來源： 中國經濟網
Data已經成為21世紀最重要的“原材料”之一。有研究預測，全球Big Data的市場規模將蓬勃增長，2016年，全球Big Data產業的銷售額將達到150億歐元以上，其中德國將達到16億歐元。
在Big Data迅速發展的背景下，德國經濟和能源部為更好開發德國Big Data的未來市場，支援Big Data相關技術的研發創新，啟動了“智慧資料—來自資料的創新”專案。德國的IT企業、研究機構和Big Data領域的企業都摩拳擦掌、躍躍欲試，力促德國發展成為資料管理和分析系統領 域的領頭羊。
圖 智慧資料在工業、交通、能源、醫療產業的融合
一、“智慧資料”主要做什麼？
德國對Big Data技術的開發在很大程度上還處於起步階段，現在主要還是專注於某些特定領域，如大型企業的網路廣告和電子商務。由於這些已有的解決方案，在很多方面尤其是資料安全和資料品質方面，實作性很強，很容易拓展到其他經濟領域。
德國“智慧資料”專案將創新型服務作為研發重點，將中小企業也納入行動範圍，鼓勵其開發、使用有吸引力的、安全的Big Data，力求為中小型企業開發出創新型的系統解決方案。
德國政府還將完善Big Data相關的法律法規和基礎框架，並選取工業、交通、能源和醫療等領域的典型項目進行孵化推廣，以克服Big Data在制度、技術和法律方面的障礙。
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二、“智慧資料”可與工業4.0等項目產生協同效應
德國“智慧資料”技術專案緊緊圍繞其ICT戰略“數位德國2015”所設定的目標展開，同時以《高技術戰略2020》中提出的“以網際網路服務促經濟發展”為依據，在聯邦範圍內受到高度關注。
該項目涵蓋並串聯了重要的基礎技術和標準，為Big Data發展奠定了堅實基礎，如德國經濟和能源部發起的“THE SEUS”、“可信任的雲”、工業4.0、電動汽車、E-Energy 等項目。
“智慧資料”還將與德國教育與研究部支援的“Big Data管理與分析”專案產生協同效應。
三、Big
Data快速發展原因何在？
Big Data是ICT技術發展的一個必然趨勢，對大規模、非結構化資料進行及時處理和分析，是讓資料為經濟所用，從而拉動經濟增長。全球成倍增長的資料量是
該技術發展的驅動力。據預測，到2020年，全球Big Data量將增長到40ZB（1ZB=1024EB），其主要原因如下：
首先，最近幾年，數位化服務在網際網路（如社交網路、B2B或B2C的電子商務）領域的應用數量、品質及頻率都大幅上升。同時，行動網路相關服務模式迅猛發展，除語音和資料通信外，終端設備中的感測器也對資料爆炸也產生了重要作用。
其次，物聯網發展也推動了資料量的提升。越來越多的基礎設施、機械設備和日常用品都具備智慧化功能並接入網路，通過感測器、RFID晶片、照相機等，街道、照明、工業廠房、電力設施以及家用電器、汽車、產品包裝都在持續產生不斷更新的資料。
第三，科學實驗和理論研究也是資料爆炸的原因之一，特別是自然技術學科以及醫學領域的創新。這些創新過程產生的海量資料也將成為經濟發展的推動力。
四、可利用的大資料技術主要分佈在哪些領域？
資料被稱作21世紀最重要的資源。從資料中可以提取到大量重要資訊，獲得競爭優勢，達到節約資源、開發新產品、創造新模式的目的。值得注意的是，Big Data由於規模龐大，資料種類和資料來源多樣化，導致傳統的資料庫系統、現有的統計手段，以及視覺化應用程式，已不能有效對其進行及時的加工處理，資料處理速度和品質均面臨考驗。
目前，Big Data技術在以下幾個方面的應用取得了一定進展：
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1.分析與預測：綜合運用統計學、語義學、IT等學科的知識，從未經過處理的資料中，可以過濾出許多重要的商業資訊、信號和模式，用於預測未來發展趨勢。
2.決策支撐及自動化應用：以資料分析方法為基礎，可對公司的業務流程和決策過程提供支撐，甚至將其轉化為自動化過程。其中重要的一項就是開發便於用戶使用的視覺化工具，如儀錶板、導航助手等。
五、德國“智慧資料”行動具有必要性
德國“智慧資料”行動的必要性，主要體現在三個方面：一是開發商業模式，二是優化發展環境，三是以資料促進工業發展。
隨著Big Data技術的發展與推廣，人們逐漸認識到，要在行業和全社會範圍內提高對Big Data的認可程度，仍面臨一些前提條件和挑戰。具體來說：一是有切實需求的市場空間；二是行之有效的商業模式；三是準確、安全和可靠的資料使用環境。
1.將中小企業納入考慮範圍
從全球範圍來看，IT供應商和大型企業已經開始利用Big Data的經濟潛力。Big Data對於以中小企業為主體特色的德國經濟來說，也是至關重要。德國政府希望中小
企業包括初創企業都能發掘Big Data技術的潛力。但對於中小企業本身來說，很難使用Big Data涉及的資料管理和分析的特殊方法，因為所需的運算系統非常昂貴，中小 企業很難擔負得起。
所以，中小企業需要實操性強的、成本低的ICT產品，同時需要開發出具有針對性的程式與方案，讓Big Data技術能有效適應中小企業應用領域。
2.商業模式必須具有實作性
在商業模式方面，方案設計必須對供應商和用戶都具備可操作性和吸引力。對於技術供應商來說，現在仍缺乏能夠規模化、低廉化提供Big Data服務的實際案例。以雲端運算為例，其硬體基礎設施、平台服務及軟體服務都是按需提供的，價格較為昂貴。從使用者的角度來看，模式開發相對較為便利，借助Big Data可以產生多種可能性，既可以優化現有的商業模式，又可以開發出新的商業模式。
3.資料安全要成為發展“智慧資料”的保證
人們在接受適應Big Data催生的新興商業模式時，首先考慮的必然是資料安全問題。所以，資料安全技術（如加密、認證、匿名等）在“智慧資料”專案中尤為重要，將逐步融合成為資訊通信系統的一部分。其中，敏感性資料的應用將受到特定的資料保護法的保護。除此之外，在應用Big Data技術時還要遵循其他相關的法律規定。資料作為交易商品會涉及版權問題，同時還關係到合同法和擔保法，因為虛假資料資訊會在實際工作中導致嚴重的經濟後果。
4.智慧資料對於工業、交通、能源、醫療等領域意義重大
在經濟領域，“智慧資料”專案能夠進一步改造和提升傳統產業領域。按照德國工業4.0的要求，未來製造業將建立在網路和資訊技術的基礎上，要素分配將趨於網路化和智慧化，加工製造將趨於定制化和個性化。
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為貫徹落實工業4.0，工業Big Data是一項重要把手。利用工業Big Data分析，可以找出隱性的問題並預測未知情況的發生，有助於及時地做好預防，避免故障和偏
差。以機床為例，可以通過感測器和Big Data分析，在出現故障之前，提前瞭解機床哪一個環節可能出現問題，從而做好相應的防護措施。
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