京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
发展“大数据”聚焦三大问题
当前,对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态正快速发展。而为了进一步促进“大数据”的发展,日前,国务院印发了《大数据发展行动纲要》(以下简称《纲要》),聚焦三大问题,成为“大数据”未来发展的指南。
焦点一:加快政府数据开放共享
《纲要》指出,要加快政府数据开放共享,推动资源整合,提升治理能力。即要大力推动政府部门数据共享,稳步推动公共数据资源开放,统筹规划大数据基础设施建设,支持宏观调控科学化,推动政府治理精准化,推进商事服务便捷化,促进安全保障高效化,加快民生服务普惠化。
从整体上看,政府数据的开放程度相较以前有了明显好转。在数据公开方式上,已经由纸质文件转为线上线下结合,除了相应的官方网站外,还有微信、微博等线上平台与群众进行互动答疑。在数据公开内容上,由此前“不解渴”的数据逐渐转向群众所需求的数据,达到真正的急人之所急、需人之所需。
然而,“数据平台”、“信息共享”、“互联互通”等词汇虽频频被政策文件提及,但实际上,仅仅是政府各部门间的数据共享就未能得到全面普及,从群众的反馈上可见一斑。
购房时客户需要填报十几张表格,其中表格的重复率高达30%;办理证件时需要来往各个部门开具相应证明,群众为此跑断腿;不同区域、不同部门的政府数据实现分割、垄断式管理,产生一个个“数据孤岛”,从而影响其社会服务效率。
由此可见,要实现政府各部门间的数据共享仍有很长一段路要走。虽然不同部门规则不一、层次不一等多方面原因造成了“数据孤岛”,但破除“数据孤岛”也是发展“大数据”的首要任务。因此,加快政府数据开放共享无疑是亮点之一,也是社会群众所迫切需求的。
对于如何加快政府数据开放共享,《纲要》也提出若干措施,如加强顶层设计和统筹规划,明确各部门数据共享的范围边界和使用方式;厘清各部门数据管理及共享的义务和权利,依托政府数据统一共享交换平台;大力推进国家人口基础信息库等国家基础数据资源,以及金税、金关、金财等信息系统跨部门、跨区域共享;加快各地区、各部门、各有关企事业单位及社会组织信用信息系统的互联互通和信息共享,丰富面向公众的信用信息服务,提高政府服务和监管水平等。
焦点二:推动产业创新发展
《纲要》指出,要推动产业创新发展,培育新兴业态,助力经济转型。即要发展工业大数据、新兴产业大数据、农业农村大数据、万众创新大数据,推进基础研究和核心技术攻关,形成大数据产品体系,完善大数据产业链。
当前,新兴产业对推动经济发展、助力经济转型有着重要作用。然而,也正因为它是新兴产业,所以拥有的资源比传统产业少,发展环境也不如传统产业。“大数据”的发展则能有效弥补新兴产业缺少资源的短处,故而发展“大数据”能变相推动产业创新发展,亦能改变新兴产业的盈利模式。
以发展万众创新大数据为例,对于初次创业的创客们,实施大数据创新行动计划,鼓励企业和公众发掘利用开放数据资源,无疑能激发创新创业活力,减少许多不必要的创业弯路。
同时,利用大数据、云计算等技术,对各领域知识进行大规模整合,搭建层次清晰、覆盖全面、内容准确的知识资源库群,亦能为创客们提供精准、高水平的知识服务,避免跨界发展的创客遇到知识盲区等。
此外,许多互联网模式下的新兴产业也可利用相应的网络平台积累自己的大数据,以自己的大数据衍生出其他服务,形成不同的盈利模式,百花齐放。
焦点三:强化安全保障
《纲要》指出,要强化安全保障,提高管理水平,促进健康发展。即要建立大数据安全评估体系,健全大数据安全保障体系,明确数据采集、传输、存储、使用、开放等各环节保障网络安全的范围边界、责任主体和具体要求,强化安全支撑。
在信息化的时代,数据应用无处不在,数据的安全问题也随之层出不穷。仅以个人数据为例,在消费途径多样化的大环境下,个人数据被留存在各种渠道上。从管理资金的金融系统到出行旅游的交通系统,再到快捷消费的电子商务平台,个人数据无处不在,而要保护这些数据不被非法利用,则是难上加难。
然而,要发展“大数据”,就必须对数据的安全有所保障,营造一个安全的数据流通环境。一方面要在数据的获取、存储、使用等方面进行有效保障,如加大“大数据”安全保障体系建设、建立网络安全信息共享机制等;另一方面也要完善相关法律,利用法律的牙齿来进行刑事责任约束,对非法利用数据等违法行为加大惩处力度。
对此,《纲要》也提出举措和目标,即在涉及国家安全稳定的领域采用安全可靠的产品和服务,到2020年,实现关键部门的关键设备安全可靠。完善网络安全保密防护体系。建设国家网络安全信息汇聚共享和关联分析平台,促进网络安全相关数据融合和资源合理分配,提升重大网络安全事件应急处理能力等。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11