当前，我国大数据产业正处于起步阶段，信息孤岛、技术不足、人才缺失等都成为产业发展中亟待解决的大问题。
近日，在有关部门的调解之下，菜鸟和顺丰的“数据断交”事件总算告一段落，双方经过紧急会谈后，再次恢复了数据传输合作，算是和平解决。这次事件暴露出了大数据发展中的数据共享难题，但只是大数据种种问题的冰山一角。当前，我国大数据产业正处于起步阶段，信息孤岛、技术不足、人才缺失等都成为产业发展中亟待解决的大问题。
数据孤岛问题突出
“巧妇难为无米之炊。”大数据的基础在于数据，数据的生命在于共享，拿不到底层的数据，数据分析也就无从谈起。如今，数据孤岛林立、融合困难，已经成为政府与企业面前的首要难题。
“第一个问题就是没数据，理论上我们中国有很多数据，但实际做数据分析会发现非常困难。”中国科学院院士、北京大数据研究院院长鄂维南表示，数据孤岛是一个严重的问题，不同部门的数据储存在不同地方，格式也不一样。大数据最高的层次就是用数据来形成智慧，使得社会各方面可以运转起来。做数据分析先要整合数据，这本身就是研究的困难。
由于政府部门之间、企业之间、政府和企业间信息不对称、制度法律不具体、缺乏公共平台和共享渠道等多重因素，导致大量政府数据存在“不愿公开、不敢公开、不能公开、不会公开”的问题，而已开放的数据也因格式标准缺失无法进行关联融合，形成孤岛。
缺乏动力和担心安全是阻碍数据共享的另一个主要原因。贵阳大数据交易所执行总裁王叁寿透露，不少企业以保护商业机密或节省数据整理成本等为理由，不愿意交易自身数据。部分政府部门也缺乏数据公开的动力：有的是因懒政而让数据沉睡，有的则是已经利用数据开展商业化应用，因此不愿共享。
“数据孤岛的痛不是技术问题，是利益问题，背后隐藏的利益导致了数据孤岛的产生。”鄂维南坦言。
对于如何打通数据孤岛，工信部赛迪研究院软件所所长潘文建议，要建立完善大数据发展协调机制，加快政府数据开放共享，稳步推动公共数据资源开放。同时，统筹规划大数据基础设施建设，推动制定公共信息资源保护和开放的制度性文件，并加强大数据标准化顶层设计，逐步完善标准体系。
在数据共享的路上，2015年成立的贵阳大数据交易所已经做出了成功的尝试。王叁寿表示，若想打通城市现存的信息壁垒，就要让城市多方资源联动起来，搭建城市数据共享的平台，从而激活大数据价值，充分发挥数据资源整合的优质效应，用信息化手段辅助科学决策。
底层技术差距很大
即便解决了数据共享问题，数据可供随时取用，数据的采集和分析仍是主要挑战。微软大中华区董事长兼CEO柯睿杰认为，数据智能并非那么触手可及。大数据来源众多、数量巨大、形式各异，要从中获得一目了然的信息，就需要真正高效、可靠的数据管理和分析平台。
如何处理巨量数据是中国大数据产业面临的首要技术问题。鄂维南表示，“中国的数据体量特别大，比如，中国的视频比任何国家都要多，这些数据储存困难，需要用的时候往往就没了”。再以基因测序领域为例，中国每年新增的基因组测序原始数据超过20PB(1PB相当于100万GB)，面临着数据量大、数据处理流程长等技术挑战。
另一方面，数据分析本身也是一个难题。大数据中，绝大部分属于非结构化的数据，它们大量存在于社交网络、互联网和电子商务等领域，这些数据的不确定性表现在高维、多变和强随机性等方面。股票交易数据流就是不确定性大数据的一个典型例子。这些都需要通过包括数学、经济学、社会学、计算机科学和管理科学在内的多学科交叉来研究和讨论。
目前，我国大数据技术创新能力还有待提升。《大数据产业发展规划(2016-2020年)》指出，我国在新型计算平台、分布式计算架构、大数据处理、分析和呈现方面与国外仍存在较大差距，对开源技术和相关生态系统影响力弱。同时，大数据应用水平不高。我国发展大数据具有强劲的应用市场优势，但是目前还存在应用领域不广泛、应用程度不深、认识不到位等问题。