《促进大数据发展行动纲要》主要任务——斜杆第二步(4)

(一)加快政府数据开放共享,推动资源整合,提升治理能力

个人理解:第一件事情:数据共享资源整合,目的是治理能力

1.大力推动政府部门数据共享

加强顶层设计和统筹规划,明确各部门数据共享的范围边界和使用方式,厘清各部门数据管理及共享的义务和权利,

个人理解:这是大思路,做法就是顶层设计与统筹规划,下一步了解如何顶层设计与统筹规划。界定数据共享便捷,这个办法可行。

依托政府数据统一共享交换平台,大力推进国家人口基础信息库、法人单位信息资源库、自然资源和空间地理基础信息库等国家基础数据资源,以及金税、金关、金财、金审、金盾、金宏、金保、金土、金农、金水、金质等信息系统跨部门、跨区域共享。

个人理解:数据共享的具体落实方法与落地实体

加快各地区、各部门、各有关企事业单位及社会组织信用信息系统的互联互通和信息共享,丰富面向公众的信用信息服务,提高政府服务和监管水平。结合信息惠民工程实施和智慧城市建设,推动中央部门与地方政府条块结合、联合试点,实现公共服务的多方数据共享、制度对接和协同配合。

个人理解:共享数据应用场景

2.稳步推动公共数据资源开放。

在依法加强安全保障和隐私保护的前提下,稳步推动公共数据资源开放。

个人理解:需要进一步了解,如何实现数据安全,这是大思路

推动建立政府部门和事业单位等公共机构数据资源清单,按照“增量先行”的方式,加强对政府部门数据的国家统筹管理,加快建设国家政府数据统一开放平台。

个人理解:落地实体,前面是数据共享交换平台,这里是开放平台

制定公共机构数据开放计划,落实数据开放和维护责任,推进公共机构数据资源统一汇聚和集中向社会开放,提升政府数据开放共享标准化程度,优先推动信用、交通、医疗、卫生、就业、社保、地理、文化、教育、科技、资源、农业、环境、安监、金融、质量、统计、气象、海洋、企业登记监管等民生保障服务相关领域的政府数据集向社会开放。

个人理解:开放内容

建立政府和社会互动的大数据采集形成机制,制定政府数据共享开放目录。通过政务数据公开共享,引导企业、行业协会、科研机构、社会组织等主动采集并开放数据。

个人理解:数据服务

3.统筹规划大数据基础设施建设。

结合国家政务信息化工程建设规划,统筹政务数据资源和社会数据资源,布局国家大数据平台、数据中心等基础设施。

个人理解:基础设施

加快完善国家人口基础信息库、法人单位信息资源库、自然资源和空间地理基础信息库等基础信息资源和健康、就业、社保、能源、信用、统计、质量、国土、农业、城乡建设、企业登记监管等重要领域信息资源,加强与社会大数据的汇聚整合和关联分析。

个人理解:基础数据,也是基础设施

推动国民经济动员大数据应用。加强军民信息资源共享。充分利用现有企业、政府等数据资源和平台设施,注重对现有数据中心及服务器资源的改造和利用,建设绿色环保、低成本、高效率、基于云计算的大数据基础设施和区域性、行业性数据汇聚平台,避免盲目建设和重复投资。加强对互联网重要数据资源的备份及保护。

个人理解:利旧

4.支持宏观调控科学化

建立国家宏观调控数据体系,及时发布有关统计指标和数据,强化互联网数据资源利用和信息服务,加强与政务数据资源的关联分析和融合利用,为政府开展金融、税收、审计、统计、农业、规划、消费、投资、进出口、城乡建设、劳动就业、收入分配、电力及产业运行、质量安全、节能减排等领域运行动态监测、产业安全预测预警以及转变发展方式分析决策提供信息支持,提高宏观调控的科学性、预见性和有效性。

个人理解:宏观调控数据体系(什么是数据体系),支持空管调控

5.推动政府治理精准化。

在企业监管、质量安全、节能降耗、环境保护、食品安全、安全生产、信用体系建设、旅游服务等领域,推动有关政府部门和企事业单位将市场监管、检验检测、违法失信、企业生产经营、销售物流、投诉举报、消费维权等数据进行汇聚整合和关联分析,统一公示企业信用信息,预警企业不正当行为,提升政府决策和风险防范能力,支持加强事中事后监管和服务,提高监管和服务的针对性、有效性。推动改进政府管理和公共治理方式,借助大数据实现政府负面清单、权力清单和责任清单的透明化管理,完善大数据监督和技术反腐体系,促进政府简政放权、依法行政。 

个人理解:政府治理精准化,加大调控力道

6.推进商事服务便捷化。

加快建立公民、法人和其他组织统一社会信用代码制度,依托全国统一的信用信息共享交换平台,建设企业信用信息公示系统和“信用中国”网站,共享整合各地区、各领域信用信息,为社会公众提供查询注册登记、行政许可、行政处罚等各类信用信息的一站式服务。在全面实行工商营业执照、组织机构代码证和税务登记证“三证合一”、“一照一码”登记制度改革中,积极运用大数据手段,简化办理程序。建立项目并联审批平台,形成网上审批大数据资源库,实现跨部门、跨层级项目审批、核准、备案的统一受理、同步审查、信息共享、透明公开。鼓励政府部门高效采集、有效整合并充分运用政府数据和社会数据,掌握企业需求,推动行政管理流程优化再造,在注册登记、市场准入等商事服务中提供更加便捷有效、更有针对性的服务。利用大数据等手段,密切跟踪中小微企业特别是新设小微企业运行情况,为完善相关政策提供支持。  

个人理解:信用信息共享交换平台、信用信息公示、网站,整合信用信息;项目并联审批平台,网上审批大数据资源库

7.促进安全保障高效化。

加强有关执法部门间的数据流通,在法律许可和确保安全的前提下,加强对社会治理相关领域数据的归集、发掘及关联分析,强化对妥善应对和处理重大突发公共事件的数据支持,提高公共安全保障能力,推动构建智能防控、综合治理的公共安全体系,维护国家安全和社会安定。

个人理解:大数据用于治安管理

8.加快民生服务普惠化。

结合新型城镇化发展、信息惠民工程实施和智慧城市建设,以优化提升民生服务、激发社会活力、促进大数据应用市场化服务为重点,引导鼓励企业和社会机构开展创新应用研究,深入发掘公共服务数据,在城乡建设、人居环境、健康医疗、社会救助、养老服务、劳动就业、社会保障、质量安全、文化教育、交通旅游、消费维权、城乡服务等领域开展大数据应用示范,推动传统公共服务数据与互联网、移动互联网、可穿戴设备等数据的汇聚整合,开发各类便民应用,优化公共资源配置,提升公共服务水平。

个人理解:大数据用于惠民服务,传统数据与新技术汇聚整合

(二)推动产业创新发展,培育新兴业态,助力经济转型。

1.发展工业大数据。

推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用,分析感知用户需求,提升产品附加价值,打造智能工厂。建立面向不同行业、不同环节的工业大数据资源聚合和分析应用平台。抓住互联网跨界融合机遇,促进大数据、物联网、云计算和三维(3D)打印技术、个性化定制等在制造业全产业链集成运用,推动制造模式变革和工业转型升级。 

个人理解:工业大数据,智能工厂,跨界融合,制造模式变革与工业转型

2.发展新兴产业大数据。

大力培育互联网金融、数据服务、数据探矿、数据化学、数据材料、数据制药等新业态,提升相关产业大数据资源的采集获取和分析利用能力,充分发掘数据资源支撑创新的潜力,带动技术研发体系创新、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,促进战略性新兴产业发展、服务业创新发展和信息消费扩大,探索形成协同发展的新业态、新模式,培育新的经济增长点。

个人理解:数据与传统产业融合产生的新兴产业,数据采集与分析,带动技术研发体系创新、管理方式变革、商业模式创新和产业价值链体系重构,跨领域,化行业的融合与创新,战略性产业(是什么?)

3.发展农业农村大数据。

构建面向农业农村的综合信息服务体系,为农民生产生活提供综合、高效、便捷的信息服务,缩小城乡数字鸿沟,促进城乡发展一体化。加强农业农村经济大数据建设,完善村、县相关数据采集、传输、共享基础设施,建立农业农村数据采集、运算、应用、服务体系,强化农村生态环境治理,增强乡村社会治理能力。统筹国内国际农业数据资源,强化农业资源要素数据的集聚利用,提升预测预警能力。整合构建国家涉农大数据中心,推进各地区、各行业、各领域涉农数据资源的共享开放,加强数据资源发掘运用。加快农业大数据关键技术研发,加大示范力度,提升生产智能化、经营网络化、管理高效化、服务便捷化能力和水平。

个人理解:农业农村信息服务,农村生态,涉农大数据中心

4.发展万众创新大数据。

适应国家创新驱动发展战略,实施大数据创新行动计划,鼓励企业和公众发掘利用开放数据资源,激发创新创业活力,促进创新链和产业链深度融合,推动大数据发展与科研创新有机结合,形成大数据驱动型的科研创新模式,打通科技创新和经济社会发展之间的通道,推动万众创新、开放创新和联动创新。

个人理解:大数据创新、利用开放数据资源创新,有哪些开放的数据资源,需要了解,创新链和产业链融合,大数据驱动型的科研创新模式

5.推进基础研究和核心技术攻关。

围绕数据科学理论体系、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等重大基础研究进行前瞻布局,开展数据科学研究,引导和鼓励在大数据理论、方法及关键应用技术等方面展开探索。采取政产学研用相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、数据分析发掘、数据可视化、信息安全与隐私保护等领域关键技术攻关,形成安全可靠的大数据技术体系。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。 

个人理解:数据科学理论体系(是什么),数据科学研究,政产学研结合协同创新模式,深度学习,机器学习,辅助决策

6.形成大数据产品体系

围绕数据采集、整理、分析、发掘、展现、应用等环节,支持大型通用海量数据存储与管理软件、大数据分析发掘软件、数据可视化软件等软件产品和海量数据存储设备、大数据一体机等硬件产品发展,带动芯片、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产品体系。大力发展与重点行业领域业务流程及数据应用需求深度融合的大数据解决方案。

个人理解:大数据产品体系(是什么)

7.完善大数据产业链。

支持企业开展基于大数据的第三方数据分析发掘服务、技术外包服务和知识流程外包服务。鼓励企业根据数据资源基础和业务特色,积极发展互联网金融和移动金融等新业态。推动大数据与移动互联网、物联网、云计算的深度融合,深化大数据在各行业的创新应用,积极探索创新协作共赢的应用模式和商业模式。加强大数据应用创新能力建设,建立政产学研用联动、大中小企业协调发展的大数据产业体系。建立和完善大数据产业公共服务支撑体系,组建大数据开源社区和产业联盟,促进协同创新,加快计量、标准化、检验检测和认证认可等大数据产业质量技术基础建设,加速大数据应用普及。

个人理解:大数据产业链(是什么),基于大数据的商业模式,大数据应用创新,建立政产学研用联动、大中小企业协调发展的大数据产业体系,大数据产业公共服务支撑体系

(三)强化安全保障,提高管理水平,促进健康发展

1.健全大数据安全保障体系。

加强大数据环境下的网络安全问题研究和基于大数据的网络安全技术研究,落实信息安全等级保护、风险评估等网络安全制度,建立健全大数据安全保障体系。建立大数据安全评估体系。切实加强关键信息基础设施安全防护,做好大数据平台及服务商的可靠性及安全性评测、应用安全评测、监测预警和风险评估。明确数据采集、传输、存储、使用、开放等各环节保障网络安全的范围边界、责任主体和具体要求,切实加强对涉及国家利益、公共安全、商业秘密、个人隐私、军工科研生产等信息的保护。妥善处理发展创新与保障安全的关系,审慎监管,保护创新,探索完善安全保密管理规范措施,切实保障数据安全。

个人理解:基于大数据的网络安全技术研究,大数据安全保障体系(是什么),明确各环节保障网络安全的范围边界、责任主体和具体要求,保密管理规范措施

2.强化安全支撑。

采用安全可信产品和服务,提升基础设施关键设备安全可靠水平。建设国家网络安全信息汇聚共享和关联分析平台,促进网络安全相关数据融合和资源合理分配,提升重大网络安全事件应急处理能力;深化网络安全防护体系和态势感知能力建设,增强网络空间安全防护和安全事件识别能力。开展安全监测和预警通报工作,加强大数据环境下防攻击、防泄露、防窃取的监测、预警、控制和应急处置能力建设。

个人理解:硬件安全产品,态势感知能力

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