大數據數字化反貪

㈠ 大數據的預測功能是增值服務的核心

大數據的預測功能是增值服務的核心
從走在大數據發展前沿的互聯網新興行業，到與人類生活息息相關的醫療保健、電力、通信等傳統行業，大數據浪潮無時無刻不在改變著人們的生產和生活方式。大數據時代的到來，給國內外各行各業帶來諸多的變革動力和巨大價值。
最新發布的報告稱，全球大數據市場規模將在未來五年內迎來高達26%的年復合增長率——從今年的148.7億美元增長到2018年的463.4億美元。全球各大公司、企業和研究機構對大數據商業模式進行了廣泛地探索和嘗試，雖然仍舊有許多模式尚不明朗，但是也逐漸形成了一些成熟的商業模式。
兩種存儲模式為主
互聯網上的每一個網頁、每一張圖片、每一封郵件，通信行業每一條短消息、每一通電話，電力行業每一戶用電數據等等，這些足跡都以「數據」的形式被記錄下來，並以幾何量級的速度增長。這就是大數據時代帶給我們最直觀的沖擊。
正因為數據量之大，數據多為非結構化，現有的諸多存儲介質和系統極大地限制著大數據的挖掘和發展。為更好地解決大數據存儲問題，國內外各大企業和研究機構做了許許多多的嘗試和努力，並不斷摸索其商業化前景，目前形成了如下兩種比較成熟的商業模式：
可擴展的存儲解決方案。該存儲解決方案可幫助政府、企業對存儲的內容進行分類和確定優先順序，高效安全地存儲到適當存儲介質中。而以存儲區域網路（SAN）、統一存儲、文件整合/網路連接存儲（NAS）的傳統存儲解決方案，無法提供和擴展處理大數據所需要的靈活性。而以Intel、Oracle、華為、中興等為代表的新一代存儲解決方案提供商提供的適用於大、中小企業級的全系存儲解決方案，通過標准化IT基礎架構、自動化流程和高擴展性，來滿足大數據多種應用需求。
雲存儲。雲存儲是一個以數據存儲和管理為核心的雲計算系統，其結構模型一般由存儲層、基礎管理、應用介面和訪問層四層組成。通過易於使用的API，方便用戶將各種數據放到雲存儲裡面，然後像使用水電一樣按用量進行收費。用戶不用關心數據的存儲介質、網路狀況以及安全性的管理，只需按需向提供方購買空間。
源數據價值水漲船高
在紅紅火火的大數據時代，隨著數據的累積，數據本身的價值也在不斷升值，這種情況很好地反應了事物由量變到質變的規律。例如有一種罕見的疾病，得病率為十萬分之一，如果從小樣本數據來看非常罕見，但是擴大到全世界70億人，那麼數量就非常龐大。以前技術落後，不能將該病情數字化集中研究，所以很難攻克。但是，我們現在把各種各樣的數據案例搜集起來統一分析，我們很快就能攻克很多以前想像不到的科學難題。類似的例子，不勝枚舉。
正是由於可以通過大數據挖掘到很多看不見的價值，源數據本身的價值也水漲船高。一些掌握海量有效數據的公司和企業找到了一條行之有效的商業路徑：對源數據直接或者經過簡單封裝銷售。在互聯網領域，以Facebook、twitter、微博為代表的社交網站擁有大量的用戶和用戶關系數據，這些網站正嘗試以各種方式對該源數據進行商業化銷售，Google、Yahoo!、網路[微博]等搜索公司擁有大量的搜索軌跡數據以及網頁數據，他們可以通過簡單API提供給第三方並從中盈利；在傳統行業中，中國聯通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中國電信[微博]等運營商擁有大量的底層用戶資料，可以通過簡單地去隱私化，然後進行銷售盈利。
各大公司或者企業通過提供海量數據服務來支撐公司發展，同時以免費的服務補償用戶，這種成熟的商業模式經受住了時間的考驗。但是對於任何用戶數據的買賣，還需處理好用戶隱私信息，通過去隱私化方式，來保護好用戶隱私。
預測是增值服務的核心
在大數據基礎上進行深度挖掘，所衍生出來的增值服務，是大數據領域最具想像空間的商業模式。大數據增值服務的核心是什麼？預測！大數據引發了商業分析模式轉變，從過去的樣本模式到現在的全數據模式，從過去的小概率到現在的大概率，從而能夠得到比以前更准確的預測。目前形成了如下幾種比較成熟的商業模式。
個性化的精準營銷。一提起「垃圾簡訊」，大家都很厭煩，這是因為本來在營銷方看來是有價值的、「對」的信息，發到了「錯」的用戶手裡。通過對用戶的大量的行為數據進行詳細分析，深度挖掘之後，能夠實現給「對」的用戶發送「對」的信息。比如大型商場可以對會員的購買記錄進行深度分析，發掘用戶和品牌之間的關聯。然後，當某個品牌的忠實用戶收到該品牌打折促銷的簡訊之後，一定不是厭煩，而是欣喜。如優捷信達、中科嘉速等擁有強大數據處理技術的公司在數據挖掘、精準廣告分析等方面擁有豐富的經驗。
企業經營的決策指導。針對大量的用戶數據，運用成熟的數據挖掘技術，分析得到企業運營的各種趨勢，從而給企業的決策提供強有力的指導。例如，汽車銷售公司，可以通過對網路上用戶的大量評論進行分析，得到用戶最關心和最不滿意的功能，然後對自己的下一代產品進行有針對性的改進，以提升消費者的滿意度。
總體來說，從宏觀層面來看，大數據是我們未來社會的新能源；從企業微觀層面來看，大數據分析和運用能力正成為企業的核心競爭力。深入研究和積極探索大數據的商業模式，對企業的未來發展有至關重要的意義。

㈡ 銀行數字化轉型加速，潛在風險如何防範業內共識：加強監管！

金融業數字化轉型正銜枚疾進。

這條因新冠肺炎疫情倒逼而來的轉型之路，已由勻速變成加速。而市場需求之迫切，更是超乎想像：數字化轉型，不僅成為近來很多金融論壇的重要議題，一些互聯網銀行以及傳統金融機構金融 科技 方面的負責人，更成為炙手可熱的嘉賓，或專題講座，或網上授課，或論壇演講。而金融 科技 巨頭更是大舉進軍金融業，為數字化轉型需求迫切的金融機構提供 科技 支撐。繼阿里雲加碼「數字農信」戰略，將開放更多智能風控、數據智能經驗和數字生活場景等生態資源，助力農信社、農商銀行等中小銀行形成特有的創新型服務業態後，8月16日，騰訊雲也與崑山農商銀行正式簽署戰略合作協議，雙方將在銀行私有雲平台建設、分布式架構轉型、分布式資料庫應用、移動端開發等金融新基建領域展開合作，同時依託雙方優勢資源，推進零售業務數字化建設以及場景金融創新，構建面向未來金融場景的數字新連接能力。

然而，數字化轉型從來不像人們想像的那樣，將業務從線下搬到線上，就一勞永逸；也不是成立一個金融 科技 部，做幾個銀行APP那麼輕巧。由於涉及金融機構整個內部架構、流程和理念等全方位重構，想要實現真正意義上的數字化轉型，並非易事。這其中，在轉型過程中，如何有效防控未來智能金融的潛在風險，尤其困難。

眾所周知，數字化轉型離不開大數據、雲計算、人工智慧；只有充分發揮技術的力量，才能實現傳統金融向數字化時代智能金融的轉變。利用大數據，金融機構可以構建符合自身實際需求的業務、風控模型；利用雲計算，可以按照模型，進行高效快速運算，將結果用於日常運營；利用人工智慧，可以實現高頻小額貸款的自動發放，實現真正意義上的「秒貸」。可以說，數字化時代的智能金融，顛覆了傳統金融業務模式，省去了大量人工操作過程，極大提升了客戶體驗和滿意度，讓以客戶為中心的經營理念變成了現實。這從頭部民營互聯網銀行每年動輒服務數千萬，甚至上億客戶，發放數千萬筆貸款中可窺見一斑。

不過，硬幣總有兩面。當金融機構享受數字化轉型後的智能金融帶來的便利、高效等好處的同時，潛在的風險也如影隨形。

中國證監會原主席肖鋼日前警告稱，「人工智慧與金融業深度融合的新業態，是金融模式變革的方向，在大力發展的同時亦需要提防可能帶來的系統性風險。」他表示，由於人工智慧主要依靠模型和演算法，因此在該技術運用於金融市場時，一旦數據質量不高或出現偏差，則有可能產生蝴蝶效應，帶來系統性風險。例如，在資本市場上，事先設定的投資模型往往在實施中沒有人為干預，這可能使得投資策略產生高度一致性，並在某個時點上對市場造成沖擊，由此引發系統性風險。美股就曾經出現過「閃電崩盤」，道瓊斯指數在極短時間內暴跌上千點。

雖然肖鋼的觀點，業內早有認知，但在當前金融機構紛紛加大數字化轉型、發展智能金融的大背景下，仍具有振聾發聵的意義。

事實上，業內對智能金融潛在風險認識非常深刻。蘇寧銀行董事長黃金老此前在接受采訪時就表示，通過數字化轉型，金融服務會像水一樣滲透到各個場景各個生態之中，把金融服務或者金融產品內嵌到企業的生產環節、交易環節和個人的生活環節，但這種「滲透」也會帶來新的風險和挑戰。第一大風險是數據風險，這來源於金融的全自動化，要依靠數據來決策。銀行是數據化應用最豐富，或者是最全面的一個領域。如何合理整合這些數據是數字化轉型中銀行的必修課。應對不當，就會產生數據造假、數據中斷、數據泄露、數據濫用等風險。第二大風險是技術風險，既包括演算法的可解釋性和可評估性，比如構造了包含一百個變數的模型來評估貸款是否可以發放，但由誰衡量這個模型是否適當。也涵蓋技術帶來的安全風險，在高度依賴數字化系統的情況下，一旦系統被攻擊或者停擺，可能會對金融安全造成更大的危害。

正因為數據採集來自於人，模型搭建來自於人，因此，智能金融雖然省事，雖然智能，但也會因為數據質量問題和演算法參數設定等問題，潛藏較大風險。如果建立模型的人再有不良用心，潛藏的風險更大。而智能金融一旦發生風險，常常是系統性的。因此，未雨綢繆，做好風險防控工作，非常重要。

如何防範潛在風險？業內共識是，加強監管。

智能金融時代，傳統監管理念和手段，無法有效匹配。因此，金融機構在加速數字化轉型，監管當局的監管手段也應當加速轉換。既然智能金融的風險點潛藏在數據治理和演算法等方面，那麼，監管對象就應當既包含對模型的可解釋性的監管，要讓監管對象能夠解釋清楚模型到底基於何種邏輯；也應包含對智能金融有關模型和演算法的構建者、設計者的監管，為此要及時完善監管制度，堵塞監管盲區，通過資質認定，讓相關從業者具有監管層認可的資質。最重要的是，監管層要有懂行的監管者，要能看得明白，管得到位，治得有效。

㈢ 數字化貨幣對貪污有影響嗎數字化貨幣對貪污有影響嗎

數字化貨幣對貪污有影響嗎數字化貨幣對貪污有影響嗎？首先可以肯定的是，數字貨幣代替紙幣肯定是的大勢所趨，無可阻擋。

最近中國的數字貨幣開始在國內大范圍試水，引發了熱議。既然是試點，應該是小范圍的，但是這次卻是在28個省市同時試點，范圍之廣令人咋舌，由此可見政府對於推廣數字貨幣的急切心理。


很多人看到這個消息那是一片歡呼，紛紛贊嘆中國的數字貨幣技術已經領先世界，馬上要迎來數字貨幣的新時代，那歡呼好像是中國已經站在了世界的巔峰一樣。

網友的歡呼可以理解，畢竟官媒說的都是數字貨幣的好處，而對於數字貨幣，一般的老百姓並不能深刻地認識它，歡呼在所難免。

那麼我們應該如何看待數字貨幣呢？

數字貨幣的確是有很多好處

相對於我們使用的紙幣，數字貨幣製造成本更低，基本可以忽略。生產紙幣需要材料、人工，生產過程還需要消耗電力，中國每年發行海量的紙幣，生產這些紙幣需要一筆不小的費用。數字貨幣的生產成本則可以忽略不計，如此一來也算是節約了資源。另外，紙幣是要磨損的，各大銀行每年都需要回收磨損嚴重的廢幣，然後再予以銷毀，這又是一筆成本。數字貨幣是虛擬貨幣，不存在這個問題。

數字貨幣使用也比較簡單，不用找零，需要多少錢直接輸入數字就可以，省時省力，可以有效節約櫃台結賬時間，提高結賬效率。中國人現在大部分年輕人都習慣了支付寶、微信等支付方式，轉換為數字貨幣存在的障礙不大，但需要重點教授老人使用。

數字貨幣對貪污腐敗具有一定的抑製作用，一旦全面實施數字貨幣，廢除紙幣，那麼將會使金錢行賄受賄變得困難，因為每一筆交易都會在系統上完成，都會留下痕跡，領著麻袋送現金的行為行不通了。

有網友歡呼要數字貨幣可以消滅貪污受賄，這種想法就太天真了。送現金行不通，可以送古玩、字畫、黃金等實物，這照樣是行賄。再說了，憑奸商跟貪官們的「智商」，要想規避監控並不難。

另外，反腐是有關部門主導的，老百姓完全不知情，有沒有貪污腐敗完全是相關部門說了算，查不查也都是他們說了算，這跟施行不施行數字貨幣無關。


如何看待數字貨幣

無法達成去美元化的目的

中國之所以急切推行數字貨幣的目的之一就是去美元化，為可能的中美脫鉤做准備。有很多網友對數字貨幣也寄予厚望，歡呼終於可以擺脫美元體系了，這種觀點是毫無根據的。

使用數字貨幣，能不能兌換外幣完全由央行說了算，如此做法的確可以控制將人民幣兌換成美元，從而控制國內寶貴的美元外流，但是對於國際上的去美元化基本上沒有意義。

中國的數字貨幣使用的只有中國人，世界上其他國家並不使用，在中國進行國際貿易的時候依然需要以美元結算而不是數字貨幣，如此怎麼可能達到去美元化的目的呢？而且只要國內銀行涉及到美元結算業務，就無法避開美國的金融制裁。

所以，推行數字貨幣可以達到控制美元外流的目的，但無法實現去美元化。

數字貨幣不是區塊鏈技術

有不少網友將數字貨幣說成是區塊鏈技術，這完全是誤解。

區塊鏈技術的一個顯著特點就是去中心化，每一個交易中心都可以成為一個獨立的單元，不受外界影響，外界無法得知獨立單元內進行了什麼交易，達到完全保密的目的。但是數字貨幣不是去中心化，而是加強了中心化，全國所有人（特權除外）的任何交易行為都只有一個中心，那就是發行數字貨幣的耽誤。

使用紙幣交易不會被記錄，比如一個人用現金買了一個成人玩具，這個行為除了買著及賣著知道外，第三人不會知道。但是使用數字貨幣就不同了，所有人的交易行為都會被儲存到一個伺服器，你買任何東西都會被記錄，所有的隱私都將不復存在。

當然了，這樣也對於打擊違法犯罪肯定是有幫助。


數字貨幣投放比紙幣更加難以控制

發行紙幣畢竟還需要生產過程，而發行數字貨幣則只需要在後台添加數字就可以。

貨幣對普通的老百姓的生活是如此的重要，一旦超發就意味著老百姓手裡的錢貶值，財富縮水，數字貨幣超發也是一樣的後果。相比較而言，發行數字貨幣要比發行紙幣容易得多，希望決策者一定要慎之又慎。

㈣ 建設紀檢大數據監督平台的目的

一、建設背景
「數字監督」已然成為大數據時代權力監督體系不可或缺的一種新形態。此前，中央紀委國家監委也印發了《信息化工作規劃（2018-2022年）》，明確要求為依規依紀依法履行好紀檢、監察職能提供有力的科技輔助和技術支持。數字賦能權力監督是提升綜合治理能力與時俱進的現實需要，是創新監督方式推動監督的工作理念，也是紀檢監察高質量發展的必然要求。
二、解決問題
雖然利用大數羨橡據技術解決傳統的幹部權力監督問題是一種新型的有益的嘗試，且隨著互聯網技術的發展在社會各個領域的迅速延伸，越來越多明明的政府部門開始去探索如何利用這一技術在權力監督工作中去發揮作用。但不能否認的是，在實踐中權力監督的成效還有待進一步加強，仍存在一些亟待解決的突出問題。
例如監督部門對監管內容不明確、數據採集方式不全面，信息收集困難且效率低；各級紀委監委數據量較大，在信息化過程中缺乏平台整合，紀檢監察相關數據未互聯互通，使得業務數據「孤島化」；傳統的監督模式激派告效率低、時間周期長，整體問題統計起來較為困難並且精準度不夠，相關領導無法掌握全區各級部門權力運行的整體情況，以及問題的趨勢頻率，難以決策。

㈤ 反貪、反詐分別是什麼意思，這裡面的 反 是什麼意思

大數據、人工智慧、網路直播等移動通信和互聯網新技術的更新迭代是電信詐騙犯罪案件高發的客觀背景，但除此之外還有許多其他原因。

結合審判實踐，我們總結出電信詐騙犯罪案件高發的原因，主要有六個方面：

1 大量個人信息遭泄露、甚至被買賣，成為犯罪分子篩選潛在行騙對象的重要手段；

2 部分地方的工商登記機關、銀行機構對申請注冊公司、開立銀行賬戶行為把關不嚴；

3 行政監管、行政處罰缺位，導致部分一般違法行為發展為犯罪；

4 互聯網技術的發達同時導致網路電信詐騙行為查處、打擊困難；

5 犯罪分子依靠技術手段，具有較強的反偵查能力；

6 被害人因自身貪念、心理承受能力差、識別能力差等弱點，易陷入犯罪分子精心設計好的圈套。

結合以上犯罪特點、原因和審判經驗，廣州法院的法官們總結出以下防範電信網路詐騙犯罪的對策及建議，一起來看看這份「反詐寶典」吧！

01

妥善保管個人信息

個人信息泄露、販賣等現象突出已成為詐騙犯罪黑色產業鏈的重要組成部分。由於許多電信網路詐騙方式都以獲取被害人隱私信息為先決條件和必經步驟，因此，廣大人民群眾把好個人信息保護的第一道關口，從源頭杜絕隱私外泄對於避免財產損失至關重要。

㈥ 數字化,數據化,數字化時代,大數據之間的區別已與聯系是什麼

數字化則是推進信息化的最好方法。所謂數字化，就是將許許多多復雜的、我們難以估計的信息通過一定的方式變成計算機能處理的0和1的二進制碼。數據化是指問題轉化為可製表分析的量化形式的過程。最直觀的就是企業形形色色的報表和報告。

數據化管理=數據分析+服務業務+改善管理。數據化運營（約等於）數據化管理，前者常見於互聯網行業，上升到所有行業其實都叫數據化管理。

數字時代其實就是電子信息時代的代名詞，因為電子信息的所有機器語言都是用數字代表的，所以人們將其美稱為數字時代，所有的一切都建立在電子信息的基礎上，信息傳輸高速便捷，但是人們對電腦的依賴也會越來越大，而且各種電磁輻射接踵而至，縱橫交錯於生活的每片角落，所以說有好處也有壞處。

大數據說的是一種移動互聯網和物聯網背景下的應用場景，各種應用產生的巨量數據，需要處理和分析，挖掘有價值的信息。

數據分析：

數據分析就是用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論的過程。

數據分析只能對某一個問題作出解答，比如分析得出銷售額下降的比率和原因，但並沒有告訴我們怎麼做，也就是說，數據分析本身不能帶來最大化的業績和效率。所以，數據分析結合人的決策和業務行動，將正確的分析結果用最實際的方式應用到業務層面才能產生效益，只有持續不斷的產生效益才能稱之為數據化管理。

㈦ 阿里的總監將大數據、數字化的經驗，總結成資料干貨，可以收藏

阿里把企業的數字化轉型劃分為「數字化重構」和「數字化增長」兩大類別，這個概念是不是聽著很難懂？

重構，就是轉型嘛；增長，就是更進一步嘛，說白了還是原來的老樣子，換了個解釋而已。

說到數字化轉型，我覺得這是一個非常好的話題，甚至能衍生出很多干貨，無論是傳統企業，還是頂尖的互聯網大公司，如阿里騰訊，老闆都在朝這個方向努力。

所以和大數據有關的知識，還是很有必要學習的。

我給大家整理了很多干貨，我從一個10年從業者和管理者的角度，這份干貨，無論是底層幹活的，中層管控的，上層布局的，都能夠很清楚的學習到。

涉及到的方面還是很廣的：大數據、數倉、中台、AI、IT規劃、大數據平台、BI工具。

我是怎麼總結的？

從架構入手，到每個模塊的分解，再到每個地方的注意點，基本上就行了，太細的也不是通過文字去說清楚的。

只要能做到，看了干貨資料，能對實際工作產生指導，就可以了。

這只是一部分，還有更多，自己來看就好。

㈧ 中國實施大數據戰略有五大行動支點

中國實施大數據戰略有五大行動支點
大數據引擎業已成為組織創新、產業升級、經濟社會發展、國家治理能力現代化的核心驅動力。在借鑒歐美發達國家大數據戰略實施的先進經驗基礎上，中國中國實施大數據戰略有五大行動支點。
變革時代的大數據革命
自「智慧地球」概念於2008年11月提出以來，整個地球都沉浸在如何變得更加智慧這個龐大的課題里。聯合國秘書長執行辦公室於2009年正式啟動了「全球脈動」倡議項目，旨在推動數字數據與快速數據收集和分析方式創新。聯合國2012年5月對外發布了《大數據促發展：挑戰與機遇》白皮書，探討如何利用互聯網數據推動全球發展。隨著大數據發展戰略得到全球各國的高度重視，世界主要國家的「智慧國家」建設發展戰略和行動計劃風起雲涌。由於大數據是數字化生存時代的新型戰略資源，對國家治理和社會發展作用巨大，各國科技界、產業界和政府部門極為關注，於是「智慧企業」「智慧校園」「智慧醫院」「智慧政府」「智慧城市」被不同類型組織列為發展目標。
科學技術是第一生產力，產業的每一次革命性躍遷都離不開科技革命的推動，往往只有那些抓住技術革命的戰略機遇並迅速作出適應性調整的國家或民族才能不斷生存發展。毫無疑問，大數據是當前一個事關經濟社會發展全局的戰略性產業，已經成為全球高科技產業競爭的前沿領域，以美、日、歐為代表的全球發達國家已經展開以大數據為核心的新一輪信息戰略以及新一輪的人才競爭、技術競爭、產業競爭、企業競爭和國家競爭。報告顯示，2014年，全球大數據市場增長速度達53%，總體規模為285億美元。到2017年，全球大數據市場收入將達500億美元，這意味著從2011年起連續6年年復合增長率達38%。中國市場情報中心有關統計顯示，2012年中國大數據市場規模為4.5億元，同比增長40.6%，到2018年，中國大數據市場規模將達到463.4億元。2012—2013年度，在歐美國家1217家營業額收入超過10億美元的企業中，643家企業制定了大數據戰略，其中7%的企業至少投入了5億美元，15%的企業至少投入了1億美元發展大數據。
顯然，隨著經濟社會的發展，大數據帶來的深刻影響和巨大價值逐漸被認識，它通過技術的創新與發展，以及數據的全面感知、收集、分析、共享，為我們提供了一種全新的看待世界的方法，大數據帶來的信息風暴正在全方位地改變著我們的生活、工作和思維。
大數據戰略實施的國際經驗
歐美發達國家相繼制定了大數據發展戰略，並制訂了具體的實施政策和行動計劃，已經取得初步成效。總體而言，這些戰略具有以下幾個方面典型特徵：
開放性。自2009年美國政府開放數據門戶網站data.gov上線以來，各國政府掀起開放數據運動。通過開放政府數據，提高政府透明度，提升政府治理能力和效率，更好地滿足公眾需求，促進社會創新，帶動經濟增長。據統計，截至2014年1月12日，開放數據運動已覆蓋全球44個國家(地區)。2013年6月，八國集團首腦在北愛爾蘭峰會上簽署《開放數據憲章》，各國表示願意進一步向公眾開放可機讀的政府數據，並在2013年末制定相應的行動計劃。英國承諾2015年前開放有關交通運輸、天氣和健康方面的核心公共資料庫，並將投資1000萬英鎊建立世界上首個「開放數據研究所」。2013年11月，法國政府出台《八國集團開放數據憲章行動計劃》，作出「朝著默認公開發布數據的目標前進」「建立一個開放平台以鼓勵創新和提高透明度」等幾項承諾。
智能性。2010年11月，德國聯邦政府啟動「數字德國2015」戰略，推動互聯網服務、雲計算、物聯網、3D技術以及電動汽車信息通信技術等信息通訊產業的發展，推動實施基於傳統製造業智能化和數據化的「工業製造4.0戰略」，將物聯網引入製造業，打造智能工廠，工廠通過CPS(網路物理系統)實現在全球互聯。2011年，韓國就提出「智慧首爾2015」計劃，目標是到2015年成為世界上最方便使用智能技術的城市，建立與市民溝通的智能行政服務，建成適應未來生活的基礎設施和成為有創造力的智慧經濟都市。2013年6月，日本安倍內閣公布《面向2020年的ICT綜合戰略》，全面闡述2013-2020年期間以發展開放公共數據和大數據為核心的日本新IT國家戰略，提出要把日本建設成為一個具有「世界最高水準的廣泛運用信息產業技術的社會」的目標。
價值性。2012年4月，英國經濟與商業研究中心的一份研究報告預計了2012-2017年大數據產生的經濟利益：2011年英國私企和公共部門企業的數據資產價值為251億英鎊，2017年將達到407億英鎊。大數據增加的創新與就業機會，將貢獻價值240億英鎊，同時為小企業創造預計價值為420億英鎊的發展前景。該報告還預測大數據將創造新業務市場，即創造58000個就業機會。大數據可以更有效地改進客戶需求分析，預計此項優化將產生738億英鎊的效益。大數據可以優化產品存量和資源分配，大大降低成本，預計產生460億英鎊的效益。同時，政府部門通過大數據可對醫療保健系統進行防欺詐檢測和分析，預計節省不必要的支出達20億英鎊。顯然，如果有意識地在更大的合理范圍內開放大數據，大數據將帶來更多的價值增殖。
應用性。2012年9月，IBM公司啟動在加拿大安大略省巴里市興建智能數據中心，即IBM加拿大領導數據中心，旨在推進節能化數據中心管理方面的研究和為企業提供能使其連續性經營的服務以及災備數據服務。為響應公民對數據的需求，加拿大逐步開放地理空間數據，並將大數據研究列為政府科研基金重點資助對象。2013年8月，英國政府發布的《英國農業技術戰略》指出，英國今後對農業技術的投資將集中在大數據上，目標是將英國的農業科技商業化。
保障性。2012年5月，美國政府宣布投資2億美元提高大數據技術(包括數據的儲存、分析、收集)，以加快科學研究、加強國家安全、改革教學和培訓體系以及促進專業人才發展。2013年1月，英國商業、創新和技能部宣布注資6億英鎊發展8類高新技術，其中，1.89億英鎊用來發展大數據技術。「歐盟開放數據戰略」將重點加強在數據處理技術、數據門戶網站和科研數據基礎設施三方面的投入，旨在歐洲企業與市民能自由獲取歐盟公共管理部門的所有信息，建立一個匯集不同成員國以及歐洲機構數據的「泛歐門戶」。
中國實施大數據戰略的行動支點
為了應對大數據戰略帶來的機遇和挑戰，借鑒歐美發達國家大數據戰略實施的先進經驗，我國需要在如下幾個方面下功夫：
完善制度。完善知識產權保護體系，促進數據共享和整合，推動數據價值創造。加快制定相關標准和指南，制定大數據發展戰略。出台法律，為涉及企業運營數據、客戶信息、個人隱私和各種行為的詳細記錄數據提供法律保障。完善信息資源市場，界定信息產權，明確信息的所有權、使用權和收益權的規定，發揮市場在信息資源方面的優化配置作用。
構築平台。成立大數據管理局，建立信息資源共享平台，開放政府信息資源。以部門業務信息為基礎，從標准、流程、數據三個方面進行設計，建設「物理分散、邏輯集中」的公共數據中心，通過數據集中挖掘，提高數據利用率，提高各級政府行政管理效率和公共服務水平。
突破技術。在明確大數據關鍵技術的基礎上，確定重點支持領域，加大研發支持力度，整合雲計算、物聯網等專項項目，支持大數據技術的開發、研究和應用示範，引導企業加大大數據研發力度，實現關鍵技術突破，特別需要優先支持大數據技術在輿情研判、疾病防治、災害控制、交通安全、城市管理、公共服務、社會治理等民生領域的應用。在公共服務和公用事業管理中采購大數據技術，以政府采購引導國內大數據發展。
培養人才。加大高水平大數據人才的引進和培養力度，重點培育數據挖掘、機器學習等方面的專業人才。制定激勵措施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。同時，在大學相應階段有針對性地增加相關大數據技術與分析課程，增加學生在感知技術、數據倉庫、數據搜索、數據挖掘與可視化等領域的知識積累，擴大人才儲備規模。
提供保障。設立大數據研發基金，加大大數據平台建設的投入力度，加強智慧企業、智慧醫院、智慧政府、智慧城市建設。設立獎懲制度，強化大數據國家安全建設。建立預算制度，控制各部門經費流向，推動數據共享，防止「信息孤島」現象的出現。