A. 数据公司一般都是做什么的
随着大数据产业迎来了发展的黄金期,越来越多的互联网公司转型为大数据公司。为促进大数据公司的健康发展,解决发展中遇到的问题,从大数据公司的概念及业务内容等入手,剖析大数据公司因有着不同于传统企业的复杂业务,在发展中不断遇到新问题而更需要构建内部控制。基于大数据公司的业务特点及出现的问题,认为内部控制环境、风险控制和内控监督、信息与沟通等要素是公司内部控制的重点,应构建适于大数据公司特点的企业发展战略、诚信的生态系统及文化理念、胜任大数据业务的人力资源战略、实时风险防控和监督体系等内部控制策略。[1]
大数据的概念
《大数据的冲 击》一书中将大数据通俗定义为“用现有的一般技术难以管理的大量数据的集合”,并广义地定义为“大数据是一个综合性概念,它包括因具备多、高速、多样的特征而难以进行管理的数据,对这些数据进行存储、处理、分析的技术以及能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织。因此,大数据这一概念不仅指规模庞大的数据对象,也包含对这些数据对象的处理和应用活动,是数据对象、技术与应用三者的统一。[1]
大数据公司的概念及业务范围
大数据公司通常是指有获取大数据能力的公司。已经具备获取大数据能力的公司即数据型的大数据公司,如网络、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内企业,这类大数据公司通常是与人们日常生活密切相关的,涵盖了数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化以及数据安全等领域。
大数据公司的业务范围主要涉及:一是为电商企业提供个性化推荐引擎的大数据公司,包括推荐引擎、分析引擎和营销引擎等,覆盖大数据全产业链的实现路径。二是大数据分析技术提供商,面向企业或者政府部门提供数据分析的结果。这类公司可以完整地实现大数据的采集、分析、处理,为各大企业提供高端信息技术。三是为传统企业提供大数据技术平台搭建和大数据驱动的SaaS应用的大数据公司,整合高性能的计算和存储能力,为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台,实现大数据存储统一管理,能够帮助企业精准预测和构建用户特征,搭建以用户为中心的大数据运营体系。
可见,大数据公司有着不同于传统企业的复杂业务,更需要构建内部控制。[1]
B. 各省市、各个地区应该如何发展工业互联网,有哪些主要任务
自2017年国务院印发《关于深化“互联网+先进制造业” 发展工业互联网的指导意见》之后,各地纷纷加快工业互联网的建设与发展步伐。发展工业互联网,网络体系是基础,平台体系是关键,安全体系是保障。各省市、各地区应紧紧系统构建网络、平台、安全三大体系,打造人、机、物全面互联的新型网络基础设施,全力推进七大任务:
1.夯实网络基础
夯实工业互联网的网络基础,应围绕网络改造升级、提速降费、标识解析,推进三方面的工作:
第一,以IPv6、工业无源光网络(PON)、工业无线、时间敏感网络(TSN)等技术,改造工业企业内网;
第二,以IPv6、软件定义网络(SDN)以及新型蜂窝移动通信技术(即5G技术),实现工业企业外网的升级改造;
第三,推进标识解析体系建设,围绕工业互联网标识解析国家顶级节点,推动行业性二级接机点的建设与连接。
2.打造平台体系
第一,培育工业互联网平台,以企业为主导,构建跨行业、跨领域平台,实现多平台互联互通。
第二,开展工业互联网平台试验验证。支持产业联盟、企业与科研机构合作共建测试验证平台,开展技术验证与测试评估。
第三,推动、吸引企业上云。鼓励工业互联网平台在产业集聚区落地,通过财税支持、政府购买服务等方式,鼓励中小企业的业务系统向云端迁移。
第四,培育工业APP,支持软件企业、工业企业、科研院所等开展合作,培育一批面向特定行业、特定场景的工业APP。
3.加强产业支撑
要加强产业支撑,必须加大关键共性技术攻关力度,提升产品与解决方案供给能力:
第一,关键共性技术支撑。鼓励企业和科研院所合作,围绕工业互联网核心关键技术、网络技术、融合应用技术开展联合攻关,促进边缘计算、人工智能、增强现实、虚拟现实、区块链等技术在工业互联网应用。
第二,系统解决方案支撑。围绕智能传感器、工业软件、工业网络设备、工业安全设备、标识解析等领域,推广一批经济实用的微服务化系统解决方案。
4.促进融合应用
融合创新工作应围绕大型企业和中小型企业两大主体开展:
针对大型企业,加快工业互联网在工业现场的应用;开展用于个性需求与产品设计,生产制造精准对接的规模化定制;
针对中小企业,实现业务系统向云端迁移;开展供需对接、集成供应链、产业电商、众包众筹等创新型应用。
5.完善生态体系
第一,构建创新体系:有效整合高校、科研院所、企业等创新资源,围绕重大共性需求与行业需要,面向关键技术与平台需求,开展产学研协同创新。
第二,构建应用生态,鼓励工业互联网服务商面向制造业企业提供咨询诊断、展示展览、行业资讯、人才培训、园企对接等增值服务。
第三,构建企业协同发展体系,以需求为导向,基于工业互联网平台,构建中介型共享制造、众创型共享制造、服务型需求共享制造、协同型共享制造等新型生产组织方式。
第四,构建区域协同发展体系,建设工业互联网创新中心、工业互联网产业示范基地。
6.强化安全保障
安全保障是发展工业互联网的底线,必须切实提升安全防护能力,建立数据安全保护体系,推动安全技术手段建设。此外,各地区还应大力发展信息安全产业,推动标识解析系统安全、工业互联网平台安全、工业控制系统安全、工业大数据安全等相关技术和产业发展,开展安全咨询、评估和认证等服务,提升整体安全保障服务能力。
7.坚持开放合作
第一,加强地区乃至国际的企业协作,形成跨领域、全产业链紧密协作的关系。
第二,建立政府、产业联盟、企业等多层次沟通对话机制。
第三,积极参与国际组织的协同与合作,参与工业互联网标准规范与国际规则的研讨与制定。
C. 客户信息数据共享主要包括哪些功能
什么是计算机网络:
指将地理位置不同的具有独立功能的多台计算机及其外部设备,通过通信线路连接起来,在网络操作系统,网络管理软件及网络通信协议的管理和协调下,实现资源共享和信息传递的计算机系统。
D. 大数据到底是什么行业啊,具体是干什么的啊
大数据即海量的数据,一般至少要达到TB级别才能算得上大数据,相比于传统的企业内数据,大数据的内容和结构要更加多样化,数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据,最常见的应用就是大数据分析,大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统,还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据,如:政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据,通过大数据分析技术及工具将海量数据进行统计汇总后,以图形图表的方式进行数据展现,实现数据的可视化,在此基础上结合机器学习算法,对数据进行深度挖掘,发掘数据的潜在价值。应用部分,大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析,还包括与行业、产业的深度融合,大数据分析的应用场景具有行业性,不同行业所呈现的内容与分析维度各不相同,具体场景包括:互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。1. 互联网行业大数据的应用代表为电商、社交、网络检索领域,可以根据销售数据、客户行为(活跃度、商品偏好、购买率等)数据、交易数据、商品收藏数据、售后数据等、搜索数据刻画用户画像,根据客户的喜好为其推荐对应的产品。2. 政府行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等,质检部门包括对商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证、检查,保证食品物品安全;气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径,精准地预测气象变化,寻找最佳的解决方案,规划应急、救灾工作。3. 金融行业的大数据分析多应用于银行、证券、保险等细分领域,在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析,客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据,结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位,分析其在金融业的需求等。4. 传统行业包括:能源、电信、地产、零售、制造等。电信行业借助大数据应用分析传感器数据异常情况,预测设备故障,提高用户满意度;能源行业利用大数据分析挖掘客户行为特征、消费规律,提高能源需求准确性;地产行业通过内外部数据的挖掘分析,使管理者掌握和了解房地产行业潜在的市场需求,掌握商情和动态,针对细分市场实施动态定价和差别定价等;制造行业通过大数据分析实现设备预测维护、优化生产流程、能源消耗管控、发现潜在问题并及时预警等。伴随着信息化的快速发展、数据量加大,已经进入数据时代,相信各行业间日后对于大数据的应用会更多、更深入。
E. 数据库 数据共享有什么优点但是带来了哪些问题怎么解决
数据共享也意味着信息共享。你可以在不同场合,不同时间,不同设备上读取查看你的信息以及别人分享的信息。所以对于现在大信息容量社会来说,数据共享很有必要,也很重要。
不过,其也带来一个主要问题,就是数据的泛滥,以及个人信息的安全性保密性。
解决办法个人认为就是加强法制,对互联网及各种信息,承载数据媒介进行安全性信息保密性严格要求。
F. 数据共享的主要途径有哪些
数据共享的主要途径:
①、地理信息使用相同的定义;
②、实行数据转换标准;③、通过 互操作地理信息处理。
其中 互操作地理信息处理(Interoperable geoprocessing)是指数字系统的这些能力:
①自由地交换所有关于地球的信息,即所有关于地表上的、空中的、地球表面以下的对象和现象的信息;
②通过网络协作运行能够操作这些信息的软件。概括为自由交换地理空间信息以及协作运行空间信息处理的软件。
以上内容均根据学员实际工作中遇到的问题整理而成,供参考,如有问题请及时沟通、指正。
G. 数据交易中心主要是做什么
数据交易中心简称EDI。
主要是将商业或行政事务处理中的报文数据按照一个公认的标准,形成结构化的事务处理的报文数据格式,进而将这些结构化的报文数据经由网络,从计算机传输到另一端的计算机的工作。
所谓EDI就应当包括以下三个基本方面:
1、 需要进行信息交换的某一应用领域,即EDI的环境。例如:国际贸易,国内贸易,医院工作,图书馆工作,项目管理等等。它限定了有哪里信息需要传递,在哪些地点之间进行传递。
2、 信息交换的流程及规则,即EDI的过程。它反映了实际领域中的业务过程,以及与之相伴的信息流程。例如在贸易过程中,从询价,报价开始,直到付款,交货。中间涉及供应者,购买者,银行,运输公司,保险公司等多种企业(或称角色),先后几十种信息交换业务需要执行。在实际工作中,这种流程体现为一系列规则与标准。
3、 信息交流的手段,括硬件设备,通信设备以及软件,即EDI的技术实现。从目前来看,计算机设备,通信设备已经比较普遍,EDI的应用也没有什么特殊的要求,一般来说不需要特殊的开发。例如,通信线路可以使用已有的各种方式解决,从最简单的电话线到租用卫星专线。需要的是软件的开发。 针对某一领域的应用,遵从某一特定的标准,就要有一套专门的软件。解决这一领域的问题是技术方面的任务。
总之,对于EDI,应当全面地去认识和理解,而不要只从技术,甚至只从硬件的角度去看待与处理EDI的工作。
H. 工业大数据是什么,及其对企业未来发展的作用
1、工业大数据是什么?
工业大数据是指涵盖工业领域中整个产品的全生命周期,所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。
2、这些数据对未来企业的作用
在这里就举两个例子来说明,当然也是鉴于篇幅的关系,不能把所有的工业数据的应用都分享出来。
首先是产品的生产流程和进度的工业数据,这个工业数据主要是提供给生产计划部门和销售部门使用的,例如生产计划部门可以根据一个产品的生产流程制定详细的生产结合,并评估每个流程节点的生产周期,生产成本等等,以便快速的协调生产计划,合理控制生产周期。
而生产进度的工业数据可以让销售部门的销售人员更加对客户的产品形成控制力,同时也可以实时的将这些生产进度数据分享给客户知悉,从而坚定客户对我们的信心,这对于生产订单的实施和后续订单的吸引都有非常大的好处。
再例如产品质量的工业数据,我们可以通过对每个产品,以及产品对应的工艺流程来分门别类的统计与质量相关的合格率,废品率,不合格类型,报废类型等等,通过这些数据来提升企业生产能力,从而提升企业的产品质量和缩短企业的产品生产周期,甚至大幅度的降低企业生产成本。
而如果是传统的制造企业的话,虽然很多企业也在对一些工业数据进行手工采集和制表归类,但是如何更好的去应用就是一个非常大是问题了,甚至根本就从来都没有使用过。
I. 在线数据处理与交易处理业务是指什么
在线数据处理与交易业务,是利用各种与公用通信网相连的数据与交易事务处理应用平台,通过公用通信互联网为用户提供在线数据处理和交易/事务处理的业务牌照,简称EDI证或EDI资质。
企业申请EDI许可证要满足以下条件:
1.公司注册资金100w以上
2.公司名下3名人员近期1个月社保证明
3.有可行性研究报告和相关技术方案
4.网站域名备案必须在公司名下
5.服务器托管要求在本省
6.网站搭建必须符合办理EDI许可证
企业申请EDI许可证需要准备的材料有:
1、营业执照副本
2、法人及股东身份证
3、公司章程(需要最新的,工商局加盖档案查询章)
4、3人近期1个月的社保证明
5、公司人员身份证、及人员的手机、邮箱
6、公司座机、法人手机、邮箱
7、网站域名证书(公司名义购买)
8、网站服务器托协议及服务器提供商的IDC/ISP资质
9、公司办公场地证明(广东地区需要)
10、网站测评报告(广东地区需要)
证书案例
J. 贵阳的大数据交易所是干什么
卖数据的,比如电商数据、票房数据等。
贵阳大数据交易所是全国首个大数据交易所,面向全国提供数据交易服务,旨在促进数据流通,规范数据交易行为,维护数据交易市场秩序,保护数据交易各方合法权益,向社会提供完善的数据交易、结算、交付、安全保障、数据资产管理和融资等综合配套服务。
交易的数据是基于底层数据,通过数据的清洗、分析、建模、可视化后的结果。
企业文化:
理念:贡献中国数据智慧 释放全球数据价值。
使命:大数据,中国在行动,引领全球产业发展。
愿景:成为全球最重要的交易所。
主要业务线:
1、INSIDE数据合作。
2、企业、行业、政府数据供需交易平台。
3、政府大数据开发合资公司建设。
4、招商局大数据平台共建。
5、行业大数据解决方案合作。
6、大数据项目合作交易所平台可呈现的数据三种形式,数据报告,终端,API接口。
贵交所为国务院亲自批准的国内首家大数据交易平台,数据涵盖了国内40 多个产业链、8000 多个行业及40000 多个细分市场,基于对1500 万家企业的详细信息、2000 多项特征指标和10000 多个数据模型的深度挖掘、清洗、整理和重构。