京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
加强大数据开发与保护 网络强国战略
怎样实施网络强国战略?怎样实施“互联网 ”行动计划?怎样发展分享经济、实施国家大数据战略?这些战略问题,同时写进了《中共十八届五中全会公报》和《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》。
打造网络强国
另一方面,在企业互联网化的发展方面,大数据也显示出越来越多的关键因素和重要影响。
近日,中央网信办密集召开座谈会,大数据也成为与会企业代表共同关注的话题,而围绕大数据的发展及配套建设,阿里巴巴、京东、滴滴等企业高管纷纷建言献策。
大数据就是生命线
阿里巴巴经历了16年的发展,见证了整个中国互联网产业发展壮大的整个历程。今年10月8日,阿里巴巴集团发布了上市以来的第一份年报,其中特别提出三个重点方向,全球化、农村经济和大数据、云计算,这三大领域将作为阿里未来十年的发展的大方向。“要不惜一切来投入,来发展大数据和云计算的技术,让数据和计算的能力成为普惠经济的基础。”阿里巴巴集团副总裁石东伟表示,过去16年阿里一直在营造电子商务的生态系统,包括了互联网金融、智能物流和基于云计算和大数据的一套技术。“电子商务应该说只是阿里整体战略的第一步,只有依靠互联网技术和大数据,建立起一个真正意义上的创新的商业基础设施,也才能真正帮助中国和全球的中小企业,真正实现天下没有难做的生意。”
石东伟认为,中国经济未来的奇迹一定在于生产力的释放和互联网大数据技术给内需激发带来的跨越式发展机遇。
以双11为例,7年前这仅是淘宝自己的促销日子,如今成为全社会购物节,更得到全球关注。“今年买家和卖家来自于200多个国家,还有100多个国家的生鲜协会签了约。”石东伟透露。
从另一个角度来看双11,每秒最高有达到10亿、10多万笔订单要处理,1秒钟之内如何解决;物流业要在1天以内,要承受相当于平时1个月的压力;另外还有200多家银行和蚂蚁金服、支付宝系统的匹配,要承担相当于VISA和Mastercard这两家全球最大的信用卡公司,在全球一天内的交易笔数的总和。“所有这些都需要依靠阿里的技术支撑,就是云计算和大数据。”石东伟说。
经过16年的运营,阿里巴巴平台沉淀了大量的商业数据资源,如何利用好这些数据,未来将对我国制造业、分销业、外贸、物流、金融、服务业等等产业,带来深刻的影响。“通过大数据与这些行业的结合,可以实现从以生产为中心向以客户需求为中心的转型,从这个意义上来讲,互联网生态化企业产生的大数据,不仅是企业的核心资源,更是国家的战略资源和竞争力。未来大数据将事关经济社会发展以及产业安全与信息安全的各个方面。所以才讲,数据就像生命线一样。”石东伟表示。
作为互联网最重大的技术革命——云计算、大数据将是未来20年乃至更长时间段里新一代信息技术的关键和核心,是国民经济发展的信息基础设施。“当前正处于如此重要的发展机遇期,需要发展自主的云计算核心技术,拥有自己的信息基础设施。”
制造业物联网大数据的价值
三一重工高级副总裁贺东东在座谈会上介绍,三一从2008年开始做物联网的实践,有20万台设备是联网的,并产生了大量数据。“这个数据在研发指导、客户信用管理、提升服务、故障诊断等领域起了很大作用,这是我们在国内能替代进口并在全球市场快速发展的根本原因之一。”
贺东东认为,基于物联网及大数据的快速发展形势,有几个方面的问题变得非常迫切。
首先,建立统一的物资间通信标准非常必要。“物联网有一个特点,所有这些机器、设备、机床的通信标准不一致,导致联网很困难。不同于消费电子品,比如所有PC机可以统一联网,所有手机终端可以有一个通信标准。车间的数控设备,德国的、日本的、中国的通信标准都是不一致的,不同厂家生产的通信标准也是不同的。如果要真正做到物联网,在车间层面把所有数据采集起来去自动化管理,就需要一个国家的强制标准,所有的制造企业的成本可以大幅度下降。”
其次,基础设施的配套建设需要加快。
“比如,三一大概有20万台设备,平均在线70%左右,剩下的30%都要到农村去施工了,连不上网或通信不了,或连上了数据传不上来。”贺东东认为,基础设施实现全覆盖是非常必要的,网络覆盖确实要进一步加强,而在资费方面,物联网需要随时联网、随时通讯,这个费用对企业来讲负担非常大。
金融体制还需要改善,企业在新形势下的发展需要解决融资难题。
贺东东认为,未来的中国需要从数字化方面争夺四维空间,国家需要在配套方面全面投入支持。
企业数据既要开发也要保护
用友高级副总裁郑雨林建议,从企业信息化和互联网化创新的角度,尽快制定企业数据的安全保护、开发利用方面的法规政策,来促进企业数据的开发利用。
比如,用友服务于企业,在互联网化的阶段,更多的是通过云来服务企业,积累了大量的企业数据,而且都是企业很敏感的经营数据,如财务、库存、销售等。现在就有近200万企业的数据在用友的云上,未来还有更多。“这些数据怎么利用开发,遇到了很多障碍,比如法律障碍。这些数据所有权是企业的,即使脱敏以后,如何加以开发利用。比如我们现在做征信,做一些小微企业的金融服务,仍存在潜在的法律风险。”
其次,基于企业互联网化的发展,应加快推进电子发票。电子发票的影响,不仅仅在于征税的角度,它的影响、覆盖面远远大于电子商务。“所积累的电子发票流转的数据价值极高,包括企业征信、统计管理,还有基于数据可以开发大量的数据增值服务,所以,我们特别希望,国家大力推行营改增后,就有可能实现全国发票统一,在这个基础上去推广电子发票。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25