推进大数据与实体经济深度融合的对策建议
王成杰，龚雪慧
（常州纺织服装职业技术学院，江苏 常州 213164）
【摘 要】 实体经济经过多年的高速增长，目前已进入调整存量、优化增量、提升质量的阶段，随着新一代信息技术的发展和大数据时代的到来，应促进大数据与实体经济深度融合，推动经济高质量发展，形成正向的质量变革、效率变革、动力变革。大数据与实体经济深度融合能达到“1+1＞2”的效果，既让实体经济插上大数据的翅膀，又让大数据信息产业进一步发展，形成新的数字经济效益和规模增长。文章通过对大数据产业的调研，提出大数据与实体经济融合的对策，促进国家经济平稳发展。
【关键词】 大数据；实体经济；深度融合；创新发展
1 背景
江苏以占全国1%的土地面积，集聚了5.9%的人口，创造了超过全国10%的经济总量、10%的财政收入，2017年，江苏实现生产总值85869.76亿元，自1978年以来年均增长12%，比全国平均增速高2.4%。其中，实体经济的比例达80%以上。江苏省省长在2017年政府工作报告中指出：“实体经济是我省经济社会发展的重要根基，必须高度重视、倍加珍惜。要振兴实体经济，需要在调整存量、优化增量、提升质量上下功夫。”实体经济健康发展离不开需求、资本、成本、人才、技改等诸多要素的共同贡献。2019年，江苏普惠实体经济1600亿元，以降低企业成本。
但是江苏经济也存在诸多困难，经济下行压力加大，自主创新能力不强，高耗能、高污染的企业多，制造业仍不够高端，经济结构需要调整和优化。举例来说，仅2018年，江苏压减钢铁产能80万t、水泥产能210万t，关停“散、乱、污”规模以上企业3600家、落后低端化工企业1200家。
例1：Westminster car crash:Man arrested on suspicion of terror offences(BBC,Aug.15,2018)威斯敏斯特汽车撞车案：男子涉嫌恐怖袭击被捕
江苏地处长三角经济带，既是经济大省，也是信息化基础较好的省份，信息化发展水平指数达到78.22，排在广东省之后，位居全国第二，江苏云上创新创业能力排全国第四。2017年，江苏数字经济规模达到2.39万亿元。《2017年中国大数据产业分析报告》显示：江苏的大数据产业地区发展指数为66.13，位居全国第四。《2018年长三角大数据产业发展报告》显示：海外人才回国率达79.4%，其中人工智能领域核心人群中46%来自海外，这些人回国就业创业，成为大数据产业的中坚力量，为新一轮智慧江苏建设提供了基础支撑。
在企业预算财务管理工作开展过程中，预算管理工作想要顺利推进，与各部门之间的权力划分和职责安排之间具有极大的联系，而上现代教育的发展，促使企业的经济成分愈发面向多元化方向发展，使得预算管理工作的内容也增添较多，所以传统的基数只增不减方式无法满足现代企业运行预算需求。在此条件下，可以按照我国财政部门推行的“零机预算法”重新编制企业预算，编制期间要求对企业所有部门进行全年性的经济计划统计，使得预算工作更具科学合理性。另一方面，还需要在预算编制过程中实现企业内部上下级相互联合决策管理目标，用以确保诸如科研项目经费上报等费用支出金额的合理性和精准性。
（4）实际操作层面上，大数据企业应围绕智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等改造传统企业，使其融合升级。注重开发高端工业软件、新型工业App、工业大数据管理系统。一是引导企业生产、经营数据往云端聚集，将获得有价值的企业数据，依赖云端平台存储的数据，基于AI、大数据进行深度分析，为企业或行业画像，挖掘应用。二是打造工业软件，集聚企业员工的知识资源，开发隐藏在员工身上的隐性知识资源，从而提高企业的竞争力。如此，企业的核心竞争力将不限制在一两个CEO、技术高管身上，即便他们离职，公司的知识资源均已固化至工业App中。
（3）在纵向方面，江苏应联合大数据企业打造省级数据中心平台，开设安全生产监控平台、原材料追溯平台、精准扶贫平台。在环保节能减排领域，可借助省级数据平台的优势为节能减排作贡献。
2 对策建议
2.1 推动大数据与实体经济深度融合，首先要发挥好政府顶层设计作用
（1）政府应组织技术专家、企业家打造行业联盟，建立各级、各层大数据管理机构，实施有效的组织保障，形成有效的协同会商机制。管理机构组织可以采用松散型，也可以采用紧密型，目的是通过联盟、会议、磋商、协同、联动等形式，在顶层达成政府、大数据企业、实体经济企业三方的同向同行，减少三方在政策、技术、理解上的不一致。即瞄准研究优惠政策或红利，引导大数据企业开发实体经济领域的应用，提高数量及质量。同时以多种形式引导传统企业转型升级、提档加速。
（2）政府针对大数据企业有顶层设计、制定大数据产业规划和政策的职责。政府应充分调研，合理落实，打造大数据产业园，正向引导企业集聚，鼓励自主创新、特色发展、错位发展，营造和谐的大数据生态，促进大数据核心产业自身壮大。同时，形成正向激励机制，吸引优质的大数据企业和人才进入，形成合理有序的竞争局面，提升大数据发展指数。
变法前的国家年税收，景德时为682万9千7百石，皇祐中降到33万8千457石，治平中回升到1229万8千7百石，而变法后的熙宁十年(1077)剧增到5210万1千029石，即使与治平相比也增长了4倍。中央积蓄的钱粟，“数十百巨万”，作为户部的经费，“可以支20年之用”。
（4）政府梳理典型大数据应用场景，总结经验，启迪传统企业思维。强化统筹，遵循经济发展规律，着重宣传、示范以中高端商贸业、制造业为重点的典型应用，真正服务实体经济。针对传统实体经济企业，政府可以组织高峰论坛、现场会议及参加广交会，以白皮书、蓝皮书等形式，借助各种媒体渠道广泛宣传、示范大数据与实体经济融合的典型做法。让企业领导、员工接受大数据思维，了解大数据企业的应用场景，拓展其对新一代信息技术应用的认识，以便日后主动对接大数据应用技术，催生新的发展动能。
（3）政府牵头，以大带小，重点培育一批骨干型的技术攻关企业，克服共有的技术难题，打造一批共享的技术基础平台。这样既培养了骨干，又让大数据行业内的中小企业获利，形成了骨干带动，辐射中小型大数据企业大数据产业链。大数据行业的中小企业应深耕细分市场的某个环节或应用点，开展技术创新，专心做好一件事，为其他企业服务，实现企业盈利。
（2）大数据企业可从以下场景与实体经济深度融合，服务江苏，形成新模式、新业态。具体做法：①在工业领域，建设智能车间，开展重大技改项目，提升传统企业的生产效率，将流程驱动转变为数据驱动或带一部分数据的混合驱动。把市场需求作为企业风向标，利用大数据围绕提高商品质量和服务，开展个性化定制、服务化延展，能满足客户多样化、个性化需求。为传统企业建设网络化的协同平台，可以使传统行业产业链上的企业加强合作，同向同行，进行技术服务协同，高效完成客户对商品加工或服务的需要，提升整个产业链上企业的产品服务能力。②在农业领域，江苏农业经济总比率不高，因此更应该发展中高端的生态农业，借助大数据技术，科学育种、开展精准的农业生产管理，借助区块链技术进行农副产品质量追溯全程化，开展市场销售网络化、电商平台化等方面融合。③在服务业领域，大数据企业应打造各种智慧型、平台型、共享型应用，提高消费体验满意度。例如，学习美团利用大数据智能规划系统计算配送路线，利用交通大数据等子系统进行定位，确保每件商品能在半小时内精准送达客户手中。
2.2 大数据企业应深耕行业应用，形成竞争力及典型应用
（1）大数据企业要夯实自身技术基础。大数据的骨干龙头企业务必抓住开源技术的契机，努力提升自身技术基础，潜心研究，形成技术创新、着眼交叉融合技术，缩短与国际上大数据技术先进水平的差距。提升自主开发建设和运维超大规模大数据平台的能力，提高自身的发展指数，拓展细分技术特色领域的大数据应用，如工控安全、数据库、区块链、征信分析、商业智能BI、数据中心IDC、数据营销等。同时，花2～3年时间，自我发展出一批创新型大数据独角兽企业，提升大数据龙头企业的数量和质量。中小型大数据企业要做到一企一场景，深挖行业应用，形成核心竞争力。例如，中小企业应多花时间选择方向，围绕一项核心业务，为传统企业提供增值服务。深圳索信达数据股份有限公司董事长宋洪涛说他们只为客户做一件事，利用大数据帮银行催收不良信贷，一开始银行大客户不相信他们企业的能力，后来才陆续发现他们能做，并且能做好，从而真正形成企业竞争力。
（5）目前，行业中大数据发展水平排名依次为金融、电信、政务、交通、商贸、医疗、工业、教育、旅游、农业。政府迫切需要提高行业大数据发展水平，或增加投资，或政策导向，实时引导大数据企业加大对实体经济应用领域的研究，大力发展“大数据+工业”“大数据+农业”“大数据+服务业”。
从《江苏省“十三五”智能制造发展规划》 《江苏省大数据发展行动计划》可以看出，新一轮大数据应用将突出围绕便民、兴业、行政三大领域展开。实体经济到了借助大数据等新一代信息技术提质升级的时候。宏观层面上，大数据与实体经济融合，实体经济借助大数据插上翅膀，飞向云端；大数据也借此契机让自身得到发展壮大，形成大数据产业、产业链、产业生态。中观层面上，需要做好以下两件事：一是围绕传统产业升级，培育完善的大数据产业体系，让大数据企业有底层基础技术支撑，能夯实自身的技术基础，细分行业应用，专心做好自己领域内的服务。二是合理规划，培育各行业的应用，引导传统企业要有大数据意识，能了解并主动愿意借助大数据等信息技术，主动技改，实施企业制造装备升级和互联网化提升计划，实现产业升级，促进“两化”融合，使得中国制造变成智能制造。微观层面上，需要细分行业应用，其中包括产业大数据（工业大数据、金融大数据、电网大数据、电子商务大数据、物流大数据、现代农业大数据、税费大数据、经济运行大数据）、公共服务大数据（健康医疗大数据、交通旅游大数据、教育服务大数据、人力资源社会保障大数据）、社会治理大数据（信用大数据、食品药品大数据、环境保护大数据、国土资源大数据、舆情分析大数据、警务反恐大数据）。
并行编程的原理是: 将大问题划分为一些小问题，再把这些小问题交给相应的处理单元并行处理。在CUDA中，该思想在问题划分模型中以两个层次体现。
2.3 大数据企业、传统企业、政府三方均要树立科学的大数据思维
（1）对传统企业来说，大数据时代首先要变的不是商业，而是思维。马兆林是影响中国大数据发展的主要人物之一，他提到越大的企业越有拥抱大数据的决心和动力，他认为不拥抱大数据，传统大公司就会被淘汰。未来成功的企业一定是带有“互联网+大数据”基因的，传统资源型、垄断型企业成功模式将越来越少。
传统企业应用时不应拘泥于自身有没有大而全的数据，关键是数据能否被合理采集、存储、清洗，大数据挖掘企业能否帮助政府或企业从中发现数据规律，深挖数据价值。
（2）大数据并非追求数据大而全，而在于发现数据的价值。小机构可能没有大数据系统，但是它可以拥有大数据思维，管理、整合、维护好体现企业自身价值的数据，挖掘识别数据价值，就能比拟大数据技术应用的效果。比如，小企业关注目标客户的行为、态度，并对这些行为、态度的数据进行收集、分析和整理，形成强相关度，便能创造出新的项目和服务，达成企业目标。再如，NBA利用安装球赛运动追踪系统，统计不同区域的命中率，测算球员的能效区域，改善排兵布阵，提高命中率，从而有效选择球员。显然，追踪系统采集的数据并不巨大，但却有用。
（3）大数据的安全性也是一个重点防范的问题，大数据样本的真实性、大数据相关性误差都是实际存在的，只有将大数据真实化、实际化、严格管理化，企业才能将大数据应用自如，这也是数据采集时应持有的大数据思维。
2.4 江苏传统企业可以做的事情
（1）配合江苏省的产业政策，有条件的企业积极争取重大技术改造项目，积极打造智能车间，提升智能制造的水平。
完全无人值班模式的实现对提高水电站管理效率具有重要意义，必须要加强对此方面的管理，结合水电站运行特点，确定系统模式建立的要点以及要求，从多个方面进行分析，争取不断提高水电站管理效率。
（2）利用智能产品升级、创新营销模式。例如，在有4K和8K高清电视机的情况下，人们更愿意购买升级的8K电视机，而不是更多地在乎电视机价格；在大卖场内人们更愿意选择尝试刷脸扫码获得高的消费体验。因此，用户心态的变化正是传统企业转型的切入点。面对成本上升，产品同质化竞争降价两头压的局面，企业更应深入思考，主动融合智能基因，以此面对生存危机。
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【中图分类号】 F124；F49
【文献标识码】 A
【文章编号】 1674-0688（2019）10-0019-03
【基金项目】 江苏省社科联研究课题“推进大数据与江苏省实体经济创新融合发展研究”（批准号：18SYB-035）研究成果。
【作者简介】 王成杰，男，江苏扬中人，硕士，任职于常州纺织服装职业技术学院，副研究员，从事教学管理工作；龚雪慧，女，江苏常州人，本科，任职于常州纺织服装职业技术学院，讲师，从事图书情报管理工作。
标签：大数据论文; 实体经济论文; 深度融合论文; 创新发展论文; 常州纺织服装职业技术学院论文;