Ef forts should be made to advance national big data strategy, improve digital infrastructure, promote integration and sharing of digital resources

大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。党中央国务院审时度势，提出要实施国家大数据战略，谋求未来竞争中的国家新优势和新制高点。2015年，党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，全面推进大数据发展，加快建设数据强国。2016年7月，党中央和国务院印发《国家信息化发展战略纲要》，提出实施国家大数据战略，统筹规划建设国家互联网大数据平台，构建统一规范、互联互通、安全可控的国家数据开放体系，加强大数据、云计算、宽带网络协同发展，增强应用基础设施服务能力。2016年10月，中共中央政治局就实施网络强国战略进行了集体学习，习近平总书记提出要建设全国一体化的大数据中心，加快落实国家大数据战略的行动步伐。2017年1月，国务院发布《大数据产业发展规划（2016—2020年）》，全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。习近平总书记在党的十九大报告中指出，要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，建设网络强国、数字中国和智慧社会。2017年12月8日，中共中央政治局就实施国家大数据战略进行了第二次集体学习，习近平总书记强调，我们应审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，实施国家大数据战略，加快建设数字中国。

一、我国实施国家大数据战略的新成效

（一）产业集聚效应初步显现

2017年，国家八个大数据综合试验区建设，促进了具有地方特色的产业集聚。贵州国家大数据试验区注重在数据资源管理与共享开放、数据中心整合、数据资源应用、数据要素流通、大数据产业集聚、大数据国际合作等方面先行先试，大数据制度创新取得了显著进展，形成了一批可复制的数据资源要素流通的规章制度，推动了数字经济发展；京津冀和珠三角跨区综合试验区，注重数据要素流通，以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，支撑跨区域公共服务、社会治理和产业转移，促进区域一体化发展；上海、重庆、河南和沈阳试验区，注重数据资源统筹和产业集聚，发挥辐射带动作用，促进区域协同发展，实现经济提质增效；内蒙古的基础设施统筹发展试验区，充分发挥能源、气候等条件，加大资源整合力度，强化绿色集约发展，加强与东部及中部产业、人才、应用优势地区合作，实现跨越发展。

（二）新业态新模式不断涌现

随着国家大数据战略配套政策措施的制定和实施，我国大数据产业的发展环境将进一步优化，大数据的新业态、新业务、新服务将迎来爆发式增长。同时，互联网的高速发展将带动社会各领域对大数据服务需求进一步加强，政务、工业、电信、金融、交通、医疗等领域的应用层出不穷。我国在大数据应用方面位于世界前列，特别是在服务业领域，基于大数据的互联网金融及精准营销迅速普及；智慧物流通过为货主、乘客与司机提供实时数据匹配提升了物流交通效率。同时，大数据的技术发展与物联网、云计算、人工智能等新技术领域的联系更加紧密，物联网的发展极大提高数据的获取能力，云计算与人工智能深刻地融入数据分析体系，融合创新将不断地涌现。

The internet, big data and Artif i cial Intelligence (AI),and the real economy should be interconnected

（三）与传统产业融合步伐加快

铁路、电力和制造业等加快了运用信息技术和大数据的步伐。高铁推出“刷脸进站”“机器人客服”“虚拟现实（VR）实景导航”“高铁线上订餐”等服务，节省了旅客进站时间，增强了乘客体验感。基于铁路乘客大数据应用潜力巨大，2016年全国铁路发送旅客27.7亿人，互联网售票占比超过60%，其中手机购票占总量比例超过40%。国家电网已经在北京、上海、陕西建立了三个大数据中心，大力推动智能电表普及，深度挖掘电力数据。基于居民或企业用电数据，可以对居民生活和经济活动进行精准分析，并能预测经济走势。电网专家测算，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%～49%的利润。此外，我国工业大数据应用也开始发力，三一重工、航天科工、海尔等一批企业将自己积累的智能制造能力，向广大中小企业输出解决方案，通过“云”的方式为广大中小企业提供运维服务、智能制造、协同制造和工业大数据机械应用等。

（四）技术创新取得了显著进展

1) 淮海经济区城市绿化状况对国内旅游收入有显著的正相关作用,相比较而言,建成区绿化覆盖率对旅游经济的影响远不及人均公园绿地面积．人均公园绿地面积和建成区绿化覆盖率都是衡量城市绿化水平的重要指标[15]．但是，绿化覆盖率主要表征绿地空间规模与城市建设空间的关系,更侧重于绿化的生态效益,而人均公园绿地面积则侧重于城市居民人均可以享有的绿地多少,是一种间接衡量绿化的指标,代表绿地产生的社会效益指标[16]．这与人均公园绿地面积对旅游收入的影响更为显著的数据结果相吻合．

Big data will usher in explosive growth in new formats,new businesses and new services

（五）产业规模快速增长

目前，大数据以爆炸式的发展速度延伸至各行各业，全球大数据市场规模保持着高速增长态势。2017年工信部发布的《大数据产业“十三五”发展规划》推动了各地制定相应的大数据产业发展规划，推动大数据技术创新，构建大数据产业生态链，支持大数据应用，我国大数据产业发展进入快车道。据工信部赛迪智库统计，2016年我国包括大数据核心软硬件产品和大数据服务在内的市场规模达到3100亿元。未来2～3年市场规模的增长率将保持在35%左右，未来5年年均增长率将超过50%。

企业财务会计风险管理工作的顺利开展，必须有一个完善的、专业的风险防范体系来作为基本保障。因为国内对财务会计风险管理方面的研究尚处于起步阶段，不少专业人员乐观认为财务会计工作中不会有风险产生，同时很多企业高层的会计风险意识相对不足，不愿花费较大经理来构建会计风险防范体系。而有些企业尽管建立了自身的会计风险防范管理体系，但该体系十分不完善，甚至对企业财务会计风险防范管理工作毫无使用价值。除此之外，很多企业没有立足自身实际来建立财务会计风险相关管理制度，从而造成风险防范管理体系无法正常运转。

（六）一批大数据企业快速成长

国内做大数据的公司分为三类：一是现在已经有获取大数据能力的公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头；二是以华为、浪潮、中兴、曙光、用友等为代表的厂商；三是以亿赞普、拓尔思、海量数据、九次方等为代表的大数据新兴企业。上述三类企业涵盖了数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化以及数据安全等领域。目前中国的互联网企业、产业应用规模在世界上具有举足轻重的地位，全球10大互联网公司中国占4家，前30位企业我国占40%以上，这些企业基本都是利用了中国超大规模的市场优势，得到了迅猛的发展。

研究组1（宫颈鳞癌患者）中MTSS1阳性表达率为 53.33%，对照组1中MTSS1阳性表达率为23.23%；研究组MTSS1阳性表达率明显高于对照组，差异具有统计学意义（P＜0.05）。

（七）法治法规建设全面推进

我国先后制定和出台《全国人大常委会关于加强网络信息保护的决定》《电信和互联网用户个人信息保护规定》《电话用户真实身份信息登记规定（部令第25号）》《中华人民共和国网络安全法》等文件，保障用户的合法权益。在数据管理方面，编制了《科学数据共享工程建设规划》，制定了《科学数据共享条例》《国家科技计划项目科学数据汇交办法》《科学数据分类分级共享及其发布策略》等政策法规，促进科学数据的管理共享。

二、当前我国实施大数据战略存在的主要问题

Main problems in big data strategy in China

实施国家大数据战略，应在马克思列宁主义、毛泽东思想、邓小平理论、“三个代表”重要思想、科学发展观、习近平新时代中国特色社会主义思想指导下，紧紧围绕“实现社会主义现代化和中华民族伟大复兴”的总任务，按照“两个一百年”奋斗目标总要求，以发展实体经济为着力点，将数据驱动的发展模式和发展理念全面贯彻到“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局中，着力提高我国经济发展质量、全面满足人民美好生活需要、提高国家治理体系和治理能力现代化，将我国建成数据强国。数据强国指的是大数据法治完善、大数据治理高效、大数据产业全球领先、数字生活智慧便捷、大数据安全自主可控和全球网络治理话语权全面提升，基于数据驱动的现化代经济体系和国家治理体系全面形成。

（一）数据权属不清晰，数据流通和利用混乱

大数据带来了复杂的权责关系，产生数据的个人、企业、非政府组织和政府机构，拥有数据存取实际管理权的云服务提供商和拥有数据法律和行政管辖权的政府机构，在大数据问题上的法律权责不明确，“数据产权”承认和保护存在盲点。数据权属不清晰，致使数据无法作为生产要素有效交易和流通，数据交易的市场机制缺失，地下数据交易黑市的规模不断壮大。针对用户信息的非法收集、窃取、贩卖和利用行为猖獗，甚至形成一条龙式的产业链形态，对个人隐私带来安全隐患。

（二）数据爆炸式增长与数据有效利用矛盾突出

当前大数据时代面临的问题不是数据缺乏的问题，而是数据快速增长与数据有效存储和利用之间的矛盾日益突出。数据呈爆炸式增长，目前全球大约有30亿-50亿个传感器，到2020年将达到1000亿个之多。这些传感器24小时都在产生数据，导致了信息爆炸。据互联网数据中心（IDC）的研究报告表明，2020 年全球数据总量将超过40ZB。信息技术的摩尔定律已接近极限，硬件性能提升难以应对海量数据增长。当我们接收的数据和信息越多，面临的选择就越多，如若不善于过滤、挖掘和处理，对各种决策就可能会造成负面影响，增加不确定性。同时，所有数据存储和计算需要消耗巨额的存储设备和电力资源，大数据经济性应充分关注。若实行数据有限收集和处理，大数据潜在价值又难以实现。

刘伟递给女孩一个包，说：“都在里面。”女孩打开她的背包，先把刘伟的包装进去，又递给刘伟一个更大一点的包，“谢谢你们，你点点。”刘伟说，“不用。”他递给黑背心一个纸包，“你的。”递给泰森一个纸包，“你的。”又递给我一个纸包，“你的。”又说，“大家点点，没问题就在这里散了吧。”于是昏暗中我听见黑背心和泰森窸窸窣窣了一会，“没问题。”他们说。“你呢。”刘伟问。我仍然没有看清他的脸，但我知道这话是问我的，忙应了一声“也没问题。”

(1)土壤水中离子浓度。离子浓度越低，潜在破坏风险越高。分散性土在离子浓度很低时，是最容易被水侵蚀的，如雨水。

（三）企业与政府数据双向共享机制缺乏

目前，我国政府掌握的直接和间接数据占了总数据量的70%，尤其是在公共基础设施、公共服务等领域。在现行制度下，由于部门利益、条块分割和绩效考核等多方面的原因，公共数据的开放共享已提倡多年，但政府开放数据的主动性明显不足，大量有价值的数据处于“休眠”状态，造成大量的重复建设和资源浪费。与此同时，阿里、腾讯、百度等三大互联网公司以及电信、移动、联通等三巨头凭借其雄厚的经济实力和技术优势，掌握了大量的用户数据。但由于数据归属其实还是处于模糊状态，法律规定不明确，政府与企业双向共享机制尚未建立，导致政府与企业数据共享矛盾突出。

（四）发展一哄而上，存在过度竞争倾向

近些年，全国各地兴起了大数据发展热潮。不少地方政府将大数据作为抢占未来产业制高点，以能源和土地要素作为大数据发展新优势，进行新一轮大数据园区建设和招商引资，形成新的重复建设和产能过剩。截至2017年1月，全国37个省、市出台大数据发展规划，90%提出要统筹建设政府和行业数据中心，有12个省市提出建设面向全国的大数据产业中心，14省（市）合计大数据产值目标过2.8万亿元，远远超过工信部提出的到2020年1万亿元大数据产值发展目标。各地政府发展大数据也存在恶性竞争。例如，河北的秦皇岛、贵州的贵安新区、重庆两江新区、兰州新区、内蒙古的呼和浩特及乌兰察布等，都提出要集聚资源，建设大数据产业集聚区，其中贵安新区、重庆两江新区、兰州新区更是将大数据产业作为全市的支柱产业。我国有实力的大数据公司和人才资源有限，腾讯、华为、百度、三大通信运营商等企业成为各地发展大数据优先引进的标杆企业，一些地方通过无偿给地和三年免税等优惠政策吸引大公司入驻，各地恶性竞争情况凸显。有些西部地区，更是未充分考虑本地资源和人才状况，提出要发展大数据产业，建设了高标准的大数据产业园，但园区大数据企业寥寥无几，未来生存和发展堪忧。

（五）政府和民众大数据应用意识和能力仍比较薄弱

首先，政府缺乏对数据的精确管理理念。中国自古以来缺乏对精确数据的意识，“重定性、轻定量”，习惯使用“大概”“差不多”“若干”等模糊性词语。人们潜意识地去追求含糊的相关性，追求通过较少数据获得似乎可信的结论，而不愿意接受和运用大数据的理念。其次，政府官员和民众目前仍普遍缺乏大数据观念与意识。各级政府特别是地方政府没有意识到大数据时代将给政府管理带来的根本性变革，加之缺乏精通大数据分析工具和分析技能的专业人才，导致我国政府应用大数据技术改进国家治理的潜力尚未充分发挥，并造成我国在数据的开放性、流动性不足。

农村居民点各项景观指数随公路距离增加而减小的规律明显。距离交通1 000 m以内的农村居民点数量占比为52.4%，且景观形态指数较高，区域内农村居民点数量分布多而离散。农村居民点总面积随距离增加下降明显且平均斑块面积及标准差逐渐下降。形状指数随距离增加变化不明显。表明道路交通对区域农村居民点数量分布影响较大，对于农村居民点规模分布具有一定程度的影响而对于其形态特征无明显影响。

（六）核心关键技术薄弱和专业人才缺乏成为我国大数据竞争力的薄弱环节

目前，中国大数据发展形态比较单一，而且核心技术仍受制于人。首先，我国的网络基础设施、个人计算机、移动终端及其操作系统均由国外开发引进，缺少我国自主“控股、控牌、控技”的制造商；其次，我国大数据平台的基础软硬件系统也尚未实现自主研发，许多关系到国民经济命脉的战略性行业的大数据服务器、数据库由美国等少数几个国家的企业占据。这无疑对我国的大数据安全乃至国家安全带来了较大的威胁。与信息技术其他细分领域人才相比，大数据发展对人才的复合型能力要求更高，需要掌握计算机软件技术，并具备数学、统计学等方面知识以及应用领域的专业知识。目前我国可承担分析和挖掘的复合型人才、高端数据科学家以及管理人才存在很大缺口。

（七）大数据安全问题日益凸显

截至2017年7月，全国共侦破侵犯公民个人信息案件和黑客攻击破坏案件1800余起，抓获犯罪嫌疑人4800余名，查获窃取的各类公民个人信息500多亿条。乌克兰电力系统和伊朗核设施遭遇网络攻击，也给我国电力、石油、化工、铁路等重要信息系统安全敲响了警钟，工业互联网安全关乎国家安全。根据奇虎360公司监测数据显示，工业互联网联盟成员中82家工业企业近三年来28.05%都出现过漏洞，23.2%是高危漏洞，存在着较大的遭遇网络攻击的风险。

可先制定《大数据管理条例》，规范市场主体、政府收集数据及使用数据的权利与义务，保护个人隐私和国家数据安全，有序引导全社会发展大数据。鼓励行业组织制定和发布《大数据挖掘公约》《大数据职业操守公约》等行业自律条例；在条件成熟时启动《数据法》立法，明确数据权属，培育大数据市场，加快数据作为生产要素规范流通。加快制定完善《中华人民共和国政府信息公开法》《中华人民共和国保守国家秘密法》《中华人民共和国个人隐私法》等法律法规及其实施细则，针对大数据尽快修改完善《反垄断法》《物权法》等相关法规。

三、更好实施国家大数据战略的指导思想、实施路径和重点任务

（一）指导思想

SRI-VC2110ECS电喷柴油机控制系统中的气缸控制单元(CCU)为整套系统的核心部分，实现对各气缸启动阀、燃油增压阀、燃油喷射阀和排气阀等气缸设备的控制及对伺服油共轨压力和辅助鼓风机等辅助系统的控制。机旁控制单元(LCU)实现对机旁指令的逻辑处理；柴油机控制单元(DCU)通过CCU实现对柴油机的启动、停车和调速等控制功能及机旁控制时对柴油机的各种限制保护。

（二）实施路径

实施国家大数据战略要坚持政府引导、企业主体和全社会共同参与的原则，以民生改善、实体经济和国防建设为大数据创新应用主战场，以国家总体安全为发展底线，以适应数字经济发展要求的体制机制、法治环境供给为关键，以重大项目试点、大数据标准建设和核心关键技术突破为牛鼻子，以大数据产业生态体系构建为核心竞争力，以抢占数字经济时代国家竞争制高点为目标，全面推进数据强国建设。

其时，欧洲对指头画的接受应相当广泛。赛努奇博物馆馆长易凯认为，有没有其他专家对指头画感兴趣是一个值得探讨和研究的话题，比如贝特鲁奇在文章中曾提到他对指头画的看法。贝特鲁奇非常喜爱中国绘画，翻译《芥子园画传》，但他认为指头画其实质量不是那么高，角色也不是那么重要。可见，当时也不只有赛努奇喜欢指头画并对这种艺术形式进行思考，对这种艺术现象进行讨论，基于对中国绘画历史的不同发展观可生发出不同的价值判断。①馆长易凯（Eric Lefebvre）接受笔者采访时口述。当时的欧洲汉学家关注和研究中国传统风俗，如沙畹等人。沙畹对中原一带做了调查，写了一些民俗方面的文章。

Guiding ideology, implementation path and key tasks for implementing the national big data strategy

（三）重点任务

第一，建立健全大数据领导机制。建立更高级别的国家大数据战略领导小组，理顺现有发改委、工信部、网信办等不同部门大数据职能，建立健全科学高效的大数据发展领导机制，统筹全国大数据发展。规范各地方不同部门大数据发展职能，防止不同部门重复建设。

第二，建立和完善大数据法治体系。从规范政府、市场主体、个人参与和使用大数据角度出发，构建多层次的大数据法治体系，包括大数据管理条例、数据法，制约各参与方的违法行为，健全大数据市场，维护大数据技术应用的合法化、有序化与科学化，建立和完善大数据法治体系。

第三，积极推进大数据社会治理。强化法治意识，让政府、市场按照法规收集、利用大数据，最大限度保护个人隐私和市场主体利益；强化行业自律和道德约束，自觉维护个人隐私和国家安全利益。在全社会大力普及个人隐私保护和大数据理念，提高全社会大数据使用和保护意识，强化数据是新生产要素的新观念。

第四，大力发展大数据新业态。加快大数据服务模式创新，培育数据即服务（Daas）新模式和新业态，提升大数据服务能力，降低大数据应用门槛和成本。深化制造业与互联网融合发展，坚持创新驱动，加快工业大数据与物联网、云计算、信息物理系统等新兴技术在制造业领域的深度集成与应用，培育新技术、新业态和新模式。

第五，推动大数据核心关键技术突破。重点突破面向大数据的操作系统、集群资源调度系统、分布式文件系统、内存计算等底层基础技术。研发面向多任务的通用计算框架技术，突破流计算、图计算技术、联机数据分析处理等计算引擎技术。结合行业应用特点，研发大数据分析、预测及决策支持等智能数据应用技术。突破面向大数据的新型计算、存储、传感、通信等芯片及融合架构、内存计算、高速互连、亿级并发、EB级存储、绿色计算等技术，加强软硬件协同发展。

第六，广泛推进大数据智慧社会应用。政府及公共服务部门带头，加强大数据分析和应用，提升政府决策管理水平和公共服务能力。在社会治理、公共服务、工业制造等领域深入开展大数据试点示范，通过以点带面，全面提升大数据应用能力，推进数字中国和智慧社会建设。

第七，守住大数据安全的发展底线。坚持发展中保安全、安全促发展的原则处理好大数据发展与安全的关系。加快落实《中华人民共和国网络安全法》，加强大数据安全技术产品研发，完善安全管理机制，提高居民数据保护意识和能力，构建强有力的大数据安全保障体系，筑牢大数据发展安全底线。

按照“逻辑统一、物理分散”原则，统筹考虑数据资源、存储资源，充分利用已有政府和企业数据中心和闲置计算资源，建设跨部门、跨层级、跨区域、跨所有制的国家一体化大数据中心和国家互联网大数据中心。以国家数据共享交换平台为核心，对接全国共享平台体系，形成全国公共数据资源共享交换平台层，汇聚共享政务信息资源，加强中央及各级政府部门对公共数据资源的统筹管理能力。以国家数据开放平台为中心，采用政府购买服务方式，推动政务信息与行业数据、社会化大数据的融合，形成全国大数据资源服务平台，提供大数据创新应用与深度知识服务。

第八，全面参与全球网络空间治理。美国是网络强国，在全球网络空间治理中处于领导地位。中国是网络大国，正在积极参与全球网络空间治理。习近平总书记在全球互联网大会上，强调网络主权，倡议共同构建和平、安全、开放、合作的网络空间，建立多边、民主、透明的全球互联网治理体系。我国应积极开展“数字外交”，利用我国信息通信技术优势领域，在国际舞台上发出“中国声音”，帮助发展中国家提升信息基础设施，发展信息产业，推广互联网应用，形成更多和更广泛的利益共同体，提升我国数字经济的全球影响力。

四、更好实施国家大数据战略的建议

按照党的十九大精神，要着力推动大数据与实体经济深度融合，建设数字中国和智慧社会，实现网络强国的目标，需要从政府、企业、社会组织和个人等全面推动国家大数据战略落实。

（一）着力提高制度供给质量，更好发挥政府作用

第一，成立高级别国家大数据战略领导小组，加强组织领导。

（4）不同阶段航标巡检的安全管理措施。就现阶段航标巡检的工作来看，相关巡检人员除了要定期的进行航标巡检工作，也要在特殊时期展开不定期的巡检工作，例如春节前后、特殊不良天气前后、重大活动前后（外国领导访问、海博会等等）。针对不用的阶段，航标巡检的安全管理也要对相应的措施进行调整。

建议设立由国务院领导担任组长的国家大数据战略领导小组，负责组织领导、统筹协调全国大数据发展。领导小组下设办公室，办公室设在国家发改委，负责具体日常工作。国家大数据战略领导小组副组长由网信办、发改委、工信部主要领导担任，领导小组成员包括国家有关部委和地方领导。国家大数据战略领导小组下设大数据专家咨询委员会，审定大数据发展规划和实施方案、重要政策措施。

第二，加快制定《大数据管理条例》，适时启动《数据法》立法。

The problem faced by the big data era is not the lack of data, but the contradiction between the rapid growth of data and the ef fective storage and utilization of data

在重点专项方面，国家发展改革委组织实施了大数据领域创新能力建设专项，重点围绕提升大数据应用支撑水平，推动构建了支撑国家大数据战略实施的创新网络。科技部发布云计算和大数据重点专项，推动了云计算和大数据基础研究和技术规范。在基础软硬件方面，国内骨干软硬件企业陆续推出自主的大数据基础平台产品，一批信息服务企业面向特定领域研发数据分析工具，提供创新型数据服务。互联网龙头企业服务器集群规模达到上万台，具备了建设和运维超大规模大数据平台的技术实力，并以云服务向外界开放自身技术服务能力和资源。阿里巴巴电子商务交易系统实现了“双十一”每秒钟17.5万笔的订单交易和每秒钟12万笔的订单支付，主要归因于飞天技术平台的重要支撑。在深度学习、人工智能、语音识别等前沿领域，我国企业积极布局，抢占技术制高点。百度大脑、讯飞超脑等重大科技项目，其本身也是超大规模计算（云计算）、先进算法（人工智能）和海量数据分析（大数据）融合创新的成果。

第八，加强大数据专业人才的引进与培养，建设高水平的人才队伍。

一是制定数字经济优惠政策。政府在用地、税收、社会保障等方面给数字经济创业者政策支持，帮助创业者降低创业成本。鼓励金融机构为数字经济创业者提供资金支持，提供减免利息税等优惠政策。二是提高制度和政策灵活性。着力提高数字经济税收、社会保障等政策的灵活性，调整数字经济模式下的财税政策。三是重点发展平台型经济。创新平台型组织的管理模式，积极采用和推广“政府管平台，平台管企业”的模式。四是培训数字化工作技能，提高重点人群新的就业能力。

循证护理人员由护士、病区护士、责任护士共三人组成，对专业的护理人员进行循证护理相关知识培训，使护理人员详细掌握循证护理的方法、目的等。

Taking the national data opening platform as the center and adopting the government purchase service mode,it promotes the integration of government information and industry data and social data, and forms a national large data resource service platform, providing large data innovation application and deep knowledge service.

第四，以点带面推动大数据应用，提升大数据应用能力。

在环境治理、食品安全、市场监管等领域开展社会治理大数据试点。在健康医疗、社保就业、教育文化、交通旅游等领域，推动传统公共服务数据与互联网、移动互联网、移动穿戴设备数据的汇聚整合应用。鼓励社会机构开展应用研究，开发便民服务应用，优化公共资源配置，提升公共服务水平。在工业制造、新型材料、航空航天、生物工程、金融服务、现代农业、商贸物流等领域开展示范，提升大数据资源采集获取能力和分析利用能力，充分发掘数据资源的创新支撑潜力。实施大数据开放行动计划，优先推进与民生保障服务相关的政府数据集向社会开放。

第五，以国家一体化大数据中心为载体，推动政府与企业数据资源双向共享。

山东男篮是CBA有名的网红球队，山东球迷和一大批自媒体作者拿着放大镜来观察和分析山东男篮，一有点风吹草动，在山东这边就是疾风暴雨，正反两种舆论肯定是要激烈交锋。

第六，着力改善大数据发展环境，引导全国大数据产业健康发展。

一是提升信息基础设施。紧紧围绕完善新一代高速光纤网络、加快建设先进移动宽带网、积极构建全球化网络设施、强化应用支撑能力建设四项重点任务，加快我国信息基础设施优化升级。二是简政放权，提升治理水平。制定政府大数据开发与利用的“负面清单”“权力清单”和“责任清单”，提高政府监督市场，建立公平竞争的市场环境。三是建立统计和评估指标体系。建立全国大数据发展评估体系，对全国及各地大数据资源建设状况、开放共享程度、产业发展能力、应用水平等进行分析评估，引导各地有序发展大数据，防止出现新一轮“产能过剩”。四是大力发展大数据公共服务平台。围绕产品和服务测试验证、知识产权保护、数据估值和交易，建设一批大数据技术与产业公共服务平台，构建和繁荣大数据产业生态。五是营造良好的舆论环境。引导媒体科学客观宣传大数据，防止炒作大数据概念。利用好专业化的智库，解读和宣传好国家大数据方面的政策，营造一个良好的舆论氛围。

第七，多措并举，织密全社会信息安全网，守住大数据安全底线。

一是应推动形成全社会数据使用规范，从数据精度处理、数据人工加扰、数据周期保护、隐私数据特殊保护等方面入手，维护个人信息安全。二是重点加强行业龙头企业信息安全意识与防护能力，首先做到“守土有责”，坚持数据“谁使用，谁负责”的原则。三是大力发展信息安全产业，培育我国自主可控的信息安全企业，帮助政府、企业和全社会提升信息安全防护能力。四是加快落实《中华人民共和国网络安全法》，建立国家关键基础设施信息安全保护制度，明确监管机构关键基础设施行业主管部门的安全监督管理职责，加快推动国产软硬件的应用推广，提升安全可控水平。

陕西美食文化历史悠久，也是旅游胜地，每年吸引着大量外国游客来领略当地的风土人情，很多来当地旅游的游客都会受到当地美食文化的吸引。而目前陕西很多美食文化翻译存在一些问题，有些甚至没有英文翻译，有些对美食文化的翻译也是不知所云，这不仅影响了外国游客的食欲，也影响了陕西在游客心中的形象，目前主要存在以下问题：

第三，提升政策灵活性，大力发展数字经济，创造更多就业。

二是清晰定位校长的角色。校长有教育者、领导者和管理者三个角色，每一种角色都有相对应的工作实践和主要职责。教育者的角色要求校长了解教育一线情况，引领教育教学改革，对教师的教学和学生的学习进行宏观指导；领导者的角色要对学校发展做成统筹规划，有一定的战略管理能力，对学校发展进行长远分析，规划学校的未来；管理者的角色要求校长对学校的教育教学工作等进行全面的事务性管理。尽管教育部门加大了校长培训力度，但是在清晰定位校长的角色之后，校长更需要自身的努力，在不同角色中提升工作能力，实现自我减压。

充分发挥政府的引领作用，实施人才引进战略，以大数据领域研发和产业化项目为载体，积极引进高端人才，重点引进一批活跃在大数据技术发展前沿、国际领先水平的高端专业人才和团队。支持国内高等院校设置大数据相关学科、专业，培养大数据技术和管理人才；支持职业学校开展大数据相关职业教育，培育专业技能人才；鼓励高校和科研院所针对大数据产业相关技能对在职人员进行专业培训，缩短大学培养人才的周期来满足数据产业对人才的需求。

（二）对企业分类施策，充分发挥市场在资源配置中的决定性作用

第一，发挥互联网龙头企业引领和带头作用。

百度、腾讯、阿里、京东为代表的龙头企业具有较强的技术和人才储备雄厚，具有强大的数据资源收集、存储、计算和分析能力，成为我国大数据技术进步的主要推动力。互联网龙头企业可以为我国千万企业大数据转型赋能，提升传统企业效率，提升企业核心竞争力。例如，三一重工与腾讯云共同搭建了一个工业互联网平台，把全球超过30万台重型机械设备通过互联网连接起来，实时采集超过1万个参数，实现了服务人员2小时到现场20小时解决问题的高效售后服务。阿里云与大数据正在助力协鑫光伏、徐工集团、吉利汽车等制造领域转型，帮助我国制造企业向智能制造迈进。未来，具有输出大数据技术和能力的门槛越来越高，大多数企业是大数据应用者。应像使用电、水、交通等传统基础设施一样，互联网龙头企业通过技术进步和规模优势，向传统企业提供高性能和低成本的大数据服务，帮助传统企业建立现代化的经营方式。

第二，发挥重要行业龙头企业数据和用户优势。

我国电力、交通、制造、金融等重要行业龙头企业集聚了海量用户和数据，信息化应用能力大幅提升，是我国大数据战略实施的主战场和真正“钻石矿”。2016年全国铁路发送旅客27.7亿人，基于旅客的大数据应用才刚刚起步。电力大数据是经济运行的“晴雨表”，国家电网智能电表覆盖率达到70%，每日产生海量用户数据。随着互联网金融渗透，我国金融大数据应用蓬勃发展，传统商业银行开始了大数据时代的业务转型。工业大数据更是未来大数据的蓝海，三一重工实现了泵车、挖机、路面机械、港口机械等132类工程机械装备的位置、油温、油位、压力、温度、工作时长等6143种状态信息的低成本实时采集，实现了全球范围内212549台工程机械数据接入，至今积累了1000多亿条的工程机械工业大数据。但受传统经营模式影响，传统行业龙头企业大数据技术和应用能力偏弱。应发挥这些企业优势，利用互联网行业龙头企业技术优势，助力企业生产效率提升，建立现代化的经营方式。尤其要重视工业领域大数据应用，大力发展我国自主可控的工业互联网平台，吸引全球制造业企业加入我国工业互联网平台。鼓励地方园区、制造企业、信息技术企业、电信运营商等合作，构建面向智能生产线、智能车间、智能工厂的低时延、高可靠的工业互联网试验床，研发可落地的工业互联网技术和产品。

第三，发挥通信运营商生力军作用，为大数据发展提供基础性战略性资源。

我国是全球4G用户最多的国家，截至2017年8月末达到9.3亿户，在移动电话用户中的渗透率达到67.2%，占全球4G用户总数的比重超过40%。运营商掌握用户的年龄、性别、爱好、消费习惯、行为特征、终端属性、地理位置等信息，是我国信息时代战略性资源。这些数据与广告业、出版业、传媒业结合起来，就可以做更加精准的内容定制与推荐，做更有效的产品推送，更精准地去营销产品。近年来，我国相继发布实施网络强国、制造强国战略，并提出“互联网+”行动计划，运营商从供给侧改革出发，充分发挥自身在网络和用户优势，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与行业结合，助力智慧城市、交通、能源、教育、医疗、制造、旅游等行业的创新和发展。

第四，充分发挥市场机制作用，推动成立若干个混合所有制国家级数据资源公司。

将国家数据资源划分为基础类数据资源和应用类数据资源。基础类数据资源包括人口、法人、空间地理、宏观经济四大基础数据库，这部分数据资源可考虑成立国有独资公司运营，执行国家安全和公益类职能。应用类数据资源包括通信、医疗、气象、社保、就业、教育、交通、旅游等垂直领域数据，可探索成立若干个混合所有制国家级数据资源公司，通过市场手段，盘活海量“僵尸”数据资源。

（三）激发社会组织活力，构建新型协作关系

社会组织和事业单位是政府和企业之外的“第三部门”，是政府行使行政职能的重要补充。社会组织积累了海量用户和数据资源，可与企业合作数据资源开发利用，提高社会组织大数据应用能力，提高社会事业精准化水平和公益资金使用效率。加快社会组织信息化建设，强化社会组织大数据意识。构建政府和社会组织互动的信息采集、共享和应用机制。鼓励基金会、红十字会等各种公益社会组织积极利用大数据，提升公益服务能力和水平。发挥科研机构人才与技术优势，针对前瞻布局、技术引领的需求，调动全国科研机构力量，加强科研机构国内外学术和技术交流，研究数据科学的基础理论和基本方法，为数据技术开发、数据人才培养和数据产业发展提供指导和支撑。重点加强数据科学的基础理论、大数据的复杂性和科学研究的数据方法、大数据核心关键技术等问题研究。

（四）提升公民大数据意识和应用能力，推动“数字公民”建设

通过给每位公民一个数字身份，方便公民获取个性化、智慧化精准服务，有助于政府提高公共服务的精准度与实效性，推动社会治理向精细化、智慧化转变。通过大力宣传大数据理念、方法，对公民进行科普教育，提高公民数据素养，增强公民数据权利意识，提高大数据应用能力。

We should focus on the basic theory of data science, the complexity of big data,the data method of scientif i c research, and the key technology of big data