❶ 大數據技術在電子政務領域的應用
大數據技術在電子政務領域的應用
隨著科學技術在社會各領域的不斷滲透, 為人們的生活帶來了巨大改變, 其中, 以大數據技術為代表的現代電子信息技術的廣泛使用, 將人們帶入了「大數據時代」。本文以大數據技術在電子政務領域的應用為研究內容, 在分析大數據技術特徵的基礎上, 這一技術在電子政務領域的實際應用加以介紹, 從而使人們更加深入的了解大數據技術。
近年來, 我國在計算機網路技術研究領域取得了顯著成績, 大數據技術、雲計算技術、物聯網技術等在社會各領域得到了較為廣泛的應用。在此過程中, 為提高政府部門辦事效率, 以大數據技術為核心的電子政務系統應運而生, 並且, 融入了大數據技術的電子政務系統在數據的獲取、處理、分析等方面的效率顯著提高, 為政府相關工作的高效開展奠定了基礎。
1、大數據技術的特徵概述
相比較傳統數據處理技術來說, 大數據技術的主要特徵包括以下四個方面:
(1) 大數據技術涉及到的數據量極為龐大, 在計算機網路快速發展的今天, 網路上的數字信息呈現出幾何指數增長的趨勢, 經過一定時期的積累, 這一數據量將達到驚人的數量, 為此, 只有大數據技術才能夠對此類規模的數據進行有效的處理。
(2) 大數據技術所涉及數據類型眾多, 除常見的文本、聲音、圖像、音頻等數據外, 還包括一些特殊的文件形式, 並且, 不同類型的文件形式其作用自然也就存在著明顯的差異。
(3) 大數據技術有著較快的數據處理數度, 憑借分布式計算機技術的使用, 能夠在最短的時間內完成一定規模數據的處理任務, 並且, 最終得到的結果是有效的。
(4) 大數據技術所處理的數據雖然數據密度較低, 但是, 當密度較低的數據被收攏在一起後, 通過科學的數據處理分析方法, 從零星的數據中尋找有用的信息, 並對該信息的價值進行深入挖掘。
2 、大數據技術的關鍵
所謂大數據, 是指在短時間通過網路嗅探的方式, 快速搜集各種類型的網路數據, 並在相關數據中獲取有價值的信息。大數據技術的實現需要通過大規模並行處理資料庫技術、數據挖掘技術、分布式資料庫技術、雲計算基礎構架平台等技術, 為更好的研究大數據技術, 應對其關鍵技術進行深入分析。
2.1 大規模並行處理資料庫技術
為保證大數據技術中龐大數據的存儲與處理, 則需要利用大規模並行處理資料庫技術對相關數據進行集群管理。這一技術能夠以最快的速度對數據處理命令進行相應, 並具有較低的延遲讀寫速度, 並且, 在雲計算平台的配合下, 大規模並行處理資料庫的成本也相對較低, 在正常工作過程中, 能夠實現多個副本故障檢測與轉移機制, 在長時間工作的狀態下, 出現故障的幾率較低。
2.2 分布式資料庫技術
所謂分布式資料庫技術, 則區別於雲存儲資料庫的形式, 他是利用互聯網的空間特性, 將物理空間相對獨立的存儲單元進行連接, 通過一定的演算法進行邏輯上的統一, 形成具有超大規模的資料庫, 並具有較高的數據處理能力和數據存儲能力。
從信息安全的角度分析, 這種分布式的資料庫技術能夠實現對數據資源的有效保護, 即便出現大規模的計算機病毒事件, 基於分布式數據的存儲優勢, 相關病毒對部分計算機的影響, 並不能對全部計算機中的數據造成毀滅性的破壞。
2.3 分布式存儲技術
在大數據技術的實際應用中, 為滿足用戶一定規模數據存儲的需求, 則充分利用了分布式存儲技術所具有的縱向、橫向擴展的優勢, 將數據進行分割後存儲與多台伺服器、存儲設備上, 從而有效降低了單一存儲器的數據存儲壓力, 並且, 這種分布式存儲技術, 還實現了系統可用性、可靠性的提高, 以及保證數據存取的高速進行。
2.4 雲計算技術
對於大數據技術來說, 為了實現對一定規模數據的收集、分析和處理的能力, 則充分利用了雲計算技術所搭建的平台, 從而為大數據技術的應用奠定了堅實的硬體基礎。基於傳統存儲技術在速度、空間上的有限性, 無法為大數據技術提供足夠的支持, 雲計算技術則將傳統計算機的存儲、運算功能轉移至雲端, 以一種更加高效的方式, 為大數據技術在眾多領域的拓展提供可靠的技術平台。
3、大數據技術在電子政務領域的應用
基於大數據技術的諸多優勢, 在電子商務領域, 大數據技術主要用於網站數據進行分析, 社會誠信系統的構建, 信息共享平台與電子政務系統等。
3.1 大數據技術支持下的政府網站大數據分析
為准確掌握網站的瀏覽情況, 大多數網站都會對用戶的日常瀏覽情況進行數據分析, 相關分析要素包括用戶訪問的路徑、不同網頁的停留時間、瀏覽網頁的具體時間等, 通過對以上要素的研究, 能夠對用戶需求、習慣進行准確分析, 並能夠對後期網站缺陷的具體調整提供指導性意見。
以某政府網站為例, 由於網頁設計不合理, 以至於在用戶打開某一頁面時, 長期處於等待狀態, 如此一來, 用戶對這一網頁的實際瀏覽次數將為0。針對這一情況, 網站管理人員通過對某一周期內的網站瀏覽情況進行分析, 由於一定周期內瀏覽網站用戶的數量較大, 且相關要素成倍增加, 所以, 在處理以上信息的過程中就用到了大數據技術。對於網頁訪問次數出入較大的數據, 則需要進行深入分析, 在排除網頁的可鏈接性之後, 檢查網頁內的相關信息, 卻保網頁內信息的可靠、安全。
通過用戶瀏覽網站後留下的大量信息, 網站一方可以將用戶信息存入資料庫中, 並利用大數據技術對相關信息進行分類, 以實現網站信息向用戶的精準推送。並且, 經過大數據處理後的數據信息, 逐漸成為政府行政決策的重要依據, 並能夠在一定程度上保證行政決策的有效性和科學性。
3.2 大數據技術支持下的信用平台建設
為更好的掌握居民信用信息, 建立以個人為單位的信用資料庫, 則需要以大數據技術為依託, 收集相關部門所掌握的居民信用資料, 並通過大數據技術進行對比、整合, 進而得出准確的個人信用情況。例如, 在購房貸款過程中, 商業銀行往往需要用戶提供《個人徵信檔案》, 在《個人徵信檔案》中, 不僅包括用戶的基本身份信息, 還包括用戶在所有金融機構辦理的各種信用卡情況, 以及是否存在不良信用記錄等, 這些信息的存在, 就意味著政府機構與金融機構之間實現了以大數據技術為核心的信息共享, 通過對比用戶身份信息, 將屬於同一用戶的信用信息進行整合, 並重新存儲與資料庫之中。
政府行為的信用平台建設, 旨在掌握用戶的個人誠信資料, 並為基於個人行為的政府服務工作提供數據支撐, 打擊社會范圍內長期存在的老賴等現象。大數據技術支持下的信用平台建設, 能夠實現社會范圍內道德誠信體系的不斷加強, 促進社會道德水平的提升。
3.3 大數據交換共享平台與電子政務
隨著政府部門事務性工作的不斷增加, 僅依靠人工對相關數據進行收集、分類、整合、處理等工作不僅效率低, 速度慢, 且容易出現人為性差錯, 數據結果的人為性因素較大。在此情況下, 依託大數據技術在多元數據收集、處理方面的優勢, 以及計算機網路技術下的信息共享平台建設, 能夠幫助政府通過網路獲取社會各領域的相關數據, 並對數據資源進行有效整合, 形成龐大的資料庫資源。
然而, 對於資料庫來說, 只有得到利用才能體現其價值, 在情況下, 政府部門就充分利用了大數據交換共享平台的優勢, 建立以政府事物為中心的社會基礎資料庫, 為政府相關工作的開展提供橫向、縱向信息的全方位共享。在區域間政府工作交流方面, 大數據共享交換平台能夠突破傳統政務工作的空間限制, 進而促進跨地區政府部門信息資源整合與交流下的業務開展。
為更好的發揮電子政務的優勢, 在大數據交換共享平台的建設方面, 需要對這一平台的信息資源目錄體系進行完善, 制定政府間統一的大數據交換共享平台使用標准, 規范政府在使用大數據交換共享平台的各種行為, 以實現對數據資源的合理、高效利用。所以, 大數據交換共享平台的使用, 不僅便於政府工作的開展, 也促進了社會管理工作有條不紊的展開, 社會環境的穩定得以實現。
3.4 電子政務決策系統中的大數據技術
在實際使用過程中, 大數據技術並不僅僅是簡單的對多元數據的收集、整合、分析、處理, 對於大數據技術的使用方來說, 龐大的數據價值還在於能夠輔助政府決策。
利用計算機軟體技術, 通過對龐大數據中有關數據的篩選、分析, 經過計算機軟體的處理之後, 能夠得到更加准確的計算結果, 政府部門依據這一結果, 就可以完成一系列的政府決策, 從而實現了政府辦事效率的快速提高。
例如, 在市政建設方面, 對於城市內部交通擁堵問題, 可以藉助交通系統長期提供的大數據信息, 了解城市內交通擁堵的主要路段、時間, 以及在龐大數據信息的支持下, 通過建模的方式, 採取多種治堵方式, 並利用大數據技術對每一種方式的實際效果進行綜合評估, 最終選擇效果最好的治堵方式。
對於政府決策的客觀性、准確性等, 使用大數據技術輔助決策有著極大的優勢, 但是, 基於大數據技術缺乏人類情感因素的介入, 以至於相關決策並不能夠完全突出「以人為本」的政府工作理念, 所以, 政府部門應慎重對待大數據技術下的電子政務決策, 根據相關內容的實際情況, 做出最佳的決策選擇。
4、大數據技術在電子政務中應用的不足之處分析
通過對地方政府電子政務系統的實際使用情況調查研究後發現, 即便在我國電子信息技術得到快速發展的情況下, 大多數地區政府在電子政務系統建設方面依然存在不足, 即便是已經施行電子政務管理的地區, 政府部門對於大數據技術的實際應用卻有著較為明顯的不足, 以至於大數據技術的優勢無法得到有效發揮。
4.1「數據孤島」現象的存在
大數據技術的核心在於對數據信息的共享, 然而, 有地方政府對大數據技術的認識不足, 以至於在數據共享方面存在政策性的理解偏差, 使得以政府為核心的相關數據無法被其它行業所利用, 大數據技術的優勢也就失去。例如, A省與B省協商開通省際公交專線, 然而, 為了更好的安排公交車的運行時間表, 則需要A、B兩省之間的人員往來數據進行分析, 並能夠預估公交線路的實際載客風險, 從而適當的調整公交車的運營次數和時間, 但是, 在實際操作過程中, A、B兩省間的客流數據無法實現共享, 以至於在公交車的實際安排下依然無法解決道路擁堵的實際問題。
地方政府所體現出來的在大數據技術應用方面的這一問題, 是傳統政務管理工作中各自為政思想的延續, 一旦數據無法實現共享, 也就造成了所謂的「數據孤島。大數據共享的問題在於兩個方面, 首先, 政府部門之間有著嚴格的管理秩序, 優勢存在上下級關系的政府部門, 下級向上級申請差異資料庫中的內容, 多無法得到上機政府部門的許可, 以至於大數據技術在電子政務領域的使用存在著明顯的「數據孤島」現象。
導致「數據孤島」現象的原因還包括大數據技術的本身, 由於我國大數據技術的應用並未得到普及, 在電子政務領域也只是部分地區完成了大數據技術的初步使用。數據作為政府管理的稀缺資源, 以及從保密的角度分析, 相關數據並不能進行過度披露, 否則, 將造成社會性的事件。所以, 這也就不難解釋除政府部門間數據信息的相對獨立以外, 廣大市民同樣無法通過大數據技術支持下的電子政務平台獲得真實的數據信息。在這一「數據孤島」現象的影響下, 地方電子政務平台的實際效果也就有著明顯的降低。
4.2 電子政務領域常見的數據資源「過剩」與「閑置」問題
單從地區政府發展的角度來看, 地區政府在大數據技術方面投入的多少, 能夠直接反映出該地區經濟發展的實際情況, 兩者之間存在著顯著的正相關關系。然而, 當地區政府在大數據技術方面的投入與實際數據需求偏低時, 也就出現了所謂的數據資源「過剩」的問題。不僅如此, 在大數據技術投入不足的情況下, 政府部門無法對社會中存在的大量數據加以利用時, 也就形成了另一種形式的數據資源「閑置」。
(1) 以南京地區為例, 作為我國南方較為重要的經濟主體, 南京市政府在大數據技術與電子政務方面投入了大量人力、物力和財力, 經過近幾年的發展, 已經形成了較為完備的電子政務平台, 在實際使用中也到了廣大市民的歡迎。然而, 相對於南京的區域地位來說, 受上海的影響, 作為上海市的經濟輻射范圍, 南京市的發展受到了一定的影響, 經濟中心明顯向上海地區便宜, 為此, 基於大數據技術的電子政務平台所整合的數據, 也就無法在更大的空間中發揮其作用, 這就是數據資源「過剩」。
(2) 在我國西北、西南部分地區, 由於經濟發展較為落後, 以至於在全國范圍內進行大數據技術支持下的電子政務系統建設過程中, 無法進行大范圍的電子政務系統建設。以貴州省為例, 大數據技術下電子政務系統依然停留在商業層面的應用, 對於其它領域的電子政務系統建設並未涉及, 因此造成了貴州省內相關數據信息無法全面獲取, 這也就是資源「閑置」的直接表現。
5、關於大數據技術在電子政務領域應用的建議
針對當前大數據技術發展的實際情況, 以及電子政務作為信息化時代下政府事務性工作改革的重要內容, 有著較為積極的意義。因此, 為推動大數據技術在電子政務領域的中的應用, 則需要做到以下三個方面。
(1) 地方政府應結合大數據技術與電子政務的結合, 推動地區大數據技術產業的發展, 通過各種優惠政策, 吸引高新技術企業入駐, 建立以大數據技術為核心的產業發展模式, 從而帶動地區經濟發展。
(2) 提高政府方面對大數據技術的認識, 在社會發展過程中, 大數據技術的優勢越發明顯, 尤其是在傳統事務性工作的處理方面, 藉助專業的數據分析軟體, 能夠完成從數據的收集、整理、分類, 直至得出數據分析結果, 實現了政府辦事效率的顯著提高。如此一來, 大數據技術的優勢得以體現, 政府方面對於大數據的認識進一步提高, 進而促進了大數據技術在電子政務領域的普及。
(3) 加快大數據技術相關硬體、軟體的研發。目前, 大數據技術涉及到的硬體、軟體成本較高, 導致了部分經濟欠發達地區無法實現大數據技術支持下的電子政務系統的全面推廣。以大數據技術使用較為廣泛的數據中心機房來說, 由於要使用到高速計算機和伺服器到等昂貴的信息設備, 對於缺乏條件的地方政府來說, 可以利用雲計算技術, 通過網路伺服器的模式, 解決這一問題。
總的來說, 大數據技術在電子政務領域的應用實現了我國政務處理的信息化改革, 對於我國現代化社會管理制度體系的建立打下了堅實的基礎。並且, 通過大數據思維在政務領域的滲透, 有助於大數據技術的應用效率提高。
6、總結
盡管, 我國電子政務系統的建設時間並不長, 相關領域依然有待完善。隨著大數據技術在電子政務領域的不斷滲透, 基於多元數據收集、整合、分類、處理的大數據信息交換共享平台建設, 為政府各項事務的有效開展奠定了堅實的基礎。然而, 由於技術與認識上的不足, 電子政務系統中的大數據技術應用仍然集中於縱向政務業務領域, 這並不符合當前社會發展的趨勢。因此, 為推廣以大數據技術的應用個, 則需要加快大數據技術支持下的電子政務系統的設計, 推動電子政務系統中大數據技術的應用, 打造「數字化政府」。
❷ 稅務領域大數據如何應用
1.互聯網+發票
金稅三期、新防偽稅控系統，將對增值稅發票票面信息（包括納稅版人名稱、數量、單價權、稅率、稅額等）進行全面採集，發票在線開具數據實時傳送，離線開票需在規定時間上傳，否則導致無法開票。納稅人發票信息採集，稅務征管將對發票信息深度分析、挖掘，快速、全面將納稅人經營情況反饋與呈現，切實加強後續管理，防範征管漏洞。
2.電子稅局——O2O辦稅
受電子商務高質量服務的影響，電子稅務局上線也形成了線上（Online）受理到線下（Offline）辦理的O2O（線上線下）的納稅服務新模式。
❸ 大數據時代電子商務稅收征管如何創新
1. 源頭採集：推進電子商務的稅收登記和納稅申報
稅收數據的收集對於解決大數據時代的電子商務稅收征管問題至關重要，相應納稅主體必須在涉稅信息的供給中承擔相應的義務。在此方面，我國應當依據相關信息流、現金流和貨物流來明確納稅主體、征稅對象的性質、納稅期限和地點，通過完善電子商務稅務登記，規范電子發票發行，減少偷逃稅現象，深化電子稅務稽查工作。尤其是在信息的源頭監管領域，必須做好稅收登記工作，鼓勵納稅人自主申報相關涉稅信息。
首先，我國應不斷建立和完善相關法律，在未來的《電子商務法》、《電子商務稅收管理辦法》等法律法規當中明確電子商務服務商協助稅務機關處理涉稅信息的義務，並對它們協助稅務機關進行涉稅信息管理提供明確的規則指引，要求納稅人在辦理了上網交易手續之後必須到主管稅務機關辦理電子商務的稅收登記，取得專門的稅務登記號。與此同時，稅務機關則應對納稅人申報有關網上交易事項進行嚴格審核，逐一登記，並通過稅務登記對納稅人進行監督和治理。其次，還應做好稅務登記的公示工作，盡可能多地公開原始數據，以方便公眾在網上查詢相關信息。以廣東省地稅局為例，目前該省地稅局正依託大數據平台逐步推動透明稅務局的建設，公眾在網上既可以查盯納模詢廣東全省稅收總收入、分地區分稅種收入，也可以查詢企業繳稅情況、個人所得稅、社保費、欠稅公告、納稅信用等級、電子發票查驗、納稅人狀態等數據。[可見，不斷推動稅務信息的「透明化」是提高納稅人遵從的重要方式。在具體公示方法上，則可以採取這樣的做法：對於自建網站開展電子商務活動的企業，可以要求其將稅務登記在網站上永久展示；對於利用第三方專用電子商務網站開展電子商務活動的企業，則應要求在商家介紹處展示稅務登記信息，推行實名制個人電子商務經營等，完善電子商務條件下的稅務登記制度。最後，在大數據時代，還應不斷加強對納稅人自主申報的制度激勵。當前，我國納稅人自行申報的制度依舊不完善，根據《個人所得稅自行納稅申報辦法（試行）》的規定，只有年收入12萬以上的納稅人才適用自行申報制度，其他納稅人繳稅依然依託稅務機關的「檢查」來進行徵收，這就帶來了畸高的稅收征管成本。因此，我國應不斷推進以「行政強制力為支撐」的稅收征管向茄純以「納稅人自行申報、自行遵從」為支撐的稅收征管模式改進，通過推動稅收立法制度改革來激勵納稅人自行申報納稅信息，最終促使納稅人自覺、誠信納稅。[14]
2. 即時追蹤：建立電子商務的稅收代征與數據交換制度
電子商務通常會改變傳統商務的交易形式及交易內容，例如將有形產品變為無形產品，將文字服務轉變為數字化信息服務等，因此，與傳統交易相比，電子商務交易將由於「中間環節」的缺失而無法監測到具體交易信息，進而造成稅基的日漸縮小甚至消失。加上網路交易的電子化和網路銀行的出現，稅務機關在查清供貨途徑和貨款來源時難以明確是應當征稅還是免稅，也帶來了電子商務與傳統商務中納稅人稅負的不公平。有鑒於此，我們應當從搭建「中間橋梁」，推進電子商務稅收的法定「代征」制度以及不斷加強稅收數據的信息共享和交換制度入手，不斷強化電子商務稅收的征管。
第一，應逐步建立起電子商務領域的法定「代征」制度。當下，我國電子商凱緩務征稅之所以舉步維艱，其中一個重要原因就在於稅收來源的難以監控。以C2C模式為例，每一個網路交易平台都會推出自己的電子商務支付信息，以此作為第三方來管理支付結算，以確保電子支付的方便與安全。在這種模式下，處於「中間位置」的第三方支付平台反而容易對個人網店的經營規模、賬目往來信息以及交易額等信息輕易地掌控。因此，我們可以依據網路支付第三方掌握的特點，建立由網路支付平台（支付寶、財付通、快錢支付、網上銀行）進行代繳代征稅款的法定機制，由稅務主管機關依法委託相關的網路支付平台代征有關供貨方，特別是無稅務登記的供貨方從事網路交易的稅費，以解決征稅難的問題。[15]具體操作上，我們可以以淘寶為例，將第三方代繳電子商務稅收的流程規范如下：由買家在購買貨物後付款給支付寶，等確認買家收貨後，直接將支付寶中的稅款進行扣繳。
第二，應逐步推動電子發票在網路交易中的使用。電商交易在更新了交易模式的同時，也使我國傳統「以票管稅」的征管模式受到了沖擊，在此背景下，以信息為載體的電商交易亟須通過「電子發票」這種新的發票樣式來進行管理。電子發票正是信息時代發票形態及服務管理方式變革的新產物，它是儲存信息系統的電子記錄信息，採用的是全新的無紙化發票形式。它的推出打破了網路交易沒有發票的「潛規則」，既為電子商務交易的公平性和安全性奠定了基礎，也填補了發票管理與稅收管理的空白。藉助電子發票的使用，稅務機關可以對發票的流轉、貯存、查驗、比對進行全方位的管理，進而能夠實時掌控相關電子商務的交易信息，發揮電子商務的稅收集聚效應，因此，我國應在當前電子發票大力試點的背景下，推廣電子發票在電子商務交易中的使用。 第三，應著力推動大數據時代的信息共享機制建設。伴隨著科技與信息化的發展，信息共享成為大數據時代的必然趨勢和選擇，稅收數據作為大數據的重要組成部分，也必須加強「信息管稅」建設，推動電子商務的稅收征管。正如電子商務需要第三方支付平台一樣，稅收征管同樣需要第三方輔助平台，在我國，稅收征管輔助平台主要是「中國稅收征管信息系統（CTAIS）」。然而，盡管該系統已在全國大部分省市上線成功，涉及的稅收收入佔全國的70%，但現有的許多數據流程依然流於表面，無法發揮該系統在電子商務稅收征管中的優勢。有鑒於此，在大數據時代，稅務部門必須在確保數據可獲取的前提下加強信息化建設，盡早實現在網上與銀行、海關、網上商業用戶的數據連接，對企業的生產和交易活動數據進行有效地監控，推動信息核查、監控的「網路化」。在跨境電子商務領域，還應盡早與國際互聯網實行全面連接，達成稅收交換與納稅遵從協定，通過與各國稅務局的網上合作，防止電子商務領域的稅收流失，打擊逃稅、漏稅。
3. 後續監管：建立電子商務稅收數據的風險評估與管理機制
為防止「信息偏在」和增強稅收數據的確定性，我國還應在納稅人自主申報和法定代征的基礎上，積極開展電子商務數據分析、比對，做好稅收數據的風險評估和管理。首先，稅務機關應當建立網路經濟與實體經濟的有效關聯，將電子商務企業納入省局預警評估系統，定期發布風險預警信息，將電子商務納入正常的稅源監控范圍，進一步減少稅收流失。其次，作為信息管理的主管機關，稅務機關在信息處理過程中，應當遵守「正當程序原則」，採用科學、合理的管理程序與管理方法，以避免信息和相關數據在管理的過程中遭到篡改和扭曲。對此，為了既方便稅務機關使用相關涉稅信息，又方便利益相關方查詢相關信息，可以在大數據的管理中引入加密的設置，為稅務機關和利益相關方提供密鑰或解密的技術支撐，以防止信息受到非法查詢、篡改或刪除。最後，法律責任是制度實施的保障，在大數據的平台之下，如果稅務機關違反了相關涉稅信息管理保密義務而對電子商務領域納稅人的信息進行違法披露的，應當承擔相關的行政責任，且應當對納稅人所造成的損失進行合理的行政賠償；而如果是稅務機關之外的第三方非法披露和侵犯納稅人的涉稅信息的，則應當承擔相應的民事侵權責任，以彌補對納稅人合法權益所造成的損害。
❹ 大數據時代下的數據分析行業發展前景
【導讀】報告隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。那麼，今天小編將為大家分享一下，大數據行業的用途分析。
大數據可分成大數據技術、大數據工程、大數據科學和大數據應用等領域。目前人們談論最多的是大數據技術和大數據應用。工程和科學問題尚未被重視。大數據工程指大數據的規劃建設運營管理的系統工程;大數據科學關注大數據網路發展和運營過程中發現和驗證大數據的規律及其與自然和社會活動之間的關系。
物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。
有些例子包括網路日誌，RFID，感測器網路，社會網路，社會數據(由於數據革命的社會)，互聯網文本和文件;互聯網搜索索引;呼叫詳細記錄，天文學，大氣科學，基因組學，生物地球化學，生物，和其他復雜和/或跨學科的科研，軍事偵察，醫療記錄;攝影檔案館視頻檔案;和大規模的電子商務。
以上就是小編今天給大家整理發送的關於「大數據時代下的數據分析行業發展前景」的相關內容，希望對大家有所幫助。那我們如何入門學習大數據呢，如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
❺ 大數據時代 大數據分析解決方案
大數據時代 大數據分析解決方案
大數據數據分析一般技巧
①通過中國互聯網大數據了解產品的消費者需求偏好、增長趨勢、同行競爭、消費數據、政策環境、廣告消費、市場前景等，指導產品研發設計及市場定價策略;
②消費升級後，高端消費者在購買產品時關心的產品知識是什麼，信任什麼網路信息渠道，分析用戶心理和關注因素，制定宣傳策略和選擇宣傳方式;
③分析行業龍頭的網路宣傳策略，並了解消費者選擇品牌時關注的購買因素，制定差異化營銷策略，用消費者喜歡的內容和方式巧妙取勝;
大數據對於品牌推廣作用
①藉助大數據制定品牌推廣策略，提升品牌知名度、影響力、良好口碑，集團公司整體形象宣傳;
②通過大數據，鎖定目標招商對象，為品牌做招商加盟宣傳、品牌連鎖店宣傳，通過網路擴大招商影響;
③通過對企業品牌節假日促銷/活動/開業/慶典/展會等的線上二次宣傳，擴大活動營銷效果;
④企業上市宣傳、企業海外上市宣傳、上市公司網路形象優化、上市公關服務;
⑤產品宣傳、新品上市、產品擴大知名度、產品快速進行展現、產品線上宣傳等。
大數據如何應用於電商推廣
①電商品牌重要節慶宣傳，如雙十一促銷、中秋節促銷、年貨節促銷等。提前1-2個月覆蓋精準客戶關心的話題、分析潛在需求數據;
②電商品牌全年品牌推廣計劃，品牌全網宣傳包年合作，全面打造淘品牌。通過大數據分析客戶需求、關心元素、品牌排名等，刺激用戶購買需求，提升品牌口碑。
依託多平台的大數據採集，以及大數據技術的分析與預測能力，能夠使推廣更加精準有效，給品牌企業帶來更高的投資回報率。未來企業如想進一步提升品牌知名度並准確把握市場走向，進行大數據營銷是必不可少的。
❻ 淺議大數據時代如何加強稅收風險管理
內容提要：「大數據」時代的到來，為稅收風險管理提供了新機遇，帶來了新挑戰。本文在分析大數據為稅收風險管理提供契機的基礎上，結合基層稅務機關工作實踐，嘗試提出相應的稅收風險管理策略和建議，提升風險管理水平。
關鍵字：大數據，稅收風險管理
稅收風險管理是提升稅收征管質量、提高納稅人稅收遵從度的重要手段，「大數據含頃」時談局陸代的到來又為稅收風險管理提出了新的要求，如何運用大數據提升稅收風險管理水平，是新形勢下基層稅務機關面臨的巨大挑戰。
一、大數據時代的稅收風險應對的機遇與挑戰
（一）涉稅數據規模大，速度呈現跳躍性增長。大數據時代的進步，給稅務管理以信息管稅帶來了前所未有的機遇：現成的網路資源和真實的數據基礎。「信息管稅」，內涵要求是管住信息，沒有信息談何信息管稅。2011年地稅就實現了征管數據的全國大集中，標志已經步入了「數據驅動決策方法」的大數據時代，據統計，「金稅三期」工程在全國推行後，數據量和業務量將會極大地增長，數據規模的增長速度也會呈跳躍性增長。
（二）涉稅信息採集和掌握比較困難。大數據時代的進步，給稅務管理以信息管稅帶來的挑戰也是前所未有的，理論上客觀存在的這些涉稅信息，稅務系統是既看不著，也摸不著。面對這突變發展的大數據時代，由於落後的稅務征管信息系統背離大數據時代互通特徵與現實應用的網路資源脫節臘拆，所以征管系統現存的數據就不可能做到完整、真實、准確。而由於不重視文明、進步社會管理的基本理理念，至今尚未開展稅源信息標准化的基礎工作，致使社會稅源信息五花八門，其產生只能將就各市場主體自身業務推進的需要，不能滿足稅源信息採集的需要，進入大數據時代就如何採集和掌握現實稅源信息成了信息管理最大的難題。
二、大數據時代下基層稅務機關稅收風險管理現狀
（一）稅收風險管理專業人才匱乏。在大數據時代中，稅收風險管理要通過建立風險監控模型，來進行預測分析。特別是面對海量的數據，監控模型能左右著稅收風險管理的成敗。能建立或者組織建立風險監控模型的人才首先要有專業的稅收業務知識、要熟練掌握稅收應用系統、要有大數據的理念、熟悉數據的來源和構成，同時還要有創新意識和奉獻精神。在基層稅務機關，這種風險管理領域的專業人才少，導致工作實績不明顯。
（二）數據獲取不全面。風險管理必須依靠大量正確的數據信息，金稅三期的推行，解決了內部數據獲取的問題，但是，納稅人的生產經營信息、財務信息以及第三方信息的獲取渠道仍然有限。基層稅務機關無法像總局大企業司的全流程風險監控那樣獲取信息，外部涉稅信息主要來源於自行報送，獲取信息的范圍狹窄、渠道少且不準確。一些對風險分析至關重要的物流、資金流信息數據無法取得。同時，金稅三期等含有無效甚至垃圾數據，嚴重影響了風險監控的准確性。
（三）思想認識上有偏差。風險管理的基礎是信息的採集，也就是對數據的處理。在基層稅務機關，多數人認為稅收數據是信息中心的活。因此，把數據管理也看成了技術活，一方面覺得事不關己高高掛起，另一方面會認為數據管理高深莫測的，遙不可及。其實數據是業務載體和表現形式，是決定風險管理質量的基礎和關鍵所在。
（四）涉稅數據更新不及時。稅務管理包括稅務登記、納稅申報、稅款徵收、發票管理、納稅評估、稅務稽查等產生的涉稅信息資源，構成了稅務機關征管系統的主體數據。由於採集方式多以手工錄入為主，數據在質量上，特別是在完整性、准確性、規范性、邏輯性等方面，依然難以滿足稅收風險管理的需要。另外，不同納稅人的名稱、生產經營地、法人、財務負責人、經營范圍經常變化，使稅務機關征管系統的數據很難做到隨時更新，也給稅收風險管理帶來難題。
（五）數據分析技術能力有待提高。在基層稅務機關，絕大多數的數據分析仍停留在簡單的查詢和比對層面，缺乏行之有效的數據分析工具，使大量沉積在業務操作層的數據尚未有效轉換為管理決策層所需要的信息，即使是納稅人提供的網上申報數據和財務報表數據電子信息，也難以實現所有信息的全面自動讀取、分類加工。稅務機關難以對這些數據進行深層次的分析，獲得更有價值的信息，對數據所反映出的稅收風險、經濟內涵進行分析監控乏力，沒有建立稅收與相關經濟數據之間的關聯模型，難以對現有數據進行數理統計和趨勢預測分析，不能為管理決策提供科學、有效的信息支撐。
三、稅收風險管理適應大數據時代發展的建議與對策
（一）強化以數治稅理念。將該理念貫穿於稅收征管改革和體系建設的全過程，引導基層稅務幹部正確理解大數據的核心理念，培養大數據的思維方式，自覺運用大數據查找風險疑點，開展風險排查和應對，營造用數據管理、用數據決策、用數據創新的風險管理氛圍。強化稅收風險共治理念。立足工作實際，以科學有效的稅收風險共治平台為支撐，持續推進稅務部門、納稅人、政府部門、社會組織在稅收風險管理上的深度合作和協同治理，構 建黨 政領導、稅務主責、部門合作、社會協同、公眾參與的稅收風險共治模式，實現部門之間數據信息的開放共享、互聯互通和深度應用，形成風險管理合力。
（二）建立良性的風險監管工作機制。基層稅務機關可以建立本地區專門的風險監控管理機構。並且明確各崗位的職責許可權：稅源管理和納稅服務部門在變管戶為管事的基礎上，深化納稅服務，同時提供個性化的納稅服務，比如建立對話、幫助簽訂稅收遵從協議等。風險監控部門可以看成是既有稅收業務知識和一定數據管理水平的成員組成的本地區團隊，負責數據管理、設計並更新維護本地區風險監控指標、對稅收風險進行分析識別、向相關部門進行風險推送。納稅評估部門接收推送過來的風險任務、採取納稅評估或者稅務審計等手段進行風險應對、同時將風險應對結果向相關部門推送。綜合業務部門在執行稅收政策的同時，審核風險應對結果，同時向風控部門推送風險應對的審核結果，為其更新和完善風險監控指標提供依據，由此形成了一個協調配合、聯動監督、良性互動的閉環工作模式。
（三）建立以風險管理為導向的扁平化立體式征管模式。為積極應對大數據時代給稅收風險管理帶來的挑戰，應進一步明確職能，規范流程，建立上下聯動、橫向互動的兩級任務中心，形成扁平化立體式征管模式，以適應稅收風險管理工作的開展。同時，按照納稅人的「規模或行業+征管事項分類」的原則，結合稅源結構特點設置與風險管理相適應的稅源管理機構，形成事項分類管理、風險專門應對，科學化、專業化、精細化更加突出的征管模式。通過征管模式的重構，形成市局、基層局相互呼應、互為依託、相互補充、共同提升的工作模式，繼續提升大數據時代地稅部門的工作質效。
（四）提升數據採集和應用能力。稅收大數據是稅務部門最核心和關鍵的征管資源。為了不斷提升稅務機關的核心競爭力，必須加強對稅收大數據的交換共享、智能比對和邏輯相關分析，拓寬採集渠道，全面獲取各方各類涉稅信息。對地稅內部、外部海量涉稅數據信息進行全面歸集採集、整合加工，實現「信息+數據」增值應用，著力突破征納雙方信息不對稱的管理瓶頸，有效促進納稅遵從和管理增效。在信息採集方面，一是繼續做好政府部門涉稅信息採集工作。充分發揮《江西省地方稅收保障條例》的作用，繼續爭取政府和相關職能部門的大力支持，發揮跨部門信息交換和共享平台作用，形成跨部門協同治理格局，全面准確及時地獲取涉稅信息，形成全面實時、動態化的稅源監控網路，有效加強地方稅收征管。二是繼續加強互聯網涉稅信息的採集力度。充分利用互聯網海量資源，甄別、採集、整合上市公司中涉及企業的有效數據，為稅收管理提供數據基礎。
（五）多措並舉，不斷提升數據應用的有效性。一是規范數據質量管理。嚴格規范納稅人的財務報表、基本資料等基礎數據信息，把好數據入口關、校驗關；
同時，對通過風險管理發現的數據質量問題進行跟蹤管理，確保錯誤數據及時得到更正；
注重發揮納稅輔導提示、服務作用，提醒納稅人重視數據質量並及時更正錯誤數據。二是做好數據整合應用。其一，實現稅務系統內部信息的有機整合和結構化存儲。對稅收征管主體軟體、發票系統、風險管理等各系統中的涉稅信息，第三方渠道採集的各類信息，以及稅務人員在實地巡查、約談、評估、稽查中獲取的各類信息，進行有機整合和一戶式歸集，建立起統一規范的納稅人數據倉庫，在各級稅務機關、各稅種管理部門、前台服務人員之間，按照職能許可權實行信息開放和增值應用。其二，加強內外部數據的合作應用。對內，加強市局各業務處的合作，共同探討信息分析應用途徑；
積極徵求基層局意見建議，了解信息的有效性、針對性，通過信息分析方與應用方的對接，形成數據採集、整理、運用的良性互動，進一步提升信息應用效率。對外，加強與國稅、財政等部門的合作，對獲取的數據進行綜合分析，共同應用，互利共贏，共同提升信息應用水平。
（六）建立人才培養機制，打造專業稅收風險分析管理團隊。以風險分析、應對納稅、調整賬務處理、計算機操作技能和評估約談技巧等為主要內容，組織開展風險管理能力培訓，激發幹部業務學習活力；
要優化組合，合理配備資源，使得人盡其才。逐步建立一支綜合素質高、專業技能強的專業化風險管理團隊。加強風險管理隊伍建設。結合「數字人事」和個人績效管理，將管、考、訓、用有效統一, 圍繞打造風險管理專業團隊的目標加強業務培訓,面向風險管理人員定期考核,優化激勵機制，重視工作實績，促進風險管理人員自覺學習業務、鑽研業務,不斷提高風險管理能力和水平。
參考文獻
（1）彭驥鳴曹永旭 韓曉琴 《大數據時代稅源專業化管理面臨的機遇與挑戰》，《稅收經濟研究》，2013年6期
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（6）劉暢 《大數據背景下需改革稅收征管模式》，《稅收征納》2014年12期
❼ 如何應對大數據時代稅務管理和稅務策劃工作
面對撲面而來的大數據，面對海量的數據、碎片化的信息，傳統的稅收征管與充滿現代氣息的大數據不期而遇，將產生怎樣的效果呢？面對大數據的挑戰，稅收征管將如何充分運用大數據的思維和手段，推進稅收治理能力現代化、法制化，不斷提高稅收管理水平。
大數據向稅收征管工作提出挑戰
大數據、雲技術等現代信息技術應用非常廣泛，涉及到各行各業，特別是當前的稅務部門，正處在管理轉型的關鍵階段，大數據將對稅收征管工作產生巨大的影響。
影響之一：解決數據共享問題。大數據促進了數據內容的交叉檢驗，隨著數據量和不同來源的數據種類的增多，數據判斷預測的指向性會更強，准確率更高。目前，無論是稅務機關內部還是外部第三方涉稅數據的流動性和可獲取性都較弱，稅務機關的信息獲取渠道並不通暢。主要是因為內部流程和環節沒有理順，信息的共享利用受到了制約；外部協調難度較大，職能部門與稅務機關的涉稅信息交換尚未制度化、常態化。對稅務機關獲取第三方信息的權利，以及第三方向稅務機關提供涉稅信息的義務尚缺乏明確的法律支持。大數據將促使考慮建立統一的數據共享，解決各部門之間的數據共享問題。
影響之二：解決數據挖掘問題。數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏於其中的有著特殊關系性的信息的過程。數據的價值在於更深層次的挖掘和再運用，最大限度地發揮數據的價值。但是，目前稅務機關並未能有效利用和深入挖掘自身已有的數據，更未能有效獲取和利用第三方數據。即使是利用，也更關注數據的基本利用。我們需要對數據價值再利用、數據整合再利用和潛在挖掘數據的運用，使信息管稅的效能充分體現，讓數據產生生產力，讓數據產生稅源。從海量數據中發現有用的信息，深入挖掘分析，與征管系統數據綜合利用。
影響之三：促進風險管理提檔升級。風險管理的核心是基於大數據的風險分析識別和多元策略的風
險應對。在風險控制建設中，引入先進的數據分析工具，打造一體化、智能化的數據分析應用功能區，為數據分析常態化運作提供功能強大的網上風險分析識別工作，為各級稅務機關開展分層分類管理，實施多層次、差別化風險應對提供了精確「制導」的操作。
大數據時代稅收征管准備好了嗎？
面對海量碎片化的信息，如何在短時間內「淘」出有價值的資料，為稅收征管工作服務，大數據時代的稅收征管工作準備好了嗎？
應對之策一：搭建綜合性的省級應用數據共享。數據只有不斷流動和充分共享，才有生命力。應在各專用資料庫建設的基礎上，通過數據集成，實現各級各類信息系統的數據交換和數據共享。各部門和相關單位應當履行稅收協助職責和義務，促進稅務部門提高依法治稅水平，切實維護稅收公平，為全面深化改革、實現社會持續健康較快發展提供強有力的稅收保障。將市場經濟主體的各類經濟活動納入稅收監控。涉稅信息交換還將和公共信用信息共享服務互聯互通，深入挖掘涉稅信息的應用效益。
應對之策二：充分釋放大數據蘊藏的能量。風險是由於信息不對稱而產生的，風險管理的關鍵在於能否把海量數據轉化為有效的征管資源。因此，將源自各方、結構形式各異的原始數據轉變成可資利用的征管資源，成為稅收大數據管理的關鍵節點。近年來，隨著我國改革開放的不斷深化，加快轉變經濟發展方式、推動管理轉型升級的步伐不斷加快，稅源管理的復雜性、艱巨性、風險性不斷加大。而基層稅源管理人員總量增幅有限，傳統粗放的稅源管理模式，已經難以適應新的發展要求，面臨的執法風險也日益顯現。稅收工作要適應大數據的發展，充分利用信息化管理手段，釋放大數據蘊藏的能量，推進組織結構變革和管理方式的創新，實現提升稅收征管管控能力，防範稅收執法風險，促進稅收堵漏增收的管理目標。
應對之策三：創新數據挖掘分析方法。建立稅收數據倉庫，對分散在各個應用系統中的數據進行集成、整合和統一管理，實現數據資源省級集中和共享，為數據挖掘分析提供基礎支持。對不同類型的稅收情況，找到稅收管理的薄弱環節，對有疑點的、存在問題多的行業從微觀上進行納稅評估、稅務稽查，採取切實措施強化管理，堵塞漏洞。 （牛俊梅 陳小剛 李勝）
❽ 對稅收大數據平台的建議
（一）建立統一的專司數據分析應用的職能機構
借鑒國外先進經驗，建立稅務大數據分析應用中心，專門從事稅務數據的分析和應用管理。針對我國稅收數據的現狀，可以給出代理稅務數據標准和要求開發，稅務信息交換，數據分析，決策咨詢，數據安全等功能。 該機構的主要職責包括擬定和制定稅收大數據應用工作計劃;制定稅收數據標准，確定稅務數據的內容，並為稅務部門整合建立統一的數據平台;統一稅務數據的發布，與相關部門進行稅務信息交流;制定稅務數據演算法，進行稅收經濟分析，稅收分析和稅收政策和決策咨詢;協調國家稅務總局和省稅務局各部門的數據需求分析和應用，加強稅務數據的安全管理。
（二）建立健全大數據分析應用的工作機制
大數據分析是一個系統化的項目，需要所有部門之間的整體規劃和協作。建立稅收數據標准和數據內容調整機制，有效滿足分析工作需要; 有必要建立數據收集機制，明確納稅人信息和各級稅務機關的第三方稅務相關信息收集責任;建立數據分析機制，根據不同的任務要求，制定相應的分析模型和演算法，組織數據分析;建立分析結果推進機制，根據工作要求將分析結果推送到有關部門和機構，組織收入，稅制改革，政策調整，納稅服務，稅收征管等稅收服務提供決策咨詢服務;有必要建立分析反饋機制，及時測試分析結果，不斷調整和優化分析方法。
（三）完善大數據的管理機制
針對大數據管理中「信息孤島」和數據「休眠」的問題，應進一步加強大數據管理機制的建設。建立稅務系統集中統一的數據平台，實現各種信息資源的整合;加強稅收數據的標准化和規范化，有效地使信息資源成為有效可用的數據資源;有必要統一收集，收集和接受第三方信息資源，並向政府信息平台提供稅務信息;建立稅務相關信息的保密系統和數據資源的安全管理系統。
（四）強化大數據分析的保障措施
大數據分析應用有效性的關鍵是人。我國組建稅收大數據分析應用中心，需要匯集各領域的人才組成專家團隊。也可以通過「外部大腦」，通過委託或購買服務，或聯合開展特殊研究來促進稅收數據的增值應用。二是建立健全多層次，多類型的稅收大系統人才培養體系，重點培養跨境復雜型大數據專業人才。為稅務大數據分析提供人才保障。鑒於大量數據，分散來源，格式多樣，分析難度大，人才需求高，數據分析需要相對集中。可以考慮在國家稅務總局和省級兩級建立專業分析機構。分析任務由省局或中央辦公室的數據分析機構完成。