隨著大數據技術應用進程的不斷推進，當前人們對大數據的認知和接受度均在逐漸提高。同時，近年來國家出臺了各項大數據相關的發展政策，也為大數據的持續發展構建了穩定的橋梁。

　　自2014年3月“大數據”在政府工作報告出現開始，后期的國務院會議中也多次提及大數據的發展策略。在2015年，國家針對大數據發展提出了專項政策，都說明了政府對大數據行業的發展足夠重視。在政府的支持下，大數據迎來了本行業的發展熱潮。

　　現階段大數據的發展類型

　　1. 大數據交易中心觸發的大數據交易

　　大數據進行市場交易也是當前大數據發展的主流，發展實例比如貴陽大數據交易所、長江大數據交易所、東湖大數據交易平臺等。這種交易模式具有兩個特點：運營方向上，堅持“國有控股、政府指導、企業參與、市場運營”原則;股權模式上，采用國資控股、管理層持股、主要數據提供方參股的混合所有制模式。發展模式給企業帶來了優勢，一方面能夠為用戶群體提供足夠準確的數據，另一方面能夠增加面對的用戶群體。大數據交易中心的成立和發展，提高了數據交易的秩序性，實現了數據在不同地區和不同場景下的交換過程。

　　2. 行業數據研究觸發的大數據交易

　　以交通、金融、電商為例子，這些行業已經趨于成熟，擁有了規范的行業標準和行業數據流通模式。基于這樣的發展背景，實現行業的數據收集和整體也較為容易。這些行業數據能夠部署實施在行業的其它建設方面，比如對交通行業進行數據采集，能夠在智慧城市建設，大數據交通等方面發揮作用。對行業的數據研究有助于構建完整的大數據生態系統。

　　3. 數據平臺建立觸發的大數據平臺

　　近幾年出現了眾多將數據作為主要交易方式的平臺。這些平臺的銷售模式由獲取數據，整理數據，分析數據，銷售數據一系列程序構成，企業通過這一系列過程，實現將數據變現的最終目的。同時，數據平臺通常擁有自己特有的數據來源和具有技術性的數據分析，這些數據的含金量也相應提高，這些也直接導致了這種交易模式的交易價格較高。

　　4.互聯網企業發展下的大數據交易

　　從大方向看，百度、騰訊、阿里巴巴等互聯網企業憑借其靠前的業務規模和業務范圍，擁有海量的用戶行為數據，在大數據發展具有絕對性發展優勢。這種類型的大數據交易特點是：大數據的業務發展通常和互聯網企業的本身業務關聯，即使大數據分析在企業下面自立門戶，也會或多或少受到企業業務的影響，同時，這些大數據的分析研究能夠促進企業自身的發展。

　　大數據發展面臨的挑戰

　　1. 行業發展良莠不齊。我國大數據仍處于起步發展階段，行業標準和管理機制尚未成熟，在“萬眾創新，大眾創業”的大環境下，大量的大數據企業不斷涌現，存在很多企業借大數據概念熱潮投機倒把，行業發展良莠不齊;

　　2. 數據開放程度較低。數據開放共享是促進大數據產業發展的重要舉措，我國政府部門掌握著全體社會80%的信息資源，但這些信息資源由于部門或區域利益分別被不同的部門控制，且不同部門的數據標準不一致，導致信息流的上游環節處于封閉狀態，不能有效地釋放和共享，數據源的欠缺直接影響大數據分析和處理的需求，導致大數據應用缺乏價值;

　　3. 安全風險日益突出。隨著云計算、物聯網和移動互聯網等新一代信息技術的飛速發展，大數據應用規模日趨擴大，數據及其應用皆呈指數級增長態勢，當企業用數據挖掘和數據分析獲取商業價值的時候，黑客也可以利用大數據分析向企業發起攻擊，同時社交網站的隱私數據也可能被不法商家利用等等，這都給數據安全帶來了巨大的挑戰;

　　4. 技術應用創新滯后。我國大數據產業雖然與國際大數據發展幾近步伐相同，但是仍然存在技術及應用滯后的差距，在大數據相關的數據庫及數據挖掘等技術領域，處于支配地位的領軍企業均為國外企業。市場上，由于國內大數據企業技術上的不足，用戶更加青睞IBM、甲骨文、EMC、SAP等國外IT企業，國內企業市場占有率僅5%左右。

　　雖然我國現階段的大數據發展十分迅速，但是對于大數據行業在技術和應用方面的發展痛點，也應當引起企業和政府的重視。