《2024中国大数据市场十大关键词预测》（以下简称《报告》）发布，该报告由中国信息协会大数据分会联合国润互联信息技术研究院、行业科研机构、专家学者等共同编制，在对厂商和用户进行广泛调研的基础之上，对未来行业的发展趋向进行专业预测和展望，同时以十大关键词为线索，通过回顾与展望大数据领域的理念、技术、应用、市场等方面的创新与实践，探索大数据发展脉络，加速大数据价值释放。
01、大数据最好的时代
这是大数据最好的时代!政策战略高瞻远瞩，市场保持稳中有升，技术产品不断取得突破，行业大数据应用走深入实。
公开数据显示，2022-2023年中国大数据市场保持较快增速，整体市场规模为5631.8亿元，同比增长20.3%;未来三年，中国大数据仍将保持较高的市场需求，预计2025年市场规模将超过9000亿元。
随着数字经济的快速发展，数据要素的价值持续释放，成为经济发展的核心引擎。未来，大数据将与云计算、人工智能等技术更加深入地融合，落地更多的业务场景，更好地支撑企业的数智化转型与可持续发展。
02、大数据：数字经济时代新引擎
谁能把握大数据、人工智能等新经济发展机遇，谁就把握了时代脉搏。
毋庸置疑，数据已经成了数字化时代最重要的生产要素，也是国家的战略性资源。企业在数字化转型、智能化升级的过程中，对底层的数据基础设施提出了更多要求，从数据的收集到数据的处理，再从数据的分析到数据的应用，直到数据的治理和管理，大数据的研究领域和范围不断扩大，新的理念、技术、模式层出不穷。
2023年10月25日，国家数据局正式挂牌成立，它的成立对于全面贯彻落实数字中国建设整体布局，健全我国数据基础制度，提升数据治理效能产生深远而积极的影响。在国家和政策层面，为大数据产业的发展创造了良好的环境。从技术和市场的角度，当前大数据也正在创新中不断实现突破和跃升。IDC预测，到2027年，中国大数据IT投资规模有望达到430亿美元，全球占比约8%，五年复合增长率约为21.5%，增速位居全球第一。
03、十大关键词预测
数据基础设施：数据“新基建”前景可期
数智化时代，数据是新的生产资料，算力、云、5G和AI等是新的生产力和工具，三者相互作用，推动社会经济高质量发展。要发挥数据的价值，就要建设现代化的数据基础设施，包括网络、算力、流通、安全等设施，实现数据的全生命周期管理和优化。
数据资产入表：数据要素产业化第一步
数据资产入表可以促进企业和组织对其所拥有或控制的数据资源进行确认，将数据资源进一步转化为数据资产，并加速数据资产化的进程，让数据资产成为企业和组织的发展动力和保障。
大数据交易：推动数据要素市场化
数据作为一种产品，其流通交易是数据要素实现市场化的关键一环。数据生产、数据交易、数据保障、数据监管等共同构成了数据产品交易生态体系，推动着数据要素价值加速释放。各地的数据交易中心(所)围绕数据交易、流通、开发与利用，不断完善制度建设并创新服务模式，从而更好地衔接供需双方，满足企业业务发展需求的同时，也有力地促进了数据要素市场的建设，实现价值转化。
Data Fabric：从概念到加速商业落地
对于Data Fabric的中文翻译业界还没有一个统一的标准，有人称之为“数据编织”，也有人唤作“数据经纬”。但不管翻译成什么，Data Fabric都毫无疑问是大数据领域一个不容忽视的关键词。2024年，Data Fabric将更快地实现商业落地。
湖仓一体：深度融合，走向开放
作为一种新型的开放式融合架构，湖仓一体让企业具备了更全面的数据管理能力。实践证明，湖仓一体可以有效解决湖仓混合架构中存在的时实性弱、存储成本高、数据一致性难以保障等不足。湖仓一体仍在不断演进之中。一些新型的数据仓库已经采用了存算分离架构。湖仓一体也为Data Fabric的落地奠定了坚实的数据基础。预计在2024年，更多的数据和工作负载将迁移至跨越公有云和私有云的开放式的数据湖仓架构中。
DataOps：数据驱动业务成长
在维基百科中，所谓DataOps，是指一种面向流程的自动化方法，由分析和数据团队使用，旨在提高数据分析的质量并缩短数据分析的周期。DataOps之所以能够引起各方青睐，主要是因为在当前的大数据应用环境中，数据孤岛问题影响了数据的共享与统一，低质量的数据使得各部门之间的数据协作更加困难，另外单点的自动化不能有效支撑整体效能的提升，而DataOps作为一种新的数据管理方法，能够支持敏捷的数据开发，同时简化数据交付的周期，从而快速释放数据生产力。
数据管理自动化：AI赋能数据治理
随着数据的倍数增长，以及数据获取、处理、应用和管理的复杂度日益提高，企业如果仍旧依赖传统的人工处理方式，将很难满足效率和成本上的要求。企业需要持续提升数据平台管理的自动化与智能化水平，更好地实现数据治理。可以预见，跨基础设施、平台与工作负载的可视化、洞察性将是2024年企业在大数据应用方面关注的重点。
智能数据分析：AI助数据分析提质增效
随着生成式AI、大模型的火爆，新一轮AI热潮将数据分析推升至新的阶段。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等先进技术，能够大幅提升数据分析在数据准备、发现洞察、结果输出及共享等方面的能力，在进一步提升数据分析效率的同时，也加快了数据分析的自动化进程。
数据质量：数据应用的生命线
众所周知，若没有高质量的数据，数据分析、数据挖掘、数据应用也将无从谈起。企业通常会面临重要数据缺失、数据异常、数据不一致、数据重复或错误等影响数据质量的难题。企业必须对数据质量管理给予高度重视。在数据处理复杂度不断提升的今天，确保数据质量是必须跨越的一道门槛。
数据韧性：数据保护与安全永无止境
据统计数据显示，2023年以来，国内消费市场加快复苏，重点投资项目稳步推进，持续扩大的内需彰显出中国经济的强大韧性。进入“后疫情时代”，国际市场风云变幻，经济发展逐步回归正轨，“韧性”一词在越来越多场合被更频繁地提及。经济韧性、组织韧性、业务韧性、网络韧性……韧性与活力、潜力相伴而行。2024年，增强数据韧性仍是一项关键且艰巨的任务。
04、总结
2023年是中国大数据产业的重要一年，也是数字化转型的关键一年。在这一年里，中国大数据产业取得了令人瞩目的成就，不仅在技术创新、应用场景、数据安全等方面有了突破性的进展，而且在推动经济社会发展、提升民生福祉、促进国际合作等方面发挥了重要作用。
展望未来，随着5G、物联网、人工智能、云计算等新技术的不断发展和普及，大数据的来源、规模、质量等方面都将有所提升，为大数据的分析、挖掘、应用开辟新的机遇。我们相信，在相关产业政策法律法规的引导和监督下，大数据产业将加强跨界融合和协同创新，与新兴应用深度结合，有效推动数字化新基建与新业态。
本文转自：大数据社会应用研究，转载此文目的在于传递更多信息，版权归原作者所有。如不支持转载，请联系小编demi@eetrend.com删除。
