影響是指以間接或無形的方式行動或改變。 以下是為大家整理的關于大數據在國際經濟貿易中應用的現狀及影響的文章5篇 ,歡迎品鑒！
第一篇: 大數據在國際經濟貿易中應用的現狀及影響
[摘要]大數據時代的到來改變了人們的生活習慣和生活方式，并且廣泛而深刻地影響著經濟的發展、政治的穩定、文化的繁榮以及社會的進步，我們正在經歷著一場完全顛覆傳統思維方式、生活方式生產方式的信息和社會革命。只有深刻的理解大數據、研究大數據、應用大數據，才能準確的把握時代前進的方向和世界發展的潮流。
關鍵詞]大數據應用；互聯網經濟；發展分析
人類由于大數據時代的到來，面臨著空前的機遇和挑戰，大數據的應用已經不受時間、地點和人群的限制，人們隨時、隨刻、隨地、隨人的分享信息、展現自我、進行交易、交流溝通和互相學習[1]。而且大數據已經成為了互聯網經濟發展的經濟引擎，巨量的數據儲存和應用給人們帶來了新的商業機會，只有利用大數據對市場和客戶進行準確分析和深入挖掘才能使企業抓住新的機遇和順應時代發展要求。
1大數據在互聯網經濟中的優勢
1.1大數據的應用降低了成本
在互聯網經濟中買賣雙方都是通過網絡平臺完成商品交易的，人們都利用大數據去分析市場，買方可以通過開放的網絡平臺去自由的尋找自己想要買的商品，并通過大數據的統計對所要買的商品進行準確分析，是否符合自己對商品質量的要求，是否符合自己對商品價格的要求，這樣在通過大數據的分析和網絡平臺上交易的有效地減少了購買的成本[2]。從某種意義上講，對賣方的成本減少的更多，因為賣方在網絡上開店有效地避免了開實體店所需要的資金，并且在一定程度上減少了人工工資投入，降低了經營的成本，重要的是賣方通過了解和掌握大數據，精準的選擇自己的客戶，并深入挖掘經常客戶和陌生客戶的潛力，使之成為粉絲消費群體，給客戶和自己都帶了便利性，從而有效的避免了經營的盲目性，通過利用大數據既降低了運營成本和交易成本而且提高了經濟效益。
1.2大數據的應用提高了交易效率
大數據的應用提高了交易雙方的效率、有效的節約了時間、創造了更大的價值。在互聯網經濟中大部分的交易都是通過陌生的網絡來進行的，以前的商業交易憑借的是人與人在不斷交流溝通中形成的默契和信任，這種默契和信任可能需要很長一段時間才能真正的培養出來，在培養的過程中實際上就延誤了時間，不利于交易效率的提高，從長遠來講不利于貿易的快速發展[3]。但是大數據的出現和大規模的應用完全顛覆了人們傳統的交易方式，讓買賣雙方無需見面、無需多聊，只要買方對商品的質量能夠認可，雙方在價格上達成協議，差不多就能交易了，其實在交易過程中還是有最基本的信任，這個信任的建立從某種意義上講就是大數據的功勞，因為買方通過大數據去了解賣方的產品以及他的誠信能力和交易額度，而賣方則通過大數據去了解賣方的消費能力和誠信情況，因為雙方都不存在信任危機的情況，所以業務處理速度很快，并且有的是幾筆交易同時進行，要比在實體店的現場交易快得多，而且不容易出現假幣壞幣的現象發生。如果是在現場有好幾筆的交易要做，按順序排隊就是對時間最大的浪費，大數據的應用真正地提高了交易的效率，讓人們從瑣碎交易過程中解放出來了，有更多的時間和精力去做更有意義的工作。
1.3大數據的應用突破了時空的限制
在大數據時代人們已經徹底突破了時間與空間的限制，真正實現了自由開放的消費，互聯網讓人們緊密的聯系起來了。而大數據在經濟上的應用最大化的發展了客戶群體，因為以前的買方與賣方大部分都是在就近的區域交易，尤其是一些生活用品的交易，但是大數據完全顛覆了這種交易方式，不僅突破了區域交易，而且如果在語言交流上沒有多大障礙完全可以在全球范圍內交易，同時互聯網的交易門檻比較低，操作比較便捷，這也在一定程度上使得客戶的基礎更廣泛，從而也讓更多不同類型的人們通過大數據尋找自己需要的商品。例如你喜歡讀書可以通過大數據的統計去看榜單，那些書是暢銷書、那些書含金量高，這樣你就不用抽時間去書店一本一本的去翻，僅從這點就可以看出大數據的應用突破了時空的限制，讓你自由的去選擇產品，讓你自由的去消費。
2大數據應用于互聯網經濟的發展分析
2.1進一步的推動了商業的重新組合
從某種意義上講，信息和技術部門已經成為了大公司、大企業甚至一些政府部門的最重要的部門，只有通過信息和技術部門換算出來的大數據領導們才能做出更加符合實際和適應市場的決策，才能把握住企業發展的方向和企業前進的步伐，也只有利用好信息和技術部門才能適應日新月異的經濟和科技發展[4]。信息化和數據化發展到如此程度，讓任何一家公司和企業都不能輕視和怠慢信息和技術部門，這樣商業的機構與模式在一定程度上得到了重新的組合，這種重新的組合是時代發展的要求和科技進步的必然結果。
2.2信息量的劇增形成了大數據的商業環境
信息量的劇增可以說是完全超乎了人們的想象，人們現在一天接觸的信息量可能比古代一年接觸的都多的多，這只是從數量上看，實際上大數據最重要的特點是信息和數據類別的增加，在大數據的環境下，許多數據幾乎沒有固定的結構，也不限于數字資料，不管是圖像還是影像、不論文字還是音像都可以作為信息資料去進行認真的提煉、深入的分析和精確地匯總[5]。大數據技術已經成為了當代社會的電子商業中的核心技術，也可以說是覆蓋各行各業的重要核心技術之一，大數據技術讓許多的商業數據和商業信息進行了連接和分享，而且對數據和信息進行進一步的挖掘和開發，真正地改變了經濟和商業互動的環境，信息的處理和數據的整理成為整個商業活動的核心過程，而這個過程也影響了宏觀經濟和商業活動的結構和運營，大數據商業環境的形成是一個必然的趨勢，因此要拿出百倍信心去進入和適應這個環境。
2.3促進了新興產業的形成
信息技術通過掌握的大數據并且通過其生產要素的作用，極大地提高了產業的勞動生產率和服務的水平，也因為分工更加明晰化也促進了新興產業的形成，讓新興產業在大數據的環境下，商業過程得到了更合理的安排，商業的結構進一步的優化，運營的成本迅速的降低，從而使得這些在大數據環境下發展起來的新興產業產生的經濟效益要比傳統的產業高得多也快得多[6]。大數據應用于互聯網經濟改變了商業模式，促進了商業的重新組合，更推動了新興產業的形成，從而使得傳統的經濟格局和產業結構得到實質的改變和優化。
3結語
大數據已經滲透到了人們的生活、學習和生產各個環節，人們在龐大的數據中提取和尋找著對自己有用的數據信息，從某種意義上講，大數據已經成為了最重要的商品，人們在數據面前感受到了實物、識別到了質量、看清楚了價格，進一步的推動了商業的重新組合，形成了大數據的商業環境、促進了新興產業的形成，因此我們要抓住這個大數據擴張的機會，更好地促進各行各業的發展。
第二篇: 大數據在國際經濟貿易中應用的現狀及影響
導言：近年來石油石化行業經歷了國際油價低位震蕩、傳統業務增長模式飽和、環保壓力加大及新能源替代等多重挑戰，利用互聯網技術和互聯網思維培育新的競爭優勢和發展動能，應成為該行業轉型升級的重要途徑。本文將對大數據及人工智能技術在國際石油貿易領域的應用現狀及發展趨勢進行一些介紹。
本文來自能源情報，作者鄭興揚、張彤、劉昊偉，有關產業、金融的更多精彩內容，歡迎點擊此處，
一、“互聯網+”推進傳統油氣行業融合創新
2016年年初，隨著谷歌公司旗下的人工智能程序“阿爾法狗”橫空出世，在不到1年的時間內所向披靡橫掃世界圍棋界，人工智能、深度學習、大數據、云計算等迅速成為大眾耳熟能詳的熱門詞匯。隨著我國經濟發展進入新常態，經濟增長的驅動力正在發生深刻變革，互聯網日益成為創新驅動發展的先導力量，人工智能、大數據、云計算的熱潮已經或正在改變眾多行業的游戲規則、企業的經營生態，以及大眾生活的方方面面。
近年來石油石化行業經歷了國際油價低位震蕩、傳統業務增長模式飽和、環保壓力加大及新能源替代等多重挑戰，利用互聯網技術和互聯網思維培育新的競爭優勢和發展動能，應成為該行業轉型升級的重要途徑。未來，大數據將和地下資源一樣，成為石油石化企業“掘金”的富礦。誰有能力挖掘和分析大數據中蘊含的業務機會，洞察客戶需求變化，建立起基于大數據分析的市場交易和避險能力，誰就將會搶占產業競爭優勢地位的先機。這里筆者將對大數據及人工智能技術在國際石油貿易領域的應用現狀及發展趨勢進行一些介紹。
二、國際石油貿易領域信息化應用現狀及技術發展趨勢
2.1國際石油貿易領域信息技術應用的3個階段
由于國際石油貿易具有經營風險大、資金密集度高、經營環節復雜、期貨和實貨兩個市場協同運作、對市場和經營數據的時效性和準確度要求極高等特點，超出了其他傳統行業對信息處理的要求，使得高效集成的信息化平臺成為業內企業關乎生死存亡的“剛需”，加之企業普遍資金實力較為雄厚，促使企業一直以來都是信息技術企業級應用的先驅，也是最積極的開發者和使用者。歷史上，國際石油貿易領域對信息技術的應用大致可分為如下3個階段。
2.1.1第一階段：桌面客戶端程序+中央數據庫的傳統數據庫時代
國際石油貿易行業的ERP系統被稱為ETRM系統（EnergyTradingandRiskManagement）。早在20世紀90年代初，當ERP系統對于大多數中國企業還僅僅是個模糊的概念時，國際石油貿易領域的先驅企業便已為業務發展需要，踏上了企業級應用的研發之路。
1992年，花旗銀行使用VisualBasi+SQLServer架構開發了業內首個ETRM系統，隨后近30年，業內企業普遍采用類似的桌面客戶端程序+中央數據庫架構，或外購或自主研發步入了信息化時代。
2.1.2第二階段：網頁版客戶端+分布式數據庫時代
2008年金融危機使得國際油價從黃金10年的牛市高峰迅速跌落，企業的盈利能力和傳統經營方式遭受挑戰，國際石油貿易領域的盈利模式和交易方式日趨復雜，企業內部也有了進一步挖潛增效的要求。傳統的ETRM由于效率低下已無法滿足企業需求，恰逢信息技術獲得長足發展，網頁版客戶端+分布式數據庫成為企業更為青睞的架構。
2.1.3第三階段：人工智能+大數據+物聯網的“互聯網+”時代
2014—2016年期間，國際油價再次從100美元/bbl以上跌落低谷，與此同時“阿爾法狗”開創的人工智能時代震撼世人，互聯網企業呈幾何級數增長，促使業內意識到面對風云變幻的市場，亟須通過更高的技術手段來提高風險控制和預警體系能力，提前掌握風險動態，應用大數據和人工智能技術實現風險資產的實時全量監控，提高交易能力，提升交易信息的搜集、清洗和分析能力，以捕捉潛在的套利機會和新的業務增長點。
2.2國際石油貿易領域信息化應用現狀
國際石油貿易領域的信息化應用一直以來存在兩條主線：一條是ETRM主線，以收集整合管理內部數據為主，旨在提升企業內部執行效率、提升風控預警能力。這條路線國際石油貿易領域的企業介入較早，已形成諸多成功案例。比較成功的有維多公司（Vitol，全球四大大宗商品貿易公司之一）自主開發的VistaETRM系統，維多公司憑借該系統提供的強大信息共享和整合能力，在石油國際貿易市場叱咤風云數十載，幾乎從無敗績。另一方面投資銀行在油價黃金十年期間深度介入石油的期貨、期權、場外掉期等衍生品交易，也擁有市面上最好的ETRM系統，其中的佼佼者當屬JPMORGAN(摩根大通銀行)自主開發的Athena（雅典娜）系統，JPMORGAN憑借Athena系統強大的風控能力，成功躲過2008年金融海嘯的侵襲，成為當時為數不多逆勢盈利的大型投資銀行之一。
另一條主線是近年來興起的人工智能交易主線。自動交易已經在全球金融市場上廣泛應用，最近5年里，逐漸有些公司將人工智能技術應用到模型運算中，通過模型的自主學習，開始進行帶有人工智能算法的自動交易。自動交易最主要應用在股票市場和外匯市場，大部分公司能有較為不錯的市場回報。最近幾年一些基金公司和投行將自動交易引用到證券和信用領域，但是到目前為止沒有能夠得到穩定的收益。能源市場應用自動交易的基金并不是很多，主要是由于能源市場產品是有時間結構的，基本面的變化會對價格結構產生影響，模型的套利應用實踐效果不佳，僅有個別銀行依然利用自動交易在流動性好的能源市場進行交易，能源公司由于監管和模型盈利不穩定等因素，基本不參與自動交易領域。
通過調研，我們發現市場上人工智能應用還處于比較低級的階段，大部分公司依然采用量化交易作為基礎進行交易，盡管其廣告或者網站中描述了很多高大上的技術，但一般只是噱頭，吸引投資者，實際交易模型比較簡單，以量化模型為主。
部分公司在模型上采用了一些人工智能技術，也主要是簡單的統計套利和數學模型挖掘，更為深層的深度學習和神經網絡人工智能技術各個公司依然處在研發階段。據了解，很多銀行在神經網絡人工智能研發過程中遇到的最大問題是模型解釋。與簡單模型比較，通過復雜神經網絡人工智能進行交易后，無法解釋為什么盈利和虧損，很難得到公司和監管機構的認可。
2.3國際石油貿易領域信息化應用的發展趨勢
如前文所述，國際石油貿易領域一直以來都是信息技術企業級應用的先驅，業內企業基本均已建立起較為成熟的ETRM系統，形成并積累了大量質量較好的基礎數據，在數據收集的時效性和準確性方面打下了良好基礎。根據IBM數據治理成熟度評估模型的評估標準，業內普遍已跨越了初始階段和基本階段，處于主動管理階段或量化管理階段初期。
基于既往的基礎，加之人工智能和大數據技術的突破性發展，國際石油貿易領域的企業開始嘗試進入“人工智能+大數據+物聯網的互聯網+”的第三階段。
與前兩個階段相比，該階段有3個新訴求：第一個訴求是不滿足于對現有內部已有經營管理數據的簡單處理和共享，希望通過更深入的數據挖掘及整合，繼續提高內部的執行效率和風控預警能力；第二個訴求是希望改變以往對外部數據的碎片化獲取和共享方式，尤其是對不可量化的外部信息（突發事件、新聞報道、大眾輿情等）深度挖掘和整合，應用人工智能算法幫助企業進行經營決策的優化；第三個訴求是希望通過挖掘和整合內外部信息，通過人工智能算法為一線交易員提供交易輔助決策，甚至更進一步，開發人工智能交易模型，在市場上斬獲更多利潤。
三、石油貿易領域人工智能平臺建設與典型應用場景
3.1大數據分析技術的應用背景
國內石油貿易企業通過持續不斷的引進與開發業務和財務信息系統，形成了大量系統管理的內部數據，數據質量較高，為進一步經營管理分析打下了良好的數據基礎，目前外部數據尚未通過平臺進行統一管理，較為分散。
內部數據方面，已普遍通過信息系統實現業務執行層面的數據管理，但在數據分析層面仍然存在一些問題：（1）手工數據收集整理、報表編制工作量較大，占用了分析人員大量的工作時間；（2）數據顆粒度較粗，即風控部門、財務部門獲得的數據經過匯總合并后，匯總合并前的基礎明細數據無法獲得；（3）不同部門對同一名稱的指標在理解上和統計口徑上存在歧義，指標統計口徑不一致。
外部數據則面臨著如下問題：（1）數據來源眾多，缺乏權威數據源的清晰定義；（2）數據管理分散，基本面數據多分散存儲，技術面數據多通過第三方行情軟件實時查看，缺乏統一的數據管理平臺；（3）數據積累少，基本面與技術面數據均未形成長期有效積累機制，數據完整性及精準度難于控制；（4）數據獲取難，商情數據多通過信息提供商終端、Excel插件及郵件傳輸的報告進行獲取，數據獲取的時效性和自動性難以保障。
因此，匯聚所有數據來源，通過大數據分析技術建立機器學習、人工智能模型，深入挖掘數據價值成為業內企業迫在眉睫的需求。
3.2石油貿易人工智能平臺的典型應用場景
經過深入調研，針對業務運作中的痛點及難點問題，國內石油貿易智能化建設方案中調整并確立了大數據分析技術的4個典型應用場景，即：基于人工智能平臺的輔助交易決策平臺、大數據信用風險評估及預警平臺、標準化報告智能分析、合同解析。
3.2.1基于人工智能平臺的輔助交易決策平臺
此應用場景平臺由數據處理模塊、交易策略模塊、風險管理及績效考核模塊3個子模塊構成（圖1）。
（1）數據處理模塊。采用Hadoop/Spark的大數據分析技術實現外部數據的收集、處理、深度挖掘分析，并和結構化數據統一整合、集中展示。自動收集并整理的數據包括：大宗商品及外匯供需關系的數據，金融市場實時數據，公司收到的研究報告，宏觀經濟數據及其他對市場有影響的政策，影響區域性市場的政治事件、重大新聞、天氣，網上輿情數據等。模塊中的技術難點是對非結構化數據的處理及分析，例如分析重大突發事件對油價的影響。為此基于大數據，通過建立人工智能模型，對歷史類似突發事件進行全面擬合，最終對市場未來走勢計算出概率，進而輔助交易決策。
（2）交易策略模塊。通過設計開發向導式的策略生成器，便于交易員迅速開發并回測交易策略。基于數據處理模塊中的大數據平臺及人工智能模型，為交易策略提供由非結構化的內外部數據（政治事件、重大新聞、天氣等）所生成的影響因子（人工智能模型計算出的概率）指標。
（3）風險管理及績效考核模塊。風險管理方面設計了包括風控報告（實現每日風險報告及各維度管理信息報告）和量化風險管理（VaR值計算和壓力測試計算）的綜合性統計分析報表，并開發了可按照公司管理架構，計算業務盤位及盈虧（逐級穿透至交易層面），支持實時盤位顯示和遠期計價分析。績效考核方面，除了傳統的收益波動分析和凈值回撤管理外，還包括了風險分解、交易風格分析、業績評價及歸因分析等內容（圖2）。
3.2.2大數據信用風險評估及預警平臺
國際石油貿易領域的大型公司通常擁有數以千計的客戶群體，動態客戶跟蹤和預警工作量巨大。目前業內通行的信用管理模式是總部和地區公司兩級客戶信用人員的不定期走訪客戶，一年進行一次梳理和重審，客戶信用管理人員平時通過訂閱的客戶信息報告及搜索客戶相關新聞等方式，了解客戶資信變化情況，這顯然是相當被動和低效的管理模式。應基于大數據分析和預警，對行業趨勢進行分析和判斷，再結合公司與客戶間的交易數據、客戶財務數據，以及客戶經理反饋的信息，對客戶進行全面跟蹤，動態分析客戶資質變化情況，才能提前預警問題發生，降低重大事件的反應時間。
大數據信用風險評估及預警平臺的設計架構包括數據獲取及預處理、客戶全息視圖、風險監測及評估、風險預警及管理、模型及指標管理。與以往的信用風險評估體系相比，該平臺在技術實現方案上有3點創新：
（1）對于外部非結構化數據（互聯網輿情）的數據分析。首先采用爬蟲工具和API接口全面收集網絡輿情、機構數據和各類專業評級報告，使用NLP語義識別技術將非結構化數據轉換為結構化數據，再將生成的結構化數據進行字典訓練，形成預警數據倉庫。
（2）信用風險模型建模。充分開展大數據梳理和挖掘，在風險評估及預警模型中引入多元化風險因素，豐富風險識別點，提升模型表現。將風險指標分為系統性指標和非系統指標兩類，系統性指標包括宏觀信息和中觀信息，非系統指標包括財務異常、經營異常、征信異常、行為異常、司法異常等。
（3）增加企業關聯關系圖譜，提升模型敏感度。國際石油貿易領域企業交叉持股、合資公司、子母公司、總分公司的情況非常多，核心企業的財務數據和定性信息是信用風險的主要關注范疇，關聯企業或個人的信用狀況會在很大程度上影響該主體的信用風險，因此創建企業關聯圖譜，在評級體系中納入所識別的關聯關系將有效提升評級模型的敏感度。
3.2.3標準化報告智能分析
針對中短期的交易類型，交易員多通過報告信息從宏觀整體的層面了解當前市場消息及觀點，借助于大數據技術手段自動收集、統一管理及展示報告內容，并通過人工智能技術對報告信息進行解讀，對市場熱點、趨勢、風險進行快速評估分析及預警，對業務經營具有重大意義。
標準化報告智能分析的設計架構見圖3。模塊功能實現思路為：（1）收集報告非結構化數據以及和報告數據關聯度較高的結構化數據，部分非結構化的文本數據被加載到專門的人工注釋中，用于模型注釋器的培訓；（2）模型注釋器先由領域專家手工標注少部分語料，生成模型，再由模型進行新文本的自動標注，再由人工評估并修正模型標注結果，進一步訓練改進模型，提高性能；（3）訓練有素的模型注釋器被部署到數據處理平臺用于文本信息提取，從非結構化數據中提取信息，并構建到知識圖譜中；（4）在知識圖譜中完成知識推理，輸出的結構化數據形成培訓數據，并在模型實驗室中加載，用于機器學習模型訓練。
3.2.4合同解析
國際大型石油貿易公司每年簽署的實貨貿易合同均數以萬計。國內各公司當前合同審核的標準模式為業務部錄入合同后，進行合同會簽審核，在審核過程中法務部負責合同進行整體審核，各部門審核與其相關的部分。該操作中面臨一些難點，如審核檢查需要手工比對，占用大量時間；且因審核人員業務能力不同，質量難于把控；合同審核風險難于追蹤記錄及統計分析等。
因此，為了加快合同審核速度，統一提高全系統合同審核水平，提升對合同的整體風險分析及把控能力，合同解析模塊功能通過如下路徑實現：（1）選取不同合同類型的樣本合同，將其非結構化數據部分通過文字識別和自然語言分析技術進行預處理，再以此數據為基礎建立合同標準庫模型，通過模型自學習對模型進行訓練；（2）當有新的合同審核需求時，標準庫模型將從文檔級別、子句級別進行語義比較，對于重點條款進行詳細比較和差異檢測；（3）自動初檢后的合同交人工復檢，同時由人工提供反饋，以對模型進行持續不斷的深度訓練。
四、結束語
石油石化產業與互聯網的“聯姻”將從產業鏈的各個環節，挖掘出互聯網技術“1+1﹥2”的乘數效應。從企業外部來看，兩者的結合將極大地促進能源供應和消費的互動，更精準地對接市場需求，從而提高供給質量和效率。業內企業如能利用大數據技術完成海量消費數據的采集、篩選、分析和挖掘，最終實現數據驅動的精準能源供給，將能更好地滿足用戶個性化的用能需求，增強客戶信任度和忠誠度。從企業內部看，大數據分析技術的應用將有助于企業提高工作效率，節約運營成本，更充分地整合和利用資源。有理由相信，傳統能源行業在“互聯網+”的助力下，將會促進行業轉型，實現改革、開拓、創新的發展新局面。
第三篇: 大數據在國際經濟貿易中應用的現狀及影響
摘要：當今時代是信息化時代，同時，隨著全球化貿易的不斷發展，大數據被廣泛應用于國際經濟貿易產業發展，對國際經濟貿易的整體結構調整，國際貨物交易市場分析都發揮著重要作用。本文主要闡述了大數據對于國際經濟貿易的發展意義以及國際經濟貿易的整體發展趨勢。
關鍵詞：大數據；國際；經濟貿易；發展趨勢
我國作為最大的發展中國家，在國際經濟貿易市場中扮演著舉足輕重的角色，尤其在貿易全球化的今天，國際貿易的穩定發展同時也是國家經濟收入的穩固保障，持續良好發展的國際貿易是國家經濟的支柱，當前大數據背景下的國際經濟發展迎來了一片新天地，大數據為全球貿易市場提供了串聯互通的信息基礎，提供給了國家國際貿易的具體信息與市場數據，方便各國政府在處理國際貿易時及時對經濟結構做出調整，對進出口情況盡快把握詳情，保護國家經濟的穩定，由此可見，國際經濟與貿易發展在大數據的沖擊下，迎來了新的發展路徑與探索天地。
1大數據在國際經濟貿易中應用的現狀
在具體論述大數據背景下國際貿易發展趨勢問題之前，我們先來看大數據給國際貿易發展帶來的影響，大數據在國際經濟貿易中應用的現狀如何。
隨科學技術的日漸發達，計算機信息技術已經不再局限于有關信息科技方面的應用，各行各業同互聯網緊密結合，“互聯網+”的新興產業不斷產生，而大數據則是忽視時間與空間的無障礙信息技術，海量的應用信息一旦被利用到國際貿易當中，貿易處理者就可以直接篩選滿足自身條件的合作伙伴，尤其是對于一些器械工具的制造，例如飛機，一般不會由同一個國家的同一公司完成，這就需要開發商尋找可靠的零件，技術，組裝，設計等各方面的合作公司，而我們現在完全可以通過大數據盡快掌握有效信息，給出飛機的預估花費以及合作流程，這為國際貿易市場的簡化與純凈起到了重要作用。在我國，大數據處理應用于絲綢之路經濟交互區，不僅帶動了經濟貿易的繁榮，而且打響了國際貿易的合作口號，我國經濟影響力更加深入人心。
2大數據背景下發展國際經濟與貿易的必要性
有了大數據信息技術的強力支持，我國在國際貿易方面運作起來將會更加便捷舒暢，那么，我們積極的進行改革開放，加大國際貿易力度，成為國際市場中不可或缺的一份子，這一切的努力都是為了能夠爭取國際經濟大國的位置，國際貿易的發展必要性何在？
2.1增強國家經濟實力，帶動國家產業發展
經濟實力是一個國家毋庸置疑的硬實力，是國家良好發展的前提與基礎。自改革開放以來，我國在黨中央領導下確立了“以經濟建設為中心，大力發展生產力”的發展路線，國家開放程度的增大帶動了我國對外貿易產業的高速發展，我國逐漸躋身并成為國際貿易強國，這其中，國際貿易產業為國家經濟注入了巨大的動力，是我國經濟實力的支柱，通過外貿我國國家財政獲取了不小的收入，才能支出資金用以國計民生的改善，提升公共醫療衛生水平，做好公共設施，優化人民幸福指數。
2.2增強我國企業國際競爭力
國內企業若想做大做強，達到一定的國際影響力，就要堅持大數據背景下的國際貿易發展，在企業如林的國際貿易市場中，我國國內企業就必須依靠大數據帶來的信息優化條件提升自身在國際貿易大市場內的競爭實力，鎖定信息，發揮自身優勢拿下項目，然而這在大數據興起之前，由于無法及時獲取外部貿易信息，國內企業缺乏參照標準，就很難尋求合作伙伴，容易丟失競爭機會。
2.3大數據背景是國際貿易的發展機遇
多年來，發達國家憑借本國先進的科學技術以及生產經驗主導著國際貿易市場，甚至在某些電子行業形成壟斷現象，大筆資金流向發達國家又進而促進其進行貿易體制創新，這種基礎性的優越條件拉開了發達國家與發展中國家的貿易收入總額，但是，目前由于大數據信息技術的增添，貿易形式變得更加靈活，國際貿易實現產品信息化，技術信息化，交易信息化，發展中國家如果準確把握了貿易信息，分析市場數據，并對自身經濟結構及時進行改革調整，也能夠在國際貿易競爭中獲取優勢，取得收益，因此來說，大數據背景就給發展中國家提供了新的機遇。
3大數據背景下國際經濟與貿易的發展趨勢
大數據背景下的國際經濟貿易發展是時代要求的必然結果，在新的發展機遇激勵下，國際貿易究竟朝向什么體系發展是我們研究的關注點，現在，我們就來分析一下大數據背景下國際經濟與貿易的發展趨勢。
3.1經濟貿易一體化和經濟貿易自由化繼續深入推進
貿易全球化格局自形成以來一直在持續發展，目前，在大數據新形勢下，國際貿易自由化程度更大，貿易參與國家將會變得更多，通過大數據收集信息，尋求合作伙伴，來自不同地域的商業者互相溝通交流，研討產品發展，貿易一體化程度增強，訂單處理更加快捷便利，數據信息優化后的產業狀態更佳，經濟貿易處理銜接更加自然。
3.2電子商務貿易發展為主
近年來，電子商務發展速度猛增，這不僅僅體現在我國國內電商平臺收益總額度的提升以及物流行業的快速發展，在國際貿易市場內，電子商業訂單需求越來越多，電子商務在改善人們生活，給商品交易帶來新生命的同時，也為國際貿易的市場收入作出了巨大貢獻，不論是我國的阿里巴巴，京東熱度較高的電商平臺，還是國外的亞馬遜電商平臺，都在積極發展自身貨物輸出端口，擴大自身經營范圍，擴大自身公司影響力，將電子商務推向更為廣泛的國際平臺，深入探索，為國家外貿經濟收入貢獻自身力量。
3.3跨國企業繼續擔負國外市場的開拓中堅力量
在國際市場中，源自不同國家的企業互相交流溝通，尋求符合自身條件的合作伙伴，成為了國際貿易的絕對力量，其中跨國企業依舊作為本國探索國際貿易市場的中堅力量，突破國際貿易中的隱藏限制，展開兩國貿易企業間的緊密合作，再加上大數據下的基礎條件，跨國企業處于國際貿易市場中前沿陣地的同時又能繼續保持不斷尋求合作機遇的狀態，大大提升了企業效率，將會創造更多的貿易價值。
4結束語
綜上分析，在當前大數據時代背景下，數據信息的挖掘、生產效率的提高以及經濟的迅速增長成為了國際經濟貿易的生產力增長點，大數據信息處理對國際經濟貿易都具有積極的指導和借鑒意義，那么，在這種條件下，發展國際經濟貿易將會獲取更大的效益，也將會收到更多的發展機遇，相信在這種信息時代賦予的便利條件下，國際貿易發展將會更加科學合理，其作用更加穩中向好。
第四篇: 大數據在國際經濟貿易中應用的現狀及影響
摘要：伴隨著我國經濟的快速發展，我國同世界各國之間的貿易往來越來越頻繁，而在其中起著重要作用的便是電子商務，其運用電子信息技術將國際貿易變得越來越簡便。我國自改革開放以來，同世界各國的經濟往來越來越重要，而作為國際貿易的重要連接者，電子商務發揮的作用也越來越大。在本文中，作者根據多年的研究，對目前電子商務對國際貿易的影響以及其應用現狀進行了簡單的探討，并提出了自己的一些建議。
關鍵詞：國際貿易;影響;電子商務;分析
隨著經濟全球化的加深，我國同世界各國的接觸也越來越多，這種現象既是我國面臨的巨大挑戰，同時，又為我國的發展帶來了巨大的機遇。在國際貿易中，電子商務扮演著非常重要的角色，尤其是對于當前的信息時代，電子商務以其快速的信息傳遞等優勢，正在快速崛起。在本文中，作者對電子商務的概念進行了簡單的介紹，并對其目前的應用現狀進行了簡單的介紹。
1、電子商務和國際貿易的概念論述
1.1電子商務的概念
所謂的電子商務是一種依靠電子信息技術而產生的新型商務概念，其通過計算機網絡實現商品的實際交換。在電子商務出現的初期，其就以方便快捷的優勢迅速占領了市場，特別是近年來網絡技術的快速發展，為電子商務提供了更加廣闊的空間，從而使其逐漸延伸到國際貿易中。
1.2國際貿易的概念
國際貿易由來已久，最早被稱為通商，也就是不同的國家和地區將各自所具有，但是對方卻沒有的商品進行交換，這種商品交易跨越了國境，具體分為國家之間的貨品和服務進出貿易，因此，其又被稱為進出口貿易。
2、電子商務對國際貿易的影響
2.1積極影響
第一，有效的精簡了國際貿易的業務流程。隨著各國之間的貿易往來越來越頻繁，電子商務的應用也越來越頻繁，電子商務的使用不僅能夠使貿易方式發生巨大的變化，同時，還能將國際貿易變為無紙貿易，這種新型的貿易模式一經出現就引起了各國的重視，目前已經強勢的開始取代傳統的國際貿易模式。所謂無紙貿易，指的是各國之間通過計算機和互聯網等各種高科技手段將貿易信息進行有效的傳遞，從而減少了傳統貿易中各國貿易的訂單等的需求，對于無紙貿易來說，其最核心的技術就是電子數據交換。電子數據交換技術簡稱EDI，其通過計算機和互聯網技術將整個國際貿易的業務流程進行簡化，在傳統的國際貿易中，往往需要各國在進行貿易之前先進行各種準備工作，然后雙方派出相應的技術人員和管理人員進行貿易磋商，在各方面條件都談妥之后才會進行貿易活動，且后期還需要指派專業人員跟進貿易等，在這個過程中，需要用到多項紙質單證，而通過電子商務進行數據處理的話，不僅能夠大大減少這些單證的數量，同時還能大大提高企業的工作效率，從而減少了企業的成本投入。
第二，變革了國際貿易的經營管理模式。電子商務在進行國際貿易往來時，主要是通過計算機網絡技術將雙方所需要的數據信息進行傳輸，從而保證雙方貿易活動的正常進行，這種貿易方式大大改變了國際貿易的經營管理模式。通過和傳統的國際貿易模式相比較可以發現，這種電子商務型的國際貿易主要是通過信息、資金等的流動實現國際貿易經營，打破了傳統國際貿易模式中的單向物流模式，從而使國際貿易經營管理模式發生了巨大的變化。通過這種新型的國際貿易模式，能夠減少傳統國際貿易模式中的一些不必要的環節，大大減少了傳統貿易模式中的時間和空間制約，提高了國際貿易的效率。
第三，國際貿易的監管方式發生了巨大的變化。在傳統的國際貿易模式中，往往是通過各種單證對貿易過程進行監管，這種監管模式不僅浪費了大量的人力物力，同時，還會影響貿易的效率，而在新型的電子商務國際貿易中，主要是發展無紙化和網絡化形式的新型國際貿易模式，不僅能夠大大減少中間環節的時間浪費，還能打破傳統貿易模式中的許多制約。像在傳統的國際貿易模式中，需要通過進出口通關和出口退稅等，而在新型的國際貿易模式中，這些環節都實現了電子化，效率得到了較大的提高，且監管更加便捷。
2.2消極影響
第一，加劇了國際貿易中的馬太效應。對于電子商務和國際貿易的結合，需要大大借助計算機和網絡等新興的信息技術，且電子商務的發展對國際貿易具有非常重要的影響。另外，新興的國際貿易模式大大加快了國際貿易的效率，因此，經濟基礎比較雄厚的發達國家發展速度將遠遠快于發展中國家。最后必將導致發達國家的發展程度和發展中國家的發展程度相差越來越大，影響世界的和平發展。
第二，這種新型的國際貿易模式導致大量的稅款流失。通過電子商務的大量應用，必將實現國際貿易的無紙化模式，這種模式的發展雖然能夠加快國際貿易的效率，但是對于一些發展中國家來說，大量的稅款卻因此流失，影響國家的正常發展。另外，電子商務模式的國際貿易基本上全部是虛擬交易，這種情況導致雙方對貿易主體的真實情況沒有一個全面的了解，像貿易主體的收入水平和產品的經營情況等。這種情況的發展，將會導致一些國家的不良人士利用國際貿易的漏洞大肆逃稅、漏稅，影響國家的正常稅收活動。另外，新型的國際貿易模式極大程度上削弱了中介機構的作用，從而使與之相關的國家收入受到嚴重的打擊，最終影響國家的正常財政收入。
3、電子商務在國際貿易中的應用現狀
3.1電子商務應用水平不均衡
根據當前的數據顯示可以發現，在參與國際貿易的各個國家中，其發展水平參差不齊，呈現一種不均衡的.現象。像以美國為首的發達國家，由于其網絡技術和信息技術發展起步較早，且國家的重視程度較大，導致其在進行國際貿易時，往往具有更好的電子商務應用水平，因此，這些國家在進行國際貿易時能夠獲得更多的利益。而對于一些發展中國家，像非洲的一些國家等，其由于自身實力水平等的限制，往往很難對電子商務發展投入太多的資金，最終導致這些發展中國家的電子應用水平和發達國家之間的差距越來越大。從2011年我國的電子商務國際貿易統計數據可以發現，我國的電子商務在國際貿易中的應用水平增長了將近46%，而通過對近幾年的數據統計可以發現，我國的電子商務應用水平盡管一直呈現上升的趨勢，但是同發達國家相比，我國的電子商務國際貿易仍然處在初級階段。為了能夠快速提高我國的電子商務在國際貿易中的應用水平，我國投入了大量的精力發展電子商務，擴大其規模，并采取了一些優惠政策，為其發展拓寬了道路。
3.2各國電子商務信息基礎設施的建設日趨完善
對于電子商務的發展來說，其最基礎的便是信息基礎設施，這是進行電子商務的基本要求，目前，世界各國都在加快電子商務信息基礎設施的建設，且已經接近了尾聲。據統計，美國和歐盟各國由于其發展信息技術較早，其信息基礎建設目前仍然處在世界前列，而世界各國目前也已經認識到了信息基礎設施建設的重要性，立即開始了發展電子商務各項基礎設施建設。在1997年，美國為了能夠快速建設電子商務所需要的各項基礎設施，將信息產品的稅收減免，從而大大加快了其信息基礎設施的建設速度，在隨后的發展過程中，體現了這一決策的正確性和先進性。另外，新加坡為了能夠加快現代網絡技術的發展，每年投入大量的資金和政策支持，推動本國的電子商務應用。而在我國，為了能夠盡快趕上世界發達國家的信息發展水平，將電子商務發展納入到了國家未來的重點發展產業，且制定了一系列的優惠政策，加快我國的信息基礎設施建設。目前，我國通過一系列的手段，開始將網絡傳輸能力和世界貿易電子商務相接軌，經過一段時間的不懈努力，已經取得了一些可觀的成績。
3.3以EDI為代表的信息技術發展相對成熟
EDI是一種電子數據交換技術，在國際貿易電子商務中，EDI技術的使用能夠大大加快各國之間的信息傳遞，從而使雙方的信息交換更加便捷。另外，對于引進電子商務的國際貿易，貿易雙方只需要通過計算機就可以實現交易，這種交易模式不僅減少了大量的時間浪費，同時，由于其信息傳輸速度較快，能夠大大加快世界貿易的效率。然而EDI技術是一種高端的信息技術，在電子商務中具有非常重要的作用，因此，只有一些信息技術發展程度較高的國家才能通過電子商務收獲國際貿易中的巨大利益。目前，EDI技術主要被歐美等發達國家壟斷，且由于其發展EDI技術時間較長，目前，技術已經趨于成熟。另外，隨著網絡信息技術的快速發展，為EDI技術的發展和應用提供了充足的平臺，因此，EDI技術必將在未來的國際貿易中發揮越來越大的作用，且發達國家將能夠從中獲得更大的利益。
4、促進電子商務在國際貿易中發展的策略
4.1加強國際化合作
隨著全球一體化經濟的加深，世界各國都在加強國際貿易，從而更好的提高自身的經濟水平。因此，想要實現本國經濟的快速發展，必須加強國際化合作，積極的拓寬自身的對外貿易。而新興的國際貿易模式，以其高效率和高回報，受到越來越多國家的歡迎。通過加強自身的網絡技術和建立信息化網絡，能夠使自身在國際貿易中的地位越來越高，吸引更多的資金。
4.2加強金融電子建設
隨著信息化時代的到來，各種電子商務應用越來越頻繁，其以巨大的優勢正在逐漸取代傳統的國際貿易模式，因此，傳統的資金運行模式已經越來越不能適應快速發展的國際貿易。在進行國際貿易時，高速的貿易效率大大加快了資金的運行速度，因此，為了能夠使自身適應當前的貿易模式，加強自身的金融電子建設已經成為各國當前的主要任務。除此之外，在進行電子商務應用時，為了能夠減少其消極影響，還需要建立相應的監督機構，對于各種可能出現的經濟風險進行有效的預防，保證經濟的持續穩定發展。
4.3完善法律法規
對于一種新型的經濟模式，為了保證其對國家不會造成負面的影響，需要對其中存在的一些可能出現的風險進行法律約束。對于電子商務來說，這一規律同樣適應，為了能夠使我國的電子商務運行能夠消除其負面影響，需要國家加強對電子商務國際貿易的法律法規建設。另外，國外由于其起步較早，對電子商務積累了非常豐富的經驗，我國在發展電子商務國際貿易時，應該充分借鑒國外的經驗，減少自身錯誤的出現。另外，在完善電子商務的相關法律法規時，還需要對與之相關的國際貿易法規進行完善。通過上述措施，使我國能夠在最短的時間內建立完善的電子商務稅收系統。除此之外，國家還需要采取一些有效的激勵政策，促進電子商務的發展，像減免稅收等，通過這些優惠政策，刺激我國國際貿易中的電子商務快速發展。然后建立專業的技術指導機構，對各個貿易行業進行專業知識的培訓，使其在進行電子商務國際貿易時能夠減少自身錯誤的出現，保證我國經濟的快速穩定發展。
5、總結
綜合上述所說，近年來我國的電子商務在國際貿易中的影響越來越大，但是由于各國的計算機網絡技術和信息技術發展存在著較大的差距，導致各國在電子商務中的獲益嚴重失衡。為了使我國的電子商務國際貿易能夠更加健康的發展，作者提出了自己的一些建議，為我國的電子商務國際貿易發展營造了一個良好的環境。
參考文獻：
[1]謝筱.電子商務對國際貿易的影響及應用現狀分析[J].知識經濟，2015，(8)：77.
[2]王紅玉.電子商務對國際貿易的影響及應用現狀探究[J].電腦知識與技術，2014，(8)：1951-1952.
[3]裘索.電子商務對國際貿易的影響及應用現狀分析[J].現代經濟信息，2013，(24)：162-162.
[4]喬陽，沈孟，劉杰等.電子商務對國際貿易的影響及應用現狀分析[J].對外經貿，2012，(3)：39-41.
第五篇: 大數據在國際經濟貿易中應用的現狀及影響
中國特色社會主義進入新時代，實現中華民族偉大復興的中國夢開啟新征程。黨中央決定實施國家大數據戰略，吹響了加快發展數字經濟、建設數字中國的號角。習近平總書記在十九屆中共中央政治局第二次集體學習時的重要講話中指出：“大數據是信息化發展的新階段”，并做出了“推動大數據技術產業創新發展、構建以數據為關鍵要素的數字經濟、運用大數據提升國家治理現代化水平、運用大數據促進保障和改善民生、切實保障國家數據安全”的戰略部署，為我國構筑大數據時代國家綜合競爭新優勢指明了方向！
一、大數據的發端與發展
從文明之初的“結繩記事”，到文字發明后的“文以載道”，再到近現代科學的“數據建模”，數據一直伴隨著人類社會的發展變遷，承載了人類基于數據和信息認識世界的努力和取得的巨大進步。然而，直到以電子計算機為代表的現代信息技術出現后，為數據處理提供了自動的方法和手段，人類掌握數據、處理數據的能力才實現了質的躍升。信息技術及其在經濟社會發展方方面面的應用（即信息化），推動數據（信息）成為繼物質、能源之后的又一種重要戰略資源。
“大數據”作為一種概念和思潮由計算領域發端，之后逐漸延伸到科學和商業領域。大多數學者認為，“大數據”這一概念最早公開出現于1998年，美國高性能計算公司SGI的首席科學家約翰·馬西（John Mashey）在一個國際會議報告中指出：隨著數據量的快速增長，必將出現數據難理解、難獲取、難處理和難組織等四個難題，并用“Big Data（大數據）”來描述這一挑戰，在計算領域引發思考。2007年，數據庫領域的先驅人物吉姆·格雷(Jim Gray)指出大數據將成為人類觸摸、理解和逼近現實復雜系統的有效途徑，并認為在實驗觀測、理論推導和計算仿真等三種科學研究范式后，將迎來第四范式——“數據探索”，后來同行學者將其總結為“數據密集型科學發現”，開啟了從科研視角審視大數據的熱潮。2012年，牛津大學教授維克托·邁爾-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schnberger）在其暢銷著作《大數據時代（Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live,Work,and Think）》中指出，數據分析將從“隨機采樣”、“精確求解”和“強調因果”的傳統模式演變為大數據時代的“全體數據”、“近似求解”和“只看關聯不問因果”的新模式，從而引發商業應用領域對大數據方法的廣泛思考與探討。
大數據于2012、2013年達到其宣傳高潮，2014年后概念體系逐漸成形，對其認知亦趨于理性。大數據相關技術、產品、應用和標準不斷發展，逐漸形成了包括數據資源與API、開源平臺與工具、數據基礎設施、數據分析、數據應用等板塊構成的大數據生態系統，并持續發展和不斷完善，其發展熱點呈現了從技術向應用、再向治理的逐漸遷移。經過多年來的發展和沉淀，人們對大數據已經形成基本共識：大數據現象源于互聯網及其延伸所帶來的無處不在的信息技術應用以及信息技術的不斷低成本化。大數據泛指無法在可容忍的時間內用傳統信息技術和軟硬件工具對其進行獲取、管理和處理的巨量數據集合，具有海量性、多樣性、時效性及可變性等特征，需要可伸縮的計算體系結構以支持其存儲、處理和分析。
大數據的價值本質上體現為：提供了一種人類認識復雜系統的新思維和新手段。就理論上而言，在足夠小的時間和空間尺度上，對現實世界數字化，可以構造一個現實世界的數字虛擬映像，這個映像承載了現實世界的運行規律。在擁有充足的計算能力和高效的數據分析方法的前提下，對這個數字虛擬映像的深度分析，將有可能理解和發現現實復雜系統的運行行為、狀態和規律。應該說大數據為人類提供了全新的思維方式和探知客觀規律、改造自然和社會的新手段，這也是大數據引發經濟社會變革最根本性的原因。
二、大數據的現狀與趨勢
全球范圍內，研究發展大數據技術、運用大數據推動經濟發展、完善社會治理、提升政府服務和監管能力正成為趨勢。下面將從應用、治理和技術三個方面對當前大數據的現狀與趨勢進行梳理。
一是已有眾多成功的大數據應用，但就其效果和深度而言，當前大數據應用尚處于初級階段，根據大數據分析預測未來、指導實踐的深層次應用將成為發展重點。
按照數據開發應用深入程度的不同，可將眾多的大數據應用分為三個層次。第一層，描述性分析應用，是指從大數據中總結、抽取相關的信息和知識，幫助人們分析發生了什么，并呈現事物的發展歷程。如美國的DOMO公司從其企業客戶的各個信息系統中抽取、整合數據，再以統計圖表等可視化形式，將數據蘊含的信息推送給不同崗位的業務人員和管理者，幫助其更好地了解企業現狀，進而做出判斷和決策。第二層，預測性分析應用，是指從大數據中分析事物之間的關聯關系、發展模式等，并據此對事物發展的趨勢進行預測。如微軟公司紐約研究院研究員David Rothschild通過收集和分析賭博市場、好萊塢證券交易所、社交媒體用戶發布的帖子等大量公開數據，建立預測模型，對多屆奧斯卡獎項的歸屬進行預測。2014和2015年，均準確預測了奧斯卡共24個獎項中的21個，準確率達87.5%。第三層，指導性分析應用，是指在前兩個層次的基礎上，分析不同決策將導致的后果，并對決策進行指導和優化。如無人駕駛汽車分析高精度地圖數據和海量的激光雷達、攝像頭等傳感器的實時感知數據，對車輛不同駕駛行為的后果進行預判，并據此指導車輛的自動駕駛。
當前，在大數據應用的實踐中，描述性、預測性分析應用多，決策指導性等更深層次分析應用偏少。一般而言，人們做出決策的流程通常包括：認知現狀、預測未來和選擇策略這三個基本步驟。這些步驟也對應了上述大數據分析應用的三個不同類型。不同類型的應用意味著人類和計算機在決策流程中不同的分工和協作。例如：第一層次的描述性分析中，計算機僅負責將與現狀相關的信息和知識展現給人類專家，而對未來態勢的判斷及對最優策略的選擇仍然由人類專家完成。應用層次越深，計算機承擔的任務越多、越復雜，效率提升也越大，價值也越大。然而，隨著研究應用的不斷深入，人們逐漸意識到前期在大數據分析應用中大放異彩的深度神經網絡尚存在基礎理論不完善、模型不具可解釋性、魯棒性較差等問題。因此，雖然應用層次最深的決策指導性應用，當前已在人機博弈等非關鍵性領域取得較好應用效果，但是，在自動駕駛、政府決策、軍事指揮、醫療健康等應用價值更高，且與人類生命、財產、發展和安全緊密關聯的領域，要真正獲得有效應用，仍面臨一系列待解決的重大基礎理論和核心技術挑戰。在此之前，人們還不敢、也不能放手將更多的任務交由計算機大數據分析系統來完成。這也意味著，雖然已有很多成功的大數據應用案例，但還遠未達到我們的預期，大數據應用仍處于初級階段。未來，隨著應用領域的拓展、技術的提升、數據共享開放機制的完善，以及產業生態的成熟，具有更大潛在價值的預測性和指導性應用將是發展的重點。
二是大數據治理體系遠未形成，特別是隱私保護、數據安全與數據共享利用效率之間尚存在明顯矛盾，成為制約大數據發展的重要短板，各界已經意識到構建大數據治理體系的重要意義，相關的研究與實踐將持續加強。
隨著大數據作為戰略資源的地位日益凸顯，人們越來越強烈地意識到制約大數據發展最大的短板之一就是：數據治理體系遠未形成，如數據資產地位的確立尚未達成共識，數據的確權、流通和管控面臨多重挑戰；數據壁壘廣泛存在，阻礙了數據的共享和開放；法律法規發展滯后，導致大數據應用存在安全與隱私風險；等等。如此種種因素，制約了數據資源中所蘊含價值的挖掘與轉化。
其中，隱私、安全與共享利用之間的矛盾問題尤為凸顯。一方面，數據共享開放的需求十分迫切。近年來人工智能應用取得的重要進展，主要源于對海量、高質量數據資源的分析和挖掘。而對于單一組織機構而言，往往靠自身的積累難以聚集足夠的高質量數據。另外，大數據應用的威力，在很多情況下源于對多源數據的綜合融合和深度分析，從而獲得從不同角度觀察、認知事物的全方位視圖。而單個系統、組織的數據往往僅包含事物某個片面、局部的信息，因此，只有通過共享開放和數據跨域流通才能建立信息完整的數據集。
然而，另一方面，數據的無序流通與共享，又可能導致隱私保護和數據安全方面的重大風險，必須對其加以規范和限制。例如，鑒于互聯網公司頻發的、由于對個人數據的不正當使用而導致的隱私安全問題，歐盟制定了“史上最嚴格的”數據安全管理法規《通用數據保護條例》（General Data Protection Regulation，GDPR），并于2018年5月25日正式生效。《條例》生效后，Facebook和谷歌等互聯網企業即被指控強迫用戶同意共享個人數據而面臨巨額罰款，并被推上輿論的風口浪尖。2020年1月1日，被稱為美國“最嚴厲、最全面的個人隱私保護法案”——《加利福利亞消費者隱私法案》（CCPA）將正式生效。CCPA規定了新的消費者權利，旨在加強消費者隱私權和數據安全保護，涉及企業收集的個人信息的訪問、刪除和共享，企業負有保護個人信息的責任，消費者控制并擁有其個人信息，這是美國目前最具典型意義的州隱私立法，提高了美國保護隱私的標準。在這種情況下，過去利用互聯網平臺中心化搜集用戶數據，實現平臺化的精準營銷的這一典型互聯網商業模式將面臨重大挑戰。
我國在個人信息保護方面也開展了較長時間的工作，針對互聯網環境下的個人信息保護，制定了《全國人民代表大會常務委員會關于加強網絡信息保護的決定》《電信和互聯網用戶個人信息保護規定》《全國人民代表大會常務委員會關于維護互聯網安全的決定》和《消費者權益保護法》等相關法律文件。特別是2016年11月7日，全國人大常委會通過的《中華人民共和國網絡安全法》中明確了對個人信息收集、使用及保護的要求，并規定了個人對其個人信息進行更正或刪除的權利。2019年，中央網信辦發布了《數據安全管理辦法（征求意見稿）》，向社會公開征求意見，明確了個人信息和重要數據的收集、處理、使用和安全監督管理的相關標準和規范。相信這些法律法規將在促進數據的合規使用、保障個人隱私和數據安全等方面發揮不可或缺的重要作用。然而，從體系化、確保一致性、避免碎片化考慮，制訂專門的數據安全法、個人信息保護法是必要的。
另一方面，我們也應看到，這些法律法規也將在客觀上不可避免地增加數據流通的成本、降低數據綜合利用的效率。如何兼顧發展和安全，平衡效率和風險，在保障安全的前提下，不因噎廢食，不對大數據價值的挖掘利用造成過分的負面影響，是當前全世界在數據治理中面臨的共同課題。
近年來，圍繞大數據治理這一主題及其相關問題，國際上已有不少成功的實踐和研究探索工作，諸如在國家層面推出的促進數據共享開放、保障數據安全和保護公民隱私的相關政策和法規，針對企業機構的數據管理能力評估和改善，面向數據質量保證的方法與技術，促進數據互操作的技術規范和標準等。然而，考察當前的研究和實踐，仍存在三個方面的主要問題。
一是大數據治理概念的使用相對“狹義”，研究和實踐大都以企業組織為對象，僅從個體組織的角度考慮大數據治理的相關問題，這與大數據跨界流動的迫切需求存在矛盾，限制了大數據價值的發揮。二是現有研究實踐對大數據治理內涵的理解尚未形成共識，不同研究者從流程設計、信息治理和數據管理應用等不同視角，給出了大數據治理的不同定義，共識的形成尚有待時日！三是大數據治理相關的研究實踐多條線索并行，關聯性、完整性和一致性不足。諸如，國家層面的政策法規和法律制定等較少被納入大數據治理的視角；數據作為一種資產的地位仍未通過法律法規予以確立，難以進行有效的管理和應用；大數據管理已有不少可用技術與產品，但還缺乏完善的多層級管理體制和高效管理機制；如何有機結合技術與標準，建立良好的大數據共享與開放環境仍需要進一步探索。缺少系統化設計，僅僅在已有的相關體系上進行擴展和延伸，可能會導致數據治理的“碎片化”和一致性缺失等等。
當前，各界已經普遍認識到了大數據治理的重要意義，大數據治理體系建設已經成為大數據發展重點，但仍處在發展的雛形階段，推進大數據治理體系建設將是未來較長一段時間內需要持續努力的方向。
三是數據規模高速增長，現有技術體系難以滿足大數據應用的需求，大數據理論與技術遠未成熟，未來信息技術體系將需要顛覆式創新和變革。
近年來，數據規模呈幾何級數高速成長。據國際信息技術咨詢企業國際數據公司（IDC）的報告，2020年全球數據存儲量將達到44ZB（1021），到2030年將達到2500ZB。當前，需要處理的數據量已經大大超過處理能力的上限，從而導致大量數據因無法或來不及處理，而處于未被利用、價值不明的狀態，這些數據被稱為“暗數據”。據國際商業機器公司（IBM）的研究報告估計，大多數企業僅對其所有數據的1%進行了分析應用。
近年來，大數據獲取、存儲、管理、處理、分析等相關的技術已有顯著進展，但是大數據技術體系尚不完善，大數據基礎理論的研究仍處于萌芽期。首先，大數據定義雖已達成初步共識，但許多本質問題仍存在爭議，例如：數據驅動與規則驅動的對立統一、“關聯”與“因果”的辯證關系、“全數據”的時空相對性、分析模型的可解釋性與魯棒性等；其次，針對特定數據集和特定問題域已有不少專用解決方案，是否有可能形成“通用”或“領域通用”的統一技術體系，仍有待未來的技術發展給出答案；其三，應用超前于理論和技術發展，數據分析的結論往往缺乏堅實的理論基礎，對這些結論的使用仍需保持謹慎態度。
推演信息技術的未來發展趨勢，較長時期內仍將保持漸進式發展態勢，隨技術發展帶來的數據處理能力的提升將遠遠落后于按指數增長模式快速遞增的數據體量，數據處理能力與數據資源規模之間的“剪刀差”將隨時間持續擴大，大數據現象將長期存在。在此背景下，大數據現象倒逼技術變革，將使得信息技術體系進行一次重構，這也帶來了顛覆式發展的機遇。例如，計算機體系結構以數據為中心的宏觀走向和存算一體的微觀走向，軟件定義方法論的廣泛采用，云邊端融合的新型計算模式等；網絡通信向寬帶、移動、泛在發展，海量數據的快速傳輸和匯聚帶來的網絡的Pb/s級帶寬需求，千億級設備聯網帶來的Gb/s級高密度泛在移動接入需求；大數據的時空復雜度亟需在表示、組織、處理和分析等方面的基礎性原理性突破，高性能、高時效、高吞吐等極端化需求呼喚基礎器件的創新和變革；軟硬件開源開放趨勢導致產業發展生態的重構；等等。
三、大數據與數字經濟
大數據是信息技術發展的必然產物，更是信息化進程的新階段，其發展推動了數字經濟的形成與繁榮。信息化已經歷了兩次高速發展的浪潮，始于上世紀80年代，隨個人計算機大規模普及應用所帶來的以單機應用為主要特征的數字化（信息化1.0），及始于上世紀90年代中期，隨互聯網大規模商用進程所推動的以聯網應用為主要特征的網絡化（信息化2.0）。當前，我們正在進入以數據的深度挖掘和融合應用為主要特征的智能化階段（信息化3.0）。在“人機物”三元融合的大背景下，以“萬物均需互聯、一切皆可編程”為目標，數字化、網絡化和智能化呈融合發展新態勢。
在信息化發展歷程中，數字化、網絡化和智能化是三條并行不悖的主線。數字化奠定基礎，實現數據資源的獲取和積累；網絡化構建平臺，促進數據資源的流通和匯聚；智能化展現能力，通過多源數據的融合分析呈現信息應用的類人智能，幫助人類更好地認知復雜事物和解決問題。
信息化新階段開啟的另一個重要表征是信息技術開始從助力經濟發展的輔助工具向引領經濟發展的核心引擎轉變，進而催生一種新的經濟范式—“數字經濟”。數字經濟是指以數字化知識和信息為關鍵生產要素、以現代信息網絡為重要載體、以信息通信技術的有效使用為效率提升和經濟結構優化的重要推動力的一系列經濟活動，是以新一代信息技術和產業為依托，繼農業經濟、工業經濟之后的新經濟形態。從構成上看，農業經濟屬單層結構，以農業為主，配合以其他行業，以人力、畜力和自然力為動力，使用手工工具，以家庭為單位自給自足，社會分工不明顯，行業間相對獨立；工業經濟是兩層結構，即提供能源動力和行業制造設備的裝備制造產業，以及工業化后的各行各業，并形成分工合作的工業體系。數字經濟則可分為三個層次：提供核心動能的信息技術及其裝備產業、深度信息化的各行各業以及跨行業數據融合應用的數據增值產業。當前，數字經濟正處于成型展開期，將進入信息技術引領經濟發展的爆發期、黃金期！
從另一個視角來看，如果說過去20多年，互聯網高速發展引發了一場社會經濟的“革命”，深刻地改變了人類社會，現在可以看到，互聯網革命的上半場已經結束。上半場的主要特征是“2C”（面向最終用戶），主戰場是面向個人提供社交、購物、教育、娛樂等服務，可稱為“消費互聯網”。而互聯網革命的下半場正在開啟，其主要特征將是“2B”（面向組織機構），重點在于促進供給側的深刻變革，互聯網應用將面向各行業，特別是制造業，以優化資源配置、提質增效為目標，構建以工業物聯為基礎和工業大數據為要素的工業互聯網。作為互聯網發展的新領域，工業互聯網是新一代信息技術與生產技術深度融合的產物，它通過人、機、物的深度互聯，全要素、全產業鏈、全價值鏈的全面鏈接，推動形成新的工業生產制造和服務體系。當前，新一輪工業革命正在拉開帷幕，在全球范圍內不斷顛覆傳統制造模式、生產組織方式和產業形態，而我國正處于由數量和規模擴張向質量和效益提升轉變的關鍵期，需要抓住歷史機遇期，促進新舊動能轉換，形成競爭新優勢。我國是制造大國和互聯網大國，推動工業互聯網創新發展具備豐富的應用場景、廣闊的市場空間和巨大的推進動力。
數字經濟未來發展呈現如下趨勢：一是以互聯網為核心的新一代信息技術正逐步演化為人類社會經濟活動的基礎設施，并將對原有的物理基礎設施完成深度信息化改造和軟件定義，在其支撐下，人類極大地突破了溝通和協作的時空約束，推動平臺經濟、共享經濟等新經濟模式快速發展。以平臺經濟中的零售平臺為例，百貨大樓在前互聯網時代對促進零售業發展起到了重要作用。而從上世紀九十年代中后期開始，伴隨互聯網的普及，電子商務平臺逐漸興起。與要求供需方必須在同一時空達成交易的百貨大樓不同，電子商務平臺依托互聯網，將遍布全球各個角落的消費者、供貨方連接在一起，并聚合物流、支付、信用管理等配套服務，突破了時空約束，大幅減少了中間環節，降低了交易成本，提高了交易效率。按阿里研究院的報告，過去十年間，中國電子商務規模增長了10倍，并呈加速發展趨勢。二是各行業工業互聯網的構建將促進各種業態圍繞信息化主線深度協作、融合，在完成自身提升變革的同時，不斷催生新的業態，并使一些傳統業態走向消亡。如隨著無人駕駛汽車技術的成熟和應用，傳統出租車業態將可能面臨消亡。其他很多重復性的、對創新創意要求不高的傳統行業也將退出歷史舞臺。2017年10月，《紐約客》雜志報道了劍橋大學兩名研究者對未來365種職業被信息技術淘汰的可能性分析，其中電話推銷員、打字員、會計等職業高居榜首。三是在信息化理念和政務大數據的支撐下，政府的綜合管理服務能力和政務服務的便捷性持續提升，公眾積極參與社會治理，形成共策共商共治的良好生態。四是信息技術體系將完成蛻變升華式的重構，釋放出遠超當前的技術能力，從而使蘊含在大數據中的巨大價值得以充分釋放，帶來數字經濟的爆發式增長。
四、我國大數據發展的態勢
黨的十八屆五中全會將大數據上升為國家戰略。回顧過去幾年的發展，我國大數據發展可總結為：“進步長足，基礎漸厚；喧囂已逝，理性回歸；成果豐碩，短板仍在；勢頭強勁，前景光明”。
作為人口大國和制造大國，我國數據產生能力巨大，大數據資源極為豐富。隨著數字中國建設的推進，各行業的數據資源采集、應用能力不斷提升，將會導致更快更多的數據積累。預計到2020年，我國數據總量有望達到8000EB（1018），占全球數據總量的21%，將成為名列前茅的數據資源大國和全球數據中心。
我國互聯網大數據領域發展態勢良好，市場化程度較高，一些互聯網公司建成了具有國際領先水平的大數據存儲與處理平臺，并在移動支付、網絡征信、電子商務等應用領域取得國際先進甚至領先的重要進展。然而，大數據與實體經濟融合還遠不夠，行業大數據應用的廣度和深度明顯不足，生態系統亟待形成和發展。
隨著政務信息化的不斷發展，各級政府積累了大量與公眾生產生活息息相關的信息系統和數據，并成為最具價值數據的保有者。如何盤活這些數據，更好地支撐政府決策和便民服務，進而引領促進大數據事業發展，是事關全局的關鍵。2015年9月，國務院發布《促進大數據發展行動綱要》，其中重要任務之一就是“加快政府數據開放共享，推動資源整合，提升治理能力”，并明確了時間節點，2017年跨部門數據資源共享共用格局基本形成；2018年建成政府主導的數據共享開放平臺，打通政府部門、企事業單位間的數據壁壘，并在部分領域開展應用試點；2020年實現政府數據集的普遍開放。隨后，國務院和國務院辦公廳又陸續印發了系列文件，推進政務信息資源共享管理、政務信息系統整合共享、互聯網+政務服務試點、政務服務一網一門一次改革等，推進跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨業務的政務信息系統整合、互聯、協同和數據共享，用政務大數據支撐“放管服”改革落地，建設數字政府和智慧政府。目前，我國政務領域的數據開放共享已取得了重要進展和明顯效果。例如：浙江省推出的“最多跑一次”改革，是推進供給側結構性改革、落實“放管服”改革、優化營商環境的重要舉措。以衢州市不動產交易為例，通過設立綜合窗口再造業務流程，群眾由原來跑國土、住建、稅務3個窗口8次提交3套材料，變為只跑綜合窗口1個窗口1次提交1套材料，效率大幅提高。據有關統計，截至2019年上半年，我國已有82個省級、副省級和地級政府上線了數據開放平臺，涉及41.93%的省級行政區、66.67%的副省級城市和18.55%的地級城市。
我國已經具備加快技術創新的良好基礎。在科研投入方面，前期通過國家科技計劃在大規模集群計算、服務器、處理器芯片、基礎軟件等方面系統性部署了研發任務，成績斐然。“十三五”期間在國家重點研發計劃中實施了“云計算和大數據”重點專項。當前科技創新2030大數據重大項目正在緊鑼密鼓地籌劃、部署中。我國在大數據內存計算、協處理芯片、分析方法等方面突破了一些關鍵技術，特別是打破“信息孤島”的數據互操作技術和互聯網大數據應用技術已處于國際領先水平；在大數據存儲、處理方面，研發了一些重要產品，有效地支撐了大數據應用；國內互聯網公司推出的大數據平臺和服務，處理能力躋身世界前列。
國家大數據戰略實施以來，地方政府紛紛響應聯動、積極謀劃布局。國家發改委組織建設11個國家大數據工程實驗室，為大數據領域相關技術創新提供支撐和服務。發改委、工信部、中央網信辦聯合批復貴州、上海、京津冀、珠三角等8個綜合試驗區，正在加快建設。各地方政府紛紛出臺促進大數據發展的指導政策、發展方案、專項政策和規章制度等，使大數據發展呈蓬勃之勢。
然而，我們也必須清醒地認識到我國在大數據方面仍存在一系列亟待補上的短板。
一是大數據治理體系尚待構建。首先，法律法規滯后。目前，我國尚無真正意義上的數據管理法規，只在少數相關法律條文中有涉及到數據管理、數據安全等規范的內容，難以滿足快速增長的數據管理需求。其次，共享開放程度低。推動數據資源共享開放，將有利于打通不同部門和系統的壁壘，促進數據流轉，形成覆蓋全面的大數據資源，為大數據分析應用奠定基礎。我國政府機構和公共部門已經掌握巨大的數據資源，但存在“不愿”、“不敢”和“不會”共享開放的問題。例如：在“最多跑一次”改革中，由于技術人員缺乏，政務業務流程優化不足，涉及部門多、鏈條長，長期以來多頭管理、各自為政等問題，導致很多地區、鄉鎮的綜合性窗口難建立、數據難流動、業務系統難協調。同時，由于辦事流程不規范，網上辦事大廳指南五花八門，以至于同一個縣市辦理同一項事件，需要的材料、需要集成的數據在各鄉鎮的政務審批系統里卻各有不同，造成群眾不能一次性獲得準確的相關信息而需要“跑多次”。當前，我國的政務數據共享開放進程，相對于《行動綱要》明確的時間節點，已明顯落后，且數據質量堪憂。不少地方的政務數據開放平臺，仍然存在標準不統一、數據不完整、不好用甚至不可用等問題。政務數據共享開放意義重大，仍需要堅持不懈地持續推進。此外，在數據共享與開放的實施過程中，各地還存在片面強調數據物理集中的“一刀切”現象，對已有信息化建設投資保護不足，造成新的浪費。第三，安全隱患增多。近年來，數據安全和隱私數據泄露事件頻發，凸顯大數據發展面臨的嚴峻挑戰。在大數據環境下，數據在采集、存儲、跨境跨系統流轉、利用、交易和銷毀等環節的全生命周期過程中，所有權與管理權分離，真假難辨，多系統、多環節的信息隱性留存，導致數據跨境跨系統流轉追蹤難、控制難，數據確權和可信銷毀也更加困難。
二是核心技術薄弱。基礎理論與核心技術的落后導致我國信息技術長期存在“空心化”和“低端化”問題，大數據時代需避免此問題在新一輪發展中再次出現。近年來，我國在大數據應用領域取得較大進展，但是基礎理論、核心器件和算法、軟件等層面，較之美國等技術發達國家仍明顯落后。在大數據管理、處理系統與工具方面，我國主要依賴國外開源社區的開源軟件，然而，由于我國對國際開源社區的影響力較弱，導致對大數據技術生態缺乏自主可控能力，成為制約我國大數據產業發展和國際化運營的重大隱患。
三是融合應用有待深化。我國大數據與實體經濟融合不夠深入，主要問題表現在：基礎設施配置不到位，數據采集難度大；缺乏有效引導與支撐，實體經濟數字化轉型緩慢；缺乏自主可控的數據互聯共享平臺等。當前，工業互聯網成為互聯網發展的新領域，然而仍存在不少問題：政府熱、企業冷，政府時有“項目式”、“運動式”推進，而企業由于沒看到直接、快捷的好處，接受度低；設備設施的數字化率和聯網率偏低；大多數大企業仍然傾向打造難以與外部系統交互數據的封閉系統，而眾多中小企業數字化轉型的動力和能力嚴重不足；國外廠商的設備在我國具有壟斷地位，這些企業紛紛推出相應的工業互聯網平臺，搶占工業領域的大數據基礎服務市場。
五、若干思考和建議
最后，我想基于自己在大數據領域的研究實踐，匯報若干思考和建議。一家之見，僅供參考。
（一）大力發展行業大數據應用
當前，我國互聯網領域的大數據應用市場化程度高、發展較好，但行業應用廣度和深度明顯不足，生態系統亟待形成和發展。事實上，與實體經濟緊密結合的行業大數據應用蘊含了更加巨大的發展潛力和價值。以制造業為例，麥肯錫研究報告稱：制造企業在利用大數據技術后，其生產成本能夠降低10%—15%。而大數據技術對制造業的影響遠非成本這一個方面。利用源于產品生命周期中市場、設計、制造、服務、再利用等各個環節數據，制造業企業可以更加精細、個性化地了解客戶需求；建立更加精益化、柔性化、智能化的生產系統；創造包括銷售產品、服務、價值等多樣的商業模式；并實現從應激式到預防式的工業系統運轉管理模式的轉變。制造業是國民經濟不可或缺的一環，也是一個國家競爭力背后的強大力量支撐。我國制造業位居世界第一，卻大而不強。企業創新能力不足，高端和高價值產品欠缺，在國際產業分工中處于中低端，大力推動制造業大數據應用的發展，對產業升級轉型至關重要。
當前，我國不同行業領域正在積極推進數字化轉型、網絡化重構、智能化提升，推動行業大數據應用，也是推進數字中國建設的重要途徑和基礎。
（二）建立系統全面的大數據治理體系
大數據是數字經濟的關鍵要素，強大的信息技術產業和全面深度信息化賦能的傳統行業無疑是數字經濟的基礎！大數據治理須從營造大數據產業發展環境的視角予以全面、系統化考慮！
我以為，在一國之范圍內，大數據治理體系建設涉及國家、行業和組織三個層次，至少包含數據的資產地位確立、管理體制機制、共享與開放、安全與隱私保護等四方面內容，需要從制度法規、標準規范、應用實踐和支撐技術等視角多管齊下，提供支撐。
在國家層次，重點是要在法律法規層面明確數據的資產地位，奠定數據確權、流通、交易和保護的基礎，制定促進數據共享開放的政策法規和標準規范，促進政務數據和行業數據的融合應用，并且出臺數據安全與隱私保護的法律法規，保障國家、組織和個人的數據安全。在行業層次，重點是要在國家相關法律法規框架下，充分考慮本行業中企業的共同利益與長效發展，建立規范行業數據管理的組織機構和數據管控制度，制定行業內數據共享與開放的規則和技術規范，促進行業內數據的共享交換和融合應用。在組織層次，重點是要提升企業對數據全生命期的管理能力，促進企業內部和企業間的數據流通，提升數據變現能力，保障企業自身的數據安全及客戶的數據安全和隱私信息。
在數據治理體系建設中，數據共享開放是大數據資源建設的前提，在現階段重要性尤其突出。在平衡數據共享開放和隱私保護、數據安全的關系時，我以為，還是需要強調應用先行、安全并重的原則。數據共享開放不應被孤立看待，可能需要綜合考慮數據的使用場合及數據主體的權益。如，數據集中管理可能帶來保管上的安全問題，然而數據融合才能產生價值，一定程度的集中是趨勢所在，也更利于建立更強大可靠的保護機制；多源數據的融合可能導致信息泄露，然而在確知風險前，是否需要因其“可能性”而拒絕技術的應用？數據脫敏仍然可能存在隱私泄露的風險，是否允許個體在知情前提下“用隱私換方便”、“用隱私換治療換健康”？是否允許使用符合當前“標準”、但無法確保未來一定不出現信息泄露的脫敏方法，并對相關應用予以免責？當然，加強兼顧隱私保護、數據安全和數據流動利用的新技術研發，也非常必要。當前，如安全多方計算、同態加密、聯邦學習等技術研發，希望允許擁有數據的各方在不向其他組織或個人公開數據中所含敏感信息的情況下，實現數據的融合利用。雖然這些技術尚處于發展的初級階段，但因其廣闊的應用前景而受到普遍關注。
另外，打破信息孤島、盤活數據存量是當前一項緊迫的任務，而在此過程中，不宜過分強調物理集中，而應將邏輯互聯作為打通信息“孤島”的手段，邏輯互聯先行，物理集中跟進。在數據共享體系建設中，需要在一定層級上構建物理分散、邏輯統一、管控可信、標準一致的政務信息資源共享交換體系，在不改變現有信息系統與數據資源的所有權及管理格局的前提下，明晰責權利，即：數據應用部門提需求、數據擁有部門做響應、交換平臺管理部門保流轉。同時，集約化的政務云建設正成為政府、企業建設新的信息系統的首選方案，如何在新一輪建設熱潮中，從規劃、立項審批、建設、審計等環節以及方案指導、標準規范和技術支持等方面給予全方位保障，盡可能避免新“孤島”的產生，也是一項重大挑戰。
（三）以開源為基礎構建自主可控的大數據產業生態
在大數據時代，軟件開源和硬件開放已成為不可逆的趨勢，掌控開源生態，已成為國際產業競爭的焦點。建議采用“參與融入、蓄勢引領”的開源推進策略，一方面鼓勵我國企業積極“參與融入”國際成熟的開源社區，爭取話語權；另一方面，也要在建設基于中文的開源社區方面加大投入，匯聚國內軟硬件資源和開源人才，打造自主可控開源生態，在學習實踐中逐漸成長壯大，伺機實現引領發展。中文開源社區的建設，需要國家在開源相關政策法規和開源基金會制度建立方面給予支持。此外，在開源背景下，對“自主可控”的內涵定義也有待更新，不一定強調硬件設計和軟件代碼的所有權，更多應體現在對硬件設計方案和軟件代碼的理解、掌握、改進及應用能力。
（四）積極推動國際合作并籌劃布局跨國數據共享機制
2018年11月17日，習近平總書記在APEC工商領導人峰會上發表主旨演講指出“經濟全球化是人類社會發展必經之路”，“各國都是全球合作鏈條中的一環”。在數字經濟快速發展的時代背景下，我國應該積極推動在大數據技術和應用方面的國際合作，建立跨國數據共享機制，與其他國家一起分享數字經濟的紅利，同時也使我國獲得更多發展機遇和更大發展空間，積極促進數字經濟下人類利益共同體和命運共同體的構建。當前，我國正在積極推動“一帶一路”合作發展。各國在合作的各個領域都將產生大量的數據。建議積極推進跨國的大數據治理合作，在保障數據安全的前提下，促進數據跨境流動，從而形成圍繞國家合作各個領域的大數據資源，為數字經濟領域的國際合作奠定堅實的基礎。“一帶一路”沿線大都屬發展中國家，無論技術還是經濟水平較之發達國家都有明顯差距。而數字經濟這一新經濟形態的成型發展將帶給包括中國在內的各發展中國家經濟轉型發展的歷史性機遇期。經濟后發國家有機會在新經濟的全球壟斷性格局形成之前，與發達國家站在同一起跑線上，并且由于沒有“路徑依賴”所帶來的歷史包袱，也有可能在新一輪的競爭中占有優勢。
（五）未雨綢繆，防范大數據發展可能帶來的新風險
大數據發展可能導致一系列新的風險。例如，數據壟斷可能導致數據“黑洞”現象。一些企業憑借先發展起來的行業優勢，不斷獲取行業數據，但卻“有收無放”，呈現出數據壟斷的趨勢。這種數據壟斷不僅不利于行業的健康發展，而且有可能對國家安全帶來沖擊和影響。又如，數據和算法可能導致人們對其過分“依賴”及社會“被割裂”等倫理問題。大數據分析算法根據各種數據推測用戶的偏好并推薦內容，在帶來便利的同時，也導致人們只看到自己“希望看到的”信息，從而使人群被割裂為多個相互之間難以溝通、理解的群體，其可能引發的社會問題將是難以“亡羊補牢”的。
需要看到，以互聯網為代表的新一代信息技術所帶來的這場社會經濟“革命”，在廣度、深度和速度上都將是空前的，也會是遠遠超出我們從工業社會獲得的常識和認知、遠遠超出我們的預期的，適應信息社會的個體素質的養成、滿足未來各種新興業態就業需求的合格勞動者的培養，將是我們面臨的巨大挑戰！唯有全民提升對大數據的正確認知，具備用大數據思維認識和解決問題的基本素質和能力，才有可能積極防范大數據帶來的新風險；唯有加快培養適應未來需求的合格人才，才有可能在數字經濟時代形成國家的綜合競爭力。
