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
在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16