夯实数据底座，多地加快推进数字基础设施建设、数据资源整合共享、数据安全保障等相关工作，这有着诸多重要意义和积极影响。
一、数字基础设施建设方面
1. 网络设施升级
加快5G网络建设
5G以其高速率、低时延、大容量的特性，成为数据底座的关键支撑。多地积极布局5G基站建设，例如在一些城市的工业园区，5G网络覆盖后，能够满足智能制造企业对设备实时数据传输和远程控制的需求。像海尔的一些智能工厂，通过5G网络实现了生产设备之间的互联互通，海量的生产数据能够快速、稳定地传输到控制中心，用于优化生产流程、提高生产效率。
推进数据中心建设
数据中心是数据存储、处理和运算的核心场所。各地依据自身的产业需求和战略定位建设不同规模和类型的数据中心。例如，贵州凭借其凉爽的气候和较低的电价等优势，大力发展数据中心产业，吸引了苹果、华为等企业的数据中心落地。这些数据中心不仅为企业自身的数据处理提供服务，也为当地的数字经济发展奠定了基础，通过整合各方数据资源，促进数据的流通和共享。
2. 算力设施强化
构建超算中心
超级计算中心能够提供强大的计算能力，满足科学研究、气象预报、金融分析等对大规模数据处理和复杂计算的需求。例如，广州超算中心为生物医学研究提供了重要的算力支持。在新冠疫情期间，科研人员利用超算中心的强大算力，对新冠病毒的基因序列进行分析，加速了疫苗研发进程。超算中心还为城市的智能交通管理提供支持，通过对海量交通数据的实时分析，优化交通信号灯设置，提高道路通行效率。
二、数据资源整合共享方面
1. 政务数据共享
建立政务数据共享平台
各地政府积极构建政务数据共享平台，打破部门之间的数据壁垒。以浙江省的“最多跑一次”改革为例，通过整合公安、民政、人社等多个部门的数据，建立了全省统一的政务数据共享平台。当企业或群众办理相关事务时，不同部门之间可以通过平台实现数据的实时共享和交互，减少了办事环节和材料提交，提高了政务服务的效率和质量。
制定数据共享标准
为了确保数据共享的准确性和有效性，各地制定了政务数据共享标准。这些标准涵盖数据的格式、编码、分类等方面。例如，上海市制定了详细的政务数据共享标准，规范了从人口基础数据到企业注册登记数据等各类政务数据的共享规则，使得不同部门在数据共享时能够遵循统一的规范，避免数据理解和使用上的差异。
2. 产业数据融合
推动跨行业数据融合
在工业和金融领域，多地推动数据融合以创新金融服务模式。例如，一些地方通过整合工业企业的生产数据、销售数据、物流数据等与金融机构的信贷数据、风险评估数据等，建立了工业企业的信用评估体系。金融机构可以根据企业的真实生产经营数据更精准地为企业提供信贷服务，降低企业融资成本，同时也降低金融机构的信贷风险。
打造产业数据共享生态
在一些产业集群地区，企业之间通过共享数据形成协同发展的生态。比如在服装产业集群地，面料供应商、服装加工企业、销售商等通过共享设计数据、订单数据、库存数据等，实现了供应链的优化。面料供应商可以根据服装加工企业的订单数据和生产进度合理安排生产和供货，销售商可以根据库存数据及时调整销售策略，整个产业集群的竞争力得到提升。
三、数据安全保障方面
1. 完善法律法规和制度
地方数据安全法规制定
多地根据国家相关法律法规，结合本地实际情况制定数据安全法规。例如，深圳市出台了数据保护条例，明确规定了数据的收集、存储、使用、传输等环节的安全要求，对数据处理者的责任和义务进行了细化，为当地的数据安全管理提供了明确的法律依据。
数据安全管理制度建设
企业和机构纷纷建立数据安全管理制度。例如，互联网企业腾讯建立了一套完善的数据安全管理体系，包括数据分类分级管理、数据访问控制、数据加密存储和传输等制度。在数据分类分级管理方面，将数据按照重要性和敏感程度分为不同级别，针对不同级别的数据采取不同的安全保护措施，确保数据的安全性和合规性。
2. 技术防护措施应用
数据加密技术
在数据传输和存储过程中，数据加密技术被广泛应用。例如，金融机构在网上银行系统中采用SSL/TLS加密协议，对用户登录、交易等数据进行加密传输，防止数据在网络传输过程中被窃取或篡改。同时，企业在存储重要数据时，采用AES等加密算法对数据进行加密存储，只有通过授权的密钥才能解密和使用数据。
数据备份与恢复技术
为了应对数据丢失、损坏等风险，各地企业和机构重视数据备份与恢复技术的应用。例如，云服务提供商阿里云提供了强大的数据备份与恢复功能，企业可以根据自身需求设置数据备份策略，如定期全量备份和增量备份。当出现数据故障时，可以快速从备份中恢复数据，保障业务的连续性。
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