为了确保事情或工作得以顺利进行，通常需要预先制定一份完整的方案，方案一般包括指导思想、主要目标、工作重点、实施步骤、政策措施、具体要求等项目。我们应该重视方案的制定和执行，不断提升方案制定的能力和水平，以更好地应对未来的挑战和机遇。下面是小编帮大家整理的方案范文，仅供参考，大家一起来看看吧。
大数据方案提供商有哪些 大数据公司开发方案篇一
在不久前举办的以“创新ict，助力融合医疗”为主题的华为融合医疗论坛上，华为正式发布了《华为医疗行业白皮书》，对当前医疗行业信息化现状进行了深入剖析，“融合医疗”也成了与会者津津乐道的一个主要话题。
新应用亟待融合基础设施
有分析师指出，我国医疗信息化的重心正在发生改变，逐渐由原来的以部门为核心构建it系统转变为以医生、护士的工作为核心构建it系统。从医院的角度来看，以病患的需求为核心，建立跨学科的医疗服务平台日益流行。
医疗业务、手段和工具的融合，也需要有融合的基础设施来支撑。华为在ict融合解决方案领域一直走在业界前列。华为企业业务bg医疗行业解决方案首席架构师温长城表示，华为希望将其创新的ict融合解决方案更好地用于融合医疗服务，助力国内数字医疗以及区域医疗建设。事实上，华为在这方面已经取得了显著进展，比如福建龙岩人民医院基于华为的云计算技术构建了医疗云，将原有业务进行整合，实现了无pc办公，不仅将医护人员的工作效率提高了一倍，而且大大降低了整体拥有成本。
云计算、大数据刚开始
大数据方案提供商有哪些 大数据公司开发方案篇二
为贯彻国家大数据战略，落实《_关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50号）和《大数据产业发展规划（2016-2020年）》（工信部规〔2016〕412号），切实做好大数据产业发展试点示范项目遴选工作，特制定本方案。
一、总体思路
以促进大数据产业创新发展为主线，推动大数据与实体经济深度融合，围绕大数据关键技术产品研发、重点领域应用、产业支撑服务、资源整合共享四个方面，遴选一批大数据产业发展试点示范项目，通过试点先行、示范引领，总结推广可复制的经验、做法，推进大数据产业健康有序发展。
以推动关键技术产品研发为重点。围绕大数据全生命周期各阶段需求，支持数据采集、清洗、分析、交易、安全防护等共性关键技术研究。以应用为导向，鼓励产品研发，建立完善的大数据工具型、平台型和系统型产品体系。
-1绕数据采集存储、分析挖掘、安全保护等环节突破关键技术瓶颈，打造大数据产品服务体系。
1.大数据存储管理。鼓励面向领域的高可靠、低延迟、强实时大数据存储管理系统引擎、大数据存储管理系统体系架构和实现技术研制，支持研发工具型、平台型、系统型大数据采集、存储和管理产品，并实现产业化推广和应用，具备良好社会经济效益。
2.大数据分析挖掘。支持开发面向多元异构分布式数据资源的数据处理、分析、挖掘、可视化等关键技术产品研发，加快大数据分析挖掘产品和应用解决方案产业化进程，并进行推广和应用，具备良好社会经济效益。
（二）大数据重点领域应用试点示范
鼓励大数据在重点行业的深入应用，促进跨行业大数据的融合创新，提升民生服务中大数据运用能力，推动大数据与各行业融合发展。
-3础通用标准及工业等重点应用领域的标准研制；支持建立大数据标准试验验证和符合性检测平台，在重点行业、领域、地区开展大数据关键、急需标准的应用验证，强化标准符合性检测，提升标准对市场培育、行业管理的支撑作用。
（四）大数据资源整合共享开放平台试点示范 支持政府数据资源和社会数据资源的整合，促进互联互通，提高共享能力。
9.政务数据共享开放平台。鼓励将市场监管、违法失信、企业生产经营、消费维权等数据进行整合汇聚和关联分析，构建跨地域、跨部门、跨业务的数据统一共享开放平台。优先支持信用、交通、环保、医疗、卫生、科技、教育、文化等民生保障服务相关领域政务数据的整合共享和开放应用，提升支撑决策和风险防范能力。
10.公共数据共享开放平台。支持数据资源丰富的科研机构、行业协会、社会组织、重点企业等单位建立公共数据共享开放平台，实现行业公共数据资源的有效整合和开放，向社会提供数据资源、计算能力、开发环境等基础资源以及基于数据的政策咨询、技术支持、创业孵化等服务。
四、申报条件和程序
-5地方各类财政资金、产业投资基金支持试点示范项目。加强政府、企业和金融机构的对接，引导金融机构对示范项目予以支持。
（三）组织试点示范宣传推广
组织开展“大数据产业发展示范项目全国巡展”、经验交流会、座谈会等系列活动，对试点示范经验进行总结，对优秀成果进行多渠道宣传推广，充分发挥试点先行、示范引领作用，扩大社会影响。
大数据方案提供商有哪些 大数据公司开发方案篇三
大数据应用并不是一贴能够包治百病的灵丹妙药，不能寄希望于通过简单数据梳理就能解决企业积累下来的所有难题。富士通也没办法提供一款放之四海而皆准的大数据解决方案。
黄邦瑜就像老裁缝，一个手握大数据，利用ict技术，为客户公司量体裁衣，并提供高端定制解决方案的信息技术裁缝。之所以比作裁缝，主要是为了和流水线式的粗暴生产区别开来。
作为富士通（中国）信息系统有限公司副总裁，黄邦瑜对于当下众多企业在大数据应用上的浮躁心有不满。在他看来，现在的大数据已经被某些人演绎成为包治百病的“一贴灵”，甚至完全背离了大数据的核心价值。
“但大数据应用并不等于简单的信息梳理。大数据的应用通常需要有扎实的it基础，来不得浮躁，否则很难让解决方案达到预期的效果。”黄邦瑜指出。
作为全球范围内的ict领航企业，富士通拥有传统基础架构和云计算基础，但富士通并不大规模地生产模式化的解决方案，就是为了让企业客户通过定制化的服务，找到更适合自己的解决方案。
需要量体裁衣
自2012年起，富士通加大了推广行业解决方案的力度，并在中国市场上倾注了更大的热情。正是因为如此，富士通在中国的企业形象也在发生着巨大的改变。曾经那个只会生产笔记本和打印设备的制造商，已经一去不复返。
富士通正在通过其多年积淀的ict技术，转型成为一家基于大数据的企业解决方案提供商。在与中国客户打交道的过程中，黄邦瑜发现，不少缺乏扎实it基础的中国企业，把“大数据”看成了解决所有问题的“灵丹妙药”，在引进“大数据”解决方案的过程中显得过于浮躁。
黄邦瑜：大数据的应用在国际上也是个新事物，中国、日本和欧美等国家都仍处在研发阶段，我个人认为中国同日本、欧美等先进国家相比，在大数据的研发和应用的水平上并没有太大的差距。
如果说有差距，我觉得最大的差距还是体现在客户的成熟度上。欧美、日本等国家的企业客户相对更成熟一些，因为他们过去在业务层面和it层面的积淀都比较深厚，这让他们在大数据的应用上会有更明确、更具体、更战略的方向和想法。
在中国，一些it基础并不扎实的企业可能会进入一个比较浮躁的误区，希望大数据可以变成一贴灵药，能够马上解决他们过去积累的所有问题。其实富士通在应用层面上也没有能够放之四海而皆准的大数据解决方案。因为给企业提供的大数据方案，它本身就是针对不同客户要解决的不同问题“量体裁衣”而设计的，是需要通过与客户共同研讨，不断改进，逐步完善，才能最终形成。
富士通拥有很好的硬件技术、软件技术和it技术，但是要帮助客户找出规律，关键还是要根据客户的业务，企业不能指望富士通来告诉你所有的一切。如果可以的话，富士通就直接去做汽车、医疗或者其他行业了。
大数据解决方案，从本质上来说就是客户和it供应商一起去发掘规律的过程。就像制造业存在着大量的数据，但是很难有一种解决方案，刚好把企业经营者想要找的所有规律都找到。
富士通拥有很多大数据业务和应用场景的介绍，因为我们发现，大数据并不是一个像软件一样成型的方案，你拿光碟过来一装就能立刻解决所有的问题，而是一种我们称之为“最佳实践”的模式，即客户能够针对一个特定的问题或业务场景，把想要发掘的问题告诉富士通，然后我们一起去解决这个问题。
在中国，我最担心的就是有客户跟我说，富士通你给我提个方案吧，用了这个方案，研发、生产、市场等各种各样的问题都能解决了。坦白讲，这个真的做不到。
大数据方案提供商有哪些 大数据公司开发方案篇四
为贯彻国家大数据战略，落实《^v^关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50号）和《大数据产业发展规划（2016-2020年）》（工信部规〔2016〕412号），切实做好大数据产业发展试点示范项目遴选工作，特制定本方案。
一、总体思路
以促进大数据产业创新发展为主线，推动大数据与实体经济深度融合，围绕大数据关键技术产品研发、重点领域应用、产业支撑服务、资源整合共享四个方面，遴选一批大数据产业发展试点示范项目，通过试点先行、示范引领，总结推广可复制的经验、做法，推进大数据产业健康有序发展。
以推动关键技术产品研发为重点。围绕大数据全生命周期各阶段需求，支持数据采集、清洗、分析、交易、安全防护等共性关键技术研究。以应用为导向，鼓励产品研发，建立完善的大数据工具型、平台型和系统型产品体系。
-1绕数据采集存储、分析挖掘、安全保护等环节突破关键技术瓶颈，打造大数据产品服务体系。
1.大数据存储管理。鼓励面向领域的高可靠、低延迟、强实时大数据存储管理系统引擎、大数据存储管理系统体系架构和实现技术研制，支持研发工具型、平台型、系统型大数据采集、存储和管理产品，并实现产业化推广和应用，具备良好社会经济效益。
2.大数据分析挖掘。支持开发面向多元异构分布式数据资源的数据处理、分析、挖掘、可视化等关键技术产品研发，加快大数据分析挖掘产品和应用解决方案产业化进程，并进行推广和应用，具备良好社会经济效益。
（二）大数据重点领域应用试点示范
鼓励大数据在重点行业的深入应用，促进跨行业大数据的融合创新，提升民生服务中大数据运用能力，推动大数据与各行业融合发展。
-3础通用标准及工业等重点应用领域的标准研制；支持建立大数据标准试验验证和符合性检测平台，在重点行业、领域、地区开展大数据关键、急需标准的应用验证，强化标准符合性检测，提升标准对市场培育、行业管理的支撑作用。
（四）大数据资源整合共享开放平台试点示范 支持政府数据资源和社会数据资源的整合，促进互联互通，提高共享能力。
9.政务数据共享开放平台。鼓励将市场监管、违法失信、企业生产经营、消费维权等数据进行整合汇聚和关联分析，构建跨地域、跨部门、跨业务的数据统一共享开放平台。优先支持信用、交通、环保、医疗、卫生、科技、教育、文化等民生保障服务相关领域政务数据的整合共享和开放应用，提升支撑决策和风险防范能力。
10.公共数据共享开放平台。支持数据资源丰富的科研机构、行业协会、社会组织、重点企业等单位建立公共数据共享开放平台，实现行业公共数据资源的有效整合和开放，向社会提供数据资源、计算能力、开发环境等基础资源以及基于数据的政策咨询、技术支持、创业孵化等服务。
四、申报条件和程序
-5地方各类财政资金、产业投资基金支持试点示范项目。加强政府、企业和金融机构的对接，引导金融机构对示范项目予以支持。
（三）组织试点示范宣传推广
组织开展“大数据产业发展示范项目全国巡展”、经验交流会、座谈会等系列活动，对试点示范经验进行总结，对优秀成果进行多渠道宣传推广，充分发挥试点先行、示范引领作用，扩大社会影响。
大数据方案提供商有哪些 大数据公司开发方案篇五
根据安徽省第一次全国经济普查领导小组办公室（简称“省经普办”）下发的《安徽省第一次全国经济普查数据处理实施方案》和淮南市第一次全国经济普查领导小组办公室（简称“市经普办”）下发的《淮南市第一次全国经济普查实施方案》制定本方案。
一、组织模式
淮南市第一次全国经济普查的数据处理工作在市经普办领导下，在省经普办数据处理组的技术指导下，按照“统一组织，统一程序，分级负责，分专业处理”的原则统一组织实施。各县（区）经济普查办公室设立数据处理组，数据处理组在本级经普办的统一领导下，在上级经普办数据处理组的技术指导下，负责组织实施本级经济普查的数据处理工作。各级数据处理组要建立岗位责任制，严格按照统一规范的数据处理流程，直接对原始普查表进行数据录入、审核，对基层表数据进行汇总，确保按时按质完成第一次全国经济普查数据处理工作任务。
二、实施步骤
淮南市第一次全国经济普查数据处理工作分为三个阶段：
第一阶段为数据处理准备阶段，在2004年底前完成。本阶段的主要任务是作好普查数据处理前期的各项准备工作，主要包括：制订有关数据处理的各类标准，数据处理软件确定，数据处理工作试点，各级数据处理人员的培训，各级数据处理软硬件环境的准备，利用国家普查数据处理程序完成基本单位清查资料的数据录入并建立基本单位的名录库；完成个体经营户普查资料的数据录入和处理工作，在经济普查基本单位名录库的基础上分专业建立普查填表登记单位字典库。
第三阶段为数据加工汇总阶段，在2005年底前完成。本阶段的主要工作任务是：根据各级经普办制订的普查资料加工汇总计划，完成普查数据的分类汇总和排版制表等工作，并建立全市经济普查数据库。
三、主要工作任务
(一)县(区)级
1、制订本级经济普查数据处理实施方案。
2、准备本级经济普查数据处理的场地、机房和计算机设备。
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