大数据政府扶持

『壹』 大数据未来将是怎样的发展趋势

行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等

本文核心数据：大数据产业链、产业规模、应用市场结构、竞争格局、发展前景预测等

产业概况

1、定义：大数据产业覆盖范围广

根据中国信通院发布的《大数据白皮书》，大数据产业是以数据及数据所蕴含的信息价值为核心生产要素，通过数据技术、数据产品、数据服务等形式，使数据与信息价值在各行业经济活动中得到充分释放的赋能型产业。不同机构对大数据的定义也有所不同，具体如下：

2、产业链剖析：大数据产业链庞大

大数据产业链覆盖范围广，上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;

大数据产业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;

大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。

大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础运营商及其他设备，相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大运营商等。

中游大数据领域可以细分为数据中心、大数据分析、大数据交易与大数据安全等子行业，相关代表企业包括宝信软件、数据港、久其软件、拓尔思、上海数据交易中心、贵阳大数据交易所与华云数据等。

在下游应用市场，我国大数据应用范围正在快速向各行各业延伸，除发展较早的政务大数据、交通大数据外，在工业、金融、健康医疗等众多领域大数据应用均初见成效。

产业发展历程：十年来大数据产业高速增长，信息智能化程度得到显著提升

我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。

产业政策背景：优化升级数字基础设施，鼓励大数据产业发展

2014年，大数据首次写入政府工作报告，大数据逐渐成为各级政府关注的热点，政府数据开放共享、数据流通与交易、利用大数据保障和改善民生等概念深入人心。此后国家相关部门出台了一系列政策，鼓励大数据产业发展。

当前，随着5G、云计算、人工智能等新一代信息技术快速发展，信息技术与传统产业加速融合，数字经济蓬勃发展，数据中心作为各个行业信息系统运行的物理载体，已成为经济社会运行不可或缺的关键基础设施，在数字经济发展中扮演至关重要的角色。数据中心作为大数据产业重要的基础设施，其快速发展极大程度地推动了大数据产业的进步。在2021年3月发布的“十四五”规划中，大数据标准体系的完善成为发展重点。

产业发展现状

1、行业整体情况：大数据产业规模维持高速增长 主要应用于金融和政府领域

——大数据产业规模：2021年超过800亿元

近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元，复合年增长率达到18.0%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。

——大数据市场结构：产业整体以大数据服务为主，应用领域以金融和政府领域为主

从产业结构来看，目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，

CCID统计，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、25.7%和33.8%。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。

从应用领域来看，大数据分析产品及服务已经从最早的为电信领域客户提供经营分析、为银行领域客户提供风控管理等辅助性经营决策，发展到目前的为金融、电信、政府、互联网、工业、健康医疗、电力等多个行业领域客户提供预测性分析、自主与持续性分析等，以实现企业决策与行动最优化。大数据分析产品及服务应用已经十分广泛，但由于各下游领域业务特点的不同，决定了其对大数据分析产品及服务的具体需求存在一定差异。

CCID统计，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合计超过60%;其他重点应用领域主要包括健康医疗、交通运输、工业、电力等。

2、细分市场一：金融大数据

——金融大数据需求：金融业务规模不断扩大，带动大数据需求提升

从金融领域需求来看，近年来，中国金融领域业务规模不断扩大，其中中国银行业金融机构不断积极拥抱金融科技，推动数字化转型，整体行业规模扩大;保险业和证券业的收入也随着市场经济的发展而提升。

近年来，随着新一代信息技术加速突破应用，以移动金融、互联网金融、智能金融等为代表的金融新业态、新应用、新模式正蓬勃兴起，我国金融业开始步入一个与信息社会和数字经济相对应的数字化新时代，金融数字化转型成为金融行业转型发展的焦点。2019年，人民银行印发《金融科技发展规划(2019-2021年)》，构建起金融科技“四梁八柱”的顶层设计，明确了金融科技发展方向和任务、路径和边界。2022年1月，人民银行再次发布《金融科技发展规划(2022-2025年)》明确提出，从战略、组织、管理、目标、路径以及考评等方面将金融数字化打造成金融机构的“第二发展曲线”。随着金融业务规模不断扩大，加之新一代信息技术的发展，大数据在金融领域的需求将不断提升。

——金融大数据应用场景

过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。目前，中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域。

3、细分市场二：政府大数据

——政府大数据需求：互联网政务服务用户规模不断提升

从政府领域需求来看，根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第49次《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示，互联网政务服务发展展现出了巨大潜能。截至2021年12月，我国互联网政务服务用户规模达9.21亿，较2020年12月增长9.2%，占网民整体的89.2%。“十四五”规划纲要提出要“推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。2021年，我国各省市积极探索、持续推进互联网政务服务建设发展，努力提升公共服务、社会治理等数字化、智能化水平。截至2021年11月，全国已有20多个省(区、市)相继出台数字政府建设的有关规划，为我国互联网政务服务发展注入新的活力。

——政府大数据应用场景

中国政府大数据主要应用于信息共享、政务数据管理、城市网络管理与社会管理几大领域。加强电子政务建设，管理好政府的数据资产，完善政府决策流程，将是未来数年大数据在公共管理领域发展的重要方向。大数据将对政府部门的精细化管理和科学决策发挥重要作用，从而提高政府的服务水平。舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域。

4、细分市场三：互联网大数据

——互联网大数据需求：互联网行业规模不断提升

在人工智能、云计算、大数据等信息技术和资本力量的助推和国家各项政策的扶持下，2021年，互联网和相关服务业发展态势平稳向好。企业业务收入和营业利润保持较快增长;互联网平台服务和数据业务实现快速发展，信息服务收入较快增长;多省份保持增长态势。2021年我国规模以上互联网和相关服务企业完成业务收入15500亿元，同比增长21.2%。

2022年上半年，我国规模以上互联网和相关服务企业完成互联网业务收入7170亿元，同比增长0.1%。

注：2021年及以前年份，规模以上互联网和相关服务企业，指获得《增值电信业务经营许可证》在中国大陆境内经营全国或区域性增值电信业务、上年度互联网业务收入500万元及以上的企业。2022年，规模以上互联网和相关服务企业口径由互联网和相关服务收入500万元以上调整为2000万元及以上。

——互联网大数据应用场景

在互联网行业，除了社交、B2C业务之外，像在线音视频业务、广告监测、精准营销等等，也是未来潜在应用场景。

产业竞争格局

1、区域竞争：中国大数据企业主要分布在华南和华东沿海地区

根据企查猫数据，截止2022年9月23日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业多集中分布在华南和华东沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多。

2、企业竞争：技术领域创新和经验是关键，融合应用领域行业龙头更能获得青睐

根据大数据产业联盟调研和发布的2022大数据企业投资价值百强榜单来看，榜单共选取了10个细分领域，涉及大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、商业智能、营销大数据5个通用领域，以及政府大数据、金融大数据、工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据5个融合应用领域。

大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、数据可视化等，是所有细分行业应用场景的基础支撑，体现了大数据技术价值和作用。在这些细分领域提供技术解决方案的企业中，技术创新能力较强、在各自的细分领域有较长时间技术积累的厂商是投资机构的关注重点。

政府大数据、金融大数据发展相对成熟，落地实践案例多和品牌知名度高的企业受市场关注程度较高。工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据等市场仍处于待爆发阶段，在各自细分领域建立竞争优势的企业容易获得投资机构的青睐。

注：2022年大数据企业投资价值百强榜是从企业估值/市值、营收状况、创新投入、产品竞争力、细分市场潜力、领导层能力等多个维度进行综合评比，同时结合行业专家打分，评选出2022年度大数据领域最具投资价值的100家企业。

产业发展前景：大数据将继续保持高速增长

大数据作为新一代信息技术的重要标志，对生产制造、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力均产生重要影响。伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。预计2027年我国大数据市场规模将达到2930.9亿元，未来六年复合年增长率为22.6%。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

『贰』 大数据是否有政府扶持分析师

大数据当然有政府扶持分析，这些个人是没法完成的，很多大企业都通过政府扶持。

『叁』 福建省大数据发展条例

（2021年12月15日福建省第十三届人民代表大会常务委员会第三十次会议通过）

目 录

第一章 总则

第二章 数据资源

第三章 基础设施

第四章 发展应用

第五章 数据安全

第六章 保障措施

第七章 法律责任

第八章 附则

第一章 总 则

第一条 为了促进大数据有序 健康 发展，发挥数据生产要素作用，推进数字福建建设，根据有关法律、行政法规，结合本省实际，制定本条例。

第二条 本省行政区域内大数据发展及其相关活动适用本条例。

本条例所称大数据，是指以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，包含公共数据和非公共数据，以及对数据集合开发利用形成的新技术和新业态。

第三条 大数据发展应当遵循统筹规划、创新引领、开放开发、保障安全的原则。

第四条 县级以上地方人民政府应当加强对本行政区域大数据发展工作的领导，将大数据发展纳入国民经济和 社会 发展规划，建立工作协调机制，解决大数据发展和安全工作中的重大问题，所需经费列入本级财政预算。

第五条 省人民政府大数据主管部门组织编制数字福建专项规划，并向 社会 公布。

县级以上地方人民政府大数据主管部门负责本行政区域内大数据统筹管理、开发利用和监督检查等工作，定期进行综合评估。

发展改革、工业和信息化等主管部门按照各自职责，做好大数据发展促进工作。

网信部门负责统筹协调网络数据和相关安全监管工作，公安、国家安全机关和相关部门按照各自职责，做好数据安全监管工作。

第六条 省人民政府大数据主管部门应当会同标准化管理部门制定公共数据采集、汇聚、共享、开放、开发、交易、安全等标准。

鼓励企业、科研机构和 社会 团体参与制定数据行业标准、地方标准以及技术规范。

第七条 省人民政府应当依法加强与海上丝绸之路沿线国家和地区在数字基础设施建设、数字贸易、数字技术等领域的交流合作，促进人才、技术、资本、数据等要素融通。

第八条 县级以上地方人民政府及其有关部门应当加强大数据发展和数据安全宣传教育，营造有利于大数据发展的良好氛围。

第九条 鼓励公民、法人、公共管理和服务机构或者其他 社会 组织在数据汇聚共享、开放开发、发展应用工作中先行先试、 探索 创新。

第二章 数据资源

第十条 公共数据资源实行目录管理。

省人民政府大数据主管部门应当会同有关公共管理和服务机构制定公共数据资源目录编制规范，组织编制并发布本省公共数据资源目录。

设区的市、县（市、区）公共数据资源目录应当与省公共数据资源目录相衔接。

第十一条 采集数据应当遵循合法、正当、必要的原则，向被采集者公开采集规则，明示采集目的、方式和范围，并经被采集者同意。

公共管理和服务机构应当按照公共数据资源目录和相关标准规范，组织开展数据采集工作。除法律、行政法规另有规定外，凡能通过共享获取的公共数据，政务部门不得重复采集。

政务部门为履行维护国家安全和公共安全职责，依照法律、行政法规，需要获取非公共数据时，掌握非公共数据的公民、法人或者其他组织应当提供相关数据。

公民、法人或者其他组织不得通过窃取或者以其他非法方式获取非公共数据。

第十二条 省人民政府大数据主管部门应当通过省公共数据汇聚共享平台汇聚、存储、管理全省公共数据资源。

设区的市人民政府大数据主管部门通过本级公共数据汇聚共享平台汇聚、存储、管理本地区公共数据资源，并接入省公共数据汇聚共享平台。

公共管理和服务机构应当将业务系统接入本级公共数据汇聚共享平台，按照本部门数据资源目录实时、全量汇聚，不得直接共享数据；依照法律、行政法规的规定，未能汇聚的数据应当经同级人民政府大数据主管部门确认，依托公共数据汇聚共享平台以服务接口的方式提供共享服务。

省公共数据汇聚共享平台汇聚的政务数据按照属地原则及时回流至设区的市公共数据汇聚共享平台。

第十三条 大数据主管部门应当建立数据治理工作机制，明确数据质量责任主体，完善数据质量核查和问题反馈整改机制，并对整改情况跟踪督查。

公共管理和服务机构应当加强数据质量管控，健全数据纠错机制，对采集的公共数据进行校核、确认，确保数据准确性、完整性和时效性。

第十四条 公共数据以共享为原则、不共享为例外，分为无条件共享、有条件共享和暂不共享三种类型。

无条件共享类公共数据可以提供给公共管理和服务机构共享使用；有条件共享类公共数据只能提供公共管理和服务机构依法履行职责的必要范围内共享使用。凡列入暂不共享类公共数据的，应当有法律、行政法规或者国家政策作为依据。

公共管理和服务机构通过公共数据汇聚共享平台共享和获取数据，获取的数据应当用于本部门履行职责需要，不得提供给第三方，也不得用于其他目的。除法律、行政法规另有规定外，所获取的数据与纸质文件具有同等效力。

第十五条 公共数据开放应当遵循统一标准、分类分级、安全有序、便捷高效的原则。

公共数据开放分为普遍开放和依申请开放两种类型。属于普遍开放类的公共数据，公民、法人或者其他组织可以直接从公共数据资源开放平台无条件免费获取；属于依申请开放类的公共数据，应当向公共数据资源开放平台申请，经大数据主管部门征求数据提供单位同意后获取。

第十六条 公共数据资源实行分级开发。省人民政府设立全省公共数据资源一级开发主体，承担公共数据汇聚治理、安全保障、开放开发、服务管理等具体支撑工作。设区的市人民政府可以根据需要设立本地区公共数据资源一级开发主体。

二级开发主体基于具体应用场景，需要获取一级开发主体汇聚治理的数据资源的，应当经大数据主管部门同意，并按要求使用数据，定期向大数据主管部门报告开发利用情况，所开发的数据产品应当注明所利用数据的来源和获取日期。

二级开发主体包括公民、法人或者其他组织。

第十七条 依法获取的各类数据经处理无法识别被采集者且不能复原的，可以交易、交换或者以其他方式开发利用。

公民、法人或者其他组织按照有关规定开发利用公共数据资源获得的合法收益，受法律保护。

数据交易、交换应当遵守法律法规和 社会 公德，不得损害国家利益、 社会 公共利益和他人合法权益。

第十八条 省、设区的市人民政府大数据主管部门应当会同相关行业主管部门建立多元化的数据合作交流机制，鼓励掌握非公共数据的公民、法人或者其他组织向政府共享数据，将相关数据向公共数据汇聚共享平台汇聚，加强公共数据和非公共数据深化融合。

鼓励行业协会建立行业数据合作交流机制，推进行业数据汇聚、整合、共享。

第三章 基础设施

第十九条 县级以上地方人民政府应当遵循统筹布局、集约建设、资源共享、保障安全的原则，构建高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的数字信息基础设施体系，为大数据发展提供支撑保障，数字基础设施的建设和布局应当纳入国土空间规划。

第二十条 省、设区的市人民政府大数据主管部门应当组织建设本级公共数据资源汇聚共享、统一开放、开发服务等基础平台，推动数据跨层级、跨地域、跨部门、跨行业创新应用。

第二十一条 省人民政府通信管理等有关部门应当统筹推进全省通信基础设施建设，提高城乡宽带、移动互联网覆盖率和接入能力，推进全省通信骨干网络扩容升级，构筑空天地海一体化信息网络。

第二十二条 省、设区的市人民政府大数据主管部门以及其他有关部门应当构建全省一体化大数据中心体系，统筹推进数据中心、超算中心和边缘计算节点等算力基础设施建设，发展云计算等大数据计算能力工程，构建高效协同的智能算力生态体系。

第二十三条 县级以上地方人民政府及其有关部门应当推动交通、能源、水利、生态、市政等领域传统基础设施数字化改造和智能化升级。

第二十四条 省人民政府网信等有关部门应当构建全省统一的网络安全监测预警、应急处置平台，建立健全网络与信息安全标准体系，完善信息安全基础设施建设。

第四章 发展应用

第二十五条 县级以上地方人民政府应当坚持应用和服务导向，以数字化转型驱动生产方式、生活方式和治理方式创新，运用大数据推动经济发展，促进民生改善，完善 社会 治理，提升政府服务和管理能力。

第二十六条 省人民政府 科技 、工业和信息化、大数据等有关部门应当推进通信设备、核心电子元器件等关键技术研发和产业化，推动人工智能、物联网、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业的发展，形成创新协同、布局合理的产业生态体系。

省人民政府工业和信息化等有关部门应当统筹规划软件和信息技术服务业发展，培育优势特色软件产业集群，构建 健康 可持续软件产业生态。

第二十七条 县级以上地方人民政府及农业农村等有关部门应当推动数字技术在农业生产管理智能化过程中的应用，提升农业生产精细化、智能化水平。支持农产品加工、仓储、冷链、配送等环节数字化建设，促进农村电子商务发展。

县级以上地方人民政府及 科技 、工业和信息化、通信管理等有关部门应当支持制造业企业将大数据融入生产经营各环节，推动数字技术在研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等方面应用，推进大型制造业企业和特色产业集群数字化转型。培育面向工业设计和智能制造的公共服务平台，推动制造业数字化。

第二十八条 县级以上地方人民政府及其有关部门应当发挥大数据优化公共资源配置的作用，推动数字化服务普惠应用，重点拓展交通、金融、商贸、物流、教育、医疗、养老等领域数字应用场景建设，创新服务产品和模式。

县级以上地方人民政府应当完善城市信息运行管理服务平台，构建城市数据资源体系，分级分类推进新型智慧城市建设；健全农村综合信息服务体系，建立涉农信息普惠服务机制，推进乡村管理服务数字化，推动数字乡村建设。

第二十九条 县级以上地方人民政府应当建立健全数字化 社会 治理和大数据辅助决策机制，在 社会 态势感知、综合分析、预警预测、公众参与等方面，加强大数据创新应用，提升政府科学决策和 社会 治理能力，提高宏观调控和风险防范水平。

省人民政府大数据主管部门应当会同有关部门统筹建设全省电子政务网络，县级以上地方人民政府应当推动一体化在线政务服务和协同办公，推进纵向贯通，优化办事流程，推动政务服务便捷化、标准化。

第五章 数据安全

第三十条 省人民政府应当建立健全数据分类分级保护和安全审查制度，明确各环节中数据安全的范围边界、责任主体和具体要求。

县级以上地方人民政府有关部门应当坚持数据安全和数据开发应用并重，建立数据安全工作协调机制，完善风险评估、监测预警以及应急处置机制，加强大数据环境下防攻击、防泄露、防窃取的监测、预警、控制和应急处置、容灾备份能力建设，保障数据采集汇聚、共享应用和开放开发等环节的数据安全。

第三十一条 开展数据采集、使用等活动应当遵守有关数据安全管理的法律、行政法规，维护国家安全和 社会 公共安全，保守国家秘密，保护商业秘密和个人信息。

任何单位和个人不得非法采集、传播、泄露、篡改、交易涉及国家利益、公共安全、军工科研生产、商业秘密、个人信息等内容的数据。

第三十二条 开展涉及个人信息的数据活动，应当遵守法律、行政法规规定，对所采集的个人信息进行去标识化或者匿名化处理，记录数据处理全流程，不得泄露或者篡改采集的个人信息。

第三十三条 省、设区的市人民政府大数据主管部门应当建立健全数据资源使用的监管制度，并会同本级有关政务部门加强数据资源使用情况的监督检查。

对公民、法人或者其他组织未按照要求使用公共数据的，省、设区的市人民政府大数据主管部门应当责令改正，并暂停提供数据服务；拒不改正的，可以终止提供数据服务。

第三十四条 公共管理和服务机构应当制定数据安全事故应急预案，并定期开展安全评测、风险评估和应急演练；发现共享数据使用部门有违规、超范围使用数据等情况，应当向同级大数据主管部门通报，要求暂停或者终止对其提供数据服务；发生重大数据安全事故时，应当按照规定立即启动应急预案，及时采取补救措施，告知可能受到影响的用户，并向同级大数据主管部门和网信等有关部门报告。

第三十五条 公共管理和服务机构在处理和使用公共数据过程中，因数据汇聚、关联分析等原因，可能产生涉密、涉敏数据的，应当由专家委员会进行安全评估，根据评估意见采取相应的安全措施。

政务部门应当会同大数据主管部门按照保密、安全监管等规定，提高风险识别和风险处置能力，定期对开放的数据进行风险评估。

有关行业组织应当建立健全本行业的数据安全保护规范和协作机制，加强对数据风险的分析评估，定期进行风险警示。

第三十六条 公共数据汇聚共享、统一开放、开发服务等基础平台的建设、运行、维护管理单位，应当明确数据安全保护的工作责任，加强平台数据安全保护措施，防止数据丢失、毁损、泄露、篡改。

任何单位和个人不得非法接触、破坏、侵入公共数据汇聚共享、统一开放、开发服务等基础平台。

第六章 保障措施

第三十七条 省人民政府应当根据本省大数据发展水平和各地区经济差异，统筹规划全省大数据产业发展，完善大数据产业链，充分发挥数据要素作用，提升产业整体竞争力。

县级以上地方人民政府应当按照全省大数据产业发展要求，制定促进本地区产业发展的政策措施，优化发展环境，建立政产学研用合作机制，推动关键技术、重点产品、配套服务、商业模式等创新发展。

第三十八条 县级以上地方人民政府应当充分利用现有资金渠道，优先支持大数据核心关键技术攻关、大数据基础设施和公共平台建设、数字园区建设和龙头企业培育。

县级以上地方人民政府应当支持数字产业化、产业数字化，鼓励金融机构创新大数据产业金融服务，拓宽大数据企业融资渠道。

县级以上地方人民政府及其有关部门应当落实政府购买服务政策，加大对大数据应用产品和服务的采购力度。

县级以上地方人民政府应当支持大数据企业发展壮大，扶持技术水平高、市场竞争力强、具有自主知识产权的大数据龙头企业和创新型中小微企业，培育大数据创新企业。

第三十九条 鼓励有条件的市、县（区）建立数字园区，促进大数据产业集聚发展。

数字园区所在地人民政府应当大力推进大数据产业集群招商、关联业态和衍生业态招商，引进国内外知名大数据研发机构、大数据企业孵化器、大数据企业、大型数据中心，鼓励和支持入园企业参与公共数据资源开发。

第四十条 省、设区的市人民政府大数据主管部门以及其他有关部门应当采取措施培育数据交易市场，鼓励和支持数据交易活动，促进数据资源有效流动。

省人民政府大数据主管部门应当规范数据交易行为，鼓励和引导数据交易主体在依法设立的数据交易平台进行交易，加强对数据交易平台的监管。数据交易平台应当采取措施，防止数据交易过程中的个人信息泄露。

第四十一条 县级以上地方人民政府应当结合本行政区域大数据发展应用重点领域，制订大数据人才发展计划，培养和引进领军人才、高层次人才和急需紧缺人才，在工程系列职称中增设大数据相关专业，为大数据人才开展教学科研和创业创新等活动创造条件。

县级以上地方人民政府应当支持高等教育、职业教育、职业培训机构开展本土大数据产业人才培养和专业建设。鼓励高等院校、科研机构和其他企事业单位采用设立研发中心、学术交流、技术持股、期权激励、服务外包、产业合作等方式开展产学研合作，实现人才培养、技术创新、产业发展的深度融合。

第四十二条 县级以上地方人民政府应当保障大数据项目建设用地，对符合条件的新增大数据项目建设用地，统筹安排年度计划指标。

省人民政府有关部门根据有关政策和产业转型升级的实际需要，对大数据企业用电给予扶持。电力部门应当采取有效措施，组织、推动供电企业为大数据企业提供用电保障。

第四十三条 县级以上地方人民政府应当推进信息无障碍建设，为老年人、残疾人等运用智能技术困难的群体提供相应的智能化产品和服务，保障其在出行、就医、办事、消费等方面的基本服务需求。

第七章 法律责任

第四十四条 违反本条例规定的行为，法律、行政法规已有法律责任规定的，从其规定。

第四十五条 违反本条例规定，大数据主管部门及其工作人员在大数据发展应用及相关活动中滥用职权、玩忽职守、徇私舞弊的，对直接负责的主管人员和其他直接责任人员依法给予处分；构成犯罪的，依法追究刑事责任。

第四十六条 违反本条例规定，公共管理和服务机构有下列情形之一的，由大数据主管部门或者有关部门责令限期改正；逾期不改正的，对直接负责的主管人员或者其他直接责任人员依法给予处分；造成损失的，依法承担赔偿责任；构成犯罪的，依法追究刑事责任：

（一）未按照规定采集、汇聚、共享、开放、开发公共数据的；

（二）未按照规定实现政务信息系统互联互通、数据共享的；

（三）篡改、伪造、泄露数据的；

（四）未依法履行数据安全保护职责的；

（五）其他违反本条例规定的行为。

公共数据资源一级开发主体和二级开发主体在数据使用过程中侵犯国家、 社会 和他人合法权益、利用公共数据获取非法利益以及未履行数据安全保护职责的，依照前款规定追究相应法律责任。

第四十七条 公共数据汇聚共享、统一开放、开发服务等基础平台的建设、运行、维护管理单位未按照规定履行平台管理职责的，由同级人民政府大数据主管部门或者其他有关部门责令改正；情节严重的，对直接负责的主管人员和其他直接责任人员依法给予处分。

第四十八条 非法采集、使用涉及国家安全、公共安全、军工科研生产、商业秘密、个人信息等数据的，按照有关法律法规的规定处罚。

非法接触、破坏、侵入公共数据汇聚共享、统一开放、开发服务等基础平台的，由公安、国家安全机关依法查处；构成犯罪的，依法追究刑事责任。

第八章 附 则

第四十九条 本条例下列用语的含义：

（一）公共管理和服务机构，是指政务部门以及公益事业单位、公用企业。

（二）公共数据，是指公共管理和服务机构在依法履职或者提供公共管理和服务过程中收集、产生的，以一定形式记录、保存的各类数据及其衍生数据，包含政务、公益事业单位数据和公用企业数据。

（三）非公共数据，是指公共管理和服务机构以外的公民、法人或者其他组织开展活动所产生、获取或者加工处理的各类数据。

（四）政务数据，是指政务部门在履行职责过程中采集、获取或者通过特许经营、购买服务等方式开展信息化建设和应用所产生的数据。

第五十条 本条例自2022年2月1日起施行。

（福建日报）

『肆』 大数据的就业方向

总的来说大数据领域有几大细分 1 数据清洗、收集、爬虫 //偏脚本、爬虫能力 2 数据回分析 //偏业务答，偏SQL，偏分析能力 3 数据开发 //偏平台，偏工程化、后端开发能力 4 数据挖掘 //偏算法，偏挖掘能力 一般来说，数据分析的门槛最低，其次数据开发和爬虫类，门槛最高的是挖掘，当然薪酬也是相对较高的。 从应用开发入手，你可以往两个方向房展： 1 进一步熟悉架构，提升开发能力，往数据架构师转； 2 从应用工程化往挖掘工程师转，需要自己多学算法相关的知识；

『伍』 大数据指的是什么

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据具体含义

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

大数据就业方向

大数据作为一门基础科学，无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域，都有着核心技术和职位诉求，那么开发方向都有哪些对口的工作职位呢？

1、大数据工程师，大数据开发工程师，大数据维护工程师，大数据研发工程师，大数据架构师等；

2、大数据分析师，大数据高级工程师，大数据分析师专家，大数据挖掘师，大数据算法师等；

3、大数据运维工程师等。

随着国家重视大数据，政府扶持大数据，大数据在企业中生根发芽，开花结果。未来三至五年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。所以市场需求大，就业前景也很好。

『陆』 大数据报考的前景如何

首先，必须要肯定的一点是大数据专业或相关专业就业前景相当广阔。随着国家重视大数据，政府扶持大数据，大数据在企业中生根发芽，开花结果。



1大数据专业就业前景
随着国家重视大数据，政府扶持大数据，大数据在企业中生根发芽，开花结果。未来三至五年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。企业基于大数据计算分析存储、数据挖掘、数据分析等数据产业的发展，我国需要更多的大数据人才。

近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。
截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。

2大数据专业就业方向
大数据主要有三个就业方向，大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。又可分为以下职位：

一、ETL研发

ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

二、Hadoop开发

Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量数据的存储，MapRece提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求将持续增长。三、可视化(前端展现)工具开发

可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。

3大数据专业的行业现状如何
越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如网络、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。

在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。

『柒』 大数据最具有前景的发展是什么

大数据发展行业的三个方向：大数据开发、大数据分析、大数据科研

前景：现今大数据行业是无处不在的，你所知道的每个行业，或多或少都会与大数据沾边，比如，电信、金融、制造、物流、电商等也因此催生出了众多专业技术岗位，大数据是时时刻刻都在身边。又从政策上来说，大数据是国家重点扶持项目，未来的一系列计划中，大数据都占据着十分关键重要的环节，自然是有着 不可多得发展机遇，早在2014年时，国家就提出了大力发展大数据，由国家支持，行业发展必须之路，大数据发展前景会差？
从职业前景来看，现在大数据行业虽然有所发展，但就目前来看，大数据行业还是缺乏人才的，且大数据行业的平均薪资都很高，就以一线城市来说，大数据薪资都是8千以上，如果你能力出众，那薪资肯定会更高。所以说如果是想转行步入大数据行业，现在的机会是合适的。

在此我个人推荐走大数据开发的路线，因为大数据开发相较于大数据分析工资要高一些，虽然有一定的难度，但是并没有大数据科研难。且大数据开发的人才现在及未来都是非常缺少的，所以大数据开发是最好的发展路线。

『捌』 大数据信息化教育国家有扶持吗

有
国内教育信息化基本完成了基础办公管理信息化，开始向教学活动信息化发力，重视新兴技术与教育的深度融合。1978-2018是教育信息化1.0阶段，此阶段以基础建设为主，侧重于教学硬件的普及和计算机网络的搭建和连通，进而解决教育资源分布不均、效率低下等问题。2018年，《教育信息化2.0行动计划》的出台标着着我国进入教育信息化2.0阶段，此阶段以“用”为出发，以数据为驱动，以提升效率和体验为根本，强调通过大数据采集与分析，将人工智能切实融入实际教学环境中，实现因材施教、个性化教学
教育信息化2.0新时期（2018年至今）：2018年4月，教育部印发了《教育信息化2.0行动计划》，引领推动教育信息化转段升级，提出到2022年基本实现“三全两高一大”的发展目标。2019年2月，中共中央、国务院印发了《中国教育现代化2035》，要求充分利用现代信息技术，加快信息化时代教育变革。

『玖』 浅谈大数据对于农业的发展会带来什么影响

不可否认，说起大数据在金融税务等领域的表现确实是更加亮眼一些。目前也开始向医疗、制造业、能源等方面倾斜。而农业似乎鲜有耳闻有落地的项目。但其实，国家近年来也一直在推动和扶持农业大数据的发展。而大数据也实实在在会给传统农业带来翻天覆地的变革和变化。

1、监管更加透明公开

农业行业是具有时间属性和空间属性的行业，因此跟农业相关的数据呈现的状态是多而繁杂，其中它还贯穿了农业的整个产业链。包括：播种过程的种子、农药、化肥、气象、环境、土壤、作物等，运输过程的农产品加工、市场经营、物流、农业的交易等。这样长线的流程下来，如果没有公开透明的监管很容易在中间环节出现纰漏和问题，大数据使得这个过程更加的公开并被监督。

2、使得农业更加高效

我们都知道大数据的诞生解决了很多问题，其中最明显的是要降低成本提高效率。通过农业产业链的快速整合，从育种等前端科学的研发应用速度，生产到产品端的流程的高效化，区域供需匹配的高效化，减少信息流和物流在不必要的环节打转，实现信息流和物流的高速匹配！提高效率是一个从上至下渗入内部的重要目的。

3、让决策更加及时智能

农业大数据会使得农业更加智能化！通过科技、自然、生产、消费、价格、信息等海量农业信息数据的挖掘，可以大大提高农业生产的智能化程度，未来农民将不会为种什么发愁、不会为怎么种发愁、不会为市场销路发愁，通过对消费市场的把控，生产高度订单化，生产的时候就已经卖出了，政府管理的决策也将智能化，而且政府管理应用的空间也越来越小，因为可以通过企业的商业行为或者各种公共平台来实现政府管理的部分功能，加强农业生产的有序性。

4、追溯及问责

关注农产品的物流可以进一步的防止疾病、减少环境污染和农作商可增加利益。物流的发达使农产品的供应链也越来越长，这让农作商对农产品的跟踪和把控的越来越紧张。大数据的介入让农作商能更加快捷、更加方便的提高运营质量和检测质量。同时，可以通过大数据分析技术和基因组工具来检测和发现以事物为传播载体的病菌传播规律，进而减少疾病。

亿信华辰作为一家专业的大数据方案提供商，已经为100多个细分行业提供成功的方案并覆盖智能数据产品全生命周期，农业方面的也有不少。 云南省粮食局的省级粮食信息管理云平台 就是其中一个例子， 为实现省、市、县的物资储备和粮食的产量的趋势掌控分析，实现年趋势分析、流通总览、仓储管理仓储基础建设使用情况、仓储仓容的投资情况，粮食的购销与库存的实时监测，在供求的平衡和交易情况做出智慧分析，神州良实助力云南省粮食局搭建粮食和物资储备可视化平台，帮助云南省粮食局实现一站式全局掌控信息驾驶舱。

另外，亿信华辰为 贵州农委打造的脱贫攻坚统计监测系统 也是一个很好的例子，1、数据采集：建立扶贫数据采集系统；2、数据整合：完成扶贫大数据整合工作；3、大数据分析：建立扶贫大数据分析平台。面向政府决策、产业发展和公众服务，通过统一的农业产业脱贫攻坚大数据平台，支撑政府与企业、上级与下级、省内与省外数据的共享交换、整合关联及业务功能协作融合。