京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
抓住大数据时代机遇 实现创新驱动发展
拥有数据的规模、活性及解释运用的能力,是实现大数据在广东创新驱动发展战略中的价值的关键。
一、创新驱动战略需要一种数据驱动的新文化
对大数据价值认识和应用,政府、学术界、产业界和资本市场尚待达成一致。各部门、各地方普遍存在“数据割据”和“数据孤岛”现象,缺乏大数据意识也导致数据的公信力弱、质量低,数据定义的一致性差等问题。
数据文化,是尊重事实、强调精确、推崇理性和逻辑的文化。发展大数据产业,需要在社会上弘扬数据文化。
其一,在公共领域推行“数据治省”的理念。以系统采集的数据和科学分析的结果作为公共决策最重要的依据,杜绝个人经验和长官意志。
其二,政府加大“数据治省”的舆论宣传,力争在全社会形成“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”的文化氛围和时代特点。
其三,形成尊重数据的文化心态,建立大数据思维。其核心是:世界由数据构成,任何问题都可以通过对海量数据进行分析得到解决。一旦建立起该思维方式,就可以通过分析数据资源来寻找问题解决方式,促进创新机会的产生。
二、推动数据开放,提高数据质量,逐步建立数据治理制度
开放、流通的数据是大数据时代的要求。广东面对大数据变革,应该首先开始尝试公开数据和提高数据质量,逐步建立数据治理制度。
其一,宏观层面政府解决“数据割据”问题需要顶层设计,企业则需要在“数据孤岛”间架起桥梁;微观层面需注重“数据质量”,包括数据的正确性、完整性、一致性。
其二,制定统一的政府开放数据标准,包括政府数据开放目录、政府开放数据格式标准等,明确数据开放的范围、方式、内容、细化程度及数据格式,从技术操作层面为政府开放数据的共享奠定基础。
其三,建立相应的法律法规,界定数据资产的归属和使用,以解决发挥数据资产商业价值与侵犯个人隐私之间的矛盾。一方面采取法律方式保护公民的个人隐私;另一方面,保证政府的信息公开。
其四,打破部门数据的分割状态,整合数据资源形成合力,以多种形式向公众实时开放各类数据。
三、促进开放数据驱动企业成长
缺乏核心技术、产品附加值低是广东实施创新驱动的短板。即便是广东的信息技术这一支柱产业亦如此。在大数据领域,广东具有突破核心技术短板的机会。
大数据技术以开源为主,迄今为止,尚未形成绝对技术垄断。即便是谷歌、IBM、甲骨文等行业巨头,也同样是集成了开源技术,与本公司原有产品更好地结合。开源技术对任何一个国家都是开放的,广东企业同样可以分享开源的蛋糕。
支持和孵化开放数据驱动的企业,并创建体制结构从而确保企业的成长。一是推出“大数据研发计划”,由政府投入来改进处理海量数据的工具和技术,旨在资助处在知识创新前沿的大数据领域的研究活动,加强大数据基础性研究和行业性应用研究,并加强企业与科研机构、政府部门之间的合作伙伴关系;二是建立开放数据研究院,召集世界顶级专家共同合作、孵化、培养、指导新的创意和推动创新;三是政府可建立“开放数据优秀人才中心”,聚集开放数据供应方和需求方的专家,为利用开放数据的创业企业提供孵化支持;四是用竞赛等活动来支持创新,能激发创意和早期原型产品的诞生,也有助于建立开放数据用户社区。
四、制定云优先战略,推动计算产业的创新和发展
政府和产业界对云计算是热情高涨,但是,云计算的行业应用还处在刚刚起步的阶段,云计算发展面临着体制、商业模式、利益分配等诸多障碍。
政府制定“云优先”战略,规定各个政府部门都必须有序推进,向社会购买云服务。政府是最理想、最合适的消费用户。为推动云计算尽快成为一个产业,在不涉及国家安全的情况下,政府各部门都不应该再营建自己的数据中心、开发本地软件,无论是存储还是计算,都应该以云的形式向社会购买服务。
五、抓住大数据时代机遇,以网络智能制造作为突破口,以创新驱动制造业转型升级
由于国内需求减少,出口出现萎缩,广东制造业正面临困境。虽然我省已提出两化深度融合,但在战略设计、组织保障、推进路线等方面还有待深化。
未来的工业发展模式是信息技术与工业技术的高度融合,是网络、计算机、数据信息、软件与自动化技术的深度交织。广东制造业基于过去30年发展已积累了一定的技术基础和研发能力,抓住大数据这一机遇,完全有可能实现战略性的重点突破、重点跨越,在制造业上实现创新驱动发展。
推进网络智能制造。智能制造将从数字制造转变为依托大数据、云服务的协同,共同分享网络协同的运营服务。宽带网络、云计算、3D打印,信息开放获取、交通物流、全球市场等,为智能制造创造了全新的自由创造、公平竞争、高效合作的网络创新和制造服务的环境。网络智能制造是在线协同,人人可以公平自由参与、竞争合作、创造分享的一种全新方式。网络智能制造将会引领中国制造技术和产业的创新跨越,将充分发挥每个人的创造力,而且还可以集成利用全球的知识信息和创新资源。
六、以大数据引发新业态的发展,推动公众共享运动
大数据变革的潜力主要体现在数据开放战略和数据驱动方式上,在战略层面,可利用数据处理从封闭、断点、静态向开放、海量、实时的转变,引发社区、众包、网格等新业态、新模式蓬勃发展,在此基础上推动机构数据开放和公众共享运动的兴起。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
“纲举目张,执本末从。”若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至关重要。一套优质且契合需求的学习教材无疑是那关键 ...
2026-11-12一、需求从哪来 做 Excel 报表时,"从一个透视表取数据"这个需求通常有三种来源: 汇总页引用:明细透视表在另一个 sheet,汇总 ...
2026-11-11一、透视表的价值在哪 一句话概括:数据透视表把"写公式汇总"变成了"拖字段看结果"。 传统做法要写 SUMIFS、COUNTIFS,改一个维 ...
2026-11-11核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-11-11核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-11-11一、回归分析到底在解决什么问题 很多人学回归分析,是从公式开始的:最小二乘法、残差平方和、R²、t 检验。公式记住了,但一到 ...
2026-11-10一、等级聚类法是什么 等级聚类法(Hierarchical Clustering),中文也叫系统聚类法、层次聚类法,是聚类分析里最经典的一类方法 ...
2026-11-10考试范围 PART 1 大数据基础理论 占比(8% ) a. 大数据分析基础(1%) b. Python 基础(5%) c. Linux & Ubuntu 操作系统基 ...
2026-11-10一、业务背景 在后台列表、管理系统、报表页面的分页需求里,前端通常需要两份数据:当前页的分页记录、符合筛选条件的数据总条 ...
2026-11-09一、需求看起来简单,实际坑不少 "把文本里所有中括号 [] 中间的内容提取出来"——这是文本清洗里最常见的需求之一。日志里的 [I ...
2026-11-09大数据分析师证书考什么 考试范围 PART 1 大数据基础理论 占比(8% ) a. 大数据分析基础(1%) b. Python 基础(5%) c. Li ...
2026-11-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据处理概述 定义: 在正式开展数据分析之前,对原始采集的数据进行整理、修正、加工和精 ...
2026-11-06一、为什么数据要先标准化 拿到一份数据,各列的量纲往往完全不同:年龄单位是"岁"(约 20~60),收入单位是"元"(几千到几万) ...
2026-11-06一、为什么 Python 成了统计分析的主流工具 十年前做统计分析,主流选择是 SPSS、SAS、Stata。现在越来越多的研究者、分析师转向 ...
2026-11-06核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-11-06“大学生必备证书有哪些”最容易被答成一张越长越好的清单。但校招筛选的真实逻辑是:证书要对应你投的岗位任务,并且在校期间确 ...
2026-11-05大学期间能报的证书,先别急着看“含金量榜单”。更实用的第一步是问:我现在这个身份、这个学历,符合报考条件吗? 很多证书宣 ...
2026-11-05大学期间能考的证书很多,但真正需要先回答的是两个问题:当前有没有报考资格,以及这张证书对应什么岗位任务。 前者决定你能不 ...
2026-11-05先把结论说清楚:真正“只有在校大学生能考、毕业就彻底没资格”的证书数量不多,主要集中在语言类考试的部分专项、面向高校学生 ...
2026-11-05上班族问“考什么证书有用”,真正要解决的不是找一张“最值钱”的证,而是判断哪张证能嵌进你现有的岗位任务。同样一张证书,做 ...
2026-11-05