隨著大數據作為戰(zhàn)略資源的地位日益凸顯，人們越來越強烈地意識到制約大數據發(fā)展最大的短板之一就是：數據治理體系遠未形成，如數據資產地位的確立尚未達成共識，數據的確權、流通和管控面臨多重挑戰(zhàn);數據壁壘廣泛存在，阻礙了數據的共享和開放;法律法規(guī)發(fā)展滯后，導致
大數據未來更趨于數據的市場化，與云計算一起獲得雙贏(深度結合)，數據管理和質量成為核心競爭力等方面的發(fā)展。
當大數據進入人們的生活，所有的數據必定成為資源，而掌握了數據的人就會擁有較好的市場。日本有學者提出“生活者”的概念，意思是，隨著社會化媒體的出現，消費者不再是單方面接受信息的買方，而是將所有與生活有關的信息都放在社會化媒體上的生命體。這時，不光是產品信息，消費者的興趣、年齡、收入、產品反饋等都會被列入商家批量生產產品所要考慮的要素之列。
根據中研普華研究院《2022-2027年版大數據產業(yè)政府戰(zhàn)略管理與區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略研究咨詢報告》分析：
為了能吸引用戶，個性化推薦技術，根據用戶信息制定的營銷方案，已經為人們所青睞。但是，和技術運用相對應的，是技術的處理方式。在使用大數據時，要把握什么樣的信息是重要的，什么樣的是次要的。信息的管理者也需要建立數據庫，利用好已經搜集到的數據，以便隨時應用，在這個信息發(fā)達、創(chuàng)意頻出的時代占領先機。
大數據治理體系遠未形成，特別是隱私保護、數據安全與數據共享利用效率之間尚存在明顯矛盾，成為制約大數據發(fā)展的重要短板，各界已經意識到構建大數據治理體系的重要意義，相關的研究與實踐將持續(xù)加強。大數據從哪兒來的呢?自然是從不同用戶中抽取而來的。它為社會運轉、企業(yè)盈利帶來好處，但與此同時，很多問題也出現了。用戶的信息被計算機一股腦兒的抓取，在這其中，人們的隱私也暴露了。隨之而來的是倫理上、法律上對大數據的爭議。很多相關爭論就此展開。在運用大數據時，人們不得不更謹慎。
隨著大數據作為戰(zhàn)略資源的地位日益凸顯，人們越來越強烈地意識到制約大數據發(fā)展最大的短板之一就是：數據治理體系遠未形成，如數據資產地位的確立尚未達成共識，數據的確權、流通和管控面臨多重挑戰(zhàn);數據壁壘廣泛存在，阻礙了數據的共享和開放;法律法規(guī)發(fā)展滯后，導致大數據應用存在安全與隱私風險;等等。
數據的無序流通與共享，又可能導致隱私保護和數據安全方面的重大風險，必須對其加以規(guī)范和限制。
面對幾千、幾萬計的消費者，普通信息統(tǒng)計已經不能滿足需求，這時，就需要專門的大數據處理公司，或者是公司單獨設立用戶數據處理中心，使用大數據技術，更加精準地把握用戶需求，這將會給企業(yè)帶來意想不到的回報。
大數據在電信數據應用中發(fā)揮重要價值。大數據同步對重點城市的人員流動分析，也有著重要價值。比如此次的新冠疫情防控中就起到了重要作用。
大數據在電力、自來水、燃氣等方面的應用，通過3輪150余萬條次電力大數據巡航，精準判斷出區(qū)域內人員日流動量和分布，還可以實時監(jiān)測居家隔離人員、獨居老人等特殊群體347戶。這讓社區(qū)人員得以根據電量波動判斷業(yè)主狀況，做好跟蹤服務。
大數據在醫(yī)療影像中的應用，促使人工智能效率大大提升?；诙鄠€病例的CT影像樣本數據，學習訓練樣本的病灶紋理，針對新冠肺炎臨床診斷研發(fā)了一套全新AI診斷技術，AI可以在20秒內準確地對新冠疑似案例CT影像做出判讀，分析結果準確率達到96%，大幅提升診斷效率。
大數據助力加快藥物研制。想了解更多關于行業(yè)專業(yè)數據分析，請點擊查看中研普華研究院出版的報告《2022-2027年版大數據產業(yè)政府戰(zhàn)略管理與區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略研究咨詢報告》。
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2022-2027年版大數據產業(yè)政府戰(zhàn)略管理與區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略研究咨詢報告
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