全球大數據行業儲量規模分析

從文明之初的“結繩記事”，到文字發明后的“文以載道”，再到近現代科學的“數據建模”，數據一直伴隨著人類社會的發展變遷，承載了人類基于數據和信息認識世界的努力和取得的巨大進步。然而，直到以電子計算機為代表的現代信息技術出現后，為數據處理提供了自動的方法和手段，人類掌握數據、處理數據的能力才實現了質的躍升。信息技術及其在經濟社會發展方方面面的應用(即信息化)，推動數據(信息)成為繼物質、能源之后的又一種重要戰略資源。

“大數據”作為一種概念和思潮由計算領域發端，之后逐漸延伸到科學和商業領域。大多數學者認為，“大數據”這一概念最早公開出現于1998年，美國高性能計算公司SGI的首席科學家約翰.馬西(JohnMashey)在一個國際會議報告中指出：隨著數據量的快速增長，必將出現數據難理解、難獲取、難處理和難組織等四個難題，并用“BigData(大數據)”來描述這一挑戰，在計算領域引發思考。2007年，數據庫領域的先驅人物吉姆.格雷(JimGray)指出大數據將成為人類觸摸、理解和逼近現實復雜系統的有效途徑，并認為在實驗觀測、理論推導和計算仿真等三種科學研究范式后，將迎來第四范式――“數據探索”，后來同行學者將其總結為“數據密集型科學發現”，開啟了從科研視角審視大數據的熱潮。2012年，牛津大學教授維克托.邁爾-舍恩伯格(ViktorMayer-Schnberger)在其暢銷著作《大數據時代(BigData:ARevolutionThatWillTransformHowWeLive,Work,andThink)》中指出，數據分析將從“隨機采樣”、“精確求解”和“強調因果”的傳統模式演變為大數據時代的“全體數據”、“近似求解”和“只看關聯不問因果”的新模式，從而引發商業應用領域對大數據方法的廣泛思考與探討。

大數據于2012、2013年達到其宣傳高潮，2014年后概念體系逐漸成形，對其認知亦趨于理性。大數據相關技術、產品、應用和標準不斷發展，逐漸形成了包括數據資源與API、開源平臺與工具、數據基礎設施、數據分析、數據應用等板塊構成的大數據生態系統，并持續發展和不斷完善，其發展熱點呈現了從技術向應用、再向治理的逐漸遷移。經過多年來的發展和沉淀，人們對大數據已經形成基本共識：大數據現象源于互聯網及其延伸所帶來的無處不在的信息技術應用以及信息技術的不斷低成本化。大數據泛指無法在可容忍的時間內用傳統信息技術和軟硬件工具對其進行獲取、管理和處理的巨量數據集合，具有海量性、多樣性、時效性及可變性等特征，需要可伸縮的計算體系結構以支持其存儲、處理和分析。

大數據的價值本質上體現為：提供了一種人類認識復雜系統的新思維和新手段。就理論上而言，在足夠小的時間和空間尺度上，對現實世界數字化，可以構造一個現實世界的數字虛擬映像，這個映像承載了現實世界的運行規律。在擁有充足的計算能力和高效的數據分析方法的前提下，對這個數字虛擬映像的深度分析，將有可能理解和發現現實復雜系統的運行行為、狀態和規律。應該說大數據為人類提供了全新的思維方式和探知客觀規律、改造自然和社會的新手段，這也是大數據引發經濟社會變革最根本性的原因。

大數據作為第三次信息化浪潮的代表技術之一，目前正處在落地應用的初期，從大數據自身的產業布局和應用模式來看，未來大數據將成為信息領域的重要基礎性技術，大數據技術也會逐漸成為整個互聯網領域的重要支撐技術之一。從這個角度來看，大數據相關技術的生命周期將會比較長，但是隨著科技的發展，大數據技術也必然會從一個新技術走向傳統技術。

據統計數據顯示，2019年全球大數據行業儲量規模為41.13 ZB，2020年全球大數據行業儲量規模為43.56 ZB，同比增長5.91%，2019-2021年全球大數據行業儲量規模如下：

圖表     2019-2021年全球大數據行業儲量規模