自2015年党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”以来，国家相关部门密集出台了多项大数据发展意见和方案，大数据政策从**、总体规划逐渐向各大行业、各细分领域延伸，大数据发展也逐步从理论研究步入实际应用之路。在诸多的政策规划中，近日发布的《大数据产业发展规划(2016-2020年)》的影响力*为广泛，关注度高达92.11，帆软数据应用研究院有责任和义务对《规划》做个解读，帮助大家更深入地理解政策、把握机会，搭乘政策红利的顺风车。

五个版块解读《大数据产业发展规划》

 当前，我国信息化水平日益提高，积累了丰富的数据资源，我国已成为产生和积累数据量*大、数据类型*丰富的国家之一。具备了良好基础，面临良好的发展机遇，但仍然存在一些困难、问题和挑战，主要表现在：

 数据资源开放共享程度低。数据质量不高，数据资源流通不畅，管理能力弱，数据价值难以被有效挖掘利用。技术**与支撑能力不强。我国在新型计算平台、分布式计算架构、大数据处理、分析和呈现方面与国外仍存在较大差距，对开源技术和相关生态系统影响力弱。大数据应用水平不高。我国发展大数据具有强劲的应用市场优势，但是目前还存在应用领域不广泛、应用程度不深、认识不到位等问题。大数据产业支撑体系尚不完善。数据所有权、隐私权等相关法律法规和信息**、开放共享等标准规范不健全，尚未建立起兼顾**与发展的数据开放、管理和信息**保障体系。人才队伍建设亟需加强。大数据基础研究、产品研发和业务应用等各类人才短缺，难以满足发展需要。

 二、2020年发展目标

 (一)总目标

 到2020年，技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系基本形成。大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元，年均复合增长率保持30%左右，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。

 (二)分目标

 1、技术产品先进可控。在大数据基础软硬件方面形成**可控技术产品，在大数据获取、存储管理和处理平台技术领域达到******，在数据挖掘、分析与应用等算法和工具方面处于**地位，形成一批自主**、技术先进，满足重大应用需求的产品、解决方案和服务。

 2、应用能力显著增强。工业大数据应用**支撑智能制造和工业转型升级，大数据在**创业、政府管理和民生服务等方面广泛深入应用，技术融合、业务融合和数据融合能力显著提升，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务，形成数据驱动**发展的新模式。

 3、生态体系繁荣发展。形成若干**能力突出的大数据骨干企业，培育一批专业化数据服务**型中小企业，培育10家国际**的大数据核心龙头企业和500家大数据应用及服务企业。形成比较完善的大数据产业链，大数据产业体系初步形成。建设10-15个大数据综合试验区，创建一批大数据产业集聚区，形成若干大数据新型工业化产业示范基地。

 4、支撑能力不断增强。建立健全覆盖技术、产品和管理等方面的大数据标准体系。建立一批区域性、行业性大数据产业和应用联盟及行业组织。培育一批大数据咨询研究、测试评估、技术和知识产权、投融资等专业化服务机构。建设1-2个运营规范、具有一定国际影响力的开源社区。

 5、数据**保障有力。数据**技术达到******。国家数据**保护体系基本建成。数据**技术保障能力和保障体系基本满足国家战略和市场应用需求。数据**和个人隐私保护的法规制度较为完善。

 三、实现目标的关键举措

 《规划》再分析总结产业发展现状及形式的基础上，围绕“**、开放、共享、应用、协同、体系”关键词，对实现2020年目标具体设置了7项重点任务、8个重点工程，以及5个方面保障措施，为方便阅读理解，笔者做了分解处理，详见下图。

 8个重点工程：围绕重点任务，设置了大数据关键技术及产品研发与产业化、大数据服务能力提升、工业大数据**发展、跨行业大数据应用推进、大数据产业集聚区创建、大数据重点标准研制及应用示范、大数据公共服务体系建设、大数据**保障八个工程，作为工作抓手重点推进。

 5个方面保障措施：大数据涉及面广，对跨层级、跨部门的协调要求高，同时需要法律法规、政策、人才以及国际合作等多层面支持，提出推进体制机制**、健全相关政策法规制度、加大政策扶持力度、建设多层次人才队伍、推动大数据国际化发展五个方面的保障措施。

 四、《规划》对企业的启示

 好风凭借力，送我上青天。大数据企业需要充分利用政策红利，积极响应国家的号召和导向，既要不断通过技术**，提升产品竞争力，也需要从业务切入，以国家战略、市场需求为牵引，提供行业应用解决方案，更需要响应开放共享，利用互联网共创思维实现企业快速发展，从而打造**品牌，实现企业价值和利益。

 1、把握先入优势

 无数案例验证了行业先入者优势，英特尔**执行官Andrew Grove曾说，当企业有了技术突破或其他根本性改变时，机会就来了，抓住机会。在这一行业，先入者而且只有先入者，也就是在别人犹豫不决时就果断采取行动的企业，才真正有机会赢得时间，超过其他竞争对手。在这个市场里，时间优势是获得市场份额的*可靠的办法。虽然国外产品比国产更好，但是鉴于中国特殊情况和本次战略时间窗口，国外厂商想形成垄断几无可能，这正是中国厂商的机会，凭借本土优势还是很容易成长为各个细分领域的***。

 2、持续技术**

 **是动态发展的，如果进行一次技术**之后不再进一步开拓进取，而是坐享原来的结果，必然会陷入困境，原有的先入优势和客户忠诚度将消耗殆尽。综合来看，企业**的驱动力主要有以下四个方面：企业领导自身的内驱力；企业外界的外界压力，如行业内部各企业之间的竞争方式、市场竞争的激烈程度、市场策略等；技术和社会文化的影响力，如本地区社会发展状况、企业文化、企业员工素质等；目标市场和预期利润的吸引力，即企业有没有梦想有没有拼劲；

 3、创建生态优势

 进入互联网和大数据时代，产业环境、消费者需求发生了巨大的变化，一是整合性需求的提高，用户不再满足于单一产品功能，而是希望企业交付一览的的个性化解决方案；二是行业跨界增加了竞争的不确定性，黑天鹅乱飞的年代，谁也想不到将来竞争对手会是谁。所以企业必须学会构建生态，创建生态优势。

 这里的生态是指企业、个人在相互依赖和互惠的基础上形成共生、互生和再生的价值系统，实质上是规模经济的逻辑延伸，在产品获服务的创造层面让更多的人参与，让事业目标链接更多的人。个人消费者领域，苹果公司与***、app与IOS系统就是一个共赢共生的生态；大数据BI领域，帆软公司与***联盟、问题互助团队、文档团队等也是共创共赢的生态。生态优势的背后假定不再是零和博弈，它强调共赢，追求“为我所用”，做到你中有我，互惠互利。

 　　五、《规划》对个人的启示

 《规划》已明确指出，大数据基础研究、产品研发和业务应用等各类人才短缺，难以满足发展需要。《2017年中国大数据发展报告》调查中显示，**综合型人才短缺问题日益突出，问题主要有：

 我国大数据从出现到广泛应用历时较短，从业者经验不足，对大数据的认知和分析思维相对滞后；岗位供需不平衡，数据分析、系统研发等技术类岗位大多供不应求，项目管理类求职人数占比远远高于招聘需求；学历层次错位明显，低学历的招聘需求高于求助数量占比，高学历则供不应求；二三线大数据行业发展较好的城市，如南京、大连、贵阳等人才供给相对不足；机会留给有准备的人，我们要顺时顺势。网络和付费知识的发展，让我们可以不受时间、**、地域的限制学到*新知识，但要成为好的数据科学家，还需要做到以下3点。

 1、训练多模式思维

 现实生活中一件事往往有多种解决方案，*佳解决方案会是不同的想法和解决思路碰撞的结晶，而这些想法和解决思路的来源往往也不尽相同。一个企业会从各种渠道收集信息，我们需要学习在每个渠道中提取有用的数据信息进行分析，再把这些分析结合到一起去，从而找出*佳解决方案。

 2、把工作当成职责

 兴趣是*好的老师，如果你愿意并喜欢大数据行业，那么就不仅要把工作当成谋生的手段，还是你的一个习惯和职责。你要习惯于用探索数据的方式来看待周围的世界，比如有人想听你对于数据如何改变生活的看法，那么你就应该用具体的数据和例子来支持你的观点，甚至用创造性的可视化信息展示。

 3、扩展交际圈

 在商业上，扩展人脉一直很重要，所以下班后多多出去看看吧。如果你想成为大数据领域内的专家，你应该多接触这个领域内的人。多去参加那些关于大数据的论坛、讲座等活动���多关注一些关于大数据的社交媒体账号。如果你的熟人在一家**的大数据公司工作，当他们有职位空缺时，他们会想到你。这便是扩展交际圈带来的好处之一。