十項標準出臺在即 大數據産業告別“躍進式”發展

　　國家標準委正在著手制定首批共十項大數據標準，分別是大數據術語、大數據技術參考模型、數據交易平臺交易數據描述、數據交易服務平臺通用功能要求、數據能力成熟度評價模型、多媒體數據語義描述要求、科學數據引用、數據溯源描述模型、數據品質評價指標和通用數據導入介面規範。

　　大數據企業如何發展，市場正在做出自己的選擇。

　　8月末，北京某酒店的一場大數據企業展上，聚集了全國各地的企業。現場展示有隨著《江南style》起舞的機器人，有早期科幻電影裏走出來的“觸摸式數據可視化螢幕”……

　　“你們的具體業務是做什麼的”、“和大數據有什麼關係”……和直觀的服裝展、美食展不同，大數據行業作為當下的風口新業態，其行業標準、商業模式正在探索中，參展的大數據企業們，以各種可視化的方式，把大數據産業的最新成果展示給觀眾。這場活動吸引了大批企業和研究人員，其中還包括自費從國外過來學習的教授。

　　中國的人口數量，讓其成為大數據大國，但卻不是生來的大數據強國。國內大數據市場正在經歷炒作、探路和實踐期。21世紀經濟報道記者採訪發現，今年的大數據行業聚會，探討的內容已經從2014年的數據是什麼，發展到大數據産業的商業模式怎麼做。

　　從業務定位到市場開發，從産品生産到服務提供，大數據企業的發展還處於初始階段。在大數據生態圈裏，看上去很美的商業價值，已經吸引了一批創業者，將之視作彎道超車BAT的最大機遇；也有傳統企業和行業巨頭借勢圈地擴張，寄望完成轉型和整合。

　　有學界和業界人士預測，大數據已經從概念炒作走向了穩步發展時期。另外，8月份出臺的促進大數據産業發展行動綱要，系列鼓勵和規範政策正在密集出臺中。在大數據這個具體政策和標準近乎空白，正在野蠻生長的大數據産業生態鏈中，21世紀經濟報道記者通過採訪大數據産業生態鏈上的各類企業，摸底大數據産業的商業化落地進程。

　　應用行業參差不齊

　　“掃碼送牛奶”、“掃碼送雨傘”……進入2015年，從中關村地鐵站出來，簇擁圍住你的人群，不再給你發傳單，而是各類APP掃碼推廣。APP推廣的大量聚集，讓這裡被戲稱做“掃碼一條街”。

　　在大數據被各方合力推上風口的當下，這些APP推廣工作人員會介紹，這款應用是基於某領域海量數據庫的處理和分析的産品。在很多新上線APP的宣傳裏，“數據為王”，“企業對大數據的態度決定未來的高度”，類似的説法越發常見。

　　事實上，這些企業是不是純粹的大數據企業尚有爭議。一部分人認為，嚴格意義上來説他們只是通過網際網路+的方式應用大數據，是大數據生態鏈上最終的消費者，是大數據得以應用的主要場景，而不是純粹的大數據從業企業。

　　拋開爭論，這些大數據應用企業，對大數據産業發展的重要性毋庸置疑。“企業對數據的應用，是大數據行業發展的引擎”，有專家表示。

　　21世紀經濟報道記者發現，在每一次關於大數據相關的活動中，大數據的商業應用，是最受關注的板塊。在8月26日的中國國際大數據大會開幕論壇上，關於大數據的商業應用，學界和業界即産生了兩種完全對立的觀點。

　　北京大學鄂維南院士提到：“現在的數據分析公司是風起雲湧，我把它説成是小鍋爐戰場，想當年大煉鋼鐵的時候，就是自己在家裏就建了鍋爐就煉。”鄂維南稱，現在的確什麼人都可以做，沒有什麼技術含量。

　　鄂維南還提到，數據交易存在經濟學上的悖論，數據服務作為一個業務模式，它的商業模式現在沒有真正被認可，數據通過什麼方式賺錢，前景不是那麼清楚。

　　晶讚科技董事長湯奇峰在中國國際大數據大會上發言稱，大數據交易並不存在經濟學上的悖論。我國企業對大數據應用的現狀基本都是初期的狀態。應用的主要形式還是，基於大數據得到的商業洞悉，業務推薦和智慧獲客等三個領域。其中的典型就是個性化推薦和智慧廣告。

　　湯其峰在接受21世紀經濟報道記者採訪時表示，大數據的商業模式體現在很多方面，大數據價值在交易和流通的過程中體現，並且會發生聚變效應，實現邊際效應遞增。

　　21世紀經濟報道記者了解到，目前國內對於大數據應用，發展較好的還是以大企業為主，比如BAT、滴滴快的、Uber等網際網路企業。不管是對外數據源採集，還是企業內部的數據資産管理，其網際網路企業基因，以及自身的資本優勢，使得他們在大數據的應用上同樣處於領先的態勢。

　　同時，由於這些擁有大量數據資源的企業，在分析挖掘數據形成應用的同時，放棄直接依靠出售數據獲利，而選擇對外提供數據服務和分析結果，為應用類企業的決策和東西提供了便利條件。這也是應用類的數據企業或産品數量較大，佔到了行業總數的三分之一的重要原因。

　　而對於部分中小企業而言，資金缺乏和技術難題導致數據獲取難，缺乏數據資産管理意識，其對大數據的使用，仍在探路中。

　　另外，我國的大數據應用領域分佈仍然不夠全面，相關企業主要集中在網際網路、市場行銷、電信、金融領域，而政府公共服務、農業類應用，發展還在原始階段，近期個別企業還不時爆出數據造假的傳聞。同時，數據應用的方式單一，思路狹窄，一些企業盲目學習國外的數據應用模式，也是大數據應用企業發展的一大短板。