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大数据是信息化发展到一定阶段的产物。随着信息技术和人类生产生活深度融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会进步、国家治理、人民生活都产生了重大影响。大数据技术和应用逐步成为国家基础性战略支撑，是推动数字中国、数字经济和新型智慧城市建设的重要力量，未来发展潜力巨大。
大数据产业政策环境
大数据是信息化发展到一定阶段的产物。党中央、国务院高度重视大数据产业发展，大数据发展日新月异，应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响，分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题，推动实施国家大数据战略，加快完善數字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。
年度分析显示，与数字经济相关的概念正逐年增多，“数字经济”“数字中国”“数字丝绸之路”等已经成为指导中国推进经济社会高质量发展的重要力量。
大数据产业政策集中出台 多层次政策体系日益健全
当前，中央政府和各地方政府（含省、市、区县等）已形成多层次协同推进的大数据发展政策环境。2016—2019年四年间，中央政府和各地方政府相继出台了一批文件，如《大数据产业发展规划（2016—2020年）》《国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》和《国家发改委办公厅关于组织实施促进大数据发展重大工程的通知》等。相关政策正逐渐向各细分应用领域延伸，强调大数据技术与具体应用场景的结合，重视大数据在产业转型和政府治理方面的应用，逐步形成了从顶层设计到落地应用的多层次政策体系。2016年以来，公安、水利、测绘、农业、国土资源和环境保护等部门相继出台了大量针对本行业的大数据应用的意见和方案，国务院也相继专门出台了多项文件，大力推动政务信息资源的集聚、整合和开放共享。
据赛迪顾问不完全统计，2016—2017年是大数据相关政策文件出台的高峰期，其中2016年主要表现为：行业大数据政策文件的陆续出台，如《农业农村大数据试点方案》《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》和《关于促进国土资源大数据应用发展的实施意见》等。2017—2018年则表现为：地方政府相关大数据政策的陆续出台，大数据管理机构的成立，以及相关机制体制的完善。比如，福建省成立了大数据管理局，并相继出台了《福建省促进大数据发展实施方案（2016—2020年）》《福建省人民政府关于支持大数据产业重点园区加快发展十条措施的通知》《福州市人民政府印发关于加快大数据产业发展三条措施的通知》《关于加快中国东南大数据产业园发展的若干政策》和《关于加快发展数字经济的七条措施》等文件，持续优化区域大数据产业发展环境。
成立大数据管理机构 统筹推进产业发展
在上述大数据产业政策出台的同时，2016年G20杭州峰会发布了《二十国集团数字经济发展与合作倡议》，并提出了发展“数字经济”的新理念。这个思路一经提出便获得高度认可，掀起了新一轮数字化建设热潮。数字经济是以信息和知识的数字化为关键生产要素、以现代信息网络为重要载体、以有效利用信息通信技术为提升效率和优化经济结构重要动力的一系列经济活动。数字经济要求综合推进数字产业化和产业数字化两方面工作。实现数字产业化，就是不断促使信息领域的科研成果转化为数字技术、数字技术转化为数字产业，推动包括电子信息制造业、电信业、计算机软件和信息技术服务业在内的信息通信产业持续健康发展。实现产业数字化，则是通过推动互联网、大数据、人工智能等新技术和实体经济的深度融合，充分发挥网络信息技术在产业升级、产品开发、服务创新等方面的优势，利用现代信息技术对国民经济各部门进行全方位、多角度、全链条的升级和改造。
此外，随着新型智慧城市和新一代信息技术（人工智能、大数据、云计算和5G等）的兴起，协同推进新型智慧城市、数字经济、数字政府和数字社会建设，大力发展新一代信息技术，成为各级政府加快推动数字化转型，落地数字中国建设的可行举措。
2015年以来各级政府的数据意识显著提升，逐步开始重视大数据等数字技术对经济社会转型发展的积极作用，纷纷组建大数据管理机构，如大数据管理局、大数据发展管理委员会、大数据管理办公室等。统计显示，截至2018年底，全国共有16个省级行政区域，以及79个副省级和地级市先后成立了大数据管理机构。统筹推进大数据产业发展的政府机构日益健全。
“数字中国”建设为 大数据产业发展注入新动能
伴随着汹涌而至的全球信息化浪潮，世界各国都把推进信息技术发展作为实现创新发展的重要动能。数字中国建设的快速发展不仅支撑了中国经济社会的高质量发展，助力了新常态下经济的转型升级，更为大数据产业的进一步发展提供了广阔的空间。
数字中国建设涵盖数字经济、数字政府和数字社会三大组成部分：1.数字政府建设涵盖政务基础设施、政府数据资源的汇集整合，以及基于政府数据的“互联网 政务服务和决策支撑服务，加快提升政府的执政效率。2.数字社会建设涵盖以智慧城市为代表的城市信息基础设施升级改造，以及数字技术在社会信用、市场监管、民生服务、公共安全、生态环境治理、自然资源监管和乡村建设等领域的应用，助力完善城市公共服务能力，提升城市的发展能级。3.数字经济建设包括三部分内容，数字产业化，产业数字化和数字基础支撑能力建设。
在数据产业化方面，重点推动“云大物智移”等新兴数字产业的发展;在产业数字化方面，加快数字技术与农业、工业和服务业的融合，推动诸如智能制造、数字营销和电子商务等细分领域的发展。此外，各地还可以依据地方的资源和地理区位优势，发展数字向海经济，以及匹配“一带一路”和东盟自贸区建设的数字开放经济等。
在数字基础支撑能力方面，重点发展数据中心和5G网络等新一代信息基础设施，搭建各类主题资源库，完善数据安全防护体系和数据创新体系。 大数据产业发展概况
中国大数据产业规模持续增长
新一代信息技术快速发展，数字中国和新型智慧城市等建设项目加速推进，以及经济社会的转型发展和动能转换持续推动大数据产业发展，加速技术革新和应用拓展。2018年中国大数据产业规模达4384.5亿元，同比增长23.5%，预计2021年产业规模将超过8000亿元。
从区域分布来看，华北、中南和华东三个区域在大数据产业发展方面持续领跑。调研结果显示，多数大数据企业的业务集中于华北、中南和华东三个地区，它们合计约占整体市场规模的74%。以成都、贵阳为代表的西南地区引领西南大数据产业发展，并显著领先于东北和西北地区。
多數大数据企业高度重视科技创新能力的培养，将研发力量视为企业的核心竞争力。企业调研结果显示，大数据企业的研发投入占总营收的比例平均为30%，研发人员数量约占总员工数的比例平均为60%。随着大数据业务越来越向具体应用场景的下沉，有一大批企业开始重视核心技术研发和内生数据资源的积累，加快打造竞争壁垒。
此外，大数据企业的员工通常具有较高的学历水平，本科学历员工在数量上占据主导。从员工学历结构来看，本科学历及以上的员工约占总员工数的84.6%，其中博士学历员工占比约为4.8%，硕士学历员工占比约为19.7%，本科学历员工占比60.1%。
进一步分析显示，在初创期（总营收低于500万元），大数据企业中的博士学历和硕士学历占比尤其高，分别为14.7%和29%，这种高占比与企业初期高强度的技术研发投入密切相关。而随着企业规模的增大，企业中博士学历和硕士学的比例逐步下降，并大致稳定在2.4%和12.6%的水平，本科学历占比则稳定在60%的水平。
综合试验区和各级产业园成为重要载体
大数据综合试验区和大数据产业园成为集聚产业资源的重要载体。当前，不仅八个国家级大数据综合试验区（贵州、京津冀、辽宁、内蒙古、上海、河南、重庆、珠三角）的大数据产业园/基地快速发展，与这些试验区毗邻的省份，如安徽、湖北、四川、陕西、浙江、山东和江苏，也都加快落实“大数据产业园区/基地”建设，意图增强数字经济发展实力，助力产业转型升级。
中国的大数据产业园可以划分为三类：1.北京、上海、广州和深圳的大数据产业园多脱胎于原先的各类软件园，具有良好的发展基础和优势。2.河南、重庆、大连、沈阳、内蒙古、贵州等国家大数据综合试验区，积极响应国家号召，其辖区内的产业园加速涌现并壮大。3.部分中、东部省份，如安徽、江苏和浙江等，积极顺应产业发展趋势，布局大数据产业园，加快经济社会高质量发展。
大数据产业园有同质化发展倾向。通常的建设思路是：强化数字基础设施建设（数据中心和云计算中心）;依托行政力量强化政府数据资源汇集，搭建多维度主题数据库;依托智慧城市项目招引一批大中小企业落地，其中大型企业负责平台，小型企业负责具体的应用开发;完善产业政策，以产业基金等形式助力大数据企业发展;鼓励企业上云用云，并结合区域特色，落地各类大数据应用解决方案。
软硬件产品、应用服务和基础设施等产业热点布局
调研结果显示，从数据源来看，企业运营生成数据、政府数据整合共享和互联网数据爬取占据主导，未来随着5G应用的快速拓展，从传感终端获取的数据将愈发重要。从数据基础设施来看，数据中心建设持续领跑，云计算服务（包括公有云和私有云）紧随其后，为企业和政府提供重要的云化基础支撑。从数据流通来看，数据标准化和开放共享的需求愈发强烈，反映出当前大数据行业的一大痛点，也折射出企业和政府对数据资源高效利用的期待;大数据交易由于商业模式和数据合规性等因素制约，其热度较低，不再是市场追捧的重点。
从软硬件产品来看，软件产品最能体现大数据和内涵，其日益丰富持续拉升大数据产业发展水平。在基础软件维度，大数据平台、数据采集、数据清洗和数据库建设引领细分市场发展，数据中台、数据安全和主数据管理平台等产品的热度紧随其后。在应用软件维度，数据可视化、用户画像和商业智能最受客户追捧，自然语言处理、图像识别、语音识别和日志分析等软件产品同样备受关注。
从应用端来看，企业端高度重视大数据在运营优化、风险控制、企业管理和产品开发四个维度的应用;行业端应用以服务业为主，热点集中于政务、金融、社会治理（安防、舆情、应急管理、信用、环境监测、交通、能源、城市管理等）、互联网和相关服务等领域。
大数据人才培养力度加大复合型人才培养成为趋势
从2016年起，国家为加快布局大数据人才培养，增设 “数据科学与大数据技术”本科专业。依据2019年3月教育部发布的《2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》，截至2018年底，该专业新增备案学校数量达446所。此外，2018—2019年新增审批的与大数据相关的本科新专业有13个。进一步分析发现，这些新增审批的本科专业都属于交叉学科，高度重视大数据复合型人才培养。
智能建造：以土木工程专业为基础，面向国家战略需求和建筑业的升级转型，融合机械设计制造及其自动化、电子信息及其自动化、工程管理等专业发展而成的新工科专业。
计算金融：计算机、金融工程与管理科学相结合的交叉学科，该专业研究运用数学模型和计算机的数据组织和数据分析工具解决金融领域的各类复杂问题，旨在培养计算机领域和金融行业的复合型人才。
数据警务技术：主要为公安机关培养从事公安信息化平台架构与运维、警务大数据分析与预测、警务大数据管理与决策的高素质复合型警务人才。智能制造工程：培养具有机械工程、电气控制工程、计算机和信息化管理技术等学科知识交叉融合型工程技术人才。
智能车辆工程：与新能源汽车技术和智能网联汽车技术两个研究方向对应，顺应汽车行业“电气化、智能化、网联化”发展趋势开展研究，属于交叉学科。 智能医学工程：指以现代医学与生物学理论为基础，融合先进的脑认知、大数据、云计算、机器学习等人工智能及相关领域工程技术，研究人的生命和疾病现象的本质及其规律，探索人机协同的智能化诊疗方法和临床应用的新兴交叉学科。
智能体育工程：培养能在智能体育、体育大数据、互联网、计算机技术及其他电子技术等方面从事教学、科研和管理的高层次复合型人才。
大数据产业的三个层次
数据服务、基础支撑和融合应用相互交融，协力构建了完整的大数据产业链。
基礎支撑层是整个大数据产业的核心，它涵盖了网络、存储和计算等硬件基础设施，云计算资源管理平台，以及各类与数据采集、预处理、分析和展示相关的方法和工具。大数据技术的迭代和演进是这一层发展的主旋律。随着人工智能和5G技术的发展，与存储和计算相关的芯片和终端设备成为发展热点;云计算资源管理平台（包括私有云和公有云）持续提升底层硬件的利用效率，日益成为产业不可或缺的重要支撑。而人工智能分析框架，NoSQL和NewSQL数据库，以及Spark和Hadoop等平台的日益成熟，为大数据分析挖掘提供了丰富的工具箱。
数据服务层是大数据市场的未来增长点之一，它立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供前端的数据采集、中端的流处理、批处理、即时查询和数据挖掘，末端的数据可视化，以及贯穿始终的数据安全等辅助性的服务支撑。随着5G商用的全面推广，数据采集和预处理需求将快速上升;此外，随着数字技术日益复杂，提供第三方数据分析、可视化和安全服务的市场也将持续壮大。然而，数据交易服务由于数据权属不清晰，模式不落地等问题，发展潜力相对较小。
融合应用层是大数据产业的发展重点，这一层不仅包含了通用性的营销大数据，还包含了与互联网、政府、工业、农业、金融、电信等行业紧密相关的各类细分领域整体解决方案。融合应用最能体现大数据的价值和内涵，它是大数据技术与实体经济深入结合的生动体现，能够切实地帮助实体经济企业提升业务效率，降低成本，也能够帮助政府提升社会治理水平和民生服务能力。
融合应用
融合应用是大数据产业发展领域的主力环节。伴随着数字中国和新型智慧城市等战略的落地，与数字政府、数字经济和数字社会建设相关的数据类应用需求快速爆发。基于大数据技术的政府监管和服务市场成为热点，与此相关的政务服务、社会治理和民生服务等应用备受供应商关注。这些供应商协助政府破除数据孤岛，搭建政府大数据平台，实现了政府数据的高效整合与统一管理。这些供应商还在安防、社会信用、市场监管、生态环保、行政审批、社保医保等诸多细分环节提供多样化的解决方案，助力政府管理和服务能力的提升。
细分行业应用同样备受市场关注。数字营销、工业、金融、农业、交通、电信、医疗和教育等细分行业领域涌现出一大批小而精的企业，专注于提供高效便捷的大数据解决方案，形成“差异化”竞争优势。
数据服务
数据服务通常与融合应用相伴，同时也可作为独立的环节提供高效的技术服务。
数据采集、数据预处理、数据分析、数据可视化、数据安全和数据交易等需求构成了覆盖数据全生命周期的服务链条。随着5G技术的全面商用，物联网设备数量将爆发式增长，由此带来的边缘端上的数据采集、预处理和分析需求成为热点，引得海量的大数据供应商在此驻足。
网络信息安全事件频发使得数据安全业务备受关注。但是在大数据领域，多数客户企业更在意业务的执行效率和变现能力，数据安全并非其关注重点。但是在关键核心行业持续加强数据安全投入是大势所趋。
此外，随着数字经济建设的持续推进，大数据人才的培育成为新的热点，这一方面可以解决市场实际需求与高校教育内容间的不匹配问题，另一方面也可大幅提升人才供给量，填补大数据技术和应用人才的供需缺口。
基础支撑
数据基础支撑是大数据产业的“发动机”。数据基础支撑提供了大数据产品和服务正常运转所需的多样化软硬件资源，包括大数据存储管理系统、大数据网络和计算等系统资源管理平台，大数据管理平台，以及大数据相关硬件设备等。与大数据存储、网络和计算相关的软硬件产品和服务，充分结合了当前的技术发展趋势，为结构化和非结构化海量数据的存储、传输和分析挖掘奠定了坚实基础。云计算平台通过应用计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化等技术，提供了高弹性、高可用、高可靠的底层资源平台。在此之上，大数据平台通过整合数据资源，进一步为上层应用提供基础数据支撑，实现了数据的高效管理。
此外，随着物联网应用的再次爆发，未来用于采集数据的各类传感器，融合边缘计算技术的智能终端，以及整合多样化终端的系统集成平台，也日益成为基础支撑层的发展重点。
大数据产业政策环境
大数据是信息化发展到一定阶段的产物。党中央、国务院高度重视大数据产业发展，大数据发展日新月异，应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响，分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题，推动实施国家大数据战略，加快完善數字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。
年度分析显示，与数字经济相关的概念正逐年增多，“数字经济”“数字中国”“数字丝绸之路”等已经成为指导中国推进经济社会高质量发展的重要力量。
大数据产业政策集中出台 多层次政策体系日益健全
当前，中央政府和各地方政府（含省、市、区县等）已形成多层次协同推进的大数据发展政策环境。2016—2019年四年间，中央政府和各地方政府相继出台了一批文件，如《大数据产业发展规划（2016—2020年）》《国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》和《国家发改委办公厅关于组织实施促进大数据发展重大工程的通知》等。相关政策正逐渐向各细分应用领域延伸，强调大数据技术与具体应用场景的结合，重视大数据在产业转型和政府治理方面的应用，逐步形成了从顶层设计到落地应用的多层次政策体系。2016年以来，公安、水利、测绘、农业、国土资源和环境保护等部门相继出台了大量针对本行业的大数据应用的意见和方案，国务院也相继专门出台了多项文件，大力推动政务信息资源的集聚、整合和开放共享。
据赛迪顾问不完全统计，2016—2017年是大数据相关政策文件出台的高峰期，其中2016年主要表现为：行业大数据政策文件的陆续出台，如《农业农村大数据试点方案》《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》和《关于促进国土资源大数据应用发展的实施意见》等。2017—2018年则表现为：地方政府相关大数据政策的陆续出台，大数据管理机构的成立，以及相关机制体制的完善。比如，福建省成立了大数据管理局，并相继出台了《福建省促进大数据发展实施方案（2016—2020年）》《福建省人民政府关于支持大数据产业重点园区加快发展十条措施的通知》《福州市人民政府印发关于加快大数据产业发展三条措施的通知》《关于加快中国东南大数据产业园发展的若干政策》和《关于加快发展数字经济的七条措施》等文件，持续优化区域大数据产业发展环境。
成立大数据管理机构 统筹推进产业发展
在上述大数据产业政策出台的同时，2016年G20杭州峰会发布了《二十国集团数字经济发展与合作倡议》，并提出了发展“数字经济”的新理念。这个思路一经提出便获得高度认可，掀起了新一轮数字化建设热潮。数字经济是以信息和知识的数字化为关键生产要素、以现代信息网络为重要载体、以有效利用信息通信技术为提升效率和优化经济结构重要动力的一系列经济活动。数字经济要求综合推进数字产业化和产业数字化两方面工作。实现数字产业化，就是不断促使信息领域的科研成果转化为数字技术、数字技术转化为数字产业，推动包括电子信息制造业、电信业、计算机软件和信息技术服务业在内的信息通信产业持续健康发展。实现产业数字化，则是通过推动互联网、大数据、人工智能等新技术和实体经济的深度融合，充分发挥网络信息技术在产业升级、产品开发、服务创新等方面的优势，利用现代信息技术对国民经济各部门进行全方位、多角度、全链条的升级和改造。
此外，随着新型智慧城市和新一代信息技术（人工智能、大数据、云计算和5G等）的兴起，协同推进新型智慧城市、数字经济、数字政府和数字社会建设，大力发展新一代信息技术，成为各级政府加快推动数字化转型，落地数字中国建设的可行举措。
2015年以来各级政府的数据意识显著提升，逐步开始重视大数据等数字技术对经济社会转型发展的积极作用，纷纷组建大数据管理机构，如大数据管理局、大数据发展管理委员会、大数据管理办公室等。统计显示，截至2018年底，全国共有16个省级行政区域，以及79个副省级和地级市先后成立了大数据管理机构。统筹推进大数据产业发展的政府机构日益健全。
“数字中国”建设为 大数据产业发展注入新动能
伴随着汹涌而至的全球信息化浪潮，世界各国都把推进信息技术发展作为实现创新发展的重要动能。数字中国建设的快速发展不仅支撑了中国经济社会的高质量发展，助力了新常态下经济的转型升级，更为大数据产业的进一步发展提供了广阔的空间。
数字中国建设涵盖数字经济、数字政府和数字社会三大组成部分：1.数字政府建设涵盖政务基础设施、政府数据资源的汇集整合，以及基于政府数据的“互联网 政务服务和决策支撑服务，加快提升政府的执政效率。2.数字社会建设涵盖以智慧城市为代表的城市信息基础设施升级改造，以及数字技术在社会信用、市场监管、民生服务、公共安全、生态环境治理、自然资源监管和乡村建设等领域的应用，助力完善城市公共服务能力，提升城市的发展能级。3.数字经济建设包括三部分内容，数字产业化，产业数字化和数字基础支撑能力建设。
在数据产业化方面，重点推动“云大物智移”等新兴数字产业的发展;在产业数字化方面，加快数字技术与农业、工业和服务业的融合，推动诸如智能制造、数字营销和电子商务等细分领域的发展。此外，各地还可以依据地方的资源和地理区位优势，发展数字向海经济，以及匹配“一带一路”和东盟自贸区建设的数字开放经济等。
在数字基础支撑能力方面，重点发展数据中心和5G网络等新一代信息基础设施，搭建各类主题资源库，完善数据安全防护体系和数据创新体系。 大数据产业发展概况
中国大数据产业规模持续增长
新一代信息技术快速发展，数字中国和新型智慧城市等建设项目加速推进，以及经济社会的转型发展和动能转换持续推动大数据产业发展，加速技术革新和应用拓展。2018年中国大数据产业规模达4384.5亿元，同比增长23.5%，预计2021年产业规模将超过8000亿元。
从区域分布来看，华北、中南和华东三个区域在大数据产业发展方面持续领跑。调研结果显示，多数大数据企业的业务集中于华北、中南和华东三个地区，它们合计约占整体市场规模的74%。以成都、贵阳为代表的西南地区引领西南大数据产业发展，并显著领先于东北和西北地区。
多數大数据企业高度重视科技创新能力的培养，将研发力量视为企业的核心竞争力。企业调研结果显示，大数据企业的研发投入占总营收的比例平均为30%，研发人员数量约占总员工数的比例平均为60%。随着大数据业务越来越向具体应用场景的下沉，有一大批企业开始重视核心技术研发和内生数据资源的积累，加快打造竞争壁垒。
此外，大数据企业的员工通常具有较高的学历水平，本科学历员工在数量上占据主导。从员工学历结构来看，本科学历及以上的员工约占总员工数的84.6%，其中博士学历员工占比约为4.8%，硕士学历员工占比约为19.7%，本科学历员工占比60.1%。
进一步分析显示，在初创期（总营收低于500万元），大数据企业中的博士学历和硕士学历占比尤其高，分别为14.7%和29%，这种高占比与企业初期高强度的技术研发投入密切相关。而随着企业规模的增大，企业中博士学历和硕士学的比例逐步下降，并大致稳定在2.4%和12.6%的水平，本科学历占比则稳定在60%的水平。
综合试验区和各级产业园成为重要载体
大数据综合试验区和大数据产业园成为集聚产业资源的重要载体。当前，不仅八个国家级大数据综合试验区（贵州、京津冀、辽宁、内蒙古、上海、河南、重庆、珠三角）的大数据产业园/基地快速发展，与这些试验区毗邻的省份，如安徽、湖北、四川、陕西、浙江、山东和江苏，也都加快落实“大数据产业园区/基地”建设，意图增强数字经济发展实力，助力产业转型升级。
中国的大数据产业园可以划分为三类：1.北京、上海、广州和深圳的大数据产业园多脱胎于原先的各类软件园，具有良好的发展基础和优势。2.河南、重庆、大连、沈阳、内蒙古、贵州等国家大数据综合试验区，积极响应国家号召，其辖区内的产业园加速涌现并壮大。3.部分中、东部省份，如安徽、江苏和浙江等，积极顺应产业发展趋势，布局大数据产业园，加快经济社会高质量发展。
大数据产业园有同质化发展倾向。通常的建设思路是：强化数字基础设施建设（数据中心和云计算中心）;依托行政力量强化政府数据资源汇集，搭建多维度主题数据库;依托智慧城市项目招引一批大中小企业落地，其中大型企业负责平台，小型企业负责具体的应用开发;完善产业政策，以产业基金等形式助力大数据企业发展;鼓励企业上云用云，并结合区域特色，落地各类大数据应用解决方案。
软硬件产品、应用服务和基础设施等产业热点布局
调研结果显示，从数据源来看，企业运营生成数据、政府数据整合共享和互联网数据爬取占据主导，未来随着5G应用的快速拓展，从传感终端获取的数据将愈发重要。从数据基础设施来看，数据中心建设持续领跑，云计算服务（包括公有云和私有云）紧随其后，为企业和政府提供重要的云化基础支撑。从数据流通来看，数据标准化和开放共享的需求愈发强烈，反映出当前大数据行业的一大痛点，也折射出企业和政府对数据资源高效利用的期待;大数据交易由于商业模式和数据合规性等因素制约，其热度较低，不再是市场追捧的重点。
从软硬件产品来看，软件产品最能体现大数据和内涵，其日益丰富持续拉升大数据产业发展水平。在基础软件维度，大数据平台、数据采集、数据清洗和数据库建设引领细分市场发展，数据中台、数据安全和主数据管理平台等产品的热度紧随其后。在应用软件维度，数据可视化、用户画像和商业智能最受客户追捧，自然语言处理、图像识别、语音识别和日志分析等软件产品同样备受关注。
从应用端来看，企业端高度重视大数据在运营优化、风险控制、企业管理和产品开发四个维度的应用;行业端应用以服务业为主，热点集中于政务、金融、社会治理（安防、舆情、应急管理、信用、环境监测、交通、能源、城市管理等）、互联网和相关服务等领域。
大数据人才培养力度加大复合型人才培养成为趋势
从2016年起，国家为加快布局大数据人才培养，增设 “数据科学与大数据技术”本科专业。依据2019年3月教育部发布的《2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》，截至2018年底，该专业新增备案学校数量达446所。此外，2018—2019年新增审批的与大数据相关的本科新专业有13个。进一步分析发现，这些新增审批的本科专业都属于交叉学科，高度重视大数据复合型人才培养。
智能建造：以土木工程专业为基础，面向国家战略需求和建筑业的升级转型，融合机械设计制造及其自动化、电子信息及其自动化、工程管理等专业发展而成的新工科专业。
计算金融：计算机、金融工程与管理科学相结合的交叉学科，该专业研究运用数学模型和计算机的数据组织和数据分析工具解决金融领域的各类复杂问题，旨在培养计算机领域和金融行业的复合型人才。
数据警务技术：主要为公安机关培养从事公安信息化平台架构与运维、警务大数据分析与预测、警务大数据管理与决策的高素质复合型警务人才。智能制造工程：培养具有机械工程、电气控制工程、计算机和信息化管理技术等学科知识交叉融合型工程技术人才。
智能车辆工程：与新能源汽车技术和智能网联汽车技术两个研究方向对应，顺应汽车行业“电气化、智能化、网联化”发展趋势开展研究，属于交叉学科。 智能医学工程：指以现代医学与生物学理论为基础，融合先进的脑认知、大数据、云计算、机器学习等人工智能及相关领域工程技术，研究人的生命和疾病现象的本质及其规律，探索人机协同的智能化诊疗方法和临床应用的新兴交叉学科。
智能体育工程：培养能在智能体育、体育大数据、互联网、计算机技术及其他电子技术等方面从事教学、科研和管理的高层次复合型人才。
大数据产业的三个层次
数据服务、基础支撑和融合应用相互交融，协力构建了完整的大数据产业链。
基礎支撑层是整个大数据产业的核心，它涵盖了网络、存储和计算等硬件基础设施，云计算资源管理平台，以及各类与数据采集、预处理、分析和展示相关的方法和工具。大数据技术的迭代和演进是这一层发展的主旋律。随着人工智能和5G技术的发展，与存储和计算相关的芯片和终端设备成为发展热点;云计算资源管理平台（包括私有云和公有云）持续提升底层硬件的利用效率，日益成为产业不可或缺的重要支撑。而人工智能分析框架，NoSQL和NewSQL数据库，以及Spark和Hadoop等平台的日益成熟，为大数据分析挖掘提供了丰富的工具箱。
数据服务层是大数据市场的未来增长点之一，它立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供前端的数据采集、中端的流处理、批处理、即时查询和数据挖掘，末端的数据可视化，以及贯穿始终的数据安全等辅助性的服务支撑。随着5G商用的全面推广，数据采集和预处理需求将快速上升;此外，随着数字技术日益复杂，提供第三方数据分析、可视化和安全服务的市场也将持续壮大。然而，数据交易服务由于数据权属不清晰，模式不落地等问题，发展潜力相对较小。
融合应用层是大数据产业的发展重点，这一层不仅包含了通用性的营销大数据，还包含了与互联网、政府、工业、农业、金融、电信等行业紧密相关的各类细分领域整体解决方案。融合应用最能体现大数据的价值和内涵，它是大数据技术与实体经济深入结合的生动体现，能够切实地帮助实体经济企业提升业务效率，降低成本，也能够帮助政府提升社会治理水平和民生服务能力。
融合应用
融合应用是大数据产业发展领域的主力环节。伴随着数字中国和新型智慧城市等战略的落地，与数字政府、数字经济和数字社会建设相关的数据类应用需求快速爆发。基于大数据技术的政府监管和服务市场成为热点，与此相关的政务服务、社会治理和民生服务等应用备受供应商关注。这些供应商协助政府破除数据孤岛，搭建政府大数据平台，实现了政府数据的高效整合与统一管理。这些供应商还在安防、社会信用、市场监管、生态环保、行政审批、社保医保等诸多细分环节提供多样化的解决方案，助力政府管理和服务能力的提升。
细分行业应用同样备受市场关注。数字营销、工业、金融、农业、交通、电信、医疗和教育等细分行业领域涌现出一大批小而精的企业，专注于提供高效便捷的大数据解决方案，形成“差异化”竞争优势。
数据服务
数据服务通常与融合应用相伴，同时也可作为独立的环节提供高效的技术服务。
数据采集、数据预处理、数据分析、数据可视化、数据安全和数据交易等需求构成了覆盖数据全生命周期的服务链条。随着5G技术的全面商用，物联网设备数量将爆发式增长，由此带来的边缘端上的数据采集、预处理和分析需求成为热点，引得海量的大数据供应商在此驻足。
网络信息安全事件频发使得数据安全业务备受关注。但是在大数据领域，多数客户企业更在意业务的执行效率和变现能力，数据安全并非其关注重点。但是在关键核心行业持续加强数据安全投入是大势所趋。
此外，随着数字经济建设的持续推进，大数据人才的培育成为新的热点，这一方面可以解决市场实际需求与高校教育内容间的不匹配问题，另一方面也可大幅提升人才供给量，填补大数据技术和应用人才的供需缺口。
基础支撑
数据基础支撑是大数据产业的“发动机”。数据基础支撑提供了大数据产品和服务正常运转所需的多样化软硬件资源，包括大数据存储管理系统、大数据网络和计算等系统资源管理平台，大数据管理平台，以及大数据相关硬件设备等。与大数据存储、网络和计算相关的软硬件产品和服务，充分结合了当前的技术发展趋势，为结构化和非结构化海量数据的存储、传输和分析挖掘奠定了坚实基础。云计算平台通过应用计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化等技术，提供了高弹性、高可用、高可靠的底层资源平台。在此之上，大数据平台通过整合数据资源，进一步为上层应用提供基础数据支撑，实现了数据的高效管理。
此外，随着物联网应用的再次爆发，未来用于采集数据的各类传感器，融合边缘计算技术的智能终端，以及整合多样化终端的系统集成平台，也日益成为基础支撑层的发展重点。