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当前，数据资源获取的困难与日益迫切的数据需求之间的矛盾仍然是阻碍大数据产业发展的主要矛盾。有效供给严重不足，大数据产业无法摆脱其“资源型产业”的帽子。大数据的快速发展及相关红利的释放落地，使得数据资源争夺愈演愈烈，数据资源已经成为大数据产业为关注的热点，也已经成为各行业、各类机构争相获取的重要性基础资源。国内数据行业繁荣之下暗藏乱象。
生产环节：企业争相垄断数据资源，技术投入遭轻视
新技术新业态的发展，在前期往往会经历“野蛮发展”阶段，大数据产业也刚刚经历了其“爆发”的初期。相关企业纷纷“跑马圈地”，或凭借传统优势抢占某一应用领域的“山头”，或积极布局试图垄断某些数据资源的“入口，”产业秩序尚未完全建立。
可以说，当前大数据产业仍然是“资源型产业”，可以称之为“数据产业”。由于资源型产业门槛低、利润高，新兴的大数据企业往往首先将目光盯在获取数据资源上面。2016年1月至2016年10月底，中国大数据行业有184家企业获得投融资，占有数据资源的情况是投资界对大数据公司估值的重要依据
大量依托数据资源优势的企业诞生，为大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式，使得依靠技术壁垒打江山的企业不得不面对残酷的市场竞争，放缓了技术研发的步伐。以当前非常活跃的大数据征信市场为例，当前市场上与“征信服务”相关的公司有2000家左右，目前有资质的征信机构占整个征信市场的比例还不到5%。无牌照、无约束甚至非法的机构和个人，正在倒买倒卖大量信息以牟取暴利，对正规征信机构造成了“劣币驱逐良币”的恶性后果。
按照我国惯例，资源型行业往往以国家特许经营的形式规范市场，而数据行业由于缺乏国家层面的统筹规划，缺乏在生产环节解决数据权属等核心问题的规则和制度，繁荣之下暗藏乱象。只有在数据资源层面形成统一的行业共识和行为规范，才能弱化垄断资源所带来的不公平竞争，引导产业走向以技术为导向、以应用为导向的良性发展模式，提升我国大数据产业的长久生命力和国际竞争力。
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