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        云計(jì)算信息技術(shù)在市場(chǎng)監(jiān)管領(lǐng)域的實(shí)現(xiàn)路徑研究

        2020-12-29 11:57:50龐文迪卜意磊
        電腦知識(shí)與技術(shù) 2020年32期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)整合實(shí)例分析數(shù)據(jù)采集

        龐文迪 卜意磊

        摘要:探索云計(jì)算技術(shù)在市場(chǎng)監(jiān)管領(lǐng)域的應(yīng)用,進(jìn)一步加快市場(chǎng)監(jiān)督管理信息化建設(shè),利用“云計(jì)算”“大數(shù)據(jù)”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與監(jiān)管的深度融合,可以打破機(jī)構(gòu)改革后原工商、質(zhì)監(jiān)、食藥監(jiān)、物價(jià)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)等業(yè)務(wù)間的“信息孤島”狀態(tài),通過(guò)數(shù)據(jù)整合、關(guān)聯(lián)分析實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)監(jiān)管、創(chuàng)新監(jiān)管,從而構(gòu)建從粗放到精準(zhǔn)的市場(chǎng)監(jiān)管體系。本文通過(guò)案例分析云計(jì)算信息技術(shù)在市場(chǎng)監(jiān)管領(lǐng)域中的應(yīng)用,從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)治理等方面進(jìn)行了研究。

        關(guān)鍵詞:云計(jì)算;市場(chǎng)監(jiān)管;數(shù)據(jù)采集;數(shù)據(jù)整合;數(shù)據(jù)中臺(tái);實(shí)例分析

        中圖分類號(hào):TP3? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        文章編號(hào):1009-3044(2020)32-0244-03

        1 概述

        在現(xiàn)代化、信息化的監(jiān)管需求和新型網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)的發(fā)展要求下,基于云計(jì)算信息技術(shù)的“智慧市監(jiān)”是順應(yīng)當(dāng)前信息化浪潮以及應(yīng)對(duì)市場(chǎng)監(jiān)管新形勢(shì)、新挑戰(zhàn)而產(chǎn)生的一種新型監(jiān)管模式。

        在市場(chǎng)監(jiān)管大數(shù)據(jù)模式下,由于大數(shù)據(jù)的諸多特性,使大數(shù)據(jù)監(jiān)管模式較傳統(tǒng)市場(chǎng)監(jiān)管有很多值得推廣借鑒的地方,一是通過(guò)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)可以大幅削減“信息孤島”,使政府內(nèi)部縱向?qū)蛹?jí)、橫向部門(mén)甚至跨區(qū)域、跨國(guó)界得以流暢協(xié)同,有利于在監(jiān)管中及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、解決問(wèn)題;二是通過(guò)大數(shù)據(jù)的歸集、分析,能夠較為精準(zhǔn)的刻畫(huà)出市場(chǎng)監(jiān)管領(lǐng)域的“主體畫(huà)像”“客體畫(huà)像”“行為畫(huà)像”等,為政府部門(mén)在制定監(jiān)管政策或采取監(jiān)管措施時(shí)可以精準(zhǔn)化、個(gè)性化;三是基于政務(wù)數(shù)據(jù)的共享開(kāi)放,可以改善過(guò)去信息不對(duì)稱的狀態(tài),大大增加政府的透明度,提高政府行政效率,有助于提高政府公信力。而云計(jì)算技術(shù),作為大數(shù)據(jù)模式開(kāi)展驗(yàn)證的必要手段,以儼然和大數(shù)據(jù)結(jié)合為一個(gè)整體,不可分離。

        2 市場(chǎng)監(jiān)管大數(shù)據(jù)的采集整合及治理

        2.1 數(shù)據(jù)采集

        目前市場(chǎng)監(jiān)督管理局?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)源廣泛,包括原工商、食藥監(jiān)、質(zhì)監(jiān)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、物價(jià)等部門(mén)的數(shù)據(jù),由于數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛,數(shù)據(jù)格式較為繁雜,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不夠統(tǒng)一,技術(shù)體系存在難點(diǎn),對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)整合利用的程度還有較大提高的余地?,F(xiàn)階段市場(chǎng)監(jiān)管領(lǐng)域的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集方面主要途徑有以下幾個(gè)方面。

        1)市場(chǎng)監(jiān)管業(yè)務(wù)系統(tǒng)。全省目前使用同一套系統(tǒng),在省和地市進(jìn)行兩級(jí)部署,實(shí)施時(shí)充分考慮與13個(gè)地級(jí)市,核心數(shù)據(jù)是主體登記注冊(cè)信息,是目前最主要的數(shù)據(jù)來(lái)源之一。各地市的系統(tǒng)數(shù)據(jù)會(huì)定時(shí)歸集到省局?jǐn)?shù)據(jù)中心。2)企業(yè)網(wǎng)上填報(bào)數(shù)據(jù)。目前企業(yè)主體可以通過(guò)企業(yè)信用系統(tǒng)公示系統(tǒng)、政務(wù)服務(wù)網(wǎng)市場(chǎng)監(jiān)管旗艦店等填寫(xiě)年報(bào)信息、即時(shí)信息等數(shù)據(jù),定時(shí)從政務(wù)外網(wǎng)歸集到省局?jǐn)?shù)據(jù)中心。3)市場(chǎng)監(jiān)管信息平臺(tái)。主要指部署在電子政務(wù)外網(wǎng),省級(jí)部門(mén)共用的系統(tǒng)。各部門(mén)之間會(huì)使用和補(bǔ)充提供相關(guān)數(shù)據(jù),其中市場(chǎng)監(jiān)管局主要提供市場(chǎng)主體信息,同時(shí)定時(shí)從政務(wù)外網(wǎng)統(tǒng)一歸集到省局?jǐn)?shù)據(jù)中心。4)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上存在的海量信息,基于人工智能和語(yǔ)義分析技術(shù),實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)采集和結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)換?;ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)主要包括消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)輿情、互聯(lián)網(wǎng)廣告、電商平臺(tái)網(wǎng)店及其經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)等,通過(guò)購(gòu)買第三方服務(wù)的方式,可以獲得企業(yè)輿情、企業(yè)運(yùn)營(yíng)情況、電商商品評(píng)論等數(shù)據(jù),豐富市場(chǎng)監(jiān)管大數(shù)據(jù)分析。

        為此,在保持傳統(tǒng)市場(chǎng)監(jiān)督管理局業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)采集途徑穩(wěn)定運(yùn)行的前提下,項(xiàng)目利用互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)采集新途徑,不斷豐富數(shù)據(jù)來(lái)源,逐步規(guī)范數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),是目前首要突破的關(guān)鍵問(wèn)題。

        2.2 數(shù)據(jù)整合

        1)基于云計(jì)算平臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)互連。建設(shè)互聯(lián)網(wǎng)合作伙伴數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),在公網(wǎng)設(shè)立數(shù)據(jù)采集服務(wù)器,通過(guò)網(wǎng)閘設(shè)備把互聯(lián)網(wǎng)合作伙伴的數(shù)據(jù)單向傳輸?shù)秸?wù)外網(wǎng)。建設(shè)提供多種主流數(shù)據(jù)采集接口,包括文本文件、Excel文件、數(shù)據(jù)庫(kù)、消息隊(duì)列、Webservice等接口,滿足互聯(lián)網(wǎng)合作伙伴數(shù)據(jù)上傳需要,如圖1所示。

        2)數(shù)據(jù)便簽與分類。通過(guò)給業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)打標(biāo)簽的方式并結(jié)合行業(yè)主流分類方式,建立互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和市場(chǎng)監(jiān)督管理局標(biāo)準(zhǔn),通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)義分析、人工智能等大數(shù)據(jù)信息技術(shù),實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)新增數(shù)據(jù)類型到國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)督管理局標(biāo)準(zhǔn)的自動(dòng)歸并,實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與市場(chǎng)監(jiān)督管理局內(nèi)部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的整合。通過(guò)結(jié)合各部門(mén)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),建立各部門(mén)標(biāo)準(zhǔn)到國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)督管理局標(biāo)準(zhǔn)的映射對(duì)照關(guān)系,實(shí)現(xiàn)各部門(mén)市場(chǎng)監(jiān)管數(shù)據(jù)的整合。

        2.3 數(shù)據(jù)治理

        對(duì)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的管控,可以從數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)預(yù)處理、資源入庫(kù)、資源監(jiān)控、資源利用等數(shù)據(jù)處理流程的各個(gè)環(huán)節(jié)入手,提升數(shù)據(jù)在市場(chǎng)監(jiān)督管理局分析決策等業(yè)務(wù)中的使用價(jià)值,發(fā)揮數(shù)據(jù)作為資產(chǎn)真正的作用。

        從圖2看出,數(shù)據(jù)質(zhì)量面向的是整個(gè)業(yè)務(wù)流程,從業(yè)務(wù)庫(kù)到ETL再到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)都可以通過(guò)用戶自定義的數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則進(jìn)行管控。校驗(yàn)規(guī)則分為準(zhǔn)確性、完整性和一致性三種,分別面向三種不同的校驗(yàn)方案。業(yè)務(wù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的已有數(shù)據(jù)可以直接進(jìn)行在線質(zhì)量規(guī)則校驗(yàn)。ETL過(guò)程中,可以通過(guò)質(zhì)量規(guī)則定義提供的數(shù)據(jù)清洗服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗。同時(shí),兩個(gè)或者多個(gè)數(shù)據(jù)源之間可以進(jìn)行數(shù)據(jù)比對(duì)。用戶可以通過(guò)選擇比對(duì)數(shù)據(jù)源,自定義比對(duì)規(guī)則,進(jìn)行在線數(shù)據(jù)比對(duì)。比對(duì)的結(jié)果可以反映出不同庫(kù)的表與表之間的數(shù)據(jù)差異,進(jìn)一步解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗(yàn)的方式分為全部校驗(yàn)和抽樣校驗(yàn),執(zhí)行方式分為手動(dòng)執(zhí)行和定時(shí)執(zhí)行。下面對(duì)各個(gè)環(huán)節(jié)細(xì)分詳述。

        1)數(shù)據(jù)治理規(guī)則的制定。質(zhì)量規(guī)則分為兩部分:規(guī)則列表和對(duì)象列表。通過(guò)這兩部分可以正向和反向地進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗(yàn)。所謂的“正向”指的是先定義規(guī)則,在規(guī)則上選擇數(shù)據(jù)目錄與規(guī)則條件后,執(zhí)行檢測(cè)。“反向”指的是直接選中某個(gè)數(shù)據(jù)目錄,進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗(yàn)。定制的規(guī)則可以選擇建議處理方式(人工處理和定時(shí)處理),方便以后使用該規(guī)則進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)時(shí)找到最佳的處理方式。2)自動(dòng)化監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)流轉(zhuǎn)。通過(guò)以上的一系列數(shù)據(jù)識(shí)別、數(shù)據(jù)比對(duì)、數(shù)據(jù)檢測(cè),系統(tǒng)可以自動(dòng)定期生成個(gè)性化的數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查報(bào)告,形象具體的描述數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題所在及處理情況,具體分為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告和技術(shù)數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告。3)數(shù)據(jù)檢測(cè)及對(duì)比。數(shù)據(jù)檢測(cè)主要包括數(shù)據(jù)完整性檢測(cè)、數(shù)據(jù)一致性檢測(cè)、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性檢測(cè)及數(shù)據(jù)及時(shí)性檢測(cè)四個(gè)方面內(nèi)容。而為了保證同步后的數(shù)據(jù)庫(kù)與源庫(kù)的一致性,需要建立一系列的比對(duì)規(guī)則,來(lái)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否一致,一般來(lái)說(shuō)都是采用增量比對(duì)的方式,這種方式可以減少重復(fù)比對(duì)的工作量,對(duì)于一些比對(duì)可以直接進(jìn)行修復(fù),有些比對(duì)可能需要通過(guò)發(fā)郵件進(jìn)行通知方式告知用戶,手動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)的修復(fù)。4)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)級(jí)。針對(duì)數(shù)據(jù)集的缺失、元數(shù)據(jù)的不匹配、數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確等數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題,數(shù)據(jù)管理平臺(tái)制定了客觀的評(píng)分規(guī)則,對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)目錄進(jìn)行統(tǒng)一打分評(píng)級(jí),并提供了完善的管理系統(tǒng)在線預(yù)覽數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)分排名、有問(wèn)題的數(shù)據(jù)、各項(xiàng)數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的明細(xì)等。

        3 云計(jì)算信息技術(shù)在市場(chǎng)監(jiān)管數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用

        數(shù)據(jù)中心基于主流的大數(shù)據(jù)處理和互聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建技術(shù)進(jìn)行搭建,這些技術(shù)是構(gòu)建PB級(jí)數(shù)據(jù)處理和百萬(wàn)級(jí)用戶并發(fā)訪問(wèn)的必要技術(shù)。數(shù)據(jù)中心技術(shù)體系架構(gòu)的開(kāi)放體系如圖3,包括五個(gè)層次。

        1)以Hadoop體系為主的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)體系,包括分布式文件系統(tǒng)和分布式列式數(shù)據(jù)庫(kù),提供統(tǒng)一、安全、靈活、可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。內(nèi)存存儲(chǔ)技術(shù)也是存儲(chǔ)體系重要的組成部分,內(nèi)存存儲(chǔ)涉及分布式緩存、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)領(lǐng)域。2)在數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)交換體系,根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型、不同的源數(shù)據(jù)庫(kù)采用不同的工具,包括用于從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到Hadoop采集的sqoop軟件,ETL工具軟件kettle,用于收集日志的flume工具等。3)數(shù)據(jù)處理技術(shù)體系,包括離線計(jì)算、流式計(jì)算、內(nèi)存計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、搜索引擎等,分別應(yīng)對(duì)不同的使用場(chǎng)景。4)集群管控平臺(tái),整個(gè)分布式集群需要統(tǒng)一進(jìn)行管理,平臺(tái)技術(shù)生態(tài)體系中開(kāi)發(fā)了統(tǒng)一的管控平臺(tái),包括分布式任務(wù)調(diào)度系統(tǒng),資源管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)安全與訪問(wèn)控制體系、服務(wù)監(jiān)控與管理系統(tǒng)。5)大數(shù)據(jù)處理管理體系與工具,用于數(shù)據(jù)的生命周期管理,包含從數(shù)據(jù)建模、元數(shù)據(jù)定義、數(shù)據(jù)關(guān)系、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)服務(wù)化等過(guò)程。

        3.1 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

        1)分布式文件系統(tǒng)。市場(chǎng)監(jiān)管大數(shù)據(jù)涉及圖像、音頻、視頻等大量非結(jié)構(gòu)化文件,并隨著應(yīng)用的發(fā)展不斷增長(zhǎng),需要通過(guò)分布式文件系統(tǒng)來(lái)存儲(chǔ)。通過(guò)采用Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)存儲(chǔ)市場(chǎng)監(jiān)管領(lǐng)域相關(guān)的圖像、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化文件,可以實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)監(jiān)督管理局大數(shù)據(jù)相關(guān)圖像、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化文件的海量高效可靠存儲(chǔ),構(gòu)建HDFS的分布式集群。2)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)是平臺(tái)的價(jià)值核心,各類有價(jià)值數(shù)據(jù)都將存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中,高效、安全、可靠的數(shù)據(jù)庫(kù)是平臺(tái)穩(wěn)定運(yùn)行的基礎(chǔ),當(dāng)今主流的大型互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)架構(gòu)模式中,一般會(huì)混合使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和NoSQL數(shù)據(jù),關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)用于處理事務(wù)型的核心業(yè)務(wù),NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)用于處理海量低價(jià)值密度業(yè)務(wù)。分布式數(shù)據(jù)庫(kù)支撐服務(wù)將從關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)集群和分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)兩方面建設(shè)。3)分布式緩存。為了減少對(duì)存儲(chǔ)設(shè)備的頻繁讀取,提升高峰用戶的訪問(wèn)效率,平臺(tái)提供統(tǒng)一的分布式緩存軟件,將變化較少但需要頻繁讀取的數(shù)據(jù)資源在數(shù)據(jù)庫(kù)與應(yīng)用之間增加高速緩存,可以有效降低數(shù)據(jù)訪問(wèn)層的壓力,極大提升系統(tǒng)性能,同時(shí)也可以避免基于水平擴(kuò)展架構(gòu)的服務(wù)器其中發(fā)生宕機(jī)時(shí),通過(guò)分布式緩存能夠保證平臺(tái)的高可用性。

        3.2 分布式計(jì)算

        市場(chǎng)監(jiān)督管理局分析涉及來(lái)自多方面的各類數(shù)據(jù),包括市場(chǎng)監(jiān)督管理局內(nèi)部數(shù)據(jù)、其他政府部門(mén)數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)/移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等,這些數(shù)據(jù)種類繁多、關(guān)系復(fù)雜、數(shù)據(jù)量非常大,依靠傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)查詢技術(shù)和分析手段很難滿足對(duì)旅游數(shù)據(jù)的計(jì)算分析需求,大數(shù)據(jù)支撐平臺(tái)需要提供面向海量數(shù)據(jù)的計(jì)算分析能力。1)非實(shí)時(shí)海量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),主要用來(lái)生成市場(chǎng)監(jiān)督管理局匯總數(shù)據(jù),一般是按月/季度/年等周期市場(chǎng)監(jiān)督管理局?jǐn)?shù)據(jù),對(duì)實(shí)時(shí)性要求不高。2)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算處理,是對(duì)實(shí)時(shí)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算處理并能夠?qū)崟r(shí)響應(yīng)結(jié)果,主要特點(diǎn)是要數(shù)據(jù)吞吐量大、數(shù)據(jù)處理時(shí)效性高。3)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢,是根據(jù)用戶輸入的不同實(shí)時(shí)查詢出不同的響應(yīng),系統(tǒng)不限制查詢條件,用戶可以自定義各種條件組合。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢使用戶能隨時(shí)面對(duì)市場(chǎng)監(jiān)督管理局大數(shù)據(jù),快速獲得想要的結(jié)果。4)深度數(shù)據(jù)挖掘利用,是指從海量數(shù)據(jù)中通過(guò)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等相關(guān)技術(shù)發(fā)現(xiàn)隱藏于其中的有價(jià)值信息。

        而針對(duì)上述四種場(chǎng)景分類,本文提出對(duì)應(yīng)的計(jì)算分析技術(shù)及方案:通過(guò)分布式批處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)的非實(shí)時(shí)計(jì)算;通過(guò)流式計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的計(jì)算處理;通過(guò)海量數(shù)據(jù)交互式查詢技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)市場(chǎng)監(jiān)督管理局大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)查詢;通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)市場(chǎng)監(jiān)督管理局大數(shù)據(jù)的深度挖掘利用。

        基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)平臺(tái)通過(guò)整合市場(chǎng)監(jiān)督管理局內(nèi)部系統(tǒng)數(shù)據(jù)、市場(chǎng)監(jiān)督管理局相關(guān)部門(mén)數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等廣泛數(shù)據(jù)資源,為市場(chǎng)監(jiān)督管理局分析、印證提供了必要支撐。通過(guò)對(duì)來(lái)自多方面的紛繁復(fù)雜的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘,找出蘊(yùn)藏其中的有價(jià)值的信息,為市場(chǎng)監(jiān)督管理局部門(mén)的總體分析、研判、指標(biāo)評(píng)估提供依據(jù)。

        4 結(jié)語(yǔ)

        本文旨在以市場(chǎng)監(jiān)管領(lǐng)域?yàn)檠芯繉?duì)象,探索云計(jì)算技術(shù)在市場(chǎng)監(jiān)管業(yè)務(wù)中的應(yīng)用,以期進(jìn)一步加快市場(chǎng)監(jiān)督管理信息化建設(shè),提升現(xiàn)代化市場(chǎng)監(jiān)管能力。通過(guò)案例分析云計(jì)算存儲(chǔ)技術(shù)在市場(chǎng)監(jiān)管流程中的應(yīng)用,對(duì)當(dāng)前我國(guó)市場(chǎng)監(jiān)管中數(shù)據(jù)應(yīng)用存在的問(wèn)題進(jìn)行研究剖析,并從數(shù)據(jù)采集和整合、數(shù)據(jù)處理及質(zhì)控管理等方面進(jìn)行了實(shí)例研究。

        參考文獻(xiàn):

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        【通聯(lián)編輯:張薇】

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