《促进大数据发展行动纲要》详细解读(2)

时间：2024-11-04 12:06:17 学人智库我要投稿

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　　2.推进新兴产业大数据

　　按照国家战略性新兴产业发展和促进信息消费以及传统产业转型升级等有关工作的战略部署，在新型材料、航空航天、生物工程、金融服务、电子商务、广播影视、工业制造、现代农业、商贸物流、邮政快递、海洋工程、旅游服务等领域，提升大数据资源采集获取能力和分析利用能力，充分发掘数据资源的创新支撑潜力，带动传统产业技术研发体系创新、生产管理方式变革、商业模式创新和产业价值链体系重构，推动跨领域、跨行业的数据融合和协同创新，促进新兴产业发展和传统产业转型升级，探索形成协同发展的新业态、新模式，形成新的经济增长点。

　　3.发展群智创新大数据

　　面向国家创新驱动发展的战略需求，逐步推动国家公共财政支持的科研活动所产生和获取的科学数据开放共享，构建适应大数据科研模式的研究基础设施和科学大数据资源库，面向学科前沿和国家重大需求，全面深化科学大数据在科技创新活动中的创新应用，逐步形成大数据驱动型的科研创新模式，最大程度释放科技创新的潜力，探索科学大数据面向社会和经济发展的增值服务模式，进一步打通科技创新和经济发展之间的通道，带动多学科交叉新型人才的培养。

　　4.科学大数据工程

　　积极推动国家公共财政支持的公益性科研活动和产生的科学数据的逐步开放共享，构建支撑大数据科研模式以及服务社会经济发展等的科学大数据国家重大基础设施，连接国家重大科技基础设施集群，实现对国家重要科技数据的权威汇集、长期保存、管理集成和全面共享。面向社会发展和经济建设需求，建设若干独具特色和重要影响的科学大数据应用服务中心，支撑社会经济发展和国家安全方面的重大问题的科学解决。

　　四、加强基础研究和技术研发，强化自主创新，提高支撑能力

　　1.加强基础研究和核心技术攻关

　　围绕着数据科学理论体系、大数据计算系统与分析理论、大数据驱动的颠覆性应用模型探索三个层面展开重大基础研究布局。以骨干企业、科研院所为主体，建立产学研结合的协同创新模式和基于开源社区的开放创新模式。加强海量数据存储、数据清洗、数据分析挖掘、数据可视化、安全与隐私保护等领域的关键技术攻关，形成自主可控的大数据技术体系。支持自然语言理解、机器学习、深度学习等人工智能技术创新，提升数据分析处理能力、知识发现能力和辅助决策能力。前瞻布局大数据科学前沿领域，设立数据科学计划，引导和鼓励在大数据理论、方法以及依托大数据开展的关键应用技术等方面开展探索。

　　2.形成大数据产品体系

　　围绕数据采集、数据整理、分析挖掘、数据展现、数据应用等环节，支持大型通用海量数据存储与管理软件、大数据分析挖掘软件、数据可视化软件等软件产品和海量存储设备、大数据一体机等硬件产品发展，带动提升芯片、操作系统等信息技术核心基础产品发展，打造较为健全的大数据技术产品体系。大力发展与重点行业领域业务流程和数据应用需求深度融合的大数据解决方案。

　　3.大数据关键技术研发工程

　　加强大数据领域基础研究：融合数理科学、计算机科学、社会科学及其他应用学科，以研究相关性和复杂网络为主，探讨数据科学的学科体系;研究面向大数据计算的新体系和大数据分析理论，突破大数据认知与处理的技术瓶颈;面向网络、安全、金融、生物组学、健康医疗等重点需求，探索建立数据科学驱动行业应用的模型。

　　大数据技术产品研发：加大投入力度，加强在数据存储、数据整理、数据分析处理、数据可视化等领域技术产品的研发，突破关键环节。在2020年形成一批具有国际竞争力的大数据处理软件、大数据分析软件、大数据可视化软件和硬件支撑平台等产品。

　　大数据技术服务能力提升工程：促进大数据与各行业业务流程的深度融合，形成一批代表性应用和案例，以应用带动大数据技术产品研发，形成面向各行业的成熟大数据解决方案。

　　五、构建大数据产业链，完善产业生态，壮大产业规模

　　1.完善大数据产业链

　　支持大数据企业面向市场需求发展大数据专业服务和增值服务，推动大数据应用服务的市场化。鼓励各类企业结合数据资源基础和业务领域特色，积极发展互联网金融等新型业态。推动大数据与各行业的深度融合与创新应用，积极探索协作共赢的应用模式和商业模型创新。

　　2.壮大核心产业规模

　　集中资源力量扶持一批龙头骨干企业，培育一批特色鲜明的创新型中小企业。发挥骨干企业的引领带动作用，构建分工合理、协同推进的专业化产业链分工体系。引导企业围绕大数据产业链加强合作，补强薄弱环节，建立合作共赢的协同发展模式。加强产业统筹规划、合理布局、建设特色产业基地和产业园区，推动产业集聚发展，形成特色产业集群。不断完善产业公共服务支撑体系，推动产业有序健康发展。

　　六、强化安全保障，促进健康发展，提升管理水平

　　1.健全大数据安全保障体系

　　加强大数据环境下的信息安全问题研究，完善大数据安全保障体系建设。

　　加强安全测评、电子认证、应急防范等与大数据相关的信息安全基础性工作，建立大数据环境下信息安全认证审查机制和大数据安全评估体系，做好大数据平台可靠性及安全性评测、应用安全评测和风险评估，提高大数据信息安全保密监测、预警和应对能力。

　　明确大数据采集、存储、使用、开放等环节涉及的信息安全范围、要求和责任，加大对金融、能源、交通、电信、公共安全、公共事业等重要数据资源和信息系统的安全保密防护。

　　依据国家相关法律法规和标准指导行业、企业自律，加强对涉及国家利益、公共安全、商业秘密、个人隐私等信息的保护。

　　妥善处理好发展创新和安全规范的关系，审慎监管、保护创新，探索和完善安全保密管理规范措施，切实保障数据安全。

　　2.强化网路和大数据安全支撑

　　鼓励在涉及国家安全和稳定的应用场景下采用安全可控产品和服务，提升基础设施关键设备自主可控水平。

　　深化网络安全防护体系建设，加强企业在大数据环境下网络信息保护能力，推动建立网络安全防护评测认证机制。

　　推动建立国家级网络安全保密态势感知平台，加强大数据环境下防攻击、防泄漏、防窃取的监测预警能力建设。

　　开展基于大数据的网络与信息安全手段建设，围绕大数据的关键核心环节，加大科研投入和工程立项建设，提升网络与信息安全技术保障能力。