京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
9月10日,工业和信息化部在北京召开媒体通气会,表示将按照国务院的部署,与国家发改委一起牵头,组织各部门、各地方全力做好《促进大数据发展行动纲要》的实施工作,重点抓好我国大数据技术和产业的创新与发展,提升大产业支撑能力,培育新业态新模式,并从五个方面开展工作。
一是支持大数据技术和产业创新发展。目前,工信部正在制定《大数据产业“十三五”发展规划》,还将出台促进大数据产业发展的推进计划,统筹布局大数据技术和产业发展。促进规划、标准、技术、产业、安全、应用的协同发展,为《行动纲要》的实施提供技术和产业支撑与保障。组织实施“大数据关键技术及产品研发与产业化工程”,加强自主创新,通过相关项目和资金引导支持关键技术产品研发及产业化;开发面向工业、电信、金融、交通、医疗等数据密集型行业的大数据应用解决方案;力争形成先进的技术体系、完善的产品体系和高效的应用服务体系。
二是促进大数据与其他产业的融合发展,着力发展工业大数据,加强产业生态体系建设。组织实施“工业和新兴产业大数据工程”,围绕落实《中国制造2025》,支持开发工业大数据解决方案,利用大数据培育发展制造业新业态,开展工业大数据创新应用试点。促进大数据、云计算、工业互联网、3D打印、个性化定制等的融合集成,推动制造模式变革和工业转型升级。围绕落实《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》,以加快新一代信息技术与工业深度融合为主线,以实施“互联网+制造业”和“互联网+中小微企业”为重点,以高速宽带网络基础设施和大数据等信息技术产业为支撑,积极培育新技术、新产品、新业态、新模式。集中资源重点培育和扶持一批龙头骨干企业,鼓励中小企业特色发展。组织实施“大数据产业支撑能力提升工程”,建立和完善大数据产业公共服务支撑体系,加快培育自主产业生态体系。
三是推动大数据标准体系建设。目前,工信部已经指导全国信息技术标准化委员会组建由130余家单位组成的大数据标准工作组,组织起草了《大数据标准化白皮书》,制定大数据标准体系,已经开展数据质量、数据安全、数据开放共享和交易等方面的多项国家标准的立项和研制工作,同时还要积极参与ISO/IEC、ITU等国际标准制定工作,与国际同步发展。
四是支持地方开展大数据产业发展和应用试点。目前工信部已支持和指导北京、上海、贵州、广州、陕西等地大数据产业和应用发展,这些地方先行先试,主动探索,已初见成效。如支持贵阳·贵安大数据产业集聚区创建工作,在出台产业扶持政策、开展数据共享交易、法律法规等方面成效显著。授予陕西省西咸区创建软件和信息服务(大数据)示范基地,鼓励当地大数据产业创新发展。北京、上海、广东等地方政府在支持大数据产业和应用发展等方面各具特色,走在全国前列。下一步,还将进一步动员和支持各地方、各行业、各部门开展大数据技术、产业、应用、政策等方面的探索和实践,利用相关项目资金,引导和支持在重点地区和工业等重点行业开展应用示范,并总结经验、加快推广。
五是加强大数据基础设施建设,探索和加强行业管理。结合工业和信息化部正在实施的“宽带中国”、“建设互联网强国”等战略,落实《关于数据中心建设布局的指导意见》,指导数据中心科学布局,加快推动宽带普及提速,提升互联网数据中心业务市场管理水平。同时还需从法规制度入手,加强行业管理和安全保障。研究制定网络数据采集、传输、存储、使用、管理的标准规范。加强对隐私信息保护、网络安全保障、跨境数据流动的管理,组织开展相关的专项检查和治理。推动和配合相关部门组织开展数据共享、开放、交易、安全等方面的立法研究工作。解决制约大数据产业发展的体制机制因素和不确定性的市场因素,为产业和应用发展营造良好的法规和市场环境。数据分析师培训
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27