京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据助力我国经济转型:打破多重因素 准确定位是先决条件
10月29日消息,国务院于9月印发《促进大数据发展行动纲要》,系统部署大数据发展工作。记者通过在贵州、安徽、北京、湖北等地采访了解到,在新常态背景下,为找到结构调整、动能转换那把“金钥匙”,从东部沿海到西部内陆,众多省份都不约而同瞄准大数据这一信息技术前沿领域,将其视为弯道超车、加速发展的新蓝海。大数据作为国家间、企业间的竞争焦点,正在引发深刻技术与商业变革,亦在我国经济转型发展中释放出令人欣喜的新动能。目前我国大数据的发展依然任重道远,还有不少问题需要面对和破解。
记者在贵州、安徽、北京等大数据先行先试的省市采访,不少专家、企业家和地方领导干部提出,大数据是朝阳产业和“未来能源”,这一新兴领域能不能成为我国信息技术由“跟跑者”向“领跑者”转型,取决于产业能否健康发展、核心技术能否真正突破、壁垒鸿沟能否真正打破等多重因素,亟待深化认识精准判断,制定科学有效的战略规划。
大数据产业应科学布局 合理规划
首先,要警惕“一哄而上、一哄而散”,科学布局合理规划产业发展。
“大数据是蓝海、是机遇,但一定要防止重演过去很多产业‘一哄而上、一哄而散’的教训,避免发生颠覆性的错误。”贵州省委常委、贵阳市委书记陈刚说,数据中心对气候条件、温度环境、地质安全和能源供给等要素依赖性很高,不可能遍地开花。但目前这一产业已经开始出现一窝蜂上马的苗头,对此应高度警惕,科学制定国家产业规划和战略布局。
国家超算天津中心应用研发部主任孟祥飞说,国内现在大数据概念有越炒越热的趋势,要清醒认识到很多所谓“数据中心”其实只是“数据孤岛”,根本没有形成产业体系。阿里云总裁胡晓明表示,要警惕当前各地互联网数据中心建设的泛滥现象,有的地方,市、县、乡都在搞“大数据、云计算”,全民大数据容易导致新一轮硬件建设大比拼,造成资源浪费。
10月29日消息,国务院于9月印发《促进大数据发展行动纲要》,系统部署大数据发展工作。记者通过在贵州、安徽、北京、湖北等地采访了解到,在新常态背景下,为找到结构调整、动能转换那把“金钥匙”,从东部沿海到西部内陆,众多省份都不约而同瞄准大数据这一信息技术前沿领域,将其视为弯道超车、加速发展的新蓝海。大数据作为国家间、企业间的竞争焦点,正在引发深刻技术与商业变革,亦在我国经济转型发展中释放出令人欣喜的新动能。目前我国大数据的发展依然任重道远,还有不少问题需要面对和破解。
记者在贵州、安徽、北京等大数据先行先试的省市采访,不少专家、企业家和地方领导干部提出,大数据是朝阳产业和“未来能源”,这一新兴领域能不能成为我国信息技术由“跟跑者”向“领跑者”转型,取决于产业能否健康发展、核心技术能否真正突破、壁垒鸿沟能否真正打破等多重因素,亟待深化认识精准判断,制定科学有效的战略规划。
大数据产业应科学布局 合理规划
首先,要警惕“一哄而上、一哄而散”,科学布局合理规划产业发展。
“大数据是蓝海、是机遇,但一定要防止重演过去很多产业‘一哄而上、一哄而散’的教训,避免发生颠覆性的错误。”贵州省委常委、贵阳市委书记陈刚说,数据中心对气候条件、温度环境、地质安全和能源供给等要素依赖性很高,不可能遍地开花。但目前这一产业已经开始出现一窝蜂上马的苗头,对此应高度警惕,科学制定国家产业规划和战略布局。
国家超算天津中心应用研发部主任孟祥飞说,国内现在大数据概念有越炒越热的趋势,要清醒认识到很多所谓“数据中心”其实只是“数据孤岛”,根本没有形成产业体系。阿里云总裁胡晓明表示,要警惕当前各地互联网数据中心建设的泛滥现象,有的地方,市、县、乡都在搞“大数据、云计算”,全民大数据容易导致新一轮硬件建设大比拼,造成资源浪费。
规范大数据行业制度 加快模式创新
再次,产业标准、统计体系等缺失制约发展,亟待加快模式创新。
贵阳大数据交易所总裁王叁寿说,我国目前缺乏对各类数据的统一标准规范及大规模自动化处理手段,数据流通平台仍局限在特定行业或领域内,不同用户对于数据价值的认知仍有较大差异。
由于政府部门条线分割严重、缺乏数据存储规范标准,企业即使拿到的公共大数据也十分杂乱,融合成本高昂。很多记录下来的数据没有规范化,也没有对数据存储进行设计,即使在同一个行业,数据也是千奇百怪。
安徽省经信委软件处处长程英春说,目前云计算、大数据标准体系尚不完备,评估评测环节不健全,公共支撑体系有待完善,特别是政府在采购云计算服务方面,受传统的预算、采购制度限制,以及缺乏相应安全、服务和管理标准规范等,存在采购单位“不敢买”“不能买”等现象。部分行业领域市场门槛高,自主云计算产品和服务进入困难。
贵阳大数据战略重点实验室主任连玉明说,当前一些地方政府缺乏“数据治理”意识,一时还难以改变靠经验判断的惯性思维。
受访专家表示,各级政府部门应制定清晰的大数据、云计算顶层设计,从数据主权、数据创新能力、关键技术、人才、数据研究、覆盖全行业的产业链、法制环境支持等关键要素入手,研究大数据发展趋势,评估大数据对政府、经济与社会运行所带来的革命性影响。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 金字塔原理 定义: 一种“先总后分、先结论后原因”的思考和表达方式。顶层为核心观点,中 ...
2026-09-22数据收集是数据分析、数据挖掘与数字化运营的源头工作,数据收集的完整性、准确性、时效性直接决定后续数据分析结果的可信度与业 ...
2026-09-21箱线图是数据分析中用于识别数据分布、判断离散程度、筛查异常值的核心图表。相比于直方图、趋势图,箱线图可以精准区分正常数据 ...
2026-09-21 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,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 ...
2026-09-21在数据库数据查询与数据分析工作中,日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中,增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标,主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 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 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16