大數據思考

① 大數據應用方向思考

大數據應用方向思考
一、警惕大數據過熱
1.1過熱產生盲目性
國內大數據的宣傳早已過熱，很多區縣級政府也在考慮成立大數據局，政府對大數據熱幾乎沒有抵抗力，企業沒有緊跟就對了，在大數據高潮中反省政府的大數據行為、冷靜一下頭腦是有益的，畢竟大數據應用是一個經濟問題，一窩蜂地大數據會使人犯「大煉鋼鐵」一類的錯誤。
1.2大數據應用效益存在問題
大數據最積極的推動者是政府，但是政府工作如何從大數據應用中獲益一直沒有清晰的答案，有效的大數據應用集中於互聯網企業和金融領域並非政府工作，迄今一本像樣的政府大數據應用案例都編寫不出來，這種情況下推力政府大數據應用會帶有很大的盲目性，這是技術導向而不是問題導向，技術導向必然會造成浪費。
1.3大數據不是包治百病的神葯
現在對大數據的宣傳已經遠遠勝過對城市問題的探討，問題還沒搞清葯方就先開出來了，大數據葯方再靈也不可能解決自己都沒有診斷清楚的問題。任何技術都有其長處和短處，大數據也是一樣，都有其能解決與不能解決的問題，各地政府首先要明確要問題是什麼，然後再審視大數據技術能否發揮作用，不能反過來先定大數據再去找問題，政府工作明確目標永遠比搞清技術更重要。
二、大數據源自互聯網的推動
2.1大數據是如何產生的?
任何有社會影響力的新名詞都不是望文生義可以解釋的，這些名詞都被賦予了成語含義，「大數據」便是其一。歷史上超大規模的數據很多卻不被稱為大數據，是因為單純數據量增長並沒有形成巨大社會影響力。
大數據概念是大的數據量與現代信息技術環境相結合涌現的結果，因此引發了巨大的效益機會，「大數據」一詞的發明與宣傳是為了抓住這個新機會。
2.2沒有互聯網便沒有大數據
任何資源的價值展現都離不開特定的環境，互聯網前的海量數據因缺少規模化的社會應用而不為人們重視，互聯網創造了大數據應用的規模化環境，大數據應用成功的案例大都是在互聯網上發生的，互聯網業務提供了數據，互聯網企業開發了處理軟體，互聯網企業的創新帶來了大數據應用的活躍，沒有互聯網便沒有今天的大數據產業。
2.3大數據是「大智移雲物」的共同產物
如果沒有汽車與高速公路石油產業不會那麼重要，同樣，沒有互聯網、雲計算、物聯網、移動終端與人工智慧組合的環境大數據也沒那麼重要。大數據的價值並非與生俱來而是應用創新之結果，價值是由技術組合創新涌現出來的。離開環境的支持大數據毫無價值，就像離開了身體的手不再有手的功能一樣。
三、傳統大數據思維局限於支持決策
3.1傳統的大數據應用理念
人們對事物的想像力很容易受所用詞彙的暗示，「大數據」容易暗示人們關注數據規模而忽略信息技術背境的巨大變化所涌現的新機會。政府官員的工作經歷很容易把大數據應用想像為只是統計應用在數量上的升級，大數據的作用是提取信息，信息的作用是改進決策，數據多意味著信息多，信息越多決策就越准確。在不少幹部的理解中，部門數據整合起來就是大數據。
3.2兩種數據使用方向：支持決策與支持操作
在政府的工作中，數據對領導層的作用主要是改進決策，但基層工作人員不需要決策，數據是用來直接操作的。政府公共服務業務主要是操作問題，服務是規范的數據處理，基層工作人員只是按章辦事不需要決策分析。使用信息技術是為了提高操作服務的效率。發改委等十部門提出的「一號一窗一網」的服務要求所要解決的只是提高操作的效率。改進決策與改進操作是大數據兩種不同的使用方向。
3.3專家(人腦)與系統(電腦)使用大數據的特點
支持決策的數據應用是面向專家(包括領導)的，專家需要從數據中提取信息，以信息支持決策，從數據中領悟信息是人腦獨有的本領，但不同人信息領悟力並不一致，同樣的數據不同人領悟的信息不同，對決策的影響也不同，應用結果的不確定性是專家使用大數據的特點。。
支持操作的數據應用不能有不確定性，操作系統的數據應用是由系統控制的，操作按確定的規則進行，沒有自由量裁的可能，數據應用結果由軟體決定，這種應用是電腦在使用數據，電腦不懂信息只會嚴格依數據操作，這種使用數據的模式保證了大規模業務行為的一致性。
3.4政府不能忽略操作型大數據應用
政府工作存在著兩種大數據應用：支持決策與支持操作，但是在多數政府官員只想著大數據支持決策而想不到改進服務操作更有效益。大部分的政府服務的精細化改進並不是決策層次上改進，而是操作層次上的改進，政府提出的「一號一窗一網」式服務關鍵是提高操作的效率，實踐證明操作的優化的改進空間更大，大數據在提高政府決策水平上的成效往往不如提高操作效率成效明顯。
四、大數據決策的局限性
4.1大數據小數據的不同來源
以數據量來劃分大數據與小數據會忽略兩種數據更實質的差別，從數據產生的過程看，小數據是經人觸摸過的數據，包括人工填報或更新、核對等。大數據是機器自動記錄的、未經人觸摸過數據。
小數據來自業務流程中的人工填報、統計調查等渠道，統計調查是可以根據決策信息的需要專門設計的，為降低成本統計經常採用抽樣調查的方法。
大數據來自自動化業務運行的副產品，出於成本的考慮，政府不大可能專為收集信息而設計大數據收集鏈，為決策服務大數據只能利用業務系統產生的數據副產品，大數據的收集成本是由業務系統承擔的。大數據的來源受到業務系統種類的限制，不是所有的信息需求都能找到恰當的數據源。
4.2大數據適合小決策而不適合大決策
大數據適合在狹窄范圍內對具體事務決策而不適合於大范圍的決策。因為大數據的形成包含著先天的局限性，很多影響重大決策的信息恰恰是無法數字化的，例如國內外形勢、技術創新、隊伍士氣、重大事件(類似美國9.11事件)都無法數字化，可數字化的現象只是小部分，以為靠數據決策就能更全面也是一種誤解。政府重大決策需要考慮各方面的平衡，局部領域的大數據僅適合局部領域的決策，不適合面向全局的政府決策，精細化與全面性是不可得兼的。
4.3改進政府操作的大數據應用
政府的大數據應用不能只關注決策應用，改進操作的大數據應用往往能夠獲得更好的效益。政府對公眾的服務主要使用的還是以小數據為中心的資料庫，但是融入現場服務數據的應用可以將服務提高到大數據的層次上並增加智能化的應用。對政府基層工作人員的支持現場化、連機化，通過雲平台與實時通信能顯著提高一線人員的工作效率，是提高政府基層服務的智能化的重要措施，以改進服務操作效率的智能大數據應用會有更大的成效。
五、沒有人腦參與系統才能高效與智能
5.1人腦使用數據模式的效率制約
為人腦決策使用的大數據應用模式存在兩點不足：一是效率上不去，大數據分析結果一旦交付大數據應用就結束了，無法形成連續服務型業務，信息的進一步應用是領導的事情，與大數據處理無關了，人腦決策的慢節奏抵消了大數據快處理的價值。
其次是大數據信息決策的效果的不確定性，決策質量與領導人的知識、思維方式、決策風格密切相關，決策效果又與執行團隊的能力相關，涉及的不確定因素太多。人腦使用數據的模式無法實現數據應用效果的確定性。
5.2電腦使用數據模式的效率優勢
電腦使用數據的模式排除了人腦的參與，系統完全是由事先編寫的軟體直接處理數據，排除了人腦介入有兩點好處：一是運行速度快，信息技術的速度優勢得以充分發揮;二是保證了結果的確定性，系統的行為是可預測的，這將有利於系統可成為可組合、可疊加的功能模塊，能夠被集成為更復雜的系統。
5.3智能大數據應用可形成連續性業務
排除人腦參與的數據應用模式是信息技術的自動化應用，這種模式可綜合使用各種技術資源(包括雲平台、物聯網、移動終端、人工智慧等等)建立高速、流暢連續型服務，進入智能服務的新階段，常見的互聯網搜索、電子商務、移動支付、摩拜單車、螞蟻金服無一不是這類的智能大數據應用，這種持續的智能大數據服務更受公眾歡迎、社會影響力也更大。
六、智能大數據應用的發展空間
6.1所有的智能應用都是大數據應用
大數據是機器與機器對話的語言，只有機器與機器的高速對話才能產生如此規模的大數據。物聯網、雲平台、寬頻網、移動終端等設施要發揮作用都要依賴機器與機器的對話，隨著信息技術的大發展，機器與機器的對話速度越來越快、范圍越來越廣、規模越來越大，系統也越來越智能化，所有的智能數據應用都屬於大數據的應用范圍。
6.2智能化的作用是提高執行的效果
雖然大數據可以用於改進決策，但智能化的目標是提高執行的效果。計算機系統的作用是使規范性、可重復的工作做的更快。對於需要創造性的、非重復性的工作信息技術是依然無能為力的，人們發現幾十年來計算機對於人腦決策能力的提高始終不大，智能化應用機會還是集中在對規范業務的改進，規范業務是確定性的服務，遠比充滿不確定性的決策業務更能讓計算機發揮作用。
6.3操作型大數據應用的智能化趨勢
以提高執行效率為目標的大數據應用將向智能化發展，以互聯網為基層的現代信息技術的大發展已經為服務的智能化創造力良好的條件，早期由於通信與網路能力的限制只能在一台設備上存儲自動處理系統被稱為自動化處理階段，今天自動處理系統可以綜合應用網路通信、雲平台數據與軟體、物聯網感知數據與機器學習來實現更有效的自動管理，則被稱為智能化服務階段，排除了人腦參與的大數據應用進入智能化服務沒有任何障礙，大數據應用智能化成為必然趨勢。
七、智能大數據應用的活力
7.1 鮮活的數據
智能化應用中的大數據資源與信息決策中的數據資源的重大不同在於前者是動態形成的，其數據環境是不斷變化、不斷更新的，很多數據是在運行中自動生成的，數據資源與智能系統共生，這種數據資源很難轉讓，數據與服務系統是統一的生命體不能單獨存在的，離開了系統的數據可以用來分析但失去了原來的意義，如同離開了人體的手再也沒有原來的功能了。
7.2 實時的處理
在智能系統中的大數據應用是實時處理，面向信息決策中的大數據應用是批處理。實時處理能夠確保及時性，這對於提高服務效率、保持業務的連續性很重要，現在強調「一號一窗一網」式的為民辦事離不開對數據的實時處理。而信息決策類大數據應用則並不需要這種高效。
7.3持續高效的服務
智能化的大數據應用排除了人腦的干預，全部流程都是由電腦對電腦一氣呵成，這樣就能夠達到很高的運行效率，而這是智能化系統巨大的優勢，也是智能服務系統得以生存的原因，不論是搜索、購物還是其它自動化的服務，人的耐心都是很有限的，處理慢一點人們就會棄之而去。在信息決策大數據應用的結果是供人腦一次性使用的，處理速度就不那麼重要了。
7.4不斷積累的智慧
能夠不斷積累智慧的業務更有活力，易於修改是以軟體為基礎的業務的極大優點，這使得軟體系統成為積累智慧最方便的工具，信息系統的高速發展也得益於系統智慧積累的能力。一項可持續的智能化業務系統始終處於不停的改進、完善與擴展之中，不斷推出新版本的過程是智慧積累的過程，智慧的不斷積累增添了系統的服務能力與可持續性。
信息決策大數據應用則不具有這一優勢，其業務不連續很難推出一個又一個的新版本，智慧積累效率就慢多了。
八、小數據服務決定大數據中心的生存
8.1數據資源的時效性
數據資源像蔬菜一樣有保鮮期，極少有越老越值錢的數據。數據集中存儲很容易，由此而來的數據質量維護卻是一大難題。數據生成得快貶值也快，很多數據往往還來不及處理數據就失效了，反而是那些變化稍慢、穩定期稍長的數據容易得到較多用戶且服務也容易開展，這類數據大部分是小數據。
不同的數據使用方式對數據質量有不同的要求，面向操作的應用則對數據質量非常敏感，例如證照庫若不能及時更新就無法使用。信息決策類應用對數據的敏感性會差一些，大數據中心應當使數據的時效性與應用需求同步，要根據需求的價值有重點有選擇地組織好數據質量的維護。
8.2大數據交易中心的困難
大數據交易中心與成為建設熱點，在大數據應用剛剛開始，人們還沒搞清大數據交易是什麼概念時就建交易中心實在太早了。
實時服務的智能大數據應用的數據是鮮活的、是服務中自動生成的動態數據，要交易的是動態數據流還是截取的靜態數據，動態的大數據交易很難，不僅談判難處理也難，用戶需要建立動態數據的實時處理系統。
靜態的大數據交易更可行一些，但數據資源與應用需求並不容易匹配，這將會限制交易數的增長，另一困難是隱私權保護問題，數據需要脫敏，未脫敏的數據交易會受到限制，交易中心將長期面對交易稀缺的局面，經營很不容易。
8.3小數據服務需要補課
發達國家是在小數據充分應用之後才開始應用大數據，國內是在小數據應用還很不足時跨越式應用大數據。小數據應用補課是各地大數據中心必須重視的問題。要看到越是簡單的東西應用面越廣，小數據的應用空間比大數據大得多，尤其是整合後的小數據服務，極可能成為的數據中心最火的業務。
政府服務的精細化依賴的主要是小數據，把小數據的整合服務做好，大數據中心的工作即完成了90%，千萬不能輕視小數據服務，大數據中心的立身之本恰恰是小數據整合服務。
8.4大數據中心的經濟價值
大數據中心的生存本質上是一個經濟問題，人們想做交易中心也是希望能夠在經濟上更節約、更有效益，但是效益的基礎是應用規模，只有大量重復性、相似性的工作才有可能利用平台與工具來提高服務效率創造用戶價值，目前小數據服務更能夠滿足規模經營的條件。
政府公共服務的支柱還是小數據，單獨成規模的大數據服務不多，各種數據資源的綜合使用會有更大的創新機會，地理數據與政府服務相結合、推動政府服務的連線化動態化可能提升用戶價值，大數據中心要發展必須全力創造用戶價值，唯有用戶價值才能支撐大數據中心生存。
九、拓展視野，推動大數據應用創新
9.1理念創新，積極宣傳智能大數據應用
首先要拓展大數據應用理念，不能將大數據應用局限在政府信息決策的狹窄領域之中，而要看到智能大數據應用的廣泛空間，將智能大數據應用與大眾創業萬眾創新結合起來，將一切智能化應用都歸入大數據應用的范圍，大數據概念越廣闊應用越繁榮。
利用大數據改善政府決策是大數據應用的重要方面，過去已強調得很多了，現在需要強調的是政府公共服務的智能化、精細化。大數據不僅能改善決策還能改善服務，改善服務有著更廣闊的發展空間，公眾的獲得感更好。
9.2為大數據應用創造良好的基礎環境
對大數據應用最給力的推動是提供優良的通信環境和完善的信息基礎設施。大數據應用的基礎是超強的通信能力，通信能力影響全社會大數據應用的成本，包括用戶的時間成本與服務商的開發與服務成本，降低通信成本是對大數據應用創新極大的支持，土壤肥沃莊稼才能茂盛。
政府數據開放是推動大數據應用的措施之一，可為大數據應用帶來示範效果，政府要鼓勵企業利用政府大數據開展增值服務，使更多缺乏大數據處理能力的公眾也能從政府數據開放中獲益。
9.3鼓勵社會大數據應用的自組織創新
大數據應用是一項創新，政府不能只從政府決策的視角來引導大數據應用方向，而要從方便公眾受益的視角推動智能化的大數據應用，要鼓勵社會各界智能化大數據應用的合作與自組織創新，好服務都是各種應用技術組合創新的結果，政府宜推動智慧城市大數據應用的互操作，降低不同技術合作創新的成本來促進應用創新的繁榮。

② 大數據時代下傳統數據中心發展的思考

大數據時代下傳統數據中心發展的思考_數據分析師考試

大數據的核心價值在於從海量的復雜數據中挖掘出有價值的信息，通過大數據技術進行更快地分析、更准確地預測，發掘出新的業務模式，創造新的商業發展機會。因此，大數據時代下，企業迫切需要思考如何應用大數據技術改造完善已有數據中心平台，提升企業的數據處理能力，提高數據分析水平，將大數據融入企業的整體數據方案。

1、部署大數據分布式處理框架 分布式處理框架是大數據時代下數據中心架構的基本特徵，包括分布式存儲和分布式計算。分布式存儲採用了可擴展的系統架構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，它不但提高系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。分布式計算將大量的分析計算任務分解為若干小任務，然後將分解後的任務分配到不同的處理節點，最後將計算結果綜合起來得到最終的結果。分布式計算具有更強的並行計算能力和擴展性，且適合多類型數據的混合處理，因此，電網企業需要在原有數據中心架構基礎上，構建分布式處理框架，提升數據存儲和處理能力。

2、研究構建大數據分析處理架構 梳理電網企業數據中心現有的技術架構，研究大數據關鍵技術，結合目前行業主流的大數據處理架構，重點研究基於大數據平台的數據中心信息基礎架構，在保護企業現有信息化投資的基礎上，探索適合自身的大數據解決方案，將大數據融入企業整體數據方案。利用大數據技術改造完善數據中心分析處理架構，研究融合結構化數據、實時數據、位置數據和非結構化數據的大數據信息基礎架構，構建企業級大數據分析與挖掘平台，實現不同類型數據的融合集成與關聯分析，支撐大數據分析應用，提升數據分析和挖掘能力。

3、利用大數據分析創造價值 數據的核心是發現價值，駕馭數據的核心是分析。如何駕馭大數據，如何在海量數據中挖掘有價值的信息是重中之重，因此企業更應專注於數據中隱藏的價值，通過應用大數據技術分析，充分挖掘數據的核心價值，不斷優化業務流程，降低管理成本，輔助企業做出科學的決策，為企業的持續創新與發展積蓄力量。

信息的影響力取決於數據關聯的能力，聚合多個大數據集所獲得的新的洞察力要遠遠超出單一大數據集所獲得的洞察力。例如種子公司與農作物保護提供商和氣象部門合作就綜合利用了多個大數據集，包括天氣數據、土壤濕度數據、土壤類型數據、種子數據和其他數據，對這些數據進行交叉關聯分析，可以幫助種植戶收獲更高的產量。而在電力企業，將來自配電、用電、客戶、天氣等不同數據源的數據經過轉換、整合，將會產生新的業務價值。對電力交易數據、氣候數據與客戶家庭年齡結構、生活習慣等因索融合分析，了解客戶用電行為，滿足客戶的差異化需求，並通過探尋深層需求開辟新的增值業務空間。

4、如何讓數據驅動業務 如何讓數據驅動業務，這是大數據時代下數據中心必須思考的關鍵問題。傳統數據中心疲於應付業務部門的需求，而大數據時代下，數據的復雜性決定了數據中心需要更加快速地應對業務需求的變化和不確定性，因此數據中心必須山數據的保管者和服務者轉變為數據的管理者和決策者，從被動的響應業務部門的要求轉變為主動向業務部門提供數據服務。 數據驅動業務是指數據作為一種生產力將數據分析挖掘的信息實時、主動地反饋給業務決策者並影響、反哺企業業務的過程。

大數據時代下，可以對企業業務進行全過程分析、全方位監控、模擬預測，實時進行反饋，並及時調整決策改善業務發展方向，使得業務可以從數據上立即得以感知，業務可以用數據評價並山數據決策。

以上是小編為大家分享的關於大數據時代下傳統數據中心發展的思考的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

③ 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】

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[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).

④ 對運用大數據服務職工的思考

對運用大數據服務職工的思考
工會運用大數據，是以數據激發工會組織活力，從工會的角度分析數據、應用數據，並讓其成為工會組織服務不可缺少的一部分；就是以數據管理工會工作，以數據服務職工，讓收集和使用數據成為工會工作的重要一環，只有這樣，才能更好地服務職工。
時下，談論大數據的意義或作用，歸根到底就是輔助決策。利用大數據進行分析，能夠總結經驗，發現規律，預測趨勢，為輔助決策服務。掌握的信息越多，決策才能越科學、精準、合理。也可以這樣說，大數據本身不產生價值，大數據必須和其他具體領域、行業相結合，提供決策幫助才具有價值，並影響到每個人的工作、生活和思維。
大數據也被稱為巨量資本，發揮其數據量大、種類多、實時性強、價值大等優勢，為工會所用、為職工服務，理應成為各級工會組織的必修課，以更好地服務基層、服務職工。因此，大數據、雲計算技術的運用，已成為不可阻擋的潮流。
事實上，無論教育引導職工，還是為職工服務，工會組織都要站在信息技術與社會變化的交匯點上，使工會的各項工作用「數據說話」。近幾年，雖然工會組織在為基層、為職工服務方面不斷採取積極措施，但職工的滿意度還是不高，工會組織「娘家人」的形象仍未真正體現。細究其中原因，服務工作略顯零碎散亂是其主因。
工會組織與政府有關部門為職工服務的資源缺乏統籌，工會服務職工的信息不對稱、針對性不強，缺乏個性化等，由此產生職工服務的供需矛盾。從職工需求而言，農民工子女入學難，困難職工吃住難，下崗職工再就業難等問題，還沒能從根本上解決。從這個意義上說，各級工會組織有必要搭乘大數據、雲計算的「順風車」，提高服務職工的精準度。
眼下，對於工會組織而言，缺的並不是數據，而是快速獲取、處理、分析和提取有價值的、海量的交易數據、交互數據的意識和手段。培育並豐富這一意識和手段，推進工會組織的網路化建設，培養工會幹部的「數據觀念」，應用好「數據思維」，積極探索建立工會大數據處理中心，應用綜合平台和職工服務平台，連接電腦終端、移動終端，建立微信和工會網站，設置工會辦公、物聯、維權、幫扶、閱讀、社區、眾籌等模塊，將數據進行匯聚、關聯、優化，實現工會流程的無縫對接，最終能使職工享受到「一站式」、「智能化」的服務。
大數據為職工服務，離不開工會「信息基礎設施」建設，必須由易到難，從簡到繁，由門檻相對較低到技術含量較高的方向努力。大數據與雲計算必須有機結合，相輔相成。大數據挖掘處理需要雲計算作為平台，支撐大數據挖掘，而大數據涵蓋的價值和規律又使雲計算更好地為工會的應用發揮更大的作用，作為實時交互海量數據的查詢、分析，提供各自需要的有價值的信息。
如此一來，大數據改變了工會工作。過去，首先認識的是事物的表面，通過因果關系，將有限的工會「先進典型」剖析其中的內在機理，逐步推開，從而找到工作規律。而現在可以利用高效、低成本的計算資源分析海量數據與工會工作的相關性，在有關數據上呈現一種秩序，快速找到工會工作共性規律。
置身於大數據時代，帶給人們的思維方式發生根本變化，從「自然思維」轉向「智能思維」，使得大數據也像有生命力一樣，獲得類似於「人腦」的智能，甚至智慧。工會運用大數據，是以數據激發工會組織活力，從工會的角度分析數據、應用數據，並讓其成為工會組織服務不可缺少的一部分；就是以數據管理工會工作，以數據服務職工，讓收集和使用數據成為工會工作的重要一環，只有這樣，才能更好地服務職工。

⑤ 關於大數據的九點思考 沒有你想的那麼神奇

關於大數據的九點思考：沒有你想的那麼神奇

大數據思考之一

任何一個網站的數據都是人們互聯網行為數據的很小的一個子集，無論這個子集多麼全面，分析多麼深入，都是子集，不是全集。對於企業來講，競爭對手的數據價值遠遠超過自己網站數據的價值，從量級上，對於所有公司都一樣，自己擁有的數據遠遠小於全集數據。看起來的全數據恰恰是殘缺數據。

大數據思考之二

數據量的大幅增加會造成結果的不準確，來源不同的信息混雜會加大數據的混亂程度。研究發現：巨量數據集和細顆粒度的測量會導致出現「錯誤發現」的風險增加。那種認為「假設、檢驗、驗證的科學方法已經過時」的論調，正是大數據時代的混亂與迷茫，人們索性擁抱凱文凱利所稱的混亂。

大數據思考之三

互聯網用戶的基本特徵、消費行為、上網行為、渠道偏好、行為喜好、生活軌跡與位置等，反映用戶的基本行為規律。體系完整是所有分析性工作的第一步，完整的框架甚至勝過高深的模型。人類的認識最大的危險是不顧後果的運用局部知識。如果只關心自己網站數據，其分析基礎必然是斷裂數據。

大數據思考之四

現在談到大數據，基本有四個混亂觀念：第一，大數據是全數據，忽視甚至蔑視抽樣；第二，連續數據就是大數據；第三，數據量級大是大數據；第四，數據量大好於量小。對應的是：抽樣數據只要抽樣合理，結論准確；連續只是一個數據結構；大量級的噪音會得出錯誤結論；大小與價值關系不大。

大數據思考之五

大數據不是新事物，天氣、地震、量子物理、基因、醫學等都是，借鑒他們的方法有益。他們用抽樣調查。互聯網數據挖掘方法論也如此，不同的是更難，因為人的復雜性。既然是關於人的研究就需應用所有研究人的方法梳理大數據。只要懂編程、懂調動數據的人就可以做大數據挖掘的說法是謬誤。

大數據思考之六

大數據分析中分析構架為第一要著，演算法也極為關鍵，在最近的大數據處理中發現：解析網址後的分類是是一個難點，主要有幾個方面，一個千萬人的網路行為數據一天產生的域名大約50000個，雖然有一些演算法，但是混淆、難以辨認、連續更新與判別是分析中的重要步驟，簡單分易，精細分難。

大數據思考之七

演算法中，只要包含文本，就必然有兩個關鍵基礎技術：關鍵詞（字典）與語義分析，關鍵詞技術成熟，語義技術是瓶頸，中文語義太難，能解決50%的團隊就不錯了，尤其是社交語言，比如＂真可以！＂何解？需上下文。希望風投們多鼓勵此類基礎技術研發，突破此瓶頸是大數據挖掘的關鍵點之一。

大數據思考之八

社交數據挖掘中，很多團隊集中在運用推特瀑布思路，就是可視化技術，其構圖精美值得稱道，問題是，其理論還是沿用三十多年前的社會計量法，概念還是局限在點、橋、意見領袖等小群體分析，不適合巨網，突破可視化框架的社交分析需要理論探索和實踐努力。

大數據思考之九

移動互聯網對社會生活的影響本質是時間與空間的解構，分析這類大數據需要把握這兩點，如果僅僅分析app和網路使用行為，那麼分析上就失去了移動的意義。單純看流量、點擊率等簡單數字無法解決復雜的營銷問題。不創新的延續原有思維模式是人類思考惰性。

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⑥ 什麼叫大數據思維大數據思維解釋

大數據思維是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據與「小數據」的根本區別在於大數據採用全樣思維方式，小數據強調抽樣。抽樣是數據採集、數據存儲、數據分析、數據呈現技術達不到實際要求，或成本遠超過預期的情況下的權宜之計。隨著技術的發展，在過去不可能獲取全樣數據，不可能存儲和分析全樣數據的情況都將一去不復返。大數據年代是全樣的年代，抽樣的場景將有利於小，最終消失在歷史長河中。

⑦ 對大數據助力鄉村振興的一點思考

黨的十九大報告提出實施鄉村振興戰略。當今，數字經濟已成為拉動經濟增長的強大動力，「大數據」對解決好「三農」問題，加快推進農業農村現代化具有重要意義，結合所學，對如何實現農村經濟發展的新突破思考如下

一、當前制約農村經濟發展的突出問題

近兩年，農產品供求關系發生了變化，市場需求向多樣化、高品質方向轉變，農業結構越來越顯得不合理。政府雖然積極幫助和引導農民實施產業結構調整，但由於不少農戶無瞎棗技術、無資金、無經驗，不能形成農業產業化經營，無法形成規模效應，造成投入多、產出少、銷售難。再者，由於農業生產的低效益，農村中稍有文化素質，有一技之長的青年男女，大多外出就業，不願從事勞動強度大的種植業，而留在農村的老年勞動力和婦女勞動力，因缺文化、見識窄，對新技術、新生事物接受慢，難以從傳統種植業向高效農產品轉型，長此以往，容睜亂易造成農業生產中的惡性循環。

二、運用「大數據」助推農村經濟發展新突破的思考

（一）從頂層設計著手，建設國家農業數據中心。從國家層面統籌和規劃大數據資源開發利用，基於我國農業發展特點和需求，立足大市場分析大數據發展趨勢。大力推動大數據、互聯網、雲計算、物聯網等信息技術與農業產業融合。促進現代農業生產信息化、精細化和智能化，為農業經營主悉神檔體創造現代化數據環境。

（二）從人才培養著手，加快轉變農業發展方向。有針對性的培訓，培育新型職業農民、新型農業經營主體，提高他們的信息技術知識水平，打造一支「互聯網」現代農業建設隊伍。通過與高校等科研單位合作，培育一批具有數據挖掘、分析、整合和管理知識的大數據人才，為新型農業經營模式提供必要的人才儲備，提高新型農業經營主體的市場競爭力。

（三）從數據挖掘著手，緊扣市場規劃農業發展思路。在消費結構升級的大背景下，大數據、互聯網注入農業之後，能夠加快解決當前農村經濟發展面臨的農業結構不合理、農戶無技術、無資金、無經驗和農產品與市場不對等，農產品銷售難等問題。運用大數據信息，有利於地方政府更加准確的把握市場信息，制定農業發展規劃，為農戶提供精準的市場信息服務，讓農民致富少走彎路，讓鄉村建設更加美麗。

據了解，國家農業部於2015年出台了關於推進農業農村大數據發展的實施意見，立足我國國情和現實需要，將在5-10年內，實現農業數據的有序共享開放，初步完成農業數據化改造。隨著國家發展農業農村大數據工作的持續推進，未來農業發展，將更好的利用大數據這一技術助推器，助推農村經濟社會發展，解決「三農」發展瓶頸，實現鄉村振興發展。

⑧ 大數據思維的核心是什麼

一、數據核心原理

現如今，大數據已成為不可或缺的重要資源，因此必須樹立基於數據的思維理念，用數據核心思維方式思考問題和解決問題，讓數據說話，用數據說話。

以數據為核心的理念反映了當下IT產業的變革，數據成為人工智慧的基礎。然而，海量數據既給數據分析帶來了機遇，也帶來了新的挑戰。大數據往往利用眾多技術和方法，綜合了源自各個渠道、不同時間的信息而獲得的。為了應對大數據帶來的挑戰，我們不得不採用新的統計思想和計算方法來處理海量數據。

二、數據價值原理

大數據時代讓數據變得在線，並且從當初的以“功能”為價值轉變為現在的以“數據”為價值。大數據的關鍵並不在於“大”，而在於“有用”，價值含量和挖掘成本比數量更為重要。通過利用有價值的數據能夠讓企業更好地了解客戶需求、消費傾向、喜好等等，並據此提供個性化服務。不管大數據的核心價值是不是通過預測來實現，但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。

三、全樣本原理

很長一段時間以來，由於記錄、儲存和分析數據的工具有限，准確分析大量數據成為一種挑戰。為了讓數據分析變得簡單，人們把數據量縮減到最少，選擇採用抽樣調查的方法。而在大數據時代，人們已經開始逐漸利用所有的數據，而不再僅僅依靠一小部分數據。全數據樣本調查相比傳統的抽樣調查而言更具真實性和可靠性，足夠多的數據可讓人們透過現象看本質，從而洞察事物的內在規律。所採集的數據量越大，越能更真實地反映事物的真實性。

四、關注效率原理

企業可通過分析大數據來讓決策更為科學，並且還應該由關注精確度轉變為關注效率。大數據之所以能提高生產效率和銷售效率，是因為它能夠讓人們知道市場及消費者的需求。只要大數據分析指出某件事物的可能性，企業便可根據相關結果快速決策、迅速動作、搶佔先機、提高工作效率。競爭是企業的動力，而效率是企業的生命，效率的高低是衡量企來成敗的關鍵。

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⑨ 對大數據的理解與思考

對大數據的理解與思考
首先，大數據的到來，對人們的觀念將帶來深遠的影響。
我們以前習慣認為：找到現象背後的原因，比清楚現象是什麼更重要。通過「塔吉特懷孕預測」的例子可以看到，通過關聯分析、聚類分析等數據挖掘方法，大家很容易找到事物之間的關系。但是，這些大數據分析結果，並不會直接告訴我們，事物之間為什麼存在這些關系。在不清楚為什麼存在這些關系之前，又的確看到了這些關系帶來了價值；所以，在大數據應用領域就需要改變以前的思考方。即：先找到「是什麼」再去找「為什麼」；清楚是什麼，與搞清楚為什麼同等重要。
手工統計時代，出於收集全部數據非常困難或代價巨大的原因，很多數據分析都是採用抽樣數據；但是，現在不同了，隨著信息技術的發展，現在很多領域都能夠方便的收集到全量數據。諸如無紙化辦公的興起、信息系統的使用、電子商務的發展等等，都為收集全量數據提供了便捷的條件。那麼，這時候數據的「樣本」=「全體數據」。這相對以前來說，也是革命性的影響。
在抽樣分析時代，個別樣本的質量甚至決定結果的質量。在大數據時代，這也變了，可以允許個別數據的不精確，甚至錯誤。舉個簡單例子來說明這個道理，比如在溫室大棚里放一隻溫度計，當這只溫度計有問題時，整個溫度都是不準確的。若在大棚里均勻分布十幾只溫度計，其中一隻有問題，對溫室大棚溫度的統計結果無礙大事，基本可以忽略其影響。
其次，大數據應用，影響商業變革和社會進步。
大數據應用正改變著企業的業務發展方式。比如：京東、天貓通過對交易數據的「二次利用」，尋找目標客戶、定向推薦商品。也正是這些數據的二次利用給他們提供了大量價值，促進了這些企業的發展，推動著他們在營銷、供應鏈與客戶服務等領域的管理變革。同時，交易數據並不因為二次利用，而降低其價值；這也是，大數據應用與傳統資源使用不同的地方。
數據的「混搭」分析，推動著商業發展和社會的進步。比如歷史天氣信息與航班誤點信息，這兩個不同領域的信息一塊兒分析，便可以推算未來幾天航班的誤點率。再比如，通過神經中樞腫瘤患病率和手機使用時間長短之間的大數據關聯分析，來研究神經中樞腫瘤患病率是否與手機使用時間長短有關系等等。
大數據的應用，也促生了很多商業機會。隨著大數據時代的到來，形成了很多大數據擁有公司，以及大數據技術公司；數據與技術的結合變促生了很多大數據應用，因此帶來了很多商業機會。例如，現在很多商業銀行對自己大量客戶的交易信息分析，規劃新的理財產品，與其他商家合作，聯合搞定向促銷等等。
再次，大數據時代不再有個人隱私，將形成新的信息安全機制。
現在還經常聽到諸如某某窺探我的隱私之類的話語，但是，在大數據時代幾乎沒有個人隱私，這不是駭人聽聞。因為，現在微博、搜索引擎、社交網路、電商購物，已經成了我們生活中必不可少的一部分。根據每個人在互聯網上留下的痕跡，通過大數據分析，很容易分析出一個人的愛好、習慣、性格、癖好等等。所以，大家都被「第三隻眼」實時監控著，在大數據時代，幾乎沒有個人隱私！
沒有個人隱私，是否就代表每個人可以隨便傳播別人隱私了呢？答案當然是否定的。因為傳播別人隱私是不道德的，甚至是違法的。所以，現在新的信息安全規則正在重新定位，其中一個基調是：讓數據使用者承擔責任，不能濫用別人的隱私；我個人感覺這也比較合理。
總結
大數據只是「新概念」，並不是「新事物」。過去數據就存在，只是我們沒有收集這些數據。但是，現在收集了這些數據，這個世界變得不一樣了；它更新了人們過去對數據應用的認識，加快了商業和社會發展的新陳代謝，從中也讓大家也看到了很多機會。大數據時代，已經到來。極目遠眺，也看不到盡頭。