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大数据时代的挑战与机遇随着科技的不断进步和互联网的普及，大数据已经成为当今社会的一个热门话题。
大数据时代的到来，给我们的生活带来了诸多的挑战和机遇。
本文将从不同的角度探讨大数据时代的挑战与机遇，并分析其对个人和社会的影响。
首先，大数据时代给个人隐私带来了巨大的挑战。
在大数据时代，个人的隐私已经变得越来越脆弱。
我们的个人信息被不断地收集、分析和利用，以满足商业和政府的需要。
例如，当我们在网上购物时，我们的购买记录、浏览历史和个人喜好都会被记录下来，并用于个性化推荐和广告。
虽然这些个性化的服务给我们带来了便利，但也暴露了我们的隐私。
此外，大数据的滥用也可能导致个人信息被泄露或滥用，给个人的财产和人身安全带来风险。
然而，大数据时代也给个人带来了巨大的机遇。
随着大数据的积累和分析能力的提高，个人可以通过分析自己的数据来了解自己的健康状况、消费习惯和行为模式。
这样的数据分析可以帮助个人更好地管理自己的生活和健康，做出更明智的决策。
例如，通过分析我们的运动数据，我们可以了解自己的运动习惯和身体状况，从而制定更科学的锻炼计划。
通过分析我们的消费数据，我们可以了解自己的消费偏好和开支情况，从而更好地规划个人财务。
在社会层面上，大数据时代也带来了许多挑战和机遇。
首先，大数据时代加剧了信息不对称的问题。
在过去，信息的获取和传播相对有限，导致信息不对称的情况较少。
然而，随着大数据的普及，信息变得更加容易获取和传播，导致信息不对称的情况更加普遍。
这给企业和政府带来了巨大的挑战。
他们需要更加准确地了解市场和社会的需求，以制定更合适的决策和政策。
同时，信息不对称也为企业和政府提供了更多的机遇。
他们可以通过分析大数据来了解市场和社会的需求，从而更好地满足人们的需求。
其次，大数据时代也给社会治理带来了新的挑战和机遇。
在过去，社会治理主要依靠政府的行政手段来实现。
然而，随着大数据的普及，社会治理的方式也在发生变化。
政府可以通过分析大数据来了解社会的状况和问题，从而制定更科学的政策和措施。
大数据时代在当今时代，大数据已经成为一个无处不在的词汇，它代表着海量、多样化、快速变化的数据集合，这些数据集合来自于互联网、社交媒体、移动设备、传感器以及各种在线交易。
大数据不仅仅是数据量的增加，它还代表了一种全新的信息处理方式，这种处理方式能够从海量数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供支持。
首先，大数据时代的到来，使得数据的收集和存储变得更加容易和廉价。
随着技术的进步，我们能够以前所未有的速度和规模收集数据。
云计算和分布式存储技术的发展，使得存储和处理这些数据变得更加高效。
这些技术的进步，为大数据分析提供了强大的基础设施支持。
其次，大数据分析工具和算法的发展，使得我们能够从数据中提取出有价值的信息。
机器学习和人工智能技术的应用，使得数据分析变得更加智能和自动化。
这些工具和算法能够帮助我们识别模式、预测趋势、优化决策，甚至发现以前未曾注意到的关联。
然而，大数据时代也带来了新的挑战。
数据的隐私和安全问题成为了人们关注的焦点。
随着越来越多的个人信息被收集和分析，如何保护这些数据不被滥用，成为了一个亟待解决的问题。
此外，数据的准确性和完整性也是大数据分析中不可忽视的问题。
错误的数据输入可能会导致错误的分析结果，从而影响决策的正确性。
在商业领域，大数据的应用已经开始改变企业的运作方式。
通过分析消费者行为数据，企业能够更好地理解市场需求，优化产品和服务。
在金融行业，大数据分析帮助银行和保险公司评估风险，提高决策的准确性。
在医疗领域，大数据的应用有助于疾病的早期诊断和治疗，提高医疗服务的效率。
教育领域也受到了大数据的影响。
通过分析学生的学习数据，教育机构能够提供更加个性化的教育服务，提高教学质量。
同时，大数据也能够帮助教育机构更好地评估和改进教学方法。
总之，大数据时代为我们提供了前所未有的机遇，但同时也带来了新的挑战。
我们需要不断地探索和创新，以充分利用大数据的潜力，同时解决伴随而来的问题。
只有这样，我们才能在大数据时代中取得成功。
数据科学与工程随着信息和通讯技术的不断进步，数据科学与工程的重要性日益凸显。
当今社会已经进入了大数据时代，海量的数据被不断地生成和积累，如何从这些数据中提取有价值的信息，成为了一个值得探讨的问题。
数据科学与工程是一个综合性的学科，涉及到数学、统计学、计算机科学等多个学科的知识。
它的目标是通过运用科学的方法和工程的技术，对大数据进行分析、处理和利用，以提供决策支持和解决实际问题。
数据科学与工程的核心任务包括数据收集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据可视化等。
数据收集是数据科学与工程的第一步。
通过各种传感器、设备和应用程序，我们可以采集到各种形式的数据，如结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
这些数据可能包含了各种有用的信息，但其中也可能存在噪声和冗余。
因此，数据清洗是数据科学与工程中的重要环节。
通过清洗和处理数据，我们可以去除噪声和冗余，提高数据的质量和准确性。
数据存储是数据科学与工程的另一个关键环节。
数据科学与工程需要存储大量的数据，而且这些数据通常是非结构化的。
为了高效地管理和查询数据，我们需要设计和实施适用的数据存储系统。
目前常用的数据存储系统有关系型数据库、非关系型数据库和分布式文件系统等。
不同的数据存储系统适用于不同的场景和应用，选择合适的数据存储系统对于数据科学与工程的成功实施至关重要。
数据分析是数据科学与工程的核心内容。
数据科学与工程通过运用统计学、机器学习和人工智能等技术，对数据进行分析和建模，以发现数据中的模式、规律和关联。
数据分析可以帮助我们理解数据背后的规律，并从中提取有价值的信息。
数据科学家和工程师可以通过数据分析为企业提供决策支持，为产品智能化提供技术支持，从而推动企业的发展和创新。
数据可视化是数据科学与工程的重要手段。
通过可视化技术，我们可以以图形化的方式展示数据的特征和规律，使数据更具可读性和可理解性。
数据可视化可以帮助我们从大量的数据中快速发现问题和趋势，提高数据的利用效率。
随着信息技术的深入发展与应用，当今世界已经进入大数据时代。
大数据以猛烈的态势向各行各业袭来，数据成为与人力资源、自然资源同等重要的战略资源，对社会与经济产生了巨大影响，并受到了理论界和实务界的广泛关注。
会计作为社会、经济中的重要组成部分，不可避免地要受到大数据的影响。
大数据时代因其海量、异构、价值大的数据特征和更加多变、个性化的信息需求特征对会计提出了新的要求，带来了机遇和挑战。
如何变革会计以应对大数据的机遇和挑战成为值得研究的课题。
会计流程是为实现会计目标而进行的一系列活动，是会计工作的依托，会计流程的有效性对会计应对大数据至关重要。
本文就是从会计流程方面通过会计流程重组为会计应对大数据提供了解决方案。
本文以大数据时代的特征及其对会计的要求为切入点，通过对传统会计流程进行分析发现传统会计流程不能满足时代的需求，得出会计流程亟需重组的结论，并结合大数据时代特征提出了构造全程互动、全员协同的会计流程的设想。
重构的会计流程在财务业务一体化的基础上，融入了对非结构化数据的收集、管理及分析，并以组织协同理论和群体智慧思想为指导，强调充分调动全流程中人的能动性，利用群体的力量协同进行大数据的收集、处理、输出和分析来应对大数据时代的挑战，实现会计的飞跃发展。
本文的创新点主要体现在以下几个方面：（1）从流程方面为会计应对大数据时代的挑战提供了一个新的解决方案，为新时代更好地实现会计目标打下了坚实的基础；同时，从大数据时代的角度对会计流程进行重组，丰富了会计流程重组的研究。
（2）将群体智慧思想和组织协同理论应用于会计流程的构建中，丰富了会计流程重组的理论基础。
（3）将非结构化数据纳入到会计流程当中，在对结构化数据进行管理的同时完善了会计流程中对非结构化数据的收集、加工、输出和挖掘。
特别是创新性地提出根据众包的观点，依靠群体力量进行大数据价值的挖掘，在利用大数据技术的同时更加强调人的作用。
（4）对重组后的会计流程所需要的会计组织基础进行了新的定义，提出“会计族群”的概念，并对其内涵和结构进行了总结和扩展。
大数据时代大数据时代一、引言在当今信息时代，大数据已成为推动经济和社会发展的重要力量。
大数据具有海量、多样、高速、价值四个特点，其应用领域广泛，包括但不限于商业、金融、医疗、教育等。
本文将对大数据时代的概念、技术、应用和挑战等进行详细探讨。
二、大数据概述1.定义：大数据是指数据量巨大、类型多样、速度快的数据集合。
这些数据通常难以通过传统数据处理工具进行管理和分析。
2.特点：大数据具有海量性、多样性、高速性和价值性。
3.技术基础：大数据的处理和分析离不开云计算、分布式存储和计算、机器学习等技术的支持。
4.发展历程：大数据概念的提出和发展历程。
三、大数据技术1.数据采集：介绍大数据采集的常用技术，包括传感器、网络爬虫、日志记录等。
2.大数据存储：介绍大数据存储的常用技术，如分布式文件系统、NoSQL数据库等。
3.大数据处理和分析：介绍大数据处理和分析的技术，包括MapReduce、Spark、Hadoop等。
4.数据可视化：介绍大数据可视化的技术，如数据仪表盘、可视化图表等。
四、大数据应用领域1.商业领域：介绍大数据在商业领域中的应用，包括市场营销、精准广告投放、客户关系管理等。
2.金融领域：介绍大数据在金融领域中的应用，包括风险管理、欺诈检测、投资决策等。
3.医疗领域：介绍大数据在医疗领域中的应用，包括个体化医疗、疾病预测、药物研发等。
4.教育领域：介绍大数据在教育领域中的应用，包括学习分析、智能教育系统、个性化教育等。
五、大数据挑战与未来展望1.数据隐私与安全：介绍大数据时代面临的数据隐私和安全挑战，包括个人隐私保护、数据泄露等问题。
2.技术挑战：介绍大数据时代的技术挑战，包括数据存储和处理能力、算法和模型的创新等。
3.法律法规：介绍涉及大数据的法律法规，如数据保护法、反垄断法等。
4.未来展望：对大数据发展的趋势和未来可能的应用领域进行展望。
附件：本文档附有相关报告、案例分析、技术指南和数据图表等。
大数据时代就是“数据为王”的时代（一）引言：在当今社会中，随着大数据技术的快速发展，我们进入了一个以数据为王的时代。
大数据时代的到来，不仅给各个行业带来了巨大的变革，也为企业和个人提供了更多的机遇和挑战。
本文将从五个方面分析大数据时代的特点和影响。
一、数据驱动的决策1. 企业通过大数据分析来做出更准确的决策2. 基于大数据分析的市场预测能力大幅提升3. 大数据分析可以挖掘用户行为和需求，帮助企业精确营销4. 大数据分析为企业提供了更多的机会和竞争优势5. 数据驱动的决策为企业带来了更高的效率和效益二、个人信息的价值与风险1. 个人信息成为了一种宝贵的资产2. 大数据分析对个人隐私带来了威胁3. 政府和企业应加强个人信息保护4. 个人信息泄露可能导致的风险和后果5. 个人数据所有权和合理使用的探讨三、新兴行业的崛起1. 大数据技术推动了新兴行业的迅速崛起2. 云计算和物联网等技术为大数据应用提供了基础3. 大数据分析在金融、医疗、交通等领域的应用4. 大数据时代给传统行业带来了颠覆性的机会和挑战5. 大数据人才的需求日益增长，培养与招聘成为重要任务四、社会治理的转型与优化1. 大数据分析在城市智慧化建设中的应用2. 数据驱动的社会治理模式的特点3. 大数据监控与隐私保护的平衡4. 大数据时代对政府决策的影响和帮助5. 大数据时代下的社会治理模式调整和优化五、数据安全和风险管理1. 大数据时代面临的安全挑战和风险2. 数据安全意识和技术的提升3. 大数据安全规范和法律建设的重要性4. 预防和应对大数据安全问题的策略和方法5. 数据安全的责任与共同努力总结：大数据时代注重数据的收集、分析和应用，企业通过数据驱动的决策提升了竞争力和创新能力。
然而，大数据时代也对个人隐私和社会治理提出了挑战，需要加强相关规范和保障。
在未来的发展中，我们需要更加重视数据安全和风险管理，共同推动大数据时代的可持续发展。
注：以上内容为AI助手根据题目和常识进行生成，仅供参考。
大数据时代下的社会安全问题与应对策略随着科学技术的发展，数字化信息化浪潮席卷全球，我们已经进入大数据时代。
大数据（Big Data）指规模巨大、涉及多维度、高度复杂的数据集合。
它包含了日常生活中产生的海量数据，通过数据挖掘、数据分析等技术，可以帮助人们更好地了解社会规律和个人行为，推动社会进步和经济发展。
但与此同时，大数据也带来了一系列的安全问题，尤其是社会安全问题，如何应对这些问题，成为了当今社会面临的一项重要课题。
一、社会安全问题大数据时代下，社会安全问题突显。
首先是隐私保护问题。
因为个人数据被收集、分析和利用，个人隐私的泄露、滥用等问题日益增多。
在互联网上，用户注册账号、网络流量数据、社交网络数据、移动设备定位数据等涉及个人信息的数据量大大增加，这些数据可能被黑客盗取，或者通过应用程序收集并卖给第三方。
其次是网络犯罪问题。
随着大数据的产生和利用，犯罪分子针对网络数据亦愈加熟练，涉及用户的抢劫、欺诈、身份盗用、网络攻击等恶性事件，社会安全风险加大。
此外，大数据的广泛利用还涉及政府、企业、个人的利益，其利益争夺和冲突也会带来社会安全问题。
二、应对策略面对大数据时代下的社会安全问题，我们需要采取针对性的应对策略。
首先要加强法制建设。
政府应加强对个人信息保护的立法和管理，制订相关法规和监管措施，法规需要包括从数据的收集、利用、分享、处理和安全维护等关键环节，确保个人信息安全。
其次，需要强化技术保障。
通过加密和防火墙等技术保障，提升数据的安全性和隐私保护。
企业应制定相应的信息安全管理规定，建立相应的安全防范体系，完善数据备份和恢复系统，防止数据泄露和丢失。
最后，应提高全民信息安全意识。
在大数据时代，人们应意识到信息安全的重要性，提高信息安全意识，谨慎使用各种服务和应用，也应学会使用各种科技手段，提高自身避免在线诈骗等恶性事件的能力。
总之，大数据时代已经悄然来临，它为我们带来了前所未有的机遇和发展。
同时，也带来了前所未有的安全问题。
互联网大数据时代的挑战和机遇随着互联网的快速发展和普及，大数据已经成为了当今社会的热门话题。
大数据的出现给各行各业带来了巨大的挑战和机遇。
本文将探讨互联网大数据时代所面临的挑战和机遇，并分析其对社会和个人的影响。
一、挑战1. 数据安全和隐私保护在互联网大数据时代，个人信息的泄露和滥用成为了一个严重的问题。
大数据的收集和分析需要大量的个人数据，如姓名、年龄、性别、住址等。
如果这些数据被不法分子获取，将会对个人的隐私和安全造成严重威胁。
因此，数据安全和隐私保护成为了互联网大数据时代面临的首要挑战。
2. 数据质量和可信度大数据的分析结果对决策和预测具有重要意义，但是如果数据质量不高或者数据来源不可信，将会导致分析结果的不准确和不可靠。
因此，如何保证数据的质量和可信度成为了互联网大数据时代的挑战之一。
3. 数据分析和应用能力互联网大数据时代需要具备强大的数据分析和应用能力。
大数据的分析需要运用到统计学、机器学习、人工智能等多个领域的知识和技术。
然而，目前大数据分析人才的供给远远不能满足需求，这给企业和机构带来了巨大的挑战。
二、机遇1. 商业机遇互联网大数据时代给商业带来了巨大的机遇。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，从而提供更加个性化的产品和服务。
同时，大数据的分析还可以帮助企业进行市场预测和竞争分析，提高企业的竞争力和市场占有率。
2. 社会机遇互联网大数据时代的到来，也给社会带来了许多机遇。
大数据的分析可以帮助政府更好地了解社会问题和民众需求，从而制定更加科学和有效的政策。
同时，大数据的应用还可以帮助解决交通拥堵、环境污染等社会问题，提高城市的运行效率和生活质量。
3. 科学研究机遇互联网大数据时代为科学研究提供了巨大的机遇。
通过对大数据的分析，科学家可以更好地理解自然界和人类社会的规律，推动科学研究的进展。
同时，大数据的应用还可以帮助科学家进行模拟实验和预测，加快科学研究的速度和效率。
走进大数据时代在当今社会，我们正以前所未有的速度步入大数据时代。
这个时代的到来，犹如一场无声的革命，悄然改变着我们生活的方方面面。
从购物消费到医疗健康，从交通出行到娱乐休闲，大数据的影响无处不在。
曾经，我们获取信息的方式有限，决策往往基于有限的经验和直觉。
而如今，大数据为我们打开了一扇全新的窗户，让我们能够以更加全面、准确的视角去看待世界。
大数据到底是什么呢？简单来说，大数据就是海量的数据集合，这些数据不仅数量巨大，而且来源广泛、类型多样。
它可能是我们在网上的每一次浏览记录，每一笔购物交易，也可能是城市中各个传感器收集到的交通流量、环境数据等等。
这些看似杂乱无章的数据，通过先进的技术和算法进行分析和处理，就能挖掘出隐藏在其中的有价值的信息和知识。
在商业领域，大数据的应用给企业带来了巨大的变革。
企业可以通过分析消费者的购买行为、偏好和评价等数据，精准地了解市场需求，从而优化产品设计、改进营销策略。
比如说，电商平台能够根据你的浏览和购买历史，为你推荐个性化的商品；餐厅可以根据顾客的点餐数据，调整菜单和菜品供应。
这不仅提高了企业的运营效率和竞争力，也为消费者带来了更加贴心的服务和体验。
大数据在医疗领域的作用也不容小觑。
医疗机构可以收集患者的病历、诊断结果、治疗方案等数据，通过分析这些数据，医生能够更准确地诊断疾病，制定个性化的治疗方案。
同时，大数据还可以用于疾病的预测和预防，提前发现潜在的健康风险，采取相应的干预措施。
例如，通过分析大量人群的健康数据，发现某些地区某种疾病的发病率较高，就可以针对性地加强公共卫生宣传和预防工作。
交通出行也因大数据而变得更加便捷和高效。
智能交通系统通过收集车辆的行驶数据、道路的拥堵情况等信息，实时优化交通信号灯的设置，为司机提供最佳的出行路线规划。
这不仅减少了交通拥堵，节省了人们的出行时间，还降低了能源消耗和环境污染。
然而，大数据时代也带来了一些挑战和问题。
首先是数据安全和隐私保护。
当今已进入大数据时代，全球所有信息数据中90%产生于过去三年。
新华社智库中心的研究结果显示，2012年中国大数据应用市场规模已达4.5亿元，2014年有望突破40亿元，2016年将达到百亿元规模，发展空间巨大。
大数据在两个方面表现出重要价值：一是促进信息消费，加快经济转型升级;二是关注社会民生，带动社会管理创新。
扬州是国家智慧城市建设试点示范城市，在大数据技术应用及培育大数据产业方面可以进行有效探索、创新，以更好地服务跨江融合发展，进一步提升居民幸福指数。
全面战略实施
目前，扬州已启动智慧城市建设，实施了一批信息化应用项目：各部门投入资金建成多个信息系统，覆盖了宏观决策、经济调控、市场监管、公共服务、城市管理等领域;以政府门户网站群为基础，整合民生服务、企业服务信息资源，实现多渠道信息公开、网上办事、政民互动等一站式服务;深化应用一批“金”字工程，如金关、金税、金盾、金审、金信、金水、金农、金保等，其中国家级部署94个、省级部署233个、市级部署180个;持续推进工业化和信息化融合，将软件信息服务业定位为市基本产业。
通过信息化应用，积累了大量数据，为开展数据分析利用奠定了基础。
明确了资源整合的总体框架。
按照“顶层设计、分步实施、资源整合、共建共享”的理念，形成了资源整合和应用服务的“1541”建设模式，即建成一套政务信息基础设施(统一机房环境、统一政务网络、统一系统软硬件、统一标准规范、统一运行维护、统一安全保障)，整合共享五大基础数据库(人口、法人、地理信息、金融税收统计和信用)，打造四大应用支撑平台(协同办公、便民服务、城市运行监管和产业发展)，最终支撑一系列智慧城市应用。
实施了政府云计算中心建设。
扬州政府云计算中心于2012年4月建成使用，通过利用虚拟化、负载均衡、共享存储等技术，构建了按需分配、动态扩展的政务云平台，从信息基础设施、数据资源和应用平台三个层面，全面推进信息资源整合共享。
目前，已完成76家市直单位机房整合，承载98个信息系统运行，建立了规范的安全运维保障体系，初步形成中小城市政务信息资源整合共享和应用服务的典型模式。
建成了市级信息资源共享交换平台。
统一建成市级信息资源共享交换平台，目前，6个县(市、区)、1个国家级经济开发区、39家市直单位的121个数据项，定期汇集到市政府云计算中心，相关数据累计入库近4000万条。
出台了相关管理保障制度。
2013年，完善出台《扬州市信息化管理办法》，新出台《扬州市政务信息资源共享管理办法》，对信息化规划、建设、应用推广和安全保障，以及信息资源采集、共享、开发利用等方面，作了具体明确的要求。
全市上下已经形成信息化扎口管理、信息系统集约建设、信息资源整合共享的共识。
具体应用实践
在信息资源共享的成效方面，市环境地理信息系统集成各类环境数据8200万条，涵盖重点污染源560家、风险源296家、固废产生单位178家、固废处置单位25家、进口废物利用单位6家、家电拆解企业1家、放射源33家、金属熔炼企业22家、射线装置80家，涵盖各类水质监测断面96个、水质自动监测站点10个、大气自动监测站点12个、噪声自动监测站点6个、机动车检测场站8个。
地下管线信息系统将自来水管、污水管、电力照明、燃气、通讯、数字电视甚至信号灯等各种地下管网纳入同一数据库，实现政府部门和管线权属等单位的共建共享，并实现对地下管网的监控。
目前已完成试验区地下管线探测546.32公里，共探查管线点44598个。
未来我市地下管线普查范围将覆盖310平方公里规划区。
“印象·扬州”文化专题系统以文化专题信息为展示主题，实现了定位、检索等基本功能。
系统展现了扬州古宅、扬州古巷、扬州老店、扬州名寺、扬州盛景、运河遗产、扬州文博等专题数据，并通过文字介绍、图片浏览、全景展现等方式，多方面地表现了代表扬州文化的各信息点的详情。
地价监测系统以扬州市地价监测点和地段数据为专题内容，除基本GIS功能外，还实现了监测点信息查询、地段信息查询、监测点历史数据回溯、地价信息统计分析等功能。
警用地理信息系统实现了公安基础信息基于空间电子地图的可视化查询和分析，提高了在指挥决策、快速反应、反恐等方面的综合能力，为治安管理、警力部署、巡逻布控、安全警卫等公安业务提供了行之有效的管理手段,在此基础上，各警种(部门)可根据实际灵活开发应用，避免重复投资、重复开发，实现部、省、市三级公安机关警用地理信息系统的联网运行。
大运河扬州段监测预警平台利用人工巡查、自动采集方式，获取大运河扬州段各类监测数据报表1017张，
其中日报表365张，月报表305张，双月报表164张，年报表107张，处理应急事件55项、工作整改25项，产生支持评估决策的相关报告、统计图表1000余项，有效地提高了遗产的保护管理水平，受到国家文物局领导的表扬，并以扬州平台为模板，建立起了其他27个遗产地的监测预警系统，实现大运河沿线遗产监测信息的统一规范、信息共享。
在公共服务方面，“中国扬州”门户网站群采取统一平台、统一数据库和统一管理形式，整合了102家市直单位网站和5个专题网站。
其中“便民服务”栏目整合了教育、社保、卫生、住房等15大类、77小类、218个服务事项。
“10分钟体育健身圈”在线信息服务平台为公众健身提供了辅助实时在线帮助。
用户通过互联网，足不出户就可以对周边的体育健身环境有所了解，还可以利用系统提供的查询定位功能，搜索到自己感兴趣的体育场馆或设施的详细信息等。
扬州市就业E图通过一张扬州数字化地图，将扬州人力资源网平台、3G手机网平台、扬州数字电视网平台三网信息共同采集，采取统一数据库和服务应用功能分离的方式，构建起了扬州城“15分钟就业服务圈”。
在涉企服务方面，“扬州企业手机报”平台搭建了以规模以上工业企业、限上和重点三产企业、县级以上农业龙头企业主要负责人为服务对象的短信平台，向企业定时和即时发布最新政策、宏观经济运行动态、部门涉企行政调整事项和市委市政府及部门涉企活动等重要信息。
扬州企业服务网为企业提供涉企信息公开公示、互动交流、工作监督及备案、重点企业展播等服务。
市国税局开通纳税服务短信平台，搭建起税务机关与纳税人之间高效、便捷、安全的沟通桥梁，已累计收集企业法定代表人、财务负责人和办税人员信息近10万余条，覆盖了全市96%的企业纳税人，发送短信几万余条。
在政务协同方面，综合治税平台自2008年以来，市税务部门通过对涉税数据信息进行比对分析，实现涉税信息转化为税收收入，累计超过14.2亿元。
低收入家庭信息比对系统通过共享5家部门数据，已累计发现127户家庭收入或资产明显与申报不符，市区累计退出城市低保1806人，节约低保住房等财政资金约1918万元。
市公安信息系统于2013年获取税务登记、工商企业登记、开业、房产交易、人保培训等40余类共计50余万条数据，依托数据应用救助群众30余人次，抓获各类违法犯罪人员60余名，破获案件110余起，案值60余万元。
党建E图系统实现了全市约1.38万个党组织和近28万名党员网上服务、流动党员组织挂靠等应用。
但不可忽视的是，数据采集不全面、不及时，采集质量不高;数据多头重复采集;数据共享不够，缺少统一的数据规范和标准;数据分析应用方面较弱等问题依然存在。
这些都制约着扬州数据产业的发展。
培育产业思考
推进一体化数据中心建设。
目前，财政、卫生、统计等一体化平台已经建成使用，下一步将重点在食品安全、教育、交通、安防、环保等具有大数据基础的领域，根据统一的网络、平台、应用架构体系，推进部门(行业)内部信息系统一体化整合建设与应用服务。
以扬州市信用平台建设为契机，推进个人、企业信用基础数据整合共享应用。
在此基础上，通过市级信息资源共享交换平台，衔接各部门一体化系统，实现部门间信息充分共享，逐步建成真正的市级大数据中心。
规范数据采集。
通过对80多家市级机关部门进行数据普查，建立一本信息资源明细帐，完善一套信息资源交换共享体系，建成一个信息资源多维度展现、决策支持平台，实现政务信息资源“一数一源”和“谁采集、谁更新、谁负责”管理，为信息资源整合共享和开发利用提供基础支撑。
推进数据应用。
大数据的核心是实现数据价值，应以智慧城市建设为契机，着力打造一批体现数据价值的应用。
在不涉及数据安全及隐私的前提下，逐步免费向社会开放公共数据，放大数据的价值，实现数据的增值利用。
保障数据安全。
在管理方面，整合机要、保密、宣传、经信、公安等方面资源，完善相关制度，加强扎口管理，形成管控的合力。
在建设方面，大力推进国产品牌的使用力度，优先选择本地企业进行合作开发。
在运行方面，实现数据的多重备份，加大实时安全监测，建立应急响应机制，加快人才培养培训。
培育大数据产业发展。
重点在数据存储、数据处理、数据应用等领域培育大数据产业，探索“数据、平台、应用、终端”四位一体的信息服务商业模式，促进软件服务产业发展。
数据存储：在已建成的市政府云计算中心、交通银行数据中心基础上，充分发挥本地通信运营商优势，针对百度、腾讯、金山、淘宝等知名企业需要建设商业化云计算中心的潜在需求，推动数据中心外包产业发展。
数据处理：江苏信息服务产业基地的易图信息、智图科技等公司，在地理信息采集、处理方面已具备一定规
模和影响力，随着位置信息服务应用市场的进一步壮大，这类企业的发展前景广阔，政府应加大关注、做好服务保障。
数据应用：旅游是扬州基本产业之一，可借助于移动互联网技术，调动本地软件企业积极性，汇集各方数据资源及业务资源，开发各类服务于旅游、文化的APP应用，创出品牌。
