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大數據專業調研報告篇一

發表于2012-02-06 13:26| 2517次閱讀| 來源csdn| 0 條評論| 作者李智

數據中心浪潮數據挖掘數據分析大數據

摘要：大數據時代的數據格式特性 首先讓我們先來了解一下大數據時代的數據格式特性。從it角度來看，信息結構類型大致經歷了三次浪潮。必須注意這一點，新的浪潮并沒取代舊浪潮，它們仍在不斷發展，三種數據結構類型一直存在，只是其中一種結構類型往往主導于其他結構： 結構化信息這種信息可以在關...根據idc的調查報告預測到2020年全球電子設備存儲的數據將暴增30倍，達到35zb（相當于10億塊1tb的硬盤的容量）。大數據浪潮的到來也為企業帶來了新一輪的挑戰。對于有準備的企業來說這無疑是一座信息金礦，能夠合理的將大數據轉換為有價值信息成為未來企業的必備技能。恰逢此時，csdn專門針對企業相關人員進行了大規模問卷調研，并在數千份的調查報告中

總結

大數據時代的數據格式特性 首先讓我們先來了解一下大數據時代的數據格式特性。從it角度來看，信息結構類型大致經歷了三次浪潮。必須注意這一點，新的浪潮并沒取代舊浪潮，它們仍在不斷發展，三種數據結構類型一直存在，只是其中一種結構類型往往主導于其他結構：

結構化信息——這種信息可以在關系數據庫中找到，多年來一直主導著it應用。這是關鍵任務oltp系統業務所依賴的信息，另外，還可對結構數據庫信息進行排序和查詢； 半結構化信息——這是it的第二次浪潮，包括電子郵件，文字處理文件以及大量保存和發布在網絡上的信息。半結構化信息是以內容為基礎，可以用于搜索，這也是谷歌存在的理由； 非結構化信息——該信息在本質形式上可認為主要是位映射數據。數據必須處于一種可感知的形式中（諸如可在音頻、視頻和多媒體文件中被聽或被看）。許多大數據都是非結構化的，其龐大規模和復雜性需要高級分析工具來創建或利用一種更易于人們感知和交互的結構。

企業內部大數據處理基礎設施普遍落后

從調查結果可以看出，接近50%的企業服務器數量在100臺以內，而擁有100至500臺占據了22%的比例。500至2000臺服務器則占據剩下28.4%的比例。可以看出面對大數據現今大部分企業還沒有完善其硬件基礎架構設施。以現階段企業內大數據處理基礎設施的情況來看50%的企業面臨大數據處理的問題（中小企業在面對大數據的解決之道應遵循采集、導入/處理、查詢、挖掘的流程）。

但這只是暫時狀況，“廉價”服務器設施會隨著企業業務的發展逐漸被淘汰出歷史的舞臺，在未來企業基礎架構體系的硬件選用上，多核多路處理器以及ssd等設備會成為企業的首選。facebook的open compute project就在業界樹立了榜樣，open compute project利用開源社區的理念改善服務器硬件以及機架的設計。其數據中心pue值也是領先與業內的其他對手。

而在具有大數據處理需求的企業中52.2%的日數據生成量在100gb以下，日數據生成量100gb到50tb占據了43.5%，而令人驚訝的是，日數據生成量50tb以上也有4.4%的份額。數據量持續的增長，公司將被迫增加基礎設施的部署。專利費用將一直增加，而開源技術，則省了這筆一直持續的專利費。對于急需改變自己傳統it架構的企業而言，傳統的結構化數據與非結構化數據的融合，成了所有人關心的問題。

企業面對大數據處理的挑戰與問題

現今大數據呈現出“4v + 1c”的特點。既variety：一般包括結構化、半結構化和非結構化等多類數據，而且它們處理和分析方式有區別；volume：通過各種設備產生了大量的數據，pb級別是常態；velocity：要求快速處理，存在時效性；vitality：分析和處理模型必須快速變化，因為需求在變；complexity：處理和分析的難度非常大。

從圖中我們可以看出資源利用率低、擴展性差以及應用部署過于復雜是現今企業數據系統架構面臨的主要問題。其實大數據的基礎架構首要需要考慮就是前瞻性，隨著數據的不斷增長，用戶需要從硬體、軟件層面思考需要怎樣的架構去實現。而具備資源高利用率、高擴展性并對文件存儲友好的文件系統必將是未來的發展趨勢。

應用部署過于復雜也催生了大數據處理系統管理員這一新興職業，其主要負責日常hadoop集群正常運行。例如直接或間接的管理硬件，當需要添加硬件時需保證集群仍能夠穩定運行。同時還要負責系統監控和配置，保證hadoop與其他系統的有機結合。

而多格式數據、讀寫速度（讀寫速度是指數據從端點移動到處理器和存儲的速度）以及海量數據是企業面臨大數據處理急需解決的技術挑戰。眾所周知隨著大容量數據（tb級、pb級甚至eb級）的出現，業務數據對it系統帶來了更大的挑戰，數據的存儲和安全以及在未來訪問和使用這些數據已成為難點。同時大數據不只是關于數據量而已。大數據包括了越來越多不同格式的數據，這些不同格式的數據也需要不同的處理方法。充分利用有用的數據，廢棄虛偽無用的數據，是數據挖掘技術的最重要的應用。

企業內部數據分析與挖掘工具應用現狀

云時代企業數據挖掘面臨如下三點挑戰。挖掘效率：進入云計算時代后，bi的思路發生了轉換。以前是基于封閉的企業數據進行挖掘，而面對引入互聯網應用后海量的異構數據時，目前并行挖掘算法的效率很低；多源數據：引入云計算后，企業數據的位置有可能在提供公有云服務的平臺上，也可能在企業自建的私有云上，如何面對不同的數據源進行挖掘也是一個挑戰；異構數據：web數據的最大特點就是半結構化，如文檔、報表、網頁、聲音、圖像、視頻等，而云計算帶來了大量的基于互聯網模式提供的saas應用，如何梳理有效數據是一個挑戰。拋去價格因素之外可以看出反應速度慢、操作不方便、數據不準確、分析不準確這四項是企業數據分析與數據挖掘面臨的主要問題。商業化解決方案固然成熟，但成本也是顯而易見的。而具備在開源平臺之上處理分析大數據能力的數據科學家則成為另外的一種選擇。數據科學家具備專業領域知識并具備研究利用相應算法分析對應問題的能力，可幫助創建推動業務發展的相應的大數據產品和大數據解決方案。

從調查結果中我們可以看出hadoop占據了半壁江山，而同為開源的hbase也有將近四分之一的占有率。而商業化的數據分析與挖掘平臺（如teradata、netezza、greenplum等）總共只有13.9%的份額。短期來講，開源分析將越來越廣泛的使用，并且增長迅速。長期來看，混合技術的應用將在高度競爭的市場上出現，兩者將同樣有巨大的需求。可以預見的是，hadoop作為企業級數據倉庫體系結構核心技術，在未來的10年中它將會保持增長。隨著云時代的到來，企業面臨的應用方式更加多元化，通過云的手段提供海量數據挖掘的方法，提高了挖掘的效率，增加了挖掘的精度，更利于挖掘應用的推廣以及專業的行業知識庫的構建。同時收集、存儲龐大的新型數據充滿了挑戰，然而分析這些數據的新方法才是幫助最成功企業甩開競爭對手的利器。

大數據專業調研報告篇二

大數據審計調研報告

胡澤君審計長曾多次強調指出，要積極推進大數據審計，堅持科技強審，通過信息化、數字化，努力提高審計監督的質量和效率。新形勢下，審計工作特別離不開大數據的支撐，利用大數據進行審計，或將成為審計機關應對復雜社會經濟管理形勢、提升審計工作質量的重要手段。以"金審工程"為基礎的審計信息系統經過多年的建設發展，目前正逐步建立和完善。同時，在政府各部門中社會保障大數據既具有較高的完整性，也兼具較高的準確性。這些得天獨厚的條件，不僅使審計對"大數據"監督管理成為可能，更為實施以"大數據"為基礎的審計"全覆蓋"奠定了基礎。

一、大數據技術在財政審計方面的運用

（一）運用大數據開展財政審計是時代發展的必然要求。大數據不僅是信息技術的重大進步，更是發展理念的重大創新，對經濟社會發展起到重要作用，對與數據密切相關的審計工作也必將產生深刻影響。當前，財政、稅務、人民銀行等部門普遍進行信息系統建設，財政部門開展的"金財工程"覆蓋財政收支管理的業務應用系統，涵蓋了預算管理、國庫集中收付等業務，對財政部門的審計單位信息化的發展，迫切要求運用大數據開展財政審計。

（二）運用大數據開展財政審計是推動完善國家治理的迫切需要。財政審計的范圍突破了傳統的財政收支概念，囊括了政府性收支的全部內容。全口徑預算的審查監督付諸實施，如何在有限的時間內查找和發現問題，運用大數據開展財政審計成為推動完善國家治理的迫切需要。

（三）運用大數據開展財政審計是財政精細化管理的要求。在精細化管理要求之下，財政預算審查、預算執行差異分析、預算與決算的對比分析都是使用系統大數據來完成的。相應地，財政預算執行審計要實現全口徑分析，必須使用系統數據。如利用國庫支付系統的數據，通過對指標來源、資金性質、資金流向的跟蹤分析，實現所有財政資金全過程跟蹤審計。（四）大數據審計現在的運用情況。按照審計署的要求，建立了財政數據定期報送機制，每半年收集一次財政數據，并對收集的數據進行整理，生成審計人員可以使用的標準表。財政科聯合信息科，對預算編報系統、預算指標系統、非稅征管系統、決算編報系統等的財務和業務數據，集中進行多系統關聯、大數據比對。將數據分析形成的審計中間表和疑點表作為重點進行審計，提高了效率和增強指導性。審計結束后，強化經驗總結，形成數據采集轉換指南，歸集整理形成財政大數據審計模型方法體系表，為進一步深化大數據審計積累經驗。

二、社保審計大數據信息管理現狀

（一）社保部門數據管理情況。一是社保業務實現網絡化。隨著金保工程的推進，社會保險"六險"統征已經實現，社會保障業務辦理正逐步向社區（村）、單位及個人延伸，社會保障業務一體化架構正逐漸完善。二是社保資金使用服務實現規范化。衛生三級醫療服務網初步實現信息化，市級、縣級醫院、鄉鎮衛生院醫療業務管理系統已經平穩運行，鄉村衛生管理一體化正逐步規范，居民人口及流動人口信息統計系統已趨于成熟。三是民政事業實現信息化。民政城鄉居民低保、醫療救助及優撫等業務完成了由手工到信息化的轉變，數據也由紙質向信息化轉換。

（二）審計機關對社保數據的審計情況。審計機關在工作中采集了大量的財務數據和業務數據，但沒有對這些數據進行統一和規范地管理，一般是保存在審計人員的電腦中，很難實現與局內其他審計人員和所屬部門的數據共享，導致工作中出現重復采集數據的現象。由于大數據信息化環境下社保系統的特殊性，內部控制轉變為對人和系統兩方面的控制，而且多數情況是以計算機自動控制為主。數據網絡安全存在隱患，大數據技術本身的技術架構，決定了采用"大數據"技術架構的系統安全防護的難度。

審計局在社保資金審計中，收集了醫保、養老、低保、公積金等民生資金的業務數據，建立了審計數據庫，信息技術人員和社保審計人員聯合對各類數據進行了深入分析。在審計分析中，首先明確所面臨問題的類型，然后根據類型的不同選擇具體的處理方法。例如，在做參保對象的信用分析時，首先明確該問題類型屬于分類，如果該問題類型無法用數據挖掘工具解決，那么就應當選擇另外更加適合的方法來進行解決。建立審計方法，對采集的業務數據、財政財務數據以及相關外部數據進行綜合分析，生成審計中間表和疑點分析數據，采取業務跟蹤、內控測試、數據比對等方式，發現審計疑點并進行分析、篩查和分類。運用"互聯網+"思維，注重外部數據的搜集和運用，包括企業登記信息、稅務征繳信息、車輛信息、房產信息等與社保審計相關的數據。注重發票查詢系統、企業信用公示系統等在公開資源的使用，積極挖掘和構建內、外部數據間潛在的關聯，尋找相關的線索和突破口，搭建多維度、立體式審計工作大數據平臺。（三）當前在社保審計中需解決的幾個問題。一是解決數據價值認識和利用問題。在審計機關還存在著有些對于數據價值觀念不強，不注重基礎社保數據的積累和分類工作，對于歷年的重要數據只是簡單記錄儲存，從不進行仔細分析進而指導工作實踐。對于多樣復雜的大體量的社保數據，要么簡要進行匯總統計，要么不知所措，甚至直接置之不理。就數據的分析方法而言，分析手段有限，專業性數據分析能力欠缺，不能夠深度挖掘數據價值，加以充分吸收利用。二是解決架構模式改變問題。隨著"大數據"、"云計算"在各行業的不斷應用，數據架構與以往相比有了很大的變化，對數據的采集利用提出了新的、更高的要求。三是解決高端數據人才培養問題。多培養通曉相關專業知識和信息技術的復合型的人才，培養一批懂得大數據，收集大數據，并且善于研究大數據，深挖大數據的專家。加大對現有信息管理人員的大數據培訓力度，掌握大數據相關技術。

三、

（一）應用大數據分析技術，實現審計方法從數據驗證性分析向數據挖掘性分析轉變。

傳統的計算機審計，是通過電子數據采集轉換對數據進行驗證，通過構建查詢分析、多維分析等方法模型進行數據分析，而應用大數據分析技術，則能夠使審計數據分析逐步由傳統的驗證性分析向挖掘性分析轉變。挖掘性分析是指采用大數據處理技術，利用數據倉庫、數據挖掘和模型預測工具進行審計分析，從大量數據中發現蘊涵的數據模式和規律。

（二）應用大數據分析模式，實現審計方式從發現問題向風險預警轉變。

傳統審計工作以發現問題為主，對經濟形勢進行預測分析，因而須等到相關事件發生并且形成一定規模后，再根據搜集到的足夠數據進行分析研究，具有滯后性。而大數據技術可通過對跨領域的大規模經濟、社會行為數據進行分析，對經濟社會相關異常動態實現早期關注，利用其對異常數據的敏感性實現早期預警。審計可以運用大數據相關技術，對宏觀經濟社會風險問題展開初步分析。（三）應用大數據審計作業平臺，實現單機審計向云審計轉變。

以審計大數據為中心建設"云審計"平臺，實現遠程存儲和移動計算，使審計機關能夠通過網絡接入"云"實施審計，利用大數據分析、人工智能等信息技術，解決數據采集分析和管理中存在的問題，實現審計成果共享。其次，應完善聯網審計系統，逐步建立預算、執行、財政、地稅、社會保障、醫療機構、公積金等重要行業和部門的審計實時監督系統。再次，應建設審計數據綜合分析平臺，運用大數據技術，加大業務數據與財務數據、單位數據與行業數據，以及跨行業、跨領域數據的綜合比對和關聯分析，提高運用信息化技術查核問題、評價判斷、宏觀分析的能力。最后，應推廣"總體分析、發現疑點、分散核實、系統研究"的審計模式。

（四）構建專業的審計分析隊伍，實現傳統紙質賬本審計向大數據審計轉變。

審計工作應實現"六大轉變"，即由單點離散審計向多點聯動審計轉變、由局部審計向全覆蓋審計轉變、由靜態審計向靜態與動態審計相結合轉變、由事后審計向事后與事中審計相結合轉變、由現場審計向現場審計與非現場審計相結合轉變、由微觀審計向微觀與宏觀審計相結合轉變。為此，需要在組織方式、人員結構、思維方式等方面與之相適應。在組織方式上，應嘗試開展無項目審計，依托審計數據中心積累的數據資源，橫向關聯比對分析，縱向深入挖掘分析，從數據中發現審計疑點和線索。在人員結構上，應不斷提升"四種能力"，即大數據分析能力、綜合研究能力、創新能力和跨領域知識運用能力，不斷加強對大數據先進理念和前沿技術的學習，掌握大數據分析方法，提升審計人員綜合素質。在思維方式上，應培養"數據先行"意識，以數據為核心，使數據分析在審計工作開展前先行實施，根據數據分析結果，有重點、有步驟、有深度地在審計實施過程中進行核查驗證、追蹤線索、發現問題，全面深化大數據技術在審計工作中的應用。

大數據專業調研報告篇三

2015年大數據發展情況調研報告

2015年大數據發展情況調研報告

一、發展現狀

（一）電子政務建設成效明顯。我盟電子政務建設一直居于全國前列，電子政務專網上接自治區政府專網，帶寬為155m，備用線路帶寬為20m；向下已延 伸至各旗縣市區政府，帶寬為100m，主要用于開展公文交換、會務管理、應急管理、政法法制、政務信息和督查以及各部門業務等應用。2003年，xxxx 政務門戶網站上線運營。2005年全國首家蒙文政府網站——xxxx蒙文政務門戶網站正式開通。2007年，我盟對盟、旗縣市（區）、蘇木（鄉鎮）三級黨 委、人大、政府、政協機關，盟、旗縣市（區）兩級黨委、政府直屬部門及盟、旗兩級部分事業進行了集中建站，建立起了全盟三級政府網站群體系架構，政務網站 群實現了全覆蓋。目前全盟納入普查范圍的各類政府網站共計519個。建立了盟、旗縣市（區）、蘇木（鄉鎮）、嘎查村“四級聯動”行政審批服務體系，并全面 開展電子效能監察工作，對進入盟旗兩級政務服務中心的行政審批項目，全部實行了實時監察監控。

（二）社會管理領域取得實質性進展。建立智能在線全員人口信息綜合業務應用平臺，將全盟117.91萬人口信息數據全部錄入全員人口信息數據庫，實現 了全盟全員人口信息數據基本的全覆蓋。建設“平安錫盟”社會治理數字化工程，以建設“三網三平臺一張圖”為基礎，分別將社會公共監控資源、視頻專網監控資 源、公安內網視頻監控資源進行整合，實現了社會治理事前預防控制、事中指揮調度以及事后研判應用。

xx浩特市積極推進網格化管理,將城區內45個社區合理劃分為180個網格單元，以網格為單位進行社會管理和服務。整合“戶籍、住房、計生、就業、社 保、民政、黨建、司法、流動人口”等各類基礎信息，構建全市人口基礎信息系統，初步實現人口信息從靜態管控到動態管控，從單一管理到綜合管理利用。xx浩 特數字城市指揮中心利用地理信息系統、全球定位系統以及遙感技術等手段，建立起統一的城市數字化信息共享、協調處置、監督實施的指揮平臺。通過群眾撥打12319服務熱線、網上舉報等渠道，受理園林綠化、環境保護、環境衛生、市容市貌、給水排水、私搭亂建、公共設施、集中供熱、交通治安、戶外廣告、市場 建設等城市管理的多方面問題，共涉及錫市規劃局、住建局、環保局、公安局、城管局等17個部門26個成員單位。

（三）民生服務領域發展步伐加快。積極推進教育、衛生、環保、農牧業等領域信息化平臺建設工作。持續開展“三通兩平臺”工程，目前156所學校及相關 教育部門共計200多個單位已實現互聯互通；搭建了區域衛生信息協同平臺，累計為全盟95萬城鄉居民建立了健康檔案，為全盟37個蘇木鄉鎮衛生院和10個 社區衛生服務中心建立了醫院信息管理系統，為242個嘎查村衛生室安裝使用了嘎查村衛生室信息系統，實現了基本醫療、基本公共衛生和基本藥物的電子化管 理；建成了污染源在線監控平臺、空氣質量自動監測系統、重污染天氣預報預警系統、機動車尾氣檢測機構在線監控平臺，形成了對全盟重點污染源的在線監控；建 立xxxx羊肉全產業鏈追溯體系綜合服務平臺，將肉羊養殖、屠宰加工、精加工、物流配送、銷售五個環節信息集成，目前已累計為7413戶牧戶的161萬只 羔羊建立可追溯檔案，基本實現了“來源可追溯、去向可查證、責任可追究”。

（四）經濟運行管理領域發展初具規模。為更好地監管市場，食藥工商局為107192戶市場主體建立電子檔案信息。建立企業信用公示平臺，截至10月，全盟已對90591戶企業信用信息進行備案，備案率為84.53%。建設xxxx盟金財一期工程，覆蓋所有財政性資金，輻射各級財政部門和預算單位，進一 步提高財政資金分配和使用的安全性、規范性和有效性。

（五）大數據應用初見端倪。建立中小企業公共服務平臺，并實現與自治區樞紐平臺的互聯互通，目前，各旗縣市（區）共有383戶企業通過審核注冊成功。建設xxxx盟蒙古文綜合服務平臺，蒙古族同胞可以利用手機查詢國家政策、法規、綜合新聞以及市場動態、農牧業補貼、氣象、生活助手等內容。同時，由私人 投資建設的“錫盟信息港”、“xx123信息網”、“上都在線”等公共咨詢服務平臺建成運行，主要發布招聘、出租、家政、出售等咨詢信息。此外，全盟已有 各類電子商務平臺19個，包括大宗商品銷售、農牧民趕集采購、團購、社區電商以及跨境電商等類別，特色鮮明，發展前景廣闊。

二、存在問題

（一）數據共享程度低。全盟大數據建設缺乏統一規劃和有力的領導，各個委辦局信息系統基本都屬于獨立縱向系統，數據平臺并未實現橫向互通；數據資源整合力度不夠，共享程度低，政府部門間重復建設現象嚴重。

（二）建設缺乏統一標準。目前，各平臺數據采集的基本要素、數據的來源、數據采集的方法及要求沒有統一標準，導致產生“信息孤島”。

（三）網絡基礎設施建設有待完善。我盟地域遼闊，牧區人口居住比較分散，現有寬帶網絡無法滿足牧區信息化需求，全盟移動通訊信號以覆蓋面積計算嘎查村覆蓋率不足60%，寬帶不足30%，寬帶網絡基礎設施建設規模仍有待提高。

（四）專業隊伍建設有待加強。現有人員年齡結構斷層，知識結構不合理，嚴重缺乏專業技術人才，因此迫切建立一支穩定的高素質、專業化信息建設隊伍。

三、下一步工作重點

（一）高起點規劃布局，建立我盟大數據中心。按照“頂層設計，分布實施”的原則，委托權威機構編制我盟大數據建設規劃，對我盟大數據建設進行總體規劃，并 研究出臺具體技術實施方案，明確工作內容、時間節點，促進大數據建設工作順利推進。高標準規劃大數據中心，涵蓋數據整合、共享與分析、網絡服務、數據存儲 及可視化運維等多方面內容，并在“兩地三中心”進行容災備份，保護數據的安全和業務連續性。逐步整合撤并各部門現有自建機房和設備，原則上各部門不再建設新的機房，實現資源集約化管理。

（二）推進數據信息資源共享，推動社會管理科學可控。在充分利用現有數據資源的基礎上，進一步完善人口基礎信息庫、法人單位信息資源庫、自然資源和空間地 理信息庫和宏觀經濟數據庫等核心數據庫，完成數據資源整合與共享，實現部門間信息互聯互通。建立大數據交換與共享平臺，實現對數據集約化采集、網絡化匯聚 及統一化管理，推動政府職能轉變，提高政府服務效率。建立數據標準和統計標準體系，有計劃、分層次地推進各領域的應用。

（三）做好商品追溯防偽系統平臺項目。引進大連聲鷺科技有限公司開發的商品追溯防偽系統平臺建設項目，打造以“商品追溯防偽”為主題的互聯網經濟示范平臺，并帶動芯片封裝和手持終端檢測設備生產基地建設，逐步培養輻射全國的商品追蹤防偽系統技術創新研發基地。成立創新研發中心，針對不同品類商品、不同包 裝方式、應用場景，推進相關芯片應用和標準體系建立，并率先對我盟原產地白酒、食用油、食用鹽等品牌產品提供商品追蹤防偽示范服務。

（四）推動智慧社區、智慧旅游、智慧農牧業項目建設。進一步推動社區網格化管理，加強社區周邊服務資源的集中整合，大力建設覆蓋社區管理、社區服務、社 區安全、智慧家居、養老服務的智慧社區生活服務圈。結合我盟旅游產業發展現狀，建立基于互聯網的旅游信息服務體系、構建多部門信息共享、聯動協調的智慧旅 游管理體系、應用多種營銷手段打造特色旅游品牌，全面推動旅游業向智能化轉型提升。推行農牧業養殖過程中的自動化、集成化、網絡化管理，加大特色農產品品牌營銷力度，鼓勵農牧業電子商務發展。

四、相關建議

（一）加強組織領導、強化政策扶持。行署盡快成立由主要領導任組長，行署常務副盟長、分管副盟長任副組長，有關部門、單位為成員單位的大數據發展推進 領導小組，領導小組下設辦公室，并建議設在行業主管部門，保證工作有序推進。建立大數據建設發展專項資金，實行專款專用。

（二）依托智慧應用，加快產業發展。推動云計算、物聯網、互聯網與大數據等新一代信息技術產業集約集聚發展，加快新一代信息技術在政務、經濟運行、社 會管理和民生服務領域的深化應用、共享應用和融合應用，培育一批具有自主產權、自主品牌的智能項目和智慧服務，切實提高居民幸福指數。

（三）夯實基礎設施、強化信息安全。光纖網絡實現百兆入戶、千兆到樓、t級出口。進一步實施“寬帶錫盟”戰略，加快推進光纖入戶到企、進村入園，推動4g網絡對城區的深度覆蓋，并進一步提高農村牧區網絡覆蓋面。完善網路安全保障體系，進一步加強信息安全測評認證體系、網絡信任體系、信息安全監控體系及 容災備份體系建設，建立網絡和信息安全監控預警、應急響應聯動機，增強信息采集、處理、傳播和利用安全能力。

（四）加強人才引進、注重宣傳推廣。加快引進大數據領軍人才、創業人才和掌握前沿技術的專業人才，落實好人才保障措施，推進大數據人才隊伍建設。推進企業 與高校、科研院所的合作，實現科技人才交流、科研成果共享。依托我盟高校、園區和企業，聯合建立各類智慧人才教育培訓基地，提供教育、培訓和考試等服務。建立xxxx智慧城市創新體驗中心，積極推廣大數據發展成果，提升城市活力的同時成為我盟招商引資、引智窗口。

大數據專業調研報告篇四

大數據中心選址調研報告

一、數據中心概念

大數據中心，是指服務于大數據存儲、挖掘、分析和應用的數據中心。大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。目前我國的數據中心總數已接近100萬。

二、行業分布

作為信息化建設的核心內容，數據中心始終是金融、政府、能源、交通等行業的投入重點;而伴隨著電信行業的轉型和移動互聯網的發展，idc也成為電信行業重點投資領域。此外ipdc互聯網數據中心成為市場的熱點，互聯網提供商大規模建設云數據中心。

三、發展前景

十二五”規劃中明確了戰略新興產業是國家未來重點扶持的對象，其中信息技術被確立為七大戰略性新興產業之一，將被重點推進。新一代信息技術分為六個方面，分別是下一代通信網絡、物聯網、三網融合、新型平板顯示、高性能集成電路和以云計算為代表的高端軟件。

四、選址要素

1.數據中心屬于高能耗產業，一個10萬臺服務器級別的數據中心需要兩路或更多合共50-60mw的電力支持。且數據中心用電負荷必須持續穩定，因此需要選擇建設在能源充裕，并且能源的價格相對便宜的區域，以降低數據中心的運營成本； 2.為了滿足（1）的用電要求，周邊配電站設施也需要完善。條件包括配電站等級，配電站與場地距離，配電站變壓器的供電余量，變壓器目前的用戶類別（如共用），上級電網的聯系；

通常情況下，如果數據中心用戶單獨自建用戶站，可選擇的電壓等級有以下幾種： a)380v:適合于小型數據中心，不在考慮范圍內

b)10kv：適用于兩路市電進入用戶站的總容量不超過20mva的容量項目；即，每一路10kv市電進線容量不超過10mva；當用戶的進線容量需求超過這個范圍時，可以考慮多路10kv進線的方式。對于數據中心的安全等級要求超過tier2以上

1 級別時，兩路、或多路10kv進線應來自不同上級變電站，或同一變電站的不同的變壓器。（目前，國內數據中心用戶最多選用的一個電壓等級。全國各個省市在具體設計和管理上略有不同。）

c)35 kv：不是所有地方都有該電壓等級，在已有的可以選用的35 kv用戶站中，其每一路的容量一般不超過20mva d)110 kv：當用戶的單一回路用電負荷超過20mva級別時，需要考慮110 kv變電站，或66 kv變電站（在我國部分地區有分布）。監獄在中國采用大工業用電方式計費時，要按照變壓器的裝機容量記收基礎電費（或按照最大裝機容量記收基礎電費），對于冗余度要求高的數據中心，如tire3或以上級別，需要雙路市電供電，雙路變壓器設計的數據中心，過高的變壓器裝機量冗余度，將使得數據中心本身的基礎電費成本過高，在單一回路市電需求功率30mva以上級別時，盡可能獨立考慮獨立的110 kv變電站。

（備注：需要和當地國家電網規劃和管理部門具體落實。）

3.數據中心里大部分it和電氣設備的耗電會轉換為大量的熱，所以需要一套有效的散熱體系。通常情況下，數據中心更適合建設在室外環境溫度常年比較低的區域；以便于數據中心的散熱可以盡可能地使用自然冷源或延長使用自然冷源的時間，減少機械制冷的能耗。

4.以目前所掌握的制冷技術來看，采用離心式冷凍水機組的制冷系統能效比(cop)最高，大規模數據中心，通常會考慮采用這種制冷系統，以盡可能地提高機械制冷時期的效率；但是，這個系統利用了室外的濕球溫度散熱，需要有長期，穩定的潔凈水（包括再生水）資源做保障，對于水資源匱乏的區域，或者水資源昂貴的區域，建設大規模數據中心是不太適宜的。如果在電力資源非常便宜的情況下，可以適當考慮采用完全干式的冷卻系統來替代水蒸發散熱系統，以犧牲少量低價格的能耗，來換取針對昂貴的（或者可靠性低的）水資源的以來；

5.針對我國網絡帶寬資源的現狀，除非骨干網上的地區，需要根據可開發的帶寬資源、帶寬質量來確定數據中心的建設規模策略；對于無法解決帶寬的偏遠地區，不適合建設大規模的數據中心；

6.數據中心建設目前還是一個高投入，高風險也是高產出的產業；對于選址方面，需要地方政府在政策上能夠給予足夠的扶持力度；包括：

2 a)土地：地方政府在土地，位置、及土地性質繼續協助安排；

b)電價：數據中心屬于高能耗產業，由于本身對現場環境基本沒有嚴重污染問題，相對其他高能耗產業，可以申請政府在電價上給予補貼；通常政府換屆會影響，前期會有幫助，另外，對于項目后期的融資也會有影響。

c)稅收：地方政府通常在在地稅部分，主要是服務類吸納灌木，給予政策上的n年減n年免；

d)科技補貼：地方政府可以針對技術含量比較高的數據中心行業，提供一定的科技補貼，以吸引投資。

e)貼息貸款：針對數據中心的高投入部分，地方政府可以協助減少項目的后期大規模建設的融資成本；

7.數據中心的建設，運行維護需要多專業，多工種人才的協作工作。這里面包括了（且不限于）： a)中壓電力 b)低壓電力 c)暖通空調 d)給排水 e)消防 f)安保

g)bms自動化控制 h)動力環境的監控 i)網絡

j)it硬件服務，軟件服務等一系列人才 k)各主要設備供應商的技術支持人才

目前在我國，這些專業的有經驗的人才大部分聚集在一線城市里，最多可以布局的部分發達的二線城市；而我國能源充裕的地區，恰恰缺乏這方面的人才，是的在這些地區，數據中心交付時旺旺很難找齊合適人才來源，并在數據中心建設階段，運維人員就應該陸續到崗，并需要跟進項目的建設，針對各專業系統，深入了解；在數據中心的測試驗收階段，需要基本全員到崗，并一同參與所有的測試，驗收和接收工作；對于遠離一線城市的偏遠地區，如果不能落實人才問題，3 數據中心的選址需要慎重考慮。

五、標準要求

（一）自然地理環境 1.避免地質災害區域

a)地震，盡可能避免選址在地震帶上，即使建筑物有足夠的抗震等級，地震發生似的振動也會對服務器硬盤的性能產生影響，嚴重時，服務器的工作能力迅速衰減

b)洪災，數據中心在選址時，要考察附近的河流，湖泊的流域狀況，了解50年以上級別的洪水水位位置，流向；應盡可能避免在洪水水線以下的位置；數據中心的基礎層為孩子應高于周邊最高水位為止，并周邊沒有發生過洪澇災害，且需要考慮地哪里，供排水等基礎設施、路由是否能夠在災害發生時，確保安全。如場地在沿海或接近河口，也需要考慮大潮時對城市排水系統或河流排水能力影響 c)海嘯，數據中心在選址時，如果是在海邊，應選擇在位置足夠高的位置，且需要考慮電力，供排水等基礎設施、路由是否能夠在災害發生時，確保安全。d)塌陷、泥石流、雪崩等自然災害，數據中心選址應避免在如上風險的區域 e)火山，附近處于活火山的區域，且火山有處于活躍狀態的風險

2.盡可能選擇有便于自然冷卻的氣候條件的地區，這取決于所選擇區域的維度，及海拔高度，鑒于部分設備在海拔高度超過2500平米是，性能會受到影響，數據中心的選址時，應避免在海拔高度超過2500米的地區；

3.對空氣污染的注意，尤其對于空氣里的硫化物（如二氧化硫、硫化氫）含量污染。

4.不建議靠近高速公路，交通干道，鐵路，飛機場，碼頭；這些區域都會產生硫化污染問題，且同時還要考慮在意外情況下的安全防護問題；

5.遠離危險品生產、儲存、運輸環境；（包括化工廠，煉油廠，加油站，儲油罐，彈藥庫，煙花生產廠等）

6.遠離軍事基地，演戲、實驗基地

7.避開垃圾填埋、焚燒廠地，火力發電站等容易產生硫化污染的區域 8.在開采（或預計開采）的礦山，會產生震動影響

9.避免在有民族矛盾、軍事沖突、社會治安不穩定的地區及附近建設數據中心

4 10.當數據中心建設在水源地時，還要考慮柴油發電機的儲存燃油一旦發生泄漏時，不能外流污染水源

11.地下水位關注，會影響往后地庫（電纜槽，補水池）施工難度，成本和地庫設施的壽命

（二）配套設施

數據中心的業務特點以及其質量和容量的要求，決定了數據中心對當地供電能力的要求，供電量必須保證充足和穩定。我們需要了解的因素包括：可用性——在了解當地電力供應情況的同時，我們需要權衡備選地點是否有多個成熟的電網;成本因素——我們還需要比較各種電力成本。也就是說，每千瓦時的動力源的成本應該足夠低;具備替代的能源——決策管理層還需要考慮備選地點是否有諸如太陽能、風能、空氣等可再生的能源，這將有助于企業打造更加綠色的企業形象。

雙電源供電

電對數據中心的重要性就像水對魚兒的重要性一樣，一旦數據中心發生斷電情況，若沒有很好的備份供電系統，諸多設備承載的業務就會發生中斷，給數據中心帶來嚴重損失。現在的數據中心供電都要考慮冗余，確保用電可靠性。

供電方案

這是傳統數據中心普遍采用的供電方案，數據中心采用兩套供電輸入系統，一套市電，一套備用電，備用電可以是蓄電池或柴油發電機組，市電是主用供電系統，當市電故障時，通過ats自動切換到備用電上，這樣斷電故障不會對后端設備產生影響。高精度的ups供電切換時間可以在30ms以下，可以滿足絕大部分設備持續供電。

（三）成本因素

對于一個建設項目來說，成本必然是一個必須反復權衡的因素。成本涉及到當地規劃及土地價格、房屋建筑價格、租賃和物業價格、網絡通訊費用、用電價格、5 用水價格等多發因素。數據中心選址時，需要從通信基礎設施的角度需要考慮各種因素。如：光纖主干線路及其距數據中心選址的距離。這將有助于衡量從光纖主干線路到數據中心選址所需投資的確切數據;光纖類型，這會影響傳輸速度;所在地通訊服務運營商的類型及其支持的服務模式;延遲因素，傳輸和交付延遲時間也將是一個重要的因素。

（四）政策環境

良好的政策環境將有利于一個基地氣候的形成，促進客戶的選擇和落戶。需要考慮的因素包括：物業稅、企業稅和銷售稅。

（五）高科技人才環境

人力資源主要包括：高校數據、it人員數量，其他科技教育機構數量。主要考察當地經濟文化發展水平、科技教育環境、交通便利條件、人力資源供應及水平等方面，數據中心作為信息技術的集中體現，對各種社會資源的要求都非常高。

1、人員配置：

針對于不同的數據中心管理目標，相應的人員配置決策顯然將會不同。對于c4 的數據中心，要求運維人員做到全年7x24 小時的值守。ui 在美國的數據統計表明，全天候的值守可以將數據中心故障的發生率降低50%，對于提升整體數據中心的可用性有相當大的影響。為了實現全天候的值守，13個人的運維團隊是最基本的配置，其中包括了數據中心機房經理1人，3名二線技術支持人員(覆蓋電氣、空調和弱電專業，可以在必要的時候頂替日常值班人員)，1名運維主管以及8名一線的運維技術人員。8名一線的運維人員分為4個班組，采用8小時或者12小時一班進行輪值。在這8名運維人員中，每一班需要有至少一名資深人員，具備對于現場緊急情況進行快速處置的能力。當然，這13人的運維團隊只是最基本的配置人數，隨著數據中心功率和設備數量的增長，運維人員在各個專業也應該有相應人數的補充，從而與工作量相匹配。

2、組織結構

組織結構通常包括兩方面內容：一是對機房內所有活動的角色和他們的工作職責進行準確的定義;二是呈現各角色之間的匯報關系以及運維團隊與建筑工程、it系統、安防系統之間的工作界面。對角色和職責的準確定義可以將工作 6 內容細分到每個人身上，做到責任到崗、責任到人;各級之間的匯報關系是處理數據中心事件，尤其是緊急事件的方式依據，對不同等級的事件要明確上報的途徑和終點。

（六）社會及當地的人力資源條件

主要考察當地經濟文化發展水平、科技教育環境、交通便利條件、人力資源供應及水平等方面，數據中心作為信息技術的集中體現，對各種社會資源的要求都非常高。

六、區域發展傾向

目前全國性的數據中心和災難備份中心主要集中在北京、上海和廣東這幾個地區，北京是各行業主管機關的所在地，全國眾多的主要金融機構總部所在地，因此也是多數總部級數據中心的天然所在地。上海目前已經成為全國銀行業數據中心的集中地，廣東作為中國經濟最發達地區之一，也是數據中心/災備中心的集聚地。

造成數據中心選址傾向性有幾個原因：一個是總部所在地的原因。第二是銀行數據中心選址，對其它行業有影響。第三，由于信息不對稱，很多領導決策的時候沒有充分地考慮很多問題，憑感覺或者經驗就決定了。第四，我們比較缺乏系統的考察指標。

七、建設方式

（一）企業自建數據中心

很多大型企業都擁有自己的數據中心，然后通過租用運營商的廣域網線路，實現多個內部數據中心的互聯。比如：軍網、公安網、平安工程、銀行行業、石油行業 等，這些專網使用的都是專有的數據中心，由各大政府部門、企業主導自行創建的。

優勢：自建的數據中心，使用非常靈活，可以根據自己需求任意改動，靈活性高，尤其這種自建的數據中心安全度最高，信息泄露，受攻擊的可能性大為減少。劣勢：這種數據中心投入大，建設成本高，具有封閉性，專為單個企業或部門提供服務。由于建設數據中心要申請工業建筑用地、要得到供電部門、建設部門的同意，手續非常繁瑣。而且建成后到投入使用，往往需要幾年的時間，建設周期長。

（二）租用運營商數據中心

運營商提供場地、機柜、網絡帶寬和供電，互聯網企業直接將設備放入運營商網絡中即可。

優勢：一般只要一周就可以建設完一個數據中心并投入使用，速度非常快，這種方式在互 聯網企業中非常普遍，這樣互聯網企業只需要關注自己的應用設備(主要是網絡設備和服務器)運行狀況即可，不必關心機房環境、空調、供電等一系列問題。雖然 要向運營商支付不菲的租用金額，但仍可為互聯網企業節省了大量的人力和物力。互聯網企業而且可以根據自己的業務實際情況，在運營商的各級省市都去租用數據 中心機房，迅速部署業務。

劣勢：使用仍有一些限制，比如機房環境的維護、設備出入管理都受到運營商的限制。租用期限、新增機 房面積都要和運營商溝通，需要運營商的同意才能實施。這些互聯網企業要想發展的好首先就要和這些運營商搞好關系。

（三）租用數據中心提供的服務

通過直 接租用大型數據中心的服務，就可以部署自己企業的業務。比如可以根據自己的業務需求，向阿里云租用100gt的硬盤和200g的內存，10g的帶寬，對于中小企業，滿足這些性能的物理硬件完全不可見。

優勢：這樣企業用戶可以完全聚焦于自己的應用業務，不必關心數據中心底層實現，也為企業節省了人力。

劣勢：

1、故障恢復性難度大。當然這樣的形式使得企業的核心業務穩定性與租用的數據中心運行穩定性關系較大，有時出現故障，由于企業自身看不到數據中心底層實現，只能甘等業務恢復。

2、有時還會出現互相推諉的情況，而由于租用方處于技術弱勢方，往往故障所帶來的損失很難得到補償。

3、安全性無保障。除了上層應用，數據中心底層實現都不受自己控制，受到攻擊都沒有任何手段，因此安全性完全取決于承租的數據中心。因此在選擇租用數據中心服務時，要對其數據中心的安全性進行充分考量。現在提供數據中心應用服務的還比較少，只有幾家，競爭還不充分，這給中小企業選擇的余地較少。

八、大數據產業園

（一）陜西西咸新區灃西新城：西新城大數據產業園區規劃占地3平方公里，包括基礎數據產業區、數據應用研發區和數據疊加拓展區3大板塊，預計到2020

8 年實現500億元產值，成為國家政務資源后臺處理與備份中心和國家級大數據處理中心。目前引進了四大運營商，中國聯通、中國電信、中國移動和陜西廣電網絡，以及一個國家部委國家計生委的災備中心。通過大數據的引領發展，帶動信息產業的發展，帶動軟件包括裝備制造產業的發展。

（二）重慶西永微電子產業園區：園區于2005年8月正式設立，規劃面積30平方公里，其中產業區20平方公里，配套服務區（西部新城的城市中心區）10平方公里。園區產業以集成電路產業和軟件及信息服務產業為主導，著力打造集設計、研發、制造、封裝測試、應用以及配套于一體的集成電路產業和軟件與信息服務產業集群。

（三）天津市濱海新區：部署建設大數據產業園區。一期規劃布局1個大數據產業示范基地和3個大數據產業園區。其中，開發區云計算產業基地作為大數據產業示范基地；保稅區數字出版基地、高新區軟件與服務外包基地、塘沽海洋高新區作為3個大數據產業園區，爭取成為國家級大數據產業基地。

（四）中關村大數據產業園：設立中關村軟件園和清華科技園兩個分園，建筑面積2.5萬余平方米，已吸引了10余家符合條件的企業入駐。

大數據專業調研報告篇五

2015年大數據發展情況調研報告

2015年大數據發展情況調研報告 一、發展現狀

（一）電子政務建設成效明顯。我盟電子政務建設一直居于全國前列，電子政務專網上接自治區政府專網，帶寬為155m，備用線路帶寬為20m；向下已延 伸至各旗縣市區政府，帶寬為100m，主要用于開展公文交換、會務管理、應急管理、政法法制、政務信息和督查以及各部門業務等應用。2003年，xxxx 政務門戶網站上線運營。2005年全國首家蒙文政府網站——xxxx蒙文政務門戶網站正式開通。2007年，我盟對盟、旗縣市（區）、蘇木（鄉鎮）三級黨 委、人大、政府、政協機關，盟、旗縣市（區）兩級黨委、政府直屬部門及盟、旗兩級部分事業進行了集中建站，建立起了全盟三級政府網站群體系架構，政務網站 群實現了全覆蓋。目前全盟納入普查范圍的各類政府網站共計519個。建立了盟、旗縣市（區）、蘇木（鄉鎮）、嘎查村“四級聯動”行政審批服務體系，并全面 開展電子效能監察工作，對進入盟旗兩級政務服務中心的行政審批項目，全部實行了實時監察監控。

（二）社會管理領域取得實質性進展。建立智能在線全員人口信息綜合業務應用平臺，將全盟117.91萬人口信息數據全部錄入全員人口信息數據庫，實現 了全盟全員人口信息數據基本的全覆蓋。建設“平安錫盟”社會治理數字化工程，以建設“三網三平臺一張圖”為基礎，分別將社會公共監控資源、視頻專網監控資 源、公安內網視頻監控資源進行整合，實現了社會治理事前預防控制、事中指揮調度以及事后研判應用。

xx浩特市積極推進網格化管理,將城區內45個社區合理劃分為180個網格單元，以網格為單位進行社會管理和服務。整合“戶籍、住房、計生、就業、社 保、民政、黨建、司法、流動人口”等各類基礎信息，構建全市人口基礎信息系統，初步實現人口信息從靜態管控到動態管控，從單一管理到綜合管理利用。xx浩 特數字城市指揮中心利用地理信息系統、全球定位系統以及遙感技術等手段，建立起統一的城市數字化信息共享、協調處置、監督實施的指揮平臺。通過群眾撥打12319服務熱線、網上舉報等渠道，受理園林綠化、環境保護、環境衛生、市容市貌、給水排水、私搭亂建、公共設施、集中供熱、交通治安、戶外廣告、市場 建設等城市管理的多方面問題，共涉及錫市規劃局、住建局、環保局、公安局、城管局等17個部門26個成員單位。

（三）民生服務領域發展步伐加快。積極推進教育、衛生、環保、農牧業等領域信息化平臺建設工作。持續開展“三通兩平臺”工程，目前156所學校及相關 教育部門共計200多個單位已實現互聯互通；搭建了區域衛生信息協同平臺，累計為全盟95萬城鄉居民建立了健康檔案，為全盟37個蘇木鄉鎮衛生院和10個 社區衛生服務中心建立了醫院信息管理系統，為242個嘎查村衛生室安裝使用了嘎查村衛生室信息系統，實現了基本醫療、基本公共衛生和基本藥物的電子化管 理；建成了污染源在線監控平臺、空氣質量自動監測系統、重污染天氣預報預警系統、機動車尾氣檢測機構在線監控平臺，形成了對全盟重點污染源的在線監控；建 立xxxx羊肉全產業鏈追溯體系綜合服務平臺，將肉羊養殖、屠宰加工、精加工、物流配送、銷售五個環節信息集成，目前已累計為7413戶牧戶的161萬只 羔羊建立可追溯檔案，基本實現了“來源可追溯、去向可查證、責任可追究”。

（四）經濟運行管理領域發展初具規模。為更好地監管市場，食藥工商局為107192戶市場主體建立電子檔案信息。建立企業信用公示平臺，截至10月，全盟已對90591戶企業信用信息進行備案，備案率為84.53%。建設xxxx盟金財一期工程，覆蓋所有財政性資金，輻射各級財政部門和預算單位，進一 步提高財政資金分配和使用的安全性、規范性和有效性。

（五）大數據應用初見端倪。建立中小企業公共服務平臺，并實現與自治區樞紐平臺的互聯互通，目前，各旗縣市（區）共有383戶企業通過審核注冊成功。建設xxxx盟蒙古文綜合服務平臺，蒙古族同胞可以利用手機查詢國家政策、法規、綜合新聞以及市場動態、農牧業補貼、氣象、生活助手等內容。同時，由私人 投資建設的“錫盟信息港”、“xx123信息網”、“上都在線”等公共咨詢服務平臺建成運行，主要發布招聘、出租、家政、出售等咨詢信息。此外，全盟已有 各類電子商務平臺19個，包括大宗商品銷售、農牧民趕集采購、團購、社區電商以及跨境電商等類別，特色鮮明，發展前景廣闊。

二、存在問題

（一）數據共享程度低。全盟大數據建設缺乏統一規劃和有力的領導，各個委辦局信息系統基本都屬于獨立縱向系統，數據平臺并未實現橫向互通；數據資源整合力度不夠，共享程度低，政府部門間重復建設現象嚴重。

（二）建設缺乏統一標準。目前，各平臺數據采集的基本要素、數據的來源、數據采集的方法及要求沒有統一標準，導致產生“信息孤島”。

（三）網絡基礎設施建設有待完善。我盟地域遼闊，牧區人口居住比較分散，現有寬帶網絡無法滿足牧區信息化需求，全盟移動通訊信號以覆蓋面積計算嘎查村覆蓋率不足60%，寬帶不足30%，寬帶網絡基礎設施建設規模仍有待提高。

（四）專業隊伍建設有待加強。現有人員年齡結構斷層，知識結構不合理，嚴重缺乏專業技術人才，因此迫切建立一支穩定的高素質、專業化信息建設隊伍。

三、下一步工作重點

（一）高起點規劃布局，建立我盟大數據中心。按照“頂層設計，分布實施”的原則，委托權威機構編制我盟大數據建設規劃，對我盟大數據建設進行總體規劃，并 研究出臺具體技術實施方案，明確工作內容、時間節點，促進大數據建設工作順利推進。高標準規劃大數據中心，涵蓋數據整合、共享與分析、網絡服務、數據存儲 及可視化運維等多方面內容，并在“兩地三中心”進行容災備份，保護數據的安全和業務連續性。逐步整合撤并各部門現有自建機房和設備，原則上各部門不再建設新的機房，實現資源集約化管理。

（二）推進數據信息資源共享，推動社會管理科學可控。在充分利用現有數據資源的基礎上，進一步完善人口基礎信息庫、法人單位信息資源庫、自然資源和空間地 理信息庫和宏觀經濟數據庫等核心數據庫，完成數據資源整合與共享，實現部門間信息互聯互通。建立大數據交換與共享平臺，實現對數據集約化采集、網絡化匯聚 及統一化管理，推動政府職能轉變，提高政府服務效率。建立數據標準和統計標準體系，有計劃、分層次地推進各領域的應用。

（三）做好商品追溯防偽系統平臺項目。引進大連聲鷺科技有限公司開發的商品追溯防偽系統平臺建設項目，打造以“商品追溯防偽”為主題的互聯網經濟示范平臺，并帶動芯片封裝和手持終端檢測設備生產基地建設，逐步培養輻射全國的商品追蹤防偽系統技術創新研發基地。成立創新研發中心，針對不同品類商品、不同包 裝方式、應用場景，推進相關芯片應用和標準體系建立，并率先對我盟原產地白酒、食用油、食用鹽等品牌產品提供商品追蹤防偽示范服務。

（四）推動智慧社區、智慧旅游、智慧農牧業項目建設。進一步推動社區網格化管理，加強社區周邊服務資源的集中整合，大力建設覆蓋社區管理、社區服務、社 區安全、智慧家居、養老服務的智慧社區生活服務圈。結合我盟旅游產業發展現狀，建立基于互聯網的旅游信息服務體系、構建多部門信息共享、聯動協調的智慧旅 游管理體系、應用多種營銷手段打造特色旅游品牌，全面推動旅游業向智能化轉型提升。推行農牧業養殖過程中的自動化、集成化、網絡化管理，加大特色農產品品牌營銷力度，鼓勵農牧業電子商務發展。

四、相關建議

（一）加強組織領導、強化政策扶持。行署盡快成立由主要領導任組長，行署常務副盟長、分管副盟長任副組長，有關部門、單位為成員單位的大數據發展推進 領導小組，領導小組下設辦公室，并建議設在行業主管部門，保證工作有序推進。建立大數據建設發展專項資金，實行專款專用。

（二）依托智慧應用，加快產業發展。推動云計算、物聯網、互聯網與大數據等新一代信息技術產業集約集聚發展，加快新一代信息技術在政務、經濟運行、社 會管理和民生服務領域的深化應用、共享應用和融合應用，培育一批具有自主產權、自主品牌的智能項目和智慧服務，切實提高居民幸福指數。

（三）夯實基礎設施、強化信息安全。光纖網絡實現百兆入戶、千兆到樓、t級出口。進一步實施“寬帶錫盟”戰略，加快推進光纖入戶到企、進村入園，推動4g網絡對城區的深度覆蓋，并進一步提高農村牧區網絡覆蓋面。完善網路安全保障體系，進一步加強信息安全測評認證體系、網絡信任體系、信息安全監控體系及 容災備份體系建設，建立網絡和信息安全監控預警、應急響應聯動機，增強信息采集、處理、傳播和利用安全能力。

（四）加強人才引進、注重宣傳推廣。加快引進大數據領軍人才、創業人才和掌握前沿技術的專業人才，落實好人才保障措施，推進大數據人才隊伍建設。推進企業 與高校、科研院所的合作，實現科技人才交流、科研成果共享。依托我盟高校、園區和企業，聯合建立各類智慧人才教育培訓基地，提供教育、培訓和考試等服務。建立xxxx智慧城市創新體驗中心，積極推廣大數據發展成果，提升城市活力的同時成為我盟招商引資、引智窗口。

大數據專業調研報告篇六

數據調研報告3篇

本文是關于數據調研報告3篇，僅供參考，希望對您有所幫助。

優撫保障工作事關國家的建設、經濟的發展、社會的穩定，是國家和社會為了對優撫對象進行優待、撫恤及其他物質上的照顧和精神上鼓勵的一種管理，是一項很特殊的社會保障制度，也是我國社會保障制度中的一個重要環節。其特定的保障對象稱為優撫對象，包括中國人民解放軍的現役軍人、革命傷殘軍人、復員退伍軍人、革命烈士家屬、因公犧牲軍人家屬、病故軍人家屬、現役軍人家屬。

為了以防有關優撫數據的不準確、資金管理使用不規范等問題的出現，防止和杜絕因為優撫數據不夠準確、資金管理使用方面不規范等問題而造成一些優撫資金的非正常現象的發生;我們應進一步明確重點優撫對象的人員底數;全面的采集、登記重點優撫對象的個人基本情況信息;使優撫資金管理使用制度更健全和完善。進行了一些調查與研究，在此與大家一起共同探討

一、優撫數據和資金管理現狀

我們對省市區進行調查，對象范圍普查的重點優撫對象為以下人員：①享受定期撫恤的革命烈士、因公犧牲、病故軍人遺屬;②享受定期撫恤的殘疾軍人;③享受定期定量補助的在鄉老復員軍人;④享受生活補助的帶病回鄉退伍軍人。相關數據如下:

(一)小區優撫數據

1、該區“三屬”共13人，全年共發放撫恤金1xx0元，春節慰問費達3025元。

2、該區“殘疾軍人”共45人，全年發放撫恤金達641840元，春節慰問費18852元。

3、該區“在鄉老復員軍人”共53人。其中解放戰爭時期入伍和參加了抗美援朝戰爭的復員軍人為30人，定期定量補助每人每月250元;建國后入伍未參加抗美援朝戰爭的復員軍人為10人，定期定量補助每人每月230元;現已發放全年定期定量補助金847680元,春節慰問費1xx元。

4、“帶病回鄉退伍軍人”共93人，定期定量補助每人每月100元，已發放

定期定量補助金35160元，春節慰問費9000元。

5、重點優撫對象醫療補助和醫療減免經費：“三屬”為23750元，“在鄉7-10級殘疾軍人”為39800元，“在鄉老復員軍人”為170000元，“帶病回鄉退伍軍人”為46780元，全年總合計為290430元。

6、重點優撫對象全年修房補助費合計110000元。

7、a、“14類參戰人員”身份認定的工作，現今為止共認定60人。其中區失業為30人，生活補助標準為200/月，全年生活補助金額為170000(含3人xx年3月份、1人5月份轉為退休前失業生活補助費共xx元);在區277人，生活補助標準為100元/月，全年生活補助金額為32400元;

b、“原8023部隊代管單位退役人員”失業及在鄉共10人，生活補助標準100元/月，全年生活補助金額為1xx元。

“14類參戰人員”及“原8023部隊代管單位退役人員”全年發放金額總合計為132400元。

以上全部對象發放金額總合計：176800元。

8、xx年度全區義務兵優待金發放合計871520元(預算)。其中：農村義務兵標準為每人每年2600元，人數為107人，合計為278200;城鎮義務兵標準為每人每年300元，人數為50人，合計為15000元。xx年共發放優撫金180.2萬元，現役軍人優待金5370元/年，部分重點優撫對象優待。

(二)資金管理現狀

優撫安置資金基本都落實到位，基本做到了資金的嚴格管理和專項使用。該區民政局對于中央、省級財政下達的和市、縣(市、區)配套的專項資金也能夠及時足額撥付到位。各項優撫安置資金均嚴格按照標準執行，達到法律法規規定的各項保障水平，并且按照了國家的有關要求管理使用，做到了專款專用。具體如下：

xx年下半年，由上級撥付該區民政局優撫經費共為300萬元，7-12月份支出了285萬元,結轉下年15萬元。xx年1-6月承轉上年結余及上級撥付我區民政優撫經費為122.3萬元，1-6月份支出256.34萬元。

上述經費用于三屬、在鄉復員軍人、殘疾軍人等重點優撫對象的撫恤補助、醫療報銷和補助等項支出。自xx年7月份-xx年月份，省市區區民政優撫經費預算執行情況良好，加之區上建立了會計管理中心和國庫集中收付制度。省市區局嚴格按照區政府有關規定，所有資金、帳戶全部由會管中心和國庫集中收付中心管理。嚴格執行“收支兩條線”所有預算外收入全部納入區財政預算外專戶管理。

二、存在問題

通過調查，我們也發現了一些問題，主要有：

1.數據統計的不科學性，存在一些錯誤，數據更新也不夠及時。

2.該區重點優撫對象醫療補助資金結余數量較大，醫療補助工作力度有待加強;

3有關重點優撫對象參加的醫療保障落實不夠全面，因參加城鎮居民醫保工作開展時間不長，有關部門要求要以戶為單位參保，一些較困難的重點優撫對象沒有能力讓全家參保，個別重點優撫對象不愿意參加城市居民有關的醫療保險;

4.該區當前在優撫對象管理、資金使用管理方面都不同存在著人員數量不清的問題，對重點優撫對象動態變化的情況也掌握不準，對象基礎數據信息方面存在收集不齊的問題，同時也不能排除有優撫資金被侵占、挪用、截留甚至被個人貪污的現象;

5.優撫資金的使用問題，由于現在的一些銀行帳戶的管理制度，有關鄉鎮民政資金專戶全部被取消，一些民政資金從財政撥入鄉鎮財政所再通過財政所撥到鄉民政的帳上，這使民政資金過程變得復雜，民政資金并沒有按時撥付到位，造成不能及時的進行發放，民政資金也沒有進行專戶管理，這樣就難避免民政資金被擠占和挪用現象的出現，以致不能確保有關民政資金的安全;

6.基礎工作較差，主要體現在臺帳方面，優撫對象的數量顯示不夠明確，全貌也不清楚。

三、解決對策

為了進一步加強和規范民政優撫資金管理，針對以上問題，我們下階段將采取有效措施，加以整改。

(一)在優撫數據方面

(1)及時的上報有關自然減員情況。在優撫對象死亡后，該區應及時上報有關

民政局注銷，而不能隱瞞。同時應通知家屬帶鄉村的死亡證明、優撫對象的領取證及辦理喪葬補助領取人的有關證件，到區民政局辦理有關補助并及時注銷領取證。

(2)認真組織對象清查、數據錄入工作。對于發放的優撫資金，有關部門要詳細核對并準確無誤，在經局務會研究決定后，以民政局的名義報請區政府或區財政局審批。經過上級批準拔付后，按前面做好的預算名冊，所有重點優撫對象的基本情況必須重新進行審校登記，并建立檔案和數據庫。

(3)享受定撫、定補的重點優撫對象死亡后要及時上報注銷。各類重點優撫對象原則上不得超過去年人數，在鄉老復員軍人至少應達到5%的減員率。

(4)享受帶病回鄉退伍軍人生活補助的對象必須收集其帶病回鄉的依據證明材料。對享受了補助的國家機關、行政事業單位和安置部門分配了工作的退伍軍人要重點調查，并掌握詳細情況。

(二)在優撫資金管理這塊

(1)優撫對象的醫療補助資金應嚴格按照財政國庫管理制度的有關規定發放，列入政府收支分類科目中的“醫療保障”款“優撫對象醫療補助”項下。用于補助不同等級的殘疾軍人參加城鎮職工基本醫療保障繳費部分，統籌地區財政部門應根據參保人數和補助標準，直接核對并打入社會保障基金財政專戶，并將其納入該財政專戶城鎮職工基本醫療保險基金專賬中核算;用來補助其他優撫對象的醫療補助資金也應按縣級民政部門提供的用款計劃審核和撥付，以便做到專項資金專款專用。

(2)優撫經費實行封閉運行，社會化發放程序，由民政局將各類優撫資金下發到各核算中心，各核算中心負責撥付各信用社代發，優撫對象就憑個人有效證件、民政局發給的有關證件、個人手章到指定地點領取。民政優撫資金的使用范圍也必須嚴格按照規定的使用范圍支出：主要用于“三紅”即在區老紅軍、在區西路紅軍、在區失散紅軍;“三屬”即烈士遺屬、犧牲軍人遺屬、病故軍人遺屬;1—10級殘疾軍人;在鄉復員軍人;帶病回鄉退伍軍人;“兩參”人員：參戰和參試人員的撫恤補助。

(3)積極的去尋求民政資金社會化發放路徑，保證民政資金有序并有效運行。

按照上級有關文件精神，大部分民政資金都需實行社會化發放，特別是在優撫對象人頭經費的發放上，應由民政局撥到區，再由區通過核實后再撥到個人銀行帳戶，雖然這樣增加了一個環節，但卻能達到掌握自然減員，動態管理的目標。

(4)資金管理使用方面要做到手續健全，賬目清楚，進一步完善銀行社會化發放的管理辦法。各級財政和民政部門對上級和本級配套的優撫資金的使用情況要加強監督檢查，確保專款專用，及時足額發放，對因截留、挪用、滯留等原因不能確保優撫對象及時足額領到優撫金的單位和個人將依法予以處理，并追究有關單位責任人的領導責任;構成犯罪的移交司法機關追究刑事責任。

(5)建立起優撫資金使用責任的追究制度。不斷加強對優撫資金的監督檢查力度，對在管理和使用中出現截留、挪用、擠占和貪污等違法違紀問題的有關單位，并積極配合有關部門做好調查處理方面的工作，對于那些監管不力、督促不嚴的要嚴格追究有關責任人員的責任，對于那些克扣、貪污、挪用、擠占民政專項資金的人，給予嚴重處分，并追究有關領導的責任，構成犯罪的，依法追究其刑事責任。

(6)凡在中央、省財政負擔的優撫資金未下達之前，由市財政局、民政局共同研究按季提出資金預撥計劃，報請市政府同意后，于每季度首月10日前預撥各縣(市)區，各縣、(市)區要在收到資金的5日內足額落實配套資金。由各縣(市)區財政負擔的農村義務兵家屬的優待標準，按照當地農民人均純收入的70%確定，執行區別優待政策，并于國慶節前定額發放。對享受國家撫恤補助以后仍達不到當地中等以上生活水平的重點優撫對象，按相關文件規定標準發放優待金。

四、結束語

優撫工作是我國軍民在長期的革命和建設實踐中逐步形成并發展起來的一項傳統工作，它通過對以軍人及其家屬為主體的優撫對象實行物質照顧和精神撫慰，直接服務于軍隊和國防建設，是我國社會保障體系的重要組成部分。認真做好上述人員的有關保障工作，對加快國家經濟的建設、國防建設以及保持社會穩定具有非常重要的意義。

xx至2019年度ciscovisual networking index全球移動數據流量預測報告的最新年度更新顯示，更強大的移動設備和機器對機器(m2m)聯接的持續采用，以

及更快速蜂窩網絡覆蓋范圍的不斷增加，將是推動移動流量顯著增長的主要因素。xx年，88%的全球移動數據流量為“智能”流量，產生這些流量的設備大多具備高級計算/多媒體功能，且最低支持3g聯接。但到2019年，這一數有望攀升至97%。

全球用戶從基本功能電話向智能手機的轉變，再加上平板電腦的持續增長、具備平板電腦功能的筆記本電腦的復蘇、以及不斷擴展的機器對機器(m2m)應用，都是促使智能流量持續增長的關鍵推動因素。從全球移動網絡角度來看，到，3g的聯接份額將有望超過2g，成為首要蜂窩技術。到2019年，全球44%的移動設備和聯接將為3g網絡;26%的聯接將為4g網絡，但其生成的流量將占到總流量的68%。

cisco vni全球移動數據流量預測報告預測，到2019年全球移動數據流量將達到292 eb，較xx年的30 eb增長顯著。

主要全球移動數據流量推動因素

xx年到2019年，思科預計全球移動流量增幅將超過全球固定流量增幅的三倍。推動移動數據流量增長的趨勢包括：

·更多的移動用戶：到2019年，移動用戶數量將達到52億(xx年為43億)。xx年，近59%的全球人口(72億人)為移動用戶;到2019年，超過69%的全球人口(76億人)將為移動用戶。

·更多的移動聯接：到2019年，約有115億移動就緒設備/聯接，其中包括83億個人移動設備和32億機器對機器(m2m)聯接(xx年總計有74億移動就緒設備和m2m聯接)。

·更快的移動網絡速度：平均全球移動網絡速度從xx年到2019將增長2.4倍(從1.7 mbps到4.0 mbps)。

·更多的移動視頻：到2019年，移動視頻將占到全球移動數據流量的72%(xx年為55%)。

移動m2m聯接(和可穿戴設備)的影響

m2m指支持無線系統與類似設備進行通信的應用，以支持全球定位衛星(gps)導航系統、資產跟蹤、電表、安全和視頻觀察等。可穿戴設備是m2m聯接類別的一個子類別，旨在幫助預測萬物互聯(ioe)的增長軌跡。

·全球可穿戴設備的數量到2019年將增長五倍，達到5.78億，相比xx年的1.09億顯著增加，預計其中大部分設備在北美和亞太區。

·xx年到2019年，預計可穿戴設備可促進移動流量增長18倍，其中大部分流量通過智能手機傳輸。

·xx年，可穿戴設備每月生成的流量平均比基本手持設備多6倍(可穿戴設備 = 141 mb移動流量/每月，基本手持設備 = 22 mb移動流量/月)。

·xx年，m2m模塊每月生成的流量平均比基本手持設備多3倍(m2m設備 = 70 mb移動流量/每月，基本手持設備 = 22 mb移動流量/月)。

4g聯接的增長

多家全球電信運營商正在部署4g技術，以滿足消費者和商業用戶對于無線服務和內容的強烈需求。在許多新興市場，電信運營商正在使用4g解決方案創建新的移動基礎設施。在一些成熟市場，電信運營商正在使用4g技術補充或取代傳統2g或3g解決方案。

·到2019年，26%的全球設備和聯接將支持4g。

·全球范圍4g聯接的數量將增長18倍，到2019年聯接數量將達到30億。

·到，3g的聯接份額將超過2g，成為首要蜂窩技術。

·xx年，4g聯接占總移動數據流量的40%;到2019年，4g聯接將占總移動數據流量的68%。

·xx年，4g聯接每月平均生成2.2 gb的移動數據流量;到2019年，4g聯接每月平均將生成5.6 gb的移動數據流量，比非4g聯接的平均1.0 gb流量/月高5.4倍。

wi-fi卸載流量超越蜂窩流量

“卸載”是指來自雙模設備的流量，通過wi-fi和小基站網絡支持基站和wi-fi聯接，不包括筆記本電腦。卸載發生在用戶或設備層面，指從基站聯接切換至wi-fi和小基站訪問。ciscovni全球移動數據流量預測報告(xx-2019)移動卸載預測數據包括來自公共熱點和住宅wi-fi網絡的流量。xx年，46%的總移動數據流量被卸載;到2019年，54%的總移動數據流量將被卸載。

wi-fi語音(vowi-fi)超越lte語音(volte)

鑒于wi-fi技術的增長和所扮演的戰略移動網絡角色，今年的調查包括分析

vowi-fi與其他移動語音服務對比的情況。vowi-fi并不是新事物，但早期的解決方案存在一些限制，影響了其采用和最終用戶的體驗。電信級vowi-fi解決方案現已推出，能夠提供給非sim設備，如純wi-fi平板電腦。vowi-fi在未來五年有望顯著增長。

·到，vowi-fi流量(10.8 pb/年)將超過volte流量(10.7 pb/年)。

·到2020年，在每年使用的分鐘數方面，vowi-fi將超過volte。

·到2019年，vowi-fi使用分鐘數將占所有移動ip語音流量的一半以上(53%)。

·到2019年，支持wi-fi的平板電腦和pc數量(19億)將為支持蜂窩的平板電腦和pc數量(5.42億)的3.5倍。

移動云流量的增長

云應用和服務(如netflix、youtube、pandora和spotify)使移動用戶能夠克服移動設備的內存容量和處理能力限制。

·從xx年到2019年，移動云流量將增長近11倍(從2 eb/月增長至21.8 eb/月)。

·xx年，云應用占總移動數據流量的81%;到2019年，云應用將占總移動數據流量的90%。

主要地區增長預測

在預測期間的移動數據流量增幅方面，中東和非洲地區預計將實現最高的地區增幅。以下列出了到2019年各地區的增幅：

1.中東和非洲將達到72%的復合年增長率和15.3倍的增長

2.中歐和東歐將達到71%的復合年增長率和14.4倍的增長

3.亞太區將達到58%的復合年增長率和9.7倍的增長

4.拉丁美洲將達到59%的復合年增長率和10.1倍的增長

5.北美將達到47%的復合年增長率和6.8倍的增長

6.西歐將達到48%的復合年增長率和7.1倍的增長

在移動數據流量生成方面，亞太地區預測將生成最多的移動數據流量。

以下列出了到2019年各地區的預期移動數據流量生成：

1.亞太區：到2019年每月9.5 eb

2.北美洲：到2019年每月3.8 eb

3.西歐：到2019年每月2.4 eb

4.中東歐：到2019年每月3.5 eb

5.中東和非洲：到2019年每月3.0 eb

6.拉丁美洲：到2019年每月2.0 eb

cisco mobile vni預測方法

cisco vni全球移動數據流量預測報告(xx-2019)基于獨立的分析預測和真實的移動數據使用調查。在這一基礎之上，思科進行了自己對移動應用采用、使用時間和傳送速度的預測。移動寬帶速度和設備計算能力等主要支持因素也計入了cisco mobile vni預測和結果中。

思科產品和解決方案市場營銷副總裁doug webster表示：“更強大移動設備的持續采用和新興m2m應用的更廣泛部署，以及更快速無線網絡覆蓋范圍的不斷增加，都將是未來幾年移動流量顯著增長的主要推動因素。隨著萬物互聯(ioe)初具規模，這一以移動計算為中心的環境將為電信運營商帶來新的挑戰和機會，促使其以獨具創新的方式為消費者和商業用戶提供各種移動服務和體驗。”

4月22日，清華大學發布首個室內pm2.5污染公益調研報告。結果顯示，相對于室外pm2.5污染，室內pm2.5污染對人的影響更顯著，室內pm2.5吸入量為室外的4倍。調研還發現，辦公室的空氣質量優于家中。

該調研共獲得407名志愿者累計11萬小時的室內pm2.5數據。

室內pm2.5吸入量占八成調研結果顯示，在采樣時間段內，北京室內平均pm2.5濃度為82.6微克/立方米，屬于輕度污染水平，且約有三分之一的時間室內空氣處于污染狀態，即pm2.5大于75微克/立方米。

研究組負責人、清華大學電子工程系研究員張林告訴記者，根據采集數據計算，志愿者日均面對的pm2.5總量為每小時2020.6微克/立方米，一個人每天吸入肺中的污染物總量累計達到787.3微克，其中室內pm2.5的吸入量占每日總量的80%以上。“這主要是因為人們一天中有大約20小時是在室內，只有4小時在室外。”張林說，室內的pm2.5吸入量是室外的4倍。

17樓以上室內空氣更好

調研還發現，室內pm2.5濃度與同期室外pm2.5濃度存在0.67的比例關系，體現了建筑物對人體的防護效應。張林說，建筑因素對空氣質量有一定影響，調研結果顯示，在同等外部條件下，辦公環境的室內pm2.5等級略優于居住環境，“家中有很多污染源，如烹飪、吸煙等，而辦公室通常有中央空調，對降低pm2.5濃度有很大幫助。”

而在同一棟樓中，17層以上的樓層，室內pm2.5等級更優;距離主干道大于500米的建筑空氣質量則相對更好。這主要是因為高空層的大氣流動性更好，主干道則受到機動車尾氣排放影響。

烹飪吸煙助長pm2.5

張林同時透露，空氣凈化器、中央空調對室內空氣凈化起到明顯作用，而開窗通風的作用則因室外情況而異。當室外pm2.5濃度低于75微克/立方米時，開窗通風有利于室內空氣質量的改善;但當室外pm2.5濃度高于150微克/立方米時，開窗通風則會惡化室內空氣質量。另外，烹飪、吸煙、打掃和其它增塵行為也會對室內pm2.5產生波動影響。

數據來源

407名志愿者 11萬小時數據

本次“北京室內環境pm2.5調研行動”由清華大學電子工程系、清華大學建筑環境檢測中心等聯合發起。在兩個半月時間內，調研組共獲得北京市407名志愿者累計11萬小時的室內pm2.5數據，覆蓋全市13個區縣的7703個地理位置。

數據采集使用的是清華團隊自行研發的基于云端校準技術的pimi便攜式pm2.5檢測設備，通過對比發現，便攜設備采集的數據與本市監測站點的官方數據存在約10%的誤差。

據了解，此次研究是清華大學的自主行為，是基于一位研究生的畢業論文。目前，他們還沒有和環保等部門溝通過這個研究。而此次調研活動只是一個起點，未來他們還將與醫學領域的專家展開合作，基于大樣本量數據，探究pm2.5與人體健康之間的關系。

專家觀點

室內污染源多不排放pm2.5

針對清華大學室內pm2.5的研究報告，記者采訪了多名環保領域的專家。多名專家表示，室內本身的污染源主要來自家具、地板等產生的氣態污染物，包括甲醛、揮發性有機物等，還有細菌等一些飄塵，除了做飯會產生少量pm2.5以外，室內在大多數情況下是不產生pm2.5的。室內的顆粒物主要是通過大氣傳輸的，關注大氣環境下的空氣質量其實就可以知道室內空氣質量的大致情況。

對于樓層高空氣質量更優的問題，不少專家認為，就顆粒物污染來說，在大氣層里高低之間的濃度差異是不大的，就人類活動范圍來說，這種差異幾乎可以忽略不計。

有專家表示，目前樓層高度和空氣質量之間的關系，并沒有特別明顯的規律。污染物濃度在高度上的垂直分布，一定程度取決于氣象條件。靜穩條件下，近地面由于受到揚塵等影響，污染物濃度確實較高。但在距離地面約800米的混合層內，pm2.5濃度比較均勻;約300米左右是個分界點，300米以下pm2.5濃度稍高，300米以上稍低。

大數據專業調研報告篇七

大數據中心智慧城市調研報告

為全面貫徹落實黨的十九大和習近平總書記來川視察重要講話精神以及中央、省委、州委關于加強調查研究的決策部署，我單位在開展“大學習、大討論、大調研”活動中，積極探討全縣大數據中心智慧城市建設及調研，現將具體調研情況做如下匯報：

一、全縣交通運輸概況

截止目前，全縣現有各級公路785.37公里，其中：國道213線128.21公里，省道301線35.64公里，縣道266.62公里，鄉道64.37公里，村道241.89公里，專用道41.81公里，隧道道路6.83公里，以縣城為中心的公路路網基本形成，并實現了公路“三個100%”，即：100%的國省公路黑色化、100%的縣鄉道路硬化、100%的村道水泥硬化。全縣共有客運班線14條、客運班車53輛，公交車20輛、出租車101輛、農村客運車輛105輛、目前通農村客運車輛建制村91個，鄉鎮15個。

二、目前交通運輸困境

近年來，我縣的交通建設及道路運輸雖然取得了一定成績，公路通行及客貨運周轉能力得到大幅提升，廣大群眾的出行問題得到解決，但隨著經濟社會的發展和來松游客的大量增加，原有道路設施及運輸承載能力已不能適應當今需求，仍面臨著極大的困難：一是全縣農村公路的“建、管、養、運”存在范圍廣、站線長、任務重等難題。二是全縣農村客運存在輻射范圍嚴重不足的情況。三是道路安全運輸及日常出行存在嚴重的安全隱患。四是交通信息共享數據平臺嚴重滯后。

二、下一步打算

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下一步，我單位將積極開展交通大數據中心建設相關工作。一是及時將農村公路建設情況通過政府信息網站、部門微信進行實時政務公開，完善共享數據平臺，提升行業內部信息公開化水平。二是積極開拓農村客運班線線路，建立客流量及班線數據共享平臺，提升農村出行的便捷性及時效性。三是建設航線、鐵路、公路、物流、營運車輛、從業人員、地理位置等共享基礎數據庫，以及行政許可、執法管理、信用評價、應急指揮等主題數據庫，在合理控制權限的基礎上向行業各級管理部門及社會公眾提供綜合信息查詢、統計分析等信息共享服務。四是利用數據共享平臺，對營運車輛駕駛人及車輛信息進行聯網登記并公開，提升出行安全性，嚴厲打擊非法營運車輛。

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