京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
抓住大数据时代机遇 实现创新驱动发展
拥有数据的规模、活性及解释运用的能力,是实现大数据在广东创新驱动发展战略中的价值的关键。
一、创新驱动战略需要一种数据驱动的新文化
对大数据价值认识和应用,政府、学术界、产业界和资本市场尚待达成一致。各部门、各地方普遍存在“数据割据”和“数据孤岛”现象,缺乏大数据意识也导致数据的公信力弱、质量低,数据定义的一致性差等问题。
数据文化,是尊重事实、强调精确、推崇理性和逻辑的文化。发展大数据产业,需要在社会上弘扬数据文化。
其一,在公共领域推行“数据治省”的理念。以系统采集的数据和科学分析的结果作为公共决策最重要的依据,杜绝个人经验和长官意志。
其二,政府加大“数据治省”的舆论宣传,力争在全社会形成“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”的文化氛围和时代特点。
其三,形成尊重数据的文化心态,建立大数据思维。其核心是:世界由数据构成,任何问题都可以通过对海量数据进行分析得到解决。一旦建立起该思维方式,就可以通过分析数据资源来寻找问题解决方式,促进创新机会的产生。
二、推动数据开放,提高数据质量,逐步建立数据治理制度
开放、流通的数据是大数据时代的要求。广东面对大数据变革,应该首先开始尝试公开数据和提高数据质量,逐步建立数据治理制度。
其一,宏观层面政府解决“数据割据”问题需要顶层设计,企业则需要在“数据孤岛”间架起桥梁;微观层面需注重“数据质量”,包括数据的正确性、完整性、一致性。
其二,制定统一的政府开放数据标准,包括政府数据开放目录、政府开放数据格式标准等,明确数据开放的范围、方式、内容、细化程度及数据格式,从技术操作层面为政府开放数据的共享奠定基础。
其三,建立相应的法律法规,界定数据资产的归属和使用,以解决发挥数据资产商业价值与侵犯个人隐私之间的矛盾。一方面采取法律方式保护公民的个人隐私;另一方面,保证政府的信息公开。
其四,打破部门数据的分割状态,整合数据资源形成合力,以多种形式向公众实时开放各类数据。
三、促进开放数据驱动企业成长
缺乏核心技术、产品附加值低是广东实施创新驱动的短板。即便是广东的信息技术这一支柱产业亦如此。在大数据领域,广东具有突破核心技术短板的机会。
大数据技术以开源为主,迄今为止,尚未形成绝对技术垄断。即便是谷歌、IBM、甲骨文等行业巨头,也同样是集成了开源技术,与本公司原有产品更好地结合。开源技术对任何一个国家都是开放的,广东企业同样可以分享开源的蛋糕。
支持和孵化开放数据驱动的企业,并创建体制结构从而确保企业的成长。一是推出“大数据研发计划”,由政府投入来改进处理海量数据的工具和技术,旨在资助处在知识创新前沿的大数据领域的研究活动,加强大数据基础性研究和行业性应用研究,并加强企业与科研机构、政府部门之间的合作伙伴关系;二是建立开放数据研究院,召集世界顶级专家共同合作、孵化、培养、指导新的创意和推动创新;三是政府可建立“开放数据优秀人才中心”,聚集开放数据供应方和需求方的专家,为利用开放数据的创业企业提供孵化支持;四是用竞赛等活动来支持创新,能激发创意和早期原型产品的诞生,也有助于建立开放数据用户社区。
四、制定云优先战略,推动计算产业的创新和发展
政府和产业界对云计算是热情高涨,但是,云计算的行业应用还处在刚刚起步的阶段,云计算发展面临着体制、商业模式、利益分配等诸多障碍。
政府制定“云优先”战略,规定各个政府部门都必须有序推进,向社会购买云服务。政府是最理想、最合适的消费用户。为推动云计算尽快成为一个产业,在不涉及国家安全的情况下,政府各部门都不应该再营建自己的数据中心、开发本地软件,无论是存储还是计算,都应该以云的形式向社会购买服务。
五、抓住大数据时代机遇,以网络智能制造作为突破口,以创新驱动制造业转型升级
由于国内需求减少,出口出现萎缩,广东制造业正面临困境。虽然我省已提出两化深度融合,但在战略设计、组织保障、推进路线等方面还有待深化。
未来的工业发展模式是信息技术与工业技术的高度融合,是网络、计算机、数据信息、软件与自动化技术的深度交织。广东制造业基于过去30年发展已积累了一定的技术基础和研发能力,抓住大数据这一机遇,完全有可能实现战略性的重点突破、重点跨越,在制造业上实现创新驱动发展。
推进网络智能制造。智能制造将从数字制造转变为依托大数据、云服务的协同,共同分享网络协同的运营服务。宽带网络、云计算、3D打印,信息开放获取、交通物流、全球市场等,为智能制造创造了全新的自由创造、公平竞争、高效合作的网络创新和制造服务的环境。网络智能制造是在线协同,人人可以公平自由参与、竞争合作、创造分享的一种全新方式。网络智能制造将会引领中国制造技术和产业的创新跨越,将充分发挥每个人的创造力,而且还可以集成利用全球的知识信息和创新资源。
六、以大数据引发新业态的发展,推动公众共享运动
大数据变革的潜力主要体现在数据开放战略和数据驱动方式上,在战略层面,可利用数据处理从封闭、断点、静态向开放、海量、实时的转变,引发社区、众包、网格等新业态、新模式蓬勃发展,在此基础上推动机构数据开放和公众共享运动的兴起。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel数据透视表进行数据分析时,我们常需要在透视表旁添加备注列,用于标注数据背景、异常说明、业务解读等关键信息。但 ...
2025-12-22在MySQL数据库的性能优化体系中,索引是提升查询效率的“核心武器”——一个合理的索引能将百万级数据的查询耗时从秒级压缩至毫 ...
2025-12-22在数据量爆炸式增长的数字化时代,企业数据呈现“来源杂、格式多、价值不均”的特点,不少CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-12-22在企业数据化运营体系中,同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比(与上年同期对比)可消除季节性波动影响 ...
2025-12-19在数字化时代,用户已成为企业竞争的核心资产,而“理解用户”则是激活这一资产的关键。用户行为分析系统(User Behavior Analys ...
2025-12-19在数字化转型的深水区,企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目,而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全 ...
2025-12-19在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域,二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念,二者都常用于处理离散数据,因此常被初学者混淆。但本质上,二项分布是 ...
2025-12-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12