求，從一個點可以輻射到整個網絡，既繁榮了創新，又降低了創新成本。

打破“馬賽克化”，還可以改變中國社會長久以來數據意識單薄的現象。雖然中國在信息化和數據化方面落后于歐美，但是中國的網絡發展速度卻是世界第一。我們擁有了數據流通的渠道，缺少的是采集數據的意識。

數目字管理的基礎是實事求是，未來中國的持續進步，依賴于實現這種實事求是的精確管理體系。

我國大數據產業：尚屬雛形

2012年中國大數據的產值達到120億美元。隨著從事數據的機構和相關企業的增多，今后國內數據采集成本也會降低。比如，基因數據庫分析的相關數據，5年前100萬美元才可以買到，現在只要1000美元就足夠了。

整體來看，如果說美國宣稱自己尚處于大數據開發的初級階段的話，那么中國的大數據則處于雛形階段。目前來說，我國的大數據開發以及應用還僅僅局限在商業領域中，尤其以百度、阿里巴巴、騰訊、新浪為首的互聯網公司為代表。他們可以利用多年來積累的數據優勢進行自主開發。

制造業的代表海爾集團這兩年也在強調大數據的應用，快速響應客戶，感知客戶需求。

一些產業在大數據領域已經取得一定的進展，尤其是零售行業，通過RFID、供應鏈、會員卡上的海量數據，挖掘出更多有價值的信息，幫助商場更好地運營和盈利。

從概念的層面講，中國的商業領域里都對大數據有了一個模糊的認識，但是從他們對概念的描述以及自身模式的定位來看，也許連雛形都還算不上。

政府在數據開放和數據應用上比商業組織落后，需要迎頭趕上。

中國的大數據開發主要有以下幾股力量：

政府的力量。以工信部為代表的政府部委開始了廣泛的行業性討論，以求可以給大數據一個標準的定義。

公司的力量。這里面有兩種：一種是自身具有開發優勢的，比如百度這樣的技術型公司;一種是要借助數據外包公司進行開發的，這一種是目前中國商業里的主流模式。

投資者的力量。以寬帶資本為代表的投資基金主動連橫產學研各方面資源，推動成立中關村數據產業聯盟，中關村成為中國大數據一個重要的戰略基地。

在人才儲備上，專業的數據分析人員的角色并沒有形成氣候，和走在前邊的英美國家相比，中國的專業人才儲備不足。

除了技術和資本方面，大數據更重要的是意識革命。它要求打破小數據時代的結構性樣本分析的局限，完全顛覆存在數百年的因果理念，轉而尋求大數據海洋里的相關性。這種意識的革命對于中國政府和商業都是一時間難以消化的。比如政府部門認為掌握公眾的信息就是大數據，而忽略了透明