京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据产业趁势上“云端”
全国首个智慧“微城市”试点;江苏省大数据产业园;江苏省电子商务示范基地;中关村(盐城)大数据产业联盟……作为国家智慧城市建设首批示范区,近年来城南新区围绕新产业经济,努力推动从消费型互联网向生产型互联网转型,积极培育“互联网+”产业,打造新经济增长点。通过大力实施城市智慧化、智慧产业化“两化”融合战略,努力打造苏北乃至全省一流的绿色发展先行区、智慧产业集聚区、产城融合示范区,为江苏“互联网+”产业发展探索新路、建立标杆、做好示范。
城南新区是我市大数据产业的主要承载区,是全市最年轻的板块。自2006年开始建设以来,全区“白手起家”,在一片农田上建起了一座现代化新城;“从零起步”,在一张白纸上绘就最新、最前沿的产业蓝图;“无中生有”,在市委、市政府的率领下,充分发扬“马上就办”、“事在人为、干就干好”的工作作风,积极抢抓机遇,拿出当年抓汽车产业的劲头搞大数据产业,用3年时间初步实现了“造城”向“建区”的转变,实现了产城融合发展。今年,我市将大数据产业作为全市“产业创新十大工程”之一,举全市之力重点推进。
要想富,先有“数”。以大数据产业核心技术为基础,城南新区规划建设30平方公里的智慧科技城大数据产业园,邀请了国际国内一流的设计师,按照国家智慧城市的示范标准进行规划设计。大数据产业园空间布局为“一核三园”,一核即核心区,三园分为高等职业教育园、智能装备制造园、数字生态应用园,已初步形成了数据中心、云计算、数据分析应用、端产品制造四大产业体系和民生、产业、政务三大数据应用,“云端”新盐城初露端倪。
产业发展、载体先行。采取政府主导、市场运作等多元化投资方式,城南新区全面加快载体建设,不断增强项目承载能力。大数据产业园创新大厦已经投入使用,软通大数据产业园、华夏脉络智慧产业园等载体建设正在快速推进,市级信息资源、智慧城市体验、城市管理运营“市级三中心”项目完成内外装修,展示中心即将对外开放。目前,已建成及在建各类载体达100万平方米,今年底可建成50万平方米,提供拎包即住的“一站式”服务。
平台建设,离不开产学研合作。城南新区已全面与各类高校、院所开展合作,依托高校、科研院所的资源优势,助推产业发展。今年,市、区都出台了“515”人才引进三年行动计划(到2017年,每年引进5万名大学生、1万名专门人才、500名领军人才),高端人才不断汇集。中国工程院院士倪光南,中国工程院院士、中科院绿色数据中心创建者顾国彪,“国内互联网之父”许榕生等一大批国内顶级数据专家汇聚盐城,目前城南新区已引进了4名两院院士、2名外籍院士、13名国家“千人计划”专家和60名双创领军人才。
近年来,城南新区坚持绿色发展、创新驱动、资源整合原则,形成大数据信息资源、大数据管理资源、大数据人才资源的集聚,推行一个产业定向发展、一名领导全权负责、一支队伍自主选配、一笔资金专项使用、一套机制灵活管理的工作机制,实现了领导力量、招商重点、经济工作重心全面聚焦到大数据产业。产业研讨会召开、密集招商、专题推介……浓烈的发展氛围吸引了众多大数据企业云集于此:华为云服务项目、腾讯“互联网+城市”项目、微软云计算创新中心等云计算项目,东方国信、中润普达等数据分析应用项目,中科伺服智能制造、中科煜宸3d打印等端产品制造项目相继落户,“载体—平台—应用”的产业功能体系已初步形成。截至目前,已创建平台15个,入驻企业78个;已落户世界500强、国内100强、行业前10强大数据项目23个,知名大数据专业应用项目55个。
7月2日,省委书记罗志军在大数据产业园调研时提出,希望产业园加大对高层次人才的吸引力度,为创新创业营造良好环境。举旗大数据,尽管时间不长,但在省、市领导的关怀关心下,城南新区按下了产业发展快进键。按照“一年建设载体,两年培育产业,三年基本建成”为时序,城南新区计划在三年内,引进大数据龙头企业15家、中小企业300家,实现大数据产业投入200亿元,全力创建国家级大数据产业基地、国家级科技孵化器、国家级软件和信息服务产业园等3个国家级牌子,努力打造国家级绿色数据中心、华东地区重要的行业数据开发服务中心、大数据交易中心等3个中心。五年内,培育引进大数据相关企业500家,大数据产业实现产值达500亿元,带动相关产业规模超3000亿元,建成国际知名、国内一流的富有盐城特色的大数据产业园。在全国形成“西有贵阳、东有盐城”的大数据产业发展格局,为“迈上新台阶、建设新江苏”做出应有贡献。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24