中国大数据研究现状与发展(PPT 41张)
中国数据要素市场发展现状与问题研究综述
中国数据要素市场发展现状与问题研究综述作者：刘子妮刘雪婷张若愚臧翌希全祎王塽来源：《中国市场》2024年第13期摘要：数字经济时代背景下，构建成熟的数据要素市场成为各行业关注的热点话题。
文章基于大量的文献分析，对国内数据要素市场的发展现状进行了总结，系统梳理了国内外学者对数据要素市场中数据信息安全、數据确权、数据定价三大问题及其对策的研究，并在此基础上指出了现阶段研究的不足之处。
关键词：数据要素市场;数据安全;数据确权;数据定价中图分类号：F49文献标识码：A文章编号：1005-6432（2024）13-0021-04DOI：10.13939/ki.zgsc.2024.13.0021引言在第四次工业革命的背景下，数字经济已成为我国经济增长的核心动力，数据资源作为一种重要的生产要素，受到了政府和企业的高度重视。
2022年1月，在《“十四五”数字经济发展规划》中提出，到2025年，要初步建立数据要素市场体系。
但国内数据要素市场存在理论滞后于实践的现象，相关法律法规以及监管制度尚未成体系，数据要素市场的发展受到诸多限制。
2020年后知网中检索到的数据要素市场相关文献数量明显增加，学者就数据要素市场的发展现状、建设中存在的问题以及对策进行了大量研究。
但是，尚未有学者对国内数据要素市场发展的相关文献进行梳理和系统的分析。
文章基于对相关领域文献的整理，对国内数据要素市场发展状况进行总结，并对数据隐私安全、数据确权和数据定价三大问题进行评述，分类归纳相应对策，最后基于现阶段研究的不足对该领域未来的研究进行展望。
2数据要素市场的发展现状2.1数据要素市场的内涵《中华人民共和国数据安全法》中，将数据定义为任何以电子或者其他方式对信息的记录［1］。
“要素”是一个经济学概念，代表生产经营中所需要的资料，传统的生产要素包括资本、劳动、技术。
数据要素作为一种新型的生产要素，具有非竞争性、融合性、衍生性和外部性的经济特征［2］。
课题研究课件
评价结果
在准确率和运行时间方面表现优秀，但在模型复杂度方面还有待优化。
优缺点分析
优点是准确率高、效果好；缺点是模型复杂度高，需要大量计算资源。
改进方向
进一步优化模型结构，降低模型复杂度，提高运行效率。
05
课题研究总结与展 望
研究总结
1 2 3
研究方法
详细介绍了本研究采用的研究方法，包括文献综 述、实证分析和案例研究等，强调了方法的科学 性和严谨性。
。
研究成果展示
模型性能
在多个数据集上测试，准确率 达到90%以上，比传统方法提
高了20%。
实验结果
通过对比实验，证明深度学习 算法在图像识别方面的优越性 。
技术创新
提出了一种新的特征提取方法 ，提高了模型的泛化能力。
应用前景
可应用于人脸识别、物体检测 、智能安防等领域。
研究成果评价与讨论
评价标准
研究任务
本研究将围绕大数据处理和分析的关键技术展开研究，包括数据预处理、数据存储、数据挖掘、机器 学习、可视化分析等方面。同时，本研究还将探讨如何保护数据的隐私和安全，以及如何实现数据的 可视化和交互等问题。
02
课题研究方法
研究方法与思路
文献综述法
通过查阅相关文献，了解课题研究现 状、研究问题和研究进展，为研究提 供理论依据和参考。
通过研究大数据技术，可以推动信息 技术的发展，提高数据处理的效率和 质量，为各个领域的决策提供科学依 据，促进社会经济的可持续发展。
研究现状与问题
研究现状
目前，大数据技术已经在全球范围内得到了广泛的应用和研究，涉及的领域包括但不限于金融、医疗、教育、商 业等。在大数据处理方面，已经出现了许多数据处理和分析的方法和技术，如数据挖掘、机器学习、云计算等。
中国大数据时代发展调查报告
包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，用于对数据进行高级分析和解释 。
数据安全与隐私保护挑战
数据安全挑战
包括数据泄露、数据篡改、数据破坏等，需要采取一系列安全措施来保护数据。
隐私保护挑战
包括个人隐私泄露、敏感信息泄露等，需要制定严格的隐私保护政策和法规，并采用隐私保护技术来 保护个人隐私。
提高数据质量和治理水平。同时，加强人才培养和技术创新，推动大数
据应用向更高层次发展。
05
政府监管与政策建议
政府监管现状及问题分析
监管体系逐步完善
中国政府逐步建立了较为完善的大数据监管体系，包括法律法规、技术标准、安全审查等 方面。
数据安全与隐私保护问题突出
随着大数据的快速发展，数据安全与隐私保护问题日益突出，政府需要加强监管，确保数 据安全和隐私保护。
大数据产业发展迅速
中国大数据产业已经形成了较为完整的产业链，包 括数据采集、存储、处理、分析等环节。
大数据技术创新能力不断 提升
中国在大数据技术研发方面投入了大量资源 ，创新能力不断提升，为产业发展提供了有 力支撑。
对未来发展的展望
进一步拓展应用领域
加强产业协同创新
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓 展，未来大数据技术将在更多领域得到应 用，如智能制造、智慧城市等。
大数据对经济社会的影响
大数据技术能够处理海量数据，挖掘出有价值的信息，对经济社会 产生深远影响。
大数据在国家战略中的地位
各国政府纷纷将大数据作为国家战略，推动大数据技术的发展和应 用。
调查目的与范围
调查目的
通过对中国大数据时代的发展进行调查，分析大数据技术在中国的发展现状、趋势和挑战，提出相应的政策建议 和发展策略。
中国大数据产业发展调研报告
中国大数据产业发展调研报告一、引言大数据产业是21世纪以来的新兴产业，在全球范围内呈现蓬勃发展的趋势。
本报告旨在对中国大数据产业的现状进行调研，并分析其发展趋势和潜力。
二、大数据产业的定义与范围大数据产业是指利用大数据技术和方法，从大数据中提取、存储、管理、分析、利用价值的相关产业。
其范围包括大数据平台、大数据分析与应用、大数据安全与隐私保护等领域。
三、中国大数据产业的现状1. 大数据基础设施建设中国大数据基础设施建设日趋完善，包括数据中心、云计算平台、高速网络等。
这为大数据产业的发展提供了坚实的基础。
2. 产业应用广泛中国大数据产业应用领域广泛，包括金融、电商、物流、医疗、智慧城市等。
这些行业正在通过大数据技术的应用，优化运营模式，提升效率与竞争力。
3. 人才储备充足中国拥有丰富的大数据人才资源，包括数据科学家、数据分析师等。
这些人才不断涌现，为大数据产业的发展提供了强大的人力支持。
4. 技术水平不断提升中国的大数据技术水平在不断提升，包括数据挖掘、机器学习、人工智能等方面。
这些技术的不断发展，助推了大数据产业的蓬勃发展。
四、中国大数据产业的发展趋势1. 产业规模不断扩大随着大数据技术的不断成熟和应用的逐步普及，中国大数据产业的规模将继续扩大。
预计到2025年，中国大数据产业规模将达到xx亿元。
2. 产业结构不断优化随着大数据应用领域的不断扩展，中国大数据产业的结构将逐渐优化，从最初的行业应用转向跨行业融合，促进各行业的协同创新。
3. 人才培养重要性凸显随着大数据产业的快速发展，人才培养的重要性日益凸显。
中国应加大大数据人才培养的力度，培养更多的数据科学家和数据分析师。
4. 隐私保护与安全防护更加重视随着大数据应用的广泛推广，隐私保护和安全防护成为大数据产业发展的重要问题。
中国需要加强相关法律法规的完善，确保大数据应用的合规与安全。
五、中国大数据产业的前景与挑战1. 前景广阔中国大数据产业发展前景广阔，将为经济转型升级提供强大支撑，推动各行业的创新和发展。
中国信息技术产业的现状与发展趋势
中国信息技术产业的现状与发展趋势中国的信息技术产业经历了近几十年的高速发展，成为了全球领先的科技强国之一。
中国的信息技术产业以制造业为主，但近年来在软件、云计算、人工智能等领域也开始兴起。
下面我将就中国信息技术产业的现状和发展趋势分别进行探讨。
一、中国信息技术产业的现状1. 工业增加值规模不断扩大根据数据统计，2019年中国信息技术产业总规模达到20.9万亿元，其中高新技术产业增加值超过5.8万亿元，占比达到了27.9%。
其中电子信息制造业增加值、软件和信息技术服务业增加值、互联网和相关服务业增加值分别为4.21万亿元、4.76万亿元和4.87万亿元，三者占比逐年增长，趋势向好。
2. 重点领域有所突破在信息技术领域的重点发展领域，如半导体、人工智能、5G、物联网等方面，中国的技术水平和产业规模都有不同程度的提升。
比如，中国在5G建设方面已经领先全球，占有全球近40%的5G标准必要专利，同时在芯片制造技术、AI算法研究等领域内也有所突破。
3. 人才规模不断扩大目前，中国的信息技术产业已经形成了一批知名企业，比如华为、中兴、阿里巴巴、腾讯等，在发展过程中也培养了大批的IT人才。
同时，中国政府也积极出台人才引进、培养和激励政策，鼓励更多的人才参与到信息技术产业中来。
二、中国信息技术产业的发展趋势1. 产业结构不断优化未来，中国信息技术产业的发展重点将从生产性的传统IT产业向“新基建、新制造、新零售”等科技产业聚焦。
同时，由于各种科技领域的快速发展，电子信息制造业、软件和信息技术服务业、互联网和相关服务业这三大支柱产业的比重将会进一步优化。
2. 技术升级加速推进随着5G、人工智能、大数据等技术的成熟，信息技术产业的技术更新换代速度也会加速，将进一步推动行业的发展。
除了部署更高安全性的网络以实现数据更好的利用以外，在交通、金融、医疗等领域中，将会涌现更多智慧应用产品。
3. 加强国际合作中国信息技术产业在近些年发展迅速且对国际市场的占有率不断提高，因此加强国际交流与合作不仅有利于拿到更多国际市场的份额，也能更好地获取国际先进技术经验，有助于中国信息技术产业外向型转型升级。
2016年中国大数据产业发展规模现状及趋势课件
2016年中国大数据产业发展规模现状及趋势“大数据”一词来自于未来学家阿尔文·托夫勒1980年所著的《第三次浪潮》，他将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。
最早开始对大数据进行应用探索的是2005年雅虎公司的Hadoop项目，而Hadoop最初只是用来解决网页搜索问题的一个项目，后来被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。
2009年，谷歌公司研发的一款预测流感的产品——“谷歌流感趋势”，在甲型H1N1流感暴发的几周前，成功的预测了流感在美国境内的传播，其分析结果甚至具体到特定的地区和州，且花费时间很短，而美国疾病控制中心要在流感暴发一两周之后才知道。
“谷歌流感趋势”所带来的社会意义，瞬间把大数据推上了风口浪尖。
那么大数据到底是什么？研究机构Gartner将“大数据”定义为：需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
IBM指出，大数据V olume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）和Veracity（真实性）。
对于上述5个特征，我们需要综合来看，对于量级没有达到PB级的数据，如果需要快速完成、数据真实且能够挖掘出一定的价值，我们也称之为大数据。
大数据的真正魅力并不在于数据的量多及丰富性，而在于通过数据的整合共享来挖掘其中的价值，帮助国家政府、企业及消费者做出更加明智的决策，降低各类成本。
中国大数据市场规模目前，中国大数据仍处于起步发展阶段，各地发展大数据积极性较高，行业应用得到快速推广，市场规模增量明显。
数据显示，2014年，中国大数据产业市场规模达到约767亿元。
预计到2020年，中国大数据产业市场规模将达到8228.81亿元。
对于大数据细分市场规模来讲，目前，我国的大数据产业基础建设市场所占比重最大，2014年大数据基础建设市场占比超过一半，达到64.53%。
大数据发展现状和趋势ppt课件
数据资源
生产资源
石油资源
土地资源
5
1.3大数据的意义(2/2)
（2）大数据在改变人类生产、生活和社会管理方式的同时，也在重构信息技术 体系和产业格局。 目前IT业界对大数据多关注在数据管理的技术层面。数据管理技术在历经了人工
管理、文件管理、数据库管理等时代，进入大数据管理时代。 数据库架构也随之发生改变，从一种架构支持所有应用，向多种架构支持多类应
维基 百科
指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工 具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企 业经营决策更积极目的的资讯。
互联网 中心
大数据是基于多源异构、跨域关联的海量数据分析所产生的决 策流程、商业模式、科学范式、生活方式和观念形态上的颠覆 性变化的总和。
阿里 大数据早已有之，新的大数据浪潮的特征是数据在线，得以大 王坚 规模的汇聚和快速的分析和使用。 聚合在一起供分析的数据规模非常庞大。目前，每18 个月新增数据量是人类有史以来全部数据量的总和。
多样性 从数据格式上分为文本、图片、音频、视频等；从数 据关系上分为结构化、非结构化、半结构化数据。
速度快 一般必须在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长 就失去了意义和价值。
收购网络分析软件供应商Coremetrics 68亿美元收购BI能软件供应商Cognos
投资160亿美元进行 了30次数据分析的 相关收购。
将数据库作为其大数 据战略的中心，将数 据挖掘和分析技术整 合到现有的数据库产 品中。
Oracle
HP 微软
11
2008年11月 2011年 2008年
33亿美元收购BI解决方案提供商海波龙公司 100亿美元收购英国软件公司ProClarity 收购数据仓库产品厂商DATAllegro
大数据技术的进展与发展趋势展望
大数据技术的进展与发展趋势展望随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据技术逐渐成为了当今社会的热门话题。
大数据技术以其强大的数据处理能力和深度分析能力，正在改变着我们的生活和工作方式。
本文将探讨大数据技术的进展和发展趋势，并展望其未来的发展方向。
一、大数据技术的进展1. 数据规模的快速增长随着互联网的普及和移动设备的普及，人们在日常生活中产生的数据量呈现爆炸式增长。
据统计，全球每天产生的数据量已经达到了2.5亿TB，而且这个数字还在不断增长。
这种数据规模的快速增长对大数据技术提出了更高的要求。
2. 数据处理能力的提升为了应对数据规模的快速增长，大数据技术在数据处理能力方面取得了巨大的进展。
传统的数据处理方式已经无法满足大数据时代的需求，因此出现了一系列的大数据处理技术，如Hadoop、Spark等。
这些技术通过分布式计算和并行处理，大大提高了数据处理的效率和速度。
3. 数据分析能力的提升大数据技术不仅可以处理海量的数据，还可以对数据进行深度分析，从中挖掘出有价值的信息。
传统的数据分析方法主要依靠人工分析，效率低下且容易出错。
而大数据技术可以通过机器学习和人工智能等技术，自动分析数据并生成有用的结论。
这种数据分析能力的提升为企业决策提供了更加准确和可靠的依据。
二、大数据技术的发展趋势展望1. 人工智能与大数据的结合人工智能是当前科技领域的热门技术，而大数据技术可以为人工智能提供强大的数据支持。
未来，人工智能和大数据技术将更加紧密地结合在一起，共同推动科技的发展。
通过大数据技术，人工智能可以从海量的数据中学习和挖掘知识，提高自身的智能水平。
2. 数据安全与隐私保护随着大数据技术的发展，数据安全和隐私保护问题也日益凸显。
大数据技术需要处理大量的个人隐私数据，如果这些数据泄露或被滥用，将对个人和社会造成严重的损失。
因此，未来的大数据技术发展必须注重数据安全和隐私保护，加强数据的加密和权限管理，确保数据的安全性和可控性。
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这个定义指出大数据是一个大的数据集合，它与固定资产、人
力资本一样，也是一种生产要素，并能支持现代经济增长和创新活 动。因此，大数据研究的关键科学问题应该是大数据与经济增长和 创新活动的关系。
一
对大数据的认识
3. IBM公司的定义
可以用四个特征来描述大数据，即规模性（Volume）、高速性
（Velocity）、多样性（Variety）和真实性（Veracity），这些特征 相结合，定义了IBM所称的“大数据”。 这个定义显然也是把大数据定义为一种数据集合，而且这些数 据具有规模性、高速性、多样性和真实性。所以，大数据研究所关 心的科学问题就应该是对结构多样性的大数据能够进行高速存储和 高速处理的技术。
响，我们要做的就是要接受这些纷繁的数据并从中受益，而不 再以高昂的代价消除所有的不确定性。
③ 大数据时代对我们的生活，以及与世界交流的方式都提出了挑
战，社会需要放弃它对因果关系的渴求，而仅需关注相关关系。
一
对大数据的认识
总之，我们需要改变我们的思维方式，使用我们能收集到的所 有数据，而不仅仅是使用样本。我们不能再把精确性当成重心，我
一
对大数据的认识
大数据与物联网、云计算
物联网、云计算、大数据都是依托互联网并相互依存的有机整 体，是信息技术的新发展。对大数据来说，物联网既是数据来源，又 是数据用户，云计算则是大数据存储、处理的一种方式。随着物联网 和云计算技术的发展，大数据应用和大数据产业一定能够更快的发展。
二
大数据研究概况
处理方法和软件工具的研发来展开，研究的目的就是要得到大数
据的快速处理方法和非常规的软件工具。大数据始终在“大数据” 和“非大数据”之间不断的转换。
一
对大数据的认识
从管理的角度看大数据
定义：大数据是一类能够反映物质世界和精神世界的运动状态 和状态变化的信息资源，它具有决策有用性以及海量性、异构性、 增长性、复杂性和可重复开采性，一般都具有多种潜在价值。 这个定义把大数据看做是一类资源，它具有决策有用性，对经 济社会发展具有重要的潜在价值。按照大数据的资源观，大数据研 究的关键科学问题应该包括大数据的获取方法、加工技术、应用模
式以及大数据的产权问题、相关的产业发展问题和相应的法律法规
建设问题。
一
对大数据的认识
大数据的来源和应用领域
大数据具有广阔的应用前景。数据驱动的决策由来已久。 数据+决策能力=决策。
生产制造、物流交通、商务过程、资源环境、教育文化、医疗
卫生、社交信息、生命科学、天文地理、航空航天、政府部门、国 家安全等领域既是大数据的来源又是大数据的应用领域。 一个应用可能对应多个来源。
一
对大数据的认识
4. 维基百科（Wikipedia）的定义
大数据是指规模庞大且复杂的数据集合，很难用常规的数据 库管理工具或传统数据处理应用对其进行处理。其主要挑战包括
数据抓取、策展、存储、搜索、共享、转换、分析和可视化。
显然这个定义是从大数据的处理方法和处理工具的视角来看 待大数据的，根据这个定义，大数据研究应该围绕大数据的快速
成果。这说明实践是先于理论的，当然深入的理论研究一定能够
促进大数据应用实践更好更快的发展。
一
对大数据的认识
关于大数据的神奇传说
① 谷歌通过观察人们在网上的搜索记 录 ， 提 前 几 周 成 功 预 测 了 2009 年 在 美国爆发的甲型H1N1流感。 ② 埃齐奥尼利用大数据创立了一个机 票价格预测系统，准确度高达 75% ， 平均每张机票可节省50美元。
中国大数据研究现状与发展
报告人：杨善林
2014年5月27日
中国大数据研究现状与发展
报告提纲
一 对大数据的认识
二 大数据的研究概况
三 大数据中的科学问题
四 大数据与管理决策
一
对大数据的认识
实践先于理论，理论指导实践。 在提出大数据概念之前，实 际上已有很多关于大数据的获取、存储、处理和利用方法的研究
们需要接受混乱和错误的存在。另外，我们应该侧重于分析相关关
系，而不再寻求每个预测背后的原因。
——引自《Big Data: A Revolution—That Will Transform How
We Live, Work and Think》
一
对大数据的认识
关于大数据的定义
1. 美国国家科学基金委（NSF）的定义
约44倍。基于大数据的企业数据分析正
成为IBM的利润增长。
一
对大数据的认识
《大数据时代》中的主要观点：大数据引起的思维变革
① 在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样，我们
分析数据会完全抛弃样本分析，而关注数据的总体。 即“样本=总体”。
② 在大数据时代，我们不再担心某个数据点对整套 年，斯诺登揭露 了美国正在实施的“棱镜”计划。通过 大数据分析对全球实施监听，为安全部 门先发制人的预防恐怖主义和危害美国 利益的行为，提供了前所未有的可能。
④ IBM 智慧的分析洞察。每个月，全
球 发 布 10 亿 条 Twitter 信 息 和 300 亿 条 Facebook信息。预计到2020，总量增长
大数据是指由科学仪器、传感器、网上交易、电子邮件、视频、 点击流和/或所有其它现在或将来可用的数字源产生的大规模、多样 的、复杂的、纵向的和/或分布式的数据集。 这个定义指出了大数据是一类数据集，并指出了大数据现在和
将来的数据来源，以及大数据具有大规模、多样性、复杂性、分布
性、关联性等数据特征。
一
国际大数据研究状况
美国：《大数据研究与发展计划》（2012）
主要任务：“通过收集庞大而复杂的数字资料，加速在科学、工程上发现的步伐，强化美国国土安全，转变教 育和学习模式。利用大数据技术实现在科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等方面的新突破…”
对大数据的认识
2. 麦肯锡公司（McKinsey & Company）的定义
大数据是一个大的数据池，其中的数据可以被采集、传递、聚 集、存储和分析。目前，大数据是全球经济每个部门和功能的一部
分。与固定资产和人力资本等其它重要的生产要素类似，没有数据，
很多现代经济活动、创新和增长都不会发生，这正成为越来越普遍 的现象。