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从《促进大数据发展行动纲要》看大数据产业发展

(2015-09-07 13:50:13)
标签:

it

大数据

互联网

云计算

财经

分类: IT评论

    1、对大数据产业发展的一个基本判断:大数据成为推动经济转型发展的新动力

    《促进大数据发展行动纲要》明确提出了大数据成为推动经济转型发展的新动力,将推动传统经济的组织模式、生产方式和运行机制、商业模式的创新,并衍生大数据新兴产业。

    首先是组织模式的创新。传统经济的组织模式是以企业为单位,按照垂直分工形成上下游产业链,数据流是由上游生产环节逐步传递到供应链、销售和客户服务等环节,上下游之间、企业与客户之间往往由于信息不对称产生了很多低效率的环节。随着大数据与经济发展的深入融合,经济组织模式将逐步转变为基于互联网的消费者、平台企业和合作伙伴的网络协作组织模式。这种组织模式是以数据的交换和共享为基础,以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流,将各种生产要素有效整合在一起,形成消费者参与生产、平台组织各类生产要素资源、合作伙伴分工协作的网络化社群运作模式。

    第二是生产方式和运行机制的创新。大数据正成为一种新的生产要素,一方面能够对其他生产要素形成替代效应,低成本地提高生产效率,例如,通过大数据诊断和分析,能够大幅缩减生产线上工人的投入;另一方面,大数据平台能够推动大数据、技术、物资、资金、人才等生产要素进行网络化共享、集约化整合、协作化开发和高效化利用,产生网络协同设计、智能制造、物流电子商务、网络众筹、网络众包等新模式,彻底改变传统的生产方式和经济运行机制,显著提升经济运行水平和效率。

    第三是商业模式的创新。经济发展中各种大数据的采集、挖掘和分析能够敏锐洞察消费者行为,预测客户兴趣偏好和行为习惯,把握市场趋势,从而帮助企业发现客户需求,开展精准营销,实现企业业务增值,持续激发企业商业模式创新,不断催生大数据信用、大数据商务、大数据影视等新业态,成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。

    第四是大数据新兴产业的衍生和发展。一方面是大数据产品和服务的自身发展,由于大数据的采集、处理和分析对传统信息技术产品和服务提出了更高的要求,迫切要求发展新一代的大数据产品和大数据解决方案,这将是对信息产业的一次重要升级。另一方面,随着大数据在各行业创新应用,大数据与传统产业融合形成了很多新兴产业,例如大数据与工业、新兴服务业、农业、金融、文化、教育、医疗等产业融合,逐步衍生出工业大数据、农业大数据、大数据金融等新业态。这些业态既是对传统产业的升级,也具有新兴产业的典型特征。

   笔者认为,基于上述理由,纲要提出了一个基本判断:大数据成为推动经济转型发展的新动力。

 

    2、发展工业大数据是大数据促进我国经济转型发展的首要任务

    在《中国制造2025》战略、美国工业互联网和德国工业4.0的大背景下,发展工业大数据成为大数据促进经济转型发展的首要任务,其具体内容包括:

    一是工业企业产品全生命周期、产业链全流程的大数据应用。随着信息化与工业化的深入融合,以工业企业的研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等生产经营活动为纽带,以各个阶段的“产品”为载体,产生了包含消费者、生产者、设备、物资、资金等各类生产要素的静态属性数据和动态行为数据。这些工业大数据的挖掘和分析,将能够感知用户需求,实现面向需求的个性化定制,大幅提升产品附加价值,打造智能工厂,实现供应链优化和精准营销,大幅带动工业企业的转型升级。例如,消费者的评论数据将为新产品开发提供依据,消费者的社区讨论将促进新产品的设计和迭代,产品动态运行数据将帮助发现产品质量缺陷并改进产品加工工艺流程,产品销量数据将帮助优化供应链,产品需求数据将有助于实现大规模个性化定制等。

    二是建立面向不同行业、不同环节的工业大数据资源聚合和分析应用平台。通过各个行业或环节大数据资源聚合和分析应用平台,能够汇集本行业的数据资源,建立起专业化的数据分析能力,形成在行业领域的个性化定制和精准化服务能力,打造形成企业在行业中的核心竞争力。例如,红领西服通过建立服装行业的大数据库和分析平台,建立了服装大规模个性化定制的竞争模式;尚品宅配通过建立家装和地产行业的大数据库和分析平台,建立起了家装行业大规模个性化定制的竞争模式。

    三是以大数据为基础的工业4.0各类关键技术的集成应用。通过互联网、大数据、物联网、云计算和三维(3D)打印技术、个性化定制、人工智能、机器人等新技术、新模式的集成应用,推动制造模式变革和工业转型升级,真正实现支持大规模个性化定制的智能制造、柔性制造、精益制造和敏捷制造。

 

    3、大数据核心技术自主可控是形成大数据产业核心竞争力的关键

    大数据技术的自主可控是形成产业竞争力的关键,我国大数据技术的发展体现在了夯实基础研究能力、加强关键技术攻关和人工智能技术创新等三个方面。

    一是夯实基础研究能力。大数据分析的一个基本任务在复杂的全集数据中发现相关性,这需要综合数理统计学、计算机科学、社会科学、系统科学及其他应用学科,逐步形成数据科学的理论体系,重点是研究相关性和复杂网络。大数据处理需要解决大规模、多类型、存取速度快的大数据集合的计算,需要建立分布式计算、内存计算、流计算、图计算等新计算理论体系和大数据分析理论,突破大数据认知与处理的技术瓶颈。大数据应用需要建立业务相关的分析模型,需要面向网络、安全、金融、生物组学、健康医疗等重点需求,探索建立数据科学驱动行业应用的分析模型。

     二是加强关键技术攻关。大数据关键技术的发展一直是以开源社区驱动的方式在发展,以谷歌、雅虎、阿里、腾讯、百度等公司为基础,在Apache基金会的支持下,通过产业界和学术界协同创新的方式,支持了Hadoop/Spark等开源技术的发展,逐步建立起了大数据的核心技术体系。在我国,关键技术的攻关也将采取类似的技术发展路线,力争在海量数据存储、数据清洗、数据分析发掘、数据可视化、信息安全与隐私保护等领域进行关键技术攻关,采取政产学研用相结合的协同创新模式和基于开源社区的开放创新模式。

    三是人工智能技术创新。数据分析是大数据应用的基础工作,数理统计是数据科学的重要基础学科,人工智能技术是大数据高级分析挖掘的核心技术。随着自然语言理解、机器学习、深度学习等人工智能技术的进一步发展,将有望提升数据分析处理能力、知识发现能力和辅助决策能力。

 

    4、建立大数据产品体系是大数据产业发展的重要内容

    大数据产品体系是由软件产品、硬件产品和核心基础产品以及大数据解决方案组成的,这些细分环节也共同构成了大数据的核心产业。

    一是围绕数据采集、整理、分析、发掘、展现、应用等环节,支持大型通用海量数据存储与管理软件、大数据分析发掘软件、数据可视化软件等软件产品发展,比如南大通用的非结构化数据库、拓尔思的文本数据分析挖掘软件、海云数据的大数据可视化软件等。

    二是支持海量数据存储设备、大数据一体机等硬件产品发展,比如浪潮、曙光、华为等公司的大数据一体机等硬件产品。

    三是支持大数据带动的芯片、操作系统等信息技术核心基础产品发展,比如龙芯、中标操作系统等。

    四是支持与重点行业领域业务流程及数据应用需求深度融合的大数据解决方案发展,如亚信的电信大数据解决方案、海量公司的媒体大数据解决方案等。

    5、大数据在各行业的创新应用是大数据产业发展的不竭动力

    大数据在金融、商贸、物流、现代服务、文化、旅游、媒体、教育、医疗、矿山、化学、材料、制药、能源、农业农村、知识服务、、科学研究、创新创业等各个领域的广泛应用,将培育出互联网金融、电子商务、智慧物流、数据服务、数据影视、数据探矿、数据化学、数据材料、数据制药等新业态,提升这些行业大数据资源的采集获取和分析利用能力,充分发掘数据资源支撑创新的潜力,带动技术研发体系创新、管理方式变革、商业模式创新和产业价值链体系重构,推动跨领域、跨行业的数据融合和协同创新,促进战略性新兴产业发展、服务业创新发展和信息消费扩大,探索形成协同发展的新业态、新模式,培育新的经济增长点。

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