⑴ 以大數據如何改變我們的生活寫1500字論文
"大數據"是一個體量特別大,數據類別特別大的數據集,並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 "大數據"首先是指數據體量(volumes)?大,指代大型數據集,一般在10TB?規模左右,但在實際應用中,很多企業用戶把多個數據集放在一起,已經形成了PB級的數據量;其次是指數據類別(variety)大,數據來自多種數據源,數據種類和格式日漸豐富,已沖破了以前所限定的結構化數據范疇,囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度(Velocity)快,在數據量非常龐大的情況下,也能夠做到數據的實時處理。最後一個特點是指數據真實性(Veracity)高,隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣,傳統數據源的局限被打破,企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。
從所周知,大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了,而最重要的現實是對大數據進行分析,只有通過分析才能獲取很多智能的,深入的,有價值的信息。那麼越來越多的應用涉及到大數據,而這些大數據的屬性,包括數量,速度,多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性,所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要,可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於如此的認識,大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢?
大數據分析的使用者有大數據分析專家,同時還有普通用戶,但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析,因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點,同時能夠非常容易被讀者所接受,就如同看圖說話一樣簡單明了。
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法,各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點,也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部,挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據,如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論,那大數據的價值也就無從說起了。
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析,從大數據中挖掘出特點,通過科學的建立模型,之後便可以通過模型帶入新的數據,從而預測未來的數據。
大數據分析廣泛應用於網路數據挖掘,可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義,分析,判斷用戶需求,從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。
大數據分析離不開數據質量和數據管理,高質量的數據和有效的數據管理,無論是在學術研究還是在商業應用領域,都能夠保證分析結果的真實和有價值。 大數據分析的基礎就是以上五個方面,當然更加深入大數據分析的話,還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
當下我國大數據研發建設應在以下四個方面著力
一是建立一套運行機制。大數據建設是一項有序的、動態的、可持續發展的系統工程,必須建立良好的運行機制,以促進建設過程中各個環節的正規有序,實現統合,搞好頂層設計。
二是規范一套建設標准。沒有標准就沒有系統。應建立面向不同主題、覆蓋各個領域、不斷動態更新的大數據建設標准,為實現各級各類信息系統的網路互連、信息互通、資源共享奠定基礎。
三是搭建一個共享平台。數據只有不斷流動和充分共享,才有生命力。應在各專用資料庫建設的基礎上,通過數據集成,實現各級各類指揮信息系統的數據交換和數據共享。
四是培養一支專業隊伍。大數據建設的每個環節都需要依靠專業人員完成,因此,必須培養和造就一支懂指揮、懂技術、懂管理的大數據建設專業隊伍。
⑵ 關於大數據的作文
在第86屆奧斯卡頒獎典禮上,萊昂納多·迪卡普里奧又一次落選影帝的那一刻,你有沒有為直播鏡頭中眼含淚光的他感到心疼?這已經是他第四次獲得提名而希望落空了。
但你本沒必要懷揣期待—萊昂納多本人也是,因為微軟紐約研究院的經濟學家大衛·羅斯柴爾德在此前就宣布,最佳男主角花落《達拉斯買傢俱樂部》主演馬修·麥康納的概率高達90.9%。
這個數字是在收集了賭博市場、好萊塢證券交易所、用戶自動生成信息等大量公開數據後,建立的預測模型所分析出來的結果。事實證明,大數據贏了:在本屆奧斯卡共24個獎項中,大衛預測中了21個,包括競爭最激烈的「最佳原創劇本獎」。
事實上,大衛去年就「猜」到了第85屆奧斯卡的19個獎項;2012年,他用一個數據驅動模型正確預測了美國51個行政區中50個的總統大選結果;其他「業務」還包括預測一年一度的「超級碗」(美國國家橄欖球聯盟年度冠軍賽)賽事結果……以至於每當此類事件發生,人們都會去他的官方網站PredictWise上看看「先知」怎麼說。
大數據時代,驚喜已死。
不過,相比於影迷和體育比賽觀眾,政客與商人更歡迎大數據。他們需要的不是驚喜,而是洞察力,然後「對症下葯」。
最成功的案例大概是位於芝加哥的牛排連鎖餐廳Morton。
當一位顧客開玩笑地通過Twitter要求它在自己乘飛機抵達紐約時准時送上外賣,一場品牌營銷就開始了。首先分析推特數據,發現該顧客是本店常客,再根據以往的訂單記錄推測出其所乘的航班,然後派出一位身著燕尾服的侍者提前抵達機場,為客戶呈上晚餐—一炮而紅。
如此突破想像力而實用的技能,為數據分析師們帶來了更多的工作機會。大數據領域最優秀的科學家們紛紛轉行股票、期貨,乃至賭博。如果你能准確預測九成英超足球聯賽的比賽結果,情況會怎樣?Betegy會告訴你:一夜暴富不再是夢想。這家波蘭在線撲克游戲公司正將勃勃野心擴展到更廣闊的博彩業,它為全球21個國家的職業聯賽提供結果預測服務,並宣稱對英超的預測准確率高達90%。
如何做到這一點?利用雙層數據。第一層包括基本統計信息,如最近表現、兩隊對抗歷史、陣容以及平均進球數。第二層則更深一步,將天氣及其他可能影響球員發揮的因素考慮在內。不過,該公司對其他一些比賽的預測成功率僅有50%。
被稱為美國「演算法之神」、曾為棒球網站寫比賽預測的奈特·西爾弗也給賭徒們潑了一盆冷水。他曾在采訪中說:「我一般都在下注時賭相反的結果,因為其他人會按我說的來,如果我跟他們一樣,估計贏不了。」
那麼,被大數據奪走了「驚喜」的普通人,能獲得怎樣的補償呢?或許奈特的這項研究比較易於操作—通過分析想要維持長期戀愛關系和想要一夜情的人在一周中不同時間外出約會的比例,他建議:想尋找刺激的話,在周三出去碰碰運氣吧。
⑶ 和大數據有關的畢業論文題目
大數據只是一個時代背景,具體內容可以班忙做
⑷ 如果我們的研究主題為大數據,應檢索哪些文獻
1.[期刊論文]數據科學與大數據技術專業的教材建設探索
期刊:《新聞文化建設》 | 2021 年第 002 期
摘要:隨著大數據時代的到來,信息技術蓬勃發展,國家大力推進大數據產業的發展,鼓勵高校設立數據科學和數據工程相關專業。在趨勢的推動下,許多高校成立了數據科學與大數據技術專業。本文通過研究數據科學與大數據技術專業的發展現狀,探索新專業下人才培養的課程設置及教材建設等問題,同時介紹高等教育出版社在數據科學與大數據技術專業教材建設方面的研發成果。
關鍵詞:數據科學與大數據技術專業;課程設置;教材建設
鏈接:https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_detail_thesis/0201289060336.html
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2.[期刊論文]數據科學與大數據技術專業課程體系探索
期刊:《科教文匯》 | 2021 年第 002 期
摘要:該文闡述了數據科學與大數據專業的設置必要性、專業的培養目標和知識能力結構,最後探索了數據科學與大數據專業的技術性課程體系設置方法.希望該文內容對數據科學與大數據技術專業的培養方案制訂和課程體系構造具有一定的指導意義和參考價值.
關鍵詞:數據科學;大數據技術;課程體系
鏈接:https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_science-ecation-article-collects_thesis/0201284684572.html
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3.[期刊論文]數據科學與大數據技術專業實驗實踐教學探析
期刊:《長春大學學報(自然科學版)》 | 2021 年第 001 期
摘要:近些年各種信息數據呈爆炸式增長,在這種背景下,國家在2015年印發了關於大數據技術人才培養的相關文件,每年多個高校的大數據相關專業獲批.數據量的增長對數據處理的要求越來越高,各行業涉及信息數據的范圍越來越廣,對大數據專業人才的需求越來越多.為了應對社會需求,如何科學地規劃數據科學與大數據專業的本科教育,尤其在當前注重實踐操作的背景下,如何制定適合的實驗實踐教學方案,更好滿足社會需求.
關鍵詞:數據科學;大數據;實踐教學
鏈接:https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_journal-changchun-university_thesis/0201288750604.html
⑸ 與大數據相關的議論文1000字
大數據是造福人類的
⑹ 網路安全與大數據技術應用探討論文
網路安全與大數據技術應用探討論文
摘要: 隨著互聯網技術的高速發展與普及,現如今互聯網技術已經廣泛應用於人們工作與生活之中,這給人們帶來了前所未有的便利,但與此同時各種網路安全問題也隨之顯現。基於此,本文主要介紹了大數據技術在網路安全領域中的具體應用,希望在網路系統安全方面進行研究的同時,能夠為互聯網事業的持續發展提供可行的理論參考。
關鍵詞: 網路安全;大數據技術;應用分析
前言
隨著近年來互聯網技術的不斷深入,網路安全事故也隨之頻頻發生。出於對網路信息安全的重視,我國於2014年成立了國家安全委員會,正式將網路安全提升為國家戰略部署,這同時也表示我國網路信息安全形勢不容樂觀,網路攻擊事件處於高發狀態。木馬僵屍病毒、惡意勒索軟體、分布式拒絕服務攻擊、竊取用戶敏感信息等各類網路攻擊事件的數量都處於世界前列。時有發生的移動惡意程序、APT、DDOS、木馬病毒等網路攻擊不僅會嚴重阻礙網路帶寬、降低網路速度、並且對電信運營商的企業聲譽也會產生一定影響。根據大量數據表明,僅僅依靠傳統的網路防範措施已經無法應對新一代的網路威脅,而通過精確的檢測分析從而在早期預警,已經成為現階段網路安全能力的關鍵所在。
1網路安全問題分析
網路安全問題不僅涉及公民隱私與信息安全,更關乎國事安全,例如雅虎的信息泄露,導致至少五億條用戶信息被竊;美國棱鏡門與希拉里郵件門等等事件都使得網路安全問題進一步升級、擴大。隨著互聯網構架日益復雜,網路安全分析的數據量也在與日俱增,在由TB級向PB級邁進的過程,不僅數據來源豐富、內容更加細化,數據分析所需維度也更為廣泛。伴隨著現階段網路性能的增長,數據源發送速率更快,對安全信息採集的速度要求也就越高,版本更新延時等導致的Odav等漏洞日漸增多,網路攻擊的影響范圍也就進一步擴大;例如APT此類有組織、有目標且長期潛伏滲透的多階段組合式攻擊更加難以防範,唯有分析更多種類的安全信息並融合多種手段進行檢測抵禦。在傳統技術架構中,大多使用結構化資料庫來進行數據存儲,但由於數據存儲的成本過高,系統往往會將原始數據進行標准化處理後再進行存儲,如此易導致數據的丟失與失真以及歷史數據難以保存而造成的追蹤溯源困難;同時對於嘈雜的大型、非結構化數據集的執行分析以及復雜查詢效率很低,導致數據的實時性及准確性難以保證,安全運營效率不高,因此傳統網路安全技術已經難以滿足現階段網路安全分析的新要求。大數據技術這一概念最初由維克托.邁爾.舍恩伯格與肯尼斯.庫克耶在2008年出版的《大數據時代》一書中提出的,大數據是指不採用隨機分析法,而是對所有的數據進行綜合分析處理。大數據技術作為現階段信息架構發展的趨勢之首,其獨有的高速、多樣、種類繁多以及價值密度低等特點,近年來被廣泛應用於互聯網的多個領域中。大數據的戰略意義在於能夠掌握龐大的數據信息,使海量的原始安全信息的存儲與分析得以實現、分布式資料庫相比傳統資料庫的存儲成本得以降低,並且數據易於在低廉硬體上的水平擴展,極大地降低了安全投入成本;並且伴隨著數據挖掘能力的大幅提高,安全信息的採集與檢測響應速度更加快捷,異構及海量數據存儲的支持打造了多維度、多階段關聯分析的基礎,提升了分析的深度與廣度。對於網路安全防禦而言,通過對不同來源的數據進行綜合管理、處理、分析、優化,可實現在海量數據中極速鎖定目標數據,並將分析結果實時反饋,對於現階段網路安全防禦而言至關重要。
2大數據在網路安全中的應用
將大數據運用到網路安全分析中,不僅能夠實現數據的優化與處理,還能夠對日誌與訪問行為進行綜合處理,從而提高事件處理效率。大數據技術在網路安全分析的效果可從以下幾點具體分析:
2.1數據採集效率
大數據技術可對數據進行分布式地採集,能夠實現數百兆/秒的採集速度,使得數據採集速率得到了極大的提高,這也為後續的關聯分析奠定了基礎。
2.2數據的存儲
在網路安全分析系統中,原始數據的存儲是至關重要的,大數據技術能夠針對不同數據類型進行不同的數據採集,還能夠主動利用不同的方式來提高數據查詢的效率,比如在對日誌信息進行查詢時適合採用列式的存儲方式,而對於分析與處理標准化的數據,則適合採用分布式的模式進行預處理,在數據處理後可將結果存放在列式存儲中;或者也可以在系統中建立起MapRece的查詢模塊,在進行查詢的時候可直接將指令放在指定的節點,完成處理後再對各個節點進行整理,如此能夠確保查詢的速度與反應速度。
2.3實時數據的分析與後續數據的處理
在對實時數據的分析中,可以採用關聯分析演算法或CEP技術進行分析,如此能夠實現對數據的採集、分析、處理的綜合過程,實現了更高速度以及更高效率的處理;而對於統計結果以及數據的處理,由於這種處理對時效性要求不高,因此可以採用各種數據處理技術或是利用離線處理的方式,從而能夠更好地完成系統風險、攻擊方面的分析。
2.4關於復雜數據的分析
在針對不同來源、不同類型的復雜數據進行分析時,大數據技術都能夠更好的完成數據的分析與查詢,並且能夠有效完成復雜數據與安全隱患、惡意攻擊等方面的處理,當網路系統中出現了惡意破壞、攻擊行為,可採用大數據技術從流量、DNS的角度出發,通過多方面的數據信息分析實現全方位的防範、抵禦。
3基於大數據技術構建網路系統安全分析
在網路安全系統中引入大數據技術,主要涉及以下三個模塊:
3.1數據源模塊
網路安全系統中的`數據及數據源會隨著互聯網技術的進步而倍增技術能夠通過分布式採集器的形式,對系統中的軟硬體進行信息採集,除了防火牆、檢測系統等軟體,對設備硬體的要求也在提高,比如對伺服器、存儲器的檢查與維護工作。
3.2數據採集模塊
大數據技術可將數據進行對立分析,從而構建起分布式的數據基礎,能夠做到原始數據從出現到刪除都做出一定說明,真正實現數據的訪問、追溯功能,尤其是對數據量與日俱增的今天而言,分布式數據存儲能夠更好地實現提高資料庫的穩定性。
3.3數據分析模塊
對網路安全系統的運營來說,用戶的業務系統就是安全的最終保障對象,大數據分析能夠在用戶數據產生之初,及時進行分析、反饋,從而能夠讓網路用戶得到更加私人化的服務體驗。而對於用戶而言,得其所想也會對網路系統以及大數據技術更加的信任,對於個人的安全隱私信息在系統上存儲的疑慮也會大幅降低。當前網路與信息安全領域正在面臨著全新的挑戰,企業、組織、個人用戶每天都會產生大量的安全數據,現有的安全分析技術已經難以滿足高效率、精確化的安全分析所需。而大數據技術靈活、海量、快速、低成本、高容量等特有的網路安全分析能力,已經成為現階段業界趨勢所向。而對互聯網企業來說,實現對數據的深度「加工處理」,則是實現數據增值的關鍵所在,對商業運營而言是至關重要的。
4結語
在當下時代,信息數據已經滲透到各個行業及業務領域中,成為重要的社會生產因素。正因如此,互聯網數據產生的數量也在與日倍增中,這給網路安全分析工作帶來了一定難度與壓力,而大數據技術則能夠很好的完善這一問題。在網路系統中應用大數據技術不僅能夠滿足人們對數據處理時所要求的高效性與精準性,並且能夠在此基礎上構建一套相對完善的防範預警系統,這對維護網路系統的安全起著非常關鍵的作用,相信大數據技術日後能夠得到更加廣泛的應用。
參考文獻:
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;⑺ 大數據論文
大數據論文【1】大數據管理會計信息化解析
摘要:
在大數據時代下,信息化不斷發展,信息化手段已經在我國眾多領域已經得到較為廣泛的應用和發展,在此發展過程,我國的管理會計信息化的應用和發展也得到了非常多的關注。
同時也面臨著一些問題。
本文通過分析管理會計信息化的優勢和應用現狀以及所面臨的的問題,以供企業在實際工作中對這些問題的控制和改善進行參考和借鑒。
關鍵詞:
大數據;管理會計信息化;優勢;應用現狀;問題
在這個高速發展的信息時代,管理會計的功能已經由提供合規的信息不斷轉向進行價值創造的資本管理職能了。
而管理會計的創新作為企業管理創新的重要引擎之一,在大數據的時代下,管理會計的功能是否能夠有效的發揮,與大數據的信息化,高效性、低廉性以及靈活性等特點是密不可分的。
一、大數據時代下管理會計信息化的優勢及應用現狀
在大數據時代下,管理者要做到有效地事前預測、事後控制等管理工作,在海量類型復雜的數據中及時高效的尋找和挖掘出價值密度低但是商業價值高的信息。
而管理會計信息化就能夠被看做是大數據信息系統與管理會計的一個相互結合,可以認為是通過一系列系統有效的現代方法,
不斷挖掘出有價值的財務會計方面的信息和其他非財務會計方面的綜合信息,隨之對這些有價值的信息進行整理匯總、分類、計算、對比等有效的分析和處理,
以此能夠做到滿足企業各級管理者對各個環節的一切經濟業務活動進行計劃、決策、實施、控制和反饋等的需求。
需要掌控企業未來的規劃與發展方向就能夠通過預算管理信息化來實現;需要幫助管理者優化企業生產活動就能夠通過成本管理信息化對
供產銷一系列流程進行監控來實現;需要對客觀環境的變化進行了解以此幫助管理者為企業制定戰略性目標能夠通過業績評價信息化來實現。
(一)預算管理信息化
在這個高速發展的信息時代下,預算管理對於企業管理而言是必不可少的,同時對企業的影響仍在不斷加強。
正是因為企業所處的環境是瞬息萬變,與此同此,越來越多的企業選擇多元化發展方式,選擇跨行業經營的模式,經營范圍的跨度不斷增大。
這就需要企業有較強的市場反應能力和綜合實力,對企業的預算管理提出了新的發展挑戰要求。
雖然不同企業的經營目標各不相同,但對通過環境的有效分析和企業戰略的充分把握,從而進行研究和預測市場的需求是如出一轍的。
企業對需求的考量進而反應到企業的開發研發、成本控制以及資金流安排等各個方面,最終形成預算報表的形式來體現企業對未來經營活動和成果的規劃與預測,
從而完成對企業經營活動事後核算向對企業經營活動全過程監管控制的轉變。
然而從2013國務院國資委研究中心和元年諾亞舟一起做的一項針對大型國有企業的調研結果中得出,僅僅有4成的企業完成了預算管理的信息化應用,
大型的國有企業在預算管理信息化應用這方面的普及率都不高,足以說明我國整體企業的應用情況也不容樂觀。
所以從整體上來講,預算管理信息化的應用並未在我國企業中獲得廣泛的普及。
(二)成本管理信息化
企業由傳統成本管理企業向精益成本管理企業轉換是企業發展壯大的必然選擇。
而基於大數據信息系統能夠為企業提供對計劃、協調、監控管理以及反饋等過程中各類相關成本進行全面集成化管理。
而進行成本管理的重中之重就是對企業價值鏈進行分析以及對企業價值流進行管理。
企業能夠通過成本管理信息化對有關生產經營過程中的原材料等進行有效地信息記錄及進行標示,並結合在財務信息系統中產生的單獨標簽,
使與企業有關的供應商、生產經營過程和銷售等的過程全都處於企業的監控。
以此企業可以做到掌握生產經營的全過程,即能夠通過財務信息系統實時了解到原材料的消耗,產品的入庫及出庫等一切企業生產經營活動。
同時,結合價值鏈的分析和價值流管理,企業通過將生產過程進行有效地分解,形成多條相互連接的價值鏈,運用信息化手段對企業的
每條價值鏈的成本數進行有效的追蹤監管和綜合分析,以此為基礎為企業提出改進方案,並使用歷史成本進行預測,達到減少企業的不需要的損失及浪費,最終達到優化生產經營過程。
雖然成本管理信息化是企業發展的一個重要趨勢,以大數據信息技術為基礎的信息系統可以使得企業完成全面的成本管理,給企業的成本管理帶來了巨大的推動力。
然而信息化在成本控制方面的實施效果並不是很理想。
(三)業績評價信息化
業績評價是對企業財務狀況以及企業的經營成果的一種反饋信息,當企業的績效處於良好狀態,代表企業的發展狀況良好,
也反映了企業現階段人才儲備充足,發展處於上升期,由此企業定製擴張戰略計劃。
而當企業的績效不斷減少,代表企業的發展狀況在惡化,也反映了企業的人才處在流失狀態,企業在不斷衰退,此時企業應該制定收縮戰略計劃。
企業進行業績評價信息化的建設,通過對信息系統中的各類相關數據進行綜合分析,有效地將對員工的業績評價與企業的財務信息、顧客反饋、學習培訓等各方面聯系在一起。
對於企業而言,具備一套完善且與企業自身相適應的業績評級和激勵體系是企業財務信息系統的一個重要標志,也是企業組織內部關系成熟的一種重要表現。
然而,如今對於具備專業的業績評價信息化工具平衡分卡等在企業的發展過程中並未得到廣泛的應用。
其中最大的原因應該是對業績評價的先進辦法對於數據信息的要求比較簡單,通常可以由傳統方式獲得。
所以,現如今能夠完全將業績評價納入企業信息系統,並能夠利用業績評價信息化來提高企業管理效率的企業數量並不多。
二、大數據時代下管理會計信息化存在的主要問題
(一)企業管理層對管理會計信息化不重視
我國企業管理層對企業管理會計信息化建設存在著不重視的問題。
首先,對管理會計信息化概念和建設意義沒有正確的認識,有甚至由於對於企業自身的認識不夠充分,會對管理會計信息化的趨勢產生了質疑和抵觸心理。
再者,只有在一些發展較好的企業中進行了管理會計信息化的建設工作及應用,但是,企業應用所產生的效果並不是很理想,進而促使管理會計信息化在企業的發展速度緩慢。
(二)管理會計信息化程度較低
大數據時代下,信息化手段已經在我國眾多領域已經得到較為廣泛的應用和發展,在此發展過程,我國的管理會計信息化的應用和發展也得到了非常多的關注。
但是,由於管理會計在我國受重視程度不夠,企業在進行管理會計信息化建設的過程中對與軟體的設計和應用也要求較高,所以與管理會計信息化建設相關的基礎建設還相對較落後。
(三)管理會計信息化理論與企業經管機制不協調
雖然隨著國家政策鼓勵和扶持,很多行業的不斷涌現出新的企業,企業數量不斷增多,但是由於這些企業在規模以及效益等方面都存在著較大的差距,同時在管理決策方面也產生了顯著地差別。
很多企業在發展的過程中並沒有實現真正的權責統一,產生了管理層短視行為,沒有充分考慮企業的長遠利益等管理水平低下的問題。
三、管理會計信息化建設的措施
(一)適應企業管理會計信息化發展的外部環境
企業在進行管理會計信息化建設時,要結合企業所處的外部環境進行全方面的規劃和建設。
在企業進行規劃和建設時,國家的法律法規等相關政策占據著十分重要的位置,需要對市場經濟發展的相關法律法規進行充分理解和考慮,為企業管理會計信息化建設提供好的法律環境。
管理會計信息化系統的正常運轉要求企業處於相對較好的環境之中,以此充分發揮出其應有的作用。
(二)管造合適的管理會計信息化發展內部環境
企業管理會計信息化的良好發展要求企業能夠提供良好的內部環境。
樹立有效推進企業管理會計信息化建設的企業文化,企業文化作為企業股東、懂事、管理層以及每個員工的價值觀念體現,
有利於各級員工都能夠正確認識到管理會計信息化建設的重要性,接受管理會計信息化的價值取向。
再者,企業要儲備足夠的管理會計人才,為管理會計信息化的建設提供源源不斷的血液。
同時,為企業管理會計信息化建設提供強大的資金保障。
最後,對企業內部控制體系不斷完善,為企業創造長足的生命力,為管理會計信息化賴以生存的環境。
(三)開發統一的企業信息化管理平台
在大數據時代下,信息化不斷發展,對於企業而言,會同時使用多種不同的信息系統進行組合使用,並且這種情況在未來也可能將持續下去,企業需要建立綜合統一的企業信息化管理平台。
四、結束語
管理會計信息化已經成為企業發展的重要趨勢。
同時也面對著一些問題。
因此,相應的措施和不斷地完善和改進是必不可少的,以此才能夠促進管理會計信息化的不斷發展。
作者:李瑞君 單位:河南大學
參考文獻:
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管理會計信息化的應用現狀和成功實踐[J].
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大數據論文【2】大數據會計信息化風險及防範
摘要:
隨著科學技術的不斷進步和社會經濟的不斷發展,大數據時代的發展速度加快,同時也推動著會計信息化的發展進程,提高了企業會計信息化工作的效率和質量,資源平台的共享也大大降低了會計信息化的成本。
但大數據時代下會計信息化的發展也存在一定的風險。
本文將會對大數據時代下會計信息化中所存在的風險給予介紹,並制定相應的防範對策,從而使大數據時代在避免給會計
信息化造成不良影響的同時發揮其巨大優勢來促進會計信息化的發展進程。
關鍵詞:
大數據時代;會計信息化;風險;防範
前言
近年來經濟全球化進程不斷加快,經濟與科技的迅猛發展,我國在經歷了農業、工業和信息時代以後終於踏入了大數據時代。
大數據是指由大量類型繁多、結構復雜的數據信息所組成的`數據集合,運用雲計算的數據處理模式對數據信息進行集成共享、
交叉重復使用而形成的智力能力資源和信息知識服務能力。
大數據時代下的會計信息化具有極速化、規模性、智能性、多元化、和即時高效等特點,這使得會計從業人員可以更方便快捷的使用數
據信息,並在降低經濟成本的同時有效實現資源共享,信息化效率逐漸增強。
但同時大數據時代下的會計信息化也面臨著風險,應及時有效地提出防範對策,以確保會計信息化的長久發展。
一、大數據時代對會計信息化發展的影響
(一)提供了會計信息化的資源共享平台
進入大數據時代以來,我國的科學技術愈加發達,會計信息化也在持續地走發展和創新之路,網路信息資源平台的建立使數據與信息資源可以共同分享,平台使用者之間可以相互借鑒學習。
而最為突出的成就便是會計電算化系統的出現,它改變了傳統會計手工做賬的方式,實現了記賬、算賬和報賬的自動化模式,
提高了會計數據處理的正確性和規范性,為信息化管理打下基礎,推進了會計技術的創新和進一步發展。
但是“信息孤島”的出現證明了會計電算化並沒有給會計信息化的發展帶來實質性的變化。