為加快培育數(shù)據(jù)要素市場，進一步支撐國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略落地，推動“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·成果發(fā)布會于線上召開。本次大會由中國信息通信研究院、中國通信標準化協(xié)會大數(shù)據(jù)技術標準推進委員會主辦。

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

關鍵詞一：數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素

2020年4月，《中共中央、國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》正式發(fā)布。《意見》指出了土地、勞動力、資本、技術、數(shù)據(jù)五個要素領域改革的方向，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》中備受關注的內(nèi)容。由于數(shù)據(jù)是新型生產(chǎn)要素，具有無限復制、通用性強、流動性高、難確權等特點，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)、機制、技術等方面大膽創(chuàng)新。

關鍵詞二：數(shù)據(jù)治理

數(shù)據(jù)治理的目標是釋放數(shù)據(jù)價值，其核心議題是保障數(shù)據(jù)安全，推動數(shù)據(jù)有序管理和流動，提升數(shù)據(jù)質量。近期國家各部門密集出臺多項數(shù)據(jù)治理相關政策法規(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)會開展數(shù)據(jù)質量專項數(shù)據(jù)治理工作，中央網(wǎng)信辦出臺《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。一方面，數(shù)據(jù)治理為人工智能提供了高質量的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)治理通過定義數(shù)據(jù)質量需求、定義數(shù)據(jù)質量測量指標、定義數(shù)據(jù)質量業(yè)務規(guī)則等環(huán)節(jié)，為深度學習等人工智能技術提供可信的數(shù)據(jù)輸入。另一方面，人工智能技術的引入提升了數(shù)據(jù)治理工作的效率，在識別主數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)自動分析分級、維護元數(shù)據(jù)、提升數(shù)據(jù)質量、輔助數(shù)據(jù)建模等方面都有重要作用。

關鍵詞三：隱私計算

當前，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)、不同機構間難以獲取對方的數(shù)據(jù)進行聯(lián)合分析或建模。為解決這一問題，大數(shù)據(jù)從業(yè)者們從多種角度進行了諸多探索。從目前發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢看，隱私計算技術最有可能成為實現(xiàn)這一突破的關鍵。

隱私計算主要分為多方安全計算和可信硬件兩大流派，近期多方安全計算技術廣受產(chǎn)業(yè)關注，多家企業(yè)推出了相關產(chǎn)品。根據(jù)信通院測試統(tǒng)計，截至2020上半年，一共有15款多方安全計算產(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，多方安全計算產(chǎn)品性能不斷提升。近兩年來，密文計算的效率已經(jīng)基本達到了可商用要求。而產(chǎn)品供應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、嚴控流程等。目前，多方安全計算產(chǎn)品已經(jīng)在精準營銷和金融風控等場景落地，基于可信執(zhí)行環(huán)境、聯(lián)邦學習的產(chǎn)品逐漸增多，整體隱私計算技術未來可期。

關鍵詞四：一體化大數(shù)據(jù)平臺

大數(shù)據(jù)技術經(jīng)過10多年的發(fā)展，發(fā)展出豐富的技術棧，超過100多款開源技術，覆蓋查詢引擎、計算引擎、存儲引擎、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)管理等多個方向，每一方向都有多種同類技術可供選擇，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，一個可以滿足多個業(yè)務部門開發(fā)管理需求的大數(shù)據(jù)平臺是支撐數(shù)據(jù)驅動業(yè)務的關鍵，這也就是一體化大數(shù)據(jù)平臺。將SQL層、計算層、存儲層、資源調(diào)度層、管理層有機的整合在一起，通過組件化和標準化的設計，提供便捷的開發(fā)能力和豐富的運維能力，成為一體化大數(shù)據(jù)平臺的重要特征。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)平臺的典型代表。

關鍵詞五：DataOps

DataOps(數(shù)據(jù)運營)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進行了定義，并提供可以進行DataOps實踐的工具。DataOps是一種協(xié)作式數(shù)據(jù)管理實踐，將數(shù)據(jù)開發(fā)、管理、分析、運營融于一體的方法論，敏捷、協(xié)作、自動化、價值導向是DataOps的核心理念。因此，DataOps也成為了驅動數(shù)據(jù)中臺良好運轉的關鍵。在DataOps中，數(shù)據(jù)團隊需要以價值實現(xiàn)為導向，以持續(xù)運營的思維來主動賦能業(yè)務團隊。DataOps注重數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學家、業(yè)務人員之間的協(xié)同，強調(diào)利用工具來實現(xiàn)數(shù)據(jù)生產(chǎn)的自動化，并建立監(jiān)測和反饋機制，持續(xù)改進數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程，最終形成應用的閉環(huán)。

關鍵詞六：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)字化轉型的深入，業(yè)務人員也越來越需要深入到數(shù)據(jù)相關的工作中，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)的每一個小細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)建設積極的數(shù)據(jù)文化，搭建簡單易用的數(shù)據(jù)服務和分析工具，容許業(yè)務人員發(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)管控機制。

關鍵詞七:計算與存儲分離

存算分離正在成為大數(shù)據(jù)與云數(shù)據(jù)庫架構變化的趨勢。傳統(tǒng)的存算一體模式下，數(shù)據(jù)可以“就地計算”，減少了網(wǎng)絡開銷，但在能力擴充方面需要同時進行，從而產(chǎn)生了資源浪費。在存算分離架構下，存儲層和計算層可以根據(jù)需求分別進行擴展，解決了混合計算存儲帶來資源浪費問題，也可以更好的與云平臺融合，適應云計算的發(fā)展趨勢。例如，Snowflake數(shù)據(jù)倉庫最早提出了獨特的存儲、計算以及管理服務分離的架構，使得計算層與緩存層并不強耦合，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)一集中存儲數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)的分散分布，高速網(wǎng)絡技術的發(fā)展，使得數(shù)據(jù)搬遷的代價降低。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，為存儲和計算帶來了更好的擴展自由度和更佳的性能。

關鍵詞八：分布式數(shù)據(jù)庫

進入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。據(jù)統(tǒng)計，國內(nèi)目前有30多款分布式事務數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，其中大多數(shù)產(chǎn)品都是基于開源技術進行二次開發(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，供應商一方面需要構建過硬的產(chǎn)品能力，不斷在實踐中打磨產(chǎn)品的功能、性能、高可用能力。另一方面需要構筑完善的服務生態(tài)，與外部服務商建立緊密合作關系，搭建咨詢、實施、運維服務體系，做好上下游的適配，推動人才的培養(yǎng)。

關鍵詞九：圖數(shù)據(jù)庫

圖數(shù)據(jù)庫是以節(jié)點和邊的形式對數(shù)據(jù)關系進行存儲的數(shù)據(jù)庫，擅長處理相互關聯(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)庫與圖計算相關產(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)庫和圖計算的服務。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。知識圖譜、金融風控、公共安全等一些場景已經(jīng)有了落地案例。

關鍵詞十：大數(shù)據(jù)服務體系

優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品并不等于成功的大數(shù)據(jù)項目，從產(chǎn)品到應用離不開實施、部署、運維等服務能力。主流的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品廠商非常重視服務生態(tài)的構建，紛紛聯(lián)合外圍服務企業(yè)，圍繞自身的產(chǎn)品形成咨詢、實施、治理、應用等服務體系。然而，企業(yè)的大數(shù)據(jù)服務能力高低不一，存在流程不規(guī)范，人員實施經(jīng)驗不足，項目管理混亂等問題，導致不少大數(shù)據(jù)項目以失敗告終。

今年來，部分大型廠商圍繞數(shù)據(jù)服務能力提升紛紛布局，顯示出對大數(shù)據(jù)服務的高度關注。為規(guī)范大數(shù)據(jù)項目的實施，建立標準的服務流程和產(chǎn)出物，沉淀最佳實踐，信通院在中國通信標準協(xié)會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)服務能力成熟度模型系列標準。該標準體系將大數(shù)據(jù)服務分為平臺建設、數(shù)據(jù)工程、分析應用三類，總共形成63個子能力域，從技術、人員、流程等維度評價企業(yè)的服務能力。目前該標準已經(jīng)定稿，馬上進入評估階段。