
大数据助力传统产业转型升级
继物联网、云计算、移动互联网之后,“大数据”概念横空出世,成为最热的科技技术词汇之一。据预测,中国将成为全世界最大的大数据市场,到2020年,市场规模有望达到2万亿人民币。
作为京津冀区域的重要增长极,拥有31.6万名专业技术人才的石家庄,应该如何把握这一产业发展契机,打造政务云、工业云、农业云、环保云、商务云等平台,更好地进行大数据的采集整合、挖掘分析、推广应用,为转型升级、跨越赶超,建设幸福石家庄提供大数据支撑?9月22日,由石家庄市政府主办的首届京津冀大数据产业合作洽谈会,做出了有益的探索。
联盟成立,企业形成合力
在本届洽谈会上,石家庄大数据产业联盟的揭牌成立,揭开了石家庄市大数据产业发展新的一页。
“石家庄大数据企业很多,不少单体企业实力雄厚,但更多的时候却是各自为战,没有形成合力。”谈及联盟成立的初衷,石家庄市发改委高技术处处长靳利民坦言,正是基于这一现状,石家庄市积极对接北京中关村、天津互联网协会等,通过联盟与联盟的“拥抱”,将本地科研院所、大数据企业与之绑定,共同面对市场“抱团取暖”。
据介绍,该联盟是由华为、中兴、长城宽带、河北地质大学、河北四方通信等45家高等院校、科研院所、大数据开发应用及设备制造企业搭建的行业交流协作平台。
联盟秘书长任书豪表示,接下来,除了将定期举办沙龙、论坛、以及项目签约、对接洽谈之外,他们还将请来微软等业内“大鳄”有关大数据专家作为首席顾问,定期为石家庄市相关企业提供指导,并积极对接京津高端项目技术研发成果,以更好地促进行业交流与合作,推动石家庄大数据产业发展。
项目支撑,企业共谋发展
一个产业的发展,离不开一个个具体项目的支撑。此次洽谈会上,“生态石家庄”“园区云平台建设”等十个项目集中签约,也使得石家庄市大数据建设在前行道路上再进一步。
作为拥有新华集贸市场等众多传统商贸物流企业的中心城区之一,新华区如何才能更好地整合本区域消费数据、指导产业转型升级,针对商户提供有针对性的营销工具和服务?这个一度曾困扰新华区的难题,伴随着9月22日与深圳华阳信通科技发展有限公司的项目签约而迎刃而解。
新华区相关负责同志介绍,这个名为“智慧城市——打造基于消费数据的生态石家庄”项目,将通过多方互补性战略合作,全面数据采集,搭建云计算平台及积极覆盖全程的O2O平台,让消费者行为有源可溯,提升政府服务能力,“在更好地了解市场主体的运行外,借力大数据带动传统产业转型升级。”
来自石家庄市的光纤连接器生产商——河北四方通信设备有限公司也有大收获,该企业将与上海颐翔通信有限公司合作投资建设大数据云中心。据公司项目经理葛斌介绍,该项目将利用3年时间建设2.6万台机柜,从而更好地承接京津冀产业转移、吸引人才入驻。同时,创新工业企业协同办公模式,加速当地企业和河北地区数据积累,降本提效。
展望未来,产业前景广阔
有了产业联盟的互联互通,有了一系列项目的落地支撑,石家庄市大数据产业发展势头将会更猛。在洽谈会上,来自中关村大数据产业联盟、天津市互联网协会以及微软等专家学者也纷纷表示,看好石家庄市大数据产业的发展前景。
据了解,作为国家创新型试点城市,石家庄市拥有国家级工程实验室13个,院士工作站15家,专业技术人才31.6万人,已成为北京信息技术服务、科技服务等高端产业向外转移的首选地。尤其值得一提的是,该市正在着力强化与京津在高新技术、新兴产业等方面的对接,中关村创业大街、北大科技园、腾讯众创空间等项目建设进展顺利。
“未来几年,石家庄市大数据产业将重点按照智慧城市建设总体规划,统一建设全市大数据中心。”靳利民介绍,目前,石家庄市大数据中心一期工程已经建成,随着公共数据的导入,将建成公共数据共享、交换平台,为真正的大数据应用提供数据保障;依托市级大数据中心,对数据进行清洗过滤,分步、有序对社会开放;推动大数据相关技术创新发展,力争在软硬件产品开发上取得一批创新成果,培育一批大数据产业龙头企业和科技型中小企业。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10