寫心得體會可以幫助我們更好地整理和梳理所學的知識和經驗。以下是一些經典的心得體會范文，它們囊括了各個領域的經驗和感悟，值得大家深思。

精選大數據專業實訓報告心得體會范文（15篇）篇一

近年來，隨著互聯網的飛速發展和多樣化應用的普及，人們對大數據的需求越來越大。大數據技術成為不少企業競爭的核心，因此對大數據人才的需求也日益增長。為了培養更多的大數據人才，許多高校和企業紛紛開展相關實訓課程，讓學生深入實踐，從而掌握實際操作技能。作為一名大數據實訓的學員，我深切體會到實訓的重要性，也收獲了許多寶貴的經驗和知識。

第二段：實訓內容和過程的回顧。

我們的大數據實訓內容主要涉及數據收集、數據清洗、數據分析和數據可視化等環節。在實訓的過程中，我們首先學習了各種數據收集的方法和技巧，如使用網絡爬蟲和API接口等。然后，我們利用Python和R語言等工具進行數據清洗和數據分析，如數據清理、數據預處理、特征工程等。最后，我們學習了數據可視化的基本原理和工具，如使用Tableau和matplotlib等工具進行數據圖表的繪制。整個實訓過程是系統和有條理的，我們一步一步地深入學習和實踐，使我們對大數據的理解更加深入和全面。

第三段：實訓中遇到的困難和挑戰。

盡管實訓過程中我們有一套完整的教學資料和指導，但我們仍然遇到了許多困難和挑戰。首先，數據的獲取和清洗是較為困難的，我們需要針對不同的數據源選擇合適的方法和工具。其次，數據分析需要掌握復雜的算法和模型，理論和實踐需要相結合，這對我們的學習和掌握都提出了很高的要求。此外，數據可視化也需要我們具備良好的審美和設計能力，如何將數據展示得生動有趣又富有說服力也是一個挑戰。盡管困難重重，但我們克服了一個個難題，不斷積累經驗和提升技能。

第四段：實訓中的收獲和啟示。

通過參與大數據實訓，我不僅掌握了各種大數據相關技能，還鍛煉了自己的團隊合作和問題解決能力。在實訓過程中，我們要經常和團隊成員溝通和交流，共同解決問題和解決困難。我們要盡量多思考和尋求解決方案，而不是依賴他人的幫助。另外，實訓過程中的反復實踐和嘗試，讓我深刻體會到了“失敗是成功之母”的道理，只有通過不斷反思和改進，我們才能獲得更好的結果。這些收獲和啟示將在我今后的學習和工作中發揮重要的作用。

隨著大數據技術的不斷發展和應用，對大數據人才的需求將會繼續增加。在互聯網+時代，數據已經成為企業競爭的核心資源，大數據人才的作用也愈發重要。因此，大數據人才實訓是非常有意義和必要的，它能夠幫助我們實現理論與實踐的結合，提升實際操作能力和解決問題的能力。而且，大數據人才實訓還能夠為學生提供實踐機會和職業發展的平臺，使他們更好地適應社會和市場的需求。總之，大數據人才實訓是培養高素質人才、推動社會發展的重要途徑之一。

大數據人才實訓是當前教育與職業發展的熱門話題，通過親身參與實訓，我深刻領悟到了大數據的重要性和應用前景。實訓中的困難與挑戰是不可避免的，但它們也是我們成長和進步的機會。未來，我將繼續學習和實踐，不斷提升自己的技能和能力，為社會的大數據應用做出更大的貢獻。同時，我也鼓勵更多的學生參與到大數據實訓中來，通過實踐去探索自己的潛力和發現新的機會。讓我們一起開啟大數據時代的新征程！

精選大數據專業實訓報告心得體會范文（15篇）篇二

隨著信息技術的發展，大數據技術越來越受到各行各業的重視。作為一名從事大數據專業工作多年的人，我深感大數據技術的重要性和挑戰性。在實踐中，我積累了一些心得體會，分享給同行們。

首先，深入了解業務需求是大數據工作的重要基礎。大數據技術的應用離不開業務場景，只有深入了解業務需求，才能更好地利用大數據技術解決實際問題。與業務部門的密切合作是必不可少的，通過與他們的溝通交流，我們可以更好地理解他們的需求，并根據需求進行技術實現。例如，在金融行業，我們需要了解交易數據的分析需求，才能提供更準確的風險評估和投資建議。

其次，掌握數據挖掘和機器學習算法是大數據工作的核心能力。大數據技術的核心是通過挖掘和分析海量的數據，找出其中的規律和價值。而數據挖掘和機器學習算法是實現這一目標的關鍵工具。在我的工作中，我常常使用聚類、分類和回歸等算法對數據進行分析和建模，從而得出有價值的結論。掌握這些算法，可以幫助我們更好地利用大數據技術解決實際問題。

再次，數據質量和數據安全是大數據工作的兩大關鍵問題。大數據技術的應用離不開高質量和安全的數據。在我的工作中，我常常遇到數據質量不高、缺失值較多的情況。為了保證數據的準確性和完整性，我會采取一系列的數據清洗和預處理工作。同時，由于大數據技術的應用往往涉及重要的業務數據，數據安全是一個必須解決的問題。我們需要采取一系列安全防護措施，確保數據在存儲、傳輸和處理過程中不被泄露或篡改。

最后，持續學習和創新是大數據工作的必備素質。大數據技術發展迅猛，我們必須與時俱進，不斷學習新的技術和工具。此外，我們還需要不斷創新，在實踐中嘗試新的方法和思路，尋找更好地解決問題的方式。在我的工作中，我常常嘗試運用新的開源軟件和算法，將它們應用于實際場景，并獲得了一些創新的成果。

綜上所述，大數據工作是一項復雜而有挑戰性的工作，但也是一項充滿樂趣和潛力的工作。通過深入了解業務需求、掌握數據挖掘和機器學習算法、關注數據質量和數據安全、持續學習和創新，我們可以更好地發揮大數據技術的潛力，為企業和社會創造更大的價值。希望我與同行們共同努力，共同推動大數據技術的發展和應用。

精選大數據專業實訓報告心得體會范文（15篇）篇三

近年來，隨著數字化時代的到來，大數據產業蓬勃發展。因此，越來越多的人開始關注大數據專業，希望能夠成為這個行業中的一員。我也是其中之一，下面我將分享一下我學習大數據專業的心得體會。

一、充分準備學習前置知識。

在學習大數據專業前，我充分準備了基礎的計算機科學技術，例如編程語言、數據庫、網絡技術等。這些知識對于學習大數據有很大的幫助，可以讓我更快地掌握和理解大數據的相關技術和理論。同時，在實際學習中，也可以將這些基礎技術應用到實際的案例中，更好地鍛煉自己的實踐能力。

二、注重實踐與理論相結合。

學習大數據專業不僅需要掌握相關理論知識，還需要注重實踐經驗的積累。在學習過程中，我注重了實踐與理論的結合，通過實際的案例來進行學習和應用。這不僅使我更好地掌握了相關技術和理論知識，而且也給了我很多實踐的機會，使我可以更好地應用所學知識解決實際問題。

三、多方面資料和資源整合。

學習大數據專業需要整合多方面的資料和資源，包括學術論文、書籍、網絡課程、實際項目等。通過整合這些資源，我可以不斷拓寬自己的知識面，提高自身的綜合能力和素質水平。此外，多樣化的資源也可以幫助我更好地理解和應用大數據技術，解決實際問題。

四、團隊合作。

在學習大數據專業的過程中，我與同學們進行了團隊合作，共同解決了一些實際的問題。通過團隊合作，我學會了溝通、協作，也鍛煉了自己的組織能力和領導力。此外，團隊合作還可以吸收不同的觀點和意見，作出更好的決策和解決方案。

五、不斷學習和探索。

學習是一份永無止境的工作，大數據專業更是如此。我會繼續保持學習的態度，不斷深入學習大數據技術、理論和實踐，提高自身的專業素養，并且開闊自己的視野。與此同時，我也將繼續積極探索大數據領域的新技術和理論，努力成為這個行業中的佼佼者。

總之，在學習大數據專業的過程中，注重以下幾個方面：充分準備學習前置知識、實踐與理論相結合、多方面資料和資源整合、團隊合作以及不斷學習和探索。這些能力的不斷提高，將會對我們未來的職業發展和成就產生巨大的幫助。

精選大數據專業實訓報告心得體會范文（15篇）篇四

1.引言（150字）。

隨著互聯網技術的迅猛發展，大數據領域也隨之興起，成為了當今最熱門的專業之一。在我接觸大數據專業的過程中，我發現在這個領域學習還需要具備一定的專業知識和技能。因此，我在學習過程中積極探索，逐漸體會到了一些心得和體會。

大數據是一個非常寬泛的概念，它不僅指數據量的大小，還包括數據的處理、存儲和分析等方面。在學習大數據專業之前，我首先要認識到這個專業的核心是數據挖掘和數據分析。通過掌握相關的編程語言和工具，可以深入挖掘數據背后的信息，進行數據分析和預測。在深入學習過程中，我也意識到學好大數據要從基礎知識入手，如計算機網絡、數據結構等。因此，在學習大數據之前，打好基礎十分重要。

3.學習方法（350字）。

精選大數據專業實訓報告心得體會范文（15篇）篇五

大數據是信息時代的一個重要領域，它引發了許多企業和組織對數據的收集、分析和利用的熱誠。作為一名大數據專業的學生，我有幸參加了一次大數據實習實訓，這是我在大數據領域中的第一次真正實踐，讓我收獲頗多，下面我將從實習的機會、實踐的內容、團隊合作、技術應用和個人成長幾個方面來分享我的心得體會。

首先，我要感謝實習給我這個機會。實習是大學生走向社會的重要過渡階段，大數據實習實訓機會的出現為我們提供了一個切實而有意義的學習平臺。通過實習，我不僅可以把在課堂上學到的知識應用到實際項目中，還可以接觸到真實的行業環境和業務問題，對大數據領域有了更深入的認識和理解。

其次，實習的內容非常豐富，幫助我們融會貫通理論與實踐。在實習過程中，我們需要應對各種數據處理工具和技術，從數據的清洗和處理到建模和分析，全程參與并負責一個完整的數據分析項目。這讓我對大數據的整個流程有了更加清晰的認識，也提升了我解決實際問題的能力。

團隊合作是實習過程中的一個重要環節。實習項目是一個團隊協作完成的，每個人都有自己的任務和責任，需要時刻與團隊成員保持溝通和合作。通過團隊合作，我學會了傾聽和理解他人的觀點，也提高了自己的溝通和協作能力。團隊合作不僅讓我體驗到了大數據項目的協同工作，同時也使我感受到團隊合作的重要性。

技術應用是大數據實習實訓中的核心內容之一。在實習過程中，我學習了大數據分析和處理工具的使用，如Hadoop、Spark等。這些工具不僅可以提高數據處理的效率，還可以加速模型建立和評估的過程。在實習中，我深刻體會到了技術的重要性，技術的應用對于大數據分析的準確性和結果的價值有著至關重要的影響。

最后，實習讓我得到了個人成長和進步。通過實際操作和團隊協作，我掌握了大數據分析的基本方法和技能，增強了自己的實踐能力和理論應用能力。實習也讓我意識到，大數據時代給予我們更多機遇，但同時也要求我們不斷學習和提升自己的知識和能力。實習的過程讓我更加明確我未來的發展方向，并對自己的職業規劃有了更加清晰的認識。

總結而言，大數據實習實訓是我大學學習生涯中一次寶貴的經歷。通過實習，我得到了實踐的機會和實踐的平臺，提升了自己的實踐能力和理論應用能力，也對大數據行業有了更加全面和系統的了解。我相信這次實習對于我的未來職業發展有著積極的影響，并為我成為一名優秀的大數據專業人才打下了良好的基礎。

精選大數據專業實訓報告心得體會范文（15篇）篇六

大數據作為當今信息時代的重要組成部分，已滲透到了各行各業。作為一名從業多年的大數據專業人員，我深切感受到了大數據給企業發展和個人職業發展帶來的巨大機遇和挑戰。在這篇文章中，我將分享我在大數據相關工作中所積累的心得體會，希望能對正在從事或有意從事大數據方向的人員有所啟發和幫助。

第二段：理論與實踐并重。

在大數據領域，理論與實踐并重是非常重要的。不僅需要掌握數據挖掘、機器學習、統計學等相關理論知識，還需要靈活運用各種大數據處理工具和技術。在我的工作中，我經常要面對大量的數據，為了更好地處理和分析這些數據，我會積極學習和了解最新的數據處理工具和方法，并將其應用到實際工作中。通過將理論知識和實踐經驗相結合，我能夠更好地解決實際問題，提高工作效率。

第三段：溝通與團隊合作。

在大數據專業工作中，溝通和團隊合作能力也是非常重要的。數據分析往往需要與各個部門和團隊進行充分的溝通和交流，了解業務需求和數據背景，才能更準確地分析和解決問題。我常常會主動與其他部門和團隊保持良好的合作關系，協調各方利益，共同完成數據分析項目。同時，我也會積極參與團隊活動和分享經驗，促進團隊的共同學習和成長。

第四段：持續學習和創新。

大數據領域的技術和工具更新迅速，作為專業人員，必須保持持續學習和創新的態度。在我的工作中，我積極參加相關培訓和學術交流會議，不斷提升自己的技術水平和專業知識。同時，我也會嘗試新方法和新技術，不斷尋求創新的解決方案。在實際工作中，不僅要解決眼前問題，還要有長遠的規劃和思考，以適應不斷變化的大數據環境。

第五段：總結與展望。

通過多年的大數據專業工作，我深刻體會到了大數據技術的重要性和應用前景。在這個信息化的時代，大數據已經成為企業決策和發展的關鍵因素。作為一名大數據專業人員，要不斷學習和提升自己的能力，掌握最新的技術和方法，才能在競爭激烈的職場中立于不敗之地。同時，我也期待未來大數據領域的發展和創新，希望能夠為企業發展和社會進步貢獻自己的力量。

總之，在大數據專業工作中，理論與實踐并重、溝通與團隊合作、持續學習和創新是非常重要的。只有不斷提升自己的專業能力，在實踐中不斷積累經驗，才能在大數據領域取得長足的發展。我相信，隨著技術的進步和應用場景的拓寬，大數據領域的發展前景會越來越廣闊，大數據專業人才也將得到更多的認可和機會。

精選大數據專業實訓報告心得體會范文（15篇）篇七

大數據是當今社會最炙手可熱的話題之一，而培養大數據人才則成了各高校的重要任務。實訓是大數據專業學生獲取實踐經驗的重要途徑之一。我有幸參加了大數據人才實訓課程，并在這段時間里獲得了許多寶貴的經驗和體會。以下是我對大數據人才實訓的心得和體會。

首先，大數據人才實訓強調實踐應用能力的培養。在實訓中，我們不僅學到了大數據的基本理論知識，還將這些理論知識應用到實際項目中。通過實際操作，我們能更好地理解和掌握所學的知識，并將其靈活運用到實際工作中。這種將理論和實踐相結合的方式，使我們的能力得到了極大的提升。

其次，大數據人才實訓重視團隊合作和溝通能力的培養。在實訓中，我們被分為若干個小組，每個小組都有一個實際的項目任務。我們需要協作工作，共同完成項目。這要求我們要與隊友進行有效的溝通，并合理分工，確保項目的順利進行。通過團隊合作，我們不僅能學會與他人合作，還能提高自己的溝通能力。

再次，大數據人才實訓注重解決問題的能力培養。實際項目中難免會遇到各種問題和困難，我們需要學會分析問題，找出解決方法，并及時解決。在實訓中，我們不僅能將所學的知識應用到實際中去，還能學會獨立思考和解決問題的能力。這對我們在將來的工作中將起到非常重要的作用。

此外，大數據人才實訓還培養了我們的創新能力和學習能力。在實訓中，我們需要不斷學習新的知識和技能，因為大數據的發展是如此迅速，每天都有新的技術和工具誕生。我們要保持持續的學習態度，不斷跟上時代的步伐。同時，實訓也給予了我們一定的創新空間，我們可以嘗試不同的方法和技術，尋找更好的解決方案。這培養了我們的創新精神和創造力。

最后，大數據人才實訓給我們提供了與企業接觸的機會。在實訓的過程中，我們會接觸到實際的企業項目和真實的數據。這使我們能更好地了解企業的需求和市場需求，同時也能提前適應企業工作的環境和要求。實訓結束后，我們還能通過實習或就業等機會進一步融入企業，并實現自己的人生價值。

綜上所述，大數據人才實訓是一次寶貴的經歷。通過實訓，我們不僅學到了大數據的基本理論知識，還培養了實踐應用能力、團隊合作能力、問題解決能力、創新能力和學習能力，并接觸到了實際的企業項目。這些都為我們今后的發展奠定了良好的基礎。我深知實訓只是一個起點，未來的道路還很長，我將繼續努力學習和實踐，不斷提升自己的能力，為大數據行業的發展做出自己的貢獻。

精選大數據專業實訓報告心得體會范文（15篇）篇八

第一段：引入背景和目的（字數：200字）。

大數據已經成為當今社會的一個熱門話題。為了更好地應對這個時代的挑戰，很多學生選擇在大數據方面進行實習實訓，以獲取更多實踐經驗。我也是其中之一。在過去的幾個月里，我在一家大數據公司進行了實習實訓，這給我帶來了很多新的體會和啟發。

在實習實訓的第一天，我對大數據的理解僅限于一些基礎知識。但是通過與同事們的交流和導師的指導，我逐漸掌握了大數據的核心概念和技術。我學習了如何處理大量數據、如何運用機器學習算法來分析數據，并且還了解了很多關于數據可視化的技巧。我在實際項目中運用這些技能，并在每天的工作中不斷改進自己的能力。

第三段：收獲與挑戰（字數：250字）。

通過實習實訓，我不僅學到了很多關于大數據的知識和技能，還體會到了大數據行業的兩個方面：巨大的潛力和巨大的挑戰。大數據可以為企業提供寶貴的市場洞察，幫助他們做出更明智的決策。然而，大數據的處理和分析也面臨著巨大的難題，如數據質量、隱私保護等。掌握了這些挑戰背后的本質，我意識到在未來的工作中需要有更多的創新思維和解決問題的能力。

第四段：團隊合作與個人成長（字數：250字）。

在進行實習實訓期間，我發現解決復雜問題需要團隊合作。每個人都有自己的專長，當我們共同努力時，我們可以解決更困難的挑戰。通過與團隊的合作，我學會了如何傾聽他人的意見、如何溝通和協調不同的觀點，這對我的個人成長非常重要。我也學會了如何與導師和同事建立良好的工作關系，通過持續的反饋和交流，不斷提高自己的能力。

第五段：總結與展望（字數：250字）。

通過實習實訓，我對大數據有了更深入的了解，增強了我的專業知識和技能。同時，我也意識到要成為一名成功的大數據專業人士，不僅需要不斷學習和掌握新的技術，還需要培養自己的團隊合作能力和解決問題的能力。未來，我會繼續努力學習，不斷提升自己在大數據領域的技能和能力。我相信，通過這些努力，我將能夠在大數據行業取得更好的發展。同時，我也希望能夠將自己的知識和經驗分享給他人，為大數據行業的發展做出貢獻。

總之，大數據實習實訓是一個非常寶貴的機會，不僅可以學到很多關于大數據的知識和技能，還可以鍛煉自己的團隊合作能力和問題解決能力。通過不斷努力和提高，我們將能夠在這個充滿機遇和挑戰的領域中取得成功。

精選大數據專業實訓報告心得體會范文（15篇）篇九

（一）電子政務建設成效明顯。我盟電子政務建設一直居于全國前列，電子政務專網上接自治區政府專網，帶寬為155m，備用線路帶寬為20m；向下已延伸至各旗縣市區政府，帶寬為100m，主要用于開展公文交換、會務管理、應急管理、政法法制、政務信息和督查以及各部門業務等應用。2003年，xxxx政務門戶網站上線運營。2005年全國首家蒙文政府網站——xxxx蒙文政務門戶網站正式開通。2007年，我盟對盟、旗縣市（區）、蘇木（鄉鎮）三級黨委、人大、政府、政協機關，盟、旗縣市（區）兩級黨委、政府直屬部門及盟、旗兩級部分事業進行了集中建站，建立起了全盟三級政府網站群體系架構，政務網站群實現了全覆蓋。目前全盟納入普查范圍的各類政府網站共計519個。建立了盟、旗縣市（區）、蘇木（鄉鎮）、嘎查村“四級聯動”行政審批服務體系，并全面開展電子效能監察工作，對進入盟旗兩級政務服務中心的行政審批項目，全部實行了實時監察監控。

（二）社會管理領域取得實質性進展。建立智能在線全員人口信息綜合業務應用平臺，將全盟117.91萬人口信息數據全部錄入全員人口信息數據庫，實現了全盟全員人口信息數據基本的全覆蓋。建設“平安錫盟”社會治理數字化工程，以建設“三網三平臺一張圖”為基礎，分別將社會公共監控資源、視頻專網監控資源、公安內網視頻監控資源進行整合，實現了社會治理事前預防控制、事中指揮調度以及事后研判應用。

xx浩特市積極推進網格化管理,將城區內45個社區合理劃分為180個網格單元，以網格為單位進行社會管理和服務。整合“戶籍、住房、計生、就業、社保、民政、黨建、司法、流動人口”等各類基礎信息，構建全市人口基礎信息系統，初步實現人口信息從靜態管控到動態管控，從單一管理到綜合管理利用。xx浩特數字城市指揮中心利用地理信息系統、全球定位系統以及遙感技術等手段，建立起統一的城市數字化信息共享、協調處置、監督實施的指揮平臺。通過群眾撥打12319服務熱線、網上舉報等渠道，受理園林綠化、環境保護、環境衛生、市容市貌、給水排水、私搭亂建、公共設施、集中供熱、交通治安、戶外廣告、市場建設等城市管理的多方面問題，共涉及錫市規劃局、住建局、環保局、公安局、城管局等17個部門26個成員單位。

（三）民生服務領域發展步伐加快。積極推進教育、衛生、環保、農牧業等領域信息化平臺建設工作。持續開展“三通兩平臺”工程，目前156所學校及相關教育部門共計200多個單位已實現互聯互通；搭建了區域衛生信息協同平臺，累計為全盟95萬城鄉居民建立了健康檔案，為全盟37個蘇木鄉鎮衛生院和10個社區衛生服務中心建立了醫院信息管理系統，為242個嘎查村衛生室安裝使用了嘎查村衛生室信息系統，實現了基本醫療、基本公共衛生和基本藥物的電子化管理；建成了污染源在線監控平臺、空氣質量自動監測系統、重污染天氣預報預警系統、機動車尾氣檢測機構在線監控平臺，形成了對全盟重點污染源的在線監控；建立xxxx羊肉全產業鏈追溯體系綜合服務平臺，將肉羊養殖、屠宰加工、精加工、物流配送、銷售五個環節信息集成，目前已累計為7413戶牧戶的161萬只羔羊建立可追溯檔案，基本實現了“來源可追溯、去向可查證、責任可追究”。

（四）經濟運行管理領域發展初具規模。為更好地監管市場，食藥工商局為107192戶市場主體建立電子檔案信息。建立企業信用公示平臺，截至10月，全盟已對90591戶企業信用信息進行備案，備案率為84.53%。建設xxxx盟金財一期工程，覆蓋所有財政性資金，輻射各級財政部門和預算單位，進一步提高財政資金分配和使用的安全性、規范性和有效性。

（五）大數據應用初見端倪。建立中小企業公共服務平臺，并實現與自治區樞紐平臺的互聯互通，目前，各旗縣市（區）共有383戶企業通過審核注冊成功。建設xxxx盟蒙古文綜合服務平臺，蒙古族同胞可以利用手機查詢國家政策、法規、綜合新聞以及市場動態、農牧業補貼、氣象、生活助手等內容。同時，由私人投資建設的“錫盟信息港”、“xx123信息網”、“上都在線”等公共咨詢服務平臺建成運行，主要發布招聘、出租、家政、出售等咨詢信息。此外，全盟已有各類電子商務平臺19個，包括大宗商品銷售、農牧民趕集采購、團購、社區電商以及跨境電商等類別，特色鮮明，發展前景廣闊。

二、存在問題。

（一）數據共享程度低。全盟大數據建設缺乏統一規劃和有力的領導，各個委辦局信息系統基本都屬于獨立縱向系統，數據平臺并未實現橫向互通；數據資源整合力度不夠，共享程度低，政府部門間重復建設現象嚴重。

（二）建設缺乏統一標準。目前，各平臺數據采集的基本要素、數據的來源、數據采集的方法及要求沒有統一標準，導致產生“信息孤島”。

（三）網絡基礎設施建設有待完善。我盟地域遼闊，牧區人口居住比較分散，現有寬帶網絡無法滿足牧區信息化需求，全盟移動通訊信號以覆蓋面積計算嘎查村覆蓋率不足60%，寬帶不足30%，寬帶網絡基礎設施建設規模仍有待提高。

（四）專業隊伍建設有待加強。現有人員年齡結構斷層，知識結構不合理，嚴重缺乏專業技術人才，因此迫切建立一支穩定的高素質、專業化信息建設隊伍。

三、下一步工作重點。

（一）高起點規劃布局，建立我盟大數據中心。按照“頂層設計，分布實施”的原則，委托權威機構編制我盟大數據建設規劃，對我盟大數據建設進行總體規劃，并研究出臺具體技術實施方案，明確工作內容、時間節點，促進大數據建設工作順利推進。高標準規劃大數據中心，涵蓋數據整合、共享與分析、網絡服務、數據存儲及可視化運維等多方面內容，并在“兩地三中心”進行容災備份，保護數據的安全和業務連續性。逐步整合撤并各部門現有自建機房和設備，原則上各部門不再建設新的機房，實現資源集約化管理。

（二）推進數據信息資源共享，推動社會管理科學可控。在充分利用現有數據資源的基礎上，進一步完善人口基礎信息庫、法人單位信息資源庫、自然資源和空間地理信息庫和宏觀經濟數據庫等核心數據庫，完成數據資源整合與共享，實現部門間信息互聯互通。建立大數據交換與共享平臺，實現對數據集約化采集、網絡化匯聚及統一化管理，推動政府職能轉變，提高政府服務效率。建立數據標準和統計標準體系，有計劃、分層次地推進各領域的應用。

（三）做好商品追溯防偽系統平臺項目。引進大連聲鷺科技有限公司開發的商品追溯防偽系統平臺建設項目，打造以“商品追溯防偽”為主題的互聯網經濟示范平臺，并帶動芯片封裝和手持終端檢測設備生產基地建設，逐步培養輻射全國的商品追蹤防偽系統技術創新研發基地。成立創新研發中心，針對不同品類商品、不同包裝方式、應用場景，推進相關芯片應用和標準體系建立，并率先對我盟原產地白酒、食用油、食用鹽等品牌產品提供商品追蹤防偽示范服務。

（四）推動智慧社區、智慧旅游、智慧農牧業項目建設。進一步推動社區網格化管理，加強社區周邊服務資源的集中整合，大力建設覆蓋社區管理、社區服務、社區安全、智慧家居、養老服務的智慧社區生活服務圈。結合我盟旅游產業發展現狀，建立基于互聯網的旅游信息服務體系、構建多部門信息共享、聯動協調的智慧旅游管理體系、應用多種營銷手段打造特色旅游品牌，全面推動旅游業向智能化轉型提升。推行農牧業養殖過程中的自動化、集成化、網絡化管理，加大特色農產品品牌營銷力度，鼓勵農牧業電子商務發展。

四、相關建議。

（一）加強組織領導、強化政策扶持。行署盡快成立由主要領導任組長，行署常務副盟長、分管副盟長任副組長，有關部門、單位為成員單位的大數據發展推進領導小組，領導小組下設辦公室，并建議設在行業主管部門，保證工作有序推進。建立大數據建設發展專項資金，實行專款專用。

（二）依托智慧應用，加快產業發展。推動云計算、物聯網、互聯網與大數據等新一代信息技術產業集約集聚發展，加快新一代信息技術在政務、經濟運行、社會管理和民生服務領域的深化應用、共享應用和融合應用，培育一批具有自主產權、自主品牌的智能項目和智慧服務，切實提高居民幸福指數。

（三）夯實基礎設施、強化信息安全。光纖網絡實現百兆入戶、千兆到樓、t級出口。進一步實施“寬帶錫盟”戰略，加快推進光纖入戶到企、進村入園，推動4g網絡對城區的深度覆蓋，并進一步提高農村牧區網絡覆蓋面。完善網路安全保障體系，進一步加強信息安全測評認證體系、網絡信任體系、信息安全監控體系及容災備份體系建設，建立網絡和信息安全監控預警、應急響應聯動機，增強信息采集、處理、傳播和利用安全能力。

（四）加強人才引進、注重宣傳推廣。加快引進大數據領軍人才、創業人才和掌握前沿技術的專業人才，落實好人才保障措施，推進大數據人才隊伍建設。推進企業與高校、科研院所的合作，實現科技人才交流、科研成果共享。依托我盟高校、園區和企業，聯合建立各類智慧人才教育培訓基地，提供教育、培訓和考試等服務。建立xxxx智慧城市創新體驗中心，積極推廣大數據發展成果，提升城市活力的同時成為我盟招商引資、引智窗口。

精選大數據專業實訓報告心得體會范文（15篇）篇十

大數據運營作為當前機遇與挑戰并存的一個熱門領域，成為了許多大學生選擇實習或實訓的方向。我也不例外，對于大數據運營的前景和發展充滿了好奇與憧憬。因此，在校內獲得了一個參加大數據運營實訓的機會。這使我對大數據運營有了更深入的了解，同時也為我提供了一個鍛煉自己能力和學以致用的機會。

第二段：實訓過程中的感受與體驗。

在實訓過程中，我參與了一個真實企業進行的大數據運營實踐項目。剛開始時，我感到非常陌生和迷茫，因為我不僅需要理解大數據運營的基本概念和方法，還需要了解實驗數據的采集、整理和分析等方法。然而，通過不斷地學習和實踐，我逐漸掌握了一些基本的大數據分析工具和技巧。同時，我也開始逐步了解企業的運營需求和挑戰，在實際操作中加深了對大數據運營的認識。

第三段：與團隊合作的重要性。

在實訓過程中，我所在的團隊非常重視合作與協作。我們每天都會召開團隊會議，討論項目的進展和解決方案。這讓我意識到一個團隊的力量遠大于個體的力量。通過團隊的共同努力和協作，我們能夠共同解決問題，提出創造性的解決方案。同時，團隊的合作也讓我學會了傾聽和尊重他人的意見，更好地與他人進行溝通和交流。

第四段：實訓收獲與價值。

通過參與大數據運營實訓，我不僅獲得了專業知識和技能，更重要的是培養了解決問題和分析復雜情況的能力。大數據運營實訓要求我們針對實際問題進行數據分析和決策，在這個過程中，我意識到了數據的重要性和數據分析對于決策的作用。通過實訓，我學會了如何正確地采集、整理和分析數據，從而為企業提供有價值的決策支持。

第五段：未來發展的規劃與展望。

通過參與大數據運營實訓，我對自己的未來有了更清晰的規劃和展望。我將會進一步深入學習和研究大數據運營的理論與方法，不斷提升自己的能力和技能。同時，我也會積極參與實踐項目，與企業合作，不斷鍛煉和提升自己的實際操作能力。我相信，在不久的將來，我會成為一名優秀的大數據運營人員，為企業的發展和創新貢獻自己的力量。

總結：

通過大數據運營實訓，我深入了解了大數據運營的基本概念和方法，同時也提升了自己的分析和解決問題的能力。通過與團隊的合作和協作，我學會了傾聽他人的意見和尊重他人的意見。參與實訓，讓我對大數據運營有了更深入的認識和了解，并且對自己的未來有了更明確的規劃和展望。我相信，通過自己的不斷努力和學習，我一定能夠成為一名優秀的大數據運營人員，并為企業的發展做出自己的貢獻。

精選大數據專業實訓報告心得體會范文（15篇）篇十一

摘要：大數據時代的數據格式特性首先讓我們先來了解一下大數據時代的數據格式特性。從it角度來看，信息結構類型大致經歷了三次浪潮。必須注意這一點，新的浪潮并沒取代舊浪潮，它們仍在不斷發展，三種數據結構類型一直存在，只是其中一種結構類型往往主導于其他結構：結構化信息這種信息可以在關...根據idc的調查報告預測到2020年全球電子設備存儲的數據將暴增30倍，達到35zb（相當于10億塊1tb的硬盤的容量）。大數據浪潮的到來也為企業帶來了新一輪的挑戰。對于有準備的企業來說這無疑是一座信息金礦，能夠合理的將大數據轉換為有價值信息成為未來企業的必備技能。恰逢此時，csdn專門針對企業相關人員進行了大規模問卷調研，并在數千份的調查報告中。

總結。

出現今企業大數據業務的現狀。在此我們也將調研結果展示與此以供大家參考。

大數據時代的數據格式特性首先讓我們先來了解一下大數據時代的數據格式特性。從it角度來看，信息結構類型大致經歷了三次浪潮。必須注意這一點，新的浪潮并沒取代舊浪潮，它們仍在不斷發展，三種數據結構類型一直存在，只是其中一種結構類型往往主導于其他結構：

結構化信息——這種信息可以在關系數據庫中找到，多年來一直主導著it應用。這是關鍵任務oltp系統業務所依賴的信息，另外，還可對結構數據庫信息進行排序和查詢；半結構化信息——這是it的第二次浪潮，包括電子郵件，文字處理文件以及大量保存和發布在網絡上的信息。半結構化信息是以內容為基礎，可以用于搜索，這也是谷歌存在的理由；非結構化信息——該信息在本質形式上可認為主要是位映射數據。數據必須處于一種可感知的形式中（諸如可在音頻、視頻和多媒體文件中被聽或被看）。許多大數據都是非結構化的，其龐大規模和復雜性需要高級分析工具來創建或利用一種更易于人們感知和交互的結構。

企業內部大數據處理基礎設施普遍落后。

從調查結果可以看出，接近50%的企業服務器數量在100臺以內，而擁有100至500臺占據了22%的比例。500至2000臺服務器則占據剩下28.4%的比例。可以看出面對大數據現今大部分企業還沒有完善其硬件基礎架構設施。以現階段企業內大數據處理基礎設施的情況來看50%的企業面臨大數據處理的問題（中小企業在面對大數據的解決之道應遵循采集、導入/處理、查詢、挖掘的流程）。

但這只是暫時狀況，“廉價”服務器設施會隨著企業業務的發展逐漸被淘汰出歷史的舞臺，在未來企業基礎架構體系的硬件選用上，多核多路處理器以及ssd等設備會成為企業的首選。facebook的opencomputeproject就在業界樹立了榜樣，opencomputeproject利用開源社區的理念改善服務器硬件以及機架的設計。其數據中心pue值也是領先與業內的其他對手。

而在具有大數據處理需求的企業中52.2%的日數據生成量在100gb以下，日數據生成量100gb到50tb占據了43.5%，而令人驚訝的是，日數據生成量50tb以上也有4.4%的份額。數據量持續的增長，公司將被迫增加基礎設施的部署。專利費用將一直增加，而開源技術，則省了這筆一直持續的專利費。對于急需改變自己傳統it架構的企業而言，傳統的結構化數據與非結構化數據的融合，成了所有人關心的問題。

企業面對大數據處理的挑戰與問題。

現今大數據呈現出“4v+1c”的特點。既variety：一般包括結構化、半結構化和非結構化等多類數據，而且它們處理和分析方式有區別；volume：通過各種設備產生了大量的數據，pb級別是常態；velocity：要求快速處理，存在時效性；vitality：分析和處理模型必須快速變化，因為需求在變；complexity：處理和分析的難度非常大。

從圖中我們可以看出資源利用率低、擴展性差以及應用部署過于復雜是現今企業數據系統架構面臨的主要問題。其實大數據的基礎架構首要需要考慮就是前瞻性，隨著數據的不斷增長，用戶需要從硬體、軟件層面思考需要怎樣的架構去實現。而具備資源高利用率、高擴展性并對文件存儲友好的文件系統必將是未來的發展趨勢。

應用部署過于復雜也催生了大數據處理系統管理員這一新興職業，其主要負責日常hadoop集群正常運行。例如直接或間接的管理硬件，當需要添加硬件時需保證集群仍能夠穩定運行。同時還要負責系統監控和配置，保證hadoop與其他系統的有機結合。

而多格式數據、讀寫速度（讀寫速度是指數據從端點移動到處理器和存儲的速度）以及海量數據是企業面臨大數據處理急需解決的技術挑戰。眾所周知隨著大容量數據（tb級、pb級甚至eb級）的出現，業務數據對it系統帶來了更大的挑戰，數據的存儲和安全以及在未來訪問和使用這些數據已成為難點。同時大數據不只是關于數據量而已。大數據包括了越來越多不同格式的數據，這些不同格式的數據也需要不同的處理方法。充分利用有用的數據，廢棄虛偽無用的數據，是數據挖掘技術的最重要的應用。

企業內部數據分析與挖掘工具應用現狀。

云時代企業數據挖掘面臨如下三點挑戰。挖掘效率：進入云計算時代后，bi的思路發生了轉換。以前是基于封閉的企業數據進行挖掘，而面對引入互聯網應用后海量的異構數據時，目前并行挖掘算法的效率很低；多源數據：引入云計算后，企業數據的位置有可能在提供公有云服務的平臺上，也可能在企業自建的私有云上，如何面對不同的數據源進行挖掘也是一個挑戰；異構數據：web數據的最大特點就是半結構化，如文檔、報表、網頁、聲音、圖像、視頻等，而云計算帶來了大量的基于互聯網模式提供的saas應用，如何梳理有效數據是一個挑戰。拋去價格因素之外可以看出反應速度慢、操作不方便、數據不準確、分析不準確這四項是企業數據分析與數據挖掘面臨的主要問題。商業化解決方案固然成熟，但成本也是顯而易見的。而具備在開源平臺之上處理分析大數據能力的數據科學家則成為另外的一種選擇。數據科學家具備專業領域知識并具備研究利用相應算法分析對應問題的能力，可幫助創建推動業務發展的相應的大數據產品和大數據解決方案。

從調查結果中我們可以看出hadoop占據了半壁江山，而同為開源的hbase也有將近四分之一的占有率。而商業化的數據分析與挖掘平臺（如teradata、netezza、greenplum等）總共只有13.9%的份額。短期來講，開源分析將越來越廣泛的使用，并且增長迅速。長期來看，混合技術的應用將在高度競爭的市場上出現，兩者將同樣有巨大的需求。可以預見的是，hadoop作為企業級數據倉庫體系結構核心技術，在未來的10年中它將會保持增長。隨著云時代的到來，企業面臨的應用方式更加多元化，通過云的手段提供海量數據挖掘的方法，提高了挖掘的效率，增加了挖掘的精度，更利于挖掘應用的推廣以及專業的行業知識庫的構建。同時收集、存儲龐大的新型數據充滿了挑戰，然而分析這些數據的新方法才是幫助最成功企業甩開競爭對手的利器。

精選大數據專業實訓報告心得體會范文（15篇）篇十二

大數據已經成為當今世界上最關鍵的技術之一，有越來越多的企業在使用大數據技術來支持他們的業務決策。通過大數據的分析和解讀，企業可以更準確地了解市場和客戶需求，也可以更好地為客戶服務。作為一位管理學院的學生，我也有機會參加一些大數據決策實訓，來學習如何使用這些技術，解決企業所面臨的各種挑戰。在本文中，我將分享一些我在這些實訓中所學到的心得與體會。

第二段：學習如何使用大數據。

在這些實訓中，我們需要使用一些常見的大數據工具來處理數據集，如Hadoop、Hive和Spark等。不同的工具有不同的功能，我們需要根據問題的特點來選擇最適合的工具。在我們進行數據分析之前，首先要對數據進行清洗和整理，以便更好地理解數據及其含義。在此基礎上，我們還學習了如何使用數據科學方法和機器學習算法來預測未來的趨勢，并提供有用的決策支持信息。

第三段：大數據讓企業更加智能。

在這些實訓中，我們還學到不同類型的企業如何使用大數據來提高其決策水平和業務效率。以零售業為例，大數據可以幫助企業更好地了解它的客戶需求和購買喜好，從而根據不同的目標用戶來制定更加符合需求的商品和廣告。而對于制造業企業而言，大數據可以幫助其優化生產流程，降低生產成本，提高產品質量。

第四段：大數據對個人能力的提升。

通過參加大數據決策實訓，我不僅了解了如何使用大數據技術，而且還提升了自己的自學能力和溝通能力。在處理數據的過程中，我遇到了很多困難和問題。但是，在努力解決問題的過程中，我的自學能力得到了提升，這些問題最終都得到了解決。此外，我還通過團隊合作和交流，學習了如何更好地與他人溝通和合作，這對我的職業發展至關重要。

第五段：總結。

通過這些大數據決策實訓，我學到了如何利用大數據來幫助企業做出更加準確和有效的決策，同時也提升了我的能力和技能。在未來的職業發展中，我將運用這些技能和知識，為我所在的企業和社會做出更加突出的貢獻。

精選大數據專業實訓報告心得體會范文（15篇）篇十三

近年來，隨著大數據技術的發展，物流行業也逐漸開始應用大數據技術進行優化與升級。而物流大數據實訓，更是為了讓學生能夠更好的掌握物流大數據的應用技術，提高自己的實際操作能力。在此次物流大數據實訓中，我獲得了很多收獲和體會。

一、實訓實踐。

在這次實訓中，我們不僅僅是學習了理論上的物流大數據知識，更是通過實際操作來感受到物流大數據技術的頂功效，增強我們的實踐能力和經驗積累。我們實際進行了數據的采集和清洗，運用Excel和Python這兩種軟件對數據實現了清洗和處理，通過學習SQL語言，我們能夠進行簡單的數據庫的維護和操作，通過這些操作，我們掌握了許多實用的技能。同時，我們也明白了物流大數據對于企業的運營和管理起到的重要作用，了解到物流大數據的應用對于企業管理和發展意義重大。

二、團隊協作。

物流行業通常是需要各個部門協同合作的，而這個團隊合作是在實訓中充分體現的。我們團隊在實訓中每人分配了不同的任務，需要相互配合，分工協作，共同完成任務。團隊配合能力的提高，讓我們明白到成功的關鍵是協作，讓我們從個人角度轉向團隊角度看待問題，并且讓我們更加明白了學習和工作中重視溝通的重要性。

三、解決問題的能力。

在實訓中，我們遇到了很多困難和問題，需要尋找解決的方法，這就考驗著我們的問題解決能力。在實際操作中，難免會遇到諸如數據丟失、異常數據、軟件異常等情況，這就需要我們有足夠的耐心和技術實力去調試和解決問題。在這個過程中，我們不斷地摸索、實踐，提高了自己的問題解決能力。

四、思維模式的變化。

物流大數據實訓，也讓我們更多地思考如何用大數據和信息技術來解決實際存在的問題。它要求我們從企業角度思考問題，而不僅僅是學生單一的角度。我們更多地思考了實際問題的解決，思考的深度也更加的全面。我們的思維方式不僅從常規的問題解決模式出發，還有通過數據來進行深度分析問題，從而找出問題的根源，為解決問題的方法提供更好的思路。

本次物流大數據實訓，不僅讓我們學到了新的知識技能，更重要的是在實踐中讓我們感受到了物流大數據的強大，在實踐中掌握技能，同時也明白到物流行業對于物流大數據應用專業人才需求的迫切。此次實訓不僅提高了團隊協作能力和解決問題的能力，更是讓我們認清了自身優缺點，并對未來職業規劃有更好的目標。

此次物流大數據實訓讓我受益匪淺，不僅讓我提高了實踐能力和技能，還讓我意識到物流大數據對企業的運營和管理意義重大。更重要的是，這次實訓讓團隊合作在實踐中得到了認同，讓我們思考問題的深度和角度向全面性發展，并為未來職業規劃提供了方向。我相信，我們的實踐能力和思維模式將會給我們未來的工作和學習帶來更多的優勢。

精選大數據專業實訓報告心得體會范文（15篇）篇十四

大數據中心，是指服務于大數據存儲、挖掘、分析和應用的數據中心。大數據(bigdata,megadata)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。目前我國的數據中心總數已接近100萬。

二、行業分布。

作為信息化建設的核心內容，數據中心始終是金融、政府、能源、交通等行業的投入重點;而伴隨著電信行業的轉型和移動互聯網的發展，idc也成為電信行業重點投資領域。此外ipdc互聯網數據中心成為市場的熱點，互聯網提供商大規模建設云數據中心。

三、發展前景。

十二五”規劃中明確了戰略新興產業是國家未來重點扶持的對象，其中信息技術被確立為七大戰略性新興產業之一，將被重點推進。新一代信息技術分為六個方面，分別是下一代通信網絡、物聯網、三網融合、新型平板顯示、高性能集成電路和以云計算為代表的高端軟件。

四、選址要素。

1級別時，兩路、或多路10kv進線應來自不同上級變電站，或同一變電站的不同的變壓器。（目前，國內數據中心用戶最多選用的一個電壓等級。全國各個省市在具體設計和管理上略有不同。）。

c)35kv：不是所有地方都有該電壓等級，在已有的可以選用的35kv用戶站中，其每一路的容量一般不超過20mvad)110kv：當用戶的單一回路用電負荷超過20mva級別時，需要考慮110kv變電站，或66kv變電站（在我國部分地區有分布）。監獄在中國采用大工業用電方式計費時，要按照變壓器的裝機容量記收基礎電費（或按照最大裝機容量記收基礎電費），對于冗余度要求高的數據中心，如tire3或以上級別，需要雙路市電供電，雙路變壓器設計的數據中心，過高的變壓器裝機量冗余度，將使得數據中心本身的基礎電費成本過高，在單一回路市電需求功率30mva以上級別時，盡可能獨立考慮獨立的110kv變電站。

（備注：需要和當地國家電網規劃和管理部門具體落實。）。

3.數據中心里大部分it和電氣設備的耗電會轉換為大量的熱，所以需要一套有效的散熱體系。通常情況下，數據中心更適合建設在室外環境溫度常年比較低的區域；以便于數據中心的散熱可以盡可能地使用自然冷源或延長使用自然冷源的時間，減少機械制冷的能耗。

6.數據中心建設目前還是一個高投入，高風險也是高產出的產業；對于選址方面，需要地方政府在政策上能夠給予足夠的扶持力度；包括：

2a)土地：地方政府在土地，位置、及土地性質繼續協助安排；

b)電價：數據中心屬于高能耗產業，由于本身對現場環境基本沒有嚴重污染問題，相對其他高能耗產業，可以申請政府在電價上給予補貼；通常政府換屆會影響，前期會有幫助，另外，對于項目后期的融資也會有影響。

d)科技補貼：地方政府可以針對技術含量比較高的數據中心行業，提供一定的科技補貼，以吸引投資。

g)bms自動化控制h)動力環境的監控i)網絡。

j)it硬件服務，軟件服務等一系列人才k)各主要設備供應商的技術支持人才。

目前在我國，這些專業的有經驗的人才大部分聚集在一線城市里，最多可以布局的部分發達的二線城市；而我國能源充裕的地區，恰恰缺乏這方面的人才，是的在這些地區，數據中心交付時旺旺很難找齊合適人才來源，并在數據中心建設階段，運維人員就應該陸續到崗，并需要跟進項目的建設，針對各專業系統，深入了解；在數據中心的測試驗收階段，需要基本全員到崗，并一同參與所有的測試，驗收和接收工作；對于遠離一線城市的偏遠地區，如果不能落實人才問題，3數據中心的選址需要慎重考慮。

五、標準要求。

（一）自然地理環境1.避免地質災害區域。

3.對空氣污染的注意，尤其對于空氣里的硫化物（如二氧化硫、硫化氫）含量污染。

5.遠離危險品生產、儲存、運輸環境；（包括化工廠，煉油廠，加油站，儲油罐，彈藥庫，煙花生產廠等）。

6.遠離軍事基地，演戲、實驗基地。

9.避免在有民族矛盾、軍事沖突、社會治安不穩定的地區及附近建設數據中心。

（二）配套設施。

數據中心的業務特點以及其質量和容量的要求，決定了數據中心對當地供電能力的要求，供電量必須保證充足和穩定。我們需要了解的因素包括：可用性——在了解當地電力供應情況的同時，我們需要權衡備選地點是否有多個成熟的電網;成本因素——我們還需要比較各種電力成本。也就是說，每千瓦時的動力源的成本應該足夠低;具備替代的能源——決策管理層還需要考慮備選地點是否有諸如太陽能、風能、空氣等可再生的能源，這將有助于企業打造更加綠色的企業形象。

雙電源供電。

電對數據中心的重要性就像水對魚兒的重要性一樣，一旦數據中心發生斷電情況，若沒有很好的備份供電系統，諸多設備承載的業務就會發生中斷，給數據中心帶來嚴重損失。現在的數據中心供電都要考慮冗余，確保用電可靠性。

供電方案。

這是傳統數據中心普遍采用的供電方案，數據中心采用兩套供電輸入系統，一套市電，一套備用電，備用電可以是蓄電池或柴油發電機組，市電是主用供電系統，當市電故障時，通過ats自動切換到備用電上，這樣斷電故障不會對后端設備產生影響。高精度的ups供電切換時間可以在30ms以下，可以滿足絕大部分設備持續供電。

（三）成本因素。

對于一個建設項目來說，成本必然是一個必須反復權衡的因素。成本涉及到當地規劃及土地價格、房屋建筑價格、租賃和物業價格、網絡通訊費用、用電價格、5用水價格等多發因素。數據中心選址時，需要從通信基礎設施的角度需要考慮各種因素。如：光纖主干線路及其距數據中心選址的距離。這將有助于衡量從光纖主干線路到數據中心選址所需投資的確切數據;光纖類型，這會影響傳輸速度;所在地通訊服務運營商的類型及其支持的服務模式;延遲因素，傳輸和交付延遲時間也將是一個重要的因素。

（四）政策環境。

良好的政策環境將有利于一個基地氣候的形成，促進客戶的選擇和落戶。需要考慮的因素包括：物業稅、企業稅和銷售稅。

（五）高科技人才環境。

人力資源主要包括：高校數據、it人員數量，其他科技教育機構數量。主要考察當地經濟文化發展水平、科技教育環境、交通便利條件、人力資源供應及水平等方面，數據中心作為信息技術的集中體現，對各種社會資源的要求都非常高。

1、人員配置：

針對于不同的數據中心管理目標，相應的人員配置決策顯然將會不同。對于c4的數據中心，要求運維人員做到全年7x24小時的值守。ui在美國的數據統計表明，全天候的值守可以將數據中心故障的發生率降低50%，對于提升整體數據中心的可用性有相當大的影響。為了實現全天候的值守，13個人的運維團隊是最基本的配置，其中包括了數據中心機房經理1人，3名二線技術支持人員(覆蓋電氣、空調和弱電專業，可以在必要的時候頂替日常值班人員)，1名運維主管以及8名一線的運維技術人員。8名一線的運維人員分為4個班組，采用8小時或者12小時一班進行輪值。在這8名運維人員中，每一班需要有至少一名資深人員，具備對于現場緊急情況進行快速處置的能力。當然，這13人的運維團隊只是最基本的配置人數，隨著數據中心功率和設備數量的增長，運維人員在各個專業也應該有相應人數的補充，從而與工作量相匹配。

2、組織結構。

組織結構通常包括兩方面內容：一是對機房內所有活動的角色和他們的工作職責進行準確的定義;二是呈現各角色之間的匯報關系以及運維團隊與建筑工程、it系統、安防系統之間的工作界面。對角色和職責的準確定義可以將工作6內容細分到每個人身上，做到責任到崗、責任到人;各級之間的匯報關系是處理數據中心事件，尤其是緊急事件的方式依據，對不同等級的事件要明確上報的途徑和終點。

（六）社會及當地的人力資源條件。

主要考察當地經濟文化發展水平、科技教育環境、交通便利條件、人力資源供應及水平等方面，數據中心作為信息技術的集中體現，對各種社會資源的要求都非常高。

六、區域發展傾向。

目前全國性的數據中心和災難備份中心主要集中在北京、上海和廣東這幾個地區，北京是各行業主管機關的所在地，全國眾多的主要金融機構總部所在地，因此也是多數總部級數據中心的天然所在地。上海目前已經成為全國銀行業數據中心的集中地，廣東作為中國經濟最發達地區之一，也是數據中心/災備中心的集聚地。

造成數據中心選址傾向性有幾個原因：一個是總部所在地的原因。第二是銀行數據中心選址，對其它行業有影響。第三，由于信息不對稱，很多領導決策的時候沒有充分地考慮很多問題，憑感覺或者經驗就決定了。第四，我們比較缺乏系統的考察指標。

七、建設方式。

（一）企業自建數據中心。

很多大型企業都擁有自己的數據中心，然后通過租用運營商的廣域網線路，實現多個內部數據中心的互聯。比如：軍網、公安網、平安工程、銀行行業、石油行業等，這些專網使用的都是專有的數據中心，由各大政府部門、企業主導自行創建的。

優勢：自建的數據中心，使用非常靈活，可以根據自己需求任意改動，靈活性高，尤其這種自建的數據中心安全度最高，信息泄露，受攻擊的可能性大為減少。劣勢：這種數據中心投入大，建設成本高，具有封閉性，專為單個企業或部門提供服務。由于建設數據中心要申請工業建筑用地、要得到供電部門、建設部門的同意，手續非常繁瑣。而且建成后到投入使用，往往需要幾年的時間，建設周期長。

（二）租用運營商數據中心。

運營商提供場地、機柜、網絡帶寬和供電，互聯網企業直接將設備放入運營商網絡中即可。

優勢：一般只要一周就可以建設完一個數據中心并投入使用，速度非常快，這種方式在互聯網企業中非常普遍，這樣互聯網企業只需要關注自己的應用設備(主要是網絡設備和服務器)運行狀況即可，不必關心機房環境、空調、供電等一系列問題。雖然要向運營商支付不菲的租用金額，但仍可為互聯網企業節省了大量的人力和物力。互聯網企業而且可以根據自己的業務實際情況，在運營商的各級省市都去租用數據中心機房，迅速部署業務。

劣勢：使用仍有一些限制，比如機房環境的維護、設備出入管理都受到運營商的限制。租用期限、新增機房面積都要和運營商溝通，需要運營商的同意才能實施。這些互聯網企業要想發展的好首先就要和這些運營商搞好關系。

（三）租用數據中心提供的服務。

通過直接租用大型數據中心的服務，就可以部署自己企業的業務。比如可以根據自己的業務需求，向阿里云租用100gt的硬盤和200g的內存，10g的帶寬，對于中小企業，滿足這些性能的物理硬件完全不可見。

優勢：這樣企業用戶可以完全聚焦于自己的應用業務，不必關心數據中心底層實現，也為企業節省了人力。

劣勢：

1、故障恢復性難度大。當然這樣的形式使得企業的核心業務穩定性與租用的數據中心運行穩定性關系較大，有時出現故障，由于企業自身看不到數據中心底層實現，只能甘等業務恢復。

2、有時還會出現互相推諉的情況，而由于租用方處于技術弱勢方，往往故障所帶來的損失很難得到補償。

3、安全性無保障。除了上層應用，數據中心底層實現都不受自己控制，受到攻擊都沒有任何手段，因此安全性完全取決于承租的數據中心。因此在選擇租用數據中心服務時，要對其數據中心的安全性進行充分考量。現在提供數據中心應用服務的還比較少，只有幾家，競爭還不充分，這給中小企業選擇的余地較少。

8年實現500億元產值，成為國家政務資源后臺處理與備份中心和國家級大數據處理中心。目前引進了四大運營商，中國聯通、中國電信、中國移動和陜西廣電網絡，以及一個國家部委國家計生委的災備中心。通過大數據的引領發展，帶動信息產業的發展，帶動軟件包括裝備制造產業的發展。

（二）重慶西永微電子產業園區：園區于2005年8月正式設立，規劃面積30平方公里，其中產業區20平方公里，配套服務區（西部新城的城市中心區）10平方公里。園區產業以集成電路產業和軟件及信息服務產業為主導，著力打造集設計、研發、制造、封裝測試、應用以及配套于一體的集成電路產業和軟件與信息服務產業集群。

（三）天津市濱海新區：部署建設大數據產業園區。一期規劃布局1個大數據產業示范基地和3個大數據產業園區。其中，開發區云計算產業基地作為大數據產業示范基地；保稅區數字出版基地、高新區軟件與服務外包基地、塘沽海洋高新區作為3個大數據產業園區，爭取成為國家級大數據產業基地。

（四）中關村大數據產業園：設立中關村軟件園和清華科技園兩個分園，建筑面積2.5萬余平方米，已吸引了10余家符合條件的企業入駐。

精選大數據專業實訓報告心得體會范文（15篇）篇十五

胡澤君審計長曾多次強調指出，要積極推進大數據審計，堅持科技強審，通過信息化、數字化，努力提高審計監督的質量和效率。新形勢下，審計工作特別離不開大數據的支撐，利用大數據進行審計，或將成為審計機關應對復雜社會經濟管理形勢、提升審計工作質量的重要手段。以"金審工程"為基礎的審計信息系統經過多年的建設發展，目前正逐步建立和完善。同時，在政府各部門中社會保障大數據既具有較高的完整性，也兼具較高的準確性。這些得天獨厚的條件，不僅使審計對"大數據"監督管理成為可能，更為實施以"大數據"為基礎的審計"全覆蓋"奠定了基礎。

一、大數據技術在財政審計方面的運用。

（一）運用大數據開展財政審計是時代發展的必然要求。大數據不僅是信息技術的重大進步，更是發展理念的重大創新，對經濟社會發展起到重要作用，對與數據密切相關的審計工作也必將產生深刻影響。當前，財政、稅務、人民銀行等部門普遍進行信息系統建設，財政部門開展的"金財工程"覆蓋財政收支管理的業務應用系統，涵蓋了預算管理、國庫集中收付等業務，對財政部門的審計單位信息化的發展，迫切要求運用大數據開展財政審計。

（二）運用大數據開展財政審計是推動完善國家治理的迫切需要。財政審計的范圍突破了傳統的財政收支概念，囊括了政府性收支的全部內容。全口徑預算的審查監督付諸實施，如何在有限的時間內查找和發現問題，運用大數據開展財政審計成為推動完善國家治理的迫切需要。

（三）運用大數據開展財政審計是財政精細化管理的要求。在精細化管理要求之下，財政預算審查、預算執行差異分析、預算與決算的對比分析都是使用系統大數據來完成的。相應地，財政預算執行審計要實現全口徑分析，必須使用系統數據。如利用國庫支付系統的數據，通過對指標來源、資金性質、資金流向的跟蹤分析，實現所有財政資金全過程跟蹤審計。（四）大數據審計現在的運用情況。按照審計署的要求，建立了財政數據定期報送機制，每半年收集一次財政數據，并對收集的數據進行整理，生成審計人員可以使用的標準表。財政科聯合信息科，對預算編報系統、預算指標系統、非稅征管系統、決算編報系統等的財務和業務數據，集中進行多系統關聯、大數據比對。將數據分析形成的審計中間表和疑點表作為重點進行審計，提高了效率和增強指導性。審計結束后，強化經驗總結，形成數據采集轉換指南，歸集整理形成財政大數據審計模型方法體系表，為進一步深化大數據審計積累經驗。

二、社保審計大數據信息管理現狀。

（一）社保部門數據管理情況。一是社保業務實現網絡化。隨著金保工程的推進，社會保險"六險"統征已經實現，社會保障業務辦理正逐步向社區（村）、單位及個人延伸，社會保障業務一體化架構正逐漸完善。二是社保資金使用服務實現規范化。衛生三級醫療服務網初步實現信息化，市級、縣級醫院、鄉鎮衛生院醫療業務管理系統已經平穩運行，鄉村衛生管理一體化正逐步規范，居民人口及流動人口信息統計系統已趨于成熟。三是民政事業實現信息化。民政城鄉居民低保、醫療救助及優撫等業務完成了由手工到信息化的轉變，數據也由紙質向信息化轉換。

（二）審計機關對社保數據的審計情況。審計機關在工作中采集了大量的財務數據和業務數據，但沒有對這些數據進行統一和規范地管理，一般是保存在審計人員的電腦中，很難實現與局內其他審計人員和所屬部門的數據共享，導致工作中出現重復采集數據的現象。由于大數據信息化環境下社保系統的特殊性，內部控制轉變為對人和系統兩方面的控制，而且多數情況是以計算機自動控制為主。數據網絡安全存在隱患，大數據技術本身的技術架構，決定了采用"大數據"技術架構的系統安全防護的難度。

審計局在社保資金審計中，收集了醫保、養老、低保、公積金等民生資金的業務數據，建立了審計數據庫，信息技術人員和社保審計人員聯合對各類數據進行了深入分析。在審計分析中，首先明確所面臨問題的類型，然后根據類型的不同選擇具體的處理方法。例如，在做參保對象的信用分析時，首先明確該問題類型屬于分類，如果該問題類型無法用數據挖掘工具解決，那么就應當選擇另外更加適合的方法來進行解決。建立審計方法，對采集的業務數據、財政財務數據以及相關外部數據進行綜合分析，生成審計中間表和疑點分析數據，采取業務跟蹤、內控測試、數據比對等方式，發現審計疑點并進行分析、篩查和分類。運用"互聯網+"思維，注重外部數據的搜集和運用，包括企業登記信息、稅務征繳信息、車輛信息、房產信息等與社保審計相關的數據。注重發票查詢系統、企業信用公示系統等在公開資源的使用，積極挖掘和構建內、外部數據間潛在的關聯，尋找相關的線索和突破口，搭建多維度、立體式審計工作大數據平臺。（三）當前在社保審計中需解決的幾個問題。一是解決數據價值認識和利用問題。在審計機關還存在著有些對于數據價值觀念不強，不注重基礎社保數據的積累和分類工作，對于歷年的重要數據只是簡單記錄儲存，從不進行仔細分析進而指導工作實踐。對于多樣復雜的大體量的社保數據，要么簡要進行匯總統計，要么不知所措，甚至直接置之不理。就數據的分析方法而言，分析手段有限，專業性數據分析能力欠缺，不能夠深度挖掘數據價值，加以充分吸收利用。二是解決架構模式改變問題。隨著"大數據"、"云計算"在各行業的不斷應用，數據架構與以往相比有了很大的變化，對數據的采集利用提出了新的、更高的要求。三是解決高端數據人才培養問題。多培養通曉相關專業知識和信息技術的復合型的人才，培養一批懂得大數據，收集大數據，并且善于研究大數據，深挖大數據的專家。加大對現有信息管理人員的大數據培訓力度，掌握大數據相關技術。

三、

大數據審計發展方向面對大數據時代對審計工作帶來的挑戰，審計方式和途徑將實現以下四個方面的轉變。

（一）應用大數據分析技術，實現審計方法從數據驗證性分析向數據挖掘性分析轉變。

傳統的計算機審計，是通過電子數據采集轉換對數據進行驗證，通過構建查詢分析、多維分析等方法模型進行數據分析，而應用大數據分析技術，則能夠使審計數據分析逐步由傳統的驗證性分析向挖掘性分析轉變。挖掘性分析是指采用大數據處理技術，利用數據倉庫、數據挖掘和模型預測工具進行審計分析，從大量數據中發現蘊涵的數據模式和規律。

（二）應用大數據分析模式，實現審計方式從發現問題向風險預警轉變。

傳統審計工作以發現問題為主，對經濟形勢進行預測分析，因而須等到相關事件發生并且形成一定規模后，再根據搜集到的足夠數據進行分析研究，具有滯后性。而大數據技術可通過對跨領域的大規模經濟、社會行為數據進行分析，對經濟社會相關異常動態實現早期關注，利用其對異常數據的敏感性實現早期預警。審計可以運用大數據相關技術，對宏觀經濟社會風險問題展開初步分析。（三）應用大數據審計作業平臺，實現單機審計向云審計轉變。

以審計大數據為中心建設"云審計"平臺，實現遠程存儲和移動計算，使審計機關能夠通過網絡接入"云"實施審計，利用大數據分析、人工智能等信息技術，解決數據采集分析和管理中存在的問題，實現審計成果共享。其次，應完善聯網審計系統，逐步建立預算、執行、財政、地稅、社會保障、醫療機構、公積金等重要行業和部門的審計實時監督系統。再次，應建設審計數據綜合分析平臺，運用大數據技術，加大業務數據與財務數據、單位數據與行業數據，以及跨行業、跨領域數據的綜合比對和關聯分析，提高運用信息化技術查核問題、評價判斷、宏觀分析的能力。最后，應推廣"總體分析、發現疑點、分散核實、系統研究"的審計模式。

（四）構建專業的審計分析隊伍，實現傳統紙質賬本審計向大數據審計轉變。

審計工作應實現"六大轉變"，即由單點離散審計向多點聯動審計轉變、由局部審計向全覆蓋審計轉變、由靜態審計向靜態與動態審計相結合轉變、由事后審計向事后與事中審計相結合轉變、由現場審計向現場審計與非現場審計相結合轉變、由微觀審計向微觀與宏觀審計相結合轉變。為此，需要在組織方式、人員結構、思維方式等方面與之相適應。在組織方式上，應嘗試開展無項目審計，依托審計數據中心積累的數據資源，橫向關聯比對分析，縱向深入挖掘分析，從數據中發現審計疑點和線索。在人員結構上，應不斷提升"四種能力"，即大數據分析能力、綜合研究能力、創新能力和跨領域知識運用能力，不斷加強對大數據先進理念和前沿技術的學習，掌握大數據分析方法，提升審計人員綜合素質。在思維方式上，應培養"數據先行"意識，以數據為核心，使數據分析在審計工作開展前先行實施，根據數據分析結果，有重點、有步驟、有深度地在審計實施過程中進行核查驗證、追蹤線索、發現問題，全面深化大數據技術在審計工作中的應用。