[ 導讀 ] 目前，日本面臨著由于長期經濟低迷導致國際地位下降、少子高齡化以及日益增大的社會保險費用和社會基礎設施老化等諸多問題。

       目前，日本面臨著由于長期經濟低迷導致國際地位下降、少子高齡化以及日益增大的社會保險費用和社會基礎設施老化等諸多問題。日本政府為了扭轉這一現狀，保持經濟持續增長，決定通過大力發展IT產業，特別是大數據及開發數據和云計算，促進經濟發展。而對此日本各大IT企業充滿期待，因為大數據和云計算已成為IT企業戰略核心。此外，無論大數據技術還是企業實際應用方面，日本都在亞洲占據明顯優勢。下面，將圍繞日本政府新IT戰略、 日本大數據產業發展狀況以及未來發展趨勢等進行扼要闡述。

       一、大數據已成為安倍政府新IT國家戰略的核心

       2013年6月，日本第二次安倍內閣正式公布了新IT戰略——“創建最尖端IT國家宣言”。這篇“宣言”全面闡述了2013～2020年期間以發展開放公共數據和大數據為核心的日本新IT國家戰略。

       “宣言”提出要把日本建設成為一個具有“世界最高水準的廣泛運用信息產業技術的社會”，并且，將其發展成就擴展到國際范圍內，具體包括見下。

       安倍內閣新IT戰略的要點：

       向民間開放公共數據：2013年度內啟動居民可瀏覽中央各部委和地方省廳公開數據的網站（試用版）。從2014年度正式實施。

       促進大數據的廣泛活用：促進個人數據的流通與運用。明確個人數據的活用規則。本年度內確定改革相關制度方針。

       活用IT技術，實現農業及其周邊相關產業的高水平化：使農業經營體共享經過積累并分析的農業現場的相關數據及新技術。實現農業的知識產業化。

       構筑醫療信息聯結網絡：2016年度之前，根據門診數據及處方箋，確立地區和企業的國民健康管理對策。計劃于2018財政年度之前，在全國普遍建立醫療信息聯網體制，以便使醫療和護理以及居民生活支援服務等機構共有醫療信息。

       活用IT技術，對社會基礎設施進行維護管理：2020年度之前，通過使用傳感器的遠程監控，對全國20%的重要基礎設施實施檢修。

       改革國家及地方的行政信息系統：2018年度之前，將目前1500個政府信息系統減半。2021年度之前，原則上將[FS:PAGE]所有的政府信息系統云計算化，減少三成運行成本。加快地方政府系統云計算化。

       二、日本大數據市場規模及其發展趨勢

       日本著名的矢野經濟研究所預測，2020年度日本大數據市場規模有望超過1兆日元。矢野經濟研究所的報告顯示，2011年度日本的大數據相關行業的市場規模為1900億日元，2012年度約為2000億日元，同比大約增長5%.該機構同時預測，到2013年度以后，每年度將增長20%；照此計算，到2015年度將達到4200億日元，2017年度達6300億日元，2020年度約為1兆500億日元。

       目前，把數據利用于產品銷售及新產品開發的BI關聯IT投資占其總額的半數以上。2015年度以前，本企業內部的數據利用將占主導地位，而2017年度以后，能源管理系統等維護社會基礎設施的系統需求將會推動大數據市場的發展。

       而另一方面，日本大數據市場在其本國內IT市場中所占比重，2011年度為1、7%.假定今后日本的IT投資額不變，那么，在此情況下，到2015年度其比重為3、8%，2017年度占5、7%.據此分析，到2020年度，大數據市場在日本IT市場總額中將占10%左右。

       日本Gartner的調查報告指出，大約六成以上的企業目前正在積極考慮活用大數據。同時，預計到2016年，積極致力于大數據項目的日本大企業的數量將增加一倍，其中七成將有IT部門之外的經營及事業部門參與。因此，確保大數據分析的人才將成為重要的課題。

       實際上，目前日本大數據專業人才嚴重不足，“數據科學家”不足1000人，而美國則超過1萬人，加緊進行人才培養是當務之急。

       熟悉大數據分析及活用的統計數理研究所樋口知之所長認為：由于日本的大學并沒有設置統計學科，因此無論是人才培育還是人才使用方面都遠遠落后于美國。即便從現在開始設置統計學科，要達到美國那樣的人才培育和使用的良性循環，還需要花費2-3年。因此，當務之急是需要從企業的現場入手，尋找相應的對策。實際上，目前一些企業特別是IT企業在加快培育數據分析人才的步伐。

       野村綜合研究所公布的調查顯示，目前日本企業活用大數據所面臨的最大難題是如何把大數據具體運用于商務運營的問題，即大數據運用的手段和具體做法不甚明確。調[FS:PAGE]查顯示，持有上述看法的被調查企業約占被調查企業總數的61%.

       此外，日本大數據產業發展中，修改和進一步完善個人信息保護法規也已經提到日程上來。目前日本已有多數專業人士指出，在當前發展大數據產業的新形勢下，要制定新的保護個人隱私相關法規。比如，日本政府內閣總務省官房審議官（政府副部長級 ）谷協康彥和知名律師牧野二郎都認為，應當修改日本個人信息保護法。當然，這兩位也談到修改個人隱私法規的“前提條件”，即要進一步充分利用匿名化技術，并制定合理的活用大數據的規則。

       三、日本主要IT企業及其提供的大數據相關服務

       1、NEC——活用臉部數據，以增加產品銷售額

       NEC獨自開發的臉部驗證技術“Neo-Face”，曾獲美國國立標準技術研究所（NIST）新發明獎第一位，NEC計劃充分利用這一技術優勢，以便在大數據企業競爭中處于優勢地位。

       2012年11月，NEC宣布今后將利用這一技術優勢，陸續提供基于云計算的各種大數據分析服務。首先提供的就是“活用臉部驗證技術營銷服務”。這項服務通過設置于店鋪內的攝像機所拍照的顧客臉部數據，可自動識別顧客的年齡、性別以及來店經歷。它可推算出不同年齡段來店者狀況和回頭率，分析兩者同銷售額的關系等，以便采取相應措施增加銷售額。而用戶企業則不必自行購置此項系統，只需繳納每月7萬日元的設備使用費，即可利用這項服務。目前，NEC擬進一步擴大臉部驗證技術的服務范圍，而且已于2013年1月起，增加了“監視可疑人物安全服務”項目。

       2、日立制作所——重點發展指導大數據利用方式的服務項目

       從2012年6月起，日立向用戶企業提供“Data Analytics Meister Service ”，用來幫助用戶企業通過活用大數據，創造出新的商業價值。此項服務包括：“構建活用大數據的企業形象”，“選定活用大數據實施方案”，“具體運用驗證及安裝工作”等。此項服務可對不同的用戶企業提供最適合于該企業的系統分析方式及活用大數據的具體實施方案。

       2013年6月1日，日立建立了300人的囊括并統轄全世界大數據關聯部門的專門組織機構，計劃于2015年將人數增加到500人。同時，日立計劃同英國行政機[FS:PAGE]構共同研發疾病預防等服務，目的是使之成為日立實現“全球化”的前奏和開路先鋒。并將與此相關的銷售額從2012年的100億日元，增加到 3年后的2015年度達到1500億日元，而其中1000億日元來自國外市場。

       3、富士通 ——啟動800人的“data Initiative center ”，營收目標2000億日元

       目前，富士通利用其數據中心和云計算服務方面的優勢，積極拓展由專業數據分析小組所提供的活用大數據的咨詢服務“convergence service”。

       今后，富士通將強化社交網絡服務（SNS）上的數據分析服務，因為目前用戶企業強烈要求以更快、更高的準確度，及時發現社交網絡上可用的信息，以便企業能夠實時地開展市場營銷活動，加強商品規劃和顧客支持。另外，今年6月24日富士通建立了由30名核心業務人員以及800多人數據專家和咨詢顧問組成的“大數據主導中心”。除了數據分析，同時還計劃提供構建CRM（顧客關系管理）系統和云計算服務。富士通計劃將2012年度600億日元的大數據關聯的營收，2013年度要達到1000億日元，2015年度則增加到2000億日元。

       4、NTT DATA——配合市場需求，改革大數據業務關聯組織機構

       2013年7月1日，NTT DATA集中本企業內部各大數據業務關聯部門，成立了專門的“大數據商務推進室”，它囊括了130名數據運用專業人才，對用戶企業實行一站式服務，包括協助企業挖掘商機并提供相應服務等，計劃到2015年度之前，把大數據營收增加到200億日元。

       四、案例

       1、電通——提供位置信息分析服務“Draffic”，實現人流動可視化

       日本電通公司利用GPS系統收集70萬人的位置信息，開發出位置信息服務“Draffic”，實現人流動可視化。通過這項服務，可獲得持有NTT DoCoMo內置GPS系統的部分手機和智能手機用戶的現在以及3年期間的移動情況。而且，可指定具體日期分析手機用戶的移動情況。由于“Draffic”可把檢測區域縮小到50米四方（2500平方米），因此它可更確切地分析顧客在商業設施或商場的流動狀況，比如來店的人來自何處又將去何處及其人數等。

       2、富山大學附屬醫院——解析醫療大數據，提高日常工作效[FS:PAGE]率

       6月21日，富山大學附屬醫院的中川啟教授在第17屆全日本醫療信息學會春季學術大會上，提出應把電子病例等醫療信息工具，當做可以協助醫師進行診斷的有效工具。中川談到，富山大學附屬醫院在最近9年間共積累了1700萬件病例記錄、1000萬個客戶、1億4300萬件用藥處方及300萬件病名。富山大學附屬醫院以這些數據作為基礎，目前實時地提供“處方知識”和“輸入支援功能”。“處方知識”可根據患者的具體癥狀與病情，協助醫師分析出最佳藥物處方方案。而“輸入支援功能”則可將輸入的單詞和文章的候選，通過下拉菜單進行多項提示，可幫助醫師提高電子病歷的輸入作業效率。

【聲明】物流產品網轉載本文目的在于傳遞信息，并不代表贊同其觀點或對真實性負責，物流產品網倡導尊重與保護知識產權。如發現文章存在版權問題，煩請聯系小編電話：010-82387008，我們將及時進行處理。