企业如何核实国地税合并引起的数据差错？
很明确的告诉你: 1.国地税是垂直管理单位，都接受国家税务总局的管理，合国地税的合作、一窗办理、一厅通办到最后的合同，国家税务总局做了大量的工作，对外不会出现差异。2.为国地税合并，从2015年起，国地税是一个系统，现在只是数据库合并，对外也不会有差异。
如何利用互联网 大数据提升税收治理能力？
一、用“互联网 ”大数据强化税源控管“互联网 ”大数据条件下，税务部门在积累了纳税人大量有价值数据基础上，通过与工商、银行、海关、技监、住建、房产、规划、社保、审计等部门联网，在云计算数据综合分析判研的驱动下，从海量数据中挖掘有价值的经济税收数据，从所有经济税收数据信息中扫描、控管全部的经济税源。如地税部门要建立个人财产收入信息大数据平台，通过对个人的房产租赁、存款利息、有价证券溢价、财产增值、股权转让、投资收益等财产收入的海量数据进行综合的逻辑判研和严密的数理分析，使个人财产的税源在“互联网 ”大数据的透视下一览无遗。
基于云计算、大数据的运用，通过对税收弹性分析、税负分析、税收关联分析等方法，对经济形势作科学研判，对税收收入作精准预测，就能对动态的经济税源进行有效严密控管。一言蔽之，税收数据挖掘有多深，云计算数据就有多精，税源控管就有多准。“以票控税”时代将终结，“人海战术”被“云海战术”所取代，以专业、精准的大数据分析，可以牢牢控管住所有的经济税源。
二、用“互联网 ”大数据应对新生业态的税收征管在“互联网 ”大数据的作用下，网络销售平台、互联网金融等新兴经济业态以其虚拟、无址、跨域、高效、隐蔽等特点，使经营地点、税源归属、征管权限、税收分配等发生重大变化，极大地挑战了传统的税收征管模式。为加强对新生业态税收征管，税务部门要通过“互联网 ”大数据，从“管事制”向“管数制”转变，实施“数据管税”：将纳税人税收、财务、经营等信息链条完全打通，实现涉税信息电子化，税务机关、纳税人、消费者和第三方部门的信息数据，完全取代纸质申报和发票等实物载体，构建以信息数据为核心要素展开的税收征管新模式；利用“互联网 ”大数据助推纳税人自助式管理，使纳税人自主申报、税收政策自动适用成为征管主流；借助“互联网 ”大数据效率高、成本低的优势，改变以往征管强调抓大放小、集中精力管好重点税源，转变为大企业与中小型企业并重，重点税源与非重点税源并重；对税收信息判研出纳税人的异常数据，为一线税管员提供“精确制导”，以强化税收征管。
三、用“互联网 ”大数据加强税收风险管理“互联网 ”大数据通过云计算等技术手段，使政府信息系统和公共数据逐步互联共享，税务部门从海量数据库中获取大量有价值的涉税数据，为推动税收风险管理提供有利条件。在简政放权的大背景下，涉税事项逐步发展为纳税人对照税法和税收政策、自行掌握执行、税务机关进行后续管理的方式。
税务机关更多地通过大数据、涉税信息平台抓取有关经济涉税信息数据进行比对分析、评估判研，将所有的海量涉税信息转化为可量化、可比对的数据，实现涉税信息的数字化管理。通过网络技术、信息技术、整合技术等判研，对纳税人涉税情报进行智能化分析、计算、比较、判断、甄别、联想和定性，依据采集和积累的征管基础数据、风险分析数据、第三方数据等信息资源，多角度对税收风险进行综合关联分析，精准计算出如税负、税种、行业、纳税规模、纳税信用、纳税遵从等各种税收风险指数，揭示涉税风险的发展规律。
针对不同类别、不同税收风险的纳税人，采取不同的税收风险应对措施：对高风险的纳税人实施税务稽查，对中等风险的纳税人进行税务约谈，对较低风险的纳税人则通过纳税辅导以促进纳税遵从。四、用“互联网 ”大数据做好纳税服务“互联网 ”大数据条件下，纳税人类型、办税业务、时空跨度、新兴业态的多样化，必然导致纳税服务需求的多元化。
针对当前税务部门大众化的纳税服务资源和能力过剩，个性化纳税服务不足的困局，必须从纳税人的个性化需求出发，切实改进纳税服务的有效供给，以满足纳税人个性化的纳税服务需求。税务部门要依托大数据分析制导服务供求，做到始于需求、终于满意。在“互联网 ”大数据相互作用下，个性化纳税服务需求容易被识别，对于纳税大户、高新技术企业、小微企业等个性化、特殊化的纳税服务容易实现。
因此，税务部门要针对不同行业、不同类型纳税人，从改变纳税服务的供给侧角度入手，根据每个纳税人所需求的纳税服务进行“私人定制”，一改粗放型“端菜式”的纳税服务为精准型“点菜式”的纳税服务。要借助“互联网 ”大数据，超越时间、空间、地域、业态等限制，使纳税人可以在家里、办公室、旅行途中通过互联网全流程、无纸化办理所有涉税事务，在大大降低纳税成本的同时，享受到精准、便捷的纳税服务。
数据治理分析是将庞大数据量进行过滤整合，让用户可以跟进数据实时情况，方便用户更准确快速地对数据业务进行合理分析、判断，实现利用数据驱动业务，达到企业增值的目的。基于大数据技术研发的数据分析平台系统，通过从多个业务系统到ODS中间库、ODS中间库到数仓模型的加工过滤，再将模型绑定组件实现数据的可视化展现，可以使用户更加形象的对不同业务的数据进行观察分析。
既然是数据治理分析，那么在“分析”之前先要对数据进行“治理”。我们通常需要先将数据标准化，利用标准化后的数据进行数据分析，数据标准化也就是统计数据的指数化，数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。随着人们研究领域的不断扩大，所面临的评价对象日趋复杂，如果仅依据单一指标对事物进行评价往往不尽合理，所以需要多指标信息处理数据才能得到用户想要的更为准确更有用的业务数据。
