2018年，中国的大数据产业上演了冰火之歌。一方面，随着互联网，大数据，人工智能等现代信息技术的不断突破，大数据产业蓬勃发展。特别是在传统（物理）经济与数据经济深度融合的背景下，电子商务，医疗，教育，媒体，政务等成熟领域的大数据产业呈上升趋势。另一方面，欧盟的通用数据保护条例（GDPR）于2018年5月25日生效，这是历史上最严格的个人数据保护法案。它远离欧洲，对全球和国内数据市场造成了很大的冲击。 2019年，中国大数据产业经历了数据安全风暴和快速发展，将迎来国家和地方双重政策推动等重大机遇，不断增加对各领域应用的需求，不断改善生态系统。企业如何抓住机遇，同时创造机会？机遇，突破障碍，实现“直线，直道”已成为各企业关注的焦点，特别是传统制造企业的生存和发展。
一、中国大数据产业面临巨大挑战
首先，大量数据的过度使用引起了广泛关注。自2018年以来，中国因过度使用海量数据而引发的热点新闻事件不断出现。主要包括：第一，使用公开数据向用户提供各种类型的信息，以带来重大的安全风险；第二，使用大量数据绘制用户肖像，造成用户歧视的情况并不少见；第三，一些创意产业过于依赖大数据来做出决策。第四，企业间非法的个人数据流动引发了信息泄漏恐慌；第五，使用大数据对内容的建议带来潜在的隐患。
其次，中国的数据治理法律法规仍然不完善。目前，中国对政府部门，企业和其他组织保证数据安全的主要责任和具体要求缺乏系统的法律认可。与此同时，中国尚未制定保护个人信息的专门法律。此外，在当前蓬勃发展的数字经济中，中国现行法律对数据共享和交易相关问题缺乏明确的规定。数据所有权和数据资产保护等法律问题的内涵和外延仍处于理论探索阶段，落后于当前的数据驱动模型。经济发展的法律保护需求。
最后，传统企业的数字化转型还处于起步阶段。目前，制造业等传统行业的企业面临着收入增长放缓、盈利能力下降的巨大压力。制造业需要数字化转型以提高运营绩效已成为业界共识。然而，由于传统的封闭式软件思想的影响和行业标准的缺乏，一些企业对数据安全仍持谨慎的态度。此外，产业界还没有就如何实现这一转变达成共识。在缺乏行业标准的情况下，企业在如何推动业务发展以及如何评估数据价值方面仍然存在困惑。根据埃森哲的研究，只有7%的中国企业在数字化转型方面取得了显著的成果。
二、企业布局大数据的关键要素
目前，国家大数据战略的实施已经到了登陆的关键时期，大数据技术产业的创新和发展，大数据与实体经济的深度融合，大数据的安全管理和法律规制已经进入解决关键阶段，大数据时代的未来背景。数据资产管理的升级表明，大数据转型的成功实施需要突破以下障碍。
首先，实现企业数据访问是发挥数据价值的首要条件。就大数据的应用而言，单点数据分析的价值是有限的，只有当全局数据被清除后，才能发挥其基本价值。实际数据访问需要包括以下四类数据：第一类业务数据，如CRM、ERP等；第二类社会数据，如业务运营和活动中生成的数据；第三类日志数据，如用户浏览足迹；第四类企业外围数据，如行业第三方数据。此外，企业数据访问不仅限于数据交换，还应将整个数据解决方案与数据和业务系统集成起来。
二是数据风险控制已成为大规模数据应用的重要节点。随着大数据产业的快速发展，大数据的安全威胁日益突出，数据泄漏、数据销售、数据盗窃等事件频发。由于缺乏数据安全管理的顶层设计和统一协调的管理，控制风险的能力难以跟上风险增长的速度。目前，非大型数据企业已制定了以管理框架和技术实践标准化为重点，创新构建第三方桥梁平台，开展大规模数据管理咨询服务，并通过对整个过程数据的分类和分类解决了数据安全问题。在核心数据的处理上，基本上是由私有云对宏观核心业务数据和公共云对外围数据的分离。
三是大数据产品为企业发展注入了新的动力。在未来，产品的数字化并非真正颠覆传统企业，更有可能是数据产品。例如，在未来，消费者将进一步发展他们的产品需求以“定制”。控制公司需要提高他们的两项能力：第一，定制能力和与消费者联系的能力。未来的每件产品都会在生产前了解客户是谁。灵活生产= IT系统+管理优化（TPS + TOC）+设备（灵活设备）+技术（互联网增加数据技术）+人才（复合人才），在B2B-B2C-C2C-C2B-C2F（消费趋势中）工厂，它是基于互联网，直接由消费者驱动，并通过灵活的生产定制。
三、大数据产业未来发展模式探讨
大数据产业已经从残酷的增长阶段进入稳定的增长阶段。如何引导行业步入有序健康发展的快车道，是行业普遍关注的问题。经业界专家讨论后，建议大数据业的发展应从以下几点开始：
- 规范数据交易模式
作为未来业务的基础设施，大数据几乎涉及国民经济和民生的所有行业。它应该以提高效率和确保安全为基础。特别是，数据交易的模式，范围和内容需要标准化。考虑到中国大数据的发展，当前的首要任务是打击滥用用户数据和忽视数据安全的企业行为的一小部分。但是，从整个行业的发展来看，建议国家给予企业一个相对灵活和宽松的环境。在安全合规的基础上，宽松的环境更有利于行业的发展。
2。积极树立成熟数据应用行业标杆
深化矿业数据应用的成熟行业基准企业，引导其开放的数据应用方法和案例，为行业建立发展模式。以数据应用为例，研究了数据技术及其在电子商务生态环境下的应用，并对其方法进行了探讨。在此基础上，建议从政府层面进行指导，并将其转化为全行业的标准，为行业内的数据应用提供一个模型。
3.探索新的数据应用程序模式
为了探索数据安全下的新数据使用模式，我们应该充分利用云计算、人工智能、大数据技术等优势，发挥大数据的潜在能量和价值。例如，通过构建数据服务云生态市场，企业可以对核心数据进行管理和控制，以及在安全环境中有效整合多个数据源，充分利用云计算的高灵活性、高吞吐量等潜在技术优势，实现停止数据计算、存储、管理和应用，使数据的价值最大化。
中安威士：保护核心数据，捍卫网络安全
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