京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据产业大发展、大机遇、大红利时代到来
“近年来大数据的采集并处理,存储、通信、管理、风险、挖掘、展现、应用和安全等技术正取得重大进展,互联网+新业态正在快速建立,国家工业、农业万众创新等大数据工程正不断涌现并取得显著的成效。”3月2日上午,在北京国家会议中心举办的“2016云上贵州·大数据招商引智推介会”上,嘉宾代表中国工程院院士、贵州省大数据专家咨询委员会主任李伯虎在演讲中称,大数据产业大发展、大机遇、大红利的时代已然到来,对于贵州来说,先发优势明显,领先地位突出。
作为首届贵州省大数据产业咨询委员会中的一员,并参与了贵州工业云部分工作,在短短两年中,李伯虎见证了贵州在大数据技术产业应用方面取得的瞩目成就。
李伯虎在演讲中介绍,2014年以来贵州省结合本省发展的需要和先天优势,抓住大数据时代的重大机遇,大胆探索先行先试,发展势头风生水起,实现了在大数据平台、商业模式创新、绿色数据中心、大数据交易、产业博览会、国家产业集聚与产业试验区、地方大数据法规、国家级实验室等诸多方面的八个率先,“正如习近平总书记所言‘贵州发展大数据确实有道理’,这便是对贵州大数据技术产业应用、发展成就的高度肯定。”
2015年9月,国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》,正积极推动着中国大数据技术产业应用的快速发展。
李伯虎称,近年来大数据的采集并处理,存储、通信、管理、风险、挖掘、展现、应用和安全等技术正取得重大进展,基于泛在网络的,以泛在互联、数据驱动、共享服务、跨界融合、自主智慧、万众创新为特征的互联网+新业态正在快速建立,我们国家工业、农业万众创新等大数据工程正不断涌现并取得显著的成效。
“显而易见,大数据产业大发展、大机遇、大红利的时代已然到来,贵州省作为我国首批国家大数据综合试验区,先发优势明显,领先地位突出。”李伯虎说道。
对于贵州大数据技术产业和应用的再发展,李伯虎在演讲最后提出了5点建议:
第一、坚持贯彻国家提出的创新、协调、绿色、开放、共享的五大发展理念,推动贵州大数据技术产业应用的新发展;
第二、坚持贵州省提出来的“三个问题”、“四个理念”、“五个层次产业链”、“三个业态”、“三个中心”的“34533”发展框架,持续完善深化大数据技术产业应用的系统化新发展;
第三、坚持以新应用为导向,带动大数据技术产业应用的新发展,贵州省从2014年起推动建设工业云等7+N朵云,到现在发展为百花齐放的20朵云,丰富大数据新应用必将引领落实大数据技术产业和应用的创新和繁荣;
第四、坚持新兴新技术和应用领域技术深度融合,由于大数据技术产业应用的复杂性、综合性和艰巨性,因此必须充分融合云计算、互联网、移动互联网、智能科学技术、高性能计算、虚拟现实、增强现实、信息安全等信息技术和各应用领域技术的新成果,这样才能推动大数据领域技术产业和应用的创新突破。
第五、坚持政产学研用精,融合创新发展的系统工程发展机制。我国航天领域多年来积累的探索一代、预研一代、研制一代、生产一代、应用一代的系统工程方法,以及美国2012年提出的产学研用联合的国家制造创新网络计划值得借鉴。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 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 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 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 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04