第三节　大数据思维对传统产业的影响

随着大数据的发展，传统产业加快了信息化和工业化的深度融合，以信息化技术来改造现有的产业，将传统生产力实现升级换代，形成产业信息化的新技术，大幅提升企业和产业的技术创新能力。大数据思维为传统产业的发展带来了冲击，也带来了巨大的发展机遇。

一、大数据思维对传统产业的冲击

（一）第一产业

大数据等信息技术不但颠覆了日出而作日落而息的手工劳作方式，也打破了粗放式的传统生产模式，转而迈向集约化、规模化、智能化和数据化，互联网电子商务及现代物流的出现使得整个农业等生产链重组，线上与线下的耦合度空前提高，这极大地拓展了未来农业经营模式的想象空间。

例如，烟台阳光乔农业电子商务有限公司建立的阳光乔规模农业电子商务服务平台。全国各地的农田数据、农产品贸易价格等，都源源不断地经过网络流入阳光乔平台；这些数据再结合“平台专业服务团队＋本地专家会诊团队＋全国专家远程会诊”的方式，就能为全国各地的规模种植户提供全方位的精准农业决策服务。

由此可见，阳光乔平台充分结合线上与线下，双向流通，农户从与批发商打交道转换到直面消费者，他们开始比任何时候都更有条件关注消费市场的变化，关注数据。而这种转变，直接推动了农业传统生产方式的升级。

大数据也促进了农业的信息化。美国正在利用谷歌眼镜、手机APP等移动互联网终端，通过云处理技术实时为农民提供关于农业生产、价格等信息，使农民在田里工作时，就可以通过移动终端得到土壤、天气等情况，软件同时可以向农民提供远期农产品价格，并向农民推荐最为适合这块田地的种子、肥料等信息，还可以通过“电商”的形式在网上购买生产物资并快速配送到田间。

（二）第二产业

传统的制造业往往都是封闭式生产，生产何种商品完全由生产商决定，生产者与消费者的角色是完全割裂的。但是，这种状态将在大数据技术的冲击下土崩瓦解，未来顾客将会全程参与到生产环节中，由用户共同商量决策来制造出他们想要的产品。换句话说，未来生产者与消费者的界限会逐渐模糊，而传统的经济理论正面临崩溃，因此注定要诞生C2B全新模式。

基于电子商务的生产方式中运用了大数据的思维，互联网、大数据技术的相互合作使得生产商和消费者之间的联系更加紧密，消费需求的数据、信息能够更迅速地传达给生产者和品牌商，因而生产商能够及时根据市场需求变化组织物料采购、生产制造和物流配送。技术的革新替代了原先大批量、标准化的推动式生产方式，促进市场向需求拉动式生产方式转变。拉动式的生产并不一定要对市场需求进行精准的预测，关键是供应链各方面更紧密的协同，以实现更加“柔性化”的管理。

在大数据思维熏陶下，传统的制造业将难以为继，大规模投放广告到大规模生产时代宣告终结。未来的制造业会进入新的时代，体现个性化、定制化等特征，人人都是设计师，人人都是生产者，人人都在决策——这就是大数据的游戏规则。

（三）第三产业

大数据也大大促进了第三产业的转型和创新发展。上海1号店负责生鲜业务的副总裁在某次采访中表示，他们通过海量数据分析、判断和整合，可以精准地预测第二天生鲜货品的订货数量，并据此向供货商下订单，产品第二天早上8点进库，这位副总裁说，综合折算下来，仅在仓储环节损耗率就可以控制在个位数，而传统线下渠道的损耗率一般是30%左右。

截至2014年6月底，阿里巴巴旗下两家小额贷款公司为超过12.9万家小微企业提供贷款，累计总额超过60亿元。而这些企业能拿到贷款的关键之一，就是此前他们网络交易的诚信记录。

可以这样认为，是经济社会的高速发展造就了大数据，是科学技术的高速发展使大数据的思维付诸实践，我们相信这种思维对传统服务业无形地产生了极其深远的影响。其中，大数据给金融、财会行业带来的革新尤为突出。传统会计数据收集渠道、源头和平台单一，数据类型单纯，一般为结构化数据。在大数据时代，数据收集的渠道、源头和平台以及数据类型多样化。目前，随着互联网的普及和发展，新型互联网的应用，大量的数据存在于社交网络、电子商务中的视频、图片、文档、音频、网络日志等应用中，这些数据一般都是非结构化的。

大数据时代，由于数据巨量和多样，要充分利用数据，需要建立大数据仓库。典型的大数据处理系统包括数据的收集、预处理、存储、分析、数据挖掘和价值应用。要完成这一系列的操作，企业要有意识地完成由传统关系型数据库管理系统向大数据仓库管理系统的转变。

二、大数据思维下向传统领域的拓展方向

互联网是大数据应用的起源，并逐步向以数据生产、流通和应用为核心的各个产业渗透。目前，电信、金融、零售、医疗卫生、公共管理等领域率先积极地探索和布局大数据应用，不同领域的发展主要呈现两种方向。

一是积极整合行业和机构内部的各种数据源，通过对整合后的数据进行深度挖掘分析，开发大数据应用。譬如，大数据平台可以帮助一些新兴的大型百货商场整合POS（point of sale）机、企业CRM（customer relationship management，客户关系管理）系统、客流监控设备、免费WiFi等数据，进而对用户进行聚类分析，支撑包括客户群路径分析、客户习惯查询、打折信息投放、商品位置摆放、移动端营销等应用，从而实现客户图像刻画、精准营销，大大提高商场的营销额与营业效率。大数据还可以应用于智慧城市的决策系统，可将来自人力、教育、经济、统计、民政、卫生等政府部门的内部数据以及来自物联网、移动互联网等线上的外部数据进行整合，分析数据并建立经济社会运行的分析模型，以支撑智慧人口、智能物流、智慧医疗、智能环保、智慧教育等相关决策。

二是积极借助互联网等外部媒介收集数据以实现其他相关领域的应用。例如，借助互联网用户的微博数据、历史交易数据、社交数据等信息，金融机构就可以评估用户的信用等级；通过整合股票论坛、新闻、公司公告、行业研究报告、交易数据、报单数据、行情数据等公开信息，证券分析机构能够分析和挖掘各种事件与因素对股市及股价走向的影响；将社交数据、网页数据、网络新闻数据等信息与监管机构的数据库进行整合对接，监管机构就可以通过比对结果及时提示风险，及时进行风险预警并采取相应的行动；根据互联网用户数据与电商平台的交易数据，零售企业可以分析商品销售趋势、用户偏好等。从目前发展的情况来看，不同领域的数据能够跨界融合，发挥出更大的作用。

从当前的大数据应用实际看，金融、零售和公共管理领域开展大数据应用时，两个方向都有所涉足，而电信和医疗卫生等领域更关注第一个发展方向。

三、基于国家战略的大数据产业发展思维

大数据产业发展背后的逻辑，是中国经济悄然发生的“质变”。中国经济在增速放缓的情况下，就业率不降反增，一个重要原因就是进行了政府的自身改革，推出一系列简政放权的措施，引发小微企业、个体户井喷式增长。而这些企业、商户中多数人的经营业务都是依托于互联网展开的，都与数据有关，大数据正在孕育出更多的新业态。李克强指出：“13亿中国人，八九亿劳动力，这其中如果有越来越多的人依托新业态发展，这会培育出中国经济发展的新‘发动机’，也必将会对社会发展、人民进步造成深刻影响。”

大数据不只是一个产业这么简单。它在社会的各个领域中都无所不在，可以与N个产业“相加”，形成“大数据＋”，“互联网＋”的本质是连接和数据。中国联通网络技术研究院首席专家唐雄燕说：“数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样，将形成数据材料、数据探矿、数据加工、数据服务等一系列新兴产业。”2014年3月5日，“大数据”首次被写入政府工作报告，受到了广泛的关注。李克强总理在政府工作报告中指出，要加快设立新兴产业创业创新平台，在新一代移动通信、集成电路、大数据、先进制造、新能源、新材料等方面赶超先进，引领未来产业发展。这一政策信号表明，大数据将作为一种新兴产业得到国家层面的大力支持。

大数据时代，数据正在成为一种稀有资产和新兴产业。任何一个行业和领域都会产生有价值的数据，而对这些数据的统计、分析、挖掘则会创造意想不到的财富。习近平强调：“机会稍纵即逝，抓住了就是机遇，抓不住就是挑战。”

在大数据思维下，国家战略发生了翻天覆地的变化。我国应将大数据作为新一轮科技竞争和产业竞争的战略重点与制高点，充分认识“数据、技术、应用”三位一体、有机统一的内涵，掌握未来大数据发展主动权。中国制定国家大数据战略的主要内容包括：构建大数据研究平台，即国家顶层规划，整合创新资源，实施“专项计划”，突破关键技术；构建大数据良性生态环境，制定支持政策，制定行业标准；构建大数据产业发展平台，促进创新链与产业链的有效嫁接。为此，重点开展以下四方面工作。

（一）提升技术研发与软件水平

总体来看，大数据的技术门槛较高，目前在大数据领域展开竞争的信息技术企业多是在数据存储、分析等领域有着传统优势的厂商。我国正处于产业转型升级的关键阶段，必须牢牢把握住互联网、大数据的时代潮流，抓住机遇促进发展，因此，关键技术和新兴技术的开发与应用必须及早布局。具体来看主要分为以下五个方面。

一是以数据分析技术为基础，加强理论研究和人工智能、机器学习等领域的研究与发展，加快非关系型数据库管理技术、非结构化数据处理技术、可视化技术等基础技术研发，并和移动互联网、云计算和物联网技术相结合，形成成熟、可行的解决方案。

二是面向大数据应用，加快研发网页搜索技术、知识计算技术、知识库技术等核心技术，开发出高品质的单项技术产品，结合数据处理技术，为商业智能服务提供技术支撑。

三是推动以企业为核心的产学研用合作，加速提高软件发展水平，为大数据发展和应用奠定基础。利用产业发展引导资金，鼓励软硬件企业和服务企业应用新型技术，结合信息内容服务，面向实际的大数据应用提供具有行业特色的数据分析服务及系统集成解决方案。

四是整合当前的各大互联网企业塑造大数据生态平台，牵头百度、腾讯、阿里巴巴等企业，基于开源、开放操作系统或应用平台，整合优势资源，聚集一批有实力、有特色的中小互联网信息服务提供商，加快开拓整合本土化信息服务，形成健康发展的生态系统。

五是基于数据处理软件的优势，整合所有数据和技术优势，形成完整有效的数据分析软件，提高服务内容的准确性和匹配度。同时，还培育了具有高集成度和强大市场容量的大型数据解决方案提供商，为各行业应用大数据提供了一个成熟的解决方案。

（二）加速推进大数据的示范应用

加速推进大数据的示范应用有以下五个方面。

一是面向医疗、能源、金融、电信等数据量特别大的领域，引导行业厂商参与，促进数据监测、商业决策、数据分析、横向扩展存储等软硬件一体化的行业应用解决方案的进步。

二是面向智慧城市建设和百姓日常生活需求，开展以“智慧交通”“智慧旅游”、民生服务等为主要内容的“智慧城市”试点，整合信息资源，实现软硬件资源的共建共享。在智慧城市的建设及个人娱乐、生活服务等领域的应用中融合大数据技术，不断提升数据内容加工处理软件等服务发展水平。

三是推动行业数据深度处理服务。行业数据库应该深度加工，特别是与高科技领域相关的数据，将根据不同行业领域建立特殊数据库，提供内容增值服务。

四是选择重点领域、企业，鼓励其使用数据清洗等手段，对企业日积月累的数据进行初步分析整理，去除重复数据，减少噪声数据，提高大数据集合的建设质量。

五是推动电子政务及信息资源共享。继续实施和完善党委、政府系统电子政务工程以及“金”字工程，推进政府信息公开和政务业务协同系统建设。加快建设并完善数据中心、电子文件（档案）备份中心、异地灾备中心，加快建设四大基础数据库和市场经营主体信用信息数据库。根据各部门信息资源共享的实际情况，整理其需求，建设跨部门、跨地区的信息资源目录体系与交换体系，推进信息资源交换与共享。

（三）优化完善大数据发展环境

优化完善大数据发展环境包括以下三个方面。

一是要加强数据信息安全问题的研究，在大数据背景下，应重视大数据应用可能带来或面临的信息安全风险，基于大数据的情报收集分析工作的信息保密问题尤为重要。

二是要明确数据分析处理服务的价值和作用，推动数据加工处理企业发展，将税收优惠政策的享受范围扩展到具备一定能力的企业的数据加工处理业务。

三是完善相关体制机制，以政府为切入点，推动信息资源的集中共享，夯实大数据的应用基础。

（四）优化产业布局与产业发展模式

国家大数据产业以三大电信运营商数据中心为重要依托，推动实现物联网、云计算等管理平台的统一，网络、存储、计算、系统等软硬件资源平台的统一和“一站办理、一网连通、一号服务、一卡通行”等服务资源平台的统一，引导产业上下游的优势企业相互合作。大力推进智慧城市、网络金融、食品安全等领域的示范应用，带动大数据产业集聚发展。

大数据产业的发展模式也从云计算等技术的提升出发，向工业云服务、政府云服务发展。首先，提升技术水平，推动云计算服务发展，大力引进公共云服务龙头企业，促进电子信息企业转型发展和创新创业，集聚一批服务能力突出的云服务提供商，以提供高质量的云计算服务；其次，打造工业云服务平台，支持工业大数据应用开发和专业化云计算服务提供，推动企业利用云计算技术整合信息系统，提高运营管理水平和服务能力；同时，打造电子政务云服务平台，充分发挥政府在云计算服务应用中的引领作用，引导财政资金支持优先考虑信息化项目，利用统一的大数据基础设施进行部署，逐步推进相关政府部门现有信息系统向平台迁移。

四、当前国家的大数据战略

据不完全统计，2014年至2017年年底有63个国家级文件涉及大数据发展与应用，根据文件内容，重点发展的行业领域有31个，主要涉及新能源汽车、商业健康保险、内贸流通、高校双创教育改革、城市公立医院改革、民营银行发展、融资租赁业、金融租赁业、商贸流通、电动汽车充电基础设施、互联网领域侵权、农村电子商务、农村一、二、三产业融合、医药产业制造、健康医疗、生产性服务业、物流业、科技服务业、服务外包产业、云计算、服务贸易、展览业、电子商务、制造业、“互联网＋”。快递业、普惠金融、中医药、制造业与互联网融合、战略性新兴产业。重点工作推进方向主要涉及统计、投资监管、安全生产监管、网络提速降费、市场主体服务和监管、公共资源交易平台、产品追溯、众创空间、全民科学素质、政务服务、科技成果转移转化、创业创新品牌政务公开、审计、小微企业、就业创业、简政放权、新消费、全民健身、政务信息资源。而重点发展区域主要集中在长江经济带与泛珠三角区域。

（一）“十三五”国家信息化规划

“十三五”期间，世界信息发展的环境、条件和内涵正在发生深刻变化。世界经济在深度调整中曲折复苏、增长艰难，全球贸易继续走软，劳动人口的增长减缓，资源和环境约束日益收紧，局部区域地缘政治博弈更强烈，越来越多的全球性问题和挑战导致对人类社会前所未有的信息技术发展的迫切需求。同时，全球信息化进入了全面渗透、跨界融合、加速创新和发展的新阶段。信息技术创新代际周期大幅缩短，创新活力、集聚效应和应用潜能裂变式释放，更快速度、更广范围、更深程度地引发新一轮科技革命和产业变革。

物联网、云计算、大数据、人工智能、机器学习、区块链、生物基因工程等新技术驱动网络空间从人人互联向万物互联演进，数字化、网络化、智能化服务将无处不在。全球经济体普遍把加快信息技术创新、最大程度释放数字红利，作为应对“后金融危机”时代增长不稳定性和不确定性、深化结构性改革和推动可持续发展的关键引擎。

规划的重点实施方向在于统筹实施网络强国战略、大数据战略、开展“互联网＋”行动，集中整合资源力量，紧密结合大众创业万众创新、“中国制造2025”的口号，重点放在引领创新驱动、促进均衡协调、支撑绿色低碳、深化开放合作、推动共建共享、主动防范风险等方面取得突破，为深化改革开放、推进国家治理体系和治理能力现代化提供数字动力引擎。着力增强以信息基础设施体系为支撑、信息技术产业生态体系为牵引、数据资源体系为核心的国家信息化发展能力，重点关注信息化在促进经济转型升级、推动国家治理体系和治理能力现代化、促进信息惠民、鼓励军民深度融合发展等重点领域的应用水平的提升，完善扶持网络企业制定全球发展战略、网络安全保障、网络空间治理等的外部环境，不断促进我国在安全支撑能力和信息化水平方面的跨越式提升。具体而言，主要分为以下几个方面：构建现代信息技术和产业生态体系、建立统一开放的大数据体系、构筑融合创新的信息经济体系、支持善治高效的国家治理体系构建和健全网络安全保障体系。

（二）国家大数据（贵州）综合试验区

2017年，一个全国智能终端产品生产制造基地已初现雏形——贵州电子信息制造业规模以上工业总产值突破600亿元，软件和信息技术服务业收入260亿元，引进2家以上国际大数据核心企业、10家以上国内知名大数据龙头企业、50家以上国内有影响力的大数据优强企业落地贵州。

大数据，正有力地助推贵州实体经济升级转型。通过“大数据＋”三次产业的深度融合，今年贵州省将建设100个以上典型示范项目，引进扶持一批解决方案服务商，推动传统产业数字化、智能化，促进产品创新、技术创新、经营模式创新。

加快建设“数字政府”，省、市两级政府部门非涉密应用系统100%接入云上贵州体系，省直部门绿色数据全部上架开放，在扶贫、旅游、医疗、教育等方面建设50个典型示范应用，打造全国领先的政务民生APP品牌，并建设汇聚全省扶贫大数据的扶贫主体共享数据库，11个厅局、所有市州共享应用。打响信息基础设施攻坚战，把贵州打造成全国信息高速公路的南方枢纽。2016年贵州省完成投资180亿元，基本建成全光网省，新增2 800个行政村电信光纤网络全覆盖，基本消除乡镇以上城镇建成区移动网络盲点盲区，出省带宽能力突破6 000 GB/s，率先实现国家北斗导航位置服务数据中心贵州分中心与国家北斗导航位置服务数据中心的互联互通。

贵州用不到两年时间，实现了在大数据领域的多个领先。为巩固贵州大数据的先行优势，2017年2月28日，贵州省发布了2017年全省大数据十大工程，具体如下。

1. 产业培育工程

培育发展电子信息制造业，电子信息制造业规模以上工业总产值突破600亿元，规模以上工业增加值突破100亿元，同比增长20%，打造全国智能终端产品生产制造基地。培育发展软件和信息技术服务业，软件和信息技术服务业收入260亿元，同比增长30%。培育发展大数据采集分析，贵阳大数据清洗加工基地、贵安新区大数据加工基地投入运行。培育发展大数据资源储备，全省数据中心服务器数7万台以上。培育发展大数据交易，贵阳大数据交易所会员达到2 000家，交易规模累计3亿元以上。培育发展大数据安全产业，贵阳大数据安全示范园区上半年投入使用，吸引10家以上大数据安全企业集聚。培育发展通信服务产业，通信运营服务业务总量1 070亿元，同比增长32%。培育发展呼叫与服务外包产业，全省呼叫中心签约投运累计超过10万席。

2. 项目裂变工程

未来将结合“千企引进”工程，引进2家以上国际大数据核心企业、10家以上国内知名大数据龙头企业、50家以上国内有影响力的大数据优强企业落地贵州。华为全球数据中心、阿里巴巴贵州大数据产业园已经开工建设，云上贵州软件开发云平台上线运行，华芯通ARM架构服务器芯片完成第一代集成电路设计工作、确定第二代产品规划。

3. 融合升级工程

实施“大数据＋产业深度融合行动计划”，引领全省各行各业转型升级提质增效发展，建设100个以上典型示范项目，引进扶持一批解决方案服务商。其中主要涉及大数据与工业、服务业与农业的深度融合。

“大数据＋工业深度融合专项行动”以智能制造作为主攻方向，重点建设50个以上典型示范项目，包括10个省级智能制造试点示范项目，争取1～2个成为国家级智能制造试点示范。“大数据＋服务业深度融合专项行动”重点建设40个以上典型示范项目，包括15个智慧旅游项目、15个电子商务项目、10个智慧物流项目以及贵州金融云等大数据金融项目。“大数据＋农业深度融合专项行动”重点建设10个以上典型示范项目，以茶叶等特色农产品为重点开展农业物联网示范。

4. 数据融通工程

积极争取国家大数据中心体系的国家级节点落户贵安新区。云上贵州数据共享交换平台将接入国家数据共享平台，率先成为省级分平台国家试点。届时，省、市两级政府部门非涉密应用系统100%接入云上贵州体系，打造全省统一的政府数据中心，云上贵州系统体系内政府应用系统数据资源目录100%上架，50%数据资源共享。同时，开展“数聚星空”专项行动，省直部门绿色数据全部上架开放，大大扩展政府数据公开的广度。

5. 数字政府工程

编制实施贵州省“数字政府”建设三年行动计划。以云上贵州平台为载体，以贵州政府网为统一门户，以电子政务云为核心，深入推进“互联网＋政务服务”。实施“政府大数据应用专项行动”，在扶贫、旅游、医疗、教育、粮食、食品、交通、民政、人社、国土、工商、环保、税务、安全生产、北斗等方面重点建设50个典型示范应用。同时，推进面向社会民生服务的政府系统APP化，“云上贵州APP平台”已于2017年上半年正式上线运行。

6. 数据扶贫工程

建设汇聚全省扶贫大数据的扶贫主体共享数据库，扶贫、教育、公安、民政、人社、卫计、住建、水利、移民、林业、大数据11个部门共享应用。同时，建设精准扶贫APP、农产品价格和成本监控平台APP等一系列大数据＋大扶贫APP应用。举办全球电商减贫大会，助推大扶贫、大数据两大战略行动。

7. 基础设施攻坚工程

开展“信息基础设施会战攻坚年”活动，完成信息基础设施投资180亿元。推进“光网贵州”建设，基本建成全光网省。推进“宽带乡村”建设，新增2 800个行政村电信光纤网络全覆盖。强化“提速降费”惠民生。进一步深化数据中心电力直接交易机制，强化信息基础设施建设同步规划、同步设计、同步施工、同步验收，推进“满格贵州”建设，基本消除乡镇以上城镇建成区移动网络盲点盲区。加快“贵州·中国南方数据中心示范基地”建设，引进一批国家部委、行业或标志性企业数据资源。率先实现国家北斗导航位置服务数据中心贵州分中心，与国家北斗导航位置服务数据中心的互联互通。

8. 安全铁壁工程

数据安全至关重要，因而应当加快推进贵阳市“数据安全示范城市”建设及大数据安全靶场建设，形成“网络安全自主创新中心、网络安全应用示范中心、网络安全政府监管中心”三个中心及N个待建系统平台。

9. 万千人才工程

通过建设“贵州大数据人才云”，计划引进培养大数据领军人才5～10名、专业人才及其他人才1 000名。开展全省公务员大数据专业知识培训1 000人次，大数据领域专业人员培训5 000人次，并组织编制“大数据战略行动干部手册”。

10. 首选实验田工程

为加快推进国家大数据（贵州）综合试验区的建设，将在全省创建一批大数据首选实验田，包括创建5个数字经济示范小镇、10个数字经济示范园区、10个数字经济示范景区和10个数字经济示范企业，开展大数据安全靶场、无人驾驶试验、区块链试验以及FAST（500米口径球面射电望远镜）大数据分析应用等重大创新改革试验。

（三）国家新型城镇化大数据库方案

2016年10月18日，国家发改委与清华大学签署了“关于共建国家新型城镇化大数据库的框架协议”，该协议明确指出了构建大数据库的重大战略意义，确定其功能定位与核心技术，搭建出“技术先进、开放共享”的整体方案架构，指明了大数据库在国家、省级、城镇三个层面的核心应用领域。

1. 大数据库建设的宏观背景

首先，城镇化推进面临空间的困难和矛盾。现阶段，资源型产业、传统制造业面临大面积产能过剩，以工业园区为典型空间特征的城镇扩张时代基本结束，产业用地大规模扩张的高峰期已经过去，产能过剩导致的低效和工业设施与用地的废弃，给城市更新改造带来巨大压力和负担，传统产业低水平重复建设支撑的城镇化扩张难以为继。曾经，房地产作为支柱产业是城镇扩张的第二大动力，但是房地产用地扩张的速度在政策调控和阶段性供应过剩的双重打压下也将大幅度降低，依靠房地产推进城镇化的时代已经过去。同时，公共治理体制落后，治理手段低效、粗放，管理的精细化水平不够，整体缺乏统筹和协同，政策间相互冲突，使得公共治理能力和水平长期滞后。城市运行基础设施、公共服务设施、公共安全设施、人居环境质量等方面存在大量欠账和短板，城市运行基本保障设施的发展严重滞后于城乡居民生活水平提高的需要。生态环境破坏严重，大城市病问题日趋严重，以土地财政支撑的城市建设投融资模式难以为继。而在乡村，还面临着人口外流、经济单一以及文化发展停滞甚至倒退的困境。

其次，城镇化治理模式和方法面临紧迫的变革需求。城镇化治理应以天人合一、社会和谐、共享融合为主旨，即强调和谐的人与自然关系，包容的人与人关系，人本城市和共享的当代与未来关系。但是，当前的城镇化管理和决策理论与方法相对滞后，传统决策理论方法，即系统论、控制论、信息论，最大局限性在于其主要适用于对简单、可控的平衡状态下系统的研究，无法有效应对城镇化和城乡发展面对的复杂巨系统问题，应对这样的问题需要系统科学支撑。

最后，大数据和信息技术的发展，为新型城镇化治理能力的提升提供了重要的基础科学支撑。大数据技术可提高城镇化管理决策科学水平，物联网技术可实现城镇化运行动态监测精准管理，新一代互联网技术可打造新的城镇管理服务模式，云计算为新型城镇化大数据库建设提供基础设施保障，基于三维地理空间的城市信息模型（city information modeling, CIM）技术为新型城镇化发展提供空间信息基础设施。

2. 大数据库建设的战略和实践意义

大数据库建设的战略和实践意义有以下几点。

一是数据的集成化，借助现代化数据信息平台和工具，推进城镇化数据信息的集成化存储、管理、应用和共享，为推进新型城镇化相关决策和管理，提供最基础的依据。

二是调控的主动化，通过构建国家、区域、城镇、乡村的完整数据体系，及时识别突出矛盾和关键问题，明确调控的目标和任务，做到超前预判和未雨绸缪，抓住宏观调控的牛鼻子，提高政策应对的主动性，从根本上扭转头痛医头、脚痛医脚的被动调控方式。

三是决策的科学化，通过大数据分析和应用，针对城市复杂巨系统问题，实现从单目标决策到多目标决策，从静态决策到实时动态决策的转变，全面推进新型城镇化发展建设决策的智慧化、科学化。

四是治理的协同化，以共享、高效、集成化信息管理平台，支撑新型城镇化推进的全方位工作协同。包括：技术与政策的工作协同；行业、部门间的工作协同；上、下级政府间的工作协同；不同地市间的工作协同；决策、执行、监督各工作环节间的工作协同。

五是管理的精细化，依托现代化信息技术手段和工作平台，实时、动态、全面反馈城镇化和城乡发展建设的全貌，精准甄别问题，及时把控趋势和动态，适时采取针对性有效措施，实现新型城镇化管理的精细化、高效化。

六是管理的常态化，以大数据库的持续更新维护，实现对新型城镇化推进成效和相关政策绩效的长期动态评估、反馈、检讨、修正和完善。

七是管理的民主化，通过大数据平台的不断推广、普及和扩大应用，支撑新型城镇化相关信息和数据的开放与共享，促进城镇化发展。

3. 大数据库的具体建设内容

大数据库的体系结构，主要分为三级大数据库：首先是国家级，在国家层面上整合城镇化发展宏观数据，涉及政策性研究、前沿理论研究、宏观决策和整体规划、管理等；其次是省级，整合城镇化发展的中观数据，涉及本地区对新型城镇化的政策性研究、宏观决策、功能区规划、城镇化监督管理等；最后是城镇级，相对应的是城镇化运行发展的微观数据整合，体现城镇化运行微观数据的能力。具体结构示意图如图2-1所示。

同时，整合科学、严谨的支撑模型，包括人口模型（人口总量预测模型、人口年龄结构预测模型、流动人口预测模型）、产业模型［计量模型（包括空间计量模型）、空间分析模型等］与公共服务模型（公共服务水平指标体系模型、公共服务设施空间布局模型、公共服务设施使用评估模型等），完善新型城镇化指标体系。全面对接新型城镇化核心内涵，重视质量、兼顾速度；重点突出新型城镇化主要任务，重视导向、兼顾评价；坚持全国一盘棋和尊重地方特色相结合，重视全局、兼顾差异；全面融合政府大数据和商业大数据；全面衔接各部委事权和重点工作。