关于大数据的思考

2022-07-02

第一篇:关于大数据的思考

大数据时代高校学生管理工作的思考

一、新形势下高校学生管理工作面临的问题

在经济化、全球化、信息化的影响下,近十年中国发生了翻天覆地的变化。高等教育的变革更是欣欣向荣,总结来说有三个方面的转变:第一,我国高等教育精英教育转为大众教育。[1]以湖南为例,2015年湖南省普通高等学校录取率为85.4%。本科录取率达41.5%。第二,单一教育转为多元教育。课堂教学不再是高校舞台上唯一的主角。全面素质教育的开展,让环节、实践、创业、实习、心理、体育等等多种教学方式呈现。 第三,“封闭式”校园转为开放校园。在互联网飞速发展的今天,数字校园成为了学生最重要的第二课堂,为学生提供了更加广阔网络学习和社交空间。

教育和社会背景的变化必将带来学生的变化,新时代的学生呈现三个新的特点:首先,活动不再局限于课堂,学生开始积极地参与课堂以外的各种各样的活动,例如创业、社会活动、实习等;其次,学习不再局限于书本,学生开始活跃于各种网络在线课堂,热衷于电子化知识的学习;最后,思想不再局限于被管理,学生开始有自己的主见和主张,崇尚个性,追求自我的实现。正是由于新时代学生的这些新特点,让我们的学生管理工作面临前所未有的挑战。

高校学生管理工作主要包括学业、安全、评价、服务、教育五个方面。目前学生管理中存在的顽疾很多。学业方面:某学生上课率低,是否因为厌学?还是另有他因?安全方面:某个学生失联,怎么找寻?怎么从前期的在校情况找出端倪?服务方面:管理者很多精力要应付学生的各类办事项目,何时能网上办事,并简化流程?如何能针对性地提供服务?评价方面:各类助奖学金、评优,如何准确地选取最匹配的人选?教育方面:如何有针对性地对学生提供思想政治和心理教育?以上均为一些具体问题,对这些具体问题进行总结,目前的高校学生管理工作呈现如下三个特点:

第一,被动管理。由于管理者缺乏有效途径获取每个学生的实时情况,无法对学生主动关怀。常常是在异常发生后,管理者才去善后。这种亡羊补牢的方式让学生受到伤害,也让管理者每日疲于应付,身心疲惫却得不到学生和学校的认可。

第二,群体管理。当前管理主要以班级为单位进行集体统一管理,开班会、班级活动等都是最主要的方式。但是在这个信息爆炸的时代,文化价值观多元化趋势日益增强,每个学生价值观、性格、兴趣爱好都千差万别,“一刀切”的群体管理方式已经漏洞百出。

第三,粗放管理。当前管理重在管理学生上课情况和人身安全,常常采用点名、手工填表等粗放管理方式。而当今学生的校园和社交生活多姿多彩,学生思想活跃,个人意识增强,价值容易受到社会影响,粗放管理方式不能发现学生的细微变化。现实中常常由于细微的忽视而酿成大错。

诸多学生管理方面的“顽疾”如何“医治”?在管理方面,各大高校已经采用加强辅导员队伍建设、引入心理辅导等多种办法来提升学生管理工作。在技术方面,当今信息技术正渗透到各行各业,教育工作者需要思考怎么利用信息技术帮助高校医治“顽疾”,尤其如何将近两年已经成功应用于各大电商、企业、政府的大数据(big data)技术应用于学生管理工作。让管理和技术有机结合,寻觅“治愈”学生管理的“顽疾”的“良药”。

二、高校学生管理大数据建设的方法及作用

高校该如何开展学生管理的大数据建设呢?高校学生管理大数据建设的指导思想为著名的大数据思维:[2]需要全部数据样本而不是抽样;关注效率而不是精准度;关注相关性而不是因果关系。遵循大数据建设的基本流程数据采集、etl、存储、挖掘、应用。学生从报名、入学开始,到在校、毕业、离校、就业等整个过程都会有相应的数据产生。这些数据的来源渠道十分丰富,可通过一卡通校园卡或其他感知技术产生日常生活数据,可利用数据交换平台接入学校各个部门业务系统采集基础信息数据,可通过学生在图书馆阅读纸质、电子书籍记录学习行为数据,可通过学生使用校内系统浏览新闻、社交等获取网络行为数据,另外还有校园网内各种it系统和设备产生的日志数据等等。所有数据采集以后,通过基本信息、学习信息、生活信息、综合素质、评价信息等几个维度对学生信息的数字化进行处理,存储到学校的数据平台。

通过在数据平台(hdfs、nosql、rdbms)上架构大数据分析、搜索、计算,对学生的数据进行分析和挖掘,最终得出一些相关性结论。在安全方面,根据在校消费、门禁数据分析,提前预警不在校、未归寝或者晚归的危险信号;如果学生失联,可以调取历史数据,为寻找提供线索。在学业方面,在课堂的自由与纪律矛盾对抗中,为管理者决策提供有利的数据支撑;根据学生上课数据的相关分析,反向促进教学质量的提高。在服务方面:根据学生每天在食堂的消费金额,发现生活困难学生;根据上网数据发现网瘾学生;根据考试数据发现学业困难学生;然后将这些重点关注对象推送给管理者,有针对性地提前提供关怀。在评价方面,根据学生全面的数据,全方位、多视角地评价一个学生,为学生的各项评优、申请资助提供有利依据。教育方面:大数据有助于改变以往一人得“病”全体学生都得“吃药”的状况,这种状况既不科学,效率又非常低。总之,学生大数据分析可以让学生管理者实现精准管理,更有针对性的给学生提供帮助与指导。如果大数据成功应用于学生管理,高校的学生管理工作将呈现新的面貌:

第一,被动管理变为主动管理。利用大数据对全部学生的全部数据进行分析和挖掘,从学生行为中分析得出一些相关性结论,获取一些可能性异常推送给管理者。管理者获取数据以后,可以提前发现异常,提前进行干预和指导,避免亡羊补牢。

第二,群体管理变为个性管理。在当前全球化、经济化、文化多元的社会中,学生的个体差异越来越大,价值观和人生观千差万别,统一的群体管理方法早已经捉襟见肘。利用大数据可以对每个学生个体行为进行挖掘分析,了解每个学生的个性,尊重学生成长的规律,为其提供个性化指导和服务,让每个学生都健康成长。

第三,粗放管理变为精细管理。素质教育的全面发展,让学生的校园学习和生活缤纷多彩。大数据将获取学生全生命周期里面的所有数据,可以让管理者精准了解各个学生的情况,从而针对每个学生进行细致有效的管理,让管理和服务无处不在,真正让学生感到满意和舒适。

三、大数据应用到学生管理工作的挑战

大数据在学生管理方面的关注和投入较少。在慕课(mooc)如火如荼开展的同时,各大高校针对学生管理的大数据应用却黯然失色,缺乏应有的关注和投入。其实用户行为分析早已是各大电商、企业等最核心的大数据应用。只有了解用户,才能提供最贴心的服务,同样,高校只有了解学生,才能真正让学生管理变成服务。虽然高校近年越来越重视学生管理,但是利用大数据对学生进行个性化的管理在教育行业还没有重视起来,也没有投入大量的人力物力进行研究和建设。

数据应用中的安全与隐私保护存在不足。今天的我们很难保护数据,这是整个社会面临的一个极大的挑战,中国保护用户隐私的法律法规尚不健全。为了学生的安全,做到安全监管无死角,是否允许在校园各重点活动区域(课堂、食堂、宿舍、图书馆、第二课堂等)安装视频监控探头?为了获取学生行为,是否允许学校在学生不知情时通过校园卡或者手机等其他感知和探测技术获得学生数据?学校的信息部门如何在大数据环境下确保信息共享的安全性?如何为用户提供更为精细的数据共享安全控制策略?这些问题目前都没有一个标准答案,答案只能待各行各业大数据应用的进一步深入研究和实践得出。

信息化基础建设需完善。由于前期的校园信息化建设仅用于满足学生和教职工的基本需求,没有考虑到大数据的应用,如果要进行大数据的分析,目前学生个体数据还远远不够,因此学校信息部门需要思考如何完善信息化基础建设,从而更多地获取或感知学生的数据。

大数据建设需要全校通力合作。大数据只是一种技术,技术必须与业务有效结合,才能产生最佳的效果。大数据时代高校学生管理的研究,不仅仅是信息部门的工作,也是学工部门的工作,更是全校层面应该统一思考和规划的重大课题。

第二篇:大数据时代背景下加强思想政治工作的思考(原创首发)

中国共产党从成立至今,走过了一段艰辛的创业历程,经历了一段漫长的逐步发展壮大过程。党的星星之火能够燎原,燃遍中华大地,主要得益于强有力的思想政治建设工作。同样,在建国以来的社会主义建设中,我党也没有丢掉思想政治建设的利剑,先后诞生了“以党建带三建”、“以思想政治带动经济发展”、以理想信念带动和谐创建等先进理念,影响和带动着一代代共产党人前赴后继,为社会主义建设事业献出了青春和热血。

时至今日,我国的经济和社会发展取得了举世瞩目的成就,表面上看,这似乎和思想政治建设没有多大的关系。其实不然,没有从始至终的思想政治建设,就不可能有这么纯洁的党员干部队伍,也就没有如此繁荣富强的当今社会。

从新中国的建立到十一届三中全会的联产承包责任制土地包产到户,从改革开放到全面建成小康社会的宏伟目标,经济在不断发展壮大,社会也在不断发展前进。从当初的“治安基本靠狗、通讯基本靠吼、交通基本靠走”的贫穷落后,到今天交通路网四通八达、通讯工具人手一个,这种进步,都在向我们证明,社会进步了,思想政治建设也需要更进一步了。

经济实力雄厚起来的人们,人生观、价值观也在悄然发生着变化。特别是一些手握重权的领导干部,他们面临着金钱、美女的诱惑,面临着“万人景仰荣登宝座”的诱惑,面临着妻儿老小精神物质的诱惑,真正能够做到自觉自警自重自爱独善其身的,也只是少数。试想,从党的十八大以来,周永康、徐才厚、令计划等高官,他们生在红旗下,长在红旗下,接受党的教育和培养多年,最终也没有能够“平安着陆”。是为什么?当然是他们没有能够抵挡得了权色欲的诱惑。

当然,还有一部分官员受到查处,就是他们抱着一种侥幸心理,认为其违法乱纪行为是“天不知、地不知、你不知,甚至我也不知”。殊不知,天网恢恢,疏而不漏。正所谓人过留形,雁过留声。这留过的形,留过的声,是可以用现代化的手段收集起来的,这就是大数据。

再比如说,现在的个人信息泄漏非常严重,有官员违法乱纪行为屡屡曝光于互联网,有男女不正当关系的,有官员钱权交易的。与此相对应,也有像焦裕禄、孔繁森、兰辉、菊美多吉等先进人物先进事迹的。换句话说,就是我们当今就生活在大数据的时代,对生活、对工作、对干部教育等,都有利也有弊。

我们生活在这样一个大数据的时代,没有哪一项工作、没有哪一件事情能够逃避得了数据的记录。思想政治建设工作,也同样如此。如果掌握门道了,用好了,当然有很大的好处;如果只知其然,不知其所以然,必然会带来无穷无尽的烦恼。

再把大数据时代背景的现实与现在我们所开展的思想政治工作相比较,我们会发现,传统的思想政治教育手段,已经显得有些落伍了,已经与时代发展的主题不太协调了,所起到的作用已经在逐步弱化了。

一边是传统模式的思想政治建设手段,一边是与大数据时代相结合的思想政治建设方式,怎样取舍,我们还有必要进行一番探讨。传统模式的思想政治建设手段,已经开展了几十年,通过口口相传的方式,把人员集中起来学,要求记笔记,要求写心得。每一次活动的开展,都要集中大量的人力物力财力,劳民伤财不说,还收效甚微。如果,把思想政治建设与大数据相结合,诸如无纸化办公、远程教育模式、用现代化的手段形成铺天盖地的宣传阵势。这样一来,成本降低了,影响面却扩大了,其效果当然也差不到哪里去。

那么,要怎么样才能把大数据的知识普及、怎么样才能让大数据很好地为思想政治建设服好务等问题,就成了当下亟待解决的问题。

首先在普及大数据这一概念的问题上。厦门大学罗乐勤教授说,大数据是基于现代信息技术与工具,可以自动记录、储存和连续扩充的、大大超出传统统计记录与储存能力的一切类型的数据。具有容量大、多样性、真实性和速度快的特征。这话说得太过专业,说通俗一点,就是采用现代化的手段,把现实生活中的一切活动,以数据的方式记录下来,就形成了大数据。像已经普及了的数字电视、手机、互联网、监控等,都是依靠数据来工作的。

其次是大数据对工作生活的影响的问题。从宽泛一点的范围来讲,在我们的生活和工作中,数据无处不在,我们无处不用数据。举个简单的例子来说,一个超市,对消费者的购物清单进行分析比对,自然就知道了消费者的购物喜好,这就为进货提供了依据。我们一户人家,全年收入有多少,年终存款有多少,全年生活质量如何,家庭成员的幸福指数如何,最终都需要以数据的方式呈现。思想政治建设工作也同样如此,一般是说学习了多少次,开展了活动多少次,形成了学习记录多少字,涌现了先进人物多少个等等,同样也离不开数据。

再次是如何有效利用大数据开展思想政治建设的问题。有人会说,你把大数据吹得神乎其神,我们又该怎么样用大数据来为思想政治建设服务呢?这里也有一个例子,是我们现在正在实施的,国家机关工作人员的继续教育和业务培训问题。国家机关每一个工作人员,都在培训网有一个帐号,只要你连上网登录进去,就可以听到老师精彩的讲解了。这不是用大数据来开展工作的一个例子吗?因此,我们完全可以摒弃思想政治建设的传统的教育模式,打赢一场没有销烟的思想政治建设的战争,以入脑入心的教育方式,带领广大党员干部优先占领这块精神高地。一是在党员干部中全员普及数据理论,让党员干部知道什么是大数据、用大数据能够干什么、用不好会带来什么危害、用好了又会有什么好处等。互联网的发展日新月异,想当初,多少在键盘上大练“一指禅功”的,今天不同样可以在键盘上快步如飞了吗?因此,普及大数据理论知识,应该是不难的。二是利用网络管理的便捷手段,建立一个全新的、面向党员干部的思想政治建设网络,像国家机关工作人员继续教育和业务培训一样,以网络课程的方式代替传统集中授课,以视频会议的方式替代集中开会,以网络答题的方式替代传统纸质答题。在网络管理中心,这些都会被以数据的形式记录下来,当然就成为了考核的重要依据了。三是以数据信号影响带动全体群众。像现在一些三四线城市,环境卫生差,市民文明素质差,社会治安差,这些问题,既有带头作用发挥不好的问题,又有监管不严的问题。在此不防做个假设,在十字路口、在显要位置、在重要地段等,设置显眼的大屏幕,全天播放先进人物事迹、先进文明理念,曝光不文明现象、不文明行为等,对思想政治建设形成一种铺天盖地的宣传。同时,把用现代手段记录下来的数据,包括文明与不文明的、遵纪守法与违法乱纪的、先进与落后的数据记录,载入一个人、一个家、一个单位、一个集体的诚信档案,作为考核与评先评优的重要依据。除此之外,还需要加强数据安全工作,提高网络技术防范能力,不能给非法分子任何可乘之机。

总之,笔者认为,我们处在一个被数据包围的时代。我们完全可以在思想政治建设上走出一条全新的路子,走出办公室,走出会议室,走出文件袋,走进人们的生活,以润物细无声的优势,感化、影响中国的这一代和下一代,代代相传,薪火相承,培养出大批的积极、乐观、向上、无私、敬业、奉献的优秀人才,大踏步走向全面小康,走向共同富裕。

作者:染博钊

第三篇:大数据产业发展应用思考

加快贵州大数据产业发展应用的思考

当前,对于贵州省来讲,大数据产业的发展,既是新时期全省经济社会建设的崭新内容,也是政府部门电子政务管理的一项重要工作。在全国和全省经济发展的大视野下,如何按照国家大数据产业的战略部署,对加快贵州大数据产业的发展和应用进行深入研究和思考,已成为政府部门、高等院校、研究机构、产业部门乃至社会公众日益关注的热点问题,具有十分重要的现实作用和战略意义。

一、加快大数据产业的发展和应用

1、大数据的定义及基本特征

大数据是通过快速获取、处理、分析后,从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交换数据与传感数据。同时,大数据是一项有价值的国家资本,应对公众开放,而不是把其禁锢在政府体制内,因此积极倡导政府数据开放, 使公众可以通过任何数据平台了解和获取政府开放的数据信息和公共服务。所以,大数据具有数据体量(volumes)大、数据类别(variety)大、数据处理速度(Velocity)快、数据真实性(Veracity)高、巨大的数据价值和数据低密度(Value high and Lowdensity)成反比的基本特征,这些特征表明了大数据不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息,也体现在如何加强大数据技术研发,抢占经济社会发展的前沿,意味着随着市场交易与应用数据等新数据大量生成,传统数据的局限被打破,将为企业提供有效的信息并确保其真实性及安全性。所以,大数据不仅指其数据本身的规模,也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。对国家和地区来讲,只有加强大数据技术研发,才能抢占时代发展的前沿和先机。

2、加快大数据产业的发展和应用

大数据产业是指一切与大数据的产生于集聚、组织与管理、分析与发现、应用与服务相关的经济活动的集合,以挖掘分析服务为核心,包括数据中心、宽带网络等基础设施服务,数字内容服务、物联网服务、位置服务等信息服务,智能终端制造、电子元器件制造等电子产品制造,以及智能交通、互联网金融和智慧城市等应用服务。实践表明,继云计算、物联网和移动互联网之后,大数据正成为信息技术的新热点,产业发展的新方向,将对整个人类的生产与生活产生巨大影响,对国家和地区的经济与社会带来深刻变革。对目前经济尚不发达的贵州省来讲,加快大数据产业的发展和应用,把握大数据发展方向,推动大数据开发应用,发展大数据服务产业,是推进贵州省信息技术产业集聚发展和经济社会跨越发展的重要抓手,对推动贵州工业结构调整、加快新型工业化和城镇化进程、打造贵州经济社会发展升级版,具有十分重要的战略意义和现实作用。

二、贵州发展大数据产业的优势和存在问题

1、贵州发展大数据产业的优势

2014年2月,贵州省人民政府印发了《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》和《贵州省大数据产业应用规划纲要(2014—2020年)》,为 我省发展大数据产业指明了方向。为实现到2020年我省大数据带动相关产业规模达到4500亿元的目标,应对当前我省大数据产业的发展优势进行分析。

一是气候环境优良的生态优势。贵州省属热带季风湿润气候,夏季平均气温低于25℃,全年风速以微风为主,没有明显沙尘天气,空气质量常年优良。地质结构稳定,远离地震带,灾害风险低。优良的生态环境为发展大数据基础设施提供了独特的优势。

二是水煤资源丰富,电力价格低廉的能源优势。贵州水能蕴藏量居全国第六位,平均106千瓦/公里2,为全国平均的1.5倍。煤炭资源储量居全国第五位,煤气层资源量列全国第二位,全省火电装机容量超过2000万千瓦。电力价格具有竞争优势,贵州省工业用电平均价格明显低于国内其他地区。能源优势能够为大数据企业提供廉价、稳定的电力资源,降低企业运行成本。

三是地理位置和交通便利的优势。贵州省位于我国中部和西部地区的结合地带,连接成渝经济区、珠三角经济区、北部湾经济区,是我国西南地区的重要经济走廊。近年来,贵州省抓紧建设以龙洞堡国际机场为核心的“一干十三支”民航系统,以黔桂、成贵等铁路干线和贵广高铁、沪昆高铁为代表的铁路运输网络正在形成,2014年进入“高铁时代”。贵州省公路路网结构日趋完善,高速公路通车里程3261公里,2015年通车里程突破5100公里,实现“县县通高速”的目标。持续优化的交通条件,使贵州省经济走廊的地位进一步凸显。

四是具有西部重要增长极、内陆开放新高地的战略优势。党中央、国务院高度重视贵州省的发展,先后出台的《全国主体功能区规划》、《国务院关于进一步促进贵州经济社会又好又快发展的若干意见》、《西部大开发“十二五”规划》和《黔中经济区发展规划》等政策规划,都明确了对贵州省的支持政策。2014年1月6日,国务院批复贵安新区作为西部地区重要的经济增长极、内陆开放型经济新高地和生态文明示范区的战略定位,进一步加大了对贵州省发展的支持力度。

2、贵州发展大数据产业中存在的主要问题

贵州省在发挥产业优势的同时,应十分重视目前存在的以下重要问题:

一是大数据产业基础薄弱。从全省和地区来看,大数据产业基础还比较薄弱,如大数据产业的结构不够完整,缺少具有较大规模、掌握核心技术、能够带动数据产业发展的行业龙头企业,对全省和地区的产业带动效果有限,由于高端产业链资源不足,在产业链的发展上,各个环节尚未形成上下游能够协作发展的模式。

二是传统企业对大数据认识不足。由于传统企业对大数据加快企业转型升级的运营理念认识不足,缺乏对企业的创新技术,企业内部的数据“孤岛”现象严重,不能对其数据价值进行充分挖掘和利用,加上对数据的管理技术和架构落后,导致不具备对大数据的处理能力,不仅数据安全和防范意识差,而且存在数据泄漏的问题。

三是大数据应用方面人才匮乏。贵州省由于处于中西部地区,经济发展相对落后,与发达地区相比,大数据人才缺乏,特别是高层次、复合型的大数据科学家、首席数据分析专家短缺严重。尽管2014年贵州省成立了大数据研究院,贵州大学、贵州师范大学也分别成立了大数据学院,但培养的人才需要四年之后才能毕业,加上技术创新服务体系不健全,各类创新创业孵化平台建设不足,所以,大数据应用方面的人才匮乏已成为当前大数据产业发展的“短板”,如何集聚人才,是迫切需要解决的问题之一。

四是信息产业边缘化和产业结构不合理问题比较突出。当前,贵州省信息产业规模总量小,缺乏大型龙头企业,企业之间没有形成有效的产业链,加之信息产业根基不牢,配套产业缺失、关联度不高,尚未形成有效的产业链集群发展模式,在全国信息产业布局中,处于相对边缘化的地位。2013年,贵州省电子信息制造业产值、软件和信息服务业主营业务收入、电信业务总量分别仅占全国的0.23%、0.32%、2.17%。另外,大数据产业结构也不合理,主要集中在电子元器件领域,新一代移动通信系统、智能终端,计算机、服务器等产业高端、新兴领域基本处于空白;且多数企业处于价值链低端,核心竞争力弱,高速增长缺乏动力引擎。针对存在的问题,应采取卓有成效的对策措施加以解决。

三、加快贵州大数据产业发展的对策措施

1、培育市场需求,加强需求端引导

一是当好需求拉动发展的中介人。大数据产业发展统筹机构应增设专门的管理职能,负责进行行业应用及产品和服务供给匹配,在应用企业和供给企业之间当好需求拉动发展的中介人。同时,负责协调解决对接过程中出现的重大问题,因此机构中应吸纳大数据产业专家智囊团作为外脑辅助机构。

二是开展行业应用示范。借鉴国外成功经验,加快政府相关部门数据开放进度,引导和推动大数据行业应用试点示范项目开展。面向电信、金融、流通、医疗、能源、文化科技融合等数据量大的领域,为大数据产业发展和推广运用提供范例和借鉴。

三是求效做实政府采购引导。制定政府部门和公用事业单位大数据应用采购目录,将“云上贵州”系统平台、数据安全、数据分析和云服务等大数据服务纳入政府采购目录,各级政府要安排专项资金支持政府采购。

2、提升核心技术,打造行业优势

一是加强同北京中关村技术合作,尽快形成贵州省大数据产业自有核心技术。通过建立联席会议制度,加强两地干部的挂职与交流。落实中关村企业落地项目优惠政策,鼓励贵州本地企业与中关村大数据企业进行多层次的合作,对在理念交流、管理输入、人才引进、市场合作等多方面的项目给予资金资助。

二是积极争取国家支持。积极参与工信部、科技部大数据科技攻关和产业发展规划实施工作,加强和深化产学研用合作,完善自主创新体系建设。积极参与国家973光存储重大科研项目,开展国际合作,提升NVD光存储产品技术,加快光盘阵列技术及其产业化进程。

三是加快推进创新成果转化。引进大数据研发中心、工程技术(研究)中心等技术创新和产业化机构。组织实施大数据关键技术产品产业化项目,用于整合、处理、管理和分析大数据的关键技术产品产业化。加快推动以北斗导航为核心的地质灾害预报预警、交通运输监管、智慧旅游等应用示范,支持位置信息服务业务发展。

3、加快招商引资,引进国内外强势企业落户贵州

一是通过引进产业中具有核心地位的龙头企业,培育有竞争优势的大数据产业集群。在产业特色、技术水平、产学研结合等创新要素整合上有所突破,弥补产业链发展的短板。通过注入科技、信息化和品牌元素,促进现有产业不断精细化,提升现有企业的质量效益,将优势产业打造具有竞争优势的产业集群。

二是围绕“7+N”云工程应用和产业链培育,组建专门招商团队,采取精准招商和专业招商,大力引进世界500强和国内电子100强企业落户贵州。进一步巩固和扩大招商引资成果,形成大项目带小项目,主体项目带配套项目、上游项目带下游项目产业集聚的良好局面。

三是认真贯彻落实《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》、《贵州省大数据产业发展应用规划纲要(2014—2020年)》,及时兑现财政扶持、金融支持、用地保障、电力供给等方面的优惠政策措施。同时,加快政府职能转变,增强服务意识,提高服务效率,积极营造招商引资和产业发展环境。

4、战略运营本地企业,提升核心竞争力

一是引进国内外大数据产业链龙头企业作为战略投资者开展合作,大力孵化培育本地云计算大数据领先企业。并以其为龙头,带动行业中第一梯队其余企业做大做强。通过向重点支持的企业、第一梯队其余企业提供市场、品牌、人力资源、财务、法律、行政等孵化服务,帮助其发展壮大。

二是重点推进贵阳云计算大数据创新孵化基地建设,吸纳云计算、大数据的外源资本、前沿技术和人才,有效提升本地企业核心竞争力,推动更多的企业成为创新主体,力争在一些关键领域切实掌握自主知识产权,进而增强区域产业发展整体竞争力,培育更多创新型企业参与到产业链条中高附加值产业环节。

三是发挥本地企业集中大数据产业信息分析人员和业务应用人员的智慧,以贵州省内数据资源丰富的政府部门为切入点,以智慧交通、智慧医疗、商业零售业为重点,探索推广关系挖掘和沉淀价值利用模式,尽快推广数据托管和交易平台商业模式,探索占领周边省份市场。

5、拓宽融资渠道,夯实产业基础

一是加大政府资金投入力度。设立大数据产业发展专项资金,建立大数据产业财政投入长效增长机制。各级政府要加大财政预算支持力度,把大数据产业发展专项资金列入预算。成立省大数据产业引导资金联席会议,共同研究资金支持导向和重点项目支持方式。

二是积极吸引社会资金参与。引导各类风险投资机构加大对大数据发展的投资力度,鼓励金融机构为符合条件的大数据企业提供贷款。加快担保体系建设,积极探索借鉴“风险池”资金管理方式,推行联合担保,分担融资风险,扩大融资担保能力,拓宽大数据企业融资渠道。支持担保机构加大对大数据产业知识产权质押贷款的担保支持力度。

三是创新产业发展融资模式。建立大数据产业发展专项投融资平台,封闭运行,由各市(区)政府按一定比例注入资本金,提高平台的融资能力。根据项目具体情况,探索采用“特许经营”、“公私合营(PPP模式)”、“建设移交(BT模式)”等融资模式。加强要素市场与资本市场的有效融合。

6、强化人才支撑,促进持续发展

一是以大数据领域研发和产业化项目为载体,积极引进和培养一批领军人才和高端人才。聘请国内顶级专家学者作为产业发展顾问。鼓励符合条件的国内外大数据领军企业家、海外高层次人才、院士、国家级专家学者、“千人计划”专家、知名大数据高端创新人才和创新团队创立大数据企业。

二是推动省内外高校与行业企业、科研院所深度合作,为贵州省培养大数据技术研发、市场推广、服务咨询等应用型人才。与北京大学、清华大学、中科院等重点高校科研院所签订协议,定向培养和输送信息技术类人才。鼓励企业与大专院校建立订单式人才培养机制,与花溪大学城、清镇职教城合作,为大数据企业提供订单式培训,就地解决大数据企业发展所需的中初级人才。

三是着力培养“业务+数据+技术”专业化人才。大数据应用最关键的部分是数据分析和挖掘数据价值。贵州省在进行人才引进和资源培养时,数据科学家是目前大数据产业发展急需的专业化人才,他们能够建立高级分析模型,发现趋势和隐藏的模式,使大数据真正发挥作用。

7、统筹数据资源,保障数据安全

一是尽快制定信息安全法、反垃圾电子邮件法、手机垃圾短信治理法及网络和新媒体广告法,为个人数据保护提供全面的立法支持框架。在立法完成之前,通过政府规章性文件的方式规范数据资源共享交换、开发利用、隐私保护等关键环节,在法律层面避免信息泄露和信息滥用等问题,保障大数据产业发展环境。

二是制定相关标准规范。面向大数据平台建设和应用服务需求,制定大数据采集、管理、共享、交易等标准规范,明确收集数据的范围和格式、数据管理的权限和程序以及开放数据的内容等。明确大数据采集、管理、交换等标准,制定数据开放目录并及时更新。

三是完善信息安全保障机制。加强大数据环境下信息安全认证体系建设,做好信息安全顶层设计,有效保障数据采集、传输、处理等各个环节的安全可靠。围绕信息系统安全、基础设施安全、云平台安全、网络通信安全、数据安全、身份认证与管理等方面,开展全面系统的信息安全保障试点工作,探索建立信息安全保障体系。

8、完善服务保障,为产业保驾护航

一是组织产业发展统计体系与监测基础性研究。一方面,尽快明确大数据产业在行业分类中的具体范围,制订关键技术和产品目录。根据《贵州省大数据产业发展应用规划纲要(2014-2020年)》确定的重点方向和任务,梳理现有行业分类标准,尽快明确贵州省大数据产业发展的具体范围。分行业制订产业发展的关键技术和产品目录,以便提高宏观管理能力,加强对具体工作的指导,确保财税、金融政策有针对性地扶持重点技术和产品。另一方面,选择典型优势领域,尽快做好与现有统计口径的衔接。优先选择具有比较优势基础的领域,积极开展“大数据产业分类基础指标”理论研究,面向省内行业组织、企业广泛征求意见,在工作层面完善形成对应的统计指标和统计渠道。以此为基础,尽快建立大数据产业统计监测制度和动态调整机制。

二是建立大数据产业发展政府平台。组织专业人员进行大数据产业应用研究,汇总大数据产业应用案例,在共享平台上及时动态公布。同时,组织专业人员对大数据产业发展运行进行研究,筛选构建大数据产业发展监测指标体系,在共享平台上及时动态公布;对大数据数据重大项目进行汇总整理,在共享平台上及时动态公布项目进展,以及对大数据产业资金使用情况进行汇总整理,在共享平台上及时动态公布,接受专业机构和社会公众监督。

三是创新政策扶持。首先,将大数据产业发展优先纳入新型城镇化发展规划、新兴产业发展规划和科技专项,围绕大数据硬件、软件开发生产到产品、服务,从基地建设、资源供给、人才开发、企业培育、国际合作、产业基金、运营合作、财税政策、试点建设、协调推进等方面制定有利于产业启动和发展的政策和措施,给予重点支持。其次,将大数据产业与潜力应用行业进行政策设计统筹考虑,通过政策创新鼓励应用行业与大数据产业发展有效对接,重点探索促进大数据产业信息共享平台的鼓励政策,在产业发展中更多引入市场机制;探索应用行业与大数据产业资金“一揽子使用”鼓励政策,增强产业发展融资能力。第三,社会资本支持产业发展也应有明确的规章制度进行权利设定和责任约束。通过制定民间资本进入大数据产业发展实施细则,明确准入标准、主体资格、主体责任与权利、享受的优惠政策、进入流程、责任和惩罚机制等事宜。并及时向政府有关部门共享信息和向社会公开,以接受全方位监督,确保资金参与时效。

四是加强组织保障,优化管理体制。按照“一办一中心一企业”的格局,加强大数据统筹管理力量。整合现有信息数据管理资源,设立副厅级事业编制的贵州省大数据产业发展中心,承担全省数据资源管理和技术支撑工作。适时成立国有控股的云上贵州大数据产业发展有限责任公司,作为投融资平台对贵州省大数据企业及项目进行股权投资,牵头募集资金建立省大数据产业风险投资基金,负责承担系统平台建设和运营,参与政府数据资源管理和开发应用。有效发挥贵阳市大数据产业专家咨询委员会职能,积极引进国内外大数据领域的优秀专家学者,参与拟定相关技术标准,协助拟定推进大数据产业发展的相关政策,为贵阳市推进大数据产业提供决策咨询。

建议由省经济和信息化委牵头,建立跨部门、跨地区、跨行业的大数据发展协同推进机制,加强重大问题协调力度。设立贵州省数据资源管理办公室、产业发展专家委员会,为大数据产业发展与应用提供决策支持。明确数据资源管理机构,指导省直各部门开展数据资源登记和分级,统筹管理各部门之间的数据交换和交互需求,推动政府数据资源整合、公开共享、开发利用。各地各部门要强化服务意识,加强协调配合,建立跨地区、跨部门和跨层级的政府信息交换和共享机制,为大数据管理和商业应用创造条件、提供方便。各地区要及时制定配套措施,抓好政策落实,形成政策叠加效应和强大合力,推动全省以大数据产业为重点的信息产业实现跨越发展。

第四篇:关于大数据时代的机遇与挑战的学习心得

《形势与政策》课是高校思想政治理论课的重要组成部分,是对我们学生进行形势政策教育的主要渠道、主要阵地,是我们每个大学生的必修课程,在我们大学生的思想政治教育中担负了重要的使命,具有不可替代的重要作用,更好地贯彻落实了中央的有关精神,是我们当代大学生关注的热点问题,帮助我们掌握正确分析形势的立场,观点和方法。

当今世界飞速发展,"两耳不闻窗外事,一心只读圣贤书"的时代过去了。地球村里的变化日新月异。生在当代,作为大学生的我们,岂能做那四角的书柜?抛掉陈旧的观念,拥抱外面精彩的世界,才是我们应该做的。

如今国内外形势风云变幻,进入21世纪的中国正面临着难得的机遇和巨大的挑战,当代大学生也面临着深刻的国内外环境,所以,在高校大学生中广泛开展形势政策教育,对当代大学生如何在纷繁复杂的国内外形势下,正视我国面临的机遇与挑战,坚定信念,振奋精神,努力学习,报效祖国,具有重大的现实价值,与深远的历史意义。

大数据泛指巨量的数据集,因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料,大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富,价值堪比石油。因此,发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。

信息爆炸不自今日起,但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面,网民数量不断增加,另一方面,以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网,人均0.1个;2013年全球将有500亿个设备联网,人均70个。随着宽带化的发展,人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%,即信息总量每两年就可以翻番,这一趋势还将持续。目前,单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见,其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。

数据规模越大,处理的难度也越大,但对其进行挖掘可能得到的价值更大,这就是大数据热的原因。首先,大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据,记录着他们的思想、行为乃至情感,这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物,蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计,2012年底我国网民数为5.64亿,手机网民为4.2亿,通过分析相关数据,可以了解大众需求、诉求和意见。其次,企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告,全球企业的信息存储总量已达2.2ZB(1ZB等于1000EB),年增67%。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元,收集环境和社会管理所需的信息。2011年,英国《自然》杂志曾出版专刊指出,倘若能够更有效地组织和使用大数据,人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。

大数据时代的机遇与挑战,越来越多的企业意识到了这种挑战:IT 负责人和职员无法有效地对海量数据进行收集、处理和分析;另一方面,企业CEO 以及高层管理人员因不能及时获得所需的信息,而无法预测出潜在的业务风险,坐等商机的流失

目前,大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战,体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志,去伪存真,尽可能收集异源甚至是异构的数据,必要时还可与历史数据对照,多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标,通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术,在存储时要按照一定规则对数据进行分类,通过过滤和去重,减少存储量,同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数,其复杂性不仅体现在数据样本本身,更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性,难以用传统的方法描述与度量,处理的复杂度很大,需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理,利用上下文关联进行语义分析,从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息,并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现,使结果更直观以便于洞察。目前,尽管计算机智能化有了很大进步,但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析,谈不上深层次的数据挖掘,现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。

大数据技术的运用前景是十分光明的。当前,我国正处在全面建成小康社会征程中,工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重,建设下一代信息基础设施,发展现代信息技术产业体系,健全信息安全保障体系,推进信息网络技术广泛运用,是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情,把握规律,实现科学发展,做出科学决策具有重要意义,我们必须重新认识数据的重要价值。

中国人口居世界首位,将会成为产生数据量最多的国家,但我们对数据保存不够重视,对存储数据的利用率也不高。此外,我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享,导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁,应注重公开信息,应重视数据挖掘。

大数据是新一代信息技术的集中反映,是一个应用驱动性很强的服务领域,是具有无穷潜力的新兴产业领域;目前,其标准和产业格局尚未形成,这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用,将它作为转变经济增长方式的有效抓手,但要注意科学规划,切忌一哄而上。

最后,我想说,学校开设的《形势与政策》课非常有必要。因为,高等学校的形势与政策教育是高校大学生思想政治教育的重要内容,是提高大学生综合素质、开阔胸怀视野、增强责任感和大局观十分重要的方面,它使我们更深刻地认识了中国,了解了世界,认识了我们与世界的差距,以及我们自身的不足,使我在思想上迈进了一大步,也为我们走出学校进入社会提前上了一课,让我们感受到社会的形势和国家政策,好让我们更有准备的为人民服务,为国家作出应有的贡献。

第五篇:农业部关于推进农业农村大数据发展的实施意见

各省、自治区、直辖市及计划单列市农业(农牧、农村经济)、农机、畜牧兽医、农垦、农产品加工、渔业厅(局、委、办),新疆生产建设兵团农业局,部机关有关司局、直属事业单位:

为充分发挥大数据在农业农村发展中的重要功能和巨大潜力,有力支撑和服务农业现代化,根据《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》(国发〔2015〕50号)精神,制定本实施意见。

一、深刻认识农业农村大数据发展和应用的重要意义

(一)农业农村大数据已成为现代农业新型资源要素。当前,大数据正快速发展为发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态,已成为国家基础性战略资源,正成为推动我国经济转型发展的新动力、重塑国家竞争优势的新机遇和提升政府治理能力的新途径。农业农村是大数据产生和应用的重要领域之一,是我国大数据发展的基础和重要组成部分。随着信息化和农业现代化深入推进,农业农村大数据正在与农业产业全面深度融合,逐渐成为农业生产的定位仪、农业市场的导航灯和农业管理的指挥棒,日益成为智慧农业的神经系统和推进农业现代化的核心关键要素。

(二)发展农业农村大数据是破解农业发展难题的迫切需要。我国已进入传统农业向现代农业加快转变的关键阶段。突破资源和环境两道“紧箍咒”制约,需要运用大数据提高农业生产精准化、智能化水平,推进农业资源利用方式转变。破解成本“地板”和价格“天花板”双重挤压的制约,需要运用大数据推进农产品供给侧与需求侧的结构改革,提高农业全要素的利用效率。提升我国农业国际竞争力,需要运用大数据加强全球农业数据调查分析,增强在国际市场上的话语权、定价权和影响力。引导农民生产经营决策,需要运用大数据提升农业综合信息服务能力,让农民共同分享信息化发展成果。推进政府治理能力现代化,需要运用大数据增强农业农村经济运行信息及时性和准确性,加快实现基于数据的科学决策。

(三)发展农业农村大数据迎来重大机遇。我国农业农村数据历史长、数量大、类型多,但长期存在底数不清、核心数据缺失、数据质量不高、共享开放不足、开发利用不够等问题,无法满足农业农村发展需要。随着农村网络基础设施建设加快和网民人数的快速增长,农业农村数据载体和应用市场的优势逐步显现,特别是移动互联网、云计算、大数据、物联网等新一代信息技术的快速发展,各种类型的海量数据快速形成,发展农业农村大数据具备良好基础和现实条件,为解决我国农业农村大数据发展面临的困难和问题提供了有效途径。

二、明确农业农村大数据发展和应用的总体要求

(四)指导思想。深入贯彻党的十八大和十八届三中、四中、五中全会精神,以邓小平理论、“三个代表”重要思想、科学发展观为指导,贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念,按照“着眼长远、突出重点、加快建设、整合共享”要求,坚持问题和需求导向,坚持创新驱动,加快数据整合共享和有序开放,充分发挥大数据的预测功能,深化大数据在农业生产、经营、管理和服务等方面的创新应用,为政府部门管理决策和各类市场主体生产经营活动提供更加完善的数据服务,为实现农业现代化取得明显进展的目标提供有力支撑。

(五)基本原则

——坚持问题导向、应用驱动。从面临的突出问题和迫切需求入手,明确建设重点,主攻薄弱环节,以应用为内生动力,推动科学高效可持续发展。

——坚持创新机制、整合资源。加强顶层设计,以数据资源整合促进数据采集、带动数据开发利用,建立标准统

一、各负其责、共建共享的工作机制。

——坚持先易后难、逐步推进。优先选择基础较好的地区、重点领域、重点品种建设大数据,逐个品种、逐个环节开展试点,边试点边总结,边推进边见成效,带动不同地区、不同领域农业农村大数据稳步发展。

——坚持上下联动、社会众筹。中央和地方上下联动,涉农部门相互配合,各类市场主体、行业组织等社会力量广泛参与,形成覆盖全面、业务协同、上下互通、众筹共享的农业农村大数据发展格局。

(六)主要目标。立足我国国情和现实需要,未来5-10年内,实现农业数据的有序共享开放,初步完成农业数据化改造。到2017年底前,农业部及省级农业行政主管部门数据共享的范围边界和使用方式基本明确,跨部门、跨区域数据资源共享共用格局基本形成。到2018年底前,实现“金农工程”信息系统与中央政府其他相关信息系统通过统一平台进行数据共享和交换。到2020年底前,逐步实现农业部和省级农业行政主管部门数据集向社会开放,实现农业农村历史资料的数据化、数据采集的自动化、数据使用的智能化、数据共享的便捷化。到2025年,实现农业产业链、价值链、供应链的联通,大幅提升农业生产智能化、经营网络化、管理高效化、服务便捷化的能力和水平,全面建成全球农业数据调查分析系统。

三、夯实农业农村大数据发展和应用的基础

(七)建设国家农业数据中心。以建设全球农业数据调查分析系统为抓手,推进国家农业数据中心云化升级,建设国家农业数据云平台,在此基础上整合构建国家涉农大数据中心。国家农业数据中心由1个中央平台,种植、畜牧和渔业等产业数据,国际农业、全球遥感、质量安全、科技教育、设施装备、农业要素、资源环境、防灾减灾、疫病防控等数据资源及各省、自治区、直辖市农业数据分中心共同组成,集成农业部各类数据和涉农部门数据。

(八)推进数据共享开放。整合农业部数据资源,统一数据管理,实现数据共享。农业部各类统计报表、各类数据调查样本和调查结果、通过遥感等现代信息技术手段获取的数据、各类政府网站形成的文件资料、政府购买的商业性数据等在国家农业数据中心平台共享共用。通过项目资金安排带动数据资源整合,除国家规定保密的数据外,对不共享、不按规定开放数据的,严格控制安排相关项目资金。通过内部整合和外部交换,逐步推进部内司局之间、涉农部门之间、中央与地方之间数据共建共享。编制农业农村大数据资源开放目录清单,制定数据开放计划,推动各地区、各领域涉农数据逐步向社会开放,做到数据应开放尽开放,提高开放数据的可利用性。

(九)发挥各类数据的功能。巩固和提升现有监测统计渠道,健全基点县和样本名录,完善村县数据采集体系,开展对历史数据的清洗和校准,系统梳理农产品生产、消费、库存、贸易、价格、成本收益“六大核心数据”,建立重要农产品供需平衡表制度。拓展物联网数据采集渠道,加强和利用遥感、传感器、智能终端等技术装备,实时采集农业资源环境、生产过程、加工流通等数据,支撑农业精准化生产和销售。开辟互联网数据采集渠道,开展互联网数据挖掘,对现有文献资料进行数据化改造,推进农业生产经营管理服务在线化。

(十)完善农业数据标准体系。构建涵盖涉农产品、资源要素、产品交易、农业技术、政府管理等内容在内的数据指标、样本标准、采集方法、分析模型、发布制度等标准体系。开展农业部门数据开放、指标口径、分类目录、交换接口、访问接口、数据质量、数据交易、技术产品、安全保密等关键共性标准的制定和实施。构建互联网涉农数据开发利用的标准体系。

(十一)加强数据安全管理。按照信息安全与信息化项目建设同步规划、同步建设、同步运维的要求,完善大数据平台管理制度规范,建立集中统一的安全管理体系和运维体系,加强病毒防范、漏洞管理、入侵防范、信息加密、访问控制等安全防护措施。健全应急处置预案,科学布局建设灾备中心,严格落实信息安全等级保护、风险评估等网络安全制度,明确数据采集、传输、存储、使用、开放等各环节网络安全保障的范围边界、责任主体和具体要求。

四、把握农业农村大数据发展和应用的重点领域

(十二)支撑农业生产智能化。运用地面观测、传感器、遥感和地理信息技术等,加强农业生产环境、生产设施和动植物本体感知数据的采集、汇聚和关联分析,完善农业生产进度智能监测体系,加强农情、植保、耕肥、农药、饲料、疫苗、农机作业等相关数据实时监测与分析,提高农业生产管理、指挥调度等数据支撑能力。推进物联网技术在种植、畜牧和渔业生产中的应用,形成农业物联网大数据。发展农机应用大数据,加强农机配置优化、工况检测、作业计量等数据获取,提高农机作业质量的远程监控能力,提高对作物种植面积、生产进度、农产品产量的关联监测能力。

(十三)实施农业资源环境精准监测。建立与气象、水利、国土、环保等部门数据共享机制,构建农业资源环境本底数据库。建立农业生物资源、农产品产地环境以及农业面源污染等长期定点、定位监测制度,完善监测评价指标体系,为“一控两减三基本”行动的实施提供数据支撑。开展耕地、草原、林地、水利设施、水资源等数据在线采集,构建国家农林资源环境大数据实时监测网络。逐步公开农业资源环境数据,支持企业开发节水、节肥、节药、农业气象预报等数据产品。

(十四)开展农业自然灾害预测预报。完善干旱、洪涝、冷害、台风等农业重大自然灾害和草原火灾监测技术手段,加强数据实时采集获取能力建设,提高应急响应水平。整理挖掘自然灾害历史数据,加强对灾害发生趋势的研判和预测,掌握灾变规律,强化实时监测与预警,把握最佳防控时机,有效预防和最大程度降低灾害损失。建立农业灾害基础数据库,组织专家团队构建预测模型,开展农业灾害与农业生产数据的关联分析,定期发布灾情预警和防灾减灾措施。

(十五)强化动物疫病和植物病虫害监测预警。建立健全国家动物疫病和植物病虫害信息数据库体系、全国重大动物疫病和植物病虫害防控指挥调度系统,提升监测预警、预防控制、应急处置和决策指挥的信息化水平。健全覆盖全国重点区域的农作物病虫疫情田间监测网点、农药安全风险监测网点、动物疫病风险监测网点、动物及动物产品移动风险监测网点、兽药风险监测网点、屠宰环节质量安全监测网点和重点牧区草原鼠虫害监测网点,提高动物疫病和植物病虫害监测预报的系统性、科学性、准确性。

(十六)实现农产品质量安全全程追溯。加快建设国家农产品质量安全追溯管理信息平台,建立健全制度规范和技术标准,加强与相关部门的数据对接,实现生产、收购、贮藏、运输等环节的追溯管理,建立质量追溯、执法监管、检验检测等数据共享机制,推进数据实现自动化采集、网络化传输、标准化处理和可视化运用,实现追溯信息可查询、来源可追溯、去向可跟踪、责任可追究。推进实现农药、兽药、饲料和饲料添加剂、肥料等重要生产资料信息可追溯,为农产品监管机构、检验检测认证机构、生产经营主体和社会公众提供全程信息服务。

(十七)实现农作物种业全产业链信息查询可追溯。建立农作物种业大数据信息系统,整合部、省、市、县种业科研、品种管理、种子生产经营、市场供需各环节信息数据,实现新品种保护、品种审定、品种登记、引种备案、种子生产经营许可备案网上申请,种子供求、市场价格、市场监管等信息公开和查询,统一市场种子标签规范,实现从品种选育到种子零售的全程可追溯,为农民选购放心种和农业部门依法治种提供信息服务。

(十八)强化农产品产销信息监测预警数据支持。在巩固原有数据采集基础上,开展电子商务、期货交易、电子拍卖、批发市场电子结算等数据的监测分析,加强农产品加工数据采集体系建设,加大消费端数据采集力度,建立覆盖全产业链的数据监测体系,促进农产品产销精准对接。加强全球农业数据调查分析,研发重要农产品供需预测模型,组建跨部门跨行业农业大数据分析团队,开展综合会商,提升分析预警和调控能力。完善农业展望工作制度和涉农数据发布制度,打造权威的农产品产销数据发布窗口。

(十九)服务农业经营体制机制创新。开展农村集体经济和农村合作经济发展情况监测,建立健全示范性家庭农(林)场、合作社示范社和重点龙头企业名录,完善现代农业经营方式综合评价制度。加强农村集体资金资产资源信息化管理,加快农村集体资产监管数据库建设。加强对农民收入、农村土地经营权流转、农村集体产权交易、农民负担、新型农业经营主体发展等情况的统计监测,强化相关数据的采集、存储和关联分析,强化对工商资本租赁经营农户承包地情况的监管。建立全国农村土地承包经营权确权登记颁证数据库,并与不动产登记信息管理基础平台衔接,推进数据互联互通和共建共享。发展农垦经济大数据,加强农垦土地资源、农业生产信息、农业生产社会化服务和农垦农产品质量安全数据监测。

(二十)推进农业科技创新数据资源共享。整合农业科教系统数据资源,推动农业科研数据共享,促进农业科研联合和协作攻关。建立国家农业科技服务云平台,加快国家农业科技大数据建设,集聚农业科教系统各方力量,形成农业科技创新、成果转化、农技推广、新型职业农民培育等领域的数据共享机制。建设育种大数据,实现对农作物表型数据和基因测序数据的长期观测和积累,开展大数据关联分析,加速作物优良品种选育的过程。

(二十一)满足农户生产经营的个性化需求。加快推进信息进村入户工作,增强村级站数据采集和信息发布功能。建立健全面向农业农村的综合信息服务体系,提升12316平台用户体验和服务质量,为农民生产生活提供综合、高效、便捷的农业农村综合信息服务。探索商业化经营模式,鼓励各类经营性农业信息服务组织开发基于APP应用的农业大数据信息服务产品,提高农民使用智能手机的能力,为农民提供精准化、个性化信息服务。

(二十二)促进农业管理高效透明。推动农业部门政府数据开放共享,加强农业部门政务数据资源与涉农部门数据、社会数据、互联网数据等的关联分析和融合利用,完善“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”的机制,提高农业宏观调控的科学性、预见性和有效性。运用大数据推动行政审批流程优化,加快在线审批进程,提高行政审批效率。加强和改进市场监管,构建大数据监管模型,加强事中事后监管和服务,推动政府治理精准化。

五、明确实施进度安排

(二十三)基本完成数据的共用共享(2016-2018年).创新农业部数据资源共享机制,加快完善数据指标和标准,率先在部内实现数据资源共建共享。在国务院统一部署下,推进与涉农部门数据在国家共享平台上实现共享交换。启动全球农业数据调查分析系统建设。分品种、分区域开展试点,启动生猪、玉米以消费为导向全产业链监测体系建设;在产粮大县、生猪大县探索产量预测、供需情况等方面的大数据建设;选择若干小品种产品,开展全样本数据监测试点。各级农业行政主管部门根据本区域优势产业和特色产业开展试点示范。

(二十四)逐步实现政府数据集向社会开放(2019-2020年).在确保安全前提下推动农业部门公共数据资源开放。完成农业部门数据资源清单和数据开放计划的制定,推动农业部门政府数据资源统一汇聚和集中向各类农业生产经营主体开放。基本建成全球农业数据调查分析系统,强化国家农业数据中心功能和作用,在此基础上整合构建国家涉农大数据中心。扩大大数据建设试点,增加试点品种,试点范围逐步覆盖到蔬菜大县、国家现代农业示范区和新型农业生产经营主体。

(二十五)建成全球农业数据调查分析系统(2021-2025年).建成国家农业数据云平台,建立完整的农业数据监测制度、专业的农业数据分析制度、统一的农业数据发布制度、有效的农业信息服务制度,形成农业农村大数据“一张图”。在总结试点经验基础上,农业农村大数据建设逐步覆盖主要农产品、主产区和各类农业生产经营主体,推动农业数据监测统计向全样本、全数据过渡。实现农业农村大数据与现代农业的全面融合,智慧农业取得长足进展,大数据作为农业农村经济新型资源要素的作用得到充分发挥。

六、加强组织领导和保障

(二十六)落实各级农业部门责任。切实发挥农业部门在发展农业农村大数据中的牵头作用,会同有关部门,共同推动形成职责明确、协同推进的工作格局。农业部机关司局各负其责,会同归口事业单位按照分工制定落实方案,明确责任,细化措施,确保各领域工作任务落实到位。各省级农业部门要建立统筹协调工作机制,结合自身实际,制定相关政策措施,加大工作落实力度,确保农业农村大数据建设顺利开展。

(二十七)推进完善基础设施。推动完善电信普遍服务机制,加快农村信息基础设施建设和宽带普及。加强现有信息采集网络的硬件设施配备,实现设施设备的升级换代。按照共享共用、协作协同、分工分流的原则,推进建立完善的数据采集渠道和监测网络。强化云计算基础运行环境,提升通过传统方式和基于互联网等现代方式采集、处理农业农村大数据的支撑能力。

(二十八)创新投入和发展机制。按照农业农村大数据发展需求,在充分利用已有项目资金基础上,积极拓宽资金来源渠道,强化资金保障。探索市场化可持续发展机制,支持采用政府购买服务、政府与企业合作(PPP)等方式,积极规范引导社会资本进入农业农村大数据领域。鼓励市场主体和社会公众开展农业农村大数据增值性、公益性开发和创新应用,引导培育农业农村大数据交易市场,为涉农大数据企业发展提供良好环境。

(二十九)提升科技支撑能力。在统筹考虑现有布局和利用现有科技资源基础上,加强农业农村大数据科研创新基地和实验室建设。鼓励科研力量联合攻关,重点加强大数据获取技术、海量数据存储、数据清洗、数据挖掘和分析、数据可视化、信息安全与隐私保护等领域关键技术的研发,形成安全可靠的大数据技术体系。建立多层次、多类型的农业农村大数据人才培养体系,加强职业技能人才培养,培育农业农村大数据技术和应用创新型人才。

(三十)健全规章制度。研究制定农业农村大数据公开、开放、保护等方面的规章制度,实现对农业农村数据资源采集、传输、存储、利用、开放、共享的规范管理,促进数据在风险可控原则下最大程度开放共享。推动出台相关法律法规,加强对农业农村大数据基础信息网络和重要信息系统的安全保护。