白云川迎接大数据时代

Ⅰ 看完后知识量呈指数级增长的科普纪录片，你知道哪些呢

一，你最想知道的科学，你有没有想过自己的身体到底有多奇妙？宇宙是如何诞生的？天气预报为什么总是不准？这是BBC出品的科普纪录片，用最幽默的口吻讲述专业的科学问题，节奏畅快自然，措词富有逻辑。它是一个简单有趣但权威的指南，回答了所有你想要了解但永远没有时间阅读相关知识的问题。

Ⅱ 如何迎接大数据时代的到来

首先呢，你的具备大数据时代的思维方式，不要用过去传统的方式在大数据时代看专带问题，思维的转属变是最重要的。其次呢，就是具备大数据专业的技术，这样才能去运营大数据，搭建框架，利用大数据的工具去分析和处理数据，得到效益。柠檬学院大数据。

Ⅲ 财务管理论文

财务管理论文

在学习、工作中，大家都不可避免地要接触到论文吧，论文可以推广经验，交流认识。你知道论文怎样才能写的好吗？下面是我收集整理的财务管理论文，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。

财务管理论文 篇1

题目：

大数据下财务管理的挑战及创新思维

摘要 ：

本文首先分析了大数据对企业财务管理的影响，而后讨论了大数据给企业财务管理带来的机遇和挑战，最后提出了企业应用大数据进行财务管理创新的思路。

关键词 ：

大数据财务管理；会计核算；财务系统

作为具有革命意义的最新科学技术，大数据正在从各个角度影响着我们的生活，也包括企业财务领域。财务管理是企业管理的核心内容，对企业经营规划有着深刻的影响，能否执行优秀的财务管理关乎着企业生存发展。如何积极应对大数据时代企业财务管理的环境变化和发展趋势，以敢于创新的姿态占领时代的先机，是当前我国企业必须认真对待的问题。

一、大数据对企业财务管理的影响

传统的企业财务管理所依据的数据是非常有限的，这使得财务数据分析也具有明显的局限性，导致财务管理缺乏全面的、精确的数据基础。建立在数据不完全可靠基础上的企业财务管理如同管中窥豹，很容易以偏概全，与市场的客观性存在较大差距，极易发生判断失误，最终导致企业利益的损失。

而大数据技术能够为企业呈上全面的、实时的、精确的市场数据和系统的、多层次的、个性化的数据分析，使企业拥有更可靠的财务分析工具、更先进的财务管理和更有效的财务决策依据。具体而言，大数据对企业财务管理的影响主要包括以下五个方面：

1、企业财务处理方式的变化

首先，大数据改变了财务处理的范围。传统财务管理概念中，企业仅处理与本企业直接相关的财务数据。但是在大数据环境下，凡是与本企业相关的数据都在收集和处理范围之内，如行业信息、金融市场波动、上下游企业财务状况变化等信息都逃不过大数据的关注和数据挖掘。

其次，与传统财务管理方式相比，大数据更注重非财务信息的价值。大数据技术能够通过分析那些从表面上与财务完全无关的数据并对其进行提取、统计、归纳，从中找出与财务管理相关的经济规律、企业特征、潜在问题，为企业进行财务管理提供扎实的数字依据，更重要的是为企业指明提高财务管理水平的方向，使企业可以将有限的资源放在最关键的财务管理节点上，实现财务管理资源的最大化利用。

2、企业会计核算方式的变化

传统财务管理大多采用“人—机”结合的半手工方式，而大数据环境下财务管理则向全自动化方向发展。在大数据平台的处理中，企业财务与外部相融合进行统一核算。基础核算工作越来越少，核算过程越来越智能化、去人工化、高速化和标准化。

以华为公司为例，任正非为改变华为粗放式财务管理带来的风险，专门请来IBM的财务团队为华为量身定做了以大数据为支撑的集成财务体系（IFS），用大数据的会计核算理念重新梳理会计核算流程。该体系甚至成为影响华为现今组织架构结构的重要因素，正如华为一位财务顾问所说的：“没有配套的IFS，华为是不可能下决心将权力下放的”。

3、对企业财务管理人员知识结构要求的变化

目前我国很多企业已经意识到大数据对财务管理变革的意义，但是由于传统财会人员在运用大数据技术方面存在能力不足、观念更新速度慢等原因，在具体运用大数据和进行大数据分析方面存在一定难度。在大数据时代下，企业财务人员不仅要具备财务方面的相关知识技能，还要掌握计算机、统计学等方面的知识，使大数据能够真正服务于企业。

4、企业财务管理环境发生变化

大数据的出现改变了人们生活、工作方式，同时也改变了人们的思想观念，在经济领域同样深刻影响着人们。普通消费者、企业、经济团体的众多金融行为都成为大数据收集的内容，众多企业应用大数据判断业务影响，加深对服务的理解，加快企业利润的增长。在这样的环境变化下，企业想要实现高水平的财务管理就不可能离开大数据的支持。

二、大数据给企业财务管理带来的机遇和挑战

1、大数据给企业财务管理带来的机遇

首先，大数据采用巨量数据集合技术采集海量数据并进行分析，使企业财务人员从浩如烟海的数据中得到潜在的、具有关键财务价值的信息，为企业制定发展战略和重要决策提供有力的数据支持。

其次，通过对企业内外部庞杂信息的筛选和梳理，帮助企业找到影响自身发展和健康运行的负面因素。如经过大数据对企业投资、利益分配、运营管理等与财务相关的活动分析，不但为企业指出可能存在的风险因素，也为企业风险管理指明方向。有助于企业清醒的认识存在问题和潜在风险，提前做好规避财务风险的准备，制定具有针对性的事前、事中和事后控制方案，有效降低风险发生概率，使财务管理更加稳定可靠地为企业服务。

再次，大数据可以为不同企业提供智能化的、形式统一的、内外融合的财务分析工具。一方面，大数据分析能够有效降低企业财务管理水平，降低财务管理工作量；另一方面，大数据通过综合性分析结果，提供以往财务部门和其他部门都无法提供的企业战略依据，使财务部门在企业中的地位得到了大幅度提升。

最后，大数据将促进企业内部人员架构向更科学的方向发展。企业应用大数据处理财务管理问题时，不仅仅要收集财务数据，也要收集表面上看起来与财务“完全不相关”的数据。

财务部门与其他部门共同调取、选择和分析数据，这就要求财务部门与其他部门建立更直接和更协调的关系，财务部门关注企业运行的范围更广，工作内容更全面。

这些改变要么促使财务部门获得更高的管理职权，如长虹的“财务共享系统”使企业财务部门向高端化转型，成为企业运营的中心枢纽部门；要么促使企业重新规划财务框架，例如海尔集团为了创新“人单合一的预算管理模式”，提高了一线员工对预案财务化的责权利，彻底改变了企业领导与普通员工之间的管理关系。无论哪一种，都带动企业人员架构向更合理的方向发展，为企业带来更高的利润。

2、大数据给企业财务管理带来的挑战

首先是如何科学有效应用大数据的挑战。大数据浩如烟海、种类庞杂，如何快速提取、挖掘和分析数据对于企业财务部门来说是一项全新的挑战。

从硬件角度来看，多数企业带宽不足，也不具备大数据所需的数据储存和处理条件。从软件角度来看，多数企业也不具备自行开发海量数据处理、建立超大型数据仓库和进行深度数据挖掘的能力。从财务人员角度来看，很多企业的财务管理人员并不具备应用大数据技术的技能。

其次，企业将面对财务管理模式转型的挑战。大数据环境下，企业财务管理将向信息化、智能化方向转变，变事后处理为事中处理。最重要的变化是传统的管理型财务方式向现代的价值型财务管理体系的转型，即将普通的记账管理工作模式转变为管理价值和创造价值的工作体系。如何实现这种改变并真正发挥新模式的作用，对企业来说是新的挑战。

最后，企业将面临寻找和培养新型财务管理人才的挑战。大数据的应用对企业财务管理人员提出了新的要求，包括如何保护企业商业机密、如何提取具有价值的数据、如何结合企业所处行业特点和发展战略进行个性化数据分析等等，都需要同时具有财务管理知识、统计知识、计算机知识和大数据应用技能的高水平人才。当前我国多数企业都缺乏相应的人才储备，因此如何寻找和培养新型财务管理人才是对我国企业的重要挑战。

三、大数据下企业财务管理的创新思维

1、创新企业财务管理组织结构

企业通常根据职能进行财务管理，最常见的是将财务部门细分为会计部、财务部、资金部等。迎接大数据对财务管理的改变，企业应主动创新财务部门的组织结构。首先，企业应该在财务管理组织中设置独立的部门或人员来专项管理财务数据及与财务相关的非财务数据，进行数据获取、数据挖掘和分析。

对于暂时不具备创建大数据财务管理体系的，可以购买第三方的大数据平台使用权，但仍需专人管理和分析数据。其次，大数据的产生使财务管理与企业其他部门的联系更加紧密，企业管理者应从新的高度来看待财务管理在整个企业中的作用。

根据企业自身的特点进行合理的重组。或学习长虹，提升财务管理部门在企业中的沟通能力；或学习海尔，通过制度和新的财务体系将财务管理渗透到企业运行的每一个环节中，形成扁平化的财务管理流程。无论哪种，其最终目的都在于调动企业全员参与到财务管理中去。

2、构建大数据财务管理系统

大数据的有效信息密度较低，想要从巨量数据中提取有效信息就必须依靠大数据财务管理系统。该系统通过数据预测和数据挖掘分类等技术对所有与企业财务相关的大数据进行采集、分析、梳理和评价，不但能够为企业提供全方位的财务数据、存在问题、潜在危险，还能评价上下游企业的财务及经营状况，预测企业乃至所在行业的未来发展趋势，为企业财务及发展战略的制定提供最可靠的数据。

在条件允许的情况下，企业可独立建设大数据财务管理系统，还可以购买第三方大数据平台的使用权，只需下载客户端就可以构建本企业的大数据库。对于大多数企业来说，这种方式更为快捷，成本也更低。

3、建设大数据财务人才队伍

无论是依靠企业自身能力建设大数据财务分析体系，还是购买第三方大数据平台的使用权，财务管理部门都离不开能够应用大数据软件和对大数据进行分析的财务人才。这些人才不但要精通传统的会计学和财务管理知识，还要能够应用统计学、大数据技术，熟悉企业运营规律和所在行业的发展状态。

只有这样的人才，才能真正发挥大数据在财务管理上的宏观优势，为企业提供具有较高价值的财务决策依据。为了得到这样的财务管理人才，企业一方面应强化原有财务管理人员的培训，全面提高财务人员的综合能力；另一方面应积极引进大数据人才，组建起具有现代化大数据综合处理和应用能力的财务管理团队。

无论哪种方式，最终的目的都在于充分利用大数据的优势，使其真正体现在企业财务管理中的价值。大数据从根本上改变了企业财务管理的实效。顺应潮流、完成自身变革，是时代对企业财务管理提出的必然要求，也是大势所趋。以积极主动的姿态迎接这一变革，会为企业财务管理带来质的改变，也会为我国企业的整体发展带来深刻的影响。

财务管理论文 篇2

摘要：

世界范围内企业间竞争日益激烈，为了提高我国国有企业的核心竞争力，一个有效的途径就是通过并购进行资源整合。实现规模经济优势。而融资问题乃是决定国企并购能够成功的关键环节。文章针对我国国有企业并购融资活动中存在的问题，提出了相应的建议。

关键词：

国有企业、并购融资

一、我国国有企业并购融资存在的问题

1、资本市场融资发展迟缓。在并购实践中我国国有企业大部分股权融资是通过发行新股和增发配股等方式筹集所需资金的。企业通常以首次上市公开发行时募集的资金作为并购资金，或是一些业绩较好的企业通过配股的方式继续募集资金，为并购做准备。但是我国企业是否具有股票发行资格以及股票发行的规定都比较严格，募集资金数额一般不能超过其发行前一年净资产额的两倍，上市公司发行新股的，募集资金数额一般不能超过其发行前一年净资产额。加之我国资本市场正处于调整阶段。系统性风险以及政策因素不容忽，这都限制了国有企业的融资发展。导致了只是很少一部分企业能够利用上述手段进行并购融资。

2、贷款融资应用有限。银行信贷资金受银行短期偏好信贷倾向、资本金偏低及计划性经营理念等方面的限制，只是一定程度上解决企业维持与扩大生产的正常经营所需，很难在企业并购中发挥应有的作用。而且根据有关规定，通过银行借款所融资金不能用于股票二级市场对上市公司的.收购，一般只能用于非上市企业的并购或只能用于收购国家股、法人股。而且银行对企业的并购贷款常常需要提供担保或需要贷款企业以一定的资产作为抵押才能发放。再加上贷款利息比较高，使企业难能负担此项贷款，因此银行贷款在企业并购融资中发挥的作用不是很大。

3、债券融资比例小。在我国一般只有上市公司或重点国有企业才可以发行公司债券。影响一般国有企业通过发行债券进行融资的因素有，一是发行债券要经过复杂的审批，往往导致资金筹集与需要的时间上不搭配，由于指标的限制，有限的规模决定了发行人选择的局限性和筹资数量的有限性。二是发行债券的严格条件将许多国有企业拒之于债券筹资的门外。三是债券筹资难以用于并购支付。我国对债券筹资的用途有明确的规定，企业发行企业债券所筹资金不得用于房地产买卖、股票买卖和期货交易等与本企业生产经营无关的风险性投资。股权并购涉及股票买卖，因而该条款限制了为股权并购而发行的企业债券融资。债券融资在企业并购中的应用也十分有限。

4、我国企业并购融资受到法律法规的制约。由于金融机构不得为股票交易提供贷款，而股权并购也属于股票交易范围之列，因而就限制了银行为股权并购提供贷款的行为。而债务性融资方面同样存在诸多限制，<公司法>规定公司制企业累计债券总额不超过公司净资产额的40，，债券的利率不得超过国家限定的利率水平等，<企业债券管理条例）规定“企业债券的利率不得高于银行相同期限居民储蓄定期存款利率40%，这些规定都对债券的发行起到了很大的约束作用。一般而言企业债券的风险比银行存款的风险要大，高风险下没有高收益的预期，企业债券就失去了吸引力，再加上债券交易不如股票交易活跃，因而限制了国有企业的融资渠道。

5、不规范操作现象严重。由于我国市场经济体制尚不完善，许多企业的并购行为均由政府机构操纵，并非企业自愿，而是政府行为。政府行为对国有企业并购的干预现象比较严重。由于政府的干预，不同的企业在计算并购融资需求量时面临的情况会有很大的差别，一部分企业可以以较低的价格收购目标企业，融资压力较轻，而另外一些企业有可能会有相对较重的融资压力。这一方面阻碍融资市场的公平发展，另一方面也造成了企业并购中缺乏应有的积极性与自主性，抑制了企业并购融资的内在冲动。此外行政控制等非市场手段的应用，也很难保证企业并购融资的外在资金支持。政府只关注并购时的资金需求，而并购后的资金支持及企业运作往往因资金缺乏而影响其正常经营和整合效果。

二、国有企业发展并购融资的建议

1、拓宽融资渠道。内源融资是企业并购融资的首选，利用内部资金进行并购，一方面不会增加企业的财务负担，财务风险小，另一方面不会向市场传递不利于企业价值的影响因素。在国有企业并购中，应尽可能合理地从企业内部筹集并购资金，除企业自有资金外，利用企业除现金以外的其他资产进行产权置换或产权出资，不仅能降低融资成本，减少融资风险，而且可以盘活存量资产，实现某些领域退出，收回债务等等，对企业是极为有利的。

其次，在保证并购企业控制权并保证每股收益增长的前提下进行换股并购。不仅可以解决资金支付的问题，而且可以降低收购价格被高估的风险和并购整合风险，获得目标企业管理层支持等多方面的好处，对于大规模的并购尤其如此。目前。我国大多数急需扩张的国有企业并不具备大规模向金融机构融资或者公开发行的条件，利用换股方式进行并购运作不失为一种好的选择。

再次，国有企业可以利用借款和发行证券（包括债券、股票和可转换债券）等渠道进行融资。选择这种融资渠道应综合考虑融资规模、期限、成本，确定企业的最佳资本结构。如果最佳资本结构要求采用权益融资，那么就采用发行股票。否则应优先考虑银行借款，再考虑发行债券。

2、发展利用创新融资工具。与国外相比。在国际并购融资中广泛使用的垃圾债券、认股权证、可转换债券、优先股、票据等融资工具在我国并购融资中应用很少，有些并购融资工具如杠杆收购中的过桥贷款等尚不完善，但是吸收借鉴国外先进融资手段，应该成为国有企业进行并购活动的明智选择。

（1）股权租赁。股权租赁是指各类投融资主体作为联合收购者，与收购方合作收购企业，持有目标企业拟转让的全部或部分股权。在收购完成后，投融资主体将所持股权作为租赁标的物，通过设定租赁期限和收益的方式，逐步将所持股权转让给收购方，以完成并购。对收购方而言，股权租赁可简单归结为出售一租赁一回购。出售是指收购方在资金不足的情况下，将无力购入的股权出售给融资机构。此时，投融资机构实际承担了为收购方融资的功能，以减轻收购方的收购资金压力。投融资机构作为一个过渡性的股东，不以长期控制股权为目的，因此，必须与收购方签订租赁和回购合同。租赁期间，收购方可以有充足的时间来调度资金，等租赁期满后，再将这部分股权正式回购过来，从而完成整个收购。

（2）票据融资。企业并购交易中通过票据融资在我国很少应用。目前，我国的票据功能仅局限于支付信用结算工具，其融资功能未能得以充分发挥。

票据发行融资比企业发行债券融资具有更大的灵活性，能随时根据市场、资金供求变化采取不同的融资策略及应变对策。同时商业票据融资又可以避免其他股权融资方式带来的企业机会成本的增加。随着我国对票据管理的逐步放松。票据市场参与主体的逐步扩大，以及票据交易机构的建立，国有企业（特别是效益良好的大型国有企业）可尝试利用票据的担保、买卖和抵押来进行融资，以满足并购活动的临时资金需求。

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Ⅳ 浅谈计算机与大数据的相关论文

在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!

计算机与大数据的相关论文篇一
浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术

[摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。

[关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术

在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。

一、大数据时代信息及其传播特点

自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。

大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。

二、大数据时代的计算机信息处理技术

(一)数据收集和传播技术

现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。

(二)信息存储技术

在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。

(三)信息安全技术

大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。

(四)信息加工、传输技术

在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。

结语：

在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。

参考文献

[1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107.

[2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50.

[3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI

[4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110
计算机与大数据的相关论文篇二
试谈计算机软件技术在大数据时代的应用

摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。

关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案

1 概述

自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。

大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。

2 大数据时代的数据整合应用

自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。

企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本2.0系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。

2.1 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。

2.2 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。

3 企业信息解决方案在大数据时代的应用

企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA：

3.1 Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。

3.2 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。

3.3 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。

3.4 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。

3.5 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。

在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。

如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。

在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。

4 结束语

在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。

参考文献：

[1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009.

[2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007.

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[8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01).
计算机与大数据的相关论文篇三
浅谈利用大数据推进计算机审计的策略

[摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。

[关键词]大数据 计算机审计 影响

前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。

一、初探大数据于CAT影响

1.1影响之机遇

大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。

1.2影响之挑战

大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。

二、探析依托于大数据良好推进CAT措施

2.1数据质量的有效保障

依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。

2.2公共数据平台的建立

依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。

2.3审计人员的强化培训

依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。

三、结论

综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。

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Ⅳ 《大数据时代》的读后感

当认真看完一本名著后，大家心中一定有很多感想，为此需要认真地写一写读后感了。你想知道读后感怎么写吗？下面是我收集整理的《大数据时代》的读后感范文（通用5篇），仅供参考，大家一起来看看吧。

《大数据时代》的读后感1

对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的。话题，钟情于务虚的观点。新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。由于工作的原因，耳濡目染，“大数据”这个新兴概念开始频繁步入我的视野。按捺不住内心的好奇，网购《大数据时代》，手不释卷，三天读完，颇有收获。此书有如下特点。

首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。其次，文中的事例贴近现实生活，贴近时代，令读者既印象深刻，又感同身受。此外，作者没有使用大量的专业术语，没有假装一副专业的面孔。纵观全书，遣词造句，均通俗易懂。

作者认为大数据时代具有三个显著特点。

一、人们研究与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据。

二、在大数据时代，不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。

三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。“是什么”比“为什么”重要。

作者指出，随着技术的发展，数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数据的公司与组织。如政府、银行、电信公司、全球性互联网公司(阿里巴巴、淘宝网)。二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找到自己的理想天地。

面对即将来临的大数据时代，个人将如何应对自如？这是个严肃的问题。

《大数据时代》的读后感2

如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就OUT了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典著作——舍恩佰格的《大数据时代》。维克托·迈尔舍恩伯格何许人也？他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为：大数据时代的.预言家“的牛津教授真牛！那么，这位大师说的都是金科玉律吗？并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，才能能与之进行一场思想上的对话。

舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。

在第一部分”大数据时代的思维变革“中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：

一、更多：不是随机样本，而是全体数据。

二、更杂：不是精确性，而是混杂性。

三、更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。

一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗？

我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。

我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。”不是因果关系，而是相关关系。“不需要知道”为什么“，只需要知道”是什么“。传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来？为何而用？如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。

世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗？其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出”不是因果关系，而是相关关系。“这一论断时，他在书中还说道：”在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的‘为什么’。“由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。

大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可”量化“，大数据的定量分析有力地回答”是什么“这一问题，但仍然无法完全回答”为什么“。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。

在风险社会中信息安全问题日趋凸显。如何摆脱大数据的困境？舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文·凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题？至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道：”大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考的答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。“谢谢舍恩伯格！让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考的.答案。

此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据？什么叫大数据？数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同？读前做些功课读起来就比较好懂了。

《大数据时代》的读后感3

读完《大数据时代》这本书后，我意识到：我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。

这本书介绍了大数据时代来临后，接踵而至的三项变革——商业变革、管理变革和思维变革。

其实，这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年，一家名为Farecast的公司，让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。现在，使用这种工具的乘客，平均每张机票可以省大约50美元，这就是大数据给人们带来的便利。

大家应该都知道2009年出现的H1N1型流感，就拿美国为例，疾控中心每周只进行一次数据统计，而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊，因此也导致了信息的滞后。然而，对于飞速传播的疾病，Google公司却能及时地作出判断，确定流感爆发的地点，这便是基于庞大的数据资源，可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响！

在我看来，如果想在在大数据时代里畅游，不仅要学会分析，而且还要能够大胆地决断。

在美国，每到七、八月份时，正是台风肆虐之时，防涝用品也摆上了商品货架。沃尔玛公司注意到，每到这时，一种蛋挞的销售量较其他月份明显增加。于是，商家作了大胆的推测，出现这样的结果源于两种物品的相关性，便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。这样的举措大大增加了利润，这就是属于世界头号零售商的大数据头脑！

大数据时代的到来，可以让我们的生活更加便利。但是，如果让大数据主宰一切，也存在一定的风险。

大家应该都知道电子地图，它可以为人们指引方向。但大家应该还不知道，它会默默地积累人们的行程数据，通过智能分析可以推断出哪里是自己的家，哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。

大数据时代的到来，让我们的生活更安全，更方便，但与此同时，我们的隐私不再是隐私，数据的收集变得无所不包、无孔不入。世界已经向大数据时代迈进了一小步，一个崭新的时代正向我们走来。让我们用知识武装大脑，做好准备，迎接新时代的到来！

《大数据时代》的读后感4

首先，想谈一谈何为大数据，何为大数据时代。大数据是一种资源，也是一种工具。它提供一种新的思维方式去理解当今这个信息化世界。为何说是一种新的思维方式：在信息缺乏的时代或模拟时代，我们更倾向于精确性的思维方式，就像是”钉是钉，铆是铆”，而在这种传统的思维方式下，我们得到问题的答案只有一个。

而在大数据时代下，我们打破了这种思维方式，换句话说，我们接受结果的不确定性。简言概括之，我认为大数据是一种预测模型。在大数据时代下，我们关注的不是因果，即为什么是这样，而更关心”是什么”这种相关关系。换句话说，在这种新思维的思考方式下，我们探究问题背后的原因也是不可行的。我们所做的是利用大数据这种工具，让数据自己说话！

其次，我想谈下如何利用大数据提升我军战斗力。当然，大数据分析并不是精准的预测，精准的预测也是不存在的。大数据只能有利于我们理解现在和预测未来的可能性。

作为军人，我所关注的是如何利用好大数据的工具提升我军战斗力，打赢这场信息化战争。毫无疑问，现在我们打的不是刀对刀，枪对枪的战争，更不是模拟时代，当代乃是数字时代，打的是信息化战争！

四次战争的大胜，美军的战争形态从机械化转向信息化，而且相应的在战场取胜的时间也越来越短，这正是大数据时代下的必然结果。而我军正在转向信息化的过程中。在此战争形态的过程中，我们需要更多的计算分析师，大数据分析师，数学家等高等技术性人才来打赢这场信息化战争。这正是大数据时代下我们不得不有的基础。我军战斗力的提升迫在眉睫！

当然大数据是一把双刃剑，利用好了取胜也是得心应手，相反，利用不好会导致不可估量的损失。

毕竟，这只是一种预测模型，得不到精准的预测结果。我们更要让数据为我们所用，不要被庞大的数据库框住我们的思维。为适应时代的发展，在这个适者生存，弱肉强食的世界，大数据时代下的残酷竞争已经给我们敲响警钟，一场悄无声息的信息化战争已经打响！

《大数据时代》的读后感5

去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。

不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。

当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。

看完此书，我心中的一些问题：

1、什么是大数据？

查了查网络，是这样定义的：大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity这个好像是IBM的定义吧。

以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。

2、大数据适合什么样的企业？

诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢？销售订单数据？若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。

同样，在公共事业类的政府机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源（利用得好的话），但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么？是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？

3、大数据带来的影响

当一波又一波的IT技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网，云计算的推波助澜下，大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢？

1）预测未来书中以Google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。

2）变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响的，当然是IT公司

3）变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。

Ⅵ CFO如何迎接财务大数据时代

CFO如何迎接财务大数据时代

大数据处理技术以及大数据管理共同缔造的大数据时代，不仅变革了传统财务管理的理念，也改变了企业中财务管理职能的定位，使财务管控路径和模式更具多样化，这意味着财务工作者的职业能力结构重塑和职业发展瓶颈将有很大突破。下面是我为大家带来的关于CFO如何迎接财务大数据时代的知识，欢迎阅读。

CFO如何迎接财务大数据时代 篇1

精益管理促进业财融合

不同的企业有不同的财务管理模式，财务管理最重要的就是财务战略和企业战略的高度融合。比如进行成本动因分析，进行战略成本的管理，利用大数据实现精益管理，对业务流程和财务数据的工作无缝衔接以及业绩评价考核，最后把工作落到实处。

精益管理其实是基于对数据的归纳总结并找出规律，然后有针对性地实施财务管理，从而实现稳健的财务管理。要善于利用管理会计工具，大数据技术对财务是一个很好的应用工具。在数据的搜集过程中，如何利用和分析数据才是最为关键的一点。

大数据财务落地

第一，观念上要创新。为了实现内生长企业的财务创造价值，企业需打通了整个链条———从研发、生产、市场、供应链到财务，提出业财一体的价值创造体系。对于不做资本运作的企业来说，企业价值创造一定是跟业务紧密联系在一起的，财务跟业务的关系类似0和1的关系，没有业务的1财务就是0，但是有了业务这个1，后面就可以加很多0，财务是大有作为的，这就是全链条价值体系的理念创新。

第二，管理工具的应用创新。应用管理会计的工具，并使用全程变动成本法引导资源配置。把影响产品成本构成的所有因素都进行归纳，把影响整个企业成本变动部分做细致筛选和区分，同时对影响客户的敏感因素，也进行详细分析，从而引导资源配置，保证有限资源能够在企业的经营过程中实现价值的最大化。

第三，具体实施手段创新。在业务第一、财务第二的研发型单位，财务想发挥更大的作用就需要有抓手和突破口，即运用全面预算管理工具。通过全面预算管理这个抓手，聚焦在战略成本管理和盈利质量上。虽然企业近5年都是以20%的的速度在增长，但是如何使增长与战略匹配，以及要培养哪些核心业务的可持续能力盈利能力，财务把现金流确定为重点的抓手，然后通过现金流调控培养核心业务。

第四，战略想落地还需要跟考核相结合。只有将业绩跟考核结合起来，整个企业的业绩提升才会顺理成章。财务服务的对象是业务，实施所有方法的依据也是为了让企业实现可持续发展，考核的落脚点是操作业务的人。

数据分析至关重要

大数据嵌入到管理会计中的举措，对财务人员会有很多新的挑战。而有广阔思维和数据分析，才能使得数据成为企业真正的财富：一是财务管理要有“无边界管理”思维和“精益化管理”思维。在大数据时代，财务已经不仅仅是做标准性的工作，发挥主动能动性显得更为重要。财务在整个公司业务流程中要起到一个无缝衔接的作用，无论朝前走一步或者向后迈一步，都可以在整个业务流程中起到一定主导作用。这种作用就是使得财务的效率提升。

二是单纯的数字是毫无疑义的，只有把这些数字进行搜集、分类、归纳、筛选，做不同的组合、不同的分析才能够称为数据。想运用数据，分析至关重要。从不同的维度，如应收账款、回款等维度分析，就可以对不同客户制定不同的营销策略，对不同的产品进行差异化的竞价策略，对不同投入进行合理的资源配置。这时，数据才可以称为企业真正的财富。

大数据实际上是管理会计最实用的工具之一。就企业转型来说，管理会计已经把事后的总结提前到生产过程，甚至前端的应用中。“通过科研项目管理软件，可以按照周、天给人员进行费用配置，与该项目的进展结合起来，数据全面预算管理也在此时发挥了作用。”苗广萍说，通过数据进行成本动因的分析，挖掘数据背后隐藏的业务原因，从而指导业务工作。

同时，这也培养了财务人员的洞察力和前瞻性，财务向有利于价值增值的分析工作来配置，本身就是大数据时代非常重要的特点。

CFO如何迎接财务大数据时代 篇2

移动互联网、工业互联网及制造业与服务业融合发展的背景下，“数字平台+智能生态”逐渐成为“未来企业”的核心管理模式。数字化时代，新技术、新产业、新业态、新模式的新型经济形态正在形成，倒逼企业和CFO加速进行系统化思考和全面的自我升级。

当前，在疫情的冲击下，许多中小企业面临资金紧张、资源短缺、管理漏洞等诸多难题的'掣肘，能否精准把握数字化转型的核心要素和战略取舍，成为这些企业能否顺利度过疫情难关的关键。为此，北京财税研究院与大成方略纳税人俱乐部整合业界顶级专业资源，倾力打造CFO实战特训营课程，为企业财务管理向数字化转型提供助力。

CFO实战特训营助力企业CFO迎接新挑战

当前，数字化转型日益成为企业发展的迫切需求，作为企业财务工作的掌舵者，CFO们也面临着前所未有的转型压力，要能够在工作中在多种角色间迅速切换：公司决策的参与者、资本运作的实践者、智能数控的应用者、业财融合的推动者、风险管控的承担者……都是新时代赋予CFO们的新职责和新身份。

如何快速获得这些管理能力呢？CFO实战特训营成为许多财务管理者的共同选择。CFO实战特训营优选北京财税研究院优质师资，通过优化升级的七大模块课程，将理论知识与实际案例相融合，为财务负责人提供更为广阔的战略思维、知识架构和管理工具，助力实现职能转型与变革。

作为CFO实战特训营的教学研发机构，北京财税研究院是经北京市民政局评出的4A级财税研究机构，多年来专门从事财税政策与财税实务研究，拥有一支由专职专家、税务系统干部、咨询机构咨询师、高校教师四部分组成的专家组，充分保障了课程的质量。

除了权威的机构和权威的师资，CFO实战特训营还构建了系统的培训体系，“研习+训练”的创新型学习模式，也更加契合智能时代下企业对财务高管的需求，可以帮助企业财务管理者快速成长为具有“财务智慧”的综合型管理人才。

课程全面优化升级，助力企业CFO培养

CFO实战特训营课程汇集北京财税研究院最优秀的师资和科研力量，着眼当前企业财务管理的变化与发展趋势，同时将最新政策与企业财务实务统一结合，助力企业财务管理者快速提升知识储备和实战技能，为企业培养具有战略性、创造性的业财融合与智能化的高级财务管理人才。

在课程设置方面，2020年CFO实战特训营课程全新优化升级，涵盖业财融合转型与财务价值创造、商业模式创新与财务战略、公司治理法律运用、智能数控下的绩效评价、盈利模式与融资创新、辨别投资中的财务陷阱、并购重组运营实务等七大模块课程，切实帮助企业管理者深入理解和掌握企业财务管理中的难点与关键点，全方位提升财务管理能力。

针对新时代企业财务管理人才的职业发展需求，CFO实战特训营课程为企业管理者们提供了一个人才持续成长的通道。所有参与CFO实战特训营学习的学员，考核合格后，都可以获得北京财税研究院颁发的结业证书，还可以进入全国财务管理人才库。凡录入人才库的财务管理人员，均可申请晋升中国企业财务管理人才评价等级，为企业对人才的评价和晋升提供依据。

数字化时代，适应时代需求且专业过硬的企业财务管理人才供不应求，而CFO实战特训营的系统培训则让财务人员的快速成长成为可能，让优秀的人可以借助数字化转型成为职场赢家。

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Ⅶ 推荐一本好书给大家

1、了解中西方哲学

《中国哲学简史》：提升人文素养和哲学思维

冯友兰 著，北京大学出版社

《中国哲学简史》一书仅20万字，但却是一部具有世界影响的中国哲学名著。它系统阐释了中国哲学的精神、背景以及哲学史上各种思想流派的代表人物及其主要观点，融入了冯友兰先生对中国传统思想、文化、智慧等方面的理解，融汇了史与思的智慧结晶，充满了睿智与哲人的洞见，特别是作者对现实问题的关怀，颇具“读书不忘救国，救国不忘读书”的大家风范。武汉大学校长李晓红曾认为，本书对当下中国大学生提升人文素养和哲学思维，不无裨益。

《西方哲学史》：了解西方主要哲学家及其思想

【英】罗素 著，北京出版社

罗素的《西方哲学史》是一部很有特色的讨论西方哲学史的著作，其叙述年代从希腊文明的兴起一直到现代的逻辑分析哲学。阅读此书不仅可以对西方主要的哲学家及其思想有一个大体的了解，还可以了解西方历史上的一些重要的事件、人物、发展阶段及其与特定的哲学之间的关联。西南交大校长徐飞认为，《西方哲学史》幽默易懂，体现了二十世纪最伟大哲学家罗素自身的哲学，当罗素1950年被授予诺贝尔奖时，《西方哲学史》被列举为获奖因素之一，并在获奖演说中两次提及。

2、理解科学与世界

《大数据时代》：国外大数据研究先河之作

【英】维克托·迈尔·舍恩伯格、【英】肯尼思·库克耶 著

《大数据时代》是国外大数据研究的先河之作，本书作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”。中国政法大学校长黄进认为，大数据让我们更加深入走进信息社会，它不仅改变了我们的生活方式，还在改变着我们的思维方式，而且深刻影响着我们社会的转型和制度的创新。

《时间简史》：教我们如何正确看待世界

【英】史蒂芬·霍金 著，湖南科学技术出版社

《时间简史》是史蒂芬·霍金撰写的一本有关探索时间本质和宇宙最前沿的经典著作，也是一部写给普通读者看的物理学著作。它用简单、简洁、简朴的语言阐述了神秘、神奇、深奥的宇宙原理，打开这本书、走进这本书，呈现在你面前的是浩瀚的宇宙、神秘的地球、黑洞、空间和时间……宁夏大学校长何建国认为，这本书不仅能激发人们的好奇心，也能培养人们的科学思维、启迪人们的智慧，更能教会我们如何正确看待世界。《时间简史》值得一读，特别是对当代青年来说，更是一本不可不读的经典名著。

Ⅷ 大数据的预测功能是增值服务的核心

大数据的预测功能是增值服务的核心
从走在大数据发展前沿的互联网新兴行业，到与人类生活息息相关的医疗保健、电力、通信等传统行业，大数据浪潮无时无刻不在改变着人们的生产和生活方式。大数据时代的到来，给国内外各行各业带来诸多的变革动力和巨大价值。
最新发布的报告称，全球大数据市场规模将在未来五年内迎来高达26%的年复合增长率——从今年的148.7亿美元增长到2018年的463.4亿美元。全球各大公司、企业和研究机构对大数据商业模式进行了广泛地探索和尝试，虽然仍旧有许多模式尚不明朗，但是也逐渐形成了一些成熟的商业模式。
两种存储模式为主
互联网上的每一个网页、每一张图片、每一封邮件，通信行业每一条短消息、每一通电话，电力行业每一户用电数据等等，这些足迹都以“数据”的形式被记录下来，并以几何量级的速度增长。这就是大数据时代带给我们最直观的冲击。
正因为数据量之大，数据多为非结构化，现有的诸多存储介质和系统极大地限制着大数据的挖掘和发展。为更好地解决大数据存储问题，国内外各大企业和研究机构做了许许多多的尝试和努力，并不断摸索其商业化前景，目前形成了如下两种比较成熟的商业模式：
可扩展的存储解决方案。该存储解决方案可帮助政府、企业对存储的内容进行分类和确定优先级，高效安全地存储到适当存储介质中。而以存储区域网络（SAN）、统一存储、文件整合/网络连接存储（NAS）的传统存储解决方案，无法提供和扩展处理大数据所需要的灵活性。而以Intel、Oracle、华为、中兴等为代表的新一代存储解决方案提供商提供的适用于大、中小企业级的全系存储解决方案，通过标准化IT基础架构、自动化流程和高扩展性，来满足大数据多种应用需求。
云存储。云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统，其结构模型一般由存储层、基础管理、应用接口和访问层四层组成。通过易于使用的API，方便用户将各种数据放到云存储里面，然后像使用水电一样按用量进行收费。用户不用关心数据的存储介质、网络状况以及安全性的管理，只需按需向提供方购买空间。
源数据价值水涨船高
在红红火火的大数据时代，随着数据的累积，数据本身的价值也在不断升值，这种情况很好地反应了事物由量变到质变的规律。例如有一种罕见的疾病，得病率为十万分之一，如果从小样本数据来看非常罕见，但是扩大到全世界70亿人，那么数量就非常庞大。以前技术落后，不能将该病情数字化集中研究，所以很难攻克。但是，我们现在把各种各样的数据案例搜集起来统一分析，我们很快就能攻克很多以前想象不到的科学难题。类似的例子，不胜枚举。
正是由于可以通过大数据挖掘到很多看不见的价值，源数据本身的价值也水涨船高。一些掌握海量有效数据的公司和企业找到了一条行之有效的商业路径：对源数据直接或者经过简单封装销售。在互联网领域，以Facebook、twitter、微博为代表的社交网站拥有大量的用户和用户关系数据，这些网站正尝试以各种方式对该源数据进行商业化销售，Google、Yahoo!、网络[微博]等搜索公司拥有大量的搜索轨迹数据以及网页数据，他们可以通过简单API提供给第三方并从中盈利；在传统行业中，中国联通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中国电信[微博]等运营商拥有大量的底层用户资料，可以通过简单地去隐私化，然后进行销售盈利。
各大公司或者企业通过提供海量数据服务来支撑公司发展，同时以免费的服务补偿用户，这种成熟的商业模式经受住了时间的考验。但是对于任何用户数据的买卖，还需处理好用户隐私信息，通过去隐私化方式，来保护好用户隐私。
预测是增值服务的核心
在大数据基础上进行深度挖掘，所衍生出来的增值服务，是大数据领域最具想象空间的商业模式。大数据增值服务的核心是什么？预测！大数据引发了商业分析模式转变，从过去的样本模式到现在的全数据模式，从过去的小概率到现在的大概率，从而能够得到比以前更准确的预测。目前形成了如下几种比较成熟的商业模式。
个性化的精准营销。一提起“垃圾短信”，大家都很厌烦，这是因为本来在营销方看来是有价值的、“对”的信息，发到了“错”的用户手里。通过对用户的大量的行为数据进行详细分析，深度挖掘之后，能够实现给“对”的用户发送“对”的信息。比如大型商场可以对会员的购买记录进行深度分析，发掘用户和品牌之间的关联。然后，当某个品牌的忠实用户收到该品牌打折促销的短信之后，一定不是厌烦，而是欣喜。如优捷信达、中科嘉速等拥有强大数据处理技术的公司在数据挖掘、精准广告分析等方面拥有丰富的经验。
企业经营的决策指导。针对大量的用户数据，运用成熟的数据挖掘技术，分析得到企业运营的各种趋势，从而给企业的决策提供强有力的指导。例如，汽车销售公司，可以通过对网络上用户的大量评论进行分析，得到用户最关心和最不满意的功能，然后对自己的下一代产品进行有针对性的改进，以提升消费者的满意度。
总体来说，从宏观层面来看，大数据是我们未来社会的新能源；从企业微观层面来看，大数据分析和运用能力正成为企业的核心竞争力。深入研究和积极探索大数据的商业模式，对企业的未来发展有至关重要的意义。

Ⅸ 怎样认识大数据时代人文地理学研究方法的变化趋势

1. 地理把人地相关性作为自己的研究对象，为我们揭示出：人类是自然的一部分，人类与自然是不可分割的整体，人与自然平等、共生、共存，人和自然的关系是和谐的关系。强调人地关系的和谐发展。通过对地理人地相关性的学习，使我们能够理解到人与自然间的正确关系，理解尊重自然，才能和谐共处的理念，从而体味出一种和谐美。

2. 地理以区域环境为研究对象，具有广阔的空间性，上及天，下达地，蓝天、白云、大海、森林、草原、日月星辰、花鸟鱼虫、沙漠、冰川、城市、乡村……山水之间，阴阳相配， 冥冥之中刚柔相济。宇宙的神秘与诡谲，万物的多样与和谐。面对一幅幅绚丽的世界图景。