两会前后大数据的政策将助力各企业更上一个台阶

      从工信部、发改委等部委了解到,两会前后,大数据系列推进政策将密集推出,国家政策将为今年大数据产业的快速成长提供良好的发展环境。

      据经济参考报2月6日消息,业内预期,我国大数据产业正在从起步阶段步入黄金期,2020年中国有望成世界第一数据资源大国,但数据开放度低、技术薄弱、人才缺失、行业应用不深入等难题亟待解决。

      工信部信软司副司长李冠宇表示,“我国大数据产业顶层设计不断加强,政策机制日益健全。发改委、工信部、网信办等46个部委共同建立了促进大数据发展部际联席会议制度,全国有30多个省市制定实施了大数据相关的政策文件。”

      业内预期,2018年,随着国家大数据战略推进实施以及配套政策的贯彻落实,大数据产业发展环境将进一步优化,社会经济各领域对大数据服务的需求将进一步增强,大数据的新技术、新业态、新模式将不断涌现,产业规模将继续保持30%以上的高速增长态势。

      信息来源:经济参考报 内容原标题:两会前后大数据系列推进政策将密集推出

      首要解决的就是数据孤岛问题

      目前大数据仍然是一个技术驱动的行业,大部分的大数据项目和产品,还没走到标准接口的阶段。

   “开着宝马吃低保”、“开着宝马购经适房”,这些令人发指的不诚信现象之所以屡禁不绝,一个重要原因就是部门之间存在着信息壁垒。尽管我国银行、工商、税务、海关等都建立了相关信息平台,但部门之间难以共享。

      信息不被共享,固然有安全考虑。但更多的恐怕还是部门利益考量,因此不愿拿出来共享。正是这种以邻为壑的想法,造成各部门、各层级间条块分割成为“信息孤岛”,数据采集重复、标准不同、一致性差、开发利用程度低,制约了政府的协同管理和应急响应,极大地阻碍了我国信用体系建设的进程。

      值得注意的是,有的部门明知“大数据”浪潮势不可挡,生怕将来建立统一公共信息平台会让自己的利益受损,竟千方百计保留“自留地”,不惜另起炉灶,建各式各样的数据中心、信息中心,重复建设、标准不一,不仅造成资源浪费,为下一步信息整合制造了新的难题。信息互联互通对公共服务领域、政府监管市场、建立公平竞争环境等的便利不言而喻。

      由于各个公司的技术基因不一样,所以公司直接本身形成了数据孤岛,要打破数据孤岛,规范开放协议,开放标准是个关键。数据安全一直是一个大家都比较关心的问题,面对“大数据”时代,打破“信息孤岛”是无法回避的趋势,同时也会出现信息安全的问题。只有建立符合中国国情的数据应用法律体系,确保“大数据”绝对安全,保护公民个人信息不被商业化、公民隐私权不受侵犯。还应加快制定数据产权归属、保护以及采集、存储、加工、传递、检索、授权应用等法律法规,明确数据拥有者、使用者、管理者、社会第三方等各方的责、权、利,推动更多部门、企业和个人共同参与到社会信用体系建设中来。

      其次,数据的正确分析处理及合理应用离不开大数据的核心技术

      数据源越来越复杂,应用越来越广泛,只有使用正确的大数据核心技术分析处理数据,才能使数据得到更加合理的应用。大数据已经渗透到各行各业,大数据有哪些技术是刚需的呢?哪些技术潜在着巨大的价值呢?

      预测分析:是一种统计或数据挖掘解决方案,包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署,也可为规划流程提供各种信息,并对企业未来提供关键洞察。

      NoSQL数据库:非关系型的数据库包括Key-value型(Redis)数据库、文档型(MonogoDB)数据库、图型(Neo4j)数据库。主要应用适用场景:1、数据模型比较简单;2、需要灵活性更强的IT系统;3、对数据库性能要求较高;4、不需要高度的数据一致性;5、对于给定key,比较容易映射复杂值的环境。

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      分布式存储系统:分布式存储是指存储节点大于一个、数据保存多副本以及高性能的计算网络;利用多台存储服务器分担存储负荷,利用位置服务器定位存储信息,它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率,还易于扩展。

      数据可视化:大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。

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      数据挖掘算法:大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。

      数据质量和数据管理:大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。

      最后,大数据推进政策将助力各企业更上一层台阶

      大数据发展大致经历了由科学研究领域进入商业发展模式、然后上升为国家战略的过程。政府是推动大数据发展的重要力量,世界各国都在大力应用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府能力,因此政府是大数据发展中重要的推进者之一。大数据应用企业依托国家政策的实施,形成了多个大数据典型应用项目,这些项目在数据基础服务、电力能源、装备制造、健康医疗、智慧交通等领域取得良好效果,全方位助力各传统企业经济转型升级。随着大数据政策的推进,各项目的落地,将促使大数据战略发展迈向新台阶,提升大数据应用水平,全面实现企业信息化、智能化,助力各企业更上一层台阶。

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