
布局大数据综合试验区建设 发改委强调并非建“产业园”
继贵州9月18日宣布启动全国第一个大数据综合试验区建设,国家发改委正在选择一些区域,布局大数据综合试验区试点。
9月初,国务院发布《促进大数据发展行动纲要》(以下简称《纲要》),提出将全面推进我国大数据发展和应用。
近日,发改委有关负责人在解读《纲要》时,提出“将选择一些区域,组织实施国家大数据综合试验区建设”,特别强调“试验区建设不是建产业园、建数据中心”,而是开展面向应用的数据交易市场试点,包括“鼓励产业链上下游之间进行数据交换,探索数据资源的定价机制,规范数据资源交易行为,建立大数据投融资体系”等。
试验区“不是建产业园”
国家发改委相关负责人在解读《纲要》时,重点回答了关于政府数据开放和大数据综合试验区试点的问题。
关于《纲要》一再提到的政府数据统一共享平台,负责人介绍,针对政府和公共部门“不愿开放、不敢开放、不会开放”数据的问题,相关工作主要有三方面部署,一是加强数据资源的国家统筹管理,优先开放相关领域数据,二是建立健全相关法规制度,实现最大程度开放,三是建立政府数据开放平台和标准体系,实现统一开放。
在《纲要》的具体落实上,国家发改委方面称,将选择一些区域,组织实施国家大数据综合试验区建设。国家发改委明确强调,试验区建设不只是建产业园、建数据中心,而是要充分依托已有设施资源,把现有的利用好,把新建的规划好,坚决杜绝盲目新建数据中心,避免造成资源空间的浪费损失。
近年全国各地大数据产业园区规划一哄而上,数据中心建设遍地开花,闲置率一直饱受诟病。中国电子信息发展(52.560, -2.22, -4.05%)研究院电子信息产业研究所所长安晖,接受21世纪经济报道记者采访时表示,地方政府不应该盲目夸大引入数据中心的作用,一些大数据企业在面对地方官员时,往往喜欢混淆大数据的概念。他认为,发展数据中心的关键是要以此为基础,引入高附加值的产业。
国家发改委称,综合试验区应具备一定基础条件,在数据资源共享开放、大数据产业发展支撑、数据应用创新和数据安全保障方面均有较好的基础,能够通过试验区建设,发挥示范带动效应。
另外国家将依托这些试验区,承接中央部门、其他地方的数据中心应用需求,有效控制新建数据中心,盘活存量资源,促进集聚发展。
其次,通过试验区的先行先试,利用培育大数据交易等新方式,开展面向应用的数据交易市场试点,鼓励产业链上下游之间进行数据交换,探索数据资源的定价机制,规范数据资源交易行为,建立大数据投融资体系,激活数据资源潜在价值,促进形成新业态。
贵州启动首个数据综合试验区建设
大数据综合试验区试验什么,怎么试验,以及从哪些方面着手,是各方关注的焦点。目前,贵州已经于9月18日宣布启动大数据综合试验区建设。21世纪经济报道记者从贵州方面获悉,试点内容已经有了初步轮廓。
贵州方面介绍称,贵州将围绕数据从哪里来、数据放在哪里、数据谁来应用三个问题,重点打造大数据信息产业基础设施层、系统平台层、云应用平台层、增值服务层、配套端产品层五个产业链层级。
贵州还将重点打造大数据示范、集聚、应用、交易、金融服务、交流合作、创业创新等“七大平台”;全力实施数据资源汇聚、政府数据共享开放、综合治理示范提升、大数据便民惠民、大数据三大业态培育、传统产业改造升级、信息基础设施提升、人才培养引进、大数据安全保障、大数据区域试点统筹发展“十大工程”。
贵州试验区的目标,是要力争通过3至5年的努力,把贵州大数据综合试验区建设成为全国数据汇聚应用新高地、综合治理示范区、产业发展集聚区、创业创新首选地、政策创新先行区。
对于目前多地在探索大数据相关项目,业界对这些试点有肯定也有质疑。
在21世纪经济报道记者近日参加的中国计算机学会青年计算机科技论坛上,一位熟悉地方试点的专家直言,“试点地区目前多是初步工作。对于实质性的试点探索等还没有深入开展。”
所谓实质性的试点探索,多是指在交易、产品以及隐私规范等方面的探索。参与论坛的大多企业和学界人士都有一个共同观点,目前国内尚无一笔实质意义上的大数据交易。
其它关于大数据产权、安全以及政府数据如何公开,政府数据公开是否收费等问题,学界、企业界以及参与制定政策的部委专家等,意见也多不统一,而这些恰是应该是地方试点探路的核心内容。
贵阳大数据交易所相关负责人告诉21世纪经济报道记者,目前贵阳大数据交易正在与众多会员企业一道,共同合作研究、制定不同行业和领域的大数据交易规则与标准,并发起成立中国大数据交易研究院,参与贵州试点建设。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18刚入职场或是在职场正面临岗位替代、技能更新、人机协作等焦虑的打工人,想要找到一条破解职场焦虑和升职瓶颈的系统化学习提升 ...
2025-07-182025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术 ...
2025-07-18CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在大数据席卷全球的今天,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。从海量数据中提取有 ...
2025-07-18SPSS 赋值后数据不显示?原因排查与解决指南 在 SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)数据分析过程中,变量 ...
2025-07-18在 DBeaver 中利用 MySQL 实现表数据同步操作指南 在数据库管理工作中,将一张表的数据同步到另一张表是常见需求,这有助于 ...
2025-07-18数据分析师的技能图谱:从数据到价值的桥梁 在数据驱动决策的时代,数据分析师如同 “数据翻译官”,将冰冷的数字转化为清晰的 ...
2025-07-17Pandas 写入指定行数据:数据精细化管理的核心技能 在数据处理的日常工作中,我们常常需要面对这样的场景:在庞大的数据集里精 ...
2025-07-17解码 CDA:数据时代的通行证 在数字化浪潮席卷全球的今天,当企业决策者盯着屏幕上跳动的数据曲线寻找增长密码,当科研人员在 ...
2025-07-17CDA 精益业务数据分析:数据驱动业务增长的实战方法论 在企业数字化转型的浪潮中,“数据分析” 已从 “加分项” 成为 “必修课 ...
2025-07-16MySQL 中 ADD KEY 与 ADD INDEX 详解:用法、差异与优化实践 在 MySQL 数据库表结构设计中,索引是提升查询性能的核心手段。无论 ...
2025-07-16解析 MySQL Update 语句中 “query end” 状态:含义、成因与优化指南 在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,开发者和 DBA 常会 ...
2025-07-16如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11