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大数据治理方案范文1
1 引言
2013年至2014年，国网公司信通部就逐步开展大数据研究与应用推进工作，完成编制《大数据应用研究报告》、《公司大数据典型应用需求分析报告》，组织中国电科院、南瑞集团等完成省公司大数据平台总体设计，编制形成《公司大数据应用指导意见》。2015年正式启动大数据平台建设、应用试点工作。
目前，国网公司范围内各单位陆续开展了一系列大数据的研究试点工作，但大多是集中于大数据平台的技术研究实现，在应用方面多数是基于营销系统、用电信息采集数据的相关应用业务探索和尝试，而在大数据应用机制以及基础数据治理上开展的研究工作较少。在进行数据综合应用和智能分析的过程中，发现数据质量问题从表象看是数据不完整、数据质量差，但从深层次看是欠数据标准、缺数据管理职责、无数据考核机制等等。
2 数据治理的发展
上世纪九十年代以前，国外企业在数据治理方面也存在很多问题，IBM和摩托罗拉就是典型代表。
1992年之前，IBM在数据治理方面存在很多问题，没有明确的可依赖的数据源，没有明确的数据所有人，数据质量差。1995年，IBM梳理并制定了业务数据标准，定义了15大类业务标准、79个分类子业务标准，这样全公司看到的是一个统一的业务定义；2004年，IBM制定了数据责任人体系，并联合业界多家公司和学术研究机构，成立了数据治理论坛，制定包括四大领域11个要素的数据治理框架和方法，来指导数据治理工作的开展。2005年成立了数据治理委员会，之后又成立数据审核委员会。通过数据治理，IBM简化了基础架构，并降低了管理的复杂度。
同样在上世纪末，摩托罗拉提出了六西格玛管理策略，包含定义、测量、分析、改进、控制的DMAIC流程，初期用于解决产品/服务质量问题，后来也在解决数据质量方面得到很好的应用。
近几年，IBM开展大数据治理研究，提出了18步大数据治理统一流程模型，并应用于电信、零售、金融和公共交通等行业。
2014年，中国出现了专门的数据治理研究组织ITSS WG1，并向ISO正式提交和了数据治理研究白皮书。
目前，国内电力行业开展的数据治理工作主要包含两大类，一类是处理现有业务环节的数据质量问题，如营销稽查；另一类是针对业务主题应用的数据治理，如营配贯通、运检中心的数据质量评价。目前的数据治理工作没有形成体系，缺少统一的标准、组织架构、管理考核机制，难以持续有效开展。
随着对数据资产认识的不断清晰，电力行业数据治理的目标也在发生转变，国家电科院也已经开始着手数据治理体系的研究，但暂未涉及包含数据、应用、技术和管理的数据治理体系建设和应用。
3 电力大数据治理方法论
国网合肥供电公司在此背景下，制定深化大数据应用工作方案，以市县公司实体业务为切入点，推进大数据应用方法在供电企业应用实践，打造大数据应用环境，同r从以下几个方面定义合肥供电公司数据治理的方法论：
（1）理解数据治理的职能；
（2）把握数据治理的核心；
（3）明确数据治理的目标。
通过执行数据治理，对电力企业数据的管理和利用进行评估、指导和监督，提供不断创新的数据服务，为企业创造价值。
4 电力大数据治理体系探索
国网合肥供电公司经过不断的在营销系统、用电信息采集数据的相关应用业务探索和尝试，在大数据基础数据治理上的研究也在不断加深，电力大数据治理体系建立需要明确的工作至少包含以下几点：
（1）需要在哪些业务领域或应用场景作出电力业务数据治理的决策；
（2）需要哪些角色的人，以及如何参与到决策过程中；
（3）明确、完善电力大数据治理的最终目标。
4.1 数据治理原理研究
4.1.1 六西格玛（Six Sigma，6σ）管理及其数据管理延伸
六西格玛（Six Sigma，6σ）是一种能够严格、集中和高效地改善企业流程管理质量的实施原则和技术，以”零缺陷”的完美商业追求，带动质量成本的大幅度降低，最终实现财务成效的提升与企业竞争力的突破。实施步骤包括：定义、测量、分析、改进、控制。
六西格玛管理延伸到数据质量管理方面，一般采用十步数据质量管理方法。
（1）定义和商定问题、时机和目标，以指导整个数据质量管理的工作；
（2）收集、汇总、分析有关形式和信息环境。设计捕获和评估的方案；
（3）按照数据质量维度对数据质量进行评估；
（4）使用各种技术评估劣质数据对业务产生的影响；
（5）确定影响数据质量的真实原因，并区分这些原因的影响的数据质量的级别；
（6）最终确定行动的建议，为数据质量改善制定方案，包括数据级和组织级的；
（7）建立数据错误预防方案，并改正当前数据问题；
（8）通过改进组织管理流程，最大限度控制由管理上的缺陷造成的数据质量问题；
（9）对数据和管理实施监控，维护已改善的效果；
（10）沟通贯穿管理始终，循环的评估组织管理流程，以确保数据质量改善的成果得到有效保持。
依据六西格玛（Six Sigma，6σ）管理的原则和技术，借鉴十步数据质量管理方法，以业务驱动，用数据说话，进行数据治理体系的研究和典型实践，开展长效数据治理工作，为业务应用和决策分析提供优质数据。
4.2 数据治理关键点研究
4.2.1 识别数据质量关键要素
依据特定的业务需求或完整的业务场景，明确需要进行数据治理的关键要素。数据要素的涉及范围广，业务逻辑复杂，同时也就牵涉到的数据内容较多。
以供电公司统推PMS系统、营销MIS系统为例，其中数据质量关键要素包括电网设备台帐和参数：营销系统中的用户档案、计量台帐和台户关系，电能量采集系统中开关台帐和电量数据，调度技术支持系统中负荷数据、电网电压、停电等运行数据，用电信息采集系统中负荷、电量和停电等运行数据。例如PMS系统中线路设备的编号、名称、电压等级、所属变电站、运维单位、运行状态等信息，调度技术支持系统中线路的电流、电压、有功功率、无功功率、功率因素、运行状态、状态切换等数据。
4.2.2 数据标准的制订
制订数据标准是一个非常系统和复杂的工作，但它是开展数据治理工作的基础。根据数据质量定义，制定数据度量规则，包括完整性、唯一性、一致性、精确性、合法性、及时性等，这是一个反复迭代的过程，度量规则需要进行实践验证并不断补充和完善，这是开展数据质量度量的关键。
4.3 数据治理管理责任研究
国网合肥供电公司在大数据应用项目中，经过不断的摸索，梳理出关键性基础数据的责任分解，大致如图1。
4.4 数据治理考核研究
（1）设立数据治理M织机构，明确工作权责，建立部门间管理协同和业务统筹协调机制，推动数据治理工作长效开展。
（2）制订数据治理考核制度，明确考核指标、考核周期、考核范围、考核标准等，落实数据认责，以绩效考核的方式促进数据质量的提升。
5 总结
供电公司已经进入大数据时代，数据治理面临着多重问题，因此，合肥供电公司不断在大数据应用过程中加强数据文化意识，推行数据治企的理念。摸索建立数据治理组织机构、培养大数据人才、学数据质量治理技术、制订数据标准，同时加强数据安全，保护供电公司个人隐私，建立数据责任人认责体系。最后，持续不断进行质量改进，为合肥公司电力大数据应用提供坚实的高价值数据基础。
参考文献
[1]涂子沛.大数据：正在到来的数据革命[M].桂林：广西师范大学出版社，2012.
大数据治理方案范文2
【关键词】大数据；环境保护；云计算；应用；探究
大数据时代，不但各种数据形态发生了巨大的变化，而且现代人们的思维与管理模式也在发生深刻的变化。将大数据应用在环境保护领域，可以有效整合社会各方面资源，对当前出现的环境问题进行多元化协同治理，提高环境治理效益。下面本文简要探讨大数据在环境保护领域中的应用情况。
一、大数据概述
大数据的价值主要依据多种技术协同体现出来的，其中文件系统可以为其提供最底层存储能力服务。为了加强数据管理，通常需要在文件系统上面构建数据库体系，借助索引，对外界提供高效率的数据查询等相关功能，最后利用数据分析技术从数据库里面的大数据提取各种有益知识。
（一）云计算
云计算相当于支撑大数据“这辆汽车”运行的“高速公路”，云计算可以为大数据提供数据存储、管理及分析方面的服务。云计算是一个服务器集群，可以为一切可以上网的显示器服务，属于一对多的服务模式；云计算主要通过互联网进行信息的远程输送，从不确定位置的服务器集群处理用户命令、以及各项数据。云计算的核心原理是用户需要的应用程序，处理数据不需运行，存储在本地个人手机或者电脑等各种终端设备上面，通过互联网数据中心或者大规模服务器集群进行存储。
（二）大数据处理工具
现阶段，Hadoop是最流行的大数据处理平台，它先开始是模仿GFS，MapReduce实现云计算开源平台之一，后来逐渐成为包括数据库、文件系统、数据处理功能模块的体系化生态系统，事实上，Hadoop已经是大数据处理工具。目前研究焦点主要集中在如何改进Hadoop平台的性能，构建索引，实现高效率的查询处理，以及在Hadoop上面建设数据仓库等。
（三）数据分析与挖掘
数据分析与挖掘是云计算最核心的业务，也是整个大数据处理流程的重点内容，这主要是因为大数据的价值在分析过程中产生。从异构数据源提取与集成的数据形成了数据分析的最原始数据，按照不同应用需求从数据中选取一部分进行挖掘分析。
二、大数据在环境保护领域中的应用探究
在将大数据技术、服务应用在现代环境保护与生态文明建设过程中时，可以合理利用大数据解决环境保护工作中的一些棘手问题：
（一）数据公开与数据收集。只有进一步提高环保系统各相关部门的数据公开水平，才有助于实现大数据应用的创新。推动我国大数据的发展，重点在于改变政府理念，推行数据公开，理应由政府牵头带到社会各行各业公开数据，然后收集整理数据，将数据入库，进行数据分析，在将分析结果完整地展现在公众面前，进而让数据这一生产要素可以自由流动，在流动过程中逐渐提高附加值。同时，进行数据收集，借助互联网、传感器网络等先进的技术手段，环保管理单位以及环保志愿者们可以很方便地将收集到的数据输送至数据中心，间接地让公众成为环保部门工作的有力监督者，有助于环保部门加大力度治理违法排污企业[3]。此外，通过社会公众提供多种类型数据，进一步丰富了环境数据，可以为数据公开、数据分析提供最新数据。
（二）空气质量预警预报。充分利用气象数据、空气质量自动监测得到的数据、污染源自动监控得到的数据进行相关性分析，达到空气质量预警预报的目的。同时，通过大数据技术、应用服务分析与环境保护、生态文明建设之间关系，进一步探究进行生态文明建设的内在规律，从宏观角度看，可服务于人类长远的生存、发展。另外，借助大数据技术进行空气质量预警预报，有利于警醒现代人们对环境保护问题的重视，进一步大力普及环境保护方面的知识。且研究理论成果的出现，可以整合整个社会的力量关注环境保护问题，推动重大社会问题的治理，以此促进人类社会的和谐、快速发展[4]。
（三）利用大数据采集技术分析环境污染成因，将各种不同种类的环境指标信息和污染源排放信息相互结合，开展数据分析活动，通过科学的分析合理预测企业排污强度，污染源分布情况及其对周围环境质量的影响，以此为依据制定环境治理方案，并定时监测环境治理效果，不断改进治理方案。大数据作为一个重要的分析、衡量工具，但它并不能衡量所有事物，很多非量化事物需要借助人类独特的思维力把握。但是通过大数据技术可以让人类更加了解世界，对未来有一定的预测性，未来的数据挖掘、分析技术不但是各大环保企业的竞争力根源，还可能是国和国之间竞争的重要部分。将大数据技术应用在环保领域，可有效提高我国环境保护治理水平，为我国核心竞争力的提高提供有力支持。
三、结束语
大数据技术的发展及应用，可以说为人类治理环境问题提供了一条崭新的途径，对于环境保护者而言，既要积极地促进大数据技术在环境保护领域中合理应用，进而在认识自然界客观发展规律方面获得更多自由。同时又要注意避免大数据技术应用过程中潜在的各种风险，从战略高度认识环境保护工作，充分发挥大数据在环境保护领域的作用。
参考文献：
[1]孟小峰.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013，2（01）：63-66.
[2]李国杰.大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域――大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊，2012，7（06）：322-325.
大数据治理方案范文3
Ron Ben Natan 博士是IBM Guardium公司副总裁兼首席技术官，一位军人出身、有着20多年数据安全领域从业经验的专家。2009年随着IBM收购Guardium而进入IBM。大数据是这位安全专家新近重点关注的领域。自然，作为安全专家，Ron Ben Natan博士的视角还是落在大数据的安全、审计等与数据治理相关的问题上。
在Ron Ben Natan看来，随着大数据热的持续升温，大数据的应用开始从互联网企业向金融、电信、制造等传统企业渗透，安全和审计需求正在逐步显示出来，如何在充分挖掘大数据潜在价值的同时确保企业信息的安全与合规开始引起业界的关注。
大数据的安全隐患
大数据为数据分析开启了一个新的世界。以Hadoop为代表的大数据处理平台利用开源软件结合通用服务器实现了商业智能，大大降低了商业分析的门槛，从而惠及了更多普通的中小企业。然而，由于大数据是一种数据集中存储的方式，这种集中存储也给企业的信息安全带来更高的风险。
“总结过去有关数据安全的事件，90%以上都与数据库相关。应该说，把好了数据库的安全关，大部分数据安全的问题也就基本解决了。如今，大数据面临的安全风险与数据库是非常相似的。”Ron Ben Natan说。
Ron Ben Natan解释说，目前来看，大数据的安全问题还不是特别突出。原因在于早期的大数据用户主要是互联网公司，比如谷歌、亚马逊以及一些电子商务网站，其应用侧重于对用户上网后的点击行为进行分析，用于了解用户对品牌的偏好、挖掘新的商业机会等，其安全问题还不突出。不过，随着大数据的用户向更多行业和领域进行扩展，比如，在金融和电信领域，一些大数据应用就涉及用户的隐私，此时，安全问题就会显现出来。
“即使在互联网公司，也不能说大数据的安全就不重要。实际上，如果社交网站把用户的一些网页浏览行为等信息泄露出去，也可能带来非常不好的结果，至少会引发用户对它的不满和不信任，最终可能导致客户的流失。”Ron Ben Natan说，比如，Facebook现在有超过10亿用户，它如果出现安全漏洞，可能影响这10多亿的用户，其影响是很大的，因此，这类互联网公司对数据安全也有很高要求。
来自合规的推动力
就大数据的安全而言，除了确保数据本身的安全这个需求外，合规也是一个重要的推动力，尤其是对一些上市公司而言。
“一些用户常常只是重视数据本身的安全需求，而较少注意到合规。其实，不少法律、法规都会对数据安全有着严格的规定，保证合规也是确保信息安全的重要手段。”Ron Ben Natan表示。
Ron Ben Natan认为，合规和安全本身追求的目标本质上是一样的。“为什么我们会制定法律、法规对安全进行监管，就是因为过去曾出现过数据泄露。比如，过去几乎所有数据的泄露都是发生在数据库，所以相关部门制定了很多法律法规来专门针对数据库的安全。”
Ron Ben Natan表示，大部分的法律法规提出的各种合规要求不只是确保数据安全，还会要求监控对数据库的访问行为，这一点对像APT（高级持续威胁）这样的攻击行为非常关键。如果不监控数据的访问行为，数据可能泄露很长时间了都不知道。比如，APT攻击发生后，数据非法访问就可能会持续很长的时间。
借鉴数据库的最佳实践
目前，大数据相关技术还处于发展过程之中，因此，大数据的安全技术也在继续演进，好在过去几十年来，人们在数据库安全方面积累了非常丰富的经验，这些宝贵的最佳实践完全可以复用到大数据的安全方面，这也正是Guardium将业务从传统数据库领域拓展到大数据的重要原因。
Ron Ben Natan介绍说，Guardium从10年前成立以来在数据库安全方面积累了丰富的经验，也有着很多的相关产品。通过这些产品可以实现从用户、应用服务器到数据库的全程跟踪即可记录，实现对数据的全方位准确监控（来自网络的访问和本地登录访问），确保企业对 SOX、PCI等法律的合规。这些行为不依赖于数据库的日志，对数据库服务器性能影响极低，大大优于数据库本身的审计产品。因此，拥有非常多的用户。
“此前，Guardium专注在数据库的安全，如今我们延伸到大数据，为大数据的软件环境提供。这个过程中，我们把过去在数据库方面学到的经验和教训，应用到大数据的环境里面。” Ron Ben Natan表示。
实际正如Ron Ben Natan所言，Guardium已经把这些经验复制到大数据解决方案中。比如，在其大数据安全解决方案中同样首先要保护敏感数据，监控特权的用户，包括授权用户、管理员等。
大数据治理方案范文4
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[4] 华信邮电咨询设计研究院有限公司. 北京移动数据业务客户价值管理及提升项目建议书[Z]. 2013.
[5] 罗旭祥. 产品与数据――基于数据挖掘的产品设计[EB/OL]. （2016-06-26）. .
[7] 董智纯，杨林，詹念武，等. 一种基于大数据技术的投诉分析与预测系统[J]. 信息通信， 2015（9）： 285-286.
[8] 吴蒙. 主动服务中服务发现及其主动机制的研究[D]. 武汉： 武汉理工大学， 2009.
大数据治理方案范文5
而随着《中国制造2025》、智能制造等战略和政策的实施，以及智能制造试点的逐步推进，传统制造企业转型升级的需求变得日益强烈。因此，在大数据、云计算、物联网等新技术不断涌现的时代，将新技术作为转型升级的重要抓手也就成了制造企业必然的选择。
在这其中，大数据凭借分布式并行算、高效海量数据采集和存储以及数据挖掘等方面的超强能力成为与现代制造业融合发展的关键性技术。大数据与人工智能的集合
是大势所趋
会前，黄代恒在接受《中国信息化周报》记者采访时表示，从明略数据的行业实践来看，目前大数据领域最重要的发展方向就是与人工智能的结合。这对于明略数据来说，无论是在金融、公安以及工业领域都是一个明显的趋势。而这种趋势也在明略数据的具体行业解决方案商得到了充分体现。2016年年底，明略数据在第三届世界互联网大会上了其针对制造业的大数据深度学习算法的预知性维护服务。
明略数据此次的基于大数据分析的故障诊断和预知性维护方案，能够帮助制造业企业及时处理海量设备传感器状态数据，通过基于业务规则、特征分析和神经网络等方法构建的诊断和预测模型，并利用可视化技术实现对设备运行状态和故障信息的快速直观显示，从而有效降低设备全生命周期维修成本，实现预测性维修，使设备始终处于可靠受控状态，在提升经营效率的同时保障关键制造业的产品安全。
另外，黄代恒提到，目前在工业大数据领域，明略数据正在推进两方面的工作。一方面进行大量传感器所产生数据的分析、处理以及挖掘工作，也逐步接入并融合MES、ERP以及供应链环节所产生的数据。另一方面正与众多的制造企业进行合作，希望通过不断的技术实践，在完善自身布局的同时，能够更好地满足用户企业的需求。
大数据研发与应用需求的契合最重要
俗话说“合适的才是最好的。”这句话放到工业大数据领域同样适用。在黄代恒看来，不同的场景要选择不同的技术手段，高大上的技术不一定就是最合适企业需求的技术。与此同时，这种认识也在指导着明略数据的技术实践工作。
在工业大数据解决方案的实施方面，根据不同业务场景特点，大数据项目不仅需要处理业务相关的多样性数据，也要兼顾业务本身逻辑，在综合类似项目经验的基础上，明略数据总结了完善的项目流程。通过业务和数据理解、数据采集与治理、构建并评估模型以及最后实现业务部署，扎扎实实地解决了故障诊断和预测的实际问题。以轨道交通为例，设备在磨合期、平台期、损耗期出现的问题，明略会从不同角度去分析解决。随着大数据技术的日益成熟，解决方案正在日益变得更加智能和高效。
不过，关于技术研发与应用需求的结合问题，明略数据也有着自身的困惑。他提到，在实践当中往往会遇到两种情况。一种是拿着问题找技术；另一种是拿着技术找问题。对于第一种情况，明略作为数据型公司不是问题，而对于后一种情况，因为应用需求的不明确就会导致问题的解决不那么高效和快速，技术研发与应用需求的结合非常重要。
大数据治理方案范文6
被誉为“西部之秀”的安顺，正蓄势发力，全面推进大数据战略行动。
今年6月，安顺召开大数据战略行动推进会，安顺市委书记周建琨在会上表示，要抓好产业项目建设、抓好优强企业培育、抓好基础设施建设、抓好数据成果运用，以大数据引领经济转型升级、以大数据提升政府治理能力、以大数据服务社会广大民生。
眼下，安顺正以大数据带动产业链发展，推动政府治理变革、助推保障和改善民生，大数据发展与应用取得了阶段性成效。
大数据服务生产制造
“这个包裹是发往天津的，这个买家是河北的，还有的发往南京、上海、浙江……”
在安顺市经济技术开发区幺铺食品工业园，贵州高原颂食品有限公司董事长龚平指着包装好的产品，向记者介绍。
“公司占地面积15000余平方米，于2012年投产，主要生产风干牛肉、牛板筋等系列农副产品，目前线上线下已与多家超市和平台展开合作。”龚平说，2015年，公司网络销售额达1890万元。8月20日，在贵州省电子商务推进会上，公司荣获“2016年度贵州省电子商务十佳示范企业”。
就食品工业来说，如何根据市场的需求制定精准的生产方案，避免原材料资源的浪费，节省生产成本，是企业面临的一大难题。在贵州全力推进大数据战略行动的背景下，高原颂公司抓住机遇，引入大数据，解决生产和销售的“精准性”“针对性”问题。
“我们购买了阿里云开发的数据分析软件，管理后台有一个大屏幕，网店的流量、买家的性别、年龄层次、消费特征等，都有数据实时更新。”龚平说，通过对“牛肉干大数据”的分析，可以知道全国各地各类消费者的需求、哪一类消费者喜欢吃哪一种口味、哪一个季节要多生产哪一类产品以及大概需要生产的数量。
“做食品就是做良心！”谈到大数据的运用，龚平很是激动。他说，通过大数据平台，公司制定了精准的生产方案，他可以放心地掌控生产线，实现生产、配货的快速化、精确化，让黔货“翻山越岭”依然质鲜味美、安全可靠。
与高原颂公司一样，位于安顺市西秀区产业工业园的贵州喜马拉雅叁维科技有限公司，正努力建设以大数据为支撑的设计师平台和分布式制造点。
“公司主要从事3D打印机控制系统、3D打印机切片软件、频分多路复用（FDM）设备、光固化设备等3D打印机产品的研发与销售。”公司负责人赵庆龙说，原材料不通用、机械性能不佳、生产厂商把握不住消费者的需求是当前3D打印行业普遍存在的问题。
为了有针对性地进行生产，喜马拉雅叁维科技公司充分运用大数据技术手段，分析消费者的需求和喜好，以此建立3D打印模型数据库。
“用户可以就近在这些分布式制造点向平台设计师提出需求，模型数据库通过数据积累和分析，可以精准地生产符合用户需求的产品，省去了快递、物流的环节。”赵庆龙说，随着对大数据的深入挖掘和运用，高端制造业的生产将变得更加科学化和人性化，未来人们的生活方式也将发生巨大改变。
智慧平台助力全域旅游
“我在快行漫游手机客户端上订的黄果树、龙宫套票，进入景区就不需再购纸质票，只要扫一下二维码就行了。”
来自广东的游客李文莉告诉记者，客户端上订的套票价格是298元，比原价便宜了32元，不仅如此，在景区集散地还有免费WiFi，她可以即时将游玩的图片分享到社交平台。
记者现场扫描下载了快行漫游客户端，除了安顺周边的门票、酒店、交通等旅游服务，全省各地优质旅游资源也一网打尽。
“黄果树智慧旅游平台以黄果树为核心，集中整合安顺旅游资源，具有游客咨询、产品采购及信息交互的功能，最终将业务向全省范围辐射，打造全省旅游一站式服务平台。”贵州黄果树旅游集团股份有限公司信息服务部副经理殷磊说，平台已与淘宝、携程、艺龙、驴妈妈、途牛、同程网等OTA分销商开展合作，相关数据和服务已实现互联互通，目前平台在建的APP自助导览系统和智能停车场也将于年底上线。
今年6月，在腾讯公司主办的第二届“2016年中国互联网+峰会”上，黄果树“智慧旅游”荣获“2016年十大互联网+旅游景区”。
8月29日，站在安顺黄果树旅游集团股份有限公司智慧旅游信息数据中心的大屏幕前，可以很清楚地看到：景区总售票数5509人次，总入园数6190人次，其中大瀑布景区5595人次，陡坡塘景区3911人次，天星桥景区4302人次；归属地为四川的入园车流量有663辆，贵州的5802辆，云贵川车流量最大。
除了黄果树智慧旅游平台，安顺还打造了市级智慧旅游平台，依托安顺智慧旅游网，通过旅游大数据的统计和分析，深入挖掘安顺旅游资源，将全域旅游与精准扶贫相结合，带动安顺市旅游相关产业联动发展。
“安顺智慧旅游平台于去年10月正式上线运营，目前已采集安顺旅游资源超过3000家，基本覆盖安顺市景点、景区及主要涉旅企业。”安顺市大数据办主任毛连辉说，平台将着力构建实现黄果树、龙宫、大屯堡、格凸河等景区旅游服务一体化，以大旅游促进安顺大扶贫。
“无论是安顺市智慧旅游平台，还是黄果树智慧旅游平台，其数据成果都是开放和共享的，是互联互通的关系，各平台齐发力，共同为‘智慧安顺’全域旅游服务。”毛连辉表示。
打造大数据综合试验区
除了服务生产制造、助推智慧旅游，安顺还有更多的大数据智慧应用，服务于社会广大民生。
8月30日，在安顺市大数据产业发展中心演播厅，工作人员正带领参观者现场观摩。
“这是贵州（安顺）中小企业云服务平台，又称‘贵州兴业云’，运营至今已上线30余款应用，目前有16000多家中小企业和创客在使用平台提供的服务。”
“这是即将建成的‘数字安顺地理空间框架’地理信息公共平台，基于空间信息技术，平台推出精准扶贫服务模式，编制精准扶贫作战图，实现扶贫数据可视化。”
“这是安顺市党建大数据云平台――‘安顺红云’，全市党员分布、年龄、学历、职业、覆盖率等数据实时更新，平台在国内党建大数据领域率先创立系统参考模型，开创了以系统模型指导工作进展的新模式。”
……
目前，安顺市大数据产业发展中心已与京东、东华软件、华唐集团、赛伯乐投资集团、猪八戒网等企业开展合作，已有30多家创业团队入驻。
“接下来，中心将建云上贵州二级管控平台、安顺产业大数据服务平台、创新学院、大数据交易所等。”安顺软通动力信息技术有限公司总经理赵亦雄说，中心定位为大数据产业创新综合体，将以龙头企业为核心，带动产业集聚。
今年，贵州省委省政府、省大数据发展领导小组分别下发了《关于实施大数据战略行动建设国家大数据综合试验区的意见》、《贵州政府数据“聚通用”攻坚会战实施方案》。
