5.推進基礎研究和核心技術攻關。圍繞數據科學理論體系、大數據計算系統與分析理論、大數據驅動的顛覆性應用模型探索等重大基礎研究進行前瞻佈局，開展數據科學研究，引導和鼓勵在大數據理論、方法及關鍵應用技術等方面展開探索。採取政産學研用相結合的協同創新模式和基於開源社區的開放創新模式，加強海量數據存儲、數據清洗、數據分析發掘、數據可視化、資訊安全與隱私保護等領域關鍵技術攻關，形成安全可靠的大數據技術體系。支援自然語言理解、機器學習、深度學習等人工智慧技術創新，提升數據分析處理能力、知識發現能力和輔助決策能力。

　　6.形成大數據産品體系。圍繞數據採集、整理、分析、發掘、展現、應用等環節，支援大型通用海量數據存儲與管理軟體、大數據分析發掘軟體、數據可視化軟體等軟體産品和海量數據存儲設備、大數據一體機等硬體産品發展，帶動晶片、作業系統等資訊技術核心基礎産品發展，打造較為健全的大數據産品體系。大力發展與重點行業領域業務流程及數據應用需求深度融合的大數據解決方案。

　　通過優化整合後的國家科技計劃(專項、基金等)，支援符合條件的大數據關鍵技術研發。

　　加強大數據基礎研究。融合數理科學、電腦科學、社會科學及其他應用學科，以研究相關性和複雜網路為主，探討建立數據科學的學科體系;研究面向大數據計算的新體系和大數據分析理論，突破大數據認知與處理的技術瓶頸;面向網路、安全、金融、生物組學、健康醫療等重點需求，探索建立數據科學驅動行業應用的模型。

　　大數據技術産品研發。加大投入力度，加強數據存儲、整理、分析處理、可視化、資訊安全與隱私保護等領域技術産品的研發，突破關鍵環節技術瓶頸。到2020年，形成一批具有國際競爭力的大數據處理、分析、可視化軟體和硬體支撐平臺等産品。

　　提升大數據技術服務能力。促進大數據與各行業應用的深度融合，形成一批代表性應用案例，以應用帶動大數據技術和産品研發，形成面向各行業的成熟的大數據解決方案。

　　7.完善大數據産業鏈。支援企業開展基於大數據的第三方數據分析發掘服務、技術外包服務和知識流程外包服務。鼓勵企業根據數據資源基礎和業務特色，積極發展網際網路金融和移動金融等新業態。推動大數據與移動網際網路、物聯網、雲計算的深度融合，深化大數據在各行業的創新應用，積極探索創新協作共贏的應用模式和商業模式。加強大數據應用創新能力建設，建立政産學研用聯動、大中小企業協調發展的大數據産業體系。建立和完善大數據産業公共服務支撐體系，組建大數據開源社區和産業聯盟，促進協同創新，加快計量、標準化、檢驗檢測和認證認可等大數據産業品質技術基礎建設，加速大數據應用普及。

　　培育骨幹企業。完善政策體系，著力營造服務環境優、要素成本低的良好氛圍，加速培育大數據龍頭骨幹企業。充分發揮骨幹企業的帶動作用，形成大中小企業相互支撐、協同合作的大數據産業生態體系。到2020年，培育10家國際領先的大數據核心龍頭企業，500家大數據應用、服務和産品製造企業。

　　大數據産業公共服務。整合優質公共服務資源，匯聚海量數據資源，形成面向大數據相關領域的公共服務平臺，為企業和用戶提供研發設計、技術産業化、人力資源、市場推廣、評估評價、認證認可、檢驗檢測、宣傳展示、應用推廣、行業諮詢、投融資、教育培訓等公共服務。

　　中小微企業公共服務大數據。整合現有中小微企業公共服務系統與數據資源，連結各省(區、市)建成的中小微企業公共服務線上管理系統，形成全國統一的中小微企業公共服務大數據平臺，為中小微企業提供科技服務、綜合服務、商貿服務等各類公共服務。