2019年，經歷了數據安全風波與高速發展的中國大數據行業又將迎來國家和地方的雙重政策推動、各領域應用需求不斷增長以及生態體系不斷完善等重大機遇，企業如何緊抓機遇同時創造機遇，突破障礙，實現“彎道取直與換軌”，已經成為關係到所有企業，尤其是傳統制造業企業生存與發展的焦點問題。
一、我國大數據產業發展面臨巨大挑戰
1、是大數據過度使用引起廣泛重視。2018年以來，我國因過度使用大數據引發的熱點新聞事件屢屢出現，主要包括：利用打通數據關聯用戶各類信息帶來重大安全隱患;利用大數據進行用戶畫像導致的用戶歧視現象屢見不鮮;部分創意產業過分依賴大數據進行決策判斷導致創新能力明顯削弱;企業間的違規個人數據流通引發信息洩露恐慌;利用大數據進行內容推薦帶來潛在隱患。
2、是我國數據治理法律法規尚不完善。目前我國對政府部門、企業及其他組織保障數據安全的主體責任、具體要求缺乏系統性的法律認定。同時，我國尚未制定專門的個人信息保護法。此外，我國現有法律對當前日益繁榮的數字經濟領域中數據共享、交易相關問題缺少明確規定，數據所有權、數據資產保護等法律問題的內涵和外延仍處於理論探索階段，滯後於當前數據驅動型經濟發展的法律保障需求。
3、是傳統企業數字化轉型仍處於起步階段。目前製造業等傳統行業企業面臨營收增長減速，盈利水平不斷下降的巨大壓力。製造業需以數字轉型帶動運營績效提高已經成為業界的共識，但受限於傳統的封閉式軟件思維影響以及行業標準缺失，部分企業對數據安全問題仍持審慎態度。再加之業界並未對如何實現這一轉型達成共識，在缺乏行業標準的情況下，企業在數據如何驅動業務發展、如何評估數據應用價值上仍面臨困惑。據埃森哲研究顯示，目前只有7%的中國企業數字化轉型成效顯著。
二、企業佈局大數據的關鍵要素
當前，國家大數據戰略實施已經到了落地的關鍵時期，大數據技術產業創新發展、大數據與實體經濟深度融合、以及大數據安全管理與法律規制等方面都進入了攻堅階段，未來大數據時代背景下數據資產管理升級顯現，企業成功實踐大數據轉型亟待突破以下壁壘。
1、是實現企業數據打通是發揮數據價值的首要條件。就大數據應用而言，數據單點分析價值有限，打通後的全局數據才能發揮根本價值。真正做到數據打通需涵蓋以下四類數據：第一類經營類數據，如CRM、ERP等;第二類社會類數據，如企業運營、活動中產生的數據;第三類日誌類數據，如用戶的瀏覽足跡;第四類為企業外圍數據，如行業第三方數據等。此外，企業數據打通不僅限於單純的數據交換，還應結合數據和業務系統整合整體數據解決方案。
2、是數據風險控制成為大數據應用的重要節點。伴隨著大數據產業的快速發展，大數據安全威脅日益增多，數據洩露、數據買賣、數據被盜等事件頻頻發生。一般企業由於缺乏數據安全管理頂層設計和統一協調管理，控制風險的能力很難跟上風險提高的速度。目前非大數據企業紛紛佈局，聚焦管理框架與技術實踐標準化，創新打造第三方橋樑性平臺，開展大數據管理諮詢服務，通過整個工藝流程數據的分類分級去攻克數據安全問題。在核心數據的處理上，基本採用宏觀上核心業務數據上私有云，外圍數據上公有云的方式進行區隔。
3、是大數據產品為企業發展注入新動能。未來真正顛覆傳統企業的不是產品數字化，更有可能是數據產品。舉例說明，今後消費者對產品需求進一步向“定製”化發展。對照企業需提升兩方面能力：第一提供定製化的能力，第二對接消費者的能力。未來每一件產品，在生產之前就知道它的顧客是誰。柔性化生產=IT系統+管理優化(TPS+TOC)+設備(柔性化設備)+技術(互聯網加大數據技術)+人才(複合型人才)，在B2B—B2C—C2C—C2B—C2F(消費者對工廠)的趨勢中，以互聯網為基礎、由消費者直接驅動、通過柔性化生產實現個性化定製。
三、大數據產業未來發展模式探討
大數據產業已經從野蠻生長階段走進了穩健增長階段，下一步如何引導產業進入有序、健康的發展快車道，是業界普遍關注的問題。經業內專家討論提出，保障大數據產業發展應從以下幾點入手：
1. 規範數據交易模式
大數據作為未來商業的基礎設施，幾乎涉及到國計民生的所有行業，應以提升效率和保障安全為基礎考量，尤其是數據交易的模式、範圍和內容等亟待規範。考慮到國內大數據發展情況，當前首要問題是打擊一小部分濫用用戶數據，和無視數據安全的企業行為。但從整個行業發展來看，建議國家給企業一個相對靈活寬鬆的環境，在安全合規的基礎上，寬鬆的環境更利於行業發展。
2. 積極樹立數據應用成熟行業標杆
深入挖掘數據應用的成熟行業標杆企業，引導其開放數據應用方法和案例，為行業樹立發展示範。以數據應用比較成熟的電商領域為例，先由頭部企業圍繞電商生態進行數據技術與應用探索，沉澱出可供借鑑的方法論。在此基礎上，建議從政府層面加以引導，將其轉化為全行業通用的標準，為行業內數據應用提供範本。
3. 探索新的數據應用模式
在保障數據安全下探索新的數據應w用模式，充分利用雲計算、AI、大數據技術等融合優勢，發揮大數據勢能與價值。例如，通過建設數據服務的雲端生態市場，實現企業對核心數據的管控，以及在安全環境下的多方數據源的有效融合，充分利用雲計算的高彈性高吞吐等底層技術優勢，實現一站式的數據計算、存儲、管理與應用，最大化發揮數據價值。
