■文 /王國強(qiáng) 杜 影 吳秋月

王國強(qiáng)，中國科協(xié)創(chuàng)新戰(zhàn)略研究院研究員。

杜影，吳秋月，中國科協(xié)創(chuàng)新戰(zhàn)略研究院研究助理。

大數(shù)據(jù)革命的歷史是人類認(rèn)知世界、改造世界的一個(gè)縮影。

在2011年麥肯錫公司發(fā)布《大數(shù)據(jù)：下一個(gè)創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的前沿》研究報(bào)告、高德納公司發(fā)布《2011年度新興技術(shù)成熟度曲線》研究報(bào)告之后，經(jīng)2012年英國牛津大學(xué)教授維克托·邁爾-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch?nberger）所著《大數(shù)據(jù)時(shí)代：生活、工作與思維的大變革》一書的宣傳推廣，大數(shù)據(jù)概念(Big Data)迅速風(fēng)靡全球，一夜之間“火”了起來，成為科研機(jī)構(gòu)、高校、企業(yè)、政府部門等各界的“新寵”，但其中也不乏質(zhì)疑的聲音。

近年來，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)升級(jí)為國家戰(zhàn)略。當(dāng)前，德國“工業(yè)4.0”、美國“創(chuàng)新戰(zhàn)略”、英國“農(nóng)業(yè)技術(shù)戰(zhàn)略”、日本“復(fù)興戰(zhàn)略”、韓國“智慧首爾2015”以及我國《“十三五”規(guī)劃》都把開發(fā)運(yùn)用大數(shù)據(jù)作為奪取新一輪競爭制高點(diǎn)的重要抓手，大數(shù)據(jù)時(shí)代已真正來臨?；仨髷?shù)據(jù)的形成與發(fā)展，我們可以看到，大數(shù)據(jù)革命的歷史同樣是人類認(rèn)知世界、改造世界的一個(gè)縮影。

大數(shù)據(jù)概念的前世今生

任何概念都是人類長期認(rèn)知活動(dòng)的結(jié)晶。大數(shù)據(jù)作為一個(gè)術(shù)語的歷史雖然短暫，但是大數(shù)據(jù)概念的形成與發(fā)展卻源遠(yuǎn)流長。顧名思義，大數(shù)據(jù)本質(zhì)上還是數(shù)據(jù)。要理解大數(shù)據(jù)概念，就要知道什么是數(shù)據(jù)。所謂數(shù)據(jù)，簡單地講，就是用符號(hào)化的方式表達(dá)和記錄信息，而語言、文字、數(shù)字和數(shù)學(xué)符號(hào)則是這種信息表達(dá)方式最早、最重要的形式，其中數(shù)與數(shù)據(jù)的關(guān)系最為密切。

信息從直覺表達(dá)開始到抽象表達(dá)體系的形成是一個(gè)漫長的過程。從語言的出現(xiàn)到文字的形成，歷經(jīng)3萬多年，才搭建起人類認(rèn)識(shí)現(xiàn)實(shí)世界和自身存在的“信息”框架。人類語言系統(tǒng)的發(fā)展，特別是文字書寫系統(tǒng)的誕生，大大提高了人類的認(rèn)知能力，有效記錄了不同時(shí)期人類之間相互交流、交際的信息，形成了當(dāng)今龐大的人類認(rèn)知的知識(shí)集合——人類的文化世界。

同樣，從人類的原始計(jì)數(shù)方法的產(chǎn)生到數(shù)字符號(hào)的出現(xiàn)，再到現(xiàn)代數(shù)學(xué)符號(hào)體系的形成，也經(jīng)歷了一個(gè)漫長的過程。計(jì)數(shù)是人類對(duì)數(shù)的認(rèn)識(shí)的第一次抽象，在人類的蒙昧?xí)r期，中國古人有“結(jié)繩記事”和“刻痕記數(shù)”。在公元前8000年至公元前3500年間，兩河流域有蘇美爾人的計(jì)數(shù)泥板。在人類漫長的生產(chǎn)勞動(dòng)和生活實(shí)踐中，由于“有無”“多少”“大小”“得失”等量的表達(dá)需要，出現(xiàn)了數(shù)和量的概念，這是人類關(guān)于數(shù)的認(rèn)識(shí)的第二次抽象。公元前四五千年，尼羅河流域的古埃及人創(chuàng)造了十進(jìn)制象形文數(shù)字，兩河流域的蘇美爾人和巴比倫人創(chuàng)造了六十進(jìn)制的巴比倫數(shù)字。二進(jìn)制的發(fā)現(xiàn)則較晚，是近代科學(xué)的產(chǎn)物。18世紀(jì)初，德國著名哲學(xué)家、數(shù)學(xué)家戈特弗里德·威廉·萊布尼茨（Gottfried Wilhelm Leibniz）發(fā)現(xiàn)了用“0”和“1”兩個(gè)數(shù)字表示的二進(jìn)制數(shù)制運(yùn)算規(guī)律。1854年，英國數(shù)學(xué)家喬治·布爾（George Boole）借鑒了二進(jìn)制的運(yùn)算規(guī)則，把形式邏輯轉(zhuǎn)化為一種代數(shù)運(yùn)算，建立了布爾代數(shù)，為第三次科技革命重要標(biāo)志之一的計(jì)算機(jī)的發(fā)明與應(yīng)用奠定了理論基礎(chǔ)。

隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用的不斷發(fā)展，各種各樣的信息都可以用“0”和“1”表示，從而把信息變成了一種可以存儲(chǔ)、復(fù)制、運(yùn)算、判斷的數(shù)字化信息，這就是現(xiàn)代意義上的數(shù)據(jù)概念。在計(jì)算機(jī)普遍使用的今天，數(shù)以及可以轉(zhuǎn)換成數(shù)字的圖形、表格、文字都是數(shù)據(jù)的組成部分。數(shù)據(jù)概念不再僅僅用于表征事物的特定屬性，更為重要的是它已成為推演事物運(yùn)動(dòng)、變化規(guī)律的重要依據(jù)和基礎(chǔ)。

大數(shù)據(jù)概念發(fā)展史

1944年

美國衛(wèi)斯理大學(xué)藏書樓管理員弗萊蒙特·雷德（Fremont Rider）預(yù)測，圖書館的藏書量將超出人們的管理能力。

1964年

哈 里·格 雷（Harry Gray）和亨利·拉斯頓（Henry Ruston）在《電子計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)》上發(fā)表文章表達(dá)了對(duì)知識(shí)快速增長的擔(dān)憂。

1975年

1975年，日本郵電部實(shí)施“信息流普查”計(jì)劃，調(diào)查報(bào)告預(yù)言了“碎片化信息時(shí)代”的到來。

大數(shù)據(jù)概念是人們?cè)趯?duì)數(shù)據(jù)的規(guī)模、結(jié)構(gòu)、速度不斷變化的認(rèn)識(shí)過程中形成的。隨著人類行為的日趨復(fù)雜而規(guī)模不斷擴(kuò)張，人們一直坐擁不斷增長的海量信息，同時(shí)也面臨信息保存處理難的社會(huì)問題。1944年，美國衛(wèi)斯理大學(xué)藏書樓管理員弗萊蒙特·雷德（Fremont Rider）認(rèn)為，美國高校藏書樓的規(guī)模每16年就會(huì)翻一番，圖書的數(shù)量將超出人們的管理能力。1961年，科學(xué)計(jì)量學(xué)奠基人普賴斯（Derek John de Solla Price）通過研究科技期刊和論文得出，新期刊的數(shù)量將以指數(shù)形式增長而不是以線性形式增長，每15年翻一番，每50年以10的指數(shù)倍進(jìn)行增長。1964年，哈里·格雷（Harry Gray）和亨利·拉斯頓（Henry Ruston）在美國電氣與電子工程師協(xié)會(huì)（IEEE）雜志《電子計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)》上發(fā)表文章表達(dá)了對(duì)知識(shí)快速增長的擔(dān)憂，并建議：“不發(fā)表或發(fā)表不超過2 500字的文章以應(yīng)對(duì)信息爆炸時(shí)代的到來?！?/p>

1975年，日本郵電部實(shí)施“信息流普查”計(jì)劃，其后的調(diào)查報(bào)告指出，社會(huì)正在進(jìn)入一個(gè)新階段，在這一階段，處于優(yōu)勢地位的是那些能夠滿足個(gè)人需求的碎片性的、更為詳細(xì)的信息，而不再是那些傳統(tǒng)的被大量復(fù)制的、一致性的信息。報(bào)告預(yù)言了“碎片化信息時(shí)代”的到來。1980年，美國社會(huì)思想家阿爾文·托夫勒（Alvin Toffler）在《第三次浪潮》中前瞻性地指出，20世紀(jì)80年代計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理能力的大幅度提升將給人類社會(huì)帶來革命性的影響，并預(yù)言說：“如果說IBM公司的主機(jī)拉開了信息化革命的大幕，那么‘大數(shù)據(jù)’才是第三次浪潮的華彩樂章?！?997年，美國國家航空航天局的研究人員邁克爾·科克斯（Michael Cox）和戴維·埃爾斯沃思（David Ellsworth）首次在論文中正式提出大數(shù)據(jù)概念及其存儲(chǔ)所帶來的被稱之為“大數(shù)據(jù)問題”的問題，標(biāo)志著大數(shù)據(jù)概念初步形成。

2001年，高德納公司分析師道格拉斯·蘭尼（Douglas Laney）把大數(shù)據(jù)的特征概括為3個(gè)“V”：Volume（數(shù)據(jù)體量大）、Velocity（高速處理速度快）、Variety（數(shù)據(jù)類型繁多），進(jìn)一步揭示了大數(shù)據(jù)多樣性、多變性的數(shù)據(jù)特征。2008年，《自然》（Nature）雜志推出了名為“大數(shù)據(jù)”的專欄，“大數(shù)據(jù)”開始成為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)行業(yè)中的熱門詞匯。2011年，麥肯錫公司發(fā)布《大數(shù)據(jù)：下一個(gè)創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的前沿》，首次談到大數(shù)據(jù)的采集與應(yīng)用，大數(shù)據(jù)開始走出技術(shù)圈進(jìn)入商業(yè)圈。2012年，舍恩伯格出版《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書，開大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研究之先河，大數(shù)據(jù)概念開始在社會(huì)上廣泛流行。

互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，使人類社會(huì)的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)井噴式爆發(fā)性增長。據(jù)統(tǒng)計(jì)，目前人類一年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)相當(dāng)于人類進(jìn)入現(xiàn)代化以前產(chǎn)生數(shù)據(jù)的總和。特別是社交媒體的出現(xiàn)，使這種快餐式碎片化海量信息“數(shù)據(jù)豐富而信息貧乏”的問題更加突顯。據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心的數(shù)據(jù)顯示，2016年下半年用社交媒體獲取新聞資訊的用戶比例高達(dá)90.7%，微信、微博參與新聞評(píng)論的比例分別為62.8%和50.2%，朋友圈、微信公眾號(hào)轉(zhuǎn)發(fā)新聞的比例分別為43.2%和29.2%。2013年，IBM公司在白皮書《分析：大數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用》解析說明會(huì)上提出大數(shù)據(jù)“4V”理論 ：即Volume（數(shù)據(jù)體量大）、Velocity（高速處理速度快）、Variety（數(shù)據(jù)類型繁多）、Value（價(jià)值密度低）。大數(shù)據(jù)概念最終取代了數(shù)據(jù)概念，形成了當(dāng)前意義上的數(shù)據(jù)概念，即所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大到無法通過人工，在合理時(shí)間內(nèi)獲取、管理、處理并整理成為人類所能解讀的信息。

1980年

美國社會(huì)思想家阿爾文·托 夫 勒（Alvin Toffler）在《第三次浪潮》中指出，大數(shù)據(jù)是第三次浪潮的華彩樂章。

1997年

美國國家航空航天局的研究人員正式提出大數(shù)據(jù)概念及其存儲(chǔ)所帶來的被稱之為“大數(shù)據(jù)問題”的問題，標(biāo)志著大數(shù)據(jù)概念初步形成。

2001年

高德納公司分析師道格拉 斯·蘭 尼（Douglas Laney）把大數(shù)據(jù)的特征概括為3個(gè)“V”，揭示了大數(shù)據(jù)多樣性多變性的數(shù)據(jù)特征。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展歷程

社會(huì)的需求永遠(yuǎn)是技術(shù)發(fā)展的動(dòng)力，大數(shù)據(jù)技術(shù)也是如此。所謂大數(shù)據(jù)技術(shù)，就是處理“海量數(shù)據(jù)”的技術(shù)。它是在人們不斷解決“數(shù)字化信息問題”“海量信息問題”“非結(jié)構(gòu)海量信息問題”等社會(huì)需求中逐漸產(chǎn)生發(fā)展起來的，大體上可分為3個(gè)階段：大數(shù)據(jù)技術(shù)前期、大數(shù)據(jù)技術(shù)形成期和大數(shù)據(jù)技術(shù)突破期。

計(jì)算機(jī)的發(fā)明與應(yīng)用要求人們把事物信息轉(zhuǎn)化為可計(jì)算、可度量、數(shù)字化的數(shù)據(jù)。從20世紀(jì)50年代到90年代初，隨著1946年第一臺(tái)數(shù)字電子計(jì)算機(jī)ENIAC的誕生和發(fā)展，人們開始普遍使用二進(jìn)制中“0”和“1”兩個(gè)數(shù)字來表達(dá)信息，采用電子線路來執(zhí)行算數(shù)運(yùn)算、邏輯運(yùn)算和儲(chǔ)存信息。大量用“0”或“1”代表的信號(hào)反過來又產(chǎn)生龐大快速的數(shù)據(jù)流，由此導(dǎo)致了涉及數(shù)字的轉(zhuǎn)換、存取、處理、控制等一系列高技術(shù)的發(fā)展，如微電子技術(shù)、光電傳輸技術(shù)、數(shù)字壓縮和編碼技術(shù)、多媒體數(shù)據(jù)庫技術(shù)等。1971年，英特爾公司生產(chǎn)出了世界上第一個(gè)微處理器芯片4004，人類第一次將高智能賦予無生命的設(shè)備，這是人工智能和計(jì)算處理歷史上的重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)。它的誕生使微處理器打破了由大型中央處理器一統(tǒng)天下的局面，從而將計(jì)算機(jī)帶到辦公室的桌子上。微處理器的發(fā)明發(fā)展，使得數(shù)字轉(zhuǎn)化的速度、效率和范圍大大提高，讓計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用無處不在。20世紀(jì)70年代中期，曾有人對(duì)計(jì)算機(jī)的各種應(yīng)用做過統(tǒng)計(jì)，列出了6 000多種應(yīng)用，在這些應(yīng)用中，直接對(duì)人類產(chǎn)生最大影響的就是數(shù)據(jù)庫技術(shù)的應(yīng)用。數(shù)據(jù)庫技術(shù)是數(shù)據(jù)處理和信息管理系統(tǒng)的核心技術(shù)，主要通過研究數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)、存儲(chǔ)、設(shè)計(jì)、管理以及應(yīng)用的基本理論方法，來實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析和理解的技術(shù)。其中，數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)。計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)字化技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等共同構(gòu)建了大數(shù)據(jù)的技術(shù)基礎(chǔ)。

海量信息的處理使數(shù)據(jù)挖掘理論與技術(shù)不斷發(fā)展。從20世紀(jì)90年代至21世紀(jì)初，隨著信息數(shù)字化能力和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的不斷發(fā)展，人們開始思考如何解決大數(shù)據(jù)的“數(shù)據(jù)豐富而信息貧乏”的問題，于是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。1989年8月，在美國底特律召開的第11屆國際聯(lián)合人工智能學(xué)術(shù)會(huì)議上，數(shù)據(jù)挖掘 （Data Mining，也稱Knowledge Discovery in Database，簡稱KDD）概念被正式提出。從1995年開始，一年一度的KDD國際學(xué)術(shù)會(huì)議讓“數(shù)據(jù)挖掘”一詞逐漸在學(xué)術(shù)圈流行。數(shù)據(jù)挖掘指的是從數(shù)據(jù)庫的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的、潛在有用信息的過程。主要的技術(shù)方法有面向數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、可視化、模式識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集、粗糙集、遺傳算法、決策樹、最近鄰技術(shù)等。復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)通常采用多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。隨著數(shù)據(jù)挖掘理論和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的逐步成熟，一批商業(yè)智能工具和知識(shí)管理技術(shù)開始被應(yīng)用，如數(shù)據(jù)倉庫、專家系統(tǒng)、知識(shí)管理系統(tǒng)等。此時(shí)，人們對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)研究主要集中在“算法”（Algorithms）、“模型”（Model）、“模式”（Patterns）、“識(shí)別”（Identification）等問題上，大數(shù)據(jù)技術(shù)開始形成并不斷發(fā)展，人類處理海量信息的能力得到大幅度提升。

2008年

“大數(shù)據(jù)”開始成為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)行業(yè)中的熱門詞匯。

2011年

麥肯錫公司發(fā)布《大數(shù)據(jù)：下一個(gè)創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的前沿》，大數(shù)據(jù)開始走出技術(shù)圈進(jìn)入商業(yè)圈。

2013年

IBM公司在白皮書《分析：大數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用》解析說明會(huì)上提出大數(shù)據(jù)“4V”理論。大數(shù)據(jù)概念最終取代了數(shù)據(jù)概念，形成了當(dāng)前意義上的數(shù)據(jù)概念。

非結(jié)構(gòu)海量數(shù)據(jù)的迫切需求讓大數(shù)據(jù)技術(shù)取得突破。隨著計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字媒體進(jìn)一步普及，以文本、圖形、圖像、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主的信息急劇增加，特別是以2004年Facebook創(chuàng)立為標(biāo)志的社交網(wǎng)絡(luò)的流行，直接導(dǎo)致了大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)，使得傳統(tǒng)的處理數(shù)據(jù)和海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)難以應(yīng)對(duì)。如何存儲(chǔ)、查詢、分析、挖掘和利用這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息成為社會(huì)的又一個(gè)重大難題。為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，人們開始對(duì)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫架構(gòu)進(jìn)行重新審視，這就出現(xiàn)了各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理技術(shù)，如基于NoSQL的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)代價(jià)估算、多種支持模式演化等。2009年，谷歌公司軟件工程師杰夫·迪恩（Jeff Dean）在BigTable基礎(chǔ)上開發(fā)了全球首個(gè)分布式數(shù)據(jù)庫Spanner，標(biāo)志著“云計(jì)算”（Cloud Computing）、“大規(guī)模數(shù)據(jù)集并行運(yùn)算算法”（MapReduce）、“開源分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)”（Hadoop）等大數(shù)據(jù)前沿技術(shù)理論開始走向成熟，并行運(yùn)算與分布式系統(tǒng)成為當(dāng)前大數(shù)據(jù)處理的主要技術(shù)方法并得到廣泛應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

2011年，麥肯錫公司發(fā)布的《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的下一個(gè)前沿領(lǐng)域》研究報(bào)告，讓“大數(shù)據(jù)”走進(jìn)商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域。2012年1月，瑞士達(dá)沃斯世界經(jīng)濟(jì)論壇發(fā)布《大數(shù)據(jù)，大影響》大會(huì)報(bào)告，讓“數(shù)據(jù)就像貨幣或黃金一樣是新的經(jīng)濟(jì)資產(chǎn)類別”成為產(chǎn)業(yè)界的共識(shí)。2015年，全球大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模為1 403億美元，我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模為1 692億元人民幣，預(yù)計(jì)到2020年，全球大數(shù)據(jù)市場規(guī)模將超過10 270億美元，我國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模將接近13 626億元人民幣。

美國是世界上第一個(gè)發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的國家，也是世界各國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)頭羊。2012年3月，美國奧巴馬政府發(fā)布“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議”，宣布將投資2億多美元以拉動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，正式將大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略從商業(yè)行為上升到國家戰(zhàn)略，標(biāo)志著大數(shù)據(jù)已成為當(dāng)今時(shí)代的重要特征。2012年4月19日，美國軟件公司Splunk成功上市，成為第一家上市的大數(shù)據(jù)處理公司，這一年被美國IT行業(yè)稱為大數(shù)據(jù)元年。在美國政府的推動(dòng)下，EMC、IBM、惠普、微軟、甲骨文等IT老牌巨頭積極通過并購實(shí)現(xiàn)技術(shù)整合，推出大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)，Splunk、Clustrix、Junar、DataSift等一大批大數(shù)據(jù)新興企業(yè)也開始出現(xiàn)，形成了美國政府、企業(yè)、科研院校和非營利機(jī)構(gòu)等利益相關(guān)、系統(tǒng)共進(jìn)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展局面。

受美國影響，世界發(fā)達(dá)國家紛紛制定大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略，英國有《數(shù)據(jù)能力發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》、日本有《創(chuàng)建最尖端IT國家宣言》、韓國有《大數(shù)據(jù)中心戰(zhàn)略》，歐盟有《數(shù)據(jù)價(jià)值鏈戰(zhàn)略計(jì)劃》。2012年7月，聯(lián)合國發(fā)布的《大數(shù)據(jù)促發(fā)展：挑戰(zhàn)與機(jī)遇》政務(wù)白皮書指出，大數(shù)據(jù)對(duì)聯(lián)合國和各國政府來說是一個(gè)歷史性的機(jī)遇，世界各國對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的關(guān)注達(dá)到了前所未有的程度。高德納公司數(shù)據(jù)顯示，2014年全球數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)支出達(dá)1 430億美元，比2013年增長2.3%。大數(shù)據(jù)對(duì)全球IT開支的直接或間接推動(dòng)達(dá)2 320億美元，預(yù)計(jì)到2018年這一數(shù)據(jù)將增長3倍。美國國際數(shù)據(jù)集團(tuán)（IDG）調(diào)查顯示，世界各國70%的大企業(yè)和56%的中小企業(yè)已經(jīng)部署或者正在計(jì)劃部署與大數(shù)據(jù)有關(guān)的項(xiàng)目和計(jì)劃。

中國和美國幾乎在同一時(shí)期關(guān)注大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)。2008年，秦皇島開發(fā)區(qū)確定把大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)作為龍頭產(chǎn)業(yè)，提出建設(shè)“中國數(shù)谷”的目標(biāo)，在國內(nèi)率先提出大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)概念。從2011年底到2012年上半年，國金證券計(jì)算機(jī)研究團(tuán)隊(duì)陸續(xù)推出3篇關(guān)于大數(shù)據(jù)的系列分析報(bào)告，首次在中國資本市場系統(tǒng)全面地闡述了大數(shù)據(jù)潛在的巨大社會(huì)意義和經(jīng)濟(jì)意義，開資本市場大數(shù)據(jù)之先河。2012年，首屆數(shù)據(jù)科學(xué)與信息產(chǎn)業(yè)大會(huì)召開，標(biāo)志著我國學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界和資產(chǎn)市場達(dá)成了共識(shí)，共同推進(jìn)大數(shù)據(jù)的發(fā)展和落地。2013年，寬帶資本、用友軟件、云基地、百度在線、阿里巴巴等與大數(shù)據(jù)密切相關(guān)的企業(yè)共同發(fā)起成立“中關(guān)村大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟”，標(biāo)志著我國大數(shù)據(jù)行業(yè)系統(tǒng)推進(jìn)局面初步形成。

從2014年開始，我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)入了快速推進(jìn)期，呈現(xiàn)出3個(gè)特點(diǎn)。一是市場規(guī)模增速不斷加快。易觀國際數(shù)據(jù)顯示，我國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模達(dá)到75.7億元，同比增長28.4%，但與全球53.2%的增速仍有不小的差距。二是國外大數(shù)據(jù)企業(yè)進(jìn)入國內(nèi)市場的數(shù)量增多，除IBM、微軟、谷歌、甲骨文、亞馬遜等已經(jīng)在中國市場站穩(wěn)腳跟的傳統(tǒng)企外，Teradata、Splunk、Cloudera、Tableau、Hortonworks、10Gen等大數(shù)據(jù)企業(yè)也紛紛入駐。三是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)政策逐漸推升為國家戰(zhàn)略。2015年，我國將軟件及大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)寫入“十三五”規(guī)劃，并印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》。2016年，我國頒布了《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》。2015年，國內(nèi)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展，市場規(guī)模已達(dá)1 105.6億元，較2014年增長44.15%。其中，大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、大數(shù)據(jù)軟件和大數(shù)據(jù)應(yīng)用分別占比64.53%、25.47%和10%。2016年，環(huán)境保護(hù)部、國務(wù)院辦公廳、國土資源部、國家林業(yè)局、煤礦與煤炭城市發(fā)展工作委員會(huì)、交通運(yùn)輸部、農(nóng)業(yè)部均推出大數(shù)據(jù)發(fā)展意見和方案，地方政府也紛紛出臺(tái)有關(guān)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略，國內(nèi)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)政策從全面、總體規(guī)劃逐漸朝各大產(chǎn)業(yè)、各細(xì)分領(lǐng)域不斷延伸，標(biāo)志著中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)政策已開始逐步落地。

當(dāng)前，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)被廣泛應(yīng)用到醫(yī)療衛(wèi)生、食品安全、終身教育、智慧交通、公共安全、科技服務(wù)等各個(gè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)進(jìn)入到蓬勃發(fā)展的全新時(shí)期。但是，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展仍然面臨技術(shù)上的系統(tǒng)性和政策上的協(xié)同性等問題。

大數(shù)據(jù)火熱背后的不同聲音

“大數(shù)據(jù)”無疑是最受當(dāng)今社會(huì)各界關(guān)注的時(shí)髦詞匯之一，但人們對(duì)大數(shù)據(jù)的關(guān)注點(diǎn)并不相同。根據(jù)高德納公司的新興技術(shù)成熟度曲線研究報(bào)告，2015年和2016年大數(shù)據(jù)已連續(xù)兩年沒有出現(xiàn)在該曲線上，這說明大數(shù)據(jù)技術(shù)已脫離概念炒作進(jìn)入應(yīng)用階段。根據(jù)媒體對(duì)大數(shù)據(jù)報(bào)道的內(nèi)容，從技術(shù)社會(huì)學(xué)的視角看，人們對(duì)大數(shù)據(jù)的反思也從對(duì)技術(shù)不確定性的擔(dān)心上升到技術(shù)的倫理價(jià)值判斷。

大數(shù)據(jù)有誤導(dǎo)結(jié)果的可能。大數(shù)據(jù)時(shí)代，“讓數(shù)據(jù)說話”的盛行使更多的社會(huì)空間被量化，定量科學(xué)和客觀方法的地位在一定程度上模糊了主觀與客觀之間的界限。美國微軟研究院首席研究員克凱特·克勞福德（Kate Crawford）在其《對(duì)大數(shù)據(jù)的再思考》文章中認(rèn)為：“數(shù)字無法自己說話。不論其規(guī)模有多大，數(shù)據(jù)集歸根到底是人類設(shè)計(jì)的產(chǎn)物，而大數(shù)據(jù)的工具并不能使人們擺脫曲解、隔閡和錯(cuò)誤的成見?！币簿褪钦f，大數(shù)據(jù)存在著偏見與盲區(qū)，“先天不足”。因此，一部分人認(rèn)為，不僅某些數(shù)據(jù)并非中性，而且大數(shù)據(jù)測量對(duì)象的測量設(shè)計(jì)決策也源于設(shè)計(jì)者的主觀詮釋，大數(shù)據(jù)并不能完全準(zhǔn)確地推出客觀規(guī)律，被神化的大數(shù)據(jù)極有可能誤導(dǎo)結(jié)果。

大數(shù)據(jù)不一定是好數(shù)據(jù)?；ヂ?lián)網(wǎng)和各種社交媒體每時(shí)每刻都提供巨量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)摻雜著大量冗余的、混亂的、虛假的甚至是有害的內(nèi)容，數(shù)據(jù)對(duì)象的價(jià)值密度被不斷降低。但是，大數(shù)據(jù)倡導(dǎo)者仍努力從不確定中尋找確定性的結(jié)論，熱情地?fù)肀е@種“混亂”。百度公司董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏在百度聯(lián)盟大會(huì)上就曾表示：“現(xiàn)在每天產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，但很多是沒有價(jià)值的數(shù)據(jù)，沒有顯示出足夠的威力?！睌?shù)據(jù)分析不可能不經(jīng)過篩選而維持其完全原始的狀態(tài)，這些數(shù)據(jù)盡管已經(jīng)覆蓋了數(shù)以百萬計(jì)的用戶群體，但依然有其局限性，真正需要的數(shù)據(jù)可能被更多混亂的海量“大”數(shù)據(jù)所掩蓋和淹沒。諸如此類的“魏則西事件”加劇了人們對(duì)數(shù)據(jù)“真?zhèn)巍钡膿?dān)心，著名導(dǎo)演尤小剛在談到利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行創(chuàng)作時(shí)就提醒說：“如果僅僅把浮于表面上的炒作結(jié)果放進(jìn)去，很可能對(duì)文化建設(shè)造成某些破壞和誤導(dǎo)。”

被剝離語境的大數(shù)據(jù)將毫無意義。數(shù)據(jù)在經(jīng)過篩選簡化套入模型時(shí)，其語境常常難以評(píng)估和保留。過去的社會(huì)學(xué)家和人類學(xué)家是通過問卷調(diào)查、訪談、觀察以及對(duì)照實(shí)驗(yàn)來搜集關(guān)于人類關(guān)系的數(shù)據(jù)，并用這些數(shù)據(jù)來描述人類的“個(gè)人關(guān)系網(wǎng)絡(luò)”。社交網(wǎng)站興起后，大量研究者則常常是通過社交媒體去收集分析用戶信息，借此描述人們的社交關(guān)系。盡管社交網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)是建立在聯(lián)系的緊密度上，但聯(lián)系的緊密度不等同于關(guān)系的緊密度，兩個(gè)沒聯(lián)系的人也不一定沒關(guān)系，兩個(gè)有關(guān)系的人也不一定有聯(lián)系。舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書中就講到，只有能夠想象并重建人們行為的發(fā)生語境，你所觀察到的行為才有意義，缺乏對(duì)行為語境的了解，就不可能推出任何因果關(guān)系，也無法理解人們的行為原因。大數(shù)據(jù)面臨處理語境問題的挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)造成新的“數(shù)字鴻溝”。大數(shù)據(jù)時(shí)代，來自硬件的數(shù)字鴻溝在縮小，而來自軟件的數(shù)字鴻溝在擴(kuò)大。一是擁有數(shù)據(jù)的差別。例如，一些數(shù)據(jù)免費(fèi)使用，一些數(shù)據(jù)有償使用，還有一些數(shù)據(jù)嚴(yán)禁流出，這就導(dǎo)致了數(shù)據(jù)獲取的差別；一些數(shù)據(jù)資源豐富且使用權(quán)限較大，而另一些卻很少有機(jī)會(huì)拿到“數(shù)據(jù)通行證”，這就造成了數(shù)據(jù)儲(chǔ)備使用的差別。二是公眾利用數(shù)據(jù)的能力不同。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)往往占有很大的比例，同樣，擁有數(shù)據(jù)并不代表著能夠利用數(shù)據(jù)。世界經(jīng)濟(jì)論壇發(fā)布的《2015年全球信息技術(shù)報(bào)告》指出，各國之間的數(shù)字鴻溝正在擴(kuò)大。在技術(shù)大步前進(jìn)時(shí)，這個(gè)問題更加令人擔(dān)憂。欠發(fā)達(dá)國家有可能會(huì)更加落后，必須盡快采取具體行動(dòng)，應(yīng)對(duì)這樣的局面。

大數(shù)據(jù)存在隱私安全的倫理問題。技術(shù)進(jìn)步不可避免會(huì)帶來一些社會(huì)問題，大數(shù)據(jù)也不例外。大數(shù)據(jù)分析不僅面臨傳統(tǒng)的物理安全、網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全等問題，還面臨新的隱私保護(hù)和信任安全問題。360公司董事長周鴻祎說過：“大數(shù)據(jù)時(shí)代可以不斷采集數(shù)據(jù)，當(dāng)看起來是碎片的數(shù)據(jù)匯總起來，每個(gè)人就變成了透明人。每個(gè)人在干什么、想什么，云端全部都知道?！贝髷?shù)據(jù)讓我們時(shí)刻暴露在“第三只眼”之下。京東商城、天貓商城在時(shí)刻監(jiān)視著我們的購物習(xí)慣，谷歌公司、360公司在監(jiān)視著我們的網(wǎng)頁瀏覽習(xí)慣，微信、QQ在監(jiān)視著我們的社交關(guān)系，我們無時(shí)無刻不在被監(jiān)視、被數(shù)據(jù)化。盡管許多大數(shù)據(jù)的提供者盡力消除數(shù)據(jù)中的個(gè)人信息，但身份重新被確認(rèn)的風(fēng)險(xiǎn)仍然很大，不法分子仍可以從大量的公共數(shù)據(jù)集中推斷出個(gè)人信息并進(jìn)行售賣。