大數據給給管理的挑戰

Ⅰ 大數據分析給企業帶來哪些挑戰

IT源系統的多樣性

存儲數據是一個復雜的過程，維護時會增加並發症。財富500強企業平均擁有數百個企業IT系統。由於格式不同，跨數據源的引用不匹配以及重復，大多數文件處於混亂狀態。

管理高頻數據

實時數據流。存在諸如數據審查之類的問題，例如，對於海上低壓壓縮機的排氣溫度的讀取本身僅是有限的值。但是，結合環境溫度，風速，壓縮機泵轉速，以前的維護操作歷史和維護日誌，可以為海上鑽機操作員創建有價值的警報系統。

與數據湖一起運作

數據湖是一個集中式存儲庫，可以存儲任何規模的結構化和非結構化數據。將組織的所有數據放在一個窗口中不會帶來任何好處。它不僅使數據位於孤立的企業系統中，還激起了數據的復雜性。

組織各種數據內容

無法保證數據採用單一格式。公司通過圖像，文件，視頻，文檔等收集數據。但是，它們被放在稱為大數據的同一個屋檐下。因此，在進行分析之前，很難區分它們並將其置於不同的渠道，並且涉及許多機制。另一個麻煩是數據的清晰度，有些文件甚至不符合最低清晰度要求。

採用新興的AI工具

人工智慧工具正在發芽，在管理大數據時，它們非常有用。企業IT和分析團隊需要提供工具，使具有不同水平的數據科學能力的員工能夠使用大型數據集並使用統一的映像執行預測性分析。

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Ⅱ 大數據下企業管理會計面臨什麼機遇和挑戰

大數據是人類社會進步的又一重大標志，它的出現，使人們的生活與工作更加輕松。而在當前情況下，企業競爭日益激烈，管理會計的信息收集、數據處理速度、質量，以成為企業發展的關鍵，因此，如何在大數據時代下，把握時機，提高管理會計對企業發展的推動力，將值得我們深思。
一、大數據時代下企業管理會計面臨的挑戰
1、企業對管理會計的重視程度不夠高 大數據時代的到來為企業提供了更多的發展機遇，企業應當擁有更廣闊的發展空間。但是，現下企業發展的實際情況並不容樂觀。大數據時代是信息技術發展的產物，我國企業中只有一小部分企業對管理會計有足夠的重視，其餘的企業不是對管理會計的認識過於片面，就是並不了解數據時代管理會計的概念。許多企業管理者單純關注企業的經營效益，忽視了內部的管理，因而管理會計並沒有機會發揮作用。除此之外，很多中小企業將自身從大數據時代分割出去，錯失大數據時代的發展機遇，故步自封，逐漸被激烈的市場競爭淘汰。
2、數據儲存空間小、分析技術不完善 大數據時代的「大」是企業面臨的信息量大和信息存儲規模大的體現。調查研究的結果表明，到2020年，人類生產和消費的數據量預計會達到44ZB。越來越大的數據對存儲空間的要求也相應提高。但是目前市場中，大多數企業的信息存儲空間都偏小，並不能適應大數據時代的要求。即使人們已經認識到數據信息對人類發展的重要性，但是由於信息技術水平的限制，人們並不能充分挖掘數據信息為我們帶來的寶貴財富，僅僅掌握傳統的數據分析方法很難在非結構化的數據中找到有價值的信息。由此可見，如果信息技術水平不能夠得到及時的提升，就會降低企業信息的准確性，從而影響企業的經營效益。
3、管理會計工作人員素質普遍偏低 在信息時代下，企業之間的競爭不僅是經營和科技水平的競爭，還有人才的競爭。人作為生產力中最具決定性的因素，對企業的生產和發展有著不可估量的作用。在對復合型人才需求極高的時代中，我國並沒有足夠的高素質管理會計人才。不只是我國，世界范圍內的企業都缺乏相應的高素質管理會計人才。在大數據時代的背景下，數據的種類越多、規模越大，對管理會計的要求就越高。普通的管理會計人才不能將深層的信息價值挖掘出來，無法適應新時代經濟發展的需求。因此，管理會計人才的缺失無形之中造成了企業的損失。 錦綉·上旬2021年4期

Ⅲ 大數據時代的發展所面臨的挑戰有哪些

挑戰一：業復務部門沒有清晰的大制數據需求。

挑戰二：企業內部數據孤島嚴重。

挑戰三：數據可用性低，數據質量差。

挑戰四：數據相關管理技術和架構。

挑戰五：數據安全。

Ⅳ 大數據時代給政府治理帶來哪些挑戰和機遇

政府治理是一個動態的過程，受社會經濟、政治結構、技術變革、文化環境等多因素的綜合影響。技術變革是政府治理現代化的重要推動力量，大數據作為一種新技術，推動全球進入一個將數據當作核心資產的新時代，推動社會朝著更加開放、權力更分散和網狀大社會方向發展。

數據時代是一個將數據當作核心資產的時代，數據呈現出戰略化、資產化和社會化等特徵。隨著數據作為國家戰略資產意識的增強，以及越來越多的國家將數據管理上升到戰略層面，大數據勢必會以更加積極的姿態進入到公共管理和政府治理范疇內。無論是把大數據單純作為一種技術，還是一種抽象理念，或者是一個時代背景，它都將對政府治理理念、治理範式、治理內容、治理手段等產生不同程度的影響。

政府治理理念的影響

⒈開放的意識

大數據時代最強音，開放，開放。無論是美國提出的「開放政府」戰略，還是規模不斷擴大的世界「開放聯盟」組織，世界各國政府的開放意識在強化。開放意識的缺失，將使一個國家或政府在大數據時代處於「被淘汰」的境地。

⒉包容的心態

大數據時代，國家間的包容性增強，歐盟科學數據的開放戰略志在打破體系內20多個國家的數據分界線，實現數據世界的一體化。美國We the People的上線，政府利用「社交」方式為公民提供了合法的傾訴平台，可以更近距離地聽到公眾的聲音，政府與公眾之間的包容度增強；

⒊科學的態度

大數據時代，數據的顆粒度在變小，政府所能獲得的和提供的數據更加原始與真實，政府決策過程在科學技術的支撐下變得高效與可考證化，決策結果中不確定因素所帶來的風險大大降低。科學思考成為一種習慣，經驗分析不再主導。

⒋關聯的思考

大數據時代，認識問題、分析問題、思考問題、解決問題，都需要進行「關聯」，人的關聯、物的關聯、人與物的關聯，歷史時間的關聯，地理位置空間的關聯，多維度的關聯

⒌深度的分析

大數據時代，分析是深度的、實時的、，大數據分析的是極端個人化的數據，這些個人信息以形態各異的形式，分散在不同的時間段、不同的地理位置、不同的網站平台，大數據要做的就是不停的分析，深入的挖掘這些看似不相關的數據，找出數據間可能存在的規律。

對政府治理範式的影響

隨著政府治理環境的改變，政府治理範式在不斷發展創新。大數據被認為是繼互聯網革命之後又一次技術革命。技術是政府治理的要素之一，技術變革是政府治理現代化的重要推動力量。對於政府來說，技術變革既可以帶來治理手段的創新，也可能推動治理機制的創新，最終變革政府治理範式。

大數據時代要對數據進行治理，而非管理，避免出現數據的獨享、集中和單向性，充分體現社會開放性、權力多中心和雙向互動特性。一般認為新公共管理自20世紀90年代末已經進入了後新公共管理時期，興起了「治理」理論。在美國，對新公共管理進行批評並對它大有取代之勢的是新公共服務，代表性人物羅伯特﹒登哈特甚至認為新公共服務已經成為公共行政的一種模式。在英國，對新公共管理的批評發展起來的是整體性治理模式( holistic governance)，其代表人物是佩里﹒希克斯和帕卻克﹒登力維。

除了已經發展較為成熟和體系化的新公共服務和整體性治理兩大主流政府治理理論體系外，在信息化技術飛速發展的影響下相繼出現了數字化治理、網路化治理等提法。盡管各流派側重點各有不同，但也存在一定的共性，「治理」理論的核心觀點是主張通過合作、協商、夥伴關系，確定共同的目標等途徑，實現對公共事務的管理，涉及的核心問題就是權力多中心化以及由此引發主體多元化、結構網路化、過程互動化和方式協調化的訴求。對比大數據的社會屬性，發現其與「治理」理論在多中心、回應性、協同化等諸多方面不謀而合。因此，將大數據應用到政府治理中將加速政府治理的創新，可以產生「倍增」效應。內容根據國家信息中心整理

Ⅳ 大數據為生命周期管理帶來挑戰

大數據為生命周期管理帶來挑戰
無論數據的規模和類型是什麼，它們必須要在生命周期中接受管理，即便管理工具並不成熟也必須如此。
伴隨著大數據的出現，整合的生命周期管理（Integrated Lifecycle Management，簡稱為ILM）遇到了一個全新的領域。核心挑戰來自三個方面：首先大數據的規模沒有上限，其次許多新數據的生命周期都極為短暫，再次由於數據或多或少具有大數據的3V特徵（數據規模大、處理速度快和數據種類繁多）因而難以保持始終如一的品質。
以上這些是我從Loraine Lawson所寫的文章中總結出來的。她的觀點與我對這一問題的總體看法基本一致。但是我並不認同她關於「與小型數據分析環境相比，ILM對於大數據環境來說更為重要」的說法。無論是以前，還是進入到了大數據時代，讓所有的商業數據資產處於安全、可控和受管理的狀態都同等重要，它們之間的重要性沒有發生絲毫的改變。
它們之間的不同之處在於，在大數據環境中，由於以下幾個方面正在迅速發生變化，使得全面的ILM越來越難以確保數據資產處於安全、可控和受管理的狀態之下。
■新的大數據平台：除了MPP 關系型資料庫系統、縱列資料庫、多維資料庫外， Hadoop、NoSQL、內存資料庫、圖形資料庫等新的技術平台逐漸在企業計算環境中發揮越來越重要的作用。現有的ILM工具幾乎不可能支持這些新的平台。同時，為了能夠在公有雲上處理大數據，你可能需要使用由服務提供商提供的ILM功能。為了降低在新環境中的風險，以及維護核心數據的高度可信性，你需要仔細測試新的大數據平台，以確保它們具備ILM功能（數據安全、管理、歸檔和保留），以及這些功能是否與你計劃賦予它們的角色相對應。
■新的大數據主題域：大數據並沒有改變企業對存儲和管理辦公系統（例如客戶、財務和人力資源等）記錄的數據管理樞紐的需求。這些是現有企業級數據倉庫（EDW）的功能。目前大部分EDW是運行在傳統的基於關系型資料庫系統的數據平台上，並集成有功能強大的ILM。不過，這些記錄數據域系統可能無法在最新的大數據平台上運行，因為許多平台已經將重點放在了處理由社交、事件、感測器、點擊流、地理空間，以及其他新來源所產生的新數據之上。然而，這些新的數據域通常生命周期都非常短。從這個意義上說，我們可能不需要將其中的大部分數據保存在永久性記錄系統中。
■新的大數據擴展：大數據並不意味著你的新平台能夠支持無限大的容量、極高的速度或無數的數據種類。由於受到技術上和經濟上的束縛，新數據的龐大規模導致它們不可能被隨意存儲在任何地方。這一現實將迫使大數據管理人員將更多的精力放在調整多溫度存儲管理、歸檔和保留策略上。隨著大數據環境的擴展，你需要確保ILM需求不超過現有容量（存儲容量）、速度（帶寬、管理器和存儲速度）和類型（元數據深度）所能支持的范圍。
此外，我還與一些專家進行了探討。這些專家認為，除非我們真的想刪除數據，否則大數據革命可使我們無需刪除任何數據。目前大數據看起來似乎將持續以指數級速度增長，並且大數據平台的成本似乎也將持續大幅下降，但是我對大數據雲的執行和管理將跌至接近零成本的觀點存在嚴重懷疑。
如果我的預感正確，那麼我們將無法阻止大數據源源不斷的涌到雲上——即便我們想阻止也無能為力。幸運的是，生命周期管理能夠為無用數據劃上一個終點，而這正是我們將ILM擺在需求第一位的關鍵原因。

Ⅵ 大數據應用都面臨哪些挑戰

第一個挑戰就是對數據資源及其價值的認識不足。這是因為全社會尚未形成對大數據客觀、科學的認識，對數據資源及其在人類生產、生活和社會管理方面的價值利用認識不足，存在盲目追逐硬體設施投資、輕視數據資源積累和價值挖掘利用等現象。所以說這是我國大數據長期內最大的挑戰，但也是比較容易實現的目標。
第二個挑戰就是技術創新與支撐能力不夠。這主要是因為大數據需要從底層晶元到基礎軟體再到應用分析軟體等信息產業全產業鏈的支撐，無論是新型計算平台、分布式計算架構，還是大數據處理、分析和呈現方面與國外均存在較大差距，對開源技術和相關生態系統的影響力仍然較弱，總體上難以滿足各行各業大數據應用需求。而這是大數據短期內最大的挑戰。
第三個挑戰就是數據資源建設和應用水平不高。這是因為用戶普遍不重視數據資源的建設，即使有數據意識的機構也大多隻重視數據的簡單存儲，很少針對後續應用需求進行加工整理。而且數據資源普遍存在質量差，標准規范缺乏，管理能力弱等現象。在很多跨部門、跨行業的數據共享仍不順暢，有價值的公共信息資源和商業數據開放程度低。數據價值難以被有效挖掘利用，所以說，大數據應用整體上處於起步階段，潛力遠未釋放。
第四個挑戰就是信息安全和數據管理體系尚未建立。數據所有權、隱私權等相關法律法規和信息安全、開放共享等標准規范缺乏，技術安全防範和管理能力不夠，尚未建立起兼顧安全與發展的數據開放、管理和信息安全保障體系。
第五個挑戰就是人才隊伍建設還需加強。就目前而言，我國的綜合掌握數學、統計學、計算機等相關學科及應用領域知識的綜合性數據科學人才缺乏，遠不能滿足發展需要，尤其是缺乏既熟悉行業業務需求，又掌握大數據技術與管理的綜合型人才。

Ⅶ 在當前大數據的新環境下it企業面臨哪些機會與挑戰

1. 挑戰一：數據來源錯綜復雜，豐富的數據源是大數據產業發展的前提。而我國數字化的數據資源總量遠遠低於美歐。

2. 挑戰二：數據挖掘分析模型建立，關於大數據分析，人們鼓吹其神奇價值的喧囂聲浪很高，卻鮮見其實際運用得法的模式和方法。

3. 挑戰三：數據開放與隱私的權衡，目前我國一些部門和機構擁有大量數據但寧願自己不用也不願提供給有關部門共享，導致信息不完整或重復投資。

4. 挑戰四：大數據管理與決策，在今時今日的商業世界中，高管的決策仍然更多地依賴個人經驗和直覺，而不是基於數據。

5. 挑戰五：大數據人才缺口，精通大數據技術的相關人才也成為一個大缺口。