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數學建模如何進行數據分析范文第1篇

伴隨著云計算、大數據、物聯網等技術的發(fā)展，信息技術的角色也正在發(fā)生著巨大的變化：IT已從一種降低成本與提高企業(yè)效率的方式，演變?yōu)橄蚱髽I(yè)和消費者提供新服務的途徑。例如，迪斯尼最近開始為游客提供能實現無線連接的腕帶，其能通過實時數據分析來改善游客的園內體驗。此外，中國的博康智能開展了一項智能交通安全計劃，以尋求在一個擁有千萬人口的城市中確定合適的交通模式，并智能地為行駛在道路上的車輛提供更好的路線選擇。

傳統(tǒng)數據中心面臨挑戰(zhàn)

可以看到，隨著更多移動設備連接至互聯網，通過從數以億計的使用者及設備上獲取的經驗，基于云的軟件與應用正變得更加智能，從而可為用戶帶來更加精彩的環(huán)境感知型體驗與服務。但它同時也會產生大量的網絡連接和持續(xù)的實時、非結構化數據流。隨著數據中心傳輸、收集、匯總和分析的數據量不斷增長，網絡、計算和存儲面臨的新挑戰(zhàn)也開始層出不窮。

“傳統(tǒng)的數據中心不外乎三個基礎點：計算、存儲、網絡，而目前這三個基本構件都面臨著非常大的挑戰(zhàn)。”英特爾（中國）有限公司數據中心及云計算業(yè)務產品市場總監(jiān)賀曉東舉例說，“比如網絡，20年前企業(yè)建設一個網絡，至少一年都不會有大的變動，只是偶爾會增加一些節(jié)點而已。但現在差不多一兩個星期就要根據不同的業(yè)務需求對網絡進行重新規(guī)劃。”

確實，隨著企業(yè)內IT應用系統(tǒng)數量的增加，各個IT應用系統(tǒng)對于網絡資源的需求也有很大不同。如何能夠讓網絡在不同場景、不同時間下適應各種IT應用系統(tǒng)的需求，已經成為很多企業(yè)在運營數據中心時面臨的主要挑戰(zhàn)之一。

此外，傳統(tǒng)的數據中心網絡由極其復雜的交換機、路由器、終端以及其他設備組成，這些網絡設備使用著封閉、專有的內部接口，并運行著大量的分布式協議。在這種網絡環(huán)境中，對于網絡管理人員、第三方開發(fā)人員（包括研究人員），甚至設備商來說，網絡創(chuàng)新都是十分困難。

數據的急劇增長，給數據中心存儲方面所帶來的壓力也越來越大。而如果企業(yè)還采用傳統(tǒng)的數據中心存儲架構，那么將會耗費大量的時間和成本，這對很多企業(yè)而言，是難以承受的。“數據量的猛增，令企業(yè)用戶十分頭疼。前段時間，我和一位CIO交流，他就表示，在傳統(tǒng)的存儲架構下，如果要滿足企業(yè)快速增長的數據存儲需求，需要花費幾百萬元去購買昂貴的存儲設備。所以，他希望能夠建設一個可以彈性部署的存儲架構。”賀曉東說。

事實上，在存儲方面，傳統(tǒng)數據中心面臨的不僅是存儲數據量劇增的問題，同時還有存儲質量的問題。例如，企業(yè)的數據如何分層：分成熱數據、溫數據和冷數據，并根據不同的數據類型，來定義相應的存儲架構，從而使企業(yè)的存儲資源能夠得到最大化地利用。

“通過分類，看看哪些數據應該放在內存里，哪些數據應該放在云盤里，哪些數據應該放在SSD固態(tài)硬盤里里，這樣可以更好地滿足不同數據流的應用模式，所以說很多數據中心的存儲系統(tǒng)也需要重架構。” 賀曉東分析道。

在服務器方面，遇到的挑戰(zhàn)則更為嚴峻。事實上，在很多企業(yè)當中，服務器的利用率一直都很低，即便是在實施虛擬化之后，服務器的利用率也低于50%，這對于企業(yè)而言，無疑是一種巨大的資源和成本浪費。因此，如何利用好數據中心內服務器的效率，如何根據各種各樣的負載滿足服務器動態(tài)配置，對于企業(yè)數據中心運營，也是一個非常大的挑戰(zhàn)。

除了在基礎設施層面，傳統(tǒng)數據中心的交付模式也遭遇嚴峻的挑戰(zhàn)。在傳統(tǒng)的交付模式下，部署一個新的系統(tǒng)至少需要幾個月的時間，這對當今處于競爭日益激烈的市場中的企業(yè)而言，顯然是無法滿足需求的。那么，是否能夠將IT服務交付從原來的幾個月變?yōu)閹讉€小時、甚至幾分鐘呢？

在賀曉東看來，這是可行的。但前提條件是要考慮未來的數據中心重架構。

如何進行重架構

那么，什么是數據中心重架構？是不是要把之前傳統(tǒng)的數據中心推倒，重新建設一個數據中心呢？

賀曉東表示，數據中心重構并不是說要推倒重新建設，而是根據用戶的需求變化，對傳統(tǒng)的數據中心架構進行優(yōu)化和創(chuàng)新。“比如銀行原來的BI系統(tǒng)或者是CRM系統(tǒng)，可能是運行在IBM的小機上，采用DB2的數據庫，以及外接式的存儲，這已經形成一個很好的解決方案。但隨著新的移動互聯設備的接入，很多銀行都在考慮掌上銀行，這會帶來很多問題和挑戰(zhàn)。比如安全問題，最重要的是服務對象的轉變，以前銀行的IT系統(tǒng)只服務于內部的員工，但現在，一夜之間，可能會產生成千上萬的外部用戶。在這種情況下，銀行原有的數據中心就必須進行優(yōu)化和調整，以適應這種變化所帶來的新的需求。”

賀曉東認為，從英特爾的視角來講，重架構就是指如何建設一個統(tǒng)一的、可彈性擴展的，而且是高效的全新數據中心架構，實現IT服務的快速交付。這樣的解釋聽上去仍有些抽象。那么，具體到數據中心建設層面，重架構又該如何開始呢？

賀曉東介紹說，首先可以把數據中心所有的應用簡單的劃分成兩個維度，橫軸表示I/O需求，縱軸表示計算需求。然后按照應用的類型，對其需求進行具體分析。比如，動態(tài)模擬、氣象分析、數學建模、金融建模等模型仿真計算，既對I/O有非常高的需求，同時對計算需求也非常高。而ERP系統(tǒng)，對于計算的需求非常高，但是對I/O的需求并不是太高。通過對應用需求的分析，形成一張應用需求的戰(zhàn)略圖，“現在數據中心的架構不再是用一個標準的雙路服務器、機柜式服務器、刀片式服務器就可以滿足業(yè)務系統(tǒng)的需求。而應該是IT管理人員首先要能夠清楚地了解，每個應用的具體需求如何，并根據這些需求進行網絡、存儲、計算資源等的調度、分配。比如網絡，傳統(tǒng)的網絡基本上都是手動的、靜態(tài)的，但通過網絡重架構，可以實現動態(tài)的、自動化的、完全可以虛擬的網絡。”

那么，作為一家傳統(tǒng)的芯片生產廠商，英特爾在數據中心重架構過程中，扮演什么角色呢？

數學建模如何進行數據分析范文第2篇

關鍵詞：大數據 信息服務業(yè) 行業(yè)細分 數據交易

一、引言

自2013年10月起，中國三大通信運營商相繼“云”集貴州貴安新區(qū)大數據產業(yè)基地雛形初顯。2015年4月具有里程碑意義的全國首個大數據交易所――貴陽大數據交易所掛牌運營，標志著貴州開啟了中國大數據時代的新篇章。因此，以貴州為基點進行大數據交易平臺下信息服務業(yè)發(fā)展路徑和風險管理研究具有代表性意義。“云計算”搭配“互聯網+”的商業(yè)模式正掀起新一輪的商業(yè)革命，大數據背景下帶動的新興產業(yè)和新興企業(yè)崛起、優(yōu)良資產整合重組、傳統(tǒng)商業(yè)模式變革、服務方式全面創(chuàng)新等預示著大數據為未來的商業(yè)和民生領域創(chuàng)造了無限可能。

大數據產業(yè)，歸根結底是海量信息的收集、集成處理和再利用，那么如何將大數據商業(yè)化，如何進行專業(yè)化處理使得海量信息實現數據增值并成為優(yōu)質信息資產，承擔著信息樞紐和集成轉換功能的信息服務業(yè)將會是大數據產業(yè)發(fā)展的核心力量。作為最先受益并推動大數據產業(yè)整體向前發(fā)展的中流砥柱，如何有序引導信息服務業(yè)的健康發(fā)展，如何從風險管理的角度控制和平衡其發(fā)展過程中的操作風險、經營風險和法律風險，使經營效益最大化，政府仍須發(fā)揮引領作用，以政策支持為后盾，以政府為主導科學謀劃和布局信息服務行業(yè)，創(chuàng)新管理方式，優(yōu)質資源配套信息服務業(yè)，建立全面風險管理，借助大數據平臺首先打造和扶持一批優(yōu)秀的信息服務企業(yè)，進而帶動信息服務業(yè)的全面發(fā)展。

二、信息服務業(yè)在大數據產業(yè)中的定位

大數據的核心方法，就是將原本以定性分析為主的決策方法，轉變?yōu)橐院Ａ繑祿橹危诙垦芯康慕Y果基礎上定性分析，更加科學的認識事物本質、把握經濟規(guī)律、預測經濟發(fā)展趨勢，最終使得商業(yè)決策最優(yōu)化、科學化。由此，信息服務業(yè)是大數據產業(yè)的核心樞紐，它縱橫貫通經濟的方方面面。在信息化高度密集的今天，信息服務業(yè)的“數據增值”服務將使信息資產成為商業(yè)競爭中企業(yè)致勝的關鍵所在，同時，它也為政府科學決策、科學管理、高效管理提供源動力。

決策的科學性和有用性，與數據收集的全面性和數據處理的專業(yè)化程度直接相關。一個優(yōu)秀的信息服務企業(yè)可以是企業(yè)健康運行的發(fā)動機，更是信息社會中實現組織間信息互通、信息共享、優(yōu)勢互補、共同成長的必不可少的傳播媒介。

三、大數據背景下信息服務業(yè)的內涵及延伸

信息服務業(yè)是信息產業(yè)的軟產業(yè)部分，主要有信息傳輸服務、信息技術服務、信息資源產業(yè)三大類，其內容之豐富，服務鏈條之長遠，現已成為信息產業(yè)中發(fā)展最快、技術最活躍、產品增值最強的產業(yè)。

而大數據背景下的信息服務業(yè)，其核心價值在于對海量數據進行存儲和分析。數據本身蘊藏著價值，而如何將有價值的數據提煉并呈現給有需要的人，這就需要專業(yè)人員來破譯和解讀。

1.大數據信息服務業(yè)需要行業(yè)細分

眾所周知，大數據需要專業(yè)人員來完成。能夠提供完整生態(tài)鏈的大數據信息服務應該包括數據收集、數據清分、數據整合和聚集、有針對性的數學模型、詳盡準確的數據分析，最關鍵的是，能夠提供合理、科學、有效的決策建議。就最新的國家統(tǒng)計局《國民經濟行業(yè)分類》（GB/T4754―2011）顯示，行業(yè)標準分為20個門類、96個大類以及在其項下延伸擴展的多個中類和小類。單就數據中心而言，又可細分為數據中心的建設與維持、數據綜合處理和數據安全等三個領域。要對客戶提供科學的、有針對性的信息服務，光靠單一、固定的數據處理方法恐怕不能完成。

（1）按行業(yè)來細分數據處理模型

這需要深入了解行業(yè)特性和同業(yè)信息，根據客戶需要合理利用線性規(guī)劃法、回歸法、時間序列法、決策法、層次分析法等統(tǒng)計工具來構建數量模型，針對不同行業(yè)的數量模型設置切合市場行情的權數，區(qū)別權重，以便更加專業(yè)的認識客觀事物并對決策方案做出判斷。

（2）先做“專”，后做“全”，政府引導為先

值得一提的是，大數據的信息服務涉及面廣博，服務內容具備高技術含量，需要同時具備統(tǒng)計知識和經濟管理知識的復合型人才才能完成好服務工作。在大數據信息服務業(yè)發(fā)展初期，現有和新建的信息服務企業(yè)由于技術、資金和人才的規(guī)模限制，難以做“全”整個信息服務業(yè)，距離出現寡頭經濟的格局還有相當長的距離。所以，比較實際的做法是，鼓勵和提倡企業(yè)先“專”于某個領域的信息服務，等到人力、物力儲備和技術條件完全具備時，再拓展其他行業(yè)領域，做大做“全”。

大數據信息服務業(yè)是一個龐大而生機無限的行業(yè)，要做到這些，需要政府大力而持續(xù)的支持和引導。政策適度超前，以戰(zhàn)略眼光關愛并哺育大數據信息服務業(yè)茁壯成長。

2.大數據信息服務開啟“云”生活模式

對于數字城市、智慧城市、智能城市的理想愿景我們已不再陌生。從最初的中國移動、中國電信、中國聯通在貴州建立云計算數據中心，到阿里巴巴選擇與貴州合作開發(fā)大數據產業(yè)，再到富士康、新浪、搜狐等紛紛落戶貴州，以及近期騰訊簽署與貴州開展“互聯網+”的深層合作，全面數字生活已不再遙遠。

大數據信息服務作為中轉站，“云上貴州”將開啟智慧城市、智能公交、智慧旅游，電子政務、食品安全，執(zhí)法監(jiān)督等全新的“云”生活模式。云計算應用將覆蓋到生活和工作的方方面面。作為基礎產業(yè)，大數據信息服務業(yè)將為其上、下游龐大的產業(yè)鏈注入無窮能量。

四、大數據信息服務的模式及現狀

1.大數據信息來源及處理模式

目前，運用于市場決策和內部管理的大數據信息主要分為四種：完全自主存儲和分析；自主存儲、外包分析；購買數據、自主分析；完全購買。

完全自主存儲和分析模式，如電信三大運營商，國有大型銀行等企業(yè)資金雄厚，人力資源豐富，且歷史悠久、根基深厚，市場占有率高，其歷年來積淀的客戶資源和龐大的客戶群體使得信息的收集和整合具有其他企業(yè)無可比擬的優(yōu)勢。所以通常這類企業(yè)會選擇自主建立云計算數據中心，建立自己的數據分析處理團隊。

使用自主存儲、外包分析和完全購買這兩種模式的企業(yè)，往往出于成本和效益的考慮（或者受限于公司規(guī)模的因素），向更加專業(yè)的第三方服務公司購買數據外包服務。對于在自主經營上無法取得的數據，公司也傾向于向第三方服務公司完全購買。購買數據、自主分析模式，對于本身擁有高質量、專業(yè)化數據分析處理團隊的組織來說，購買數據成為他們開拓市場、了解對手、提高經營管理效率、為客戶提供整體解決方案的一項重要途徑。

另外，值得關注的是，許多新興科技公司通過運營，本身能夠沉淀海量信息資源，且自主擁有較強的研發(fā)團隊，通常他們會根據經營和戰(zhàn)略需要，靈活選擇信息交互模式。如騰訊科技、京東云平臺通過貴陽大數據交易所完成信息資產交易。

2.第三方服務公司的現狀

目前，市場上存在的提供數據中心建設、數據處理、信息咨詢等服務的第三方服務公司主要包括幾大類：

（1）新興的科技公司。如美亞柏科、久其軟件、托爾思、東方財富、衛(wèi)士通等，這些公司由于抓住大數據機遇，充分發(fā)揮技術優(yōu)勢深耕數據中心建設與維持、數據綜合處理和數據安全等行業(yè)細分領域，在服務市場和資本市場上已經具備相當的產業(yè)規(guī)模和競爭實力。

（2）實力雄厚、擁有知名品牌的管理咨詢公司。如麥肯錫、波士頓、貝恩等，致力于量化業(yè)績改進，幫助企業(yè)優(yōu)化運營，建立有效的組織架構，研究政策領域，幫助制定成功戰(zhàn)略，為客戶提供一體化解決方案。

（3）會計師事務所。如“四大”會計師事務所，除了傳統(tǒng)的審計、稅務籌劃、風險管理等業(yè)務外，還為客戶量身定制財務咨詢增值服務。

此外，資產管理公司、信托公司、銀行等也根據其自身人才實力和技術水平，有重點的挑選并開展其擅長的業(yè)務領域。

總體來看，國內具備信息服務類業(yè)務資質的企業(yè)不少，呈現整體行業(yè)自由競爭、欣欣向榮的局面。若用經濟周期來描述信息服務業(yè)，那么可以說，在大數據產業(yè)的引領下信息服務業(yè)處在繁榮階段，深耕細分行業(yè)領域、資源整合、搭建平臺、資源互通、資源共享將是今后信息產業(yè)乃至整個經濟社會向前運行的主流方向。第三方服務公司要在大數據背景下開拓業(yè)務發(fā)展并獲得市場認可，不得不在專業(yè)化程度上下硬功夫，深入調研市場和同業(yè)，強化行業(yè)背景分析，設計科學合理的數理模型，注重復合型專家人才的管理和培養(yǎng)，打造專業(yè)化的服務團隊。

五、貴陽大數據交易所創(chuàng)建背景及概述

信息產業(yè)飛速發(fā)展的今天，大數據時代的來臨無疑引發(fā)了新一輪信息化投資和建設的熱潮。信息數據已成為核心資產，越靠近終端的企業(yè)將擁有越大的發(fā)言權。因此，以大數據平臺建設帶動信息數據的互聯互通必然將加速產業(yè)結構調整，企業(yè)資源整合，優(yōu)化管理手段，提高運營效率。

另一方面，由于過去數據交易的非法性和隱蔽性已經造成客戶隱私泄露、詐騙案件增多、信息資產非法盜用導致公司利益受損等惡劣影響，為防范上述風險，從制度上規(guī)范數據管理、給信息需求機構提供交易平臺、合理合法化數據資產的交易增值等現實需求顯得尤為緊迫。

在國家高度支持以及貴州省的持續(xù)努力下，2015年4月全國首個大數據交易所―貴陽大數據交易所在貴州貴陽掛牌運營并完成首批數據交易。貴陽大數據交易所作為首個合法化的數據交易平臺，“面向全國提供數據交易服務，旨在促進數據交流，向社會提供完善的數據交易、結算、交付、安全保障、數據資產管理和融資等綜合配套服務”，首批交易數據是經過清洗、分析、建模、可視化后的二次數據，由深圳騰訊科技、數字廣東研究院通過交易平臺出售給京東云平臺、中金數據系統(tǒng)。

六、如何利用大數據交易平臺發(fā)展信息服務業(yè)

1.引入第三方服務機構

顯然，數據信息的清洗、分析、建模、可視化需要從業(yè)人員以專業(yè)統(tǒng)計知識來處理。貴陽大數據交易所的交易平臺搭建不久，初具規(guī)模，但隨著今后交易業(yè)務量的不斷增多，現有的數理量化團隊勢必無法應對客戶越來越高期望值的服務需求。這就需要引入第三方服務機構來增加人力保障和技術保障，以期高質量、高效率的完成數據流程加工處理。同時，制定優(yōu)勝劣汰的競爭機制，將第三方服務機構實行名單制管理，并定期復審和調整準入名單，加強平臺管理，保持市場活力，提高服務質量。

2.并軌數據處理類業(yè)務和管理咨詢類業(yè)務

要將數據“增值”為信息資產，最大限度提高信息服務產值，除了數據量化處理外，還可以根據需要將管理咨詢類業(yè)務并軌到數據報告中進行全方位數據分析，提出戰(zhàn)略建議，為客戶提供一體化的解決方案。這需要第三方服務機構著力打造專業(yè)程度較高的專家團隊，合理配備復合型人才結構，強化人力資源管理，科學制定業(yè)務流程管理，完善業(yè)務邏輯檢驗復核機制，提升技術水平，保障人力配備。

伴隨著業(yè)務規(guī)模的不斷壯大和業(yè)務內涵的不斷豐富，貴陽大數據交易所應該承擔著資源中心、交易中心和監(jiān)管中心的職能。在促進數據交易合法化的框架下建立和維護數據交易市場秩序，實現數據資源共享互通，控制交易風險和操作風險的同時為權利人的合法權益提供制度保障。

數據獲取和使用的風險點把控在數據交易行為中尤為重要。如何規(guī)范的獲取和使用數據，如何有效利用制度設計和流程設計規(guī)避法律風險、操作風險和經營風險，如何在數據交易合法合規(guī)的前提下提高規(guī)模產值、實現多方共贏，政府管理至關重要，關系全局。

七、大數據信息服務業(yè)面臨的主要風險點評估

作為新興產業(yè)，大數據信息服務業(yè)在發(fā)展過程中對數據質量、價值、權益、隱私、安全等問題的重新審視和措施保障將成為企業(yè)和政府面臨的重大考驗。

1.用戶信息安全

這里主要指購買雙方交易的基礎數據本身所涉及的用戶隱私、諸如用戶姓名、銀行賬號、電話號碼、家庭住址、家庭成員、交易密碼、交易具體明細等等最需要防范的用戶信息泄漏問題。企業(yè)在分析、處理和應用過程中可能因為交叉存儲或人為原因被公開到不應部署的服務器上或被他人私自盜用。

2.數據庫存儲安全

大數據交易所本身是個開放的平臺，數據存儲量與日俱增，再加上交易主體和服務主體的逐漸增多，擁有和使用數據信息的機構主體容易成為黑客低廉獲取信息資產的攻擊目標。

3.大數據技術利用安全

大數據技術可以說是國家戰(zhàn)略的核心競爭力，同時也是企業(yè)競爭的制勝關鍵，大數據技術的商業(yè)價值和戰(zhàn)略價值使其更容易成為黑客的攻擊手段。黑客利用大數據技術侵入信息相對集中的網絡終端，更加便利和精準的開展情報收集，且易于反向控制成千上萬臺數據終端，進而控制網絡傳輸，嚴重威脅網絡安全。

4.數據質量

在大數據技術不成熟的情況下，來源于數據采集、提取平臺的不完善，技術手段不適用，和定量模型演繹失敗的數理設計風險等都會直接導致數據質量不高，不能有效為信息資產“增值”。

5.交易主體的權益保障

基于大數據交易所的信息數據交易，其交易的數據信息標的是否按照購買當事雙方的合同約定執(zhí)行，數據使用權范圍是否明確界定，數據信息使用的合規(guī)性、合法性是否落實到位，另外，交易過程中涉及的交易主體及第三方服務機構的合同文本、保密協議、資金往來、投中標信息等作為交易和監(jiān)管平臺的大數據交易所應起到嚴格的監(jiān)督管理作用，規(guī)范交易行為，做好存留數據，同時也為平臺各方保障各自法定權益提供法律依據。

八、管理和平衡風險的方法

1.確立全面風險管理體系和制度

風險管理是組織機構面對市場競爭、經濟轉型，應對政治、經濟、社會等變革內在激發(fā)的一種管理工具，其主旨不在于消除風險，而在于主動選擇能夠帶來收益的風險，找到風險和收益的最佳平衡點，而進行全面風險管理能夠很好的解決和平衡這一問題。

全面風險管理的方法在于事前風險防范、事中風險預警和事后風險處理，重點強調以預防為主。負面風險的消除不能單純依靠事后消極把關，而應該將或有風險前移，采用制度設計和預警管理有效的預防和控制或有風險。這對處于成長階段的行業(yè)領域尤為重要，企業(yè)應以戰(zhàn)略高度組織全員參與風險管理，落實員工應承擔的相關風險責任，識別、分析和評價對企業(yè)造成潛在影響的風險事項，企業(yè)管理者全局把控所有風險，在控制好負面風險的同時主動管理好機會成本，為企業(yè)“增值”。

要建立全面風險管理體系，要求機構負責人具有戰(zhàn)略性眼光，將風險管理和戰(zhàn)略制定有機結合，積極、主動的將風險管理轉變?yōu)閮r值管理，挖掘風險事項中的價值潛力，為戰(zhàn)略部署提供源動力。

2.完善內部控制體系

對于機會風險以外的剩余潛在風險，組織機構需要通過內部控制手段來降低、轉移、規(guī)避、轉換、對沖其可能對企業(yè)造成的不利影響。2002年，美國頒布著名的薩班斯法案，法律確立經營者對內部控制體系的建立、維護、評價和報告的重要責任。2009年，擁有中國版“薩班斯法案”著稱的《企業(yè)內部控制基本規(guī)范》旨在有效保護投資者利益，建立企業(yè)內控標準體系，發(fā)揮內控體系對組織內部制度與機制的約束力與制衡力。

有效的內部控制有五個要素：控制環(huán)境、風險評估、控制活動、信息與溝通、監(jiān)督。

（1）控制環(huán)境。包括員工的誠信、道德價值觀、勞動價值，管理層的經營理念和模式、機構內部各級權限和職責分配，人力資源政策等。改善控制環(huán)境是有效實施內部控制制度、妥善處理控制點的基礎。

（2）風險評估。它是內控制度得以實施的先決條件，通過識別潛在風險的后果和可能性，結合成本效益原則，按重要程度將風險管理與價值管理聯系起來。

（3）控制活動。它是內部控制體系的核心，其目的是保證政策措施得以順利執(zhí)行，實現企業(yè)目標。所采取的方法包括復核、授權、審批、會簽、校驗、職責分工等等。

（4）信息與溝通。主要包括信息采集和信息傳遞，確保信息和決策在相關部門和行為人之間上傳下達，無縫對接，同時暢通外部主體如客戶、股東、供貨商等溝通渠道。組織機構需要建設和完善信息系統(tǒng)、總體應用控制和層級系統(tǒng)管理。

（5）監(jiān)督。主要評價系統(tǒng)運行的質量，包括日常監(jiān)督和專項監(jiān)督。它對正常的管理活動和員工行為進行監(jiān)督，如發(fā)現內控制度存在缺陷，及時向上級報告。

3.對第三方服務機構嚴格行業(yè)準入，實行動態(tài)名單制管理

運營伊始，貴州省已提前在制度設計上將貴陽大數據交易所的數據交易客戶實施會員制管理，具有會員資格的企業(yè)才能通過大數據交易所實現大數據交易。對于下一步可能引入的第三方信息服務機構，政府和行業(yè)協會應該率先組織對目標市場和從業(yè)機構的深入調研和摸底，按照行業(yè)資質、人才配備、技術條件、管理規(guī)程及內控措施、資產規(guī)模、客戶群體、過往業(yè)績等因素在制度上科學、合理地設置行業(yè)準入條件。綜合篩選優(yōu)質的目標服務機構，納入首批名單制管理，開展服務工作。

另外，為了大數據交易所的長遠發(fā)展，應該嚴格把關名單內的機構管理，全面掌握第三方服務機構的信息服務及進度流程，動態(tài)監(jiān)測行業(yè)市場變化，健全信息服務效果評價標準，定期做好客戶回訪及評價采集，關注機構管理章程和內控措施是否落實到位，再根據上述情況制定和落實名單制動態(tài)管理的準入和退出機制，定期調整和補充名單，從監(jiān)管效果上做到全方位立體跟蹤管理，有據可查，確保服務質量。

4.保障基礎設施和上層應用的緊密聯合

大數據的計算、存儲和安全需求快速推動著存儲硬件、網絡基礎設施、和不斷更新的計算處理方式的發(fā)展。存儲設備是基礎設施中最重要的部分。存儲設備的容量能力、延遲性、安全性、成本、靈活性，以及是否能正常訪問等因素是大數據對于存儲設備的評價標準和硬性需求。而不定向突發(fā)的流量劇增、云數據中心互聯以及云數據中心內部組網支持云服務要求更高層次的云應用平臺和云處理技術。大數據相較于過去的信息產業(yè)而言，對數據需求的精度和廣度、硬件設施的超高性能、系統(tǒng)平臺和應用平臺的可操作性、云平臺數據安全等問題提出了更高的要求。所以，政府和企業(yè)在合力保障基礎設施建設過程之時應推動積極信息處理技術革新，強化安全技術手段，加快數據安全保護技術攻關，通過監(jiān)管技術研究，強化對敏感信息泄密事件的監(jiān)測預警和及時處置。

5.完善交易制度，加強保密工作

在過去，數據信息買賣已經成為有關企業(yè)、個人之間私下非法交易的地下產業(yè)鏈，由此衍生出的電信詐騙、垃圾廣告、惡性推銷、電話騷擾等層出不窮、花樣翻新，這是數據信息交易規(guī)則體系不完善造成的。因此，大數據交易所既承擔著數據交易合法化的職責，更肩負著梳理市場渠道，規(guī)范數據交易行為的神圣使命。以貴陽大數據交易所為依托，建立中國真正意義上的數據交易市場。政府要積極發(fā)揮主導作用，以市場為導向，科學、合理的完善數據信息交易體系，建立健全數據交易制度，加強風險防控手段，根據市場發(fā)展進程和交易實踐難點嚴謹制定、適時調整監(jiān)督管理方式。

對于信息泄露的問題，數據買賣雙方、第三方信息服務機構以及大數據交易所之間須簽訂保密協議，規(guī)范交易流程，約定數據產品的使用權限，執(zhí)行保密條款。對于交易平臺方、第三方信息服務機構，尤其是數據買方，應嚴格執(zhí)行大數據交易所的數據保護條例，不得私自轉售、泄露“數據產品”，以確保數據不被濫用。單位或個人的泄密行為應計入誠信檔案。

另外，大數據交易所可能具有多重交易身份，它既是大數據資源的提供者，同時也是大數據資源的消費者，可謂產業(yè)發(fā)展的交通樞紐，連接著上下游龐大而復雜的產業(yè)體系，交易平臺的內部管理功效對于數據交易市場的健康發(fā)展至關重要。為嚴格數據資源管理控制，規(guī)范數據開放、設計保密級別、限制數據資源開放等級等顯得確有必要。

6.培育專業(yè)人才隊伍，提升服務力量

大數據處理技術是未來企業(yè)競爭的核心軟實力，而高端人才的培育和引進是實現技術保障的重要組成部分。貴州竭力推動開放政府數據資源，最大限度為人才提供容錯試錯空間。今年5月，被授予“國家級眾創(chuàng)空間”的中國西部眾創(chuàng)園以及啟林創(chuàng)客空間在貴陽國家高新區(qū)揭牌，“為創(chuàng)客提供實驗室、技術交流、產品推廣、企業(yè)聯盟、辦公場所、金融支持、餐飲住宿等全方位、全過程、全配套的創(chuàng)業(yè)服務”，構建產業(yè)培育全鏈條。