大数据给给管理的挑战

Ⅰ 大数据分析给企业带来哪些挑战

IT源系统的多样性

存储数据是一个复杂的过程，维护时会增加并发症。财富500强企业平均拥有数百个企业IT系统。由于格式不同，跨数据源的引用不匹配以及重复，大多数文件处于混乱状态。

管理高频数据

实时数据流。存在诸如数据审查之类的问题，例如，对于海上低压压缩机的排气温度的读取本身仅是有限的值。但是，结合环境温度，风速，压缩机泵转速，以前的维护操作历史和维护日志，可以为海上钻机操作员创建有价值的警报系统。

与数据湖一起运作

数据湖是一个集中式存储库，可以存储任何规模的结构化和非结构化数据。将组织的所有数据放在一个窗口中不会带来任何好处。它不仅使数据位于孤立的企业系统中，还激起了数据的复杂性。

组织各种数据内容

无法保证数据采用单一格式。公司通过图像，文件，视频，文档等收集数据。但是，它们被放在称为大数据的同一个屋檐下。因此，在进行分析之前，很难区分它们并将其置于不同的渠道，并且涉及许多机制。另一个麻烦是数据的清晰度，有些文件甚至不符合最低清晰度要求。

采用新兴的AI工具

人工智能工具正在发芽，在管理大数据时，它们非常有用。企业IT和分析团队需要提供工具，使具有不同水平的数据科学能力的员工能够使用大型数据集并使用统一的映像执行预测性分析。

关于大数据分析给企业带来哪些挑战，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅱ 大数据下企业管理会计面临什么机遇和挑战

大数据是人类社会进步的又一重大标志，它的出现，使人们的生活与工作更加轻松。而在当前情况下，企业竞争日益激烈，管理会计的信息收集、数据处理速度、质量，以成为企业发展的关键，因此，如何在大数据时代下，把握时机，提高管理会计对企业发展的推动力，将值得我们深思。
一、大数据时代下企业管理会计面临的挑战
1、企业对管理会计的重视程度不够高 大数据时代的到来为企业提供了更多的发展机遇，企业应当拥有更广阔的发展空间。但是，现下企业发展的实际情况并不容乐观。大数据时代是信息技术发展的产物，我国企业中只有一小部分企业对管理会计有足够的重视，其余的企业不是对管理会计的认识过于片面，就是并不了解数据时代管理会计的概念。许多企业管理者单纯关注企业的经营效益，忽视了内部的管理，因而管理会计并没有机会发挥作用。除此之外，很多中小企业将自身从大数据时代分割出去，错失大数据时代的发展机遇，故步自封，逐渐被激烈的市场竞争淘汰。
2、数据储存空间小、分析技术不完善 大数据时代的“大”是企业面临的信息量大和信息存储规模大的体现。调查研究的结果表明，到2020年，人类生产和消费的数据量预计会达到44ZB。越来越大的数据对存储空间的要求也相应提高。但是目前市场中，大多数企业的信息存储空间都偏小，并不能适应大数据时代的要求。即使人们已经认识到数据信息对人类发展的重要性，但是由于信息技术水平的限制，人们并不能充分挖掘数据信息为我们带来的宝贵财富，仅仅掌握传统的数据分析方法很难在非结构化的数据中找到有价值的信息。由此可见，如果信息技术水平不能够得到及时的提升，就会降低企业信息的准确性，从而影响企业的经营效益。
3、管理会计工作人员素质普遍偏低 在信息时代下，企业之间的竞争不仅是经营和科技水平的竞争，还有人才的竞争。人作为生产力中最具决定性的因素，对企业的生产和发展有着不可估量的作用。在对复合型人才需求极高的时代中，我国并没有足够的高素质管理会计人才。不只是我国，世界范围内的企业都缺乏相应的高素质管理会计人才。在大数据时代的背景下，数据的种类越多、规模越大，对管理会计的要求就越高。普通的管理会计人才不能将深层的信息价值挖掘出来，无法适应新时代经济发展的需求。因此，管理会计人才的缺失无形之中造成了企业的损失。 锦绣·上旬2021年4期

Ⅲ 大数据时代的发展所面临的挑战有哪些

挑战一：业复务部门没有清晰的大制数据需求。

挑战二：企业内部数据孤岛严重。

挑战三：数据可用性低，数据质量差。

挑战四：数据相关管理技术和架构。

挑战五：数据安全。

Ⅳ 大数据时代给政府治理带来哪些挑战和机遇

政府治理是一个动态的过程，受社会经济、政治结构、技术变革、文化环境等多因素的综合影响。技术变革是政府治理现代化的重要推动力量，大数据作为一种新技术，推动全球进入一个将数据当作核心资产的新时代，推动社会朝着更加开放、权力更分散和网状大社会方向发展。

数据时代是一个将数据当作核心资产的时代，数据呈现出战略化、资产化和社会化等特征。随着数据作为国家战略资产意识的增强，以及越来越多的国家将数据管理上升到战略层面，大数据势必会以更加积极的姿态进入到公共管理和政府治理范畴内。无论是把大数据单纯作为一种技术，还是一种抽象理念，或者是一个时代背景，它都将对政府治理理念、治理范式、治理内容、治理手段等产生不同程度的影响。

政府治理理念的影响

⒈开放的意识

大数据时代最强音，开放，开放。无论是美国提出的“开放政府”战略，还是规模不断扩大的世界“开放联盟”组织，世界各国政府的开放意识在强化。开放意识的缺失，将使一个国家或政府在大数据时代处于“被淘汰”的境地。

⒉包容的心态

大数据时代，国家间的包容性增强，欧盟科学数据的开放战略志在打破体系内20多个国家的数据分界线，实现数据世界的一体化。美国We the People的上线，政府利用“社交”方式为公民提供了合法的倾诉平台，可以更近距离地听到公众的声音，政府与公众之间的包容度增强；

⒊科学的态度

大数据时代，数据的颗粒度在变小，政府所能获得的和提供的数据更加原始与真实，政府决策过程在科学技术的支撑下变得高效与可考证化，决策结果中不确定因素所带来的风险大大降低。科学思考成为一种习惯，经验分析不再主导。

⒋关联的思考

大数据时代，认识问题、分析问题、思考问题、解决问题，都需要进行“关联”，人的关联、物的关联、人与物的关联，历史时间的关联，地理位置空间的关联，多维度的关联

⒌深度的分析

大数据时代，分析是深度的、实时的、，大数据分析的是极端个人化的数据，这些个人信息以形态各异的形式，分散在不同的时间段、不同的地理位置、不同的网站平台，大数据要做的就是不停的分析，深入的挖掘这些看似不相关的数据，找出数据间可能存在的规律。

对政府治理范式的影响

随着政府治理环境的改变，政府治理范式在不断发展创新。大数据被认为是继互联网革命之后又一次技术革命。技术是政府治理的要素之一，技术变革是政府治理现代化的重要推动力量。对于政府来说，技术变革既可以带来治理手段的创新，也可能推动治理机制的创新，最终变革政府治理范式。

大数据时代要对数据进行治理，而非管理，避免出现数据的独享、集中和单向性，充分体现社会开放性、权力多中心和双向互动特性。一般认为新公共管理自20世纪90年代末已经进入了后新公共管理时期，兴起了“治理”理论。在美国，对新公共管理进行批评并对它大有取代之势的是新公共服务，代表性人物罗伯特﹒登哈特甚至认为新公共服务已经成为公共行政的一种模式。在英国，对新公共管理的批评发展起来的是整体性治理模式( holistic governance)，其代表人物是佩里﹒希克斯和帕却克﹒登力维。

除了已经发展较为成熟和体系化的新公共服务和整体性治理两大主流政府治理理论体系外，在信息化技术飞速发展的影响下相继出现了数字化治理、网络化治理等提法。尽管各流派侧重点各有不同，但也存在一定的共性，“治理”理论的核心观点是主张通过合作、协商、伙伴关系，确定共同的目标等途径，实现对公共事务的管理，涉及的核心问题就是权力多中心化以及由此引发主体多元化、结构网络化、过程互动化和方式协调化的诉求。对比大数据的社会属性，发现其与“治理”理论在多中心、回应性、协同化等诸多方面不谋而合。因此，将大数据应用到政府治理中将加速政府治理的创新，可以产生“倍增”效应。内容根据国家信息中心整理

Ⅳ 大数据为生命周期管理带来挑战

大数据为生命周期管理带来挑战
无论数据的规模和类型是什么，它们必须要在生命周期中接受管理，即便管理工具并不成熟也必须如此。
伴随着大数据的出现，整合的生命周期管理（Integrated Lifecycle Management，简称为ILM）遇到了一个全新的领域。核心挑战来自三个方面：首先大数据的规模没有上限，其次许多新数据的生命周期都极为短暂，再次由于数据或多或少具有大数据的3V特征（数据规模大、处理速度快和数据种类繁多）因而难以保持始终如一的品质。
以上这些是我从Loraine Lawson所写的文章中总结出来的。她的观点与我对这一问题的总体看法基本一致。但是我并不认同她关于“与小型数据分析环境相比，ILM对于大数据环境来说更为重要”的说法。无论是以前，还是进入到了大数据时代，让所有的商业数据资产处于安全、可控和受管理的状态都同等重要，它们之间的重要性没有发生丝毫的改变。
它们之间的不同之处在于，在大数据环境中，由于以下几个方面正在迅速发生变化，使得全面的ILM越来越难以确保数据资产处于安全、可控和受管理的状态之下。
■新的大数据平台：除了MPP 关系型数据库系统、纵列数据库、多维数据库外， Hadoop、NoSQL、内存数据库、图形数据库等新的技术平台逐渐在企业计算环境中发挥越来越重要的作用。现有的ILM工具几乎不可能支持这些新的平台。同时，为了能够在公有云上处理大数据，你可能需要使用由服务提供商提供的ILM功能。为了降低在新环境中的风险，以及维护核心数据的高度可信性，你需要仔细测试新的大数据平台，以确保它们具备ILM功能（数据安全、管理、归档和保留），以及这些功能是否与你计划赋予它们的角色相对应。
■新的大数据主题域：大数据并没有改变企业对存储和管理办公系统（例如客户、财务和人力资源等）记录的数据管理枢纽的需求。这些是现有企业级数据仓库（EDW）的功能。目前大部分EDW是运行在传统的基于关系型数据库系统的数据平台上，并集成有功能强大的ILM。不过，这些记录数据域系统可能无法在最新的大数据平台上运行，因为许多平台已经将重点放在了处理由社交、事件、传感器、点击流、地理空间，以及其他新来源所产生的新数据之上。然而，这些新的数据域通常生命周期都非常短。从这个意义上说，我们可能不需要将其中的大部分数据保存在永久性记录系统中。
■新的大数据扩展：大数据并不意味着你的新平台能够支持无限大的容量、极高的速度或无数的数据种类。由于受到技术上和经济上的束缚，新数据的庞大规模导致它们不可能被随意存储在任何地方。这一现实将迫使大数据管理人员将更多的精力放在调整多温度存储管理、归档和保留策略上。随着大数据环境的扩展，你需要确保ILM需求不超过现有容量（存储容量）、速度（带宽、管理器和存储速度）和类型（元数据深度）所能支持的范围。
此外，我还与一些专家进行了探讨。这些专家认为，除非我们真的想删除数据，否则大数据革命可使我们无需删除任何数据。目前大数据看起来似乎将持续以指数级速度增长，并且大数据平台的成本似乎也将持续大幅下降，但是我对大数据云的执行和管理将跌至接近零成本的观点存在严重怀疑。
如果我的预感正确，那么我们将无法阻止大数据源源不断的涌到云上——即便我们想阻止也无能为力。幸运的是，生命周期管理能够为无用数据划上一个终点，而这正是我们将ILM摆在需求第一位的关键原因。

Ⅵ 大数据应用都面临哪些挑战

第一个挑战就是对数据资源及其价值的认识不足。这是因为全社会尚未形成对大数据客观、科学的认识，对数据资源及其在人类生产、生活和社会管理方面的价值利用认识不足，存在盲目追逐硬件设施投资、轻视数据资源积累和价值挖掘利用等现象。所以说这是我国大数据长期内最大的挑战，但也是比较容易实现的目标。
第二个挑战就是技术创新与支撑能力不够。这主要是因为大数据需要从底层芯片到基础软件再到应用分析软件等信息产业全产业链的支撑，无论是新型计算平台、分布式计算架构，还是大数据处理、分析和呈现方面与国外均存在较大差距，对开源技术和相关生态系统的影响力仍然较弱，总体上难以满足各行各业大数据应用需求。而这是大数据短期内最大的挑战。
第三个挑战就是数据资源建设和应用水平不高。这是因为用户普遍不重视数据资源的建设，即使有数据意识的机构也大多只重视数据的简单存储，很少针对后续应用需求进行加工整理。而且数据资源普遍存在质量差，标准规范缺乏，管理能力弱等现象。在很多跨部门、跨行业的数据共享仍不顺畅，有价值的公共信息资源和商业数据开放程度低。数据价值难以被有效挖掘利用，所以说，大数据应用整体上处于起步阶段，潜力远未释放。
第四个挑战就是信息安全和数据管理体系尚未建立。数据所有权、隐私权等相关法律法规和信息安全、开放共享等标准规范缺乏，技术安全防范和管理能力不够，尚未建立起兼顾安全与发展的数据开放、管理和信息安全保障体系。
第五个挑战就是人才队伍建设还需加强。就目前而言，我国的综合掌握数学、统计学、计算机等相关学科及应用领域知识的综合性数据科学人才缺乏，远不能满足发展需要，尤其是缺乏既熟悉行业业务需求，又掌握大数据技术与管理的综合型人才。

Ⅶ 在当前大数据的新环境下it企业面临哪些机会与挑战

1. 挑战一：数据来源错综复杂，丰富的数据源是大数据产业发展的前提。而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧。

2. 挑战二：数据挖掘分析模型建立，关于大数据分析，人们鼓吹其神奇价值的喧嚣声浪很高，却鲜见其实际运用得法的模式和方法。

3. 挑战三：数据开放与隐私的权衡，目前我国一些部门和机构拥有大量数据但宁愿自己不用也不愿提供给有关部门共享，导致信息不完整或重复投资。

4. 挑战四：大数据管理与决策，在今时今日的商业世界中，高管的决策仍然更多地依赖个人经验和直觉，而不是基于数据。

5. 挑战五：大数据人才缺口，精通大数据技术的相关人才也成为一个大缺口。