大數據理念需求導向

❶ 大數據時代下工作的幾點建議

大數據時代下工作的幾點建議_數據分析師考試

近年來，伴隨「物聯網」、「雲計算」和「大數據」等詞彙進入公眾視野，一個大數據時代正大踏步向我們走來。在這一背景下，我們應如何創新社會管理方式、做好群眾工作，是我們面臨的重大課題。

大數據時代給群眾工作帶來的影響

所謂「大數據」，是指所涉及的信息量規模巨大到無法通過目前主流軟體在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業和其他組織決策更積極目的的資訊。其具有四個特點（即4V）：「巨量」（Volume）、「高速」（Velocity）、「多樣」（Variety）、「價值」（Value）。運用大數據，會增加工作量和工作難度，也能讓群眾工作更加快捷、精準。這主要表現在：一是便於管理部門「摸清家底」；二是有利於優化流程、提高效率；三是讓民眾享受更加高效、公正、透明的服務；四是可以提前感知和預測事件苗頭及發展走勢。可以說，大數據為群眾工作提供了強大技術手段，它將在很大程度上改變群眾工作和社會管理思路：從「模糊管理」向「數據管理」轉變，由「經驗治理」向「科學治理」邁進，實現「智能社會」、「智慧城市」。

大數據時代群眾工作面臨的主要問題

數據意識薄弱。一些管理者數據意識比較淡薄，缺乏「用數據決策、憑數據施政」理念。

數據政出多門。由於缺乏統籌規劃，不少應用系統之間沒有統一的技術和數據標准，數據不能自動傳遞，缺乏有效的關聯和共享，從而形成「數據孤島」。

數據安全欠缺。利用雲計算對海量數據資源進行整合，使其從分散變得集中，增加了數據存儲的安全風險。 數據人才匱乏。大數據是一個綜合性課題，需要不同層級的人才，當前在黨政機關比較匱乏。

做好大數據時代群眾工作的幾點建議

在「教育」上下功夫，培養數據意識和數據素養，為大數據時代的群眾工作提供堅實思想保障。隨著信息技術的飛速發展，具備良好數據意識和數據素養，將成為黨政幹部做好大數據時代群眾工作的關鍵。首先，要把大數據專業知識列入各級黨政幹部教育培訓和年度考核；其次，舉辦各類講座和學術報告，普及大數據知識；第三，利用報刊、廣播、電視和網路等媒體開辟專欄，宣傳相關知識。

在「整合」上下功夫，實現數據互聯互通和充分共享，為大數據時代的群眾工作提供一流技術平台。應對大數據時代群眾工作的需要，消除信息孤島，實現數據的互聯互通和充分共享，建設統一技術平台，顯得格外迫切。一要堅持統一領導、統一規劃、統一標准、統一建設；二要遵循以「需求為導向，應用促發展」的工作思路，推進信息共享、互聯、互通平台建設與應用同步建設；三要採用國際先進的，符合我國信息化建設發展方向的、標準的、跨平台的信息技術。

在「防範」上下功夫，保護數據安全和公民隱私，為大數據時代的群眾工作提供可靠網路環境。我們在實施社會管理、做好群眾工作時，要特別注重對數據安全和公民個人隱私的保護。第一，將個人信息保護納入國家戰略資源的保護和規劃范疇，保護公民隱私；第二，加快個人隱私保護立法，加大對侵害隱私等行為的打擊力度；第三，加強對隱私保護行政監管，建立保護隱私測評機制；第四，加強對隱私權的技術保護，利用技術手段來保障公民隱私安全和合法權益。

在「創新」上下功夫，加強人才隊伍建設，為大數據時代的群眾工作提供優質智力支撐。沒有一流的人才隊伍，迎接大數據時代、做好大數據時代群眾工作將成為一句空話。因此，開發和培養一支大數據人才隊伍，不斷提高群眾工作的能力勢在必行。一要設立專門的數據管理崗位，建立政府「首席信息官」制度；二要委託高校、科研院所和國際知名企業，「訂單式」培養人才；三是利用「聘任制」，不斷吸引體制外的專業人才進入黨政機關，為大數據時代的群眾工作提供智力支持和人才保障。

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❷ 有關大數據的分析理念的有哪些內容

一、大數據的理念之：用全量代替樣本

1841年埃德加·愛倫·坡發表了文學史上的第一部偵探小說《莫格街謀殺案》，盡管這部小說的解答有些欠抽，但不可否認，它開創了偵探小說的一種模式——「密室」，而這種模式被後來人所追隨，以至於似乎沒有寫過這種類型小說的都不算是偵探小說作家。所謂的「密室」，就是在一個封閉的空間內犯下的兇案，終極目標就是解答出兇手的犯案方式以及如何從密室中逃脫。在一代又一代的偵探小說家的努力下，密室的難度越來越大，從正常人無法進入到所有人類都無法進入，直至正常情況下所有生物都無法進入。然而即便這樣，如果嚴格來說的話，絕對的密室是不存在的，它肯定會有空隙，就算看起來密不透風也從微觀的角度找到某些空隙。既然不可能達到絕對的封閉，只能使用相對的概念，對於正常人無法進入的空間都屬於密室，否則整個偵探小說界就少了一個很重要的組成部分。

剛接觸化學課的時候，接觸到了純凈物和混合物的概念，與此同時也提到了，絕對的純凈物是不存在的，即使是再精確的提純。於是，對於一種物質，只要沒有提到存在雜質，默認按照純凈物來看待，否則就不僅僅是幾道考試題的問題了，可能整個化學學科的研究都沒法開展下去了。例如兩種物質發生反應，如果按照實際情況都當作混合物看待，不斷的糾結於各種雜質的問題，那就偏離了真正的研究方向。

舉了上面兩個貌似不相乾的例子，想表達的觀點就是，和多、少這類的相對概念一樣，實際上全也是一個相對的概念，絕對的全也是不存在的。之所以這么說，主要有兩方面的原因：

首先，當數據量超過一個范圍之後，取得全部信息會很復雜，以至於可能根本是無法完成的任務。如果要獲取一個學校所有學生的某個信息，這個很容易，只需要將全校的學生聚集起來一起獲取，或者以班級為單位單獨獲取之後再進行匯總，因為一個學校不管有多大，學生人數都不會太大。而如果要獲取全市所有人的某個信息呢，這似乎就是不可能的了：如果在大街上隨機詢問，對於那些不出門的宅男、宅女們的信息就沒法獲取；如果挨家挨戶進行詢問，對於那種經常不在家的就不太容易能遇到，而且那種無家可歸的流浪漢的信息也沒有辦法獲取；如果通過電話詢問，也肯定有因為某種原因無非接電話的人，或者看到是

❸ 商業銀行應用大數據之策

商業銀行應用大數據之策

隨著以社交網路為代表的web2.0 的興起、智能手機的普及、各種監控系統及感測器的大量分布，人類正在進入一個數據大爆炸的時代，「大數據」的概念應運而生。大數據被譽為繼雲計算、物聯網之後IT產業又一次顛覆性的技術變革，已經引起各方面的高度關注。大數據的意義在於從海量數據中及時識別和獲取信息價值，金融業在IT基礎設施、數據掌控力和人才富集度方面較之其他產業更具優勢，具備了深度「掘金」的潛力。但是，大數據也給金融業帶來劇烈的挑戰與沖擊，我國商業銀行需要樹立「數據治行」理念，明確大數據戰略的頂層設計，加強大數據基礎設施建設，實施穩妥的大數據安全策略，方能從容迎接大數據時代。

大數據帶來的沖擊與挑戰

(一)傳統發展戰略面臨沖擊。傳統銀行發展戰略，是在預計未來金融政策、經濟環境的前提下,根據現有銀行人員、網點、客戶、資本、存貸款規模等資源佔有狀況,以及競爭對手、客戶需求狀況，來確定其戰略目標及發展路徑和方式的。步入大數據時代後, 對數據資源的佔有及其整合應用能力是決定一家銀行成功與否的關鍵因素,而傳統的網點、人員、資本等因素則趨於淡化,未來商業銀行的客戶營銷,將主要依靠對不同類型客戶需求數據的掌握，並開發設計出安全、便捷、個性化的金融產品。因此，這就要求各商業銀行在評判競爭對手實力與自身優勢時，要注重考量IT能力與大數據實力；在制定戰略目標時，必須兼顧財務承受能力來決定對大數據的投入,從而確保戰略規劃與大數據支撐相適應；在確定戰略目標的實施路徑時，必須將互聯網金融、電子渠道、數據的收集與挖掘作為向客戶提供服務的重要方式和手段。

(二)傳統經營方式面臨重大轉變。在大數據時代, 金融業務與互聯網深度融合, 商業銀行的經營方式將會發生徹底改變。在產品開發、營銷方面,通過對海量交易、行為數據的收集、分析和挖掘,科學構建數據模型, 分層客戶的不同金融需求可以得到充分展示,進而針對客戶需要、市場需求研發產品、開展營銷,真正做到以客戶為中心開發設計產品,並實現精準營銷,而不是以銀行為中心製造、推銷產品。在風險防控方面,許多商業銀行在風險分析和評估中，雖然已經引入了數量分析方式,但是因歷史數據的積累不足,經驗判斷依然在風險管理、決策中起主導作用。依託大數據，對客戶實施多維度評價,其風險模型將會更加貼近市場實際,對客戶違約率的取值變得更加精準,長期以來銀行憑經驗辦業務的經營範式將會得到根本改善。在績效管理方面,可以通過對大數據的有效利用,並藉助通訊、視頻、移動終端等技術手段，對商業銀行員工的工作方式、頻率、業績等做出更加准確的評價,有助於充分發揮績效考核的正向激勵作用。

(三)數據基礎設施建設面臨嚴峻考驗。進入大數據時代，數據來源的多元化主要體現在兩個層面：一是在金融業務鏈條之外。移動網路設備和網路社交媒體產生了極其豐富的實時化的客戶行為數據，在這種環境下，客戶行為偏好數據往往隱藏在社交網路之中。如果要實施「大數據工程」，商業銀行必須搜集開放的網路數據，但現有的銀行IT系統、技術手段還無力搜集、分析、利用大數據。二是在金融業務鏈條內部。隨著專業細分與金融外包的趨勢愈加明朗，由一家或少數幾家銀行掌控關鍵業務數據的時代已經走向終結，業務數據產生、流轉於金融業務鏈條的各個結點，業務數據、客戶行為數據不可能自動集成至某個機構，這對「大數據工程」的實施提出了嚴峻挑戰。

商業銀行的應對與謀變

(一)優先搞好大數據戰略的頂層設計。大數據戰略必須超越電子銀行部或IT部門的狹隘視角，面向全局、面向未來，以客戶需求、市場需求為導向，建立自身的大數據架構。完整的客戶數據必須是多維度的，至少包含以下幾個方面：一是客戶的基本信息，譬如信用信息、社交關系信息等；二是客戶的偏好信息，譬如金融產品偏好、金融服務偏好等；三是客戶的行為信息，譬如銀行范圍內的行為數據、外部行為數據等；四是客戶的分析數據，譬如客戶風險度、客戶價值度等。要想使這些不同維度的數據信息具有分析價值，首先必須具有合理的數據結構。但現實情況卻不盡如人意，各銀行的數據結構基本上是條塊分割的。為此，各銀行必須優先搞好頂層機制的設計與改革，逐步打破業務界限，重組業務流程，確保數據靈活性。

在總行層面上，需要抓緊制定大數據工作規劃，建立大數據工作推進機制。主管數據部門負責組織協調，對大數據工作進行統籌規劃、集中管理；業務部門負責大數據的搜集、整理、存儲、分析和應用，全面採集、多方式整合商業銀行內外部各類數據，形成數據管理、數據使用、數據推廣的有效工作機制。

(二)科學謀劃和打造大數據平台。一方面各銀行要積極與社交網路、電商、電信等大數據平台開展戰略合作，建立數據信息交流、共享機制，全面梳理、整合客戶各類信息，將金融服務與社交網路、電子商務、移動網路等深度融合。另一方面各銀行也可考慮自行打造大數據平台，以便牢牢掌握核心話語權。

(三)積極建設大數據倉庫。著眼於大數據挖掘和分析，對海量數據的持續實時處理，建設數據倉庫項目，為服務質量改善、經營效率提升、服務模式創新提供支撐，全面提升運營管理水平。在項目建設中，通過梳理整合經營管理關鍵數據，建立數據管控體系，搭建基礎數據平台。通過數據倉庫建設，運用數據挖掘和分析，全方位調整管理模式、產品結構、營銷模式、信息戰略，從根本上提高風險管理、成本績效管理、資產負債管理和客戶關系管理水平，實現多系統數據的業務邏輯整合，形成全行級客戶、產品等主題數據。

(四)以大數據思維推進金融互聯網化戰略。進入大數據時代，金融產業與信息技術將實現深度融合, 金融電子化的深度、廣度將日漸強化。各銀行必須順勢而為, 緊緊追隨迅猛發展的互聯網、移動互聯網浪潮, 積極實施金融互聯化戰略, 嘗試構建電子化金融商業模式, 著力發展直銷銀行、社區智能銀行、互聯網金融、電子商務等業務。這就要求各銀行應當從發展戰略的高度，將金融互聯網作為未來提供金融服務、提升核心競爭力的主渠道。

(五)依託大數據技術實現風險管理的精細化。大數據時代，商業銀行可以消除信息孤島，全面整合客戶的多渠道交易數據，通過經營者個人金融、消費、行為等信息進行授信，有效破解傳統信貸風險管理中的信息不對稱難題，降低信貸風險。為此，各銀行必須深化風險管理體制改革，運用大數據理念來構建以客戶為中心的全面風險管理體系，理順部門間的職責，淡化部門色彩，徹底打破以往小數據模式下形成的部門、機構、區域、產品間數據信息分隔管理以及由分支機構各自分散識別風險的做法，形成按客戶集中統一管理數據信息和高效協調機制。

要積極推行把現場調查與非現場數據信息挖掘分析相結合、模型篩查與經驗判斷相結合，以定性信息與定量財務、經營等多重數據信息的勾稽核驗等為重點內容的風險管理創新。總行要通過大量數據信息的挖掘分析，勾畫出客戶的全景視圖，更加全面地評估客戶風險狀況，有效提升貸前風險判斷和貸後風險預警能力。

要進一步完善基於大數據信息平台的集中式風險審查審批體制，採用大數據方式來驗證借款人的數據信息，校正申報機構或部門對借款人的風險判斷。運用合理的參數和模型，計量出可接受的最大風險敞口，精準識別和動態審查借款人的每一筆融資業務。再利用習慣性數據信息和常識性、邏輯性分析，作出更專業的判斷，使風險識別、防範、決策更加可靠、更加貼近實際。

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❹ 大數據時代要求保險公司實現以___為中心的業務轉型

導語：互聯網保險描繪了客戶與保險企業之間的新關系，在給保險業傳統客戶服務、產品開發和渠道銷售帶來挑戰和機遇的同時，深刻改變了保險業發展的生態環境。傳統保險企業必須積極主動改造和創新運營與服務流程，以適應新的保險業發展生態。
2011年以來，國內互聯網保險市場發展輪廓伴隨著互聯網金融的快速發展而日漸清晰。互聯網與生俱來的「開放、平等、互助、共享」基因促成了網路與保險的融合。特別是大數據、雲計算、移動互聯、網路安全等新技術的創新應用，使得互聯網成本低、便捷性強、效率高等優勢更加出彩。互聯網保險已經成為進一步推動保險市場發展的重要引擎。互聯網保險市場蘊含的巨大潛力，也使其未來發展被業內外所看好。
中國保監會披露的數據顯示，2011～2014年，國內開展互聯網保險業務的保險企業數量快速增長，每年增加約20餘家，從28家增加至85家。其中，中資公司58家，外資公司27家。保費收入已實現858.9億元，同比增速近200%，高於國內同期電子商務平台交易。
現狀：重要的新渠道業務
為互聯網經濟發展提供風險保障
近年來，國內電子商務平台交易日趨活躍，線上交易的便捷性促進了互聯網經濟的快速發展，也催生了新的交易行為。相對於實體店面對面的交易，線上交易不確定性的發生概率更高，從而激發了巨大的風險保障和管理需求。而互聯網保險築起了防範風險屏障，支持了互聯網經濟快速發展。
例如，網路促銷購物期間交易量陡增，網上賣家和買家都面臨風險。賣家面臨退貨發生時的退貨運費由誰承擔等問題，買家面臨賣家的信用風險等問題。近年來興起的「雙11」網購促銷節日，每位商戶平均退貨率為25%，個別商戶退貨率已突破40%。誰來承擔退貨費用，是買賣雙方爭議的主要焦點。退貨費用險的推出，有效解決了買家購物的後顧之憂。與此同時，賣家的低價利誘、虛假宣傳、信息欺騙等信用風險，以及風險發生後設置障礙、推諉拖延、退換困難等問題，著實令很多買家頭疼。信用保險就是針對賣家信用風險應運而生的險種。該險種在保障消費者權益的同時，釋放了商戶信用保證資金壓力。
類似產品還有很多，如快遞延誤險、貨到付款拒簽險，個人賬戶安全險、手機碎屏險等，這些產品契合了互聯網消費經濟碎片化、小金額、大規模、高頻次的特點，依託互聯網平台，服務大眾經濟，很快被市場接受並迅速形成規模。
促進保險企業轉型發展結構升級
一是新型技術的興起運用推動整個社會加速走向數字化。互聯網保險描繪了客戶與保險企業之間的新關系，在給保險業傳統客戶服務、產品開發和渠道銷售帶來挑戰和機遇的同時，深刻改變了保險業發展的生態環境。目前，保險市場競爭已經非常激烈，部分傳統保險業務增速放緩，傳統銷售渠道業務增長乏力。隨著生存環境日趨網路化，傳統保險企業意識到必須積極主動改造和創新運營與服務流程，改善服務能力，提升管理水平，推動企業轉型升級，以適應新的保險業發展生態。
二是互聯網保險成為保險企業重要的新渠道業務。保險企業主動運用新技術創新產品和完善經營模式，通過自建、合建或與第三方電子商務平台開展合作等多種方式，在互聯網專業化經營道路上努力前行。中國保監會數據顯示，截至2014年底，互聯網保險占行業總保費比例由2013年的1.7%上升至4.2%，對行業保費增長貢獻率接近20%。特別是新進入保險行業的中小型保險公司借互聯網實現了快速發展，其人身保險82%的保費收入來自互聯網保險。
趨勢：改變保險企業商業模式
隨著新技術發展和應用成本的降低，作為數字化社會最重要的基礎設施，互聯網及其相關技術正在快速普及，並已經滲透到生產生活的方方面面，包括信息技術、數據技術、移動互聯技術、雲計算技術和網路安全技術等在內的新技術，正在重構經濟社會生活方式，網路化生存將成為未來趨勢。
新技術改變企業與客戶的溝通聯絡方式，推動保險企業市場拓展能力和客戶消費體驗同步提升
對「觸網」企業來說，流量是關鍵。客戶流量將從點式接觸向面式接觸轉變，從鏈條式傳播向網路式傳播轉變，從線下個體接觸向線上海量客戶轉變。在單純依靠實體網點和營銷人員的銷售模式中，銷售終端的客戶接觸是有限的。銷售終端植入互聯網平台或場景中，在網路平台和終端接觸到海量客戶，將擴大客戶接觸范圍，提高傳播速度。
客戶體驗也從過去被動式接受向主動式購買轉變，從干擾型銷售向場景型營銷轉變，從介入式銷售向植入式營銷轉變。在傳統的線下個人營銷模式中，代理人基於利益強勢推銷，客戶體驗消極。但在互聯網保險銷售模式下，保險銷售植入消費者生活場景，使消費者在網路場景中適時接受風險提示並激發投保意願，客戶溝通從單向反饋向雙向互動轉變，從受時間空間限制向全天候、全景式轉變，從而提高溝通效率，改善客戶體驗。
而保險企業利用智能終端、互聯網和智能電腦技術，構建全天候響應系統，打破客戶溝通時空限制，實現雙向智能無時空限制的溝通交流，亦將有效提升客戶體驗，改善行業形象，增強客戶黏性。
新技術提升保險企業數據採集和挖掘能力，對市場需求快速作出反應，實現產品設計的定製化和個性化
大數據時代，運用信息技術手段加強保險企業經營管理數據的採集，可以建立起標准化、系統性的數據倉庫。在大數定律基礎上，通過挖掘、整理、分析和應用，可以推進產品向「以客戶為中心」轉型。
具體來說，綜合大數定律、大數據、互聯網和移動互聯技術，產品推送將向更加契合客戶保險需求，實現保險產品推送實時化、場景化，針對性和成功率不斷提高。通過實時化的產品推送，還可以滿足客戶碎片化、多樣化的需求，特別是基於海量數據的積累和分析，有助保險企業切入客戶日常生活場景，向客戶推送相應產品。基於客戶特定消費場景下衍生出某種風險管理需求時，及時應景的保險產品推送可以大大提高產品銷售成功率。
同時，消費者在收入水平、風險偏好和風險承受能力等方面的差異，決定了其風險保障需求的個性化，傳統的標准化保單很難滿足。通過自主化的投保購買方式，可以滿足客戶個性化保障需求，使客戶「主動」消費感受增強。產品定價的科學化、個性化、精細化，也有效提升了客戶滿意度。大數據運用下的產品費率釐定則更加精細化，尤其是移動互聯等技術的普及推廣，使得特性數據可以運用到產品動態定價中。
新技術正在提升保險企業風險管理能力，實現風險管理遠程化、實時化和智能化
新技術運用在遠程化方面，將實現遠程核保、核賠和風險監控，可以突破空間時間限制，有效提高工作效率。主要是移動互聯技術運用可以突破時空限制，快速掌握風險發生狀況，有效提高效率、降低成本、方便客戶。同時，移動互聯技術應用可以真正實現全天候風險監控和預警，實時為客戶提供服務，提醒客戶及時採取災害預防措施，最大限度降低災害事故可能導致的損失，既保護了客戶利益，也降低了保險企業經營成本。順應智能化技術發展趨勢，保險企業可以進一步加強對大數據的運用，逐步提升工作智能化水平，有效地降成本、提效率。
方向：向「以客戶為中心」轉型
「互聯網+」時代，保險企業需要緊緊抓住「以客戶為中心」主線，傾聽客戶心聲，深入挖掘用戶需求，不斷提升產品滿意度。保護好客戶信息資料，維護好客戶合法權益，珍視客戶對保險企業的信任。同時，保險企業互聯網保險業務創新必須要在監管邊界以內。
產品服務的設計要以客戶需求為切入點
傳統保險產品和服務的標准化開發模式無法滿足客戶多樣化、個性化和定製化需求，這也成為傳統保險銷售模式無法提供良好客戶體驗的主要原因之一。大數據、互聯網、移動互聯等技術的綜合運用，為保險企業提供了採集、挖掘、分析客戶數據的工具和平台，為實現碎片化、個性化的客戶需求提供了有力支持。保險企業要充分發揮技術優勢，以跨界視野謀劃，從細化客戶需求入手，著力專業化，突出差異化。充分掌握客戶市場需求，分析客戶行為變化，把產品開發的定製化和個性化建立在細分客戶需求、著力提升客戶滿意度的基礎之上。細化後的保險需求要通過費率分解進行對應，以便客戶進行個性化選擇。保險產品創新設計在由「產品導向」向「需求導向」轉變方向上要更進一步，不斷提高產品的便捷化，產品合同條款的簡約化、通俗化、親民化。將互聯網思維融入產品設計，能夠以網路化語言和表現形式向客戶展示產品簡介、合同條款、購買流程和服務銜接等內容。
切實保護好客戶個人信息
互聯網保險高度依賴網路信息系統，對系統運營維護、授權管理、硬體保護、軟體運行、數據加密、災備管理等多個方面提出了很高要求。客戶購買產品的過程，也是客戶個人信息向保險企業傳遞的過程，數據公開和客戶隱私安全的矛盾相伴而生。保險企業要不斷完善保險交易認證過程和用戶身份認證，具備有效的技術手段保證資料庫、數據傳輸的安全，加強數據備份。盡管數據公開共享是大數據時代的重要特徵，但數據具有的資產性特徵仍需要對客戶個人利益進行保護。互聯網保險信息系統與內外部諸多系統對接時，因銷售支付等業務交易行為存在的數據交換，會面臨黑客攻擊、病毒入侵、系統拒絕服務等各種可能的風險。保險企業在跨界對接交通管理、社會保障、健康醫療、徵信體系等領域時，要充分評估網路安全和個人隱私保護。
在監管制度體系內創新發展
產品創新能力決定了保險企業在互聯網道路上能夠走多遠。創新需要企業具有快速洞察互聯網全局的視野，需要快速調整精算思路和風控理念，需要不斷自我挑戰產品研發和業務運營體系。但是，保險企業也要時時牢記，創新要堅守底線思維。保險企業要在監管體系不斷完善的過程中，加強自律管理，加強發展過程中的自我完善和自我保護。盡管處於發展起步階段的互聯網保險需要一個相對寬松的發展環境，但互聯網保險發展過程中出現的侵害消費者利益、中小保險企業表現出的較弱的風險承受能力、傳統銷售渠道和網路銷售渠道之間的競爭等諸多問題，決定了互聯網保險創新發展仍然需要在持鼓勵包容態度的監管體系下完成。互聯網保險企業要適應在公開透明的環境下生存發展，加強信息披露，切實認真落實信息披露要求，實現以外部監管促經營管理水平提升。杜絕銷售誤導，切實保障消費者的知情權、選擇權和合法權益。

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❺ 大數據思維的核心是什麼

一、數據核心原理

現如今，大數據已成為不可或缺的重要資源，因此必須樹立基於數據的思維理念，用數據核心思維方式思考問題和解決問題，讓數據說話，用數據說話。

以數據為核心的理念反映了當下IT產業的變革，數據成為人工智慧的基礎。然而，海量數據既給數據分析帶來了機遇，也帶來了新的挑戰。大數據往往利用眾多技術和方法，綜合了源自各個渠道、不同時間的信息而獲得的。為了應對大數據帶來的挑戰，我們不得不採用新的統計思想和計算方法來處理海量數據。

二、數據價值原理

大數據時代讓數據變得在線，並且從當初的以“功能”為價值轉變為現在的以“數據”為價值。大數據的關鍵並不在於“大”，而在於“有用”，價值含量和挖掘成本比數量更為重要。通過利用有價值的數據能夠讓企業更好地了解客戶需求、消費傾向、喜好等等，並據此提供個性化服務。不管大數據的核心價值是不是通過預測來實現，但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。

三、全樣本原理

很長一段時間以來，由於記錄、儲存和分析數據的工具有限，准確分析大量數據成為一種挑戰。為了讓數據分析變得簡單，人們把數據量縮減到最少，選擇採用抽樣調查的方法。而在大數據時代，人們已經開始逐漸利用所有的數據，而不再僅僅依靠一小部分數據。全數據樣本調查相比傳統的抽樣調查而言更具真實性和可靠性，足夠多的數據可讓人們透過現象看本質，從而洞察事物的內在規律。所採集的數據量越大，越能更真實地反映事物的真實性。

四、關注效率原理

企業可通過分析大數據來讓決策更為科學，並且還應該由關注精確度轉變為關注效率。大數據之所以能提高生產效率和銷售效率，是因為它能夠讓人們知道市場及消費者的需求。只要大數據分析指出某件事物的可能性，企業便可根據相關結果快速決策、迅速動作、搶佔先機、提高工作效率。競爭是企業的動力，而效率是企業的生命，效率的高低是衡量企來成敗的關鍵。

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❻ 大數據應用方向思考

大數據應用方向思考
一、警惕大數據過熱
1.1過熱產生盲目性
國內大數據的宣傳早已過熱，很多區縣級政府也在考慮成立大數據局，政府對大數據熱幾乎沒有抵抗力，企業沒有緊跟就對了，在大數據高潮中反省政府的大數據行為、冷靜一下頭腦是有益的，畢竟大數據應用是一個經濟問題，一窩蜂地大數據會使人犯「大煉鋼鐵」一類的錯誤。
1.2大數據應用效益存在問題
大數據最積極的推動者是政府，但是政府工作如何從大數據應用中獲益一直沒有清晰的答案，有效的大數據應用集中於互聯網企業和金融領域並非政府工作，迄今一本像樣的政府大數據應用案例都編寫不出來，這種情況下推力政府大數據應用會帶有很大的盲目性，這是技術導向而不是問題導向，技術導向必然會造成浪費。
1.3大數據不是包治百病的神葯
現在對大數據的宣傳已經遠遠勝過對城市問題的探討，問題還沒搞清葯方就先開出來了，大數據葯方再靈也不可能解決自己都沒有診斷清楚的問題。任何技術都有其長處和短處，大數據也是一樣，都有其能解決與不能解決的問題，各地政府首先要明確要問題是什麼，然後再審視大數據技術能否發揮作用，不能反過來先定大數據再去找問題，政府工作明確目標永遠比搞清技術更重要。
二、大數據源自互聯網的推動
2.1大數據是如何產生的?
任何有社會影響力的新名詞都不是望文生義可以解釋的，這些名詞都被賦予了成語含義，「大數據」便是其一。歷史上超大規模的數據很多卻不被稱為大數據，是因為單純數據量增長並沒有形成巨大社會影響力。
大數據概念是大的數據量與現代信息技術環境相結合涌現的結果，因此引發了巨大的效益機會，「大數據」一詞的發明與宣傳是為了抓住這個新機會。
2.2沒有互聯網便沒有大數據
任何資源的價值展現都離不開特定的環境，互聯網前的海量數據因缺少規模化的社會應用而不為人們重視，互聯網創造了大數據應用的規模化環境，大數據應用成功的案例大都是在互聯網上發生的，互聯網業務提供了數據，互聯網企業開發了處理軟體，互聯網企業的創新帶來了大數據應用的活躍，沒有互聯網便沒有今天的大數據產業。
2.3大數據是「大智移雲物」的共同產物
如果沒有汽車與高速公路石油產業不會那麼重要，同樣，沒有互聯網、雲計算、物聯網、移動終端與人工智慧組合的環境大數據也沒那麼重要。大數據的價值並非與生俱來而是應用創新之結果，價值是由技術組合創新涌現出來的。離開環境的支持大數據毫無價值，就像離開了身體的手不再有手的功能一樣。
三、傳統大數據思維局限於支持決策
3.1傳統的大數據應用理念
人們對事物的想像力很容易受所用詞彙的暗示，「大數據」容易暗示人們關注數據規模而忽略信息技術背境的巨大變化所涌現的新機會。政府官員的工作經歷很容易把大數據應用想像為只是統計應用在數量上的升級，大數據的作用是提取信息，信息的作用是改進決策，數據多意味著信息多，信息越多決策就越准確。在不少幹部的理解中，部門數據整合起來就是大數據。
3.2兩種數據使用方向：支持決策與支持操作
在政府的工作中，數據對領導層的作用主要是改進決策，但基層工作人員不需要決策，數據是用來直接操作的。政府公共服務業務主要是操作問題，服務是規范的數據處理，基層工作人員只是按章辦事不需要決策分析。使用信息技術是為了提高操作服務的效率。發改委等十部門提出的「一號一窗一網」的服務要求所要解決的只是提高操作的效率。改進決策與改進操作是大數據兩種不同的使用方向。
3.3專家(人腦)與系統(電腦)使用大數據的特點
支持決策的數據應用是面向專家(包括領導)的，專家需要從數據中提取信息，以信息支持決策，從數據中領悟信息是人腦獨有的本領，但不同人信息領悟力並不一致，同樣的數據不同人領悟的信息不同，對決策的影響也不同，應用結果的不確定性是專家使用大數據的特點。。
支持操作的數據應用不能有不確定性，操作系統的數據應用是由系統控制的，操作按確定的規則進行，沒有自由量裁的可能，數據應用結果由軟體決定，這種應用是電腦在使用數據，電腦不懂信息只會嚴格依數據操作，這種使用數據的模式保證了大規模業務行為的一致性。
3.4政府不能忽略操作型大數據應用
政府工作存在著兩種大數據應用：支持決策與支持操作，但是在多數政府官員只想著大數據支持決策而想不到改進服務操作更有效益。大部分的政府服務的精細化改進並不是決策層次上改進，而是操作層次上的改進，政府提出的「一號一窗一網」式服務關鍵是提高操作的效率，實踐證明操作的優化的改進空間更大，大數據在提高政府決策水平上的成效往往不如提高操作效率成效明顯。
四、大數據決策的局限性
4.1大數據小數據的不同來源
以數據量來劃分大數據與小數據會忽略兩種數據更實質的差別，從數據產生的過程看，小數據是經人觸摸過的數據，包括人工填報或更新、核對等。大數據是機器自動記錄的、未經人觸摸過數據。
小數據來自業務流程中的人工填報、統計調查等渠道，統計調查是可以根據決策信息的需要專門設計的，為降低成本統計經常採用抽樣調查的方法。
大數據來自自動化業務運行的副產品，出於成本的考慮，政府不大可能專為收集信息而設計大數據收集鏈，為決策服務大數據只能利用業務系統產生的數據副產品，大數據的收集成本是由業務系統承擔的。大數據的來源受到業務系統種類的限制，不是所有的信息需求都能找到恰當的數據源。
4.2大數據適合小決策而不適合大決策
大數據適合在狹窄范圍內對具體事務決策而不適合於大范圍的決策。因為大數據的形成包含著先天的局限性，很多影響重大決策的信息恰恰是無法數字化的，例如國內外形勢、技術創新、隊伍士氣、重大事件(類似美國9.11事件)都無法數字化，可數字化的現象只是小部分，以為靠數據決策就能更全面也是一種誤解。政府重大決策需要考慮各方面的平衡，局部領域的大數據僅適合局部領域的決策，不適合面向全局的政府決策，精細化與全面性是不可得兼的。
4.3改進政府操作的大數據應用
政府的大數據應用不能只關注決策應用，改進操作的大數據應用往往能夠獲得更好的效益。政府對公眾的服務主要使用的還是以小數據為中心的資料庫，但是融入現場服務數據的應用可以將服務提高到大數據的層次上並增加智能化的應用。對政府基層工作人員的支持現場化、連機化，通過雲平台與實時通信能顯著提高一線人員的工作效率，是提高政府基層服務的智能化的重要措施，以改進服務操作效率的智能大數據應用會有更大的成效。
五、沒有人腦參與系統才能高效與智能
5.1人腦使用數據模式的效率制約
為人腦決策使用的大數據應用模式存在兩點不足：一是效率上不去，大數據分析結果一旦交付大數據應用就結束了，無法形成連續服務型業務，信息的進一步應用是領導的事情，與大數據處理無關了，人腦決策的慢節奏抵消了大數據快處理的價值。
其次是大數據信息決策的效果的不確定性，決策質量與領導人的知識、思維方式、決策風格密切相關，決策效果又與執行團隊的能力相關，涉及的不確定因素太多。人腦使用數據的模式無法實現數據應用效果的確定性。
5.2電腦使用數據模式的效率優勢
電腦使用數據的模式排除了人腦的參與，系統完全是由事先編寫的軟體直接處理數據，排除了人腦介入有兩點好處：一是運行速度快，信息技術的速度優勢得以充分發揮;二是保證了結果的確定性，系統的行為是可預測的，這將有利於系統可成為可組合、可疊加的功能模塊，能夠被集成為更復雜的系統。
5.3智能大數據應用可形成連續性業務
排除人腦參與的數據應用模式是信息技術的自動化應用，這種模式可綜合使用各種技術資源(包括雲平台、物聯網、移動終端、人工智慧等等)建立高速、流暢連續型服務，進入智能服務的新階段，常見的互聯網搜索、電子商務、移動支付、摩拜單車、螞蟻金服無一不是這類的智能大數據應用，這種持續的智能大數據服務更受公眾歡迎、社會影響力也更大。
六、智能大數據應用的發展空間
6.1所有的智能應用都是大數據應用
大數據是機器與機器對話的語言，只有機器與機器的高速對話才能產生如此規模的大數據。物聯網、雲平台、寬頻網、移動終端等設施要發揮作用都要依賴機器與機器的對話，隨著信息技術的大發展，機器與機器的對話速度越來越快、范圍越來越廣、規模越來越大，系統也越來越智能化，所有的智能數據應用都屬於大數據的應用范圍。
6.2智能化的作用是提高執行的效果
雖然大數據可以用於改進決策，但智能化的目標是提高執行的效果。計算機系統的作用是使規范性、可重復的工作做的更快。對於需要創造性的、非重復性的工作信息技術是依然無能為力的，人們發現幾十年來計算機對於人腦決策能力的提高始終不大，智能化應用機會還是集中在對規范業務的改進，規范業務是確定性的服務，遠比充滿不確定性的決策業務更能讓計算機發揮作用。
6.3操作型大數據應用的智能化趨勢
以提高執行效率為目標的大數據應用將向智能化發展，以互聯網為基層的現代信息技術的大發展已經為服務的智能化創造力良好的條件，早期由於通信與網路能力的限制只能在一台設備上存儲自動處理系統被稱為自動化處理階段，今天自動處理系統可以綜合應用網路通信、雲平台數據與軟體、物聯網感知數據與機器學習來實現更有效的自動管理，則被稱為智能化服務階段，排除了人腦參與的大數據應用進入智能化服務沒有任何障礙，大數據應用智能化成為必然趨勢。
七、智能大數據應用的活力
7.1 鮮活的數據
智能化應用中的大數據資源與信息決策中的數據資源的重大不同在於前者是動態形成的，其數據環境是不斷變化、不斷更新的，很多數據是在運行中自動生成的，數據資源與智能系統共生，這種數據資源很難轉讓，數據與服務系統是統一的生命體不能單獨存在的，離開了系統的數據可以用來分析但失去了原來的意義，如同離開了人體的手再也沒有原來的功能了。
7.2 實時的處理
在智能系統中的大數據應用是實時處理，面向信息決策中的大數據應用是批處理。實時處理能夠確保及時性，這對於提高服務效率、保持業務的連續性很重要，現在強調「一號一窗一網」式的為民辦事離不開對數據的實時處理。而信息決策類大數據應用則並不需要這種高效。
7.3持續高效的服務
智能化的大數據應用排除了人腦的干預，全部流程都是由電腦對電腦一氣呵成，這樣就能夠達到很高的運行效率，而這是智能化系統巨大的優勢，也是智能服務系統得以生存的原因，不論是搜索、購物還是其它自動化的服務，人的耐心都是很有限的，處理慢一點人們就會棄之而去。在信息決策大數據應用的結果是供人腦一次性使用的，處理速度就不那麼重要了。
7.4不斷積累的智慧
能夠不斷積累智慧的業務更有活力，易於修改是以軟體為基礎的業務的極大優點，這使得軟體系統成為積累智慧最方便的工具，信息系統的高速發展也得益於系統智慧積累的能力。一項可持續的智能化業務系統始終處於不停的改進、完善與擴展之中，不斷推出新版本的過程是智慧積累的過程，智慧的不斷積累增添了系統的服務能力與可持續性。
信息決策大數據應用則不具有這一優勢，其業務不連續很難推出一個又一個的新版本，智慧積累效率就慢多了。
八、小數據服務決定大數據中心的生存
8.1數據資源的時效性
數據資源像蔬菜一樣有保鮮期，極少有越老越值錢的數據。數據集中存儲很容易，由此而來的數據質量維護卻是一大難題。數據生成得快貶值也快，很多數據往往還來不及處理數據就失效了，反而是那些變化稍慢、穩定期稍長的數據容易得到較多用戶且服務也容易開展，這類數據大部分是小數據。
不同的數據使用方式對數據質量有不同的要求，面向操作的應用則對數據質量非常敏感，例如證照庫若不能及時更新就無法使用。信息決策類應用對數據的敏感性會差一些，大數據中心應當使數據的時效性與應用需求同步，要根據需求的價值有重點有選擇地組織好數據質量的維護。
8.2大數據交易中心的困難
大數據交易中心與成為建設熱點，在大數據應用剛剛開始，人們還沒搞清大數據交易是什麼概念時就建交易中心實在太早了。
實時服務的智能大數據應用的數據是鮮活的、是服務中自動生成的動態數據，要交易的是動態數據流還是截取的靜態數據，動態的大數據交易很難，不僅談判難處理也難，用戶需要建立動態數據的實時處理系統。
靜態的大數據交易更可行一些，但數據資源與應用需求並不容易匹配，這將會限制交易數的增長，另一困難是隱私權保護問題，數據需要脫敏，未脫敏的數據交易會受到限制，交易中心將長期面對交易稀缺的局面，經營很不容易。
8.3小數據服務需要補課
發達國家是在小數據充分應用之後才開始應用大數據，國內是在小數據應用還很不足時跨越式應用大數據。小數據應用補課是各地大數據中心必須重視的問題。要看到越是簡單的東西應用面越廣，小數據的應用空間比大數據大得多，尤其是整合後的小數據服務，極可能成為的數據中心最火的業務。
政府服務的精細化依賴的主要是小數據，把小數據的整合服務做好，大數據中心的工作即完成了90%，千萬不能輕視小數據服務，大數據中心的立身之本恰恰是小數據整合服務。
8.4大數據中心的經濟價值
大數據中心的生存本質上是一個經濟問題，人們想做交易中心也是希望能夠在經濟上更節約、更有效益，但是效益的基礎是應用規模，只有大量重復性、相似性的工作才有可能利用平台與工具來提高服務效率創造用戶價值，目前小數據服務更能夠滿足規模經營的條件。
政府公共服務的支柱還是小數據，單獨成規模的大數據服務不多，各種數據資源的綜合使用會有更大的創新機會，地理數據與政府服務相結合、推動政府服務的連線化動態化可能提升用戶價值，大數據中心要發展必須全力創造用戶價值，唯有用戶價值才能支撐大數據中心生存。
九、拓展視野，推動大數據應用創新
9.1理念創新，積極宣傳智能大數據應用
首先要拓展大數據應用理念，不能將大數據應用局限在政府信息決策的狹窄領域之中，而要看到智能大數據應用的廣泛空間，將智能大數據應用與大眾創業萬眾創新結合起來，將一切智能化應用都歸入大數據應用的范圍，大數據概念越廣闊應用越繁榮。
利用大數據改善政府決策是大數據應用的重要方面，過去已強調得很多了，現在需要強調的是政府公共服務的智能化、精細化。大數據不僅能改善決策還能改善服務，改善服務有著更廣闊的發展空間，公眾的獲得感更好。
9.2為大數據應用創造良好的基礎環境
對大數據應用最給力的推動是提供優良的通信環境和完善的信息基礎設施。大數據應用的基礎是超強的通信能力，通信能力影響全社會大數據應用的成本，包括用戶的時間成本與服務商的開發與服務成本，降低通信成本是對大數據應用創新極大的支持，土壤肥沃莊稼才能茂盛。
政府數據開放是推動大數據應用的措施之一，可為大數據應用帶來示範效果，政府要鼓勵企業利用政府大數據開展增值服務，使更多缺乏大數據處理能力的公眾也能從政府數據開放中獲益。
9.3鼓勵社會大數據應用的自組織創新
大數據應用是一項創新，政府不能只從政府決策的視角來引導大數據應用方向，而要從方便公眾受益的視角推動智能化的大數據應用，要鼓勵社會各界智能化大數據應用的合作與自組織創新，好服務都是各種應用技術組合創新的結果，政府宜推動智慧城市大數據應用的互操作，降低不同技術合作創新的成本來促進應用創新的繁榮。

❼ 互聯網3.0時代大數據技術和雲計算使需求導向的什麼成為可能

按需擴展計算資源。互聯網3.0時代大頌喊數據技沖櫻舉術和雲計算使按需擴展計算資源成為可能，為訓練和運行人工智慧演算法提供了必要的計算能力。雲計算（cloudcomputing）是分布式計算的一種，指的是通過網路「雲」將巨大的數據計算處理程序分解成無數個小程序，然後，通過多部伺服器組成的系統進行處理和分析這些小程序散碧得到結果並返回給用戶。

❽ 用大數據打造「三共」社會治理格局

用大數據打造「三共」社會治理格局
近些年來，社會變遷使得我國社會治理創新面臨多重挑戰，大數據思維可以促進整體性治理、精準化治理和參與式治理，提升我國社會治理的水平。我國各級政府的治理手段越來越依靠以雲端存儲為載體的大數據平台，民眾生活也越來越依賴以大數據分析為基礎的智慧化終端，大數據平台的建構越來越成為社會治理必不可少的一環。政府要不斷增強大數據在創新社會治理方面的優越性，通過建構多種模式的大數據社會治理平台加以實現。
其一，需求導向模式。即從「用戶」出發來構建大數據治理平台，「用戶」即普通民眾。十九大報告指出，中國特色社會主義進入新時代，我國社會主要矛盾已經轉化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾。百姓美好生活需求是什麼、民眾的痛點在哪裡，成為大數據參與社會治理的前提。獲取「用戶」需求，仍需要諸如智庫等第三方社會主體通過科學的方法來收集，並長期跟蹤獲得不斷變化的需求，為大數據社會平台提供准確的需求信息。獲知用戶需求後，政府和市場聯手搭建大數據社會治理平台，開發符合民眾需求的產品和服務。
其二，政績評估模式。在當前我國行政體制的運轉模式下，社會治理的績效在相當程度上應體現為政府績效，要杜絕「唯GDP論」的考核方式，將大數據平台的搭建納入幹部考核范圍，敦促政府尋求建立科學、高效、易用的大數據平台。目前較為流行的是BOO（Building-Owning-Operation）模式，即各級政府根據當地情況提出建設要求，大數據公司依託專業技術完成平台設計，社會主體按照實際需求進行運營評估。在這種模式下，政府不投入人力、不幹預運營、不主導評估、不獲得產品所有權，僅需為交付的產品買單而獲得使用權，不僅節省人力物力，而且讓專業人員運營平台更保證了數據的真實性。
其三，市場運營模式。構建大數據平台是一個共建共治共享的工程，它的建設成敗在於社會是否有活力，市場是否有熱情。在市場運營模式中，政府和社會主體分別提出需求，通過大數據公司的市場化創建與運營，調動市場主體的積極性，促進供需方進行公平交易，為頂層制度設計和基層社會治理提供保證，實現收支平衡的大數據平台常態化運轉。例如目前走在互聯網技術創新前沿的BAT（網路、阿里巴巴、騰訊）等大型互聯網企業正立足既有資源再創新，利用企業自身力量推出大數據的治理平台，推動政務服務便利化。
目前我國大數據推動社會治理創新還剛剛起步，對社會治理創新未能發揮真正的引導作用。而大數據的開放精準運用，必定會將社會引向共治共享。這需要突破以下瓶頸：
打破「數據孤島」，完善大數據基礎建設，由政府、市場和社會多主體共建大數據治理平台。由於收集技術和制度體系不健全，我國目前政府數據的調查、編碼和存儲的科學程度並不高；政府部門條塊分割，形成「數據孤島」，許多政府公共信息仍處於零散、分割、封閉狀態；政府主導建立大數據治理平台缺乏其他主體參與，完全依靠政府力量往往難以完成或者效率不高。此外，大數據前提是統一、連接和共享。政府部門之間要摒棄「地方保護主義」和「自我保護主義」，通過規范政府數據採集的標准、建設統一的政府大數據中心，推進公共數據開放和基礎數據資源跨部門、跨區域共享，優先推動信用、交通、醫療、衛生、就業等領域數據向社會開放。除了打通政府各個部門和條塊，還需要政府、市場及社會的共同參與構建大數據治理平台。目前以BAT為代表的互聯網巨頭成為收集大數據的先頭兵。社會民眾也在生產大量數據，如社區居民通過互聯網互動就是大數據的生成過程。因此要推動政府、企業和社會信息資源共建共享和開發利用，形成優勢互補、多元參與、開放競爭的發展格局。
運用大數據思維，深入挖掘大數據，多方低成本使用此平台的大資料庫及分析成果推進社會治理。「大數據」真實價值隱藏於各種各樣、毫無規則的數據之下，要發掘數據背後的價值並真正加以利用，才是大數據推動社會治理創新的關鍵。建立大數據社會治理平台仍是第一步，不解決好應用和服務的問題，重金打造的開放大數據平台很容易「空心化」，難以對社會治理和社會福祉產生應有的支持。從大數據社會治理平台上，政府、市場和社會等各類社會治理主體可以低成本地通過獲取、存儲、管理、分析等手段，將具有海量規模的大數據變成活數據，並廣泛應用於社會治理領域，服務不同社會群體。
全面提升共享意識，助力治理能力升級，引導由此形成的福利增值和精神歸屬。大數據的平等、開放和共享，與社會治理共享共融的本質有共通之處，政府利用大數據的契機，在全社會形成共享的精神：引導各類社會主體整合和開放數據，形成政府信息與社會信息交互融合的大數據治理平台，構建民主開放的社會氛圍；引導基層民眾參與社會協商、社區自治，促進政府與社會之間的協同和合作；引導社會和民眾尊重規則、秩序、信用等，培育全社會的公共文明和契約精神

❾ 中國新能源汽車大數據2023年產業大會成功召開

2023年3月19日，由沈陽市人民政府和新能源汽車國家大數據聯盟共同主辦的「中國新能源汽車大數據2023年產業大會」在沈陽市成功舉辦。遼寧省人民政府副省長姜有為蒞臨大會開幕論壇，沈陽市委副書記、市長呂志成，工信部裝備工業一司副司長郭守剛，新能源汽車國家大數據聯盟理事長張相木出席大會並致辭，大會還邀請到中國工程院院士、北京理工大學教授孫逢春，歐洲科學院院士、清華大學車輛與運載學院長聘教授曲小波，以及來自北京交通大學、武漢理工大學、華北電力大學等研究機構的行業專家，華晨寶馬、合眾汽車、沈陽鼓風機集團等企業代表，會議規模超過500人。沈陽市委常委、副市長周舟和中國汽車工程學會副秘書長閆建來分別主持了主論壇的活動和演講環節。

新能源汽車國家大數據聯盟秘書長電動車輛國家工程研究中心主任王震坡介紹《中國新能源汽車大數據研究報告（2023）》主要內容和相關亮點

聯盟東北分中心落地沈陽市，是聯盟繼西南分中心後的又一重要戰略布局，目前已經實現了以北京為總部，覆蓋西南和東北兩個分中心的空間布局。未來，聯盟將深耕新能源汽車大數據領域，夯實分中心數據資源基礎，更好地服務於聯盟會員單位和行業企業。

新能源汽車國家大數據聯盟東北分中心揭牌儀式

沈陽市鐵西區近年來圍繞動力電動化、能源低碳化、系統智能化進行產業布局，致力於打造多元參與的良性創新生態。此次共有賀利氏（沈陽）特種光源有限公司、國家能源集團，東北電力有限公司、遼寧大唐國際沈東熱電有限責任公司等20個項目參加簽約儀式。

鐵西區新能源產業項目簽約儀式同期舉行

大會同期還舉辦了新能源汽車展示活動，來自比亞迪、東風、合眾等多家車企的新能源乘用車參加展示。近年來，我國新能源汽車國內市場滲透率不斷提升，歐美、東南亞等地區的出口市場不斷拓展。此次參展車輛，搭載了諸多最新科技成果，更為直觀地展示了我國新能源汽車產業取得的顯著成果。

新能源汽車展覽展示

本次大會的成功舉辦為我國新能源汽車數字化轉型和高質量發展起到了積極的促進作用，尤其是深入探討了以數據驅動的新能源汽車安全體系的建設思路，有助於保障新能源汽車的安全可持續發展。作為戰略性新興產業，我國新能源汽車產業近年來取得了較為卓著的發展成果，為建設汽車強國提供了難得的戰略機遇，與會代表表示，要深入貫徹黨中央新發展理念，積極落實新能源汽車產業發展規劃，統籌發展、群策群力，向汽車強國目標穩步邁進！

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❿ 大數據的核心理念包括哪些內容

1、利用所有的數據，而不再僅僅依靠部分數據，即不是隨機樣本，而是全體數據。罩蘆陪
2、唯有接受不精確性，才有機會打開一扇新的世界之窗，即不是精確性，而是混雜性。
3、不是所有的事情都必須知道現象背後的原因，嘩辯而是要讓數據自己「發聲」，即不是因果關系，而是相關關系。
大數據時代需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優物蠢化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。