企業用戶如何避免在大數據建設中“東一榔頭西一錘子”？或者完全被廠商牽著鼻子走？如何能真正獲取大數據的價值？這都是企業用戶在大數據建設中真正關注的問題。

現在，directadmin安裝 directadmin漢化，能幫助企事業機構更系統、更科學地建設和使用大數據的參考標準來了。

3月18日，記者從“2017大數據標準化論壇”上獲悉，馬來西亞主機 日本服務器，《數據能力成熟度評價模型》和《大數據技術參考模型》兩項大數據重要標準已經進入報批階段，即將為公眾所用。

“大數據不僅僅是單純的技術，在大數據時代，企業將從信息化（IT）組織向以數據為核心的組織（DT）去轉變，這對企業提出許多全新的要求。”中國電子標準化研究院信息中心副主任吳東亞說道。

兩項標準都是為了幫助企業在向大數據時代轉型時做好頂層設計，避免盲目行動。

《大數據技術參考模型》展示了一個通用的，由邏輯功能構建組成的大數據模型，能夠讓企業在建設大數據時做到“胸中有丘壑”，而且該模型獨立于供應商、實現技術和基礎設施。

《數據能力成熟度評價模型》將有助于準確評估企業大數據發展現狀、指出存在問題和發展方向，培養大數據發展人才和規范，從而持續提升企業的數據管理能力。

中國電子標準化研究院信息中心，數據與設備研究室主任董建告訴記者，我國在大數據相關標準制定上的進展速度基本與國際同步。目前，國際標準化組織正在制定大數據術語和大數據參考模型兩項標準，都還處于草案階段。在此過程中，我國標準化專家也將我國研究成果提交給了國際標準化組織，貢獻力量。

《大數據開放共享》、《工業大數據》則是全國信標委大數據標準工作組下一批重點制定的標準。

據悉，華為、阿里、百分點等一些國內大數據企業積極參與上述標準的制定。

中國科學院院士梅宏在“2017大數據標準化論壇”上表示，我國大數據應用整體上還處于初級階段。

百分點信息科技有限公司技術副總裁劉國棟認為，在大數據具體實踐中，企事業機構尤其需重視大數據建設的系統性、兼容性和延展性。

在工業和信息化部信息化和軟件服務業司處長孫文龍看來，我國大數據產業具備了良好基礎，面臨難得的發展機遇，但仍有五大因素制約著我國大數據產業發展，分別是：數據資源開放共享程度低；技術創新與支撐能力不強；大數據應用水平不高；大數據產業支撐體系尚不完善；人才隊伍建設急需加強。

根據工信部《大數據產業發展規劃2016-2020》制定的目標，到2020年，我國大數據相關產品和服務業收入應突破1萬億，年復合增長率保持30%左右，為實現制造強國和網絡強國提供強大的產業支撐。