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自去年12月“数据二十条”(《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》)发布以来,数据要素价值不断凸显。如何让数据从无序的“存储态”转变为能够有序流转的生产要素?源源不断产生的数据需要导入、清洗、分类归总,如何缩短数据挖掘前的准备时间,提升数据要素化的效率,让数据随时准备好被使用?
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11月24日,工信部运行监测协调局发布了1—10月份我国软件业经济运行情况。数据显示,1—10月份,我国软件和信息技术服务业(以下简称“软件业”)运行态势平稳,软件业务收入98191亿元,同比增长13.7%,实现较快增长;软件业利润总额11426亿元,同比增长13.8%,呈现两位数增长;软件业务出口404.7亿美元,同比下降4.2%,降幅持续收窄。
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在11月22日举行的2023一带一路国际商协会大会人工智能产业发展论坛上,中国工程院院士陈鲸表示,大数据、算力、算法这三是相辅相成,三个要素深度融合,是人工智能应用的基石。
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随着政企数字化转型的深入推进,数据量和类型呈指数级增长的同时,数据要素价值释放的实效性也将越来越重要。未来,大数据实时智能分析将呈现以下发展趋势。
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数据统计显示,去年底,我国总算力规模达180EFLOPS,存力总规模超过1000EB。由于数据的价值挖掘以存储为前提,需求巨大,到2025年,我国将有超过420EB的巨大存储缺口亟待补充。如何填补存力“鸿沟”成为业界关注的焦点。
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数据库是我国数字经济进一步壮大所需要的基础设施,是我国建立现代化体系、强化数据要素价值的关键支撑。因此,操作系统和数据库等基础软件国产化是一场必须完胜的攻坚战。实践出真知,“以用促研,以研哺用”正是推动国产数据库高质量发展的不二法门。在此,本报记者呼吁更多的企业和用户加入国产数据库的社区,积极主动地应用国产数据库,帮助国产数据库在应用中不断迭代,在使用中不断优化。
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中国正式申请加入CPTPP和DEPA两个高水平数字贸易相关协定,并积极参与WTO电子商务诸边谈判,数据跨境流动规则不仅是上述协定的核心议题,也是影响中国加入进程的关键因素。
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我国大数据产业规模迅速攀升,俨然成为经济社会的重要推动力,数字经济的助推器。大数据提高了行业数字化水平。党的十八大以来,工业、农业、服务业等经济发展各个领域数据化应用创新快速推进。
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就目前而言,大数据产业指的是以数据生成、采集、存储、分析等为主的战略性新兴产业,是激活数据要素潜能的关键支撑,是加快数字经济发展的重要力量。
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4月10日,《中共中央 国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》(简称《意见》)发布。《意见》明确指出,促进科技创新和产业升级。发挥超大规模市场具有丰富应用场景和放大创新收益的优势,通过市场需求引导创新资源有效配置,促进创新要素有序流动和合理配置,完善促进自主创新成果市场化应用的体制机制,支撑科技创新和新兴产业发展。
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近日,IDC发布了《工业数据智能市场分析报告,2021》,分析了中国工业数据智能市场的发展背景、定义、典型应用场景、市场空间、竞争态势等。报告显示,2020年中国工业数据智能市场规模为35.8亿元,预计2021年2025年的CAGR达到31.6%,市场尚处于早期快速发展阶段。
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随着新一代信息技术与制造业的深度融合,工业企业的运营管理,越来越依赖工业大数据。工业大数据的潜在价值也日益呈现。随着越来越多的生产设备、零部件、产品以及人力物力不断加入工业互联网,也致使工业大数据呈现出爆炸性增长的趋势。
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摘要:数字经济背景下,数据成为推动经济发展的重要生产要素。大数据技术对海量数据进行采集、加工、整合,与云计算、人工智能、区块链等新一代信息技术深入融合发展,共同推动我国社会全面数字化、智能化升级。
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摘要:发展大数据是抢抓新时代产业变革新机遇的战略选择,那么企业具体应该怎么做?根据《规划》要求,首先,大数据企业应重点提升数据生成、采集、存储、加工、分析、安全与隐私保护等通用技术水平。其次,应补齐关键技术短板,重点强化自主基础软硬件的底层支撑能力。最后,应促进前沿领域技术融合,推动大数据与人工智能、区块链、边缘计算等新一代信息技术集成创新。
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通过使用机器学习,结合从工业物联网(IIOT)设备收集的数据,可以改进流程、降低成本并提高效率。 预测性维护应用数据和模型来预测设备或资产何时发生故障。这种方法可以通过预测故障,来帮助公司主动解决可能导致代价高昂的停机或中断情况。
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