实体经济发展趋势格局，推动实体经济与大数据融合局面加快形成

文章观点节选自：中国信息通信研究院

近年来,我国大数据产业保持良好发展势头，大数据与实体经济各领域渗透融合全面展开，近日，中国信息通信研究院发布了《中国大数据与实体经济融合发展白皮书（2019年）》。该白皮书对大数据与实体经济融合发展情况进行了全景展现，白皮书显示我国大数据融合发展已具备技术、产业、应用和政策基础，大数据在制造业、农业、服务业等实体经济各领域应用不断深入，给经济社会带来的益处和价值日益显现。此外，白皮书还对大数据与实体经济融合发展机遇与挑战进行了深入分析，对推动我国大数据与实体经济融合创新发展提出了政策建议。

大数据与实体经济融合是新时代发展的内在要求

当前我国经济正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，紧抓新一轮科技革命和产业变革机遇，推动大数据与实体经济深度融合发展将形成创新发展的重要动能，是我国新时代发展的战略选择。

大数据与实体经济应用基础不断优化

近年来，我国大数据发展驶入快车道，政产学研用资等各领域资源和要素加快汇聚，带动技术基础不断加强，产业基础日益坚实，应用基础加快构筑，政策环境不断完善，大数据向实体经济领域融合渗透的障碍进一步破除，融合发展脚步更加稳健。

大数据推动实体经济发展

国家高度重视大数据与实体经济的融合发展，自《促进大数据发展行动纲要的通知》实施 3 年多以来，在党中央的领导下，在产业界各界的共同努力下，大数据在制造业、农业、服务业等实体经济的各领域应用不断深入，涌现出一大批大数据典型应用，各行业数字化、网络化、智能化进程明显加速，促进产业格局重构，驱动生产方式和管理模式变革，融合发展给经济社会带来的益处和价值日益显现。

如何促进大数据与实体经济产业融合，从面带动经济发展

2019 年是新中国成立 70 周年，是全面建成小康社会、实现第一个百年奋斗目标的关键之年。我们要全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中全会精神，坚持推动高质量发展，坚持以供给侧结构性改革为主线，牢牢把握时代机遇，着力推动大数据与实体经济深度融合，加快现代化经济体系建设进程，促进实体经济高质量发展。

大数据与实体经济的融合已上升到国家战略高度，那么作为行业管理者的你又该如何使用大数据技术给产业带来实实在在看得到的成果呢？

探码科技简介

探码科技是一家应用云计算、大数据和人工智能技术实现数据资产化运营的高新技术企业。业务覆盖多个行业，致力于大数据产业生态链的构建，采用先进的技术，实现数据从采集，处理到应用的全生命周期管理。

传统的数据公司的弊端

传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据CAP理论，难以保证其可用性和扩展性。

传统的数据处理方法是以处理器为中心，而大数据环境下，需要采取以数据为中心的模式，减少数据移动带来的开销。因此，传统的数据处理方法，已经不能适应大数据的需求！

探码科技是如何去处理的

数据湖的构建

在日常的商业生产中应用程序会产生、存储大量数据，而这些数据并不能被其他应用程序使用，每个事业部的数据就像一个个孤岛一样无法和企业内部的其他数据进行连接互动，导致数据使用度低。“探码数据湖”则是一个集中化存储海量的、多个来源，多种类型数据，并可以对数据进行快速加工，分析的平台。帮助各行业解决了这种数据孤岛模式！

将通过web采集、设备采集和本地文件采集的方法，将多种类型数据，进行数据处理进行统一存储，并且丰富的算法模型库支持了对数据全面解析。并且探码数据湖具有以下的优势功能;

打破数据孤岛模式，通过机器学习与人工智能技术实现商业智能加强内部数据的使用，促进协同化办公

有一个集中式的能存储数据中心，数据信息追踪与一致性保障，可跟踪数据使用以支持敏捷数据生产过程，并且支持交互式大数据分析。

提供对最先进的大数据SQL引擎及其提供的扩展功能的访问，帮助组织或企业做出更多灵活的关于企业增长的决策。

数据资产化的流程

数据湖：将通过web采集、设备采集与本地文件采集的方法，将多种类型数据，进行数据处理进行统一存储，并且丰富的算法模型库支持了对数据的全面解析。

数据流：分析筛选出各环节所需要的数据并进行标注从而能得出精准的商业判断，将静态的数据湖转化为动态的数据流从而为企业的商业决策提供时时分析。

数据应用：将数据流中得到的准确数据，结合客户需求、行业背景、用户体验生成真正有价值的应用，服务到客户的商业运营中。

探码科技企业资产化流程将各行业活动中产生的多种数据做全局分析，打通了传统的单点分析模式，并且根据客户环境为其打造真正合适的数据应用。加速了组织或企业的业务与大数据的融合发展。

探码科技作为成都本都的创新型大数据公司，打破了传统数据采集、数据治理、数据存储、分析过程中的种种弊端，为客户打造最适合时代发展的数据全生命周期管理流程。优秀的解决方案已成功应用到金融、政府、智能制造、互联网等领域。

文章转自：探码科技