大数据的发展前景如何？
1，大数据产业进步显著。
过去几年，大数据的概念已经深入人心。“用数据说话”已经成为大家的共识，数据已经成为堪比石油、黄金、钻石的战略资源。五年来，我国大数据产业政策逐步完善，技术、应用、产业取得显著进展。
政策方面，我国从中央到地方的大数据政策体系已经基本完善，目前已经进入实施阶段。自2014年“大数据”一词被写入政府工作报告以来，我国大数据发展的政策环境掀开了新的篇章。在顶层设计上，国务院《促进大数据发展行动计划》对政府数据共享开放、产业发展、安全保障等做出了统筹安排。《政府信息资源共享管理暂行办法》《大数据产业发展规划(2016-2020)》等文件也相继出台。党的十九大报告中提出“推动大数据与实体经济深度融合”，十三五规划中提出“实施国家大数据战略”。卫生、农业、环保、检察、税务等部门也出台了领域大数据发展的具体政策。到2019年初，所有省级行政区都出台了大数据相关发展规划，十几个省市成立了大数据管理局，8个国家大数据综合实验区和11个国家工程实验室开工建设。可以说大数据的政策体系已经基本完成，目前已经进入实施乃至评估检查阶段。
在技术方面，我国大数据技术发展属于“世界第一梯队”，但国内核心技术能力严重不足。中国独特的大规模应用场景和多类型实践模式，推动了大数据领域技术创新的速度和能力，在国际上处于领先地位。在技术全面性上，中国的平台、管理、应用技术都有大规模的案例和研究；在应用规模上，中国完成了大数据领域最大规模的集群开放测试，达到10000个节点；在效率能力方面，中国大数据产品在国际大数据技术能力竞赛平台上也取得了最好的成绩；在知识产权方面，2018年，中国在大数据领域的专利公开量约占全球的40%，位居全球第二。而我国大数据技术大多基于国外开源产品的二次转化，核心技术能力有待加强。比如国内主流大数据平台技术中，自研比例不超过10%。
产业方面，中国大数据产业多年来保持平稳较快增长，但面临提质增效的关键转型。2018年，中国大数据产业延续多年增速，继续保持较高增速。据中国信息通信研究院测算，2018年中国大数据产业整体规模有望达到5400亿元，同比增长15%。但受国内外环境、新兴技术发展等多种因素影响，大数据产业增速有所下滑。中国大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型期。
在应用方面，大数据在行业中的应用更加广泛，正在加速渗透到经济社会的方方面面。随着大数据工具门槛的降低和企业数据意识的不断提升，越来越多的行业开始尝到大数据带来的“甜头”。无论从新增企业数量、融资规模还是应用普及程度来看，与大数据紧密结合的行业正在从传统的电信业、金融业向政务、医疗卫生、工业、交通物流、能源业、教育文化等领域扩展。，且行业应用趋势明显，与实体经济融合更深。
2.行业的五大困境
虽然我国大数据总体发展形势良好，也面临难得的发展机遇，但仍存在一些困难和问题。
一是涉及核心技术的产业发展薄弱，未能有效提升我国核心技术的竞争力。核心技术的影响力在大数据行业非常重要。由于大数据企业在完成产品开发后几乎可以零成本、无限制地复制，拥有核心技术的大企业很容易将其技术优势转化为市场优势，即赢得大量用户，并以特定的信息产品获得垄断地位。目前，从大数据技术和产品的供给侧来看，我国虽然实现了局部技术的单项突破，但大数据领域系统性、平台级的核心技术创新仍不多见。大数据处理工具是“他山之石”，大多数企业使用的是国外的数据采集、数据处理、数据分析和数据可视化技术。自主核心技术的突破还需要一段时间。尤其是在开源产品的技术标准方面，中国的影响力有待提高。
第二，数据孤岛和壁垒降低了大数据行业的资源配置效率。大数据产业的发展必须实现数据信息的自由流动和共享。如果数据不开放共享，就无法实现数据整合，数据价值也会大打折扣。无论是政府数据、互联网数据还是其他数据，数据拥有者往往不愿意开放其流通。受制于前期的信息基础设施建设，目前中国政府数据仍存在诸多“数据孤岛”和“数据烟囱”，数据价值难以发挥。
三是数据安全管理薄弱，加大了大数据产业的发展风险。大数据技术在为经济社会发展带来创新活力的同时，也给数据安全、个人信息保护乃至大数据平台安全带来了新的威胁和风险。大数据平台汇聚了海量多源数据，来自多个用户的数据可能存储在同一个数据池中，由不同的用户使用，容易导致数据泄露的风险。利用大数据技术对海量数据(21.90 -5.19%，诊所单位)进行挖掘分析，结果中可能包含与国民经济和社会相关的敏感信息，因此需要对分析结果的共享和公开加强安全管理。
四是行业垄断、恶性竞争现象频发，“劣币驱逐良币”现象明显。由于资源型行业门槛低、利润高，新兴的大数据公司往往专注于先获取数据资源。大量依托数据资源优势的企业诞生，给大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式，使得依托技术壁垒的企业不得不面对残酷的市场竞争，放缓技术研发的步伐。与此同时，数据垄断的问题也越来越明显。少数互联网巨头拥有庞大的数据，不仅不利于产业发展，而且存在巨大的数据聚合隐患。
五是各地开发同质化严重，普遍存在重存储、轻应用的现象。由于缺乏统一的大数据产业分类统计体系和产业运行监测手段，各地大数据产业定位大同小异，同质化竞争加剧。盲目重复建设甚至可能导致大数据产业过剩。同时，由于部分地区信息化发展有限，大数据应用场景不够丰富，数据中心等大数据存储设施建设是大数据产业发展的关键，规模巨大，目标数百万。如果后期不能有效利用，会造成巨大的资源浪费。