世界大数据

第1篇：世界大数据

构建大数据知识管理体系，向世界一流企业迈进

分析历年世界500强企业可以发现，世界一流企业必须要有一流的创新能力。创新尤其是技术创新是企业发展的根本动力。张仁开等学者对创新生态系统的演化模式和动力机制进行了研究，认为创新具有知识生产、知识应用、知识扩散三大基础功能。即，创新的本质是知识创新，是应用知识、传播知识、产生新知识的过程。

知识创新与知识管理

知识创新

1912年，熊彼特给出了经济学视角下创新的定义：“生产要素的新组合”。熊彼特特别强调了将技术等要素引入经济活动中产生的创新，指出了创新对经济发展的作用。他主要指的是技术创新，是创新的微观概念，同时也把创新看成了一个线性的过程，强调单一因素的推动作用，包括技术推动、市场拉动、政策促动等。

1997年，艾米顿从经济学的角度界定了知识创新的概念：将隐性的思想显性化为可销售的产品和服务。

1999年，野中郁次郎和竹内广隆从知识管理的角度给出了知识创新的定义：利用已有知识，改造产品、升级技术，实现创新。

我国学者何传启等人从新知识生成的角度分析指出：知识创新是在利用知识、传播知识的过程中实现的。

曹嘉君等人认为：知识是创新的微观基础，是创新的核心要素。知识创新是实现各类创新的有效手段，知识创新也是知识本身创新的最终目的。

创新发展

穆荣平在《中国创新发展回顾与展望》报告中指出：知识驱动创新，创新驱动发展。创新发展是创新成为发展的主要驱动力的一种状态，创新发展是做一切事情都从创新的角度去研究思考问题，从创新的角度去寻找解决问题对策方案的一种方式。

知识管理与知识创新

知识管理是知识创新的手段和途径。知识创新理论源于知识管理理论，如野中郁次郎的SECI模型，解析了创新过程中显性知识与隐性知识、个人知识与组织知识间的相互作用及转化机制，为提高知识管理的有效性提供了理论指导。周广菊、王玉梅等人分析得出：知识创新是知识管理的最终目的。知识创新是应用知识管理的手段将知识转化为生产力的过程。

大数据知识管理支撑世界一流企业建设

世界一流企业的内涵

根据蒋福佑对世界一流企业内涵的研究，世界一流企业应该是所在行业和领域的最佳实践，具有世界级竞争力以及持续创新能力的企业。目前世界一流企业还没有统一的评价标准，根据国资委对建设世界一流企业的要求，应该达到在创新驱动方面进入领先行列，在高质量发展方面能够进入前列，在践行新发展理念方面能够进入前列。

(1)世界一流企业必须要有一流的创新能力

世界一流企业的定义及评价标准本身并不重要，重要的是深入分析先进企业的本质特征及发展规律，为培养更多的世界一流企业提供理论依据。余典范认为，应该以“品牌强基”推进世界一流企业的建设，在世界一流企业品牌的生态系统中，“一流的技术”，“一流的产品”，以及保持行业引领的“一流创新能力”，是世界一流企业的核心特质，且独特的技术优势是核心环节。纵观历年世界500强榜单，亚马逊、微软、华为等世界一流企业均研发投入巨大，掌握行业核心技术，甚至是技术垄断者。巨额的研发投入，带来了技术创新、产品创新(见表1)。

表1 2018年中美知名企业研发投入情况

创新是造就世界一流企业的核心驱动力，一流的企业应具备持续的技术创新能力。在一些关键、卡脖子技术上实现突破并掌握主动权，是塑造世界一流企业的“支柱”。技术创新是一个从产生新产品或新工艺的设想到市场应用的一系列复杂活动，基础是科学知识，目的是市场应用。中国中车集团拥有强大的创新资源和能力，打造了一支3万多人的科研创新人才队伍，始终与国内外学研机构在以市场驱动为导向的技术创新领域开展合作，联合攻关与优化，位居2019财富世界500强第359名，使中国的轨道交通实现了从模仿创新到引进消化吸收再创新，到自主创新，到领跑创新，成为“亮丽的国家名片”。

图1 2019世界500强各国企业数量占比

(2)世界一流企业的评价应与同行业内企业作比较

在强大创新能力的支撑下，企业的一流表现为与所处行业的其他企业比较，在规模特征(如销售额)、效率特征(如资产回报率、劳动回报率)、创新特征(如研发强度)等方面处于领先水平。我们认为，世界一流企业的评价应与所属领域的其他企业相比，而不应与全球范围各行各业企业进行比较。即使是在一个细小领域，拥有独特的核心技术，具有无与伦比的创新能力，都可以被定义为世界一流企业。比如圆珠笔作为一类低价商品，其生产企业产值纵然无法与世界500强相比，但是，解决了困扰业界已久的“笔尖难题”的瑞士米克朗公司也应该算作这一行业的世界一流企业。多年来，该企业一直垄断笔头球体座生产技术。

中国一流企业建设尚存差距

根据世界知识产权组织公布的2019全球创新指数，中国科技创新能力取得了长足进步，排名第14名，连续4年持续上升。这一进步背后离不开中国一大批优秀企业科技创新能力的提升。从2019年《财富》世界500强上榜企业数量来看，中国企业规模已经进入世界第一阵营，上榜企业129家，全球第一(见图1)。从2019年中国企业500強的研发投入来看，中国企业更加重视创新能力的培养和积累，共参与国际标准制定1905项，比上年增加了350项，创历史新高，且发明专利申请数量连续九年持续增长。

然而，对标世界一流企业，中国企业在创新能力和创新效率等方面仍然存在很大差距。主要表现在：

(1)中国企业的原始创新能力和核心关键技术突破仍存在巨大差距。2018-2019年，《科技日报》曾连载制约中国工业发展的35项“卡脖子”技术，如光刻机、芯片技术、操作系统等，引发了各行各业的广泛关注和讨论。李克强总理指出，“卡脖子”问题的根本原因在于基础研究薄弱，基础研究决定一个国家科技创新的深度和广度。当前科技竞争已经深入到基础研究领域，大学变得前所未有的重要。加大科研投入，加强产学研合作，推动“政府-企业-大学”创新三螺旋良性互动，促进大学研究成果在企业快速转化。

图2 世界500强中我国企业与世界500强平均利润及美国企业利润对比

(2)中国企业在研发投入和创新效率指标上与世界先进水平还存在很大差距。目前中国的创新企业也正在加强研发投入(见表1)，技术创新意识不断增强，但仍与国际先进公司有一定差距。根据欧盟发布的《2018年欧盟工业研发投资排名》显示，前50名中仅有华为是来自中国的企业，年研发投入113亿欧元，排名第五。阿里巴巴、腾讯、百度三家中国创新企业在研发投入方面与美国企业还存在很大差距，分别位列51、61、81名。根据2019年财富世界500强数据显示，中国企业盈利指标比较低。中国上榜企业的平均利润(35亿美元)低于世界500强的平均利润(43亿美元)。与美国企业(60亿美元)相比，差距更加明显(见图2)。

强化知识管理 提高创新能力

强化知识管理

强化知识管理，提高外部知识吸纳能力和内部知识流转利用效率， 是提高企业创新能力的关键。

张鹏从知识吸收能力的视角分析了大数据背景下企业创新能力提升的关键，他认为创新的本质和核心是知识创新，要提升企业创新能力，必须要提升企业的知识吸纳能力。张军对动态环境中企业知识管理与创新能力关系进行了研究，企业核心能力的实质是企业内部积累的有效知识，企业内部知识对企业创新具有正向影响。企业管理层应高度重视外部知识的学习，内部知识的沉淀，培养员工借鉴、吸收、创造知识的能力。路风对中国高铁创新发展历程进行研究，从各类产业发展的历史经验来看，一个企业能否从技术引进实现自主创新，能否从追赶实现领跑，取决于企业自身的技术能力、知识积累以及外部知识的吸纳能力。创新是一项长期、持续、复杂的系统性工程，需要世界知识大数据支撑，通过大数据知识管理完成内外部知识积累，实现知识在企业内部的高速流转，支撑技术产品创新。

传统企业知识管理的局限

传统企业知识管理大多关注业务流程，偏重视内部知识，有很大局限。

图3 企业内外部知识融合体系构建

当下大多数企业的知识管理还停留在内部知识的“管”、“查”、“用”阶段，资源没有有效组织和深度融合，知识管理平台与研发管理、生产系统等业务应用是完全独立的系统，不能及时沉淀业务系统数据，更不能深入业务工作主动提供精准知识。

新一代知识管理平台应整合全球创新资源

新一代知识管理平台应整合全球创新资源，全面服务世界一流企业建设。

根据陈劲等人对新兴创新范式的研究成果，创新已从局部、单一的创新范式向整合各创新要素的整合式创新转变，在企业争创世界一流的大背景下，知識管理需要更全面有效地汇集、融通企业内外各类知识大数据，面向创意产生、设计、研发、生产、评价的全过程，为产品技术创新提供面向问题的精准知识服务和数据支撑。同时，积累知识，持续提升研发和生产能力，并对创新成果进行验证和评价。

新一代知识管理平台在微软、IBM、毕马威等国际著名企业已经得到应用，渗透到各类业务过程中，知识管理制度、文化、流程比较完整，并配备专门的知识管理岗位。微软借助知识管理地图，采用灵活的软件工具，实现知识快速流动与分享;IBM建立了全新的基于Web2.0技术的门户网站和行为模型，解锁了隐性专业知识和技术领域，提升了知识共享和知识协同的力量。

图4 为创新过程提供全方位知识服务

服务世界一流企业建设的知识管理路径

大规模深度融合内外部知识和大数据，构建完备的知识体系

全方位整合融通企业内外部知识资源，包括市场情报、技术前沿、创新成果、互联网资源、业务及生产知识、内部沉淀知识、专家员工头脑中的隐性知识、创新过程数据等，打破企业“数据孤岛”，构建企业大数据中心。在此基础上，基于领域知识标签和知识矩阵对知识资源进行深度标引，从企业的业务体系、岗位体系、研发体系、技术体系、产品体系、问题主题出发，以5W2H模型(What/Why/ When/Where/Who/How about/How to do)从7个维度进行智能化自动标引，构建多维度完备的知识体系，形成面向具体问题的知识矩阵，通过维度和问题主题快速找到精准知识(见图3)。

嵌入创意产生、创新落地(研发)全过程，提供关键、精准的知识服务

不同层次的创新来源都离不开企业内部知识的积累和员工对知识的掌握，在创新落地过程中为各环节提供精准的专业知识服务，同时将经验知识沉淀下来，启迪二次创新和渐进式创新。在企业大数据中心建设的基础上，为企业员工业务创新、管理者决策创新等提供基于场景感知的智能知识服务以及针对实际问题的嵌入式精准知识服务，将知识管理和知识服务嵌入研究和决策过程中，将合适的知识在合适的时间推送给合适的人，并实现全过程自动知识管理和过程数据收集沉淀(见图4)。

图5 服务企业创新的智慧协同驾驶舱

图6 服务企业创新的开放式协同创新平台

面向动态战略管理，打造决策、研发、销售一体的智慧协同驾驶舱和企业大脑

构建支撑企业动态战略管理的知识管理系统，将市场信息、业务知识、产品知识、研發数据等进行智能关联，形成支撑决策、研发和销售的立体化数据知识网络，为各层级管理人员提供可视化驾驶舱。按照感知、洞察、分析、反馈的动态知识服务模型，对大数据中心各类业务、管理、决策大数据进行充分利用，并围绕核心问题各执行层协同研判，快速达成共识，完成战略分析、战略制定、战略实施、调整反馈决策循环。在政策形成、落地的各环节包括市场调研、战略规划、管理决策、研发生产、销售服务、迭代创新等，提供工作交办、工作督办、任务看板、大数据分析、知识服务等各类管理服务功能，实现管理层科学决策、精准施策(见图5)。

构建开放协同的研究和创新平台，激发“小核心+大外围”专家智慧

基于大数据研究范式和协同研究范式为企业技术攻关和研究团队、项目团队提供协同创新平台，为创新团队成员提供协同研究、协同创作、协同研讨、网络视频会议、研究过程管理、任务及进度管理等多个灵活工具，辅助团队进行跨部门、跨领域、多学科的协同创新。将知识管理嵌入创新全过程，在高效协同的同时，萃取团队成员隐性知识，挖掘“内外脑”专家经验和创意知识，吸纳为企业知识并转化为员工的知识和能力，支撑企业的智能研发和技术创新。全面支撑团队科研项目选题、项目立项、项目研究过程中的提出问题、分解问题、资料查阅、协同研讨、迭代研讨、报告编写、成果发布、项目验收评价等各环节全方位协同创新(见图6)。

结语

一流的创新能力是打造世界一流企业的核心力量，加强关键共性技术、前沿引领技术、颠覆性原创技术等技术创新是建设世界一流企业的根本动力。企业创新能力根植于知识创造、汇聚与传播及其业务工作过程之中。新知识的生产创造是创新的本质，是决定企业原始创新的重要内容，是推动建设世界一流企业的关键。创新企业内外部已有知识，如关键技术、管理模式、人才培养思路等，是企业创新发展的有效手段。企业创新的过程就是员工在业务过程中，知识通过扩散和传播得到了更大范围和更广层次的应用，促进了新知识的产生。知识伴随企业管理决策、产品研发、技术创新等核心业务活动全过程，企业内部知识转化循环和创新是相互交织的双螺旋模型，企业内部外知识的有效管理及面向业务场景的精准知识服务为各项创新工作提供重要保障，是一流企业建设的基础设施。

作者：张宏伟 相生昌 陶红燕 宋青

第2篇：大数据时代世界产业发展的趋向及其对高职教育的影响

[摘要]产业发展是高职教育发展的基础，大数据时代的产业发展呈现出与传统工业化时代不同的特征，这就决定了高职教育必须做出改变，才能获得产业认同，在激烈的人才培养竞争中获得发展的先机。文章通过分析大数据时代世界产业发展对高职教育的要求，探索了国外高职教育的改革实践，进而提出了我国高职教育发展的可行途径。

[关键词]大数据 时代 产业发展 高职教育 创新

[作者简介]李富(1974- )，男，浙江安吉人，无锡商业职业技术学院国际商务学院教研室主任，副教授，博士，研究方向为产业安全、职业教育。(江苏 无锡 214153)

[基金项目]本文系2014年教育部人文社会科学研究规划基金项目“高职院校内涵建设指标体系构建研究”(项目编号：14YJA880084)和2014年无锡商业职业技术学院课题“用工荒、产业转型与高职教育的可持续发展”(项目编号：SYKJ14B28)的阶段性成果，同时得到了江苏“青蓝工程”项目的资助。

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一、世界产业发展与职业教育互动的历史

在各种类型的教育中，高职教育处于产业系统和教育系统的交接部分，与产业的联系较为密切，其教育内容和人才培养模式也更贴近市场需求。与其他教育形式相比，高职教育对产业发展和产业结构调整的反应也更敏感。一方面，产业结构的优化和调整是高职教育改革和发展的原动力。产业结构的高级化和合理化，必然会对职业人才提出不同的技能和素质要求，从而为高职教育注入新的动力并带来新的需求，这就要求高职教育必须改变人才培养模式和培养方法。另一方面，高职教育的改革和发展也必将推动产业结构的调整和升级。高职教育培养的技术型人才符合产业发展的需要，为产业发展注入新的活力。随着科学技术的发展，一批新兴产业先后崛起，传统产业也将面临现代技术的不断改造和升级，这些都需要发展高职教育，培育符合需要的人才。

事实上，现代职业教育的产生就是与产业发展互动的结果。19世纪中期的第一次工业革命，导致人类的技术发生了革命性变化，工业迅速发展，并对人才提出了新的要求。传统学徒制的职业教育模式已不能适应产业发展对大规模技能型人才的需求，职业教育模式开始发生转变，传统学徒制逐渐衰退，学校模式逐渐演变为职业教育的主要模式。各主要国家在19世纪中期先后建立了大量的职业院校，现代学校职业教育逐步发展起来。目前，世界各国的高职教育与产业发展已形成彼此相依的关系。如美国高职教育“宽专多能型”人才培养方式，与美国高新技术产业和第三产业非常发达、对多技能劳动力素质的要求相适应;德国“专深型”“双元制”的人才培养方式，与其以中高端制造业为主的产业结构相适应;澳大利亚呈现以能力为本、灵活多样的TAFE学院教育模式，与其产业结构以服务业、制造业为主导相适应;英国现代学徒制的人才培养模式，符合其以高新技术、金融服务为主体的产业结构特征。

二、世界各国大数据时代产业发展趋向

1.大数据特征及时代现状。数据泛指通过实验、统计、检验和测量等方式记录的，用于科学研究、方案论证、技术研发、合理决策等目的的数值。准确、全面地记录、收集、备份和分类数据，再运用数理分析手段，对这些数据进行严格的分析，就能较好地揭示事物的发展规律。大规模地记录、统计和分析这些数据，从而形成大量集群化的数据，就是大数据。分析表明，大数据时代的到来，将使数据量成倍增加，数据结构日趋复杂，非结构化、半结构化数据高速膨胀。大数据的产生，也将对经济、生活等领域的创新形成一股推动力，使得资源的整合、数据的消费成为时代的发展趋势。

伴随着行业的不断提升和技术革新的有力举措，大数据产业和市场已然进入飞速发展的轨道。Gartner高德纳公司的统计数据表明，2012年全球大数据业务的投资总额高达43亿美元，2013年全球大数据业务的投资总额增至340亿美元。同时，来自互联网数据中心的报告，2012年中国云计算产业规模达到12亿美元，预估2016年可高达38亿美元左右，以高达30%～40%的年增长率递增。2011年，中国与大数据建设相关的硬、软件服务市场规模达到7760万美元，2016年预计将超过6亿美元。以上数据显示，大数据时代已然来到。

2.大数据时代对世界产业发展的影响。第一，大数据时代将推动传统产业变革。大数据时代的到来，将推动世界各个国家的产业发展，未来的产业发展也必将更加依赖大数据。如在商业领域，大数据的使用已成为美国商业领域的一种习惯。沃尔玛、可口可乐等大型商业企业在规划和制定产品营销策略时，往往首先借助大数据来分析消费者的习惯，从而使制定的营销策略更具针对性。

在信息技术领域，一批世界行业领先者早早谋划大数据的发展，并走在时代的前列。如谷歌、惠普、IBM、微软等很早就通过收购或自主研发等方式发展大数据服务，这些企业的技术支持也正是欧美等发达国家大数据产业蓬勃发展的力量源泉。此外，在一些发达国家，医疗卫生、交通物流、金融等领域等的机构和企业，也正逐步体会大数据的价值，并加入运用大数据的行列。在教育领域，大数据同样引起了许多国家的重视。在美国，大数据分析已经被应用到公共教育中，成为推动教学改革、创新的重要支柱。2012年，美国政府投资2500万美元参与一项有关公共教育的大数据计划项目。因此，大数据正在引领产业的变革，基于大数据模式的产业发展将遍及全球。

第二，大数据本身将成为一个产业。由于意识到大数据的重要性，很多发达国家开始将大数据上升到战略高度，并作为一个产业来发展。美国政府将大数据产业发展提升到国家战略层面，2012年启动了《大数据研究和发展计划》，联合能源部、国家科学基金、国家卫生研究院等6个部门，投资2亿美元，提高有关大数据收集、处理等的技术水平。为此，美国政府还向科研院校、企业和非营利机构倡议，集中资源共同促进大数据发展。法国政府发布了《数字化路线图》，将发展大数据列入今后将大力支持的5项战略性高新技术。日本政府2013年公布了新IT战略国家宣言，宣布今后将以发展开放公共数据和大数据产业为核心。英国商业、创新和技能部2014年宣布投资1.89亿英镑，大力支持大数据技术和大数据产业的发展。事实上，很多发达国家的大数据已呈现产业化趋势，涉及大数据的采集、储存、分析和管理的产业分工悄然形成，大数据产业必将成为一个引领全球竞争的新型产业，是未来经济增长新的源泉、未来就业新的渠道。

三、大数据时代世界产业发展趋向对高职教育人才培养的影响

传统的高职教育起源于工业化时代，高职教育的专业、内容和模式都以工业化时代的特征为基础，服务于工业化时代。这种高职教育模式适应了工业化时代的需求，也取得较大的成就。大数据时代的到来，意味着产业经济领域开始了一场新的技术革命，大数据产业将快速发展。世界产业发展新趋向对人才培养提出了新的标准，对高职教育也提出了新的要求。大数据将贯穿学生的职业生涯，人们的工作与生活将更多地通过数据联系在一起，这就要求高职人才培养模式也必须进行相应的调整。

1.世界产业发展趋向要求高职教育培养的人才更为全面。以往高职教育评估人才培养效果，更多侧重于学生的就业率和就业质量，而这两个指标只是评价人才培养效果和人才培养模式的一个方面。大数据时代，产业发展离不开数据，这就要求高职教育培养的人才更具可塑性和可持续发展性。学生一旦进入社会，就能充分发挥知识全面性的特点，快速融入社会，从庞大数据中收集自己人生和工作发展所需要的信息，发挥应有的才能，在增加贡献的同时收获内心的满足。

2.世界产业发展趋向要求高职教育的素质培养更加深入。大数据时代，由于数据的广泛化，产业与产业之间、企业与企业之间、人与人之间通过数据传递有机地联系在一起。一旦某些数据处理出现误差，就有可能对企业、产业造成不良的影响。因此，与传统工业时代相比，大数据时代的产业发展对人才素质的要求更高。高素质、负责任的毕业生将会受到社会的欢迎，这也要求高职教育必须从注重学生的就业率转向注重学生的素质，素质教育将成为高职教育培养内容的核心。

3.世界产业发展趋向要求高职教育的人才培养模式更贴近社会。传统的高职教育基于大工业时代产生，传统的高职教育模式也适应大工业时代的需要，在大工业时代环境下存在和发展。大数据时代，云联网、物联网、在线教育、社会化网络等将充分发展，对传统大工业时代的特质形成冲击，教育资源更加丰富，共享更加全面，创新将成为大数据时代的主旋律，这就要求高职教育的人才培养模式不再是传统职业教育人才培养模式的延续，而要不断突破、不断创新，体现大数据的时代特点，更注重数据化的教育。同时，基于数据的广泛性和创新频繁的特点，高职教育要加大与行业、企业合作的力度，提高合作的质量和效果，使合作向纵深方向开展，使人才培养模式紧跟社会、经济发展的需要，并根据需要进行动态调整。

四、大数据时代产业发展趋向下主要发达国家高职教育的趋向

大数据是一个新生事物，世界各国的产业正逐步朝适应大数据时代特征的方向发展，国外高职教育的有关实践也处于探索阶段。一些发达国家很早就开始为迎接这个时代的到来做准备，环境的变化也决定了这些国家的高职教育朝着大数据时代的要求先行调整和创新，他们的高职教育多少体现了大数据时代产业发展的趋势，以高职教育较发达的国家——美国和德国为例。

1.美国社区学院的大数据时代改变趋向。近年来，随着大数据产业的发展和美国国内产业调整趋向，在美国社区学院已形成一股改革、创新之风，传统的教学理念不断削弱，符合大数据时代的教育特点正逐步形成。

第一，拓展职业能力理念，形成新的职业能力观。新的职业能力观认为，学生的职业能力应是一种综合能力，社区学院应培养学生的多种能力和品质，学生的职业能力不应局限于某个具体岗位的专门知识与技能。新的职业能力观强调，基于生产模式的变动性、技术手段的创新性和劳动者的职业流动性，培养学生具有收集、整理、分析和使用新信息、新技术的能力，以提高学生的应变能力。新的职业能力观更注重素质教育在职业领域中的作用，它把入际交往能力、规划组织能力、团结合作能力、分析解决能力和创新创业能力等作为职业能力的重要构件，并强调培养学习能力，注重个人化的终身学习理念。

第二，创新课程结构和形成新型教学模式。在最近的社区学院改革中，美国社区学院更新了延续几十年的课程结构，开设了融学术与职业内容为一体的综合课程。由于传统高职教育的职业岗位面相对狭窄，不利于学生的深造和发展、适应广泛的产业以及获得相对较多的谋生知识，为此，近年来社区学院进行了改革，建设了科学训练中心，开发期望值较高的项目，从提升教师的学术水平入手，进而向学生传授新知识和新技术，并进行现代技术的边缘教育，拓展学生的视野。此外，社区学院还建立了制度，将先进的学术引入高职教育课程，延伸了现有的课程框架，并基于现有和未来的职业岗位群，将谋生课程和先进技术课程纳入正常教学范围，使课程框架更为充实。

第三，培养学生的创业能力和社会适应性。为增强学生的社会适应性，美国社区学院近年来非常重视培养学生的就业能力、创业能力和社会适应能力。特别是学院为鼓励创业，提升学生的创业能力，开设了很多有关创业理论和创业实践的课程，培养学生的创业意识、创业精神和创业素质，鼓励学生自主就业。同时，社区学院还与政府合作，为青年学生创业提供更为宽松的政策环境，以提高大数据时代学生适应社会的能力和生存发展能力。

2.德国高职教育的大数据时代改变趋向。第一，调整高职教育发展方向，增加灵活性。近年来由于IT技术和大数据的发展，德国服务业发展迅速，三大产业结构发生了变化，呈现出与以往时代不同的特征，冲击、改变了传统的产业结构，一些新型职业产生，对从业人员的职业素质也有了新的要求。德国的高职教育开始重新调整高职教育的发展战略，目前，德国教育部已拔出专项基金，以加强对学生未来职业动向的研究。此外，鉴于高职教育“双元制”对实践变化反应迟钝这一缺点，德国职业教育界开始逐步修正“双元制”，以增加高职教育对劳动力市场变化和技术变化的灵敏性、灵活性和前瞻性。

第二，强调综合素质的培养，完善高职教育信息化投入。德国职业教育界意识到信息技术正从根本上改变人们的日常生活和职业生涯，劳动力市场对从业人员的素质要求也越来越高，从业人员不仅要拥有较好的专业知识和较高的外语水平，还要有较强的社会交际能力、跨文化的沟通能力、自主学习和信息处理能力等。德国的职业教育界正努力将这些素质要求融入高职教育的专业设置和课程设置中，改变传统高职教育中单纯地强调技能培养的误区。与此相适应，21世纪初德国教育部通过了“未来投资计划”，投资2.5亿马克，改善职业院校的计算机网络设施，加速职业教育的信息化。

第三，高职教育网络化，强调终身学习。大数据时代，网上教育将更加普及。由于网上教育有不受时间、地点限制的特点，因此，德国职业教育界认为，网络教育将有利于改善和扩展高职教育的覆盖范围，增加高职教育服务的对象，降低高职教育培训功能的成本，也有利于响应德国政府的号召，促进学习化社会和终身学习目标的实现。目前，德国很多州的网络职业教育和网络继续教育已经展开，高职教育的模式不断创新，并日趋多元化。

五、大数据时代世界产业发展趋向下我国高职教育的战略应对

近年来，国内高职教育越来越重视教育的改革与创新，在积极采用先进的多媒体、实施网络教育的基础上，越来越重视教学内容、教学方法的改革和教材建设，关注和加强精品课程建设、网络课程建设、教学资源建设以及校园信息化建设等。大数据时代产业发展的变革，将加速这种改变。世界产业发展新趋向将给高职教育注入不一样的活力，我国高职教育只有适应这个趋势，才能在未来的数据化激烈竞争中赢得先机。

1.理实一体，创新人才培养模式。传统的高职教育人才培养模式，注重理论学习，或片面理解教育部门的精神，注重实践训练。这种模式在大工业化时代，存在的问题并不突出，但在大数据时代，则存在一定的问题，与时代发展不相适应。大数据时代产业发展的新倾向，要求从业人员适应时代发展的潮流，掌握时代的知识和技术，这就对我国的高职教育提出了新的挑战。我国的高职教育模式不仅要教会学生知识和技能，更重要的是让学生具备一定的理论基础，具有自我学习和自我适应的能力，毕业后能够主动适应现在还不存在的工作。这就要求我国高职教育的人才培养模式必须有所创新，积极适应新形势下职业发展的需求，提倡理实一体，这也是未来我国高职教育改革的方向。

2.互动至上，开展教学改革。传统的高职教育模式，在知识传授的方式上以教师上课为主，没有考虑学生的实际需求，教师根据自己的计划来讲授，缺乏与学生的沟通交流，这种教学方式显然不符合大数据时代产业发展的要求。大数据时代的产业发展，要求每一个人都能融入信息化的交流与沟通中，并及时根据数据调整自己的工作计划、工作步骤和决策方案。因此，培养学生的团队合作精神、合作意识，应是高职教育今后改革的方向，学生应成为教学改革的主体力量。只有充分发挥学生的创造性，充分培养学生与他人进行沟通、交流的能力以及对信息的把握能力，才能实现人才培养模式的突破。

3.关注社会，与企业深度合作。在大数据时代，社会的演变更快，一个数据就可能引起技术的变革甚至整个社会的前进。这就要求大数据时代的高职教育，更应保持对社会、技术发展的关注，教会学生积极融入社会发展中，主动参与社会实践，通过相关实践活动把现有知识转化为生产力，进而在巩固所学理论知识的同时，积极自学新的知识和技能。高职院校应为学生学习新知识和新技能创造更有利的环境，广泛邀请处于学术前沿的专家学者开展讲座，与学生交流等，让学生了解知识和技能的前沿进展;与行业、企业深度合作，充分掌握企业的新技术和了解未来技术的发展动态，促进学生更加关注社会，了解经济的变迁，学会自我学习和自我成长。

4.创新环境，激发学生积极实践。大数据时代，数据日新月异，每一位从业人士都要学会从大量数据中找到自己需要的信息，提高自己成功的可能性。对于高职教育来说，要提高学生的就业质量，塑造学生可持续发展的潜力，就必须激发学生的潜能，让他们创新学习方法，保持旺盛的求知欲望，并积极投身于社会实践活动中。大数据时代，高职教育所要做的重要事情，就是为这种学习和实践创造契机和提供环境，提高学生学习和探索未来的兴趣，并把这种兴趣转变为主动学习的内在动力，从而激发自身勇于创新、积极实践。只有这样，高职教育才能在人才培养上走在时代的前列。

六、结语

时代在变，社会在变，我国的职业教育在培养方式、培养内容以及专业设置上也必须做出改变。大数据时代世界产业发展的新趋向，要求职业教育更贴近社会，更关注未来技术的发展，并为学生的学习和实践创造一切可能的环境，让学生学会自我学习和勇于创新，培养学生勤奋好学、不断进取的职业素养。我国职业教育只有尽早适应这一时代要求，才能在世界范围内的教育竞争中获得先机，才能被产业发展所认同，进而在此基础上实现职业教育的进一步发展。

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[9]喻长志.大数据时代教育的可能转向[J].江淮论坛，2013(4).

[10]杨庆安，赵伟男，张海.大数据在教育领域应用的学习分析框架构建[J].软件导刊(教育技术)，2013(5).

作者：李富

第3篇：微世界 大精彩

微纳光学在基础研究和设计制造技术方面的进步，变革了传统光学与技术的发展路线，促进了光学系统微型化、集成化的发展。

微型化和智能化始终代表着现代工业和科技的主要发展方向。微电子、微机械、微光学等一连串“微工程”的兴起和发展，将科学技术带进了一个全新世界。

进入21世纪，随着社会的发展和技术的进步，由光学与微电子、微机械、纳米技术互相融合、渗透、交叉而形成的前沿学科—微纳光学，因其独特优势成为目前研究者关注的焦点。

微纳光学在基础研究和设计制造技术方面的进步，变革了传统光学与技术的发展路线，促进了光学系统微型化、集成化的发展，在生命科学、生化、通信、数据存储、新能源利用等领域都表现出巨大的应用价值和市场潜力。

电子科技大学物理电子学院教授、博士生导师付永启，多年从事微纳光学研究，在微细加工、纳米加工、衍射光学、微光学、表面等离子体光学及近场光学等领域取得了多项研究成果，始终参与和推动着“微世界”中的无限精彩。

立足前沿，引领尖端研究

“微纳光学”顾名思义分为微米光学（简称微光学）和纳米光学两部分，即微米和纳米尺度上的光学研究。”付永启在接受采访时，首先谈到了微纳光学的研究情况。

据付永启介绍，微光学是基于微细加工技术、研究微米尺度的微光学元器件设计、制作以及应用的学科。而纳米光学主要研究光的空间传播范围在纳米尺度时的倏逝波特性，并通过基于近场光学结构的纳米探针来描述和控制的过程及应用。

“在纳米光学研究中，作用于近场的光学系统突破了传统的衍射极限限制，能够对纳米光学结构进行空间分辨率在纳米量级的分析；同样，通过基于亚波长光学结构或器件，能够实现高密度的数据存储，不但可以实现微米范围的成像，也可以实现高清晰度的相位合成、单分子探测以及局部区域光谱分析。”

正是这些独特的优势，使微纳光学自产生之日起，便始终处于研究者关注的中心，并愈发活跃。

虽然我国在微纳光学领域已经取得了一定的成果，但同国际相比，无论在基础研究还是应用转化方面都存在一定差距，总的来看原创性技术太少，能够转化为产业、推动光电子产业发展的更少。

付永启认为，要使微纳科学与技术为人类造福，必须从基础研究做起，打下坚实基础的同时，紧密结合产业领域发展需求，准确把握市场方向，重点攻关，进而带动全面发展。

而付永启的研究成长过程，也恰巧暗合了微纳光学从基础研究到产业应用，以点带面的发展路线。

世界微纳光学蓬勃发展的1990年代，付永启走进了这一领域。

1994年，付永启在中科院长春光机所研读博士，“当时是跟导师一起做国家航天‘921’项目中的一个子项目—‘动态目标发生器’的研究，我主要负责曲面光刻的研究。”那是他接触到微光学并逐渐对微光学元器件的设计制作产生兴趣的开始。

在博士后研究阶段，付永启又接着在衍射光学元件的设计制作方面开展了深入研究。随后为了开阔视野、提升研究能力，付永启于1998年赴新加坡南洋理工大学精密工程与纳米技术中心作研究员，借助当地优越的软硬件条件继续深入开展微光学以及后期纳米光学领域的研究工作。

在新加坡，通过与科研院所及工业界的合作，付永启开展了多个横向和纵向项目研究，接触到了微电子、微机电系统（MEMS）、微纳加工、纳米计量、及生化分析等多学科领域的知识，先后完成了多项重大研究课题，并取得了许多创新性成果。

2001年，付永启将目光专注到了一种新的微纳光学元件一步加工制作方法—聚焦离子束制作技术上，经过两年的反复研究、实验，终于获得成功并使技术逐渐成熟。

付永启利用纳米加工技术实现了微光学元件与光电子元/器件的集成一体化，即利用聚焦离子束技术直接一步将微光学元器件甚至纳米光子元器件与光电子器件集成于一体，从而达到直接控制光束的目的。这一技术摆脱了传统的采用离散光学元件对激光束进行准直或聚焦的方法，不但减少了系统元件数，而且节省了空间，更容易实现系统的轻量化和小型化，对微系统的开发具有重要意义。

同时，他还发现了两种材料，它们在聚焦离子束轰击下具有材料自组织成型特性，该特性可直接用于微光学元件的结构成型。以该技术为基础，能够制作出几种特定的微光学元件，包括微正弦光栅、微闪耀光栅等。

此外，付永启还利用聚焦离子束直接写入法和辅助沉积法成功实现了微光学元件与光电子元/器件的集成一体化，为光学系统的小型化、微型化、平面化提供了制作技术保障。该集成一体化元/器件已经广泛应用于生命科学、生化、通信、数据存储等领域，至今仍在应用，还没有其他方法能够替代。

值得一提的是，聚焦离子束技术在微电子行业的广泛应用，大大提高了微电子工业上材料、工艺、器件分析及修补的精度和速度，目前已经成为微电子技术领域必不可少的关键技术之一。同时，由于它集材料刻蚀、沉积、注入、改性于一身，有望成为高真空环境下实现器件制造全过程的主要加工手段。

毅然回国，助力产业发展

2007年，付永启放弃国外优越的待遇和生活，带着累累硕果和先进理念回国，受聘于电子科技大学物理电子学院。9年的国外工作和生活经历，使付永启真正体会到“国家”二字的含义，而回国发展也正是其心之所向。

随着科技的进步和需求的转变，目前国内微纳光学技术研究主要集中在基于特异性材料的微波天线、隐形技术、纳米光刻等几部分，研究趋势也朝着更加实用性发展，包括军用和民用。而在产业方面，付永启认为应重点结合能源和生命科学等热门领域的需求，积极探索，主动推进，研发出具有代表性的产品，如高效率光伏电池、光热疗法治疗癌症、多通道微型生化传感器等。

在学校和所在团队的支持下，付永启在纳光子结构、元器件及其应用方面取得多项国家自然科学基金项目的资助，目前主要在纳光子结构的精细聚焦及成像研究，包括基于纳光子结构的超分辨聚焦成像、负折射材料的制备及应用、近场表征等方面开展进一步的深入研究，并推进其尽快走向应用。

多年从事理工科学研究的付永启，处处透着浓郁的人文气息。他看重学生的做事态度胜过考试成绩，鼓励学生积极与其他学科的人员交流，在学科交叉中探寻思维方式的改变和新的研究切入点。

他认为创新更加需要自由开放的教育环境和多维度的思维模式，有源之水才能长久，有本之木才会繁茂。

他喜欢历史、地理、天文、摄影等偏重人文的内容，注重精神层面的丰富与充实，并认为这才是人做事的动力和源泉。

他热爱音乐、喜欢旅游，在音乐中净化心灵、陶冶情操，在大千世界里感悟自然的伟大与生命的可贵。

愈发微小的研究世界里，孕育着神秘多彩的未来。漫漫征程上，付永启将和他的伙伴们一起，在微纳光学的“微小”世界中，绘就无与伦比的精彩！

作者：高妍 张飞燕

第4篇：世界主要国家的大数据战略和行动

2015年07月03日 17:30:22 来源： 中国信息安全

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美国

将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面，并大力发展相关信息网络安全项目。

2009年，美国政府推出Data.gov，这是为了增加政府资料透明度而设立的一系列网站。

该网站依照原始、地理数据和数据工具三个门类，截至2012年11月，Data.gov共开放出了超过40万项原始数据和地理数据，涵盖大约50个细分门类。为方便公众使用和分析，Data.gov平台还加入了数据的分级评定、高级搜索、用户交流以及和社交网站互动等新功能，汇集了1264个应用程序和软件工具、103个手机应用插件。通过开放API接口，Data.gov使得私人领域的开发者能够利用那些政府采集但未经梳理的各类信息，开发应用来提供公共服务或者进行盈利。但随着近年美国政府陷入财政困局，白宫于2011年4月宣布这些网站将终止营运，但会将它们开源化，以供各国的开发者使用或者根据需要修改。

2012年3月29日，美国白宫科技政策办公室发布《大数据研究和发展计划》，成立“大数据高级指导小组”。

该计划旨在通过对海量和复杂的数字资料进行收集、整理，以增强联邦政府收集海量数据、分析萃取信息的能力，提升对社会经济发展的预测能力。美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构宣布将进行2亿美元的投资，提高从大量数据中访问、组织、收集发现信息的工具和技术水平。同时，奥巴马政府还计划与工业界、大学研究界、非营利性机构与管理者一起利用大数据所创造的机会。这是美国政府在政策层面上将“大数据”上升到国家意志的重要举措，其影响极为深远。

2013年11月，美国信息技术与创新基金会发布了《支持数据驱动型创新的技术与政策》的报告。

报告指出，“数据驱动型创新”是一个崭新的命题，其中最主要的包括“大数据”、“开放数据”、“数据科学”和“云计算”。一方面，数据规模不断膨胀，且可获性越来越大，极大地刺激了新技术和新方法的发展。另一方面，这些技术反过来又提高了原始数据的使用价值，激励着更广泛、更大规模的数据收集和应用。报告就政府如何支持数据型驱动的创新提出了建议。一是政府应大力培养所需的有技能的劳动力，二是政府要推动数据相关技术的研发。报告还指出政府应该发挥的一项重要作用是，不仅要收集和提供数据，还要制定推动数据共享的法律框架，并提高公众对数据共享的重大意义的认识。

2014年5月美国发布《大数据：把握机遇，守护价值》白皮书，对美国大数据应用与管理的现状、政策框架和改进建议进行了集中阐述。

该白皮书表示，在大数据发挥正面价值的同时，应该警惕大数据应用对隐私、公平等长远价值带来的负面影响。从《白皮书》所代表的价值判断来看，美国政府更为看重大数据为经济社会发展所带来的创新动力，对于可能与隐私权产生的冲突，则以解决问题的态度来处理。报告最后提出六点建议：推进消费者隐私法案;通过全国数据泄露立法;将隐私保护对象扩展到非美国公民;对在校学生的数据采集仅应用于教育目的;在反歧视方面投入更多专家资源;修订电子通信隐私法案。

大数据计划中涉及信息网络安全项目众多。

美国国防部每年投入2.5 亿美元资助利用海量数据的新方法研究，并将传感、感知和决策支持结合在一起，制造能自己运行和做出决策的自治系统，为军事行动提供更好的支持。

美国国土安全部正在开展“可视化和数据分析卓越中心”(CVADA)项目，通过对大规模异构数据的研究，使应急救援人员能够解决人为或自然灾害、恐怖主义事件、网络威胁等方面的问题。

美国国家安全局正在开展Vigilant Net 项目，开发保护计算机网络的数据可视化技术，从而促进和测试网络保护位置感知能力。投资近20亿在犹他州建立了号称世界最大的数据中心，进行多个监控项目的数据采集和分析。

英国

推动数据公开，积极促进大数据技术从科研向应用领域转化，在资金和政策上大力支持大数据在医疗、农业、商业、学术研究领域发展。

从2011年开始，不断对大数据领域进行持续的专项资金投入。

2011年，英国商业、创新和技能部宣布，将注资6亿英镑发展8类高新技术，其中1.89亿英镑用来发展大数据技术。据负责科技事务的国务大臣介绍，政府将在计算基础设施方面投入巨资，加强数据采集和分析。

2013年8月12日，英国政府发布《英国农业技术战略》。该战略指出，英国今后对农业技术的投资将集中在大数据上，目标是将英国的农业科技商业化。在该战略的指导下成立的第一家“农业技术创新中心”研究焦点将投向大数据，致力于将英国打造成农业信息学世界级强国。

2014年，英国政府投入7300万英镑进行大数据技术的开发。包括：在55个政府数据分析项目中展开大数据技术的应用;以高等学府为依托投资兴办大数据研究中心;积极带动牛津大学、伦敦大学等著名高校开设以大数据为核心业务的专业等。

积极促进政府和公共领域的大数据应用。

2012年5月，支持建立了世界上首个开放式数据研究所ODI(The Open Data Institute )。ODI将把人们感兴趣的所有数据融会贯通在一起，每个行业的各个领域一面产生各种数据而另一方面又可以来利用这些数据。英国政府通过利用和挖掘公开数据的商业潜力，为英国公共部门、学术机构等方面的创新发展提供“孵化环境”，同时为国家可持续发展政策提供进一步的帮助。

英国政府建立了有“英国数据银行”之称的data.gov.uk网站，通过这个公开平台发布政府的公开政务信息。这个平台的创建给公众提供了一个方便进行检索、调用、验证政府数据信息的官方出口。同时英国人还可以在这个平台上对政府的财政政策、开支方案提出意见建议。英国希望通过完全公布政府数据，去进一步支持和开发大数据技术在科技、商业、农业等领域的发展。

2013年5月，英国政府和李嘉诚基金会联合投资设立全球首个综合运用大数据技术的医药卫生科研机构，将透过高通量生物数据，与业界共同界定药物标靶，处理目前在新药开发过程中关键的瓶颈，之后还将汇集遗传学、流行病学、临床、化学和计算机科学等领域的顶尖人才，集中分析庞大的医疗数据。

法国

通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展。

2011年7月，启动“Open Data Proxima Mobile”项目，挖掘公共数据价值。

该项目希望通过实现公共数据在移动终端上的使用，从而最大限度的挖掘它们的应用价值。项目内容涉及交通、文化、旅游和环境等领域。项目完成后所有法国公民以及在法国旅游的欧洲公民都将能通过个人移动终端使用法国的公共数据。所有公共数据都是免费的，应用程序均操作简单。不仅利于大众使用，还能为私人企业提供很多商机。

2011年12月，法国政府推出的公开信息线上共享平台data.gouv.fr，便于公民自由查询和下载公共数据。

上线当天发布的第一批资源中就包含352000组数据，覆盖面广包括国家财政支出、空气质量，还有法国国家图书馆资源等。据了解，data.gouv网站的数据都是经过每个政府部门的专员统计和收集的，会不断地更新。

2013年2月，法国政府发布《数字化路线图》，明确了大数据是未来要大力支持战略性高新技术。

法国政府将以新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划，旨在通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展。

2013年4月，投入专项资金推动大数据技术发展。

法国经济、财政和工业部将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目，法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展。”此前，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。

日本

以发展开放公共数据和大数据为核心，以务实的应用开发为主。

2012年6月，日本IT战略本部发布电子政务开放数据战略草案，迈出了政府数据公开的关键性一步。

为了确保国民方便地获得行政信息，政府将利用信息公开方式标准化技术实现统计信息、测量信息、灾害信息等公共信息，并尽快在网络上实现行政信息全部公开并可被重复使用。2013年 7月27日，日本三菱综合研究所牵头成立了“开放数据流通推进联盟”，旨在由产官学联合，促进日本公共数据的开放应用。

2012年7月，日本推出了《面向2020年的ICT综合战略》，提出“活跃在ICT领域的日本”的目标，重点关注大数据应用。

该战略聚焦大数据应用所需的社会化媒体等智能技术开发，传统产业IT创新、以及在新医疗技术开发、缓解交通拥堵等公共领域的应用。

2013年6月，日本公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。

宣言阐述了2013-2020年期间以发展开放公共数据和林数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。

德国

对大数据发展还不够重视，重点关注数据保护。

数据保护立法完善，为大数据的发展提供前提条件。

1977年，德联邦层面的数据保护法生效;2004年生效的德国《电信法》也涉及电子通信领域的数据保护。2009年，对现行的《联邦数据保护法》进行修改并生效，约束范围包括互联网等电子通信领域，旨在防止因个人信息泄露导致的侵犯隐私行为。这部法律对个人数据的合法获取、处理和使用情况做出明确规定。在政府内部，要求设立“联邦数据保护与信息自由专员”，监督政府机构在保护个人数据方面的行为。在联邦层面以外，德国各州也有自己的数据保护专员，以类似的方式监督各州政府机构的行为。

开放部分公共数据，在大数据和云计算下发展人工智能技术。

2006，德国向公众免费开放了德国官方所有的GESTIS等7个有毒有害物质信息数据库和德国气候变化预测图。德国电信和Vodafone通过开放API，向数据挖掘公司等合作方提供部分用户匿名地理位置数据，以掌握人群出行规律。

德国在大数据和云计算下发展人工智能技术，研制本国的“谷歌眼镜”、交通监测、智能生产线、智能生活、智能农场等技术。

韩国

加强基础设施建设，打造“智慧首尔2015”。

2013年，建设开放大数据中心。

基于韩国总统朴槿惠2013年2月提出的创新型经济框架，韩国将建设一个大数据中心。这是该国第一个开放的数据中心，中小型企业、风险企业、大学和普通公民都可以通过该中心对大数据进行提炼和分析，利用大数据技术解决业务或者研究方面的问题。

2011年，提出“智慧首尔2015”计划,挖掘大数据经济价值。

“智慧首尔2015”计划指出，公共数据已成为具有社会和经济价值的重要国家资产，首尔市将努力打造“首尔开放数据广场”，以促进信息技术和公共服务产业的进步和发展。“首尔开放数据广场”目前包含33个数据库、880个数据集，为用户提供十大类的公共数据信息，并配有图表、数据、地图和网络链接等。预计这些公开的公共信息产生的经济价值将达到1.2万亿韩元，能够帮助私营企业创造多元化的商业模式和价值。

澳大利亚

重视大数据发展，提升公共服务质量。

2013年8月，澳大利亚政府发布了公共服务大数据战略。

该战略提出了大数据分析的实践指南，希望通过大数据分析系统提升公共服务质量，增加服务种类，并为公共服务提供更好的政策指导，保护公民隐私，使澳大利亚在该领域跻身全球领先水平。澳大利亚政府希望在大数据分析的运用、提高效率、与其他政策和技术协同以及为公共服务领域带来变革等方面，澳大利亚能领先全球其他国家。

积极应用开放数据，加快宽带和数据中心建设。

Data.gov.au是澳大利亚政府信息目录的开放数据平台，用户可以在该网站上简便地搜索、浏览和利用澳政府国家、地区政府的公共数据。该网站包括 114个部门的1103个数据库和18个应用软件。网站上的数据来自澳政府多个部门，提供数据下载，并提供其他数据目录或资源的链接。

2010年，澳大利亚联邦政府通过了超级国家宽带网工程，该工程的目标是将光纤电缆通向各家各户，让每个家庭享受每秒钟1G的速度。这项计划在2013年底结束。安装宽带所需要的费用全部由政府免单。

2013年8月，隶属于澳大利亚财政与解除管制部门的ICT采购部发布了《数据中心结构最佳实践指南》草案，旨在为澳大利亚政府机构提供优化数据中心结构相关运营活动的建议。

新加坡

将大数据视为新资源，将新加坡打造成全球数据管理中心。

新加坡资讯通信发展管理局(IDA) 2006年发布“智慧国家2015年(iN2015)”计划，希望将新加坡建设成一个以资讯通信驱动的智能化国度和全球化的都市。

新加坡政府积极推进数据公开，data.gov.sg是新加坡政府分享公开数据的平台，2011年6月启用，目前开放了来自60多个公共机构的8600个数据集。2012年，新加坡政府公布了《个人资料保护法》(PDPA)，旨在防范对国内数据以及源于境外的个人资料的滥用行为。

在新加坡，多个跨国IT企业在当地设立大数据技术研发中心，加速数据分析技术的商业应用。新加坡同时鼓励大学设立数据挖掘和分析平台，组织培养专门人才。

最近，新加坡政府又对提出支持新加坡企业采用大数据技术，从大数据基础设施、政府服务、人才培养、技术研发和立法角度，推动大数据生态的完善，以及在企业应用和政府服务中的落地。

印度

将大数据作为IT行业的新增长机遇，以创新政策推动科技发展。

2012年，印度批准了国家数据共享和开放政策，目的是在于促进政府拥有的数据和信息得到共享及使用。在数据开放方面，印度效仿美国政府的做法，制定了一个一站式政府数据门户网站data.gov.in，把政府收集的所有非涉密数据集中起来，包括全国的人口、经济和社会信息。同时，印度政府还拟定一个非共享数据清单，保护国家安全、隐私、机密、商业秘密和知识产权等数据的安全。

2013年1月，印度政府公布新的科技创新政策，提出了到2020年跻身全球五大科技强国的蓝图。印度政府还将2010-2020年作为“创新十年”，并组建了国家创新委员会。

大数据时代给印度的整个IT行业带来了新的增长机遇。目前，不仅印度外包行业巨头Infosys和Wipro进军大数据市场，很多小公司也积极进入大数据市场。

第5篇：读《大数据时代》有感：大数据与小生活

大数据与小生活

--读《大数据时代》有感

施佳驰

不知从什么时候开始，"大数据"这个词悄然成为了我们的常用词汇;我们也不知从什么时候开始，迈进了"大数据时代".那么，大数据时代究竟是一个怎样的时代?英国"大数据时代的预言家"维克托迈尔·舍恩伯格和肯尼思 库克耶的《大数据时代》对此有着详细而深刻的洞见。

一、什么是大数据?

根据《大数据时代》中所说，"大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，大数据还为改变市场、组织机构以及政府与公民关系服务。"、"大数据即一种新型的能力：以一种前所未有的方式，通过对海量 数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。" 大数据有两层含义，第一层含义，大数据是一个总结性的概念，是对海量数据的总称;第二层含义即书本中所指出的，是一种新型的能力与方式。区别于小规模数据时代的抽样分析，大数据时代，分析的样本不再需要经过抽样，直接将全体数据进行更快更准确地分析。

二、大数据的核心是什么?

大数据的核心应当是减少冗余，提高资源配置效率。根据收集到的数据分析、挖掘出庞大数据库独有的价值，以便进行干预或提供相应的资源与服务。自古以来，人类社会的发展便是资源配置不断优化的过程，大数据作为一种新型的生产工具，它能让我们通过分析海量的数据，得知该如何更有效地分配稀缺的资源。

如医院通过对某个病人病史、生活习惯、衣食住行、工作娱乐情况等进行全方位分析，便可以准确了解病人的生活情况与生活环境，精确地指出症结引起原因所在，只要建议病人针对引起病源的因素做出调整或进行医学干预，便可以了，避免了对病人过多的用药与过大范围的盲目干预。

同样的道理，如果银行通过分析某一申请人的家庭情况、消费历史、生活习惯、财务习惯、网页浏览记录等各方面的数据，便可以清晰了解此申请人各方面的情况，甚至可推测其内心的真实想法与将要采取的做法，从而判断申请人的贷款申请资格，决定该不该授信，授信多少等内容，所有的信息在大数据时代，能在系统中搜索一下，几分钟便能全部收集完成。相比以前，()申请人申请后，银行得派出两名客户经理上门进行访问、调查、收集电信、征信等多方面的信息，再进行人工分析、鉴别等过程，耗费的时间多不说，风险也相对更高。

可见，大数据的运用不但提高了工作效率，节省了机构与申请人的时间，更能基于精确的信息，确保风险可控，且保证了授信给该申请人的正确性，将有限的资金用在刀刃上，提高资源配置质量。

三、什么是大数据思维?

书中指出，大数据思维是一种意识，认为公开的数据一旦处理得当就能为千百万人急需解决的问题提供答案。大数据与三个重大的思维转变有关：首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不再依靠分析少量的样本;其次，乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确度;最后，我们的思维不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。

大数据思维应当是一种意识，认识到大数据的无穷威力，并积极拥抱这个繁荣的时代;世界上的一切都是信息，都是可以量化分析的信息。如果将相关的信息进行交互分析，便能获得"上帝的视觉"——窥视知道分析对象的一切，包括所思所想;获得的信息可以通过类比，准确推测分析对象的想法以及未来行为;根据推测出来的内容进行干预或服务，从而获得商业机会;在一切均有记忆、一切均能收集、能更加准确预测未来的时代，我们或许受困于过去的行为;在这个时代，对隐私权、公平与正义的探讨上升至一个新的语境。

四、新的时代，我们该怎么办?

老子说，无为而治。因此，我们还是该吃饭就吃饭，该逛街就逛街，想吃甜点便吃甜点，过自己的生活，努力自己的工作。大数据是一种意识，更是一种工具，所有的工具最终都是为了让我们生活得更加方便、更加如意，而作为最高智慧生物的我们，要做的，便是习学如何通过这新的工具，改造世界，创造生活。

当然，西方也有谚语：预测未来最好的办法是创造未来。面对新的时代，我们，努力将生活过成自己想要的样子，便是最好的信条。

第6篇：那些人适合学大数据 成都大数据培训

那些人适合学大数据 成都大数据培训

成都国信安大数据班由副教学总监，优秀讲师带队并亲自授课，秉承成都国信安一贯的专业品质态度，在课程质量，学生素质，就业服务上相当严格要求，并以学业满意就业为目标，打造国内优秀大数据培训班，感兴趣的同学不妨关注国信安教育基地了解一下吧。

成都国信安独具特色的5R体系

5R系统是实训解决方案和学员中国电科、中国网安服务的指导原则。即“真实的企业环境(Real Working Environment)”、“真实的项目案例(Real Training Projects)”、“真实的项目经理(Real Project Managers)”、“真实的工作压力(Real Work Pressure)”和“真实的工作机会(Real Job Opportunities)”。

(1)真实的企业环境

成都国信安IT培训基地建于成都高新区，按照成都国信安IT培训基地的功能布局和风格进行实训环境设计，包括实训教室、实训工位和会议室三大功能区，让学员在实训的过程中感受到大型软件公司的真实工作环境。

(2)真实的项目案例

基地根据高校的培养计划和需求，遵守客户的保密法律要求，从中国电科、中国网安的业务中精心挑选了数十个大、中型实训项目案例进

行改造，保留关键的技术点，适合在1~3三月内学生通过团队合作来完成。

(3)真实的项目经理

成都国信安IT培训基地拥有50余位年轻精英型学位研究生导师、120余位IT企业项目总监和70余位平均6年以上实战开发经验的专职讲师等。项目实战训练对师资的技术经验、项目管理经验和授课水平均具有很高的要求，成都国信安的师资均为资深技术主管或项目经理，参与了母公司中国电科、中国网安的多个中、大型项目的开发，具有丰富的项目开发和团队管理的经验。

(4)真实的工作压力

在项目实战过程中，模拟客户代表给予项目组施加真实的项目压力，例如需求变更、新技术风险、工期变更、人员变动等问题时，让实训学生来应对，从而培养学生承受压力的能力，为以后走上工作岗位可以从容应对各方面的压力而成为企业的栋梁。

(5)真实的工作机会

为了解决学生的就业问题，基地建立了人才服务部，收集企业的人才需求，基地根据企业需求对学生进行定向培养，培养符合企业的要求，同时实训基地同样注重对学员职业规划和职业道德方面的教育，有计划的组织母公司中国电科、中国网安及合作伙伴企业到实训基地进行现场招聘和面试，满足学生就业需求。

成都国信安IT培训基地有真实的软件开发为背景，学习之后可以直接入职中国电科、中国网安，与其选择苦苦对比各大培训机构，不如直接搭上成都国信安这条大船，直接与IT企业对接。

四川地处中国大西南，肥沃的土地，丰富的自然资源，悠久的历史和绚烂多彩的少数民族文化，构成了多样性的自然和文化旅游资源。每到中考季，很多初中生总是为自己的未来前途担心，尤其是一些学习成绩不好的初中生，他们不知道中考没考上怎么办。同时许多家长也担心，自己的孩子年龄还小，进入社会显然不合适。这个时候职业培训学校更加适合，放眼众多学院，四川国信安职业培训学校无疑是非常合适的。

一说起it培训，很多人都表示苦不堪言，总有人被虚假信息坑过。很多人表示自己对其一窍不通，实在不知道怎么办才好。别着急，让小编为你奉上这些必备小技巧，带你快速简单的上手。接下来就让小编带你来看看it培训的相关情况吧~带你了解it培训~

年年都是有毕业季就业难得问题，为什么有的人就业那么轻松?选择真的大过努力吗?今年有一个获批的新增专业备受瞩目——数据科学与大数据技术，如果没法进入这个专业，你的选择是培训学习，那么大数据培训机构有哪些呢

那么对于刚刚高考，选择专业的同学，要注意了，“大数据”概念再火热，填报志愿的学生和家长也要冷静，这几个问题必须先想好：

当前大数据行业真的是人才稀缺吗? 学了几年后，大数据行业会不会产能过剩? 大数据行业最终需要什么样的人才? “热门专业”填报，有哪些注意点?

接下来科多大数据就带你们看看分析结果： 当前大数据行业真的是人才稀缺吗?

对!未来人才缺口150万，数据分析人才最稀缺。 先看大数据人才缺口有多大?

根据LinkedIn(领英)发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。

其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时，数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据：未来3-5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。

大数据行业未来会产能过剩吗?

提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整，未来发展会趋集中

关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论，其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此，持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由：

不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”; 完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成;

数据分析人才仍然极度匮乏。

4年之后，舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能，大数据行业也历经整合。近一年间，一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况，部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢?

基于数据归属，涉及大数据业务的公司其实有两类：一类是自身拥有数据的甲方公司，如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源，提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。

对此，LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示，第三方服务商提供的更多的是技术或平台，大数据更多还是让甲方公司获益。

在王迪看来，大数据业务要产生规模效益，至少要具备三点：算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长，而计算能力实际上已经匀化了，传统企业如果用好了，和大数据创业公司没有区别，甚至计算能力更强，而数据获取方面，很多数据在传统行业内部并没有共享出来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。

在2013年，拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家，到2015年，拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬，大数据行业投资热度有所减退，大数据行业是否也存在产能过剩?

王迪认为，目前的行业整合属于正常现象，“经过市场的优胜劣汰，第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司，其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看，总的需求量一定是增加的，而对于供给侧，经过行业自然的洗牌，最终会集中在几家优秀的行业公司。”

需要什么样的大数据人才?

今年3月份，教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大

学，一共35所高校获批该专业。今年开始，部分院校将招收第一届大数据专业本科生。

大数据人才培养涉及到两方面问题：

交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配; 学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。

对于第一个问题，“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年，教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业，电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大，但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才，原因何在?

职业规划专家姜萌认为，并不是某一个专业对应一个行业热点，而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业，我们到电子商务公司里会发现，不是学电子商务的人在做这些工作，而是每个专业各司其职，比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的，而不是一个人来复合一堆专业特点。”

大数据专业的人才培养也同样走复合型路线，复旦大学大数据学院的招生简章显示，学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科，具备典型的交叉学科特征。

LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪指出，“从企业应用的角度来看，大数据行业里从事相关职能的同学背景是各异的，大数据作为一个人才培养方向还在探索中，在这个阶段，高校尝试开设硕士课程是很好的实践，但开设一类的本科专业还为时过早。”

另一方面，专业人才培养的周期较长，而行业热点不断更新轮替，中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。

王迪认为，“从今天的产业实践上看，大数据领域依然是从现有专业中挑选人才，教育和市场发展总是有一定差距的，学生本科四年，加上硕士阶段已经是七年之后的事情了，产业已经演进了很多，而教学大纲并不会跟进得那么快。”

因此，尽管大数据的应用前景毋庸置疑，但在人才培养层面，复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路?学校教育如何赶上行业发展速度?这些都是值得进一步商榷的问题。

面对热门专业，志愿填报需要注意啥?

了解了大数据行业、公司和大数据专业后，姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业，提出了几条建议：

报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的，比如软件、计算机、金融，这些专业的就业率实际并没有那么高，地质勘探、石油、遥感等专业，虽然报考上是冷门，但行业需求大，就业率更高。

选择热门专业，更需要考虑就业质量。专业就业好，是统计学意义，指的是平均收入水平高，比如金融专业的收入，比其他纯文科专业的平均收入较高，但落实到个体层面，就业情况就不一样了，尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业，但对于考试成绩较低的同学来说，如果去一些普通院校、专科院校学习金融，最后就业情况可能还不如会计专业。

志愿填报，除了专业，城市因素也很重要：如果想从事金融、互联网的工作，更适合去一线城市，如果是去

三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业，就是各行各业都能用到的专业，比如会计专业，专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市，也可以针对所在城市的行业特点选择专业，比如沿海城市外贸相对发达，选择国际贸易、外语类专业就业情况更好，比如武汉有光谷，选择光电类专业更好就业。

最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题，金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学，好专业不见得对所有个体都是好的。

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第7篇：金豆数据携手国家健康医疗大数据北方中心,共同推进健康医疗大数据发展

金豆数据签约国家健康医疗大数据北方中心，共同推进健康医疗大数据发展

作者：市场部-陈笑、叶荔

7月2日，由中国卫生信息与健康医疗大数据学会、中国企业联合会、中国老年保健医学研究会共同主办，济南市政府承办的国家健康医疗大数据北方中心产业合作对接洽谈会在济南召开，吸引了130余家企业、43家机构约500人参会。

中国企业联合会、中国企业家协会会长王忠禹，中国卫生信息与健康医疗大数据学会会长金小桃，省委常委、市委书记王忠林，十一届省政协副主席雷建国，市委副书记、市长孙述涛，中国老年保健医学研究会会长高松柏，市委常委、秘书长蒋晓光，市委常委、副市长卢江分别出席会议。中国卫生信息学会健康医疗大数据老年保健专业委员会副会长、金豆数据CEO火立龙参与会议，并在会议上做重要汇报。

金豆数据CEO火立龙在会上做企业介绍

今年4月，山东省和济南市签约成为我国首个启动国家健康医疗大数据中心建设的试点省市，国家健康医疗大数据北方中心正式落户济南。此次洽谈会旨在加强企业和机构之间的合作联系、项目对接，进一步推动和促进国家健康医疗大数据北方中心建设。

中国卫生信息与健康医疗大数据学会会长金小桃在致辞中表示，健康医疗大数据是促进健康事业、健康产业乃至整个国民经济发展的新动能、新模式、新生态。抓住机遇乘势而上，必将对山东省及济南市的新旧动能转换、经济发展带来广泛而深远的影响。希望参会企业能积极参与到国家健康医疗大数据北方中心建设发展中来，实现互利共赢，促进共同发展。

济南市委副书记、市长孙述涛在致辞中指出，大数据像土地、石油一样是新产业、新业态的支撑基础，是取之不尽用之不竭的富集金矿。济南要把国家健康医疗大数据北方中心作为建设医疗康养名城的支撑平台，把健康医疗大数据产业作为新一轮经济发展的支撑产业，不断促进济南市健康医疗事业和产业加快发展、高质量发展。

会议签约仪式现场

签约仪式上，火立龙代表金豆数据与济南市政府以及济南国际医学科学中心进行战略合作意向签约，其中重要一项便是“DRG收付费及绩效评价综合管理项目”。此合作将按照国家试点工程规划落地要求，落实国家试点工程应用，形成健康医疗服务新模式、新业态，提高人民群众健康医疗服务的获得感。

会后，火立龙表示，金豆数据作为国内最早开始专注医疗大数据技术研究的团队之一和C-DRG收付费试点地区的技术支撑方，将以实施国家试点工程为重点，协同打造国家健康医疗大数据北方中心综合试验区，努力突破核心技术，确保医疗大数据安全应用，推动国家基础性健康医疗大数据建设，实现健康中国梦。

第8篇：贵阳大数据交易所 规范交易 亮剑大数据经济

大数据不仅改变了我们的价值思维，也将改变中国的经济格局。以前的贵州省，俨然是有如桂林山水甲天下一样的美景，旅游是贵州省的标签，但是整体经济发展并不好。现如今，云计算和大数据的时代，让贵州抓住了机会，“云上贵州”成为新的代名词，成为全国关注的焦点，经济“弯道超车”成为可能。 抢滩大数据，架设新引擎

前不久，贵阳国际大数据产业博览会的盛景历历在目，不仅受到国家高度重视，企业广泛参与，更不乏BAT、甚至国际化巨头的身影。

从客观条件来讲，贵阳特殊的地形、气候因素，温度较为适宜，而且不适合发展化工、重工等产业，推进大数据产业的建设是时代大势所趋。 从深层次讲，贵州是全国率先开放政府数据的城市，尽管全国很多地方政府都在推动大数据产业的建设，但贵州省却是第一个以全省之力推动其发展的地区，因此获得了阿里巴巴、富士康等大企业的大力支持。

如今，数据中心集群地、中国数谷、数博会、数交所、大数据战略重点实验室、全城公共免费Wi-Fi无线热点等先后落地，为贵州的经济发展架设了新引擎。 看清价值，政府推动数据公开 中国已经来到转型期的关键时期，政府致力于通过实施“互联网+”行动计划，利用互联网、大数据、云计算为大众创业、万众创新提供平台数据和服务支撑。国务院副总理马凯在贵阳国际大数据产业博览会上指出，大数据已经成为新时代最具价值的宝藏之一。某种程度上说，谁拥有了大数据谁就拥有了未来。

数据在哪?统计显示，随着电子政务建设的不断发展，各级政府积累了大量与公众生产生活息息相关的数据，掌握着全社会信息资源的80%，其中包括3000余个数据库，数据“金矿”已经形成，亟待挖掘。

但是，长期以来，这些信息大多处于不对外公开状态，难以体现数据的价值。比如，部门之间、上下级之间的政府信息相互割裂，不共享，形成一个个“信息孤岛”，不仅制约了政府社会治理水平，也让百姓深受其苦，甚至出现了老百姓跑断腿证明“我妈就是我妈”的笑话，引起总理震怒。

清华大学经济学博士研究生冯煦明表示，人们往往只把公共信息公开和提高政府透明度联系起来。但实际上，开放公共数据的意义远不止此。如果埋藏在档案馆的文件中，数据永远只能是一堆数据;如果放在开放平台上，就有可能被深度挖掘，变成有用的信息，使社会运行更加高效。

认识到大数据的价值，国家领导人多次公开表态推动政府数据开放。自去年3月“大数据”第一次出现在《政府工作报告》中以来，就被李克强在不同的场合多次提及。仅去年就有6次国务院常务会议的议题与大数据运用有关。李克强总理曾表示：“不管是推进政府的简政放权，放管结合，还是推进新型工业化、城镇化、农业现代化，都要依靠大数据、云计算、所以，它应该是大势所趋，是一个潮流。”

紧接着2015年5月，国务院办公厅印发《2015年政府信息公开工作要点》，提出积极稳妥推进政府数据公开，为政府大数据的公开提供了政策支撑。 政府大数据公开在行动

据了解，我国正在积极推动加快建立政府信息采集、存储、公开、共享、使用、质量保障和安全管理的技术标准方面的工作。

近日，国务院办公厅印发《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》，明确工信部、国家标准委员会、国家发改委、质检总局、网信办、统计局等多部门建立大数据标准体系，研究制定有关大数据的基础标准、技术标准、应用标准和管理标准等工作，计划将于2020年前出台并实施。

中国工信部部长苗圩在贵阳国际大数据产业博览会上说，工信部将编制实施软件和大数据产业“十三五”发展规划，支持软件企业和工业企业跨界融合、协同创新，在基础软件等重点领域突破一批核心技术，并加快安全可靠信息系统建设，全面提高信息安全保障综合能力。 在近日召开的大数据产业“十三五”发展规划编制工作组会议上，贵阳大数据交易所作为规划编制组成员单位参加了会议，并在会上就大数据清洗工作等内容提出了建议，受到了工作组其他成员的高度认可。随着国家在部署运用大数据优化政府服务和监管、提高行政效能上的不断加强，地方政府对于开放数据的态度正在逐渐转变，步伐也在不断加快，北京、上海等全国多个地方政府均在一定程度上开放了政府数据，起到了引领和示范作用。 开放数据，交易放大价值

政府数据不仅要开放，也要自由流动，如同银行货币，只有加速其流动，才能创造巨大的效益，促进经济增长。阿里巴巴董事局主席马云称大数据是未来最重要的“能源”。然而，如何让大数据通过转换，成为真正意义上的资产，让大数据资产在更大范围内合法规范化的商品交易和流通，才能体现数据的真正价值。

从过程来讲，数据的产生、收集是第一步，数据的分析、处理是第二步，将处理的数据进行交易，放大数据的价值是第三步，也是最核心的一步。大数据作为资产，必须经过清洗、分析、建模、可视化之后，才能进行交易，才具有价值。

贵阳大数据交易所总裁王叁寿曾表示，如今，大数据就像空气一样无处不在，深入渗透到社会生活的各个领域。但是，这些数据还需要进一步的加工才能发挥价值。他打了个比方，数交所的交易数据加工出来的商品，就像调鸡尾酒一样，几种酒调和在一起，融合后再卖给客户，这是交易所的价值。 数据交易，规范化运作先行

提到数据，消费者往往非常敏感，尤其是将数据明码标价进行变现，实现互联互通，让消费者产生了很多疑问：有没有一个规范化的平台，确保数据交易的合法、安全、可靠?值得一提的是，以大数据产业为制高点，贵阳大数据交易所(下称“数交所”)成为国内首家数据交易中心。

从企业性质上，它既不是公益组织，也不是行政服务部门，而是100%市场化运营的商业机构。面向全国乃至全球提供数据交易服务，通过电子交易，利用大数据交易系统撮合客户之间的大数据产品交易。数据品种覆盖了政府、医疗、金融、企业、电商、交通、社会等30多个领域。

从运营模式上，数交所采用会员制，对会员的资质审查除了卖方数据合法性与价值，还会约束买方会员的数据使用准则，确保不能滥用。目前，已有天弘基金、京东、华为、软通动力、中国人寿、中国联通等150余家会员单位，预计到年底发展为1000多家会员，将进一步放大数据交易的价值。

另外，数交所只针对B2B，不针对B2C，不开展个人的会员交易。而且交易的数据不是底层数据，而是通过清洗格式等技术标准完成的交易数据，让它变成一种商品，不存在侵犯个人隐私的问题。 据悉，数交所的所有交易环节都在法律法规和政府监管下进行，交易所也成立了专家委员会，不仅监管大数据来源的合法性，也对大数据购买后是否被滥用做了很多约束。

贵阳大数据交易所总裁王叁寿强调，数交所是一个资源聚合平台，不是一种简单的业务，而是生态圈的圆心。围绕大数据交易所，将衍生出大数据资产评估、大数据融资单方、大数据信用等很多产业链。 结语

总之，贵阳大数据交易所从时机、运营模式和规范化方面，已经成为中国的领头羊，再加上贵州省政府靠科技转型的决心，以及国家层面的大力支持，贵阳大数据交易所的前景已经非常明朗。

第9篇：学习大数据有什么用？大数据的就业前景好吗？

现在的世界是大数据的世界，日常购物，出行，娱乐，无处不体现着大数据的身影。淘宝的今日推荐、全年最受欢迎的旅游胜地、性格测试等等等等，都是大数据在悄无声息的发挥着它的作用，给我们带来便利。随着移动互联网的发展和科技进步，大数据会更加深入渗透到生活的方方面面。

大家在享受大数据带给我们生活便利的同时，对于大数据的作用还不是很清楚，接下来由陕西华信智原来为大家详细解读学习大数据的作用，并着重分析大数据的就业前景。

学习大数据有什么用?

1. 疾病医疗：

大数据可以帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物;

2. 出行旅游：

大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线。

3. 电商购物：

大数据可以帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格;

4. 企业营销：

大数据可以帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度;

以上几个方面，基本涵盖了人们日常生活的绝大部分应用场景，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。

大数据的就业前景好吗?

随着云的能力不断提升，在DT时代，绝大多数的计算与数据服务都会在云端完成。面对这一发展趋势，除了需要在技术上不断将计算能力提升之外，云计算、大数据方面的专业人才缺失，也成为了整个生态面临的严峻挑战!全球顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示：预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在14万到19万之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到150万!

在陕西华信智原学习大数据的同学们，已经成功在这些岗位高薪就业。

1. 数据分析师 数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

平均薪资：8000元

2. 数据架构师

数据架构师是负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。

平均薪资：7000元

3. 数据挖掘工程师

一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。

平均薪资：7500元

4. 数据算法工程师

在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，将业务场景与模型算法进行融合等;深入研究数据挖掘模型，参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估，支持产品研发团队模型算法构建，整合等;制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。

平均薪资：8000元

5. 数据产品经理

数据平台建设及维护，客户端数据的分析，进行数据统计协助，数据化运营整理、提炼已有的数据报告，发现数据变化，进行深度专题分析，形成结论，撰写报告;负责公司数据产品的设计及开发实施，并保证业务目标的实现;进行数据产品开发。

平均薪资：8000元

大数据是资源，和大油田、大煤矿一样，可以源源不断挖出大财富。和一般资源不一样，它是可再生的，是越挖越多、越挖越值钱的，这是反自然规律的。对企业如此，对行业、对国家也是这样，对人同样如此。未来是属于大数据的时代，谁掌握了大数据技术，谁就掌握了发展先机。

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