铜仁:实施大数据战略行动 打好经济社会跨越突围战

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介:

近年来,铜仁市抢抓国家大数据战略和网络强国战略机遇,发挥创建大数据综合试验区和扶贫攻坚区域政策的叠加优势,将大数据与大扶贫两大战略融合发展,强化铜仁在武陵山片区的综合竞争力,以建设一个公共数据综合服务平台为核心,以提升产业发展能力、政府治理能力为目的,加快完善产业政策体系、数据标准体系、基础配套体系三大支撑,重点实施数据集聚、智慧铜仁、数据产业、生态文化、环境优化、基础提升六大工程,大力发展数据集聚、产业研发、分析应用等核心业态,智能终端、呼叫中心、软件及信息服务、互联网精准营销等关联业态,智能制造、智慧旅游、智慧物流、电子商务、互联网金融等衍生业态,全力打好大数据战略行动突围战。

铜仁市依托云上贵州云服务平台,结合智慧城市云数据中心和公共信息平台建设,打造“铜仁梵云”多维空间,实施数据集聚工程,构建一系列应用平台,实现公共数据资源的“分散采集、集中应用”,完善数据标准与数据交换、共享机制,推动政府数据资源开放,完善政府数据开放顶层设计,建立开发应用制度方案,大力开发政府大数据应用,提供大数据公共服务方便群众生活,落实信息惠民,提升政府治理能力现代化水平。建立起安全保障体系,加强数据安全基础设施建设,落实国家信息安全等级保护制度,不断健全信息安全保障体系,加强大数据环境下信息安全认证体系建设,有效保障数据采集、传输、处理等各个环节的安全可靠。

目前实施建设的“数据铁笼”,是率先在交通管理部门开展试点应用,实施智慧铜仁工程,提升治理能力,并逐步在全市行政执法部门推广应用,以大数据应用为核心,以有效规制权力为目的,管住人、管住事、管住权。在脱贫攻坚方面,进一步采集了贫困人口信息,建立起扶贫大数据库,动态分析贫困工作推进情况,对贫困人口实现精准识别、动态管理、科学扶贫,建设铜仁“扶贫云”,实施“精准扶贫”工程,完善大数据精准扶贫指数发布机制,探索“互联网+龙头企业+农村经济合作组织+农民”的电商扶贫新模式,全力推进电商扶贫,帮助农民脱贫致富。在医疗方面,以居民健康档案及电子病历数据为核心基础,完成区域卫生信息平台建设和健康档案及电子病历数据的采集、比对和目录编制工作,实施智慧医疗工程,大力开展基于区域卫生信息平台的远程医疗服务,实现市、县、乡三级居民健康电子档案联动,以居民健康卡为载体,实现铜仁智慧医疗。

初步构建覆盖重要路段、重要航段、重点设施和区域、重点营业性运输工具,以及交通运输市场的动态监测体系,实施智慧交通工程,建设全市统一的公路水路交通运输数据中心,构建交通云数据处理平台,搭建交通基础设施建设管理、道路运输管理、公路管理、海事航务管理、交通工程质监管理、大数据交通信息服务云平台等六朵交通运输云平台。充分运用现代信息技术面向旅游企业的集成创新和应用创新,实施智慧旅游工程,实现旅游资源及社会资源共享与有效利用系统化、节约化的管理变革,分步实施铜仁智慧旅游指挥中心(智慧旅游管理平台、智慧旅游服务平台、智慧旅游营销平台)和旅游网(旅游政务网、旅游资讯网),将梵净山景区、九龙洞景区打造成全市乃至全省智慧旅游示范景区,鼓励开发和运用“互联网+旅游”服务软件和终端设备,带动铜仁旅游大发展。

目前,铜仁市开展大数据应用实施智慧社区工程,在网格化社区管理、民政、社保、治安、医疗、教育等领域推行大数据服务,提升社区管理水平和服务群众能力,逐步将基础数据和服务平台向全市推广。在教育管理、教育教学和教育科研等方面运用大数据信息技术,实施智慧教育工程,促进教育体系数字化、网络化、智能化和多媒体化,形成开放、共享、交互、协作的现代化智能教育系统,鼓励各级中小学开展智能教育系统应用,强化个性化教育定制,促进教育形式和学习方式的重大变革,促进教育改革,加快智能教育发展。结合全省统一部署,建设政法平安云,实施智慧平安工程,形成政法大数据,通过政法信息资源共享平台,实现政法系统内各部门的数据共享,提高政法部门的工作效率,为领导决策提供有力支撑,提高群众安全感和满意度,助力经济社会发展。实施智慧农业工程,建设农业大数据平台,打通农业信息孤岛,以农业大数据应用服务为核心,构建“政企农商”一体化的农业大数据应用生态系统。

大数据时代的到来为社会发展转型带来了新机遇,大数据中的数据思维与文化模式为社会发展的转型提供思路,将大数据充分地利用起来,社会将实现多层次、多元化、多角度发展,铜仁市积极实施大数据战略行动,充分发挥大数据在经济社会的作用,在经济转型期间更加服务社会和方便群众生活。





====================================分割线================================


本文转自d1net(转载)

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
运维 大数据 数据建模
连载7:阿里巴巴大数据实践:OneData模型实施介绍
如何从具体的需求或项目转换为可实施的解决方案,如何进行需求分析、架构设计、详细模型设计等,则是模型实施过程中讨论的内容。
6180 1
连载7:阿里巴巴大数据实践:OneData模型实施介绍
|
6月前
|
存储 数据可视化 大数据
大数据平台架构设计与实施
【7月更文挑战第3天】本文探讨了大数据平台的关键技术,包括数据采集(如Kafka、Flume)、存储(HDFS、HBase、Cassandra)、处理(Hadoop、Spark)、分析挖掘及可视化工具。架构设计涉及数据收集、存储、处理、分析和应用层,强调各层次的协同与扩展性。实施步骤涵盖需求分析、技术选型、架构设计、系统部署、数据迁移、应用开发测试及上线运维,旨在为企业决策提供强有力的数据支持。
|
存储 运维 Cloud Native
|
算法 大数据 测试技术
跨越鸿沟——工业大数据的实践与思考
在12月7日召开的云栖大会苏州峰会上,杭州数心网络科技有限公司的副总陈强为我们带来了“跨越鸿沟-工业大数据的实践与思考”的演讲,分享了从工业测试数据视角看工业大数据未来所遇到的机遇与挑战,对综合机电一体化技术、DIAdem、TDM测试数据管理系统、风洞实验数据管理系统、核电管道泄漏远程在线监测系统进行了介绍。
1722 0