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1，什么是两个减负

为基层减负为纳税人减负
大量传送减负应该关闭。它的含义是网卡启动硬件分割tcp数据包，开启这个选项会导致cpu占用率增高，关闭这选项就会停止分割数据，cpu速度就会加快。

什么是两个减负

2，如何利用信息化手段为基层减负

一是全面整理内外部网站，完善各项税收政策以及业务培训资料。信息中心安排专人对内外部网站进行了整理，并要求网站各栏目负责部门及时更新税收政策，整理各类软件操作使用说明上传供纳税人下载，同时充分利用纳税人学校职能，将每一期培训的资料都挂在网站上供纳税人学习。 二是进一步完善在线发票管理系统，修正票表比对功能。由于征管软件的升级造成了在线发票管理系统的票表比对功能不能及时加工，信息中心联系软件开发公司进行了更新升级，目前票表比对功能已经加工到7月底，基层分局可以对申报税款与开票情况进行实时比对。
你说呢...

如何利用信息化手段为基层减负

3，市面上国内的BI软件和国外的BI软件都有哪些哪些比较好BI选型

其实近年来国内软件不少，像我们公司用的是BDP商业数据平台，用了半年多了，性能比较强大，数据分析也比较简单，可视化效果也不错，我觉得国内的BI会越做越好的，加油。至于怎么选，这是公司层面的事情，我也不太懂。
好用便捷的BI产品简要概括应具备以下几点特质：1.敏捷：处理速度要快，工作效率才能提升2.轻量：兼容性强，把多余的系统统统抛掉3.学习门槛低：让BI不再只面向管理层，也为基层管理人员减负4.理解用户需求：必须以用户为中心，以解决商业问题为目标，来设计每一个分析场景5.高可用、高拓展：不仅要有完成最基础数据分析的能力，还要有空间合成在未来的智能应用6.美观：这个不用说，门面问题这里抛砖引玉下~我们观远数据主打的是“轻灵快易”的功能特点，能达到海量数据快速响应，满足企业瞬息万变的业务需求。也不需要太多的技术感知，在业务场景中无缝嵌入，让业务部门能直接自助式分析和决策，使得BI产品的使用门槛得以降低。同时我们比较创新性地将BI与AI结合，使得BI不失应用拓展的深度，用AI预测引擎来填补人工运营的前瞻性与实用性，可使分析和决策上一个量级。详细内容可以上我们官网了解一下：https://www.guandata.com/
要选型，首先要了解目前市场上主流的BI产品：　　数据库方面，有DB2、Oracle、SQL Server、Teradata，早先还有专门用于数据仓库的Redbrick（被IBM收编以后，退出历史舞台）。　　ETL工具上，像Datastage、Powercenter都是比较主流的，此外，还有很多公司也有自己的ETL产品，例如SAS的ETL Server、BO的Data Integrator等。　　OLAP工具上，则还可以细分为MOLAP（MuiltDimension OLAP，多维度型在线分析系统）和ROLAP（Relational OLAP，关系型在线分析系统），前者可以选择Hyperion、Cognos、Microsoft公司的产品，而后者可供选择的余地就不多，像Microstrategy可能是目前能够看得见市场份额比较大的，以前和Redbrick一起。此外，还有一个叫Metacube的ROLAP工具，早在2000年以后也退出市场。　　数据挖掘产品领域，有SAS、SPSS等两大厂家，而像IBM、Teradata也都有自己的挖掘工具。除此之外，在报表服务器、前端工具上的选择可就多了，其中，Cognos、BO、Brio是比较主流的。　　从这些主流产品来看，大多是舶来品。国内也有研发BI产品的，比较完整的BI解决方案不多，只针对于某个环节的产品倒是琳琅满目，且多限于ETL、前端以及数据挖掘产品。不过最近了解到一个还算比较完整的BI软件，奥威智动的Power-BI，它根据不同业务主题，预设了十多个基于Server Aanlysis Service 的OLAP多维数据集；有成熟的，非常实用的决策分析模型，而不仅仅是报表。 最大的特点就是安装即可使用，无需实施，省去了很多功夫。而且价格相对比较亲民，名气倒不是很响，但在业内口碑还不错，在国内中小企业中已经有一定的市场占有率。　　从目前各类用户的产品选型过程来看，问题多出在以下几个方面。　　其一，只见树木不见森林，只顾得降低单个工具的成本，却忽视了总体成本。有些大企业在IT建设上一掷千金，从不在乎在购买产品上投入多少，每一块都是选用最好的。但是，更多的企业则不得不出于成本考虑，能省则省。除了数据库和OLAP工具两项之外，经常动心思的地方就是，设想如果把ETL和前端展现自己来开发是不是会省点资金出来。　　然而问题是，如果仅仅从单个产品的成本考虑而忽视综合的项目成本，最后很可能会被难以维护的程序所困扰，甚至要完全推翻重来，这样的成本恐怕会更高。而对于那些财大气粗的大企业来说，即便选择了每个领域最好的产品，组合起来也不一定就是最好的。　　其二，评估报告难以客观。企业负责产品选型的人，通常要求厂商提供一份评估报告，要列出几种方案选择，各自优劣何在，最后得出哪种方案是最适合自己的。　　如果从字面上理解此报告，某种产品哪方面比较好，哪方面不好，这并不客观。对于厂商而言，这就是一笔单子，当然会尽量把自己产品的优势体现出来，而回避自己的弱势。同时对于选型负责人来说，也许其早就对某种工具有好感，或是跟某个厂家的关系不错，甚至有更进一步的交易。这样的情况，想客观一点不容易。　　选型要点　　其实，如果是选择这些主流的产品的话，大家知道一句话，“没有最好的，只有最合适的”。什么是最合适？抛开上面提到的幕后因素，其实也就是三点需要考虑——产品成本、开发人员对这个产品的熟悉程度、有没有类似案例。　　首先看成本。NCR、IBM和Oracle的产品线完整，但却很贵。微软的产品便宜些，可如果数据量大，恐怕又不太敢用它，就更别谈那些不要钱的开源产品了。当然，成本不光是产品本身的价格决定的，后面人员学习、项目延期、客户满意度低都要作为成本考虑，这些隐型成本才是难以计算的。提到成本，就不能不提一下BI模型，因为BI产品中模型是最昂贵的一部分，在国内很大一部分企业采用的自主开发的方式，采用这种方式可以避免高额的费用，但却无法学习到国外先进的商业经验。　　再看人员的经验。人的学习曲线是不可避免的，不要妄想人们接触一个新产品就能立马成为高手，能够基于陌生的产品做出良好架构。这方面，显然Oracle和微软有优势，因为在这两家产品上有经验的人多，好找。当然，如果你们原来的业务系统用的就是这几家产品之一，不妨仍然用它。　　其次案例比白皮书更重要。如今很多BI厂商可以提供全方位解决方案，提供一站式服务。像IBM、Oracle、SAS都称自己是这样的全方案提供商，也就是说它们的产品线已经包含了数据库、OLAP、ETL等各类工具。直接选用它们，就不用再为工具选型烦恼了，但企业有时由于各方面的原因，决定不使用一家产品时，要考虑他们之间是否兼容。但如果你要是从产品的白皮书里去寻找此类信息，会发现说得很美，互相之间会如何完美地“无缝”兼容，但实际上却不是那么回事。因此，不要去看这些文字的东西，要去寻找同行业类似的案例，如果同行业没有，就去寻找数据量类似、业务复杂度类似以及相似应用的其他行业案例。
BI选型应注意以下几点：1.敏捷：处理速度要快，工作效率才能提升2.轻量：兼容性强，把多余的系统统统抛掉3.学习门槛低：让BI不再只面向管理层，也为基层管理人员减负4.理解用户需求：必须以用户为中心，以解决商业问题为目标，来设计每一个分析场景5.高可用、高拓展：不仅要有完成最基础数据分析的能力，还要有空间合成在未来的智能应用6.美观：这个不用说，门面问题这里抛砖引玉下~我们观远数据主打的是“轻灵快易”的功能特点，能达到海量数据快速响应，满足企业瞬息万变的业务需求。也不需要太多的技术感知，在业务场景中无缝嵌入，让业务部门能直接自助式分析和决策，使得BI产品的使用门槛得以降低。同时我们比较创新性地将BI与AI结合，使得BI不失应用拓展的深度，用AI预测引擎来填补人工运营的前瞻性与实用性，可使分析和决策上一个量级。
bi工具还是国内的比较好，支持国产化自主可控产品，比如亿信ABI可以全方位满足所有的分析场景，平台提供了多种分析手段，在可视化分析方面支持复杂报表、Dashboard、3D可视化、大屏分析、GIS地图、预测挖掘等，在自助式分析方面支持敏捷看板、即席报告、幻灯片、移动分析等分析方式。

市面上国内的BI软件和国外的BI软件都有哪些哪些比较好BI选型


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