
优化政策,促进大数据产业健康发展
大数据产业是指建立在互联网、物联网等渠道的大量数据资源基础上的数据存储、价值提炼、智能处理的信息服务业。该产业近年成为新的技术制高点和经济增长的新动力。
专家学者和业内人士认为,我国大数据产业目前呈现良好发展态势,但面临一些困难,需优化产业政策,促其健康发展。
态势良好
北京大学教授杨学山等人士认为,相较于发达国家,我国大数据产业还处于探索起步阶段,但在对大数据的社会认知、政策环境、市场规模、产业支撑能力等方面取得了积极进展,为大数据产业可持续发展创造了良好条件。
大数据产业发展政策日益完善。大数据产业是云计算技术、物联网、移动互联网广泛普及的结果。鉴于大数据对经济、社会、科研、国家安全等方面的巨大价值,我国各级政府制定政策推动大数据产业发展。2015年8月,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,标志着大数据产业已被提升为国家战略高度。
大数据产业发展平台逐渐建立。随着国家和地方政府大数据产业发展政策的制定和实施,大数据产业发展的相关平台逐步建立。全国各地已建成和在建的大数据产业园已达100多个。为推动大数据研究,学术界成立了大数据专家委员会等机构,举办了大数据共享与开发、大数据技术创新、大数据运用、大数据产业发展等主题的学术研讨会。
市场空间持续扩大。大数据产业主要涉及数据的收集、存储、分析和运用等环节,其在金融、电子商务、电信、医疗、农业、军事、政务等领域发挥着越来越重要的作用。虽然我国大数据产业还处在起步阶段,但已彰显出巨大的市场空间和持续增长的态势。
面临困难
中国工程院院士孙家广等专家认为,大数据产业发展具有极强的技术和信息依赖性,由于我国大数据产业起步滞后以及基础条件不够成熟,其在快速发展的同时,面临的困难日益显现:
信息壁垒降低了大数据产业资源配置效率。大数据产业发展必须实现数据信息的自由流动和共享,如果数据不开放、不共享,数据整合就不能实现,数据价值也会大大降低。然而,这一问题并没有得到相关部门的足够重视。这主要是由于地方政府没有形成与大数据产业发展相适应的全局思维。此外,政府部门是社会信息的主要控制者,其信息又分别被不同部门和区域控制,而不同部门和区域数据标准各异,信息资源也就难以实现共享。
数据安全管理薄弱增加了大数据产业发展的风险。我国目前面对的现实是保护大数据安全能力不足、大数据安全法律法规缺失、网络信息管理体制存在缺陷等,这些问题增加了大数据产业发展的风险。
产业生态体系短板阻碍大数据产业链和产业集群的形成。我国大数据产业虽已覆盖多个领域,但仍处于起步阶段,主要体现为:各领域大数据企业分散现象普遍;产业发展、政策、平台、创新、环境等不协调……
优化政策
中国科学院院士、北京理工大学副校长梅宏认为,为克服困难,促进我国大数据产业健康发展,相关的产业政策应优化:
完善大数据产业发展战略规划,优化产业布局。应优化对大数据产业的战略规划,明确方向和重点,制定长、中、短期发展目标,完善投融资、税收、知识产权、利益分配等的政策,为大数据产业创造良好的发展环境。
依托大众创新创业优化大数据产业发展环境。大众创新创业有利于增强创新驱动活力、拓宽创业渠道、优化创新环境、促进中小企业发展、优化产业结构等,这是解决大数据发展创新技术受限、企业竞争不充分等问题的有效途径,所以应充分利用好大众创新创业,优化大数据产业发展的环境。
加强大数据共享平台和安全保障体系建设。在数据共享方面,应尽快制定和出台《公共信息资源开发共享管理办法》,以法律形式规定公共信息资源开放共享的内容、程序、标准等,并在此基础上建立公共信息资源共享网站,形成共享服务体系;在数据安全方面,应完善国家数据安全法律法规。同时加强网络安全基础设施建设,提高对抗网络攻击、加密、入侵检测等技术的水平,建立和完善大数据安全应急机制。
实施融合发展战略,构建大数据产业生态体系。这里的融合发展既包括大数据与其他产业的融合,也包括大数据企业与政府、社会组织的融合。构建大数据产业与其他产业发展的联动机制,组建全国性、区域性的大数据产业联盟,加强大数据产业链各个环节企业的合作就显得尤为重要。大数据产业发展需要同时发挥好政府、企业、社会中介等多方面的力量,聚集各方优势。企业应在产业发展过程中充当主体地位,政府应根据企业的需求,提供政策和服务。中介组织也不容忽视,政府部门应加强对大数据行业协会、科研机构、产业联盟等组织的培育和扶持,充分发挥它们在理论研究、技术研发、社会调研等方面的作用,使之成为推动大数据产业发展的另一支重要力量。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29