您好, 访客   登录/注册

大数据背景下示范区发展的SWOT分析

来源:用户上传      作者:

  [摘要]文章主要对大数据的含义、特性及应用进行概括性描述,运用SWOT分析法,比较分析大数据时代背景下中关村示范区面临的机遇与挑战、发展的优势和劣势,并从政府、企业的角度提出应对大数据市场的建议。
  [关键词]大数据;大数据市场;SWOT分析法
  [DOI]1013939/jcnkizgsc202008027
  1引言
  大数据时代的到来很突然,但也是必然的。随着物联网技术与互联网经济的发展,人类生产数据的能力在增强,在人们的交流、生活、工作中,每一刻都有海量的数据产生;海量数据产生的同时,存储器硬件能力的提升,以及云计算的诞生与发展,使得人们保存数据的能力、处理数据的能力也在不断增强,大数据时代随之而来。
  如今,大数据的地位已经上升到国家战略层面,国务院和相关部门先后印发了《促进大数据发展行动纲要》《大数据发展产业规划(2016—2020年)》等指导性文件。据不完全统计,全国已有半数以上省级地方和10余个部委出台了本地区、本行业大数据发展规划,我国大数据发展已正式进入快车道。大数据已经成为提升国家竞争力的重要资源,因而有必要对大数据的发展状况进行研究。通过参与中关村国家自主创新示范区预测预警项目,对示范区的发展有了一定的了解,因此文章主要以示范区为例,分析示范区在大数据背景下面临的机遇与挑战、优势和劣势,据此提出相关的建议。
  2大数据的定义及特点
  截至目前,大数据尚未形成一个统一的定义,现有的比较规范的定义有以下四种。Gartner(高德纳)定义:大数据是指需要借助新的处理模式才能拥有更强的决策力、洞察力、发现力和流程优化能力的具有海量、多样化和高增长等特点的信息资产。麦肯锡定义:大数据是指在一定时间内无法用传统数据库软件工具采集、存储、管理和分析其内容的数据集合。维基百科定义:大数据指的是需要处理的资料量规模巨大,无法在合理时间内,通过当前主流的软件工具采集、管理、处理并整理的资料,它成为帮助企业经营决策的资讯。IDC定义:大数据一般会涉及两种或两种以上的数据形式。它要收集超过100TB的数据,并且是高速、实时的数据流,或者是从小数据开始,但数据量每年会增长60%以上。虽然定义不是完全一样,但其表达出来的体现大数据特点的内容是一样的,可以概括为以下四点:容量大(Volume)、多样性(Variety)、速度快(Velocity)以及价值性(Value)。
  3大数据背景下示范区发展的SWOT分析
  SWOT分析法即态势分析法,其思路是在分析与研究对象密切相关的内部优势、劣势及外部机会、威胁的基础上,构建SWOT分析矩阵,得出相应的结论,并制定发展战略及对策。运用SWOT分析法对大数据时代示范区的发展进行分析,有利于示范区认清内外部形势,明确发展方向,从而制定科学的发展规划。
  31优势分析
  第一,资源优势。中关村是我国科教智力和人才资源最为密集的区域,拥有以北京大学、清华大学为代表的高等院校40余所,以中国科学院、中国工程院所属院所代表的国家(市)科研院所200余家;拥有国家级重点实验室67个,国家工程研究中心27个。2018年北京市研究生教育招生117万人,在学研究生336万人,毕业生87万人。普通高等学校招收本专科学生156万人,在校生581万人,毕业生147万人
  数据来源:北京市教育委员会。。进入知识经济时代,人力资源的开发和利用起着举足轻重的作用。而中关村示范区无论是在人力资源本身的集聚上,还是研究发展的硬件基础上,都具有明显的优势。人力资源是最真实、最具有创新能力的资源,这为发展大数据提供了牢固的基础保障。
  第二,行业领先。我国正在推行供给侧结构性改革,目的在于促进产业结构的优化升级,做好从高速增长到中高速增长的顺利过渡,实现经济的高质量增长。中关村示范区作为我国第一个高新技术示范区,无论是从发展时间上,还是产业定位上,一直走在政策最前沿。截至2018年,中关村示范区高新技术企业实现总收入57万亿元,高新技术企业实现增加值43775亿元,比2017年增长83%。2018 年,中关村示范区六大重点技术领域实现总收入46万亿元,占示范区总收入的802%,同比增长107%。其中,电子信息领域作为重点支撑,同比增长152%,占示范区总收入的435%
  数据来源:北京市高新技术企业数据库。。中关村新业态、新模式、新经济大量涌现,全国分享经济领军企业也主要在中关村,比如滴滴出行、好大夫在线、小猪短租、今日头条、天使汇等。
  32劣势分析
  第一,认识问题。作为第一个高新技术园区,中关村形成了一套独特的发展模式:即“一区多园、各具特色、协同联动”的格局。大数据时代,理解大数据理念,明确大数据应用需求,进而确定大数据应用场景以发挥大数据应用价值,是发展大数据产业的前提。但目前大数据领域还未形成完整的理论体系和清晰的知识脉络,不能引导帮助用户学习相关理论基础及技术。此外,在多数行业,大量的数据仍因缺乏可盈利的商业模式而“沉睡”,是大数据产业发展的瓶颈之一。
  第二,大数据专業教育仍处于起步阶段。我国大数据从出现到广泛应用历时较短,从业者经验不足,对大数据的认识和分析思维相对滞后;在大数据飞速涌现的今天,该领域的专业人才十分紧缺,大多是高校没有相关专业的设置,即便是北京地区的高校也是近两年才开始开设大数据的相关课程,人才的培养需要周期,人才发展速度无法追赶正在高速发展的大数据市场,人才缺口日益加大。
  33机会分析
  第一,需求旺盛。随着信息环境的变化和差异化服务意识的觉醒,用户的需求层面不断加深,需求领域也不断拓展。网络时代人们往往要面临海量的信息资源,需要花费越来越多的时间收集信息,找到满足自己需求的内容。这个时候用户更希望获得一种为自己量身定做的个性化信息服务,既能节约自己的时间成本,又能满足自身需要。同时大数据也会产生一批新的就业岗位,如数据分析师、数据科学家、数据工程师,具有丰富经验的数据分析人才成为稀缺资源,数据驱动型工作机会呈爆炸性增长。   第二,政策支持。2016年4 月8 日,国家信息中心大数据创新创业(总部)基地合作签约及揭牌仪式在丰台区政府举行。国家信息中心、國信优易数据有限公司与丰台区政府签订合作协议,共建国家信息中心大数据创新创业(总部)基地。基地位于丰台园,以打造大数据产业基地、聚集大数据领域企业、建立丰台区大数据生态圈为重点工作,将承载国家大数据重大项目,提供大数据创新创业服务、大数据产品展示,并创办大数据创业学院。国家大数据战略、“互联网+”行动计划、中国制造2025等重大战略部署等政策,为发展人工智能、大数据、虚拟现实、智能制造、智慧城市和智能交通等概念提供了强力支持,也为大数据时代示范区的发展带来更多的机遇,利用大数据,把体量大、发展步伐缓慢的传统产业与互联网、大数据、人工智能等新兴产业融合发展,是实体经济转型升级的新动力。
  34威胁分析
  第一,信息安全。大数据时代,数据量之大、数据种类之多、对数据处理速度与时间之快,都对传统的数据安全体系造成极大冲击。数据管理环节漏洞较多,包括由该问题引发的运营成本过高、资源利用率低、应用部署过于复杂和扩展难等难点。数据资源保护的相关法律法规和保障信息安全开放的标准规范仍然缺乏,多数企业对数据的管理能力不足,尚未建立完备的数据管理体系以兼顾数据的安全与发展。
  第二,技术挑战。急速膨胀的数据体量即将超越传统数据库的管理能力,如何构建全球级的分布式数据库(Globally-Distributed Database) ,可以扩展到数百万的机器,数以百计的数据中心,上万亿的数据,是对现有数据库管理技术的巨大挑战;对海量数据进行实时性处理,也是大数据时代必须面临的技术挑战。
  4结论建议
  大数据技术正加快迈向产业化,中关村示范区关于大数据分析处理与可视化、行业应用、数据资源与交易的产业生态布局基本完成。要继续发挥中关村大数据研发服务及在各个高新技术领域的发展优势,构建集云端资源库、先进数字化工具、虚拟仿真环境等于一体的协同研发体系,实现基于用户数据分析的产品创新和协作研发,依托示范区内资源优势,推进大数据产业发展。
  突出地方特色,优化区域产业布局。大数据市场前景越来越清晰,要积极推进中关村大数据市场在城市管理、交通出行、建筑等领域开展示范应用,围绕工业大数据采集、整理、分析、应用等环节,推动工业大数据存储与管理工具、分析与挖掘工具、数据可视化工具等软件产品开发,支持传感器、服务器、存储设备等工业级硬件产品发展,形成健全的大数据基础性、通用性软硬件产品体系。
  加强校企合作,探索人才培养方式。将高校大数据系列课程教学分为理论教学与技术教学两方面,帮助学生树立大数据知识和意识;另外,坚持以企业为主体,多方协同推动工业大数据采集汇集和流通共享,构建数据管理能力强、数据汇集质量高、流通共享充分的工业大数据资源体系,为扩大和深挖数据价值打好坚实基础。
  完善法律制度,保障信息安全。坚持以安全保发展、以发展促安全,完善多方参与、权责明确的安全防护体系,强化统筹管理与协调监督,全面提升工业大数据的安全性和可靠性,促进工业大数据合理有序开发利用。建立大数据相关法律体系,进一步规范领域发展,保护数据信息安全。
  参考文献:
  [1]Elaine从刷支付宝乘地铁谈起——浅议大数据时代的隐私安全[J].计算机与网络,2018,44(4):52-53
  [2]于娟,施文洁,黄恒琪,等基于SWOT分析的福建省大数据产业发展研究[J].福州大学学报(哲学社会科学版),2018,32(1):57-63
  [3]杨宇成四川省发展人工智能产业的SWOT分析[J].中共四川省委党校学报,2017(3):54-59
  [4]马晨,李瑾基于SWOT分析的中国农业物联网运营商发展战略选择[J].广东农业科学,2016,43(12):134-141
  [5]陈佩玲大数据时代商业模式创新分析[J].财经界(学术版),2016(10):42
  [6]唐玉,李桂兰基于SWOT理论的众筹融资模式研究[J].经济研究导刊,2015(19):86-88
转载注明来源:https://www.xzbu.com/2/view-15137270.htm