2017年中国大数据产业园定位案例报告

2019-03-05 23:19:17 大云网  点击量: 评论 (0)
【核心思想】文章采用了案例研究法。案例研究法是实地研究的一种。研究者选择一个或几个场景为对象,系统地收集数据和资料,进行深入地研究

【核心思想】

文章采用了“案例研究法”。案例研究法是实地研究的一种。研究者选择一个或几个场景为对象,系统地收集数据和资料,进行深入地研究,用以探讨某一现象在实际生活环境下的状况。案例法美国哈佛大学法学院创始。案例研究能够给研究者提供系统的观点。通过对研究对象尽可能地完全直接地考察与思考,从而能够建立起比较深入和周全的理解。不过,“案例研究法”也存在难以对发现进行归纳、技术上的局限和研究者的偏见、大量的时间和人力耗费等局限性。本文通过研究国内7个比较典型的大数据产业园,总结共性、比较差异,在此基础上分析总结了国内大数据产业园发展的3点趋势,其案例和总结对今后的规划具有借鉴和指导价值。

【规划评论】

1、优点

(1)文章采用了“总-分-总”的文章结构,在总述了全国的大数据产业园的基础上,对国内七个典型的大数据产业园进行了分析,并在最后进行了归纳总结。这种结构使得文章逻辑严密,在今后的“案例研究法”中可以运用。

(2)文章对每个产业园论述时基本都是从项目概况、项目定位、项目选址、功能分区和功能业态等几个方面进行展开,便于案例间的横向比较。

2、不足

(1)文章背景分析篇幅过少,只是对大数据综合试验区和大数据产业园进行了罗列而没有进行详细分析。

(2)文章缺少对七个产业园的一个总结对比表,并且原文章中混淆“建筑规模”和“用地规模”的概念(本文已更正)。

【规划借鉴】

洋与中用:“案例研究法”在城市规划中的应用优势非常明显。城市规划是一门兼具综合性、实践性、动态性、地方性和政策性特点的学科,深入的案例研究可以使规划者、建设者、管理者置身于高度拟真的环境中亲身体验整个规划的过程,为今后的工作积累正确的方法和经验。通过案例研究的组织、案例的筛选、案例库的建立、案例方法与其他方法的协调应用等,案例研究方法应用前景非常广阔。

【正文内容】

1、规划背景

2015年9月,贵州启动全国首个大数据综合试验区建设工作。10月公布两个跨区域类综试区(京津冀、珠江三角洲),四个区域示范类综试区(上海、河南、重庆、沈阳),一个大数据基础设施统筹发展类综试区(内蒙古)。国内一共有八大大数据综合试验区,将共同引领东部、中部、西部、东北等“四大板块”的大数据产业发展。

                         

2、全国典型大数据产业园

全国比较典型的大数据产业园主要分布于八大大数据综合试验区内,尤以河南省和江苏省居多。

 

3案例解读

3.1南京市浦口区“大数据产业园”

3.1.1项目概况

南京市浦口区“大数据产业园”已经吸引50家以上的大数据企业入驻,达到从业人员5000人、年产值20亿元的规模。

3.1.2建筑及用地规模

占地面积150亩,总投资20亿元,计划新建20万平方米的研发办公楼和配套设施等。

3.1.3功能业态

产业园建设将包括大型数据传输、存储、分析和应用的数据中心和代表未来趋势的新型办公及和生活配套设施,以及孵化具有大数据思维的创新型创业公司。

1、数据应用中心是以大数据产业集群为基础的新型基础设施,以云计算作为技术手段,为大数据的信息存储、分享和挖掘提供解决方法。

2、新型办公场所和配套设施则以未来产业发展趋势和办公需求为核心,打造信息智能化、具备物联网、移动互联功能、电子商务功能的节能环保商业生活休闲娱乐健身一体化设施。

3.1.4招商特征

第一类是本身拥有海量数据的公司,他们有些已经在使用数据获取数据价值,比如百度、腾讯、阿里、京东、苏宁等等;

第二类公司本身不使用数据,但是通过授权给别人使用,比如社交媒体公司等;

第三类是具有大数据思维的创新型创业公司。

 3.2中国东南(福建)大数据产业园

3.2.1项目概况

园区理念是一个多层体系云数据平台,构建包含存储云、计算云和应用云等,为园区大数据企业提供硬件支持以及大数据应用产品,也是全球重要的区域大数据中心。

3.2.2项目定位

园区将深入实施大数据创新驱动发展战略,努力构建国内一流、对接国际大数据创新生态圈,努力打造“数字中国”创新引领与应用示范区和国家东南区域大数据中心。

3.2.3用地规模

规划用地10.19平方公里

3.2.4项目总投资

100亿元人民币

3.2.5功能业态

国家健康医疗大数据中心

3.2.6入驻企业

落地相关企业122家,注册总资本90亿元。

3.2.7项目二期简介

规划用地60.3亩,规划总建筑铭记约9.6万平方米,共建设5栋研发楼。

 3.3陕西沣西新城大数据产业园

3.3.1项目定位

将园区打造成为中国西部地区重要的数据信息集散中心和信息服务产业集聚区,最终将园区建设成为国家级数据中心和信息服务产业基地。

3.3.2项目选址

位于陕西西安西咸新区信息产业园内

3.3.3用地规模

规划用地约5平方公里

3.3.4规划分区

分三大板块,第一板块为数据基础层产业集聚区,第二板块为软件开发和信息服务集聚区,第三板块为预留拓展区。

3.3.5大数据平台特性

集功能、兼容、拓展、多样、技术、开放于一体的综合型平台。

3.3.6大数据平台运营特点

1、平台化战略布局者;2、大数据资源整合者;3、大数据技术引领者;4、大数据技术体系建立者。

 3.4阿里巴巴在河北张北县的大数据中心

3.4.1项目定位

打造世界级绿色数据中心,依托当地新能源优势,助推京津冀云计算产业发展。

3.4.2项目选址

位于河北张家口张北数据中心

3.4.3用地规模

总规划用地630亩,一号和二号园区占地200亩。

3.4.4投资规模

总投资200亿元,设立30万台服务器。

3.4.5服务规模

预计为2000万中小企业提供云计算大数据和人工智能服务。

3.4.6规划分区

基地为“一地三中心”规划部署,即三个相互备份的数据中心园区和一个示范展示点。一个示范展示点,即阿里示范展示点;三个相互备份数据中心包括阿里张北云数据中心、阿里张北数据港数据中心和阿里中都草原数据中心。

3.4.7项目特性

1、清洁能源就地转化,变为强大计算能力;

2、新风制冷、“超级计算”等多项技术创新;

3、在软件方面,采用自主研发的“飞天操作系统”,发挥最大的计算效率,实时处理海量数据;

4、尽可能用自然冷源为服务器降温;全年大约只有15天的时间需要开启传统压缩机空调,仅制冷能耗就可以降低59%;

5、新风制冷的自动控制;

6、模块化数据中心建设技术。

 3.5河南洛阳大数据产业园

3.5.1项目定位

打造中部数据资源中心、数据技术中心、数据应用中心“三大中心”形成完整的大数据产业体系。

3.5.2发展目标

至2020年,服务器托管在30万台以上,总储量达到200PB;建成3-5家国家级、省级大数据工程技术中心、重点实验室、创新平台;培育和引进10家拥有关键技术的企业和团队;产业规模在100亿元以上,就业人数达5万亿。

3.5.3用地规模

2600亩

3.5.4规划分区

分为核心区和辐射区两大板块。

3.5.5功能业态

以政务大数据、企业大数据、互联网大数据为三条发展主线,着力培养文化旅游为特色的公共服务大数据、军民融合为特色的工业大数据、数据加工为特色的互联网大数据三大产业集群。

3.5.6入驻规模

中国移动大数据云计算中心、中移在线众创孵化平台、洛阳恒生科技园等12家大数据相关产业园区及项目已落户,入驻企业800余家,从业人员1.2万余人。

 3.6重庆仙桃数据谷

3.6.1项目定位

着力实现“全产业链集聚发展”、“一周时尚城市生活”、“智能化商务办公”、“科技智慧支撑平台”、“低碳高效交通”、“健康宜居环境”六大规划建设理念,致力于打造未来具有国际影响力的中国第一大数据生态谷。

3.6.2项目选址

重庆市渝北区双龙湖街道仙桃村

3.6.3用地规模

总建设用地面积为1267亩。

3.6.4功能分区

采取“产城融合”的规划建设思路,其中市政设施及绿化用地面积306亩,房屋建筑用地为961亩,分为商业楼宇业区和租赁式公寓等配套商务区。产业办公室楼宇约81万平方米,酒店、公寓等配套建筑约39万平方米。规划常住人口2万人,注册企业10万家,引进龙头企业50家,核心企业300家。

3.6.5功能业态

主要布局大数据、云计算和跨境电子商务等新兴产业,集聚大数据产业链,通过集中布局吸引基于大数据业务的风投、私募基金和物流企业扎堆发展,形成产业集聚和辐射效应。

 3.7贵阳大数据安全产业园

3.7.1项目概况

承担大数据安全产业项目引进、开发、打包、评估、筛选、安全管理、服务等;引进必要的生活配套设施;开展中小企业培育、孵化创新团队的建设;进行大数据安全检测、信息安全技术检测技术研究,努力建设成国家级大数据安全重点实验室。

3.7.2项目选址

贵阳市花溪区小孟工业园区。

3.7.3用地规模

总规划面积50万平方米,分五期建设。

3.7.4产业定位

建设全国大数据安全产业高地为主要目标,树立国内产业带动力和品牌影响力,打造立足贵州、辐射全国的产业布局和发展态势。

3.7.5功能分区

大数据安全产业示范板块、大数据靶场板块、科研培训板块、大数据安全产业孵化板块、生态景观休闲板块、综合商业服务板块。

3.7.6入驻企业

中国航天科工集团、元心科技、至信普林、网秦科技、爱立示、明朝万达、亨达集团等。

 4案例分析总结

1、从全国范围看,大数据产业园内部产业选择偏技术性,包括数据开发、存储设备等硬件;而贵州的大数据实践则更为丰富,强调“技术+”,将大数据由单纯的技术拓展到应用领域。

2、大数据产业园逐渐走出务虚阶段,与某个具体产业的结合成为未来趋势,大数据需要嫁接到某个产业方能实现落地生根和长期持续发展,例如安全大数据产业园、能源大数据产业园。

3、大数据产业的发展是一个集群化的过程,因此行业龙头企业的带动性显得必不可少,并且对园区发展的成成败起到越来越重要的作用。未来拥有大数据资源的行业企业将成为各大园区追逐的重点。

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责任编辑:叶雨田

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