2022年@@大数据@@@@十大关键词@@@@

　　日前@@，为进一步加速推动@@我国数据@@智能转型进程@@，推动@@“十四五@@”期间数据@@智能产业交流与合作@@，由中国信息通信研究院@@、中国通信标准化协会指导@@，中国通信标准化协会大数据@@@@技术标准推进委员会@@@@（CCSA TC601）主办的@@2022大数据@@@@产业峰会@@在京召开@@。

　　在峰会主论坛上@@，中国信通院@@云大所所长何宝宏发布了@@《2022大数据@@@@十大关键词@@》。

　　关键词一@@

　　创新型数据@@库@@优化数据@@资源化过程@@

　　数据@@库@@作为支撑数据@@存储@@、计算的核心技术产品@@，为了适应数据@@要素相关需求@@，正快速进行技术革新@@。

　　一方面@@ AI 数据@@库@@、Serverless云原生数据@@库@@推动@@对于@@数据@@的价值挖掘从@@“阳春白雪@@”变为@@“下里巴人@@”。利用数据@@不再是@@金融@@、电信等数据@@密集型行业@@的特色@@，而是@@变成全社会@@、全行业@@的普适性行为@@。这导致数据@@的加工利用过程需要更加平民化@@、高效化@@。AI数据@@库@@具备自@@动运维@@、智能开发等能力@@，Serverless云原生数据@@库@@具备按量计费@@、弹性扩容等能力@@，均可实现数据@@加工利用过程的降本增效@@，正成为甲骨文@@、亚马逊@@、阿里@@、华为@@等巨头供应商的研发热点@@。

　　另一方面@@防篡改数据@@库@@@@、全密态数据@@库@@支撑数据@@完成高效确权定价@@、便捷合规流通@@。防篡改数据@@库@@在高效存储计算基础上@@，提供数据@@防篡改和操作防篡改功能@@，从而支撑数据@@确权定价@@，而全密态数据@@库@@能够实现数据@@在加密状态下的高效存储和计算@@，从而支撑数据@@合规流通@@。两者均成为@@MIT等学术机构的研究热点@@，以及华为@@@@、阿里@@等供应商的研发热点@@。

　　关键词二@@

　　图计算平台@@助力大规模图数据@@资源化@@

　　图数据@@与传统行列式数据@@不同@@，它通过点@@、边模型@@，高效描述实体@@、属性@@、关系的数据@@模型@@，近年@@来@@被广泛用于@@企业智能营销风控等必要数据@@应用@@中@@。随着@@行业@@数据@@智能转型的深入@@，图数据@@在数据@@总量中的比例也正在快速上升@@。

　　Gartner预计@@，到@@2025年@@图技术在数据@@和分析创新中的占比将从@@2021年@@的@@10%上升到@@@@80%。随着@@图数据@@规模的变大@@，开启了图数据@@的@@“大数据@@@@”时代@@，起源于@@@@80年@@代的传统关系型数据@@库@@@@，以及起源于@@@@@@2000年@@左右的专用图数据@@库@@已经无法支撑大规模图数据@@的高效存储与计算@@。

　　图计算平台@@通过抽象计算层和集成层@@，在图数据@@库@@基础上增强了兼容性和大规模数据@@计算能力@@，实现了多种存储介质中图数据@@的高效汇聚以及多跳情况下的复杂计算能力@@。目前该领域政策扶持力度不断加大@@，开源体系发展迅猛@@，商用产品层出不穷@@，从而快速支撑了图数据@@这一重要要素类型的价值释放@@。

　　关键词三@@

　　数据@@中台成为企业挖掘数据@@要素价值的核心引擎@@

　　随着@@企业数字化转型@@的加深@@，数据@@相关系统@@、组织逐渐复杂@@、冗余@@，壁垒逐渐增多@@。为在组织或企业内部构建一套可复用的数据@@和分析能力@@，减少数据@@本身及相关技术架构的冗余@@@@，打通不同系统数据@@间的壁垒@@，数据@@中台应运而生@@。其理论体系从发展初期的@@“百家争鸣@@”，逐渐聚焦和明确@@，并在@@业内达成共识@@，即数据@@中台构建了数据@@资源与业务价值间的骨干网@@，是@@“企业数智化转型的核心引擎@@”。

　　近年@@来@@，由于@@数字化转型@@政策的持续推动@@@@，数据@@中台发展迅猛@@，Gartner在成熟度曲线中将其标记为期望值最高@@。国内该领域供给侧迅速发展@@、供应商不断丰富@@，除概念提出者阿里@@巴巴外@@，华为@@、腾讯@@、网易@@、星环等大数据@@@@企业纷纷入场@@。应用侧相关落地案例迅速增多@@，中国移动@@、中国联通@@、工商银行@@、农业银行@@等大型央企@@、金融机构以及各地方政府@@纷纷立项@@招标@@，并形成自@@身实践案例@@。

　　关键词四@@

　　DCMM贯标引领行业@@数据@@治理@@@@

　　DCMM是@@我国数据@@管理领域的首个国家标准@@，为企业数据@@管理工作提供客观的评价依据@@，指导企业体系化构建数据@@管理框架@@、持续优化数据@@管理能力@@。

　　经过近@@3年@@时间的发展@@，DCMM已得到@@广泛认可@@，贯标评估的工作成效正加速显现@@。在数据@@要素统一大市场的培育过程中@@，DCMM贯标评估可以提升各类市场主体@@的数据@@能力和数据@@活力@@，弥合地区间差异@@、拉齐行业@@间水平@@，扩大数据@@@@资源优质供给@@，从而提高数据@@要素流通效率@@，引导数据@@资源的高效积累和有序聚集@@。

　　为持续推动@@企业数据@@管理能力提高@@，工信部印发@@“企业数据@@管理国家标准贯标工作方案@@”，全国各地配套产业补贴政策@@，推动@@重点地区@@、重点行业@@的贯标评估工作@@，预计@@到@@@@2025年@@，贯标评估企业超@@1万家@@，宣贯培训人员超@@15万人@@。

　　关键词五@@

　　数据@@估值成为数据@@资产化@@切入点@@

　　数据@@估值探索历程伴随着@@企业数字化转型@@的发展而发展@@。Gartner于@@2015年@@提出信息价值评价框架@@，从信息内在价值@@、信息商业价值@@、信息绩效价值@@、信息成本价值@@、信息市场价值@@、信息经济价值六大维度进行衡量@@。但是@@@@，这一框架多停留在理念层面@@，仅明确了主要影响因子@@，未提出具体的测算指标和方法@@@@。

　　中国企业的全面数字化转型@@大致始于@@@@2015年@@，并在@@2017年@@后进入爆发期@@。企业在意识到@@数据@@价值的同时@@，投入了巨大的人力@@、物力和财力@@，因此@@，亟需一套估值指标清晰量化数据@@价值@@，评价数字化转型@@的成效@@。自@@2021年@@初起@@，光大银行@@、南方电网@@、浦发银行等企业陆续进行数据@@估值的研究与实践@@。

　　但是@@@@同时也应认识到@@@@，数据@@估值仍处于@@发展初期@@，估值目的@@、估值框架有待在具体场景中探索验证@@。在分析业界数据@@估值的成果后@@，认为可以将数据@@产品作为估值对象@@，而估值实际上是@@在衡量数据@@对于@@业务发展贡献的间接经济价值@@，以及将数据@@视为商品进行交易获得的直接经济收益@@，因此@@，数据@@估值是@@一项@@涵盖了数据@@管理@@、数据@@应用@@、数据@@交易@@、AI建模的综合性工作@@。

　　关键词六@@

　　DataOps定义@@数据@@开发应用新模式@@

　　DataOps的概念最早在@@2014年@@由国外学者提出@@，随后业界逐步对其内涵进行补充@@。其在@@2018年@@正式被纳入@@Gartner的数据@@管理技术成熟度曲线当中@@，由此进入了国际的视野当中@@。

　　2022年@@中国信通院@@正式牵头启动了@@DataOps的标准建设工作@@，以此为基础推动@@我国大数据@@@@产业的多元@@化发展@@。DataOps作为协助企业完成数智化转型的良药@@，供给侧和需求侧都在争相尝鲜@@。

　　厂商中@@，诸如腾讯@@@@、阿里@@、亚信@@、海南数造等公司纷纷采纳@@DataOps的理念构建新一代数据@@研发工具平台@@@@。企业中的一些头部@@机构@@，例如工商银行@@@@、农业银行@@、中国移动@@等也在对@@DataOps进行实践@@，并取得了不小的成果@@。在标准化方面@@，今年@@信通院牵头联合各行业@@@@30余家单位开展标准制定工作@@。标准包括了@@7个模块@@25个环节@@，旨在推动@@我国数据@@文化扎实发展@@。

　　关键词七@@

　　隐私计算一体机助力数据@@要素流通破局@@

　　2022年@@是@@隐私计算落地应用元@@年@@@@，多个场景应用加速落地@@，隐私计算一体机为应用开辟新路径@@。

　　一是@@作为软硬结合一体的专用设备@@，利用硬件特性增强软件@@实现方案@@，其安全加固@@、性能加速和易用性增强的三大优势@@，使得隐私计算一体机从众多工程优化方案中脱颖而出@@，降低用户使用技术门槛和综合成本@@。二是@@一体机的技术实现方式不唯一@@，各家产品百花齐放@@。可基于@@可信硬件或加密卡@@，同时利用计算加速卡或网络加速卡@@，也可预装应用服务场景组件@@，组合方案多样化@@。多硬件多角度组合提升成为软硬结合发展趋势@@，并在@@金融政务@@医疗等场景崭露头角@@。三是@@产品形态多样@@，标准化需求迫切@@，国内外已有多个标准带头规范技术研发和应用@@。但也值得注意@@，并非仅有隐私计算一体机可以突破应用瓶颈@@，扩大应用规模@@，面对数据@@安全流通巨大的需求@@，仍要继续探索更多@@好用易用的落地方案@@。

　　关键词八@@

　　数据@@要素政策从宏观到@@落地@@

　　2022年@@年@@初@@，十四五@@数字经济@@规划@@、要素市场化配置改革方案两份文件对数据@@要素的专门布局@@，让数据@@要素领域的探索再掀热潮@@，政策推进@@、产业实践都在不断深入@@、不断创新@@。

　　一是@@顶层设计逐步细化@@，国家站在全国统一大市场的高度对数据@@要素发展做出安排@@，又针对深圳示范区的数据@@要素市场准入做出具体部署@@，数据@@基础制度体系建设也在加快推进@@。二是@@地方法@@规陆续出台@@，目前已有十九省市公布了相关数据@@条例@@，以促进数据@@利用和产业发展为基本定位@@，多以公共数据@@为抓手@@，结合地方实际和特色进一步激发市场主体@@活力@@。三是@@交易模式不断创新@@@@。各地数据@@交易@@所优化经营结构@@，贵阳制定交易规则@@、上海建设数商体系@@、深圳打造开源社区等探索让数据@@交易@@有了更实在的依托@@。

　　但是@@@@我们离数据@@要素价值的充分释放还很远@@，数据@@权属@@、定价的共识还未建立@@，数据@@泄露@@、越权滥用等问题加剧人们的不信任感@@，如何建立有效的规则体系和监管机制@@，如何利用前沿技术破解难题@@，仍需政产学研用各界共同发力@@。

　　关键词九@@

　　数据@@安全合规整体迈入新阶段@@

　　随着@@2021年@@两法的颁布实施@@，各行各业的数据@@安全监管力度不断加强@@，合规工作也迈入新的阶段@@。

　　首先@@，为了正确理解监管内容@@，有效落实监管要求@@，各行各业广泛掀起了政策法规的学习浪潮@@。其次@@@@，数据@@分类分级作为@@数据@@安全领域的重要工作@@，也是@@实现精细化安全管理的必要能力@@，同样成为这一轮学习热潮的重点关注@@对象@@。再次@@@@，为推动@@本行业@@企业数据@@安全的贯彻落实@@，部分行业@@主管单位启动监管报送工作@@。最后@@，在供应侧市场@@，部分企业开始着手开发合规管理工具@@，以协助需求方实现监管应对的自@@动化实现@@。

　　关键词十@@

　　数据@@分类分级在数据@@安全治理中率先落地@@

　　数据@@分类分级作为@@数据@@安全工作的基础内容@@，是@@数据@@安全精细化管理的必要前提@@，需要在数据@@安全治理工程中率先落地@@。凭借在方法@@论共识@@@@、行业@@细化@@、工具开发等方面呈现的发展态势@@，数据@@分类分级同样上榜十大关键词@@。

　　首先@@，分类分级作为@@《数据@@安全法@@》明确提到@@的概念之一@@，引起地方@@、行业@@、企业的研究探讨@@，并逐渐形成从建立组织保障到@@落实对应级别数据@@安全管控策略的@@“七步走@@”方法@@论共识@@。其次@@@@，为指导企业分类分级工作的推进落实@@，各行业@@通过制定标准规范@@，明确分类分级工作的原则@@、方法@@、定义@@，进一步细化相关要求@@。最后@@，自@@动化分类分级工具或咨询@@服务在数据@@安全供方市场蓬勃发展@@。据中国信通院@@@@“可信数安@@”评估体系统计@@，2022年@@分类分级工具或服务的参评企业从@@2021年@@的@@4项@@增加至@@14项@@。

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