數據時代大事記 (車品覺)
由2017年至2019年，政策更明確從訊息安全、數據管理方面規範市場。（新華社圖片）
全球大數據智能化的浪潮衝擊下，中國大數據發展的關鍵4階段：2012年以前，大數據市場處於認知初建的階段，這時候大部分人對大數據的認知就是數據「大」了。工具的使用跟從前相比沒有大進步，大數據的案例僅有在大企業內，以試驗形式零散出現。
於2012年至2014年，由互聯網企業帶頭，發展變得具規模，然後獲得中央政策驅動而加速。同時，互聯網到移動網絡的高速發展，積累了大量多維度的行為數據，成為機器學習的助力。
發展兩大主線
然而，數據流通方式還是非常局限，大型企業例如BAT有絕對優勢。內地貴陽大數據交易所也由此應運而生，數據質量及安全始終是數據交易的最大隱患，差別是美國企業會更多使用數據代理人（Data Broker）解決數據流通問題。我們發現兩者的最大差別，是SLA服務承諾及供需的長期關係。
2014年開始至今，大數據生態發展分為兩條主線：
一、前述的互聯網企業繼續以機器學習深化數據在業務上的分析需求，數據治理及中台技術開始成為企業的未來關注點；
二、傳統行業以金融、零售、醫療為首，發展AI+之路，企業因為信息化的程度，制約了人工智能的使用。數據孤島現象在非互聯網企業更為嚴重，隨着技術創新的大規模嘗試和試驗，市場進入「百花齊放」的階段。
5G及IPV6部署和更多智能終端的出現，催生了大數據供給端的爆發。（新華社圖片）
由2015年至2019年，隨着物聯網興起，智慧城市成為內地一二線城市的必備項目，也成為帶動產業互聯網的驅動力之一。以數據去驅動惠民服務、營商環境、產業發展是各地的重要任務，及至2017年內地參與智慧城市多達517個。
由2017年至2019年，政策更明確從訊息安全、數據管理方面規範市場；數據治理及資產管理成為企業的重點之一，數據中台的概念更趨向成熟。同時，京津冀、長三角、粵港澳大灣以城市群為特色的區域協助，更加突顯數據成為創新的要素。
科技環境是大數據生根發芽的沃土，5G及IPV6部署和更多智能終端的出現，催生了大數據供給端的爆發，也成為大數據技術、大數據產業應用落地和發展的重要里程碑，為大數據場景化使用提供了充足的數據資源。資本永遠是助力行業發展不可或缺的要素，其顯著的特點是前瞻性強、理性（或瘋狂）、逐利性，相比前幾年資本的瘋狂，近年資本趨於理性，也反映了當下真實的市場發展。
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