长期以来，我国各级土地管理部门根据土地资源调查业务的需要，建立了大尺度、多时相、全样本的土地利用调查数据，其本身就是典型的海量数据，具有数据量足够大的特征，其更是与土地评价、监测数据一起构成了土地管理数据的基础平台。另外，各级土地管理部门多年来积累的具有系统性的土地批、供、用、补、查等管理数据，以及土地交易、不动产登记统计等市场数据一起，构成了土地海量数据的应用平台。而土地作为人类一切社会经济活动的空间载体，与各类人和人的行为相关大数据具有内在的耦合机制，人类的一切生产、生活、生态行为都离不开土地；同时，土地作为特殊的资源和资产又是人类大数据的有机组成部分，海量的土地基础和应用数据与人的行为大数据具有密不可分的联系，因此，大数据技术在土地管理中的应用具有十分广阔的空间与前景。结合现有土地海量数据，结合人的行为大数据，促进土地大数据的发展势在必行。
一、土地大数据不在于数据量“大”，而在于创新的思维模式
大数据是一种运营模式，是一种思维方式，还是一种技术，或只是一种数据集合的统称？大数据定义有很多种，其核心内涵不仅仅是数量“大”，根据目前理解将其概括为4个英文字母“V”：既Volume（体量大）、Variety（类型多）、Velocity（速度快）、Value（价值高）或Veracity（真实性高）。
1、传统土地数据并非真正的大数据，而只是数据量大
土地兼具承载、养育、资源、文化以及资产等多重功能于一体。对于土地资源自身的数量与性状、以及人类对土地资源利用、处置和管理过程的描述及其在时、空耦合维度上的投影构成了海量的土地基础数据。基于土地作为人类社会经济运行的基础要素，海量土地数据库显然是人类一切自然资源与社会经济大数据的基础库。大量土地相关数据，仅从数量上来说，达到甚至超过了大数据的一般定义标准。例如，第二次全国土地调查，就是一次对全国土地资源数量、性状、利用状况的详细调查。数据涉及遥感影像、矢量地图、表格、文本等类型，数据量巨大，全国累积起来远远超过10TB。此外，全国每年土地矿产卫片执法，采用全覆盖的高分辨率卫片数据，也具有大数据定义中的数据量大以及全样本的特征。
另外，土地管理部门还形成了大规模的土地批、供、用、补、查等“一张图”数据。上述这些数据无疑符合大数据定义的部分特征，例如数据量足够大、全样本、结构多样、分析方法强调相关性等。因此，有学者认为传统土地利用与管理数据本身就是大数据。事实上，对照大数据的核心内涵，传统土地数据并非真正大数据，这个判断主要是基于：第一，大数据强调模态多样，更多是非结构化数据，而目前土地调查数据、管理与市场交易数据，虽然包含影像、矢量地图、文本、表格等，但还是以结构化为主的数据，只有少量半结构化数据。第二，大数据强调传统的数据处理技术已经无法应对如此体量的数据了，而目前土地数据虽然达到海量规模，但是采用的还是传统的集中式处理方法，软硬件要求和处理方法上，基本能应付。第三，数据来源不同，传统土地数据来自遥感影像、土地测绘、现场调查、问卷调查、土地登记等，而大数据的来源主要包括社交网络、主题网站的大众点评、手机信令、智能刷卡、各类传感器等。第四，也是最重要的，二者在思维方式上的差异，大数据强调的是一种通过用户体验而主动产生的大量数据集合，通过对这种自下而上的数据聚合涌现（Emerging）的规律挖掘，从而影响决策或创新思维；而传统的土地数据显然还是以土地管理或者业务部门为核心，由政府主导，自上而下的调查、或对用户使用状况的采集，这些数据产生的主体是管理部门，更多的反映土地自身的利用与管理状况，而全体土地使用者的信息相对只是很少一部分，即全体用户针对土地的不同需求、利用与管理上不同的行为模式与特征还没有得到足够重视，这一点上与大数据思维存在着明显差异。
2、以协同思维发展土地大数据，促进土地管理从“以地为中心”向“以人为中心”模式转变
国务院通过的《关于促进大数据发展的行动纲要》，首先强调的就是推动公共数据互联共享，以协同思维促进不同政府信息系统和公共数据的耦合将是发展政府管理大数据的首要任务。土地作为人类一切社会经济活动的空间载体，传统海量土地数据已经详细记录了土地资源的数量、性状、位置以及历史变化信息，这些土地资源数据既是土地资源的现状特征，又是全部人类社会经济活动结果在空间上的投影或者映射。此外，与权属、类型、结构、价值、功能等大量土地利用与处置相关的数据，更是人类社会经济活动与土地之间相互作用、交互关系的直接体现。可见，土地作为人类社会经济运行的基本载体和基础性资源，本质上是一种引致需求，其需求与配置，与社会经济很多相关领域的发展密切关联。
传统土地数据更多关注土地的数量、位置、性状、利用程度等，毫无疑问，传统土地数据是以地为核心对象，所有对人的判断（人在哪里？人流向何处）、人对地的需求变化、人对地的利用与管理等行为方式都是通过历史土地变化数据反推或者局部人口统计信息预测的，这些预测难免是有偏的、滞后的，往往导致土地管理政策滞后于人的现实需求，土地参与宏观调控而经常被诟病为“瞎指挥”。随着大数据时代到来，新数据环境下，新型数据源则提供了人的全样本信息（人在哪里？人如何流动？这些关于人的大数据都具有空间位置信息，从而与本身具有空间属性的土地数据具有内在的关联机制）、人对土地的不同需求、人类社会经济活动作用于土地过程的全样本数据。这样，根据全样本的人与地关系数据的差异性，个性化、定制化、动态化的制定土地管理政策成为可能。只有将这些新型的记录人的行为大数据源与传统土地海量数据协同起来，真正的耦合“人地关系”，才是有价值的土地大数据。因此，土地大数据是传统土地数据以及在土地这个载体上人对土地需求与使用、管理行为等数据的协同与耦合。
长期以来，由于无法准确获知人的时空位置、需求变化以及行为特征信息，土地管理模式都是在以地为核心来做文章，不论是耕地保护制度、土地的集约节约制度还是土地市场化流转制度等，重点关注的都是地有多少？在哪里？如何配置？如何利用？……是一种典型的“以地为中心”管理模式。但是，土地管理的终极目标还是为“人”服务的。所以，发展土地大数据将能够告诉土地管理部门：与这些土地发生关系的人在哪里、人对地的需求模式和行为特征是怎样的，清楚获知了人的需求和相应的行为模式，土地管理者眼中才会真正有“人”，土地管理才能真正注重“人本主义”。随着土地大数据的发展，我们在掌握了详细的土地数据基础上，更是要全面掌控了人在哪里、人是如何流动的、人对土地的需求和相应利用与管理的行为模式是怎样的，从而将传统的“以地为中心”的管理模式转变到“以人为中心”的管理模式上。
二、加快土地大数据发展，促进土地管理转型的对策建议
1、探索数据共享机制，促进土地大数据社会应用创新
土地大数据发展的瓶颈是缺乏数据共享机制。当前，土地基础数据分别掌握在各级土地管理和各个不同的政府部门手中，而基于公众在土地使用中产生的行为数据往往掌握在不同的网络平台和信息公司手中，相互隔离。此外，因为土地数据还涉及到军事安全、社会风险、商业秘密等问题，政府手中掌握的土地大数据不仅不会对社会公众开放，而且即使是国家机构不同系统、不同层级单位之间也无法完全共享。数据不共享，不仅严重阻碍了土地大数据技术在国家政策创新、土地管理公共服务中发挥应有的作用，还制约了跨部门的协作从而解决综合性的复杂社会问题，阻碍了土地大数据发展与土地管理转型。建议围绕土地大数据共享平台建设、数据共享的体制机制开展研究，出台相关土地数据共享政策，各级政府部门适时开放土地相关的数据资源，促进土地大数据发展。
2、成立专门的土地大数据研究机构，加强土地大数据人才建设
当前我国土地大数据在土地管理中的应用研究还没有得到足够的重视，特别是缺乏专门的研究机构与相关的专业人才，严重制约土地大数据应用发展。国内到目前为止还没有任何一家以土地大数据为主的研究机构。鉴于土地大数据技术在土地管理领域巨大潜力，建议由国土资源部牵头，在土地管理等领域，选择具有较强实力的大学或者科研机构，联合成立专门的土地大数据研究中心，提供必要的物力、财力、智力支持，加强土地大数据技术开发与应用研究；并通过专项投入，引进和培养一批土地大数据的专门人才。
3、加强国土云建设，多种渠道改善土地大数据的基础支撑
随着大数据理念的普及，在土地管理行业内，已经有许多专家提出了很多好的发展思路与路径，土地大数据也渐渐积累起来。但是，整个行业还缺少好的大数据基础环境，特别是国土云计算的硬件环境建设还处于起步阶段。云计算性能如果达不到一定水平，大数据就很难实用化。目前国内土地大数据领域，只有政府部门领衔的公有“国土云”，显然无法满足民间土地大数据的研究、应用与开发需要。因此，要积极鼓励科研单位结合现有的条件，搭建民间“土地云”，多种渠道改善土地大数据发展环境。
4、当前重大土地制度改革中开展土地大数据应用的专题研究
党的十八届三中全会后，国家开展一系列涉及土地制度改革的重大研究，例如，以农村经营性集体建设用地入市、宅基地流转和征地为核心的“三块地”改革、多规融合、划定城市开发边界等。这些土地相关的重大制度改革研究，都与土地大数据技术紧密相关，建议在当前的重大土地制度改革中设置土地大数据的应用专题，促进制度改革研究。一方面服务于国家重大制度改革任务，提升土地管理效能和水平；另外，促进我国的土地管理转型，创新土地管理方式，在实现国家治理体系和治理能力现代化中发挥重要作用。