第一篇：XXX數據中心-大數據項目可行性研究報告撰寫格式

XXX數據中心-大數據項目可行性研究報告

撰寫格式

對于2015年大數據發展趨勢預測，總結為這幾個詞：融合、跨界、基礎、突破。

融合是說在產業里面，比如說在垂直行業的融合，在企業里面垂直融合，應用融合，技術融合等等。跨界，基于大數據使不同學科不同應用領域跨界。基礎，就是說大數據發展亟待在一些基礎方面進一步的夯實，2014年比2013年基礎更強，期待2015年基礎進一步的夯實，包括生態環境，包括大數據資源的共享。突破，我們會在預測在2015年在一些大數據的分析，大數據的一些系統方面能夠取得相關性的突破。

這個趨勢的報告來源于137位我們大數據專家委的委員和50位中關村產業聯盟的會員，我們給出50個選項，每個專家委員給投票，同時給一些標注，最后我們在這個基礎上給出了一個統計，最后結果是2015年度大數據發展的十大預測。

《中國大數據技術與產業發展白皮書(2014年)》針對2015年度大數據發展做了十大預測，分別是：

1、結合智能計算的大數據分析成為熱點，包括大數據與神經計算、深度學習、語義計算以及人工智能其他相關技術結合，成為大數據分析領域的熱點。大數據分析的核心是從數據中獲取價值，價值體現在從大數據中獲取更準確、更深層次的知識，而非對數據的簡單統計分析。要達到這一目標，需要提升對數據的認知計算能力，讓計算系統具備對數據的理解、推理、發現和決策能力，其背后的核心技術就是人工智能。近些年，人工智能的研究和應用又掀起新高潮，這一方面得益于計算機硬件性能的突破，另一方面則依靠以云計算、大數據為代表的計算技術的快速發展，使得信息處理速度和質量大為提高，能夠快速、并行處理海量數據。

2、數據科學帶動多學科融合，但是數據科學作為新興的學科，其學科基礎問題體系尚不明朗，數據科學自身的發展尚未成體系。在大數據時代，許多學科表面上看來研究的方向大不相同，但是從數據的視角來看，其實是相通的。隨著社會的數字化程度逐步加深，越來越來多的學科在數據層面趨于一致。可以采用相似的思想來進行的統一的研究。數據科學作為一個與大數據相關的新興學科出現，真正支撐大數據發展的學科跨越還沒有出現。針對大數據處理的理論研究上，新型的概率和統計模型將是主要的研究工具，學科基礎理論的突破還難于在2015年出現。

3、跨學科領域交叉的數據融合分析與應用將成為今后大數據分析應用發展的重大趨勢。大數據技術發展的目標是應用落地，因此大數據研究不能僅僅局限于計算技術本身。由于現有的大數據平臺易用性差，而垂直應用行業的數據分析又涉及到領域專家知識和領域建模，目前在大數據行業分析應用與通用的大數據技術之間存在很大的鴻溝，缺少相互的交叉融合。因此，迫切需要進行跨學科和跨領域的大數據技術和應用研究，促進和推動大數據在典型和重大行業中的應用和落地。

4、大數據將與物聯網、移動互聯、云計算、社會計算、等熱點技術領域相互交叉融合，產生很多綜合性應用。近年來計算機和信息技術發展的趨勢是，前端更前伸，后端更強大。物聯網與移動計算加強了與物理世界和人的融合，大數據和云計算加強了后端的數據存儲管理和計算能力。今后，這幾個熱點技術領域將相互交叉融合，產生很多綜合性應用。

5、大數據多樣化處理模式與軟硬件基礎設施逐步夯實。內存計算將繼續成為提高大數據處理性能的主要手段。以Spark為代表的內存計算逐步走向商用，并與Hadoop融合共存，專為大數據處理優化的系統和硬件出現，大數據處理多樣化模式并存融合，一體化融合的大數據處理平臺逐漸成為趨勢。其中有一個觀點這種多元化一定程度上成為一體化，未來大數據多樣化處理模式并存并且有可能成為一體化的平臺。

6、大數據安全和隱私，這是我們第三年關于大數據熱點問題趨勢的預測，每一年這都是非常靠前關于大數據安全和隱私問題，這個反映我們專家我們用戶一種期盼一種理解一種關注度，但是我們在大數據的安全和隱私保護方面，以及大數據涉及到資源國家主權這層面，實際上技術層面沒有比較多的，這兩年多以來沒有比較長足的進步，這方面有一定的問題的，所以說大數據的安全持續令人擔憂。

7、新的計算模式講取得突破，去年前年我們在國內大量的去講深度學習，今天我們發現一個很有意思的現象，在一些特定的領域發揮了作用，但是我們專家和工業界的人士更關注眾包技術，也就是說可能未來不光是大數據講深度學習。

8、各種可視化技術和工具提升大數據分析。進行分析之前，需要對數據進行探索式地考察。在此過程中，可視化將發揮很大的作用。對大數據進行分析以后，為了方便用戶理解結果，也需要把結果展示出來。

9、大數據技術課程體系建設和人才培養是需要高度關注的問題。

10、開源系統將成為大數據領域的主流技術和系統選擇。如需了解請登錄：www.tmdps.cn

目

錄

一、項目單位基本情況.............................................................................1.1項目單位基本情況 ······························································ 1.2項目單位財務狀況 ······························································ 1.3公司股東及股本結構 ··························································· 1.4技術力量 ·········································································· 1.5知識產權情況 ···································································· 1.6技術儲備情況 ····································································

二、項目的基本情況.................................................................................2.1項目名稱 ·········································································· 2.2項目建設內容 ···································································· 2.3項目實施進度 ···································································· 2.4總投資及資金來源 ······························································ 2.5經濟和社會效益分析 ··························································· 2.6各項建設條件落實情況 ························································

三、項目建設背景.....................................................................................3.1大數據發展現狀 ································································· 3.2項目建設背景 ···································································· 3.3項目建設必要性 ································································· 3.4項目建設意義 ····································································

四、項目建設目標及任務..........................................................................4.1項目建設目標 ···································································· 4.2項目規劃應用任務 ······························································

五、項目建設需求分析.............................................................................5.1用戶需求 ·········································································· 5.2數據需求 ·········································································· 5.2.1數據資源現狀 ····························································· 5.2.1數據資源發展趨勢 ······················································· 5.3系統及應用需求分析 ··························································· 5.3.1節點管理 ··································································· 5.3.2主題管理 ··································································· 5.3.3元數據管理 ································································ 5.3.4公共代碼管理 ····························································· 5.3.5數據采集 ··································································· 5.3.6數據整理比對 ····························································· 5.3.7數據交換 ··································································· 5.3.8數據訪問 ··································································· 5.3.9數據備份與 恢復 ························································· 5.3.10標準管理 ································································· 5.3.11應用支持 ································································· 5.3.12運行管理 ································································· 5.4性能需求分析 ···································································· 5.5安全保障體系需求分析 ························································ 5.5.1系統安全可靠性需求 ···················································· 5.5.2數據安全保密性需求 ···················································· 5.5.3數據完整性需求 ·························································· 5.5.4實體的可鑒別性需求 ···················································· 5.5.5不可否認性需求 ·························································· 5.5.6對象和行為的可授權性需求 ··········································· 5.5.7統一信任與授權策略需求 ·············································· 5.5.8數據中心統一安全監督性需求 ········································ 5.6保障機制需求分析 ······························································

六、數據中心設計方案.............................................................................6.1設計原則 ·········································································· 6.1.1統一建設 ··································································· 6.1.2相對獨立 ··································································· 6.1.3共建共享 ··································································· 6.1.4安全可靠 ··································································· 6.2數據中心平臺設計 ······························································ 6.2.1平臺總體架構 ····························································· 6.2.2信息資源 ··································································· 6.2.3支撐平臺 ··································································· 6.2.4數據共享交換平臺 ······················································· 6.2.5共享數據管理系統 ······················································· 6.2.6保障機制 ··································································· 6.2.7標準法規體系 ····························································· 6.2.8數據接口系統 ····························································· 6.2.9運行環境 ··································································· 6.3數據中心成效應用 ······························································

七、數據中心建設土建及公用工程............................................................7.1土建方案 ·········································································· 7.2給排水系統 ······································································· 7.3電氣系統 ·········································································· 7.4道路綠化等其他系統 ···························································

八、節能...................................................................................................8.1 用能標準和節能規范 ··························································· 8.2能耗分析 ·········································································· 8.3 節能措施分析····································································

九、環境保護............................................................................................9.1環境保護執行標準 ······························································ 9.2建設期環境影響分析 ··························································· 9.3運營期環境影響分析 ···························································

十、組織機構與人力資源配置...................................................................10.1組織機構 ············································· 錯誤！未定義書簽。10.2人力資源配置 ··································································

十一、組織管理與實施進度......................................................................11.1建設期管理 ·········································· 錯誤！未定義書簽。11.2運營期項目管理 ···································· 錯誤！未定義書簽。11.3建設工期和進度安排·························································· 11.4項目招投標 ·····································································

十二、投資估算與資金籌措......................................................................12.1投資估算 ········································································ 12.2資本金籌措 ····································································· 第十三章 財務評價...................................................................................13.1項目經濟效益 ·································································· 13.2項目社會效益 ·································································· 第十四章 項目風險分析............................................................................14.1市場風險 ········································································ 14.2項目建設管理風險 ···························································· 第十五章 研究結論與建議........................................................................15.1結論 勤勞的蜜蜂有糖吃

15.2建議 ··············································································

第二篇：投資項目可行性研究報告的撰寫

《投資項目可行性研究指南》 學習札記

《投資項目可行性研究指南》是規范投資性項目的可行性研究工作內容、方法及可研報告編纂的一部指導性讀本。該書由中國國際工程咨詢公司編制，二零零二年初由國家發展計劃委員會頒布試用。其重要性對本公司所從事的業務不言而喻，因而自我來公司報到伊始，公司領導就衷衷教誨：要好好學習這本指南，要做到領會其實質，吃透其精神。

以下為本人在學習過程中的一些零散的感悟和理解。由于本人剛接觸工程咨詢這個行業，對《投資項目可行性研究指南》（以下簡稱《指南》）一書的學習和認知還非常膚淺，所以許多個人觀點難免有偏頗和疏漏，請老師和各位前輩不吝批評、提點，以利于個人業務素質的迅速提高。在下感謝不盡。

項目可行性論證就是對項目是否可行進行分析、論證，一言以蔽之，就是對“充要性”進行解剖和分析。剖析的深度不同，形成報告的名稱也不同。簡單剖析而形成的書面結果叫“項目建議書”、“項目申請報告”、“資金申請報告”，這三者的區別在于目的性不同，因而剖析的側重點和結束語不同。具體的異同點尚有待我進一步學習、領會。深度剖析后形成的報告叫“可行性研究報告”，所謂“深度”，就必須要有更有力的說服力，因而報告中一定會引述相關的法、規、技術標準，必要時還要通過現場調查、了解、取樣測試，以取得詳細的第一手資料，為論證提供強大的支撐。

《指南》中的各個章節，正是整個可研活動所要考慮的方方面面，即各個角度或者叫切入點。而《指南》要求以一定的順序來論述和展現，既能體現出整個報告的完整性、系統性和邏輯性，又能避免評估工作的疏忽和遺漏——如依國家相關政策而要求必有的能評、環評章節。不僅如此，《指南》對可研報告的展現形式也有一定指導意義。如通過一些圖、表的合理運用，把一些不便于語言描述的信息簡潔、明了地呈現出來，既增加了報告行文的美感，也大大增加了可讀性——使報告的受眾能快速、直觀地了解作者想要表達的意圖，從而促使報告使命的快速達成；同時這也是最大程度地滿足客戶需求的具體體現。《指南》深刻理解和熟練運用，也是公司進一步的業務內容（如環評、能評、信用評級等）能順利開展的需要。

《指南》是可研工作的“領航員”，是可研工作從業者的“葵花寶典”。另一方面，工程咨詢及其可研活動，涉及的領域非常寬廣博大，《指南》不可能也沒必要將所有的可研類別一一述及。它提供的只是一個方法，一種理念和指導。我們在學習時關鍵是要領會其精神實質，在運用時才能融會貫通，竊以為不可太教條刻板。換言之，理解重于死記。《指南》用了四分之一的篇幅詳細介紹了可研活動應考察的各個方面、大致順序及其具體內容。各章節的個人理解如下：

一、項目興建理由與目標：是整個報告的開頭。介紹項目的由來、概況。并且簡述其充要性，充分性部分要列出相關的主要的法、規、標，如果涉及的標準太多，可在后續章節的詳述中列出，以免行文繁冗。必要性部分既要論述充分，又不宜有太大的篇幅。如果非得用大篇幅和詳

2實的數據來論述其必要性（如其必要性不太充分，多有爭議時），可以將必要性單列一章，以免整個報告頭重腳輕。一般是從整體需要到局部需要，從國計需要到民生需要來論述。

二、市場預測：一般是對具體產品類的項目而言的。要先現狀，后預測（包括風險評估）來全面地對產品未來的市場進行研究。其中涉及一些比較專業的手法。如調查方法、取樣方法、預測方法。在優、劣勢分析時，可以考慮以SWOT表或類似的表格來展示。

三、資源條件評價：大多針對一些稀缺的資源（如水、地、礦藏、森林），也可能是針對深度加工的產品（即涉及原料供應的問題）而言的。對稀缺的資源，國家或地方一般都有相關的法規，其中有綜合利用或配套利用等的要求。

四、建設規模與產品方案：合理的經濟規模下，項目相應的規模。影響因素一般有市場容量、環境容量、資金規模、原材料供應規模、配套協作廠家的多少及規模。概括地說就是兩方面的規模，一是項目本身的最小有效規模或最佳規模，另一個是配套因素的匹配規模。產品方案主要由產品設計形成，可研報告涉及的部分只是在某個方面給產品設計者作一提醒，供產品設計時參考。現在的觀念是：產品的品質源自大Q，即產品形成過程中所有相關人員的人品。產品所有屬性（含競爭力，包括性能、對應的工藝方案、成本、產能、售后服務等等）主要是由產品設計決定的，而工藝選擇等環節只是在產品方案確定的前提下作局部優化和選擇，在產品屬性形成過程中處于次要和從屬的地位。新材料、新

3工藝首先是用在產品設計上。最后有個比選的動作，即在多種方案的比選后提供一個相對最優的方案。

五、場址選擇：考慮的因素可分以下幾類：自然因素，包括地理、氣象、水文地質；社會因素，包括法律支持條件、征地、拆遷、移民安置等；環境因素，包括相對其它建筑物或構筑物或設施或社區、交通運輸、水電汽氣供應、建設期及運營期對環境的影響（多指不利影響）、公共設施依托情況等。

這些因素多而雜，要對照《指南》的提醒，必要時運用腦力激蕩法找出《指南》未提及的重要因素，再逐個考評。

用比較表對多個方案進行比選并給出比選建議（結果）。

六、技術方案、設備方案和工程方案：技術方案指產品的加工方法及過程，設備方案指設備選擇的依據和方法，而工程方案就是項目建成的過程與方法。而節能、節水措施是上屬三個方案均應考慮的問題，《指南》將其各單列一節討論，是突出能源及水資源的重要性，不可疏漏。方案比選前對上屬三塊要有個起碼的認知，必要時可設法取得專家庫相關領域專家的支持。

七、原材料燃料供應：主要研究其充分性，即供給的可靠性。含方案比選。

八、總圖運輸與公用輔助工程：總圖是在前述章節主要因素選定的前提下，整個項目初步總體設計結果用工程語言的表達。場內外運輸方

4案、公用輔助工程等選定后，要回頭對照總圖再行驗證，必要時修正總圖。循環檢索、不斷驗證將充斥著整個設計活動。

九、環境影響評價：可研報告在這一章節編寫時要先清楚環評的基本要求、環境現狀，這兩節作為本章的前導；再對各影響因素進行評估分析，先主后次，這一節是該章的中腹；而單列一節的環保措施才是重點。

十、勞動安全衛生與消防：勞動安全衛生是以保護勞動者的人身安全與健康為基點，輔以設備、設施安全等的考量。而消防是防災中的一個重要方面，故單列一節討論，以突出重點。針對不同的項目，亦可將對項目有致命影響的因素如防爆、防汛等內容單列討論，同時調整章節的標題內容。

十一、組織機構與人資配置：以前述各章節內容為前提，對項目運營期的組織架構與人資配置作一總體初步設計；突出人資的再生產，即人員素質的保持與再生。

十二、項目實施進度：對項目的進度與工期作一初步總體設計。

十三、投資估算：對項目各項費用、資金需求總量、資金消耗、盈利能力作一估算。

十四、融資方案：對資金籌措的方式、成本、風險等進行分析、比選，并給出推薦方案。

十五、財務評價：對一系列的財務指標進行計算、分析。除基本數據的提供以外，主要部分應由專職的財務人員協作完成。

十六、國民經濟評價：從國民經濟的角度對項目所消耗的社會資源和對社會的貢獻進行評估。

十七、社會評價：對項目對社會的適應性及影響進行評估和分析。

十八、風險分析：在有效識別各種風險的基礎上進行風險評估。

十九、研究結論與建議：給出推薦方案（含總體描述），同時也對其可能會遇到的問題及風險作一評估，推薦方案是否可行要明確而不能含糊其辭。

第三篇：2017年銀行數據中心項目可行性研究報告(編制大綱)

2017年銀行數據中心項目可行性研

究報告

編制單位：北京智博睿投資咨詢有限公司

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本報告是針對行業投資可行性研究咨詢服務的專項研究報告，此報告為個性化定制服務報告，我們將根據不同類型及不同行業的項目提出的具體要求，修訂報告目錄，并在此目錄的基礎上重新完善行業數據及分析內容，為企業項目立項、申請資金、融資提供全程指引服務。

可行性研究報告 是在招商引資、投資合作、政府立項、銀行貸款等領域常用的專業文檔，主要對項目實施的可能性、有效性、如何實施、相關技術方案及財務效果進行具體、深入、細致的技術論證和經濟評價，以求確定一個在技術上合理、經濟上合算的最優方案和最佳時機而寫的書面報告。

可行性研究是確定建設項目前具有決定性意義的工作，是在投資決策之前，對擬建項目進行全面技術經濟分析論證的科學方法，在投

資管理中，可行性研究是指對擬建項目有關的自然、社會、經濟、技術等進行調研、分析比較以及預測建成后的社會經濟效益。在此基礎上，綜合論證項目建設的必要性，財務的盈利性，經濟上的合理性，技術上的先進性和適應性以及建設條件的可能性和可行性，從而為投資決策提供科學依據。

投資可行性報告咨詢服務分為政府審批核準用可行性研究報告和融資用可行性研究報告。審批核準用的可行性研究報告側重關注項目的社會經濟效益和影響；融資用報告側重關注項目在經濟上是否可行。具體概括為：政府立項審批，產業扶持，銀行貸款，融資投資、投資建設、境外投資、上市融資、中外合作，股份合作、組建公司、征用土地、申請高新技術企業等各類可行性報告。

報告通過對項目的市場需求、資源供應、建設規模、工藝路線、設備選型、環境影響、資金籌措、盈利能力等方面的研究調查，在行業專家研究經驗的基礎上對項目經濟效益及社會效益進行科學預測，從而為客戶提供全面的、客觀的、可靠的項目投資價值評估及項目建設進程等咨詢意見。

報告用途：發改委立項、政府申請資金、申請土地、銀行貸款、境內外融資等 關聯報告：

銀行數據中心項目建議書 銀行數據中心項目申請報告 銀行數據中心項目商業計劃書

銀行數據中心項目節能評估報告 銀行數據中心項目資金申請報告 銀行數據中心項目市場調查研究報告 銀行數據中心項目投資價值分析報告 銀行數據中心項目投資風險分析報告

銀行數據中心項目行業發展前景預測分析報告

可行性研究報告大綱（具體可根據客戶要求進行調整）第一章 總 論

1.1銀行數據中心項目概況 1.1.1銀行數據中心項目名稱 1.1.2建設性質

1.1.3銀行數據中心項目承辦單位及負責人 1.1.4銀行數據中心項目建設地點 1.2銀行數據中心項目設計目標 1.3銀行數據中心項目建設內容與規模 1.4銀行數據中心項目投資估算與資金籌措 1.4.1銀行數據中心項目建設總投資 1.4.2資金籌措

1.5銀行數據中心項目主要財務經濟指標 1.6可行性研究依據 1.7研究范圍

第二章 銀行數據中心項目建設背景

2.1宏觀形勢 2.1.1地理、歷史 2.1.2交通 2.2宏觀經濟運行

2.2.1宏觀經濟發展（GDP發展）2.2.2固定資產投資情況 2.2.3人均生產總值 2.2.4人口變化

2.3地區及行業的發展規劃 2.3.1城市總體規劃（2015—2020）2.3.2城市近期建設規劃

第三章 銀行數據中心市場分析與市場定位 3.1銀行數據中心市場分析 3.1.1銀行數據中心市場近況 3.1.2銀行數據中心市場劃分 3.1.3板塊特征分析及小結 3.1.4銀行數據中心 市場總結 3.1.5銀行數據中心項目機會分析 3.2項目市場定位

3.3銀行數據中心項目的SWOT分析 3.3.1銀行數據中心項目優勢（STRENGTH）3.3.2銀行數據中心項目劣勢（WEAKNESS）

3.3.3銀行數據中心項目機會（OPPORTUNIES）3.3.4銀行數據中心項目威脅（THREATS）3.4營銷策略 3.4.1營銷主題 3.4.2廣告創意 3.4.3營銷策略 3.4.4宣傳推廣策略 3.4.5促銷策略

第四章 銀行數據中心項目區建設條件 4.1市區域概況 4.2區域文化特色 4.3區域人居環境 4.4區域交通網絡 4.5基礎條件

4.5.1.自然及氣候條件 4.5.2.基礎設施配套建設條件 第五章 銀行數據中心項目建設方案 5.1總體規劃 5.1.1設計依據 5.1.2規劃設計構思 5.1.3指導原則 5.1.4規劃目標

5.2總平面布置及道路景觀設計 5.2.1總平面布置 5.2.2道路及景觀設計 5.2.3豎向設計 5.2.4技術指標 5.3建筑單體設計 5.3.1平面設計 5.3.2立面設計 5.4結構設計 5.4.1工程概況 5.4.2設計依據 5.4.3基礎設計 5.4.4結構選型

5.4.5主要荷載（作用）取值 5.4.6主要結構材料 5.5公用輔助工程 5.5.1給排水工程 5.5.2暖通工程 5.5.3電氣工程 5.5.4燃氣工程 5.5.5人防設計 5.5.6無障礙設計

第六章 銀行數據中心項目環境影響評價 6.1環境保護執行標準 6.2施工期環境影響分析 6.2.1施工期污染源 6.2.2施工期環境影響分析 6.3項目建成后環境影響分析 6.3.1大氣污染源分析 6.3.2水污染源分析 6.3.3環境保護措施 6.4公眾參與

第七章 銀行數據中心項目勞動安全衛生與消防 7.1衛生防疫 7.2消防

7.2.1消防給水系統 7.2.2防排煙系統 7.2.3電氣消防

第八章 銀行數據中心項目節能節水措施 8.1節能 8.1.1設計依據

8.1.2能源配置與能耗分析 8.1.3節能技術措施 8.2節水

8.2.1水環境

8.2.2綠化景觀用水節水 8.2.3節水器具應用 8.3太陽能利用

第九章 銀行數據中心項目組織管理與實施 9.1項目組織管理 9.1.1項目組織機構與管理 9.1.2人力資源配置 9.2物業管理 9.2.1物業服務內容 9.2.2物業服務標準 9.3項目實施安排

第十章 銀行數據中心項目投資估算與資金籌措 10.1投資估算 10.1.1估算依據

10.1.2投資構成及估算參數 10.1.3投資估算 10.2資金籌措 10.3借款償還計劃

第十一章銀行數據中心項目工程招標方案 11.1 總則.2 項目采用的招標程序.3 招標內容

第十二章 銀行數據中心項目效益分析 12.1財務評價的依據和原則 12.2成本費用、銷售收入及稅金估算 12.2.1 成本費用估算 12.2.2收入及稅金估算 12.3 財務效益分析 12.3.1項目損益分析 12.3.2項目財務盈利能力分析 12.4盈虧平衡分析 12.5敏感性分析 12.6財務效益分析結論

第十三章 銀行數據中心項目結論與建議 13.1銀行數據中心項目結論 13.2銀行數據中心項目建議 1、銀行數據中心項目位置圖 2、主要工藝技術流程圖 3、主辦單位近5 年的財務報表、銀行數據中心項目所需成果轉讓協議及成果鑒定 5、銀行數據中心項目總平面布置圖 6、主要土建工程的平面圖 7、主要技術經濟指標摘要表、銀行數據中心項目投資概算表 9、經濟評價類基本報表與輔助報表 10、銀行數據中心項目現金流量表 11、銀行數據中心項目現金流量表 12、銀行數據中心項目損益表、銀行數據中心項目資金來源與運用表 14、銀行數據中心項目資產負債表 15、銀行數據中心項目財務外匯平衡表 16、銀行數據中心項目固定資產投資估算表 17、銀行數據中心項目流動資金估算表 18、銀行數據中心項目投資計劃與資金籌措表 19、單位產品生產成本估算表、銀行數據中心項目固定資產折舊費估算表 21、銀行數據中心項目總成本費用估算表、銀行數據中心項目產品銷售（營業）收入和銷售稅金及附加估算表

第四篇：大數據報告

課程總結報告

學生姓名： 尹怡 學

號： 1370714 導

師： 龐哈利 專

業： 控制工程 所屬課群： 學位課

課程名稱： 前沿技術與職業發展 課程負責人： 徐林

課程開設日期： 2014.6.23-2014.12.31

東北大學信息科學與工程學院

2014年

科學技術創新對大數據發展的動力

1.緒 論

隨著信息技術的飛速發展，人類社會進入數字信息時代。獲取和掌握信息的能力己成為衡量一個國家實力強弱的標志。一切信息伴隨需求不同決定其效益不同，而一切有益信息都是從大量數據中分析出來的。海量數據又隨時間持續產生、不斷流動、進而擴散形成大數據。大數據不僅用來描述數據的量非常巨大，還突出強調處理數據的速度。所以，大數據成為數據分析領域的前沿技術。數據成為當今每個行業和商業領域的重要因素。人們對于數據的海量挖掘和大量運用，不僅標志著產業生產率的增長和消費者的大量盈余，而且也明確地提示著大數據時代已經到來。

數據正成為與物質資產和人力資本同樣重要的基礎生產要素，大數據的使成為提高企業競爭力的關鍵要素。數據成為資產、產業垂直整合、泛互聯網化是數據時代的三大發展趨勢。一個國家擁有的數據規模及運用的能力將成為綜合國力的重要組成部分，對數據的占有權和控制權將成為陸權、海權、空權之外的國家核心權力。大數據與人類息息相關，越來越多的問題可以通過大數據解決。不僅在數據科學與技術層次，而且在商業模式、產業格局、生態價值與教育層面，大數據都能帶來新理念和新思維，包括政府宏觀部門、不同的產業界與學術界，甚至個人消費者。大數據與互聯網一樣，是信息技術領域的革命，更加速企業創新，在全球范圍引領社會變革并啟動透明政府的發展。

大數據正在引發一場思維革命，大數據正在改變人們考察世界的方式方法，以前所未有的速度引起社會、經濟、學術、科研、國防、軍事等領域的深刻變革。大數據除了將更好的解決商業問題，科技問題，還有各種社會問題，形成以人為本的大數據戰略。大數據這一新概念不僅指數據規模龐大，也包括處理和應用數據，是數據對象、技術與應用三者的統一。大數據既可以是如政府部門或企業掌握的數據庫這種有限數據集合，也可以是如微博、微信、社交網絡上虛擬的無限數據集合。大數據技術包括數據采集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術及其集成。大數據應用是應用大數據技術對各種類型的大數據集合獲得有價值信息的行為。充分實現大數據的價值惟有堅持對象、技術、應用三位一體同 步發展。大數據是信息技術與各行業領域緊密融合的典型領域，有著旺盛需求和廣闊前景。把握機遇需要不斷跟蹤研究大數據并不斷提升對大數據的認知和理

解，堅持技術創新與應用創新協同共進同時加快經濟社會各領域的大數據開發與利用，推動國家、行業、企業對于數據的應用需求和發展水平進入新的階段。

在大數據時代數據作為一種獨立存在的實體，其資產價值越來越突出，日益引起人們的重視。從具體的個人到形形色色的企業，從各國政府到各種組織都可以合法地去收集數據。不論個人還是企業，以及政府等都可以是數據的擁有者。今后個人隱私與數據歸屬權可能關系越來越少，歐洲民眾要求政府公開信息的訴求極其強烈，民眾有權向政府申請信息公開。除了涉及國家安全和個人隱私的公共信息外，大部分政府信息都可以公開。

大數據主要有三個方面對人類經濟社會發展影響巨大，歸納起來：一是能夠推動實現巨大經濟效益，二是能夠推動增強社會管理水平，三是能夠推動提高安全保障能力。大數據在政府和公共服務領域的應用可有效推動政務工作開展，提高政府部門的服務效率、決策水平和社會管理水平，產生巨大社會價值。總而言之，大數據將為人們提供強有力的新工具，使人們能更加容易地把握事物規律，更準確地認識世界、預測未來和改造世界。

大數據可以分為大數據存儲和大數據分析，大數據存儲的目的是支撐大數據分析，大數據存儲致力于研發數據存儲平臺，大數據分析關注在最短時間內處理大量不同類型的數據集，大數據分析相比于傳統的數據倉庫應用數據量大、查詢分析復雜，大數據分析平臺需要具備并行數據庫、Map Reduce 及基于兩者的混合架構。

2.社交網絡崛起的大爆發

我們已經進入一個復雜科學領域，隨著云計算、云存儲、物聯網、二維碼技術和 LBS（基于位置的服務）的互聯網技術廣泛應用，人類的各種社會互動、溝通設備、社交網絡和傳感器正在生成海量數據。商業自動化導致海量數據存儲，但用于決策的有效信息又隱藏在數據中，如何從數據中發現知識，以數據挖掘為代表的大數據分析技術應運而生。

1、社交網絡的公共性

社交網絡是大數據的重要來源，大數據的社會應用與社會價值就來自于社交網絡，比如

國外影響巨大的 Facebook 和 Twitter，國內近年來風起云涌突然興起的微博，特別是大家關注度非常高的新浪微博，這種網絡交流平臺具有媒介屬性，日益成為影響不可忽視的的社會化媒體,每分每秒時時刻刻都在產生數以億級形形色色 的話語文本。人具有與他人交流、分享、傳播信息的天生需求，與他人直接交流互動和傳播各種信息加大了人的社會交往，基于人際關系的信息傳播創造了數量龐大的關系數據，擴大了大數據的社會價值與社會影響，帶來商業上的無限想象力和各種企業的商業應用價值，大數據產生的技術背景離不開社交網絡，移動互聯網和物聯網的發展導致大數據越來越大，具有隨時收集、即時應用、及時生產 的重要特點。

例如時裝產業產生的大數據基本源自無處不在的社交媒體。全世界每天都有 10 億人以上在社交網絡上交流信息發表觀點。每一刻都會有上百萬人通過社交媒體點贊分享、轉發微博、討論時尚、引導潮流。大數據時代，越來越多的各大品牌知名設計師直接利用社交網絡與公眾交流，讓大眾直接參與到設計當中，根本改變了此前這一行業的封閉性，不再只對時尚界的所謂精英開放。越來越多的品牌比如巴寶莉選擇在時裝秀之前的通過官方微博賬號發布了模特們在后臺的照片，許多頂級設計師愿意在網上發布自己全新的設計，如奧斯卡?德拉倫塔在Instagram上通過微博發布了最新款式的高級女裝成衣系列。頂級買家被流行博客寫手取代，網絡紅人占據了時尚雜志主編的前排座椅，在社交媒體上擁有大批微博粉絲的攝影師對大眾的時尚影響力遠遠超過傳統的精英人群。

2、社交網絡的價值性

在一定程度上，大數據的社會應用價值越來越多的來自新型的社交媒體，在這些影響巨

大的微媒體社會背景下，大數據參與滲透進入各種各樣的商業應用領域，產生巨大的社會影響，微博營銷開始成為商家的選擇，已成為目前最顯著的商業模式，是大數據最直接的商業應用。社會化媒體直接成為企業首選地營銷工具，企業通過社會化媒體發布有效信息，直接影響和引導消費者的潮流，主動收集來自消費者的反饋信息，積極進行互動，成為利潤來源的重要渠道。社交網絡互動傳播徹底改變傳統大眾媒體單向的傳播方式，可以針對具體特定不同的各種目標群體，通過信息技術點對點直接傳遞不同的特定信息，影響輿論，改善聲譽，建立美譽度，有助于形成購買決策。很多企業關注從海量采集的關系數據中提取發現真 正有價值的商業信息，建立客戶檔案，實現精準營銷，追蹤目標客戶，分析客戶價值建立商業模型。

企業開始加強了解社會化媒體，其深刻認知和巨大投入將產生新的媒介形態并實現產品營銷的新思路。社交大數據不僅僅對個別企業，而且對一些相關行業

都可以帶來及其深刻的巨大變革。第一大數據有效改善傳統的營銷方式，與之相比利用有效精準的大數據營銷，可以保持前期的大量曝光，中期的利益轉化，到后期的實際購買，所有行為都是可提前預測并且隨時監測的。效果可量化評估是采用大數據帶來的前所未有的最實質性的根本影響；第二在社交這個環節，會產生越來越多的普通消費者在網絡上通過各種社交媒體隨時反饋自己在使用過程中對企業突出的產品以及建構的品牌形象發表看法，這個互動的過程會不斷產生各種各樣許多富有價值的有效信息，甚至還會包括發現一些潛在的意想不到的市場需求。對一個處在發展階段的企業來說，這些有效信息不僅幫助他們可能采取措施調整原有傳統產品，甚至引發并且催生新的不一樣的商業模式。洞察消費者需求是大數據追求的核心價值；第三大數據可以變革某些具體行業，比如電影行業大數據可以根據實際數據能夠預估票房，在金融行業可以進行前瞻預測提前作出調控措施，企業可以根據采集的大數據建立一些加上模型，預測消費者行為，進行數據分析。就連奧巴馬為了贏得美國總統大選，他的團隊就采集利用來自各種社交媒體產生的數據進行有效分析，做出民意評估，監測輿情，幫助連任，無疑發揮出來巨大的推動作用。

3、社交網絡的應用性

社交媒體可以很短時間產生很大信息量，采取有效方法運用海量數據才是每個企業在市場面臨的棘手問題。社會化媒體必須學會處理數據，具體步驟可以分為以下內容，首先進行收集，然后根據數據的不同類型導致具有不同用途，經過判斷有些可以用于市場評估，反映市場效果，進一步了解市場，時時監測競爭對手，獲得市場情報；還有一些可以通過信息技術采取自然語言處理，比如適當分類，有效聚類，快速獲得消費者的需求以及人們對企業產品和所在行業的及時反饋和相關看法，利于企業做出判斷，快速做出相應調整。例如電視廣告價格很貴，媒體投放成本相對較高，一個企業的銷售廣告同時有 15 秒和 30 秒兩個不同版本，但事先難以確定哪個版本更能吸引消費者，這時可以提前把視頻傳播至互聯網，通過無處不在的社交媒體進行免費傳播。應用大數據技術可以把采集消費者的信息，快速收集所有評價加以系統分析，找到有助于傳播的元素，分析引起消費者反感的原因，快速提前測試有助決策，為廣告主節省大量成本。通過大數據企業與用戶間出現新的溝通方式，商業模式正在發生變化，在全世界社交媒體都引起市場變革，表現出企業日益關注消費者，用戶重要性正在不斷凸顯。2012

年9月一家美國調研機構對市場營銷人員進行調查，將近2/3的受訪客戶承認提高在廣告營銷領域采用數據管理平臺的原因出于挖掘大數據的市場需求。

運用社交大數據，關鍵在于擁有數據。盡管用戶數量不迅速增加，但預測用戶行為，提出更精準的建議，仍然需要采集更大更多的數據量。如果數據處理能力沒有提高，不能結合實際商業場景，就不會形成精細落地方案，既不可持續，也不可獲利，導致社交大數據發展面臨挑戰。只有提高分布式計算、改善存儲功能，加快實時計算的能力，才會實現價值。如果沒有實際應用，大數據技術就不會產生實際意義。

大數據帶來市場變革，挑戰已有經驗，顛覆已知模式，引領人類走向智能社會，數字化生存成為新的生活方式，社會化媒體隨時記錄人們的社會生活，感知行為態度、參與交往過程、建立互動關系，數據記錄不僅保存而且可以分析，產生新的社會科學研究方法，擁有預知社會的可能性，在社會科學領域產生革命性變革和影響，大數據直接改變社會科學研究的模式和路徑。

3.物聯網發展的促進作用

隨著物聯網迅速發展，各種行業、不同地域以及各個領域的物體都被十分密切地關聯起來。物聯網通過形形色色的傳感器將現實世界中產生的各種信息收集為電子數據，并把信號直接傳遞到計算機中心處理系統，必然造成數字信息膨脹，數據總量極速增長。2.1、物聯網形成產業鏈

物聯信息不僅僅包括物聯管理對象信息與物聯感知設備信息，更突出物聯實時信息。根據物聯網數據的來源可以分成傳感器感知數據和社交網絡數據兩種。雖然目前網絡上產生的數據多于各種傳感器感知到的數據總量，但是隨著物聯網設備的日益普及和感知技術的進步，傳感器產生的數據量將大幅增加，最終將超過網絡數據量，這種趨勢越來越明顯。

物聯網改變了人們的社會活動形式，改善了人們的生活方式，變革了商業模式，被稱為第三次信息化高潮，繼計算機、互聯網產生之后對社會的發展產生新的沖擊。物聯網把對象物和互聯網相互連接起來，即時信息交換，智能化識別，實現定位跟蹤，監控管理對象，產生大量數據，影響電力、安防、醫療、物流、交通、環保等行業形成新的商業模式。物聯網聯合大數據，正在迅速創造出巨大的社會價值和商業價值。

中國信息產業商會樂觀預測，中國在 2013 年傳感器設備將繼續保持市場規模，表現快速增長勢頭，中國物聯網 RFID 產業市場達到 320 億元左右，規模將比 2012 年增長 35%左右。物聯網伴隨著移動互聯網和云計算的迅猛崛起，物聯網產業鏈上的各環節成本減少，相關產品價格迅速下降，進一步帶來物聯網硬件及其基礎設施的大規模普及。同時，工信部聯合財政部提供專項資金用以支持物聯網發展,2013 年投入的專項資金將超 5 億元。而在政策支持與市場反饋的協同發展推動下，業內人士大膽預測未來數年物聯網會全面推廣大規模普及，其產業規模或許比現有互聯網大 30 倍。

物聯網發展離不開基礎建設，需要設備制造企業提供傳感設備與網絡核心設備，隨著存儲能力非常巨大的云計算中心的不斷建設和投入使用，物聯網持續產生的大數據可以隨時存儲，在線處理，產生價值，成為現實。企業需要思考物聯網收集的大數據與其產業發展的融合與轉換，將數據轉化為利潤，開辟市場藍海，收獲真金白銀，發明新的商業模式，形成新的商業思維。2.2物聯網產生大數據

物聯網大數據成為焦點，引起各大 IT 巨頭越來越多的注意，其潛在的巨大價值也正在通過市場逐漸被挖掘出來。微軟、IBM、SAP、谷歌等國際知名 IT 企業已經在全球分別部署了大量數據中心，還拿出大筆資金收購擅長數據管理和建構分析方面的優秀軟件企業。這些物聯網產生的大數據來自于不同種類的終端，比如智能電表、移動通信終端、汽車和各種工業機器等，影響生產生活的各個領域，各個層面，不可小覷。

物聯網產業鏈的核心不是設備和元器件，而是數據以及數據驅動的產業，物聯網的核心價值不在感知層和網絡層，而是在更廣泛的應用層。物聯網產生的大數據經過智能化的處理、社會化的分析，將生成各種商業模式，產生各異的多種應用，形成了物聯網最重要的商業價值。

處理物聯網收集的大數據并不容易，物聯網中的大數據不簡單等同于互聯網數據。物聯網大數據不僅包括社交網絡數據，更包括傳感器感知數據，盡管社交網絡數據包含大量可被處理的非結構化數據，比如新聞、微博等，但是物聯網傳感器收集的許多碎片化數據屬于非結構化數據，在目前還不能被處理。

物聯網應用于多個行業，而每個行業產生的數據有獨特的結構特點，因此就形成很多相異的商業模式。物聯網創造商業價值的基礎是數據分析，物聯網產業

將出現各種類型的數據處理公司，比如數據分析公司，軟件應用集成公司和商業運營公司將逐步分化，產業鏈將逐步完善。

中國物聯網剛剛進入應用階段，剛剛起步，調查物聯網產業最前沿的一線參與主體，可以發現主要包括 RFID 標簽廠商、傳感器廠商、電信運營商和一些系統集成商。目前各地已經建成的大量物聯網系統已經開始進入市場，主要應用于遠程測量、移動支付、環境監控等方面。另外主要分布在物品追溯系統和企業供應鏈管理等方面，應用較多的醫療健康、智能電網、汽車通信等服務也已開始出現，積極探索盈利，努力獲得用戶，占領高端市場。而在物聯網應用的過程中，我們發現電信運營商起到主導作用，扮演起行業龍頭，發揮帶動的作用，另外中國電信表現突出，也開始宣傳自己物聯網應用系統用于全球遠程監控。而電信運營商之所以分外努力推廣應用物聯網，不僅僅在于運營商可整合硬件、芯片、應用等各步驟中的許多優秀合作伙伴，在運營方面以外，還在于物聯網廣泛應用在電信終端，可以有效整合電信互聯網產業鏈的推進。電信運營商的示范不僅積累實戰經驗，甚至可幫助電信運營商將業務在物聯網中拓展為系統方案解決商，介入各種增值業務。2.3物聯網催化大商業

看待電信運營商，可以應用大數據的觀點，物聯網商業模式將更多的移動終端容納進來，作為數據采集設備，加以信息化應用，適應市場需求，成為物聯網跨界發展的趨勢。這種數據如果能得到運營商快速化、規模化、跨領域的廣泛應用，那么電信運營商可能獲取的商業回報會進一步參與到物聯網的各個建設環節中，并且還可能使越來越多的商業信息被運營商掌握。這些信息驅動企業合作，推動參與各方共同尋找一種多方共贏的路徑，建立新型商業模式。實現應用物聯網數據，特別需要升級商業模式，真正創造多方共贏的有利環境。而要建立多方共贏的理念，就應該推動物聯網真正成為市場的中心，變成一種商業的驅動 力，吸引產業鏈內的所有企業共同參與物聯網發展建設。

現在大部分行業的商業信息移動化、社交化，大數據必然會成為最佳捷徑，實現用戶商業價值的。物聯網大數據支撐商業開展，服務商業決策，提供各種行業信息，因此物聯網大數據的未來是無限的，富有商業魅力。物聯網大數據要獲得產業健康有序發展，不能僅在概念上停留，還需要政策支持，市場完善以及產品持續的不斷創新。而更為重要的方向是推動不同部門、不同機構、不同行業之間共享物聯網大數據的問題。各部門公開數據、分享數據才能利用數據深層價值，產生數據的附加價值。雖然目前交通、電力、工業等不同行業還沒有合為一個物聯網，但是共享不同行業的各種數據信息是可行的。而目前政府部門也開始意 識到數據單一難以發揮最大效能，開始尋求數據交換伙伴，部門之間已經開始相互交換數據，必將成為一種發展趨勢，而共享不同部門之間不同種類的數據信息有助于發揮物聯網更大的價值。

在未來幾十年，物聯網大數據面臨著戰略性的時代發展機遇及挑戰。物聯網握手大數據，不僅延伸更為廣泛的應用，更會產生出價值更大的產業鏈，所以，將物聯網發展離不開大數據理念，而大數據的廣泛應用進一步加快物聯網的前進步伐，在互動發展全過程中，物聯網能夠促進并帶動大數據發展。大數據的采集和感知技術的發展是緊密聯系的，提升以傳感器技術、RFID 技術、指紋識別技術、坐標定位技術等為基礎的感知能力是物聯網發展的基石。普及智能手機發展感知技術的高峰期，如廣泛的應用地理位置信息、通過對手機呼氣直接檢測燃燒脂肪量、手機鍵內嵌指紋傳感器、可以監測從空氣污染到危險的化學藥品的嗅覺傳感器、可感知用戶當前心情的智能手機技術及通過衣著進行識別人物的技術。還有實時監控口腔活動及飲食狀況的牙齒傳感器，可追蹤眼球讀懂情緒的 3D 筆記本攝像頭，新型可監控用戶心率的紡織材料，引入支付領域的生物測定技術等。世界被數據化的過程就是感知被逐漸捕獲的過程，一旦世界被完全數據化了，信息就是世界的本質。

4.云計算提供的技術平臺

大數據與云計算的關系密不可分，大數據必須采用分布式計算架構挖掘海量數據，必須依托云計算的分布式數據庫、分布式處理、云存儲和虛擬化技術。大數據包括大量非結構化和半結構化數據，下載這些數據到關系型數據庫用于分析時會消耗大量時間和金錢，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向許多臺電腦分配工作。依靠寬帶、物聯網的大數據提供了解決辦法，具有無數分散決策中心的云計算大系統能夠產生接近整體最優的帕累托效應，無數分別思考的決策分中心通過互聯網與物聯網形成超級決策中心。互聯網中多元動態、并行實時的大數據思維的出現促進重新定義知識的本質特性的認識。大數據時代企業的疆界變得模糊、網民和消費者的界限正在消弭、數據成為核心資產并將深刻影響企業的業務模式，甚至重構其文化和組織。因此大數據改善國家治理模式，影響企業決策、組織和業務流程，改變個人生活方式。如果利用大數據

貼近消費者、深刻理解需求、高效分析信息并作出預判，所有傳統的產品公司都只能淪為新型用戶平臺級公司的附庸。

大數據是繼云計算、物聯網之后 IT 產業又一次顛覆性的技術變革。云計算主要為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，而數據才是真正有價值的資產。企業內部的經營交信息、互聯網世界中的人與人交互信息、物聯網世界中的商品物流信息、位置信息等數量遠遠超越現有企業 IT 架構和基礎設施的承載能力，實時性要求也將大大超越現有的計算能力。大數據的核心議題和云計算必然的升級方向是盤活數據資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務。

大數據和云計算這兩個詞經常被同時提到，很多人誤以為大數據和云計算是同時誕生的、具有強綁定關系。其實這兩者之間既有關聯性，也有區別。云計算指的是一種以互聯網方式來提供服務的計算模式，而大數據指的是基于多源異構、跨域關聯的海量數據分析所產生的決策流程、商業模式、科學范式、生活方式和關聯形態上的顛覆性變化的總和。大數據處理會利用到云計算領域的很多技術，但大數據并非完全依賴于云計算；反過來，云計算之上也并非只有大數據這一種應用。

大數據出現具有深刻的原因。2009 年至 2012 年電子商務在全球全面發展，電子商務是第一個真正實現將純互聯網經濟與傳統經濟融合，嫁接在一起發展的混合經濟模式。正是互聯網與傳統經濟的結合才催生出現在社會高度關注的大數據。大數據鏈接互聯網產業與傳統產業，而且大數據結合互聯網應用于傳統產業領域，范圍超過純互聯網經濟。在電子商務模式出現以前，傳統企業的數據數量緩慢增長。傳統企業的數據倉庫大多數屬于交易型數據，而交易行為處于用戶消費決策的最后端，電子商務模式使得用戶的搜索、瀏覽、比較等行為企業可以采集到，這就至少提升了企業的數據規模一個數量級。現在日益流行的移動互聯網和物聯網又必將使企業數據量提高兩三個數量級。從這個角度來看，大數據時代必然出現，大有發展。

5.結論

大數據如同大爆炸一樣強烈沖擊著整個社會，無處不在的社交網絡、移動物聯產生難以想象的海量數據，已經成為描述整個宇宙一切信息的工具，普適計算、數據開放帶領我們邁進穿越時空障礙的信息時代，云計算、大數據金融造就擁有更多權利的智慧地球，開放流動的大數據時代帶來更加公平繁榮的大社會！大數據可以預測未來，提供幫助，但未知是永恒的，自由意志永遠存在，10-

第五篇：IT項目建議書及可行性研究報告撰寫格式

IT項目建議書

一.組織概況

組織名稱、法定地址、從業人員、法人代表、所屬行業、組織規模、主要產品、生產方式等。

二.可行性分析

1.現有計算機設備及軟件應用情況。

2.技術力量情況。

3.存在的問題。

4.必要性分析.5.可行性分析。

三.系統的目標及功能

1.系統的總體目標.2.分項目標及功能

3.網絡設計方案

四.組織內部重組計劃

1.組織改革情況

2.現有組織機構及流程。

3.信息化后組織機構設置及流程.五.組織財務狀況

1.經濟效益情況

2.資產及負債情況.3.銀行信譽等級情況。

六.實施步驟及合作單位概況

1.項目實施的組織機構及合作單位概況

2.準備階段

3.計算機網絡建設階層

4.軟件開發階段

5.運行應用階段。

七.投資估算及資金籌措、效益分析

1.投資計劃

2.資金來源

3.效益分析.八.結論和建議

可行性研究分析報告模版

一.總論

1.項目及其承辦單位

2.項目概況

3.結論和建議

二.項目背景及建設必要性

三.需求分析

四.系統功能及規模

五.系統技術方案及關鍵技術

六.規范及標準體系

七.系統安全及保證體系

八.運行、維護管理機制

九.建設實施進度安排

十.投資估算與資金籌措

十一.經濟效益與社會效益評價 十二.結論與建議