京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据产业园模式解读
事实上,在2013年大数据产业的概念就在业界引起了广泛的讨论,当年被称为大数据元年。近年来,随着大数据产业园的纷纷上马,各地也呈现出不同的发展模式。
贵阳:“一把手工程”群策群力模式
有业内人士指出,贵阳发展大数据产业的优势在于制度创新。“这是一把手工程。贵州省领导十分重视,愿意突破原来的限制。”该人士表示。
2014年6月,贵州省政府成立贵州省大数据产业发展领导小组,省委书记、省长陈敏尔亲自担任组长。
不仅如此,贵州省还有更为激进的规定:除有特殊需求外,所有省级政务部门将不再自行购买服务器、交换机、存储等硬件设备,不再自建机房,政府数据统一存到云上。
除了“一把手工程”,最引人关注的就是各信息技术以及互联网企业在贵阳的布局。
早在2012年,中国电信、移动、联通三大通信运营商投资150亿元在贵安新区建设数据中心基地。另外,阿里巴巴集团在去年就与贵州省政府签署合作协议共同开发“云上贵州”,利用阿里飞天云技术给贵州省政务部门提供数据开发利用和资源整合平台,现在贵州7个厅局41个系统已在该云平台上运行。而腾讯在今年5月也同贵州省达成了关于“互联网+”的全面深层合作协议,准备利用微信巨大的用户数量和移动在线功能,为贵州省定制一套“智慧城市”解决方案,使贵阳市未来的医疗、交通、人社等政府服务都通过微信完成。
但是,光引进企业不一定就有大数据产业,高级人才缺乏成为贵阳大数据产业发展的瓶颈。业内人士指出,“IT研发人才东西部差距很大,设计类、新媒体类的人才贵州也很缺,有些企业甚至把人送出去培养后再回来。”
西安:以产业联盟搭建合作平台模式
2014年5月23日,“陕西省大数据产业联盟”成立。该联盟以沣西新城为平台,以西咸新区信息产业园为载体,致力于打造陕西省大数据与云计算技术产业链、创新链和服务链,探索建立长效稳定的产学研合作机制。
随后,沣西新城管理委员会发布《西咸新区信息产业园投资优惠政策》,标志着沣西新城信息产业“政策洼地”进一步形成。据了解,优惠政策具有针对性强、阶梯扶持、鼓励创新的特点,将扶持对象精准定位为云计算、大数据、电子商务等信息类企业,一定规模企业统一执行陕西省大工业电价。同时,制定阶梯式的优惠措施,使大中小型企业均可享受扶持。目前,西咸新区信息产业园已经吸引微软公司、中国联通、中国移动、未来国际公司等一大批发展大数据产业的企业入驻。
除了旅游、商贸、物流等传统优势领域之外,西安还正在抢抓电子信息、“互联网+”、“一带一路”等重要机遇,发挥高校、科研院所集中的优势,通过企业等平台发挥创新驱动效应,研发、生产出了一系列具有较强竞争力的产品,极大地增强了经济活力,加快了陕西企业“走出去”的步伐,这在高新区、经开区、国际港务区等区域体现得尤为明显,引领着西安市乃至陕西经济的增长。
重庆:上中下游全产业链模式
早在2010年4月,重庆就启动了“云端计划”,提出要打造离岸和在岸数据处理中心,在2020年形成100万台服务器的规模。3年后,又制定了《大数据行动计划》,提出要加快大数据产业布局,到2017年,大数据产业成为重庆市经济发展的重要增长极。
2015年年初,阿里大数据云计算有限公司与重庆移动互联网产业园正式达成战略合作协议。按照协议,双方将共同打造大渡口区中小型企业创业云服务生态链以及政务云市场,为园区内企业提供从技术支持到应用服务的云计算整体解决方案,推动该区大数据产业健康快速发展。
同时进军重庆大数据产业的还有惠普、九次方大数据、华硕云端和东华软件等公司。加上此前的法国源讯、日本NEC和中兴等,重庆大数据产业引进的国内外行业巨头数量已达两位数。
不仅如此,在渝北区、大渡口区、江津区和南岸区等区规划的几大大数据产业园区,建设与招商进展也相当乐观。
仅凭先天优势,不可能绘成宏伟的蓝图。据了解,大数据产业链的上游是电信运营商的网络基础设施,中游是数据中心及云计算服务,下游是大数据应用。其中在上游,重庆明确提出要打造全国信息交换枢纽和全球重要的“国际信息港”;在中游,规划建设两江国际云计算产业园,使之成为数据处理中心及云计算服务基地;在下游,则将在民生服务、城市管理、行业应用及外包服务等重点领域开展大数据示范应用,以示范应用引领产业发展。
在此基础上,重庆还规划了一批大数据重点产业基地。主要包括渝北区的重庆仙桃数据谷、大渡口区的重庆移动互联网产业园、永川区的永川软件园以及南岸区的物联网产业园等。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27