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文档简介
智慧园区项目总结报告总结在经济快速发展和政府政策的推动下,以产业聚焦为手段的园区经济发展迅速。各地园区经济呈现出覆盖区域不断扩大,产值越来越集中,GDP占比越来越大的趋势。园区企业逐渐向高(高技术)、新(新领域)、专(专业性)行业发展。未来趋势,园区将是高新技术产业的集中研发地,高新企业群集的区域,高新产品孵化和生产的基地。园区规划建设整体性越来越强,更加注重各种基础配套设施,以更好的服务促进高新产业的发展。尤其是注重产业园区的信息化建设,构建互联互通、资源共享的信息资源网络,以信息化带动产业化是加快产业园区发展的重要内容。面对大量的数据资产,工业园区需要紧跟技术发展步伐,充分挖掘数据中蕴涵的商业价值,应对日益严峻的市场竞争。对于工业园区的大数据应用建设方法,提出以下几方面思考:1、大数据应用不仅需要具有大数据处理技术,更需要公司整体布局,建立数据生态。在大数据时代,大数据不仅是一种驾驭数据的能力、一类处理数据的技术,更是一种看待数据的思维意识、思维方式,数据正在成为重要的生产资料、巨大的经济资产、新世界的矿产与石油。工业园区需要顺应趋势转变思维,建立大数据驱动发展的思维模式,从战略高度关注大数据布局,建立从数据获取、数据整合到数据使用的完整链路,这需要业务、数据、服务三者的协同配合,通过扩大业务范围搜集更多的客户数据;通过提升数据组织和处理能力整合更多的可用数据;通过充分运用到服务中促进提升客户体验、为公司业务创造更大价值,发挥数据的巨大能量。因此,大数据布局需要将业务、数据、服务三者结合起来统筹考虑、整体规划,打造数据生态圈。2、大数据应用作为新兴技术,从研究到使用需要经历一个过程,应按照循序渐进方式开展相关工作。根据IBM研究,大数据应用建设分为四个阶段:一是教育,需要让大数据的重要性和必须性得到充分认识;二是探索,主要探索大数据到底怎么应用;三是接触,从实际的角度去思考怎么应用大数据;四是执行,真正把大数据结合到业务流程里去。大数据的建设不是一蹴而就,重在实践和迭代发展,在起步阶段可以结合具体痛点问题展开,在不断积累经验后逐步扩大应用范围。3、大数据建设的关键是高质量的数据基础,没有数据质量就没有一切,只有高质量的数据才能为企业带来价值。面对数据来源广、信息种类杂、质量参差不齐的情况,需要在建设大数据的同时关注数据治理,一是建立数据规范化标准、数据分类标准、数据定义标准、质量衡量标准等;二是建立用于监控数据从获取、存储、分析、到运用的质量监控体系;三是建立数据问题从检查、反馈到修改的质量改进流程,使问题能够得到及时发现和根本解决。4、大数据应用从数据获取、挖掘到运用是一个复杂的、跨部门、跨领域的过程,需要各类专业人员共同协作完成,可考虑组建由多个部门联合参与的大数据研究团队,专门研究大数据带来的销售创新和服务创新,提供大数据应用服务。另外在人才队伍建设方面,一是要加快现有人员的培养,拓展在业务、大数据技术、统计方法上的技能;二是加强与大数据技术领先的互联网公司合作,借鉴先进经验加快人员经验积累;三是加快人才
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