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“由于不同類型的企業生產經營方式不同，大數據在應用于不同企業生產經營過程中產生了多樣化的應用場景，也助力不同類型企業實現提質增效。”在人人都知道大數據，卻又說不清大數據的今天，清華大學經濟管理學院教授、清華大學中國經濟社會數據研究中心主任許憲春對此做出了解答。他說，農業企業主要是通過大數據對農作物進行精準化生產管理，制造業企業則將大數據貫穿產品方案設計、生產加工以及售后服務全流程，零售餐飲類企業主要是實現線上企業的精準營銷，生鮮、餐飲的即時配送，交通出行類企業則利用大數據優化用戶出行體驗，提升服務效率和質量。他以遼寧大連的大楊集團舉例說，該企業作為全球最大的西裝定制企業，創造性運用3D技術進行量體裁衣，用戶通過3D技術進行遠程掃描，相應的數據就可以傳送到工廠進行生產。這一模式既可以應用于企業采購端，也能夠應用于生產端、客戶端，實現全鏈條智能化，既提供了高效智能的客戶體驗，又提升了產品適應市場需求的能力。此外，滴滴出行依托大數據和算法智能調度司機，增加需求密集地區的供給數量，提升司乘之間的供需匹配效率。

大數據是信息化發展的新階段，推動大數據技術產業創新發展，要構建以數據為關鍵要素的數字經濟，運用大數據提升國家治理現代化水平，運用大數據促進保障和改善民生，切實保障國家數據安全。

盡管如此，企業應用大數據仍面臨一系列技術、人才、安全等方面的問題。許憲春表示，數據來源分散龐雜、標準不一是最大的挑戰。比如，制造業企業生產線上設備不互聯、企業各部門之間應用等信息化管理軟件不同，無法實現有效的跨部門整合，容易產生信息孤島。此外，大數據相關標準仍處在探索期，安全規范存在空白，缺乏行業統一標準和規范。“隨著大數據不斷深入各行各業細分領域，僅靠企業自身進行管控會帶來較大安全風險，像金融、服務業涉及客戶信息等隱私數據對于大數據安全要求更為嚴格。”他強調，不同企業類型處于大數據應用的不同階段，電商平臺企業在這方面已經較為成熟，服務業、農業和制造業尚處在發展階段。由于企業性質不同，部分企業不愿意共享數據也會間接阻礙數據共享流通。

“海量數據對傳統IT基礎設施帶來了容量和流動性的挑戰，而大數據系統研發、應用開發、可視化等方面的人才短缺更加制約了企業大數據應用的發展，使其無法適應更新迭代的市場需求。”許憲春說。

對于以上問題，許憲春表示，目前，最重要的是加強大數據標準體系建設，加大整合開發力度，建立規范化的傳輸協議和數據格式，統籌考慮各領域大數據標準和需求。對于數據采集環節，應充分發揮工業互聯網、物聯網在數據采集方面的優勢，推進重點領域工業互聯網、物聯網的建設部署，提升實體經濟各行業各領域數據采集的范圍和質量;對于數據傳輸環節，加快推進5G等網絡基礎設施建設，以網絡通信能力的持續優化促進數據傳輸速度的提升;對于數據存儲環節，應加大力度推進云存儲的創新發展和應用，提供空間支撐;對于數據分析、應用環節，應推進大數據中心建設。同時，加強企業信息化規劃，推進企業信息化頂層設計建設，加快培養掌握大數據技術并結合企業實際應用場景的復合型大數據人才。