大數(shù)據(jù)背景下示范區(qū)發(fā)展的SWOT分析

白冬冬 王勇博

[摘要]文章主要對(duì)大數(shù)據(jù)的含義、特性及應(yīng)用進(jìn)行概括性描述，運(yùn)用SWOT分析法，比較分析大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下中關(guān)村示范區(qū)面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)、發(fā)展的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，并從政府、企業(yè)的角度提出應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)的建議。

[關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù);大數(shù)據(jù)市場(chǎng);SWOT分析法

[DOI]1013939/jcnkizgsc202008027

1引言

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)很突然，但也是必然的。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人類生產(chǎn)數(shù)據(jù)的能力在增強(qiáng)，在人們的交流、生活、工作中，每一刻都有海量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生;海量數(shù)據(jù)產(chǎn)生的同時(shí)，存儲(chǔ)器硬件能力的提升，以及云計(jì)算的誕生與發(fā)展，使得人們保存數(shù)據(jù)的能力、處理數(shù)據(jù)的能力也在不斷增強(qiáng)，大數(shù)據(jù)時(shí)代隨之而來(lái)。

如今，大數(shù)據(jù)的地位已經(jīng)上升到國(guó)家戰(zhàn)略層面，國(guó)務(wù)院和相關(guān)部門先后印發(fā)了《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》《大數(shù)據(jù)發(fā)展產(chǎn)業(yè)規(guī)劃（2016—2020年）》等指導(dǎo)性文件。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，全國(guó)已有半數(shù)以上省級(jí)地方和10余個(gè)部委出臺(tái)了本地區(qū)、本行業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展規(guī)劃，我國(guó)大數(shù)據(jù)發(fā)展已正式進(jìn)入快車道。大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為提升國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力的重要資源，因而有必要對(duì)大數(shù)據(jù)的發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行研究。通過(guò)參與中關(guān)村國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)預(yù)測(cè)預(yù)警項(xiàng)目，對(duì)示范區(qū)的發(fā)展有了一定的了解，因此文章主要以示范區(qū)為例，分析示范區(qū)在大數(shù)據(jù)背景下面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)、優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，據(jù)此提出相關(guān)的建議。

2大數(shù)據(jù)的定義及特點(diǎn)

截至目前，大數(shù)據(jù)尚未形成一個(gè)統(tǒng)一的定義，現(xiàn)有的比較規(guī)范的定義有以下四種。Gartner（高德納）定義：大數(shù)據(jù)是指需要借助新的處理模式才能擁有更強(qiáng)的決策力、洞察力、發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的具有海量、多樣化和高增長(zhǎng)等特點(diǎn)的信息資產(chǎn)。麥肯錫定義：大數(shù)據(jù)是指在一定時(shí)間內(nèi)無(wú)法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具采集、存儲(chǔ)、管理和分析其內(nèi)容的數(shù)據(jù)集合。維基百科定義：大數(shù)據(jù)指的是需要處理的資料量規(guī)模巨大，無(wú)法在合理時(shí)間內(nèi)，通過(guò)當(dāng)前主流的軟件工具采集、管理、處理并整理的資料，它成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的資訊。IDC定義：大數(shù)據(jù)一般會(huì)涉及兩種或兩種以上的數(shù)據(jù)形式。它要收集超過(guò)100TB的數(shù)據(jù)，并且是高速、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)流，或者是從小數(shù)據(jù)開(kāi)始，但數(shù)據(jù)量每年會(huì)增長(zhǎng)60%以上。雖然定義不是完全一樣，但其表達(dá)出來(lái)的體現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)的內(nèi)容是一樣的，可以概括為以下四點(diǎn)：容量大（Volume）、多樣性（Variety）、速度快（Velocity）以及價(jià)值性（Value）。

3大數(shù)據(jù)背景下示范區(qū)發(fā)展的SWOT分析

SWOT分析法即態(tài)勢(shì)分析法，其思路是在分析與研究對(duì)象密切相關(guān)的內(nèi)部?jī)?yōu)勢(shì)、劣勢(shì)及外部機(jī)會(huì)、威脅的基礎(chǔ)上，構(gòu)建SWOT分析矩陣，得出相應(yīng)的結(jié)論，并制定發(fā)展戰(zhàn)略及對(duì)策。運(yùn)用SWOT分析法對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代示范區(qū)的發(fā)展進(jìn)行分析，有利于示范區(qū)認(rèn)清內(nèi)外部形勢(shì)，明確發(fā)展方向，從而制定科學(xué)的發(fā)展規(guī)劃。

31優(yōu)勢(shì)分析

第一，資源優(yōu)勢(shì)。中關(guān)村是我國(guó)科教智力和人才資源最為密集的區(qū)域，擁有以北京大學(xué)、清華大學(xué)為代表的高等院校40余所，以中國(guó)科學(xué)院、中國(guó)工程院所屬院所代表的國(guó)家（市）科研院所200余家;擁有國(guó)家級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室67個(gè)，國(guó)家工程研究中心27個(gè)。2018年北京市研究生教育招生117萬(wàn)人，在學(xué)研究生336萬(wàn)人，畢業(yè)生87萬(wàn)人。普通高等學(xué)校招收本?？茖W(xué)生156萬(wàn)人，在校生581萬(wàn)人，畢業(yè)生147萬(wàn)人

數(shù)據(jù)來(lái)源：北京市教育委員會(huì)。。進(jìn)入知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，人力資源的開(kāi)發(fā)和利用起著舉足輕重的作用。而中關(guān)村示范區(qū)無(wú)論是在人力資源本身的集聚上，還是研究發(fā)展的硬件基礎(chǔ)上，都具有明顯的優(yōu)勢(shì)。人力資源是最真實(shí)、最具有創(chuàng)新能力的資源，這為發(fā)展大數(shù)據(jù)提供了牢固的基礎(chǔ)保障。

第二，行業(yè)領(lǐng)先。我國(guó)正在推行供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，目的在于促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)，做好從高速增長(zhǎng)到中高速增長(zhǎng)的順利過(guò)渡，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量增長(zhǎng)。中關(guān)村示范區(qū)作為我國(guó)第一個(gè)高新技術(shù)示范區(qū)，無(wú)論是從發(fā)展時(shí)間上，還是產(chǎn)業(yè)定位上，一直走在政策最前沿。截至2018年，中關(guān)村示范區(qū)高新技術(shù)企業(yè)實(shí)現(xiàn)總收入57萬(wàn)億元，高新技術(shù)企業(yè)實(shí)現(xiàn)增加值43775億元，比2017年增長(zhǎng)83%。2018 年，中關(guān)村示范區(qū)六大重點(diǎn)技術(shù)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)總收入46萬(wàn)億元，占示范區(qū)總收入的802%，同比增長(zhǎng)107%。其中，電子信息領(lǐng)域作為重點(diǎn)支撐，同比增長(zhǎng)152%，占示范區(qū)總收入的435%

數(shù)據(jù)來(lái)源：北京市高新技術(shù)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)。。中關(guān)村新業(yè)態(tài)、新模式、新經(jīng)濟(jì)大量涌現(xiàn)，全國(guó)分享經(jīng)濟(jì)領(lǐng)軍企業(yè)也主要在中關(guān)村，比如滴滴出行、好大夫在線、小豬短租、今日頭條、天使匯等。

32劣勢(shì)分析

第一，認(rèn)識(shí)問(wèn)題。作為第一個(gè)高新技術(shù)園區(qū)，中關(guān)村形成了一套獨(dú)特的發(fā)展模式：即“一區(qū)多園、各具特色、協(xié)同聯(lián)動(dòng)”的格局。大數(shù)據(jù)時(shí)代，理解大數(shù)據(jù)理念，明確大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求，進(jìn)而確定大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景以發(fā)揮大數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值，是發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的前提。但目前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域還未形成完整的理論體系和清晰的知識(shí)脈絡(luò)，不能引導(dǎo)幫助用戶學(xué)習(xí)相關(guān)理論基礎(chǔ)及技術(shù)。此外，在多數(shù)行業(yè)，大量的數(shù)據(jù)仍因缺乏可盈利的商業(yè)模式而“沉睡”，是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸之一。

第二，大數(shù)據(jù)專業(yè)教育仍處于起步階段。我國(guó)大數(shù)據(jù)從出現(xiàn)到廣泛應(yīng)用歷時(shí)較短，從業(yè)者經(jīng)驗(yàn)不足，對(duì)大數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)和分析思維相對(duì)滯后;在大數(shù)據(jù)飛速涌現(xiàn)的今天，該領(lǐng)域的專業(yè)人才十分緊缺，大多是高校沒(méi)有相關(guān)專業(yè)的設(shè)置，即便是北京地區(qū)的高校也是近兩年才開(kāi)始開(kāi)設(shè)大數(shù)據(jù)的相關(guān)課程，人才的培養(yǎng)需要周期，人才發(fā)展速度無(wú)法追趕正在高速發(fā)展的大數(shù)據(jù)市場(chǎng)，人才缺口日益加大。

33機(jī)會(huì)分析

第一，需求旺盛。隨著信息環(huán)境的變化和差異化服務(wù)意識(shí)的覺(jué)醒，用戶的需求層面不斷加深，需求領(lǐng)域也不斷拓展。網(wǎng)絡(luò)時(shí)代人們往往要面臨海量的信息資源，需要花費(fèi)越來(lái)越多的時(shí)間收集信息，找到滿足自己需求的內(nèi)容。這個(gè)時(shí)候用戶更希望獲得一種為自己量身定做的個(gè)性化信息服務(wù)，既能節(jié)約自己的時(shí)間成本，又能滿足自身需要。同時(shí)大數(shù)據(jù)也會(huì)產(chǎn)生一批新的就業(yè)崗位，如數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師，具有豐富經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析人才成為稀缺資源，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型工作機(jī)會(huì)呈爆炸性增長(zhǎng)。

第二，政策支持。2016年4 月8 日，國(guó)家信息中心大數(shù)據(jù)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)（總部）基地合作簽約及揭牌儀式在豐臺(tái)區(qū)政府舉行。國(guó)家信息中心、國(guó)信優(yōu)易數(shù)據(jù)有限公司與豐臺(tái)區(qū)政府簽訂合作協(xié)議，共建國(guó)家信息中心大數(shù)據(jù)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)（總部）基地?；匚挥谪S臺(tái)園，以打造大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)基地、聚集大數(shù)據(jù)領(lǐng)域企業(yè)、建立豐臺(tái)區(qū)大數(shù)據(jù)生態(tài)圈為重點(diǎn)工作，將承載國(guó)家大數(shù)據(jù)重大項(xiàng)目，提供大數(shù)據(jù)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)服務(wù)、大數(shù)據(jù)產(chǎn)品展示，并創(chuàng)辦大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)學(xué)院。國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃、中國(guó)制造2025等重大戰(zhàn)略部署等政策，為發(fā)展人工智能、大數(shù)據(jù)、虛擬現(xiàn)實(shí)、智能制造、智慧城市和智能交通等概念提供了強(qiáng)力支持，也為大數(shù)據(jù)時(shí)代示范區(qū)的發(fā)展帶來(lái)更多的機(jī)遇，利用大數(shù)據(jù)，把體量大、發(fā)展步伐緩慢的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，是實(shí)體經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的新動(dòng)力。

34威脅分析

第一，信息安全。大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)量之大、數(shù)據(jù)種類之多、對(duì)數(shù)據(jù)處理速度與時(shí)間之快，都對(duì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)安全體系造成極大沖擊。數(shù)據(jù)管理環(huán)節(jié)漏洞較多，包括由該問(wèn)題引發(fā)的運(yùn)營(yíng)成本過(guò)高、資源利用率低、應(yīng)用部署過(guò)于復(fù)雜和擴(kuò)展難等難點(diǎn)。數(shù)據(jù)資源保護(hù)的相關(guān)法律法規(guī)和保障信息安全開(kāi)放的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范仍然缺乏，多數(shù)企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的管理能力不足，尚未建立完備的數(shù)據(jù)管理體系以兼顧數(shù)據(jù)的安全與發(fā)展。

第二，技術(shù)挑戰(zhàn)。急速膨脹的數(shù)據(jù)體量即將超越傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的管理能力，如何構(gòu)建全球級(jí)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)（Globally-Distributed Database） ，可以擴(kuò)展到數(shù)百萬(wàn)的機(jī)器，數(shù)以百計(jì)的數(shù)據(jù)中心，上萬(wàn)億的數(shù)據(jù)，是對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)管理技術(shù)的巨大挑戰(zhàn);對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)性處理，也是大數(shù)據(jù)時(shí)代必須面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)。

4結(jié)論建議

大數(shù)據(jù)技術(shù)正加快邁向產(chǎn)業(yè)化，中關(guān)村示范區(qū)關(guān)于大數(shù)據(jù)分析處理與可視化、行業(yè)應(yīng)用、數(shù)據(jù)資源與交易的產(chǎn)業(yè)生態(tài)布局基本完成。要繼續(xù)發(fā)揮中關(guān)村大數(shù)據(jù)研發(fā)服務(wù)及在各個(gè)高新技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建集云端資源庫(kù)、先進(jìn)數(shù)字化工具、虛擬仿真環(huán)境等于一體的協(xié)同研發(fā)體系，實(shí)現(xiàn)基于用戶數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品創(chuàng)新和協(xié)作研發(fā)，依托示范區(qū)內(nèi)資源優(yōu)勢(shì)，推進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

突出地方特色，優(yōu)化區(qū)域產(chǎn)業(yè)布局。大數(shù)據(jù)市場(chǎng)前景越來(lái)越清晰，要積極推進(jìn)中關(guān)村大數(shù)據(jù)市場(chǎng)在城市管理、交通出行、建筑等領(lǐng)域開(kāi)展示范應(yīng)用，圍繞工業(yè)大數(shù)據(jù)采集、整理、分析、應(yīng)用等環(huán)節(jié)，推動(dòng)工業(yè)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理工具、分析與挖掘工具、數(shù)據(jù)可視化工具等軟件產(chǎn)品開(kāi)發(fā)，支持傳感器、服務(wù)器、存儲(chǔ)設(shè)備等工業(yè)級(jí)硬件產(chǎn)品發(fā)展，形成健全的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)性、通用性軟硬件產(chǎn)品體系。

加強(qiáng)校企合作，探索人才培養(yǎng)方式。將高校大數(shù)據(jù)系列課程教學(xué)分為理論教學(xué)與技術(shù)教學(xué)兩方面，幫助學(xué)生樹(shù)立大數(shù)據(jù)知識(shí)和意識(shí);另外，堅(jiān)持以企業(yè)為主體，多方協(xié)同推動(dòng)工業(yè)大數(shù)據(jù)采集匯集和流通共享，構(gòu)建數(shù)據(jù)管理能力強(qiáng)、數(shù)據(jù)匯集質(zhì)量高、流通共享充分的工業(yè)大數(shù)據(jù)資源體系，為擴(kuò)大和深挖數(shù)據(jù)價(jià)值打好堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

完善法律制度，保障信息安全。堅(jiān)持以安全保發(fā)展、以發(fā)展促安全，完善多方參與、權(quán)責(zé)明確的安全防護(hù)體系，強(qiáng)化統(tǒng)籌管理與協(xié)調(diào)監(jiān)督，全面提升工業(yè)大數(shù)據(jù)的安全性和可靠性，促進(jìn)工業(yè)大數(shù)據(jù)合理有序開(kāi)發(fā)利用。建立大數(shù)據(jù)相關(guān)法律體系，進(jìn)一步規(guī)范領(lǐng)域發(fā)展，保護(hù)數(shù)據(jù)信息安全。

參考文獻(xiàn)：

[1]Elaine從刷支付寶乘地鐵談起——淺議大數(shù)據(jù)時(shí)代的隱私安全[J].計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)，2018，44（4）：52-53

[2]于娟，施文潔，黃恒琪，等基于SWOT分析的福建省大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究[J].福州大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2018，32（1）：57-63

[3]楊宇成四川省發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)的SWOT分析[J].中共四川省委黨校學(xué)報(bào)，2017（3）：54-59

[4]馬晨，李瑾基于SWOT分析的中國(guó)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商發(fā)展戰(zhàn)略選擇[J].廣東農(nóng)業(yè)科學(xué)，2016，43（12）：134-141

[5]陳佩玲大數(shù)據(jù)時(shí)代商業(yè)模式創(chuàng)新分析[J].財(cái)經(jīng)界（學(xué)術(shù)版），2016（10）：42

[6]唐玉，李桂蘭基于SWOT理論的眾籌融資模式研究[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2015（19）：86-88