蜀山区大数据企业是在蜀山区注册，从事大数据存储、大数据采集与管理、大数据分析与挖掘、大数据呈现和应用、传统产业大数据融合，形成企业核心自主知识产权，并以此为基础开展经营活动的企业。通过备案的大数据企业，其有效期为2年，失效后可提出复审备案。关于蜀山区大数据企业备案申报条件有不明白的地方可咨询小编：

11年专业代理免费咨询：15855157003（微信同号）

（卧涛科技：项目申报、专利商标版权代理、软件着作权代理（不过包退）、科技成果评价、各类标准化（参编）代理、软件开发、商业计划书、工商注册财税规划、可行性研究报告、两化融合、企业信用修复、ISO体系认证等）

蜀山区大数据企业备案申报条件：

备案的大数据企业须同时满足以下条件：

（一）具有企业法人资格，其注册地及工商、税务、统计关系在蜀山区；

（二）具备从事大数据业务基础设备条件和专门经营场所；

（三）企业主营业务需在下列范围内：

1、大数据存储

主要从事大数据存储及其他计算机硬件设备、大数据存储管理系统的产品服务。公司生产产品包括以下类型：

（1）大数据采集设备：传感器、视频采集器、移动智能终端、RFID设备、一卡通、移动支付设备、证件识别设备、生物识别、条码识别、芯片、采集器、读写器、无人机、机器人、GPS、POS机、可穿戴设备、智能手环、GPS智能鞋、可穿戴医疗报警装置、智能手表、智能头盔等；

（2）传输设备：无线传输设备、光传输设备、互联网设备、移动通信网、遥感卫星等；

（3）存储设备：DAS,NAS,SAN,磁带机，光盘等；

（4）服务器：PC服务器、小型机、大型机、HPC等；

（5）网络/安全：路由器、交换机、防火墙、入侵检测、安全网关、数据灾备、安全芯片等；

（6）一体机：大数据一体机、数据库一体机、集装箱数据中心等；

（7）大数据存储管理软件：分布式文件系统DFS,异构数据融合技术、数据组织技术、大数据索引技术、大数据备份技术、大数据复制技术、关系型数据库、非关系型数据库、数据库缓存系统等。

2、大数据采集与管理

收集和掌握用户的各种数据，从事着从大量数据中挑选出有用数据，并对采集到的数据进行传输、存储和管理。公司生产产品及使用技术包括以下类型：

（1）数据采集：数据爬虫、高速数据全镜像、高速数据解析、数据质量评估、分布式虚拟存储、链接过滤、大数据网络传输技术、大数据网络压缩技术等。

（2）数据预处理：数据抽取、数据转换、数据加载、空缺值处理、错误数据处理、处理噪声和孤立点数据、数据清晰、数据变换、数据规约等。

（3）大数据管理：大数据资产评估、大数据定价、大数据交易、大数据托管、大数据全生命周期管理等。

3、大数据分析与挖掘

主要从事大数据分析产品研发，以及根据上游企业的需求，对相关数据进行定制化分析服务。公司生产产品及使用技术包括以下类型：

（1）数据分析挖掘：机器学习技术、统计分析技术、遗传算法、模糊集方法、挖掘对象、决策树方法、神经网络技术、数据库技术、语义引擎、专业专业模型算法分析等。

（2）大数据咨询：大数据管理咨询，大数据系统咨询、大数据标准编制等。

4、大数据呈现和应用；

主要从事大数据可视化产品的研发，并结合相关专业知识和商业背景，揭示分析结果所反映的相关行业问题，并将相关数据应用于相关行业中，以开发更大的市场。公司生产产品及使用技术包括以下类型：

（1）大数据可视化：数据可视化、信息可视化、知识可视化、科学计算可视化等；

（2）大数据应用：包括面向行业具体业务的大数据软件产品，即金融大数据、医疗大数据、农业大数据、工业大数据、文化旅游大数据、交通大数据、政务大数据、城市大数据等应用。

5、传统产业大数据融合；

（四）前项主营业务在1至4范围内的，企业近一个会计年度的大数据产品（或服务）销售收入占公司年度总收入的比例符合如下要求之一：

1、Z近一年销售收入小于2000万的，比例不低于20%；

2、Z近一年销售收入大于2000万且小于4000万的，比例不低于15%；

3、Z近一年销售收入大于4000万小于1亿元的，比例不低于10%；

4、Z近一年销售收入大于1亿元的，比例不低于8%。

说明：

1、销售收入为主营业务收入与其他业务收入之和。

2、主营业务收入与其他业务收入按照企业所得税年度纳税申报表的口径计算。

3、大数据产品（服务）收入的计算应由具有资质的中介机构进行专项审计或鉴证。大数据产品（服务）收入包括：

（1）技术转让收入：指企业大数据技术成果通过技术贸易、技术转让所获得的收入；

（2）技术服务收入：指企业利用自己的人力、物力和数据系统等为社会和本企业外的用户提供技术资料、技术咨询与市场评估、工程技术项目设计、数据处理、测试分析及其他类型的服务所获得的收入；

（3）接受委托研究开发收入：指企业承担社会各方面委托大数据技术研究开发、中间试验及大数据产品开发所获得的收入。

（五）前项主营业务为（5）类企业近一个会计年度的大数据技术产品（服务）采购金额不低于公司年度营业成本的3%，或大数据技术研发费用不低于公司研发总费用的30%；

说明：

1、企业研究开发活动确定

研究开发活动是指为获得科学与技术（不包括社会科学、艺术或人文学）新知识，创造性运用科学技术新知识，或实质性改进技术、产品（服务）、工艺而持续进行的具有明确目标的活动。不包括企业对产品（服务）的常规性升级或对某项科研成果直接应用等活动（如直接采用新的材料、装置、产品、服务、工艺或知识等）。

2、研究开发费用的归集范围

（1）人员人工费用

包括企业科技人员的工资薪金、基本养老保险费、基本医疗保险费、失业保险费、工伤保险费、生育保险费和住房公积金，以及外聘科技人员的劳务费用。

（2）直接投入费用

直接投入费用是指企业为实施研究开发活动而实际发生的相关支出。包括：

直接消耗的材料、燃料和动力费用；

用于中间试验和产品试制的模具、工艺装备开发及制造费，不构成固定资产的样品、样机及一般测试手段购置费，试制产品的检验费；

用于研究开发活动的仪器、设备的运行维护、调整、检验、检测、维修等费用，以及通过经营租赁方式租入的用于研发活动的固定资产租赁费。

（3）折旧费用与长期待摊费用

折旧费用是指用于研究开发活动的仪器、设备和在用建筑物的折旧费。

长期待摊费用是指研发设施的改建、改装、装修和修理过程中发生的长期待摊费用。

（4）无形资产摊销费用

无形资产摊销费用是指用于研究开发活动的软件、知识产权、非专利技术（专有技术、许可证、设计和计算方法等）的摊销费用。

（5）设计费用

设计费用是指为新产品和新工艺进行构思、开发和制造，进行工序、技术规范、规程制定、操作特性方面的设计等发生的费用。包括为获得创新性、创意性、突破性产品进行的创意设计活动发生的相关费用。

（6）装备调试费用与试验费用

装备调试费用是指工装准备过程中研究开发活动所发生的费用，包括研制特殊、专用的生产机器，改变生产和质量控制程序，或制定新方法及标准等活动所发生的费用。

为大规模批量化和商业化生产所进行的常规性工装准备和工业工程发生的费用不能计入归集范围。

试验费用包括新药研制的临床试验费、勘探开发技术的现场试验费、田间试验费等。

（7）委托外部研究开发费用

委托外部研究开发费用是指企业委托境内外其他机构或个人进行研究开发活动所发生的费用（研究开发活动成果为委托方企业拥有，且与该企业的主要经营业务紧密相关）。委托外部研究开发费用的实际发生额应按照独立交易原则确定，按照实际发生额的80%计入委托方研发费用总额。

（8）其他费用

其他费用是指上述费用之外与研究开发活动直接相关的其他费用，包括技术图书资料费、资料翻译费、专家咨询费、高新科技研发保险费，研发成果的检索、论证、评审、鉴定、验收费用，知识产权的申请费、注册费、代理费，会议费、差旅费、通讯费等。此项费用一般不得超过研究开发总费用的20%，另有规定的除外。

3、企业在中国境内发生的研究开发费用

企业在中国境内发生的研究开发费用，是指企业内部研究开发活动实际支出的全部费用与委托境内其他机构或个人进行的研究开发活动所支出的费用之和，不包括委托境外机构或个人完成的研究开发活动所发生的费用。受托研发的境外机构是指依照外国和地区（含港澳台）法律成立的企业和其他取得收入的组织；受托研发的境外个人是指外籍（含港澳台）个人。

（六）当年新注册企业以营业执照主营业务范围为准，进行预备案，第二年再补充资料进行正式备案。

（七）“信用合肥”综合信用查询中无不良记录。

（八）已经市级认定的大数据企业不需进行备案。　　

已认定大数据企业将设首席数据官《合肥市大数据企业认定管理办法》修订印发

　　 为进一步扶持和鼓励大数据企业发展，有力支撑合肥市打造具有国内有比较优势的数字经济高地，近日，《合肥市大数据企业认定管理办法》（以下简称《办法》）正式修订印发。《办法》对大数据企业认定目的、认定范围、工作原则、组织实施、认定标准、择优标准、认定流程、管理服务等内容进行了规范。

　　据了解，修订后的《办法》调整了大数据企业的认定范围，重新划分了大数据企业主营业务范围和类别，将大数据企业分为“大数据服务”“大数据应用”“大数据产品制造”三类。《办法》规定，对于被认定的合肥大数据企业，将纳入合肥市大数据企业名录，作为合肥市大数据有关政策重点扶持对象，享受县（市）区、开发区出台的大数据类配套政策，推荐申报市级以上大数据企业及试点示范项目，支持依法合规开展数据开放试点，支持参与市级政务信息化项目建设。

　　《办法》首次提出，已认定大数据企业将在本单位内设立首席数据官，由企业负责人或数据业务负责人担任，负责数据安全保障、数据开放共享、数据要素价值提升、数据产业生态培育等工作。

　　“在充分调研大数据企业实际发展情况的基础上，简化认定要求，取消分类认定和分档认定等繁琐要求，减轻企业负担。同时，适当提高认定标准和认定实效。”市数据资源局相关负责人说，作为全国率先认定大数据企业的城市，自2017年以来，合肥已累计认定大数据企业741家。