借鉴贵州省经验推进天津大数据产业发展

◎文/赵滨元

一、发展大数据产业的必要性和紧迫性

大数据是当前创新最活跃、技术演进最快的新一代信息技术，发展大数据产业已成为当前适应引领经济新常态、培育经济发展新动能的重要抓手，对传统产业升级和经济发展具有重要的促进作用。2015年发布《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，2016年国家发改委发布 《关于印发〈促进大数据发展三年工作方案（2016—2018）〉及〈促进大数据发展2016年工作要点〉的通知》，将大数据上升到了一个全新的高度。2016年，京津冀获批国家首批区域类大数据综合试验区，对天津大数据产业发展提出更高要求。

大数据来源于信息技术的创新，来源于信息技术与其他领域的融合，数据量爆炸式增长和数据处理方式革新两方面因素相互催化，展现出惊人的发展速度。从本质上看，大数据是一个产业，大数据的发展遵循产业发展的特点，需要形成完善的商业模式和产业链，使技术转化为产品和服务，真正服务于社会需求。与云计算、物联网类似，大数据是新一代信息技术产业的一种类型。同时，大数据是一个融合度高的产业，各个行业、领域的数据都能够通过大数据技术的统计、分析和挖掘，创造出新的价值。

在发展过程中，大数据体现出以下特征：一是数据量呈现爆炸式增长，技术的进步降低了处理数据的成本，使浏览量、点击量、下载量等数据具有了开发价值，每个人在获取数据的同时，也成为了数据提供者，导致数据量指数式、爆炸式增长。二是数据处理方式加快更新换代，数据量的迅速扩张增加了存储、提取、应用数据的难度，传统数据处理方式不再适应数据量扩张速度的需要，导致数据获取方式、存储方式、运用方式必须随着数据量的增加而不断更新。三是市场主体认识理念发生重大变革，大数据的发展改变了人们对数据概念的认知，数据不再是静态的、被动的、滞后的，而是动态的、主动的、先导的，甚至是不可预知的、不可控的。四是大数据的价值需要在市场交易中实现，目前大数据开发相对较为成熟的模式主要包括大数据交易、大数据金融、大数据应用、大数据营销，其中大数据交易是最简单的数据价值实现模式。目前人们对大数据的关注度较高，但对大数据的认识仍在逐步完善，认知水平仍然相对肤浅，没有抓住大数据的本质核心。对大数据的认识是一个逐步加深的过程，必将随着实践摸索而不断深化。

二、贵州省发展大数据产业的经验

（一）加强规划引领和政策支持

2014年2月，贵州省发布了 《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》和 《贵州省大数据产业发展应用规划纲要（2014—2020年）》，初步形成了规范大数据发展的制度架构体系。2016年1月，贵州省出台了国内第一部大数据地方法规《贵州省大数据发展应用促进条例》，以立法的形式保障大数据发展。2017年2月，贵州省人民政府正式批复同意印发 《贵州省数字经济发展规划 （2017—2020 年）》，这是国内首个省级层面的数字经济发展专项规划。同时，贵州省发布了 《中共贵州省委、贵州省人民政府关于推动数字经济加快发展的意见》和2017年大数据十大工程，为规划顺利实施提供了有力保障。

（二）加快政府数据资源产品开发

（三）打造大数据特色会展活动品牌

2014年，贵州举办了“云上贵州”大数据商业模式大赛，通过高额奖金、数据资源、政策扶持等方式，吸引了全国8615个项目参赛，其中大量优质项目、优秀人才和创业团队入驻贵阳。自2015年以来，贵阳连续成功举办四届数博会 （贵阳国际大数据产业博览会），这是全球首个以大数据发展为核心的博览会，吸引了阿里巴巴、腾讯、小米、富士康等众多知名企业参加，极大提升了贵阳在大数据领域的影响力，获得了巨大成功。目前，2020中国国际大数据产业博览会筹备工作、2020中国国际大数据挖掘大赛已经启动，贵阳将再次成为全国大数据领域的焦点。

（四）吸引企业数据中心入驻运营

贵阳积极吸引大数据资源拥有主体落户贵安新区，极大丰富了数据资源，有力支撑了大数据发展。目前，中国电信、中国移动、中国联通三大通信运营商数据中心相继开工建设 （中国电信云计算中心用地500亩、总投资70亿元，中国移动（贵州）数据中心项目用地275亩、总投资20亿元，中国联通（贵安）云计算基地用地500亩、总投资50亿元），集聚了20万～30万台机架以及上百万台服务器，数据存储规模可达EB以上，将成为全球重要的数据资源集聚区域，为数据处理、采集监测、智能应用等相关领域发展提供有力支撑，带动医疗、金融、电子商务等新兴行业全面发展。

（五）注重大数据商业模式探索

2015年4月，贵阳建立了全球第一家大数据交易所，在搭建交易系统、制定交易规则、完善交易监管等方面积极探索实践。贵阳大数据交易所通过自主开发的电子交易系统，面向全球提供“7×24小时”永不休市的大数据交易专业服务，建立了涵盖数据确权、数据定价、数据指数、数据交易、数据资产管理、安全保障等综合配套服务体系。2016年10月，贵阳大数据交易所发布 《数据源管理办法》《数据交易资格审核办法》《数据交易规范》《数据应用管理办法》，树立了大数据交易规则标杆，营造了数据管理与交易的良好环境。截至2018年底，贵阳大数据交易所动态汇集了涵盖政府、电商、社交等30多个领域的海量数据，接入了200多个优质数据源，可交易数据量超过150PB，大数据商业模式探索取得显著成效。

三、天津发展大数据产业的基础和现状

（一）产业基础雄厚

天津初步形成了以飞腾、曙光、国家超算中心等行业龙头为核心的 “安全可靠基础信息系统产业链”，为大数据产业进一步发展壮大奠定了重要的基础支撑。南大通用开发出首款面向大数据领域的国产新型NewSQL数据库产品GBase 8a。曙光公司与乔鼎资讯开展合作，在高新区建设存储产品研发中心、运营中心、客服中心、销售总部，面向全球市场开展数据存储业务。飞腾成功研制出适用于大数据存储服务器的 FT－2000系列 CPU产品，达到了世界目前服务器芯片性能最高水平。国家超算中心目前正在研制的 “天河三号”预计2019年内完成关键技术攻关，2020年完成整机部署，将比现有最快的超算运算能力提升一个新的等级。

（二）数据资源丰富

天津拥有丰富的数据资源，在港口、海洋、物流、商检、金融等领域数据量位居全国前列。腾讯数据中心是腾讯启动自建的第一个超大规模数据中心，也是目前腾讯自主规划、设计和运营的最大数据中心。三大电信运营商都已在天津设立研发基地，铺设了海量的网络设施，进一步推动更多数据资源加速聚集。

（三）应用领域广阔

天津高端制造业、现代服务业体系完善，大数据应用市场空间广阔，在电子商务、舆情分析、信息安全等领域，已经显现出良好的应用成效。58同城建立的分布计算平台，通过海量数据分析和深度挖掘，可以实现面向上亿注册用户的精准推荐。神州浩天利用大数据技术，可以为中小企业提供高效便捷的财务税务管理服务。百合网利用大数据技术，提供网络流量规划、用户访问行为分析、欺诈行为预测等数据价值挖掘服务。海量信息公司在智能情报分析领域居于全国领先水平，为人民网、新华网、新浪网等主流网络媒体提供新闻转载、内容审核、跨站追查等舆情分析服务。

（四）集聚态势显现

在大数据产业快速发展的过程中，天津通过积极培育和引进优秀企业，已经初步形成以高新区为核心，以开发区、空港、生态城、西青区、武清区等特色功能区为支撑的产业集聚格局。高新区围绕国家软件出口基地、滨海中关村科技园建设，聚集了一批核心硬件和基础软件开发企业。开发区围绕打造云计算产业基地，依托国家超算中心，聚焦数据存储、数据库研发应用领域发展。空港围绕国家数字出版基地建设，重点打造高端芯片制造聚集区。西青区、武清区也在数据存储、数据挖掘、数据应用等领域持续发力，逐渐形成了各具特色的大数据产业集聚区。

虽然天津大数据产业在近年来取得了较快地发展，但是仍有一些问题值得关注。一是数据开放共享有待突破。各部门之间数据共享机制尚未形成，政府数据公共信息平台和数据交换标准有待进一步完善。各部门数据资源公开共享动力不足，大量历史数据尚未得到充分利用，跨部门数据汇聚整合难以形成合力。二是应用商业模式有待拓展。尚未形成完整的大数据产业链条，大数据产业盈利模式和服务方式不够清晰，产业链各环节尚未形成上下游协作发展模式。缺少具有较大规模、能够带动产业发展的龙头企业，以大数据为基础的产业互联网尚未成为主流商业模式，缺乏成熟的数据应用商品。三是核心技术研发有待持续投入。CPU、数据库、服务器等基础研究领域有待突破，缺少具有国内外影响力的核心技术、关键技术，现有的信息安全手段难以满足大数据应用的安全要求。四是专业人才队伍相对不足。大数据领域具备数据思维模式和技术能力的复合型人才相对缺乏，流失现象严重，在业界有影响力的本地数据分析师不多。大数据从业人员的培训和再教育不能满足企业的现实需要。同时，人才服务标准化和人才培育机制创新能力不够，缺乏对大数据高端人才引进的具体措施，不利于吸引和留住高端人才。

传统知识服务商在集成海量二次文摘与引文数据库的基本上，普遍会提供一些统计分析服务，如针对主题进行趋势分析，如年度趋势发展、机构分布、区域分布等，以及发现技术发展方向、跨学科研究主题等。

四、天津发展大数据的对策建议

（一）推动一批重点领域集聚发展

紧密结合天津经济社会发展实际情况，加快推进电子政务、智能制造、互联网金融、航运、跨境电子商务、医疗6个重点领域大数据应用，力争形成京津冀大数据综合试验区建设的良好成效。

1.电子政务大数据应用。一是加强突发事件预警、治安防控、应急救援等应用的开发和推广，汇集公安、气象、地震、水务、林业、国土、卫生、安监等部门及酒店宾馆、交通等行业数据，开展安全状态分析研判、预案管理、协调调度等服务。二是围绕宏观经济分析和预测需求，汇集统计局、市场监管委、财政局、国土房管局、建委等部门的企业数据、税收数据、资源数据、商务数据，开展经济运行状态分析，提供宏观经济预判等服务。三是依托京津冀一体化生态环境信息系统建设，汇集环保、工业、电力、水务等部门和钢铁、有色、石化、建材、化工等行业数据，开展空气、污水、烟尘、噪声等环境质量监测服务和危险废弃物、放射源废弃物等监管服务。四是面向食品药品监管需求，汇集市场监管委、财政局等部门的数据，结合食品药品销售企业和电子商务企业的运营销售数据，提供食品药品监管服务。

2.智能制造大数据应用。一是开发制造业企业大数据智能分析与决策系统。以提升制造业企业产业应变能力与创新转型为目的，攻克一批制造业企业大数据分析与处理的关键技术，研发一个支持产品设计、生产制造和经营管理的大数据算法库和决策分析模型，制定一套制造业大数据技术标准和业务标准，以装备制造、航空航天、电子信息等行业为试点进行应用示范和推广，着力解决传统制造业企业实时化市场洞察力弱、企业生态系统协同应变不足、企业各业务环节精益管理水平不高等问题。二是结合云计算、移动互联网技术，提升企业实时分析与业务优化能力，实现企业精细化运营。

3.互联网金融大数据应用。一是利用金融创新制度优势，在《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》允许的范围内，鼓励P2P、股权众筹等互联网金融业态发展与大数据深度融合。二是充分利用金融资源要素聚集优势，鼓励金融机构利用大数据发展代理理财、财务顾问等新型业务模式。三是鼓励商业银行利用大数据分析模式，从服务单一客户转向产业链金融服务，为中小企业提供批量贷款，降低单笔贷款最低限额，探索建立动态贷款利息调整模式。四是利用大数据全面了解目标客户的行业属性、发展阶段、资金需求特性，提供专家咨询服务，为客户提供针对性融资服务，增强金融服务品质。五是举办大数据金融发展主题论坛，邀请专业人士分享经验，营造适合大数据金融发展的环境氛围。同时，利用大数据风控技术，严格防范庞氏骗局，降低互联网金融风险，保障数据、资产安全。

4.航运大数据应用。一是整合全市政务、海事、空管、物流、通关、交易、金融等领域服务资源，提升航运公共服务水平，体现航运软实力。二是探索建立数据交换共享机制和标准体系，建设航运企业、运输工具、从业人员、服务机构、通航环境等数据库，并逐步接入北京、河北两地的有关数据，力争实现京津冀海事安全监管、空域资源调度、企业诚信等体系数据资源一体化。

5.跨境电子商务大数据应用。一是探索建设跨境电子商务数据中心，利用用户浏览量等数据及时调节仓储库存，缩短订单配送时间。二是探索联合开发新型海关业务平台，对跨境贸易电子商务数据进行深度挖掘和价值提炼，为海关和跨境贸易企业提供动态分析结果。三是探索利用大数据优化商品质量溯源模式，实现跨境电子商务展示交易平台的所有商品动态追踪，实施溯源。四是鼓励信息技术企业积极开展跨境电子商务交易后台建设服务，为跨境电子商务企业商品数据、客户数据、交易数据等电子商务数据提供稳定、高效的后台处理服务。同时，鼓励各类信息技术企业为中小型商业企业提供完善技术解决方案，使其融入现有跨境电子商务交易平台。

6.医疗健康大数据应用。一是健康信息服务。整合医疗机构数据资源，围绕智能终端开发医疗机构就诊信息、科室及医生介绍、远程预约挂号、家庭医疗百科、电子病历查询、远程辅助诊疗等信息咨询服务。二是康复保健服务。鼓励企业将大数据技术与可穿戴设备结合，为用户提供随时随地监测体征状态，制定调整康复方案，对突发身体异常即时报警并启动救治措施。三是基于大数据的健康评估服务。采用现代医学、现代管理学、统计分析和数据挖掘的理论技术，建立健康评估和健康风险评估模型，通过医疗健康大数据分析，建立适合不同人群的健康状态评估模型，对个体或群体整体健康状况、影响健康的风险因子、疾病风险、生活方式、心理状态进行全面检测、评估和有效干预。四是基于大数据的个性化诊疗服务。利用医学专家经验知识、健康教育信息和健康管理技术，在健康评估技术的基础上，为用户提供更加个性化和精细化的医疗咨询服务，为医疗工作者提供个性化的处方定制功能。

（二）推动一批关键环节率先突破

1.产品开发环节。一是加强各部门、金融机构数据开放，挖掘数据潜在价值。二是利用建设京津冀大数据综合试验区的有利契机，加强吸引大数据创业团队入驻运营，开发大数据应用，营造大数据领域创新创业氛围。

2.评估定价环节。借鉴贵阳大数据资产评估中心实验室经验，完善历史数据定价机制，制定价格体系，建立大数据资产评估标准，提升在大数据资产评估定价领域的话语权。

3.交易环节。依托天津金融资产交易所、天津产权交易中心等平台，与中国长城资产管理公司、中国东方资产管理公司、中信信托有限责任公司、蚂蚁金融服务集团等企业开展合作，联合开发大数据交易平台。

（三）启动建设一批重大工程

以 “总部集聚、品牌培育、平台搭建、人才振兴”等重点工程为抓手，打造大数据发展新亮点。

1.数据资源主体集聚工程。一是积极对接万得资讯、银联数据、芝麻信用、BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）、华为等拥有大量动态数据资源的社会主体，争取设立数据中心。目标对象主要分三类：①咨询类企业；②电子商务、信息服务类企业；③各行业的龙头企业。二是主动与金融机构加强合作，金融机构拥有大量数据，但目前监管较严，开发利用较难，需在严格防范风险的前提下，探索开发大数据产品。

2.地区品牌培育工程。一是借鉴 “云上贵州”“数谷贵阳”的提法，提出响亮的宣传口号，提升发展大数据的品牌效应。二是建立大数据行业品牌数据库，在对外宣传和招商中对入库品牌进行集中推介，打造良好的区域整体形象。三是建立品牌评选机制，定期举办优秀品牌评选活动，对入选的大数据品牌给予一定资金奖励。

3.产业平台搭建工程。一是支持大数据技术服务平台建设，重点发展数据采集、数据挖掘、可视化、数据安全等关键技术，进一步拓展平台的服务辐射能力。二是鼓励大数据商务服务平台建设，支持数据信息发布、数据需求定制、开发人员接单、浏览信息采集等功能开发。三是完善大数据金融服务平台功能，加强金融机构、政府、企业三方的信息互动，通过政府的联系沟通，实现优势金融企业和需要支持的重点项目开展对接，充分发挥资本市场的融资作用。

4.高端人才振兴工程。一是大力引进一批信息技术人才和大数据领域创新创业人才，加大人才落户、子女入学、人才公寓配套等人才引进政策力度。二是加大对高端人才的柔性引进力度，鼓励企业建立专家工作室，围绕兼职人员职称评定、三险一金、子女入学等方面，出台相关政策措施，吸引行业专家承担项目开发、课题研究、技术咨询等工作。三是建立人才激励机制，采取技术入股、管理人员持股、股票期权激励等新型分配方式，促进人才加速集聚和有序流动。四是创新人才培养模式，积极举办行业高端论坛，加强企业间人才交流合作，鼓励培训机构针对大数据企业的现实需求开展继续教育。

（四）稳步落实一系列保障措施

制定发展规划和相关行动计划，完善服务配套措施，确保各项任务有序开展，具体工作稳步落实。

1.加强规划引导。一是结合大数据发展现状、特点和优势，客观判断发展环境和未来趋势，科学制定发展规划与行动计划，合理安排重点任务实施进度，明确各有关部门责任分工，建立完善工作责任制度和督办制度。二是加强部门间的工作协调对接，联合解决大数据发展共性问题。建立有关部门与企业、公众的信息互动交流机制，及时展示发展成果，发布相关政策。三是探索建立大数据协会、大数据联盟等公共组织，发挥社会组织在加强自律、制定标准、完善信用体系等方面的职能作用。

2.加强政策支持。一是用好自由贸易试验区、自主创新示范区、创新创业示范基地等政策，为大数据相关市场主体提供政策支撑。二是用好招商引资财政扶持政策，对大数据相关企业提供政策倾斜。三是对具有示范带动效应的重点项目，采取一事一议的方式，推动重点项目加快落地。同时，利用建设京津冀大数据综合试验区的有利契机，积极争取国家政策扶持。

3.加强统计监测。一是建立大数据统计报送机制，理顺各有关部门统计管理关系，逐步完善大数据统计指标体系和统计范围。二是在开发区、保税区、高新区、武清区等区域开展大数据统计监测先行试点，加快构建大数据实统系统，积极开展大数据监测、预警分析和预测研判。

4.加强宣传推广。一是利用梅江会展中心、滨海国际会展中心、国展中心等会议会展场馆，策划举办以大数据为主题的会议会展活动。二是在世界智能大会、津洽会、融洽会、夏季达沃斯论坛等知名展会上，增设大数据专题版块。三是支持大数据相关企业参加国内外各类评选活动，对获奖品牌在主流媒体上进行表彰宣传。