2018扬州楼市白皮书

2018扬州楼市白皮书
2018扬州楼市白皮书

2018年扬州楼市白皮书

①2018年度扬州商品房成交35827套同比上涨3.10%

②回顾2018年的扬州楼市,相比2017年同期,楼市走势整体趋稳,商品房的成交量微涨,这跟国家出

台的房地产相关政策、市场的供应、购房者的需求、银行的贷款利率等等都息息相关。那么2018年扬州楼市到底是怎样一个状况呢?房天下特别企划,2018年扬州楼市年终白皮书之成交篇——用数据带您了解扬州楼市。

③据房天下数据监控中心统计,截止至2018年12月25日,2018年扬州市区商品房成交35827套,同

比上涨3.10%,成交面积4190007平米,同比上涨6.53%;2018年扬州市区商品住宅成交32074套,同比上涨9.35%,成交面积3819175平米,同比上涨10.61%。(注:每月统计数据均为当月1日-25日,以上数据均包含江都区;未包含12月1日的备案数据)

⑤(2018年扬州商品房成交排行前十)

⑥从成交建筑面积来看,2018年扬州成交的商品房中,东区面积成交比较高的楼盘有恒大翡翠华庭、绿

地中央学府、万科城市之光,西区成交面积比较高的楼盘是华建香颂溪岸、昌建广场、扬州美的城、光明铂悦华府,北区成交面积比较高的楼盘是奥园观湖尚居、润辉广场、北宸之光。

⑦从项目来看,前10的楼盘中,只有1个纯新盘,那就是北宸之光,而另外9个楼盘为老盘加推,推出

的房源量都比较充足。2018年的扬州楼市整体来说主要是以去库存为主。

⑨(2018年江都区商品房成交排行前五)

⑩另江都区2018年商品房成交前五(按建筑面积)分别为晟地润园、佳源荣御府、佳源世纪天成、金奥文昌公馆、光明花苑。

?据房天下数据监控中心统计,截止至2018年12月25日,2018年扬州市区商品房成交35827套,同比上涨3.10%,成交面积4190007平米,同比上涨6.53%。

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?(2018年扬州商品房各区域成交套数占比)

?据分析,2018年扬州成交的商品房中,西区成交成交9930套,占比27.72%;其次是东区,成交8285套,占比23.13%;北区成交7955套,占比22.20%;江都区成交7572套,占比21.13%;南区成交1803套,占比5.03%;老城区成交282套,占比0.79%。

?从成交套数来看,1月份扬州市区商品房成交3380套,2月份扬州市区商品房成交2424套,3月份扬州市区商品房成交2520套,4月份扬州市区商品房成交2786套,5月份扬州市区商品房成交2621套,6月份扬州市区商品房成交2249套,7月份扬州市区商品房成交3621套,8月份扬州市区商品房成交3521套,9月份扬州市区商品房成交3434套,10月份扬州市区商品房成交3976套,11月份扬州市区商品房成交3387套,12月份扬州市区商品房成交1908套。(数据是从当月1日统计到25日)

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?(2018年扬州商品房各月成交套数走势)

?以上数据不难看出,商品房成交套数高的月份是10月,其次是7月,成交第三的月份是8月。

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?(2018年扬州商品房各月成交建筑面积对比)

21从成交面积来看,1月份扬州市区商品房成交面积为409321平米,2月份扬州市区商品房成交面积为309830平米,3月份扬州市区商品房成交面积为284084平米,4月份扬州市区商品房成交面积为325203平米,5月份扬州市区商品房成交面积为296380平米,6月份扬州市区商品房成交面积为262465平米,7月份扬州市区商品房成交面积为419705平米,8月份扬州市区商品房成交面积为404739平米,9月份扬州市区商品房成交面积为394257平米,10月份扬州市区商品房成交面积为454177平米,11月份扬州市区商品房成交面积为403972平米,12月份扬州市区商品房成交面积为225874平米。

22据房天下数据监控中心统计,截止至2018年12月25日,2018年扬州市区商品住宅成交32074套,同比上涨9.35%,成交面积3819175平米,同比上涨10.61%。

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24(2018年扬州商品住宅各区域成交套数占比)

25据分析,2018年扬州成交的商品住宅中,西区成交较高,成交8535套,占比26.61%;其次是北区,成交7507套,占比23.41%;东区成交7259套,占比22.63%;江都区成交6834套,占比21.31%;南区成交1730套,占比5.39%;老城区成交209套,占比0.65%。

26从成交套数来看,1月份扬州市区商品住宅共成交3000套,2月份扬州市区商品住宅共成交2194套,3月份扬州市区商品住宅共成交2140套,4月份扬州市区商品住宅共成交2479套,5月份扬州市区商品住宅共成交2167套,6月份扬州市区商品住宅共成交1880套,7月份扬州市区商品住宅共成交3283套,8月份扬州市区商品住宅共成交3262套,9月份扬州市区商品住宅共成交3100套,10月份扬州市区商品住宅共成交3763套,11月份扬州市区商品住宅共成交3156套,12月份扬州市区商品住宅共成交1650套。(数据是从当月1日统计到25日)

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28(2018年扬州商品住宅各月成交套数走势)

29以上数据不难看出,商品住宅成交套数高的月份是10月,其次是7月,成交第三的月份是8月。

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31(2018年扬州商品住宅各月成交建筑面积对比)

32从成交面积来看,1月份扬州市区商品住宅成交面积为362901平米,2月份扬州市区商品住宅成交面积为258778平米,3月份扬州市区商品住宅成交面积为252760平米,4月份扬州市区商品住宅成交面积为295277平米,5月份扬州市区商品住宅成交面积为262917平米,6月份扬州市区商品住宅成交面积为228985平米,7月份扬州市区商品住宅成交面积为394154平米,8月份扬州市区商品住宅成交面积为384632平米,9月份扬州市区商品住宅成交面积为367663平米,10月份扬州市区商品住宅成交面积为437149平米,11月份扬州市区商品住宅成交面积为377908平米,12月份扬州市区商品住宅成交面积为196051平米。

②2018年扬州土地成功出让约318万方39幅地块成交金额约156亿

房天下讯据房天下数据监控中心统计,截止到2018年12月31日,2018年扬州市本级土地成功出让39幅,土地成交面积为3182381㎡,成交总金额约155.87亿元;2018年成功出让土地面积同比2017年上涨60.85%,成功出让金额同比2017年下降5.24%。(注:2018年土地出让数据,未包含GZ105、GZ108、GZ111,这3幅地块的相关数据将统计在2019年土地成交数据中)

从土地成交总价来看,前三的分别是GZ072、GZ106、GZ083,成交总金额分别为119875.503、106415.8875、95594.616万元,分别由山东中润置业有限公司、中海宏洋地产集团有限公司、扬州华侨城

实业发展有限公司成功竞得。其中GZ072(即瘦西湖花园)、GZ083位于瘦西湖东北板块,GZ106位于二城板块。

2018年扬州土地成交总价TOP10

从土地成交楼面价来看,GZ076楼面价约8505.88元/㎡,是楼面价最高的地块,它位于顺达路东侧、二桥河路南侧、骏和玲珑湾北侧,紧邻扬州万达广场,被扬州华景置地有限公司竞得。另外,在前几天刚刚结束的土拍中,GZ106、GZ107,楼面价也达到了8000元/㎡以上,分别由中海宏洋地产集团有限公司(即中海地产)、长沙天宁置业有限公司(即美的地产)竞得,这2幅地块均位于二城板块,在雅居乐国际的南面,周边商业配套比较成熟,包括宝龙金轮广场、欧尚超市、扬子万象都汇、金鑫缤格汇等等。

2018年扬州土地成交楼面价TOP10

从拿地房企来看,2018年成功出让的39幅土地中,有超过六成的地块被外地房企购得,其中不乏有万科、中海、万达、美的、绿地、佳源等品牌房企。当然,本地房企也不甘示弱,拿地房企包括恒通、城建、新盛、交通产业集团等。“外来大鳄”PK“本土蛟龙”,抢滩2018年扬州土地市场,实力强劲。

2018年扬州市区土地成交用途情况

从土地用途来看,39幅出让土地中,纯住宅用地成交有10幅,商住用地成交14幅,商业用地成交13幅,医卫慈善用地2幅。2018年扬州楼市依旧以去库存为主,成交势头比较平稳。为配合去库存的市场主

基调,土地市场有效的控制推出的土地类型,提高商住用地占比,也是为了满足刚需及改善型购房者需求的同时,完善生活配套,提高生活质量。

2018年扬州市区土地成交各区域占比

2018年北区为土地成交的主力板块,成交17幅地块,名列第一,占比43.59%;西区成交14幅,位居第二,仅比北区少3幅地块,占比35.90%。从数据不难看出,2017年出让的土地主要集中在北区、西区。北区主要有2个板块,包括瘦西湖东北板块、蜀冈板块,北区的景观资源和自然资源比较丰富,环境比较好。由于瘦西湖东北板块紧邻梅岭老城区,生活配套比较成熟,人流量比较大。而蜀冈板块紧邻西区的京华城板块,是扬州重点打造的西区新城,基本以新建住宅为主,多家商业形成一个生活商圈,再加之,周边的交通条件也不错,有扬州火车站、扬州汽车西站、启扬高速、多条城市主干道,附近的居民出行将更加便利。

西区的成交地块主要集中在蒋王板块,该板块力争打造成蒋王新城,将以首开云锦水街、润茂国际广场等商业为中心,在成交的地块中,有一些是商住(含部分商业)、商业用地,这些商业将形成蒋王商圈,辐射周边居民。

虽然2018年扬州土拍场数只有5场,但备受关注的地块数量不少,尤其是有几幅地块经过数百轮的报价,参与土拍的房企竞争很激烈。根据扬州出台的房地产相关政策,土拍中达到最高限价的地块,将以现房销售,而没有达到最高限价的地块,可以期房销售,并且所有新建商品住宅的售价均不能超过备案价格。

2018年度扬州新房用户关注度大数据报告

据房天下大数据显示,楼盘所在的区县商圈、楼盘的户型和楼盘的面积是扬州用户2018年选择楼盘最为关注的三大因素。2018年,扬州购房用户最关注的区域为邗江区、广陵区、开发区;最关注的楼盘为邗江区的万科未来之光、开发区的中信泰富锦园和邗江区的奥园观湖尚居。

针对楼盘的属性,扬州用户2018年主要关注的是楼盘所在的区县商圈、楼盘的户型和楼盘的面积,关注度占比分别为56.37%、24.72%和12.19%。

图:楼盘属性关注度排名

数据来源:房天下数据中心

区域关注度排名

2018年,用户最为关注的扬州新房楼盘主要集中在邗江区、广陵区、开发区,关注度占比分别为51.25%、25.95%、14.59%。

表:楼盘区域关注度排名

数据来源:房天下数据中心

商圈关注度排名

2018年,扬州对于新房楼盘,用户最为关注的商圈是京华城,关注度占比为17.58%,其次为广陵新城,关注度占比为13.53%,蜀冈用户关注度排名第三,关注度占比为7.41%。

排名商圈关注度占比

1 京华城17.58%

2 广陵新城13.53%

3 蜀冈7.41%

4 瘦西湖 5.73%

5 江都 5.49%

6 文昌阁 5.44%

7 大学城-临港新城 5.42%

8 西南版块-二城 4.93%

9 蒋王 4.68%

10 曲江 3.29%

表:楼盘商圈关注度排名

数据来源:房天下数据中心

楼盘关注度排名

2018年,扬州楼盘关注度最高的是万科未来之光,关注度占比为6.55%,中信泰富锦园排名位列次席,关注度占比为3.89%,奥园观湖尚居位列第三位,关注度占比为3.52%。

排名楼盘名区域关注度占比

1 万科未来之光邗江区 6.55%

2 中信泰富锦园开发区 3.89%

3 奥园观湖尚居邗江区 3.52%

4 边城香榭里8号邗江区 2.99%

5 翡翠公园广陵区 2.72%

6 蓝爵庄园开发区 2.59%

7 金奥文昌公馆江都区 2.57%

8 三金广陵铭著广陵区 2.51%

9 佳源桂府广陵区 2.49%

10 瘦西湖院子邗江区 2.45%

表:楼盘关注度排名

数据来源:房天下数据中心

居室关注度排名

2018年,扬州针对新房,用户最关注的居室为三居,关注度占比为32.92%,其次为两居,关注度占比为22.13%,四居用户关注度排名第三,关注度占比为16.86%。

图:楼盘居室关注度排名

数据来源:房天下数据中心

楼盘面积关注度排名

2018年,扬州针对新房楼盘,用户最为关注的面积大小的是110-130㎡,关注度占比为16.13%,其次为80-100㎡,关注度占比为13.59%,130-150㎡用户关注度排名第三,关注度占比为13.04%。

排名面积区间(㎡)关注度占比

1 110-130 16.13%

2 80-100 13.59%

3 130-150 13.04%

4 100-120 10.03%

5 60-80 7.19%

6 120-140 6.59%

表:楼盘面积关注度排名

数据来源:房天下数据中心

楼盘单价关注度排名

2018年,扬州楼盘单价中用户最为关注的是8000-10000元/㎡,关注度占比为24.67%,其次为12000元/㎡以上,关注度占比为20.03%,6000-8000元/㎡用户关注度排名第三,关注度占比为19.28%。

精选-大数据可视化平台产品白皮书

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工业大数据白皮书2017版

一张图读懂工业大数据 1. 工业大数据 工业大数据是指在工业领域中,围绕典型智能制造模式,从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。 工业大数据的主要来源有三类: 第一类是生产经营相关业务数据。主要来自传统企业信息化范围,被收集存储在企业信息系统内部。此类数据是工业领域传统的数据资产,正在逐步扩大范围。 第二类是设备物联数据。主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下,实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。 第三类是外部数据。指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。 2. 工业大数据的地位 2.1 在智能制造标准体系中的定位 工业大数据位于智能制造标准体系结构图的关键技术标准的左侧,属于智能制造标准体系五大关键技术之一。

2.2与大数据技术的关系 工业领域的数据累积到一定量级,超出了传统技术的处理能力,就需要借助大数据技术、方法来提升处理能力和效率,大数据技术为工业大数据提供了技术和管理的支撑。 首先,工业大数据可以借鉴大数据的分析流程及技术,实现工业数据采集、处理、存储、分析、可视化。其次,工业制造过程中需要高质量的工业大数据,可以借鉴大数据的治理机制对工业数据资产进行有效治理。 2.3与工业软件和工业云的关系 工业软件承载着工业大数据采集和处理的任务,是工业数据的重要产生来源,工业软件支撑实现工业大数据的系统集成和信息贯通。 工业大数据技术与工业软件结合,加强了工业软件分析与计算能力,提升场景可视化程度,实现对用户行为和市场需求的预测和判断。 工业大数据与工业云结合,可实现物理设备与虚拟网络融合的数据采集、传输、协同处理和应用集成,运用数据分析方法,结合领域知识,形成包括个性化推荐、设备健康管理、物品

城市大数据平台白皮书》解读:智慧城市中的应用

《城市大数据平台白皮书》解读:智慧城市中的应用 日前,中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》,阐述了城市大数据的概念和内涵,分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义,并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。 同时,白皮书还提出了城市大数据平台的通用技术架构,梳理了城市大数据平台的运营模式,并就城市大数据平台发展给出了相应的建议。 什么是城市大数据? 随着数据处理技术的不断进步,人们对于数据应用的意识不断提高,人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长,形成了城市大数据。 城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据,及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统,是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为:城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。 城市大数据的数据资源来源丰富多样,广泛存在于经济、社会各个领域和部门,是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时,城市大数据的异构特征显著,数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高,且具有跨部门、跨行业流动的特征。 按照数据源和数据权属不同,城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的,以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据,包括工业数据、服务业数据等。 此外,还有一些社会公益大数据。当前,城市大数据多数为政务大数据和产业大数据,所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。

为保障城市运转的安全高效,智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析,并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此,城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑,是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。 新型智慧城市发展面临挑战 数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为,虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设,但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于,未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。 具体而言,挑战包括三个方面:一是信息系统烟囱林立,阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱,价值大打折扣;三是数据管理水平不一,缺乏整体联动。 如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用,具体表现在三个方面。 一、通过数据汇集加速信息资源整合应用 第一,城市大数据平台建立了数据治理的统一标准,提高数据管理效率。通过统一标准,避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理,延长数据的“有效期”,快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。 通过质量管理,及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。 第二,城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通,促进数据价值充分释放。通过统筹管理,消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约,增强数据共享的意识,提高数据开放的动力。通过有效整合,提高数据资源的利用水平。 二、通过精准分析提升政府公共服务水平 在交通领域,通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测,感知交通路况,帮助市民优化出行方案;在平安城市领域,通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析,为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。 在政务服务领域,依托统一的互联网电子政务数据服务平台,实现“数据多走路,群众少跑腿”;在医疗健康领域,通过健康档案、电子病历等数据互通,既能提升医疗服务质量,也能及时监测疫情,降低市民医疗风险。 三、通过数据开放助推城市数字经济发展 开放共享的大数据平台,将推动政企数据双向对接,激发社会力量参与城市建设。一方面,企业可获取更多的城市数据,挖掘商业价值,提升自身业务水平。

区块链安全白皮书

区块链安全 白. .? ? ; ...、.. . ? .;.?. 心.-.:,.,.-:..... -.:' : ·-·-···.;. .,七亡之...占.:才.心?\·:,-.:"-、.......灼,让? ,:, 宁立'·?.. .. .;,:: 心...? ? ·: ?..::. ::.;. 心.畸? ??I 心农?.生,i,.,:_ .. :.,-:...? .·, : 一... . ??? ? 又..,., ??? -· ?''\?'-? ? ?? , I 人?...?:. ?? ?? -·,... . .'.. ?\ ......、·、..?-:.. .. ? ?? ? ? ·: 刀.; ·, :, ·"'?.. .: .? ·: 心·乓·.i'. . . ? I 、.? ? :.: l .: ,.: ? ?:, : 气'l .1?::"i ?:,、!,,:,? . ? ? ·? .-.. . . . ? .. ·-... :: .:,;, .. ,-1? ? .. ...户:·: .. ·: ?:. ......... ;. :::-·... ·; .-, :,:i?, . :'*._ :-_:i. 衄心.-?...:, ::·?) ... 娑. .... -:., 刁牛...... .,内...... J ? :?, ??? ? : .?. -?···i.'-1,., 心...':?,-.,\ . . ....... ? ,. ? 六:, ?. 俨..,,..,.沪`.. . . . ., ... ... . ..' .. , . . . .... .、.... .... . .. . ... . . -:,. . ;, . . .. . ;-\, ... -., ........ . . . . . . :?.'·,? .. , . ; .. , . .. . .. . . .. . . . . ... . . . ... ::,,;?',. ... ,...七...? . .. ·,.. .、...., .. ....一?? ?? --.、::..'.. , .. ?. ... .. .. ? . . ...... ·?., .. . ----?.: . ., ·,?-·.. ·:, . ., ...' . . ., : . . ..,飞........ ··: 飞r,心 ·... ? 譬:'···: ... . . .. ... . ..气...... .. . . , ... .. . .;·... ·? .... .,·. . . .. . . 皮书. .. ?? . . .. ... . .. . . . .. . . .. . . .. . . .. ... ?? __ ----? 一,一_

大数据态势感知系统白皮书_V2.0

目录 一、安全现状及挑战 (2) 1.1安全现状 (2) 1.2面临挑战 (2) 二、安全态势感知系统 (3) 2.1方案概述 (3) 2.2方案内容 (4) 2.2.1典型网络状况 (4) 2.2.2态势感知工作流程 (5) 2.2.3态势感知功能组成 (5) 3、系统技术体系 (8) 3.1系统总体架构 (8) 3.2系统主要功能 (9) 4、系统部署方式 (10) 4.1部门级部署 (10) 4.2企业应用部署 (10) 4.3集团应用部署 (11) 4.4部署要求 (12) 五、系统优势 (12)

一、安全现状及挑战 1.1安全现状 近年来,我国政府和企业信息化建设得到快速发展,越来越多的各类核心业务的开展高度依赖于信息技术应用,信息安全问题的全局性影响作用日益增强。为了保障国内各企事业单位的信息系统安全,国家出台了网路安全法,各行业和相关主管部门也出台了各类信息安全监控、审计作为保障信息系统安全的制度,相关的制度标准包括ISO/IEC17799、COSO、COBIT、ITIL、NISTSP800等。这些标准制度从不同角度提出信息安全控制体系,可以有效地控制信息安全风险。同时公安部发布的《信息系统安全等级保护技术要求》中也对安全监控、审计提出明确的技术要求。 目前,很多政府企业在信息安全保障体系建设方面已经达到了一定的水平,先后建立了非法外联监控管理系统、防病毒系统、补丁分发系统、防火墙、入侵检测系统、漏洞扫描系统等,为客户端安全管理、网络安全管理和系统安全管理提供了技术支撑手段。 1.2面临挑战 目前政府企事业单位通过各类安全产品建立起信息安全保障体系,但当前各种信息安全保障工作相对独立,各自为政,单点的工作开展的多,缺乏有效手段将这些安全工作有效串接,并未形成一个综合防御体系。这些安全设备往往产生大量违反安全策略和安全规则的告警事件,其中不乏大量的重复报警和误报警,且各类安全事件之间分散独立,缺乏联系,无法给安全管理员提供在攻击时序上和地域上真正有意义的指导,加重了安全运维人员的工作负担,所以通过购买更多的单点的安全设备已经无法保证企业的信息安全综合保障能力的提升。

社会信用体系大数据平台白皮书v1.0

社会信用体系大数据平台 白皮书 九次方财富资讯(北京)有限责任公司 2016年5月

目录 第一章社会信用体系介绍 (3) 第二章发展现状及趋势 (6) 2.1社会信用体系建设现状 (6) 2.2大数据应用情况与趋势 (7) 2.2.1新形势下的大数据已成为社会信用体系创新的重要突破口 (7) 2.2.2开启大数据时代政务和社会管理新模式 (8) 2.2.3培育经济发展新引擎,打造区域性竞争优势 (8) 2.2.4打造诚信名片,树立行业标杆 (9) 第三章九次方社会信用体系大数据平台的特征 (10) 3.1遵循大数据十三五规划和大数据相关标准规范 (10) 3.2采用大型IT应用系统设计原则 (10) 3.3技术架构对数据结构变化的适应性 (11) 3.4数据采集源的易用性及业务变更的适应性 (12) 3.5注重指标体系及数据模型的设计 (12) 3.6大数据应用场景的可视化及参数化设计 (13) 3.7采用先进、成熟、实用的软件和技术 (13) 第四章九次方社会信用体系大数据平台的总体架构 (14) 4.1数据架构设计 (16) 4.2网络架构设计 (17) 第五章标准规范体系建设 (19) 5.1标准规范建设框架 (19) 5.2标准规范建设内容 (20) 5.2.1公共信用标准规范体系建设 (20) 5.2.2统一社会公共信用代码建设 (21) 第六章社会信用体系数据中心建设 (27) 6.1大数据公共信用信息数据库 (27) 6.2大数据公共信用信息共享与交换平台 (28) 6.3信用门户网站和手机应用 (28) 第七章大数据平台建设 (29)

7.1大数据采集平台 (29) 7.2大数据清洗平台 (30) 7.3大数据挖掘与分析平台 (33) 7.4大数据可视化平台 (35) 第八章应用系统建设 (37) 8.1公共信用信息综合查询 (37) 8.2市场公共信用监管 (37) 8.3信用服务展现 (38) 8.4个人征信信息查询 (39) 8.5企业征信信息查询 (40) 8.6小微企业信用评估 (40) 8.7交易对手信用风险预警 (41) 第九章社会信用体系大数据平台建设的核心要素 (42) 第十章结束语 (43)

Linkoop领象大数据平台白皮书

Linkoop 领象大数据平台白皮书 V3.0 Linkoop领象大数据平台为企业级大数据应用提供了数据全生命周期的解决方案,包含了数据集成、数据管理、数据安全、数据查询以及数据分析的整套分布式大数据平台和计算平台,帮助企业对海量数据进行采集、存储、治理、分析和挖掘,发现数据价值。 Linkoop领象大数据平台技术特点 ?业界领先的大数据计算能力 不论是数据导入、清洗、查询、分析还是复杂的机器学习任务,Linkoop都将这些任务转化为Hadoop上的分布式计算任务,充分利用整个大数据集群的计算能力。Linkoop对计算任务中的关键操作进行了定制化开发和优化,如数据加载、多维关联等常用操作,在降低使用难度的同时提高了计算效率,优化后的处理性能可达Hive-tez的10倍以上,Spark的2-10倍。Linkoop在电信领域广泛应用,每天处理的新增数据量超过600TB,充分验证了平台数据处理的性能和稳定性。 ?全图形化的数据处理流程设计 Linkoop创新性地提供了数据处理流程的图形化开发界面,使得在大数据平台上的数据处理不需要编写Hadoop代码,只需要通过鼠标拖拽添加功能组件,设定功能组件的运行参数和功能组件之间的依赖关系,就能够完成大数据处理流程的定义。对于定义完成的数据处理流程,能直接生成计算任务,提交平台执行和监控。全图形化的使用界面大大降低了对大数据应用开发、实施和运维人员的技术门槛,减少了项目实施的周期和成本。 ?插件式功能扩展 Linkoop提供的功能组件既包括数据采集和ETL任务相关的数据抽取、清洗、脱敏、校验、转换等功能,也包括了数据分析所需要的多维关联、聚集、统计以及机器学习算法等功能。

2019年H3C大数据产品技术白皮书

H3C大数据产品技术白皮书 杭州华三通信技术有限公司 2020年7月

目录 1 H3C大数据产品介绍................................................................... 错误!未定义书签。 产品简介........................................................................ 错误!未定义书签。 产品架构........................................................................ 错误!未定义书签。 数据处理 ............................................................................ 错误!未定义书签。 数据分层 ............................................................................ 错误!未定义书签。 产品技术特点............................................................... 错误!未定义书签。 先进的混合计算架构........................................................ 错误!未定义书签。 高性价比的分布式集群................................................... 错误!未定义书签。 云化ETL ................................................................................ 错误!未定义书签。 数据分层和分级存储........................................................ 错误!未定义书签。 数据分析挖掘...................................................................... 错误!未定义书签。 数据服务接口...................................................................... 错误!未定义书签。 可视化运维管理................................................................. 错误!未定义书签。 产品功能简介............................................................... 错误!未定义书签。 管理平面功能:................................................................. 错误!未定义书签。 业务平面功能:................................................................. 错误!未定义书签。 2 DataEngine HDP核心技术......................................................... 错误!未定义书签。 3 DataEngine MPP Cluster核心技术 ......................................... 错误!未定义书签。 MPP + Shared Nothing架构 .................................. 错误!未定义书签。 核心组件........................................................................ 错误!未定义书签。 高可用............................................................................. 错误!未定义书签。 高性能扩展能力 .......................................................... 错误!未定义书签。 高性能数据加载 .......................................................... 错误!未定义书签。 OLAP函数..................................................................... 错误!未定义书签。 行列混合存储............................................................... 错误!未定义书签。

DreamBI大数据分析平台-技术白皮书

DreamBI大数据分析平台 技术白皮书

目录 第一章产品简介 (4) 一、产品说明 (4) 二、产品特点 (4) 三、系统架构 (4) 四、基础架构 (7) 五、平台架构 (7) 第二章功能介绍 (7) 2.1.元数据管理平台 (7) 2.1.1.业务元数据管理 (8) 2.1.2.指标元数据管理 (10) 2.1.3.技术元数据管理 (14) 2.1.4.血统管理 (15) 2.1.5.分析与扩展应用 (16) 2.2.信息报送平台 (17) 2.2.1.填报制度管理 (17) 2.2.2.填报业务管理 (33) 2.3.数据交换平台 (54) 2.3.1.ETL概述 (55) 2.3.2.数据抽取 (56) 2.3.3.数据转换 (56) 2.3.4.数据装载 (57) 2.3.5.规则维护 (58) 2.3.6.数据梳理和加载 (65) 2.4.统计分析平台 (67) 2.4.1.多维在线分析 (67) 2.4.2.即席查询 (68) 2.4.3.智能报表 (70) 2.4.4.驾驶舱 (74)

2.4.5.图表分析与监测预警 (75) 2.4.6.决策分析 (79) 2.5.智能搜索平台 (83) 2.5.1.实现方式 (84) 2.5.2.SolrCloud (85) 2.6.应用支撑平台 (87) 2.6.1.用户及权限管理 (87) 2.6.2.统一工作门户 (94) 2.6.3.统一消息管理 (100) 2.6.4.统一日志管理 (103) 第三章典型用户 (106) 第四章案例介绍 (108) 一、高速公路大数据与公路货运统计 (108) 二、工信部-数据决策支撑系统 (110) 三、企业诚信指数分析 (111) 四、风险定价分析平台 (112) 五、基于斯诺模型的增长率测算 (113) 六、上交所-历史数据回放引擎 (114) 七、浦东新区能耗监控 (115)

优客工场发布首个共享办公行业区块链白皮书

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/0216828540.html, 优客工场发布首个共享办公行业区块链白皮书 作者:张容 来源:《计算机与网络》2018年第14期 随着区块链技术的发展,2018年以来区块链实际应用加速落地,与产业的结合越来越紧密。2018年7月6日,由优客工场区块链研究院和ASTAR区块链实验室联合研究的《共享办公行业区块链白皮书》正式发布。这是迄今为止,全球共享办公领域首次发布专业的区块链技术应用白皮书,旨在以区块链为核心技术,解决共享办公行业入驻企业扩展、信息安全、信息联通、用户共享及社群自驱自治等问题,为共享办公行业+区块链技术未来的发展指明方向及落地场景。 深耕共享办公行业,以行业升级为己任 优客工场成立于2015年初,至今已经在全球35个城市布局了160个共享办公空间并陆续并购了数家区域行业代表性共享办公品牌。作为国内这一领域唯一的独角兽企业,优客工场一直致力于不断发现并提升行业服务水平,引领行业正向健康发展。在共享办公领域,一直存在有企业服务落地过程中存在的信息不对称、数据孤岛、中心化数据库不安全、社群生态活跃不高、企业服务附加值低等问题。优客工场秉着自主创新、开放、共享的原则,尝试用区块链的分布式账本打通信息孤岛,非对称加密解决信息安全问题,共识机制解决企业扩展问题,通证经济解决社群自驱问题。 “共享办公空间是先进产业创新集群的微缩版,是新经济社群组织的发源地,是产业互联网应用的试验田。区块链的重要应用方向在于促进协作,基于‘區块链+共享空间’的模式,未 来有望打造新形态创业创新协作体系,打破物理空间边界限制,加快多元化协作关系的创设与扩展。”某官方机构金融研究院负责人表示。 “2+3+3”层结构,加速渗透共享办公行业 中国人民大学大数据区块链与监管科技实验室负责人杨东说:“在数字经济时代,共享办公应用的技术特色与生态建设势必激起更多行业乃至全社会效率的提升与人类社会生产生活方式的深刻变革。” 正因如此,优客工场启用“2+3+3”结构,旨在基于共享办公结合区块链模式模块,缔造科技创新。“2+3+3”即“2层构架+3产品+3维度”。“两层构架”是底层Ucommune Chain提供区块 链基础服务,2上层Ucommune Application Adaptors对内进行封装,对外进行建模适配,提供应用场景接口,降低应用对接的复杂度。

《大数据白皮书(2019)》:数据安全合规要求不断提升

《大数据白皮书(2019)》:数据安全合规要求不断提升 12月10日,中国信息通信研究院发布了《大数据白皮书(2019)》(以下简称“白皮书”),这是中国信息通信研究院第四次发布大数据白皮书。白皮书在前三版的基础上,聚焦一年多来大数据各领域的发展,探讨了大数据技术、产业、应用、安全及数据资产管理的进展和趋势。 根据白皮书显示,技术融合、数据合规、应用深化和资产管理是2019大数据发展的关键词。 白皮书显示,2019年以来,全球大数据技术、产业、应用等多方面的发展呈现了新的趋势,也正在进入新的阶段。当前,大数据技术呈现出六大融合趋势:(一)算力融合:多样性算力提升整体效率 (二)流批融合:平衡计算性价比的最优解 (三)TA 融合:混合事务/分析支撑即时决策 (四)模块融合:一站式数据能力复用平台 (五)云数融合:云化趋势降低技术使用门槛 (六)数智融合:数据与智能多方位深度整合 近两年来,各国在数据合规性方面的重视程度越来越高,但数据合规的进程仍任重道远。2019年5月25日,旨在保护欧盟公民的个人数据、对企业的数据处理提出了严格要求的《通用数据保护条例》。 欧盟EDPB的报告显示,GDPR实施一年以来,欧盟当局收到了约145000份数据安全相关的投诉和问题举报;共判处5500万欧元行政罚款。苹果、微软、Twitter、WhatsApp、Instagram等企业也都遭到调查或处罚。 GDPR的正式实施之后,带来了全球隐私保护立法的热潮,并成功提升了社会各领域对于数据保护的重视。 我国大数据的行业应用更加广泛,正加速渗透到经济社会的方方面面。 这几年,无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说,与大数据结合紧密的行业逐步向工业、政务、电信、交通、金融、医疗、教育等领域广泛渗透,应用逐渐向生产、物流、供应链等核心业务延伸,涌现了一批大数据典型应用,企业应用大数据的能力逐渐增强。 最后,白皮书围绕技术、应用、治理三个方面对大数据发展进行了展望:

国内外大数据发展现状和趋势(2018)

行业现状 当前,许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用,纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手,实施大数据战略,对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一,把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业,药物开发领域的最新前沿技术是机器学习,即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合,并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划,美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破,包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。 目前,欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容:研究数据价值链战略因素;资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动;实施开放数据政策;促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017年议会期满前,开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库,并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”;政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问,英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露;英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展,将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标,开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示,将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术,法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作,投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案,并将其用于实践,来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知,法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业,同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月,安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013~2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略,提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测,2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。 在重视发展科技的印度,大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”,目前,不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金,一些外包行业巨头也开始进军大数据市场,试图从中分得一杯羹。2016年,印度全国软件与服务企业协会预计,印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元,是当前规模的6倍,同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面,印度效仿美国政府的做法,制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.360docs.net/doc/0216828540.html,.in,把政府收集的所有非涉密数据集中起来,包括全国的人口、经济和社会信息。 我国大数据行业仍处于快速发展期,未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨,二级市场表现优于大盘,我国大数据行业的市

大数据可视化实时交互系统白皮书

大数据可视化实时交互系统白皮书

目录 第1章产品定位分析 (1) 1.1产品定位 (1) 1.2应用场景 (1) 1.2.1城市管理RAYCITY (1) 1.2.2交通RAYT (2) 1.2.3医疗RAYH (3) 1.2.4警务RAYS (3) 1.3产品目标客户 (4) 1.3.1政务部门 (4) 1.3.2公共安全部门 (4) 1.3.3旅游规划部门 (5) 1.3.4其他客户 (5) 第2章产品简介及优势 (5) 2.1软件产品系统简介 (5) 2.1.1系统概述 (5) 2.1.2系统组成 (6) 2.1.3系统对比 (7) 2.1.4内容开发分项 (7) 2.2主要硬件设备简介 (9) 2.2.1[R-BOX]介绍 (9) 2.2.2[R-BOX]规格 (10) 2.2.3设备组成 (11) 2.2.4现场安装需求 (11) 2.3产品优势 (12) 2.3.1专业大数据交互可视系统 (12) 2.3.2极其便捷的操作 (13) 2.3.3震撼绚丽的高清图像 (13) 2.3.4超大系统容量 (14) 2.3.5高安全可靠性 (14) 2.3.6优异的兼容扩展能力 (14) 2.3.7灵活的部署方式 (14) 2.4方案设计规范 (14) 2.4.1设计依据 (14) 2.4.2设计原则 (15) 第3章产品报价及接入方式 (16) 3.1产品刊例价 (16) 3.2接入注意事项及常见问题 (16) 第4章成功案例 (18)

重庆:城市服务可视化解决方案 (18) 成都:政务云数据可视化解决方案 (19) 深圳:城市综合数据可视化解决方案 (20) 世界互联网大会:大数据可视化 (20) 智能建筑:物联应用解决方案 (21)

企业级一站式大数据综合平台白皮书

Transwarp Data Hub (TDH)企业级一站式大数据综合平台 白皮书星环信息科技(上海)有限公司

Transwarp Data Hub (TDH) 企业级一站式大数据综合平台 Transwarp Data Hub (TDH) 企业级一站式大数据综合平台 01 2015 TRANSWARP 星环科技 大数据时代的来临为众多企业带来了更多全新的发展机遇。星环科技基于Apache Hadoop 为企业开发了一站式大数据综合平台Transwarp Data Hub (简称TDH ), 通过提供从数据存储、分布式计算、数据分析挖掘以及数据可视化的整套支持,帮助企业建立一个统一的数据和计算平台。企业用户可以在星环科技TDH 一站式大数据综合平台上采集、存储、分析、搜索、挖掘海量数据及其内在价值。TDH 一站式大数据综合平台涵盖: TDH 一站式大数据综合平台是国内首个内嵌Apache Spark 计算框架的大数据平台软件, 也是国内外领先的高性能大数据分析平台。TDH 包含四个组成部分: Transwarp Hadoop 基础版、TranswarpInceptor 分布式内存分析引擎、Transwarp Hyperbase 分布式实时数据库和Transwarp Stream 流处理引擎。 一站式数据存储平台: TDH 通过内存计算技术、高效索引、执行计划优化和高度容错的技术,使得一个平台能够处理从GB 到PB 的数据,并且在每个数量级上都能提供比现有技术更快的性能; 企业客户不再需要混合架构,不需要孤立的多个集群。TDH 可以伴随企业客户的数据增长而动态不停机扩容,避免MPP 或传统架构数据迁移的棘手问题。 一站式资源管理平台: TDH 在统一存储上建立资源管理层,提供企业用户统一的计算资源管理、动态资源分配、多部门之间的资源配置和动态共享等功能,使多部门多应用可以灵活地在统一平台上平滑运行。一站式数据分析平台: TDH 支持批处理统计分析、交互式SQL 分析、在线数据检索、R 语言数据挖掘、机器学习、实时流处理、全文搜索和图计算,为企业客户提供广泛的计算支持能力,客户无需切换平台或架构即可完成复杂的任务。 一站式管理平台: TDH 作为企业级解决方案,开发了用户友好的管理界面、提供了系统安装、集群配置、安全访问控制、监控及预警等多方面支持,在可管理性方面优势显著。 系统可线性扩充存储容量或提高处理性能,只需要简单地向集群中增加机器,无需停机。有效解决企业由于数据增长导致的处理性能缓慢或频繁迁移数据的问题。满足新一代数据管理需求的TDH 一站式大数据综合平台改进的YARN 资源管理框架,可在同一份数据集上运行多种计算框架,动态创建SQL 统计、数据挖掘、机器学习、流处理等计算集群,满足企业多部门数据和计算资源统一管理的需求。Inceptor 交互式内存分析引擎,同时支持SQL 2003和R 语言,满足数据交互式分析和挖掘需求,加快企业决策速度。内置改进后的Apache Spark ,SQL 执行性能比Apache Hadoop 快10倍左右。 Hyperbase 实时数据库支持结构化、半结构化 、 非结构化等多种类型数据的在线存储、OLTP 事务、OLAP 检 索、全文搜索 、图分析和批处理统计业务等全方位 需求。Stream 分布式实时流处理引擎提供强大的流计算表达能力,可支持复杂的实时处理逻辑,满足企业实时告警、风险控制、在线统计 和挖掘等应用需求。采用普通商用服务器构建集群,最大程度降低成本;内置Erasure Code 先进编码技术,提供两倍存储效率和两倍容错能力;高效支持内存/闪存/硬盘混合存储,可提供最佳性价比存储配置。 无限水平扩展 统一数据处理平台 高速数据分析 灵活数据处理 实时流计算 超高性价比

【精品报告】工行-区块链金融应用发展白皮书

区块链金融应用发展 白皮书 中国工商银行金融科技研究院 可信区块链推进计划 2020年4月

编写组单位: 牵头单位:中国工商银行 参与单位:中国信息通信研究院、北京百度网讯科技有限公司、腾讯云计算(北京)有限公司、深圳前海微众银行股份有限公司、杭州趣链科技有限公司、西安纸贵互联网科技有限公司、联动优势科技有限公司、无锡井通网络科技有限公司 编写组成员: 马雁、何宝宏、李六旬、陈满才、魏凯、苏恒、侯志荣、秦国、赵开山、马国祥、和涛、冯博、刘朝伟、史大鹏、彭顺求、黄剑、王舒榕、刘彦平、卫晓欣、林国斌、肖凯、郑三宝、马丽忠、马啸等

前言 2019年10月24日,中共中央政治局就区块链技术发展现状和趋势进行第十八次集体学习,将区块链技术确定为国家核心技术自主创新的重要突破口。为进一步推动区块链技术在金融行业的应用与发展,中国工商银行金融科技研究院协同可信区块链推进计划牵头组织调研全球金融领域区块链发展现状,梳理金融行业区块链应用场景与案例,分析区块链的基因特性、应用价值以及其在金融领域的挑战与展望,编制了本白皮书,希望可以为银行同业以及相关领域从业者提供参考。 本白皮书主要聚焦以银行业为主的金融领域。第一章阐述了区块链的定义、应用模式及发展现状等情况。第二章重点解析了金融领域的现状痛点以及区块链对金融领域的应用价值。第三章详细梳理了区块链金融领域典型应用场景,通过解析业务痛点、提出解决方案及分享优秀应用案例供银行同业及相关机构参考。第四章研究提出区块链面临的挑战,对未来发展进行了分析展望。

目录 一、区块链技术发展概述 (1) (一)区块链基本情况 (1) (二)区块链的“基因特性” (3) (三)区块链与数字货币的关系 (4) (四)区块链技术发展趋势 (5) 1.底层平台路线多样 (5) 2.开源项目蓬勃发展 (6) 3.技术标准逐步建立 (7) 4.联盟组织合作竞争 (8) 5.各国加紧政策布局 (9) 二、金融+区块链融合创新 (12) (一)区块链在金融领域的价值体现 (12) (二)区块链在金融领域的应用概况 (14) 1.全球区块链金融领域应用概况 (14) 2.我国区块链金融领域应用概况 (16) 三、区块链在金融领域的应用实践 (19) (一)供应链金融:信息共享服务普惠 (21) (二)贸易融资:融资高效风控强化 (26) (三)资金管理:数据公开流转清晰 (31) (四)支付清算:业务处理效率提升 (35) (五)数字资产:安全可信有序流通 (37) (六)延伸领域:合作生态初具雏形 (40) 四、区块链金融应用面临的挑战与前景展望 (43)

政务大数据白皮书

共享、开放、融合政务大数据平台最佳实践 ------普元政务领域大数据平台解决方案为什么要建大数据平台 大数据(Big Data)概念提出时间虽不长,但已日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。 根据2014年的Gartner新兴技术曲线显示,大数据已经从炒作高峰,进入5到10年的稳步发展期,2015年大数据已经成为主流技术。 在业务条件和技术条件基本具备的前提下,国务院发布了《关于促进大数据发展的行动纲要》(以下简称《行动纲要》),标志着大数据在我国的发展与应用上升到国家战略层面。 各级政府单位作为大数据战略最重要的参与者,不仅承担着政策研究、标准制定、宏观调控等传统职能,同时肩负着深入挖掘政府大数据价值的使命。 《行动纲要》政策解读 许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用,纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手,实施大数据战略。(如美国政府于2012年3月29日发布《大数据研究与发展倡议》,同时组建“大数据高级指导小组”)。 如今,中国已将大数据视为国家战略,并且在实施上,也已经进入到企业战略层

面,这种认识已经远远超出当年的信息化战略。此次《行动纲要》,究竟对政府数据有何影响呢? 根据国家发改委的回应,《行动纲要》的核心内容可以概括为“三个着力、五大目标、三方面任务、十项工程及七项措施”。 其中与政府数据密切相关的内容,是要着力推动政府数据开放共享利用,提升政府治理能力。重点是大力推动政府部门数据共享,稳步推动公共数据资源开放,统筹规划大数据基础设施建设,支持宏观调控科学化,推动政府治理精准化,推进商事服务便捷化,促进安全保障高效化,加快民生服务普惠化。 与此同时,国家标准委正着手制定首批共十项大数据标准,随着政策顶层设计的越发清晰和行业标准的逐渐形成,有关政府数据共享、开放和应用的计划也越发清晰。 按照《行动纲要》,计划到2017年底基本形成跨部门的数据资源共享共用格局,2018年构建国家层面的统一数据开放平台,2020年大数据产业初具规模,形成大中小企业相互支撑、协同合作的大数据产业生态体系。

华为区块链白皮书

i 版权所有? 华为技术有限公司

前言 区块链成为近两年热点话题,因其通过分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等技术的集成,可有效解决传统交易模式中数据在系统内流转过程中的造假行为,从而构建可信交易环境,打造可信社会。近年来各国政府机构,国际货币基金组织以及标准、开源组织和产业联盟等在纷纷投入区块链产业的拉通和应用。随着区块链的产业价值的逐渐确定,区块链迅速地成为一场全球参与竞逐的“军备”大赛,中国也开始从国家层面设计区块链的发展道路(发改委委托信通院组织国内主要区块链公司进行区块链的顶层设计的研讨,工信部的信软司也在积极确定区块链的顶层设计机构)。2018年,区块链及相关行业加速发展,中国将领跑全球进入“区块链可信数字经济社会”,我们正面临区块链重大的产业机遇。 区块链的应用已由开始的金融延伸到物联网、智能制造、供应链管理、数据存证及交易等多个领域,将为云计算、大数据、承载网络等新一代信息技术的发展带来新的机遇,其构建的可信机制,将改变当前社会商业模式,从而引发新一轮的技术创新和产业变革。 编委会成员 顾问:张文林、龚体、肖然、廖振钦、万汉阳、楚庆、张辉、潘秋菱、祁峰、伊志权、ZHU PEIYING、刘培、王伟、王小渭、LIAO HENG 研究撰写:张小军、曹朝、胡瑞丰、刘再耀、张亮亮、周瑛达、郭兴民、吴义镇、杜伟、甘嘉栋、WU SHUANG、姜耀国、William Michael Genovese、朱朝晖 排版设计:杨少青 审稿:潘秋菱、张小军、胡瑞丰、刘再耀、周瑛达

目录 前言 (ii) 1 区块链的兴起 (1) 1.1 区块链的起源 (1) 1.2 区块链的发展路径 (2) 1.3 当前区块链认识上的两大误区 (3) 2 区块链核心技术及原理机制 (5) 2.1 区块链的概念和特征 (5) 2.2 区块链的核心技术 (6) 2.2.1 分布式账本 (6) 2.2.2 共识机制 (7) 2.2.3 智能合约 (8) 2.2.4 密码学 (11) 2.3 华为在区块链发展中进行的技术创新 (12) 2.3.1 共识算法创新 (12) 2.3.2 安全隐私保护 (13) 2.3.3 离链通道 (14) 3 区块链国内外产业发展现状 (16) 3.1 区块链相关产业政策现状 (16) 3.2 区块链在开源领域的发展现状 (17) 3.3 区块链在标准领域的发展现状 (18) 3.4 区块链产业联盟发展现状 (19) 4 区块链的典型应用场景 (22) 4.1 数据交易:实现数据交易的过程透明、可审计,重塑社会公信力 (23) 4.2 身份认证:验证身份的合法性,加速数字化社会发展 (24) 4.3 新能源:打造清洁能源交易信任基石 (25) 4.4 车联网:用区块链实现信息准确共享,构建新经济模式 (27) 4.5 供应链溯源:树立公信力,构建真实交易 (28) 4.6 运营商云网协同:解决运营商网络碎片化,构建新商业模式 (29) 4.7 供应链金融:有效减少金融风险,拓展金融业务发展 (30)

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