抗抵賴性區塊鏈gdpr

1. 企業應用區塊鏈面臨的問題是什麼

1.你到底想完成什麼?

仔細看看你的要求，問問自己是否真的需要區塊鏈。您是否需要為區塊鏈提供的協議提供額外的保證，還是僅僅需要一個分布式資料庫?

2.你有多信任你的合作夥伴?

不受信任的商業夥伴會嚴重影響區塊鏈項目。而且，他們還可能影響區塊鏈的工作證明或風險證明。

3.你需要怎樣公開或開放?

誰需要參與你的區塊鏈?公共區塊鏈與比特幣或Ethereum之間有一個連續體，最小的、最小心控制的區塊鏈。我可以想像一些特殊用途的公共區塊鏈，例如電力微網。我可以想像，金融服務中的區塊鏈只服務於一小部分合夥人，本質上是私有的。一個只服務於一個組織的區塊鏈，它可能看起來像區塊鏈，但它沒有任何價值。

4.您的數據集成問題是什麼?

企業區塊鏈面臨的最大問題可能不是協議，而是集成了區塊鏈參與者使用的所有遺留數據格式和數據結構。衛生保健區塊鏈就是一個很好的例子。有數百種醫療記錄格式在使用，任何醫療區塊鏈都必須做一些額外工作來處理這些格式。任何跨越企業邊界的區塊鏈(甚至是企業邊界內的區塊鏈)都需要處理數據集成問題，解決這些問題可能比構建區塊鏈本身更加困難。

5.如果你需要「礦工」，他們會是誰，你將如何補償他們?

在大多數當前的區塊鏈中，包括比特幣和以太幣，「礦工」都在驗證區塊鏈的一致性和添加塊。他們不會免費做這項工作。數字貨幣ICO非常流行，而且很容易用加密貨幣支付礦工(畢竟，這就是比特幣和以太幣的做法)，但很難想像企業區塊鏈項目也像這樣做。

6.你的性能要求是什麼?你將如何滿足他們?

比特幣和Ethereum區塊鏈目前每秒處理大約12個事務。對於許多企業應用程序來說，這個速度太慢了，差了幾個數量級。你需要考慮你需要什麼樣的性能，以及你將如何實現。有許多可能的解決方案，包括比特幣 Lightning Network ，更換礦工執行的計算密集型 「proof of work」(工作證明)，還有被許可的區塊鏈，比如 Hyperledger』s Fabric。

7.有沒有法律上的問題?

最近，我看到幾個人問區塊鏈應用程序是否可以遵守GDPR(一般數據保護條例)和其他規定。這無疑是一個未知的領域。我認為答案是區塊鏈不能遵守;答案將取決於您在區塊鏈中存儲的數據、數據的使用方式以及區塊鏈的私有或公開程度。

2. 區塊鏈技術中供應鏈的挑戰是什麼

區塊鏈技術在金融領域是最為人所知的：它的起源與那些依靠區塊鏈透明度和無與倫比的安全性來加速其成功的加密貨幣融為一體。本質上，通過一個分散的分布式數字分類賬，區塊鏈可以記錄整個計算機系統中任何有價值的交易，這樣，在沒有整個計算機系統的共識下，任何記錄都不可能被悄無聲息地更改。
在金融領域，區塊鏈被探索並積極用於進行金融交易甚至管理合同。對於供應鏈而言，其好處則不僅限於純粹保存准確的記錄：區塊鏈從根本上減少了過多花在文書工作和授權上的時間。目前，大部分產品或材料交期延誤都是因為這兩點。但在區塊鏈上，不需要花費時間來驗證以前的記錄，只需要一個數字簽名，就能夠確保數字紙質記錄的准確性和真實性。
驗證真實性
以來鑽石貿易為例，目前，消費者必須依靠證書來驗證寶石的真實性。一張紙可以很容易地改變，當許多鑽石所有者帶著出售意圖進行估價時，會發現他們完美無瑕的鑽石的價值只比玻璃或更小的鑽石多一點。
運用區塊鏈，鑽石可以在剛從菜市場開采出來時，就作為原石進行獨一無二的條形碼編碼，在保持其信息的完整性，所做的更改以及經手記錄的同時，在整個供應鏈中流通。在整個供應鏈中，真實性能夠被驗證，並且沒有未經授權的更改，因此最終購買者能夠追蹤鑽石的起源（事實上，適用於製造最終產品的任何其他材料）及其整個流通過程。
同樣，通過區塊鏈，可以追溯到二手車的起源，服務和所有權歷史，從而減少服務欺詐（例如重新校準里程錶的地方）以及流通中被盜車輛的數量，並且也希望這些行業徹底被終止。
透明度和安全性
安全性和透明度不是通常齊頭並進的術語，但在區塊鏈上，它們確實如此。如上所述，區塊鏈的安全性不允許任何形式的未經授權的更改，並確保數據真實性。通過存儲相同且需要在其網路上集體批準的「塊」信息，區塊鏈不能由任何單個實體控制，也不會出現單點故障，這使其成為迄今為止最安全的平台。
區塊鏈能夠提供透明度，然而，其編程方式，僅允許被授權的實體訪問與其特定興趣相關的信息。例如，購買者可能能夠查看交易歷史，但將被拒絕訪問敏感或個人信息，例如地址。
從合規角度來看，這有助於確保所有各方遵守法律，例如歐盟的通用數據保護法規（GDPR）和南非的個人信息保護法（PoPI），同時仍然能夠共享或訪問與他們自己的供應鏈部分相關的信息。
區塊鏈技術有許多應用實例，供應鏈是其中之一。然而，由於供應鏈中涉及的各方復雜程度和數量，區塊鏈被認為是解決迄今為止所有挑戰的完美解決方案，其中包括安全性，延遲及真實性。

3. 馬爾他數字貨幣牌照怎麼申請

您好，很高興回答這個問題
馬爾他，被稱為區塊鏈和數字貨幣的天堂，對數字貨幣及交易所的政策也在日益完善。2018年4月，馬爾他內閣通過了《虛擬金融資產法案》（Virtual Financial Assets Bill，簡稱VFA法案）和《馬爾他數字創新管理局法案》（Malta Digital Innovation Authority Bill，簡稱MDIA法案）。
VFA法案授予馬爾他金融服務局（MaltaFinancial Service Authority，簡稱MFSA）監管交易所必要的權力，如發布指令、採納規則、向交易所索取信息、終止ICO進行等。而MDIA法案則設立了「馬爾他數字創新管理局」（Malta Digital Innovation Authority，簡稱MDIA），該局將負責有關的牌照和注冊等問題。
此外，馬爾他聯合協調委員會（Joint Co-ordination Board，簡稱JCB）將會在MDIA與傳統部門職務出現重合時，負責進行協調工作。同時，馬爾他作為歐盟的一員，在其境內設立交易所可能還需要滿足歐盟反洗錢指令等有關規定。
申請馬爾他數字貨幣牌照需要哪些條件：
首先必須是一個區塊鏈企業公司由區塊鏈從業人員組成，需要注冊馬爾他公司，提交公司名稱注冊人信息。
1、先注冊持牌公司後申請牌照；
2、提供馬爾他公司名稱；
3、董事信息；
4、注冊地址（馬爾他當地地址）；
5、申請增值稅號；
6、當地秘書；
加密幣的匿名性對於各個國家的監管是一種挑戰，而馬爾他對加密幣和投資者一直比較友好，在馬爾他公司注冊完成後，即可開始馬爾他申請牌照工作。

4. 2020哪些數字貨幣最有潛力

1、Enjin（ENJ）

在不久的將來，游戲行業是最有可能首先大規模採用區塊鏈的產業。Enjin Coin是由Enjin創建的虛擬商品的加密貨幣。 Enjin是「最大的在線游戲社區平台」，擁有超過250,000個游戲社區和1,870萬注冊游戲玩家。

2、Cardano（ADA ）

Cardano相對於Ethereum、EOS、Tron，是第三代去中心化app（DApp）和智能合約平台。Cardano的設計哲學有以下幾點：

可擴展性（Scalability）：隨著用戶增長，處理交易的速度不受影響甚至更快，像p2p協議正是如此。

互通性（Interoperability）：未來將會有無數多設備之間相互連接，而不是像現在只能通過路由器進行連接轉發，各種設備可以通過標準的：通用協議直接進行通信。

可持續性（Sustainability）：如同bitcoin，Cardano項目不會受到某個公司或組織的控制和影響，也正如此才是一個安全的去中心化的，可以進行可持續開發的平台。

3、Nash Exchange（NEX）

隨著STO（Security Token Offerings）的流行，Nash也在其中扮演重要角色。Nash是一種注冊安全的Token（Security Token），過去一段時間，Nash參與和領導了多起項目的開發。

Nash Exchange是一個去中心化的交易所，如果持有NEX token，可以在此計算可以得到的股息分紅。

4、Basic Attention Token （BAT）

BAT主要解決廣告投放的問題：

用戶信息被濫用：大公司如google、facebook跟蹤和利用用戶信息和行為，在用戶不知情的情況進行售賣。

廣告投放效果受到抑制：中間商賺取絕大多數比列的費用、投放的廣告大量被用戶利用軟體進行屏蔽以及廣告投放造假。

在過去的6個月到12個月當中，使用brave瀏覽器（註：brave瀏覽器支持BAT token）發布者迅速增長，幾乎沒有哪個區塊鏈生態有如此快。

5、chainlink（LINK）

chainlink主要解決每個區塊鏈都存在的、智能合約無法獲取外部數據的問題。為了將外部數據引入區塊鏈，智能合約提出Oracles的概念。

包括google在內的公司在支持chainlink的開發，以下是一份Chainlink合作夥伴名單。

Chainlink的一個主要問題類似於以太坊，開發團隊保留了6.5億個LINK token，而目前只有3.5億token在流通。

6、以太坊 Ethereum（ETH）

Ethereum 長期盤踞Top 100 Cryptocurrencies第二名的位置，它的生態已經如此之大，以至於我們現在已經不能稱它為山寨幣（altcoin）。說實話，個人長期不太看好Ethereum（原因會專門開帖另說），但在短期內還是會蓬勃發展的。

5. 區塊鏈技術中的哈希演算法是什麼

1.1. 簡介

計算機行業從業者對哈希這個詞應該非常熟悉，哈希能夠實現數據從一個維度向另一個維度的映射，通常使用哈希函數實現這種映射。通常業界使用y = hash(x)的方式進行表示，該哈希函數實現對x進行運算計算出一個哈希值y。
區塊鏈中哈希函數特性：

• 函數參數為string類型；

• 固定大小輸出；

• 計算高效；

• collision-free 即沖突概率小：x != y => hash(x) != hash(y)
  
  隱藏原始信息：例如區塊鏈中各個節點之間對交易的驗證只需要驗證交易的信息熵，而不需要對原始信息進行比對，節點間不需要傳輸交易的原始數據只傳輸交易的哈希即可，常見演算法有SHA系列和MD5等演算法
  

1.2. 哈希的用法

哈希在區塊鏈中用處廣泛，其一我們稱之為哈希指針（Hash Pointer）
哈希指針是指該變數的值是通過實際數據計算出來的且指向實際的數據所在位置，即其既可以表示實際數據內容又可以表示實際數據的存儲位置。下圖為Hash Pointer的示意圖

6. 大數據發展的前景怎麼樣

大數據主要的三大就業方向：
大數據系統研發類人才；

大數據應用開發類人才；

大數據分析類人才。

大數據十大就業職位：
一、ETL研發

隨著數據種類的不斷增加，企業對數據整合專業人才的需求越來越旺盛。ETL開發者與不同的數據來源和組織打交道，從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要。

ETL研發，主要負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。

目前，ETL行業相對成熟，相關崗位的工作生命周期比較長，通常由內部員工和外包合同商之間通力完成。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發

Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量數據的存儲，MapRece提供了對數據的計算。隨著數據集規模不斷增大，而傳統BI的數據處理成本過高，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長。如今具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才。

三、可視化（前端展現）工具開發

海量數據的分析是個大挑戰，而新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直觀高效地展示數據。

可視化開發就是在可視開發工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，由可視開發工具自動生成應用軟體。還可輕松跨越多個資源和層次連接您的所有數 據，經過時間考驗，完全可擴展的，功能豐富全面的可視化組件庫為開發人員提供了功能完整並且簡單易用的組件集合，以用來構建極其豐富的用戶界面。

過去，數據可視化屬於商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。

四、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

五、數據倉庫研究

數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程提供支持的所有類型數據的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持的目的而創建。為企業提供需要業務智能來指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

數據倉庫的專家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大數據一體機。能夠在這些一體機上完成數據集成、管理和性能優化等工作。

六、OLAP開發

隨著資料庫技術的發展和應用，資料庫存儲的數據量從20世紀80年代的兆（M）位元組及千兆（G）位元組過渡到現在的兆兆（T）位元組和千兆兆（P）位元組，同時，用戶的查詢需求也越來越復雜，涉及的已不僅是查詢或操縱一張關系表中的一條或幾條記錄，而且要對多張表中千萬條記錄的數據進行數據分析和信息綜合。聯機分析處理（OLAP）系統就負責解決此類海量數據處理的問題。

OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

七、數據科學研究

這一職位過去也被稱為數據架構研究，數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作 將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。因此，數據科學家首先應當具備優秀的溝通技能，能夠同時將數據分析結果解釋給IT部門和業務部門領導。

總的來說，數據科學家是分析師、藝術家的合體，需要具備多種交叉科學和商業技能。

八、數據預測（數據挖掘）分析

營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。

九、企業數據管理

企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，並需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗 和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。然後，通過報表和分析技術，數據被切片、切塊，並交付給成千上萬的人。擔當數據管家的人，需要保證 市場數據的完整性，准確性，唯一性，真實性和不冗餘。

十、數據安全研究

數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。數據安全研究員還需要具有較強的管理經驗，具備運維管理方面的知識和能力，對企業傳統業務有較深刻的理解，才能確保企業數據安全做到一絲不漏。

7. 區塊鏈技術的機密性是如何實現的

因為區塊鏈技術對實現智能合約存在天然的優勢。
比特幣、瑞泰幣、萊特幣、以太坊等數字加密貨幣都使用了區塊鏈技術。
區塊鏈（Blockchain）是比特幣的一個重要概念，本質上是一個去中心化的資料庫，同時作為比特幣的底層技術。區塊鏈是一串使用密碼學方法相關聯產生的數據塊，每一個數據塊中包含了一次比特幣網路交易的信息，用於驗證其信息的有效性（防偽）和生成下一個區塊。

8. 未來web開發的趨勢是什麼

現在，Web開發世界在不斷變化，趨勢也在不斷變化。有時，這些趨勢的變化速度遠遠快於它們的使用速度。要保持領先，就必須關注最新的流行趨勢、更新、技術和方法。此外，了解趨勢並隨時了解周圍發生的事情對於web開發是非常必要的。

9. 大數據未來的前景怎麼樣

大數據技術目前正處在落地應用的初期，從大數據自身發展和行業發展的趨勢來看，大數據未來的前景還是不錯的，具體原因有以下幾點：
第一：大數據自身能夠創造出更多的價值。大數據相關技術緊緊圍繞數據價值化展開，數據價值化將開辟出廣大的市場空間，重點在於數據本身將為整個信息化社會賦能。隨著大數據的落地應用，大數據的價值將逐漸得到體現。目前在互聯網領域，大數據技術已經得到了較為廣泛的應用。
第二：大數據推動科技領域的發展。大數據的發展正在推動科技領域的發展進程，大數據的影響不僅僅體現在互聯網領域，也體現在金融、教育、醫療等諸多領域。在人工智慧研發領域，大數據也起到了重要的作用，尤其在機器學習、計算機視覺和自然語言處理等方面，大數據正在成為智能化社會的基礎。
第三：大數據產業鏈逐漸形成。經過近些年的發展，大數據已經初步形成了一個較為完整的產業鏈，包括數據採集、整理、傳輸、存儲、分析、呈現和應用，眾多企業開始參與到大數據產業鏈中，並形成了一定的產業規模，相信隨著大數據的不斷發展，相關產業規模會進一步擴大。
第四：產業互聯網將推動大數據落地。當前互聯網正在經歷從消費互聯網向產業互聯網過渡，產業互聯網將利用大數據、物聯網、人工智慧等技術來賦能廣大的傳統產業，可以說產業互聯網的發展空間非常大，而大數據則是產業互聯網發展的一個重點，大數據能否落地到傳統行業，關乎產業互聯網的發展進程，所以在產業互聯網階段，大數據將逐漸落地，也必然落地。

10. 大數據未來的發展前景怎麼樣

隨著信息技術和人類生產生活交匯融合，全球數據呈現爆發增長、海量集聚的特點。無論是國家、企業還是社會公眾，都越來越認識到數據的價值。因此，近年來，各地紛紛成立大數據發展局，企業紛紛推動數據資產治理，大數據輻射的行業也從傳統的電信、金融逐漸擴展到工業、醫療、教育等。一時間，彷彿各行各業都在談大數據，人人都在談大數據。但也有聲音說大數據迎來了「七年之癢」，面對大數據熱潮也需要一些「冷思考」。我國大數據究竟發展得如何？未來我國大數據發展還有哪些機遇和挑戰？

1、大數據產業進展顯著

過去幾年，大數據理念已經深入人心，「用數據說話」已經成為所有人的共識，數據也成了堪比石油、黃金、鑽石的戰略資源。五年來，我國大數據產業政策日漸完善，技術、應用和產業都取得了非常明顯的進展。

在政策方面，我國從中央到地方的大數據政策體系已經基本完善，目前已經進入落地實施階段。自從2014年「大數據」這個詞寫入政府工作報告以來，我國大數據發展的政策環境掀開了全新的篇章。在頂層設計上，國務院《促進大數據發展行動綱要》對政務數據共享開放、產業發展和安全三方面做了總體部署。《政務信息資源共享管理暫行辦法》《大數據產業發展規劃（2016-2020）》等文件也都已經出台。十九大報告中提出「推動大數據與實體經濟深度融合」，「十三五」規劃中提出「實施國家大數據戰略」。衛健、農業、環保、檢察、稅務等部門還出台了領域大數據發展的具體政策。截至2019年初，所有省級行政區都發布了大數據相關的發展規劃，十幾個省市設立了大數據管理局，8個國家大數據綜合試驗區、11個國家工程實驗室啟動建設。可以說，大數據的政策體系已經基本搭建完成，目前已經紛紛進入落地實施甚至評估檢查階段。

在技術方面，我國大數據技術發展屬於「全球第一梯隊」，但國產核心技術能力嚴重不足。我國獨有的大體量應用場景和多類型實踐模式，促進了大數據領域技術創新速度和能力水平，處於國際領先地位。在技術全面性上，我國平台類、管理類、應用類技術均具有大面積落地案例和研究；在應用規模方面，我國已經完成大數據領域的最大集群公開能力測試，達到了萬台節點；在效率能力方面，我國大數據產品在國際大數據技術能力競爭平台上也取得了前幾名的好成績；在知識產權方面，2018年我國大數據領域專利公開量約佔全球的40%，位居世界第二。但我國大數據技術大部分為基於國外開源產品的二次改造，核心技術能力亟待加強。例如，目前國內主流大數據平台技術中，自研比例不超過10%。

在產業方面，我國大數據產業多年來保持平穩快速增長，但面臨提質增效的關鍵轉型。2018年，我國大數據產業延續多年來的增速，繼續保持相對高速的增長。根據中國信息通信研究院的測算，2018年我國大數據產業整體規模有望達到5400億元，同比增長15%。然而，綜合國內外環境、新興技術發展等多種因素，大數據產業的增速出現了下滑。我國的大數據產業也面臨著從高速發展向高質量發展的關鍵轉型期。

在應用方面，大數據的行業應用更加廣泛，正加速滲透到經濟社會的方方面面。隨著大數據工具的門檻降低以及企業數據意識的不斷提升，越來越多的行業開始嘗到大數據帶來的「甜頭」。無論是從新增企業數量、融資規模還是應用熱度來說，與大數據結合緊密的行業正在從傳統的電信業、金融業擴展到政務、健康醫療、工業、交通物流、能源行業、教育文化等，行業應用「脫虛向實」趨勢明顯，與實體經濟的融合更加深入。

2、產業的五大困局

雖然我國大數據總體發展形勢良好，也面臨難得的發展機遇，但仍然存在一些困難和問題。

一是，涉及核心技術的產業發展薄弱，未能有效提升我國核心技術競爭力。核心技術的影響力在大數據產業有著極高的重要性。由於大數據企業在完成產品開發後，可以近乎零成本無限制的復制，因此擁有核心技術的大企業，很容易將技術優勢轉化為市場優勢，即憑借具體的信息產品贏得海量用戶獲得壟斷地位。當前，從大數據技術與產品的供給側看，我國雖然在局部技術實現了單點突破，但大數據領域系統性、平台級核心技術創新仍不多見。大數據處理工具都是「他山之石」，大部分企業用的都是國外的數據採集、數據處理、數據分析、數據可視化技術，自主核心技術突破還有待時日。尤其是開源產品的技術標准方面，我國的影響力尚亟待提升。

二是，數據孤島和壁壘降低了大數據產業資源配置效率。大數據產業發展必須實現數據信息的自由流動和共享，如果數據不開放、不共享，數據整合就不能實現，數據價值也會大大降低。無論是政府數據、互聯網數據還是其他數據，數據擁有者往往不願對其進行開放流通。受制於前期信息基礎設施建設，目前我國政府數據往往還存在著諸多「數據孤島」和「數據煙囪」，數據價值難以發揮。

三是，數據安全管理薄弱增加了大數據產業的發展風險。大數據技術為經濟社會發展帶來創新活力的同時，也使數據安全、個人信息保護乃至大數據平台安全等面臨新威脅與新風險。海量多源數據在大數據平台匯聚，來自多個用戶的數據可能存儲在同一個數據池中，並分別被不同用戶使用，極易引發數據泄露風險。利用大數據技術對海量數據（21.90 -5.19%,診股）進行挖掘分析所得結果可能包含涉及國家經濟社會等各方面的敏感信息，需要對分析結果的共享和披露加強安全管理。

四是，產業壟斷與惡性競爭現象頻發，「劣幣驅逐良幣」現象明顯。由於資源型產業門檻低、利潤高，新興的大數據企業往往首先將目光盯在獲取數據資源上面。大量依託數據資源優勢的企業誕生，為大數據產業帶來了低附加值的壟斷經濟模式，使得依靠技術壁壘打江山的企業不得不面對殘酷的市場競爭，放緩了技術研發的步伐。同時，數據壟斷問題也愈發明顯。少數互聯網巨頭企業擁有巨大數據，不但對產業發展不利，甚至存在巨大的數據聚集隱患。

五是，各地發展同質化嚴重，普遍存在重存儲輕應用的現象。由於缺乏統一的大數據產業分類統計體系和產業運行監測手段，各地大數據產業的定位相似，同質化競爭加劇。而盲目的重復建設，更是可能導致大數據產業過剩。同時，由於部分地區信息化發展程度有限，大數據應用場景不夠豐富，更是以數據中心等大數據存儲設施的建設作為發展大數據產業的關鍵，且規模巨大，目標動輒以百萬台計，後期若無法有效利用，將造成巨大的資源浪費。

4、四大應對策略

大數據產業作為具有國家戰略意義的新興產業，在發展初期不僅要充分發揮企業的主體作用和有效市場的主導作用，而且要更好發揮政府的引導作用。

一是，要加強核心技術攻關與產業化推動。自主研發創新是提高大數據產業競爭力的主引擎。要徹底改變目前我國大數據產業創新能力不強、關鍵核心技術對外依賴度偏高的這一局面，必須抓住重點領域、關鍵環節和核心問題，找准著力點和突破口，加大政府財政資金的引導支持力度。為此，建議在國家層面上設立大數據重點領域的關鍵技術研發創新的國家財政專項資金，支持突破一批關鍵核心技術研發創新與應用，構建具有核心技術自主權的大數據產業鏈，形成自主可控的大數據技術架構，提高關鍵核心技術的自主研發創新能力，有效破解制約產業發展的瓶頸。

二是，完善大數據安全政策。需要開展數據確權、資產管理、市場監管、跨境流動等數據治理的重大問題研究，協調有關部門共同推進數據治理的法制化進程，加強對敏感政務數據、企業商業秘密和個人數據的保護。同時，推動完善適用於大數據環境下的信息安全等級保護制度，建立兼顧安全與發展的數據管理和保障體系，加強數據安全評測、安全防範、應急處置等相關機制建設。此外，還要強化網路空間的安全信息共享與動態感知能力，提高重大風險識別分析水平。

三是，鼓勵地方因地制宜發展大數據產業。大數據產業發展應注重差異化發展，形成差異化的產業布局。地方需要差異化發展，應該把大數據的發展重心放在因地制宜地促進應用創新上，放在打造完善的發展環境上，讓市場在大數據發展要素配置上起決定作用。各地要結合產業基礎和優勢特色，著重發展大數據特色場景應用，推動大數據與當地重要實體經濟行業加快融合。

四是，推動行業加快大數據標准建設。當前大數據產業應用層出不窮，政府應通過標准化的途徑規范行業、整合資源，促進各方達成共識，為大數據產業的健康發展提供基石。尤其是通過加強快速迭代、市場認可度高的行業/團體標准研製工作，為用戶企業提供大數據產品選型指導，為數據安全提供保障，促進大數據交易等新興服務模式規范發展，對推動我國大數據產業進程具有重要意義。