一、有利因素

　　（一）政府將大數據作為國家發展戰略之一

　　2017年1月，工信部發布了《大數據產業發展規劃（2016-2020年）》。《規劃》具體設置了七項重點任務：一是強化大數據技術產品研發；二是深化工業大數據創新應用；三是促進行業大數據應用發展；四是加快大數據產業主體培育；五是推進大數據標準體系建設；六是完善大數據產業支撐體系；七是提升大數據安全保障能力。圍繞重點任務，政府還設置了大數據關鍵技術及產品研發與產業化、大數據服務能力提升、工業大數據創新發展、跨行業大數據應用推進、大數據產業集聚區創建、大數據重點標準研制及應用示范、大數據公共服務體系建設、大數據安全保障等八大工程，作為工作抓手重點推進。

　　（二）應用市場廣闊

　　大數據能與傳統產業進行融合，對傳統產業進行從設計研發、生產管理到售后維護全流程的改變，大數據應用的市場非常廣闊。比如零售業可以運用大數據調整銷售策略，制造業可以運用大數據加強售后維護，農業可以運用大數據制定收割路線，電信業可以運用大數據加強精準營銷。

　　（三）5G技術推動大數據進行革命性的發展

　　5G網絡是一場創新革命，人類社會已經進入了“大智移云”時代，大數據、人工智能、移動互聯網與云計算的結合越來越緊密。移動通信信息服務企業已開始建設基于大數據關鍵技術的大數據應用平臺，大數據正由技術創新向應用創新轉變，5G能帶來海量的原始數據，未來大數據技術能將各行業豐富的數據類型，與應用場景不斷深度融合，實現應用創新層面的大爆炸。5G將帶來大數據產業的繁榮，以及帶動產業鏈的迅速成長。

　　二、不利因素

　　（一）數據資源開放共享程度低

　　目前數據資源開放共享程度低，數據孤島現象還是很嚴重，為了讓用戶依賴自己的產品，企業不愿意將收集到的數據共享給其他人。同時，數據質量不高，數據資源流通不暢，管理能力弱等原因也造成數據價值難以被有效挖掘利用的現象。

　　（二）技術創新與支撐能力不強

　　技術創新是大數據發展的關鍵，但是目前我國在新型計算平臺、分布式計算架構、大數據處理、分析和呈現方面與國外仍存在較大差距，對開源技術和相關生態系統影響力依然較弱。

　　（三）大數據產業支撐體系尚不完善

　　數據所有權、隱私權等相關法律法規和信息安全、開放共享等標準規范不健全，尚未建立起兼顧安全與發展的數據開放、管理和信息安全保障體系。數據的黑市交易猖獗，不利于正規大數據企業的生存。區塊鏈技術可以給數據加了一個GPS，對交易的數據進行追蹤，有效打擊數據非法流通問題，但由于區塊鏈技術的應用還在起步階段，因此區塊鏈技術還沒有真正發揮出實力去解決黑市交易問題。

　　（四）人才隊伍建設亟需加強

　　大數據基礎研究、產品研發和業務應用等各類人才短缺，難以滿足大數據發展的需要。熟悉行業又熟悉數據分析的人才匱乏，使得經營管理公司人不知道能從數據中得到什么，懂數據分析的人不知道怎么能用基礎數據支撐到公司經營，缺少能夠將兩者結合到一起的人或者組織，這也是當前大數據應用少的重要原因。

　　2017年，中國大數據產業規模達到4700億元，同比增長30.6%。我們預計，2018年中國大數據市場規模將達到6200億元，未來五年（2018-2022）年均復合增長率約為25.13%，2022年中國大數據市場規模將達到15200億元。

　　2017年，中國數字經濟市場規模達到27.2萬億元，占GDP的32.9%。我們預計，2018年中國數字經濟市場規模將達到31.25萬億元，未來五年（2018-2022）年均復合增長率約為12.88%，2022年中國數字經濟市場規模將達到50.74萬億元。 

注：大數據產業指以數據生產、采集、存儲、加工、分析、服務為主的相關活動，包括數據資源建設、大數據軟硬件產品的開發、銷售和租賃活動，以及相關信息技術服務。