廈門大數據戰略

Ⅰ 廈門信息集團大數據運營有限公司怎麼樣

簡介：廈門信息集團大數據運營有限公司，成立於2018年4月。是為了承擔廈門內市的大數據開放和運容營任務新創的公司。大數據公司是廈門信息集團的全資子公司。大數據公司主足於廈門，基於最新的大數據技術，深耕廈門本地市場。目前已經發布了「白鷺分」的數據產品。用大數據助力信用廈門的建設。
法定代表人：黃中祥
成立時間：2018-04-23
注冊資本：2000萬人民幣
企業類型：有限責任公司（非自然人投資或控股的法人獨資）
公司地址：廈門市軟體園三期誠毅大街366號0375單元

Ⅱ 大數據與中國的戰略選擇

大數據與中國的戰略選擇

今天，大數據（bigdata）一詞正越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據。隨著經濟社會的發展，大數據可能帶來的深刻影響和巨大價值日益被認識，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，其帶來的信息風暴正全方位地改變著我們的生活、工作和思維。面對這樣一種情勢，我們應當以什麼態度來迎接大數據時代的到來？如何使大數據為我所用？這些問題亟須我們從學理上作出科學回答。

人類社會的每一次進步，都是由新技術引發新一輪產業革命、進而引發政府管理和社會治理模式的重大變革而推動的。科技革命不斷推動著產業的發展，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，無視變化或拒絕變化的國家或民族將面臨停滯和衰落。現在又到了必須選擇的時刻。同以往不同，發生在大數據時代的技術革命是基於納米技術、生物技術、信息技術和認知科學多學科聯動的，這必將引發井噴式的產業創新。

大數據支撐新時代

大數據，或稱巨量資料，是指所涉及的資料量規模巨大，以致無法通過目前主流軟體工具在合理時間內擷取、管理、處理並整理成為幫助企業達致經營決策目的的資訊。大數據技術不僅能夠提高人們利用數據的效率，而且能夠實現數據的再利用和重復利用，進而大大降低交易成本，提升人們開發自我潛能的空間。人們可以低成本或零成本進行事物信息全息式的縱向歷史比對和橫向現實比對。大數據技術自身不僅能夠迅速衍生為新興信息產業，還可以同雲計算、物聯網和智慧工程技術聯動，支撐一個信息技術的新時代。

雲計算、物聯網、大數據、智慧工程都是新一代信息技術。雲計算技術是一種按使用量付費的模式，這種模式可以提供可用的、便捷的、按需的網路訪問，進入可配置的計算資源共享池（資源包括網路、伺服器、存儲、應用軟體、服務），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。雲計算技術可以使人們及時利用各類大數據。物聯網技術的實質就是物物相連的互聯網，物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信。物聯網技術可以溯源大數據和保證信息的真實性。智慧工程就是把感應器嵌入和裝備到電網、鐵路、橋梁、隧道、公路、建築、供水系統、大壩、油氣管道等各種物體中，並且進行普遍連接，與現有的互聯網整合起來，實現人類社會與物理系統的整合。智慧工程可以激活沉寂的大數據。

可見，雲計算、物聯網、大數據、智慧工程四者之間有著緊密的聯系。雲計算是互聯網的廣泛普及和深度應用，實現了從晶元操作系統、應用軟體到服務產業鏈的垂直整合。物聯網突破了機器到機器的連接，是感知、傳輸、處理等技術高速發展的產物。大數據是大量數據的處理技術，實現了從數據到知識的飛躍。智慧工程基於雲計算、物聯網和大數據技術，實現完美結合，將數據、知識、設備、網路轉換成為智慧。

大數據引領新發展

資源配置實現靈動化。物聯網通過智能感知、識別技術與普適計算、泛在網路的融合應用，實現全球資源的網聯。在此基礎上，雲計算使全球資源實現了從「端」到「雲」的重新分布，給全球資源配置方式帶來全局性的顛覆、整合和創新。隨著全球網聯水平的不斷提高，雲計算、物聯網、大數據、智慧工程在社會生活和經濟各行業中將愈發起到基礎性和工具性作用，並將帶來全球經濟乃至社會的變革，改變人們的生活、工作甚至思考的方式。在新技術支撐下，資源配置不再受制於地理位置、物理狀態，而是能按需調配，呈現靈動化趨勢。

國際競爭延伸至賽博空間（Cyberspace）。領土、領海、領空這三大領域是傳統國際競爭的焦點。隨著大數據時代的到來，更重要的競爭領域開始凸顯——賽博空間（賽博空間是哲學和計算機領域中的一個抽象概念，指在計算機以及計算機網路里的虛擬現實，有的文獻譯作網路電磁空間，有的誤譯為網路空間）。美國2014財年預算提出增加賽博安全防禦經費，奧巴馬政府希望通過給予研究人員更多資金和資源，使美國能夠在當前的全球賽博軍備競賽中開展競爭。

大數據成為關鍵生產要素。隨著大數據時代的到來，數據將如能源、材料一樣，成為戰略性資源。2012年3月，奧巴馬政府在白宮網站發布了《大數據研究和發展倡議》，將其視為「未來的新石油」，提出通過大數據加速在科學、工程領域的創新步伐，強化美國國土安全，轉變教育和學習模式。如何利用數據資源發掘知識、提升效益、促進創新，使其服務於國家治理、企業決策乃至個人生活服務，是大數據時代的重要戰略課題。

中國的戰略選擇

擴大人才供給。政府應採取多種措施，擴大大數據相關人才供給。實施教育培養計劃，在大學相應階段有針對性地增加相關課程，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。加大從其他國家、地區引進人才的力度，實施各項優惠政策、營造良好發展環境以吸引國外優秀的技術人員，增強我國相應研發實力。採取相應激勵措施，鼓勵企業對管理者普及數據分析技術培訓，推動企業使用相關技術明確消費需求、創新產品及服務。

支持企業研發。產業安全是國家安全的基石，產業安全依賴企業實力，尤其是企業的研發能力。在明確關鍵技術的基礎上，確定重點支持領域，加大研發支持力度，整合雲計算專項、物聯網專項等項目，支持大數據技術的開發、研究和應用示範，引導企業加大研發力度，實現關鍵技術突破。在政府部門和公用事業的信息化應用中采購大數據技術，以政府采購引導國內大數據發展。優先支持大數據技術在諸如疾病防治、災害預測與控制、食品安全與群體事件等民生領域的應用。

加快標准建設。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，鼓勵存在缺口的重要領域推進關鍵技術研發，推動行業標准制定機構出台各類型的標准，並給予資金支持、稅收減免、費用補貼、金融支持等激勵措施。

開放政府信息資源。盡快建設信息資源開放平台，促進信息共享與業務協同，努力為群眾提供更方便快捷、更優質高效的公共服務，以滿足各級政務部門經濟調節、市場監管、社會管理、公共服務等方面的需要。根據跨部門協同辦公的需要，以部門業務信息為基礎，從標准、流程、數據三個方面來設計，形成「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。出台一些配套制度，例如公開數據集的目錄，強制要求進行數據公開和共享；設立獎懲制度，對於公開信息及時、可靠的予以獎勵，不符合規定的予以懲處；建立預算制度，從預算角度控制各部門經費使用方向，推動數據共享，防止「信息孤島」現象的出現。

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Ⅲ 企業實施大數據的路徑

企業實施大數據的路徑

企業實施大數據的具體的建設路徑有兩個方面，一方面是自下而上，另一方面是自上而下。
自上而下
自上而下的路徑，首先是有序地在管理層建立數據的決策文化，在企業文化層面建設起數據的使用意識，然後建立對應的組織架構、對應的部門和團隊，確定需要招聘什麼樣的人進來、需要多少人、具體職責怎麼劃分，最後建立起對應的技術平台。
自下而上
自下而上第一是讓員工學習和掌握相關技術技能，可以通過內部培訓，也可以通過外部招聘。第二，要有規劃地設計，以後系統怎麼走、怎麼做， 要有一個長期的規劃。第三，要有明確的績效考核的指標，數據的管理、質量的管控、效益怎麼保證。第四，在思維上要保持一個開放的態度，互聯網時代大數據還在發展的初期，一般認為大數據在企業的應用還處於幼兒園階段，這個時候還有很多東西要學習，必須保持一個開放的心態，不斷地學習，才能真正把事情做好。
（一）建立企業的數據文化
文化是企業看待事物的價值觀和執行行動的衡量標准。建立數據文化就是要在整個企業層面建立一種以客觀的數據為決策依據和衡量標準的價值觀和制度體系，為企業能夠真正利用大數據產生價值提供基礎。沒有這個基礎，企業即使擁有再好的技術和資源，也無法利用好它們來為企業服務。
什麼叫企業數據文化？它包括六個方面的內容。
第一，數據文化主要體現在數據驅動決策，決策主要通過數據來說話。
第二，企業運行效率的分析。一方面，通過對數據進行深度分析，可以像望遠鏡一樣了解企業各方面的運營情況，另一方面，數據可以像顯微鏡一樣去觀察企業運營的細節，找到以優化的地方。
第三，通過數據來分析營銷規劃的得失。通常企業做促銷活動，銷售量提升了就覺得是成功了，但是促銷是有成本的，銷量提升了，是不是真的就帶來效益了呢？
第四，在以人為本的時代，企業對員工的人身安全和健康的責任越發重大了。如果能通過客觀可衡量的數據，關注員工的工作環境和舒適性，對保障良好健康的工作環境、提升員工的滿意度將起到非常重要的作用。
第五，員工績效，必須要有一個數量化的指標。
第六，價值鏈中的數據管理。在縱向供應鏈中通過數據的分享和交換，可以更好地讓供應鏈上下游的企業了解整個供應鏈上的需求、庫存和供給，從而可以優化鏈條上的庫存，主動發起供給的准備，更快地應對市場的變化。在橫向生態鏈中，通過分享和交換數據，可以在全方位生活場景中對用戶進行分析，從而打造出滿足用戶更廣泛需求的一站式服務，不僅可以挖掘出更多的商業機會，而且增強了用戶的粘性。
（二）建立企業的數據戰略
建立企業的數據戰略，需要建設三個方面的內容，如下圖
數據模型
第一個方面是建立完整的數據模型。數據模型的目的是正確地定義數據，對數據進行分類和確定數據交互之間的標准。將對企業業務管理的理解，轉化為數據的要求，從而理解到底什麼樣的數據需要管理。不同的系統產生不同的數據，各系統之間的數據和數據之間互相交互的內容是什麼。企業內部有不同的系統，ERP 系統、供應鏈系統、CRP 系統等，用戶信息放在哪，供應商信息、物聯網信息、財務信息分別放在哪，他們之間怎麼協調，怎麼溝通？這些都是需要考慮的問題。
數據服務
第二個方面是建立數據服務體系，包括選用什麼樣的技術平台、採用什麼樣的數據技術，不同的系統如何使用這些不同技術，包括傳統的資料庫、數據倉庫、商業智能、新型的 Hadoop 等。基於業務架構的設計，來設計數據應用的架構，然後通過數據交互介面來交換數據，從而避免出現數據孤島，同時建立統一的數據規劃，確保數據源的統一和一致性，為後期的數據分析提供支持。
數據管理
第三個方面是建立數據的治理體系。數據治理包括數據的管理制度和整體生命周期的管理。數據正在成為一種資產，與此相對應的，資產需要體系化的管理。數據的資產權利管理，包括確定數據的所有權、確定每個數據的所有者、誰是這個數據的管理者、誰來負責這個數據的准確性、誰來保障數據的質量，等等。數據的高質量是進行數據分析的基礎，數據如果是錯誤的，怎麼分析都不會有正確的結果。同時，數據的合規和安全的管理也是核心環節，比如誰可以操作數據、誰負責數據的安全、備份和服務等，一個嚴格的數據的合規和安全管控制度是必不可少的。
數據的生命周期管理，包括如何和何時建立數據、什麼時候可以修改、誰批准修改、數據如何消除等。國內的企業這方面做得比較欠缺，不只是數據，還包括設備、電腦等，電腦報廢了不能用了，就直接丟棄。在這方面，國外企業做得不錯，國外信息安全的企業， 通常會花錢請第三方公司來進行專業的數據銷毀的處理，甚至每台電腦花費幾百塊錢來進行環保型銷毀。比如在一些數據消除案例中，數據要用各種方 法來確保被徹底擦除，比如有些企業要求對數據進行格式化七遍，以避免可 能的數據恢復。
（三）建立企業的數據組織能力
建立數據的組織能力，包括設立合適的組織角色的定位、招聘到合適的人員、設立合適的組織結構以及設計合適的責權利，等等。
第一，數據的組織能力，建議有條件的公司可以建立首席數據官（ChiefData Officer）崗位，這個崗位主要是設計整個數據的戰略，領導數據戰略的落地，以及通過數據和業務管理層進行溝通、對話，傳遞數據的價值。
第二，數據科學家的作用非常重要，數據科學家研究的是如何用最好、最科學的演算法得出最好的結果。同樣一堆數據在那兒，十個不同的人在看，十個人看的結果都不同。那麼為什麼科學家算得准呢？因為他的知識夠深入，他了解哪個因素最重要，那麼多因素裡面他應該選哪部分來分析。數據科學家目前是整個市場上最欠缺的人才，因為同時兼具數據演算法專業知識和業務知識的人才是極其難得的。數據科學家可以分為三種類型，第一種是技術型數據科學家，他們是計算演算法方面的行家，對各種統計分析技術非常在行；第二種是應用數據科學家，他們對數據架構非常熟悉，熟悉數據在各個系統中的分布，能夠很好地把各種數據進行集成管理；第三種是業務數據科學家，這些人對行業知識和企業業務非常熟悉，同時兼具一部分對數據處理技術的了解，能很好地把業務的需要和特徵轉換成數據的處理要求，同時可以很好地將數據處理結果轉換成業務的視角和言語，來傳遞給業務管理者。
第三，對於一定規模的企業，我們通常建議，企業要建立一個集中式的數據管理運營中心。雲計算服務就是集中化管理方式，成本最低、靈活性最高、擴展性最強。
第四，整個數據組織的架構標准不是以技術、產品來交付，而是以商業價值交付為衡量標准。考量數據分析的產出能力，不是數據分析的速度有多快，也不是數據量有多大，而是數據分析的結果對業務到底有沒有幫助、是不是有指導意義。這也是所有數據分析的核心價值，也是對大數據中「大」的含義的最核心的衡量標准——「大」到產生業務價值。這個衡量標准對技術組織來說，執行起來有些困難，所以必須建立一個明確的績效評估標准和價值評估標准，讓技術人員能夠更多地從業務角度來考慮所做的工作的價值，而不陷入技術優先論的境地。
第五，提升一線人員的業務決策權和數據決策權，建立一個扁平化管理的組織。通過系統化的培訓來不斷培養員工的數據分析能力。由專業數據分析人員和演算法人員設計的數據分析解決方案或者產品，必須以簡單易用的方式提供給一線員工，同時更為重要的是，加強相關的解決方案或者數據產品的系統化培訓，讓更多的員工意識到這些解決方案或者產品的價值，並樂於在日常工作中使用。我們建議數據建模 / 數據產品研發的費用和針對一線員工的使用培訓的投入應該是對半分的。為了更好地推進培訓，企業還可以考慮成立興趣驅動的數據協會，讓更多的員工加入到該協會中，定期舉行培訓課程、研討沙龍以及聘請外部專家做相關分享以開拓視野。
建立了企業的數據組織能力後，企業使用數據的過程如下闡述。
首先搜集數據，從不同地方把數據找到，找到以後選擇演算法。其次進行業務關聯的分析，確定哪些指標、哪些維度是有意義的，這就是數據科學乾的事。業務科學家和數據科學家可以分離，也可以整合，大部分企業是一套人馬來做，展示成一個業務的可以接受、可以理解的方法，如果單純是數據展示，可能管理層、業務部門看不懂，這就需要轉換成業務管理者可以理解的語言和信息。最後，提交給管理層或者是對應的部門作商業決策。這就 完成了一個完整的價值交付。
在上述的數據處理過程中，數據團隊中有不同的崗位來執行對應的工作。在數據的採集和清理環節，主要是數據管理員，包括企業內部的數據抓取， 外部的微博、淘寶、第三方電信等的數據採集，數據很多，需要做清理，把一些沒有用的數據處理掉，留下來有效的數據，這主要是數據管理員要做的事情。接下來是數據科學家，選擇正確的演算法，同時可以根據業務的維度製作各種不同的模型，來得出一個分析的結果。再接下來，還有一個團隊是業務分析師，根據這些分析結果，將其轉換成業務人員可以理解的語言和展示方法，交給 CDO 和核心管理層、決策層做溝通，幫助他們作決策。作為整個技術平台的提供者，還有一個技術團隊做具體的平台搭建，可以自行開發基於 Hadoop 開源的大數據平台，或者購買第三方的系統做管理維護，也可以 直接使用大數據的 SaaS 服務平台來快速建立大數據技術能力。
（四）選擇技術平台
企業以往使用傳統數據進行復雜分析時，多使用數據倉庫和商務智能系統，也就是所謂的 OLAP 系統，對傳統數據比如財務數據、用戶數據進行抓取、挖掘和分析，然後通過頁面展示出來，這是非實時的分析系統。在互聯網+時代，要將第三方的社交數據和電商數據，比如微博、電商數據等放進來分析是很難的，因為傳統的架構是基於結構化的數據基礎上的，而現在更大量的數據是非結構化的數據，傳統方式很難支持。這樣我們分析數據就碰到一些困難，大數據應運而生，Hadoop 是其中最重要的一個平台。
Hadoop 是一個生態系統，它裡麵包括了一些計算的系統、數據存儲的系統、數據分析的系統，它是阿帕奇組織在 2004 年正式開展的一個項目。Hadoop 是一個非常重要的革命性的應用，因為它是免費發布，讓很多人都有機會使用，現在很多企業都是以 Hadoop 開源平台為基礎，再由內部技術人員做一些優化來使用。
傳統數據和大數據的關系是一個發展和結合的關系。傳統數據還是可以分析出對業務有價值的信息，也還是用以前倉庫的方式分析，新型數據用大數據的方式分析，兩個系統最後進行整合，形成一個後端的解決方案；現在也出現了一種完全集成式的方案，這是最近一兩年出現的新的大數據平台，可以同時兼容新的大數據和傳統的數據，這種集成式的應用將會越來越多。市場上很多公司的商業套件和 Hadoop 開源的方案有什麼區別呢？它們的主要區別是商業套件在性能上做了優化、提 升，在安全上做了增強，它加入了針對對應行業的業務理解，幫助企業預置了建模的方法和工具，但問題是價格比較貴。所以，各種方案的選擇是基於企業的實際情況，包括預算和團隊能力等因素綜合考慮的。
（五）數據的開放和共享
對於數據的來源，企業內部通常不具有大數據分析所需要的所有數據。 2014 年，我國的大數據市場規模 84 個億，預計 2015 年達到 166 個億，增長40%。相信隨著大數據交易平台的建設，增長還會更多。根據中國信息通訊研究院的研究報告，企業對大數據的認同度，認為「比較重要」的達到 97%，這說明企業對大數據的重要性是有認識的，問題是怎麼來落地。企業對待大數據往往關注的是安全性和穩定性。這說明雖然企業已經意識到大數據的重要性，但還是比較保守，對安全的顧慮影響了對數據商業價值的挖掘。隨著安全技術的發展以及對商業價值的認識的提高，企業應用大數據、獲取和交換數據將會越來越多。安全和商業價值永遠是一對需要衡量的關系，它就像速度和成本、速度和質量一樣是相輔相成、互相平衡的關系，要同時追求兩方面是有困難的，不同時期要有不同的策略。
企業對政府公開數據的需求非常強烈。市場上有很多針對政府數據的創業公司，例如一家企業叫法海風控，他是從法律層面分析企業的信用狀態，通過分析企業相關的法律文書，比如這家企業過去數年有沒有相關的法律官司、勝訴還是敗訴，也包括相關聯企業涉及到的法律行為，從這些角度提供風控的判斷，這是一個很好的應用案例，這取決於政府的數據公開程度。政府擁有海量的數據，如交通數據、社保數據等，一旦這些數據能夠公開，將會帶來大量的創業機會，也會給企業帶來更多考慮問題的維度，所以企業都希望政府能夠盡快地公開數據。
（六）找好切入點，小步快走
關於實施路徑，企業或多或少已經有一些數據、有一些系統，這個時候是推倒重來，還是有一些別的方法？數據能夠在哪些領域實現業績的大幅提高？數據能在哪些領域實現企業運營效率的提升？這些問題很重要，一開始就必須提出來。每個重要業務部門和職能部門都需要考慮這個問題，並展開相關的研討。企業高管實施大數據戰略的時候，需要高度重視這一步，但在國內很多企業往往忽略這一方面，投入大數據往往不是以提升業績為導向，而是以學術為導向，使得很多企業實施大數據戰略後，看不到數據對企業績效的提升，從而使得大數據戰略流產。
（七）放眼未來，永遠在路上
大數據是不是萬能的？是不是永遠有效的？大數據的使用有限制嗎？正確地認識這些問題，有助於企業更好地利用大數據，更客觀地看待大數據。
第一，大數據不是萬能的，大數據的使用是有限制的。大數據的使用，首先是在討論相關性的時候，而在判斷、解決一個具體問題的時候，大數據不是最好的方法。
第二，大數據即使大，也不能囊括所有的數據，大數據終究有成本的問題，准確性還不會達到百分之百。雖然它足夠可以做預測，但是不是絕對正確的東西。
第三，我們不能過於相信數據，因為有時候數據會解讀得不對，所以還要嘗試做一個驗證，如果這明顯和常識相反，你要驗證一下你的分析方法否正確。
還有一個問題是數據的安全，數據這么重要，能不能保護好數據，數據使用過程中有一些問題和潛在的風險。
最後的寄語：大數據是文化和技術的結合，最終的目的是產生業務價值。
第一，大數據技術是 IT 驅動業務變革的一個機會，不管從IT 部門本身的定位、IT 對企業產生的作用來說，還是企業能夠增強核心競爭力的角度來說，大數據都是一個非常重要的推動力。
第二，應用大數據技術的前提是要有一個數據驅動決策的企業文化，如果用大數據形成了一個報表，企業管理者作決策時根本不看，這就沒有意義了。只有當企業建立了數據驅動決策的文化，並真實地執行後，數據的價值才能夠充分實現。所以大數據使用的重要前提是企業有數據驅動決策的文化。
第三，數據本身只是一些信息，大數據的價值不在於數據本身，而在於如何通過數據做分析整理，最後產生分析和預測，傳遞業務價值，這才是使用大數據的目的和核心。

Ⅳ 大數據思維下的統計新變革

大數據思維下的統計新變革
日前，谷歌宣布其雲計算平台通過大數據分析准確地預測了巴西世界盃8強。據了解，谷歌雲計算平台使用了英國體育數據提供商Opta Sports的數據，評估了全球每個職業足球聯盟過去多個賽季的情況，以及巴西世界盃小組賽期間的統計數據。於是乎，大數據再度成為輿論關注的焦點，對於其應用價值的討論更加熱烈。
然而，我們發現，即使以谷歌強大的技術實力，也不得不從英國體育數據提供商Opta Sports那裡獲取數據。也就是說，數據的採集並不是谷歌的優勢，大數據產業走向商用和規模化發展，更多的要依賴Opta Sports這樣的數據採集者。從這個角度看，作為最具權威性和採集能力的統計部門，無疑將是大數據產業發展壯大的基礎。反過來看，從大數據發展的趨勢看統計行業的發展方向，也必然全面應用大數據思維。我們注意到，從國家統計局局長馬建堂在2012年年底提出「統計部門要擁抱大數據時代」，到不久前國家統計局在廈門建立首個大數據基地，可以斷言，統計行業的大數據變革已經到來。
2013年11月，國家統計局與網路、阿里巴巴等11家企業簽訂了大數據戰略合作框架協議。此舉目的在於共同推進大數據在政府統計中的應用，不斷增強政府統計的科學性和及時性。馬建堂在協議簽訂時表示：「現在許多發達國家紛紛將大數據利用提升到國家戰略層面，我們也要適應這一大勢，將大數據視為國家戰略資源，主動擁抱大數據時代，積極搶抓機遇、應對挑戰。」數據與統計是一對共生詞，而數據成為生產要素的前提條件也是有效的梳理與歸類，這恰恰是統計的內容。馬建堂說，大數據為政府統計提供了總體性、非結構化、豐富真實的原始資料，可以極大地縮短數據採集時間，減少報表填報任務，減輕調查對象負擔，提高統計數據質量。
一場統計方式和方法的變革正在醞釀。企業既是大數據的主要生產者，也是經驗豐富的使用者，還是大數據的直接受益者，有數據的資源、有應用的技術、有市場的機制。而國家統計局作為組織領導和協調全國統計工作的主管部門，具有統計制度和標准制定，統計數據搜集、發布、分析等方面的優勢。
統計數據是各級領導作出科學決策的重要支撐。隨著企業一套表建設的基本完成，各行各業的數據被採集上來，這只是第一步，用好這些數據是關鍵。企業一套表只是一個業務系統，更重要的是在這套系統上幫助統計部門搭建一套數據資源體系，通過這套體系來對數據進行規劃、整理和加工，建設監測評價中心、輔助決策中心，這也是統計行業未來發展的必然趨勢。
現在一些地方統計局已經開始做統計方面的規劃和使用。例如原來的統計工作主要是查詢，現在希望除了查詢、檢索、展示之外還具備監測、評價的功能。監測評價需要標准，在政府部門這個標准就是政策。監測是對企業、家庭等對象進行調查，數據上傳之後經過計算、加工等與初定的指標相比較，並對監測結果進行評價，發現問題及時預警、報警。輔助決策則更需要智能化，當發現監測評價出的結果與初定指標存在較大差異時，就要追本溯源，為領導提供准確的問題分析報告，列出導致問題的主要原因，提出可行性建議，為領導提供輔助決策，為其做出下一個階段的判斷和調整提供幫助。例如，自去年以來，浙江溫州市統計局建立了GDP聯席會議制度，按季度召集30多個部門進行分析論證部門數據與GDP數據之間的關系，特別是充分運用電力、銀行、交通、財政、外貿等部門數據，以及對GDP數據的影響，使GDP數據更加科學可靠。今年進一步擴大了GDP聯席會議職能，把涉及部門的經濟、社會、民生等監測評價數據進行綜合審查分析，進一步提高統計數據質量。
與此同時，統計行業的大數據變革，也將為大數據產業的下一步發展打造堅實的基礎。從企業一套表到電子終端採集數據，中國統計的技術和制度改革近兩年不斷深入，而與大數據概念的交匯與融合也將助推中國官方數據更加真實全面。統計部門在人口、農業、投資、交通等領域，大力研究利用遙感RS、地理信息系統GIS、全球定位系統GPS為代表的空間信息技術和物聯網技術，既極大提升了統計信息化水平，也為進一步推進大數據的統計應用打下了較好的基礎。

Ⅳ 國家大數據戰略是什麼

國家實施大數據戰略，推進數據基礎設施建設，鼓勵和支持數據在各行業、各領域的創新應用。

大數據發展日新月異，我們應該審時度勢、精心謀劃、超前布局、力爭主動，深入了解大數據發展現狀和趨勢及其對經濟社會發展的影響，分析我國大數據發展取得的成績和存在的問題，推動實施國家大數據戰略，加快完善數字基礎設施，推進數據資源整合和開放共享，保障數據安全，加快建設數字中國，更好服務我國經濟社會發展和人民生活改善。

要求：

建設現代化經濟體系離不開大數據發展和應用。我們要堅持以供給側結構性改革為主線，加快發展數字經濟，推動實體經濟和數字經濟融合發展，推動互聯網、大數據、人工智慧同實體經濟深度融合，繼續做好信息化和工業化深度融合這篇大文章，推動製造業加速向數字化、網路化、智能化發展。

要深入實施工業互聯網創新發展戰略，系統推進工業互聯網基礎設施和數據資源管理體系建設，發揮數據的基礎資源作用和創新引擎作用，加快形成以創新為主要引領和支撐的數字經濟。