2015年8月31日，国务院出台关于印发《促进大数据发展的行动纲要》的通知（以下简称《纲要》），要求各省市政府贯彻落实。《纲要》提出未来5至10年我国大数据发展和应用应实现的目标，包括2017年底前形成跨部门数据资源共享共用格局；2018年底前建成国家政府数据统一开放平台。这是继8月19日国务院常务会议通过《纲要》后对大数据产业又一有力推动。《纲要》出台标志我国大数据产业上升为国家战略。
大数据成为推动经济转型发展的新动力
《纲要》提到了三大重点任务和十项工程。
这十项工程中，除了政府数据公开与应用外，其他主要涉及企业大数据创新与应用。而企业大数据应用在很大程度上取决于政府大数据公开程度以及应用示范效应；此外，政府数据公开与应用的成熟还需时日，但作为推进社会源动力的因子――企业，不会坐等。那么企业在大数据产业发展初期，应该何去何从？
大数据作为国家战略、政府和企业资产，已被社会广泛认知；大数据产业发展也已拉开序幕，各地政府及企业纷纷试水探索。大数据产业发展要经历四个阶段：大数据管道建设时期，软硬件技术发展时期，商业应用时期，大数据交易时期。由于我国人口基数大、城镇化建设加速等国情以及互联网技术迅猛发展的商业环境，大数据产业发展四个时期呈现齐头并进态势，甚至有时交叉进行。而且值得注意的是，由于信息孤岛和数据处理技术等客观因素存在，大数据公开以及商业应用面临瓶颈。
大数据交易成为推动数据公开和商业应用的突破口，甚至成为先决条件。大数据交易涉及三个主体：数据源提供方（卖方）、交易所、数据商业应用方（买方）。现阶段，企业数据交易最为活跃。
企业数据是否具有价值或者怎样评判企业数据价值，最好的检验方式便是通过数据交易。虽然企业在大数据应用方面还处于初建时期，但数据交易需求和未来的市场规模潜力巨大。据麦肯锡全球研究院预测，开放数据在全球的教育、交通运输、消费市场、电力、石油/天然气、医疗健康、消费金融（包括银行、保险和房地产）7个领域可以撬动3. 2万亿-5.4万亿美元的经济价值，如图所示：
图：全球数据开放价值（来源于麦肯锡全球研究院）
中国企业大数据发展现状
据《2015年中国大数据交易白皮书》介绍，中国企业对大数据的应用主要分三个阶段：在2010年到2012年之间的第一阶段，大数据应用关注数据和机器的关系，局限于传统的IT思维，只不过在很多小数据应用上贴上了大数据标签；从2013年开始的第二阶段关注数据与人的关系，可视化和预测应用成为了市场的宠儿；2014年之后，大数据应用的重点已经转向分析数据和数据之间的关系，这要求对企业大数据应用进行开放式的创新：从数据的开放、共享和交易，到基础处理和分析平台的开放，再到价值提取能力的开放。
而随着企业业务外延从企业内部不断向外部、向企业所处的产业链和生态圈扩展，企业的数据视野也越来越宽，从主要关注企业内部数据，已经延伸到关注社会数据，包括交易的数据、人工合成的数据、机器的数据、社会网络的数据等在内的企业数据在不断被重新认识。
图：企业大数据发展轨迹
（来源：贵阳大数据交易所）
另外，企业大数据应用主要体现为：消费者行为分析、精准营销、新业务新产品推广、广告推送、代言人选择、社交媒体、可视化、溢价收益、库存管理、信贷保险等。伴随着一批致力于商业和企业应用服务的大数据初创企业迅速成长，大数据更广泛地应用到各领域企业中。
对于传统企业而言，业务转型是目前大多数企业的普遍需求，大数据分析不仅可以优化访问、加快决策、最大程度提高可用性，还可以辅助业务转型。
《纲要》指出：大数据成为推动经济转型发展的新动力。以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。大数据推动社会生产要素的网络化共享、集约化整合、协作化开发和高效化利用，改变了传统的生产方式和经济运行机制，可显著提升经济运行水平和效率。大数据持续激发商业模式创新，不断催生新业态，已成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。大数据产业正在成为新的经济增长点，将对未来信息产业格局产生重要影响。
目前在传统行业中，金融、电信、制造、交通、医疗类企业已经成为大数据分析使用的主力。以制造企业为例，传统制造企业可以通过大数据交易获得市场终端销售情况，了解自身以及竞争对手的市场表现以及消费者的喜好类型；通过用户购买习惯及购买评价的数据获得，可以针对不同类型、不同区域消费群体实现定制化生产的精准营销；通过交易获得的产业链数据，可以降低生产成本，提升企业整体竞争力。
而以新兴的互联网金融为例，通过用户信息的获得，可以从财富、安全、守约、消费、社交等几个纬度来综合评判，为用户建立信用报告，形成以大数据为基础的海量数据库，以此帮助企业降低信贷风险。此外，还有更多的企业正在使用着大数据分析帮助企业决策，提升用户体验，并以客户为中心造就着越来越多的新型商业模式。
企业大数据最核心的价值就是企业在对于海量数据进行收集、存储和分析之后，通过对这些数据的挖掘与分析，为提高企业运营效率、业务价值和开拓企业新业务提供参考与导向，并为企业未来发展战略提供支持，实现企业整体竞争力的提升。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速和优化”使其综合成本是最优的。
企业大数据发展面临的问题
数据孤岛是企业大数据行业发展面临的最大问题。一方面，各行业、企业和政府都在竭尽所能地采集数据、占有数据和利用数据。另一方面，大部分数据被各个行业、企业、机构和政府封锁起来，形成一个个“数据孤岛”，无法自由流通，数据之间缺少连接。
在当下数据为王的时代，企业若要利用现有资源争取更大的市场，必须自主掌握消费者的大数据。然而，大数据的有限接入产生新的垄断和技术双重鸿沟，大数据的应用同样存在着接入和技能的双重鸿沟，这不仅浪费了数据资源，也给企业精准营销带来了难题。
对于中小型企业来说，大数据很可能是他们不愿被揭起的“伤疤”：数据驱动战略和数据量不足却使他们无法很好地使用大数据。小企业通常有灵活的优势，这令其可迅速高效地完美适应数据驱动的趋势。以智能化、结构化的方式执行数据战略，是区分大数据驱动企业与基于临时想法简单利用数据的企业的最大分别。
企业如何利用大数据
在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，能否基于对这些数据的分析进行决策，进而将其变成一项企业竞争优势的来源。面对大数据给企业带来的诸多好处，企业当前面临的问题是要如何获取与分析数据，以使企业立于不败之地。
首先、企业必须作出文化层面的调整，建立数据驱动决策的文化；第二、企业要建立对应的数据管理中心的组织架构；第三、企业要建立顶层的数据架构设计并加以实施；第四、企业要建立完善的数据治理体系；第五，企业要建立合适的数据分析的技术平台和团队。
最后也是最为重要的一点，大数据只有通过碰撞才能体现其最大价值。贵阳大数据交易所执行总裁王叁寿说：“数据只有通过交易才有价值，甚至产生核聚变效应。” 通过数据交易，企业数据在应用方面能有效解决数据孤岛、数据处理技术和数据样本小等方面的瓶颈问题。
在大数据初建期，数据买卖双方多为互联网企业，因自身产生巨大数据量却不能随之产生相应的价值，但这些数据对于跨领域企业来说，可能容易产生更大的价值。比如Twitter将自身数据授权给公司Gnip、DataSift和NTT DATA进行售卖；腾讯的数据通过贵阳大数据交易所卖给京东。
结合目前我国大数据市场的实际环境，企业大数据目前具有以下特征：
（1）大量数据源未被激活。大多数数据拥有者没有数据价值外化的路径。比如，各医疗健康类应用收集了大量的数据，但没有像Sermo.com那样面向医药公司售卖数据。
（2）需求端以互联网企业为主，覆盖面不广。尤其在O2O趋势下，大型互联网厂商积极引入外部数据支撑金融、生活、语音、旅游、健康和教育等多种服务。但是，与国外相比覆盖面偏窄，我国的政府、公共服务、农业应用基本缺位，而电信和银行业缺少与外部数据的碰撞。
（3）诸多企业基于自身的海量高价值数据对外提供服务。比如阿里巴巴开始做金融行业的数据分析应用，中国民航信息网络股份有限公司通过“航旅纵横”应用提供航班信息服务。
参照国外的发展，数据市场的成熟离不开交易市场的发展，数据买卖双方和交易所的协调发展，能有效促进大数据产业链正常运转。尤其是面对我国相关法律政策不完善的前提下，交易所的存在在制定交易规则、形成合理交易流程、并建立自律组织，进而约束交易双方等方面有着不可替代的作用。
此外，拥有大数据需求的企业并非都具备数据处理的技术能力。此时，交易所除了承担交易的任务外还需承担数据加工处理分析等技术服务。国外在这一领域已有先例：Sprint 公司将设备位置信息提供给数据集成与分析商Locately，由后者在汇总分析之后将结果提供给市场营销公司HAVAS和Mobext，最终Whole Foods、Sears、Target和沃尔玛等连锁超市获得相应的市场调研报告及咨询建议。
国内以贵阳大数据交易所为例，现在交易所汇集了30多家数据源，这些数据源涉及征信、大宗商品、企业数据、产业研究和政府数据等方面。这些数据通过清洗基地进行清洗，并且可以完成建模、分析、可视化等标准处理，整合成可交易的数据通过交易所平台对接数据买方，具体见下图：
贵阳大数据交易所数据源交易图
据了解，贵阳大数据交易所已经吸纳会员近160家，其中不乏京东、阿里巴巴、中国人寿、泰康人寿、天弘基金、软通动力等国内知名企业。成立五个月以来，交易额达到2000万，产生近2000笔交易。
贵阳大数据交易所数据源的接入在某种层面上释放了一种信号，那就是在消除数据孤岛和突破数据应用瓶颈方面迈出了一大步，符合《纲要》指导精神。正如 工信部赛迪智库软件所所长安晖所说：“《纲要》的出台，为大数据发展重点方向的确立和相关瓶颈问题的解决指明了方向。很多人都感觉大数据的发展是知易行难，知道其有巨大价值，但不清晰具体可行的发展路径，也面临很多不知道如何解决的问题。许多地方的大数据文件所以难以落地也缘于此。”
贵阳大数据交易所是我国大数据产业发展创新产物，为顶层设计出台贡献了探索智慧。《纲要》就讲到：“推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。”尤其在发展新兴产业大数据方面。要求“大力培育互联网金融、数据服务、数据探矿、数据化学、数据材料、数据制药等新业态，提升相关产业大数据资源的采集获取和分析利用能力，充分发掘数据资源支撑创新的潜力，带动技术研发体系创新、管理方式变革、商业模式创新和产业价值链体系重构，推动跨领域、跨行业的数据融合和协同创新，促进战略性新兴产业发展、服务业创新发展和信息消费扩大，探索形成协同发展的新业态、新模式，培育新的经济增长点。”
