关键词一:数据要素市场化
　　
　　中央正式提出“加快培育数据要素市场”已满一年,2021年产业各界在法规、机制、技术等方面开始了诸多探索。一是数据相关立法正在完善,《数据安全法》正式颁发,《个人信息保护法(草案)》即将出台,相关法律的陆续完善为数据要素市场化提供了保障基础,同时深圳、上海、安徽等地方政府正在积极制定地方数据条例,探索地方发展数据产业的道路。二是数据交易开始探索新模式,山东、北京、北部湾等新一批成立的大数据交易所纷纷开始探索数据登记、数据信托、数据运营管理、数据资产证券化等新型业务模式,推进打造规范化、一体化的数据流通市场生态。三是企业数据资产化开启实践浪潮,南方电网、光大银行、浦发银行等领先企业开始在业务数据分类、数据估值和定价等方面进行更深层的数据资产化探索。但是,数据要素市场化配置并非一蹴而就,面对数据权属、数据流通规则、数据安全保护等难题,我们仍然任重道远。
　　
　　关键词二:数据安全治理兼顾安全与发展
　　
　　数字经济时代,数据价值的释放在于其流通与共享,这种天然的流动性,导致传统的信息安全防护措施已经不再适用。2021年6月初《数据安全法》颁发,明确要求企业“建立健全数据安全治理体系,提高数据安全保障能力”,企业必须在业务发展与数据安全之间寻求平衡点。数据安全治理是指在数据安全战略的指导下,为确保数据及其应用的合规利用和风险管控,而采取的覆盖数据全生命周期的组织架构、制度流程、技术工具和人员能力的方法论,是实现安全与发展双向促进的有效抓手。然而当前产业缺少基于良好实践的方法论和精准衡量企业治理能力的评估工具,中国信通院联合联通数科、百度、奇安信、蚂蚁等20多家企业制定了团体标准《数据安全治理能力评估框架》,已经在今年4月份在中国互联网协会正式发布。基于标准的首个市场化评估已经同步推出,首批完成了百度、蚂蚁、联通数科、电信云、度小满等5家企业的评估,第二批试点评估正在征集中。
　　
　　关键词三:DataOps从概念到实践
　　
　　DataOps是数据管理发展到一定阶段的产物。2018年Gartner提出DataOps,将其纳入数据管理HypeCycle的三项技术之一。同时期,国内企业开始逐步建立数据管理意识,引入数据管理能力成熟度(DCMM)评估,逐步构建企业级数据管理能力。部分数据管理能力相对领先的企业尝试引入DataOps理念,关注数据管理流程和技术的优化,以及数据运营模式的创新。DataOps理念从2017年兴起,在2021年实现了从概念到实践的突破。一方面,相关技术产品加快推出。以华为云、腾讯云、阿里云、亚信科技为代表的大数据技术服务商,快速响应需求方数据管理模式的转变,沿用DataOps理念,对数据管理产品组件进行了重构,纷纷推出了数据开发治理的产品。
　　
　　另一方面,领先企业持续实践DataOps理念。工商银行、腾讯游戏、浙江移动等企业优化了数据管理思路,不断尝试践行DataOps“敏捷、自动化、协同、价值导向”的理念,打通了数据生产、管理、消费、运营的全链条,将数据标准、数据质量管控嵌入数据开发治理过程中,注重数据的运营和服务,使得企业数据管理更高效。
　　
　　关键词四:隐私计算技术即将迎来市场发展爆发期
　　
　　2021年隐私计算备受关注,隐私计算即将迎来市场发展爆发期。从政策层面看,国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局、人民银行等部门发文鼓励多方安全计算、联邦学习等隐私计算技术发展和应用,政策环境进一步优化。行业机构方面,隐私计算联盟、中国信通院云大所等组织和机构逐步完善隐私计算相关标准规范体系。当前隐私计算企业和产品数量迅速增多,算法不断优化、相关技术加快融合、产品成熟度和可用性进一步提升;与此同时,市场已经对隐私计算应用达成基本共识,隐私计算相关招投标项目和应用案例不断丰富,隐私计算正式步入落地应用阶段。
　　
　　关键词五:大数据服务体系成为新的竞争点
　　
　　规划咨询、部署实施、运维运营等软性工作共同构成大数据服务体系,其解决了产品到应用的最后一公里。由于大数据技术的复杂性和与业务结合的紧密型,大数据项目无法做到“交钥匙”工程,需要优质且持续的服务,通常大数据项目的烂尾通常都是由不完善的服务能力造成的。信通院最新产品测试结果表明,当前国内大数据产品能力基本成熟,功能项通过率已经达到95.69%。而服务能力的差距依然巨大,根据信通院2020年推出的服务能力评估结果,企业平均分值只有71分(满分100分),各项细节能力均存在不足。大数据市场发展的主要矛盾已经从产品化不足转移到了服务能力不够,市场和客户对服务能力需求迫切,大数据服务能力将成为供给侧各企业新的竞争点。
　　
　　关键词六:数据技术产品与云计算深度融合
　　
　　随着以容器、DevOps、微服务等为代表的云原生技术的成熟以及企业云上应用的丰富,大数据技术产品与云计算进一步深度融合,从云化到云原生化,使其具备按需付费、低成本、扩展性强、存算分离、一键部署等特性。2021年,亚马逊、阿里、腾讯、华为分别推出与云融合的各类大数据技术产品,包括计算分析类、存储类、数据库类等,具体产品如屏幕所示。
　　
　　关键词七:实时计算逐渐普适化
　　
　　大数据的3V特征中,其中一个就是时效性。对于更快计算速度的持续追求,带动着大数据处理架构不断演进。随着分布式流处理平台的不断成熟,各行业领域实时计算分析的需求愈加强烈。从供给端,我们看到流计算产品能力快速迭代,2021年以来Flink发布16次release版本、近一年发布四个大版本,Kafka发布12次release版本。流计算开源社区持续火热,Flink是最活跃的Apache开源项目之一,其社区邮件列表活跃度第一、Commit提交数第二、Github访问量第二。此外实时计算公司广受资本青睐,其商业化公司Confluent即将IPO,估值超80亿美金。在应用方面,实时流计算技术已经深入互联网企业各类业务中,涌现大量实践案例,应用场景包括实时数仓、实时AI、流批一体等,并逐渐向金融、电信、工业等行业渗透。
　　
　　关键词八:数据湖进入产品化阶段
　　
　　数据湖由于能够实现原始数据无转换直接存储,极大提高数据应用效率,相关概念自2011年由Pentaho公司提出后,就受到广泛关注。目前开源界形成了ICEBERG、HUDI、DELTALAKE三大开源技术流派,其共性特点是要支持流批处理、数据更新、事务、可扩展源数据、多种存储引擎、多种计算引擎等能力,补齐大数据技术栈之前的短板。经过多年发展,国内企业数据湖产品化在2021年逐渐落地,华为云、腾讯云均在今年发布了其数据湖产品,而阿里云在今年发布湖仓一体2.0产品,数据湖产品化进展加速。
　　
　　关键词九:数字孪生在重点行业呈现高关注度
　　
　　智慧城市、工业互联网成为十四五期间的重头戏,而数字孪生实现智慧城市、工业互联网最基础的技术手段之一。数字孪生是一系列技术的组合,主要体现为五大关键技术能力,即物理与数字世界的互操作性、数据模型的可扩展性、数字表征的实时性、多维度的保真性、数字影响物理的闭环性。当前由于网络、实时计算、机器学习等多种基础技术的发展,数字孪生技术进展迅猛,成为了研究和标准化工作的重点,Gartner、IDC等研究机构开始深挖这一方向的研究值,ISO/IEC开启数字孪生相关标准制定工作,国内信通院成立数字孪生技术应用工作委员会,开展数字孪生技术在智慧城市场景与应用探索。同时各头部企业也开始纷纷布局,阿里云、华为、AWS、微软均发布数字孪生行业解决方案,覆盖工业、智慧城市、数据中心运维等重点方向。
　　
　　关键词十:硬件变革推动数据技术产品更新重构
　　
　　数据技术产品的设计与研发与底层硬件的架构和能力息息相关。2021年,底层硬件正在发生变革,这导致数据技术产品也将随之进行更新重构。一方面,数据技术产品将直接利用硬件实现数据安全和网络解析等功能。2021年3月,NVDIA推出了DPU专用芯片,用于从CPU上解放出数据流的各类任务,根据NVDIA描述,一颗BlueField-2DPU在数据安全和网络解析方面的工作效率=125颗CPU。目前多家厂商已宣布将提供采用NVIDIADPU加速的服务器。另一方面,未来数据技术产品将开始面向ARM架构实现优化。由于商业模式的开放性,ARM体系正成为服务器芯片界新宠。全球ARM芯片服务器大幅增长,头部云厂商推出ARM架构的云主机服务,未来基于ARM的服务器规模将持续扩大,各类数据技术产品为提高能力,将面向ARM实现优化。
　　
　　作者简介
　　
　　何宝宏博士,现任中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长,中国通信标准化协会互联网与应用工作组主席、云计算开源产业联盟常务副理事长,曾任中国信息通信研究院技术与标准研究所副所长,工信部电信研究院互联网中心主任。曾经发起创立可信云、数据中心联盟、可信区块链计划。长期研究互联网技术、标准和产业,著有《互联网的基因》、《风向》。

    编辑：Harris