⑴ 周口90后管理4万亩耕地年入百万,大数据和高科技对于传统农业有何帮助
个人认为现如今的信息化时代已经成熟,以前的农村交通靠走、治安靠狗、通讯靠吼的年代一去不复返,农村的水泥马路都实现了户户通、光纤、天然气、自来水都已经家家都能装上。
这些就是我所理解的网络和大数据对三农的帮助!个人特别感谢这个时代,也很幸运生在这个美好的时代!
⑵ 大数据挖掘的三个关键
大数据挖掘的三个关键:首先是大数据,即海量数据,他相当于土地资源、矿产资源,含有丰富的信息、价值,重点在于其来源、领域,不同的采集方式、采集来源含的信息和方向不同,同时他还涉及标准和存储;其次是思维,即分析数据的思路,包括模式、方向和创新等;第三是技术,即处理数据的技术,是数据处理的手段,包括算法、算力、建模.每个时期他们的价值不同,大数据发展的初期思维和技术的价值大;发展的中期,三者同等重要;发展的成熟期,数据的价值更大。
⑶ 大数据成为趋势,有没有应用于城市招商方面的数字展示平台呢
中国大数据的十大商业应用 在未来的几十年里,大数据都将会是一个重要都话题。大数据影响着每一个人,并在可以预见的未来继续影响着。大数据冲击着许多主要行业,包括零售业、金融行业、医疗行业等,大数据也在彻底地改变着我们的生活。现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景,未来大数据产业将会是一个万亿市场。 1、智慧城市 如今,世界超过一半的人口生活在城市里,到2050年这一数字会增长到75%。政府需要利用一些技术手段来管理好城市,使城市里的资源得到良好配置。既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱,又要避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。大数据作为其中的一项技术可以有效帮助政府实现资源科学配置,精细化运营城市,打造智慧城市。 城市的道路交通,完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划,包括道路红绿灯时间间隔和关联控制,包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。利用大数据技术实施的城市交通智能规划,至少能够提高30%左右的道路运输能力,并能够降低交通事故率。在美国,政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯,降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率,航空公司利用大数据可以提高上座率,降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车,提高效率、降低成本。 城市公共交通规划、教育资源配置、医疗资源配置、商业中心建设、房地产规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整。 大数据技术可以了解经济发展情况,各产业发展情况,消费支出和产品销售情况,依据分析结果,科学地制定宏观政策,平衡各产业发展,避免产能过剩,有效利用自然资源和社会资源,提高社会生产效率。大数据技术也能帮助政府进行支出管理,透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理,更重要的是数据治国、科学管理的意识改变,未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理,具有极大的想象空间。 2、金融行业 大数据在金融行业应用范围较广,典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品,美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。中国金融行业大数据应用开展的较早,但都是以解决大数据效率问题为主,很多金融行业建立了大数据平台,对金融行业的交易数据进行采集和处理。 金融行业过去的大数据应用以分析自身财务数据为主,以提供动态财务报表为主,以风险管理为主。在大数据价值变现方面,开展的不够深入,这同金融行业每年上万亿的净利润相比是不匹配的。现在已经有一些银行和证券开始和移动互联网公司合作,一起进行大数据价值变现,其中招商银行、平安集团、兴业银行、国信证券、海通证券和TalkingData在移动大数据精准营销、获客、用户体验等方面进行了不少的尝试,大数据价值变现效果还不错,大数据正在帮助金融行业进行价值变现。大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面: (1)精准营销:依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐 (2)风险管控:依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持,利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈 (3)决策支持:利用抉策树技术进抵押贷款管理,利用数据分析报告实施产业信贷风险控制 (4)效率提升:利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点,利用大数据技术加快内部数据处理速度 (5)产品设计:利用大数据计算技术为财富客户推荐产品,利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品 3、医疗行业 医疗行业拥有大量病例、病理报告、医疗方案、药物报告等。如果这些数据进行整理和分析,将会极大地帮助医生和病人。在未来,借助于大数据平台我们可以收集疾病的基本特征、病例和治疗方案,建立针对疾病的数据库,帮助医生进行疾病诊断。 如果未来基因技术发展成熟,可以根据病人的基因序列特点进行分类,建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告,参考疾病数据库来快速帮助病人确诊。在制定治疗方案时,医生可以依据病人的基因特点,调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案,制定出适合病人的治疗方案,帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。 医疗行业的数据应用一直在进行,但是数据没有打通,都是孤岛数据,没有办法起大规模应用。未来需要将这些数据统一收集起来,纳入统一的大数据平台,为人类健康造福。政府是推动这一趋势的重要动力,未来市场将会超过几千亿元。 4、农牧业 农产品不容易保存,合理种植和养殖农产品对农民非常重要。借助于大数据提供的消费能力和趋势报告,政府将为农牧业生产进行合理引导,依据需求进行生产,避免产能过剩,造成不必要的资源和社会财富浪费。大数据技术可以帮助政府实现农业的精细化管理,实现科学决策。在数据驱动下,结合无人机技术,农民可以采集农产品生长信息,病虫害信息。 农业生产面临的危险因素很多,但这些危险因素很大程度上可以通过除草剂、杀菌剂、杀虫剂等技术产品进行消除。天气成了影响农业非常大的决定因素。过去的天气预报仅仅能提供当地的降雨量,但农民更关心有多少水分可以留在他们的土地上,这些是受降雨量和土质来决定的。Climate公司利用政府开放的气象站的数据和土地数据建立了模型,他们可以告诉农民可以在哪些土地上耕种,哪些土地今天需要喷雾并完成耕种,哪些正处于生长期的土地需要施肥,哪些土地需要5天后才可以耕种,大数据技术可以帮助农业创造巨大的商业价值。 5、零售行业 零售行业比较有名气的大数据案例就是沃尔玛的啤酒和尿布的故事,以及Target通过向年轻女孩寄送尿布广告而告知其父亲,女孩怀孕的故事。 零售行业可以通过客户购买记录,了解客户关联产品购买喜好,将相关的产品放到一起增加来增加产品销售额,例如将洗衣服相关的化工产品例如洗衣粉、消毒液、衣领净等放到一起进行销售。根据客户相关产品购买记录而重新摆放的货物将会给零售企业增加30%以上的产品销售额。 零售行业还可以记录客户购买习惯,将一些日常需要的必备生活用品,在客户即将用完之前,通过精准广告的方式提醒客户进行购买。或者定期通过网上商城进行送货,既帮助客户解决了问题,又提高了客户体验。 电商行业的巨头天猫和京东,已经通过客户的购买习惯,将客户日常需要的商品例如尿不湿,卫生纸,衣服等商品依据客户购买习惯事先进行准备。当客户刚刚下单,商品就会在24小时内或者30分钟内送到客户门口,提高了客户体验,让客户连后悔等时间都没有。 利用大数据的技术,零售行业将至少会提高30%左右的销售额,并提高客户购买体验。 6、大数据技术产业 进入移动互联网之后,非结构化数据和结构化数据呈指数方式增长。现在人类社会每两年产生的数据将超过人类历史过去所有数据之和。进入到2015年,人类社会所有的数据之和有望突破5泽B(5ZB),这些数据如何存储和处理将会成为很大的问题。 这些大数据为大数据技术产业提供了巨大的商业机会。据估计全世界在大数据采集、存储、处理、清晰、分析所产生的商业机会将会超过2000亿美金,包括政府和企业在大数据计算和存储,数据挖掘和处理等方面等投资。中国2014年大数据产业产值已经超过了千亿人民币,本届贵阳大数据博览会就吸引了400多家厂商来参展,充分说明大数据产业的未来的商业价值巨大。 未来中国的大数据产业将会呈几何级数增长,在5年之内,中国的大数据产业将会形成万亿规模的市场。不仅仅是大数据技术产品的市场,也将是大数据商业价值变现的市场。大数据将会在企业的精准营销、决策分析、风险管理、产品设计、运营优化等领域发挥重大的作用。 大数据技术产业将会解决大数据存储和处理的问题,大数据服务公司将利用自身的数据将解决大数据价值变现问题,其所带来的市场规模将会超过千亿人民币。中国目前拥有大数据,并提供大数据价值变现服务的公司除了我们众所周知的BAT和移动运营商之外,360、小米、京东、TalkingData、九次方等都会成为大数据价值变现市场的有力参与者,市场足够大,期望他们将市场做大,帮助所有企业实现大数据价值变现。 7、物流行业 中国的物流产业规模大概有5万亿左右,其中公里物流市场大概有3万亿左右。物流行业的整体净利润从过去的30%以上降低到了20%左右,并且下降的趋势明显。物流行业很多的运力浪费在返程空载、重复运输、小规模运输等方面。中国市场最大等物流公司所占的市场份额不到1%。因此资源需要整合,运送效率需要提高。 物流行业借助于大数据,可以建立全国物流网络,了解各个节点的运货需求和运力,合理配置资源,降低货车的返程空载率,降低超载率,减少重复路线运输,降低小规模运输比例。通过大数据技术,及时了解各个路线货物运送需求,同时建立基于地理位置和产业链的物流港口,实现货物和运力的实时配比,提高物流行业的运输效率。借助于大数据技术对物流行业进行的优化资源配置,至少可以增加物流行业10%左右的收入,其市场价值将在5000亿左右。 8、房地产业 中国房地产业发展的高峰已经过去,其面临的挑战逐渐增加,房地产业正从过去的粗放发展方式转向精细运营方式,房地产企业在拍卖土地、住房地产开发规划、商业地产规划方面也将会谨慎进行。 借助于大数据,特别是移动大数据技术。房地产业可以了解开发土地所在范围常驻人口数量、流动人口数量、消费能力、消费特点、年龄阶段、人口特征等重要信息。这些信息将会帮助房地商在商业地产开发、商户招商、房屋类型、小区规模进行科学规划。利用大数据技术,房地产行业将会降低房地产开发前的规划风险,合理制定房价,合理制定开发规模,合理进行商业规划。大数据技术可以降低土地价格过高,实际购房需求过低的风险。已经有房地产公司将大数据技术应用于用户画像、土地规划、商业地产开发等领域,并取得了良好的效果。 9、制造业 制造业过去面临生产过剩的压力,很多产品包括家电、纺织产品、钢材、水泥、电解铝等都没有按照市场实际需要生产,造成了资源的极大浪费。利用电商数据、移动互联网数据、零售数据,我们可以了解未来产品市场都需求,合理规划产品生产,避免生产过剩。 例如依据用户在电商搜索产品的数据以及物流数据,可以推测出家电产品和纺织产品未来的实际需求量,厂家将依据这些数据来进行生产,避免生产过剩。移动互联网的位置信息可以帮助了解当地人口进出的趋势,避免生产过多的钢材和水泥。 大数据技术还可以根据社交数据和购买数据来了解客户需求,帮助厂商进行产品开发,设计和生产出满足客户需要的产品。 10、互联网广告业 2014年中国互联网广告市场迎来发展高峰,市场规模预计达到1500亿元左右,较2013年增长56.5%。数字广告越来越受到广告主的重视,其未来市场规模越来越大。2014年美国的互联网广告市场规模接近500亿美元,参考中国的人口消费能力,其市场规模会很快达到2000亿人民币左右。 过去到广告投放都是以好的广告渠道+广播式投放为主,广告主将广告交给广告公司,由广告公司安排投放,其中SEM广告市场最大,其他的广告投放方式也是以页面展示为主,大多是广播式广告投放。广播式投放的弊端是投入资金大,没有针对目标客户,面对所有客户进行展示,广告的转化率较低,并存在数字广告营销陷阱等问题。 大数据技术可以将客户在互联网上的行为记录下来,对客户的行为进行分析,打上标签并进行用户画像。特别是进入移动互联网时代之后,客户主要的访问方式转向了智能手机和平台电脑,移动互联网的数据包含了个人的位置信息,其360度用户画像更加接近真实人群。360度用户画像可以帮助广告主进行精准营销,广告公司可以依据用户画像的信息,将广告直接投放到用户的移动设备,通过用户经常使用的APP进行广告投放,其广告的转化可以大幅度提高。利用移动互联网大数据技术进行的精准营销将会提高十倍以上的客户转化率,广告行业的程序化购买正在逐步替代广播式广告投放。大数据技术将帮助广告主和广告公司直接将广告投放给目标用户,其将会降低广告投入,提高广告的转化率。 目前影响大数据产业发展主要有两个大问题,一个是大数据应用场景,一个是大数据隐私保护问题。 大数据商业价值的应用场景,大数据公司和企业正在寻找,目前在移动互联网的精准营销和获客、360度用户画像、房地产开发和规划、互联网金融的风险管理、金融行业的供应链金融,个人征信等方面已经取得了进步,拥有了很多经典案例。 但在有关大数据隐私保护以及大数据应用过程中个人信息保护方面还停滞不前,大家都在摸石头过河,不知道哪些事情可以做,哪些事情不可以做。国家在大数据隐私保护方面正在进行立法,估计不久的将来,大数据服务公司和企业将会了解大数据隐私保护方面的具体要求。在没有明确有关大数据隐私保护法规前,我们可以参考国外的隐私法,严格遵守国际上通用的个人隐私保护法,在实施大数据价值变现的过程中,充分保护所有相关方的个人利益。 最后纵观人类历史,在任何领域,如果我们可以拿到数据进行分析,我们就会取得进步。如果我们拿不到数据,无法进行分析,我们注定要落后。我们过去因数据不足导致的错误远远好过那些根本不用数据的错误,因此我们需要掌握大数据这个武器,利用好它,帮助人类社会加速进化,帮助企业实现大数据的价值变现。 以上是小编为大家分享的关于中国大数据的十大商业应用的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
⑷ 大数据在地理信息系统中有什么应用
GIS 的应用领域
地理信息系统在最近的30多年内取得了惊人的发展,广泛应用于资源调查、环境评估、灾害预测、国土管理、城市规划、邮电通讯、交通运输、军事公安、水利电力、公共设施管理、农林牧业、统计、商业金融等几乎所有领域。 (加测绘、应急、石油石化等国民经济各个领域。)
以下地理信息系统的应用领域分别回答了在各自领域内的作用
◆ 资源管理 (Resource Management)
主要应用于农业和林业领域,解决农业和林业领域各种资源(如土地、森林、草场)分布、分级、统计、制图等问题。主要回答“定位”和“模式”两类问题。
◆ 资源配置 (Resource Configuration)
在城市中各种公用设施、救灾减灾中物资的分配、全国范围内能源保障、粮食供应等到机构的在各地的配置等都是资源配置问题。GIS在这类应用中的目标是保证资源的最合理配置和发挥最大效益。
◆ 城市规划和管理 (Urban Planning and Management)
空间规划是GIS的一个重要应用领域,城市规划和管理是其中的主要内容。例如,在大规模城市基础设施建设中如何保证绿地的比例和合理分布、如何保证学校、公共设施、运动场所、服务设施等能够有最大的服务面(城市资源配置问题)等。
◆ 土地信息系统和地籍管理 (Land Information System and Cadastral Applicaiton)
土地和地籍管理涉及土地使用性质变化、地块轮廓变化、地籍权属关系变化等许多内容,借助GIS技术可以高效、高质量地完成这些工作。
◆ 生态、环境管理与模拟 (Environmental Management and Modeling)
区域生态规划、环境现状评价、环境影响评价、污染物削减分配的决策支持、环境与区域可持续发展的决策支持、环保设施的管理、环境规划等。
◆ 应急响应 (Emergency Response)
解决在发生洪水、战争、核事故等重大自然或人为灾害时,如何安排最佳的人员撤离路线、并配备相应的运输和保障设施的问题。
◆ 地学研究与应用 (Application in GeoScience)
地形分析、流域分析、土地利用研究、经济地理研究、空间决策支持、空间统计分析、制图等都可以借助地理信息系统工具完成。
◆ 商业与市场 (Business and Marketing)
商业设施的建立充分考虑其市场潜力。例如大型商场的建立如果不考虑其他商场的分布、待建区周围居民区的分布和人数,建成之后就可能无法达到预期的市场和服务面。有时甚至商场销售的品种和市场定位都必须与待建区的人口结构(年 龄构成、性别构成、文化水平)、消费水平等结合起来考虑。地理信息系统的空间分析和数据库功能可以解决这些问题。房地产开发和销售过程中也可以利用GIS功能进行决策和分析。
◆ 基础设施管理 (Facilities Management)
城市的地上地下基础设施(电信、自来水、道路交通、天然气管线、排污设施、 电力设施等)广泛分布于城市的各个角落、且这些设施明显具有地理参照特征的。它们的管理、统计、汇总都可以借助GIS完成,而且可以大大提高工作效率。
◆ 选址分析 (Site Selecting Analysis)
根据区域地理环境的特点,综合考虑资源配置、市场潜力、交通条件、地形特征、环境影响等因素,在区域范围内选择最佳位置,是GIS的一个典型应用领域,充分体现了GIS的空间分析功能。
◆ 网络分析 (Network System Analysis)
建立交通网络、地下管线网络等的计算机模型,研究交通流量、进行交通规则、处理地下管线突发事件(爆管、断路)等应急处理。 警务和医疗救护的路径优选、车辆导航等也是GIS网络分析应用的实例。
◆ 可视化应用 (Visualization Application)
以数字地形模型为基础,建立城市、区域、或大型建筑工程、著名风景名胜区的三维可视化模型,实现多角度浏览,可广泛应用于宣传、城市和区域规划、大型工程管理和仿真、旅游等领域。
◆ 分布式地理信息应用 (Distributed Geographic Information Application)
随着网络和Internet技术的发展,运行于Intranet或Internet环境下的地理信息系统应用类型,其目标是实现地理信息的分布式存储和信息共享,以及远程空间导航等。
⑸ 大数据:2015北京土地收入2032亿创历史新高
在地王频频出现的2015年北京土地市场,现在最需要的就是一个年终盘点了。2015年的北京,究竟卖了多少地?土地出让金多少钱呢?
根据北京市国土局官网显示,2015年全年北京市土地出让总金额高达2032亿,环比增长6%;住宅类用地平均楼面价高达16785元/平方米,环比2014年增长14%。
2015年全年北京共计出让109宗土地,环比减少22%;出让地块的建设用地面积合计706.8万平方米,规划建筑面积1511.5万平方米,同比分别减少25%、9%,这一土地成交量也创造了近8年的新低。
逢拍必火 地王遍布京城
(数据来源:北京市国土资源局)
2015年土地市场可谓逢拍必火,特别是2015年下半年“疯台”、“东霸”一波接一波,各地频出“地王”。值得一提的是,丰台区今年成为北京市最大的土地供应区,全年共计出让15宗土地,其中6宗土地均上榜《2015年北京土地市场出让金总额TOP10》。
尽管今年的住宅用地仅成交50宗,但是2015年北京住宅类用地平均楼面价高达16785元/平方米,环比2014年增长14%;其中,最高楼面价为75000元/平方米。
此外,50宗宅地当中,剔除配建之后,实际楼面价超过30000元/平方米的则多达26宗,占比高达52%,而在2014年这一区间段占比仅在20%左右。楼面价10000-30000元/平方米之间的有15宗,纯商品住宅的实际楼面价低于10000元/平方米的仅9宗。
民企与央企国企“抱团”拿地成北京土地市场新常态
数据显示,2015年北京市出让了82宗经营性用地,其中,31宗均为房企联合拿地。出于分担压力、摊薄风险、优势互补等考虑,房企之间强强联手、跨界合作联合拿地渐成趋势;2015年民企与央企国企“抱团”组成的联合体更是频频现身国土局。
然而联合拿地也有风险存在,各家房企在开发理念、追求利润方式等方面均存在差异,能否实现1+1大于2的效果目前仍未可知。
五环至六环成土地供应主力区
五环至六环是2015年北京市出让土地最多的区域;2015年经营性用地共计供应了82宗,其中38宗位于五环到六环之间;28宗地处六环以外,六环外的住宅用地供应占到总量的34%,这一比重创新4年新高。
楼面价也不再受限于区域,今年6环外的最高楼面价高达34000元/平方米,最高出让金额高达57亿。曾经被视为郊区的6环外区域逐渐真露头角,成为土地供应大户之一。
此外,亚豪机构市场总监郭毅认为,虽然不少地块成本倒推而成的预期售价与周边项目对比明显畸高,但是2016年豪宅产品遍地开花已成定局,高端市场必然面临供大于求现象。
(以上回答发布于2015-12-29,当前相关购房政策请以实际为准)
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⑹ 大数据引领经济浪潮 成为国家战略
大数据引领经济浪潮 成为国家战略
在信息社会,随着社交网站、微博、微信等互联网应用不断加快,海量数据正在行政管理、生产经营、商务活动等众多领域不断产生、积累、变化和发展,大数据由此也从概念走向实践。数据资源正和土地、劳动力、资本等生产要素一样,成为促进经济增长的基本要素。
大数据引领新经济革命浪潮大数据即将带来一场颠覆性的革命,它将推动社会生产取得全面进步,助推医疗、零售业、制造业、金融、能源等各行各业产生根本性变革。大数据在临床诊断、研发、付款和定价、新运营模式等方面发挥了显著效果;零售行业中,在市场分析、销售规划、运营以及供应链等方面利用大数据进行分析优化;制造业中,大数据可以有助于了解客户的需求,全面提升产品设计、研发和销售等;金融行业(行情 股吧 买卖点)中,大数据发挥处理海量数据时快速、准确的优势,在较短的时间内构建准确的、实时的、贴切市场需求的模型;能源行业(行情 股吧 买卖点)中,随着传感器的广泛引入,大数据对传感器创造的海量数据进行快速、及时地分析。中国发展大数据的现实意义1.大数据有助于破解中国社会转型中的难题。中国经济已进入转型期,社会进入矛盾凸显期,改革进入攻坚期,增长进入换档期。宏观经济形势错综复杂、各种社会改革盘根错节、群体性事件频发等突出问题,仅仅依靠现有的管理手段与方法已明显落后。大数据能高效处理瞬息万变的海量信息,能有效破解转型中的社会难题。比如,2008年马云利用淘宝网的海量数据早半年成功地预测到了金融危机,大数据可以提高宏观经济预测的准确性。大数据同样能及时处理和分析海量交通信息,及时转化成出行指南,缓解交通拥堵。大数据更能及时处理瞬息万变的空气质量变化情况,准确判断污染源。例如位于亚特兰大的通用电气(GE)能源监测和诊断中心,每周7x24小时实时收集全球50多个国家约1550台燃气轮机的数据。2.大数据催生新产业,带来经济增长新空间。随着大数据在商业企业、政府公共事业、国防军事等领域应用,大数据日益形成一个新产业。大数据是一个事关国家社会发展全局的产业。《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》提出支持海量数据存储、处理技术的研发与产业化。围绕产业链上下游,大数据必将带动智能终端的普及应用、物联网、云计算等产业的蓬勃发展,高性能服务器产业的发展和信息技术服务业等产业的发展。3.大数据能有效减少社会运行成本,提高经济与社会运行效率。医疗卫生行业,能够利用大数据避免过度治疗、减少错误治疗和重复治疗,从而降低系统成本、提高工作效率,改进和提升治疗质量。麦肯锡报告估计美国医疗行业每年通过数据获得的潜在价值超过3000亿美元,能够使得美国医疗卫生支出降低超过8%。公共管理领域,能够利用大数据有效推动税收工作开展,提高教育部门和就业部门的服务效率;零售业领域,通过在供应链和业务方面使用大数据,能够改善和提高整个行业的效率,充分利用大数据的零售商有可能将其经营利润提高60%以上。4.大数据带来精准营销,改变传统商业模式。大数据能有效改善企业的数据资源利用能力,提高从数据到信息的转化率,让企业的决策更为准确,从而提高整体运营效率。网络通过大数据实现精准营销。阿里巴巴通过对淘宝网客户交易记录进行分析,能够以极低的成本准确评定每个商户的信用等级,阿里巴巴2010年开展的淘宝网中小企业无抵押贷款,至今累计坏账率也仅有1.94%,而且盈利可观。5.大数据推动政府开放,提高公共决策的预见性和响应性。为了响应大数据战略,政府开展逐步公开已有数据,如美国推出了政府数据在线网站(data.gov),英国推出了政府数据公开网站(data.gov.uk),数据开放推动政府不断开放。发达国家已上升为国家战略全球发达国家已经充分认识到大数据时代的发展趋势,纷纷将大数据上升为国家战略。哪些个人信息是可以获取的,怎样使用,以及个人是否允许这种使用,这都需要立法界定五项建议我们已经进入大数据时代,面对大数据革命浪潮,中国应着力做好以下几方面的工作:1.将发展大数据上升为国家战略。政府应顺应信息技术发展趋势,抓住大数据带来的生产效率提升和经济社会运行成本降低的战略机遇,研究大数据发展趋势,评估大数据对中国政府、经济与社会运行所带来革命性影响,制定未来五年或更长时间发展主要目标、重点任务、行动计划和保障措施,将大数据战略上升为国家战略,通过体制机制创新,盘活政府及社会的数据资源,将数据资源转化为生产力。2.加快政务数据资源开放。随着中国电子政务的深入发展,信息系统基本覆盖了中国政府的核心业务。政务在日常行政审批和为民提供公共服务时产生了大量业务数据。包括个人的户籍、卫生医疗保障、教育、就业等方面的数据,企业的工商、税务和基本法人信息,自然资源的气象、地震、土地、矿产资源、环境资源、海洋等部门的信息,还包括知识产权、进出口、出入境等相关政务数据。在这些数据中,有很多属于非敏感信息,政务应根据中国信息公开法,主动开放政府掌握的非敏感信息,提高信息资源的社会开放度,积极迎接大数据革命浪潮。3.营造大数据产业发展的市场环境。大数据是一个前景十分广阔的新兴产业,但当前仍然存在很多制约产业发展的因素。加快制定大数据标准和指南,鼓励重要领域关键技术研发。政府应充分发挥市场机制的作用,鼓励企业创新,保护知识产权,防止出现数据资源垄断,营造大数据产业发展的市场环境。出台鼓励大数据产业发展的财税政策,重点支持大数据的核心技术和推广应用。政府部门在气象、统计、医疗卫生等领域实施大数据重大应用示范工程,积极探索大数据在政府部门中的应用,在全社会形成推广示范效应。4.加快数据安全立法。大数据时代的安全与传统安全相比更为复杂。一方面大量的数据汇总,涉及到企业运营数据、客户信息、个人的隐私和各种行为的详细记录,对数据的合法抓取和使用需要法律保障。另一方面,中国关于信息产权不清晰,缺乏对信息的所有权、使用权和收益权的规定,这就导致了无法形成一个健全的信息资源市场,无法真正发挥市场在信息资源方面的优化配置作用,这就需要通过法律手段,对信息资源产权进行界定,以便公众理解哪些个人信息是可以获取的,怎样使用,以及个人是否允许这种使用。
5.加快大数据专业人才引进与培养。掣肘全球大数据产业发展的瓶颈之一就是人才短缺。政府可以采取培养和引进人才相结合策略。一方面加快高水平大数据人才的引进,另一方面重点培育数据挖掘、机器学习等方面的专业人才。政府应该出台激励措施并对企业管理者进行数据分析技术培训,提高大型企业管理人员的数据分析能力
⑺ 何为数字地产和大数据有什么关系吗
数字地产,从字面上看是“数字”和“地产”的结合,在实际操作上是IT信息技术、通信技术与地产工业的的结合。数字地产的基础是土地和建筑,其上层应用是IT信息通信技术产品与服务相关的功能。这个是在大数据大范围推广和应用的背景下出现的,是有很大关系的。
由于数字地产的上层应用功能的特殊性,即需要部署IT信息类产品和运营IT信息类服务,因此其土地和其建筑具有一定的特殊性,比如对供电、供水、供气、带宽等方面的要求,以及对建筑形式、建筑空间、承重、布局等特殊要求。当前数字地产的一个典型服务类型是数据中心,可以达到从数百、数千到几十万平米的规模。
数字地产的本质,是通过IT设施对土地、建筑、电力、带宽、水等资源的高额消耗服务来赚取利润。
数字地产的提出与大数据的提出和应用是分不开的,没有现代技术的日益发展,大数据应用就不可能成为现实,没有大数据的概念的提出和实践的应用,是不可能引领各行各业互联网思维的变革和尝试的。正是由于各行各业对于IT,对于大数据,对于互联网思维的深入了解和推动变革,才出现数字和地产的结合。
⑻ 为什么苹果华为腾讯,都要把数据中心建在贵州,有什么好处
最近两年大数据非常火爆,跟着大数据一起火爆的是贵州省,每年在贵阳举办的大数据峰会更是吸引来了全球各地商界大佬的参与。
而且目前很多知名企业已经在贵阳建设大数据中心或者计划在贵州建设大数据中心,比如在贵安新区中的电子产业信息园内,目前聚集了三大运营商后,戴尔、谷歌、阿里巴巴、腾讯、网络、京东、华为等近300数据项目。
目前贵州是首个国家级大数据综合试验区,贵州已有大数据企业超过9000家,产值超1100亿元,每年有上万名相关人才流入。
那贵州到底有什么魅力,为何能够吸引这么多知名企业来到贵州建设大数据中心,成为大数据中心的一个重要基地之一呢?这里面有主要有几个原因:
贵州的地理环境是非常适合建大数据中心的,这种优势主要体现在以下几个方面。
(1)气候优势。贵州位于北纬24度至29度之间,贵阳更是被称为避暑胜地,冬无严寒,夏无酷暑,夏季平均气温约25℃,冬季平均气温约9℃,温差是比较小的,这种气候非常有利于服务器的维护,减少服务器的能耗。
(2)贵州位于云贵高原地区,境内地貌主要以喀斯特地貌为主,很少有台风,地震,泥石流等地质灾害,这有利于大数据中心的稳定。
(3)贵州境内有众多溶洞,洞里面的恒温恒湿,这个非常适合建立大数据中心,所以目前有很多大数据中心都是直接建在贵州省内的溶洞里面。
大家都知道大数据中心是电老虎,大数据中心的运营成本主要包括机房电费、宽带成本、机房建设及摊销、人工成本及机房租金等,其中的机房电费成本约占据总成本的一半以上 。
之前美国有一个机构曾经做过一个调查,结果发现一个数据中心的用电功率超过了美国的一个中型城镇,比如谷歌位于全球的数据中心的用电功率达到3亿瓦特,这一数字超过了三万户美国家庭。
正因为如此,建立大数据中心最大的一个成本就是电力,而且必须需要该地区有丰富的电力资源。目前贵州的电力资源是比较丰富的,2018年各省发电量排名当中,贵州排在第15位,发电量不是很靠前,但这个发电量跟贵州的经济体量相比还是相对比较丰富的,所以贵州很多电量都是输送到省外。
除了电力资源丰富之外,贵州的电价还非常便宜,为了吸引各大数据中心到贵州投资,贵州各地方政府协调电网给出了一个比较优惠的电价政策,最低的价格达到每度0.35元,而据工信部统计,目前全国大数据中心平均用电价格为0.87元/千瓦时,而沿海地区用电价格高达1.5元/千瓦时,相当于目前贵州的电价只有其他地区的一半,甚至更低,这也是吸引各大巨头大数据中心落户的直接原因之一。
影响大数据中心布局的原因有很多,其中有一个重要的原因就是土地。因为大数据中心不像机房那么简单,随便1栋楼就可以解决问题,大数据中心需要非常大的面积。
比如腾讯贵安七星绿色数据中心位于贵州省贵安新区,总占地面积约为770亩,隧洞面积超过3万平方米。如果这个大数据中心建立在深圳,按照土地均价1万元/平米计算,那光土地成本就需要50亿左右。而贵州作为欠发达地区,目前经济并不是很发达,所以土地成本相对比较低,这770亩土地价格估计也就几个亿左右,这样就可以大大节省大数据中心的建设成本。
最近几年贵州的大数据业务之所以发展迅猛,这里面除了国家政策偏重之外,贵州各地方政府出台的优惠政策也是吸引各大企业落户的重要原因之一。
前几年贵州省就出台相关文件大力支持大数据中心产业的发展,这种政策支持主要体现在以下几个方面:
1、税收优惠。
比如投资1000万元及以上的大数据企业,从企业投产运营之日起3年内,企业所交纳的省级以下税收地方财政留存增量部分,由企业所在地市、县政府全额补给企业;
投产运营3年以上5年以内的,以减半方式给予支持。 而符合国家税收优惠政策规定的大数据企业,可享受第一年至第二年免征企业所得税、第三年至第五年按照25%的法定税率减半征收企业所得税的优惠。
2、补贴政策
为降低企业成本,贵州省还给大数据企业补贴宽带费用,大数据企业自用宽带租赁费由所在市、县政府给予50%的补贴,每户企业每年补贴不超过50万元,补贴期可为3年。
此外,从财政上,贵州省整合贵阳市、贵安新区设立大数据产业发展专项资金,从2014年起连续3年,每年安排不少于1亿元用于支持大数据产业发展。
3、人才政策
大数据本身就是一个高 科技 产业,本身就离不开人才,为了吸引更多的人才来贵州落户以及就业,贵州省推出了很多人才优惠政策。
一是实施“百千万人才引进”计划,鼓励大数据产业人才到贵州创业,认定为大数据企业高层次人才的可享受相关优惠政策,这种人才政策主要体现在以下三个方面。
二是给大数据企业的员工在税收和购房方面发“红包”。对大数据企业员工,在贵州工作时间超过1年、年缴纳个人所得税在3万元及以上的,按其个人所得税地方留存部分,第1至5年给予90%的奖励,第6至10年给予60%的奖励。大数据企业高管人员和核心技术人才,在贵阳市和贵安新区购买住房并签订5年以上本地服务协议的,经认定后由所在地政府每人给予10万元一次性购房补贴。
三是大数据企业高管人员和核心技术人才,在户籍和就医等方面享受优惠和便利,子女在义务教育阶段入学可在省内居住地辖区学校就读。
总之,贵州省大数据之所以能够迅猛发展,吸引那么多世界顶尖企业来落户投资,可以说贵州省综合了天时,地利,人和各方面的优势,所以目前贵州省大数据产业发展越来越好。
贵州被称为中国的大数据“硅谷”,三大运营商、华为、腾讯、苹果纷纷在贵州建立数据中心。为什么这些 科技 巨头纷纷在贵州建立数据中心呢?下文具体说一说。
数据中心最大的特点就是“高能耗” ,电力成本是整个支出成本的50%~70%,其中一半来自于服务器等设备的供电,另一半来自于机器设备散热的“空调费”。
从气温和能源来说,贵州是公认的中国南方最适合建立数据中心的地方。贵州常年气温保持在14℃到16℃,即便最炎热7月份,平均气温也只有23.7℃,是服务器等设备运行最合适的温度。
根据华为的说法“大数据基地建在北京需要1块钱1度电,贵阳只需要4毛。 我们不需要什么优惠政策,放在贵州,建成运行后一年可以节约上亿的电费 ”。
2013年是中国“大数据元年”,大数据的到来,贵州和北上广的等一线发达地区站在同一起跑线上。贵州专门颁布了一系列政策,用于支持贵州大数据的发展。2014年开始,贵州鼓励奖政府部分的数据迁移到云端,即“云上贵州”,除了特殊需求,不再自建机房,这个在全国范围内都是超前的。
贵州通过政策上的引导,明确了两大基础工程: 一个是数据中心,一个是呼叫中心 。数据中心方面,三大运营商、华为、阿里巴巴、腾讯、苹果等纷纷将南方的数据中心建立在贵州;呼叫方面,华为、蚂蚁金服等都将客服中心放在了贵州,贵阳的呼叫中心坐席达到了30多万席。
总之,贵州发展大数据产业占据了天时地利人和的优势,贵州独特的自然环境和精准有利的政策支持是贵州大数据产业发展的两大法宝。
可是你不知道的是:三大运营商,苹果,华为,腾讯等等都选择将大数据中心落户在贵州!到底贵州有什么魔力呢?毕竟贵州并不是像北上广一样发达。有什么理由留住这些大企业吗?
2013年3月,贵州面向全国优质民营企业进行招商推介时,特意邀请马云。马云这样说:错过三十年前的广东和浙江!也一定不能错过在贵州的发展机遇。
也就是在这一年,三大运营商将大数据中心落户在了贵州;不仅仅是它们,阿里,华为,惠普,IBM,网络,腾讯,戴尔等等都将大数据中心和贵州相连!
这一切的根源在于:贵州对于发展大数据的决心!贵州从最开始就既定了将贵州打造成大数据中心,所以支持力度大,定位精准!
从将贵州打造成全国首个大数据综合试验区,贵州应该是最早一批积极落实《促进大数据发展行动纲要》的地区, 这是贵州能够先人一步的根源!
从2013年三大运营商落户贵州贵安新区,总投资150亿元,规划建设机柜超10万个、服务器超200万台!它们打了头阵,更有利于促成品牌效应,行业巨头纷纷入驻 ,实际上也是吸引华为,腾讯,苹果纷至沓来的原因之一!
你可能不会忽略掉:节约成本!对于任何一个企业来说,成本控制是最基础的!而大数据一个重要的特点就是高耗能!而贵州的水资源丰富,可以说是国内电费最低的省份之一。
可以说对于大数据中心来说,能够节约大约50%-70%的电量!这对于企业来说,这是非常有吸引力的一环。
而且,贵州地处北纬24到29度之间,平均气温在14-16度,冬暖夏凉,地质结构稳定,灾害风险低,森林覆盖率49%,可以说这对于大数据中心所需要的稳定,安全,而且气温适合,对于散热要求大的数据中心很适合!
在贵州大数据产业园,联通负责人这样说:这里有绿色节能、柔性可变、灵活定制、网络通达、安全可靠、专业运营六大特点,这是促使他们选择的原因。
确实,贵州本身的优势不仅仅贵州本身的支持;环境特色,电力成本以及开放的数据资源等等优势,让贵州成了这些企业选择的“钻石矿”!
华为、腾讯等企业把数据中心建在贵州,主要是因为贵州全年平均气温较低,而且电力稳定,空气清洁,更关键的是数据中心安全等级可以建设的更高,而且贵州政府规划和招商引资政策较好。下面来分析一下。
气温较低,对于数据中心的散热非常有好处。贵州即使是夏天,平均温度大概也就在20多度,如果是山区,可能温度会更低,更凉爽一些。气温较低,对于大型数据中心的散热是非常有好处的,大家都知道数据中心的发热量是惊人的,气温较低可以节约大量的空调用电。这样也能节约设备成本,提升数据中心运行稳定性,降低数据中心运行费用。
数据中心是耗电大户,电力供应的稳定性可以说至关重要。贵州电厂众多,本地大型电厂非常多,因此电力供应情况非常充足,原来就是西电东输的起点,可以说电力非常稳定和充足。贵州本地电厂和电网的供电能力充足和稳定,这保证了数据中心的高等级的供电要求。毕竟周边就有稳定的发电厂,这对于数据中心来说更为重要。
数据中心对于空气的清洁度要求也非常高。而贵州空气质量可以说非常好,这对于数据中心的良好运行至关重要,空气不用特别精细的处理就可以很好地满足要求,这又减低了数据中心的运行成本。
贵州数据中心安全等级特别高,甚至可以抵御核弹攻击。数据中心在未来是一个国家的机密,可以说安全是需要考虑非常周全的。一般在贵州建立数据中心,都是在山脚下挖出山洞,作为数据中心,这样把一座大山挖空,可以说安全等级特别高,甚至可以轻松抵御核弹的攻击。这样的安全等级,可以说把数据安全放在了非常高的等级上。这样的数据中心无疑更能够吸引人把数据放在里面。
贵州省这几年充分考虑了自己的资源优势,规划和主导了贵州大数据中心的定位。依托着贵州大数据中心的定位,不断推出招商引资政策和人才引进政策,包括税收方面的优惠,包括土地方面的优惠,包括供电优惠政策等等。这些政策对于企业落户贵州也是起到了非常关键的作用。
综上所述,华为、腾讯等企业把数据中心建在贵州,主要是因为贵州平均气温较低,而且电力供应稳定,空气清洁,更关键的是数据中心安全等级可以建设的更高,而且贵州招商引资政策也是非常好。
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为了电!首先是省电,你知道北京一个腾讯的数据中心一年的电费是多少吗?十个亿。再有这么大的耗电量,你就是给的起电费电网也不一定能给你做输配电啊。这个不是你想要就有的,像北京的电都是外省输送过来的,你一拍脑袋想砸钱建一个数据中心,国家电网没规划你这块儿,这么大的耗电量,它从哪儿给你送电来啊?贵州这里好处就出来了,有全国最充沛的水利资源,把机房建在河边的山里头,电力,空调的冷却这些问题都解决了。这也是为什么很多比特币的挖矿机矿场都在云贵那边的原因了。建好了水电站电就和白来的差不多了。水利发电站就在边上也没有电网的输配送问题了,至于数据传输反正是光纤,距离根本不是问题。
大家好!
为什么长期以来没有什么发展机遇的贵州,能够成为中国大数据中心。
世界各大巨头公司纷纷把自己的数据中心建立在贵州这块自古以来就荒凉落后的西部山区中。
作为在贵州呆了很长时间的人,我认为有以下几个核心点符合建造大数据中心:
大数据中心里的设备都是极其昂贵的设备,那可是公司的真金白银。更何况比设备更贵重的核心数据、科研成果,更是无价之宝。作为一个公司战略级资产,最核心的考虑点应该是天灾原因。天灾面前人人平等,天灾面前,一切白费。而贵州省在下面几个可以说在世界上都是得天独厚的:
1.地震:地震应该是对数据中心,危害最大的自然灾害。但,有史料记载以来,贵州好像没有发生过地震活动。不像现在四川和云南地震频发。
2.水灾:贵州林密,沟深,只要选址得当,完全不用担心像长沙那样被水漫金山。
1.贵州地处中国内陆,东挨湖南,北接重庆四川,西连云南,南抵广西。属于中国的内陆地区。
2.贵州自古以来就是一个被群山环抱,交通闭塞,很少有战乱,非常稳定、孤僻、独立的地方。如,席卷世界的第二次世界大战,贵州就几乎没有受到炮弹的打击。解放战争更是一个地区,一个团就解放了。
“天无三日晴,地无三分平”,一直是贵州写照,地处亚热带,但有处于云贵高原中心地带,而且高原也不太高,平均海拔1000多米。气温常年维持在10℃~30℃之间。对高耗电的大数据中心来说,无形中降低了大量的电费成本。
大自然的空调房,溶洞
贵州是一个资源缺乏的省,煤炭,钢铁,石油等都几乎没有,但唯独水资源丰富。乌江,清水江,赤水河,盘江等等。有高原带来的巨大落差,非常便于水电站的建立。在70十年代,很多农村都是通过自建水电站,发电自给自足。
这是贵州摆脱落后的机会,腾飞的起点。由衷为故乡高兴。
把最赚钱又环保的项目落在扶贫重点地区符合国家策略,很早前就在贵州黔南建设“大碟子”,据说光选址就选了12年,最后才选到这国宝级的“科斯特地形”开始建设,总耗时23年。有这么好的天文设备在这里,当然高 科技 的项目更有理由落在这里啦,天气也是关键,这里全年平均气温23度,夏天不热冬天不冷,当然大多数原因还是国家想要扶持贵州啦,全国各省各县都修高速公路,最费钱耗时难修的就是贵州省了,投资那么多,总要有项目回报吧!以上纯属个人观点哦!
有一个很有意思的消息,微软2018年6月搞了一个名为 Natick的实验性项目。这个项目非常有意思,微软在苏格兰奥克尼群岛海岸线附近的水域中,部署了一个水下数据中心,在一艘长 40 英寸的船内部署了12个机架和864 台服务器。
另外一个很有意思的消息是,VerneGlobal公司和Advania公司在冰岛建立了自己的数据中心,冰岛正在成为越来越多的数据中心首选,冰岛正在打造零碳的绿色数据中心产业
不知道有没有人路过华为的数据中心,在华为的一些数据中心,冬天路过的时候,数据中心上云蒸霞蔚,蔚为壮观。所以,对于数据中心而言,选址首先要考虑的就是散热。数据中心所处的位置,如果气候常年凉爽,对于数据中心而言,可以显著降低整体能耗,节约大量散热所需的能源费用。
如果有朋友去过运营商的机房也可以看到,运营商的机房一般都是没有窗户的,这是为了避免夏天太阳直射产生的热量,所以散热是数据中心的基本需求。微软之所以做实验把数据中心建在水下,也是看重了水下良好的散热条件
数据中心的能耗需求也是刚需,因为数据中心的服务器需要24小时不间断运转。冰岛为何成为全球数据中心建设的热门地点,是因为冰岛的天气凉爽,而且冰岛的地热非常丰富,冰岛的地热发电满足了全冰岛的用电需求并且还有所富余。所以能耗一向是数据中心的刚性需求。以前传说四川大渡河畔是比特币的矿机的挖矿圣地,也是看重了四川富余的水电资源
我们再看看贵州,当地常年气温凉爽,在夏天几乎不用空调,可利用自然条件冷却服务器;而且贵州水电装机量排在全国第四,有充足且便宜的电力资源提供,这些都为贵州作为数据中心建设的最佳地点提供了绝佳的支持
华为在贵州的数据中心,甚至挖空了一座小山,在山腹里建设数据中心,将会更加凉爽,很有可能采用自然散热方式,就可以满足数据中心服务器的散热诉求。所以贵州建设数据中心,是得天独厚的
数据中心选址有几个条件,一是安全,二是成本低,这两点贵州都具备。
所谓企业数据中心,就是一个公司核心数据的存储中心,相当于人的大脑,对安全性要求比较高,一般都是采用容灾备份的方式设置,分散在不同的地区,贵州只是其中一个,别的地方应该也还有。
数据中心的安全性威胁主要来自:自然因素,人为因素、意外因素。和其他地区比较,贵州自然安全因素比较好,台风、地震、雨雪等自然灾害非常少;贵州相对地处偏僻,不繁华,人为因素的概率也比较低;贵州地处云贵高原,周边环境比较稳定,火灾等意外因素也相对少一些。除此之外,网络攻击等其它安全因素在哪里都差不多。
在安全的前提下,能省就省。数据中心属于不太需要人力维护,但是需要精心呵护的地方,除了上面说的安全因素外,对环境、电力、温度、消防要求比较高。
因为工作的原因,我曾经到过很多运营商的机房,里面可以说是戒备森严,因为里面有大量的用户数据,必须保证绝对安全,不能影响用户正常通信。
据了解,这种机房对环境要求非常高,必须做防尘处理,贵州的污染少,防尘成本就会降低;机房还要求24小时供电,双路供电的同时,还要配备柴油发电机组,配备逆变器,而且耗电非常高,还要通过空调调节机房温度接近恒温,因为只有在恒定的温度下机器运行效率才高,寿命也长,贵州电力相对充沛,电费不高,能节省成本。
除此之外,空调也是用电大头,为了节能,在温度适宜的时候,他们都采用新风制冷,就是用自然风冷却机器散热,贵州的半高原环境常年温度偏低,非常适合采用自然条件降温,这对降低空调电费来说是最好的。
正是由于上述原因,很多互联网公司愿意把数据中心建在贵州,贵州也为他们创造了很好的运营条件,包括机房选址,环境开发,人才政策等等,这就形成了一种产业,数据中心和呼叫中心基地。
苹果华为腾讯都要把数据中心建在贵州,有三方面原因,简单点说就是成本低、安全性高、符合大趋势。
接下来我们具体分析这三大原因。
成本有多方面,既然是大数据中心,那么首先要有比较大的空间,需要摆放很多台服务器,需要耗费大量电力,需要保持较低的温度。
贵州地处西部,土地成本低,平均温度也低,还有很多溶洞可以直接利用。此外贵州有煤矿 ,电力充足 ,电力成本较低。
凉爽的温度,一年四季温差小,这种自然气温环境得天独厚,耗电量也非常均衡。
电费占了数据中心近半的成本,相对于其他地区平均0.8元以上的用电成本,贵州用电成本低至0.35元,这是非常大的优势。
西部远离沿海,身处内陆,更加安全,即使发生战争也不容易受到影响。
贵州地质条件独特,没有地震、泥石流等危害。
“一带一路”为贵州带来了大机遇,仅贵阳市就有大数据企业1600多家,主营业务收入在2018年达到了1000亿元。
为了吸引投资,贵州对企业的优惠措施也非常到位,企业融资、税收、人才等方面都有政策扶持。
以税收优惠为例,符合国家税收优惠政策规定的大数据企业可享受第一年至第二年免征企业所得税、第三年至第五年按照25%的法定税率减半征收企业所得税的优惠。
以贵安新区为例,企业建设大数据中心可以获得最高1000万元软硬件资源支持,除了阶梯电价优惠外,对于各类人才也有3年内每年最高2万元的租房支持。正因为符合了国家规划,地方重视,企业配合,贵州大数据行业吸引了每年上万人才流入,部分人才还能享受高达10万元的购房补贴。
如今贵州大数据产业规模已经形成,优势会日益明显,成为贵州经济新的经济增长点。
⑼ 数据生产要素中大数据是什么
数据生产要素中大数据就是生产资料。大数据称谓生产资料或者说是生产要素这种叫法非常符合互联网推动经济与科技的推动力。大数据复杂的运算及广泛的应用推动了互联网的升级,推动了智能化产业发展,推动了物联网的发展。
大数据作为一种新型生产要素写入文件中,与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列为要素之一。当前数字经济正在引领新经济发展,数字经济覆盖面广且渗透力强,与各行业融合发展,如大数据、云计算、互联网、人工智能等。
因此,数据成为关键生产要素。同时,大数据在社会治理中如城市交通、老年服务、城市安全等方面也发挥了重要作用。
数据要素的作用
数据越多价值越大,越分享价值越大,越不同价值越大,越跨行业、区域、国界价值越大。因此,实施数据开放共享,优化治理基础数据库,不断完善数据权属界定、开放共享、交易流通等标准和措施,促使数据资产重复使用、多人共同使用加快推动各区域、部门间数据共享交换,显得十分必要。
数字经济可以降低搜寻成本、复制成本、交通成本、追踪成本,但数据要素作为一种虚拟的、客观存在的要素,在生产、交易过程中容易产生信息不对称问题。
为促使数据资源转化为数据要素,有必要建立数据资源清单管理机制,构建与互联网技术相适应的开放、扁平、灵活的组织体系,从而有效破解数据造假、供需错配等问题。