壮大数字经济核心动能实施方案.docx
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1、壮大数字经济核心动能实施方案目录第一节数据资源建设4一、构建开放共享的大数据平台4二、提升数据管理和安全能力6三、加强数据开放和合规管理9第二节人才培养与创新11一、建设数字经济人才培养体系11二、支持数字经济相关科研项目14三、促进数字经济与创新创业结合17第三节基础设施建设19一、推动信息基础设施建设19二、加强网络安全保障22三、发展智能城市与物联网技术24第四节产业发展与协同创新27一、培育数字经济核心产业27二、促进数字经济与传统产业融合发展30三、推动数字经济产业链协同创新32第五节监管与风险防控35一、建立数字经济监管体系35二、加强数字经济风险防控37三、推动数字经济健康发展评
2、估40第六节评估与调整44一、建立数字经济发展评估指标体系44二、定期开展数字经济发展评估46三、根据评估结果进行调整和优化50第七节推进机制与责任落实53一、建立数字经济发展推进机制53二、明确各方责任与任务55三、加强组织与协调能力58声明:本文内容信息来源于公开渠道,对文中内容的准确性、完整性、及时性或可靠性不作任何保证。本文内容仅供参考与学习交流使用,不构成相关领域的建议和依据。第一节数据资源建设一、构建开放共享的大数据平台随着数字经济的快速发展,数据资源的重要性日益凸显。大数据平台作为数据资源建设的核心,扮演着极为重要的角色。构建开放共享的大数据平台,可以促进数据资源的高效利用和共享
3、,推动数字经济的发展。(一)加强数据资源整合与管理1、建设统一的数据标准和规范:在构建开放共享的大数据平台中,首先需要制定统一的数据标准和规范,确保数据的格式、结构和质量具备一致性和可比性。通过制定统一的数据标准,可以降低数据集成和管理的成本,并提高数据的可重复使用性。2、建立数据资产库:建立数据资产库,将各个部门、企业和组织的数据资源进行整合和归类,形成一个统一的数据存储和管理平台。通过数据资产库的建设,可以实现数据资源的集中管理和共享,避免数据孤岛的问题。3、引入数据湖技术:数据湖是一种新型的数据存储和处理方式,可以将结构化和非结构化的数据集中存储在一个大型存储系统中,并提供灵活的数据访问
4、和分析能力。引入数据湖技术可以有效地解决数据集成和管理的问题,提高数据的可用性和处理效率。(二)构建开放共享的数据平台1、打破数据壁垒:构建开放共享的大数据平台需要打破各个部门、企业和组织之间的数据壁垒,实现数据的跨界共享。可以通过制定相关政策和法规,鼓励各个主体主动共享数据,并建立数据共享的机制和平台。2、建设开放的数据接口和API:为了方便数据的共享和交流,需要建设开放的数据接口和API(应用程序接口),提供标准化的数据访间和交互方式。通过开放的接口和API,可以使不同系统和应用程序之间实现数据的无缝对接和共享。3、构建安全可信的数据平台:数据安全是构建开放共享的大数据平台的重要保障。需要
5、采取一系列的安全措施,如数据加密、访问控制、身份认证等,确保数据在传输和存储过程中的安全性和可信度。此外,还需要建立相应的监管机制,加强对数据平台的监督和管理。(三)推动数据共享与合作1、建立数据共享机制:建立数据共享的机制,包括数据共享的政策、法规和标准等。通过建立统一的数据共享机制,可以为各个主体提供明确的共享规则,促进数据的共享和交流。2、鼓励数据合作与创新:为了推动数据的开放共享,需要鼓励各个主体进行数据合作与创新。可以通过提供资金支持、技术支持和奖励机制等方式,激励各个主体积极参与数据共享和合作,并推动数据的创新应用。3、加强跨界合作与交流:构建开放共享的大数据平台需要加强跨界合作与
6、交流。可以通过举办数据峰会、研讨会等活动,促进不同领域的专家学者、企业家和政府官员之间的交流与合作,推动数据资源的跨界整合和共享。构建开放共享的大数据平台是实现数据资源建设的关键一环。通过加强数据资源整合与管理、构建开放共享的数据平台以及推动数据共享与合作,可以实现数据资源的高效利用和共享,促进数字经济的发展。同时,在构建开放共享的大数据平台的过程中,还需要充分考虑数据安全和隐私保护等问题,确保数据平台的安全可信。只有在构建开放共享的大数据平台的基础上,才能真正发挥数据资源在数字经济中的核心动能,推动经济的持续健康发展。二、提升数据管理和安全能力随着数字经济的不断发展,数据管理和安全能力成为企
7、业和组织必须要面对和解决的重要问题。有效地提升数据管理和安全能力,对于保护用户隐私、维护数据完整性、促进数据共享和提高数据利用效率具有重要意义。(一)建立全面的数据管理体系1、确定数据管理的目标和战略:企业和组织应当明确数据管理的目标,包括数据收集、存储、处理、分析和应用等方面的目标。制定相应的战略,确保数据管理与业务发展相互促进。2、建立数据分类和标准化机制:将数据按照特定的分类标准进行划分,可以更好地管理和利用数据资源。同时,制定数据标准,规范数据的命名、格式、存储和共享方式,提高数据的可管理性和可用性。3、建立数据质量控制体系:通过建立数据质量评估指标和相应的监控措施,及时发现和纠正数据
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