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国家大数据产业贵州市场机会与前景分析

发表时间:2018-06-22 00:00

  十九大确立了“新时代中国特色社会主义” 思想理论和战略布局。习近平总书记针对“实施国家大数据战略” 主持中共中央政治局第二次集体学习,强调加快完善数字基础设施,推进数据资源整合和开放共享,保障数据安全,加快建设数字中国,更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。

国家大数据产业市场在国家政策引导、大数据试验区、各地试点实践基础上,贵阳-“中国数谷”面临前所未有的市场机会和前景,以下从国家大数据发展模式、大数据市场方向和大数据技术方向展开论述,并结合实践给出市场布局建议。

   一、国家大数据发展模式的变迁:从“行业垂直”发展走向“聚通融合”,从“封闭沉睡”走向“开放创新”,建设“国家一体化”大数据资源目录体系,形成政府与市场的共治模式

  大数据的概念处于不断认知的过程之中。上世纪八十年代,世界未来学家托夫勒在《第三次浪潮》中从文明发展阶段角度提出“农业文明”、“工业文明”和“信息文明”的划分方式,目前世界毫无疑问处于信息文明的阶段,从计算机技术的兴起和互联网的诞生,到现在层出不穷的信息系统、互联网应用、移动应用、物联网以及云计算基础实施的变革,社会和经济发展所产生的数据从GB、TB、PB、EB、ZB逐渐呈爆炸式增长,在传统数据处理工具、处理模式、复杂性、数据价值认知等方面发生巨大的变化,由此产生了大数据的概念以及分布式计算和存储模式的进一步发展,大数据的发展和利用正在带动深刻的社会变革,从电子商务、移动支付到共享经济,从政务服务、不见面审批到国家治理,从信息安全、网络安全到国家安全,大数据技术上升为国家战略层面,大数据技术正在成为信息文明发展的基石,是未来人工智能发展的基础和起点。

大数据技术的使用最早集中在“垂直行业”内,比如互联网方面的电子商务、互联网搜索、互联网金融、互联网广告等,侧重行为分析、特征分析、以分词为核心的自然语言处理、风险监控、安全监控等;在政务和企业方面,集中在通信、医疗、金融、气象、海洋、交通、公安、水利、能源、环保等数据密集、数据量较大的行业,侧重使用大数据技术在存储和分析方面的性能提升,在行业内进行业务特征分析、画像分析和趋势分析,逐步提升行业应用大数据的水平,尤其是图像技术、语音技术、分词技术以及物联网的兴起建设和云计算的大发展,极大推动了大数据的发展。

  国家大数据战略的提出,是站在更高、更广泛、更深刻的经济和社会发展认识基础上提出的大数据发展思路,在国家以“放管服”为核心的全面深化改革进程中,所面临的问题具有整体性和综合型,比如商事制度改革所涉及的“证照合一”,“双随机一公开”,“综合执法改革”,“三项制度”等,牵涉到工商、国税、地税、人社、公安、民政、银行等多个部门和单位;比如国家信用体系建设基本覆盖所有政务部门和主体单位,面向政务诚信、市场诚信、社会诚信和司法公信力建设,要形成以“法人”和“自然人”为核心的信用行为库和支撑系统;比如“以审判为核心”的司法体制改革,涉及公安、检察院、法院、律师事务所、社会公众等;比如以反腐为核心的权力监管,基本覆盖党政公检法和国资国有企业,牵涉面更为广泛。

  国家大数据战略的核心思路是“聚通融合”,建设覆盖全国的政务信息资源共享交换平台,重点建设基础库、主题库和部门库,形成国家、省、地区三级数据资源中心、数据共享平台和数据开放平台,在此基础上实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的全国一张网(电子政务外网+互联网),不断提升国家政务治理能力和便企便民服务,面向政务治理为各层级政府单位提供国家资源目录共享视图,在垂直行业大数据融合分析方面有了更广阔的数据维度,彻底解决没有数据,有数据不统一、数据融合度不够等突出问题,通过共享交换模式整合政务共治的突出难题;面向企业和社会公众形成“全国漫游”模式的业务能力,比如户口迁移、车辆年检、教育转学、企业投资、社保转移、医疗异地支付等,实现“让百姓少跑腿、数据多跑路”的严肃承诺;面向互联网企业、软件企业、大数据企业、数据交易所、数据研究机构、智库等各类企业事业单位,采用社会化运营的思路,通过大数据驱动产业创新,以“互联网+教育”、“互联网+医疗”、“互联网+文化”等模式建设民生保障体系并创造出新的经济增长点,实现国家和社会共治共发展模式。通过全国数据共享和交换平台,行业大数据资源从“封闭沉睡”走向“开放创新”,以政务信息大数据为基础,引导社会和企业大数据整合融合,国家大数据战略走向一体化,聚变效应必将推动大数据产业链的快速形成,在大数据确权、交易、投资、流通、加工、追溯、安全、计费、服务等方面形成一整套完备的国家管理模型和市场运营机制。

  二、大数据市场方向、要点和设想:贴紧大数据资源中心建设,在信用体系、电子证照、主题工程、行业部门信息化建设方面拓展行业优势,走大数据联合运营之路

国家大数据发展战略和要求带来了广阔的市场方向,包括云数据中心基础设施建设、行业云大数据平台、数据交换共享平台、大数据细分行业协同应用、大数据处理和服务平台、大数据资产交易等,在此重点阐述数据交换和共享平台以及未来的行业应用带来的市场机遇。全国一体化的数据共享和交换平台,形成了一体化的政务数据资源中心、政务资源信息共享平台和政务资源信息开放平台。数据资源中心重点建设基础库、主题库和部门库。

基础库包括法人库、自然人库、信用库、地理信息库和电子证照库,这五个库是政务治理提升和便企便民的基础,国家治理模式的重心已经由“事前监管”转化为“事中事后监管”,行政权力事项推行“不见面审批”和“最多跑一次”,实行“一窗、一号、一网”的政务服务模式,“放管服”改革的核心思想是依靠信用机制分层管理,提高政务效率和质量并降低成本,建设和发展信用经济,符合现代经济的特征和规律,以“法人”和“自然人”为基础建设全国或者全省以生命周期为模型的电子证照库和以时间线为模型的信用行为库,可有效优化审批流程和监管模式,是未来政务大数据和行业大数据争夺的制高点,为了加强电子证照和信用行为的数据鉴权和认证,可引入区块链技术和体系,保证数据的可信性、不可篡改和追溯性;基础库中的地理信息库是全国全省一张图的基础,未来构建省级时空大数据平台是大势所趋,以GIS和大数据融合平台为基础,建设行政区划、国土规划信息、交通信息、生态资源信息、房产信息、医疗资源信息、教育资源信息、宏观经济信息、环保信息、行政服务、农业科技、精准扶贫、市场监管、城市运营信息、气象海洋测绘等等多层多领域信息,以服务的形式服务于各政务和企事业单位。

主题库的建设主要是以十二五和十三五规划的重点领域工程为基础,按照主题形成信息库,包括全民健康保障、全民住房保障、全民社会保障、药品安全监管、食品安全监管、安全生产监管、市场价格监管、金融综合监管、能源安全保障、信用体系建设、生态环境保护、行政执法监督、民主法制建设、执政能力建设、基本公共服务建设、行政许可审批等方向,这些主题工程和主题库具备延续性和完善性,未来的市场方向是依托基础库和其他主题库以及部门库进行深入融合分析;

部门库是党政公检法各领域各部门汇集的政务基础信息和业务信息,未来的市场方向是基于各部门主体业务,融合基础库和主题库进行数据融合分析以及大量新的应用创新,改造或者新建符合国家治理提升和公共服务的管理系统、互联网应用以及移动APP和微信应用,加强数据融合分析用以支撑领导决策、指挥调度和监管创新。

基于政务资源信息共享平台和政务资源信息开放平台,未来的市场机会是社会化联合运营,以政府和国资为主导,联合具备实力的软件厂商、大数据厂商、数据分析机构、互联网厂商、数据交易机构、智库、研究院等共同运营政务大数据和社会数据,运营实体可能是独立公司、控股公司或者协议合作方式,未来在常态数据分析、数据脱敏脱密、数据融合处理、数据服务产品加工、数据销售和推广方面展开合作并创造出巨大的就业机会,各类具备互联网运营特征的互联网应用、移动应用和产品将被持续孵化。

  三、大数据技术方向、路线和建议:面向国家重大需求,实施创新驱动,形成自主可控的基于云平台的混合式大数据技术路线,整合资源加速形成大数据产业优势

国家大数据发展战略在技术方面提出明确要求,即:

要瞄准世界科技前沿,集中优势资源突破大数据核心技术,加快构建自主可控的大数据产业链、价值链和生态系统。要加快构建高速、移动、安全、泛在的新一代信息基础设施,统筹规划政务数据资源和社会数据资源,面向国家重大需求,面向国民经济发展主战场,全面实施促进大数据发展行动,完善大数据发展政策环境。要以数据为纽带促进产学研深度融合,形成数据驱动型创新体系和发展模式,培育造就一批大数据领军企业,打造多层次、多类型的大数据人才队伍。突出了自主可控、统筹规划和全面实施,面向重大需求在政务和社会大数据方面,促进创新驱动模式的企业、人才和研发深度融合发展。

大数据技术可行的架构一定是混合式体系,既要支撑大数据的存储和计算,又要支撑交换、共享以及各类大数据应用。从结构化数据、半结构化数据和非结构化数据方面,待选方案和产品较多,结构化和半结构化数据依托SQL数据库(传统关系型数据库,包括事务性和分析性)、NewSQL数据库(MPP数据库),NoSQL数据库(mongodb、hbase、redis、leveldb等)进行存储,半结构化和非结构化数据主要依托文件系统、共享文件系统、分布式文件系统进行存储。在分布式计算和数据分析方向主要依托MapReduce、Yarn、hive、Spark、R、python、sas、pig、Impala、Hama、kylin等开源和商业体系。在大数据可视化方向,重点研究数据模型构建工具、数据立方以及基于WEB图形化集合。综上所述,基于Hadoop体系,在数据多源实时和非实时采集、分布式存储、分布式计算、数据模型和算法、可视化交互分析和展示、安全等方面整合研发,有效融合传统开源存储和计算技术,构建自主可控的基于开源组件的技术体系行之有效。目前国内自主知识产权的大数据分析平台基本是按照这个思路在整合研发,尤其是阿里云、腾讯云等公有云平台,整合力度和产品线较全。大数据技术体系,尤其是超大规模大数据平台,是从云计算的IAAS层、PAAS层和DAAS层统一整合,从基础实施资源虚拟资源、数据交换与采集、分布式存储和计算、大数据挖掘分析和可视化展示均实现弹性可配置、可监控、可管理、可扩展,成为事实上的大数据操作系统(DATAOS),而在私有云中心和大数据平台建设方面参照公有云大数据平台进行裁剪和定制。


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