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谷銀基金行業月度簡報 | 大數據板塊

2018-11-29 白雙、程潔 閱讀

政策 知識 技術總結

三種最典型的大數據存儲技術路線

大數據領域過去5年發展很快、熱度很高,但是總的來說目前還在起步階段。近期由中關村大數據產業聯盟舉辦的“大數據100分”線上研討會中,南大通用的CTO、資深業界專家武新博士同眾多網友分享了底層數據處理技術的發展趨勢和正在經歷的巨大變革。以下為分享實錄:

1. 數據價值的發現與使用

在大數據的4個V中,最顯著的特征應該是Value(價值)。不管數據多大,是什么結構,來源如何,能給使用者帶來價值的數據是最重要的數據。

我跟數據打了20多年的交道,從來沒感覺到搞數據的地位有今天這么高。整個社會對數據的認知變了,大數據最大的貢獻至少是讓社會各個層面開始認識到數據的重要性,包括最高領導和底層的老百姓。

目前大家基本達成共識:數據像石油、煤一樣是寶貴的資產,其內在的價值非常巨大。另外一個顯著的貢獻無疑是互聯網企業對于數據的巧妙使用和價值體現。

2. 數據處理技術的回顧

互聯網的數據“大”是不爭的事實,現在分析一下數據處理技術面臨的挑戰。目前除了互聯網企業外,數據處理領域還是傳統關系型數據庫(RDBMS)的天下。傳統RDBMS的核心設計思想基本上是30年前形成的。過去30年脫穎而出的無疑是Oracle公司。全世界數據庫市場基本上被Oracle,IBM/DB2,Microsoft/SQL Server 壟斷,其他幾家市場份額都比較小。SAP去年收購了Sybase,也想成為數據庫廠商。有份量的獨立數據庫廠商現在就剩下Oracle和Teradata。開源數據庫主要是MySQL,PostgreSQL,除了互聯網領域外,其他行業用的很少。這些數據庫當年主要是面向OLTP交易型需求設計、開發的,是用來開發人機會話應用為主的。這些傳統數據庫底層的物理存儲格式都是行存儲,比較適合數據頻繁的增刪改操作,但對于統計分析類的查詢,行存儲其實效率很低。在這些成熟的數據庫產品中,有2個典型特例:一個是Teradata,一個是Sybase IQ。

Teradata一開始就使用MPP(Massive Parallel Processing)架構,以軟硬一體機的產品方式提供給客戶,其定位是高端客戶的數據倉庫和決策分析系統,Teradata在全世界的客戶只有幾千個。在這個數據分析高端市場上,Teradata一直是老大,在數據分析技術上Oracle和IBM打不過Teradata。Sybase IQ是一款最早基于列存儲的關系型數據庫產品,其定位跟Teradata類似,不過是以軟件方式銷售的。Teradata和Sybase IQ在數據分析應用上的性能其實都比Oracle,DB2等要普遍好。

3. 數據增長加速,數據多樣化,大數據時代來臨

如果說現在是大數據時代了,其實是數據來源發生了質的變化。在互聯網出現之前,數據主要是人機會話方式產生的,以結構化數據為主。所以大家都需要傳統的RDBMS來管理這些數據和應用系統。那時候的數據增長緩慢、系統都比較孤立,用傳統數據庫基本可以滿足各類應用開發。

互聯網的出現和快速發展,尤其是移動互聯網的發展,加上數碼設備的大規模使用,今天數據的主要來源已經不是人機會話了,而是通過設備、服務器、應用自動產生的。傳統行業的數據同時也多起來了,這些數據以非結構、半結構化為主,而真正的交易數據量并不大,增長并不快。機器產生的數據正在幾何級增長,比如基因數據、各種用戶行為數據、定位數據、圖片、視頻、氣象、地震、醫療等等。

所謂的“大數據應用”主要是對各類數據進行整理、交叉分析、比對,對數據進行深度挖掘,對用戶提供自助的即席、迭代分析能力。還有一類就是對非結構化數據的特征提取,以及半結構化數據的內容檢索、理解等。

傳統數據庫對這類需求和應用無論在技術上還是功能上都幾乎束手無策。這樣其實就給類似Hadoop的技術和平臺提供了很好的發展機會和空間?;ヂ摼W公司自然就選擇能支撐自己業務的開源技術了,反過來又推動了開源技術的快速發展。

4. 新的數據處理技術、產品和創新

為了應對數據處理的壓力,過去十年間在數據處理技術領域有了很多的創新和發展。除了面向高并發、短事務的OLTP內存數據庫外(Altibase, Timesten),其他的技術創新和產品都是面向數據分析的,而且是大規模數據分析的,也可以說是大數據分析的。

在這些面向數據分析的創新和產品中,除了基于Hadoop環境下的各種NoSQL外,還有一類是基于Shared Nothing架構的面向結構化數據分析的新型數據庫產品(可以叫做NewSQL),如:Greenplum(EMC收購),Vertica(HP 收購),Asterdata(TD 收購),以及南大通用在國內開發的GBase 8a MPP Cluster等。目前可以看到的類似開源和商用產品達到幾十個,而且還有新的產品不斷涌出。一個有趣的現象是這些新的數據庫廠商多數都還沒有10年歷史,而且發展好的基本都被收購了。收購這些新型數據庫廠商的公司,比如EMC、HP,都希望通過收購新技術和產品進入大數據處理市場,是新的玩家。SAP除了收購Sybase外,自己開發了一款叫HANA的新產品,這是一款基于內存、面向數據分析的內存數據庫產品。

這類新的分析型數據庫產品的共性主要是:

架構基于大規模分布式計算(MPP);硬件基于X86 PC 服務器;存儲基于服務器自帶的本地硬盤;操作系統主要是Linux;擁有極高的橫向擴展能力(scale out)和內在的故障容錯能力和數據高可用保障機制;能大大降低每TB數據的處理成本,為“大數據”處理提供技術和性價比支撐。

總的來看,數據處理技術進入了一個新的創新和發展高潮,機會很多。這里的主要原因是一直沿用了30年的傳統數據庫技術遇到了技術瓶頸,而市場和用戶的需求在推動著技術的創新,并為此創造了很多機會。在大數據面前,越來越多的用戶愿意嘗試新技術和新產品,不那么保守了,因為大家開始清晰地看到傳統技術的瓶頸,選擇新的技術才有可能解決他們面臨的新問題。

現在的總體趨勢是在數據量快速增長、多類數據分析并存的需求壓力下,數據處理技術朝著細分方向發展,過去30年一種平臺滿足所有應用需求的時代已經過去。我們必須開始根據應用需求和數據量選擇最適合的產品和技術來支撐應用。世界數據處理市場格局正在發生革命性的變化,傳統數據庫(OldSQL)一統天下變成了OldSQL+NewSQL+NoSQL+其他新技術(流、實時、內存等)共同支撐多類應用的局面。在大數據時代,需要的是數據驅動最優平臺和產品的選擇。

5. MPP關系型數據庫與Hadoop的非關系型數據庫

大數據存儲技術路線最典型的共有三種:

第一種是采用MPP架構的新型數據庫集群,重點面向行業大數據,采用Shared Nothing架構,通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術,再結合MPP架構高效的分布式計算模式,完成對分析類應用的支撐,運行環境多為低成本PC Server,具有高性能和高擴展性的特點,在企業分析類應用領域獲得極其廣泛的應用。

這類MPP產品可以有效支撐PB級別的結構化數據分析,這是傳統數據庫技術無法勝任的。對于企業新一代的數據倉庫和結構化數據分析,目前最佳選擇是MPP數據庫。

圖1:MPP架構

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第二種是基于Hadoop的技術擴展和封裝,圍繞Hadoop衍生出相關的大數據技術,應對傳統關系型數據庫較難處理的數據和場景,例如針對非結構化數據的存儲和計算等,充分利用Hadoop開源的優勢,伴隨相關技術的不斷進步,其應用場景也將逐步擴大,目前最為典型的應用場景就是通過擴展和封裝Hadoop來實現對互聯網大數據存儲、分析的支撐。這里面有幾十種NoSQL技術,也在進一步的細分。對于非結構、半結構化數據處理、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型,Hadoop平臺更擅長。

第三種是大數據一體機,這是一種專為大數據的分析處理而設計的軟、硬件結合的產品,由一組集成的服務器、存儲設備、操作系統、數據庫管理系統以及為數據查詢、處理、分析用途而特別預先安裝及優化的軟件組成,高性能大數據一體機具有良好的穩定性和縱向擴展性。

6. 數據倉庫的重要性

在互聯網高速發展之前,無論是電信運營商,還是大銀行,保險公司等都花費了巨額資金建立了自己的企業級數據倉庫。這些倉庫主要是為企業決策者生成企業的一些關鍵指標(KPI),有的企業有幾千張、甚至上萬張KPI報表,有日表,周表,月表等等。這些系統有幾個主要特征:

技術架構主要基于傳統RDBMS + 小型機 + 高端陣列 (就是大家說的IOE),當然數據庫有部分DB2,Teradata等。

報表基本都是固定的靜態報表,產生的方式是T+1 (無法即時產生)。

數據量增長相對緩慢,DW的環境變化很少。

最終用戶只能看匯總的報表,很少能夠基于匯總數據做動態drilldown (鉆?。?。

多數領導基本上認為花了很多錢,但看不出是否值得做,有雞肋的感覺。最后大家對大量的報表都視而不見了。

這類系統屬于“高富帥”,是有錢的企業給領導用的。

最后,目前多數企業和部門根本就沒有數據倉庫。其實大家對傳統數據的分析還沒做得太好、還沒有普及,現在又遇上了大數據。

數據倉庫對企業是真正有用的,其關鍵還是如何把數據用好。

7. 數據處理技術的核心問題到底是什么?

其實我們一直面臨著數據處理中最核心、最大的問題,那就是性能問題。性能不好的技術和產品是沒有生命力的。數據處理性能問題不是因為大數據才出現,也不會有了大數據技術而消失。處理性能的提升將促進對數據價值的挖掘和使用,而數據價值挖掘的越多、越深入,對處理技術要求就越高。

目前的數據倉庫只能滿足一些靜態統計需求,而且是T+1模式;也是因為性能問題,運營商無法有效構造超過PB級別的大數據倉庫,無法提供即席查詢、自助分析、復雜模型迭代分析的能力,更無法讓大量一線人員使用數據分析手段。

今天如果做“大數據”數據倉庫,運營商面臨的挑戰比上個10年要大的多。目前沒有單一技術和平臺能夠滿足類似運營商的數據分析需求??蛇x的方案只能是混搭架構,用不同的分布式技術來支撐一個超越PB級的數據倉庫系統。這個混搭架構主要的核心是新一代的MPP并行數據庫集群+ Hadoop集群,再加上一些內存計算、甚至流計算技術等。

大數據需要多元化的技術來支撐。當前數據處理對企業的挑戰越來越大,主要是下面幾個原因:

第一個原因是數據量已經是上一代的一個數量級了,1個省份級運營商1年就可超越1PB結構化數據。

第二個原因是“大數據”關注的更多是用戶行為、群體趨勢、事件之間的相關性等,而不僅僅是過去的KPI,。這就對數據分析平臺對數據的分析能力和性能提出了新的要求和挑戰。

圖2:未來大數據處理的核心技術

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8. 總結——新型MPP數據庫的價值

技術:基于列存儲+MPP架構的新型數據庫在核心技術上跟傳統數據庫有巨大差別,是為面向結構化數據分析設計開發的,能夠有效處理PB級別的數據量。在技術上為很多行業用戶解決了數據處理性能問題。

用戶價值:新型數據庫是運行在x-86 PC服務器之上的,可以大大降低數據處理的成本(1個數量級)。

未來趨勢:新型數據庫將逐步與Hadoop生態系統結合混搭使用,用MPP處理PB級別的、高質量的結構化數據,同時為應用提供豐富的SQL和事務支持能力;用Hadoop實現半結構化、非結構化數據處理。這樣可同時滿足結構化、半結構化和非結構化數據的處理需求。

下圖是南大通用正在做的大數據處理平臺架構圖,將逐步把MPP與Hadoop技術融合在一起,為用戶提供透明的數據管理平臺。

圖3:MPP與Hadoop技術融合的產品架構圖

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熱點 趨勢 動態

數字經濟持續高速發展,5G將成為其重要推動力

事件

在“2018年IDC中國數字化轉型年度盛典”上,IDC中國區總裁霍錦潔表示,到2021年,全球數字經濟規模將達到45萬億美元,全球數字經濟的比重將超過50%;中國是全球數字經濟的引領者之一,到2021年,中國數字經濟規模將達到8.5萬億美元,中國數字經濟的比重將超過55%。

從IDC提出的第三平臺的三大篇章來看,以第三平臺為核心的信息技術正在由試點創新進入倍增創新,進而演進成智能創新,倍增洞察(洞察無處不在)、倍增觸達(動態邊緣無限)、倍增開發(應用爆發增長)、倍增期望(社交社會演化)、倍增信任(安全更為泛在)5大新浪潮將有效支撐第三平臺第二篇章的主題“倍增創新”。

事件點評

1、數字經濟規模持續擴大,占比持續擴大

數字化轉型是以客戶為中心,對企業業務進行自動化改革,不斷提升企業產品競爭力和提供創新的服務。企業將從用戶需求出發,全方位打造讓客戶滿意的產品,以及讓客戶滿意的服務。據統計,截至2017年,50%以上的中國TOP1000大企業都將把數字化轉型作為公司的戰略核心?!稖蕚鋺獞?,蓄勢待發,觀望等待:亞太地區全數字化轉型就緒性技術展望》白皮書指出,全數字化顛覆正在席卷所有國家、所有行業,技術創新只會讓變革的步伐加快。重點聚焦中國市場的《全數字化就緒型網絡智引數字經濟未來》白皮書則顯示,中國數字經濟占GDP的比重已超30%,數字化成為經濟增長的新引擎??梢钥闯?,數字化轉型是企業未來發展的必經之路。

圖4: 2016年數字經濟規模(億美元)

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據IDC預測,到2021年,全球數字經濟規模將達到45萬億美元,全球數字經濟的比重將超過50%。根據2016年的數據,美國以10萬億美元的數字經濟位居全球數據經濟第一,其占據了58%的GDP比重,其他排名靠前的國家除了中國數字經濟都達到了50%以上。

合理預計,中國的數字經濟比重將會持續上升。IDC方預計在2021年,中國作為全球數字經濟的領導人之一,其數字經濟規模將達到8.5萬億美元,比重將超過55%。

2、通信底層構筑數字經濟高速公路,5G驅動數字經濟再次提速

近日舉行的2018年中國國際信息通信展覽會暨ICT中國·2018高層論壇開幕式上,工信部副部長辛國斌指出,作為數字經濟的重要組成部分和關鍵支撐,我國信息通信業保持蓬勃發展的態勢,在推動數字產業化和產業數字化,推進網絡信息技術和實體經濟深度融合等方面發揮著重要作用。

傳統運營商以中國移動和中國聯通為代表紛紛將數字經濟列為企業轉型的重點方向。中國移動以“智慧教育”“智慧工業”“智慧農業”“智慧交通”“智慧金融”5個分行業模塊進行數字化改革。中國移動在“智慧城市”方面利用云計算、大數據、物聯網、人工智能等手段實現城市人、物、事件的等城市動態運行數據的有效感知。

我們認為,網絡基礎設施建設是數字化轉型的底層設施的重要保障,因此5G的快速部署和光網絡建設的推進將對數字經濟提供有力的支撐。

物聯網有望步入快速發展期,協同大數據、云計算共同前進

事件

10月20日-10月21日,2018世界物聯網大會中國國家會議中心舉行,大會上發布了首部《世界物聯網白皮書》中英文版發布。

會上,世界物聯網大會執行主席何緒明提出了世界物聯網的組成架構模式和發展方向,概述了五大洲主要國家的物聯網建設和產生發展狀況。呼吁各國企業向物聯網轉型升級。

中國工程院院士鄔賀銓在大會上表示,有研究認為,到2020年,全球工業物聯網產值將達到1510億美元,預計物聯網的使用將帶來1.9萬億美元的生產力提升和1770億美元的生產成本降低。工業物聯網的支撐技術主要包括大數據、人工智能、信息安全、移動互聯網、5G、物聯網、云計算、區塊鏈等;而在工業應用上,還需要先進制造技術、機器人、信息物理系統等相關技術的支撐。同時指出工業物聯網更大的市場價值體現在垂直行業的應用上。

事件點評

1、物聯網有望步入快速發展,開啟萬物互聯核心技術

物聯網以互聯網為基礎,實現物與物之間的信息傳輸。物聯網的發展需要三項關鍵支撐技術:傳感器技術、RFID標簽和嵌入式系統技術??梢詰糜诮煌?、消防、環境、工業、醫療等領域。

根據研究機構Gartner公司的調查,2017年全球物聯網設備數量達到了84億,比2016年的64億增長31%,預計到2020年物聯網設備數量將達到204億。

圖5: 全球互聯網設備數量(億)

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同時,預計到2020年,全球工業物聯網產值將達到1510億美元,物聯網的使用將帶來1.9萬億美元的生產力提升和1770億美元的生產成本降低。

工業物聯網的支撐技術主要包括大數據、人工智能、信息安全、移動互聯網、5G、物聯網、云計算、區塊鏈等;而在工業應用上,還需要先進制造技術、機器人、信息物理系統等相關技術的支撐?,F階段,隨著5G、云計算、大數據、區塊鏈等技術的逐漸成熟化,我們認為將會加快物聯網的發展。

2、物聯網將帶來巨大產值空間,產業鏈全面迎來發展機遇

中國物聯網起步早,在1999年就啟動了物聯網核心傳感網技術研究,技術在全球領先。另外中國在傳感網方面擁有大量專利,并且是少數能實現物聯網全產業鏈的國家之一。

物聯網的應用領域非常廣,遍及我們生活的方方面面,從環境到交通,從健康到食品等等。據分析,今年的物聯網將聚焦于以下幾大領域:智慧零售,運用物聯網技術實現精準銷售;智慧物流,在物流的運輸、倉儲、運輸、配送等各個環節實現系統感知、全面分析及處理;智慧能源保護,應用于智慧井蓋監測水位以及其狀態、智能水電表實現遠程抄表、智能垃圾桶自動感應等;智能醫療,幫助醫院實現對人的智能化管理和對物的智能化管理;智慧農業,實現農業生產全過程的信息感知、精準管理和智能控制等等。

我們認為,物聯網的應用,可以讓企業快速收集產品和企業業務流程數據,提高市場敏捷性,同時,可以挖掘出更多的業務,更好地為客戶服務。物聯網的到來將給企業業務結構進一步優化,業務方向更精準化,客戶服務更智能化,將給多個領域、多個公司提供大量的發展機遇。

3、與大數據、云計算相輔相成,促進數字經濟全面提速

物聯網近幾年高速增長,并且逐漸深入應用到工業、農業、交通、家居、醫療、物流等諸多領域,物聯網的技術核心在于傳感數據的獲取和分析,對這些數據的分析從而改善產品性能,改進運營模式等。海量數據的產生,需要大數據技術的來進行處理分析,僅僅物物相聯很難產生質變。而大數據又離不開云計算,云計算為大數據的運算提供資源層的靈活性。

我們認為,大數據和物聯網將持續相輔相成,發揮各自的優勢?!拔锫摼W+大數據+云計算”是未來的一個重要發展方向,將給人類生活帶來巨大的改變。同時,物聯網將會推進數字化經濟快速發展和占據數字經濟的重要比例。

投資 并購 重組 

云上貴州大數據集團成立 茅臺集團4.5億元入股

10月19日,云上貴州大數據(集團)有限公司注冊成立,注冊資本170000萬元人民幣,工商資料備案的經營范圍包括:數據采集、存儲、開發、處理、服務和應用;大數據軟件研發及服務;信息咨詢服務;計算機信息系統集成;硬件研發銷售;數據服務平臺建設;數據庫系統服務器等設備及存儲空間租賃及相關配套服務;軟件企業孵化及配套樓宇經濟;教育培訓信息咨詢。

目前云上貴州大數據集團包括五家股東,分別是貴州省人民政府國有資產監督管理委員會、中國貴州茅臺酒廠(集團)有限責任公司、 貴州金融控股(集團)有限責任公司、貴陽市工業投資(集團)有限公司和貴州雙龍航空港開發投資(集團)有限公司,持股比例分別是38.24%、26.47%、17.65%、11.76%和5.88%。

其中,貴州省國資委出資6.5億元,茅臺集團出資4.5億元。

云上貴州這一名字,與蘋果中國iCloud密切掛鉤。今年1月,蘋果宣布,從2月28日起,蘋果將iCloud(中國)服務切換到由云上貴州大數據產業發展有限公司運營,這一決定適用于國家或地區設置為中國的Apple ID。蘋果表示,iCloud轉由云上貴州運營后將有助于繼續提升iCloud服務的速度和可靠性,并遵守中國法規。

據介紹,云上貴州大數據產業發展有限公司于2014年11月經貴州省人民政府批準成立,注冊資金23500萬元,由貴州省大數據發展管理局履行出資人職責,貴州省國有企業監事會進行監管。

公開信息顯示,2017年12月,貴州省以云上貴州大數據產業發展有限公司為主體組建成立云上貴州大數據(集團)有限公司,承擔全省政府大數據信息化項目及政府數據資源開發經營,打造支撐貴州省大數據產業發展的戰略性、引領性、創新性企業集團。

數據寶入股運營華東江蘇大數據交易中心 開啟大數據產業新篇章

近日,中國領先的國有數據資產增值運營服務商—貴州數據寶網絡科技有限公司(以下簡稱“數據寶”)入股華東江蘇大數據交易中心并成為其運營方.

數據寶——中國領先的國有數據資產增值運營服務商,2016年成立于中國首個大數據綜合試驗區貴州省貴安新區,承擔國有大數據資產增值共享開放流通先行試點之重任,同時也是華東江蘇大數據交易中心的股東方與運營方;股東方包括:貴州省貴安新區(產業基金)、中科院中科創星(產業基金)、國家工業信息安全發展研究中心 (工業和信息化部電子第一研究所) 全資子公司、海爾 (旗下青島政府引導基金) 及上海拓鵬集團;數據寶已獲公安、銀聯、鐵路、航旅、司法、工商、電信運營商等二十多個國家部委、央企權威的大數據資源授權,助力金融、互聯網、服務等商業機構運用國有大數據完善運營管理、風險控制、精準營銷、產品研發、客戶服務等各個環節。數據寶是國內少數同時具備“國資參股、政府監管扶持、市場化運作、大數據資產交易合法經營資質”屬性的大數據“國家隊”。

華東江蘇大數據交易中心——作為華東地區首家由國家批準設立,跨區域、標準化、綜合性的大數據交易平臺,華東江蘇大數據交易中心秉承“開放 共享 互動 共贏”的精神,以數據資源歸集,圍繞企業需求數據產品,實現個人、企業及政府數據變現,最終實現數據資產證券化。激活數據資產,為傳統產業的升級轉型提供可行的解決方案。

AI大數據公司高重科技完成億元級A輪融資,多家機構投資

AI大數據公司上海高重信息科技有限公司于近日完成A輪億元級人民幣融資,本輪由毅達資本等多家知名機構投資。此前,高重科技還曾獲由海瀛產業基金出資的天使輪融資,以及天安金控出資的Pre-A 輪融資,具體金額未透露。

A輪融資完成后,高重科技將引進更多 AI 行業高端人才,優化視頻結構化產品,建立國內各主要區域、國外分支機構體系,加強場景落地能力。

高重科技創立于2014 年,是一家以安防為應用場景的人工智能公司,致力于開展基于移動互聯及大數據安全等技術的研究和相關產品的開發,旗下產品包括Sniper-高級持續威脅防護、Sniper-防勒索系統、FRA-人臉識別認證等,可為電商企業、政府機構、游戲娛樂等領域提供信息安全服務。

目前,高重科技公司規模接近百人,主要集中在超算科研技術、算法及建模、工程化落地測試、品牌商務四個部門。 

上市公司/標桿企業分析 

美亞柏科:公司三季度業績承壓,大數據業務有望成為新引擎 

公司發布 2018 年三季報,前三季度實現收入 7.24 億,同比增長 22.15%;歸母凈利潤 4737 萬,同比減少 27.97%;扣非后的歸母凈利潤 2801 萬,同比減少 49.31%。

大數據產品占比提升, 毛利率有所下降

前三季度公司毛利率為 59.10%,相比于去年同期毛利率 63.54%有所下降。 主要因前三季度公司毛利率較低的大數據業務較去年同期有所增加,導致綜合毛利率有所下降。 同時, 根據公司業務發展規劃,公司增加了人員儲備、加大了研發和市場推廣的投入,這些投入的增加導致前三季度費用較去年同期有較大增加。  

風險概要:

1.電子數據取證業務增速不達預期: 短期受到如組建監察委、國地稅合并等國家機構改革的影響,公司電子數據取證業務訂單落地以及項目的驗收出現滯后, 如果組建監察委、國地稅合并的完成進度低于預期, 則公司電子數據取證業務增速存在不達預期的風險;

2.大數據信息化業務推廣進度不達預期:公司城市公共安全平臺目前推廣及建設比較成熟的城市包括廈門、沈陽,如果城市公共安全平臺在其他省市的推廣進度不達預期,則公司的大數據信息化業務存在推廣進度不達預期的風險;

3.國際市場業務發展不達預期:為滿足符合國際市場需求的產品,公司在西安研發中心建立了專門的國際化技術服務團隊, 如果公司電子數據取證產品的國際版本的開發進度低于預期,公司的國際市場業務存在發展不達預期的風險。 

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