京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“掘金”大数据产业 政务及工业大数据或成“焦点”
大数据产业集聚发展态势初步形成。近年来,自中央到地方,都出台了有关大数据的发展计划及实施方案。10月26日,在广州召开的“大数据应用及产业发展大会”上,广东宣布启动建设珠江三角洲国家大数据综合试验区。在此之前出台的《广东省促进大数据发展行动计划(2016-2020年)》(下称《行动计划》)提出,到2020年,培育多家大数据核心龙头企业,建设20个左右的大数据产业园,届时,大数据及相关产业规模将达6000亿元。
而10月28日印发的《东莞市大数据发展实施方案》提出,东莞在2018年将初步建成大数据发展体制机制,完成政务云数据中心和政务大数据库建设。根据这些发展计划或方案,大数据将再受关注,尤其是政务大数据、工业大数据等领域的开发及应用,预计将成关注的重点。
政务大数据将得到大发展
按照《行动计划》,广东将全面推进大数据应用和产业发展。在大数据应用方面,将加快推动政府数据的开放共享,重点建设全省统一的电子政务数据中心、政务大数据库和数据开放平台“开放广东”,提供面向公众的政府数据服务。同时,加快推动政务服务以及交通运输、社会保障、环境保护、医疗健康、农业气象等民生服务领域的大数据应用。预期到2020年,我省政务信息资源采集率达70%以上,在民生服务等重点领域开放500个以上政府数据集,在社会治理领域形成一批引领全国的大数据应用示范。
事实上,大数据背景下的电子政务信息化,不是简单地将政府行政由物理空间转移到网络空间,而是要为政务流程的数据再造提供基础和平台。近日,在京东云助力“互联网+”战略落地广州站活动上,京东云副总裁李涛涛接受东莞日报记者采访时表示:“拿政务大数据来说,目前,京东的政务云已经顺利帮助不少政府实现了电子政务的转型,从而大力提升了当地政府的服务效率,实现了当地政府互联网+政府产业服务落地。” 李涛涛说,通过大数据、云计算技术和服务,还可以为电子政务提供更专业化、个性化解决方案。
大数据推动“互联网+制造业”
东莞是制造业大市,发展制造业大数据助力转型发展是必然选择。10月28日,《东莞市大数据发展实施方案》在市政府官网正式发布。该《方案》提出,东莞在2018年将初步建成大数据发展体制机制,完成政务云数据中心和政务大数据库建设。《方案》称,东莞在完成政务云数据中心和政务大数据库建设后,将率先在信用、交通、医疗、卫生、就业、社保、地理、教育、文化、环境、金融、质量、统计、市场、气象等重要领域实现公共数据资源合理适度向社会开放,促进大数据民生服务普惠化。
根据《方案》,东莞将运用大数据驱动智能制造加快发展,推动互联网与制造业融合发展,支持工业企业开展设备、产品以及生产过程中的数据自动采集和大数据分析,形成制造业大数据存储中心和分析中心,建设一批数据工厂和智能工厂。引导松山湖、南城、东城、石龙等有条件的镇街和园区打造成国家或省级大数据产业园区,发挥现有产业优势,引进“大物移云”相关国内外知名企业,形成大数据采集、存储、清洗、分析、挖掘、流通、应用和展示的完整产业链。
“大数据推动互联网+制造业,这是一个趋势。”京东云华南区总经理周欣接受东莞日报记者采访时表示,京东云将能够结合包括东莞在内的珠三角的特色,实现当地产业的互联网+升级,促进当地经济结构的调整,带动当地经济的持续发展。比如,在京东云的协助下,广州国际皮具城成功打造了“O2O线上+线下”结合的模式,促进皮具产业转型升级,“未来将与更多东莞企业合作,通过互联网或大数据+制造业,让企业走上快车道。”
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】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06