京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据应用将从政务行业中突破
近日,海南省人民政府办公厅印发了《海南省2017年促进大数据发展工作要点》,大部分内容都是推动政府、交通、医疗、旅游、气象等单位的数据信息系统建设,并实现互联互通和数据融合共享,推动大数据应用与其他产业融合发展。前不久,中国联通发布的政务云白皮书也明确提及,其电子政务产品以云为基础、以数据为核心,政务及行业大数据是其重要的拓展方向。当前,大数据产业蓬勃发展但盈利模式尚不清晰,而数据的安全隐私性要求越来越高,大数据应用在政务行业中率先突破或成为未来的发展方向。
行业数据融合共享发展成趋势
《海南省2017年促进大数据发展工作要点》提到:推进“互联网+”政务服务,推进社会保障服务大数据的应用和数据共享,建设完善医疗保险大数据应用系统。建设交通服务大数据系统、公路网交通情况调查数据采集与服务系统、海南省公路水路联网售票与电子客票系统,推进交通服务大数据挖掘应用,提高交通运输管理与信息服务智能化水平。推动公安、交通、城管、气象、安监、测绘等跨部门、跨地域数据融合和应用,提高城市交通智能化水平。鼓励社会企业利用交通大数据开展出行信息、交通引导、便捷停车等增值服务,推进城市智慧交通建设。建设完善海南智慧旅游公共服务平台,加大旅游公共信息的互联网采集和运用力度,实现旅游信息系统互联互通和信息资源开放共享。建设全省农业大数据服务平台,推进平台与涉农信息系统对接,推动农业各类要素集聚,形成农业大数据库,开展农业大数据挖掘应用,推进农产品追溯系统、电子商务平台建设与推广应用,为生产者、消费者、监管者提供农林产品和生产资料质量安全信息服务,为农业发展提供精准服务。建立医疗健康服务大数据体系。完善全员基础数据库、居民电子健康档案数据库、电子病历数据库等建设,推进以电子病历为核心的医院信息化建设,20%的三级公立医院和30%的二级公立医院分别达到电子病历应用5级和4级水平。这些无不表明,海南省政府系统推动各行业发展大数据的决心和谋划。
海南省政府还明确提出,建立健全数据共享、开放体制机制。出台政务信息资源共享目录和开放目录,建立并实行政务信息资源共享负面清单制度和负面清单审核机制。各单位不予共享的政务信息资源,由省信息化主管部门会同法制部门和编制部门组织论证和审核,对依法不能共享的信息纳入负面清单,并通过共享平台予以公布。除列入负面清单的政务信息资源之外,各单位应无条件对其他单位提供共享信息。加强政务信息共享整合,消除信息“烟囱”。完成省直部门80%非涉密信息系统与省信息共享交换平台的对接,实现公共数据汇集、存储在省信息共享交换平台并与其他公共机构共享。推动各部门、各市县将分散的、独立的信息系统整合为一个互联互通、信息共享、业务协同的“大系统”。海南省的行动是全国政府部门开放共享大数据的一个缩影,未来,政府相关部门大数据开放共享的步子只会越来越快。
给运营商带来哪些机遇
记者认为,运营商首先迎来良好的云数据中心建设机会。大数据系统需要云资源的安全高效支撑,放在统一标准的平台上才能更好地融合共享。例如:海南省政府提出,统筹推进全省数据中心和云计算中心建设。加强省政府数据中心能力建设,扩大数据中心机房,完善政务云平台设备,全面提升数据中心承载力。各部门(含下属事业单位)新的信息平台和信息系统依托省政府数据中心政务云平台开发建设,原则上不再审批新建省各部门、县级政府孤立的数据机房。出台《海南省数据中心和云计算中心建设指导意见》,做好全省数据中心和云计算中心建设的规划布局和统筹推进。专家预测,未来数年云数据中心建设将迎来高峰,良好的政策环境和旺盛的需求对运营商是大利好。近日,移动、联通、电信三大通信运营商将入驻中国东南大数据产业园,建设东南区域云计算数据中心及产业运营中心等。
运营商可整合平台上海量数据资源,面向政务行业拓展大数据服务。在行业数据向云平台融合共享的大背景下,运营商可以通过自身平台掌控各行各业的数据,再加上自身对上亿用户海量数据的掌控,运营商通过平台上的人工智能、大数据分析能够实现数据价值的变现。出于数据隐私考虑,运营商不宜直接向消费者提供服务,可以更多地跨行业进行合作,比如在政府治理、公共管理等方方面面,也可与专业的服务提供商进行合作向外提供服务。
记者比较担忧的一点是,在行业数据开放共享的当下,运营商自身在大数据发展上如果还各干各的,缺少深度合作,那么运营商本身的大数据业务也很难做强。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31