《2020中国大数据应用市场专题分析报告》

泸州市专业技术人员公需科目试题（一）一、单项选择题1、将坚持和加强党的全面领导贯穿数字政府建设的各领域、各环节和全过程，体现的是数字政府建设基本原则中的（D）。

A、坚持数据赋能B、坚持改革引领C、坚持以人民为中心D、坚持党的全面领导2、（D）主要解决城乡、区域间优质社会服务资源配置不均衡问题。

A、以多元化供给激发社会服务市场活力B、以智能化创新提高社会服务供给质量C、以数字化转型扩大社会服务资源供给D、以网络化融合实现社会服务均衡普惠3、《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》指出，实现更加充分更高质量就业，城镇调查失业率控制在（A）以内，居民人均可支配收入增长与国内生产总值增长基本同步，分配结构明显改善，基本公共服务均等化水平明显提高。

A、3.5%B、4.5%C、5.5%D、6.5%4、《数字乡村标准体系建设指南》指出了（A）方面重点任务。

A、四B、五C、六D、七5、打造乡村金融、文化、民政、社保、就业、医保、教育等公共服务体系体现了（B）趋势。

A、乡村经济数字化B、乡村民生信息化C、乡村治理数字化D、乡村文化数字化6、习近平经济思想是习近平新时代中国特色社会主义思想的重要组成部分。

十八大以来，其不断丰富和发展，形成了习近平新时代中国特色社会主义思想“十个明确”的第（C）个明确。

A、五B、六C、七D、八7、坚持（A）导向部署实施国家重大发展战略，是我国经济发展的战略举措。

A、问题B、目标C、理论D、实践8、摩尔定律是指集成电路上可以容纳的晶体管数目在大约每经过18个月到24个月便会增加一倍。

换言之，处理器的性能大约每两年翻一倍，同时价格下降为之前的（C）。

A、五分之一B、三分之一C、一半D、十分之一9、以数据为生产要素、打造（D）为核心的经济模式。

A、安全保障B、文化服务C、信息D、数据产品10、（D）是指由政府部门、国有企事业单位和相关中介机构履行法定职责，根据公民、法人或者其他组织的要求，为其提供帮助或者办理有关事务的行为。

证券研究报告作者：行业评级：行业报告| 强于大市维持2021年11月10日（评级）分析师缪欣君SAC 执业证书编号：S1110517080003分析师张若凡SAC 执业证书编号：S1110521090001行业专题研究目前GPU应用领域正从图形显示向计算领域拓展，我们看好GPU在大数据和AI时代的应用潜力，国产GPU厂商景嘉微是目前国内唯一商用GPU公司，国产化背景下我们看好景嘉微GPU在民用领域发展前景。

1、GPU：计算机图形显示核心。

G PU是计算机上做图像和图形相关运算工作的微处理器，采用流式并行计算模式，适合对密集数据进行并行处理，擅长大规模并发计算。

早期GPU多被用于2D和3D图形的计算和处理，近年也常常被用于需要大量重复计算的数据挖掘、AI训练领域。

GPU可以分为集成GPU和独立GPU，被广泛地运用于PC、服务器、游戏主机、汽车、移动等领域。

2、GPU两大应用场景：图显、计算。

2020年全球GPU市场规模达到999.1亿美元，测算2020年中国大陆GPU市场规模约235亿美元。

PC 是GPU重要应用领域，2020年全球PC GPU出货3.94亿片；服务器是AI的核心基础设施，GPU服务器是AI加速方案首选，一台GPU服务器通常搭载多个GPU加速芯片，2019年平均每台服务器配置8.02个GPU。

3、NVIDIA：全球GPU巨头。

Nvidia是目前全球市值最大的半导体公司，技术革新、场景拓展、外延并购三大因素驱动Nvidia持续进阶。

Nvidia产品主要分为两大类：图形处理、计算&网络，下游市场包括游戏、专业可视化、数据中心、汽车四大类，计算业务是Nvidia成长的主要驱动力，Nvidia中国大陆收入占比呈上升趋势。

4、景嘉微：国产GPU领军。

景嘉微主营业务分为图形显控、小型专用化雷达、GPU芯片三类，GPU芯片产品包括JM5400、JM7200，其中JM5400主要应用于公司图显模块中，JM7200成功拓展了民用和信创市场。

目录大数据时代，DPU芯片机会一触即发 (4)DPU是“第三颗主力芯片” (4)塑造全球市场千亿规模，中国市场5年CAGR超100% (7)多方竞逐下格局未定，国产新锐较有优势 (9)三类企业参与，产业链成熟 (9)重点企业及产品概览 (10)投资建议 (16)投资机会 (16)风险提示 (16)图表目录图表 1. DPU等三种核心芯片 (4)图表 2. 通过DPU三要素可以理解其作用和重要性 (4)图表 3. 英伟达将Bluefield DPU（左）集成到智能网卡（右）上 (5)图表 4. 近年来带宽性能增速远超CPU性能增速 (5)图表 5. 智能网卡将进入DPU发展阶段 (6)图表 6. 两种DPU技术方案的比较 (6)图表 7. 头部厂商技术路线 (7)图表 8. 中国DPU市场规模预测 (7)图表 9. 全球DPU市场规模预测 (7)图表 10. DPU产业链 (9)图表 11. 2020年中国DPU市场份额 (9)图表 12. 2021年公布新融资的国内DPU企业 (10)图表 13. 英伟达DPU未来三年路线图 (11)图表 14. 英特尔IPU C5000X-PL板卡（左）和IPU SoC芯片（右） (12)图表 15. Marvell对DPU的定义 (12)图表 16. Marvell OCTEON 10的DPU产品 (12)图表 17. 华为海思自研的智能网卡和DPU功能（2020年） (13)图表 18. 北中网科技是左江科技DPU业务主体 (14)图表 19. 中科驭数YUSUR自研的KPU架构 (14)图表 20. 芯启源DPU板卡产品 (15)图表 21. 芯启源推出EDA平台产品MimicPro (15)大数据时代，DPU芯片机会一触即发DPU是“第三颗主力芯片”DPU是以数据处理为中心的芯片，2020年NVIDIA战略中国将其称为CPU、GPU之后“第三颗主力芯片”，认为“它将成为未来计算的三大支柱之一”。

企业经营管理工作中财务大数据的应用分析发布时间：2023-02-16T02:58:22.443Z 来源：《中国科技信息》第2022年第9月第17期作者：郝笑辰[导读] 在企业的长期发展中，财务管理工作占据着不可替代的位置，而且财务数据是企业战略决策的重要依据，在企业的运营在发挥着决定性的作用郝笑辰河南豫能控股股份有限公司河南郑州 450000摘要：在企业的长期发展中，财务管理工作占据着不可替代的位置，而且财务数据是企业战略决策的重要依据，在企业的运营在发挥着决定性的作用，所以说财务管理也是企业管理中的一项重要内容，是提升企业竞争力的一个关键因素，只有加大财务大数据的实际性应用，才更有利于企业的经营和发展。

本文从当前企业财务大数据的作用及存在的问题入手，对其应用方法和策略进行了深入的研究和探讨。

关键词：企业、经营管理工作、财务、大数据、应用一、财务大数据应用的意义和作用在我国互联网的发展形势下，企业的财务管理工作的质量和效率都获得了很大的提升，而大数据在财务管理工作中的应用不但可以对数据信息的提取更加准确、高效，而且还能够将大数据的分析结果应用到企业的运营与发展当中，对提升企业综合竞争力有着不可忽视的作用。

1、提高工作质量和效率财务管理大数据化就是可以对日常工作中所记录的数据信息进行核对、查验和审计，找到相关的错误，并与前期的数据进行比较，找到不同年份数据的增长点。

传统的财务管理工作在进行这些数据的对比时，完全凭人工记账、整理和分析，不仅工作量大，而且错误率高，而在大数据背景下，财务数据的分析和总结果更具有全面性和详细性，整个工作流程也实现了智能化控制，对数据的查验和核对变得更加快速和高效，可以为企业的长远性发展提供更加详尽而全面的数据保障。

2、数据分析更完善当今企业的竞争不再是单纯的产品质量的竞争，要想使企业在激烈的市场竞争中胜出，就必须要提升其信息化、网络化建设，要将信息一体化技术应用到财务管理工作当中，这样企业财务工作才能实现大数据化管理和应用，才更有利于日常数据信息的分析与总结，能够实现各项数据之间横向、纵向的全面对比，然后再进行综合的分析，找到市场发展的规律，为企业的战略决策提升更加完善的数据信息，其次，大数据化的财务管理工作中，还可以根据数据分析所得到的规律进行建模，进而形成更加完善的经济预测和决策模型，并将其应用到企业的高级管理当中，为企业各项工作的开展提供强有力的数据支撑。

A13 B15 C17 D19A数据资源B基础硬件C通用软件D行业应用E安全保障A雄安新区B福建省C重庆市D四川省E广东省A技术更迭快B生产数字化C传播网络化D消费个性化E服务单一化A示范性B引领性C标志性D普遍性A云计算B大数据C物联网D工业互联网E区块链A传统基础设施B信息基础设施C融合基础设施D创新基础设施E改进基础设施A数据信息资源逐步成为新的关键要素资源B数字技术创新是数字经济持续发展的源动力C平台化是数字经济主要产业组织形态D产业融合是数字经济主要表现形式E多元共治是数字经济时代必然的治理要求A经验、知识、方法B方法、数据、经验C数据、数据、数据D数据、经验、知识A加速数据要素价值化进程B推进实体经济数字化转型C着力提升产业基础能力D强化数字经济的治理能力E深化数字经济开放合作A气候变化B种族歧视C经济发展缓慢D文化差异较大A经济全球化B世界多极化C发展多样化D社会信息化E文化多样化A土地B劳动力C资本D技术E数据A上海B北京C深圳D广州A二线B一、二线C西南部D东部A数据中心B工业互联网C人工智能D区块链A加快关键核心技术研发和产业化B提高数据中心的效率，降低数据中心的PUEC统筹布局，加强数据中心的绿色集约建设D支持龙头企业的全球化布局，提高国际化的竞争力E完善政策标准体系，引导产业良性发展A产业基础能力不强B先进技术存在差距C国际化发展水平有待提高D法律制度环境不完善E数字经济发展不平衡A大型化B虚拟化C综合化D资源化A新产品B新模式C新业态D新就业E新消费A雄安新区B福建省C浙江省D四川省A20%B25%C30%D35%A智能制造B绿色低碳C共享经济D现代供应链E中高端消费A数据B算力C算法D网络E技术A上游B中游C下游D以上都不对A数字经济B开放经济C共享经济D绿色经济A互联网B大数据C人工智能D数字经济E实体经济A高速泛在B天地一体C云网融合D智能敏捷E绿色低碳、安全可控A数字生产方式B数字技术C数字化公共服务D数字化治理E数字化转型A平台经济B区域经济C生物经济D数字经济A从技术创新到模式创新B从自动控制到智慧感知C从单一产品到全程服务D从前端前台到云端云台B云服务C房地产出租D互联网接入服务E资产分配A智慧城市B操作系统C平台垄断A数字经济B数字社会C数字政府D数字生态E数字文化A从技术创新到模式创新B从自动控制到智慧感知C从单一产品到全程服务D从前端前台到云端云台A气候变化B种族歧视C经济发展缓慢D文化差异较大A数据中心B工业互联网C人工智能D区块链A技术更迭快B生产数字化C传播网络化D消费个性化E服务单一化A采集B标注C存储D传输E管理A雄安新区B福建省C浙江省D四川省A标准B核心C路线D内容A可复制性B可共享性C无限增长D无限供给E私密性A高速泛在B天地一体C云网融合D智能敏捷E绿色低碳、安全可控A数据资源B基础硬件C通用软件D行业应用E安全保障A土地B劳动力C资本D技术E数据A数字生产方式B数字技术C数字化公共服务D数字化治理E数字化转型A良好的数字基础设施B数量庞大且收入快速增长的人口C强大的制造能力D占全球15%的工业软件人才E质优价廉的丰富工业产品A云计算B5G通信C互联网D区块链E大数据A数字经济B数字社会C数字政府D数字生态A大型化B虚拟化C综合化D资源化A虚拟现实B5GC人工智能D区块链A链式经济B价值链C价值网D平台经济A智慧医疗B智慧文旅C智慧社区D智慧政务E智慧家居A互联网B大数据C人工智能E实体经济A20%B25%C30%D35%A雄安新区C重庆市D四川省E广东省A示范性B引领性D普遍性A从技术创新到模式创新B从自动控制到智慧感知C从单一产品到全程服务D从前端前台到云端云台A经验、知识、方法B方法、数据、经验C数据、数据、数据D数据、经验、知识A“美新好大”B“专特美新”C“小精美特”D“专精特新”A大数据B云计算C人工智能D区块链A加速数据要素价值化进程B推进实体经济数字化转型C着力提升产业基础能力D强化数字经济的治理能力E深化数字经济开放合作A加快数据“大体量”汇聚B强化数据“多样性”处理C推动数据“时效性”流动D加强数据“高质量”治理E促进数据“高价值”转化A战略机遇期B起步拓展期C交织发展期D矛盾凸显期A上游B中游C下游D以上都不对A产业基础能力不强B先进技术存在差距C国际化发展水平有待提高D法律制度环境不完善E数字经济发展不平衡A规模优势不明显，供需结构性失衡B人才储备不足，财政支持力度不够C数据中心能耗大，PUE提升空间较大D关键技术受制于人，缺乏全球竞争力E缺乏大数据中心建设标准，运维管理能力相对滞后A产业保持高速增长B价值体系初步形成C产业基础持续夯实D产业链稳定高效E产业生态良性发展A20% B25% C30% D35%A智能制造B绿色低碳C共享经济D现代供应链E中高端消费A技术更迭快B生产数字化C传播网络化D消费个性化E服务单一化。

2020年国产数据库专题报告导语我国数据库软件市场规模扩张发展迅速，预计2020 年数据库软件市场达到200 亿元。

2009 年我国数据库软件市场规模为35.03 亿元，2018 年我国数据库软件市场规模增长至149.91 亿元。

1、数据库：是基础软件核心之一，是“IT 重构”必争之地1.1 数据库与数据库管理系统数据库是基础软件核心之一，是IT 产业基础软件三驾马车之一，是“IT 重构”必争之地。

它产生于二十世纪六十年代，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。

数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

数据库上游主要包括计算机硬件设备、软件等产品。

主要包括：小型机、微型机、存储设备、交换机、路由器和物联网感知设备等。

数据库下游已经广泛应用到各个行业，政府及金融、能源、教育、交通等领域。

数据库可分为两大类，分别为关系型数据库和非关系型数据库。

关系型数据库（Rational Database），是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数据。

该模式便于用户理解，关系型数据库这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。

用户通过查询来检索数据库中的数据，而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码。

关系模型可以简单理解为二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组织。

NoSQL，泛指非关系型的数据库。

随着互联网web2.0 网站的兴起，传统的关系数据库在处理web2.0 网站，特别是超大规模和高并发的SNS 类型的web2.0 纯动态网站已经显得力不从心，出现了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。

NoSQL 数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。

大数据职业环境分析范文中国报告大厅网讯，大数据市场2022年增速保持在14%左右，当下，作为提升信息消费体验的重要手段，大数据将在行业领域获得广泛应用。

2022年国内市场应用需求处于爆发期，我国大数据产业迎来了重要的发展时刻。

以下对2022年大数据行业环境分析。

2022年上半年的大数据平台软件市场中，包括公有云以及私有化部署在内，2020-2025后新冠疫情环境下中国大数据管理市场专题研究及投资评估报告指出，华为云以18.5%的市场份额位居市场第一，其次是阿里云、亚马逊云科技、腾讯云、浪潮集团、新华三、星环科技等。

大数据是信息化发展的新阶段，随着全球数据储量的不断提高，大数据正进入发展加速时期。

现从地区分布和应用领域分布两大板块来分析2022年大数据行业环境。

我国大数据产业集聚区主要位于经济比较发达的地区，北京、上海、广东是发展的核心地区，这些地区拥有知名互联网及技术企业、高端科技人才、国家强有力政策支撑等良好的信息技术产业发展基础，形成了比较完整的产业业态，且产业规模仍在不断扩大。

除此之外，以贵州、重庆为中心的大数据产业圈，虽然地处经济比较落后的西南地区，但是贵州、重庆等地依托政府对其大数据产业发展提供的政策引导，积极引进大数据相关企业及核心人才，力图占领大数据产业制高点，带动区域经济新发展。

珠三角地区依托广州、深圳等地区的电子信息产业优势，发挥广州和深圳两个国家超级计算中心的集聚作用，在腾讯、华为、中兴等一批骨干企业的带动下，珠三角地区逐渐形成了大数据集聚发展的趋势。

在2017年，产业创新创投数据平台评选出的“大数据创新Top100”中，数据加工分析的公司达到19家，占比19%，金融大数据14家，营销大数据13家，数据采集、数据存储与数据可视化均为5家紧随其后。

数据加工分析与数据可视化作为其他大数据项目的核心技术部分，占到榜单的24%，说明大数据核心技术的发展依然是目前行业的热门方向。

同时，在应用领域，金融大数据和营销大数据共占到了26%的份额，也预示着未来这两个领域会有更大的发展。

证券研究报告 | 行业周报2020年08月23日通信5G 赋能政策加码，工业互联网箭在弦上本周由中国联通、信通院等联合主办的“中国联通5G+工业互联网应用推进大会”顺利召开。

会上工信部副部长刘烈宏再次强调5G+工业互联网的重要性和前景，同时中国联通表示正在牵头建立500亿规模的5G 创新母基金带动工业互联网产业发展，工业互联网正加速前进。

本周重点推荐：（1）工业互联网：能科股份603859、移远通信603236、广和通300638、佳讯飞鸿300213、运达科技300440、奇安信688561。

（2）军工通信：七一二603712、特发信息000070、海格通信002465、振芯科技300101。

（3）光通信：新易盛300502、光迅科技002281、天孚通信300394、中际旭创300308、剑桥科技603083、华西股份000936、中天科技600522。

（4）数据中心：沙钢股份002075、数据港603881、光环新网300383、奥飞数据300738、英维克002837。

（5）5G 基建：中兴通讯000063。

黎明将至，5G+工业互联网加速落地。

8月18日，中国联通举办“5G+工业互联网应用推进大会”，会上中国联通发布了“5G+工业互联网行动计划”。

同时，工信部副部长刘烈宏在会上表示，5G 是工业互联网发展的关键技术，工业互联网为5G 开辟了更为广阔的发展空间，工业互联网正日益成为推动实体经济数字化转型和支撑经济高质量发展的关键驱动力量。

随着5G 网络逐渐成熟，5G 应用加速发展升级，垂直行业开始加快应用探索步伐，投资逻辑将逐渐向5G 应用演进，工业互联网作为5G 最重要应用，迎历史发展契机。

三大运营商公布7月份数据，5G 用户持续增加。

上周三大运营商均公布了各自今年7月份运营数据，各大运营商的移动和宽带用户数保持平稳，4G 微涨，而5G 用户数出现大幅增长，下半年5G 市场前景一片开阔。

26专题研究文/张立军数智化时代企业人才培养新模式我们面临的数智化趋势●对数智化的定位本文提到的数智化，具体指的是企业大数据和智能化技术的融合，为企业发展所创造的新价值。

用友软件董事长王文京称，企业数智化就是企业运用新一代数字与智能技术，推进企业转型升级、创新发展，实现更高经营绩效，更强竞争优势，更可持续发展的过程。

中欧国际工商学院杨国安教授曾提出，数智化分为三个阶段：数字化、在线化、智能化。

第一阶段，万物皆数字。

将企业办公、供应链的不同环节都数字化，才能实现数据的储存、传输，从而进入在线化。

每一个工作环节在线化后，自然而然可以进行在线管理和运营，再通过AI 技术打通数据，帮助决策，即可实现决策智能化。

四川理工大学肖兴政等人认为，人工智能是数字化的最终形态。

综上，笔者认为，数智化是数字化发展到人工智能阶段的更高阶段，是数字化和智能化的融合与应用。

数字化主要是以大数据分析与处理为基本特征，而智能化则是以机器学习、人工智能等为核心要素，数字化与人工智能的科技结合，将彻底颠覆原有的模式。

●数智化是企业发展的必然1.从全球层面看，数字经济的红利时代正在到来。

全球经济向数字经济迁移已经势在必行，数字经济将成为全球经济增长新动能。

在2019年百度沸点年度科技热词中，排在首位的是AI，未来人工智能将会是产业发展的重要方向。

上海社科院2017年曾发布了《全球数字经济竞争力指数(2017)》报告，指出“数字经济正在席卷全球，全球经济向数字经济迁移已经势不可挡，数字经济已经成为国家的核心竞争力。

”2018年，中国信息化百人会发布的《2017中国数字经济发展报告》中同样指出，“数字经济已成为全球经济增长的核心动力”。

具体表现在：其一，数字经济规模持续扩张。

2016年，世界主要国家数字经济蓬勃发展，美国数字经济规模达到10.8万亿美元，中国数字经济规模为3.4万亿美元，日本为2.3万亿美元，英国为1.43万亿美元；其二，各国数字经济占GDP 比重快速提升。

智研瞻产业研究院专注于中国产业经济情报及研究，目前主要提供的产品和服务包括传统及新兴行业研究、商业计划书、可行性研究、市场调研、专题报告、定制报告等。

涵盖文化体育、物流旅游、健康养老、生物医药、能源化工、装备制造、汽车电子、农林牧渔等领域，还深入研究智慧城市、智慧生活、智慧制造、新能源、新材料、新消费、新金融、人工智能、“互联网+”等新兴领域。

行业定义数字化转型（Digital transformation）是建立在数字化转换（Digitization）、数字化升级（Digitalization）基础上，进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目标的高层次转型。

数字化转型Digital transformation是开发数字化技术及支持能力以新建一个富有活力的数字化商业模式数字化转型表明，只有企业对其业务进行系统性、彻底的（或重大和完全的）重新定义——而不仅仅是IT，而是对组织活动、流程、业务模式和员工能力的方方面面进行重新定义的时候，成功才会得以实现。

2020年5月13日下午，国家发展改革委官网发布“数字化转型伙伴行动”倡议。

行业主要商业模式数字化转型中的商业模式创新归纳为四类：平台型商业模式。

大企业积极地搭建数字化平台，让各种信息跑到平台上来，一方面考虑将集成的信息供企业自用挖掘新价值，另一方面也可以供其他组织使用，通过合作共享数据价值。

平台模式是各利益相关者通过共同建立一个价值平台，实现价值的聚合、流转和指数增幅。

生态圈模式。

通过物质、能量和信息的交换，使所有生态圈的成员共同受益，从而形成生态圈的良性循环，使每一个企业都得以持续健康发展。

也可以认为生态圈是平台的更高级模式。

传统企业转型解决方案供应商的商业模式。

基于自身数字化转型实践经验探索新的业务模式，并为其他企业提供解决方案。

自身微创新。

主要是指通过改变与利益相关方的交互方式，或者通过重新定位用户价值，对已有的商业模式进行微创新。

行业主要商业模式数字化转型中的商业模式创新归纳为四类：平台型商业模式。