「行業化、產業化、專業化」，解析中科曙光眼中的大數據現狀和未來

雷鋒網按：我們正處於大數據和數字化轉型的時代，數據無處不在，運用數據驅動的思想和策略在實踐中逐漸成為共識，數據的價值已在科學研究和工商業的不同領域得到充分展現。

2018年，國內有一個比較熱的名詞叫數字經濟，我們經常會把它加一個前置叫「大數據驅動的數字經濟」。從2012年提出開始，大數據逐漸從科學端、基礎端一直延伸到技術端，現在又開始擴展到產業端，甚至開始影響到更全面的經濟發展，這是今年大數據比較重要的特別或者變化。

無論是今年年初的福建數字峰會，還是一系列的數字經濟相關活動，都在緊密圍繞大數據產業和大數據推動下的數字經濟所展開。大數據已經從原先客戶或者用戶創新型的需求變為實用型的需求，需要真正為業務帶來提升，發掘數據價值，真正發揮效益。

12月18日雷鋒網與中科院計算所科研處副處長王元卓博士，以及中科曙光大數據首席科學家宋懷明博士，就中科曙光大數據業務在2018年及未來的發展狀況進行了交流對話。

人們傳統印象中的大數據，通常都是「大數據」這個名詞和概念本身。其實，想讓大數據真正發揮作用，一定要跟各行各業緊密結合，且一方面要與行業數據緊密結合，一方面還要與行業的領域知識緊密結合，各個行業的特點也會對大數據的軟體、硬體產生一系列的定製化要求。

雷鋒網了解到，在今年的CNCC（中國計算機大會）上，中科院計算所前所長、計算機學會名譽理事長和大數據專家委創始主任李國傑院士，舉了一個令大家印象深刻的例子：根據不完全統計，目前狹義的大數據產業，大數據相關軟硬體的全國年產值是237億元人民幣。

「這個產值大嗎？要知道現在女性面膜的年產值都有240億元。」王元卓對這個案例也有著很深的感觸，「喊了很多年的大數據，無論是技術創新還是行業創新，各方面也都做了很多推動性的工作，但是大數據產業確實才剛剛興起，剛剛明確它與傳統存儲、計算的區別。」

在大數據發展的早期，大家都在談技術，學術界或創新技術企業常提出架構上的創新，政府引導在這一初期階段確實起到了非常重要的奠基作用。而近兩年大家已經開始不再關注於具體技術了，切實通過大數據發掘價值、提升業務成了最核心的需求，這也是真正到了應用落地、精耕細作階段的必然趨勢。

「大數據的一個明顯特點是行業化，現在已經不能概括的只講『我是做大數據的』，而是要講具體做什麼行業的大數據，像生物醫療大數據可能就與公共安全大數據有本質區別。」王元卓講到，「另外以往信息化的特點以方法、演算法或者技術上驅動為主，現在則呈現數據智能化的趨勢，演算法或方法這一塊相對來說重要性不是那麼突出了。人們要從海量數據里挖掘相關性，以數據作為很多業務重要的依據，提升業務或政府決策水平。」

2018年，大數據和智慧城市結合得非常緊密，許多城市都在相繼建設城市數據中心。雷鋒網觀察到，這些數據中心主要集中在民政和警務兩個方向，並且在這一結合過程中，逐漸形成了一個數據湖相關聯盟，要把數據湖作為一個新的城市基礎設施來推動。

對此宋懷明表示，在很多智慧城市案例中，民政和警務這兩個方面確實是先行的。中科曙光在2009年便提出了城市雲的概念，到現在已經將近10個年頭，期間在全國共建設了40多個雲計算中心，支撐超過了2000個各種應用。

「在建設過程中，主要圍繞民生、產業經濟和城市管理三大塊業務，要緊密結合自身特點與當地政府需求。」宋懷明為我們分析了中科曙光的策略，「民生方面，核心是讓老百姓的生活更便利；產業經濟方面，為中小企業和當地經濟提供服務或支撐；城市管理方面，即包括剛才提到的警務和綜合治理等與社會治理相關的業務。」

而提到數據湖，宋懷明稱其「其實是所有大數據應用的第一步」，數據湖的核心思想是讓數據互聯互通，能夠更好地共享和交換，並在此基礎上進行數據融合和數據治理。

他表示，中科曙光沒有專門提出數據湖的概念，但在建設城市雲數據中心時最核心的業務正是數據的共享、交換及融合。在此基礎上，中科曙光針對原先的業務痛點做了性能和業務方面的優化，因為數據融合必然帶來業務的融合。此外還通過挖掘到的數據價值對業務進行提升，這在不同行業或不同用戶處會有不同的體現。

在即將過去的2018年，中科曙光在大數據、高性能計算等領域穩步前進。對於即將到來的2019年，宋懷明和王元卓表示，眼下大數據在科研領域中已經不是依託於計算機學科交叉領域的新生事物，而是變得越來越實，正逐漸脫胎出一個相對邊緣清晰的領域，形成它自己全面的外延和內核，這是大數據未來發展越來越具有獨特發展領域和空間的特點。

首先，他們認為2019年會出現更多大數據處理的專業硬體，如大數據E級機、大數據分析專用晶元或大數據專用板卡等等，越來越多軟體層面的東西會通過專業硬體來加速，大數據產業會逐漸形成軟硬一體的規模，就像現在買伺服器一樣。

其次，2019年會有越來越多面向行業知識的知識庫產品。他們指出，類似機器人把脈看病、股市預測等應用，並不是有了數據就可以實現，還要有大量行業知識，尤其是能讓計算機理解和計算的知識。讓這些知識作為字典去輔助後續的大數據應用，逐漸沉澱並且形成標準化知識體系，大數據與行業的結合會更加緊密。

第三，他們表示大數據的從業門檻會越來越高。以往有很多大數據行業的企業用人，崗位需求量非常大，工資薪酬很高，引得大家紛紛臨時轉行來做大數據和人工智慧相關的工作。在這樣的狀況下，企業很難招到合適的從業者。據統計，這些從業者中甚至有超過50%的人，上一份工作不是做大數據的。

王元卓補充道，隨著大數據行業的進一步發展，未來會有越來越多大數據專業人才進入市場，大數據的從業門檻會越來越高，「想來就來」的局面將很快終結，整個行業的人才鏈將進入良性發展的軌道。

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