
大数据产业步入政策落地期 数据开放共享提速应用创新
十三五大数据产业规划步入政策落地期。工部副部长陈肇雄近日在“2017大数据产业峰会”上表示,工信部将从加强网络设施建设、推进两化融合等四个方面全面推进我国大数据发展和应用。地方层面,截至目前,已有北京、上海、重庆、广东、山西、湖北等20多个省区市明确出台了大数据产业发展规划,抢占经济发展制高点。随着利好政策不断释放以及政府数据的逐步开放,政务、医疗、交通等领域的大数据应用创新活跃,大数据产业的春天到来。
大数据产业频迎政策红包
在日前召开的“2017大数据产业峰会”上,工信部副部长陈肇雄表示,推动大数据与实体经济深度融合,利用大数据改造传统动能、培育新动能,符合我国经济发展客观需要。为此,2017年,工信部将在四方面入手,全面推进我国大数据发展和应用:一是加强网络设施建设,夯实大数据基础支撑;二是深入推进两化融合,提升大数据应用水平;三是促进多方协同创新,繁荣大数据产业生态;四是统筹区域规划布局,拓展大数据发展空间。
“十三五”时期是大数据产业加快发展的重要窗口期。今年1月,工信部正式印发了《大数据产业发展规划(2016-2020年)》(以下简称《规划》)。《规划》提出到2020年,技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系基本形成。大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元,年均复合增长率保持在30%左右。这是大数据作为信息产业的细分行业之一,首次出现在五年规划体系中。
而在地方政府层面,据中国信通院高级工程师、大数据发展促进委员会办公室主任韩涵介绍,截至2016年底,北京、上海、重庆、广东等21个省(区、市)明确出台大数据产业发展规划,4省出台相关规划和发展举措。
今年以来,又有山西、湖北等地陆续出台了大数据产业规划。山西省提出到2020年,大数据产业体系基本形成,相关产业产值规模达到1000亿元。湖北省提出,到2020年,云计算大数据产业规模达到500亿元,积极建成国家级产业基地,力争在先进制造、商业金融、信息消费等领域催生一批新业态。
大数据应用创新活跃
阿里巴巴集团董事局主席马云表示,人类在正从IT时代走向DT时代。中国信息通信研究院发布的《中国大数据发展调查报告》(以下简称《报告》)称,2016年中国大数据市场规模为168亿元,增速达到45%;预计2017-2020年增速保持在30%以上。
随着互联网+的深入发展,丰富的数据资源为大数据产业发展奠定了基础。以大数据为基础的数字经济正成为经济新动能,应用创新步伐不断加快。
一方面,这与我国大部分企业的数据分析应用意识的提高有关。上述《报告》显示,59.2%的受访企业已成立了数据分析相关部门,同时,27.3%的企业正计划成立数据部门。企业应用大数据所带来的主要效果包括实现智能决策、提升运营效率和改善风险管理。
另一方面,我国加快推动政府数据共享,进一步打通了政企、政府之间的数据壁垒。2015年我国正式发布《促进大数据发展行动纲要》。根据国家部署,2018年底前将建成国家政府数据统一开放平台;2020年底前,逐步实现信用、交通、医疗、卫生、就业、社保、地理、文化、教育、科技、资源、金融等民生保障服务相关领域的政府数据集向社会开放。
目前,在社交、电商、搜索等互联网领域,大数据应用快速普及,精准营销、智能推荐、金融征信等新业态新模式蓬勃发展。而在工业、医疗、交通等传统领域,大数据应用创新活跃,涌现出了个性化定制、智慧医疗、智能交通等大数据应用示范。3月29日,交通部发文称,综合交通大数据国家实验室日前组建成立,未来将围绕大数据,提高多交通方式协同能力,促进多种交通方式无缝衔接,提升综合交通整体效能。
随着大数据产业发展越来越正规化,大数据应用肯定会细分、细切到行业、专业、产业,应用会精细化到点。而每个精细化的应用都将产生比较大的商业价值。如今兴起的大数据就像当年的“互联网”、“移动互联网”,发展到一定阶段,势必从通用平台过渡到“行业”垂直平台。中科点击作为分行业大数据领域的先驱者,在大数据应用领域精耕细作多年,服务了超过2000+政府和企业客户,其中有国安、网信、公安、宣传、质监等重要政府单位,涵盖汽车、金融、保险、地产等众多行业支柱产业的龙头企业,通过产品与服务,实现工作效能提升与商业增值。
面临诸多挑战
目前,我国大数据产业发展迅猛,但从数据大国向数据强国迈进,仍面临诸多挑战。
一是数据孤岛问题突出。李克强总理曾指出,“目前我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里,‘深藏闺中’是极大浪费。”当前,仍存在着政府部门数据“不愿开、不敢开、不能开、不会开”的问题。政府数据的开放共享为大势所趋,这需要推动相关规划落地,健全法律法规,解决安全等后顾之忧。
二是大数据技术创新能力不足。我国大数据领域存在巨大的人才缺口。相关数据显示,未来3-5年,中国需要180万数据人才,但目前只有约30万人。此外,技术壁垒、产品和解决方案不成熟等也限制了大数据应用创新的成效。
三是流动的数据如何避免信息安全问题,需要未雨绸缪。目前,数据资源相关配套法律法规和监管机制尚不健全,多数企业对数据的管理能力不足。在各种数据与个人隐私信息“裸奔”的大数据时代,尽快出台关于信息采集与信息安全保护基本法迫在眉睫。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-08-07SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07CDA 数据分析师考试全解析 在当今数字化时代,数据已成为企业发展的核心驱动力,数据分析师这一职业也愈发受到重视。CDA 数据分 ...
2025-08-07大数据时代的隐患:繁荣背后的隐忧 当我们在电商平台浏览商品时,系统总能 “精准” 推送心仪的物品;当我们刷短视频时,算法 ...
2025-08-07解析 F 边界检验:协整分析中的实用工具 在计量经济学的时间序列分析中,判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系(即协整关系) ...
2025-08-07CDA 数据分析师报考条件详解:迈向专业认证的指南 在数据分析行业蓬勃发展的当下,CDA 数据分析师认证成为众多从业者提升专业 ...
2025-08-07通过 COX 回归模型诊断异常值 一、COX 回归模型概述 COX 回归模型,又称比例风险回归模型,是一种用于生存分析的统计方法。它能 ...
2025-08-07评判两组数据与初始数据准确值的方法 在数据分析与研究中,我们常常会面临这样的情况:需要对通过不同方法、不同过程得到的两组 ...
2025-08-07CDA 数据分析师行业标准:构建数据人才的能力坐标系 在数据驱动决策成为企业核心竞争力的时代,CDA(数据分析师)行业标准作为 ...
2025-08-07反向传播神经网络:突破传统算法瓶颈的革命性力量 在人工智能发展的历史长河中,传统算法曾长期主导着数据处理与模式识别领域 ...
2025-08-07MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-07抖音数据分析师:驱动平台增长的幕后推手 在抖音这个日活用户数以亿计的超级平台上,每一次用户的滑动、点赞、评论,每一条 ...
2025-08-07基于 SPSS 的中介效应分析结果解读:揭示变量间的隐性关联 在社会科学与自然科学研究中,变量之间的关系往往并非简单的直接作用 ...
2025-08-07