大數據分析相關論文

㈠ 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：

[1]魯宛生.淺談網路安全分析中大數據技術的應用[J].數碼世界，2017.

[2]王帥,汪來富,金華敏等.網路安全分析中的大數據技術應用[J].電信科學，2015.

[3]孫玉.淺談網路安全分析中的大數據技術應用[J].網路安全技術與應用，2017.

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㈡ 大數據和人工智慧論文

隨著大數據和人工智慧技術的發展，未來的保險保障將不僅僅能提供經濟補償，還能實現損失干預，具體到人身險方面，以下是我精心整理的大數據和人工智慧論文的相關資料，希望對你有幫助!

大數據和人工智慧論文篇一

基於大數據和人工智慧的被保險人行為干預

【摘要】隨著大數據和人工智慧技術的發展，未來的保險保障將不僅僅能提供經濟補償，還能實現損失干預，具體到人身險方面，則可以實現對被保險人行為的干預，降低給付發生的概率和額度，提高人民健康水平。基於此，文章介紹了利用大數據和人工智慧技術對被保險人行為干預的優點及干預方式，並預期可能實現的干預結果，最後對保險公司進行被保險人行為干預提出了階段建議。

【關鍵詞】大數據 人工智慧 行為干預

近年來隨著大數據和人工智慧技術的發展，越來越多的領域應用這些技術來提高自身的專業水平。保險作為基於大數法則進行風險管理的一種方式，對數據的處理和應用要求更高。目前大數據技術在保險業的應用主要是精準營銷、保險產品開發和理賠服務等，但在保險中的防災防損方面的應用還不夠。如果能夠深入挖掘大數據在被保險人行為方面的研究，再結合人工智慧進行智能幹預，則可以對被保險人實現有效的風險管理，提高被保險人的身體健康狀況，從而極大程度的提升客戶效用，提高社會整體福利水平。

一、被保險人行為干預簡介

行為干預是通過對環境進行控制從而使個體產生特定行為的方式，目前主要在教育，醫療等方面發揮作用。但在被保險人管理方面，行為干預應用很少。現行的對被保險人的管理主要集中在投保審核的過程中，而在投保後提供的服務和干預很少，一般也就是提供健康體檢等服務，而對被保險人投保後的日常生活行為方式，健康隱患則基本處於放任自流的狀況。而被保險人行為干預則是通過對被保險人日常生活行為，飲食習慣等進行實時數據收集和分析，然後制定干預方式進行針對化管理的模式。

二、利用大數據和人工智慧進行被保險人行為干預的優點

實現精準、良好的對被保險人的行為干預，需要利用大數據和人工智慧技術。大數據相比傳統數據具有海量、高速、多樣等特點，它實現了對信息的全量分析而不是以前的抽樣分析。在被保險人行為干預模式中，需要對每一個個體的日常生活作息，行為，飲食，身體健康指標的進行實時數據採集，然後進行分析，這用傳統的數據統計方法是難以做到的。利用大數據技術進行分析能從海量信息中獲取被保險人的風險狀況，從而為精準干預提供基礎。簡單的干預難以實現特定的干預結果，而人工智慧則讓干預顯得更加自然，讓被保險人更加易於接受，從而很大程度上提高了干預效果。

三、如何利用大數據和人工智慧進行被保險人行為干預

利用大數據和人工智慧進行被保險人的行為干預主要有以下步驟：

首先利用人工智慧設備進行被保險人數據收集，除了目前的手機APP，網路等軟體和設備上的數據能夠被收集外，未來人工智慧家居能提供更多的被保險人信息。例如提供體重、坐姿等數據的椅子，提供飲食時間和品種的筷子，提供身體運動和健康數據的智能穿戴式設備等等。數據收集後，需要利用大數據技術對海量數據進行清洗，去噪等技術處理，然後對數據進行分析。第三步是根據數據分析結果，制定具體的行為干預方案。最後一步是根據制定的方法，利用人工智慧進行干預，如智能椅子調整坐姿，智能廚具減少含油量，針對性的健康食譜推薦，鍛煉提醒，智能家居輔助鍛煉等等。與此同時，新一輪的數據收集又開始了，整個過程是連續進行，不斷循環的。

四、利用大數據和人工智慧進行被保險人行為干預的預期成果

對被保險人來說，這種干預方式能有效的進行健康管理。未來的健康保險將成為個人真正的健康管家，從日常生活行為，到身體機能都能提供很好的干預，並且讓良好生活方式的養成更加容易，從而提高自身的健康狀況，達到更好的生活狀況。但另一方面，全面數據化，智能化的方式可能會帶來很大的數據泄露風險，所以如果保護客戶私密數據是另一個值得研究的問題。另外，對於投保前健康狀況較差的客戶，或者是對行為干預較為抵制，干預效果較差的客戶，可能需要承擔更多的保費。當然對於優質客戶和樂於提升和改變的客戶則可以享受到更加優惠的費率。也就是說在大數據和人工智慧技術下，客戶進行了進步一步細分。

對保險人來說，行為干預能夠降低被保險人的風險，很多疾病能實現防範於未然，降低賠償程度。另外，藉助大數據和人工智慧，保險人還能根據分析結果，被保險人對干預的反應等進行客戶的進一步分類，從而實現區塊化管理。但這對保險公司也提出了更高的技術要求，尤其在前期，可能會帶來加大的成本。

五、保險公司推進被保險人行為干預的建議

對於保險公司來說，目前的一些人工智慧技術還未能實現，或者成本高昂，難以普及。所以現階段對保險公司來說首先是提高大數據能力。

具體來說，首先是利用大數據對公司已有客戶信息進行數據挖掘，包括承保數據，理賠數據等，從而一定程度挖掘出客戶的特徵，並提供服務。如根據挖掘出的性別差異，地區差異，年齡差異等，提供不同的生活建議。

如果公司已經充分進行了自身客戶已有數據的挖掘，則可以利用目前的手機APP，佩戴設備進行數據的進一步收集。例如，利用薄荷、飲食助手、微信運動、春雨掌上醫生、血糖記錄、小米手環等數據進行用戶數據收集。同時可以針對被保險人開發專門的手機APP，集數據收集和服務於一身。

更進一步，保險公司可以嘗試與其他高科技企業合作，開發一些智能穿戴式設備，智能家居等，逐步實現對被保險人的行為干預。

參考文獻

[1]彼得・迪亞曼迪斯.將會被人工智慧和大數據重塑的三個行業[J].中國青年，2015，23：41.

[2]王和，鞠松霖.基於大數據的保險商業模式[J].中國金融，2014，15：28-30.

[4]尹會岩.保險行業應用大數據的路徑分析[J].上海保險，2014，12：10-16.

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㈢ 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：

[1]馮巧根.

管理會計的理論基礎與研究範式[J].

會計之友,2014(32).

[2]張繼德,劉向芸.

我國管理會計信息化發展存在的問題與對策[J].

會計之友,2014(21).

[3]韓向東.

管理會計信息化的應用現狀和成功實踐[J].

會計之友,2014(32).

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。

㈣ 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

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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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㈤ 大數據下的計算機信息處理技術研究論文

大數據下的計算機信息處理技術研究論文

摘要： 現如今，隨著科學技術的快速發展，計算機技術已經融入到人們的生活之中，想想10年前的計算機技術和現如今的計算機技術，真的是天壤之別，發生了翻天覆地的變化。同時，大數據的應用也越來越廣泛，帶來了豐厚的利潤，各種「雲」層出不斷，對大數據的背景下，計算機信息處理的技術提出更高的競爭和要求。本文首先介紹大數據的概念，闡述基於大數據背景下的各種計算機信息處理技術，並對技術進行分析研究，最後對大數據未來的發展的機會做出分析。

關鍵詞： 大數據；計算機信息；技術研究

隨著科技的迅猛發展，大數據的應用愈來愈廣，隨之產生的數據系統總量大，十分龐大，這就對大數據時代下的計算機信息處理技術提出了更高的要求，如何將大數據處理的井然有序，有條不紊，值得每一位考研人員進行探討。

一、大數據的概念

什麼是大數據？大數據，另一種叫法稱之為巨型資料，是一個十分復雜密集的數據集，這樣的數據集在一定的時間內，依靠於傳統普通的數據加工軟體無法最終實現管理、抓取及處理的功能，需要進行創新，用新的處理模式才能夠實現。大數據具有虛擬化、按需服務、低成本等等特點。在每一個消費者的角度來看，大數據中的計算技術資源服務可以幫助每一個大數據用戶完成想要的資源信息，用戶只需進行付費就可以直接使用，根本不需要到處搜尋資料，跑來派去的打聽。這從根本上改變了人們對信息資源的需求方式，為用戶提供一種超大規模的網路資源共享。同時，面對海量的大資料庫資源，如何對大數據資源進行處理，得到用戶們想要的信息資源，需要計算機信息技術不斷的進行挖掘。

二、大數據下的計算機信息處理技術

總體的來說，基於大數據背景下的計算機信息處理技術總共可以分成以下3個方面：信息的獲取及加工技術、信息的存儲技術和信息安全方面的技術。下面就針對這三種技術，進行研究分析。1）信息的獲取及加工技術。信息的獲取及加工技術是實現信息化的第一步，是最基礎的工作內容，只有完成了信息數據的搜集工作，才能進行下面的計算機信息技術的處理。因此，如若進行信息的採集工作，需要首先明確信息的目標源，對信息數據進行監控，時刻把握信息的流向及動態，然後將採集的信息數據輸入至計算機資料庫中，實現了信息的獲取採集工作。接下來是第二步，信息的加工及處理工作，所有的加工和處理技術的核心在於用戶的指引，完全由用戶導向，設定信息的篩選范圍，確定信息的豐富度等等。最後是依照於用戶的要求，將信息資源傳輸到用戶手中。這樣就實現了整個信息從採集到處理，再從處理到傳送工作的整個流程。2）信息的存儲技術。在大數據的背景下，對於整個計算機信息的處理，信息技術的存儲是十分關鍵的環節，可以將處理加工的數據得以保存，更方便用戶對於數據的調取和應用。而且，現如今的信息數據總量大、更新速度快，合理的運用存儲方面的技術，可以快速的實現信息的存儲工作，提高工效效率，將復雜變簡單。在目前的時代下，應用最廣泛的是分布式數據存儲技術，應用十分方便，能夠實現快速大量的數據存儲。3）信息安全方面的技術。大數據在方便用戶使用和享受的同時，信息數據資源的安全性也是不容忽略的，而且隨著社會的發展，數據資源的安全性和隱私性逐漸受到關注，如何實現資料庫的安全是個十分值得研究的課題。首先最主要的是建立計算機安全體系，充分引進更多的人才。其次需要加強安全技術的研發速度，由於大數據發展及更新速度快，需要快速的更新原有的安全體系，盡快的適應大數據時代的更新速度。除此之外，加強對信息的監測是十分必要的，避免不法之人進行數據的盜取，在信息數據龐大的體量下，依然能夠提供穩定有效的安全體系。

三、大數據下的計算機信息技術的發展前景

1）雲技術的發展是必然趨勢。雲計算網路技術是越來越得到大的發展，一方面由於計算機硬體系統的數據處理技術有限，雲技術可以完全的將弊端破除，同時，它能夠利用最新的數據資源和處理技術，不依賴於計算機硬體系統。因此，隨著龐大的數據越來越復雜，傳統的數據處理方式已經不能夠適應，未來將計算機信息處理必將朝著雲計算發展。2）計算機網路不再受限於計算機硬體。未來，計算機網路技術將會不再受制於計算機硬體的限制，網路的傳輸技術更加趨向於開放化，計算機網路和計算機硬體將會分隔開，重新定義新的網路架構。3）計算機技術和網路相互融合。傳統的計算機技術需要運用計算機的硬體系統才能夠實現信息的處理、加工及存儲工作，未來新的.計算技術將脫離於計算機硬體配備，可以僅僅用計算機網路就可以實現數據的加工和處理。同時，二者也將會相互融合、相互發展真正的滿足由於大數據時代的更新所帶來的困擾，這是未來大數據背景下計算機技術發展的又一個方向。

四、大數據下的計算機信息技術面臨的機遇和挑戰

在大數據背景下，計算機信息技術的機遇和挑戰並存，首先，病毒及網站的惡意攻擊是少不了的，這些問題是站在計算機信息技術面前的巨大挑戰，同時，近些年，網路詐騙不斷，社會關注度逐漸提高，網路的安全問題也是不同忽視，再者，信息之間的傳送速度也有限，需要對傳送技術進行創新，以適應更高的用戶需求。最後，隨著大資料庫的不斷豐富，越來越龐大的數據資源進行加工和處理，對數據的存儲又有了新的要求，如何適應不斷龐大的數據信息量，實現更加便捷的、滿足用戶需求的調取也是一個巨大的挑戰。與此同時，也存在著許多的機遇。首先，大數據對信息安全的要求越來越大，一定程度上帶動了信息安全的發展，其次，大數據在應用方面，對企業及用戶帶來了巨大的便利，同時也豐富了產業資源，未來用戶及企業面前的競爭可能會轉化為大數據信息資源的競爭。最後，大數據時代的來臨，構造了以信息安全、雲計算和物聯網為主要核心的新形勢。

五、結論

通過一番研究，目前在大數據時代下，計算機信息技術確實存在著一定的弊端，需要不斷的進行創新和發展，相信未來的雲計算會越來越先進，越來越融入到人們的生活及工作當中，計算機信息技術面臨的巨大的挑戰和機遇，面對挑戰，抓住機遇，相信未來我國的計算機技術會越來越好，必將超過世界領先水平！

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㈥ 淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文

淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文推薦

在學習和工作中，大家總少不了接觸論文吧，論文的類型很多，包括學年論文、畢業論文、學位論文、科技論文、成果論文等。為了讓您在寫論文時更加簡單方便，以下是我精心整理的淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文，僅供參考，希望能夠幫助到大家。

淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文

1、大數據的基本概況

大數據(Big Data)是指那些超過傳統資料庫系統處理能力的數據，其具有以下四個基本特性，即海量性、多樣性、易變性、高速性。同時數據類型繁多、數據價值密度相對較低、處理速度快、時效性要求高等也是其主要特徵。

2、大數據的時代影響

大數據，對經濟、政治、文化等方面都具有較為深遠的影響，其可幫助人們進行量化管理，更具科學性和針對性，得數據者得天下。大數據對於時代的影響主要包括以下幾個方面：

(1)「大數據決策」更加科學有效。如果人們以大數據分析作為基礎進行決策，可全面獲取相關決策信息，讓數據主導決策，這種方法必將促進決策方式的創新和改變，徹底改變傳統的決策方式，提高決策的科學性，並推動信息管理准則的重新定位。2009 年爆發的甲型H1N1 流感就是利用大數據的一個成功範例，谷歌公司通過分析網上搜索的大量記錄，判斷流感的傳播源地，公共衛生機構官員通過這些有價值的數據信息採取了有針對性的行動決策。

(2)「大數據應用」促進行業融合。雖然大數據源於通信產業，但其影響絕不局限於通信產業，勢必也將對其他產生較為深遠的影響。目前，大數據正逐漸廣泛應用於各個行業和領域，越來越多的企業開始以數據分析為輔助手段加強公司的日常管理和運營管理，如麥當勞、肯德基、蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是基於大數據分析完成選址的，另外數據分析技術在零售業也應用越來越廣泛。

(3)「大數據開發」推動技術變革。大數據的應用需求，是大數據新技術開發的源泉。相信隨著時代的不斷發展，計算機系統的數據分析和數據挖掘功能將逐漸取代以往單純依靠人們自身判斷力的領域應用。藉助這些創新型的大數據應用，數據的能量將會層層被放大。

另外，需要注意的是，大數據在個人隱私的方面，容易造成一些隱私泄漏。我們需要認真嚴肅的對待這個問題，綜合運用法律、宣傳、道德等手段，為保護個人隱私，做出更積極的努力。

3、大數據的應對策略

3.1 布局關鍵技術研發創新。

目前而言，大數據的技術門檻較高，在這一領域有競爭力的多為一些在數據存儲和分析等方面有優勢的信息技術企業。為促進產業升級，我們必須加強研究，重視研發和應用數據分析關鍵技術和新興技術，具體可從以下幾個方面入手：第一，夯實發展基礎，以大數據核心技術為著手點，加強人工智慧、機器學習、商業智能等領域的理論研究和技術研發，為大數據的應用奠定理論基礎。二是加快基礎技術(非結構化數據處理技術、可視化技術、非關系型資料庫管理技術等)的研發，並使其與物聯網、移動互聯網、雲計算等技術有機融合，為解決方案的制定打下堅實基礎。三是基於大數據應用，著重對知識計算( 搜索) 技術、知識庫技術、網頁搜索技術等核心技術進行研發，加強單項技術產品研發，並保證質量的提升，同時促使其與數據處理技術的有機結合，建立科學技術體系。

3.2 提高軟體產品發展水平。

一是促進以企業為主導的產學研合作，提高軟體發展水平。二是運用雲計算技術促進信息技術服務業的轉型和發展，促進中文知識庫、資料庫與規則庫的建設。三是採取鼓勵政策引導軟硬體企業和服務企業應用新型技術開展數據信息服務，提供具有行業特色的系統集成解決方案。四是以大型互聯網公司牽頭，並聚集中小互聯網信息服務提供商，對優勢資源進行系統整合，開拓與整合本土化信息服務。五是以數據處理軟體商牽頭，這些軟體商必須具備一定的基礎優勢，其可充分發揮各自的數據優勢和技術優勢，優勢互補，提高數據軟體開發水平，提高服務內容的精確性和科學性。同時提高大數據解決方案提供商的市場能力和集成水平，以保障其大數據為各行業領域提供較為成熟的解決方案。

3.3 加速推進大數據示範應用。

大數據時代，我們應積極推進大數據的示範應用，可從以下幾個方面進行實踐：第一，對於一些數據量大的領域(如金融、能源、流通、電信、醫療等領域)，應引導行業廠商積極參與，大力發展數據監測和分析、橫向擴展存儲、商業決策等軟硬體一體化的行業應用解決方案。第二，將大數據逐漸應用於智慧城市建設及個人生活和服務領域，促進數字內容加工處理軟體等服務發展水平的提高。第三，促進行業資料庫(特別是高科技領域)的深度開發，建議針對不同的行業領域建立不同的專題資料庫，以提供相應的內容增值服務，形成有特色化的服務。第四，以重點領域或重點企業為突破口，對企業數據進行相應分析、整理和清洗，逐漸減少和去除重復數據和噪音數據。

3.4 優化完善大數據發展環境。

信息安全問題是大數據應用面臨的主要問題，因此，我們應加強對基於大數據的情報收集分析工作信息保密問題的研究，制定有效的防範對策，加強信息安全管理。同時，為優化完善大數據發展環境，應採取各種鼓勵政策(如將具備一定能力企業的數據加工處理業務列入營業稅優惠政策享受范圍)支持數據加工處理企業的發展，促使其提高數據分析處理服務的水平和質量。三是夯實大數據的應用基礎，完善相關體制機制，以政府為切入點，推動信息資源的集中共享。

做到上面的幾點，當大數據時代來臨的時候，面臨大量數據將不是束手無策，而是成竹在胸，而從數據中得到的好處也將促進國家和企業的快速發展。

大數據為經營的橫向跨界、產業的越界混融、生產與消費的合一提供了有利條件，大數據必將在社會經濟、政治、文化等方面對人們生活產生巨大的影響，同時大數據時代對人類的數據駕馭能力也提出了新的挑戰與機遇。面對新的挑戰與發展機遇，我們應積極應對，以掌握未來大數據發展主動權。

結構

論文一般由名稱、作者、摘要、關鍵詞、正文、參考文獻和附錄等部分組成，其中部分組成（例如附錄）可有可無。

1、論文題目

要求准確、簡練、醒目、新穎。

2、目錄

目錄是論文中主要段落的'簡表。（短篇論文不必列目錄）

3、內容提要

是文章主要內容的摘錄，要求短、精、完整。

4、關鍵詞定義

關鍵詞是從論文的題名、提要和正文中選取出來的，是對表述論文的中心內容有實質意義的詞彙。關鍵詞是用作計算機系統標引論文內容特徵的詞語，便於信息系統匯集，以供讀者檢索。每篇論文一般選取3-8個詞彙作為關鍵詞，另起一行，排在「提要」的左下方。

主題詞是經過規范化的詞，在確定主題詞時，要對論文進行主題分析，依照標引和組配規則轉換成主題詞表中的規范詞語。（參見《漢語主題詞表》和《世界漢語主題詞表》）。

5、論文正文

（1）引言：引言又稱前言、序言和導言，用在論文的開頭。引言一般要概括地寫出作者意圖，說明選題的目的和意義, 並指出論文寫作的范圍。引言要短小精悍、緊扣主題。

（2）論文正文：正文是論文的主體，正文應包括論點、論據、論證過程和結論。主體部分包括以下內容：

a.提出問題-論點；

b.分析問題-論據和論證；

c.解決問題-論證方法與步驟；

d.結論。

6、參考文獻

一篇論文的參考文獻是將論文在研究和寫作中可參考或引證的主要文獻資料，列於論文的末尾。參考文獻應另起一頁，標注方式按進行。

7、論文裝訂

論文的有關部分全部抄清完了，經過檢查，再沒有什麼問題，把它裝成冊，再加上封面。論文的封面要樸素大方，要寫出論文的題目、學校、科系、指導教師姓名、作者姓名、完成年月日。論文的題目的作者姓名一定要寫在表皮上，不要寫裡面的補頁上。

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㈦ 有關大數據應用的論文(2)

有關大數據應用的論文篇二

《大數據技術對財務管理的影響》

摘 要：大數據可以快速幫助財務部門建立財務分析工具，而不是單純做賬。大數據應該不僅僅局限於本單位的微觀數據，更為重要的關注其他單位的宏觀數據。大數據技術不僅帶來了企事業單位財務數據搜集的便利和挑戰，而且也衍生出了諸多關於單位人員個人信息保密等問題的積極探索。本文主要研究大數據技術(meta-data或big data)對企業或事業單位財務管理的影響，以期為財務數據管理的安全性提供一種分析的依據和保障。

關鍵詞：大數據;財務管理;科學技術;知識進步

數據是一個中性概念。人類自古以來幾千年的輝煌變遷，無外乎就是數據的搜集和使用過程而已。縱觀古今中外的人際交流與合作，充滿著爾虞我詐和勾心鬥角，那麼他們在爭什麼呢?實際上是在爭奪信息資源;歷史上品相繁多的戰爭，實際上不是在維持什麼所謂的正義和和平，抑或為了人間的正道，而是在爭奪數據的使用權;“熙熙攘攘皆為利往、攘攘熙熙皆為利來”的世俗變遷邏輯已經讓位於數據游戲的哲學法則。人類自英國產業革命以來所陸續發明的技術，盡管被人們美其名曰“第四次科技革命的前沿技術”，實際上不過就是“0”和“1”兩個數字的嬉戲而已。正如有學者指出的，汽車技術、生命科學技術、基因技術、原子能技術、宇宙航天技術、納米技術、電子計算機技術，看起來美輪美奐，實則隱含著殺機，那就是由於人們把技術當成了目的後，導致了“技術專制”後的“技術腐敗”和“技術災難”。人類一方面在懶惰基因的誘惑下，發明了諸多所謂的機械裝置，中國叫“機巧”;另一方面又在勤奮的文化下，發明了諸多抑制懶惰的制度和機制。本來想尋求節儉，結果卻越來越奢侈;本來想節約，結果卻越來越浪費;本來想善良，結果卻越來越邪惡;本來想美好，結果卻越來越醜陋。正如拉美特里所說：“人是什麼?一半是天使，一半是野獸。當人拚命想成為天使的時候，其實他會逐漸變成野獸;當人想極力崇拜野獸的時候，結果會逐漸接近天使。”我們不是在宣講宿命的技術，我們只是在預測技術的宿命。本文主要研究大數據技術(meta-data或big data)對企業或事業單位財務管理的影響，以期為財務數據管理的安全性提供一種分析的依據和保障。

一、大數據技術加大了財務數據收集的難度

財務數據的收集是一個復雜的系統工程，國際上一般採用相對性原則，即首先利用不完全統計學的知識對數據進行初步的計算，接著對粗糙的數據進行系統的羅列，最後對類型化的數據進行明分梳理。使用者如果想進入該資料庫，就必須擁有注冊的用戶名和密碼。由於國際上對於網路數據的監督均採取了實名注冊的模式，所以一旦該用戶進入到核心資料庫之後想竊取數據，一般都會暴露自己的bug地址源，網管可以循著這一唯一性存留，通過雲計算迅速找到該網路終端的IP地址，於是根據人機互動原理，再加上各種網吧所安裝的監控平台，可以迅速找到資料庫的剽竊者。如果按照上述數據變遷邏輯，那麼財務數據的收集似乎變得易如反掌，而事實並非如此。因為：①數據的量化指標受制於雲計算伺服器的安全性。當雲伺服器受到不可抗力的打擊，如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火災、原子能泄露或各種人為破壞的作用，數據會呈現離散型散落。這時的數據丟失會演變成數字災難;②各種數據版權的擁有者之間很難實現無縫隙對接。比如在經過不同伺服器的不同數據流之間，很難實現現實意義上的自由流通。正如專家所指出的，教育伺服器的事業單位的人員數據、行政部門人事管理部門的保密性數據、軍事單位的軍事數據、醫療衛生事業的數據、工商注冊數據、外事數據等在無法克服實際權力的分割陷阱之前，很難實現資源的共享，這時對數據的所謂搜集都會演化為“不完全抽樣”的數字假象。由此而衍生的資料庫充其量只是一部分無用的質料而已。

二、大數據技術影響了財務數據分析的准確性

對於搞財務管理的人來說，財務數據的收集只是有效實現資源配置的先決條件，真正有價值的或者說最為關鍵的環節是對財務數據的分析。所謂“財務數據分析”是指專業的會計人員或審計人員對紛繁復雜的單位人力資源信息進行“去魅”的過程。所謂“去魅”就是指去粗取精、去偽存真、由此及彼、由表及裡、內外互聯，彼此溝通、跨級交流、跨界合作。在較為嚴格的學術意義上，分析的難度廣泛存在與財務工作人員的日常生活中。大數據技術盡管為數據的搜集提供了方便法門，但同時加大了財務人員的工作量和工作難度。原先只是在算盤或者草稿紙上就可以輕松解決的數據計算，現在只能藉助於計算機和雲圖建模。對於一些藉助於政治權力因素或者經濟利益因素，抑或是藉助於自身的人際關系因素上升到財務管理部門的職工來說，更大的挑戰開始了。他們不知道如何進行數據流的圖譜分析，不知道基於計算機軟體技術的集成線路技術的跌級分類，不知道基於非線性配置的液壓傳動技術的模板沖壓技術，不知道逆向網路模型來解決外部常態財務變數的可篡改問題。由於技術不過硬，導致了領導安排的任務不能在規定的時間內完成，即時倉促做完的案例，也會因為數據分析技術的落後而授人以柄，有的脾氣不好的領導可能會大發雷霆;脾氣好的領導只是強壓著內心的怒火，那種以靜制動的魄力和安靜更是攝魂奪魄。所以說數據分析難度的增加不是由於財務人員的良心或善根缺失，在很大程度上是由於技術的進步和大數據理念給我們帶來的尖銳挑戰。對於普通的沒有家庭和社會背景的財務管理人員來說，能做的或者說唯一可做的就是尊重歷史發展的周期律，敬畏生生不息的科學革命，認真領會行政首長的戰略意圖，提升自己的數據分析技術，升華在自身的“硬實力”。否則覬覦於領導的良心發現和疏忽大意，期望技術的靜止或者倒退，抑或是在違法犯罪之後天真的認為可以相安無事，可能都只會落得“恢恢乎如喪家之犬”的境遇。

三、大數據技術給財務人事管理帶來了挑戰

一個單位的財務人事管理牽扯到方方面面的問題，其意義不可小視。一般來講，單位在遴選財務管理部門管理人員的時候，大多從德才績行四個方面全面權衡。然而這種“四有標准”卻隱含著潛在的危機和不可避免的長遠威脅，這其中的緣由就在於人性的復雜性和不可猜度性。歷史和現實一再告訴人們，單純看眼前的表現和話語的華麗，不僅不能對人才的素質進行准確的評價，而且還會導致官員的遠期腐敗和隱性腐敗。對於中國的腐敗，國人大多重視了制度和道德的緣起，卻往往忽視了財務管理的因素。試想如果財務管理人員牢牢踐行“焦裕祿精神”，不對任何政治權力開綠燈，國有資產又如何流出國庫而了無人知曉呢?事實上，中國的所有腐敗，不論是國有資產的國外流失抑或是國內流失，都在很大程度上與財務人員有關，可能有些管理人員會強調那不是自己的責任，出納簽字是領導的授意，會計支出費用那是長官的意思清晰表示。實際上，處於權力非法授予的簽字、蓋章、取現、流轉和變相洗錢都是違法的，甚至是犯罪的。間接故意也是應當追究責任的。值得高興的是，伴隨著數字模擬技術的演進，財務管理中的腐敗現象和人事管理科學化問題得到了極大的改善，相關領導伸手向財務要錢的行為，不僅會受到數據進入許可權的限制，而且還會受到跟數據存留的監控，只要給予單位科技人員以足夠的許可權，想查找任何一筆資金的走向就變得非常簡單，而且對於每一筆資金的經手者的信息也會了如指掌。這在一定程度上減少了只會指揮、不懂電腦的首長的孵化幾率。

四、大數據技術加大了單位信息保密的難度

IMA(美國注冊會計師協會)研發副總裁Raef・Lawson博士曾經指出：“客觀上講，大數據技術的正面效用是非常明顯的，但一個不容迴避的事實是大數據技術為財務信息的安全性提出了越來越嚴峻的挑戰。我們已經注意到，在歐洲大陸、美洲大陸已經存在基於數據泄露而產生的各種抗議活動，這些活動牽扯到美國的數據竊聽丑聞、俄羅斯對軍事數據的強制性戰友舉動、以色列數據專家出賣阿拉伯世界經濟數據的案件、在東方的中國香港一部分利用數據的竊取而發家致富的頂尖級黑客專家。”在數據集成的拓撲領域，大數據技術的保密性挑戰肇始於蟻群演算法的先天性缺陷。本來數據流的控制是依靠各種所謂的交易密碼，實際上這些安全密碼只是數據的另一種分類和組合而已。在數據的非線性組合和線路的真空組裝模式下，任何密碼都只是阻擋了技術侏儒的暫時性舉動，而沒有超出技術本身的惰性存在。當一個hacker掌握了源代碼的介質性接洽技術之後，所剩下的就是信息和數據的搜集了，只要有足夠的數據源，信息的戶的幾乎是輕而易舉的。

2003年，北京的一家名為飛塔公司的防火牆安全軟體在中關村科技城閃亮上市。該安全控制軟體的開發者隨機開發了一款名曰MAZE天網的軟體，並且採用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。測試的結果是盡管maze的源代碼採用了24進制蝶形加密技術，但 FortiGate防火牆技術仍然能夠阻擋住善意木馬對電腦終端用戶信息的剽竊和非法利用。FortiWeb已經通過全球權威的ICSA認證，可以阻斷如跨站腳本、SQL注入、緩沖區溢出、遠程文件包含、拒絕服務，同時防止敏感資料庫外泄，為企事業單位Web應用提供了專業級的應用安全防護。飛塔公司之所以耗費人力和物力去開發這一新型的換代產品，就在於大數據時代對單位信息保密性的沖擊。試想，如果一個單位連職工最起碼的個人信息都不能安全存儲的話，那麼財務管理的科學性和人本性將從何談起?只能說，即使在人權保護意識相對薄弱的法治環境里，我們也應該盡量提升自己的保密意識，加強對個人信息的保護和合理運用。

作者簡介：田惠東(1967- )，女，漢族，河北定興人，副高級會計師，本科學歷，研究方向：財務管理，單位：保定市第一醫院