為加快培育數(shù)據(jù)要素市場，進(jìn)一步支撐國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略落地，推動(dòng)“十四五”期間大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)交流與合作，2020大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)峰會(huì)·成果發(fā)布會(huì)于線上召開。本次大會(huì)由中國信息通信研究院、中國通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)大數(shù)據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)推進(jìn)委員會(huì)主辦。

會(huì)上，中國信通院云大所所長何寶宏發(fā)布了《2020大數(shù)據(jù)十大關(guān)鍵詞》。

關(guān)鍵詞一：數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素

2020年4月，《中共中央、國務(wù)院關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)制的意見》正式發(fā)布。《意見》指出了土地、勞動(dòng)力、資本、技術(shù)、數(shù)據(jù)五個(gè)要素領(lǐng)域改革的方向，明確了完善要素市場化配置的具體措施。數(shù)據(jù)作為一種新型生產(chǎn)要素，成為了《意見》中備受關(guān)注的內(nèi)容。由于數(shù)據(jù)是新型生產(chǎn)要素，具有無限復(fù)制、通用性強(qiáng)、流動(dòng)性高、難確權(quán)等特點(diǎn)，傳統(tǒng)的資源管理模式無法完全適配，數(shù)據(jù)要素市場的培育，需要新的制度來提供適宜的土壤，需要在法規(guī)、機(jī)制、技術(shù)等方面大膽創(chuàng)新。

關(guān)鍵詞二：數(shù)據(jù)治理

數(shù)據(jù)治理的目標(biāo)是釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，其核心議題是保障數(shù)據(jù)安全，推動(dòng)數(shù)據(jù)有序管理和流動(dòng)，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。近期國家各部門密集出臺(tái)多項(xiàng)數(shù)據(jù)治理相關(guān)政策法規(guī)，數(shù)據(jù)治理重要性日益凸顯。例如全國人大發(fā)布《數(shù)據(jù)安全法(草案)》，中國銀保監(jiān)會(huì)開展數(shù)據(jù)質(zhì)量專項(xiàng)數(shù)據(jù)治理工作，中央網(wǎng)信辦出臺(tái)《數(shù)據(jù)安全管理辦法》等一系列管理辦法，工信部大力推進(jìn)數(shù)據(jù)管理能力成熟度評估(DCMM)等。

智能化成為新階段數(shù)據(jù)治理工作的重要特點(diǎn)。一方面，數(shù)據(jù)治理為人工智能提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)治理通過定義數(shù)據(jù)質(zhì)量需求、定義數(shù)據(jù)質(zhì)量測量指標(biāo)、定義數(shù)據(jù)質(zhì)量業(yè)務(wù)規(guī)則等環(huán)節(jié)，為深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)提供可信的數(shù)據(jù)輸入。另一方面，人工智能技術(shù)的引入提升了數(shù)據(jù)治理工作的效率，在識(shí)別主數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)自動(dòng)分析分級、維護(hù)元數(shù)據(jù)、提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、輔助數(shù)據(jù)建模等方面都有重要作用。

關(guān)鍵詞三：隱私計(jì)算

當(dāng)前，數(shù)據(jù)流通不暢已成為制約我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要問題。數(shù)據(jù)擁有者出于數(shù)據(jù)安全保密的顧慮而不愿共享數(shù)據(jù)，使得不同企業(yè)、不同機(jī)構(gòu)間難以獲取對方的數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合分析或建模。為解決這一問題，大數(shù)據(jù)從業(yè)者們從多種角度進(jìn)行了諸多探索。從目前發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢看，隱私計(jì)算技術(shù)最有可能成為實(shí)現(xiàn)這一突破的關(guān)鍵。

隱私計(jì)算主要分為多方安全計(jì)算和可信硬件兩大流派，近期多方安全計(jì)算技術(shù)廣受產(chǎn)業(yè)關(guān)注，多家企業(yè)推出了相關(guān)產(chǎn)品。根據(jù)信通院測試統(tǒng)計(jì)，截至2020上半年，一共有15款多方安全計(jì)算產(chǎn)品通過評測，產(chǎn)品化速度明顯加快。

隨著硬件的升級和算法的優(yōu)化，多方安全計(jì)算產(chǎn)品性能不斷提升。近兩年來，密文計(jì)算的效率已經(jīng)基本達(dá)到了可商用要求。而產(chǎn)品供應(yīng)商需要通過多種方式來解決用戶的信任問題，例如產(chǎn)品算法優(yōu)化、第三方評估測試、嚴(yán)控流程等。目前，多方安全計(jì)算產(chǎn)品已經(jīng)在精準(zhǔn)營銷和金融風(fēng)控等場景落地，基于可信執(zhí)行環(huán)境、聯(lián)邦學(xué)習(xí)的產(chǎn)品逐漸增多，整體隱私計(jì)算技術(shù)未來可期。

關(guān)鍵詞四：一體化大數(shù)據(jù)平臺(tái)

大數(shù)據(jù)技術(shù)經(jīng)過10多年的發(fā)展，發(fā)展出豐富的技術(shù)棧，超過100多款開源技術(shù)，覆蓋查詢引擎、計(jì)算引擎、存儲(chǔ)引擎、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)管理等多個(gè)方向，每一方向都有多種同類技術(shù)可供選擇，給企業(yè)的集成使用帶來了很大挑戰(zhàn)。從企業(yè)的最終需求來看，一個(gè)可以滿足多個(gè)業(yè)務(wù)部門開發(fā)管理需求的大數(shù)據(jù)平臺(tái)是支撐數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的關(guān)鍵，這也就是一體化大數(shù)據(jù)平臺(tái)。將SQL層、計(jì)算層、存儲(chǔ)層、資源調(diào)度層、管理層有機(jī)的整合在一起，通過組件化和標(biāo)準(zhǔn)化的設(shè)計(jì)，提供便捷的開發(fā)能力和豐富的運(yùn)維能力，成為一體化大數(shù)據(jù)平臺(tái)的重要特征。例如Cloudera的CDP、阿里巴巴的MaxComupte、星環(huán)的TDH、華為的FusionInsight，都是一體化大數(shù)據(jù)平臺(tái)的典型代表。

關(guān)鍵詞五：DataOps

DataOps(數(shù)據(jù)運(yùn)營)概念借鑒于DevOps，已經(jīng)連續(xù)兩年入選Gartner數(shù)據(jù)管理的Hype Cycle，國際上IBM、Data Kitchen、StreamSets等公司均對DataOps進(jìn)行了定義，并提供可以進(jìn)行DataOps實(shí)踐的工具。DataOps是一種協(xié)作式數(shù)據(jù)管理實(shí)踐，將數(shù)據(jù)開發(fā)、管理、分析、運(yùn)營融于一體的方法論，敏捷、協(xié)作、自動(dòng)化、價(jià)值導(dǎo)向是DataOps的核心理念。因此，DataOps也成為了驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)中臺(tái)良好運(yùn)轉(zhuǎn)的關(guān)鍵。在DataOps中，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)需要以價(jià)值實(shí)現(xiàn)為導(dǎo)向，以持續(xù)運(yùn)營的思維來主動(dòng)賦能業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)。DataOps注重?cái)?shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、業(yè)務(wù)人員之間的協(xié)同，強(qiáng)調(diào)利用工具來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)生產(chǎn)的自動(dòng)化，并建立監(jiān)測和反饋機(jī)制，持續(xù)改進(jìn)數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程，最終形成應(yīng)用的閉環(huán)。

關(guān)鍵詞六：數(shù)據(jù)與分析能力的平民化

初期的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)主要是為管理者提供決策依據(jù)，隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，業(yè)務(wù)人員也越來越需要深入到數(shù)據(jù)相關(guān)的工作中，數(shù)據(jù)與分析的技能不再是只需要企業(yè)IT人員具備的能力，正呈現(xiàn)出“平民化”的趨勢。數(shù)據(jù)與分析能力的平民化試圖為企業(yè)的每一個(gè)小細(xì)胞提供分析決策支持，加快企業(yè)整體的創(chuàng)新和決策能力。這就要求企業(yè)建設(shè)積極的數(shù)據(jù)文化，搭建簡單易用的數(shù)據(jù)服務(wù)和分析工具，容許業(yè)務(wù)人員發(fā)展數(shù)據(jù)技能并與他人共享成果。其核心能力包括形成按需可得的數(shù)據(jù)集，簡單易操作的分析工具，以及建立完備的數(shù)據(jù)管控機(jī)制。

關(guān)鍵詞七:計(jì)算與存儲(chǔ)分離

存算分離正在成為大數(shù)據(jù)與云數(shù)據(jù)庫架構(gòu)變化的趨勢。傳統(tǒng)的存算一體模式下，數(shù)據(jù)可以“就地計(jì)算”，減少了網(wǎng)絡(luò)開銷，但在能力擴(kuò)充方面需要同時(shí)進(jìn)行，從而產(chǎn)生了資源浪費(fèi)。在存算分離架構(gòu)下，存儲(chǔ)層和計(jì)算層可以根據(jù)需求分別進(jìn)行擴(kuò)展，解決了混合計(jì)算存儲(chǔ)帶來資源浪費(fèi)問題，也可以更好的與云平臺(tái)融合，適應(yīng)云計(jì)算的發(fā)展趨勢。例如，Snowflake數(shù)據(jù)倉庫最早提出了獨(dú)特的存儲(chǔ)、計(jì)算以及管理服務(wù)分離的架構(gòu)，使得計(jì)算層與緩存層并不強(qiáng)耦合，非常符合云化的思想，為現(xiàn)代數(shù)倉發(fā)展指明了道路。AWS的數(shù)據(jù)湖產(chǎn)品，通過統(tǒng)一集中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)的分散分布，高速網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，使得數(shù)據(jù)搬遷的代價(jià)降低。在數(shù)據(jù)庫端，國內(nèi)外云廠商近兩三年來都研發(fā)了存算分離的產(chǎn)品，包括AWS的Aurora，阿里的PolarDB，騰訊的CynosDB等，為存儲(chǔ)和計(jì)算帶來了更好的擴(kuò)展自由度和更佳的性能。

關(guān)鍵詞八：分布式數(shù)據(jù)庫

進(jìn)入2020年，國內(nèi)數(shù)據(jù)庫市場競爭加劇，更多廠商涌入賽道。在這之中，分布式數(shù)據(jù)庫成為諸多廠商布局的熱點(diǎn)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，國內(nèi)目前有30多款分布式事務(wù)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，其中大多數(shù)產(chǎn)品都是基于開源技術(shù)進(jìn)行二次開發(fā)。云數(shù)據(jù)庫廠商、創(chuàng)業(yè)企業(yè)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫企業(yè)三大勢力，聚焦金融、電信、政府等行業(yè)，提供公有云和私有交付兩種模式。為了在競爭中勝出，供應(yīng)商一方面需要構(gòu)建過硬的產(chǎn)品能力，不斷在實(shí)踐中打磨產(chǎn)品的功能、性能、高可用能力。另一方面需要構(gòu)筑完善的服務(wù)生態(tài)，與外部服務(wù)商建立緊密合作關(guān)系，搭建咨詢、實(shí)施、運(yùn)維服務(wù)體系，做好上下游的適配，推動(dòng)人才的培養(yǎng)。

關(guān)鍵詞九：圖數(shù)據(jù)庫

圖數(shù)據(jù)庫是以節(jié)點(diǎn)和邊的形式對數(shù)據(jù)關(guān)系進(jìn)行存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫，擅長處理相互關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，在社交、推薦系統(tǒng)等很多場景下有大量應(yīng)用。2013年以來，圖數(shù)據(jù)庫一直在DB-Engine流行度排行榜上一騎絕塵，廣受開發(fā)者追捧，國外已經(jīng)發(fā)展出數(shù)十款圖數(shù)據(jù)庫開源項(xiàng)目和商業(yè)產(chǎn)品。然而，國內(nèi)市場一直未能迅速發(fā)展。2019年以來，國內(nèi)圖數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品研發(fā)速度迅速加快，兩年內(nèi)推出的圖數(shù)據(jù)庫與圖計(jì)算相關(guān)產(chǎn)品超過了15款。特別是2020年以來，大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)(阿里云、騰訊云)紛紛推出圖數(shù)據(jù)庫和圖計(jì)算的服務(wù)。圖數(shù)據(jù)庫賽道也誕生了諸多創(chuàng)業(yè)公司，并成為投融資熱點(diǎn)。知識(shí)圖譜、金融風(fēng)控、公共安全等一些場景已經(jīng)有了落地案例。

關(guān)鍵詞十：大數(shù)據(jù)服務(wù)體系

優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品并不等于成功的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，從產(chǎn)品到應(yīng)用離不開實(shí)施、部署、運(yùn)維等服務(wù)能力。主流的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品廠商非常重視服務(wù)生態(tài)的構(gòu)建，紛紛聯(lián)合外圍服務(wù)企業(yè)，圍繞自身的產(chǎn)品形成咨詢、實(shí)施、治理、應(yīng)用等服務(wù)體系。然而，企業(yè)的大數(shù)據(jù)服務(wù)能力高低不一，存在流程不規(guī)范，人員實(shí)施經(jīng)驗(yàn)不足，項(xiàng)目管理混亂等問題，導(dǎo)致不少大數(shù)據(jù)項(xiàng)目以失敗告終。

今年來，部分大型廠商圍繞數(shù)據(jù)服務(wù)能力提升紛紛布局，顯示出對大數(shù)據(jù)服務(wù)的高度關(guān)注。為規(guī)范大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的實(shí)施，建立標(biāo)準(zhǔn)的服務(wù)流程和產(chǎn)出物，沉淀最佳實(shí)踐，信通院在中國通信標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)TC601聯(lián)合阿里、星環(huán)、數(shù)夢、百度、華為、數(shù)瀾等30多家企業(yè)制定了大數(shù)據(jù)服務(wù)能力成熟度模型系列標(biāo)準(zhǔn)。該標(biāo)準(zhǔn)體系將大數(shù)據(jù)服務(wù)分為平臺(tái)建設(shè)、數(shù)據(jù)工程、分析應(yīng)用三類，總共形成63個(gè)子能力域，從技術(shù)、人員、流程等維度評價(jià)企業(yè)的服務(wù)能力。目前該標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)定稿，馬上進(jìn)入評估階段。