大数据产业发展总体战略研究

　　本书从大数据发展现状、面临的挑战和机遇以及需要突破的关键问题入手，深入研究了大数据技术发展的现状和技术体系，并从电子政务、医疗卫生、智慧交通、公共安全、科技服务五个领域叙述了大数据的行业应用，从数据租售模式、数据交易模式、数据产品租售模式、行业大数据服务模式、行业价值链重构模式、跨行业数据协同模式、租赁存储空间模式、基础技术服务模式八个方面介绍了大数据的商业模式，并进一步探讨了大数据产业生态及创新模式、大数据背景下的数据权保障制度、大数据人才培养，以及大数据背景下的智能城镇化发展，最后提出了大数据产业发展战略思路与对策。

　　潘云鹤，中国工程院院士，原常务副院长，计算机应用专家。出生于浙江省杭州市。1970年毕业于上海同济大学建筑学系。1981年浙江大学计算机系毕业获硕士学位，并留校历任计算机系讲师、副教授、教授。1995年5月-2006年8月担任浙江大学校长。2006年6月至今担任中国工程院常务副院长。2013年3月任第十二届全国政协常委、外事委员会主任。现兼任国务院学位委员会委员、中国科学技术协会顾问、中国图象图形学学会名誉理事长等职。潘云鹤是中国智能CAD和计算机美术领域的开拓者之一。他长期从事计算机图形学、计算机辅助设计、人工智能和工业设计的研究，在计算机美术、智能CAD、计算机辅助产品创新、虚拟现实、数字文物保护和数字图书馆等领域，承担过多个重要科研课题，取得了一批研究成果，产生了良好的经济效益和社会效益。他发表研究论文多篇，获国家科技进步奖二等奖和省部级科技进步奖7项。1997年当选为中国工程院院士。

第1章绪论1

 

1.1大数据发展现状3

 

1.1.1国外发展现状3

 

1.1.2国内发展现状4

 

1.2大数据发展面临的挑战和机遇8

 

1.2.1大数据发展面临的主要挑战8

 

1.2.2大数据发展面临的机遇9

 

1.3大数据发展需要突破的关键问题11

 

1.4小结14

 

第2章大数据技术发展研究15

 

2.1大数据技术发展现状17

 

2.1.1大数据定义与内涵17

 

2.1.2数据科学19

 

2.1.3大数据产业技术现状20

 

2.2大数据技术体系22

 

2.2.1大数据数据采集技术22

 

2.2.2大数据存储与管理技术24

 

2.2.3大数据分析技术25

 

2.2.4大数据可视化技术26

 

2.2.5数据安全与隐私技术26

 

2.3国内大数据技术存在的不足27

 

2.4小结29

 

第3章大数据行业应用31

 

3.1电子政务领域33

 

3.1.1发展现状33

 

3.1.2应用和服务模式35

 

3.2医疗卫生领域37

 

3.2.1发展现状37

 

3.2.2应用和服务模式40

 

3.3智慧交通领域41

 

3.3.1发展现状41

 

3.3.2应用和服务模式43

 

3.4公共安全领域44

 

3.4.1发展现状44

 

3.4.2应用和服务模式47

 

3.5科技服务领域48

 

3.5.1发展现状48

 

3.5.2应用和服务模式51

 

3.6小结52

 

第4章大数据商业模式53

 

4.1数据租售模式56

 

4.2数据交易模式57

 

4.3数据产品租售模式58

 

4.4行业大数据服务模式59

 

4.5行业价值链重构模式60

 

4.6跨行业数据协同模式61

 

4.7租赁存储空间模式61

 

4.8基础技术服务模式62

 

4.9小结63

 

第5章大数据产业生态及创新模式65

 

5.1大数据产业生态发展现状67

 

5.1.1数据生产、采集和处理领域67

 

5.1.2行业应用领域68

 

5.1.3基础设施领域69

 

5.1.4数据环境保障领域70

 

5.2大数据产业生态链战略研究71

 

5.3大数据产业发展创新模式74

 

5.3.1产业生态理论概述75

 

5.3.2大数据产业技术链76

 

5.3.3大数据产业企业链77

 

5.3.4大数据产业价值链81

 

5.3.5大数据产业空间链82

 

5.4大数据产业发展政策与建议83

 

5.5小结84

 

第6章大数据背景下的数据权保障制度85

 

6.1数据权的初始理念和衍变87

 

6.1.1数据权的概念发展87

 

6.1.2数据权的主要内容88

 

6.2数据权的基本特征89

 

6.3数据跨境流动监管法律机制研究90

 

6.3.1国外数据跨境流动制度的变革91

 

6.3.2国内数据跨境流动制度的回溯与演化94

 

6.3.3数据跨境流动的制度设置96

 

6.4数据分类分级管理制度和标准体系研究98

 

6.4.1国外数据分级分类制度现状98

 

6.4.2国内数据分级分类制度现状101

 

6.4.3国内数据分类分级制度研究102

 

6.5个人数据保护制度的现状和未来103

 

6.5.1国外个人数据保护制度不断完善104

 

6.5.2个人数据保护制度的国际趋势研判113

 

6.5.3国内个人数据保护制度的持续扩展116

 

6.5.4国内个人数据保护面临的新型安全风险121

 

6.5.5个人数据保护制度的策略126

 

6.6小结129

 

第7章大数据人才培养131

 

7.1大数据人才培养现状133

 

7.1.1学位培养133

 

7.1.2职业培训135

 

7.2大数据人才需求136

 

7.2.1人才自身的技能需求136

 

7.2.2产业对人才的需求137

 

7.3大数据人才培养目标与措施137

 

7.4大数据人才培养趋势139

 

7.5小结139

 

第8章大数据背景下的智能城镇化发展141

 

8.1智能城镇化与传统城镇化的差异143

 

8.1.1城市建设迫切需要生态价值观指导143

 

8.1.2城市建设决策迫切需要理性诊断144

 

8.1.3建设系统之间迫切需要群落协同145

 

8.1.4城市建设迫切需要精细化的施工技术145

 

8.1.5城市建设过程迫切需要全生命周期考量146

 

8.2智能城镇化对大数据产业的发展需求146

 

8.2.1智能城镇化对大数据支撑的需求147

 

8.2.2智能城市现状诊断对大数据技术的需求148

 

8.2.3智能城市规划模拟对大数据技术的需求150

 

8.3大数据引入对城镇化建设的作用152

 

8.3.1大数据对城市产业的转型推动153

 

8.3.2大数据对城乡区域建设的推动156

 

8.3.3大数据对规划建设的理性决策推动158

 

8.3.4大数据对城市规划社会公众参与度的推动159

 

8.4长三角城市群智能化建设大数据研究案例160

 

8.4.1长三角城市群与中国其他四大城市群的比较分析160

 

8.4.2长三角城镇群智能城镇化建设的迫切需求162

 

8.4.3长三角城镇群大数据企业时空演化规律研究163

 

8.4.4大数据支撑长三角城镇群的战略建议164

 

8.5智能城镇化与大数据战略及其政策166

 

8.5.1中央政府层面167

 

8.5.2城市政府层面167

 

8.5.3城区及园区管理部门层面168

 

8.6小结168

 

第9章大数据产业发展战略思路与对策169

 

9.1国家层面推进建议171

 

9.2区域整体层面推进建议172

 

9.3各省市层面推进建议173

 

参考文献175