白雲川迎接大數據時代

Ⅰ 看完後知識量呈指數級增長的科普紀錄片，你知道哪些呢

一，你最想知道的科學，你有沒有想過自己的身體到底有多奇妙？宇宙是如何誕生的？天氣預報為什麼總是不準？這是BBC出品的科普紀錄片，用最幽默的口吻講述專業的科學問題，節奏暢快自然，措詞富有邏輯。它是一個簡單有趣但權威的指南，回答了所有你想要了解但永遠沒有時間閱讀相關知識的問題。

Ⅱ 如何迎接大數據時代的到來

首先呢，你的具備大數據時代的思維方式，不要用過去傳統的方式在大數據時代看專帶問題，思維的轉屬變是最重要的。其次呢，就是具備大數據專業的技術，這樣才能去運營大數據，搭建框架，利用大數據的工具去分析和處理數據，得到效益。檸檬學院大數據。

Ⅲ 財務管理論文

財務管理論文

在學習、工作中，大家都不可避免地要接觸到論文吧，論文可以推廣經驗，交流認識。你知道論文怎樣才能寫的好嗎？下面是我收集整理的財務管理論文，歡迎大家借鑒與參考，希望對大家有所幫助。

財務管理論文 篇1

題目：

大數據下財務管理的挑戰及創新思維

摘要 ：

本文首先分析了大數據對企業財務管理的影響，而後討論了大數據給企業財務管理帶來的機遇和挑戰，最後提出了企業應用大數據進行財務管理創新的思路。

關鍵詞 ：

大數據財務管理；會計核算；財務系統

作為具有革命意義的最新科學技術，大數據正在從各個角度影響著我們的生活，也包括企業財務領域。財務管理是企業管理的核心內容，對企業經營規劃有著深刻的影響，能否執行優秀的財務管理關乎著企業生存發展。如何積極應對大數據時代企業財務管理的環境變化和發展趨勢，以敢於創新的姿態佔領時代的先機，是當前我國企業必須認真對待的問題。

一、大數據對企業財務管理的影響

傳統的企業財務管理所依據的數據是非常有限的，這使得財務數據分析也具有明顯的局限性，導致財務管理缺乏全面的、精確的數據基礎。建立在數據不完全可靠基礎上的企業財務管理如同管中窺豹，很容易以偏概全，與市場的客觀性存在較大差距，極易發生判斷失誤，最終導致企業利益的損失。

而大數據技術能夠為企業呈上全面的、實時的、精確的市場數據和系統的、多層次的、個性化的數據分析，使企業擁有更可靠的財務分析工具、更先進的財務管理和更有效的財務決策依據。具體而言，大數據對企業財務管理的影響主要包括以下五個方面：

1、企業財務處理方式的變化

首先，大數據改變了財務處理的范圍。傳統財務管理概念中，企業僅處理與本企業直接相關的財務數據。但是在大數據環境下，凡是與本企業相關的數據都在收集和處理范圍之內，如行業信息、金融市場波動、上下游企業財務狀況變化等信息都逃不過大數據的關注和數據挖掘。

其次，與傳統財務管理方式相比，大數據更注重非財務信息的價值。大數據技術能夠通過分析那些從表面上與財務完全無關的數據並對其進行提取、統計、歸納，從中找出與財務管理相關的經濟規律、企業特徵、潛在問題，為企業進行財務管理提供扎實的數字依據，更重要的是為企業指明提高財務管理水平的方向，使企業可以將有限的資源放在最關鍵的財務管理節點上，實現財務管理資源的最大化利用。

2、企業會計核算方式的變化

傳統財務管理大多採用「人—機」結合的半手工方式，而大數據環境下財務管理則向全自動化方向發展。在大數據平台的處理中，企業財務與外部相融合進行統一核算。基礎核算工作越來越少，核算過程越來越智能化、去人工化、高速化和標准化。

以華為公司為例，任正非為改變華為粗放式財務管理帶來的風險，專門請來IBM的財務團隊為華為量身定做了以大數據為支撐的集成財務體系（IFS），用大數據的會計核算理念重新梳理會計核算流程。該體系甚至成為影響華為現今組織架構結構的重要因素，正如華為一位財務顧問所說的：「沒有配套的IFS，華為是不可能下決心將權力下放的」。

3、對企業財務管理人員知識結構要求的變化

目前我國很多企業已經意識到大數據對財務管理變革的意義，但是由於傳統財會人員在運用大數據技術方面存在能力不足、觀念更新速度慢等原因，在具體運用大數據和進行大數據分析方面存在一定難度。在大數據時代下，企業財務人員不僅要具備財務方面的相關知識技能，還要掌握計算機、統計學等方面的知識，使大數據能夠真正服務於企業。

4、企業財務管理環境發生變化

大數據的出現改變了人們生活、工作方式，同時也改變了人們的思想觀念，在經濟領域同樣深刻影響著人們。普通消費者、企業、經濟團體的眾多金融行為都成為大數據收集的內容，眾多企業應用大數據判斷業務影響，加深對服務的理解，加快企業利潤的增長。在這樣的環境變化下，企業想要實現高水平的財務管理就不可能離開大數據的支持。

二、大數據給企業財務管理帶來的機遇和挑戰

1、大數據給企業財務管理帶來的機遇

首先，大數據採用巨量數據集合技術採集海量數據並進行分析，使企業財務人員從浩如煙海的數據中得到潛在的、具有關鍵財務價值的信息，為企業制定發展戰略和重要決策提供有力的數據支持。

其次，通過對企業內外部龐雜信息的篩選和梳理，幫助企業找到影響自身發展和健康運行的負面因素。如經過大數據對企業投資、利益分配、運營管理等與財務相關的活動分析，不但為企業指出可能存在的風險因素，也為企業風險管理指明方向。有助於企業清醒的認識存在問題和潛在風險，提前做好規避財務風險的准備，制定具有針對性的事前、事中和事後控制方案，有效降低風險發生概率，使財務管理更加穩定可靠地為企業服務。

再次，大數據可以為不同企業提供智能化的、形式統一的、內外融合的財務分析工具。一方面，大數據分析能夠有效降低企業財務管理水平，降低財務管理工作量；另一方面，大數據通過綜合性分析結果，提供以往財務部門和其他部門都無法提供的企業戰略依據，使財務部門在企業中的地位得到了大幅度提升。

最後，大數據將促進企業內部人員架構向更科學的方向發展。企業應用大數據處理財務管理問題時，不僅僅要收集財務數據，也要收集表面上看起來與財務「完全不相關」的數據。

財務部門與其他部門共同調取、選擇和分析數據，這就要求財務部門與其他部門建立更直接和更協調的關系，財務部門關注企業運行的范圍更廣，工作內容更全面。

這些改變要麼促使財務部門獲得更高的管理職權，如長虹的「財務共享系統」使企業財務部門向高端化轉型，成為企業運營的中心樞紐部門；要麼促使企業重新規劃財務框架，例如海爾集團為了創新「人單合一的預算管理模式」，提高了一線員工對預案財務化的責權利，徹底改變了企業領導與普通員工之間的管理關系。無論哪一種，都帶動企業人員架構向更合理的方向發展，為企業帶來更高的利潤。

2、大數據給企業財務管理帶來的挑戰

首先是如何科學有效應用大數據的挑戰。大數據浩如煙海、種類龐雜，如何快速提取、挖掘和分析數據對於企業財務部門來說是一項全新的挑戰。

從硬體角度來看，多數企業帶寬不足，也不具備大數據所需的數據儲存和處理條件。從軟體角度來看，多數企業也不具備自行開發海量數據處理、建立超大型數據倉庫和進行深度數據挖掘的能力。從財務人員角度來看，很多企業的財務管理人員並不具備應用大數據技術的技能。

其次，企業將面對財務管理模式轉型的挑戰。大數據環境下，企業財務管理將向信息化、智能化方向轉變，變事後處理為事中處理。最重要的變化是傳統的管理型財務方式向現代的價值型財務管理體系的轉型，即將普通的記賬管理工作模式轉變為管理價值和創造價值的工作體系。如何實現這種改變並真正發揮新模式的作用，對企業來說是新的挑戰。

最後，企業將面臨尋找和培養新型財務管理人才的挑戰。大數據的應用對企業財務管理人員提出了新的要求，包括如何保護企業商業機密、如何提取具有價值的數據、如何結合企業所處行業特點和發展戰略進行個性化數據分析等等，都需要同時具有財務管理知識、統計知識、計算機知識和大數據應用技能的高水平人才。當前我國多數企業都缺乏相應的人才儲備，因此如何尋找和培養新型財務管理人才是對我國企業的重要挑戰。

三、大數據下企業財務管理的創新思維

1、創新企業財務管理組織結構

企業通常根據職能進行財務管理，最常見的是將財務部門細分為會計部、財務部、資金部等。迎接大數據對財務管理的改變，企業應主動創新財務部門的組織結構。首先，企業應該在財務管理組織中設置獨立的部門或人員來專項管理財務數據及與財務相關的非財務數據，進行數據獲取、數據挖掘和分析。

對於暫時不具備創建大數據財務管理體系的，可以購買第三方的大數據平台使用權，但仍需專人管理和分析數據。其次，大數據的產生使財務管理與企業其他部門的聯系更加緊密，企業管理者應從新的高度來看待財務管理在整個企業中的作用。

根據企業自身的特點進行合理的重組。或學習長虹，提升財務管理部門在企業中的溝通能力；或學習海爾，通過制度和新的財務體系將財務管理滲透到企業運行的每一個環節中，形成扁平化的財務管理流程。無論哪種，其最終目的都在於調動企業全員參與到財務管理中去。

2、構建大數據財務管理系統

大數據的有效信息密度較低，想要從巨量數據中提取有效信息就必須依靠大數據財務管理系統。該系統通過數據預測和數據挖掘分類等技術對所有與企業財務相關的大數據進行採集、分析、梳理和評價，不但能夠為企業提供全方位的財務數據、存在問題、潛在危險，還能評價上下游企業的財務及經營狀況，預測企業乃至所在行業的未來發展趨勢，為企業財務及發展戰略的制定提供最可靠的數據。

在條件允許的情況下，企業可獨立建設大數據財務管理系統，還可以購買第三方大數據平台的使用權，只需下載客戶端就可以構建本企業的大資料庫。對於大多數企業來說，這種方式更為快捷，成本也更低。

3、建設大數據財務人才隊伍

無論是依靠企業自身能力建設大數據財務分析體系，還是購買第三方大數據平台的使用權，財務管理部門都離不開能夠應用大數據軟體和對大數據進行分析的財務人才。這些人才不但要精通傳統的會計學和財務管理知識，還要能夠應用統計學、大數據技術，熟悉企業運營規律和所在行業的發展狀態。

只有這樣的人才，才能真正發揮大數據在財務管理上的宏觀優勢，為企業提供具有較高價值的財務決策依據。為了得到這樣的財務管理人才，企業一方面應強化原有財務管理人員的培訓，全面提高財務人員的綜合能力；另一方面應積極引進大數據人才，組建起具有現代化大數據綜合處理和應用能力的財務管理團隊。

無論哪種方式，最終的目的都在於充分利用大數據的優勢，使其真正體現在企業財務管理中的價值。大數據從根本上改變了企業財務管理的實效。順應潮流、完成自身變革，是時代對企業財務管理提出的必然要求，也是大勢所趨。以積極主動的姿態迎接這一變革，會為企業財務管理帶來質的改變，也會為我國企業的整體發展帶來深刻的影響。

財務管理論文 篇2

摘要：

世界范圍內企業間競爭日益激烈，為了提高我國國有企業的核心競爭力，一個有效的途徑就是通過並購進行資源整合。實現規模經濟優勢。而融資問題乃是決定國企並購能夠成功的關鍵環節。文章針對我國國有企業並購融資活動中存在的問題，提出了相應的建議。

關鍵詞：

國有企業、並購融資

一、我國國有企業並購融資存在的問題

1、資本市場融資發展遲緩。在並購實踐中我國國有企業大部分股權融資是通過發行新股和增發配股等方式籌集所需資金的。企業通常以首次上市公開發行時募集的資金作為並購資金，或是一些業績較好的企業通過配股的方式繼續募集資金，為並購做准備。但是我國企業是否具有股票發行資格以及股票發行的規定都比較嚴格，募集資金數額一般不能超過其發行前一年凈資產額的兩倍，上市公司發行新股的，募集資金數額一般不能超過其發行前一年凈資產額。加之我國資本市場正處於調整階段。系統性風險以及政策因素不容忽，這都限制了國有企業的融資發展。導致了只是很少一部分企業能夠利用上述手段進行並購融資。

2、貸款融資應用有限。銀行信貸資金受銀行短期偏好信貸傾向、資本金偏低及計劃性經營理念等方面的限制，只是一定程度上解決企業維持與擴大生產的正常經營所需，很難在企業並購中發揮應有的作用。而且根據有關規定，通過銀行借款所融資金不能用於股票二級市場對上市公司的.收購，一般只能用於非上市企業的並購或只能用於收購國家股、法人股。而且銀行對企業的並購貸款常常需要提供擔保或需要貸款企業以一定的資產作為抵押才能發放。再加上貸款利息比較高，使企業難能負擔此項貸款，因此銀行貸款在企業並購融資中發揮的作用不是很大。

3、債券融資比例小。在我國一般只有上市公司或重點國有企業才可以發行公司債券。影響一般國有企業通過發行債券進行融資的因素有，一是發行債券要經過復雜的審批，往往導致資金籌集與需要的時間上不搭配，由於指標的限制，有限的規模決定了發行人選擇的局限性和籌資數量的有限性。二是發行債券的嚴格條件將許多國有企業拒之於債券籌資的門外。三是債券籌資難以用於並購支付。我國對債券籌資的用途有明確的規定，企業發行企業債券所籌資金不得用於房地產買賣、股票買賣和期貨交易等與本企業生產經營無關的風險性投資。股權並購涉及股票買賣，因而該條款限制了為股權並購而發行的企業債券融資。債券融資在企業並購中的應用也十分有限。

4、我國企業並購融資受到法律法規的制約。由於金融機構不得為股票交易提供貸款，而股權並購也屬於股票交易范圍之列，因而就限制了銀行為股權並購提供貸款的行為。而債務性融資方面同樣存在諸多限制，<公司法>規定公司制企業累計債券總額不超過公司凈資產額的40，，債券的利率不得超過國家限定的利率水平等，<企業債券管理條例）規定「企業債券的利率不得高於銀行相同期限居民儲蓄定期存款利率40%，這些規定都對債券的發行起到了很大的約束作用。一般而言企業債券的風險比銀行存款的風險要大，高風險下沒有高收益的預期，企業債券就失去了吸引力，再加上債券交易不如股票交易活躍，因而限制了國有企業的融資渠道。

5、不規范操作現象嚴重。由於我國市場經濟體制尚不完善，許多企業的並購行為均由政府機構操縱，並非企業自願，而是政府行為。政府行為對國有企業並購的干預現象比較嚴重。由於政府的干預，不同的企業在計算並購融資需求量時面臨的情況會有很大的差別，一部分企業可以以較低的價格收購目標企業，融資壓力較輕，而另外一些企業有可能會有相對較重的融資壓力。這一方面阻礙融資市場的公平發展，另一方面也造成了企業並購中缺乏應有的積極性與自主性，抑制了企業並購融資的內在沖動。此外行政控制等非市場手段的應用，也很難保證企業並購融資的外在資金支持。政府只關注並購時的資金需求，而並購後的資金支持及企業運作往往因資金缺乏而影響其正常經營和整合效果。

二、國有企業發展並購融資的建議

1、拓寬融資渠道。內源融資是企業並購融資的首選，利用內部資金進行並購，一方面不會增加企業的財務負擔，財務風險小，另一方面不會向市場傳遞不利於企業價值的影響因素。在國有企業並購中，應盡可能合理地從企業內部籌集並購資金，除企業自有資金外，利用企業除現金以外的其他資產進行產權置換或產權出資，不僅能降低融資成本，減少融資風險，而且可以盤活存量資產，實現某些領域退出，收回債務等等，對企業是極為有利的。

其次，在保證並購企業控制權並保證每股收益增長的前提下進行換股並購。不僅可以解決資金支付的問題，而且可以降低收購價格被高估的風險和並購整合風險，獲得目標企業管理層支持等多方面的好處，對於大規模的並購尤其如此。目前。我國大多數急需擴張的國有企業並不具備大規模向金融機構融資或者公開發行的條件，利用換股方式進行並購運作不失為一種好的選擇。

再次，國有企業可以利用借款和發行證券（包括債券、股票和可轉換債券）等渠道進行融資。選擇這種融資渠道應綜合考慮融資規模、期限、成本，確定企業的最佳資本結構。如果最佳資本結構要求採用權益融資，那麼就採用發行股票。否則應優先考慮銀行借款，再考慮發行債券。

2、發展利用創新融資工具。與國外相比。在國際並購融資中廣泛使用的垃圾債券、認股權證、可轉換債券、優先股、票據等融資工具在我國並購融資中應用很少，有些並購融資工具如杠桿收購中的過橋貸款等尚不完善，但是吸收借鑒國外先進融資手段，應該成為國有企業進行並購活動的明智選擇。

（1）股權租賃。股權租賃是指各類投融資主體作為聯合收購者，與收購方合作收購企業，持有目標企業擬轉讓的全部或部分股權。在收購完成後，投融資主體將所持股權作為租賃標的物，通過設定租賃期限和收益的方式，逐步將所持股權轉讓給收購方，以完成並購。對收購方而言，股權租賃可簡單歸結為出售一租賃一回購。出售是指收購方在資金不足的情況下，將無力購入的股權出售給融資機構。此時，投融資機構實際承擔了為收購方融資的功能，以減輕收購方的收購資金壓力。投融資機構作為一個過渡性的股東，不以長期控制股權為目的，因此，必須與收購方簽訂租賃和回購合同。租賃期間，收購方可以有充足的時間來調度資金，等租賃期滿後，再將這部分股權正式回購過來，從而完成整個收購。

（2）票據融資。企業並購交易中通過票據融資在我國很少應用。目前，我國的票據功能僅局限於支付信用結算工具，其融資功能未能得以充分發揮。

票據發行融資比企業發行債券融資具有更大的靈活性，能隨時根據市場、資金供求變化採取不同的融資策略及應變對策。同時商業票據融資又可以避免其他股權融資方式帶來的企業機會成本的增加。隨著我國對票據管理的逐步放鬆。票據市場參與主體的逐步擴大，以及票據交易機構的建立，國有企業（特別是效益良好的大型國有企業）可嘗試利用票據的擔保、買賣和抵押來進行融資，以滿足並購活動的臨時資金需求。

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Ⅳ 淺談計算機與大數據的相關論文

在大數據環境下，計算機信息處理技術也面臨新的挑戰，要求計算機信息處理技術必須不斷的更新發展，以能夠對當前的計算機信息處理需求滿足。下面是我給大家推薦的計算機與大數據的相關論文，希望大家喜歡!

計算機與大數據的相關論文篇一
淺談“大數據”時代的計算機信息處理技術

[摘 要]在大數據環境下，計算機信息處理技術也面臨新的挑戰，要求計算機信息處理技術必須不斷的更新發展，以能夠對當前的計算機信息處理需求滿足。本文重點分析大數據時代的計算機信息處理技術。

[關鍵詞]大數據時代;計算機;信息處理技術

在科學技術迅速發展的當前，大數據時代已經到來，大數據時代已經佔領了整個環境，它對計算機的信息處理技術產生了很大的影響。計算機在短短的幾年內，從稀少到普及，使人們的生活有了翻天覆地的變化，計算機的快速發展和應用使人們走進了大數據時代，這就要求對計算機信息處理技術應用時，則也就需要在之前基礎上對技術實施創新，優化結構處理，從而讓計算機數據更符合當前時代發展。

一、大數據時代信息及其傳播特點

自從“大數據”時代的到來，人們的信息接收量有明顯加大，在信息傳播中也出現傳播速度快、數據量大以及多樣化等特點。其中數據量大是目前信息最顯著的特點，隨著時間的不斷變化計算機信息處理量也有顯著加大，只能夠用海量還對當前信息數量之大形容;傳播速度快也是當前信息的主要特點，計算機在信息傳播中傳播途徑相當廣泛，傳播速度也相當驚人，1s內可以完成整個信息傳播任務，具有較高傳播效率。在傳播信息過程中，還需要實施一定的信息處理，在此過程中則需要應用相應的信息處理工具，實現對信息的專門處理，隨著目前信息處理任務的不斷加強，信息處理工具也有不斷的進行創新[1];信息多樣化，則也就是目前數據具有多種類型，在龐大的資料庫中，信息以不同的類型存在著，其中包括有文字、圖片、視頻等等。這些信息類型的格式也在不斷發生著變化，從而進一步提高了計算機信息處理難度。目前計算機的處理能力、列印能力等各項能力均有顯著提升，尤其是當前軟體技術的迅速發展，進一步提高了計算機應用便利性。微電子技術的發展促進了微型計算機的應用發展，進一步強化了計算機應用管理條件。

大數據信息不但具有較大容量，同時相對於傳統數據來講進一步增強了信息間關聯性，同時關聯結構也越來越復雜，導致在進行信息處理中需要面臨新的難度。在 網路技術 發展中重點集中在傳輸結構發展上，在這種情況下計算機必須要首先實現網路傳輸結構的開放性設定，從而打破之前計算機信息處理中，硬體所具有的限製作用。因為在當前計算機網路發展中還存在一定的不足，在完成雲計算機網路構建之後，才能夠在信息處理過程中，真正的實現收放自如[2]。

二、大數據時代的計算機信息處理技術

(一)數據收集和傳播技術

現在人們通過電腦也就可以接收到不同的信息類型，但是在進行信息發布之前，工作人員必須要根據需要採用信息處理技術實施相應的信息處理。計算機採用信息處理技術實施信息處理，此過程具有一定復雜性，首先需要進行數據收集，在將相關有效信息收集之後首先對這些信息實施初步分析，完成信息的初級操作處理，總體上來說信息處理主要包括：分類、分析以及整理。只有將這三步操作全部都完成之後，才能夠把這些信息完整的在計算機網路上進行傳播，讓用戶依照自己的實際需求篩選滿足自己需求的信息，藉助於計算機傳播特點將信息數據的閱讀價值有效的實現。

(二)信息存儲技術

在目前計算機網路中出現了很多視頻和虛擬網頁等內容，隨著人們信息接收量的不斷加大，對信息儲存空間也有較大需求，這也就是對計算機信息存儲技術提供了一個新的要求。在數據存儲過程中，已經出現一系列存儲空間無法滿足當前存儲要求，因此必須要對當前計算機存儲技術實施創新發展。一般來講計算機數據存儲空間可以對當前用戶關於不同信息的存儲需求滿足，但是也有一部分用戶對於計算機存儲具有較高要求，在這種情況下也就必須要提高計算機數據存儲性能[3]，從而為計算機存儲效率提供有效保障。因此可以在大數據存儲特點上完成計算機信息新存儲方式，不但可以有效的滿足用戶信息存儲需求，同時還可以有效的保障普通儲存空間不會出現被大數據消耗問題。

(三)信息安全技術

大量數據信息在計算機技術發展過程中的出現，導致有一部分信息內容已經出現和之前信息形式的偏移，構建出一些新的計算機信息關聯結構，同時具有非常強大的數據關聯性，從而也就導致在計算機信息處理中出現了新的問題，一旦在信息處理過程中某個信息出現問題，也就會導致與之關聯緊密的數據出現問題。在實施相應的計算機信息管理的時候，也不像之前一樣直接在單一數據信息之上建立，必須要實現整個資料庫中所有將數據的統一安全管理。從一些角度分析，這種模式可以對計算機信息處理技術水平有顯著提升，並且也為計算機信息處理技術發展指明了方向，但是因為在計算機硬體中存在一定的性能不足，也就導致在大數據信息安全管理中具有一定難度。想要為數據安全提供有效保障，就必須要注重數據安全技術管理技術的發展。加強當前信息安全體系建設，另外也必須要對計算機信息管理人員專業水平進行培養，提高管理人員專業素質和專業能力，從而更好的滿足當前網路信息管理體系發展需求，同時也要加強關於安全技術的全面深入研究工作[4]。目前在大數據時代下計算機信息安全管理技術發展還不夠成熟，對於大量的信息還不能夠實施全面的安全性檢測，因此在未來計算機信息技術研究中安全管理屬於重點方向。但是因為目前還沒有構建完善的計算機安全信息管理體系，因此首先應該強化關於計算機重點信息的安全管理，這些信息一旦發生泄漏，就有可能會導致出現非常嚴重的損失。目前來看，這種 方法 具有一定可行性。

(四)信息加工、傳輸技術

在實施計算機信息數據處理和傳輸過程中，首先需要完成數據採集，同時還要實時監控數據信息源，在資料庫中將採集來的各種信息數據進行存儲，所有數據信息的第一步均是完成採集。其次才能夠對這些採集來的信息進行加工處理，通常來說也就是各種分類及加工。最後把已經處理好的信息，通過數據傳送系統完整的傳輸到客戶端，為用戶閱讀提供便利。

結語：

在大數據時代下，計算機信息處理技術也存在一定的發展難度，從目前專業方面來看，還存在一些問題無法解決，但是這些難題均蘊含著信息技術發展的重要機遇。在當前計算機硬體中，想要完成計算機更新也存在一定的難度，但是目前計算機未來的發展方向依舊是雲計算網路，把網路數據和計算機硬體數據兩者分開，也就有助於實現雲計算機網路的有效轉化。隨著科學技術的不斷發展相信在未來的某一天定能夠進入到計算機信息處理的高速發展階段。

參考文獻

[1] 馮瀟婧.“大數據”時代背景下計算機信息處理技術的分析[J].計算機光碟軟體與應用，2014，(05)：105+107.

[2] 詹少強.基於“大數據”時代剖析計算機信息處理技術[J].網路安全技術與應用，2014，(08)：49-50.

[3] 曹婷.在信息網路下計算機信息處理技術的安全性[J].民營科技，2014， (12)：89CNKI

[4] 申鵬.“大數據”時代的計算機信息處理技術初探[J].計算機光碟軟體與應用，2014，(21)：109-110
計算機與大數據的相關論文篇二
試談計算機軟體技術在大數據時代的應用

摘要：大數據的爆炸式增長在大容量、多樣性和高增速方面，全面考驗著現代企業的數據處理和分析能力;同時，也為企業帶來了獲取更豐富、更深入和更准確地洞察市場行為的大量機會。對企業而言，能夠從大數據中獲得全新價值的消息是令人振奮的。然而，如何從大數據中發掘出“真金白銀”則是一個現實的挑戰。這就要求採用一套全新的、對企業決策具有深遠影響的解決方案。

關鍵詞：計算機 大數據時代 容量 准確 價值 影響 方案

1 概述

自從計算機出現以後，傳統的計算工作已經逐步被淘汰出去，為了在新的競爭與挑戰中取得勝利，許多網路公司開始致力於數據存儲與資料庫的研究，為互聯網用戶提供各種服務。隨著雲時代的來臨，大數據已經開始被人們廣泛關注。一般來講，大數據指的是這樣的一種現象：互聯網在不斷運營過程中逐步壯大，產生的數據越來越多，甚至已經達到了10億T。大數據時代的到來給計算機信息處理技術帶來了更多的機遇和挑戰，隨著科技的發展，計算機信息處理技術一定會越來越完善，為我們提供更大的方便。

大數據是IT行業在雲計算和物聯網之後的又一次技術變革，在企業的管理、國家的治理和人們的生活方式等領域都造成了巨大的影響。大數據將網民與消費的界限和企業之間的界限變得模糊，在這里，數據才是最核心的資產，對於企業的運營模式、組織結構以及 文化 塑造中起著很大的作用。所有的企業在大數據時代都將面對戰略、組織、文化、公共關系和人才培養等許多方面的挑戰，但是也會迎來很大的機遇，因為只是作為一種共享的公共網路資源，其層次化和商業化不但會為其自身發展帶來新的契機，而且良好的服務品質更會讓其充分具有獨創性和專用性的鮮明特點。所以，知識層次化和商業化勢必會開啟知識創造的嶄新時代。可見，這是一個競爭與機遇並存的時代。

2 大數據時代的數據整合應用

自從2013年，大數據應用帶來令人矚目的成績，不僅國內外的產業界與科技界，還有各國政府部門都在積極布局、制定戰略規劃。更多的機構和企業都准備好了迎接大數據時代的到來，大數據的內涵應是數據的資產化和服務化，而挖掘數據的內在價值是研究大數據技術的最終目標。在應用數據快速增長的背景下，為了降低成本獲得更好的能效，越來越趨向專用化的系統架構和數據處理技術逐漸擺脫傳統的通用技術體系。如何解決“通用”和“專用”體系和技術的取捨，以及如何解決數據資產化和價值挖掘問題。

企業數據的應用內容涵蓋數據獲取與清理、傳輸、存儲、計算、挖掘、展現、開發平台與應用市場等方面，覆蓋了數據生產的全生命周期。除了Hadoop版本2.0系統YARN，以及Spark等新型系統架構介紹外，還將探討研究流式計算(Storm，Samza，Puma，S4等)、實時計算(Dremel，Impala，Drill)、圖計算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新進展。在大數據時代，借力計算機智能(MI)技術，通過更透明、更可用的數據，企業可以釋放更多蘊含在數據中的價值。實時、有效的一線質量數據可以更好地幫助企業提高產品品質、降低生產成本。企業領導者也可根據真實可靠的數據制訂正確戰略經營決策，讓企業真正實現高度的計算機智能決策辦公，下面我們從通信和商業運營兩個方面進行闡述。

2.1 通信行業：XO Communications通過使用IBM SPSS預測分析軟體，減少了將近一半的客戶流失率。XO現在可以預測客戶的行為，發現行為趨勢，並找出存在缺陷的環節，從而幫助公司及時採取 措施 ，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網路分析加速器，將通過提供單個端到端網路、服務、客戶分析視圖的可擴展平台，幫助通信企業制定更科學、合理決策。電信業者透過數以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業，這是全新的資料經濟。中國移動通過大數據分析，對 企業運營 的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情。

2.2 商業運營：辛辛那提動物園使用了Cognos，為iPad提供了單一視圖查看管理即時訪問的遊客和商務信息的服務。藉此，動物園可以獲得新的收入來源和提高營收，並根據這些信息及時調整營銷政策。數據收集和分析工具能夠幫助銀行設立最佳網點，確定最好的網點位置，幫助這個銀行更好地運作業務，推動業務的成長。

3 企業信息解決方案在大數據時代的應用

企業信息管理軟體廣泛應用於解決欺詐偵測、雇員流動、客戶獲取與維持、網路銷售、市場細分、風險分析、親和性分析、客戶滿意度、破產預測和投資組合分析等多樣化問題。根據大數據時代的企業挖掘的特徵，提出了數據挖掘的SEMMA方法論――在SAS/EM環境中，數據挖掘過程被劃分為Sample、Explore、Modify、Model、Assess這五個階段，簡記為SEMMA：

3.1 Sample 抽取一些代表性的樣本數據集(通常為訓練集、驗證集和測試集)。樣本容量的選擇標准為：包含足夠的重要信息，同時也要便於分析操作。該步驟涉及的處理工具為：數據導入、合並、粘貼、過濾以及統計抽樣方法。

3.2 Explore 通過考察關聯性、趨勢性以及異常值的方式來探索數據，增進對於數據的認識。該步驟涉及的工具為：統計 報告 、視圖探索、變數選擇以及變數聚類等方法。

3.3 Modify 以模型選擇為目標，通過創建、選擇以及轉換變數的方式來修改數據集。該步驟涉及工具為：變數轉換、缺失處理、重新編碼以及數據分箱等。

3.4 Model 為了獲得可靠的預測結果，我們需要藉助於分析工具來訓練統計模型或者機器學習模型。該步驟涉及技術為：線性及邏輯回歸、決策樹、神經網路、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近鄰法以及其他用戶(包括非SAS用戶)的模型演算法。

3.5 Assess 評估數據挖掘結果的有效性和可靠性。涉及技術為：比較模型及計算新的擬合統計量、臨界分析、決策支持、報告生成、評分代碼管理等。數據挖掘者可能不會使用全部SEMMA分析步驟。然而，在獲得滿意結果之前，可能需要多次重復其中部分或者全部步驟。

在完成SEMMA步驟後，可將從優選模型中獲取的評分公式應用於(可能不含目標變數的)新數據。將優選公式應用於新數據，這是大多數數據挖掘問題的目標。此外，先進的可視化工具使得用戶能在多維直方圖中快速、輕松地查閱大量數據並以圖形化方式比較模擬結果。SAS/EM包括了一些非同尋常的工具，比如：能用來產生數據挖掘流程圖的完整評分代碼(SAS、C以及Java代碼)的工具，以及交換式進行新數據評分計算和考察執行結果的工具。

如果您將優選模型注冊進入SAS元數據伺服器，便可以讓SAS/EG和SAS/DI Studio的用戶分享您的模型，從而將優選模型的評分代碼整合進入 工作報告 和生產流程之中。SAS模型管理系統，通過提供了開發、測試和生產系列環境的項目管理結構，進一步補充了數據挖掘過程，實現了與SAS/EM的無縫聯接。

在SAS/EM環境中，您可以從SEMMA工具欄上拖放節點進入工作區的工藝流程圖中，這種流程圖驅動著整個數據挖掘過程。SAS/EM的圖形用戶界面(GUI)是按照這樣的思路來設計的：一方面，掌握少量統計知識的商務分析者可以瀏覽數據挖掘過程的技術方法;另一方面，具備數量分析技術的專家可以用微調方式深入探索每一個分析節點。

4 結束語

在近十年時間里，數據採集、存儲和數據分析技術飛速發展，大大降低了數據儲存和處理的成本，一個大數據時代逐漸展現在我們的面前。大數據革新性地將海量數據處理變為可能，並且大幅降低了成本，使得越來越多跨專業學科的人投入到大數據的開發應用中來。

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計算機與大數據的相關論文篇三
淺談利用大數據推進計算機審計的策略

[摘要]社會發展以及時代更新，在該種環境背景下大數據風潮席捲全球，尤其是在進入新時期之後數據方面處理技術更加成熟，各領域行業對此也給予了較高的關注，針對當前計算機審計(英文簡稱CAT)而言要想加速其發展腳步並將其質量拔高就需要結合大數據，依託於大數據實現長足發展，本文基於此就大數據於CAT影響進行著手分析，之後探討依託於大數據良好推進CAT，以期為後續關於CAT方面研究提供理論上參考依據。

[關鍵詞]大數據 計算機審計 影響

前言：相較於網路時代而言大數據風潮一方面提供了共享化以及開放化、深層次性資源，另一方面也促使信息管理具備精準性以及高效性，走進新時期CAT應該融合於大數據風潮中，相應CAT人員也需要積極應對大數據帶了的機遇和挑戰，正面CAT工作，進而促使CAT緊跟時代腳步。

一、初探大數據於CAT影響

1.1影響之機遇

大數據於CAT影響體現在為CAT帶來了較大發展機遇，具體來講，信息技術的更新以及其質量的提升促使數據方面處理技術受到了眾多領域行業的喜愛，當前在數據技術推廣普及階段中呈現三大變化趨勢：其一是大眾工作生活中涉及的數據開始由以往的樣本數據實際轉化為全數據。其二是全數據產生促使不同數據間具備復雜內部關系，而該種復雜關系從很大程度上也推動工作效率以及數據精準性日漸提升，尤其是數據間轉化關系等更為清晰明了。其三是大眾在當前處理數據環節中更加關注數據之間關系研究，相較於以往僅僅關注數據因果有了較大進步。基於上述三大變化趨勢，也深刻的代表著大眾對於數據處理的態度改變，尤其是在當下海量數據生成背景下，人工審計具備較強滯後性，只有依託於大數據並發揮其優勢才能真正滿足大眾需求，而這也是大數據對CAT帶來的重要發展機遇，更是促進CAT在新時期得以穩定發展重要手段。

1.2影響之挑戰

大數據於CAT影響還體現在為CAT帶來一定挑戰，具體來講，審計評估實際工作質量優劣依託於其中數據質量，數據具備的高質量則集中在可靠真實以及內容詳細和相應信息准確三方面，而在CAT實際工作環節中常常由於外界環境以及人為因素導致數據質量較低，如數據方面人為隨意修改刪除等等，而這些均是大數據環境背景下需要嚴格把控的重點工作內容。

二、探析依託於大數據良好推進CAT措施

2.1數據質量的有效保障

依託於大數據良好推進CAT措施集中在數據質量有效保障上，對數據質量予以有效保障需要從兩方面入手，其一是把控電子數據有效存儲，簡單來講就是信息存儲，對電子信息進行定期檢查，監督數據實際傳輸，對信息系統予以有效確認以及評估和相應的測試等等，進而將不合理數據及時發現並找出信息系統不可靠不準確地方;其二是把控電子數據採集，通常電子數據具備多樣化採集方式，如將審計單位相應資料庫直接連接採集庫進而實現數據採集，該種直接採集需要備份初始傳輸數據，避免數據採集之後相關人員隨意修改，更加可以與審計單位進行數據採集真實性 承諾書 簽訂等等，最終通過電子數據方面採集以及存儲兩大內容把控促使數據質量更高，從而推動CAT發展。

2.2公共數據平台的建立

依託於大數據良好推進CAT措施還集中在公共數據平台的建立，建立公共化分析平台一方面能夠將所有採集的相關數據予以集中化管理存儲，更能夠予以多角度全方面有效分析;另一方面也能夠推動CAT作業相關標准予以良好執行。如果將分析模型看作是CAT作業標准以及相應的核心技術，則公共分析平台則是標准執行和相應技術實現關鍵載體。依託於公共數據平台不僅能夠將基礎的CAT工作實現便捷化以及統一化，而且深層次的實質研究有利於CAT數據處理的高速性以及高效性，最終為推動CAT發展起到重要影響作用。

2.3審計人員的強化培訓

依託於大數據良好推進CAT措施除了集中在上述兩方面之外，還集中在審計人員的強化培訓上，具體來講，培訓重點關注審計工作於計算機上的具 體操 作以及操作重點難點，可以構建統一培訓平台，在該培訓平台中予以多元化資料的分享，聘請高技能豐富 經驗 人士予以平台授課，提供專業技能知識溝通互動等等機會，最終通過強化培訓提升審計人員綜合素質，更加推動CAT未來發展。

三、結論

綜上分析可知，當前大數據環境背景下CAT需要將日常工作予以不斷調整，依託於大數據促使審計人員得以素質提升，並利用公共數據平台建立和相應的數據質量保障促使CAT工作更加高效，而本文對依託於大數據良好推進CAT進行研究旨在為未來CAT優化發展獻出自己的一份研究力量。

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Ⅳ 《大數據時代》的讀後感

當認真看完一本名著後，大家心中一定有很多感想，為此需要認真地寫一寫讀後感了。你想知道讀後感怎麼寫嗎？下面是我收集整理的《大數據時代》的讀後感範文（通用5篇），僅供參考，大家一起來看看吧。

《大數據時代》的讀後感1

對於暢銷書刊、熱點話題、時尚科技，始終不太感興趣。書刊，喜歡有一定年份的。話題，鍾情於務虛的觀點。新奇的產品於我無緣，習慣使用成熟的科技產品。既不清高，也非冷漠，就是要與現實保持一定的距離，給自己留一點思考的空間。這一習慣最近破了例。由於工作的原因，耳濡目染，「大數據」這個新興概念開始頻繁步入我的視野。按捺不住內心的好奇，網購《大數據時代》，手不釋卷，三天讀完，頗有收獲。此書有如下特點。

首先，作者站在理論的制高點上，條理清楚地闡述了大數據對人類的工作、生活、思維帶來的革新，大數據時代的三種典型的商業模式，以及大數據時代對於個人隱私保護、公共安全提出的挑戰。其次，文中的事例貼近現實生活，貼近時代，令讀者既印象深刻，又感同身受。此外，作者沒有使用大量的專業術語，沒有假裝一副專業的面孔。縱觀全書，遣詞造句，均通俗易懂。

作者認為大數據時代具有三個顯著特點。

一、人們研究與分析某個現象時，將使用全部數據而非抽樣數據。

二、在大數據時代，不能一味地追求數據的精確性，而要適應數據的多樣性、豐富性、甚至要接受錯誤的數據。

三、了解數據之間的相關性，勝於對因果關系的探索。「是什麼」比「為什麼」重要。

作者指出，隨著技術的發展，數據的存儲與處理成本顯著降低，人們現在有能力從支離破碎的、看似毫不相乾的數據礦渣中抽煉出真知爍見。在大數據時代，三類公司將成為時代的寵兒。一是擁有大數據的公司與組織。如政府、銀行、電信公司、全球性互聯網公司(阿里巴巴、淘寶網)。二是擁有數據分析與處理技術的專業公司，如亞馬遜、谷歌。三是擁有創新思維的公司，他們可能既不掌握大數據，也沒有專業技術，但卻擅長使用大數據，從大數據中找到自己的理想天地。

面對即將來臨的大數據時代，個人將如何應對自如？這是個嚴肅的問題。

《大數據時代》的讀後感2

如今說起新媒體和互聯網，必提大數據，似乎不這樣說就OUT了。而且人雲亦雲的居多，不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典著作——舍恩佰格的《大數據時代》。維克托·邁爾舍恩伯格何許人也？他現任牛津大學網路學院互聯網研究所治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球企業，他是歐盟互聯網官方政策背後真正的制定者和參與者，他還先後擔任多國政府高層的智囊。這位被譽為：大數據時代的.預言家「的牛津教授真牛！那麼，這位大師說的都是金科玉律嗎？並不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，才能能與之進行一場思想上的對話。

舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業變革和管理變革。

在第一部分」大數據時代的思維變革「中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：

一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。

二、更雜：不是精確性，而是混雜性。

三、更好：不是因果關系，而是相關關系。對於第一個觀點，我不敢苟同。

一方面是對全體數據進行處理，在技術和設備上有相當高的難度。另一方面是不是都有此必要，對於簡單事實進行判斷的數據分析難道也要採集全體數據嗎？

我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統計方法來進行分析，並不一定需要全部數據。聯繫到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限於目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。

我同意舍恩伯格的第二觀點，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思。」大數據的簡單演算法比小數據的復雜演算法更有效。「更具有宏觀視野和東方哲學思維。對於舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同。」不是因果關系，而是相關關系。「不需要知道」為什麼「，只需要知道」是什麼「。傳播即數據，數據即關系。在小數據時代人們只關心因果關系，對相關關系認識不足，大數據時代相關關系舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來？為何而用？如果我們完全忽略因果關系，不知道大數據產生的前因後果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。

世間萬物的復雜性多樣化並非非此即彼那麼簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎？其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什麼語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出」不是因果關系，而是相關關系。「這一論斷時，他在書中還說道：」在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足於僅僅知道『是什麼』時，我們就會繼續向更深層次研究的因果關系，找出背後的『為什麼』。「由此可見，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。

大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可」量化「，大數據的定量分析有力地回答」是什麼「這一問題，但仍然無法完全回答」為什麼「。因此，我認為並不能排除定性分析和質化研究。數據創新可以創造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置於數據應用的商業系統中，而沒有把它置於整個社會系統里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。

在風險社會中信息安全問題日趨凸顯。如何擺脫大數據的困境？舍恩伯格在最後一節」掌控「中試圖回答，但基本上屬於老生常談。我想，或許凱文·凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題？至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道：」大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考的答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。「謝謝舍恩伯格！讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標准答案，只是參考的.答案。

此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什麼叫數據？什麼叫大數據？數據分析與數據挖掘的區別，數字化與數據化有什麼不同？讀前做些功課讀起來就比較好懂了。

《大數據時代》的讀後感3

讀完《大數據時代》這本書後，我意識到：我們即將或正在迎接由書面到電子的跳躍之後的又一重大變革。

這本書介紹了大數據時代來臨後，接踵而至的三項變革——商業變革、管理變革和思維變革。

其實，這場變革已經打響。商業領域由於大數據時代的到來而推陳出新。前幾年，一家名為Farecast的公司，讓預訂到更優惠的機票價格不再是夢想。公司利用航班售票的數據來預測未來機票價格的走勢。現在，使用這種工具的乘客，平均每張機票可以省大約50美元，這就是大數據給人們帶來的便利。

大家應該都知道2009年出現的H1N1型流感，就拿美國為例，疾控中心每周只進行一次數據統計，而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫院就診，因此也導致了信息的滯後。然而，對於飛速傳播的疾病，Google公司卻能及時地作出判斷，確定流感爆發的地點，這便是基於龐大的數據資源，可見大數據時代對公共衛生也產生了重大的影響！

在我看來，如果想在在大數據時代里暢游，不僅要學會分析，而且還要能夠大膽地決斷。

在美國，每到七、八月份時，正是台風肆虐之時，防澇用品也擺上了商品貨架。沃爾瑪公司注意到，每到這時，一種蛋撻的銷售量較其他月份明顯增加。於是，商家作了大膽的推測，出現這樣的結果源於兩種物品的相關性，便將這種蛋撻擺在了防澇用品的旁邊。這樣的舉措大大增加了利潤，這就是屬於世界頭號零售商的大數據頭腦！

大數據時代的到來，可以讓我們的生活更加便利。但是，如果讓大數據主宰一切，也存在一定的風險。

大家應該都知道電子地圖，它可以為人們指引方向。但大家應該還不知道，它會默默地積累人們的行程數據，通過智能分析可以推斷出哪裡是自己的家，哪裡是工作單位。我們的隱私就這樣被不為人知地收集著。

大數據時代的到來，讓我們的生活更安全，更方便，但與此同時，我們的隱私不再是隱私，數據的收集變得無所不包、無孔不入。世界已經向大數據時代邁進了一小步，一個嶄新的時代正向我們走來。讓我們用知識武裝大腦，做好准備，迎接新時代的到來！

《大數據時代》的讀後感4

首先，想談一談何為大數據，何為大數據時代。大數據是一種資源，也是一種工具。它提供一種新的思維方式去理解當今這個信息化世界。為何說是一種新的思維方式：在信息缺乏的時代或模擬時代，我們更傾向於精確性的思維方式，就像是」釘是釘，鉚是鉚」，而在這種傳統的思維方式下，我們得到問題的答案只有一個。

而在大數據時代下，我們打破了這種思維方式，換句話說，我們接受結果的不確定性。簡言概括之，我認為大數據是一種預測模型。在大數據時代下，我們關注的不是因果，即為什麼是這樣，而更關心」是什麼」這種相關關系。換句話說，在這種新思維的思考方式下，我們探究問題背後的原因也是不可行的。我們所做的是利用大數據這種工具，讓數據自己說話！

其次，我想談下如何利用大數據提升我軍戰鬥力。當然，大數據分析並不是精準的預測，精準的預測也是不存在的。大數據只能有利於我們理解現在和預測未來的可能性。

作為軍人，我所關注的是如何利用好大數據的工具提升我軍戰鬥力，打贏這場信息化戰爭。毫無疑問，現在我們打的不是刀對刀，槍對槍的戰爭，更不是模擬時代，當代乃是數字時代，打的是信息化戰爭！

四次戰爭的大勝，美軍的戰爭形態從機械化轉向信息化，而且相應的在戰場取勝的時間也越來越短，這正是大數據時代下的必然結果。而我軍正在轉向信息化的過程中。在此戰爭形態的過程中，我們需要更多的計算分析師，大數據分析師，數學家等高等技術性人才來打贏這場信息化戰爭。這正是大數據時代下我們不得不有的基礎。我軍戰鬥力的提升迫在眉睫！

當然大數據是一把雙刃劍，利用好了取勝也是得心應手，相反，利用不好會導致不可估量的損失。

畢竟，這只是一種預測模型，得不到精準的預測結果。我們更要讓數據為我們所用，不要被龐大的資料庫框住我們的思維。為適應時代的發展，在這個適者生存，弱肉強食的世界，大數據時代下的殘酷競爭已經給我們敲響警鍾，一場悄無聲息的信息化戰爭已經打響！

《大數據時代》的讀後感5

去年的「雲計算」炒得熱火朝天的，今年的「大數據」又突襲而來。彷彿一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推起「大數據」來了。於是乎，各企業的CIO也將熱度紛紛轉向關注「大數據」來了。有一張來自《程序員》微博的漫畫很形象。我覺得這張圖，很真實地反映了現實中小企業雲計算，大數據的現狀。

不過話又還得說回來，《大數據時代》是本好書。

當然，很多IT知名人士也大力推薦，寫了好多讀後感來表述對這本書的喜歡沒看此書之前，對所謂大數據的概念基本上是一頭霧水，雖則有了解關注過現在也比較火熱的BI，覺得也差不多，可能就是更多的數據，更細致的數據分析與數據挖掘。看過此書後，感覺到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的數據，而另一前：著眼於數據關聯性，而非數據精確性，或許才是大數據與現時BI的不同，不僅僅是方法，更多的時思想方法。不過坦白講，到底是數據的關聯性重佳，還是數據的精確性更好，還真的需要時間來檢驗一下，至少從現在的數據分析方法來論，更多的傾向於數據的精確性。

看完此書，我心中的一些問題：

1、什麼是大數據？

查了查網路，是這樣定義的：大數據（bigdata），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity這個好像是IBM的定義吧。

以個人的觀點來看：數據海量，存儲海量都是大數據的基本原型吧。

2、大數據適合什麼樣的企業？

誠然，大數據的前提是海量的數據，只有擁有巨量的數據資源，方能從中查找出數據的關聯性，才可以讓通過專業化的處理，讓其為企業產生價值。針對電信運營，互聯網應用這樣海量用戶的數據的大企業，也是在應用大數據的道路上擁有得天獨厚的條件，但是針對中小企業呢？銷售訂單數據？若非百年老店，估計數據也是少得可憐，能用的可能只有消費者數據了吧。貌似大多數廠商，用來舉例的也就是消費都購買行為分析為最多。

同樣，在公共事業類的政府機構，大數據的作用也許也能很好的發揮。反而感覺在大多數中小型企業應用大數據，似乎有點大題小作。書中說：大數據是企業競爭力。誠然，數據是一個企業的核心無形資源（利用得好的話），但是否所有的數據，或都換則方式說：所有的企業都以大數據為競爭力，是否真的合適么？是否在中小企業中，會顯示得小題大做呢？

3、大數據帶來的影響

當一波又一波的IT技術熱潮源源不斷地向我們鋪面而來的時候，你甚至都沒有做好准備，你都要開始迎接它所給你帶來的影響了。經過物聯網，雲計算的推波助瀾下，大數據開始登場了。但它到底給我們帶來了什麼呢？

1）預測未來書中以Google成功預測了未來可能發生流感的案例來開篇，表明通過大數據的應用，可以為我們的生活起一個保駕護航的指向標。實質很簡單，技術改變世界。

2）變革商業大數據所帶來的商機，同時會衍生出一系列與大數據相關的商業機遇與商業模式，數據的潛在價值會源源不斷地發揮作用可以容易想到的是未來有專門的數據收集，數據分析，數據生成的一條數據產業鏈產生。影響的，當然是IT公司

3）變革思維書中所說：因為有海量的數據作基礎，未來，我們可能更關注數據的相關，而非精細度。對這條，本人還是持保留意見的。

Ⅵ CFO如何迎接財務大數據時代

CFO如何迎接財務大數據時代

大數據處理技術以及大數據管理共同締造的大數據時代，不僅變革了傳統財務管理的理念，也改變了企業中財務管理職能的定位，使財務管控路徑和模式更具多樣化，這意味著財務工作者的職業能力結構重塑和職業發展瓶頸將有很大突破。下面是我為大家帶來的關於CFO如何迎接財務大數據時代的知識，歡迎閱讀。

CFO如何迎接財務大數據時代 篇1

精益管理促進業財融合

不同的企業有不同的財務管理模式，財務管理最重要的就是財務戰略和企業戰略的高度融合。比如進行成本動因分析，進行戰略成本的管理，利用大數據實現精益管理，對業務流程和財務數據的工作無縫銜接以及業績評價考核，最後把工作落到實處。

精益管理其實是基於對數據的歸納總結並找出規律，然後有針對性地實施財務管理，從而實現穩健的財務管理。要善於利用管理會計工具，大數據技術對財務是一個很好的應用工具。在數據的搜集過程中，如何利用和分析數據才是最為關鍵的一點。

大數據財務落地

第一，觀念上要創新。為了實現內生長企業的財務創造價值，企業需打通了整個鏈條———從研發、生產、市場、供應鏈到財務，提出業財一體的價值創造體系。對於不做資本運作的企業來說，企業價值創造一定是跟業務緊密聯系在一起的，財務跟業務的關系類似0和1的關系，沒有業務的1財務就是0，但是有了業務這個1，後面就可以加很多0，財務是大有作為的，這就是全鏈條價值體系的理念創新。

第二，管理工具的應用創新。應用管理會計的工具，並使用全程變動成本法引導資源配置。把影響產品成本構成的所有因素都進行歸納，把影響整個企業成本變動部分做細致篩選和區分，同時對影響客戶的敏感因素，也進行詳細分析，從而引導資源配置，保證有限資源能夠在企業的經營過程中實現價值的最大化。

第三，具體實施手段創新。在業務第一、財務第二的研發型單位，財務想發揮更大的作用就需要有抓手和突破口，即運用全面預算管理工具。通過全面預算管理這個抓手，聚焦在戰略成本管理和盈利質量上。雖然企業近5年都是以20%的的速度在增長，但是如何使增長與戰略匹配，以及要培養哪些核心業務的可持續能力盈利能力，財務把現金流確定為重點的抓手，然後通過現金流調控培養核心業務。

第四，戰略想落地還需要跟考核相結合。只有將業績跟考核結合起來，整個企業的業績提升才會順理成章。財務服務的對象是業務，實施所有方法的依據也是為了讓企業實現可持續發展，考核的落腳點是操作業務的人。

數據分析至關重要

大數據嵌入到管理會計中的舉措，對財務人員會有很多新的挑戰。而有廣闊思維和數據分析，才能使得數據成為企業真正的財富：一是財務管理要有「無邊界管理」思維和「精益化管理」思維。在大數據時代，財務已經不僅僅是做標准性的工作，發揮主動能動性顯得更為重要。財務在整個公司業務流程中要起到一個無縫銜接的作用，無論朝前走一步或者向後邁一步，都可以在整個業務流程中起到一定主導作用。這種作用就是使得財務的效率提升。

二是單純的數字是毫無疑義的，只有把這些數字進行搜集、分類、歸納、篩選，做不同的組合、不同的分析才能夠稱為數據。想運用數據，分析至關重要。從不同的維度，如應收賬款、回款等維度分析，就可以對不同客戶制定不同的營銷策略，對不同的產品進行差異化的競價策略，對不同投入進行合理的資源配置。這時，數據才可以稱為企業真正的財富。

大數據實際上是管理會計最實用的工具之一。就企業轉型來說，管理會計已經把事後的總結提前到生產過程，甚至前端的應用中。「通過科研項目管理軟體，可以按照周、天給人員進行費用配置，與該項目的進展結合起來，數據全面預算管理也在此時發揮了作用。」苗廣萍說，通過數據進行成本動因的分析，挖掘數據背後隱藏的業務原因，從而指導業務工作。

同時，這也培養了財務人員的洞察力和前瞻性，財務向有利於價值增值的分析工作來配置，本身就是大數據時代非常重要的特點。

CFO如何迎接財務大數據時代 篇2

移動互聯網、工業互聯網及製造業與服務業融合發展的背景下，「數字平台+智能生態」逐漸成為「未來企業」的核心管理模式。數字化時代，新技術、新產業、新業態、新模式的新型經濟形態正在形成，倒逼企業和CFO加速進行系統化思考和全面的自我升級。

當前，在疫情的沖擊下，許多中小企業面臨資金緊張、資源短缺、管理漏洞等諸多難題的'掣肘，能否精準把握數字化轉型的核心要素和戰略取捨，成為這些企業能否順利度過疫情難關的關鍵。為此，北京財稅研究院與大成方略納稅人俱樂部整合業界頂級專業資源，傾力打造CFO實戰特訓營課程，為企業財務管理向數字化轉型提供助力。

CFO實戰特訓營助力企業CFO迎接新挑戰

當前，數字化轉型日益成為企業發展的迫切需求，作為企業財務工作的掌舵者，CFO們也面臨著前所未有的轉型壓力，要能夠在工作中在多種角色間迅速切換：公司決策的參與者、資本運作的實踐者、智能數控的應用者、業財融合的推動者、風險管控的承擔者……都是新時代賦予CFO們的新職責和新身份。

如何快速獲得這些管理能力呢？CFO實戰特訓營成為許多財務管理者的共同選擇。CFO實戰特訓營優選北京財稅研究院優質師資，通過優化升級的七大模塊課程，將理論知識與實際案例相融合，為財務負責人提供更為廣闊的戰略思維、知識架構和管理工具，助力實現職能轉型與變革。

作為CFO實戰特訓營的教學研發機構，北京財稅研究院是經北京市民政局評出的4A級財稅研究機構，多年來專門從事財稅政策與財稅實務研究，擁有一支由專職專家、稅務系統幹部、咨詢機構咨詢師、高校教師四部分組成的專家組，充分保障了課程的質量。

除了權威的機構和權威的師資，CFO實戰特訓營還構建了系統的培訓體系，「研習+訓練」的創新型學習模式，也更加契合智能時代下企業對財務高管的需求，可以幫助企業財務管理者快速成長為具有「財務智慧」的綜合型管理人才。

課程全面優化升級，助力企業CFO培養

CFO實戰特訓營課程匯集北京財稅研究院最優秀的師資和科研力量，著眼當前企業財務管理的變化與發展趨勢，同時將最新政策與企業財務實務統一結合，助力企業財務管理者快速提升知識儲備和實戰技能，為企業培養具有戰略性、創造性的業財融合與智能化的高級財務管理人才。

在課程設置方面，2020年CFO實戰特訓營課程全新優化升級，涵蓋業財融合轉型與財務價值創造、商業模式創新與財務戰略、公司治理法律運用、智能數控下的績效評價、盈利模式與融資創新、辨別投資中的財務陷阱、並購重組運營實務等七大模塊課程，切實幫助企業管理者深入理解和掌握企業財務管理中的難點與關鍵點，全方位提升財務管理能力。

針對新時代企業財務管理人才的職業發展需求，CFO實戰特訓營課程為企業管理者們提供了一個人才持續成長的通道。所有參與CFO實戰特訓營學習的學員，考核合格後，都可以獲得北京財稅研究院頒發的結業證書，還可以進入全國財務管理人才庫。凡錄入人才庫的財務管理人員，均可申請晉升中國企業財務管理人才評價等級，為企業對人才的評價和晉升提供依據。

數字化時代，適應時代需求且專業過硬的企業財務管理人才供不應求，而CFO實戰特訓營的系統培訓則讓財務人員的快速成長成為可能，讓優秀的人可以藉助數字化轉型成為職場贏家。

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Ⅶ 推薦一本好書給大家

1、了解中西方哲學

《中國哲學簡史》：提升人文素養和哲學思維

馮友蘭 著，北京大學出版社

《中國哲學簡史》一書僅20萬字，但卻是一部具有世界影響的中國哲學名著。它系統闡釋了中國哲學的精神、背景以及哲學史上各種思想流派的代表人物及其主要觀點，融入了馮友蘭先生對中國傳統思想、文化、智慧等方面的理解，融匯了史與思的智慧結晶，充滿了睿智與哲人的洞見，特別是作者對現實問題的關懷，頗具「讀書不忘救國，救國不忘讀書」的大家風范。武漢大學校長李曉紅曾認為，本書對當下中國大學生提升人文素養和哲學思維，不無裨益。

《西方哲學史》：了解西方主要哲學家及其思想

【英】羅素 著，北京出版社

羅素的《西方哲學史》是一部很有特色的討論西方哲學史的著作，其敘述年代從希臘文明的興起一直到現代的邏輯分析哲學。閱讀此書不僅可以對西方主要的哲學家及其思想有一個大體的了解，還可以了解西方歷史上的一些重要的事件、人物、發展階段及其與特定的哲學之間的關聯。西南交大校長徐飛認為，《西方哲學史》幽默易懂，體現了二十世紀最偉大哲學家羅素自身的哲學，當羅素1950年被授予諾貝爾獎時，《西方哲學史》被列舉為獲獎因素之一，並在獲獎演說中兩次提及。

2、理解科學與世界

《大數據時代》：國外大數據研究先河之作

【英】維克托·邁爾·舍恩伯格、【英】肯尼思·庫克耶 著

《大數據時代》是國外大數據研究的先河之作，本書作者維克托·邁爾·舍恩伯格被譽為「大數據商業應用第一人」。中國政法大學校長黃進認為，大數據讓我們更加深入走進信息社會，它不僅改變了我們的生活方式，還在改變著我們的思維方式，而且深刻影響著我們社會的轉型和制度的創新。

《時間簡史》：教我們如何正確看待世界

【英】史蒂芬·霍金 著，湖南科學技術出版社

《時間簡史》是史蒂芬·霍金撰寫的一本有關探索時間本質和宇宙最前沿的經典著作，也是一部寫給普通讀者看的物理學著作。它用簡單、簡潔、簡朴的語言闡述了神秘、神奇、深奧的宇宙原理，打開這本書、走進這本書，呈現在你面前的是浩瀚的宇宙、神秘的地球、黑洞、空間和時間……寧夏大學校長何建國認為，這本書不僅能激發人們的好奇心，也能培養人們的科學思維、啟迪人們的智慧，更能教會我們如何正確看待世界。《時間簡史》值得一讀，特別是對當代青年來說，更是一本不可不讀的經典名著。

Ⅷ 大數據的預測功能是增值服務的核心

大數據的預測功能是增值服務的核心
從走在大數據發展前沿的互聯網新興行業，到與人類生活息息相關的醫療保健、電力、通信等傳統行業，大數據浪潮無時無刻不在改變著人們的生產和生活方式。大數據時代的到來，給國內外各行各業帶來諸多的變革動力和巨大價值。
最新發布的報告稱，全球大數據市場規模將在未來五年內迎來高達26%的年復合增長率——從今年的148.7億美元增長到2018年的463.4億美元。全球各大公司、企業和研究機構對大數據商業模式進行了廣泛地探索和嘗試，雖然仍舊有許多模式尚不明朗，但是也逐漸形成了一些成熟的商業模式。
兩種存儲模式為主
互聯網上的每一個網頁、每一張圖片、每一封郵件，通信行業每一條短消息、每一通電話，電力行業每一戶用電數據等等，這些足跡都以「數據」的形式被記錄下來，並以幾何量級的速度增長。這就是大數據時代帶給我們最直觀的沖擊。
正因為數據量之大，數據多為非結構化，現有的諸多存儲介質和系統極大地限制著大數據的挖掘和發展。為更好地解決大數據存儲問題，國內外各大企業和研究機構做了許許多多的嘗試和努力，並不斷摸索其商業化前景，目前形成了如下兩種比較成熟的商業模式：
可擴展的存儲解決方案。該存儲解決方案可幫助政府、企業對存儲的內容進行分類和確定優先順序，高效安全地存儲到適當存儲介質中。而以存儲區域網路（SAN）、統一存儲、文件整合/網路連接存儲（NAS）的傳統存儲解決方案，無法提供和擴展處理大數據所需要的靈活性。而以Intel、Oracle、華為、中興等為代表的新一代存儲解決方案提供商提供的適用於大、中小企業級的全系存儲解決方案，通過標准化IT基礎架構、自動化流程和高擴展性，來滿足大數據多種應用需求。
雲存儲。雲存儲是一個以數據存儲和管理為核心的雲計算系統，其結構模型一般由存儲層、基礎管理、應用介面和訪問層四層組成。通過易於使用的API，方便用戶將各種數據放到雲存儲裡面，然後像使用水電一樣按用量進行收費。用戶不用關心數據的存儲介質、網路狀況以及安全性的管理，只需按需向提供方購買空間。
源數據價值水漲船高
在紅紅火火的大數據時代，隨著數據的累積，數據本身的價值也在不斷升值，這種情況很好地反應了事物由量變到質變的規律。例如有一種罕見的疾病，得病率為十萬分之一，如果從小樣本數據來看非常罕見，但是擴大到全世界70億人，那麼數量就非常龐大。以前技術落後，不能將該病情數字化集中研究，所以很難攻克。但是，我們現在把各種各樣的數據案例搜集起來統一分析，我們很快就能攻克很多以前想像不到的科學難題。類似的例子，不勝枚舉。
正是由於可以通過大數據挖掘到很多看不見的價值，源數據本身的價值也水漲船高。一些掌握海量有效數據的公司和企業找到了一條行之有效的商業路徑：對源數據直接或者經過簡單封裝銷售。在互聯網領域，以Facebook、twitter、微博為代表的社交網站擁有大量的用戶和用戶關系數據，這些網站正嘗試以各種方式對該源數據進行商業化銷售，Google、Yahoo!、網路[微博]等搜索公司擁有大量的搜索軌跡數據以及網頁數據，他們可以通過簡單API提供給第三方並從中盈利；在傳統行業中，中國聯通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中國電信[微博]等運營商擁有大量的底層用戶資料，可以通過簡單地去隱私化，然後進行銷售盈利。
各大公司或者企業通過提供海量數據服務來支撐公司發展，同時以免費的服務補償用戶，這種成熟的商業模式經受住了時間的考驗。但是對於任何用戶數據的買賣，還需處理好用戶隱私信息，通過去隱私化方式，來保護好用戶隱私。
預測是增值服務的核心
在大數據基礎上進行深度挖掘，所衍生出來的增值服務，是大數據領域最具想像空間的商業模式。大數據增值服務的核心是什麼？預測！大數據引發了商業分析模式轉變，從過去的樣本模式到現在的全數據模式，從過去的小概率到現在的大概率，從而能夠得到比以前更准確的預測。目前形成了如下幾種比較成熟的商業模式。
個性化的精準營銷。一提起「垃圾簡訊」，大家都很厭煩，這是因為本來在營銷方看來是有價值的、「對」的信息，發到了「錯」的用戶手裡。通過對用戶的大量的行為數據進行詳細分析，深度挖掘之後，能夠實現給「對」的用戶發送「對」的信息。比如大型商場可以對會員的購買記錄進行深度分析，發掘用戶和品牌之間的關聯。然後，當某個品牌的忠實用戶收到該品牌打折促銷的簡訊之後，一定不是厭煩，而是欣喜。如優捷信達、中科嘉速等擁有強大數據處理技術的公司在數據挖掘、精準廣告分析等方面擁有豐富的經驗。
企業經營的決策指導。針對大量的用戶數據，運用成熟的數據挖掘技術，分析得到企業運營的各種趨勢，從而給企業的決策提供強有力的指導。例如，汽車銷售公司，可以通過對網路上用戶的大量評論進行分析，得到用戶最關心和最不滿意的功能，然後對自己的下一代產品進行有針對性的改進，以提升消費者的滿意度。
總體來說，從宏觀層面來看，大數據是我們未來社會的新能源；從企業微觀層面來看，大數據分析和運用能力正成為企業的核心競爭力。深入研究和積極探索大數據的商業模式，對企業的未來發展有至關重要的意義。

Ⅸ 怎樣認識大數據時代人文地理學研究方法的變化趨勢

1. 地理把人地相關性作為自己的研究對象，為我們揭示出：人類是自然的一部分，人類與自然是不可分割的整體，人與自然平等、共生、共存，人和自然的關系是和諧的關系。強調人地關系的和諧發展。通過對地理人地相關性的學習，使我們能夠理解到人與自然間的正確關系，理解尊重自然，才能和諧共處的理念，從而體味出一種和諧美。

2. 地理以區域環境為研究對象，具有廣闊的空間性，上及天，下達地，藍天、白雲、大海、森林、草原、日月星辰、花鳥魚蟲、沙漠、冰川、城市、鄉村……山水之間，陰陽相配， 冥冥之中剛柔相濟。宇宙的神秘與詭譎，萬物的多樣與和諧。面對一幅幅絢麗的世界圖景。