京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
智慧科技城:大数据产业基地呼之欲出
各类园区、经济开发区作为集约发展的重要载体,是推动我市经济实现稳健增长的重要主体。近日,在全市上下一着不让抓当前的关键时刻,记者深入部分特色园区,探访发展路径,采访成功经验。本报今天起,推出系列报道,敬请关注。
3月26日上午,城南新区智慧科技城科创大厦西侧一片开阔地上,桩机轰鸣,挖掘机来往作业,处处是工人忙碌的身影,黄海云谷智慧产业园项目施工现场正抓紧开工建设。作为城南新区大数据产业重要载体之一,该项目计划投资10亿元,预计到年底,数据中心1期大楼基本建成,建成机柜300个。黄海云谷、软通动力、中润普达等一个个业内重量级企业接踵而至,盐城大数据产业园等重大项目快速推进,招商引资捷报频传,产业发展环境不断优化,“载体——平台——应用”的产业功能体系初步形成。
紧紧围绕市委、市政府“两城两区”决策部署和“城市智慧化、智慧产业化”的总体要求,城南新区正大力实施创新驱动战略,乘势推进以大数据为重点的智慧产业招引和培育力度。
抢抓机遇率先“试水”大数据产业
白手起家,从零起步,面对重重困难,全区上下积极开拓思路,瞄准科技前沿动态,聚焦大数据,培育新产业。作为住建部城市科学研究会“微城市”试点城区、苏北唯一获得“国家智慧城市”试点的城市,城南新区牢牢抓住了这一难得的历史机遇。
去年年底成功签约的总投资10亿元的软通大数据创新园项目、总投资10亿元的黄海云谷智慧产业园项目,目前已全面开工;“市级三中心”项目主体已经封顶,6月份正式投入运营;建立与软通动力、中关村大数据产业联盟的合作机制,挂牌成立中关村大数据产业联盟盐城分联盟,设立1亿元的大数据产业基金;与甲骨文、惠普、北大的人才合作洽谈正在深入推进;目前在手跟踪成熟的大数据项目信息20多个……短短数月,大数据产业在重大项目建设、产学研体系层次提升、项目信息积累方面不断取得突破。
目前,全国大数据产业还处于探索和“试水”阶段,尤其没有代表性的集聚区域。对此,城南新区提出,要结合自身优势,紧紧围绕大数据产业链的拓展和延伸,全力打造大数据产业发展先行示范区。
打造年产值100亿元国家级示范区
手握政策支持、生态环境、要素资源等优势,城南新区绘就的发展蓝图定位清晰、目标精准:以载体建设、项目招引、平台搭建为主要抓手,以数据资源整合开放为切入点,以环境优势吸引产业、基础设施保障产业、优惠政策扶持产业,全力建设大数据产业园,到2017年力争建成国家级大数据产业发展聚集示范区,努力将大数据产业打造成城南新区乃至我市重要的战略性新兴产业,争当全市转型升级、绿色发展示范区。
按照“一年建设载体,两年培育产业,三年基本建成”为时序,该区同步实施载体建设、项目招引、平台搭建三大工程,计划到2017年底,建成大数据数据中心载体10万平方米,引进落户大数据龙头企业10家,相关联企业100家,建设大数据研发、展示、应用等相关平台10个,新增10000个就业岗位,大数据产业实现年产值100亿元。
坚持“公共服务示范为引领、主要行业应用为驱动”的推广策略,该区将促进大数据技术在民生服务、城市管理等领域的示范应用,实现大数据技术在电子商务、工业制造、交通物流、医疗卫生、食品药品安全、金融、传媒等行业的全面应用。
同时,引导科研机构和人才团队向我市集聚,力争在虚拟技术、云计算平台技术、海量数据存储、数据预处理、新型数据挖掘分析、信息安全技术、大数据关键设备7大领域突破一批关键技术,形成一批具有自主知识产权的标准和规范。
为智慧城市建设提供强大决策支持
“良好的区位条件、丰富的产业资源,使得我们看好城南智慧产业的发展前景。”北京华夏脉络科技有限公司副总裁李晓燕一语道破落户城南的原因,全区各项实实在在的举措,坚定了企业抓紧推进项目建设的信心与决心。
近年来,城南新区积极跟踪国内外知名大数据企业,引进高端数据挖掘、分析和应用研发企业,不断向价值链高端攀升。通过关键技术研发提升质量保障能力、数据更新能力、先进大数据挖掘处理能力等大数据技术服务能力,提升数据技术服务能力,有效带动市场需求,助推大数据在全行业、多领域的广泛应用。
同时,迅速整合上下游企业、研发机构等产业链资源,组建大数据产业联盟。通过成员单位间的强强联合,加速实现技术创新和产业发展。积极组织联盟成员间的信息沟通、技术交流、产学研对接等活动,建立大数据技术联合研发中心,加强共性技术攻关,实现核心技术突破。
国家政策规定范围内,进一步集成各方面优惠政策,向大数据企业倾斜,对龙头项目予以重点支持。城南新区还将加大大数据产业基金和专项资金支持力度,资助大数据产业项目落户、企业发展和科技创新。
以大数据为发展契机,结合智慧城市建设,以医疗卫生、文化教育、交通运输、公共安全等社会服务为切入点,该区加速各部门、各领域信息资源的融合共享,为智慧城市各个领域提供强大决策支持。同时,建立政府和社会联动的大数据形成机制,以政府数据公开共享,推动公共数据资源的开发利用,有效推进城南智慧城市试点建设。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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