随着数据在现代企业中变得日益重要，对有效数据治理的需求也变得至关重要。云服务器提供了一个强大的平台，可以支持复杂的数据治理计划，从而帮助组织从其数据资产中获得最大价值。
本文将深入探讨云服务器数据治理的概念，其益处、最佳实践以及实施考虑因素。我们还将探讨领先的云服务提供商（如 AWS、Azure 和 Google Cloud）如何通过其云平台支持数据治理。
什么是云服务器数据治理？
云服务器数据治理是一个过程，包括对在云服务器环境中存储、处理和
云服务器数据治理最佳实践
以下是一些云服务器数据治理的最佳实践：
- 建立明确的数据治理框架：定义数据治理的范围、目标和责任。
- 使用数据治理工具：利用自动化工具来简化数据分类、数据质量管理和数据安全控制。
AWS 提供一系列数据治理服务，包括 AWS Glue（用于数据集成和编目）、AWS Lake Formation（用于数据湖治理）和 AWS Data Governance（用于中央数据治理）。
Azure
Azure 提供 Azure Data Catalog（用于数据发现和分类）、Azure Data Lake Storage（用于数据湖治理）和 Azure Purview（用于综合数据治理）等数据治理服务。
Google Cloud
Google Cloud 提供 Google Cloud Data Catalog（用于数据发现和分类）、Google Cloud Data Lake（用于数据湖治理）和 Google Cloud Data Governance（用于综合数据治理）等数据治理服务。
结论
云服务器数据治理是有效管理和利用云服务器数据资产的关键。通过实施云服务器数据治理，组织可以从数据混乱中创造有序，从而提高数据质量、增强数据安全、提高合规性、降低成本，并改善决策制定。
了解不同云服务提供商的数据治理功能，并选择最适合组织需求的平台和工具，对于成功实施云服务器数据治理至关重要。
通过遵循云服务器数据治理的最佳实践和持续改进，组织可以实现其数据治理目标，并释放其数据资产的全部潜力。
大数据时代已经到来,什么是大数据
大数据时代已经到来,什么是大数据大数据时代已经到来,你了解吗？什么是大数据？一、大数据出现的背景进入2012年，大数据(big data)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的证券公司等写进了投资推荐报告。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识 到数据对企业的重要性。
大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的 挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日， 却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
大数据在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。
这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量，大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。
二、什么是大数据？信息技术领域原先已经有“海量数据”、“大规模数据”等概念，但这些概念只着眼于数据规模本身，未能充分反映数据爆发背景下的数据处理与应用需求，而“大数据”这一新概念不仅指规模庞大的数据对象，也包含对这些数据对象的处理和应用活动，是数据对象、技术与应用三者的统一。
1、大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据对象既可能是实际的、有限的数据集合，如某个政府部门或企业掌握的数据库，也可能是虚拟的、无限的数据集合，如微博、微信、社交网络上的全部信息。
大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
从数据的类别上看，“大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。
它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
亚马逊网络服务(AWS)、 大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。
研发小组对大数据的定义：“大数据是最大的 宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。
”Kelly说：“大数据是可能不包含所有的 信息，但我觉得大部分是正确的。
对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。
2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。
适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
3、大数据应用，是 指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。
对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务 需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。
惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才 能充分实现大数据的价值。
当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。
大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。
最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。
这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
三、大数据的类型和价值挖掘方法1、大数据的类型大致可分为三类：1)传统企业数据（Traditionalenterprisedata）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
2)机器和传感器数据（Machine-generated/sensor data）：包括呼叫记录（CallDetail Records），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。
3)社交数据（Socialdata）：包括用户行为记录，反馈数据等。
如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。
2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
四、大数据的特点业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
具体来说，大数据具有4个基本特征：1、是数据体量巨大数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量; 网络资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。
有资料证实，到目前 为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。
2、是数据类别大和类型多样数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化 数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。
现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
3、是处理速度快在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。
数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
4、是价值真实性高和密度低数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
五、大数据的作用1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。
云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。
通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
大数据具有催生社会变革的能量。
但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。
2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。
在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。
在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各 行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。
对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费 者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作 用。
4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。
在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
六、大数据的商业价值1、对顾客群体细分“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。
瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。
云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。
2、模拟实境运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。
现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。
Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。
云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。
交易过程、产品使用和人类行为都可以 数据化。
“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案 投入回报最高。
3、提高投入回报率提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。
“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。
4、数据存储空间出租企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。
具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用 户两大类。
主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。
目前已有多个公司推出相应服务，如亚 马逊、网易、诺基亚等。
运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。
5、管理客户关系客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失 率、提高客户消费等。
对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。
不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。
比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新 产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。
6、个性化精准推荐在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分 析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。
以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。
通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。
在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。
运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。
7、数据搜索数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。
我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。
其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。
运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。
典型应用如中国移动的“盘古搜索”。
七、大数据对经济社会的重要影响1、能够推动实现巨大经济效益比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。
预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。
2、能够推动增强社会管理水平大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。
欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。
3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。
1) 由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对 计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。
例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的 干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。
2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。
简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。
所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。
八、总结不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：1)手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。
3)既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1)拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；2)还未有被大数据触及过的业务领域。
这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。
大 数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。
为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不 断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于 数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。
如何应用区块链模式(什么是区块链,又如何应用)
区块链技术如何运用到实际场景中？
近日，中央网信办、中央宣传部、国务院办公厅等18个部门和单位联合印发《关于组织申报区块链创新应用试点的通知》（以下简称《通知》），宣布将在实体经济、社会治理、民生服务、金融科技4大类16个领域，组织开展国家区块链创新应用试点行动。
《通知》明确，到2023年年底形成一批可复制、可推广的区块链创新应用典型案例和做法经验，进一步发挥区块链在促进数据共享、优化业务流程、降低运营成本、提升协同效率、建设可信体系等方面的作用，助力网络强国、数字中国建设。
区块链作为数字经济时代的产物。
自2019年10月24日，中共中央政治局第十八次集体学习时强调“要把区块链作为核心技术和自主创新的重要突破口，加快推动区块链技术和产业创新发展”后，近两年来，我国区块链产业迎来了飞速发展。
易保全作为国内最早一批将区块链技术成熟应用到各个产业领域的企业，同时也是2018年工信部工业互联网（唯一区块链）示范项目和2019国家网信办（首批）区块链备案企业，并在2019年、2020年两次入选中国区块链技术创新典型企业和获得2020全球区块链大赛创新应用二等奖，区块链资质和实力备受认可。
易保全从2014年起，就开始深耕区块链的底层技术研发和应用创新，首创“区块链+司法+应用”的模式，推出了电子数据存证领域的“保全链”、电子签约领域的“君子签”、互联网司法领域的“仲证宝”、知识产权保护领域的“微版权”等多个知名品牌。
易保全基于区块链底层技术，结合自主发明专利，联合公证处、司法鉴定所、仲裁委、法院、版权保护中心、工信部等权威机构组建联盟区块链“保全链开放平台”，保障电子数据从一产生就会通过区块链同步存证到20+权威机构节点上，即时固化内容，保障链上的每个节点都可以实现数据信息实时互通，存证数据不可篡改。
区块链的应用模式
我认为区块链应用可以划分为三种模式:
1)构建生态化的商业协同。
简称C，重点是Colliboration,要点区分清生态中的主要角色，设计好基于角色的激励机制。
如果协同做的好，就成了自生态化的组织DAO(de-centralizedautonomoueorganization)。
这是最理想场景，当然在实际场景中，完全的去中心化不是很现实，区块链生态可以有中心，甚至可以基于已经成熟的商业组织，通过构建生态圈层的模式，在不改变企业核心的产品和服务模式情况下，淡化企业的利益边界，同外部资源形成灵活的协同。
2)建立跨组织的数据和流程联通。
简称D，数据的共享是这一模式的核心。
基于数字的共享，实现流程链接，从而实现商业自动化，或者自动化的价值迭代。
这也就是通常讲的区块链同AI的结合。
AI需要数据和自动化的迭代。
区块链是实现数据共享的基础。
3)与资产交易相关，简称T，通过数字化映射，实现资产交易和管理的新模式，尤其是提升透明度，和交易效率。
区块链带来的信用成本的降低，可以降低交易的颗粒度，带来更好的资产流动性，而且还可以把之前不能兑现的微价值聚合利用起来。
区块链的分布式交易模式使得endtoend的交易可以自主设计，更灵活。
我个人认为CDT就是区块链应用的主要范型。
如何在新零售中运用区块链？
首先，利用区块链技术将不同商品流通的参与主体的供应链和区块链存储系统相连接。
其中包括原产地、生产商、渠道商、零售商、品牌商和消费者。
使每一个参与者信息在区块链的系统中可查可看。
其次在区块链联盟链的运营商，大致分为以下几项：联盟链、自动化、可视化、数据效率、跨链桥接，每一个环节都一整套的运行机制，数据链信息具有全面性、自动化、公开化、高效性、合理性和联动性。
这种运行管理机制更加具有科学性和合理性。
尤其是在食品行业，以牛肉为例，通过所购买牛肉的惟一溯源编码，消费者清楚地了解所购牛肉的真伪、全程追溯信息，极大提升信任。
同时，通过大数据舆情帮助企业开展品牌文化宣传等智慧营销活动，实现企业和消费者收益最大化。
最后，基于零售行业天然具有交易数据碎片化、交易节点多样化、交易网络复杂化的显著特点，商品生产、流通、交付等信息的采集、存储和整合是端到端的零售供应链管理的核心命题。
宏桥科技运用区块链取代现有跨境贸易流程中的纸质模式，通过可信交易数据的完整性和关联性，形成链上数据的闭环自证能力。
提升跨境贸易中的审单速度和流程运转效率。
海关可直接管理跨境贸易全流程，实时审阅交易过程，可快速、准确分析与管控风险。
如何定义区块链？区块链的应用场景有哪些？
现在很多人认为区块链是一种万能的技术，无所不能，多少有点把区块链技术神话了！
在区块链技术的定义上，美国学者梅兰妮斯万在其著作《区块链：新经济蓝图及导读》定义区块链技术是一种公开透明的、去中心化的数据库。
区块链定义：狭义VS广义
至于区块链技术的应用场景，自然要结合区块链具有的区别于其他技术体系的特点来说。
区块链技术特点包括：
区块链是一个分布在全球各地、能够协同运转的数据库存储系统，区别于传统数据库运作——读写权限掌握在一个公司或者一个集权手上（中心化的特征），区块链认为，任何有能力架设服务器的人都可以参与其中。
来自全球各地的掘金者在当地部署了自己的服务器，并连接到区块链网络中，成为这个分布式数据库存储系统中的一个节点；一旦加入，该节点享有同其他所有节点完全一样的权利与义务（去中心化、分布式的特征）。
与此同时，对于在区块链上开展服务的人，可以往这个系统中的任意的节点进行读写操作，最后全世界所有节点会根据某种机制的完成一次又依次的同步，从而实现在区块链网络中所有节点的数据完全一致。
今年初，区块链这一名词开始进入大家的生活中，上至国家领导，下至跳广场舞的大妈都知道这个名词，这一名词的广泛被知是由比特币带来的。
众所周知，比特币最初的几十个只能换一个披萨到巅峰时候的多美金一个，暴涨了何止千倍，由此也造福了一大批土豪，目前有区块链技术产生的虚拟货币日渐走入大家的生活，许多人都加入了炒币行列，经常听人说，买对百倍币，单车变跑车，一币一嫩模，可想而知，其中是多么的吸引人。
08年开始，各种应用于区块链技术的游戏也火爆了起来，诸如养成类（网络莱茨狗，360区块猫），挖矿类（网易星球，虚拟地球，公信宝），这些以区块链的名义吸引着大家的加入，当然也不乏一些确实靠谱的，这就需要大家仔细辨别了。
区块链(Blockchain)是一种将数据区块有序连接，并以密码学方式保证其不可篡改、不可伪造的分布式账本(数据库)技术。
通俗的说，区块链技术可以在无需第三方背书情况下实现系统中所有数据信息的公开透明、不可篡改、不可伪造、可追溯。
区块链作为一种底层协议或技术方案可以有效地解决信任问题，实现价值的自由传递，在数字货币、金融资产的交易结算、数字政务、存证防伪数据服务等领域具有广阔前景。
数字货币
在经历了实物、贵金属、纸钞等形态之后，数字货币已经成为数字经济时代的发展方向。
相比实体货币，数字货币具有易携带存储、低流通成本、使用便利、易于防伪和管理、打破地域限制，能更好整合等特点。
比特币技术上实现了无需第三方中转或仲裁，交易双方可以直接相互转账的电子现金系统。
2019年6月互联网巨头Facebook也发布了其加密货币天秤币(Libra)白皮书。
无论是比特币还是Libra其依托的底层技术正是区块链技术。
我国早在2014年就开始了央行数字货币的研制。
我国的数字货币DC/EP采取双层运营体系：央行不直接向社会公众发放数字货币，而是由央行把数字货币兑付给各个商业银行或其他合法运营机构，再由这些机构兑换给社会公众供其使用。
2019年8月初，央行召开下半年工作电视会议，会议要求加快推进国家法定数字货币研发步伐。
金融资产交易结算
区块链技术天然具有金融属性，它正对金融业产生颠覆式变革。
支付结算方面，在区块链分布式账本体系下，市场多个参与者共同维护并实时同步一份“总账”，短短几分钟内就可以完成现在两三天才能完成的支付、清算、结算任务，降低了跨行跨境交易的复杂性和成本。
同时，区块链的底层加密技术保证了参与者无法篡改账本，确保交易记录透明安全，监管部门方便地追踪链上交易，快速定位高风险资金流向。
证券发行交易方面，传统股票发行流程长、成本高、环节复杂，区块链技术能够弱化承销机构作用，帮助各方建立快速准确的信息交互共享通道，发行人通过智能合约自行办理发行，监管部门统一审查核对，投资者也可以绕过中介机构进行直接操作。
数字票据和供应链金融方面，区块链技术可以有效解决中小企业融资难问题。
目前的供应链金融很难惠及产业链上游的中小企业，因为他们跟核心企业往往没有直接贸易往来，金融机构难以评估其信用资质。
基于区块链技术，我们可以建立一种联盟链网络，涵盖核心企业、上下游供应商、金融机构等，核心企业发放应收账款凭证给其供应商，票据数字化上链后可在供应商之间流转，每一级供应商可凭数字票据证明实现对应额度的融资。
数字政务
区块链可以让数据跑起来，大大精简办事流程。
区块链的分布式技术可以让政府部门集中到一个链上，所有办事流程交付智能合约，办事人只要在一个部门通过身份认证以及电子签章，智能合约就可以自动处理并流转，顺序完成后续所有审批和签章。
区块链发票是国内区块链技术最早落地的应用。
税务部门推出区块链电子发票“税链”平台，税务部门、开票方、受票方通过独一无二的数字身份加入“税链”网络，真正实现“交易即开票”“开票即报销”——秒级开票、分钟级报销入账，大幅降低了税收征管成本，有效解决数据篡改、一票多报、偷税漏税等问题。
扶贫是区块链技术的另一个落地应用。
利用区块链技术的公开透明、可溯源、不可篡改等特性，实现扶贫资金的透明使用、精准投放和高效管理。
存证防伪
区块链可以通过哈希时间戳证明某个文件或者数字内容在特定时间的存在，加之其公开、不可篡改、可溯源等特性为司法鉴证、身份证明、产权保护、防伪溯源等提供了完美解决方案。
在知识产权领域，通过区块链技术的数字签名和链上存证可以对文字、图片、音频视频等进行确权，通过智能合约创建执行交易，让创作者重掌定价权，实时保全数据形成证据链，同时覆盖确权、交易和维权三大场景。
在防伪溯源领域，通过供应链跟踪区块链技术可以被广泛应用于食品医药、农产品、酒类、奢侈品等各领域。
数据服务
区块链技术将大大优化现有的大数据应用，在数据流通和共享上发挥巨大作用。
未来互联网、人工智能、物联网都将产生海量数据，现有中心化数据存储(计算模式)将面临巨大挑战，基于区块链技术的边缘存储(计算)有望成为未来解决方案。
再者，区块链对数据的不可篡改和可追溯机制保证了数据的真实性和高质量，这成为大数据、深度学习、人工智能等一切数据应用的基础。
最后，区块链可以在保护数据隐私的前提下实现多方协作的数据计算，有望解决“数据垄断”和“数据孤岛”问题，实现数据流通价值。
针对当前的区块链发展阶段，为了满足一般商业用户区块链开发和应用需求，众多传统云服务商开始部署自己的BaaS(“区块链即服务”)解决方案。
区块链与云计算的结合将有效降低企业区块链部署成本，推动区块链应用场景落地。
未来区块链技术还会在慈善公益、保险、能源、物流、物联网等诸多领域发挥重要作用。
“区块链”这三个字在刚刚过去的春节彻底被点燃，风头盖过了一切事物，有人说这是新时代的到来，过去的已成为古典的，还有人说一切都是炒作，终究是个泡沫。
其实区块链技术并不是一个新生的概念，早在过去两年就已经开始被应用到很多行业之中，比如电子签名。
近日，第三方电子签名平台e签宝向新芽NewSeed透露了区块链应用的最新进展。
目前，区块链技术在e签宝产品中主要应用于存证和出证两方面，应用的场景包括版权保护、在线签约、网页取证、电话录音、邮箱存证等方面。
以网络作品维权举例，由于网络维权一般采用事后取证的方式，并没有在证据产生的过程中进行实时确权，所以整个确权过程耗时长，取证难度大、成本高，举证、溯源都异常困难，没办法满足网络作品传播快、数量多的特点。
e签宝的基于时间戳+区块链的知识产权保护新方案，从用户进行实名认证开始，就实时固化过程中产生的电子数据，并通过同步于国家授时中心的时间源服务，给网络作品加盖具有法律效力的时间戳，证明电子文件在某个时间段没有被篡改。
而区块链技术则可以在网络中建立点对点的信任，确保所有的区块链节点都能记录完整的版权确权和交易记录，并且可以溯源，真正实现防抵赖防篡改，实现了一种分布式的信任基础设施。
创始人兼CEO金宏洲认为，去中心化的区块链技术的应用大大提高了数据存证、出证的工作效率，以及当事人的身份可信度，降低了信任成本，但并不能取代原先的中心化的公钥加密技术，两者应是互为补充的状态，通过这两者的搭配，从而为用户提供实时、可靠的确权方案。
接下来，e签宝也将着重建设基于区块链技术的智能合约平台，金宏洲表示，数据存证、出证只是基于区块链技术的比较粗浅的应用，是实现区块链技术落地的第一步，而实现真正的智能合约则是第二步。
“智能合约不能简单的理解为电子合同，它指的是一种过程，从合约的缔结到确认再到最后的执行。
”金宏洲解释道。
从技术层面看区块链并不是一门全新的技术，而是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法、智能合约等计算机技术的新型应用模式。
具体而言，区块链技术是一种通过去中心化、高信任的方式集体维护一个可靠数据库的技术方案。
由于具有“去中心化”、“分布式数据存储”、“可追溯性”、“防篡改性”、“公开透明”等优势特点，区块链技术能够有效解决数据领域的数据真实性、安全性与开放性问题，通过建立可信任的数据管理环境，防范和避免各类数据造假、篡改、遗失等数据管理问题，促进数据的高效共享与应用。
实践探索过程中，区块链技术应用范围不断扩展，尤其公共资源交易领域，不断赋能公共资源交易管理服务。
促进交易数据共享和交易见证
促进交易数据共享
当前不同交易中心数据不互通，存在不同交易中心主体信息需要重复录入、评标过程投标人提供的场外业绩验证困难、同一人员重复担任项目经理排查难、交易主体失信成本低等问题。
建立基于区块链的跨地区的主体库可以很好地缓解上述问题。
基于区块链的分布式账本特性可有效保障数据的实时或准实时共享，可减少主体信息重复录入操作；利用区块链信息不可篡改可保障数据在链上流转过程的真实性，区域联盟内的投标人业绩直接取自链上数据使得假业绩无所遁形。
同时通过区块链的投标行为数据共享为“失信企业联合惩戒”工作的开展提供了数据基础。
基于区块链的交易见证
《关于深化公共资源交易平台整合共享的指导意见》（国办函〔2019〕41号）文件指出需优化见证、场所、信息、档案、专家抽取等服务。
但目前公共资源交易过程见证以人工现场见证为主，见证力度有限，对人力资源占用高，见证效果有限。
传统的数字化见证系统因其中心化特点事后数据容易被篡改，且数据在存储、迁移过程容易损坏或丢失，从安全性可用性上都存在一定缺陷。
利用区块链分布式、难篡改、可追溯的特点对每个交易环节产生的数据进行固化存证，通过时间戳技术、摘要算法、电子签名技术准确记录数据产生的时间、内容、数据来源。
根据区块链的技术特性对于简单的结构化数据可直接将数据保存在区块链上，对于非结构化的版式文件、视频、音频的等大文件通过区块链保存其摘要信息，原文件通过分布式文件存储服务进行保存。
当交易存在纠纷或者问题的时候，区块链可提供一套可信的交易过程数据，厘清交易主体各方的责任。
实现全环节风险防控、全过程可溯可查、全方位服务提升的目标。
促进电子保函费率合理化
促进投标企业金融服务和企业融资
促进电子保函费率合理化
目前电子投标保证金担保保函已在招投标领域有一定的应用，为投标企业解决了投标保证金方面的资金占用问题。
但因目前各家金融机构没有可靠的投标人历史投标行为数据，无法对不同投标人的违约风险进行判别，导致对投标人收取的担保服务都采用固定费率，使少部分违约风险高的投标人担保成本被分摊到大部分违约风险低的投标人身上，在一定程度上提高了大部分投标人保函费率。
目前是否使用电子保函由投标人自主选择，而费率又是投标人的主要选择依据，若通过区块链汇聚共享投标人履约记录，分析不同投标人履约风险，为不同投标人提供不同担保费率，既降低金融机构风险，又可降低大部分投标人的使用成本促进投标保函的使用，在一定程度上也可促进投标人重约定守信用，维护招投标市场秩序。
促进投标企业金融服务
投标人的投标行为分散在各个交易中心，单纯地将数据汇聚至一个中心化的信息系统又存在数据被篡改风险（不可信），有价值的投标人交易行为数据无法安全可靠地汇聚、共享。
通过区块链技术汇聚多个交易中心投标人，历史投标、中标、违约、违规等行为记录为金融机构对投标人的在招投标细分行业的信用评估提供数据支撑。
解决中标企业融资问题
传统的企业贷款主要通过评估企业偿债能力：抵押物、审计过的报表、持续性盈利等有要求，但是大多数中小企业根本拿不出这些“证明”，融资难、融资贵成为招投标活动中许多中小企业面临的问题。
使用过去的方法已经走不通了，要破解中小企业融资难问题，唯有依靠新技术和新工具。
借助区块链不可篡改的特点，汇聚多个交易中心一手业务数据，结合大数据分析技术构建可信投标人画像。
一方面提金融机构高风控水平，挖掘优质投标企业，另一方面为投标企业降低贷款门槛，优化服务体验。
借鉴供应链金融模式，招标人是政府部门、国家企事业单位具有很好信用的核心企业，中标人作为供应商获得的中标合同被金融机构认为是一种优质的资产向金融机构申请贷款。
传统纸质模式下存在订单合同造假风险且流程烦琐，中心化系信息系统又需要运营方有极强的权威性。
区块链的分布式账本及难篡改特点将有助于上述问题的解决，将招标人与投标人的合同签署及后续金融服务环节都在区块链上实现，既解决数据可信问题又降低了整个系统对中心化权威机构的依赖。
通过进一步分析我们发现目前国内企业赊销盛行，中标人上游供应商的资金缺口大，招标人的信用只能传递到中标人（中标合同无法拆分、转让），上游供应商无法获得金融机构优质贷款。
若将中标合同转换为链上“通证”，“通证”可拆分，持有“通证”的中标人可将部分或全部的凭证支付给上游供应商，实现可贴现、可融资。
链上“通证”可由一级供应商拆分流转至二级（和多级）供应商，从而让核心企业信用传递至多级供应商。
因赊销导致的供应商资金短缺问题得到解决，改善了营商环境；通过区块链进行价值传递，融资周期极大缩短；降低供应商贷款成本，有利于降低原材料或中间产品生产成本，并最终提高投标人的利润空间、间接的降低招标人的成本。
关于区块链，咱们可以想象成去中心化的管理形式以及技术处理方式。
我举个例子，你们家一共五口人，在如何安排工作以及处理家庭关系方面，一直都拿捏不好分寸。
于是，你们全家一起商量，干脆用投票等方式来解决问题。
那么这种投票解决问题的方式，可以叫做最初级的区块链。
去中心化，解决问题。
区块链可以有哪些应用场景呢？
事实上，我们很多家庭、很多组织，每天都在使用区块链管理形式
但，这种用于组织关系的区块链应用，并不能产生经济价值。
区块链在经济方面可以有哪些应用呢？
第一种，应用于税务存证、银行转账等
充分利用区块链的溯源功能，让所有的记录都可以随时调取查询
第二种，应用于企业经营管理
企业使用区块链管理形式，可以更好的解决企业发展的问题，让企业能够发展得更快、赚钱更多。
总结：区块链的应用场景包括税务、银行转账等，也可以应用于企业经营。
区块链的特征是分布式记账、去中心化，但最终的目的是要人与人之间的相处更加平等。
技术只有为人类价值服务才有意义，符合人类价值需求的技术才会发展起来，所以区块链符合人类对自由平等的追求，所以其成为主流的趋势是不可阻挡的。
目前玩区块链噱头的很多，基本上都是用于发币。
目前新推出的ono，是一款去中心化，自由的全球性的社交平台。
由于去中心化，你的聊天通信信息都是点对点的，其余人不可看。
也就是说，你的一言一行不再像现在在微信、qq、脸书一样被记录在案并被随时查阅，让你摆脱监视困扰。
其实任何一个领域都可利用区块链技术，以前需要第三方确认传递的信息都可在上完成，并在多个节点进行确认，很难(几乎不可能)删改。
目前区块链还属于起步阶段，技术还不够成熟，但同时也是较佳的进入时间。
区块链是一项去中心化的技术，目前互联网所能覆盖的产品，区块链均可应用其中。
目前呼声较高的应用行业为金融行业。
已经落地的应用为商品溯源，阿里和京东已经在使用区块链技术，对所售的部分商品进行全程溯源，消费者可以对所购买的商品进行追踪溯源。数字广告行业的区块链应用也不在少数，由于数字广告的流量欺诈每年导致的损失高达数百亿美金，所以目前已经出现了基于数字广告的区块链应用项目，比如DCAD，就是基于区块链技术的数字广告应用，主要解决的是流量欺诈的问题
未来，随着区块链技术的应用日趋成熟，会在很多行业得到应用，打造一个基于技术信任的新型生态模式
区块链是什么
如果用非专业术语解释区块链，区块链就是一个存放数据的地方，只不过在区块链中存放的数据安全可靠还不用人管，所以在互联网这个数据爆炸，信息爆炸的地方，能有这么一个地方，将会是神仙宝地一般。
区块链能干什么
如果当你问道区块链能干什么的时候，不如说什么应用需要用到区块链。
前面说区块链是一个安全的地方，那么，但凡是互联网上需要安全地保护数据的地方都需要用到区块链技术。
例如：
因为使用区块链技术可以更好低保户数据，现在的互联网，数据就是价值就是财富，因此价值保护和价值传输是互联网今后发展的方向，而区块链技术恰好能真正做到这一点。
如有不足，欢迎大家评论指正。
狭义来讲，区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。
参与交易的双方不需要知道对方是谁，也不需要第三方进行信任背书，只需要信任共同的算法就可以建立互信，直接交易。
它的特点就是去信任、去中心化，每个节点账本的毁坏对整个区块链没有影响，区块链运行点对点支付，没有一个可能会作弊的中心，安全性大大提高，整个交易网络从一个星型结构变成了点对点的P2P结构.
未来区块链会应用于很多领域，给人类生活带来极大影响。
从数字货币到证券与金融合约、医疗、游戏、人工智能、智能合约、物联网、电子商务、文件储存等等领域都可以进行广泛应用。
一、云存储
这个是统计了目前互联网上云存储的数据量，google的数量最大，也就8000PB,那如果把互联网上大家的闲置的分享出来呢？
星光云通过星光链打造区块链数据计算和存储湖,总存储量未来目标为P(约157.2864亿G)。
这将是阿里云1500PB的10倍以上！也是扩建后世界上最大存储湖泰州存储中心的4倍多。
二、医疗方面
我国大数据战略实施面临的五大挑战
我国大数据战略实施面临的五大挑战一、我国实施国家大数据战略的新成效近几年，在国家政策支持下，我国大数据战略取得多方面成效：一是产业集聚效应初步显现。
国家八个大数据综合实验区建设促进了具有地方特色产业集聚。
京津冀和珠三角跨区综合试验区，注重数据要素流通;上海、重庆、河南和沈阳试验区，注重数据资源统筹和产业集聚;内蒙的基础设施统筹发展，充分发挥能源、气候等条件，加快实现大数据跨越发展。
二是新业态新模式不断涌现。
我国在大数据应用方面位于世界前列，特别是在服务业领域，如基于大数据的互联网金融及精准营销迅速普及;在智慧物流交通领域，通过为货主、乘客与司机提供实时数据匹配，提升了物流交通效率。
三是与传统产业融合步伐加快。
铁路、电力和制造业等加快了运用信息技术和大数据的步伐。
高铁推出“高铁线上订餐”等服务，提升了乘客体验。
电力企业推广智能电表，提高了企业利润。
三一重工、航天科工、海尔等一批企业将自身积累的智能制造能力，向广大中小企业输出解决方案，着手建设工业互联网平台。
四是技术创新取得显著进展。
互联网龙头企业服务器单集群规模达到上万台，具备了建设和运维超大规模大数据平台的技术实力，并以云服务向外界开放自身技术服务能力和资源。
在深度学习、人工智能、语音识别等前沿领域，我国企业积极布局，抢占技术制高点。
五是产业规模快速增长。
2016年我国包括大数据核心软硬件产品和大数据服务在内的市场规模达到3100亿元。
预计2017年有望达到4185亿元。
未来2-3年市场规模的增长率将保持在35%左右。
未来5年，年均增长率将超过50%。
六是一批企业快速成长。
主要分为三类：一类是已经有获取大数据能力、具有一定国际影响力的公司，如网络、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头;二是以华为、浪潮、中兴、曙光、用友等为代表的电子信息通信厂商;三是以亿赞普、拓尔思、九次方等为代表的大数据服务新兴企业。
七是法治法规建设全面推进。
先后制定和出台《全国人大常委会关于加强网络信息保护的决定》《全国人大常委会关于加强网络信息保护的决定》《电信和互联网用户个人信息保护规定》《电话用户真实身份信息登记规定(部令第25号)》《中华人民共和国网络安全法》等文件，保障用户隐私和合法权益。
二、我国实施国家大数据战略面临的挑战一是数据权属不清晰，数据流通和利用混乱。
大数据带来了复杂的权责关系，产生数据的个人、企业、非政府组织和政府机构，拥有数据存取实际管理权的云服务提供商和拥有数据法律和行政管辖权的政府机构，在大数据问题上的法律权责不明确，数据产权承认和保护存在盲点，阻碍了数据有效流通。
二是数据爆炸式增长与数据有效利用矛盾突出。
当前面临的问题不是数据缺乏，而是数据快速增长与数据有效存储和利用之间矛盾日益突出。
数据呈爆炸式增长，每两年数据量翻10倍，而摩尔定律已接近极限，硬件性能提升难以应对海量数据增长。
三是企业与政府数据双向共享机制缺乏。
目前，我国政府、少数互联网企业和行业龙头企业掌握了大部分数据资源，但数据归属处于模糊状态，法律规定不明确，政府与企业数据资源双向共享不够。
四是发展一哄而上，存在过度竞争倾向。
截止2017年1月，全国37个省、市出台大数据发展规划，90%提出要统筹建设政府和行业数据中心，有12个省市提出建设面向全国的大数据产业中心，有14省(市)合计产值目标过2.8万亿元，远远超过工信部提出到2020年1万亿元大数据产值发展目标。
五是安全问题日益凸显。
截至2017年7月，全国共侦破侵犯公民个人信息案件和黑客攻击破坏案件1800余起，抓获犯罪嫌疑人4800余名，查获窃取的各类公民个人信息500多亿条。
乌克兰电力系统和伊朗核设施遭遇网络攻击，也给我国电力、石油、化工、铁路等重要信息系统安全敲响了警钟。
三、 更好实施我国国家大数据战略政策建议按照十九大精神，要着力推动大数据与实体经济深度融合，建设数字中国和智慧社会，实现网络强国的目标，需要从政府、企业、社会组织和个人等统筹推动国家大数据战略落实。
(一)完善机制与制度，更好发挥政府作用。
在体制机制方面，建议设立由国务院领导担任组长的国家大数据战略领导小组，负责组织领导、统筹协调全国大数据发展。
领导小组下设办公室和大数据专家咨询委员会。
在法规建设方面，加快制定《大数据管理条例》，鼓励行业组织制定和发布《大数据挖掘公约》和《大数据职业操守公约》，在条件成熟时启动《数据法》立法，明确数据权属，培育大数据市场，加快数据作为生产要素规范流通。
在产业政策方面，出台数字经济优惠政策，创新数字经济监管模式，加强重点人群大数据应用能力培训，创造更多就业。
在试点示范方面，在环境治理、食品安全、市场监管、健康医疗、社保就业、教育文化、交通旅游、工业制造等领域开展大数据试点应用，以点带面提升大数据应用能力。
在资源共享方面，按照“逻辑统一、物理分散”原则，通过建设国家一体化大数据中心和国家互联网大数据平台，探索政府与企业数据资源双向共享机制。
在发展环境方面，着力部署下一代新基础设施，加快我国信息基础设施优化升级，制定政府大数据开发与利用的“负面清单”“权力清单”和“责任清单”，建立统计和评估指标体系，营造良好的舆论环境，防止炒作大数据概念，引导全国大数据健康有序发展。
在数据安全方面，加快落实《中华人民共和国网络安全法》，建立国家关键基础设施信息安全保护制度，明确监管机构的关键基础设施行业主管部门的信息安全监督管理职责，加快推动国产软硬件的应用推广，提升安全可控水平。
(二)对企业分类施策，发挥市场资源配置决定性作用。
一是发挥互联网龙头企业引领和带动作用。
网络、腾讯、阿里、京东为代表的龙头企业技术和人才储备雄厚，具有强大的数据资源收集、存储、计算和分析能力，成为我国大数据技术进步的主要推动力。
应像使用电、水、交通等传统基础设施一样，互联网龙头企业向各行业提供高性能和低成本的大数据服务，帮助传统企业提升效率，提升核心竞争力。
二是发挥重要行业龙头企业数据和用户优势。
我国电力、交通、金融等诸多行业龙头集聚了海量用户和数据，是未来我国大数据战略实施的主战场和大数据价值真正“钻石矿”。
应发挥铁路、电力、金融等重要行业龙头企业优势，通过与互联网龙头企业深度合作，利用其技术优势，深度挖掘数据资源，提升自身核心竞争力，并帮助中小企业发展。
三是发挥通信运营商生力军作用，为大数据发展提供基础性战略性资源。
我国移动、电信、联通等拥有全球最多的电话用户，积累了海量数据，是我国信息社会的战略性资源。
应充分发挥自身在网络方面的优势，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与行业结合，助力智慧城市、交通、能源、教育、医疗、制造、旅游等行业的创新和发展。
(三)激发社会组织活力，构建新型协作关系。
构建政府和社会组织互动的信息采集、共享和应用协作机制，提高社会组织大数据应用意识和能力，与具有大数据技术的企业合作，提高社会事业精准化水平和资金使用效率。
针对发展需要、重视科技引领，整合广大科研机构和事业单位力量，加强大数据基础理论、方法和技术研究，推动关键技术突破。
(四)提升公民数据意识和能力，推动“数字公民”建设。
通过给每位公民一个数字身份，方便公民获取个性化、智慧化精准服务，提高政府公共服务的精准度与实效性，推动社会治理向精细化、智慧化转变。
要提高公民数据素养，增强公民数据权利意识，提高大数据应用能力。
