
以大数据助力供给侧结构性改革
习近平总书记指出:“当今世界,科技进步日新月异,互联网、云计算、大数据等现代信息技术深刻改变着人类的思维、生产、生活、学习方式”,“大数据是工业社会的‘自由’资源,谁掌握了数据,谁就掌握了主动权”。推进供给侧结构性改革,是“十三五”时期我国经济工作的主线。新形势下要把发展大数据作为重要抓手,充分挖掘和利用海量数据资源中蕴含的巨大价值,加快大数据成果转化和应用,以大数据等现代信息技术的发展,改善供给结构、提升供给质量。
巨大价值:
驱动发展、耦合供需
综观新一轮科技革命浪潮,大数据的重要性越发凸显,不论是人工智能、无人控制技术,还是量子信息技术、虚拟现实等,这些不断涌现出来的全新技术力量,都以大数据作为主要特征和战略资源。可以说,大数据正是新一轮科技革命的核心动能,正是DT(数据处理技术)时代的“钻石宝库”,正成为推动发展新的驱动力。也正因为此,当今世界各主要国家都非常重视大数据的发展,如美国于2012年启动了“大数据研究与发展计划”,英国于2013年推出了“数据能力发展战略规划”,日本于2014年发布了“智能日本ICT战略”,等等。大数据已成为大国博弈中一个新的战略阵地。
对于供给侧结构性改革而言,大数据的重要性还在于其能够集中反映市场需求变化,打通供需之间的内部联系,总结规律、预测趋势、辅助决策,为改革提供精细化服务。推动供给侧结构性改革,落实“三去一降一补”,并不是忽略需求的作用,而是要坚持以市场需求为导向,增强供给结构对需求变化的适应性和灵活性。大数据具有海量、多样、快速、真实等典型特征,利用大数据进行分析,企业能够找准市场需求、明确发展定位,进而创新产品、优化流程、降低成本、提升效益;政府也能够及时追踪企业乃至整个行业的发展动态,精准助力改革。
广泛应用:
助力转型、优化治理
数据是资源,应用是核心。要积极顺应大数据融合发展的趋势,正确把握其与供给侧结构性改革的关系,以大数据的广泛应用,助力产业转型升级,优化政府治理,增强供给体系的质量和效益。
供给侧结构性改革的重点,是减少无效和低端供给,扩大有效和中高端供给,这必定会加快发展的“动力切换”,推动经济的“升级换挡”。大数据本身即是新动能、新增长点,拥有广阔的市场空间;而且随着其向经济各领域的渗透应用,还将对传统产业产生重大冲击,加快产业之间及产业链之间的垂直整合速度,掀起企业内部的组织架构、管理模式等变革。应发挥大数据的牵引作用,深入实施科技创新战略,推动其与实体经济深度融合,促进产业结构向中高端迈进,塑造更多依靠创新驱动、更多发挥先发优势的引领型发展。要运用大数据加快发展新经济,通过“大数据+智能终端”“大数据+智能制造”“大数据+现代物流”等方式,培育壮大更多新产业新业态新模式。要运用大数据改造提升传统产业,加快技术改造、流程再造、信息化建设等进程,着力提升竞争能力和综合效益。
推进供给侧结构性改革,离不开政府这只“有形之手”。要积极借助大数据技术,正确认识和把握市场规律,着力提升政府决策科学化、管理精准化、服务便利化水平。尤其在当前经济发展步入新常态、经济增长呈现“L型”走势的情况下,政府应切实增强对投资、工业、服务业、财政、金融等领域数据资源的获取和利用能力,更多地采集客观数据和运用大数据分析方法,实现对经济运行更为准确、更为高效的监测预警和研判预测,在此基础上完善政策、精准施策。同时,要大力推行“互联网+政务服务”,围绕“数据多跑路、百姓少跑腿”目标,努力打造全覆盖、全联通、全方位、全天候、全过程的服务模式,提升政府服务效率。
突围路径:
问题导向、聚焦发力
近年来,我国大数据呈现出蓬勃发展的态势。在中央层面,国务院于2015年8月底出台了《促进大数据发展行动纲要》,这意味着发展大数据已经上升为国家战略。在地方层面,各地招数频出,在管理机构、系统平台、创新载体、数据交易等方面均有一定的发展。
但从全球角度看,我国大数据仍处于起步阶段。随着近年来大数据及其相关产业的加速发展,各种风险和挑战也日益显现。特别是由于大数据具有极强的技术和信息依赖性,信息资源共享难、核心关键技术缺失、数据安全风险高、产业体系不健全等问题,已成为制约大数据发展的瓶颈。要坚持问题导向,聚焦发力推进大数据战略行动,促进大数据健康发展,更好助力供给侧结构性改革。
信息资源共享是大数据发展的基础。要加快完善宏观制度规定,在已出台的《政务信息资源共享管理暂行办法》基础上,进一步细化、明确公共信息资源开放共享的内容、程序、标准等;要加强大数据共享平台建设,深入实施数据中心大整合工程,积极构建大数据信息共享服务体系。
核心关键技术是大数据发展的支撑。我国大数据建设长期依赖国际通行技术,自主研发实力较弱,特别是芯片和操作系统的自主创新能力不足。要加快核心关键技术的研发布局,强化海量数据存储、数据清理、数据计算、数据分析、数据可视化等领域关键技术攻关,推动制定相关标准和指南,抢占国际竞争的战略“高地”。
数据安全风险防控是大数据发展的生命线。要加快构建大数据安全保障体系,加强重要系统平台及关键信息基础设施安全维护,建立统一高效的数据安全检测和预警通报机制,切实维护涉及国家利益、公共安全等重点领域的信息安全,依法依规打击信息滥用、侵犯隐私、网络诈骗、盗取商业秘密等行为。
立体产业体系是大数据发展的必然趋势。要加强宏观政策引导,积极构建良好的创业创新环境,搭建大数据产业与其他产业联动发展机制,组建全国性、区域性的大数据产业联盟,推动大数据产业链各个环节企业无缝对接、深度合作,共享大数据发展红利。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-24解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-24CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-24从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-23用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-23鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-23解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-22解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-22CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-22左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-22你是不是也经常刷到别人涨粉百万、带货千万,心里痒痒的,想着“我也试试”,结果三个月过去,粉丝不到1000,播放量惨不忍睹? ...
2025-07-21我是陈辉,一个创业十多年的企业主,前半段人生和“文字”紧紧绑在一起。从广告公司文案到品牌策划,再到自己开策划机构,我靠 ...
2025-07-21CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-21MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-21在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18刚入职场或是在职场正面临岗位替代、技能更新、人机协作等焦虑的打工人,想要找到一条破解职场焦虑和升职瓶颈的系统化学习提升 ...
2025-07-182025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术 ...
2025-07-18CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在大数据席卷全球的今天,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。从海量数据中提取有 ...
2025-07-18