
第四，大数据隐私保护方面。大数据的挖掘与应用需要有法可依。为了促进大数据服务业的发展，我国需要尽快制定“信息保护法”与“信息公开法”，既要鼓励面向大众并且服务于社会的大数据服务，又要防止侵犯个体隐私的违法行为；既要提倡大数据共享又要防止敏感数据被滥用。就信息公开而言，不公开的政府信息应该是特例，美国政府公开了大量不敏感的政府数据，这有利于经济发展和服务社会管理。但是，目前我国许多不敏感的政府数据没有得到有效的共享和利用，同时还有很多敏感政府数据没有得到很好地保护。
第五，大数据服务业发展战略方面。中国需要制定国家大数据服务业发展战略。大数据服务业是应用驱动性很强的产业，但其标准与产业格局尚未形成。在这种情况下亟需出台具有前瞻性的顶层规划，引导地方政府和企业有序发展大数据服务业，防止企业盲目投资，在目的不明的情况下大量建设大数据中心。另外，需要从战略上重视大数据服务业的发展，将它作为转变经济发展方式，促进产业结构升级的有效抓手。
五、促进大数据服务业发展的政策建议
（一）资金支持和良好的融资环境
地方政府和大企业应该建立了专项资金，尤其是加大研发投入和人力资源的培养力度，重点支持大数据服务产业的发展，鼓励企业拓展国际市场，并且不断拓宽大数据服务业的融资渠道[11]。印度的班加罗尔和爱尔兰都积极吸引外国投资者投资大数据服务业；首尔和新加坡政府加大研发投入，加强大数据服务业基础设施建设；纽约市政府通过各种措施鼓励企业对大数据服务业基础技术的研发，并加强新技术转化；在融资环境方面美国硅谷的经验值得借鉴，通过风险投资和股市筹措所需资金，使得大量创新型大数据企业快速发展。
（二）优化大数据产业发展环境，完善市场发展体系
针对大数据服务业的特点和产业发展规律，要加强市场体系的建设，完善市场竞争秩序，健全行业标准，在资本、人员资质、基础设施等方面，建立合理的准入条件，推动大数据服务业监管制度建设，保护知识产权，扩大中国大数据服务业的国际影响力[10]。另外，要尽快优化国民经济的统计体系，增加大数据服务业门类。
（三）突出创新，努力培育新型业态
创新是大数据服务业发展的动力，要营造有利于自主创新的环境和氛围，尽快制定鼓励大数据服务业自主创新的政策，从资金、信息、公共服务、人力资源等方面给与扶持，尤其是对技术创新、业态创新，以及科技成果的转化和利用，都应给予大力支持。重视培育大数据相关的新型业态，提高数据的服务水平与服务能力。
（四）加速大数据服务业与传统产业的融合
当前，大数据服务业不断与传统产业互相促进，迈入了产业融合发展的新阶段。从工业的角度来说，要努力推动大数据服务业与传统工业、制造业融合发展，在一些重要的环节实现有机的结合[12]。通过大数据服务业，一方面着力提升工业产业的附加值，另一方面促进制造业的精细化、智能化水平的进步。从农业来说，支持大数据服务业在农业生产中的创新和应用，利用大数据服务建立农产品质量安全可追溯体系，实现对于农业生产的动态监测，提高农业的生产效率和管理水平。
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基金项目：国家社会科学基金项目（10CGL078）
中国社科院创新工程：迈向服务业强国：约束条件、时序选择和实现路径
作者介绍：黄浩（1974—），男，安徽合肥人，博士，副研究员，研究方向为互联网经济，电子商务