四方面谋局我国大数据
中科院计算所网络数据科学与工程研究中心主任程学旗在接受记者专访中表示：“数据的规模如此之大，现有的IT技术根本没有办法分析处理，价值难以得到有效利用。对这些数据的感知、分析，同时加以商业化，就是大数据技术需要完成的工作。”如何挖掘大数据的价值是重中之重。
我国应将大数据作为新一轮科技竞争和产业竞争的战略重点和制高点，充分认识“数据、技术、应用”三位一体、有机统一的内涵，掌握未来大数据发展主动权。为此，赛迪专家建议重点开展以下四方面工作：
首先，布局关键技术研发创新。
总体来看，大数据的技术门槛较高，目前在大数据领域展开竞争的信息技术企业多是在数据存储、分析等领域有着传统优势的厂商。为实现产业升级，为在技术产业发展中不落人后甚至实现弯道赶超，我国不能再跟随发展，必须及早布局关键技术和新兴技术的研发应用。
一是以数据分析技术为核心，加强人工智能、商业智能、机器学习等领域的理论研究和技术研发，夯实发展基础。
二是加快非结构化数据处理技术、非关系型数据库管理技术、可视化技术等基础技术研发，并推动与云计算、物联网、移动互联网等技术的融合，形成较为成熟、可行的解决方案。
三是面向大数据应用，加强网页搜索技术、知识计算（搜索）技术、知识库技术等核心技术的研发，开发出高质量的单项技术产品，并与数据处理技术相结合，为实现商业智能服务提供技术体系支撑。
其次，提高软件产品发展水平。
一是推动以企业为核心的产学研用合作，加快提高软件发展水平，为大数据发展和应用奠定基础。
二是利用本土语言优势，结合云计算技术与服务，加快中文数据采集、汇总与分析，加快开发和建设中文知识库、数据库与规则库。
三是利用产业发展引导资金，鼓励软硬件企业和服务企业应用新型技术，与信息内容服务相结合，面向实际的大数据应用提供具有行业特色的系统集成解决方案和数据分析服务。
四是以百度、腾讯、阿里巴巴等企业牵头，基于开源、开放操作系统或应用平台，整合优势资源，聚集一批有实力、有特色的中小互联网信息服务提供商，加速本土化信息服务的开拓与整合，形成良性发展的生态系统。
五是以有基础优势的数据处理软件商牵头，统合各方技术优势与数据优势，形成完整、可实用的数据分析软件，不断提高服务内容的精确度与匹配度。同时培育形成一批具有较高集成水平、较强市场能力的大数据解决方案提供商，为大数据在各行业领域的应用提供成熟解决方案。
