在数据共享的路上，2015年成立的贵阳大年夜数据交易所已经做出了成功的测验测验。王叁寿表示，若想打通城市现存的信息壁垒，就要让城市多方资本联动起来，搭建城市数据共享的平台，大年夜而激活大年夜数据价值，充分发挥数据资本整合的优质效应，用信息化手段帮助科学决定计划。

底层技巧差距很大年夜

即便解决了数据共享问题，数据可供随时取用，数据的采集和分析仍是重要挑衅。微软大年夜中华区董事长兼CEO柯睿杰认为，数据智能并非那么触手可及。大年夜数据来源浩瀚、数量巨大年夜、情势各别，要大年夜中获得一目了然的信息，就须要真正高效、靠得住的数据治劳憾ブ析平台。

若何处理巨量数据是中国大年夜数据家当面对的重要技巧问题。鄂维南表示，“中国的数据体量特别大年夜，比如，中国的视频比任何国度都要多，这些数据储存艰苦，须要用的时刻往往就没了”。再以基因测序范畴为例，中国每年新增的基因组测序原始数据跨越20PB(1PB相当于100万GB)，面对着数据量大年夜、数据处理流程长等技巧挑衅。

另一方面，数据分析本身也是一个难题。大年夜数据中，绝大年夜部分属于非构造化的数据，它们大年夜量存在于社交收集、互联网和电子商务等范畴，这些数据的不肯定性表示在高维、多变和强随机性等方面。股票交易数据流就是不肯定性大年夜数据的一个典典范子。这些都须要经由过程包含数学、经计揭捉?、社会学、计算机科学和治理科学在内的多学科交叉来研究和评论辩论。

今朝，我国大年夜数据技巧立异才能还有待晋升。《大年夜数据家当成长筹划(2016-2020年)》指出，我国在新型寂?娼台、分布式计算架构、大年夜数据处理、分析和出现方面与国外仍存在较大年夜差距，对开源技巧和相干生态体系影响力弱。同时，大年夜数据应用程度不高。我国成长大年夜数据具有强健的应用市场优势，然则今朝还存在应用范畴不广泛、应用程度不深、熟悉不到位等问题。

“固然我们在应用上不落后国外，然则在底层技巧上和国外差距特别大年夜，技巧都来源竽暌冠谷歌等国外大年夜公司。”国务院成长研究中间信息中间研究处处长李广乾说，很多时刻我们的贸易模式走在了技巧前面，并没有经由过程技巧手段来推动立异。

对此，潘文表示，国度层面要支撑大年夜数据共性关键技巧研究，加强海量数据存储、数据清洗、数据分析发掘、数据可视化等范畴关键技巧攻关，并支撑天然说话懂得、机械进修、深度进修等人工智能技巧立异。

专业人才缺乏严重

人才不足限制了大年夜数据家当立异成长的成效。清华大年夜学计算机系传授武永卫泄漏的数据显示，将来3至5年，中国须要180万数据人才，截至今朝，中国大年夜数据大年夜业人员只有约30万人。LinkedIn(领英)宣布的《2016年中国互联网最热职位人才申报》则显示，数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的6类人才职位之一。

同时，大年夜数据行业选才的标准也赓续变更。初期，大年夜数据人才的需求重要集中在ETL研发、体系架构开辟、数据仓库研究等偏硬件范畴，以IT、计算机背景的人才居多。跟着大年夜数据往各垂直范畴的延长成长，对统计学、数学专业的人才，重要大年夜事数据分析、数据发掘、人工智能等偏软件范畴的需求加大年夜。

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本文标题：大数据产业信息孤岛、技术不足、人才缺失等问题亟需解决

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