大数据产业发展应用思考

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大数据产业发展应用思考

大数据产业发展应用思考 Prepared on 24 November 2020

加快贵州大数据产业发展应用的思考当前,对于贵州省来讲,大数据产业的发展,既是新时期全省经济社会建设的崭新内容,也是政府部门电子政务管理的一项重要工作。在全国和全省经济发展的大视野下,如何按照国家大数据产业的战略部署,对加快贵州大数据产业的发展和应用进行深入研究和思考,已成为政府部门、高等院校、研究机构、产业部门乃至社会公众日益关注的热点问题,具有十分重要的现实作用和战略意义。

一、加快大数据产业的发展和应用

1、大数据的定义及基本特征

大数据是通过快速获取、处理、分析后,从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交换数据与传感数据。同时,大数据是一项有价值的国家资本,应对公众开放,而不是把其禁锢在政府体制内,因此积极倡导政府数据开放,使公众可以通过任何数据平台了解和获取政府开放的数据信息和公共服务。所以,大数据具有数据体量(volumes)大、数据类别(variety)大、数据处理速度(Velocity)快、数据真实性(Veracity)高、巨大的数据价值和数据低密度(ValuehighandLowdensity)成反比的基本特征,这些特征表明了大数据不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息,也体现在如何加强大数据技术研发,抢占经济社会发展的前沿,意味着随着市场交易与应用数据等新数据大量生成,传统数据的局限被打破,将为企业提供有效的信息并确保其真实性及安全性。所以,大数据不仅指其数据本身的规模,也包括采集数据的工具、平台

和数据分析系统。对国家和地区来讲,只有加强大数据技术研发,才能抢占时代发展的前沿和先机。

2、加快大数据产业的发展和应用

大数据产业是指一切与大数据的产生于集聚、组织与管理、分析与发现、应用与服务相关的经济活动的集合,以挖掘分析服务为核心,包括数据中心、宽带网络等基础设施服务,数字内容服务、物联网服务、位置服务等信息服务,智能终端制造、电子元器件制造等电子产品制造,以及智能交通、互联网金融和智慧城市等应用服务。实践表明,继云计算、物联网和移动互联网之后,大数据正成为信息技术的新热点,产业发展的新方向,将对整个人类的生产与生活产生巨大影响,对国家和地区的经济与社会带来深刻变革。对目前经济尚不发达的贵州省来讲,加快大数据产业的发展和应用,把握大数据发展方向,推动大数据开发应用,发展大数据服务产业,是推进贵州省信息技术产业集聚发展和经济社会跨越发展的重要抓手,对推动贵州工业结构调整、加快新型工业化和城镇化进程、打造贵州经济社会发展升级版,具有十分重要的战略意义和现实作用。

二、贵州发展大数据产业的优势和存在问题

1、贵州发展大数据产业的优势

2014年2月,贵州省人民政府印发了《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》和《贵州省大数据产业应用规划纲要(2014—2020年)》,为我省发展大数据产业指明了方向。为实现到2020年我省大数据带动相关产业规模达到4500亿元的目标,应对当前我省大数据产业的发展优势进行分析。

一是气候环境优良的生态优势。贵州省属热带季风湿润气候,夏季平均气温低于25℃,全年风速以微风为主,没有明显沙尘天气,空气质量常年优良。地质结构稳定,远离地震带,灾害风险低。优良的生态环境为发展大数据基础设施提供了独特的优势。

二是水煤资源丰富,电力价格低廉的能源优势。贵州水能蕴藏量居全国第六位,平均106千瓦/公里2,为全国平均的倍。煤炭资源储量居全国第五位,煤气层资源量列全国第二位,全省火电装机容量超过2000万千瓦。电力价格具有竞争优势,贵州省工业用电平均价格明显低于国内其他地区。能源优势能够为大数据企业提供廉价、稳定的电力资源,降低企业运行成本。

三是地理位置和交通便利的优势。贵州省位于我国中部和西部地区的结合地带,连接成渝经济区、珠三角经济区、北部湾经济区,是我国西南地区的重要经济走廊。近年来,贵州省抓紧建设以龙洞堡国际机场为核心的“一干十三支”民航系统,以黔桂、成贵等铁路干线和贵广高铁、沪昆高铁为代表的铁路运输网络正在形成,2014年进入“高铁时代”。贵州省公路路网结构日趋完善,高速公路通车里程3261公里,2015年通车里程突破5100公里,实现“县县通高速”的目标。持续优化的交通条件,使贵州省经济走廊的地位进一步凸显。

四是具有西部重要增长极、内陆开放新高地的战略优势。党中央、国务院高度重视贵州省的发展,先后出台的《全国主体功能区规划》、《国务院关于进一步促进贵州经济社会又好又快发展的若干意见》、《西部大开发“十二五”规划》和《黔中经济区发展规划》等政策规划,都明确了对贵州省的支持政策。2014年1月6日,国务院批复贵安新区作为西部地区重要的经济增长极、

内陆开放型经济新高地和生态文明示范区的战略定位,进一步加大了对贵州省发展的支持力度。

2、贵州发展大数据产业中存在的主要问题

贵州省在发挥产业优势的同时,应十分重视目前存在的以下重要问题:一是大数据产业基础薄弱。从全省和地区来看,大数据产业基础还比较薄弱,如大数据产业的结构不够完整,缺少具有较大规模、掌握核心技术、能够带动数据产业发展的行业龙头企业,对全省和地区的产业带动效果有限,由于高端产业链资源不足,在产业链的发展上,各个环节尚未形成上下游能够协作发展的模式。

二是传统企业对大数据认识不足。由于传统企业对大数据加快企业转型升级的运营理念认识不足,缺乏对企业的创新技术,企业内部的数据“孤岛”现象严重,不能对其数据价值进行充分挖掘和利用,加上对数据的管理技术和架构落后,导致不具备对大数据的处理能力,不仅数据安全和防范意识差,而且存在数据泄漏的问题。

三是大数据应用方面人才匮乏。贵州省由于处于中西部地区,经济发展相对落后,与发达地区相比,大数据人才缺乏,特别是高层次、复合型的大数据科学家、首席数据分析专家短缺严重。尽管2014年贵州省成立了大数据研究院,贵州大学、贵州师范大学也分别成立了大数据学院,但培养的人才需要四年之后才能毕业,加上技术创新服务体系不健全,各类创新创业孵化平台建设不足,所以,大数据应用方面的人才匮乏已成为当前大数据产业发展的“短板”,如何集聚人才,是迫切需要解决的问题之一。

四是信息产业边缘化和产业结构不合理问题比较突出。当前,贵州省信息产业规模总量小,缺乏大型龙头企业,企业之间没有形成有效的产业链,加之信息产业根基不牢,配套产业缺失、关联度不高,尚未形成有效的产业链集群发展模式,在全国信息产业布局中,处于相对边缘化的地位。2013年,贵州省电子信息制造业产值、软件和信息服务业主营业务收入、电信业务总量分别仅占全国的%、%、%。另外,大数据产业结构也不合理,主要集中在电子元器件领域,新一代移动通信系统、智能终端,计算机、服务器等产业高端、新兴领域基本处于空白;且多数企业处于价值链低端,核心竞争力弱,高速增长缺乏动力引擎。针对存在的问题,应采取卓有成效的对策措施加以解决。

三、加快贵州大数据产业发展的对策措施

1、培育市场需求,加强需求端引导

一是当好需求拉动发展的中介人。大数据产业发展统筹机构应增设专门的管理职能,负责进行行业应用及产品和服务供给匹配,在应用企业和供给企业之间当好需求拉动发展的中介人。同时,负责协调解决对接过程中出现的重大问题,因此机构中应吸纳大数据产业专家智囊团作为外脑辅助机构。

二是开展行业应用示范。借鉴国外成功经验,加快政府相关部门数据开放进度,引导和推动大数据行业应用试点示范项目开展。面向电信、金融、流通、医疗、能源、文化科技融合等数据量大的领域,为大数据产业发展和推广运用提供范例和借鉴。

三是求效做实政府采购引导。制定政府部门和公用事业单位大数据应用采购目录,将“云上贵州”系统平台、数据安全、数据分析和云服务等大数据服务纳入政府采购目录,各级政府要安排专项资金支持政府采购。

2、提升核心技术,打造行业优势

一是加强同北京中关村技术合作,尽快形成贵州省大数据产业自有核心技术。通过建立联席会议制度,加强两地干部的挂职与交流。落实中关村企业落地项目优惠政策,鼓励贵州本地企业与中关村大数据企业进行多层次的合作,对在理念交流、管理输入、人才引进、市场合作等多方面的项目给予资金资助。

二是积极争取国家支持。积极参与工信部、科技部大数据科技攻关和产业发展规划实施工作,加强和深化产学研用合作,完善自主创新体系建设。积极参与国家973光存储重大科研项目,开展国际合作,提升NVD光存储产品技术,加快光盘阵列技术及其产业化进程。

三是加快推进创新成果转化。引进大数据研发中心、工程技术(研究)中心等技术创新和产业化机构。组织实施大数据关键技术产品产业化项目,用于整合、处理、管理和分析大数据的关键技术产品产业化。加快推动以北斗导航为核心的地质灾害预报预警、交通运输监管、智慧旅游等应用示范,支持位置信息服务业务发展。

3、加快招商引资,引进国内外强势企业落户贵州

一是通过引进产业中具有核心地位的龙头企业,培育有竞争优势的大数据产业集群。在产业特色、技术水平、产学研结合等创新要素整合上有所突破,弥补产业链发展的短板。通过注入科技、信息化和品牌元素,促进现有产业不断精细化,提升现有企业的质量效益,将优势产业打造具有竞争优势的产业集群。

二是围绕“7+N”云工程应用和产业链培育,组建专门招商团队,采取精准招商和专业招商,大力引进世界500强和国内电子100强企业落户贵州。进一步巩固和扩大招商引资成果,形成大项目带小项目,主体项目带配套项目、上游项目带下游项目产业集聚的良好局面。

三是认真贯彻落实《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》、《贵州省大数据产业发展应用规划纲要(2014—2020年)》,及时兑现财政扶持、金融支持、用地保障、电力供给等方面的优惠政策措施。同时,加快政府职能转变,增强服务意识,提高服务效率,积极营造招商引资和产业发展环境。

4、战略运营本地企业,提升核心竞争力

一是引进国内外大数据产业链龙头企业作为战略投资者开展合作,大力孵化培育本地云计算大数据领先企业。并以其为龙头,带动行业中第一梯队其余企业做大做强。通过向重点支持的企业、第一梯队其余企业提供市场、品牌、人力资源、财务、法律、行政等孵化服务,帮助其发展壮大。

二是重点推进贵阳云计算大数据创新孵化基地建设,吸纳云计算、大数据的外源资本、前沿技术和人才,有效提升本地企业核心竞争力,推动更多的企业成为创新主体,力争在一些关键领域切实掌握自主知识产权,进而增强区域产业发展整体竞争力,培育更多创新型企业参与到产业链条中高附加值产业环节。

三是发挥本地企业集中大数据产业信息分析人员和业务应用人员的智慧,以贵州省内数据资源丰富的政府部门为切入点,以智慧交通、智慧医疗、商业

零售业为重点,探索推广关系挖掘和沉淀价值利用模式,尽快推广数据托管和交易平台商业模式,探索占领周边省份市场。

5、拓宽融资渠道,夯实产业基础

一是加大政府资金投入力度。设立大数据产业发展专项资金,建立大数据产业财政投入长效增长机制。各级政府要加大财政预算支持力度,把大数据产业发展专项资金列入年度预算。成立省大数据产业引导资金联席会议,共同研究资金支持导向和重点项目支持方式。

二是积极吸引社会资金参与。引导各类风险投资机构加大对大数据发展的投资力度,鼓励金融机构为符合条件的大数据企业提供贷款。加快担保体系建设,积极探索借鉴“风险池”资金管理方式,推行联合担保,分担融资风险,扩大融资担保能力,拓宽大数据企业融资渠道。支持担保机构加大对大数据产业知识产权质押贷款的担保支持力度。

三是创新产业发展融资模式。建立大数据产业发展专项投融资平台,封闭运行,由各市(区)政府按一定比例注入资本金,提高平台的融资能力。根据项目具体情况,探索采用“特许经营”、“公私合营(PPP模式)”、“建设移交(BT模式)”等融资模式。加强要素市场与资本市场的有效融合。

6、强化人才支撑,促进持续发展

一是以大数据领域研发和产业化项目为载体,积极引进和培养一批领军人才和高端人才。聘请国内顶级专家学者作为产业发展顾问。鼓励符合条件的国内外大数据领军企业家、海外高层次人才、院士、国家级专家学者、“千人计划”专家、知名大数据高端创新人才和创新团队创立大数据企业。

二是推动省内外高校与行业企业、科研院所深度合作,为贵州省培养大数据技术研发、市场推广、服务咨询等应用型人才。与北京大学、清华大学、中科院等重点高校科研院所签订协议,定向培养和输送信息技术类人才。鼓励企业与大专院校建立订单式人才培养机制,与花溪大学城、清镇职教城合作,为大数据企业提供订单式培训,就地解决大数据企业发展所需的中初级人才。

三是着力培养“业务+数据+技术”专业化人才。大数据应用最关键的部分是数据分析和挖掘数据价值。贵州省在进行人才引进和资源培养时,数据科学家是目前大数据产业发展急需的专业化人才,他们能够建立高级分析模型,发现趋势和隐藏的模式,使大数据真正发挥作用。

7、统筹数据资源,保障数据安全

一是尽快制定信息安全法、反垃圾电子邮件法、手机垃圾短信治理法及网络和新媒体广告法,为个人数据保护提供全面的立法支持框架。在立法完成之前,通过政府规章性文件的方式规范数据资源共享交换、开发利用、隐私保护等关键环节,在法律层面避免信息泄露和信息滥用等问题,保障大数据产业发展环境。

二是制定相关标准规范。面向大数据平台建设和应用服务需求,制定大数据采集、管理、共享、交易等标准规范,明确收集数据的范围和格式、数据管理的权限和程序以及开放数据的内容等。明确大数据采集、管理、交换等标准,制定数据开放目录并及时更新。

三是完善信息安全保障机制。加强大数据环境下信息安全认证体系建设,做好信息安全顶层设计,有效保障数据采集、传输、处理等各个环节的安全可靠。围绕信息系统安全、基础设施安全、云平台安全、网络通信安全、数据安

全、身份认证与管理等方面,开展全面系统的信息安全保障试点工作,探索建立信息安全保障体系。

8、完善服务保障,为产业保驾护航

一是组织产业发展统计体系与监测基础性研究。一方面,尽快明确大数据产业在行业分类中的具体范围,制订关键技术和产品目录。根据《贵州省大数据产业发展应用规划纲要(2014-2020年)》确定的重点方向和任务,梳理现有行业分类标准,尽快明确贵州省大数据产业发展的具体范围。分行业制订产业发展的关键技术和产品目录,以便提高宏观管理能力,加强对具体工作的指导,确保财税、金融政策有针对性地扶持重点技术和产品。另一方面,选择典型优势领域,尽快做好与现有统计口径的衔接。优先选择具有比较优势基础的领域,积极开展“大数据产业分类基础指标”理论研究,面向省内行业组织、企业广泛征求意见,在工作层面完善形成对应的统计指标和统计渠道。以此为基础,尽快建立大数据产业统计监测制度和动态调整机制。

二是建立大数据产业发展政府平台。组织专业人员进行大数据产业应用研究,汇总大数据产业应用案例,在共享平台上及时动态公布。同时,组织专业人员对大数据产业发展运行进行研究,筛选构建大数据产业发展监测指标体系,在共享平台上及时动态公布;对大数据数据重大项目进行汇总整理,在共享平台上及时动态公布项目进展,以及对大数据产业资金使用情况进行汇总整理,在共享平台上及时动态公布,接受专业机构和社会公众监督。

三是创新政策扶持。首先,将大数据产业发展优先纳入新型城镇化发展规划、新兴产业发展规划和科技专项,围绕大数据硬件、软件开发生产到产品、服务,从基地建设、资源供给、人才开发、企业培育、国际合作、产业基金、

运营合作、财税政策、试点建设、协调推进等方面制定有利于产业启动和发展的政策和措施,给予重点支持。其次,将大数据产业与潜力应用行业进行政策设计统筹考虑,通过政策创新鼓励应用行业与大数据产业发展有效对接,重点探索促进大数据产业信息共享平台的鼓励政策,在产业发展中更多引入市场机制;探索应用行业与大数据产业资金“一揽子使用”鼓励政策,增强产业发展融资能力。第三,社会资本支持产业发展也应有明确的规章制度进行权利设定和责任约束。通过制定民间资本进入大数据产业发展实施细则,明确准入标准、主体资格、主体责任与权利、享受的优惠政策、进入流程、责任和惩罚机制等事宜。并及时向政府有关部门共享信息和向社会公开,以接受全方位监督,确保资金参与时效。

四是加强组织保障,优化管理体制。按照“一办一中心一企业”的格局,加强大数据统筹管理力量。整合现有信息数据管理资源,设立副厅级事业编制的贵州省大数据产业发展中心,承担全省数据资源管理和技术支撑工作。适时成立国有控股的云上贵州大数据产业发展有限责任公司,作为投融资平台对贵州省大数据企业及项目进行股权投资,牵头募集资金建立省大数据产业风险投资基金,负责承担系统平台建设和运营,参与政府数据资源管理和开发应用。有效发挥贵阳市大数据产业专家咨询委员会职能,积极引进国内外大数据领域的优秀专家学者,参与拟定相关技术标准,协助拟定推进大数据产业发展的相关政策,为贵阳市推进大数据产业提供决策咨询。

建议由省经济和信息化委牵头,建立跨部门、跨地区、跨行业的大数据发展协同推进机制,加强重大问题协调力度。设立贵州省数据资源管理办公室、产业发展专家委员会,为大数据产业发展与应用提供决策支持。明确数据资源

管理机构,指导省直各部门开展数据资源登记和分级,统筹管理各部门之间的数据交换和交互需求,推动政府数据资源整合、公开共享、开发利用。各地各部门要强化服务意识,加强协调配合,建立跨地区、跨部门和跨层级的政府信息交换和共享机制,为大数据管理和商业应用创造条件、提供方便。各地区要及时制定配套措施,抓好政策落实,形成政策叠加效应和强大合力,推动全省以大数据产业为重点的信息产业实现跨越发展。

大数据产业的发展现状及发展举措

大数据产业的发展现状及发展举措 摘要:数据是信息化时代的“石油”。随着大数据的 兴起,与大数据技术相关的产业已成为抢占全球科技发展战略的制高点。本文在分析大数据产业分类及特点的基础上,重点探讨了我国大数据产业的发展现状和发展举措,以期为我国大数据产业发展探索更明晰的思路。 关键词:大数据;大数据产业;发展现状;发展举措 随着大数据的兴起,与大数据技术相关的产业已成为抢占全球科技发展战略的制高点。大数据产业是以互联网、物联网为基础建立起来的一种信息服务业,适时发展大数据产业不仅有助于提高信息资源的利用率,促进国家治理模式和企业决策流程重塑,而且还有利于进一步加强产业创新能力,促进我国创新型国家的早日建成。 一、大数据产业分类及特点 (一)大数据产业分类 根据不同的角度,大数据产业有不同的划分方法。一是二分法。根据占有大数据情况不同,大数据产业可以分为自身生产数据或获取数据的产业和为大数据产业生产基础设 施和技术支持的大数据衍生产业;二是三分法。根据数据的营销模式不同,大数据产业可以分为数据产品销售,为用户

提供个性化服务的服务类产业、整合数据为用户提供整套服务的产业以及通过专业化分析为用户提供产品销售和广告 推介的产业;三是五分法。根据价值模式不同,大数据产业可以分为五种模式:内生型、外生型、寄生型、产品型以及云计算服务型。 (二)大数据产业特点 一是产业服务个性化。据相关调查显示,利用数据进行分析的企业不仅在销售额上比未运用数据分析的企业增长 百分之二十,而且在企业增长率上表现得更为突出,高达百分之五十。由此可见,种类广泛、数量庞大的大数据不仅能够挖掘用户需求,开展个性化定制,创造巨大的价值,而且还能满足高端客户的需求,提升企业生产率,获得更高的经济受益。换句话说,大数据产业已成为企业实现个性化发展的重要工具。二是产业决策智能化。随着大数据产业的发展,大数据产业不仅能促进劳动与资本一体化,提升企业自身的决策智能化发展水平,而且还能推动生产组织去中心化,为行业决策智能化提供平台。过去,局限于信息化技术发展水平,企业只关注数据的存储和传输,对数据的获取、分析和处理还不足企业存储和传输信息的百分之五,也就是说,大数据作为企业发展的重大战略仍未得到充分的重视,其在推动企业决策智能化和科学化发展过程中未能发挥领头羊的 作用。三是产业技术的高创新性。在大数据时代,数据已渗

大数据及其产业发展方向与趋势(3)

大数据及其 产业发展方向与趋势(3) 胡经国 四、从历史变革中认识和发展大数据 大数据的概念从问世到现在已有9年历史。这个概念从诞生到发展,在全球掀起了一次又一次热潮,经久不衰。有关研究者提出从历史变革中来认识和发展大数据。 1、从历史和全局战略认识大数据 ⑴、从历史角度认识大数据 大数据发展至今,有两个重要因素起着推动作用。第一个重要因素是人类社会在发展过程中对信息的渴求。在人类社会发展的所有时间里,信息一直是人和人类社会发展的最重要的内容。但是,为什么直到9年前才“突然”出现大数据这一概念呢?那就是由于第二个重要因素——以传感技术、互联网、移动智能终端为代表的一系列新的信息技术,使得信息的获取、利用、集聚在数量上发生了突飞猛进的变化。 从这样的角度去分析,由于技术和信息内在的联系,我们会看到技术和信息这两支力量在以大数据为代表的信息时代的重要性将会进一步凸现。这是历史的角度。 ⑵、从全局角度认识大数据 我们还需要从全局的角度来看一下大数据。在2011年大数据概念产生的时候,当年4月份英国《经济学人》刊登了一篇专题文章论述“第三次工业革命”,指出大数据在其中发挥着重要作用。 真的是这样吗?至少我们看到了一系列重大变化:从产业互联网、工业4.0、先进制造业、智能制造到中国制造2025,从电子商务到3d打印,从远程治疗到智慧治疗,从远程教育到智能教育;这一系列经济和社会发展的新概念都在发生变化。我们从这样的发展变革中看到,所有这些变化背后都有大数据在其中发挥着极其重要的作用。 ⑶、大数据持续发展的必然性 为什么我们要从历史和全局这两个角度去看大数据呢?这是由于技术进步和社会发展的需求;人类社会发展进入新的历史阶段,新的基础性技术力量和新的资源概念正在诞生。这个新的基础性技术力量使信息技术和工业技术融合在一起,使我们从产品服务、生活管理等方面有了一个迈上新台阶的生产力构建。在这个新的生产力构成的背后,是人类社会自工业革命以来,由物质和能

武汉市大数据产业发展行动计划

武汉市大数据产业发展行动计划 (2014—2018年) 大数据产业是继云计算、物联网和移动互联网之后,新一代信息技术与电子商务、社交网络、智慧城市等新型商业应用深度融合的产物。为抢抓大数据产业发展机遇,加快我市信息化建设和信息产业发展,提高自主创新能力,形成大数据产业和应用特色优势,争取在我国相关产业发展的先导地位,根据国家及省有关政策规定,特制订本计划。 一、指导思想和发展目标 (一)指导思想 深入贯彻党的十八大和十八届三中全会精神,围绕创新驱动、转型发展,深化改革开放,充分发挥市场在资源配置中的决定作用,坚持顶层设计、政务先行,应用导向、创新驱动,扶持龙头、带动产业,开放融合、安全高效的原则,以武汉地区现有全国领先的信息技术和信息资源优势为抓手,有效释放我市科教资源和人才红利,抢占新一代信息技术产业战略制高点,建立全市统一并覆盖全国的大数据中心和云服务平台,形成大数据资源“洼地”和完整的产业链。创新大数据应用、挖掘大数据价值、集聚大数据成果、确保大数据安全,为我市经济社会加快发展、

加快转型和建设国家中心城市、复兴大武汉提供有力支撑。 (二)发展目标 运用云计算、物联网和宽带接入等新一代信息技术,深度整合挖掘我市现有的信息技术优势和数据资源价值,从基地、技术、企业以及应用平台等环节入手,构建既有全国领先水平,又有我市特色的大数据产业体系。重点建设“光谷云村”、左岭大数据产业园等大数据产业基地和市政务云数据中心、地理空间信息云数据中心、长江流域云数据中心、数控工程系统云数据中心、国家教育云数据中心、音视频多媒体服务云数据中心、质量服务云数据中心、车联网云数据中心等8个云数据中心,并选择若干条件成熟、具有大数据市场前景的领域,建立多个大数据应用和交易平台,形成“2+8+N”的大数据产业发展格局。 到2018年,创造一批具有自主知识产权和国内领先水平的大数据新技术、新产品、新标准;建成一批能够集聚全国乃至世界数据资源的大数据产业平台和示范项目;开发一批发展模式领先、服务体系完善、集聚效应明显、支柱地位显著的大数据应用领域;聚集一批国际知名的大数据研发、产品制造、服务运营公司总部和龙头企业,形成丰富的大数据资源聚集地和完善的产业链,培育年营业额超过100亿元的大数据企业5家,50—100亿元的大数据企业10家,10—50亿元的大数据企业20家以上,新上市公司10家,全市大数据产业实现产值达2000亿元,带动相关产业新增销售收入过万亿元,支撑创建中国软件名城、武汉

大数据发展的几大方向

大数据发展的几大方向 大数据是目前最火热的一个词了,想必所有人,只要你接触网络,那你就应该听说过这个词。然而更多的人也只是听说过而已,对大数据并没有过多的了解,前几天我好多朋友就问我,大数据这么火,那它到底是做什么呢,这么火热的大数据前景究竟怎么样?今天我们就来探讨一下。 一、大数据的前景中国拥有世界上五分之一的人口,很多行业内专业人士断定中国在未来将成为大数据最重要的市场。中国的发展正在处于快速的上升期,中国产生的数据将是巨大的,而巨大的数据对大数据的发展将起到促进的作用,而大数据在中国市场的发展也将领先。如今,大数据作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业,已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视,90%企业都在实用大数据。大数据将给中国的企业带来更广泛的发展机会,是值得大家重视的一个市场。 二、大数据发展的几大方向 方向一:大数据分析领域快速发展数据蕴藏价值,但是数据的价值需要用IT技术去发现、去探索,数据的积累并不能够代表其价值的多少。方向二:分布式存储有了用武之地大数据的特点就是数量多且大,这就使得存储的管理面临着挑战,这个问题就需要新的技术来解决,分布式存储技术将作为未来解决大数据存储的重要技术。方向三:大数据与云技术的结合如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词,云计算无疑是跟大数据关系非常大的一个词语。方向四:大数据将成为企业IT核心随着大数据价值逐渐被发展,大数据将成为企业IT的核心,毕竟在这个以盈利为主导的行业环境中,谁能够为企业带来更多的价值就将会更重要。了解详情 三、大数据就业前景好,工资高。大数据技术人才在中国市场目前非常紧缺,因此

电子商务大数据的发展现状与应用

电子商务大数据的发展现状与应用 随着互联网、云计算和物联网的迅速发展,无所不在的移动设备、RFID、无线传感器每分每秒都在产生数据,数以亿计的用户的互联网服务时时刻刻都在产生巨量的交互数据信息。而基于这些,电子商务产业所产生的大量结构化和半结构化的可视化数据,通过数据挖掘和数据分析等手段,经过过程性和综合性的考量,从而帮助电商企业做全局性、系统性的决策,寻找最优化的解决方案和运营决策,这被称为电商大数据。而与电子商务相关的大数据应用均归属于此概念范畴。 电商产业一般可按照交易方式分为:商业机构对商业机构的电子商务B2B(businesstobusiness),商业机构对消费者的电子商务B2C(businesstocustomer),商业机构对政府管理部门的电子商务B2G(BusinesstoGovernment),消费者对政府管理部门的电子商务C2G(customertoGovernment),消费者对消费者的电子商务C2C(customertocustomer)。也可按照其主要细分领域分为B2B电子商务、网络购物、在线旅游、O2O。而目前为电商大数据带来庞大的数据来源主要是B2B电子商务和网络购物,如2014年年底电子商务的交易规模达12.3万亿元,电子商务的数据量与日俱增的同时,电商大数据产业从最初的阶段逐渐进入高速发展期。 1.产业政策及发展现状 (1)产业政策 中国大数据发展的宏观政策环境不断完善。2012年以来,科技部、发改委、工信部等部委在科技和产业化专项陆续支持了一批大数据相关项目,在推进技术研发方面取得了积极效果。《电子商务“十二五”发展规划》、《工业和信息化部关于推进物流信息化工作的指导意见》等相关政策无不在鼓励电商大数据的快速发展,国务院总理李克强在十二届全国人大二次会议上作政府工作报告时,提出要促进互联网金融健康发展、扩大跨境电商试点、加快4G发展等,推进城市百兆光纤工程和宽带乡村工程,大幅提高互联网网速,在全国推行“三网融合”,鼓励电子商务创新发展。 ①国务院日前印发《关于大力发展电子商务加快培育经济新动力的意见》部署进一步促进电子商务创新发展。《意见》要求,各地区、各部门要认真落实本意见提出的各项任务,于2015年底前研究出台具体政策。 ②《电子商务“十二五”发展规划》。电子商务是降低成本、提高效率、拓展市场和创新经营模式的有效手段,是满足和提升消费需求、提高产业和资源的组织化程度、转变经济发展方式的重要途径,对于优化产业结构、支撑战略性新兴产业发展和形成新的经济增长点具有重要作用。为全面贯彻《2006-2020年国家信息化发展战略》、《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》和《国务院办公厅关于加快电子商务发展的若干意见》,工业和信息化部制定了《电子商务“十二五”发展规划》。 ③《国务院办公厅关于转发商务部等部门关于实施支持跨境电子商务零售出口有关政策意见的通知》印发后,各地方和相关部门正积极落实,并取得阶段性成效。目前,杭州市、广州市和苏州市已实现全流程跨境电子商务零售出口;北京、天津、江苏、浙江、福建、河南、重庆等省级地区已形成工作方案或实施意见,处于实施前的准备阶段。商务部积极开展政策宣传,密切跟踪各项政策措施制订和实施,帮助各地更好地理解和落实相关政策;海关总署向各地海关下发通知,积极研究设立跨境电子商务海关代码及新型监管模式;质检总局下发了《关于支持跨境电子商务零售出口的指导意见》,要求各直属检验检疫局贯彻执行;财政部和税务总局正联合起草跨境电子商务零售出口税收政策;人民银行、工商总局和外汇

我国大数据产业发展现状、问题及建议

我国大数据产业发展现状、问题及建议 近年来,大数据产业已成为新的技术制高点和经济增长的新动力,深刻改变着宏观经济环境,受到各国高度重视。 日前在京举行的“2016中国大数据产业生态大会”上,与会专家表示,我国大数据产业当前还面临信息资源难共享、数据安全风险大、产业生态不健全等难题,需从优化产业政策入手,促其健康发展。 1 大数据产业发展态势良好 北京大学教授杨学山认为,我国大数据产业虽还处于探索起步阶段,但在对大数据的社会认知、政策环境、市场规模、产业支撑能力等方面都取得了积极进展,为大数据产业的可持续发展创造了良好条件。

首先,大数据产业发展政策日益完善。大数据产业是云计算技术、物联网和移动互联网广泛普及的结果。鉴于大数据对经济、社会、科研、国家安全等方面的巨大价值,中国各级政府纷纷制定相关政策推动大数据产业深入发展。 早在2011年,工信部发布的《通信业“十二五”发展规划》就把云计算定位为构建国家级信息基础设施、实现融合创新的关键技术和重点发展方向,此规划被视为较早推动大数据发展的政策。 2015年8月,国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》,全面阐述了我国发展大数据产业的意义、目标、任务和政策,此纲要的出台标志着大数据产业已被提升为国家战略高度,逐渐完善的政策体系为大数据产业发展提供了良好条件。 其次,各地逐渐建立起了大数据产业发展平台。随着国家和地方政府大数据产业发展政策的制定和实施,大数据产业发展的相关平台也逐步建立。 据了解,到目前为止,全国各地已建成和在建的大数据产业园已达到100多个。为推动大数据研究,学术界成立了大数据专家委员会等机构,举办了大数据共享与开发、大数据技术创新、大数据运用、大数据产业发展等主题的学术研讨会。

国内外大数据产业发展现状与趋势研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/9a15534444.html, 国内外大数据产业发展现状与趋势研究 作者:方申国谢楠 来源:《信息化建设》2017年第06期 大数据作为新财富,价值堪比石油。 进入21世纪以来,随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展,数据体量迎来了爆炸式的增长,大数据正在成为世界上最重要的土壤和基础。根据IDC(互联网数据中心)预测,2020年的数据增长量将是2010年的44倍,达到35ZB。世界经济论坛报告称,“大数据为新财富,价值堪比石油”。随着计算机及其存储设备、互联网、云计算等技术的发展,大数据应用领域随之不断丰富。大数据产业将依赖快速聚集的社会资源,在数据和应用驱动的创新下,不断丰富商业模式,构建出多层多样的市场格局,成为引领信息技术产业发展的核心引擎、推动社会进步的重要力量。 大数据产业发展现状 全球大数据产业发展概况 目前,大数据以爆炸式的发展速度迅速蔓延至各行各业。随着各国抢抓战略布局,不断加大扶持力度,全球大数据市场规模保持了高速增长态势。据IDC预测,全球大数据市场规模 年增长率达40%,在2017年将达到530亿美元。美国奥巴马政府于2012年3月宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”,将“大数据研究”上升为国家意志;2015年发布“大数据研究和发展计划”,深入推动大数据技术研发,同时还鼓励产业、大学和研究机构、非盈利机构与政府一起努力,共享大数据提供的机遇。目前,美国大数据产业增长率已超过71%,大数据在美国健康医疗、公共管理、零售业、制造业等领域产生了巨大的经济效益。英国政府自2013年开始就注重对大数据技术的研发投入,2015年投入7300万英镑用于55个政府的大数据应用项目,投资兴办大数据研究中心,通过大数据技术在公开平台上发布了各层级数据资源,直接或间接为英国增加了近490亿至660亿英镑的收入,并预测到2017年,大数据技术可以为英国提供5.8万个新的工作岗位,或将带来2160亿英镑的经济增长。法国2011年推出了公开的数据平台 date.gouv.fr,以便于公民自由查询和下载公共数据;2013年相继发布《数字化路线图》、《法国政府大数据五项支持计划》等,通过为大数据设立原始扶持资金,推动交通、医疗卫生等纵向行业设立大数据旗舰项目,为大数据应用建立良好的生态环境,并积极建设大数据初创企业孵化器。日本在《日本再兴战略》中提出开放数据,将实施数据开放、大数据技术开发与运用作为2013-2020年的重要国家战略之一,积极推动日本政务大数据开放及产业大数据的发展,零售业、道路交通基建、互联网及电信业等行业的大数据应用取得显著效果。韩国政府高度重视大数据发展,科学、通信和未来规划部与国家信息社会局(NIA)共建大数据中心,大力推动全国大数据产业发展。根据《2015韩国数据行业白皮书》统计显示, 数据服务市场规模占韩国总行业市场规模的47%,位列第一;数据库构建服务以41.8%的占有

2017公需课课后作业 大数据前沿技术及应用(六):大数据技术与发展前景

大数据前沿技术及应用(六):大数据技术与发展前景(仅适用于2017年公需课)课后作业成绩:100分已通过重新测试 正确20 题错误0 题使用时间10分23秒 试卷说明: ◇本卷共20题,作答时间为30分钟,总分100分,60分及格。 ◇试卷年份:2017年 一、单项选择题(每题分。每题的备选项中,只有1个最符合题意) 1. 下列选项中不属于大数据环境下的分析和挖掘方法具有的挑战是()。 A. 数据量的膨胀 B. 数据深度分析需求的增长 C. 自动化、可视化分析需求的出现 正确答案为:D 4. 据管理数据的模式分类,NoSQL 系统可以分为不包括()。 A. 键值系统 B. 文档存储系统 C. 图数据库 D. 语音管理系统 正确答案为:D 7. 大数据营销是基于()的基础上,描绘、预测、分析、指引消费者行为,从而帮助企业制定有针对性的商业策略。 A. 用户行为分析 B. 大数据分析 C. 用户数量分析 D. 云计算分析 正确答案为:B 5. 下列选项中不属于目前大数据计算模式重要发展趋势和方向有()。 A. 主流的Hadoop 平台改进后将与其他计算模式和平台共存 B. 混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段 C. 内存计算将成为高实时性大数据处理的重要技术手段和发展方向 正确答案为:D 3. ()是指通过互联网采集大量的行为数据。 A. 大数据营销 B. 互联网营销 C. 大数据分析 D. 互联网分析 正确答案为:A 6. 大数据给存储系统带来的挑战中不包括()。

A. 存储规模大 B. 存储管理复杂 C. 数据服务的种类和水平要求高 D. 安全要求高 正确答案为:D 2. 下列选项中不属于目前大数据分析与挖掘重要发展趋势和方向的是()。 A. 更加复杂、更大规模的分析和挖掘 B. 大数据的实时分析和挖掘 C. 大数据分析和挖掘的基准测试 正确答案为:D 二、多项选择题(每题分。每题的备选项中,有2个或2个以上符合题意,至少1个错项.错选,本题不得分;少选,所选每个选项得0.5分) 9. 在科学大规模数据的并行可视化工作中,主要涉及基本技术有()。 A. 数据流线化 B. 任务并行化 C. 管道并行化 D. 数据并行化 正确答案为:A,B,C,D 8. 实时流式大数据的处理的需求是()。 A. 大数据系统实现低延迟处理 B. 强大而又灵活的复杂事件处理引擎 C. 具有容错和去重能力 D. 对流量进行控制和动态节点增加和删除的能力 正确答案为:A,B,C,D 11. 在大数据环境下,目前最适用的存储与管理软件技术是()。 A. 分布式文件系统 B. 分布式数据库 C. 访问接口 D. 查询语言 正确答案为:A,B,C,D 12. 对大数据的使用者、研究者、开发者以及上级主管部门,提出如下建议有() A. 提高用户对大数据可用性的重要性的认识 B. 加强对大数据可用性评估和保证的关键技术的研究和开发。 C. 注重大数据可用性的评估,加强数据质量保证软件的开发和推广。 D. 尽快建立关于大数据可用性的标准,保证大数据的统一质量。 正确答案为:A,B,C,D 10. 大数据时代企业对数据的管理、查询及分析的需求变化主要集中在()。

2016年中国大数据行业发展历程及规模应用现状

2016年中国大数据行业发展历程及规模应用现状 一、大数据的来源 数据来自于一切客观存在,包括宏观到微观的物理世界,各种生物体、人类社会活动、感知、认识和思维的结果。随着信息技术的发展,当通常所说的数据是指经过数字化转换后的信息,是可以被量化、分析和再利用的信息,包含数值、文字、符号、音频、视频等不同形态。 对数据的分析都并非新鲜事,如交通规划、宏观经济分析、电力系统规划、气象预测、高能物理、航天航空、基因工程等大规模数据分析和计算早已在人类生产和生活中发挥着关键的作用。 早在1970年哈佛大学关于资源三角形的论述中,将材料、能源、信息看成是推动社会发展的三种基本资源,因此传统的商业智能和数据库厂商得以出现并快速发展。 数据规模和类型的剧变:互联网和移动互联网的发展、传感技术的广泛应用,使得数据的规模和种类急剧增长。数据类型也不仅仅包含关系型数据,还出现了大量的日志、文本、图片、音频和传感器等非结构化和半结构化数据。2020年所产生的数据量是2009年的44倍。 数据存储成本下降:单位信息存储成本的下降,使得对海量数据的分布式存储技术难度降低。30年前,1TB存储的成本为16亿美金,如今通过云存储服务所需不到100美金。 大规模数据处理成为可能:随着计算机技术能发展,对非结构化数据的处理和分析方式组建成熟,MapReduce模型以及云计算模式的出现,是大规模数据处理的成本和技术门槛大大降低。 数据采集更为密集和广泛:随着移动互联网和物联网技术的发展,使得数据的采集更加方便。 数据分析应用的发展:Google、百度、淘宝等数据分析的经典案例给业界带来很强的冲击。 二、行业术语 Spark Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS(Hadoop Distributed FileSystem),因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 Spark 是一种与Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之

贵阳大数据产业概况

贵阳市大数据产业概况 大数据是云计算、物联网、移动互联网、智慧城市等新技术、新模式发展的产物,它具有数据量大、类型复杂、内容变化快的特征,蕴含广泛的应用价值和巨大的市场机会,将改变新一轮产业格局,推动经济社会的深刻变革。作为新兴产业业态,大数据产业在国内外尚未形成垄断,整个行业正处于积极的竞相发展布局阶段。 贵阳市发展大数据产业,建设大数据基地,推进大数据应用,是贯彻落实国务院《“宽带中国”战略及实施方案》、《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》、《关于进一步促进贵州经济社会又好又快发展的若干意见》以及贵州省委省政府《关于加快信息产业跨越发展的意见》等的重要举措,是以科技创新为引领,大力发展高新技术产业和现代制造业的具体抓手,是依托中关村贵阳科技园和贵安新区大数据基地,发挥区位和环境等特色优势的科学选择。 贵阳市贵安新区作为国务院2014年1月6日批复同意设立的国家级新区,肩负着打造西部地区重要经济增长极、内陆开放型经济新高地、生态文明示范区的重大使命,是带动贵州后发赶超、同步小康的大平台,是引领区域经济转型升级、跨越发展的大引擎。贵安新区发展大数据产业,具有以下得天独厚的优势: 一是生态条件优越。贵阳的经济社会发展具有明显的生态示范城市效应,贵安生态条件也很优越。贵阳市气候凉爽,周边年平均气温15.1℃,夏无酷暑,冬无严寒。空气清新,达到世界卫生组织设立的清新空气负氧离子标准的上限。纬度合适,处于北纬26度,与埃及的开罗、印度的新德里、美国的夏威夷大体相当。海拔适中,在l000米左右,紫外线辐射为全国乃至全球最少的地区之一,非常适合人居。灾害罕见,没有发生过地震、台风等。坚持建设生态文明城市和地区,贵阳市周边环境质量持续提升,有利于高新技术产业特别是软件产业的发展,能有效提升信息网络设备的“安全系数”,对世界上高智商、高知识、高投资、高收入的人有很强的吸引力。 二是产业要素保障能力强。贵州省电力充沛,能源富足,是“西电东送”的起源。贵州省水资源丰富,电力水火并济,稳定可靠。随着高铁时代的到来,贵州省物流逐步通畅,交通日益便捷。生活生产配套环境相对优越。贵阳市拥有相对较好的生产、生活和产业配套环境,电子商务、金融、保险、法律、物流、会展等生产性服务业发展水平在全省处于领先。 三是大数据产业支撑基础好。运营商大数据中心奠定产业发展基础。三大运营商数据中心在贵安新区相继开工建设,其中:中国电信云计算中心用地500亩,总投资70亿元,中

大数据技术进展与发展趋势

大数据技术进展与发展趋势 在大数据时代,人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析,为实际业务提供服务和指导,进而实现数据的最终变现。与传统的在线联机分析处理OLAP不同,对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术,一般而言,机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现,如图4所示。因而与传统的OLAP相比较,基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点[24]。图4 基于机器学习的大数据分析算法目标函数和迭代优化过程(1)迭代性:由于用于优化问题通常没有闭式解,因而对模型参数确定并非一次能够完成,需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。(2)容错性:机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在,同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误,模型的最终收敛不受影响。(3)参数收敛的非均匀性:模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变,而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很大不同,直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析,很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。传统的分布式

计算框架MPI(message passing interface,信息传递接口)[25]虽然编程接口灵活功能强大,但由于编程接口复杂且对容错性支持不高,无法支撑在大规模数据上的复杂操作,研究人员转而开发了一系列接口简单容错性强的分布式计算框架服务于大数据分析算法,以MapReduce[7]、Spark[8]和参数服务器ParameterServer[26]等为代表。分布式计算框架MapReduce[7]将对数据的处理归结为Map和Reduce两大类操作,从而简化了编程接口并且提高了系统的容错性。但是MapReduce受制于过于简化的数据操作抽象,而且不支持循环迭代,因而对复杂的机器学习算法支持较差,基于MapReduce的分布式机器学习库Mahout需要将迭代运算分解为多个连续的Map 和Reduce 操作,通过读写HDFS文件方式将上一轮次循环的运算结果传入下一轮完成数据交换。在此过程中,大量的训练时间被用于磁盘的读写操作,训练效率非常低效。为了解决MapReduce上述问题,Spark[8] 基于RDD 定义了包括Map 和Reduce在内的更加丰富的数据操作接口。不同于MapReduce 的是Job 中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,这些特性使得Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的大数据分析算法。基于Spark实现的机器学习算法库MLLIB 已经显示出了其相对于Mahout 的优势,在实际应用系统中得到了广泛的使用。近年来,随着待分析数据规模的迅速扩

我国大数据产业发展的影响因素研究

我国大数据产业发展的影响因素研究 数据已经成为一种重要的生产资源,大数据作为新兴产业,其自身的发展能够带动经济的增长,同时可以通过“数据驱动”的方式推动传统产业的转型升级,对我国经济实现创新发展具有重要的意义。但是大数据产业是近几年提出来的新概念,相关研究目前还不完善,对于大数据产业发展影响因素的方面研究比较少,也未能有学者构建系统地大数据产业发展影响因素的评价指标体系。同时大数据产业在我国发展呈现了一条与传统产业并不相似的发展路径:在产业基础薄弱的贵州省,大数据产业发展迅猛。由此可以见,大数据产业可能与传统产业有着不同的发展影响因素。 本文首先分析了大数据、云计算和物联网的关系以及大数据产业形成的内在机制,界定了本文的研究对象。在新兴产业发展影响因素理论的基础上,结合大数据产业的特征,对大数据产业发展的影响因素进行了深入的分析,从技术因素、人才因素、资金资本因素、商业模式因素、市场规模因素、政策环境因素以及基础设施因素等7个方面建立了大数据产业发影响因素的指标体系。再次,通过调查问卷方式调研了大数据产业相关的从业或者研究人员获得数据,采用因子分析的方法,提取了三个公共因子,分别是内在价值因子、外部环境因子以及产业基础因子。并且根据因子得分得到了我国大数据产业发展影响因素的指标权重,实证结果表明:对于我国大数据产业发展的影响因素,按照其重要程度依次是技术因素、高端人才因素、商业模式因素、资金资本因素以及政策环境因素,而基础设施因素和市场规模因素我国大数据产业的发展影响比较小。 相对于传统产业而言,基础设施因素和市场规模因素对于大数据产业发展的重要作用并未体现,可能的原因是互联网能够大大降低时空成本,产业链条在空间上的分布比较松散,对于大数据产业发展起支撑作用的产业可以分布在不同的地方,因此,基础设施因素对于大数据产业的发展影响的作用被弱化了;大数据产业的产品是知识而非物理形态的产品,通过互联网的运输,市场边界极大程度地扩大了,市场因素不再是决定大数据产业集聚的关键因素。接下来,根据大数据产业发展的影响因素对比分析得出,国内外大数据产业发展的有共同的影响因素:大数据技术研发、大数据资本投入、大数据人才的培养、大数据产品的应用、大数据交易平台、国家层面的大数据产业政策、数据隐私保护相关的法律法规以及

大数据和人工智能在国内就业前景分析

伴随着大数据时代的到来,人工智能技术的火热,很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们,为了在今后十年内不被淘汰,你们要补课了,从初中开始。 但时光一去不复返,对于已经升入大学,但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢?面对诱人的就业前景,正在向你招手的大好机遇,怎么能不心动?怎么能不想踏入这两大行业? 据数据统计分析,大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能,在中国人才缺口将超过500 万人,而中国人工智能人才数量目前只 有5 万(数据来自工信部教育考试中心)。 并且目前岗位溢价相当严重,2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三,月薪20.1k,如果按照普遍的16 月薪酬计算,那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据:

所以如果你对自己的专业/工作不满意,现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。 在面对众多的数学知识和编程知识里,自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此,课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程,采用“T”字形的思维,以大数据的深度为主,以机器学习、云计算等作为宽度,相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。 此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发,进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点,商业应用,发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍,了解其他和大数据技术之间关系,然后对不同类型的大数据的分析和处理系统,解决方案和行业案例进行剖析和讲解。 以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景,数据来源于一 线互联网公司的源数据,有一定的商业价值,并严格把控实际项目的前瞻性,如:Spark 的版本迭代,机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节,潜移默化的培养学生放眼全局,排查技术难点,既能独立思考,又能组织团队开发。 希望能帮到大家。

大数据产业发展规划(2016-2020年)

工业和信息化部关于印发大数据产业发展规划(2016-2020 年)的通知 工信部规[2016]412号 各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工 业和信息化主管部门,各省、自治区、直辖市通信管理局, 有关中央企业,部直属单位: 为贯彻落实《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》和《促进大数据发展行动纲要》,加快实 施国家大数据战略,推动大数据产业健康快速发展,我部编 制了《大数据产业发展规划(2016-2020年)》。现印发你 们,请结合实际贯彻落实。 工业和信息化部 2016年12月18日

大数据产业发展规划 (2016-2020年) 数据是国家基础性战略资源,是21世纪的“钻石矿”。党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用,党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,全面推进大数据发展,加快建设数据强国。“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段,是新旧动能接续转换的关键时期,全球新一代信息产业处于加速变革期,大数据技术和应用处于创新突破期,国内市场需求处于爆发期,我国大数据产业面临重要的发展机遇。抢抓机遇,推动大数据产业发展,对提升政府治理能力、优化民生公共服务、促进经济转型和创新发展有重大意义。为推动我国大数据产业持续健康发展,深入贯彻十八届五中全会精神,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。

2020年大数据行业发展报告出炉

2020年大数据行业发展报告出炉 马云曾经说过一句话,当今以及未来的世界当中,最珍贵的能源就是大数据。随着云计算和大数据技术的兴起和快速发展,大数据技术应用已经融入到了各行各业。很多公司已经从大数据中获益。 大数据不仅运用在财务核算上,更能在从研发到采购、生产、物流、营销、客户、订单管理等等一系列企业运营上发挥作用。借助数据管理,企业不仅可以有效预估和分析管理效果,而且还能为企业在战略问题,资源整合问题,业务拓展提供决策依据。因此大数据产业的发展将可以几大的促进企业的进步,实现跨时代的变革。 2016-2021年大数据行业深度分析及“十三五”发展规划指导报告认为,2017年大数据行业将呈现六大趋势: 1.将会推出更多的分析工具 随着数据量的不断增长,数据分析方法也将进一步提高。虽然SQL依然会是数据分析的标准方法,但是新兴分析工具也不可小觑。 Spark是其中之一,它是大数据时代下的一个快速处理数据分析工作的框架,多家世界顶级的数据企业例如Google,Facebook等现已纷纷转向Spark框架。 这些新兴分析工具操作简单,对用户没有任何编码知识要求。 Microsoft和Salesforce都已经推出了新型分析工具, MicrosoftRServer和LightningCRM平台,非编码人员也可以创建应用程序来查看数据。 2.实时数据分析将获得更多关注 技术专家预测,2017年企业将需要实时数据分析工具,来帮助他们利用数据进行实时决策。实时计算一般都是针对海量数据进行的,一般要求为秒级。目前有几款数据分析工具可以提供实时访问数据,如GoogleAnalytics和Clicky。高德纳资讯公司预测,到2018年,近50%的企业都将面临隐私泄露问题。事实

大数据和人工智能产业发展的思考

拓尔思总裁施水才在第七届中国智能产业高峰论坛作主题报告 发布时间:2017-10-16 2017年10月12日-13日,由中国人工智能学会主办的CIIS2017第七届中国智能产业高峰论坛在广东顺德隆重举行。本届高峰论坛以“创新、协调、绿色、开发、共享”为主题,中国人工智能学术界和产业界著名学者、顶级专家和业界精英近300人齐聚一堂,共同探讨人工智能发展的科技创新与行业变革战略,破解人工智能创业和商业模式的密码。李德毅院士、李伯虎院士、清华大学孙富春教授、拓尔思总裁施水才在大会上作主题报告,施总的演讲主题是“大数据和人工智能产业发展的思考”。 施总在大会上发表主旨演讲 以下是精彩要点: 大家上午好。非常感谢中国人工智能学会邀请我在大会上做分享报告。今天我想给大家分享一下对于大数据和人工智能产业的发展思考。 第一点,我认为大数据和人工智能产业进行比对非常有意义; 第二点,针对“人工智能+行业”和“行业+人工智能”,谈一下个人理解和认识;

第三点,我认为对于未来人工智能的研究和应用,仅有计算能力、数据和算法是不够的,需要加入其他重要因素; 第四点,探讨人工智能现在的几个方向中,哪些还有大机会; 最后,讲一讲拓尔思基于NLP平台的一些人工智能应用实践。 大数据对人工智能产业的四大启示 一方面,人工智能产业的发展和数据密不可分,另一方面,数据驱动的商业比智能驱动的商业更符合产业本质,大数据产业的落地能力强于人工智能产业,因此观察大数据产业发展对人工智能产业很有意义。 目前大数据产业发展处于非常早期的阶段,仍然是大数据投资和创业的最好时机,但数据魔咒难破局,数据霸权、数据质量、灰色数据等问题凸显,中国大数据变现之路是垂直行业下的场景服务。 大数据对人工智能产业发展的启示:人工智能产业仍处于非常早期的阶段;数据的重要性不容置疑,但问题也不少;应用场景才是驱动力;垂直行业才是大部分参与者的机会所在。 行业+人工智能是智能产业发展的主流 在智能产业发展中,“行业+人工智能”占了90%,而“人工智能+行业”则占10%,可以看出,“行业+人工智能”仍然是智能产业发展的主流。

我国大数据产业发展现状

我国大数据产业发展现状 一、产业总体情况 (一)市场规模快速增长,供给结构初步形成 市场规模快速增长。十二五以来,我国大数据产业从无到有,全国各地发展大数据积极性较高,行业应用得到快速推广,市场规模增速明显。易观国际数据显示,2011-2014年,我国大数据市场规模分别为37.4亿元、47.3亿元、59亿元和75.7亿元,年平均复合增长约为27%。易观国际同时预测,2015、2016年我国大数据市场规模将保持约30%的增长速度,在十二五末市场规模接近100亿元。 图1 2011-2016年我国大数据市场规模 37.447.3 5975.798.9129.326.7%24.7%28.4%30.7%30.7%0%5%10%15%20%25%30%35%0 20 40 60 80 100 120 140 201120122013 201420152016规模(亿元)增速 数据来源:易观国际数据,2015.1 我国已经初步形成了由互联网企业(以百度、阿里、腾讯为代表)、传统IT 厂商(以华为、联想、浪潮、曙光、用友等为代表)、大数据企业(以亿赞普、拓尔思、海量数据、九次方等为代表)共同组成的市场供给关系,但各环节发展水平不均衡,在

大数据产业链高端环节缺少成熟的产品和服务,面向海量数据的存储和计算服务较多,而前端环节数据采集和预处理,后端环节数据挖掘分析和可视化,及大数据整体解决方案等产品和服务较为匮乏。 (二)技术创新基础初具,应用驱动创新特征明显 技术创新基础初具。十二五以来,工业和信息化部、国家发展与改革委员会、科技部等部门高度重视大数据的发展,利用“核高基”科技重大专项、电子发展基金等进行了前沿部署,针对互联网和大数据发展的迫切需求,安排了非结构化数据管理研究、大型通用数据库系统研究等课题,对非结构化数据管理、大型数据管理的核心技术进行集中攻关。我国企业已经在大数据领域开始布局,不仅加强物理存储设备与处理能力的建设,也加快技术产品的研发与人才队伍的培养。 应用驱动创新特征明显。十二五以来,大数据领域由技术创新转驱动向应用创新驱动转变的趋势开始显现,很多技术和产品是在应用需求的引导下完成的创新和突破。在Hadoop、Spark、Storm等开源技术的影响下,大数据的技术壁垒越来越低,使得开展大数据业务的企业无需担忧技术实现问题,而是将更多的精力和资源投入到对需求的挖掘、分析和满足上。面对各行业的特性需求和不同用户的个性化需求,企业不断地创新出新技术、新产品、新业态和新模式。 (三)投融资活动初步兴起,行业应用成为热点方向 投融资活动初步兴起。十二五期间,我国大数据领域融资并

2017年公需课考题大数据技术与发展前景

2017年公需课考题大数据技术与发展前景1 【单选】()是一种高实时性的计算模式。 ? A. 批处理计算 ? B. 流式计算 ? C. 查询分析计算 ? D. 数据挖掘计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案:B 2 【单选】数据的可用性取决于() ? A. 数据分析 ? B. 数据集采 ? C. 数据质量 ? D. 数据需求 ? A ? B ? C

? D ?正确答案:C 3 【单选】批处理和复杂数据挖掘计算通常属于() ? A. 分析计算 ? B. 实时计算 ? C. 查询计算 ? D. 非实时计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案:D 4 【多选】目前大数据分析与挖掘重要发展趋势和方向有()? A. 更加复杂、更大规模的分析和挖掘 ? B. 大数据的实时分析和挖掘 ? C. 大数据分析和挖掘的基准测试 ? B

? C ?正确答案:A B C 5 【多选】从数据处理类型来看,大数据处理可分为()? A. 传统的查询分析计算 ? B. 复杂的数据挖掘分析计算 ? C. 数据纵向挖掘分析计算 ? D. 数据横向挖掘分析计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案:A B 6 【多选】大数据查询分析计算的典型系统包括() ? A. Hadoop36下的HBase 和Hive ? B. Facebook开发的Cassandra ? C. Google 公司的Dremel ? D. Cloudera 公司的实时查询引擎Impala ? A

? B ? C ? D ?正确答案:A B C D 7 【判断】云计算IT资源庞大、分布较为广泛,是异构系统较多的企业及时准确处理数据的有力方式()? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案:正确 8 【判断】最适合于完成大数据批处理的计算模式是Spark() ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案:错误 9 【判断】大数据时代的安全与传统安全相比,变得更加复杂()

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