目前中國大數據還沒有形成普遍應用的局面。主要表現(xiàn)：一是大數據的應用理念快于數據應用。二是大數據應用基本上還是發(fā)散狀，并沒有形成燎原之勢，應用也主要集中于互聯(lián)網營銷場景。三是從數據源來看，大數據應用還主要處于自給自足的“小農經濟”時代�？傮w來看，整個大數據的應用還處于被“熱炒”和“大忽悠”的階段。要如何改變大數據利用“大忽悠”的狀態(tài)讓它務實落地?記者認為應該加大對培養(yǎng)大數據人才的投入，加速培育大數據服務提供商，盡快構建起大數據的新生態(tài)系。
大數據數學家、大數據分析人才是撬動大數據應用非常關鍵的環(huán)節(jié)，但現(xiàn)在這方面的人才非常匱乏。目前，整個社會對大數據的認識與重視已經達到了一定的高度，但大數據之所以落地不易，與缺人直接關聯(lián)。在美國，當美國政府將大數據從企業(yè)的商業(yè)行為上升為國家戰(zhàn)略之時起，美國就已經啟動了面向未來的大數據人才儲備計劃。在伯克利、肯尼迪等重要的**開設研究大數據相關課程。眼下在中國，大數據人才的培養(yǎng)同樣被提高到很重要的高度。僅僅是在這幾個月，“清華—青島大數據研究院”、上海市政府大數據人才培養(yǎng)計劃、貴州大數據人才培育計劃相繼出臺。即便如此，各個城市、各個維度的大數據人才培養(yǎng)工程也才剛剛啟動，這些人才要培養(yǎng)出來也需要一些時日，而就目前需求與人才的供給來看，供給遠遠無法滿足市場的需求。如何通過協(xié)同和聯(lián)合的方式加快和加強大數據人才培養(yǎng)，尤其是高端人才的培養(yǎng)，依然是很大的難題。
今天在中國，大數據之所以無法實現(xiàn)更大規(guī)模的應用，與缺乏完整的大數據生態(tài)密切相關。今天活躍在大家視線中的有大數據需求方，也看到了為大數據提供解決方案的各種IT廠商，但事實上僅僅有這兩個方面，大數據利用還是很難規(guī)模突破的。大數據要想更大規(guī)模地釋放出價值，還需要大數據處理服務商和數據服務提供商加入。就像今天的信息化推進一樣，在用戶與IT廠商之間，還得有大量的SI、ISV等來提供各種各樣的服務，才能解決用戶的問題。
應該說，在大數據生態(tài)系中，數據服務提供商是個新角色。今天我們所面臨的數據不僅分布在各種各樣的平臺，在各種各樣機構與組織當中，而且每一個用戶要去使用和調取這些數據還面臨各種各樣的門檻。如果有一類廠商出現(xiàn)，他們專門去整合數據、規(guī)整數據，專門去經營數據，就能夠使得數據商品化、商業(yè)化進程加快，不僅能夠降低數據使用的門檻，還能夠提供更多的數據服務，他們是使得大數據商品化流動起來很關鍵的環(huán)節(jié)。
在中國，阿里巴巴已經開始邁出了這一步，阿里巴巴現(xiàn)在推出的數據超市、數據魔方等服務，這讓阿里巴巴從一個擁有大量數據的電商向數據服務提供商轉型。繼廣東省宣布將政府數據向大眾開放之后，不久前北京市科委也宣布將北京市科委系統(tǒng)的專家、科研、設備、人才等相關的數據向全社會開放，希望開放數據，推動公眾聯(lián)合創(chuàng)新�，F(xiàn)在已經有越來越多的機構將相關數據進行了開放和共享，如何運用這些數據，必須要在數據與更終使用者之間架橋梁。不久前，國雙科技的CEO談及推動大數據的應用時也談到，數據價值化是需要完整生態(tài)鏈的，而數據服務提供商是啟動大數據市場非常重要的角色，其中有很大機會，也是很大的商機，希望更多的企業(yè)和機構加入其中。
