隨著第四次工業革命的深入展開，大數據日漸成為寶貴的戰略資源，成為推動產業數字化、網絡化、智能化發展的關鍵生產要素。為此，應堅決貫徹習近平總書記對科技創新“四個面向”的戰略部署，以創新驅動發展和自主安全可控為使命，以國家《“十四五”大數據產業發展規劃》為指導，推動自主技術發展，激發數據要素潛能，積極促進大數據應用落地，形成我國大數據產業面向高端的供給能力，推動我國大數據產業高質量發展。

　　加快發展自主大數據系統軟件技術體系，打造高端產品鏈

　　近年來，隨著新一代信息技術的高速發展，大數據技術日新月異，新概念、新技術、新架構層出不窮，技術和產品迭代速度明顯加快。國際上，以Hadoop、Spark、Flink等為代表的大數據系統軟件，依托Apache等國際開源社區，其開放性使得技術與產業生態均得到了快速的發展。

　　我國在大數據領域的布局較早，無論是政府還是民間都投入巨大，在企業、高校、研究機構等各方的共同努力下，我國大數據技術和產品取得了長足的進步，但是與國外相比仍然存在著一定的差距。系統軟件層面的核心技術和產品雖然不存在“卡脖子”的情況，但依然無法避免核心代碼依賴國外開源大數據軟件的問題，對開源社區及其技術的發展方向缺乏控制力，開源創新不足業已成為制約我國大數據產業發展的瓶頸。

　　針對我國大數據產業創新不足的問題，應面向世界科技前沿，從大規模多源異構數據一體化管理、交互式異構數據分析框架、數據可視化與智能數據工程等多方面開展技術研發和工程化，研發一系列基于自主技術的國際領先的大數據核心技術與產品，突破創新驅動產業升級轉型和關鍵領域自主可控中的技術瓶頸，著力打造自主可控的大數據技術體系，建設國際一流、開放協同的產學研用大數據技術創新團隊，增強對國家重大戰略方向、重點工程的大數據系統軟件保障能力。

　　與此同時，面向全球化、開放化、開源化的大數據技術發展態勢，積極鼓勵我國大數據技術企業“走出去”，通過廣泛參與、領導國際開源項目、海外企業并購等方式，加強技術話語權與領導力，形成一批我國主導的大數據開源項目，培養一批具有世界級影響力的大數據技術人才。鼓勵我國大數據技術企業積極擁抱開源軟件“訂閱”模式、云服務模式等新興業務形態，低成本、高效率地開拓海外市場，推動我國自主的大數據產品揚帆出海。

　　推動大數據技術在各行業深化應用，優化行業價值鏈

　　我國大數據與產業的深度融合仍然不足。一方面，我國大數據軟件產品在實體經濟領域的技術成熟度和易用性距離實際場景下的應用要求仍有差距，總體發展水平滯后于企業的需求和應用水平，多數企業仍然依靠第三方公司來進行大數據平臺的管理和大數據應用的開發；另一方面，企業對自主大數據產品的帶動孵化缺位，大膽創新仍然不足，應用的深度和廣度明顯不夠，供需互促的良好發展格局仍有待形成。

　　為此，應圍繞工業互聯網等國家戰略，著力滿足我國實體經濟發展需求，瞄準國家重大戰略需求，努力為國家戰略任務和重點工程實施做出貢獻。以工業企業為主體，面向航空航天、船舶、電子、石化等重點行業，充分發揮龍頭企業的“鏈主”作用，依托重大工程研發任務，面向數字化和智能化的實際需求，組織產學研用各方力量，多創新主體共同參與，聯合研究、共同開發，研制行業/專業領域國際領先的大數據應用產品，探索大數據應用實施工程方法，將實際需求和技術溢出轉化為現實導向和目標，加速推動企業數字化轉型與高質量發展。

　　突出需求側和供給側之間的良性互動，加速推動企業形成的先進技術創新成果向大數據系統與平臺軟件開發企業的溢出，創新供需雙側融合驅動的技術攻關與產品協同發展模式。一款好的大數據產品是“用出來的”，支持和鼓勵企業試用、使用國產大數據產品，實現產業需求帶動技術發展和技術發展促進企業革新的雙向正反饋，在使用過程中逐漸迭代完善國內產品。擴大試點示范項目，促進優秀產品的推廣應用，實現大數據產品的質量提升，并帶動傳統產業轉型升級。

　　構建開放融合的開源社區，推進大數據技術創新

　　平臺級的大數據系統軟件技術與產品，在大數據產業的價值分布中位于核心地位，其范圍涵蓋數據采集、存儲、治理、分析的數據全生命周期，與行業大數據應用相比技術難度大、開發周期長、商業回報率低，企業自主研發投入大，因此我國現有的大數據系統軟件產品大量采用國外的開源技術，但對于開源軟件的貢獻相對不足。

　　開源具有天生的“開放基因”，憑借其開放性、靈活性、低成本和技術創新性等特點而迅速走向成熟，逐步發展成為一種主流模式，成為軟件多源化的重要來源之一，日益改變著信息產業和大數據產業的發展軌跡。開源是解決我國大數據技術瓶頸的有效途徑，通過大數據開源社區建設，構建自主大數據開源社區及支撐平臺，形成良好的運營機制，孵化由我國主導的大數據開源項目，同時鼓勵將各類專項成果匯聚到開源社區之中，通過開源的方式向全社會共享，強化“產學研用”深度融合，引導構建自主可控的大數據生態，解除桎梏和枷鎖，實現我國大數據技術和產業從“并跑”向“領跑”的躍進。

　　為此，應通過建立大數據開源生態社區，將關鍵技術以開源的方式對社會免費開放使用，快速觸達真實用戶形成社區，從而獲得有價值的反饋，吸引高水平開發人才加入共同研發，保證大數據系統軟件的開發朝著代表廣大用戶真實需求的方向迭代發展，形成正向反饋，逐步產生示范效應擴大用戶群體，吸引更多高水平的伙伴深層次合作，從而促進形成國內一流的產業環境。

　　培養和匯聚大數據系統軟件高端技術人才，主動承擔國家和行業重大科研項目，取得一批關鍵技術成果并成功轉化，構建大數據領域自主知識產權體系，形成可持續的產學研協同創新機制，為推動我國大數據的技術進步和產業發展提供技術支撐。

　　加速大數據標準與測評體系建設，實現標準引領

　　我國大數據相關標準仍有較多缺失，亟須通過標準引領和規范大數據技術與產品的發展。從標準類別分布看，平臺/工具及行業應用類標準化需求最為旺盛，與我國大數據產業應用場景多、應用模式豐富等特點相一致。從標準研制路徑看，標準化工作重心逐漸由基礎類標準、數據類標準向平臺/工具類標準、治理與管理類標準轉移，由通用領域標準向垂直應用領域標準延伸。從新增標準化需求看，標準需求從通用應用系統向場景化應用系統轉變（如圖數據庫系統、批流融合計算系統）。

　　圍繞DCMM的工作推進，治理與管理類標準面向產業供需雙方需要，標準化方向主要覆蓋數據治理、數據服務、數據資產評估等領域，大數據治理標準體系初現雛形，需要結合后續評估工作不斷優化完善。行業應用類標準持續重點關注工業大數據標準化，在生態環境、電力等垂直應用領域也出現了數據體系、數據分類等標準需求，數字化轉型支撐相關標準化預研工作逐步開展。圍繞“十四五”大數據國家標準，要不斷夯實大數據標準體系建設，加快重點領域標準研制，健全標準符合性評測體系，推進國際標準化工作。

　　另外，我國大數據產業發展的公共服務能力和綜合保障能力仍然不強。目前我國缺少統一的評測機構開展對大數據軟件的評價工作，開發企業在軟件測評時、用戶企業在軟件選型時缺乏第三方測評機構的評估和認證支撐。應搭建由多方參與的測試驗證平臺和安全保障平臺，通過統一科學的標準和專業的測試環境，對大數據軟件產品的質量和安全性等進行獨立客觀的測試、驗證和評價，其結果可為企業的選型和應用提供指導。同時，應不斷提升綜合保障能力，為大數據產業提供政策引導、知識產權保護、數據資產保護等服務。