京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据战略带来商机几何
国务院办公厅印发的《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》(以下简称《意见》),在业界看来,等于启动了政务版的大数据战略。但这一举措所带来的积极影响,绝不会仅仅停留在政务层面。
在2015年的这个节点,任何有关大数据的探讨,都不要忽略数据自身的价值。《意见》明确提出,要推进政府和社会信息资源开放共享。在业界看来,这样的举措无疑为社会打开了一个巨大的宝库,因为数据已经被视为一种新的资源。
在过去,评估一个企业的资产,通常只会评估其硬件设施、专利以及品牌价值等,未来,如果忽略了数据,就可能意味着忽略了该企业最主要的资产,尤其对于一些积累了大量数据的企业而言。
毋庸置疑,政务版大数据战略的出台,大数据及相关产业首先受益。业界分析,从事大数据采集、提供应用解决方案等细分领域,将获得市场扩张机遇。
市场研究机构预计,在企业和政府部门需求的共同推动下,大数据产业将迎来年均逾100%的增长率,到2016年市场规模有望达到百亿元。
在对市场一片看好的背景下,大规模数据仓库、非关系型数据库、数据挖掘、数据智能分析、数据可视化等大数据关键共性技术将成为下一轮科技攻关的主要方向。
《意见》提出,要进一步健全创新体系,鼓励相关企业、高校和科研机构开展产学研合作,推进大数据协同融合创新,加快在这些技术上的突破。同时,还要支持高性能计算机、存储设备、网络设备、智能终端和大型通用数据库软件等产品创新。
除了大数据产业,政务版大数据战略还明确提出,“大力培育发展信用服务业”。
中国人民银行2013年年底发布的《中国征信业发展报告》介绍,当时中国的征信机构已有150多家,发展改革委有关数据显示,广义上的中国信用服务管理机构已达6000多家,其中中小企业信用担保机构4800多家。
这样一个过去不为社会所关注的行业,有着巨大的社会需求。
数据显示,我国的消费信贷2011年是8.8万亿元,2012年10.4万亿元,2013年12.9万亿元,信用规模的发展一直在高位。这一数字意味着社会对于信用服务业的需求在不断增加。
而今,政务版大数据战略的出台,再次扩展了信用服务业的发展空间。《意见》提出,鼓励发展信用咨询、信用评估、信用担保和信用保险等信用服务业。对符合条件的信用服务机构,按有关规定享受国家和地方关于现代服务业和高新技术产业的各项优惠政策。支持鼓励国内有实力的信用服务机构参与国际合作,拓展国际市场。
业界预判,在此政策支持下,信用服务业将迎来一次腾飞。与此同时,因为要“处理好大数据发展、服务、应用与安全的关系”,信息安全产业也会随之发展。
而更多的市场人士则从“实施大数据示范应用工程”中嗅到了进一步的商机。《意见》要求,紧密结合各地区、各部门实际,整合数据资源为社会、政府、企业提供服务,其中,要在某些领域率先开展大数据示范应用工程。
这些领域包括工商登记、统计调查、质量监管、竞争执法、消费维权等。而随着工作的进展,更多的领域也将实施大数据示范应用工程,如宏观管理、税收征缴、资源利用与环境保护、食品药品安全、安全生产、信用体系建设、健康医疗、劳动保障、教育文化、交通旅游、金融服务、中小企业服务、工业制造、现代农业、商贸物流、社会综合治理、收入分配调节等。
政务版大数据战略致力于加强对市场主体的服务和监管,推进简政放权和政府职能转变,提高政府治理能力,但也带来了无限商机,等待着市场参与者去把握。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11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