规划审计行业大数据标准体系
规划审计行业大数据标准体系
一、当前审计大数据标准体系面临的问题
实现大数据审计全覆盖的前提在于能够采集纵向有深度、横向有广度、量足够大、维度足够多、覆盖所有审计领域标准化的数据。审计大数据采集的各行业系统原始数据兼容性差、异构性强，只有建立一套审计行业大数据标准体系才能实现数据采集、存储、转换、更新、访问、交换的通畅。因此，全国审计大数据分析发展较好的地方审计机关在建设区域审计大数据分析平台时分别构建了各具特色的审计数据标准体系。
调研发现，地方审计机关在大数据审计建设过程中缺乏全国性统一的数据标准体系指导，各地构建的数据标准之间无法互通。未来这些区域性审计大数据标准建成运行成熟后，要进行全国性的审计数据统一分析，将会面临更大的困难。一方面，数据重新标准化会造成重复建设的大量人力物力浪费，另一方面，在审计方法模型方面也需要付出大量的重建成本。
二、规划审计行业大数据标准体系的价值
大数据审计要充分发挥作用，必须将大数据相关技术与审计大数据标准有机融合，建设具有全国通用性的审计大数据标准体系是未来审计大数据云平台体系实现数据互联互通、发挥审计大数据系统性整体功能的高速公路。目前地方审计机关建设审计大数据平台所使用的数据标准缺乏统一规划，相互之间无法互通。
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因此在审计大数据建设发展的初期，规划全国通用的审计大数据标准体系，是审计大数据建设工作中迫切而重要的基础设施工程。如果没有全国通用性的审计大数据标准体系，各地审计大数据平台之间无法实现通畅的互联互通，将会一定程度上形成规模更加庞大的数据孤岛，而这将制约审计监督全覆盖的广度和深度。
三、审计行业大数据标准体系应当具备的三个特性
（一）审计大数据标准体系要具有系统完整性。
审计大数据标准体系建设是一项庞大的系统工程，需要有审计署层面科学的顶层设计和系统性规划。从大的行业应用角度来看，审计大数据应涵盖工业大数据领域、政务大数据领域和公共服务大数据领域。从审计业务领域来看，审计大数据应涵盖财政审计、金融审计、企业审计、社保审计和资源环境审计等所有审计业务领域，并且应该涵盖每个审计业务领域内所包括的细分行业数据。审计大数据标准体系只有具备系统完整性，才能在未来应用中不会因为缺乏某个方面的数据而无法实现多维度的大数据分析，影响全覆盖审计大数据的深度分析能力。
（二）审计大数据标准体系要具备细节的科学准确性。
审计大数据采集的粒度要掌握科学的尺度，数据采集粒度过大，字段包含的经济含义过于广泛，会影响信息的原始性，进行数据分析时，数据分析模型无法捕捉到记录被审计对象真实的历史信息，会发生虚数真审的情况，将严重误导数据分析模型，导致无法审计分析出有价值的信息线索，甚至会得出错误的结果。—2—
审计数据采集粒度过小，会影响数据标准的通用性，导致不同地方审计机关采集的数据很难关联分析，大数据审计无法顺利开展。因此，审计大数据标准要基于对每一项审计业务深刻理解基础上，进行科学准确的的细节性设计，才能保证未来采集存储的大数据好用、管用。
（三）审计大数据标准体系要具备较强的兼容性和扩展性。
考虑到国家审计业务在共性的基础上，各个地区或单位会有各自特点，在设计审计大数据标准时要充分考虑兼容性。各个地区的主要数据都可以涵盖在数据标准的框架下，否则会产生有些数据无法纳入标准体系，造成数据不完整的情况，严重影响大数据整体分析的效果。随着审计业务的发展，未来会有新的审计数据需要采集分析，审计大数据标准体系还要充分考虑到数据扩展的需求。
四、审计大数据标准体系建设政策建议
（一）审计大数据标准体系建设要遵循国家大数据标准相关规定。
审计大数据是国家大数据的重要组成部分，其标准体系的建设在具有审计特点的同时，也应该遵循国家大数据相关的总体框架要求。2014年，我国建立了在工业和信息化部、国家标准化管理委员会领导下的全国信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组，统筹开展我国大数据标准化工作。该工作组结合国内外大数据标准化情况、国内大数据技术发展现状、大数据参考架构及
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大数据标准体系规划与路线图(2018-2020)
大数据标准体系规划与路线图 （2018-2020） （征求意见稿） 指导单位：xx省经济和信息化委员会 编制单位：xx省大数据标准化技术委员会工作组 年月
一、xx省大数据标准体系 （一）编制原则 以《xx省促进大数据发展行动计划2016-2020》及《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》为基础，以继承、发展、创新、提高为出发点，全面梳理国际标准、国家标准、行业标准及地方标准，结合大数据技术及产业发展现状与趋势分析，建立适应xx省大数据产业发展需求的标准体系。标准体系建设遵循以下原则： 急用先行、成熟先上。对大数据领域急需的开放共享、交易流通等标准重点投入，先行研制；对国内外已有的数据分析、处理、数据质量、数据安全等相关国际标准及研究成果，优先支持等同转化。 面向需求、注重实效。从产业信息化和产业数字化发展的要求出发，面向我省电子政务、电子商务及重点行业的数字化服务需求，把规范服务行为、提升服务质量、培育新型服务模式为抓手，调动行业各参与方推进标准化工作的积极性，提升标准的科学性、合理性和有效性。 资源整合、统筹规划。以培育并形成完善的大数据服务市场为总体目标，明确标准化工作思路、内容及具体的推进措施，整合数据资源，统筹产业规划，破除数据孤岛，强化应用服务，保障大数据标准服务体系目标清晰、技术可行、结果可见。
（二） 标准体系框架图 大数据标准体系 1 技 术 0 基 础 3 工 具 2 安 全 21 通用要求 22 隐私保护 . . . . . 5 管 理 4 应 用 . . . . . 51数据运维 52数据治理 43 数据交易 41 数据开放 13检测与评估 12 处理与分析关键技术 11 数据质量 . . . . . 45 数据应用 42 数据共享 44 数据访问 06 语义分析 03 参考 架构 02 术语 05 元素集 04 元数据 01 总则 32 应用类工具 31 系统类工具 . . . . . . 132 风险检测 . . . . . . . . . . . . . 311 平台基础设施 312 预处理工具 314 分布式计算工具 315 数据库 316 平台管理类工具 313 存储类工具 321 应用分析智能工具 322 可视化展示工具 . . . . . . . . 421 数据开放总则 422 数据开放目录 423 数据开放平台 . . . . . 131 模型评估 . . . . . . . . . 451 电子政务大数据 454科学大数据 452 工业大数据 453电子商务大数据 大数据标准体系框架图 . . . . . . . . . . 111 通用数据 112 主数据 113 事务数据 114 产品 数据 121 数据收集 122 数据预 处 理 123 数据分析 124 数据可视化 . . . . . 125 区块链 . . . . . 07 分类分级
公需课考试答案：第三节：大数据金融行业应用
第三章：大数据金融行业应用 第1 题 强大的客户信息数据仓库及数据库是良好实施数据分析的基础。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第2 题 2011年5月美国对冲基金Derwent Capical Markets通过分析Twitter的数据来感知市场营销，在首月的收益率为1.85%，让平均为0.76%的其他对冲基金相形见绌。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第3 题 摩根大通银行可以利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机（ATM）系统的罪犯。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第4 题 没有好的数据基础，可能建模过程就会中途夭折，但是建模成功的话，就能得到如意的结果。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A 第5 题 中国大数据IT应用投资规模中，金融领域占的比例最。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A
第6 题 2012年海通证券自主开发的“给予数挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”主要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流失概率预测。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第7 题 客户画像指的是个人客户画像，包括人口统计写特征、消费能力数据、兴趣数据、分险偏好等。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A 第8 题 客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第9 题 数据分析在处理客户关系管理上只是流失客户的预测。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你答对了! 第10 题 大数据是依托新的数据处理技术，对海量、高速增长、多样性的结构和非数据结构数据进行加工挖掘，找寻数据背后的规律，以提高分析决策能力，优化流程和科学配置资源的管理工具。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了!
大数据标准体系规划与路线图
附件 广东省大数据标准体系规划与路线图 (2018-2020 )
指导单位：广东省工业和信息化厅 编制单位：广东省大数据标准化技术委员会工作组 二?一八年九月 -可编辑修改-
、广东省大数据标准体系 （一）编制依据 按照国家《信息化发展战略纲要》、《关于促进大数据 发展行动纲要》、《大数据产业发展规划（2016 - 2020 年）》、《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》及广东省《广东省促进大数据发展行动计划（2016-2020年）》、《珠江三角洲国家大数据综合试验区建设实施方案》等政策文件对标准化工作的要求，制定广东省大数据标准体系。b5E2RGbCAP （二）编制原则 以《广东省促进大数据发展行动计划（2016-2020 ）》 及《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》为基础，以继承、发展、创新、提高为出发点，全面梳理国际标准、国家标准、行业标准及地方标准，结合大数据技术及产业发展现状与趋势分析，建立适应广东省大数据产业发展需求的标准体系。标准体系建设遵循以下原则：P1E anqFDPw 急用先行、成熟先上。对大数据领域急需的开放共享、 交易流通等标准重点投入，先行研制；对国内外已有的数据分析、处理、数据质量、数据安全等相关国际标准及研究成果，优先支持等同转化。DXDi T a9E3d 面向需求、注重实效。从数字产业化和产业数字化发展 的要求出发，面向我省电子政务、电子商务及重点行业的数字化服务需求，以规范服务行为、提升服务质量、培育新型服务模式为抓手，调动行业参与方推进标准化工作的积极性，提升标准的科学性、合理性和有效性。RTCrpUDGiT 资源整合、统筹规划。以培育并形成完善的大
大数据在金融行业的应用与发展展望...
大数据在金融行业的应用与发展展望 现如今，人们的生活中无不充斥着互联网的痕迹，越来越多的行为和事件被大数据记录又被大数据影响，金融行业因其安全性的重要更是与大数据技术息息相关。 金融业务对于数据应用的广泛性与质量要求 在互联网发展日新月异的时代背景下，人们的生活、工作、消费、活动的习惯与行为特点在被不断重塑，大量数据被留存记录，各行业对于数据的挖掘和使用有了适应时代发展的新特点，这在银行等金融机构的业务中尤为凸显。获客、信用风险控制、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点，而以集奥聚合(北京集奥聚合科技有限公司简称)为代表的大数据技术公司引领的大数据行业的发展正好满足了这些需求，有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。 金融行业既涉及宏观国民经济的方方面面，又与微观社会主体的经济生活密切相关，中国是一个人口大国，也是社会活动多样性的代表性国家，金融机构为了在纷繁的条件下做出正确的商业判断越发需要依据海量的高质量数据进行分析，但这也与相关数据覆盖人群不足、信息孤岛尚未联通等社会大环境形成了相对矛盾。例如，在个人信用风险控制方面，过去金融机构主要依托从各金融机构上报的信贷类数据的集中管理者——人民银行征信中心调取相关数据对于个人
进行信用评价，但人民银行征信中心的数据并未对中国全部人口有实质性的广泛覆盖，甚至可以说只覆盖了偏少一部分有信贷、信用卡消费记录的人群，加之考虑到因互联网金融日益发展等因素而对金融产品需求愈发多样的人群，仅基于信贷类数据评价这些人群可能会误伤很多暂时还没有信贷纪录的中低收入人群，利用不同来源的“大数据”及相关技术(以下统称大数据)解决个人客户信用评价的全面性与客 观性问题的重要作用凸显出来。 有价值大数据汇聚具备的特点 有价值的大数据的汇聚具备以下特点，这也是金融业应用大数据时要考虑的关键： 一、数据的联通性。由于很多数据是基于不同渠道、场景和主键进行的汇聚，要把这些碎片化数据进行准确整合，需要有很强的ID MAPPING能力，数据的联通解决不同数据是否归属于同一主体的能力。问题举例，10条行为信息，究竟是10个不同主体产生的，还是1个人在10个不同渠道留下的，不同的判断会直接影响数据分析的结果。 二、数据的连续性。数据汇聚需要在“约定“的频率下持续不断、全面地进行才能产生集合价值。首先，数据连续性要求数据源本身具备稳定提供数据的能力、数据全面和质量可靠的能力。就完整和可靠而言，金融机构是公认的最完整和可靠的数据来源。就稳定性而言，
标准规范体系建设方案设计
标准规范体系建设方案设计 1.1需求分析 1.1.1采购范围与基本要求 收集智慧园区建设涉及的国家标准、行业标准、管理规范、技术标准和信息标准，编写XX高新区开发区智慧园区的接口规范、信息交换标准、元数据标准等。1.1.2建设内容要求 (1)编写 《XX高新区开发区智慧园区元数据信息标准》 《XX高新区开发区智慧园区数据代码规范目录》 《XX高新区开发区智慧园区数据交换方式》 《XX高新区开发区智慧园区数据交换内容标准》 《XX高新区开发区智慧园区数据接口标准》 《XX高新区开发区智慧园区数据采集规范》 《XX高新区开发区智慧园区数据处理规范》 《XX高新区开发区智慧园区数据质量规范》 《XX高新区开发区智慧园区数据管理制度》 《XX高新区开发区智慧园区系统运维管理规范》 《XX高新区开发区智慧园区文档管理制度》 《XX高新区开发区智慧园区运营管理标准》 (2)收集 （住建部智慧城市文件(2013年4月) 《智慧城市公共信息平台建设指南(试行)》 《智慧城市评价模型及基础评价指标体系》（全国通信标准化技术委员会） 《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》（工信部，2013年4月） 《政务信息资源目录体系》（GB/T21063-2007） 《政务信息资源交换体系》（GB/T21062-2007） 《信息技术大数据术语》（20141191-T-469） 《信息技术大数据参考架构》（20141191-T-469）
《关系数据管理系统技术要求》（GB/T28821-1012） 《城市基础地理信息系统技术规范》 《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》 《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 《促进大数据发展行动纲要》 《国家信息化发展战略纲要》 《国家电子政务工程建设项目管理暂行办法》 《国家信息化领导小组关于我国电子政务建设指导意见》 《国家电子政务总体框架》 《城市地下管线工程档案管理办法》（住建部2005年） 《城市地下空间开法利用管理规定》（建设部59号、第108号） 《电信建设管理办法》（国发委第20号） 《2006—2020年国家信息化发展战略》 1.2设计方案 XX高新区智慧园区是一个大规模的建设工程。该工程以业务系统的相关数据为业务处理核心，以其它相关部门为信息交换对象，实现跨机构的大型综合与分布式的信息化系统。 面对这样一个大型的信息系统，XX高新区智慧园区建设首先必须建立完善的标准体系和相关制度。保障XX高新区智慧园区生态XX高新区智慧园区建设标准的可持续发展能力，实现真正意义上的互联互通。 1.2.1标准在系统建设中的作用 XX高新区智慧园区建设与标准规范建设是相辅相成的。一方面，生态XX高新区智慧园区各项内容的建设必须遵循标准和规范，其设计、开发和实施等需要标准和规范进行指导；另一方面，标准和规范的制订和维护离不开生态XX高新区智慧园区的建设实践，标准和规范必需符合实际需求，随着生态XX高新区智慧园区建设的不断建设和推广，标准和规范也要根据生态XX高新区智慧园区建设的进展不断完善。 没有规矩不成方圆，生态XX高新区智慧园区及其配套体系的建设需要相应的标准和规范进行指导。标准和规范具有以下指导作用：
广东省大数据标准体系规划与路线图
广东省大数据标准体系规划与路线图（）（征求意见稿） 指导单位：广东省经济和信息化委员会 编制单位：广东省大数据标准化技术委员会工作组 二〇一八年五月
一、广东省大数据标准体系 （一）编制原则 以《广东省促进大数据发展行动计划》及《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》为基础，以继承、发展、创新、提高为出发点，全面梳理国际标准、国家标准、行业标准及地方标准，结合大数据技术及产业发展现状与趋势分析，建立适应广东省大数据产业发展需求的标准体系。标准体系建设遵循以下原则： 急用先行、成熟先上。对大数据领域急需的开放共享、交易流通等标准重点投入，先行研制；对国内外已有的数据分析、处理、数据质量、数据安全等相关国际标准及研究成果，优先支持等同转化。 面向需求、注重实效。从产业信息化和产业数字化发展的要求出发，面向我省电子政务、电子商务及重点行业的数字化服务需求，把规范服务行为、提升服务质量、培育新型服务模式为抓手，调动行业各参与方推进标准化工作的积极性，提升标准的科学性、合理性和有效性。 资源整合、统筹规划。以培育并形成完善的大数据服务市场为总体目标，明确标准化工作思路、内容及具体的推进措施，整合数据资源，统筹产业规划，破除数据孤岛，强化应用服务，保障大数据标准服务体系目标清晰、技术可行、结果可见。
（二）标准体系框架图
（三）标准体系说明 . 标准体系设计依据 按照国家《信息化发展战略纲要》、《关于促进大数据发展行动纲要》、《大数据产业发展规划（－年）》、《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》及广东省《广东省促进大数据发展行动计划（年）》、《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》等政策文件对标准化工作的要求，制定广东省大数据标准体系。标准体系共划分为“基础—技术—安全—工具—应用—管理”等个子体系。 . 标准体系框架明细 标准体系采用树形结构，分层级展开，层与层之间是包含与被包含关系，平行层之间是平行并列关系。 第一层是大数据通用标准体系。包括基础类标准（）、技术类标准（）、安全类标准（）、工具类标准（）、应用类标准（）、管理类标准（）。 第二层的分类情况及原则如下所述： （）基础标准为整个标准体系提供包括总则、术语、参考架构、元数据、元素集、语义分析、分类分级等通用的基础性标准。 （）技术类标准主要是对大数据相关的技术进行标准化规范。包括：数据质量标准、数据处理与分析关键技术标准、数据评估技术标准等。其中数据质量标准主要参考数据质量系列标准，该系列标准主要是对数据质量的把控，并根据当
大数据标准体系
附件1 大数据标准体系 序号一级分类二级分类国家标准编号标准名称状态 1 基础标准总则信息技术大数据标准化指南暂时空缺 2 术语信息技术大数据术语已申报 3 参考模型信息技术大数据参考模型已申报 4 数据处理数据整理GB/T 18142-2000 信息技术数据元素值格式记法已发布 5 GB/T 18391.1-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第1部分：框架已发布 6 GB/T 18391.2-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第2部分：分类已发布 7 GB/T 18391.3-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第3部分：注册系统元模型与基本属性已发布 8 GB/T 18391.4-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第4部分：数据定义的形成已发布 9 GB/T 18391.5-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第5部分：命名和标识原则已发布 10 GB/T 18391.6-2009 信息技术元数据注册系统(MDR)第6部分：注册已发布 11 GB/T 21025-2007 XML使用指南已发布 12 GB/T 23824.1-2009 信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第1 部分：数据元已发布 13 GB/T 23824.3-2009 信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第3 部分：值域已发布 14 20051294-T-339 信息技术元模型互操作性框架第1部分：参考模型已报批 15 20051295-T-339 信息技术元模型互操作性框架第2部分：核心模型已报批 16 20051296-T-339 信息技术元模型互操作性框架第3部分：本体注册的元模型已报批 17 20051297-T-339 信息技术元模型互操作性框架第4部分：模型映射的元模型已报批 18 20080046-T-469 信息技术元数据模块(MM) 第1 部分:框架已报批
大数据在金融行业中的作用
大数据在金融行业中的作用 进入2012年，大数据吸引了越来越多人的关注，也不断应用于各个领域，笼统的说就是在管理领域和科研领域都发挥了巨大的作用。特别一提的是，大数据在金融行业的发展中具有深厚的意义。 大数据具有“4V”的特点，即数量巨大、数据类型多、价值密度低、处理速度快四个特征。结合于金融行业，金融业本身就是大数据的重要产生者，交易信息、调查报告、业绩报告、消费者研究信息等都是数据来源，而且数据是作为金融行业的核心资产，当从海量的、多类型的数据中提取出有用的数据，哪怕只是一两条有用的结论，都是具有巨大的商业价值，成为金融行业竞争力的重要来源。在我看来，大数据在金融行业中发挥的作用具体有以下几点。 一、实现精准快的营销 应用大数据技术，金融业实现了在海量信息中快速提取有用信息，并进行分析整合，大大减轻了数据存储、数据的有效利用的巨大压力。例如，中信银行利用GREENLUM数据仓库解决方案提供了同样的客户视图，更有针对性的进行营销，在2011年，成功快速的进行了1286个宣传活动。二、加强了风险的可审性和管理力度，支持精细化管理 金融机构希望能够收集和分析大量中小微企业用户日常交易行为的数据，判断其业务范畴、经营状况、用户定位、资金需求和行业发展趋势。而大数据技术的创新和发展，很大程度上解决了了解用户经营状况的难题。例如阿里信贷通过网络低成本广泛采集客户的各类数据信息，分析挖掘的数据，判断客户资质，用户可以24小时随用随借、随借随还。 三、带来金融服务和产品的创新 金融业借助社交网络等新平台产生了海量用户和数据，记录着用户群体的兴趣偏好情绪等，对其客户行为模式进行分析，可以带来更贴近客户需求的产品创新。例如，领先的零售企业通过监控客户的店内走动情况及其与商品的互动，与交易记录相结合开展实验，就可以指导选择商品种类、摆放货品、调整售价。 四、带来新的用户体验 大数据时代的到来使得金融业为客户带来更多新的用户体验，例如花旗银行通过社交网络、公共网页上得到的客户记录来细分客户，按照客户行为进行分类，为客户提供质量一致的客户体验。 总之，与传统金融相比，大数据给金融带来了金融服务和产品创新、以及用户体验的变化，创造了新的业务处理和经营管理模式，对于金融业的数据需求和管理、信用和风险特征等方面产生了重大影响，显著提升了金融体系的多样性。
(完整word版)标准规范体系建设方案设计
标准规范体系建设方案设计1.1需求分析 1.1.1采购范围与基本要求 收集智慧园区建设涉及的国家标准、行业标准、管理规范、技术标准和信息标准，编写XX高新区开发区智慧园区的接口规范、信息交换标准、元数据标准等。 1.1.2建设内容要求 (1)编写 《XX高新区开发区智慧园区元数据信息标准》 《XX高新区开发区智慧园区数据代码规范目录》 《XX高新区开发区智慧园区数据交换方式》 《XX高新区开发区智慧园区数据交换内容标准》 《XX高新区开发区智慧园区数据接口标准》 《XX高新区开发区智慧园区数据采集规范》 《XX高新区开发区智慧园区数据处理规范》 《XX高新区开发区智慧园区数据质量规范》 《XX高新区开发区智慧园区数据管理制度》 《XX高新区开发区智慧园区系统运维管理规范》 《XX高新区开发区智慧园区文档管理制度》 《XX高新区开发区智慧园区运营管理标准》 (2)收集 《智慧城市公共信息平台建设指南(试行)》（住建部智慧城市文件(2013年4月) 《智慧城市评价模型及基础评价指标体系》（全国通信标准化技术委员会） 《基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南》（工信部，2013年4月） 《政务信息资源目录体系》（GB/T21063-2007） 《政务信息资源交换体系》（GB/T21062-2007） 《信息技术大数据术语》（20141191-T-469） 《信息技术大数据参考架构》（20141191-T-469） 《关系数据管理系统技术要求》（GB/T28821-1012）
《城市基础地理信息系统技术规范》 《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》 《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 《促进大数据发展行动纲要》 《国家信息化发展战略纲要》 《国家电子政务工程建设项目管理暂行办法》 《国家信息化领导小组关于我国电子政务建设指导意见》 《国家电子政务总体框架》 《城市地下管线工程档案管理办法》（住建部2005年） 《城市地下空间开法利用管理规定》（建设部59号、第108号） 《电信建设管理办法》（国发委第20号） 《2006—2020年国家信息化发展战略》 1.2设计方案 XX高新区智慧园区是一个大规模的建设工程。该工程以业务系统的相关数据为业务处理核心，以其它相关部门为信息交换对象，实现跨机构的大型综合与分布式的信息化系统。 面对这样一个大型的信息系统，XX高新区智慧园区建设首先必须建立完善的标准体系和相关制度。保障XX高新区智慧园区生态XX高新区智慧园区建设标准的可持续发展能力，实现真正意义上的互联互通。 1.2.1标准在系统建设中的作用 XX高新区智慧园区建设与标准规范建设是相辅相成的。一方面，生态XX高新区智慧园区各项内容的建设必须遵循标准和规范，其设计、开发和实施等需要标准和规范进行指导；另一方面，标准和规范的制订和维护离不开生态XX高新区智慧园区的建设实践，标准和规范必需符合实际需求，随着生态XX高新区智慧园区建设的不断建设和推广，标准和规范也要根据生态XX高新区智慧园区建设的进展不断完善。 没有规矩不成方圆，生态XX高新区智慧园区及其配套体系的建设需要相应的标准和规范进行指导。标准和规范具有以下指导作用： ?有利于确保XX高新区智慧园区相关信息共享和业务协同； ?有利于确保XX高新区智慧园区建设网络互联互通； ?有利于确保XX高新区智慧园区建设安全可靠；
大数据在金融行业的应用
【编者按】本文作者傅志华先生（公众号：傅志华）曾为腾讯社交网络事业群数据中心总监以及腾讯公司数据协会会长。在腾讯前，曾就职于艾瑞市场咨询、易观国际、中国互联网协会，并任DCCI互联网数据中心副总裁。 数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估
数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告 可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。由于上一篇《BAT互联网企业大数据应用》（关注微信公众号：傅志华，即可通过历史文章查阅）已经重点介绍了互联网行业的大数据应用情况，本文将讲点介绍行金融行业大数据应用情况，下一篇文章将重点介绍电信行业的大数据应用情况。 金融行业大数据应用投资分布
从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 Part1 银行大数据应用 国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应用可以分为四大方面：
广东省大数据标准体系规划与路线图(20182020)
广东省大数据标准体系规划与路线图（2018-2020） （征求意见稿） 指导单位：广东省经济和信息化委员会
编制单位：广东省大数据标准化技术委员会工作组 二〇一八年五月
一、广东省大数据标准体系 （一）编制原则 以《广东省促进大数据发展行动计划20XX-2020》及《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》为基础，以继承、发展、创新、提高为出发点，全面梳理国际标准、国家标准、行业标准及地方标准，结合大数据技术及产业发展现状与趋势分析，建立适应广东省大数据产业发展需求的标准体系。标准体系建设遵循以下原则： 急用先行、成熟先上。对大数据领域急需的开放共享、交易流通等标准重点投入，先行研制；对国内外已有的数据分析、处理、数据质量、数据安全等相关国际标准及研究成果，优先支持等同转化。 面向需求、注重实效。从产业信息化和产业数字化发展的要求出发，面向我省电子政务、电子商务及重点行业的数字化服务需求，把规范服务行为、提升服务质量、培育新型服务模式为抓手，调动行业各参与方推进标准化工作的积极性，提升标准的科学性、合理性和有效性。 资源整合、统筹规划。以培育并形成完善的大数据服务市场为总体目标，明确标准化工作思路、内容及具体的推进措施，整合数据资源，统筹产业规划，破除数据孤岛，强化应用服务，保障大数据标准服务体系目标清晰、技术可行、结果可见。
3 / 19 （二） 标准体系框架图 大数据标准体系 1 技 术 0 基 础 3 工 具 2 安 全 21 通用要求 22 隐私保护 。 。 。 。 。 5 管 理 4 应 用 。 。 。 。 。 51数据运维 52数据治理 43 数据交易 41 数据开放 13检测与评估 12 处理与分析关键技术 11 数据质量 。 。 。 。 。 45 数据应用 42 数据共享 44 数据访问 06 语义分析 03 参考 架构 02 术语 05 元素集 04 元数据 01 总则 32 应用类工具 31 系统类工具 。 。 。 。 。 。 132 风险检测 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 311 平台基础设施 312 预处理工具 314 分布式计算工具 315 数据库 316 平台管理类工具 313 存储类工具 321 应用分析智能工具 322 可视化展示工具 。 。 。 。 。 。 。 。 421 数据开放总则 422 数据开放目录 423 数据开放平台 。 。 。 。 。 131 模型评估 。 。 。 。 。 。 。 。 。 451 电子政务大数据 454科学大数据 452 工业大数据 453电子商务大数据 大数据标准体系框架图 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 111 通用数据 112 主数据 113 事务数据 114 产品 数 据 121 数据收集 122 数据预 处 理 123 数据分析 124 数据可视化 。 。 。 。 。 125 区块链 。 。 。 。 。 07 分类分级
大数据标准体系
附件 1 大数据标准体系 序号一级分类二级分类国家标准编号标准名称状态 1总则信息技术大数据标准化指南暂时空缺2基础标准术语信息技术大数据术语已申报3参考模型信息技术大数据参考模型已申报4GB/T 18142-2000信息技术数据元素值格式记法已发布5GB/T 18391.1-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 1 部分：框架已发布6GB/T 18391.2-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 2 部分：分类已发布7数据处理数据整理GB/T 18391.3-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 3 部分：注册系统元模型与基本属性已发布8GB/T 18391.4-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 4 部分：数据定义的形成已发布9GB/T 18391.5-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 5 部分：命名和标识原则已发布10GB/T 18391.6-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 6 部分：注册已发布
11GB/T 21025-2007XML 使用指南已发布12GB/T 23824.1-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 1 部分：数据元已发布13GB/T 23824.3-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 3 部分：值域已发布1420051294-T-339信息技术元模型互操作性框架第1部分：参考模型已报批1520051295-T-339信息技术元模型互操作性框架第2部分：核心模型已报批1620051296-T-339信息技术元模型互操作性框架第3部分：本体注册的元模型已报批1720051297-T-339信息技术元模型互操作性框架第4部分：模型映射的元模型已报批1820080046-T-469信息技术元数据模块 (MM) 第 1部分 :框架已报批1920080044-T-469信息技术技术标准及规范文件的元数据已报批2020080045-T-469信息技术通用逻辑基于逻辑的语系的框架已报批2120080485-T-469跨平台的元数据检索、提取与汇交协议已报批22信息技术异构媒体数据统一语义描述已申报23数据分析信息技术大数据分析总体技术要求暂时空缺
大数据在金融行业的应用与挑战
大数据在金融行业的应用与挑战 作者：盛瀚北京银行，长期从事信息化安全建设和IT服务管理的研究。 摘要：本文对大数据在金融行业的应用发展进行分析，阐述大数据的特征和发展趋势，结合金融行业特性介绍数据类型、技术实现和相关应用及场景案例，同时从数据增长、数据保障、数据标准和数据人才四个方面描述了大数据金融存在的挑战。 关键词：大数据，金融 1.大数据概述 1.1.什么是大数据 大数据（Big Data）是一个宽泛的概念，业界没有统一的定义，大数据概念的兴起可以追溯到2000年前后，最初理解为一类海量数据的集合。2011年，美国麦肯锡在研究报告《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》中给出了大数据的定义：大数据是指大小超出典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。根据Gartner的定义，大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据在通信、金融、教育等各个领域存在已有时日，近年来随着互联网和信息行业的发展进入了快速推广阶段。 1.2.大数据的特征 大数据不仅有传统数据定义的“三个V”，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety），还包含了更重要的第四个V，价
值（Value）。 阿姆斯特丹大学提出了大数据体系架构框架的5V特征，在原有4V基础上增加了真实性（Veracity）特征，包括数据可信性、真伪性、来源和信誉、有效性和可审计性等特性，如图1所示。 图1大数据体系架构框架5V特征 1.3.大数据的发展趋势 随着大数据产业的不断发展，各行业的应用解决方案不断成熟，大数据产业迎来了井喷式发展。Wikibon 数据显示，2014年全球大数据市场规模达到285亿美元，同比增长53.2%。大数据成为全球IT 支出新的增长点，如图2所示。Gartner数据显示，2014年数据中心系统支出达1430亿美元，比2013 年增长2.3%。大数据对全球IT 开支的直接或间接推动将达2320亿美元，预计到2018年这一数据将增长三倍。
大数据在金融行业四大创新性应用..
大数据在金融行业四大创新性应用随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长，而云计算的诞生，更是直接把我们送进了大数据时代。“大数据”作为时下最时髦的词汇，开始向各行业渗透辐射，颠覆着很多特别是传统行业的管理和运营思维。在这一大背景下，大数据也触动着金融行业管理者的神经，搅动着金融行业管理者的思维；大数据在金融行业释放出的巨大价值吸引着诸多金融行业人士的兴趣和关注。探讨和学习如何借助大数据为金融行业经营管理服务也是当今该行业管理者面临的挑战。 大数据应用，其真正的核心在于挖掘数据中蕴藏的情报价值，而不是简单的数据计算。那么，对于金融行业来说，管理者应该如何来借助大数据为金融行业的运营管理服务呢？同时大数据应用又将如何突出其在金融行业的情报价值呢？对此，xx大数据情报信息中心从以下四个方面整理总结了大数据在金融行业的创新性应用。 一、大数据有助于精确金融行业市场定位 成功的品牌离不开精准的市场定位，可以这样说，一个成功的市场定位，能够使一个企业的品牌加倍快速成长，而基于大数据的市场数据分析和调研是企业进行品牌定位的第一步。金融行业企业要想在无硝烟的市场中分得一杯羹，需要架构大数据战略，拓宽金融行业调研数据的广度和深度，从大数据中了解金融行业市场构成、细分市场
特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素，在科学系统的信息数据收集、管理、分析的基础上，提出更好的解决问题的方案和建议，保证企业品牌市场定位独具个性化，提高企业品牌市场定位的行业接受度。 企业想进入或开拓某一区域金融行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。如果适合，那么这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样？公众的消费喜好是什么等等，这些问题背后包含的海量信息构成了金融行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是我们的市场定位过程。 企业开拓新市场，需要动用巨大的人力、物力和精力，如果市场定位不精准或者出现偏差，其给投资商和企业自身带来后期损失是巨大甚至有时是毁灭性的，由此看出市场定位对金融行业市场开拓的重要性。只有定位准确乃至精确，企业才能构建出满足市场需求地产品，使自己在竞争中立于不败之地。但是，要想做到这一点，就必须有足够量的信息数据来供金融行业研究人员分析和判断。在传统情况下，分析数据的收集主要来自于统计年鉴、行业管理部门数据、相关行业报告、行业专家意见及属地市场调查等，这些数据多存在样本量不足，时间滞后和准确度低等缺陷，研究人员能够获得的信息量非常有限，使准确的市场定位存在着数据瓶颈。随着大数据时代的来临，借助数
广东省大数据标准体系规划与路线图(2018-2020)
广东省大数据标准体系规划与路线图 （2018-2020） （征求意见稿） 指导单位：广东省经济和信息化委员会 编制单位：广东省大数据标准化技术委员会工作组 二〇一八年五月
一、广东省大数据标准体系 （一）编制原则 以《广东省促进大数据发展行动计划2016-2020》及《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》为基础，以继承、发展、创新、提高为出发点，全面梳理国际标准、国家标准、行业标准及地方标准，结合大数据技术及产业发展现状与趋势分析，建立适应广东省大数据产业发展需求的标准体系。标准体系建设遵循以下原则： 急用先行、成熟先上。对大数据领域急需的开放共享、交易流通等标准重点投入，先行研制；对国内外已有的数据分析、处理、数据质量、数据安全等相关国际标准及研究成果，优先支持等同转化。 面向需求、注重实效。从产业信息化和产业数字化发展的要求出发，面向我省电子政务、电子商务及重点行业的数字化服务需求，把规范服务行为、提升服务质量、培育新型服务模式为抓手，调动行业各参与方推进标准化工作的积极性，提升标准的科学性、合理性和有效性。 资源整合、统筹规划。以培育并形成完善的大数据服务市场为总体目标，明确标准化工作思路、内容及具体的推进措施，整合数据资源，统筹产业规划，破除数据孤岛，强化应用服务，保障大数据标准服务体系目标清晰、技术可行、结果可见。
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2019年中国大数据时代发展调查报告
2019年中国大数据时代发展调查报告 大数据产业有望成为拉动经济发展的“新风口”。工信部信息化和软件服务业司司长陈伟近日在媒体通气会上表示，目前包括北京、上海、贵州等先行先试的地方大数据产业和应用发展已初见成效。 工信部将出台促进大数据产业发展的推进计划，促进规划、标准、技术、产业、安全、应用协同发展。其中，在标准化方面，正在研制的10项国家标准中，8项已完成草案。下一步将重点开展数据格式接口、开放共享等标准体系建设。 “近日国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，为我国大数据发展进行了顶层设计和统筹部署。工信部主要负责大数据产业发展以及应用示范相关工作。目前我们已支持和指导北京、上海、贵州、广州、陕西等地大数据产业和应用发展。”陈伟表示。他透露这些地方先行先试，主动探索，已初见成效。 数据显示，XX年我国软件和信息技术服务业实现软件业务收入3.7万亿元，同比增长超过20%。其中，贵州省电子信息产业规模总量1437亿元，比上年增长60.6%。 而中国信息通信研究院不久前发布的《XX年中国大数据发展调查报告》预测，XX年中国大数据市场规模将达到115.9亿元，增速达38%。未来随着应用效果的逐步显现，一些成功案例将产生示范效应，预计XX年至2018年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。 不过，由于大数据产业和应用发展迅猛，亟需通过标准化的途径整合资源，固化现有成果，促进各方达成共识，形成统一的数据格式、接口、安全、开放等各类规范，为我国数据开放共享提供基础，为数据安全应用提供保障，促进数据交易等新兴服务模式规范发展。 围绕大数据标准化，下一步将重点开展以下工作：
论大数据在金融行业中的应用
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/dd11718470.html, 论大数据在金融行业中的应用 作者：王语然 来源：《中国经贸》2017年第16期 【摘要】科技创新为主导、万物互联为基础，是拉动人类社会经济发展的引擎。以“云计算” 、“大数据”为显著特征的万物互联，引领人类社会迈入了新型社会型态，使人类的地平线上出现了解决问题的新方法——云、软件和大数据，这些新方法，未来必定成为产业、公司和组织发展壮大的依托，成为社会发展的命脉。而阿里巴巴创始人马云也曾精辟的论述：未来的时代是大数据科技时代。大数据作为高科技时代应运而生的产物，使信息沟通畅通无阻，使人与人之间的交流更为方便密切。纵观当今社会，大数据已渗透到各个产业，如制造业、农业、金融业等等。笔者就大数据的概念及其在各金融行业的应用进行详细阐述。 【关键词】大数据；金融；应用 作为海量信息的集合，大数据是信息化时代发展的必然产物，亦是推动世界快速发展的动力之源。随着大数据的快速推广和应用，迫使越来越多的金融企业义无反顾的投身大数据应用实践中。大数据带给金融行业的不仅有理性化的战略制定，前瞻性的决策，更有资源的优化分配。现笔者就大数据的概念及其在各金融行业的应用进行详细阐述。 一、什么是大数据 所谓大数据，简而言之，就是采用多元化形式，收集多方数据源从而整合成庞大数据组。大量、时效、多样、价值、准确性是大数据独有的5V特性。但大数据整合功能的达成，必须依托云计算分布式的处理、公布式的数据库、云存储或虚拟化的技术，方能实现对海量数据的挖掘。 二、银行应用大数据，应对被边缘化危机 大数据能力将是未来银行的核心竞争力之一。是否拥有超强的“大数据”处理能力，成为银行能否实现价值最大化的关键所在。总体来说，银行大数据应用主要表现为如下几方面： 1.构建客户全景图像 客户信息分散且不全面，彼此之间既有联系又相互独立，但整合难度大且不易实现。这是传统客户图像的显著特征。而大数据技术的应用，不仅可以将之前难以处理的客户反馈、票据影像等内部数据以结构化的方式解析，而且可以将客户数据、金融数据及社交数据三者有机整合，以真实完整的方式展现客户全景图像，提升银行了解客户的透彻度。 2.实现精准营销
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 4、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变，一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。GG（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务 信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。