大数据应用协同创新平台

附件全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案党的十八大以来，我国数字经济蓬勃发展，对构建现代化经济体系、实现高质量发展的支撑作用不断凸显。

随着各行业数字化转型升级进度加快，特别是5G等新技术的快速普及应用，全社会数据总量爆发式增长，数据资源存储、计算和应用需求大幅提升，迫切需要推动数据中心合理布局、供需平衡、绿色集约和互联互通，构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，促进数据要素流通应用，实现数据中心绿色高质量发展。

根据《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》（发改高技〔2020〕1922号）部署要求，为加快建设全国一体化大数据中心算力枢纽体系，制定本方案。

一、总体要求（一）指导思想。

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中全会精神，深入落实习近平总书记关于建设全国一体化大数据中心的重要讲话精神，坚持新发展理念，坚持改革创新、先行先试，推动数据中心、云服务、数据流通与治理、数据应用、数据安全等统筹协调、一体1设计，加快打造一批算力高质量供给、数据高效率流通的大数据发展高地。

（二）基本原则。

加强统筹。

加强数据中心统筹规划和规范管理，开展数据中心、网络、土地、用能、水、电等方面的政策协同，促进全国范围数据中心合理布局、有序发展，避免一哄而上、供需失衡。

绿色集约。

推动数据中心绿色可持续发展，加快节能低碳技术的研发应用，提升能源利用效率，降低数据中心能耗。

加大对基础设施资源的整合调度，推动老旧基础设施转型升级。

自主创新。

以应用研究带动基础研究，加强对大数据关键软硬件产品的研发支持和大规模应用推广，尽快突破关键核心技术，提升大数据全产业链自主创新能力。

安全可靠。

加强对基础网络、数据中心、云平台、数据和应用的一体化安全保障，提高大数据安全可靠水平。

加强对个人隐私等敏感信息的保护，确保基础设施和数据的安全。

（三）发展思路。

大数据认知实习报告专业数据科学与大数据技术班级学号姓名完成日期2018-11-30在洛理的第13周，我们终于迎来了大数据的实习周。

我的内心满怀喜悦，终于能对大数据有个更直观的了解，也能更系统全面地认识大数据并了解它的发展前景与行业需求。

在周一，我们参观了学校的大数据实验室以及机房。

在潘老师的讲解下，通过几个曙光大数据系统了解了大数据的具体作用，怎样与产业结合以及怎样运作。

首先农业大数据，尤其是智能大棚，通过各种传感器采集大棚内的温度以及湿度等，再将采集到的数据进行可视化处理，使其更直观地呈现出来，以次来检测大棚内的温度和湿度是否达标，从而对大棚进行智能培养。

其次为智能汽车监控系统，它只要是通过大量的存储数据来确定汽车的行车轨迹。

这其中也用到了数据可视化处理技术来形成更直观的轨迹路线，从而实现对一辆汽车的监控。

最后为反洗钱系统，它体现了大数据技术中数据挖掘和分析技术，系统先将你的历史交易信息抽取出来，然后对它进行分析，以此来检测你是否有高危交易信息。

通过这三个实例了解了大数据在各行各业中的应用并认识到大数据的核心技术是数据可视化处理和数据的挖倔和分析。

在中科曙光的19000大数据生态系统中分为三个模块，数据集，数据转换和数据上传，运行这三个模块需要大量的技术支持，主要有数据导入语预处理，分布式数据库原理与应用，数据分析于内存计算，数据可视化技术，数据挖掘与应用，Hadoop大数据技术等，这也是我们大学四年要掌握的技术与能力。

这也让我认识到数据的魅力，数据的价值。

而对于怎样去高效地学习这些技术并提高学生的实践能力，在“数据中国，百校工程”项目中具体列出了1个计划，2个实体，3个职能和1个超级平台。

1个计划是指数据中国—产教融合促进计划，即与百所高校联合办学培养大数据人才。

不得不说，与企业联合办学益处多多，通过企业的工程是我们了解了大数据行业的最新技术和发展方向。

2个实体为大数据学院，大数据应用创新中心，3个职能为人才培养，科研创新，应用服务，1个超级平台为大数据应用协同创新网络，此超级平台提供了600TB数据规模存储，共100个计算节点，提供3000核心的并行能力，搭载GPU具备9984核流处理能力，看到这几组数据真的感受到数据之大，之多。

福建省人民政府关于支持大数据产业重点园区加快发展十条措施的通知文章属性•【制定机关】福建省人民政府•【公布日期】2014.10.13•【字号】闽政[2014]52号•【施行日期】2014.10.13•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】机关工作正文福建省人民政府关于支持大数据产业重点园区加快发展十条措施的通知（闽政〔2014〕52号）各市、县（区）人民政府，平潭综合实验区管委会，省人民政府各部门、各直属机构，各大企业，各高等院校：为推动数字福建（长乐）产业园、中国国际信息技术（福建）产业园（以下简称园区）加快建设成为全省大数据产业重点园区和“数字福建”建设的重要承载基地，现提出如下措施：一、完善园区发展规划按照高端化、差异化、国际化的发展理念，科学编制实施园区产业规划和空间规划，突出发展政务、金融、电商、物流、影视及物联网、北斗卫星等大数据应用产业，建设高等级、大容量、高可靠的数据中心和应用平台，强化数据采集、应用策划、软件开发、安全服务、技能实训等配套服务功能，形成全产业链的大数据产品和服务供应体系。

相关市、县政府要切实提高园区建设管理水平，注重推广应用绿色节能技术，注重完善配套设施，坚决防止变相发展云地产、大数据地产，高起点、高标准建设生态环保示范园区、节约集约用地示范园区、信息化高端产业示范园区。

争取纳入国家规划布局，作为国家东南部大数据基地。

（责任单位：福州、泉州市政府，长乐市、安溪县政府）二、引进培育产业龙头通过市场开放、资源开发、技术采购、服务外包等方式，大力引进大企业、大行业、大平台，吸引国家部委、央企、电信运营商、金融机构、知名IT企业、互联网公司等入园建设新一代信息技术设计、研发、生产基地，发展一批行业性大数据云平台；吸引大数据产业链各个业务环节龙头企业入园，培育一批细分领域全国性领先的大数据服务提供商。

（责任单位：省发改委、数字办，福州、泉州市政府，长乐市、安溪县政府）支持省属大型电子信息企业作为政务信息服务外包重要提供商、政务信息开放开发特许经营重要主体，参与园区开发建设与招商运营，开展“三维”项目对接，建设位置服务、物联网等应用能力服务平台，以及交通、渔业、电商、教育等应用示范项目和信息惠民工程。

大数据平台与架构设计方案目录一、引言 (2)二、大数据平台与架构设计 (3)三、全球大数据产业发展现状 (5)四、中国大数据产业发展状况 (7)五、大数据人才短缺与培养挑战 (10)六、大数据行业发展趋势预测 (12)一、引言随着互联网的不断发展和数字化时代的加速推进，大数据技术已逐渐渗透到各行各业中，并对经济和社会发展产生重要影响。

在大数据技术蓬勃发展的也面临着技术创新的挑战以及应用中的多重困境。

近年来，中国大数据产业规模不断扩大。

随着信息化建设的深入推进和数字化转型步伐的加快，国内大数据市场呈现快速增长态势。

大数据产业涉及硬件基础设施、软件服务、数据处理等多个领域，整体产业链日趋完善。

数据泄露可能导致个人隐私曝光、企业资产损失、客户流失等严重后果。

对于个人而言，数据泄露可能导致其身份信息、财产信息等被非法利用。

对于企业而言，数据泄露可能导致商业机密泄露、客户信任危机，甚至可能面临法律制裁。

数据采集是大数据处理的第一步。

为了实现高效的数据采集，需要采用各种数据抓取、数据接口等技术手段，从各种来源收集数据。

还需要考虑数据的实时性和准确性。

对象存储技术是一种基于对象的存储架构，它将数据作为对象进行存储和管理。

对象存储系统采用分布式存储方式，具有可扩展性强、数据一致性高等优点，特别适用于非结构化数据的存储。

声明：本文内容来源于公开渠道或根据行业大模型生成，对文中内容的准确性不作任何保证。

本文内容仅供参考，不构成相关领域的建议和依据。

二、大数据平台与架构设计（一）大数据平台概述大数据平台是指基于大数据技术，集数据存储、处理、分析和应用为一体的综合性平台。

它以高效、稳定、安全、灵活的方式处理海量数据，为用户提供数据驱动的业务决策和支持。

大数据平台的特点主要体现在以下几个方面：1、数据量大：能够处理海量数据，满足各种规模的数据处理需求。

2、数据类型多样：支持结构化、非结构化等多种数据类型。

3、处理速度快：采用高性能的数据处理技术和架构，提高数据处理速度。

“四基”数据服务平台建设思路与运行机制初探李晶莹【摘要】“四基”数据是工业大数据的核心,对企业自主创新能力发展、智能制造实施、质量管理控制、制造服务模式创新等起着至关重要的作用.本文分析了“四基”数据平台的建设意义,提出了广义范畴下的“四基”数据类型,提出了“四基”平台的建设思路及运行机制,对建立“四基”数据平台做了探索性的研究.【期刊名称】《机电产品开发与创新》【年(卷),期】2018(031)001【总页数】3页(P1-3)【关键词】“四基”数据平台;“四基”数据内涵【作者】李晶莹【作者单位】中机生产力促进中心,北京 100044【正文语种】中文【中图分类】F2840 引言当前制造业正逐步转向数字化、网络化和智能化，信息技术指数级增长、数字化网络化智能化普及应用、系统集成创新形成了新一轮工业革命的三大驱动力。

随着人工智能技术与先进制造技术融合而形成的新一代智能制造技术的发展，工业大数据的效用挖掘与深度应用愈发体现出核心驱动作用。

“四基”数据是工业大数据的核心，对企业自主创新能力发展、智能制造实施、质量管理控制、制造服务模式创新等起着至关重要的作用。

1“四基”数据平台内涵工业“四基”指基础材料、基础技术、基础工艺和基础零部件。

“四基”工业数据平台是指将大数据技术应用于工业“四基”领域，围绕个性化定制、柔性敏捷制造、远程运维等典型智能制造模式，以材料数据、工艺数据、零部件数据、产品数据、技术数据为核心，覆盖从设计、研发、采购、制造、销售、交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期的广义数据范畴，及相关数据应用系统。

本文中的“四基”数据包括生产经营宏数据、工具类标准化数据、可重用模块化数据、外部通用数据等广义范畴。

（1）生产经营宏数据。

生产经营宏数据主要来自传统企业信息化范畴，包括传统工业设计和制造类软件、ERP、MES、PLM、SCM、CRM、EMS等。

这些信息系统产生，积累了大量的产品研发数据、生产性数据、设备数据、经营性数据、客户信息数据、物流供应数据、环境数据等。

高职院校大数据应用技术协同创新中心申报材料一、申报单位概况[此处简要介绍申报单位的基本情况，包括学校的办学历史、专业特色、科研实力等。

]二、申报中心的基础条件1. 硬件设施：本中心拥有先进的大数据应用技术硬件设施，包括高性能计算机集群、存储设备、网络设备等，能够满足大数据处理和分析的需求。

2. 软件资源：中心配备了丰富的大数据应用软件，如Hadoop、Spark、Elasticsearch等，覆盖了数据采集、存储、处理、分析等各个环节。

3. 人才队伍：中心拥有一支具备大数据应用技术研发和应用能力的人才队伍，包括多名教授、副教授和一批富有经验的研究人员。

4. 学科支撑：依托学校的计算机科学与技术、信息管理等专业，中心具备坚实的学科基础和学术积淀。

三、拟开展研究的主要方向和意义1. 主要方向：大数据存储与处理、数据挖掘与分析、大数据安全与隐私保护等。

2. 意义：随着大数据技术的快速发展，大数据应用已经成为各行各业的迫切需求。

本中心拟开展的研究方向符合国家战略需求和行业发展方向，具有重大的经济和社会意义。

四、已取得的研究成果及社会贡献[此处详细介绍申报单位在大数据应用技术领域已经取得的研究成果和社会贡献，包括科研项目、论文发表、专利申请、成果转化等情况。

]五、协同创新中心的人员构成及学术水平1. 人员构成：中心拥有由教授、副教授、研究人员等组成的高水平学术团队，团队成员具有丰富的研发经验和创新能力。

2. 学术水平：本中心在大数据应用技术领域具有较高的学术水平和影响力，研究成果多次获得国家和省级科技奖励。

六、协同创新中心的条件保障能力1. 政策支持：学校将为本中心的设立和发展提供政策支持，包括经费投入、人才引进、成果转化等方面的支持措施。

2. 资源整合：中心将整合校内外优势资源，建立跨学科、跨领域的大数据应用技术研发团队，推动相关领域的技术创新和产业升级。

3. 校企合作：中心将积极开展校企合作，与相关企业建立长期合作关系，共同推进大数据应用技术的研发和应用。

工信部印发《电信和互联网行业数据安全标准体系建设指南》2020年12月17日，工业和信息化部印发《电信和互联网 行业数据安全标准体系建设指南》，指南强调，在基础共性标 准、关键技术标准、安全管理标准的基础上，结合新一代信息 通信技术发展情况，主要在5G、移动互联网、车联网、物联 网、工业互联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等重点领域进行布局，结合重点领域自身发展情况和数据安全保护需求，制定相关数据安全标准。

其中，工业互联网安全重点关注控制系统、设备、网络、数据、平台、应用程序安全和安全管理等。

工业互联网领域的数据安全标准主要包括工业互联网数据安全保护、工业互联网数据分级技术等。

四部门发文：加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系强化大数据安全防护2020年12月23日，为进一步促进新型基础设施高质量发展，深化大数据协同创新，国家发展改革委、中央网信办、工 业和信息化部、国家能源局联合印发《关于加快构建全国一体 化大数据中心协同创新体系的指导意见》，意见提出要推动核心技术突破及应用，加快科技创新突破和安全可靠产品应用，强化大数据安全保障，加快构建贯穿基础网络、数据中心、云 平台、数据、应用等一体化协同安全保障体系，提高大数据安全可靠水平。

《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》印发2021年1月13日，工业和信息化部印发《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》，行动计划提出要制定分类分级系列安全标准规范，明确企业设备、控制、网络、平台、应用、数据等的安全防护基本要求，开展PLC等重点设备、SCADA等重要系统、工业互联网平台、工业A pp动态 安全检测评估。

强化企业自身防护，鼓励支持重点企业建设集中化安全态势感知和综合防护系统，提升网络和数据安全技术能力。

公安部：发布公共安全行业标准（2019年度），17个安全标准在列2020年4月，公安部发布242项公共安全行业标准，其中包含信息安全技术工业控制系统软件脆弱性扫描产品安全技术要序号标准缠号标准名称实旃日期代替标准号216G A/T 1542-2019息安全技术*丨-IP V6的高性络入«防_系统产品安全技术要求2019/01/09217G A H" 1543-2019倍息安全技术M烙设备倍息探测产品安全技术罾求2019/01/13218G A^T913-2019<•1息安全技术a*串安全审计产品安全技术麥求2019^)1/13G A/T913-20I0 219G V T 1544-2019饴息安全技术M格及安全设备K H检奔产t t安全技术要求2019/03/04220G A H" 1545-2019位息安全技术杆能密码玥匙安全技术要求2019/03/04221G A/T 1546-2019位息安全技术t«W I F丨信号f i*产品安令技术罾承2019«3/08222C iA/T IS47-20I9饴患安令技术移动W能终端用户a*存銪安全技术赛求和《试评价方法2019«3/08223G A^ 1550-2019估f i安全技术W站安全》测产品安全技术饗求2019/03/13224G A^-1549-2019安全技术t t幘U S期卡安全技术赛求2019«3/19求、信息安全技术工业控制系统主机安全防护与审计监控产品安全技术要求等17项安全标准。

大数据与人工智能的协同应用和创新随着科技的不断发展，大数据和人工智能已经成为了当前最为热门的研究领域之一。

而这两者的结合则是未来的趋势。

大数据和人工智能的协同应用和创新，将会对我们的生活和工作带来巨大的影响。

一、大数据和人工智能的概念大数据指的是数据集的规模非常大，传统的数据管理工具无法处理的数据集。

而人工智能则是通过机器学习、自动推理和识别等技术来模拟人类的智能。

大数据和人工智能的结合可以通过计算机程序来对大量数据进行分析，从而提取出有用的信息和知识。

二、大数据和人工智能的协同应用大数据和人工智能的协同应用可以有很多。

首先，可以通过人工智能技术对大数据进行分析和挖掘，从而提高数据的价值，为企业和个人带来更多的商业机会和利润。

其次，可以通过深度学习、神经网络等技术，让机器自动进行数据的分类和识别，从而提高数据处理的效率和准确率。

再者，大数据和人工智能的结合可以应用于医疗、金融等领域。

通过数据分析和机器学习技术，可以提高医学诊断的准确率和精度，帮助金融机构进行风险管理和预警等。

三、大数据和人工智能的协同创新大数据和人工智能的协同创新，不仅在技术领域有巨大的创新潜力，也将催生新的商业模式和市场机会。

大数据和人工智能的结合，将会给各行各业带来新的变革和发展机遇。

例如，在智能家居领域，通过大数据和人工智能的协同应用，可以实现智能家居设备的自动控制和智能化，提高家庭生活的便利性和舒适度。

又例如，在智慧城市的建设中，人工智能和大数据技术可以被应用于城市交通、安防监控以及环境治理等方面，提高城市的智能化水平和管理效率。

四、大数据和人工智能的挑战与机遇如今，大数据和人工智能的应用已经深入到了各行各业的发展中，并为其注入了新的活力和机遇。

然而，随着技术的不断进步，还存在一些挑战和风险。

例如，在数据隐私、数据安全和数据伦理等方面，需要加强管理和规定，从而保证数据的安全和利用的合理性。

另外，需要优化人工智能技术的算法和模型，提高其准确性和针对性，以更好地服务于人类的需求。

国家大数据战略与实践研究随着互联网的迅速发展和物联网、人工智能等新技术的不断涌现，大数据时代已经来临。

大数据不仅是信息化时代的新特征，也是经济社会发展的新动力。

在这样的背景下，各个国家都在积极布局大数据产业，推动大数据的发展和应用。

本文将重点探讨我国的国家大数据战略与实践研究。

一、国家大数据战略1.国家层面中国国家发展改革委员会于2015年发布了《国家大数据战略》文件，强调“大力推进大数据开发和利用，积极培育大数据产业，实现大数据与国家经济社会发展深度融合，推进我国发展成为大数据时代的强国。

具体而言，国家大数据战略主要包括以下几个方面：（1）建设国家大数据中心。

国家大数据中心是互联网基础设施的重要组成部分，可提供大数据的存储、云计算、网络互联等一系列技术支撑，是实体经济和数字经济良性互动的桥梁。

（2）推进政务数据共享。

政府数据共享是大数据时代实现智慧城市、数字政府的重要途径。

政务数据共享需要通过信息化手段，建立覆盖全国的政务数据共享平台，打通数据孤岛，实现政务领域全面信息共享。

（3）加强数据安全保障。

大数据时代数据变得更加重要，因此数据安全的重要性也愈发显著。

国家要建立大数据安全保障制度，强化大数据的安全防护和风险分析，把握数据安全的主动权。

2.地方层面国家大数据战略提供了框架和方向，地方也有着不同的地理位置、资源条件和经济结构，可以根据自身发展情况展开具体的行动。

近年来，各省市纷纷出台相关的大数据战略。

以上海为例，上海市委提出“打造国际科技创新中心”，推出了一系列大数据产业发展支持政策。

从金融、交通、制造等领域出发，鼓励广泛开发大数据应用场景；鼓励建立产业协同创新平台，支持企业间数据共享，促进创新；以及建立大数据人才培养、推广服务体系。

二、大数据产业规模我国大数据产业发展步入较快的轨道，具有广阔的发展前景。

一方面，政府提出了大数据强国战略，逐步推出相关产业支持政策，各大公司也积极投入。

另一方面，我国的技术领先优势、人才储备、人工智能应用等优势也成为大数据产业发展的支撑。