大数据作为继云计算、物联网之后IT行业又一颠覆性的技术备受关注要想知道大数据创业方向一定要知道大数据产业链包括哪几个环节具体的包含内容接下来为大家一一介绍

　　IT基础设施包括提供硬件、软件、网络等基础设施以及提供咨询、规划和系统集成服务的企业比如提供数据中心解决方案的IBM、惠普和戴尔等提供存储解决方案的EMC、提供虚拟化管理软件的微软、思杰、SUN、Redhat等。

　　数据源大数据生态圈里的数据提供者是生物生物信息学领域的各类研究机构大数据、交通交通主管部门大数据、医疗各大医院、体检机构大数据、政务政府部门大数据、电商淘宝、天猫、苏宁云商、京东等电商大数据、社交网络微博、微信、人人网等大数据、搜索引擎百度、谷歌等大数据等各种数据的来源。

　　数据分析包括提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业或产品如分布式计算框架MapReduce、统计分析软件SPSS和SAS、数据挖掘工具Weka、数据可视化工具Tableau、BI工具(MicroStrategy、Cogons、BO)等

　　数据平台包括提供数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台等服务的企业或产品如阿里巴巴、谷歌、中国电信、百度等。

　　数据应用提供智能交通、智慧医疗、智能物流、智能电网等行业应用的企业、机构或政府部门如交通主管部门、各大医疗机构、菜鸟网络、国家电网等

　　人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视均为前沿产业多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱在此为你推荐几篇优质好文

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　　2021-12-30 13:01:14

　　在“存储”这段链条中，它处于整个

　　，通过蕞上游各种智能硬件生成或采集数据，经过存储硬件/系统进行“储存”，再由中游一定程度的加工、分析后，让大数据产生价值，并服务于各种应用场景。

　　工信部11月30日发布的《“十四五”大数据产业发展规划》中开篇便对“数据”给出高阶定义

　　数据是新时代重要的生产要素是国家基础性战略资源。

　　每一个产业都有其产业链大数据产业链是怎样的

　　从数据生成/采集、存储、加工、分析到服务每一段链条都有其重要的价值。从这个产业链条来看如同希捷、西部数据那样蓝光森林承担着大数据产业链中的“存储”环节。

　　在“存储”这段链条中它处于整个产业链的上游环节通过蕞上游各种智能硬件生成或采集数据经过存储硬件/系统进行“储存”再由中游一定程度的加工、分析后让大数据产生价值并服务于各种应用场景。

　　《“十四五”大数据产业发展规划》从大数据产业链条的上、中、下游都作出了指导其中

　　加强技术创新。重点提升数据生成、采集、存储、加工、分析、安全与隐私保护等通用技术水平。

　　纵观整个大数据产业链不乏保持技术研发创新的团队然而“选择比努力更重要”针对大数据的存储技术我们是从以下几点来解读这句线.先知道磁、光、电

　　存储技术有磁、电、光三种类型分别主要对应磁盘磁带、闪存和蓝光四种存储技术你会选择哪一种或哪几种来存储你的数据

　　部分领域的企业早有对自己的数据进行冷热区分热数据用磁盘或闪存冷数据用磁带或蓝光然后更多企业却只用磁盘来存储所有数据包括备份、归档也是。宁愿努力认真地定时定期去更换损耗磁盘及迁移数据也在所不辞只为了那20%左右温热数据的“活力”却让那80%左右的冷数据“追随左右”冒风险让数据存储的一路上伴随着数据丢失、泄露的一惊一乍。

　　3.热数据热存储冷数据冷存储

　　其实大可不必请让你的磁盘阵列“专情”于属于它的温热数据。如果腾出了比如50%磁盘阵列的存储空间你企业就不必每年为了新增的温热数据不断新购高昂存储设备。但前提是你需要持续将占比更高的冷数据分配至比如蓝光存储或磁带库这些更适合长久存储的存储技术让这些冷数据静静地安心地等待主人的召唤如有。从总体拥有成本看选择对了钱少花了但价值更大了数据也更安全。

　　蕞后一点对于一些有灾备要求的行业领域你的选择更需谨慎蓝光森林推介你多了解一下黄金原则“备份321”一份关键性数据存储3种备份副本选择2种不同的介质其中1份异地或离线存储。

　　两种不同介质我们建议其中之一介质一定要选择蓝光存储从数据安全角度来看蓝光森林光介质提供100年的长久存储无需数据迁移和介质更换数据一旦写入不可篡改有效防病毒防黑客并且对于保存环境没有像磁盘磁带那样的严苛恒温恒湿、防水防磁等因此更适合作为容灾备份的必选介质。

　　2019-06-10 17:51:08

　　进入快速发展阶段。围绕国家大数据战略，省域层面及重点城市地方政府陆续出台了诸多大数据相关政策，特别是对

　　我国区域大数据产业规划布局研究

　　目前我国大数据产业进入快速发展阶段。围绕国家大数据战略省域层面及重点城市地方政府陆续出台了诸多大数据相关政策特别是对大数据产业发展进行了规划为推动产业快速成长提供了依据奠定了基础。本文全面梳理我国31个省区、市的大数据产业相关政策文件客观分析我国区域大数据产业的布局现状与问题针对关键问题进行深入研究并提出相应的对策以期更加科学有效地推动我国大数据产业稳步健康发展。

　　一、中国大数据产业政策体系初步形成

　　目前我国大数据产业已经进入应用爆发的关键节点关键技术、相关应用模式逐步成熟大数据基础设施、法律法规、政策体系和数据标准等产业生态环境逐步完善。尤其是我国大数据产业顶层设计文件相继出台为大数据产业的快速发展提供了有力的保障。其中国务院在2015年公布《促进大数据发展行动纲要》对大数据产业发展进行了总体设计和统筹部署见图1。

　　图1 《促进大数据发展行动纲要》大数据产业相关内容

　　随后工信部在分析总结我国大数据产业发展现状及面临的形势的基础上出台了《大数据产业发展规划2016—2020年》明确我国大数据产业20162020年的发展目标。规划围绕大数据技术产品、大数据行业应用能力、大数据产业生态、大数据产业支撑体系、大数据保障体系五个方面提出七项重点任务和八个重大工程为我国大数据产业未来5年的发展明确了目标和任务见图2。

　　在明确国家整体布局要求的情况下各级地方政府结合自身发展基础陆续出台了推进大数据产业发展的政策文件和配套举措引导科技、人才、资金等各项资源向大数据产业倾斜培育骨干企业落实大数据的产业支撑和保障工作。据不完全统计见表1在各地政府公开发布的大数据发展相关政策文件中有6个省级层面政策规划13个市级层面政策规划共计19个政策规划以大数据产业为切入点展开。其中安徽、新疆和厦门、成都四地分别发布了地方大数据产业发展的专项规划。在省级层面贵州、青海、山东三地发布本地大数据产业发展指导政策。在重点城市层面南京、贵阳、武汉、厦门、沈阳等地出台大数据产业的发展指导政策。同时部分省份根据地区发展差异性在区域大数据产业政策的制定以及实施方面进行了探索如河南和宁夏分别提出运用大数据开展综合治税工作实施方案河南和贵州还分别编制了大数据产业发展引导目录以更好地指导大数据产业培育发展工作。

　　图2 《大数据产业发展规划2016—2020年》总体目标和任务

　　表1 全国省级政府及重点城市大数据产业专项政策及规划一览

　　当前我国众多地区政府瞄准大数据产业积极实施政策谋划加快产业引导与竞争布局。为进一步厘清地区大数据产业的结构与特征我们将截至2018年2月的省级地方政府公开对外发布的大数据产业相关政策文本作为主要分析对象见表2从产业政策分析角度入手比较各地大数据产业布局的特点和问题以准确把握我国区域大数据产业发展现状和态势。

　　表2 全国省区、市公开发布的大数据发展政策汇总

　　表2 全国省区、市公开发布的大数据发展政策汇总-续表1

　　表2 全国省区、市公开发布的大数据发展政策汇总-续表2

　　表2 全国省区、市公开发布的大数据发展政策汇总-续表3

　　在各地公开发布的大数据发展政策中有14个地区明确提出了大数据产业的目标定位和方向见表3主要以大数据产业聚集区、产业中心和产业高地为主。其中上海、河南、重庆作为国家区域示范类大数据综合试验区以引领东部、中部、西部的大数据发展为主要目标。北京、广东等地凭借较强的技术创新能力、较好的数字设施基础和已初步形成大数据产业集群的先发优势提出面向国际或国家的大数据产业高地定位。部分数字基础设施建设较为薄弱的地区也勇于发挥后发优势力争在大数据发展竞争中实现弯道超车。比如贵州提出成为“全国数据汇聚应用新高地、综合治理示范区、产业发展聚集区、创业创新首选地、政策创新先行区”。

　　表3 大数据产业相关地区发展的目标定位

　　在大数据产业目标设定方面由于目前大数据产业统一的统计口径尚未建立各地在设置大数据产业规模时使用了“大数据产业”“大数据相关产业”“带动相关产业”甚至“信息技术产业”等模糊或相近概念。以2020年大数据产业规模目标为例江苏省提出要“带动相关产业产值超过1万亿元”河南省提出“以云计算、大数据为主要内容的现代信息技术产业规模达到2000亿元”。这也在一定程度上反映出在规划大数据产业时还需要对大数据产业进行深入研究。同时省市之间的大数据产业目标规划还表现出一定的不兼容性例如湖北省提出“2020年全省云计算大数据产业规模达到500亿元”。而仅武汉市一地就提出“2018年全市大数据产业实现产值达2000亿元”。由此看出急需对大数据产业进行清晰准确的界定。

　　区域大数据产业空间布局方面在各地公开发布的大数据产业政策文件中仅有11个省区、市对当地大数据产业的空间布局进行了具体的规划见表4提出了当地大数据产业的核心区以及产业发展格局而大部分地区缺乏清晰的空间指向性。

　　在大数据产业主体培育方面大数据龙头企业的培育成为各地共识见图4有超过七成的省区、市将培育大数据龙头企业作为大数据产业发展的核心目标部分省区、市还提出了具体的龙头企业数目目标。围绕大数据龙头企业的培育各地政府主要从三个方面给予了政策支撑。一是建立大数据产业园。总体上来看各地政府对大数据产业园的建设尤为重视同时也带来了产业园区遍地开花的现象。从各省区、市公开发布的产业政策文件上看有超过60%的地区提出通过加大园区建设力度推动大数据产业集聚但在园区快速建设的背后隐藏着资源重复建设、数据共享率低、资源利用率低等不良现象。二是延伸大数据产业链。从大数据分析处理技术拓深延展至相关的应用平台、增值服务。据不完全统计31个省区、市中有18个地区提出要通过积极延伸大数据产业链培育多元化的产业主体。三是完善创新创业环境。东部地区相比于中部、西部地区的创新创业环境具有明显优势据不完全统计北京、上海等大多数东部省份均提出大数据创新创业相关推动措施而西部仅有内蒙古、广西、四川和贵州四省区对大数据创新创业进行布局见图5。

　　图4 各地培育大数据龙头企业的目标

　　为创造良好的产业发展环境各地主要从基础设施、产业公共服务平台以及发展评估体系三个方面来完善大数据产业支撑体系见图6。从各地政府的公开文件可以看出各地区高度重视大数据基础设施统筹建设尤其是宽带网络提质增速和数据中心整合发展。

　　图6 大数据产业支撑体系建设举措

　　大数据基础设施建设方面各地区的大数据基础设施发展水平与经济发达程度、技术发展水平关联度较高。从宽带网络水平来看《中国宽带普及状况报告》显示截至2017年第二季度东部地区的固定宽带家庭普及率为82.4%分别比中部地区和西部地区高26.1个百分点和20.4个百分点。为此中部大部分省区、市和西部的广西、重庆、四川、贵州、云南都在大数据产业政策中把推进光纤网络、构建高速安全的宽带网络作为工作重点。而北京、上海等地则更侧重于传感器、电子标签等物联网感知设备的建设布局。

　　从数据中心分布来看北京、上海等东部发达地区的数据中心总量较多目前各地数据中心的政策均按照《促进大数据发展行动纲要》的要求以优化数据中心布局、严格控制新建数据中心为主。而对于贵州、内蒙古等具有适宜气候、丰富能源多重区位优势的中西部地区合理扩大绿色集约型数据中心建设规模将使得我国数据中心布局趋向合理。

　　然而大数据产业统计和评估指标体系建设并未引起各地重视仅有广东、内蒙古、河南3个地区提出构建大数据产业统计指标体系。大数据属于新兴领域传统的国民经济统计体系无法对其覆盖和衡量大数据统计指标的缺失使得各地大数据产业发展能力、应用水平等状况的衡量存在困难影响大数据产业的健康发展。

　　大数据产业快速发展和大数据服务优化离不开大数据技术产品的研发。在大数据技术产品方面《大数据产业发展规划2016—2020年》指出我国在新型计算平台分布式计算架构大数据处理分析和呈现方面与国外仍存在较大差距对开源技术和相关生态系统的影响力小并提出大数据技术产品先进可控的目标。对此各地政府积极响应国家政策在大数据技术研发、大数据产品体系以及大数据技术服务模式三个方面进行充分的探索和布局见图7。

　　通过推动大数据技术研发促进产业发展成为各地共识21个地区提出要加强大数据领域技术的攻关占总数的67.7%重点聚焦在大数据采集、传输、存储、管理、分析、可视化等数据本身的处理技术以及访问应用控制和数据安全审计等安全保障技术的研究。其中上海、重庆、广东等地区对大数据核心技术攻关尤为重视上海等研究实力雄厚的地区还提出研究探索大数据相关的基础理论为数据技术的攻关和数据产业发展提供指导和支撑。

　　地方政府在大数据产品培育过程中高度重视大数据产品的自主可控有20个省区、市提出自主可控的大数据产品体系。需要指出的是从已公开发布的产业政策文本看对培育数据即服务模式、降低大数据应用门槛和成本方面的关注较少仅有17个省区、市提出开展相关的探索而且也没有专门针对这项工作提出相应策略。

　　工业大数据是大数据产业发展的重要组成部分。《大数据产业发展规划2016—2020年》提出要加快工业大数据等新兴技术在制造业的深度集成和应用打造制造业企业的大数据“双创”平台通过培育新技术、新业态和新模式推动工业企业转型升级。

　　大数据的发展推动了定制化、协同化、服务化等制造业新模式的日益兴起各地结合不同行业业务流程的特征和需求大力推广不同类型的工业大数据应用创新见图8。统计显示共有19个地区围绕工业大数据提出相关举措其中16个地区提出推动大数据在工业全产业链各环节的应用占工业大数据举措的84.2%。数据是实现工业与大数据融合创新的基本元素但仍有很多问题使数据的可获得性、可用性有限致使工业数据的海量计算和智能分析难以实现尤其是工业企业的数据孤岛现象严重给工业大数据的应用带来很大的制约。而对于工业领域的数据开放的推动仅有北京、浙江、福建、河南4个省区、市提出相关的引导推动措施见表5。

　　图8 相关省份工业大数据创新应用举措

　　表5 相关省份工业大数据相关举措

　　大数据在各行业领域应用逐步深入各地政府纷纷在农业、金融、电信、电子商务等领域加大技术应用推动力度促进跨行业大数据融合创新推动大数据与各行业领域的融合发展见图9。各地具体的行业应用选择多与自身的优势产业相关如北京的金融、文化贵州的旅游等。但总体上看这些行业的选择多有相似和重叠其中农业是地方政府在行业大数据应用中关注的一大重点。31个省区、市中有20个地区在大数据产业政策中提出了在农业领域率先开展大数据应用应用主要围绕农业生产智能化、农业资源环境监测、农业自然灾害预测预报、动物疫病和植物病虫害监测预警、农产品质量安全追溯、农产品产销信息监测预警等方面进行推进。其中山东省农业厅印发了《山东省推进农业大数据运用实施方案2016—2020年》推进现代信息技术与现代农业的融合。此外金融、电子商务等信息化水平较高的领域也是大数据应用的热点各地积极推动不同行业大数据的应用研发形成行业大数据应用解决方案推进产业发展。但在电信、能源和商贸等领域的大数据应用关注度还有待提高。

　　图9 相关省份行业大数据应用发展关注点

　　从地域上看广东、重庆、河南、贵州等地对推动行业大数据应用比较重视尤其是贵州省结合本地实际发布《大数据产业深度融合2017年行动计划》对大数据与产业深度融合应用提出具体的行动计划和时间安排见表6。

　　四、区域大数据产业规划布局的主要问题

　　从我们对已公布政策文件的收集统计情况看除黑龙江、西藏外的29个地区均制订了大数据产业相关的重点任务及计划并提出一系列保障措施确保大数据产业有序发展。在整体发展势头良好的情况下各地大数据产业规划布局还存在一些值得关注的问题。

　　一各地大数据产业规划布局表现出比较明显的同质性

　　在大数据产业园及数据中心方面部分地区“重规模轻建设”园区内产业集群结构趋同缺乏对整体园区发展与大数据应用模式相结合的思考缺少特色应用和模式。在区域间合作方面各地也没有形成产业群体间的相互合作地方大数据产业多是以水平分工为主垂直方向上的分工较少彼此之间多是竞争关系不利于产业之间的协调发展。

　　二各地对大数据产业及大数据行业应用缺乏深度研究部分地方政府倾向于提出一揽子方案大数据产业定位和目标表述笼统

　　由于目前大数据产业边界、产业范围尚不清晰部分地方政府对大数据产业的布局规划还停留在表面对其中具体的机制和范围的界定说明较少使得部分大数据政策规划无法发挥引导大数据产业发展方向这一基本功能。尤其是大数据统计标准滞后带来产业统计口径不一、地区间发展水平不可测等一系列问题。

　　三部分地区缺乏对大数据产业发展政策的具体落实方案和检验标准这在一定程度上使得产业规划布局流于表面

　　大数据产业区域分工的不明确带来了产业发展路径不明确而具体落实方案和政策评估的缺失造成政府执行部门在具体执行中没有完全贯彻落实并且照搬政策或者机械性实施从而使得产业政策难以线c;同时有可能造成政策偏差使得执行人员对政策精神或部分内容产生曲解。

　　各地政府在布局当地大数据产业时应当将地区发展置于国家大数据产业布局的大框架下结合不同行业应用、不同地区的不同特点结合自身所处的产业链的位置明确区域功能定位找准产业发展切入点探索形成不同的数据驱动发展模式。在此基础上各地政府还需要跳出传统以行政区域为基本单元的产业发展模式打破行政区划壁垒从大区域、大产业的角度整合优势资源通过数据要素的互联互通促进区域合作在不同区域之间形成以产业链分工为基础的大数据产业协调发展体系在基础理论、关键技术的前瞻性研究方面探索跨区域联合攻关模式、联合资助和政策保障机制实现区域间的产业联动发展。

　　产业研究方面各地应持续、系统地跟踪数据资源、大数据产业内涵、分类及重点领域的研究并建立统一合理的统计评估指标和体系明确产业范围和产业主体确定产业口径开展产业发展统计监测从而更好地衡量产业发展情况为行业管理部门提供参考。同时加大大数据理论、技术等领域研究力度积极支持大数据跨领域的协作研究和应用。学习欧洲创新与技术研究院的模式构建大数据创新共同体建立大学、科研院所、企业等利益相关者的协商协作机制。

　　政策目标的具体性和政策陈述的明确性是避免产业政策产生偏差的有效路径为了推动大数据产业政策顺利落地各地政府应从以下两点着手一是应当出台具体的执行落实政策明确各项任务的范围、时间节点、责任主体及任务目标同时目标必须是清晰、可衡量的政策措施和行动步骤是明确且可操作的二是制定相应的监督问责机制对政策落实的全过程进行有效把控。不仅可以监督政策执行情况纠正执行偏差保障战略的顺利推进还能及时发现大数据产业政策中的问题和失误在头部时间对大数据产业布局做出反馈。

　　内容来源江苏省企业技术改造协会

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