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大數(shù)據(jù)
       大數(shù)據(jù)(big data),指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法(抽樣調(diào)查)這樣捷徑,而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實(shí)性)。

對于“大數(shù)據(jù)”(Big data)研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合,具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息,而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換而言之,如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè),那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵,在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”,通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

從技術(shù)上看,大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理,必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù)。

隨著云時代的來臨,大數(shù)據(jù)(Big data)也吸引了越來越多的關(guān)注。分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為,大數(shù)據(jù)(Big data)通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于分析時會花費(fèi)過多時間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起,因?yàn)閷?shí)時的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。

大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù),以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù),包括大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計(jì)算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲系統(tǒng)。

最小的基本單位是bit,按順序給出所有單位:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

它們按照進(jìn)率1024(2的十次方)來計(jì)算:

1 Byte =8 bit

1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit

1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes

1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB

1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB

1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB

1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB

1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB

1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB

1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB

1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB

1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB

全稱:

1 Bit(比特) =Binary Digit

8Bits = 1 Byte(字節(jié))

1,000 Bytes = 1 Kilobyte

1,000Kilobytes = 1 Megabyte

1,000 Megabytes = 1 Gigabyte

1,000 Gigabytes = 1Terabyte

1,000 Terabytes = 1 Petabyte

1,000 Petabytes = 1 Exabyte

1,000Exabytes = 1 Zettabyte

1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte

1,000 Yottabytes = 1Brontobyte

1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte

特征

容量(Volume):數(shù)據(jù)的大小決定所考慮的數(shù)據(jù)的價值和潛在的信息;

種類(Variety):數(shù)據(jù)類型的多樣性;

速度(Velocity):指獲得數(shù)據(jù)的速度;

可變性(Variability):妨礙了處理和有效地管理數(shù)據(jù)的過程。

真實(shí)性(Veracity):數(shù)據(jù)的質(zhì)量

復(fù)雜性(Complexity):數(shù)據(jù)量巨大,來源多渠道

價值(value):合理運(yùn)用大數(shù)據(jù),以低成本創(chuàng)造高價值

結(jié)構(gòu)

大數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越成為數(shù)據(jù)的主要部分。據(jù)IDC的調(diào)查報(bào)告顯示:企業(yè)中80%的數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)每年都按指數(shù)增長60%。大數(shù)據(jù)就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)今階段的一種表象或特征而已,沒有必要神話它或?qū)λ?/span>

保持敬畏之心,在以云計(jì)算為代表的技術(shù)創(chuàng)新大幕的襯托下,這些原本看起來很難收集和使用的數(shù)據(jù)開始容易被利用起來了,通過各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新,大數(shù)據(jù)會逐步為人類創(chuàng)造更多的價值。

其次,想要系統(tǒng)的認(rèn)知大數(shù)據(jù),必須要全面而細(xì)致的分解它,著手從三個層面來展開:

第一層面是理論,理論是認(rèn)知的必經(jīng)途徑,也是被廣泛認(rèn)同和傳播的基線。在這里從大數(shù)據(jù)的特征定義理解行業(yè)對大數(shù)據(jù)的整體描繪和定性;從對大數(shù)據(jù)價值的探討來深入解析大數(shù)據(jù)的珍貴所在;洞悉大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢;從大數(shù)據(jù)隱私這個特別而重要的視角審視人和數(shù)據(jù)之間的長久博弈。

第二層面是技術(shù),技術(shù)是大數(shù)據(jù)價值體現(xiàn)的手段和前進(jìn)的基石。在這里分別從云計(jì)算、分布式處理技術(shù)、存儲技術(shù)和感知技術(shù)的發(fā)展來說明大數(shù)據(jù)從采集、處理、存儲到形成結(jié)果的整個過程。

第三層面是實(shí)踐,實(shí)踐是大數(shù)據(jù)的最終價值體現(xiàn)。在這里分別從互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù),政府的大數(shù)據(jù),企業(yè)的大數(shù)據(jù)和個人的大數(shù)據(jù)四個方面來描繪大數(shù)據(jù)已經(jīng)展現(xiàn)的美好景象及即將實(shí)現(xiàn)的藍(lán)圖。

應(yīng)用

洛杉磯警察局和加利福尼亞大學(xué)合作利用大數(shù)據(jù)預(yù)測犯罪的發(fā)生。

google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關(guān)鍵詞預(yù)測禽流感的散布。

統(tǒng)計(jì)學(xué)家內(nèi)特.西爾弗(Nate Silver)利用大數(shù)據(jù)預(yù)測2012美國選舉結(jié)果。

麻省理工學(xué)院利用手機(jī)定位數(shù)據(jù)和交通數(shù)據(jù)建立城市規(guī)劃。

梅西百貨的實(shí)時定價機(jī)制。根據(jù)需求和庫存的情況,該公司基于SAS的系統(tǒng)對多達(dá)7300萬種貨品進(jìn)行實(shí)時調(diào)價。

醫(yī)療行業(yè)早就遇到了海量數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn),而近年來很多國家都在積極推進(jìn)醫(yī)療信息化發(fā)展,這使得很多醫(yī)療機(jī)構(gòu)有資金來做大數(shù)據(jù)分析。

意義

現(xiàn)在的社會是一個高速發(fā)展的社會,科技發(fā)達(dá),信息流通,人們之間的交流越來越密切,生活也越來越方便,大數(shù)據(jù)就是這個高科技時代的產(chǎn)物。阿里巴巴創(chuàng)辦人馬云來臺演講中就提到,未來的時代將不是IT時代,而是DT的時代,DT就是Data Technology數(shù)據(jù)科技,顯示大數(shù)據(jù)對于阿里巴巴集團(tuán)來說舉足輕重。

有人把數(shù)據(jù)比喻為蘊(yùn)藏能量的煤礦。煤炭按照性質(zhì)有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類,而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似,大數(shù)據(jù)并不在“大”,而在于“有用”。價值含量、挖掘成本比數(shù)量更為重要。對于很多行業(yè)而言,如何利用這些大規(guī)模數(shù)據(jù)是贏得競爭的關(guān)鍵。

大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在以下幾個方面:

1)對大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營銷

2) 做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型

3) 面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價值

不過,“大數(shù)據(jù)”在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的巨大意義并不代表其能取代一切對于社會問題的理性思考,科學(xué)發(fā)展的邏輯不能被湮沒在海量數(shù)據(jù)中。著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過:“就今日言,有很多人忙碌于資料之無益累積,以致對問題之說明與解決,喪失了其對特殊的經(jīng)濟(jì)意義的了解。”這確實(shí)是需要警惕的。

在這個快速發(fā)展的智能硬件時代,困擾應(yīng)用開發(fā)者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點(diǎn)。企業(yè)組織利用相關(guān)數(shù)據(jù)和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發(fā)新產(chǎn)品、做出更明智的業(yè)務(wù)決策等等。例如,通過結(jié)合大數(shù)據(jù)和高性能的分析,下面這些對企業(yè)有益的情況都可能會發(fā)生:

1)及時解析故障、問題和缺陷的根源,每年可能為企業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。

2)為成千上萬的快遞車輛規(guī)劃實(shí)時交通路線,躲避擁堵。

3)分析所有SKU,以利潤最大化為目標(biāo)來定價和清理庫存。

4)根據(jù)客戶的購買習(xí)慣,為其推送他可能感興趣的優(yōu)惠信息。

5)從大量客戶中快速識別出金牌客戶。

6)使用點(diǎn)擊流分析和數(shù)據(jù)挖掘來規(guī)避欺詐行為。

趨勢

趨勢一:數(shù)據(jù)的資源化

何為資源化,是指大數(shù)據(jù)成為企業(yè)和社會關(guān)注的重要戰(zhàn)略資源,并已成為大家爭相搶奪的新焦點(diǎn)。因而,企業(yè)必須要提前制定大數(shù)據(jù)營銷戰(zhàn)略計(jì)劃,搶占市場先機(jī)。

趨勢二:與云計(jì)算的深度結(jié)合

大數(shù)據(jù)離不開云處理,云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎(chǔ)設(shè)備,是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺之一。自2013年開始,大數(shù)據(jù)技術(shù)已開始和云計(jì)算技術(shù)緊密結(jié)合,預(yù)計(jì)未來兩者關(guān)系將更為密切。除此之外,物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等新興計(jì)算形態(tài),也將一齊助力大數(shù)據(jù)革命,讓大數(shù)據(jù)營銷發(fā)揮出更大的影響力。

趨勢三:科學(xué)理論的突破

隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展,就像計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)一樣,大數(shù)據(jù)很有可能是新一輪的技術(shù)革命。隨之興起的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等相關(guān)技術(shù),可能會改變數(shù)據(jù)世界里的很多算法和基礎(chǔ)理論,實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)上的突破。

趨勢四:數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)聯(lián)盟的成立

未來,數(shù)據(jù)科學(xué)將成為一門專門的學(xué)科,被越來越多的人所認(rèn)知。各大高校將設(shè)立專門的數(shù)據(jù)科學(xué)類專業(yè),也會催生一批與之相關(guān)的新的就業(yè)崗位。與此同時,基于數(shù)據(jù)這個基礎(chǔ)平臺,也將建立起跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)共享平臺,之后,數(shù)據(jù)共享將擴(kuò)展到企業(yè)層面,并且成為未來產(chǎn)業(yè)的核心一環(huán)。

趨勢五:數(shù)據(jù)泄露泛濫

未來幾年數(shù)據(jù)泄露事件的增長率也許會達(dá)到100%,除非數(shù)據(jù)在其源頭就能夠得到安全保障??梢哉f,在未來,每個財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)都會面臨數(shù)據(jù)攻擊,無論他們是否已經(jīng)做好安全防范。而所有企業(yè),無論規(guī)模大小,都需要重新審視今天的安全定義。在財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)中,超過50%將會設(shè)置首席信息安全官這一職位。企業(yè)需要從新的角度來確保自身以及客戶數(shù)據(jù),所有數(shù)據(jù)在創(chuàng)建之初便需要獲得安全保障,而并非在數(shù)據(jù)保存的最后一個環(huán)節(jié),僅僅加強(qiáng)后者的安全措施已被證明于事無補(bǔ)。

趨勢六:數(shù)據(jù)管理成為核心競爭力

數(shù)據(jù)管理成為核心競爭力,直接影響財(cái)務(wù)表現(xiàn)。當(dāng)“數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)核心資產(chǎn)”的概念深入人心之后,企業(yè)對于數(shù)據(jù)管理便有了更清晰的界定,將數(shù)據(jù)管理作為企業(yè)核心競爭力,持續(xù)發(fā)展,戰(zhàn)略性規(guī)劃與運(yùn)用數(shù)據(jù)資產(chǎn),成為企業(yè)數(shù)據(jù)管理的核心。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理效率與主營業(yè)務(wù)收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關(guān);此外,對于具有互聯(lián)網(wǎng)思維的企業(yè)而言,數(shù)據(jù)資產(chǎn)競爭力所占比重為36.8%,數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理效果將直接影響企業(yè)的財(cái)務(wù)表現(xiàn)。

趨勢七:數(shù)據(jù)質(zhì)量是BI(商業(yè)智能)成功的關(guān)鍵

采用自助式商業(yè)智能工具進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理的企業(yè)將會脫穎而出。其中要面臨的一個挑戰(zhàn)是,很多數(shù)據(jù)源會帶來大量低質(zhì)量數(shù)據(jù)。想要成功,企業(yè)需要理解原始數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析之間的差距,從而消除低質(zhì)量數(shù)據(jù)并通過BI獲得更佳決策。

趨勢八:數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復(fù)合化程度加強(qiáng)

大數(shù)據(jù)的世界不只是一個單一的、巨大的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò),而是一個由大量活動構(gòu)件與多元參與者元素所構(gòu)成的生態(tài)系統(tǒng),終端設(shè)備提供商、基礎(chǔ)設(shè)施提供商、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商、網(wǎng)絡(luò)接入服務(wù)提供商、數(shù)據(jù)服務(wù)使能者、數(shù)據(jù)服務(wù)提供商、觸點(diǎn)服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)零售商等等一系列的參與者共同構(gòu)建的生態(tài)系統(tǒng)。而今,這樣一套數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的基本雛形已然形成,接下來的發(fā)展將趨向于系統(tǒng)內(nèi)部角色的細(xì)分,也就是市場的細(xì)分;系統(tǒng)機(jī)制的調(diào)整,也就是商業(yè)模式的創(chuàng)新;系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的調(diào)整,也就是競爭環(huán)境的調(diào)整等等,從而使得數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復(fù)合化程度逐漸增強(qiáng)。

IT分析工具

大數(shù)據(jù)概念應(yīng)用到IT操作工具產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中,大數(shù)據(jù)可以使IT管理軟件供應(yīng)商解決大廣泛的業(yè)務(wù)決策。IT系統(tǒng)、應(yīng)用和技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施每天每秒都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化或者結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)都代表了‘所有用戶的行為、服務(wù)級別、安全、風(fēng)險、欺詐行為等更多操作’的絕對記錄。

大數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)生旨在于IT管理,企業(yè)可以將實(shí)時數(shù)據(jù)流分析和歷史相關(guān)數(shù)據(jù)相結(jié)合,然后大數(shù)據(jù)分析并發(fā)現(xiàn)它們所需的模型。反過來,幫助預(yù)測和預(yù)防未來運(yùn)行中斷和性能問題。進(jìn)一步來講,他們可以利用大數(shù)據(jù)了解使用模型以及地理趨勢,進(jìn)而加深大數(shù)據(jù)對重要用戶的洞察力。 他們也可以追蹤和記錄網(wǎng)絡(luò)行為,大數(shù)據(jù)輕松地識別業(yè)務(wù)影響;隨著對服務(wù)利用的深刻理解加快利潤增長;同時跨多系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)發(fā)展IT服務(wù)目錄。

大數(shù)據(jù)分析的想法,尤其在IT操作方面,大數(shù)據(jù)對于我們發(fā)明并沒有什么作用,但是我們一直在其中。Gartner已經(jīng)關(guān)注這個話題很多年了,基本上他們已經(jīng)強(qiáng)調(diào),如果IT正在引進(jìn)新鮮靈感,他們將會扔掉大數(shù)據(jù)老式方法開發(fā)一個新的IT操作分析平臺。

促進(jìn)發(fā)展

經(jīng)李克強(qiáng)總理簽批,2015年9月,國務(wù)院印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》(以下簡稱《綱要》),系統(tǒng)部署大數(shù)據(jù)發(fā)展工作。

《綱要》明確,推動大數(shù)據(jù)發(fā)展和應(yīng)用,在未來5至10年打造精準(zhǔn)治理、多方協(xié)作的社會治理新模式,建立運(yùn)行平穩(wěn)、安全高效的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行新機(jī)制,構(gòu)建以人為本、惠及全民的民生服務(wù)新體系,開啟大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新的創(chuàng)新驅(qū)動新格局,培育高端智能、新興繁榮的產(chǎn)業(yè)發(fā)展新生態(tài)。

《綱要》部署三方面主要任務(wù)。一要加快政府?dāng)?shù)據(jù)開放共享,推動資源整合,提升治理能力。大力推動政府部門數(shù)據(jù)共享,穩(wěn)步推動公共數(shù)據(jù)資源開放,統(tǒng)籌規(guī)劃大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),支持宏觀調(diào)控科學(xué)化,推動政府治理精準(zhǔn)化,推進(jìn)商事服務(wù)便捷化,促進(jìn)安全保障高效化,加快民生服務(wù)普惠化。二要推動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展,培育新興業(yè)態(tài),助力經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型。發(fā)展大數(shù)據(jù)在工業(yè)、新興產(chǎn)業(yè)、農(nóng)業(yè)農(nóng)村等行業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用,推動大數(shù)據(jù)發(fā)展與科研創(chuàng)新有機(jī)結(jié)合,推進(jìn)基礎(chǔ)研究和核心技術(shù)攻關(guān),形成大數(shù)據(jù)產(chǎn)品體系,完善大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈。三要強(qiáng)化安全保障,提高管理水平,促進(jìn)健康發(fā)展。健全大數(shù)據(jù)安全保障體系,強(qiáng)化安全支撐。

2015年9月18日貴州省啟動我國首個大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的建設(shè)工作,力爭通過3至5年的努力,將貴州大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)建設(shè)成為全國數(shù)據(jù)匯聚應(yīng)用新高地、綜合治理示范區(qū)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展聚集區(qū)、創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新首選地、政策創(chuàng)新先行區(qū)。

圍繞這一目標(biāo),貴州省將重點(diǎn)構(gòu)建“三大體系”,重點(diǎn)打造“七大平臺”,實(shí)施“十大工程”。

“三大體系”是指構(gòu)建先行先試的政策法規(guī)體系、跨界融合的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系、防控一體的安全保障體系;“七大平臺”則是指打造大數(shù)據(jù)示范平臺、大數(shù)據(jù)集聚平臺、大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺、大數(shù)據(jù)交易平臺、大數(shù)據(jù)金融服務(wù)平臺、大數(shù)據(jù)交流合作平臺和大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新平臺;“十大工程”即實(shí)施數(shù)據(jù)資源匯聚工程、政府?dāng)?shù)據(jù)共享開放工程、綜合治理示范提升工程、大數(shù)據(jù)便民惠民工程、大數(shù)據(jù)三大業(yè)態(tài)培育工程、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造升級工程、信息基礎(chǔ)設(shè)施提升工程、人才培養(yǎng)引進(jìn)工程、大數(shù)據(jù)安全保障工程和大數(shù)據(jù)區(qū)域試點(diǎn)統(tǒng)籌發(fā)展工程。

此外,貴州省將計(jì)劃通過綜合試驗(yàn)區(qū)建設(shè),探索大數(shù)據(jù)應(yīng)用的創(chuàng)新模式,培育大數(shù)據(jù)交易新的做法,開展數(shù)據(jù)交易的市場試點(diǎn),鼓勵產(chǎn)業(yè)鏈上下游之間的數(shù)據(jù)交換,規(guī)范數(shù)據(jù)資源的交易行為,促進(jìn)形成新的業(yè)態(tài)。

國家發(fā)展改革委有關(guān)專家表示,大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)建設(shè)不是簡單的建產(chǎn)業(yè)園、建數(shù)據(jù)中心、建云平臺等,而是要充分依托已有的設(shè)施資源,把現(xiàn)有的利用好,把新建的規(guī)劃好,避免造成空間資源的浪費(fèi)和損失。探索大數(shù)據(jù)應(yīng)用新的模式,圍繞有數(shù)據(jù)、用數(shù)據(jù)、管數(shù)據(jù),開展先行先試,更好地服務(wù)國家大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略。

2016年3月17日,《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要》發(fā)布,其中第二十七章“實(shí)施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”提出:把大數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源,全面實(shí)施促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動,加快推動數(shù)據(jù)資源共享開放和開發(fā)應(yīng)用,助力產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和社會治理創(chuàng)新;具體包括:加快政府?dāng)?shù)據(jù)開放共享、促進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。


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