(一)大数据战略持续拓展 ............ 1
(二)大数据底层技术逐步成熟 ........ 2
(三)大数据产业规模平稳增长 ........ 3
(四)大数据企业加速整合 ............ 5
(五)数据合规要求日益严格 .......... 6
(一)算力融合:多样性算力提升整体效率 ....... 8
(二)流批融合:平衡计算性价比的最优解 ....... 9
(三)TA 融合:混合事务/分析支撑即时决策 ............. 10
(四)模块融合:一站式数据能力复用平台 ...... 11
(五)云数融合:云化趋势降低技术使用门槛 ............. 11
(六)数智融合:数据与智能多方位深度整合 ............. 12
(一)大数据产业发展政策环境日益完善 ........ 14
(二)各地大数据主管机构陆续成立 ............ 17
(三)大数据技术产品水平持续提升 ............ 20
(四)大数据行业应用不断深化 ....... 22
(一)数据:从资源到资产 ........... 25
(二)数据资产管理理论体系仍在发展 .......... 26
(三)各行业积极实践数据资产管理 ............ 27
(四)数据资产管理工具百花齐放 ..... 29
(五)数据资产化面临诸多挑战 ....... 31
(一)数据相关法律监管日趋严格规范 .......... 35
(二)数据安全技术助力大数据合规要求落地 ............. 36
(三)数据安全标准规范体系不断完善 .......... 39
图 1 全球每年产生数据量估算图........... 1
图 2 2016-2020 年全球大数据市场收入规模预测 ...... 4
图 3 2016-2020 年全球大数据细分市场收入规模预测 ........... 5
图 4 国家大数据战略的布局历程.......... 14
表 1 全国31 省级行政单位代表性大数据产业政策............. 16
表 2 省级大数据主管机构....... 18
表 3 数据管理框架对比......... 26
表 4 数据价值的影响因素....... 32
表 5 我国大数据相关立法....... 35
表 6 2019 年数据安全相关立法进程 ....... 36
表 7 主要隐私数据保护技术对比.......... 38
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