一、阿里成都数据中心何时建成？
首批模组楼计划于2022年9月建成投产。
二、成都 大数据中心
成都大数据中心：未来发展趋势分析
随着信息时代的到来，大数据技术在各个行业中扮演着越来越重要的角色。作为中国西部地区具有重要战略地位的城市，成都正逐渐崛起为大数据中心。本文将就成都大数据中心的发展现状和未来趋势进行分析，探讨其在数字经济时代的发展潜力。
成都大数据中心的现状
成都作为中国西部地区的中心城市，其得天独厚的地理位置和良好的产业基础为大数据中心的发展奠定了坚实基础。近年来，成都政府加大了对大数据产业的扶持力度，致力于打造数字经济核心区。
成都大数据中心目前已经吸引了众多知名企业的入驻，形成了完善的大数据产业生态系统。这些企业不仅为成都带来了技术力量和人才资源，还促进了当地产业的转型升级，推动了经济的快速增长。
未来发展趋势分析
随着人工智能、云计算等技术的不断发展，大数据产业将迎来更大的发展机遇。成都大数据中心作为西部地区的龙头企业，将继续发挥其核心优势，引领产业发展的新方向。
1. 技术创新：成都大数据中心将继续加大在技术研发方面的投入，推动大数据技术的创新和应用。通过引进国际先进技术和人才，不断提升自身的竞争力和影响力。
2. 产业融合：成都将积极推动大数据产业与其他产业的深度融合，打破各行业之间的壁垒，实现资源共享和优势互补。这将为成都带来更多的发展机遇和经济效益。
3. 政策扶持：成都市政府将继续出台有利于大数据产业发展的政策措施，为企业提供更多的发展空间和支持。政府与企业将携手合作，共同推动大数据产业的健康发展。
结语
成都大数据中心作为中国西部地区的重要节点，其发展前景一片光明。在数字经济时代，大数据产业将成为推动经济发展的关键力量。相信在政府、企业和社会的共同努力下，成都大数据中心将取得更大的成就，为地方经济增长和社会进步做出更大的贡献。
三、数据中心辐射大吗？
比较大。
房间里电脑数量越多，摆放越密集，空气中的低频电磁辐射量越大，对人体的伤害越大，电脑显示器（屏）的北部辐射强度大大超过显示器（屏）正面的辐射强度。
电脑主机、显示器、鼠标、键盘及周围的相关设备都会产生辐射，眼睛看不见，手摸不到。据科学研究表明：电脑产生的低频电磁辐射对人体造成的伤害是隐性的、积累的。
四、成都大数据中心属于什么单位？
大数据中心属于省政府直属正厅级事业单位。
其主要职能为开展全省大数据发展战略、地方性法规、规章草案和标准规范的基础性研究工作;为全省电子政务基础设施规划建设、组织实施、运行维护提供支撑服务;承担全省政府数据、公共数据、社会数据汇聚整合、共享开放、应用融合等数据管理工作。
五、中兴数据中心辐射大吗？
中兴数据中心辐射不大，对人体伤害微乎其微
六、大数据中心周边辐射大吗？
数据中心机房里的辐射应该属于电磁辐射，且辐射来源非常广泛。首先是来自数据中心外部，如周围的雷达、无线电发射设备、移动电话基站、高压电线、电气化铁路等都会产生辐射，还有发生一些极端天气时，如雷电、高温、雾霾等天气都会增强电磁辐射；
其次是来自数据中心内部，如配电箱、大功率电动机、高频开关电源、空调设备、以及各种电子设备产生的周期性脉冲式电磁辐射，还有内部的各种线缆、光纤、机柜、电源等也会产生电磁干扰信号。所以，电磁辐射在数据中心无处不在。
七、建立大湾区数据中心的意义？
答：自2020年底开始，大湾区数据中心正式启动建设，到今年发布三大数据产品理财通、资讯通、城市通2.0版本。
大湾区数据中心建立的意义在于利用技术、数据和算法能力，提高生产、分发效率，构建信息服务的准确性、适配性、及时性，从而为不同目标用户群体提供解决方案，提升决策效率。建立以用户为中心的服务理念，实现数字化，数据化的核心价值观。
八、全国第一大数据中心？
2015年7月9日，首个国家级数据中心[2]——灾备中心落户贵州，该大数据库灾备中心在贵州揭牌，这标志着大数据专项行动第一阶段任务顺利落。位于贵州贵安新区的国家旅游大数据库灾备中心机房内，有着一根特殊的网络虚拟专线，这条专线跨越了北京与贵州之间2200多公里的距离，实现了国家旅游局北京机房与贵州灾备中心数据的同步传输和异地备份。
2015年以来，200余个大数据信息产业项目签约落户贵州，富士康、阿里巴巴、腾讯、华为等大型企业抢滩贵州发展。中国电信云计算贵州信息园1.1期、中国移动（贵州）大数据中心、中国联通贵安云数据中心一期建成运营。中电乐触、高新翼云、翔明科技等第三方数据中心已建成并投运，目前数据中心服务器达到2.2万台；北京供销社数据中心、惠普数据中心等一批项目已经启动，预计2016年将达5万台服务器规模。[3]
九、大准格尔旗数据中心是什么单位？
准格尔旗大数据中心人员编制是事业单位编制，还单位是政府所属的部门，单位是事业单位，工作人员是事业编制，享受事业单位工资待遇。
十、数据中心囊括四大主要业务范畴？
数据中心的四大业务范畴包括：
1、规划总体数据指标体系、数据产品以及数据分析架构；
2、负责数据挖掘架构设计、平台规划以及关键技术研究；
3、构建模型，通过数据挖掘，支持相关推荐、个性化营销；
4、通过对业务数据分析，支持战略及运营决策
