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
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 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 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 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。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 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 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 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 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21