我国大数据产业：尚属雏形
2012年中国大数据的产值达到120亿美元。随着从事数据的机构和相关企业的增多，今后国内数据采集成本也会降低。比如，基因数据库分析的相关数据，5年前100万美元才可以买到，现在只要1000美元就足够了。
整体来看，如果说美国宣称自己尚处于大数据开发的初级阶段的话，那么中国的大数据则处于雏形阶段。目前来说，我国的大数据开发以及应用还仅仅局限在商业领域中，尤其以百度、阿里巴巴、腾讯、新浪为首的互联网公司为代表。他们可以利用多年来积累的数据优势进行自主开发。
制造业的代表海尔集团这两年也在强调大数据的应用，快速响应客户，感知客户需求。
一些产业在大数据领域已经取得一定的进展，尤其是零售行业，通过RFID、供应链、会员卡上的海量数据，挖掘出更多有价值的信息，帮助商场更好地运营和盈利。
从概念的层面讲，中国的商业领域里都对大数据有了一个模糊的认识，但是从他们对概念的描述以及自身模式的定位来看，也许连雏形都还算不上。
政府在数据开放和数据应用上比商业组织落后，需要迎头赶上。
中国的大数据开发主要有以下几股力量：
政府的力量。以工信部为代表的政府部委开始了广泛的行业性讨论，以求可以给大数据一个标准的定义。
公司的力量。这里面有两种：一种是自身具有开发优势的，比如百度这样的技术型公司；一种是要借助数据外包公司进行开发的，这一种是目前中国商业里的主流模式。
投资者的力量。以宽带资本为代表的投资基金主动连横产学研各方面资源，推动成立中关村数据产业联盟，中关村成为中国大数据一个重要的战略基地。
在人才储备上，专业的数据分析人员的角色并没有形成气候，和走在前边的英美国家相比，中国的专业人才储备不足。
除了技术和资本方面，大数据更重要的是意识革命。它要求打破小数据时代的结构性样本分析的局限，完全颠覆存在数百年的因果理念，转而寻求大数据海洋里的相关性。这种意识的革命对于中国政府和商业都是一时间难以消化的。比如政府部门认为掌握公众的信息就是大数据，而忽略了透明和公开。企业认为，用户行为就是大数据，但是对于如何开发更有价值的信息不得而知。
中国的大数据尚处于星火燎原的阶段，产业链中各个环节的企业缺乏沟通、协同发展的理念，并且对于行业用户的需求缺乏深入了解。这不仅使得我国大数据产业中的企业无法形成合力，而且大数据相关产品和解决方案也缺乏行业应用基础。
以下是Intel发布的大数据在中国的分布图：大数据短板
第一，大数据的重要前提是数据的海量性，中国独一无二的优势是人口数量带来的用户行为的数据海量性。但海量性仅仅是大数据的诸多前提之一，我国在数据的开放性、流动性、交互性上还远远不足。
第二，中国目前在数据处理上的技术仍然不成熟，没有做好迎接大数据时代的准备。移动互联网的发展，导致移动性与社交性融合，使时空定位于社会情境。这样的趋势带来了很多价值，例如融合了移动和社交的应用会影响用户消费决策。但与此同时，出现的海量数据给精准的目标分析造成困难，国内目前的数据分析技术还不足以更好地利用这些数据。
移动互联网是不可阻挡的大趋势。在中国和美国，使用移动终端访问互联网的人数都已经超过了PC互联网。
第三，从政府层面来讲，信息公开也是政府利用大数据治国的一个必要条件，在这方面中国和美国尚有差距。美国1967年就通过了《信息自由法》，中国社会在2008年前后才制定了《政府信息公开条例》，而且实施4年以来，总体情况并不理想。
除了起步晚，各方面制约的力量都很大。信息公开是一件非常难的事情，难就难在没有人愿意主动公开！虽然一谈到透明和公开，大多数人都会认可这是正确的价值观，但一旦要自己透明、要自己公开，那透明和公开就会立刻转化为一种威胁，让某些机构却步不前。
第四，数据的真实性在中国也有可能会成为阻碍大数据时代的一块暗礁。社会上常见的利用数据弄虚作假的问题，可以总结为以下几个方面：一是一叶障目，片面解释一个数据，这其中也可能是故意为之；二是人为控制数据的收集和统计过程，使结果产生扭曲和偏差；三是暗箱操作、修改数据；四是无中生有、“创造”数据，这是最糟糕的，因为假数据比没数据对社会的危害还要大。
第五，非结构数据的不足。企业的数据越是非结构化、杂乱无章，大数据的作用越能发挥得淋漓尽致。以银行为例，由于银行产生的数据更有组织更结构化，因此银行反而不是大数据的先锋。而社交网站可以成为用户展示个人的多媒体地带，拥有大量的非结构性数据，可以弥补电子商务网站在这方面的缺失。恐怕这也是阿里入股新浪微博的原因之一。
制定大数据国家战略
理性和开放是迎接大数据浪潮的必备素质，无论对于政府、公司还是个人。要避免成为信息孤岛，避免不再错失这次产业革命，就要从顶层设计入手，在软件、硬件和信息沟通机制三个层面做好准备。
中国制定国家大数据战略的主要内容包括：构建大数据研究平台，即国家顶层规划，整合创新资源，实施“专项计划”，突破关键技术；构建大数据良性生态环境，制定支持政策、形成行业联盟、制定行业标准；构建大数据产业链，促进创新链与产业链有效嫁接。
由于大数据的去中心化和非结构性特点，自上而下和自下而上就显得不是那么泾渭分明了。政府一定要开放心态，打开数据之墙，让公众可以真切地参与到执政过程中，做到真正的政府公开，科学执政。
同时，用户隐私权会成为大数据时代一个极具争议的话题。大数据从本质上要求信息开放，而信息开放是一个复杂问题，有些涉及行业内部竞争，受到商业因素影响，企业不愿意开放；有些涉及个人或者行业本身的隐私或机密，无法开放。在大数据应用的过程中，对互联网用户隐私权和数据的保护，是开放信息时的重要考虑因素。
在思考这一问题时，国家应该具体问题具体分析。政府应该审慎分析哪些领域的数据能开放，考虑开放共享后数据的管理、数据的质量、数据的隐私和数据的保护等问题。
挖掘大数据的价值，推动大数据的发展，政府需要发挥作用。大数据是一个众多关键行业关注的问题，从国家角度来看，大数据是一种重要的战略资源。
同时，学术界要和产业界共同支持和鼓励大数据的发展。只有学术和产业价值融合，才能真正发挥大数据的应用价值。虽然学术界和产业界关注的价值点并不完全一致，但仍存在一些共性。发现和利用其中的共性，对解决发展大数据战略中出现的问题很重要。
大数据给中国发展带来了新的机遇。抓住生产方式转变这一关键，才能解决发展方式转变的深层次矛盾。面向未来，大数据将激发巨大的内需增量，建设智慧城乡，密切政府和民众的联系，促进民主与社会进步。大数据产业将形成新的增长点，数据业务主营化带来各行各业转型升级。借大数据的东风，用信息生产力与先进生产方式带动发展方式和经济运行机制的转变，可以为中国带来“数字红利”，提高“新四化”建设的现代化水平。
未来以政府以及电信、教育、医疗、金融、石油石化和电力等行业为重点的大数据应用将直接拉动整个社会的应用规模。大数据将带来一个始料未及的变革性影响，将使数据业务成为各行各业的主营业务，围绕大数据，企业将向分析即服务升级转型，从而改变各行各业的业态。广义的分析即服务，包含一切以大数据为基础的高附加值的创造性服务，例如基于咨询数据平台的生活方式设计师服务、基于统计数据挖掘的商业分析服务、基于设计平台的创意服务，还有基于大数据的设计服务、管理服务、教育服务、翻译服务以及基于行业或价值模块细分的服务，等等。
抓住大数据的机遇，中国将在现代化的制高点上，而不仅是国内生产总值的量的积累上，提高信息时代的国际竞争力。
