⑴ 我国推动发展国家大数据战略是什么
日发布的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》提出,拓展网络经济空间,推进数据资源开放共享,实施国家大数据战略,超前布局下一代互联网。此间专家认为,这是我国首次提出推行国家大数据战略。
国家信息中心专家委员会主任宁家骏认为,在当前我国经济发展进入新常态的大背景下,对于靠土地、劳动密集型产业等传统产业规划发展的思维正在社会各个层次发生变化,新的世界和社会环境呼唤劳动力自身素质的提升。
“我国已进入创新驱动转型的新阶段,需要发挥信息和数据的作用来促进社会和经济的发展。”宁家骏说。
建议提出,拓展网络经济空间,实施“互联网+”行动计划,发展物联网技术和应用,发展分享经济,促进互联网和经济社会融合发展。实施国家大数据战略,推进数据资源开放共享。完善电信普遍服务机制,超前布局下一代互联网。推进产业组织、商业模式、供应链、物流链创新,支持基于互联网的各类创新。
宁家骏表示,信息产业的快速发展,促进我国自主研发的航天器、卫星、高铁等高端技术得以不断提升,甚至部分技术已世界领先。大数据和互联网已成为产业发展的创新要素,国家制定大数据战略和布局下一代互联网,正是着眼于促进我国智能制造产品的升值,必将推动产业发展向中高端迈进。
⑵ 《大数据产业发展规划(2016-2020年)》指导思想与目标——斜杆第二步(9)
数据是国家基础性战略资源,是21世纪的“钻石矿”。...,实施国家大数据战略,落实国务院《促进大数据发展行动纲要》,按照《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》的总体部署,编制本规划。
一、我国发展大数据产业的基础
大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动,包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动,以及相关信息技术服务。
个人理解:大数据产业的界定
信息化积累了丰富的数据资源。
我国信息化发展水平日益提高,对数据资源的采集、挖掘和应用水平不断深化。政务信息化水平不断提升,全国面向公众的政府网站达8.4万个。智慧城市建设全面展开,“十二五”期间近300个城市进行了智慧城市试点。两化融合发展进程不断深入,正进入向纵深发展的新阶段。信息消费蓬勃发展,网民数量超过7亿,移动电话用户规模已经突破13亿,均居世界第一。月度户均移动互联网接入流量达835M。政府部门、互联网企业、大型集团企业积累沉淀了大量的数据资源。我国已成为产生和积累数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。
个人理解:这些指标是信息化关注的指标,可供参考;智慧城市有哪些,可进一步了解
大数据技术创新取得明显突破。
个人理解:主要体现在软硬件方面,在平台建设方面,在智能分析方面,在开源技术方面。
大数据应用推进势头良好。
个人理解:大数据在互联网服务中提升网络社交、电商、广告、搜索等服务的个性化和智能化水平,催生共享经济等数据驱动的新兴业态;大数据加速向传统产业渗透,
大数据产业体系初具雏形
个人理解:表现在信息产业收入、大型数据中心、跨地区经营互联网数据中心(IDC)业务、云计算服务逐渐成熟。在大数据资源建设、大数据技术、大数据应用领域涌现出一批 新模式和新业态 。龙头企业引领,上下游企业互动的 产业格局 初步形成。基于大数据的 创新创业 日趋活跃,大数据技术、产业与服务成为社会资本投入的热点。
大数据产业支撑能力日益增强。
形成了大数据标准化工作机制,大数据标准体系初步形成,开展了大数据技术、交易、开放共享、工业大数据等国家标准的研制工作,部分标准在北京、上海、贵阳开展了试点示范。一批大数据技术研发实验室、工程中心、企业技术中心、产业创新平台、产业联盟、投资基金等形式的产业支撑平台相继建成。大数据安全保障体系和法律法规不断完善。
个人理解:大数据标准化工作机制(是什么),大数据标准体系,产业支撑平台
三、指导思想和发展目标
(一)指导思想
全面贯彻党的十八大和十八届三中、四中、五中、六中全会精神,坚持创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念,围绕实施国家大数据战略,以强化大数据产业创新发展能力为核心,以推动数据开放与共享、加强技术产品研发、深化应用创新为重点,以完善发展环境和提升安全保障能力为支撑,打造数据、技术、应用与安全协同发展的自主产业生态体系,全面提升我国大数据的资源掌控能力、技术支撑能力和价值挖掘能力,加快建设数据强国,有力支撑制造强国和网络强国建设。
个人理解:精神,理念,围绕战略,目标,重点,切入点,预期效果
(二)发展原则
创新驱动 。瞄准大数据技术发展前沿领域,强化创新能力,提高创新层次,以企业为主体集中攻克大数据关键技术,加快产品研发,发展壮大新兴大数据服务业态,加强大数据技术、应用和商业模式的协同创新,培育市场化、网络化的创新生态。
个人理解:技术前沿,创新;大数据服务业态,创新生态;
应用引领 。发挥我国市场规模大、应用需求旺的优势,以国家战略、人民需要、市场需求为牵引,加快大数据技术产品研发和在各行业、各领域的应用,促进跨行业、跨领域、跨地域大数据应用,形成良性互动的产业发展格局。
个人理解:跨行业、跨领域、跨地域大数据应用,形成良性互动的产业发展格局
开放共享。
统筹协调。
安全规范。
(三)发展目标
到2020年,技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系基本形成。大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元,年均复合增长率保持30%左右,加快建设数据强国,为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。
个人理解:这些指标体系,值得了解;大数据产业体系
—— 技术产品先进可控。
—— 应用能力显著增强。
—— 生态体系繁荣发展。
—— 支撑能力不断增强。
—— 数据安全保障有力。
⑶ 发达国家如何布局大数据战略
发达国家如何布局大数据战略
大数据在美国之所以能被迅速、广泛应用,与美国高度重视大数据价值、积极推动数据开放和拥有一批掌握核心技术的信息技术企业密切相关。
中国国际经济交流中心大数据战略课题组
最近几年,美国、欧盟、日本等主要发达经济体采取各种政策举措,积极推进国家大数据战略,取得了长足进展,成功经验值得中国借鉴。
将推动大数据产业发展上升为国家战略
美国在推进大数据应用上形成了从发展战略、法律框架到行动计划的完整布局,已实施四轮政策行动。第一轮是2012年3月,白宫发布《大数据研究和发展计划》,并成立“大数据高级指导小组”。第二轮是2013年11月,白宫推出“数据-知识-行动”计划,进一步细化了大数据改造国家治理模式、促进前沿创新、提振经济增长的路径,这是美国向数字治国、数字经济、数字城市、数字国防转型的重要举措。第三轮是2014年5月,美国总统办公室提交《大数据:把握机遇,维护价值》政策报告,强调政府部门和私人部门紧密合作,利用大数据最大限度促进增长,减少风险。第四轮是2016年 5月,白宫发布《联邦大数据研发战略计划》,在已有基础上提出美国下一步的大数据发展战略。
欧盟及其成员国已制定大数据发展战略,主要包括:数据价值链战略计划、资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动、实施开放数据政策、促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用等。欧盟力推数据价值链战略计划,用大数据改造传统治理模式,试图大幅降低公共部门成本,并促进经济和就业增长。2012年9月,欧盟委员会公布“释放欧洲云计算服务潜力”战略,旨在把欧盟打造成推广云计算服务的领先经济体,预计到2020年,大数据技术领域新增投资将为欧盟创造9570亿欧元产值,增加380万个就业岗位。2013年英国政府发布《英国数据能力发展战略规划》,并建立世界首个“开放数据研究所”。
日本把培育大数据和云计算派生出的新兴产业视为提振经济增长、优化国家治理的重要抓手。2013年6月,安倍内阁正式公布《创建最尖端信息技术国家宣言》,这一以开放大数据为核心的IT国家战略,旨在把日本建成具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。
2011年,韩国科学技术政策研究院正式提出“大数据中心战略”以及“构建英特尔综合数据库”。2012年,韩国国家科学技术委员会就大数据未来发展环境发布重要战略规划。2013年,韩国未来创造科学部提出“培育1000家大数据、云计算系统相关企业”的国家级大数据发展计划,以及出台《第五次国家信息化基本计划(2013-2017)》等多项大数据发展战略。
注重数据开放共享和隐私保护
目前,全球有75个国家明确承诺要建设开放政府、推行政府数据公开,并以政府白皮书、宣言和最高首长指令等形式启动开放政府数据战略。
与此同时,各国政府加强了数据隐私保护。目前全球已有近90个国家和地区制定了保护个人信息的法律。欧盟从1995年通过《数据保护指令》以来,不断完善法律法规,加强对个人隐私数据的保护。从2002年的《隐私与电子通讯指令》到2009年的《欧洲信息缓存指令》,都是保护个人隐私的监管规定。
2016年4月,欧洲议会通过《一般数据保护条例》,以欧盟法规形式确定对个人数据的保护原则和监管方式,将于2018年5月开始实施。英国、法国、德国、爱尔兰、荷兰等国家也纷纷出台要求电信运营商和互联网企业进行数据留存的法规。2016年10月27日,美国联邦通信委员会(FCC)批准了一项消费者隐私保护规则,要求宽带服务提供商在使用消费者的网络搜索、软件使用、位置信息和其他与个人信息相关的数据之前必须征得用户同意。另外,2016年8月1日,美国和欧盟签署的“隐私盾”协议正式生效,替代以前的“安全港”协议,提高了个人数据保护水平。
重视大数据重大项目研究与应用,占领大数据产业和技术制高点
发达国家以点带面引导大数据发展,通过资助重大项目研究,破解大数据发展核心技术,引导企业和社会推动大数据发展。2012年3月,美国发布《大数据研究和发展计划》时宣布投资2亿美元,联合美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构,共同提高收集、储存、保留、管理、分析和共享海量数据所需核心技术的先进性,并形成合力。2013年1月,英国财政部明确将投入1.89亿英镑用于大数据和节能计算技术研发,旨在提升地球观测和医学等领域的大数据采集分析能力。2013年4月,英国经济和社会研究委员会又宣布新增6400万英镑用于大数据研发,其中3400万英镑用来建立“行政数据研究网络”,汇聚政府部门和机构所收集的行政数据,促进发挥政府数据对科学研究、政策制定和执行的作用。2014年,英国政府投入7300万英镑进行大数据技术开发,包括在55个政府数据分析项目中开展大数据技术应用。2013年,法国政府投入1150万欧元,用于7个大数据市场研发项目,促进大数据研发。
建立高规格的领导机构,统筹和强化部门间协作
各国战略规划都指定专门的管理机构和执行机构,其共同特点是凌驾于传统政府机构之上,突破了传统的政府管理模式,提高了决策与执行的效率。美国由白宫科学和技术政策办公室牵头建立大数据高级监督组,通过协调和扩大政府对大数据的投资、提供合作机遇、促进核心技术研发和劳动力发展等实现大数据战略目标。日本政府内阁和总务省信息通信技术(ICT)基本战略委员会作为日本大数据战略制定和执行部门,肩负制定面向2020年日本新ICT战略的任务。澳大利亚设立跨部门大数据工作组负责战略落地,同时配备专门的支撑机构,从技术、研究等角度提供支撑。英国大数据战略分别针对提高技术能力、基础设施和软硬件建设、推进合作、数据开放与共享,指定具体机构负责,同时由信息经济委员会根据发展战略制定具体实施办法。
政府营造环境,充分调动企业发展大数据的积极性
大数据在美国之所以能被迅速、广泛应用,与美国高度重视大数据价值、积极推动数据开放和拥有一批掌握核心技术的信息技术企业密切相关。谷歌、易安信、惠普、IBM、微软、甲骨文、亚马逊、Facebook等企业很早就通过收购或自主研发等方式布局大数据,成为大数据技术的主要推动者,并快速推出与大数据相关的产品和服务,为各领域、各行业应用大数据提供工具和解决方案。除了传统信息技术企业,在大数据分析、应用及安全等领域还涌现出一批像盛庞卡(Splunk)、天睿(Teradata)等创新能力较强的创业公司,在风投资本支持下快速成长,并引导新的市场发展,为各界应用大数据提供了丰富的创新工具。
强化开源社区在技术开发中的作用,打造大数据产业链的核心竞争力
从大数据技术发展历程看,大数据核心技术如分布式存储、云端分布式及网格计算均依赖开源模式,吸引全球开发者开发、维护和完善代码,从而汇集全球智慧推动大数据技术不断进步。大数据处理的核心技术哈杜普(hadoop)、映射归约(MapRece)和星火(Spark)等均基于开源环境的创新发展。阿帕奇软件基金会(ASF)是推动大数据技术发展的全球顶级开源社区,集结了全球最主要的大数据技术研发公司。同时,大数据领先企业也围绕自身生态打造技术开源社区,这种开源项目方式吸引了全球顶尖技术人才共同开发,推动了技术创新和成果推广。
多措并举,坚守大数据安全底线
一是构建多方协同合作的安全机制。以美国为代表,通过体制机制改革打破数据割据与封锁,整合大数据资源,协调大数据处理和分析机制,推动重点数据平台之间的数据共享,消除和控制高级可持续攻击的危害。
二是组建网络部队,增强威慑能力。2005年4月,美军正式组建专门负责网络作战的“网络战联合功能构成司令部”。日本2005年底决定组建一支由陆、海、空自卫队计算机专家组成的5000人左右的网络战部队,专门从事网络系统的攻防。2013年初,俄罗斯国防部下令要求俄总参谋部确定建立陆军网络司令部的计划。目前,世界上已有46个国家组建了网络战部队,很多国家仍在不断加大网络空间安全投入。
三是提高防范意识,加强主动防御。美国政府要求各联邦机构对所制定的安全计划,至少每隔三年执行一次独立的安全检查或审计。
四是注重“撒手锏”的战略性技术。发达国家紧紧抓住操作系统、密码专用芯片和安全处理器等“撒手锏”的战略性技术研究。
五是依托国家外交战略,促进国际合作。美国利用网络安全话题与其他国家开展外交活动,为美国信息产业谋求更大市场份额。德国推动建立和保持欧盟在世界范围内的广泛合作、联邦政府内部的合作、联邦政府信息技术特派员负责的公共和私营部门之间的合作。
六是推进军民融合,确保制信息权。美国有关机构对大数据投入巨资,目的是应对军事和国家安全领域面临的大数据挑战,提升维护国家安全和信息网络安全的能力。美国不断加强大数据资源开采,联合有关盟友组建“五眼联盟”,进行全球监控。
⑷ 十三五时期国家大数据战略什么行动
据前瞻 产业研究院《2016-2021年中国大数据产业发展前景与投资战略规划分专析报告》显示,属大数据分析及其相关的市场的复合年增长率将达到26.4%,在2018年全球将发展到415亿美元的规模。到2020年大数据分析技术将成为所有国家经济增长的关键动力。
大数据的主要市场空间在于同产业的结合。长远来看,大数据在能源、金融、电信、汽车、消费等大多数行业都有用武之地,将来的机会无疑是巨大的。
未来5年我国大数据产业规模年均增长率将会超过50%,到2020年我国的数据总量将会超过8000亿PB(数据单位),占全球数据总量的比例达到20%,届时我国将成为世界第一数据资源大国和全球的数据中心。可以预见,以大数据为代表的信息经济对促进传统产业升级,培育壮大新动能,必将发挥越来越重要的作用。
⑸ 国家大数据战略是什么
国家实施大数据战略,推进数据基础设施建设,鼓励和支持数据在各行业、各领域的创新应用。
大数据发展日新月异,我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动,深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响,分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题,推动实施国家大数据战略,加快完善数字基础设施,推进数据资源整合和开放共享,保障数据安全,加快建设数字中国,更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。
要求:
建设现代化经济体系离不开大数据发展和应用。我们要坚持以供给侧结构性改革为主线,加快发展数字经济,推动实体经济和数字经济融合发展,推动互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合,继续做好信息化和工业化深度融合这篇大文章,推动制造业加速向数字化、网络化、智能化发展。
要深入实施工业互联网创新发展战略,系统推进工业互联网基础设施和数据资源管理体系建设,发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用,加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济。
⑹ 大数据规划的五个步骤
大数据规划的五个步骤
数据分析的未来将朝着更为普及化、更为实时的数据分析去迈进,也就是说“针对正确的人,在正确的时间,获得正确的信息”,从这个意义来说,它已经超越了技术本身,是更为接近业务层面的实时分析。
对于一个成功企业来说,数据整合能力、分析能力和行动能力不可或缺。如果不具备完善的数据整合、分析和行动能力的企业迟早面临被淘汰的风险。在经营环境发生巨变的情况下,任何企业都必须在大数据规划上做好准备,这样才能抢先竞争对手发现市场新的趋势。
三种能力
我们建议企业和政府机构进行数据整合能力、分析能力和行动能力的建设。对于任何公司的管理层来说,要充分认识到数据的重要性,在管理层充分认识到数据的重要性之后,内部要有足够的人员和能力去整合、搭建和完善数据管理基础架构。有了海量数据之后,数据分析师能够对其进行分析和挖掘,使其产生理想的价值。
数据分析能力通过一定的方法论可以获得。这个方法论从宏观的角度来看,是通过数据整合探索出有效的业务价值,进而精确地协助制定商业策略或服务提升的策略,有效地采取正确的行动,来协助业务和服务质量的增长,或是解决业务已知、不确定或发现未知的问题。
另外,数据要实现普及化,不仅掌握在管理层手中,在数据安全和权限管理的机制下,企业或单位的每一个人都要了解自己的业务具体发生了什么,为何发生,预测将要发生什么情况,从而更快、更好地做出决策,最终达到智慧型的管理,通过一些主动式的事件,产生正确的行动,如业务增长的价值措施和办法,来精确有效地提升业务的增长。
五个步骤
如今大数据已经远远超出了IT的范畴,也就是说所有部门都在大数据运用的范畴中。
大数据规划有五个步骤,首先从业务驱动的角度,相关部门选择要解决和产生的业务场景。针对需求处理和采取整合这些场景需要的大数据。当然选择的重点是怎么使信息快速产生价值。场景因需求不同而包罗万象:例如企业在精确营销方面提升业务增长,对于其客户在购买哪些产品前的黄金路径统计分析等等。
其次,直接产生的价值需要与已有的客户关系管理、客户交易等数据进行结合和关联,从而为企业产生总体的关键价值效益。例如,哪些用户在购买前确实通过上述统计总结的黄金路径,而这些用户和该企业的历史关系为何,以提供企业下一步精确行动的优先顺序等等。
第三,整个企业要建立大数据分析的支持体系、分析的文化、分析数据的人才,彻底形成企业对大数据的综合管理、探索、共识。大数据能力的建设是企业或政府单位内上下及跨部门就如何提供更加智慧型服务和产品给用户的议题。
第四,随着大数据探索范围的扩大,企业要建立大数据的标准,统一数据格式、采集方法、使用方式,设定一个共享的愿景和目的,然后按照阶段化的目标去实现愿景。例如,有关数据的存储和处理长期围绕在关系型的结构数据中,提供更加智慧型服务和产品是需要结合过去难以处理分析的数据,如文本、图像等等。数据内容快速演变,因此对数据的标准、格式、采集、工具、方法等的治理能力必须与时俱进。
第五,最终建成企业或政府单位内的“统一数据架构”,从各类所需的多元的结构化数据源建立整合能力(采集、存储、粗加工)。在此基础上,建设数据探索和分析能力(从整合出来的海量数据里快速探索出价值),之后如何有效、实时、精确地与已有的业务数据结合,产生精确的业务行动能力(进行更深度的利用和提供更智慧型的服务),从而达到“针对正确的人,在正确的时间,正确的方式,提供正确的信息”的目标。
⑺ 有效管理大数据的主要策略
有效管理大数据的主要策略
如何管理数据,并将数据从一点转移到另一点,将是美国政府面临的一大挑战。Szykman还提到了商务部在大数据中遇到的其他一些重要问题,主要为以下五个方面:
数据的真实性
大数据的重要性不仅是在于数据所生成的记录,更大的价值在于根据这些数据得出科研结果的“复制能力”。而从学术层面来看,这正是你证实所做工作价值的时候:其他人也可以对结果进行复制。另一方面,如果你丢失了得出科研结果的那些数据,这会降低结果的合理性。
数据工程师
研究领域的很多科学家正在研究大数据的精密使用,比如在预防医学、药品设计和胎儿检查领域如何开发基因数据。但Szykman担心的是,真正了都大数据技术构架的人太少。我们需要好好想想大数据及我们如何利用它,特别是在一些特殊领域。无论是政府的直接应用还是由政府出资科研,政府都在推动大数据这一前沿技术的发展。
大思路,早规划
在向开放数据转移的过程中,尽早搞清楚系统生命周期的要求显得越来越重要。在过去,没有做的一件事就是尽早研究开放数据在生命周期上的要求。数据模型、分享和信息的情况会越来越普遍,而系统性的战略会越来越多。在生命周期的早期,当我们成功安装新的系统或应用程序后,就应该尽早考虑该问题。
保密性vs.完整性
对于那些有科研基础的机构而言,大数据安全不仅仅是一个保密问题。数据的长期完整性也是企业更大的担忧。这是IT界一直为之努力的议题。有时候,我们过分关注结果而忽视了安全。人们有时会问:‘我们最终都要和公众分享这一数据,那安全有什么重要呢?’
这一问题的最佳答案来自科研机构,如NOAA。他们收集的基准数据正巧是美国气候变化政策备受争议所在。不管这些政策的政治倾向性如何,它们都对经济有重大影响。如果我们放弃了这些长期气候记录数据的安全性,那将造成严重后果。我们的确得好好想想大数据的问题。
制定基准线
由于很少存在类似的应用程序,难以获取相关信息或进行比照,因此有时候很难评定大数据以及其他高科技项目的开支和风险。出台开支和风险的基线,对大数据和数据中心来说都是一大挑战,因为还没有相关标准。操作一些简单事情有时候充满挑战,如计算数据中心的能耗。大数据基线不仅在基础设施层面,还包括数据包,都需要对未来资源进行更优规划。
⑻ 什么是互联网行动什么是国家大数据战略
互联网+”代表一种新的经济形态,即充分发挥互联网在生产要素配置中的优化和集成作用,将互联网的创新成果深度融合于经济社会各领域之中,提升实体经济的创新力和生产力,形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态。
在“16年6月16日,腾 讯在北京召开互联网+峰会提出:互联网+”行动计划将重点促进以云计算、物联网、大数据为代表的新一代信息技术与现代制造业、生产 *** 业等的融合创新,发展壮大新兴业态,打造新的产业增长点,为大众创业、万众创新提供环境,为产业智能化提供支撑,增强新的经济发展动力,促进国民经济提质增效升级
在“16年6月16日,腾 讯在北京召开互联网+峰会提出:互联网+”代表一种新的经济形态,即充分发挥互联网在生产要素配置中的优化和集成作用,将互联网的创新成果深度融合于经济社会各领域之中,提升实体经济的创新力和生产力,形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态。
”大数据“就是用常规的方法不能在可容忍的时间内进行处理的数据,要处理大数据需要”云计算“;
”互联网“思维是指因为互联网深入并影响我们的生活和我们的经济,在此基础上所形成的新的思维模式,但具体内容各说不一,而且还在继续变化。
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。可以分析出人们的使用习惯,团体信息等。
并购、大数据、BTA、互联网金融、OTT、客厅互联网、4G、可穿戴设备、自媒体、比特币
大数据(big data,mega
data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity(真实性)。
现在有很多专家,对中国大数据和互联网+战略有很多的误导,建议参看 itm模式创始人陈龙剑的关于大数据的论述。
互联网+”代表一种新的经济形态,即充分发挥互联网在生产要素配置中的优化和集成作用
据前瞻 产业研究院《2016-2021年中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》显示,大数据分析及其相关的市场的复合年增长率将达到26.4%,在2018年全球将发展到415亿美元的规模。到2020年大数据分析技术将成为所有国家经济增长的关键动力。
大数据的主要市场空间在于同产业的结合。长远来看,大数据在能源、金融、电信、汽车、消费等大多数行业都有用武之地,将来的机会无疑是巨大的。
未来5年我国大数据产业规模年均增长率将会超过50%,到2020年我国的数据总量将会超过8000亿PB(数据单位),占全球数据总量的比例达到20%,届时我国将成为世界第一数据资源大国和全球的数据中心。可以预见,以大数据为代表的信息经济对促进传统产业升级,培育壮大新动能,必将发挥越来越重要的作用。
大数据:一个数据库可以用于某种专项目的。比如小学生管理数据库,可有姓名,年龄,成绩等。如果把许多数据库综合起来使用,可以达到各种各样的目的。这个组合而成的数据库集合,就是「大数据」云计算:一般计算机可完成很多工作,但它实质性的工作只是「计算」。把这个计算工作,不在本地,或者说不在自己家里计算机做,通过联网,在巨大的计算机中心去计算。这就是「云计算」。为什么是云呢,是联网示图上通常把网络用云形符号表示。
⑼ 谈谈国家针对大数据发展规划是怎样的
实施国家大数据战略部署和顶层设计,需要我们做到“四个结合”:把政府数据开放和市场基于数据的创新结合起来。政府拥有80%的数据资源,如果不开放,大数据战略就会成为无源之水,市场主体如果不积极利用数据资源进行商业创新,数据开放的价值就无从释放;把大数据与国家治理创新结合起来。国务院的部署明确提出,“将大数据作为提升政府治理能力的重要手段”“提高社会治理的精准性和有效性”,用大数据“助力简政放权,支持从事前审批向事中事后监管转变”。
具体如下:
1、此外,我国作为世界制造业第一大国,需要高度关注一个现实——大数据重新定义了制造业创新升级的目标和路径。无论是德国提出的工业4.0战略,还是美国通用公司提出的工业互联网理念,本质正是先进制造业和大数据技术的统一体。大数据革命骤然改变了制造业演进的轨道,加速了传统制造体系的产品、设备、流程贬值淘汰的进程。
2、数字工厂或称智能工厂,是未来制造业转型升级的必然方向。我国面临着从“制造大国”走向“制造强国”的历史重任,在新的技术条件下如何适应变化、如何生存发展、如何参与竞争,是非常现实的挑战。
3、在政府治理方面,政府可以借助大数据实现智慧治理、数据决策、风险预警、智慧城市、智慧公安、舆情监测等。大数据将通过全息的数据呈现,使政府从“主观主义”“经验主义”的模糊治理方式,迈向“实事求是”“数据驱动”的精准治理方式。
在公共服务领域,基于大数据的智能服务系统,将会极大地提升人们的生活体验,智慧医疗、智慧教育、智慧出行、智慧物流、智慧社区、智慧家居等等,人们享受的一切公共服务将在数字空间中以新的模式重新构建。
⑽ 大数据:大变革、大机遇|战略性
大数据:大变革、大机遇|战略性
从来没有哪一次技术变革能像大数据革命一样,在短短的数年之内,从少数科学家的主张,转变为全球领军公司的战略实践,继而上升为大国的竞争战略,形成一股无法忽视、无法回避的历史潮流。互联网、物联网、云计算、智慧城市、智慧地球正在使数据沿着“摩尔定律”飞速增长,一个与物理空间平行的数字空间正在形成。在新的数字世界当中,数据成为最宝贵的生产要素,顺应趋势、积极谋变的国家和企业将乘势崛起,成为新的领军者;无动于衷、墨守成规的组织将逐渐被边缘化,失去竞争的活力和动力。毫无疑问,大数据正在开启一个崭新时代。
大数据时代有什么本质特征?大数据的来源是什么?大数据又将流向哪里?大数据在提升政府治理、改善经济治理、再造公共服务模式、激发商业创新方面有哪些卓越案例?中国需要怎么样的战略反应才能抓住大数据带来的宝贵机遇?一系列问题亟待研究者给出深入解析。
“数据驱动发展”成为时代主题
如今,大数据已经被赋予多重战略含义。从资源的角度,数据被视为“未来的石油”,作为战略性资产进行管理;从国家治理角度,大数据被用来提升治理效率、重构治理模式、破解治理难题,它将掀起一场国家治理革命;从经济增长角度,大数据是全球经济低迷环境下的产业亮点,是战略新兴产业的最活跃部分;从国家安全角度,全球数据空间没有国界边疆,大数据能力成为大国之间博弈和较量的利器。总之,国家竞争焦点将从资本、土地、人口、资源转向数据空间,全球竞争版图将分成新的两大阵营:数据强国与数据弱国。
宏观上看,由于大数据革命的系统性影响和深远意义,主要大国快速做出战略响应,将大数据置于非常核心的位置,推出国家级创新战略计划。美国2012年发布《大数据研究和发展计划》,并成立“大数据高级指导小组”,2013年又推出“数据—知识—行动”计划,2014年进一步发布《大数据:把握机遇,维护价值》政策报告,启动“公开数据行动”,陆续公开50个门类的政府数据,鼓励商业部门进行开发和创新。欧盟正在力推《数据价值链战略计划》,英国发布《英国数据能力发展战略规划》,日本发布《创建最尖端IT国家宣言》,韩国提出“大数据中心战略”。中国多个省市发布了大数据发展战略,国家层面的《关于促进大数据发展的行动纲要》也于2015年8月19日正式通过。
微观上看,大数据重塑了企业的发展战略和转型方向。美国的企业以GE提出的“工业互联网”为代表,提出智能机器、智能生产系统、智能决策系统,将逐渐取代原有的生产体系,构成一个“以数据为核心”智能化产业生态系统。德国企业以“工业4.0”为代表,要通过信息物理系统(CPS——cyber physical system),把一切机器、物品、人、服务、建筑统统连接起来,形成一个高度整合的生产系统。中国的企业以阿里巴巴董事局主席马云提出的“DT时代”(data technology)为代表,认为未来驱动发展的不再是石油、钢铁,而是数据。这三种新的发展理念可谓异曲同工、如出一辙,共同宣告了“数据驱动发展”成为时代主题。
与此同时,大数据也是促进国家治理变革的基础性力量。正如《大数据时代》作者舍恩伯格在定义中所强调的,“大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情,而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的”。在国家治理领域,阳光政府、责任政府、智慧政府建设,大数据为解决以往的“顽疾”和“痛点”提供了强大支撑;精准医疗、个性化教育、社会监管、舆情监测预警,大数据使以往无法实现的环节变得简单、可操作;大数据也使一些新的主题成为国家治理的重点,比如维护数据主权、开放数据资产、保持在数字空间的国家竞争力等。
从哲学意义上来看,大数据不仅仅是一场技术革命,也不仅仅是一场管理革命或者治理革命,它给人类的认知能力带来深刻变化,可谓是认识论的一次升华。具体而言,大数据可以为决策者解决“四个问题”,提升“两种能力”。一是解决“坐井观天”的问题,以往人们决策只能基于视野之内极为有限的局部信息,和井底之蛙无异,大数据则可以实现整个苍穹尽收眼底;二是解决“一叶障目”的问题,以往不具备全样本数据分析能力,只能用小样本分析近似推理,犹如从“泰山”中取来“一叶”,而真理可能存在于全样本的海量数据之中,借助大数据则可完全克服;三是解决“瞎子摸象”的问题,七个瞎子根本无法根据各自的认识加总出完整的大象,因为他们的信息是相互离散的,无法有效关联起来,而大数据的基本优点是在深入关联中还原事物的原貌;四是解决“城门失火,殃及池鱼”的问题,人们习惯于因果分析,遇到这种“稀奇古怪”的因果链则很难前瞻和推理,但大数据注重相关关系,可以准确地发掘出规律。提升两种能力,一个是“一叶知秋”的能力,体现大数据敏锐的洞察能力,另一个是“运筹帷幄,决胜千里”的能力;体现大数据对时空约束的突破。这些足以说明,大数据是人类认识世界和改造世界能力的一次升华。
中国成为数据强国的优势、挑战与路径
值得振奋的是,中国具备成为数据强国的优势条件。从2013年至2020年,全球数据规模将增长十倍,每年产生的数据量由当前的4.4万亿GB,增长至44万亿GB,每两年翻一番。从全球占比来看,中国成为数据强国的潜力极为突出,2010年中国数据占全球比例为10%,2013年占比为13%,2020年占比将达到18%,届时,中国的数据规模将超过美国的数据规模,位居世界第一。中国成为数据大国并不奇怪,因为我们是人口大国、制造业大国、互联网大国、物联网大国,这都是最活跃的数据生产主体,未来几年成为数据大国也是逻辑上必然的结果。
尽管存在成为数据强国的潜力,但在目前的政策环境之下,我国推进大数据战略仍存在以下几个清晰的挑战。第一,顶层设计方面,全球大国之间围绕大数据的竞争颇为激烈,中国作为一个后发国家,想要实现弯道超车,后来居上并非易事。如何能够紧扣创新前沿,把准未来趋势,超前战略部署,对政策设计来说是一个非常现实的挑战。第二,数据开放方面,“数据孤岛”广泛存在,虽然政府掌握着80%的数据,但现实中却相互割裂,自成体系,“部门墙”“行业墙”“地区墙”阻碍了数据的流动共享,数据被视为部门的利益和隐私,这与大数据时代的基本理念准则相悖。第三,大数据相关的法律、法规、标准缺位,导致能够开放的数据不开放,需要保护的隐私不保护,企业由于标准模糊而无法大胆创新。第四,“数据主权”容易受到侵蚀,由于数据空间是国家新的战略维度,尚没有完备的安全保障体系,再加上电脑、手机、芯片、服务器、搜索引擎、操作系统、软件等核心的数据“基础设施”大量依赖进口,数据资产极易流失,数据主权极易受到侵蚀。
把握优势,克服挑战,抓住大数据革命带来的“机会窗口”,建设数据强国,是实现中华民族伟大复兴的一个有力支撑。然而,我们需要怎样做才能更好地拥抱大数据时代,确保在数字化趋势中立于不败之地呢?首先,需要在国家顶层设计上有一个清晰的行动框架,包括由什么部门主导、哪些部门参与、什么样的协作机制、沿着什么优先次序、克服哪些既有的障碍、达到什么战略目标,只有这样,各部门、各地区、企业界、学术界才能形成合力,在一个共同的路线图上协作推进。其次,盘活数据资产,在数据开放上取得实质性突破。一些基本的建议包括:加快G2G(政府与政府之间)、G2B(政府与企业之间)、G2C(政府与公民之间)大数据开放与共享;推动基础性、战略性大数据资源库整合;加强大数据基础设施建设,编制国家大数据档案。最后,把强大的“国家企业”和活跃的“万众创新”结合起来。一方面,要培育可以和国际“八大金刚”并驾齐驱的巨型企业作为大数据环境中竞争的中坚力量,同时,鼓励和引导大众创业、万众创新成为数据生态系统中的活跃力量。
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