大数据产业发展影响因素研究
《2024年内蒙古大数据产业发展对策研究》范文
《内蒙古大数据产业发展对策研究》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据产业已成为全球范围内的新兴产业。
内蒙古作为我国的重要地区，其大数据产业的发展对于推动地方经济、促进产业升级具有重要意义。
本文旨在研究内蒙古大数据产业的发展现状，分析其面临的挑战与机遇，并提出相应的发展对策。
二、内蒙古大数据产业发展现状（一）发展基础内蒙古拥有丰富的自然资源和地理位置优势，为大数据产业的发展提供了良好的基础。
同时，政府对大数据产业的支持力度不断加大，为产业发展提供了政策保障。
（二）发展成果近年来，内蒙古大数据产业取得了显著成果，包括建设了一批大数据中心、云计算中心等基础设施，吸引了众多企业入驻，形成了一定的产业集群效应。
此外，内蒙古在大数据应用、技术研发等方面也取得了一定成果。
三、面临的挑战（一）人才短缺当前，内蒙古大数据产业面临人才短缺的问题。
由于地区经济发展水平、教育水平等因素的限制，高素质的大数据人才相对匮乏。
（二）技术瓶颈在大数据技术研发方面，内蒙古仍面临一定的技术瓶颈。
与一线城市相比，地区在技术创新、研发能力等方面仍有较大差距。
（三）产业链不完整目前，内蒙古大数据产业链尚不完整，上下游企业之间的协同效应尚未完全发挥。
此外，产业集群效应虽已初步形成，但仍需进一步优化。
四、发展对策（一）加强人才培养与引进针对人才短缺问题，内蒙古应加大人才培养力度，通过高校、培训机构等途径培养高素质的大数据人才。
同时，积极引进外地优秀人才，为产业发展提供智力支持。
（二）加大技术研发投入政府应加大对大数据技术研发的投入，鼓励企业加强技术创新，突破技术瓶颈。
同时，加强与高校、科研机构的合作，共同推动大数据技术的研发与应用。
（三）优化产业链结构完善大数据产业链结构，加强上下游企业之间的协同合作，形成良好的产业生态。
同时，积极发展相关产业，如云计算、物联网等，为大数据产业发展提供更多支持。
（四）加强政策支持与引导政府应制定更加优惠的政策，吸引企业入驻内蒙古，推动大数据产业的发展。
中国大数据产业发展研究
中国大数据产业发展研究随着技术的不断创新和应用，大数据产业成为当今最受关注的领域之一。
在全球大数据市场的持续升温中，中国大数据产业快速崛起，成为全球大数据市场的领头羊。
本文将就中国大数据产业的现状、发展趋势以及应对策略进行深入分析。
一、现状目前，中国大数据市场呈现出快速增长的势头，数据市场占有率排名世界第二，年增长率接近40%。
中国已经拥有了一个庞大并高度活跃的大数据市场，其中包括了互联网数据、智能家居、物联网、金融以及其他一系列领域。
其中，互联网数据市场的规模最大，占据整个大数据市场的近70%。
然而，在大数据应用方面，当前仍然有不少问题需要解决。
首先，数据质量难以保证，数据缺乏标准化和规范化。
数据集散地较为分散，缺乏整合性。
其次，数据安全问题也亟待解决，数据泄露、数据隐私等问题频繁出现。
再者，用户对大数据的认知度不足，很多人并不了解如何使用数据来解决问题，有着很大的挑战。
二、发展趋势关于未来的大数据发展趋势，可以从以下几个方面进行预测。
1. 产业深度化随着大数据产业的不断发展，各领域行业将进一步深度化，大数据技术将更多地应用在行业核心业务中去，加速行业变革、迈向数字经济。
2. 产业间融合大数据的蓬勃发展将推动不同行业的紧密融合，形成“互联网+”的新业态。
未来，我们将看到更多不同行业之间的交叉互动，促进信息共享和优化生产流程。
3. 创新技术的应用AI技术、物联网、区块链、云计算等新技术已经逐步融合在大数据产业中，这意味着未来大数据将随着技术的不断更新而不断扩展应用领域。
同时，大数据与人工智能的结合，让数据的应用价值更具创新性与实际意义。
4. 数据治理加强在未来的大数据时代，数据安全和隐私已经成为一个严峻的问题。
随着政策瞬息万变，加强数据治理、数据安全将成为大数据产业持续健康发展的核心。
三、应对策略1. 加强数据标准化和规范化数据标准化和规范化是大数据产业快速发展的关键。
目前，数据规范化的难度和成本仍然较高，因此，应加大研发投入，加强数据标准化和规范化的应用和探索。
中国大数据产业发展趋势及政策研究
中国大数据产业发展趋势及政策研究近年来，中国的大数据产业发展迅猛，在政府的积极引导下，人工智能、云计算、物联网等领域不断涌现出各种新兴企业，有力地推动了中国经济的发展。
一、中国大数据产业的现状中国大数据产业正在经历从量到质的转变，虽然说中国在大数据规模上已经占据了主导地位，但是与美国相比，中国大数据产业在技术上的落后和人才锐减等问题还有待解决。
目前，中国大数据产业的主要发展方向主要是面向政府和企业提供数据的开发和应用，以及数据安全保护和运维等方面的发展。
二、中国大数据产业的发展趋势1. 产业规模化发展趋势中国大数据产业与众多国际巨头展开竞争，竞争的本质是技术、数据和人才的竞争，影响产业竞争的因素则是产业规模，中国作为全球人口最多的国家，其大数据产业规模趋于扩大，产业规模的增长带来的是技术和人才的增长，进而影响大数据的应用与发展。
2. 硬件技术创新驱动在技术创新方面，中国大数据产业重视硬件技术的创新与发展。
当前，企业以数据中心的建设和云计算技术为竞争核心，通过高品质的数据存储、处理和安全保障的解决方案，提升大数据的应用价值和数据安全性。
3. 技术变革在推动发展同时，中国大数据产业对人工智能、机器学习、深度学习等新一代技术的渴求也日益增加，这些新技术在数据处理和分析方面具有更大的优势，大数据行业在这些新技术的驱动下，逐渐向更高级的知识管理方向发展。
三、政策支持在引导产业发展方向中国政府对大数据产业的发展非常重视，出台了一系列针对大数据产业的支持政策，如《数字中国建设发展战略》和《国家大数据综合试验区党工委关于加快发展大数据产业支持政策的通知》，旨在引导产业健康发展，超越各种难题，推动产业做大做强。
强化标准化、推动产业转型升级，是中国大数据产业政策支持的关键，国家已经加强对云计算、物联网、大数据等基础性技术的标准规范建设，优先推动标准化的制定和推广，进而促进产业整体技术水平的提升。
四、中国大数据产业的主要风险1. 数据泄露随着数据规模的逐渐增大，数据泄露风险也将不断增加。
大数据的发展背景和研究意义
大数据的发展背景和研究意义近几年来，随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。
动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业/企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。
百度目前的总数据量已超过1000PB，每天需要处理的网页数据达到10PB～100PB;淘宝累计的交易数据量高达100PB;Twitter每天发布超过2亿条消息，新浪微博每天发帖量达到8000万条;中国移动一个省的电话通联记录数据每月可达0.5PB～1PB;一个省会城市公安局道路车辆监控数据三年可达200亿条、总量120TB。
据世界权威IT信息咨询分析公司IDC研究报告预测：全世界数据量未来将从的0.8ZB增长到的35ZB(1ZB=1000EB=)，将增长44倍，年均增长40%。
早几年人们把大规模数据称为“海量数据”，但实际上，大数据(BigData)这个概念早在就已被提出。
，在Google成立10周年之际，著名的《自然》杂志出版了一期专刊，专门讨论未来的大数据处理相关的一系列技术问题和挑战，其中就提出了“BigData”的概念。
随着大数据概念的普及，人们常常会问，多大的数据才叫大数据其实，关于大数据，难以有一个非常定量的定义。
维基百科给出了一个定性的描述：大数据是指无法使用传统和常用的软件技术和工具在一定时间内完成获取、管理和处理的数据集。
进一步，当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战和困难，代表着大数据处理所需的新的技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新发明、新服务和新的发展机遇。
由于大数据处理需求的迫切性和重要性，近年来大数据技术已经在全球学术界、工业界和各国政府得到高度关注和重视，全球掀起了一个可与20世纪代的信息高速公路相提并论的研究热潮。
贵州省大数据产业布局现状及对策研究
贵州省大数据产业布局现状及对策研究1. 引言1.1 研究背景贵州省作为我国大数据产业发展的重要区域之一，近年来大数据产业蓬勃发展，但也面临着一些挑战和困难。
对贵州省大数据产业布局现状进行深入研究，分析存在的问题并提出对策建议，具有重要的现实意义和战略意义。
贵州省地处我国西南地区，拥有得天独厚的自然资源和区位优势，这为大数据产业的发展提供了良好的条件。
贵州省政府积极推动大数据产业发展，出台了一系列政策措施，吸引了大量资金和人才投入到大数据领域。
贵州省大数据产业仍处于起步阶段，与发达地区相比还存在较大差距。
在人才、技术、资金等方面仍然存在不足，整体产业布局仍不够合理，需要进一步完善和优化。
本研究拟对贵州省大数据产业进行深入剖析，探讨其现状和问题，提出针对性的对策建议，为贵州省大数据产业的发展提供思路和支持。
本研究也将对贵州省大数据产业的未来发展进行展望，为其可持续发展提供参考和借鉴。
1.2 研究目的本文旨在探讨贵州省大数据产业的布局现状及对策研究。
在当前大数据时代下，大数据产业已经成为经济社会发展的重要动力，对于推动经济转型升级、促进创新发展具有重要意义。
贵州省作为我国大数据产业发展的重要基地之一，拥有丰富的数据资源和发展潜力。
目前贵州省大数据产业依然面临诸多挑战和问题，如产业结构不够完善、技术水平有待提升、创新能力不足等。
本文旨在通过分析贵州省大数据产业的现状和布局情况，深入剖析存在的问题及其原因，提出相应的对策建议并探讨实施路径，以期为贵州省大数据产业的健康发展提供参考和借鉴。
通过本次研究，我们旨在为贵州省大数据产业发展提供理论指导和实践支持，推动贵州省大数据产业实现跨越式发展，为促进贵州经济社会发展贡献力量。
1.3 研究意义大数据产业是当今经济社会发展中备受瞩目的新兴产业，贵州作为我国西部地区的重要省份，具有丰富的自然资源优势和政策支持，正积极推动大数据产业的发展。
研究贵州省大数据产业布局现状及对策具有重要意义。
中国大数据产业发展及其对经济增长的影响
中国大数据产业发展及其对经济增长的影响随着互联网的普及以及技术的快速发展，数据正变得越来越重要且不可或缺。
大数据作为当今信息时代的核心驱动力，已经成为了众多行业的基石，其中包括中国的经济增长。
本文将探讨中国大数据产业的发展及其对经济增长的影响。
一、中国大数据产业的发展现状中国大数据产业的发展可以追溯到上个世纪80年代末，1990年代初，中国的大数据行业仅限于一些简单的业务领域，例如公安、税务等。
但是随着技术的改进和市场的不断扩大，如今中国的大数据产业已经形成了一个庞大的生态系统，涉及到了从底层基础设施、系统软件、分析工具，到应用场景等多种方面。
截至2020年，中国大数据产业规模已经达到了约5.3万亿元人民币，增长率已经连续多年超过30%。
这一规模足以证明，中国的大数据产业已经成为全球最重要的市场之一，也是全球大数据产业的重要推动者之一。
二、中国大数据产业的发展对经济增长的影响1. 提升经济效率中国大数据产业的发展有助于提升经济效率，这一点得以体现在三方面。
第一，大数据分析可以快速地为企业提供市场调查和分析，在产品或服务上提供针对性的解决方案，同时又可以通过快速复制和应用这些解决方案来促进创新和发展，以提高企业生产力和效率。
第二，大数据可以帮助企业降低成本并提高营收，通过数据预测，企业可以更好地掌握市场趋势，降低废品率和生产成本，从而提高产品在市场上的销售性能和价值。
第三，大数据分析可以使企业更好地了解客户，了解客户的需求和偏好，提供更好的产品以及更好的购物体验，并最终使客户满意，从而提高股票价格，进一步提高企业的资本利润率。
2. 推动工业现代化大数据产业的快速发展，也无疑是中国工业现代化的推动者之一。
大数据产业的发展可以使制造业从传统的生产方式转向全球化、智能化和高度灵活的管理解决方案，从而为企业提供了一个更加高效的生产和管理体系。
同时，大数据产业的发展也可以促进以人工智能技术为代表的一系列前沿技术在制造业中的落地应用，推动中国工业的现代化水平。
数字经济产业发展对产业结构优化升级的影响研究
数字经济产业发展对产业结构优化升级的影响研究一、本文概述随着信息技术的迅猛发展和广泛应用，数字经济已成为全球经济发展的新动力。
数字经济的崛起不仅改变了传统经济的运行方式，也对产业结构的优化升级产生了深远的影响。
本文旨在深入研究数字经济产业发展对产业结构优化升级的影响，以期为我国产业结构调整和经济发展提供理论支持和政策建议。
本文将阐述数字经济的概念、特点和发展现状，明确数字经济在国民经济中的地位和作用。
本文将分析数字经济产业发展对产业结构优化升级的促进作用，包括促进传统产业转型升级、催生新兴产业发展、提高产业附加值和竞争力等方面。
同时，本文还将探讨数字经济产业发展对就业结构、创新能力和区域经济发展的影响。
在此基础上，本文将通过实证研究方法，选取典型案例和数据，深入分析数字经济产业发展对产业结构优化升级的具体影响机制和效果。
本文还将结合国内外相关研究成果和实践经验，提出促进数字经济产业发展与产业结构优化升级的政策建议和发展策略。
本文将对全文进行总结和展望，指出数字经济产业发展对产业结构优化升级的未来趋势和研究方向。
通过本文的研究，旨在为我国在数字经济时代实现产业结构优化升级和经济发展提供有益的参考和借鉴。
二、数字经济产业的发展现状随着信息技术的飞速发展，数字经济产业已成为全球经济增长的重要引擎。
当前，数字经济产业呈现出爆炸式增长的态势，其范围广泛，包括云计算、大数据、物联网、区块链等新兴技术领域。
这些技术不仅重塑了传统产业的运营模式，还催生了众多新兴业态，如共享经济、数字零售、远程医疗等。
在全球范围内，数字经济产业的规模不断扩大，其增长速度远超传统经济。
据统计，近年来，全球数字经济规模持续保持两位数的高速增长，占GDP的比重逐年上升。
在中国，政府高度重视数字经济的发展，出台了一系列政策措施，推动数字经济与实体经济深度融合，数字经济产业呈现出蓬勃发展的态势。
在数字经济产业的发展过程中，技术创新是核心驱动力。
大数据分析产业深度调研及未来发展现状趋势 (一)
大数据分析产业深度调研及未来发展现状趋势 (一)随着信息时代的发展和数据采集技术的不断提升，大数据已经成为当今社会最重要的资源之一。
在大数据的基础上，大数据分析产业迅速崛起，为各行各业提供了强有力的数据支撑。
本文将对大数据分析产业进行深度调研，并就未来发展现状趋势进行分析。
一、大数据分析产业的发展历程大数据分析产业起源于20世纪90年代的数据挖掘技术，经过近30年的发展，已逐步形成了一套完整的理论和技术体系。
当前，大数据分析产业已经广泛应用于金融、医疗、教育等领域，成为企业提高效率、促进创新的重要手段。
二、大数据分析产业的应用领域随着数据采集技术的不断进步与信息化程度的日益提高，大数据分析产业的应用领域正在不断拓展。
当前，该行业的主要应用领域包括金融、医疗、教育、电商等行业，其中金融领域是大数据分析行业的重要客户。
三、大数据分析产业的发展趋势1.海量数据挖掘与分析技术的不断成熟海量数据挖掘与分析是大数据分析产业的核心技术，在未来的发展中，随着技术不断成熟，将会更加依赖机器学习、自然语言处理等相关技术。
2.高效数据集成及识别技术的普及大数据分析产业将有更多的企业、机构参与数据的共享，并形成更多的数据生态系统，提升数据的时效性、及时性、准确性和质量，从而支撑更多的业务场景。
3. 大数据增强决策支持大数据分析产业将逐渐成为企业决策的重要依托，未来大数据能够通过定制化分析、数据可视化与交互式报表、协同分析等维度发挥更高的作用，帮助企业做出更准确的决策。
4. 大数据智能化应用未来，大数据分析产业将通过智能化应用更好地服务用户，使数据的价值得到充分的释放，实现可预测的数据应用。
在智能化应用方面，包括自主学习、自动优化、自适应控制等。
四、结论随着智能化与大数据技术的不断进步和普及，在大数据分析产业向更深层次的研究和探索方向上，更有了坚实的技术和方法基础。
未来大数据分析产业将在政策、技术、市场、人才等多方面取得更大的进展和突破，将为各行各业提供强有力的数据支撑，推动数据的更好流通及更高级别商业价值的产生与传播。
中国数据产业发展面临的问题和挑战
中国数据产业发展面临的问题和挑战中国数据产业还处于起步阶段，在快速发展的同时，仍然面临五个方面的问题和挑战。
部分重要数据规则尚未建立数据权属是运用市场手段配置数据资源和提高数据使用效率的基础，也是当前制约数据收集、交易和利用等关键环节发展的核心问题。
数据权属不清，一方面导致数据拥有方不愿或不敢把数据拿出来交易和共享，另一方面基于原始的用户数据，在去除个人身份属性之后的数据产权的归属问题不明确，直接制约了数据交易和流动的发展步伐，也严重掣肘了数据产业的发展。
《促进大数据发展行动纲要》明确提出要加快法规制度建设，研究推动数据资源权益相关立法工作。
但是，目前数据立法工作进展非常缓慢，不利于产业持续健康发展。
由于既缺乏政府监管层面对数据利用规则的原则性规定，也缺少行业组织针对特殊领域的数据交易、处理、共享、利用方面的规则和指引，企业普遍不愿与外界共享数据、交易数据，数据相关的业务模式和商业模式创新方面仍然会面临一系列问题。
与之对应的是，数据领域非常容易成为灰色地带，地下数据交易非常猖獗，部分企业和个人单纯追求经济利益铤而走险，大量收集和滥用个人数据，甚至是敏感数据，或供自己利用牟利，或进行出售贩卖牟利，完全不顾及个人隐私保护和数据所有者的权益保护等问题。
我国数据保护相关的法律法规仍不健全，政府信息资源开放共享制度仍然缺位，适应数据产业发展的个人信息保护、数据资产保护等制度体系尚未建立。
部分厂商尚未意识到数据的重要性，缺乏保护数据资源的意识，而技术能力的不足也使得相关厂商无法真正有效地广泛存储、利用和保护属于自己的数据。
同时，对侵犯数据隐私和安全的相关行为处罚不足，包括携程、支付宝、天涯网、12306等众多互联网企业发生了多起重大的数据泄露事件，但是对涉事企业的处罚力度过轻。
核心技术研发投入不足目前，我国数据产业在结构上仍以数据应用层为主，企业仍以中小企业为主，鲜有营业收入超过10亿元的平台型生态企业。
参与工信部2018年大数据优秀产品和应用解决方案征集活动的企业中，大数据业务收入低于1000万元的达205家，占比超40%，仅8家企业大数据业务收入超过10亿元，而146家大数据业务收入占比超过90%的企业中，研发投入共计14.76亿元，占全部企业研发投入的比重仅为1.99%。
大数据产业发展现状及问题研究
大数据产业发展现状及问题研究【摘要】本文主要探讨了大数据产业的发展现状及问题，以及影响其发展的因素和现有解决方案。
随着信息技术的飞速发展，大数据产业在各行各业中起到了越来越重要的作用。
大数据产业也面临着诸多挑战，如数据安全和隐私保护等问题。
本文结合实际情况，提出了一些未来发展趋势和建议，展望大数据产业的发展前景。
通过对大数据产业的研究，可以更好地推动该行业的发展，为社会进步和经济发展做出贡献。
【关键词】大数据产业, 发展现状, 问题, 因素, 解决方案, 发展趋势, 总结,展望, 建议, 启示1. 引言1.1 大数据产业概述大数据产业是指基于海量数据的搜集、储存、处理、分析和挖掘等技术手段，为企业和社会提供决策支持、智能分析、商业应用等服务的产业。
随着互联网技术的快速发展和普及，数据量在指数级增长，大数据产业也逐渐兴起。
大数据产业涉及数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据挖掘等各个环节，涵盖了数据处理软件、数据存储设备、数据处理器、数据中心等多个领域。
大数据产业的发展不仅带动了相关技术的进步，也为企业和政府提供了更准确、更多样化的决策支持和商业应用。
通过大数据分析，企业可以更好地了解市场需求、产品研发方向，提高生产效率和经营管理水平；政府可以实现更精准的社会治理和公共服务，推动经济社会发展。
大数据产业不仅是一个新兴的产业，也是一个具有广阔发展前景和巨大潜力的产业。
通过不断创新和技术突破，大数据产业将为人类社会带来更多的机遇和挑战。
1.2 研究背景随着信息技术的不断发展和应用，大数据产业逐渐成为当今社会经济发展的重要驱动力之一。
大数据产业以其强大的数据处理和分析能力，正在改变着各行各业的商业模式和运营方式，为企业提供了更多的发展机遇和挑战。
随着我国经济的快速发展，大数据产业在国家战略中扮演着越来越重要的角色。
在全球范围内，大数据产业也呈现出蓬勃发展的态势，吸引了越来越多的投资和关注。
随着大数据规模的不断增长，大数据产业面临着许多挑战和问题，如数据安全、数据隐私保护、数据采集和共享等方面的难题亟待解决。
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大 数 据 这 一 概 念 最 早 是 由美 国 著 名 未 来 学 家 托 夫 勒 在 １ ９ ８ ０ 年 提 出的 ， 根据维克托 ・ 迈 尔 一舍 恩 伯 格 和 肯 尼 斯 ・ 克
结合的方法 ， 确 立 以大 数 据 产 业 影 响 因素 研 究 为 指 标 体 系 ， 通 过 实 证 研 究 的方 式 ，将 影 响 大 数 据 产 业 发 展 的 因 素 以量 化 的 方 式 呈 现 出 来 ，并 根 据 存 在 的 问题 提 出相 应 的对 策 。
ｅ ｖ ｅ ｒ ｙ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｉｏ ｔ ｎ ｎｄ ｉ ｅ ｘ， ａ ｎｄ ｌｓ ａ ｏ ｔ ｅ ｓ ｔ ｅ ｄ ｉ ｔ ｓ ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｓ ｔ ｅ ｎ ｃ ） ￣Ｆ ｎａ ｉ ｌ ｌ ｙ， ａ ｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎｇ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｉ ｆ ｎｄ ｏ ｕ ｔ ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ ｍａ ｉｎ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ｏ ｆｂ ｉ ｇ ｄ ａ ｔ ｅ ｎｄ ｉ ｕｓ ｔ ｒ ｙ
［ 关键词 ］大数据 ；大数据产业 ；产业政策 ；评价指标 ；影响因素
Ｄ ＯＩ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ８ — ０ ８ ２ １ ． ２ ０ １ ７ ． ０ ８ ． ０ １ ９
［ 中图分类号 ］Ｆ ４ ９ ２
［ 文献标识码 ］Ａ ［ 文章 编号 ］１ ０ ０ ８ — ０ ８ ２ １（ ２ ０ １ ７ ） ０ ８ — ０ １ ２ ９ — ０ ６
２ ０ １ ７ 年 ８月 第 ３ ７卷第 ８期
・
Ａｕｇ． ， ２０１ ７
Ｖ０ １． ３ ７ Ｎｏ ． ８
管 理 论 坛
・
大数据产业发展影响因素研究
周 瑛 刘 越
（ 安徽大学管理 学院 ， 安徽 合肥 ２ ３ ０ ６ ０ １ ）
（ 摘 要 ］随着科学技 术的 日 益进步 ，大数据产业发展 日趋迅速 ，探究大数据产业发展的影响 因素 ，对大数据行业具有重
Ａｎｄ ｉ ｔ ｉ ｓ ｅ ｓ ｓ ｅ ｎ ｉａ ｔ ｌ ｆ ｏ ｒ ｂ ｉ ｇ ｄａ ｔ ａ ｂ ｕｓ ｎｅ ｉ ｓ ｓ ｔ ｏ ｅ ｘ ｐ ｌ ｏ ｒ ｅ ｉ ｍｐ ａ ｃ ｔ ｓ ｏ ｆ ｂ ｉ ｇ ｄ ａ ｔ ｅ ｎｄ ｉ ｕ ｓ ｔ ｒ ｙ ． Ｆ ｉ ｒ ｓ ｌｙ，ｔ ｔ ｈｉ ｓ ｐ ａ ｐｅ ｒ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｄ ｔ ｈｅ ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｅ ｖ ｌｕ ａ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ
耶在其所著的 《 大数据 时代 》 里提 出的关 于大数据 的特点 ， 人们将 大数据定 义为用来描述那 些使用传 统数据管 理工具
和 技 术 难 以处 理 的 、数 量 庞 大 的 、异 构 的 和 非 结 构 化 的 数
１ 大 数据产 业影 响因素 的理 论分 析
１ ． １ 理 论 分 析 模 型
ｄｅ ｖｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ，ａ ｎｄ ｇ ａ ｖ ｅ ｒ ｅ ｌ ｅ ｖ ａ ｎ ｔ ｒ ｅ ｃ ｏ ｍｍ ｅ ｎｄ ａｔ ｉ ｏ ｎｓ ．
［ Ｋｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ］ｂ ｉ ｇ ｄ ａ ｔ ａ ；ｂ ｉ ｇ ｄ ａ ｔ ａ ｎｄ ｉ ｕ ｓ ｒｙ ｔ ；ｉ ｎｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｉ ａ ｌ ｐ ｏ ｌ ｉ ｃ ｙ ；ｅ ｖａ ｌ ｕ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ｉ ｎ ｄ ｘ ；ｉ ｅ ｎ ｌ ｆ ｕ ｃ ｅ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ
在 对影 响大数据产 业发展 的 因素 进行理论 分析 时 ，主
要 使 用 了钻 石 模 型 和 Ｐ Ｅ Ｓ Ｔ模 型 。钻 石 模 型 是 迈 克 尔 ・ 波 特在 １ ９ ８ ０提 出 的 ，该 模 型 主 要 是 用 于解 释特 定 行 业 在 复 杂
要 的现 实意义。本文首先在 问卷调查法研 究结果的基础上 ，确立 了大数据产业发展影 响因素的 ３ 级评价指 标体 系。然后利用德
尔菲法和 Ａ ＨＰ法分析确 定 了各评价指标的权重 ，并进行 一致性检验。最后根据 计算结果找 出了影响大数据产业发展 的 ３个主
要 因素 ，并针 对这 ３个主要 因素给予 了相关建议。
【 Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｊ Ｗｉ ｔ ｈ ｈｅ ｔ ｉ ｎ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｂ ｉ ｇ ｄ ａ ｔ ａ ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｙ ｉ ｓ ｂ ｅ ｃ ｏ ｍｉ ｎ ｇ ｍｏ ｒ ｅ ｎｄ ａ ｍｏ ｒ ｅ ｒ ａ ｐ ｉ ｄ ．
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