京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
以大数据转变发展方式
大数据时代的到来,互联网成为基础设施,数据变成重要资源,这不仅意味着海量、多样、快速的数据处理和技术创新,更为重要的是改变了传统要素的组合方式。这种变化客观上要求必须转变传统的经济增长方式,实现创新驱动发展。因此,推动发展方式转变,要树立新发展理念,充分运用我国数据规模优势,实现数据质量、规模和应用水平同步提升,从以下几个方面更好地发挥大数据及其产业在推动发展方式转变上的作用。
一是以大数据产业发展作为动力。以大数据转变发展方式,应大力发展大数据及其产业,建立面向不同行业、不同环节的大数据资源整合和分析应用平台,开展基于大数据的第三方数据分析开发服务、业务流程外包服务和技术外包服务。围绕数据收集、储存、处理、应用等环节,加快计量、标准化、检验检测和认证认可等大数据产业基础建设,加速大数据应用普及。大力发展大型通用海量数据存储与管理、大数据处理与开发等软件产品,着力创新海量数据存储设备、大数据一体机等硬件产品,带动芯片、操作系统等技术产品发展,构筑健全的大数据产业体系。
二是以大数据优化传统产业结构。转变发展方式的根本途径是优化产业结构。传统产业在整个经济中仍占很大份额,大数据为传统产业的转型升级创造了有利条件。这体现在大数据有助于经济发展要素的网络化共享、协作化开发、集约化整合和高效化利用,对传统增长方式进行由里及表、从内到外的改变。大数据时代,企业精确生产、定制生产、开放生产成为主要特征,生产模式高效率和柔性化,利用大数据的实时、感知和预测等特点,企业能够及时了解用户体验数据,与消费者实时互动沟通,运用云计算对消费者的行为和消费海量数据进行分析,全面了解市场动态变化情况,在此基础上细分市场定位,进行相应的产品研发与设计,定向精准营销,提供更好的产品和更优的体验。如此一来,打通产品设计、研发、生产、供应、仓储、配送、财务、客户关系管理、营销等多个环节数据,增强经营开放性,打造工业互联网云平台,从用户需求端到产品供给端实现全流程全链条的智能化,降低制造业成本,提升经营效率,进而推动制造业研发创新体系、生产组织方式和经营管理模式持续变革。因此,以大数据推动产业经济与信息经济整合,加强大数据与传统产业融合,推动传统产业与大数据新业态、新模式协同发展,助力制造模式变革和工业转型升级,可以打造产业竞争新优势,加快结构转型升级步伐。
三是以大数据提升宏观调控水平。能否创新性地挖掘和应用隐藏在数据背后的经济规律,切准经济发展的脉搏甚至预测发展趋势,成为发展方式转变的关键。对市场的调节主体政府来讲,要认识到大数据的独特优势和发展趋势,树立新发展理念,突破传统思维方式,主动将大数据运用到加强和改善宏观调控以及更好发挥自身作用上来,从有限个案为基础向用数据说话转变,从静态治理向动态治理转变,准确把握数据背后的规律性,将发展方式的转变建立在自觉运用经济规律的基础上来。通过建立宏观调控数据体系,及时发布有关统计指标和数据,强化互联网数据资源利用和信息服务,加强与政务数据资源的关联分析和综合开发,为金融、税收、劳动就业、收入分配、电力及产业运行、质量安全、节能减排等领域动态监测以及产业安全预测预警提供信息支持,提高宏观调控的预见性、精准性、科学性和有效性;建立用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新的管理机制,促进决策科学化和管理精细化,通过迅速、及时、科学的决策来改善和加强宏观调控,充分发挥市场配置资源的决定性作用;以大数据思维转变政府管理理念,优化治理模式,提升政府治理能力,建设与市场经济体制相适应的法治政府、创新政府、廉洁政府和服务型政府,更好地服务经济发展和发展方式转变。
四是以大数据推动创新贴近市场。大数据推动着创新,而以主体平等、无边界开放、多元融合为特征的互联网思维成为时代的主流,物联网、云计算等技术成为创新关键,整个社会的创新体系因信息化而大大缩短了新知识的发现和传播过程,为科技创新贴近市场、实现精准突破提供了有力支撑。特别是大数据持续激发商业模式创新,不断催生新业态,已成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要动力。我国是全球网民最多的网络大国,互联网、移动互联网用户规模全球第一,拥有丰富的数据资源和市场优势,大数据部分关键技术研发取得突破,为发展方式转变奠定了坚实基础。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 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 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 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 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19