公司治理-统计大数据的治理与应用
数字化在在公司治理中的作用(一)
数字化在在公司治理中的作用(一)数字化在公司治理中的作用摘要：数字化技术的迅猛发展深刻地改变了现代社会的方方面面，其中之一就是公司治理。
本文将探讨数字化在公司治理中的作用，并分析其带来的影响。
引言：随着信息技术的飞速发展，各行各业都在努力适应数字化时代的变革。
数字化不仅带来了便利和效率提升，而且对公司治理产生了深远影响。
本文将重点讨论数字化在公司治理中的作用。
数字化的重要性：•提升信息的收集和分析能力：数字化技术使得公司能够更快速地获取和处理大量的数据，帮助决策者做出明智的决策。
•加强公司治理的透明度：数字化技术使公司更容易向外界公开信息，提高公司治理的透明度，减少信息不对称。
•提高决策的科学性和准确性：数字化技术的应用使得公司决策能够基于客观的数据和分析结果，减少主观臆断的影响。
数字化在公司治理中的具体作用：1.数据分析能力的提升：–公司可以利用大数据分析来发现市场趋势和潜在机会，为战略决策提供科学依据。
–通过数据分析，公司能够更好地了解客户需求，提供更加精准的产品和服务，增强竞争力。
–数字化技术使得公司能够对内部运营数据进行更加详细的分析，优化流程和资源配置，提高效率和盈利能力。
2.决策过程的改进：–数字化技术使得公司决策过程更加科学和透明，避免了主观偏见的干扰。
–公司可以利用数字化工具对决策进行模拟和预测，为决策者提供更全面的信息和多样的方案选择。
–在风险管理中，数字化技术使得公司能够更好地识别和应对潜在风险，降低企业经营风险。
3.沟通与协同的改善：–数字化技术推动了信息的快速传递和共享，促进了公司内部和外部的沟通和协同。
–公司可以利用数字化工具建立在线协作平台，提高团队协作效率，减少沟通成本。
–数字化技术还使得公司与利益相关方之间的沟通更加直接和高效，促进了良好的利益关系。
结论：数字化在公司治理中的作用不可忽视，它极大地改善了信息收集和分析能力，提高了决策的科学性和准确性，加强了公司治理的透明度。
大数据技术在企业管理中的应用分析
大数据技术在企业管理中的应用分析摘要：大数据技术在企业管理中的应用已经成为了企业管理和发展的必经之路。
企业需要不断拥抱新技术，充分发挥大数据技术的优势，以便更好地应对市场变化和激烈竞争。
只有不断创新和优化管理，才能不断提高企业的竞争力和创新能力，实现企业可持续高质量的发展。
关键词：大数据技术；企业管理；应用措施；分析大数据分析在企业管理中的作用是多方面的，可以帮助企业更好地了解市场和技术发展，提供技术支持，缩短决策周期，发现现代技术发展趋势，提升企业的竞争力和运营效率。
因此，企业应该重视大数据分析，将其作为重要的管理工具，以更好地应对市场的变化和挑战。
一、大数据的概念、应用（一）大数据概念大数据是指数据量太大、类型太多以至于无法通过传统的数据处理工具进行处理和分析的数据集合。
这些数据通常具有高速、高容量、高维度和多样性等特点，需要使用新型的技术和工具对其进行存储、管理、处理和分析。
大数据的来源包括社交媒体、传感器、物联网、移动设备、云计算等。
（二）大数据应用大数据应用广泛，涉及各个领域，例如：一是商业智能和技术发展：大数据可帮助企业了解消费者的需求、趋势和行为，通过数据分析和预测，帮助企业制定更加有效的发展策略和技术决策。
二是医疗保健：大数据可用于研究疾病、制定诊断方案、改善患者治疗效果，帮助医生提供更加个性化的医疗服务。
三是金融服务：大数据可用于风险管理、欺诈检测、信用评估、投资分析等，帮助金融机构更好地管理风险和提高业务效率。
四是物流和供应链管理：大数据可用于物流路径优化、库存管理、运输调度等，帮助企业提高物流效率和降低成本。
二、企业管理当中运用大数据可发挥出的作用（一）确保企业信息统计更加真实大数据是企业管理的基础，然而现实中，企业收集到的数据并不一定都是真实的和准确的。
数据质量的问题可能导致企业在做出决策时产生错误或偏颇。
这时，大数据分析就可以发挥作用了。
大数据分析能够对数据中存在的错误和异常实现识别，剔除不真实、不可靠的数据，从而确保剩余数据的真实可靠。
数据治理在企业中的应用
数据治理在企业中的应用随着数码时代的到来，企业中的各种业务和数据量不断增长。
如何管理这些业务和数据，挖掘其中的价值，成为了每个企业都需要面对的问题。
数据治理作为一种全面、协调的数据管理方式，被越来越多的企业应用到管理中。
在这篇文章中，我们将探讨数据治理在企业中的应用，以及在数据治理中需要考虑的一些因素。
什么是数据治理？数据治理是指对企业中所有数据的管理、控制和监督，以确保数据的质量、完整性、准确性和一致性，从而支持企业的战略和业务目标实现。
数据治理需要同时考虑技术、流程和组织等因素，确保企业中数据的合理使用，降低风险和成本。
数据治理的应用1.提高业务的效率数据治理可以提高企业对数据的理解和使用，从而提高了业务的效率。
数据治理可以确定数据的格式和标准，为不同部门和系统提供一致的视野，从而更好地共享数据，改进业务流程，优化资源分配，快速识别问题并做出决策。
2.提高数据质量数据治理可以提高数据质量，从而减少企业中数据的重复和错误。
数据治理可以通过制定数据标准，监控数据质量，优化数据集，降低错误率，防止数据泄露和过时的数据，从而使数据质量更加可靠和准确。
3.提高企业的安全性和合规性数据治理可以提高企业的安全性和合规性，从而降低企业面临的法律和商业风险。
数据治理可以通过识别和保护敏感数据来保护企业的数据，确保存储、传输和处理数据的方式符合各种标准和法律要求。
数据治理的实践数据治理需要管理人员、数据科学家、IT人员和业务用户之间的良好沟通和协作。
有许多实践方法可以帮助企业实现数据治理。
1.制定数据治理策略制定数据治理策略是数据治理的第一步。
这需要了解企业的战略、业务和数据资产，并制定包括数据标准、数据安全、数据管理和数据质量目标在内的全面的策略。
2.建立数据管理组织建立一个有效的数据管理组织是实践数据治理的必要条件。
这需要指派数据拥有者、负责人或管理员，制定数据管理流程，并建立数据治理委员会，促进跨部门的合作和协作。
大数据分析在企业管理中的重要性与应用案例
大数据分析在企业管理中的重要性与应用案例企业经营的决策过程一直是一个复杂的系统，它需要企业经理人员综合各方面因素来做出决策。
而在数字化时代，数据成为了判断和决策的重要依据。
因此，企业管理者们开始注重大数据分析的应用。
大数据分析是指对数据进行收集、整理、存储、处理、分析和预测的技术和方法。
将大量数据进行处理和分析可以为企业提供有价值的信息，帮助企业工作人员做出更明智的决策。
让我们来看看在企业管理中大数据分析的重要性和应用案例。
大数据分析的重要性企业运营是一个错综复杂的系统。
因此，在该过程中，企业经理人员需要考虑许多因素，包括客户需求、市场变化、经济趋势等。
而这些信息也在日常工作中进行着广泛的收集和记录。
但由于海量数据的存在，以及研究和分析的复杂性，这些数据被困在各种形式的数据集里，并留下了大量遗漏的数据。
因此，大数据分析在这里起到了至关重要的作用。
首先，大数据分析可以帮助企业发现潜在的市场机会。
它可以分析市场趋势和客户需求，并预测未来的趋势。
这种数据驱动的方法能够帮助企业了解自己的客户，并提供更好的产品和服务，从而提高客户满意度和增加营收。
其次，大数据分析可以帮助企业预测成本和风险。
企业管理者可以通过提取历史数据和其他关键参数，使用算法和模型来预测成本和风险。
这项工作可以帮助企业提前制定相应的策略，降低风险和成本，并提高生产效率。
另外，大数据分析还可以帮助企业发现隐藏的统计模式。
通过大数据分析，企业可以从不同的数据源中找到不同的模式。
这些模式可能涉及客户需求、市场趋势以及其他诸多因素。
如果发现了这些统计模式，企业就可以更好地了解客户需求，并制定出相应的策略，满足客户的需求并提高产品质量。
大数据分析的应用案例大数据分析可以应用于企业的许多方面，以下是几个应用案例：1. 推荐系统电子商务平台和社交媒体网站等都运用推荐系统为客户提供个性化的产品和信息。
推荐系统基于大数据提供的客户数据，提高客户粘性，增加销售收入。
大数据背景下公司治理与资本结构动态调整
大数据背景下公司治理与资本结构动态调整随着信息技术的飞速发展和大数据时代的到来，企业面临着前所未有的变革和挑战。
在这种背景下，公司治理和资本结构的动态调整变得尤为重要。
大数据技术的应用能够为企业提供更为准确、全面的信息支持，帮助企业更好地运营和决策，从而为公司治理和资本结构的动态调整提供了更多可能性和机会。
一、大数据技术对公司治理的影响1. 更为准确的信息支持大数据技术能够收集和分析海量的数据，为企业提供更为准确、全面的信息支持。
在公司治理中，管理层可以通过大数据技术获取到更为真实的市场、行业和公司内部的数据信息，从而更准确地把握市场动态、把握公司内部状况，有针对性地制定公司战略和决策方案。
2. 更为科学的决策依据大数据技术的应用为企业提供了更为科学的决策依据。
通过对海量数据的分析，管理层可以发现更多的商机和潜在风险，可以更快速地做出决策。
这样就可以更好地应对市场变化，灵活调整公司战略，降低决策的风险性。
3. 更为精细的管理模式大数据技术能够帮助企业实现更为精细的管理模式。
通过对员工、客户、供应商等方方面面的数据进行分析，管理层可以更清晰地了解企业各个方面的运营状况，可以更科学地安排资源、制定政策，提高运营效率。
二、大数据技术对资本结构动态调整的影响1. 更为精准的融资需求评估大数据技术的应用可以帮助企业更为精准地评估融资需求。
通过对市场、行业、公司内部的数据进行分析，企业可以更清楚地了解自身的融资需求，包括融资金额、融资用途和融资期限等方面的需求，更好地选择适合自身的融资方式和渠道。
大数据技术可以帮助企业更为科学地优化资本结构。
通过对企业各个方面的数据进行分析，企业可以更清晰地了解自身的资本结构状况，包括资产负债情况、现金流状况和偿债能力等方面的情况，可以更合理地调整资本结构，提高财务稳定性和风险抵御能力。
1. 挑战：信息安全和隐私保护大数据技术的应用需要处理海量的数据，这就对企业的信息安全和隐私保护提出了更高的要求。
企业大数据的管理与应用
企业大数据的管理与应用随着互联网和信息技术的发展，数字化时代已经到来。
这一时代呈现出一种特征：信息爆炸。
大量的信息涌入人们的视野，给人们的生活、工作和经济带来了很多新的变化。
在这么一个时代背景下，企业大数据的管理和应用显得格外重要。
1、前言大数据概念的提出，意味着数字化时代的真正来临。
随着各种类型的数据的涌入，这些数据的规模越来越大，越来越复杂，应用难度也越来越大。
而对企业而言，如何高效地管理和应用大数据，意味着在这个时代的竞争中占有先机。
2、企业大数据的管理大数据的创建不是由一个单一的系统或者部门所完成的，而是由不同的组织进行的。
对于企业来说，如何管理这些数据就成为了一项重要的任务。
企业大数据的管理一般可以从以下几方面来进行：（1）数据的收集和整理数据的收集和整理是整个数据管理过程的第一步。
一方面，企业需要理解企业内外部的数据来源，搜集和分析分布在各处的不同数据来源，以了解数据的来源和质量。
并对样本选择和数据收集进行优化；另一方面，企业数据需要进行整理，对数据进行分类、清洗、去重和初步分析。
这些数据可以通过数据挖掘和机器学习算法进行分析，以更好地了解其潜在影响和增加信息价值。
（2）数据的存储和维护数据的存储和维护工作是企业数据管理的核心。
企业需要建立一个数据存储架构，包括数据的存储格式、数据结构和数据管理模型。
同时，考虑到数据的规模越来越大，企业需要定期维护和更新数据。
为确保数据的完整性、安全性和可靠性，企业需要采用一系列技术和策略来保护数据的安全，例如数据备份、加密和数据权限控制等。
（3）数据的分析和使用数据的分析和使用是企业数据管理的核心，主要目的是为了预测，优化和决策。
为此，企业需要采用适当的算法和模型，以通过大数据的分析，从数据中提取知识和信息。
同时，企业还应该不断进化和调整模型，以更好地支持决策和业务目标。
3、企业大数据的应用企业大数据的应用，主要是指如何将企业管理、业务活动、市场营销和客户服务等方面与大数据技术相结合，形成更为智能化的决策和实体经济应用。
数字化在在公司治理中的作用
数字化在在公司治理中的作用数字化在公司治理中的作用随着科技的不断发展和应用，数字化已经成为了企业管理和治理的重要手段。
数字化的引入和应用，使得信息的获取、处理和传递更加高效和便捷，对于公司治理起到了积极的促进作用。
本文将从信息透明度、决策效率、风险管理和股东参与等方面探讨数字化在公司治理中的作用。
数字化提升了公司治理的信息透明度。
传统的公司治理中，信息的获取和传递往往存在着时效性和局限性，导致决策者无法及时获得全面准确的信息。
而数字化技术的应用，使得企业可以通过互联网、内部信息系统等渠道实时获取和传递信息，提高了信息的时效性和准确性。
同时，数字化还可以将信息以更加直观和可视化的方式呈现，使得决策者更容易理解和判断，从而提升了公司治理的透明度和公正性。
数字化提高了公司治理的决策效率。
在数字化时代，企业可以利用大数据、人工智能等技术对海量的数据进行分析和挖掘，为决策者提供更加准确和全面的决策依据。
数字化技术还可以实现决策的自动化和智能化，通过算法和模型的支持，帮助决策者更快地做出决策，避免主观意识和偏见的干扰。
此外，数字化还可以实现决策的协同和共享，不同部门和层级的人员可以通过共享平台和工具实时协同工作，提高决策的效率和质量。
数字化加强了公司治理的风险管理能力。
企业面临的风险种类繁多，风险的发生往往给企业带来巨大的损失。
数字化技术的应用可以帮助企业实时监测和识别风险，通过预警和预测模型提前采取措施，降低风险的发生和影响。
数字化还可以加强对公司内部和外部风险的管理和控制，通过信息系统和数据分析技术实现对内部操作和外部环境的监控，及时发现和纠正潜在的风险隐患。
数字化促进了股东参与公司治理的程度。
数字化技术的应用使得公司与股东之间的沟通更加便捷和高效。
通过数字化平台，股东可以随时随地获取和了解公司的经营情况和决策过程，参与股东大会和表决，行使股东权益。
数字化还可以提高股东之间的互动和交流，通过社交媒体、在线论坛等渠道，股东可以分享意见和建议，参与公司决策和监督，增加公司治理的民主性和公正性。
大数据技术在企业管理中的应用解决方案
大数据技术在企业管理中的应用解决方案第1章大数据技术在企业管理中的概述 (3)1.1 大数据技术的概念与特点 (3)1.2 大数据技术在企业中的应用现状 (3)1.3 企业管理面临的挑战与大数据技术的关联 (4)第2章数据采集与存储 (4)2.1 数据采集技术概述 (4)2.2 数据存储技术概述 (5)2.3 企业数据管理策略 (5)第3章数据处理与分析 (6)3.1 数据预处理方法 (6)3.1.1 数据清洗 (6)3.1.2 数据整合 (6)3.1.3 数据转换 (6)3.1.4 特征工程 (6)3.2 数据挖掘技术 (6)3.2.1 分类与回归 (6)3.2.2 聚类分析 (6)3.2.3 关联规则挖掘 (7)3.2.4 序列模式挖掘 (7)3.3 企业决策支持系统 (7)3.3.1 数据可视化 (7)3.3.2 智能推荐 (7)3.3.3 预测分析 (7)第四章大数据可视化 (7)4.1 可视化技术概述 (7)4.2 企业数据可视化工具 (8)4.3 可视化在企业决策中的应用 (8)第五章大数据安全与隐私保护 (9)5.1 数据安全概述 (9)5.1.1 数据安全的重要性 (9)5.1.2 数据安全面临的挑战 (9)5.2 数据隐私保护技术 (9)5.2.1 数据脱敏 (9)5.2.2 数据加密 (9)5.2.3 数据访问控制 (10)5.3 企业大数据安全策略 (10)5.3.1 安全管理策略 (10)5.3.2 技术防护策略 (10)5.3.3 法律法规遵循 (10)第6章人工智能与大数据技术的融合 (10)6.1 人工智能概述 (10)6.2 人工智能在大数据中的应用 (11)6.2.1 数据挖掘与分析 (11)6.2.2 预测与优化 (11)6.2.3 智能推荐与决策 (11)6.3 企业智能化管理实践 (11)6.3.1 智能化管理平台 (11)6.3.2 智能化生产调度 (11)6.3.3 智能化客户服务 (11)6.3.4 智能化人力资源管理 (12)6.3.5 智能化财务管理 (12)第7章大数据技术在市场营销中的应用 (12)7.1 市场营销与大数据 (12)7.2 客户画像与精准营销 (12)7.3 市场预测与竞争分析 (13)第8章大数据技术在供应链管理中的应用 (13)8.1 供应链管理与大数据 (13)8.1.1 供应链管理概述 (13)8.1.2 大数据在供应链管理中的价值 (13)8.2 供应链优化与风险管理 (13)8.2.1 供应链优化 (13)8.2.2 风险管理 (14)8.3 企业供应链智能化实践 (14)8.3.1 供应链智能化概述 (14)8.3.2 智能化实践案例 (14)8.3.3 智能化发展趋势 (14)第9章大数据技术在人力资源管理中的应用 (15)9.1 人力资源管理与大数据 (15)9.1.1 人力资源管理的挑战与机遇 (15)9.1.2 大数据技术在人力资源管理中的应用场景 (15)9.2 人才选拔与培养 (15)9.2.1 人才选拔 (15)9.2.2 人才培养 (15)9.3 员工绩效与激励 (16)9.3.1 员工绩效评估 (16)9.3.2 员工激励 (16)第10章大数据技术在财务管理中的应用 (16)10.1 财务管理与大数据 (16)10.1.1 财务管理的概述 (16)10.1.2 大数据技术的引入 (16)10.2 财务数据分析与预测 (17)10.2.1 数据采集与清洗 (17)10.2.2 数据挖掘与分析 (17)10.2.3 财务预测与决策支持 (17)10.3 企业财务风险管理 (17)10.3.1 财务风险识别 (17)10.3.2 财务风险评估 (17)10.3.3 财务风险控制与预警 (17)第1章大数据技术在企业管理中的概述1.1 大数据技术的概念与特点大数据技术是指在海量数据中发觉价值、提取信息和实现智能决策的一系列方法、技术和工具。
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统计大数据的治理与应用华通人公司CEO 白欢朋统计大数据治理我们身边的统计统计无处不在，善于解读、分析、运用统计指标，将为科学决策和管理提供重要的数据支撑；但如果对统计指标的理解不够透彻，就会产生疑惑甚至是统计误用。
如：◆工业增加值的统计范围是规模以上工业企业，所以工业增加值增速严格意义上是指规模以上工业企业增加值增速，但经常被使用者认为是全部工业企业增速。
◆有些数据使用者对工业增加值增速波动大，产生疑惑，但很少有人全面了解规模以上工业企业的划分标准经历了三次调整。
2007-2010年为年主营业务收入在500万元以上的工业企业自2011年起，工业统计范围调整为年主营业务收入2000万元以上的工业企业2006年以前为全部国有及年主营业务收入在500万元以上非国有工业企业统计大数据与政府工作•产业升级•产业结构调整•招商引资经济发展•污染治理•资源调控•灾害防治环境保护•社会保障：医疗、教育、养老•交通•物价民生服务•城镇化建设•城市基础设置建设•房地产供给城市建设•流动人口管理•治安•重大事件应急管理安全维稳统计大数据行业数据进出口数据能源数据……资源数据排放数据气象数据……人口数据就业数据医疗数据……房地产数据建筑业数据交通数据……流动人口数据治安数据灾害数据……问题与现状数据使用难•领导决策中，所需报表需要手工制作手工传输，效率低•公众只能通过传统数据产品或网上下载电子表格文件查询数据，使用繁琐•内部用户使用数据亦需要通过多个电子文件进行手工组合，效率低易出现错误数据管理难•数据以电子文件或孤立系统的形式分散于各个部门，形成数据孤岛•不同数据版本存在于各个电子文件中，导致数据使用出现误差，造成不必要的麻烦•缺失兄弟省市数据，不利于比较核心痛点：数据融合与管理数据统一存储和管理，打破数据孤岛•所有数据按照大数据架构进行统一存储和管理，打破部门壁垒实现数据的整合•提升数据存储的安全性，避免因人员变动和设备故障导致数据的遗失和使用误差将文件流转化为信息流，提升数据管理的效率•将文件转化为数据库中的数据，方便进行各种数据质量的检验，及时发现问题提升管理效率•数据从采集到管理，全程可追踪监控，提升流程管理效率强化历史数据和数据版本的管理，提升数据质量•对数据多次变更进行版本管理，避免版本无用导致的数据管理事故•实现历史数据追溯和管理，提升数据实用价值核心痛点：提升数据易用性快速支持领导科学决策的数据需求•通过PC端和手机端简单易用的查询快速查找决策所需数据•通过PC端和手机端查询统计局制作并推送的各种报表为公众提供生动实用的政府数据公开服务•通过PC端和手机端生动便捷地获取各种统计数据，引导经济和民生建设合理预期，健康发展为各委办局提供数据共享服务•通过PC端和手机端增强各部门之间的数据共享，变单向输出为互动共享，促进数据交流积极性为局内提供专业使用的数据应用平台•提供专业灵活的数据查询和交叉制表，支持各种核算•提供系统化的数据产品（如：年鉴、月报、季报等）制作，提升工作效率数据治理要素与实施计划、制度与标准规法Plan & Rule & Standards数据质量提升是目标主数据管理是关键元数据管理是基础数据治理流程数据治理数据采集与使用监控建立数据标准制定数据管理流程形成平台与工具SDMX标准SDMX(Statistical Data and Metadata Exchange)标准始于2001年，由国际清算银行、欧洲中央银行、欧盟统计局、国际货币基金组织、经济合作和发展组织、联合国和世界银行等7个国际组织发起并资助建立的，其目的是促进统计数据及其元数据在国际组织及其成员国之间进行交换和共享。
UNSDWorld BankSDMX 标准的内容✓一是统计数据及其元数据交换的技术标准，易于数据的使用者获取并使用统计数据及统计元数据；✓二是统计术语及共同的元数据词典，以便对统计数据的正确理解和使用；✓三是可利用的工具软件，这些工具软件基于SDMX 标准，可实现统计数据和元数据的交换为实现交换与共享的IT 构造（IT Infrastructure for exchange and sharing ）内容指向型指导(Content OrientedGuidelines)SDMX 信息模型（informati on model ）基于SDMX 的统计数据结构定义乘积单位变量单位指标时间/频数国家库存流量数值(维度)(维度)(维度)(属性)(维度)(维度)(属性)(测量值)统计数据立方结构横截面国家ES IT FR AT旅游活动项目A100B010B020年份2005200620072004时间序列2006年的横截面数据1 2501 2161 22054612 578 2892 5291 257Tourism activity fixed at B010统计大数据治理流程梳理指标数据整理数据加载指标体系模板中心入库系统基础库工作库发布库查询展示应用建立数据交换传输传输报表查询跨表查询可视化查询分析预测地图可视化图表联动数据大管家平台基础库管理系统在线加载录入系统文件上传加载互联网终端移动互联网终端支持内部数据管理和各项统计数据应用发布库发布系统服务于社会公众，满足社会对统计服务接口工作库应用系统在单位内部或与协作单位共享使用，主要用于内部日常工作的开展，包括数据查询、搜索和数据产品应用1. 数据整合管理尊重现有流程与制度，实现在线化，提升效率与质量网络数据采集：采集前移提升效率与数据质量下载模板填写数据上传数据数据校验数据提交质量问题直接返回给上报部门进行核实各委办局根据流程在线上报数据整合管理服务：从横向和纵向增强数据实用性•纵向：通过对历史数据的整理，实现更方便快捷的时间序列分析，使数据分析更加深入，更好的支持数据决策•横向：通过对其他地区数据的补充，建立数据分析的标杆，使分析更加有的放矢纵向：对历史数据进行整理横向：补充其他地区数据数据内容补充：拓展数据宽度，建立比较标杆全国宏观数据•涉及GDP、投资、消费、进出口、物价、工资水平、财政、金融、农业、工业、建筑业、交通运输、邮电等方面•包含年度、季度、月度各地区宏观数据•涉及GDP、人口、从业人员、城镇居民收入与支出、固定资产投资、房地产投资、CPI、PPI、财政收支、社会消费品零售总额、进出口、工业企业利润、建筑业总产值、货运量、客运量、城市建设情况、环境保护情况等•包含各省及70个大中城市数据国际数据•涉及GDP、CPI、人口、失业率、土地面积、森林面积、耕地面积、粮食产量、商品进出口、客运量、货运量、同业拆借率、汇率、黄金流通、货币流通、利率等。
……2. 多层次数据应用高效支持科学数据决策，实践政府数据公开2.1 简便易用的数据查询简单易懂的分类浏览：帮助您了解数据资源查看指标解释排序作图灵活的跨表指标查询：快速制表发现问题指标分类备选指标选中指标指标查询收益：任意指标均可一键查询进行比较最易用的关键词搜索：用最通俗的词语查找专业的指标用户输入关键词用日常用语即可搜索关键词分词关键词分组指标词地区词时间词搜指标搜地区搜时间组合获取数据返回搜索结果2.2 可视化与决策支持让数据讲出自己的故事通过与KPI结合，形成各种数据可视化产品，充分帮助政府进行有效决策。
中国人口变化状况中国城镇化进程70个大中城市住宅销售价规模以上工业经济效益情况格变动地图重庆人均GDP变化情况房地产投资2015年2月份主要经济指标指标名称计算单位2月1-2月累计累计比上年同期增长（%）1、地区生产总值（季报）亿元---2、规模以上工业企业总产值亿元242.99 527.10 6.33、规模以上工业企业增加值亿元78.20 168.89 9.34、社会消费品零售总额亿元34.50 76.70 2.05、固定资产投资总额亿元35.17 41.40 -9.46、公共财政预算收入（实际数）亿元10.75 40.99 -8.97、公共财政预算支出（实际数）亿元10.06 17.04 -6.98、税收总收入亿元27.06 111.30 -8.6 其中：工商税收收入亿元25.53 107.36 -9.99、实际利用外资金额亿美元0.19 0.39 -38.210、进出口总额亿美元26.50 56.91 -10.3 其中：进口总额亿美元7.91 15.82 -15.72015年1-2月工业100强企业总产值排名单位名称工业总产值（亿元）比上年同期增长（%）企业核查情况合计310.087.61华为技术有限公司255.3411.7企业今年产品单价较上年同期有所提高，且今年的订单也较去年增多。
2比亚迪精密制造有限公司8.09-33.9本期订单减少，产销量下降。
3深圳市康冠技术有限公司7.498.6该公司今年订单同比增加，所以产值幅度增长较大。
4深圳市神舟电脑股份有限公司 6.08 3.4因新产品上市，产品销售好，故产值同比增长。
5深圳市航嘉驰源电气股份有限公司 5.7951.6年初市场需求向好，客户量增加，产值同比增长。
6兄弟高科技（深圳）有限公司 5.76-15.7市场竞争力大，订货量较去年下降较多，故产值同比下降。
7伯恩光学（深圳）有限公司 5.33-24.9因今年春节假期公司放假时间较长，生产量下降，故产值同比减少。
8信义汽车玻璃（深圳）有限公司 4.4420.1企业有一定的品牌效应，且今年订单饱和，生产充足，产量增加。
9彩迅工业（深圳）有限公司 3.7349.7因去年年底洽谈到几笔大订单，致今年初市场销售形势一路向好，故产值增加。
兄弟工业（深圳）有因机型变更，产量调整，销售量减主动式服务：定制报表的推送定期推送定向推送主要经济指标月度报告领导部门……工业百强企业总产值月度报告商业20强企业零售额月度报告分行业固定资产投资额月度报告……2.4 便捷的移动端随时随地查询数据随身的数据小秘书统计大数据应用案例“国家数据”系统平台时任国家统计局局长马建堂，授予为国家统计数据库作出杰出贡献的高余先先生奖杯，同时一并肯定了华通人的工作成果。
依托于ACMR 系统开发经验及统计数据开发使用经验，国家统计局创新升级了“涵盖内容更加全面、使用体验更加快捷”的新版数据库平台——“国家数据”。
该数据库平台主题更加鲜明、涵盖更加广泛、用户体验更加卓越。
其他成功案例重庆市统计局工业和信息化部电信研究院宁夏回族自治区统计局内蒙古统计局国家统计局社科文司国家统计局福建调查总队深圳市龙岗区统计局石家庄市统计局统计大数据平台发展方向战略目标一：构建从采集、加工、分析到应用的一体化数据平台数据管理层微观数据中心宏观数据中心元数据中心数据分析中心数据展示层门户数据查询数据可视化分析报告预测预警搜索政府决策支持系统公众发布系统法人库群人口库群……政企数据互动社区数据采集中心一套表系统问卷调研系统传感器统计系统大数据统计系统企业委办局……企业调查人员手机用户商业终端景点交通设施运营商招聘网站电子商务医院……报表上报系统战略目标二：构建基于大数据的数据采集体系通过多种互联网和大数据的方法建立新的数据采集体系：利用大数据监测日常数据或通过在线调研进行专题调研。