京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据十三五蓝图倒计时 15股绝对低估
工信部信息化和软件服务业司司长陈伟10日在接受记者采访时说,工信部正在制定《大数据产业“十三五”发展规划》,支持大数据技术和产业创新发展,提升大产业支撑能力,培育新业态新模式。
近日,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,这为我国大数据发展进行了顶层设计和统筹部署,工信部主要负责大数据产业发展以及应用示范相关工作。陈伟说,除制定《大数据产业“十三五”发展规划》外,工信部还将出台促进大数据产业发展的推进计划,促进规划、标准、技术、产业、安全、应用的协同发展。
据介绍,工信部将组织实施“大数据关键技术及产品研发与产业化工程”,通过相关项目和资金引导和支持关键技术产品研发及产业化,同时开发面向工业、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。
“要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。”陈伟说。
他说,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。同时,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。
据介绍,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余家单位构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。上海证券报
成立产业基金,发力云计算和大数据应用:基金计划投资于云计算中心项目,以及大数据、云计算、物联网、智慧城市等相关产业链的上下游公司。包括以下几个方向:(1)智慧城市项目;(2)云计算周边配套产品项目;(3)中科院先进计算创新产业联盟相关项目;(4)产业链上下游潜在的行业并购及投资机会;(5)前沿科技领域的风险投资机会。公司以硬件起家,成立基金发力云计算和大数据应用,既是产业链条的延伸,也是围绕自身打造生态圈,拓展技术应用范围的途径。
业绩上涨受益于软硬件国产化进程:随着国家对网络安全和自主可控重视程度的提高,公司主营业务较去年同期有较大增长,高端计算机目前国内仅有国防科技大学和中科曙光能够制造,在一定程度上造成了技术的罕有性,而且高端性能服务器不同于低端的X86服务器,目前尚处于蓝海领域,国外的高性能竞争对手例如IBM等公司由于国产化的进程基本不可能再入围中国的招标,我们认为,具有资本市场和技术实力双重优势的中科曙光理应获得溢价。
芯片国产化,龙芯系列初显威力:在整个计算机的产业链中,我们看到微软和INTEL占据了主导性的优势,这也是为什么它们是最具有价值的两类公司,普通PC和低端服务器的价值沦为产业链下游,仅有供应链成本控制的价值,INTEL一家公司获得了70%的利润。我们看到,公司推出的自主可控的高性能芯片龙芯家族包含龙芯桌面计算机、龙芯机架式服务器、龙芯存储服务器、龙芯刀片服务器、龙芯防火墙、龙芯负载均衡、龙芯堡垒主机等自主可控的硬件平台,并且公司新推出基于龙芯3B-2000处理器的服务器产品。根据我们的深度报告《IT安全是和平时期国家安全的制高点》中所指出的,龙芯3B-1500已经达到可以商用的级别,其SPEC性能目前相当于INTEL二代i5系列的性能,此次推出的3B2000相对于上一代的产品,功耗和主频相当,但是性能获得了成倍的提升,这对于商业服务器来说是一次质的飞跃。另外,不同于桌面电脑,服务器一般采用linux操作系统,我们可以说,在国产化进程中,龙芯的应用不存在系统上的瓶颈,在芯片国产化的进程下,芯片业务爆发指日可待。
高端计算机及信息系统领域的佼佼者:公司始终专注于高性能计算机、通用服务器及存储产品的研究、开发与生产制造,并围绕高端计算机提供软件开发、系统集成与技术服务。2009-2014年公司连续6年蝉联中国高性能计算机TOP100排行榜市场份额第一。公司具有非常高的竞争门槛,全球超级计算机提供商寥寥无几。2014年作为核心业务的高性能计算机收入占比为33%,毛利占比41%。
倚中科院之势,成就“第二个联想”:在“棱镜门”余波未消的今天,国家对于信息安全的重视程度越来越高,政府自主信息化建设为高端计算机国产化提供了广阔的空间。中科院做为我国IT产业支柱机构,其IT资产非常丰富,既有计算所的CPU“龙芯”,又有软件所的国产核心操系统软件,所以中科院的IT资产丰富且具强大竞争力。中科院院长多次提出要把曙光培养成第二个联想。目前,中科院已经让曙光联合中科院其他科研院所成立产业创新联盟,共同探索新方向和产业化。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 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 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 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 ...
2026-07-21