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如何把握中国大数据

发布时间:2022-08-31 21:07:28

⑴ 中国的大数据该如何腾飞

中国的大数据该如何腾飞

大数据,首先意味着海量数据,并且彻底改变了数据利用的理念。分析所可能产生的全部数据成为可能,这必然使得人们改变过去沿用多时的抽样分析方法,而要善于快速乃至实时对海量(全部)数据作出反应。过去的抽样分析会带来样本分布的偏差,从而使得有限数据得出的结论发生扭曲;而大数据时代的数据挖掘分析,并不意味着分析难度的降低,相反可能更高。

当然,在大数据时代,通常意义上也不需要分析全部数据。“大数据时代的预言家”、牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授维克托·迈尔-舍恩伯格就曾指出,大数据用概率说话,海量数据中将被提取出部分的有效数据,只要由此实现的数据挖掘精确度高于过去的抽样分析。分析全部数据在技术上是可能的,在成本上是不可行的,更何况当下的时间成本常常要比经济成本更重要。

大数据从一个带有前瞻性的新型概念,到推动计算机、互联网等信息产业以及传统产业、公共管理等诸多方面实现重大变化,为时并不久远。也就是说,大数据的发展速度相当惊人。遗憾的是,很多人对大数据的理解仍然停留在对以往若干个新锐创业、互联网概念的理解层次上,将大数据带来的创新、发展机遇看成是“忽悠”,对大数据时代正在发生的行业和社会关系变化视而不见。而在宏观层面,国家工信部官员也曾指出,“我国大数据产业同样面临着人才匮乏、数据资源不够丰富、数据开放程度较低、相关的法律法规不完善等问题”。

从我们每个人更可能扮演的消费者、上班族、数字产品使用者等角色来看,大数据也已经深刻的改变了我们的消费、社交和工作,其作用还将进一步提升。套用一句热门的话,你可以不关心大数据,大数据却要关心你。任何技术使用都具有两面性,在带给人以独特便利的同时,会对既有的社会关系及人的习惯造成冲击,甚至损害使用者或他人的权益。大数据建立在数据挖掘与分析基础上,由此实现预测,将有助于公共管理部门和企业对普通人实施更严密的控制。美国已经有社交网站为企业预测员工的离职倾向,这一指数较高的员工将无法获得提升;金融机构通过大数据技术,得出客户群体消费倾向与不良记录的相关性指数,一方面诱导用户更为便利的进行更多冲动消费,另一方面则对部分用户设置更严格的贷款、信用卡申请批准限制;保险公司会根据客户的医疗、消费数据,对其可能的死亡期进行预判,从而拒绝部分用户的投保购买。

《大数据在中国》书中分别以大数据对于创业者而言的创业创新机会、大数据对于政府部门提出的加快立法和推动公共管理转型的压力、大数据对于互联网巨头重新划分行业布局的重要机遇、大数据对于科技领域带来的激活各相关领域连带式创新的契机、大数据为消费者获得更多应用便利及隐私泄露威胁等各方面视角,对大数据问题进行了全面叙述。叙述中,书作者汇集了国内外诸多大数据研究分析着作的精华观点,并结合中国大数据发展的实际,向中国读者普及大数据概念。

值得一提的是,这本书有意识的分别选取了美国和我国大数据产业的多个案例,归纳了大数据发展的共性规律,分析指出了中国大数据产业落后于美国的主要痼疾,并发出了加快发展中国大数据产业、加快大数据立法和相关公共管理模式转型、加强大数据时代隐私安全机制建设和公民理念培育等呼吁。书作者特别强调,在蓬勃发展的互联网时代,大数据可以帮助政府、企业等各类组织摆脱旧的管理模式,走向更为光明的未来,但要实现这一点,当前政府就必须抓住大数据发展的基础设施、产业链、人才、技术和立法五大关键要素。

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⑵ 如何看待我国大数据发展

随着信息技术和人类生产生活交汇融合,全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。无论是国家、企业还是社会公众,都越来越认识到数据的价值。因此,近年来,各地纷纷成立大数据发展局,企业纷纷推动数据资产治理,大数据辐射的行业也从传统的电信、金融逐渐扩展到工业、医疗、教育等。一时间,仿佛各行各业都在谈大数据,人人都在谈大数据。但也有声音说大数据迎来了“七年之痒”,面对大数据热潮也需要一些“冷思考”。我国大数据究竟发展得如何?未来我国大数据发展还有哪些机遇和挑战?

1、大数据产业进展显着
过去几年,大数据理念已经深入人心,“用数据说话”已经成为所有人的共识,数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。五年来,我国大数据产业政策日渐完善,技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。
在政策方面,我国从中央到地方的大数据政策体系已经基本完善,目前已经进入落地实施阶段。自从2014年“大数据”这个词写入政府工作报告以来,我国大数据发展的政策环境掀开了全新的篇章。在顶层设计上,国务院《促进大数据发展行动纲要》对政务数据共享开放、产业发展和安全三方面做了总体部署。《政务信息资源共享管理暂行办法》《大数据产业发展规划(2016-2020)》等文件也都已经出台。十九大报告中提出“推动大数据与实体经济深度融合”,“十三五”规划中提出“实施国家大数据战略”。卫健、农业、环保、检察、税务等部门还出台了领域大数据发展的具体政策。截至2019年初,所有省级行政区都发布了大数据相关的发展规划,十几个省市设立了大数据管理局,8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。可以说,大数据的政策体系已经基本搭建完成,目前已经纷纷进入落地实施甚至评估检查阶段。
在技术方面,我国大数据技术发展属于“全球第一梯队”,但国产核心技术能力严重不足。我国独有的大体量应用场景和多类型实践模式,促进了大数据领域技术创新速度和能力水平,处于国际领先地位。在技术全面性上,我国平台类、管理类、应用类技术均具有大面积落地案例和研究;在应用规模方面,我国已经完成大数据领域的最大集群公开能力测试,达到了万台节点;在效率能力方面,我国大数据产品在国际大数据技术能力竞争平台上也取得了前几名的好成绩;在知识产权方面,2018年我国大数据领域专利公开量约占全球的40%,位居世界第二。但我国大数据技术大部分为基于国外开源产品的二次改造,核心技术能力亟待加强。例如,目前国内主流大数据平台技术中,自研比例不超过10%。
在产业方面,我国大数据产业多年来保持平稳快速增长,但面临提质增效的关键转型。2018年,我国大数据产业延续多年来的增速,继续保持相对高速的增长。根据中国信息通信研究院的测算,2018年我国大数据产业整体规模有望达到5400亿元,同比增长15%。然而,综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素,大数据产业的增速出现了下滑。我国的大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型期。
在应用方面,大数据的行业应用更加广泛,正加速渗透到经济社会的方方面面。随着大数据工具的门槛降低以及企业数据意识的不断提升,越来越多的行业开始尝到大数据带来的“甜头”。无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说,与大数据结合紧密的行业正在从传统的电信业、金融业扩展到政务、健康医疗、工业、交通物流、能源行业、教育文化等,行业应用“脱虚向实”趋势明显,与实体经济的融合更加深入。
2、产业的五大困局
虽然我国大数据总体发展形势良好,也面临难得的发展机遇,但仍然存在一些困难和问题。
一是,涉及核心技术的产业发展薄弱,未能有效提升我国核心技术竞争力。核心技术的影响力在大数据产业有着极高的重要性。由于大数据企业在完成产品开发后,可以近乎零成本无限制的复制,因此拥有核心技术的大企业,很容易将技术优势转化为市场优势,即凭借具体的信息产品赢得海量用户获得垄断地位。当前,从大数据技术与产品的供给侧看,我国虽然在局部技术实现了单点突破,但大数据领域系统性、平台级核心技术创新仍不多见。大数据处理工具都是“他山之石”,大部分企业用的都是国外的数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化技术,自主核心技术突破还有待时日。尤其是开源产品的技术标准方面,我国的影响力尚亟待提升。
二是,数据孤岛和壁垒降低了大数据产业资源配置效率。大数据产业发展必须实现数据信息的自由流动和共享,如果数据不开放、不共享,数据整合就不能实现,数据价值也会大大降低。无论是政府数据、互联网数据还是其他数据,数据拥有者往往不愿对其进行开放流通。受制于前期信息基础设施建设,目前我国政府数据往往还存在着诸多“数据孤岛”和“数据烟囱”,数据价值难以发挥。
三是,数据安全管理薄弱增加了大数据产业的发展风险。大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时,也使数据安全、个人信息保护乃至大数据平台安全等面临新威胁与新风险。海量多源数据在大数据平台汇聚,来自多个用户的数据可能存储在同一个数据池中,并分别被不同用户使用,极易引发数据泄露风险。利用大数据技术对海量数据(21.90 -5.19%,诊股)进行挖掘分析所得结果可能包含涉及国家经济社会等各方面的敏感信息,需要对分析结果的共享和披露加强安全管理。
四是,产业垄断与恶性竞争现象频发,“劣币驱逐良币”现象明显。由于资源型产业门槛低、利润高,新兴的大数据企业往往首先将目光盯在获取数据资源上面。大量依托数据资源优势的企业诞生,为大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式,使得依靠技术壁垒打江山的企业不得不面对残酷的市场竞争,放缓了技术研发的步伐。同时,数据垄断问题也愈发明显。少数互联网巨头企业拥有巨大数据,不但对产业发展不利,甚至存在巨大的数据聚集隐患。
五是,各地发展同质化严重,普遍存在重存储轻应用的现象。由于缺乏统一的大数据产业分类统计体系和产业运行监测手段,各地大数据产业的定位相似,同质化竞争加剧。而盲目的重复建设,更是可能导致大数据产业过剩。同时,由于部分地区信息化发展程度有限,大数据应用场景不够丰富,更是以数据中心等大数据存储设施的建设作为发展大数据产业的关键,且规模巨大,目标动辄以百万台计,后期若无法有效利用,将造成巨大的资源浪费。

⑶ 怎样把握好大数据发展时代机遇

作为学生
怎样把握好大数据发展时代机遇呢?不要死读书,要跟随时代的发展,好好的利用网络来进行学习、掌握基础知识下,再进一步学习网络新东西,跟随时代潮流。
作为老师
怎样把握好大数据发展时代机遇呢?就是要合理的利用网络,学习更多技能,及时的反馈给学生,使得学生不仅仅学习课本上的知识,还可以学习课外的知识。
作为上班人员的我们
怎样把握好大数据发展时代机遇呢?就是在上班空闲的时候,懂得抓住机会,学习下网络,掌握下网络
作为企业
怎样把握好大数据发展时代机遇呢?就是要利用好网络,建立网络经营,互联网+的模式要前面普及发展,使得企业具备高技术人员,使得企业有活力。

⑷ 大数据时代:如何把握创业方向与机遇

大数据时代:如何把握创业方向与机遇

一、大数据时代的创业特征

大数据时代,人们寻找创业机遇,最重要的是数据收集和分析能力,从数据中找到好点子。首先,大数据技术在萌芽阶段就是开源技术,这会给基础架构硬件、应用程序开发工具、应用、服务等各个方面的相关领域带来更多的机会。其次,创业者不需要是统计学家、工程师或者数据分析师也可以轻松获取数据,然后凭借分析和洞察力开发可行的产品。此外,将众多数据聚合,或者将公共数据和个人数据源相结合,新数据组合能开辟出产品开发的新机遇。总之,开放数据和开源技术将使创业门槛降低,创业机会大大增加。

二、大数据时代的创业方向

现有的大数据工具有着技术门槛高、上手成本高、和实际业务结合较差以及部署成本高,小公司用不起等特点。那么新创企业就可以根据以往这些产品的缺陷,来做更适合市场和客户的大数据分析工具和服务。另外,将大数据工具完整化和产品化也是一个方向。新一代的大数据处理工具应该是有着漂亮UI,功能按键和数据可视化等模块的完整产品,而不是一堆代码。因此大数据创业的2B方向,更多的是做工具和服务,如数据可视化、商务智能、CRM等。而在2C方向,大数据一个很大的作用就是为决策做依据,以前做决定是“拍脑袋”决定,现在,做决定是根据数据结果。个人理财(我的钱花哪去了,哪些可以省下来)、家庭决策(孩子报考哪所大学)、职业发展/自我量化(该不该跳槽,现在薪水到底合适不合适 )以及个人健康都可以用到大数据。

三、大数据时代的创业机会

大数据在各个行业的垂直特色化应用其实会更有想象空间,包括金融、电信、健康、媒体广告、零售、交通、政府、智慧城市、房地产和家居家电等行业都会有很多应用机会:

1、金融——大数据公司专门聚焦在通过大数据进行客户信用评级,并为银行、保险公司或者P2P平台服务;或者基于大数据挖掘帮助银行进行客户细分、精准营销服务。

2、电信——这个方向已经有专门为电信企业提供客户生命周期管理解决方案、客户关系管理、精细化运营分析和营销的数据公司;或者基于大数据提供网络层的运维管理和网络优化服务的大数据公司。

3、健康——未来两三年将会出现一批基于各种可穿戴设备形成的健康云数据,进行深度的数据数据分析和挖掘的企业,帮助人们进行健康预测和预警;未来还可以服务公共卫生部门,打通全国的患者电子病历数据库,快速检测传染病,进行全面的疫情监测,并通过集成疾病监测和响应程序,快速进行响应等。

以上只是简要列举一些典型的大数据创业机会,更多行业的大数据应用和创业机会分析请参见前瞻产业研究院发布的《2015-2020年中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。虽然近期大数据得到政府的大力支持,大数据相关的公司也如雨后春笋般冒出来,但是数据行业是慢工出细活的行业,独立第三方数据公司的品牌影响力也需要较长时间的积累,因此不能跟着概念创业,必须从真实需求出发,从企业和用户对数据的需求出发做大数据产品,找准自己的定位是关键。

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⑸ 抓住大数据时代给中国带来的发展机遇

抓住大数据时代给中国带来的发展机遇
2015国际大数据产业博览会暨全球大数据时代峰会于5月26日至29日在贵阳召开。在大数据概念已经深入人心的当下,各路精英人士通过贵阳数博会这个国际性的平台广泛展开“头脑风暴”,有利于全社会对大数据确立更深刻的认识,使它成为中国经济转型和发展的一个重要的助推力量。
全球范围内的经济发展模式在经过了蒸汽机应用、规模化生产和电子信息技术等三次工业革命后,正在进入以信息物理融合系统(CPS)为基础,以生产高度数字化、网络化、机器自动化为标志的第四次工业革命,即所谓“工业4.0”时代。这一概念提出以后,受到了全球的广泛重视。全球产业进入“工业4.0” 时代,是在互联网充分发展以后的必由之路,通过“互联网+”的模式,越来越多的新兴产业得到了开发,越来越多的传统产业也被赋予了新的生命。目前,我国各行各业对于“互联网+”的运营模式都在积极参与,国家也将其作为经济稳增长的一个重要途径而加以政策扶持。而在这一过程中,大数据的运用将使“互联网+”收到事半功倍的效果。
大数据的信息处理模式,无论是对政府的经济管理调控还是对企业的经营决策,都是重要的工具,它可以使政府和企业对市场信息建立起更强的洞察力和决策力。举个简单的例子,去年以来在很多城市出现的打车软件,就是利用大数据的模式使出租车的供求获得更精准的对接,从而展现出了很强的市场生命,并且对传统的出租车运行模式产生了动摇。尽管对这一新颖的出租车服务,政府和民间还存在一定的观点对立,但这个例子生动地说明,大数据运用得好,不仅能够给产业带来新的生机,而且能够对经济增长提供新的动力。不能不指出的是,目前一些城市的政府部门对Uber等专车形式的新型出租车业态采取了严厉限制的对策,除了表明政府部门用行政手段压制市场创新的惯性,还表明政府部门对于大数据所带来的市场变化缺乏深刻认识,不能很好适应。
大数据对于内需的拉动也将产生重要的推动作用。在我国经济转型的过程中,尽管政府推出了很多优惠政策,但内需一直活跃不起来,拖了转型的后腿,以至目前推动稳增长不得不仍然倚重于投资扩张和货币扩张。其实我国的消费市场远未达到饱和状态,只是由于信息不对称,企业的生产和消费者的需求之间存在距离,以至越来越多的消费者因为国内市场不能满足转而求购海外商品,使国内的购买力流失在国门之外。一个让人啼笑皆非的例子是,今年春节期间很多赴日本旅游的中国人热衷于在日本购买使用性能上更为舒适的马桶盖,但后来传出的消息是这种马桶盖本是国内企业出口到日本的,只是由于市场信息不畅通,才导致了这种“出口转内销”的事情发生。如果大数据得到更广泛的运用,通过对用户评价大数据的分析挖掘,企业就能够更有针对性地改善用户体验,企业的产品能和市场需求可以实现“无缝对接”,从而有效地拉动内需。
大数据技术在我国的运用还刚刚起步,无论是企业还是政府都还在探索之中。而在未来的社会经济发展中,中国必须抓住大数据时代带来的新的机遇,从而推动中国顺利地实现经济稳增长、提质增效的近期目标和全面建成小康社会的远期目标。谁占据了大数据的风口,谁就能够掌握到未来发展的“金钥匙”。此次贵阳数博会的召开,对于推动大数据技术在我国更好地普及和推广,树立符合“工业4.0”时代的新的思维模式和经济调控手段,是一个重要的契机。
而要让大数据深入人心,成为推动我国经济增长的新的动力,政府部门的观念转变尤其重要。从目前的情况来看,政府对于由大数据技术催生出来的新的运营模式还不能很好适应,以至经常会为了维护传统产业的利益而对大数据技术带来的产业变革进行压制。无论是企业还是政府,都必须主动适应大数据时代的机遇与挑战,从而在未来把握住发展的机遇。

⑹ 中国实施大数据战略有五大行动支点

中国实施大数据战略有五大行动支点
大数据引擎业已成为组织创新、产业升级、经济社会发展、国家治理能力现代化的核心驱动力。在借鉴欧美发达国家大数据战略实施的先进经验基础上,中国中国实施大数据战略有五大行动支点。
变革时代的大数据革命
自“智慧地球”概念于2008年11月提出以来,整个地球都沉浸在如何变得更加智慧这个庞大的课题里。联合国秘书长执行办公室于2009年正式启动了“全球脉动”倡议项目,旨在推动数字数据与快速数据收集和分析方式创新。联合国2012年5月对外发布了《大数据促发展:挑战与机遇》白皮书,探讨如何利用互联网数据推动全球发展。随着大数据发展战略得到全球各国的高度重视,世界主要国家的“智慧国家”建设发展战略和行动计划风起云涌。由于大数据是数字化生存时代的新型战略资源,对国家治理和社会发展作用巨大,各国科技界、产业界和政府部门极为关注,于是“智慧企业”“智慧校园”“智慧医院”“智慧政府”“智慧城市”被不同类型组织列为发展目标。
科学技术是第一生产力,产业的每一次革命性跃迁都离不开科技革命的推动,往往只有那些抓住技术革命的战略机遇并迅速作出适应性调整的国家或民族才能不断生存发展。毫无疑问,大数据是当前一个事关经济社会发展全局的战略性产业,已经成为全球高科技产业竞争的前沿领域,以美、日、欧为代表的全球发达国家已经展开以大数据为核心的新一轮信息战略以及新一轮的人才竞争、技术竞争、产业竞争、企业竞争和国家竞争。报告显示,2014年,全球大数据市场增长速度达53%,总体规模为285亿美元。到2017年,全球大数据市场收入将达500亿美元,这意味着从2011年起连续6年年复合增长率达38%。中国市场情报中心有关统计显示,2012年中国大数据市场规模为4.5亿元,同比增长40.6%,到2018年,中国大数据市场规模将达到463.4亿元。2012—2013年度,在欧美国家1217家营业额收入超过10亿美元的企业中,643家企业制定了大数据战略,其中7%的企业至少投入了5亿美元,15%的企业至少投入了1亿美元发展大数据。
显然,随着经济社会的发展,大数据带来的深刻影响和巨大价值逐渐被认识,它通过技术的创新与发展,以及数据的全面感知、收集、分析、共享,为我们提供了一种全新的看待世界的方法,大数据带来的信息风暴正在全方位地改变着我们的生活、工作和思维。
大数据战略实施的国际经验
欧美发达国家相继制定了大数据发展战略,并制订了具体的实施政策和行动计划,已经取得初步成效。总体而言,这些战略具有以下几个方面典型特征:
开放性。自2009年美国政府开放数据门户网站data.gov上线以来,各国政府掀起开放数据运动。通过开放政府数据,提高政府透明度,提升政府治理能力和效率,更好地满足公众需求,促进社会创新,带动经济增长。据统计,截至2014年1月12日,开放数据运动已覆盖全球44个国家(地区)。2013年6月,八国集团首脑在北爱尔兰峰会上签署《开放数据宪章》,各国表示愿意进一步向公众开放可机读的政府数据,并在2013年末制定相应的行动计划。英国承诺2015年前开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库,并将投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”。2013年11月,法国政府出台《八国集团开放数据宪章行动计划》,作出“朝着默认公开发布数据的目标前进”“建立一个开放平台以鼓励创新和提高透明度”等几项承诺。
智能性。2010年11月,德国联邦政府启动“数字德国2015”战略,推动互联网服务、云计算、物联网、3D技术以及电动汽车信息通信技术等信息通讯产业的发展,推动实施基于传统制造业智能化和数据化的“工业制造4.0战略”,将物联网引入制造业,打造智能工厂,工厂通过CPS(网络物理系统)实现在全球互联。2011年,韩国就提出“智慧首尔2015”计划,目标是到2015年成为世界上最方便使用智能技术的城市,建立与市民沟通的智能行政服务,建成适应未来生活的基础设施和成为有创造力的智慧经济都市。2013年6月,日本安倍内阁公布《面向2020年的ICT综合战略》,全面阐述2013-2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略,提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”的目标。
价值性。2012年4月,英国经济与商业研究中心的一份研究报告预计了2012-2017年大数据产生的经济利益:2011年英国私企和公共部门企业的数据资产价值为251亿英镑,2017年将达到407亿英镑。大数据增加的创新与就业机会,将贡献价值240亿英镑,同时为小企业创造预计价值为420亿英镑的发展前景。该报告还预测大数据将创造新业务市场,即创造58000个就业机会。大数据可以更有效地改进客户需求分析,预计此项优化将产生738亿英镑的效益。大数据可以优化产品存量和资源分配,大大降低成本,预计产生460亿英镑的效益。同时,政府部门通过大数据可对医疗保健系统进行防欺诈检测和分析,预计节省不必要的支出达20亿英镑。显然,如果有意识地在更大的合理范围内开放大数据,大数据将带来更多的价值增殖。
应用性。2012年9月,IBM公司启动在加拿大安大略省巴里市兴建智能数据中心,即IBM加拿大领导数据中心,旨在推进节能化数据中心管理方面的研究和为企业提供能使其连续性经营的服务以及灾备数据服务。为响应公民对数据的需求,加拿大逐步开放地理空间数据,并将大数据研究列为政府科研基金重点资助对象。2013年8月,英国政府发布的《英国农业技术战略》指出,英国今后对农业技术的投资将集中在大数据上,目标是将英国的农业科技商业化。
保障性。2012年5月,美国政府宣布投资2亿美元提高大数据技术(包括数据的储存、分析、收集),以加快科学研究、加强国家安全、改革教学和培训体系以及促进专业人才发展。2013年1月,英国商业、创新和技能部宣布注资6亿英镑发展8类高新技术,其中,1.89亿英镑用来发展大数据技术。“欧盟开放数据战略”将重点加强在数据处理技术、数据门户网站和科研数据基础设施三方面的投入,旨在欧洲企业与市民能自由获取欧盟公共管理部门的所有信息,建立一个汇集不同成员国以及欧洲机构数据的“泛欧门户”。
中国实施大数据战略的行动支点
为了应对大数据战略带来的机遇和挑战,借鉴欧美发达国家大数据战略实施的先进经验,我国需要在如下几个方面下功夫:
完善制度。完善知识产权保护体系,促进数据共享和整合,推动数据价值创造。加快制定相关标准和指南,制定大数据发展战略。出台法律,为涉及企业运营数据、客户信息、个人隐私和各种行为的详细记录数据提供法律保障。完善信息资源市场,界定信息产权,明确信息的所有权、使用权和收益权的规定,发挥市场在信息资源方面的优化配置作用。
构筑平台。成立大数据管理局,建立信息资源共享平台,开放政府信息资源。以部门业务信息为基础,从标准、流程、数据三个方面进行设计,建设“物理分散、逻辑集中”的公共数据中心,通过数据集中挖掘,提高数据利用率,提高各级政府行政管理效率和公共服务水平。
突破技术。在明确大数据关键技术的基础上,确定重点支持领域,加大研发支持力度,整合云计算、物联网等专项项目,支持大数据技术的开发、研究和应用示范,引导企业加大大数据研发力度,实现关键技术突破,特别需要优先支持大数据技术在舆情研判、疾病防治、灾害控制、交通安全、城市管理、公共服务、社会治理等民生领域的应用。在公共服务和公用事业管理中采购大数据技术,以政府采购引导国内大数据发展。
培养人才。加大高水平大数据人才的引进和培养力度,重点培育数据挖掘、机器学习等方面的专业人才。制定激励措施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。同时,在大学相应阶段有针对性地增加相关大数据技术与分析课程,增加学生在感知技术、数据仓库、数据搜索、数据挖掘与可视化等领域的知识积累,扩大人才储备规模。
提供保障。设立大数据研发基金,加大大数据平台建设的投入力度,加强智慧企业、智慧医院、智慧政府、智慧城市建设。设立奖惩制度,强化大数据国家安全建设。建立预算制度,控制各部门经费流向,推动数据共享,防止“信息孤岛”现象的出现。

⑺ 大数据对于现阶段的中国,有怎样的现实意义如何确保数据本身的安全

大数据现在确实备受关注,但是在中国发展瓶颈还是很多。美国大数据发展有基础,很早就做数字化了,信息累积也比中国好(人家从一战发家,二战后稳稳当当发展到今天),而我国数据累积的基础还很薄弱。
总的来看,目前中国大数据产业还在累积阶段。也是一个初级阶段。需要准备的工作很多。其中就包括最简单的问题,数据从哪来?人们生活每天都产生数据,这些数据都是会被收集,最后形成原始数据。其次就是,数据怎么用?大数据最重要做的不是收集数据,而是通过数据发现问题。
对于数据应用,目前还有一个很大的问题就是法律不完善。简单来说,数据是属于谁的?就像你发个短信,短信内容会被电信公司存着,这种数据,属于个人还是属于电信公司?这次两会,神州数码郭为就提案说,应该立法把信息所有权明确,就好像物权法明确东西归属权,才能够有后续交易。每个人都应该拥有信息获取权、知情权,信息的决定权、更正权、公开权、封锁权、删除权,利用信息获取经济利益的权利以及获得救济权等。

⑻ 中国未来在大数据时代应该怎么做

大数据是未来引领性的先进技术,它是信息技术领域的制高点。大数据信息的全面收集、整理、分析和深度利用将成为未来国家之间的主要竞争方向。

未来中国在大数据时代应主要做好以下3点:

第一、要从数据科学的高度,推进对大数据的研发,掌握关键与核心技术。在作为大数据基础的人工智能领域,需要有关部门给予高度支持加大创新与研发支持力度。

第二、坚持抓应用促发展。中国的优势在市场庞大,发展大数据应让市场应用需求来牵引。目前在智慧城市、智慧产业、物联网发展中,都有许多与生产生活密切相关的实际需求,在等待大数据帮忙解决。

第三、发展大数据需要进行制度创新。一是建立创新机制;二是需要相反的大众创新模式;三是对创新本身的再创新,也就是对大众创新模式的创新。大众创新是草根不用先转化为精英再创新,而是分布在一线岗位就可以创新。

⑼ 专家:中国如何应对大数据时代的挑战

从小数据到大数据“大数据”是一股新的技术浪潮,也是逐步形成的历史现象,其具体是指随着信息存贮量的增多,人类在实践中逐渐认识到,通过数据的开放、整合和分析,能发现新的知识、创造新的价值,从而为社会带来“大科技”、“大利润”、“大智能”和“大发展”等新的机遇。大数据概念的提出,可以追溯到1980年代,但其“数据”二字却和我们传统的理解有所不同。传统意义上的“数据”,是指“有根据的数字”,但在进入信息时代之后,“数据”二字的内涵在扩大,它不仅指代“数字”,还统称一切保存在电脑中的信息,包括文本、声音、视频等。更重要的是,随着信息技术的进步,其数量在爆炸,特别是新媒体出现之后,数据的收集、保存、维护、使用等任务,成为横跨各个领域的现象和挑战。大数据之“大”,并不在于其表面的“大容量”,而在于其潜在的“大价值”。有很多例子可以证明,由于新工具的出现,我们从以前的小数据当中也能发现大的价值。例如,美国把二十多年的犯罪数据和交通事故数据映射到同一张地图上后惊奇地发现,无论是交通事故和犯罪活动的高发地带,还是两者的频发时段,都有高度的重合性。这引发了美国公路安全部门与司法部门的联合执勤,通过共治数据“黑点”,交通事故率和犯罪率双双降了下来。再例如,最近有学者将白宫200多年总统洗衣服的记录电子化,然后进行分析,也得出了一些新的结论。这些数据,都是地道的小数据。这说明,小数据只要在纵向上有一定的时间积累,在横向上有细致的记录粒度,再和其他数据整合,就能产生大的价值。从这个角度来看,大数据也可以理解为针对某个对象在时空两个维度上的“全息”数据。这种“全息”,在大数据的时代还表现为“多源”,即有多个源头在从不同方向对同一个对象进行数据记录,数据之间互相印证。另外,从全球数据技术投入的资金分布来看,传统的小数据仍然占据绝对的重头。据国际数据集团(IDG)统计,2012年,全球对小数据分析工具的投资为349亿美元,而对大数据分析工具Hadoop的投资仅为1.3亿美元,不及前者的1%。IDG的结论是,传统的小数据软件满足了企业和组织95%的需求。目前行业发展的最新态势,是 “大”、“小”数据分析工具趋于一体化并在向“云”迁徙。

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