作為去中心化大數據系統將改變

A. 如何看待大數據、AR/AR等技術在傳播產業中的應用與改變。論述題

摘要 在中國，人工智慧已發展上升為國家規劃，人工智慧相關專業非常火爆。北京印刷學院也開展了人工智慧相關研究，設立了兩個人工智慧實驗室，一個是與北京北大方正電子有限公司合作成立的「智能審校聯合實驗室」，一個是與中國圖書進出口（集團）總公司合作成立的「出版領域人工智慧應用聯合實驗室」。

B. 去中心化的優缺點是什麼

優點：

1、系統安全性高：在去中心化的區塊鏈網路中，無中心節點可攻擊。

2、交易安全性高：去中心化的交易方法便捷而簡單，無第三方介入，不需要擔心信息的泄露。

3、節約性好：由於去中心化處理方式較傳統處理方式更為簡單與便捷，因此在大數據量交易同時進行時，去中心化的方式會節約資源。

4、自主高效性：去中心化的區塊鏈技術，無需第三方介入，點對點直接交互，使得高效率、無中心化代理、大規模的信息交互方式成為現實。

缺點：

如果「去中心化」廣泛使用，權威中心將逐漸被淡化，節點之間傳遞的信息的可信性與准確性將面臨問題。例如，在一個「去中心化」的系統中，有部分節點壞掉，他們可能向外傳播錯誤甚至不傳播信息，如此一來無法驗證信息傳輸的准確性。准確性下降，自然無法獲得可信性。

去中心化計算

相比之下，集中式計算則是將大部分計算功能從本地或者遠程進行集中計算。去中心化計算是一種現代化的計算模式。 與之相反的集中計算，則普遍存在於早期的計算環境當中。 一個去中心化的計算機系與傳統的集中式網路相比有很多優點。

台式計算機發展迅猛，潛在的性能遠遠超過要求的大多數業務應用程序的性能要求。結果，大多數桌面計算機存在著剩餘的閑置計算能力. 一個去中心化的計算系統，可以發揮這些潛力，最大限度地提高效率。 然而，它是否增加了整體網路的有效性依然值得商榷。

以上內容參考網路-去中心化

C. 互聯網中的去中心化是什麼意思

最近「區塊鏈」的熱度，一直高漲，可能大家都認為比特幣的瘋狂，會落到區塊鏈，有點像VR元年的時候，創業者都蜂擁而至，某種程度上，可能和那本書的名言有關：站在風口上 豬也能飛起來！但小米這「豬」，是一個非常精細的產品。

本文主要解讀一個創業者過渡解讀和放大的詞「去中心化」。

往往創業者或者某些執迷於創業的人，在公開場合中，說產品的時候會說，我們的產品是「去中心化」的。

對於事情，對於所謂的不明覺厲，人們是盲目的，那麼「去中心化」到底是什麼？要想了解「去中心」化首先要知道什麼是「中心化」。

1、互聯網是信息傳遞的新的形式，中心化就是信息集中發布，參與者往往沒有話語權，這里的話語權就是引導輿論導向級別的話語權；

2、去中心化就是參與者可以有話語權，並且可以發聲，可以自由傳播信息；

中心化是如何形成的？

因為信息資源的匱乏導致中心化，在某種程度上，互聯網的用戶群也是中心化形成的原因；

去中心化是如何形成的？

因為信息資源的規范導致中心化，在某種程度上，互聯網用戶群的上升，具備了構建去中心化的條件，同時用戶對於信息需求擴大。

D. 金融科技對證券公司的賦能可從幾方面入手形成科技端的支撐保障

1、金融科技英譯為Fintech， 是 Financial Technology 的縮寫，可以簡單理解成為Finance（金融）+Technology（科技），指通過利用各類科技手段創新傳統金融行業所提供的產品和服務，提升效率並有效降低運營成本。
2、主要利用包括人工智慧、徵信、區塊鏈、雲計算、大數據、移動互聯等前沿科技手段
拓展資料
（一） 以大數據、雲計算、人工智慧、區塊鏈以及移動互聯為引領的新的工業革命與科技革命，會導致金融學科的邊界、研究範式不斷被打破和被重構。
（二） 本輪科學技術的爆發導致金融行業傳統發展模式受到顛覆性沖擊的主要原因有以下兩方面：一方面是全球數據積累存量已達到引爆新一輪行業變革的規模和水平，全球數據正以每年40%左右的速度快速增長，2017年全球的數據總量為21.6ZB（1個ZB等於十萬億億位元組），金融數據在其中佔比很高，此外金融市場天然擁有海量標准化大數據，適合前沿科技落地生根。
（三） 另一方面是人工智慧等前沿科技在演算法、算力方面的使用，以及諸如GPU、TPU以及NPU等硬體技術的革命性突破，逐漸使已穩定50年之久的「摩爾定律」迎來終結。科技深刻地改變了金融業態，並開始成為未來金融發展的制高點。金融科技正在傳統金融行業的各個領域積極布局，已然成為新的風口。
（四） 金融科技涉及的技術具有更新迭代快、跨界、混業等特點，是大數據、人工智慧、區塊鏈技術等前沿顛覆性科技與傳統金融業務與場景的疊加融合。主要包括大數據金融、人工智慧金融、區塊鏈金融和量化金融四個核心部分。
（五） 大數據金融重點關注金融大數據的獲取、儲存、處理分析與可視化。一般而言，金融大數據的核心技術包括基礎底層、數據存儲與管理層、計算處理層、數據分析與可視化層。
（六） 數據分析與可視化層主要負責簡單數據分析、高級數據分析（與人工智慧有若乾重合）以及對相應的分析結果的可視化展示。大數據金融往往還致力於利用互聯網技術和信息通信技術，探索資金融通、支付、投資和信息中介的新型金融業務模式的研發。
（七） 人工智慧金融主要借用人工智慧技術處理金融領域的問題，包括股票價格預測、評估消費者行為和支付意願、信用評分、智能投顧與聊天機器人、保險業的承保與理賠、風險管理與壓力測試、金融監管與識別監測等。人工智慧技術主要包括機器學習理論等前沿計算機科學知識，主要基於演算法。機器學習理論是人工智慧概念范疇下的一個子集，主要覆蓋三大理論：監督學習、無監督學習和強化學習。
（八） 區塊鏈技術是一種去中心化的大數據系統，是數字世界裡一切有價物的公共總賬本，是分布式雲計算網路的一種具體應用。一旦區塊鏈技術成為未來互聯網的底層組織結構，將直接改變互聯網的治理機制，最終徹底顛覆現有底層協議，導致互聯網金融的智能化、去中心化，並產生基於演算法驅動的金融新業態，一旦成熟的區塊鏈技術落地金融業，形成生態業務閉環，則金融交易可能會出現接近零成本的金融交易環境。

E. 全球去中心化大勢將給經濟金融帶來巨變

銀監會首次點名批評現金貸，意味著消費金融這個短期迅速膨脹市場所埋藏的種種隱患，已引起監管部門的注意。
2017年4 月 10 日，銀監會官網發布消息稱，近日已發布《關於銀行業風險防控工作的指導意見》，其中，銀監會首次點名現金貸，強調要做好清理整頓工作——「網路借貸信息中介機構應依法合規開展業務，確保出借人資金來源合法，禁止欺詐、虛假宣傳。嚴格執行最高人民法院關於民間借貸利率的有關規定，不得違法高利貸及暴力催收。」
現金貸進入監管法眼並不奇怪，立即進行監管也是非常必要的。但引發的一些深層次思考，包括監管部門在內都應該引起高度重視。
從2013年互聯網金融元年以來，以互聯網、移動互聯網、大數據、雲計算、智能化等為核心基礎的新金融有一發不可收拾之勢。盡管中國監管部門開始了史無前例、下狠手對互聯網金融大力整頓，特別是瞄準P2P網貸等以傳統監管手段進行規范。但是，稍加觀察就會發現又衍生出許多新的互聯網金融業態，又冒出許多新的互聯網平台金融：學生貸、現金貸、微利貸、數不清的網路投資貸款融資平台等。同時，互聯網金融尚未煙消雲散，科技金融又撲面而來了。似乎有一種壓也壓不住的感覺。
深度觀察發現必須從更高層次、更深層面、更開闊視野來看待新金融。一個基本結論是互聯網金融、科技金融是無論如何都難以壓抑住，而且還會噴涌而出，以幾何速度發展。不僅會顛覆傳統金融，而且會顛覆傳統監管，甚至全球央行。原因在於，全球去中心化是大勢所趨，而傳統金融都是中心化的。
談到全球去中心化趨勢，不能不說一個點對點技術的概念。點對點技術（peer-to-peer，簡稱P2P）又稱對等互聯網路技術，是一種網路新技術，依賴網路中參與者的計算能力和帶寬，而不是把依賴都聚集在較少的幾台伺服器上。P2P網路通常用於通過Ad Hoc連接來連接節點。這類網路可以用於多種用途，各種文件共享軟體已經得到了廣泛的使用。P2P技術也被使用在類似VoIP等實時媒體業務的數據通信中。純點對點網路沒有客戶端或伺服器的概念，只有平等的同級節點，同時對網路上的其它節點充當客戶端和伺服器。這種網路設計模型不同於客戶端-伺服器模型，在客戶端-伺服器模型中通信通常來往於一個中央伺服器。
點對點技術是大勢所趨，這種不依靠中央伺服器的技術模式將是一種顛覆性的革命。從金融上觀察，比特幣底層技術的區塊鏈就是去中心化的，也是對依賴中心化貨幣金融的大顛覆。
以淘寶購物為例，整個交易的過程除了買和賣家之間，還包含第三方支付寶。這個第三方，就是每天大量交易和支付的中心。實際上，所謂「去中心化」就是「去中介化」，在交易中省去支付寶這一中介。問題是，現實中龐大的代理中心通常又是信息的權威節點，比如支付寶的設計很大程度上避免了買賣雙方的欺詐行為。那麼，「去中心化」如何確保信息可信度和准確性呢?這正是區塊鏈技術所要解決的核心問題。
2009年，中本聰(Satoshi Nakamoto，化名)發表了第一個比特幣規范及其概念證明。此後，在眾多開發人員的共同推動下，比特幣影響力迅速上升。作為一種數字貨幣，比特幣是第一個去中心化對等支付網路，它所實現的就是點對點的直接交互，無須中央管理結構或中間人，使得高效率、大規模、無中心化代理的信息交互方式成為現實，它所利用的就是區塊鏈技術。
區塊鏈本質上是一個去中心化的分布式賬本資料庫，它按時間順序將數據塊連接起來，每個數據塊包含了多次交易有效確認的信息，密碼學的設計又確保了賬本不可篡改和不可偽造——一旦記錄下來，在一個區塊中的信息將不可逆。由於區塊鏈的信息為整個系統所共有，由多方共同維護，有一個「統一共識」機制保障。因此，互相不了解的任何人之間，可以藉助這個公開透明的資料庫背書信任關系，完成端到端的記錄、數據傳輸、認證以及合同執行，這種自主管理也就不需要一個中心化的代理機構。
去中心化的區塊鏈技術支撐的比特幣首先威脅的是全球央行中心化的主權貨幣發行。目前模式下，央行本身是最大的結算機構。整個金融體系的結算，包括貨幣發行都掌握在央行手中，所以區塊鏈未來可能顛覆央行的地位。
原來整個金融結算體系就像一個大的伺服器，所有下載的東西都得在大的伺服器裡面，每筆交易都去跑一遍大伺服器，大伺服器負載特別高，所以央行結算體系是T+1。每天晚上12點做結算，全國最起碼有幾千億的量，晚上一個小時之內結算完，第二天告訴你賬上多了多少錢，你的賬上少了多少錢，是非常中心化的結構。
區塊鏈出現後，就沒有必要去一個中心機構完成結算，反正你的電腦上也會保留這個結算信息，把結算信息保留在這幾個電腦里就可以了。比如說幾百個、幾千個電腦能驗證這筆交易就可以了，再也沒有中心化的機構了。
區塊鏈技術的去中心化將會徹底顛覆美元的國際貨幣地位。目前，跨境貿易結算大多使用的是美元。不過，區塊鏈技術剛好可以用在跨境交易中，所以在跨境金融領域中，區塊鏈有很大的商業機會。區塊鏈技術或是美元的終結者。
我們進一步分析，從傳統上來講，金融就是一個媒介服務。原來歷史上都是一些大的中心化機構在提供金融服務、滿足大家金融需求。比如說，你有錢的時候需要理財來獲得收益，沒錢的時候需要借錢，這是大的金融需求。此外，還有買股票獲得收益的需求，還有獲得保障的需求——保險。歷史來講，這些金融需求都是大機構來滿足你，包括大銀行和大保險公司。
但隨著互聯網和大數據的技術發展，可以不需要有這么重的一個中心機構來提供這種服務了，這和整個互聯網發展趨勢非常一致。金融領域也是有人需要借錢，有人需要把這個錢借出去獲得收益，就做個平台就可以了。做好兩件事情：第一就是你需要借錢、理財時能夠非常快獲得這個服務，不像以前跑銀行，這時候我們搭一個平台，有人需要借錢，有人需要理財，把兩邊撮合起來；第二就是把錢借出去能夠還回來，也能獲得穩定收益，並在風險上保障好。
在風險控制上，大數據的發展會讓用戶在網上留下很多數據痕跡，我們就要抓這些數據，有些是用戶授權的，有些是我們在外面抓來的，將這兩方面留在網上的痕跡結合起來，用數據自動化給用戶做風控評估，判斷並決定可借款數額和相應利率。
把視野放的更開闊一些。撇開網路技術層面來看，全球去中心化趨勢無處不在。全球已經變得越來越小了。互聯網把世界變成了地球村，移動互聯網把世界變成了手掌心。這為全球去中心化、點對點直接交易奠定了基礎。在網路上，隨便搞一個社區，搞一個朋友圈，拉一個群，創建一個空間等就可以將全球人弄到一起直接一對一、點對點交流。省去了多少中間環節或者中心中介呢？在這些平台上可以從事文化、經濟、金融、教育等一切活動。雖然這不是網路技術意義上的真正去中心化，但是表現形式上是異曲同工、殊途同歸的。這確實是一場革命性、顛覆性的變革，不僅是金融領域啊。
從監管角度，面對點對點的去中心化趨勢，傳統的監管思路、制度安排等都將徹底失效。這或許是互聯網金融模式四處冒出，監管部門滅火般監管也無法有效堵住的原因。面對點對點去中心化趨勢，金融監管需要根據這個趨勢要有新思路、新的制度安排建設。

F. 綜合使用時序數據與截面數據能解決多重共線性嗎

時序數據與截面數據能解決多重共線性請參考下面時序資料庫白皮書。

思極有容資料庫

時序資料庫技術白皮書

北京中電普華信息技術有限公司

2020年4月

目錄

1大數據時代的挑戰1

2產品特點1

3系統結構2

4存儲結構4

5數據分區、水平擴展6

6高可靠系統7

7STable：多表聚合9

8數據模型10

9實時流式計算11

10便捷的安裝、部署、維護12

11更多亮點13

12參數指標13

13應用場景14

1大數據時代的挑戰

隨著移動互聯網的普及，數據通訊成本的急劇下降，以及各種低成本的感測技術和智能設備的出現，除傳統的手機、計算機在實時採集數據之外，手環、共享單車、計程車、智能電表、環境監測設備、電梯、大型設備、工業生產線等也都在源源不斷的產生海量的實時數據並發往雲端。這些海量數據是企業寶貴的財富，能夠幫助企業實時監控業務或設備的運行情況，生成各種維度的報表，而且通過大數據分析和機器學習，對業務進行預測和預警，能夠幫助企業進行科學決策、節約成本並創造新的價值。

仔細研究發現，所有機器、設備、感測器、以及交易系統所產生的數據都是時序的，而且很多還帶有位置信息。這些數據具有明顯的特徵，1:數據是時序的，一定帶有時間戳；2：數據是結構化的；3:數據極少有更新或刪除操作；4：無需傳統資料庫的事務處理；5：相對互聯網應用，寫多讀少；6：用戶關注的是一段時間的趨勢，而不是某一特點時間點的值；7:數據是有保留期限的；8：數據的查詢分析一定是基於時間段和地理區域的；9：除存儲查詢外，往往還需要各種統計和實時計算操作；10：數據量巨大，一天採集的數據就可以超過100億條。

看似簡單的事情，但由於數據記錄條數巨大，導致數據的實時寫入成為瓶頸，查詢分析極為緩慢，成為新的技術挑戰。傳統的關系型資料庫或NoSQL資料庫以及流式計算引擎由於沒有充分利用這些數據的特點，性能提升極為有限，只能依靠集群技術，投入更多的計算資源和存儲資源來處理，企業運營維護成本急劇上升。

2產品特點

思極有容時序資料庫正是普華公司面對這一高速增長的物聯網大數據市場和技術挑戰推出的創新性的大數據處理產品，它不依賴任何第三方軟體，也不是優化或包裝了一個開源的資料庫或流式計算產品，而是在吸取眾多傳統關系型資料庫、NoSQL資料庫、流式計算引擎、消息隊列等軟體的優點之後自主開發的產品，在時序空間大數據處理上，有著自己獨到的優勢。

·10倍以上的性能提升：定義了創新的數據存儲結構，單核每秒就能處理至少2萬次請求，插入數百萬個數據點，讀出一千萬以上數據點，比現有通用資料庫快了十倍以上。

·硬體或雲服務成本降至1/5：由於超強性能，計算資源不到通用大數據方案的1/5；通過列式存儲和先進的壓縮演算法，存儲空間不到通用資料庫的1/10。

·全棧時序數據處理引擎：將資料庫、消息隊列、緩存、流式計算等功能融合一起，應用無需再集成Kafka/Redis/HBase/HDFS等軟體，大幅降低應用開發和維護的復雜度成本。

·強大的分析功能：無論是十年前還是一秒鍾前的數據，指定時間范圍即可查詢。數據可在時間軸上或多個設備上進行聚合。臨時查詢可通過Shell,Python,R,Matlab隨時進行。

·與第三方工具無縫連接：不用一行代碼，即可與Telegraf,Grafana,Matlab,R等工具集成。後續將支持MQTT,OPC等工具,與BI工具也能夠無縫連接。

·零運維成本、零學習成本：安裝、集群一秒搞定，無需分庫分表，實時備份。支持標准SQL語句，支持JDBC,RESTful連接,支持Python/Java/C/C++/Go等開發語言,與MySQL相似，零學習成本。

採用思極有容時序資料庫，可將典型的物聯網、車聯網、工業互聯網大數據平台的整體成本降至現有的1/5。同樣的硬體資源，思極有容時序資料庫能將系統處理能力和容量增加五倍以上。

3系統結構

思極有容時序資料庫是基於硬體、軟體系統不可靠、一定會有故障的假設進行設計的，是基於任何單台計算機都無足夠能力處理海量數據的假設進行設計的，因此思極有容時序資料庫從研發的第一天起，就是按照分布式高可靠架構進行設計的，是完全去中心化的。思極有容時序資料庫整個系統結構如下圖所示，下面對一些基本概念進行介紹。

物理節點：集群里的任何一台物理機器(dnode)，根據其具體的CPU、內存、存儲和其它物理資源，思極有容時序資料庫將自動配置多個虛擬節點。

虛擬數據節點：存儲具體的時序數據，所有針對時序數據的插入和查詢操作，都在虛擬數據節點上進行（圖例中用V標明）。位於不同物理機器上的虛擬數據節點可以組成一個虛擬數據節點組（如圖例中dnode0中的V0,dnode1中的V1,dnode6中的V2組成了一個組），虛擬節點組里的虛擬節點的數據以非同步的方式進行同步，並實現數據的最終一致性，以保證一份數據在多台物理機器上有拷貝，而且即使一台物理機器宕機，總有位於其他物理機器上的虛擬節點能處理數據請求，從而保證系統運行的高可靠性。

虛擬管理節點：負責所有節點運行狀態的採集、節點的負載均衡，以及所有MetaData的管理，包括用戶、資料庫、表的管理（圖例中用M標明）。當應用需要插入或查詢一張表時，如果不知道這張表位於哪個數據節點，應用會連接管理節點來獲取該信息。MetaData的管理也需要有高可靠的保證，系統採用Master-Slave的機制，容許多到5個虛擬管理節點組成一個虛擬管理節點集群（如圖例中的M0,M1,M2)。這個虛擬管理節點集群的創建是完全自動的，無需任何人工干預，應用也無需知道虛擬管理節點具體在哪台物理機器上運行。

集群對外服務IP：整個系統可以由多台甚至數萬台伺服器組成，但對於應用而言，只需要提供整個集群中任何一台或兩台伺服器的IP地址即可。集群將根據應用的請求，自動的將請求轉發到相應的一個甚至多個節點進行處理，包括聚合、計算操作等。這些復雜的分發和路由對應用是完全透明的。

4存儲結構

為提高壓縮和查詢效率，思極有容時序資料庫採用列式存儲。與眾多時序資料庫不同的是，思極有容時序資料庫基於時序數據的特點，將每一個採集點的數據作為資料庫中的一張獨立的表來存儲。這樣對於一個採集點的數據而言，無論在內存還是硬碟上，數據點在介質上是連續存放的，這樣大幅減少隨機讀取操作，減少IO操作次數，數量級的提升讀取和查詢效率。而且由於不同數據採集設備產生數據的過程完全獨立，每個設備只產生屬於自己的數據，一張表也就只有一個寫入者。這樣每個表就可以採用無鎖方式來寫，寫入速度就能大幅提升。同時，對於一個數據採集點而言，其產生的數據是時序的，因此寫的操作可用追加的方式實現，進一步大幅提高數據寫入速度。

數據具體寫如流程如圖所示：

寫入數據時，先將數據點寫進Commit日誌，然後轉發給同一虛擬節點組里的其他節點，再按列寫入分配的內存塊。當內存塊的剩餘空間達到一定臨界值或設定的commit時間時,內存塊的數據將寫入硬碟。內存塊是固定大小(如16K)的,但依據系統內存的大小，每個採集點可以分配一個到多個內存塊，採取LRU策略進行管理。在一個內存塊里，數據是連續存放的，但塊與塊是不連續的，因此思極有容時序資料庫為每一個表在內存里建立有塊的索引，以方便寫入和查詢。

數據寫入硬碟是以添加日誌的方式進行的，以求大幅提高落盤的速度。為避免合並操作，每個採集點（表）的數據也是按塊存儲，在一個塊內，數據點是按列連續存放的，但塊與塊之間可以不是連續的。思極有容時序資料庫對每張表會維護一索引，保存每個數據塊在文件中的偏移量，起始時間、數據點數、壓縮演算法等信息。每個數據文件僅僅保存固定一段時間的數據(比如一周，可以配置)，因此一個表的數據會分布在多個數據文件中。查詢時，根據給定的時間段，思極有容時序資料庫將計算出查找的數據會在哪個數據文件，然後讀取。這樣大幅減少了硬碟操作次數。多個數據文件的設計還有利於數據同步、數據恢復、數據自動刪除操作，更有利於數據按照新舊程度在不同物理介質上存儲，比如最新的數據存放在SSD盤上，最老的數據存放在大容量但慢速的硬碟上。通過這樣的設計，思極有容時序資料庫將硬碟的隨機讀取幾乎降為零，從而大幅提升寫入和查詢效率，讓思極有容時序資料庫在很廉價的存儲設備上也有超強的性能。

為減少文件個數，一個虛擬節點內的所有表在同一時間段的數據都是存儲在同一個數據文件里，而不是一張表一個數據文件。但是對於一個數據節點，每個虛擬節點都會有自己獨立的數據文件。

5數據分區、水平擴展

為處理每日高達數億條的海量數據，數據必須在多個節點存放。在思極有容時序資料庫里，數據是按照每個採集點（表）來存放的。一張表（一個採集點）的數據，即使每秒產生一百個位元組的數據量，一年也才3G的數據量，壓縮後，往往還不到300M，因此在思極有容時序資料庫里，一個表的數據是不跨節點存儲的，以便於單張表的快速高效的插入、查詢和計算。

為更好的數據分區，思極有容時序資料庫採用了虛擬數據節點的設計。一個虛擬數據節點包含多個表，表的數量可以配置。根據其計算和存儲資源，一個物理節點將被劃分為多個虛擬數據節點。虛擬數據節點的設計帶來幾大優勢：

1）更好的支持硬體異構環境，資源多的伺服器可以創建更多的虛擬節點；

2）恢復一個宕機的節點，可以讓眾多的其他節點參與進來，大大加快速度；

3）如果撤掉一個數據節點，該節點上的虛擬節點將被相當均勻的遷移到其他節點上去；

4）新增一個數據節點，負載過熱的節點的上的部分虛擬節點將被整體遷移過來。這一切讓負載更加均衡，讓數據同步變得更加高效。

與傳統的資料庫相似，用戶可以創建多個資料庫，每個庫裡面，可以創建多個表。一個庫可以橫跨多個虛擬數據節點，但一個虛擬數據節點僅僅屬於一個資料庫。當用戶添加一個表時，管理節點將查看已經分配的虛擬節點里是否還有空位，如果有，就將該表分配到這虛擬節點。如果這個庫的所有虛擬節點都沒有空位，管理節點將根據負載均衡的策略(隨機、輪詢等)來分配一個新的虛擬節點給該庫，然後將該表分配到新的虛擬節點里。由於一台物理主機有多個虛擬數據節點，這種策略能保證負載均勻分布。

管理節點負責整個系統的負載均衡，包括虛擬數據節點的增加、刪除、遷移、合並與拆分。管理節點並不保存每個採集點採集的數據，只是管理虛擬節點，即使宕機，也不會影響現有各虛擬節點的數據插入和查詢操作。各個採集點或應用從管理節點獲取分配的虛擬數據節點信息後，然後直接與虛擬數據節點通訊，直接將數據插入資料庫，對於查詢操作也是如此。因此，系統容量以及吞吐率與虛擬數據節點的個數成正比，整個系統是水平擴展的

6高可靠系統

為保證數據節點的高可靠性，思極有容時序資料庫引入了虛擬數據節點組的概念，並採用非同步的方式進行數據同步。一個虛擬節點組由處於不同物理主機上的虛擬數據節點組成，虛擬數據節點個數就是數據冗餘的個數(ReplicationFactor，一般大於2)。在一個虛擬節點組里，各個虛擬數據節點通過心跳包實時知道對方的狀態。如果一個虛擬數據節點收到數據寫入的請求，該請求會被立即轉發給其他虛擬數據節點，然後在本地存儲處理。當應用連接思極有容時序資料庫系統時，對於要操作的任何一張表，系統會給應用提供該表所屬的虛擬數據節點組里各個虛擬節點的IP地址（如果replicationfactor為3，就會有3個IP地址），如果鏈接其中一個失敗或者操作失敗，應用會嘗試第二個、第三個，只有所有節點失敗才會返回失敗。這樣保證虛擬數據節點組里任何一台機器宕機，都不會影響對外的服務。這些復雜的重新連接流程都被思極有容時序資料庫Driver包裝隱藏起來，應用開發者無需寫程序來實現。

為保證效率，思極有容時序資料庫採取非同步方式實現多個副本之間的實時數據同步，採取的是最終一致性，而不是強一致。當一台主機重啟時，每個虛擬數據節點都會檢查自己數據的版本是否與其他虛擬節點一致，如果版本不一致，需要同步後才能進入對外服務狀態。在運行過程中，由於各種原因，數據仍然可以失去同步，這種不同步會在收到轉發的寫入請求時被發現，一旦被發現，版本低的虛擬數據節點將馬上停止對外服務，進入同步流程，同步完後，才會重新恢復對外服務。同步過程中，高版本的節點還可以正常的對外提供服務。

管理節點負責存儲Meta數據，同時根據每個數據節點狀態來負責負載均衡，因此也要保證其高可靠性。多個虛擬管理節點組成一個虛擬管理節點組，因為Meta數據可以被多個應用同時更新，因此思極有容時序資料庫採用的是Master-Slave模式實現虛擬管理節點的數據同步。寫的操作，只有Slave節點寫入成功後，Master節點才會返回成功，從而保證數據的強一致性。如果Master節點宕機，系統有機制保證其中一個Slave會立即被選舉為Master,從而保證系統寫操作的高可靠性。

由於Meta數據量並不大，Meta數據雖然需持久化存儲，但將其完全保存在內存，以保證查詢操作的高效。在應用側，為避免每次數據操作都訪問管理節點，思極有容時序資料庫Driver將必要的Meta數據都會緩存在本地，只有當需要的Meta數據不存在或失效的情況下，才會訪問管理節點，這樣大大提高系統性能。

管理節點在集群中存在，但對於應用和系統管理員而言，是完全透明的。整個系統會自動在物理節點上創建虛擬管理節點以及虛擬管理節點組。

7STable：多表聚合

各個數據採集點的時鍾是很難同步的，為保證其時序，而且為保證單一採集點的數據在存儲介質上的連續性，思極有容時序資料庫要求每個數據採集點單獨建表，這樣能極大提高數據的插入速度以及查詢速度，但是這將導致系統表的數量猛增，讓應用對表的維護以及聚合、統計操作難度加大。為降低應用的開發難度，思極有容時序資料庫引入了STable超級表的概念。

STable是表的集合，包含多張表，而且這個集合里每張表的Schema是一樣的。同一類型的採集設備可創建一個STable。與表一樣，包含Schema，但還包含標簽信息。Schema定義了表的每列數據的屬性，如溫度、壓力等，而標簽信息是靜態的，屬於MetaData，如採集設備的型號、位置等。思極有容時序資料庫擴展了標准SQL的table的定義，創建時，除指定Schema外，還可以帶關鍵詞tags來指定有哪些標簽。如：

createtablem1(tstimestamp,pressureint,rpmint)tags(modelbinary(8),colorbinary(8))

上述SQL創建了一個STablem1,帶有標簽model和標簽color。為某一個具體的採集點創建表時，可以指定其所屬的STable以及標簽的值，比如：

createtablet1usingm1tags(『apple』,『red』)

上述SQL以STablem1為模板，創建了一張表t1，這張表的Schema就是m1的Schema，但標簽model設為apple，標簽color設為red。插入數據時，仍然按照正常的方式進行插入。但查詢時，除傳統的表的查詢外，還可以基於標簽對STable進行各種聚合查詢或統計。如：

selectavg(pressue)fromm1wheremodel=』apple』interval(5m)groupbycolor

上面這個SQL語句表示將標簽model值為apple的所有採集點的記錄的每5分鍾的平均值計算出來,並按照標簽color進行分組。

對於STable的查詢操作，完全與正常的表一樣。但一個定義的STable可以包含多張表（多個數據採集點），應用可通過指定標簽的過濾條件，對一個STable下的全部或部分表進行聚合或統計操作，這樣大大簡化應用的開發。其具體流程如下圖所示：

1)、應用將一個查詢條件發往系統；

2)、Driver將查詢的過濾條件發往MetaNode（管理節點)；

3)、管理節點將符合查詢過濾條件的表的列表發回Driver(包含每個表對應的數據節點的IP地址)；

4)、這些返回的表可能分布在多個數據節點，Driver將計算的請求發往相應的多個數據節點；

5)、每個數據節點完成相應的聚合計算，將結果返回給Driver；

6)、Driver將多個數據節點返回的結果做最後的聚合，將其返回給應用。

8數據模型

思極有容時序資料庫採用的仍然是傳統的關系型資料庫的模型。用戶需要根據應用場景，創建一到多個庫，然後在每個庫里創建多張表，創建表時需要定義Schema。對於同一類型的採集點，為便於聚合統計操作，可以先定義超級表STable，然後再定義表。

不同的採集點往往具有不同的數據特徵，比如有的採集點數據採集頻率高，有的數據保留時長較長，有的採集數據需要3份備份，而有的數據一份備份即可，有的採集點一條記錄很大，而有的採集點的記錄僅僅16個位元組，很小。為讓各種場景下思極有容時序資料庫都能最大效率的工作，思極有容時序資料庫建議將不同數據特徵的表創建在不同的庫里。創建一個庫時，除SQL標準的選項外，應用還可以指定保留時長、數據備份的份數、cache大小、是否壓縮等多種參數。

思極有容時序資料庫對庫的數量、STable的數量以及表的數量沒有做任何限制，而且其多少不會對性能產生影響，應用按照自己的場景創建即可。

9實時流式計算

在存儲的原始數據上，思極有容時序資料庫可以做各種計算，目前支持的主要操作包括：

·Avg：以每個采樣時間范圍內的value的平均值作為結果

·Dev：以每個采樣時間范圍內的value的標准差作為結果

·Count：以每個采樣時間范圍內的點的數目作為結果

·First：以每個采樣時間范圍內的第一個value作為結果

·Last：以每個采樣時間范圍內的最後一個value作為結果

·LeastSquares：對每個采樣時間范圍內的value進行最小二乘法的擬合

·Max：以每個采樣時間范圍內的value的最大值作為結果

·Min：以每個采樣時間范圍內的value的最小值作為結果

·Percentile：每個采樣時間范圍內的value的第p百分位數作為結果。

·Sum：以每個采樣時間范圍內的value的總和作為結果

·Diff：以每兩個相鄰的value的差值作為結果

·Div：以每個value除以一個除數作為結果

·Scale：以每個value乘以一個倍數作為結果

·基於多個採集點數據的四則運算表達式

思極有容時序資料庫還可對一個或多個數據流進行實時聚合、統計等計算，並將計算出的衍生數據當做新的數據保存進思極有容時序資料庫，以便後續的操作。實時計算與聚合查詢很類似，只是後台定時進行，並自動滑動計算窗口的起始點。工作方式與其他流式計算引擎的SlidingWindow相似。

實時計算可以通過一個簡單的創建表的操作來實現。如：

createtabled1asselectavg(pressure)fromt1interval(60s)sliding(10s)

上述SQL表示將表t1里欄位pressure每10秒鍾(每次滑動的時間間隔）將過去的60秒鍾（聚合計算的時間間隔）的數據平均值計算出來並寫入表d1。計算出的衍生數據可以與其他原始數據或計算出的衍生數據進行再次計算。

10便捷的安裝、部署、維護

思極有容時序資料庫是在Linux上開發的，任何Linux系統都可以運行，而且不依賴任何第三方軟體，也不是在某個開源項目上包裝出來的產品。獲得安裝包並解壓後，只需執行安裝腳本就一切搞定，極其簡單。

安裝後，會在安裝的機器上自動創建虛擬數據節點和管理節點，開發者就可以使用了，能滿足一般性的需求。但如果數據量大，就需要將軟體安裝到多台主機。這時也只需要在每台機器配置好MasterIP,系統管理員打開思極有容時序資料庫Shell,將新添加的主機添加進系統即可。如果要撤銷一個物理節點，登錄思極有容時序資料庫Shell,將其刪除即可，極其簡單。傳統資料庫所需要的數據分區、數據遷移等等都一概不存在。

因為數據是自動同步到多個節點的，系統管理員不用擔心數據的丟失，也不用制定備份和數據恢復策略，一切全自動進行。

如果軟體需要升級，只要在思極有容時序資料庫Shell里將新版本上傳即可。管理節點將挨個把每個節點的軟體進行升級，而且整個系統的服務將不停止，服務不受任何影響。如果要更換設備，只需將其拔除，安裝上軟體後，將新設備重新插入即可。換言之，思極有容時序資料庫完全支持在線升級以及硬體的熱插拔，從而保證服務的7*24的不間斷運行。

開發人員需要做的是定義表的結構，根據具體場景，配置好各種參數，讓系統性能達到最優。系統管理員只需要關注與硬體相關的報警信息，對於經常出問題的伺服器或硬碟，進行更換而已。使用思極有容時序資料庫,整個系統的運維工作變得極為簡單，將大大降低運營成本。

11更多亮點

訂閱模式：與標準的資料庫不同，思極有容時序資料庫還提供一種訂閱模式。應用程序可以訂閱資料庫某張表的內容，一旦該表有新的記錄，應用將立即得到通知。同一個表可以被多個應用訂閱。與流行的消息中間件Kafka一樣，訂閱採取的是pull而不是push模式。Kafka的publish操作由資料庫插入操作代替。由於思極有容時序資料庫具有極高的插入速度,通過採用訂閱模式，思極有容時序資料庫本身也可以作為一個消息隊列中間件來使用。

非同步插入：為避免網路延遲帶來的性能下降，更好的提高數據插入速度，思極有容時序資料庫還提供一組API讓應用非同步插入數據。當應用調用插入API時，將立即得到反饋，等記錄成功插入後，思極有容時序資料庫將調用應用提供的回調函數通知應用。採用非同步插入，性能將大幅提高。

Nagle演算法：時序數據應用場景里，每條記錄一般都很小，很多不到20位元組，因此整個系統處理的是大量的小數據包。為了更進一步提高性能，減少網路IO次數，思極有容時序資料庫採用了類似TCP協議的Naggle演算法，客戶端將緩存插入請求，只有記錄的大小超過一定的大小或者緩存時間超過100毫秒，被緩存的插入請求才會被發往系統。對於時間要求很高的應用，該功能可以關閉。

12參數指標

·支持數據類型：tinyint,smallint,int,bigint,float,double,binary

·單記錄最大長度：4096位元組

·最大記錄條數：僅受存儲空間限制

·最大表的個數：僅受節點個數限制

·最大數據備份數：5份

·單節點插入速度：3萬條/秒(單核，16位元組每記錄，每次一條，無同步備份)

·單節點查詢速度：2000萬條/秒(單核，16位元組每記錄，全內存)

·更多指標將陸續提供

13應用場景

思極有容時序資料庫作為一個基礎性的軟體，應用范圍及其廣泛，原則上，所有使用機器、設備、感測器採集數據的地方都可以用上。一些典型場景羅列如下：

·公共安全：上網記錄、通話記錄、個體追蹤、區間篩選

·電力行業：智能電表、電網、發電設備的集中監測

·通訊行業：話費詳單、用戶行為、基站/通訊設備監測

·金融行業：交易記錄、存取記錄、ATM、POS機監測

·出行工具：火車/汽車/出租/飛機/自行車的實時監測

·交通行業：實時路況，路口流量監測，卡口數據

·石油石化：油井、運輸管線、運輸車隊的實時監測

·互聯網：伺服器/應用監測、用戶訪問日誌、廣告點擊日誌

·物流行業：車輛、集裝箱的追蹤監測

·環境監測：天氣、空氣、水文、地質環境等監測

·物聯網：電梯、鍋爐、機械、水表、氣表等各種聯網設備

·軍工行業：各種軍事裝備的數據採集、存儲

·製造業：生產過程管控，流程數據、供應鏈數據採集與分析

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G. 如何理解區塊鏈中的去中心化環節

由於使用分布式核算和存儲，不存在中心化的硬體或管理機構，任意節點的權利和義務都是均等的，系統中的數據塊由整個系統中具有維護功能的節點來共同維護。
未來的金窩窩將繼續挖掘區塊鏈技術在商業領域運用的價值，發揮大數據服務的優勢，讓用戶行為增值，讓中小企業的發展破冰，構建真實、高效、安全、誠信的互聯網命運共同體。

H. 2020年的互聯網金融什麼樣

你好~

2020年的互聯網金融會是什麼樣的？

2020年的互聯網金融會是怎樣？如果能夠站在未來回看現在，自然就能更好地指導從業者制定戰略，佔有先機。然而有趣的是，不同的市場參與者所看到的其實是截然不同的世界。

一、兩種思維的碰撞

下圖以一種圖像化的方式形象地描繪了這兩種不同的思維。

希望可以幫助到你~

I. 大數據將改變我們什麼

大數據將改變我們什麼

雖然不能提供一個有形的、單一的產品，但大數據會從各個方面提供「大白式」的幫助，從物質到精神，以聚合的方式、全方位地為我們的生活服務。你想要一個專屬於自己的「大白」嗎?答案是肯定的。能隨時感受你的傷痛，願意做一切對改善你的情緒有幫助的事情，緊急關頭能舍棄自己的生命成全你的使命……這樣的「私人陪伴」誰能拒絕?「大白」離我們有多遠?答案是不確定的。作為集合了三大技術產業——移動醫療、人工智慧和機器人製造——的「科技暖男」，柔軟的外表易得，「暖暖的」內心難求。大數據會讓「大白」加速來到我們身邊。雖然不能提供一個有形的、單一的產品，但大數據會從各個方面提供「大白式」的幫助，從物質到精神，以聚合的方式、全方位地為我們的生活服務。大數據改變了我們的生產生活方式。大數據讓企業擁有了增值的潛力與爆發力：通過對銷售大數據的分析應用，企業可以對消費者的需求有更精準的把握，從而進行更對路的生產;通過對用戶評價大數據的分析挖掘，企業能夠更有針對性地改善用戶體驗，從而促進產品營銷。而憑借大數據的支撐，我們的居家生活、旅遊出行、投資理財更為便捷、多樣化：動動手指，宅在家也可以享受高品質的生活，吃的喝的穿的用的，電商為你解決;點點屏幕，機票酒店美食一條龍，為你提供最優選擇;查查收益，對比一下年化收益率，把閑錢交給你最信賴的「寶寶」……大數據改變了我們的思維方式。這種改變是雙向度的：被動改變與主動改變相互交織，外在對手與內在對手共存共生。某種程度上，大數據促進了商業生態系統的重構，從產品供應、營銷模式到競爭策略，誰掌握了大數據，誰就掌握了用戶。比如，打車軟體、專車服務等對計程車市場的沖擊與顛覆;比如，如果是阿里或小米推出的微信，騰訊會怎樣?正如專家所言：在互聯網時代，缺少數據資源，無以談產業;缺少數據思維，無以言未來。如果我們在企業發展乃至國家發展戰略方面，不能主動適應大數據時代的機遇與挑戰，就將在大浪淘沙中被沖刷出局。大數據將改變我們的管理模式。理念創新必然帶來技術創新，技術創新必然呼喚機制創新，管理模式的及時跟進將決定大數據價值的充分發揮。大數據的意義不在於數據本身，而在於對數據的分析與應用，從而釋放出數據所蘊含的巨大價值。管理模式的改進主要涉及兩個方面：一是企業要主動樹立大數據思維，在組織架構、決策管理等層面進行相應的改革與創新，讓大數據成為企業的關鍵競爭力;一是國家法規政策層面的管理跟進，要警惕大數據時代的「卡拉漢」，從信息安全、個人隱私保護等方面給大數據穿上「防護衣」。有人說，大數據是新時代的黃金和石油。掌握了它，就掌握了新的經濟命脈;用好了它，就擁有了新型戰略資源。目前，已經有不少國家和企業開始在這一新領域謀篇布局。作為擁有龐大人群和應用市場的中國，也力爭在這次科技變革中實現創新與引領，目前已經取得了大數據的三大理論創新成果——《DT時代——大數據如何改變世界》、《塊數據——大數據時代真正到來的標志》、《創新驅動力》。

以上是小編為大家分享的關於大數據將改變我們什麼的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

J. 省考申論：建設數字政府供給優質服務

1.中國軟體評測中心評估結果顯示，中國數字政府建設目前進入全面提升階段，在創新政府治理和服務模式、提升行政管理和服務效率、提高政府公信力和執行力等方面發揮的作用越來越明顯。

截至目前，我國已有十多個省級地方政府出台並公開數字政府規劃計劃;全國政府網站數量集約至1.45萬家;多地統籌建成全省政務服務App;交通部、生態環境部等部門和廣東、山東等地方政府推進政府數據向社會開放，促進治理能力提升。

多地通過創新政務服務，力爭「讓百姓辦事像網購一樣方便」。上海、浙江等地深化一體化在線政務服務體系，打通部門界限、優化業務流程，為企業群眾提供集成服務;浙江、江西聯合推進跨區域數據共享，實現身份證等11本證照跨省互認;福建、廣東等地開發集約化的移動端App或微信小程序，實現辦事服務「掌上辦」「指尖辦」。

部分地方在大數據、人工智慧和區塊鏈等新技術應用方面取得積極進展。北京首都之窗「一網通查」搜索服務著力破解政務信息「找不到、找不快、找不準」問題;上海建立大數據聯合創新實驗室，匯聚多方數據資源，改善民生服務;浙江創建區塊鏈電子票據平台，實現電子票據全過程「上鏈蓋戳」，提高監管效率。

中國軟體評測中心建議，進一步加快完善數字政府建設制度體系：加強溝通協調，推動政務數據有序共享，理順上下、左右協同體制機制;制定數字政府建設相關標准規范;推進政務服務標准化，推進政務服務事項無差別受理、同標准辦理;制定政務數據資源開發利用制度規范，完善推動政務數據資源開發利用制度化、規范化、法制化。

2.「政務服務好不好，請您給出『好差評』。」近日，《S市政務服務「好差評」實施辦法(試行)》(以下簡稱《辦法》)已出台實施，無論線上線下辦事，市民都可以對政務服務進行評價，相關部門將對不滿意評價安排100%回訪。《辦法》用企業和市民的評價倒逼政府部門不斷提高服務質量，從而把S市政務服務的金字招牌擦得越來越亮。

對政務服務進行評價，並不算新鮮事。S市「好差評」制度的特別之處在於監管全公開。不論是線上還是線下，不論辦理何種事項，企業和市民都可以掏出手機掃一掃，或進入「愛城市」App，對政務服務在整體滿意度、辦理時效性、服務便捷度等方面進行打分並留言補充。提交後，這些評分和內容會全部公開。也就是說，所有用戶在網上可以直接看到評價結果，這就使得「好差評」擺脫了單位「內部評價」的傳統路徑。

「針對這些實名『不滿意』和『非常不滿意』的評價，各承辦單位可不是收到就算完事。『好差評』系統自動生成差評工單，推送至12345熱線平台，按12345熱線工作機制轉辦，承辦單位將在10個工作日內進行回訪核實並作出相應反饋。我們安排100%回訪，對接當事人。」S市政務服務數據管理局相關負責人H表示，該局定期對「好差評」結果進行匯總，並通過省政務服務網、「愛城市」App、新聞媒體等渠道向社會發布「好差評」結果，接受社會監督。

給政務服務打分，究竟怎麼打?只要是通過線上、線下、自助服務終端、12345熱線電話辦理政務服務業務的申請人，都可以進行評價。簡單來說，就是服務事項、服務渠道和評價對象全覆蓋。

線上辦理時，省政務服務網和「愛城市」App、S市掌上政務微信小程序等移動端政務服務平台都設置「好差評」功能，辦事者可以選擇象徵「非常不滿意」的「一星」到「非常滿意」的「五星」，進行在線評價。

線下「好差評」同樣便捷。在S市行政服務大廳，每個辦事窗口都配有評價器，辦事者可以直接打分。「如果不滿意，辦事者又礙於情面不想當面打分，也可以掃一掃二維碼，為我們的服務進行評價。」行政服務大廳一名工作人員表示，現在窗口工作人員在完成事項辦理後會主動提醒辦事者打分。

得知可以對服務進行評價，前來咨詢人才落戶政策的胡女士欣然掏出手機，掃碼進入評價頁面，點選「五星」，並寫下留言：「窗口小姐姐熱心細致，回答詳細周到。」胡女士表示：「這么多公開渠道，讓政務服務更加透明，為S市『好差評』制度點贊!」

有惡意「差評」怎麼辦?H透露：「對經核實的不實評價或惡意評價，評價結果不予採納。任何弄虛作假刷『好評』或是惡意『差評』的行為都將及時被查處，確保『好差評』結果客觀、真實、准確。」

「通過『好差評』制度，發現政務服務工作中的問題，以解決問題為核心，為政府分憂、為市民解愁。」H還表示，「好差評」制度能夠形成有力的監督、督促機制，使政務服務向質量更優、辦事效率更高、群眾滿意度持續提升的方向發展。

3.現如今，世界各地都在如火如荼地開展政府數字化建設。在前端節約市民時間，讓他們在線上就能完成大部分申請工作;在後端通過雲計算、AI、數據挖掘等技術減少政府公務人力開支，並且通過其中的數據聚合實現對民生情況的進一步了解。窗口人員動動手指就能辦好社保，而政府部門也能因此獲知就業的流動與增長信息。

然而，聯合國相關部門在對英國進行調研之後提出警告，我們應該警惕政府數字化對人權的影響，尤其對弱勢群體來說，政府數字化造成的影響是巨大的。

在手機和電腦上解決一切，對於我們來說很便利，可是，在最需要福利救助的人群中，很多是不便應用數字設備的老年人、殘疾人、文盲，有的甚至家中負擔不起電腦、手機和互聯網。2017年英國電信監管機構Ofcom的數據顯示，只有47%的低收入者在家中使用寬頻互聯網，只有42%的失業者和43%的低收入者在網上辦理銀行業務。由於削減了公務人員，人們進行電話咨詢時常常面對的是AI客服機器人和漫長的等待時間。政府數字化並不能給弱勢群體提供足夠的幫助。

聯合國調查表示，要不是因為有慈善機構和志願者的行動，有很多弱勢群體光靠自己根本拿不到政府的救濟金。

為了提升效率、方便民眾，英國政府把稅務系統、就業與退休保障系統(DWP)等的後台打通，以共享信息。這樣一來看似政府的效率提升了，可在稅務系統的提交上面，作為普通用戶的僱主仍然會犯錯誤，但人工處理錯誤的效率非常低下，聯合國的調查報告中提到，五十名全職公務員每個月也只能處理2%的錯誤。甚至有時候人工能很快發現並解決的錯誤，也要等待系統的復雜處理。這就導致很多人在提交申請的五周甚至十幾周之後才能成功領取到福利金，而他們中的很多人正在等著拿錢交房租、買食物。

英國還推出了基於人工智慧數據匹配的風險分析和情報系統，用來判斷申請福利的人是不是偽造了繳稅狀況和債務，還能核驗申請人的身份。而這部分工作往往是外包給私立的IT服務企業做的，結果證明，他們做得並不好。

聯合國在調查中發現，由於不了解演算法評估標准，很多人莫名其妙地被劃定為高風險人群，卻不知道怎樣才能降低自身風險指數，最後給生活帶來了很多麻煩。但英國政府卻認為，如果給出明晰的演算法評判參考，一方面會損害IT服務企業的知識產權，另一方面可能會導致有人針對性地鑽空子，欺騙系統。

聯合國在調查後提出，從英國的現狀來看，政府數字化本質上是一種政治取向。政府給予那些有閱讀、寫作能力，能夠操作電子設備進行網上申報的人福利，幫助他們脫離貧困，重歸社會創造價值，是因為這些人更容易適應社會。至於那些不會上網、不能自己填好表格的人，重歸社會的難度更大，所以政府選擇將他們的需求放到更後面。這才是聯合國打出「人權牌」警告的最主要原因。

不過社會問題是復雜的，飢餓與貧困並不能和一項政策完全掛鉤。但我們不得不承認的是，在政府數字化的道路上，想平衡效率和公平，的確不是一件容易的事。

數據的安全、技術人員的培訓儲備、社會整體的數字技能普及，這些都需要時間才能慢慢完成。如果冒進地大范圍推行政府數字化，造成的結果很可能就像今天的英國一樣：從政府公務員到普通民眾都對這一系統一知半解，打個電話咨詢還會經歷漫長等待，更可氣的是，其他國家還會來宣揚你們的政府數字化多麼先進……

但更可怕的是，政府數字化可能讓本身就已經有分層現象的社會產生更大的割裂。

政府業務的高度數字化，幾乎必然帶來一線業務人員的大規模削減。當這些弱勢群體在線下也不能表達自己的需求時，我們是否會徹底忽視他們的存在而沉溺於一種虛偽的幸福當中?在網上辦理好所有事務，就有可能成為讓弱勢群體脫離社會的最後一根稻草。

英國現在就出現了這種狀況，那些沒有能力進行身份認證、福利申請的人，幾乎從福利系統中徹底「消失」。看似政府減少了福利支出，可貧困狀況卻沒有減輕，甚至愈演愈烈。

機器視覺再強大，最終也比不過人類的眼睛。不管未來我們的政府數字化要以怎樣的形式發展，發現每一個圈層的需要，傾聽每一個群體的聲音，才是最重要的事情。至於是通過機器的眼睛和耳朵，還是通過人的眼睛和耳朵並不重要，無非我們通向幸福道路上不同的交通工具罷了。

4.當前，移動互聯網的戰場正在從「App生態」轉向「小程序生態」，而這種生態遷移其實早有跡象。三年前，「粵省事」微信小程序正式上線;國務院辦公廳正式開通「國家政務服務投訴與建議」小程序，「小程序+政務」正在成為政務服務創新的標配與藍海。

微信官方數據顯示，目前已有6.5億人利用小程序接受政務服務，佔中國移動互聯網用戶的80%以上，相比於正在泛起的「僵屍政務App」，政務服務小程序是非常值得關注的創新領域。

PC時代有政府網站希望通過搜索引擎競價排名來提升影響力，獲得更多網友光顧。移動互聯網時代，我們看到不乏省市政務App專門策劃運營活動，推進線上線下的下載安裝，以提升裝機量和用戶數。但是，這里都存在一個問題：是否點擊了網站的網友就真正會使用網站的服務?是否下載安裝並注冊了政務App就真正會使用App的服務?或許他們只是為了現場贈送的那個小禮品呢?

微信小程序具有去中心化、沒有應用市場、不能轉發朋友圈、只有少數第三方排行榜等特徵，這種評判標准、推廣方式以及傳播方式的改變，可謂是為「小程序+政務」量身定製的。政務服務小程序本身既不存在也不需要對流量和用戶進行控制，需要的是針對公眾需求策劃和設計好服務內容，並使服務易獲取、易完成，比如出生證明、養老金提取、各類證件關聯等均是當下的痛點服務，「粵省事」「贛服通」等均在體現自身的優勢和特徵，但也有不少政務服務小程序仍然在以PC網站、移動App的產品設計思維與運營方式進入這個領域，結局可想而知。

自「粵省事」小程序首創了「我的證照」服務以來，以小程序為代表的移動政務應用開始逐漸告別刻板的PC時代的服務設計與陳列模式，真正開始關心用戶的痛點需求與使用習慣。關聯用戶的證照信息，不僅是解決用戶即時性剛需的有效手段，同時也是增強用戶黏性的措施，使政務服務小程序由一個低頻應用成為一個日常生活中的高頻應用。

除了證照關聯外，公積金、社保、稅務、行駛駕駛、結婚登記預約等越來越多的用戶應用場景被喚醒，原來需要通過搜索平台、政務服務平台查找和搜索的內容，在小程序的「熱門服務」類別中被優先提供。隨著應用場景越來越豐富，涉及公民個人權利的電子證照的應用范圍與價值也將越來越廣，用戶獲得的數字紅利也將越來越多。

政府網站、網上辦事大廳、政務服務網、政務微博、政務微信、移動政務App……自從政府數字化轉型開啟以來，這些平台、應用與渠道都曾是我們面對數字政府的用戶界面，不同的是，不同發展階段的重心與需求不一，所以其外在表現出來的能力與影響不一。相同的是，因為參與感的缺乏與獲得感的障礙，迄今為止，少有能讓我們脫口而出的優秀政府網站或平台。

政務服務小程序與以往政務服務平台體驗的不同之處是：首先，小程序的用戶基數就是微信或支付寶這樣國民級應用的所有用戶，因此小程序要考慮的不是佔領某個流量入口，它本身就在流量入口;其次，小程序的用戶體驗標准脫胎於微信或支付寶這樣母平台的體驗標准，遵循原有的用戶使用習慣，因此個別省級政務服務機構用設計App的思路來設計小程序的體驗，顯然是行不通的。

「小程序+政務」已經不是在進入方式、服務界面、使用流程上改變公眾獲取政務服務的習慣，而是一改以往政務服務平台沉悶、刻板、僵化的設計思維與服務邏輯，在PC政務日薄西山、移動政務青黃不接的當下，為智能時代的數字政府重塑了體驗標准，重新校準了移動政務的發展方向。

從近期各地小程序發布的「結婚證」「離婚證」等引起的輿論來看，公眾對「小程序+政務」已有足夠的關注度，後移動時代的政務服務也將不會局限於對原有路徑和思維的模仿，主張個體價值和個性價值、強調參與感、提倡服務溫度、強調「在場感」等將成為未來政務服務創新發展的方向。

5.J省申領證件、事項辦理、公積金在線查詢等超過100項政務服務均可以通過小程序在線辦理了。全新上線運行的這款J省政務服務微信小程序，是一個打破時間和地域限制的省級政務服務平台，由J省政務服務辦和騰訊雲團隊聯合打造，目的是讓用戶足不出戶，在家就可以把政事辦了。

過去，辦理一項政府業務，用戶需到受理窗口提交書面材料，並且通常要經過層層審核，耗時又耗力。如果是跨地區的政務事項，更是十分不便。

現在，對於市民來說，通過這款小程序不僅省去跨地區、跨部門辦事反復跑腿的煩惱，還能實時查看本地區政務服務動態新聞，了解最新的政策法規，掌握最新辦事需求。

作為一款便民服務的政務小程序平台，J省政務服務小程序涵蓋了省、市、縣政務服務和民生服務事項，打通了全省的政務服務體系，在提升政府辦事效率的同時，真正做到讓群眾少跑腿、好辦事、不添堵。

6.黨的十九屆四中全會明確指出：「建立健全運用互聯網、大數據、人工智慧等技術手段進行行政管理的制度規則。推進數字政府建設，加強數據有序共享，依法保護個人信息。」在新時代的起點上，以數字政府建設為抓手，能夠深刻優化政府治理結構，合理有效地進行制度安排，在資源配置、服務流程、要素整合和運行機制上，發揮出強大的引領作用和技術效應。

廣東作為國家電子政務綜合試點省份，自2018年以來，以政務互聯網思維打造一體化數字政府，以移動化建設思路推進「掌上政府指尖辦」，並在全國首創「政企合作、管運分離」的政務信息化建設新模式。

近兩年來，廣東陸續推出「粵系列」移動服務平台，包括全國首個涉企一站式移動服務平台「粵商通」、全國首個基於小程序的電子簽章平台「粵信簽」、全國首個集省市縣政務地圖數據平台「粵政圖」、全國最大的省級一體化政務服務平台廣東政務服務網、全國集成度最高的政務終端廣東政務服務一體機等。

2020年1月1日，《優化營商環境條例》正式施行，其中明確要求持續精簡涉企經營許可事項、優化審批服務、優化工程建設項目審批流程、建立暢通有效的政企溝通機制等。

廣東行動迅速。比如，「手機亮證」不只適用於個人用戶，手機也成為企業的證件夾。以辦理創業補貼申請為例，此前企業需攜帶工商營業執照、稅務登記證、法人承諾書信息等10項證照和材料，現在通過「粵商通」可自動關聯所需證照、自動完成材料填寫。同時，企業辦事人員只需一次登錄，即可享受一站式服務，申領營業執照、經營許可、報稅繳稅等329項高頻政務服務一網通辦。目前，廣東實現企業開辦申報材料提交數量減少56%，開辦企業時間壓縮至3個工作日內。

此外，廣東政務服務網還推出了「我要拿地」「我要辦企業」等超過10000項的「一件事」主題集成服務，實現企業「一件事一次辦」，持續優化營商環境。

針對中小企業融資的困局，通過「粵商通」選擇融資產品，平台自動整合企業納稅、公積金繳納、用電情況等數據形成分析報告，提供給金融機構，加速貸款申請審批，並將審批結果主動向企業推送，方便企業隨時掌握貸款審批進度。

「數據上雲、服務下沉」是廣東「數字政府」改革建設的核心理念之一。作為「服務下沉」的重要載體，政務服務一體機於2019年5月推出，主要部署在鎮(街道)、村(社區)基層服務中心，用於辦理需要採集人臉、照相和指紋，列印回執、證照和證件等服務事項。

「這有效彌補了『線上服務不能辦結、線下窗口經常排隊』的問題，並將『數字政府』的一體化行政服務能力向鎮、村的『最後一米』延伸，是實現基本公共服務均等化、普惠化、便捷化的利器，讓基層群眾特別是邊遠山區群眾不出村便可就近辦、身邊辦。」省政務服務數據管理局相關負責人說。

只要手指一動，就可輕松舉報身邊的火災隱患，如出租房老化的線路、樓道里違規停放的電動車等。公眾可隨時查看舉報情況及處理結果，還能在線進行火災受損申報。

事實上，這是基於「粵政圖」開發的社會治理管理平台，將空間地理信息與政務資料庫關聯，實現人、戶、房、樓等要素的網格化管理，鼓勵群眾隨時隨地報送和反饋社區問題。同時，結合「粵政圖」的精確定位能力，將群眾上報事件快速分派、推送給對應網格員，極大提升了社區管理效率，這也是廣東打造共建共治共享社會治理新格局的探索。

「數字政府」建設的根本目的，是要讓技術真正服務於廣大市民，服務於企業競爭，服務於社會治理，讓人民生活更加美好，讓企業發展更具活力，讓社會治理更智能。下一步，廣東將在夯實數字政府基礎支撐能力、深化一體化政務服務平台建設、加快推進「互聯網+監管」等領域持續發力，緊緊圍繞社會公眾和企業辦事需求，加快推進互聯網+政務服務向基層延伸，不斷提高政府服務效率和透明度，持續改善營商環境，讓企業和群眾辦事少跑腿、好辦事、不添堵，更好共享互聯網+政務服務發展成果。

作答要求
一、根據「給定資料2」，請歸納概括S市政務服務「好差評」制度的特點。

要求：緊扣材料，准確全面，條理清晰，不超過300字。

二、「給定資料3」中的畫線句子提到「在網上辦理好所有事務，就有可能成為讓弱勢群體脫離社會的最後一根稻草」，請談談你對這句話的理解。

要求：觀點明確，邏輯清晰，內容全面，不超過300字。

三、假如你是某政府部門的一名工作人員，近期要參加一次「數字政府」研討會，並向與會人員介紹「小程序+政務」，請你根據「給定資料4」，撰寫一份介紹材料。

要求：內容全面，表達准確，條理清晰，只寫正文，不超過400字。

四、「給定資料6」中的畫線句子提到，「『數字政府』建設的根本目的，是要讓技術真正服務於廣大市民，服務於企業競爭，服務於社會治理，讓人民生活更加美好，讓企業發展更具活力，讓社會治理更智能」。請根據你對這句話的理解，自選角度，自擬題目，寫一篇文章。

要求：(1)觀點明確，內容充實;(2)結構完整，層次清晰;(3)聯系實際，不拘泥於「給定資料」;(4)1000~1200字。