告别拍脑袋、拍大腿，“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创断”，大数据产业被寄予无限厚望，促进包括工业、建筑业在内的各行各业新旧动能转换。

        然而经历了前些年狂热追捧“乌托邦式”的美好设想之后，如今到了落地执行层面，人们蓦然发现，通往美好前景的途中还有很多困难、问题需要克服、解决，事情不可能一蹴而就。

        所幸，包括济南在内的产业界正在寻求破解之道，一个个标准正在推广，一个个优惠政策正在落地执行，一块块坚冰正在被打破，大数据产业正在“突围”。

        可推动产业智慧化升级

        大数据最应该率先在哪些领域应用?国家信息通信国际创新园服务中心副主任陈西武，通过分析市场需求度、市场成熟度等多个指标后认为，在民生领域，济南应用大数据的顺序依次为治堵、治霾、治安、扶贫、城市规划管理等。

        至于产业领域的应用顺序，陈西武认为依次是物流、金融、医疗健康、工业、农业，“这些都是济南市最具优势和潜力的应用领城，市场需求度最高，同时，大数据技术在相关领城的成熟度也较高”。

        只是大数据要应用在这些领域，还有很多基础性工作要做。以建筑业为例，目前，越来越多城市提出要打造智慧城市。“如果不动产没有数字化，只是一栋栋建筑，那智慧城市就是空中楼阁。”清华大学软件学院教授顾明说，因此，建筑业需要信息化，可以提供大数据。

       再以工业为例，人们希望生产全流程数字化，可监测并能作出迅速反应。以浪潮位于济南孙村的智慧工厂为例，从客户下单，到组织原材料、进行生产，再到安装交付给客户，全流程自动化、信息化，哪个环节出现问题，会立刻报警，启动应急预案进行处置。

       这样做的一个前提是，工厂和所有业务流程都必须进行信息化、数字化改造。因此细心的人可能会注意到，近些年，政府一直在推工业化、信息化融合，企业上云。根据工信部和山东省的工作部署，到2020年，济南要推动2.7万家企业上云。

       有时投入与产出不成正比

       只是这种传统产业的数字化、信息化改造之路并不平坦。比如建筑业，近些年兴起了建筑信息模型(简称BIM)，它可以帮助实现建筑信息集成，从建筑设计、施工、运行直至建筑全寿命周期的终结，可有效提高工作效率、节省资源、降低成本，实现可持续发展。

        “在推广中遇到了一些问题。”顾明说，一些开发商、建筑商会问，过去盖楼，没有BIM，不也盖起来了吗，为什么一定要用它，还要多花钱?出现这种疑问的原因是建筑完工投用后，应用BIM积累采集到的信息没有被全部利用，没有产生足量的价值。

        统计数据显示，建筑物完工后，只有10%左右的信息对后期运营有用，其他基本没用，这种投入与收益不成正比，导致出资方对BIM兴趣不大。很多开发商对BIM的印象是：花里胡哨很好看，但很多都实现不了。

       再比如工业领域，企业投入资金进行数字化、信息化改造之后，产生的收益没有想象中大，就不太感兴趣。中国信息通信研究院副院长余晓辉在来济南参加BIM软件产业峰会时表示，工业互联网是新工业革命的重要基石，企业上云是大势所趋。

       一些大企业之所以积极进行数字化改造上云，是因为它规模大，投入与产出成正比，可增加收益;而一些中小企业规模小，投入之后不足以回收成本，感兴趣的就不多，这说明企业规模还没到达那个临界点。

       安全、标准不完善影响发展

       其实，一些有远见的中小企业主也意识到，需要顺应时代潮流进行数字化改造，实现智慧生产，也能承受暂时的亏损，投入与产出不成正比，只是担心改造之后，自己的核心技术参数都放到云上，会不会不安全，被同行所窃取。

       “以大数据为代表的新一代信息技术产业，的确需要关注安全问题。”前一段时间在济南举行的院士论坛上，中国科学院院士王小云说，没有网络安全就没有国家安全，同样也没有上云企业的安全，必须发展规模化自主可控的网络空间安全产业，建设安全可信的网络环境。

       就企业上云安全性问题，记者曾采访过多位专家，他们大多表示，安全的问题无解，永远无法保证绝对安全，但可以保证相对安全，如果企业担心核心技术会泄露，可以做个工艺包，不上云，只把可以上云的那部分上云。

        除了安全、担心隐私泄露问题，其实影响大数据产业发展的因素还有很多，大数据技术完整过程，除了最基础的收集，还包括数据清洗、数据筛选、数据处理、数据分析、数据应用等，这中间任何一个环节出问题，都会影响最终结果。

       比如收集，数据往往掌握在某些部门或公司手中，他们出于利益考虑，或者担心安全问题不愿意提供，那巧妇也难为无米之炊。再比如数据清洗、筛选问题，之所以要这么做，是因为采集到的原始数据中有很大一部分是没有任何意义和价值的，必须清洗掉才能保障结果正确，然而目前清洗、筛选标准各异。

       按标准提升数据管理能力

        在工业互联网领域，2018年7月份GE(美国通用电气公司)被《华尔街日报》爆料正着手出售数据资产，引起业界一片哗然。该公司于2012年在全球率先提出工业互联网概念，并推出了平台产品，堪称该领域的鼻祖。

        公开数据显示，GE云计算中心积累了100万个数字孪生和上百个工业APP。“海量的数据涌过来，必须通过筛选、清洗，处理成知识，数据才会变成资产，否则它就只是数据而已，无法变现。”顾明说，工业互联网要想成功，必须具备把数据处理成知识的能力。

        国家已经意识到这一点，牵头制定了《数据管理能力成熟度评估模型》(以下简称DCMM)，这是我国数据管理领域第一个国家标准，为我国数据管理体系建设、企业数据管理能力提升提供了标准化支撑。

        目前，DCMM正在全国推广，全国首场宣贯会日前在济南举行。“我就是想通过举办宣贯会，尽快提升企业的大数据处理能力，促进新一代信息技术产业发展，进而推动各行各业转型升级。”济南市工信局相关负责人说。

       与此同时，《济南市加快软件名城提档升级促进软件和信息技术服务业发展的若干政策》日前正式印发，明确提出对首次通过DCMM二级、三级、四级评估认证的软件企业给予不同额度的奖励，这是全国首个DCMM认证奖励政策。