大數據和土地

⑴ 周口90後管理4萬畝耕地年入百萬，大數據和高科技對於傳統農業有何幫助

個人認為現如今的信息化時代已經成熟，以前的農村交通靠走、治安靠狗、通訊靠吼的年代一去不復返，農村的水泥馬路都實現了戶戶通、光纖、天然氣、自來水都已經家家都能裝上。

這些就是我所理解的網路和大數據對三農的幫助！個人特別感謝這個時代，也很幸運生在這個美好的時代!

⑵ 大數據挖掘的三個關鍵

大數據挖掘的三個關鍵：首先是大數據，即海量數據，他相當於土地資源、礦產資源，含有豐富的信息、價值，重點在於其來源、領域，不同的採集方式、採集來源含的信息和方向不同，同時他還涉及標准和存儲；其次是思維，即分析數據的思路，包括模式、方向和創新等；第三是技術，即處理數據的技術，是數據處理的手段，包括演算法、算力、建模.每個時期他們的價值不同，大數據發展的初期思維和技術的價值大；發展的中期，三者同等重要；發展的成熟期，數據的價值更大。

⑶ 大數據成為趨勢，有沒有應用於城市招商方面的數字展示平台呢

中國大數據的十大商業應用 在未來的幾十年裡，大數據都將會是一個重要都話題。大數據影響著每一個人，並在可以預見的未來繼續影響著。大數據沖擊著許多主要行業，包括零售業、金融行業、醫療行業等，大數據也在徹底地改變著我們的生活。現在我們就來看看大數據給中國帶來的十商業應用場景，未來大數據產業將會是一個萬億市場。 1、智慧城市 如今，世界超過一半的人口生活在城市裡，到2050年這一數字會增長到75%。政府需要利用一些技術手段來管理好城市，使城市裡的資源得到良好配置。既不出現由於資源配置不平衡而導致的效率低下以及騷亂，又要避免不必要的資源浪費而導致的財政支出過大。大數據作為其中的一項技術可以有效幫助政府實現資源科學配置，精細化運營城市，打造智慧城市。 城市的道路交通，完全可以利用GPS數據和攝像頭數據來進行規劃，包括道路紅綠燈時間間隔和關聯控制，包括直行和左右轉彎車道的規劃、單行道的設置。利用大數據技術實施的城市交通智能規劃，至少能夠提高30%左右的道路運輸能力，並能夠降低交通事故率。在美國，政府依據某一路段的交通事故信息來增設信號燈，降低了50%以上的交通事故率。機場的航班起降依靠大數據將會提高航班管理的效率，航空公司利用大數據可以提高上座率，降低運行成本。鐵路利用大數據可以有效安排客運和貨運列車，提高效率、降低成本。 城市公共交通規劃、教育資源配置、醫療資源配置、商業中心建設、房地產規劃、產業規劃、城市建設等都可以藉助於大數據技術進行良好規劃和動態調整。 大數據技術可以了解經濟發展情況，各產業發展情況，消費支出和產品銷售情況，依據分析結果，科學地制定宏觀政策，平衡各產業發展，避免產能過剩，有效利用自然資源和社會資源，提高社會生產效率。大數據技術也能幫助政府進行支出管理，透明合理的財政支出將有利於提高公信力和監督財政支出。大數據及大數據技術帶給政府的不僅僅是效率提升、科學決策、精細管理，更重要的是數據治國、科學管理的意識改變，未來大數據將會從各個方面來幫助政府實施高效和精細化管理，具有極大的想像空間。 2、金融行業 大數據在金融行業應用范圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品，美國銀行利用客戶點擊數據集為客戶提供特色服務。中國金融行業大數據應用開展的較早，但都是以解決大數據效率問題為主，很多金融行業建立了大數據平台，對金融行業的交易數據進行採集和處理。 金融行業過去的大數據應用以分析自身財務數據為主，以提供動態財務報表為主，以風險管理為主。在大數據價值變現方面，開展的不夠深入，這同金融行業每年上萬億的凈利潤相比是不匹配的。現在已經有一些銀行和證券開始和移動互聯網公司合作，一起進行大數據價值變現，其中招商銀行、平安集團、興業銀行、國信證券、海通證券和TalkingData在移動大數據精準營銷、獲客、用戶體驗等方面進行了不少的嘗試，大數據價值變現效果還不錯，大數據正在幫助金融行業進行價值變現。大數據在金融行業的應用可以總結為以下五個方面： （1）精準營銷：依據客戶消費習慣、地理位置、消費時間進行推薦 （2）風險管控：依據客戶消費和現金流提供信用評級或融資支持，利用客戶社交行為記錄實施信用卡反欺詐 （3）決策支持：利用抉策樹技術進抵押貸款管理，利用數據分析報告實施產業信貸風險控制 （4）效率提升：利用金融行業全局數據了解業務運營薄弱點，利用大數據技術加快內部數據處理速度 （5）產品設計：利用大數據計算技術為財富客戶推薦產品，利用客戶行為數據設計滿足客戶需求的金融產品 3、醫療行業 醫療行業擁有大量病例、病理報告、醫療方案、葯物報告等。如果這些數據進行整理和分析，將會極大地幫助醫生和病人。在未來，藉助於大數據平台我們可以收集疾病的基本特徵、病例和治療方案，建立針對疾病的資料庫，幫助醫生進行疾病診斷。 如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診。在制定治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制定出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業開發出更加有效的葯物和醫療器械。 醫療行業的數據應用一直在進行，但是數據沒有打通，都是孤島數據，沒有辦法起大規模應用。未來需要將這些數據統一收集起來，納入統一的大數據平台，為人類健康造福。政府是推動這一趨勢的重要動力，未來市場將會超過幾千億元。 4、農牧業 農產品不容易保存，合理種植和養殖農產品對農民非常重要。藉助於大數據提供的消費能力和趨勢報告，政府將為農牧業生產進行合理引導，依據需求進行生產，避免產能過剩，造成不必要的資源和社會財富浪費。大數據技術可以幫助政府實現農業的精細化管理，實現科學決策。在數據驅動下，結合無人機技術，農民可以採集農產品生長信息，病蟲害信息。 農業生產面臨的危險因素很多，但這些危險因素很大程度上可以通過除草劑、殺菌劑、殺蟲劑等技術產品進行消除。天氣成了影響農業非常大的決定因素。過去的天氣預報僅僅能提供當地的降雨量，但農民更關心有多少水分可以留在他們的土地上，這些是受降雨量和土質來決定的。Climate公司利用政府開放的氣象站的數據和土地數據建立了模型，他們可以告訴農民可以在哪些土地上耕種，哪些土地今天需要噴霧並完成耕種，哪些正處於生長期的土地需要施肥，哪些土地需要5天後才可以耕種，大數據技術可以幫助農業創造巨大的商業價值。 5、零售行業 零售行業比較有名氣的大數據案例就是沃爾瑪的啤酒和尿布的故事，以及Target通過向年輕女孩寄送尿布廣告而告知其父親，女孩懷孕的故事。 零售行業可以通過客戶購買記錄，了解客戶關聯產品購買喜好，將相關的產品放到一起增加來增加產品銷售額，例如將洗衣服相關的化工產品例如洗衣粉、消毒液、衣領凈等放到一起進行銷售。根據客戶相關產品購買記錄而重新擺放的貨物將會給零售企業增加30%以上的產品銷售額。 零售行業還可以記錄客戶購買習慣，將一些日常需要的必備生活用品，在客戶即將用完之前，通過精準廣告的方式提醒客戶進行購買。或者定期通過網上商城進行送貨，既幫助客戶解決了問題，又提高了客戶體驗。 電商行業的巨頭天貓和京東，已經通過客戶的購買習慣，將客戶日常需要的商品例如尿不濕，衛生紙，衣服等商品依據客戶購買習慣事先進行准備。當客戶剛剛下單，商品就會在24小時內或者30分鍾內送到客戶門口，提高了客戶體驗，讓客戶連後悔等時間都沒有。 利用大數據的技術，零售行業將至少會提高30%左右的銷售額，並提高客戶購買體驗。 6、大數據技術產業 進入移動互聯網之後，非結構化數據和結構化數據呈指數方式增長。現在人類社會每兩年產生的數據將超過人類歷史過去所有數據之和。進入到2015年，人類社會所有的數據之和有望突破5澤B（5ZB），這些數據如何存儲和處理將會成為很大的問題。 這些大數據為大數據技術產業提供了巨大的商業機會。據估計全世界在大數據採集、存儲、處理、清晰、分析所產生的商業機會將會超過2000億美金，包括政府和企業在大數據計算和存儲，數據挖掘和處理等方面等投資。中國2014年大數據產業產值已經超過了千億人民幣，本屆貴陽大數據博覽會就吸引了400多家廠商來參展，充分說明大數據產業的未來的商業價值巨大。 未來中國的大數據產業將會呈幾何級數增長，在5年之內，中國的大數據產業將會形成萬億規模的市場。不僅僅是大數據技術產品的市場，也將是大數據商業價值變現的市場。大數據將會在企業的精準營銷、決策分析、風險管理、產品設計、運營優化等領域發揮重大的作用。 大數據技術產業將會解決大數據存儲和處理的問題，大數據服務公司將利用自身的數據將解決大數據價值變現問題，其所帶來的市場規模將會超過千億人民幣。中國目前擁有大數據，並提供大數據價值變現服務的公司除了我們眾所周知的BAT和移動運營商之外，360、小米、京東、TalkingData、九次方等都會成為大數據價值變現市場的有力參與者，市場足夠大，期望他們將市場做大，幫助所有企業實現大數據價值變現。 7、物流行業 中國的物流產業規模大概有5萬億左右，其中公里物流市場大概有3萬億左右。物流行業的整體凈利潤從過去的30%以上降低到了20%左右，並且下降的趨勢明顯。物流行業很多的運力浪費在返程空載、重復運輸、小規模運輸等方面。中國市場最大等物流公司所佔的市場份額不到1%。因此資源需要整合，運送效率需要提高。 物流行業藉助於大數據，可以建立全國物流網路，了解各個節點的運貨需求和運力，合理配置資源，降低貨車的返程空載率，降低超載率，減少重復路線運輸，降低小規模運輸比例。通過大數據技術，及時了解各個路線貨物運送需求，同時建立基於地理位置和產業鏈的物流港口，實現貨物和運力的實時配比，提高物流行業的運輸效率。藉助於大數據技術對物流行業進行的優化資源配置，至少可以增加物流行業10％左右的收入，其市場價值將在5000億左右。 8、房地產業 中國房地產業發展的高峰已經過去，其面臨的挑戰逐漸增加，房地產業正從過去的粗放發展方式轉向精細運營方式，房地產企業在拍賣土地、住房地產開發規劃、商業地產規劃方面也將會謹慎進行。 藉助於大數據，特別是移動大數據技術。房地產業可以了解開發土地所在范圍常駐人口數量、流動人口數量、消費能力、消費特點、年齡階段、人口特徵等重要信息。這些信息將會幫助房地商在商業地產開發、商戶招商、房屋類型、小區規模進行科學規劃。利用大數據技術，房地產行業將會降低房地產開發前的規劃風險，合理制定房價，合理制定開發規模，合理進行商業規劃。大數據技術可以降低土地價格過高，實際購房需求過低的風險。已經有房地產公司將大數據技術應用於用戶畫像、土地規劃、商業地產開發等領域，並取得了良好的效果。 9、製造業 製造業過去面臨生產過剩的壓力，很多產品包括家電、紡織產品、鋼材、水泥、電解鋁等都沒有按照市場實際需要生產，造成了資源的極大浪費。利用電商數據、移動互聯網數據、零售數據，我們可以了解未來產品市場都需求，合理規劃產品生產，避免生產過剩。 例如依據用戶在電商搜索產品的數據以及物流數據，可以推測出家電產品和紡織產品未來的實際需求量，廠家將依據這些數據來進行生產，避免生產過剩。移動互聯網的位置信息可以幫助了解當地人口進出的趨勢，避免生產過多的鋼材和水泥。 大數據技術還可以根據社交數據和購買數據來了解客戶需求，幫助廠商進行產品開發，設計和生產出滿足客戶需要的產品。 10、互聯網廣告業 2014年中國互聯網廣告市場迎來發展高峰，市場規模預計達到1500億元左右，較2013年增長56.5%。數字廣告越來越受到廣告主的重視，其未來市場規模越來越大。2014年美國的互聯網廣告市場規模接近500億美元，參考中國的人口消費能力，其市場規模會很快達到2000億人民幣左右。 過去到廣告投放都是以好的廣告渠道＋廣播式投放為主，廣告主將廣告交給廣告公司，由廣告公司安排投放，其中SEM廣告市場最大，其他的廣告投放方式也是以頁面展示為主，大多是廣播式廣告投放。廣播式投放的弊端是投入資金大，沒有針對目標客戶，面對所有客戶進行展示，廣告的轉化率較低，並存在數字廣告營銷陷阱等問題。 大數據技術可以將客戶在互聯網上的行為記錄下來，對客戶的行為進行分析，打上標簽並進行用戶畫像。特別是進入移動互聯網時代之後，客戶主要的訪問方式轉向了智能手機和平台電腦，移動互聯網的數據包含了個人的位置信息，其360度用戶畫像更加接近真實人群。360度用戶畫像可以幫助廣告主進行精準營銷，廣告公司可以依據用戶畫像的信息，將廣告直接投放到用戶的移動設備，通過用戶經常使用的APP進行廣告投放，其廣告的轉化可以大幅度提高。利用移動互聯網大數據技術進行的精準營銷將會提高十倍以上的客戶轉化率，廣告行業的程序化購買正在逐步替代廣播式廣告投放。大數據技術將幫助廣告主和廣告公司直接將廣告投放給目標用戶，其將會降低廣告投入，提高廣告的轉化率。 目前影響大數據產業發展主要有兩個大問題，一個是大數據應用場景，一個是大數據隱私保護問題。 大數據商業價值的應用場景，大數據公司和企業正在尋找，目前在移動互聯網的精準營銷和獲客、360度用戶畫像、房地產開發和規劃、互聯網金融的風險管理、金融行業的供應鏈金融，個人徵信等方面已經取得了進步，擁有了很多經典案例。 但在有關大數據隱私保護以及大數據應用過程中個人信息保護方面還停滯不前，大家都在摸石頭過河，不知道哪些事情可以做，哪些事情不可以做。國家在大數據隱私保護方面正在進行立法，估計不久的將來，大數據服務公司和企業將會了解大數據隱私保護方面的具體要求。在沒有明確有關大數據隱私保護法規前，我們可以參考國外的隱私法，嚴格遵守國際上通用的個人隱私保護法，在實施大數據價值變現的過程中，充分保護所有相關方的個人利益。 最後縱觀人類歷史，在任何領域，如果我們可以拿到數據進行分析，我們就會取得進步。如果我們拿不到數據，無法進行分析，我們註定要落後。我們過去因數據不足導致的錯誤遠遠好過那些根本不用數據的錯誤，因此我們需要掌握大數據這個武器，利用好它，幫助人類社會加速進化，幫助企業實現大數據的價值變現。 以上是小編為大家分享的關於中國大數據的十大商業應用的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

⑷ 大數據在地理信息系統中有什麼應用

GIS 的應用領域
地理信息系統在最近的30多年內取得了驚人的發展，廣泛應用於資源調查、環境評估、災害預測、國土管理、城市規劃、郵電通訊、交通運輸、軍事公安、水利電力、公共設施管理、農林牧業、統計、商業金融等幾乎所有領域。 (加測繪、應急、石油石化等國民經濟各個領域。)
以下地理信息系統的應用領域分別回答了在各自領域內的作用
◆ 資源管理 (Resource Management)
主要應用於農業和林業領域，解決農業和林業領域各種資源(如土地、森林、草場)分布、分級、統計、制圖等問題。主要回答「定位」和「模式」兩類問題。
◆ 資源配置 (Resource Configuration)
在城市中各種公用設施、救災減災中物資的分配、全國范圍內能源保障、糧食供應等到機構的在各地的配置等都是資源配置問題。GIS在這類應用中的目標是保證資源的最合理配置和發揮最大效益。
◆ 城市規劃和管理 (Urban Planning and Management)
空間規劃是GIS的一個重要應用領域，城市規劃和管理是其中的主要內容。例如，在大規模城市基礎設施建設中如何保證綠地的比例和合理分布、如何保證學校、公共設施、運動場所、服務設施等能夠有最大的服務面(城市資源配置問題)等。
◆ 土地信息系統和地籍管理 (Land Information System and Cadastral Applicaiton)
土地和地籍管理涉及土地使用性質變化、地塊輪廓變化、地籍權屬關系變化等許多內容，藉助GIS技術可以高效、高質量地完成這些工作。
◆ 生態、環境管理與模擬 (Environmental Management and Modeling)
區域生態規劃、環境現狀評價、環境影響評價、污染物削減分配的決策支持、環境與區域可持續發展的決策支持、環保設施的管理、環境規劃等。
◆ 應急響應 (Emergency Response)
解決在發生洪水、戰爭、核事故等重大自然或人為災害時，如何安排最佳的人員撤離路線、並配備相應的運輸和保障設施的問題。
◆ 地學研究與應用 (Application in GeoScience)
地形分析、流域分析、土地利用研究、經濟地理研究、空間決策支持、空間統計分析、制圖等都可以藉助地理信息系統工具完成。
◆ 商業與市場 (Business and Marketing)
商業設施的建立充分考慮其市場潛力。例如大型商場的建立如果不考慮其他商場的分布、待建區周圍居民區的分布和人數，建成之後就可能無法達到預期的市場和服務面。有時甚至商場銷售的品種和市場定位都必須與待建區的人口結構(年 齡構成、性別構成、文化水平)、消費水平等結合起來考慮。地理信息系統的空間分析和資料庫功能可以解決這些問題。房地產開發和銷售過程中也可以利用GIS功能進行決策和分析。
◆ 基礎設施管理 (Facilities Management)
城市的地上地下基礎設施(電信、自來水、道路交通、天然氣管線、排污設施、 電力設施等)廣泛分布於城市的各個角落、且這些設施明顯具有地理參照特徵的。它們的管理、統計、匯總都可以藉助GIS完成，而且可以大大提高工作效率。
◆ 選址分析 (Site Selecting Analysis)
根據區域地理環境的特點，綜合考慮資源配置、市場潛力、交通條件、地形特徵、環境影響等因素，在區域范圍內選擇最佳位置，是GIS的一個典型應用領域，充分體現了GIS的空間分析功能。
◆ 網路分析 (Network System Analysis)
建立交通網路、地下管線網路等的計算機模型，研究交通流量、進行交通規則、處理地下管線突發事件(爆管、斷路)等應急處理。 警務和醫療救護的路徑優選、車輛導航等也是GIS網路分析應用的實例。
◆ 可視化應用 (Visualization Application)
以數字地形模型為基礎，建立城市、區域、或大型建築工程、著名風景名勝區的三維可視化模型，實現多角度瀏覽，可廣泛應用於宣傳、城市和區域規劃、大型工程管理和模擬、旅遊等領域。
◆ 分布式地理信息應用 (Distributed Geographic Information Application)
隨著網路和Internet技術的發展，運行於Intranet或Internet環境下的地理信息系統應用類型，其目標是實現地理信息的分布式存儲和信息共享，以及遠程空間導航等。

⑸ 大數據：2015北京土地收入2032億創歷史新高

在地王頻頻出現的2015年北京土地市場，現在最需要的就是一個年終盤點了。2015年的北京，究竟賣了多少地？土地出讓金多少錢呢？

根據北京市國土局官網顯示，2015年全年北京市土地出讓總金額高達2032億，環比增長6%；住宅類用地平均樓面價高達16785元/平方米，環比2014年增長14%。

2015年全年北京共計出讓109宗土地，環比減少22%；出讓地塊的建設用地面積合計706.8萬平方米，規劃建築面積1511.5萬平方米，同比分別減少25%、9%，這一土地成交量也創造了近8年的新低。

逢拍必火 地王遍布京城

（數據來源：北京市國土資源局）

2015年土地市場可謂逢拍必火，特別是2015年下半年「瘋台」、「東霸」一波接一波，各地頻出「地王」。值得一提的是，豐台區今年成為北京市最大的土地供應區，全年共計出讓15宗土地，其中6宗土地均上榜《2015年北京土地市場出讓金總額TOP10》。

盡管今年的住宅用地僅成交50宗，但是2015年北京住宅類用地平均樓面價高達16785元/平方米，環比2014年增長14%；其中，最高樓面價為75000元/平方米。

此外，50宗宅地當中，剔除配建之後，實際樓面價超過30000元/平方米的則多達26宗，佔比高達52%，而在2014年這一區間段佔比僅在20%左右。樓面價10000-30000元/平方米之間的有15宗，純商品住宅的實際樓面價低於10000元/平方米的僅9宗。

民企與央企國企「抱團」拿地成北京土地市場新常態

數據顯示，2015年北京市出讓了82宗經營性用地，其中，31宗均為房企聯合拿地。出於分擔壓力、攤薄風險、優勢互補等考慮，房企之間強強聯手、跨界合作聯合拿地漸成趨勢；2015年民企與央企國企「抱團」組成的聯合體更是頻頻現身國土局。

然而聯合拿地也有風險存在，各家房企在開發理念、追求利潤方式等方面均存在差異，能否實現1+1大於2的效果目前仍未可知。

五環至六環成土地供應主力區

五環至六環是2015年北京市出讓土地最多的區域；2015年經營性用地共計供應了82宗，其中38宗位於五環到六環之間；28宗地處六環以外，六環外的住宅用地供應佔到總量的34%，這一比重創新4年新高。

樓面價也不再受限於區域，今年6環外的最高樓面價高達34000元/平方米，最高出讓金額高達57億。曾經被視為郊區的6環外區域逐漸真露頭角，成為土地供應大戶之一。

此外，亞豪機構市場總監郭毅認為，雖然不少地塊成本倒推而成的預期售價與周邊項目對比明顯畸高，但是2016年豪宅產品遍地開花已成定局，高端市場必然面臨供大於求現象。

（以上回答發布於2015-12-29，當前相關購房政策請以實際為准）

買新房，就上搜狐焦點網

⑹ 大數據引領經濟浪潮 成為國家戰略

大數據引領經濟浪潮 成為國家戰略
在信息社會，隨著社交網站、微博、微信等互聯網應用不斷加快，海量數據正在行政管理、生產經營、商務活動等眾多領域不斷產生、積累、變化和發展，大數據由此也從概念走向實踐。數據資源正和土地、勞動力、資本等生產要素一樣，成為促進經濟增長的基本要素。
大數據引領新經濟革命浪潮大數據即將帶來一場顛覆性的革命，它將推動社會生產取得全面進步，助推醫療、零售業、製造業、金融、能源等各行各業產生根本性變革。大數據在臨床診斷、研發、付款和定價、新運營模式等方面發揮了顯著效果；零售行業中，在市場分析、銷售規劃、運營以及供應鏈等方面利用大數據進行分析優化；製造業中，大數據可以有助於了解客戶的需求，全面提升產品設計、研發和銷售等；金融行業(行情 股吧 買賣點)中，大數據發揮處理海量數據時快速、准確的優勢，在較短的時間內構建准確的、實時的、貼切市場需求的模型；能源行業(行情 股吧 買賣點)中，隨著感測器的廣泛引入，大數據對感測器創造的海量數據進行快速、及時地分析。中國發展大數據的現實意義1.大數據有助於破解中國社會轉型中的難題。中國經濟已進入轉型期，社會進入矛盾凸顯期，改革進入攻堅期，增長進入換檔期。宏觀經濟形勢錯綜復雜、各種社會改革盤根錯節、群體性事件頻發等突出問題，僅僅依靠現有的管理手段與方法已明顯落後。大數據能高效處理瞬息萬變的海量信息，能有效破解轉型中的社會難題。比如，2008年馬雲利用淘寶網的海量數據早半年成功地預測到了金融危機，大數據可以提高宏觀經濟預測的准確性。大數據同樣能及時處理和分析海量交通信息，及時轉化成出行指南，緩解交通擁堵。大數據更能及時處理瞬息萬變的空氣質量變化情況，准確判斷污染源。例如位於亞特蘭大的通用電氣(GE)能源監測和診斷中心，每周7x24小時實時收集全球50多個國家約1550台燃氣輪機的數據。2.大數據催生新產業，帶來經濟增長新空間。隨著大數據在商業企業、政府公共事業、國防軍事等領域應用，大數據日益形成一個新產業。大數據是一個事關國家社會發展全局的產業。《「十二五」國家戰略性新興產業發展規劃》提出支持海量數據存儲、處理技術的研發與產業化。圍繞產業鏈上下游，大數據必將帶動智能終端的普及應用、物聯網、雲計算等產業的蓬勃發展，高性能伺服器產業的發展和信息技術服務業等產業的發展。3.大數據能有效減少社會運行成本，提高經濟與社會運行效率。醫療衛生行業，能夠利用大數據避免過度治療、減少錯誤治療和重復治療，從而降低系統成本、提高工作效率，改進和提升治療質量。麥肯錫報告估計美國醫療行業每年通過數據獲得的潛在價值超過3000億美元，能夠使得美國醫療衛生支出降低超過8%。公共管理領域，能夠利用大數據有效推動稅收工作開展，提高教育部門和就業部門的服務效率；零售業領域，通過在供應鏈和業務方面使用大數據，能夠改善和提高整個行業的效率，充分利用大數據的零售商有可能將其經營利潤提高60%以上。4.大數據帶來精準營銷，改變傳統商業模式。大數據能有效改善企業的數據資源利用能力，提高從數據到信息的轉化率，讓企業的決策更為准確，從而提高整體運營效率。網路通過大數據實現精準營銷。阿里巴巴通過對淘寶網客戶交易記錄進行分析，能夠以極低的成本准確評定每個商戶的信用等級，阿里巴巴2010年開展的淘寶網中小企業無抵押貸款，至今累計壞賬率也僅有1.94%，而且盈利可觀。5.大數據推動政府開放，提高公共決策的預見性和響應性。為了響應大數據戰略，政府開展逐步公開已有數據，如美國推出了政府數據在線網站(data.gov)，英國推出了政府數據公開網站(data.gov.uk)，數據開放推動政府不斷開放。發達國家已上升為國家戰略全球發達國家已經充分認識到大數據時代的發展趨勢，紛紛將大數據上升為國家戰略。哪些個人信息是可以獲取的，怎樣使用，以及個人是否允許這種使用，這都需要立法界定五項建議我們已經進入大數據時代，面對大數據革命浪潮，中國應著力做好以下幾方面的工作：1.將發展大數據上升為國家戰略。政府應順應信息技術發展趨勢，抓住大數據帶來的生產效率提升和經濟社會運行成本降低的戰略機遇，研究大數據發展趨勢，評估大數據對中國政府、經濟與社會運行所帶來革命性影響，制定未來五年或更長時間發展主要目標、重點任務、行動計劃和保障措施，將大數據戰略上升為國家戰略，通過體制機制創新，盤活政府及社會的數據資源，將數據資源轉化為生產力。2.加快政務數據資源開放。隨著中國電子政務的深入發展，信息系統基本覆蓋了中國政府的核心業務。政務在日常行政審批和為民提供公共服務時產生了大量業務數據。包括個人的戶籍、衛生醫療保障、教育、就業等方面的數據，企業的工商、稅務和基本法人信息，自然資源的氣象、地震、土地、礦產資源、環境資源、海洋等部門的信息，還包括知識產權、進出口、出入境等相關政務數據。在這些數據中，有很多屬於非敏感信息，政務應根據中國信息公開法，主動開放政府掌握的非敏感信息，提高信息資源的社會開放度，積極迎接大數據革命浪潮。3.營造大數據產業發展的市場環境。大數據是一個前景十分廣闊的新興產業，但當前仍然存在很多制約產業發展的因素。加快制定大數據標准和指南，鼓勵重要領域關鍵技術研發。政府應充分發揮市場機制的作用，鼓勵企業創新，保護知識產權，防止出現數據資源壟斷，營造大數據產業發展的市場環境。出台鼓勵大數據產業發展的財稅政策，重點支持大數據的核心技術和推廣應用。政府部門在氣象、統計、醫療衛生等領域實施大數據重大應用示範工程，積極探索大數據在政府部門中的應用，在全社會形成推廣示範效應。4.加快數據安全立法。大數據時代的安全與傳統安全相比更為復雜。一方面大量的數據匯總，涉及到企業運營數據、客戶信息、個人的隱私和各種行為的詳細記錄，對數據的合法抓取和使用需要法律保障。另一方面，中國關於信息產權不清晰，缺乏對信息的所有權、使用權和收益權的規定，這就導致了無法形成一個健全的信息資源市場，無法真正發揮市場在信息資源方面的優化配置作用，這就需要通過法律手段，對信息資源產權進行界定，以便公眾理解哪些個人信息是可以獲取的，怎樣使用，以及個人是否允許這種使用。
5.加快大數據專業人才引進與培養。掣肘全球大數據產業發展的瓶頸之一就是人才短缺。政府可以採取培養和引進人才相結合策略。一方面加快高水平大數據人才的引進，另一方面重點培育數據挖掘、機器學習等方面的專業人才。政府應該出台激勵措施並對企業管理者進行數據分析技術培訓，提高大型企業管理人員的數據分析能力

⑺ 何為數字地產和大數據有什麼關系嗎

數字地產，從字面上看是「數字」和「地產」的結合，在實際操作上是IT信息技術、通信技術與地產工業的的結合。數字地產的基礎是土地和建築，其上層應用是IT信息通信技術產品與服務相關的功能。這個是在大數據大范圍推廣和應用的背景下出現的，是有很大關系的。

由於數字地產的上層應用功能的特殊性，即需要部署IT信息類產品和運營IT信息類服務，因此其土地和其建築具有一定的特殊性，比如對供電、供水、供氣、帶寬等方面的要求，以及對建築形式、建築空間、承重、布局等特殊要求。當前數字地產的一個典型服務類型是數據中心，可以達到從數百、數千到幾十萬平米的規模。

數字地產的本質，是通過IT設施對土地、建築、電力、帶寬、水等資源的高額消耗服務來賺取利潤。

數字地產的提出與大數據的提出和應用是分不開的，沒有現代技術的日益發展，大數據應用就不可能成為現實，沒有大數據的概念的提出和實踐的應用，是不可能引領各行各業互聯網思維的變革和嘗試的。正是由於各行各業對於IT，對於大數據，對於互聯網思維的深入了解和推動變革，才出現數字和地產的結合。

⑻ 為什麼蘋果華為騰訊，都要把數據中心建在貴州，有什麼好處

最近兩年大數據非常火爆，跟著大數據一起火爆的是貴州省，每年在貴陽舉辦的大數據峰會更是吸引來了全球各地商界大佬的參與。

而且目前很多知名企業已經在貴陽建設大數據中心或者計劃在貴州建設大數據中心，比如在貴安新區中的電子產業信息園內，目前聚集了三大運營商後，戴爾、谷歌、阿里巴巴、騰訊、網路、京東、華為等近300數據項目。

目前貴州是首個國家級大數據綜合試驗區，貴州已有大數據企業超過9000家，產值超1100億元，每年有上萬名相關人才流入。

那貴州到底有什麼魅力，為何能夠吸引這么多知名企業來到貴州建設大數據中心，成為大數據中心的一個重要基地之一呢？這裡面有主要有幾個原因:

貴州的地理環境是非常適合建大數據中心的，這種優勢主要體現在以下幾個方面。

（1）氣候優勢。貴州位於北緯24度至29度之間，貴陽更是被稱為避暑勝地，冬無嚴寒，夏無酷暑，夏季平均氣溫約25℃，冬季平均氣溫約9℃，溫差是比較小的，這種氣候非常有利於伺服器的維護，減少伺服器的能耗。

（2）貴州位於雲貴高原地區，境內地貌主要以喀斯特地貌為主，很少有台風，地震，泥石流等地質災害，這有利於大數據中心的穩定。

（3）貴州境內有眾多溶洞，洞裡面的恆溫恆濕，這個非常適合建立大數據中心，所以目前有很多大數據中心都是直接建在貴州省內的溶洞裡面。

大家都知道大數據中心是電老虎，大數據中心的運營成本主要包括機房電費、寬頻成本、機房建設及攤銷、人工成本及機房租金等，其中的機房電費成本約占據總成本的一半以上 。

之前美國有一個機構曾經做過一個調查，結果發現一個數據中心的用電功率超過了美國的一個中型城鎮，比如谷歌位於全球的數據中心的用電功率達到3億瓦特，這一數字超過了三萬戶美國家庭。

正因為如此，建立大數據中心最大的一個成本就是電力，而且必須需要該地區有豐富的電力資源。目前貴州的電力資源是比較豐富的，2018年各省發電量排名當中，貴州排在第15位，發電量不是很靠前，但這個發電量跟貴州的經濟體量相比還是相對比較豐富的，所以貴州很多電量都是輸送到省外。

除了電力資源豐富之外，貴州的電價還非常便宜，為了吸引各大數據中心到貴州投資，貴州各地方政府協調電網給出了一個比較優惠的電價政策，最低的價格達到每度0.35元，而據工信部統計，目前全國大數據中心平均用電價格為0.87元/千瓦時，而沿海地區用電價格高達1.5元/千瓦時，相當於目前貴州的電價只有其他地區的一半，甚至更低，這也是吸引各大巨頭大數據中心落戶的直接原因之一。

影響大數據中心布局的原因有很多，其中有一個重要的原因就是土地。因為大數據中心不像機房那麼簡單，隨便1棟樓就可以解決問題，大數據中心需要非常大的面積。

比如騰訊貴安七星綠色數據中心位於貴州省貴安新區，總佔地面積約為770畝，隧洞面積超過3萬平方米。如果這個大數據中心建立在深圳，按照土地均價1萬元/平米計算，那光土地成本就需要50億左右。而貴州作為欠發達地區，目前經濟並不是很發達，所以土地成本相對比較低，這770畝土地價格估計也就幾個億左右，這樣就可以大大節省大數據中心的建設成本。

最近幾年貴州的大數據業務之所以發展迅猛，這裡面除了國家政策偏重之外，貴州各地方政府出台的優惠政策也是吸引各大企業落戶的重要原因之一。

前幾年貴州省就出台相關文件大力支持大數據中心產業的發展，這種政策支持主要體現在以下幾個方面：

1、稅收優惠。

比如投資1000萬元及以上的大數據企業，從企業投產運營之日起3年內，企業所交納的省級以下稅收地方財政留存增量部分，由企業所在地市、縣政府全額補給企業；

投產運營3年以上5年以內的，以減半方式給予支持。 而符合國家稅收優惠政策規定的大數據企業，可享受第一年至第二年免徵企業所得稅、第三年至第五年按照25%的法定稅率減半徵收企業所得稅的優惠。

2、補貼政策

為降低企業成本，貴州省還給大數據企業補貼寬頻費用，大數據企業自用寬頻租賃費由所在市、縣政府給予50%的補貼，每戶企業每年補貼不超過50萬元，補貼期可為3年。

此外，從財政上，貴州省整合貴陽市、貴安新區設立大數據產業發展專項資金，從2014年起連續3年，每年安排不少於1億元用於支持大數據產業發展。

3、人才政策

大數據本身就是一個高 科技 產業，本身就離不開人才，為了吸引更多的人才來貴州落戶以及就業，貴州省推出了很多人才優惠政策。

一是實施「百千萬人才引進」計劃，鼓勵大數據產業人才到貴州創業，認定為大數據企業高層次人才的可享受相關優惠政策，這種人才政策主要體現在以下三個方面。

二是給大數據企業的員工在稅收和購房方面發「紅包」。對大數據企業員工，在貴州工作時間超過1年、年繳納個人所得稅在3萬元及以上的，按其個人所得稅地方留存部分，第1至5年給予90%的獎勵，第6至10年給予60%的獎勵。大數據企業高管人員和核心技術人才，在貴陽市和貴安新區購買住房並簽訂5年以上本地服務協議的，經認定後由所在地政府每人給予10萬元一次性購房補貼。

三是大數據企業高管人員和核心技術人才，在戶籍和就醫等方面享受優惠和便利，子女在義務教育階段入學可在省內居住地轄區學校就讀。

總之，貴州省大數據之所以能夠迅猛發展，吸引那麼多世界頂尖企業來落戶投資，可以說貴州省綜合了天時，地利，人和各方面的優勢，所以目前貴州省大數據產業發展越來越好。

貴州被稱為中國的大數據「矽谷」，三大運營商、華為、騰訊、蘋果紛紛在貴州建立數據中心。為什麼這些 科技 巨頭紛紛在貴州建立數據中心呢？下文具體說一說。

數據中心最大的特點就是「高能耗」 ，電力成本是整個支出成本的50%~70%，其中一半來自於伺服器等設備的供電，另一半來自於機器設備散熱的「空調費」。

從氣溫和能源來說，貴州是公認的中國南方最適合建立數據中心的地方。貴州常年氣溫保持在14℃到16℃，即便最炎熱7月份，平均氣溫也只有23.7℃，是伺服器等設備運行最合適的溫度。

根據華為的說法「大數據基地建在北京需要1塊錢1度電，貴陽只需要4毛。 我們不需要什麼優惠政策，放在貴州，建成運行後一年可以節約上億的電費 」。

2013年是中國「大數據元年」，大數據的到來，貴州和北上廣的等一線發達地區站在同一起跑線上。貴州專門頒布了一系列政策，用於支持貴州大數據的發展。2014年開始，貴州鼓勵獎政府部分的數據遷移到雲端，即「雲上貴州」，除了特殊需求，不再自建機房，這個在全國范圍內都是超前的。

貴州通過政策上的引導，明確了兩大基礎工程： 一個是數據中心，一個是呼叫中心 。數據中心方面，三大運營商、華為、阿里巴巴、騰訊、蘋果等紛紛將南方的數據中心建立在貴州；呼叫方面，華為、螞蟻金服等都將客服中心放在了貴州，貴陽的呼叫中心坐席達到了30多萬席。

總之，貴州發展大數據產業占據了天時地利人和的優勢，貴州獨特的自然環境和精準有利的政策支持是貴州大數據產業發展的兩大法寶。

可是你不知道的是：三大運營商，蘋果，華為，騰訊等等都選擇將大數據中心落戶在貴州！到底貴州有什麼魔力呢？畢竟貴州並不是像北上廣一樣發達。有什麼理由留住這些大企業嗎？

2013年3月，貴州面向全國優質民營企業進行招商推介時，特意邀請馬雲。馬雲這樣說：錯過三十年前的廣東和浙江！也一定不能錯過在貴州的發展機遇。

也就是在這一年，三大運營商將大數據中心落戶在了貴州；不僅僅是它們，阿里，華為，惠普，IBM，網路，騰訊，戴爾等等都將大數據中心和貴州相連！

這一切的根源在於：貴州對於發展大數據的決心！貴州從最開始就既定了將貴州打造成大數據中心，所以支持力度大，定位精準！

從將貴州打造成全國首個大數據綜合試驗區，貴州應該是最早一批積極落實《促進大數據發展行動綱要》的地區， 這是貴州能夠先人一步的根源！

從2013年三大運營商落戶貴州貴安新區，總投資150億元，規劃建設機櫃超10萬個、伺服器超200萬台！它們打了頭陣，更有利於促成品牌效應，行業巨頭紛紛入駐 ，實際上也是吸引華為，騰訊，蘋果紛至沓來的原因之一！

你可能不會忽略掉：節約成本！對於任何一個企業來說，成本控制是最基礎的！而大數據一個重要的特點就是高耗能！而貴州的水資源豐富，可以說是國內電費最低的省份之一。

可以說對於大數據中心來說，能夠節約大約50%-70%的電量！這對於企業來說，這是非常有吸引力的一環。

而且，貴州地處北緯24到29度之間，平均氣溫在14-16度，冬暖夏涼，地質結構穩定，災害風險低，森林覆蓋率49%，可以說這對於大數據中心所需要的穩定，安全，而且氣溫適合，對於散熱要求大的數據中心很適合！

在貴州大數據產業園，聯通負責人這樣說：這里有綠色節能、柔性可變、靈活定製、網路通達、安全可靠、專業運營六大特點，這是促使他們選擇的原因。

確實，貴州本身的優勢不僅僅貴州本身的支持；環境特色，電力成本以及開放的數據資源等等優勢，讓貴州成了這些企業選擇的「鑽石礦」！

華為、騰訊等企業把數據中心建在貴州，主要是因為貴州全年平均氣溫較低，而且電力穩定，空氣清潔，更關鍵的是數據中心安全等級可以建設的更高，而且貴州政府規劃和招商引資政策較好。下面來分析一下。

氣溫較低，對於數據中心的散熱非常有好處。貴州即使是夏天，平均溫度大概也就在20多度，如果是山區，可能溫度會更低，更涼爽一些。氣溫較低，對於大型數據中心的散熱是非常有好處的，大家都知道數據中心的發熱量是驚人的，氣溫較低可以節約大量的空調用電。這樣也能節約設備成本，提升數據中心運行穩定性，降低數據中心運行費用。

數據中心是耗電大戶，電力供應的穩定性可以說至關重要。貴州電廠眾多，本地大型電廠非常多，因此電力供應情況非常充足，原來就是西電東輸的起點，可以說電力非常穩定和充足。貴州本地電廠和電網的供電能力充足和穩定，這保證了數據中心的高等級的供電要求。畢竟周邊就有穩定的發電廠，這對於數據中心來說更為重要。

數據中心對於空氣的清潔度要求也非常高。而貴州空氣質量可以說非常好，這對於數據中心的良好運行至關重要，空氣不用特別精細的處理就可以很好地滿足要求，這又減低了數據中心的運行成本。

貴州數據中心安全等級特別高，甚至可以抵禦核彈攻擊。數據中心在未來是一個國家的機密，可以說安全是需要考慮非常周全的。一般在貴州建立數據中心，都是在山腳下挖出山洞，作為數據中心，這樣把一座大山挖空，可以說安全等級特別高，甚至可以輕松抵禦核彈的攻擊。這樣的安全等級，可以說把數據安全放在了非常高的等級上。這樣的數據中心無疑更能夠吸引人把數據放在裡面。

貴州省這幾年充分考慮了自己的資源優勢，規劃和主導了貴州大數據中心的定位。依託著貴州大數據中心的定位，不斷推出招商引資政策和人才引進政策，包括稅收方面的優惠，包括土地方面的優惠，包括供電優惠政策等等。這些政策對於企業落戶貴州也是起到了非常關鍵的作用。

綜上所述，華為、騰訊等企業把數據中心建在貴州，主要是因為貴州平均氣溫較低，而且電力供應穩定，空氣清潔，更關鍵的是數據中心安全等級可以建設的更高，而且貴州招商引資政策也是非常好。

感謝閱讀！

為了電！首先是省電，你知道北京一個騰訊的數據中心一年的電費是多少嗎？十個億。再有這么大的耗電量，你就是給的起電費電網也不一定能給你做輸配電啊。這個不是你想要就有的，像北京的電都是外省輸送過來的，你一拍腦袋想砸錢建一個數據中心，國家電網沒規劃你這塊兒，這么大的耗電量，它從哪兒給你送電來啊？貴州這里好處就出來了，有全國最充沛的水利資源，把機房建在河邊的山裡頭，電力，空調的冷卻這些問題都解決了。這也是為什麼很多比特幣的挖礦機礦場都在雲貴那邊的原因了。建好了水電站電就和白來的差不多了。水利發電站就在邊上也沒有電網的輸配送問題了，至於數據傳輸反正是光纖，距離根本不是問題。

大家好！

為什麼長期以來沒有什麼發展機遇的貴州，能夠成為中國大數據中心。

世界各大巨頭公司紛紛把自己的數據中心建立在貴州這塊自古以來就荒涼落後的西部山區中。

作為在貴州呆了很長時間的人，我認為有以下幾個核心點符合建造大數據中心：

大數據中心裡的設備都是極其昂貴的設備，那可是公司的真金白銀。更何況比設備更貴重的核心數據、科研成果，更是無價之寶。作為一個公司戰略級資產，最核心的考慮點應該是天災原因。天災面前人人平等，天災面前，一切白費。而貴州省在下面幾個可以說在世界上都是得天獨厚的：

1.地震：地震應該是對數據中心，危害最大的自然災害。但，有史料記載以來，貴州好像沒有發生過地震活動。不像現在四川和雲南地震頻發。

2.水災：貴州林密，溝深，只要選址得當，完全不用擔心像長沙那樣被水漫金山。

1.貴州地處中國內陸，東挨湖南，北接重慶四川，西連雲南，南抵廣西。屬於中國的內陸地區。

2.貴州自古以來就是一個被群山環抱，交通閉塞，很少有戰亂，非常穩定、孤僻、獨立的地方。如，席捲世界的第二次世界大戰，貴州就幾乎沒有受到炮彈的打擊。解放戰爭更是一個地區，一個團就解放了。

「天無三日晴，地無三分平」，一直是貴州寫照，地處亞熱帶，但有處於雲貴高原中心地帶，而且高原也不太高，平均海拔1000多米。氣溫常年維持在10℃~30℃之間。對高耗電的大數據中心來說，無形中降低了大量的電費成本。

大自然的空調房，溶洞

貴州是一個資源缺乏的省，煤炭，鋼鐵，石油等都幾乎沒有，但唯獨水資源豐富。烏江，清水江，赤水河，盤江等等。有高原帶來的巨大落差，非常便於水電站的建立。在70十年代，很多農村都是通過自建水電站，發電自給自足。

這是貴州擺脫落後的機會，騰飛的起點。由衷為故鄉高興。

把最賺錢又環保的項目落在扶貧重點地區符合國家策略，很早前就在貴州黔南建設「大碟子」，據說光選址就選了12年，最後才選到這國寶級的「科斯特地形」開始建設，總耗時23年。有這么好的天文設備在這里，當然高 科技 的項目更有理由落在這里啦，天氣也是關鍵，這里全年平均氣溫23度，夏天不熱冬天不冷，當然大多數原因還是國家想要扶持貴州啦，全國各省各縣都修高速公路，最費錢耗時難修的就是貴州省了，投資那麼多，總要有項目回報吧！以上純屬個人觀點哦！

有一個很有意思的消息，微軟2018年6月搞了一個名為 Natick的實驗性項目。這個項目非常有意思，微軟在蘇格蘭奧克尼群島海岸線附近的水域中，部署了一個水下數據中心，在一艘長 40 英寸的船內部署了12個機架和864 台伺服器。

另外一個很有意思的消息是，VerneGlobal公司和Advania公司在冰島建立了自己的數據中心，冰島正在成為越來越多的數據中心首選，冰島正在打造零碳的綠色數據中心產業

不知道有沒有人路過華為的數據中心，在華為的一些數據中心，冬天路過的時候，數據中心上雲蒸霞蔚，蔚為壯觀。所以，對於數據中心而言，選址首先要考慮的就是散熱。數據中心所處的位置，如果氣候常年涼爽，對於數據中心而言，可以顯著降低整體能耗，節約大量散熱所需的能源費用。

如果有朋友去過運營商的機房也可以看到，運營商的機房一般都是沒有窗戶的，這是為了避免夏天太陽直射產生的熱量，所以散熱是數據中心的基本需求。微軟之所以做實驗把數據中心建在水下，也是看重了水下良好的散熱條件

數據中心的能耗需求也是剛需，因為數據中心的伺服器需要24小時不間斷運轉。冰島為何成為全球數據中心建設的熱門地點，是因為冰島的天氣涼爽，而且冰島的地熱非常豐富，冰島的地熱發電滿足了全冰島的用電需求並且還有所富餘。所以能耗一向是數據中心的剛性需求。以前傳說四川大渡河畔是比特幣的礦機的挖礦聖地，也是看重了四川富餘的水電資源

我們再看看貴州，當地常年氣溫涼爽，在夏天幾乎不用空調，可利用自然條件冷卻伺服器；而且貴州水電裝機量排在全國第四，有充足且便宜的電力資源提供，這些都為貴州作為數據中心建設的最佳地點提供了絕佳的支持

華為在貴州的數據中心，甚至挖空了一座小山，在山腹里建設數據中心，將會更加涼爽，很有可能採用自然散熱方式，就可以滿足數據中心伺服器的散熱訴求。所以貴州建設數據中心，是得天獨厚的

數據中心選址有幾個條件，一是安全，二是成本低，這兩點貴州都具備。

所謂企業數據中心，就是一個公司核心數據的存儲中心，相當於人的大腦，對安全性要求比較高，一般都是採用容災備份的方式設置，分散在不同的地區，貴州只是其中一個，別的地方應該也還有。

數據中心的安全性威脅主要來自：自然因素，人為因素、意外因素。和其他地區比較，貴州自然安全因素比較好，台風、地震、雨雪等自然災害非常少；貴州相對地處偏僻，不繁華，人為因素的概率也比較低；貴州地處雲貴高原，周邊環境比較穩定，火災等意外因素也相對少一些。除此之外，網路攻擊等其它安全因素在哪裡都差不多。

在安全的前提下，能省就省。數據中心屬於不太需要人力維護，但是需要精心呵護的地方，除了上面說的安全因素外，對環境、電力、溫度、消防要求比較高。

因為工作的原因，我曾經到過很多運營商的機房，裡面可以說是戒備森嚴，因為裡面有大量的用戶數據，必須保證絕對安全，不能影響用戶正常通信。

據了解，這種機房對環境要求非常高，必須做防塵處理，貴州的污染少，防塵成本就會降低；機房還要求24小時供電，雙路供電的同時，還要配備柴油發電機組，配備逆變器，而且耗電非常高，還要通過空調調節機房溫度接近恆溫，因為只有在恆定的溫度下機器運行效率才高，壽命也長，貴州電力相對充沛，電費不高，能節省成本。

除此之外，空調也是用電大頭，為了節能，在溫度適宜的時候，他們都採用新風製冷，就是用自然風冷卻機器散熱，貴州的半高原環境常年溫度偏低，非常適合採用自然條件降溫，這對降低空調電費來說是最好的。

正是由於上述原因，很多互聯網公司願意把數據中心建在貴州，貴州也為他們創造了很好的運營條件，包括機房選址，環境開發，人才政策等等，這就形成了一種產業，數據中心和呼叫中心基地。

蘋果華為騰訊都要把數據中心建在貴州，有三方面原因，簡單點說就是成本低、安全性高、符合大趨勢。

接下來我們具體分析這三大原因。

成本有多方面，既然是大數據中心，那麼首先要有比較大的空間，需要擺放很多台伺服器，需要耗費大量電力，需要保持較低的溫度。

貴州地處西部，土地成本低，平均溫度也低，還有很多溶洞可以直接利用。此外貴州有煤礦 ，電力充足 ，電力成本較低。

涼爽的溫度，一年四季溫差小，這種自然氣溫環境得天獨厚，耗電量也非常均衡。

電費佔了數據中心近半的成本，相對於其他地區平均0.8元以上的用電成本，貴州用電成本低至0.35元，這是非常大的優勢。

西部遠離沿海，身處內陸，更加安全，即使發生戰爭也不容易受到影響。

貴州地質條件獨特，沒有地震、泥石流等危害。

「一帶一路」為貴州帶來了大機遇，僅貴陽市就有大數據企業1600多家，主營業務收入在2018年達到了1000億元。

為了吸引投資，貴州對企業的優惠措施也非常到位，企業融資、稅收、人才等方面都有政策扶持。

以稅收優惠為例，符合國家稅收優惠政策規定的大數據企業可享受第一年至第二年免徵企業所得稅、第三年至第五年按照25%的法定稅率減半徵收企業所得稅的優惠。

以貴安新區為例，企業建設大數據中心可以獲得最高1000萬元軟硬體資源支持，除了階梯電價優惠外，對於各類人才也有3年內每年最高2萬元的租房支持。正因為符合了國家規劃，地方重視，企業配合，貴州大數據行業吸引了每年上萬人才流入，部分人才還能享受高達10萬元的購房補貼。

如今貴州大數據產業規模已經形成，優勢會日益明顯，成為貴州經濟新的經濟增長點。

⑼ 數據生產要素中大數據是什麼

數據生產要素中大數據就是生產資料。大數據稱謂生產資料或者說是生產要素這種叫法非常符合互聯網推動經濟與科技的推動力。大數據復雜的運算及廣泛的應用推動了互聯網的升級，推動了智能化產業發展，推動了物聯網的發展。

大數據作為一種新型生產要素寫入文件中，與土地、勞動力、資本、技術等傳統要素並列為要素之一。當前數字經濟正在引領新經濟發展，數字經濟覆蓋面廣且滲透力強，與各行業融合發展，如大數據、雲計算、互聯網、人工智慧等。

因此，數據成為關鍵生產要素。同時，大數據在社會治理中如城市交通、老年服務、城市安全等方面也發揮了重要作用。

數據要素的作用

數據越多價值越大，越分享價值越大，越不同價值越大，越跨行業、區域、國界價值越大。因此，實施數據開放共享，優化治理基礎資料庫，不斷完善數據權屬界定、開放共享、交易流通等標准和措施，促使數據資產重復使用、多人共同使用加快推動各區域、部門間數據共享交換，顯得十分必要。

數字經濟可以降低搜尋成本、復製成本、交通成本、追蹤成本，但數據要素作為一種虛擬的、客觀存在的要素，在生產、交易過程中容易產生信息不對稱問題。

為促使數據資源轉化為數據要素，有必要建立數據資源清單管理機制，構建與互聯網技術相適應的開放、扁平、靈活的組織體系，從而有效破解數據造假、供需錯配等問題。