如何提升大數據技術自身的能力？楊明川表示，目前看來，有兩種做法。
三是技術體系多元發展，2018年將是云計算與產業深度結合的元年，大數據一體機將陸續發布，華為、浪潮等公司今年將在大數據一體機上有更大動作，機器學習繼續成為大數據智能分析的核心技術，人工智能和腦科學結合，成為大數據分析領域的熱點。
大數據的概念提了很多年，各行各業都逐漸重視數據的價值。2015年9月，我國首次發布《促進大數據發展行動綱要》，隨后大數據開始蓬勃發展的階段，我國的大數據產業不斷發展，目前呈現三大趨勢。
“在現階段技術發展水平看來，要實現智慧出行，就要用好大數據和人工智能兩大工具。”楊明川講述了自己的看法。
在此次舉辦的大城市交通發展論壇上，許多交通領域的政府決策者分享了大數據在交通領域的應用，管理者們針對如何解決城市出行問題以及如何改善人們的通勤距離，展開了深入的數據分析，希望能建立出行方面的“城市大腦”。
“以前討論大數據更多關注量，現階段應該更多關注數據連接。”楊明川解釋道，全球每天產生2EB大數據，在大數據規模發展到一定程度時，數據的連接將更加有價值，這需要運營商積極探索并挖掘。
一是自主研發大規模圖數據庫。通過建立大規模圖數據庫，可以系統接入通信、位置、DPI、無線、網絡等十幾個領域數據，進行五層推理，耗時250ms，進行6層推理，耗時1.73s。二是將多維數據打通，發揮數據更大的價值。
二是產業生態正在形成，大數據領域成功融資的企業數量逐年增加，2014年環比上升193.55%，2016年獲得融資的企業數量達到400多家，2017年前三個月便有150多家企業獲得融資；
以交通行業為例，以前的大數據分析主要關注用戶的數據信息，如位置數據、居住地、工作地等數據，以及關注每個地圖上移動的人其工作屬性、娛樂屬性、通信屬性。未來如果能將這些屬性綜合起來考慮，將不同維度的屬性進行關聯，就能夠發現數據的更大價值。
在大數據技術發展過程中，楊明川表示，運營商大有可為，在大數據領域發展前景廣闊。運營商可以融合來自運營商、互聯網、公安、交通等十多類數據，通過AI、MEC、圖數據庫等技術進行數據處理，歐洲服務器租用 云服務器，國內服務器租用 服務器托管，利用網絡優化預測、知識推理等算法，實現智慧交通、無線網絡優化、農業溯源等。助力各行各業的智慧化。
一是政策體系持續完善，2014年至今，國家政策規定多達63個；
“大數據目前發展的問題，不再是數據的數量不足，而是如何挖掘數據的連接價值。”在近日舉辦的“第四屆世界大城市交通發展論壇”上，中國電信北京研究院副總工楊明川講道。
數據連接價值有待深挖
