大数据应用研究分析

近期，复旦大学空间规划研究中心、上海空间规划设计研究院、《城乡规划》杂志社联合举办题为《从“蓝图”到实践——新时期国土空间规划与治理创新升级》的研讨活动，通过分析国土空间规划、智慧城市建设、可持续生态发展的优秀案例，探讨国土空间规划与治理的思路和方法。本次线上学术交流活动得到了来自全国7大区域、14家省市规划院的积极参与。研讨活动参与单位： 广州市城市规划勘测设计研究院一、项目背景在城市管理日益精细化的今天，传统规划方法往往难以准确把握城市的运行规律，存在“见物不见人”和“见空间不见网络”等瓶颈，对城市个体活动以及运行支撑环境缺乏认知。广州CBD小蛮腰大数据研究应用逐渐成为新时代创新规划理念方法的重要手段，在认知现状、预测发展等方面发挥着不可替代的作用，是开展新时代国土空间规划的重要技术支撑。二、项目主要内容探索超大城市治理水平和治理能力现代化的提升路径，整合多源异构数据，开展从“区域—节点”的全方位全尺度对人的感知，以“无形”的数据认知“有形”的城市，挖掘城市运行规律，模拟城市发展方向，优化城市空间布局。区域层面-广州与其他城市不同交通方式不同时段人流联系在区域尺度上 ，运用城市之间的投资流、人流、交通流等大尺度空间交互数据，分析广州与省内、省外城市的经济社会联系，为广州的城市功能定位、发展目标提供支撑。城市层面-广州市域功能区出行特征城市尺度上，通过互联网POI、手机信令等数据，分析广州的空间结构，产业布局，职住规律，交通路网，为广州优化发展方向，调整空间布局提供参考。节点层面-广州国际会展中心等时圈分析和人流分析图在节点尺度上，通过手机信令、公交刷卡等数据，分析重大交通枢纽、大型公服设施的服务水平，为提升城市公共服务，增加居民的获得感提供方向。三、项目创新点一是以人为本，创新全时间、全域精细化研究城市活动的方法。 项目采用持续一个月、多个时间段的三大通信运营商数据，并通过腾讯位置数据、公交IC卡数据、共享单车骑行轨迹等多源数据进行校核，解析不同时空条件下居民的通勤、生活、游憩等行为特征，勾勒出城市画像，助力“以人为本”的新时代规划设计理念。二是以流分析揭示城市经济社会联系，探究城镇化发展规律。 项目通过投资流、人流、交通流的双向分析，揭示了广州在城镇网络体系中，呈现出强烈的人才和资金吸引力，与深圳一同辐射带动粤港澳大湾区和相邻省份发展，影响力远至长江中上游一带，国家中心城市作用不断彰显。广州珠江新城商务区三是创建多源数据长效采集和更新制度，汇聚战略性大数据资源。 项目共采集了近5T的数据，包括3大运营商的近万亿条手机信令数据、近500万条互联网POI数据、近30门类的行业投资数据和陆海空多种交通出行流量数据。配套建立数据更新共享机制，实现多源数据的标准化入库，推动数据资源的自然增长和持续增值。四是搭建软硬件资源、数据资源、服务平台、业务应用于一体的共享协作云平台。 集成了4套数据采集基础网格，数据颗粒度从宏观的全国343个城市单元到微观的全市30255个500*500米网格单元，历年数据实现回溯对比分析，实现数据的自动采集、智能分析、实时展示。

近日，最高人民法院通报了第五届全国法院司法大数据专题研究工作获奖情况。北京法院联合中国司法大数据研究院，立足本地，放眼全国，聚焦非法集资、跨国用工、科技犯罪、涉职业病、群体性诉讼、冬奥保障等专题，形成的研究成果获得肯定，共有9家法院榜上有名。其中，北京市高级人民法院和北京市石景山区人民法院分获两个竞赛单元的特等奖。据悉，最高人民法院在全国范围内开展“数助决策”二期试点工作，遵循“用数据说话”基本原则，依托大数据平台，对内以审判质效现代化管理为主线，对外以服务社会治理现代化为主线，运用数字分析的方式，发现审判工作规律，更好的服务科学决策和经济社会发展。本届专题研究综合考虑司法大数据辅助决策的效果，设“数助决策”整体示范应用和“数助决策”系统及专题研究示范应用两个大类，每个类别分设特等奖至三等奖四个等级，共43个获奖名额。全国共有150余家法院参与本次专题研究。北京法院数助决策系统北京市高级人民法院获得“数助决策”整体示范应用特等奖,北京市石景山区人民法院获得“数助决策”系统及专题研究示范应用特等奖,北京市第一中级人民法院、北京市丰台区人民法院获得“数助决策”系统及专题研究示范应用一等奖,北京市第二中级人民法院、北京市海淀区人民法院获得“数助决策”系统及专题研究示范应用二等奖,北京市通州区人民法院、北京市顺义区人民法院、北京市西城区人民法院获得“数助决策”系统及专题研究示范应用三等奖。“数助决策”特等奖成果简介◆北京市高级人民法院对2020半年和全年北京经济社会发展情况进行“数字体检”，形成了《关于疫情对北京市社会治理和经济运行影响的大数据专项分析报告》，为市委、市政府科学决策，妥善做好疫情防控期间重大风险防范和化解工作，提供了必要的司法保障。◆北京市石景山区人民法院与中国司法大数据研究院开展合作，以全国法院2016年至2019年期间涉大型体育赛事、涉奥运赛事、涉冰雪运动相关案件裁判文书为样本，对各口径之下的案件数量变化情况进行了调研，预判了冬奥会赛事及冰雪产业可能存在的法律风险，提出了综合施策推进诉源治理、精准施策推进专业审判、分类施策推进解纷提速三项防范建议。“数助决策”一等奖成果简介◆北京市第一中级人民法院依托全国法院审判数据资源结合大数据挖掘技术，为该院刑一庭和民六庭的调研工作提供数据支撑，为审判工作提供趋势分析，为不同层面领导的司法决策提供科学参考。◆北京市丰台区人民法院围绕辖区内非法集资类案件情况，结合北京市及全国数据进行深度挖掘、对比、分析，识别须重点关注的案件类型与类型。识别过程主要对案件进行特征分类，分析涉案金额、特点及与各类行业的关联度影响等要素，以构建成有效的数据指标体系，最终对相关部门提出有价值的参考和建议。文字：孙冰 赵书博编辑：谢伟辉

6月12日上午，民建上海市委副主委、市委大数据应用研究中心理事长汪胜洋率调研组赴上海万位科技有限公司调研，公司总经理王长军接待了调研组一行。王长军陪同调研组参观了上海万位科技大数据展示平台，并向调研组介绍了公司所开展的业务领域及主要成绩。汪胜洋对上海万位科技有限公司的发展和取得的成绩表示肯定，并希望万位科技要有更高的定位和更强的时代使命感，聚焦未来大数据产业发展，多做一些前瞻性的探索。会上，双方围绕大数据产业、产品应用、专利保护等方面问题进行了讨论。民建市委调研部副部长叶君易、部分民建市委大数据应用研究中心理事参加调研。

教育是国之大计、党之大计。加快推进教育现代化，建设高质量教育目标，需要破解教育评价改革这个难题。中共中央、国务院印发《深化新时代教育评价改革总体方案》，以及教育部等六部门印发《义务教育质量评价指南》等文件提出切实扭转不科学的教育评价导向，构建符合中国实际、具有世界水平的评价体系，推进教育治理体系和治理能力现代化。在当前网络信息时代背景下，需要充分运用大数据优势，大力推进教育评价现代化，全面提高办学水平和人才培养质量。大数据推进高质量教育发展。教育评价是对各种教育活动、教育过程和教育结果的目的与价值评价，是高质量教育发展和质量监测评估的重要“指挥棒”，事关教育发展方向与成效。早在2018年，教育部制定《教育信息化2.0行动计划》中提出“信息技术和智能技术深度融入教育全过程，推动改进教学、优化管理、提升绩效”，要求“积极探索基于区块链、大数据等新技术的智能学习效果记录、转移、交换、认证等有效方式，形成泛在化、智能化学习体系。”2020年10月，中共中央、国务院印发《深化新时代教育评价改革总体方案》，作为系统解决具有全局性、导向性教育评价问题的文件，提出“创新德智体美劳过程性评价办法，完善综合素质评价体系”，要“创新评价工具，利用人工智能、大数据等现代信息技术，探索开展学生各年级学习情况全过程纵向评价、德智体美劳全要素横向评价”。由此看出，当前高质量教育发展需要大数据等先进信息技术支撑，运用教育大数据实现教育过程的数据化、教育评价的多元化和教育效果的科学化，没有这些先进信息技术支持，难以对海量教育数据进行科学分析和教育效果的科学评价，把握信息化时代教育发展规律，也难以实现教育现代化。大数据优势赋能教育评价。长期以来，我国教育评价注重标准化考试、知识记忆为主测试、科研成果考核等，巩固和保障教育质量，但在信息化和知识经济时代，偏重知识和技能的纸笔考试评价为主，评价信息模态较单一，缺失学生情感、社交等潜能发展评价，缺乏过程性数据和增值性数据，教育评价反馈滞后等，在一定程度上成为制约教育现代化的障碍。以大数据为代表的5G、人工智能、物联网、区块链等信息技术“浪潮”正在驱动第四次工业革命到来，进而推动传统教育从理念、方式、形态到评价、应用等层面发生深刻变革。现代科技发展为建立科学的教育评价提供了全方位支持，人工智能、大数据和教育的深度融合，在教育评价改革中发挥重要技术支撑作用。通过运用大数据等新技术优势，构建客观性、科学性和系统性的数据型教育系统，实现教师教学、学生学习和管理服务的数据化、可视化、透明化和回溯化，推进大数据与教育评价融合，进而持续赋能教育评价创新应用。大数据助力教育评价科学性与系统性。一方面，大数据能够完整记录教育过程，实现增值评价和综合评价。大数据具有海量的数据规模、多样性的数据类型、快速的数据处理以及真实的高质量数据等特征，为教育教学和管理服务提供各类数据采集、清洗、分类和分析等，实现过程性教育教学和在线学习的数据记录、互动参与和成效承载，客观真实记录教育教学、学习过程和管理服务的全程以及“循证型教育教学”分析，而且面向多样需求的教育评价模型和效果可进行多次实证检验，能够基于教学和学习过程数据，实现体现教师或学生的努力程度和进步程度的增值评价，以及学生在德智体美劳等方面的全面发展的综合性评价，为教育评价提供科学技术支撑；另一方面，大数据能够提供更为全面、系统的教育评价，促进学生成长成才。在问题或对象把握上，教育大数据评价能够克服传统教育评价在量化研究中数据搜集不全面、样本选择不具有代表性或真实性等缺陷，以全样本、全程的系统性记录、刻画和呈现教育系统的运行，涵盖学生作为教育主体的兴趣、爱好和志向的多维度行为数据，构建数字化、实证性新型教育系统和感知学生全面发展的智能评价系统，成为发现、实证和把握大数据时代教育规律和学生成长规律的新认识工具。大数据驱动信息技术与教育评价融合应用。随着网络信息社会快速到来，运用大数据优势，破除传统教育评价局限，成为信息技术与教育评价融合发展的现实和技术逻辑。在具体应用方面，主要呈现为教育教学质量评价、学习行为效果评价、管理服务质量评价、政府教育政策绩效评价等。当前运用大数据优势实施教育评价实践，已经成为各类教育系统、科技企业和大数据应用研究院关注的焦点。因此，运用大数据优势优化和提升教育评价，是大数据时代高质量教育发展的客观要求，既能实现教育系统数据化、智能化和科学化，又能够在实践应用中创新各类教育评价，创新和发展以学生德智体美劳以及自我成长管理等要素为核心的新教育评价，构建起与新时代教育强国相匹配的全面性、包容性和科学性的教育评价体系，不断推进教育评价和治理现代化，助力国家时代新人培育和教育强国建设目标早日实现。(本文系国家社科基金高校思政课研究专项(20VSZ040)的阶段性研究成果)(作者分别系四川省中国特色社会理论体系研究中心特约研究员、电子科技大学马克思主义学院副教授，电子科技大学大数据中心研究员)

陈孝宝（上海尼尔森市场研究有限公司，上海 200001）摘要随着大数据和人工智能技术的普及，越来越多的大数据项目开始赋能各行各业。大数据项目管理与传统的项目管理既有共性的方法论，也有因大数据产品特点而呈现出的不同特性。多媒体大数据属于产品大数据的独特分支，对于促进手机、汽车电子、视频、体育等行业智能化发展具有积极的推动作用。通过对多媒体大数据项目管理实践的研究，分析大数据项目管理过程中的共性问题和个性问题，阐述多媒体大数据项目的需求管理、沟通管理、项目集管理、团队管理4个方面的具体内容，可为从事大数据项目管理的相关人士提供启发和参考。关键词多媒体大数据；数据颗粒度；数据覆盖率；机器标签；大数据项目集《项目管理技术》诚征2020年优质稿件投稿须知：点击这里在线投稿：点击这里邮箱投稿：pmtbjb@126.com项目管理技术传播项目管理智慧引领项目管理发展

2019年7月25日，由清大紫育（北京）教育科技股份有限公司主办的2019清大紫育大数据智能应用研究性学习营在北京圆满落下帷幕，中科院国家重点实验室专家老师以及全体同学们都欢聚在这里，共同为这场“科学探索，碰撞未来”的科研探索之旅盖上圆满的印章。五天时间里，来自全国各地的同学们相聚在北京，在实验室里相互启发，在答辩会上共同合作，在宿舍里谈天说地，向专家取经问道，博采众长，在这里结识了伙伴，收获了友谊，播种了梦想。回顾营期，虽然今天就要结束，但这并不是旅途的终点，而是同学们科学梦开始的新起点。探索科研实践在中国科学院国家重点实验室的三天科学探索，让同学们近距离的感受到前沿科技的魅力，科研实践的奥秘和科研人员的专注与执着。同学们在三天的学习中，不但学习了基础的学科知识，而且短时间内出色的完成了课题研究报告、科研数据分析和课程结业答辩等多项任务，实际操作科研实践平台，切身理解课程研究内容。五大不同领域的研究课题，让同学们充分了解了当代智能科技的前沿成果，以及在传统行业中的应用，通过专家老师的帮助同学们实际操作了国家级的智能平台系统，用实践检验所学内容，同学们通过自己的操作对所研究课题进行智能研究，加深了同学们对科学的认知。中科院专家老师指导同学们收集、整理实验数据，对数据进行分析解读，探究实验成果，总结科学规律进一步完成相关课题的实验操作。课程期间，专家老师一对一解答同学们的各种疑惑，切实帮助同学们突破困难，逐步提升。为了检验同学们的学习成果，中科院的专家们为同学们设置了课程结业答辩环节，面对中科院硕博答辩的严格要求，同学们虽然是初次参加答辩，但通过前期的充足准备和专家教授的指导，同学们面对答辩专家的提问，积极作答。答辩过程中，同学们有条不紊地展示自己对于此次科研课题的理论认知、实验操作和数据分析，专家老师们则通过点评和提问，帮助同学们纠错补漏，改进理论、实验和数据等方面存在的不足之处，获得进一步的提升。结业答辩，课程测评不仅增加了同学们的学习兴趣，也激发了同学们的求知欲与科学探索的热情。体悟名师风采本次研学营活动特别邀请了许多重量级的专家学者为同学们带来极为精彩的专题讲座，中国科学院教授，硕士生导师刘老师，让同学们与“名师面对面”，感受中科院名师风采。讲座中，刘老师灵活运用贴近高中生的方式和通俗易懂的语言进行讲授，帮助同学们理解专业知识的同时引导他们不断思考；刘老师以“人工智能的奥秘”为主题，以机器人和机器学习为例，为同学们讲述了人工智能研究技术等相关知识，分享自己的学习和研究计算机、人工智能时的有趣经历，带领同学们领略人工智能的奥妙。此外，国际生涯规划师任老师，中国科学院张老师、研究员刘教授与自主招生专家徐老师为同学们带来了丰富多彩的学科讲座。任老师通过生涯规划讲座，帮助同学们科学的认知自我，正确的规划未来的目标，通过生涯测试，生涯游戏等让同学们正确的了解自我，做好规划，突破不足，为今后最终实现自身理想而努力。中科院的张老师与刘教授从科学研究方法和课题研究实践等方面为同学们介绍了前沿科技的发展前景和数据在科学中的重要作用，希望同学们能在未来的学习中，积极参与科学实验，为祖国的科研建设添砖加瓦。自主招生专家徐老师则从新高考趋势和自主选拔政策两方面出发，为同学们分析高校升学的途径，并以不同高校的招生类型为案例解读了自主招生考试的特点，指出高校招生趋势的变化，综合评价、自主招生已成为选拔创新人才的重要依据，高考改革也开始以人为本，更加注重专业导向和能力导向。通过几位老师的精彩讲座不仅帮助学生们深刻的认知自我，而且也对同学们发现自身兴趣、选择学科专业与人生规划具有指引意义。欢乐的时光总是匆匆流逝，一转眼五天的时间已经过去，研学营也将落下帷幕。同学们的齐聚，迎来在离别前最后一次相聚。但这次，同学们心中已不再是初来乍到的紧张与羞涩，而是离别在即的不舍与留恋。同学们也有很多话想要分享，3位营员代表无一例外的表示出了对研究性学习营的热爱与感谢，丰富的知识和真挚的友谊，这份深厚的感情是同学们科学之旅最珍贵的回忆与收获，同时也感谢清大紫育与中科院的专家教授们为同学们提供良好的研究实践平台。有付出就有收获，闭营仪式上中科院的老师为同学们颁发了获奖证书、学习实践证明和课题报告。这是同学们刻苦学习的收获，希望同学们探索科学的脚步永不停息，勿忘此行，把本次研学营中表现得优秀品质和专家们严谨的科学态度带到今后的学习生活中去，以饱满的热情，创新和勇于拼搏的精神应对接下来的学习生活，早日成为未来科技领域的生力军。至此，同学们正式结束他们的研学营生活。我们相信，同学们与科学的缘分并不会至此终结，他们从中收获到的，以及科学给他们带来的感悟，都会历久弥新。鹏程万里，前程似锦。以梦为马，未来可期。愿我们可以相遇在下一次的研究性学习活动中，2019年冬季研究性学习营将在这里期待你的到来。来源：东方网

近日,公司大数据应用研究工程一期项目顺利通过验收,标志着宁波舟山港大数据技术与港口业务深度融合迈上了新台阶,为未来港口数据服务、数据营运奠定了良好的基础。近年来,随着港口业务的快速发展,与港口业务相关的系统越来越多,数据源越来越复杂,各业务系统之间存在标准不一、规范不强、数据链不畅通等问题。对此,宁波舟山港信通公司启动了大数据应用研发项目。该系统在前期数据仓库项目建设的基础上,继续深挖港口数据价值,突破了数据孤岛现象,把原本分散在各个业务系统的数据进行整理、融合、再利用,使数据发挥出更大价值。经过近一年的建设,目前该项目已经形成了较为完善的主数据建设流程和管理、利用体系。在数据仓库基础层面,该项目接入了宁波舟山港所有集装箱码头、部分散杂货码头的业务、管理数据,为港口决策管控一体化系统、海港危险货物安全管控系统、CBOS4.0、宁波舟山港调度指挥中心可视化大屏系统等应用系统提供了强有力的数据支撑,形成了良好的业务数据服务框架和流程。该项目还引入了业界主流的大数据平台技术,成功接入、存储了与港口集装箱业务有关的海量GPS数据,并开发了高效的数据查询接口,为后续对外提供数据分析、业务跟踪预测、仿真计算等数据服务打下了基础。本文源自党群工作部

记者从贵州省大数据研究应用促进会了解到，在过去的一年中，研究应用促进会成员企业年度新增专利及项目成果达2200余项，为政府有关部门、企业提供应用解决方案108个，有力推动贵州省大数据产业发展。贵州省大数据研究应用促进会2017年7月成立，从当初的125家会员单位，已发展到目前的近200家企业和个人，主要涵盖大数据科技领域的电子政务、云服务、云计算、工业互联网、物联网、人工智能、智慧城市数据采集、软件开发及应用等领域。2018年组织了7场交流会，90余家会员企业参与；与香港华人大数据学会签订战略合作框架协议；携手贵州省信息中心邀请30余家企业赴钟山区开展产业大招商活动，达成意向投资2.5亿元的茶叶萃取生产线项目。贵州省大数据研究应用促进会会长张弘说，2019年将加强研究应用促进会与贵州省大数据管理局、贵州省信息中心的工作联络机制，及时反映企业发展成果、困难和问题，探索建立服务型协会的有效机制。【关注乐居买房，掌握购房好时机。】

内容提要展望2021年，我国大数据产业围绕关键核心技术的研发投入将持续加大，工业企业将更加注重数据资源管理能力提升，多元主体差异化竞争格局将进一步明晰，大数据与区域经济协同发展持续深入，数据资产有效运营和价值转化将成为各类主体发展的重要命题。同时，产业发展也面临数据量激增等带来的技术产品供给能力不足，数据中心区域布局有待统筹和优化调整，大数据融合应用不充分等问题。为此，赛迪研究院建议应从加强顶层规划、推动技术突破、深化重点行业应用创新、促进数据流通等四个方面入手，助力打造产业核心优势，突破技术创新瓶颈，培育行业应用生态体系，促进数据要素价值释放。一对2021年形势的基本判断（一）从应用突破到底层自研，大数据技术步入创新突围期2020年，受新冠肺炎疫情倒逼，大数据技术、产品和解决方案被广泛应用于联防联控、产业监测、资源调配、行程跟踪等新兴领域。百度、众云利用大数据平台优势打造"疫情地图"，实现疫情数据实时更新，以及潜在疫情动态监测。电商平台发挥"大数据＋供应链"优势，通过智能调度进行供应链柔性配置，最大程度满足疫区医疗防护物质需求。随着各行业领域大数据应用主体持续增加、应用需求大量激发，国外先进、通用的技术路线越来越无法适应庞大、多元、复杂的融合诉求，与业务特点相匹配的个性化、定制化大数据解决方案日益受到青睐。展望2021年，以大数据为代表的新一代信息技术主导权竞争日益激烈，我国拥有技术能力的企业在大量创造数据应用新场景和新服务的同时，将更加注重基础平台、数据存储、数据分析等产业链关键环节的自主研发，并有望在混合计算、基于AI的边缘计算、大规模数据处理等领域实现率先突破，在数据库、大数据平台等领域逐步推进自主能力建设。（二）从实践探索到理念变革，工业大数据应用创新走向纵深2020年，在政策和市场的共同作用下，工业企业日益注重大数据在制造全过程、全产业链、产品全生命周期的应用创新。在政策层面，工信部先后发布《工业数据分类分级指南（试行）》、《关于推动工业互联网加快发展的通知》、《关于工业大数据发展的指导意见》，利用多种手段引导各方协同发掘工业数据应用价值。在企业实践层面，中策橡胶借助阿里云ET工业大脑，对橡胶密封数据分析优化，实现密炼时长减少10%、密炼温度降低10℃;富士康基于BEACON工业互联网平台实时采集精密刀具状态数据，实现刀具自诊断自优化，使刀具寿命延长15%，坏刃预测准确率达93%，产品良率提升超过90%。展望2021年，大数据在工业领域的应用将从产品级、设备级向产业链级深入拓展，通过工业知识、业务、流程的数据化、算法化、模型化，为整个制造体系装上"智脑"系统，形成动态感知、敏捷分析、全局优化、智能决策的强大能力。这一过程，也是工业企业数据管理意识树立、数据管理能力加快构建的过程，企业将更加重视数据战略与未来发展战略的统筹规划，设立专职数据管理机构，围绕数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用、数据生存周期等循序建设，筑牢工业数据创新应用根基。（三）从单一技术主体成长到多主体融入，大数据企业创新创业势能趋强2020年，大数据领域企业整体呈现多元差异化发展态势。阿里、百度等龙头企业持续深化大数据布局和应用创新，如阿里云分布式数据库PolarDB首次进入Gartner全球数据库领导者象限，市场份额位居全球云数据库第三位以及中国市场第一位;百度地图时空大数据为成都等地的国土空间规划提供了重要支撑。浪潮、中科曙光、美林数据等基础技术型企业向医疗、电力、能源等领域进一步下沉专业化服务，浪潮集团"基于健康医疗大数据的医养健康创新应用"、中科曙光"面向智慧电力的大数据智能分析平台"、美林数据"基于知识图谱技术的能源企业数据资产管理应用"均入选工信部2020年大数据产业发展试点示范项目。字节跳动、滴滴出行等行业融合型企业加快大数据技术能力建设，深耕传媒、交通等传统领域新型数字业务，加速行业数字化变革。大数据独角兽企业增长势头强劲，2020年《互联网周刊》评选的大数据独角兽企业已达50家，实现连续三年增长。展望2021年，在海量数据供给、活跃创新生态和巨大市场需求的多重推动下，以龙头企业为引领、专业化服务企业和融合性应用企业联动、独角兽企业兴起的大数据行业竞争格局将进一步明晰，大数据企业创新创业势能将持续增强。（四）从统筹发展到特色聚焦，大数据与区域经济协同发展向"深"而行2020年，以8个国家大数据综合试验区为引领，京津冀、长三角、珠三角和中西部地区为支撑的大数据区域集聚发展示范效应进一步突显。《中国大数据发展水平评估（2020）》显示，8个国家大数据综合试验区在全国大数据发展总指数中总体占比达39%，除内蒙古外，区内各省（市）均位列综合排名前20，在政策机制、数据资源体系建设、主体培育、产业集聚等方面积累了丰富的实践经验。展望2021年，受益于国家重大区域战略、数字经济创新发展、服务贸易扩大试点等政策叠加效应，京津冀、长三角、珠三角、中西部等地区大数据与区域经济协同发展、融合发展日益深化，将持续引领全国大数据发展。未来，6个数字经济创新发展试验区、28个服务贸易扩大试点省市（区域）将围绕数据要素价值释放，在新基建、数字政府、新型智慧城市、大数据与实体经济融合、数字货币、数字贸易、区域一体化等方面推动特色发展。（五）从资源观到资产观，数据要素价值创造成为新蓝海2020年，随着网络全面普及、计算无处不在、要素广泛连接，数据日益成为经济社会全要素生产率提升的新动力源，数据资源掌握的多寡成为衡量各个主体软实力和竞争力水平的重要标志。4月，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确提出"加快培育数据要素市场"，进一步强化了数据作为生产要素的重要性。在政策引领下，企业、高校等多类主体围绕数据资源定价、交易等加强研究和探索力度。展望2021年，随着数据要素可参与分配的政策红利效应释放，政府、企业、社会组织将纷纷参与数据要素市场建设，积极探索数据资产有效运营和价值转化的可行途径。电信、金融等数据治理模式较成熟的行业加速数据运营和服务创新;交通、旅游、医疗、制造业等拥有丰富数据资源的行业深入探索基于大数据的业务变革;政府、民生等领域更加重视大数据平台建设，推动大数据应用成果融入决策、服务于民。数据要素市场机制建设将成为地方改革重点，为数据在各行业、各业态、各模式中的融通应用和价值释放铺平道路。二需要关注的几个问题（一）技术产品供给能力不足成为制约产业发展的关键因素当前，数据资源呈现爆炸式增长，规模体量日益庞大、类型显著增多、需求趋于复杂，现行的大数据技术产品在存、算、管等方面的能力已无法满足应用需求。同时，我国在多样性数据采集、多模态数据管理、强关联数据集成、数据建模分析、数据共享流通及安全治理等大数据技术方面与国外差距较大，一些关键产品对外依存度较高，意味着在数据大规模应用发展的同时，其基础和底座仍不牢固。（二）数据中心区域布局有待统筹和优化调整当前，我国数据中心结构性过剩问题突出。据统计，北上广深等一线城市数据中心利用率已经处于饱和状态，但西部地区很多省份数据中心上架率还在15%-30%之间，提升空间巨大。同时，在推动算力资源"西向转移"过程中，由于长期受到托管地域较远、网络稳定性缺乏保障、数据安全性面临威胁等因素的制约，"东数西算"的理想分流效果尚未实现，算力资源的合理调度和有效应用亟待整体统筹。（三）大数据融合应用创新亟待进一步深化当前，大数据应用的广度和深度仍然不足，"三多三少"特点明显，包括∶ 可视化、统计分析等基础描述性应用多，基于数据的指导性、决策性应用少;预测性维护、质量分析、能源管控等管理服务应用多，基于数字孪生体的制造执行类应用少;企业内单环节、单部门应用多，跨系统、跨产业链的综合性应用少。由于很多行业企业缺乏大数据技术应用经验，数据服务商又对行业的业务、流程、组织等认知不足，无法提供满足实际需求的定制化产品和解决方案，难以支持高层次、高水平应用。三应采取的对策建议（一）研究制定新时期大数据产业发展的顶层规划"十四五"时期，大数据产业对经济社会高质量发展的赋能作用更加突显，打造大数据产业核心优势、支撑构建以数据为关键要素的新发展模式已成为各方共识。要从全国统筹发展角度，对新时期大数据产业发展进行前瞻部署，明确数据资源管理、数据技术产品协同攻关、数据融合应用、大数据企业主体培育、区域集聚发展、产业生态建设等重点任务和实施路径，创新发展手段，落实任务责任主体和关键举措，充分引导产业供给能力提升，释放产业价值，赋能经济社会发展。（二）强化大数据核心技术创新突破推动大数据技术"固根基、扬优势、补短板、强弱项"。一是优势领域做大做强，提升现有大数据应用分析等技术优势，实现从被动跟随到技术引领的转变。二是前沿领域加强技术融合，进一步加强前瞻布局，推动数字孪生、人机协同、边缘计算、区块链等与大数据技术有效融合，抢抓新兴技术发展先导权。三是补齐关键技术短板，构建产学研协同的创新生态布局，加强大数据计算框架、分布式数据库、图计算引擎等底层技术攻关。（三）进一步加强工业大数据应用发展指导一是分行业梳理工业大数据应用路径、方法模式和发展重点，编制工业大数据应用指南，引导企业的工业大数据应用方向。二是加快研究制定科学有效的工业大数据应用水平评估标准，对我国、各地及企业工业大数据应用现状、应用水平进行监测、分析和评估，引导地方、企业依据评估标准和结果，循序渐进提升应用水平。三是加快推进工业企业 DCMM贯标，推动构建以企业为主体的工业数据分类分级管理体系，促进工业数据应用价值有效释放。（四）破解数据流通机制壁垒一是进一步加强国家数据共享交换平台、全国一体化在线政务服务平│台和国家电子政务云数据中心等综合性政务数据交换体系建设，引入联邦学习、隐私计算、数据标签等技术，促进政务数据的跨域共享开放。二是探索数据中介、数据代理、数据加工等多样化数据流通服务模式，支撑数据资源汇聚、数据资产管理、数据价值流转、数据产品交易等更多平台服务能力建设，优化数据流通服务生态。三是推进数据的权属、流通、交易、保护等方面的标准和规则制定，建立数据流通交易负面清单，营造可信数据交换空间，保障数据流通的合规性和安全性。更多内容，请关注公众号“ccid-2014”