深入了解服务器配置与其对应价格区间：针对服务对象的法律需求分析
一、引言
在当今信息化社会，服务器作为数据处理与存储的核心设备，其配置与价格备受关注。
对于企业和个人而言，选择适合的服务器配置不仅关乎数据处理能力，还涉及成本投入。
同时，在服务过程中，对服务对象的法律需求也有深入了解的必要性。
本文将围绕服务器配置、价格区间以及服务对象法律需求进行深入探讨。
二、服务器配置概述
服务器配置是指服务器的硬件和软件组合，包括处理器、内存、存储、网络、操作系统等方面。
不同的配置决定了服务器的性能、稳定性和扩展性。
常见的服务器配置要素包括：
1. 处理器：服务器的运算核心，影响数据处理速度。
2. 内存：存储和处理数据的重要部分，影响服务器响应速度。
3. 存储：数据的存放场所，包括硬盘、固态硬盘等。
4. 网络：服务器与外部连接的桥梁，影响数据传输速度。
5. 操作系统：服务器的软件基础，提供软件运行环境。
三、服务器配置与价格区间
服务器配置的不同直接导致价格差异。
一般来说，服务器价格区间与其配置高低成正比。
以下是常见的服务器配置与对应的价格区间（以市场价为基础）：
1.入门级服务器：配置较低，适用于小型网站、个人博客等，价格相对较低。
2. 中端服务器：配置适中，适用于中小型企业和大型网站，价格居中。
3. 高档服务器：配置较高，适用于大型企业和云计算、数据中心等，价格较高。
具体价格还受品牌、经销商、地区等因素影响。
在选择服务器时，应根据实际需求合理选择配置，以节约成同时满足需求。
四、深入了解服务对象的法律需求
在提供服务过程中，了解服务对象的法律需求至关重要。
不同的服务对象可能涉及不同的法律法规，如企业可能涉及公司法、劳动法、税法等。
以下是对服务对象法律需求的深入了解：
1. 确定服务对象所属行业：不同行业涉及的法律法规有所不同，需了解服务对象所处的行业特点。
2. 分析服务过程中可能涉及的法律问题：根据服务内容，分析可能涉及的法律风险点，提前预防。
3. 提供针对性的法律建议：根据服务对象的实际需求，提供符合法律法规的建议和解决方案。
4. 遵守法律法规：在服务过程中，严格遵守相关法律法规，确保服务的合法性和合规性。
五、服务器配置与法律服务需求的结合
服务器配置与服务对象法律需求并非孤立存在，二者在实际应用中相互关联。
了解服务器配置有助于满足服务对象的数据处理与存储需求，同时要考虑法律法规的约束。
例如，在为企业提供服务器配置服务时，需了解企业所在行业的法律法规，确保服务器配置满足企业合规需求。
还要关注数据安全和隐私保护等方面的法律法规，确保服务过程合法合规。
六、结论
深入了解服务器配置与其对应价格区间，同时关注服务对象的法律需求，是提供服务过程中不可或缺的部分。
通过合理选择服务器配置，结合法律法规提供优质服务，有助于满足客户需求，降低法律风险。
在未来发展中，还需持续关注服务器配置与法律领域的动态变化，以适应不断变化的市场环境。
怎么选择云服务器配置
云服务器的配置规格影响价格，也直接决定了它的计算能力和特点，是在采购时要重点考虑的问题。
选云服务器配置，看这三个维度
云服务器的配置规格主要取决于类型、代别、实例大小三个最重要的维度。
维度一：类型
云服务器的“类型”或“系列”，是指具有同一类设计目的或性能特点的云服务器类别。
通常来说，云厂商会提供通用均衡型、计算密集型、内存优化型、图形计算型等常见的云服务器类型。
这些类型对应着硬件资源的某种合理配比或针对性强化，方便你在面向不同场景时，选择最合适的那个型号。
vCPU 数和内存大小（按GB计算）的比例，是决定和区分云服务器类型的重要依据之一。
通用均衡型的比例通常是1:4，如2核8G，这是一个经典搭配，可用于建站、应用服务等各种常见负载，比如作为官网和企业应用程序的后端服务器等。
如果 vCPU 和内存比是1:2，甚至1:1，那就是计算密集型的范畴，它可以用于进行科学计算、视频编码、代码编译等计算密集型负载。
比例为1:8及以上，就被归入内存优化型，比如8核64G的搭配，它在数据库、缓存服务、大数据分析等应用场景较为常见。
图形计算型是带有GPU能力的虚拟机，一般用于机器学习和深度学习模型的训练和推理。
随着 AI的火热，这类机器也越来越多地出现在各种研发和生产环境中。
在主流云计算平台上，常常使用字母缩写来表达云服务器的系列。
比如，AWS 的通用型是M系列，阿里云的内存优化型为R系列，Azure的计算优化型为F系列。
维度二：代别
云服务器的“代”(Generation)，用来标识这是该系列下第几代的机型。
数据中心硬件和虚拟化技术是在不断发展的，云厂商需要不断地将最新的技术和能力推向市场，所以即便是同一系列的机型，不同的代别之间也会有不小的区别。
同类型云服务器的更新换代，往往会先带来相应硬件CPU的换代提升。
由于CPU在不断更新，所以云服务器的单核性能未必相同。
有时，虽然两个云服务器的核数一致，但由于底层芯片的架构和频率原因，性能上可能有较大的差别。
新一代的型号，往往对应着全新的特制底层物理服务器和虚拟化设施，能够提供更高的性能价格比。
维度三：实例大小
云服务器的实例大小（Size），指的是硬件计算资源的规模。
在选定的机器类型和代别下，我们能够自由选择不同的实例大小，以应对不同的计算负载。
在描述实例大小时，业界常常使用medium、large、xlarge 等字眼来进行命名区分，这样的描述基本已经成为事实标准，包括AWS、阿里云、腾讯云在内的多家主流厂商都在使用。
大致可以这样记忆：标准large对应的是2vCPU的配备，xlarge则代表4个vCPU，而更高配置一般用nxlarge来表达，其中n与xlarge代表的4vCPU 是乘法关系。
比如，8xlarge 就说明这是一台8*4=32vCPU的机器。
如若要更严谨的表述配置，则使用vCPU而非核数（Core）来描述云服务器处理器的数量。
因为超线程（HyperThreading）技术的普遍存在，常常一个核心能够虚拟出两个vCPU的算力，但也有些处理器不支持超线程，所以 vCPU是更合适的表达方式，不容易引起混淆和误解。
在某些场景下，你可能还会看到“metal”或者“bare metal”这样的描述规格的字眼，中文称为“裸金属”。
它们就是云服务商尽最大可能将物理裸机以云产品方式暴露出来的实例，主要用于一些追求极致性能，或是需要在非虚拟化环境下运行软件的场景。
云服务器的命名规则
云服务器的型号名称一般由类型、代别、实例大小这几项的缩写组合而成，有时还会带有补充后缀。AWS的命名规则最具代表性（阿里云采用的也是非常类似的格式）：
当你理解了云服务器的命名规则后，今后看到某个具体型号，便能够很快明白背后的含义，晦涩的字符串立刻变得清晰。
比如，分解r5.4xlarge这个型号，这首先是一个R类型第5代的内存型机器，它应该有4×4=16个vCPU，内存大小则是16×8=128G（内存型机器的CPU内存比一般为1:8）。
当然，并非所有的云都一定是采用类似 AWS 的命名规则，微软Azure就用了一个略有不同的命名体系，大致可以总结为：
比如“E4v3”，就代表了微软Azure上4核32G的第三代内存型机器。
掌握了Azure的格式特征后，你同样能够很快地解读标识的具体含义。
在命名公式中，还有一个称之为“后缀”的可选部分，在许多的型号命名中都能看到它。
它一般是作为型号硬件信息的一个重要补充，这种型号与不带此后缀的标准版本相比，有一些显著的区别或特点。
比如阿里云，表达“网络增强”含义的后缀是“ne”。
如何验证机型配置与期望相匹配？在Linux环境下，可以使用lscpu命令来了解云服务器的CPU信息，并与机器的具体型号名称进行对照。下图是在一台AWS的机型上运行的结果，可以看到芯片提供商AMD及双核四线程等关键信息，与机型命名的含义相符：
什么是税收数据深度利用
税收数据深度利用是在数据集中和系统整合的基础上，利用相关学科的原理、方法和模型，针对大量涉税数据，包括税务系统内部数据，也包括其他政府部门、企业、居民等外部数据，进行深入研究，发现事物的内在规律性，用于帮助税务部门做出明智决策，改进工作，提高效率的分析活动。
税收数据深度利用的方向与重点 无论从哪一个角度看，税收数据无外乎产生于税收管理部门通过税收制度和征管手段去规范和调节国家与纳税人之间的税收经济关系的活动当中。
因此，税收数据的深度利用基本上可以定位在三个主要的方向上：围绕税收与经济协调发展而进行的数据分析；围绕加强征管而进行的数据分析；围绕纳税服务而进行的数据分析。
税收数据深度利用的关键在于——模型的应用，就税收数据深度利用的模型而言，大致可以分为两类：一是以科学化管理、定量化管理、精细化管理为内在思想的管理工具和手段所形成的模型；二是以研究税收经济关系协调发展为目的的税收经济模型。
简单说来，税收数据深度利用的模型包括管理模型和经济模型。
而从当前现实基础和未来发展趋势看，最有可能成为应用重点的是下述几方面：(一)税收经济发展研究也就是刻画税收经济关系研究，从宏观经济、微观经济的发展与运行中评价财政税收政策对全国经济和区域经济发展的影响，探索存在的问题，并从财税工作角度为国家和地方在新形势下的发展提出政策建议，对提高国家整体竞争力与区域竞争力，全面落实科学发展观，构建社会主义和谐社会具有重要的现实意义。
所以，面向全国或面向区域的税收经济发展研究将成为税收数据深度利用的重点场合。
数据大集中正好为此类研究创造了有利条件。
(二)税收政策分析新一轮税制改革中有许多迫切需要解决的重大问题，这些重大问题除了必要的理论分析之外，更关键的是要进行结合实际的数量分析。
而在数量分析中，很多经济变量的关系是人们很难用直觉和经验来把握的，必须通过数量分析模型来寻找答案。
因此，大集中之后，税收政策分析将成为税收数据以及更广泛的社会经济数据深度利用的又一重点场合。
(三)税收监控体系税收监控体系包括两方面的内容：一是税务机关对现实税源的日常征管工作，其直接结果表现为税收收入的入库；二是税务机关对税源变化情况及发展趋势的分析预测。
(四)纳税服务评价客观公正的纳税服务评价是提高税务机关管理服务水平的重要手段。
税收数据的深度利用的重点还有业绩评价指标体系等等。
税收数据深度利用的方法和途径 当前在数据利用过程中，一些新情况、新问题的不断出现，造成了数据利用的水平普遍还不太高，各地的数据利用的方向也不尽相同。
主要表现在：一是相关的工作制度还不够健全，相关的工作流程还不够规范。
成熟的数据利用，应该有一套健全的工作制度和规范的工作流程，明确各级用户、业务部门和信息部门的工作职责，规范各环节的工作内容和层级之间的关系。
而在当前的工作中，由于数据利用还处于摸索阶段，相关的工作制度和工作流程都不够明确，职责交叉的现象屡有发生，不仅影响了工作效率，同时也会造成责任不明、职责不清。
二是数据利用的远景规划不够明确，实施步骤不够细致。
就全国而言，数据利用作为税务信息化建设的重要组成部分，既要立足于税务系统信息化的现状，又要在金税三期的总体规划下，分阶段、有步骤地开展。
既要有明确的建设目标，又要有分阶段的建设要求。
在当前阶段，由于各地的信息化建设水平的差异，数据利用的重点也都有所不同。
在整合各应用系统数据、满足日常征管需要等数据利用的基础方面，各地都进行了大量的工作，取得了一些成果，但同时，由于这些工作内容大致相同，也造成了各地在数据增值利用基础方面的重复劳动。
三是数据量庞大，数据质量核实、维护困难。
由于全省11个省辖市的数据都集中到省局，数据量之大可想而知。
这些数据以前都是分散在各市的服务器上，由于各地管理情况不一，而且在秦税工程征管系统上线时，导入的数据信息之间的关系并非完全对应，其中有些数据质量问题有待考究，因此，非常有必要对集中的数据质量进行全面梳理。
但由于数据集中到省局，市、县局已不能从省局服务器中提取数据进行检测，因此，对于数据质量检测工作可由省局定期处理，并将可能存在的问题的数据下发给基层进行维护。
据统计，今年上半年省局秦税工程征管系统的日常维护量约为5000个问题左右。
四是数据分析人员与数据集中的管理要求难以适应。
面对集中过来如此庞多的数据，如何在最短的时间内，将这些数据有效利用起来是对我们全省税务干部的考验。
而目前存在的问题是高层次的数据分析人才非常欠缺，各级从事数据统计、分析的人员大多已不能完全适应数据深层应用的需要。
同时，数据集中对各级信息技术人员提出了更高要求。
数据的深度利用，客观上要求从事信息技术工作的人员不但要有专业知识，同时还要精通税收业务，但由于多年以来，信息技术人员一直处于技术服务的地位，他们一时还不能适应数据集中后软件深层开发的要求。
五是数据利用的深度与广度还存在不足，缺乏系统的、完备的税收分析模型。
长期以来，在税收工作中的数据利用，往往仅局限于报表浏览、软件查询、税源分析、税负分析、收入预测、过程监控等等，其一般应用特征是基于汇总、分类、简单计算基础之上的原始税收数据的展现和对税收现象的一般描述.而要开展好数据利用，则必须在原有数据利用的基础上，建立系统的、完备的税收分析模型，进而开展更深层次的税收分析。
尤其随着金税工程三期建设项目的批准实施，税收数据实现了省级集中，进而在更大范围内使实现集中成为了可能。
在这前提下，数据利用应该在原有数据利用的基础上，在更深层次税收分析的前提下，还要运用经济学、管理学、统计学的理论、方法和模型，基于数据仓库、数据挖掘和人工智能技术，实现在更多方向上的应用。
基于目前存在的问题，我们认为税收数据的深度利用可以通过以下几个方面进行：(一)健全制度，规范流程。
在原有的工作模式下，信息化工作人员一直处于被动解决问题的状态，有问题、有需求就解决，业务处理流程是应答式的；现在面对数据利用、决策支持的需求，信息人员处于主动解决问题的角度，业务流程应是问答式。
应该建立更加完善的运维体系、监控体系和责任追究体系，将系统安全运行落实到每个IP地址，形成人人规范工作、自觉消除安全隐患的局面。
运维体系将以现有的技术支持体系为基础，保持完成技术问题解决的前提下，深入技术优化，进一步理顺各系统之间关系，实现系统的平稳运行。
借助相应的检测、控制软、硬件，逐步将安全控制细化，由单位到个人，分时分段，完善系统运维预警机制。
制定相应规章制度，定岗定责，实现有操作有负责，有过错有追究。
(二)着力提高数据质量。
数据集中的一个最直接目的就是为了应用，数据的分析利用必须建立在我们获取的数据信息是真实、准确的基础之上。
因此，数据集中以后我们不能急于求成，数据集中工作的完成只是第一步。
面对集中的数以亿计的数据，我们不能急于应用，我们首先需要解决数据的质量问题，要花大力气对数据的真实性、准确性、逻辑性进行论证。
如果说我们连数据的质量也不去管，就直接拿来应用，那么结果是可想而知的。
省局应尽快制定《秦税工程征管系统数据质量管理办法》，对数据的采集、录入、日常管理、检查考核提出明确要求，应着重从以下几个方面提高数据质量。
一是严把数据来源关。
也就是把好纳税人提供的涉税原始资料的审验关，各级业务受理人员采集到秦税工程征管系统中的数据应该是最真实的数据，不掺杂任何部门、任何个人的利益和意识于其中的数据，只有这样，才能保证对数据的分析利用是有价值的。
所有进入征管信息系统的数据必须有依据，依据的内容必须与实际情况相一致，防止出现原始资料失真现象，这也是保证数据质量的首要环节。
二是严把数据录入关。
就是数据质量的事中控制工作，凡是需要录入到秦税工程征管系统中的数据，录入人员应当完整收集征管信息，对收集的信息进行全面的审核，依据正确的步骤、方法、标准操作，在规定的时间内将信息录入秦税工程征管系统。
要保证录入机内的信息完整准确，并与受理、收集、采集的纸质资料保持一致。
凡相关业务的处理已经过操作确认，并且其数据已进入征管系统的，操作人员不得擅自进行修改，禁止越权操作和非法操作。
对于数据录入过程中所出现的错误，如果因为流程已终审而无法进行更改的，在目前省局对该类业务的维护权没有下放的情况下，需要及时通过信息处理平台将问题向省局业务、技术支持中心进行提交，以减少错误信息的存在。
三是严把数据检测关。
各职能部门根据各自的职能分工，共同做好数据日常监控管理工作，业务部门负责提出数据日常监控的具体方法、标准和要求，明确数据信息的政策规定和逻辑关系，技术部门根据业务部门提供的数据质量监控需求，定期对各系统数据进行检查、检测，发布数据信息检查、检测和修订的结果，检查落实错误数据的修订更正情况。
各业务部门和技术部门对操作层业务处理情况进行日常监控的同时，要对操作层出现的操作错误要进行原因分析，研究制订改进方法和措施。
基层税务机关要及时安排人员对下发的结果进行核实，找出存在问题的原因，避免以后类似问题再次发生。
(三)建立税务数据深度利用的模型。
一是建立刻画税收经济关系的数据利用模型。
采用代数形式的定量分析将把税收经济理论模型化，然后适当根据实践情况把理论模型予以修正，并将相关数据应用到修正模型中，对模型结果进行经验分析，从中发现经济运行规律，为政策制定提供可靠、科学依据。
这种利用的过程是阶段性的，是从初级到高级的过程，是一个水平不断提高、效果不断改进的发展过程，当然，模型应用水平取决于税务部门对实际经济关系的理解程度、对税收经济关系的符号抽象能力。
在实际操作上应从全国和区域的财税经济运行概况、税收经济总量分析、税收经济结构分析、财政收支概况、财政支出与经济社会发展、财税经济政策变化对全国和区域的影响、财税经济发展趋势及对策等方面做出一些有丰富数据和模型应用的研究，这样可以对实践具有一定参考价值。
二是归纳税收管理实践中的数据应用模型。
在税收管理实践方面，模型主要起到的作用是将复杂的税收征纳活动通过数字化的形式总结归纳，将税收征纳的每一个过程精细化，每一个结果数据化，并且建立起投入到产出之间的对应关系，提高税务管理应对能力的速度和准确度，最终实现在数量可控性平台下的管理水平持续改进和不断提高。
1、税收政策分析的研究内容主要有：(1)依据税收特性制定税制表示方法，建立税收政策分析模型描述语言；(2)开发税收政策分析模型支持系统和封装于这一系统内的税收宏观经济计量模型和税收可计算一般均衡模型；(3)以中国新一轮税制改革的重大问题为对象，在某些方面做出数量分析和对策研究。
不难看出，税收政策分析成败的关键还在于数据的获取和模型的应用。
2、基于大量税收数据和方法、模型库的税收监控管理系统应具有如下功能：(1)能侦测出应该纳税但未申报纳税的纳税人；(2)能对纳税人的情况特征进行描述，并按照不同的标准进行层次划分；(3)能够锁定偷逃税的申报人；(4)能对应收税款做出预测模型，从而做出优先级顺序和最优化处理；(5)能够辅助决策，科学制定税收计划，促进资源最佳利用。
3、纳税服务评价和业绩评价应用模型的内容主要有：将第三方评价法、层次分析法、多层模糊综合评价模型三种评价技术有机结合，在税务机关纳税服务评价中进行系统应用，能够取得更加科学公正的评价结果。
例如，建立反映评估因素集与评语集之间关系的模糊关系矩阵，利用数学方法确定权数集，降低主观因素的影响。
决策集较全面地反映了被评价对象相对于评语集各等级的隶属度，使考核者能更加全面地了解被考核者的多重属性。
三是数据组织的导向性作用。
进一步结合税收数据深度利用来看，或许模型所发挥的作用还存在着另一方面的功能，即数据集中过程当中数据组织的导向性作用，这种导向性作用的发挥是通过模型应用过程当中对各类数据提出的要求实现的，通过该作用，随着时间的发展，数据集中的有效性与目的性不断加强，反之，模型应用空间不断扩展。
即可以通过若干模型(包括管理和经济模型两种类型)作为导向来指导数据集中的选择。
在这一方面，美国个人所得税模型应用为我们提供了很好的启迪。
(四)拓展信息中心职能，加强数据分析工作。
数据处理分析就是对海量数据资源和单项信息进行加工、处理、分析，挖掘有价值的综合信息，从而为税收管理和决策提供依据。
数据处理分析是集业务、技术、数据交换为一体的综合性工作，需要一个综合性的部门长期来承担这项工作。
要在信息中心原工作职责不变的基础上，抽调业务骨干力量，在信息中心设立专门的数据处理分析岗位，各基层部门的信息中心也要相应设立同样的岗位，形成上下联动、分级管理、相互促进的格局。
对数据的分析应用，可以从以下几个方面入手进行。
一是将数据分析应用与税收分析工作关联。
加强跨系统的数据分析，利用秦税工程征管系统中各个应用模块之间对应关系，将数据抽取到一起直接进行关联比对，对整合的数据进行多角度、全方位的分析，及时发现反映地区税源发展和税收征管中存在的问题，为税源分析提供准确的线索和导向，提高税收分析的整体效能；强化全省地区宏观税负、税收弹性的增减变化趋势分析，行业税负的分析，通过开展地区宏观税负、税收弹性的增减变化趋势分析，深入分析税收收入与相关经济指标的关系，研究地区经济税源发展情况以及税收管理中存在的主要问题。
要通过开展税收管理状况和异常点、风险点的筛选分析，探索建立分税种、分行业、分项目税收分析预警模型，提高税收分析水平。
二是将数据分析应用与税源监控工作关联。
税源监控是税源管理联动机制衔接税收分析、纳税评估和税务稽查的重要环节。
要依托信息化手段实现税源监控方式的转变，把税源监控与数据分析应用紧密衔接起来，逐步实现主要依靠数据分析成果开展有针对性的税源监控；要整合简化各类调查核查等事务性工作，避免涉税信息重复采集和税收管理员重复下户，使税收管理员能够集中精力加强税源管理；要改变对异常票证、异常指标按单一项目进行核查的简单做法，实施按户归集分析异常项目，根据异常项目的发生频度和风险度大小，把核查工作和税源监控分析结合起来。
对于税源监控中发现的疑点和问题，要及时反馈到税收分析、纳税评估和稽查环节，促进税收分析质量的提高，为纳税评估和稽查选案提供准确的目标和方向。
三是将数据分析应用与纳税评估工作关联。
充分应用数据分析的结果，不断充实、丰富纳税评估分析指标和评估分析模型，在此基础上，通过部门间的联动、整合，逐步形成具有针对性、系统性和时效性，覆盖不同税收业务管理要求的评估分析指标体系和评估模型体系，充分发挥以评估促分析、以评估促稽查、以评估促管理的作用，全面提升纳税评估工作质量和效率。
探索税负异常变化规律，并及时将成果反馈数据分析，以改进数据分析方法，提高数据分析的水平。
通过数据分析的手段，以年度评估、行业评估为重点，实施多税种联动、征退税联动评估，结合风险点的核查开展季度、月度评估。
四是将数据分析应用与稽查选案工作关联。
数据集中以后，税务稽查部门可以纵览全省数据，按照选案工作要求，及时准确地确定检查对象。
要在税务稽查和数据分析之间建立有效衔接，形成以数据分析指导稽查选案，以稽查结果指导数据分析的良性循环。
(五)借助现代管理方法，充分运用信息化手段。
当前是信息化时代，各项工作都离不开也不可能离开现代技术的支撑。
因此，我们要用足、用好集中的数据，就要善于发现数据之间的规律性东西，并借助现代化手段对这些信息进行再加工。
数据集中为全省税收科学化管理提供了有利条件，增强了风险预警和监控及化解能力。
目前，省局应根据我省数据大集中的实际，尽快研究开发《税收管理员平台》，科学合理地分解量化税收管理员工作任务和职责，防范和化解执法风险；尽快研究开发《监控决策信息系统》，并将集中的数据有效应用到其中，从较高层次上对税收征管工作进行监控；尽快研究开发《执法检查考核系统》，根据各期执法工作重点，从后台提取相关异常信息，自上而下地进行检查，大大提高检查工作的及时性和针对性；尽快研究开发《执法过错责任追究系统》，严格科学考核执法绩效，创造公平公的考核追究环境，促进执法水平不断提高；等等。
(六)抓好人才培养，提高驾驭庞大数据资源的能力。
使集中后的数据实现深度利用，发挥最大效用，业务、技术上不仅要有精通各自业务的人才，还要有既精通业务又精通技术的复合形的人才，更要有能够驾驭庞大数据资源的专门性人才。
鉴于地税部门近几年来新招录公务员比例相对偏少，同时受地税系统内部人员编制及资金经费限制，再加之部分单位对税收分析人才引进还未引起足够重视等现状，目前，地税部门统计分析人才短缺这种局面还将持续一段时间。
因此要想与数据集中的大局相适应，必须尽快另辟蹊径。
一是引进人才，这是解决人才短缺的最直接最有效的方法。
但引进人才受制于很多的因素，存在很多困难。
实际工作中，可以考虑与相关高校合作，充分、有效地利用高校这一人才高地优势，与高校建立协作机制，开展优势互补，这应该成为今后一个发展的方向。
二是做好现有人才的培养。
要实现数据分析人员和信息化建设的快速发展，我们还应该打造一支既懂业务、懂技术，又专于税源分析的具有高素质、高水平的信息化队伍。
然而，目前地税系统这方面人员构成尚有一定的差距。
我们应有计划地选送一批有发展前途的专业人员到高等院校深造，提高税务干部专业水平，也要充分利用现有资源，多举办专业技能培训班，为各类人才提供知识更新之机。
除此以外，我们还应该认识到税务人员素质与信息化的发展不相适应的问题。
应该立足地税系统当前现状，对现有人才进行优化配置，着力强化对现有人员的培养，既是解决当前数据分析利用问题的需要，更是今后地税整体工作推进的需要。
人员培训应各有侧重：对从事税收分析岗位的人员，培养的重点应放在分析技能上，通过培训能够充分利用一切分析手段提高分析水平；对数据采集人员应重点侧重于责任心、事业心的增强，提高录入数据的准确性。
同时，加强对广大纳税人的教育引导，提高纳税人的数据报送准确性、真实性，加强对税法的遵从度教育。
这是提高数据深度利用的前提和基础。
要实现真正意义上的数据的深度利用，尤其是在决策支持方面，不仅要有大量的数据利用模型和对税收收入的分析，更要进一步实现面向税收制度的制定、修改和完善的税收数据的利用；实现面向国家或地区税收收入预测和纳税能力估算的税收数据的利用；实现面向税收法律、法规执行情况评估的税收数据的利用；实现面向为纳税人服务和纳税信用等级评定的税收数据的利用等等。
租用一台香港服务器的价格区间大概在多少？贵不贵
香港服务器价格从几百到上千甚至上万元区间不等，因为香港服务器价格和许多因素有关，比如配置、带宽和机房等等多个方面，所以没有一个确切的答案。
1、硬件配置：硬件配置主要CPU型号、硬盘、内存、流量大小等，配置不同其相对应的香港服务器价格也不一样。
一般来说硬盘配置越高，其租用价格也就越昂贵。
2、带宽：众所周知，香港带宽资源是非常稀缺的，所以带宽大小直接影响着对香港服务器租用价格。
目前大多数香港服务器的带宽是5M和10M基本配置，如果想要升级更大的带宽就需要额外的付费。
3、机房：现在很多主机商提供的香港服务器都是托管在第三方机房的，由于托管机房的不同，因此租用价格自然也就不一样。
香港服务器推荐RAKsmart，RAKsmart香港服务器有大陆优化、精品网多条优质网络带宽线路可选，专门针对国内的用户做了优化，网络节点相对较小，延迟较低，有独享宽带资源服务，支持按需添加多IP，不限流量。
在保证用户的访问速度的情况下优化带宽资源，以提供优质的网络服务，配置方案多样，适合搭建外贸、电商、游戏、视频等不同类型的网站。
