大數據體積

㈠ 大數據時代的數據分析師該了解哪些事情

大數據時代的數據分析師該了解哪些事情
近幾年來，大數據養精蓄銳，從剛開始的無人談及，到現在的盛行談論，就這樣走進了公眾的視野。什麼是大數據呢?對於數據分析師，它有意味著什麼?處在人人高談的大數據時代，數據分析師該了解哪些內容，本文將為您解答。
用Google搜索了一下「BigData」，得到了19,600,000個結果……而使用同樣的詞語，在兩年前你幾乎搜索不到什麼內容，而現在大數據的內容被大肆宣傳，內容多得讓人眼花繚亂。而這些內容主要是來自IBM、麥肯錫和O』Reilly ，大多數文章都是基於營銷目的的誇誇其談，對真實的情況並不了解，有些觀點甚至是完全錯誤的。我問自己…… 大數據之於數據分析師，它意味著什麼呢?如下圖所示，谷歌趨勢顯示，與「網站分析」(web analytics)和」商業智能」(business intelligence)較為平穩的搜索曲線相比，「大數據」(big data)的搜索量迎來了火箭式的大幅度增長。
被神話的大數據
Gartner把「大數據」的發展階段定位在「社交電視」和「移動機器人」之間，正向著中部期望的高峰點邁進，而現在是達到較為成熟的階段前的二至五年。這種定位有著其合理性。各種奏唱著「大數據」頌歌的產品數量正在迅速增長，大眾媒體也進入了「大數據」主題的論辯中，比如紐約時報的「大數據的時代「，以及一系列在福布斯上發布的題為」 大數據技術評估檢查表「的文章。
進步的一面體現在
，大數據的概念正在促使內部組織的文化發生轉變，對過時的「商務智能」形成挑戰，並促進了「分析」意識的提升。
基於大數據的創新技術可以很容易地被應用到類似數據分析的各種環境中。值得一提的是，企業組織通過應用先進的業務分析，業務將變得更廣泛、更復雜，價值也更高，而傳統的網站分析受到的關注將會有所減弱。
大數據的定義
什麼是「大數據」，目前並沒有統一的定義。維基網路提供的定義有些拙劣，也不完整：「 大數據，指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過主流的工具，在合理的時間內擷取、管理、處理、並整理成為人們所能解讀的信息 「。
IBM 提供了一個充分的簡單易懂的概述：
大數據有以下三個特點：大批量(Volume)、高速度(Velocity)和多樣化(Variety) 。 大批量 – 大數據體積龐大。企業里到處充斥著數據，信息動不動就達到了TB級，甚至是PB級。 高速度 – 大數據通常對時間敏感。為了最大限度地發揮其業務價值，大數據必須及時使用起來。 多樣化 – 大數據超越了結構化數據，它包括所有種類的非結構化數據，如文本、音頻、視頻、點擊流、日誌文件等等都可以是大數據的組成部分。 MSDN的布萊恩·史密斯在IBM的基礎上增加了第四點： 變異性 – 數據可以使用不同的定義方式來進行解釋。不同的問題需要不同的闡釋。
從技術角度看大數據
大數據包括了以下幾個方面：數據採集、存儲、搜索、共享、分析和可視化，而這些步驟在商務智能中也可以找到。在皮特·沃登的「 大數據詞彙表 「中，囊括了60種創新技術，並提供了相關的大數據技術概念的簡要概述。
獲取 ：數據的獲取包括了各種數據源、內部或外部的、結構化或非結構化的數據。「大多數公共數據源的結構都不清晰，充滿了噪音，而且還很難獲得。」 技術： Google Refine、Needlebase、ScraperWiki、BloomReach 。
序列化：「你在努力把你的數據變成有用的東西，而這些數據會在不同的系統間傳遞，並可能存儲在不同節點的文件中。這些操作都需要某種序列化，因為數據處理的不同階段可能需要不同的語言和API。當你在處理非常大量的記錄時，該如何表示和存儲數據，你所做的選擇對你的存儲要求和性能將產生巨大影響。 技術： JSON、BSON、Thrift、Avro、Google Protocol Buffers 。
存儲 ：「大規模的數據處理操作使用了全新的方式來訪問數據，而傳統的文件系統並不適用。它要求數據能即時大批量的讀取和寫入。效率優先，而那些有助於組織信息的易於用戶使用的目錄功能可能就顯得沒那麼重要。因為數據的規模巨大，這也意味著它需要被存儲在多台分布式計算機上。「 技術： Amazon S3、Hadoop分布式文件系統 。
伺服器 ：「雲」是一個非常模糊的術語，我們可能對它所表示的內容並不很了解，但目前在計算資源的可用性方面已有了真正突破性的發展。以前我們都習慣於購買或長期租賃實體機器，而現在更常見的情況是直接租用正運行著虛擬實例的計算機來作為伺服器。這樣供應商可以以較為經濟的價格為用戶提供一些短期的靈活的機器租賃服務，這對於很多數據處理應用程序來說這是再理想不過的事情。因為有了能夠快速啟動的大型集群，這樣使用非常小的預算處理非常大的數據問題就可能成為現實。「 技術： Amazon EC2、Google App Engine、Amazon Elastic Beanstalk、Heroku 。
NoSQL：在IT行為中，NoSQL(實際上意味著「不只是SQL」)是一類廣泛的資料庫管理系統，它與關系型資料庫管理系統(RDBMS)的傳統模型有著一些顯著不同，而最重要的是，它們並不使用SQL作為其主要的查詢語言。這些數據存儲可能並不需要固定的表格模式，通常不支持連接操作，也可能無法提供完整的ACID(原子性—Atomicity、一致性—Consistency、隔離性—Isolation、持久性—Durability)的保證，而且通常從水平方向擴展(即通過添加新的伺服器以分攤工作量，而不是升級現有的伺服器)。 技術： Apache Hadoop、Apache Casandra、MongoDB、Apache CouchDB、Redis、BigTable、HBase、Hypertable、Voldemort 。
處理 ：「從數據的海洋中獲取你想要的簡潔而有價值的信息是一件挑戰性的事情，不過現在的數據系統已經有了長足的進步，這可以幫助你把數據集到轉變成為清晰而有意義的內容。在數據處理的過程中你會遇上很多不同的障礙，你需要使用到的工具包括了快速統計分析系統以及一些支持性的助手程序。「 技術： R、Yahoo! Pipes、Mechanical Turk、Solr/ Lucene、ElasticSearch、Datameer、Bigsheets、Tinkerpop 。 初創公司： Continuuity、Wibidata、Platfora 。
MapRece ：「在傳統的關系資料庫的世界裡，在信息被載入到存儲器後，所有的數據處理工作才能開始，使用的是一門專用的基於高度結構化和優化過的數據結構的查詢語言。這種方法由Google首創，並已被許多網路公司所採用，創建一個讀取和寫入任意文件格式的管道，中間的結果橫跨多台計算機進行計算，以文件的形式在不同的階段之間傳送。「 技術： Hadoop和Hive、Pig、Cascading、Cascalog、mrjob、Caffeine、S4、MapR、Acunu、Flume、Kafka、Azkaban、Oozie、Greenplum 。
自然語言處理 ：「自然語言處理(NLP)……重點是利用好凌亂的、由人類創造的文本並提取有意義的信息。」 技術： 自然語言工具包Natural Language Toolkit、Apache OpenNLP、Boilerpipe、OpenCalais。
機器學習：「機器學習系統根據數據作出自動化決策。系統利用訓練的信息來處理後續的數據點，自動生成類似於推薦或分組的輸出結果。當你想把一次性的數據分析轉化成生產服務的行為，而且這些行為在沒有監督的情況下也能根據新的數據執行類似的動作，這些系統就顯得特別有用。亞馬遜的產品推薦功能就是這其中最著名的一項技術應用。「 技術： WEKA、Mahout、scikits.learn、SkyTree 。
可視化 ：「要把數據的含義表達出來，一個最好的方法是從數據中提取出重要的組成部分，然後以圖形的方式呈現出來。這樣就可以讓大家快速探索其中的規律而不是僅僅籠統的展示原始數值，並以此簡潔地向最終用戶展示易於理解的結果。隨著Web技術的發展，靜態圖像甚至互動式對象都可以用於數據可視化的工作中，展示和探索之間的界限已經模糊。「 技術： GraphViz、Processing、Protovis、Google Fusion Tables、Tableau 。
大數據的挑戰
最近舉行的世界經濟論壇也在討論大數據，會議確定了一些大數據應用的機會，但在數據共用的道路上仍有兩個主要的問題和障礙。
1.隱私和安全
正如Craig & Ludloff在「隱私和大數據「的專題中所提到的，一個難以避免的危機正在形成，大數據將瓦解並沖擊著我們生活的很多方面，這些方麵包括私隱權、政府或國際法規、隱私權的安全性和商業化、市場營銷和廣告……試想一下歐盟的cookie法規，或是這樣的一個簡單情景，一個公司可以輕易地在社交網路上收集各種信息並建立完整的資料檔案，這其中包括了人們詳細的電子郵箱地址、姓名、地理位置、興趣等等。這真是一件嚇人的事情!
2.人力資本
麥肯錫全球研究所的報告顯示 ，美國的數據人才的缺口非常大，還將需要140,000到190,000個有著「深度分析」專業技能的工作人員和1.500個精通數據的經理。尋找熟練的「網站分析」人力資源是一個挑戰，另外，要培養自己的真正擁有分析技能的人員，需要學習的內容很多，這無疑是另一個大挑戰。
大數據的價值創造
很多大數據的內容都提及了價值創造、競爭優勢和生產率的提高。要利用大數據創造價值，主要有以下六種方式。
透明度 ：讓利益相關人員都可以及時快速訪問數據。實驗 ：啟用實驗以發現需求，展示不同的變體並提升效果。隨著越來越多的交易數據以數字形式存儲，企業可以收集更准確、更詳細的績效數據。決策支持 ：使用自動化演算法替換/支持人類決策，這可以改善決策，減少風險，並發掘被隱藏的但有價值的見解。創新 ：大數據有助於企業創造出新的產品和服務，或提升現有的產品和服務，發明新的商業模式或完善原來的商業模式。細分 ：更精細的種群細分，可以帶來不同的自定義行為。
工業領域的增長 ：有了足夠的和經過適當培訓的人力資源，那些重要的成果才會成為現實並產生價值。
數據分析的機會領域
當「網站分析」發展到「數據智能「，毫無疑問，數據分析人員也工作也應該發生一些轉變，過去的工作主要是以網站為中心並制定渠道的具體戰術，而在將來則需要負責更具戰略性的、面向業務和(大)數據專業知識的工作。
數據分析師的主要關注點不應該是較低層的基礎設施和工具開發。以下幾點是數據分析的機會領域：
處理：掌握正確的工具以便可以在不同條件下(不同的數據集、不同的業務環境等)進行高效的分析。目前網站分析專家們最常用的工具無疑是各類網站分析工具，大多數人並不熟悉商業智能和統計分析工具如Tableau、SAS、Cognos等的使用。擁有這些工具的專業技能將對數據分析人員的發展大有好處。
NLP：學習非結構化數據分析的專業技能，比如社交媒體、呼叫中心日誌和郵件的數據多為非結構化數據。從數據處理的角度來看，在這個行業中我們的目標應該是確定和掌握一些最合適的分析方法和工具，無論是社會化媒體情感分析還是一些更復雜的平台。
可視化 ：掌握儀錶板的展示技能，或者寬泛點來說，掌握數據可視化的技術是擺在數據分析師面前一個明顯的機會(註：不要把數據可視化與現在網路營銷中常用的「信息圖」infographics相混淆)。
行動計劃
在大數時代，其中一個最大的挑戰將是滿足需求和技術資源的供給。當前的「網站分析」的基礎普遍並不足夠成熟以支持真正的大數據的使用，填補技能差距，越來越多的「網站分析師」將成長為「數據分析師」。

㈡ 什麼樣的數據量叫大數據

分好多類吧;比如某計算天體運動的程序要計算幾百位的浮點數據運算;雖然數據體積不大;但是計算過程很占資源
再比如,某網站要在1秒內相應上萬個用戶的登陸請求;這個數據體積也不大,但是要求即時響應速度;
再比如;某伺服器需要備份資料庫,備份大小達到幾十個G;這個是一般意義上的大數據

㈢ 大數據是怎麼產生的 它的商業機會在哪

大數據是怎麼產生的 它的商業機會在哪

近些年，大數據已經和雲計算一樣，成為時代的話題。大數據是怎麼產生的，商業機會在哪？研究機會在哪？這個概念孕育著一個怎樣的未來？

昨天在車庫咖啡參加了一個小型的研討活動，就這些問題進行了一些討論，我結合自己的一些理解做一個總結。

首先，大數據是怎麼產生的？

1）物理世界的信息大量數字化產生的

例如劉江老師指出的好大夫網，將醫生的信息，門診的信息等數字化。其實還有很多，比如新浪微博將茶館聊天的行為（弱關系產生信息數字化），朋友聊天的行為數字化（強關系產生信息數字化）。視頻監控探頭將圖像數字化。

2）社交網路產生的

在雅虎時代，大量的都是讀操作，只有雅虎的編輯做一些寫操作的工作。進入web2.0時代，用戶數大量增加，用戶主動提交了自己的行為。進入了社交時代，移動時代。大量移動終端設備的出現，用戶不僅主動提交自己的行為，還和自己的社交圈進行了實時的互動，因此數據大量的產生出來，並且具有了極其強烈的傳播性。

3）數據都要保存所產生的

一位嘉賓指出，舊金山大橋保留了百年的歷史數據，在時間跨度上產生了價值，很多網站在早期對數據的重視程度不夠，保存數據的代價很大，存儲設備的價格昂貴，但是時代變了，存儲設備便宜了，用戶自己產生的數據得到了重視，數據的價值被重視了。因此越來越多的數據被持續保存

其次，大數據和大規模數據的區別？

big data之前學術界叫very large data，大數據和大規模數據的差距是什麼？我認為在英文中large的含義只是體積上的，而big的含義還包含重量上的，價值量上的。因此我認為

1）大數據首先不是數量上的堆砌，而是具有很強的關聯性結構性

比如有一種數據，記錄了世界上每一顆大樹每年長高的程度，這樣的數據不具有價值，因為只是簡單堆砌。

如果數據變成，每一個大樹記錄它的，地點，氣候條件，樹種，樹齡，周邊動植物生態，每年長高的高度，那麼這個數據就具有了結構性。具有結構性的數據首先具有極強的研究價值，其次極強的商業價值。

在比如，淘寶的數據，如果只記錄一個交易的買家，賣家，成交物品，價格等信息，那麼這個商業價值就很有限。淘寶包含了，買家間的社交關系，購物前後的其他行為，那麼這個數據將非常有價值。

因此，只有立體的，結構性強的數據，才能叫大數據，才有價值，否則只能叫大規模數據。

2）大數據的規模一定要大，而且比大規模數據的規模還要大

要做一些預測模型需要很多數據，訓練語料，如果數據不夠大，很多挖掘工作很難做，比如點擊率預測。最直白的例子，如果你能知道一個用戶的長期行蹤數據，上網的行為，讀操作和寫操作。那麼幾乎可以對這個人進行非常精準的預測，各種推薦的工作都能做到很精準。

最後，大數據的機會在哪裡？對小公司的機會在哪？

圍繞數據的整個產業鏈上，我認為具有以下機會

1）數據的獲得

大量數據的獲得，這個機會基本屬於新浪微博等這類大企業，大量交易數據的獲得，也基本屬於京東，淘寶這類企業。小企業基本沒機會獨立得到這些用戶數據。

2）數據的匯集

例如如果你要能把各大廠商，各大微博，政府各個部門的數據匯集全，這個機會將是極大的。

但，這個工作，做大了需要政府行為，做中檔了，要企業間合作，做小了，也許就是一個聯盟或者一個民間組織，比如中國爬盟。

3）數據的存儲

匯集了數據後，立即遇到的問題就是存儲，這個代價極大，原始數據不能刪除，需要保留。因此提供存儲設備的公司，執行存儲這個角色的公司，都具有巨大的市場機會，但是這也不屬於小公司，或者早期創業者。

4）數據的運算

在存儲了數據以後，怎麼把數據分發是個大問題，各種API，各種開放平台，都是將這些數據發射出去，提供後續的挖掘和分析工作，這個也需要有大資本投入，也不適合小公司。

5）數據的挖掘和分析

數據需要做增值服務，否則數據就沒有價值，big也big不到哪裡去，是沒有價值的big。因此這種數據分析和挖掘工作具有巨大的價值，這個機會屬於小公司，小團體。

6）數據的使用和消費

在數據做到了很好的挖掘和分析後，需要把這些結果應用在一個具體的場合上，來獲得回報，做數據挖掘和分析的公司，必須得找到這些金主才行，而這些金主肯定也不是小公司。

大數據未來的形態，或者產業鏈結構一定是分層的，巨大的，價值的體現發生在各個層次，每個層次都是生態鏈的重要一環，都孕育著巨大的機遇和挑戰，我們能做的唯有努力，做適合自己的工作。

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㈣ 大數據和大規模數據的區別

big data之前學術界叫very large data，大數據和大規模數據的差距是什麼？我認為在英文中large的含義只是體積上的，而big的含義還包含重量上的，價值量上的。因此我認為

1）大數據首先不是數量上的堆砌，而是具有很強的關聯性結構性

比如有一種數據，記錄了世界上每一顆大樹每年長高的程度，這樣的數據不具有價值，因為只是簡單堆砌。

如果數據變成，每一個大樹記錄它的，地點，氣候條件，樹種，樹齡，周邊動植物生態，每年長高的高度，那麼這個數據就具有了結構性。具有結構性的數據首先具有極強的研究價值，其次極強的商業價值。

在比如，淘寶的數據，如果只記錄一個交易的買家，賣家，成交物品，價格等信息，那麼這個商業價值就很有限。淘寶包含了，買家間的社交關系，購物前後的其他行為，那麼這個數據將非常有價值。

因此，只有立體的，結構性強的數據，才能叫大數據，才有價值，否則只能叫大規模數據。

2）大數據的規模一定要大，而且比大規模數據的規模還要大

要做一些預測模型需要很多數據，訓練語料，如果數據不夠大，很多挖掘工作很難做，比如點擊率預測。最直白的例子，如果你能知道一個用戶的長期行蹤數據，上網的行為，讀操作和寫操作。那麼幾乎可以對這個人進行非常精準的預測，各種推薦的工作都能做到很精準。

㈤ 大數據在智慧交通中起了哪些作用

大數據用於智能交通的積極意義
第一，大數據的虛擬性可以解決跨越行政區域的限制。交通大數據的虛擬性，有利於其信息跨越區域管理，只要多方共同遵照相關的信息共享原則，就能在已有的行政區域下解決跨域管理問題。
第二，大數據具有信息集成優勢和組合效率。大數據有助於建立綜合性立體的交通信息體系，通過將不同范圍、不同區域、不同領域的「數據倉庫」加以綜合，構建公共交通信息集成利用模式，發揮整體**通功能，這樣才能發現新價值，帶來新機會。例如氣象、交通、保險部門的數據結合起來，可高效率地研究交通領域防災減災;IC卡數據結合抽樣調查，能更快捷、更精確測得城市交通流分布狀況。
第三，大數據的智能性能較好的配置交通資源。通過對大數據的分析處理，可以輔助交通管理制定出較好的統籌與協調解決方案。一方面減少各個交通部門運營的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通資源的合理利用。如根據大數據結果確定多模式地面公交網路高效配置和客流組織方案，多層次地面公交主幹網路綠波通行控制以及交通信號自適應控制。
第四，大數據的快速性和可預測性能提升交通預測的水平。在對各個部門的數據進行准確提煉和構建合適的交通預測模型後，可以有效模擬交通未來運行狀態，驗證技術方案的可行性。而在實時交通預測領域，大數據的快速信息處理能力，對於車輛碰撞、車輛換道、駕駛員行為狀態檢測等實時預測也有非常高的可靠性。
第五，提高交通運行效率。大數據技術能促進提高交通運營效率、道路網的通行能力、設施效率和調控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量較大，而大數據的大體積特性有助於解決這種困境。
大數據的實時性，使處於靜態閑置的數據被處理和需要利用時，即可被智能化利用，使交通運行的更加合理。大數據技術具有較高預測能力，可降低誤報和漏報的概率，隨時針對交通的動態性給予實時監控。因此，在駕駛者無法預知交通的擁堵可能性時，大數據亦可幫助用戶預先了解。
第六，提高交通安全水平。主動安全和應急救援系統的廣泛應用有效改善了交通安全狀況，而大數據技術的實時性和可預測性則有助於提高交通安全系統的數據處理能力。在駕駛員自動檢測方面，駕駛員疲勞視頻檢測、酒精檢測器等車載裝置將實時檢測駕車者是否處於警覺狀態，行為、身體與精神狀態是否正常。同時，聯合路邊探測器檢查車輛運行軌跡，大數據技術快速整合各個感測器數據，構建安全模型後綜合分析車輛行駛安全性，從而可以有效降低交通事故的可能性。在應急救援方面，大數據以其快速的反應時間和綜合的決策模型，為應急決策指揮提供輔助，提高應急救援能力，減少人員傷亡和財產損失。
第七，提供環境監測方式。大數據技術在減輕道路交通堵塞、降低汽車運輸對環境的影響等方面有重要的作用。通過建立區域交通排放的監測及預測模型，共享交通運行與環境數據，建立交通運行與環境數據共享試驗系統，大數據技術可有效分析交通對環境的影響。同時，分析歷史數據，大數據技術能提供降低交通延誤和減少排放的交通信號智能化控制的決策依據，建立低排放交通信號控制原型系統與車輛排放環境影響模擬系統。

㈥ 順豐推「一鍵測體積」技術：不到2秒 誤差小於3%

近日，順豐 科技 視覺團隊推出了新的一款視覺領域的產品——快測AR，拍照就能測體積，而且不但能測量箱子體積，還能測量花盆等異形件包裝後的體積。當收派員需要測量體積時，點開APP中對應的測量按鍵，對准拋貨一鍵拍攝，即可獲取拋貨的體積數據，平均體積誤差小於3% ，滿足實際業務對於測量精度的要求。

快測AR不僅能測量規則箱體，也能測量異形件(最小外接長方體體積)。整個測量過程不需要放置參照物，也不需要人工選點校準箱子頂點，測量完成後自動計算運費，十分便捷。

人工拉尺測量一個包裹，耗時平均在30秒左右;相比之下，快測AR測量時間小於2秒，也減少了手動輸入數據的操作，不僅顯著提高了收派員的工作效率，也能縮短客戶收件時的等待時間，提升用戶體驗。

同時，每件貨物的體積數據在大數據平台上被二次利用，助力後續貨物配載、運力調度，實現精細化運營。

㈦ 大數據有哪些誤區

誤區1：大數據無處不在

目前，大數據技術和服務確實是使用率創歷史新高的行業的關注焦點。但是，Gartner的大數據事實和數據顯示，在所有組織中，只有73%的組織正在計劃和投資大數據。但是，它們仍處於大數據採用的萌芽階段。

誤區2：大數據都與大小有關

大數據的特點是5V——Volume(體積)、Velocity(速度)，Variety(品種)，Veracity(准確性)和Value(值)。雖然處理大量數據是大數據的主要特徵之一， 然而數量僅僅是大數據的主要定義特徵。此外，數據的其他功能同樣重要。

誤區3：大數據可以預測業務未來的一切

分析可以使用大數據預測趨勢，但不是推動業務發展的數據。企業有許多因素，如經濟，人力資源，技術等等。因此，當涉及到預測業務的未來時，您無法通過數據預測某些事情。

誤區4：大數據意味著大預算，而且適用於大公司

我們已經看到像跨國公司和政府機構這樣的組織投入巨資建立大規模數據中心和高端技術來實施大數據。不僅如此，聘用熟練的大數據專業人員和數據科學家也是一件非常昂貴的事情，因為他們的需求因市場資源緊張而很高。

㈧ 大數據下財務分析思考

大數據下財務分析思考

大數據時代的到來為企業的發展提供了機遇，那麼，財務分析如何進一步發展呢?以下是我整理的大數據下財務分析思考，希望對大家有所幫助。

大數據下財務分析思考 篇1

【摘要】

財務管理是企業管理的核心，隨著互聯網的普及，財務工作的內涵和外延不斷擴展，如何適應科技發展，提升財務管理的效率和質量就成為企業必須考慮的問題。本文中，筆者就將從財務分析的發展歷程和傳統財務分析面臨的主要問題入手，參考相關理論與文獻，結合財務工作實際，對大數據時代下的財務分析具體策略展開研究。

【關鍵詞】財務管理;大數據時代;財務分析

隨著信息化時代的發展，雲平台、物聯網等新興技術逐漸走入我們的生產與生活。大數據作為海量數據的處理技術，能夠幫助人們快速實現數據的歸集與分析，為管理者決策提供依據，對於財務管理意義重大。本文中，筆者主要從結果分析轉向過程管控、單一分析轉向多樣性分析、階段分析轉向實時分析等方面對大數據時代下財務分析的發展方向進行研究，並提出一些做好財務分析工作的具體策略。

一、財務分析的發展歷程

(一)手工處理階段

早期，會計人員對數據的採集、存儲、加工、傳遞都是依靠紙張和算盤等計算工具進行的，這種手工方式的處理需要閱讀大量的會計資料，在整個過程中，會計人員很容易出現差錯，除此之外，手工處理的效率也相對低下。

(二)計算機處理階段

計算機問世後，財務數據的分析與處理效率得到極大提高，但藉助計算機的財務分析也僅僅只是手工方式的模擬，即一種程序只能完成一項業務的分析，會計資料、信息的交換與分享仍主要經由光碟、軟盤等存儲介質。這一階段，計算機處理的信息具有很大局限性，各部門對資料的決策參考不能實現充分交流，及時性和准確性有待進一步提升。

(三)網路處理階段

互聯網的普及使財務資料和信息能夠藉助網路進行處理和傳遞，會計實現了業務流程和信息流程的集成處理，徹底消除了以往「信息孤島」的現象，極大提高了企業的信息共享性。但這一階段對於數據的總結、歸納、提煉仍不夠精確，數據的使用價值有待提高。

(四)大數據分析階段

大數據分析是建立在雲計算基礎上的一項新型技術，大數據下的財務分析，數據的抽取與分析將更為便捷，數據的結構、內涵將更加復雜、多樣，加之分析方法更加精確、更加智能，財務分析的時效性與決策參考價值都得到很大程度提升。

二、傳統財務分析面臨的問題

(一)以事後分析為主，對事前、事中管控不足

傳統財務分析只能對已經發生的財務數據進行歸集、處理，這時分析結果的實效性和有效性已經大大降低，既不利於企業財務管理的風險控制，也不利於企業的經營決策。加之，通貨膨脹等宏觀經濟原因的影響，企業的資產會被低估，成本偏低，收益虛增的情況時有發生，這將對企業利潤表與資產負債表的真實可靠性不利。

(二)以財務報表分析為主，對非財務資料的分析不足

傳統財務分析主要參考財務報表，這使得財務分析的數據和結果均有局限性。一方面，企業固定資產折舊、對外投資核算以及存貨發出計價等內容可以依據會計准則以及自身實際情況選擇不同的會計處理方法，因此，數據的處理結果往往不具有可比性。另一方面，固定資產折舊年限、固定資產凈殘值率以及壞賬准備金比例等受到會計人員主觀影響的可能性較大，這些由估算得來的數值也會對財務分析產生一定影響。

(三)以結果為主，過程分析不足

大多數企業的財務分析僅將企業最終的利潤作為分析重點，即過分注重經營結果，忽略了財務管理中的先進管理分析、非會計材料分析、資金鏈分析等過程分析，認為只要企業盈利了就表明經營狀況良好。這種分析思路對於控制企業經營成本與風險不利，不能從根本上幫助提高企業投資產出比和資本運營能力。

(四)以應付外部監管、檢查為主，參與企業管理與決策的功能不足

目前，大部分企業的財務分析工作只是為了應付外部檢查而設置的，其在企業經營管理中的地位較低，不能參與企業的管理決策。此外，財務分析對應的外部檢查項目種類較多，檢查方式也多為制式表格，會計人員疲於應付填表，無法實現對數據和信息的細致分析。

三、大數據時代下財務分析的發展趨勢

(一)由結果分析向過程分析

轉變以銷售業務為例，以往的財務分析主要針對終端的銷售結果進行統計，進而實現對產品渠道、組織、數量、金額等內容的分析，但這種分析方式無法對產品銷售進行溯源，只能根據結果進行定性判斷，也就不能為決策提供准確參考。大數據時代下，後台人員能夠對特殊信息進行採集、處理，還可對消費者評價、促銷活動情況等中間數據與信息進行歸集、分析，這對於企業及時調整經營策略，提高經營效率具有重要意義。

(二)由單一分析向多樣性分析

轉變要判斷某個客戶的經營狀況，按照傳統財務分析的思路分析其財務報表是不全面的，必須要有大量的財務數據和非財務數據支撐才能得到更精確的結論。在大數據時代下，財務分析要從以往的單一分析向多渠道信息分析轉變，實現對數據內容的拓展，幫助企業更全面地了解自身經營情況。

(三)由階段性分析向實時分析轉變以往對終端信息的採集以及財務分析報告的出台多是定期的，這對於突發項目考慮不夠全面，不利於企業的風險管控。在大數據時代下，個性化的策略和精細化的財務分析能夠做到實時查詢，信息能夠通過網路及時傳遞，企業也能及時參考分析結果進行經營調整。

四、大數據時代下做好財務分析工作的具體策略

(一)提高財務分析人才素養大數據時代，財務分析將在企業管理中扮演更重要的角色，因此，財務人員要更深入地學習新的分析方法，提高自己使用新技術的能力，培養自身敏銳的判斷力，積累財務分析的經驗，樹立大財務思維，重視大數據的開發和運用。

一方面，財務人員要苦練內功，具備扎實的會計業務能力，另一方面還要將視野擴大至決策分析與支持、信用管理、風險管理、作業成本管理等綜合管理領域，提升自身財務大數據的處理能力和分析能力。

(二)制定清晰的財務分析戰略

行業和企業不同，對於大數據的使用也會存在一定程度的差異，因此，企業要根據自身所處的行業特點與企業屬性制定財務戰略，構建適合自己的財務分析體系。

具體來講，企業一方面要明確自身實際，確定自身業務量和信息量，並針對數據的規模確定財務分析的層次、結構以及配備的人員數量和目標結果;另一方面，財務分析戰略的建構是一個宏大的工程，企業要制定中長期計劃，逐步完成，不可盲目求大，要從IT架構等基礎設施做起，逐步向各環節業務領域實現拓展。

(三)完善財務分析新系統的主要功能

首先，要實現大數據財務分析的靈活查詢功能。企業要依據職能不同為各環節各部門分配不同許可權，用戶可查閱許可權以內的相關數據，同時，還要進一步完善財務系統建設，篩選真正有價值的指標進行收集與處理，為企業決策提供更准確的參考內容。其次，要引入多維分析技術。

在實際過程中，財務人員面對的資料和數據往往較為復雜，這就需要我們引入多維分析處理技術，進一步整合數據源，提高指標計算的自動化程度，進而提升財務分析的綜合性。最後，要引入人機交互的操作模式。大數據時代的財務分析系統要能夠根據實際需要進行信息性質和范圍的變動，方便財務人員及時進行人為調整，提高財務分析的適應性。

五、結語

總之，大數據時代的到來為企業的發展提供了機遇，作為企業管理核心部位的財務分析應主動適應時代，找准自身定位，做發展的引領者，廣大財務人員要進一步創新工作方式，拓展財務分析的外延與內涵，使之成為企業決策、發展的智庫。

【參考文獻】

[1]塗子沛.大數據:正在到來的數據革命[J].廣西師范大學出版社,2012(08)

[2]孟小峰,慈祥.大數據管理:概念、技術與挑戰[J].計算機研究與發展,2013(01)

[3]遲紅梅.發揮財務分析在企業財務管理中的核心作用的研究[J].時代金融,2011(04)

[4]程平,王曉江.大數據、雲會計時代的企業財務決策研究[J].會計之友,2015(02)

大數據下財務分析思考 篇2

摘要：

本文從企業的發展由來、中小企業財務管理所存在的問題出發，在列出了幾個典型的問題後進行進一步的闡述。企業財務管理猶如企業的血液，要是血液出了問題，那麼整體都會出現嚴重的問題。在深入揭示企業財務管理所存在的問題的同時，本文也給出了一些合理建議和對策供參考。

關鍵詞：

中小企業；財務管理

1、引入背景

現代企業往往都有著很深遠的歷史，其發展與生產由當時的商品經濟情況和生產力狀況決定，在其發展的過程中，往往會產生很多的問題，如企業的發展方向該怎麼選，企業的目標怎麼定，企業的組織結構，企業管理模式，企業財務管理等等。對於企業來說，目標是導向，組織結構和管理模式是根基，而企業財務管理則是決定企業如何周轉資金從而實現可持續發展的重要的一點。隨著國家相關政策的出台，很多企業相應國家的號召，進行企業的現代企業制度的建設與改革，這在很大程度促進了企業的轉型升級和提升，對於形成一個良好的市場經濟有著重要的作用。企業財務管理自然而然也發生了很大的轉變，從以往單一的財務管理模式到現在的復合型財務管理模式，任何事物都有兩面性，企業財務管理模式的轉變自然而然也帶來了一些問題。去了解這些問題並且嘗試提出解決這些問題方法顯得尤為重要。

2、中小企業財務管理的問題

2.1內部財務管理沒有主動權

有不少的中小企業幾乎將自己的企業財務全權交給相應的會計事務所來打理，自己則不幹涉其中，這就造成了在很大程度上企業對於自己財務狀況的不了解不熟悉，被動地接受專門的會計事務所所出具的分析報告，對於分析報告也只是一般的了解了解下就不管了，只要企業是正盈利就放心，而不去深入了解這種正盈利究竟是短暫的還是長期的，是剛好處於長期正盈利的區間內還是剛好處於盈利與虧損的交界點，這些都是企業對於財務管理不負責任的態度。

2.2財務管理制度不完整

中小企業實力較差，往往沒有大企業那種嚴格的科學的財務管理模式，有的也只是照搬其他企業的模式，不結合自己企業的實際情況，導致企業花了大量精力去管理企業，但是卻適得其反，中小企業的財務體制大部分是單調的、沒有科學性、不健全等等。

2.3資金使用不恰當

大部分企業認為攥在手裡在錢越多企業越適合繼續發展，其實這是不對的，企業這樣將錢大把大把的放在手上會造成資金的周轉困境，嚴重的甚至會導致持續生產的困難，企業資金比例配置不合理，固定資金多於流動資金或者流動資金多於固定資金的很多倍，導致企業需要流動資金的時候沒有，需要固定資金的時候也沒有，從而使得企業失去了很多發展的機會，嚴重的甚至會威脅到企業的發展。企業的賒銷也是一個很顯見的財務問題，欠的錢無法及時的還，借出去的錢因為沒有具體的賒銷制度而導致無法合適的收回，造成企業財務狀況惡化。

2.4投資投機化

中小企業主要是靠私人老闆來決策企業的發展，缺乏健全科學有效的管理決策制度，很多老闆看著別人投資這個他也跟著投資，不結合自己企業的具體情況，受投機心理的驅使，往暫時的社會熱點區投資，其結果可能導致企業破產。因為這樣會使得企業的錢使用不合理，加上前面所述的企業本來就資金周轉不合理，就是在這種不合理的情況下，企業一步一步走向了衰退，直至消失。

3、應對策略及建議

3.1內部管理主動化

中小企業應該直接掌握企業的主動權，建立健全財務部門，增強其解決財務問題的能力，財務部門要不斷地進行培訓工作，定期召開報告大會，可以效仿專業的會計師事務所的管理制度，但是不能照搬，要符合自身企業的發展情況來進一步制定適合企業發展的財務方案。

3.2健全企業財務管理制度

首先，中小企業應該按照科學的方法並且結合企業自身的實際來制定適合本企業發展的企業財務管理制度，決不可照搬他人的，各部門加強協作，從小部門到大部門，都應該做到遵紀守法，企業的發展方向符合市場規律，各財務人員要做好接受專業培訓工作，將學習的知識和工作的實踐結合起來，在干中學學中干，在內部建立好牽制制度，經辦、審批、財物保管等人員的職責與許可權要有明確的規定，不能越位行事，做好自己的事情，目光要長遠，決不可因為眼前的些許利益而放棄長遠的利益，對企業要負責。其次，企業要建立合理的審計制度，因為合理的內部審計制度能夠確保企業合理運行的規范性，監督企業財產的安全、完整和使用，確保企業在進行目標的制定和企業重大問題的決策時，有良有效的行事程序，從而有較好的抗風險性。同時要有自己的財務指標，當財務狀況偏離財務指標的時候，相關人員要做出調整。

3.3合理配置資金

企業對於資金的配置問題，應該做到客觀、合理，要以資金運用效益、效率為導向，發揮企業整體優勢，將有限的資金投入在合適的地方，並建立良好的制度來評價和分析資金使用情況，抓住關鍵環節解決所產生的問題，提高資金利用效率。

3.4投資要符合規范

企業的老闆應該多元化投資，即將資金投資在很多不相同的領域，從而減少非系統性風險給企業帶來的不必要的損失，投資周期也應該按照企業具體發展情況來確定，既要有長期投資也要有短期投資。同時，投資應該分為對內投資和對外投資，要設立相關領域投資負責人，負責人必須熟悉該領域的特點以及投資的風險性，有相關的投資經驗，管理技能，不能隨便選擇無關人員負責該投資項目，投資還要符合相關法律法規的規定，不能做違反的事情。

4、結語

綜上所述，企業財務管理應該規范且適合企業發展，隨著市場開放程度的放大，企業必然面臨很多機遇與挑戰，財務人員要做好應對挑戰的准備，為公司創造更多的財富是財務管理人員的首要職責，企業管理人員要用長遠的眼光思考問題，正確發展觀念則是一個很重要的要素，沒有正確的發展觀念，企業很難在經濟全球化下生存下來，各企業要做好財務管理人員的培訓工作，使得他們能夠更加專業更加敬業的為企業做貢獻，為企業創造更大的財富。

參考文獻

[1]袁滿.中小企業財務管理的發展與創新[J].中國商論,2011(23).

[2]文逢博,裴更生,高蕾.中小企業財務管理存在的問題及對策[J].河北大學學報(哲學社會科學版),2010(4).

大數據下財務分析思考 篇3

摘要：

從某種程度上看，財務外包服務，這是金融服務外包企業的重要組成部分。現階段，我國很多的財務外包企業還是處於初步發展的階段，其缺陷較為明顯，例如，業務單一、人員規模較小和專業水準不高等方面的問題，上述的因素必然會影響我國財務外包企業的穩步發展。為此，本文便以「大數據背景下的財務外包企業發展趨勢」為題，深入研究我國財務外包企業在發展過程中所存在的問題，並提出具有針對性的措施，從而更好地推動我國財務外包企業的發展。

關鍵詞：

大數據；財務外包；問題；應用

現階段，現代企業要想更好地在市場競爭中獲得有利的地位，這就必須要不斷自身的管理水平。同時，我們還要根據時代發展的潮流，逐步財務外包企業的管理。當然，在財務外包企業的內部管理中，需要加強財務管理，這是因為財務管理的工作質量水平將會直接影響到企業的總體發展及市場競爭的有效性。在大數據的背景下，財務外包企業在財務管理方面面臨著巨大的挑戰，需要不斷加強工作和研究力度，盡力尋找全新的管理思路和具體的手段，從而推動財務外包企業的穩步發展。

一、大數據下的數據特點

在大數據背景下，數據、信息和資料，這是現代企業管理工作所必須依賴的內容。而且，現代企業對數據信息的重視程度大大超出了前期的內容。若是不重視數據信息的利用，必然會影響到財務外包企業的快速發展。但是，從目前的情況來看，現階段簡單的數據信息處理與大數據背景下的數據處理還是存在諸多的差距，若是運用一些簡單的手段來處理財務問題，顯然是無法適應當前大數據背景下的數據利用，以及處理技術的需求。為此，我們想要不斷提升大數據背景下財務外包企業的管理水平，這就需要加強大數據背景下的各個數據的處理和應用水平。從某種程度上看，大數據，也就是龐大的數據處理，在數據時代，一般的數據存儲介質都是為磁碟、光碟等，在容量和體積上也是以M為單位。可是，近年來數據體積的不斷增大，傳統的數據單位逐漸變為G和T。而且，在大數據時代下，數據產生的速度較快，且體量也是非常大的，所以，這樣就讓我們在數據的處理和提煉方面面臨著巨大的問題。當然，數據產生量的不斷增加，同樣也會造成各種數據的雜糅，極大地降低了數據價值的密度。例如，在視頻監控的過程中需要進行數據的提取，這既需要進行長達數小時或者是十幾個小時的錄制和查找，這樣就給數據的信息處理工作帶來了極大的麻煩。除此之外，雖然說大數據背景下的數據處理呈現出體量巨大、價值密度較低等方面的特點，但是在大數據背景下，其對數據信息的處理要求更為嚴格。更為重要的是，在物聯網、雲計算以及PC端的不斷發展情況下，財務外包企業必須要不斷提升大數據的處理速度，才能更好地實現管理技術的發展。

二、我國財務外包企業的.發展現狀分析

從目前來看，我國的財務外包企業企業的業務開展時間較晚，發展也較為緩慢。而且，從財務外包服務企業來看，雖然說國內的財務外包服務業務的企業數量較少，基本上集中在外資企業和中小型企業。而且，我國的財務外包企業的主營業務便集中在傳統的會計核算業務，例如，往來賬業務出納服務外包業務、代理納稅申報業務等，而這些傳統的業務與會計師事務所、會計代理記賬公司、稅務師事務所的業務基本重合，難以發揮出財務外包企業自身的特性。同時，從人員的層次上看，我國的財務外包企業的人員素質不高，且人才的學歷基本集中在大專水平，所以造成財務外包企業從業人員的待遇偏低，公司人才的流動性較大。在財務外包公司的發展規模上看，我國專業化的財務外包公司的人數基本都是在300人左右。而且，更為重要的是，我國的財務外包公司的業務集中在國內，沒有涉及國際財務外包的相關業務。

三、「大數據」背景下對我國財務外包企業的發展影響

從某種程度上看，「大數據」，其主要是利用IT技術來建立相應的數據倉庫，並提供和建立數據安全服務，進一步挖掘數據中潛在的商業利益信息，並對其進行商業化的數據分析，以此來獲得相應的商業價值。同時，在大數據的背景下，將會直接影響到我國財務外包企業的發展方向。我國財務外包公司只能通過大量的財務數據來進行分析，並挖掘其中重要的信息，從而為客戶制定出科學高效的財務數據解決方案，從而達到服務企業的目標。在另外一方面，在大數據時代下，其相關的技術，可以挖掘財務外包公司的數據整理和分析的能力，從而便於將傳統的財務外包業務轉化成更加具有現代化的會計核算業務，同時，還需要切實幫助財務外包企業領導人更加關注企業的財務數據價值，為財務外包公司的戰略目標實現打下堅實的基礎。我國財務外包公司在大數據時代的影響下，將會制定出嚴格高效的戰略規劃。而且，財務外包公司的業務將不會局限傳統的業務核算。而隨著我國財務外包企業和發包企業之間的聯系，我國財務外包企業將會逐漸演變成為財務管理咨詢的業務提供商，並將企業的財務預算管理、信息系統設計研發以及公司的財務戰術實施等方面的業務納入到財務外包企業當中去。最後，受到「大數據」的影響，我國財務外包企業將會掌握大量的企業財務數據信息，在保護企業的信息情況下，我國財務外包企業將會進一步拓展自身的業務。例如，可以利用行業企業的對比數據進行分析，從而為銀行貸款提供相應的盈利標准業務，或者是可以為公司擔保財務調查服務，還可以為客戶提供相應的市場需求信息和金融產品設計理念等方面的信息。

四、加強「大數據」背景下財務外包企業的管理措施

從上述的分析中，我們可以知道，財務外包企業受到「大數據」的影響，財務外包企業在數據收集和處理方面面臨全新的問題和特點。為了能夠更好地加強數據的收集和整理，將各項財務外包業務從被動到主動的轉變，這就需要在財務外包企業的數據信息工作下功夫。不斷轉變財務外包企業的工作思路，進一步改革管理手段，從而打造全新的管理平台。通過這些方面，才能更好地推動我國財務外包企業的全面發展。

1.靈活地運用財務外包的專業化優勢

為了更好地推動大數據背景下財務外包企業的發展，這就需要充分發揮財務外包企業的第三方專業化優勢。在當前混合所有制企業下，我們必須要建立公開透明的財務信息體系，以此來扭轉財務外包企業信息舞弊的現象，進一步強化財務外包企業的改革。從當前的財務外包企業的發展情況來看，由於缺乏科學高效的財務管理工具，財務外包的委派制度難以起到實質性的效果。為此，我們可以充分發揮好財務外包自身的專業有數，逐步降低企業財務部門的成本，以此來改變財務外包企業內部控制不足的情況，以此來保障財務外包企業自身的資金安全。

2.注重財務外包企業的人才培養

為了能夠解決我國財務外包公司專業人才缺乏的問題，這就需要政府、高校以及財務外包企業三者之間形成外包人才培養的機制，只有通過這種方式，才能更好地推動大數據背景下財務外包企業的穩健發展。例如，北京中關村國際孵化軟體協會提出了「創新梯隊工程」項目，並進一步吸引了更多的人才進入外包企業，同時將財務外包企業與大學生之間進行雙向選擇，並委派專業導師進入大學生開設相應的選修課，這樣就可以讓這些大學生直接進入到外包企業工作。最後，我們還要進一步加強財務外包企業的素質選撥，並且根據財務外包企業自身的發展情況制定科學高效的人才培養模式，以此為財務外包企業提供更加專業化的人才。當然，除了要進一步加強我國財務外包企業在職人員的培養外，還需要推行訂單式的人才培養模式，以此加強我國財務外包企業的發展。

五、結語

總的來說，在大數據時代下，我國財務外包企業必須要充分發揮數據信息的作用，注重數據的挖掘和分析工作，並能夠我財務外包企業提供一系列的財務信息解決方案，不斷提升自身的核心競爭力，才能穩步推動我國財務外包企業的發展。同時，還要不斷積極參與國際財務外包業務，全面提升我國財務外包企業的業務水平。

參考文獻：

[1]王棣華,於婷.財務外包本土化[J].新理財,2011(07).

[2]任秀梅,柳金葉.財務外包風險管理研究[J].中國管理信息化,2010(15).

[3]楊靜.財務外包風險控制研究[J].改革與開放,2010(14).

[4]敖翔.簡析現代企業財務外包的風險與防範措施[J].中國總會計師,2010(07).

[5]戴福祥,呂利平,石銀萍.財務外包風險防範研究[J].財會通訊,2009(29).

[6]王力,方蕾.國際財務外包:特徵及風險防範[J].財會學習,2009(09).

㈨ 大數據應用成功的標准究竟是什麼

大數據應用成功的標准究竟是什麼
在大數據范疇大展拳腳肯定是個正確方向，同時世界各地的初創公司及企業巨頭也在借力大數據和大數據應用創造價值——將大量的數據處理轉化為金錢或競爭優勢。然而光彩的背後，總是掩飾著一些不可忽視的真相。簡而言之，不是所有在大數據上的嘗試都得到了應有的回報，而且遠非如此。同樣這里也有另 一個不容忽視的真相，在IT企業界，大數據「成功」定義的標准非常寬松，甚至「我們並沒有完全失敗」這種的觀念都可以歸結於「成功」。
那麼大數據應用成功的標准究竟是什麼？10gen戰略副總裁Matt Asay帶來了他為成功總結的4個標准：
首先，必須要可以運作大數據應該為行業創造切實的價值，不止是高科技。McKinsey在關於大數據未來的報告中指出，大數據在醫療、政府、零售以及製造產業上擁有萬億的潛在價值。機構對大數據的成功實現需要在一下幾個方面帶來切實的收獲：附加收益、提升客戶滿意度、削減成本等。
其次，必須有本質提高大數據交付的不應該只是漸進式的商務模式改善，更應該是本質上的突破。比如就初創企業Foursquare來說，為了發現數據之間的關系，Foursquare使用了機器學習演算法讓系統可以建立「Explore」，一個社交推薦系統可以實時的給用戶推薦有價值的位置信息，使用新的業務模 式去驅動位置信息類型業務。「Explore」依賴大數據技術，同時從多於3000萬個位置信息中獲取見解。現在Foursquare已經具備了理解人們 之間如何進行互動的能力，並且位置信息也不只止步平台，而是真實世界。
再次，必須具備高速度 傳統資料庫技術會拉低大數據的性能，同樣也是非常繁瑣的，因為不管這項技術是否迎合你的需求，專利許可涉及到的企業繁瑣制度遠超出你的想 象。一個成功大數據項目，使用的工具集和資料庫技術必須同時滿足數據體積及多樣性的雙重需求。
論據是：一個Hadoop集群只需幾個小時就可以搭建，搭建 完成後就可以提供快速的數據分析。事實上大部分的大數據技術都是開源的，這就意味著你可以根據你的需求添加支持和服務，同時許可不再是快速部署的阻礙之 一。 最後，必須能以前所不能 在大數據出現之前，類似Gilt Groupe這種「限時搶購」公司根本不可能實現。限時搶購網站需要日處理上千萬用戶的登陸，並且會造成非常高的伺服器負載峰值——通過高性能、快速擴展的大數據技術讓這種商業模型成為可能。
總結
大數據部署成敗的關鍵不是系統每秒可以處理多少數據量，而是使用大數據後給公司業務帶來了多少價值以及是否讓業務有突破性的提升。專注業務類型，選擇適合公司業務的工具集才是該重點關注的領域。

㈩ 大數據英文是什麼

譯文：big data

重點詞彙：data

英［＇deɪtə］

釋義：

n.數據；資料

n.（Data）（日）馱太（姓）；（印、葡）達塔（人名）

短語：

Big Data大數據；海量資料；海量數據

詞語使用變化：big

adj.（形容詞）

1、big作「大」解時，形容物時指體積、面積、范圍、容量和重量等「大」；形容人時側重指身大體胖或輩分大，用於兒童則含「長大成熟」之義，有時也指大人物。當抽象名詞不表示一般概念而表示某一具體內容時也可用big修飾。big用在口語中還可表示「寬宏大量的」。

2、big與on連用意思是「精於，熱衷於」；與with連用有「充滿…的」意思，引申可表示「快要生育」。

3、big and可修飾後面的形容詞，其意思不是「大得和…」，而是「非常」，即very。