神奇的大数据
2015年8月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，首次明确提出建设数据强国；2015年10月，党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，将大数据上升为国家战略。其后，国家政府部门、科技研究院、互联网大企业、传统工业企业等不断发布战略蓝皮书，对未来进行规划布局。
神奇的大数据
现在的社会高速发展，我们处在大数据的洪流中，随着互联网、物联网等的发展，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。对于一般人来说，大数据“触不可及”，不是具体的事物，可它确确实实应用于我们的生活，促进科技发展和社会变革。
*大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。--百度百科
根据国家发布的大数据蓝皮书，对中国大数据十大发展趋势和展望进行解读分析，(敲黑板)同学们记得做笔记呀。
十大趋势解读●下
（六）工业大数据为实现制造强国提供强大支撑
随着工业大数据创新应用的不断深化发展，我国将迎来以数据驱动的全生命周期以及全产业链的优化升级。工业大数据在自身基础设施建设以及同其他产业平台的融合将更加完善，必将探索出制造业网络化、数字化和智能化发展的新模式。
*工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、到订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称，其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。--百度百科
我们所谈的工业大数据，不完全等同于企业信息化软件中流淌的数据，从业界的共识看，主要来源有三类，第一类是企业经营相关的业务数据，这类数据来自企业信息化范畴，包括企业资源计划(ERP)、产品生命周期管理(PLM)、供应链管理(SCM)、客户关系管理(CRM)和环境管理系统(EMS)等，此类数据是工业企业传统的数据资产。
第二类是机器设备互联数据，主要是指工业生产过程中，装备、物料及产品加工过程的工况状态、环境参数等运营情况数据，通过MES系统实时传递，目前在智能装备大量应用的情况下，此类数据量增长最快。
第三类是企业外部数据，这包括了工业企业产品售出之后的使用、运营情况的数据，同时还包括了大量客户、供应商、互联网等数据状态。--大数据观察网
工业大数据对数据的记录有一套规则，工业大数据的特点是数据信息准确、质量高、能反映生产关系、碎片率低、时效性高、数据有直接价值意义。而平常所指的大数据特点是存储量大、数据结构复杂、有效价值低、无用信息多。
（七）大数据安全问题受到持续关注
大数据在为网络空间提供传播便利的同时，也对传统的安全防控技术以及现有行政监管手段等带来了挑战。未来，大数据安全法律体系建设将进一步完善，安全可控信息产业将呈爆发式增长，安全技术、产品和服务方面的创新应用将不断增多。
我们来看看下列数据
◆2021年，网络犯罪损害造成的损失将达每年6万亿美元
◆2017到2021年间，网络安全开支将超1万亿美元
◆2021年，网络安全职位空缺预计将达350万个，但网络犯罪的数量将是该数字的3倍还多
◆2020年，可作为***突破点的人数将达40亿
◆全球勒索软件损失预计在2017年将超50亿美元
(数据来源：搜狐网)
当前国内个人信息泄露的新闻层出不穷，
女大学生徐玉玉被骗自杀、大学生裸贷不雅照泄露等事件受到网民广泛关注。我国当前互联网信息泄露问题较为凸显，存在不少银行、快递、外卖、第三方金融平台等企业内鬼出卖用户信息的行为，用户隐私信息交易已形成灰色产业。
另外网上经常会出现不法分子编造、故意传播虚假恐怖信息，恶意扭曲事实，诋毁他人名誉，损坏企业形象。更有甚者发布大量***、诋毁我国政府、司法机关、现行政治制度的言论，通过蓄意策划、插手炒作敏感案件，肆意歪曲事实。
大数据安全问题非常突凸，在发展大数据的同时，要严格把控数据安全，打击网络犯罪。
（八）数据权属的法律问题亟待破题
我国大数据相关立法与标准的推进速度将会加快，通过不断深入研究数据权益、数据管理、数据交易、数据安全等关键问题，逐步完善以“数权法”为核心的与大数据相关的法律体系。
互联网联通了全球，使全球用户能够共享数据资源。而这些资源的产生、开放、使用、交易、保护、权属、治理等过程都可能产生纠纷。
在数据资源流通过程中，必须厘清数据使用者、使用者的权属问题，界定产生者、使用者等在各种管理中应尽的义务和责任，保障各方的合法权益。
https://www.3tt.net/?mod=artinfo&aid=920展望未来，数据开放和权属问题会随着法律的实施与完善得到解决。
（九）大数据交易将带动生态体系进一步完善
伴随市场对数据交易的巨大需求，以及数据相关的权益归属、价值评估和交易规范机制的建立完善，有望出现规模超万亿元的数据交易市场。在现有的交易平台构成中，会呈现多层级的特征，未来将形成1～2家国家级、8～10家区域级的立体化市场格局。
我国数据交易市场潜力巨大，如能充分利用，对互联网发展和企业发展都是革命性的。通过数据对接或交易，打造智慧城市，交通、电信、医疗、政务等方面将更加便利；企业可以通过数据分析，不断改进自己的服务和满足用户需求，准确对接客户，推出产品或服务。
（十）数据科学逐渐兴起
随着学科探索的深入，以及对块数据、粒数据等大数据创新理论的不断探索，大数据学科自身的理论体系将得以建立。
国内以百度、阿里巴巴、腾讯、华为等为首的互联网企业作为研发了自主产权的数据平台、大型构架体系和一系列大数据解决方案。大企业的开发经验成为行业流通标准和达成共识，形成相关产业，并催生相关概念和理论的成立，推动国内大数据业务的发展。
目前大数据相关理论体系尚未成熟，行业标准、概念定义也没有统一说法，而众多学者又提出了诸如块数据、粒数据、全局数据等新的理论探索。
大数据技术并有望在丰富完善过程中对学理基础的探索发挥更大作用。同时各种不同学科领域的数据科学应用将不断确立完善，并在此基础上有望实现诸多学科在数据层面的一致性。