赛迪-中国西部地区大数据发展水平研究报告（2022）

中国西部地区大数据发展水平研究报告 （2022年） 中国电子信息产业发展研究院 成都市产业数字化促进会 二〇二二年十一月 引言“十四五”大数据迎来新一轮发展机遇  数字经济蓬勃兴起，数据要素成为关键驱动力，大数据与各领域融合的广度和深度持续 拓展，进一步释放大数据的经济价值和赋能效应 ✓大数据为数字经济提供高质量的数据 要素，以数据流为牵引，打通生产、 分配、流通、消费各环节，促进各类 资源要素快速流动和各类市场主体加 速融合，提升经济运行效率。 ✓大数据产业深度参与产业数字化转型， 推动传统要素数据化，通过网络化共 享、集约化整合、协作化开发和高效 化利用，改变了传统生产方式，持续 激发新业态新模式。 数据要素化需求扩张 以数据流为核心的社会分工协作 实现数据资源集聚、整合、开放、共享 产业数字化进程加快 改变既有的生产方式和市场机制 提升经济运行效率，实现增值发展 数字产业化动力增强 激发以数据为核心的服务业发展 数据跨界融合，创造新价值 数字经济蓬勃兴起 数 据 安 全 云 计 算 平 台 建 设 数 据 安 全 中 心 建 设 大数据发展活力持续激发 数据采集 数据预处理 数据整合 数据挖掘 数据展示 2 一、“十四五”大数据发展新形势新要求 二、西部地区大数据发展水平的研究发现 三、西部地区推动大数据发展的措施建议 目 录 第一部分 “十四五”大数据发展新形势新要求  多维度看大数据发展新形势  我国大数据战略部署新要求  数据的流动如同石油的燃烧，能够产生动力、带来价值，是数字经济时代的“新石油”； 数据的挖掘如同钻石的提炼，通过多维数据分析发现规律、支持决策，是数字经济时代的“钻石矿” ➢数据是“钻石矿”通过挖掘提炼产生价值，主要体现在通过多维度、 多领域数据揭示单一数据无法展示的规律，实现精准决策，增加确定性 例如，疫情大流行前的一项研究预测，跨境数据流动将在2020年使全球 经济产出增加3以上，或将近3万亿美元。 数据来源IDC，CSIS亚太地区的数据治理（2021） 数据是 “新石油” 石油开采石油加工石油传输 数据采集数据分析数据传输 石油广泛应用 数据广泛应用 数据 ✓ 新要素 ✓ 新引擎 Y2F2（A2,K,T,N,L）Y3F3（A3,D,K,T,N,L） Y经济产出F生产函数（含组织形态等）A技术进步L劳动力N土地T技术K资本D数据资源 工业经济时代数字经济时代 Y1F1（A1,N,L） 农业经济时代 一、从资源维度看，数据要素价值日益突显 5  大数据技术与5G、物联网、云计算、人工智能等新兴技术融合集成、迭代创新，规模体量大 （Volume）、类型多（Variety）、动态变化快（Velocity）、精准度高（Veracity）、应 用价值高（Value）等“5V”特性优势加速释放。 二、从技术维度看，大数据技术加快创新变革 ⚫ 大 数 据 “ 5V ” 特 性 数据模型化算法代码化代码软件化 描述诊断预测决策 类 型 多 规模体量大 应用价值高 动态 更新快 精准度高 ⚫ 技术是工具 多模数据库管理系统 异构数据关联 图形数据库管理系统 大数据多源异构融合 跨平台结构化数据归档 云原生大数据 高性能采集 高容量存储 大数据分析智能化 流处理框架 大规模数据智能检索 数据智能化治理 隐私计算 分布式账本 数据开发平台 机器学习 6 三、从产业维度看，我国大数据产业基础优势形成  大数据产品和服务在疫情防控中发挥了重 要的支撑作用 产业生态持续优化，大企业引领、中小企 业协同、创新企业不断涌现的发展格局形 成，大数据集聚发展效应突出 围绕“数据资源、基础硬件、通用软件、 行业应用、安全保障”的大数据产品和服 务体系初步形成，对经济社会发展的服务 支撑能力增强 数据资源集聚、基础技术创新、数字基础 设施建设等部分领域形成先发优势，大数 据标准体系初步建立 数据产量（2021年）6.6ZB 居全球第二 598.4EB  技术创新方面 混合计算框架、实时图计算、基于人工智 能的数据管理及边缘数据计算等核心技术 研发取得较大进展； 人工智能芯片、深度学习算法等关键技术 加快迭代更新，大规模数据平台处理规模 跻身世界前列。  数字基础设施建设方面 截至2021年底，全国在用数据中心机架总 规模超过520万标准机架，平均上架率超 过55，算力总规模超过140 EFlops每 秒浮点运算次数。  2021年大数据产业发展试点示范项目 工业大数据应用（55个） 行业大数据应用（86个） 大数据重点产品（40个） 数据管理及服务（23个） 典型 试点示范 数据来源赛迪研究院中国大数据区域发展 水平评估（2022）  长三角、粤港澳、京津冀、成渝地区等国家 重大战略区域基本形成溢出带动能力 数据存量（2021年） 数据来源国家数据资源调查报告2021 7 四、从赋能维度看，大数据融合应用多维度、深层次拓展 DCMM（数据管理能力成熟度国家标准）已贯标 近300家单位，覆盖电力、通信、钢铁、电子政务、 互联网、金融、信息技术服务 11个试点地区，包括北京、上海、 山东、河南、山西、广东、重庆、 四川、天津、河北、江苏 10个行业协会，包括汽车、通信、 电力、石油化工、钢铁、工程机械、 建筑材料、电力企业、纺织、包装  大数据与经济社会各领域深度融合，各类主体更加注重提升获取数据、分析数据、运用数据的能力， 深入挖掘数据要素价值，促进资源高效配置，推动业务创新增值，打造数字经济发展新优势。 各行业各领域数字化进程不断加快，基于大数据的管理和决策模式 日益成熟，为产业提质降本增效、政府治理体系和治理能力现代化 广泛赋能。 支撑精准扶贫 ✓找出贫困人口 ✓摸清贫困原因 ✓落实帮扶措施 促进教育变革 ✓教育资源共享 ✓教育决策科学化 ✓教育方式精准化 助力发展智能交通 ✓路网运行动态化管理 ✓提升通行效率 ✓拓展物流跟踪服务 ✓突发事件可测可控 服务医疗健康 ✓促进远程医疗精细化 ✓提高精准诊疗能力 ✓个性化慢性病管理 ✓指导药品研发 提升便民服务水平 ✓升级主动服务方式 ✓助力社会信用体系建设 ✓加强网格化管理 数据管理能力提升成为发展重点，数据拥有量的多少及数据管理能 力的优劣成为衡量各行业企业软实力的重要指标。 8 五、“十四五”我国大数据产业发展新定位 ✓ 定位大数据产业是以数据生成、采集、存储、 加工、分析、服务为主的战略性新兴产业，是激 活数据要素潜能的关键支撑，是加快经济社会发 展质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎。 数据资源 基础硬件 通用软件 行业应用 安全保障 ✓ 产品层次✓ 产业链环节 企业将数据分析得到的知识规律应用于各个不同 的领域，以求最大化地发挥数据的价值和作用。 数据服务环节 大数据企业利用感知技术提供数据 采集服务或数据资源产品。 生成和采集环节 企业为采集上来的数据提供存储介质， 对已收集的数据进行有效的组织。 数据存储环节 企业围绕提升数据质量进行数据清洗、 标注等活动，通过设计数学模型和智能算法， 将数据中