大數據及其在稅務中的應用v5(99pages)

1、大數據及其在稅務中的應用,2016.10,安徽工程大學計算機與信息學院,主要內容,大數據的概念與技術,第一章,4,讓我們先看看“大數據時代”,一段小視頻,5,大數據的概念與技術,第一章,,6,,數據爆炸式增長（每分鐘……）,7,數據的爆炸式增長,想駕馭這龐大的數據，我們必須了解”大數據”,地球上至今總共的數據量：在2006 年，個人用戶才剛剛邁進TB時代，全球一共新產生了約180EB的數據；在2011 年，這個數字達到了1.8Z

2、B。而有市場研究機構預測：到2020 年，整個世界的數據總量將會增長44 倍，達到35.2ZB（1ZB=10 億TB）！,,1PB （拍字節(jié)） = 2^50字節(jié)1EB （艾字節(jié)） = 2^60字節(jié)1ZB （澤字節(jié)） = 2^70字節(jié),8,讓我們來認識什么是“大數據”,一段小視頻,9,20世紀90年代，數據倉庫之父的Bill Inmon就經常提及Big Data,2011年5 月，在“云計算相遇大數據” 為主題的EMC Worl

3、d 2011 會議中，EMC 拋出了Big Data概念,Big Data名詞由來,2011年6月，美國咨詢界的翹楚麥肯錫咨詢公司發(fā)布了《大數據：下一個競爭、創(chuàng)新和生產力的前沿領域》的研究報告,首次向學界以外的領域推出大數據的概念。,10,可采集可衡量,價值,人的行為活動,生理行為,自然屬性,社會屬性,交易行為,文化行為,信仰行為,個體行為,家庭行為,群體行為,……,企業(yè)經營活動,研發(fā),服務,營銷推廣,物流,采購,生產,銷售,……,交

4、易活動,交互活動,多樣性 相關性,PC互聯網,移動互聯網,物聯網,,數據獲取通道,大數據的來源,“看”數據的不同方式,可視：結構化資料 15%,未視：半/非結構化數據 85%,DB/DW,主管們看的戰(zhàn)情數位儀表板，其實是殘缺的…,12,,大數據 = 海量數據 + 復雜類型的數據,海量交易數據：企業(yè)內部的經營交易信息主要包括聯機交易數據和聯機分析數據，是結構化的、通過關系數據庫進行管理和訪問的靜態(tài)、歷史數據。通過這些數據，我們能了

5、解過去發(fā)生了什么。,大數據包括：交易數據和交互數據集在內的所有數據集,海量交互數據：源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他來源的社交媒體數據構成。它包括了呼叫詳細記錄CDR、設備和傳感器信息、GPS和地理定位映射數據、通過管理文件傳輸Manage File Transfer協議傳送的海量圖像文件、Web文本和點擊流數據、科學信息、電子郵件等等?？梢愿嬖V我們未來會發(fā)生什么。,海量數據處理：大數據的涌現已經催生出

6、了設計用于數據密集型處理的架構。例如具有開放源碼、在商品硬件群中運行的Apache Hadoop。,大數據的構成,10萬 GB,10萬 TB,需要更高性價比的數據計算與儲存方式,數據庫,數據倉庫,,,,計算更快 存儲更省,15,大數據=海量數據+復雜類型數據,增長如此之塊，以至于難以使用現有的數據庫管理工具來駕馭，困難在于數據的獲取、存貯、搜索、共享、分析和可視化等方面,大數據的定義,,,,數據量,復雜性：種類和速度,銷量,庫存,薪

7、酬表,客戶信息,合約,ERP/CRM,WEB2.0,廣告,博客,搜索營銷,文本/圖像,網絡日志,,大數據,社會情緒,音頻/視頻,傳感器,RFID,維基/博客,微博,金融信息,個人數據,位置信息,政府信息,氣象數據,保險信息,EBPBTBGB,維基的大數據定義,任何超過一臺計算機處理能力的龐大數據量,亞馬遜的大數據定義,需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產,

8、Informatica的大數據定義,大數據=交易數據+互動數據+觀測數據,中國電信的大數據定義,百度的大數據定義,如果自然界中的事件完全不可預測地隨機發(fā)生，人們的生活將無法忍受；與此相反，如果每一件事情都是確定的、完全可以預測的，則生活將是無趣的。利用因果關系解釋觀測的現象或預測未來存在邏輯和實際上的困難。,對大數據的理性認知,[美]C.R 勞,與傳統(tǒng)比較，大數據的分析處理的核心是預測和推斷，根本的變革在于不刻意追求因果關系，而更多關

9、注相關關系。也就是說，只要知道和什么有關，而不必強求為什么有關。,[英]舍恩伯格,大數據時代來臨，使人類第一次有機會和條件在非常多和非常深入的層次獲得和使用全面數據、完整數據和系統(tǒng)數據，簡而言之就是樣本=總體。,[英]舍恩伯格,大數據為政府統(tǒng)計提供了總體性、非結構化、豐富真實的原始資料，可以極大地縮短數據采集時間，減少報表填報任務，減輕調查對象負擔，提高統(tǒng)計數據質量。,國家統(tǒng)計局 馬建堂,大數據，也叫全局數據、總體數據，數據量越大其預測

10、和推斷的準確性越高,大數據市場分析,中央政府對大數據的重視程度,19,大數據上升為國家戰(zhàn)略,大數據的概念與技術,第一章,,21,大數據的4V特征,Big Data大數據,22,大數據的4V特征（Volume）,1Byte,1KB,1MB,1GB,1TB,1PB,1EB,1ZB,1YB,23,Social Media,Machine / Sensor,DOC / Media,Web Clickstream,,Apps,Call Log

11、,Log,半結構化/非結構化數據,大數據的4V特征（Variety）,24,大數據的4V特征（Variety）,25,大數據的4V特征（Velocity）,26,大數據的4V特征（Value）,挖掘大數據的價值類似沙里淘金，從海量數據中挖掘稀疏但珍貴的信息價值密度低，是大數據的一個典型特征,大數據不僅僅是技術，關鍵是產生價值可以從各個層面進行優(yōu)化，更要考慮整體,27,大數據帶來的思維變革（更多）,28,大數據帶來的思維變革（更雜）,

12、從皮尺到哈勃望遠鏡，人類一直在追求測量的精確性，一方面源于對未知世界的認知；一方面也源于收集信息的有限性。,大數據的簡單算法比小數據的復雜算法更有效IBM的機器翻譯 VS Google的機器翻譯紛繁的數據越多越好大數據時代要求我們重新審視數據精確性的優(yōu)略大數據不僅讓我們不再期待精確性，也讓我們無法實現精確性錯誤不是大數據固有的問題，而是一個需要我們去解決的問題，而且會將長期存在混雜性，不是竭力避免，而是標準途徑,29,大數據

13、帶來的思維變革（更好）,Kaggle，一個為所有人提供數據挖掘競賽的公司，在一次關于二手車的數據分析比賽中得到，橙色汽車有質量問題的可能性是其它顏色汽車的一半。為什么？探尋事物的因果關系是人類的本性，但是大數據時代可以做某種程度的妥協，可以只需要關注“是什么”，而忽略“為什么？”,30,更好不是因果關系而是相關關系,更多不是隨機樣本而是全部數據,,更雜不是精確性而是混雜性,大數據帶來的思維變革,31,大數據的概念與技術,第一章

14、,,32,先讓我們看看大數據處理應用過程,一段小視頻,33,待處理的數據,數據規(guī)模,大（以GB、TB、PB為處理單位）,小（以MB為處理單位）,數據類型,繁多（結構化、半結構化、非結構化）,單一（結構化為主）,模式和數據的關系,先有數據后有模式，模式隨數據增多演變,先有模式后有數據（先有池塘后有魚）,處理對象,“魚”通過某些魚判斷其他魚是否存在,數據（池塘中的魚）,數據庫（池塘捕魚）,大數據（大海捕魚）,大數據涉及的關鍵技術,35,,

15、,,基于SQL語言: 面對OLAP的傳統(tǒng)行和列,不基于SQL或map-reduce的: 由谷歌率先發(fā)起,數據流: 基于運行商數據直接生成任意圖形,,,,,,數據入口/匯聚,數據平臺,分析,,,,,傳統(tǒng)交付模式 - 單片或基于設備的解決方案,,云: 能夠充分利用物理設施的彈性，以實現處理快速增長數據的能力,“數據庫將演變成一個虛擬的，基于云計算，超級可擴展的分布式平臺?！? Forrester analyst Jim

16、 Kobielus,大數據涉及的關鍵技術,36,大數據處理技術特征,,,,,,數據無限分而治之,功能有限復制分發(fā),大數據的分析模型,研究對象由組織、用戶、大數據和工具構成的運行系統(tǒng)研究內容大數據的構成 大數據的行為 大數據的行為和數據的組織研究方法知識工程解構大數據系統(tǒng)研發(fā)工程支撐大數據系統(tǒng)價值工程牽引大數據系統(tǒng)研究目標大數據生產平臺大數據開發(fā)平臺大數據采集平臺大數據應用平臺研究重點數據分而

17、治之資源組織調度邏輯復制遷移,為什么,是什么,怎么做,,云計算與大數據,大數據應用運行在云平臺之上,,,,,如果數據是財富，那么大數據就是寶藏；云計算就是挖掘和利用寶藏的利器！沒有強大的計算能力，數據寶藏終究是鏡中花；沒有大數據的存儲和積淀，云計算也只能是殺雞用的宰牛刀！,39,什么是云計算（一段小視頻）,Hadoop平臺,Hadoop是基于Google有關大數據的論文的開源項目，最初的框架由Doug Cutting在2005

18、年提出，目前是由Apache維護的開源項目。從初創(chuàng)到現在，Hadoop體系在10多年中開發(fā)完成了一系列重要的子項目，已經形成一個涵蓋數據存儲、管理和分析功能的較為完整的大數據生態(tài)系統(tǒng)，成為大數據存儲與處理領域地位最重要、應用最廣泛的開源框架。,一段視頻介紹Hadoop的誕生與發(fā)展,40,Hadoop平臺,HDFS分布式文件系統(tǒng)，存儲大數據，如同大壩前用于蓄水的水庫(大壩發(fā)電前先要蓄水),41,Hadoop平臺,HBase，實時、分布

19、式、高緯數據庫，對數據快速讀取。(弱水三千、只取一瓢),42,Hadoop平臺,MapReduce，分布式計算框架，實現數據并行處理(一頭牛拖不動，多頭牛一起拖),43,Hadoop平臺,Hive，數據倉庫，支持提取、查詢、分析(英文意為：蜂房，如同在大數據花園中采集花粉釀制蜂蜜),44,Hadoop平臺,Pig，數據流處理語言，提供編程接口(豬，懶惰而又渾身是寶，伸伸懶腰，不用費九牛二虎之力就能完成所需的數據操作),,,,45

20、,Hadoop平臺,Mahout，數據挖掘(英文原意：騎象人，馴象人。分布式機器學習算法的集合),46,Hadoop平臺,Flume，日志收集工具(英文原意：水管，日志數據如同水管中的涓涓細流匯集到大數據平臺),47,Hadoop平臺,Sqoop，關系數據ETL工具(數據搬運工，完成外部數據和大數據平臺中的數據的“搬運”),,Hadoop平臺,ZooKeeper，分布式協作服務(英文原意：動物園管理員),49,大數據帶來的機遇與

21、挑戰(zhàn),第二章,,50,大數據改變生活,51,。,大數據對政府、金融機構、企業(yè)來說，象空氣一樣不可或缺！,讓我們先看看一些生活中的例子,一段小視頻,52,消費大數據,53,亞馬遜 “預測式發(fā)貨”的新專利，可以通過對用戶數據的分析，在他們還沒有下單購物前，提前發(fā)出包裹。 這項技術可以縮短發(fā)貨時間，從而降低消費者前往實體店的沖動。從下單到收貨之間的時間延遲可能會降低人們的購物意愿，導致他們放棄網上購物。 所以，亞馬

22、遜可能會根據之前的訂單和其他因素，預測用戶的購物習慣，從而在他們實際下單前便將包裹發(fā)出。根據該專利文件，雖然包裹會提前從亞馬遜發(fā)出，但在用戶正式下單前，這些包裹仍會暫存在快遞公司的轉運中心或卡車里。 亞馬遜為了決定要運送哪些貨物，亞馬遜可能會參考之前的訂單、商品搜索記錄、愿望清單、購物車，甚至包括用戶的鼠標在某件商品上懸停的時間。,,大數據+政治,54,奧巴馬大選中，奧巴馬背后的數據分析團隊一直在收集、存儲和分析選民數據。

23、 在大選中，奧巴馬競選陣營的高級助理們決定將參考這一團隊所得出的數據分析結果來制定下一步的競選方案。利用在競選中可獲得的選民行動、行為、支持偏向方面的大量數據。 比如，在東海岸找到一位對女性群體具備相同號召力的名人，從而復制“克魯尼效應”并為奧巴馬籌集競選資金。 “Twitter的政治指數”提供了一個衡量社會化媒體平臺的用戶如何評價候選人的方式。奧巴馬積極的情緒指數是59，而羅姆尼的只有53,證監(jiān)會大數據,5

24、5,回顧“老鼠倉”的查處過程，在馬樂一案中，“大數據”首次介入。深交所此前通過“大數據”查出的可疑賬戶高達300個。 實際上，早在2009年，上交所曾經有過利用“大數據”設置“捕鼠器”的設想。通過建立相關的模型，設定一定的指標預警，即相關指標達到某個預警點時監(jiān)控系統(tǒng)會自動報警。 而此次在馬樂案中亮相的深交所的“大數據” 監(jiān)測系統(tǒng)，更是引起了廣泛關注。深交所有幾十人的監(jiān)控室，設置了200多個指標用于監(jiān)測估計，一旦

25、出現股價偏離大盤走勢，深交所利用大數據查探異動背后是哪些人或機構在參與。,馬樂，博時基金明星基金經理，在任期間先于、同期或稍晚于其管理的“博時精選”基金賬戶買入相同股票76只，累計成交金額高達10.5億余元，從中非法獲利1883萬余元,金融交易大數據,56,量化交易，程序化交易，高頻交易是大數據應用比較多的領域。 全球2/3的股票交易量是由高頻交易所創(chuàng)造的，參與者總收益每年高達80億美元。其中，大數據算法被用來作出交易

26、決定?，F在，大多數股權交易都是通過大數據算法進行，這些算法越來越多地開始考慮社交媒體網絡和新聞網站的信息來在幾秒內做出買入和賣出的決定。當一個產品可以在多個交易所交易時，會形成不同的定價，在這當中，誰能夠最快地捕捉到同一個產品在不同交易所之間的顯著價差，誰就能捕捉到瞬間套利機會，技術成為了重要因素。,,制造業(yè)大數據,57,在摩托車生產廠商哈雷·戴維森公司位于賓尼法尼亞州約克市新翻新的摩托車制造廠，軟件不停的在記錄著微小的制

27、造數據，如噴漆室風扇的速度等等。當軟件察覺風扇速度、溫度、濕度或其它變量脫離規(guī)定數值，它就會自動調節(jié)機械。哈雷·戴維森同時還使用軟件，還尋找制約公司每86秒完成一臺摩托車制造工作的瓶頸。最近，這家公司的管理者通過研究數據，認為安裝后擋泥板的時間過長。通過調整工廠配置，哈雷·戴維森提高了安裝該配件的速度。 美國一些紡織及化工生產商，根據從不同的百貨公司POS機上收集的產品銷售速度信息，將原來的18周送貨速度減

28、少到3周，這對百貨公司分銷商來說，能以更快的速度拿到貨物，減少倉儲。對生產商來說，積攢的材料倉儲也能減少很多。,58,谷歌基于每天來自全球的30多億條搜索指令設立了一個系統(tǒng)，這個系統(tǒng)在2009 年甲流爆發(fā)之前就開始對美國各地區(qū)進行“流感預報”，并推出了“谷歌流感趨勢”服務。谷歌在這項服務的產品介紹中寫道：搜索流感相關主題的人數與實際患有流感癥狀的人數之間存在著密切的關系。雖然并非每個搜索“流感”的人都患有流感，但谷歌發(fā)現了一些檢索詞

29、條的組合并用特定的數學模型對其進行分析后發(fā)現，這些分析結果與傳統(tǒng)流感監(jiān)測系統(tǒng)監(jiān)測結果的相關性高達97%。這也就表示，谷歌公司能做出與疾控部門同樣準確的傳染源位置判斷，并且在時間上提前了一到兩周?！?,醫(yī)療大數據,能源大數據,59,國際大石油公司一直都非常重視數據管理。如雪佛龍公司將5萬臺桌面系統(tǒng)與1800個公司站點連接，消除煉油、銷售與運輸“下游系統(tǒng)”中的重復流程和系統(tǒng)，每年節(jié)省5000萬美元，過去4年已獲得了凈現值約為2億美元的回

30、報。準確預測太陽能和風能需要分析大量數據，包括風速、云層等氣象數據。丹麥風輪機制造商維斯塔斯( Vestas Wind Systems)，通過在世界上最大的超級計算機上部署IBM大數據解決方案，得以通過分析包括PB量級氣象報告＼潮汐相位、地理空間、衛(wèi)星圖像等結構化及非結構化的海量數據，優(yōu)化風力渦輪機布局，有效提高風力渦輪機的性能，為客戶提供精確和優(yōu)化的風力渦輪機配置方案不但幫助客戶降低每千瓦時的成本，并且提高了客戶投資回報估計的準確

31、度，同時它將業(yè)務用戶請求的響應時間從幾星期縮短到幾小時。,交通大數據,60,UPS最新的大數據來源是安裝在公司4.6萬多輛卡車上的遠程通信傳感器，這些傳感器能夠傳回車速、方向、剎車和動力性能等方面的數據。收集到的數據流不僅能說明車輛的日常性能，還能幫助公司重新設計物流路線。大量的在線地圖數據和優(yōu)化算法，最終能幫助UPS實時地調配駕駛員的收貨和配送路線。該系統(tǒng)為UPS減少了8500萬英里的物流里程，由此節(jié)約了840萬加侖的汽油。,,,文

32、化傳媒大數據,61,與傳統(tǒng)電視劇有別，《紙牌屋》是一部根據“大數據”制作的作品。制作方Netflix是美國最具影響力的影視網站之一，在美國本土有約2900萬的訂閱用戶。Netflix成功之處在于其強大的推薦系統(tǒng)Cinematch，該系統(tǒng)基于用戶視頻點播的基礎數據如評分、播放、快進、時間、地點、終端等，儲存在數據庫后通過數據分析，計算出用戶可能喜愛的影片，并為他提供定制化的推薦。Netflix發(fā)布的數據顯示，用戶在Netflix上每天

33、產生3000多萬個行為，比如暫停、回放或者快進，同時，用戶每天還會給出400萬個評分，以及300萬次搜索請求。Netflix遂決定用這些數據來制作一部電視劇，投資過億美元制作出《紙牌屋》。Netflix發(fā)現，其用戶中有很多人仍在點播1991年BBC經典老片《紙牌屋》，這些觀眾中許多人喜歡大衛(wèi)·芬奇，觀眾大多愛看奧斯卡得主凱文·史派西的電影，由此Netflix邀請大衛(wèi)·芬奇為導演，凱文·史派西為主

34、演翻拍了《紙牌屋》這一政治題材劇。2013年2月《紙牌屋》上線后，用戶數增加了300萬，達到2920萬。,航空大數據,62,Farecast 已經擁有驚人的約2000億條飛行數據記錄。用來推測當前網頁上的機票價格是否合理。作為一種商品，同一架飛機上每個座位的價格本來不應該有差別。但實際上，價格卻千差萬別，其中緣由只有航空公司自己清楚。 Farecast預測當前的機票價格在未來一段時間內會上漲還是下降。這個系統(tǒng)需要分析所有特定航線

35、機票的銷售價格并確定票價與提前購買天數的關系。 Farecast 票價預測的準確度已經高達75％，使用Farecast 票價預測工具購買機票的旅客，平均每張機票可節(jié)省50美元。,63,64,機遇——大數據技術促進國家和社會發(fā)展,大數據技術的運用前景是十分光明的。當前，我國正處在全面建成小康社會征程中，工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)化、農業(yè)現代化任務很重，建設下一代信息基礎設施，發(fā)展現代信息技術產業(yè)體系，健全信息安全保障體系，推進信息網絡技術

36、廣泛運用，是實現四化同步發(fā)展的保證。大數據分析對我們深刻領會世情和國情，把握規(guī)律，實現科學發(fā)展，做出科學決策具有重要意義，我們必須重新認識數據的重要價值。,64,大數據所能帶來的巨大商業(yè)價值，被認為將引領一場足以與20世紀計算機革命匹敵的巨大變革。大數據正在對每個領域都造成影響，包括商業(yè)、經濟等領域。大數據正在促生新的藍海，催生新的經濟增長點，正在成為企業(yè)競爭的新焦點。,網民和消費者的界限正在變得模糊，無處不在的智能終端，隨時在線的網絡

37、傳輸，互動頻繁的社交網絡讓以往只是網頁瀏覽者的網民的面孔從模糊變得清晰，企業(yè)第一次有機會進行大規(guī)模的精準化的消費者行為研究：作為保持著持續(xù)變革欲望的企業(yè)，主動地擁抱這種變化，從戰(zhàn)略到戰(zhàn)術層而開始自我的蛻變和進化將會讓他們更加適應這個新的時代，大數據藍海成為未來競爭的制高點。,,機遇——大數據藍海成為企業(yè)競爭的新焦點,65,66,機遇——大數據時代呼喚創(chuàng)新型人才,蓋特納咨詢公司預測大數據將為全球帶440萬個IT新崗位和上千萬個非IT崗位。

38、麥肯錫公司預測美國到2018年需要深度數據分析人才44萬--49萬，缺口14萬--19萬人；需要既熟悉本單位需求又了解大數據技術與應用的管理者150萬，這方面的人才缺口更大。中國是人才大國，但能理解與應用大數據的創(chuàng)新人才卻是稀缺資源。,66,大數據帶來的機遇與挑戰(zhàn),第二章,,67,68,今天，大數據似乎成了“靈丹妙藥”，“包治百病”，無所不能。但千萬別把“大數據”用做解決世界上所有問題的全能辦法，無論是管理城市到消除貧困，制止恐怖襲擊

39、、疾病流行到拯救地球環(huán)境等，以為有了“大數據”，就沒有解決不了的問題，這也是一種誤解。人類的思想、個人的文化和行為模式、不同國家及社會的存在發(fā)展都非常復雜、曲折和獨特，顯然不能全部由計算機來“數字自己說話”。無論到何時，其實都還是人在思考和“說話”。,當你有了錘子，好像什么問題都看上去像釘子！,大數據的挑戰(zhàn),摘自工程院院士鄔賀銓的報告,大數據的挑戰(zhàn),PRISM,,稅務管理的機會與挑戰(zhàn),需要關注的問題： 稅源數據獲取是一切

40、工作的基礎！ 新模式推廣的方式轉變——如何由“抓管理”變化為“抓管理、重服務”？,稅務管理的機會與挑戰(zhàn),稅務管理未來展望,大數據在稅務中的應用,第三章,75,讓我們先看看一些實際應用的例子,一段小視頻,76,財稅稅源交易信息采集系統(tǒng)對企業(yè)和消費者的服務和價值,系統(tǒng)建設的理念和準則,77,財稅物聯網系統(tǒng)示意圖,78,,,手機,手機,,MAC,,MAC,定位設備,定位設備,商家,財稅管理部門,用戶群,手機,,稅源數據采集系統(tǒng)拓

41、撲圖,,GAG –交易數據采集設備,服務轉發(fā)器,多功能數據接收器,#{商店名稱}會員:#{會員}收銀員:#{收銀員}流水號:#{流水號}交易時間:#{交易時間}--------------------------------商品 條碼 單價 數量 小計--------------------------------#item#{商品名稱} #{導購員}#{條碼} #{單價} #{數量} #{小計}#item

42、--------------------------------總件數:#{總件數}整單折扣:#{整單折扣}付款方式:#{付款方式}總計:#{總計} 實收:#{實收} 找零:#{找零}--------------------------------聯系電話:#{聯系電話}聯系地址:#{聯系地址}--------------------------------請當面點清所購商品和找零，并保管好收銀小票以做開發(fā)票，退換

43、貨憑證，謝謝惠顧！歡迎下次光臨--------------------------------,稅源數據采集——交易明細數據,稅源采集——交易關聯數據,詳細內容請點擊,ST850 服務轉發(fā)器,ST600 服務轉發(fā)器,交易數據獲取核心設備——服務轉發(fā)器,82,交易數據獲取核心設備——服務轉發(fā)器,83,刷卡,,掃描商品,,手機APP推送訂單,,現金結賬,,手機APP推送賬單,,平臺系統(tǒng)——多種交易流程支持,示例：手機交易流程,靈活支持多

44、種交易流程，完成交易數據獲取。,,商家信息→實體店管理→操作,平臺系統(tǒng)后臺—查看商家詳細信息,平臺系統(tǒng)后臺——查看商家交易信息,平臺系統(tǒng)后臺——查看交易關聯詳細信息,提供給商家的整合營銷數據服務,以城市商業(yè)綜合體為例：,88,場內即時ＡPP Message信息誘導基于位置的商家優(yōu)惠信息誘導基于位置的品牌產品激勵信息誘導收銀臺服務客戶互動屏誘導賬單即時省錢誘導會員綜合服務誘導結賬票據追加信息誘導掃描票據二維碼成為會員獲取獎勵

45、,線下會員發(fā)展——基于移動身份的會員發(fā)展,89,在店中經營你的消費者,90,個性化店面客顯屏個性化推薦個性化陳列基于購買商品的營銷歷史消費商品基于消費整體的營銷好友推薦基于支付方式的營銷店家吆喝個性化誘導,離店狀態(tài)經營你的消費者,91,平臺系統(tǒng)后臺——稅源數據分析,平臺系統(tǒng)后臺——稅源數據分析,提供電子發(fā)票管理手機發(fā)送發(fā)票信息管理發(fā)票信息錄入交易單據憑證管理,Gooagoo 服務轉發(fā)器,商戶自有POS,發(fā)票打印機

46、,發(fā)票管理,內屏：用戶手機傳送的發(fā)票信息+發(fā)票信息錄入+交易單據信息,打印發(fā)票,,發(fā)票業(yè)務模塊,94,電子發(fā)票,95,電子發(fā)票,支持電子發(fā)票的生成、存儲、 核對、打印。,96,,,,發(fā)票自助和優(yōu)惠券、停車券申領,發(fā)票打印服務停車券打印服務優(yōu)惠憑證打印服務商品、品牌、店鋪查詢服務積分查詢服務,與消費者互動支持手機二維碼互動支持手機精細聲波 互動支持NFC、RFID會員卡互動支持磁條卡、IC卡等會員卡互動,發(fā)票業(yè)務模塊——自

47、助打印,97,優(yōu)惠券分享掃二維碼將該筆交易優(yōu)惠券直接分享朋友圈（無需關注電商賬號）電子賬單下發(fā)關注電商微信賬號的用戶自動下發(fā)詳細賬單非關注用戶掃二維碼獲取賬單，并可直接分享朋友圈產品和服務分享產品和服務評論關聯產品分享基于微信的逛伴群品牌逛伴群零售商家逛伴群,輕松進行社交內容分發(fā),,,我在菱角湖萬達廣場用萬匯卡優(yōu)惠了50元，太贊了！,微信互動模塊,98,當前,大數據的應用只是冰山一角,絕大部分隱藏在表面之下。未