1.3.3 数据产业
随着技术的进步和互联网的普及应用，不论政府、组织、企业，还是个人，都越来越有能力获得各种各样的数据。这些数据类型多样、来源多样，甚至超过了早期大型企业积累的数据，形成了各种各样的数据资源。在这种情况下，对数据资源的开发利用就变成一个社会需求，并形成一个新兴战略产业——数据产业。
数据产业的产业链主要包括：从网络空间获取数据并进行整合、加工和生产，数据产品传播、流通和交易，相关的法律和其他咨询服务。数据产业包括数据资源建设与流通、数据技术开发与销售、数据产品与服务 3个主要方面，具备第一产业的资源性、第二产业的加工性和第三产业的服务性，是新兴战略性产业[11,13]。在大数据时代，任何经济形式都需要大数据的支持，大数据在创造新产业的同时，也在促进传统产业的转型升级。图 1-2展示了数据产业的内涵[11]。
图 1-2数据产业
数据产业模式[11]是指“收集数据、分析数据、提供服务”的商业模式。早期的数据服务模式并不涉及数据分析，例如早期的 Google搜索服务、SCI论文引文服务、门户网站。现在的数据产业模式增加了“分析数据”的工作，挖掘了数据包含的价
值，实现了对数据资源的开发利用。通过“分析数据”得到的价值应用广泛，例如，分析电子商务数据可以预测经济状况、地区消费水平和消费习惯等。
数据领域中最重要的工作是收集、积累数据资源，使得数据资源在解决实际问题时“够用、可用、好用”。由于“数据引力效应”已经形成，“用服务换数据”已经成为一种主流的商业模式。“数据引力效应”是指数据领域存在的“数据越多，服务越好；服务越好，数据越多”这样一种数据越来越集中的现象。“数据引力效应”正在创造大量的新型数据产业模式，移动互联网使得数据服务无处不在、无时不在，将推动数据产业快速发展。
1.3.4 数据生态
数据生态是指围绕数据开展的科学研究、技术开发和产业应用，按照“科学推进技术进步、技术创新应用、应用提出问题”这样的循环持续发展的一个生态圈（如图 1-3所示）[11]。
图 1-3 数据生态
在数据生态中，有以下几个现象需要重视。
• 用数据研究科学，科学地研究数据。用数据研究科学是指科学研究已经进入数据密集型科研范式，即第四范式；科学地研究数据则是指要将研究数据作为一种科学，即数据科学。
• 技术进步促进数据增长，数据增长要求技术进步。长期以来，信息技术发展、信息化建设的具体体现是“技术进步促进数据增长”，例如，智能手机出现后，人们可以随时拍照、视频通话，数据增长速度就加快了；而大数据则体现的是“数据增长要求技术进步”，即现有的技术不能处理飞速增长的大数据集，需要开发新的技术，例如，现有的聚类分析算法不能分析 EB级别规模的数据集；又如，以前的数据分析算法主要针对同质数据进行分析，现在可能需要对异质网络进行分析。
• 数据越多，服务越好；服务越好，数据越多。这个现象将导致数据越来越集中，我们称其为“数据引力效应”。这将产生新的垄断——数据垄断。
