京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据产业顶层规划出炉,如何实现
国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,从顶层规划角度系统部署我国大数据产业发展。
业内分析认为,我国应通过聚焦行业应用、创新产学研机制、加强人才培养、促进成果转化等方面加快推动大数据及其相关产业发展。
数据成战略资源
国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》指出,数据已成为国家基础性战略资源。深化大数据应用已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。
大数据产业发展顶层规划也给出了明确的“创新导向”:计划在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式,建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制,构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系,开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局,培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。
纲要的出炉也被认为是我国继“互联网+”行动后,进一步从顶层规划上明晰大数据、云计算、移动互联、人工智能等前沿技术发展规划。
用友网络董事长王文京认为,移动互联网、云计算、大数据等正成为社会发展、经济增长的重要驱动,数据资产也成为人类社会继财富资产、人力资产等之后的“第四种资产”,其重要性不言而喻。
中国科学院院士、北京大学教授鄂维南认为,大数据正改变着实体经济与产业格局。例如,基于大数据的计算广告学改变了传统广告行业;一些企业正深入研究非结构化数据处理,以改变传统产业。
聚焦人才培养
各界人士认为,大数据作为新的计算方式,其对产业、实体经济的影响将极其深远。然而,以产业需求为导向的创新研发亟待提升,国内“数据人才”培养也需要进一步优化,以适应市场需求。
首先,以产业需求为导向,成果及时落地转化,企业主体创新力量须得到调动。
“在中国,数据科学发展的很多研究源于市场需求。比如,监控视频处理就是很重要的应用场景。如何让电脑对图像数据进行突破,可以智能判断,这就是很好的大数据科研突破口。”鄂维南说,尽管目前国内大数据产业发展很快,但也存在着缺乏以市场需求为导向的创新突破等问题。
各方认为,唯有释放企业的创新活力,才能推动大数据关键领域取得突破,促进大数据科研成果转化为实际成果。
其次,符合市场需求的人才培养应得到重视。
北京大学校长林建华认为,进入数据时代,人们对获取、存储、分析、处理数据的能力亟待提升。因此,数据科学人才培养成为急需加强的方面。“可以看到产业内很多大企业用非常大的资源,争取学术界数据人才,各方面拉人才。可以说,大数据能否做成,关键在能不能聚焦人才培养。”
而高校和产业界普遍认为,当前对大数据人才的培养仍相对滞后。北京航空航天大学软件学院院长孙伟认为,传统it教育很难将前沿技术和课堂传授知识结合起来,培养人才很难及时与产业接轨。高校创新人才培养应更加面向市场需求、技术前沿。
以新模式助大数据产业突破
分析认为,国内产业界对数据科学的前沿探索已经加速推进,部分高校也开始了“数据科学家”的培养。在此背景下,我国应进一步打通壁垒,以新模式探索产学研用结合,培育数据人才、助推以市场为导向的数据科学研究突破,促进产业加速发展。
调查发现,以北京中关村为例,大数据已经在商业、金融、交通、医疗、教育等行业示范应用,100多家大数据创新企业从不同领域深植数据资源。
同时,北京航空航天大学、浙江大学等高校与阿里云、慧科教育达成合作,计划3年内培养和认证5万名云计算和数据科学工作者。这些为数据人才培养提供产业与教育基础。
模式的探索已现雏形。北京中关村管委会、海淀区政府、北京大学和北京工业大学等四方启动“北京大数据研究院”,启动建立大数据高精尖创新中心,推动人才培养和科研突破;并成立股份制技术成果转化中心,围绕热点领域产业需求,推动关键共性技术研发、行业大数据分析、成果转化等。
鄂维南透露,研究院将主要聚焦包括交通大数据、金融大数据、移动互联网大数据、医疗大数据等方面,整合分析资源,支撑决策与产业发展。计划一到两年内,研究院将建立数据金融、医疗健康、交通数据、智慧城市、能源环境和气象等分中心,涉及数据与生物、化学、天体、神经科学等学科的交叉研究。
各界认为,这种灵活的产学研结合机制将成为推动大数据快速发展的有效手段。
王文京说,创新机制将有助于创新人才及时对接市场需求,让大数据切实影响改变产业现状。
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