1. 大數據產業化應用價值解析
大數據產業化應用價值解析
大數據是當下科技應用的熱土，傳統企業在轉型、升級等戰略調整的同時，需要藉助一些新興科技作為企業發展的「左膀右臂」，助力企業增效、獲益。隨著IT的發展，社會經濟「互聯網化」愈演愈烈，大數據從前沿科技逐步走向尋常百姓人家的飯後談資。大數據引領的「數據為王」的DT數據時代，正在昂首闊步的走來，大數據正在經歷著產業化的變遷，數據應用價值亦然成為企業手中的一把利劍，在企業競爭角逐中無往不利，所向披靡。
數據之所以成為新商業經濟社會的必爭之物，在於它實際場景中的應用價值。
數據只有被應用到具體的商業場景和產業生產中才具有價值和意義，企業之所以將建立的交易資料庫、客戶資料庫等視為企業核心競爭力，是因為得數據者得用戶、得用戶者得天下。企業之間的激烈競爭是商業社會優勝劣汰的必經之路，如何利用好數據，將之轉化為有價值的數據財富應用到產業化場景中，是當下企業建立競爭壁壘的首要問題。
大數據包含收集、積累、處理、應用等一系列環節，其真正的價值體現在產業化的管理和使用，將數據作為產業鏈中不可或缺的驅動力、創新力，使其成為企業發展的「內核發動機」，從而促進整個商品經濟社會生產與再生產，實現商業本質的最優化和服務的最佳化。
以下是大數據產業化應用的三個主要層面：
彈無虛發：精準營銷
企業應社會需求生產商品，在生產過程中會遇到生產過剩或者商品滯銷等問題，往往商品或者服務和消費者存在「一堵牆」的距離，這堵牆表現在產品或服務與消費者之間的巨大溝通成本。企業精準定位目標消費群體，選擇性的為消費者提供商品、服務，但是在線上商店的商品無法精準的出現在目標消費者的視閾里，一個網路遊客逛到一家在線商店，店小二無法知曉進店的是一條狗還是一個人，他（她）的需求都是無法捕捉和觀察到的，沒有量化的數據支撐網商的判斷和商品推廣，交易便難以產生。
不同於線下實體店的是，店員都會根據進店顧客的特徵，多維度的判斷他（她）可能存在的消費需求，長相、體型、性別、年齡等等店員都可以根據目測做出一個較為准確的判斷，從而進行下一步的導購。大數據可以提供企業目標消費群體多維度的特徵描述，以便將其「一網打盡」。
大數據是有著海量數據積累，大數據手段能夠捕捉到用戶的網路消費行為與消費特徵，將其進行數據化處理，並且保留在雲端，當用戶再次出現在互聯網上就會被監測到，經過一些列大數據演算法，依據用戶以往的消費數據信息，選擇向用戶的Web界面推送一些可能會購買的商品或者服務，實現精準營銷，實現企業高效率、低成本、高ROI的規模化擴張之路。
以人為本：定製生產
定製生產是依照消費者的需求進行產品設計、生產，以滿足互聯網時代消費者日益豐富的多層次、個性化的消費需求。以往企業生產什麼產品消費者就用什麼產品的模式逐漸從市場褪去，企業開始看重細分領域消費者的需求，為其創造更好的服務體驗，力爭增加消費黏性和建立消費者的品牌忠誠度，提升競爭力。以人為本的企業服務理念被視為未來商業的可能，隨著態勢日趨轉好經濟大環境，「顧客就是上帝」的傳統理念將會被重新定義。需求導向型產業需要大數據的分析模型，按需而策劃、定製的產品是緊跟消費市場的，因此企業實行定製生產必須在設計、生產、供應、銷售、管理、配送等各個環節上，都要適應小批量、多式樣、多規格、多品類的生產和銷售變化。大數據在其中起著挖掘需求、設計產品、建立渠道等方面的重要促進和指導作用，所有環節都要以消費者數據為出發點。
定製生產的產品，將會以高匹配被市場接受和認可，以消費者為中心的理念促進了企業資源的最優配置和排序，避免了產能過剩和定位模糊，數據驅動力一定程度上映射著商業的本質。商業的本質是商品和服務，商品或服務的使用價值體現在消費者對其功效的使用，數據是商品、服務量化了的指標和參數，數據會真實反映出商品、服務的市場適應性和方向性。
其中，如何檢驗收集到的數據是否有使用價值、可被利用性，可被當做定製化生產指標的等等問題，至關重要。這就要求企業要保證數據來源的科學性、邏輯性、准確性，企業的可持續發展需要多層面的共同協作。
高效匹配：兩端橋梁
前面提到了精準營銷和定製生產，實際上是從企業端和目標消費群體端來講的，可以理解為B端和C端，C to B 的定製模式和B to C的精準營銷是大數據目前應用最為廣泛的場景。實際上大數據是鏈接目標消費者和企業的信息橋梁，兩者在溝通環節中可能會遇到諸多問題，例如企業定位的偏差，消費者偽需求的傳達，都會造成產業鏈的冗長和落後，大大增加了時間成本和投入了更多的沉沒成本，致使效率低下，消費萎靡、滯緩。所以說，大數據會告訴企業應該生產什麼樣的產品，會告訴消費者企業產品與服務的差異在哪裡。數據化的指標就像人體心率、肺活量、血壓、血糖等等指數一樣，能夠准確反映出一個人的身體狀況，大數據能夠體現一個企業的狀況，一個消費者的狀況。數據不會說謊，只傳達真相。
產業鏈的兩端分別是企業和消費者，中間環節長度決定著雙方反饋速度的快慢，產業鏈過長必然需要一定的時間來使雙方做出反應，而經濟市場瞬息萬變，供與需是否能夠及時得到平衡匹配很難保證。這就要求企業建立產業生態鏈條的全閉合和高效供需匹配機制，實時響應、反饋，把兩端的利益契合點找出來並且進行組合搭配。
大數據的挖掘成本和價值含量，直接影響著企業對數據的信心，「有用」的數據才是大數據存在的意義，社會的高效運作離不開經濟體之間的相互協作，大數據機制的形成和高層級應用是當下數據發展的方向，數據產業化蘊含著巨大的市場機會，而中國正在經歷著數據時代的變遷。
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2. 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
3. 以大數據助力製造強國建設
以大數據助力製造強國建設
大數據成為國家競爭力的戰略制高點。當前，全球正處於新一輪科技革命和產業變革之中，通過對互聯網、物聯網等新一代信息技術所產生的海量數據進行分析，能夠總結經驗、發現規律、預測趨勢、輔助決策，拓展人類認識世界和改造世界的能力，給人類經濟社會創新發展提供強大引擎。
大數據為製造業轉型升級開辟了新途徑。處於數據爆炸的時代，製造企業獲取、管理和利用到的數據量越來越大、種類越來越多，若能對數據進行科學的採集、組織、分析與利用，為產品全生命周期和企業生產經營各環節提供有價值的決策參考，就能提高生產率、利潤率和企業綜合發展水平。
我國具備發展製造業大數據的比較優勢。我國製造業規模位居全球第一，規模以上製造企業數量眾多，信息化發展水平日益提高，每時每刻產生大量製造數據，應用場景豐富，發展空間廣大。為加快製造強國建設步伐，近年來國務院先後出台了《中國製造2025》《國務院關於積極推進「互聯網+」行動的指導意見》《促進大數據發展行動綱要》等政策文件，也為製造業大數據發展創造了良好的發展環境。
大數據推動製造業全面轉型升級
大數據精準響應用戶需求，提高製造業研發設計水平。在研發設計過程中應用大數據，能夠推動打造集成創新平台，廣泛收集和深入挖掘消費者的使用行為數據與意見反饋信息，更准確地掌握海量消費者的使用喜好，並藉由眾創、眾包等方式，將消費者帶入到產品的需求分析和研發設計等創新活動中，推動產品設計方案的持續改進。
大數據實現業務場景交互，推動生產製造智能化升級。如果說傳統的自動化、數字化、網路化給生產製造提供了「肢體」「感官」和「神經」，大數據的應用則給生產製造配上了「大腦」，使之能靈活應對各種業務場景，實現真正的智能。通過整合、分析製造設備數據、產品數據、訂單數據以及生產過程中產生的數據，能夠使生產控制更加及時准確，生產製造的協同度和柔性化水平顯著增強。
大數據輔助企業科學決策，增強製造業經營管理能力。大數據的應用，能夠推動跨行業、跨區域創新組織的建立和協同設計、電子商務、眾包眾創等新模式的發展，增強製造企業的經營管理能力。
大數據支撐生產型服務發展，加快製造業服務化進程。大數據加速製造業服務化轉型主要有3個方向：一是使企業業務從產品生產銷售，向生產型服務領域延伸；二是使企業發展模式從圍繞產品生產銷售提供售後服務，轉為圍繞提供持續服務進行產品設計；三是使企業的主要利潤來源從產品製造與銷售環節，轉為售後的生產型服務環節。
大數據與傳統業務加速融合，催生新產品新服務新業態。我國擁有全球最大的消費市場和最多樣的消費需求，將大數據融入到可穿戴設備、家居產品、汽車產品的功能開發中，能夠推動技術產品的跨越式創新，形成智能可穿戴設備、智能家居、智能網聯汽車等製造業發展新領域，有助於搶占製造業新的增長點和制高點。
促進大數據與製造業融合發展
當前和今後一個時期，推動大數據與製造業深度融合發展，要在以下幾方面下功夫。
健全工業信息基礎設施。加快建立容量更大、服務質量更可靠的工業寬頻網路，加強製造業領域無線寬頻網路規劃布局，部署面向智能製造單元、智能工廠及物聯網應用的低延時、高可靠的工業互聯網。發揮互聯網企業、工業軟體企業優勢，引導其與製造企業緊密融合，實現數據的統一採集、管理和高效處理。
建設製造業數據資源。推進感測器等數據採集終端的大規模應用，多渠道、多層面採集獲取數據。引導和支持骨幹企業、行業組織建設低成本、高效率的製造業大數據存儲中心和分析中心，匯聚形成系統、全面、及時、高質量的數據資源。完善製造業數據資源建設相關體制機制，創新政策激勵手段，形成各方面積極參與、互利共贏的數據資源建設生態。
突破製造業大數據核心技術。開放自主可控的製造業大數據平台軟體和重點領域、重點業務環節應用軟體，支持創新型中小企業開發專業化的製造行業數據處理分析技術和工具，提供特色化的數據服務。推動多學科交叉融合，開展製造業大數據分析關鍵演算法和關鍵技術研究。
提升大數據分析應用能力。建設一批高質量的製造業大數據服務平台，推動軟體與服務、設計與製造資源、關鍵技術與標準的開放共享，增強製造業大數據應用能力。
提高數據安全保障能力。研究制定面向製造業領域信息採集和管控、敏感數據管理等方面的大數據安全保障制度建設。研究制定數據分級標准，推動數據保護、個人隱私、數據資源權益和開發利用等方面的標准化工作和立法工作。制定出台對製造業數據採集、傳輸、保存、備份、遷移等的管理規范，有效保障數據全生命周期各階段、各環節的安全可靠。
培養復合型大數據人才。支持有條件的高校結合計算機、數學、統計等相關專業優勢，設立大數據相關專業。鼓勵高校、科研機構和企業有計劃、分層次的引進大數據相關的戰略科學家和創新領軍人才，依託製造業大數據領域的研發和產業化項目，引進擁有實踐經驗的大數據管理者、大數據分析員等高端人才。
4. 院士專家談 - 時空大數據：地理信息產業融合發展必由之路
作 者 ：中國工程院院士 王家耀
地理信息產業是以現代測繪和地理信息系統、遙感、衛星導航定位等技術為基礎，以地理信息資源開發利用為核心，從事地理信息獲取、處理、應用的高技術服務業。自20世紀60年代地理信息系統提出以來，其應用逐漸拓展到多個行業，從產生、成長到壯大，地理信息產業發展取得了可喜成績。
當前，我國的經濟和 社會 發展已經進入新的 歷史 階段， 社會 主要矛盾已經轉化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾；以5G、雲計算、大數據、邊緣計算、物聯網等為代表的新技術快速發展，人工智慧技術也因深層神經網路的成功而獲得了巨大進步；隨著我國行政體制改革和自然資源管理體系的建立，地理信息產業已融入自然資源管理體系中。面對新的 社會 需求、新的技術進步和新的管理體系要求，亟待根據國家大政方針、 社會 生產需要、技術發展趨勢、產業發展規律，做好地理信息產業的工程技術、商業模式、產品類型的轉型升級與融合創新，進一步提高地理信息產業發展的質量和水平。
地理信息產業融合發展的驅動力——人工智慧
信息化的發展遵循從數字化到網路化再到智能化的規律，地理信息產業的發展亦如此，智能化是地理信息產業融合發展的高級階段。
「互聯網 」改變了地理信息產業發展的思維方式。「互聯網 」的本質是跨界融合。「基礎地理信息 」和「通用時空大數據平台 」的本質也是跨界融合。「 」是核心，提出跨界融合的解決方案是關鍵。只有這樣，才能更充分地發揮基礎地理信息和通用時空大數據平台的「基礎」和「通用」作用，實現地理信息產業到時空大數據產業的轉型升級。
雲計算具有的信息資源管理、處理和應用的「全面彈性」，可以支撐「地理信息產業」到「時空大數據產業」的轉型。時空大數據產業化需要超強計算能力的支持。雲計算作為一種新的計算模式，通過「池化」和「雲化」把數千台甚至上萬台機器都放在一個「池子」裡面，這是「資源彈性」；並在「資源彈性」即基礎設施即服務（IaaS）之上增加了一層「應用彈性」，包括平台即服務（PaaS）和軟體即服務（SaaS），以滿足時空大數據的「應用彈性」需求。雲計算支撐時空大數據處理的分布式、協作（同）化和智能化；通過任務分解，解決分布式問題；通過工作流重構，解決並行問題；通過演算法調度，解決協作（同）化問題。
時空大數據產業
——屬於第四產業的范疇
時空大數據，指基於統一時空基準活動或存在於時間和空間與位置直接或間接相關聯的大數據。據此，時空大數據由時空框架數據和時空變化數據兩大類數據組成。
時空框架數據指基於統一時空基準的衛星導航定位數據（含連續運行參考站 CORS數據）、遙感影像數據、地圖數據、地名數據等。時空變化數據包括 社會 經濟人文數據、位置軌跡數據、與位置相關聯的空間媒體數據、社交網路數據、搜索引擎數據、視頻觀測數據、生態環境監測數據等。時空變化數據聚合（關聯）在時空框架數據上，就構成了時空大數據。時空大數據具有位置、屬性、時間、尺度、解析度、多樣性、異構性、多維性、價值隱含性、快速性等特性。時空大數據產業，指以天空地海感測器網路為基礎，以時空信息「獲取（感測網） 處理（生產） 應用（服務）」為產業鏈，以人工智慧等新興信息技術為支撐，以數據密集型計算為特徵的知識密集型信息產業，屬於從第三產業中分離出來的第四產業的范疇。同地理信息產業相比較，時空大數據產業內涵要寬泛得多，規模要大得多，類型更具多維性和多樣性，知識更密集，速度更快，產品更加多樣化和個性化，其應用領域更加廣闊，具有良好的產業發展前景。
時空大數據產業化的核心
——時空大數據平台
時空大數據平台是時空大數據產業化的核心。
它是指把各種分散的和分割的大數據即時空框架數據和時空變化數據匯聚到一個特定的平台上，並使之發生持續的聚合效應。這種聚合效應就是通過數據多維融合和關聯分析與數據挖掘，揭示事物的本質規律，對事物做出更加快捷、更加全面、更加精準和更加有效的研判和預測。從這個意義上講，時空大數據平台是大數據的核心價值，是大數據發展的高級形態，是大數據時代的解決方案。從產業化的角度講，通用時空大數據平台是指將時空框架數據匯聚在一個特定平台上，利用這個平台生產軍民兩用的基礎測繪地理信息產品。
所謂「通用時空大數據平台+」模式，即以通用時空大數據平台作為框架，聚合民用、軍用的時空變化數據，分別構成時空大數據平台。「通用時空大數據平台+民用」模式，即將地方政府各部門各行業的政務、自然資源、規劃、交通、水利、管網、人口、經濟、人文、 社會 、醫療、教育、電力、公安等數據匯聚在通用時空大數據平台上，使之成為新型智慧城市的「智腦」，通過持續的聚合效應，生成各類（種）民用深加工知識產品，為政府綜合決策、各部門各行業和 社會 公眾提供智能化服務。
時空大數據產業化是通過時空大數據平台產業化實現的。因為時空大數據產業化是一個新問題，應該走一條從基礎研究起步的產業化創新之路。這條創新之路首先要研究和建立以數據科學為核心的時空大數據理論體系。目前，「數據科學」的邊界還不清晰，時空大數據理論研究薄弱，更未形成時空大數據的理論體系，而這是時空大數據產業化的基礎。因此，這條創新之路要研究和建立以「數據隱含價值 計算發現價值 應用實現價值」為核心，以「數據獲取（感測器網） 處理（生產） 應用（服務）」為產業鏈的時空大數據產業化技術體系。走在這條創新之路上的人，更要研究和設計包括軟體產品、硬體產品、軟硬體集成產品、各類（種）應用平台產品和數字產品在內的時空大數據產品體系。
總之，在當前全球數字經濟快速發展的大背景下，數字化的知識和信息作為關鍵生產要素，以數字技術為核心驅動力量，以現代信息網路為重要載體，通過數字技術與實體經濟深度融合，數字經濟能夠不斷提高經濟 社會 的數字化、網路化、智能化水平，以加速重構經濟發展與 社會 治理模式。地理信息產業作為處理位置數據的核心產業，可以積極推動其基於「通用時空大數據平台+」模式深度融入數字產業化、產業數字化、數字化治理與數據價值化領域，積極融入自然資源管理工作整體布局，主動引領以地理信息為基礎的新型智慧城市、實景三維中國、新型基礎測繪建設，推進地理信息產業向全產業鏈發展，擴大地理信息產品供給面，加大地理信息消費級產品研發，鼓勵新應用、培育新市場，讓地理信息產品通過生態建設、智慧管理、數字經濟服務國家戰略建設並惠及全 社會 ，從而促使地理信息產業向時空大數據產業的融合發展與轉型升級。