
以大数据思维推动创新发展
贵州在大数据引领产业升级、大数据推动政府转型、大数据服务社会民生等方面积极探索,提炼了贵州发展大数据的核心理念,进行了理念创新,实施了围绕“云上贵州”系统平台的“7+N”云工程建设,推动实现政务数据的“聚、通、用”,在全国率先建设国家大数据综合试验区,进行大数据应用领域的探索与创新,实现了应用创新,探索利用数据的整合应用,实施“数据铁笼”工程,探索实现政务工作的有效监管,实现了围绕大数据的政务治理的创新。在不断地实践与探索过程中,大数据的潜在价值不断地被发掘和应用。
党的十八届五中全会提出的创新、协调、绿色、开放、共享五大发展理念,把创新放在首要位置。面对贵州经济社会发展的现状,贵州创造性地提出发展以大数据为引领的电子信息产业来推动贵州的创新发展,最终实现“走出一条有别于东部、不同于西部其他省份的发展新路”。
以建设国家大数据综合试验区为契机,贵州未来将以大数据思维推动创新发展,一是以大数据推动科技创新,二是以大数据推动政府治理体制创新,三是以大数据推动应用创新与服务创新,四是以大数据推动制度创新。
以大数据推动科技创新,主要是指通过大数据在各行业、各领域的有效应用,推动两个层面的科技创新,推动围绕大数据采集、处理与分析、可视化、安全与隐私保护、交易等方面的理论创新、应用创新和集成创新,围绕贵州的“7+N”云工程,突破云计算和大数据应用过程中的共性关键技术问题;围绕各行业、各领域进行数据融合与业务创新,推动转型升级,企业能否不断积累自己的“数据资产”,有效利用好自己的“数据资产”,推动企业在营销、客户关系管理等方面的创新和业务提升成为未来企业发展和转型升级的必然趋势。
以大数据推动政府治理体制创新,主要是指围绕贵州的“云上贵州”系统平台建设,推动政务数据资源的云上汇聚、共享和应用,进而推动政府治理体制的创新。大数据对促进政府科学决策、加强公共服务和社会管理能力具有巨大帮助。政府战略和政策的制定,有赖于对现实情况的准确把握、对实施进程的跟踪、对执行效果的及时获知,以便科学预测、灵活调整,而大数据的有效应用可以很好地实现这一点,且不是以人的意志为转移的,大数据使决策的基础从局部信息走向全局信息,从定性考量走向定量判断,从滞后反馈到及时预警,从部门分割到信息协同,大数据的思维和手段可以促进政府资源的整合,数据的互通、开放与有效利用,从而有效变革政府治理模式,为政府的科学决策提供有力支撑,最终提升政府的治理能力。
以大数据推动应用创新与服务创新,主要是指通过大数据提升社会领域的应用创新和服务创新,坚持以应用需求和民生服务为导向,推动大数据与社会各领域尤其是民生服务领域的深度融合和应用示范,鼓励满足市场需求的各类社会领域大数据开发利用和模式创新,实施一批大数据社会应用和民生服务的示范工程,支持公共安全、医疗健康、生态环境保护、社保、教育等重点领域和特色产业大数据应用创新与模式创新。在此过程中,充分发挥政府在大数据社会领域应用的导向性作用,发挥市场的主体作用,引导和鼓励社会各方参与,大力推动政府和社会信息资源共建共享和开发利用,形成优势互补、多元参与、开放竞争的发展格局,推动让公众有“体验感”和“满足感”的应用创新和服务创新。
以大数据推动制度创新,主要是指围绕大数据的发展,逐步探索建立适应大数据发展的管理机制、考核机制、资金保障机制、人才培养机制,推动围绕大数据发展的制度创新。探索适应政府信息化变革、推动大数据应用的新的管理机制;建立科学合理、行之有效的考核机制,推动大数据在政府各部门的深入推进与应用;实施科学精准的资金保障机制,立足贵州经济社会发展的现状,科学预算、精准使用大数据建设和发展经费;构建行之有效的人才培养体系,抢占数据科学发展的战略高点,为大数据产业发展提供人才保障。
当前,贵州以“大扶贫”、“大数据”、“大生态”三大战略为主线,大力推动贵州省经济社会的创新发展和跨越式发展,我们应以发展大数据产业为契机,以大数据思维推动在各个领域的创新发展,为贵州省实现弯道取直、跨越发展、同步小康提供强力支撑。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01