总结可以帮助我们发现问题并制定改进计划。在总结中，可以归纳出一些学习和工作中的规律和经验。总结是一种重要的表达方式，以下是一些写作总结的思路和技巧，供大家参考。
大数据服务中心工作总结篇一
对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过tb级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大cpu和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。
大数据服务中心工作总结篇二
海量数据中存在着不一致性，极有可能出现某处的瑕疵。例如，同样的数据中的时间字段，有的可能为非标准的时间，出现的原因可能为应用程序的错误，系统的错误等，这是在进行数据处理时，必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机制。
大数据服务中心工作总结篇三
处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。
大数据服务中心工作总结篇四
对一般的数据处理可以使用数据库，如果对复杂的数据处理，必须借助程序，那么在程序操作数据库和程序操作文本之间选择，是一定要选择程序操作文本的，原因为：程序操作文本速度快；对文本进行处理不容易出错；文本的存储不受限制等。例如一般的海量的网络日志都是文本格式或者csv格式（文本格式），对它进行处理牵扯到数据清洗，是要利用程序进行处理的，而不建议导入数据库再做清洗。
大数据服务中心工作总结篇五
如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。
大数据服务中心工作总结篇六
海量数据处理过程中，除了对数据库，处理程序等要求比较高以外，对操作系统的要求也放到了重要的位置，一般是必须使用服务器的，而且对系统的安全性和稳定性等要求也比较高。尤其对操作系统自身的缓存机制，临时空间的处理等问题都需要综合考虑。
大数据服务中心工作总结篇七
海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。
大数据服务中心工作总结篇八
当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。
大数据服务中心工作总结篇九
在今年的政府工作报告中，xxxxxx在谈及简政放权时强调：“大道至简，有权不可任性。”
健康中国。
“健康是群众的基本需求，我们要不断提高医疗卫生水平，打造健康中国。”xxx总理在作政府工作报告时，这句承诺得到了热烈的掌声。
“健康中国”最核心的是加快健全基本医疗卫生制度，让民众看得上病、看得起病、看得好病。《报告》提出要全面推开县级公立医院综合改革，在100个地级以上城市进行公立医院改革试点，破除以药补医，降低虚高药价，合理调整医疗服务价格，通过医保支付等方式减轻群众负担。
大数据服务中心工作总结篇十
基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。一般采样时要注意数据的完整性和，防止过大的偏差。笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样，抽取出400万行，经测试软件测试处理的误差为千分之五，客户可以接受。
还有一些方法，需要在不同的情况和场合下运用，例如使用代理键等操作，这样的好处是加快了聚合时间，因为对数值型的聚合比对字符型的聚合快得多。类似的情况需要针对不同的需求进行处理。
海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。
大数据服务中心工作总结篇十一
于大部份营销者来说，网站再定向(onsiteretargeting)是其中一个最重要的营销手段，所谓网站再定向的意思是对曾访问您网站的用户进行宣传，在他们浏览网络时向其展示广告。此手段之所以重要是因为在第一次接触中真正转化为购买的只占2%，而没有产生购买就离开网站的人群体高达98%。网站再定向的威力在于它能够帮助你吸引很多的潜在客户，由于这些用户之前已经访问了您的网站一次，这意味着他们确实对您的产品和服务感兴趣。当你不断向这些用户显示相关的广告，将能够吸引他们回访并完成购买。理论上，网站再定向技术听起来完美，但执行起来，却可能让很多广告主走入死胡同，因为它只能够覆盖到旧有的访客，而无法接触新访客。对于广告主来说，网站再定向是一把双刃刀，它虽然能带来绝佳的roi，却由于覆盖度不足，会在无形中扼杀销售机会。
其实无论是广告数据或购买行为数据，网络都能记录下来，而网络的实时记录特性，让它成为当下广告主实现定位营销的不二之选。随着技术不断革新，广告主精细化定位的需求也不断得到满足。在随后的篇幅中，我们会简单地对比几大定位技术，并通过电商案例分析来讨论如何让这些数据技术协同起来，促成客户从浏览广告到掏钱购买的转化，实现广告主的收益最大化。
网络营销的精细化定位潜力只有在大数据的支持下才能完全发挥出来。图中的数据金字塔划分出了数据的四个层级。最底层是广告表现数据，是关于广告位置和其表现的信息。具体而言，就是广告位的尺寸、在网页的位置、以往的点击率、可见曝光(viewableimpreion)等指标。
再上一层就是受众分类数据。如今，市场上的数据提供商可以通过用户的线上和线下的行为，来收集到广告受众的兴趣、需求等数据。这些不会涉及个人真实身份的信息会被分析，并划分为不同的群組，例如性价比追求者、网购达人等。有了受众分类数据，广告主可以在互联网上按自己的需求和品牌的特性来投放。受众分类数据的针对性更强，也能带来比单纯依赖广告表现数据更好的点击率与转换率，因为它提供了消费者行为和偏好等宝贵信息。
第三层是搜索动机数据。搜索再定向是个用于发掘新客户的技术。它的出现让我们能够发掘出那些很可能会购物的用户，因为他们已经开始搜索与广告主产品相关的信息了。那些具有高商业价值的数据可以进一步被筛选出来，广告主可以将具有高购买意愿的人们再定向到自己的产品信息上来。
而位居数据金字塔顶端的是站内客户数据，这指的是用户在广告主网站上的用户行为数据，包括了用户浏览的页面，下载的信息，以及加入购物车的商品等数据。网站用户通常是那些已经了解过品牌并且对公司也熟悉的一群人。
对于广告主来说，金字塔四层的数据都独具价值。举例而言，广告表现数据是每个广告主都首先会关注的信息，因为这些信息在大多数广告管理平台和广告交易平台都能轻易获得的。同时，那些与用户需求和偏好相关的数据，能够助力广告主更好地实现精细化营销。因此，要想针对性地影响消费者购买路径的每个过程，我们就需要把这四层的数据分析整合，才能制定一个更全面的营销方案。
以下，我们将分享一个真实的案例，让广告主明白应当如何打通各层数据，制定覆盖消费者购买路径的精准定位的营销方案。
案例分享。
挑战：客户已经使用了网站再定向技术来实现一个较好的roi，但是，从再站内定向所带动的交易数量开始有下降的趋势。
优化策略︰利用多重数据的整合，提升转化漏斗每一阶段的人群数目，以提升总转化量。
第一步：网站再定向。
广告主会发现网站内再定向带来的购买转化量有限，这是因为大部份广告主只会再定向曾经将商品加入购物车的访客。要想提升网站再定向的效果，最优的方法是根据用户浏览过的页面进行属性分类，并呈现具有针对性的内容。具体参考下图：
有了全面的追踪和分类，再定向受众数量的基数大幅增加。在短短两个星期内，交易数量显着提升，尤其是来自老访客的成交量更是大幅提升44%。
一方面，再定向可以有效地召回老访客，增大重复进入网站及购买的可能性。但同时，广告主还应该考虑怎么能增加新访客，以保证转化漏斗有足够的新增流量。
首先，我们利用搜索关键词捕捉有兴趣的用户，然后储存有关的用户数据，最后，在交易平台上将合适的广告呈现给该用户。此外，我们还会关注第三方受众分类数据中那些有着同样行为特征的用户信息，整合在一起进行精准投放。
在进行搜索再定向及购买受众数据后，新客户所带来的成交大幅度上升254%，广告效果花费cpa下降29%，同时增加该网站整体的浏览量。
第三步：利用机器学习(machinelearning)进一步扩大客户的数量。
用户来进行定位广告投放。xmo的算法可以对比客户的crm消费者数据与第三方受众数据，并预测出哪些网络用户会有特定的购买倾向。在这个案例中，xmo能通过机器学习来不断产生新的受众，平均每周能够细分出一个有着230万样本的人群。通过将广告投放到我们已有的目标受众群和由机器学习锁定的新目标受众，我们可以看到非常喜人的广告效果，虽然cpa轻微上升14%，但新客户成交量大幅增长26%说明了机器学习能有效地为广告主发掘新客户。
通过机器学习来抓取现有数据的特征来预测未知的概率分布，找到新的具有相同特征的数据并加入库中。机器学习中最关键的就是开发出能智能识别复杂模式并能智能化决策的算法。
观点总结。
多渠道数据的整合可以在两方面帮助广告主提高广告表现。
首先，此举可以增加广告受众总数，并会为广告主赢得源源不断的访问量。第二，多渠道数据整合后的定向还能促进消费者购买漏斗的每一个过程，广告主通常利用网站再定向技术来召回“购物车放弃者”或者流失的老客户，但实际上，广告主应该把注意力放在现有客户和新客户的比例。总而言之，从搜索动机数据，到受眾分类数据，到最终的机器学习，都能促进购买漏斗的顶端访客数量的增加。结合上创意的策略定制、精准的位置选择，客户的转化率将会提高，广告主也将挖掘出更多的商机。
大数据服务中心工作总结篇十二
随着税收管理信息化建设的深入，税收数据实现了省局大集中，这为税源管理、税收分析决策提供了一个良好的应用平台。如何通过税收数据分析应用促进提高税收管理的整体水平，是当前需要研究的重要课题。随着税收信息化建设的不断推进，以及其它税收业务应用系统的推行、完善和拓展，加上内联网络各系统的应用，使各类涉税数据信息日益丰富，为信息资源在税收工作中的广泛应用提供了广阔的空间。如何盘活海量数据信息，进一步加强数据信息资源的开发和利用，让它们发挥应有的效果，实现信息管税新跨越，为领导决策提供依据，已成为目前亟待解决的一个问题。
税收信息数据是税收管理的基础。这些数据是全省地税系统的宝贵资源，通过适当的加工处理和提炼分析，不仅可以强化税源管理，提高日常工作效率，而且还能够提高地税部门对经济税源的分析能力和监控水平，为各级领导决策提供科学、合理的依据，更好地指导税收征管工作。
从全市地税系统来看，2008年临川区地税局在本局的行政办公软件中加一个“旅店式”税源管理，后来随着个体户变化逐渐增大，管理员没有及时进行登记或变更，就逐渐没有进行运用。到现在为此，此软件已没有运行了。只保留了2008年的有关数据。
乐安县地税局开发了可视化税源管理软件，目前已经在全市范围内推广使用。
广昌县地税局曾在2006年自主开发建筑及房地产业税源监控软件，采用sqlserver+aspx架构。该软件对税收管理员进行建筑、房地产行业税源监控起了很大帮助，能有效、直观地分析各个工程项目的开发情况。但与省局软件并未接轨。因总局目前推广相关软件，已基本停用。
基层税务部门没有建立健全适应信息管税的管理体系，县局、分局、税收管理职能部门、税收管理员实施信息管税没有明确的管理分工和管理责任，影响着信息管税的质效。
一些基层县、分局(所)税收管理员不知道征管系统提供了哪些数据，不会查询数据或由于存在技术困难无法实现数据应用的需求。
很多领导没有打开机器自己动手查询的意识和习惯；业务职能部门没有熟练掌握数据查询的操作技能，统计数据仍然习惯于向基层索要然后汇总的传统方式。
对税收征管数据的利用仅仅局限于基本汇总、分类、简单计算基础之上的对原始税收数据的“复制式”展现和对税收现象的“陈列式”描述，应用仅限于报表浏览、简单查询、数据比对、简单的收入分析等，数据应用的范围不广，利用程度不高，服务于征管的作用没有得到很好发挥。
分析应用只满足于单一的业务需要，而不能够通过数据分析有效监控管理行为和执法行为，不能从区域、行业等深层次对区域间的税源进行动态分析和对比，不能对纳税人的税源变化进行综合的、动态的分析监控，没有把“静态数据”没有变成“动态信息”，为领导提供决策的作用不明显。
虽然一些报表在征管数据系统中都能生成，但上级局各有部门仍然需要基层手工报送各类报表，加重了基层税务部门向上级税务机关报送大量报表的负担。
很多人只把征管软件成功上线作为一项艰巨工作的结束，而没有意识到这仅仅是另一项更为艰巨繁杂工作的开始。不了解运维人员整天在做什么，不了解运行维护组织的工作职责；没有意识到上线是一部分精英、集中时间的短期攻歼，而运行维护和应用则是需要全民参与、长抓不懈的持久战，上线只是“万里长征第一步”。部分领导也存在模糊认识，在日常各项工作中，没有将其放在应有的位置上。
数据管理的主要目标是通过各项管理措施提高数据质量，为数据应用打好基础。离开了数据质量，数据分析应用就成了无本之木，无水之源。抓好数据质量就是把住数据进入系统的各个入口，从税务登记的一个项目，从申报表的一行数据开始，一丝不苟、严肃认真地对待每一项业务，认真核实、修改数据监控系统发现的每一笔错误，这决非一朝一夕就能做好、见效的事情；数据分析应用工作也是一项系统工程，受制于人员素质、数据质量、外部数据采集等诸多因素，无法一蹴而就，需要长期的努力和坚持，不是短期行为。
认为一个系统会解决所有的问题，通过数据分析能够查找所有的管理漏洞，通过数据监控可以发现所有的薄弱环节。对系统的严密性和数据分析应用的期望值过高，导致一旦出现一些问题后不能正确认识，甚至把一些人为操作的因素也归结为系统问题，“怨天尤人”，抹杀了众多普通工作者的辛勤劳动成果，给数据管理和分析应用带来负面影响。
表面上看，我们的人员素质不低，如某县大专以上学历占全部在职人员的85%；计算机普及应用程度也不低，很多人都取得了相关计算机等级证书。但是由于学历教育和各种达标考试中均存在一定的“水份”，再加上知识更新等因素，实际能够胜任本职工作的不多。一个能够胜任本职工作的基层操作人员，需要熟悉本岗位所负担的工作，又熟悉系统的操作要求，这样的人在一个单位中达到30%已属不易；如果开展数据应用和数据分析，除了要对税收管理各项业务熟悉外，还要掌握相当的数理统计知识、数据库理论和操作技能，这样的复合型人才在一个单位中少之又少，培养的周期也很长。所以在一个县区局，可供在数据管理和数据分析应用中发挥作用的人其实很少。
税信息分析的应有价值和对税源的有效监控。由于开展数据分析应用，是一种谋划工作的主动意识，无形的工作，上级局没有严格的指标考核，部分人就不会利用系统数据查找管理漏洞、有效监控日常管理工作、提升管理水平，被误认为一种“可做可不做”工作。
数据分析的结果虽然在一定程度上促进了税收管理工作提升，取得了成效。但由于信息化应用一定程度上超越了当前的税收管理水平，征管软件上线后，多次进行的数据清理核查发现的错误数据，反映了我们现有的管理手段、管理水平的粗放落后，与系统要求科学严密的业务流程存在着一定差距，征管系统的全面应用某种程度上超越了当前的税收管理水平，或者说部分地区的管理水平、管理手段与系统所要求的严密的工作流程不适应。
信息管税，既是税务部门落实科学发展观的长远性基础工作，也是解决当前税收征管问题的有效措施。因此，各级税务机关要牢固树立信息管税的思路和理念，充分利用江西地税管理信息系统数据，来破解征纳双方信息不对称的问题；以涉税信息的采集、分析、利用为主线，树立税收风险管理理念；以健全税源管理体系为手段，加强业务与技术的融合，进而提高税收征管水平。
优质的数据有利于促进管理，优质的管理有利于促进收入，是多年实践验证的真谛。要进一步抓好数据信息采集、加强对数据信息整理与存储、分析与运用、加工与管理，紧紧抓住信息管税的核心，通过完善制度建设，依靠先进的管理和技术手段，制定规范的数据管理办法，确保数据采集的真实、准确、全面。对税务登记、纳税申报、发票管理等基础信息资料，采集录入时，要做到完整性、真实性、及时性、准确性，杜绝虚假数据的录入，提高基础数据质量。
数据采集途径包括人工录入、电子申报、数据交换、外部导入，目前征管软件数据来源主要是以人工录入数据为主。人工录入数据一方面造成基层工作人员压力大，另一方面数据质量也难以保证。因此，要大力推行多元化电子申报，加快推进与税务部门以外的相关部门的数据交换，研究实现数据外部导入，进一步提高数据质量和采集效率。建议对现有软件进行完善，提供录入数据错误提示功能，把好数据“入口关”。通过建章立制规范数据信息的录入操作标准，从源头上控制初始数据的录入质量，确保数据信息真实、准确、全面、及时、可用。要统一录入标准，统筹信息录入，对于同类涉税信息做到一次性采集，各系统共享，多层次应用。
建立“三级审核”机制，加大信息审核力度，办税服务大厅对纳税人报送的各类申报资料和信息采集表进行逻辑性初审；管理分局应结合日常管理情况对纳税人各类申报信息和财务信息进行复审；业务部门参照第三方信息与纳税人相关信息进行终审比对。三级审核层层相扣，确保通过每一个岗位，每一笔数据录入，每一天的数据零差错，实现每个基层单位录入数据的零差错目标。通过对税务基础信息库进行定期或不定期更新和抽查，通报数据维护准确率，落实过错责任追究等手段，保证基础数据维护的及时性、准确性、全面性。
税收数据分析利用是落实信息管税的核心，也是信息管税工作的难点所在。要在提高对数据分析利用的重视程度的同时，应着力提升信息应用深度，拓展应用广度，提高应用效率，注重应用实效。
一建立信息分析应用机制。建立健全涉税信息分析应用和定期通报制度，紧紧围绕征管主题，利用存量信息资源，定期展开综合分析，定期发布分析指标，全面掌握税源真实情况，及时发现征管薄弱环节，堵塞征管漏洞。二创新信息分析应用方法。在分析内容方面，要通过开展税收宏观分析、区域分析和税收征管状况分析，及时了解本地税源分布情况、税源质量状况和税收征管现状，掌握税收和经济的运行规律。通过开展重点税源分析、行业分析和具体纳税人的分析，建立重点税源行业征管信息数据库，抓住重点税源和行业管理关键指标，建立预警评估体系，提升重点税源和行业管理水平。在分析手段方面，要创新分析方法，完善分析指标体系，健全税收分析模型，应用差异分析、逻辑关系稽核分析、趋势分析、波动分析和相关性分析等分析方法，加强纵横向比较，为税收管理决策提供参考。三加强对信息分析结果的运用。按照“人机结合”的要求，充分利用信息分析成果，设定科学合理预警指标，实行风险等级管理。对低风险信息纳入正常管理，做好税收政策的宣传和辅导及有针对性的约谈，让纳税人就信息分析中发现的疑点问题做出说明解释；中级风险信息采用实地核查或评估，对风险分析发现的较大疑点问题进行现场核实；对高风险信息进行全面评估，对纳税人生产经营和财务核算进行深入检查，发现有偷税嫌疑和其他违法行为的，移交稽查部门查处。根据纳税人风险级别的高低，有针对性的进行管理，提高信息资源应用的有效性。四完善信息分析应用评估考核机制。建立涉税信息分析应用质量反馈体系，衡量和评价数据信息应用成效，促进信息分析应用质量的反馈和改进。围绕数据信息分析应用对税收征管质量的贡献度和税收收入增值作用等关键指标，建立标准化税收分析应用考核指标体系，加大信息分析应用利用效率和利用成效的考核力度，切实提高数据信息分析应用水平。
开展税收数据分析利用，数据是手段，管理是关键，税收是目标。要建立适应信息管税要求的管理体系，让基层税收管理员，中间的管理层、上面的决策层按照不同的管理职能，调整角色，形成纵向上下之间、横向部门之间，职能配置、协调配合机制。
局领导要根据上级要求和本地税收管理实际制定征管措施，要利用数据管理平台，对税收计划执行情况、分区域、分行业税收经济运行情况等进行分析，用数据揭示经济发展、产业结构、行业税收征管状况之间的内在联系，实现对税收管理的科学决策。在税收管理中发挥“指挥中枢”的作用。
具有税收管理职能的税政、征管、计会等部门负责对决策层制定的工作规划、举措进行具体的组织实施。管理人员利用数据管理平台提供的数据模型，根据决策层的要求采取有效措施进行组织落实，并根据业务需求，采取关联分析法，从宏观上针对不同地域、产业、行业和注册类型等制定切实可行的管理办法，指导分局和税收管理员强化税收征管，并要进行多角度、多层次、分类别的分析评估，从微观上对单个纳税人进行“一户式”查询分析，提高管理的针对性。
税收管理员负责对纳税人进行日常监管、对管理层制定的各种管理办法进行具体的贯彻执行。利用数据管理平台提供的分析和监控功能，对本辖区纳税人征管情况进行分析评估，有针对性地加强管理。监控功能主要包括对非正常户、临时户、注销户、停业户、零申报户等异常户申报征收情况的监控，对所有纳税业户申报情况的多角度分析监控，对纳税户税负变化情况的监控，对纳税户发票使用、缴销情况的监控等。
建议省级应逐步设立征管数据分析利用处理中心，负责全省征管数据分析和处理，研究和制定数据分析利用处理机制，统一业务流程和分析指标，建立数据分析利用考核体系，防止业务部门之间或业务部门与信息技术部门之间不协调、不适应，导致工作中推诿或“踢皮球”，同时，市县一级要落实机构和人员从事征管数据分析应用专（兼）职工作，负责全市、县级数据分析应用工作安排部署，发布市县级征管数据分析指标，指导督促数据采集、录入、分析、应用等工作，汇总和上报《征管数据分析应用报告》。各基层税务所要做好征管数据采集、录入工作，保障数据质量和时限要求，结合辖区实际，抓好纳税户基本数据统计查询和数据比对工作，提出一定的税收管理性建议和措施。基于此，上级局应正式发文，明确市、县局成立独立的运行维护组织，选派业务素质、技术素质较高的人员充实到运维队伍中来，担当起数据管理与应用的重任。县局应以文件形式明确承担运行维护工作的部门、人员，这是开展工作的基本保障。
提升征管数据分析利用水平的关键在人，目前数据分析利用专业人员队伍尚未形成，为此，要加大综合培训力度，提高征管数据分析人员业务素质。比如对市、县两级领导班子可以重点培训系统查询、通用报表、数据监控等内容；对市、县局业务股室人员重点培训系统查询、业务操作，增强各业务部门互相配合、协同作战的能力；对税务分局(所)、办税服务厅、稽查局人员重点培训各岗位的操作技能、系统查询等，讲求实效，注重实用；遇有业务升级应及时通知相关人员，涉及重大业务事项调整变化的升级文件，要组织相关人员集中进行培训，如果时间来不及可以在短期内进行补充培训，解决目前的“先上岗后培训”甚至不培训就上岗所带来的各种隐患；省局应制定相关的培训计划，分期分批地组织有关人员进行层次较高的培训，培养高素质人才、带动当地工作。要多深入基层调查研究，拓展数据源，围绕纳税人的生产经营情况开展专题分析，通过实战分析演练，为各级税务机关提高税收管理能力提供依据，进一步推进征管数据分析应用工作向深度发展，努力造就一支高素质的征管数据分析应用队伍。
各部门齐抓共管，形成合力，共同做好数据质量和数据分析应用。征管信息系统涵盖了税务登记、发票管理、待批文书、稽查法制等全部业务流程，涉及税政、征管、稽查、法规、办税服务厅、税务分局(所)等诸多部门。要想对各个环节、各个部门进入系统的数据进行有效监控，提高数据质量，要想从各个部门的业务需求出发开展数据应用分析，单纯依靠某个部门的力量无法完成。简言之，征管系统是整个税务局的系统，不是哪个部门的系统。但是由于目前各项工作在机构、人员、业务分工上的相对独立，在工作的安排部署中的部门负责意识愈加突出，因此加强部门配合、协调联动就显得尤为重要。
大数据服务中心工作总结篇十三
（一）加强部署调度，各项工作全面推进落实。制发了全市大数据工作要点、“数聚赋能”专项行动方案等文件。建立了工作台账，加强工作督查调度，定期下发通报，确保了各项任务全面落实。疫情期间，分管副市长召开全市视频会议，调度疫情防控形势下大数据工作，并进行全面安排部署。11月，市委常委、副市长召开工作推进会议，对全市大数据工作提出明确要求，进一步强化了推进力度。
（三）强化试点创建，智慧城市建设扎实推进。一是积极争创全省新型智慧城市试点。开展了新型智慧城市建设第三方评估，为试点申报提供了依据。指导利津县和其他县区（开发区）做好新型智慧城市试点建设和申报工作。今年10月，我市入选全省四星级新型智慧城市建设试点。二是加强项目归口管理。引入专业第三方统一实施项目评估。今年来，评审项目54个，总申报值1。78亿元，审减3200多万元，审减率17。95%，促进了智慧环保、智慧交通、市域社会治理等21个重点项目高质量建设。三是组织开展了大数据项目优秀案例评选。开展两批大数据优秀案例评选，征集“惠民服务”“善政应用”“兴业发展”“疫情防控”四大类300多个案例，经专家评审，遴选了100个优秀案例，编制了《xx市大数据100佳优秀案例》，有效扩大了社会影响力。
（四）加快融合发展，数字产业发展迈出新步伐。一是搭建政企合作平台。成立市大数据产业协会，39家企业入会，与10家产业园区签订《战略合作协议》，与7家科研机构签订《专家入驻协议》，与中国软协开展软件企业、软件产品“双评估”合作。组织了惠企政策宣讲（大数据专场）等系列活动，帮助7家大数据企业入选《xx市2020年上市挂牌后备企业名单》。二是推进产业园区建设。加快xx软件园、利津智联农创工厂数字经济园区试点建设。今年市现代农业示范区等3个园区入选省级数字经济园区。三是加快产业数字化升级。积极推进数字化融合发展，立足石油化工等传统产业，打造了天弘化学“数字孪生工厂”、海科“危品汇”等一批数字化转型成功案例。
（五）加强队伍建设，大数据工作不断规范。一是强化教育培训。坚持党建引领，打造了“e心为民”服务品牌。积极参与疫情防控，被评为“山东省抗击新冠肺炎疫情先进集体”。积极参与“灯塔在线”大数据专题培训，参与度居全省前列。今年10月，在浙江大学举办了全市大数据能力提升培训班，全市大数据系统64人参加，取得良好效果。二是积极开展调查研究。将《应用大数据提升xx市社会治理能力研究》列入“全市2020年度首批社会科学规划课题”。深入开展调查研究，形成了高质量调研报告，顺利通过专家评审，获得分管市领导签批肯定。三是完善制度机制。将数字政府建设纳入全市综合考核。制定了《政务云平台管理实施细则》《政务信息资源归集技术规范》等5项标准规范，将提交省局专家审查，纳入行业标准规范。
二、工作中存在的问题和2021年重点工作打算。
今年来，我市大数据工作虽然取得了一定成绩，但与上级要求和先进地市相比，还有一定差距。主要是：数据资源“易用、好用”需要进一步提升；数据治理、绩效评价、应用场景打造等需要进一步突破；智慧城市建设运营模式需要进一步创新。2021年，我市将全面贯彻十九届五中全会精神，深入推进“数字山东”战略，以新型智慧城市试点建设为统领，以大数据应用为支撑，重点在以下三个方面实现突破。
（一）着力做好公共数据资源开发利用试点。坚持需求、问题和目标导向，开展全面试点，强化公共数据资源有效供给，打造一批具有xx特色的创新性数据产品、数据服务、数据标准和数据规范，形成公共数据资源开发利用的“xx经验”。
（二）着力打造新型智慧城市试点示范。抓住入选全省新型智慧城市建设试点的机遇，科学谋划，实施“135n”工程，即：打造1个智慧城市运行指挥中心，完善3大支撑体系（数据资源共享应用、安全及标准规范、智慧城市运营），实现5项突破（基础设施、政务服务、便民应用、城市治理、产业升级），推动实施n项重点任务，努力将我市建成“数字山东”领先城市、国内中小城市新型智慧城市建设标杆。
大数据服务中心工作总结篇十四
20xx年，是我国历史上极不平凡的一年，也是政务服务发展极不平凡的一年。在这一年里，我们经受了突发疫情的考验，经受了洪灾的暴虐。在困难面前，在县委、县政府的正确领导下，全局上下团结奋斗，难中求进，圆满完成了年初制定的各项目标和任务。
一、全员防疫抗疫，践行初心使命。
今年初，面对突发疫情，局按照县委统一部署，进一步提高政治站位，强化责任担当，发挥自身职能，积极参与各项防控任务，全力打赢疫情防控阻击战。全局24名党员干部，其中3名驻村“第一书记”就地转为防控队员，4人被派至金城假日留观点，4人下沉到共驻共建的朝阳社区，4人就近到原籍社区报到并认领工作，7人被抽调到县防疫指挥部信息支撑化组等4个组，2人驻守机关值班，实现了全员出动、全员战疫。在战疫中，局全体党员干部亮身份，不畏艰险、坚守岗位，不忘初心、牢记使命，舍小家、顾大家，充分发挥了党员先锋模范作用。
2、严防死守阻病毒。2月6日，按照县委统一部署，局党组书记、局长陈树民同志带领3名同志到金城假日酒店留观点值守，协调配合医院、公安共18名工作人员管理留观病人。工作队制定了留观点管理办法，明确工作职责，做实规范化管理。对留观人员登记造册，合理分配房间，进行测温和核酸检测。每日还身穿厚实的隔离服，分发药物、送餐，处理垃圾，消毒消杀，24小时高强度运转。工作队齐心协力、不怕牺牲、精准治疗、服务精细，在近一个月里，先后解除密切接触者177名，实现零交叉感染、零逃离、零投诉，多次受到省委尔肯江部长和市委督查组高度评价。
3、全力以赴筑防线。1月30日，我局作为朝阳社区的共驻共建轮值主席单位被县委派驻增援社区防控。在社区，4名同志每天“超长待机”连轴转，使出浑身解数帮助群众解决困难，保障了整个社区居民的安全健康。工作队在每个小区张贴公告、拉横幅、发须知，通过电话、微信、上门走访等方式了解辖区居民情况，摸清底数。大力搞好宣传，引导群众居家不出门、不聚集。开展地毯式全覆盖摸排登记，对外来返乡人员登记造册，询问其活动轨迹并记档。严格落实每日2次体温测查制度，对每栋楼每户居民开展体温测查。对临街商铺、珍珠坡市场进行劝阻关停，成立夜晚纠察队阻止商铺暗地营业。实行24小时轮班值守，应对解决突发状况，全力保障居民生活物资，最大限度守护了社区安全。
5、常态化防控优服务。大厅恢复对外办公后，中心严格落实场所消毒、人员体温检测、佩戴口罩、扫码通行等防控措施，经常性组织开展爱国卫生运动，清理大厅卫生死角，抓好环境整治，加强现场管控，毫不放松抓好常态化疫情防控。
二、全力推进改革，优化政务环境。
（一）优化营商环境，激发市场活力。
大数据服务中心工作总结篇十五
2021年以来，在市委、市政府坚强领导下，市大数据中心以^v^新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中、六中全会精神，贯彻落实^v^^v^视察安徽重要讲话和指示精神，坚持和加强党的全面领导，深入践行“人民城市人民建，人民城市为人民”的重要理念，紧紧围绕“智慧芜湖”三年行动计划，以推动城市治理体系和治理能力现代化为目标，全力建设城市级大数据中心，全面构建数据共享应用基础能力，全方位支撑智慧城市建设，为我市打造“四个名城”贡献“数据”力量。现将工作情况总结如下。
(二)加强政务云管理，提升资源管控效率。
二、着力构建数据中台支撑体系，从政务信息资源中心向城市大数据中心不断升级。
(一)加快数据采集共享，强化城市大数据建设。
(二)加大数据治理力度，提升数据安全防护能力。
一是推动市县一体化平台建设。会同长三角信息智能创新研究院共同制定并发布《市县一体化数据中心建设指南》(征求意见稿)，并积极与南陵县、繁昌区对接建设需求，不断推进市县一体化和“汇、融、治、用、安”于一体的城市数据中台建设。二是强化数据治理力度。完成政务信息资源治理与大数据开放应用(二期)项目建设，优化完善丰富人口画像、企业画像等智慧城市画像体系，梳理形成标准化、规范化数据接口和服务，全面支撑数据应用服务。三是提升数据安全防护能力。基于“二期”项目，常态化开展数据安全运维及运营服务，每月发布各类数据安全监测报告，筑牢数据安全防线，加强数据安全和隐私保护力度。
(三)全面深化数据开放开发，释放数据应用红利。
大数据服务中心工作总结篇十六
在今年的政府工作报告中，^v^^v^在谈及简政放权时强调：“大道至简，有权不可任性。”
健康中国。
“健康是群众的基本需求，我们要不断提高医疗卫生水平，打造健康中国。”^v^总理在作政府工作报告时，这句承诺得到了热烈的掌声。
“健康中国”最核心的是加快健全基本医疗卫生制度，让民众看得上病、看得起病、看得好病。《报告》提出要全面推开县级公立医院综合改革，在100个地级以上城市进行公立医院改革试点，破除以药补医，降低虚高药价，合理调整医疗服务价格，通过医保支付等方式减轻群众负担。
大数据服务中心工作总结篇十七
(一)全力以赴做好疫情防控工作。
(二)继续推进桥口区智慧城市建设。
积极推进《桥口区新智慧城市建设行动纲要》的实施，与区大数据局共同编制《桥口区智慧城市建设总体规划》，积极争取政府债务的财政支持。根据校园周边环境改善的相关工作要求，加强校园周边视频监控系统的运维管理，提高和保证视频监控在线率，调整和补充部分新学校的监控点，开展校园前人脸识别系统建设的现场调查和初步技术方案设计。继续做好社会保障视频监控系统、智能社区等重点项目的运行保障。
(三)快速部署政府服务系统。
(五)稳步推进数据资源共享工作。
依托全区电子政务云平台，推进数据资源共享工作，促进部门信息互通共享：一是完善区级数据资源平台与市政务信息共享平台接口，以保障市、区两级数据更好的共享利用;二是进一步梳理区级政务信息资源，目前已实现了43个部门常态化的数据共享机制，采集各类表样321张，数据信息328万余条;三是全力配合区政数局，完成市政务信息共享平台每月考核任务，完成“三清单一目录”上报工作，并同步挂接到市政务信息共享平台，截止目前，市平台信息资源目录数达217条;四是为硚口区大数据综合应用平台(一期)项目做好平台建设的技术支撑工作，保障系统平台按规划方案稳步推进。
(六)密切配合开展信息化项目技术审核。
会同区政务服务和大数据局做好全区信息化项目技术审核工作，进一步规范信息化项目建设管理，强化信息资源整合和数据资源利用。截止12月下旬，共审核全区信息化建设项目方案44个，指导和协助项目申报单位调整方案超过40个，严控项目分散式建设和超标准建设，有效保障了“专项债”申报的重点工作。
(七)全面落实日常维护工作。
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