大数据交易客体
大数据交易客体即在大数据交易市场中交易的商品，大数据交易对象是大数据市场交易的商品，主要包括两类产品：经预处理的大数据产品和大数据分析产品。
经预处理的大数据产品是指对采集到的原始大数据进行清洗、脱敏后形成的产品。预处理主要解决两个问题：数据的无序性和数据的敏感性。只有经过完整预处理流程的大数据产品才能进入大数据交易市场。预处理大数据产品是指对采集到的原始大数据进行清洗、脱敏后形成的产品。
数据清洗是大数据预处理的第一步。其主要目的是清理脏数据，提高数据质量。脏数据主要表现为拼写问题、打印错误、非法值、空值、不一致值、缩写、同一实体的多个表示（重复）、不遵循引用完整性等。
数据脱敏是用随机字符或数据隐藏原始数据的过程，更具体地说，数据脱敏就是在一定系统规则下，对涉及个人隐私、商业秘密、国家秘密的真实数据进行适当改造的过程。脱敏一般可分为可恢复类脱敏、
不可恢复类脱敏。可恢复类脱敏是指经脱敏的数据可以恢复成原始数据，此过程一般需要利用加解密算法规则实现。不可恢复类脱敏是指经脱敏的数据无论如何都不能恢复成原始数据。一般而言，为了保证大数据交易中数据的安全性，采用不可恢复类脱敏方式对大数据进行脱敏比较合理。不可恢复类脱敏算法分为替换算法、生成算法。替换算法指利用特定的字符或字符串将脱敏内容替换，生成算法则在此基础上要求己脱敏数据有一定的逻辑规则，经生成算法脱敏的部分表面看起来很真实，但实际是假的。对大数据进行脱敏是合法交易大数据的最低标准，也是被广泛认同的。
大数据分析产品指对己预处理的大数据产品进行分析、建立数学模型、可视化处理等深度加工所得的大数据产品。分析、建模、可视化是不断提升大数据使用价值的几个环节，常用数据分析技术、商业智能技术、可视化技术、多媒体识别技术等都是这些环节经常采用的
技术，它能反映大数据应用的一种方向，一般来说，它比单纯清洗过后的大数据更能吸引大数据买方的注意。
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贵阳大数据交易所 规范交易 亮剑大数据经济
贵阳大数据交易所规范交易亮剑大数据经济 大数据不仅改变了我们的价值思维，也将改变中国的经济格局。以前的贵州省，俨然是有如桂林山水甲天下一样的美景，旅游是贵州省的标签，但是整体经济发展并不好。现如今，云计算和大数据的时代，让贵州抓住了机会，“云上贵州”成为新的代名词，成为全国关注的焦点，经济“弯道超车”成为可能。 抢滩大数据，架设新引擎 前不久，贵阳国际大数据产业博览会的盛景历历在目，不仅受到国家高度重视，企业广泛参与，更不乏BAT、甚至国际化巨头的身影。 从客观条件来讲，贵阳特殊的地形、气候因素，温度较为适宜，而且不适合发展化工、重工等产业，推进大数据产业的建设是时代大势所趋。 从深层次讲，贵州是全国率先开放政府数据的城市，尽管全国很多地方政府都在推动大数据产业的建设，但贵州省却是第一个以全省之力推动其发展的地区，因此获得了阿里巴巴、富士康等大企业的大力支持。 如今，数据中心集群地、中国数谷、数博会、数交所、大数据战略重点实验室、全城公共免费Wi-Fi无线热点等先后落地，为贵州的经济发展架设了新引擎。 看清价值，政府推动数据公开 中国已经来到转型期的关键时期，政府致力于通过实施“互联网+”行动计划，利用互联网、大数据、云计算为大众创业、万众创新提供平台数据和服务支撑。国务院副总理马凯在贵阳国际大数据产业博览会上指出，大数据已经成为新时代最具价值的宝藏之一。某种程度上说，谁拥有了大数据谁就拥有了未来。 数据在哪?统计显示，随着电子政务建设的不断发展，各级政府积累了大量与公众生产生活息息相关的数据，掌握着全社会信息资源的80%，其中包括3000余个数据库，数据“金矿”已经形成，亟待挖掘。 但是，长期以来，这些信息大多处于不对外公开状态，难以体现数据的价值。比如，部门之间、上下级之间的政府信息相互割裂，不共享，形成一个个“信息孤岛”，不仅制约了政府社会治理水平，也让百姓深受其苦，甚至出现了老百姓跑断腿证明“我妈就是我妈”的笑话，引起总理震怒。 清华大学经济学博士研究生冯煦明表示，人们往往只把公共信息公开和提高政府透明度联系起来。但实际上，开放公共数据的意义远不止此。如果埋藏在档案馆的文件中，数据永远只能是一堆数据;如果放在开放平台上，就有可能被深度挖掘，变成有用的信息，使社会运行更加高效。 认识到大数据的价值，国家领导人多次公开表态推动政府数据开放。自去年3月“大数据”第一次出现在《政府工作报告》中以来，就被李克强在不同的场合多次提及。仅去年就有6次国务院常务会议的议题与大数据运用有关。李克强总理曾表示：“不管是推进政府的简政放权，放管结合，还是推进新型工业化、城镇化、农业现代化，都要依靠大数据、云计算、所以，它应该是大势所趋，是一个潮流。” 紧接着2015年5月，国务院办公厅印发《2015年政府信息公开工作要点》，提出积极稳妥推进政府数据公开，为政府大数据的公开提供了政策支撑。
供应链金融(解读版)
供应链金融（解读版） 一、供应链金融及其特征 “未来的时代不是单个企业之间的竞争，而是供应链之间的竞争，谁拥有供应链的优势，谁就拥有竞争上的优势。”一直以来，Big Lots 公司都为自身的供应链管理能力自豪，近年来却遇到了供应链资金和财务流的压力和挑战。 BigLots 公司是美国一家折扣零售企业，世界 500 强企业之一，拥有近 1500 家门店，主要出售食品、饮料、玩具、家具、服装、家居用品、小电子产品等。公司的供应商有很多是中小企业，它们长期面临现金流的挑战，对 Big Lots 的供应链产生了不利影响。而供应商高达18％的借贷成本也会反映在产品价格中，最终增加了 Big Lots 的采购成本。 于是，Big Lots 与 PrimeRevenue（一家第三方供应链金融服务商）及美国国民城市银行一起推动了应收账款融资计划。一旦 Big Lots 采购了供应商的产品，供应商就对 Big Lots形成了应收账款，Big Lots 接受货物并认可该供应商开出的发票后，相关信息就输入了PrimeRevenue 运营的云端系统（这个平台操作类似于网络银行，每周七天全天候 24 小时）中。供应商在网上看到自己所有被认可的票据后，就可以选择等待 Big Lots 全额付款，或将应收账款转让给美国国民城市银行。如果供应商选择收到 Big Lots 已批复的发票账款（扣除贴现利息），PrimeRevenue 就会指示 Big Lots 将款项再付给美国国民城市银行，并从供应商收取的融资费用中赚取一定比例的费用，而美国国民城市银行则获得了相应的贴现收益。 这就是供应链金融实践的典型案例。这里，Big Lots 是核心企业，它与供应商之间形成了供应链上下游，与 PrimeRevenue 都是供应链金融的平台服务提供商。而美国国民城市银行则是风险承担者，帮助解决供应商的现金流问题。可见，各参与方在其中发挥了不同的作用，从而使供应链金融模式成功运转。 1．供应链金融的价值所在。 通过 Big Lots 案例不难发现，供应链金融的产生有其必然性。随着经济全球化和网络化的发展，不同公司、不同国家甚至一国之内的不同地区之间的比较优势被不断地挖掘和强化。一些经济和金融欠发达地区或资金实力不强的中小企业，却常常遭遇“成本洼地”。它们有发展潜质、在供应链中不可或缺，却往往缺乏大企业的金融资源，受到现金流的制约。我们知道，“资金流是企业的生命源泉”，当企业支出和收入的资金分别发生在不同时刻，就产生了资金缺口，中小企业常常因为上下游优势企业的付款政策而出现现金短缺问题。“目前来看，供应链融资模式是解决这一问题最好的可尝试的方式之一。”因此，探讨供应链金融，解决供应链中出现的金融财务问题，对于中小企业、对于整个供应链顺利运转意义重大。 2．供应链金融的概念及特点。 “供应链金融是一种集物流运作、商业运作和金融管理为一体的管理行为和过程，它将贸易中的买方、卖方、第三方物流以及金融机构紧密地联系在了一起，实现了用供应链物流盘活资金，同时用资金拉动供应链物流的作用。” 供应链金融的实质，是金融服务提供者，针对供应链各渠道运作过程中企业拥有的流动性较差的资产，以资产所产生的确定的未来现金流为直接还款来源，运用不同的金融产品，采用闭合性资金运作模式（即设置封闭性贷款操作流程来保证专款专用），借助中介企业的渠道优势，提供个性化的金融服务方案。通过为企业、渠道及供应链提供全面的金融服务，提升供应链的协同性，降低运作成本。具体
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) 一、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”。***（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。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。
供应链金融的发展现状
供应链金融的发展现状 供应链金融的目的主要是为供应链上的核心企业、上下游企业而服务，实现银行、企业以及物流公司的合作共赢。面对中小企业的融资高需求，供应链金融未来市场规模巨大，目前国内还处于发展起步阶段。随着金融科技的快速发展，将会在供应链金融上得到广泛的应用，对于降低成本、提高效率都起到了关键性的作用。 供应链金融是指将供应链上的核心企业以及与其相关的上下游企业看做一个整体，以核心企业为依托，以真实贸易为前提，运用自偿性贸易融资的方式，通过应收账款质押、货权质押等手段封闭资金流或者控制物权，对供应链上下游企业提供的综合性金融产品和服务。 一、供应链金融的国内发展现状 我国供应链金融业务最早产生于深圳发展银行。1999年，深圳发展银行在华南地区以“票据贴现”业务最先介入供应链金融领域。近年来，供应链金融已经在我国迅速的发展，已成为银行和企业拓展发展空间增强竞争力的一个重要领域，也为融资困难的中小企业拓宽了融资渠道。 在供应链金融模式中，由于融资依据的资产主要为应收账款、存货等资产，这些资产的规模大小也将影响我国供应链金融的整体市场规模。根据国家统计局的数据，我国2006～2015年工业企业应收账款净额年均复合增长率为15.6%，从2006年的31692.21亿元增长到2015年的117246.31亿元，增幅超过了3倍；我国2006～2015年工业企业存货复合增长率为12.0%，2015年达到102804亿元，相比2006年的36999.26亿元，十年里增长了1.8倍。应收账款和存货等资产的不断增长为我国供应链金融的发展奠定了坚实的基础。据相关数据预测，2020年我国供应链金融的市场规模将达到14.98万亿元左右。 数据来源：国家统计局 数据来源：国家统计局 二、供应链金融的发展趋势 （一）更多的市场主体参与 传统的供应链金融服务由于受到资金实力、牌照等门槛，主要以商业银行提供为主。随着互联网、大数据等技术的发展，更多的市场主体将可以利用自身的信息或技术等方面的优势，直接开展供应链金融服务，包括电商、物流企业或综合实力强的实体企业。
大数据区域市场研究报告33
数据交易的经济价值 建立?大数据交易所的可研分析 中关村?大数据交易产业联盟副秘书长 北京铭科实创科技有限公司CEO 刘铭
?大数据时代背景 数据交易所的定位 数据交易所的产品与服 务 数据交易所的建设途径
数据时代?大背景?大数据的资产积累 ?大数据的价值模式 ?大数据的变现途径 ?大数据的?金融属性
2013 年中国产生的数据总量超过0.8ZB （相当于8亿TB ），2 倍于2012 年，相当于2009 年全球的数据总量，预计到2020 年，中国产生的数据总量将是2013年的10倍，超过8.5ZB 数千亿网页 几十亿次搜索/天 交易数据、商家数据 社交、游戏数据 用户上传数据 BAT 代表的互联网公司 1000PB 100PB 30PB 100PB 上网记录、通话信息、位置 银行开户、交易 智能电表、水表 电信、金融、电力 10PB 30PB 公共安全、医疗、交通 实时摄像 300PB/Y 交通运行调度 医疗影像、档案 100PB/Y 气象、教育、地理、政务 商业、制造、农业、流通 生产数据 设计数据 监控数据 金融税务教育等 政府智慧城市 卫星预报 200PB 10PB
数据资产蕴涵巨大的商业和社会价值 3000亿美元——美国智慧医疗年度潜在价值 2500亿欧元——欧洲公共管理的潜在年度价值6000亿美元——服务提供者利用全球个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余 60％的增加——零售商利用大数据可获得的运营利润50%的减少——制造业设备装配成本
数据的间接价值通过应用体现 数据源（交易、科研、互动、传感） 数据获取和治理 数据存储 计算处理 分析和可视化 数据驱动的决策数据直接变现
大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案复习进程
大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习 题答案
第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？ 答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。
8.举例说明大数据的基本应用 9.举例说明大数据的关键技术 答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。
公共资源交易中心大数据平台信息化建设项目方案
公共资源交易中心大数据平台信息化建设项目 设 计 方 案 北京XX科技有限公司 2020年X月
目录 第1章项目概述 (7) 1.1 项目背景 (7) 1.2 建设目标 (7) 1.3 建设内容 (8) 第2章系统设计方案 (9) 2.1 总体设计 (9) 2.1.1 业务逻辑 (10) 2.1.2 解决模型 (4) 2.1.3 技术路线 (4) 2.2 公共资源交易网 (5) 2.2.1 概述 (5) 2.2.2 功能描述 (5) 2.3 后台管理系统 (11) 2.3.1 概述 (11) 2.3.2 功能描述 (11) 2.4 公共资源交易平台应用系统设计 (19) 2.4.1 公共资源交易平台整体概述 (19) 2.4.2 前台展示系统设计 (20) 2.4.3 后台管理系统设计 (42) 2.5 公共资源交易平台手机客户端设计 (108) 2.5.1 手机客户端的建设意义 (108) 2.5.2 APP移动电子商城的优势 (109) 2.5.3 建设目标 (109) 2.5.4 系统整体架构 (110) 2.5.5 移动电子商城结构 (111) 2.5.6 APP设计效果图 (111) 2.5.7 主要功能概述 (112) 2.6 安全保障系统 (113) 2.6.1 系统安全整体策略 (114) 2.6.2 网络安全策略 (114) 2.6.3 应用安全策略 (115) 2.6.4 数据安全策略 (119) 2.7 电子监察系统 (122) 2.7.1 政府采购电子监察 (122) 2.7.2 招投标电子监察 (126) 2.7.3 电子监察 (129) 2.8 语音通知系统 (136) 2.8.1 目标 (137) 2.8.2 系统功能 (137) 2.9 信息资源建设和数据库设计方案 (139) 2.9.1 数据库平台选型 (140) 2.9.2 资源数据库规划 (141)
大数据交易中的产权问题研究
大数据交易中的产权问题研究 摘要：大数据交易平台的建立让信息不再是一座座孤岛。然而我国大数据交易尚处于起步阶段，在相关法律政策缺失的情况下，大数据交易面临着巨大的产权风险。文章在调查国内外大数据交易的法律政策与实践现状基础上，对交易过程中涉及的授权合法性、交易安全、交易成本、交易公平、隐私保护等产权问题进行了分析，为我国的大数据交易从法律政策的制定、行业法规的建立、产权环境的改善等方面提出建议。 关键词：大数据；产权交易；产权 中图分类号：D913.4 文献标识码： A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2016073 Study on the Property Right Issues in Big Data Trade Abstract First， legal policy and practice of big data trade at home and abroad is investigated. Then，the property issues involved in the transaction process are analyzed， including the legality of the authorization，transaction security，transaction cost，justice of exchange， privacy protection and so on. Finally， in view of the problems found，the author puts forward the corresponding suggestions about the establishment of the
工作心得：我国大数据交易的发展现状、面临困难及政策建议
工作心得：我国大数据交易的发展现状、面临困难及政策建议 近年来随着大数据的广泛普及和应用，数据资源的价值逐步得到重视和认可，数据交易需求也在不断增加。2015年《促进大数据发展行动纲要》明确提出“要引导培育大数据交易市场，开展面向应用的数据交易市场试点，探索开展大数据衍生产品交易，鼓励产业链各环节的市场主体进行数据交换和交易，促进数据资源流通，建立健全数据资源交易机制和定价机制，规范交易行为等一系列健全市场发展机制的思路与举措”。在国家政策的积极推动、地方政府和产业界的带动下，贵州、武汉等地开始率先探索大数据交易机制。本文梳理了我国大数据交易现状及存在问题，针对性地提出了促进我国数据资源开放、推动数据应用和释放数据价值的政策建议。 一、我国大数据交易发展现状 （一）我国大数据交易发展特点 1.大数据交易平台建设进入井喷期。 数据交易平台是数据交易行为的重要载体，可以促进数据资源整合、规范交易行为、降低交易成本、增强数据流动性，成为当前各地促进数据要素流通的主要举措之一。从全国范围来看，2015年前成立并投入运营的有北京大数据交易服务平台、贵阳大数据交易所、长江大数据交易所、东湖大数据交易平台、西咸新区大数据交易所和河北大数据交易中心。2016年新建设的有哈尔滨数据交易中心、
江苏大数据交易中心、上海大数据交易中心以及浙江大数据交易中心。据有关数据预测，到2016年年底全国类似的交易平台数量可能达到15到20个[1]。 2.大数据交易变现能力有所提升。 在国家政策的推动鼓励下，数据交易从概念逐步落地，部分省市和相关企业在数据定价、交易标准等方面进行了有益的探索。随着数据交易类型的日益丰富、交易环境的不断优化、交易规模的持续扩大，我国数据变现能力显著提高。据《2016年中国大数据产业白皮书》不完全统计，2015年我国大数据相关交易的市场规模为33.85亿元，预计到2016年国内大数据交易市场规模将达到62.12 亿元，2020年将达到545亿元。 3.大数据交易仍整体处于起步阶段。 从整体发展水平来看，我国大数据交易仍处于起步阶段，突出表现在以下几个方面：一是数据交易主要以单纯的原始数据“粗加工”交易为主，数据预处理、数据模型、数据金融衍生品等的内容的交易尚未大规模展开。二是数据供需不对称使得数据交易难以满足社会有效需求，数据成交率和成交额不高。三是数据开放进程缓慢一定程度上制约了数据交易整体规模，影响数据变现能力。四是数据交易过程中缺乏全国统一的规范体系和必要的法律保障，无法有效破解数据定价、数据确权等难题。 （二）我国大数据交易的主要类型 1.基于大数据交易所（中心）的大数据交易。
(完整版)大数据技术原理与应用林子雨版课后习题答案
第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？
答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用 答： 9.举例说明大数据的关键技术
答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。
项目建议书(大数据方向)
XXX大数据资产交易中心 项目建议书 （代可研报告） 编制：XXXX 二Ｏ一X年X月
目录 一、项目建设背景和必要性 (2) 项目名称 (2) 建设单位概况 (2) 项目提出的背景 (3) 项目建设的必要性 (4) 二、项目选址 (7) 三、建设规模 (7) 四、建设内容 (7) 总体建设思路 (7) 硬件及设备明细 (8) 软硬件设备表及系统设计预算 (11) 大数据资产交易中心实施方案 (12) 各功能中心建设内容 (13) 安全系统设计 (15) 五、项目建设期 (16) 六、项目总投资及资金筹措 (16) 七、主要技术经济指标 (16) 八、组织机构与人力资源配置 (18) 九、项目实施进度表 (20) 十、风险分析 (21) 十一、结论与建议 (23) 一、项目建设背景和必要性 项目名称 XXX大数据资产交易中心项目（以下简称：交易中心） 建设单位概况 合资公司...
项目提出的背景 2014年3月，“大数据”首次出现在《政府工作报告》中，2015年一年内国务院常务会议6次提及大数据运用。在2015年7月和9月，国务院办公厅印发了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》和《促进大数据发展行动纲要》。 大数据成为推动经济转型发展的新动力。以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。大数据推动社会生产要素的网络化共享、集约化整合、协作化开发和高效化利用，改变了传统的生产方式和经济运行机制，可显著提升经济运行水平和效率。大数据持续激发商业模式创新，不断催生新业态，已成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。大数据产业正在成为新的经济增长点，将对未来信息产业格局产生重要影响。 大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇。在全球信息化快速发展的大背景下，大数据已成为国家重要的基础性战略资源，正引领新一轮科技创新。充分利用我国的数据规模优势，实现数据规模、质量和应用水平同步提升，发掘和释放数据资源的潜在价值，有利于更好发挥数据资源的战略作用，增强网络空间数据主权保护能力，维护国家安全，有效提升国家竞争力。 大数据成为提升政府治理能力的新途径。大数据应用能够揭示传统技术方式难以展现的关联关系，推动政府数据开放共享，促进社会事业数据融合和资源整合，将极大提升政府整体数据分析能力，为有效处理复杂社会问题提供新的手段。建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，实现基于数据的科学决策，将推动政府管理理念和社会治理模式进步，加快建设与社会主义市场经济体制和中国特色社会主义事业发展相适应的法治政府、创新政府、廉洁政府和服务型政府，逐步实现政府治理能力现代化。 大数据是云计算、物联网、移动互联网、智慧城市等新技术、新模式发展的产物，它具有数据量大、类型复杂、内容变化快的特征，蕴含广泛的应用价值和巨大的市场机会,将改变新一轮产业格局，推动经济社会的深刻变革。作为新兴
金融科技在供应链金融中的应用
金融科技在供应链金融中的应用 一、智慧化供应链金融与传统的供应链金融相比，具有哪些优势？ 这个问题首先要从什么叫智慧化供应链金融的内涵说起。智慧化供应链金融是建立在数字化、智能化的基础上的。 所谓数字化在计算机虚拟环境中对整个供应链过程进行评估和优化，并进一步推动整个生命周期的新型组织方式。数字化本身的概念内涵是在于什么，在于提高本身供应链的信息之间协同，这是数字化的含义。 而智能化呢，它在数字化的基础上，通过我们互联网、监控技术，来加强整个供应链信息管理、服务，来提高对供应链的可控性，并且初步，我们说的智能手段和智能体系，建构高效的运营系统，它的核心是在于提高我们整合供应链的效果，降低我们整个供应链的交易成本。 到了智慧化阶段，它在整个供应链过程中进行治理性的活动，也就是依赖我们所能获取各种数据，进行分析、推理、判断、构思和决策，某种意义上部分取代了我们人工分析方法、分析过程，它把整个供应链推到柔性化和高度集成的过程。 二、互联网供应链金融目前比较好的模式有哪几种？互联网供应链金融在大宗商品电商领域的应用实战可否举几个例子？ 供应商金融的模式各不相同，所有供应链金融基本的组织单元有四个：供应链上下游、平台服务提供商、风险管理者、流动性提供者，伴随着这四者的不同
组合而产生不同的模式。这里就有集合四个元素为一体的，譬如UPS和GE，这种模式一般是产业中的大企业。 我举几个好的例子，比如香港利丰集团，利丰集团从去年开始也在大规模推送供应链金融，他们在应用过程中涉及大量海外供应商，特别是我们中国的供应商。问题是即便一个供应商生产出产品，从形成提单到海运，到通关、清关、就地分拨，这时候发出账单有周期。假如周期是60天，也就意味着60天拿不到钱。可是我们今天大量中小型供应商承受不起几十天资金压力，正是在这样情况下，香港利丰集团2014年专门成立一家金融公司就是利丰信用，一旦我给你下单之后就可能形成潜在的应付账款，供应商可以把应收账款进行一次转让，我们大家知道金融当中最通俗一种金融做法叫保理。 有一个问题出来了，实际上我们今天很多供应商，如何去贴现，贴现是多少。再加上今天很多供应商没有给它下单，它需要引进设备提升能力，这种情况下让一个金融机构给它进行融资很难。所以也正是在这样一种状态下，今年利丰集团提出数字供应链，就是用大数据来驱动供应链金融。什么叫大数据所驱动的供应链金融，就是你们现在看到这个图。伴随供应链的每一个活动，怎么能够通过我们的信息化，能够把所有的供应链作用活动，能够把它高度数据化、信息化之后贯通，形成这种贯通。 再举一个例子，蚂蚁金服最近这两年大规模农村供应链金融。他们现在怎么做呢？首先在农村端建立了店小二，反过头来抓住产业龙头，跟龙头企业进行合作，对龙头企业整个生产经营进行支持，这样就渗透到客户的底层。两周前我来江苏，江苏有一个最重要的养殖大企业益客，益客现在中国禽类养殖三剑客之一。
贵阳大数据交易所702公约
贵阳大数据交易所702公约 中国-贵州-贵阳 2015年5月26日
公约目录 一、公约总则 (3) 二、交易所概述 (4) 三、交易所业务定位 (4) 四、加入大数据交易所会员的意义与价值 (5) 五、交易所交易时间 (6) 六、交易的数据类型 (6) 七、交易所的交易撮合服务 (6) 八、数据交易的结果 (7) 九、交易所支付结算体系 (7) 十、交易数据的准确性和时效性保障体系 (7) 十一、交易所运营体系 (8) 1.商业模式及收益来源 (8) 2.客户群体 (8) 十二、数据定价及交易模式 (9) 1.数据价格的影响因素： (9) 2.数据自动计价连续交易 (10) 3.大数据交易系统主要界面思路 (11) 十三、交易市场主体体系设计 (12) 1.数据供应商的资格认定 (12) 2.数据交易席位会员的合法资格认定 (13) 3.数据买方的合法资格确认 (14) 十四、交易所组织结构 (14) 十五、大数据交易所的职能 (14) 十六、大数据交易所的组织 (16) 十七、大数据交易所对数据交易活动的监管 (19) 十八、大数据交易所对会员的监管 (21) 十九、大数据交易所对数据交易对象的监管 (24) 二十、数据交易登记结算机构 (27) 二十一、管理与监督 (29) 二十二、数据交易的监督稽查 (32) 二十三、附则 (34)
一、公约总则 为了把握大数据产业革新浪潮带来的战略机遇，贵阳大数据交易所聚合相关大数据企业、行业协会、投资机构、科研院所、政府部门等制定《贵阳大数据交易所702公约》。希望通过本公约推动制定与推行大数据交易标准、交易安全、监管监察等规则制定，从而推进大数据交易的发展，形成相关技术与产业的创新，推动培育世界领先的大数据技术、产品、产业和市场。 1.为加强对大数据交易所及其会员的管理，明确大数据交易所的职 权和责任，维护数据交易市场的正常秩序，制定本公约。 2.本公约适用于在中华人民共和国境内设立的大数据交易所所有会 员。 3.本大数据交易所是指依本公约规定条件设立的，为数据交易的集 中和有组织的交易提供场所、设施，履行国家有关法律、法规、规章、政策规定的职责，实行自律性管理的法人。 4.大数据交易所发展理念：贡献中国数据智慧，释放全球数据价值。 5.大数据交易所发展三大要素：大数据清洗、数据建模分析、大数 据交易。
供应链金融的发展现状
供应链金融的发展现状文件管理序列号：[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]
供应链金融的发展现状供应链金融的目的主要是为供应链上的核心企业、上下游企业而服务，实现银行、企业以及物流公司的合作共赢。面对中小企业的融资高需求，供应链金融未来市场规模巨大，目前国内还处于发展起步阶段。随着金融科技的快速发展，将会在供应链金融上得到广泛的应用，对于降低成本、提高效率都起到了关键性的作用。 供应链金融是指将供应链上的核心企业以及与其相关的上下游企业看做一个整体，以核心企业为依托，以真实贸易为前提，运用自偿性贸易融资的方式，通过应收账款质押、货权质押等手段封闭资金流或者控制物权，对供应链上下游企业提供的综合性金融产品和服务。 一、供应链金融的国内发展现状 我国供应链金融业务最早产生于深圳发展银行。1999年，深圳发展银行在华南地区以“票据贴现”业务最先介入供应链金融领域。近年来，供应链金融已经在我国迅速的发展，已成为银行和企业拓展发展空间增强竞争力的一个重要领域，也为融资困难的中小企业拓宽了融资渠道。 在供应链金融模式中，由于融资依据的资产主要为应收账款、存货等资产，这些资产的规模大小也将影响我国供应链金融的整体市场规模。根据国家统计局的数据，我国2006～2015年工业企业应收账款净额
年均复合增长率为15.6%，从2006年的31692.21亿元增长到2015年的117246.31亿元，增幅超过了3倍；我国2006～2015年工业企业存货复合增长率为12.0%，2015年达到102804亿元，相比2006年的36999.26亿元，十年里增长了 1.8倍。应收账款和存货等资产的不断增长为我国供应链金融的发展奠定了坚实的基础。据相关数据预测，2020年我国供应链金融的市场规模将达到14.98万亿元左右。 数据来源：国家统计局 数据来源：国家统计局 二、供应链金融的发展趋势 （一）更多的市场主体参与 传统的供应链金融服务由于受到资金实力、牌照等门槛，主要以商业银行提供为主。随着互联网、大数据等技术的发展，更多的市场主体将可以利用自身的信息或技术等方面的优势，直接开展供应链金融服务，包括电商、物流企业或综合实力强的实体企业。 比如实体企业。传统的供应链金融模式里，实体企业往往只是作为核心企业存在，银行以其提供的上下游企业数据为依据，为中小企业提供融资服务。但随着核心企业对供应链金融的理解越来越深刻，开始利用自身资金或通过外部融资资金，直接对上下游企业进行授信。核心企业利用自身的信息优势，更加凸显出自己的作用。
大数据技术原理与应用 林子雨版 课后习题答案(精编文档).doc
【最新整理，下载后即可编辑】 第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。
3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？ 答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。
8.举例说明大数据的基本应用 答： 9.举例说明大数据的关键技术 答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。
11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。
大数据平台项目方案
xxx有限公司 大数据平台项目方案 文件编号： 受控状态： 分发号： 修订次数：第 1.0 次更改持有者：
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、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”。***（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。
大数据交易主体
不同的大数据交易平台对大数据交易主体有不同的限制。一般可分为三类：大数据交易平台、大数据卖家和大数据买家。 不同的大数据交易平台扮演着不同的角色。大数据交易平台根据其功能的不同，可分为三类：第一类只提供交易渠道，满足大数据交易的最低要求（数据脱敏）。以上海数据交易中心为例，它通过数据互联服务平台，将大数据买卖双方连接起来，不存储卖家的数据产品，不传输个人隐私数据；除上述两项功能外，第二种交易平台还具有进一步挖掘大数据价值的功能。以贵阳大数据交易所为例，它不交易原始数据，交易的是经由清洗、脱敏、分析等过程形成的大数据分析产品；跟前一种大数据交易平台略有不同，第三种交易平台不挖掘大数据的价值，而是通过向大数据来源方购买或者网络爬虫等方式获得大数据产品，此时，大数据交易平台的身份己转换为大数据卖方的身份，典型代表是数据堂。 大数据的买卖双方可以是自然人或法人（个人、企业、政府部门、组织、科研机构）。一些交易平台同时支持自然人和法人登记。数据
堂、数多多等交易平台则将注册用户限定为自然人。允许自然人注册的大型数据交易平台在限制大型数据交易实体方面更加宽松，增加大型数据交易量，大型数据交易市场已变得更加活跃，但在数据安全保护方面存在着重大隐患。反之，不允许自然人注册的大数据交易平台对大数据交易主体有非常严格的限制，如贵阳大数据交易所，只允许法人注册，外资数据买方也要进行资格审查。 大数据卖家可以分为两类：第一类是大数据来源方，占据大数据卖家的绝大多数，拥有非常丰富的大数据源，是“大数据矿山”的“矿主”，也是整个大数据交易主体中最具话语权的一方。大多数大型数据交易平台都有大数据来源方。第二类是大数据来源方代理方，它们受大数据来源方委托，为后者开发、开放数据，代替后者在大数据交易平台出售数据。重庆大数据交易市场、贵阳大数据交易所、华中大数据交易所等典型大数据交易平台支撑大数据来源方代理方。 以上就是全部内容，希望对大家有所帮助，感谢您的阅读！
大数据技术在供应链金融中的具体应用
大数据技术在供应链金融中的具体应用大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新的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。 近年来，供应链金融在大数据的支持下发生了脱胎换骨的变化，这种变化主要体现在信息的收集与分析方面。 大数据的应用拓宽了供应链金融的服务内涵，通过运用大数据分析技术，供应链金融服务者可以分析和掌握平台会员的交易历史和交易习惯等信息，对交易背后的物流信息进行跟踪分析，全面掌控平台和会员的交易行为，并通过掌握的信息给予平台会员融资支持。大数据的应用降低了供应链金融的业务成本和贷后管理成本。 大数据的应用一定是围绕着特定的商业目的，通过整合内部和外部、结构化和非结构化的信息来指引商业行为的过程。 在供应链金融中，大数据技术具体可以应用在以下方面： 1、精准把握需求，设计个性化金融和物流服务 大数据技术可通过数据挖掘匹配多种数据源，结合行业发展动态，精准把握中小企业需求，将企业寻找信息转换成信息主动寻找企业，为中小企业设计各种个性化供应链金融服务。同时还可以根据企业实际的运输节点、货物、目的地等需求提供个性化物流服务，提升物流的效率。
2、多维度分析和验证信息，降低信息不对称 传统模式下征信及自动贷后基于的交易数据主要依托于静态、平面的财报数据，这种数据容易出现人为加工等风险，参考价值不大。 而大数据应用模式下主要依托的是动态、可持续的财务数据源，其将对相关主体的财务数据、生产数据、现金流量、资产负债、研发投入、产品周期等多维度的数据进行全方位的梳理和分析，并通过订单、库存、结算、销售分配等明细交易记录进行对比和交叉验证。以此获得企业最真实的经营状态，提高征信服务质量，降低信息不对称。 3、分级预警、量化授信，精准把控风险 依托传统模式下征信数据所作出的授信决策存在单一、不准确、更新频次慢等问题。依托大数据技术，对企业的授信可通过模型结合动态数据源脱敏处理，根据行业数据和外源数据做出行情分析和价格波动分析，实现实时监控的分级预警、量化授信，实现风险的精准把控。 4、建立授信主体数据库，完善数据交互 传统模式下的供应链金融仅依靠核心企业客户的订单数据，缺乏各环节的配合和完整的交互数据。大数据应用模式通过交易网关数据模式建立授信主体全方位的数据库，从云端获取中小企业交叉数据，智能匹配中小企业进销存ERP系统，彻
大数据计算
李建中：大数据计算基本概念研究问题及部分解 作者：机房360出处：论坛2012-11-30 22:14 2012.11.30Hadoop与大数据技术大会(下午) 2012.11.30Hadoop与大数据技术大会(下午) 主持人：各位领导各位来宾下午好!欢迎大家参加Hadoop与大数据技术大会。我是本次大会的程序委员会主席之一，CSDN程序员杂志的主编刘江。首先我介绍一下这次大会是由中国计算机学会主办的、CCF专业委员会承办的大会。除了今天的全体会议之外，明天还有四个分论坛，希望大家不要错过。我们还有官方微博，如果有相关大方的发布信息可以从这里获取。另外微博评论注意加HBTC四个字母。 今天下午有来自各机构、公司的专家来分享技术。首先有请中国计算机学会大数据专家委员会副主席哈尔滨工业大学教授李建中老师为我们演讲，《大数据计算基本概念研究问题和部分解》。 李建中：非常高兴有机会和大家交流一下对大数据的理解。HIT是哈尔滨工业大学的缩写，所以我的理解可能和工业界有一点点的不同，请看一下我们学院式的对大数据的研究有什么样的看法。我讲三个问题： 第一，大数据的基本概念。 第二，大数据计算机其挑战。 第三，研究问题与部分解。 第一，大数据的基本概念。什么是大数据，实际上我的报告讲了很多了，为什么叫做描述?因为大数据实际上是结合了不可定义的概念，大是相对的，是相对目前的及拴系统计算能力来说的，今天的大数据明天就不是大数据，大数据有的人说三个V，有的人说四个V，V我也不详细说了。所以说，大数据存在已久。有一个会议叫SSDB是1983年创建的一个会议，这里面的论文就是在研究大数据，这个会议到现在已经有29年的历史了，现在为什么谈起来大数据呢?因为个时候大数据还没有那么普遍，涉及的领域很少，参加这方面研究的人也很有限，所以跟现在不同。现在的大数据和当时研究的不同主要有两点。