在京津冀协同发展国家战略下，非首都功能正加速向外疏解。值得注意的是，北京向外疏解的并不是“北京不要的产业”，而是将产业链中不符合北京功能定位的环节外迁至适合的区域，同时带动当地的发展。大数据产业就是其中一个典型。“十三五”时期，一条“京津冀大数据走廊”将成型。无论是对大数据产业还是对这条走廊来说，大数据产业园的作用可谓举足轻重。大数据产业园的建立将吸引大量高新企业入驻，吸引大量资本的关注，成为推动区域经济快速发展、推动区域经济转型的高效引擎。这其中，天津高村科技创新园（以下简称“科创园”）作为承接首都疏解功能的先行示范区，已然开始发力大数据。借京交会的东风，科创园希望能吸引更多的大数据企业入驻，将产业做强做大。
紧跟政策 科创园区平地起
武清距北京仅有20分钟的高铁路程，此外，北京还有三条高速公路直通武清，而作为北京入津的第一站，位于高村的科创园实际上还与国家主席习近平有着一段不解之缘。
2013年5月14日，习近平总书记视察天津，首站便是武清。彼时，习近平提出要打造新时期社会主义现代化“双城记”，武清则要起到桥头堡的作用。当年11月，科创园项目进入筹建阶段，次年3月，科创园项目正式破土动工。
早在筹建阶段，科创园就已经明确了自身定位，就是要成为承接首都资源疏解的第一站。科创园相关负责人告诉记者，在确定该项目之前，该区域曾被规划为住宅用地，但武清区政府方面经过审慎考虑认为，产城融合才是未来该区域的发展方向，在首创集团已经开发了相当一部分住宅的前提下，一个以科技创新为主轴的园区应运而生。
该负责人表示，园区的主导产业是以
大数据为支撑的智慧产业，而高端产业的一个重要依托就是高端的智力资源，也就是人才。从北京疏解出来的高端产业也需要经过层层剥离，越高端、越核心的部分就需要越多的人才，而武清正是看准了这点，制定了共6个层次的人才奖励政策。根据政策，最高一级的人才将在武清享受100万元的购房补贴以及每月1万元的工作津贴。
此外，发展大数据产业必须要有数据方面的理论支持。因此，科创园在去年与当时刚成立不久的清华大学数据科学研究院展开了全面合作，并委托研究院制定大数据产业的发展规划。
目前，科创园内已经聚集了涉足基因、医疗、舆情分析等多家
大数据企业，苹果公司在华的云端及支付方面的数据服务同样也要依托于园区。
全力奔走 力保数据企业入园区
作为全球知名的通信服务公司，太平洋电信在北方的云计算中心就落户于科创园。“云计算中心并不只服务于太平洋电信。”太平洋电信的相关负责人告诉记者，“这里就像是一栋写字楼，内部入驻了多家大数据企业，此外，这里还负责保管和传输其他类型企业的数据。而太平洋电信则更像是写字楼的物业方，主要提供一些运维和服务。”
为何太平洋电信要将云计算中心落户在武清而非更具优势的北京？科创园负责人解释称，大数据企业的发展需要满足几个要点。首先，需要有充分的市场需求，数据需要尽可能地接近市场以便于接入骨干节点。如此看来，北京的确是不二的选择。
“但在2014年之后，北京由于供电规划成型且提高了对大数据企业的准入标准，相关的大数据企业想要进驻北京已经愈发艰难。”该负责人说，因此，企业方开始在环京一带搜寻合理的驻地，紧邻通州的武清自然也进入了企业方的视野。发展大数据产业，电力供应是最重要的一环。为了留住太平洋电信，武清方面开始四处寻求电力合作，最终成功引得京津唐电网和华北电网入驻园区。此外，园区自身还建设了一套发电系统，供电问题完全得以保障。“科创园一来距离北京近，符合贴近市场的要求；二来成本低，各方面支出远低于隔壁的通州；三来基础设施及电力供应完备，这些因素成为了太平洋电信入驻园区的关键。”该负责人说。
如今，除了
大数据企业等所在的信息产业园之外，其他几个早已拿到批复手续的园区也在加紧筹备当中。园区负责人表示，预计七八月，科技服务产业园、生物产业园、总部经济产业园等就将正式动工。与此同时，科创园也希望借由京交会的契机，与更多企业寻求合作。
大数据应用 需紧盯深度与广度
作为国家重要的战略组成之一，大数据正在迈开高速发展的步伐。工业和信息化部总工程师张峰日前表示，随着信息通信技术的迅猛发展、互联网向经济社会各个领域渗透，大数据时代已经到来。
“在国家层面，发展大数据已成为提升竞争力的战略选择；在经济层面，发展大数据已成为打造新动能的关键要素；在行业层面，发展大数据已成为驱动转型的重要引擎。”张峰说。
但就像所有新生事物都会碰壁或遭遇瓶颈一样，大数据产业的发展目前同样存在着隐忧。
数据显示，中国的大数据行业去年开始疯狂生长，一年内增加了500多家企业。而伴随着资本大量进入大数据行业，行业内部也开始出现公司估值过高、创业风气浮躁等现象。
另一方面，在大数据的应用层面，目前也并无具体的规则可言。中科院院士、上海交大副校长梅宏日前就坦言，在大数据的应用上必须尽快制定顶层规划和示范引导，在推进的过程中也需要特别审慎。“目前来看，大数据相关的计算设备6-8年就会被淘汰，如果一哄而上，将造成超前投资、重复投资或者资源浪费。”梅宏表示。
在他看来，真正的大数据应用应该体现在数据挖掘的深度和跨界融合的广度上，海量的数据罗列并不具备太大的应用价值。
此外，他还指出，大数据也绝非万能钥匙。“比如股市就不能用
大数据来进行预测，因为股市作为一个开放的系统具有强烈的从众性，在此基础上，相关的预测就不会很科学。”梅宏说。
