数据共享 良性互动大数据生态圈正在形成
通过城市大脑智能管理，车辆通行速度提高了11%，通过智能制造，设备维护费用节约30%～50%，通过大数据分析，掺烧经济煤种一年节约成本19.34亿元……这些都是不同企业运用大数据实现的成果，是过去这几年我们看到的明显的变化。
过去这五年，国家推动“互联网+”落地，出台《促进大数据发展行动纲要》等系列政策，将更多的公共数据开放出来，营造良好的创业氛围，从实际上推动了企业利用数据提升效率并进行商业模式变革。同时创造出更加丰富的应用场景，又进一步丰富了中国的数据资源，一个良性互动、蓬勃发展的大数据生态圈正在形成。
数据共享
带来雨后春笋的“双创”
这几年，在大数据方面最大的变化是政策。国家出台了很多与大数据相关的政策，包括《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》、《促进大数据发展行动纲要》、《政务信息资源共享管理暂行办法》等。这些政策对于推动数据开放，以及推动大数据产业、技术、应用等各个层面的发展起到了积极的作用。
系列政策出台带来的最直观变化是越来越多的公共数据开放出来，并进行商业化，提升了行业的效率，同时带来很多商业模式的创新。
以智慧城市为例，智慧城市的建设需要将城市每一个部分的数据，包括基础设施、交通、安居、医疗等各种数据收集起来，进行实时分析，实现统一管理，提升运营效率。比如在杭州，利用城市交通出行数据打造的城市大脑，可以智能调节红绿灯，在杭州萧山区部分路段的初步试验中，车辆通行速度最多提高了11%。
从工业大数据的维度看，国家大力推动互联网与制造业深度融合，推动大数据在企业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链各环节的应用，取得了丰硕的成果。比如大唐集团，有效整合集团相关的工业数据，实现数据的共享和再次利用，平均每年减少二氧化硫排放84.98万吨、氧化物排放125.34万吨，2016年掺烧经济煤种原煤量共计8296万吨，每吨节约23.11元，一年节约成本19.34亿元。再比如陕鼓动力智能运维大数据应用，设备维护费用节约30%~50%，意外停机减少50%，正常检修工期减少47%。
这几年，面向不同行业、不同环节的大数据分析应用平台和创业项目，不断涌现。
我的几个朋友也在创业，他们做的是面向工业领域的质量服务平台。当下很多中小企业在质量控制上面临巨大的挑战：与大企业不同，中小企业缺乏健全的质量控制体系，缺乏好的手段和工具来优化、改进、控制产品质量。于是我的这几个朋友利用他们原有的经验，搭建了一个工业质量平台，利用各个不同细分工业领域的大数据，生成不同行业领域的质量控制模型、模块，以“可视化”、“傻瓜化”的方式输出并服务于中小企业，推动中小企业的质量提升效果显著。
另一个感受是越来越多的商业公司也将数据开放出来，与政府的数据、行业的数据结合起来产生更多的商业应用，也创造了很多新的商业模式。分享经济在这几年发展迅猛，赛迪智库数据显示，2016年部分分享经济企业开始在医疗、教育领域布局，公共服务创新活跃。比如医疗分享领域，药品配送、初级卫生医疗保健咨询等服务已经初具规模，互联网医院、医疗设备分享模式也开始涌现;教育分享领域，提供标准化线下课程资源的分享平台也在大规模崛起。
事实上，这几年，越来越多的创业公司做互联网+的创业项目，正在从2C端的消费领域越来越多地渗透到传统产业领域，而且2C端的互联网+也推动了传统制造业的升级。比如共享单车，它与过去的单车其实不一样的地方不仅仅是在使用方式、运营模式上是“物联网+单车”的形态，是通过大数据驱动的管理运营，在城市里实现最科学高效的调度;在制造的模式上也发生变化，它需要上下游一起联合研发，包括单车生产厂、材料厂商、共享单车运营企业、运营商等，又进一步带动了传统产业的转型升级，开启了传统企业的数字化转型。
大数据技术
全面飞速发展
这五年大数据的相关技术也飞速发展。如果我们把物联网拆开来看，它包括数据采集、传输、处理到算法再到创造出更好的应用，是一个链条，这个链条上的各个环节都发生了很大的变化。
从网络的层面看，早几年是2G、3G的时代，网络只能提供基本通信的功能，不能连接物、连接设备。2013年有了4G，现在国家又在推动5G，也有了NB-IoT这样的网络，物联网应用的基础设施趋于完善，推动物联网发展才变得可能。同样，如果没有多元化的物联网应用出来，5G、物联网网络本身也很难继续向前发展，因为网络的发展需要与场景结合，彼此互动，网络向前演进使得物联网应用创新成为可能。
从计算能力和处理能力的维度看，这几年同样有巨大的变化。中国的超级计算机“神威·太湖之光”与“天河二号”已经是全世界跑得最快的机器，而手机具备了更强大的计算和数据处理能力，这是大家都可以看得见的。各种设备的处理能力的提升以及云计算的发展又将计算能力更普世化、更服务化、更便宜化。同时，目前中国是云计算发展比较快的地区，涌现出了阿里云、腾讯云、京东云等一大批有实力的云计算企业。
从算法的维度看，这几年人工智能的算法之所以能够快速发展，得益于丰富的数据的驱动。过去没有数据，我们要验证模型与算法的成熟，需要进行更多维度的推测和验证。现在有了大量的、多维度的数据，我们可以快速地推动算法的成熟，产生出更大的应用价值，对城市、对行业、对企业能够进行更好的管理，推动更多的应用公司发展。
摩拜是智慧城市中的一个应用，一个智慧城市的构成，需要很多公司、很多创新应用参与进来。比如将地铁进出站的数据、手机的数据结合起来，就可以知道人流的变化，判断交通拥堵情况，做出更智能的调度。过去这其中的很多数据都是封闭在各个部门内部，现在可以拿出来共享，创造出更多的应用。
从数据标准化的角度看，这些年也发生了很大的变化。政府数据共享开放标准化进程不断加快，国家正在推进大数据资源开放目录和信息资源共享交换标准研究，许多行业已经有了信息化和数据标准。在《促进大数据发展行动纲要》中提出要建立标准规范体系，推进大数据产业标准体系建设，加快建立政府部门、事业单位等公共机构的数据标准和统计标准体系，推进数据采集、政府数据开放、指标口径、分类目录、交换接口、访问接口、数据质量、数据交易、技术产品、安全保密等关键共性标准的制定和实施。因为大数据标准化的推进，给企业带来更大的便利和进一步降低成本的可能，我们不必专门再为每一个部门而定制开发应用接口、数据接口。
