1.1税务大数据分析平台总体框架
大数据已经远远超出了技术领域，其力量体现在与业务相结合，优化现有的业务，甚至进行颠覆性的创新，这样的案例每天都在各个领域发生。税务机构同样可以利用大数据预知未来的发展动态，推动业务的转型升级，优化管理和服务模式。
考虑到大数据与业务的融合是一个长期的过程，为了能持续地开展大数据分析工作，首先要建立税务大数据分析平台，统一采集和管理来自各个业务系统的数据，并提供从数据处理到应用展现的一系列功能，支撑基于大数据的业务应用。
大数据平台的总体框架分为：数据源层、数据处理层、应用支撑层、业务应用层。
图:税务大数据分析平台总体框架
资料来源：公开资料，中国报告网整理
数据源层：大数据分析不仅需要税务机关内部的业务系统数据，而且需要丰富多彩的外部机构数据，这些数据有助于解决更为广泛的业务问题。
数据处理层：税务机关内部的数据通过数据同步/抽取工具汇集到数据中心；外部机构的数据通过对应的采集工具，交换到税务机关内部的数据中心。为了应对呈指数增长的非结构化数据，在云平台上搭建NoSQL数据库，用于存储和处理庞大的数据。
应用支撑层：按照业务分析的要求，建立相应的数据模型，在平台中封装了各种分析算法组件和展示模板；为支撑不同的业务应用场景，提供基础的分析工具（如数据挖掘、网络分析、可视化等），提供统一的管理工具（如基础数据管理、数学模型管理、标签管理、运行维护等）。
业务应用层：针对具体的业务场景，建立众多基于大数据平台的“小应用”，解决具体的业务问题；各个“小应用”具有各自的分析功能和展示界面，甚至与社会服务渠道相融合，针对不同的用户对象提供相应的功能。
1.2大数据平台和工具的选择
随着“金税工程”的不断深入，税务数据资源的种类不断丰富，数据量快速增长，特别是近年来飞速增长的电子票据、视频、网页等非结构化数据，已经超出了目前的处理能力。如何采集、存储和利用庞大的涉税数据，进而从海量的数据中挖掘有价值的信息，已然成为税收信息化面临的一个重大课题。从结构化数据转向大数据是下一步发展的必然选择。
近年来，大数据平台呈现出蓬勃发展的态势，成百上千家厂商提供了众多大数据平台产品。大部分大数据产品都具有结构化和非结构化数据的处理、海量数据分布式存储、弹性扩容等基本功能，因此，税务机关在选择大数据平台时，主要应该考虑与具体业务应用场景相关的一些因素，具体情况如下。
发行版本：大部分厂商的大数据平台都是建立在Hadoop之上的发行版，附加了一些工具和服务支持。不同于结构化数据库，大数据工具的选择取决于要处理哪种数据，不可幻想有一个大数据平台能够适应各种应用场景。另外，政府机构还必须把是否国产软件列入考虑因素。
数据处理效率：很多大数据平台非常适合非结构化数据处理，但是在结构化数据处理方面却远逊于传统的结构化数据库。而目前税务机构的业务数据主要是海量结构化数据，对结构化数据的处理效率是必须关注的一个重点问题。当然，非结构化数据的处理，更是需要考虑的关键问题。
对复杂类型的数据管理和分析能力：税务领域的业务应用场景非常广泛，涉及的数据类型和来源也非常丰富，因此对数据的加工处理、分析挖掘能力的要求也比较高。
运维、监控工具的便捷性：税务领域的数据源非常广泛，很多应用场景需要进行实时分析，但是数据源经常会发生变化，直接影响采集的数据质量，因而需要有工具监测数据源和采集数据的异常情况，及时采取纠正措施。
图:税务大数据平台技术架构
资料来源：公开资料，中国报告网整理
1.3数据源和数据采集
大数据采集框架如图3所示。经过20多年的信息化建设，某省税务局目前正在使用的应用系统超过100个，主要的系统有金三系统、社保系统、发票在线、自助终端、12366服务热线等，基本覆盖了税务管理各方面的工作内容，其中，金三系统、社保系统等每天都会产生数百万笔业务数据。另外，税务业务还涉及工商、质监、交易中心等政府部门的共享数据以及来自移动互联网、网络社交媒体等方面的外部数据。数据格式覆盖了文件、地理信息、日志、图片、流媒体等多种形态。丰富的数据源，为开展大数据分析奠定了坚实的基础，而众多五花八门、来源各异的数据源，也带来了非常复杂的数据清洗工作。
图:大数据采集框架
资料来源：公开资料，中国报告网整理
信息化建设较为发达的省级税务局一般都建立了数据中心，实时将业务系统的数据（大部分是结构化数据）同步到数据中心，大部分非结构化数据则存储在原业务系统中，局外的数据通过数据交换接口传输到内网，集中存储到数据中心。
1.4数据处理
具体的业务分析应用，通过数据接口将涉及的数据从省级数据中心抽取出来，对这些多源、异构、海量的原始业务数据进行清洗、转换、对碰等预处理，将数据存储到大数据库，形成针对不同业务分析的数据集。例如：办税事项的预测场景中，需要将办税业务划分为12个大类、180多个事项，通过与金税三期核心系统的数据对碰，还原每个办税事项的过程信息。
1.4.1数据处理的复杂性
税务大数据涉及多源、异构、多维、海量的业务数据，处理和分析的复杂度和难度都远高于传统的数据分析，具体表现在以下几点。
省税务局一般都有100多个业务系统，各个系统提供的原始数据往往存在标准不统一、一致性低、规范性差等问题，而且系统经常进行更新，需要持续维护数据接口，才能保证原始数据的质量。
目前，大部分业务系统中记录的都是结果数据，很难匹配大数据分析需要的分类、分渠道、分时段等过程要求，例如，业务优化、纳税服务等业务都是针对过程进行分析的。
众多开发商提供的原始业务数据汇集在一起时，由于逻辑关系比较复杂，梳理业务与数据之间的关系需要耗费大量的沟通和梳理工作，清洗、转换、对碰等预处理的工作量大，而且错误率高。
一些应用场景需要采集外部数据（如地理位置、企业信息、社交网络等），通过接口导入数据中心，形成对业务的全景式描述。但是，目前外部数据的获取和质量是各个机构都面临的难题。
1.4.2数据汇集流程
受制于业务分隔的问题，每个税务业务系统只是服务于某个领域的具体业务，当各个业务系统的数据汇集到数据中心的时候，通过将不同来源的数据整合在一起，形成对业务的全盘认识，进而从全局的层面找到更好的方法优化业务，这就是数据汇集的价值所在。图4是一个比较典型的税务机关通过数据汇集实现业务优化的案例。
例如，进行纳税服务过程的相关分析时，金三系统中记录的是纳税结果数据；排队叫号和纳税人评价系统中有时间数据，但是每次叫号、评价的过程可能会办理多项业务，以办税人和时间为纽带，将金三系统与排队叫号和纳税人评价系统中的数据进行对碰，形成办税过程的数据；再根据海量的办税过程数据——188个办税事项的组合，计算分离后不同办税事项的办理时间，由此，还原出每个办税人每次办税事项的过程数据。有了这些细分的数据，就为业务变化预测、服务流程优化等分析工作提供了坚实的基础。
图:典型的税务数据整合应用的流程
资料来源：公开资料，中国报告网整理
1.4.3办税事项数据对碰
由于不同系统从不同维度记录数据，因此当需要全局数据时，常常需要将几个系统的数据进行对碰，形成一件事情的全维信息。
1.4.4应用支撑
本着“大平台、小应用”的设想，大数据平台针对业务应用，提供了开发工具、分析工具和管理工具，为基于大数据的创新应用提供技术支撑。开发工具包括工作流、模型引擎、可视化、视频等应用组件，分析工具包括数据挖掘、机器学习、网络分析、可视化展现等，管理工具包括基础数据管理、数学模型管理、标签管理、运行维护等。这些平台上的支撑工具，使得各个业务部门可以按照业务需求，自行搭建应用系统，更加自主、快速、灵活。
大数据分析与基于数据仓库的商业智能（businessintelligence，BI）分析有非常显著的差异，BI分析通常都是基于明确的业务逻辑和数据逻辑。而大数据要解决的问题开始时往往都只有大致的方向，需要收集信息和数据逐步明确问题，分析过程中通常也不是依靠逻辑关系建立数学模型，而是通过训练数据发现数据之间的关联关系，建立相应的数据模型，甚至直接通过数据得出结论。大数据可以适用的分析方法比BI更加丰富，需要数学家、业务专家和数据处理专家的紧密配合才能完成。
1.4.5业务应用
大数据与税务业务相融合，应用的范围和发挥的作用都远超以往信息化建设的成果，成为带动税务深化改革的利器。例如：纳税人涉税风险评估、税收政策效果测度、面向纳税人的精准服务、办税流程优化等。
我国的税务改革呈现小步快跑的方式，在未来几年将发生一系列改变。如何保证政策的科学性、合理性，将变化控制在预期的范围中？以前很多情况都是凭借经验做出决策，而采用大数据技术和方法，就可以根据积累的数据，分析得出采取某项措施后，可能带来的影响。在某省税务局的大数据分析项目中，利用大数据技术和方法小试牛刀，在采集整合各业务系统、各办税服务渠道和外部机构数据的基础上，构建能够实时、全程、多元反映纳税服务运行状态的业务模型，完成了政策影响分析、办税事项业务量预测、面向纳税人的精准服务等应用场景，取得了非常好的效果。
2小结
大数据在税务领域的应用，目前还处于起步阶段，在项目中只是在大数据分析方面做了很小的尝试，还有非常丰富的业务场景有待发掘。基于实践经验可以得出以下结论。
数据采集和处理是目前大数据应用的首要问题。随着税务深化改革，面向纳税人提供服务将成为重点建设内容，要实现这个转变，就必须围绕纳税人采集过程信息和行为信息，这是目前税务信息系统没有的，也是现阶段进行大数据分析面临的最主要问题。下一步的税务信息化建设，必须重视对业务过程数据和纳税人行为数据的采集工作。
以大数据为代表的新一代信息技术，将彻底改变税务信息化的应用模式。越来越多的数字化设备、音视频、传感器等收集了丰富的数据，互联网将社会的各种机构连接在一起，大数据平台提供了各类数据的处理功能，云计算将信息化的分层结构转变为网状结构，移动互联网终端又将各种业务汇集到纳税人的手上。税务信息化面临巨大的变革，与新一代信息技术相融合，将能够产生前所未有的应用场景。
从传统BI向大数据分析的演进。大数据分析方法与传统BI采用了不同的处理方法，其三大特征（使用全样本数据；使用混杂的数据，放弃对数据精确性的要求；通过现象之间的联系进行预测，放弃对因果关系的探求）更贴近于税务实际工作中的情况。采用大数据技术和方法，基于各个领域的数据，可以使业务部门更加清晰地了解业务的细节，更为透彻地理解业务的形态，预知实施改进措施后的业务变化情形，从而更有目的地优化业务过程，改进服务方法。
中国报告网发布的《2017-2022年中国税务大数据行业发展调研及投资前景预测报告》内容严谨、数据翔实，更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展动向、市场前景、正确制定企业竞争战略和投资策略。本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，以及我中心对本行业的实地调研，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。它是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势，洞悉行业竞争格局，规避经营和投资风险，制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一。本报告是全面了解行业以及对本行业进行投资不可或缺的重要工具。
本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
目录
第一章：中国税务大数据行业发展综述
1.1税务大数据行业概述
1.1.1税务大数据的概念分析
1.1.2大数据在税务中的应用特性
1.2税务大数据行业政策背景分析
1.2.1行业相关标准
1.2.2行业相关政策
1.2.3行业发展规划
1.3税务大数据行业发展环境分析
1.3.1行业经济环境分析
1.3.2行业社会环境分析
1.3.3行业技术环境分析
1.4税务大数据行业发展机遇与威胁分析
第二章：国内外税务大数据行业发展状况分析
2.1全球税务大数据行业发展分析
2.1.1全球税务大数据行业规模分析
2.1.2全球税务大数据行业结构分析
2.1.3全球税务大数据行业竞争格局
2.1.4主要国家税务大数据行业发展分析
（1）美国税务大数据行业发展分析
（2）德国税务大数据行业发展分析
（3）日本税务大数据行业发展分析
2.1.5全球税务大数据行业前景与趋势
（1）行业前景预测
（2）行业趋势预测
2.2中国税务大数据行业发展状况分析
2.2.1税务大数据行业状态描述总结
2.2.2税务大数据行业经济特性分析
2.2.3税务大数据行业市场规模分析
2.2.4税务大数据行业竞争格局分析
2.2.5税务大数据市场应用状况分析
第三章：中国重点省市税务大数据建设与应用分析
3.1北京市税务大数据建设与应用分析
3.1.1北京市税务市场发展现状
3.1.2北京市税务大数据发展相关政策
3.1.3北京市税务大数据系统建设项目
（1）项目概况
（2）项目建设内容
（3）项目建设主体
（4）项目建设规划
（5）项目建设进度
3.1.4北京市税务大数据建设与应用规划
3.2上海市税务大数据建设与应用分析
3.2.1上海市税务市场发展现状
3.2.2上海市税务大数据发展相关政策
3.2.3上海市税务大数据系统建设项目
（1）项目概况
（2）项目建设内容
（3）项目建设主体
（4）项目建设规划
（5）项目建设进度
3.2.4上海市税务大数据建设与应用规划
3.3广东省税务大数据建设与应用分析
3.3.1广东省税务市场发展现状
3.3.2广东省税务大数据发展相关政策
3.3.3广东省税务大数据系统建设项目
（1）项目概况
（2）项目建设内容
（3）项目建设主体
（4）项目建设规划
（5）项目建设进度
3.3.4广东省税务大数据建设与应用规划
3.4浙江省税务大数据建设与应用分析
3.4.1浙江省税务市场发展现状
3.4.2浙江省税务大数据发展相关政策
3.4.3浙江省税务大数据系统建设项目
（1）项目概况
（2）项目建设内容
（3）项目建设主体
（4）项目建设规划
（5）项目建设进度
3.4.4浙江省税务大数据建设与应用规划
3.5湖北省税务大数据建设与应用分析
3.5.1湖北省税务市场发展现状
3.5.2湖北省税务大数据发展相关政策
3.5.3湖北省税务大数据系统建设项目
（1）项目概况
（2）项目建设内容
（3）项目建设主体
（4）项目建设规划
（5）项目建设进度
3.5.4湖北省税务大数据建设与应用规划
3.6江苏省税务大数据建设与应用分析
3.6.1江苏省税务市场发展现状
3.6.2江苏省税务大数据发展相关政策
3.6.3江苏省税务大数据系统建设项目
（1）项目概况
（2）项目建设内容
（3）项目建设主体
（4）项目建设规划
（5）项目建设进度
3.6.4江苏省税务大数据建设与应用规划
第四章：中国税务大数据行业领先企业案例分析
4.1税务大数据企业总况分析
4.2税务大数据领先企业案例分析
4.2.1神州数码信息服务股份有限公司
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
4.2.2航天信息股份有限公司
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
4.2.3厦门市美亚柏科信息股份有限公司
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
4.2.4浪潮电子信息产业股份有限公司
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
4.2.5福建博思软件股份有限公司
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
4.2.6广州普金计算机科技股份有限公司
（1）企业概况
（2）主营业务情况分析
（3）公司运营情况分析
（4）公司优劣势分析
第五章：税务大数据市场发展前景与投资规划
5.1税务大数据行业发展前景预测
5.1.1行业发展动力分析
（1）政策支持分析
（2）技术推动分析
（3）市场需求分析
5.1.2行业市场容量预测
5.2税务大数据行业发展趋势预测
5.2.1行业整体趋势预测
5.2.2市场竞争格局预测
5.2.3产品发展趋势预测
5.2.4技术发展趋势预测
5.3税务大数据行业投资潜力分析
5.3.1行业投资现状分析
5.3.2行业投资推动因素
5.3.3行业投资主体分析
（1）行业投资主体构成
（2）各投资主体投资优势
5.3.4行业投资切入方式
5.4税务大数据行业投资策略规划
5.4.1投资方式策略
5.4.2投资领域策略
5.4.3产品创新策略
5.4.4商业模式策略
图表目录
图表1：大数据在税务中的应用特性分析
图表2：中国税务大数据相关标准汇总
图表3：中国税务大数据行业相关政策分析
图表4：中国税务大数据行业发展机遇与威胁分析
图表5：全球税务大数据行业市场规模（单位：亿美元，%）
图表6：全球税务大数据产品结构特征（单位：%）
图表7：全球税务大数据行业发展规模预测
图表8：中国税务大数据行业状态描述总结表
图表9：中国税务大数据行业经济特性分析
（GYZJY）
图表详见正文
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