在2014巴西世界杯，大力神杯最终被德国队举起，有媒体认为大数据技术，堪称德国队的“第十二人”，功不可没。“当前，大数据是一个非常强健的词语。”NEC中国研究院技术总监徐明用“强健”一词来形容大数据颇耐人寻味，既体现出大数据是时下热门技术，又展示出其生命力。记者在近日举办的“云上贵州·大数据国际年会”现场亦能感受到大数据的“火热”，《大数据时代》作者维克托·迈尔-舍恩伯格在会上充满激情地说，大数据就是看到未来的望远镜。

　　其实，ICT产业不缺热门技术，最重要的是，当该技术被讨论得热火朝天时，我们需要冷静地思考，如何让技术扎实而有效地落地。其实，距离大数据时代，我们还有很长的路要走。

　　竞相扶持大数据

　　大数据在地方政策层面“如沐春风”，成各地扶持对象。

　　尽管大数据概念众说纷纭，唱好者众多，唱衰者也不乏，但这并不影响其发展势头，尤其是地方政府在政策层面给予了高度重视。“大风起兮云飞扬，大数据好戏已开场!”贵州省副省长王江平在年会上信心满满地说道。他表示，贵州高度重视大数据产业发展，并将其作为贵州转型发展、跨越发展的重要途径。目前，发展大数据产业上升为贵州全省战略，出台了《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》和《贵州省大数据产业发展应用规划纲要2014~2020年》，并成立以省长为组长的贵州省大数据产业发展领导小组，各项工作已经有序展开。根据规划，到2020年，大数据带动贵州相关产业规模将达到4500亿元。目前贵州正加快数据中心建设步伐，三大电信运营商总投资150亿元在贵安新区建设数据中心，数据中心建设成后，将形成超过2500PB存储能力。同时，贵州·北京大数据产业发展推介会等一系列重大招商引资活动已经展开，目前签约大数据产业项目153个，投资1640亿元，其中合同类项目投资821亿元，协议类投资819亿元。

　　目前，大数据在地方政策层面可谓“如沐春风”。记者了解到，广东已专门成立了省大数据管理局。重庆发布的政策配套文件提出，到2017年形成500亿元大数据产业规模，建成国内重要的大数据产业基地。陕西、湖北等地提出建设大数据产业基地的计划。北京市政府今年将启动制定全市大数据发展战略规划，并强调要创造数据资产的社会价值和商业价值。目前上海、重庆、广东等地政府已启动大数据战略。而且上海已在地理位置、道路交通、公共服务、经济统计、资格资质、行政管理等领域开发了数据产品和应用。

　　技术应用处于初级阶段

　　从技术角度看，大数据仍以初级应用为主，处于业务驱动阶段。

　　目前大数据应用不乏案例。例如开篇提及的案例，德国足协与SAP公司合作，通过基于大数据技术的解决方案，优化球队配置，提升球队作战能力，并通过分析比赛对手技术数据，优化在世界杯比赛中的作战战术。最近，奔驰推出无人驾驶卡车，让人们再一次将目光聚焦在“无人驾驶汽车”上，而无人车的智能则源自大量数据。不过，针对这些应用，工信部电信研究院最新研究成果表明，从技术角度看，大数据仍以初级应用为主，多数应用仍然使用传统分析流程和工具，只是扩大了数据的来源、增加了数量。缺乏应用模式上的创新，使得目前大数据应用仍停留在初级技术阶段。

　　“我认为大数据技术在行业中的应用可以分为三个阶段：业务驱动阶段、数据融合阶段、数据驱动阶段。目前中国大部分应用还处于第一阶段，其主要特征是以业务为中心构建信息系统，孤岛现象突出，数据主要用于统计。面临的主要问题和挑战是，大量数据容易丢失，数据很难有效共享，且数据质量并不高。”浪潮集团首席科学家、执行总裁王恩东表示。据介绍，第三阶段主要特征是以数据为中心构建信息系统，人们可以进行跨行业跨领域的综合数据分析与预测，数据成为真正资源并可以交易。当然这个阶段也会遇到问题和挑战，例如数据存储问题，我们需要更有效地区存储大量的非结构化数据，并能重复地快速地将其提取和利用;数据的开放和交易所带来的法律问题;架构设计与思维方式所带来的变革也需要我们重新面对。

　　神州数码首席科学家谢耘认为，大数据是比物联网与云计算更为泛化的词汇。至于在这个词下装入哪些技术、产品或服务的模式，则各有不同说法。但是在今天，从数据角度来看，我们面临的真正挑战之一，不是数据量的大小，而是我们没有完整有效的理论与方法去面对在不断随机性大量生成的、占据数据最大比重的非结构化信息。解决非结构化信息处理问题，并不能只靠利用已有的方法。未来在信息处理领域中，业界可能会用一些更具体准确的技术性名词取代“大数据”这个说法。

　　复合型人才短缺

　　和两化融合类似，大数据应与行业融合发展，复合型人才短缺。

　　数据共享与开放、隐私防护是大数据有效落地需要解决的问题，但大数据技术广泛应用需要突破的瓶颈不止这两个，培养合适的人才至关重要。不过，与其他单纯的IT技术不同，大数据人才更强调复合型，这与两化融合人才类似。

　　赛仕SAS软件研究开发公司总经理刘政告诉记者，数据分析是大数据应用的核心，没有数据分析，就没有数据价值的提取。如何利用有效的分析工具从庞大的数据中提取价值，是投资大数据的关键。如果不能从分析中获得足够的投资回报，说明你的分析是需要提高的。但随着大数据的出现，非结构化数据分析需要新的算法。实现大数据应用，复合型人才是关键，目前这方面人才非常短缺。例如，做汽车行业的数据分析，不仅需要计算机、统计学、数学等知识，还要拥有丰富的汽车行业知识和经验，通过这些知识经验进行建模，才能开发出合适的分析方法，从而找到数据的价值。

　　NEC中国研究院技术总监徐明也表示，有效地利用大数据需要数据采集的设备和平台、数据分析工具和复合型人才。“把数据分析的接口应用到各个行业创造价值，需要数据分析的专家。数据分析专家包括两个方面，一方面是做数据分析，另一方面，则是精通行业的流程和工作性质的行业专家，只有这两方面结合，才能真正创造出价值。”徐明说道。

　　值得一提的是，人才培养的重要性也被地方行业主管部门意识到。例如，记者从上海经信委获悉，根据《上海推进大数据研究与发展三年行动计划2013~2015年》，上海3年内拟培养和引进千名高端数据人才，日前上海正式启动了“数据科学和大数据人才培养计划”。据悉，上海市数据科学重点实验室先期开展“大数据工程硕士项目”。同时，还面向在校大学生，建设一批研究生开放课程。除此之外，沪上大数据人才培养计划还包括数据科学博士与博士后培养。

　　不过，上海培养的这些人才只能说是合格的学术人才，真正的大数据复合型人才，还要像培养两化融合人才那样，将IT技术和传统产业结合起来，实践和经验更为重要。（本报记者徐恒）