中科院建议加强大数据布局

　　中国科学院在日前发布的《科技发展新态势与面向2020年的战略选择》报告中，给出了自己的建议：在大数据科学平台、干细胞与再生医学等满足国家重大需求的领域方向、我国可能实现重大科技突破的领域以及世界可能发生重大科技事件的领域加快或加强重大科技布局。

　　大数据科学将带来一批全新的产业

　　中科院的这份战略报告，对当今世界科技正呈现出的新的发展态势和特征的一大判断是：大数据科学将成为新的科研范式。

　　“互联网技术、互联网经济学、超级计算、环境科学、生物医药等研究产生海量数据，催生了大数据科学这一新的科研范式，将引起科研组织方式的深刻变化，并使知识的创造和应用更加紧密结合。”中科院院长白春礼指出。

　　中科院院士李国杰认为，数据为王的时代到来后，观念需要改变，关注重点应转移到数据上面。“计算机行业虽然是信息行业，但是过去长期追求的是计算速度，大数据时代就意味着需要从追求计算速度转变为大数据处理的能力软件也要从编程为主转变成数据优先。”李国杰说，“大数据不仅仅是未来科学研究的重要方向，也是许多行业进步和企业发展的趋势”。

　　根据2012年计世资讯的数据统计，政府、互联网、电信、金融的大数据市场规模较大，四个行业将近占据一半市场份额。在各行业企业对大数据关注度的统计中，互联网企业关注的积极程度明显优于其他行业，“十分关注”度达40.5%。

　　李国杰院士预计，未来可能会形成像数据探矿、数据化学、数据药物等等一些新的产业。“我们要高度重视现在正在兴起的材料基因组学、材料化学基因组学、药物基因组学，这些组学研究，都可能带来新的产业。”

　　三个层面挖掘受益股

　　大数据时代的来临，是互联网发展到一定阶段的必然产物。随着互联网的高速发展，互联网中的信息量急剧增加。这些信息有用的部分被称为数据。当数据规模越来越大时，量变就会引起质变，大数据应运而生。大数据不等于大的数据，大数据是一种全新的概念。据IDC发布的关于中国大数据技术和服务市场的首份报告《中国大数据技术与服务市场2012~2016年预测与分析》显示，该市场规模将会从2011年的7760万美元增长到2016年的6.17亿美元，未来5年的复合增长率达51.4%，市场规模增长近7倍。

　　目前A股市场中真正围绕大数据展开业务或者未来在大数据时代具有优势的公司，可以从以下三个层次进行挖掘：第一个层面是围绕大数据本身的管理维护，主要是一些硬件设备厂商，如天玑科技(300245,股吧)、银信科技(300231,股吧)等；第二个层面是对于大数据的分析处理，如近期被二级市场热捧的拓尔思(300229,股吧)；最高的一个层面是基于大数据的应用开发，这是最高大数据应用的最高层面，如国内长于语音识别的科大讯飞(002230,股吧)等。在这三个层面之中，处于越高层面，未来的空间越大，但同时需要等待爆发的时间也越长，而处于最低层级的管理维护相关个股，虽然成长空间相对顶层的公司较小，但却可以最快受益，将概念转化为实际利润。

　　市场参与热情高涨

　　从市场表现来看，各个层面的公司本轮行情收获颇丰。天玑科技、银信科技从5月初至今均上涨超过30%，拓尔思涨幅超过50%，科大讯飞表现相对较弱，但也创出历史新高。

　　从市场关注来看，天玑科技、银信科技和拓尔思由于在业务上跟大数据概念关联较为直接，被关注程度明显高于顶层的科大讯飞。近期龙虎榜显示，5月份天玑科技上榜10次，银信科技上榜6次，拓尔思上榜4次，科大讯飞则从未进榜。龙虎榜数据显示，天玑科技和银信科技的交易席位均为券商营业部，拓尔思则均有机构席位出没，其中22日机构买入近5000万元。由于底层的大数据管理维护层成长空间较小，所以虽然天玑科技和银信科技的估值较拓尔思低不少，也没有得到机构青睐，而位于顶层的科大讯飞虽然成长空间巨大，但超过100倍的估值实在是高不可攀，机构自然更不会在现在买入，而游资的操作习惯向来是寻找和概念最直接的标的，选择天玑科技和银信科技也是意料之中。底层的股票由于近期资金的热炒，价格已经偏贵，顶层的科大讯飞高价高成长高风险，想玩转也困难，中间层的拓尔思或许是目前参与大数据概念的一个较为稳妥的选择。

　　瓶颈一旦突破 概念股变大牛股

　　导语：尽管大数据前景广阔，但目前仍处于概念的炒作阶段，由于需要技术瓶颈、法律完善、资源共享等一系列问题的解决。最终那些掌握了先进的非标准化数据分析能力的企业最终会受益。

　　如果说数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器。由于目前的数据大多数是非结构化数据，如果没有强大的计算能力，数据宝藏将会始终被埋藏在地下。同时如果没有大量数据的积淀，云计算也只能是杀鸡用的牛刀。没有云计算的配合，大数据也仅仅是在“信息爆炸”一词基础上的延续。

　　其实在本轮大数据的炒作中，相关的上市公司也是云概念公司。其实云计算的本质是数据处理技术，云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，如何盘活数据资产，让其为社会服务则是大数据概念的核心议题。所以“大数据”也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。

　　当然，大数据的发展上并非是一帆风顺的，仍有一些障碍需要克服。首先，在网上有大量的虚假信息，偏见和盲区普遍存在于大数据中，如何将这些干扰的数据剔除仍是数据处理的难题。另外，大数据不能共享导致数据信息不全。由于数据是一种资源，这导致不同企业之间，政府和企业之间所掌握的数据很难达到共享，结果使得大数据的使用成本抬高。最后，大数据可能带来侵犯隐私的困扰，这是需要道德和法律来约束。

　　另外，其实目前大数据的发展，仍面临着技术上的瓶颈。由于移动技术、传感技术的发展，人类采集数据的能力不断增强，但识别数据的技术发展速度却没那么乐观。例如很多有价值的数据，都是基于文档的未被标记的非结构化数据，人们对这类数据的识别、处理技术的研究刚刚起步。但市场中所谓成熟的大数据分析方法，却普遍是基于有效数据标识来采集用于分析的数据。

　　通常的互联网巨头内部都有强大的数据服务器集群，用以处理数据。但是对于最常用的业务只需要单台处理器就可以完成。很多的处理集群面临着浪费。而且数据收集过程中的偏差、数据语境的缺乏、所收集数据中的断层、演算数据的方法错误等，最终都可能把大数据分析导向错误的方向，即使最好的数据研究员也无法面面俱到。

　　因此，目前国外仅仅停留在概念的炒作，尚未形成盈利模式，只要有数据分析和软件管理业务的上市公司都遭到炒作。尽管大数据这块蛋糕看起来很诱人，但是需要克服诸多瓶颈，才能带来盈利。

　　不过可以预见的将来，随着盈利模式的建立和技术的突破，未来必定产生5年翻10倍的大牛股。未来投资者将重点挖掘那些在处理非标准化的数据能力更强大和精准的上市公司。