当下，移动互联网、云计算、物联网、大规模存储、高性能计算和芯片等信息技术蓬勃发展，世界进入数据爆炸的“大数据时代”。与传统的资本、土地、劳动、技术等一样，数据已是重要生产要素之一，与算力、算法组合，作为一种新型社会生产力，在人们的生产生活中发挥显著作用。

在大数据时代，企业都遵循着数据指导业务的模型，期望通过数据来深挖新的价值创造点，为企业带来商业模式的创新和变革。然而在企业转型过程中，通常面临着业务系统数据不连通造成的信息壁垒问题；数据来源渠道责任不明确，数据填报缺失导致的数据质量问题；企业内大数据技术人才有限，造成大数据准入门槛问题；指标零散不成体系，业务系统数据结果不一致导致的内部管理等问题。国双Zeta企业级大数据平台是以Hadoop生态圈开源软件技术栈为基础，自研产品为核心，面向企业级用户提供海量数据分布式存储、计算和分析挖掘的高可靠、高性能的大数据平台。本文将梳理Zeta平台的架构和能力，深入了解建设Zeta平台的意义和价值，以及Zeta平台的特点。

报告首先对数据生产力的定义和内涵进行了界定，并进一步将数据生产力的主题，从产业创新、经济增长、组织管理、产业分工、数据运营、数据资产、数据治理、数据产权、政府治理、数据主权等方面，进行了系统阐释和分析。

纵观我国企业数据化建设进程，逐步从“无数据”向“有数据”再向“有好数据”快速发展，企业高管对数据源的关键性重视度日益增加，大数据的基础建设与应用也逐步从“幼稚”迈向“成熟”。

在基因领域，基因大数据是最基本的生产要素，与其相关的基础设施不仅包括从采样、样本制备(含样本提取、建库、质控等)、到测序(或其他技术)的基因数据生产流程所需的设备试剂盒耗材及软件平台等生物技术基础设施，还包括基因数据的存储、传输、计算、分析及挖掘过程中所需要的信息基础设施。

一、建设背景及意义二、建设目标任务三、花生大数据数字资源体系建设四、花生大数据服务产品五、下一步工作与应用展望

本文阐述了深度学校，介绍了数据科学家在部署深度学习时遇到的难题，分析了部署深度学习的解决方案、深度学习框架及深度学习建模流程。