大数据拥有5V特性，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)、Veracity(真实性)。当前，新一轮科技革命和产业变革席卷全球，大数据、云计算、物联网、人工智能等新技术不断涌现，数字经济正深刻改变着人类的生产生活方式，成为推动经济发展的新动能。

　　有研究显示，我国的数据总量正以年均50%以上的速度持续增长;预计到2020年，在全球的占比将达到21%。在我国，数据分析等技术已在网络社交、电商、广告、搜索等业务领域得到广泛应用;电信、金融、工业、医疗、交通等行业基于大数据推出了风险防控、信用评价等新型业务和个性化定制等应用示范;政府部门也基于大数据建立了联合激励与惩戒机制，有效地促进了“放管服”改革和社会信用体系建设。

　　在发展迅猛的同时，我国大数据产业也存在资源开放共享程度低、安全性有待加强等问题。截至目前，我国投建了大量数据中心，但很多因为缺乏运营经验处于闲置状态，同时很多城市却仍在花费巨资投建新的数据中心，重复建设现象凸显。在这样的大背景下，我国大数据产业要想有更好更快的发展，一方面必须努力提供良好的法律环境，另一方面则要增强政府及企业开放、共享基础设施与数据资源的意识，摒弃“地方保护主义”和“自我保护主义”。为此，相关部门应推进公共数据开放和基础数据资源跨部门、跨区域共享，优先推动信用、交通、医疗、卫生、就业等领域数据向社会开放。同时，强化数据资源在采集、存储、应用和开放等环节的安全保护，推动电信和互联网数据管理细则出台。

　　制造业是实体经济的主体、大数据的核心应用领域，深化大数据创新应用对国内制造转型升级具有重要意义。因此，应继续深入推进两化融合，研究制定工业大数据发展路线图，支持开发一批工业大数据分析技术和产品，建设一批工业大数据平台，组织开展行业应用试点示范。同时，发展新兴产业大数据，大力培育互联网金融、基因分析、精准医疗等新业务，提升大数据资源的采集获取和分析利用能力;发展政府和民生领域大数据，在市政管理、减灾救灾、社会救助、养老服务、社区服务等领域全面推广大数据应用，提升政府决策能力、打造民生服务体系。

　　在推进我国工业大数据应用的过程中，尤其应抓好工业大数据标准化工作，健全安全体制机制，完善外部环境。同时，应将工业大数据安全纳入信息安全范畴，完善相关法律法规，建立国内工业大数据应用安全风险评估模型，建立应对数据泄露等安全风险的相关预案。当然，也要不断引导企业需求，帮助企业形成对数据客观、科学的认识;推进企业间和企业内部信息交互、共享和集成，充分发挥数据融合的应用价值。

　　大数据时代，学习相关的技术是必不可少的。千锋大数据开发培训班新进企业级服务器实战教学，引领“大数据”培训大变革，高端师资团队20周的时间带你一站式搞定匪夷所思的大数据开发技术。各个行业都在围绕大数据开展下一步的行动，你有没有心仪的行业呢?