毋庸置疑，我国大数据产业还处于非常初级的阶段，大数据市场规模还比较小。中国信通院数据显示，2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币，同比增长30%，其中大数据核心产业规模为236亿元人民币，增速达到40.5%。工信部《大数据产业发展规划（2016-2020年）》提出，到2020年技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系基本形成，大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元，年均复合增长率保持30%左右。
多维度融合构建良好的大数据产业生态
总之，数化万物，智在融合，构建良好的大数据产业生态，需要多维度做好大数据产业的融合。我们相信，随着社会各界对大数据融合发展的认识越来越深化，大数据产业一定会快速发展，迎来广阔的产业空间。
十九大报告中提到，要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。现在国内的大数据产业已经起步，而要让大数据的魅力、价值充分释放出来，未来大数据和各行各业、市场、先进技术、国际等多维度的深度融合是不可或缺的。
大数据和各行各业相融合，才能推动经济从高速增长向高质量增长转变，融合是大数据产业发展的出路。各地区、各部门、各行业、各企业都可以在与大数据融合中找到提质增效、转型升级的路径，拓展创新发展的空间。
大数据产业的发展必须与市场相融合才能使产业发展环境进一步优化。据统计，我国信息数据资源80％以上掌握在各级政府部门手中，数据开放度低；企业手中的数据也呈现垄断现象，数据积累普遍分散、不足，很难真正让大数据供需自由对接，制约着大数据产业的发展。现在，公共信息资源开展了开放试点，而全球首个大数据交易所，贵阳大数据交易所已经摸索出大数据交易的一些规律，促进了大数据交易的发展。大数据产业和规范的市场交易相结合，可以打破数据的垄断，盘活各类有价值的数据资源，促进大数据的积累和社会化利用。
大数据产业和先进技术的融合则可以有助于克服大数据产业面临的技术难题。
数据智能并非简单的大数据+产业。大数据来源众多、数量巨大、形式各异，要使其发挥效应，获得一目了然的有效信息，就需要和先进技术加以融合，这是一个渐进的过程。有关分析显示，我国交通、零售、地产、医疗、智能制造、金融服务六个行业存在着大量的非结构化数据，而这些数据对于整个行业发展起到至关重要的作用。因此，在大数据处理和分析利用中，对人工智能技术的需求也十分强劲。随着数据共享、数据开放的推进，在数据应用中处理好数据安全、网络空间治理等也成为挑战，这些除了需要设定相应的政策规则外，还需要有相应的技术支持。
中国大数据产业的发展还要和世界先进各国加强融合发展。产业发展越深入，就可能遇到越来越多难题，要把握好大数据发展的重要机遇，处理好数据安全、网络空间治理等方面的挑战，和世界先进国家加强交流互鉴、深化沟通合作必不可少。
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