❶ 大数据技术在电子政务领域的应用
大数据技术在电子政务领域的应用
随着科学技术在社会各领域的不断渗透, 为人们的生活带来了巨大改变, 其中, 以大数据技术为代表的现代电子信息技术的广泛使用, 将人们带入了“大数据时代”。本文以大数据技术在电子政务领域的应用为研究内容, 在分析大数据技术特征的基础上, 这一技术在电子政务领域的实际应用加以介绍, 从而使人们更加深入的了解大数据技术。
近年来, 我国在计算机网络技术研究领域取得了显著成绩, 大数据技术、云计算技术、物联网技术等在社会各领域得到了较为广泛的应用。在此过程中, 为提高政府部门办事效率, 以大数据技术为核心的电子政务系统应运而生, 并且, 融入了大数据技术的电子政务系统在数据的获取、处理、分析等方面的效率显著提高, 为政府相关工作的高效开展奠定了基础。
1、大数据技术的特征概述
相比较传统数据处理技术来说, 大数据技术的主要特征包括以下四个方面:
(1) 大数据技术涉及到的数据量极为庞大, 在计算机网络快速发展的今天, 网络上的数字信息呈现出几何指数增长的趋势, 经过一定时期的积累, 这一数据量将达到惊人的数量, 为此, 只有大数据技术才能够对此类规模的数据进行有效的处理。
(2) 大数据技术所涉及数据类型众多, 除常见的文本、声音、图像、音频等数据外, 还包括一些特殊的文件形式, 并且, 不同类型的文件形式其作用自然也就存在着明显的差异。
(3) 大数据技术有着较快的数据处理数度, 凭借分布式计算机技术的使用, 能够在最短的时间内完成一定规模数据的处理任务, 并且, 最终得到的结果是有效的。
(4) 大数据技术所处理的数据虽然数据密度较低, 但是, 当密度较低的数据被收拢在一起后, 通过科学的数据处理分析方法, 从零星的数据中寻找有用的信息, 并对该信息的价值进行深入挖掘。
2 、大数据技术的关键
所谓大数据, 是指在短时间通过网络嗅探的方式, 快速搜集各种类型的网络数据, 并在相关数据中获取有价值的信息。大数据技术的实现需要通过大规模并行处理数据库技术、数据挖掘技术、分布式数据库技术、云计算基础构架平台等技术, 为更好的研究大数据技术, 应对其关键技术进行深入分析。
2.1 大规模并行处理数据库技术
为保证大数据技术中庞大数据的存储与处理, 则需要利用大规模并行处理数据库技术对相关数据进行集群管理。这一技术能够以最快的速度对数据处理命令进行相应, 并具有较低的延迟读写速度, 并且, 在云计算平台的配合下, 大规模并行处理数据库的成本也相对较低, 在正常工作过程中, 能够实现多个副本故障检测与转移机制, 在长时间工作的状态下, 出现故障的几率较低。
2.2 分布式数据库技术
所谓分布式数据库技术, 则区别于云存储数据库的形式, 他是利用互联网的空间特性, 将物理空间相对独立的存储单元进行连接, 通过一定的算法进行逻辑上的统一, 形成具有超大规模的数据库, 并具有较高的数据处理能力和数据存储能力。
从信息安全的角度分析, 这种分布式的数据库技术能够实现对数据资源的有效保护, 即便出现大规模的计算机病毒事件, 基于分布式数据的存储优势, 相关病毒对部分计算机的影响, 并不能对全部计算机中的数据造成毁灭性的破坏。
2.3 分布式存储技术
在大数据技术的实际应用中, 为满足用户一定规模数据存储的需求, 则充分利用了分布式存储技术所具有的纵向、横向扩展的优势, 将数据进行分割后存储与多台服务器、存储设备上, 从而有效降低了单一存储器的数据存储压力, 并且, 这种分布式存储技术, 还实现了系统可用性、可靠性的提高, 以及保证数据存取的高速进行。
2.4 云计算技术
对于大数据技术来说, 为了实现对一定规模数据的收集、分析和处理的能力, 则充分利用了云计算技术所搭建的平台, 从而为大数据技术的应用奠定了坚实的硬件基础。基于传统存储技术在速度、空间上的有限性, 无法为大数据技术提供足够的支持, 云计算技术则将传统计算机的存储、运算功能转移至云端, 以一种更加高效的方式, 为大数据技术在众多领域的拓展提供可靠的技术平台。
3、大数据技术在电子政务领域的应用
基于大数据技术的诸多优势, 在电子商务领域, 大数据技术主要用于网站数据进行分析, 社会诚信系统的构建, 信息共享平台与电子政务系统等。
3.1 大数据技术支持下的政府网站大数据分析
为准确掌握网站的浏览情况, 大多数网站都会对用户的日常浏览情况进行数据分析, 相关分析要素包括用户访问的路径、不同网页的停留时间、浏览网页的具体时间等, 通过对以上要素的研究, 能够对用户需求、习惯进行准确分析, 并能够对后期网站缺陷的具体调整提供指导性意见。
以某政府网站为例, 由于网页设计不合理, 以至于在用户打开某一页面时, 长期处于等待状态, 如此一来, 用户对这一网页的实际浏览次数将为0。针对这一情况, 网站管理人员通过对某一周期内的网站浏览情况进行分析, 由于一定周期内浏览网站用户的数量较大, 且相关要素成倍增加, 所以, 在处理以上信息的过程中就用到了大数据技术。对于网页访问次数出入较大的数据, 则需要进行深入分析, 在排除网页的可链接性之后, 检查网页内的相关信息, 却保网页内信息的可靠、安全。
通过用户浏览网站后留下的大量信息, 网站一方可以将用户信息存入数据库中, 并利用大数据技术对相关信息进行分类, 以实现网站信息向用户的精准推送。并且, 经过大数据处理后的数据信息, 逐渐成为政府行政决策的重要依据, 并能够在一定程度上保证行政决策的有效性和科学性。
3.2 大数据技术支持下的信用平台建设
为更好的掌握居民信用信息, 建立以个人为单位的信用数据库, 则需要以大数据技术为依托, 收集相关部门所掌握的居民信用资料, 并通过大数据技术进行对比、整合, 进而得出准确的个人信用情况。例如, 在购房贷款过程中, 商业银行往往需要用户提供《个人征信档案》, 在《个人征信档案》中, 不仅包括用户的基本身份信息, 还包括用户在所有金融机构办理的各种信用卡情况, 以及是否存在不良信用记录等, 这些信息的存在, 就意味着政府机构与金融机构之间实现了以大数据技术为核心的信息共享, 通过对比用户身份信息, 将属于同一用户的信用信息进行整合, 并重新存储与数据库之中。
政府行为的信用平台建设, 旨在掌握用户的个人诚信资料, 并为基于个人行为的政府服务工作提供数据支撑, 打击社会范围内长期存在的老赖等现象。大数据技术支持下的信用平台建设, 能够实现社会范围内道德诚信体系的不断加强, 促进社会道德水平的提升。
3.3 大数据交换共享平台与电子政务
随着政府部门事务性工作的不断增加, 仅依靠人工对相关数据进行收集、分类、整合、处理等工作不仅效率低, 速度慢, 且容易出现人为性差错, 数据结果的人为性因素较大。在此情况下, 依托大数据技术在多元数据收集、处理方面的优势, 以及计算机网络技术下的信息共享平台建设, 能够帮助政府通过网络获取社会各领域的相关数据, 并对数据资源进行有效整合, 形成庞大的数据库资源。
然而, 对于数据库来说, 只有得到利用才能体现其价值, 在情况下, 政府部门就充分利用了大数据交换共享平台的优势, 建立以政府事物为中心的社会基础数据库, 为政府相关工作的开展提供横向、纵向信息的全方位共享。在区域间政府工作交流方面, 大数据共享交换平台能够突破传统政务工作的空间限制, 进而促进跨地区政府部门信息资源整合与交流下的业务开展。
为更好的发挥电子政务的优势, 在大数据交换共享平台的建设方面, 需要对这一平台的信息资源目录体系进行完善, 制定政府间统一的大数据交换共享平台使用标准, 规范政府在使用大数据交换共享平台的各种行为, 以实现对数据资源的合理、高效利用。所以, 大数据交换共享平台的使用, 不仅便于政府工作的开展, 也促进了社会管理工作有条不紊的展开, 社会环境的稳定得以实现。
3.4 电子政务决策系统中的大数据技术
在实际使用过程中, 大数据技术并不仅仅是简单的对多元数据的收集、整合、分析、处理, 对于大数据技术的使用方来说, 庞大的数据价值还在于能够辅助政府决策。
利用计算机软件技术, 通过对庞大数据中有关数据的筛选、分析, 经过计算机软件的处理之后, 能够得到更加准确的计算结果, 政府部门依据这一结果, 就可以完成一系列的政府决策, 从而实现了政府办事效率的快速提高。
例如, 在市政建设方面, 对于城市内部交通拥堵问题, 可以借助交通系统长期提供的大数据信息, 了解城市内交通拥堵的主要路段、时间, 以及在庞大数据信息的支持下, 通过建模的方式, 采取多种治堵方式, 并利用大数据技术对每一种方式的实际效果进行综合评估, 最终选择效果最好的治堵方式。
对于政府决策的客观性、准确性等, 使用大数据技术辅助决策有着极大的优势, 但是, 基于大数据技术缺乏人类情感因素的介入, 以至于相关决策并不能够完全突出“以人为本”的政府工作理念, 所以, 政府部门应慎重对待大数据技术下的电子政务决策, 根据相关内容的实际情况, 做出最佳的决策选择。
4、大数据技术在电子政务中应用的不足之处分析
通过对地方政府电子政务系统的实际使用情况调查研究后发现, 即便在我国电子信息技术得到快速发展的情况下, 大多数地区政府在电子政务系统建设方面依然存在不足, 即便是已经施行电子政务管理的地区, 政府部门对于大数据技术的实际应用却有着较为明显的不足, 以至于大数据技术的优势无法得到有效发挥。
4.1“数据孤岛”现象的存在
大数据技术的核心在于对数据信息的共享, 然而, 有地方政府对大数据技术的认识不足, 以至于在数据共享方面存在政策性的理解偏差, 使得以政府为核心的相关数据无法被其它行业所利用, 大数据技术的优势也就失去。例如, A省与B省协商开通省际公交专线, 然而, 为了更好的安排公交车的运行时间表, 则需要A、B两省之间的人员往来数据进行分析, 并能够预估公交线路的实际载客风险, 从而适当的调整公交车的运营次数和时间, 但是, 在实际操作过程中, A、B两省间的客流数据无法实现共享, 以至于在公交车的实际安排下依然无法解决道路拥堵的实际问题。
地方政府所体现出来的在大数据技术应用方面的这一问题, 是传统政务管理工作中各自为政思想的延续, 一旦数据无法实现共享, 也就造成了所谓的“数据孤岛。大数据共享的问题在于两个方面, 首先, 政府部门之间有着严格的管理秩序, 优势存在上下级关系的政府部门, 下级向上级申请差异数据库中的内容, 多无法得到上机政府部门的许可, 以至于大数据技术在电子政务领域的使用存在着明显的“数据孤岛”现象。
导致“数据孤岛”现象的原因还包括大数据技术的本身, 由于我国大数据技术的应用并未得到普及, 在电子政务领域也只是部分地区完成了大数据技术的初步使用。数据作为政府管理的稀缺资源, 以及从保密的角度分析, 相关数据并不能进行过度披露, 否则, 将造成社会性的事件。所以, 这也就不难解释除政府部门间数据信息的相对独立以外, 广大市民同样无法通过大数据技术支持下的电子政务平台获得真实的数据信息。在这一“数据孤岛”现象的影响下, 地方电子政务平台的实际效果也就有着明显的降低。
4.2 电子政务领域常见的数据资源“过剩”与“闲置”问题
单从地区政府发展的角度来看, 地区政府在大数据技术方面投入的多少, 能够直接反映出该地区经济发展的实际情况, 两者之间存在着显著的正相关关系。然而, 当地区政府在大数据技术方面的投入与实际数据需求偏低时, 也就出现了所谓的数据资源“过剩”的问题。不仅如此, 在大数据技术投入不足的情况下, 政府部门无法对社会中存在的大量数据加以利用时, 也就形成了另一种形式的数据资源“闲置”。
(1) 以南京地区为例, 作为我国南方较为重要的经济主体, 南京市政府在大数据技术与电子政务方面投入了大量人力、物力和财力, 经过近几年的发展, 已经形成了较为完备的电子政务平台, 在实际使用中也到了广大市民的欢迎。然而, 相对于南京的区域地位来说, 受上海的影响, 作为上海市的经济辐射范围, 南京市的发展受到了一定的影响, 经济中心明显向上海地区便宜, 为此, 基于大数据技术的电子政务平台所整合的数据, 也就无法在更大的空间中发挥其作用, 这就是数据资源“过剩”。
(2) 在我国西北、西南部分地区, 由于经济发展较为落后, 以至于在全国范围内进行大数据技术支持下的电子政务系统建设过程中, 无法进行大范围的电子政务系统建设。以贵州省为例, 大数据技术下电子政务系统依然停留在商业层面的应用, 对于其它领域的电子政务系统建设并未涉及, 因此造成了贵州省内相关数据信息无法全面获取, 这也就是资源“闲置”的直接表现。
5、关于大数据技术在电子政务领域应用的建议
针对当前大数据技术发展的实际情况, 以及电子政务作为信息化时代下政府事务性工作改革的重要内容, 有着较为积极的意义。因此, 为推动大数据技术在电子政务领域的中的应用, 则需要做到以下三个方面。
(1) 地方政府应结合大数据技术与电子政务的结合, 推动地区大数据技术产业的发展, 通过各种优惠政策, 吸引高新技术企业入驻, 建立以大数据技术为核心的产业发展模式, 从而带动地区经济发展。
(2) 提高政府方面对大数据技术的认识, 在社会发展过程中, 大数据技术的优势越发明显, 尤其是在传统事务性工作的处理方面, 借助专业的数据分析软件, 能够完成从数据的收集、整理、分类, 直至得出数据分析结果, 实现了政府办事效率的显著提高。如此一来, 大数据技术的优势得以体现, 政府方面对于大数据的认识进一步提高, 进而促进了大数据技术在电子政务领域的普及。
(3) 加快大数据技术相关硬件、软件的研发。目前, 大数据技术涉及到的硬件、软件成本较高, 导致了部分经济欠发达地区无法实现大数据技术支持下的电子政务系统的全面推广。以大数据技术使用较为广泛的数据中心机房来说, 由于要使用到高速计算机和服务器到等昂贵的信息设备, 对于缺乏条件的地方政府来说, 可以利用云计算技术, 通过网络服务器的模式, 解决这一问题。
总的来说, 大数据技术在电子政务领域的应用实现了我国政务处理的信息化改革, 对于我国现代化社会管理制度体系的建立打下了坚实的基础。并且, 通过大数据思维在政务领域的渗透, 有助于大数据技术的应用效率提高。
6、总结
尽管, 我国电子政务系统的建设时间并不长, 相关领域依然有待完善。随着大数据技术在电子政务领域的不断渗透, 基于多元数据收集、整合、分类、处理的大数据信息交换共享平台建设, 为政府各项事务的有效开展奠定了坚实的基础。然而, 由于技术与认识上的不足, 电子政务系统中的大数据技术应用仍然集中于纵向政务业务领域, 这并不符合当前社会发展的趋势。因此, 为推广以大数据技术的应用个, 则需要加快大数据技术支持下的电子政务系统的设计, 推动电子政务系统中大数据技术的应用, 打造“数字化政府”。
❷ 税务领域大数据如何应用
1.互联网+发票
金税三期、新防伪税控系统，将对增值税发票票面信息（包括纳税版人名称、数量、单价权、税率、税额等）进行全面采集，发票在线开具数据实时传送，离线开票需在规定时间上传，否则导致无法开票。纳税人发票信息采集，税务征管将对发票信息深度分析、挖掘，快速、全面将纳税人经营情况反馈与呈现，切实加强后续管理，防范征管漏洞。
2.电子税局——O2O办税
受电子商务高质量服务的影响，电子税务局上线也形成了线上（Online）受理到线下（Offline）办理的O2O（线上线下）的纳税服务新模式。
❸ 大数据时代电子商务税收征管如何创新
1. 源头采集：推进电子商务的税收登记和纳税申报
税收数据的收集对于解决大数据时代的电子商务税收征管问题至关重要，相应纳税主体必须在涉税信息的供给中承担相应的义务。在此方面，我国应当依据相关信息流、现金流和货物流来明确纳税主体、征税对象的性质、纳税期限和地点，通过完善电子商务税务登记，规范电子发票发行，减少偷逃税现象，深化电子税务稽查工作。尤其是在信息的源头监管领域，必须做好税收登记工作，鼓励纳税人自主申报相关涉税信息。
首先，我国应不断建立和完善相关法律，在未来的《电子商务法》、《电子商务税收管理办法》等法律法规当中明确电子商务服务商协助税务机关处理涉税信息的义务，并对它们协助税务机关进行涉税信息管理提供明确的规则指引，要求纳税人在办理了上网交易手续之后必须到主管税务机关办理电子商务的税收登记，取得专门的税务登记号。与此同时，税务机关则应对纳税人申报有关网上交易事项进行严格审核，逐一登记，并通过税务登记对纳税人进行监督和治理。其次，还应做好税务登记的公示工作，尽可能多地公开原始数据，以方便公众在网上查询相关信息。以广东省地税局为例，目前该省地税局正依托大数据平台逐步推动透明税务局的建设，公众在网上既可以查盯纳模询广东全省税收总收入、分地区分税种收入，也可以查询企业缴税情况、个人所得税、社保费、欠税公告、纳税信用等级、电子发票查验、纳税人状态等数据。[可见，不断推动税务信息的“透明化”是提高纳税人遵从的重要方式。在具体公示方法上，则可以采取这样的做法：对于自建网站开展电子商务活动的企业，可以要求其将税务登记在网站上永久展示；对于利用第三方专用电子商务网站开展电子商务活动的企业，则应要求在商家介绍处展示税务登记信息，推行实名制个人电子商务经营等，完善电子商务条件下的税务登记制度。最后，在大数据时代，还应不断加强对纳税人自主申报的制度激励。当前，我国纳税人自行申报的制度依旧不完善，根据《个人所得税自行纳税申报办法（试行）》的规定，只有年收入12万以上的纳税人才适用自行申报制度，其他纳税人缴税依然依托税务机关的“检查”来进行征收，这就带来了畸高的税收征管成本。因此，我国应不断推进以“行政强制力为支撑”的税收征管向茄纯以“纳税人自行申报、自行遵从”为支撑的税收征管模式改进，通过推动税收立法制度改革来激励纳税人自行申报纳税信息，最终促使纳税人自觉、诚信纳税。[14]
2. 即时追踪：建立电子商务的税收代征与数据交换制度
电子商务通常会改变传统商务的交易形式及交易内容，例如将有形产品变为无形产品，将文字服务转变为数字化信息服务等，因此，与传统交易相比，电子商务交易将由于“中间环节”的缺失而无法监测到具体交易信息，进而造成税基的日渐缩小甚至消失。加上网络交易的电子化和网络银行的出现，税务机关在查清供货途径和货款来源时难以明确是应当征税还是免税，也带来了电子商务与传统商务中纳税人税负的不公平。有鉴于此，我们应当从搭建“中间桥梁”，推进电子商务税收的法定“代征”制度以及不断加强税收数据的信息共享和交换制度入手，不断强化电子商务税收的征管。
第一，应逐步建立起电子商务领域的法定“代征”制度。当下，我国电子商凯缓务征税之所以举步维艰，其中一个重要原因就在于税收来源的难以监控。以C2C模式为例，每一个网络交易平台都会推出自己的电子商务支付信息，以此作为第三方来管理支付结算，以确保电子支付的方便与安全。在这种模式下，处于“中间位置”的第三方支付平台反而容易对个人网店的经营规模、账目往来信息以及交易额等信息轻易地掌控。因此，我们可以依据网络支付第三方掌握的特点，建立由网络支付平台（支付宝、财付通、快钱支付、网上银行）进行代缴代征税款的法定机制，由税务主管机关依法委托相关的网络支付平台代征有关供货方，特别是无税务登记的供货方从事网络交易的税费，以解决征税难的问题。[15]具体操作上，我们可以以淘宝为例，将第三方代缴电子商务税收的流程规范如下：由买家在购买货物后付款给支付宝，等确认买家收货后，直接将支付宝中的税款进行扣缴。
第二，应逐步推动电子发票在网络交易中的使用。电商交易在更新了交易模式的同时，也使我国传统“以票管税”的征管模式受到了冲击，在此背景下，以信息为载体的电商交易亟须通过“电子发票”这种新的发票样式来进行管理。电子发票正是信息时代发票形态及服务管理方式变革的新产物，它是储存信息系统的电子记录信息，采用的是全新的无纸化发票形式。它的推出打破了网络交易没有发票的“潜规则”，既为电子商务交易的公平性和安全性奠定了基础，也填补了发票管理与税收管理的空白。借助电子发票的使用，税务机关可以对发票的流转、贮存、查验、比对进行全方位的管理，进而能够实时掌控相关电子商务的交易信息，发挥电子商务的税收集聚效应，因此，我国应在当前电子发票大力试点的背景下，推广电子发票在电子商务交易中的使用。 第三，应着力推动大数据时代的信息共享机制建设。伴随着科技与信息化的发展，信息共享成为大数据时代的必然趋势和选择，税收数据作为大数据的重要组成部分，也必须加强“信息管税”建设，推动电子商务的税收征管。正如电子商务需要第三方支付平台一样，税收征管同样需要第三方辅助平台，在我国，税收征管辅助平台主要是“中国税收征管信息系统（CTAIS）”。然而，尽管该系统已在全国大部分省市上线成功，涉及的税收收入占全国的70%，但现有的许多数据流程依然流于表面，无法发挥该系统在电子商务税收征管中的优势。有鉴于此，在大数据时代，税务部门必须在确保数据可获取的前提下加强信息化建设，尽早实现在网上与银行、海关、网上商业用户的数据连接，对企业的生产和交易活动数据进行有效地监控，推动信息核查、监控的“网络化”。在跨境电子商务领域，还应尽早与国际互联网实行全面连接，达成税收交换与纳税遵从协定，通过与各国税务局的网上合作，防止电子商务领域的税收流失，打击逃税、漏税。
3. 后续监管：建立电子商务税收数据的风险评估与管理机制
为防止“信息偏在”和增强税收数据的确定性，我国还应在纳税人自主申报和法定代征的基础上，积极开展电子商务数据分析、比对，做好税收数据的风险评估和管理。首先，税务机关应当建立网络经济与实体经济的有效关联，将电子商务企业纳入省局预警评估系统，定期发布风险预警信息，将电子商务纳入正常的税源监控范围，进一步减少税收流失。其次，作为信息管理的主管机关，税务机关在信息处理过程中，应当遵守“正当程序原则”，采用科学、合理的管理程序与管理方法，以避免信息和相关数据在管理的过程中遭到篡改和扭曲。对此，为了既方便税务机关使用相关涉税信息，又方便利益相关方查询相关信息，可以在大数据的管理中引入加密的设置，为税务机关和利益相关方提供密钥或解密的技术支撑，以防止信息受到非法查询、篡改或删除。最后，法律责任是制度实施的保障，在大数据的平台之下，如果税务机关违反了相关涉税信息管理保密义务而对电子商务领域纳税人的信息进行违法披露的，应当承担相关的行政责任，且应当对纳税人所造成的损失进行合理的行政赔偿；而如果是税务机关之外的第三方非法披露和侵犯纳税人的涉税信息的，则应当承担相应的民事侵权责任，以弥补对纳税人合法权益所造成的损害。
❹ 大数据时代下的数据分析行业发展前景
【导读】报告随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。那么，今天小编将为大家分享一下，大数据行业的用途分析。
大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程;大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
有些例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据(由于数据革命的社会)，互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。
以上就是小编今天给大家整理发送的关于“大数据时代下的数据分析行业发展前景”的相关内容，希望对大家有所帮助。那我们如何入门学习大数据呢，如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
❺ 大数据时代 大数据分析解决方案
大数据时代 大数据分析解决方案
大数据数据分析一般技巧
①通过中国互联网大数据了解产品的消费者需求偏好、增长趋势、同行竞争、消费数据、政策环境、广告消费、市场前景等，指导产品研发设计及市场定价策略;
②消费升级后，高端消费者在购买产品时关心的产品知识是什么，信任什么网络信息渠道，分析用户心理和关注因素，制定宣传策略和选择宣传方式;
③分析行业龙头的网络宣传策略，并了解消费者选择品牌时关注的购买因素，制定差异化营销策略，用消费者喜欢的内容和方式巧妙取胜;
大数据对于品牌推广作用
①借助大数据制定品牌推广策略，提升品牌知名度、影响力、良好口碑，集团公司整体形象宣传;
②通过大数据，锁定目标招商对象，为品牌做招商加盟宣传、品牌连锁店宣传，通过网络扩大招商影响;
③通过对企业品牌节假日促销/活动/开业/庆典/展会等的线上二次宣传，扩大活动营销效果;
④企业上市宣传、企业海外上市宣传、上市公司网络形象优化、上市公关服务;
⑤产品宣传、新品上市、产品扩大知名度、产品快速进行展现、产品线上宣传等。
大数据如何应用于电商推广
①电商品牌重要节庆宣传，如双十一促销、中秋节促销、年货节促销等。提前1-2个月覆盖精准客户关心的话题、分析潜在需求数据;
②电商品牌全年品牌推广计划，品牌全网宣传包年合作，全面打造淘品牌。通过大数据分析客户需求、关心元素、品牌排名等，刺激用户购买需求，提升品牌口碑。
依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使推广更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。未来企业如想进一步提升品牌知名度并准确把握市场走向，进行大数据营销是必不可少的。
❻ 浅议大数据时代如何加强税收风险管理
内容提要：“大数据”时代的到来，为税收风险管理提供了新机遇，带来了新挑战。本文在分析大数据为税收风险管理提供契机的基础上，结合基层税务机关工作实践，尝试提出相应的税收风险管理策略和建议，提升风险管理水平。
关键字：大数据，税收风险管理
税收风险管理是提升税收征管质量、提高纳税人税收遵从度的重要手段，“大数据含顷”时谈局陆代的到来又为税收风险管理提出了新的要求，如何运用大数据提升税收风险管理水平，是新形势下基层税务机关面临的巨大挑战。
一、大数据时代的税收风险应对的机遇与挑战
（一）涉税数据规模大，速度呈现跳跃性增长。大数据时代的进步，给税务管理以信息管税带来了前所未有的机遇：现成的网络资源和真实的数据基础。“信息管税”，内涵要求是管住信息，没有信息谈何信息管税。2011年地税就实现了征管数据的全国大集中，标志已经步入了“数据驱动决策方法”的大数据时代，据统计，“金税三期”工程在全国推行后，数据量和业务量将会极大地增长，数据规模的增长速度也会呈跳跃性增长。
（二）涉税信息采集和掌握比较困难。大数据时代的进步，给税务管理以信息管税带来的挑战也是前所未有的，理论上客观存在的这些涉税信息，税务系统是既看不着，也摸不着。面对这突变发展的大数据时代，由于落后的税务征管信息系统背离大数据时代互通特征与现实应用的网络资源脱节腊拆，所以征管系统现存的数据就不可能做到完整、真实、准确。而由于不重视文明、进步社会管理的基本理理念，至今尚未开展税源信息标准化的基础工作，致使社会税源信息五花八门，其产生只能将就各市场主体自身业务推进的需要，不能满足税源信息采集的需要，进入大数据时代就如何采集和掌握现实税源信息成了信息管理最大的难题。
二、大数据时代下基层税务机关税收风险管理现状
（一）税收风险管理专业人才匮乏。在大数据时代中，税收风险管理要通过建立风险监控模型，来进行预测分析。特别是面对海量的数据，监控模型能左右着税收风险管理的成败。能建立或者组织建立风险监控模型的人才首先要有专业的税收业务知识、要熟练掌握税收应用系统、要有大数据的理念、熟悉数据的来源和构成，同时还要有创新意识和奉献精神。在基层税务机关，这种风险管理领域的专业人才少，导致工作实绩不明显。
（二）数据获取不全面。风险管理必须依靠大量正确的数据信息，金税三期的推行，解决了内部数据获取的问题，但是，纳税人的生产经营信息、财务信息以及第三方信息的获取渠道仍然有限。基层税务机关无法像总局大企业司的全流程风险监控那样获取信息，外部涉税信息主要来源于自行报送，获取信息的范围狭窄、渠道少且不准确。一些对风险分析至关重要的物流、资金流信息数据无法取得。同时，金税三期等含有无效甚至垃圾数据，严重影响了风险监控的准确性。
（三）思想认识上有偏差。风险管理的基础是信息的采集，也就是对数据的处理。在基层税务机关，多数人认为税收数据是信息中心的活。因此，把数据管理也看成了技术活，一方面觉得事不关己高高挂起，另一方面会认为数据管理高深莫测的，遥不可及。其实数据是业务载体和表现形式，是决定风险管理质量的基础和关键所在。
（四）涉税数据更新不及时。税务管理包括税务登记、纳税申报、税款征收、发票管理、纳税评估、税务稽查等产生的涉税信息资源，构成了税务机关征管系统的主体数据。由于采集方式多以手工录入为主，数据在质量上，特别是在完整性、准确性、规范性、逻辑性等方面，依然难以满足税收风险管理的需要。另外，不同纳税人的名称、生产经营地、法人、财务负责人、经营范围经常变化，使税务机关征管系统的数据很难做到随时更新，也给税收风险管理带来难题。
（五）数据分析技术能力有待提高。在基层税务机关，绝大多数的数据分析仍停留在简单的查询和比对层面，缺乏行之有效的数据分析工具，使大量沉积在业务操作层的数据尚未有效转换为管理决策层所需要的信息，即使是纳税人提供的网上申报数据和财务报表数据电子信息，也难以实现所有信息的全面自动读取、分类加工。税务机关难以对这些数据进行深层次的分析，获得更有价值的信息，对数据所反映出的税收风险、经济内涵进行分析监控乏力，没有建立税收与相关经济数据之间的关联模型，难以对现有数据进行数理统计和趋势预测分析，不能为管理决策提供科学、有效的信息支撑。
三、税收风险管理适应大数据时代发展的建议与对策
（一）强化以数治税理念。将该理念贯穿于税收征管改革和体系建设的全过程，引导基层税务干部正确理解大数据的核心理念，培养大数据的思维方式，自觉运用大数据查找风险疑点，开展风险排查和应对，营造用数据管理、用数据决策、用数据创新的风险管理氛围。强化税收风险共治理念。立足工作实际，以科学有效的税收风险共治平台为支撑，持续推进税务部门、纳税人、政府部门、社会组织在税收风险管理上的深度合作和协同治理，构 建党 政领导、税务主责、部门合作、社会协同、公众参与的税收风险共治模式，实现部门之间数据信息的开放共享、互联互通和深度应用，形成风险管理合力。
（二）建立良性的风险监管工作机制。基层税务机关可以建立本地区专门的风险监控管理机构。并且明确各岗位的职责权限：税源管理和纳税服务部门在变管户为管事的基础上，深化纳税服务，同时提供个性化的纳税服务，比如建立对话、帮助签订税收遵从协议等。风险监控部门可以看成是既有税收业务知识和一定数据管理水平的成员组成的本地区团队，负责数据管理、设计并更新维护本地区风险监控指标、对税收风险进行分析识别、向相关部门进行风险推送。纳税评估部门接收推送过来的风险任务、采取纳税评估或者税务审计等手段进行风险应对、同时将风险应对结果向相关部门推送。综合业务部门在执行税收政策的同时，审核风险应对结果，同时向风控部门推送风险应对的审核结果，为其更新和完善风险监控指标提供依据，由此形成了一个协调配合、联动监督、良性互动的闭环工作模式。
（三）建立以风险管理为导向的扁平化立体式征管模式。为积极应对大数据时代给税收风险管理带来的挑战，应进一步明确职能，规范流程，建立上下联动、横向互动的两级任务中心，形成扁平化立体式征管模式，以适应税收风险管理工作的开展。同时，按照纳税人的“规模或行业+征管事项分类”的原则，结合税源结构特点设置与风险管理相适应的税源管理机构，形成事项分类管理、风险专门应对，科学化、专业化、精细化更加突出的征管模式。通过征管模式的重构，形成市局、基层局相互呼应、互为依托、相互补充、共同提升的工作模式，继续提升大数据时代地税部门的工作质效。
（四）提升数据采集和应用能力。税收大数据是税务部门最核心和关键的征管资源。为了不断提升税务机关的核心竞争力，必须加强对税收大数据的交换共享、智能比对和逻辑相关分析，拓宽采集渠道，全面获取各方各类涉税信息。对地税内部、外部海量涉税数据信息进行全面归集采集、整合加工，实现“信息+数据”增值应用，着力突破征纳双方信息不对称的管理瓶颈，有效促进纳税遵从和管理增效。在信息采集方面，一是继续做好政府部门涉税信息采集工作。充分发挥《江西省地方税收保障条例》的作用，继续争取政府和相关职能部门的大力支持，发挥跨部门信息交换和共享平台作用，形成跨部门协同治理格局，全面准确及时地获取涉税信息，形成全面实时、动态化的税源监控网络，有效加强地方税收征管。二是继续加强互联网涉税信息的采集力度。充分利用互联网海量资源，甄别、采集、整合上市公司中涉及企业的有效数据，为税收管理提供数据基础。
（五）多措并举，不断提升数据应用的有效性。一是规范数据质量管理。严格规范纳税人的财务报表、基本资料等基础数据信息，把好数据入口关、校验关；
同时，对通过风险管理发现的数据质量问题进行跟踪管理，确保错误数据及时得到更正；
注重发挥纳税辅导提示、服务作用，提醒纳税人重视数据质量并及时更正错误数据。二是做好数据整合应用。其一，实现税务系统内部信息的有机整合和结构化存储。对税收征管主体软件、发票系统、风险管理等各系统中的涉税信息，第三方渠道采集的各类信息，以及税务人员在实地巡查、约谈、评估、稽查中获取的各类信息，进行有机整合和一户式归集，建立起统一规范的纳税人数据仓库，在各级税务机关、各税种管理部门、前台服务人员之间，按照职能权限实行信息开放和增值应用。其二，加强内外部数据的合作应用。对内，加强市局各业务处的合作，共同探讨信息分析应用途径；
积极征求基层局意见建议，了解信息的有效性、针对性，通过信息分析方与应用方的对接，形成数据采集、整理、运用的良性互动，进一步提升信息应用效率。对外，加强与国税、财政等部门的合作，对获取的数据进行综合分析，共同应用，互利共赢，共同提升信息应用水平。
（六）建立人才培养机制，打造专业税收风险分析管理团队。以风险分析、应对纳税、调整账务处理、计算机操作技能和评估约谈技巧等为主要内容，组织开展风险管理能力培训，激发干部业务学习活力；
要优化组合，合理配备资源，使得人尽其才。逐步建立一支综合素质高、专业技能强的专业化风险管理团队。加强风险管理队伍建设。结合“数字人事”和个人绩效管理，将管、考、训、用有效统一, 围绕打造风险管理专业团队的目标加强业务培训,面向风险管理人员定期考核,优化激励机制，重视工作实绩，促进风险管理人员自觉学习业务、钻研业务,不断提高风险管理能力和水平。
参考文献
（1）彭骥鸣曹永旭 韩晓琴 《大数据时代税源专业化管理面临的机遇与挑战》，《税收经济研究》，2013年6期
（2）林伟胜 许卓伟 《大数据时代信息系统建设的一些思考》，《信息与电脑》,2013年1期
（3）阿里2014财年数据,2014
（4）赵国栋 《大数据时代的三大发展趋势》，高科技与产业化，2013
（5）孙开沈昱池 《大数据，构建现代税收征管体系的推进器》，《税务研究》，2015年1期
（6）刘畅 《大数据背景下需改革税收征管模式》，《税收征纳》2014年12期
❼ 如何应对大数据时代税务管理和税务策划工作
面对扑面而来的大数据，面对海量的数据、碎片化的信息，传统的税收征管与充满现代气息的大数据不期而遇，将产生怎样的效果呢？面对大数据的挑战，税收征管将如何充分运用大数据的思维和手段，推进税收治理能力现代化、法制化，不断提高税收管理水平。
大数据向税收征管工作提出挑战
大数据、云技术等现代信息技术应用非常广泛，涉及到各行各业，特别是当前的税务部门，正处在管理转型的关键阶段，大数据将对税收征管工作产生巨大的影响。
影响之一：解决数据共享问题。大数据促进了数据内容的交叉检验，随着数据量和不同来源的数据种类的增多，数据判断预测的指向性会更强，准确率更高。目前，无论是税务机关内部还是外部第三方涉税数据的流动性和可获取性都较弱，税务机关的信息获取渠道并不通畅。主要是因为内部流程和环节没有理顺，信息的共享利用受到了制约；外部协调难度较大，职能部门与税务机关的涉税信息交换尚未制度化、常态化。对税务机关获取第三方信息的权利，以及第三方向税务机关提供涉税信息的义务尚缺乏明确的法律支持。大数据将促使考虑建立统一的数据共享，解决各部门之间的数据共享问题。
影响之二：解决数据挖掘问题。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据的价值在于更深层次的挖掘和再运用，最大限度地发挥数据的价值。但是，目前税务机关并未能有效利用和深入挖掘自身已有的数据，更未能有效获取和利用第三方数据。即使是利用，也更关注数据的基本利用。我们需要对数据价值再利用、数据整合再利用和潜在挖掘数据的运用，使信息管税的效能充分体现，让数据产生生产力，让数据产生税源。从海量数据中发现有用的信息，深入挖掘分析，与征管系统数据综合利用。
影响之三：促进风险管理提档升级。风险管理的核心是基于大数据的风险分析识别和多元策略的风
险应对。在风险控制建设中，引入先进的数据分析工具，打造一体化、智能化的数据分析应用功能区，为数据分析常态化运作提供功能强大的网上风险分析识别工作，为各级税务机关开展分层分类管理，实施多层次、差别化风险应对提供了精确“制导”的操作。
大数据时代税收征管准备好了吗？
面对海量碎片化的信息，如何在短时间内“淘”出有价值的资料，为税收征管工作服务，大数据时代的税收征管工作准备好了吗？
应对之策一：搭建综合性的省级应用数据共享。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。各部门和相关单位应当履行税收协助职责和义务，促进税务部门提高依法治税水平，切实维护税收公平，为全面深化改革、实现社会持续健康较快发展提供强有力的税收保障。将市场经济主体的各类经济活动纳入税收监控。涉税信息交换还将和公共信用信息共享服务互联互通，深入挖掘涉税信息的应用效益。
应对之策二：充分释放大数据蕴藏的能量。风险是由于信息不对称而产生的，风险管理的关键在于能否把海量数据转化为有效的征管资源。因此，将源自各方、结构形式各异的原始数据转变成可资利用的征管资源，成为税收大数据管理的关键节点。近年来，随着我国改革开放的不断深化，加快转变经济发展方式、推动管理转型升级的步伐不断加快，税源管理的复杂性、艰巨性、风险性不断加大。而基层税源管理人员总量增幅有限，传统粗放的税源管理模式，已经难以适应新的发展要求，面临的执法风险也日益显现。税收工作要适应大数据的发展，充分利用信息化管理手段，释放大数据蕴藏的能量，推进组织结构变革和管理方式的创新，实现提升税收征管管控能力，防范税收执法风险，促进税收堵漏增收的管理目标。
应对之策三：创新数据挖掘分析方法。建立税收数据仓库，对分散在各个应用系统中的数据进行集成、整合和统一管理，实现数据资源省级集中和共享，为数据挖掘分析提供基础支持。对不同类型的税收情况，找到税收管理的薄弱环节，对有疑点的、存在问题多的行业从微观上进行纳税评估、税务稽查，采取切实措施强化管理，堵塞漏洞。 （牛俊梅 陈小刚 李胜）
❽ 对税收大数据平台的建议
（一）建立统一的专司数据分析应用的职能机构
借鉴国外先进经验，建立税务大数据分析应用中心，专门从事税务数据的分析和应用管理。针对我国税收数据的现状，可以给出代理税务数据标准和要求开发，税务信息交换，数据分析，决策咨询，数据安全等功能。 该机构的主要职责包括拟定和制定税收大数据应用工作计划;制定税收数据标准，确定税务数据的内容，并为税务部门整合建立统一的数据平台;统一税务数据的发布，与相关部门进行税务信息交流;制定税务数据算法，进行税收经济分析，税收分析和税收政策和决策咨询;协调国家税务总局和省税务局各部门的数据需求分析和应用，加强税务数据的安全管理。
（二）建立健全大数据分析应用的工作机制
大数据分析是一个系统化的项目，需要所有部门之间的整体规划和协作。建立税收数据标准和数据内容调整机制，有效满足分析工作需要; 有必要建立数据收集机制，明确纳税人信息和各级税务机关的第三方税务相关信息收集责任;建立数据分析机制，根据不同的任务要求，制定相应的分析模型和算法，组织数据分析;建立分析结果推进机制，根据工作要求将分析结果推送到有关部门和机构，组织收入，税制改革，政策调整，纳税服务，税收征管等税收服务提供决策咨询服务;有必要建立分析反馈机制，及时测试分析结果，不断调整和优化分析方法。
（三）完善大数据的管理机制
针对大数据管理中“信息孤岛”和数据“休眠”的问题，应进一步加强大数据管理机制的建设。建立税务系统集中统一的数据平台，实现各种信息资源的整合;加强税收数据的标准化和规范化，有效地使信息资源成为有效可用的数据资源;有必要统一收集，收集和接受第三方信息资源，并向政府信息平台提供税务信息;建立税务相关信息的保密系统和数据资源的安全管理系统。
（四）强化大数据分析的保障措施
大数据分析应用有效性的关键是人。我国组建税收大数据分析应用中心，需要汇集各领域的人才组成专家团队。也可以通过“外部大脑”，通过委托或购买服务，或联合开展特殊研究来促进税收数据的增值应用。二是建立健全多层次，多类型的税收大系统人才培养体系，重点培养跨境复杂型大数据专业人才。为税务大数据分析提供人才保障。鉴于大量数据，分散来源，格式多样，分析难度大，人才需求高，数据分析需要相对集中。可以考虑在国家税务总局和省级两级建立专业分析机构。分析任务由省局或中央办公室的数据分析机构完成。