大数据技术和应用逐步成为国家基础性战略支撑，是打造数字经济新优势、加快数字社会建设步伐、提高数字政府建设水平的重要力量，也是驱动生产方式、生活方式和治理方式变革的重要力量，仍具有巨大的发展空间和潜力。
日前，由大数据产业生态联盟联合《软件和集成电路》杂志社、赛迪顾问股份有限公司、赛迪智库共同编制的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》（以下简称《白皮书》）正式发布。
立足“十三五”时期大数据发展成就，展望“十四五”时期大数据发展趋势，《2021中国大数据产业发展白皮书》分析了中国大数据产业发展演进、政策体系、园区建设、人才培育等产业发展要素情况，研判了大数据在软硬件产品、基础设施和应用服务等领域热点布局，梳理了大数据产业生态的三个层次，并重点提出了大数据产业发展的七大新趋势。
AI技术融合应用成为突破数据治理瓶颈的新方法
目前，数据安全、个人隐私保护、数据交易、数据确权等已成为数据治理的重要内容，AI技术融合应用能够为数据治理提供有效保障，已成为突破数据治理瓶颈的新方法。
数据交易市场将是实现数据定价和数据确权的新实践
围绕数据交易，我国在交易载体、机制和技术上已进行了探索，在实现数据定价和数据确权积累了一些经验。未来，要建立与人力资源服务市场、金融交易市场、技术转移市场等一样规范、活跃、有序的数据要素流通市场仍需在数据确权和数据定价两大问题上有所突破。
“东数西算”工程对区域数据中心未来建设提出新要求
目前，数字基础设施不平衡的情况仍较为明显，随着“东数西算”工程的实施，数据中心布局将持续优化，实现东西部算力需求与供给统筹调度与东西部数字经济协调发展。现阶段，在推动算力资源“西向转移”过程中，西部地区存在网络带宽小、跨省传输费用高等问题，西部地区算力资源承接东部需求效果不佳，算力资源的合理调度和有效应用亟待整体统筹。
提高服务效能和推动治理流程再造成为政府大数据新应用焦点
我国政府大数据业务演进，大致可划分为四个阶段：信息化建设期（2010年以前）、加速政府数据汇集整合（2011-2016年）、数据资产管理和应用（2017-2020年）、提高数字政府建设水平（2021年—）。未来将重点释放政府大数据的价值，加大推动政务信息化共建共用，将大数据广泛应用于政府管理服务，提高数字化政务服务效能、推动政府治理流程再造和模式优化等。
“工业大数据+工业互联网”共筑绿色低碳的新工业体系
未来对于工业大数据和工业互联网的使用，要进一步推动以工业大数据为代表的新一代信息技术在研发设计、生产制造、经营管理、售后服务等工业全价值链中的应用，推动工业互联网在电力、钢铁、煤炭、家电、轨道交通等工业典型场景中的大规模部署，优化工业生产组织流程，提高管理和决策的效率，提升自动化和绿色化水平，降低能源消耗，实现深层减碳，推动我国工业发展阶段性整体跃升。
智能健康管理、云端诊疗、数据安全治理引领健康医疗新机遇
数据开放共享一直是健康医疗大数据发展的核心，数据开放共享与隐私风险之间的平衡是当下亟需解决的问题，因此，以数据安全、隐私保护为核心的医疗数据安全治理市场具有较好的市场前景。另外，需进一步加强公共卫生健康事件预警及应急响应能力。
提高工作效能和创新工作方式是智慧党建大数据平台的新价值
智慧党建大数据平台应用是党建工作理念和工作方式的创新，能够提高党建工作效能，助力全方位管理党员、高效率完成日常工作、全流程跟踪任务考核、全流程监督记录学习情况、实时动态监督展示党建成果等。
整体看，基础设施、数据服务、融合应用是大数据产业的三大组成部分，三者相互交融，形成完整的大数据产业生态。
基础设施层是大数据产业的基础和底座，它涵盖了网络、存储和计算等硬件基础设施，资源管理平台以及各类与数据采集、预处理、分析和展示相关的方法和工具。大数据技术的迭代和演进是这一层发展的主旋律。
数据服务层是大数据市场的未来增长点之一，它立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据采集和处理服务、数据分析和可视化服务、数据安全和治理服务、数据交易服务等。
融合应用层是大数据产业的发展重点，主要包含了与政务、工业、健康医疗、交通、互联网、公安和空间地理等行业应用紧密相关的整体解决方案。融融合应用最能体现大数据的价值和内涵，它是大数据技术与实体经济深入结合的体现，能够助力实体经济企业提升业务效率、降低成本，也能够帮助政府提升社会治理能力和民生服务水平。
白皮书还评选出了“2021年大数据企业投资价值百强榜”，榜单依据自行设定的评判指标体系，从企业估值/市值、营收状况、创新投入、产品竞争力、细分市场潜力、领导层能力等多个维度进行评比。榜单共选取了10个细分领域，涉及大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、营销大数据、商业智能5个通用领域，以及政府大数据、工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据、金融大数据等5个融合应用领域。
具体内容如下
