普及大数据

Ⅰ 大数据哪些手段适用于知识普及

可以应用在云计算方面。
大数据具体的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。
7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。
9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。
10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

Ⅱ 大数据时代下工作的几点建议

大数据时代下工作的几点建议_数据分析师考试

近年来，伴随“物联网”、“云计算”和“大数据”等词汇进入公众视野，一个大数据时代正大踏步向我们走来。在这一背景下，我们应如何创新社会管理方式、做好群众工作，是我们面临的重大课题。

大数据时代给群众工作带来的影响

所谓“大数据”，是指所涉及的信息量规模巨大到无法通过目前主流软件在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业和其他组织决策更积极目的的资讯。其具有四个特点（即4V）：“巨量”（Volume）、“高速”（Velocity）、“多样”（Variety）、“价值”（Value）。运用大数据，会增加工作量和工作难度，也能让群众工作更加快捷、精准。这主要表现在：一是便于管理部门“摸清家底”；二是有利于优化流程、提高效率；三是让民众享受更加高效、公正、透明的服务；四是可以提前感知和预测事件苗头及发展走势。可以说，大数据为群众工作提供了强大技术手段，它将在很大程度上改变群众工作和社会管理思路：从“模糊管理”向“数据管理”转变，由“经验治理”向“科学治理”迈进，实现“智能社会”、“智慧城市”。

大数据时代群众工作面临的主要问题

数据意识薄弱。一些管理者数据意识比较淡薄，缺乏“用数据决策、凭数据施政”理念。

数据政出多门。由于缺乏统筹规划，不少应用系统之间没有统一的技术和数据标准，数据不能自动传递，缺乏有效的关联和共享，从而形成“数据孤岛”。

数据安全欠缺。利用云计算对海量数据资源进行整合，使其从分散变得集中，增加了数据存储的安全风险。 数据人才匮乏。大数据是一个综合性课题，需要不同层级的人才，当前在党政机关比较匮乏。

做好大数据时代群众工作的几点建议

在“教育”上下功夫，培养数据意识和数据素养，为大数据时代的群众工作提供坚实思想保障。随着信息技术的飞速发展，具备良好数据意识和数据素养，将成为党政干部做好大数据时代群众工作的关键。首先，要把大数据专业知识列入各级党政干部教育培训和年度考核；其次，举办各类讲座和学术报告，普及大数据知识；第三，利用报刊、广播、电视和网络等媒体开辟专栏，宣传相关知识。

在“整合”上下功夫，实现数据互联互通和充分共享，为大数据时代的群众工作提供一流技术平台。应对大数据时代群众工作的需要，消除信息孤岛，实现数据的互联互通和充分共享，建设统一技术平台，显得格外迫切。一要坚持统一领导、统一规划、统一标准、统一建设；二要遵循以“需求为导向，应用促发展”的工作思路，推进信息共享、互联、互通平台建设与应用同步建设；三要采用国际先进的，符合我国信息化建设发展方向的、标准的、跨平台的信息技术。

在“防范”上下功夫，保护数据安全和公民隐私，为大数据时代的群众工作提供可靠网络环境。我们在实施社会管理、做好群众工作时，要特别注重对数据安全和公民个人隐私的保护。第一，将个人信息保护纳入国家战略资源的保护和规划范畴，保护公民隐私；第二，加快个人隐私保护立法，加大对侵害隐私等行为的打击力度；第三，加强对隐私保护行政监管，建立保护隐私测评机制；第四，加强对隐私权的技术保护，利用技术手段来保障公民隐私安全和合法权益。

在“创新”上下功夫，加强人才队伍建设，为大数据时代的群众工作提供优质智力支撑。没有一流的人才队伍，迎接大数据时代、做好大数据时代群众工作将成为一句空话。因此，开发和培养一支大数据人才队伍，不断提高群众工作的能力势在必行。一要设立专门的数据管理岗位，建立政府“首席信息官”制度；二要委托高校、科研院所和国际知名企业，“订单式”培养人才；三是利用“聘任制”，不断吸引体制外的专业人才进入党政机关，为大数据时代的群众工作提供智力支持和人才保障。

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Ⅲ 如果大数据在制造业领域普及起来，从业人员需具备哪些

数据和信息已经逐渐成为商家和平台分析消费者的重要工具。在电子商务的运营中运用大数据展开分析和探讨,来帮助我国的电子商务企业进一步的运用大数据,提升生产经营的效率。随着经济的不断发展和科技的不断发展,互联网的不断普及,网上购物已经成为人们日常生活中不可或缺的重要组成部分。
可以表现为以下几种方式：1、精准的广告
通过网络数据的搜集，以自身的真实需求作为出发点，也更具备真实性。此外，网络上所产生的海量星系是实时的，能够很好的反应用户的情绪以及其关注的热点。这些信息对于企业广告决策相当重要。
电子商务企业同归对这次写海量数据的收集、分析和整合，挖掘出对自己有用的信息，分析不同用户群体的特征，根据用户需求和兴趣在正确的时间，给正确用户投放让其感兴趣的广告，从而保证营销的有效性和精准性。
2、物流管理
将供应链领域的销售网点体系、条形码扫描设备、射频识别阅读仪、用于车辆和手提电话的全球定位系统以及用于管理交通、库房和其他运作的软件体系等数据相关联，并从多种渠道获取大量非结构性数据，进行研究，提升物流速度和针对性。如要避免库存不足或者由于恶劣天气导致的延迟送货等现象的发生，就进行实时或者近乎实时的数据分析。
3、广告推介
当购买某件商品时，会展现相关商品的推荐信息。这能够为用户查找相关商品提供方便，提升客户体验；更是利用了商品之间的互补性与相关性，增加了销量。并且，通过对平台用户的浏览痕迹进行记录分析，正对不同层次类型的用户会提供特定的商品推荐信息。
4、信息检索能力
电子商务平台虽然很大程度上改变了消费者的购物方式，但是就营销方式来说，商品数量和种类依然是影响消费者选择商家的主要因素。在电子商务领域内，商品数量和种类呈现出结构的繁杂化发展甚至是非结构化发展趋势。
这些都为IT基础设施以及信息处理技术提出了挑战，大数据处理技术由于其具备的灵活性和功能强大的检索服务使其能够引领电子商务信息处理技术的新方向。
5、用户画像
作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待联结起来。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。
6、信息处理安全性能
网络系统面临的最大难题是信息安全问题，保证交易安全和用户信息安全更是电商企业应时刻关注的话题。信息时代的一大特征是将信息转化为可利用的资源，甚至是直接创造经济价值的信息资本。
电子商务领域内，大数据就是企业生存发展的重要资本，亿美软通对于大数据的掌控能力将成为衡量企业核心竞争力的主要标志。但是大数据的出现同样给信息资源的安全带来了极大的挑战，由于其结构复杂，数量巨多，并且大多是具有敏感性的信息，很容易成为网络攻击的目标。
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Ⅳ 大数据应用如何开启新局面

大数据应用如何开启新局面

随着大数据应用的经济社会效应不断显现，大数据已经在市场营销、金融、交通、制造、医疗等各个领域开展试水应用，取得了一定的成果。不过，业界认为我国大数据应用仍处于初级阶段，还未形成普遍应用的局面，对大多数企业，特别是传统领域的企业而言，还未找到有效的应用模式。如何进一步普及大数据应用，通过应用带动整个产业链发展，成为当前迫切需要解决的问题之一。

大数据应用未形成燎原之势

大数据应用呈散发状，目前主要集中于互联网市场营销场景。

“目前，我国大数据应用仍处于初级阶段，《促进大数据发展行动纲要》的出台为我国大数据应用拓展起到了有力的推动作用。”工信部信息化和软件服务业司司长陈伟近日向《中国电子报》记者这样表示。他认为，大数据在电子商务领域的应用逐渐增多，成为大数据最成熟的应用模式。

京东通过建立PB级大数据平台，将每个用户在其网站上的行为数据进行记录和分析，提高与用户间的沟通效率、提升用户体验。实现了向不同用户展示不同的内容的效果，带来了10%的订单提升。比如提供给推荐搜索调用，针对不同用户属性特征、性格特点或行为习惯在他搜索或点击时展示符合该用户特点和偏好的商品，给用户以友好舒适的购买体验，能大幅提高用户的购买转化率甚至重复购买，提高用户忠诚度和用户黏性。基于用户点击数据、浏览页面信息等信息的数据模型和数据资源在经过淘宝商城的挖掘和分析之后，向用户和商家开放了查询APP。通过数据挖掘和分析为淘宝提供了定向广告投递的能力。开放查询APP则为用户和商家提供了便捷的选择服务。淘宝网还建立了“淘宝CPI”，通过采集、编制淘宝上390个类目的热门商品价格来统计CPI。

不过，研究机构中国信息通信研究院研究成果表明，大数据应用呈散发状，并没有形成燎原之势。目前主要集中于互联网的市场营销场景。尽管金融、电信、零售、制造、医疗、交通、物流、IT等行业对大数据应用表现出极大热情，但目前在媒体和各种论坛上所公开的大数据应用案例仍然非常零散，这表明大家虽然都很关注大数据，但推进实际的应用仍然存在一定的困难。唯一众多企业都推出或者采纳大数据应用的领域是基于互联网的市场营销。

另外，从技术角度看，大数据仍以初级应用为主，多数应用仍然使用传统分析流程和工具，只是扩大了数据的来源、增加了数量。中国信息通信研究院调研发现，与传统数据分析相比，新的大数据应用虽然开始使用非结构化数据，但在实际应用过程中，这些非结构化数据只是被压缩、清洗和结构化后，放入传统的ETL 和分析流程中去。另一些大数据应用通过采用云存储和云处理技术，提高了数据处理效率，从而增加了数据处理的规模，但这些应用也仍然采用原有的ETL和分析流程。缺乏应用模式上的创新，使得目前大数据应用仍停留在初级技术阶段。

陈伟也认为，目前我国数据资源建设和应用水平较低。“目前，用户普遍不重视数据资源的建设，即使有数据意识的机构也大多只重视数据的简单存储，很少针对后续应用需求进行加工整理。数据资源普遍存在质量差，标准规范缺乏，管理能力弱，数据价值难以被有效挖掘利用。”陈伟说。

与新一代信息技术集成应用势在必行

物联网、3D打印等新一代信息技术与大数据相互作用，促进应用落地。

业界认为，新一代信息技术与经济社会各领域的深度融合，引发了数据量的爆发式增长，使得数据资源成为国家重要的战略资源和核心创新要素。利用大数据分析，能够总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，充分释放和利用海量数据资源中蕴含的巨大价值，推动新一代信息技术与各行业的深度耦合、交叉创新。

事实上，国家战略层面也已经意识到这个趋势。国务院正式印发的《促进大数据发展行动纲要》指出，推动大数据与新一代信息技术融合发展。抓住互联网跨界融合机遇，促进大数据、物联网、云计算和3D打印技术、个性化定制等在制造业全产业链集成运用，推动制造模式变革和工业转型升级。

记者从工信部获悉，工信部将组织实施“工业和新兴产业大数据工程”，促进大数据、云计算、工业互联网、3D打印、个性化定制等的融合集成，推动制造模式变革和工业转型升级。

对于大数据与新一代信息技术集成应用，三迪时空网络科技股份有限公司董事长李培学在接受《中国电子报》记者采访时表示，以大数据为中心的3D打印分布式智能制造将是趋势。在未来的云智造平台上，任何人即使不具备建模的知识，但只要有创意，就可以和设计师沟通，设计出自己想要的三维模型，然后通过3D打印机来实现，同时，云智造平台必须能够确保设计师赢利，设计师的创造力、创意思维才能源源不断地发挥出来。有了完善的设计师平台，在人群聚集的互联网上，创新就可以得到实现，有了以3D打印机为工具的分布式制造单元，可以为周边的普通用户提供个性化定制的产品，而这一切都基于大数据。

例如，以大数据平台为基础的3D打印定制鞋是3D打印技术在垂直行业领域中的具体应用。通过对人足部特征扫描、采样，将三维数据和人员信息汇聚到数据中心，构建大数据平台，再结合3D打印定制化生产的特点和传统制造批量生产的优势，将虚拟的三维数据对象转化为实体成品。“用户可以利用大数据平台的查询检索功能，找到真正适合自己的鞋类，实现个性化定制；鞋类厂商则可以根据大数据分析，精确地定位消费群体的需求，包括特殊人群的脚型数据，将精确估算出产品的订单需求，更加精确地批量生产。定制化数据可以跟踪人们足部生长的阶段来进行调整，用户可以根据数据分析来选择不同的品牌不同的类型。”李培学表示。

PTC全球副总裁兼中国区总裁寿宇澄在接受《中国电子报》记者采访时也表示，大数据在物联网中起到至关重要的作用，相互依赖。

“在制造业一些核心技术领域，例如飞机发动机的研发，我国的研发水平要追上国际先进水平还需要一定的时间积累，但是我们若把信息化扩大到产品全生命周期尤其是重视产品出厂后的流程优化，把产品出厂前的虚拟世界和出厂后的实体世界并行发展，那么我国的制造业整体实力也能得到有效提升，而物联网恰恰能实现这一点。物联网的初衷之一就是把信息化延伸到产品全生命周期，不仅包括研发环节，还包括产品出厂后的流程。当然，物联网应用的形态也发生了变化。

以前是过程驱动模式，是以企业家的经验为主，但当企业发展到一定阶段，面临的市场环境更为复杂，企业产生的数据量更大，面对这些庞大的数据，公司管理者很难再像以前那样以事先定好的流程和经验进行处理和决策，必须要依靠机器的智能帮助人们进行大数据分析，这就需要数据驱动模式。从流程的驱动变为数据的驱动，产品出厂前以研发为主的数据只是一类数据，但当这类产品出厂后每个产品流向市场后的数据则成几何规模扩大，这就形成了大数据。这时，企业就需要对这些大量的数据进行分析，从而对公司决策进行支持。

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Ⅳ 什么是大数据时代

大数据是互联网发展到一定阶段的必然产物，由于互联网在资源整合方面的能力在不断增强，互联网本身必须通过数据来体现出自身的价值，所以从这个角度来看，大数据正在充当互联网价值的体现者。

随着更多的社会资源进行网络化和数据化改造，大数据所能承载的价值也必将不断提到提高，大数据的应用边界也会不断得到拓展，所以在未来的网络化时代，大数据自身不仅能够代表价值，大数据自身更是能够创造价值。

但是只有技术支撑，还不足以引起大数据时代的到来，另外一个重要因素，就是数据产生方式的变革，数据产生的方式在过去这些年经历了三个阶段：

第一阶段，运营式系统阶段。在上世纪七八十年代，用户购物时产生的记录一条条输入数据库，当时都是由这些运营系统生成这些数据的。

第二阶段，由用户原创内容阶段。2002年的时候，开始有了博客，后来发展成微博，到后来出现的微信，这些让每个网民都成了自媒体，都可以自己随心所欲地向网络发布相关的信息，这个时候数据产生的速度要远远大于之前的仅仅由运营系统产生的数据。

第三阶段，感知式系统阶段。真正让大数据时代由量变到质变是因为数据产生的方式到了第三个阶段——感知式系统阶段。

感知式系统阶段也就是物联网的大规模普及，物联网的迅速发展让大数据时代最终到来。

Ⅵ 大数据是什么时候提出来的

Ⅶ 大数据时代，带来了哪些便利和优势

你注意到了吗？商场专柜里，女孩们的手腕间，她们的包包，越来越精致小巧了。

这是为什么呢？

作为一名女生，我之前出门，要带钱包、卡包、零钱包等等一大堆，如今，只需要带一个手机就行了。

无论是支付、还是会员优惠卡，打车还是购物，我都可以在手机上直接完成。需要带的东西少了，包包自然可以精致小巧一些了。

除了给女孩的包包减负之外，大数据还给我们带来了哪些便利了呢？

收集用户数据，进行用户画像，然后进行精准营销。这在各行各业早已经司空见惯了。但是现在的大数据，开始“成长”了。

比如，你这个月搜索了厨房水槽、浴室柜等家装产品，接着它会给你推荐马桶、卫浴等同类你可能会用到的产品。不仅如此，之后的三个月内，你可能会陆续看到墙纸、灯具、家具、窗帘乃至于家居装饰品的推送。

再比如，你今天购买了一岁儿童适用的玩具，那么你除了能看到一岁儿童的衣服、鞋子之外，之后的几年，你会看到2岁儿童的、3岁儿童的、4岁儿童的玩具衣服和各类用品。

你的数据，不仅仅被记录，还会被分析“成长”。

你有没有发现，不知道什么时候起，周边的餐饮店、便利店忽然之间变多了？

这些曾经的小饭店、小超市，靠着老板带着几个工人守着，做些不大不小的生意。如今却像春风吹过，遍地开花了。

这里有一个很重要的原因，就是资本的介入。

那为啥之前资本没有介入？因为之前主要靠现金收款，人工记账。对账本，资本方存在着很多不确定性。

那为啥现在资本肯介入了呢？因为现在大多数采用电子支付，数据可追溯，真实性和可信度自然也就更高了。资本方能看到更真实的数据，也就更能分辨出好项目进行投资了。

你有没有发现，如今走在街上，小偷越来越少了？

他们良心发现了吗？也许是的。不过更重要的原因，是大数据技术的普及。

中国有句古话叫“天网恢恢疏而不漏”，如今在我们的城市上空，是真的有“天网”。政府布置了很多高清摄像头，可以精确的捕捉到人物特色乃至于表情。一旦发现犯罪嫌疑人，便会出现警报，快速定位、追踪。坏人便无可遁形。

想要犯罪？嘿嘿，您先学个易容术吧。

今年元月，高邮法院审判的一起案件引起了关注:

这43个人，自以为发现了数据的漏洞，于是就按捺不住的想钻一钻。但没想到的是，美团后台发现了异常的数据，顺藤摸瓜的一查便查到了根源。所以，抓起这些人来，一点不费力气。

2016年，凯文凯利在《必然》里作了个大胆的推测:“科技本身是一种生命，会不断的自我进化。”

如今我们生活的这个时代，已经是大数据的时代了。随着科技的快速发展，大数据的应用也会不断的升级。未来会是什么样子，大数据还会会我们带来哪些变化？不得而知，但我很期待！未来一定会更美好！

Ⅷ 如何看待大数据时代

因为大数据时代是指社会经济、科技、文化发展过程中，因数字科技和互联网技术的大规模应用而产生的大数据环境下的社会发展进程。使用大数据技术和相关工具有效的挖掘和分析数据，可以为我们为政策的制定、商业营销、建设健全行业制度、研究学术领域等提供了很大的帮助和优势。

以下是我整理的一些对于大数据时代的认知和看法：

1. 机会：大数据时代为企业和个人带来了更多的发展机会。通过算法、人工智能、机器学习等技术，能够大规模处理数据，提高工作效率，在商业和工业应用中发挥着越来越重要的裂磨作用。

2. 挑战：随着大数据应用的逐步普及，个人信息和隐私保护面临很大的挑战。确保数据的安全、保护个人权益成为当下的一项重要任务。

3. 责任：用大数据技术和工具分析、挖掘数据的过程中，我们需要考虑数据采集的合法和合理性，避免数据造假或者被误用。大数据时代中的数据责任非常重要。

总的来说，大数据时代是数字科技快速发展后带来的新的机会和挑战，我们应该从多维携喊度来审视大数据的发展，应该用好大数据，提高生产效率，促进社会发展等等，同时我们也不应该忽视数据安全和道德、肆隐斗法律的问题。

Ⅸ 大数据时代三个“关键词”

“十三五”时期，实施国家大数据战略，就是把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。落实这一决策部署，要做的工作很多，其中，面向全社会普及大数据常识，既是打基础的工作，也是必不可少的环节。本文将围绕大数据时代三个“关键词”，做些必要阐释。

关键词1

数据化：信息社会的重要标志

数据化有狭义和广义之分。从狭义看，数据化是指将事物及其运动转化为可识别信息的过程。从广义看，数据化是指利用基础数据全面认知并优化改造客观世界的过程。数据是一种客观存在，把这些客观存在的数据找出来，就是数据化的过程。如何有效获取数据？其重要手段就是利用大数据，这本身也是数据化的集中体现。

大数据不同于小数据。相对于大数据而言，过去我们熟悉的标准化统计数据就是小数据。大数据之所以在网络时代快速发展，是因为有一系列幕后的推动力量，包括摩尔定律的作用、互联网与移动互联网的发展，以及社交网络、传感设备、智能终端、智能制造的出现等，正是这些力量促使了大数据爆发性增长。从种类上看，大数据不仅包括传统的统计数据，还包括实时、连续发生的交易数据、行为数据、传感数据，等等。其基本特点是多杂碎快。

大数据之所以重要，是因为它能做很多过去的小数据做不了的事情。大数据的作用可以简单归纳为5个效应：一是识别效应，它可以识别身份、位置、状态、真假；二是重现效应，它可以再现过去的场景，实现过程的追溯；三是关联效应，通过对数据的相关分析、联想分析、聚类分析，可以找出事物之间的联系；四是溢价效应，大数据的应用可以产生新的数据，有利于发现事物变化的内在规律；五是预测效应，利用大数据可以对经济、天气、灾害、疾病以及人类的行为进行预测分析。

数据化是信息社会的重要标志。人类经过农业社会、工业社会，现在已经进入了信息社会。信息社会一定是高度信息化的社会，也一定是高度数据化的社会。尤其是大数据技术的出现，使过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了，这标志人类在寻求量化世界的道路上前进了一大步，人们认识世界的能念胡力有了空前提高。就像我们现已熟知的定式、公理、公式，客观上早就存在，一经被人发现就变得非常有价值，成为我们行动的利器。数据也是这样，过去我们没有技术和手段，不能大量发现和捕捉到它。现在我们有了大数据技术，就离发现事物的本质及其变化规律更近了。所以说，有了大数据，所有可以数据化的信息都被数据化了，人类认识和改变世界的能力也就大大提升了。

关键词2

升维：数据化能力决定竞争能力

“升维”一词来自于科幻作家刘慈欣的小说《三体》。在这里借用这个词汇想表达的是，人类从农业社会、工业社会到信息社会，就是一个不断升维的过程。对于农业社会而言，工业社会就是升维。对于工业社会来讲，信息社会就是升维。信息社会与工业社会之间的竞争，不是在一个维度，更不在一个层次。

信息革命已经将人类带进了信息社会。所谓信息社会，就是建立在工业社会之上，全面实现信息化，并体现出以人为本、可持续和包容发展理念的新型社会。今天的中国，正处在重要转型期。虽然我们面临许多困难和挑战，但在创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念引领下，新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化和绿色化进程势必持续向前。因此，当工业社会升维到信息社会时，我们的城镇和乡村也会随之加快信息化进程。

仅以城市为例，工业化城市升维到信息化城市，而信息化城市的重要标志之一，就是高度数据化。城市的基础设施、经济、社会、政务、生活等都将在“升维”的过程中实现高度的数据化。概括地讲，就是一切都将“用数据说话，靠数据决策仔没拦，依数据行动”。信息革命是推动城市数据化的主要动力。我认为，未来的推动力将会来自以下几个方面：一是信息化，全球经济发展的推动力；二是网络化，连接一切；三是宽带化，“极速”宽带不是梦；四是智能化，智能产品、智能工厂大量涌现；五是服务化，服务环节创造的价值可以占到90%以上；六是社会化，管理运营的社会化；七是生态化，从价值链向生态圈转型；八是平台化，企业运营、政府治理都将平台化。围绕上述发展趋势，决定城市竞争力的核心要素，将包括：数据采集能力、数据处理能力、数据传播能力、数据利用能力、数据安全能力等。未来城市之间的竞争将体现为数据化能力之间的竞争。

关键词3

数据开放：大数据察竖战略的突破口

实施国家大数据战略，关键在于推进数据资源开放共享。推进大数据战略，并不需要政府花钱大量补贴和建立这一领域的新兴产业，只需加快政府数据开放共享，就能催生一个重要的新增长点——新型的服务业。建立大数据的基础设施，可以让经济增长潜力迅速迸发出来，这是因为公司可以用这些数据创造价值，进而可能创造新的服务行业。数据已经在那儿了，开放没有什么成本，赢得的却是新的发展机会。

需要说明的是，大数据战略中的数据开放，与我们常说的信息公开有所不同。以往的信息公开往往是政府将加工好的信息放到网上去，而数据开放则强调开放更多的基础数据，比如，交通大数据、通信大数据等。让基础数据流动起来，才能够真正释放其应有的价值，才能够通过这些数据去整合资源，创造出新的商业模式和新的业态。近年来，霍营北大青鸟发现国内已有不少城市和企业开展了类似的数据开放应用活动，通过数据开放产生经济和社会价值的实践，让人们逐渐认识到数据的价值和数据开放的重要性。总之，信息社会已经来临，现在的行动，决定未来。