大数据发展呈_阶梯式_格局
大数据行业现状及发展趋势分析
大数据行业现状及发展趋势分析近年来，随着信息技术和互联网的迅猛发展，大数据行业逐渐成为经济社会发展的重要支撑。
本文将从大数据行业的现状和发展趋势两个方面进行分析。
一、大数据行业现状大数据行业是指通过对海量、多样、高速生成的数据进行采集、存储、管理和分析，以挖掘潜在价值，并对决策和创新提供支持的产业。
当前，大数据行业呈现出以下几个特点。
首先，数据规模不断扩大。
随着互联网的快速普及和移动互联网的发展，个人、企业和政府之间产生的数据规模成倍增长。
根据国际数据公司（IDC）的研究报告，全球数据每两年翻一番，到2025年预计将达到175ZB（1 ZB = 10的21次方字节），呈现爆炸式增长趋势。
其次，数据类型多样化。
大数据产生的数据类型包括结构化数据（如数据库数据）、半结构化数据（如XML、JSON等）、非结构化数据（如文本、音频、视频等）以及地理位置数据等。
不同的数据类型需要采用不同的技术和方法进行处理和分析。
再次，数据价值开发程度不高。
当前仍有大量数据处于未开发利用的状态，尤其是非结构化数据。
数据的开发利用程度不高意味着巨大的潜在价值有待开发，这对于大数据行业的发展具有巨大的推动力。
最后，数据安全问题突出。
大数据时代，数据安全问题是一个严峻的挑战。
随着数据规模的扩大，个人信息泄露、隐私保护和网络安全等问题日益凸显，给数据的采集、共享和分析带来了风险。
二、大数据行业的发展趋势随着技术的不断进步和广泛应用，大数据行业将呈现出以下发展趋势。
首先，人工智能与大数据的融合。
人工智能技术的快速发展将为大数据行业带来新的机遇和挑战。
通过人工智能算法的应用，可以更好地进行数据分析和挖掘，挖掘出更多隐藏在数据中的信息和知识。
其次，边缘计算的兴起。
边缘计算是指将计算和数据存储功能移近数据源和终端设备的一种计算方式。
边缘计算的发展将有助于数据的实时处理和分析，提高数据的价值开发程度。
再次，大数据的行业应用不断拓展。
除了互联网、金融、电商等行业外，大数据的应用还将扩展到医疗健康、能源环保、交通运输等传统行业。
简述数据发展的历程及其特点
简述数据发展的历程及其特点数据发展的历程及其特点可以追溯到人类社会的起源。
从最早期的文字记录到如今数字化的大数据时代，数据的产生、收集、存储和分析已经发生了巨大的变化。
一、数据的历程1.文字记录阶段：人类最早的数据记录方式是通过刻画或书写来进行信息传递和保存。
最早的文字刻画来自于古埃及和古巴比伦等文明，而发明的活字印刷术使得大规模印刷成为可能。
这种记录方式能够记录大量信息，但由于存储和传播的限制，数据的获取和分析都十分困难。
2.电子计算机阶段：20世纪40年代，电子计算机的发明引领了数据处理的革命。
电子计算机不仅能够存储大量的数据，还能够高效地进行数据处理和分析。
这一时期的数据处理主要是围绕着电子计算机展开的，但数据的获取仍然受限于人工的收集和输入。
3.互联网时代：互联网的普及使得数据的获取和共享变得更加便捷。
从20世纪90年代开始，随着互联网的快速发展，数据的生成和传输量呈爆炸式增长。
人们可以通过电子邮件、网页浏览器等工具进行数据的传输和共享。
这个时代的特点是数据的规模庞大，但处理和分析的手段相对简单。
4.大数据时代：21世纪初，随着云计算和物联网等新兴技术的兴起，数据进入了爆发式增长的时代。
大数据的特点是数据量巨大、速度快、种类多样，需要借助先进的计算和分析手段来获取和利用数据。
大数据的出现也带来了数据隐私和安全等问题，对数据的处理和使用提出了新的挑战。
二、数据发展的特点1.数据量的增长：随着科技的进步和社交媒体的普及，数据量呈指数级增长。
根据国际数据公司（IDC）的预测，到2025年，全球数据总量将达到163ZB（1ZB等于10的21次方字节）。
数据量的增长使得数据处理和分析变得更加复杂和困难。
2.数据速度的加快：互联网、物联网和移动通信等技术的普及使得数据的传输速度大大加快。
人们可以通过各种设备和传感器实时采集和传输数据。
这对数据的处理和分析提出了更高的要求，要求能够实时处理大规模的数据流。
医保大数据应用
医疗决策中的重要数据源
药厂: 市场营销数据
医疗数据 研发数据
患者: 社交网络 行为数据 患者提供的疗效数据
医保组织: 报销数据 管理人群的基本数据
医疗业者: 电子医疗档案 临床测试结果 临床评估记录
政府管理机关: 政策和规范数据
实践证据是大数据的重要组成部分
实践证据(RWE) 是除去随机临床试验 (RCT)外的全部数据
联网在就诊、健康管理方面应用取得一 哈尔滨等 定成效
第三类： 区域与医院信息化建设取得一定成就， 初步应 建立卫生信息交换平台。云计算、大数 用区 据、移动互联网在就诊、健康管理等方
面初步应用
武汉、长春、 济南、福州等
第四类： 推动医疗信息化建设，提出智慧医疗发 发展起 展理念和规划，探索智慧医疗发展模式 步区
借助大数据、互联网手段直击行业痛点
连接
大数据、互联网、云计算 智能
体验
建立互联互通的健康信息平 台、分级诊疗体系，解决资 源不均衡、使用效率低问题
建立医保控费体系、医保第 三方管理公司、药品采购组
织（PBM+TPA+GPO）
远程医疗、检查结果共享互 认、医保联网异地结算、居
民健康信息服务管理
智慧医疗
Data Analytic
R&D
…
Care Coordination
Clinical decision support
…
RHIN
Ancillary Data & Services
Health
Information DW
EHR Data & Services
Registries Data & Services
大数据技术发展趋势及前景展望
大数据技术发展趋势及前景展望尊敬的读者：随着信息社会的快速发展，大数据已经成为全球范围内热门的话题。
本文将探讨大数据技术的发展趋势以及其前景展望，为您呈现一张大数据技术发展的全景图。
一、大数据技术的发展趋势1. 数据量的爆炸性增长：随着互联网的普及和物联网的发展，全球产生的数据量呈现指数级的增长。
据统计，到2025年，全球数据量将达到175ZB。
这将推动大数据技术的快速发展。
2. 数据多样性：不仅仅是数量的增长，数据的多样性也是大数据技术发展的一个重要趋势。
除了传统的结构化数据外，半结构化和非结构化数据的增加也使得大数据技术需要更强大的分析能力和处理能力。
3. 实时性要求的提升：随着互联网的高速发展，用户对信息的获取速度要求越来越高。
大数据技术需要具备实时处理和分析的能力，以满足用户的需求。
4. 云计算与大数据的融合：云计算技术的快速普及也为大数据技术的发展提供了更多的可能性。
云计算的弹性和高性能使得大数据处理更加灵活高效，提升了大数据技术的可操作性。
二、大数据技术的前景展望1. 商业智能和数据分析的应用：大数据技术的发展将推动商业智能和数据分析的应用。
通过对大数据进行深度分析和挖掘，企业可以更好地理解客户需求和市场趋势，从而制定更准确的营销策略和业务发展方向。
2. 数据安全和隐私保护的挑战：随着数据的增长和应用的广泛，数据安全和隐私保护问题变得愈发重要。
大数据技术发展的前景之一是解决数据安全和隐私保护的挑战，为用户提供更可信赖和安全的数据环境。
3. 人工智能的发展与大数据技术的结合：大数据技术和人工智能的结合将成为未来的重要趋势。
通过对大数据的分析和挖掘，人工智能系统可以获得更准确的数据输入，从而提高自身的学习和决策能力。
4. 跨界融合创新的推动：大数据技术的应用正逐渐涉及到各个领域，推动了不同领域之间的融合创新。
例如医疗领域的大数据分析可以提供更准确的诊断结果，金融领域的大数据应用可以改善风险评估等。
项目一第一课时 采集鸟类活动的数据
第一单元数据与信息项目一探秘鸟类研究——认识数据、信息与知识第一课时采集鸟类活动的数据■教学目标1.通过实例分析，感知其中的数据，描述数据的概念和特征，理解并应用数据。
2.通过分析大数据应用案例，了解大数据的概念、特征和常见应用领域，认识数据在信息社会中的重要价值，能够举例说明大数据对人们日常生活的影响。
3.通过数字化学习活动，逐步适应数字化学习环境，掌握数字化学习的方法，能够根据需要选用恰当的数字化工具和资源开展学习。
■教学重点和难点1.重点：数据的概念和特征，大数据的特征、应用及其对人们日常生活的影响。
2.难点：数据与大数据之间的关系。
■教学准备1.软硬件环境：机房、思维导图软件、大数据应用平台。
2.教学素材：鸟类研究的案例或其他体现数据的案例，大数据的应用案例。
■教学过程一、导入“人类社会已进入大数据时代，信息技术与社会各领域的交互融合引发了数据量的迅猛增长，同时带来了海量信息。
现实社会中，数据和信息无处不在，我们时刻处于数据和信息的包围之中。
那么，什么是数据？今天，我们将学习数据的基本知识。
”二、什么是数据1.学生自主学习明确自主学习的任务和要求：（１）阅读教材中的项目一“采集鸟类活动的数据”，完成“导学案”第一部分的问题和任务。
（２）阅读知识链接中的“数据和信息”，结合“采集鸟类活动的数据”，完成“导学案”第二部分的问题和任务。
（３）阅读知识链接中的“数据、信息与知识的关系”及相关资料，完成“导学案”第三部分的问题和任务。
借助教材和网络资源学习相关知识，完成“导学案”中的问题和任务（详见件中的“探秘鸟类研究”项目导学案）。
2.小组交流明确小组交流的要求：（１）小组内学生依次分享自主学习的成果，要求每个学生都参与。
（２）所有组员都完成交流后，选出小组代表，并帮助他完善发言，准备代表本组在班级里分享。
3.数据的定义数据是对客观事物属性的描述，是记录下来的某种可以识别的符号。
在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机中并能被计算机程序处理的符号的总称。
大数据发展概述及关键技术
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会管理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。
近年来，我国政府、企业、科研机构都投入了大量的精力开展大数据相关的研究工作，大数据在政策、技术、产业、应用等方面均获得了长足发展。
大数据是信息化发展的新阶段。
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会管理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。
近年来大数据在政策、技术、产业、应用等多个层面都取得了显著发展。
在政策层面，大数据的重要性进一步得到巩固。
党的十九大提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，深刻分析了我国大数据发展的现状和趋势，对我国实施国家大数据战略提出了更高的要求。
在技术层面，以分析类技术、事务处理技术和流通类技术为代表的大数据技术得到了快速的发展。
以开源为主导、多种技术和架构并存的大数据技术架构体系已经初步形成。
大数据技术的计算性能进一步提升，处理时延不断降低，硬件能力得到充分挖掘，与各种数据库的融合能力继续增强。
在产业层面，我国大数据产业继续保持高速发展。
权威咨询机构 Wikibon 的预测表示，大数据在 2022 年将深入渗透到各行各业。
在应用层面，大数据在各行业的融合应用继续深化。
大数据企业正在尝到与实体经济融合发展带来的“甜头”。
利用大数据可以对实体经济行业进行市场需求分析、生产流程优化、供应链与物流管理、能源管理、提供智能客户服务等，这非但大大拓展了大数据企业的目标市场，更成为众多大数据企业技术进步的重要推动力。
随着融合深度的增强和市场潜力不断被挖掘，融合发展给大数据企业带来的益处和价值正在日益显现。
在利用大数据提升政府管理能力方面，我国在 2022 年出台了《政务信息系统整合共享实施方案》、《政务信息资源目录编制指南(试行)》等多项政策文件推进政府数据汇聚、共享、开放，取得了诸多发展。
大数据的发展趋势与前景展望
大数据的发展趋势与前景展望随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的发展不仅对各行各业产生了深远的影响，也为社会带来了巨大的变革。
本文将探讨大数据的发展趋势以及其前景展望。
一、大数据的发展趋势1. 数据量的爆炸式增长：随着互联网的普及和物联网的兴起，数据量呈现爆炸式增长的趋势。
根据国际数据公司（IDC）的预测，到2025年，全球数据量将达到175ZB（1ZB=1021B），相当于每个人每天产生1.7MB的数据。
2. 数据多样性的增加：除了传统的结构化数据，如数据库中的表格数据，大数据还包括非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等。
随着社交媒体、物联网和传感器技术的发展，非结构化数据的增加速度更快，这为大数据的分析和挖掘提供了更多的可能性。
3. 数据处理技术的创新：为了应对海量的数据，数据处理技术也在不断创新。
云计算、分布式计算、并行计算等技术的发展，使得大数据的处理速度大大提高。
同时，机器学习、人工智能等技术的应用，也为大数据的分析和挖掘提供了更多的手段。
4. 数据安全与隐私保护的挑战：大数据的发展也带来了数据安全与隐私保护的挑战。
随着数据泄露和隐私侵犯事件的频发，人们对数据安全和隐私保护的关注度也越来越高。
因此，数据安全和隐私保护将成为大数据发展的重要议题。
二、大数据的前景展望1. 商业应用的广泛拓展：大数据的应用已经渗透到各个行业，包括金融、零售、制造、医疗等。
通过对大数据的分析和挖掘，企业可以更好地了解市场需求、优化产品设计、提高运营效率，从而实现商业价值的最大化。
2. 政府决策的科学化：大数据的应用也为政府决策提供了更科学的依据。
通过对大数据的分析，政府可以更准确地了解社会经济状况、民生需求，从而制定更有针对性的政策和措施，提高政府决策的科学性和精准性。
3. 社会治理的智能化：大数据的应用还可以推动社会治理的智能化。
通过对大数据的分析，可以实现对城市交通、环境污染、公共安全等方面的实时监测和预警，提高社会治理的效率和精确度。
大数据技术的发展历程与趋势
大数据技术的发展历程与趋势前言本文将介绍大数据技术的发展历程以及当前和未来的趋势。
大数据技术是近年来快速发展的领域，对于各行各业都有着重要的意义。
发展历程从长远来看，大数据技术的发展历程可以分为以下几个阶段：1. 数据收集阶段：从计算机系统开始出现，数据的收集和存储变得越来越容易。
随着互联网和传感器技术的发展，数据量的增长呈指数级增长。
2. 数据处理阶段：随着数据量的增长，人们开始意识到单机处理数据的能力远远不足以应对大规模数据的需求。
于是，分布式计算和并行处理技术逐渐崭露头角，为大数据处理提供了解决方案。
3. 数据分析阶段：大数据的真正价值在于对其进行分析和挖掘。
随着机器研究和人工智能的快速发展，各种数据分析算法和模型被提出，为数据分析提供了更多的工具和方法。
4. 数据应用阶段：大数据技术在各个行业中得到了广泛的应用。
从金融、医疗到零售和交通，大数据技术正在改变着我们的生活和工作方式。
当前趋势就当前的大数据技术发展趋势而言，以下几个方向值得关注：1. 数据安全和隐私保护：随着数据泄露和隐私问题的日益严重，数据安全和隐私保护成为大数据技术发展中的重要议题。
在大数据的应用过程中，如何保护用户的个人信息和数据安全将成为一个重要的挑战。
2. 人工智能和自动化：大数据技术与人工智能的结合将进一步推动数据分析和应用的发展。
通过机器研究和深度研究技术，人们可以更高效地分析和利用大规模数据，实现智能化决策和自动化操作。
3. 边缘计算和物联网：随着物联网的兴起，大量的传感器数据涌入，对于实时分析和处理提出了新的挑战。
边缘计算技术的发展使得数据能够在离用户更近的地方进行处理，降低了传输延迟和网络负载。
4. 数据治理和合规性：在大数据时代，如何管理和治理海量数据成为一个重要问题。
数据治理和合规性将成为大数据技术发展的重要方向，旨在建立规范的数据管理流程和合规性框架。
未来趋势展望未来，大数据技术的发展将面临以下挑战和趋势：1. 可视化和交互性：随着数据量的增加，如何更好地将数据可视化和呈现给用户，以及提供更好的交互性将成为未来发展的方向。
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当前，全球大数据产业日趋活跃，技术演进和应用创新加速发展，各国政府也逐渐认识到大数据在推动经济发展、改善公共服务，乃至保障国家安全方面的重大意义，纷纷积极出手推动。
在全球大数据蓬勃发展的大背景下，我国也面临难得的发展机遇。
如何抓住机遇，将我国拥有的数据资源转化为经济发展动力，是摆在政府和产业界面前的紧迫课题。
我国大数据应用处于发展初期大数据的价值体现在大数据的应用上，人们关心大数据，最终是关心大数据的应用，关心如何从业务和应用出发让大数据真正实现其所蕴含的价值，从而为我们的生产生活带来有益的改变。
对“大数据应用”，不同行业和不同应用者理解不同。
《大数据白皮书（2014）》将大数据应用界定为：“利用分布式并行计算、人工智能等技术对海量异构数据进行计算、分析和挖掘，并将由此产生的信工业和信息化部电信研究院5月12日在北京举行了《大数据白皮书（2014）》发布会。
《大数据白皮书（2014）》提出了我国推动大数据发展、开放政府和公共数据资源、保护数据安全与个人隐私等方面的策略。
大数据发展呈“阶梯式”格局文｜本刊记者 陈桂龙息和知识应用于实际的生产、管理、经营和研究中”。
整体而言，全球的大数据应用处于发展初期，中国大数据应用才刚刚起步。
目前，大数据应用在各行各业的发展呈现“阶梯式”格局：互联网行业是大数据应用的领跑者，金融、零售、电信、公共管理、医疗卫生等领域积极尝试大数据。
1、互联网行业是大数据应用的领跑者互联网是大数据应用的发源地，大型互联网企业是当前大数据应用的领跑者。
搜索引擎作为最早的互联网大数据应用，其不断的发展推动谷歌在2000 年左右提出了MapReduce/ BigTable 等技术，从此开启了大数据技术的新篇章。
经过十多年的发展，互联网上形成了多种相对成熟的大数据应用模式，按照用途分为以下三类：第一，商业大数据应用，即主要以盈利为目的的大数据应用。
目前常见的应用有：一是基于用户个人信息、行为、位置、微博等数据而进行的个性化推荐、交叉推荐、品牌监测等营销类大数据应用。
由于其商业模式清晰可见，市场需求广泛旺盛，因此这是目前互联网上最热门最普遍的应用，被互联网广告、电子商务、微博、视频、相亲等公司普遍采用。
二是基于用户、商铺的交易数据而进行的经营分析报告、反欺诈、反虚假交易、促销和团购选品、产业集聚判断等交易辅助类大数据应用，这些应用目前已经逐渐成为电子商务企业的必备工具。
三是利用网站动态数据对网络状态进行实时监控预警、网站分析优化和网络信息安全保护的网络安全大数据应用。
第二，公共服务类大数据应用，即不以盈利为目的、侧重于为社会公众提供服务的大数据应用。
典型案例如谷歌开发的流感、登革热等流行病预测应用能够比官方机构提前一周发现疫情爆发状况。
国内也有搜索引擎公司提供诸如春运客流分析、失踪儿童搜寻的公益大数据服务。
第三，技术研发类大数据应用，即利用大数据技术促进前沿技术研发、持续改进产品性能的应用。
互联网应用在新版本的研发中，常常进行A/B 测试就是大数据在产品开发中的典型应用。
A/B 测试中，服务商同时收集新老版本下的用户行为数据（如点击行为、访问时长、鼠标停留等），并进行分析比对，用以指导产品后续的改进方向。
另外，利用各种语言版本的网页数据不断提高翻译质量的机器翻译、利用更多话音指令不断提升质量的话音识别技术，以及无人汽车等前沿技术的研发也广泛应用了大数据技术。
2、大数据应用加速向传统领域拓展大数据应用起源于互联网，正在向以数据生产、流通和利用为核心的各个产业渗透。
目前金融、零售、电信、公共管理、医疗卫生等领域在积极地探索和布局大数据应用，主要呈现两种发展方向：一是积极整合行业和机构内部的各种数据源，通过对整合后的数据进行挖掘分析，从而发展大数据应用。
例如，一些新兴的大型百货商场利用大数据平台整合POS（point of sale）机、企业CRM（CustomerRelationshipManagement）系统、免费无线网络、客流监控设备等数据，对用户进行聚类分析，支撑包括商品位置摆放、打折信息投放、移动端营销、客户习惯查询、客户群路径分析等应用，提高商场营销效率和营业额。
基于大数据的智慧城市决策系统也是大数据应用的重要领域，可整合来自经济、统计、民政、教育、卫生、人力等政府部门内部数据和来自物联网、移动互联网等网络数据，设计经济社会运行分析模型，支撑智慧人口、智慧医疗、智慧教育、智能物流、智能环保等相关决策应用。
二是积极借助外部数据，主要是互联网数据，来实现相关应用。
例如，金融机构通过收集互联网用户的微博数据、社交数据、历史交易数据来评估用户的信用等级；证券分析机构通过整合新闻、股票论坛、公司公告、行业研究报告、交易数据、行情数据、报单数据等，试图分析和挖掘各种事件和因素对股市和股票价格走向的影响；监管机构将社交数据、网络新闻数据、网页数据等与监管机构的数据库对接，通过比对结果进行风险提示，提醒监管机构及时采取行动；零售企业通过互联网用户数据分析商品销售趋势、用户偏好等等。
从目前发展的情况来看，金融、零售和公共管理领域开展大数据应用时，两个方向都有所涉足，而电信和医疗卫生等领域更关注第一个发展方向。
我国大数据发展环境持续完善我国大数据快速发展缘于国家宏观政策环境不断完善。
2012 年以来，科技部、发改委、工信部等部委在科技和产业化专项陆续支持了一批大数据相关项目，在推进技术研发方面取得了积极效果。
2013 年6 月工信部发布的《电信和互联网用户个人信息保护规定》，根据《全国人民代表大会常务委员会关于加强网络信息保护的决定》，进一步界定了个人信息的范围，提出了个人信息的收集和使用规则、安全保障等要求，为大数据应用中的个人信息保护设立了法律法规屏障。
2014年《政府工作报告》明确提出，“以创新支撑和引领经济结构优化升级；设立新兴产业创业创新平台”，在新一代移动通信、集成电路、大数据等方面赶超先进，引领未来产业发展。
各地大数据发展政策各有侧重，形成了不同的模式。
模式一是强调研发及公共领域应用。
如上海市《推进大数据研究与发展三年行动计划》提出，将在三年内选取医疗卫生、食品安全、终身教育、智慧交通、公共安全、科技服务6 个有基础的领域，建设大数据公共服务平台。
模式二是强调以大数据引领产业转型升级。
如北京中关村《关于加快培育大数据产业集群推动产业转型升级的意见》提出，要充分发挥大数据在工业化与信息化深度融合中的关键作用，推动中关村国家自主创新示范区产业转型升级。
模式三是强调建立大数据基地，吸纳企业落户。
如重庆、贵州、陕西、湖北等地都提出建设大数据产业基地的计划，力图将大数据培育成本地的支柱产业。
在地方积极推动大数据发展的同时，也应警惕将“大数据”简单等同于“大数据中心”、盲目上马大规模园区建设的潜在过热风险。
我国大数据发展的策略《大数据白皮书（2014）》数据显示，我国的大数据产业具备良好基础，发展前景广阔。
一是一批世界级的互联网公司在大数据应用上不断推陈出新，智能搜索、广告、电商、社交等借助大数据技术持续进化，互联网金融、O2O（online to offl ine）等应用借助大数据向线下延伸。
二是大数据技术紧跟国际先进水平，具备建设和运营世界最大规模大数据平台的能力，单集群规模达5000 到10000台服务器，数据管理规模达到EB（1EB=1018B）级别，在机器学习等方面也有所突破。
三是当前和未来一段时间，我国面临着经济结构转型升级、政府和公共服务改进提升等紧迫任务，这些方面大数据都有广阔的应用前景。
1、我国大数据发展面临的问题应该认识到，大数据在全球的发展还都处于初期，技术、制度、观念等方面都需要改变。
对我国来说，数据资源不丰富、技术差距大和法律法规不完善是当前大数据发展面临的主要问题。
丰富的高质量数据资源是大数据产业发展的前提。
近几年在互联网产业及金融、电信信息化快速发展的带动下，我国数据资源总量有了快速增长，已达到全球的13%，但其他行业受信息化水平制约，数据储量仍不丰富。
已有数据资源还存在标准化、准确性、完整性低，利用价值不高的情况。
同时，我国政府、企业和行业信息化系统建设中受到各种因素制约，形成了众多“信息孤岛”，数据开放程度严重滞后。
建立良性发展的数据资源储备与共享体系，是我国大数据发展的首要问题。
我国大数据技术的发展模式也与全球类似，互联网企业具备快速将国际先进的开源大数据技术整合到自身系统中的能力，并构建了单集群上万节点的大型系统，但仍缺乏原创技术，对开源社区的贡献不足，进而对前沿技术路线的影响比较微弱。
同时，由于本土开源社区等产业组织发育滞后，国内领先企业在大数据方面的技术创新也难以向社会扩散。
随着大数据挖掘分析将越来越精准、应用领域不断扩展，个人隐私保护和数据安全变得非常紧迫。
在隐私保护方面，现有的法律体系面临着两个方面的挑战：一是法律保护的个人隐私主，要体现为“个人可识别信息（PII，Personally identifi able information”，但随着技术的推进，以往并非PII 的数据也可能会成为PII，使得保护范围变得模糊。
二是以往建立在“目的明确、事先同意、使用限制”等原则之上的个人信息保护制度，在大数据场景下变得越来越难以操作。
而我国个人信息保护、数据跨境流动等方面的法律法规尚不健全，这成为制约大数据产业健康发展的重要原因之一。
需要结合我国法治建设的实际情况，探索通过行业自律等方式弥补法律体系不完善的弊端。
2、推动我国大数据产业发展的对策《大数据白皮书（2014）》提出了推动我国大数据产业发展的思路：首先明确我国大数据发展的战略目标和战略重点，统筹谋划大数据应用、关键技术研发与产业培育、数据开放与数据保护、市场监管、法律法规等关键布局，引导国内各地大数据发展方向，避免一哄而上的盲目发展。
在大数据应用上，政务和公共服务领域的应用，重点面向改善民生服务和城市治理等方面，积极推动环保、医疗、教育、交通等关键领域的大数据整合与集成应用，进一步提高政务和公共服务效率。
市场化应用方面，重点在跨行业的大数据应用方面出台推动政策，促进互联网、电信、金融等企业与其他行业开展大数据融合与应用创新，带动全社会大数据应用不断深化。
在技术创新上，加强大数据技术研发方向的前瞻性和系统性，近期重点支持深度学习与人工智能、实时大数据处理、海量数据存储管理、交互式数据可视化和应用相关的分析技术。
聚集产学研用力量形成合力，力争在大数据平台级软件上实现突破，以此为核心发展开源生态。
创新科研项目支持方式，将开源和开放标准作为考核指标，通过直接补助或后补助方式激励企业和科研机构参与开源技术发展，促进大数据技术扩散。
在政府数据开放上，建议推进政府和公用事业领域数据资源的普查工作，并按照相关法规制定政府和公共数据开放中的安全和隐私保护检查表，对可能涉及国家安全和公民隐私的风险点进行严格控制。