关于大数据的研究

数字经济时代，大数据带来的诸多便利得益于被誉为“万能粮仓”的数据中心。数据中心算力越强，大数据价值越能得到发挥。国家发改委等4部门近日发布的《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》（下称《意见》）提出，加强全国一体化大数据中心顶层设计。专家表示，大数据中心是促进“新基建”高质量发展的重要部分，《意见》对深化政企协同、行业协同、区域协同以及全面支撑各行业数字化升级和产业数字化转型具有重要意义。搭建数据中心的“四梁八柱”如今很多人这样开始一天的生活：开车上班时，查看手机地图避开拥堵路线；坐公交前，先查询公交车路线、站点距离、实时路况等信息；叫朋友吃饭前，先团购火锅；付款时使用手机支付……“高大上”的大数据正时刻改变人们习惯，让生活更便捷。最近，上海基层社区的一种“智慧水表”引发热议。这种基于物联网技术的水表十分聪明：若12小时内读数低于0.01立方米，水表会自动报警给街道。当地居委会干部会第一时间上门探视老人。“智慧水表”的出现，生动体现了物联网与大数据对独居老人的关怀。大数据在各行业的“长袖善舞”，背后是数据中心强大的存储、处理能力。中国信息通信研究院日前发布的《数据中心白皮书（2020年）》显示，截至2019年底，中国在用数据中心机架总规模达到315万架，近5年年均增速超过30%。以腾讯公司位于广东清远的云计算数据中心为例，8栋机房能容纳超过100万台服务器，可存储、处理该公司所有的业务数据。在国家大力发展“新基建”的浪潮下，数据中心建设成为重点。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》提出，系统布局新型基础设施，加快5G、工业互联网、大数据中心等建设。国家发改委等4部门发布的《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》提出，通过五大体系加强全国一体化大数据中心顶层设计，具体包括形成数据中心集约化、规模化、绿色化发展的“数网”；加强跨部门、跨区域、跨层级的数据流通与治理，打造数字供应链的“数链”；深化大数据在社会治理与公共服务、金融、能源、交通、商贸、工业制造、教育、医疗等领域协同创新，繁荣各行业数据智能应用的“数脑”等。“《意见》旨在搭建全国一体化数据中心建设的‘四梁八柱’，通过强化数据中心、数据资源的顶层统筹和要素流通，有利于加快培育新业态新模式，对引领中国数字经济高质量发展、助力国家治理体系和治理能力现代化有重要意义。”招联金融首席研究员董希淼对记者表示。推动行业数字化转型升级背靠数据中心的海量数量，大数据应用正与政府治理、政务服务紧紧交织。近年来，各地普遍重视数据中心建设。黑龙江提出形成立足东北、服务全国的国家大数据中心重要基地；浙江提出3年内建设大型、超大型云数据中心25个左右；上海计划3年内新建5个云计算数据中心。随着各地数据中心渐成规模，建立更高层面的数据枢纽时机已到。《意见》就此提出，在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等重点区域，以及部分能源丰富、气候适宜的地区布局大数据中心国家枢纽节点。运营商、互联网平台也是“新基建”的重要力量。《意见》提出，支持打造“行业数据大脑”，推动大数据在各行业领域的融合应用。近年来，很多企业加快布局新型智能数据中心，积极探索大数据应用创新。打开购物平台得物App，北京“90后”消费者王倩最近有新发现：商品详情页可通过AR、3D等形式直观显示该商品尺寸大小、细节特征、穿搭效果，扫描鉴别证书时还能查看部分商品AR模型。“我们通过建立潮流商品模型数据中心、打造‘潮流商品数据大脑’，把前沿科技转化成用户能感知的产品和服务体验；同时通过分析年轻消费者的在线浏览、购买、分享等数据，准确判断消费潮流趋势，与合作伙伴共同提升产业数字化水平、推动行业数字化转型升级。”得物App创始人兼首席执行官杨冰对记者表示。新一轮政策利好，助推数据中心建设迎来新的发展机遇。中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏认为，数据中心建设未来将面临诸多变化：一是定位的变化，以前是面向信息服务和互联网，接下来是面向全社会的基础设施、新型基础设施的数据中心。二是数据中心必须走向开放，因为只有开放才能让产业做得更大更强。三是数据中心的技术正在发生巨大变化，未来数据中心会成为技术创新制高点。因地制宜进行规划布局据了解，部分地方在数据中心建设过程中仍存在数据少、欠账多、成网难、平台重复建设等问题，其背后是数据返还难、共享难、积累难的沉疴。数据中心建设如何避免传统基建曾走过的“村村点火、户户冒烟”弯路？《意见》提出，汇聚联通政府和社会化算力资源，构建一体化算力服务体系；引导各省（自治区、直辖市）充分整合利用现有资源，以市场需求为导向，有序发展规模适中、集约绿色的数据中心；建立健全政务数据共享责任清单机制，拓展政务数据共享范围；加快建设完善数据共享标准体系，进一步打破部门数据壁垒等。董希淼认为，需进一步完善自上而下的顶层设计和整体规划，破除政府部门之间的信息壁垒，拔掉“数据烟囱”，形成以服务为导向的数据结构和应用体系。有专家建议，国家层面应加快健全完善数据流通应用相关的法律法规，以推动数据流通和市场化应用；推进从中央到地方的纵向数据共享和省市地区间横向数据共享。因地制宜进行数据中心规划布局十分必要。中国信息通信研究院产业与规划研究所大数据与数字经济研究部主任工程师王青认为，对于存在较大需求缺口的北上广深等城市，可支持建设支撑5G、人工智能、工业互联网等新技术发展的数据中心；对于中西部能源富集地区，可利用自身能源充足、气候适宜的优势条件建设承接东部地区的大型超大型数据中心，这样有利于促进区域供应匹配、降低运维成本。

01中国行业大数据应用市场概况2011-2018年中国大数据市场规模发展大数据市场驱动力：来自于线下大数据市场（ IT企业的大数 据应用及大数据平台业务市场）中IT巨头 和单一大数据业务的厂商开始行动，优 化产品和服务路线图。来自于线上大数据市场（互联网用户数 据市场，以及以互联网金融为主的线上 金融市场）的成熟度逐渐提高，以金融 和零售为核心的线上大数据应用走向成 熟，市场体量进一步扩大。企业着力培育数据资产，积极探讨数据，行业大数据多集聚、少融合。大数据产业集群逐渐形成，即针对企业 而言，以云端大数据集聚为前提条件， 以行业云服务为平台，共享企业间核心 竞争力。中国大数据市场发展历程及主要模式数据存储租用：通过易于使用的API， 用户方便地将各种数据对象放在云端， 然后再像使用水电一般按用量收费。租售信息业务：涉及到大数据产业链的数据整理与分析环节。提供加工后的数据 “ 半成品”。数据增值服务：精准营销等提升企业价值链业务。 小额信贷等数据衍生新兴业务。数据技术服务：为运营某一环节或业务问题提供方案。 针对企业系统需求，提供整体解决方案。 大数据即服务。行业大数据结构及应用状况中国大数据市场行业投资结构中，金融、通信、零售为前三大行业，投资占比分别为16.0%、15.6%和13.9%。政府、医疗、旅游投资比例分别为12.7%、9.0%和4.1%。六大行业累计占比71.3%。其他行业包括教育、制造、能源、媒体、互联网等，累计占比28.7%。重点行业大数据应用表现与成熟度中国大数据市场行业契合度及应用可能性分析中国大数据市场集中度与成熟度分析02重点行业大数据应用现状零售业线上与线下大数据资源的打通线下零售企业数据管理特点：通常辐射范围仅在周边10-15公 里，线下会员人数的增长空间十分有限。拥有大量的交易类数据， 但由于大量线下企业仍未建立完善的会员体系，数据难以进行定向追踪，关联性差。线上零售企业数据管理特点：领先线上零售企业由于可以辐射全国，早已获得了上亿的注册用户。但这类企业非结构化数据多， 需要挖掘才能得到价值。零售业大数据应用特点未来零售业大数据应用趋势将具有如下特点：如何进一步通过数据驱动经营和营销——各 零售企业会以会员为核心进行管理优化，通 过以人为中心的数据驱动，实现决策优化及 精准营销。行业会探索越来越多的大数据营销新模式— —各类零售企业会积极尝试新机会，如微店 等，寻找消费者偏好的新潮流。不断丰富外部数据源——在企业自身线下数 据采集能力不断提高的同时，与更丰富的外 部数据源合作将快速提升营销的精准度，包 括权威市场研究机构、领先互联网巨头等。“知己”的压力将进一步加大——当企业获 取翔实的用户数据后，为了突破自身实现快 速营销的瓶颈，将会倒逼企业利用移动销售 巡检、库存盘点等手段进一步完善自身的采 购、库存、员工行为等信息采集，从而实现 进一步“知己”，最终为实现全产业链的大 数据应用打下基础。旅游业大数据产业链的差异性线下旅游主管机构及景区、酒店等数据管理特点：本身不产生大数据，对数据不求所有，但求所用。数据来源分散 （横向涉及交通、环保、交通等， 纵向涉及国家及各地市旅游局）、 异构， 进行数据交换时缺乏业内统一标准。线上旅游平台数据管理特点：拥有大量交易、检索及用户行为数据，需要具备强大的语义分析能力才能实现精确的用户画像。旅游业大数据应用特点医疗行业大数据产业链结构我国医疗行业大数据建设方向“3521工程”，即建设国家级、省级和地市级三级卫生信息平台，加强公共卫生、医疗服务、新农合、基本药物制度、综合管理5项业务应用，建设健康档案和电子病历2个基础数据库和1个专用网络建设。当前全国有数十个个省份在搭建省级的信息化平台、 100多个城市在不同程度上搭建市级平台。以及区域医疗建设和医联体等，都会积累大量的数据。医疗行业大数据主要建设方向通信行业大数据产业链结构大数据在通信运营商中的应用趋势金融行业大数据产业链结构大数据对金融行业竞争格局的影响政府行业大数据产业链结构综合数据源共筑智慧城市03大数据行业化应用趋势与看点未来大数据的价值创造方向大数据行业化提供商磨砺的三大武器大数据行业化应用的机会与看点欢迎关注作者，您的关注是我们前进的最大动力。

首先，大数据经过多年的发展已经形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，所以当前的大数据已经不仅仅是一个概念了，而是代表了一系列技术的整合体。从大数据的技术链来看，数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是在大数据时代，要想学习数据分析也需要掌握一系列大数据技术，包括大数据平台知识、统计学知识和机器学习知识，目前统计学和机器学习是大数据分析的两种基本形式。从岗位划分上来看，大数据领域目前的岗位主要集中在三个领域，分别是大数据开发岗、大数据分析岗和大数据运维岗位，目前大数据开发岗的人才缺口相对比较大，所以目前很多大数据方向的研究生也会选择开发岗，虽然大数据分析岗位也不少，但是岗位竞争还是非常激烈的，很多博士研究生也比较愿意选择分析岗（算法岗）。从知识结构上来看，学习大数据分析和学习大数据开发还是有区别的，大数据开发比较侧重程序设计能力，而数据分析则比较侧重算法知识的学习和运用，目前很多团队也要求算法工程师要具备一定的编程能力。最后，学习数据分析对于数学基础的要求相对比较高，所以如果数学基础比较薄弱，可以考虑一下开发方向和运维方向。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

在“金融大数据应用与信息安全研讨会”上，中国支付清算协会金融大数据应用研究组组长、中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏博士正式发布了由双方联合撰写完成的《大数据在金融领域的典型应用研究》白皮书，并在现场演讲中阐释了金融大数据的四大应用价值、四大发展特点和五大发展趋势。白皮书聚焦大数据技术在金融领域的应用，从金融大数据的发展、金融大数据的应用场景分析、金融大数据的典型案例分析、金融大数据应用面临的挑战和促进金融大数据发展应用的相关建议等方面，深入剖析大数据技术在金融领域的应用情况：一是，从金融大数据发展现状出发，明确金融大数据的来源、应用特点和应用趋势；二是，通过应用场景分析，深入浅出地阐述金融大数据如何帮助银行业、证券业、保险业、支付清算行业和互联网金融行业提升资源配置效率，强化风险管控能力，促进业务创新发展；三是，对评选出的“金融大数据创新应用优秀案例”进行深入分析，为读者呈现这些案例机构应用大数据技术的初衷和目的，所开发的项目和取得的成果，以及通过应用大数据技术得到的好处；最后，对金融大数据的应用挑战进行分析，并提出了促进金融大数据发展应用的建议。铁粉必看

在浙江省湖州市长兴县雉城街道，有一家24小时无人值守智慧城市书房，该书房利用大数据系统实时监测监控，方便市民体验阅读、借还、图书查询以及全省公共图书馆服务体系“一证通用、通借通还”便利服务。图为1月5日，在雉城街道西门桥城市书房，市民正体验自助借阅。谭云俸摄(人民图片)程 硕作(新华社发)数字经济时代，大数据带来的诸多便利得益于被誉为“万能粮仓”的数据中心。数据中心算力越强，大数据价值越能得到发挥。国家发改委等4部门近日发布的《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》(下称《意见》)提出，加强全国一体化大数据中心顶层设计。专家表示，大数据中心是促进“新基建”高质量发展的重要部分，《意见》对深化政企协同、行业协同、区域协同以及全面支撑各行业数字化升级和产业数字化转型具有重要意义。搭建数据中心的“四梁八柱”如今很多人这样开始一天的生活：开车上班时，查看手机地图避开拥堵路线；坐公交前，先查询公交车路线、站点距离、实时路况等信息；叫朋友吃饭前，先团购火锅；付款时使用手机支付……“高大上”的大数据正时刻改变人们习惯，让生活更便捷。最近，上海基层社区的一种“智慧水表”引发热议。这种基于物联网技术的水表十分聪明：若12小时内读数低于0.01立方米，水表会自动报警给街道。当地居委会干部会第一时间上门探视老人。“智慧水表”的出现，生动体现了物联网与大数据对独居老人的关怀。大数据在各行业的“长袖善舞”，背后是数据中心强大的存储、处理能力。中国信息通信研究院日前发布的《数据中心白皮书(2020年)》显示，截至2019年底，中国在用数据中心机架总规模达到315万架，近5年年均增速超过30%。以腾讯公司位于广东清远的云计算数据中心为例，8栋机房能容纳超过100万台服务器，可存储、处理该公司所有的业务数据。在国家大力发展“新基建”的浪潮下，数据中心建设成为重点。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》提出，系统布局新型基础设施，加快5G、工业互联网、大数据中心等建设。国家发改委等4部门发布的《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》提出，通过五大体系加强全国一体化大数据中心顶层设计，具体包括形成数据中心集约化、规模化、绿色化发展的“数网”；加强跨部门、跨区域、跨层级的数据流通与治理，打造数字供应链的“数链”；深化大数据在社会治理与公共服务、金融、能源、交通、商贸、工业制造、教育、医疗等领域协同创新，繁荣各行业数据智能应用的“数脑”等。“《意见》旨在搭建全国一体化数据中心建设的‘四梁八柱’，通过强化数据中心、数据资源的顶层统筹和要素流通，有利于加快培育新业态新模式，对引领中国数字经济高质量发展、助力国家治理体系和治理能力现代化有重要意义。”招联金融首席研究员董希淼对记者表示。推动行业数字化转型升级背靠数据中心的海量数量，大数据应用正与政府治理、政务服务紧紧交织。近年来，各地普遍重视数据中心建设。黑龙江提出形成立足东北、服务全国的国家大数据中心重要基地；浙江提出3年内建设大型、超大型云数据中心25个左右；上海计划3年内新建5个云计算数据中心。随着各地数据中心渐成规模，建立更高层面的数据枢纽时机已到。《意见》就此提出，在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等重点区域，以及部分能源丰富、气候适宜的地区布局大数据中心国家枢纽节点。运营商、互联网平台也是“新基建”的重要力量。《意见》提出，支持打造“行业数据大脑”，推动大数据在各行业领域的融合应用。近年来，很多企业加快布局新型智能数据中心，积极探索大数据应用创新。打开购物平台得物App，北京“90后”消费者王倩最近有新发现：商品详情页可通过AR、3D等形式直观显示该商品尺寸大小、细节特征、穿搭效果，扫描鉴别证书时还能查看部分商品AR模型。“我们通过建立潮流商品模型数据中心、打造‘潮流商品数据大脑’，把前沿科技转化成用户能感知的产品和服务体验；同时通过分析年轻消费者的在线浏览、购买、分享等数据，准确判断消费潮流趋势，与合作伙伴共同提升产业数字化水平、推动行业数字化转型升级。”得物App创始人兼首席执行官杨冰对记者表示。新一轮政策利好，助推数据中心建设迎来新的发展机遇。中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏认为，数据中心建设未来将面临诸多变化：一是定位的变化，以前是面向信息服务和互联网，接下来是面向全社会的基础设施、新型基础设施的数据中心。二是数据中心必须走向开放，因为只有开放才能让产业做得更大更强。三是数据中心的技术正在发生巨大变化，未来数据中心会成为技术创新制高点。因地制宜进行规划布局据了解，部分地方在数据中心建设过程中仍存在数据少、欠账多、成网难、平台重复建设等问题，其背后是数据返还难、共享难、积累难的沉疴。数据中心建设如何避免传统基建曾走过的“村村点火、户户冒烟”弯路？《意见》提出，汇聚联通政府和社会化算力资源，构建一体化算力服务体系；引导各省(自治区、直辖市)充分整合利用现有资源，以市场需求为导向，有序发展规模适中、集约绿色的数据中心；建立健全政务数据共享责任清单机制，拓展政务数据共享范围；加快建设完善数据共享标准体系，进一步打破部门数据壁垒等。董希淼认为，需进一步完善自上而下的顶层设计和整体规划，破除政府部门之间的信息壁垒，拔掉“数据烟囱”，形成以服务为导向的数据结构和应用体系。有专家建议，国家层面应加快健全完善数据流通应用相关的法律法规，以推动数据流通和市场化应用；推进从中央到地方的纵向数据共享和省市地区间横向数据共享。因地制宜进行数据中心规划布局十分必要。中国信息通信研究院产业与规划研究所大数据与数字经济研究部主任工程师王青认为，对于存在较大需求缺口的北上广深等城市，可支持建设支撑5G、人工智能、工业互联网等新技术发展的数据中心；对于中西部能源富集地区，可利用自身能源充足、气候适宜的优势条件建设承接东部地区的大型超大型数据中心，这样有利于促进区域供应匹配、降低运维成本。

这既是国家级，又是世界级的研究所：中国与联合国将在杭州建立大数据研究所！据新华社报道，这是联合国机构首次与相关国家合作建立大数据研究所；这一项目选址杭州，在于充分发挥中国相关地方政府和企业在大数据领域的先发和引领优势，重点聚焦新技术、新产业、新业态，更好服务于经济和社会发展。大数据是数据集合，以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征；大数据的集合过程，就是对来源分散、数量巨大、格式多样的数据进行采集、存储，并进行关联分析，从而发现新知识、创造新价值、提升新能力。大数据时代，正是从“人人互联”逐步延展至“人机交互”“物物相联”，发展空间无限广大。杭州的大数据领域，具有先发和引领优势，大数据研发的底层土壤比较深厚。跨行业、跨领域的大数据资源开发，唤醒了越来越多“沉睡”的数据，累积了层出不穷的新数据。一方面，大数据服务于企业，海量的数据已经成为企业最具价值的财富，发展“数字经济”已成共识，大数据技术的应用场景也越来越广泛。比如电商领头羊阿里巴巴，从市场营销到平台设计，从市场预测到决策支持，从效能提升到运营管理，从云计算到人工智能，大数据发挥着重要的支撑作用。另一方面，大数据开始蔓延到社会的各个领域，让城市越来越智慧，协助解决交通、消防、警务、医疗、城管等群众最关切的“难点”“痛点”。对于大数据的研究，是世界性的必需和必然。如何加强关键技术研发、强化数据治理？如何参与并促进全球数据创新？“数字革命”如何推进？核心技术生态圈如何构建？随着可获取的数字资源的大爆炸，用作分析大数据的技术工具该如何发展、跟上步伐？5G时代的到来，将会给大数据带来怎样的变革？还有，如何保障大数据的安全？等等等等，很多既宏观又具体的论题需要深入研究。不研究，无进步；不应用，无发展。大数据是真正的人类好资源、国家好土壤。大数据的研究和发展，要追求范式的进步。在创建一个数据库的过程中，必须依照一定的准则，这些准则即为范式，从第一范式到第二范式再到第三范式、第四范式……范式的迭代就是创新与进步。至于数据应用和数据共享，则需要更大的突破。比如医疗领域的数据量巨大，数据类型复杂，包括临床数据、影像数据、病历数据、检验检查数据、诊疗费用数据等等，如果合理利用好这些数据，来支持临床决策、帮助远程治疗病人、促进药品研发等等，那一定是人类的健康福音。如今，大数据的研究与发展过程中，最大的“瓶颈”问题其实是大数据人才短缺的问题。相关数据显示，大数据领域正面临全球性的“人才荒”：去年，美国的大数据人才和高级分析专家缺口高达19万，其企业界与大数据相关的管理人才则缺口150万；而我国目前大数据人才仅46万，未来3到5年内大数据人才的缺口将高达156万！赢得人才，就赢得先机。所以，为了更好地研究大数据、更快地发展大数据，最为迫切的就是更多更好地吸引和培养大数据人才。

近年来，随着大数据应用的爆发性增长，大数据衍生出独特架构，并推动存储、网络及计算机技术的发展，同时也引发了新的安全问题。国际社会已经将大数据安全列入国家信息网络安全战略，国内学术界、信息安全界、产业界也正逐步关注大数据的发展。一、大数据相关概念1.1 研究背景及意义大数据是继云计算、物联网之后信息产业当前科技创新、产业政策及国家安全领域的又次知识新增长点。在大数据的背景下信息安全面临着很多的挑战，特别是现阶段已有的信息安全手段已经不能满足大数据时代的信息安全的实际要求，因此研究大数据时代所面临的信息安全问题具有重要意义大数据的研究与应用也引起了各国政府部门的重视，成为重要的战略布局方向。纵观国际形势，各国陆续出台大数据相关的政策及战略方案。2012年，美国奥巴马政府宣布将投资2亿美元用于启动“大数据研发倡议( Big Data Research and Development Initiative)，旨在从海量繁杂的数据中萃取有用的信息。大数据下信息安全的事件所涉及的内容日益增多，受到的危险越来越严重的。信息安全问题需要经过多方面、多部门共同努力进行解决。1.2 大数据概念所谓大数据，即海量数据，具有信息量大、信息主体多元、更新速度快和价值密度低等特点，通常是指大量非结构化或半结构化的数据集。其实早在几年前，数据的海量增长就引起了人们的关注，海量数据的发生、使用、储存伴随着云计算的发展等都成为了现实，“大数据”已经走入了我们的生活。最早将大数据用于IT环境的是知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡在研究报告中指出：如果云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，那么如何盘活数据资产使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，则是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。从信息安全角看，大数据是指规模和格式前所未有而又相互关联的大量数据，搜集自企业的各个部分，技术人员可以对它们进行高速分析。就像电影《黑客帝国》中的感知机器人或者《终结者》电影中的天网一样，现在的大数据环境由大规模并行处理数据库产品(不过所幸的是，它们没有自我感知能力)组成，这些产品通过处理PB级(1015)到ZB级(1021)看似不同的数据来创建趋势和数据映射。通过建立这种宏观层面的信息，大数据可以让企业了解到他们的产品是如何以前所未有的经济理解水平在运行。也就是说，通过以新方式来结合和分析海量数据，我们可以实现新的业务洞察力.1.3 大数据特征大数据的4V+1C特征:1).Volume，数据量大，据国际知名数据公司IDC提供的数据，全球数据量大约每两年翻番，人类近两年产生的数据量相当于之前产生的全部。2).Variety，数据类型多，数据可分为结构化数据，半结构化数据和非结构化数据，相较便于存储的文本为主的结构化数据，日志，音频，视频，图片等非结构化数据，对数据处理能力提出了更高要求。3).Value，价值密度低，价值密度的高低与数据数量成反比。例如在连续的一小时监控过程中，可能有用的数据只有一秒。如何通过强大的计算机算法更迅速的完成对有用数据的提取,是大数据背景下亟待解决的问题。4)Velocuty，处理速度快，这是大数据相较于传统数据挖倔最显著的特征，IDC的“数字宇宙”报告预计到2020年，全球以电子形式存储的数据数量将达到35.2ZB，在如此海量的数处理效率将成为衡量技术水平的关键。5)Complexity，复杂性加大，更提升了处理分析大数据的难度。二、大数据安全问题2.1 大数据时代面临的挑战当前互联网改变着世界，信息渗透到社会生活的各个角落，与各个领域密切结合。同时也给国家信息安全和个人信息安全带来了严峻的挑战。随着数据量的增大和数据的集中，对海量数据进行安全防护变得愈加困难，网络空间中大数据大信息的泄露风险来源涵盖范围非常广，数据的大量汇集、数据的集中存储不可避免的增加了用户数据泄露风险。这些数据成为维护公共安全的重要工作。另外，对敏感数据的所有权和使用权没有明确的界定，大数据的分析对涉及的个体隐私问题很多都未考虑。再有，对国外大数据分析技术与平台的过分依赖，使得别国通过获取的情报而摸清国家经济和社会脉搏，威胁到了国家安全，加大了信息泄露的风险。大数据安全面临的种种威胁如下：(一)从基础技术角度看，大数据依托的基础技术—NoSQL(非关系型数据库)与当前广泛应用的SQL(关系型数据库)技术不同，没有经过长期改进和完善，在维护数据安全方面也未设置严格的访问控制和隐私管理。NoSQL技术还因大数据中数据来源和承载方式的多样性使得企业将很难定位和保护其中的机密信息。这是NoSQL内在安全机制的不完善，即缺乏保密性和完善性特质。另一方面， NoSQL对来自不同系统，不同应用程序及不同活动的数据进行关联，也加大了隐私泄露的风险。此外， NoSQL允许不断对数据记录添加属性，这也对数据库管理员的安全性预见能力提出了更高的要求。数据的大量汇集，无形中增加了黑客的“收益率”降低了进攻成本，使得一次成功的攻击能获取更多的有价值的数据。从近年互联网公司发生的某些用户信息泄露案不难发现，被泄露的数据量都非常的庞大。(二)大数据时代，智能终端的数据安全问题显得越发关键。中国已经成为全球最大智能终端市场。随身携带的终端在占用人们大部分时间的同时，也存储了大量的个人信息。人们对于“大数据并不安全”的担忧也不无道理。因此智能终端数据的安全就提上了议事日程。智能家居的产品化，假如人们所使用的智能终端如手机可以控制家里的所有智能终端，一旦被病毒侵犯，那么全家的智能终端都成为了被攻击的目标，那后果就不堪设想。(三)与任何虚拟化技术一样，数据虚拟化是允许用户访问、管理和优化异构基础架构的良方。数据被人们视为财富的同时，大数据就成为了宝藏，数据虚拟化技术就是挖掘数据和利用宝藏的最好武器。最有代表性的应用就是数据的虚拟化存储技术。于用户而言，虚拟化的存储资源就像是一个巨大的磁石，用户不用关心具体的存储设备，也不必考虑数据经过的路径在应用虚拟化存储时，面对异构存储设备的特点，如何统一监管、虚拟化后不同密级信息混合存储的位置，造成的越权访问、数据泄密等成为大的难题。三、大数据安全的对策3.1 大数据信息安全对策随着在线交易、在线对话、在线互动，在线数据越来越多，黑客们的犯罪动机也比以往任时候都来得强烈。如今的黑客们组织性更强，更加专业，作案工具也是更加强大，作案手段更是层出不穷。相比于以往一次性数据泄露或者黑客攻击事件的小打小闹，现在数据一旦泄露，对整个企业可以说是一着不慎满盘皆输，不仅会导致声誉受损、造成巨大的经济损失，严重的还要承担法律责任，所以在大数据时代，网络的恢复能力以及防范策略可以说是至关重要的。针对不同类型的大数据采取不同的决策，方法如下：1)结构化数据大数据时代下数据非常复杂，数据量惊人，对于许多企业而言，保证这些信息数据的安全有效利用是非常严肃的问题。数据结构化对于数据的安全及开发有着及其重要的作用。结构化的数据便于加密管理和处理分类，能高效的分辨非法入侵的数据，从而保证数据的安全未来社会，数据标准化、结构化是大趋势.2)安全加固网络层端点的数据通常分层构建是常规的数据安全模式。端点安全方式对于网络层的安全防护并不完美。数据时代的信息爆炸，非法入侵服务端的次数急剧增长;云计算的大趋势，导致现在的网络数据威胁方式和方法难以预测辨识，给目前的端点数据安全模式造成了巨大压力。今后网络层安全应当作为重点发展。加强网络层数据辨识结构化、智能化基础上加强与本地系统监控协调，杜绝非常态数据的运行，形成网络层构筑属于大数据时代的全面安全堡垒，避免自身的缺陷。3) 对本地数据加强安全策略大数据时代数据的财富化导致大量的信息泄露，泄露事件中内部的威勒更大。在本地策略的构建上需要加入内部管理的监控，用纯数据的模式来避免人为原因造成的数据流失和信息泄露。在今后的数据安全监管手段中，逐渐分化管理者的角色权重，用数据本身的自我监控和智能管理来代替一大部分人为的操作，在本地安全策略的构建过程中还要注重与各个环节的协调，依托于网络这种数据处理方式，在数据的处理过程中往往出现大量的数据调用，调用过程中容易出现大的安全威胁。必须降本地和网络的链接，从根本上做到杜绝数据的安全威胁，就必须完善缓存机制和储存规则，保证数据源的纯洁。4)建立异构数据中心安全系统传统数据存储都建立了全面完善的防护措施，但基于云计算架构的大数据，需要进一步完善数据存储隔离与调用间的数据逻辑关系设定，当前，用虚拟化海量存储技术来存储数据资源是大数据的安全存储方式，以服务的形式提供数据的存储和操作。在云共享环境中云计算的大数据存储，可以通过建立一个基于异构数据为中心的安全系统，使大数据的所有者可以对大数据进行控制，从系统管理上保证大数据的安全。当企业转变为数据驱动的机器时，其潜力是巨大的：企业所拥有的数据可能成为获得竞争优势的关键。因此，企业的数据和基础设施的安全也变得比以往任何时候都重要。在许多情况下，企业或组织都可能得到 Forrester所说的“有毒的数据”。四、总结大数据时代的到来，信息成为了国家和社会发展的重要战略资源，带来了更多的安全风险，直接影响国家安全和社会稳定，同时也带来了新机遇。对于海量数据的分析提供了新的可能性，网络的异常行为有助于信息安全服务提供商更好地找出数据中的风险点。与此同时，大数据时代也对信息安全行业的发展有着积极的促进作用，大数据分析与安全软件相结合后信息安全问题将变的容易、快捷，大数据给信息安全带来了机遇和挑战，信息安全战略的制定需重视大数据的开发利用，多方位、多层次、多维度地维护国家信息安全。继实验科学、理论科学、计算机科学之后，以大数据为代表的数据密集型科学或将成为新一次技术变革的基石，成为人类科学研究的第四大范式。面对挑战与机遇并存的大数据安全问题，在规划大数据发展的同时，要明确信息安全在大数据发展中的重要地位，加强对大数据安全形势的宣传力度，明确大数据的重点保障对象，加大对敏感，要害数据的监管，加快面向大数据的信息安全技术的研究，培养大数据安全的专业人才，建立并完善大数据信息安全体系。

大数据时代，问题的复杂性与不确定性使得政府难以再依靠传统的治理经验解决问题，在此情况下，政府必须充分利用大数据原理进行科学决策。从问题的界定到政策的制定、执行、评估等各个阶段，都要依据大数据的指导与参与。一方面，用数据说话，为决策提供科学依据，以优化决策过程，做到科学决策、科学实施、科学管理；另一方面，充分利用大数据时代公众的参与热情，确保问题的界定、政策的制定与实施等环节符合民意。大数据时代建设智慧政府的意义智慧政府是指利用物联网、云计算、移动互联网、人工智能、数据挖掘、知识管理等技术，提高政府办公、监管、服务、决策的智能化水平，形成高效、敏捷、便民的新型政府。这不仅是从思想理念上破冰，更是跨系统、跨平台、跨数据结构地进行协同合作，同时也促进政务资源的整合和信息孤岛现象的消减，盘活数据资产，推动政务大数据全面应用，提升政府公共服务能力等自身建设；还可以促进政府和公众互动，让政务透明，帮助政府进行社会管理和解决社会难题，建立公众与政府间的沟通渠道，推进政府信息资源进一步开放共享，开发利用效率倍增，提升为民服务能力，促进经济社会快速发展。“政府大数据”是最权威、最具公共服务价值的数据，比如人口、教育、交通、环境、公共资源、公共安全等。能够把这块的数据开发好、利用好，对增强公共服务的针对性，提高公共治理的精准性，提高工作效率和公众满意度具有不可估量的作用。智慧政府的建设需求（一）公共服务新模式近年来，随着物联网、云计算、大数据等信息技术的兴起与发展，政府的运作方式和创新模式发生转变。由于传统的电子政务不足以应对新的运作方式，因此，更为先进的智慧政府应运而生，传统电子政务存在信息孤岛、数字鸿沟、网络安全威胁、互联网治理水平低以及行政效率不高等问题，社会逐渐衍生出建设“智慧政府”的需求。（二）社会预测新场景通过人工智能、虚拟云计算、神经网络模型、机器算法等进行数据挖掘，从而发现事物间的相关关系，进而预测事件发生的概率，这是大数据方法论的核心思想，也是构建智慧政府的关键。以交通领域为例，通过相关数据与云计算和位置大数据结合分析，为政府决策以及居民出行提供及时有效的数据支撑，提升城市交通治理能力。（三）环境保护新应用习近平总书记曾明确指出，要推进全国生态环境监测数据联网共享，开展生态环境大数据分析。李克强总理也强调，要在环保等重点领域引入大数据监管，主动查究违法违规行为。要运用现代信息技术加强政府公共服务和市场监管，推动简政放权和政府职能转变，构建“互联网+”绿色生态，实现生态环境数据互联互通和开放共享。国家有关部门期望大数据、“互联网+”等信息技术要成为推进环境治理体系和治理能力现代化的重要手段，加强生态环境大数据综合应用和集成分析，为生态环境保护科学决策提供有力支撑。借助大数据采集技术，将收集到的关于各项环境质量指标的信息进行数据分析，我们能够准确、快速地了解环境问题的成因、变化趋势，从而更科学地应对，对于指导下一步环境治理方案的制定，精准监测环境治理效果，动态更新治理方案有科学意义。大数据在智慧政务建设中的实践应用（一）方案介绍八六三行业数据大脑解决方案以基础政务数据库融合为基础，结合相关部门的业务数据，以综合利用和共享为目标，通过综合分析，实现各类数据信息共享共用，建设数据融合、城市环境运行分析、城市教育监测分析、城市交通服务等应用，为城市管理提供宏观的决策辅助支撑。通过实现基础政务数据库的关联融合，解决数据一致性问题，为其他部门提供基础数据支撑服务。并以此为基础，提供经济运行情况监测预警，经济运行趋势预测，市场主体经营活动规律与特征分析，市场监管风险预测，社会管理职能优化，城市教育、文化卫生领域监测评估、城市环境运行分析、城市交通服务等个性化和精准服务，实现从监测到预测再到预警的发展线路。（二） 方案亮点①标准目录、职能目录与场景目录多维度整理与汇编，为各政府部门用户提供权威统一的数据资源。②海量政务大数据建模和分析能力，提供覆盖政府职能范围的大数据辅助决策应用服务。③ 交通拥堵数据分析，为政府决策以及居民出行提供及时有效的数据支撑，提供交通拥堵指数对比与道路拥堵情况变化趋势，通过历史数据的分析挖掘，自动预测出较拥堵日期。④环境分析预警，水环境、空气环境质量分析预警，寻找影响城市水、空气质量的主要原因，水环境智能预警自动识别疑似污染源。针对不同城市进行模型训练调优，进行空气环境质量预测分析。⑤ 基于政府基础数据库、互联网等渠道获取城市经济相关数据，提供经济监测、预警、预测服务。⑥ 增强政府服务和监管的针对性和有效性，提质增效降成本，推动简政放权和政府职能转变，提高政府治理能力。（三） 经典案例兰考县政务大数据资源共享平台，以一期基础建设为前提，以兰考县已有数据库及相关部门业务数据为基础,融入“融合、共享、联动、智慧”的设计理念，在一期平台建设架构之上进行大数据交换共享平台升级，同时搭建融合共享等模块,实现数据的有效融合与共享，并通过数据资源目录建设，进而为各个部门提供有效的数据资源，提升政府部门的办公效率，同时结合兰考县实际情况，开展相关的应用建设，全面提升兰考县大数据的有效利用。 部分内容参考来源：工信部信息中心、电子政务智库 图片来自：摄图网

【调查研究】作者：罗以洪（贵州省社会科学院大数据政策法律创新研究中心副主任、贵州省中国特色社会主义理论体系研究中心研究员）；吴大华（贵州省社会科学院院长、贵州省中国特色社会主义理论体系研究中心研究员）近年来，贵州省深入贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想，抢抓获批建设国家大数据（贵州）综合试验区重要机遇，深入实施大数据战略行动，持续推动大数据探索实践，将“融合”作为大数据发展的最大特征和价值所在，大数据促进经济社会发展取得了巨大成就，是我国改革开放40年取得伟大成就的生动缩影。大数据推动贵州经济社会发生了巨大变化，已成为“世界认识贵州的新名片”。图为参观者在数博会上参观城市网络安全运营中心。新华社发1.实施国家大数据战略，推动经济高质量发展“谁掌握了大数据技术，谁就掌握了发展的资源和主动权”。党的十九大报告指出，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。2017年12月，习近平总书记在中央政治局第二次集体学习时指出，“大数据发展日新月异，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响，分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题，推动实施国家大数据战略，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。”2018年5月，习近平总书记在致2018中国国际大数据产业博览会的贺信中指出，全面实施国家大数据战略，助力中国经济从高速增长转向高质量发展。“欠发达、欠开发”是贵州的基本省情和经济社会发展的最显著特征，生态环境基础脆弱，面临着发展与生态之间的双重压力。习近平总书记2014年3月在参加十二届全国人大二次会议贵州代表团审议时特别强调“要扎实推进扶贫开发工作”，“切实做到经济效益、社会效益、生态效益同步提升，实现百姓富、生态美有机统一”；2015年6月视察贵州工作时指出，“守住发展和生态两条底线，培植后发优势，奋力后发赶超，走出一条有别于东部、不同于西部其他省份的发展新路”。习近平总书记的一系列重要指示，是贵州以大数据推进供给侧结构性改革、促进产业转型升级、推动经济高质量发展的根本遵循。2014年以来，贵州牢牢守住发展和生态两条底线，贯彻落实新发展理念，发挥优势、瞄准机遇、先行先试，深入实施大数据战略行动，大力发展数字经济，走出了一条西部欠发达地区弯道取直、后发赶超的发展新路。2.各项事业长足进步的重要引擎贵州大数据，从无到有、从小到大，如今已成为“世界认识贵州的新名片”，大数据推动贵州经济社会发生了历史性变化。数字经济成为推动全省经济增长的重要引擎。贵州全力推动数字产业化和产业数字化，引领经济社会和各项事业快速发展。一是大数据电子信息产业快速发展。2014年至2017年，全省规模以上电子信息制造业增加值、软件业务收入和网络零售交易额年均分别增长57.7%、35.9%和38.2%，大数据对全省经济增长的贡献率超过20%。2018年，全省1625户实体经济企业与大数据实现深度融合，电信业务总量增长165.5%，电子信息制造业增加值增长11.2%，规模以上软件和信息技术服务业、互联网和相关服务营业收入分别增长21.5%和75.8%，大数据成为支撑全省GDP增长的重要因素。二是大数据推动农业向智能化转化。牢牢把握“八要素”深化农村产业革命，以大数据促进贵州农村产业革命和乡村振兴，推动贵州农业向生产管理精准化、质量追溯全程化、市场销售网络化融合升级。积极构建大数据、云计算、互联网、物联网技术为一体的现代农业发展模式，推动农业生产实时监控、精准管理、远程控制和智能决策。积极培育农村电商主体，有效推动“网货下乡”“农货进城”“黔货出山”。三是大数据推动工业转型升级。依托“千企改造”“万企融合”等，推进贵州工业向智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸转型。培育工业互联网平台，推动企业全流程和全产业链智能化改造，打造工业互联网公共服务平台体系，全省工业云平台应用率达到38%，大数据与工业深度融合推动产业质量效益持续提升。四是大数据推动服务业深度融合。大数据推动贵州服务业向平台型、智慧型、共享型深度融合发展。发展基于大数据、互联网的旅游、医疗、健康、养老、教育等新兴服务，全省60%的涉旅企业、84家4A级及以上旅游景区接入“一站式平台”服务，智慧旅游成为贵州旅游业“井喷”发展的重要推手。推动大数据企业创新发展，培育新技术、新业态、新模式、新产业。瞄准世界科技前沿，狠抓产业和企业，加快构建自主可控的大数据产业链、价值链和生态链。一是加快培育市场主体。全省大数据企业从2013年的不足1000家增长至2018年的9551家。二是加快推动核心技术创新。坚持以大数据为突破口，大力推进核心技术创新，获批建设首个大数据国家工程实验室，陆续产生了一批技术创新成果。三是加快推动新兴业态发展。坚持以应用为中心，推动大数据在各行各业应用。全省数据采集、加工、交易等产业从无到有、从小到大，共享经济、互联网金融等新业态快速涌现。“中国天眼”通过FAST大数据探测到数十颗优质脉冲星候选体，54颗已经得到国际认证。运用大数据提升政府治理能力，推进政府政务服务模式创新。通过大数据推进政府管理和社会治理，实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化。一是搭建云上贵州系统平台。率先探索一体化数据中心建设，将分散的政府数据统筹汇聚，建成云上贵州系统平台，深入开展“迁云”专项行动和政府数据资产登记，逐步把分散、独立的信息系统整合迁移到平台上。二是搭建数据共享交换平台。自主开发了贵州省数据共享交换平台，建成人口、法人、宏观经济、空间地理四大基础库和健康卫生、社会保障、食品安全、公共信用、城乡建设、生态环保六个主题库，形成全省政府数据共享资源池。三是搭建政府数据开放平台。贵州省政府数据开放平台成为全国首个省级政府数据开放平台，已开放68家省直部门2089个数据集资源。实现大数据与民生服务深度融合，推动社会治理、民生服务转型升级。充分利用大数据技术和手段，更好地解决社会治理和民生服务痛点、难点。一是打造一体化的政务服务体系。按照“全省一盘棋、平台一体化、办事一张网”建成了覆盖省市县乡村五级的贵州网上办事大厅，实施“最多跑一次”清单，全省43万个政务服务事项在网上集中办理，获批建设全国“互联网+政务服务试点示范省”。二是助推脱贫攻坚。建设精准扶贫大数据支撑平台，以贫困人口建档立卡数据为基础，打通了省级扶贫、公安、教育、卫计、工商、民政、人社、国土、住建和三大电信运营商等17家部门数据，实现了部门间数据互联互通、自动比对、自动预警，对贫困户做到精准识别、精准画像、准确查询，减轻基层扶贫干部填表统表工作量，提高扶贫效率。三是推动政府放管服改革。运用大数据技术手段倒逼政府业务流程再造，提升管理效率，涌现了“数据铁笼”“信用云”“党建红云”“社会和云”等一批典型应用。“数据铁笼”把执法权力关进“数据铁笼”，让失信失常行为无处遁形。四是提高政府科学决策能力。运用大数据推动政府决策超前性、准确性和科学性，涌现了“东方祥云”“电梯应急处置服务平台”“智慧法院”典型应用。“东方祥云”成为国内首个可为全球提供服务的洪水预报系统，可将山洪小流域洪灾预警时间从传统的几十分钟提高到72小时。五是改善公共服务方式。运用大数据分析优化公共服务方式，推动公共服务向均等化、普惠化、便捷化提升，涌现“医疗健康云”“税银贷”“云上贵州移动服务平台”“通村村”智慧交通云平台等典型应用。夯实发展基础，增强大数据发展支撑保障能力。完善设施、搭建平台、创造环境，为大数据发展提供有力的发展支撑。一是完善信息基础设施。通过实施信息基础设施建设三年攻坚会战，加快构建“出省宽、省内联、覆盖广、资费低”的信息基础设施体系，信息基础设施水平从全国第29位上升到15位，进入全国第二方阵。二是营造良好“实验田”环境。通过开放资源、鼓励创新、鼓励探索，营造容错试新的“实验田”环境。搭建“数博会”高端平台，连续4年成功举办数博会。引进大数据人才，呈现“贵漂”“贵居”“贵定”现象，每年到贵州生活工作的“贵漂”以上万人次增长。三是健全大数据发展保障机制。成立了以省政府主要领导为组长、各地各部门一把手为成员的省大数据发展领导小组。创造性地建立了大数据的“云长制”，全省各市（州）、省级各直属部门一把手作为“云”的云长对本地、本部门大数据发展工作负责。完善法规标准，建设大数据国家技术标准创新基地，发布4项地方标准，参与2项国家标准制定。强化数据安全保障，建设贵阳国家级大数据安全靶场，贵阳成为全国首个大数据安全示范试点城市。3.把大数据战略行动向纵深推进的经验与启示增强“四个意识”，主动融入国家发展战略。信息是国家治理的重要依据，大数据是国家战略，要以信息化推进国家治理体系和治理能力现代化。贵州以大数据深化政府行政体制改革，充分发挥大数据政用价值，全面推进政府治理体系和治理能力现代化。以“云上贵州”为载体，聚合海量碎片化数据，实现政务流程再造；实施“数据铁笼”工程，提升政府治理能力、管理能力和服务能力；通过“云上贵州”，开放数据资源，服务经济社会发展；实施“安全铁壁”，构建数据安全防护体系，提高网络安全保障水平。实践证明，增强“四个意识”，贯彻落实国家大数据战略，充分发挥大数据政用价值，是推进国家治理能力现代化的现实路径。坚持创新驱动，探索欠发达地区后发赶超发展新模式。创新是引领发展的第一动力。贵州以政府引导、市场主导，积极创新大数据发展模式，以大数据、人工智能促进产品创新、技术创新、商业模式创新，深入推动大数据与实体经济深度融合，推动三次产业结构转型升级，实现“增量崛起”与“存量变革”，培育壮大经济发展新动能，加快新旧动能转换。实践证明，把创新摆在发展全局的核心位置，充分发挥大数据的商用价值，是培育欠发达地区发展新动能，实现弯道取直、后发赶超的重要途径。坚持以人民为中心的发展思想，让人民群众分享大数据发展红利。坚持发展为了人民、发展依靠人民、发展成果由人民共享，激励人民更加自觉地投身改革开放和社会主义现代化建设事业。贵州充分彰显大数据的民用价值，服务社会民生事业。推进党建信息化，提升全心全意为人民服务的能力；实施大数据精准扶贫，确保与全国同步建成全面小康社会；打造大数据民生工程，提升人民群众幸福感和获得感。实践证明，只有把人民对美好生活的向往作为各项工作的奋斗目标，才能创新工作方式方法，增强为人民服务的能力，让人民共享改革发展红利。发挥优势抢占主动，构建大数据发展良好生态链。贵州把发展大数据作为全省三大战略行动之一，率先在全国制定出台了《关于加快信息产业跨越发展的意见》《贵州省大数据产业发展应用规划纲要（2014—2020年）》《贵州省信息基础设施建设三年会战实施方案》《贵州省大数据发展应用促进条例》《关于推动数字经济加快发展的意见》等文件及大数据地方法规，成立了全国首个正厅级直属事业单位大数据发展管理局。以“云上贵州”系统平台加速省内数据资源集聚，集中统筹布局一批绿色超大型数据中心，吸引国内外优强大数据企业落地进驻，推动大数据核心、关联、衍生等三大业态发展，推动大数据政用、民用、商用，构建了良好的大数据发展生态链。实践证明，要发挥比较优势、抢抓发展机遇、建立良好发展生态链，才能够赢得发展主动权。《光明日报》（ 2019年03月20日 06版）