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大数据打破信息孤岛 已成第四次工业革命战略资源

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供稿:中国工控网 2016/6/23 9:51:47

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当今世界,新一轮科技和产业革命正在蓬勃兴起。数据是基础性资源,也是重要生产力。大数据技术,就是从各种类型的数据中,采用新处理模式快速获得有价值的信息,从而实现深度理解、敏锐发现与精准决策。目前,大数据产业已渐趋成熟,亟待被各行各业所运用。

  
  我国发展大数据产业还面临着“信息孤岛”的挑战。跨部门、跨行业的数据共享仍不顺畅,有价值的公共信息资源和商业数据开放程度低,基本处于死锁状态,无法顺畅流动。
  
  新一代信息技术与经济社会各领域的深度融合,引发了数据量的爆发式增长,使得数据资源成为国家重要的战略资源和核心创新要素。据统计,全球所掌握的数据,每18个月就会翻倍。到2020年,全球的数据量将达到40ZB,其中我国所掌握的数据将占20%。
  
  数据正成为国家发展重要战略资源。国务院总理李克强在发往2015贵阳国际大数据产业博览会贺信中明确表示,当今世界,新一轮科技和产业革命正在蓬勃兴起。数据是基础性资源,也是重要生产力。
  
  世界经济论坛创始人兼执行主席克劳斯�施瓦布新著《第四次工业革命——转型的力量》一书近来在决策层、知识界、经济界引起反响。该书提到未来影响整个人类发展的23项技术变革中,运用大数据进行决策在列其中。
  
  突起大数据可预知未来
  
  当前,信息化已经从提升效率的工具转变成为社会发展的基础和支撑,云计算、大数据、移动互联等新一代信息技术打破了原有技术壁垒,形成了新型的产业和商业创新模式,有效降低创新门槛,能够带来更为公平、开放、透明的市场环境,同时也推动数据成为重要的生产资料。
  
  工信部信息化和软件服务业司司长陈伟在此前接受媒体采访时曾表示,利用大数据分析,能够总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策,充分释放和利用海量数据资源中蕴含的巨大价值,推动新一代信息技术与各行业的深度耦合、交叉创新。大数据的发展将对经济社会发展乃至人们的思维观念带来革命性的影响,同时也能够为国家发展提供战略性的机遇。
  
  随着我国经济发展进入新常态,大数据将在稳增长、促改革、调结构、惠民生中曾担越来越重要的角色,在经济社会发展中的基础性、战略性、先导性地位也将越来越突出。同时,大数据也将重构信息技术体系和产业格局,也为我国信息技术产业的发展提供巨大机遇。
  
  事实上,围绕大数据发展的竞争不仅将决定国际信息产业格局,还将深刻影响国家安全与综合竞争力。推动大数据发展,提升我国在大数据技术研发、领域应用、产业发展、安全保障、法律标准、人才培养等方面的总体实力和综合竞争力,是推进我国经济增长和转型升级、促进政府管理和公共治理变革、解决发展方式转变深层次矛盾、实现国家治理能力现代化的有效路径和战略抉择,是助力我国从“数据大国”向“数据强国”转变的必由之路。
  
  “大数据是信息化发展的延伸。”中国信息通信研究院移动与大数据部副主任魏凯在接受记者专访时表示。他直言“大数据”这一概念与日常生活是息息相关的,无论是政府办公、企业运转,还是车间生产、物流运输,每天都有大量的数据生成。当各行各业的数据累积到一定规模,数据存储、管理、挖掘、应用等新技术,就能帮助我们“把握现在,预知未来”。电信运营商就依靠大数据技术,在智能交通、舆情分析、电商精准营销、精准广告等传统业务方面,开辟了新路。
  
  我们将更全面地了解正在发生什么,了解身处其中的这座城市,并作出预测性的维护或改善。”魏凯举例,智慧出行或智慧交通,依据的正是运营商的数据,它能够提前告知堵点,让人们有计划地出行,缓解城市道路交通拥堵。“而基于大数据之上的公交一卡通刷卡记录或手机通话等,可以知道某个地点在某个时段人口迁移情况,这个动态的海量信息是人工不可能做到的。”魏凯说。
  
  其实,在预知未来方面,腾讯、阿里、百度等大型互联网企业引领着大数据应用的前沿,不仅在社交、电商、广告、搜索等业务上越来越深入地使用大数据技术,还以大数据为核心引擎发展金融、交通、医疗、教育等跨界应用。例如,百度公司利用大数据技术,可以实时展示流感等流行病的动态,预测发病趋势,为应对疫情变化,优化医疗卫生资源配置提供了有力帮助。
  
  形势初始阶段的三个梯队
  
  所谓的大数据技术,就是从各种类型的数据中,采用新处理模式快速获得有价值的信息,从而实现深度理解、敏锐发现与精准决策。根据埃森哲的相关数据,目前,大数据产业已渐趋成熟,亟待被各行各业所运用。
  
  而一般认为,大数据产业包含硬件、软件和服务3个部分。据Wikibon公司2014年年初发布的报告,2013年全球大数据相关硬件、软件和服务市场规模为181亿美元,同比增幅长了61%,增速是同期IT产业的6倍。预计2017年市场规模将达到470亿美元,年度复合增长率将维持在30%以上。

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新闻来源: 中国智能制造网

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