大数据白皮书（2022年）思维导图模板_ProcessOn思维导图、流程图

大数据发展总体趋势

各国深化推荐自身大数据战略

美欧发布法案，确保数据价值在隐私保护的前提下释放

韩日设置专门机构，推荐各行业数字化转型

澳洲发布国家数据安全战略，开始构建国家数据安全框架

我国大数据发展态势好动力足

我国大数据经过多年高速发展，不断取得重要突破，呈现良好发展态势

产业规模高速增长

创新能力不断增强

生态体系持续优化

市场前景广受认可

我国在政策、人才、资金等方面持续加码，为大数据后续发展注入强劲动力

政策方面，中央、地方发布一系列支持文件，对大数据产业、数字技术、数据要素市场、数据安全等方面进行重点部署

人才方面，过半“双一流”高校设立大数据相关专业，多省份积极开展人才培育专项行动，人才供给能力显著增强

资金方面。多省份通过设置专项资金或采取税收优惠政策等方式，对大数据企业、应用进行定向扶持和培育

五大核心领域发展方向进一步明确

数据存储与计算领域

数据管理领域

数据流通领域

数据应用领域

数据安全领域

数据存储与计算：通过深度优化实现提质增效

数据存储与计算历久弥新

技术方面，经过60余年发展，数据存储与计算领域总体技术框架趋于成熟，进入深度优化阶段

产业方面，全球疫情加速了数字化转型进程，数据存储与计算领域的产业发展前景持续向好

建设运维方面，数据存储与计算建设持续深入，安全稳定运行成为关注焦点

当前数据存储与计算发展呈现三大特点

云化改造全面加速

数据存储与计算技术持续与云融合，资源利用率进一步提升

融合一体化持续加深

批流一体、湖仓一体灯融合架构不断降低运维成本

数据中间件技术为计算层与异构存储层搭建桥梁，提升整体运行效率，进一步加速数据平台融合一体化

安全能力快速补强

数据存储与计算面临着新型安全挑战，内生安全正成为传统防护的重要补充

数据存储与计算面临的主要挑战

数据存储与计算技术平台建设运营成本仍需控制

促进数据要素市场化的数据存储与计算技术创新仍需加强

数据存储与计算的发展趋势

技术与管理双管齐下，探索数据存储与计算技术平台精细化运营之路

技术方面，核心计算、存储等模块尝试与AI结合，通过智能资源调度、智能数据分层存储等实现精细化运营

管理方面，探索公司内部成本分摊方式，从而避免业务部门无成本观念式使用数据存储与计算技术平台

数据编织、全密态数据库等新理念新技术不断成熟，为数据的要素价值释放提供更强力的基数底座

我国数据存储与计算领域技术和产品将逐步走向海外市场

数据管理：在政策引领下规模化落地

政策驱动行业实践日益成熟

各领域政策为数据管理落地注入强劲动能

通信领域

金融领域

制造业领域

其他领域

行业、地方大力推动DCMM贯标评估，通过“以评促建”的方式提升数据管理能力

头部企业数据管理工作已经进入深水期，但大部分企业仍处于数据管理初期

通信业、银行业、电力业数据管理能力相对领先，逐渐买入深水区

软件和信息技术业、制造业数据管理能力相对薄弱

当前数据管理发展呈现四大特点

通过成立专职团队增强数据管理执行效率

通过发布独立规划推动数据管理精准开展

通过开展专项行动进一步提升数据供给质量

通过统一技术平台消除数据管理协同难点

数据管理面临的主要挑战

数据的业务价值不显著，数据管理内驱动力不足

数据、IT和业务仍存在割裂，组织架构亟需变更调整

数据管理人才缺失，数据管理推进后劲不足

数据管理的发展趋势

首席数据官制度将助力企业全面开展数据管理

数据研发运营一体化将有效提升数据管理协同效率

提高智能化程度将成为降低数据管理成本的关键

数据流通：流通规范体系加速构建

数据流通发展重心向“规范化”转移

数据流通是释放数据要素价值的关键一环

数据流通随商业信息分析需求增强而日益旺盛，合规性逐渐引起关注

制度创新和技术创新双轮驱动数据流通行业实现“规范化发展”

当前数据流通发展呈现四大特点

数据流通规则逐渐清晰

政策指引方面

实践探索方面

流通参与热情高涨，供需对接向多行业扩展

金融、互联网行业的流通实践不断深化

其他各类传统行业也在不断探索参与数据流通

安全流通技术重要性凸显

数据脱敏与数据合成技术主要作用于数据流通的输入阶段，能够有效降低原始数据中包含的隐私信息泄露风险

隐私计算作用在数据流通的输入、计算、输出阶段，实现了全流程的数据“可用不可见”、“可控可计算”

区块链为数据流通中的验证、追溯、审计提供了有效保障

数据流通产品形态逐渐向个性化定制方向转变

数据流通面临的主要挑战

数据流通相关的权利关系、价格机制、行为规则、技术支撑等存在障碍

数据权属界定的场景与问题复杂

数据的估值定价尚缺乏科学、标准的评价方法

数据流通的准入、竞争等行为约束没有清晰的法律界定

隐私计算等数据流通关键技术应用还不成熟

参与数据流通的企业而言，需要关注两大问题

如何稳定本企业的数据供应链

如何深刻地参与到国家数据要素市场建设之中

数据流通的发展趋势

公开数据开放带动数据流通供给

场景化的技术分级框架将促进数据安全流通实践落地

可信流通体系将为数据有序流通提供条件

数据应用：积极探索数据深层价值的释放路径

数据应用开始探索第三阶段实践路径

由于信息化的发展成熟，数据应用第二阶段是当前主流形态

第三阶段进入萌芽期，实践经验正在快速沉淀

当前数据应用发展呈现三大特点

从应用方向看，面向个人消费者领域的应用相对领先

从服务对象看，正在从决策层向基层业务人员延伸

从价值导向看，以人为本和可持续发展的定位日益明确

加强个人信息保护

明确界定大数据杀熟行为

建立大数据算法治理体系

倡导提升数字素养

数据应用面临的主要挑战

数据管理等前序工作难就绪

组织架构不符合新需要

复合型人才紧缺

技术工具适配度不足

数据应用的发展趋势

自动决策将成为数据应用的主要形态

企业组织架构以数据应用为中心加速演进

咨询、技术、代运营一体型数据应用服务形态将崛起

低代码数据分析工具将助推数据应用平民化进程加速

数据安全：强需求牵引产业生态飞速发展

数据安全发展基础不断夯实

数据安全法律政策逐步细化，政策环境不断完善

国家层面

行业方面

地方方面

数据安全技术产品持续变革，产业发展动力愈发强劲

数据安全意识及能力逐渐提升，数据安全建设工作逐步启动

当前数据安全发展呈现三大特点

全面布局成为需求侧建设重心

企业数据安全能力建设重心，开始从单点技术部署走向广范围、细粒度、一体化的全面布局

组织架构方面

制度流程方面

技术工具方面

人员能力方面

一站式解决方案成为数据安全主流服务形态

相较于提供单一技术产品，融合了“技术”与“服务”的整体解决方案已成为供应商角逐的新领域

提供行业化的数据安全治理建设解决方案

提供场景化的数据安全解决方案

提供“行业+场景”的数据安全解决方案

数据分级分类成为全行业关注焦点

数据分类分级方法论逐渐形成共识

数据分类分级工作在各领域逐渐细化

数据分类分级工具及服务蓬勃发展

数据安全面临的主要挑战

数据安全责任体系构建尚不成熟

数据安全管理与技术易脱钩

数据安全产品与服务优势能力构建有待突破

数据安全的发展趋势

由监管单一驱动转向监管与内生的双驱动

数据安全左移逐渐成为建设核心思路

数据安全风险治理能力将成为下一步建设重点

总结与展望

宏观看

各国为抢占未来发展先机，均持续深化推进自身大数据战略

我国大数据技术产业整体水平大幅提升

在大数据政策、人才、资金等方面持续加码，发展潜力得到进一步释放

微观看

大数据五大领域不断演进，发展方向进一步清晰

数据存储与计算领域正通过云化、融合一体化、内生安全等深度优化手段实现提质增效

数据管理领域正在政策引领下实现规模化落地

数据流通领域正在制度创新和技术创新双轮驱动下构建“规范化发展”的模式和体系

数据应用领域正通过在不同行业、不同场景进行滚动式实践，探索数据深层价值的释放路径

数据安全领域正通过外规内化、风险治理等手段，快速推动全面布局和一站式解决方案的落地