在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。
對(duì)于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。
麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。
從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無(wú)法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。
隨著云時(shí)代的來(lái)臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來(lái)越多的關(guān)注。分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來(lái)形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過(guò)多時(shí)間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來(lái)向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。
大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過(guò)時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。
最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
它們按照進(jìn)率1024（2的十次方）來(lái)計(jì)算：
1 Byte =8 bit
1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit
1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB
1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB
1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB
1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB
1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB
1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB
1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB
1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB
1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB
全稱：
1 Bit（比特） =Binary Digit
8Bits = 1 Byte（字節(jié)）
1,000 Bytes = 1 Kilobyte
1,000Kilobytes = 1 Megabyte
1,000 Megabytes = 1 Gigabyte
1,000 Gigabytes = 1Terabyte
1,000 Terabytes = 1 Petabyte
1,000 Petabytes = 1 Exabyte
1,000Exabytes = 1 Zettabyte
1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte
1,000 Yottabytes = 1Brontobyte
1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte
特征
容量（Volume）：數(shù)據(jù)的大小決定所考慮的數(shù)據(jù)的價(jià)值和潛在的信息；
種類（Variety）：數(shù)據(jù)類型的多樣性；
速度（Velocity）：指獲得數(shù)據(jù)的速度；
可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數(shù)據(jù)的過(guò)程。
真實(shí)性（Veracity）：數(shù)據(jù)的質(zhì)量
復(fù)雜性（Complexity）：數(shù)據(jù)量巨大，來(lái)源多渠道
價(jià)值（value）：合理運(yùn)用大數(shù)據(jù)，以低成本創(chuàng)造高價(jià)值
結(jié)構(gòu)
大數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來(lái)越成為數(shù)據(jù)的主要部分。據(jù)IDC的調(diào)查報(bào)告顯示：企業(yè)中80%的數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)每年都按指數(shù)增長(zhǎng)60%。大數(shù)據(jù)就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或?qū)λ?/span>
保持敬畏之心，在以云計(jì)算為代表的技術(shù)創(chuàng)新大幕的襯托下，這些原本看起來(lái)很難收集和使用的數(shù)據(jù)開始容易被利用起來(lái)了，通過(guò)各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)會(huì)逐步為人類創(chuàng)造更多的價(jià)值。
其次，想要系統(tǒng)的認(rèn)知大數(shù)據(jù)，必須要全面而細(xì)致的分解它，著手從三個(gè)層面來(lái)展開：
第一層面是理論，理論是認(rèn)知的必經(jīng)途徑，也是被廣泛認(rèn)同和傳播的基線。在這里從大數(shù)據(jù)的特征定義理解行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的整體描繪和定性；從對(duì)大數(shù)據(jù)價(jià)值的探討來(lái)深入解析大數(shù)據(jù)的珍貴所在；洞悉大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)；從大數(shù)據(jù)隱私這個(gè)特別而重要的視角審視人和數(shù)據(jù)之間的長(zhǎng)久博弈。
第二層面是技術(shù)，技術(shù)是大數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)的手段和前進(jìn)的基石。在這里分別從云計(jì)算、分布式處理技術(shù)、存儲(chǔ)技術(shù)和感知技術(shù)的發(fā)展來(lái)說(shuō)明大數(shù)據(jù)從采集、處理、存儲(chǔ)到形成結(jié)果的整個(gè)過(guò)程。
第三層面是實(shí)踐，實(shí)踐是大數(shù)據(jù)的最終價(jià)值體現(xiàn)。在這里分別從互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)，政府的大數(shù)據(jù)，企業(yè)的大數(shù)據(jù)和個(gè)人的大數(shù)據(jù)四個(gè)方面來(lái)描繪大數(shù)據(jù)已經(jīng)展現(xiàn)的美好景象及即將實(shí)現(xiàn)的藍(lán)圖。
應(yīng)用
洛杉磯警察局和加利福尼亞大學(xué)合作利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)犯罪的發(fā)生。
google流感趨勢(shì)(Google Flu Trends)利用搜索關(guān)鍵詞預(yù)測(cè)禽流感的散布。
統(tǒng)計(jì)學(xué)家內(nèi)特.西爾弗(Nate Silver)利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)2012美國(guó)選舉結(jié)果。
麻省理工學(xué)院利用手機(jī)定位數(shù)據(jù)和交通數(shù)據(jù)建立城市規(guī)劃。
梅西百貨的實(shí)時(shí)定價(jià)機(jī)制。根據(jù)需求和庫(kù)存的情況，該公司基于SAS的系統(tǒng)對(duì)多達(dá)7300萬(wàn)種貨品進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)價(jià)。
醫(yī)療行業(yè)早就遇到了海量數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，而近年來(lái)很多國(guó)家都在積極推進(jìn)醫(yī)療信息化發(fā)展，這使得很多醫(yī)療機(jī)構(gòu)有資金來(lái)做大數(shù)據(jù)分析。
意義
現(xiàn)在的社會(huì)是一個(gè)高速發(fā)展的社會(huì)，科技發(fā)達(dá)，信息流通，人們之間的交流越來(lái)越密切，生活也越來(lái)越方便，大數(shù)據(jù)就是這個(gè)高科技時(shí)代的產(chǎn)物。阿里巴巴創(chuàng)辦人馬云來(lái)臺(tái)演講中就提到，未來(lái)的時(shí)代將不是IT時(shí)代，而是DT的時(shí)代，DT就是Data Technology數(shù)據(jù)科技，顯示大數(shù)據(jù)對(duì)于阿里巴巴集團(tuán)來(lái)說(shuō)舉足輕重。
有人把數(shù)據(jù)比喻為蘊(yùn)藏能量的煤礦。煤炭按照性質(zhì)有焦煤、無(wú)煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數(shù)據(jù)并不在“大”，而在于“有用”。價(jià)值含量、挖掘成本比數(shù)量更為重要。對(duì)于很多行業(yè)而言，如何利用這些大規(guī)模數(shù)據(jù)是贏得競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵。
大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
1)對(duì)大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷
2) 做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型
3) 面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值
不過(guò)，“大數(shù)據(jù)”在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的巨大意義并不代表其能取代一切對(duì)于社會(huì)問題的理性思考，科學(xué)發(fā)展的邏輯不能被湮沒在海量數(shù)據(jù)中。著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過(guò)：“就今日言，有很多人忙碌于資料之無(wú)益累積，以致對(duì)問題之說(shuō)明與解決，喪失了其對(duì)特殊的經(jīng)濟(jì)意義的了解。”這確實(shí)是需要警惕的。
在這個(gè)快速發(fā)展的智能硬件時(shí)代，困擾應(yīng)用開發(fā)者的一個(gè)重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個(gè)微妙的平衡點(diǎn)。企業(yè)組織利用相關(guān)數(shù)據(jù)和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發(fā)新產(chǎn)品、做出更明智的業(yè)務(wù)決策等等。例如，通過(guò)結(jié)合大數(shù)據(jù)和高性能的分析，下面這些對(duì)企業(yè)有益的情況都可能會(huì)發(fā)生:
1）及時(shí)解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。
2）為成千上萬(wàn)的快遞車輛規(guī)劃實(shí)時(shí)交通路線，躲避擁堵。
3）分析所有SKU，以利潤(rùn)最大化為目標(biāo)來(lái)定價(jià)和清理庫(kù)存。
4）根據(jù)客戶的購(gòu)買習(xí)慣，為其推送他可能感興趣的優(yōu)惠信息。
5）從大量客戶中快速識(shí)別出金牌客戶。
6）使用點(diǎn)擊流分析和數(shù)據(jù)挖掘來(lái)規(guī)避欺詐行為。
趨勢(shì)
趨勢(shì)一：數(shù)據(jù)的資源化
何為資源化，是指大數(shù)據(jù)成為企業(yè)和社會(huì)關(guān)注的重要戰(zhàn)略資源，并已成為大家爭(zhēng)相搶奪的新焦點(diǎn)。因而，企業(yè)必須要提前制定大數(shù)據(jù)營(yíng)銷戰(zhàn)略計(jì)劃，搶占市場(chǎng)先機(jī)。
趨勢(shì)二：與云計(jì)算的深度結(jié)合
大數(shù)據(jù)離不開云處理，云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎(chǔ)設(shè)備，是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺(tái)之一。自2013年開始，大數(shù)據(jù)技術(shù)已開始和云計(jì)算技術(shù)緊密結(jié)合，預(yù)計(jì)未來(lái)兩者關(guān)系將更為密切。除此之外，物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新興計(jì)算形態(tài)，也將一齊助力大數(shù)據(jù)革命，讓大數(shù)據(jù)營(yíng)銷發(fā)揮出更大的影響力。
趨勢(shì)三：科學(xué)理論的突破
隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，就像計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)一樣，大數(shù)據(jù)很有可能是新一輪的技術(shù)革命。隨之興起的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等相關(guān)技術(shù)，可能會(huì)改變數(shù)據(jù)世界里的很多算法和基礎(chǔ)理論，實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)上的突破。
趨勢(shì)四：數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)聯(lián)盟的成立
未來(lái)，數(shù)據(jù)科學(xué)將成為一門專門的學(xué)科，被越來(lái)越多的人所認(rèn)知。各大高校將設(shè)立專門的數(shù)據(jù)科學(xué)類專業(yè)，也會(huì)催生一批與之相關(guān)的新的就業(yè)崗位。與此同時(shí)，基于數(shù)據(jù)這個(gè)基礎(chǔ)平臺(tái)，也將建立起跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，之后，數(shù)據(jù)共享將擴(kuò)展到企業(yè)層面，并且成為未來(lái)產(chǎn)業(yè)的核心一環(huán)。
趨勢(shì)五：數(shù)據(jù)泄露泛濫
未來(lái)幾年數(shù)據(jù)泄露事件的增長(zhǎng)率也許會(huì)達(dá)到100%，除非數(shù)據(jù)在其源頭就能夠得到安全保障?？梢哉f(shuō)，在未來(lái)，每個(gè)財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)都會(huì)面臨數(shù)據(jù)攻擊，無(wú)論他們是否已經(jīng)做好安全防范。而所有企業(yè)，無(wú)論規(guī)模大小，都需要重新審視今天的安全定義。在財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)中，超過(guò)50%將會(huì)設(shè)置首席信息安全官這一職位。企業(yè)需要從新的角度來(lái)確保自身以及客戶數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)在創(chuàng)建之初便需要獲得安全保障，而并非在數(shù)據(jù)保存的最后一個(gè)環(huán)節(jié)，僅僅加強(qiáng)后者的安全措施已被證明于事無(wú)補(bǔ)。
趨勢(shì)六：數(shù)據(jù)管理成為核心競(jìng)爭(zhēng)力
數(shù)據(jù)管理成為核心競(jìng)爭(zhēng)力，直接影響財(cái)務(wù)表現(xiàn)。當(dāng)“數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)核心資產(chǎn)”的概念深入人心之后，企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)管理便有了更清晰的界定，將數(shù)據(jù)管理作為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力，持續(xù)發(fā)展，戰(zhàn)略性規(guī)劃與運(yùn)用數(shù)據(jù)資產(chǎn)，成為企業(yè)數(shù)據(jù)管理的核心。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理效率與主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率、銷售收入增長(zhǎng)率顯著正相關(guān);此外，對(duì)于具有互聯(lián)網(wǎng)思維的企業(yè)而言，數(shù)據(jù)資產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力所占比重為36.8%，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理效果將直接影響企業(yè)的財(cái)務(wù)表現(xiàn)。
趨勢(shì)七：數(shù)據(jù)質(zhì)量是BI(商業(yè)智能)成功的關(guān)鍵
采用自助式商業(yè)智能工具進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理的企業(yè)將會(huì)脫穎而出。其中要面臨的一個(gè)挑戰(zhàn)是，很多數(shù)據(jù)源會(huì)帶來(lái)大量低質(zhì)量數(shù)據(jù)。想要成功，企業(yè)需要理解原始數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析之間的差距，從而消除低質(zhì)量數(shù)據(jù)并通過(guò)BI獲得更佳決策。
趨勢(shì)八：數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復(fù)合化程度加強(qiáng)
大數(shù)據(jù)的世界不只是一個(gè)單一的、巨大的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，而是一個(gè)由大量活動(dòng)構(gòu)件與多元參與者元素所構(gòu)成的生態(tài)系統(tǒng)，終端設(shè)備提供商、基礎(chǔ)設(shè)施提供商、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商、網(wǎng)絡(luò)接入服務(wù)提供商、數(shù)據(jù)服務(wù)使能者、數(shù)據(jù)服務(wù)提供商、觸點(diǎn)服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)零售商等等一系列的參與者共同構(gòu)建的生態(tài)系統(tǒng)。而今，這樣一套數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的基本雛形已然形成，接下來(lái)的發(fā)展將趨向于系統(tǒng)內(nèi)部角色的細(xì)分，也就是市場(chǎng)的細(xì)分;系統(tǒng)機(jī)制的調(diào)整，也就是商業(yè)模式的創(chuàng)新;系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，也就是競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的調(diào)整等等，從而使得數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復(fù)合化程度逐漸增強(qiáng)。
IT分析工具
大數(shù)據(jù)概念應(yīng)用到IT操作工具產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中，大數(shù)據(jù)可以使IT管理軟件供應(yīng)商解決大廣泛的業(yè)務(wù)決策。IT系統(tǒng)、應(yīng)用和技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施每天每秒都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化或者結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)都代表了‘所有用戶的行為、服務(wù)級(jí)別、安全、風(fēng)險(xiǎn)、欺詐行為等更多操作’的絕對(duì)記錄。
大數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)生旨在于IT管理，企業(yè)可以將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流分析和歷史相關(guān)數(shù)據(jù)相結(jié)合，然后大數(shù)據(jù)分析并發(fā)現(xiàn)它們所需的模型。反過(guò)來(lái)，幫助預(yù)測(cè)和預(yù)防未來(lái)運(yùn)行中斷和性能問題。進(jìn)一步來(lái)講，他們可以利用大數(shù)據(jù)了解使用模型以及地理趨勢(shì)，進(jìn)而加深大數(shù)據(jù)對(duì)重要用戶的洞察力。 他們也可以追蹤和記錄網(wǎng)絡(luò)行為，大數(shù)據(jù)輕松地識(shí)別業(yè)務(wù)影響；隨著對(duì)服務(wù)利用的深刻理解加快利潤(rùn)增長(zhǎng)；同時(shí)跨多系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)發(fā)展IT服務(wù)目錄。
大數(shù)據(jù)分析的想法，尤其在IT操作方面，大數(shù)據(jù)對(duì)于我們發(fā)明并沒有什么作用，但是我們一直在其中。Gartner已經(jīng)關(guān)注這個(gè)話題很多年了，基本上他們已經(jīng)強(qiáng)調(diào)，如果IT正在引進(jìn)新鮮靈感，他們將會(huì)扔掉大數(shù)據(jù)老式方法開發(fā)一個(gè)新的IT操作分析平臺(tái)。
促進(jìn)發(fā)展
經(jīng)李克強(qiáng)總理簽批，2015年9月，國(guó)務(wù)院印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》（以下簡(jiǎn)稱《綱要》），系統(tǒng)部署大數(shù)據(jù)發(fā)展工作。
《綱要》明確，推動(dòng)大數(shù)據(jù)發(fā)展和應(yīng)用，在未來(lái)5至10年打造精準(zhǔn)治理、多方協(xié)作的社會(huì)治理新模式，建立運(yùn)行平穩(wěn)、安全高效的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行新機(jī)制，構(gòu)建以人為本、惠及全民的民生服務(wù)新體系，開啟大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)新格局，培育高端智能、新興繁榮的產(chǎn)業(yè)發(fā)展新生態(tài)。
《綱要》部署三方面主要任務(wù)。一要加快政府?dāng)?shù)據(jù)開放共享，推動(dòng)資源整合，提升治理能力。大力推動(dòng)政府部門數(shù)據(jù)共享，穩(wěn)步推動(dòng)公共數(shù)據(jù)資源開放，統(tǒng)籌規(guī)劃大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，支持宏觀調(diào)控科學(xué)化，推動(dòng)政府治理精準(zhǔn)化，推進(jìn)商事服務(wù)便捷化，促進(jìn)安全保障高效化，加快民生服務(wù)普惠化。二要推動(dòng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，培育新興業(yè)態(tài)，助力經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型。發(fā)展大數(shù)據(jù)在工業(yè)、新興產(chǎn)業(yè)、農(nóng)業(yè)農(nóng)村等行業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用，推動(dòng)大數(shù)據(jù)發(fā)展與科研創(chuàng)新有機(jī)結(jié)合，推進(jìn)基礎(chǔ)研究和核心技術(shù)攻關(guān)，形成大數(shù)據(jù)產(chǎn)品體系，完善大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈。三要強(qiáng)化安全保障，提高管理水平，促進(jìn)健康發(fā)展。健全大數(shù)據(jù)安全保障體系，強(qiáng)化安全支撐。
2015年9月18日貴州省啟動(dòng)我國(guó)首個(gè)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的建設(shè)工作，力爭(zhēng)通過(guò)3至5年的努力，將貴州大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)建設(shè)成為全國(guó)數(shù)據(jù)匯聚應(yīng)用新高地、綜合治理示范區(qū)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展聚集區(qū)、創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新首選地、政策創(chuàng)新先行區(qū)。
圍繞這一目標(biāo)，貴州省將重點(diǎn)構(gòu)建“三大體系”，重點(diǎn)打造“七大平臺(tái)”，實(shí)施“十大工程”。
“三大體系”是指構(gòu)建先行先試的政策法規(guī)體系、跨界融合的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系、防控一體的安全保障體系；“七大平臺(tái)”則是指打造大數(shù)據(jù)示范平臺(tái)、大數(shù)據(jù)集聚平臺(tái)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)、大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)、大數(shù)據(jù)金融服務(wù)平臺(tái)、大數(shù)據(jù)交流合作平臺(tái)和大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新平臺(tái)；“十大工程”即實(shí)施數(shù)據(jù)資源匯聚工程、政府?dāng)?shù)據(jù)共享開放工程、綜合治理示范提升工程、大數(shù)據(jù)便民惠民工程、大數(shù)據(jù)三大業(yè)態(tài)培育工程、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造升級(jí)工程、信息基礎(chǔ)設(shè)施提升工程、人才培養(yǎng)引進(jìn)工程、大數(shù)據(jù)安全保障工程和大數(shù)據(jù)區(qū)域試點(diǎn)統(tǒng)籌發(fā)展工程。
此外，貴州省將計(jì)劃通過(guò)綜合試驗(yàn)區(qū)建設(shè)，探索大數(shù)據(jù)應(yīng)用的創(chuàng)新模式，培育大數(shù)據(jù)交易新的做法，開展數(shù)據(jù)交易的市場(chǎng)試點(diǎn)，鼓勵(lì)產(chǎn)業(yè)鏈上下游之間的數(shù)據(jù)交換，規(guī)范數(shù)據(jù)資源的交易行為，促進(jìn)形成新的業(yè)態(tài)。
國(guó)家發(fā)展改革委有關(guān)專家表示，大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)建設(shè)不是簡(jiǎn)單的建產(chǎn)業(yè)園、建數(shù)據(jù)中心、建云平臺(tái)等，而是要充分依托已有的設(shè)施資源，把現(xiàn)有的利用好，把新建的規(guī)劃好，避免造成空間資源的浪費(fèi)和損失。探索大數(shù)據(jù)應(yīng)用新的模式，圍繞有數(shù)據(jù)、用數(shù)據(jù)、管數(shù)據(jù)，開展先行先試，更好地服務(wù)國(guó)家大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略。
2016年3月17日，《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要》發(fā)布，其中第二十七章“實(shí)施國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”提出：把大數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，全面實(shí)施促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)，加快推動(dòng)數(shù)據(jù)資源共享開放和開發(fā)應(yīng)用，助力產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和社會(huì)治理創(chuàng)新；具體包括：加快政府?dāng)?shù)據(jù)開放共享、促進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。
