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                税务大数据剖析的技能和典范使用

                2020-05-08 16:55泉源:中国存储网
                导读:基于某省税务局大数据剖析项目标理论,联合税务构造的信息化建立近况和业务特点,阐明了怎样搭建合适于税务业务使用的大数据剖析平台。

                择要:

                基于某省税务局大数据剖析项目标理论,联合税务构造的信息化建立近况和业务特点,阐明了怎样搭建合适于税务业务使用的大数据剖析平台,并联合详细的使用案例,阐明运用大数据展开业务使用的进程、建模办法和数据处置办法。经过比照大数据与传统信息化建立方法的差别,阐明大数据将为税务构造的信息化建立带来全新的打破,提供更为无力的业务创老手段。

                要害词:

                税务;大数据;技能架构;数据剖析;交融创新

                中图分类号:G202 文献标识码:A

                doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2017022

                Big data analysis technology and application on taxation

                WANG Jiangping, XIAO Rong

                1. Technology Institute of BeiMing Software Co., Ltd., Guangzhou 510663, China

                2. Tax Collection and Management Services Offices of Guangdong Province Local Tax Bureau, Guangzhou 510630, China

                Abstract: 

                Based on the practice of big data analysis on a provincial tax bureau,this study aimed to illustrate the issue on how to construct a big data analysis platform adapting for tax administration in the informative situation,as well as the approaches of data processing and modeling in the application.Compared with traditional information approach,this research illustrated that big data analysis on taxation would be a powerful innovation with remarkable breakthroughs in tax administrational information construction.

                Keywords: taxation, big data, technical architecture, data analysis, integrated innovation

                1 税务信息化建立的效果与题目

                税务构造是我国信息化建立起步较早的范畴,特殊是随着以“金税工程”为代表的信息零碎的施行,各省税务构造根本上都完成了业务信息化的全掩盖,积聚了巨大的数据资源。

                但是,受制于业务条块分开、集约式办理等题目,各部分的业务零碎大多是独立建立、自成体系;并且各地税务构造每每依据业务需求自行开辟辅佐的使用零碎,形成了零碎步调一致、规范不一致、业务难以协同、数据无法交流和共享等题目,成为制约税务业务整合使用、向纵深开展的瓶颈。

                比方,征税效劳部分面向征税人提供综合的办税效劳,在“以人为本”的“互联网+”期间,现有的各个业务零碎疏散建立和独立运转的形式,曾经严峻制约了征税效劳下一步的开展,详细体现为以下几点:

                ●疏散建立的业务零碎,难以协同起来为征税人提供一致的效劳;

                ●业务零碎提供的根本都是后果数据,缺乏举动记载和效劳进程信息,难以片面描画办税业务,满意优化业务的需求;

                ●基于办理需求而树立的业务零碎,无论是渠道、方法、流程或界面,都难以满意互联网期间征税人的效劳需求;

                ●“辅佐决议计划零碎”提供的统计数字,在多变的情况下,难以支持对将来的业务预测;

                ●海量的数据沉淀在信息零碎中,现有技能和办法难以开掘其代价。

                以云盘算、大数据、挪动互联网为代表的新一代信息技能,提供了全新的技能、渠道和办法,经过与传统业务的交融创新,正在给天下带来宏大,乃至是****性的变革,比方:互联网金融、滴滴出行、精准医疗、主动驾驶汽车等都是典范的代表。国度先后出台了少量政策文件,积极应用云盘算、大数据、挪动互联等新技能推进传统财产的转型晋级,在国度“十三五”开展计划中,乃至将大数据上升到国度战略。

                这些新技能也为优化税务业务带来了新的开展机会,国度税务总局先后公布了《互联网+税务举动方案》《运用大数据展开大企业税收效劳与羁系试点任务》等指点文件,推进新一代信息技能在税务构造的落地施行。

                2015年,笔者到场了某省税务局大数据平台和剖析使用项目标建立,该项目基于省数据中央聚集的全省各个次要业务零碎的数据,针对税务范畴的业务题目和开展趋向,接纳大数据办法和技能,抽取相干的数据,树立业务剖析模子,展开了面向征税人的精准效劳、业务进程优化、效劳渠道转移干系剖析等业务使用。项目于2016年投入了实践运转,在省、市、效劳厅各级办税部分中使用,无力地推进了税务构造办理大数据化、办税效劳精密化、业务改良继续化的建立步调,获得了税务局用户的充沛一定。

                本文便是基于该项目标理论,对税务构造怎样应用大数据推进业务优化、迷信决议计划、精准效劳、交融创新停止较为深化的讨论。

                2 税务大数据剖析平台技能架构

                2.1税务大数据剖析平台总体框架

                传统的信息技能次要是辅佐业务,而大数据曾经远远凌驾了技能范畴,其力气表现在与业务相联合,优化现有的业务,乃至停止****性的创新,如许的案例每天都在各个范畴发作。税务机构异样可以应用大数据预知将来的开展静态,推进业务的转型晋级,优化办理和效劳形式。

                思索到大数据与业务的交融是一个临时的进程,为了能继续地展开大数据剖析任务,起首要树立税务大数据剖析平台,一致收罗和办理来自各个业务零碎的数据,并提供从数据处置到使用展示的一系列功用,支持基于大数据的业务使用。大数据平台的总体框架分为:数据源层、数据处置层、使用支持层、业务使用层,如图1所示。

                税务大数据剖析的技能和典范使用

                图1 税务大数据剖析平台总体框架

                数据源层:大数据剖析不只需求税务构造外部的业务零碎数据,并且需求丰厚多彩的内部机构数据,这些数占有助于处理更为普遍的业务题目。

                数据处置层:税务构造外部的数据经过数据同步/抽取东西聚集到数据中央;内部机构的数据经过对应的收罗东西,交流到税务构造外部的数据中央。为了应对呈指数增长的非构造化数据,在云平台上搭建NoSQL数据库,用于存储和处置巨大的数据。

                使用支持层:依照业务剖析的要求,树立相应的数据模子,在平台中封装了种种剖析算法组件和展现模板;为支持差别的业务使用场景,提供根底的剖析东西(如数据发掘、网络剖析、可视化等),提供一致的办理东西(如根底数据办理、数学模子办理、标签办理、运转维护等)。

                业务使用层:针对详细的业务场景,树立浩繁基于大数据平台的“小使用”,处理详细的业务题目;各个“小使用”具有各自的剖析功用和展现界面,乃至与社会效劳渠道相交融,针对差别的用户工具提供相应的功用。

                2.2大数据平台和东西的选择

                随着“金税工程”的不时深化,税务数据资源的品种不时丰厚,数据量疾速增长,特殊是比年来飞速增长的电子单子、视频、网页等非构造化数据,曾经凌驾了现在的处置才能。怎样收罗、存储和应用巨大的涉税数据,进而从海量的数据中发掘有代价的信息,已然成为税收信息化面对的一个严重课题。从构造化数据转向大数据是下一步开展的必定选择。

                比年来,大数据平台出现出发达开展的态势,成百上千家厂商提供了浩繁大数据平台产物。大局部大数据产物都具有构造化和非构造化数据的处置、海量数据散布式存储、弹性扩容等根本功用,因而,税务构造在选择大数据平台时,次要应该思索与详细业务使用场景相干的一些要素,详细状况如下。

                ●刊行版本:大局部厂商的大数据平台都是树立在Hadoop之上的刊行版,附加了一些东西和效劳支持。差别于构造化数据库,大数据东西的选择取决于要处置哪种数据,不行梦想有一个大数据平台可以顺应种种使用场景。别的,当局机构还必需把能否国产软件参加思索要素。

                ●数据处置服从:许多大数据平台十分合适非构造化数据处置,但是在构造化数据处置方面却远逊于传统的构造化数据库。而现在税务机构的业务数据次要是海量构造化数据,对构造化数据的处置服从是必需存眷的一个重点题目。固然,非构造化数据的处置,更是需求思索的要害题目。

                ●对庞大范例的数据办理和剖析才能:税务范畴的业务使用场景十分普遍,触及的数据范例和泉源也十分丰厚,因而对数据的加工处置、剖析发掘才能的要求也比拟高。

                ●运维、监控东西的便捷性:税务范畴的数据源十分普遍,许多使用场景需求停止及时剖析,但是数据源常常会发作变革,间接影响收罗的数据质量,因此需求有东西监测数据源和收罗数据的非常状况,实时接纳改正步伐。

                颠末项目理论,引荐的实用于税务机构的大数据技能完成架构如图2所示。

                税务大数据剖析的技能和典范使用

                图2 税务大数据平台技能架构

                2.3数据源和数据收罗

                大数据收罗框架如图3所示。颠末20多年的信息化建立,某省税务局现在正在运用的使用零碎超越100个,次要的零碎有金三零碎、社保零碎、发票在线、自助终端、12366效劳热线等,根本掩盖了税务办理各方面的任务内容,此中,金三零碎、社保零碎等每天都市发生数百万笔业务数据。别的,税务业务还触及工商、质监、买卖中央等当局部分的共享数据以及来自挪动互联网、网络交际媒体等方面的内部数据。数据款式掩盖了文件、天文信息、日记、图片、流媒体等多种形状。丰厚的数据源,为展开大数据剖析奠基了坚固的根底,而浩繁八门五花、泉源各别的数据源,也带来了十分庞大的数据洗濯任务。

                税务大数据剖析的技能和典范使用

                图3 大数据收罗框架

                信息化建立较为兴旺的省级税务局普通都树立了数据中央,及时将业务零碎的数据(大局部是构造化数据)同步到数据中央,大局部非构造化数据则存储在原业务零碎中,局外的数据经过数据交流接口授输到内网,会合存储到数据中央。

                2.4数据处置

                详细的业务剖析使用,经过数据接口将触及的数据从省级数据中央抽取出来,对这些多源、异构、海量的原始业务数据停止洗濯、转换、对碰等预处置,将数据存储到大数据库,构成针对差别业务剖析的数据集。比方:办税事变的预测场景中,需求将办税业务分别为12个大类、180多个事变,经过与金税三期中心零碎的数据对碰,复原每个办税事变的进程信息。

                2.4.1数据处置的庞大性

                税务大数据触及多源、异构、多维、海量的业务数据,处置和剖析的庞大度和难度都远高于传统的数据剖析,详细体现在以下几点。

                ●省税务局普通都有100多个业务零碎,各个零碎提供的原始数据每每存在规范不一致、分歧性低、标准性差等题目,并且零碎常常停止更新,需求继续维护数据接口,才干包管原始数据的质量。

                ●现在,大局部业务零碎中记载的都是后果数据,很难婚配大数据剖析需求的分类、分渠道、分时段等进程要求,比方,业务优化、征税效劳等业务都是针对进程停止剖析的。

                浩繁开辟商提供的原始业务数据聚集在一同时,由于逻辑干系比拟庞大,梳理业务与数据之间的干系需求消耗少量的相同和梳理任务,洗濯、转换、对碰等预处置的任务量大,并且错误率高。

                ●一些使用场景需求收罗内部数据(如天文地位、企业信息、交际网络等),经过接口导入数据中央,构成对业务的全景式描绘。但是,现在内部数据的获取和质量是各个机构都面对的困难。

                2.4.2数据聚集流程

                受制于业务分开的题目,每个税务业务零碎只是效劳于某个范畴的详细业务,当各个业务零碎的数据聚集到数据中央的时分,经过将差别泉源的数据整合在一同,构成对业务的通盘看法,进而从全局的层面找到更好的办法优化业务,这便是数据聚集的代价地点。图4是一个比拟典范的税务构造经过数据聚集完成业务优化的案例。

                税务大数据剖析的技能和典范使用

                图4 典范的税务数据整合使用的流程

                比方,停止征税效劳进程的相干剖析时,金三零碎中记载的是征税后果数据;列队叫号和征税人评价零碎中偶然间数据,但是每次叫号、评价的进程能够会操持多项业务,以办税人和工夫为纽带,将金三零碎与列队叫号和征税人评价零碎中的数据停止对碰,构成办税进程的数据;再依据海量的办税进程数据——188个办税事变的组合,盘算别离后差别办税事变的操持工夫,由此,复原出每个办税人每次办税事变的进程数据。有了这些细分的数据,就为业务变革预测、效劳流程优化平分析任务提供了坚固的根底。

                2.4.3办税事变数据对碰

                由于差别零碎从差别维度记载数据,因而当需求全局数据时,经常需求将几个零碎的数据停止对碰,构成一件事变的全维信息。比方:金三零碎记载了办税后果,列队叫号零碎记载了叫号工夫,效劳评价零碎记载了评价工夫,以征税人ID为中心将这3个零碎的数据停止对碰,就可以构成办税事变的进程信息,见表1和表2。

                税务大数据剖析的技能和典范使用

                表1 金三零碎(社保等零碎与此相似)

                税务大数据剖析的技能和典范使用

                表2 列队叫号零碎和效劳评价零碎

                金三零碎、列队叫号零碎、效劳评价零碎辨别记载了办税事变的信息,以办税员ID为键值,将3个零碎办税事变的工夫串联在一同。由于办税员在差别零碎中的身份和权限并非完全分歧,在差别零碎中能够运用了差别的ID,以是,还要将办税员的身份逐个对应起来,见表3和表4。

                税务大数据剖析的技能和典范使用

                表3 金三零碎、列队叫号零碎中的办税员ID对应干系

                税务大数据剖析的技能和典范使用

                表4 碰撞后果—办税事变的进程信息

                以上只是一个复杂的数据对碰示例,实践状况远比下面列出的状况庞大,比方:差别效劳器的时钟纷歧致、差别效劳厅的操纵办法纷歧致等题目,招致对碰的后果存在较多偏差。以上的对碰示例,经过一系列的标准化操纵,终极全省均匀精确率到达了78%左右。对碰出来的数据,剔除禁绝确的数据,剩下的数据量也充足大,可以得出每个效劳厅每个办税事变的均匀操持工夫。

                由此可见,数据对碰是一项不得已而为之的数据处置任务,需求破费少量工夫了解差别零碎之间的数据逻辑,还要破费少量工夫处理对碰禁绝确的题目,终极的精确率还纷歧定能让用户称心。这种题目发生的缘由就在于现在设计零碎时,没有思索现在有这么丰厚的使用需求,或许差别的部分对数据的需求纷歧致,需求将差别零碎的数据聚集在一同复原事先的操持信息。

                随着“循数办理”“以数据为中央”头脑的深化贯彻,各人会越来越注重原始数据的收罗任务,在处置业务的进程中增补本人不需求但是其他部分会需求的数据。如许,才可以从基本上加重数据处置的压力。

                2.4.4使用支持

                本着“大平台、小使用”的想象,大数据平台针对业务使用,提供了开辟东西、剖析东西和办理东西,为基于大数据的创新使用提供技能支持。开辟东西包罗任务流、模子引擎、可视化、视频等使用组件,剖析东西包罗数据发掘、呆板学习、网络剖析、可视化展示等,办理东西包罗根底数据办理、数学模子办理、标签办理、运转维护等。这些平台上的支持东西,使得各个业务部分可以依照业务需求,自行搭建使用零碎,愈加自主、疾速、灵敏。

                大数据剖析与基于数据堆栈的贸易智能(business intelligence,BI)剖析有十分明显的差别,BI剖析通常都是基于明白的业务逻辑和数据逻辑。而大数据要处理的题目开端时每每都只要大抵的偏向,需求搜集信息和数据逐渐明白题目,剖析进程中通常也不是依托逻辑干系树立数学模子,而是经过训练数据发明数据之间的联系关系干系,树立相应的数据模子,乃至间接经过数据得出结论。大数据可以实用的剖析办法比BI愈加丰厚,需求数学家、业务专家和数据处置专家的严密共同才干完成。

                2.4.5业务使用

                大数据与税务业务相交融,使用的范畴和发扬的作用都远超以往信息化建立的效果,成为动员税务深化变革的利器。比方:征税人涉税危害评价、税收政策结果揣测、面向征税人的精准效劳、办税流程优化等。

                我国的税务变革出现小步快跑的方法,在将来几年将发作一系列改动。怎样包管政策的迷信性、公道性,将变革控制在预期的范畴中?曩昔许多状况都是凭仗经历做出决议计划,而接纳大数据技能和办法,就可以依据积聚的数据,剖析得出接纳某项步伐后,能够带来的影响。在某省税务局的大数据剖析项目中,应用大数据技能和办法小试牛刀,在收罗整合各业务零碎、各办税效劳渠道和内部机构数据的根底上,构建可以及时、全程、多元反应征税效劳运转形态的业务模子,完成了政策影响剖析、办税事变业务量预测、面向征税人的精准效劳等使用场景,获得了十分好的结果。

                3 基于税务大数据平台的业务使用示例

                税务构造拥有海量的数据资源,也有丰厚的使用场景,推进业务与新一代信息技能(如云盘算、大数据、物联网、挪动互联)相交融,可以打破以往信息零碎的辅佐作用,以技能推进税务业务的创新开展。

                上面以一个复杂的大数据使用案例,阐明怎样展开大数据的剖析使用。

                3.1案例:效劳才能婚配度剖析

                随着税制变革和电子办税的深化推进,将来办税效劳厅的业务将发作哪些变革?怎样调解资源设置装备摆设,可以婚配业务的变革?

                针对这个业务场景,运用大数据处理题目的进程如图5所示,详细如下。

                税务大数据剖析的技能和典范使用

                图5 效劳才能婚配剖析的进程

                ●未来自差别业务零碎的数据从数据中央抽取到NoSQL数据库中,颠末洗濯、对碰等处置后,构成关于政策影响剖析需求的数据集。

                ●基于业务经历,挑选影响因子,树立数学模子,经过训练数据确定相干度较高的影响因子,树立政策影响模子、188个办税事变的业务形状模子和各个效劳厅的业务形状模子。

                ●选择近期的月份作为测试数据,验证模子的精确性,假如可信度能到达预期,就根据现有的参数树立预测模子,不然前往修正因子或许算法,或许查找数据题目。

                ●应用树立的数学模子,预测政策变革后业务量的形状。

                ●针对每个效劳厅,基于以往的数据,树立效劳厅效能模子。

                ●将预测的业务形状输出办税效劳厅效能模子,盘算完成一切业务量需求的工夫,与办税效劳厅所能提供的总效劳时出息行比照剖析。

                ●依据将来业务的变革趋向和效劳厅的效能,接纳优化步伐,比方:调解效劳厅/效劳职员的设置装备摆设;优化业务流程;改良使用零碎的处置服从等。

                效劳才能婚配剖析的案例中,要害便是树立业务量的预测模子,188个办税事变中有些与税期相干,有些与节沐日相干,有些周期性分明,有些具有随机性,并且每个效劳厅的业务形状也纷歧样,应对差别效劳厅差别办税事变树立各自的业务量预测模子。传统的数据建模办法是树立模子,经过汗青数据盘算参数,构成业务模子;而在大数据期间,呆板学习、数据发掘以及人工智能等算法提供了更为丰厚的建模手腕。比方,业务量预测模子便是应用呆板学习的办法,详细进程如下。

                ●基于差别效劳厅差别办税事变的汗青数据树立各自的训练集,挑选影响业务质变化的因子。

                ●运用要害影响因子(如日期、税期、节沐日等)拟合训练集数据,选择适宜的数学模子,应用训练集数据不时优化盘算模子中的各项参数,比方:先后实验了一元一次线性回归、多元线性回归、多元二次线性回归等办法,不时迫近回归模子中的系数和指数等参数的最优解。

                ●将树立的预测模子使用于验证集数据,查验模子的预测结果可否到达预期目的,假如不睬想,添加数据泉源,实验差别的数据变更,进一步选择拟合度高和泛化才能强的数学模子,优化业务量预测模子预测后果和盘算速率。

                ●云云重复屡次,终极确定每个效劳厅的每个办税事变的数学模子。

                比方:在项目实行时期,恰逢2016年5月1日开端推行业务税改增值税(以下简称“营改增”),零碎在4月份预测了“营改增”后办税业务的变革形状,并以可视化的方法展示出来。预测后果与实践状况比较,全省每天的预测后果与实践值差距在7%以内,各市每天的预测后果根本在15%以内,范围较大的效劳厅每天的预测后果根本在21%以内(范围较小的效劳厅由于业务的随机性较大,预测的代价不大),预测精确度属于比拟高的程度。并且,预测后果比业务职员凭经历预算的后果更靠近真真相况。别的,零碎盘算速率完全满意业务要求,可以将业务量预测后果实时无效地反应给相干部分。

                基于预测后果,可以有针对性地调解效劳厅的资源设置装备摆设(如职员、窗口、工夫等),零碎终极出现出来的业务量与效劳才能婚配状况,如图6所示。

                税务大数据剖析的技能和典范使用

                图6 某效劳厅在“营改增”前后的业务形状和才能婚配状况

                3.2其他业务使用案例

                在项目施行进程中,还展开了其他的业务使用,详细如下。

                ●面向征税人的微信引荐:以征税人为中央,从内、外多个数据源收罗征税人的信息,经过接纳主身分剖析、独立身分剖析和聚类算法等数据剖析办法,为每个征税人绘制“画像”,树立特性标签;依据征税人的特性,在展开运动时,选择契合条件的征税人群,发送特定的信息。

                ●效劳厅分级办理:接纳大数据的办法,对候选的15个评价目标,经过降维、主身分剖析、特性矩阵破裂等呆板学习办法,选取相干度最大的7类目标项;从业务数据中盘算出自顺应的权重系数,接纳要害绩效目标(keyperformanceindicator,KPI)算法盘算效劳厅的规范得分,接纳聚类算法分别出效劳厅的种别。

                ●效劳职员画像:收罗业务零碎中与效劳职员相干的数据和内部信息,附属性、效能、称心度、负荷、独立性5个维度停止画像描绘,展示效劳职员的总体特性和细致特性,为办税流程的优化、资源设置装备摆设的优化和效劳才能指数的树立提供根底信息。

                针对差别的使用场景,接纳差别的剖析办法,树立差别的模子,运用差别的处置手腕,从中可以看到:大数据推进了税务业务与更普遍的内部资源相联合,远远凌驾以往信息化建立的范畴,可以在更多的范畴,接纳更多的手腕处理业务题目。

                并且,大数据将带给税务信息化三大变化:从存眷后果向存眷进程的效劳视角变化;从疏散零碎向协同运作的使用形式变化;从经历办理向精准办理的粒度变化,因此其开展潜力极端宏大。

                4 完毕语

                大数据在税务范畴的使用,现在还处于起步阶段,在项目中只是在大数据剖析方面做了很小的实验,另有十分丰厚的业务场景有待开掘。

                基于理论经历可以得出以下结论。

                ●数据收罗和处置是现在大数据使用的主要题目。随着税务深化变革,面向征税人提供效劳将成为重点建立内容,要完成这个变化,就必需围绕征税人收罗进程信息和举动信息,这是现在税务信息零碎没有的,也是现阶段停止大数据剖析面对的最次要题目。下一步的税务信息化建立,必需注重对业务进程数据和征税人举动数据的收罗任务。

                ●以大数据为代表的新一代信息技能,将彻底改动税务信息化的使用形式。越来越多的数字化设置装备摆设、音视频、传感器等搜集了丰厚的数据,互联网将社会的种种机构衔接在一同,大数据平台提供了各种数据的处置功用,云盘算将信息化的分层构造变化为网状构造,挪动互联网终端又将种种业务聚集到征税人的手上。税务信息化面对宏大的革新,与新一代信息技能相交融,将可以发生史无前例的使用场景。

                ●从传统BI向大数据剖析的演进。大数据剖析办法与传统BI接纳了差别的处置办法,其三大特性(运用全样本数据;运用稠浊的数据,保持对数据准确性的要求;经过景象之间的联络停止预测,保持对因果干系的探求)更贴近于税务虚际任务中的状况。接纳大数据技能和办法,基于各个范畴的数据,可以使业务部分愈加明晰地理解业务的细节,更为透彻天文解业务的形状,预知施行改良步伐后的业务变革情况,从而更有目标地优化业务进程,改良效劳办法。

                参考文献:

                [1] 维克托·迈尔-舍恩伯格, 肯尼斯·库克耶. 大数据期间——生存、任务与思想的大革新[M]. 盛杨燕, 周涛, 译. 杭州: 浙江人民出书社, 2012.MAYER-SCH·NBERGER V, CUKIER K, Big data:a revolution that will transform how we live, work and think[M]. Translated bySHENG Y Y, ZHOU T. Hangzhou: Zhejiang People’s Publishing HousePress, 2012.

                [2] 孙懿 . 大数据期间对税务任务的应战与对策[J]. 学术交换, 2015(6): 133-139.SUN Y . Challenge and countermeasure of tax work in the era of big data[J]. Academic Exchange, 2015(6):133-139.

                [3] 于众 . 大数据情况下税收数据深度应用探究[J]. 经济研讨导刊, 2016(13): 78-79.YU Z . Deep exploration of tax data in big data environment [J]. Economic Research Guide, 2016(13): 78-79.

                汪疆平(1970-),男,北明软件无限公司技能研讨院初级工程师、副院长,次要研讨偏向为伶俐都会技能框架、大数据。

                肖戎(1974-),女,广东省中央税务局初级工程师、副处长,次要研讨偏向为税收办理信息化。

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