Die Big-Data-Industrie tritt in eine kritische Phase der Verbesserung und Effizienz ein

Durch die Annäherung von Informationstechnologie und menschlicher Produktion und Leben sind globale Daten durch explosives Wachstum und massive Agglomeration gekennzeichnet. Ob es sich um den Staat, das Unternehmen oder die Öffentlichkeit handelt, der Wert der Daten wird zunehmend erkannt. Daher wurden in den letzten Jahren an verschiedenen Stellen Big-Data-Entwicklungsbüros gegründet, und Unternehmen haben Data Asset Management gefördert: Die Branche der Big Data-Strahlung hat sich allmählich von der traditionellen Telekommunikation und Finanzierung auf Industrie, medizinische Versorgung und Bildung ausgeweitet. Eine Zeit lang, als ob alle Lebensbereiche von Big Data sprachen, sprachen alle von Big Data. Es gibt aber auch Stimmen, die sagen, Big Data habe “sieben Jahre jucken” eingeläutet, und angesichts des Big Data-Wahnsinns müsste es ein “kaltes Denken” geben. Wie entwickeln sich Chinas Big Data? Was sind die Chancen und Herausforderungen für die Entwicklung von Big Data in China in der Zukunft?

Die Big-Data-Industrie macht bedeutende Fortschritte

In den letzten Jahren war das Konzept von Big Data tief in den Köpfen der Menschen verankert: „Mit Daten sprechen“ wurde zum Konsens aller Menschen und die Daten wurden zu einer strategischen Ressource, die mit Öl, Gold und Diamanten vergleichbar ist. In den letzten fünf Jahren wurde die Politik der Big Data-Industrie in China schrittweise verbessert, und Technologie, Anwendungen und Industrien haben offensichtliche Fortschritte gemacht.

Auf politischer Ebene wurde Chinas Big Data-Politiksystem von der zentralen bis zur lokalen Ebene grundlegend verbessert und ist nun in die Umsetzungsphase getreten. Seit 2014 wurde der Begriff „Big Data“ in den Regierungsarbeitsbericht aufgenommen. Das politische Umfeld für die Entwicklung von Big Data in China hat ein neues Kapitel aufgeschlagen. Im Top-Level-Design wurde im Rahmen des “Outline for the Big Data Development” des Staatsrates ein allgemeiner Einsatz von Datenaustausch und Offenheit durch die Regierung sowie industrielle Entwicklung und Sicherheit vorgenommen. Außerdem wurden Dokumente wie die vorläufigen Maßnahmen zur Verwaltung des Informationsaustauschs öffentlicher Informationen und der Big Data-Industrieentwicklungsplan (2016-2020) herausgegeben. In dem Bericht des 19. Nationalkongresses wurde vorgeschlagen, “die tiefe Integration von Big Data und der Realwirtschaft zu fördern”. Der “13. Fünfjahresplan” schlug die “Umsetzung der nationalen Big Data-Strategie” vor. Weijian, Landwirtschaft, Umweltschutz, Staatsanwaltschaft, Steuern und andere Abteilungen haben ebenfalls spezifische Richtlinien für die Entwicklung von Big Data in diesem Bereich erlassen. Zu Beginn des Jahres 2019 haben alle Verwaltungsregionen der Provinzen Big Data-bezogene Entwicklungspläne erstellt: Mehr als ein Dutzend Provinzen und Gemeinden haben die Big Data-Verwaltung eingerichtet, acht nationale Big Data-umfassende Versuchszonen und elf nationale Ingenieurslabors haben mit dem Bau begonnen. Man kann sagen, dass das politische System von Big Data im Wesentlichen abgeschlossen ist und bereits in die Implementierungsphase und sogar in die Bewertung und Inspektion eingetreten ist.

Technologisch gehört Chinas Entwicklung der Big-Data-Technologie zur „ersten Weltklasse“, die Kerntechnologie der inländischen Technologie ist jedoch unzureichend. Chinas einzigartige großflächige Anwendungsszenarien und Multi-Type-Übungsmodi haben das Tempo und die Leistungsfähigkeit technologischer Innovationen im Bereich Big Data gefördert und sind international führend. In Bezug auf die technische Vollständigkeit haben Chinas Plattform-, Management- und Anwendungstechnologien umfangreiche Landing-Cases und Forschungen, und im Hinblick auf den Anwendungsumfang hat China den größten Cluster-Open-Fähigkeitstest im Bereich Big Data mit 10.000 Knoten absolviert. In Bezug auf die Effizienz haben Chinas Big Data-Produkte auch auf der internationalen Kompetenzplattform für Big Data-Technologie gute Ergebnisse erzielt: 2018 machten Chinas Big Data-Feldpatente rund 40% der weltweiten Gesamtrangliste aus. Der zweite in der Welt. Der Großteil der Big Data-Technologie in China basiert jedoch auf der sekundären Transformation ausländischer Open-Source-Produkte, und die technischen Kernfunktionen müssen gestärkt werden. In der derzeitigen inländischen Mainstream-Technologie für Big-Data-Plattformen beträgt der Anteil der Eigenforschung beispielsweise nicht mehr als 10%.

In Bezug auf die Industrie hat Chinas Big Data-Industrie seit vielen Jahren ein stabiles und schnelles Wachstum erlebt, steht jedoch vor einem wichtigen Wandel, der die Qualität und Effizienz verbessert. 2018 setzte Chinas Big Data-Industrie im Laufe der Jahre ihre Wachstumsrate fort und verzeichnete ein relativ hohes Wachstum. Nach Schätzungen des chinesischen Instituts für Information und Kommunikation wird die Gesamtgröße der chinesischen Big-Data-Industrie im Jahr 2018 voraussichtlich 540 Milliarden Yuan erreichen, ein Plus von 15% gegenüber dem Vorjahr. Die Wachstumsrate der Big-Data-Industrie ist jedoch aufgrund verschiedener Faktoren wie dem nationalen und internationalen Umfeld und der sich abzeichnenden Technologieentwicklung zurückgegangen. Chinas Big Data-Branche steht auch vor einer kritischen Übergangsphase von der Hochgeschwindigkeitsentwicklung zur Hochqualitätsentwicklung.

In Bezug auf Anwendungen wird die Big-Data-Industrie breiter eingesetzt und beschleunigt das Eindringen in alle Aspekte der Wirtschaft und Gesellschaft. Mit der Schwelle zu Big Data-Tools und dem zunehmenden Bewusstsein für Unternehmensdaten beginnen immer mehr Branchen, die “Süße” von Big Data zu kosten. Unabhängig davon, ob es sich um eine Vielzahl neuer Unternehmen, um das Ausmaß der Finanzierung oder um die Anwendungswärme handelt, die mit Big Data eng verknüpfte Branche wächst von der traditionellen Telekommunikationsbranche und der Finanzbranche über Regierungsangelegenheiten, Gesundheitswesen, Industrie, Transportlogistik, Energiewirtschaft, Bildung und Kultur usw. Der Trend der Branchenanwendung ist „de-fashioned to reality“ und die Integration mit der Realwirtschaft ist tiefer.

Fünf große Dilemmata der Branche

Obwohl die allgemeine Entwicklung von Big Data in China in einem guten Zustand ist und seltene Entwicklungsmöglichkeiten bestehen, gibt es immer noch einige Schwierigkeiten und Probleme.

Erstens ist die Branchenentwicklung mit Kerntechnologien schwach und kann Chinas Wettbewerbsfähigkeit der Kerntechnologie nicht wirksam verbessern. Der Einfluss von Kerntechnologien ist in der Big-Data-Industrie von größter Bedeutung. Da Big-Data-Unternehmen nach Abschluss der Produktentwicklung beinahe keine Kosten und unbegrenztes Kopieren erzielen können, können große Unternehmen mit Kerntechnologien ihre technologischen Vorteile leicht in Marktvorteile umwandeln, d. Gegenwärtig sind auf der Angebotsseite von Big Data-Technologie und -Produkten zwar in China nur ein einziger Durchbruch in der lokalen Technologie erzielt worden, doch sind systemtechnische und plattformbasierte Kerntechnologie-Innovationen im Big Data-Bereich immer noch selten. Werkzeuge für die Verarbeitung von Big Data stellen „Steine ​​anderer Berge“ dar. Die meisten Unternehmen verwenden Technologien zur Datenerfassung, Datenverarbeitung, Datenanalyse und Datenvisualisierung, die für ausländische Kerntechnologien erforderlich sind. Vor allem bei den technischen Standards von Open Source-Produkten muss der Einfluss Chinas noch verbessert werden.

Zweitens reduzieren Datensilos und -barrieren die Effizienz der Ressourcenzuteilung in der Big Data-Industrie. Die Entwicklung der Big-Data-Industrie muss den freien Fluss und die gemeinsame Nutzung von Dateninformationen ermöglichen: Wenn Daten nicht offen oder gemeinsam genutzt werden, kann die Datenintegration nicht realisiert werden und der Wert der Daten wird stark reduziert. Unabhängig davon, ob es sich um Regierungsdaten, Internetdaten oder andere Daten handelt, zögern Dateninhaber häufig, den freien Verkehr zu eröffnen. Durch den Aufbau einer Informationsinfrastruktur in einem frühen Stadium eingeschränkt, gibt es in Chinas Regierungsdaten immer noch viele „Dateninseln“ und „Datenschornsteine“, und der Datenwert ist schwer zu spielen.

Drittens hat ein schwaches Datensicherheitsmanagement das Entwicklungsrisiko in der Big Data-Branche erhöht. Die Big-Data-Technologie bringt Innovation und Vitalität für die wirtschaftliche und soziale Entwicklung mit sich, ist jedoch auch neuen Bedrohungen und neuen Risiken in Bezug auf Datensicherheit, den Schutz persönlicher Informationen und sogar die Sicherheit von Big Data-Plattformen ausgesetzt. Massive Daten aus mehreren Quellen werden auf Big-Data-Plattformen zusammengefasst. Daten von mehreren Benutzern können in demselben Datenpool gespeichert und von verschiedenen Benutzern verwendet werden, was leicht zu Datenverlusten führen kann. Die Ergebnisse der Gewinnung und Analyse massiver Daten mithilfe der Big-Data-Technologie können sensible Informationen zu verschiedenen Aspekten der Volkswirtschaft und der Gesellschaft umfassen und müssen die Analyseergebnisse zur Stärkung des Sicherheitsmanagements teilen und offenlegen.

Viertens ist das Phänomen des industriellen Monopols und des hartnäckigen Wettbewerbs häufig, und das Phänomen des „schlechten Geldes, das gutes Geld verdrängt“ ist offensichtlich. Aufgrund der niedrigen Schwelle und der hohen Rentabilität ressourcenbasierter Industrien konzentrieren sich aufstrebende Big-Data-Unternehmen zunächst auf die Beschaffung von Datenressourcen. Die Geburt einer großen Anzahl von Unternehmen, die auf die Vorteile von Datenressourcen angewiesen sind, hat der Big-Data-Industrie ein Monopolsystem mit niedriger Wertschöpfung beschert, das Unternehmen, die technische Barrieren nutzen, gezwungen hat, sich dem grausamen Marktwettbewerb zu stellen und die technologische Forschung und Entwicklung zu verlangsamen. Gleichzeitig ist das Problem des Datenmonopols offensichtlicher geworden. Eine kleine Anzahl von Internetgiganten verfügt über riesige Datenmengen, die nicht nur für die Entwicklung der Industrie ungünstig sind, sondern auch große Gefahren für die Datenaggregation birgt.

Fünftens ist die Homogenisierung der Entwicklung an verschiedenen Stellen schwerwiegend und das Phänomen der starken Lagerung und leichten Anwendung ist weit verbreitet. Aufgrund des Fehlens einer einheitlichen Big-Data-Industrie-Klassifizierung und eines statistischen Systems und eines Überwachungssystems für den industriellen Betrieb ist die Positionierung der Big-Data-Industrie in verschiedenen Regionen ähnlich, und der Wettbewerb um Homogenisierung wird intensiviert. Blinde Verdoppelung der Bauarbeiten dürfte in der Big Data-Branche zu einem Überschuss führen. Gleichzeitig sind die Anwendungsszenarien von Big Data aufgrund der eingeschränkten Entwicklung der Informatisierung in einigen Bereichen nicht reichhaltig genug: Der Bau von Big Data-Speichereinrichtungen wie Rechenzentren ist der Schlüssel für die Entwicklung der Big Data-Industrie und das Ausmaß ist riesig: Das Ziel ist Millionen von Einheiten. Wenn es später nicht effektiv eingesetzt werden kann, führt dies zu einer enormen Ressourcenverschwendung.

Ausblick für die Big Data-Industrie in den nächsten drei Jahren

Die nächsten drei Jahre werden eine wichtige Gelegenheit für die Entwicklung von Big Data in China sein. Die Entwicklung von Big Data selbst weist auch einige Trends auf. Meines Erachtens kann die Big-Data-Industrie in den nächsten drei Jahren folgende Merkmale aufweisen:

Erstens entwickeln sich Big Data und neue Technologien rasch weiter. In Zukunft wird die Big-Data-Technologie verschiedene Aspekte durchbrechen, beispielsweise die Bereitstellung von Tools in der Cloud, die einheitliche Verarbeitung von Multi-Service-Szenarien und die proprietäre, leistungsstarke Hardwareanpassung. Derzeit besteht der Hauptanwendungsmodus für Big-Data-Technologie-Tools darin, dass Anwendungsunternehmen unabhängig voneinander in selbst gebauten Maschinenräumen eingesetzt werden, die Mängel aufweisen, wie Ressourcenverschwendung, unzureichende Flexibilität und kompliziertes Management. Diese Fehler können durch Cloud-basierte Bereitstellungslösungen auf Basis von Cloud-Computing-Technologien behoben werden. Schnelle Landung und Anwendung von Big-Data-Technologietools: Gleichzeitig zielen Big-Data-Technologiewerkzeuge hauptsächlich auf analytische Geschäftsszenarien ab. Bei der explosionsartigen Entwicklung von E-Commerce und intelligenten Terminals erfordern transaktionale Geschäftsszenarien wie Transfer und Abrechnung jedoch auch große Daten. Verarbeitungsleistung, so dass die zukünftige Multi-Service-Szenario-Unified-Processing-Technologie vollständig entwickelt wird, und schließlich kann durch die Entwicklung dedizierter Hardware wie GPU / TPU diese dedizierte Hardware einigen Big-Data-Technologien dabei helfen, bahnbrechende Upgrades durchzuführen, also für neue Hardware Anpassung ist für viele Big-Data-Unternehmen der Fokus auf zukünftige Forschungs- und Entwicklungspläne.

Zweitens führt die gemeinsame Nutzung von Daten zum Durchbruch. In den letzten Jahren wurden die politischen Maßnahmen zur Förderung des offenen Datenaustauschs gestärkt, der Effekt unterscheidet sich jedoch immer noch von den Erwartungen. Man kann sagen, dass die technischen Mittel der Schlüssel für den Durchbruch des Engpasses bei der Weitergabe von Daten sind. In den nächsten drei Jahren wird der Datenaustausch durch die Leistungsverbesserung und die Verringerung der Schwellenwerte für Schlüsseltechnologien wie homomorphe Verschlüsselung, differenzierte Vertraulichkeit, Zero-Knowledge Proof und Quantenbücher weiter mit Tools wie Blockchain und sicheren Szenarien für Mehrparteien-Computing und Datenverbreitung integriert. Und die Zirkulation wird voraussichtlich einen weiteren großen Schritt nach vorne machen.

Drittens wird die Einhaltung von Datenservices zum Schwerpunkt der Branche. In den letzten zwei Jahren wurde mit der Bekanntmachung und formellen Umsetzung der Allgemeinen Datenschutzbestimmungen der Europäischen Union (DSGVO) die Bedeutung des Schutzes personenbezogener Daten in bisher unerreichter Höhe erwähnt. Die Bestimmungen der DSGVO für die betroffene Person sind differenziert, und die Bestimmungen der „Datenportabilität“ und des „vergessenen Rechts“ können einen gewissen Hinweis auf die Datengesetze Chinas enthalten. Für chinesische Unternehmen wird die Bedeutung der Einhaltung von Datenservices weiter gesteigert, was sich erheblich auf die Geschäftsentwicklung auswirken wird. Gegenwärtig entspricht auch das “Trusted Data Service” -Programm, das das China Information and Communication Research Institute fördert, dieser Nachfrage der Branche.

Viertens wird die Bedeutung des Data Asset Managements weiter gesteigert. Wenn Big-Data-Anwendungen in den Tiefwasserbereich gelangen, werden Unternehmen dem Aufbau des Data-Asset-Management-Methodiksystems mehr und mehr Aufmerksamkeit schenken – von Architektur, Standards, Forschung und Entwicklung, Qualität, Sicherheit, Analyse bis hin zur Anwendung, um die Umwandlung von Technologie in den Unternehmenswert zu erreichen. Verwirklichen In den nächsten drei Jahren wird Data Asset Management die Herausforderung und Herausforderung für die Unternehmensdatenabteilung bleiben. Sogar führende Technologieunternehmen suchen nach neuen Methoden im Bereich des Data Asset Managements, wie intelligente Full-Link-Management-Systeme, Einbringung von Datenassets, Datenbasismessung und -instrumentierung von Qualitätsspezifikationen, Visualisierung usw. .

Vier Bewältigungsstrategien

Als aufstrebende Industrie mit nationaler strategischer Bedeutung sollte die Big-Data-Industrie nicht nur die Hauptrolle des Unternehmens und die führende Rolle des effektiven Marktes voll ausspielen, sondern auch die Führungsrolle der Regierung besser ausspielen.

Erstens müssen wir die Kerntechnologieforschung und -industrialisierung stärken. Unabhängige Forschungs- und Entwicklungsinnovationen sind der Hauptmotor, um die Wettbewerbsfähigkeit der Big Data-Industrie zu verbessern. Um die derzeitige Situation vollständig zu ändern, dass Chinas Innovationskraft in der Big-Data-Industrie nicht stark ist und wichtige Kerntechnologien stark vom Ausland abhängen, müssen wir Schlüsselbereiche, Schlüsselverbindungen und Kernfragen ergreifen, potenzielle Punkte und Durchbrüche identifizieren und die staatlichen Finanzmittel aufstocken. Geführte Unterstützung. Zu diesem Zweck wird empfohlen, einen nationalen Finanzspezialfonds für Schlüsseltechnologieforschung und -entwicklung in Schlüsselbereichen von Big Data auf nationaler Ebene einzurichten, Durchbrüche bei einer Reihe von Schlüsselinnovationen und -anwendungen für Kerntechnologieforschung und -entwicklung zu unterstützen und eine Big Data-Industriekette mit Kerntechnologieautonomie aufzubauen, um eine autonome Basis zu bilden Die steuerbare Architektur der Big Data-Technologie verbessert die unabhängigen Forschungs- und Entwicklungs- und Innovationsfähigkeiten der wichtigsten Kerntechnologien und beseitigt effektiv den Engpass, der die Entwicklung der Branche einschränkt.

Die zweite ist die Verbesserung der Sicherheitspolitik für große Daten. Forschung zu wichtigen Fragen der Data Governance wie Datenvalidierung, Asset Management, Marktregulierung und grenzüberschreitende Mobilität ist erforderlich, um die zuständigen Abteilungen zu koordinieren, um gemeinsam die Legalisierung von Data Governance zu fördern und den Schutz sensibler Regierungsdaten, Geschäftsgeheimnisse und personenbezogener Daten zu stärken. Gleichzeitig wird es die Verbesserung des Schutzsystems für Informationssicherheitsniveaus fördern, das für die Big-Data-Umgebung gilt, ein Datenverwaltungs- und Sicherheitssystem einrichten, das Sicherheit und Entwicklung berücksichtigt, und den Aufbau verwandter Mechanismen wie Datensicherheitsbewertung, Sicherheitsverhütung und Notfallmaßnahmen verstärken. Darüber hinaus müssen der Austausch von Sicherheitsinformationen und die dynamischen Erkennungsfunktionen des Cyberspace gestärkt und der Umfang der Ermittlung und Analyse von Risiken verbessert werden.

Drittens, ermutigen Sie die lokalen Regierungen, Big Data-Branchen entsprechend den örtlichen Bedingungen zu entwickeln. Die Entwicklung der Big Data-Industrie sollte sich auf differenzierte Entwicklung konzentrieren und ein differenziertes industrielles Layout bilden. Lokal muss differenziert werden: Die Entwicklung von Big Data sollte sich auf die Förderung der Anwendungsinnovation gemäß den örtlichen Gegebenheiten konzentrieren und sie in ein solides Entwicklungsumfeld bringen, sodass der Markt eine entscheidende Rolle bei der Zuordnung von Big Data-Entwicklungsfaktoren spielt. Alle Standorte sollten die industrielle Basis und die Vorteile kombinieren, sich auf die Entwicklung von Big Data-Features und -Szenarien konzentrieren und die Integration von Big Data und wichtigen Wirtschaftszweigen der lokalen Wirtschaft fördern.

Viertens die Industrie fördern, um den Aufbau von Big-Data-Standards zu beschleunigen. Derzeit ist die Anwendung der Big-Data-Industrie endlos: Die Regierung sollte die Industrie standardisieren, Ressourcen integrieren und den Konsens unter allen Parteien fördern, um einen Eckpfeiler für die gesunde Entwicklung der Big-Data-Industrie zu schaffen. Durch die Stärkung der Entwicklung von Branchen- / Gruppenstandards mit rascher Wiederholung und hoher Marktakzeptanz bietet es Anwendern eine Anleitung zur Auswahl von Produkten für große Daten, garantiert Datensicherheit, fördert die Entwicklung neuer Servicemodelle wie Big Data-Transaktionen und China. Der Big-Data-Industrieprozess ist von großer Bedeutung.

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