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“大数据”需要“小支点”

www.cechina.cn2016.07.01阅读 1269

  近几年www.cechina.cn,数据作为重要资产得到了重新认识和高度重视,社会各界对大数据的热度也是空前高涨,对大数据的期望和寄托也是远非一个"大"字可以形容。为了在大数据产业发展中占得先机,我国各省市都在加快推进大数据产业布局,积极推动各领域的创新应用,试图勾勒出未来大数据产业的发展路径,建立起无所不在的大数据应用场景。虽然大数据在某些领域的发展模式稍微清晰化了一些,但大部分领域的发展脉络还是不甚清晰的,所以还是希望先找准大数据应用与产业发展的"小支点",保持耐心,以点带面CONTROL ENGINEERING China版权所有,不断实现联动发展。现根据国脉互联在各省市所做的大数据创新应用及产业规划方面的经验,围绕智慧城市及工业、能源、农业等重点领域,谈一谈对大数据应用中"小支点"的一些初步认识和思考。
  在智慧城市大数据领域
  近几年www.cechina.cn,智慧城市建设受到了国家和各地的普遍重视,也正是在破解智慧城市"信息孤岛"难题过程中,让我们开始认识和关心大数据。由于智慧城市80%的数据掌握在政府手中,所以加强政府数据的整合共享与开发利用就成为重中之重。根据政府数据资源的实际情况,目前首要任务就是要统一数据标准,规范数据管理机制控制工程网版权所有,以实现数据的准确性和部门间充分交换共享为支点,切实解决政府各部门在业务实施中对数据需求的痛处,提高政府内部对大数据认识的一致性、需求的双向互动性以及对外开放的时效性,只要实现了这些最基本的目标,政府大数据在各领域、各层次的开发利用将变得相对容易,智慧城市大数据的汇聚及产业化将成为可能。
  工业大数据领域
  由于"中国制造2025"战略以及"互联网+制造"的加快推进,工业大数据优先受到了各个地区的重视。事实上,工业大数据的发展趋势还是比较明确的,云制造的发展模式也是必然趋势,但工业大数据的复杂性、独特性、竞争性,其实施难度还是比较大的。通过对工业领域研发设计、生产制造、管理运营、营销服务等环节的分析来看,工业设计所具有的创新性以及知识产权的可交易性,可以首先考虑工业设计大数据的整合以及开发利用,并作为"小支点"促进工业大数据产业链的发展,不仅可以逐步实现研发设计与云制造的融合以及协同运营,且不断推动C2F、C2C个性化生产模式的创新发展,进一步推动传统产业的转型升级,占据产业链的高端。
  在能源大数据领域
  随着我国产业结构调整步伐的加快,能源企业也面临着一场变革,能源大数据不仅是信息技术在能源领域的深入应用,也是能源生产与消费模式以及能源产业商业模式的创新发展。目前,从我国能源企业的特点以及智能电网建设发展现实水平来看,能源供给思维方式与消费方式还是比较原始和粗放的,所以,能源大数据应该从改变这个基本现状入手,以电网企业为主体,首先以能源需求侧大数据管理和服务为"小支点",整合能源供给、消费及相关领域数据,准确预测电力用户需求变化,培育用户节能意识,通过优化需求侧管理,改进投资管理与设备检修管理,降低电力企业运营成本,提高运营效率效益。然后,再不断推动能源整个行业大数据的应用开发CONTROL ENGINEERING China版权所有,改变能源结构与消费模式。对于煤炭行业CONTROL ENGINEERING China版权所有,同样首先可以从需求侧大数据管理为切入点,整合煤炭生产、交易、金融、物流等领域数据资源,通过提高需求预测准确性,实施内部挖潜,降低生产运营成本,提高效率和效益。
  在农业大数据领域
  随着国家《"互联网+"现代农业三年行动实施方案》的全面实施,农业互联网化不可避免,对农业大数据的应用也将成为重点。目前,我国农业生产正处于由粗放式向精细化、分散式向规模化生产转型升级的重要阶段,由于农业生产环境的差异性、特殊性以及产品的安全性决定了大数据应用的重大价值。根据我国现阶段农业生产的特点与发展现状,显然,农业环境大数据是基础,农业农资生产服务大数据是关键,农产品安全服务大数据是核心,各环节大数据应用都是非常重要和有价值的。所以,现阶段发展农业大数据需要选好"支点",首先需要政府加快建立完善的农业环境大数据,有限授权使用;其次,政府和企业共同努力建设农产品追溯大数据,提供完善的服务,不断促进农业大数据的应用与产业发展;还有,以农资化肥与种子C2F生产模式建设为切入点,创新生产服务模式,根据各地土壤环境,真正实现精准化、个性化生产服务,降低企业生产运营成本,提高服务水平,实现共赢。同时,在农村土地流转以及林业权证交易等领域,也可以积极开展大数据的应用。
  大数据的应用空间是非常广阔的,以上只是从几个有限的领域进行了思考和分析,还不全面,也不完善,希望利用此文抛砖引玉,使业界对大数据的应用多一些思考,多一点耐心,从小处入手,最终实现大数据的大作为。
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