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工业和信息化部关于印发大数据产业发展规划（2016-2020年）的通知

为了贯彻落实《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》和《促进大数据发展行动纲要》，加快实施国家大数据战略，推动大数据产业健康快速发展，工业和信息化部制定了《大数据产业发展规划（2016-2020年）》。现将该规划印发给你们，请结合实际情况认真贯彻执行。

一、我国发展大数据产业的基础

大数据产业是指与数据采集、存储、处理、分析和服务相关的经济活动。在“十二五”期间，我国信息产业迅速发展，信息技术快速进步，互联网经济日益繁荣，积累了大量数据资源，技术创新取得明显进展，应用前景广阔，为“十三五”时期大数据产业的快速发展奠定了坚实基础。

1. 数据资源丰富

我国信息化水平不断提高，政务信息化水平不断提升，全国面向公众的政府网站数量众多。智慧城市建设全面展开，信息化消费蓬勃发展，网民数量和移动电话用户规模均为世界第一。政府部门、互联网企业和大型企业积累了大量数据资源。

2. 技术创新显著

国内骨干企业在大数据基础平台、数据分析工具等方面取得显著进展。大型数据中心向绿色化、集约化方向发展。云计算服务逐渐成熟，主要云计算平台的数据处理能力跻身世界前列。

3. 应用推进良好

大数据在互联网服务中广泛应用，提升了个性化和智能化水平。大数据正加速向传统产业渗透，推动制造业向网络化、数字化和智能化方向发展。电信、金融、交通等行业利用已有数据资源，积极探索各种应用，加快产业升级步伐。

4. 产业体系初具雏形

2015年，我国信息产业收入达到17.1万亿元，比“十二五”初期增长了一倍。大型数据中心向绿色化、集约化方向发展。云计算服务逐渐成熟，为大数据提供强大的计算存储能力。大数据产业初步形成了较为完善的产业链。

5. 支撑能力不断增强

大数据标准化工作机制形成，标准体系初步建立，相关标准的研发和试点示范工作也在推进。一批大数据技术研发实验室、工程中心、企业技术中心、产业创新平台、产业联盟、投资基金等相继建成，大数据安全保障体系不断完善。

二、“十三五”时期面临的形势

1. 大数据成为国家竞争力的重要标志

各国纷纷将大数据作为国家战略，将其作为产业发展的重要组成部分。美国高度重视大数据的研发和应用，欧盟及其他国家也出台了类似政策，推动大数据应用和产业发展。

2. 大数据驱动信息产业变革

信息技术正处于新旧轨道切换过程中，大数据推动下，产业格局正处在创新变革的关键时期。我国面临加快发展的重大机遇。

3. 发展大数据具有强大的内生动力

推动大数据应用，加快传统产业数字化、智能化，可以为经济转型提供新动力，为国家竞争力创造新机遇，为政府治理开辟新路径。

三、指导思想和发展目标

（一）指导思想

全面贯彻党的十八大和十八届三中、四中、五中、六中全会精神，坚持创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，围绕实施国家大数据战略，以强化大数据产业创新发展能力为核心，推动数据开放与共享、加强技术产品研发、深化应用创新为重点，完善发展环境和提升安全保障能力，打造数据、技术、应用与安全协同发展的自主产业生态体系，全面提升我国大数据的资源掌控能力、技术支撑能力和价值挖掘能力，加快建设数据强国。

（二）发展原则

1. 创新驱动

瞄准大数据技术发展前沿领域，强化创新能力，提高创新层次，以企业为主体集中攻克关键技术，加快产品研发，发展壮大新兴大数据服务业态，加强技术、应用和商业模式的协同创新，培育市场化、网络化的创新生态。

2. 应用引领

发挥我国市场规模大、应用需求旺的优势，以国家战略、人民需要、市场需求为牵引，加快大数据技术产品研发和应用，促进跨行业、跨领域、跨地域大数据应用，形成良性互动的产业发展格局。

3. 开放共享

汇聚全球大数据技术、人才和资金等要素资源，坚持自主创新和开放合作相结合，走开放式的大数据产业发展道路。树立数据开放共享理念，完善相关制度，推动数据资源开放共享与信息流通。

4. 统筹协调

发挥企业在大数据产业创新中的主体作用，加大政府政策支持和引导力度，形成良好的政策法规环境，形成政产学研用统筹推进的机制。加强中央、部门、地方大数据发展政策衔接，优化产业布局，形成协同发展合力。

5. 安全规范

安全是发展的前提，发展是安全的保障，坚持发展与安全并重，增强信息安全技术保障能力，建立健全安全防护体系，保障信息安全和个人隐私。

（三）发展目标

到2020年，技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系基本形成。大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元，年均复合增长率保持30%左右，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。

1. 技术产品先进可控

在大数据基础软硬件方面形成安全可控技术产品，在大数据获取、存储管理和处理平台技术领域达到国际先进水平，在数据挖掘、分析与应用等算法和工具方面处于领先地位。

2. 应用能力显著增强

工业大数据应用全面支撑智能制造和工业转型升级，大数据在创新、创业、政府管理和民生服务等方面广泛深入应用，技术融合、业务融合和数据融合能力显著提升。

3. 生态体系繁荣发展

形成若干创新能力突出的大数据骨干企业，培育一批专业化数据服务创新型中小企业。形成比较完善的大数据产业链，大数据产业体系初步形成。

4. 支撑能力不断增强

建立覆盖技术、产品和管理等方面的大数据标准体系。建立一批区域性、行业性大数据产业和应用联盟及行业组织。培育一批大数据咨询研究、测试评估、技术和知识产权、投融资等专业化服务机构。

5. 数据安全保障有力

数据安全技术达到国际先进水平。国家数据安全保护体系基本建成。数据安全技术保障能力和保障体系基本满足国家战略和市场应用需求。数据安全和个人隐私保护的法规制度较为完善。

四、重点任务和重大工程

（一）强化大数据技术产品研发

以应用为导向，突破大数据关键技术，推动产品和解决方案研发及产业化，创新技术和服务模式，形成技术先进、生态完备的技术产品体系。

1. 加快大数据关键技术研发

围绕数据科学理论体系、大数据计算系统与分析、大数据应用模型等领域进行前瞻布局，加强大数据基础研究。发挥企业创新主体作用，整合产学研用资源优势联合攻关，研发大数据关键技术。

2. 培育安全可控的大数据产品体系

以应用为牵引，自主研发和引进吸收并重，加快形成安全可控的大数据产品体系。重点突破面向大数据应用基础设施的核心信息技术设备、信息安全产品以及面向事务的新型关系数据库、列式数据库、大规模图数据库和新一代分布式计算平台等基础产品。

3. 创新大数据技术和服务模式

加快大数据服务模式创新，培育数据即服务新模式和新业态，提升大数据服务能力，降低大数据应用门槛和成本。围绕数据全生命周期各阶段需求，发展数据采集、清洗、分析、交易、安全防护等技术服务。

（二）深化工业大数据创新应用

加强工业大数据基础设施建设规划与布局，推动大数据在产品全生命周期和全产业链的应用，推进工业大数据与自动控制和感知硬件、工业核心软件、工业互联网、工业云和智能服务平台融合发展，形成数据驱动的工业发展新模式。

1. 加快工业大数据基础设施建设

加快建设面向智能制造单元、智能工厂及物联网应用的低延时、高可靠、广覆盖的工业互联网，提升工业网络基础设施服务能力。

2. 推进工业大数据全流程应用

支持建设工业大数据平台，推动大数据在重点工业领域各环节应用，提升信息化和工业化深度融合发展水平，助推工业转型升级。

3. 培育数据驱动的制造业新模式

深化制造业与互联网融合发展，坚持创新驱动，加快工业大数据与物联网、云计算、信息物理系统等新兴技术在制造业领域的深度集成与应用，构建制造业企业大数据“双创”平台，培育新技术、新业态和新模式。

（三）促进行业大数据应用发展

加强大数据在重点行业领域的深入应用，促进跨行业大数据融合创新，在政府治理和民生服务中提升大数据运用能力，推动大数据与各行业领域的融合发展。

1. 推动重点行业大数据应用

推动电信、能源、金融、商贸、农业、食品、文化创意、公共安全等行业领域大数据应用，推进行业数据资源的采集、整合、共享和利用。

2. 促进跨行业大数据融合创新

打破体制机制障碍，打通数据孤岛，创新合作模式，培育交叉融合的大数据应用新业态。支持电信、互联网、工业、金融、健康、交通等信息化基础好的领域率先开展跨领域、跨行业的大数据应用。

3. 强化社会治理和公共服务大数据应用

以民生需求为导向，以电子政务和智慧城市建设为抓手，以数据集中和共享为途径，推动全国一体化的国家大数据中心建设，推进技术融合、业务融合、数据融合，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。

（四）加快大数据产业主体培育

引导区域大数据发展布局，促进基于大数据的创新创业，培育一批大数据龙头企业和创新型中小企业，形成多层次、梯队化的创新主体和合理的产业布局，繁荣大数据生态。

1. 利用大数据助推创新创业

鼓励资源丰富、技术先进的大数据领先企业建设大数据平台，开放平台数据、计算能力、开发环境等基础资源，降低创新创业成本。鼓励大型企业依托互联网“双创”平台，提供基于大数据的创新创业服务。

2. 构建企业协同发展格局

支持龙头企业整合利用国内外技术、人才和专利等资源，加快大数据技术研发和产品创新，提高产品和市场的国际市场占有率和品牌影响力。支持中小企业深耕细分市场，加快服务模式创新和商业模式创新，提高中小企业的创新能力。

3. 优化大数据产业区域布局

引导地方结合自身条件，突出区域特色优势，明确重点发展方向，深化大数据应用，合理定位，科学谋划，形成科学有序的产业分工和区域布局。在全国建设若干国家大数据综合试验区，在大数据制度创新、公共数据开放共享、大数据创新应用等方面开展系统性探索试验。

（五）推进大数据标准体系建设

加强大数据标准化顶层设计，逐步完善标准体系，发挥标准化对产业发展的重要支撑作用。

1. 加快大数据重点标准研制与推广

结合大数据产业发展需求，建立并不断完善涵盖基础、数据、技术、平台/工具、管理、安全和应用的大数据标准体系。加快基础通用国家标准和重点应用领域行业标准的研制。选择重点行业、领域、地区开展标准试验验证和试点示范，加强宣贯和实施。

2. 积极参与大数据国际标准化工作

加强我国大数据标准化组织与相关国际组织的交流合作，组织我国产学研用资源，加快国际标准提案的推进工作。支持相关单位参与国际标准化工作并承担相关职务，承办国际标准化活动，扩大国际影响。

（六）完善大数据产业支撑体系

统筹布局大数据基础设施，建设大数据产业发展创新服务平台，建立大数据统计及发展评估体系，创造良好的产业发展环境。

1. 合理布局大数据基础设施建设

引导地方政府和有关企业统筹布局数据中心建设，充分利用政府和社会现有数据中心资源，整合改造规模小、效率低、能耗高的分散数据中心，避免资源和空间的浪费。鼓励在大数据基础设施建设中广泛推广可再生能源、废弃设备回收等低碳环保方式，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。

2. 构建大数据产业发展公共服务平台

充分利用和整合现有创新资源，形成一批大数据测试认证及公共服务平台。支持建立大数据相关开源社区等公共技术创新平台，鼓励开发者、企业、研究机构积极参与大数据开源项目，增强在开源社区的影响力，提升创新能力。

3. 建立大数据发展评估体系

研究建立大数据产业发展评估体系，对我国及各地大数据资源建设状况、开放共享程度、产业发展能力、应用水平等进行监测、分析和评估，编制发布大数据产业发展指数，引导和评估全国大数据发展。

（七）提升大数据安全保障能力

针对网络信息安全新形势，加强大数据安全技术产品研发，利用大数据完善安全管理机制，构建强有力的大数据安全保障体系。

1. 加强大数据安全技术产品研发

重点研究大数据环境下的统一账号、认证、授权和审计体系及大数据加密和密级管理体系，突破差分隐私技术、多方安全计算、数据流动监控与追溯等关键技术。推广防泄露、防窃取、匿名化等大数据保护技术，研发大数据安全保护产品和解决方案。

2. 提升大数据对网络信息安全的支撑能力

综合运用多源数据，加强大数据挖掘分析，增强网络信息安全风险感知、预警和处置能力。加强基于大数据的新型信息安全产品研发，推动大数据技术在关键信息基础设施安全防护中的应用，保障金融、能源、电力、通信、交通等重要信息系统安全。

五、保障措施

（一）推进体制机制创新

在促进大数据发展部际联席会议制度下，建立完善中央和地方联动的大数据发展协调机制，协同推进大数据产业和应用的发展。加强资源共享和沟通协作，协调制定政策措施和行动计划，解决大数据产业发展过程中的重大问题。建立大数据发展部省协调机制，加强地方与中央大数据产业相关政策、措施、规划等政策的衔接，通过联合开展产业规划等措施促进区域间大数据政策协调。

（二）健全相关政策法规

推动制定公共信息资源保护和开放的制度性文件，逐步扩大开放数据的范围，提高开放数据质量。加强数据统筹管理及行业自律，强化大数据知识产权保护，鼓励企业设立专门的数据保护职位。研究制定数据流通交易规则，推进流通环节的风险评估，探索建立信息披露制度，支持第三方机构进行数据合规应用的监督和审计，保障相关主体合法权益。推动完善个人信息保护立法，建立个人信息泄露报告制度，健全网络数据和用户信息的防泄露、防篡改和数据备份等安全防护措施及相关的管理机制。

（三）加大政策扶持力度

结合《促进大数据发展行动纲要》、中国制造2025、“互联网+”行动计划、培育发展战略性新兴产业的决定等战略文件，制定面向大数据产业发展的金融、政府采购等政策措施，落实相关税收政策。充分发挥国家科技计划（专项、基金等）资金扶持政策的作用，鼓励有条件的地方设立大数据发展专项基金，支持大数据基础技术、重点产品、服务和应用的发展。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，鼓励大数据企业进入资本市场融资，为企业重组并购创造更加宽松的市场环境。

（四）建设多层次人才队伍

建立适应大数据发展需求的人才培养和评价机制。加强大数据人才培养，整合高校、企业、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。鼓励高校探索建立培养大数据领域专业型人才和跨界复合型人才机制。支持高校与企业联合建立实习培训机制，加强大数据人才职业实践技能培养。鼓励企业开展在职人员大数据技能培训，积极培育大数据技术和应用创新型人才。依托社会化教育资源，开展大数据知识普及和教育培训，提高社会整体认知和应用水平。鼓励行业组织探索建立大数据人才能力评价体系。完善配套措施，培养大数据领域创新型领军人才，吸引海外大数据高层次人才来华就业、创业。

（五）推动国际化发展

按照网络强国建设的总体要求，结合“一带一路”等国家重大战略，加快开拓国际市场，输出优势技术和服务，形成一批具有国际竞争力的大数据企业和产品。充分利用国际合作交流机制和平台，加强在大数据关键技术研究、产品研发、数据开放共享、标准规范、人才培养等方面的交流与合作。坚持网络主权原则，积极参与数据安全、数据跨境流动等国际规则体系建设，促进开放合作，构建良好秩序。