2023年数据调研报告(精选多篇).docx
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1、2023年数据调研报告(精选多篇) 推荐第1篇:大数据调研报告 大数据技术市场调查报告:“BigData浪潮”迫使企业做出抉择 发表于2023-02-06 13:26| 2517次阅读| 来源CSDN| 0 条评论| 作者李智 数据中心浪潮数据挖掘数据分析大数据 摘要:大数据时代的数据格式特性 首先让我们先来了解一下大数据时代的数据格式特性。从IT角度来看,信息结构类型大致经历了三次浪潮。必须注意这一点,新的浪潮并没取代旧浪潮,它们仍在不断发展,三种数据结构类型一直存在,只是其中一种结构类型往往主导于其他结构: 结构化信息这种信息可以在关. 根据IDC的调查报告预测到2023年全球电子设备存储
2、的数据将暴增30倍,达到35ZB(相当于10亿块1TB的硬盘的容量)。大数据浪潮的到来也为企业带来了新一轮的挑战。对于有准备的企业来说这无疑是一座信息金矿,能够合理的将大数据转换为有价值信息成为未来企业的必备技能。恰逢此时,CSDN专门针对企业相关人员进行了大规模问卷调研,并在数千份的调查报告中总结出现今企业大数据业务的现状。在此我们也将调研结果展示与此以供大家参考。 大数据时代的数据格式特性 首先让我们先来了解一下大数据时代的数据格式特性。从IT角度来看,信息结构类型大致经历了三次浪潮。必须注意这一点,新的浪潮并没取代旧浪潮,它们仍在不断发展,三种数据结构类型一直存在,只是其中一种结构类型往
3、往主导于其他结构: 结构化信息这种信息可以在关系数据库中找到,多年来一直主导着IT应用。这是关键任务OLTP系统业务所依赖的信息,另外,还可对结构数据库信息进行排序和查询; 半结构化信息这是IT的第二次浪潮,包括电子邮件,文字处理文件以及大量保存和发布在网络上的信息。半结构化信息是以内容为基础,可以用于搜索,这也是谷歌存在的理由; 非结构化信息该信息在本质形式上可认为主要是位映射数据。数据必须处于一种可感知的形式中(诸如可在音频、视频和多媒体文件中被听或被看)。许多大数据都是非结构化的,其庞大规模和复杂性需要高级分析工具来创建或利用一种更易于人们感知和交互的结构。 企业内部大数据处理基础设施普
4、遍落后 从调查结果可以看出,接近50%的企业服务器数量在100台以内,而拥有100至500台占据了22%的比例。500至2000台服务器则占据剩下28.4%的比例。可以看出面对大数据现今大部分企业还没有完善其硬件基础架构设施。以现阶段企业内大数据处理基础设施的情况来看50%的企业面临大数据处理的问题(中小企业在面对大数据的解决之道应遵循采集、导入/处理、查询、挖掘的流程)。 但这只是暂时状况,“廉价”服务器设施会随着企业业务的发展逐渐被淘汰出历史的舞台,在未来企业基础架构体系的硬件选用上,多核多路处理器以及SSD等设备会成为企业的首选。Facebook的Open Compute Project
5、就在业界树立了榜样,Open Compute Project利用开源社区的理念改善服务器硬件以及机架的设计。其数据中心PUE值也是领先与业内的其他对手。 而在具有大数据处理需求的企业中52.2%的日数据生成量在100GB以下,日数据生成量100GB到50TB占据了43.5%,而令人惊讶的是,日数据生成量50TB以上也有4.4%的份额。数据量持续的增长,公司将被迫增加基础设施的部署。专利费用将一直增加,而开源技术,则省了这笔一直持续的专利费。对于急需改变自己传统IT架构的企业而言,传统的结构化数据与非结构化数据的融合,成了所有人关心的问题。 企业面对大数据处理的挑战与问题 现今大数据呈现出“4V
6、 + 1C”的特点。既Variety:一般包括结构化、半结构化和非结构化等多类数据,而且它们处理和分析方式有区别;Volume:通过各种设备产生了大量的数据,PB级别是常态;Velocity:要求快速处理,存在时效性;Vitality:分析和处理模型必须快速变化,因为需求在变;Complexity:处理和分析的难度非常大。 从图中我们可以看出资源利用率低、扩展性差以及应用部署过于复杂是现今企业数据系统架构面临的主要问题。其实大数据的基础架构首要需要考虑就是前瞻性,随着数据的不断增长,用户需要从硬体、软件层面思考需要怎样的架构去实现。而具备资源高利用率、高扩展性并对文件存储友好的文件系统必将是未
7、来的发展趋势。 应用部署过于复杂也催生了大数据处理系统管理员这一新兴职业,其主要负责日常Hadoop集群正常运行。例如直接或间接的管理硬件,当需要添加硬件时需保证集群仍能够稳定运行。同时还要负责系统监控和配置,保证Hadoop与其他系统的有机结合。 而多格式数据、读写速度(读写速度是指数据从端点移动到处理器和存储的速度)以及海量数据是企业面临大数据处理急需解决的技术挑战。众所周知随着大容量数据(TB级、PB级甚至EB级)的出现,业务数据对IT系统带来了更大的挑战,数据的存储和安全以及在未来访问和使用这些数据已成为难点。同时大数据不只是关于数据量而已。大数据包括了越来越多不同格式的数据,这些不同
8、格式的数据也需要不同的处理方法。充分利用有用的数据,废弃虚伪无用的数据,是数据挖掘技术的最重要的应用。 企业内部数据分析与挖掘工具应用现状 云时代企业数据挖掘面临如下三点挑战。挖掘效率:进入云计算时代后,BI的思路发生了转换。以前是基于封闭的企业数据进行挖掘,而面对引入互联网应用后海量的异构数据时,目前并行挖掘算法的效率很低;多源数据:引入云计算后,企业数据的位置有可能在提供公有云服务的平台上,也可能在企业自建的私有云上,如何面对不同的数据源进行挖掘也是一个挑战;异构数据:Web数据的最大特点就是半结构化,如文档、报表、网页、声音、图像、视频等,而云计算带来了大量的基于互联网模式提供的SaaS
9、应用,如何梳理有效数据是一个挑战。 抛去价格因素之外可以看出反应速度慢、操作不方便、数据不准确、分析不准确这四项是企业数据分析与数据挖掘面临的主要问题。商业化解决方案固然成熟,但成本也是显而易见的。而具备在开源平台之上处理分析大数据能力的数据科学家则成为另外的一种选择。数据科学家具备专业领域知识并具备研究利用相应算法分析对应问题的能力,可帮助创建推动业务发展的相应的大数据产品和大数据解决方案。 从调查结果中我们可以看出Hadoop占据了半壁江山,而同为开源的HBase也有将近四分之一的占有率。而商业化的数据分析与挖掘平台(如Teradata、Netezza、Greenplum等)总共只有13.
10、9%的份额。短期来讲,开源分析将越来越广泛的使用,并且增长迅速。长期来看,混合技术的应用将在高度竞争的市场上出现,两者将同样有巨大的需求。可以预见的是,Hadoop作为企业级数据仓库体系结构核心技术,在未来的10年中它将会保持增长。 随着云时代的到来,企业面临的应用方式更加多元化,通过云的手段提供海量数据挖掘的方法,提高了挖掘的效率,增加了挖掘的精度,更利于挖掘应用的推广以及专业的行业知识库的构建。同时收集、存储庞大的新型数据充满了挑战,然而分析这些数据的新方法才是帮助最成功企业甩开竞争对手的利器。 推荐第2篇:税务数据质量调研报告 随着计算机技术的广泛应用,依靠计算机进行数据管理,已被愈来愈
11、多地运用到社会各个领域。计算机处理数据的准确快捷,不仅使人们在工作中节省了大量的人力和时间,而且为人们生活、社会经济和管理带来了难以估量的巨大效益,信息数据已经成为21世纪第四大资源。计算机数据管理在国税系统同样发挥着主要作用。以中国税务征收管理信息系统的推广为标志,计算机数据管理已渗透到税务工作的各个环节。从纳税人进行税务登记,到录入纳税申报信息进行收入汇总统计,到计会部门税票核销、金库对账,到税收会计账,不难看出各项业务工作已越来越离不开计算机系统中的数据信息。税务系统数据管理工作中对数据信息这一宝贵资源的利用方面还存在不少问题亟待解决。笔者就此类问题结合工作实际谈几点看法。 一、数据管理
12、的概念及当前税务系统数据管理工作中存在的问题 数据管理是指通过对数据的采集、审核、调整、存储、传输、发布等过程进行合理有效的计划、组织、协调和监督,以保证数据的质量与时效,提高数据利用效率的一种职能活动。根据税务部门目前工作的实际情况,数据管理的对象是税收业务数据及相关数据。数据管理工作与当前税务系统设置的数据处理中心的工作存在明显的不同:数据处理中心的工作是解决如何对数据进行加工和整理的问题,强调对具体数据操作行为的规范。它是税收整体业务流程的一部分,它的工作目的是满足各类工作需要;而数据管理工作是对数据操作行为实施的管理,强调对数据操作过程的控制与监督,它的工作目的是保证数据的质量的时效。
13、以某税务分局为例,该局的计算机系统运行以来,各项基础工作尚十分薄弱,特别是各级税务干部对数据信息的重要性认识不足,没有为计算机系统提供配套的数据管理组织机构和管理措施,导致基础信息长期不准确、错误率较高。各科室的相关统计表长期以来严重不准确。通过调查分析,笔者认为造成基础数据不准确的原因主要有以下两点: (一)税务系统没有为税务管理信息系统配备相应的数据管理机构,各科没有配备相应的数据管理人员。没有数据管理人员审核录入质量,各科室又需要计算机部门的技术人员帮助查询,而计算机部门的技术人员因为有自己的日常工作也不可能经常性地帮助其进行数据查询。同时计算机管理部门作为一个技术部门,因为不熟悉各科室
14、业务又不能单独管理数据,像这样数据由多个部门管又都管不好的状况在其他业务部门同样存在; (二),在数据采集、录入两个重要环节都存在昔影响数据质量的管理漏洞。 1、在数据采集环节,存在着对纳税人辅导培圳不到位、纳税人填表票差错率高、税务人员因业务水平审核数据差错率高的问题。由于各企业的财务人员文化程度、业务水平参差不齐,有相当一部分人对税务登记表、纳税申报表、税收缴款书不能较正确地填写,因此导致填写的纳税基础信息错误率较高。另一方面,由于负责初始申报与纳税核定工作部门的同志业务水平有高有低,掌握业务标准不一致,加之责任心的强弱不同,因此在给新纳税人办理初始 申报及纳税核定时,对企业所属行业、财务
15、会计制度(所得税行业)、应纳税种、预算科目的核定随意性很大,造成其中一部分错误信息源源不断地进入税务部门计算机系统。 2、在数据录入环节存在着打字人员技能低、操作责任心不强、数据差错率高的问题。在税务系统的日常工作中,数据录入主要体现在每月征期所受理纳税申报环节,这是一项艰苦而繁重的手工操作,它不仅要求录入人有熟练的计算机操作技能,而且要求录入者有较强的责任心。由于税务系统大多数前台受理申报人员没有经过专门的计算机打字技能培训,不懂计算机打字的指法,只能用一两个手指录人数字。在征期录入量大的时候,这种操作情况不仅录入速度慢,而且差错率高。另一方面,确实有部分录入人员缺乏工作责任心,因为数据量大
16、嫌麻烦而不录、少录入某些数据,使统计汇总结果出现严重偏差。 通过以上对造成税务系统基础信息不准的原因分析,以及这几年应用税务管理信息系统的工作实践表明,税务部门原有的数据管理方式已不适应税务管理信息系统的要求,探索新的数据管理模式已经迫在眉睫。 二、解决税务系统数据管理工作中存在问题的建议 (一) 在税务系统明确设立数据管理工作职能部门,在全局范围内建立统一管理与具体工作各负其责、相结合的数据管理工作机制,以解决目前数据信息由各业务科分散管理、管理环节多,各部门都管却管不好、缺乏协调配合的问题。笔者认为新成立的数据管理职能部门的职责包括以下几个方面: 1、负责协调、统 一、维护全局性的数据口径
17、。 2、负责建立全局性的数据管理规章制度。 3、负责培训各科数据管理员。 4、负责日常性的审核、调整、修改数据信息。其中要负责编写涉 及各类数据管理自动检错、纠错程序,使数据检查、修改、调整尽可能地利用计算机的自动化手段完成。 5、负责对各科的数据管理工作进行考核评价。 在上述职责中笔者认为负责日常性的审核、调整、修改基本信息,应是数据管理职能部门最主要的任务。 (二)在设立数据管理职能部门的同时,笔者建议尽快在税 务系统建立一支高素质、高水准的数据管理员队伍。笔者个人认为,计算机操作水平高、工作责任心强、实际工作经验丰富的税务人员胜任数据管理员岗位。 (三)在上述数据管理机构和人员确定之后,
18、应在全局范围内建立数据统一管理与具体工作各负其责相结合的工作机制。统一管理的含义是数据管理职能部门按照全局的部署进行组织协调,而所谓具体工作各负其责的含义是各业务科室都有着各自的业务管理职能,因此各业务科也必须承担它所直接管理的业务数据的监督、管理责任。由于计算机使每个使用者都可以从系统中输入、输出数据,实际上输入和输出的过程也是一个对数据的时效性和准确性监督的过程,因此各业务科的使用者在操作数据的过程中也负有监督管理的责任。所以数据管理不能光靠一个专门的职能部门监督管理,它必须由各业务科在日常工作中对所发生的数据问题进行监督管理,只有这样才能使全局实现真正意义上的数据管理。 关于如何处理统一
19、管理与各部门各负其责的关系,笔者认为日常工作中只涉及到的问题由数据管理职能部门和该部门数据管理员、主管局长研究解决,对涉及全局大多数科的重大问题应召开数据管理的例会,由局领导统一研究后,交由数据管理职能部门查找解决。 (四)要根据数据采集、录入环节的特点采取相应的数据管理办法,以堵塞数据管理方面存在的漏洞。 1、对数据采集环节加强辅导,强化管理,以解决源头数据错误率高的问题。把对纳税人的宣传辅导作为一项长期的纳税服务工作来抓,除了对新纳税户的培训辅导外,对老纳税户的财务人员也要进行填税表(票)的培训。同时充分利用社会中介组织为纳税人提供纳税服务,以提高纳税人纳税申报水平和填写各种税务报表的质量
20、,这项工作要作为加强数据管理工作中一项长期的基础工作来抓。 2、对数据录入环节加强培训,强化考核,以解决受理申报人员录入水平低、责任心不强的问题。建议将开展的打字技能培训考试坚持开展下去。通过某局进行的培训考试,发现原来大多数在受理申报窗口对计算机数字键盘操作不熟练的同志,经过培训练习,对数字键盘操作比过去规范熟练多了,这样就会对今后纳税申报录入质量的提高打下良好的基础。但是如果想从根本上提高税务部门数据录入质量,笔者建议应对前台申报录入制定严格的考核制度以及一系列检查数据质量的办法,同时要将考核制度列入各局全年的目标管理考核制度中,将每个操作员的录入质量与该所季度年终目标管理考核分数紧密挂钩
21、,以改变过去各科对数据录入质量不重视的状况。真正创造一个在税务管理信息系统中,前后台紧密配合、数据流动的各个子系统严格“过滤”把关,使最后流入主系统的数据是“干净”、“纯净”的这样一个良性循环。综上所述,要解决税务征收管理信息系统基础数据不准的问题还是要坚持以人为本,从建立健全管理机构、管理制度人手,建立适合税务系统实际工作需要的数据管理新模式,以推动税收工作跃上一个新的台阶 推荐第3篇:税务数据质量调研报告 税收收入核算数据工作调研 随着计算机技术的广泛应用,依靠计算机进行数据管理,已被愈来愈多地运用到社会各个领域。计算机处理数据的准确快捷,不仅使人们在工作中节省了大量的人力和时间,而且为人
22、们生活、社会经济和管理带来了难以估量的巨大效益,信息数据已经成为21世纪第四大资源。计算机数据管理在国税系统同样发挥着主要作用。以综合税务征收管理软件的推广为标志,计算机数据管理已渗透到税务工作的各个环节。从纳税人进行税务登记,到录入纳税申报信息进行收入汇总统计,到计会部门税票核销、金库对账,到税收会计账,不难看出各项业务工作已越来越离不开计算机系统中的数据信息。税务系统数据管理工作中对数据信息这一宝贵资源的利用方面还存在不少问题亟待解决。我就此类问题结合工作实际谈几点看法。 一、数据管理的概念 数据管理是指通过对数据的采集、审核、调整、存储、传输、发布等过程进行合理有效的计划、组织、协调和监
23、督,以保证数据的质量与时效,提高数据利用效率的一种职能活动。根据税务部门目前工作的实际情况,数据管理的对象是税收业务数据及相关数据。数据管理工作与当前税务系统设置的数据处理中心的工作存在明显的不同:数据处理中心的工作是解决如何对数据进行加工和整理的问题,强调对具体数据操作行为的规范。它是税收整体业务流程的一部分,它的工作目的是满足各类工作需要;而数据管理工作是对数据操作行为实 施的管理,强调对数据操作过程的控制与监督,它的工作目的是保证数据的质量的时效。 二、提高税务系统数据管理工作的建议 (一) 在税务系统明确设立数据管理工作职能部门,在全局范围内建立统一管理与具体工作各负其责、相结合的数据
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