大數據治理方案精選(九篇)

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第1篇：大數據治理方案范文

關鍵詞：大數據 政府治理 能力 探究

自我國改革開放后，城鎮的建設和社會的經濟思想在不斷的發展與提升，導致大規模人口增加，并使群眾的服務要求開始變得豐富多樣化，因此，這就需要政府的治理能力來妥善管理，然而大數據的發展和應用給政府提供了機遇。隨著我國黨會提出的政策：實施國家大數據戰略，推進數據資源開發共享。這一指導意的提倡，它意味著大數據的戰略思想在我國正式實行。

一、大數據的應用在現代化政府治理中發揮的作用

（一）為政府決策提供科學依據

想要一個好的政府治理方案，就必要有一個好的決策，它在政府的治理中起到重要的作用，然而如今社會事務的復雜化和信息的缺乏，導致政府在決策方面總會有失誤的判斷。則大數據利用數據的融合、數學模型和仿真技術對信息進行分析和占有，從而提高政府的決策能力。大數據的應用能顯現出政府的公共事務和內在事務之間的關聯性，為決策科學合理的方案作出重大貢獻，增進了政府決策的科學性。比如：鄭州市流動人口信息平臺的建立，不僅掌握了社會人口形態變化，還為城市發展的重心提供了信息基礎。

（二）為政府簡政放權和職能轉變保護架航

我國全面深化改革的重要內容包括：切實轉變政府職能和推進簡政放權兩點。大數據的發展應用不僅簡短了政府對社會經濟管理間的距離，還提高了行政審批的效率，比如河南全省為了減少政府提供社會服務環節，降低社會成員公共服務的成本，實行了“新農合管理系統”，極大的推進了社會保障服務的流程優化。

（三）為政府管理精準化提供支撐

政府可以運用高科技技術對大數據的運行進行合理的管理，可以把市場的一些檢測裝置或企業的生產經營等數據聚集一起進行分析，在進行統一的公示，提高政府有針對性的監管能力和服務，同時也警告了那些有不良行為的企業單位，因此大數據能有效的解決社會中復雜的管理信息，使得協作部門實現了管理信息的交換與共享、管理政策的統一。推進了政府管理由粗向精細化的轉變。

（四）為政府治理模式轉型創造條件

大數據的到來，它標志著政府管理的改革，其主要包括：模式、結構、體制以及流程等方面的改革，主要表現在社會數據大量的涌現。從工業社會的科層制到電子政務在到如今的互聯網政務，這一過程體現了高科技智能化平臺推動了政府的大改革，同時大數據還可以從資源的共享、智能的決策等方面來改善政府的治理效績。進一步的促進政府信息的公開以及數據的優化，從而提高政府的公信力。

二、大數據在稅收治理中的應用

稅收在在政府的治理中起著至關重要作用，因此應用大數據來為稅務部門進行稅收分析時非常有必要的，可以有效的分析出稅務部門的海量信息，比如：“發票”、“繳稅”、“申報”等信息。由于如今納稅人的數量和經濟稅源的逐漸增加，嚴重造成了稅務部人少事多的現狀，然而大數據的應用能更好的幫助稅務人員實行服務決策、征管等，從而促進了現代化稅收治理體系。

稅收體系從建立到登記這一過程中，稅收部分應要充分的掌握全部記錄信息以及對一些納稅人的滿意程度調查信息，然后再通過運用大數據技術手段分析和預測出一些行業或者單一的納稅人的習慣、愛好、意愿等重要信息，從而做到有針對性的服務策略方案，以滿足更多納稅人的服務要求。

在稅收征管中運用大數據的技術。可以從更寬的視野方面來獲取數據，不僅包括納稅人的自行申請信息，還包括了海關、銀行、電商交易等第三方信息，通過涉稅數據的分析，可以及時捕捉稅失的流失點，從而落實管理措施。同時大數據還可以解決一些跨域區和關聯性納稅人的管理難題。

三、加強大數據應用提升政府治理能力的探究

對于目前來說，由于一些數據的不共享性和編碼的標準不統一性，這一問題對大數據的運用帶來了嚴重的影響，同時還給一些跨區域和跨部門的數據帶來了很大的困難，所以國家需要建立統一規范的大數據標準。比如對于企業和一些社會組織而言，可以利用機構代碼來作為為基準，以企業的信息、銀行賬號以及稅務登記號與組織的機構代碼等歸集信息，建立y一的標準編制

對于個體戶人民來說，可以以自身的身份證號為基準，在將自身的社會保障號、識別號以及銀行卡號與身份證歸集，從而建立一個國家統一的數據庫，其中包括“銀行賬號、居民戶籍信息、車輛財產的信息、醫療衛生、社會的征信體系、教育就業”等民生數據庫。從而使政府能更好的掌握企業和個體戶人民的核心數據。

四、結語

政府作為公共管理的主體，是需要充分運用大數據來提高服務能力與市場的檢察行政，以此來推動政府的職能轉變和簡政放權。根據本文對大數據在現代化政府治理能力的應用敘述，它直接影響著社會的經濟與政府的治理能力，因此對于現代化政府來說，大數據技術的創新與應用至關重要。

參考文獻：

[1]解華朝，劉超捷.大數據在推進政府治理現代化過程中的應用研究[J].行政與法，2015，（02）.

[2]陳之常.應用大數據推進政府治理能力現代化――以北京市東城區為例[J].中國行政管理，2015，（02）.

第2篇：大數據治理方案范文

關鍵詞：大數據；互聯網民營銀行；公司治理

中圖分類號：F276.6 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9031（2015）12-0048-03 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2015.12.10

2014年3月11日，根據中央深化改革領導小組和國務院的有關要求，銀監會在各地轉報的推薦試點方案中擇優確定首批5家民營銀行試點方案[1]。有10家民間資本作為發起人參與其中，其中以騰訊、阿里巴巴兩家互聯網企業作為互聯網民營銀行的發起人尤為引人關注。以互聯網為主要手段和工具，全網絡化運營，不設物理網點，不做現金業務，提供具有網絡特色的金融服務和產品。互聯網技術的核心在于大數據的運用，而良好的公司治理結構是銀行實現金融安全和穩健發展的重要基礎，在“互聯網+”的產業形態下，銀行業的公司治理也勢必呈現出新的特征。

一、大數據對互聯網民營銀行公司治理的影響基礎

（一）公司治理的理論概述

公司治理對商業銀行穩健運行具有重要意義。公司治理理論的根本問題是公司的本質和目標，這在不同歷史時期、不同法系有不同的理解。其中以公司社會責任理論和公司契約理論為主要學說，另外還有團體生產理論、公司理論等新近理論成果[2-4]。公司社會責任理論是相對于股東利益至上原則（shareholder primacy norm）而言的。該觀點認為，隨著現代公司企業的發展，公司應被視為最大限度保護和實現包括股東在內的公司所有利益相關者之利益的組織體系或制度安排。公司契約理論則認為股東是公司的所有者，而董事的義務是使股東利益最大化。外部人利益只是一種外在性（externality），亦稱第三方效應（third-party effects），更宜通過成本“內部化”實現對外部人利益的保護。

時至今日，兩個學說的爭論一直沒有停歇①，但銀行業本身具有高杠桿率、高風險性和外溢性，無論是立法思想還是實踐中均較為傾向于承認商業銀行治理目標應包含“其他利益相關者”的利益。2010年10月，巴塞爾銀行監管委員會（BCBS）在最新的《加強銀行公司治理的原則》中規定“銀行除了應對股東負責外，還要對其他利益相關者負責”，“利益相關者”包括“監管機構、政府、債券持有人和存款人等”。

（二）互聯網民營銀行公司治理結構的分析范式

互聯網民營銀行公司治理結構主要有兩個方面：一是互聯網民營銀行公司治理的體系結構，包括股東大會、董事會等機構的地位、功能、作用和權力配置，明確股東、董事、經理和其他利益相關人之間權責分配，規定公司的議事規則和程序，以及監督公司經營的監督機制；二是互聯網民營銀行公司治理的目標實現，主要指公司利益的指向。根據現代公司法的發展，社會責任融入公司治理，需要處理的利益關系包括股東利益、股東之間的利益沖突以及非股東的公司參與人的利益保護。

根據制度經濟學交費費用的分析范式，制度具有減少交易費用的作用[5]。威廉姆森認為經濟制度的主要目標和作用都在于節約交易成本，而交易成本分為交易因素和人的因素[6]。不同的互聯網民營銀行公司治理制度會導致不同的交易費用，一個好的制度會降低交易費用，而交易費用的降低亦會促進制度的不斷創新[7]。因此，這一分析范式的的基本思路可歸納為：交易之特性――交易費用最小化――可采的治理結構――實證研究。具體而言：一是分析大數據模式下互聯網民營銀行交易模式、大數據、商業銀行行業的特點等方面；二是互聯網民營銀行公司治理結構作為一種秩序治理制度的影響因素；三是受大數據模式影響的互聯網民營銀行的公司治理制度的交易費用的變化預測；四是通過實證進行比較制度分析。

（三）大數據對互聯網民營銀行公司治理的影響因素

從2014年選定5家民營銀行的試點方案，到2015年相繼正式批準5家試點銀行開業，騰訊和阿里巴巴兩家互聯網企業作為首輪參與的民間資本的優勢在于：一是互聯網金融在吸攬小額資金上的優勢，二是兩家互聯網企業在發放小額貸款方面積累的業務經驗。大數據對互聯網民營銀行公司治理產生影響因素的分析，需借助物理上的“耦合”（Coupling）概念①，借以指代兩個或兩個以上的系統或運動，通過各種相互作用彼此影響，從而聯合起來的一種均衡狀態。這種良性互動體現為相互依賴、相互調和、相互促進的動態關聯關系。通過耦合理論，可以發現大數據的特殊經營模式和互聯網民營銀行的公司治理具有四個維度的契合點：大數據模式、互聯網民營銀行的行業特點、互聯網民營銀行的經營特點和公司治理制度的基本影響因素。

第一，大數據模式具有四大特點（4V）：體量（Volume）、速度（Velocity）、多樣性（Variety）和價值（Value）。體量是指大數據之“大”，大數據模式的數據庫存在海量信息且不斷處于更新之中；速度是指大數據之“快”，大數據模式之快，更新快、運算快、分析快、結論快；多樣性是指大數據之“繁”，數據來源呈現多元化，可為瀏覽記錄、購買記錄等，甚至可細化從網頁瀏覽、懸停的時間分析客戶的偏好；價值是指大數據之“質”，數據即信息，信息即價值。

第二，互聯網民營銀行作為商業銀行的一種，亦存在資本結構的復雜性、風險的集聚和外溢性的行業特性。

第三，互聯網民營銀行的經營特點為差異化市場定位，主要服務中小微型企業。互聯網民營銀行獨特的市場定位，其針對性的服務導向能使其發揮獨特作用。

第四，公司治理機制可分為內部治理和外部治理，主要為一個核心機制、三個主要機制缺一不可。核心機制即為董事義務制度，謀求董事獨立性和負責性兩個價值目標的平衡，而三個主要機制為法律規則、市場約束和社會道德。

二、大數據對互聯網民營銀行治理結構法律影響的三層維度

互聯網民營銀行作為一種新型的商業銀行模式，以計算機互聯網技術的運用為基礎，以低成本高效率為服務質量，以數據挖掘為基本方式，矯正由信息不對稱導致的供需失衡，從而實現民間資本在銀行業進行合理資源配置的根本目標。大數據對互聯網民營銀行治理結構的影響可以通過三層維度分析。

（一）資源配置角度：足夠的用戶群體、用戶亦客戶與復雜的股權結構、小資本控大資產的耦合

互聯網民營銀行存在復雜的股權結構，負債規模遠大于股權規模。這種高資本杠桿率、流動性管理難等特點使互聯網民營銀行處于小資本控制大資產的境地。大數據模式使互聯網民營銀行依托成熟的互聯網平臺，使龐大的用戶群均成為潛在的客戶群，直接接觸需求市場。同時，互聯網民營銀行能夠合理引導民間資本，也有利于維護金融體系穩定。一直以來，民間資本經過改革開放得到迅猛發展卻礙于投資渠道有限，民營企業已逐步成為國民經濟的重要支撐卻難得充足的信貸融資。民間資本游離于正規的金融體系之外，處于內發無序的狀態，稍有偏頗便觸雷池。2011年浙江省溫州市許多中小企業主為逃避民間高息借貸而跑路的現象，就是民間資本沒有得到合理的引導和配置，導致金融體系不穩定的突出表現。另一方面，用戶群體的龐大亦會由于互聯網的無界性，使互聯網民營銀行的債權人具有分散性，使得股東與債權人利益的調和需要加大制度成本。因此，這一組耦合關系在交易費用的分析范式中表現為：提高資源配置效率，降低整體法律規制的成本。互聯網緩解區域的不平衡發展，使不論哪個梯度的區域均能直接引進先進技術，實現地方競爭的反梯度推移發展。同時，信息滲透到各個產業的各個環節，利用信息的不斷交換減少實體經濟的冗余，實現資源配置的帕累托最優。秩序是創新必要的前提，但秩序的可預測性往往使其缺少內生性的創新源泉。互聯網在激活產業創新的同時，也在與秩序的博弈中探索制度本身的創新，并且以此過程往復作用，循環發展。在這一角度上而言，民營銀行的公司治理實現法治必須為金融創新和發展留白。

（二）信息對稱角度：海量的客戶信息、數據與矯正的供需結構、差異化市場定位的耦合

銀行本身就是信息不對稱的產物，而信息獲取是主要的交易成本。作為民營銀行和互聯網技術相結合的互聯網民營銀行，其核心優勢之一，就在于可以減少信息獲取成本。在交易前的階段，互聯網民營銀行依托成熟的互聯網平臺（比如電子商務平臺），已然積累了海量的客戶信息數據。以阿里金融為例，客戶數據就包括電商平臺的交易數據、信用記錄、客戶評價等內部數據，以及納稅記錄、征信記錄等外部數據信息。互聯網民營銀行通過互聯網技術挖掘分析龐大數據庫的信息，得出一定的邏輯和規律，在一定程度上緩解由于信息不對稱導致的資金供需失衡。在交易階段，互聯網民營銀行的信用評級和貸款管理可由數據的量化模型進行自動化的分析，有效迅捷地甄別企業資質，提供具有針對性的貸款方案，形成高效率的存款吸收方案。同時，互聯網民營銀行能夠促進銀行業間競爭，提高銀行服務質量。互聯網民營銀行以市場為導向，在一定程度上打破由于國有銀行長期壟斷地位導致的服務質量不高、服務效率較低等現象，促進多層次、多規模、多所有制的金融機構并存競爭，產生“鯰魚效應”，倒逼既有的銀行金融機構提高服務質量，深化銀行業體制改革。在這一角度，互聯網民營銀行有利于降低由于銀行業壟斷導致的社會成本。因此，這一組耦合關系在交易費用的分析范式中表現為：互聯網民營銀行通過差異化的市場定位，以海量數據庫為基礎，緩和信息不對稱，矯正資金供需結構。信息獲取的交易費用在一定程度上得到降低，但需要防止互聯網民營銀行過于追求利益，導致過度的冒險行為。對于互聯網民營銀行的監督成本應相對提高，必須在治理目標中體現維護金融體系穩定的宏觀治理目標。

（三）技術變遷角度：獨特的互聯網技術、便捷又迅速與全新的信用體系、實時化全息化的耦合

信用體系作為互聯網民營銀行外部治理的社會基礎，對于交易費用有重大影響。一方面，信用體系可以有效減少交易費用，在達成契約、執行交易和監督合約等方面降低交易成本。另一方面，信用體系會通過影響“市場半徑”影響交易活動①。信用體系構建的成本取決于技術條件和社會條件。以阿里巴巴為例，阿里巴巴作為互聯網民間資本參與首批互聯網民營銀行的建立，核心競爭力就是基于長數據鏈的信用體系，數據鏈越長信用風險越低，信用體系越完備。對數據進行定量分析，引入互聯網數據模型和在線視頻資信調查模式，通過交叉檢驗和第三方檢驗。這種新型的信用體系具有實時化和全息化的特征，前者依托于互聯網技術的快速，而后者是互聯網海量數據的體現之一。因此，這一組耦合關系在交易費用的分析范式中表現為：信用是銀行業發展的基石，對于新生的互聯網民營銀行而言更是維系發展的動力。互聯網民營銀行的治理機制需要完善信用體系的支持和監督，而形成這種信用體系需要投入龐大的企業資本和社會資本。民營銀行推動資金融通，助力兼顧銀行業的法治保障和金融創新，其開放性、包容性和創新性的特點能使互聯網民營銀行提供更多惠及各方的公共金融產品。

參考文獻：

[1]陳瑩瑩，高改芳.網絡民營銀行“五牛”爭春，百花齊放尚待制度“聯動”[N].中國證券報，2014-03-12（8）.

[2]黃輝.現代公司法比較研究――國際經驗及對中國的啟示[M].北京：清華大學出版社，2011：19.

[3][美]瑪格麗特?M?布萊爾、林恩?A 斯托特.公司法的團體生產理論.黃輝譯.載王保樹主編《商事法論集》第9卷[C].北京：法律出版社，2005：267-343.

[4]Stephen Bottomley.The Constitutional Corporation： Rethinking Corporate Governmence[M]. As hgate，2007：38.

[5][美]約翰?克勞奈維根.交易成本經濟學及其超越[M].朱舟黃，瑞虹譯.上海：上海財經大學出版社，2002：1-2.

第3篇：大數據治理方案范文

今年，軟件行業普遍面臨資本寒冬，久其軟件是如何做到一枝獨秀的呢？筆者采訪了久其軟件副總裁錢暉，他總結的經驗為：“內生外延，構建大數據生態圈。”“內生”即內部鼓勵創業，深挖行業，發揮傳統管理軟件的優勢；“外延”則是通過資本市場收購、合作、合資等方式，發展互聯網、云計算、大數據、物聯網等新業務。久其軟件在保持傳統業務穩定增長基礎上，拓展外延業務，通過資源整合利用，構建大數據生態體系，新老業務相互補充，為企業注入了強勁的爆發力。

推進大數據變革

久其軟件成立于1997年，在中國信息技術變革升級的大潮下，憑借核心技術和快速響應的優勢，贏得了政府部門和大型央企的信賴，在短短的幾年間全國業務全面鋪開，先后在各省市成立了分支機構，完成全國一盤棋的戰略布局。在此后的十多年里，為政府部委、大型企業集團及其下屬機構提供自主研發的管理軟件，是久其軟件的核心業務。

時至今日，“互聯網+”熱潮席卷，各大軟件企業都將重心放在了拓展互聯網業務上。這期間，也有不少軟件企業重新認識到傳統業務的重要性，開始回歸傳統軟件業務。久其軟件則選擇，在發展互聯網業務的同時，堅持深耕細作傳統業務，將傳統軟件業務的根不斷向深處延伸開來。

針對政府行政事業單位，久其軟件以財政資金為核心，提供報表、統計業務一套業務解決方案，久其軟件稱其為四算合一，即預算、結算、核算、決算四算合一的解決方案。這套方案以大數據為依托，與傳統報表業務不同的是，該方案以資金鏈條即財政資金為核心，政府行政事業單位拿到劃撥的資金后就知道錢該怎么花。

針對大型企業集團，久其軟件提供GMC（集團管控）業務，相比于傳統的ERP，GMC提供的是以財務管控為核心的戰略、運營、財務和風險四大領域的整體解決方案。

久其軟件副總裁錢暉說：“20年來，久其軟件只做了一件事情，就是跟數據打交道，所有的報表就是數據采集、處理、分析，一直就干這一件事情。過去給政府提供結構化數據分析，主要基于政府的報表數據，現在有了更大的數據量，更快的計算速度，久其軟件針對助力政府大數據和智慧轉型的工作目標，在綜合服務模式、綜合服務平臺框架方面做好了準備。”

技術驅動為久其軟件帶來了大數據變革。為推進大數據變革，久其軟件不斷夯實基礎設施建設。隨著新的研發基地的建成使用，久其云平臺和自有的大數據中心將為客戶提供全方位的數據支撐服務。

基于大數據的發展，久其軟件啟動了內部的變革，將傳統報表業務、商業智能BI業務進行整合，成立新品牌久其唯數，該品牌實際是基于大數據的一套解決方案，完成技術到數字營銷的工作。

組織結構上，久其軟件成立了大數據研究院、大數據交付中心、大數據咨詢團隊和數字營銷事業部四大部門，從項目接納到社會應用，形成內部生態圈。

而更大的生態圈，久其軟件通過外延完成。

構建大數據生態圈

保持傳統業務穩定增長的情況下，久其軟件迅猛發展互聯網等領域新業務，目前已經成為集大數據、集團管控、電子政務和移動互聯領域軟件的研發與推廣于一身的B2B2C的大數據解決方案提供商。

久其軟件的傳統業務是通過內部資源整合，交由新品牌久其唯數承擔。而新業務，以及更大的生態圈，久其軟件則通過資本市場整合完成。久其軟件錢暉稱其為外延式發展策略。

2012年，久其軟件云計算戰略啟動，正式進軍互聯網大數據領域。久其軟件成立海南云計算公司，并引進互聯網精英，開始發展2C的業務，定位于國內領先的B2B2C的大數據綜合服務供應商。

2014年，久其軟件4.8億元收購億起聯科技。億起聯科技是全球移動大數據營銷平臺，在移動大數據營銷領域積淀深厚。通過收購億起聯科技，久其軟件擁有了技術后盾，開始探索幫助客戶實現優質數據資源變現。同年，久其軟件與大數據公司智通勝創合資成立久其智通，是目前國內為數極少的能將大數據直接產品化的公司。

2015年，久其軟件6億元全資收購華夏電通，進一步完善它在電子政務領域業務布局，垂直深耕法院信息化業務，夯實并延伸政務大數據服務體系。同年，與龍信數據（北京）有限公司聯合設立久其龍信，專門針對與財稅工商相關的數據分析、咨詢業務，打造中國領先的政府大數據方案供應商。也是2015年，久其軟件設立北京久其互聯網金融信息服務有限公司，戰略布局互聯網金融業務領域。

2016年，久其軟件2.05億元全資收購瑞意恒動，深耕社會化營銷領域的數字營銷業務。

久其軟件與中關村大數據產業聯盟合作，成立大數據產業基金，發揮資本協同效應。

至此，憑借在數據管理方面的深厚積累，經過兩年多的資本市場運作和自身研發投入，以久其股份（久其唯數）為中心，通過久其智通、久其龍信、億起聯科技、久其海南云計算等四家成員企業，前后延伸構建起了完整的久其大數據生態體系，已經具備了云計算服務、大數據技術平臺、大數據咨詢，以及大數據移動營銷等領域的能力和技術儲備，為用戶在大數據管理與分析方面提供全面解決方案。

據悉，通過外延，久其軟件業務規模迅速擴大，外延式發展為久其軟件帶來一半以上的業務。

推進大數據應用

久其軟件大數據布局縝密，框架思路清晰明了，傳統業務已經獲取、接觸了大量政務數據、企業數據。在政務大數據爆發的今天，通過內生和外延，久其大數據生態圈已經完善，可以充分利用在手數據資源，服務于政企客戶，大力推進大數據應用的。

據介紹，久其軟件在教育決策、智慧交通、精準扶貧、媒體融合、農業、社保、協會等方面正不斷發力，先后完成了大數據相關項目26個，正在建設的有17個，真正實現了將技術與政府部門的實際需求切實融合。

錢暉表示：“我們對于政府大數據應用的目標非常明確，就是幫助政府，利用大數據技術提升政府的治理能力，優化政府治理體系。”

錢暉重點分享了久其軟件“精準扶”的實踐應用。錢暉介紹，久其軟件依托自主可控技術平臺承建的國務院扶貧辦精準扶貧決策支持系統，系統整合了全國7000多萬貧困人口的所有數據，以及項目、資金的使用情況數據，實現了貧困戶的精準識別、精準幫扶和精準脫貧，助力扶貧舉措精準到位、扶貧資金優化配置和扶貧成效量化評估，為國家精準扶貧提供有效的決策支持。

錢暉表示：“大數據時代意味著政府的決策都以數據來說話，在扶貧項目中，通過對貧困人口數據的分析，發現40%的人是由于大病成為貧困戶或者返貧，對此扶貧辦提出醫療助貧的決策更加精準了。”

教育現代化方面，久其軟件為教育部建設了國家教育科學決策服務系統，整合了自1949年以來所有教育統計數據和十大教育領域數據。

除此之外，在助殘、養老、林業、農業以及交通出行等領域，久其軟件在國家衛計委、民政部等中央部門建設的大數據決策支持系統都取得了良好的效果。

久其軟件通過大數據應用，協助地方政府進行產業分析、產業布局，為地方政府決策提供戰略支撐。用錢暉的話說是：“大數據不僅促進管理軟件生態體系升級，更對大數據企業如何利用技術優勢增進民生福祉提出了更高要求。”

除了政府應用，久其軟件大數據也在人民日報用戶行為分析、銀聯日志分析等大型企業集團數據分析中發揮作用。

第4篇：大數據治理方案范文

“存儲是大數據的重點，我們需要做的就是發揮自身優勢，瞄準大數據，為存儲行業上下游合作伙伴提供更好、更專業的營銷服務。”國內市場領先的專業IT分銷商長虹佳華信息產品有限責任公司（簡稱長虹佳華）董事總裁祝劍秋對企業的增值分銷業務有著清晰的定位。

產品與方案：

集聚業界最強資源

正如很多業內專家所說的那樣，存儲和安全是大數據迫切需要考慮的首要問題。

從海量數據產生的角度，以前數據量都是以GB或者TB記的量級。但如今，情況發生了改變，過去可能多年才能累計產生的數據量，現在可能只用很短時間就會積累起來，一些單位每年產生的數據量就可能達到幾十TB，甚至不久的將來就會升級到PB級的數據量，將會占用越來越多的存儲空間。

在解決海量數據的存儲問題的同時，企業還必須要解決數據的安全性和可靠性等問題。所謂數據的安全性是指數據在任何情況下的可訪問性，不會因為人為或自然的因素導致數據不可訪問；數據的可靠性意味著即便是在極端情況下，數據發生損壞或丟失，仍有數據可被恢復或直接訪問。

顯然，解決這些問題必須要靠質量過硬的產品與解決方案。為此，長虹佳華近年來持續在云計算安全和大數據方面進行探索和投入，并且取得了很大成果：

在產品方面，長虹佳華以存儲和服務器類產品為主，涵蓋HDS、博科、昆騰、EMC、IBM等十余家全球知名、領先的數據存儲業務服務商；在解決方案方面，長虹佳華幫助商為多種特定的行業用戶提供行業解決方案，并且可以針對用戶的不同需求提供定制化的解決方案，從而更加凸顯了長虹佳華的綜合實力；

在服務方面，長虹佳華并不僅僅重視售后服務，而是為用戶提供包括培訓、環境測試、技術支持在內的售前、售中、售后的一站式服務。以存儲產品為主導構建增值業務群，如今已成為長虹佳華的既定戰略。

近幾年來，長虹佳華在原有合作伙伴的基礎上，進一步與賽門鐵克、Radware、博世、邁普等國內外知名品牌緊密合作，集聚了強大的產品與解決方案資源，整體解決方案能力和產品組合能力大大增強，進一步提升了長虹佳華“以數據為核心”的增值分銷業務的服務能力。

CDSClub與云計算體驗

暨培訓中心：為數據安家

CDSClub與云計算體驗暨培訓中心，一直是長虹佳華享譽存儲分銷行業的代表之作。CDSClub一方面從技術整合出發，另一方面從渠道伙伴支持出發，兩者相結合，就為大數據的應用與銷售安下了最好的“家”。

CDSClub是從長虹佳華成功運作數年的SANClub升級而來，其主要功能是給特定的行業提供定制化的數據方案。升級后的CDSClub并不是僅僅局限于SAN架構一種主流技術，而是實現了跨平臺的技術整合，使最終的數據方案更貼近實際應用，服務更統一，并且更有針對性。同時，方案的適用性也得到了極大提高。

目前處于國內領先地位的長虹佳華云計算體驗暨培訓中心，為渠道合作伙伴的數據方案、系統集成提供了演示、測試的廣闊平臺，對于渠道合作伙伴需要的不同產品組合應用測試、各類定制方案演示等都可輕松實現，是對渠道技術需求的極大補充支持。同時，該中心還充當起長虹佳華對合作伙伴及行業客戶進行技術培訓、資質認證以及設備服務的支持平臺角色。

大數據浪潮正洶涌來襲，與互聯網領域其他變革一樣，這絕不僅僅是一場信息技術領域的革命，更是在全球范圍內加速企業創新、引領社會變革的利器。現代管理學之父德魯克有言：預測未來最好的方法，就是去創造未來。瞄準大數據的存儲業務，長虹佳華正在向最強營銷服務提供商邁進……

分銷業務業績驕人

長虹佳華信息產品有限責任公司（即長虹IT）的實際控制人為品牌價值為786.75億元、凈資產約100億元的四川長虹。長虹佳華擁有長虹的資本、制造優勢以及長虹佳華自身在IT領域的產業優勢和獨特的團隊文化，是長虹IT產業的旗艦和支柱企業。

第5篇：大數據治理方案范文

近年來IBM一直熱衷于數據挖掘和數據分析領域的收購，后來正式推出“3A5步”動態路線，并結合信息管理、業務分析等軟件，提出IBM“大數據平臺”架構，該架構涵蓋了lBm在大數據領域的四大核心能力和相應產品線：Hadoop領域的InfoSphereBiglnsights、流計算領域的InfoSphere Streams、數據倉庫方面的InfoSphere Warbhouse和etezza以及信息整合與治理（lnfo rmationIntegration and Gdvernance）方面的產品Optim和Guarclium。

Oracle

自09年收購Sun之后，Oracle一直在進行硬件與軟件的整合。于2011年推出的大數據機（Big DataAppliance）和Exalytits商務智能服務器，被認為是Oracle強勢進入大數據市場的標志；2012年初正式供貨的BDA和Exalytics預示Oracle大數據平臺解決方案的出臺。2012年12月13日，Oracle。宣布收購服務于石油、電氣、供水行業的DataRaker公司，是大數據應用深入和普及的一個新趨勢。

SAP

SAP在軟件領域具有優勢，其產品大多聚焦在數據的分析能力上。2012年8月，SAP推出SAP BusinessObjects Bl解決方案4.0版本的第三功能包（feature pack 3）（包括SAPBusillessObjects BI軟件Edge版本）和SAP Visual Intelligence軟件1.0.1版本，并對產品進行了整合改進。基于SAP HANA，SAP還打造了實時數據平臺，為用戶提供較全面的數據分析和處理服務。

Intel

英特爾從硬件入手配備大數據需求，軟件上則在Hadoop系統、Hb￡Ise、HDFS上都做了增強和優化，并推出了Intel HadoopMahager2.0。2012年7月，Intel對外了自己的Hadoop商業發行版（Apache HadoopDistribution），成為幾家大型廠商中唯一擁有自身發行版Hadoop的公司。

VMware

VMware的虛擬化產品除了針對Hadoop進行優化外，還有圍繞大數據分析和處理的項目。HVE（HadoopVirtualization EssentiaI）的插件以及Serengeti的產品都是開源的虛擬化產品。Cetas和VFabric Data系列產品降低了數據處理分析時的復雜度。VMware除了最為核心的虛擬化產品之外，近幾年通過收購和自我研發推出了眾多開源產品。

Hortonworks

在IBM宣布了基于Hadoop的大數據分析平臺后不久，Hortonworks便緊隨其后。于2011年8月了一款基于Hadoop的數據平臺的技術預覽版（HDP，Hortonworks Data Platform），幾周之后又推出基于Hadoop 0.23的HDP 2.0版本，該版本的Hadoop實現了下一代的MapReduce。此外，Talend與Hortonworks達成合作，Hortonworks將在其數據平臺上提供Talend Open Studio for Big Data工具，全面應對大數據處理。

微軟

微軟進入大數據市場看似起步較晚，但早在2006年其研究部門就一直致力于類似Hadoop的開發計劃一“Dryad”，并逐步實現了Dryad產品化。2011年初微軟了SQL Server R2 Parallel Data Warehouse（PDW，并行數據倉庫）項目。一年后正式了SQL Server 2012數據庫平臺，將業務延伸至非結構化數據領域。伴隨Windows AzureMarketplace和SharePoint等工具的推出，微軟已具備了打造端到端的大數據平臺的能力。

Cloudera

2008年成立的Cloludera采用NoSQL和Hadoob兩種技術從而獲得7600萬美元的融資。2010年6月正式推出Cloudera企業產品。隨后Cloudera為其Apache Hadoop軟件發行版增添了Cloudera管理器控制臺，以及企業級支持。近期Cloudera～與Oracle合作，將會進一步增加客戶數量。

MapR

和其他公司一樣MapR將基于開源的Hadoop產品商品化并進行銷售。不同的是，MapR提供了很多不同于Hadoop的特性。其產品為EMC的Greenplum HD企業版Hadoop提供技術。前不久MapR宣布新的大數據平臺MapR M7，為Hadoop與NoSQL提供更為方便、可靠和快速的服務。

第6篇：大數據治理方案范文

關鍵詞：大數據；湘江流域； 重金屬污染；治理績效；路徑

中圖分類號：K928.42 文獻標志碼：A 文章編號：1003-949X（2015）-12-0096-02

大數據作為互聯網時代和信息社會的一種新的管理技術和變革力量，它對湘江流域重金屬污染治理績效的提高具有重要作用，其路徑主要有：

一、加強信息分析和決策支持

一是樹立大數據決策意識，把大數據理念融入到治理決策之中。在湘江流域重金屬污染治理中，要注重治理數據的采集、存取和處理。跟蹤數據的變化和趨勢，特別是要深入分析數據變化的原因，所蘊含的信號和有價值的信息，為湘江流域重金屬污染治理決策作依據和參考。要轉變傳統決策習慣，把依靠有限的信息和個人經驗轉變為依靠更廣泛、更全面、更開放的大數據信息分析和挖掘上來，用數據說話，用海量的大數據信息分析和挖掘輔助治理決策，提高決策的針對性和有效性。大數據分析離不開高質量的數據和高水平的數據管理。在湘江流域重金屬污染治理中，要打破傳統的條塊分割，部門林立，各自為政的“碎片化”治理體制，建立覆蓋不同部門、地區、層級，不斷動態更新的湘江流域重金屬污染治理的大數據建設標準和數據共享平臺，改變過去信息封閉和分割弊端，在專用數據庫的基礎上，加強信息集成，增加信息透明度，實現不同地區、部門和層級數據交換和信息共享，減少治理決策的信息成本。二是充分發揮大數據技術對非結構性數據分析優勢，為湘江流域重金屬污染治理決策提供更全面準確的信息支持。湘江流域重金屬污染治理決策涉及大量非結構性數據信息，這些數據字段較長，字段由不同單位構成，單位下又分更細小的次級單位或次次級單位，非常復雜，但其蘊含的信息比較豐富，對決策可能非常重要，但傳統的數據分析技術方法很難對其進行分析和挖掘。大數據技術在對非結構性數據分析和挖掘方面具有獨特的優勢，通過大數據技術對非結構性數據的可視性分析，可以為湘江流域重金屬污染治理決策提供更全面、內涵更豐富、更有價值的決策信息支持。三是運用大數據動態、海量信息分析和處理能力，改變傳統靜態、封閉的決策模式。傳統決策的信息分析更多是一種靜態下部分機構或部門的數據分析，這種數據來源渠道狹窄，數據不夠全面，而且數據更新不及時，缺乏時效性，很難為湘江流域重金屬污染治理決策提供科學依據和參考。在海量信息和快速變化的大數據時代，對湘江流域重金屬污染治理提出了更高要求，傳統靜態、封閉的決策模式不適應大數據時代的發展形勢，需要改進治理決策模式，采用大數據技術進行動態、全面、海量的數據分析和挖掘，為治理決策提供強有力的信息支持。四是加強大數據對湘江流域重金屬污染治理的前瞻性、預測性和可行性分析。科學決策一個重要內容就是進行前瞻性、預測性和可行性分析，這種分析可以提高決策的預見性和科學性，減少或避免決策失誤和成本，提高決策的績效。從湘江流域重金屬污染治理決策的情況來看，目前對湘江流域重金屬污染治理的前瞻性、預見性和可行性分析明顯不夠。大數據技術分析一個重要應用領域就是預測性分析，通過對大數據的分析，挖掘其特點，然后建立科學的預測模型，接著把有關數據導入模型，即可進行前瞻性和預測性的分析。另外，大數據在對決策進行可行性分析方面也具有比較優勢。在湘江流域重金屬污染治理決策中，要充分利用大數據技術對其進行前瞻性、預測性和可行性分析。

二、注重綜合治理和系統協調

一是建立系統性和網絡化的大數據治理平臺。要打破傳統的條塊分割的“碎片化”治理體制，按照財權和事權相統一的原則，加強中央政府及其有關部委對湘江流域，特別是跨省區段的治理職責，統一治理，加強協調，分工合作。要按照大部門體制的要求，調整和整合湘江流域各區段有關部門的管理職能，理順職權關系，形成治理合力。在職能調整和機構改變的過程中，各地區、部門要充分利用大數據技術特點和優勢，建立系統性、網絡化的大數據治理平臺，實行治理信息統一采集、存取、處理、分析、挖掘和呈現，將被動、分割、封閉、碎片化的污染治理轉變為主動、整體性、網絡化、開放式的污染治理。二是構建動態、可視化的大數據治理模式。湘江流域重金屬污染的傳統治理更多的是靜態的、不可視化的治理模式。大數據技術可以改變這種治理模式。在大數據背景下，可以對不同地區、部門、單位和個人數據信息進行快速的、同步的分析，挖掘出有治理價值的信息，并且可以進行動態更新和追蹤分析，實現從靜態到動態的治理轉變。另外，大數據分析最基本的要求就是可視化分析，它可以象看圖說話一樣，簡單、直接、直觀地呈現大數據特點，很容易被數據使用者認知和接受。因此在湘江流域重金屬污染治理中運用大數據技術，不僅可以實現靜態治理，還可以實現可視化治理，大大提高治理的實效性。三是建立責任明晰、廣泛參與、信息透明的大數據監督和協調機制。在湘江流域重金屬污染治理的傳統監督中，由于監督主體、對象和利益相關方眾多，難以形成合力，制約了監督績效。特別是傳統監督習慣依賴于體制內監督機構和力量，對社會團體、自愿組織、廣大民眾等體制外監督力量重視不夠，沒有充分考慮和調動其積極性、主動性和創造性。湘江流域重金屬污染是涉及廣泛，關系到社會每位成員切實利益的大事，離開社會民眾參與的監督體系是很難想象的，也是很難取得成效的。隨著廣大社會民眾環保意識的增強和民主參與能力的提高，社會監督的力量和作用越來越明顯。因此，大數據技術可以把不同的社會階層和力量，不同監督主體和對象統一納入監督體系。通過統一的大數據平臺，建立監督主體、對象和利益相關方數據庫，并進行信息集成，實現信息交流和交叉共享，形成責任明晰、廣泛參與、信息透明的大數據監督機制。在監督過程中，也可以通過數據信息分析，及時掌握存在的問題及其深層次原因，便于針對性地進行協調和處理。

三、構建監測和預警體系

近些年來湘江流域重金屬污染累積性比較嚴重，其危害造成的突發性事件的概率和頻率大幅增加，有必要構建全流域的水質水量監測和預警系統，對流域的水質水量進行在線、動態、適時監測，建立健全湘江流域重金屬污染監測和預警模型，運用大數據技術對監測數據進行分析和挖掘，對可能導致的污染突發性事件提前預警并準備，避免和減少損失。一是數據的采集。增加湘江流域水質水量監測斷面及其數據監測的頻率和密度，全部斷面監測采用在線自動生成方式提取數據，數據提取后構建專門的數據庫，全部數據庫實現統一平臺共享。二是數據導入和存儲。將采集的數據庫導入到一個集中的大型分布式數據庫或分布式數據存儲集群或云存儲中。在導入過程中或導入后，可以對數據進行簡單的分類等預處理或運用Storm等進行流式計算。三是數據分析和挖掘。運用Greenplum、Exadata、Infobright、Hadoop、云計算技術等對存儲的海量數據進行分類和關聯分析。然后根據不同主題和需要，選擇Kmeans、SVM、Na?ve Bayes、Apriori等不同的算法，運用Mahout等工具對數據進行挖掘，尋找有價值的信息。四是建立監測和預警模型。監測模型主要是構建包括運行指標、異常指標等在內的監測指標體系，然后根據該指標體系進行動態監測，形成湘江流域重金屬污染治理方案庫。預警模型主要是構建包括警情指標、警兆指標、警源指標在內的預警指標體系，并結合數據挖掘算法和動態監測數據進行預警算法模擬，形成科學合理的預警結果。五是結果呈現和應用。預警結果可以采取關系圖、標簽云和可視化云計算等方式進行呈現，根據不同的主題和需求進行應用。

第7篇：大數據治理方案范文

從定量、結構的世界，到不確定、非結構的世界。這個轉變，使我們得以了解真實信息，提高決策水平，當社會對自然的數據有較為完善、隨時的分析能力時，我們對事件的把握及預測能力便增強。以云計算為基礎的信息存儲、分享和挖掘手段為知識生產提供了工具，通過對大數據分析、預測會使得決策更為精準，而對于許多企業而言，數據正成為在商戰中取勝的決定性要素。

日前落幕的第十一屆大連軟交會“2013大數據創新論壇”。以大數據的分析及服務為主題。邀請了來自Intel、微軟和IBM的高層專家，分享了對大數據技術的見解，共同探討大數據生態系統的構建。

中國有著龐大的人群和應用市場，復雜性高、充滿變化，如此龐大的用戶群體，構成了世界上最為龐雜、最為繁復的數據。解決這種由大規模數據引起的問題，探索以大數據為基礎的解決方案，是中國產業升級、效率提高的重要手段。

IBM“智慧的計算”引領方向

作為論壇當日的一大亮點，IBM中國開發中心首席技術官毛新生在以“智慧的計算”為主題的演講中提出：大數據并不是Hadoop，Hadoop只是進行大數據分析的一個很小的分支，大數據分析是非常多樣化的領域，每一個領域自身數學模型和數學屬性，這些模型和屬性需要開發者去開發領域相關的算法，然后將這個算法映射到一個可以進行大規模分布的機制上，這個機制往往要利用云計算基礎設施達成。

作為大數據領域的領導者，IBM正在利用領先方法論和全面大數據技術幫助企業重新思考已有的IT模式；助力企業進行基于這場信息革命的業務轉型，獲取競爭機遇和不可估量的商業價值。同時，IBM作為目前業界唯一能夠集咨詢、服務、軟硬件綜合實力，提供端到端全面整合解決方案的廠商，相關產品和服務覆蓋了大數據及分析相關領域的各個階段、各個領域；IBM的大數據實踐已經深入到包括中國在內的全球市場的各個行業，包括電信、金融、醫療、零售、制造等眾多客戶已在IBM大數據平臺及大數據分析等技術和理念支持下獲得收益。此外，IBM還推出了一套以成果為導向的組合產品解決方案，包括欺詐預測、財務運營和客戶服務三大核心能力。這套解決方案廣泛匯集了IBM的智慧資本，包括軟件產品、基礎架構、研究及咨詢服務。

針對企業大數據方向開發者，IBM推出了多款產品和技術，大力提升了其分析產品的加速性能，簡化了開發和運營。新版本企業級Hadoop產品InfoSphere Biglnsights可以利用現有的SQL技術，更便捷地開發應用組件。兼具安全性強和高可用性特點，新版Biglnsights能夠更加契合企業部署需求。新版流計算軟件InfoSphere Streams在實時分析的開發和部署上進一步增強了操作的簡易性。新版關系數據庫管理軟件Informix包含TimeSeries Acceleration，能夠適用于智能儀表和傳感器數據的運行報告和分析。

英特爾軟硬協同、體驗至上

“大數據正在深刻地改變軟件行業、IT產業，以及人們生活的方方面面。”英特爾亞太研發有限公司總經理、英特爾軟件與服務事業部中國區總經理何京翔博士表示：“產業正在重構。我們希望與廣大產業鏈伙伴和開發者分享英特爾大數據技術平臺和計算解決方案，推動構建本地‘端到端’的大數據生態環境，共同迎接智能城鎮建設中日益苛刻的大數據挑戰。”

目前，英特爾的軟件支持已經擴展到整個軟件棧，從平臺硬件、固件、虛擬機、云計算到操作系統、開發工具、中間件和應用程序，幫助廣大產業鏈伙伴和開發者釋放創新潛力，革新用戶體驗。以英特爾針對大數據的開放架構核心產品線，配合英特爾Hadoop分發版，可以實現“軟硬協同、體驗至上”的創新效果。例如，利用英特爾至強處理器平臺對網絡和I/O技術所做的優化，與英特爾Hadoop分發版進行強力組合，以往分析1TB的數據需要4個多小時漫長等待才能完全處理完畢，現在僅需短短的7分鐘即可完成，極大地提升了大數據“智能”的意義。

英特爾Hadoop目前已經有了廣泛的應用案例，包括智慧城市、電信、金融、醫療等行業都產生了用戶。在談到具體案例的時候，苗凱翔博士指出在英特爾Hadoop發行版軟件的應用領域，中國比其他國家是先邁出了一大步，走在了世界的前列。以電信行業為例，英特爾Hadoop發行版已經被中國聯通，用以進行歷史賬單及流量的查詢與分析。正是由于客戶的強烈需求，使得英特爾Hadoop這一原本在英特爾作為創新與嘗試性的項目最終變成實際的產品出現。

通過與本地合作伙伴的攜手努力，英特爾正在將大數據技術應用于智慧醫療的創新。英特爾亞太地區研發有限公司數據中心軟件部大數據解決方案經理王曉棟介紹了在過去一年中與用友在UEP框架下實現的合作，主要是基于英特爾x86集群+x86綜合解決方案，來嘗試處理現在在醫療中的問題。例如醫生查詢病人病例，以前可能要拿病例本才能查到，而隨著整個醫療系統在大數據時代的升級，所有醫療病例都集成在英特爾大數據平臺上，使其查詢速度、處理速度都達到頂級的水平。在過去一年，雙方在區域性、大型電子健康檔案和區域性的醫療質量分析方面均進行了不同程度的嘗試。

從IT硬件系統，到數據管理應用，再到數據處理和分析軟件領域，英特爾都擁有廣泛的合作伙伴和健康的生態系統，通過合作伙伴間的緊密合作，已能夠向用戶提供適用于大數據應用，或針對此應用進行了進一步優化的服務器、存儲設備和網絡設備，以及能與這些設備實現無縫對接、更符合大數據應用需求的數據管理和數據分析軟件。

大數據處理任務對于開放架構平臺的倚重，讓英特爾在這一領域獲得了越來越多開發者的關注。作為全球領先的開放架構平臺最核心部件——處理器平臺的提供商，英特爾首要的任務就是要打造適用于大數據應用的“芯”，而后幫助開發者圍繞這一基礎創新打造可承載大數據應用的基礎設施。英特爾還計劃在其上的數據組織與管理層，針對大數據的分發和管理需求提供針對英特爾平臺優化的Hadoop產品和服務；在分析與發現層，提供針對客戶端與服務器端算法開發的支持，以滿足大數據計算所需的性能與規模要求；在決策支持與IT服務層，則將聯合生態系統內的合作伙伴，提供更為優化的可視化應用體驗。英特爾所有與這些規劃相關的具體策略，將隨著大數據技術、應用和市場的發展逐步深化、細化。

微軟攜甲骨文漫步“云端”

結合對大數據本身的認知和微軟自身強大的產品組合，微軟可以為用戶提供一個端到端的大數據解決方案。簡單來說，就是后端以新一代SQL Server 2012為基準平臺，將大數據管起來，然后在中端以數據集市為依托，配以豐富的數據應用，最后在前端以豐富的界面形式展現數據分析的結果，完成數據的匯總——應用與分析——結果呈現的完整流程。

為幫助企業快速采用其大數據解決方案，微軟將同時在Windows Azure平臺和Windows Server上提供Hadoop（在前者上用作基于云的服務，在后者上用作內部部署的分布）。并且有非常多的第三方針對Hadoop的應用工具，能夠在這個平臺上做到更好的分析、更好的視覺化的工作。微軟大數據解決方案還支持Mahout等通用的第三方工具與框架，通過Hadoop流，支持C++、C#、Python、Ruby和Pearl語言的定制挖掘算法。

去年9月份，微軟跟中國電信天翼平臺達成合作共識，他們把門戶網站的服務、災備服務都建立在Windows Server上，這樣便整合成了一個非常完整的“云”操作系統。對于客戶來說，這個系統將帶來了相當大的價值，它能夠把你所有的應用、所有的運維場景在線上和線下更好地管理起來。從整體角度來說，云的管理系統能夠幫助IT人員解決一系列操作場景。

為了讓更多初創企業使用微軟公有云服務，微軟大中華區副總裁兼市場戰略部總經理、微軟大中華區首席云計算戰略官謝恩偉表示，公司已在華啟動了云加速器項目，免費為新創企業提供Windows Azure服務，而目的也是進一步推廣公有云服務。Windows Azure開放、可靠、易用的平臺服務大幅降低了初創企業系統開發及運營成本，幫助初創企業決速在全球范圍內開展業務，并為全球用戶提供一致卓越的用戶體驗，使初創企業集中精力于核心業務開發，加速業務成長。目前第二期項目已接近尾聲。

此外，吸引廣大開發者眼球的好消息還包括HTML 5網頁app、Apache Cordova/PhoneGap和Windows Phone 7.5的開發者，現在可以用Azure作為服務支持。而可以享有這個權利的移動端瀏覽器包括IE8以及“現行版本的Chrome、Firefox、Safari和2.3以上的PhoneGap。”

近日，有國外媒體報道稱，甲骨文與微軟公司宣布在云計算領域展開深入合作。其中微軟云平臺Windows Azure將全面支持Oracle數據庫、Java、Weblogic和Linux。通過與甲骨文的合作，微軟能夠給Windows Azure平臺的客戶提供更多的部署選擇。但對于Azure平臺應用在甲骨文和微軟云上的表現具體會如何，目前尚不得而知。

三巨頭 八仙過海各顯神通

2012年，從整個云計算解決方案ITBrand排行榜上看出，IBM、微軟、英特爾雖然在排名上有細微波動，但一直穩居前三位。

第8篇：大數據治理方案范文

一、大數據時代：社會治理研究的新變革

黨的十八屆三中全會強調，圍繞推進國家治理體系和治理能力現代化目標，不斷創新社會治理體制。在大數據時代要創新社會治理，必須把握大數據對社會治理帶來的沖擊及其新的變革需求。

最早預言大數據時代的是未來學家阿爾文?托夫勒，他1980年在《第三次浪潮》中寫到：“如果說IBM的主機拉開了信息化革命的大幕，那么大數據則是第三次浪潮的華彩樂章。” 2006年3月英國啟動“數據權”運動；2012年3月，奧巴馬宣布美國政府投資2億美元啟動“大數據研究和發展計劃”；2012年5月29日聯合國推出“數據脈動”計劃。為此，英國牛津大學教授維克托?邁爾?舍恩伯格在《大數據時代：生活、工作和思維的改變》中判斷：史無前例的大數據時代已經來臨！《連線》雜志主編克里斯?安德森甚至大膽斷言：數據洪流將會帶來理論的終結，他認為：“面對大規模數據，科學家‘假設、模型、檢驗’的方法變得過時了”。且不說大數據將終結理論這一觀點對錯與否，大數據時代的確將促使社會治理研究產生以下四大新變革：

1. 社會治理研究思路的變革。

隨著全球化、信息化、網絡化的深入，“大數據”給社會建設、社會治理帶來的挑戰更是前所未有：不僅數字化的書籍、報紙、圖片、視頻等海量數據需整合、提煉和分析，而且網絡泄密、對隱私的侵犯等行為日益增多，影響著網絡社會和現實社會的安全、和諧與穩定。以往基于社會局部“現實”的抽象分析方法，以及基于少部分人的需求來邏輯推演、預判大多數人的現實與未來需求的社會治理、社會建設思路，是無法破解“大數據”時代社會治理面臨的種種問題的。因此，必須變革以往社會治理的思路，將對局部“現實”、少部分人的需求研究，轉向覆蓋更廣泛、涉及更多人的大數據分析，從大數據中預測社會需求，預判社會問題、社會安全，從大數據中探索社會治理的多元、多層、多角度特征，在滿足不同時期、不同群體、不同階層人民群眾需求的過程中，創新社會治理、提升社會建設水平。

與全球化相關聯的大數據時代，對社會發展研究的思路、對象、方法提出的挑戰，只有以全球化為背景、以問題為導向，進行跨學科合作，運用交叉學科和過程方法，才能破解社會發展中的難題。

2. 社會治理研究對象的變革。

以往的社會治理研究對象主要有兩個：一是把社會治理的研究等同于社會研究。結果是在社會的研究中，過多地運用西方社會的理論來分析研究中國社會，或是用某一“社會”解剖的知識來推導、演繹為另一“社會”的治理、建設與發展，以植根于某一特定民族、歷史的具體境遇的社會文化來說明與解釋另一民族的社會文化現象，很難提出能夠解決現實社會問題的滿意的方案，以至于我們在對待西方文化時常常出現“西方化”與“本土化”的論爭。二是把對社會治理的研究等同于對社會管理的研究。結果一方面束縛了社會治理的手腳，另一方面夸大了社會管理的作用。因為社會建設、社會改革、社會治理都是大概念、大事情，而社會管理作為政府職能，只是其中的一個子項。

大數據時代的社會治理，既要研究“社會”，又要研究“治理”，更要研究“大數據”。一是要研究人們互動、交流、交往過程中不同人群在QQ、微博、微信以及互聯網網絡平臺上發送的各種圖片、圖像、視頻等非結構化、半結構化數據背后人的情感、興趣、價值觀等現實社會各方面形成的大數據情況；二是要研究政府作為社會治理的主導，在提供社會服務、社會保障，創新社會治理等方面各種結構化、非結構化的數據，并將結構化的數據做縱橫比較，從中發現政府社會治理的客觀水平及其未來走勢，以更有針對性地推進社會治理，以社會治理能力的現代化推進社會現代化。

3. 社會治理研究方法的變革。

社會治理，強調的是對“社會”的“治理”。以往的研究方法，一是著重于對“社會”的定性與定量研究，定量研究也常常采取問卷調查、座談、訪談的抽樣調查方法采集數據。然而，再好、再合理的抽樣方法，反映的總是對局部和部分人群、階層的研究結果，隨機偶然性較大，缺乏準確性；二是著重于對社會治理的比較研究，即比較社會的“治理”條件、特點、環境，或是對聽取匯報、座談調研、問卷調研的情況作分析概括，提出社會建設的要求、治理的體制機制、治理的路徑方法以及治理的績效。近五年來，全國各省市自治區在社會建設方面的大量投入，在社會保障、社會服務、社會治理等方面的建設，已積累了海量的數據，但這些數據都是孤立的、離散的，是半結構化或非結構化的。因此，大數據時代的到來，需要我們對各類、各層次的數據進行發掘、整合，從中發現全國各省市自治區在社會治理、社會建設方面的客觀水平，發現共同的建設規律以及不同的特點，通過實施差異化社會治理戰略，更全面有效地創新社會治理，推進社會建設。

4. 社會治理能力的變革。

面對數據快速滲透到經濟社會生活的每一領域、每一部門、每一單位，面對數據的大量化、多樣化、快速化，面對全球數據每兩年翻一番的趨勢，大數據分析能力如何，就成為提升社會治理能力的關鍵因素。目前我國就社會治理的大數據而言，一是缺乏對社會治理大數據進行分析的能力，而這種分析能力又與相關人才的培養和支撐密切相關；二是缺乏根據大數據而形成的社會治理需求從而轉化為有效社會治理、社會服務的能力；三是缺乏通過對社會治理大數據的分析，預測和判斷未來中國以及各地區社會治理特征和趨勢的能力。以往更多的是感性的判斷預測，或是理論的邏輯推演預測。要適應大數據時代社會治理的需求，就必須在上述三種能力上加強建設，積累大數據時代社會治理的資本。

二、雙重世界：社會治理大數據的特質、研究路徑

根據黨的十八屆三中全會精神，我們認為社會治理的本質是：在黨的領導和政府的主導下，動員社會廣泛參與。從根本上說，就是把堅持黨的領導、人民當家作主與依法治國有機統一，并落實到社會建設的實踐中。顯然，社會治理涉及政府、社會、市場各個組織、各個方面。當代中國社會治理大數據分析研究，不僅要重視上述實體社會方方面面的分析，而且更要注重網絡社會大數據的分析研究。因為對網絡社會治理的難度更高、情況更復雜。但是，不管是網絡社會還是現實社會的治理，需要弄清的是社會治理大數據所共有的本質特征及其研究路徑。

1. 社會治理大數據的“雙重”特質。

如果說10年前我們對現實社會與網絡社會的區分是“現實”與“虛擬”，那么，隨著信息化網絡化的快速發展，隨著大數據時代的到來，“虛擬世界”里的數據量極其快速地增長。2011年全球被創建和復制的數據總量為1.8ZB（10的21次方），其中75%來自個人（主要是圖片、視頻和音樂），遠遠超過人類有史以來所有印刷材料的數據總量（200PB）。過去幾年全世界產生的數據量甚至超過了歷史上2萬年來產生的數據量的總和。預計到2020年，全球數據量將達到令人恐怖的35ZB，被稱為“大數據摩爾定律”。面對大數據（尤其是圖像、視頻等非結構化數據）對“虛擬世界”的滲透、影響，虛擬世界的匿名性、非對稱性、非真實性，正在被具有對稱性、真實性（真實的畫面、真實的情感等）、即時性特征的“鏡像世界”所取代。

早在1991年，耶魯大學計算機系教授戴維―杰勒恩特就指出，互聯網的終極世界是“鏡像世界”。“鏡像世界”如同人在鏡子中的映像那樣，鏡像世界和現實世界本身存在著真實的關聯和表達。正因為鏡像世界的產生，所以現實生活中人的喜怒哀樂，現實人在社會中的各種活動，都借助物聯網、云計算、移動互聯網等信息網絡技術，迅速“鏡像化”。可以說，人類的科學技術已經發展到了可以開始“鏡像化”的階段。

“鏡像世界”的產生，本質上反映的是人類社會生存方式的一種轉變和擴展，即人類的社會生存方式從單一的物質實體生存向物質實體生存及其鏡像化生存融合的社會綜合生存方式轉變。“鏡像化生存”是指以計算機、網絡等硬件為基礎的，以數字化數據及其運算來表征顯示物質世界中各種真實關系的社會生存、社會交往方式。比如，消費者通過網絡，通過鼠標、鍵盤就可以完成傳統的購物行為，那么，這種行為就可以看作是購物過程的鏡像。其中的深層邏輯關系沒有改變，但實現方式卻發生了天翻地覆的變化。在當今世界，網絡社區、網絡店鋪、網絡課堂等都可以看作是物質實體世界的社區、店鋪、學校的鏡像存在。而人類在計算機網絡里完成的本應在現實世界里完成的社會建設、社會治理實踐，也可以稱之為社會的“鏡像實踐”。顯然，大數據時代的社會治理具有以“雙重世界”為基礎和研究對象的特質。

2. 大數據時代社會治理的研究路徑。

鏡像世界雖然是現實世界的“鏡像”，但“鏡像世界”又有相對獨立性，即“鏡像世界”以結構化、非結構化、半結構化數據的大量化、多樣化、快速化積累和擴張，并冠名為“大數據”而區別于現實世界。因此大數據時代的社會治理研究，必須以“現實世界”為基礎，更應突出關注“鏡像世界”。

社會治理研究對象和路徑的“雙重性”，也要求我們辯證地認識與處理“雙重性”的關系。人類所處的真實世界是一個非線性的存在實體，能夠用結構化數據進行擬像的，僅僅是真實物質世界的一部分或者特例。伴隨著網絡世界與人類生存的進一步對接，在新的科學技術的基礎上，現實生活中的非線性關系開始以非結構化數據的形式在網絡空間里映射，這個過程就是網絡空間擬像真實世界的過程。在當今世界，真實世界里的一切都在迅速被數據化，“谷歌”（Google）每年掃描100萬本書和雜志，“谷歌地球”（Google Earth）在注釋整個地球表面的地理信息，“臉譜”（Facebook）在注釋我們的真實世界里的社會關系，手機、移動設備和可穿戴的傳感器在不知不覺中記錄人的聲音、興趣、表情、行動、心跳、睡眠時間，這叫“生命記錄”（Lifelogging）。

一個現實世界的鏡像版本如果想區別于網絡社會早期的“虛擬世界”而具有一定的現實意義，它必須具有和現實世界適時、同步的特征，即數據、信息及其在鏡像世界中的相互關系要具備與現實世界對等的時效性。只有這樣，這個鏡像世界才有可能與真實世界建立起相關性并賦予自身無窮的價值屬性，否則，所有的擬像都不再是鏡像而僅僅只能成為沒有生命力的幻影。

在這個意義上說，對鏡像世界社會治理的研究，更應破解現實的真實世界社會治理面臨的各種問題、各種困惑，更應多樣化、快速化地反映現實世界社會治理的需求、社會治理的過程、社會治理的水平、社會治理的發展趨勢，使鏡像世界的社會治理更具真實意義、真實價值。

三、積累大數據行動：北京的社會治理

第9篇：大數據治理方案范文

5月5日，亞信數據推出了OCDP的最新版本4.0。亞信數據橘云產品線總經理朱軍表示：“新產品的還在其次，我們現在更關注的是打造大數據生態圈，充分釋放開源大數據技術的能力，讓各類合作伙伴在以OCDP為核心的數據操作平臺之上開發垂直應用，讓大數據解決方案變得更加簡單、易用。”呼應亞信集團的整體戰略，亞信數據要打造以大數據為核心的PaaS，走出有自己特色的大數據發展之路。

充分釋放開源技術的能力

Hadoop商業發行版何其多，亞信數據OCDP到底有何過人之處？簡單說，亞信數據OCDP的基礎還是那些開源技術組件，不過OCDP是針對企業級用戶的需求設計的，并在局部功能上進行了增強。總之，來自開源，優于開源，高于開源。如果非要給OCDP找個對標的產品，它與Hortonworks有幾分相似。

產品的更新換代只是一方面，為了更好地推動大數據應用，亞信數據于2015年加入了大數據ODPi國際組織。它不僅僅是一個技術組織，更是一個大數據企業聯盟，包括Hortonworks、IBM、Pivotal、SAS等在內的國際知名的大數據企業都參與其中。亞信數據此舉，既可以讓自己在大數據方面具有開放性和國際化眼光，同時也能將國際先進的理念、技術與中國用戶的需求和自身的實踐經驗相結合，更好地服務于企業級大數據應用。朱軍表示，亞信數據的大數據產品定位其實很簡單：在技術上，充分利用開源技術，保持國際領先；在產品化方面，結合中國行業應用的特點，不斷增強底層技術，率先在運營商、金融、公安、政府等領域實現突破。

OCDP為企業級用戶在大數據中心搭建統一的分布式操作平臺，實現統一的資源分配、應用管理和數據治理，并支持并發多用戶在OCDP基礎上采用敏捷方式整合大數據分析應用的開發與運維。OCDP意在敏捷開發和智能運維，它為企業提高業務創新效率、改善數據中心資源利用率提供了堅實的系統支撐平臺，同時為企業的開源節流提供了有效的產品和技術保障。

朱軍告訴記者：“市場上的Hadoop商業發行版80%的功能是通用、相似的。為了保持領先性和差異化，有些廠商在通用功能上又加入了自研的技術。而OCDP始終堅持走開放和國際化的道路，100%開源，保證了透明性，將開源技術的價值釋放出來，并在此基礎上針對企業用戶的需求，增強了產品本身的性能，簡化了應用。”

其實，企業用戶并不關心具體的技術細節，他們只是希望能夠利用新技術解決實際的應用問題。開源軟件的一個好處是，所有人都可以為開源軟件做貢獻，使得開源軟件的價值能夠充分釋放。像亞信數據這樣的企業，可以在開源技術的基礎上，面對垂直行業增加差異化的功能。朱軍介紹說：“OCDP既能滿足運營商的需求，也可以支持商業企業的應用，并且充分保證系統的穩定和安全。在提供80%的通用功能的基礎上，我們會針對不同行業客戶的個性化需求，增強相應的能力。比如，公安行業對圖形圖像存儲的要求很高，我們會針對此提供定制化的解決方案，尤其是充分發揮硬件的性能優勢。”

大數據不是技術驅動的

目前，在眾多大數據產品中，用戶選擇Hadoop的比例較高。但是在不同的行業，人們對大數據的需求不同，因此如何應用Hadoop也會有差異。

朱軍介紹說，國內在大數據應用方面走得比較靠前的是運營商，以及金融、保險行業的客戶。在大數據上升為國家戰略后，政府、公安等行業的客戶也對大數據有了更深刻的認識，開始有意識地應用大數據手段解決業務問題。

運營商、金融客戶對大數據有明確的、自發的需求，它們希望將開源技術與Hadoop的能力充分釋放出來，實現實時的數據處理和分析。在其他很多行業，比如農業、水利、物聯網等，大數據還是一個待挖掘的金礦，如何收集、使用數據，數據能夠為這些行業的用戶帶來什么樣的價值，以及如何將數據轉化為資產，通過深入分析和挖掘，找到新的價值點，還需要像亞信數據這樣有經驗的廠商幫助用戶一起分析，提高認知度。朱軍表示：“我們的數據操作平臺側重計算、存儲和分析能力的提升。而亞信現有的數據資產管理軟件，可以有效促進用戶對數據的理解和分析。當用戶一旦明白了如何應用數據后，不管采用什么樣的技術手段，都可以很快切入，找到數據價值所在。”

大數據市場并不是單純由技術驅動的，對于廠商來說，必須找到適合大數據的應用場景，然后針對用戶的具體需求提供定制化、差異化的解決方案。亞信數據就是這樣做的。朱軍對自己的技術團隊和產品都十分有信心。去年，亞信數據做了一個開源項目，圍繞資源調度策略平臺YARN做了增強，同時使用Docker容器實現了應用隔離。“這些技術和產品上的優化，目的是讓企業用戶的大數據應用變得更加簡單，讓用戶更放心。今年，我們還計劃利用大數據技術監控大數據集群的運維情況，比如系統資源的利用率是否合理，如何進行優化和調配等。”朱軍介紹說。

提供一站式的大數據解決方案是亞信數據的獨特優勢。以OCDP為核心，整合亞信集團其他業務部門的產品，比如數據資產管理軟件，以及Hadoop一體機等，亞信數據可以提供覆蓋數據采集到梳理、開發整個過程的整體解決方案，為客戶提供一站式的大數據服務。用戶根本不用操心大數據系統的安裝、部署和調試，直接拿來就可以使用。

從底層的硬件，到數據操作平臺，再到上層的大數據應用，這是一個完整的生態鏈，同時也是一個完整的大數據應用體系。朱軍告訴記者，現在越來越多的企業級用戶開始構建完整的大數據系統。舉例來說，運營商開始想方設法將以前“煙囪式”的集群整合起來，制定統一的大數據規劃。一個完整的大數據體系包含多個層次，要自下而上逐層構建、夯實。在這個過程中，用戶要特別注意保證整體架構的可伸縮性，為以后逐步增加更多應用做好準備。

大數據PaaS平臺

隨著大數據應用逐漸走向深入，人們對大數據又有了更加深刻的認識，而不僅僅是一個“大”字。“我們并沒有刻意強調大數據的‘大’，而是大力倡導數據操作平臺的概念。從某種程度上說，數據操作平臺相當于一個操作系統，可為數據共享和運營提供支持，從而改變了傳統的大數據運營模式。”朱軍解釋說。

既然OCDP是一個大數據平臺，那么它就應該有新的商業模式和打法。亞信數據早就有了準備，推出了相關的合作伙伴計劃，希望吸引更多的垂直應用廠商，基于OCDP打造面向不同行業應用的解決方案，或者一體機。在本次OCDP新版本會上，亞信數據和合作伙伴一起展示了基于OCDP構建的智慧醫療、智慧旅游等解決方案，以及亞信數據Hadoop一體機解決方案。另外，亞信數據還深挖亞信集團內部潛力，將兄弟部門的BI產品與OCDP相結合，提供一些新型的服務，比如利用運營商的位置信息提供實時營銷服務等。“我們專注于底層的大數據平臺，保證平臺的質量、穩定性和安全性，以滿足企業用戶的嚴苛需求，同時提供行之有效的運維支持。這樣做的目的是為了讓合作伙伴更放心地選擇我們的產品，在我們的大數據平臺之上充分展現他們的價值，共同為客戶創造新的應用價值。”朱軍表示。

為了更好地實現上述目標，亞信數據在研發方面下了大力氣，計劃將現有的研發團隊擴展到百人左右的規模，并以西安、北京兩地為研發基地，主要的產品研發集中在西安，北京主要保留一些高端的技術人才。