大数据政策体系持续完善
据不完全统计，从2014年至今我国涉及到大数据发展与应用的国家政策规定已多达63个，其中国家大数据发展顶层设计1个，国家层面顶层规划4个，重点行业领域发展应用31个，重点工作推进25个，重点区域发展2个。
大数据战略已上升为国家战略高度，各部委从战略规划、技术能力提升、应用与管理三个层面积极落实推进大数据发展政策。
大数据产业生态正在形成
大量的异质性企业，借助大数据互相依存，形成了共生、再生、乃至互生的价值循环体系。
不同的行业，形成业务交叉、数据通联、运营协同的产业融合机制。
不同的经济主体，借助大数据，形成跨地域、跨行业、跨系统的社会协同平台。
具备新型的“价值循环体系”、“产业融合机制”、“社会协同平台”属性的业态，称之为产业生态。
产业生态在数字经济中，是一个基础的经济单元。
无数个经济单元叠加、化合，构成数字经济。
大数据驱动的产业生态，与以往不同，离散的“生产单元”之间的数据融合，成为产业生态的核心，是和过去以“消费”为主导的互联网经济发展模式，形成鲜明的对比。
这是数字重组产业的开端。
大数据技术体系多元发展
大数据产业是一个典型的技术密集型产业，随着数据资源量的不断增加，大数据技术也呈现着多元发展的势头。
麦肯锡全球研究所曾经给大数据作了一个定义：“超出传统的数据库软件工具处理能力的超大规模的数据集”。
但是大数据带来的技术方面的挑战，远远不止于处理工具，事实上对传统的网络结构、计算模型、安全体系，提出了全方位的课题。
主要包括以下几个方面：一是数据处理能力不断提升，网络承载能力要满足“数据摩尔定律”的需要（数据摩尔定律，指数据在未来18个月内，数据量将增加一倍）。
二是安全可控体系不断完善，需要建立自主可控的安全防护体系、身份识别体系。
必须在网络空间实现4W的机制，即“Who”、“Where”、“when”、“what”。
在网络空间中，安全能力必须能够对任何一个单体，掌握“在任何时间、任何地点的状态”的数据。
三是跨领域的建模技术发展迅速，需要参考仿生学、脑科学，建立起“社会计算”的模型，构建“智能大脑”，应对日益增长的海量数据和多方面、多层次应用需求。
创新型的大数据公司茁壮成长
在政策、技术和产业生态等多方面利好的推动下，近几年来，大数据创业公司不断涌现，得到不少风投机构的追逐。
2010年以来，大数据领域成功融资的企业数量逐年增加，2014年进入爆发期，环比上升193.55，2015年以来持续稳步增长，2016年获得融资的企业数量达到400多家。
2017年大数据产业资本依旧疯狂，经过前瞻产业研究院初步统计，2017年前三个月便有150多家企业获得融资，大数据领域持续获得资本市场的高度青睐，其中数据挖掘与分析、行业化应用（如医疗、金融、旅游等）和垂直化应用（如智能营销、业务管理、移动开发服务等）三个方向最受资本关注。
大数据领域的创新、创业欣欣向荣，给国家大数据战略顺利实施，奠定了人才基础、技术基础。
（单志广 王威 韩涵 赵国栋 常苗苗，本文选自《2018年战略性新兴产业发展展望》）