数据梦想与实践
收集数据实习报告
一、实习背景随着信息技术的飞速发展，数据已成为推动社会进步的重要资源。
为了更好地适应这一趋势，提升自身的数据处理和分析能力，我于2021年7月至9月在XX科技有限公司进行了为期两个月的数据收集与分析实习。
本次实习旨在通过实际操作，深入了解数据收集的方法和技巧，以及数据分析的基本原理和应用。
二、实习内容（一）数据收集1. 数据来源在实习期间，我主要从以下几个方面收集数据：- 公开数据平台：利用国家统计局、Wind资讯等公开数据平台，收集宏观经济、行业发展趋势等数据。
- 企业内部数据：通过公司内部数据库，获取销售数据、客户信息、市场调研数据等。
- 第三方数据平台：利用百度指数、阿里指数等第三方数据平台，获取市场热度、用户需求等数据。
2. 数据收集方法- 问卷调查：设计调查问卷，通过线上线下的方式收集用户反馈、市场调研数据等。
- 网络爬虫：利用Python等编程语言，编写爬虫程序，从互联网上抓取相关数据。
- 实地调研：前往企业、市场等地，进行实地调研，收集一手数据。
（二）数据分析1. 数据分析工具在数据分析过程中，我主要使用了以下工具：- Excel：进行数据清洗、整理、可视化和简单的统计分析。
- Python：利用Pandas、NumPy、Matplotlib等库，进行复杂的数据处理、分析和可视化。
- R：利用R语言进行统计分析和可视化。
2. 数据分析方法- 描述性统计分析：对数据进行描述性统计分析，了解数据的分布特征。
- 相关性分析：分析变量之间的关系，找出影响数据变化的因素。
- 回归分析：建立回归模型，预测数据变化趋势。
三、实习成果通过本次实习，我取得了以下成果：1. 掌握了数据收集的方法和技巧：熟悉了公开数据平台、企业内部数据、第三方数据平台等多种数据来源，并掌握了问卷调查、网络爬虫、实地调研等数据收集方法。
2. 提升了数据分析能力：熟练运用Excel、Python、R等工具进行数据清洗、整理、分析和可视化，并掌握了描述性统计分析、相关性分析、回归分析等方法。
如何利用实践和实习机会实现个人目标和梦想
如何利用实践和实习机会实现个人目标和梦想实践和实习机会是每个学生发展个人能力和实现梦想的重要途径。
通过亲身参与实践活动和实习，学生可以获取实际工作经验、培养职业素养以及拓展人际关系。
在这篇文章中，我将探讨如何充分利用实践和实习机会来实现个人目标和梦想。
一、明确个人目标与梦想在开始利用实践和实习机会之前，我们需要明确自己的个人目标和梦想。
这些目标可以是短期的，比如提升某一特定技能，也可以是长期的，比如获得特定职业的高级职位。
只有明确了个人目标和梦想，我们才能有针对性地选择和利用实践和实习机会。
二、积极主动地寻找机会寻找实践和实习机会需要我们积极主动。
我们可以向学校就业指导中心、职业顾问或教授寻求帮助，了解潜在的实习机会和实践项目。
同时，我们也可以参加行业展会、招聘会和相关组织的活动，与业界人士进行交流，争取机会。
重要的是要在寻找机会过程中保持耐心和坚持，不放过任何一个可能的机会。
三、制定个人发展计划当我们获得实践和实习机会后，制定个人发展计划是至关重要的。
通过制定计划，我们可以更好地利用实践和实习机会，将其与个人目标和梦想相结合。
首先，我们可以明确自己希望在实践和实习中达到的具体成果和目标。
然后，我们可以制定相应的行动计划，如参与特定项目、学习特定技能或拓展人际关系。
最后，我们需要制定时间表和评估指标，以确保计划的实施和达到预期效果。
四、尽可能地参与多样化的实践与实习为了实现个人目标和梦想，我们应尽可能地参与多样化的实践和实习活动。
通过参与不同类型的实践和实习项目，我们可以开阔眼界，积累更多的经验和技能。
此外，通过接触不同企业或组织，我们可以获得更多的职业机会和拓展人际关系的机会。
因此，在选择实践和实习机会时，我们应尽量多选择不同性质和领域的项目，以提升自己的综合素质和职业竞争力。
五、认真对待实践和实习机会对待实践和实习机会，我们要认真对待，努力做好自己的分内事。
首先，我们要保持积极的态度，并敢于接受新的挑战和任务。
大数据的暑期社会实践
随着信息技术的飞速发展，大数据已经渗透到社会的各个领域，成为推动社会进步的重要力量。
为了更好地了解大数据在现实生活中的应用，提升自身的实践能力，我在暑期开展了以“大数据时代下的社会实践”为主题的社会实践活动。
以下是我在实践过程中的所见、所闻和所思。
一、实践背景与目标1. 背景：近年来，我国大数据产业发展迅速，大数据技术已经广泛应用于金融、医疗、教育、交通等多个领域。
然而，对于大多数学生而言，大数据仍然是一个相对陌生的概念。
为了拓宽视野，提高自身综合素质，我决定在暑期开展大数据社会实践。
2. 目标：（1）了解大数据的基本概念、技术原理和应用领域；（2）通过实际操作，掌握大数据处理和分析的基本方法；（3）探索大数据在解决现实问题中的应用，提升自身的实践能力。
二、实践过程1. 理论学习：首先，我通过网络、书籍等途径，对大数据的基本概念、技术原理和应用领域进行了系统学习。
通过学习，我对大数据有了初步的认识，了解了大数据的4V特征（Volume、Velocity、Variety、Value）。
2. 实践操作：（1）数据采集：我选择了某个城市的人口统计数据作为研究对象，通过网络爬虫技术，从公开渠道获取了相关数据。
（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、转换等预处理操作，确保数据质量。
（3）数据分析：运用Python编程语言，对预处理后的数据进行分析，挖掘数据背后的规律和趋势。
（4）可视化展示：利用Python中的matplotlib、seaborn等库，将分析结果以图表的形式进行展示。
3. 问题解决：在实践过程中，我遇到了诸多问题，如数据采集、数据处理、数据分析等。
通过查阅资料、请教老师、与同学交流等方式，我逐步解决了这些问题。
三、实践成果1. 理论成果：通过本次实践，我对大数据的基本概念、技术原理和应用领域有了更加深入的了解，为今后进一步学习大数据技术打下了坚实的基础。
2. 实践成果：（1）完成了对某个城市人口数据的采集、预处理、分析等工作；（2）掌握了Python编程语言在数据处理和分析中的应用；（3）提高了自身的实践能力和问题解决能力。
大数据专业的实习报告题目
题目：探索大数据之美——我的大数据专业实习经历一、实习背景及目的随着互联网、物联网、人工智能等技术的飞速发展，大数据作为一种新兴产业，正逐渐改变着我们的生活和工作方式。
我国政府高度重视大数据产业的发展，将其列为国家战略。
在这种背景下，我作为一名大数据专业的学生，为了提高自己的实践能力和理论知识，利用暑假时间参加了一次为期一个月的专业实习。
本次实习的目的在于：深入了解大数据行业的实际应用场景，掌握大数据处理、分析和应用的基本技能，提高自己的专业素养，为将来的职业生涯打下坚实基础。
二、实习内容及过程1. 实习单位简介实习单位为我所在城市的某大数据科技有限公司，公司专注于大数据技术的研究、开发和应用，提供大数据解决方案，业务涵盖政府、金融、医疗、教育等多个领域。
2. 实习内容（1）大数据技术培训：实习初期，公司为我安排了专业的大数据技术培训，包括Hadoop、Spark、Python等大数据处理技术和工具的学习，使我掌握了大数据处理的基本方法。
（2）实际项目参与：在培训结束后，我参与了公司的一个实际项目，负责数据采集、处理和分析工作。
在项目过程中，我学会了如何与团队成员沟通、协作，提高了自己的实际操作能力。
（3）业务交流与学习：实习期间，公司定期举办业务交流会议，邀请行业专家分享大数据行业的最新动态和发展趋势。
通过参加这些活动，我对大数据行业的认识得到了进一步加深。
3. 实习过程（1）实习第一周：主要进行大数据技术培训，学习Hadoop、Spark等大数据处理技术。
（2）实习第二周：参与项目，进行数据采集和处理，学习Python编程，掌握数据清洗、转换等技巧。
（3）实习第三周：深入分析项目数据，利用机器学习算法进行数据挖掘，发现有价值的信息。
（4）实习第四周：撰写实习报告，总结实习收获，参加公司举办的业务交流活动。
三、实习收获及反思1. 实习收获（1）掌握了大数据处理的基本技术和工具，如Hadoop、Spark、Python等。
数据统计员相关的实习报告
实习报告实习岗位：数据统计员实习单位：XX有限公司实习时间：2021年7月-2021年9月一、实习背景及目的随着大数据时代的到来，数据统计和分析在各行各业的重要性日益凸显。
为了更好地将所学知识运用到实际工作中，提高自己的实践能力，我选择了数据统计员的实习岗位。
本次实习的主要目的是：1. 熟悉企业数据统计和分析的工作流程，了解企业数据管理的基本要求。
2. 掌握数据分析工具，提高数据处理和分析能力。
3. 学会与团队成员有效沟通，提高团队协作能力。
4. 增强自己的职业素养，为今后的工作打下坚实基础。
二、实习内容及过程1. 数据收集与整理在实习期间，我负责收集和整理公司各部门的日常业务数据，如销售数据、财务数据、生产数据等。
为确保数据的准确性和完整性，我逐一对各部门提交的数据进行核对，并将数据整理成统一的格式。
2. 数据统计分析根据公司领导的需求，我对收集到的数据进行统计分析。
主要包括：销售数据分析、成本分析、产能分析等。
在分析过程中，我运用了所学的基本统计方法，如描述性统计、推断性统计等，并使用Excel、Python等工具进行数据处理。
3. 制作统计报表根据分析结果，我制作了相应的统计报表，如销售报表、成本报表、产能报表等。
这些报表为公司领导提供了决策依据，并对公司未来的发展方向起到了一定的指导作用。
4. 数据可视化为了更直观地展示数据分析结果，我利用图表工具将部分数据进行可视化处理。
通过制作柱状图、折线图、饼图等，使公司各部门更容易理解和接受数据分析结果。
5. 团队协作与沟通在实习过程中，我与团队成员保持良好的沟通，积极参与团队讨论。
在遇到问题时，主动请教同事，虚心学习。
同时，我也向同事分享自己的见解和经验，为团队的整体进步贡献力量。
三、实习收获与反思1. 实习使我更深入地了解了数据统计和分析在企业运营中的重要性，提高了自己的数据处理能力。
2. 学会了与团队成员有效沟通，提高了团队协作能力。
3. 实习使我认识到理论知识与实际工作的联系，激发了我继续学习的动力。
数据分析见习实习报告
数据分析见习实习报告一、引言本报告是对我在数据分析实习期间所进行的工作和学习经验的总结与记录。
在这次实习中，我全面了解和应用了数据分析的基本知识和技巧，同时也深入了解了相关行业的需求和挑战。
下面将从实习的背景、实习内容、工作成果、困难与挑战以及总结与展望等方面进行详细述说。
二、实习背景本次实习是在某大型互联网公司数据部门进行的，公司业务涉及广告、电商、金融等多个领域，数据规模庞大，且不断增长。
在这个背景下，数据分析作为业务决策的重要支持手段，对于公司的发展至关重要。
三、实习内容在实习的初期，我参与了数据采集的工作。
通过学习公司的数据采集工具和内部数据库，我了解了数据的来源和基本整理流程。
在数据采集的过程中，我遇到了一些问题，如数据缺失、异常值等，但通过不断学习和与同事的交流，我掌握了一些常用的数据清洗方法，能够更好地处理这些问题。
随着实习的深入，我逐渐参与到数据分析的工作中。
我学习和使用了各类数据分析工具和技术，如SQL、Python、统计学方法等。
通过对公司业务数据的分析，我能够从中挖掘出有价值的信息，并撰写相应的分析报告。
同时，我也学会了使用数据可视化工具，在报告中使用图表、图形等方式直观地展示数据分析结果。
四、工作成果在实习期间，我从事了多个数据分析项目，并取得了一定的成果。
其中一个项目是对用户购买行为进行分析，以了解用户的偏好和购买习惯。
通过对大量用户访问、浏览和购买记录的统计和分析，我得出了一些关键的结论，并向团队提出了相应的改进建议。
这些结论和建议在一定程度上帮助了公司改进了广告推送和产品优化，提升了用户满意度和企业收益。
另外一个项目是对广告投放效果的评估和优化。
通过对广告曝光量、点击量、转化率等指标的分析，我发现了一些广告的优化空间，并通过A/B测试等手段验证了改进效果。
这些改进措施不仅提高了广告的投放效果，还为公司节省了广告成本，取得了经济效益。
五、困难与挑战在实习中，我也遇到了一些困难与挑战。
数据科学与大数据技术专业——职业生涯报告
数据科学与大数据技术专业——职业生涯报告一、自我分析我是一名就读于普通本科学校的大学生，专业是数据科学与大数据技术。
通过对自己的认真分析，我发现自己具有以下几个方面的特点：1. 个人性格：我性格比较沉稳、细心，善于思考和分析问题。
对待工作有着一定的责任心和执行力，乐于接受新的挑战和学习新知识。
2. 优势：我在数理逻辑方面比较突出，数学基础扎实，具备较强的数据分析能力和编程能力。
同时，我也具备团队合作精神，能够有效地与他人合作完成任务。
3. 劣势：相对而言，我在沟通表达方面有待提升，有时候在与他人沟通交流时会显得有些拘谨。
此外，我对于跨学科知识的了解还不够深入，需要不断充实自己的知识储备。
4. 兴趣爱好：我对于数据科学和技术方面有浓厚的兴趣，喜欢通过数据分析解决实际问题。
此外，我还喜欢阅读、旅行和参加一些社交活动，这些都是我放松自己、丰富自己生活的方式。
二、社会、学校、家庭环境分析1. 社会环境：当前社会对于数据科学与大数据技术等相关专业的需求日益增长，这为我未来的就业提供了广阔的空间和机会。
同时，随着社会经济的发展，对于数据分析人才的需求也在不断增加，这对于我个人来说是一个有利的发展环境。
2. 学校环境：尽管我所就读的学校是一所普通本科学校，但学校还是为我们提供了良好的学习环境和学习资源。
学校的师资力量雄厚，图书馆藏书丰富，实验室设备齐全，这些都为我们的学习提供了保障。
3. 家庭环境：我的家庭条件一般，父母是普通工薪阶层。
但是，他们对我的学业非常支持和鼓励，给予了我很大的精神上的支持和物质上的帮助。
这种家庭环境为我树立了正确的人生观和价值观，让我懂得了珍惜机会、努力奋斗的重要性。
三、职业目标1. 短期职业目标：在大学期间，我希望能够系统地学习数据科学与大数据技术相关知识，掌握扎实的专业技能。
同时，我计划参加一些与专业相关的实习或项目，积累实践经验，提升自己的综合能力。
2. 长期职业目标：我希望能够在毕业后找到一份与数据科学相关的工作，从事数据分析、数据挖掘等工作。
大数据分析综合实践报告(3篇)
第1篇一、前言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
大数据作为一种新型资源，蕴含着巨大的价值。
为了更好地理解和应用大数据技术，提升数据分析能力，我们团队开展了本次大数据分析综合实践。
本报告将对实践过程、实践成果以及实践体会进行详细阐述。
二、实践背景与目标1. 实践背景随着互联网、物联网、云计算等技术的普及，人类社会产生了海量数据。
这些数据不仅包括传统的文本、图像、音频、视频等，还包括社交媒体、传感器、电子商务等新型数据。
如何从这些海量数据中提取有价值的信息，成为当前数据科学领域的重要课题。
2. 实践目标（1）掌握大数据分析的基本方法和技术；（2）运用所学知识对实际数据进行处理和分析；（3）提高团队协作能力和解决问题的能力；（4）培养创新意识和实践能力。
三、实践内容与方法1. 数据采集与预处理（1）数据采集：根据实践需求，我们从互联网上获取了相关数据集，包括电商数据、社交媒体数据、气象数据等；（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等操作，确保数据质量。
2. 数据分析与挖掘（1）数据可视化：利用Python、R等编程语言，对数据进行可视化展示，直观地了解数据特征；（2）统计分析：运用统计方法对数据进行描述性分析，挖掘数据背后的规律；（3）机器学习：运用机器学习方法对数据进行分类、聚类、预测等分析，挖掘数据中的潜在价值。
3. 实践工具与平台（1）编程语言：Python、R；（2）数据库：MySQL、MongoDB；（3）数据分析工具：Jupyter Notebook、RStudio；（4）云计算平台：阿里云、腾讯云。
四、实践成果1. 数据可视化分析通过对电商数据的可视化分析，我们发现了以下规律：（1）消费者购买行为与时间、地区、产品类别等因素密切相关；（2）节假日、促销活动期间，消费者购买意愿明显增强；（3）不同年龄段消费者偏好不同，年轻消费者更倾向于追求时尚、个性化的产品。
2. 社交媒体情感分析利用社交媒体数据，我们对用户评论进行情感分析，发现以下结果：（1）消费者对产品的满意度较高，好评率较高；（2）消费者关注的产品功能主要集中在质量、价格、服务等方面；（3）针对消费者提出的问题，企业应加强售后服务，提高客户满意度。
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数据梦想与实践∙数是大数据的数，数是现实世界运行的痕迹，既然是从现实世界运行痕迹提取出来的，它的数据量就会非常的大，因此数据技术的一个方向一定是以超级计算的云，超级计算的数据库，大数据分析和云安全为基础的；∙梦，因为数只是一个技术工具，不是终极目标，而它要实现的梦想是什么呢？回归到我们中国就是中国梦，具体解读就是用数据技术来助力青山绿水，民生幸福，政治安定和经济繁荣；∙工我们都是一些工程师，这几个月我们有400人在一起，研发占比65%，我们要用数据技术来圆中国梦地开辟新的战场；∙场是战场，也可以是牧场，对内是放养，对外是战场。
在过去十年当中有很多新的技术名词出现了，有云计算，它是一种超级计算，是一种公共计算服务，有大数据，有移动互联网。
还有很多模式方面的类似于向O2O、C2B、工业4.0。
之前我跟阿里的王坚博士也有一个讨论，他认为之前有一个技术就要叫互联网技术，我们看到的所有技术，云也好，大数据也好，都是互联网在数据方面一个整体的某一个部分。
以前可能是盲人摸象，只是摸到了互联网某一个地方，类似于应用能力和大数据能力，如果我们聚集到一个整体就是以数据为中心的能力，这种能力不是诞生于传统的IT厂商，而是诞生于具体实践的创新。
这种能力可以无边界的信息获取方式，可以提供百年的创新引擎，今年的“互联网+”作为百行百业的基础设施创新的承载工具。
这个是互联网向外输出，也是“互联网+”向百强的传递。
但是“互联网+”有四个障碍，第一障碍是思维上的障碍，之前王坚反复提互联网是一种数据能力和基础设施，但是基础设施这种事项在百行并没有广泛地理解，我曾经到一个大学跟教授讲，现在拿年薪百万都没有真正的实操经验的人，为什么？学校培养不出来，学校没有云和科技基础设施，如果政府都没有，可能百度和阿里随时都能调动百十万台服务器，但是可能要把国家经济运行情况进行运算，拿出50台服务器的计算能力都没有这种设施。
有了它才能够实现B2B这样一种跨界，所谓BAT就是以前能力无法实现，所谓行业切割成条块，把复杂的事情缩小去给它做应用开发，今天我们有了庞大的能力，我们可以把全国税务数据集中到税务局去计算，这个就消除以往的条块边界，可以做到洞察真相。
我们还有一个平台选择，之前15年一哄而上，又一哄而下，商用平台其实并不多。
评价云厂商评价100个厂商这是一种笑话。
我们现在缺乏一种保障，一个真正云数据平台非常复杂，我们国家尤其是一线城市拥有这样的人才并不多，真正的大数据应用开发并不多，需要数据繁荣。
因此整个“互联网+”过程当中推动过程当中面临四大障碍，但四大障碍也面临四大机遇，抛弃传统的局部决策定位来做一次全新的整合式创新。
什么叫整合式创新呢？这一轮创新区别于以前不一样的是以前是细分技术、细分场景细分品类的一次创新，天下大事合久必分，分久必合，以前是细分，细分纵向领域，现在是整个趋势逆转过来，要做横向的场景化的细分。
如果有了云和大数据的平台只是像一个桌子一样具备一个基本能力，但是这个桌子上还要放上各种各样的满足于各行各业的菜，这个菜和桌子的应用就是场景化的过程。
它要面临哪些场景创新？技术整合，是不是把中国移动、中国联通、中国电信的环境作为一个基础接入进来，是不是要把浪潮、华为等应用整合进来，是不是要把真正的云和大数据整合进来，是不是要把大数据之上的应用开发整合进来？这是大数据开发整合过程。
另外一个之前数据是分割的，数据对于机构来讲就是权利，整合数据就是整合权利，整合全力过程如果没有清晰模式和价值导向是推不动的，很多时候是一把手才能够推动的工程。
第三个是整合人才，所有的应用区别于区域和行业，它实际上要做不同场景细分，它需要不同的维护人才到上面全站式一直到逻辑分层是需要很多人才，最近我们发现我们最缺的是统计学能力人，还有相应UI这样的人。
第四个还要做资金整合。
因为基础设施前期投入大，后期回报也大。
这些所有能力不光是输出出来，也要把整个四个能力方面要在具体场景中做大量工作，这就回到了我们认识和愿景，用最简单的文字，我们这个公司成立起来就是要用数据技术圆梦，要做一次“互联网+”，它是+号是双向的，就是BAT阿里核心内容平台，第二就是面向政企，也就是百行百应，第三就是场景开发服务。
4月份我们跟阿里签署了使命级的战略合作伙伴关系，头一次这种词冒出来，以前叫做战略合作伙伴关系，加了一个使命，使命是拿互联网创新能力输出出去拿百行百应的基础设施做创新工具，我们拿阿里云云平台作为我们合作，华为和浪潮硬件设备和软件设备对象，已经有人做了，别人干的我们不干，整合创新是我们做的事情。
所谓梦想必须要具体实践，下面我开始举例子，这个例子是浙江省的政务云，是个省级平台，实现价值一共有三个及第一个价值是成本集约，一个省级平台信息化投入软硬件加在一起一年可能大概5、6个亿，一个省一年大概有60、70个亿，绝大多数设备都是闲着，关键时候顶不住，比如开学的时候千军万马过来都支撑不开了。
大家知道基础云是成本集约，集中起来建，可能原来一半都不到的投入就可以做需求的接入，财政把其他的砍掉，集中来建，这叫集约。
还有一种是弱O，弱O不是去掉Oracle，因为Oracle在高频交易方面不错，但是很多地方不用Oracle的，可以换其他的数据库，尤其国产数据库。
省钱不是目的，最重要的中国梦要实现两个转型，一个是政务转型，一个是经济转型。
政务转型从管理型要走向服务型转型，经济转型从传统经济到信息经济到智慧经济。
实体经济加实体经济变成信息经济这样一个路径。
这张图我们把整个过程列了一下，最下面我们要建一个云计算和大数据的基础设施，今年5月1号正式上线，全部基于飞天，600台服务器，300个TB，这可能是初始，5月23号我们去Oracle，之前是沉淀下来，不是云计算，说白了还是虚拟化，把传统应用虚拟化了一下。
把数据用云计算构建，这是真正的大数据。
现在我们每个礼拜去几个。
第二，就是以前政府的所有数据是分散在各个部门的，这些部门实际上是貌合神离的状态，现在这些数据打通就形成很多的东西，比如每个区县近十年的水平图画出来，所以大家可以通过盐判某个地域居民的数量，通过烟酒可以判断消费，正常通过公安人口比对多图层是可以看到区域状况的。
因此在这里要进行数据打通，数据打通之后要进行清理，安全可控数据，还要可控提供一个初始化的互联网环境。
数据是最宝贵的数据，在不涉及到安全情况下，比如交通数据，气象数据是给万众创新提供很好的数据平台。
第三，我们要形成政府淘宝，政府提供的是什么？纳税人纳税之后政府要提供一种公共服务产品，公共服务商品来交易出来。
既然是一种公共服务产品，道理上它应该跟淘宝所提供的服务应该是一样的，如果是跟淘宝的逻辑一样的，能不能做政务淘宝呢？这个就是浙江省领导提出来的要做政务淘宝，把所有的政府服务抽象成具体的商品。
比如一个政府到底有多少个权利。
去年省领导就组织，查出来是16000多个权利，能不能删并减改最后4600个权利，最后像网上商品一样给大家提供服务呢，可以，所以现在都放到了云上。
放到云上之后能不能让所有百姓看到这个服务的流程，就像在淘宝买东西知道它在哪里了，我们知道事物来进行好评也可以差评，我们把阿里机构，使得政府4000多个变成淘宝4000多个机构一样，从管理型向服务型管理转变。
在这里举一个例子，如果办准生证是需要开单位证明，开户口复印件拿着这个东西跑五六趟，可能盖50个戳，这样跑来跑去，可以是用数据跑路，而不应该让人跑路，服务应该是一站式的，应该是缩短办理距离，如果这个完成它的功德是无量的。
这是我们在政务云上要提供的东西。
将来要逛淘宝一样可以逛衙门，这不是我们提出来的，这实际上是浙江省政府领导他在建设政府云的目标上所要时间的目的。
我们做了什么？这个词就是后台及服务，我个人叫后备服务，因为云是一个企业不是终极目的找技术，而是把它到后面找数据。
所有人要后台关键的及时性服务，能力要全站式，距离是零距离。
第二个是没必要的Oracle的开销我们可以把它可以去掉，整个去O的过程今年六一儿童节阿里云发布了一个PG数据库，它的数据是替代Oracle的数据可以特别简单，这整个过程跟大家分享一下。
这是一个简单的过程，我跟阿里云王博士聊的时候他也跟我讲，其实并不是为了去Oracle而去Oracle，而是当它的商品库最小容量要求，Oracle最大的能力够不到的时候才去。
我们现在要做的是分久必合，这个合很恐怖，这个数据库恐怕传统的数据库没有办法支撑，这是海量的分布式数据库才能够替代，这是我们的数据库的原因。
这不是貌合神离，而是真正的数据合在一起，完成大数据的过程。
我们大数据实现云和基础平台，这里面有公安数据、社保数据、工商数据、人口库、法人地理信息数据库，有半结构化和结构化的数据，公安不可能把哪个数据都放到那里大家都可以用，这个过程中数据集中和数据安全性就进行一次博弈，如何能达到它的平衡？首先之前有数据地方搞交易一定是伪命题，因为之前资产产权都不规定，一般很难交易。
之前就是把数据变成公共的目录，然后公安整合，社保还是在社保手里，不能因为社保的数据可以看到公安的数据，这个是数据仓库把垃圾清晰去掉，可以根据身份证信息进行系统计算，但是不能让上层的开发者看到具体人的信息，分级的安全产品管控，最终数据可易用性就是数据不搬家，可用即可见，这就是数据集中安全的平衡。
大数据真正的应用，破除安全平衡点，最关键一点在于能不能做到列表级的用户的管控，这是最主要的挑战点。
在此我们再来提供分析工具，大量的数据商业分析等等，以及数据地图等等需要大量的集成工具，这种工具我不建议到社区上找，最好是封装好一个套装在标准的平台上来进行万众创新的数据环境。
2009年美国也是从47个政府开始进行数据开放万众创新，慢慢地进入良性循环，这是我们目前正在做的事情。
除了政务转型之外，现在工业4.0，制造2025比较热，我们现在在几个具体的合作伙伴那里相应实践，这里面是基于云、大数据和机器人替代传统的云，现在机器人使用成本已经远远低于了用人的成本，人的工资五险一金，再加上平摊费用现在已经大于机器人。
机器人尽可能把计算集中到云端和大数据云端，机器人做到机器车间，机器车间就是黑的，连灯都不亮，全部就是黑着做事情。
但是这个车间一个车间一天产生的数据量是大于TB的，它海量信息都需要云计算的支撑。
另外机器人代替C2B，起到营销和管理手段。
工业云我们很快在7月1号左右也会发布出来它的具体事迹。
围绕云做一个小结，我们以前割裂了云计算、大数据和数据库的能力，这三个整合是闭环的能力，对于传统云可以做到云开发，在此之上可以做到应用层在线，数据库在线原始数据经过提取合并再经过相应分析才能够形成价值在线，价值在线提供更多的应用在线和更多的价值，它是一个完整的闭环。