大數據中國軍網

① 大數據時代:如何守護我們的數據安全

大數據時代:如何守護我們的數據安全
不管你承認不承認，我們已經全面進入了大數據時代。無時無刻，我們的很多信息都被通過各種途徑傳播出去，這就必然導致安全問題的產生。
大數據的安全問題有多嚴重？在此前舉辦的「2016中國大數據產業峰會」上發生的一個實例，就可見一斑。
在360展區，市民嚴女士隨手將錢包、手機放到安檢筐里，空手走過安檢門。她通過安檢門，突然發現大屏幕上顯示出自己銀行卡的姓名拼音、身份證號、銀行卡號、卡片有效期、最近10次的消費時間、消費地點、取現記錄、轉賬記錄等等。嚴女士驚呼：「遇到了魔術師」。
360安全專家劉洋解釋，實際上，存放手機錢包的安檢筐里存有一張具有NFC(近距離通信)功能的無線讀卡器，旁邊還有配套的信號接收器和電腦等設備，就像公交車刷卡器，只要銀行卡靠近讀卡器，卡片的信息就顯示出來，安檢門其實就是「安全魔術師」手中的障眼法。就在嚴女士將錢包放進安檢筐的那一刻，嚴女士的個人信息就已經泄露了。
那麼，我們靠什麼來保障我們的數據安全呢？難道我們只能看著個人的數據和隱私到處泄露嗎？
數據安全事件日益高發
近來，大數據安全事件呈高發之勢。日前，廣東警方破獲一起高科技經濟犯罪案件，17歲的「黑客」葉世廣，攻破了多個商業銀行網站，竊取了儲戶的身份證號、銀行卡號、支付密碼等數據，帶領一批人在網上大肆盜刷別人的信用卡，涉案金額近15億元，涉及銀行49家。
今年2月，發生了世界上有史以來規模最大的網路盜竊案。黑客入侵了孟加拉國央行在紐約聯邦儲備銀行的賬戶，盜走了8100萬美元，後來孟加拉國官方表示，黑客出現了一個拼寫錯誤，否則隨後還將進行一筆近10億美元的轉賬。
今年3月，與敘利亞有關聯的激進黑客組織對一個自來水廠發起網路攻擊。黑客操縱系統改變了進入到自來水中的化學物含量，阻礙凈水過程。
類似的案例不勝枚舉。
360公司總裁齊向東向《中國科學報》記者表示，接入互聯網的設備越多，網路攻擊的發生幾率就越高，網路攻擊首先瞄準大數據，攻擊造成大數據丟失、情報泄密和破壞網路安全運行。大數據技術是一把雙刃劍，既可以造福社會、造福人民，又可以被一些人用來損害社會公共利益和民眾利益。
大數據安全體系構建勢在必行
「在互聯網乃至物聯網時代，如果我們不能很好地解決安全問題，就會影響社會各方面的發展。因此，各級政府在鼓勵發展大數據的同時，要同步考慮構建大數據安全體系。」齊向東表示。
值得注意的是，傳統的網路安全思路已經無法保障大數據時代的安全。劉洋向記者介紹，傳統網路安全的防護思路是劃分邊界，將內網、外網分開，業務網和公眾網分離，用終端設備將潛在風險隔離。通過在每個邊界設立網關設備和網路流量設備，來守住「邊界」，以期解決安全問題。但隨著移動互聯網、雲服務的出現，移動終端在4G信號、Wi-Fi信號、電纜之間穿梭，網路邊界實際上已經消亡。
「很多傳統的大企業認為，只要自己購買伺服器並搭建獨立的機房，安排專門的技術人員就能夠保護企業的數據不被泄露，能夠保護企業的信息安全。但實際上，在如今的互聯網時代，這種傳統的方法更加容易被不法分子所攻破。」阿里雲安全資深總監肖力向《中國科學報》記者介紹，這是因為從技術實力來看，絕大部分企業並不是專門做網路安全、數據安全，其設置的技術壁壘難以阻擋專業的黑客。
齊向東介紹，360安全中心每天發現木馬樣本近千萬個，每天發現的各種軟硬體漏洞、網站漏洞超過120個，「每一個木馬每一個漏洞，都可能攻破預先部署的安全設備和安全軟體」。這種情況下，企業的傳統防護的確難以奏效。
雲平台和大數據需「雙劍合璧」
在采訪中，有專家認為，對付大數據時代的數據安全問題，防止信息泄露，除了完善相關法製法規，更加需要雲平台的防護技術，結合大數據技術來應對數據安全。
「在雲計算不斷深入發展的當下，將數據存儲在雲平台上，或許比傳統的企業信息防護更加安全。」肖力介紹，以阿里雲為例，阿里雲在架構設計之初就同步考慮了安全架構，不僅將安全的基因植入到整個雲平台和各個雲產品中，也將數據安全要求嵌入產品開發生命周期的各個環節。依靠專業的雲計算平台，強大的技術團隊能夠更好地應付來自黑客的攻擊。
不同用戶之間，無論是CPU、內存，還是存儲和網路，都默認相互隔離，既看不到對方的數據，也不會相互影響。「就像一間五星級酒店被分割成多個房間，他們之間是相互獨立和封閉的，從而確保不同租戶互不幹擾和數據隔離。」肖力表示。
據介紹，目前全國35%的網站的數據安全防護都依託於阿里雲平台的防護。阿里雲的雲盾，涵蓋網路安全、伺服器安全、數據安全、業務安全和移動安全這五個安全領域，來保護數據安全。
360也有自己的雲安全管理平台。劉洋介紹，該平台將360獨有的雲安全漏洞挖掘能力輸出給廣大用戶，通過統一管理、安全可見以及網路、主機、應用、數據的分層縱深防禦，為用戶全面解決雲安全問題。
「用大數據技術來解決大數據時代的安全問題十分必要。」齊向東進一步指出，必須建立「數據驅動安全」的思維，搭建全新的互聯網安全體系—「傳統安全+互聯網+大數據」。也就是說，要利用漏洞挖掘技術、網路攻擊技術、軟體樣行為分析技術以及由網路地址解析資料庫、網路訪問日誌資料庫、文件黑白名單資料庫等組成大數據系統與分析技術，構建全天候全方位感知網路安全態勢。「要基於強大的大資料庫、利用先進的大數據技術和廣泛的用戶覆蓋率，提前感知網路威脅態勢，為大眾提供未知威脅的發現與回溯功能並進行有效防護。」齊向東說。
「未來還應當聯合各方力量，共建互聯網安全產業鏈生態，來應對大數據時代的安全風險。」肖力表示。

② 為什麼信息化戰爭是速決致勝的戰爭

這是因為來信息化戰自爭中各種彈葯大都具有制導性，且自主可控。

現代戰爭，武器裝備高度信息化、智能化，各種彈葯大都具有制導性，且自主可控。一旦發生戰爭，不是一味地釋放火力，而是精確可靠地釋放火力，如何「狠」、「狠」到什麼程度，都需要精確計算，靠數據說話。倘若模糊不清，就無法破解「戰爭迷霧」、打贏未來戰爭。

未來戰場較量，往往是一體化聯合作戰，需要多軍種多兵種協同作戰。在同一個戰場上，高空、低空，地面、水下都有不同軍種兵種參戰，要確保精確指揮，實現「狠狠打」的目的，必須有強大的數據支撐。如果各行其是，不夠精確，就無法實施有效聯合。

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信息化戰爭的相關要求規定：

1、主要使用以信息技術為主導的武器裝備系統、以信息為主要資源、以信息化軍隊為主體、以信息中心戰為主要作戰方式，以爭奪信息資源為直接目標，並以相應的軍事理論為指導的戰爭。

2、信息作為一種新型資源，改變了物質和能量的作用方式，進而改變了作戰制勝機理，無可爭議地成為生成戰鬥力的新的主導資源。

③ 5G什麼時候能普及

為2020年。

隨著5G商用牌照的發放，我國正式步入5G商用元年。中國科協信息通信科學傳播專家團隊首席專家張新生認為，5G不僅是新一代移動通信技術，更是經濟和社會發展基礎設施。未來，雲計算、大數據、人工智慧等將推動5G成為開放融合的智能化網路。

在消費領域市場，5G可顯著提升用戶體驗。張新生認為，高清視頻、虛擬現實、無人機將是5G的基礎性應用，也可能是最先成熟的業務場景。隨著5G網路逐漸完善，一些對網路通信能力要求較高的行業，比如遠程手術、全路況自動駕駛等，將成為5G重要的應用場景。

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5G的相關情況：

1、在5G網路建設方面，切實落實國家的新發展理念，尊重技術和市場發展規律，避免不必要的重復建設和無序競爭，建議有關部門加強溝通協作，構建常態化工作機制。

2、加快出台5G網路共建共享指導意見，建立獎懲機制，促進運營商之間加強共建共享的合作，特別是在部分對覆蓋有需求的偏遠地區，盡量避免網路基礎設施的重復建設，節約網路整體投資，緩解5G網路建設將面臨的巨額資金壓力，加快推動5G的商用步伐。

3、從政府層面推動5G終端標準的統一，集中寶貴的研發資源，加快5G終端研發進度，節約研發投入，降低用戶的使用門檻及難度，提升消費者對5G的接受程度，推動5G終端的快速普及。

④ 大數據在軍事領域有哪些應用

在軍事上，用小數據時代的理念和技術，很難與大數據時代的思維和技能相對抗。面對大數據時代的軍事機遇和挑戰，要麼主動進擊，要麼被動跟進，難以置之度 外。其間的取捨與成敗，首先有賴於思維變革，其要求全體軍事人員尤其是指揮員，更加具備基於體系作戰的系統思維、基於數據模型的精確思維及基於對戰爭進行 科學預設的前瞻思維。
大數據創新了軍事管理方法，且這種創新是全方位的--除了可以提高包含閱兵在內的軍事訓練水平，還可以：
1.提高軍事管理水平
管理大師戴明與德魯克都曾提出：「不會量化就無法管理」。數據的根本價值之一，就是可作為管理依據。大數據應用的特點是強調分析與某事物相關的總體數據， 而不是抽取少量的數據樣本；大數據關注事物的混雜性，而不追求事物的精確性；大數據注重事物的相關關系，而不探求其間的因果關系。
將大數據應用於軍事領域，意味著軍事管理將更加剛性，基本不受人為因素的影響，且更加自動化。所以說，大數據強軍的內涵，本質上是軍事管理科學化程度的提 高，即與小數據比起來，由於有了大數據，軍事管理活動量化程度更高了，工具更加先進了，邊界更加寬廣了，管理質量、效率會隨之更高。
2.豐富軍事科研方法
通常人們研究戰爭機理、找尋戰爭規律的方法有三種，又稱為三大範式：實驗科學範式，在戰前通過反復的實兵對抗演習來論證和改進作戰方案；理論科學範式，採用數學公式描述交戰的過程，如經隱段典的蘭徹斯特方程；計算科學範式，基於計算機開發出模擬系統來模擬不同作戰單元之間的交戰場景。
但是，上述研究範式只能使人們感知交戰的過程和結果，並未有效提高對海量數據的管理、存儲和分析能力。
以大數據為核心技術的辯攜拿數據挖掘模式被稱為第四戰爭研究範式。人 們可以有效利用大數據，探尋信息化戰爭的內在規律，而不是被淹沒在海量數據中一籌莫展。大數據研究範式由軟體處理各種感測器或模擬實驗產生的大量數據，將 得到的信息或知識存儲在計算機中，基於數據而非已有規則編寫程序，再利用包括量子計算機在內的各種高性能計算機對海量信息進行挖掘，由計算機智能化尋找隱 藏在數據中的關聯，從而發現未知規律，捕獲有價值的情報信息。
例如，在第一次海灣戰爭前，美軍就利用改進的「兵棋」，對戰爭進程、結果及傷亡人數進行了推演，推演結果與戰爭的實際結果基本一致。而在伊拉克戰爭前，美 軍利用計算機兵棋系統進行演攜搭習，推演「打擊伊拉克」作戰預案。隨後美軍現實中進攻伊拉克並取得勝利的行動，也和兵棋推演的結果幾乎完全一致。
作戰模擬早已經從人工模式轉變為計算機模式，再加上大數據，戰前的模擬推演，從武器使用、戰爭打法到指揮手段，都可以清晰地顯現，是非常好的戰時決策依據。一旦發現作戰計劃有問題，可以及時調整，以確保實戰傷亡最小並取得勝利。
3.加速型武器裝備面世
大數據在武器裝備上的廣泛應用，意味著武器裝備建設將從重視研發信息系統到重視數據處理與應用的轉變，從注重信息系統的互聯互通到注重信息系統的透明性互 操作的轉變。當前武器裝備的信息化程度越來越高，裝備體系內各個節點之間的信息共享也越來越方便、可靠，但由此也帶來了一些突出問題，如原始信息規模過 大、價值不夠高、直接提取所需信息的難度增加等，從而使得武器裝備體系在信息獲取效率上大打折扣。在這種背景下產生的大數據為解決上述問題提供了有效方 法。
需要說明的是：大數據應用不僅意味著人們要以創新方式使用海量數據，還意味著人們要採用人工智慧技術來處理自然文本和進行知識表述，以替代目前依賴專家和技術人員昂貴而又耗時的信息處理方式。
大數據與人工智慧是一而二、二而一的關系。受益於大數據技術，武器裝備體系將從戰場上的信息使用者升級為高度智能化和自主化的系統。其具體流程為：經 過智能處理後的高價值信息進入戰場網路鏈路後，與戰場網路融為一體的武器裝備體系能實時自動感知面臨的有關威脅，各裝備節點自動感知包括我情和敵情在內的 戰場態勢，在作戰人員的有限參與下高度自主地分解作戰任務，確定作戰目標和行動方案，經過適當的審批流程後執行相關的作戰行動。
在這方面走在前列的仍然是美軍。美軍大數據研究的第一個重要目標是通過大數據創建真正能自主決策、自主行動的無人系統。這一點已在無人機領域實現。美軍希 望無人機可以完全擺脫人的控制而實現自主行動。美軍2013年試飛的X-47B就是這一系統的代表，它已經可以在完全無人干預的情況下自動在航母上完成起 降並執行作戰任務。
4.提升情報分析能力
19世紀初，軍事戰略家克勞塞維茨以人的認知局限為由，提出了「戰爭迷霧」概念。顯然，「戰爭迷霧」即「數據迷霧」。信息戰首先得消除「戰爭迷霧」。信息 戰是體系對體系的戰爭，而這一體系是一個超級復雜的巨大系統，僅諸軍兵種龐雜的武器裝備和作戰環境數據，就足以大到使普通的信息處理能力捉襟見肘；而敵我 對抗的復雜化，更是讓數據量呈爆炸式增長，從而帶來比傳統戰爭更多的「數據迷霧」。可以說，信息化戰爭的機制深藏在「數據迷霧」中。
消除「戰爭迷霧」會提高指揮員的情報分析與軍情預測能力。過去，由於可以掌握的數據不足，戰爭的不確定性很高，指揮員很容易陷在「戰爭迷霧」之中。而大數據最重要的價值之一是預測，即把數據演算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性。
具體而言，未來完全可能依託大數據分析處理技術和建構模型，通過數據挖掘模式，從海量數據中挖掘出有價值的信息，及時准確掌握敵方的戰略企圖、作戰規律和 兵力配置，真正做到「知己知彼」，使戰場變得清晰透明，從而撥開「戰爭迷霧」，達成運籌於帷幄之中、決勝於千里之外的作戰目的。
對此趨勢，很多國家及其軍隊都極為看重。例如，美軍明確提出，要通過大數據將其情報分析能力提高100倍以上。如果這一目標實現，那麼在這一領域其他國家 與美軍的差距，將難以用簡單的「代差」來描述。美軍通過多年的發展，已擁有全球最先進的情報偵察系統，因為對海量情報數據的分析，曾是美軍情報偵察能力的 瓶頸，而大數據正好能夠幫助美軍突破這一瓶頸。
大數據時代，往往不要求准確知道每一個精確的細節，只需了解事物的概略全貌即可。通過相關數據信息的大量積累，而不是對某個具體數據的精確分析，大數據技 術可以為我們提煉出事物運行的規律，並判斷其發展趨勢。例如，2011年美軍擊斃本·拉登的「海神之矛」行動，就有賴上千名數據分析員長達10年數據積累 的支撐。換言之，是大數據抓住了本·拉登。
5.引領指揮決策方式變革
管理的核心是決策。大數據帶來的重要變革之一，是決策的思維、模式和方法的變革。建立在小數據時代基於經驗的決策，將讓位於大數據時代基於全樣本數據的決策。
決策是進行數據分析、行動方案設計並最終選擇行動方案的過程。軍事決策建立在對敵情的正確分析預測之上，其目的是通過合理分配兵力兵器，優選打擊目標，設計完成任務的最佳行動方法與步驟。
以往的戰爭，做出作戰決策時缺少足夠數據支持，甚至數據本身的真實性、准確性也難以保證。目前信息化條件下的戰爭，各種條件都變成了數據，這就要求指揮人 員必須掌握分析海量數據的工具和能力。以往，指揮人員更多的是依靠經驗進行相對概略或粗放式決策。大數據的出現必將要求指揮人員以全新的數據思維來進行指 揮決策。這種決策將有幾個特點：
一是准確。只要提供的數據量足夠龐大真實，通過數據挖掘模式，就可以較為准確地把握敵方指揮員的思維規律，預測對手的作戰行動，掌控戰場態勢的發展變化等。
二是迅速。大數據相關技術所提供的高速計算能力有助於指揮員更加迅速地設計行動方案。
三是自動化。針對特定的作戰對手和作戰環境，大數據系統可以自動對己方成千上萬、功能互補的作戰單 元或平台進行模塊化編組，從而實現整體作戰能力的最優化；面對眾多性質不同、防護力不同且威脅度各異的打擊目標，大數據系統可以自動對有限數量、有限強度 和有限精度的火力進行分配，以收獲最大作戰效益。
在大數據時代的戰爭中，軍事專家、技術專家的光芒會因為統計學家、數據分析家的參與而變暗，因為後者不受舊觀念的影響，能夠聆聽數據發出的「聲音」。
總之，基於數據的定量決策將和基於經驗的定性決策同樣重要，基於經驗的決策將很大程度上讓位給全樣本決策，基於大數據的決策手段將從輔助決策的次要地位上升到支撐決策的重要地位。
對此，美軍的認識是最到位的。美軍發布的《2013-2017年國防部科學技術投資優先項目》就將「從數據到決策」項目排在了第一位，凸顯了大數據對其指揮決策方式的巨大影響。
6.優化作戰指揮流程
網路日益普及的情況下，信息的流通與共享已不是難題，人們開始關注對信息的認識，及將信息轉化為知識的能力。
與之相適應，軍事信息技術也從關注「T」（Technology）的階段，向關注「I」（Information）的階段轉變；從建設指揮自動化系統 （C4ISR），即指揮、控制、通信、計算機、情報及監視與偵察等信息系統，整體管理「戰場信息的獲取、傳遞、處理和分發」的全信息流程；發展至重視大數 據處理應用，綜合集成數據採集、處理平台和分析系統，統一優化管理「戰場數據採集、傳遞、分析和應用」的全數據流程。即通過對海量數據進行開發處理，大幅 度提高從中提取高價值情報的能力，從而實現對戰場綜合態勢的實時感知、同步認知，進一步壓縮「包以德循環」（OODA Loop），即觀察-調整-決策-行動的指揮周期，縮短「知謀定行」時間，提高快速反應能力。
隨著數據挖掘技術、大規模並行演算法及人工智慧技術的不斷完善並廣泛應用在軍事上，情報、決策與作戰一體化將取得快速進展。在武器裝備上，將特別注重各作戰 平台的系統融合和無縫鏈接，以保證戰場信息的實時快速流轉，縮短從「感測器到射手」的時間差，實現「發現即摧毀」的作戰目標。
比如近幾年迅速發展的無人機作戰平台，其本質就是一個智能系統。其可以成建制地對實時捕獲的重要目標進行「發現即摧毀」式的精確打擊，還能通過融合情報的 前端和後端，使數據流程與作戰流程無縫鏈接並相互驅動，構建全方位遂行聯合作戰的「偵打一體」體系，從而實現了體系化的「從感測器到射手」的重大突破。
7.推動戰爭形態的演變
大數據可以改變未來的戰爭形態。美軍一直追求從感測器到平台的實時打擊能力，追求零傷亡。
由大數據支撐的擁有自主能力的無人作戰平台，將使得這些追求成為可能。例如，目前全世界最先進的無人偵察機「全球鷹」，能連續監視運動目標，准確識別地面 的各種飛機、導彈和車輛的類型，甚至能清晰分辨出汽車輪胎的類型。現今，美空軍的無人機數量已經超過了有人駕駛的飛機，或許不久的將來，美軍將向以自主無 人系統為主的，對網路依賴度逐漸降低的「數據中心戰」邁進。
無人機能否做到實時地對圖像進行傳輸非常關鍵。
目前，美國正使用新一代極高頻的通訊衛星作為大數據平台的支撐。未來，無人機甚至有可能擺脫人的控制實現完全的自主行動。美軍試驗型無人戰斗機X-47B就是這一趨勢的代表，它已經可以在完全無人干預的情況下，自動在航母上完成起降並執行作戰任務。
總之，基於大數據的實時、無人化作戰，將徹底改變人類幾千年來以有生力量為主的戰爭形態。
8.引導軍事組織形式變革
大數據即大融合，它有望打破軍種之間的壁壘，解決軍隊跨軍種、跨部門協作的問題，真正實現一體化作戰。
就組織形態而言，扁平結構、層次簡捷、高度集成、體系融合應該更符合大數據時代的要求。軍事方面的相關趨勢有：
（1）網狀化。軍隊的指揮體系逐步發展為「指揮網」，原先的「樹狀結構」變為 「網狀結構」。一個師的指揮系統一旦被打垮，師以下各級可通過「網」與上級或其他作戰單元聯系。這就改變了傳統軍事指揮體系由「樹干、樹枝、樹葉」編成的 組織形態，避免了機械化戰爭時期「打斷一枝、癱瘓一片」的指揮弊端，有效提高了局部戰爭中的指揮效能。
（2）小型化。發達國家的陸軍多由軍、師、團、營體制向軍、旅、營制轉變，使作戰集團更加輕便靈活，機動性更強。 根據部隊的不同功能優化組合，基本作戰單位不需要加強補充就能實施多種作戰，從而全面提高應對多種安全威脅，完成多樣化軍事任務的能力。將營作為基本戰術 「模塊」，將旅作為基本合成單位，以搭積木方式進行編組，戰時根據需要臨時編組，看迅速生成擔負不同作戰任務的部隊。
世界各主要國家都非常重視軍隊組織形態變革，並致力於發展新興軍兵種，及時設計和建設新型部隊。
2009年，美國國防部宣布組建網路戰司令部。2013年3月，美國網路戰司令部司令亞力山大宣布，美國將增加40支網路戰部隊。美國、俄羅斯等國都在積極籌劃或正在建設能在太空進行作戰的「天軍」部隊、「機器人」部隊。
隨著新興軍兵種的建立，軍隊的組織形態將出現新面貌，未來戰爭的觸角不斷延伸，網路、電磁頻譜領域的爭奪方興未艾，太空不再是寂寞世界，天戰也不再遙遠。
（3）一體化。軍隊信息化必然要求一體化，信息化程度越高，一體化特徵越明顯。適應新形勢下強軍目標的要求，我軍必須對戰鬥力要素進行一體化整合，推進武裝力量一體化、軍隊編成一體化、指揮控制一體化、作戰要素一體化，提高整體效益。
9.大數據將使體系作戰能力大幅提升
從作戰手段角度看，大數據及其支撐的新型武器裝備的應用，將豐富軍隊的作戰體系；從作戰效能角度看，大數據下的作戰行動循環（包以德循環）所耗時間將大為縮短，更符合「未來戰爭不是大吃小，而是快吃慢」的制勝規律。相關變革的結果，將是軍隊體系作戰能力大幅提升。
10.提升軍隊的信息化建設水平
大數據給了各國軍隊（尤其是像我軍這樣的信息化發展水平參差不齊的軍隊）一個契機，可以牽引、拉動自身的信息化建設向更高層次發展，同時拉齊整體水平，因為大數據意味著「整體」。
具體來說，應以提高決策速度、反應速度和聯合作戰能力為目標，以數據為中心，以搜索分析處理數據為中樞架構，自上而下建設軍事「數據網路」；加快組建雲計 算中心，把對大數據分析處理作為軍事信息化建設的重中之重，努力建構精確分析處理大數據的硬體系統、軟體模型，實現大數據「從數據轉化為決策」的智能化和 瞬時化。
同時，也要抓好末端的單兵及單件武器裝備的數據採集、存儲設備設計，從而為海量數據的挖掘和整合奠定基

⑤ 軍網產品應該如何上架

平台跨軍網（以下簡稱內網）和互聯網（以下簡稱外網）運行。
軍隊集中采購限姿念畝額以下自行采購項目高鏈，屬於軍隊自行采購平台商品目錄范圍內的，采購單位可以依託軍隊自行采購平台（以下簡稱平台），按照本細則明確的方法和程序組織實施。第三條【運行網路】平台跨軍網（以下簡稱內網）和互聯網（以下簡稱外網）運行。用戶注冊、大數據分析主要依託內網平跡森台組織，供應商管理、采購操作主要依託外網平台實施。
軍網指互聯網上的軍事類網站。
互聯網上的軍事網站通常也被大家叫作軍網，這些軍事網站有的是由退役軍人或軍事愛好者建立的，有的是經國家或軍隊相關部門授權在互聯網上建立的，主要用於向大家宣傳國防知識和了解軍事信息。互聯網上著名的軍網主要有：《解放軍報》主辦的「中國軍網（chinamil）」，「中國八一網（5281,前身是「軍網榕樹下」）」，「鐵血網」，「中華軍事」等。

⑥ 大數據分析資訊網站有哪些

199IT(中國互聯網數據資訊中心)，中文互聯網數據研究資訊中心是一個專注於互聯網數據研究、互聯網數據調研、IT數據分析、互聯網咨詢機構數據、互聯網權威機構，並致力為中國互聯網研究和咨詢及IT行業數據專業人員和決策者提供一個數據共享平台。

數據觀(中國大數據產業觀察)，數據觀是一個大數據新聞門戶網站，專注大數據、大數據分析和大數據應用，同時涉及移動互聯網、徵信、雲計算等領域，為讀者提供專業的大數據信息交流平台。

艾瑞網(互聯網數據資訊平台)，艾瑞網聚合互聯網數據資訊，融合互聯網行業資源，提供電子商務、移動互聯網、網路游戲、網路廣告、網路營銷等行業內容，為互聯網管理營銷市場運營人士提供豐富的產業數據、報告、專家觀點、行業資料庫等服務，打造最具影響力的互聯網數據資訊聚合平台。

⑦ 技術落地性成大數據競爭賽點，鯤鵬大數據解決方案憑何領先

文 | 曾響鈴

來源 | 科技 向令說（xiangling0815）

新基建浪潮下，作為底層支撐力量的數據與計算正變得越來越重要。

最近，由中國大數據與智能計算產業聯盟主辦，以「新算力 新基建 新經濟」為主題的第二屆中國超級算力大會ChinaSC在北京召開，包括國內外院士、知名學者和產業大咖在內的600多人參加，探討了超級計算、新基建、雲計算、大數據、人工智慧、區塊鏈等前沿技術進展。

這個獎項的頒出，官方給出的標準是，「能夠把當前的各種技術有機的整合在一起，以滿足不同應用場景下的各種綜合的軟硬體及系統方案，集科學性、先進性、穩定性、經濟性等眾多實際指標於一身，是技術轉變為實際應用的關鍵環節。」

顯然，這個權威獎項最關心的，是大數據解決方案在推動技術向實際應用轉變的能力，而這也正是當下市場環境對大數據的核心需求。筆者嘗試拆解鯤鵬大數據解決方案從宏觀到操作層面的布局，希望能給予相關從業者這方面的行業借鑒。

技術競賽不停， 但大數據需求轉向應用落地

數據的價值越來越明顯，更好地釋放數據價值的技術在不斷演化，但是，隨著更多政企組織開始著手利用大數據能力幫助現實業務提升，其需求也開始更多傾向於技術能否更好地實現應用落地，大數據解決方案正是為此而生。

以鯤鵬為案例，在推動技術落地的過程中，其大數據解決方案表現出符合時代需要的三大特徵，讓它在新趨勢下占據領先優勢，受到客戶廣泛歡迎並獲得ChinaSC權威認可。

1、超高性能仍然是應用落地的最有力支撐

大數據解決方案要推動技術實現各種場景的落地，其前提和支撐，是底層軟硬體性能本身要足夠強悍，否則，再完善和深度的解決方案，沒有性能支撐也只能是空中樓閣。

而也只有性能足夠強悍，在應用落地階段才能夠盡可能去滿足客戶各類數據價值需求。

得益於底層軟硬體能力的深度開發，鯤鵬大數據解決方案就擁有超高性能，為應用做好了充分的准備以及支撐。

例如，硬體方面，採用自主研發高性能鯤鵬920處理器，軟體方面，則擁有在大數據場景下獲得倍級性能提升的獨創IO智能預取和Spark機器學習&圖增強演算法。

以鯤鵬與浙江移動的合作為例，2019年，浙江移動相繼完成了IT雲鯤鵬伺服器測試，營業廳前台系統、CRM、計費、大數據、CDN等系統的驗證及上線商用。這其中，浙江移動的CRM&BOSS系統在鯤鵬大數據方案支撐下，整體得到了較大提升，在規模承載網路運營支撐業務的情況下，該系統現在已經穩定運行一年。

目前，浙江移動圍繞網路雲，IT雲和移動雲，已經打造了全球首個運營商領域ICT全場景樣板點。

2、全棧方案才能推動技術全面落地

解決方案本身並不是一種具體的技術，其價值在於各種技術的有效融匯，作為統一的輸出方式面向政企客戶。而在政企客戶需求日益加深的情況下，盡可能滿足多種場景、多種技術訴求的解決方案，就必須建立一套盡可能完善的全棧體系，將各種技術有機地、系統地、全面地整合在一起。

這正是華為鯤鵬大數據解決方案的體系構成，其基於鯤鵬處理器，構建了端到端打通硬體、操作系統、中間件、大數據軟體的全棧體系，並對應進行了全棧性能優化，推動各類技術匯聚成高性能解決方案：

可以看到，這套全棧體系，一方面通過有機整合，能夠較為容易地同時滿足科學性、先進性、穩定性、經濟性等需求（例如，加速特性和大數據組件能夠幫助方案更有效率同時成本更低）；另一方面，作為全面、完整、一體化的信息化解決方案，也更容易去適應政府、金融、電信、互聯網、大企業等不同行業應用需求。

從技術到應用落地，「全棧」成為重要的中間轉換環節，不但「無損」，而且「增益」。

3、符合政企個性化需求讓技術落地更具現實價值

在最終面向單個客戶落地時，大數據解決方案還需要真正貼合這個客戶的實際需要，這是從技術到應用落地的「臨門一腳」，畢竟，不論性能如何強悍，全棧體系如何完善靈活，落實到客戶頭上，最終還是需要符合業務實際，產生現實價值。

既要有能力，更需要契合，鯤鵬大數據解決方案就是這么做的。

2019年，江蘇省基於鯤鵬架構打造了全國首個省區市縣三級政務大數據，未來將有越來越多的政務系統可以由自主可靠的鯤鵬計算平台來承載；

在廣西，區內首個鯤鵬產業生態雲項目——「壯美廣西·玉林政務雲（鯤鵬雲）」已於不久前上線，這是該市全面推廣應用廣西數字政務一體化平台的體現，而其推出的廣西首個市級公共數據開放管理辦法，就與鯤鵬的大數據解決方案緊密相關；

目光轉到浙江，在鯤鵬生態落子浙江的過程中，浙江推動形成「用鯤鵬」的共識，城市被當成鯤鵬生態的「試驗場」，杭州市政務雲已經選用鯤鵬作為算力底座，基於鯤鵬技術架構的解決方案和應用在政府服務場景中得到廣泛應用。

總得看來，僅有高高在上的技術而無法產生實際價值的大數據玩法已經行不通，鯤鵬大數據解決方案跨越技術與應用的鴻溝，已經在眾多行業、場景和企業中實現落地。

電信行業三巨頭中，中國移動已實現鯤鵬大數據解決方案規模商用，中國電信則基於鯤鵬打造了天翼雲，中國聯通則基於鯤鵬構建了天宮IT系統；政務方面，北京、廣東、江蘇、浙江、廣西等政務雲都出現鯤鵬身影，當下其已經成為首選技術路線；在金融行業，鯤鵬正在幫助銀行系統加速完成國產化。

可以說，鯤鵬大數據解決方案有力推動了中國數字經濟發展，尤其是信息技術應用創新的落地。

領先優勢下， 鯤鵬三個角度出發為大數據技術落地「鋪路」

1、走得更穩——回應數字時代重要的安全關切

因此，鯤鵬大數據解決方案在安全方面一直加大投入，最典型的，是在底層硬體而非軟體層面進行安全保障——鯤鵬920處理器內置硬體加速器、業界首創支持國密演算法加速，這種CPU內置加速模塊的做法，被稱作「內生安全」，配合國密演算法在技術上更為安全。

而與通常的大數據解決方案為了保證安全不得不讓渡較多的性能隨時監控系統運行不同，華為鯤鵬大數據解決方案內生安全的做法，做到了加密對業務性能的損耗低於5%——既解決安全痛點問題，也解決「為了安全需要」本身導致的痛點問題。

2、走得更順——用兼容性保護既有數據軟硬體投資

前文提到政務雲大數據解決方案中，與現有的伺服器的混合部署，這其中有一個十分重要的兼容性做法——由於鯤鵬大數據解決方案建立在鯤鵬處理器基礎之上，而很多政企組織原有的軟硬體投資都基於X86架構，所以鯤鵬要讓技術的應用落地走得更順，還需要在技術上完成對X86在部署層面的兼容，這樣還能保護政企客戶現有的數字化投資。

可以看到，當下的鯤鵬方案已經支持大數據組件TaiShan伺服器與其他架構伺服器混合部署。

以江蘇電信為例，去年7月，其宣布成功上線全球首個基於鯤鵬處理器的運營商大數據平台。作為核心的業務系統，該大數據平台基於鯤鵬處理器的華為TaiShan伺服器和開源Hadoop軟體構建，承載著江蘇電信所有生產系統的運行數據、存儲及分析：

在項目進行過程中，雙方攜手完成基於鯤鵬處理器的開源Hadoop源代碼編譯，讓關鍵的大數據業務組件在華為TaiShan伺服器上的成功部署和運行，在原有集群上實現了傳統架構伺服器和TaiShan伺服器融合部署。

這種兼容的做法，有效結合了江蘇電信大數據業務特點和未來演進趨勢，且充分發揮鯤鵬處理器的性能，提高了數據存儲、計算等資源的使用效率。

3、走得更寬——生態開放才能讓大數據擁有內生動力

鯤鵬生態的主要推動者華為一直強調的理念是「硬體開放、軟體開源、使能合作夥伴」，在大數據解決方案中，這種理念同樣得到了應用。

例如，在鯤鵬全棧方案中，頂層大數據平台就支持華為自研的FusionInsight大數據平台以及開源Apache、開源HDP/CDH、星環大數據平台，可以有效對接各類場景需要。今年8月，星環 科技 就發布了基於鯤鵬的大數據平台軟硬體聯合解決方案，由星環 科技 的TDH大數據平台提供軟體層面優異的功能，由鯤鵬晶元提供硬體層面強大的性能，擁有極致性能、平滑遷移、豐富的場景支持以及快速部署多重優勢，為行業創造價值。

此外，鯤鵬主導的數據虛擬化引擎openLooKeng開源，就支持跨數據格式、跨數據源、跨數據中心的海量分析，最終幫助方案的性能大幅度提升，典型的如北明數據資產管理平台V4.0就基於openLooKeng技術，解決了數據資產管理數據冗雜、標准不一、難以管理等痛點問題，為企業守護和挖掘數據的價值。

開放的生態，將幫助更多合作夥伴發展伺服器和PC等計算產品，幫助構建高質量的基礎軟體生態，也讓更多生態夥伴獲得端、邊、雲的全場景開發能力，最終促進鯤鵬計算生態的繁榮，也加速大數據行業應用創新。

打好基礎、做好標桿， 鯤鵬進入「強者恆強」周期

彌合技術與應用落地的鴻溝後，鯤鵬大數據解決方案擁有越來越多的政企實踐，它們中大多數都是行業典型客戶，本身既是大數據發展過程中的優質案例。

擁有這些客戶資源的鯤鵬，實際上已經進入了強者恆強的發展周期，這不僅僅是因為它獲得了諸多標桿合作案例、領先於行業，更重要的還在於，技術到應用實踐的通路打通後，實踐也將不斷反饋技術，不斷幫助鯤鵬錘煉自身的技術能力，從而形成有效的正反饋循環。

一旦這種循環形成，大數據解決方案就會進入「飛輪」式發展進程，越轉越快、越難以停下，也很難以被後進者追趕，逐步成為政企客戶最有競爭優勢的選擇。

更進一步來看，大數據服務從來都不是孤立存在的，在計算需求多樣化的時代，鯤鵬計算產業生態的主要推動者華為在物聯網、5G、AI等方面的能力和生態布局，無疑將幫助鯤鵬大數據解決方案有更多橫向技術連接和融合的想像空間，滿足更多政企客戶潛在的創新業務需求。

總而言之，在以鯤鵬大數據解決方案為代表的優質案例引領下，數據與計算的時代正在加速到來，最終，「新算力」將推動「新基建」全面落地，帶來「新經濟」動能，更多政企客戶將享受到技術帶來的價值紅利。

*本文圖片均來源於網路

【完】

曾響鈴

1鈦媒體、品途、人人都是產品經理等多家創投、 科技 網站年度十大作者；

2虎嘯獎評委；

3作家：【移動互聯網+ 新常態下的商業機會】等暢銷書作者；

4《中國經營報》《商界》《商界評論》《銷售與市場》等近十家報刊、雜志特約評論員；

5鈦媒體、36kr、虎嗅、界面、澎湃新聞等近80家專欄作者；

6「腦藝人」（腦力手藝人）概念提出者，現演變為「自媒體」，成為一個行業；

7騰訊全媒派榮譽導師、多家 科技 智能公司傳播顧問。

⑧ 什麼是大數據

中國發展門戶網訊 隨著新一代信息技術的迅猛發展和深入應用，數據的數量、規模不斷擴大，數據已日益成為土地、資本之後的又一種重要的生產要素，和各個國家和地區爭奪的重要資源，誰掌握數據的主動權和主導權，誰就能贏得未來。奧巴馬政府將數據定義為「未來的新石油」，認為一個國家擁有數據的規模、活性及解釋運用的能力將成為綜合國力的重要組成部分，對數據的佔有和控制將成為繼陸權、海權、空權之外的另一個國家核心權力。此後，一個全新的概念——大數據開始風靡全球。
大數據的概念與內涵
「大數據」的概念早已有之，1980年著名未來學家阿爾文•托夫勒便在《第三次浪潮》一書中,將大數據熱情地贊頌為「第三次浪潮的華彩樂章」。但是直到近幾年,「大數據」才與「雲計算」、「物聯網」一道，成為互聯網信息技術行業的流行詞彙。2008年，在谷歌成立10周年之際， 著名的《自然》雜志出版了一期專刊，專門討論未來的大數據處理相關的一系列技術問題和挑戰，其中就提出了「Big Data」的概念。2011年5 月，在「雲計算相遇大數據」 為主題的EMC World 2011 會議中，EMC 也拋出了Big Data概念。所以，很多人認為，2011年是大數據元年。
此後，諸多專家、機構從不同角度提出了對大數據理解。當然，由於大數據本身具有較強的抽象性，目前國際上尚沒有一個統一公認的定義。維基網路認為大數據是超過當前現有的資料庫系統或資料庫管理工具處理能力，處理時間超過客戶能容忍時間的大規模復雜數據集。全球排名第一的企業數據集成軟體商Informatica認為大數據包括海量數據和復雜數據類型，其規模超過傳統資料庫系統進行管理和處理的能力。亞馬遜網路服務(AWS)、大數據科學家JohnRauser提到一個簡單的定義：大數據就是任何超過了一台計算機處理能力的龐大數據量。網路搜索的定義為："大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。互聯網周刊的定義為："大數據"的概念遠不止大量的數據（TB）和處理大量數據的技術，或者所謂的"4個V"之類的簡單概念，而是涵蓋了人們在大規模數據的基礎上可以做的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法實現的。換句話說，大數據讓我們以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見，最終形成變革之力。
綜合上述不同的定義，我們認為，大數據至少應包括以下兩個方面：一是數量巨大，二是無法使用傳統工具處理。因此，大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。它強調的不僅是數據的規模，更強調從海量數據中快速獲得有價值信息和知識的能力。
大數據4V特徵
一般認為，大數據主要具有以下四個方面的典型特徵：規模性（Volume）、多樣性（Varity）、高速性（Velocity）和價值性（Value）,即所謂的「4V」。
1．規模性。大數據的特徵首先就體現為「數量大」，存儲單位從過去的GB到TB，直至PB、EB。隨著信息技術的高速發展，數據開始爆發性增長。社交網路（微博、推特、臉書）、移動網路、各種智能終端等，都成為數據的來源。淘寶網近4億的會員每天產生的商品交易數據約20TB；臉書約10億的用戶每天產生的日誌數據超過300TB。迫切需要智能的演算法、強大的數據處理平台和新的數據處理技術，來統計、分析、預測和實時處理如此大規模的數據。
2．多樣性。廣泛的數據來源，決定了大數據形式的多樣性。大數據大體可分為三類：一是結構化數據，如財務系統數據、信息管理系統數據、醫療系統數據等，其特點是數據間因果關系強；二是非結構化的數據，如視頻、圖片、音頻等，其特點是數據間沒有因果關系；三是半結構化數據，如HTML文檔、郵件、網頁等，其特點是數據問的因果關系弱。
3．高速性。與以往的檔案、廣播、報紙等傳統數據載體不同，大數據的交換和傳播是通過互聯網、雲計算等方式實現的，遠比傳統媒介的信息交換和傳播速度快捷。大數據與海量數據的重要區別，除了大數據的數據規模更大以外，大數據對處理數據的響應速度有更嚴格的要求。實時分析而非批量分析，數據輸入、處理與丟棄立刻見效，幾乎無延遲。數據的增長速度和處理速度是大數據高速性的重要體現。
4.價值性。這也是大數據的核心特徵。現實世界所產生的數據中，有價值的數據所佔比例很小。相比於傳統的小數據，大數據最大的價值在於通過從大量不相關的各種類型的數據中，挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據，並通過機器學習方法、人工智慧方法或數據挖掘方法深度分析，發現新規律和新知識，並運用於農業、金融、醫療等各個領域，從而最終達到改善社會治理、提高生產效率、推進科學研究的效果。
大數據六大發展趨勢
雖然大數據目前仍處在發展的起步階段，尚存在著諸多的困難與挑戰，但我們相信，隨著時間的推移，大數據未來的發展前景非常可觀。
1．數據將呈現指數級增長
近年來，隨著社交網路、移動互聯、電子商務、互聯網和雲計算的興起，音頻、視頻、圖像、日誌等各類數據正在以指數級增長。據有關資料顯示，2011年，全球數據規模為1.8ZB，可以填滿575億個32GB的iPad，這些iPad可以在中國修建兩座長城。到2020年，全球數據將達到40ZB，如果把它們全部存入藍光光碟，這些光碟和424艘尼米茲號航母重量相當。美國互聯網數據中心則指出,互聯網上的數據每年將增長50%,每兩年便將翻一番,目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。
2．數據將成為最有價值的資源
在大數據時代，數據成為繼土地、勞動、資本之後的新要素，構成企業未來發展的核心競爭力。《華爾街日報》在一份題為《大數據，大影響》的報告宣傳，數據已經成為一種新的資產類別，就像貨幣或黃金一樣。IBM執行總裁羅睿蘭認為指出,「數據將成為一切行業當中決定勝負的根本因素,最終數據將成為人類至關重要的自然資源。」隨著大數據應用的不斷發展，我們有理由相信大數據將成為機構和企業的重要資產和爭奪的焦點谷歌、蘋果、亞馬遜、阿里巴巴、騰訊等互聯網巨頭正在運用大數據力量獲得商業上更大的成功，並且將會繼續通過大數據來提升自己的競爭力。
3．大數據和傳統行業智能融合
通過對大數據收集、整理、分析、挖掘, 我們不僅可以發現城市治理難題，掌握經濟運行趨勢，還能夠驅動精確設計和精確生產模式，引領服務業的精確化和增值化，創造互動的創意產業新形態。麥當勞、肯德基以及蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是建立在數據分析基礎之上的精準選址。網路、阿里、騰訊等通過對海量數據的掌握和分析,為用戶提供更加專業化和個性化的服務。在智慧城市建設不斷深入的情況下，大數據必將在智慧城市中發揮越來越重要的作用。由城市數字化到智慧城市，關鍵是要實現對數字信息的智慧處理，其核心是引入了大數據處理技術，大數據將成為智慧城市的核心智慧引擎。智慧金融、智慧安防、智慧醫療、智慧教育、智慧交通、智慧城管等，無不是大數據和傳統產業融合的重要領域。
4．數據將越來越開放
大數據是人類的共同資源、共同財富，數據開放共享是不可逆轉的歷史潮流。隨著各國政府和企業對開放數據帶來的社會效益和商業價值認識的不斷提升，全球必將很快掀起一股數據開放的熱潮。事實上，大數據的發展需要全世界、全人類的共同協作，變私有大數據為公共大數據，最終實現私有、企業自有、行業自有的全球性大數據整合，才不至形成一個個毫無價值的「數據孤島」。大數據越關聯越有價值，越開放越有價值。尤其是公共事業和互聯網企業的數據開放數據將越來越多。目前，美歐等發達國家和地區的政府都在政府和公共事業上的數據做出了表率。中國政府也將一方面帶頭力促數據公開共享，另一方面，還通過推動建設各類大數據服務交易平台，為數據使用者提供豐富的數據來源和數據的應用。
5．大數據安全將日受重視
大數據在經濟社會中應用日益廣泛的同時，大數據的安全也必將受到更多的重視。大數據時代，在我們用數據挖掘和數據分析等大數據技術獲取有價值信息的同時，「黑客」也可以利用這些大數據技術最大限度地收集更多有用信息，對其感興趣的目標發起更加「精準的」攻擊。近年來，個人隱私、企業商業信息甚至是國家機密泄露事件時有發生。對此，美歐等發達國家紛紛制定完善了保護信息安全、防止隱私泄露等相關法律法規。可以預見，在不久的將來，其他國家也會迅速跟進，以更好地保障本國政府、企業乃至居民的數據安全。
6．大數據人才將備受歡迎
隨著大數據的不斷發展及其應用的日益廣泛，包括大數據分析師、數據管理專家、大數據演算法工程師、數據產品經理等在內的具有豐富經驗的數據分析人員將成為全社會稀缺的資源和各機構爭奪的人才。據著名國際咨詢公司Gartner預測，2015年全球大數據人才需求將達到440萬人，而人才市場僅能夠滿足需求的三分之一。麥肯錫公司則預測美國到2018年需要深度數據分析人才44萬—49萬，缺口為14萬—19萬人。有鑒於此，美國通過國家科學基金會，鼓勵研究性大學設立跨學科的學位項目，為培養下一代數據科學家和工程師做准備，並設立培訓基金支持對大學生進行相關技術培訓，召集各個學科的研究人員共同探討大數據如何改變教育和學習等。英國、澳大利亞、法國等國家也類似地對大數據人才的培養做出專項部署。IBM 等企業也開始全面推進與高校在大數據領域的合作，力圖培養企業發展需要的既懂業務知識又具分析技能的復合型數據人才。（武鋒：國家信息中心）

⑨ 我國大數據行業發展現狀表現在哪些方面

大數據行業主要上市公司：易華錄(300212)、美亞柏科(300188)、海量數據(603138)、同有科技(300302)、海康威視(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科創信息(300730)、神州泰岳(300002)、藍色游標(300058)等

本文核心數據：中國大數據產業發展歷程 市場規模 細分市場格局 應用市場格局 發展前景預測等

發展歷程：十年來大數據產業高速增長，我國信息智能化程度得到顯著提升

我國大數據產業布局相對較早，2011年，工信部就把信息處理技術作為四項關鍵技術創新工程之一，為大數據產業發展奠定了一定的政策基礎。自2014年起，「大數據」首次被寫進我國政府工作報告，大數據產業上升至國家戰略層面，此後，國家大數據綜合試驗區逐漸建立起來，相關政策與標准體系不斷被完善，到2020年，我國大數據解決方案已經發展成熟，信息社會智能化程度得到顯著提升。

市場規模：2020年市場規模超6000億 維持高速增長

中國大數據產業聯盟發布的《2021中國大數據產業發展地圖暨中國大數據產業發展白皮書》指出，2018年以來，大數據技術的快速發展，以及大數據與人工智慧、VR、5G、區塊鏈、邊緣智能等新技術的交匯融合，持續加速技術創新。與此同時，伴隨新型智慧城市和數字城市建設熱潮，各地與大數據相關的園區加速落地，大數據產業持續增長。

賽迪顧問的數據顯示，2020年中國大數據產業規模達6388億元，同比增長18.6%，預計未來三年保持15%以上的年均增速，到2023年產業規模超過10000億元。

市場格局

——細分市場格局：軟硬體占據行業主要市場

目前，我國的大數據產業尚處於初級建設階段，從市場結構來分，大數據產業可劃分為大數據硬體、軟體以及服務三類市場。

根據《IDC全球大數據支出指南》，2020年中國大數據市場最大的構成部分仍然來自於傳統硬體部分——伺服器和存儲，佔比超過40%，其次為IT服務和商業服務，兩者共佔33.6%的比例，剩餘由25.4%的大數據軟體所構成。從軟體角度來看，2020年中國最大的三個細分子市場依次為終端用戶查詢匯報分析工具(End-User
Query, Reporting, and Analysis Tools)、人工智慧軟體平台(AI Software
Platforms)以及關系型數據倉庫(Relational Data
Warehouses)，並且IDC預計，三者總和佔中國整體大數據軟體市場的比例接近50%。

——應用市場格局：互聯網、政府、金融為大數據主要應用領域

從具體行業應用來看，互聯網、政府、金融和電信引領大數據融合產業發展，合計規模佔比為77.6%。互聯網、金融和電信三個行業由於信息化水平高，研發力量雄厚，在業務數字化轉型方面處於領先地位;政府大數據成為近年來政府信息化建設的關鍵環節，與政府數據整合與開放共享、民生服務、社會治理、市場監管相關的應用需求持續火熱。此外，工業大數據和健康醫療大數據作為新興領域，數據量大、產業鏈延展性高，未來市場增長潛力大。

更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

⑩ 中宏網是什麼級別媒體

中宏網是具有國家一類新聞網站資質的中央級新聞網站，是國家發展改革委新聞信息以及重要方針政策、法規條款的新媒體發布平台，也是國家網信辦公布的可供網站轉載的新聞單位。是中國宏觀經濟領域智庫專家論道的首選陣地，側重於經濟類信息宣傳推介。
中宏網作為經濟類信息服務新媒體、專業類新聞網站，是宏觀經濟領域專業全媒體平台，中國宏觀經濟領域智庫專家發聲的首選平台。目前，中宏網已與人民日報體系、新華社體系、中國軍網、中經網、中新網、中國青年網、千龍網、新浪網、鳳凰網等達成深度戰略合作協議。
中宏網一直致力於把握媒體分眾化、差異化傳播趨勢，堅持先進技術為支撐，內容建設為根本，推動傳統媒體和新興媒體在內容、渠道、平台、經營和管理等多方面的深度融合，打造具有主流傳播力、公信力和影響力的全媒體多介質部委新聞網站。
中宏網以蘆灶猛「國家經濟視窗」為己任，依託國家發改委系統，把握中國經濟發展的脈搏，緊跟世界經濟發展的步伐。以宏觀經濟報道、政策解讀和經濟、投資服務為主，兼重建設政策、經濟、金融等大數據查閱平台，並依託網路媒體建設移動互聯網媒體平台，服務中國，走向世界。
法律依據
《網路安全法》
第二十一條 國家實行網路安全等級保護制度。網路運營者應當按照網路安全等級保護制度的辯春要求，履行下列安全保護義務，保障網路免受干擾、破壞或者未經授權的訪問，防止網路數據泄露或者被竊取、篡改：
第三十八條 關鍵信息基礎設施的運營者應當陪橋自行或者委託網路安全服務機構對其網路的安全性和可能存在的風險每年至少進行一次檢測評估，並將檢測評估情況和改進措施報送相關負責關鍵信息基礎設施安全保護工作的部門。
第五十九條 網路運營者不履行本法第二十一條、第二十五條規定的網路安全保護義務的，由有關主管部門責令改正，給予警告；拒不改正或者導致危害網路安全等後果的，處一萬元以上十萬元以下罰款，對直接負責的主管人員處五千元以上五萬元以下罰款。