
贵阳高新区大数据产业异军突起_数据分析师
今年2月,随着工业和信息化部批复同意贵州省创建“贵阳·贵安国家大数据产业发展试点示范区”,贵阳高新区正式启动总规划面积14.24平方公里的大数据产业园建设。贵阳高新区借助北京·贵阳创新驱动区域合作平台,抢抓全国生态文明示范城市和中关村国家自主创新示范区“两个国家级示范”高位对接的重大机遇,融合外来创新动力和内生发展动力,依托大数据产业抢占创新制高点,全力打造经济发展升级版。
未雨绸缪掘金大数据
2014年是贵阳备受关注的一年。随着贵阳明确将大数据产业作为发展战略,社会各界人士纷纷到贵阳高新区考察。华为、阿里巴巴、腾讯、戴尔、惠普、甲骨文等全球知名企业将目光聚焦于此,洽谈大数据产业投资合作事宜。
据悉,贵州省、贵阳市把大数据纳入新常态下打造经济发展升级版的重要战略部署,贵阳高新区充分发挥发展大数据产业的生态气候、能源、区位以及产业聚集等优势,按照高水平规划、高水平建设、高水平招商、高水平服务的总要求,全面提升园区总体规划,不断优化园区布局,为大数据产业项目落地创造良好条件。
目前,贵阳高新区已初步形成了“一廊三园、一带三城、八平台”的大数据产业发展布局。通过建设长岭路—白金大道大数据产业走廊,把该区金阳科技园、中关村贵阳科技园核心区南园科学城和北园大数据城有机连成一体,为大数据产业项目进驻创造良好的物理承载空间。同时,围绕打造云服务带,倾力建设大数据城、大健康城、未来教育城,重点打造大数据科技研发平台大数据云计算云服务、大数据创新创业、大数据市场交易、大数据人才支撑服务、大数据金融服务、大数据公共技术服务、大数据应用交流展示“八大平台”,完善大数据产业生态链和产业配套,夯实大数据产业发展的动力基础。
打造转型升级“贵阳模式”
从1992年获批成立到现在的“一区三片六园”,从依托“三线企业”发展高新技术产业到引领大数据、云计算等高新技术产业发展,贵阳高新区从开发建设走向产业升级再到创新驱动,历经多次创业积累和空间拓展,在新技术革命和产业变革时代,迎来了历史上最好的发展时机。在推动大数据产业发展过程中,贵阳高新区按照“四抓四促”(抓平台促开放、抓两头促中间、抓软件促硬件、抓产业促发展)的思路,采取引项目、搭平台、建通道、拓链条、促集聚等措施,加快数据中心、呼叫中心、云计算、高端制造、智慧城市建设,遵循云—端—网—应用—金融大数据的路径,进行大数据全产业链布局,以大数据引领转型升级,为西部地区高新区转型升级、创新驱动发展提供了经验借鉴。
——通过深化改革增强内生动力。作为贵阳市实施创新驱动发展战略、发展高新技术产业的主战场,贵阳高新区始终坚守发展和生态“两条底线”,围绕“高”、“新”、“转”做文章,全力抢占科技创新制高点,高瞻远瞩地选择大数据产业作为发展方向。面对新机遇、新挑战,贵阳高新区打破西部欠发达地区科技创新底气不足的传统思维,借助京筑创新驱动区域合作契机,用好“中关村要素”,探索形成发展大数据产业的数据资源开放与市场交易机制、智慧城市治理模式机制、大数据大众创业孵化机制等三个创新机制,走出一条推动西部欠发达地区经济发展和生态改善的双赢之路。
——通过开放合作提升创新能力。深入推进与北京市、长三角、珠三角等区域的合作,用好、用活“中关村要素”,通过开放来引进模式、引进技术、引进人才、引进理念,贵阳高新区实现了与先进发达地区的高位对接,推动大数据产业跨越式发展。同时,瞄准大数据前沿技术和应用,引入外部从事大数据应用研发和运营的创业团队、研究机构、产业组织落户,提升大数据创新资源聚集度。运用互联网思维,推行开放共享经济新模式,启动全域公共免费WiFi城市项目,聚集访客量和浏览量,实现“块上”数据的快速汇集,建设大数据交易平台,解决“数据孤岛”现象,推进数据开放、共享、集成和交互,通过对数据管理产生的价值实现大数据产业发展。
——通过大众创业挖掘发展潜力。顺应网络时代大众创业、万众创新的新趋势,以贯彻落实《国务院办公厅关于发展众创空间推进大众创新创业的指导意见》为契机,贵阳高新区全力加快互联网基础设施建设和众创空间建设,大力培育朗玛信息、博大智能终端、贵州天控、高新网用、翔明科技等本土互联网企业,重点支持新三线咖啡、创客Flex等创新创业孵化平台,营造良好的创新创业生态环境,激活科技创新能量,造就成千上万的大数据产业生力军。
——通过完善服务激发市场活力。改革政府的机构设置,打造新型服务型政府。贵阳高新区大力推行无纸化、移动式办公,搭建微信平台,开启“微政务”新时代,运用信息化手段提升服务群众和企业的能力,架起企业与政府的连心桥。运用大数据改善政府管理,建设“数据铁笼”,在全国率先实现政府数据资源的统一存储、集中管理、全面共享,行政审批和行政服务平均办理时限由22.6个工作日缩短到10.9个工作日。推行问题导向工作法,实行“问题征集、平台挂号、解决销号”,形成以问题倒逼督查、以督查倒逼落实的工作推进机制,全力为项目提供服务、解决企业实际问题。
大数据产业初现聚集效应
从去年开展“贵州·北京大数据产业发展”招商活动以来,贵阳高新区通过挖掘数据资源价值,集聚大数据创新要素,搭建大数据产业平台,发展大数据及关联产业,形成了国内首家大数据产业集聚区,成为西部地区高新区创新驱动发展的样板,取得了显著成效。
——产业生态初步形成。贵阳高新区按照“抓两头带中间”的思路,进行大数据全产业链布局,大力发展数据中心、呼叫中心、智慧城市、云计算、端制造等五大重点产业。2013年以来成功引进了中兴云计算基地、百度数据中心、新浪云基地、360数据中心、宽带资本云基地、富士康示范工厂、顶新国际集团云端总部及工业园、CEC中国电子信息产业基地等大数据项目,目前共有大数据及关联企业500余家,大数据产业生态体系初步形成。
创新要素快速集聚。贵阳高新区以大平台集聚高端要素,借助京筑创新驱动区域合作契机,全力打造中关村贵阳科技园核心区、展示区、引领区,通过建设国际人才城、大数据应用展示中心、云计算中心、中科院创新园等一批高端平台,夯实区域内生发展动力。2013年以来成功引进中国科学院软件研究所贵阳分部、首都科技条件平台贵阳合作站、北京技术市场贵阳服务平台、北化高科食品安全大数据研究院、北京大学—富士康大数据贵州研究中心等一批平台。目前,园区共集聚了100多家骨干科研平台、40多家科技服务机构、5万余名优秀科研人才,其中院士13人,中央“千人计划”专家6人,创新创业核心团队50余个。
——示范应用成效显著。贵阳高新区以大服务带动大应用,加快推进国家智慧城市试点、国家信息消费试点城市和信息惠民国家试点城市建设,实现大数据在政府治理、产业发展、民生改善等多个领域的广泛应用。把大数据应用于城市治理,推广“952”微超市、阳光水超市、出租车智能终端应用,加强“块数据”形成和应用,开展城市“网格化”管理,推行区域性电子商务服务中心和社区电子商务模式,促进线上市场与线下市场的互动发展。把大数据全面植入大健康产业,围绕“检、疗、康、云、学、造”发展医疗大健康产业,全面推进大健康城建设。目前,食品安全云、电子商务云、社区服务云、智慧农业云、智能交通云、医疗健康云、教育云、旅游云、动漫云、金融云、水利云、媒体云、环保云等“云”企业已成功落户,“云上贵州、数聚贵阳”发展态势正在形成。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10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 ...
2025-09-02