大数据与广东创新驱动发展战略

大数据与广东创新驱动发展战略创新驱动发展战略是广东经济发展的“核心战略”和“总抓手”，科技创新是创新驱动的核心。大数据可以从产业结构、传统制造业升级、商业组织、“互联网+”和“大众创业，万众创新”等方面影响经济增长方式，助推创新驱动发展。创新驱动发展战略是广东经济发展的“核心战略”和“总抓手”，科技创新是创新驱动的核心。大数据技术正在带来一次革命，大数据不仅意味着海量、多样、迅捷的数据处理，更是一种新的生产要素、一种创新资源和一种新的思维方式。大数据可以从产业结构、传统制造业升级、商业组织、“互联网+”和“大众创业，万众创新”等方面影响经济增长方式，助推创新驱动发展。大数据技术，绝不仅仅是信息技术领域的变革，更是一种技术性战略资源，它使各种物质生产要素因新技术的介入而提高创新能力，形成内生性增长。一、作为一种新的生产要素，大数据技术促进经济结构转型大数据推动经济增长的积极作用，不仅意味着更高水平的生产力，还意味着经济结构的转型。其一，与大数据时代对应的经济结构是智能经济。智能经济是以人脑智慧、电脑网络和物理设备为基本要素构成的经济结构和增长方式。大数据时代必将催生很多创新产业，重构甚至颠覆某些行业传统的产业链。其二，大数据可推动突破性技术的研发，促进企业创新，改变产业格局。大数据的核心是预测，精准预测建立在对大量结构性和非结构性数据进行相关性分析的基础上。企业可以利用大数据研发其他领域的专业技术，为企业技术创新提供广阔空间，而这些新技术具有突破性，拥有改变整个产业格局的潜力。其三，大数据服务渗透到传统行业，推动传统产业升级大数据的应用对产业结构优化具有积极影响。目前大数据最大的应用前景是在传统产业。一是因为几乎所有传统产业都在互联网化，二是因为传统产业仍占据了GDP的大部分份额。大数据已经与社交媒体、电子商务、广告营销、金融等行业发生紧密的融合，专业化的大数据服务已开始渗透到农业、建筑、能源、体育、餐饮、音乐等传统行业，挖掘数据价值，改造和优化传统行业的企业管理、产品服务设计、商业模式等环节。这一趋势在未来将会得到进一步强化，并将极大推动传统产业的升级。二、用大数据开启创业时代大数据分析的好处是在海量样本的基础上使分析大数据的技术门槛降低。此外，大数据技术在萌芽阶段就是开源技术，无偿供给全世界的开发者使用，后续包括Hadoop等底层技术均为开源性质，也没有任何专利门槛。在舍恩伯格看来，“算法”可撬动大数据的创业时代。也就是说，只需要拥有对于数据分析的思路也即一套“算法”，创业可以有很多新的可能。首先，你不需要是统计学家、工程师或者数据分析师，就可以轻松获取数据，然后凭借分析和洞察力开发可行的产品。其次，将众多数据聚合，或者将公共数据和个人数据源相结合，新数据组合能开辟出产品开发的新机遇。第三，大数据服务有利于创业公司的涌现。订阅式定价模式是未来大数据服务的方向，即顾客无需维护硬件、电源和工程维修资源，服务完全根据顾客的需要而定：顾客有需要时，就可以使用更多功能；不需要时，功能就会减少。大数据服务的优势在于，顾客只为使用的东西消费。这尤其对创业公司有利，它们可以避免高昂的先期管理服务器和存储基础设施的投入。三、作为一种新的思维方式，大数据思维引发科研方式的变革，促进科技创新能力的提高过去我们认识世界的方式主要是通过“因果关系”，现在又多了一个方法——“相关关系”。大数据分析形成的“相关关系”为我们认识世界提供了一种新方法，引起科研方式的深刻变革，形成创新的新动力。大数据技术的一个重大意义在于其能够影响科学研究本身的发展，使科学从过去的假设驱动型转化为数据驱动型。传统科研方法大都采用假设和验证的方法来分析问题产生的原因，进而寻求解决途径。应用大数据技术，人们开展科学研究不再是从提出自己的假设出发，而是先进行数据分析，然后再提出科学假设。大数据时代，知识技术创新模式正在从这种求因果向重相关发生转变，各领域的科研人员可以充分利用大数据快速挖掘事物间的相关性，预测事物发展的方向和趋势，从而实现知识技术创新。对许多科学与工程学科领域而言，大数据技术能推动大学和工业实验室的基础研究，能加快取得新发现的速度。在推动信息技术的进步上，大数据技术更是起到重要的直接作用。为了应对大数据技术提出的挑战，科学家和工程师们必须要在信息技术领域作出重大创新：需要开发能以更高的速度处理如此复杂的海量数据的高性能计算技术；要求数学家和统计学家开发能够分析这些数据的新算法；要求数据分析专家运用新的技术从数据中“萃取”更大的、甚至意想不到的价值。四、数据开放激发社会的创新活力数据开放，可充分利用蕴藏着的社会能量，调动大众的智慧。数据是知识生产和创新的资源，通过互联网开放数据，就是将原来由部分社会精英垄断的知识和创新资源，开放给大众，进一步调动大众智慧，推动大众创新。每个人贡献一点点，大数据就可能还原事件的真相，或者推动某种创新。例如，开源项目、开源社区、开放性创新联盟组织的兴起，有效降低了产业技术的壁垒，推动更多的创业者介入。拥有数据的规模、活性及解释运用的能力，是实现大数据在广东创新驱动发展战略中的价值的关键。一、创新驱动战略需要一种数据驱动的新文化对大数据价值认识和应用，政府、学术界、产业界和资本市场尚待达成一致。各部门、各地方普遍存在“数据割据”和“数据孤岛”现象，缺乏大数据意识也导致数据的公信力弱、质量低，数据定义的一致性差等问题。数据文化，是尊重事实、强调精确、推崇理性和逻辑的文化。发展大数据产业，需要在社会上弘扬数据文化。其一，在公共领域推行“数据治省”的理念。以系统采集的数据和科学分析的结果作为公共决策最重要的依据，杜绝个人经验和长官意志。其二，政府加大“数据治省”的舆论宣传，力争在全社会形成“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”的文化氛围和时代特点。其三，形成尊重数据的文化心态，建立大数据思维。其核心是：世界由数据构成，任何问题都可以通过对海量数据进行分析得到解决。一旦建立起该思维方式，就可以通过分析数据资源来寻找问题解决方式，促进创新机会的产生。二、推动数据开放，提高数据质量，逐步建立数据治理制度开放、流通的数据是大数据时代的要求。广东面对大数据变革，应该首先开始尝试公开数据和提高数据质量，逐步建立数据治理制度。其一，宏观层面政府解决“数据割据”问题需要顶层设计，企业则需要在“数据孤岛”间架起桥梁；微观层面需注重“数据质量”，包括数据的正确性、完整性、一致性。其二，制定统一的政府开放数据标准，包括政府数据开放目录、政府开放数据格式标准等，明确数据开放的范围、方式、内容、细化程度及数据格式，从技术操作层面为政府开放数据的共享奠定基础。其三，建立相应的法律法规，界定数据资产的归属和使用，以解决发挥数据资产商业价值与侵犯个人隐私之间的矛盾。一方面采取法律方式保护公民的个人隐私；另一方面，保证政府的信息公开。其四，打破部门数据的分割状态，整合数据资源形成合力，以多种形式向公众实时开放各类数据。三、促进开放数据驱动企业成长缺乏核心技术、产品附加值低是广东实施创新驱动的短板。即便是广东的信息技术这一支柱产业亦如此。在大数据领域，广东具有突破核心技术短板的机会。大数据技术以开源为主，迄今为止，尚未形成绝对技术垄断。即便是谷歌、IBM、甲骨文等行业巨头，也同样是集成了开源技术，与本公司原有产品更好地结合。开源技术对任何一个国家都是开放的，广东企业同样可以分享开源的蛋糕。支持和孵化开放数据驱动的企业，并创建体制结构从而确保企业的成长。一是推出“大数据研发计划”，由政府投入来改进处理海量数据的工具和技术，旨在资助处在知识创新前沿的大数据领域的研究活动，加强大数据基础性研究和行业性应用研究，并加强企业与科研机构、政府部门之间的合作伙伴关系；二是建立开放数据研究院，召集世界顶级专家共同合作、孵化、培养、指导新的创意和推动创新；三是政府可建立“开放数据优秀人才中心”，聚集开放数据供应方和需求方的专家，为利用开放数据的创业企业提供孵化支持；四是用竞赛等活动来支持创新，能激发创意和早期原型产品的诞生，也有助于建立开放数据用户社区。四、制定云优先战略，推动计算产业的创新和发展政府和产业界对云计算是热情高涨，但是，云计算的行业应用还处在刚刚起步的阶段，云计算发展面临着体制、商业模式、利益分配等诸多障碍。政府制定“云优先”战略，规定各个政府部门都必须有序推进，向社会购买云服务。政府是最理想、最合适的消费用户。为推动云计算尽快成为一个产业，在不涉及国家安全的情况下，政府各部门都不应该再营建自己的数据中心、开发本地软件，无论是存储还是计算，都应该以云的形式向社会购买服务。五、抓住大数据时代机遇，以网络智能制造作为突破口，以创新驱动制造业转型升级由于国内需求减少，出口出现萎缩，广东制造业正面临困境。虽然我省已提出两化深度融合，但在战略设计、组织保障、推进路线等方面还有待深化。未来的工业发展模式是信息技术与工业技术的高度融合，是网络、计算机、数据信息、软件与自动化技术的深度交织。广东制造业基于过去30年发展已积累了一定的技术基础和研发能力，抓住大数据这一机遇，完全有可能实现战略性的重点突破、重点跨越，在制造业上实现创新驱动发展。推进网络智能制造。智能制造将从数字制造转变为依托大数据、云服务的协同，共同分享网络协同的运营服务。宽带网络、云计算、3D打印，信息开放获取、交通物流、全球市场等，为智能制造创造了全新的自由创造、公平竞争、高效合作的网络创新和制造服务的环境。网络智能制造是在线协同，人人可以公平自由参与、竞争合作、创造分享的一种全新方式。网络智能制造将会引领中国制造技术和产业的创新跨越，将充分发挥每个人的创造力，而且还可以集成利用全球的知识信息和创新资源。六、以大数据引发新业态的发展，推动公众共享运动大数据变革的潜力主要体现在数据开放战略和数据驱动方式上，在战略层面，可利用数据处理从封闭、断点、静态向开放、海量、实时的转变，引发社区、众包、网格等新业态、新模式蓬勃发展，在此基础上推动机构数据开放和公众共享运动的兴起。