天津大數據產業發展現狀、問題及對策研究

白云飛

（天津市大數據管理中心，天津 300000）

0 引言

隨著當今社會的高速發展和科學技術水平的提高，海量信息不斷匯集，“大數據”這個概念也映入了人們的眼簾。大數據，是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。以大數據為基礎的信息技術服務產業逐步形成規模，為國家經濟發展和新舊動能的轉換提供有力支撐，同時，大數據產業的發展，能夠帶動數據規模和數據決策水平的提升，從而對于國家實力的增強具有十分重要的戰略意義。

1 天津大數據產業發展現狀

天津積極響應國家大數據戰略，先后出臺了《天津市大數據發展規劃（2019-2022年）》、《天津市促進數字經濟發展行動方案（2019-2023年）》、《天津市數據安全管理辦法（暫行）》等一系列政策措施，形成了系統性、全局性的數字天津戰略布局。建設數字經濟產業集聚區，初步培育和引進了曙光計算機、飛騰CPU、麒麟操作系統、南大通用數據庫、天河超算等代表性企業產品，建設了一系列示范項目，逐步形成以濱海高新區為核心，市內六區如河西網信大廈、河北區通廣智能科技產業園優勢互補、其余各區縣如西青區大數據產業園、武清區電子信息產業基地等協同發展的產業布局。培育數字經濟創新科研體系，先后與國內重點高等院校和科研院所共建清華大學天津電子信息研究院、北京大學（天津濱海）新一代信息技術研究院、國家超級計算天津中心等研發機構，力爭通過提升科研水平，助力數字化轉型，實現天津數字經濟高質量發展。

2 天津大數據產業面臨的問題

（1）大數據產業聚集總量有待加強，高質量企業和項目數量偏少。目前我市大數據產業總體規模偏小，大數據產業鏈條尚未形成匯聚和輻射格局。產業鏈條垂直領域企業分布較為分散和孤立，各領域缺少冠軍型、帶頭型、標志型企業和引領性、帶動性、平臺性產業項目。

（2）企業數據質量良莠不齊，大數據標準化建設有待加強。目前，各行業數據匯聚進程正在政策指引和行業需求驅動下不斷推進，但各企業數據品質不高，完整性較低，實時性較差，在經濟和社會生活領域，信息準確性和字段缺失等問題較為明顯，導致應用場景搭建困難，影響數據融合應用進程。

（3）政策力度不足，政府資金扶持較少。缺少實際的產業引導性，服務企業的招法、舉措不多，解決企業困難、問題的能力不強，推諉搪塞、對企業訴求說“不”的現象還時有發生；扶持資金總體種類較少，支持方式較為單一，資金落實情況缺少有效監督手段。

（4）數字人才培養機制不健全。本市在大數據相關崗位薪酬水平、大數據創新氛圍等方面，與數字經濟發展領軍城市之間差距明顯，難以形成虹吸效應；高校、企業、科研機構對于大數據人才的培養缺乏系統性、全面性，創新型、復合型人才培養難度較大。

3 解決對策

（1）加強統籌協調，發揮企業和項目的引領作用。積極貫徹落實《天津市大數據發展規劃（2019-2022年）》和《天津市促進數字經濟發展行動方案》等政策，并以此為基礎，促進各行業應用。聚焦平臺型企業，推動阿里巴巴、騰訊、華為等知名企業在津設立研究院或區域總部，借助智能制造專項扶持，推動政府和企業重大產業項目落地，帶動行業整體發展，快速強化產業鏈條。

（2）加強數據標準化治理，推進數據融合應用。加強以需求為導向的數據標準研究，以用戶需求推動數據標準化，采用政府監督、企業負責、高校輔助的標準制定模式，從數據采集、傳輸、存儲、分析、應用的全過程進行標準提取，打造一套科學、強健、應用范圍廣、擴展性強的數據標準體系，從而促進數據資源開放融合和大數據全業態發展。

（3）提升各項政策支持力度。積極貫徹落實我市大數據大數據發展規劃，優化產業布局，從企業實際出發，制定解決企業問題、滿足企業需求、指明企業方向、助力企業發展的實質性政策。以區為單位，制定復合本地區產業特色、適合本地區發展的產業扶持性政策。

（4）完善人才培育和引進機制。依托“海河英才”行動計劃，借鑒大數據領軍城市的經驗，探索出一條適合天津的人才引進道路，從全球范圍吸納頂尖人才資源。同時，加強本地專業技術人才培養，優化高校專業設置，促進大數據相關專業與其他專業學科交叉融合，全面推進校企合作，以校企共同培養人才、定向就業等方式進行高校和企業的人才對接，形成“引得來、留得住、發展得好”的人才培育環境。