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關鍵詞：大數據；稅收治理；隱私保護
一、引言
稅收工作是關乎國計民生的大事，其科學性和合理性直接影響著國家發展、社會穩定和民生保障。信息化時代背景下的稅收治理工作充分發揮大數據等信息化技術的優勢，提高了稅收治理宏觀控制的同時卻忽視了對納稅人隱私的保護。以我國新個稅法為例，其體現了稅收政策與時俱進、以人為本的理念，但也出現了納稅人隱私暴露等問題。根據我國現狀，對大數據下稅收治理的隱私保護問題進行分析研究，成為社會各界討論的焦點。
二、納稅人隱私權概述與理解
所謂的隱私權，是法律賦予公民所享有的私人信息以及生活中受法律保護的，使公民不會受到非法侵擾的權益，公民隱私權的一個重要前提是必須與公共利益無關。隱私權是法律賦予公民的一種相對獨立的人格，其主要包括了公民隱私的保護權益、使用權益、支配權益和救濟權益。納稅人隱私權是法律賦予納稅人所享有的上述內容，稅收機關在依法采集和保存納稅人隱私信息的同時，有義務對納稅人隱私信息進行依法保護和管理。通常情況下納稅人隱私權是針對自然人而言，而法人納稅人的信息歸為商業機密范疇內，對于法人納稅人中涉及的企業股東、法人代表、管理層等自然人的隱私信息同樣屬于納稅人隱私權的范疇。
三、大數據下稅收治理的隱私保護現狀
在我國目前的稅收治理體系中，納稅人的證件號碼、工作單位、家庭住址等個人信息以及家庭成員信息等內容均應在稅收機關對納稅人隱私保護的體系范圍之內，當然除此之外的財產信息也都屬于納稅人的隱私。但是比較復雜的一個問題是在對于隱私權利邊界的確定上，很難給予一個明確的定義，隱私保護的主要目的是為了保護納稅人的個人權益不受侵害，尊重納稅人的人身自由。因隱私權的邊界確定問題，致使大數據下的納稅人隱私保護方面問題比較突出。1.稅收機關定位不清晰，納稅人隱私保護權責關系模糊。我國稅收政策經歷多次調整，每一次調整都是在與時俱進、以人文本的基礎上對稅收政策的變革和創新，但經歷多次改革和創新的稅收政策始終沒有在稅收征管方式上有所變化。稅收機關工作過程中對于自身的定位模糊不清，致使民眾和社會經濟體依法依規納稅的主動性和積極性受到了影響。大數據下的稅收工作為了提升納稅人的主動性和積極性，在獲取納稅人的納稅信息后會對信息內部的邏輯性進行分析，確定和發現規律，以便于稅務機關工作的開展。同時，這些納稅信息會在財政、人力資源等部門以及行業內進行流動和分享，以保證稅收的公開透明。從隱私保護的角度出發，這種情況無疑使得納稅人隱私存在很大的泄露風險，或者說這種行為本身就是對納稅人隱私保護不到位的體現。隨著全社會對隱私權保護重視程度的不斷提高，一些地區的稅收機關已經認識到該問題，但由于對納稅人隱私保護的權責關系不明確，致使各部門之間存在相互推諉扯皮的現象。2.法制建設滯后，稅法中對納稅人隱私權的保護存在空白。我國現行的稅收政策中，稅種是由相關部門所制定。從法律體系上看，某一個部門制定的稅種其法律地位有待商榷。而隨著建設步伐的不斷加速，我國的社會主義經濟市場發展十分迅速，市場經濟呈現欣欣向榮的景象；市場經濟的快速發展也使得其多樣性和復雜性有了明顯提升，而與之相關的稅法卻并沒有做出與時俱進的調整。所以就目前的情況看，我國的稅法建設已經滯后于社會經濟發展。稅法建設的滯后性增加了稅收治理過程中的不確定性，使得稅收治理的風險性也隨之增加。大數據技術在稅收治理中的積極作用毋庸置疑，但是大數據技術也對稅收數據提出了較高的要求。以稅收數據的采集和共享為例，數據的流動和共享勢必會增加數據丟失、盜取的風險，而我國目前的稅法并沒有對大數據下稅務數據管理在權責上進行明確的規定，這使得納稅人的隱私保護受到了很大威脅。我國稅法中在納稅人隱私權保護上存在空白，稅法建設和完善還有很大的提升空間。加強稅法建設的與時俱進、提高稅法建設的社會發展導向是大勢所趨。3.稅收治理格局停滯不前，隱私權保護參與度較低。我國稅收治理格局中，稅收治理的主體是稅收機關和納稅人，協稅護稅組織由財政、審計機關組成。就目前的情況看，我國的協稅護稅組織建設存在一些問題。例如，協稅護稅組織成員缺少社會組織和民眾的參與；審計、財政等部門對于協稅護稅的意識和工作定位不明確；協稅護稅組織內部管理制度不健全等。目前的協稅護稅組織主要來源于政府的財政和審計機關，其在稅收治理的專業性上存在一定不足，加之協稅護稅意識不高，其在提高納稅人依法納稅意識、監督審查納稅人依法納稅情況、稅收數據和信息管理與監督等方面發揮的發用非常有限。納稅護稅組織建設上的一系列問題，使得其作用發揮有限，有的地區甚至形同虛構，納稅護稅流于形式。稅收治理格局發展停滯不前，使得納稅人參與稅收治理的機會寥寥無幾，而且納稅人對稅收治理的認知度并不高，對于納稅治理中的納稅人隱私保護更是知之甚少。4.信息技術自身發展不足，納稅人隱私管理存在風險。以大數據為代表的信息技術的應用很大程度上提高了稅收治理的現代化，保證了稅收的質量和效率，但是其帶來的風險和問題同樣不可小覷。稅收治理中的大數據、云計算等信息技術的運用都是依托互聯網，而在互聯網下的納稅人信息的采集和共享有可能受到網絡病毒的攻擊，互聯網下的納稅人信息存儲也可能受到黑客的惡意竊取，從而導致納稅人隱私泄露。加強大數據技術應用的同時，提高其安全性和穩定性成為大數據下稅收治理工作可持續發展的重要方向。
四、大數據下稅收治理的隱私保護應對舉措
大數據下的稅收治理實現了數據治稅，工作人員通過大數據技術能夠快速準確地采集納稅人的相關數據后對納稅信息和數據進行分類、分析和計算，并利用互聯網和移動通訊實現數據的流通和共享。在數據流通和共享的基礎上，稅務系統還可以實現納稅人管理、稅務申報和支付，進一步凸顯了信息化技術對稅收治理在效率和質量上的重要性。1.加快稅務行政職能的改變，進一步明確納稅人的責任。納稅人作為稅收治理的主體之一，也屬于協稅護稅的主體。稅收部門有責任保障納稅人對稅收治理過程中的知情權，在稅收治理過程中的相關工作要保持公平公正、公開透明的辦事原則，加強對依法依規納稅的宣傳和推廣，建立納稅人誠信納稅系統，并同其他誠信體系進行關聯，以此來促進良好納稅環境的建立。政府職能轉變下，稅收部門的職能也要做出相應的改變，以呼應政府職能轉變。大數據下的稅收治理可以對納稅人的歷史納稅信息以及納稅時間進行有效的管理。鑒于此，稅務部門需要進一步健全納稅人管理，學習社會其他組織的管理經驗。例如，建立納稅征信系統并與銀行等第三方的征信系統連接，將存在偷稅漏稅行為的納稅人列入失信名單；將法律規定的納稅期間進行劃分，不同的納稅期內采取一定的優惠政策；對于未能按時納稅的納稅人，通過納稅系統，將其信息提交給執法機關，由執法機關依法對其進行處罰等。稅收機關職能的轉變要以規范納稅人的行為，提高納稅人依法依歸納稅的積極性和主動性為目標，保證稅收政策的有力貫徹與執行。2.健全和完善稅法體系，提高稅收治理的法制性建設。納稅人隱私保護同樣屬于稅收治理的范圍內，健全和完善稅法體系，進一步明確納稅人隱私邊界問題，并對納稅人隱私保護制定相應的法規制度是提高納稅人隱私權保護力度，提高稅收治理法執建設的關鍵舉措。稅法中對納稅人隱私保護上的空白，使得納稅部門在對納稅人隱私信息保護中缺少相應的法律依據，通過健全和完善稅法，使得稅務部門對于納稅人隱私信息保護能夠有法可依、執法必嚴、違法必究。大數據技術為稅收治理質量和效率提升帶來了便利，但大數據下的稅收治理同樣要在法律規定范圍內開展，健全和完善稅法體系，同樣有利于大數據在稅收治理中的作用發揮。例如，稅法中應對稅收系統的安全性建設作為明確的規定，對保存納稅人信息的數據庫在安全等級、風險抵抗能力上進行要求，利用法律的約束性提升稅收系統的安全性。3.強化稅收治理的監管，提高納稅人隱私保護力度。大數據下的稅收治理中對納稅人隱私權的保護，除了要通過法律體系的建設來提升外，還要在稅收治理的監管上提高保護力度。稅收部門作為稅收治理的主體，要加強自身對納稅人隱私權保護的力度，建立納稅人隱私權保護制度，對納稅人隱私保護進行細化，明確隱私內容、懲罰措施以及法律責任；對于內部分工作人員惡性泄露、販賣納稅人隱私信息的情況，要加大處罰力度；稅收部門應該積極地開展社會公眾監管，建立網絡維權和電話維權，鼓勵民眾通過互聯網和電話熱線對惡意泄露納稅人信息的行為進行舉報。在加強對稅收治理監管的同時，稅收部門要培養和提升工作人員對納稅人隱私保護的意識，通過講座和培訓，提升工作人員對隱私權保護的認知和理解，加強其對保護納稅人隱私信息的重視程度。4.大力發展第三方協稅護稅組織，提升稅收治理質量。第三方協稅護稅組織的成立和加入，對于提升稅收治理的質量，防范稅收治理中存在的風險具有積極作用。第三方協稅護稅組織同財政、審計部門雖然同屬于協稅護稅組織，但因為自身性質的不同，其可以有效地開展內部監督，促進各方主動履行職責。在納稅人隱私保護上，第三方協稅護稅組織處于社會組織的位置上，對于稅收治理中的納稅人隱私保護中存在的問題看得更全面、更清楚，對于其產生的原因以及治理措施會有更加獨立的見解。雖然第三方協稅護稅組織的加入對稅收治理具有積極的影響，但必須加強對其管理，以使得其作用能夠得到充分的發揮。政府要建立嚴格的協稅護稅組織準入機制，完善對協稅護稅組織的管理制度、行業標準，規范其行為準則；同時政府要加大對協稅護稅組織的監管力度，建立獎懲措施，引導其正確履行自身職能。5.加強信息化新技術的應用，提高稅收治理中隱私安全性。大數據下的稅收治理工作需要完善的稅收系統作為支撐，完善的稅收系統不僅具備納稅人管理、稅費繳納和支付、稅務信息采集與處理等功能，還要具備強大的安全管理功能。加強對現階段稅收系統的建設，要借助大數據技術在數據采集、匯總、分析上的優勢，對稅務治理中存在的風險進行有效防控。同時，要完善納稅人信息數據庫的建設，加強數據庫安全方面的投入和對納稅人信息安全性的管理。數據庫安全管理中，需要對納稅人隱私邊界進一步的明確，制定納稅人信息查閱制度，明確哪些人可以查看納稅人信息，能夠查看哪些納稅人的信息，能夠查看納稅人的哪些信息；納稅人信息查閱制度要對信息管理部門的工作職責進行明確，提高管理部門對納稅人信息安全性的重視程度。
參考文獻
1.湯火箭，宋遠軍.大數據時代個人所得稅征管中第三方涉稅信息共享制度研究.稅務研究，2020(01).
2.金元浦.論大數據時代個人隱私數據的泄露與保護.同濟大學學報(社會科學版)，2020（03）.
3.馬偉杰.對實施大數據治稅的幾點思考.中國稅務，2019(12).
【關鍵詞】電網 電力大數據 治理 大數據管理
1 引言
2013年至2014年，國網公司信通部就逐步開展大數據研究與應用推進工作，完成編制《大數據應用研究報告》、《公司大數據典型應用需求分析報告》，組織中國電科院、南瑞集團等完成省公司大數據平臺總體設計，編制形成《公司大數據應用指導意見》。2015年正式啟動大數據平臺建設、應用試點工作。
目前，國網公司范圍內各單位陸續開展了一系列大數據的研究試點工作，但大多是集中于大數據平臺的技術研究實現，在應用方面多數是基于營銷系統、用電信息采集數據的相關應用業務探索和嘗試，而在大數據應用機制以及基礎數據治理上開展的研究工作較少。在進行數據綜合應用和智能分析的過程中，發現數據質量問題從表象看是數據不完整、數據質量差，但從深層次看是欠數據標準、缺數據管理職責、無數據考核機制等等。
2 數據治理的發展
上世紀九十年代以前，國外企業在數據治理方面也存在很多問題，IBM和摩托羅拉就是典型代表。
1992年之前，IBM在數據治理方面存在很多問題，沒有明確的可依賴的數據源，沒有明確的數據所有人，數據質量差。1995年，IBM梳理并制定了業務數據標準，定義了15大類業務標準、79個分類子業務標準，這樣全公司看到的是一個統一的業務定義；2004年，IBM制定了數據責任人體系，并聯合業界多家公司和學術研究機構，成立了數據治理論壇，制定包括四大領域11個要素的數據治理框架和方法，來指導數據治理工作的開展。2005年成立了數據治理委員會，之后又成立數據審核委員會。通過數據治理，IBM簡化了基礎架構，并降低了管理的復雜度。
同樣在上世紀末，摩托羅拉提出了六西格瑪管理策略，包含定義、測量、分析、改進、控制的DMAIC流程，初期用于解決產品/服務質量問題，后來也在解決數據質量方面得到很好的應用。
近幾年，IBM開展大數據治理研究，提出了18步大數據治理統一流程模型，并應用于電信、零售、金融和公共交通等行業。
2014年，中國出現了專門的數據治理研究組織ITSS WG1，并向ISO正式提交和了數據治理研究白皮書。
目前，國內電力行業開展的數據治理工作主要包含兩大類，一類是處理現有業務環節的數據質量問題，如營銷稽查；另一類是針對業務主題應用的數據治理，如營配貫通、運檢中心的數據質量評價。目前的數據治理工作沒有形成體系，缺少統一的標準、組織架構、管理考核機制，難以持續有效開展。
隨著對數據資產認識的不斷清晰，電力行業數據治理的目標也在發生轉變，國家電科院也已經開始著手數據治理體系的研究，但暫未涉及包含數據、應用、技術和管理的數據治理體系建設和應用。
3 電力大數據治理方法論
國網合肥供電公司在此背景下，制定深化大數據應用工作方案，以市縣公司實體業務為切入點，推進大數據應用方法在供電企業應用實踐，打造大數據應用環境，同r從以下幾個方面定義合肥供電公司數據治理的方法論：
（1）理解數據治理的職能；
（2）把握數據治理的核心；
（3）明確數據治理的目標。
通過執行數據治理，對電力企業數據的管理和利用進行評估、指導和監督，提供不斷創新的數據服務，為企業創造價值。
4 電力大數據治理體系探索
國網合肥供電公司經過不斷的在營銷系統、用電信息采集數據的相關應用業務探索和嘗試，在大數據基礎數據治理上的研究也在不斷加深，電力大數據治理體系建立需要明確的工作至少包含以下幾點：
（1）需要在哪些業務領域或應用場景作出電力業務數據治理的決策；
（2）需要哪些角色的人，以及如何參與到決策過程中；
（3）明確、完善電力大數據治理的最終目標。
4.1 數據治理原理研究
4.1.1 六西格瑪（Six Sigma，6σ）管理及其數據管理延伸
六西格瑪（Six Sigma，6σ）是一種能夠嚴格、集中和高效地改善企業流程管理質量的實施原則和技術，以”零缺陷”的完美商業追求，帶動質量成本的大幅度降低，最終實現財務成效的提升與企業競爭力的突破。實施步驟包括：定義、測量、分析、改進、控制。
六西格瑪管理延伸到數據質量管理方面，一般采用十步數據質量管理方法。
（1）定義和商定問題、時機和目標，以指導整個數據質量管理的工作；
（2）收集、匯總、分析有關形式和信息環境。設計捕獲和評估的方案；
（3）按照數據質量維度對數據質量進行評估；
（4）使用各種技術評估劣質數據對業務產生的影響；
（5）確定影響數據質量的真實原因，并區分這些原因的影響的數據質量的級別；
（6）最終確定行動的建議，為數據質量改善制定方案，包括數據級和組織級的；
（7）建立數據錯誤預防方案，并改正當前數據問題；
（8）通過改進組織管理流程，最大限度控制由管理上的缺陷造成的數據質量問題；
（9）對數據和管理實施監控，維護已改善的效果；
（10）溝通貫穿管理始終，循環的評估組織管理流程，以確保數據質量改善的成果得到有效保持。
依據六西格瑪（Six Sigma，6σ）管理的原則和技術，借鑒十步數據質量管理方法，以業務驅動，用數據說話，進行數據治理體系的研究和典型實踐，開展長效數據治理工作，為業務應用和決策分析提供優質數據。
4.2 數據治理關鍵點研究
4.2.1 識別數據質量關鍵要素
依據特定的業務需求或完整的業務場景，明確需要進行數據治理的關鍵要素。數據要素的涉及范圍廣，業務邏輯復雜，同時也就牽涉到的數據內容較多。
以供電公司統推PMS系統、營銷MIS系統為例，其中數據質量關鍵要素包括電網設備臺帳和參數：營銷系統中的用戶檔案、計量臺帳和臺戶關系，電能量采集系統中開關臺帳和電量數據，調度技術支持系統中負荷數據、電網電壓、停電等運行數據，用電信息采集系統中負荷、電量和停電等運行數據。例如PMS系統中線路設備的編號、名稱、電壓等級、所屬變電站、運維單位、運行狀態等信息，調度技術支持系統中線路的電流、電壓、有功功率、無功功率、功率因素、運行狀態、狀態切換等數據。
4.2.2 數據標準的制訂
制訂數據標準是一個非常系統和復雜的工作，但它是開展數據治理工作的基礎。根據數據質量定義，制定數據度量規則，包括完整性、唯一性、一致性、精確性、合法性、及時性等，這是一個反復迭代的過程，度量規則需要進行實踐驗證并不斷補充和完善，這是開展數據質量度量的關鍵。
4.3 數據治理管理責任研究
國網合肥供電公司在大數據應用項目中，經過不斷的摸索，梳理出關鍵性基礎數據的責任分解，大致如圖1。
4.4 數據治理考核研究
（1）設立數據治理M織機構，明確工作權責，建立部門間管理協同和業務統籌協調機制，推動數據治理工作長效開展。
（2）制訂數據治理考核制度，明確考核指標、考核周期、考核范圍、考核標準等，落實數據認責，以績效考核的方式促進數據質量的提升。
5 總結
供電公司已經進入大數據時代，數據治理面臨著多重問題，因此，合肥供電公司不斷在大數據應用過程中加強數據文化意識，推行數據治企的理念。摸索建立數據治理組織機構、培養大數據人才、學數據質量治理技術、制訂數據標準，同時加強數據安全，保護供電公司個人隱私，建立數據責任人認責體系。最后，持續不斷進行質量改進，為合肥公司電力大數據應用提供堅實的高價值數據基礎。
參考文獻
[1]涂子沛.大數據：正在到來的數據革命[M].桂林：廣西師范大學出版社，2012.
【關鍵詞】大數據 場景 煙草
1 引言
2014年11月份，家局下發了《煙草行業信息化發展規劃（2014―2020年）》，明確指出“大數據應用應著力于分析場景（業務場景）的設計和分析模型的建立……”，作為地市級煙草公司，首先應明確企業信息化現狀，深入了解大數據相關概念和行業規劃，根據自身實際情況確定大數據應用場景，為今后大數據規劃和應用做好理論準備。
2 大數據概念與典型場景
2.1 “大數據”（Big data）
對于“大數據”，有幾種不同的概念：
研究機構Gartner給出了這樣的定義：“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。
大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。
2.2 大數據應用典型應用場景
理論上，大數據有以下七個方面的典型應用場景：
2.2.1 客戶管理方面
構建客戶360°立體畫像，在傳統客戶360°視圖基礎上，引入大數據，整合客戶重大事件、社交關系等信息，實現了客戶畫像。
2.2.2 營銷管理方面
執行個性化的智慧營銷，根據客戶當前需求或生命周期重大事件，實現個性化的智慧營銷。
2.2.3 風險管理方面
實現高效準確的風險控制，通過引入大數據及大數據技術，使得基于長期歷史數據業務壓力測試、準確的征信報告、實時的欺詐檢測成為可能。
2.2.4 欺詐管理方面
偵測交易過程中的欺詐行為，利用大數據技術進行模式識別，構建判斷規則；利用快數據技術對交易進行實時捕捉、實時監控。
2.2.5 挖掘預測方面
通過沙盤演練挖掘數據價值，對客戶即將的行為進行預測，進行精準應對。
2.2.6 歸檔管理方面
實現歷史數據歸檔查詢與分析，尤其是對流程性數據進行深度分析。
2.2.7 輿情分析方面
分析用戶輿論評價，利用大數據技術，搜集門戶、微博、微信、搜索引擎上關于品牌、產品、服務、質量的評價，以及競爭對手的商業信息等。
3 大數據現狀
3.1 大數據國家戰略
經總理簽批，2015年9月，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》（以下簡稱《綱要》），系統部署大數據發展工作。
《綱要》明確，推動大數據發展和應用，在未來5至10年打造精準治理、多方協作的社會治理新模式，建立運行平穩、安全高效的經濟運行新機制，構建以人為本、惠及全民的民生服務新體系，開啟大眾創業、萬眾創新的創新驅動新格局，培育高端智能、新興繁榮的產業發展新生態。
《綱要》部署三方面主要任務。一要加快政府數據開放共享，推動資源整合，提升治理能力。大力推動政府部門數據共享，穩步推動公共數據資源開放，統籌規劃大數據基礎設施建設，支持宏觀調控科學化，推動政府治理精準化，推進商事服務便捷化，促進安全保障高效化，加快民生服務普惠化。二要推動產業創新發展，培育新興業態，助力經濟轉型。發展大數據在工業、新興產業、農業農村等行業領域應用，推動大數據發展與科研創新有機結合，推進基礎研究和核心技術攻關，形成大數據產品體系，完善大數據產業鏈。三要強化安全保障，提高管理水平，促進健康發展。健全大數據安全保障體系，強化安全支撐。
3.2 行業大數據應用現狀
2014年11月份，國家局下發了《煙草行業信息化發展規劃（2014―2020年）》，要求各單位要深刻領會規劃精神，準確把握以“一號工程”為基礎，以“三流合一”為目標，以“一個平臺、五大應用、五大保障”為基本框架，整合兼容、互聯互通、先進實用、改造升級，推進一體化數字煙草建設的總體發展思路。
在數據中心規劃的數據利用部分，明確指出：“積極引入大數據技術，滿足行業快速處理日益增長的結構化和非結構化數據的需求。大數據應用應著力于分析場景（業務場景）的設計和分析模型的建立，綜合考慮行業運維與技術條件，采用主流、發展前景好的架構與技術，緊密結合零售終端信息化建設，采集零售戶信息、消費者信息及移動應用產生信息等各種類型的海量信息，挖掘其中隱藏的業務規則、知識財富和商業價值?！?/p>
在新技術應用要求部分，明確指出：“推進大數據技術應用。應基于對數量大、類型多、變化快等大數據基本特征的認識，明確應用場景，突破數據建模，有效發揮大數據分析的能力，增強商務洞察、業務運作與風險防范能力。”
關鍵詞：數據權 數據 網絡空間 大數據
中圖分類號：D81 文獻標識碼：A 文章編號：1005-4812（2013）01-0053-58
近幾年，隨著互聯網、物聯網和云計算等信息技術的迅猛發展，人類的信息化進程開始從“信息時代”步入“大數據時代”。信息化產物——數據——成為了一種新的資源。各國在促進社會穩定發展、經濟貿易增長、產業創新升級等各方面對數據資源的依賴越來越大，對數據資源的占有和利用已經成為決定國家核心競爭力的關鍵。各國的數據資源競爭引發了對國家數據的保護，而以美英為首的西方政府積極推動“數據民主”運動，不僅喚醒了公民的數據權意識，也將西方民主模式植入到了網絡空間。
本文將以大數據現象為時代背景，來研究數據權的起源和發展，辨析數據權的概念，探討數據權對網絡空間治理的影響。
一、大數據時代的來臨
1 大數據現象引起全球關注
大數據（big data）一詞來源于國外，2001年就出現在《電腦人工智能》期刊的文章標題中。從字面上看，大數據即為很大的數據之意，即該詞揭示了數據具有海量的特征。在2011年上半年，以國際數據公司（IDC）和麥肯錫全球研究院（MGI）為主導的多個美國咨詢公司了兩個關于大數據的前瞻性研究報告。其中，由美國易安信公司（EMC）贊助的題為《從混亂中挖掘價值》的IDC“數字宇宙”研究結果表明，2011年的信息創造和復制總量超過了1.8ZB，在短短5年內增長了9倍，并且預測到2020年全球將達到令人恐怖的35ZB的數據量。而MGI的報告《大數據：創新、競爭和生產力的下一個新領域》認為，如今的數據時時刻刻都在源源不斷地滲入全球經濟發展的各個方面，數據正日益成為與實物資本和人力資源同等重要的生產要素。
隨后，IBM、微軟、甲骨文等全球知名IT企業紛紛跟進，擴展了大數據一詞的內涵，使之不僅包括了海量（Volume）的特征，還賦予了快速（Velocity）、多樣（Variety）和價值（Value）等特點。美國企業的這一系列行動，使得大數據逐漸從傳統的海量數據中脫穎而出，成為了信息產業新的關注熱點。在產業界以外，還有如《紐約時報》、《科學》、《經濟學人》和《哈佛商業評論》等世界頂級報刊也了多篇關于大數據的評論。在國內，有關大數據的媒體報道出現于2011年，各大門戶網站接連探討了大數據的概念和技術方案，并且相關大數據著作也陸續出版?？傊?，這些企業和媒體已顯示出了對大數據的密切關注。
2 數據的價值正日益顯現
數據中存在的價值早已被人們發現。在1958年，IBM公司就提出了基于數據分析挖掘的商業智能概念，將企業中的數據轉化為知識，幫助企業做出有效的決策。但這種企業級、小規模數據挖掘產生的效益并不足以讓人們認識到數據的巨大潛能。而如今，各類社會、經濟活動產生的，以及由鍵盤、傳感器、攝像頭等采集的數據呈現出指數式增長態勢，不僅導致了對大數據存儲和分析的巨大市場需求，也帶動了數據密集產業的發展。據MGI測算，美國醫療行業的大數據每年可以創造3000億美元的價值——比西班牙每年醫療投入的兩倍還多；歐洲公共管理部門的大數據每年則有相當于2500億歐元的價值——比希臘的GDP還高……。另外，甲骨文公司更進一步明確了大數據的價值并非大數據本身所具有。恰恰相反，原始的大數據往往具有價值密度低的特點。大數據需要經過處理，將數據轉換到可用的形式或派生出可用部分，再對其進行分析，才能創造出價值。
大數據創造的價值已滲透到各個領域。在商業界，谷歌、亞馬遜等跨國企業掌握了大量的全球個人用戶數據，以此推出多種服務，擴大收益。在科學界，微軟的科學家們系統介紹了科學研究“第四范式”（paradigm，前三范式分別為理論、實驗和計算）——利用大數據分析去發現未知規則，例如采用“機器學習”的方法對包括約30萬名患者的數萬個數據點進行分析挖掘研究，以準確預測一名充血性心力衰竭病人在出院后的30天內是否會再次入院。在公共管理方面，美國紐約市政府收集了市民求助熱線311電話的信息，通過對這些信息的數據分析來發現問題，并據此采取措施管理城市。
3 美國政府出臺相關政策
當大數據成為新興熱點之時，奧巴馬政府于2012年3月29日正式宣布了“大數據研究和發展倡議”。該份文件提出政府將攜手六個重要部門，承諾投入2億美元資金，共同推進整個美國從大量的、復雜的數據集合中獲取知識和洞見的能力，并借助這些能力，實現在科學發現、環境保護、生物醫藥研究、教育，以及國家安全等多個領域的突破。這是全球第一個與大數據相關的國家政策，標志著大數據戰略已經從企業上升到了國家層面。
由此可見，大數據是支撐國家社會、經濟發展的重要戰略資源。誰能夠占有大數據，誰就能最大限度地挖掘大數據中的價值，牢牢掌握大數據開發利用的主動權。我們國家有著十多億的人口數量和應用市場，復雜性高、充滿變化，如此龐大的用戶群體使我國將成為世界上數據儲量最豐富的國家。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，是我國未來創新驅動、產業升級和效率提高的重要手段。因此，我們必須認清大數據時代的形勢，從而在競爭中爭得話語權和主動權。
二、數據權的起源和發展
1 大數據的挑戰
信息技術是管理和利用信息所采用的各種技術的總稱。信息技術在經歷了計算機時代和互聯網時代之后，已逐步向大數據時代過渡。過去，信息技術的發展造成了信息鴻溝和信息過載。而現在，技術發展所形成的大數據在給人們創造價值的同時也帶來了諸多挑戰。尤其是在物聯網和云計算技術成熟的條件下，大數據可以隨時隨地采集，可以跨地區、跨國界存儲，可以毫無阻礙地在網路空間中傳播。而且，伴隨各種類型數據的整合，各行業數據的融合，以及政府、企業、個人數據的共享，無處不在的數據使得數據管理異常艱難。再者，數據一旦被競爭對手掌握，很有可能使自身的安全和利益受到損害。因而，各種利益集團就產生了數據權紛爭，將數據權問題推進到人們的視野。
2 數據資源國際競爭中的數據權
當前，數據權紛爭的核心是對數據資源占有和利用權利的保護。在傳統貿易領域，國際問實體貨物的流動和資金的流動都要受到國家監管，由國際公約進行協調。而在網絡空間中，國家邊界依舊存在，對數據的保護和利用亦是涉及國家和利益的一項重要內容。
近年來，隨著云計算產業的蓬勃發展，跨國數據中心紛紛建立，國家間的數據權問題日益成為關注的焦點。美國在“9·11”事件之后出臺了《愛國者法案》，該法案擴張了美國執法機關的權限，使得其有權搜索電話、電子郵件、醫療、財務和其他各種記錄。美國政府利用該法案先后要求微軟和谷歌將歐洲數據中心的數據交給美國情報機構。歐洲議會對此提出了強烈的抗議，要求美國當局做出解釋。此后，歐洲對微軟、谷歌等美國公司采取了更為嚴格的審查。另外，加拿大衛生部也出臺了禁止本國電子病歷數據在美國境內處理的法令，該法令就是針對數據資源國際競爭中的一項保護本國利益的措施。
國內有報道指出，美國政府今年3月公布的“大數據研究和發展倡議”，推動大數據高效開發利用展開相關研究和建設，增強其先期開發別國數據資源的能力，必須引起我們的警惕。國家在云計算和大數據的挑戰下，迫切需要采取措施對數據進行保護，這就要求國家積極為數據安全研究相應的對策。除了上述歐洲和加拿大的保護行動外，有的國家還采取了更為嚴格的數據保護政策，例如法國就決定將相關云計算基礎設施的建設和管理交給真正的法國企業去做。但在另一方面，數據需要在國家間自由流動，就像商品和勞務在不同國家和地區之間貿易一樣，這樣的自由流動能夠使大數據所產生的效益最大化。因此，單純的限制數據流動以保護數據權也在一定程度上有違全球貿易自由化的精神。
3 “數據民主”下的數據權
自2010年4月起，曾在廣東省公共部門和信息領域工作、現居美國匹茲堡的學者涂子沛在《南方都市報》上刊發了多篇文章，介紹了國外政府信息公開的最新動向。內容包括：美國、英國、澳大利亞、新西蘭等多個國家陸續建立了政府數據門戶網站，把從前政府專有的公共數據推上了互聯網，掀起了“數據民主化”浪潮。隨后，英國首相卡梅倫認可了這場“數據民主”運動，并正式提出“數據權”（Right to Data）的概念，指出這是信息社會一項基本的公民權利，承諾要繼續在全社會推向深入。更進一步，除了政府公開數據外，英國也鼓勵商業數據的公開，提出了名為“我的數據”的計劃。在英國商業部的主導下，巴克萊信用卡、匯豐銀行、家悅采購零售公司、谷歌等十多家不同行業的巨頭已經加入了“我的數據”行動，對客戶開放與其相關的數據。第三方可以就這些數據設計出專業的算法，為客戶提供更多更好的服務。
“數據民主”下的數據權是民主社會公民權利在網絡空間中的延伸。大數據時代的公共數據采集自公民，而提倡“數據民主”則是將公民的義務與權利對等起來，把這些取之于民的數據重新用之于民。例如，最近有一則新聞報道了一位13歲以色列少年利用政府公開的導彈防御預警信息，開發了一款免費手機應用，當加沙地帶向以色列南部發射導彈的時候將會給手機發送警報。由此可見，在保障數據安全和個人隱私的前提下對數據進行公開，就必然會有人會利用這些數據去創造價值，實現更大的經濟和社會效益。
但是，在效益背后我們也要認識到英美等國大力倡導的“數據民主”可能存在的兩層含義：在第一層面，推進民眾的數據權意識，是符合信息化特別是大數據本身發展規律要求的，有其合理性；而在第二層面，“數據民主”運動亦是西方發達國家將民主模式植入網絡空間的行為，究其意圖很有可能要在網絡空間推廣西方的價值觀，達到其加強主導和控制網絡空間的目的，這不得不引起我們的注意。
三、數據權概念的辨析
1 從網絡到數據
在互聯網時代，傳統的國家觀念受到了新的沖擊，國家的范圍從領土、領海、領空、太空拓展到了人造的網絡空間。這一由各種主機、路由器、網路線路、終端、軟件系統所構成的“第五空間”，對一個國家的安全和利益有著重大的戰略意義。由此誕生的網絡是在網絡環境下的國家的自然延伸，其主要內容就是國家在網絡空間行使管轄權。在2012年10月4日的網絡問題布達佩斯國際會議上，中國外交部條法司司長黃惠康提出了我國在網絡空間中的“網絡”原則，即要根據本國的網絡發展水平、歷史傳統、文化語言和風俗習慣等，在充分考慮本國廣大民眾意愿和適當借鑒國際通行做法的基礎上，制定本國的網絡公共政策和法律，并依法管理互聯網。這一網絡空間首要原則標志著我國網絡意識的提升。現階段，網絡主要體現在國家對網絡信息技術的監管上，包括網絡物理設施運行安全的保障，以及采用技術手段對網絡信息安全進行維護。
在大數據時代，網絡意識不僅是要保障對信息技術的掌控，還要對網絡中的數據取得占有和管轄的權利。早在本世紀初，就有學者提出信息的概念，認為信息是國家在信息活動中的體現，國家對于政權管轄地域內任何信息的制造、傳播和交易活動，以及相關的組織和制度擁有最高權力。該含義與數據大致相同。但是在大數據背景下，數據的概念已不同于信息，數據是信息的原生態，數據中數據所涵蓋的范圍要遠遠超出信息的范疇。因而，當下迫切需要將數據意識提高到與網絡意識同等的高度，要重視在數據資源國際競爭中對數據的適當保護，同時也要重視“數據民主”的數據權問題。
2 數據與數據權之間的關系
從實施主體來看，數據權包括數據和數據權利兩方面。數據的主體是國家，是一個國家獨立自主對本國數據進行管理和利用的權力。數據權利的主體是公民，是相對應公民數據采集義務而形成的對數據利用的權力，這種對數據的利用又是建立在數據之下的。只有在數據法定框架下，公民才可自由行使數據權利。
從實施方式來看，數據權又包括數據所有權和數據管轄權兩方面。數據所有權是國家對于本國數據排他性占有的權利。數據管轄權是國家對其本國數據享有的管理和利用的權利?？梢?，數據權又與國家領土等有著諸多相似之處。
3 數據權的特征
雖然數據和數據權的提法已經多次出現在國內外報道中，但是卻并沒有形成一個統一而確切的定義。一般情況下，數據是指網絡空間中的國家，此類說法已被部分歐美發達國家所認同。數據權則多指一項公民權利，這一概念出自英國首相卡梅倫。而在兩者之間，數據權又具有包含數據和數據權利的關系。因此，從數據和數據權利的特點出發，可以總結出數據權的兩個基本特征。
一是數據權具有獨立性，即一個獨立國家可以完全自主地對本國數據行駛占有和管轄的權利，并且能夠排除任何外來的干涉。這一特征也是國家的獨立性在網絡空間中的體現。數據權的獨立性與國家安全密切相關。
二是數據權具有開放性，即公民可以在法律框架下要求涉及自身利益數據公開并能夠被利用的權利。這也是公民權利在網絡空間中的體現。公民對公開數據的利用，不僅可以創造出大數據應用新的商業模式和就業機會，也能夠為經濟發展帶來新的增長點。
四、數據權對網絡空間治理的影響
1 新數據安全觀
數據安全是網絡空間治理的首要問題。一方面，為了維護數據需要采取“嚴防死守”式的安全策略；另一方面又要應對大數據趨勢下的數據公開，將互聯網上的信息與政府掌握的、企業運行中產生的、各種個人應用設備采集的數據結合起來發揮作用。在這種情況下，數據權就對傳統信息安全保護的觀點形成了挑戰。因此，我們在網絡空間治理中需要一種新的安全觀，這種新安全觀能夠在對數據利用的同時找到保護和開放的平衡點，限制任何對數據過度的排他占有和無限制開放，以保護國家、個人的安全和利益。
新數據安全觀的具體表現就是建立相應的數據權保護法律制度。在全球化網絡空間中，數據的復制和傳輸變得十分方便。有時在不需要人工操作的情況下，系統自動就能將大量的數據從一個數據庫迅速地移動到另一數據庫中，甚至這種移動是跨地域、跨國界的。在數據的流動當中，便存在了這樣一種情況：在A國采集的數據存儲在B國的數據中心并被C國的用戶使用。如果其中出現了糾紛，數據權該如何維護？該依據哪個國家的法律呢？而事實是，國際上并沒有對跨國數據流動規則制定相應的協定，而各國的數據權保護法律又不盡相同，這就導致類似的糾紛往往無從妥善解決。
要實現網絡空間的數據權維護以及對大數據的有效利用，就必須調整和建立一些與數據存儲、流動和利用相關的法律。同制定傳統法律相比，這些法律需要與國際上進行統一協調。其核心是要用全球化的視野來對待網絡空間中的數據權，這樣才能充分發揮大數據給社會經濟帶來的價值。
2 數據隱私權和知情權
數據權意識的萌芽為網絡空間的治理又提出一個新命題，就是對數據隱私權的保護。傳統意義上的隱私包括三種類型：一是物理隱私，指保護個人空間不受干擾，包括財產、身體和行為不被窺探和侵犯。許多國家都有隱私法防止對生活財產的非法搜查和充公。二是信息隱私，指個人信息以數字或其他形式被收集、存儲和共享的合理使用。許多國家也有金融、醫療和網絡信息隱私的相關法律。三是組織隱私，指政府機構、組織和企業希望能夠使各項活動和秘密不被泄露。例如，企業可能需要保護商業秘密，政府可能選擇不公開安全政策以防止恐怖襲擊。然而，大數據使得這些隱私都有可能被暴露在網絡空間中。例如，個人的行蹤不僅可以被大街上的各種監控設備記錄下來，也可能在使用手機時被定位系統收集起來。這些數據若為不法分子所利用，極有可能對個人人身安全和財產安全造成損害。而政府和企業的信息化也會使得部分敏感數據在網絡空間中流動，使國家數據受到威脅，甚至給國家安全帶來極高風險。
同樣，數據權意識也催生了公民對政府數據知悉、獲取和利用的強烈要求。這種權利亦被稱作知情權。大數據推動了數據開放的進程，而國外的“數據民主”實踐也證明了政府公開數據帶來的好處。但是，數據的開放是公民的知情權與國家安全、社會穩定等條件相博弈的過程。在我國，網絡空間的治理往往會過多地強調保護與限制，忽視公民對數據知情權的要求，給有效治理帶來了某種程度上的困難。
3 網絡空間的全民治理
數據權的合理運用，也會改變網絡空間治理的方式。過去的網絡空間治理一般由政府主導，由政府制定政策進行自上而下的管理，企業和個人參與度較少。而在大數據時代，單純依靠政府管理和保護數據的做法會使政府在面對大規模而復雜的數據時應接不暇、不堪重負。另外，數據權的提出也使政府、企業和個人的角色發生轉變。政府的職能將逐漸收縮到維護國家數據的范圍，而將數據知悉和利用的權利返還給企業和個人，讓全民都來管理和利用這些數據，使普通民眾也能站到網絡空間治理的最前線。
關鍵詞：大數據統計分析；經濟管理領域；運用
統計應用作為數學的重要領域，在大多數情況下，數據被收集并且通過一定方法在系統中存儲，重要策略被記錄，并應用于其他領域。隨著數據恢復方法和統計分析方法的逐步集成，大數據的統計數據分析方法在財務管理中變得越來越重要。面對當今全球化的壓力和經濟市場的激烈競爭，使用財務管理的統計整合是提高有效管理效率，優化資源分配和科學行為的有效步驟。通過市場經濟的發展和經濟水平的不斷提高，數據集成和財務管理水平運用了大數據的統計分析。在建立大規模數據的經濟增長政策時，技術在宏觀經濟研究中起著重要作用。大數據統計分析的作用正在增加，其在管理中的用途正在進一步擴大。顯然，加強對經濟發展大數據統計分析技術的使用對促進經濟增長和提高管理效率非常重要。
一、大數據統計分析方法在經濟管理領域運用的意義
為響應市場環境和公司治理內容的變化而促進使用公司治理統計數據的需求主要體現在兩個方面：
（一）宏觀經濟方面發展有若干規律。為了尋找有關經濟發展的規律，強大的數據分析技術在宏觀經濟學中的應用非常重要。一方面，大數據分析統計數據用于從宏觀經濟發展行業收集數據，對相關行業信息進行實證分析，并調查行業發展和行業問題。使用SPS，Stata和其他數據分析軟件，中國擁有最重要的發展法；同時，發現工業發展規律，規范工業發展，開辟新的經濟發展方式也很重要[1]。
（二）企業經營管理方面1.提升企業競爭力的必然要求當前，業務發展的競爭越來越激烈。競爭壓力主要歸因于國內市場經濟帶來的經濟化以及國內市場競爭激烈加入的外國公司的影響。公司必須面對激烈的市場競爭。大眾市場信息的統計分析將調整生產和管理策略，并為業務發展的戰略調整作出有效的決策。2.提升企業管理水平的必然要求一方面，諸如運營管理、財務管理、風險管理和企業資源管理等相關任務變得越來越復雜。需要統計分析方法來對豐富的業務操作信息進行分類和匯總，為業務管理決策提供有效的信息。同時，企業需要不斷滿足產品和服務生產方向的政治要求。由于需要與相關部門合作，例如運營財務管理、規避財務風險，因此需要建立相關部門的統計數據，以提高決策效率[2]。
二、大數據統計分析方法在經濟管理領域的運用
利用大數據的統計數據分析技術研究宏觀經濟發展政策，對促進行業發展至關重要。另一方面，如何獲取有關復雜數據管理的重要信息，在業務流程和管理方面為公司制定有效的決策是重中之重。關鍵在于掌握財務管理的大數據分析方法，并使用大數據統計分析技術來分類和提供業務流程管理，隱藏的規則以及來自異常數據點的大量信息。為了應對突況，管理人員需要制訂正確的決策計劃。本文主要討論宏觀經濟應用管理領域的統計數據分析方法，以及業務管理、財務管理、風險管理和管理的六個方面。如：
（一）宏觀經濟方面關于宏觀經濟產業的運作和發展有若干規律。為了找到宏觀經濟發展方法，統計分析技術對于穩定經濟增長和調查潛在的經濟危機很重要。當前，不僅學者，業務經理也開始了解計算機技術的使用，并開始通過統計分析來發現工業發展中的若干問題，學習工業發展的原理。為了找出答案，我們選擇了相關的影響因素并采取了相應的行動，采取措施提高工業發展效率。
（二）企業運營管理方面通常，在日常工作程序和工作相關領域中存在某些特定的業務管理和操作規則。另一方面，通過將統計信息應用于業務的運營和管理，公司可以通過分析大數據的統計信息來獲得規律。這將幫助公司節省一些資源，避免重復的任務并節省公司的業務資源。如果該政策是從科學的統計評估階段得出的，則情況與正常情況不同的企業高管應仔細考慮潛在的風險。
（三）企業營銷管理方面企業需要建立大型數據管理系統來收集有關企業提供的產品或服務的市場交易信息。因此，消費者的熱點必須與受管理的信息系統對齊，以使其隱藏在協同交易信息中。確定消費者對需求的偏好并確定消費者需求。公司的主要產品和服務根據消費者的喜好運作，可以滿足消費者的需求，替代市場上的非反應性產品和服務。同時，開發新產品和服務企業領導者可以提供有效的決策信息，并為消費者創建新的熱點[3]。
（四）企業財務管理方面應用管理統計信息。它通過審查有關生產過程和運營的統計數據（尤其是財務數據），進行定性和定量分析，幫助評估相關活動，例如商業投資。財務管理是開展業務必不可少的部分，這對于減輕公司的財務風險和提高公司資源分配的效率至關重要。通過統計分析對商業經濟數據進行分類和分析，可以為高管、投資者和其他相關利益相關者提供有效的決策信息。
（五）企業人力資源管理方面將統計應用于公司的人力資源管理，并使用統計分析技術結合公司業務管理部門的特征，選擇適當的方法來提高效率。人力資源管理很重要，人才基本上是企業的無形資產，在部門保留相關的人力資源是業務發展的關鍵。回歸站評估法用于預測企業發展的人力資源需求，動態分析法用于根據狀態預測人力資源的變化。將這兩個方面結合起來可以大大提高業務資源的效率。
（六）企業風險管理方面使用統計分析技術對業務流程中的大量業務信息進行分類和分析，發現隱藏的規則和數據差異。重要的是，業務主管需要進行預測，做出正確的決定，解決事件并發現潛在危險。意思是如果統計數據分析有些奇怪，則需要找出業務流程中具有的某些規則，因此業務主管需要尋找更多異常條件，尤其是財務管理，要注意關注狀態的變化。另一方面，對公司財務信息進行統計分析是公司規避財務風險的有效手段之一。
三、完善大數據統計分析方法在經濟
管理領域運用的措施在本文中，我們將了解如何從六個方面分析大數據的統計數據：宏觀經濟活動、業務管理、風險管理、財務管理、資源管理和財務管理人員。這被認為是財務管理數據大規模統計方法的一種改進。必須在三個方面進行現場應用：
（一）社會宏觀經濟層面盡管存在宏觀經濟法則，但根據過去的經驗，由于缺乏安全可靠的數據和分析方法，宏觀經濟法則的分析則一直被認為是偽科學。大數據分析技術提供了探索宏觀經濟法則的機會，大數據技術使用數據創建系統，而使用許多信息技術的科學分析是宏觀經濟法研究中的重要一步。特別是，某些行業使用行業信息和對經濟趨勢預測的全面分析來幫助識別和克服復雜的工業發展挑戰，可以提高宏觀經濟發展效率。
（二）企業經營管理層面在公司上載和數據受限的情況下，企業很難優化管理功能以提高性能[2]。由于業務經理的管理理念和管理水平受到限制，因此很難斷定業務開發操作和管理流程是否存在問題。統計分析技術可用于計算和評估每個關鍵決策或業務戰略適合性的有效性。如果由于大數據分析技術而導致預期的數據銷量存在矛盾，該公司可以調整其總體戰略并進行業務變更以優化管理理念。
（三）行業與行業之間存在著一定的鴻溝無論是快速消費品行業、食品行業還是大型公司，其經營理念和經濟結構在公司治理方面都存在根本差異。統計數據分析技術使公司能夠了解整個行業的消費者需求的性質，分析社會經濟狀況，能夠了解共同的業務條件和業務發展情況，并優化或區分劣質產品。在某些情況下，此更改是提高產品價格的高級更改，如果消耗量和消耗品減少，則可以降低產品價格。產品必須能夠升級以滿足顧客需求。產品行業、食品行業或大型行業具有不同的經營理念和財務結構，還在進行公司管理。但是，各個行業的業務方向取決于消費者的需求。換句話說，公司開發了產品的功能并使產品的功能適應消費者的需求。對于公司而言，通過優化生產結構并提供更多定價和功能來說服更多消費者也很重要。
（四）企業財務管理層面財務管理貫穿公司治理的整個過程。公司財務管理非常有效，但是存在諸如財務管理的巨大風險之類的問題。對公司財務信息進行統計分析是防范財務風險的有效手段之一。公司需要管理其日常收入和支出，并進行大規模會計處理。企業可以使用大數據分析技術來監測財務管理功能并確保標準化業務的財務安全。利用統計分析技術和大數據，公司可以預測潛在的市場和行業風險，以提供最佳解決方案，還可以提供分析大數據的方法，可以跟蹤異常并快速發現異常。
四、結語
本文首先從宏觀經濟方面、企業經營管理方面等兩個方面對大數據統計分析方法在經濟管理領域運用的意義進行了分析，然后從宏觀經濟方面、企業運營管理方面、企業營銷管理方面、企業財務管理方面、企業人力資源管理方面以及企業風險管理方面等方面對大數據統計分析方法在經濟管理領域的運用進行了分析，最后從社會宏觀經濟層面、企業經營管理層面、行業與行業之間存在著一定的鴻溝以及企業財務管理層面等方面提出了完善大數據統計分析方法在經濟管理領域運用的措施。大數據分析技術被廣泛用于宏觀經濟預測、業務管理和公司風險管理，它在優化公司治理和運營結構，有效改善公司治理以及提高公司統一性和核心競爭力等方面發揮著重要作用，可以使公司在激烈的市場競爭中有一席之地。
【參考文獻】
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[4]陳文怡.大數據挖掘電力系統項目管理中理論的應用[C]//2018年6月建筑科技與管理學術交流會.
貴州省大數據發展應用促進條例全文第一章 總 則
第一條 為推動大數據發展應用，運用大數據促進經濟發展、完善社會治理、提升政府服務管理能力、服務改善民生，培育壯大戰略性新興產業，根據有關法律、法規的規定，結合本省實際，制定本條例。
第二條 本省行政區域內大數據發展應用及其相關活動，應當遵守本條例。
本條例所稱大數據，是指以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征的數據集合，是對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行采集、存儲和關聯分析，發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。
第三條 大數據發展應用應當堅持統籌規劃、創新引領，政府引導、市場主導，共享開放、保障安全的原則。
第四條 省人民政府堅持應用和服務導向，推進大數據發展應用先行先試;積極引進和培育優勢企業、優質資源、優秀人才，促進大數據產業核心業態、關聯業態、衍生業態協調發展;加快推進國家大數據綜合試驗區和大數據產業發展聚集區、大數據產業技術創新試驗區、大數據戰略重點實驗室、大數據安全與管理工程、跨境數據自由港等建設發展，形成大數據資源匯集中心、企業聚集基地、產業發展基地、人才創業基地、技術創新基地和應用服務示范基地。
第五條 省人民政府統一領導全省大數據發展應用工作，市、州和縣級人民政府負責本行政區域內大數據發展應用工作。
縣級以上人民政府應當將大數據發展應用納入本行政區域國民經濟和社會發展規劃，協調解決大數據發展應用的重大問題。
縣級以上人民政府信息化行政主管部門負責大數據發展應用的具體工作，縣級以上人民政府其他部門按照各自職責做好大數據發展應用相關工作。
第六條 省人民政府信息化行政主管部門會同有關部門，按照適度超前、合理布局、綠色集約、資源共享的原則，編制本省大數據發展應用總體規劃，報省人民政府批準后公布實施。
市、州和縣級人民政府以及省人民政府有關行政主管部門編制本區域、本部門、本行業大數據發展應用專項規劃的，應當與省大數據發展應用總體規劃相銜接，并報省人民政府信息化行政主管部門備案。
第七條 縣級以上人民政府及其部門應當加強大數據發展應用宣傳教育，提高全社會大數據發展應用意識和能力。
第二章 發展應用
第八條 省、市、州人民政府可以設立大數據發展應用專項資金，用于大數據發展應用研究和標準制定、產業鏈構建、重大應用示范工程建設、創業孵化等;縣級人民政府根據需要，可以相應設立大數據發展應用專項資金。
依法設立大數據發展基金，引導社會資本投資大數據發展應用。
鼓勵金融機構創新金融產品，完善金融服務，支持大數據發展應用;鼓勵社會資金采取風險投資、創業投資、股權投資等方式，參與大數據發展應用;鼓勵、支持符合條件的大數據企業依法進入資本市場融資。
第九條 縣級以上人民政府可以確定本行政區域大數據發展應用重點領域，制定支持大數據產業發展、產品應用、購買服務等政策措施。
縣級以上人民政府應當結合本行政區域大數據發展應用重點領域，制定大數據人才引進培養計劃，積極引進領軍人才和高層次人才,加強本土人才培養，并為大數據人才開展教學科研和創業創新等活動創造條件。
第十條 縣級以上人民政府應當根據土地利用總體規劃和大數據發展應用總體規劃、專項規劃，保障大數據項目建設用地;對新增大數據項目建設用地，優先列入近期城鄉規劃、土地利用年度計劃;年度內新增建設用地，優先用于大數據建設項目。
第十一條 符合國家稅收優惠政策規定的大數據企業,享受稅收優惠。
大數據高層次人才或者大數據企業員工年繳納個人所得稅達到規定數額的，按照有關規定給予獎勵;具體辦法由省人民政府制定。
第十二條 鼓勵高等院校、教學科研機構和企事業單位以設立研發中心、技術持股、期權激勵、學術交流、服務外包、產業合作等方式，積極利用國內外大數據人才資源。
鼓勵高等院校、科研機構、職業學校與企業合作，開展大數據發展應用技術研究，建立大數據教育實踐、創新創業和培訓基地。
支持高等院校大數據學科建設，開設大數據相關課程。
第十三條 省人民政府應當整合資源、加大投入，加快信息基礎設施建設,推動省內通信網絡互聯互通，提高城鄉寬帶、移動互聯網覆蓋率和接入能力，推進全省通信骨干網絡擴容升級，提升互聯網出省帶寬能力。
鼓勵、支持網絡通信運營企業加快骨干傳輸網、無線寬帶網及新一代移動互聯網建設和改造升級，優化網絡通信基礎設施布局，提高網絡通信質量，降低網絡通信資費。
第十四條 省人民政府應當組織有關部門、教學科研機構等積極開展大數據發展應用相關標準研究，推動建立地方、行業大數據發展應用標準體系。
鼓勵大數據企業研究制定大數據發展應用相關標準。
第十五條 政府投資的大數據工程應當進行項目需求分析，科學確定項目建設內容和投資規模，嚴格項目審批程序，并按照國家有關規定加強項目全過程管理。
公共機構已建、在建信息平臺和信息系統應當依法實現互聯互通，不得新建孤立的信息平臺和信息系統、設置妨礙互聯互通的技術壁壘。
第十六條 省人民政府信息化行政主管部門會同相關部門制定公共數據資源分級分類管理辦法，依法建立健全公共數據采集制度。
第十七條 任何單位或者個人不得非法采集涉及國家利益、公共安全、商業秘密、個人隱私、軍工科研生產等數據，采集數據不得損害被采集人的合法權益。
通過公共平臺可以獲得的共享數據，公共機構不得向相關單位和個人重復采集，上級部門和單位不得要求下級部門和單位重復上報，法律法規另有規定的除外。
第十八條 培育數據交易市場，規范交易行為。數據資源交易應當遵循自愿、公平和誠實信用原則，遵守法律法規，尊重社會公德，不得損害國家利益、社會公共利益和他人合法權益。
數據交易應當依法訂立合同，明確數據質量、交易價格、提交方式、數據用途等內容。推行數據交易合同示范文本。
第十九條 鼓勵和引導數據交易當事人在依法設立的數據交易服務機構進行數據交易。
數據交易服務機構應當具備與開展數據交易服務相適應的條件，配備相關人員，制定數據交易規則、數據交易備案登記等管理制度，依法提供交易服務。
第二十條 縣級以上人民政府應當加強社會治理大數據應用，推動簡政放權，提升宏觀調控、市場監管與公共服務等決策、管理、服務能力。
實施數據鐵籠，規范權力行使，對公共權力、公共資源交易、公共資金等實行全過程監督。
第二十一條 縣級以上人民政府應當推進信息化與農業、工業、服務業等產業深度融合，推動現代山地特色高效農業、大健康、旅游、新型建筑材料等領域大數據應用，提升相關產業大數據資源的分析應用能力，培育互聯網金融、大數據處理分析等新業態，推動產業轉型升級。
第二十二條 縣級以上人民政府應當在社會保障、公共安全、人居環境、勞動就業、文化教育、交通運輸、綜合治稅、消費維權等領域開展大數據應用，優化公共資源配置，提高公共服務水平。
推進大數據精準扶貧，建設涉農數據交換與共享平臺，實現涉農基本數據動態化、數字化、常態化精準管理。
第二十三條 縣級以上人民政府應當積極支持大數據關鍵技術、解決方案、重點產品、配套服務、商業模式創新和應用研究，培養大數據骨干企業，推動大眾創業、萬眾創新。
第三章 共享開放
第二十四條 省人民政府按照統一標準、依法管理，主動提供、無償服務，便捷高效、安全可靠的原則，制定全省公共數據共享開放措施，推動公共數據率先共享開放。
第二十五條 數據共享開放，應當維護國家安全和社會公共安全，保守國家秘密、商業秘密，保護個人隱私，保護數據權益人的合法權益。任何單位和個人不得利用數據共享開放從事違法
犯罪活動。
第二十六條 全省統一的大數據平臺(以下簡稱云上貴州)匯集、存儲、共享、開放全省公共數據及其他數據。
除法律法規另有規定外，公共機構信息系統應當向云上貴州遷移，公共數據應當匯集、存儲在云上貴州并與其他公共機構共享。
鼓勵其他信息系統向云上貴州遷移，其他數據匯集、存儲在云上貴州并與他人共享、向社會開放。
云上貴州管理及公共數據共享開放的具體辦法，由省人民政府另行制定。
第二十七條 實行公共數據開放負面清單制度。除法律法規另有規定外，公共數據應當向社會開放;依法不能向社會開放的公共數據，目錄應當向社會公布。
依法不能向社會開放的公共數據，涉及特定公民、法人和其他組織重大利益關系的，經申請可以向該特定對象開放。
第二十八條 公共數據共享開放，應當符合統一的格式標準，內容應當真實、準確、完整。
通過共享開放獲取的公共數據，與紙質文書原件具有同等效力。
第二十九條 實行公共數據共享開放風險評估制度。提供公共數據的單位應當按照法律法規和保密、安全管理等規定，對公共數據進行風險評估，保證共享開放數據安全。
云上貴州管理機構應當對通過該平臺共享開放的公共數據進行風險審核，發現可能存在風險時，應當及時告知提供單位;提供單位應當及時處理并予以反饋。
第三十條 鼓勵單位和個人對共享開放的數據進行分析、挖掘、研究，開展大數據開發和創新應用。
第四章 安全管理
第三十一條 省人民政府建立數據安全工作領導協調機制，統籌協調和指導本省數據安全保障和監管工作。
省大數據安全主管部門會同有關部門制定數據安全等級保護、風險測評、應急防范等安全制度，加強對大數據安全技術、設備和服務提供商的風險評估和安全管理，建立健全大數據安全保障和安全評估體系。
第三十二條 大數據采集、存儲、清洗、開發、應用、交易、服務單位應當建立數據安全防護管理制度，制定數據安全應急預案，并定期開展安全評測、風險評估和應急演練;采取安全保護技術措施，防止數據丟失、毀損、泄露和篡改，確保數據安全。發生重大數據安全事故時，應當立即啟動應急預案，及時采取補救措施，告知可能受到影響的用戶，并按照規定向有關主管部門報告。
第三十三條 鼓勵大數據保護關鍵技術和大數據安全監管支撐技術創新和研究，支持科研機構、高等院校和企業開展數據安全關鍵技術攻關，推動政府、行業、企業間數據風險信息共享。
第五章 法律責任
第三十四條 公共機構及其工作人員違反本條例第十五條第二款、第十七條第二款、第二十五條、第二十六條第二款、第二十七條第一款、第二十八條第一款、第二十九條第一款規定的，由其上級主管部門或者監察機關對直接負責的主管人員和其他直接責任人員依法給予行政處分。
第三十五條 國家機關及其工作人員違反本條例規定，或者玩忽職守、濫用職權、徇私舞弊，妨礙大數據發展應用工作，尚不構成犯罪的，由其上級主管部門或者監察機關對直接負責的主管人員和其他直接責任人員依法給予行政處分。
第三十六條 違反本條例規定，非法采集、銷售涉及國家利益、公共安全和軍工科研生產等數據的，按照有關法律法規的規定處罰。
非法采集、銷售涉及商業秘密或者個人隱私數據，尚不構成犯罪的，由縣級以上人民政府有關行政主管部門沒收違法所得，并可處以違法所得1倍以上10倍以下罰款;沒有違法所得的，處以1萬元以上10萬元以下罰款。
第三十七條 違反本條例規定的其他行為，有關法律法規有處罰規定的，從其規定。
第六章 附 則
第三十八條 本條例下列用語的含義為：
(一)公共數據，是指公共機構、公共服務企業為履行職責收集、制作、使用的數據。
(二)公共機構，是指全部或者部分使用財政性資金的國家機關、事業單位和團體組織。
(三)公共服務企業，是指提供公共服務的供水、供電、燃氣、通信、民航、鐵路、道路客運等企業。
第三十九條 本條例自20xx年3月1日起施行。
大數據處理的流程數據采集
定義：利用多種輕型數據庫來接收發自客戶端的數據，并且用戶可以通過這些數據庫來進行簡單的查詢和處理工作。
特點和挑戰：并發系數高。
使用的產品：MySQL，Oracle，HBase，Redis和 MongoDB等，并且這些產品的特點各不相同。
統計分析
定義：將海量的來自前端的數據快速導入到一個集中的大型分布式數據庫 或者分布式存儲集群，利用分布式技術來對存儲于其內的集中的海量數據 進行普通的查詢和分類匯總等，以此滿足大多數常見的分析需求。
特點和挑戰：導入數據量大，查詢涉及的數據量大，查詢請求多。
使用的產品：InfoBright，Hadoop(Pig和Hive)，YunTable， SAP Hana和Oracle Exadata，除Hadoop以做離線分析為主之外，其他產品可做實時分析。
挖掘數據
定義：基于前面的查詢數據進行數據挖掘，來滿足高級別 的數據分析需求。
關鍵詞：大數據分析；低壓臺區；降損系統；用電數據；營銷業務 文獻標識碼：A
中圖分類號：TM714 文章編號：1009-2374（2016）35-0058-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2016.35.028
1 概述
線損治理與反竊電工作一直是營銷管理人員日常工作的一項重要內容，與歷史數據相比，當前用戶數量急劇增加，竊電形勢越來越嚴峻，而受到資金以及管理人員數量的限制，線損治理與反竊電難度也就越來越大，依靠傳統的管理手段已經很難適應新的市場形勢。隨著智能電表的普及安裝以及遠抄技術的全面推廣應用以及新型反竊電設備的涌現，科學治理、科技反竊是一條必由之路。
新型單項智能電表計量包括正反向有功總示數、電壓、電流、剩余金額、開蓋記錄等30項數據，三相智能電表計量45項數據。但現有用電信息采集系統因數據傳輸及服務器容量等限制，只能針對正反相有功總示數等有限的幾個計費相關的數據進行采集。而對低壓電能表的電壓、電流、開蓋記錄等參數并不采集，由此造成智能電表計量功能的浪費。由此滄州供電公司聯合相關研發機構采用“大數據”技術，建立低壓臺區大數據降損系統，采集用戶各項用電數據，并結合SG186營業業務應用系統用相關數據進行分析研究，為提升供電公司低壓線損管理提供了新思路。
2 低壓臺區大數據降損系統總體設計及系統架構
2.1 系統總體設計
建立集中的高損臺區監管系統，既能夠利用現有SG186系統以及遠抄系統對高損臺區的歷史和實時數據進行對比分析，又能夠找出可能存在的竊電用戶進行專項治理，同時還可以為三相平衡分析以及無功治理提供技術數據。
通過公開的統計資料可以發現，40%～50%的低壓竊電行為可以通過對比分析低壓計量裝置的火線與零線的電流電壓數據是否匹配直接定位，可以有效督促負責用電檢查人員排查其他竊電用戶，再結合臺區線損的實時變化曲線，必要時輔以現場檢查等手段，可迅速降低低壓臺區線損。
2.2 系統架構
實時低壓臺區線損監測分析系統，打破了依賴人工排查的治理手段。依靠后臺數據，進行全天候實時分析。在發現異常用戶信息后對該用戶位置、異常信息提取并及時發送給相關管理人員，是針對臺區線損管理的整體解決方案，方案包括后臺軟件以及現場采集設備。軟件系統主要功能是實時監控、報警（竊電、欠費）、數據分析（橫向、縱向）、統計報表等；硬件系統主要由數據采集通訊終端、通訊前置機、WEB服務器、WEB客戶端等部分構成。
3 系統平臺模塊詳細設計
平臺設計共5個模塊，包括了日常線損分析統計、臺區及用戶數據實時存儲分析。此次設計核心是引入了大數據處理概念，通過現有成熟條件，對數據進行深度挖掘，努力使日常的數據發揮出更大價值。
3.1 地圖導航定位模塊
實現臺區定位及臺區分布圖查看。臺區信息查詢功能，實現臺區基本信息及臺區用電信息查詢。
3.2 臺區線損分析模塊
實現臺區實時線損、臺區歷史線損、高損臺區
篩查。
3.3 用電異常監控模塊
實現低壓單相表火線電壓為零，零線電壓為220V；低壓單相表火線電流與零線電流不相等；低壓單相表失壓或電壓偏高；低壓單相表有電流無電壓；臺區總表失壓失流；低壓三相表電流不平衡；低壓三相表失壓；低壓三相表相位角分析；低壓三相表總功率不等于各相功率之和；低壓智能表剩余金額檢查等異常監控。
3.4 預警管理機制模塊
實現臺區監控管理、短信報警管理、報警信息自動記錄。
3.5 反竊電記錄模塊
實現線損治理、反竊電活動自動記錄。
4 基于大數據分析的低壓臺區降損平臺實現的功能
實時監測分析系統，通過系統后臺對高損臺區下的用戶進行實時監測分析，發現低壓卡表用戶有竊電行為，將異常信息、用戶信息一并提取保存，并發出警報，通知相關管理人員。管理人員接到報警信息后，提取出異常信息，可以準確掌握低壓竊電用戶使用的手法及用戶信息地址。整套流程不僅提高了降損工作的工作效率、降低治理成本，同時也打擊了不法分子對竊電行為的僥幸心理。
4.1 反竊電監控的目標
發現低壓用戶竊電及違章用電；發現低壓用戶電表接線錯誤；發現抄表異常；監控用戶用電習慣。
4.2 監控數據的分析及現場核查
建立反竊電主站后臺分析系統，對采集的監控數據分析和預警提示，并根據分析內容安排現場核查工作。
4.3 監控數據的范圍
只針對特定的高損臺區進行監控，不適用于大規模的臺區監控。由于對低壓臺區反竊電監控時，需要占用采集系統的載波數據通道，因此需要在采集系統工作空閑時進行數據采集工作，監控所需采集數據較多，為了避免影響采集系統的正常工作，只針對特定臺區下發監控任務，以保證采集系統的正常運行。
4.4 反竊電監控的時段及數據頻率
在采集系統已經完成的時段進行數據監控采集，原則上避開抄表數據采集的時段，預計大約2～4小時。因為低壓用電戶在晚上0點時一般都不用電，因此需要采集低壓用戶的24小時整點電壓電流數據。
5 結語
采用低壓臺區線損實時監控分析后實現了對竊電用戶的快速定位，縮小了查竊范圍。采用反竊降損分析、計量差錯監控、抄表異常排查、監控用戶用電習慣等多套降損措施，對低壓臺區線損率的降低有顯著作用。在電力供應緊張的狀況下，分析用戶用電行為為實現低壓降損、實施無功補償等工作提供了參考數據。我國終端節電潛力巨大，如果實施有效的低壓臺區用戶大數據分析研究，改善用戶用電習慣，將為供電企業帶來巨大的節電效益、經濟效益、環境效益和社會效益。
本文作者創新點：建立集中的高損臺區監管系統，既能夠利用現有營銷MIS系統以及遠抄系統對高損臺區的歷史和實時數據進行對比分析，又能夠找出可能存在的竊電用戶進行專項治理，同時還可以為三相平衡分析以及無功治理提供技術數據，打破了依賴人工排查的治理手段。依靠后臺數據，進行全天候實時分析，是針對臺區線損管理的整體解決方案。
參考文獻
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關鍵字：大數據;數據倉庫;教育決策
中圖分類號：TP393 文獻標志碼：A 文章編號：1673-8454（2015）01-0014-02
一、教育的大數據時代
在大數據的時代，各行各業都在談大數據，它的影響輻射各行各業，并且已經開始在信息產業、交通運輸、醫療衛生、食品安全等領域中發揮出重要作用。與此同時，作為面向社會公眾的教育行業，無論從教育數據資源的情況，還是對大數據的分析應用需求看，亦進入了大數據時代。
教育管理信息化是《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010-2020年）》和《教育信息化十年發展規劃（2011-2020年）》所確定的教育信息化建設核心任務之一，對支持教育宏觀決策、加強教育監管、提高各級教育行政部門和學校的管理水平、全面提升教育公共服務能力具有不可或缺的重要作用。教育改革發展涉及面廣、難度大，越來越需要準確全面的數據分析和服務作為教育科學決策的支撐。建設國家教育管理信息系統，就是建立涵蓋學生、教師、學校資產及辦學條件的教育管理信息系統和基礎數據庫，并以此為基礎建立數據分析與科學預測的教育決策服務系統，已成為支持教育改革與宏觀決策的現實需求。國家教育管理信息系統的建設，也為教育大數據的積累奠定了基礎。
二、教育大數據倉庫與數據服務支撐平臺
教育大數據倉庫與數據服務支撐平臺是基于教育服務與監管基本宗旨，統籌考慮教育事業全局，以適應大數據時代教育數據新特征和支撐教育監管和決策的數據分析為出發點，集成大數據思路和傳統數據倉庫架構，構建縱向覆蓋各級教育機構，橫向覆蓋教育各業務領域的、統一的教育數據信息資源中心，將合適的教育數據資源及時、有效地提供給合適的教育管理、決策者進行教育主題研究分析、評價和預測，促進教育監管與決策更加合理性、準確性、科學化以及智能化，服務于教育事業的改革創新，支撐教育事業智慧化的發展趨勢。
1.總體架構
平臺的總體架構以教育系統全局為視角，以應用為驅動，基于SOA的理念，運用柔性架構設計思想和分層體系架構，以“滿足當前應用、擴展未來需求”為目標，綜合考慮大數據時代下新的技術思路和傳統數據倉庫的優勢，采用組件化、服務化的方式，靈活適應功能、分析內容的動態追加和變更，滿足系統未來變化的需要。架構的主要內容以及相互之間的邏輯關系如圖1所示。
2.主要內容
（1）數據集成整合系統：是將各種數據源中的各種類型的數據按照教育數據資源中心的數據規范要求進行清洗、轉換等操作，將符合教育數據資源標準體系要求的數據整合、加載到教育數據資源中心，為后續的統計、分析、挖掘業務提供高質量、規范化的數據資源;
（2）數據管控系統：是對數據資源的集中管控，保證數據的準確性、完備性和安全性。主要建設元數據管理、數據質量管理和數據安全管理，從而達到對教育數據資源中心中數據的管控;
（3）數據治理體系：是對教育數據資產管理行使權力和控制的活動集合，是建立教育數據管理制度、指導教育系統執行數據規劃、數據環境建設、數據安全管理、元數據管理、數據質量管理等其他數據管理活動的持續改進過程和管控機制;
（4）數據服務調度管理系統：是整個平臺的“發動機”，以教育管理各級行政單位、各級各類學校、科研院所以及社會公眾等不同團體在監管、決策、研究分析以及公眾數據服務等應用為驅動，將教育數據資源中心數據按照一定的規則，運用合適的智能分析技術，以組件化、模塊化、服務性的方式及時、準確、合理地推送給數據分析應用中心，從而直觀、友好地展現給不同的監管者、決策者、研究分析人員以及社會公眾;
（5）智能分析系統：主要是利用教育數據資源中的數據，通過即席查詢、統計報表、多維查詢、數據挖掘等技術手段，進行多種教育主題的綜合分析以及通過大量數據信息挖掘潛在信息，實現教育的評價與預測等，然后以一種合適的、直觀可視化的、有好的方式及時、準確地提供給相關教育監管、決策、研究分析人員以及社會公眾，從而實現教育監管、決策以及研究分析的科學化、智能化。
3.預期目標
（1）匯集不同來源的各種教育數據資源，建立起統一、規范的教育數據信息視圖，形成覆蓋教育各領域的、綜合的、面向各種教育主題的教育數據資源中心，實現統一的教育數據管控、治理機制;
（2）形成面向不同主體的、特定領域的教育應用主題的數據集合，按照不同的教育主題進行組織、匯總、管理數據，滿足政府（教育行政單位及國家其他行政單位）、學校、社會公眾、國際教育團體等不同教育數據應用主體對數據進行分析解讀、評價和預測的需求;
（3）建立柔性化的分析性數據應用服務的統一出口，通過靈活的組件化方式，將特定的數據集以合適的數據展示形式及時地、直觀地提供給各種不同的教育數據應用領域，滿足教育監管與決策的數據服務需求;
（4）建立國家、省兩級教育大數據倉庫與數據服務支撐平臺體系，既實現不同教育級別不同類型教育數據資源的整合與集成，同時又能夠滿足國家和省級不同的應用需求;
（5）構建一套全面的、標準化的、可操作性的教育數據資源服務保障體系，形成一種長久有效的教育數據資源服務保障機制，可持續性地為教育監管與決策服務。
總之，國家教育大數據倉庫和數據服務平臺的建設實施，將全面、有效地支撐各級各類教育數據資源的分析，并且使教育監管與決策智能化的能力得到逐步提升。
三、結語
當今各行各業都在大談大數據的時代，大數據的開發應用已經被許多國家提到國家戰略的高度來進行研究。今年初總理所做的政府工作報告中明確提出要設立新興產業創業創新平臺，在大數據等方面趕超先進，引領未來產業發展。作為國家公共管理部門，教育如何適應大數據時代，并利用大數據的開發應用推動教育事業的發展、改革與創新，支撐教育事業智慧化的發展趨勢，是當前所有教育同仁共同思考的話題。并且隨著國家教育信息化戰略的實施，大數據的開發應用需求更加迫切，所以我們應當適應大數據潮流，把握機遇，充分利用大數據，結合教育信息化建設現狀，構建教育大數據資源中心，有效支撐教育的監管和決策，推動教育的智慧化，從而實現教育的變革。
參考文獻：
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大數據既是一類數據，也是一項技術。作為數據，它呈現容量大、增長速度快、類別多、價值密度低等特征；作為新一代信息系統架構和技術，它能夠對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行采集、存儲，并進行關聯性分析。大數據通過數據整合分析和深度挖掘，發現規律、創造價值，進而建立起從物理世界到數字世界和網絡世界的無縫鏈接。大數據時代，線上與線下、虛擬與現實、軟件與硬件重疊交錯、跨界融合，將重塑我們的認知和實踐模式，開啟一場新的產業突破與經濟轉型。
我們正處于大數據變革的時代。移動互聯網、智能終端、新型傳感器快速滲透到地球的每一個角落，人人有終端、物物可傳感、處處可上網、時時在鏈接，數據增長速度用幾何式增長甚至爆發式增長都很難形容得貼切。有機構預計，到2020年全球數據使用量將達到約44ZB（1ZB=10萬億億字節），將涵蓋經濟社會發展各個領域。由此產生的革命性影響將重塑生產力發展模式，重構生產關系組織結構，提升產業效率和管理水平，提高政府治理的精準性、高效性和預見性。毋庸置疑，大數據將創造下一代互聯網生態、下一代創新體系、下一代制造業形態以及下一代社會治理結構。
大數據還將改變國家間的競爭模式。世界各國對數據的依賴快速上升，國際競爭焦點將從對資本、土地、資源的爭奪轉向對大數據的爭奪，重點體現為一國擁有數據的規模、活躍程度以及解析、處置、運用數據的能力，數字將成為繼邊防、海防、空防之后又一個大國博弈領域。各主要國家已認識到大數據對于國家的戰略意義，誰掌握數據的主動權和主導權，誰就能贏得未來。新一輪大國競爭，在很大程度上是通過大數據增強對世界局勢的影響力和主導權。
經過多年努力，我國已擁有全球最多的互聯網用戶和移動互聯網用戶、全球最大的電子信息產品生產基地、全球最具成長性的信息消費市場，培育了一批具有國際競爭力的企業。龐大的用戶群體和完整的經濟體系積累了豐富的數據資源，而工業互聯網將進一步激發大數據發展的潛力，不斷拓展信息產業新藍海。
當前和今后一個時期，創新、變革、融合成為產業發展主旋律，蘊藏巨大發展機遇。隨著我國經濟發展進入新常態，無論保持經濟中高速增長、促進產業邁向中高端水平，還是營造大眾創業、萬眾創新的發展環境，大數據都將充當越來越重要的角色，在經濟社會發展中的基礎性、戰略性、先導性地位也將越來越突出。