園區大數據微盤

① 大數據都體現在哪些方面

在過去幾年，大數據的建設主要集中在物聯網、雲計算、移動互聯網等基礎領域，一些大數據起步較早、積累較深的行業領域，開始基於大數據的基礎建設，開啟了行業數據應用與價值挖掘之路。從數據的抽取、清洗等預處理，到數據存儲及管理，再到數據分析挖掘，以及最終的可視化呈現。行業用戶開始把注意力轉向大數據真正的價值點——發現規律，提升決策效率與能力。這一年，他們在收集數據上花費的時間很少，而在實際分析數據並回答各種問題上的時間則越來越多。
目前進入大數據應用相對較成熟的領域主要在公安、交通、電力、園區管理、網路安全、航天等。大數據價值被挖掘，幫助各行業從業務管理、事前預警、事中指揮調度、事後分析研判等多個方面提升智能化決策能力。
公安領域的大數據應用，可以實現從警綜、警力、警情、人口、卡口/車輛、重點場所、攝像頭管理等全方位進行公安日常監測與協調管理；實現突發事件下的可視化接處警、警情查詢監控、轄區定位、應急指揮調度管理，滿足公安行業平急結合的應用需求。
從而全面提升公安機關智能化決策能力，提升警務資源利用和服務價值，為預防打擊違法犯罪、維護社會穩定提供有力支持。
交通領域的大數據應用，可以實現從公交車輛、司乘人員、運行線路、站點場站管理、乘客統計等多個維度進行日常路網運行監測與協調管理；支持突發事件下的值班接警、信息處理發布、應急指揮調度管理，發揮交通資源最大效益
電力領域的大數據應用，可以實現用戶分布、節點負荷、電網拓撲、電能質量、竊電嫌疑、安全防禦、能源消耗等智能電網多個環節進行日常運行監測與協調管理；滿足常態下電網信息的實時監測監管、應急態下協同處置指揮調度的需要。全面提高電力行業管理的及時性和准確性，更好地實現電網安全、可靠、經濟、高效運行。
園區管理的大數據應用，可以實現從園區建設規劃、管網運行、能耗監測、園區交通、安防管理、園區資源管理等多個維度進行日常運行監測與協調管理；從而全面加強園區創新、服務和管理能力，促進園區產業升級、提升園區企業競爭力。
網路安全的大數據應用，能夠實現對網路中的安全設備、網路設備、應用系統、操作系統等整體環境進行安全狀態監測，幫助用戶快速掌握網路狀況，識別網路異常、入侵，把握網路安全事件發展趨勢，全方位感知網路安全態勢。
航天是大數據應用最早也最成熟，取得成果最多的領域，航天要對尺度遠比地球大無數倍的廣闊空間進行探索，其總量更多，要求更高。因此，航天大數據不僅具有一般大數據的特點，更要求高可靠性和高價值。能夠實現對航天測發、測控設備控制；航天指揮作戰體系模擬推演、作戰評估；航天作戰指揮顯示控制航天器數據分析、狀態監控

② 大數據產業園的背景：何為大數據產業園

近年來，隨著物聯網、雲計算的發展，大數據技術也成為了熱門詞彙。而對於大數據企業的發展，大數據產業園的作用可謂舉足輕重。
我國從1984年國內14個沿海開放城市先後成立的經濟技術開發區，逐步發展到以粗放型產業為主體的園區：如工業園區、科技園區、農業園區。到九十年代末開始以行業主體集聚的軟體園、設計園、文化園的專業化園區的出現和以個體專業經營為主體園區：如家紡城、油畫村、古玩城、禮品城等精細化園區的形成。我國園區建設和規劃正在向精細化、專業化方向發展。
而產業園區作為產業集群的重要載體和組成部分，其經濟效應已引起越來越多人關注。產業園區能夠有效地創造聚集力，通過共享資源、克服外部負效應，帶動關聯產業的發展，從而有效地推動產業集群的形成。
創想智慧城市研究中心對大數據產業園的定義：大數據產業園指大數據產業的聚集區或大數據技術的產業化項目孵化區，簡而言之，就是大數據企業的孵化平台，是大數據企業走向產業化道路的集中區域。 「大數據」作為時下最火熱的IT行業的詞彙，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。目前大數據的市場需求非常巨大，各行各業均對大數據的市場前景抱以樂觀的態度。
大數據產業園作為大數據企業的重要聚集基地，通過自身的規模、品牌、資源等價值為區域經濟發展和企業資本擴張起到了巨大的推動作用。
（1）提升企業效益
大數據產業園的建立會迅速聚集大數據企業發展所需要的多種資源，可以吸引眾多互補型企業、產業鏈上下游企業等，為企業提供了一個良好的發展空間，是企業騰飛的重要平台。
（2）提升地區品牌
大數據產業園的建立必將帶來大量高科技企業的入駐，這必將帶動地區經濟的快速發展，為區域經濟建設提供高效助推器。另外，隨著國家對大數據等新興技術產業的重視，建立大數據產業園的地區將領先於國家的發展規劃之前，提升本地區的知名度，並且可以藉此吸引更多高新技術企業的投資。
（3）創造社會價值
一般的大數據產業園區，建設規模較大，涉及投資建設金額巨大，建成後，在年產值、稅收等方面貢獻巨大，並可直接解決部分當地失業人員的就業問題。除此之外，園區的生產生活配套設施，如住宿、餐飲、商業區等，不僅可以滿足園區內工作人員的個人需求問題，還可以為地區和其他服務型企業帶來巨大的經濟利益。大數據產業園在為自己創造經濟效益的同時，也獲得了社會效益的大豐收。
通過建立大數據產業園，能夠更有效地組織和使用大數據，人類也將得到更多的機會發揮科學技術對社會發展的巨大推動作用。 Gartner報告稱2012年全球各大企業用於大數據業務的投資總額達43億美元，Gartner預計2013年全球各大企業用於大數據業務的投資總額仍將增至340億美元 。
創想智慧城市研究中心研究發現，在中國，與大數據建設相關的硬體軟體服務2011年市場規模大約7760萬美金，而2016年這一數字將超過6億美金，連續增長率將達到51.4%。同時，各行業對大數據也有著現實的需求：中國工商銀行擁有2.2億用戶和6億個賬戶，每日處理多達2億個交易；中國石油集中統一信息系統管理8600萬噸/年的成品油銷售業務，年處理3450萬張單據；中國航信目前運行著超過2000台硬體設備，每秒鍾事務處理能力11000TNX/S，每天為100萬旅客提供訂票離港服務；阿里巴巴集團擁有的數據達到30P(1P=100萬GB)，規模全球領先……
互聯網特別是移動互聯網的發展，加快了信息化向社會經濟各方面、大眾日常生活的滲透。中國人口居世界首位，將會成為產生數據量最多的國家，而大量數據的產生使得政府、企業對大數據技術的需求與日俱增。
大數據產業園作為大數據企業的孵化器，正面臨著最好的發展機遇。 1、 目前全國房價普遍處於一個較高的水平，房地產開發商對城市用地爭搶激烈。而一個完善的大數據產業園區往往佔地較多，地方政府如果看重短期GDP收入，往往在園區的規劃上欠缺積極支持。
2、 盡管目前大數據技術非常火爆，但我國大數據產業還處於起步階段，產業鏈發展並不成熟。在大數據產業園建立後，未必能夠有足夠的企業入駐，不能形成一個完整的大數據生態圈。
3、 園區自身的競爭力對其長遠發展也是個巨大的挑戰。大數據產業園區在建立之初，應充分考慮到產業結構未來的調整和升級，根據企業需求提供適合企業發展的服務，為企業的發展預留空間，這樣才能不斷提高園區自身的競爭力。 截至2013年12月份，根據創想智慧城市研究中心的研究，全國已建或擬建的大數據產業園區超過十個。其中，陝西、天津、重慶的大數據產業園區規劃較為明確。
（1）中國第一個大數據產業園、
陝西西咸新區灃西新城已在信息產業園中規劃了國內首家以大數據處理與服務為特色的產業園區。
灃西新城大數據產業園區規劃佔地3平方公里，包括基礎數據產業區、數據應用研發區和數據疊加拓展區3大板塊，預計到2020年實現500億元產值，成為國家政務資源後台處理與備份中心和國家級大數據處理中心。目前引進了四大運營商，中國聯通、中國電信、中國移動和陝西廣電網路，以及一個國家部委國家計生委的災備中心。通過大數據的引領發展，帶動信息產業的發展，帶動軟體包括裝備製造產業的發展。
（2）重慶首批試點大數據產業園公示
2013年12月23日，重慶市經信委發布通知，對重慶市第一批大數據試點產業園進行公示，重慶西永微電子產業園區、重慶永川區服務外包產業園區入圍 。
根據之前市政府出台的《重慶市大數據行動計劃》，到2017年，重慶市將打造2至3個大數據產業示範園區，培育10家核心龍頭企業、500家大數據應用和服務企業，引進和培養1000名大數據產業高端人才，形成500億元大數據產業規模，建成國內重要的大數據產業基地。
（3）天津公布《濱海新區大數據行動方案（2013 2015）》
天津市在2013年11月初公布了《濱海新區大數據行動方案（2013 2015）》 。根據規劃，到2015年，天津市將實現「2111」發展目標，即聚集200家大數據企業，引進10個信息中心和數據中心項目，實施10項典型應用示範項目，形成10項殺手鐧技術產品。到2017年，建成具有國際競爭力的大數據產業基地和數據資源聚集服務區。
此次《行動方案》推出後，濱海新區將部署建設大數據產業園區。一期規劃布局1個大數據產業示範基地和3個大數據產業園區。其中開發區雲計算產業基地作為大數據產業示範基地；保稅區數字出版基地、高新區軟體與服務外包基地、塘沽海洋高新區作為3個大數據產業園區，爭取成為國家級大數據產業基地。

③ 大數據助力智能化管理

「園區經濟」是改革開放以來中國經濟發展的重要經驗。它不僅成為中國經濟的載體和平台，也為中國工業經濟發展探索了一條成功的經驗和模式。《工業互聯網創新發展行動計劃 （2021-2023）》中提到，培育一批綜合實力強的安全服務龍頭企業，建設一批工業互聯網安全創新示範園區，做好工業互聯網園區網路建設。

恰逢新一輪工業革命將數字技術和工具帶入工業產業發展，使製造業從業者能夠簡單有效地利用數字技術，使信息技術從業者能夠深入理解激鉛工業需求和文化，最終輸出數字製造知識和資產，讓對製造業本身不那麼精通的人也能通過這些數字資產挖掘出新的服務和使用，並產生增值。這與園區經濟轉型的需求不謀而合。

互聯網與園區的價值融合，可以充分發揮園區資源聚集、基礎設施集中建設的規模優勢，以及園區集中管控、精細服務的優勢。同時，園區可以幫助工業互聯網打通其使用的「最後一公里」，園區也可以收獲互聯網盈利模式。

因此，上海化學工業園融合工業互聯網的創新、科技、智能、生態變革勢在必行。

上海化學工業區於1996年獲准建立。它位於上海南部，杭州灣北岸，橫跨金山區和奉賢區，規劃面積29.4平方公里。是國家新型工業化產業示範基地、國家級經濟技術開發區、國家生態工業示範園區、國家循環經濟先進單位。園區創造性地提出並實踐了「產品與項目一體化、公用事業一體化、物流與輸送一體化、環保一體化、管理與服務一體化」的發展理念，形成了資旅鉛斗源高度集約、效益集中的大型化工生產模式。超過80%的企業原材料/產品供應鏈在園區內實現閉環。

目前，德國巴斯夫、科斯特龍、贏創等國際化工巨頭，美國亨斯邁，中國石化、華誼集團、高橋石化等大型骨幹企業，以及荷蘭皇家沃爾堡集團、法國液化空氣集團、蘇伊士集團等世界知名配套服務企業已連續多年入駐園區，與園區形成了良好的互助共贏發展態勢。

完善園區基礎設施，建設定製化大數據雲計算中心。

園區內有上海化工園區大數據雲計算拆磨中心，是「4S」工業園定製的大數據雲計算中心，融合了中國電信雲網整合的力量和上海化工園區的規劃。大數據雲計算中心採用雲計算技術，統籌利用現有IT資源和條件，為上海化學工業區管委會各部門統一建設和提供基礎設施、支撐軟體、使用功能、信息資源、運行保障、信息安全等服務。

大數據雲計算中心具有強大的計算能力、開放的雲架構和充分的可擴展性。採用政務雲相同框架建設標准，連續多年通過信息安全等級保護三級保護審核。具有靈活的定製化調整和開發能力，可同時滿足園區多家企業多樣化的實際使用需求。同時，在園區管委會的指導和支持下，園區部分企業自主開發使用了企業級大數據平台。

搭建大數據平台和輔助決策系統。

實現「三個預期」的深入使用

園區內搭建大數據平台，基於化學工業區介面交互標准和化學工業區數據目錄標准進行數據採集和交互服務。B

此外，園區推進綜合業務監管輔助決策系統建設，以園區各種感知和業務數據為基礎，以融合數據分析引擎為核心，以園區管理者、經營者、企業等主體的服務需求為導向，為智能決策提供有力支撐，提高決策效率，開展「三預測」(預測、預警、預報)深度使用。大數據平台的建設原則是「統一設計、分期建設、有序推進」。一是完成平台基礎架構，基本形成數據治理架構，實現數據可視化分析展示，開展輔助決策工作。然後完善平台的功能，不斷擴展平台連接的業務系統/數據，提供深度感知和智能決策服務。

輔助決策系統實現了園區整體業務運營的總覽，對業務場景的8個核心指標和業務狀態進行了設計、融合、分析和實現，共計29類。它採用逐級細化的可視化展示方式，業務數據的粒度由粗到細，實現了業務監管的分層決策模式。結合2D/3D GIS技術的使用，實現了工業互聯網園區業務管理「一張圖」。

挖掘典型使用場景推進工業互聯網園區建設

園區內外生產性、生活性服務企業涉及原材料進出口、儲罐儲存、運輸管廊運維、污水處理、熱力供電等公共功能。企業積極響應工業互聯網園區建設，形成典型的數字化使用場景，具體如下。

(1)數字結對。基於「GIS數字孿生」等技術，構建園區化工材料、能源材料輸送管廊三維可視化數字化管理平台。結合智能感測器實現管廊的智能化管理，將企業運營、安全、生產、財務等多業務維度指標統一可視化展示。

(2)資產管理。對公用事業服務企業相關資產進行數字化識別、快速盤點、精準定位、全生命周期管理等創新使用，實現資產的可管、可控、增值。

(3)智能巡檢。基於懸浮軌道機器人、地面行走機器人、集成IOT感測終端等。實時感知和監控管道和關鍵設備的運行狀態，形成一體化的空中和地面檢測網路。

(4)熱電平衡。針對園區內多家企業對供汽穩定性的高要求，搭建了蒸汽配額交易平台，平衡不同企業間因生產峰谷和配額利用率差異造成的供汽不穩定或浪費，實現供需精準匹配和資源優化。

(5)環境監測。基於生產企業

業廠內物聯網和園區廣域網的覆蓋，建立多源環保污控數據集成監控體系，實現對園區內重點企業、重點區域的污染源狀態、排放數據及環境質量數據的實時監測與預警。

另外，園區充分發掘主體化工生產型企業智慧化建設的內在動力，引導、鼓勵企業結合自身實際，加大投入，開展技術和智能化改造，提升智能製造水平，目前已形成生產過程管理信息化、生產過程工藝自動化、智能巡檢/運維、能源管理、智能輸送、視頻監控等工業互聯網使用場景。

打破園區數據孤島，園區管理運營更上一層樓

上海化學工業區實現了普通政務雲與園區使用、醫療生產力系統、公安封閉系統、物聯網及視頻系統的融合，在確保數據安全和使用順暢的情況下保持了原有的個性化資源需求。目前，園區各類項目上雲超過20個，資源使用率超過85%；平台運行平穩，總體可用率超過99.99%；使用部署時間從原來的3~6個月縮短為3~5天；等級保護三級評測達到90分以上，未出現信息安全問題。

上海化學工業區數據平台將採集的8200萬余條數據歸入3類、15項、21目、256細目的數據體系中，在此基礎上形成7大主題庫和256個業務庫，通過API為各類使用提供了430個數據元素。平台的建設初步打破了管委會、公用工程服務企業和生產企業間的信息孤島，可以為園區管理運營的各個領域提供快速、有效的決策支持，為上海化學工業區的管理和服務提供新的洞察力，提升園區治理、運營和公眾服務的智能化水平。

專家推薦語

上海化學工業區建設之初開創性地提出了「五個一體化」的發展理念，引領帶動全國石油和化工園區的發展。園區進行大數據雲計算中心建設，將普通政務雲與園區使用充分融合，搭建智慧決策平台，匯集各類業務數據，進行實時分析和可視化展示，服務於園區不同客戶，提升園區運營和服務的智能化水平，對於全國范圍內經濟開發區、高新區及工業園區具有較高的可借鑒性和可復制性。

相關問答：系統軟體，支撐軟體，使用軟體怎麼區分？

系統軟體用於管理計算機資源，並為使用軟體提供一個統一的平台。 使用軟體則在系統軟體的基礎上實現用戶所需要的功能。支撐軟體是支撐各種軟體的開發與維護的軟體,又稱為軟體開發環境。它主要包括環境資料庫、各種介面軟體和工具組。著名的軟體開發環境有IBM公司的Web Sphere,微軟公司的***.NET等。包括一系列基本的工具（比如編譯器，資料庫管理，存儲器格式化，文件系統管理，用戶身份驗證，驅動管理，網路連接等方面的工具）。

④ 如何應用大數據提升智慧園區綜合管理

信息技術的高速發展，不斷推動著信息技術服務業業務向細分化、多樣化方向發展，促使新產品、新業態大量涌現，進而創造新的市場空間，帶動產業升級優化。大數據產業化進程加速，信息技術服務業由傳統PC時代向新興技術轉移的節奏開始加速。企業專注自身優勢領域的同時，亟需結合新興技術支撐自身發展，開放合作成為產業主要趨勢。於此同時，信息技術產業的競爭正從單一企業競爭演進到以聚合生態圈協同效應的全產業鏈競爭，生態圈建設的重要性凸顯。根據2016年全國工業和信息化工作會議報告，2016年主要預期目標軟體和信息技術服務業收入14%左右。根據國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》(以下簡稱「《綱要》」)，全球范圍內，運用大數據推動經濟發展、完善社會治理、提升政府服務和監管能力正成為趨勢，有關發達國家相繼制定實施大數據戰略性文件，大力推動大數據發展和應用。目前，我國互聯網、移動互聯網用戶規模居全球第一，擁有豐富的數據資源和應用市場優勢，大數據部分關鍵技術研發取得突破，涌現出一批互聯網創新企業和創新應用，一些地方政府已啟動大數據相關工作。堅持創新驅動發展，加快大數據部署，深化大數據應用，已成為穩增長、促改革、調結構、惠民生和推動政府治理能力現代化的內在需要和必然選擇。

《綱要》明確指出，①2018年底前建成國家政府數據統一開放平台;②到2020年，形成一批具有國際競爭力的大數據處理、分析、可視化軟體和硬體支撐平台等產品。③培育10家國際領先的大數據核心龍頭企業，500家大數據應用、服務和產品製造企業。實現關鍵部門的關鍵設備安全可靠。④2020年底前，逐步實現信用、交通、醫療、衛生、就業、社保、地理、文化、教育、科技、資源、農業、環境、安監、金融、質量、統計、氣象、海洋、企業登記監管等民生保障服務相關領域的政府數據集向社會開放。⑤中小微企業公共服務大數據。形成全國統一的中小微企業公共服務大數據平台。這是國家大數據戰略的一個頂層設計，發展大數據是國家戰略。雖然目前看來，人力資源的配給與現有的資料庫管理技術基本是足夠的，但是未來，如果人類管理數據的效率不能保持同步提升，人類在大數據時代將無法對數據進行有效管理。大數據管理技術以及開放的大數據生態圈將促使大數據行業的快速發展。

(一)大數據市場競爭格局

大數據產業屬技術密集型產業，競爭更多是技術實力與創新能力的比拼，離數據越近的產業環節，產業價值越大。能掌控大數據實時集成、海量信息處理和管理、雲存儲等技術的廠商將成為產業的主導者，主導未來大數據產業技術發展方向，促進商業模式創新。大數據產業鏈現在已經初現雛形，圍繞大數據的產生與集聚、組織與管理、分析與發現、應用與服務各層級正在加速構建。目前，在大數據產業鏈上有三種大數據公司：
(1)基於數據本身的公司(數據擁有者)：擁有數據，不具有數據分析的能力;(2)基於技術的公司(技術提供者)：技術供應商或者數據分析公司等;(3)基於思維的公司(服務提供者)：挖掘數據價值的大數據應用公司。

(二)大數據產業進入壁壘

1、數據資源壁壘

大數據時代的一大特點就是，數據成為企業核心資產，豐富的高質量數據資源是大數據產業發展的前提。近幾年在互聯網產業及金融、電信信息化快速發展的帶動下，我國數據資源總量有了快速增長，已達到全球的13%，但其他行業受信息化水平制約，數據儲量仍不豐富。對數據的掌握決定對市場的支配權;越靠近最終用戶的企業，將在產業鏈中擁有越大的發言權。

2、技術壁壘

兩類企業將在大數據產業鏈處於重要地位。一種是掌握海量有效數據的企業，第二種是有強大數據分析能力的企業。關鍵是誰擁有更多、更准、更有價值的數據。中國大數據應用處在起步階段。淘寶、騰訊以及網路這些互聯網巨頭是率先使用大數據技術的用戶，但他們主要基於開源軟體自主開發大數據應用。行業進入需要具有較高的技術層次，技術和產品的創新能力是推動公司取得競爭優勢的關鍵因素。

3、政策壁壘

為把握大數據時代戰略機遇，我國要加速營造良好的大數據產業生態環境，政府應不斷完善政策法規，創建適度寬松的發展環境，提升中國在世界信息產業的地位;IT廠商應聚焦技術創新與服務模式創新，洞察用戶需求，提供高可用性的整體性解決方案;行業用戶應當通過雲平台實現數據大集中，形成企業數據資產;同時深度分析挖掘大數據的價值，推動企業智能決策。

4、專利壁壘

保護知識產權是軟體與信息技術服務產業發展的重要因素，只有保護好知識產權，才能保護和提高開發商開發軟體的積極性，才能促進軟體產業的蓬勃發展，十二五規劃對知識產權的保護力度進一步增大，這將對專利壁壘起到良好的促進作用。

(三)影響大數據產業發展的有利因素和不利因素

l 大數據產業發展的有利因素

1、國家政策大力支持

公司處於國家行業政策鼓勵和重點支持發展的行業。發展和提升軟體和信息技術服務業，對於推動信息化和工業化深度融合，培育和發展戰略性新興產業，建設創新型國家，加快經濟發展方式轉變和產業結構調整，提高國家信息安全保障能力和國際競爭力具有重要意義。為此國家出台《國務院關於印發進一步鼓勵軟體產業和集成電路產業發展若干政策的通知》、《國務院關於加快培育和發展戰略性新興產業的決定》、《軟體和信息技術服務業十二五發展規劃》、《關於印發促進大數據發展行動綱要的通知》等政策，從稅收、研究經費、進出口優惠、人才培養、知識產權保護、市場開發和投融資等方面給予了較為全面的政策支持。根據國家發展規劃，預期未來國家還將出台更多針對軟體和信息產業的專門政策，這將有力地推動我國軟體和信息產業的健康穩步發展。

2、大數據技術開發應用前景廣闊

國家計劃在2018年底前建成國家政府數據統一開放平台，率先在信用、交通、醫療、衛生、就業、社保、地理、文化、教育、科技、資源、農業、環境、安監、金融、質量、統計、氣象、海洋、企業登記監管等重要領域實現公共數據資源合理適度向社會開放，帶動社會公眾開展大數據增值性、公益性開發和創新應用，充分釋放數據紅利，與雲計算、物聯網、移動互聯網等新一代信息技術融合發展，與傳統產業協同發展新業態、新模式，促進傳統產業轉型升級和新興產業發展，激發大眾創業、萬眾創新活力。

l 行業發展的不利因素

1、產業創新體系不健全，核心技術缺乏

長久以來，我國信息化建設過程中存在著「重硬輕軟」的思想傾向。在軟體產品開發層面，民眾版權意識薄弱，盜版現象嚴重。另外，國內企業普遍規模較小、自主創新能力不足。創新能力不足是制約中國信息產業尤其是軟體和信息服務業發展的瓶頸。目前，行業內雖已涌現出一些具有自主知識產權的高技術、高附加值的產品，但從總體上看，多數企業或產品尚沒有自己的自主知識產權或核心技術，企業依靠產品的低水平重復開發、國外知名品牌產品代理銷售等業務生存的現象較為普遍。

2、人才結構矛盾突出

軟體和信息技術服務業是一個知識密集型產業，具有高技術含量和高附加值的特點，其發展需離不開大量的高素質人才。目前，我國軟體行業從業人員數量規模可觀,但高層次、復合型、領軍型人才依然缺乏，尤其是在經營管理、技術創新等方面具有國際化視野的高端人才較為匱乏，這已經成為制約中國軟體和信息技術服務業發展的關鍵因素之一。

3、大數據行業發展仍在初級階段

我國的大數據產業具備良好基礎，發展前景廣闊。一是一批世界級的互聯網公司在大數據應用上不斷推陳出新，智能搜索、廣告、電商、社交等藉助大數據技術持續進化，互聯網金融、O2O(online
to offline)等應用藉助大數據向線下延伸。二是大數據技術緊跟國際先進水平，具備建設和運營世界最大規模大數據平台的能力，單集群規模達5000 到10000
台伺服器，數據管理規模達到EB(1EB=1018B)級別，在機器學習等方面也有所突破。三是當前和未來一段時間，我國面臨著經濟結構轉型升級、政府和公共服務改進提升等緊迫任務，這些方面大數據都有廣闊的應用前景。大數據在全球的發展還都處於初期，技術、制度、觀念等方面都需要改變。對我國來說，數據資源不豐富，數據開放程度較低、技術差距大，技術水平不高，技術擴散不暢和法律法規不完善是限制當前大數據發展的主要問題，金鵬信息智慧園區軟體。

⑤ 如何讓大數據落地轉化時空大數據專家們精彩分享

「如何讓新新大數據勢力落地，將成果轉化成項目，實現就地轉化？」

在日前舉行的「時空大數據2021年度大會」分論壇——時空大數據產業生態協同創新論壇上，河南大學人文與建築時空大數據融合研究中心執行主任王振凱提出了這一疑問，現場的專家們圍繞這一主題進行了深入探討與交流。

全球人文與時空大數據
讓建築工程可視化

王振凱介紹，通過時空大數據平台，衍生出時空大數據集合系統。該系統集合了建築信息、地球信息、交網信息、電網信息、水網信息、市政信息、人文信息等集合系統，最終得出全球人文、建築與地理環境時空數據基礎。

簡單來說，工程可以通過時空大數據來具象化，大到建築物本身，小到建築物內一根鋼管，都能清晰可見，甚至可以見到建築物內鋼管內部。精確的時空大數據讓工程成本管控、進度管控都有跡可循。

TOD與城市時空大數據融合
建軌道就是建設城市

軌道交通帶給人民快捷速度的同時，新的擁堵問題又出現了。地鐵「建的起，養不起」的問題如何破局？如何讓交通擁堵得到緩解，同時又能賦予交通線更多的經濟價值？TOD模式由此營運而生。

「TOD模式是以公共交通為導向的開發模式（transit-oriented development，TOD）。」中鐵上海設計院集團有限公司TOD中心主任郭琳解釋，就是在規劃居民區或者商業區時，使公共交通的使用最大化的一種非 汽車 化的規劃設計方式。該模式可以同步城鎮化進程，帶動城市經濟提升。

郭琳認為，建軌道就是建設城市，經營軌道就是經營城市。軌道交通建設中會出現技術、主體、利益、主體邊界不明確，這就要破解融合。TOD模式通過大數據為未來城市提供了無限可能。未來是TOD5.0時代，通過可視化鼓勵機制，為城市碳達峰做貢獻。

一葦數智·時空大數據平台

時空大數據構建交通底座

眾合 科技 對構建軌道交通的時空大數據底座進行了實踐，一葦數智·時空大數據平台應運而生。構建數字孿生、挖掘數據價值、實現萬物互聯、賦能業務創新，是一葦數智平台四個顯著的特點。現場，浙江眾合 科技 股份有限公司研發中心總經理王廈通過示例進行了深入淺出的講解。

數字孿生，即通過一張圖可以看到地上空間和地下空間，兩者結構關系一目瞭然。同時，數字空間里還能看到空間構架的物件、供應商信息等信息，無論產品質量監控還是施工進度都可以實時跟蹤。

一葦數智平台以數據驅動業務，在四維數據的海洋中為業務挖掘更深層次的價值。王廈介紹，平台可以接入到終端設備，數據介面對外開放給合作夥伴和應用程序開發人員。

「我們願意共享平台及其內部功能與數據，與用戶、合作夥伴建立起價值的連接，所謂的萬物互聯，一切可聯通。」王廈說。

利用智能引擎，平台可向每項業務提供AI能力和模型演算法，同時為行業應用提供便捷易用的開發模板和工具。數據快速迭代為有效創新提供了支持。「早高峰的地鐵內，你可以提前知道哪節車廂比較空，從容候車避免擁擠。」王廈用這一實例介紹了一葦數智平台在賦能業務創新上所能起到的作用。

大數據助力園區管理

天集產城集團有限公司產城項目總經理李書江分享了時空大數據在園區管理上的應用。他介紹，時空資料庫分共有與私有，私有資料庫體現了建築數據、資產管理、現場施工進度、物料管理、智能化運維。智慧運維端深入園區日常需求，進行智慧園區的運營管理，全面了解園區企業基本經營情況，為企業在銀行和金融機構貸款做增信（從抵押增信到數據增信）。

此外，通過可視化界面，時空大數據還可以幫助企業進行員工打卡、門禁管理、智能管控和設備管理。平台內還能導入政務服務和其他功能性服務，助力企業完成工商注冊、財稅服務、知識產權、社保服務、法律服務等各類事項。

高效協同的時空大數據生態鏈

「每天要從家的A點到工作地B點，有多條路可以走，早晨出發可以選擇路上有早餐店和咖啡館的路線，晚上下班可以換一條路線，看看哪裡有聚餐點、哪裡有商場。這些，大數據生態鏈都可以為你作出指引。」維正集團企知道產學研科研成果轉化有限公司總經理李志慧從城市信息、物質和 社會 空間，三者連接共生數據互補出發，生動解釋了時空大數據生態鏈。

她表示，時空大數據是具有時空屬性的數據，搭建大數據集合平台，從而產生更廣泛的應用場景，引入聯盟成員，便能為大眾生態搭建出一套高效協同、開放包容的運行規律。

科技 金融助力推動時空大數據

力合金融控股股份有限公司創新基金管理總經理申康認為， 科技 和金融的結合決定了產業未來的發展，是未來時空大數據發展的關鍵。

中小企業 科技 創新具有投入高、周期長、風險高特徵，短期難以依靠自我造血實現滾動發展。中小企業融資難的根本原因在於其天然的弱質性，但傳統金融機構很難為中小型新新大數據企業賦能。力合金融利用金融支持打通發展到創新的過程，打造時空大數據產業投資基金，通過差異化服務，滿足時空大數據產業不同階段企業的投資需求，做到差異化賦能。



來源| 科技 金融時報（記者 孫俠）

⑥ 教你如何利用大數據思維

教你如何利用大數據思維 在和一些企業家交流時，有幾個問題會被常常問到，"沒有多少數據怎麼辦?"，"大數據都是大公司的事情，我們小公司怎麼辦?""能不能告訴我，哪些軟體或者工具可以解決大數據的問題?"一般情況下，我都會說，首先要有大數據思維!大家紛紛點頭稱是，這詞兒聽起來非常高大上，甚至給人一種不明覺厲的趕腳!但啥是大數據思維，我一直沒有空來整理提煉。
前陣子一個內部的論壇，要求大家必須講干貨，趁此機會，系統的梳理一遍，概括起來，也就三條：第一認識大數據飛輪，第二理解數據資產評估，第三運用泛互聯範式。

圖1：大數據思維
干貨肯定是經過濃縮的，甚至把案例都作為水分擠掉了，所以這篇文章讀起來不是那麼有趣。但我可以保證，掌握這三條給上市公司做大數據戰略咨詢肯定沒有問題。因為我已經靠這三板斧，搞定了十幾家上市公司。連國內最大咨詢公司的董事長都認為有料，要走了PPT。
每條都用一幅圖來表達，每個圖中的圓圈都有許多案例來佐證。大家如果對案例更感興趣，讀拙作《大數據時代的歷史機遇》好了。其實圖1就涵蓋了大數據思維的全部思想。這幅圖里外三層、上下結構，看起來比較復雜，所以後面拆成三幅圖來講。思維的過程是自上而下、自外而里的。圖的上半部分講得是大數據的商業功用，就是說有了大數據我們能幹什麼?怎麼賺錢?有哪些好玩的商業模式?以前常說"羊毛出在羊身上"，搞懂這些模式你會發現原來可以"羊毛出在狗身上"。書里詳細寫了六種，圖上只畫出五種。
補充：六種商業模式簡述
圍繞數據資產，筆者曾考察不同行業的盈利方式和經營策略，歸納總結了六種商業模式(詳見《大數據時代的歷史機遇》一書)。
租售數據模式：簡單來說，就是售賣或者出租廣泛收集、精心過濾、時效性強的數據。這也是數據就是資產的最經典的詮釋。按照銷售對象的不同，又分為兩種類型。第一是作為客戶增值服務。譬如銷售導航儀的公司，同時為客戶提供即時交通信息服務。廣聯達公司為他的客戶提供包年的建築材料價格數據。僅此一項業務，年收入超過1億元人民幣。第二是把客戶數據，有償提供給第三方。典型的如證券交易所，把股票交易行情數據授權給一些做行情軟體的公司。
租售信息模式：一般聚焦某個行業，廣泛收集相關數據、深度整合萃取信息，以龐大的數據中心加上專用傳播渠道，也可成一方霸主。信息指的是經過加工處理，承載一定行業特徵數據集合。
數字媒體模式：這個模式最性感，因為全球廣告市場空間是5000億美元。具備培育千億級公司的土壤和成長空間。這類公司的核心資源是獲得實時、海量、有效的數據，立身之本是大數據分析技術，盈利來源多是精準營銷和信息聚合服務。
數據使能模式：這類業務令人著迷之處在於，如果沒有大量的數據，缺乏有效的數據分析技術，這些公司的業務其實難以開展。譬如阿里金融為代表的小額信貸公司。通過在線分析小微企業的交易數據、財務數據，甚至可以計算出應提供多少貸款，多長時間可以收回等關鍵問題。把壞賬風險降到最低。
數據空間運營模式：從歷史上，傳統的IDC就是這種模式，互聯網巨頭都在提供此類服務。但近期網盤勢頭強勁，從大數據角度來看，各家紛紛嗅到大數據商機，開始搶占個人、企業的數據資源。海外的Dropbox，國內微盤都是此類公司的代表。這類公司的發展空間在於可以成長為數據聚合平台，盈利模式將趨於多元化。
大數據技術提供商：從數據量上來看，非結構化數據是結構化數據的5倍以上，任何一個種類的非結構化數據處理，都可以重現現有結構化數據的輝煌。語音數據處理領域、視頻數據處理領域、語義識別領域、圖像數據處理領域都可能出現大型的、高速成長的公司。
明白大數據的功用後，大家自然而然地關心，數據這么值錢，理所當然應構成新型的資產。圖1的中間部分描述了這塊內容。"數據成為資產"這一原創論斷成為大數據思維的中心理論。圖2數據資產評估模型給出一個完整的思維框架來描述數據資產的價值(完整描述評估模型，非本文主旨。讀者若有興趣，移步閱讀拙著吧)。但是這方面的工作遠遠不夠，無法定量的給出評估。在「諾獎級別的學術難題」一文(回復b10獲取該文)中，我曾經說，學術界如果在數據資產的定量評估上取得進展，是可以獲得諾貝爾獎的。因為這和公司的估值緊密相關。產業界在信用定量計算方面己經走在前列，並付諸商用，但是離一般意義上的數據資產估值還相去甚遠。

圖2：數據資產評估模型
既然數據成為資產，資產間的交易也會提上日程。聯盟特別任命兩位副秘書長推進這個事情，從而傳播開放、共享的理念。藉此呼籲所有願意開放數據資源的企業，卻可以藉助聯盟的力量，來共同推進。
數據成為資產是在了解大數據功用基礎上的抽象認知。接下來看圖1的下半部分，泛互聯範式。這個範式給出了不斷的採集數據並且發揮數據價值的行動指南。許多公司的轉型，都要從這幅圖開始。見圖3。終端+平台+應用+大數據四位一體，構成大數據思維的行動指南。最近和一些公司聊，他們己經了解了數據的重要性，開始想些損招去「劫掠」客戶的數據。這不免誤入歧圖。還是認真研究一下這個範式，從應用、終端上動動腦筋，真正的為用戶提供靠譜的服務，才是上策。

圖3：泛互聯範式
回顧圖1，我們在講大數據思維時，利用自上而下的次序，從大數據的功用入手，深入到理論內核，再到可供操作的範式。但真正上手實踐，需要腳踏實地，自下而上的行動。回到德魯克的經典問題上來，你的客戶是誰?
大數據產業聯盟願意為所有有志於從事大數據戰略咨詢的顧問們服務，掌握這套方法論並切實幫到企業的顧問，聯盟會在官方網站上列出您的大名，並向成員企業推薦。
所以, 這次,我們來點兒作業吧：大家可以用上面的大數據思維分析框架來分析一下自己所在的公司自己感興趣的公司,看看大數據於公司有什麼功效, 公司可操作的泛互聯範式是什麼。
在此，也先拋幾個小例子：
1)樂視網的野心