写心得体会可以帮助我们总结经验，发现问题，并提出解决方案。以下是一些心理学家的心得体会，他们对于人类行为和心理状态的思考和观察可能会给我们启示。
近年来，随着数字化时代的到来，大数据产业蓬勃发展。因此，越来越多的人开始关注大数据专业，希望能够成为这个行业中的一员。我也是其中之一，下面我将分享一下我学习大数据专业的心得体会。
一、充分准备学习前置知识。
在学习大数据专业前，我充分准备了基础的计算机科学技术，例如编程语言、数据库、网络技术等。这些知识对于学习大数据有很大的帮助，可以让我更快地掌握和理解大数据的相关技术和理论。同时，在实际学习中，也可以将这些基础技术应用到实际的案例中，更好地锻炼自己的实践能力。
二、注重实践与理论相结合。
学习大数据专业不仅需要掌握相关理论知识，还需要注重实践经验的积累。在学习过程中，我注重了实践与理论的结合，通过实际的案例来进行学习和应用。这不仅使我更好地掌握了相关技术和理论知识，而且也给了我很多实践的机会，使我可以更好地应用所学知识解决实际问题。
三、多方面资料和资源整合。
学习大数据专业需要整合多方面的资料和资源，包括学术论文、书籍、网络课程、实际项目等。通过整合这些资源，我可以不断拓宽自己的知识面，提高自身的综合能力和素质水平。此外，多样化的资源也可以帮助我更好地理解和应用大数据技术，解决实际问题。
四、团队合作。
在学习大数据专业的过程中，我与同学们进行了团队合作，共同解决了一些实际的问题。通过团队合作，我学会了沟通、协作，也锻炼了自己的组织能力和领导力。此外，团队合作还可以吸收不同的观点和意见，作出更好的决策和解决方案。
五、不断学习和探索。
学习是一份永无止境的工作，大数据专业更是如此。我会继续保持学习的态度，不断深入学习大数据技术、理论和实践，提高自身的专业素养，并且开阔自己的视野。与此同时，我也将继续积极探索大数据领域的新技术和理论，努力成为这个行业中的佼佼者。
总之，在学习大数据专业的过程中，注重以下几个方面：充分准备学习前置知识、实践与理论相结合、多方面资料和资源整合、团队合作以及不断学习和探索。这些能力的不断提高，将会对我们未来的职业发展和成就产生巨大的帮助。
大数据作为当今信息时代的重要组成部分，已渗透到了各行各业。作为一名从业多年的大数据专业人员，我深切感受到了大数据给企业发展和个人职业发展带来的巨大机遇和挑战。在这篇文章中，我将分享我在大数据相关工作中所积累的心得体会，希望能对正在从事或有意从事大数据方向的人员有所启发和帮助。
第二段：理论与实践并重。
在大数据领域，理论与实践并重是非常重要的。不仅需要掌握数据挖掘、机器学习、统计学等相关理论知识，还需要灵活运用各种大数据处理工具和技术。在我的工作中，我经常要面对大量的数据，为了更好地处理和分析这些数据，我会积极学习和了解最新的数据处理工具和方法，并将其应用到实际工作中。通过将理论知识和实践经验相结合，我能够更好地解决实际问题，提高工作效率。
第三段：沟通与团队合作。
在大数据专业工作中，沟通和团队合作能力也是非常重要的。数据分析往往需要与各个部门和团队进行充分的沟通和交流，了解业务需求和数据背景，才能更准确地分析和解决问题。我常常会主动与其他部门和团队保持良好的合作关系，协调各方利益，共同完成数据分析项目。同时，我也会积极参与团队活动和分享经验，促进团队的共同学习和成长。
第四段：持续学习和创新。
大数据领域的技术和工具更新迅速，作为专业人员，必须保持持续学习和创新的态度。在我的工作中，我积极参加相关培训和学术交流会议，不断提升自己的技术水平和专业知识。同时，我也会尝试新方法和新技术，不断寻求创新的解决方案。在实际工作中，不仅要解决眼前问题，还要有长远的规划和思考，以适应不断变化的大数据环境。
第五段：总结与展望。
通过多年的大数据专业工作，我深刻体会到了大数据技术的重要性和应用前景。在这个信息化的时代，大数据已经成为企业决策和发展的关键因素。作为一名大数据专业人员，要不断学习和提升自己的能力，掌握最新的技术和方法，才能在竞争激烈的职场中立于不败之地。同时，我也期待未来大数据领域的发展和创新，希望能够为企业发展和社会进步贡献自己的力量。
总之，在大数据专业工作中，理论与实践并重、沟通与团队合作、持续学习和创新是非常重要的。只有不断提升自己的专业能力，在实践中不断积累经验，才能在大数据领域取得长足的发展。我相信，随着技术的进步和应用场景的拓宽，大数据领域的发展前景会越来越广阔，大数据专业人才也将得到更多的认可和机会。
第一段：引入背景和目的（字数：200字）。
大数据已经成为当今社会的一个热门话题。为了更好地应对这个时代的挑战，很多学生选择在大数据方面进行实习实训，以获取更多实践经验。我也是其中之一。在过去的几个月里，我在一家大数据公司进行了实习实训，这给我带来了很多新的体会和启发。
在实习实训的第一天，我对大数据的理解仅限于一些基础知识。但是通过与同事们的交流和导师的指导，我逐渐掌握了大数据的核心概念和技术。我学习了如何处理大量数据、如何运用机器学习算法来分析数据，并且还了解了很多关于数据可视化的技巧。我在实际项目中运用这些技能，并在每天的工作中不断改进自己的能力。
第三段：收获与挑战（字数：250字）。
通过实习实训，我不仅学到了很多关于大数据的知识和技能，还体会到了大数据行业的两个方面：巨大的潜力和巨大的挑战。大数据可以为企业提供宝贵的市场洞察，帮助他们做出更明智的决策。然而，大数据的处理和分析也面临着巨大的难题，如数据质量、隐私保护等。掌握了这些挑战背后的本质，我意识到在未来的工作中需要有更多的创新思维和解决问题的能力。
第四段：团队合作与个人成长（字数：250字）。
在进行实习实训期间，我发现解决复杂问题需要团队合作。每个人都有自己的专长，当我们共同努力时，我们可以解决更困难的挑战。通过与团队的合作，我学会了如何倾听他人的意见、如何沟通和协调不同的观点，这对我的个人成长非常重要。我也学会了如何与导师和同事建立良好的工作关系，通过持续的反馈和交流，不断提高自己的能力。
第五段：总结与展望（字数：250字）。
通过实习实训，我对大数据有了更深入的了解，增强了我的专业知识和技能。同时，我也意识到要成为一名成功的大数据专业人士，不仅需要不断学习和掌握新的技术，还需要培养自己的团队合作能力和解决问题的能力。未来，我会继续努力学习，不断提升自己在大数据领域的技能和能力。我相信，通过这些努力，我将能够在大数据行业取得更好的发展。同时，我也希望能够将自己的知识和经验分享给他人，为大数据行业的发展做出贡献。
总之，大数据实习实训是一个非常宝贵的机会，不仅可以学到很多关于大数据的知识和技能，还可以锻炼自己的团队合作能力和问题解决能力。通过不断努力和提高，我们将能够在这个充满机遇和挑战的领域中取得成功。
大数据是当今社会最炙手可热的话题之一，而培养大数据人才则成了各高校的重要任务。实训是大数据专业学生获取实践经验的重要途径之一。我有幸参加了大数据人才实训课程，并在这段时间里获得了许多宝贵的经验和体会。以下是我对大数据人才实训的心得和体会。
首先，大数据人才实训强调实践应用能力的培养。在实训中，我们不仅学到了大数据的基本理论知识，还将这些理论知识应用到实际项目中。通过实际操作，我们能更好地理解和掌握所学的知识，并将其灵活运用到实际工作中。这种将理论和实践相结合的方式，使我们的能力得到了极大的提升。
其次，大数据人才实训重视团队合作和沟通能力的培养。在实训中，我们被分为若干个小组，每个小组都有一个实际的项目任务。我们需要协作工作，共同完成项目。这要求我们要与队友进行有效的沟通，并合理分工，确保项目的顺利进行。通过团队合作，我们不仅能学会与他人合作，还能提高自己的沟通能力。
再次，大数据人才实训注重解决问题的能力培养。实际项目中难免会遇到各种问题和困难，我们需要学会分析问题，找出解决方法，并及时解决。在实训中，我们不仅能将所学的知识应用到实际中去，还能学会独立思考和解决问题的能力。这对我们在将来的工作中将起到非常重要的作用。
此外，大数据人才实训还培养了我们的创新能力和学习能力。在实训中，我们需要不断学习新的知识和技能，因为大数据的发展是如此迅速，每天都有新的技术和工具诞生。我们要保持持续的学习态度，不断跟上时代的步伐。同时，实训也给予了我们一定的创新空间，我们可以尝试不同的方法和技术，寻找更好的解决方案。这培养了我们的创新精神和创造力。
最后，大数据人才实训给我们提供了与企业接触的机会。在实训的过程中，我们会接触到实际的企业项目和真实的数据。这使我们能更好地了解企业的需求和市场需求，同时也能提前适应企业工作的环境和要求。实训结束后，我们还能通过实习或就业等机会进一步融入企业，并实现自己的人生价值。
综上所述，大数据人才实训是一次宝贵的经历。通过实训，我们不仅学到了大数据的基本理论知识，还培养了实践应用能力、团队合作能力、问题解决能力、创新能力和学习能力，并接触到了实际的企业项目。这些都为我们今后的发展奠定了良好的基础。我深知实训只是一个起点，未来的道路还很长，我将继续努力学习和实践，不断提升自己的能力，为大数据行业的发展做出自己的贡献。
随着信息技术的发展，大数据技术越来越受到各行各业的重视。作为一名从事大数据专业工作多年的人，我深感大数据技术的重要性和挑战性。在实践中，我积累了一些心得体会，分享给同行们。
首先，深入了解业务需求是大数据工作的重要基础。大数据技术的应用离不开业务场景，只有深入了解业务需求，才能更好地利用大数据技术解决实际问题。与业务部门的密切合作是必不可少的，通过与他们的沟通交流，我们可以更好地理解他们的需求，并根据需求进行技术实现。例如，在金融行业，我们需要了解交易数据的分析需求，才能提供更准确的风险评估和投资建议。
其次，掌握数据挖掘和机器学习算法是大数据工作的核心能力。大数据技术的核心是通过挖掘和分析海量的数据，找出其中的规律和价值。而数据挖掘和机器学习算法是实现这一目标的关键工具。在我的工作中，我常常使用聚类、分类和回归等算法对数据进行分析和建模，从而得出有价值的结论。掌握这些算法，可以帮助我们更好地利用大数据技术解决实际问题。
再次，数据质量和数据安全是大数据工作的两大关键问题。大数据技术的应用离不开高质量和安全的数据。在我的工作中，我常常遇到数据质量不高、缺失值较多的情况。为了保证数据的准确性和完整性，我会采取一系列的数据清洗和预处理工作。同时，由于大数据技术的应用往往涉及重要的业务数据，数据安全是一个必须解决的问题。我们需要采取一系列安全防护措施，确保数据在存储、传输和处理过程中不被泄露或篡改。
最后，持续学习和创新是大数据工作的必备素质。大数据技术发展迅猛，我们必须与时俱进，不断学习新的技术和工具。此外，我们还需要不断创新，在实践中尝试新的方法和思路，寻找更好地解决问题的方式。在我的工作中，我常常尝试运用新的开源软件和算法，将它们应用于实际场景，并获得了一些创新的成果。
综上所述，大数据工作是一项复杂而有挑战性的工作，但也是一项充满乐趣和潜力的工作。通过深入了解业务需求、掌握数据挖掘和机器学习算法、关注数据质量和数据安全、持续学习和创新，我们可以更好地发挥大数据技术的潜力，为企业和社会创造更大的价值。希望我与同行们共同努力，共同推动大数据技术的发展和应用。
1.引言（150字）。
随着互联网技术的迅猛发展，大数据领域也随之兴起，成为了当今最热门的专业之一。在我接触大数据专业的过程中，我发现在这个领域学习还需要具备一定的专业知识和技能。因此，我在学习过程中积极探索，逐渐体会到了一些心得和体会。
大数据是一个非常宽泛的概念，它不仅指数据量的大小，还包括数据的处理、存储和分析等方面。在学习大数据专业之前，我首先要认识到这个专业的核心是数据挖掘和数据分析。通过掌握相关的编程语言和工具，可以深入挖掘数据背后的信息，进行数据分析和预测。在深入学习过程中，我也意识到学好大数据要从基础知识入手，如计算机网络、数据结构等。因此，在学习大数据之前，打好基础十分重要。
3.学习方法（350字）。
随着信息技术的迅猛发展，大数据产业逐渐成为新兴行业领域之一，大数据专业人才的需求也日益增长。作为一名从事大数据工作的实践者，我深刻体会到了这一领域的挑战和机遇。在这篇文章中，我将分享一些我在大数据专业工作中的心得体会。
首先，对于大数据专业工作来说，技术实践是非常重要的。大数据项目通常需要处理庞大的数据量和复杂的数据结构，因此具备扎实的技术能力是必不可少的。在我从事大数据工作的过程中，我深入学习了Hadoop和Spark等大数据处理框架，并通过实际项目的开发和实施，逐渐掌握了数据分析和处理的技巧。同时，我也积极参加行业内的培训和学习活动，不断提升自己的技术水平。
其次，作为一名大数据专业人士，必须具备良好的沟通和协作能力。大数据项目通常需要与多个部门和团队紧密合作，需要与数据科学家、开发人员以及业务部门进行有效的沟通和协调。在我工作中，我始终注重与团队的合作，积极主动地与他人交流和分享，帮助解决问题和提升工作效率。同时，我也注重提升自己的沟通能力，学会倾听和理解他人的观点，以便更好地与他人进行合作。
第三，对于大数据专业工作而言，数据分析和洞察力是非常重要的。大数据不仅仅是海量的数据，更重要的是如何从中提取有价值的信息和见解。作为一名大数据工作者，我通过不断的数据分析和挖掘工作，了解到数据背后隐藏的规律和趋势，并将这些信息应用到实际的业务场景中，帮助企业做出更准确的决策。在这个过程中，我也学会了数据可视化和数据呈现的技巧，使得我的工作更加直观和易于理解。
此外，持续学习和自我提升也是大数据专业工作的重要一环。大数据技术和工具在不断发展和更新，因此要跟上行业的最新动态，就要保持学习的态度。在我的工作中，我积极参加行业内的研讨会和培训课程，了解最新的技术趋势和发展方向，并尝试将这些新技术应用到项目中。同时，我也在业余时间自主学习一些与大数据相关的知识和技能，如机器学习和深度学习等，以提升自己在这一领域的竞争力。
最后，要想在大数据专业工作中取得成功，除了技术实践和专业能力之外，还需要具备良好的责任心和团队合作精神。大数据项目通常是团队合作的结果，每个人都需要承担一定的责任。在我的工作中，我始终将项目的成功视为自己的责任，并始终秉持着团队协作的精神，与团队成员共同解决问题，共同完成任务。这样的态度不仅使得我与团队之间的合作更加顺畅，也帮助我建立了良好的职业声誉。
总之，大数据专业工作是一个充满挑战和机遇的领域。通过积极的学习和实践，不断提升自己的技术能力和专业素养，提高沟通和协作能力，不断学习和自我提升，并具备良好的责任心和团队合作精神，我们定能在这一领域获得成功。
大数据是信息时代的一个重要领域，它引发了许多企业和组织对数据的收集、分析和利用的热诚。作为一名大数据专业的学生，我有幸参加了一次大数据实习实训，这是我在大数据领域中的第一次真正实践，让我收获颇多，下面我将从实习的机会、实践的内容、团队合作、技术应用和个人成长几个方面来分享我的心得体会。
首先，我要感谢实习给我这个机会。实习是大学生走向社会的重要过渡阶段，大数据实习实训机会的出现为我们提供了一个切实而有意义的学习平台。通过实习，我不仅可以把在课堂上学到的知识应用到实际项目中，还可以接触到真实的行业环境和业务问题，对大数据领域有了更深入的认识和理解。
其次，实习的内容非常丰富，帮助我们融会贯通理论与实践。在实习过程中，我们需要应对各种数据处理工具和技术，从数据的清洗和处理到建模和分析，全程参与并负责一个完整的数据分析项目。这让我对大数据的整个流程有了更加清晰的认识，也提升了我解决实际问题的能力。
团队合作是实习过程中的一个重要环节。实习项目是一个团队协作完成的，每个人都有自己的任务和责任，需要时刻与团队成员保持沟通和合作。通过团队合作，我学会了倾听和理解他人的观点，也提高了自己的沟通和协作能力。团队合作不仅让我体验到了大数据项目的协同工作，同时也使我感受到团队合作的重要性。
技术应用是大数据实习实训中的核心内容之一。在实习过程中，我学习了大数据分析和处理工具的使用，如Hadoop、Spark等。这些工具不仅可以提高数据处理的效率，还可以加速模型建立和评估的过程。在实习中，我深刻体会到了技术的重要性，技术的应用对于大数据分析的准确性和结果的价值有着至关重要的影响。
最后，实习让我得到了个人成长和进步。通过实际操作和团队协作，我掌握了大数据分析的基本方法和技能，增强了自己的实践能力和理论应用能力。实习也让我意识到，大数据时代给予我们更多机遇，但同时也要求我们不断学习和提升自己的知识和能力。实习的过程让我更加明确我未来的发展方向，并对自己的职业规划有了更加清晰的认识。
总结而言，大数据实习实训是我大学学习生涯中一次宝贵的经历。通过实习，我得到了实践的机会和实践的平台，提升了自己的实践能力和理论应用能力，也对大数据行业有了更加全面和系统的了解。我相信这次实习对于我的未来职业发展有着积极的影响，并为我成为一名优秀的大数据专业人才打下了良好的基础。
随着信息技术的不断升级发展，大数据已经成为了我们生活和工作中必不可少的一部分。在信息时代，数据已经成为了重要的生产和资源要素，而大数据则为我们提供了更多的数据来源和更精准的决策支持。我在学习大数据时，也参加了一次关于大数据决策实训的活动，这次活动让我收获颇丰，得到了许多宝贵的经验和体会。
第二段：任务分析。
在大数据决策实训活动中，我们的任务是对一家企业进行数据分析，通过对大量的数据进行挖掘和分析，为企业提供可靠的决策支撑。我们需要调查了解企业现有的运营模式，研究市场发展趋势，并根据数据的变化进行实时调整和决策。这些任务并不容易，但是经过多次讨论和反复试验，我们终于完成了这项任务。
第三段：数据挖掘与分析。
在大数据决策实训中，最重要的一项工作就是数据挖掘和分析。在实际操作中，我们需要面对大量的数据，而现代数据挖掘技术则可以帮助我们进行数据的处理和分析。利用数据挖掘技术，我们可以发现一些潜在的规律和趋势，从而提供给企业相应的决策依据。同时，在这个过程中，我们也发现了数据分析存在的不足之处，例如在数据质量方面存在问题，需要进一步改进和完善。
第四段：决策支持系统。
在大数据决策实训中，我们还需要建立一个决策支持系统，以及对这个系统进行维护和实时调整。通过这个系统，我们可以进行信息查询和数据分析，根据企业的实际情况做出决策。同时，由于需要对自动化运用智能化技术，在系统的开发和运行中我们也发现了很多问题，例如安全性和可靠性方面的缺陷，需要加强技术支持和模型调整。
第五段：总结与启示。
此次大数据决策实训经历，让我深刻认识到大数据对于企业决策的重要性，以及数据挖掘和分析技术在其中的巨大作用。同时，在实际操作中，我们也发现了大数据技术的不足之处，需要进一步加强技术研发和人才培养。此外，我们还意识到了团队协作和沟通的重要性，在合作中互相帮助、相互协作才能更好地完成任务。同时，我们还需要在实践中挑战自我，不断学习和尝试，才能更好地应对未来不断升级变化的大数据技术。
（一）电子政务建设成效明显。我盟电子政务建设一直居于全国前列，电子政务专网上接自治区政府专网，带宽为155m，备用线路带宽为20m；向下已延伸至各旗县市区政府，带宽为100m，主要用于开展公文交换、会务管理、应急管理、政法法制、政务信息和督查以及各部门业务等应用。2003年，xxxx政务门户网站上线运营。2005年全国首家蒙文政府网站——xxxx蒙文政务门户网站正式开通。2007年，我盟对盟、旗县市（区）、苏木（乡镇）三级党委、人大、政府、政协机关，盟、旗县市（区）两级党委、政府直属部门及盟、旗两级部分事业进行了集中建站，建立起了全盟三级政府网站群体系架构，政务网站群实现了全覆盖。目前全盟纳入普查范围的各类政府网站共计519个。建立了盟、旗县市（区）、苏木（乡镇）、嘎查村“四级联动”行政审批服务体系，并全面开展电子效能监察工作，对进入盟旗两级政务服务中心的行政审批项目，全部实行了实时监察监控。
（二）社会管理领域取得实质性进展。建立智能在线全员人口信息综合业务应用平台，将全盟117.91万人口信息数据全部录入全员人口信息数据库，实现了全盟全员人口信息数据基本的全覆盖。建设“平安锡盟”社会治理数字化工程，以建设“三网三平台一张图”为基础，分别将社会公共监控资源、视频专网监控资源、公安内网视频监控资源进行整合，实现了社会治理事前预防控制、事中指挥调度以及事后研判应用。
xx浩特市积极推进网格化管理,将城区内45个社区合理划分为180个网格单元，以网格为单位进行社会管理和服务。整合“户籍、住房、计生、就业、社保、民政、党建、司法、流动人口”等各类基础信息，构建全市人口基础信息系统，初步实现人口信息从静态管控到动态管控，从单一管理到综合管理利用。xx浩特数字城市指挥中心利用地理信息系统、全球定位系统以及遥感技术等手段，建立起统一的城市数字化信息共享、协调处置、监督实施的指挥平台。通过群众拨打12319服务热线、网上举报等渠道，受理园林绿化、环境保护、环境卫生、市容市貌、给水排水、私搭乱建、公共设施、集中供热、交通治安、户外广告、市场建设等城市管理的多方面问题，共涉及锡市规划局、住建局、环保局、公安局、城管局等17个部门26个成员单位。
（三）民生服务领域发展步伐加快。积极推进教育、卫生、环保、农牧业等领域信息化平台建设工作。持续开展“三通两平台”工程，目前156所学校及相关教育部门共计200多个单位已实现互联互通；搭建了区域卫生信息协同平台，累计为全盟95万城乡居民建立了健康档案，为全盟37个苏木乡镇卫生院和10个社区卫生服务中心建立了医院信息管理系统，为242个嘎查村卫生室安装使用了嘎查村卫生室信息系统，实现了基本医疗、基本公共卫生和基本药物的电子化管理；建成了污染源在线监控平台、空气质量自动监测系统、重污染天气预报预警系统、机动车尾气检测机构在线监控平台，形成了对全盟重点污染源的在线监控；建立xxxx羊肉全产业链追溯体系综合服务平台，将肉羊养殖、屠宰加工、精加工、物流配送、销售五个环节信息集成，目前已累计为7413户牧户的161万只羔羊建立可追溯档案，基本实现了“来源可追溯、去向可查证、责任可追究”。
（四）经济运行管理领域发展初具规模。为更好地监管市场，食药工商局为107192户市场主体建立电子档案信息。建立企业信用公示平台，截至10月，全盟已对90591户企业信用信息进行备案，备案率为84.53%。建设xxxx盟金财一期工程，覆盖所有财政性资金，辐射各级财政部门和预算单位，进一步提高财政资金分配和使用的安全性、规范性和有效性。
（五）大数据应用初见端倪。建立中小企业公共服务平台，并实现与自治区枢纽平台的互联互通，目前，各旗县市（区）共有383户企业通过审核注册成功。建设xxxx盟蒙古文综合服务平台，蒙古族同胞可以利用手机查询国家政策、法规、综合新闻以及市场动态、农牧业补贴、气象、生活助手等内容。同时，由私人投资建设的“锡盟信息港”、“xx123信息网”、“上都在线”等公共咨询服务平台建成运行，主要发布招聘、出租、家政、出售等咨询信息。此外，全盟已有各类电子商务平台19个，包括大宗商品销售、农牧民赶集采购、团购、社区电商以及跨境电商等类别，特色鲜明，发展前景广阔。
二、存在问题。
（一）数据共享程度低。全盟大数据建设缺乏统一规划和有力的领导，各个委办局信息系统基本都属于独立纵向系统，数据平台并未实现横向互通；数据资源整合力度不够，共享程度低，政府部门间重复建设现象严重。
（二）建设缺乏统一标准。目前，各平台数据采集的基本要素、数据的来源、数据采集的方法及要求没有统一标准，导致产生“信息孤岛”。
（三）网络基础设施建设有待完善。我盟地域辽阔，牧区人口居住比较分散，现有宽带网络无法满足牧区信息化需求，全盟移动通讯信号以覆盖面积计算嘎查村覆盖率不足60%，宽带不足30%，宽带网络基础设施建设规模仍有待提高。
（四）专业队伍建设有待加强。现有人员年龄结构断层，知识结构不合理，严重缺乏专业技术人才，因此迫切建立一支稳定的高素质、专业化信息建设队伍。
三、下一步工作重点。
（一）高起点规划布局，建立我盟大数据中心。按照“顶层设计，分布实施”的原则，委托权威机构编制我盟大数据建设规划，对我盟大数据建设进行总体规划，并研究出台具体技术实施方案，明确工作内容、时间节点，促进大数据建设工作顺利推进。高标准规划大数据中心，涵盖数据整合、共享与分析、网络服务、数据存储及可视化运维等多方面内容，并在“两地三中心”进行容灾备份，保护数据的安全和业务连续性。逐步整合撤并各部门现有自建机房和设备，原则上各部门不再建设新的机房，实现资源集约化管理。
（二）推进数据信息资源共享，推动社会管理科学可控。在充分利用现有数据资源的基础上，进一步完善人口基础信息库、法人单位信息资源库、自然资源和空间地理信息库和宏观经济数据库等核心数据库，完成数据资源整合与共享，实现部门间信息互联互通。建立大数据交换与共享平台，实现对数据集约化采集、网络化汇聚及统一化管理，推动政府职能转变，提高政府服务效率。建立数据标准和统计标准体系，有计划、分层次地推进各领域的应用。
（三）做好商品追溯防伪系统平台项目。引进大连声鹭科技有限公司开发的商品追溯防伪系统平台建设项目，打造以“商品追溯防伪”为主题的互联网经济示范平台，并带动芯片封装和手持终端检测设备生产基地建设，逐步培养辐射全国的商品追踪防伪系统技术创新研发基地。成立创新研发中心，针对不同品类商品、不同包装方式、应用场景，推进相关芯片应用和标准体系建立，并率先对我盟原产地白酒、食用油、食用盐等品牌产品提供商品追踪防伪示范服务。
（四）推动智慧社区、智慧旅游、智慧农牧业项目建设。进一步推动社区网格化管理，加强社区周边服务资源的集中整合，大力建设覆盖社区管理、社区服务、社区安全、智慧家居、养老服务的智慧社区生活服务圈。结合我盟旅游产业发展现状，建立基于互联网的旅游信息服务体系、构建多部门信息共享、联动协调的智慧旅游管理体系、应用多种营销手段打造特色旅游品牌，全面推动旅游业向智能化转型提升。推行农牧业养殖过程中的自动化、集成化、网络化管理，加大特色农产品品牌营销力度，鼓励农牧业电子商务发展。
四、相关建议。
（一）加强组织领导、强化政策扶持。行署尽快成立由主要领导任组长，行署常务副盟长、分管副盟长任副组长，有关部门、单位为成员单位的大数据发展推进领导小组，领导小组下设办公室，并建议设在行业主管部门，保证工作有序推进。建立大数据建设发展专项资金，实行专款专用。
（二）依托智慧应用，加快产业发展。推动云计算、物联网、互联网与大数据等新一代信息技术产业集约集聚发展，加快新一代信息技术在政务、经济运行、社会管理和民生服务领域的深化应用、共享应用和融合应用，培育一批具有自主产权、自主品牌的智能项目和智慧服务，切实提高居民幸福指数。
（三）夯实基础设施、强化信息安全。光纤网络实现百兆入户、千兆到楼、t级出口。进一步实施“宽带锡盟”战略，加快推进光纤入户到企、进村入园，推动4g网络对城区的深度覆盖，并进一步提高农村牧区网络覆盖面。完善网路安全保障体系，进一步加强信息安全测评认证体系、网络信任体系、信息安全监控体系及容灾备份体系建设，建立网络和信息安全监控预警、应急响应联动机，增强信息采集、处理、传播和利用安全能力。
（四）加强人才引进、注重宣传推广。加快引进大数据领军人才、创业人才和掌握前沿技术的专业人才，落实好人才保障措施，推进大数据人才队伍建设。推进企业与高校、科研院所的合作，实现科技人才交流、科研成果共享。依托我盟高校、园区和企业，联合建立各类智慧人才教育培训基地，提供教育、培训和考试等服务。建立xxxx智慧城市创新体验中心，积极推广大数据发展成果，提升城市活力的同时成为我盟招商引资、引智窗口。
（一）电子政务建设成效明显。我盟电子政务建设一直居于全国前列，电子政务专网上接自治区政府专网，带宽为155m，备用线路带宽为20m；向下已延伸至各旗县市区政府，带宽为100m，主要用于开展公文交换、会务管理、应急管理、政法法制、政务信息和督查以及各部门业务等应用。2003年，xxxx政务门户网站上线运营。2005年全国首家蒙文政府网站——xxxx蒙文政务门户网站正式开通。2007年，我盟对盟、旗县市（区）、苏木（乡镇）三级党委、人大、政府、政协机关，盟、旗县市（区）两级党委、政府直属部门及盟、旗两级部分事业进行了集中建站，建立起了全盟三级政府网站群体系架构，政务网站群实现了全覆盖。目前全盟纳入普查范围的各类政府网站共计519个。建立了盟、旗县市（区）、苏木（乡镇）、嘎查村“四级联动”行政审批服务体系，并全面开展电子效能监察工作，对进入盟旗两级政务服务中心的行政审批项目，全部实行了实时监察监控。
（二）社会管理领域取得实质性进展。建立智能在线全员人口信息综合业务应用平台，将全盟117.91万人口信息数据全部录入全员人口信息数据库，实现了全盟全员人口信息数据基本的全覆盖。建设“平安锡盟”社会治理数字化工程，以建设“三网三平台一张图”为基础，分别将社会公共监控资源、视频专网监控资源、公安内网视频监控资源进行整合，实现了社会治理事前预防控制、事中指挥调度以及事后研判应用。
xx浩特市积极推进网格化管理,将城区内45个社区合理划分为180个网格单元，以网格为单位进行社会管理和服务。整合“户籍、住房、计生、就业、社保、民政、党建、司法、流动人口”等各类基础信息，构建全市人口基础信息系统，初步实现人口信息从静态管控到动态管控，从单一管理到综合管理利用。xx浩特数字城市指挥中心利用地理信息系统、全球定位系统以及遥感技术等手段，建立起统一的城市数字化信息共享、协调处置、监督实施的指挥平台。通过群众拨打12319服务热线、网上举报等渠道，受理园林绿化、环境保护、环境卫生、市容市貌、给水排水、私搭乱建、公共设施、集中供热、交通治安、户外广告、市场建设等城市管理的多方面问题，共涉及锡市规划局、住建局、环保局、公安局、城管局等17个部门26个成员单位。
（三）民生服务领域发展步伐加快。积极推进教育、卫生、环保、农牧业等领域信息化平台建设工作。持续开展“三通两平台”工程，目前156所学校及相关教育部门共计200多个单位已实现互联互通；搭建了区域卫生信息协同平台，累计为全盟95万城乡居民建立了健康档案，为全盟37个苏木乡镇卫生院和10个社区卫生服务中心建立了医院信息管理系统，为242个嘎查村卫生室安装使用了嘎查村卫生室信息系统，实现了基本医疗、基本公共卫生和基本药物的电子化管理；建成了污染源在线监控平台、空气质量自动监测系统、重污染天气预报预警系统、机动车尾气检测机构在线监控平台，形成了对全盟重点污染源的在线监控；建立xxxx羊肉全产业链追溯体系综合服务平台，将肉羊养殖、屠宰加工、精加工、物流配送、销售五个环节信息集成，目前已累计为7413户牧户的161万只羔羊建立可追溯档案，基本实现了“来源可追溯、去向可查证、责任可追究”。
（四）经济运行管理领域发展初具规模。为更好地监管市场，食药工商局为107192户市场主体建立电子档案信息。建立企业信用公示平台，截至10月，全盟已对90591户企业信用信息进行备案，备案率为84.53%。建设xxxx盟金财一期工程，覆盖所有财政性资金，辐射各级财政部门和预算单位，进一步提高财政资金分配和使用的安全性、规范性和有效性。
（五）大数据应用初见端倪。建立中小企业公共服务平台，并实现与自治区枢纽平台的互联互通，目前，各旗县市（区）共有383户企业通过审核注册成功。建设xxxx盟蒙古文综合服务平台，蒙古族同胞可以利用手机查询国家政策、法规、综合新闻以及市场动态、农牧业补贴、气象、生活助手等内容。同时，由私人投资建设的“锡盟信息港”、“xx123信息网”、“上都在线”等公共咨询服务平台建成运行，主要发布招聘、出租、家政、出售等咨询信息。此外，全盟已有各类电子商务平台19个，包括大宗商品销售、农牧民赶集采购、团购、社区电商以及跨境电商等类别，特色鲜明，发展前景广阔。
二、存在问题。
（一）数据共享程度低。全盟大数据建设缺乏统一规划和有力的领导，各个委办局信息系统基本都属于独立纵向系统，数据平台并未实现横向互通；数据资源整合力度不够，共享程度低，政府部门间重复建设现象严重。
（二）建设缺乏统一标准。目前，各平台数据采集的基本要素、数据的来源、数据采集的方法及要求没有统一标准，导致产生“信息孤岛”。
（三）网络基础设施建设有待完善。我盟地域辽阔，牧区人口居住比较分散，现有宽带网络无法满足牧区信息化需求，全盟移动通讯信号以覆盖面积计算嘎查村覆盖率不足60%，宽带不足30%，宽带网络基础设施建设规模仍有待提高。
（四）专业队伍建设有待加强。现有人员年龄结构断层，知识结构不合理，严重缺乏专业技术人才，因此迫切建立一支稳定的高素质、专业化信息建设队伍。
三、下一步工作重点。
（一）高起点规划布局，建立我盟大数据中心。按照“顶层设计，分布实施”的原则，委托权威机构编制我盟大数据建设规划，对我盟大数据建设进行总体规划，并研究出台具体技术实施方案，明确工作内容、时间节点，促进大数据建设工作顺利推进。高标准规划大数据中心，涵盖数据整合、共享与分析、网络服务、数据存储及可视化运维等多方面内容，并在“两地三中心”进行容灾备份，保护数据的安全和业务连续性。逐步整合撤并各部门现有自建机房和设备，原则上各部门不再建设新的机房，实现资源集约化管理。
（二）推进数据信息资源共享，推动社会管理科学可控。在充分利用现有数据资源的基础上，进一步完善人口基础信息库、法人单位信息资源库、自然资源和空间地理信息库和宏观经济数据库等核心数据库，完成数据资源整合与共享，实现部门间信息互联互通。建立大数据交换与共享平台，实现对数据集约化采集、网络化汇聚及统一化管理，推动政府职能转变，提高政府服务效率。建立数据标准和统计标准体系，有计划、分层次地推进各领域的应用。
（三）做好商品追溯防伪系统平台项目。引进大连声鹭科技有限公司开发的商品追溯防伪系统平台建设项目，打造以“商品追溯防伪”为主题的互联网经济示范平台，并带动芯片封装和手持终端检测设备生产基地建设，逐步培养辐射全国的商品追踪防伪系统技术创新研发基地。成立创新研发中心，针对不同品类商品、不同包装方式、应用场景，推进相关芯片应用和标准体系建立，并率先对我盟原产地白酒、食用油、食用盐等品牌产品提供商品追踪防伪示范服务。
（四）推动智慧社区、智慧旅游、智慧农牧业项目建设。进一步推动社区网格化管理，加强社区周边服务资源的集中整合，大力建设覆盖社区管理、社区服务、社区安全、智慧家居、养老服务的智慧社区生活服务圈。结合我盟旅游产业发展现状，建立基于互联网的旅游信息服务体系、构建多部门信息共享、联动协调的智慧旅游管理体系、应用多种营销手段打造特色旅游品牌，全面推动旅游业向智能化转型提升。推行农牧业养殖过程中的自动化、集成化、网络化管理，加大特色农产品品牌营销力度，鼓励农牧业电子商务发展。
四、相关建议。
（一）加强组织领导、强化政策扶持。行署尽快成立由主要领导任组长，行署常务副盟长、分管副盟长任副组长，有关部门、单位为成员单位的大数据发展推进领导小组，领导小组下设办公室，并建议设在行业主管部门，保证工作有序推进。建立大数据建设发展专项资金，实行专款专用。
（二）依托智慧应用，加快产业发展。推动云计算、物联网、互联网与大数据等新一代信息技术产业集约集聚发展，加快新一代信息技术在政务、经济运行、社会管理和民生服务领域的深化应用、共享应用和融合应用，培育一批具有自主产权、自主品牌的智能项目和智慧服务，切实提高居民幸福指数。
（三）夯实基础设施、强化信息安全。光纤网络实现百兆入户、千兆到楼、t级出口。进一步实施“宽带锡盟”战略，加快推进光纤入户到企、进村入园，推动4g网络对城区的深度覆盖，并进一步提高农村牧区网络覆盖面。完善网路安全保障体系，进一步加强信息安全测评认证体系、网络信任体系、信息安全监控体系及容灾备份体系建设，建立网络和信息安全监控预警、应急响应联动机，增强信息采集、处理、传播和利用安全能力。
（四）加强人才引进、注重宣传推广。加快引进大数据领军人才、创业人才和掌握前沿技术的专业人才，落实好人才保障措施，推进大数据人才队伍建设。推进企业与高校、科研院所的合作，实现科技人才交流、科研成果共享。依托我盟高校、园区和企业，联合建立各类智慧人才教育培训基地，提供教育、培训和考试等服务。建立xxxx智慧城市创新体验中心，积极推广大数据发展成果，提升城市活力的同时成为我盟招商引资、引智窗口。
近年来，随着大数据技术的发展，物流行业也逐渐开始应用大数据技术进行优化与升级。而物流大数据实训，更是为了让学生能够更好的掌握物流大数据的应用技术，提高自己的实际操作能力。在此次物流大数据实训中，我获得了很多收获和体会。
一、实训实践。
在这次实训中，我们不仅仅是学习了理论上的物流大数据知识，更是通过实际操作来感受到物流大数据技术的顶功效，增强我们的实践能力和经验积累。我们实际进行了数据的采集和清洗，运用Excel和Python这两种软件对数据实现了清洗和处理，通过学习SQL语言，我们能够进行简单的数据库的维护和操作，通过这些操作，我们掌握了许多实用的技能。同时，我们也明白了物流大数据对于企业的运营和管理起到的重要作用，了解到物流大数据的应用对于企业管理和发展意义重大。
二、团队协作。
物流行业通常是需要各个部门协同合作的，而这个团队合作是在实训中充分体现的。我们团队在实训中每人分配了不同的任务，需要相互配合，分工协作，共同完成任务。团队配合能力的提高，让我们明白到成功的关键是协作，让我们从个人角度转向团队角度看待问题，并且让我们更加明白了学习和工作中重视沟通的重要性。
三、解决问题的能力。
在实训中，我们遇到了很多困难和问题，需要寻找解决的方法，这就考验着我们的问题解决能力。在实际操作中，难免会遇到诸如数据丢失、异常数据、软件异常等情况，这就需要我们有足够的耐心和技术实力去调试和解决问题。在这个过程中，我们不断地摸索、实践，提高了自己的问题解决能力。
四、思维模式的变化。
物流大数据实训，也让我们更多地思考如何用大数据和信息技术来解决实际存在的问题。它要求我们从企业角度思考问题，而不仅仅是学生单一的角度。我们更多地思考了实际问题的解决，思考的深度也更加的全面。我们的思维方式不仅从常规的问题解决模式出发，还有通过数据来进行深度分析问题，从而找出问题的根源，为解决问题的方法提供更好的思路。
本次物流大数据实训，不仅让我们学到了新的知识技能，更重要的是在实践中让我们感受到了物流大数据的强大，在实践中掌握技能，同时也明白到物流行业对于物流大数据应用专业人才需求的迫切。此次实训不仅提高了团队协作能力和解决问题的能力，更是让我们认清了自身优缺点，并对未来职业规划有更好的目标。
此次物流大数据实训让我受益匪浅，不仅让我提高了实践能力和技能，还让我意识到物流大数据对企业的运营和管理意义重大。更重要的是，这次实训让团队合作在实践中得到了认同，让我们思考问题的深度和角度向全面性发展，并为未来职业规划提供了方向。我相信，我们的实践能力和思维模式将会给我们未来的工作和学习带来更多的优势。
近年来，大数据技术发展迅速，已经成为企业进行信息化、智能化转型的关键。作为一名大数据专业的学生，我深入学习了大数据的基础知识和实践操作，进一步认识到了大数据技术的重要性和未来发展趋势。
第二段：学习体验与感悟。
在学习过程中，我深受到了大数据挖掘、数据处理与分析、机器学习等方面的启发，尤其是在实践操作的过程中，深刻地意识到了数据清洗的重要性和挑战。同时，对于不同的数据结构和数据类型，选择不同的算法进行分析，提高了我的数据处理能力。
除此之外，我也深刻体会到了人工智能和大数据之间的相互依存性。大数据给人工智能提供了大量的数据资源，人工智能又能通过自动化的方式解决数据分析中的重复性工作，并提高了数据的精准度和效率。
第三段：实践与应用。
学习大数据专业的过程中，实践是非常重要的一环。我们通过对大量数据的处理分析，学习了多种分析工具和技术。在应用方面，我曾参与过公司的数据处理与分析项目，将机器学习算法应用在广告推荐系统中，实现了相关的数据分析与应用。
在实践项目中，我深入了解了业务逻辑，分析出能够有效解决问题的指标，以及有针对性的数据处理与分析工具，帮助公司实现了对于用户行为的预判与推荐，取得了明显的商业效益。
第四段：发展前景与趋势。
大数据技术随着云计算、大数据分析和机器学习等技术的不断发展，将会越来越受到各行各业的青睐。而随着国家政策的不断扶持和推动，大数据行业将会逐渐呈现出一个蓬勃发展的态势。有报道认为，全球大数据市场今年有望达到1330亿美元，未来几年仍有望继续增长。
在未来发展方向上，大数据技术的应用将会扩展到更多的领域。比如，医疗领域中，大数据技术可以实现对疾病的精准预测，提高诊疗的准确性和效率，同时还能对药物研发进行大规模的数据分析。
第五段：总结与建议。
综上所述，学习大数据专业是一项既具有挑战性，又值得追求的事业。在学习过程中，注重实践和掌握数据处理的具体技术是至关重要的。而在未来的发展道路上，大数据与人工智能的结合将会成为一股不可忽视的力量。因此，建议在学习大数据的同时，也要多关注人工智能等前沿技术的发展动态，不断拓宽自己的知识面。大数据专业需要具备扎实的理论基础、较强的数据处理能力和较高的实战经验，而且需要不断进修，跟随技术的发展趋势，以适应未来社会的发展需求。
大数据中心，是指服务于大数据存储、挖掘、分析和应用的数据中心。大数据(bigdata,megadata)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。目前我国的数据中心总数已接近100万。
二、行业分布。
作为信息化建设的核心内容，数据中心始终是金融、政府、能源、交通等行业的投入重点;而伴随着电信行业的转型和移动互联网的发展，idc也成为电信行业重点投资领域。此外ipdc互联网数据中心成为市场的热点，互联网提供商大规模建设云数据中心。
三、发展前景。
十二五”规划中明确了战略新兴产业是国家未来重点扶持的对象，其中信息技术被确立为七大战略性新兴产业之一，将被重点推进。新一代信息技术分为六个方面，分别是下一代通信网络、物联网、三网融合、新型平板显示、高性能集成电路和以云计算为代表的高端软件。
四、选址要素。
1级别时，两路、或多路10kv进线应来自不同上级变电站，或同一变电站的不同的变压器。（目前，国内数据中心用户最多选用的一个电压等级。全国各个省市在具体设计和管理上略有不同。）。
c)35kv：不是所有地方都有该电压等级，在已有的可以选用的35kv用户站中，其每一路的容量一般不超过20mvad)110kv：当用户的单一回路用电负荷超过20mva级别时，需要考虑110kv变电站，或66kv变电站（在我国部分地区有分布）。监狱在中国采用大工业用电方式计费时，要按照变压器的装机容量记收基础电费（或按照最大装机容量记收基础电费），对于冗余度要求高的数据中心，如tire3或以上级别，需要双路市电供电，双路变压器设计的数据中心，过高的变压器装机量冗余度，将使得数据中心本身的基础电费成本过高，在单一回路市电需求功率30mva以上级别时，尽可能独立考虑独立的110kv变电站。
（备注：需要和当地国家电网规划和管理部门具体落实。）。
3.数据中心里大部分it和电气设备的耗电会转换为大量的热，所以需要一套有效的散热体系。通常情况下，数据中心更适合建设在室外环境温度常年比较低的区域；以便于数据中心的散热可以尽可能地使用自然冷源或延长使用自然冷源的时间，减少机械制冷的能耗。
6.数据中心建设目前还是一个高投入，高风险也是高产出的产业；对于选址方面，需要地方政府在政策上能够给予足够的扶持力度；包括：
2a)土地：地方政府在土地，位置、及土地性质继续协助安排；
b)电价：数据中心属于高能耗产业，由于本身对现场环境基本没有严重污染问题，相对其他高能耗产业，可以申请政府在电价上给予补贴；通常政府换届会影响，前期会有帮助，另外，对于项目后期的融资也会有影响。
d)科技补贴：地方政府可以针对技术含量比较高的数据中心行业，提供一定的科技补贴，以吸引投资。
g)bms自动化控制h)动力环境的监控i)网络。
j)it硬件服务，软件服务等一系列人才k)各主要设备供应商的技术支持人才。
目前在我国，这些专业的有经验的人才大部分聚集在一线城市里，最多可以布局的部分发达的二线城市；而我国能源充裕的地区，恰恰缺乏这方面的人才，是的在这些地区，数据中心交付时旺旺很难找齐合适人才来源，并在数据中心建设阶段，运维人员就应该陆续到岗，并需要跟进项目的建设，针对各专业系统，深入了解；在数据中心的测试验收阶段，需要基本全员到岗，并一同参与所有的测试，验收和接收工作；对于远离一线城市的偏远地区，如果不能落实人才问题，3数据中心的选址需要慎重考虑。
五、标准要求。
（一）自然地理环境1.避免地质灾害区域。
3.对空气污染的注意，尤其对于空气里的硫化物（如二氧化硫、硫化氢）含量污染。
5.远离危险品生产、储存、运输环境；（包括化工厂，炼油厂，加油站，储油罐，弹药库，烟花生产厂等）。
6.远离军事基地，演戏、实验基地。
9.避免在有民族矛盾、军事冲突、社会治安不稳定的地区及附近建设数据中心。
（二）配套设施。
数据中心的业务特点以及其质量和容量的要求，决定了数据中心对当地供电能力的要求，供电量必须保证充足和稳定。我们需要了解的因素包括：可用性——在了解当地电力供应情况的同时，我们需要权衡备选地点是否有多个成熟的电网;成本因素——我们还需要比较各种电力成本。也就是说，每千瓦时的动力源的成本应该足够低;具备替代的能源——决策管理层还需要考虑备选地点是否有诸如太阳能、风能、空气等可再生的能源，这将有助于企业打造更加绿色的企业形象。
双电源供电。
电对数据中心的重要性就像水对鱼儿的重要性一样，一旦数据中心发生断电情况，若没有很好的备份供电系统，诸多设备承载的业务就会发生中断，给数据中心带来严重损失。现在的数据中心供电都要考虑冗余，确保用电可靠性。
供电方案。
这是传统数据中心普遍采用的供电方案，数据中心采用两套供电输入系统，一套市电，一套备用电，备用电可以是蓄电池或柴油发电机组，市电是主用供电系统，当市电故障时，通过ats自动切换到备用电上，这样断电故障不会对后端设备产生影响。高精度的ups供电切换时间可以在30ms以下，可以满足绝大部分设备持续供电。
（三）成本因素。
对于一个建设项目来说，成本必然是一个必须反复权衡的因素。成本涉及到当地规划及土地价格、房屋建筑价格、租赁和物业价格、网络通讯费用、用电价格、5用水价格等多发因素。数据中心选址时，需要从通信基础设施的角度需要考虑各种因素。如：光纤主干线路及其距数据中心选址的距离。这将有助于衡量从光纤主干线路到数据中心选址所需投资的确切数据;光纤类型，这会影响传输速度;所在地通讯服务运营商的类型及其支持的服务模式;延迟因素，传输和交付延迟时间也将是一个重要的因素。
（四）政策环境。
良好的政策环境将有利于一个基地气候的形成，促进客户的选择和落户。需要考虑的因素包括：物业税、企业税和销售税。
（五）高科技人才环境。
人力资源主要包括：高校数据、it人员数量，其他科技教育机构数量。主要考察当地经济文化发展水平、科技教育环境、交通便利条件、人力资源供应及水平等方面，数据中心作为信息技术的集中体现，对各种社会资源的要求都非常高。
1、人员配置：
针对于不同的数据中心管理目标，相应的人员配置决策显然将会不同。对于c4的数据中心，要求运维人员做到全年7x24小时的值守。ui在美国的数据统计表明，全天候的值守可以将数据中心故障的发生率降低50%，对于提升整体数据中心的可用性有相当大的影响。为了实现全天候的值守，13个人的运维团队是最基本的配置，其中包括了数据中心机房经理1人，3名二线技术支持人员(覆盖电气、空调和弱电专业，可以在必要的时候顶替日常值班人员)，1名运维主管以及8名一线的运维技术人员。8名一线的运维人员分为4个班组，采用8小时或者12小时一班进行轮值。在这8名运维人员中，每一班需要有至少一名资深人员，具备对于现场紧急情况进行快速处置的能力。当然，这13人的运维团队只是最基本的配置人数，随着数据中心功率和设备数量的增长，运维人员在各个专业也应该有相应人数的补充，从而与工作量相匹配。
2、组织结构。
组织结构通常包括两方面内容：一是对机房内所有活动的角色和他们的工作职责进行准确的定义;二是呈现各角色之间的汇报关系以及运维团队与建筑工程、it系统、安防系统之间的工作界面。对角色和职责的准确定义可以将工作6内容细分到每个人身上，做到责任到岗、责任到人;各级之间的汇报关系是处理数据中心事件，尤其是紧急事件的方式依据，对不同等级的事件要明确上报的途径和终点。
（六）社会及当地的人力资源条件。
主要考察当地经济文化发展水平、科技教育环境、交通便利条件、人力资源供应及水平等方面，数据中心作为信息技术的集中体现，对各种社会资源的要求都非常高。
六、区域发展倾向。
目前全国性的数据中心和灾难备份中心主要集中在北京、上海和广东这几个地区，北京是各行业主管机关的所在地，全国众多的主要金融机构总部所在地，因此也是多数总部级数据中心的天然所在地。上海目前已经成为全国银行业数据中心的集中地，广东作为中国经济最发达地区之一，也是数据中心/灾备中心的集聚地。
造成数据中心选址倾向性有几个原因：一个是总部所在地的原因。第二是银行数据中心选址，对其它行业有影响。第三，由于信息不对称，很多领导决策的时候没有充分地考虑很多问题，凭感觉或者经验就决定了。第四，我们比较缺乏系统的考察指标。
七、建设方式。
（一）企业自建数据中心。
很多大型企业都拥有自己的数据中心，然后通过租用运营商的广域网线路，实现多个内部数据中心的互联。比如：军网、公安网、平安工程、银行行业、石油行业等，这些专网使用的都是专有的数据中心，由各大政府部门、企业主导自行创建的。
优势：自建的数据中心，使用非常灵活，可以根据自己需求任意改动，灵活性高，尤其这种自建的数据中心安全度最高，信息泄露，受攻击的可能性大为减少。劣势：这种数据中心投入大，建设成本高，具有封闭性，专为单个企业或部门提供服务。由于建设数据中心要申请工业建筑用地、要得到供电部门、建设部门的同意，手续非常繁琐。而且建成后到投入使用，往往需要几年的时间，建设周期长。
（二）租用运营商数据中心。
运营商提供场地、机柜、网络带宽和供电，互联网企业直接将设备放入运营商网络中即可。
优势：一般只要一周就可以建设完一个数据中心并投入使用，速度非常快，这种方式在互联网企业中非常普遍，这样互联网企业只需要关注自己的应用设备(主要是网络设备和服务器)运行状况即可，不必关心机房环境、空调、供电等一系列问题。虽然要向运营商支付不菲的租用金额，但仍可为互联网企业节省了大量的人力和物力。互联网企业而且可以根据自己的业务实际情况，在运营商的各级省市都去租用数据中心机房，迅速部署业务。
劣势：使用仍有一些限制，比如机房环境的维护、设备出入管理都受到运营商的限制。租用期限、新增机房面积都要和运营商沟通，需要运营商的同意才能实施。这些互联网企业要想发展的好首先就要和这些运营商搞好关系。
（三）租用数据中心提供的服务。
通过直接租用大型数据中心的服务，就可以部署自己企业的业务。比如可以根据自己的业务需求，向阿里云租用100gt的硬盘和200g的内存，10g的带宽，对于中小企业，满足这些性能的物理硬件完全不可见。
优势：这样企业用户可以完全聚焦于自己的应用业务，不必关心数据中心底层实现，也为企业节省了人力。
劣势：
1、故障恢复性难度大。当然这样的形式使得企业的核心业务稳定性与租用的数据中心运行稳定性关系较大，有时出现故障，由于企业自身看不到数据中心底层实现，只能甘等业务恢复。
2、有时还会出现互相推诿的情况，而由于租用方处于技术弱势方，往往故障所带来的损失很难得到补偿。
3、安全性无保障。除了上层应用，数据中心底层实现都不受自己控制，受到攻击都没有任何手段，因此安全性完全取决于承租的数据中心。因此在选择租用数据中心服务时，要对其数据中心的安全性进行充分考量。现在提供数据中心应用服务的还比较少，只有几家，竞争还不充分，这给中小企业选择的余地较少。
8年实现500亿元产值，成为国家政务资源后台处理与备份中心和国家级大数据处理中心。目前引进了四大运营商，中国联通、中国电信、中国移动和陕西广电网络，以及一个国家部委国家计生委的灾备中心。通过大数据的引领发展，带动信息产业的发展，带动软件包括装备制造产业的发展。
（二）重庆西永微电子产业园区：园区于2005年8月正式设立，规划面积30平方公里，其中产业区20平方公里，配套服务区（西部新城的城市中心区）10平方公里。园区产业以集成电路产业和软件及信息服务产业为主导，着力打造集设计、研发、制造、封装测试、应用以及配套于一体的集成电路产业和软件与信息服务产业集群。
（三）天津市滨海新区：部署建设大数据产业园区。一期规划布局1个大数据产业示范基地和3个大数据产业园区。其中，开发区云计算产业基地作为大数据产业示范基地；保税区数字出版基地、高新区软件与服务外包基地、塘沽海洋高新区作为3个大数据产业园区，争取成为国家级大数据产业基地。
（四）中关村大数据产业园：设立中关村软件园和清华科技园两个分园，建筑面积2.5万余平方米，已吸引了10余家符合条件的企业入驻。