产业战略绿皮书咨询回应

[nurnobi40]

作为数据城主席，我很高兴就“投资2035：英国现代产业战略”咨询报告提供我们的回应。绿皮书重点关注对新兴经济体的投资以及英国整体经济的转型。简而言之，我们相信数据城在支持新兴经济体和传统行业方面都将发挥重要作用。

我们很高兴看到，战略和支持依赖于准确定义行业的能力。过去7年来，数据城一直在努力解决行业分类问题，并创建了实时行业分类（RTIC），以及最近创建的实时标准行业分类（RSIC）。

为了使经济具有前瞻性，我们需要实时地对新兴经济体进行分类。为了实现传统行业的现代化，我们需要获取最精准的数据。
目前对标准行业分类 (SIC) 代码（上次更新于 2007 年 ）的依 葡萄牙电报号码数据库 赖带来了重大挑战。SIC 代码无法准确捕捉当今经济中充满活力且快速发展的行业。SIC 代码无法帮助引导投资和政策以扩大新兴行业的规模。SIC 代码也无法让我们了解传统行业的真实规模。RTIC 和 RSIC 可以在这方面提供帮助。

RTIC 是一种全新的行业分类。RTIC 依靠人工智能和专家意见，为过时的行业分类提供解决方案。RTIC 帮助政策制定者了解新兴经济体，我们很荣幸地看到我们的数据已经为经济转型做出了贡献。我们的数据已经影响了围绕净零排放、量子、生命科学以及更广泛的新兴经济体的众多讨论。

例如，我们与 能源与气候情报部门 (ECIU) 和 CBI Economics 的合作促成了 《绘制净零经济地图》报告的制定，该报告强调了拥有可靠数据来指导净零转型投资和政策决策的重要性。

另一个例子是我们与英国 科学、创新和技术部 (DSIT)、英国政府科学办公室 (GOS)以及 英国创新商业联盟(Innovate UK Business Connect) 合作，绘制 量子技术领域的蓝图。由于缺乏对量子领域的标准化定义，这一直是一项挑战。凭借我们以人工智能为主导的方法，我们为进一步分析和了解该领域的潜力，包括其对就业、收入和生产力的贡献，奠定了基础。

最近，数据城通过RSIC提高了传统行业分析的准确性。有效的政策分析需要准确的数据。标准行业分类（SIC）代码过时、不准确，而且在很多情况下含糊不清。RSIC利用人工智能为企业分配更符合其业务活动的SIC代码，使政策制定者能够更好地了解各个行业的规模。数据城已与业界合作，创建支撑英国投资、金融和银行业所需的全新数据基础设施。

部门分析和政策制定应以综合数据为基础
绿皮书强调，制定产业战略需要采取有针对性的方针，重点关注高增长行业，并解决投资障碍。我们的区域投资中心 (RTIC) 可以通过提供有关行业表现和趋势的详细实时数据，显著增强这一进程。这有助于更准确地识别增长驱动型行业，并制定针对这些行业特定需求和机遇的定制政策。

一个典型的例子是英国科学、创新和技术部 (DSIT)发布的《英国数据驱动市场》 报告，该报告基于 Data City 的综合数据。该报告为定义和理解数据驱动型公司提供了宝贵的见解，为政策制定者更好地支持这些高增长行业提供了更清晰的框架。

在写这篇回复的时候，我几分钟内就找到了利兹创新型净零排放公司的名单。一共有121家公司。它们的增长率高达19.4%，并且已经筹集了6200万英镑的投资。我可以查看每家公司的详细财务信息，也可以搜索它们的网站。

除了全面的数据之外，我们认为，充分利用国家对高增长行业的投资的最佳途径是有效的决策。以下列举两个案例，以说明我们认为如何实现有效的决策。

数据应该实时访问和分析：数据城市可以消除对静态、过时报告的需求，转而访问实时数据流。这可以实现即时分析和决策，确保行动基于最新的可用信息。
精准高效的决策将推动进步： 基于准确、最新信息的决策能够降低错误风险并改善结果。我们的平台将决策时间从几周缩短至几分钟，使政策制定者和投资者能够快速响应新兴趋势，并更有效地配置资源。
在当今快节奏的经济环境中，这种敏捷性至关重要，及时的决策能够显著影响经济增长和竞争力。这种数据驱动的政策制定方式将确保资源得到有效配置，并确保政策产生预期效果。

了解集群和区域优势是增长的关键
绿皮书关注区域增长和高潜力集群的发展，这与我们绘制和分析行业集群的能力相契合。我已经提到过如何利用区域产业分类指数 (RTIC) 进行行业分析，并以利兹的净零排放公司为例。我们平台的每位用户都可以使用这项功能。

除了这项分析之外，数据城在产业集群的正式识别方面也拥有专业知识。我们最近与英国科学、创新和技术部 (DSIT)和剑桥计量经济学会合作，共同完成了“创新集群地图”的研究，帮助政策制定者和投资者了解区域优势和机遇。

数据城的独特能力
如今，数据城拥有独特的优势，能够提供这些功能。我们的 RTIC、RSIC、洞察与分析软件以及专业知识的结合，是目前唯一能够在冲泡一杯好咖啡的时间内提供可操作的高质量洞察的解决方案。这与那些冗长、回顾性、带有附加说明的报告截然相反，后者深受项目委托人和经理们的喜爱，却遭到所有实际需要使用数据进行建设或开展任何工作的人的痛恨。

我们期待有机会进一步合作并为这一雄心勃勃的战略的成功实施做出贡献。