培育发展大数据产业
近年来,随着信息技术的快速发展,大数据产业发展已成燎原之势。省政协委员张同利建议培育和发展大数据产业,加快安徽经济转型升级。
我国在国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要中明确提出要“实施国家大数据战略,推进数据资源开放共享”,并选择在贵阳建立IDC大数据中心,而安徽省也选择在淮南和宿州建立IDC大数据中心。贵阳、淮南、宿州等地依托IDC中心开始建立了大数据工业园区,吸引了大批互联网企业、高新技术企业进驻园区,建立了大数据产业的存储、交易和应用平台,直接推动了当地产业结构调整升级和经济快速发展。
张同利委员建议,依托安徽省发展与改革委员会、经济与信息化委员会的力量,联合成立安徽省大数据化产业发展中心,主要从事安徽大数据产业的发展规划制订、指导大数据产业园区建设等工作。加快大数据产业发展的三大平台建设:一是加快建立大数据存储平台。大数据存储中心建设主要制约条件主要有电力与水资源供应。淮南、宿州两市的电力资源与用于发电的煤炭、水资源丰富,可以建立大数据存储平台。二是加快大数据交易平台建设。建设大数据交易平台的主要条件是较发达的市场经济环境与较大的经济发展规模、较为完备的金融产业体系。合肥的经济总量占全省近四分之一,是安徽的经济与行政中心,完全有条件建设大数据交易平台。三是加快大数据应用平台。大数据应用平台建设与地方产业集聚度有关,蚌埠与芜湖两市可以作为大数据应用平台建设示范单位,分别主要建设全省医疗大数据应用中心和制造业大数据应用中心。其它各市可根据地方经济发展优势与特色,分别建立各行业大数据应用平台。
同时,建立发展大数据产业的多层次人才供应体系和建设大数据产业园区。通过大数据产业存储、交易、应用平台的建设,推动现有产业优化生产工艺与流程、改进企业管理模式、降低企业管理,从而提升企业产品市场竞争力、促进产业结构调整升级。
数据分析咨询请扫描二维码
需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20