第三節　大數據思維對傳統產業的影響

隨著大數據的發展，傳統產業加快了信息化和工業化的深度融合，以信息化技術來改造現有的產業，將傳統生產力實現升級換代，形成產業信息化的新技術，大幅提升企業和產業的技術創新能力。大數據思維為傳統產業的發展帶來了沖擊，也帶來了巨大的發展機遇。

一、大數據思維對傳統產業的沖擊

（一）第一產業

大數據等信息技術不但顛覆了日出而作日落而息的手工勞作方式，也打破了粗放式的傳統生產模式，轉而邁向集約化、規模化、智能化和數據化，互聯網電子商務及現代物流的出現使得整個農業等生產鏈重組，線上與線下的耦合度空前提高，這極大地拓展了未來農業經營模式的想象空間。

例如，煙臺陽光喬農業電子商務有限公司建立的陽光喬規模農業電子商務服務平臺。全國各地的農田數據、農產品貿易價格等，都源源不斷地經過網絡流入陽光喬平臺；這些數據再結合“平臺專業服務團隊＋本地專家會診團隊＋全國專家遠程會診”的方式，就能為全國各地的規模種植戶提供全方位的精準農業決策服務。

由此可見，陽光喬平臺充分結合線上與線下，雙向流通，農戶從與批發商打交道轉換到直面消費者，他們開始比任何時候都更有條件關注消費市場的變化，關注數據。而這種轉變，直接推動了農業傳統生產方式的升級。

大數據也促進了農業的信息化。美國正在利用谷歌眼鏡、手機APP等移動互聯網終端，通過云處理技術實時為農民提供關于農業生產、價格等信息，使農民在田里工作時，就可以通過移動終端得到土壤、天氣等情況，軟件同時可以向農民提供遠期農產品價格，并向農民推薦最為適合這塊田地的種子、肥料等信息，還可以通過“電商”的形式在網上購買生產物資并快速配送到田間。

（二）第二產業

傳統的制造業往往都是封閉式生產，生產何種商品完全由生產商決定，生產者與消費者的角色是完全割裂的。但是，這種狀態將在大數據技術的沖擊下土崩瓦解，未來顧客將會全程參與到生產環節中，由用戶共同商量決策來制造出他們想要的產品。換句話說，未來生產者與消費者的界限會逐漸模糊，而傳統的經濟理論正面臨崩潰，因此注定要誕生C2B全新模式。

基于電子商務的生產方式中運用了大數據的思維，互聯網、大數據技術的相互合作使得生產商和消費者之間的聯系更加緊密，消費需求的數據、信息能夠更迅速地傳達給生產者和品牌商，因而生產商能夠及時根據市場需求變化組織物料采購、生產制造和物流配送。技術的革新替代了原先大批量、標準化的推動式生產方式，促進市場向需求拉動式生產方式轉變。拉動式的生產并不一定要對市場需求進行精準的預測，關鍵是供應鏈各方面更緊密的協同，以實現更加“柔性化”的管理。

在大數據思維熏陶下，傳統的制造業將難以為繼，大規模投放廣告到大規模生產時代宣告終結。未來的制造業會進入新的時代，體現個性化、定制化等特征，人人都是設計師，人人都是生產者，人人都在決策——這就是大數據的游戲規則。

（三）第三產業

大數據也大大促進了第三產業的轉型和創新發展。上海1號店負責生鮮業務的副總裁在某次采訪中表示，他們通過海量數據分析、判斷和整合，可以精準地預測第二天生鮮貨品的訂貨數量，并據此向供貨商下訂單，產品第二天早上8點進庫，這位副總裁說，綜合折算下來，僅在倉儲環節損耗率就可以控制在個位數，而傳統線下渠道的損耗率一般是30%左右。

截至2014年6月底，阿里巴巴旗下兩家小額貸款公司為超過12.9萬家小微企業提供貸款，累計總額超過60億元。而這些企業能拿到貸款的關鍵之一，就是此前他們網絡交易的誠信記錄。

可以這樣認為，是經濟社會的高速發展造就了大數據，是科學技術的高速發展使大數據的思維付諸實踐，我們相信這種思維對傳統服務業無形地產生了極其深遠的影響。其中，大數據給金融、財會行業帶來的革新尤為突出。傳統會計數據收集渠道、源頭和平臺單一，數據類型單純，一般為結構化數據。在大數據時代，數據收集的渠道、源頭和平臺以及數據類型多樣化。目前，隨著互聯網的普及和發展，新型互聯網的應用，大量的數據存在于社交網絡、電子商務中的視頻、圖片、文檔、音頻、網絡日志等應用中，這些數據一般都是非結構化的。

大數據時代，由于數據巨量和多樣，要充分利用數據，需要建立大數據倉庫。典型的大數據處理系統包括數據的收集、預處理、存儲、分析、數據挖掘和價值應用。要完成這一系列的操作，企業要有意識地完成由傳統關系型數據庫管理系統向大數據倉庫管理系統的轉變。

二、大數據思維下向傳統領域的拓展方向

互聯網是大數據應用的起源，并逐步向以數據生產、流通和應用為核心的各個產業滲透。目前，電信、金融、零售、醫療衛生、公共管理等領域率先積極地探索和布局大數據應用，不同領域的發展主要呈現兩種方向。

一是積極整合行業和機構內部的各種數據源，通過對整合后的數據進行深度挖掘分析，開發大數據應用。譬如，大數據平臺可以幫助一些新興的大型百貨商場整合POS（point of sale）機、企業CRM（customer relationship management，客戶關系管理）系統、客流監控設備、免費WiFi等數據，進而對用戶進行聚類分析，支撐包括客戶群路徑分析、客戶習慣查詢、打折信息投放、商品位置擺放、移動端營銷等應用，從而實現客戶圖像刻畫、精準營銷，大大提高商場的營銷額與營業效率。大數據還可以應用于智慧城市的決策系統，可將來自人力、教育、經濟、統計、民政、衛生等政府部門的內部數據以及來自物聯網、移動互聯網等線上的外部數據進行整合，分析數據并建立經濟社會運行的分析模型，以支撐智慧人口、智能物流、智慧醫療、智能環保、智慧教育等相關決策。

二是積極借助互聯網等外部媒介收集數據以實現其他相關領域的應用。例如，借助互聯網用戶的微博數據、歷史交易數據、社交數據等信息，金融機構就可以評估用戶的信用等級；通過整合股票論壇、新聞、公司公告、行業研究報告、交易數據、報單數據、行情數據等公開信息，證券分析機構能夠分析和挖掘各種事件與因素對股市及股價走向的影響；將社交數據、網頁數據、網絡新聞數據等信息與監管機構的數據庫進行整合對接，監管機構就可以通過比對結果及時提示風險，及時進行風險預警并采取相應的行動；根據互聯網用戶數據與電商平臺的交易數據，零售企業可以分析商品銷售趨勢、用戶偏好等。從目前發展的情況來看，不同領域的數據能夠跨界融合，發揮出更大的作用。

從當前的大數據應用實際看，金融、零售和公共管理領域開展大數據應用時，兩個方向都有所涉足，而電信和醫療衛生等領域更關注第一個發展方向。

三、基于國家戰略的大數據產業發展思維

大數據產業發展背后的邏輯，是中國經濟悄然發生的“質變”。中國經濟在增速放緩的情況下，就業率不降反增，一個重要原因就是進行了政府的自身改革，推出一系列簡政放權的措施，引發小微企業、個體戶井噴式增長。而這些企業、商戶中多數人的經營業務都是依托于互聯網展開的，都與數據有關，大數據正在孕育出更多的新業態。李克強指出：“13億中國人，八九億勞動力，這其中如果有越來越多的人依托新業態發展，這會培育出中國經濟發展的新‘發動機’，也必將會對社會發展、人民進步造成深刻影響。”

大數據不只是一個產業這么簡單。它在社會的各個領域中都無所不在，可以與N個產業“相加”，形成“大數據＋”，“互聯網＋”的本質是連接和數據。中國聯通網絡技術研究院首席專家唐雄燕說：“數據已經成為一種新的經濟資產類別，就像貨幣或黃金一樣，將形成數據材料、數據探礦、數據加工、數據服務等一系列新興產業。”2014年3月5日，“大數據”首次被寫入政府工作報告，受到了廣泛的關注。李克強總理在政府工作報告中指出，要加快設立新興產業創業創新平臺，在新一代移動通信、集成電路、大數據、先進制造、新能源、新材料等方面趕超先進，引領未來產業發展。這一政策信號表明，大數據將作為一種新興產業得到國家層面的大力支持。

大數據時代，數據正在成為一種稀有資產和新興產業。任何一個行業和領域都會產生有價值的數據，而對這些數據的統計、分析、挖掘則會創造意想不到的財富。習近平強調：“機會稍縱即逝，抓住了就是機遇，抓不住就是挑戰。”

在大數據思維下，國家戰略發生了翻天覆地的變化。我國應將大數據作為新一輪科技競爭和產業競爭的戰略重點與制高點，充分認識“數據、技術、應用”三位一體、有機統一的內涵，掌握未來大數據發展主動權。中國制定國家大數據戰略的主要內容包括：構建大數據研究平臺，即國家頂層規劃，整合創新資源，實施“專項計劃”，突破關鍵技術；構建大數據良性生態環境，制定支持政策，制定行業標準；構建大數據產業發展平臺，促進創新鏈與產業鏈的有效嫁接。為此，重點開展以下四方面工作。

（一）提升技術研發與軟件水平

總體來看，大數據的技術門檻較高，目前在大數據領域展開競爭的信息技術企業多是在數據存儲、分析等領域有著傳統優勢的廠商。我國正處于產業轉型升級的關鍵階段，必須牢牢把握住互聯網、大數據的時代潮流，抓住機遇促進發展，因此，關鍵技術和新興技術的開發與應用必須及早布局。具體來看主要分為以下五個方面。

一是以數據分析技術為基礎，加強理論研究和人工智能、機器學習等領域的研究與發展，加快非關系型數據庫管理技術、非結構化數據處理技術、可視化技術等基礎技術研發，并和移動互聯網、云計算和物聯網技術相結合，形成成熟、可行的解決方案。

二是面向大數據應用，加快研發網頁搜索技術、知識計算技術、知識庫技術等核心技術，開發出高品質的單項技術產品，結合數據處理技術，為商業智能服務提供技術支撐。

三是推動以企業為核心的產學研用合作，加速提高軟件發展水平，為大數據發展和應用奠定基礎。利用產業發展引導資金，鼓勵軟硬件企業和服務企業應用新型技術，結合信息內容服務，面向實際的大數據應用提供具有行業特色的數據分析服務及系統集成解決方案。

四是整合當前的各大互聯網企業塑造大數據生態平臺，牽頭百度、騰訊、阿里巴巴等企業，基于開源、開放操作系統或應用平臺，整合優勢資源，聚集一批有實力、有特色的中小互聯網信息服務提供商，加快開拓整合本土化信息服務，形成健康發展的生態系統。

五是基于數據處理軟件的優勢，整合所有數據和技術優勢，形成完整有效的數據分析軟件，提高服務內容的準確性和匹配度。同時，還培育了具有高集成度和強大市場容量的大型數據解決方案提供商，為各行業應用大數據提供了一個成熟的解決方案。

（二）加速推進大數據的示范應用

加速推進大數據的示范應用有以下五個方面。

一是面向醫療、能源、金融、電信等數據量特別大的領域，引導行業廠商參與，促進數據監測、商業決策、數據分析、橫向擴展存儲等軟硬件一體化的行業應用解決方案的進步。

二是面向智慧城市建設和百姓日常生活需求，開展以“智慧交通”“智慧旅游”、民生服務等為主要內容的“智慧城市”試點，整合信息資源，實現軟硬件資源的共建共享。在智慧城市的建設及個人娛樂、生活服務等領域的應用中融合大數據技術，不斷提升數據內容加工處理軟件等服務發展水平。

三是推動行業數據深度處理服務。行業數據庫應該深度加工，特別是與高科技領域相關的數據，將根據不同行業領域建立特殊數據庫，提供內容增值服務。

四是選擇重點領域、企業，鼓勵其使用數據清洗等手段，對企業日積月累的數據進行初步分析整理，去除重復數據，減少噪聲數據，提高大數據集合的建設質量。

五是推動電子政務及信息資源共享。繼續實施和完善黨委、政府系統電子政務工程以及“金”字工程，推進政府信息公開和政務業務協同系統建設。加快建設并完善數據中心、電子文件（檔案）備份中心、異地災備中心，加快建設四大基礎數據庫和市場經營主體信用信息數據庫。根據各部門信息資源共享的實際情況，整理其需求，建設跨部門、跨地區的信息資源目錄體系與交換體系，推進信息資源交換與共享。

（三）優化完善大數據發展環境

優化完善大數據發展環境包括以下三個方面。

一是要加強數據信息安全問題的研究，在大數據背景下，應重視大數據應用可能帶來或面臨的信息安全風險，基于大數據的情報收集分析工作的信息保密問題尤為重要。

二是要明確數據分析處理服務的價值和作用，推動數據加工處理企業發展，將稅收優惠政策的享受范圍擴展到具備一定能力的企業的數據加工處理業務。

三是完善相關體制機制，以政府為切入點，推動信息資源的集中共享，夯實大數據的應用基礎。

（四）優化產業布局與產業發展模式

國家大數據產業以三大電信運營商數據中心為重要依托，推動實現物聯網、云計算等管理平臺的統一，網絡、存儲、計算、系統等軟硬件資源平臺的統一和“一站辦理、一網連通、一號服務、一卡通行”等服務資源平臺的統一，引導產業上下游的優勢企業相互合作。大力推進智慧城市、網絡金融、食品安全等領域的示范應用，帶動大數據產業集聚發展。

大數據產業的發展模式也從云計算等技術的提升出發，向工業云服務、政府云服務發展。首先，提升技術水平，推動云計算服務發展，大力引進公共云服務龍頭企業，促進電子信息企業轉型發展和創新創業，集聚一批服務能力突出的云服務提供商，以提供高質量的云計算服務；其次，打造工業云服務平臺，支持工業大數據應用開發和專業化云計算服務提供，推動企業利用云計算技術整合信息系統，提高運營管理水平和服務能力；同時，打造電子政務云服務平臺，充分發揮政府在云計算服務應用中的引領作用，引導財政資金支持優先考慮信息化項目，利用統一的大數據基礎設施進行部署，逐步推進相關政府部門現有信息系統向平臺遷移。

四、當前國家的大數據戰略

據不完全統計，2014年至2017年年底有63個國家級文件涉及大數據發展與應用，根據文件內容，重點發展的行業領域有31個，主要涉及新能源汽車、商業健康保險、內貿流通、高校雙創教育改革、城市公立醫院改革、民營銀行發展、融資租賃業、金融租賃業、商貿流通、電動汽車充電基礎設施、互聯網領域侵權、農村電子商務、農村一、二、三產業融合、醫藥產業制造、健康醫療、生產性服務業、物流業、科技服務業、服務外包產業、云計算、服務貿易、展覽業、電子商務、制造業、“互聯網＋”。快遞業、普惠金融、中醫藥、制造業與互聯網融合、戰略性新興產業。重點工作推進方向主要涉及統計、投資監管、安全生產監管、網絡提速降費、市場主體服務和監管、公共資源交易平臺、產品追溯、眾創空間、全民科學素質、政務服務、科技成果轉移轉化、創業創新品牌政務公開、審計、小微企業、就業創業、簡政放權、新消費、全民健身、政務信息資源。而重點發展區域主要集中在長江經濟帶與泛珠三角區域。

（一）“十三五”國家信息化規劃

“十三五”期間，世界信息發展的環境、條件和內涵正在發生深刻變化。世界經濟在深度調整中曲折復蘇、增長艱難，全球貿易繼續走軟，勞動人口的增長減緩，資源和環境約束日益收緊，局部區域地緣政治博弈更強烈，越來越多的全球性問題和挑戰導致對人類社會前所未有的信息技術發展的迫切需求。同時，全球信息化進入了全面滲透、跨界融合、加速創新和發展的新階段。信息技術創新代際周期大幅縮短，創新活力、集聚效應和應用潛能裂變式釋放，更快速度、更廣范圍、更深程度地引發新一輪科技革命和產業變革。

物聯網、云計算、大數據、人工智能、機器學習、區塊鏈、生物基因工程等新技術驅動網絡空間從人人互聯向萬物互聯演進，數字化、網絡化、智能化服務將無處不在。全球經濟體普遍把加快信息技術創新、最大程度釋放數字紅利，作為應對“后金融危機”時代增長不穩定性和不確定性、深化結構性改革和推動可持續發展的關鍵引擎。

規劃的重點實施方向在于統籌實施網絡強國戰略、大數據戰略、開展“互聯網＋”行動，集中整合資源力量，緊密結合大眾創業萬眾創新、“中國制造2025”的口號，重點放在引領創新驅動、促進均衡協調、支撐綠色低碳、深化開放合作、推動共建共享、主動防范風險等方面取得突破，為深化改革開放、推進國家治理體系和治理能力現代化提供數字動力引擎。著力增強以信息基礎設施體系為支撐、信息技術產業生態體系為牽引、數據資源體系為核心的國家信息化發展能力，重點關注信息化在促進經濟轉型升級、推動國家治理體系和治理能力現代化、促進信息惠民、鼓勵軍民深度融合發展等重點領域的應用水平的提升，完善扶持網絡企業制定全球發展戰略、網絡安全保障、網絡空間治理等的外部環境，不斷促進我國在安全支撐能力和信息化水平方面的跨越式提升。具體而言，主要分為以下幾個方面：構建現代信息技術和產業生態體系、建立統一開放的大數據體系、構筑融合創新的信息經濟體系、支持善治高效的國家治理體系構建和健全網絡安全保障體系。

（二）國家大數據（貴州）綜合試驗區

2017年，一個全國智能終端產品生產制造基地已初現雛形——貴州電子信息制造業規模以上工業總產值突破600億元，軟件和信息技術服務業收入260億元，引進2家以上國際大數據核心企業、10家以上國內知名大數據龍頭企業、50家以上國內有影響力的大數據優強企業落地貴州。

大數據，正有力地助推貴州實體經濟升級轉型。通過“大數據＋”三次產業的深度融合，今年貴州省將建設100個以上典型示范項目，引進扶持一批解決方案服務商，推動傳統產業數字化、智能化，促進產品創新、技術創新、經營模式創新。

加快建設“數字政府”，省、市兩級政府部門非涉密應用系統100%接入云上貴州體系，省直部門綠色數據全部上架開放，在扶貧、旅游、醫療、教育等方面建設50個典型示范應用，打造全國領先的政務民生APP品牌，并建設匯聚全省扶貧大數據的扶貧主體共享數據庫，11個廳局、所有市州共享應用。打響信息基礎設施攻堅戰，把貴州打造成全國信息高速公路的南方樞紐。2016年貴州省完成投資180億元，基本建成全光網省，新增2 800個行政村電信光纖網絡全覆蓋，基本消除鄉鎮以上城鎮建成區移動網絡盲點盲區，出省帶寬能力突破6 000 GB/s，率先實現國家北斗導航位置服務數據中心貴州分中心與國家北斗導航位置服務數據中心的互聯互通。

貴州用不到兩年時間，實現了在大數據領域的多個領先。為鞏固貴州大數據的先行優勢，2017年2月28日，貴州省發布了2017年全省大數據十大工程，具體如下。

1. 產業培育工程

培育發展電子信息制造業，電子信息制造業規模以上工業總產值突破600億元，規模以上工業增加值突破100億元，同比增長20%，打造全國智能終端產品生產制造基地。培育發展軟件和信息技術服務業，軟件和信息技術服務業收入260億元，同比增長30%。培育發展大數據采集分析，貴陽大數據清洗加工基地、貴安新區大數據加工基地投入運行。培育發展大數據資源儲備，全省數據中心服務器數7萬臺以上。培育發展大數據交易，貴陽大數據交易所會員達到2 000家，交易規模累計3億元以上。培育發展大數據安全產業，貴陽大數據安全示范園區上半年投入使用，吸引10家以上大數據安全企業集聚。培育發展通信服務產業，通信運營服務業務總量1 070億元，同比增長32%。培育發展呼叫與服務外包產業，全省呼叫中心簽約投運累計超過10萬席。

2. 項目裂變工程

未來將結合“千企引進”工程，引進2家以上國際大數據核心企業、10家以上國內知名大數據龍頭企業、50家以上國內有影響力的大數據優強企業落地貴州。華為全球數據中心、阿里巴巴貴州大數據產業園已經開工建設，云上貴州軟件開發云平臺上線運行，華芯通ARM架構服務器芯片完成第一代集成電路設計工作、確定第二代產品規劃。

3. 融合升級工程

實施“大數據＋產業深度融合行動計劃”，引領全省各行各業轉型升級提質增效發展，建設100個以上典型示范項目，引進扶持一批解決方案服務商。其中主要涉及大數據與工業、服務業與農業的深度融合。

“大數據＋工業深度融合專項行動”以智能制造作為主攻方向，重點建設50個以上典型示范項目，包括10個省級智能制造試點示范項目，爭取1～2個成為國家級智能制造試點示范。“大數據＋服務業深度融合專項行動”重點建設40個以上典型示范項目，包括15個智慧旅游項目、15個電子商務項目、10個智慧物流項目以及貴州金融云等大數據金融項目。“大數據＋農業深度融合專項行動”重點建設10個以上典型示范項目，以茶葉等特色農產品為重點開展農業物聯網示范。

4. 數據融通工程

積極爭取國家大數據中心體系的國家級節點落戶貴安新區。云上貴州數據共享交換平臺將接入國家數據共享平臺，率先成為省級分平臺國家試點。屆時，省、市兩級政府部門非涉密應用系統100%接入云上貴州體系，打造全省統一的政府數據中心，云上貴州系統體系內政府應用系統數據資源目錄100%上架，50%數據資源共享。同時，開展“數聚星空”專項行動，省直部門綠色數據全部上架開放，大大擴展政府數據公開的廣度。

5. 數字政府工程

編制實施貴州省“數字政府”建設三年行動計劃。以云上貴州平臺為載體，以貴州政府網為統一門戶，以電子政務云為核心，深入推進“互聯網＋政務服務”。實施“政府大數據應用專項行動”，在扶貧、旅游、醫療、教育、糧食、食品、交通、民政、人社、國土、工商、環保、稅務、安全生產、北斗等方面重點建設50個典型示范應用。同時，推進面向社會民生服務的政府系統APP化，“云上貴州APP平臺”已于2017年上半年正式上線運行。

6. 數據扶貧工程

建設匯聚全省扶貧大數據的扶貧主體共享數據庫，扶貧、教育、公安、民政、人社、衛計、住建、水利、移民、林業、大數據11個部門共享應用。同時，建設精準扶貧APP、農產品價格和成本監控平臺APP等一系列大數據＋大扶貧APP應用。舉辦全球電商減貧大會，助推大扶貧、大數據兩大戰略行動。

7. 基礎設施攻堅工程

開展“信息基礎設施會戰攻堅年”活動，完成信息基礎設施投資180億元。推進“光網貴州”建設，基本建成全光網省。推進“寬帶鄉村”建設，新增2 800個行政村電信光纖網絡全覆蓋。強化“提速降費”惠民生。進一步深化數據中心電力直接交易機制，強化信息基礎設施建設同步規劃、同步設計、同步施工、同步驗收，推進“滿格貴州”建設，基本消除鄉鎮以上城鎮建成區移動網絡盲點盲區。加快“貴州·中國南方數據中心示范基地”建設，引進一批國家部委、行業或標志性企業數據資源。率先實現國家北斗導航位置服務數據中心貴州分中心，與國家北斗導航位置服務數據中心的互聯互通。

8. 安全鐵壁工程

數據安全至關重要，因而應當加快推進貴陽市“數據安全示范城市”建設及大數據安全靶場建設，形成“網絡安全自主創新中心、網絡安全應用示范中心、網絡安全政府監管中心”三個中心及N個待建系統平臺。

9. 萬千人才工程

通過建設“貴州大數據人才云”，計劃引進培養大數據領軍人才5～10名、專業人才及其他人才1 000名。開展全省公務員大數據專業知識培訓1 000人次，大數據領域專業人員培訓5 000人次，并組織編制“大數據戰略行動干部手冊”。

10. 首選實驗田工程

為加快推進國家大數據（貴州）綜合試驗區的建設，將在全省創建一批大數據首選實驗田，包括創建5個數字經濟示范小鎮、10個數字經濟示范園區、10個數字經濟示范景區和10個數字經濟示范企業，開展大數據安全靶場、無人駕駛試驗、區塊鏈試驗以及FAST（500米口徑球面射電望遠鏡）大數據分析應用等重大創新改革試驗。

（三）國家新型城鎮化大數據庫方案

2016年10月18日，國家發改委與清華大學簽署了“關于共建國家新型城鎮化大數據庫的框架協議”，該協議明確指出了構建大數據庫的重大戰略意義，確定其功能定位與核心技術，搭建出“技術先進、開放共享”的整體方案架構，指明了大數據庫在國家、省級、城鎮三個層面的核心應用領域。

1. 大數據庫建設的宏觀背景

首先，城鎮化推進面臨空間的困難和矛盾。現階段，資源型產業、傳統制造業面臨大面積產能過剩，以工業園區為典型空間特征的城鎮擴張時代基本結束，產業用地大規模擴張的高峰期已經過去，產能過剩導致的低效和工業設施與用地的廢棄，給城市更新改造帶來巨大壓力和負擔，傳統產業低水平重復建設支撐的城鎮化擴張難以為繼。曾經，房地產作為支柱產業是城鎮擴張的第二大動力，但是房地產用地擴張的速度在政策調控和階段性供應過剩的雙重打壓下也將大幅度降低，依靠房地產推進城鎮化的時代已經過去。同時，公共治理體制落后，治理手段低效、粗放，管理的精細化水平不夠，整體缺乏統籌和協同，政策間相互沖突，使得公共治理能力和水平長期滯后。城市運行基礎設施、公共服務設施、公共安全設施、人居環境質量等方面存在大量欠賬和短板，城市運行基本保障設施的發展嚴重滯后于城鄉居民生活水平提高的需要。生態環境破壞嚴重，大城市病問題日趨嚴重，以土地財政支撐的城市建設投融資模式難以為繼。而在鄉村，還面臨著人口外流、經濟單一以及文化發展停滯甚至倒退的困境。

其次，城鎮化治理模式和方法面臨緊迫的變革需求。城鎮化治理應以天人合一、社會和諧、共享融合為主旨，即強調和諧的人與自然關系，包容的人與人關系，人本城市和共享的當代與未來關系。但是，當前的城鎮化管理和決策理論與方法相對滯后，傳統決策理論方法，即系統論、控制論、信息論，最大局限性在于其主要適用于對簡單、可控的平衡狀態下系統的研究，無法有效應對城鎮化和城鄉發展面對的復雜巨系統問題，應對這樣的問題需要系統科學支撐。

最后，大數據和信息技術的發展，為新型城鎮化治理能力的提升提供了重要的基礎科學支撐。大數據技術可提高城鎮化管理決策科學水平，物聯網技術可實現城鎮化運行動態監測精準管理，新一代互聯網技術可打造新的城鎮管理服務模式，云計算為新型城鎮化大數據庫建設提供基礎設施保障，基于三維地理空間的城市信息模型（city information modeling, CIM）技術為新型城鎮化發展提供空間信息基礎設施。

2. 大數據庫建設的戰略和實踐意義

大數據庫建設的戰略和實踐意義有以下幾點。

一是數據的集成化，借助現代化數據信息平臺和工具，推進城鎮化數據信息的集成化存儲、管理、應用和共享，為推進新型城鎮化相關決策和管理，提供最基礎的依據。

二是調控的主動化，通過構建國家、區域、城鎮、鄉村的完整數據體系，及時識別突出矛盾和關鍵問題，明確調控的目標和任務，做到超前預判和未雨綢繆，抓住宏觀調控的牛鼻子，提高政策應對的主動性，從根本上扭轉頭痛醫頭、腳痛醫腳的被動調控方式。

三是決策的科學化，通過大數據分析和應用，針對城市復雜巨系統問題，實現從單目標決策到多目標決策，從靜態決策到實時動態決策的轉變，全面推進新型城鎮化發展建設決策的智慧化、科學化。

四是治理的協同化，以共享、高效、集成化信息管理平臺，支撐新型城鎮化推進的全方位工作協同。包括：技術與政策的工作協同；行業、部門間的工作協同；上、下級政府間的工作協同；不同地市間的工作協同；決策、執行、監督各工作環節間的工作協同。

五是管理的精細化，依托現代化信息技術手段和工作平臺，實時、動態、全面反饋城鎮化和城鄉發展建設的全貌，精準甄別問題，及時把控趨勢和動態，適時采取針對性有效措施，實現新型城鎮化管理的精細化、高效化。

六是管理的常態化，以大數據庫的持續更新維護，實現對新型城鎮化推進成效和相關政策績效的長期動態評估、反饋、檢討、修正和完善。

七是管理的民主化，通過大數據平臺的不斷推廣、普及和擴大應用，支撐新型城鎮化相關信息和數據的開放與共享，促進城鎮化發展。

3. 大數據庫的具體建設內容

大數據庫的體系結構，主要分為三級大數據庫：首先是國家級，在國家層面上整合城鎮化發展宏觀數據，涉及政策性研究、前沿理論研究、宏觀決策和整體規劃、管理等；其次是省級，整合城鎮化發展的中觀數據，涉及本地區對新型城鎮化的政策性研究、宏觀決策、功能區規劃、城鎮化監督管理等；最后是城鎮級，相對應的是城鎮化運行發展的微觀數據整合，體現城鎮化運行微觀數據的能力。具體結構示意圖如圖2-1所示。

同時，整合科學、嚴謹的支撐模型，包括人口模型（人口總量預測模型、人口年齡結構預測模型、流動人口預測模型）、產業模型［計量模型（包括空間計量模型）、空間分析模型等］與公共服務模型（公共服務水平指標體系模型、公共服務設施空間布局模型、公共服務設施使用評估模型等），完善新型城鎮化指標體系。全面對接新型城鎮化核心內涵，重視質量、兼顧速度；重點突出新型城鎮化主要任務，重視導向、兼顧評價；堅持全國一盤棋和尊重地方特色相結合，重視全局、兼顧差異；全面融合政府大數據和商業大數據；全面銜接各部委事權和重點工作。