大数据资产处置方案范文 第一篇
审计依据《xxx审计法》第十九条，xxxxxx《审计机关审计方案准则》，xx年工作计划安排，对xx单位xx年度财务收支情况进行审计。
事业单位财务管理五大任务：
1、合理编制单位预算，严格预算执行，完整、准确编制单位决算，真实反映单位财务状况；
2、依法组织收入，努力节约支出；
3、建立健全财务制度，加强经济核算，实施绩效评价，提高资金使用效益；
4、加强资产管理，合理配置和有效利用资产，防止资产流失；
5、加强对单位经济活动的财务控制和监督，防范财务风险。因此，审计要围绕五大任务，安排实施审计，发挥审计免疫系统功能作用。
一、审计目标
通过对某单位20xx年1月至12月财务的审计，摸清该单位收入、支出、结余情况；绩效工资及职工待遇发放情况；设备物资的采购及管理情况；事业收入及服务费收取情况；揭示单位在管理、使用以及制度建设和政策执行中存在的突出问题，规范管理，保证国有资产的安全，维护人民群众利益。
二、审计范围、对象
审计范围：20xx年1月至201年12月，单位的收入、支出、结余，职工待遇发放，设备物资的采购及管理，事业收入及服务费收取等情况。必要时，追溯到以前年度。
审计对象：某单位及所属单位。必要时，可延伸相关单位和个人。
三、审计内容、重点及审计应对措施
（一）审计重点：20xx年某单位财务收支及相关经济活动的真实性、合法性、效益性情况；资产（包括货币资金、债权、固定资产、材料等）负债（债务）增减变化和原因及真实性、合规合法性情况；重大经济事项决策情况，特别是医院的药品、设备采购、基本建设决策及执行情况；内控制度建设的完整性、合法性、效益性情况；单位遵守国家财经法规的情况。
（二）审计内容和方法
1、财务收支审计
（1）收入审计。审查各项收入的真实性、合法性、合规性。具体是：
①检查审计期各收入项目、收入金额是否真实？有无虚列收入？
②收费项目是否经财政、物价部门的审批？是否符合规定的标准和范围？有无擅自增加收费项目、提高收费标准行为？收费票据是否合法？有无使用无效票据（三联单据收费或作废收据）收费？依据《医疗收费票据使用管理办法》（财综[20xx]73号）。
③各种收入是否按规定及时、足额入账？有无坐支行为？有无隐瞒收入，设置账外账和“小金库”等问题？
方法步骤：
a检查发票管理情况：是否建立了发票领用、开具、结存制度；废票是否按规定作废；发票的真实性，是否存在漏税行为。
b提取单位总账、明细账，检查有关会计科目反映的收入数据以及各收入科目的支出（解缴、上交）和结余情况。将业务数据导入计算机进行对比，对有疑点的收入将提取收入的原始凭证与账上数据核对并取证。如存在问题，进行审计查询。
c列表清理该单位在审计期的收入项目、金额；测算各种收入占总收入的比重，比较增幅。
d检查执收单位和部门的收费许可证及收费情况：检查收费许可证年检情况；将收费许可证的收费项目、收费标准与实际执行情况进行核对。
e提取票据领购登记薄，检查执收单位和部门的收费票据的领购、保管、使用情况。
f根据审计信息科和收费组长的检查记录，抽查本部和分部的收费员收费、缴存、监管情况。
（2）支出审计。主要检查相关支出的真实性、合法性、效益性。具体是：
①单位职工工资、奖金、福利待遇发放是否符合有关规定。
②支出票据是否合规，有无大量和大额白条或不合规票据入账？
③审计期账面实际支出项目及支出数据是否与决算报表一致，有无虚增支出行为？
④有无虚开套取现金私分、送礼、行贿、设立小金库等违法违纪行为？
方法步骤：
a检查现金日记账，是否逐笔登记，日清月结，摘要是否准确，对重要性进行评估，检查原始凭证。
b提取会计账簿有关支出科目反映的数据，编制审计期预算内外支出总表，摸清单位支出规模并与报表数核对。将结果与年末决算报表比对。
c查阅单位审计期内原始凭证，审查工资、奖金及津贴或实物发放情况。对支出金额较大（特别是超过重要性水平额度的）支出票据，重点检查：一是报账要件齐备情况（是否注明用途，有无经办人、报销人、审批人签字等）。二是证明经济事项的附件齐全情况（有无付款合同、有无验收报告、有无会议记录或其他有效附件）。三是经济交易事项、票据获取合法合规的情况。四是会计科目处理正确情况。
d结合查阅单位原始凭证，审查单位有关费用包括汽车费用、会议费、招待费的支出规模。（必要时列表统计或取证）。
e检查单位的基本建设支出情况：一是专款专用的情况（有无截留、挪用、挤占行为）。二是专项资金支出项目的决策、报批、实施、验收、结算、付款等各个程序的手续完备、资料齐全、程序合法的情况。三是建立专账的情况。四是有关档案资料的建立和保管情况。
资产（包括货币资金、固定资产、材料等）审计审查资产的真实性、安全性、完整性。检查有无贪污挪用公款、设立小金库行为？有无违规侵占国家财产的行为？有无违规购置固定资产的行为？
检查资金的安全性。重点检查：一是该单位是否按照资金的管理形式、资金性质以及拨款方式进行核算与管理；有无出租、出借或转让银行账户等违规问题；票据管理是否符合有关规定？二是现金的管理、使用是否遵守《现金管理条例》的有关规定；现金收入、支出、结余是否真实、正确？
大数据资产处置方案范文 第二篇
大数据时代带来的大变革
中国社会科学评价中心 荆林波 《 中国青年报 》（20_年05月26日 02 版）
大数据时代的来临，带给我们众多的冲击，每个人都应当与时俱进、不断提升，放弃残缺的守旧思想，大胆接受新的挑战。
探讨大数据时代将给我们带来哪些变革，首先要搞清楚什么是大数据，其次，要厘清大数据会带来哪些变革，最后，要思考如何应对大数据时代的挑战。
什么是大数据？
国际数据公司定义了大数据的四大特征：海量的数据规模（vast）、快速的数据流转和动态的数据体系（velocity）、多样的数据类型（variety）和巨大的数据价值（value）。仅从海量的数据规模来看，全球IP流量达到1EB所需的时间，在20_年需要1年，在20_年仅需1天，到20_年则仅需半天。全球新产生的数据年增40%，全球信息总量每两年就可翻番。
需要强调的是：所谓大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。也正是因为应用了大数据技术，美国谷歌公司才能比政府的公共xxx门早两周时间预告20_ 年甲型H1N1流感的暴发。
厘清大数据带来了哪些变革
如何应对大数据带来的挑战
第一，大数据将成为各类机构和组织，乃至国家层面重要的战略资源。
在未来一段时间内，大数据将成为提升机构和公司竞争力的有力武器。从某一层面来讲，企业与企业的竞争已经演变为数据的竞争，工业时代引以自豪的厂房与流水线，变成信息时代的服务器。阿里巴巴集团的服务器多达上万台，而谷歌的服务器超过了50万台。重视数据资源的搜集、挖掘、分享与利用，成为当务之急。
第二，大数据的公开与分享成为大势所趋，政府部门必须身先士卒。
20_年6月在英国北爱尔兰召开G8会议，签署了《开放数据宪章》，要求各国政府对数据分类，并且公开14类核心数据，包括：公司、犯罪与司法、地球观测、教育、能源与环境、财政与合同、地理空间、全球发展、治理问责与民主、保健、科学与研究、统计、社会流动性与福利和交通运输与基础设施。同年7月，我国xxx就要求推进9个重点领域信息公开工作。正如xxx总理所强调的，社会信用体系建设包括政务诚信、商务诚信、社会诚信的建设，而政务诚信是“三大诚信”体系建设的核心，政府言而有信，才能为企业经营作出良好示范。作为市场监督和管理者，政府应首当其冲推进政务公开，建设诚信政府。为此，xxx通过《社会信用体系建设规划纲要（20_～20_年）》，要求依法公开在行政管理中掌握的信用信息，提高决策透明度，以政务诚信示范引领全社会诚信建设。
第三，机构组织的变革与全球治理成为必然的选择。
在工业时代，以高度的专业分工形成的韦伯式官僚制组织形态，确实具有较高的效率。然而，这种专业化分工一旦走向极致，就容易出现分工过细、庞大臃肿、条块分割等弊端，无法有效应对新的挑战。大数据技术提供了一种解困之道：在管理的流程中，管理对象和事务产生的数据流只遵循数据本身性质和管理的要求，而不考虑专业分工上的区隔，顺应了全球治理的需要。
1990年，时任国际发展委员会主席勃兰特，首次提出“全球治理”的概念。所谓全球治理，指的是通过具有约束力的国际规制（regimes）和有效的国际合作，解决全球性的政治、经济、生态和安全问题，以维持正常的国际政治经济秩序。为了顺应全球治理的浪潮，我国应当构建自己的全球治理理论。深化对全球化和全球治理的研究，为世界贡献中国对全球治理的先进理念。
当然，构建我国最新的全球治理理论，当务之急是构建我们的国家治理理论，夯实基础。《xxx中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》指出，“全面深化改革的总目标是完善和发展中国特色社会主义制度，推进国家治理体系和治理能力现代化”。这充分体现了与时俱进的治理理念，切中了我们国家运行中的核心问题。
大数据资产处置方案范文 第三篇
附件1 广东省大数据骨干（培育）企业遴选培育方案
（20_年）
为贯彻落实《广东省促进大数据发展行动计划（20_-20_年）》（粤府办〔20_〕29号）、《珠江三角洲国家大数据综合试验区建设实施方案》（粤办函〔20_〕184号），促进大数据产业发展，加快培育产业主体，现决定在全省范围内遴选一批大数据骨干（培育）企业，好中选优、重点培育。
一、工作原则和目标
遵循企业自愿、科学公正、公开公平的原则，遴选一批掌握大数据关键技术和核心产品、发掘数据价值成效显著、大数据业务突出、创新能力强、市场前景好、发展初具规模、产业带动作用大、经营状况良好、具有国内乃至国际领先优势的大数据骨干企业，好中选优，重点培育，发展壮大大数据产业主体。
二、培育范围和条件
（一）培育范围。
我省从事大数据产品研发及服务、第三方大数据服务的企业，重点培育掌握大数据核心技术、发掘数据价值成效显著、发展已初具规模、对行业发展具有促进作用、具有国内乃至国际领先优势的企业。
（二）企业培育条件。
1.本省企业。根据国家有关法律法规在广东省境内登记设立，具有独立企业法人资格。2.主营业务范围。从事大数据产品研发及服务、第三方大数据服务的企业，并在以下业务范围内：
——大数据产品研发及服务。包括下列产品的研发及服务：面向事务的新型关系数据库、列式数据库、NoSQL数据库、大规模图数据库和新一代分布式计算平台等基础产品；新一代商业智能、数据挖掘、数据可视化、语言搜索等软件产品；结合数据生命周期管理需求的大数据采集与集成、大数据分析与挖掘、大数据交互感知、基于语义理解的数据资源管理等平台产品；面向行业应用需求的具有行业特征的大数据检索、分析、展示等技术产品，形成面向重点行业的大数据解决方案及服务等。
——第三方大数据服务。围绕数据全生命周期各阶段需求的数据采集、清洗、分析、交易、安全防护等技术服务。提供弹性分布式计算、数据存储等基础数据处理云服务；面向大数据分析的在线机器学习、自然语言处理、图像理解、语音识别、空间分析、基因分析和大数据可视化等数据分析服务；第三方数据交易服务等。
3.业务规模。大数据产品和服务已实现产业化或已部署应用，在行业中发展已初具规模，大数据销售（营业）收入呈增长趋势。企业20
15、20_年每年主营业务收入达1000万元以上，且主要从事大数据产品及服务、第三方大数据服务的销售收入占企业销售收入的比例平均不低于50%。
4.行业地位。处于国内乃至国际领先地位，大数据产品和服务发掘数据价值成效显著、服务应用市场前景好，具有较强的带动性或带动潜力、培育新业态新模式的能力，能够代表行业发展趋势，引领行业发展方向。
5.创新能力。企业设有大数据研发机构或拥有稳定的研发团队，拥有相应的技术先进的研究开发设施和工具；20
15、20_年研发费用总额占企业销售（营业）收入总额的比例平均达5%以上；至少拥有1项及以上大数据相关领域的核心发明专利或其独占许可权，整体技术水平居行业领先。
6.企业规模。目前在册企业员工数不少于50人，其中具有大学专科以上学历的科技人员占企业职工总数的40%以上，专职从事研发的人员占企业职工总数达20%以上。
7.盈利能力。企业经营业绩良好，财务稳健，20_年、20_年两年连续盈利，销售收入和利润总额呈稳定上升势头。
8.管理规范。应有明确的企业章程，规范的生产、技术和财务管理制度，具有产品质量和技术服务质量保证的能力和制度，依法纳税，守法经营，近两年无违规违法记录。
三、申报材料及要求
（一）申报材料。
1.《广东省大数据骨干（培育）企业申报书（20_年）》（简称《申报书》）。
2.提供相关证明材料或其复印件，包括但不限于：
（1）企业法人资格证书复印件；
（2）经会计师事务所或审计部门审计的20
15、20_年会计报表；（3）获得高新企业的证明材料复印件，获国家、省级研发机构的证书或文件复印件；
（4）拥有或享有独占权的大数据相关领域的核心发明专利证书复印件；企业及产品认证证书、20_年以来牵头起草的行业以上标准等证明材料复印件；
（5）获省部级以上奖励、荣誉证书，列入省部级以上项目计划的批准文件；
（6）企业人员花名册（超过100人的企业，只列科技人员及专职研发人员）；
（7）其他反映企业大数据相关能力的证明材料，例如：产品第三方检测报告、有效纳税证明、银行提供的资信证明等材料的复印件。
（二）申报要求。
1.纸质材料装订要求。《申报书》和证明材料装订成册，加盖申报单位骑缝公章。统一采用A4纸双面打印或复印。纸质申报材料中存在字迹模糊、无法辨别内容的，其责任及后果由申报单位自行承担。
2.提交材料包括纸质材料一式两份，《申报书》电子版（不含证明材料）一份。
3.申报企业应如实提供申报材料，保证内容和数据真实可靠。企业在申报骨干（培育）企业过程中有弄虚作假行为的，我委将中止其申报。
四、遴选程序
（一）企业申请。遵循自愿申报原则，符合申报条件的企业，按照要求准备申报材料，提交到所在地市经济和信息化（大数据）主管部门。
（二）地市初审。由地市经济和信息化（大数据）主管部门对申报材料进行审核，提出是否同意推荐的审核意见，汇总企业申报材料后在规定时间内报送省经济和信息化委。
（三）综合评审。省经济和信息化委组织对申报材料进行综合评审。根据综合评审结果，成绩达到合格以上的企业为候选企业，其中成绩达到优良以上的企业列为候选广东省大数据骨干企业，其余为候选广东省大数据培育企业。
（四）现场考察。对候选骨干（培育）企业，必要时（如需对某些申报材料作进一步核实）由省经济和信息化委组织专家或委托第三方机构，依据申报条件对企业进行现场考察。
大数据资产处置方案范文 第四篇
饶阳县国家税务局
加强数据分析、增强信息化管税的实施意见
为提高税收数据分析能力，增强信息化税收管理水平。及时发现征管漏洞，全面提升我局的税收质量和总量，县局决定在全局范围内开展增强数据分析和利用工作。
一、总体要求：
信息化管税的总体要求是：以提高税收质效位原则，贯彻科学化、专业化、精细化的管理要求，以防范税收管理风险为理念，以信息采集为基础。以数据分析利用为核心，以健全税收管理体系为落脚点，细化县局各股室、与分局、大厅之间的数据分析、衔接、利用，加强税源管理，实施真正意义上的信息管税，净化我县纳税环境。全面提升我局的税收质量和总量。
二、工作机制。
1、建立组织领导: 县局成立数据分析和发布工作领导小组：
组长：李立才
副组长：刘彦召曹占吉郭金标郭书彦杨晓亮许如英刘彦兵王进
成员：张荣丽 李建勋 高爱佳 王洪池 李营起 王志平
杨洪基
领导小组下设办公室
办公室设在征管股，主任：王洪池
成员：何津泽董忠胜张玉听
大数据资产处置方案范文 第五篇
数据打假活动实施方案
为了进一步落实公路工程质量工作会议精神，继续《开展公路工程基本数据打假年活动》。我们要以会议精神和要求作为今年工作重点，认真开展公路工程质量数据打假活动。我们认识到质量数据的重要性，要以求真务实的作风把数据的真实性和准确性作为工作的重点，加强和提高实验检测工作与内业资料的管理，要保证工程进度的同时要把工程质量意识放在第一位，牢固树立百年大计，质量第一的思想，确保工程质量。为了更好的落实基本数据打假年活动成立张晓凡为组长的基本数据打假活动小组，以组织的形式进行管理数据的真实性和准确性。把工作质量建立在科学可靠的实验检测数据基础上，对编造虚假数据等不良行为的人员，按有关规定进行严肃处理。
一、基本数据打假活动小组：
组长：
副组长：
组员：
二、工作目标：确保工程质量数据的准确性、真实性和完整性。
三、实施方案：
1、认真执行新的《公路工程质量检验评定标准》和《公路施工技术规范》、《公路工程实验规程》等国家和部颁标准。对工程所用的材料必须通过检验的方法试验检测，检测数据要正确、准
确、真实，试验检测人员要认真负责。
2、工程技术人员要积极参加上级部门组织的各种技术学习班，并到外市县学习先进经验，有步骤、有计划提高工程技术人员、试化验人员的技术水平。
3、要做到工程技术人员、试化验人员持证上岗，对工程中发现质量问题必须马上上报，不得隐瞒不报，以便把质量事故消灭在萌芽中，杜绝在工作中搞人情交易，编造假数据、假资料等违法乱纪行为。否则视情况给予警告、经济处罚、停止工作。
4、施工现场的各种原材料，成品半成品，严格执行有关的规定，采用抽样检测，现场抽查等手段，按规定检测频率逐批次进行抽检，合格后方可使用，不合格一律退回，对各种试验检测数据进行抽查，对重要工程质量检测数据进行全面检查检验，合格后方可使用，不合格一律退回。
5、工程内业是反映工程质量的重要依据，客观、真实、及时的内业资料对工程质量建设有着重要指导意义，它能及时发现问题和解决问题，也利于上级领导检查指导，所以要求工程内业人员对工程内业必须地当天完成，记录真实准确，实事求是。
6、在施工中认真执行公路工程质量评定标准，对各种试化验必须达到规定的频率，对不合格的部位及时通知施工工长进行处理，把质量问题消灭在萌芽中。
7、施工队长或施工技术负责人每天必须检查内业人员所做的工程内业资料，了解施工中的不足，以便发现问题和解决问题。
质检科长或项目技术负责人定期组织有关人员进行两个施工队的工程内业资料互检。
四、处罚：如有下列情况之一的给予批评教育，严重者给予经济处罚直至停止其工作：
１、内业资料记录不及时的２、内业资料填写不全的３、内业资料前后不相吻合的４、试化验频率不够的５、虚假内业资料的６、对不合格材料使用的７、发现问题不及时解决的８、对未转序而强行施工的９、隐瞒工程质量的20_年8月2日
大数据资产处置方案范文 第六篇
根据《关于做好审计中整改工作的通知》xx公司文件精神，结合我部审计检查实际情况，对本单位的财政财务情况进行了认真的自查，现就自查情况报告如下：
一、健全组织，强化领导
为确保此次自查工作顺利进行，我部成立了以副经理为组长的自查自纠清查小组，积极开展自查自纠工作。
二、严格清查，不走过场
成立清查小组后，我部按要求认真学习文件精神，对照自查内容进行自查。做到不走过场不留死角，及时发现和解决存在的问题。
三、认真自查，及时自纠
按照《关于做好审计中整改工作的通知》的要求，我部对本单位执行财经纪律及有关政策的情况以及内部财务管理制度的建立健全和执行情况进行了自查。
1、我部所有财政资金均按预算用途使用，支出真实合规。无违规以虚假发票报销获取费用。
2、严格专项资金管理，做到专款专用，无截留、挤占和挪用的行为。无以虚假理赔或夸大损失扩大赔付、虚假扩大公估费用、开具阴阳支票等多种违规形式获取理赔资金。无以虚开中介发票形式获取手续费资金等。
3、非税收入征收合法合规，无乱收费、乱罚款和截留非税收入的行为。
4、认真执行收支两条线的政策，无以支抵收和坐收坐支的现象。
5、认真执行规范津补贴政策，无在政策规定之外发放奖金、补贴的行为。
6、国有资产帐实相符，核算规范，无违规处置国有资产、截留处置收入的行为。
7、我部资金全部集中统一管理和核算，无“账外账”和“小金库”。
8、我部根据本单位实际，建立并实施内部监督和控制制度，相关人员在工作过程中严格遵守规章制度，有效地实施了内部监督和控制。
大数据资产处置方案范文 第七篇
释放大数据的价值，存储必须有所改观。除了大容量、高性能以外，存储必须与大数据平台对接，并且要通过搜索、分析等工具，打通存储与业务之间的通路。且看业内五大主流大
EMC Isilon：横向扩展 性能突出
大数据存储不是一类单独的产品，它有很多实现方式。EMC Isilon存储事业部总经理杨兰江概括说，大数据存储应该具有以下一些特性：海量数据存储能力，可轻松管理PB级乃至数十PB的存储容量；具有全局命名空间，所有应用可以看到统一的文件系统视图；支持标准接口，应用无需修改可直接运行，并提供API接口进行面向对象的管理；读写性能优异，聚合带宽高达数GB乃至数十GB；易于管理维护，无需中断业务即可轻松实现动态扩展；基于开放架构，可以运行于任何开放架构的硬件之上；具有多级数据冗余，支持硬件与软件冗余保护，数据具有高可靠性；采用多级存储备份，可灵活支持SSD、SAS、SATA和磁带库的统一管理。
通过与中国用户的接触，杨兰江认为，当前中国用户最迫切需要了解的是大数据存储有哪些分类，而在大数据应用方面面临的最大障碍就是如何在众多平台中找到适合自己的解决方案。
EMC针对不同的应用需求可以提供不同的解决方案：对于能源、媒体、生命科学、医疗影像、GIS、视频监控、HPC应用、某些归档应用等，EMC会首推以Isilon存储为核心的大数据存储解决方案；对于虚拟化以及具有很多小文件的应用，EMC将首推以VNX、XtremIO为核心的大数据存储解决方案；对于大数据分析一类的应用需求，EMC会综合考虑客户的具体需求，推荐Pivotal、Isilon等一体化的解决方案。在此，具体介绍一下EMC用于大数据的横向扩展NAS解决方案——EMC Isilon，其设计目标是简化对大数据存储基础架构的管理，为大数据提供灵活的可扩展平台，进一步提高大数据存储的效率，降低成本。
EMC Isilon存储解决方案主要包括三部分：EMC Isilon平台节点和加速器，可从单个文件系统进行大数据存储，从而服务于 I/O 密集型应用程序、存储和近线归档；EMC Isilon基础架构软件是一个强大的工具，可帮助用户在大数据环境中保护数据、控制成本并优化存储资源和系统性能；EMC Isilon OneFS操作系统可在集群中跨节点智能地整合文件系统、卷管理器和数据保护功能。
杨兰江表示，企业用户选择EMC Isilon的理由可以归纳为以下几点。第一，简化管理，增强易用性。与传统NAS相比，无论未来存储容量、性能增加到何种程度，EMC Isilon的安装、管理和扩展都会保持其简单性。第二，强大的可扩展性。EMC Isilon可以满足非结构化数据的存储和分析需求，单个文件系统和卷中每个集群的容量为18TB～15PB。第三，更高的处理效率，更低的成本。EMC Isilon在单个共享存储池中的利用率超过80%，而EMC Isilon SmartPools软件可进一步优化资源，提供自动存储分层，保证存储的高性能、经济性。第四，灵活的互操作性。EMC Isilon支持众多行业标准，简化工作流。它还提供了API可以向客户和ISV提供OneFS控制接口，提供Isilon集群的自动化、协调和资源调配能力。
EMC Isilon大数据存储解决方案已经在医疗、制造、高校和科研机构中有了许多成功应用。
方案点评
EMC Isilon是一个强大但简单的横向扩展NAS方案，适用于希望投资数据管理而不是单纯存储的企业。当初，EMC将收购来的分布式数据仓库软件厂商Greenplum的软件与Isilon存储组合成了EMC最早的大数据解决方案。用户既可以分开选择Greenplum软件或Isilon存储，也可以选择由Greenplum软件和Isilon存储组成的一体机解决方案。现在，Greenplum软件虽然已归Pivotal公司，但EMC是Pivotal的经销商与合作伙伴，Greenplum与Isilon存储的组合方案并不会因此受到影响。
HDS UCP：统一平台 应用优化
HDS中国区解决方案与专业服务事业部总监陈戈认为，大数据存储应该是一个解决方案：“大数据解决方案是由基础架构的各部件组成的，包含数据存储、计算和分析，而存储是此架构中的一部分。”
大数据的存储类型与传统的存储类型有一定区别：在大数据存储中，更多的应用是一次写、多次读，读得更多是大数据存储的一个特点，而在传统的数据存储中，读写是随机的，由于每个应用不同，其读写的比例也是随机的；大数据存储需要具有横向的可扩展性，并可支持多种接口、多种数据访问协议，便于不同数据进入这个大数据平台。
谈到中国用户在大数据存储应用中最迫切的需求是什么，陈戈认为，中国用户最迫切的需求是如何逐步实现大数据应用，即用户从现有的模式如何过渡到大数据，如何更好地利用大数据进行经营分析。
大数据的经典定义可以归纳为四个“V”，但企业不可能一步到位实现四个“V”，这需要一个循序渐进的过程。海量的、多种类型的数据是一次性全部载入到大数据中，还是通过现有的平台进行数据初选，再导入到大数据平台中，是两种不同的实现途径。“先通过现有平台进行数据初选，再导入到大数据平台，这种方式更适合于客户逐渐实现大数据，可以缩短用户实现大数据应用的时间。”陈戈表示，“大数据主要是非结构化数据。用户可以使用基于对象数据存储的HCP，利用其独特的元数据采集和智能工具，对非结构化文件数据进行管理，实现智能的自动化，这有助于对数据进行深度分析，帮助客户从单一系统中存储、共享、同步、保护、保存、分析和检索文件数据，减少垃圾数据，进而为大数据分析建立一个良好的基础。”
谈到用户在大数据应用中遇到的主要障碍，陈戈表示，一方面，应用软件本身的智能程度是否能满足行业应用需求，应用软件是否已经成型，大数据人才是否具备等，是让大数据应用落地的关键；另一方面，如何抽取数据，放在大数据平台中进行相应的计算是另一个关键问题。
HDS可为所有数据提供单一、可扩展的虚拟化集成平台。HDS推出了“三步”云战略，从基础架构、内容和信息三个层面帮助客户解决目前所遇到的问题。具体来看，通过“基础架构云”，HDS可以帮助客户进行虚拟化和集成管理，实现数据中心的整合；在第二层的“内容云”当中，HDS可以按需提供内容，更可以不受应用限制地进行数据搜索和集成；在第三层的“信息云”中，针对所有数据类型，HDS在其存储平台中融入了分析功能，使客户可以从数据信息中获取洞察力。
大数据资产处置方案范文 第八篇
摘 要传统电信数据平台是中心式的，由数据仓库和关系型数据库构成。通过SQL来查询有效的存储于关系型数据库中的用户数据和信令数据，只能对简单的问题进行分析，并且查询访问负载较低，不能应对海量数据规模的存储查询和实时性的需求。本文提出一种基于Lambda架构的电信数据平台解决方案，实现了低延时，可扩展，容错性高的电信数据平台。该数据平台既可以通过离线批处理方式对存储的全量历史数据进行迭代分析，也可以通过实时计算对实时生成的增量数据进行低延时的计算，是一种良好的电信数据平台解决方案。
【关键词】电信数据平台 Lambda架构 离线批处理 实时计算
1 引言
传统的电信数据平台组织方案有以下两个方面的不足需要改进。首先是对于海量数据存储和查询较为困难。中心型的关系型数据库难以承受较高的用户查询负载，并且关系型数据库的成本开销较为昂贵，并不支持简单的线性扩展，若采用数据库分库和分表等辅助手段，则整个数据平台的复杂性有较大提升并且难以维护，所以传统的电信数据平台不能应对海量数据的存储和查询。第二点不足是实时性不足。一般而言，数据在数据仓库构建就需要很长的数据，由数据仓库经ETL程序归并到各类数据库同样耗时巨大且有很多冗余的处理，同时批处理系统分析数据的延时在小时级别以上，随着越来越多数据采集端的部署，数据产生速度越来越快，规模越来越大，实时对数据进行分析，并把结果进行可视化，对于实时监控的需求越来越重要，传统的电信数据平台延时较大，不能够适应数据实时性的要求。
2 相关技术介绍
Lambda架构
Lambda架构是由Nathan Marz提出的一种大数据处理架构，结合了批处理计算和实时计算的特点，融合了不可变性，读写分离和复杂性隔离等一系列架构原则，具备高容错、低延时和可扩展等特点。一般分为批处理层，服务层和速度层，如图1所示。
批处理层对全量数据进行迭代计算，全量数据可以认为是一个不可变的持续增长的数据集。批处理层对于全量数据进行批处理计算，得到批处理视图，存储到服务层。服务层可以根据查询条件，对批处理视图的结果进行再次合并等处理。批处理层通过定时的重复批处理视图的更新，可以保证数据的高容错性，但是计算时间一般较长，延时较大，适用于全局规模的分析和预计算。批处理层一般由大数据批处理框架来实现。
服务层的任务是对于用户查询提供支持。它根据查询条件，随机访问视图，组合批处理视图和实时视图的结果，最终反馈给用户。服务层一般由NoSql数据库实现，但是为了降低复杂性，不允许对视图结果进行随机写操作，仅提供对于批处理视图和实时视图的加载和随机读取操作。
速度层负责实时计算增量数据。由于批处理计算比较耗时，随时而来的实时增量数据等不到有效计算，通过引入速度层解决这一问题。速度层只处理最近的数据，采用快速，增量的算法，通过实时计算，维护较小规模的实时视图，是对批处理视图更新是较高延时的一种补充。同时，由于全量数据计算的准确性，允许批处理视图最终覆盖实时视图。速度层一般由消息系统随时拉取新增的数据，并通过实时流式计算框架完成实时视图的生成。
Hadoop
Hadoop是一个处理海量数据的分布式系统基础架构。Hadoop 架构由HDFS，YARN和MapReduce构成。HDFS是Hadoop中的分布式文件系统，它将海量数据存储于DataNode中，由NameNode维护各DataNode的元数据信息。YARN是Hadoop中的资源管理系统，监控每个节点，并协调MapReduce任务的分配。MapReduce是Hadoop中分布式数据处理框架，它将数据处理分为两个阶段，即Map和Reduce两个阶段，提供批处理并行计算的框架。对于Map阶段，对输入数据应用Map Function，执行结果为Key和Value的元组，相同Key的元组通过执行Reduce Function进行合并，最终生成结果。Hadoop有很丰富的其他组件支持各种需求的分析，如Pig，Hive，Impala等，这些高级工具可以自动将高级原语翻译为MapReduce任务执行，有更好的使用体验。本文，Hadoop作为Lambda架构中批处理层实现，全量数据存储在HDFS上，应用MapReduce计算，生成批处理视图。
3 结束语
大数据资产处置方案范文 第九篇
大数据应用并不是一贴能够包治百病的灵丹妙药，不能寄希望于通过简单数据梳理就能解决企业积累下来的所有难题。富士通也没办法提供一款放之四海而皆准的大数据解决方案。
黄邦瑜就像老裁缝，一个手握大数据，利用ICT技术，为客户公司量体裁衣，并提供高端定制解决方案的信息技术裁缝。之所以比作裁缝，主要是为了和流水线式的粗暴生产区别开来。
作为富士通（中国）信息系统有限公司副总裁，黄邦瑜对于当下众多企业在大数据应用上的浮躁心有不满。在他看来，现在的大数据已经被某些人演绎成为包治百病的“一贴灵”，甚至完全背离了大数据的核心价值。
“但大数据应用并不等于简单的信息梳理。大数据的应用通常需要有扎实的IT基础，来不得浮躁，否则很难让解决方案达到预期的效果。”黄邦瑜指出。
作为全球范围内的ICT领航企业，富士通拥有传统基础架构和云计算基础，但富士通并不大规模地生产模式化的解决方案，就是为了让企业客户通过定制化的服务，找到更适合自己的解决方案。
需要量体裁衣
自20_年起，富士通加大了推广行业解决方案的力度，并在中国市场上倾注了更大的热情。正是因为如此，富士通在中国的企业形象也在发生着巨大的改变。曾经那个只会生产笔记本和打印设备的制造商，已经一去不复返。
富士通正在通过其多年积淀的ICT技术，转型成为一家基于大数据的企业解决方案提供商。在与中国客户打交道的过程中，黄邦瑜发现，不少缺乏扎实IT基础的中国企业，把“大数据”看成了解决所有问题的“灵丹妙药”，在引进“大数据”解决方案的过程中显得过于浮躁。
胡春民：包括中国和欧美在内的众多跨国巨头都在涉足大数据业务，你认为中国与日本、欧美等国家相比，在大数据的研发和应用上有哪些差距？
黄邦瑜：大数据的应用在国际上也是个新事物，中国、日本和欧美等国家都仍处在研发阶段，我个人认为中国同日本、欧美等先进国家相比，在大数据的研发和应用的水平上并没有太大的差距。
如果说有差距，我觉得最大的差距还是体现在客户的成熟度上。欧美、日本等国家的企业客户相对更成熟一些，因为他们过去在业务层面和IT层面的积淀都比较深厚，这让他们在大数据的应用上会有更明确、更具体、更战略的方向和想法。
在中国，一些IT基础并不扎实的企业可能会进入一个比较浮躁的误区，希望大数据可以变成一贴灵药，能够马上解决他们过去积累的所有问题。其实富士通在应用层面上也没有能够放之四海而皆准的大数据解决方案。因为给企业提供的大数据方案，它本身就是针对不同客户要解决的不同问题“量体裁衣”而设计的，是需要通过与客户共同研讨，不断改进，逐步完善，才能最终形成。
富士通拥有很好的硬件技术、软件技术和IT技术，但是要帮助客户找出规律，关键还是要根据客户的业务，企业不能指望富士通来告诉你所有的一切。如果可以的话，富士通就直接去做汽车、医疗或者其他行业了。
大数据解决方案，从本质上来说就是客户和IT供应商一起去发掘规律的过程。就像制造业存在着大量的数据，但是很难有一种解决方案，刚好把企业经营者想要找的所有规律都找到。
富士通拥有很多大数据业务和应用场景的介绍，因为我们发现，大数据并不是一个像软件一样成型的方案，你拿光碟过来一装就能立刻解决所有的问题，而是一种我们称之为“最佳实践”的模式，即客户能够针对一个特定的问题或业务场景，把想要发掘的问题告诉富士通，然后我们一起去解决这个问题。
在中国，我最担心的就是有客户跟我说，富士通你给我提个方案吧，用了这个方案，研发、生产、市场等各种各样的问题都能解决了。坦白讲，这个真的做不到。
大数据资产处置方案范文 第十篇
6月27日，我国本土的数据库厂商代表北京人大金仓信息技术股份有限公司（简称人大金仓）召开发布会表示，将打造大数据中心一站式服务来全面迎接大数据时代的到来，深化以市场为导向的产品研发策略，快速向集数据管理、集成、分析展现、安全保护和服务于一体的平台型、一站式解决方案提供商转变。
打造一站式解决方案
我国的学术界对大数据的关注也越来越密切。作为一个组成部分，大数据和数据库技术一样，关乎国家的信息安全。国产数据库专家、人大金仓首席科学家王珊教授指出，在大数据应用环境下，若国产数据库不能满足用户在数据管理、数据分析、数据挖掘等方面的需求，用户则只能选择国外厂商的产品，这对国家信息安全将构成重大隐患。
这个问题已经引起了我国数据库厂商的关注。作为我国本土数据库厂商的代表，人大金仓希望从单一的数据库产品提供商向数据整体解决方案供应商转型。
人大金仓总裁任永杰表示：“在大数据时代，用户的需求已不仅仅局限于数据存储，而是向数据管理、分析、展现、挖掘等多元化方向发展。我们计划用3-5年的时间，将人大金仓打造成为国产大数据中心一站式解决方案提供商。”
收购思迈特
任永杰透露，几年前人大金仓就已经在布局相应的解决方案。
记者从发布会上了解到，作为人大金仓以数据为核心的整体方案提供商发展战略的核心产品，人大金仓数据库产品Kingbase ES V7在刚刚结束的第十届中国国际软件和信息服务交易会上以突出的性能、高安全性、支持云计算、能良好应对企业海量数据管理面临的全新挑战的能力荣获最具竞争力产品奖。
作为打造数据中心一站式服务的重要举措，人大金仓近日还收购了广州思迈特软件有限公司作为其控股子公司暨广州技术中心。据悉，思迈特专门从事商业智能产品的研发，其核心产品Kingbase SmartBI商业智能应用平台能够实现数据预处理(ETL)、仪表盘、灵活查询业务报表、多维数据分析、数据挖掘、GIS展现、元数据管理等功能，并支持iPad/iPhone等移动终端展现。此外，思迈特还提供面向行业深入分析的商业智能解决方案，旨在帮助用户深层次地发现和挖掘数据价值进而转化成商业价值。
思迈特总经理吴华夫表示，思迈特Kingbase SmartBI与人大金仓的数据库产品进行整合，将推进人大金仓的产品优化，为用户提供更多优质的本土化服务。
据悉，人大金仓在加紧投入大数据中心一站式解决方案研发的同时，还在考虑如何将其推广至全国。人大金仓在西安部署研发基地，并成立广州技术中心，旨在形成以北京为中心，辐射西部、中部、南部的三角形研发和市场布局。人大金仓希望借此大大提升人大金仓在全国的服务能力，加速推进国产数据中心解决方案在全国范围的深化应用。特别是广州技术中心成立后，人大金仓可将云计算、数据分析与展现等相关领域的前瞻研究成果与创新技术逐步引入中部、东部地区，助力当地用户应对云计算、大数据时代挑战。
