借鑒貴州省經驗推進天津大數據產業發展

◎文/趙濱元

一、發展大數據產業的必要性和緊迫性

大數據是當前創新最活躍、技術演進最快的新一代信息技術，發展大數據產業已成為當前適應引領經濟新常態、培育經濟發展新動能的重要抓手，對傳統產業升級和經濟發展具有重要的促進作用。2015年發布《國務院關于印發促進大數據發展行動綱要的通知》，2016年國家發改委發布 《關于印發〈促進大數據發展三年工作方案（2016—2018）〉及〈促進大數據發展2016年工作要點〉的通知》，將大數據上升到了一個全新的高度。2016年，京津冀獲批國家首批區域類大數據綜合試驗區，對天津大數據產業發展提出更高要求。

大數據來源于信息技術的創新，來源于信息技術與其他領域的融合，數據量爆炸式增長和數據處理方式革新兩方面因素相互催化，展現出驚人的發展速度。從本質上看，大數據是一個產業，大數據的發展遵循產業發展的特點，需要形成完善的商業模式和產業鏈，使技術轉化為產品和服務，真正服務于社會需求。與云計算、物聯網類似，大數據是新一代信息技術產業的一種類型。同時，大數據是一個融合度高的產業，各個行業、領域的數據都能夠通過大數據技術的統計、分析和挖掘，創造出新的價值。

在發展過程中，大數據體現出以下特征：一是數據量呈現爆炸式增長，技術的進步降低了處理數據的成本，使瀏覽量、點擊量、下載量等數據具有了開發價值，每個人在獲取數據的同時，也成為了數據提供者，導致數據量指數式、爆炸式增長。二是數據處理方式加快更新換代，數據量的迅速擴張增加了存儲、提取、應用數據的難度，傳統數據處理方式不再適應數據量擴張速度的需要，導致數據獲取方式、存儲方式、運用方式必須隨著數據量的增加而不斷更新。三是市場主體認識理念發生重大變革，大數據的發展改變了人們對數據概念的認知，數據不再是靜態的、被動的、滯后的，而是動態的、主動的、先導的，甚至是不可預知的、不可控的。四是大數據的價值需要在市場交易中實現，目前大數據開發相對較為成熟的模式主要包括大數據交易、大數據金融、大數據應用、大數據營銷，其中大數據交易是最簡單的數據價值實現模式。目前人們對大數據的關注度較高，但對大數據的認識仍在逐步完善，認知水平仍然相對膚淺，沒有抓住大數據的本質核心。對大數據的認識是一個逐步加深的過程，必將隨著實踐摸索而不斷深化。

二、貴州省發展大數據產業的經驗

（一）加強規劃引領和政策支持

2014年2月，貴州省發布了 《關于加快大數據產業發展應用若干政策的意見》和 《貴州省大數據產業發展應用規劃綱要（2014—2020年）》，初步形成了規范大數據發展的制度架構體系。2016年1月，貴州省出臺了國內第一部大數據地方法規《貴州省大數據發展應用促進條例》，以立法的形式保障大數據發展。2017年2月，貴州省人民政府正式批復同意印發 《貴州省數字經濟發展規劃 （2017—2020 年）》，這是國內首個省級層面的數字經濟發展專項規劃。同時，貴州省發布了 《中共貴州省委、貴州省人民政府關于推動數字經濟加快發展的意見》和2017年大數據十大工程，為規劃順利實施提供了有力保障。

（二）加快政府數據資源產品開發

（三）打造大數據特色會展活動品牌

2014年，貴州舉辦了“云上貴州”大數據商業模式大賽，通過高額獎金、數據資源、政策扶持等方式，吸引了全國8615個項目參賽，其中大量優質項目、優秀人才和創業團隊入駐貴陽。自2015年以來，貴陽連續成功舉辦四屆數博會 （貴陽國際大數據產業博覽會），這是全球首個以大數據發展為核心的博覽會，吸引了阿里巴巴、騰訊、小米、富士康等眾多知名企業參加，極大提升了貴陽在大數據領域的影響力，獲得了巨大成功。目前，2020中國國際大數據產業博覽會籌備工作、2020中國國際大數據挖掘大賽已經啟動，貴陽將再次成為全國大數據領域的焦點。

（四）吸引企業數據中心入駐運營

貴陽積極吸引大數據資源擁有主體落戶貴安新區，極大豐富了數據資源，有力支撐了大數據發展。目前，中國電信、中國移動、中國聯通三大通信運營商數據中心相繼開工建設 （中國電信云計算中心用地500畝、總投資70億元，中國移動（貴州）數據中心項目用地275畝、總投資20億元，中國聯通（貴安）云計算基地用地500畝、總投資50億元），集聚了20萬～30萬臺機架以及上百萬臺服務器，數據存儲規?？蛇_EB以上，將成為全球重要的數據資源集聚區域，為數據處理、采集監測、智能應用等相關領域發展提供有力支撐，帶動醫療、金融、電子商務等新興行業全面發展。

（五）注重大數據商業模式探索

2015年4月，貴陽建立了全球第一家大數據交易所，在搭建交易系統、制定交易規則、完善交易監管等方面積極探索實踐。貴陽大數據交易所通過自主開發的電子交易系統，面向全球提供“7×24小時”永不休市的大數據交易專業服務，建立了涵蓋數據確權、數據定價、數據指數、數據交易、數據資產管理、安全保障等綜合配套服務體系。2016年10月，貴陽大數據交易所發布 《數據源管理辦法》《數據交易資格審核辦法》《數據交易規范》《數據應用管理辦法》，樹立了大數據交易規則標桿，營造了數據管理與交易的良好環境。截至2018年底，貴陽大數據交易所動態匯集了涵蓋政府、電商、社交等30多個領域的海量數據，接入了200多個優質數據源，可交易數據量超過150PB，大數據商業模式探索取得顯著成效。

三、天津發展大數據產業的基礎和現狀

（一）產業基礎雄厚

天津初步形成了以飛騰、曙光、國家超算中心等行業龍頭為核心的 “安全可靠基礎信息系統產業鏈”，為大數據產業進一步發展壯大奠定了重要的基礎支撐。南大通用開發出首款面向大數據領域的國產新型NewSQL數據庫產品GBase 8a。曙光公司與喬鼎資訊開展合作，在高新區建設存儲產品研發中心、運營中心、客服中心、銷售總部，面向全球市場開展數據存儲業務。飛騰成功研制出適用于大數據存儲服務器的 FT－2000系列 CPU產品，達到了世界目前服務器芯片性能最高水平。國家超算中心目前正在研制的 “天河三號”預計2019年內完成關鍵技術攻關，2020年完成整機部署，將比現有最快的超算運算能力提升一個新的等級。

（二）數據資源豐富

天津擁有豐富的數據資源，在港口、海洋、物流、商檢、金融等領域數據量位居全國前列。騰訊數據中心是騰訊啟動自建的第一個超大規模數據中心，也是目前騰訊自主規劃、設計和運營的最大數據中心。三大電信運營商都已在天津設立研發基地，鋪設了海量的網絡設施，進一步推動更多數據資源加速聚集。

（三）應用領域廣闊

天津高端制造業、現代服務業體系完善，大數據應用市場空間廣闊，在電子商務、輿情分析、信息安全等領域，已經顯現出良好的應用成效。58同城建立的分布計算平臺，通過海量數據分析和深度挖掘，可以實現面向上億注冊用戶的精準推薦。神州浩天利用大數據技術，可以為中小企業提供高效便捷的財務稅務管理服務。百合網利用大數據技術，提供網絡流量規劃、用戶訪問行為分析、欺詐行為預測等數據價值挖掘服務。海量信息公司在智能情報分析領域居于全國領先水平，為人民網、新華網、新浪網等主流網絡媒體提供新聞轉載、內容審核、跨站追查等輿情分析服務。

（四）集聚態勢顯現

在大數據產業快速發展的過程中，天津通過積極培育和引進優秀企業，已經初步形成以高新區為核心，以開發區、空港、生態城、西青區、武清區等特色功能區為支撐的產業集聚格局。高新區圍繞國家軟件出口基地、濱海中關村科技園建設，聚集了一批核心硬件和基礎軟件開發企業。開發區圍繞打造云計算產業基地，依托國家超算中心，聚焦數據存儲、數據庫研發應用領域發展。空港圍繞國家數字出版基地建設，重點打造高端芯片制造聚集區。西青區、武清區也在數據存儲、數據挖掘、數據應用等領域持續發力，逐漸形成了各具特色的大數據產業集聚區。

雖然天津大數據產業在近年來取得了較快地發展，但是仍有一些問題值得關注。一是數據開放共享有待突破。各部門之間數據共享機制尚未形成，政府數據公共信息平臺和數據交換標準有待進一步完善。各部門數據資源公開共享動力不足，大量歷史數據尚未得到充分利用，跨部門數據匯聚整合難以形成合力。二是應用商業模式有待拓展。尚未形成完整的大數據產業鏈條，大數據產業盈利模式和服務方式不夠清晰，產業鏈各環節尚未形成上下游協作發展模式。缺少具有較大規模、能夠帶動產業發展的龍頭企業，以大數據為基礎的產業互聯網尚未成為主流商業模式，缺乏成熟的數據應用商品。三是核心技術研發有待持續投入。CPU、數據庫、服務器等基礎研究領域有待突破，缺少具有國內外影響力的核心技術、關鍵技術，現有的信息安全手段難以滿足大數據應用的安全要求。四是專業人才隊伍相對不足。大數據領域具備數據思維模式和技術能力的復合型人才相對缺乏，流失現象嚴重，在業界有影響力的本地數據分析師不多。大數據從業人員的培訓和再教育不能滿足企業的現實需要。同時，人才服務標準化和人才培育機制創新能力不夠，缺乏對大數據高端人才引進的具體措施，不利于吸引和留住高端人才。

傳統知識服務商在集成海量二次文摘與引文數據庫的基本上，普遍會提供一些統計分析服務，如針對主題進行趨勢分析，如年度趨勢發展、機構分布、區域分布等，以及發現技術發展方向、跨學科研究主題等。

四、天津發展大數據的對策建議

（一）推動一批重點領域集聚發展

緊密結合天津經濟社會發展實際情況，加快推進電子政務、智能制造、互聯網金融、航運、跨境電子商務、醫療6個重點領域大數據應用，力爭形成京津冀大數據綜合試驗區建設的良好成效。

1.電子政務大數據應用。一是加強突發事件預警、治安防控、應急救援等應用的開發和推廣，匯集公安、氣象、地震、水務、林業、國土、衛生、安監等部門及酒店賓館、交通等行業數據，開展安全狀態分析研判、預案管理、協調調度等服務。二是圍繞宏觀經濟分析和預測需求，匯集統計局、市場監管委、財政局、國土房管局、建委等部門的企業數據、稅收數據、資源數據、商務數據，開展經濟運行狀態分析，提供宏觀經濟預判等服務。三是依托京津冀一體化生態環境信息系統建設，匯集環保、工業、電力、水務等部門和鋼鐵、有色、石化、建材、化工等行業數據，開展空氣、污水、煙塵、噪聲等環境質量監測服務和危險廢棄物、放射源廢棄物等監管服務。四是面向食品藥品監管需求，匯集市場監管委、財政局等部門的數據，結合食品藥品銷售企業和電子商務企業的運營銷售數據，提供食品藥品監管服務。

2.智能制造大數據應用。一是開發制造業企業大數據智能分析與決策系統。以提升制造業企業產業應變能力與創新轉型為目的，攻克一批制造業企業大數據分析與處理的關鍵技術，研發一個支持產品設計、生產制造和經營管理的大數據算法庫和決策分析模型，制定一套制造業大數據技術標準和業務標準，以裝備制造、航空航天、電子信息等行業為試點進行應用示范和推廣，著力解決傳統制造業企業實時化市場洞察力弱、企業生態系統協同應變不足、企業各業務環節精益管理水平不高等問題。二是結合云計算、移動互聯網技術，提升企業實時分析與業務優化能力，實現企業精細化運營。

3.互聯網金融大數據應用。一是利用金融創新制度優勢，在《關于促進互聯網金融健康發展的指導意見》允許的范圍內，鼓勵P2P、股權眾籌等互聯網金融業態發展與大數據深度融合。二是充分利用金融資源要素聚集優勢，鼓勵金融機構利用大數據發展代理理財、財務顧問等新型業務模式。三是鼓勵商業銀行利用大數據分析模式，從服務單一客戶轉向產業鏈金融服務，為中小企業提供批量貸款，降低單筆貸款最低限額，探索建立動態貸款利息調整模式。四是利用大數據全面了解目標客戶的行業屬性、發展階段、資金需求特性，提供專家咨詢服務，為客戶提供針對性融資服務，增強金融服務品質。五是舉辦大數據金融發展主題論壇，邀請專業人士分享經驗，營造適合大數據金融發展的環境氛圍。同時，利用大數據風控技術，嚴格防范龐氏騙局，降低互聯網金融風險，保障數據、資產安全。

4.航運大數據應用。一是整合全市政務、海事、空管、物流、通關、交易、金融等領域服務資源，提升航運公共服務水平，體現航運軟實力。二是探索建立數據交換共享機制和標準體系，建設航運企業、運輸工具、從業人員、服務機構、通航環境等數據庫，并逐步接入北京、河北兩地的有關數據，力爭實現京津冀海事安全監管、空域資源調度、企業誠信等體系數據資源一體化。

5.跨境電子商務大數據應用。一是探索建設跨境電子商務數據中心，利用用戶瀏覽量等數據及時調節倉儲庫存，縮短訂單配送時間。二是探索聯合開發新型海關業務平臺，對跨境貿易電子商務數據進行深度挖掘和價值提煉，為海關和跨境貿易企業提供動態分析結果。三是探索利用大數據優化商品質量溯源模式，實現跨境電子商務展示交易平臺的所有商品動態追蹤，實施溯源。四是鼓勵信息技術企業積極開展跨境電子商務交易后臺建設服務，為跨境電子商務企業商品數據、客戶數據、交易數據等電子商務數據提供穩定、高效的后臺處理服務。同時，鼓勵各類信息技術企業為中小型商業企業提供完善技術解決方案，使其融入現有跨境電子商務交易平臺。

6.醫療健康大數據應用。一是健康信息服務。整合醫療機構數據資源，圍繞智能終端開發醫療機構就診信息、科室及醫生介紹、遠程預約掛號、家庭醫療百科、電子病歷查詢、遠程輔助診療等信息咨詢服務。二是康復保健服務。鼓勵企業將大數據技術與可穿戴設備結合，為用戶提供隨時隨地監測體征狀態，制定調整康復方案，對突發身體異常即時報警并啟動救治措施。三是基于大數據的健康評估服務。采用現代醫學、現代管理學、統計分析和數據挖掘的理論技術，建立健康評估和健康風險評估模型，通過醫療健康大數據分析，建立適合不同人群的健康狀態評估模型，對個體或群體整體健康狀況、影響健康的風險因子、疾病風險、生活方式、心理狀態進行全面檢測、評估和有效干預。四是基于大數據的個性化診療服務。利用醫學專家經驗知識、健康教育信息和健康管理技術，在健康評估技術的基礎上，為用戶提供更加個性化和精細化的醫療咨詢服務，為醫療工作者提供個性化的處方定制功能。

（二）推動一批關鍵環節率先突破

1.產品開發環節。一是加強各部門、金融機構數據開放，挖掘數據潛在價值。二是利用建設京津冀大數據綜合試驗區的有利契機，加強吸引大數據創業團隊入駐運營，開發大數據應用，營造大數據領域創新創業氛圍。

2.評估定價環節。借鑒貴陽大數據資產評估中心實驗室經驗，完善歷史數據定價機制，制定價格體系，建立大數據資產評估標準，提升在大數據資產評估定價領域的話語權。

3.交易環節。依托天津金融資產交易所、天津產權交易中心等平臺，與中國長城資產管理公司、中國東方資產管理公司、中信信托有限責任公司、螞蟻金融服務集團等企業開展合作，聯合開發大數據交易平臺。

（三）啟動建設一批重大工程

以 “總部集聚、品牌培育、平臺搭建、人才振興”等重點工程為抓手，打造大數據發展新亮點。

1.數據資源主體集聚工程。一是積極對接萬得資訊、銀聯數據、芝麻信用、BAT（百度、阿里巴巴、騰訊）、華為等擁有大量動態數據資源的社會主體，爭取設立數據中心。目標對象主要分三類：①咨詢類企業；②電子商務、信息服務類企業；③各行業的龍頭企業。二是主動與金融機構加強合作，金融機構擁有大量數據，但目前監管較嚴，開發利用較難，需在嚴格防范風險的前提下，探索開發大數據產品。

2.地區品牌培育工程。一是借鑒 “云上貴州”“數谷貴陽”的提法，提出響亮的宣傳口號，提升發展大數據的品牌效應。二是建立大數據行業品牌數據庫，在對外宣傳和招商中對入庫品牌進行集中推介，打造良好的區域整體形象。三是建立品牌評選機制，定期舉辦優秀品牌評選活動，對入選的大數據品牌給予一定資金獎勵。

3.產業平臺搭建工程。一是支持大數據技術服務平臺建設，重點發展數據采集、數據挖掘、可視化、數據安全等關鍵技術，進一步拓展平臺的服務輻射能力。二是鼓勵大數據商務服務平臺建設，支持數據信息發布、數據需求定制、開發人員接單、瀏覽信息采集等功能開發。三是完善大數據金融服務平臺功能，加強金融機構、政府、企業三方的信息互動，通過政府的聯系溝通，實現優勢金融企業和需要支持的重點項目開展對接，充分發揮資本市場的融資作用。

4.高端人才振興工程。一是大力引進一批信息技術人才和大數據領域創新創業人才，加大人才落戶、子女入學、人才公寓配套等人才引進政策力度。二是加大對高端人才的柔性引進力度，鼓勵企業建立專家工作室，圍繞兼職人員職稱評定、三險一金、子女入學等方面，出臺相關政策措施，吸引行業專家承擔項目開發、課題研究、技術咨詢等工作。三是建立人才激勵機制，采取技術入股、管理人員持股、股票期權激勵等新型分配方式，促進人才加速集聚和有序流動。四是創新人才培養模式，積極舉辦行業高端論壇，加強企業間人才交流合作，鼓勵培訓機構針對大數據企業的現實需求開展繼續教育。

（四）穩步落實一系列保障措施

制定發展規劃和相關行動計劃，完善服務配套措施，確保各項任務有序開展，具體工作穩步落實。

1.加強規劃引導。一是結合大數據發展現狀、特點和優勢，客觀判斷發展環境和未來趨勢，科學制定發展規劃與行動計劃，合理安排重點任務實施進度，明確各有關部門責任分工，建立完善工作責任制度和督辦制度。二是加強部門間的工作協調對接，聯合解決大數據發展共性問題。建立有關部門與企業、公眾的信息互動交流機制，及時展示發展成果，發布相關政策。三是探索建立大數據協會、大數據聯盟等公共組織，發揮社會組織在加強自律、制定標準、完善信用體系等方面的職能作用。

2.加強政策支持。一是用好自由貿易試驗區、自主創新示范區、創新創業示范基地等政策，為大數據相關市場主體提供政策支撐。二是用好招商引資財政扶持政策，對大數據相關企業提供政策傾斜。三是對具有示范帶動效應的重點項目，采取一事一議的方式，推動重點項目加快落地。同時，利用建設京津冀大數據綜合試驗區的有利契機，積極爭取國家政策扶持。

3.加強統計監測。一是建立大數據統計報送機制，理順各有關部門統計管理關系，逐步完善大數據統計指標體系和統計范圍。二是在開發區、保稅區、高新區、武清區等區域開展大數據統計監測先行試點，加快構建大數據實統系統，積極開展大數據監測、預警分析和預測研判。

4.加強宣傳推廣。一是利用梅江會展中心、濱海國際會展中心、國展中心等會議會展場館，策劃舉辦以大數據為主題的會議會展活動。二是在世界智能大會、津洽會、融洽會、夏季達沃斯論壇等知名展會上，增設大數據專題版塊。三是支持大數據相關企業參加國內外各類評選活動，對獲獎品牌在主流媒體上進行表彰宣傳。