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【最权威】2016年大数据发展十大趋势

2016-02-19 10:40
瑾年Invader
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  2.5 趋势五:大数据提升社会治理和民生领域应用

  基于大数据的社会治理成为业界关注热点,涉及智慧城市、应急、税收、反恐、农业等多个民生领域。

  大数据从来都是应用驱动,技术发力。在最易获得大数据应用成果的互联网环境之后,大数据走进国计民生成为必然。而在2016年,与民生有关的应用将成为热点。国计与民生并不互斥,涉及民生的国计将是快速发展热点中的热点。比如, 反恐、医疗健康等都与老百姓密切相关, 同时也是国家大计。

  由于更易获得关注并对接真实需求, 建议优先投入社会治理和民生方面的大数据工作。

  2.6 趋势六:《促进大数据发展行动纲要》驱动产业生态

  国务院在2015年8月31日印发了《促进大数据发展行动纲要》。纲要明确指出了大数据的重要意义,大数据成为推动经济转型发展的新动力、重塑国家竞争优势的新机遇、提升政府治理能力的新途径。纲要还清晰地提出了大数据发展的主要任务:加快政府数据开放共享,推动资源整合,提升治理能力;推动产业创新发展,培育新兴业态,助力经济转型;强化安全保障,提高管理水平,促进健康发展。纲要还提出了组织、法规、市场、标准、财政、人才、国际交流等几方面的政策机制要求。

  纲要将对大数据的发展起到重大的推动作用,成为一个产业快速发展的催化剂和政策标杆。而各个地方政府一定会出台类似配套的政策。在中央和地方的政策推动下,政府的大数据专项扶植政策和一些相关政策(如大众创业、万众创新的双创政策)集中出台。

  政府牵引产业生态,带动数据共享交换。政府带动的数据共享将成为数据流转的源动力,让数据开放共享、交换交易成为产业生态的新态势,政策让数据流转动起来。国有和民间资本的集中注入,大数据相关的基础设施建设的采购和投入, 使政策和市场双重发力,让资金流转动起来。政府牵引的产业生态发展成为大数据发展历程在2016年的突出特点。

  建议应及时关注和跟踪大数据相关的政策。有实力的机构应投入一定的北向1资源,主动影响和引导各级政府的政策和落实细则。

  2.7 趋势七:深度分析推动大数据智能应用

  在学术技术方面,深度分析会继续成为一个代表,推动整个大数据智能的应用。这里谈到的智能,尤其强调是涉及人的相关能力延伸,比如决策预测、精准推荐等。这些涉及人的思维、影响、理解的延展,都将成为大数据深度分析的关键应用方向。

  相比于传统机器学习算法,深度学习提出了一种让计算机自动学习产生特征的方法,并将特征学习融入建立模型的过程中,从而减少了人为设计特征引发的不完备。深度学习借助深层次神经网络模型, 能够更加智能地提取数据不同层次的特征,对数据进行更加准确、有效的表达。而且训练样本数量越大,深度学习算法相对传统机器学习算法就越有优势。

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