大数据已成为当今世界的重要战略资源。大数据的建设并非易事，背后涉及巨大的经济投入。本文将围绕大数据建设成本展开论述，旨在揭示大数据背后的经济秘密，为我国大数据产业发展提供有益借鉴。
一、大数据建设成本构成
1. 硬件设备成本
硬件设备是大数据基础设施的核心，包括服务器、存储设备、网络设备等。随着数据量的不断增长，硬件设备成本也随之增加。据《中国大数据产业发展报告》显示，我国大数据硬件设备市场占有率逐年上升，但成本仍然较高。
2. 软件成本
大数据软件包括数据库、数据挖掘、数据可视化等。软件成本主要包括购买、授权、定制开发等费用。目前，国内外大数据软件市场竞争激烈，但高端软件价格昂贵，成为制约大数据产业发展的瓶颈。
3. 人才成本
大数据产业对人才的需求量巨大，涉及数据采集、存储、处理、分析等多个环节。我国大数据人才匮乏，导致人才成本居高不下。据统计，我国大数据行业人才缺口约为30万。
4. 运维成本
大数据平台需要持续维护和升级，以确保系统的稳定运行。运维成本包括人力、硬件、软件、网络等方面的投入。随着数据量的增加，运维成本逐渐成为大数据建设的主要支出。
5. 能源成本
大数据中心是高能耗设施，能源成本在总体成本中占据较大比重。据统计，我国数据中心能耗已占全国总能耗的1.5%，且呈逐年上升趋势。
二、降低大数据建设成本的建议
1. 提高产业协同度
政府、企业、高校等各方应加强合作，共同推动大数据产业链的协同发展。通过产业链上下游企业间的资源共享，降低硬件、软件等成本。
2. 加强人才培养
加大对大数据人才的培养力度，提高人才素质，缓解人才短缺问题。通过政策引导，鼓励企业引进和培养大数据人才。
3. 提高能源利用效率
数据中心应采用节能环保的硬件设备，优化数据中心布局，提高能源利用效率。政府和企业可共同投资建设数据中心，降低能源成本。
4. 引进国外先进技术
引进国外先进的大数据技术和经验，降低软件成本。加强与国际企业的合作，推动我国大数据产业的技术创新。
5. 推广开源技术
开源技术可以降低大数据软件成本，提高产业竞争力。我国政府和企业应积极推广开源技术，降低大数据建设成本。
大数据建设成本是制约我国大数据产业发展的重要因素。通过分析大数据建设成本的构成，本文提出了降低大数据建设成本的建议。希望我国政府、企业、高校等各方共同努力，推动大数据产业发展，助力我国经济转型升级。
