拥有数据的规模、活性及解释运用的能力，是实现大数据在广东创新驱动发展战略中的价值的关键。

一、创新驱动战略需要一种数据驱动的新文化

对大数据价值认识和应用，政府、学术界、产业界和资本市场尚待达成一致。各部门、各地方普遍存在“数据割据”和“数据孤岛”现象，缺乏大数据意识也导致数据的公信力弱、质量低，数据定义的一致性差等问题。

数据文化，是尊重事实、强调精确、推崇理性和逻辑的文化。发展大数据产业，需要在社会上弘扬数据文化。

其一，在公共领域推行“数据治省”的理念。以系统采集的数据和科学分析的结果作为公共决策最重要的依据，杜绝个人经验和长官意志。

其二，政府加大“数据治省”的舆论宣传，力争在全社会形成“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”的文化氛围和时代特点。

其三，形成尊重数据的文化心态，建立大数据思维。其核心是：世界由数据构成，任何问题都可以通过对海量数据进行分析得到解决。一旦建立起该思维方式，就可以通过分析数据资源来寻找问题解决方式，促进创新机会的产生。

二、推动数据开放，提高数据质量，逐步建立数据治理制度

开放、流通的数据是大数据时代的要求。广东面对大数据变革，应该首先开始尝试公开数据和提高数据质量，逐步建立数据治理制度。

其一，宏观层面政府解决“数据割据”问题需要顶层设计，企业则需要在“数据孤岛”间架起桥梁；微观层面需注重“数据质量”，包括数据的正确性、完整性、一致性。

其二，制定统一的政府开放数据标准，包括政府数据开放目录、政府开放数据格式标准等，明确数据开放的范围、方式、内容、细化程度及数据格式，从技术操作层面为政府开放数据的共享奠定基础。

其三，建立相应的法律法规，界定数据资产的归属和使用，以解决发挥数据资产商业价值与侵犯个人隐私之间的矛盾。一方面采取法律方式保护公民的个人隐私；另一方面，保证政府的信息公开。

其四，打破部门数据的分割状态，整合数据资源形成合力，以多种形式向公众实时开放各类数据。

三、促进开放数据驱动企业成长

缺乏核心技术、产品附加值低是广东实施创新驱动的短板。即便是广东的信息技术这一支柱产业亦如此。在大数据领域，广东具有突破核心技术短板的机会。

大数据技术以开源为主，迄今为止，尚未形成绝对技术垄断。即便是谷歌、IBM、甲骨文等行业巨头，也同样是集成了开源技术，与本公司原有产品更好地结合。开源技术对任何一个国家都是开放的，广东企业同样可以分享开源的蛋糕。

支持和孵化开放数据驱动的企业，并创建体制结构从而确保企业的成长。一是推出“大数据研发计划”，由政府投入来改进处理海量数据的工具和技术，旨在资助处在知识创新前沿的大数据领域的研究活动，加强大数据基础性研究和行业性应用研究，并加强企业与科研机构、政府部门之间的合作伙伴关系；二是建立开放数据研究院，召集世界顶级专家共同合作、孵化、培养、指导新的创意和推动创新；三是政府可建立“开放数据优秀人才中心”，聚集开放数据供应方和需求方的专家，为利用开放数据的创业企业提供孵化支持；四是用竞赛等活动来支持创新，能激发创意和早期原型产品的诞生，也有助于建立开放数据用户社区。

四、制定云优先战略，推动计算产业的创新和发展

政府和产业界对云计算是热情高涨，但是，云计算的行业应用还处在刚刚起步的阶段，云计算发展面临着体制、商业模式、利益分配等诸多障碍。

政府制定“云优先”战略，规定各个政府部门都必须有序推进，向社会购买云服务。政府是最理想、最合适的消费用户。为推动云计算尽快成为一个产业，在不涉及国家安全的情况下，政府各部门都不应该再营建自己的数据中心、开发本地软件，无论是存储还是计算，都应该以云的形式向社会购买服务。

五、抓住大数据时代机遇，以网络智能制造作为突破口，以创新驱动制造业转型升级

由于国内需求减少，出口出现萎缩，广东制造业正面临困境。虽然我省已提出两化深度融合，但在战略设计、组织保障、推进路线等方面还有待深化。

未来的工业发展模式是信息技术与工业技术的高度融合，是网络、计算机、数据信息、软件与自动化技术的深度交织。广东制造业基于过去30年发展已积累了一定的技术基础和研发能力，抓住大数据这一机遇，完全有可能实现战略性的重点突破、重点跨越，在制造业上实现创新驱动发展。

推进网络智能制造。智能制造将从数字制造转变为依托大数据、云服务的协同，共同分享网络协同的运营服务。宽带网络、云计算、3D打印，信息开放获取、交通物流、全球市场等，为智能制造创造了全新的自由创造、公平竞争、高效合作的网络创新和制造服务的环境。网络智能制造是在线协同，人人可以公平自由参与、竞争合作、创造分享的一种全新方式。网络智能制造将会引领中国制造技术和产业的创新跨越，将充分发挥每个人的创造力，而且还可以集成利用全球的知识信息和创新资源。

六、以大数据引发新业态的发展，推动公众共享运动

大数据变革的潜力主要体现在数据开放战略和数据驱动方式上，在战略层面，可利用数据处理从封闭、断点、静态向开放、海量、实时的转变，引发社区、众包、网格等新业态、新模式蓬勃发展，在此基础上推动机构数据开放和公众共享运动的兴起。