(公众号：)按：我们正处于大数据和数字化转型的时代，数据无处不在，运用数据驱动的思想和策略在实践中渐渐沦为共识，数据的价值已在科学研究和工商业的有所不同领域获得充份展现出。2018年，国内有一个较为冷的名词叫数字经济，我们常常不会把它特一个前置叫“大数据驱动的数字经济”。从2012年明确提出开始，大数据渐渐从科学末端、基础末端仍然伸延到技术末端，现在又开始扩展到产业末端，甚至开始影响到更加全面的经济发展，这是今年大数据较为最重要的尤其或者变化。无论是今年年初的福建数字峰会，还是一系列的数字经济涉及活动，都在密切环绕大数据产业和大数据推展下的数字经济所进行。
大数据早已从原本客户或者用户创新型的市场需求变成实用型的市场需求，必须确实为业务带给提高，考古数据价值，确实充分发挥效益。12月18日与中科院计算所科研处副处长王元卓博士，以及中科曙光大数据首席科学家宋怀明博士，就中科曙光大数据业务在2018年及未来的发展状况展开了交流对话。行业简化与产业化人们传统印象中的大数据，一般来说都是“大数据”这个名词和概念本身。
只不过，想要让大数据确实发挥作用，一定要跟各行各业紧密结合，且一方面要与行业数据紧密结合，一方面还要与行业的领域科学知识紧密结合，各个行业的特点也不会对大数据的软件、硬件产生一系列的自定义化拒绝。了解到，在今年的CNCC（中国计算机大会）上，中科院计算所前所长、计算机学会名誉理事长和大数据专家委创立主任李国杰院士，荐了一个令其大家印象深刻印象的例子：根据不几乎统计资料，目前狭义的大数据产业，大数据涉及软硬件的全国年产值是237亿元人民币。“这个产值大吗？要告诉现在女性面膜的年产值都有240亿元。
”王元卓对这个案例也具有很深的动容，“喊出了很多年的大数据，无论是技术创新还是行业创意，各方面也都做到了很多推展性的工作，但是大数据产业显然才刚蓬勃发展，刚具体它与传统存储、计算出来的区别。”在大数据发展的早期，大家都在谈技术，学术界或创意技术企业经常明确提出架构上的创意，政府引领在这一初期阶段显然起着了十分最重要的奠基起到。而近两年大家早已开始仍然注目于明确技术了，贯彻通过大数据考古价值、提高业务出了最核心的市场需求，这也是确实到了应用于落地、精耕细作阶段的必然趋势。
“大数据的一个显著特点是行业化，现在早已无法总结的只谈‘我是做到大数据的’，而是要谈明确做到什么行业的大数据，像生物医疗大数据有可能就与公共安全大数据有本质区别。”王元卓谈到，“另外以往信息化的特点以方法、算法或者技术上驱动居多，现在则呈现出数据智能化的趋势，算法或方法这一块相对来说重要性不是那么引人注目了。人们要从海量数据里挖出相关性，以数据作为很多业务最重要的依据，提高业务或政府决策水平。”大数据和智慧城市2018年，大数据和智慧城市融合得十分密切，许多城市都在陆续建设城市数据中心。
仔细观察到，这些数据中心主要集中于在民政和警务两个方向，并且在这一融合过程中，渐渐构成了一个数据湖涉及联盟，要把数据湖作为一个新的城市基础设施来推展。回应宋怀明回应，在很多智慧城市案例中，民政和警务这两个方面显然是先行的。
中科曙光在2009年之后明确提出了城市云的概念，到现在早已将近10个年头，期间在全国共计建设了40多个云计算中心，承托多达了2000个各种应用于。“在建设过程中，主要环绕民生、产业经济和城市管理三大块业务，要紧密结合自身特点与当地政府市场需求。
”宋怀明为我们分析了中科曙光的策略，“民生方面，核心是让老百姓的生活更加便捷；产业经济方面，为中小企业和当地经济获取服务或承托；城市管理方面，即还包括刚才提及的警务和综合治理等与社会管理涉及的业务。”而提及数据湖，宋怀明称之为其“只不过是所有大数据应用于的第一步”，数据湖的核心思想是让数据互联互通，需要更佳地分享和互相交换，并在此基础上展开数据融合和数据管理。他回应，中科曙光没专门明确提出数据湖的概念，但在建设城市云数据中心时最核心的业务正是数据的分享、互相交换及融合。在此基础上，中科曙光针对原本的业务痛点做到了性能和业务方面的优化，因为数据融合必定带给业务的融合。
此外还通过挖出到的数据价值对业务展开提高，这在有所不同行业或有所不同用户处不会有有所不同的反映。一脉相承而出有的新领域在将要过去的2018年，中科曙光在大数据、高性能计算出来等领域稳步前进。对于将要来临的2019年，宋怀明和王元卓回应，眼下大数据在科研领域中早已不是相结合于计算机学科交叉领域的新生事物，而是显得更加实，于是以渐渐一脉相承出有一个比较边缘明晰的领域，构成它自己全面的外延和内核，这是大数据未来发展更加具备独有发展领域和空间的特点。首先，他们指出2019年会经常出现更好大数据处理的专业硬件，如大数据E级机、大数据分析专用芯片或大数据专用板卡等等，更加多软件层面的东西不会通过专业硬件来加快，大数据产业不会渐渐构成韧一体的规模，就像现在卖服务器一样。
其次，2019年会有更加多面向行业科学知识的知识库产品。他们认为，类似于机器人把脉诊治、股市预测等应用于，并不是有了数据就可以构建，还要有大量行业科学知识，特别是在是能让计算机解读和计算出来的科学知识。
让这些科学知识作为字典去辅助先前的大数据应用于，渐渐溶解并且构成标准化科学知识体系，大数据与行业的融合不会更为密切。第三，他们回应大数据的从业门槛不会更加低。
以往有很多大数据行业的企业用人，岗位需求量十分大，工资薪酬很高，讥讽大家争相临时从商来做到大数据和人工智能涉及的工作。在这样的状况下，企业很难讨到适合的从业者。
多达，这些从业者中甚至有多达50%的人，上一份工作不是做到大数据的。王元卓补足道，随着大数据行业的更进一步发展，未来不会有更加多大数据专业人才转入市场，大数据的从业门槛不会更加低，“想想就来”的局面将迅速落幕，整个行业的人才链将转入良性发展的轨道。
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