来源：山东省经信委网站 时间：2017-12-18 15:24:03 作者：软件和信息服务业处
【导读】为促进山东省大数据产业健康快速发展，加快培育新动能，助力新旧动能转换，山东省经济和信息化委员会近日印发《关于促进我省大数据产业加快发展的意见》。《意见》提出具体发展目标，到2020年，全省大数据产品和服务收入达到1000亿元，大数据相关产业业务收入达到3000亿元，基础设施建设基本完善，产业创新能力和技术水平显著提升，大数据应用的技术支撑和安全保障能力显著增强，大数据在经济社会重点领域的应用进一步深化。
以下为全文内容：
关于促进我省大数据产业加快发展的意见
鲁经信软〔2017〕520号
各市经信委，有关企业：
为进一步深入贯彻落实国务院《促进大数据发展行动纲要》（国发〔2015〕50号）和省政府《关于促进大数据发展的意见》（鲁政发〔2016〕25号）精神，促进我省大数据产业健康快速发展，加快培育新动能，助力新旧动能转换，特制定本意见。
一、总体要求
（一）指导思想
全面贯彻党的十九大精神，坚持创新、协调、绿色、开放、共享发展理念，以大数据应用为引领，以大数据产业创新为驱动，优化产业发展环境，培育龙头骨干企业，攻克关键技术与关键环节，推进产业集聚发展，提升大数据安全保障能力，打造数据、技术、应用、安全四位一体产业生态体系，全面提升我省大数据技术支撑、数据分析和价值挖掘能力，培育新动能，为全省经济社会发展和新旧动能转换提供服务和支撑。
（二）发展原则
——顶层设计，统筹协调。深入落实省政府《关于促进大数据发展的意见》（鲁政发〔2016〕25号）精神，加大政府政策支持和引导力度，优化产业布局，明确发展重点，营造良好的大数据产业发展环境。
——创新驱动，协同发展。强化自主创新，引导企业准确把握大数据发展前沿技术。鼓励优势企业围绕大数据技术、应用和商业模式协同创新，培育新业态，创建新模式，抢占大数据产业发展制高点。
——应用引领，企业主体。以企业为主体，以应用为导向，搭建大数据技术与应用合作创新平台，加快大数据与各行各业、各领域融合发展，形成良性互动的产业发展格局。
——开放共享，安全规范。坚持自主创新和开放合作相结合，推动数据资源开放共享与信息流通。坚持发展与安全并重，增强信息安全技术保障能力，坚持数据资源有序流动与规范利用。
二、发展目标
到2020年，全省大数据产品和服务收入达到1000亿元，大数据相关产业业务收入达到3000亿元，基础设施建设基本完善，产业创新能力和技术水平显著提升，大数据应用的技术支撑和安全保障能力显著增强，大数据在经济社会重点领域的应用进一步深化。
——基础设施基本完善。省、市云计算中心和数据中心平台功能进一步完善，应用服务及支撑能力大幅提升。以省级电子政务公共服务云平台和省级政务信息资源共享交换平台为依托，数据资源开放共享程度进一步提高。
——技术水平显著增强。在数据采集、清洗、存储、挖掘、分析、可视化算法和工具方面突破一批关键技术，形成一批技术先进、应用广泛的大数据产品、服务和解决方案。到2020年，大数据标准体系初步建立，培育20家左右大数据领域省级软件工程技术中心、100个左右具有较强市场竞争力的大数据产品。
——行业应用深入推进。推进大数据在工业领域应用，支撑服务智能制造、服务型制造、协同生产、精准生产、个性化生产，形成数据驱动工业创新发展的新模式。提升大数据在医疗卫生、人社保障、工商质监、旅游交通、警务教育、民政商贸、海洋农业等领域开发应用水平，提升政府治理能力和社会生活信息化水平。
——产业生态初步形成。进一步健全大数据产业链条，形成创新协同、布局合理、产业配套、科学有序的产业区域生态体系。到2020年，全省培育3-5个国家级大数据综合试验区或产业集聚区、10个左右省级大数据产业集聚区、50家左右大数据骨干重点企业，形成一批特色鲜明的大数据应用示范企业。
三、重点任务
（一）强化大数据产品创新。以优势企业为主体，整合产学研用资源优势联合攻关，加快大数据采集、传输、存储、管理、处理、分析、应用、可视化和安全等环节软、硬件产品创新以及关键技术研发。以应用为导向，推动大数据产品和解决方案研发及产业化，创新技术服务模式，形成一批自主创新、技术先进、市场领先的产品、服务和解决方案，打造技术先进、生态完备的产品体系。支持骨干企业在人工智能、物联网、区块链、虚拟现实等技术前沿领域加大研发和创新力度，抢占新兴领域发展制高点。支持有能力的企业利用自有数据或公共数据资源，开展数据分析、数据咨询、数据应用等服务，大力发展数据资源服务、数据清洗、数据交换等新商业模式，培育一批开展数据服务的新模式、新业态。
（二）加快大数据重点企业培育。壮大产业发展主体，引进一批行业影响力大、产业带动性强的大数据龙头企业，培植一批技术水平高、市场竞争力强、具有自主知识产权的大数据骨干企业，培育一批在大数据细分领域深耕细作的创新型中小微企业，着力构建多层级、梯次化的产业创新主体队伍。支持产业链企业合作共赢，形成大中小企业协同发展的良好局面。支持大数据企业进一步完善企业法人治理结构，增强企业创新能力和发展动力，把握技术趋势和市场机遇，加快大数据产品、服务、解决方案研发和创新，形成一批全国知名的名牌企业和名牌产品。
（三）推动大数据产业集聚发展。进一步优化大数据区域布局，支持济南“数创公社”建设，引导济南、青岛等市结合自身产业基础和产业优势，发展大数据相关产业，形成特色鲜明、优势突出、辐射带动性强的大数据产业集聚区，促进大数据产业向规模化、创新化和高端化发展。引导齐鲁软件园、青岛软件园两个国家级软件园和各省级软件园，利用园区服务平台、技术平台与政策平台，做好招商引资，汇聚大数据先进人才、技术以及资金、政策，成为全省大数据产业汇聚的洼地和大数据技术创新的高地。抓好省级大数据产业集聚区建设，支持有条件的集聚区争创国家级大数据集聚区。引导大数据产业集聚区企业加强技术合作与信息共享，构建多方协作、互利共赢的产业生态，形成优势互补、协同发展的良好局面。
（四）推动大数据创新应用。进一步建设完善省级电子政务公共服务云平台和省级政务信息资源共享交换平台，加快数据开放共享，推进政务数据开发应用，提升政务信息化水平。加快工业云平台建设，开展企业上云工程。推动大数据在企业研发设计、生产制造、经营管理、营销服务等产品全生命周期和全产业链的应用，形成数据驱动的工业发展新模式。引导大数据企业积极开发行业数据资源，围绕政务、质监、食品药品安全、住房城乡建设、警务、健康医疗、人社保障、教育、交通、旅游、民政、商贸流通、海洋、工业、农业等重要行业领域，推动大数据融合发展和深入应用，培育交叉融合的大数据应用新业态，提升社会领域信息化和数据价值实现水平。
（五）加强大数据支撑体系建设。认真宣贯实施国家或行业有关大数据标准，加快大数据地方标准的研制与推广，打通大数据产业发展标准通道。引导各地和有关单位统筹布局云计算中心和数据中心建设，进一步完善提升现有云计算平台功能和服务能力，引导大数据基础设施体系向绿色集约、布局合理、规模适度、高速互联方向发展。结合产业需求，建设一批面向大数据的共性技术攻关平台、公共服务支撑平台、第三方机构检测认证平台，为大数据企业提供全方位平台服务。完善大数据安全管理机制，构建大数据安全保障体系。充分发挥联盟协会等行业组织作用，更好地为大数据发展做好支撑服务。
四、保障措施
（一）健全创新体系。充分发挥山东省大数据产业创新联盟作用，积极探索符合大数据产业发展特点和企业需求的服务方式和服务模式。坚持以企业为主体、市场为导向，加强政府、社会、企业的协调合作，促进产业链、创新链、资金链融合。完善大数据产业推进机制，建立产学研用相结合的大数据创新体系。鼓励省内大型龙头企业和科研院所创建大数据领域国家级重点实验室、工程实验室、工程（技术）研究中心、企业技术中心。支持有条件的企业积极参与国家大数据标准顶层设计及制定工作。建设一批多层次的双创空间和孵化器，形成一批“互联网+双创”示范基地。
（二）促进数据流通。加大政府和行业数据开放力度，逐步扩大开放数据的范围，提高数据开放质量。支持青岛大数据交易中心建设运营，尽早建立山东省大数据交易中心（所），形成济南、青岛东西双中心数据交易格局，促进数据资产转化，打造数据融通、交易、服务协同生态圈。强化数据链安全，从网络安全、数据安全、灾难备份、安全管理多角度保障大数据计算过程、数据形态、应用价值全面安全。
（三）强化人才支撑。加强大数据人才培养，整合高校、企业以及相关社会资源，推动建立创新人才培养模式，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。在全球范围内重点引进大数据高级管理和技术人才，研究制定切实可行的分配政策和激励措施，鼓励资本、技术等要素参与收益分配，对大数据行业领军人物和作出突出贡献的人才给予适当奖励激励。鼓励政府和企业面向专业人员开展大数据专业知识和技能培训。鼓励通过学科共建、开设特色班、学生实践教学基地等方式开展校企对接合作，进行面向企业的人才定制培训。
（四）拓宽融资渠道。充分发挥省信息产业发展引导基金等股权引导基金作用，吸引社会资本参与大数据产业发展，重点支持大数据核心技术攻关、关键设备和产品制造、公共服务技术平台、重大应用试点示范等。鼓励大数据企业以知识产权、专利等进行质押贷款。鼓励产业投资机构和担保机构加大对大数据企业的支持力度，引导金融机构对技术先进、带动力强、惠及面广的大数据项目优先予以信贷支持。
（五）推进试点示范。抓好大数据优秀产品、服务和解决方案的评选，加大宣传推介力度。搞好成功大数据应用典型试点示范，探索形成一批可复制、可推广、可优化的大数据应用新兴技术模式、商业模式或服务模式。加强组织领导，强化工作协调，建设一批大数据产业示范园区和示范基地。
山东省经济和信息化委员会
2017年12月4日
责任编辑：陈近梅
