近日，在有关部门的调解之下，菜鸟和顺丰的“数据断交”事件总算告一段落，双方经过紧急会谈后，再次恢复了数据传输合作，算是和平解决。这次事件暴露出了大数据发展中的数据共享难题，但只是大数据种种问题的冰山一角。当前，我国大数据产业正处于起步阶段，信息孤岛、技术不足、人才缺失等都成为产业发展中亟待解决的大问题。
数据孤岛问题突出
“巧妇难为无米之炊。”大数据的基础在于数据，数据的生命在于共享，拿不到底层的数据，数据分析也就无从谈起。如今，数据孤岛林立、融合困难，已经成为政府与企业面前的首要难题。
“第一个问题就是没数据，理论上我们中国有很多数据，但实际做数据分析会发现非常困难。”中国科学院院士、北京大数据研究院院长鄂维南表示，数据孤岛是一个严重的问题，不同部门的数据储存在不同地方，格式也不一样。大数据最高的层次就是用数据来形成智慧，使得社会各方面可以运转起来。做数据分析先要整合数据，这本身就是研究的困难。
由于政府部门之间、企业之间、政府和企业间信息不对称、制度法律不具体、缺乏公共平台和共享渠道等多重因素，导致大量政府数据存在“不愿公开、不敢公开、不能公开、不会公开”的问题，而已开放的数据也因格式标准缺失无法进行关联融合，形成孤岛。
缺乏动力和担心安全是阻碍数据共享的另一个主要原因。贵阳大数据交易所执行总裁王叁寿透露，不少企业以保护商业机密或节省数据整理成本等为理由，不愿意交易自身数据。部分政府部门也缺乏数据公开的动力：有的是因懒政而让数据沉睡，有的则是已经利用数据开展商业化应用，因此不愿共享。
“数据孤岛的痛不是技术问题，是利益问题，背后隐藏的利益导致了数据孤岛的产生。”鄂维南坦言。
对于如何打通数据孤岛，工信部赛迪研究院软件所所长潘文建议，要建立完善大数据发展协调机制，加快政府数据开放共享，稳步推动公共数据资源开放。同时，统筹规划大数据基础设施建设，推动制定公共信息资源保护和开放的制度性文件，并加强大数据标准化顶层设计，逐步完善标准体系。
在数据共享的路上，2015年成立的贵阳大数据交易所已经做出了成功的尝试。王叁寿表示，若想打通城市现存的信息壁垒，就要让城市多方资源联动起来，搭建城市数据共享的平台，从而激活大数据价值，充分发挥数据资源整合的优质效应，用信息化手段辅助科学决策。
底层技术差距很大
即便解决了数据共享问题，数据可供随时取用，数据的采集和分析仍是主要挑战。微软大中华区董事长兼CEO柯睿杰认为，数据智能并非那么触手可及。大数据来源众多、数量巨大、形式各异，要从中获得一目了然的信息，就需要真正高效、可靠的数据管理和分析平台。
如何处理巨量数据是中国大数据产业面临的首要技术问题。鄂维南表示，“中国的数据体量特别大，比如，中国的视频比任何国家都要多，这些数据储存困难，需要用的时候往往就没了”。再以基因测序领域为例，中国每年新增的基因组测序原始数据超过20PB（1PB相当于100万GB），面临着数据量大、数据处理流程长等技术挑战。
另一方面，数据分析本身也是一个难题。大数据中，绝大部分属于非结构化的数据，它们大量存在于社交网络、互联网和电子商务等领域，这些数据的不确定性表现在高维、多变和强随机性等方面。股票交易数据流就是不确定性大数据的一个典型例子。这些都需要通过包括数学、经济学、社会学、计算机科学和管理科学在内的多学科交叉来研究和讨论。
目前，我国大数据技术创新能力还有待提升。《大数据产业发展规划（2016-2020年）》指出，我国在新型计算平台、分布式计算架构、大数据处理、分析和呈现方面与国外仍存在较大差距，对开源技术和相关生态系统影响力弱。同时，大数据应用水平不高。我国发展大数据具有强劲的应用市场优势，但是目前还存在应用领域不广泛、应用程度不深、认识不到位等问题。
“虽然我们在应用上不落后国外，但是在底层技术上和国外差距特别大，技术都来源于谷歌等国外大公司。”国务院发展研究中心信息中心研究处处长李广乾说，很多时候我们的商业模式走在了技术前面，并没有通过技术手段来推动创新。
对此，潘文表示，国家层面要支持大数据共性关键技术研究，加强海量数据存储、数据清洗、数据分析发掘、数据可视化等领域关键技术攻关，并支持自然语言理解、机器学习、深度学习等人工智能技术创新。
专业人才短缺严重
近年来，我国大数据产业发展进入爆发期，由于成熟的人才培训体系尚未建立，直接导致人才短缺的问题日益突出。“我们面临的最严重的问题就是应用场景和人才的问题，应用场景的问题是需要时间，人才问题是我这么多年来碰到的最严峻的问题。”鄂维南说。
人才不足限制了大数据产业创新发展的成效。清华大学计算机系教授武永卫透露的数据显示，未来3至5年，中国需要180万数据人才，截至目前，中国大数据从业人员只有约30万人。LinkedIn（领英）发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》则显示，数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的6类人才职位之一。
同时，大数据行业选才的标准也不断变化。初期，大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域的延伸发展，对统计学、数学专业的人才，主要从事数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。
在高端人才稀缺的现实情况下，企业多选择从海外和传统行业挖掘跨界人才，但仍然无法满足国内市场的大量需求。针对大数据人才供应不足的现象，各种培训机构和各大高校也开始强化大数据人才的培养。但培养大数据人才需要时间，在短期内对于大数据领域的高端人才仍然会呈现出供不应求的现象。
值得注意的是，今年3月份，教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大学，一共35所高校获批开设该专业。今年开始，部分院校将招收第一届大数据专业本科生。
对于大数据人才建设，潘文表示，要建立适应大数据发展需求的人才培养和评价机制，并建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。同时，还要完善配套措施，培养大数据领域创新型领军人才，吸引海外大数据高层次人才来华就业、创业。
