觀2019實體經濟發展趨勢格局,推動實體經濟與大數據良性互動局面加快形成。

近年來,我國大數據產業保持良好發展勢頭,大數據與實體經濟各領域滲透融合全面展開

文章觀點節選自:中國信息通信研究院

近日,中國信息通信研究院發布了《中國大數據與實體經濟融合發展白皮書(2019年)》。該白皮書對大數據與實體經濟融合發展情況進行了全景展現,白皮書顯示我國大數據融合發展已具備技術、產業、應用和政策基礎,大數據在制造業、農業、服務業等實體經濟各領域應用不斷深入,給經濟社會帶來的益處和價值日益顯現。此外,白皮書還對大數據與實體經濟融合發展機遇與挑戰進行了深入分析,對推動我國大數據與實體經濟融合創新發展提出了政策建議。


大數據與實體經濟融合是新時代發展的內在要求

當前我國經濟正處在轉變發展方式、優化經濟結構、轉換增長動力的攻關期,緊抓新一輪科技革命和產業變革機遇,推動大數據與實體經濟深度融合發展將形成創新發展的重要動能,是我國新時代發展的戰略選擇。

大數據與實體經濟應用基礎不斷優化

近年來,我國大數據發展駛入快車道,政產學研用資等各領域資源和要素加快匯聚,帶動技術基礎不斷加強,產業基礎日益堅實,應用基礎加快構筑,政策環境不斷完善,大數據向實體經濟領域融合滲透的障礙進一步破除,融合發展腳步更加穩健。

大數據推動實體經濟發展

國家高度重視大數據與實體經濟的融合發展,自《促進大數據發展行動綱要的通知》實施 3 年多以來,在黨中央的領導下,在產業界各界的共同努力下,大數據在制造業、農業、服務業等實體經濟的各領域應用不斷深入,涌現出一大批大數據典型應用,各行業數字化、網絡化、智能化進程明顯加速,促進產業格局重構,驅動生產方式和管理模式變革,融合發展給經濟社會帶來的益處和價值日益顯現。

如何促進大數據與實體經濟產業融合,從面帶動經濟發展

2019 年是新中國成立 70 周年,是全面建成小康社會、實現第一個百年奮斗目標的關鍵之年。我們要全面貫徹黨的十九大和十九屆二中、三中全會精神,堅持推動高質量發展,堅持以供給側結構性改革為主線,牢牢把握時代機遇,著力推動大數據與實體經濟深度融合,加快現代化經濟體系建設進程,促進實體經濟高質量發展。


大數據與實體經濟的融合已上升到國家戰略高度,那么作為行業管理者的你又該如何使用大數據技術給產業帶來實實在在看得到的成果呢?

探碼科技簡介

探碼科技是一家應用云計算、大數據和人工智能技術實現數據資產化運營的高新技術企業。業務覆蓋多個行業,致力于大數據產業生態鏈的構建,采用先進的技術,實現數據從采集,處理到應用的全生命周期管理。

傳統的數據公司的弊端

傳統的數據采集來源單一,且存儲、管理和分析數據量也相對較小,大多采用關系型數據庫和并行數據倉庫即可處理。對依靠并行計算提升數據處理速度方面而言,傳統的并行數據庫技術追求高度一致性和容錯性,根據CAP理論,難以保證其可用性和擴展性。

傳統的數據處理方法是以處理器為中心,而大數據環境下,需要采取以數據為中心的模式,減少數據移動帶來的開銷。因此,傳統的數據處理方法,已經不能適應大數據的需求!

探碼科技是如何去處理的

數據湖的構建

在日常的商業生產中應用程序會產生、存儲大量數據,而這些數據并不能被其他應用程序使用,每個事業部的數據就像一個個孤島一樣無法和企業內部的其他數據進行連接互動,導致數據使用度低。“探碼數據湖”則是一個集中化存儲海量的、多個來源,多種類型數據,并可以對數據進行快速加工,分析的平臺。幫助各行業解決了這種數據孤島模式!

將通過web采集與設備采集的方法,將多種類型數據,進行數據處理進行統一存儲,并且豐富的算法模型庫支持了對數據全面解析。并且探碼數據湖具有以下的優勢功能;

  • 打破數據孤島模式,通過機器學習與人工智能技術實現商業智能加強內部數據的使用,促進協同化辦公。
  • 有一個集中式的能存儲數據中心,數據信息追蹤與一致性保障,可跟蹤數據使用以支持敏捷數據生產過程,并且支持交互式大數據分析。
  • 提供對最先進的大數據SQL引擎及其提供的擴展功能的訪問,幫助組織或企業做出更多靈活的關于企業增長的決策。

數據資產化的流程

數據湖:將通過web采集與設備采集的方法,將多種類型數據,進行數據處理進行統一存儲,并且豐富的算法模型庫支持了對數據的全面解析。

數據流:分析篩選出各環節所需要的數據并進行標注從而能得出精準的商業判斷,將靜態的數據湖轉化為動態的數據流從而為企業的商業決策提供時時分析。

生成應用:將數據流中得到的準確數據,結合客戶需求、行業背景、用戶體驗生成真正有價值的應用,服務到客戶的商業運營中。

探碼科技企業資產化流程將各行業活動中產生的多種數據做全局分析,打通了傳統的單點分析模式,并且根據客戶環境為其打造真正合適的數據應用。加速了組織或企業的業務與大數據的融合發展。

探碼科技作為成都本都的創新型大數據公司,打破了傳統數據采集、數據治理、數據存儲、分析過程中的種種弊端,為客戶打造最適合時代發展的數據全生命周期管理流程。優秀的解決方案已成功應用到金融政府、智能制造互聯網等領域。