大数据航空收益分析

A. 航空业的大数据是怎么体现的

1. 预测飞机故障

2. 提高旅客忠诚度，进行风险管理，减少浪费，提高生产率，专降低成本，进行产属品研发等

3. 拥有的数据越多，统计数据的预测会越准。

4. 大数据的使用正在发生翻天覆地的变化。虽然大数据不是万能的，但是我们不应该忽略它。深入挖掘大数据的价值，商业会发展得越来越好，但严格的方法非常重要。

B. 国际航班抵达前开展大数据分析，这一举措有何意义

国际航班在抵达目的地之前开始大数据的分析，能够更好地了解这次航班上所有乘客的信息，也就能够让准确无误地分析出他们是否能够有着发烧，或者说有过传染之现象，他们经过的每一个地方都会清楚地记录在这个数据当中，这样能够很好地为工作人员带来了一定的方便，或者当他们下了飞机直接进行不同措施的隔离。

大数据的发展给人们的生活带来了一定的保障，所以说有的时候我们在未来的过程当中肯定是跟数据离不开关系的，也就是说你生活当中的每一件事情都是有着数据记录，我们应该好好地把握这种发展趋势，利用自己的知识做出贡献来。

C. 大数据攻略案例分析及结论

大数据攻略案例分析及结论

我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？

｛研究结论｝

怎样才能用起来大数据？障碍如何解决?中国企业家研究院对10多家在大数据应用方面的领先企业进行了采访调研，更多家企业进行了书面资料调研，我们发现：

■ 当前中国企业的大数据应用可以归类为：大数据运营、大数据产品、大数据平台三大=领域，前两者更多是企业内部的应用，后者则在于用大数据来繁荣整个平台企业群落的生态。

■ 大数据营销的本质是一个影响消费者购物前心理路径的问题，而这在大数据时代前很难做到。

■ 对于传统企业而言，要打通线上与线下营销，实现新的商业模式，如O2O等，离不开大数据。

■ 虽然大数据应用往往集中于大数据营销，但对于一些企业，大数据的应用早已超越了营销范畴，全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。

■ 对于大部分企业，由于数据分析人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同，大数据分析和运营之间存在脱节情况，这是大数据无法用于企业运营最大的阻力

■ 对于大多数互联网公司来说，大数据量、大用户量是一个相互促进，强者越强的循环过程。

■ 对于大型互联网平台，大数据已经成为其生态循环中的血液，对于这些企业，最重要

的不是如何利用大数据改进自身运营，而是利用大数据更好地繁荣平台生态。

■ 对于平台企业，它们的大数据策略正逐渐从大数据运营，向运营大数据转变，前者和

后者的差别在于，前者只是运营改进的动力，而后者则成为企业实现未来战略的核心资源。

我们都已被反复告知：我们将迎来一个“大数据时代”。

大数据应用，将和云计算、3D打印这些技术变革一样，颠覆既有规则，并成为先行企业的制胜关键。

与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？

来自于互联网、移动互联网、物联网传感器、视频采集系统的数据正海量增长，汇成大数据的海洋，相伴的是海量数据存储、分析技术的突破性发展，所有这一切都给企业的应用带来了无限可能性。

许多企业希望将大数据用起来，带动企业的经营，但不知从哪里着手。它们不惜重金投资大数据信息系统、分析系统，聘请更多的人才，希望能从这个新趋势中获益，不过却无奈地发现，大数据仍然停留在云端，没有带来多少实际收益。它们找不到大数据与业务结合的突破口。而一些真正将大数据应用于实战的企业，却在应用过程中困难重重：大数据无法与业务结合；没有收集、分析海量数据的能力；经营人员缺少应用大数据的动力；数据来源鱼龙混杂难以使用……

中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。

表1

表2

大数据运营—企业提升效率的助推力

对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。大数据运营应用中，大数据的应用分为三类：用于企业外部营销、用于内部运营，以及用于领导层决策。

一、大数据营销

大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径，它主要应用在三个方面：1、大数据渠道优化，2、精准营销信息推送，3、线上与线下营销的连接。在消费者购物前，通过各种方式，直接介入其信息收集和决策过程。而这种介入，是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性和精准性方面，都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。

大数据营销不仅仅是用大数据找出目标顾客，向其发布促销信息，它还可以做到：

实现渠道优化。根据用户的互联网痕迹进行渠道营销效果优化，就是根据互联网上顾客的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多，哪个来源顾客实际购买量最多，是否是目标顾客等等，从而调整营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产，它利用对顾客来源的追踪，来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。

精准营销信息推送。精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上，消费者网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息，在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋。

一些企业通过收集海量的消费者信息，然后利用大数据建模技术，按消费者属性（如所在地区、性别）和兴趣、购买行为等维度，挖掘目标消费者，然后进行分类，再根据这些，对个体消费者进行营销信息推送。比如孕妇装品牌十月妈咪通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析，找出评论有“喜爱”相关关键词的粉丝，然后打上标签，对其进行营销信息推送。京东商城副总经理李曦表示：“用大数据找出不同细分的顾客需求群，然后进行相应的营销，是京东目前在做的事情。”小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达，对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案，创始人肖尚略希望在未来，大数据营销能替代网站的作用，真正成为面向顾客的前端。

打通线上线下营销。一些企业将互联网上海量消费者的行为痕迹数据与线下购买数据打通，实现了线上与线下营销的协同。比如东风日产，线上与线下的协同营销方式为：其门户网站带来订单线索，而通过这些线索，服务人员进行电话回访，从而推动顾客在线下交易。在此过程中，东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据，实现了一个横跨线上线下，以大数据分析为支持的，营销效果不断优化的闭环营销通路。而国双科技，衡量某一地区线下促销活动的效果，就是看互联网上，来自这个地区对于促销内容的搜索量。一些企业，通过鼓励线下顾客使用微信和Wi-Fi等可追踪消费者行为和喜好的设备，来打通线上与线下数据流，银泰百货计划铺设Wi-Fi，鼓励顾客在商场内使用，然后根据Wi-Fi账号，找出这个顾客，再通过与其它大数据挖掘公司合作，以大数据的手段，发掘这个顾客在互联网的历史痕迹，来了解这个顾客的需求类型。

二、大数据用于内部运营

相比大数据营销，大数据在内部运营中的应用更深入，对于企业内部的信息化水平，以及数据采集和分析能力的要求更高。本质上，是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来，在分析中得到新的洞察，提升运营效率。（详见P96表5：大数据在内部运营中的应用）

表5

三、大数据用于决策

在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，能否基于对这些数据的洞察，进行决策，进而将其变成一项企业竞争优势的来源？同大数据营销和大数据内部运营相比，运用大数据决策难度最高，因为它需要一种依赖数据的思维习惯。

已有少数企业开始尝试。比如国内一些金融机构在推出一个金融产品时，会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等，然后决定是否推出某个金融产品。

但是，中国企业家研究院在调研中发现，目前中国企业当中，大数据决策的应用非常之少，许多企业领导者进行决策时，仍习惯于凭借历史经验和直觉。

大数据产品——企业利润滋长的新源泉

大数据除了用于运营外，还能够与企业产品结合，成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。提供大数据产品的企业分为两类，直接提供大数据产品的企业，以及将大数据作为产品和服务核心支撑的企业。前者主要为大数据产业链中提供数据服务的参与者，包括数据拥有者、存储企业，挖掘企业、分析企业等，后者则主要是那些以大数据为产品核心支撑的企业，它们大多是互联网企业，其产品和服务先天就有大数据基因，这些企业包括搜索引擎、在线杀毒、互联网广告交易平台以及众多植根于移动互联网之上，为用户提供生活和资讯服务的APP等。

表3

表4

一、大数据作为产品核心支持

它们主要在以下几方面使用大数据：

1、提供信息服务。很多互联网企业通过对海量互联网信息和线下信息的整合和分析，为个人和企业提供信息服务，典型的如网络、去哪儿、一淘、高德地图、春雨医生等等。在美国，一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务，美国科技创新公司farecast，通过分析特定航线机票的价格，帮助消费者预测机票价格走势。

2、分析用户的个性化需求，借此提供个性化产品和服务，或者实现更精准的广告。典型的有移动社交工具陌陌、网络、腾讯、广告交易平台品友互动以及一些互联网游戏商。这种应用往往先是收集海量用户的互联网行为数据，将用户分类，根据不同类型的用户，提供个性化的产品，或者提供个性化的促销信息。比如网易等门户网站推出了订阅模式，让使用者按照个人喜好方便地定制和整合不同来源的信息。

3、增强产品功能。对于很多互联网产品，如杀毒软件、搜索引擎等等，海量数据的处理能够让产品变得更聪明更强大，如果没有大数据，产品的功能就大大减弱。比如奇虎360公司的360杀毒软件，凭借每天海量的杀毒处理，建立了庞大的病毒库，这使它能够更快地发现病毒，而一些小的杀毒软件公司则无法做到这一点。

4、掌控信用状况，提供信贷服务。阿里巴巴上汇集了海量中小企业的日常资金与货品往来，通过对这些往来数据的汇总与分析，阿里巴巴能发现单个企业的资金流与收入情况，分析其信用，找出异常情况与可能发生的欺诈行为，控制信贷风险。

5、实现智能匹配。婚恋网站、交易平台等，利用大数据可以进行精准而高效的配对服务。网易花田会挖掘用户行为数据，比如点击哪些异性的页面，发表什么样的评论，建立用户兴趣模型，从而挖掘到用户所期待另一半的类型，然后主动推荐与对方匹配度比较高的人选。2010年，阿里巴巴尝试性地推出“轻骑兵”服务，由阿里巴巴将中国各产业集群地的供应商与海外买家的个性采购需求进行快速匹配，所凭借的，就是对供应商的海量交易数据信息的整合与挖掘。

大数据作为产品核心支撑的关键在于用户量。对于大多数互联网公司来说，用户量越多，收集的数据越多，凭借更多的数据，其产品与商业模式会不断改进，进而带来更多的用户。

二、大数据直接作为产品

对一些企业，大数据直接成为了产品，这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等，目前大数据产业链正在形成过程中，出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构，前者主要是一些拥有海量数据的公司，将数据服务作为新的盈利来源。如大型的互联网平台、民航、电信运营商、一些拥有大数据的政府机构等等，后者主要包括一些能够存储海量数据或者将海量数据与业务场景结合，进行分析和挖掘，或者提供相关产品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它们为大数据应用者们提供海量数据存储、数据挖掘、图像视频、智能分析等服务以及相关系统产品。

大数据平台——企业群落繁荣的滋养剂

相对企业本身对大数据的应用，大数据平台更多是利用大数据来搭建企业生态。一些拥有庞大数据资源的大型互联网平台，已变为包含海量寄生者的生态系统。在这个生态系统中，它们将海量用户互联网行为痕迹和分析提供给平台上的企业，用于它们改善经营，推动整个平台生态繁荣，在这一过程中，它们也收取数据服务费。阿里巴巴就是一个典型的例子，从数据魔方、黄金策到聚石塔，阿里巴巴不断地为平台上中小电商提供数据产品和服务。

而网络已建成了包括网络指数、司南、风云榜、数据研究中心和网络统计在内的五大数据体系平台，帮助其营销平台上的企业了解消费者行为、兴趣变化，以及行业发展状况、市场动态和趋势、竞争对手动向等信息。

而当大数据从企业内部运营的动力，变成平台企业的产品和服务时，平台企业也在经历着一个从大数据运营到运营大数据的阶段。数据从运营的支持工具，变成了生产资料。此前平台们的关注点，更多的是如何用好现有的大数据。而未来，它们的关注点则更多是如何将大数据这个生产资料管理好、经营好，如何更好地为平台上的企业服务。这就涉及到收集的数据质量怎样？格式标准是否统一？数据作为一种原材料，其精细化程度如何？是否符合平台上企业应用的具体场景？是平台上企业拿来就能用的，还是还需要平台上的企业再加工？

为解决这些问题，各个平台在积极地努力。比如阿里巴巴建立了数据委员会，在统一数据格式标准、从源头上保证数据的质量，采集和加工出精细化的数据，确保其能符合平台企业的应用场景等方面，不遗余力地尝试。尤其在大数据精细化方面，阿里巴巴更是作为其大数据战略的重点。这方面，腾讯目前也在加快步伐。比如新版腾讯网出现了“一键登录”的提示，用户可以在上面通过一些细分标签，订阅自己关注的内容。实际上，这也是腾讯收集更精细化的用户兴趣数据的一个有效手段。

Tips

大数据实战手册

将大数据应用于内部运营中时，企业会遇到一些常见问题

1企业如何获取与分析数据？

互联网是大数据的一个主要来源，一些线下的传统企业很难获得。但它们可以：

a 和拥有或能抓取海量数据的平台、企业以及政府机构合作。比如淘宝上的电商就购买淘宝收集的海量数据中与自身运营相关的部分，用于自身业务。再如卡夫通过与IBM合作，在博客、论坛和讨论版的内容中抓取了47.9万条关于自己产品的讨论信息，通过大数据分析出消费者对卡夫食品的喜爱程度和消费方式。

b 建立自己在互联网上的平台，比如朝阳大悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。

c 许多传统企业没有分析海量数据的能力，此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作，目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司，它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量。

2 如何避免大数据应用时的部门分割？

对于许多企业，其信息流被各部门彼此分割，数据难以互通，对于这种情况下，大数据的共享和汇集就只是一个泡影，更难以实现大数据的深度应用。

要打通部门之间信息分割的局面，首先要建立统一的、集中的数据系统。就像立白信息与知识总监王永红所说的，“要真正用好大数据，企业要采用大集中的信息系统。”从更深入的角度来谈，企业信息流的部门分割，更在于企业部门之间的分割，比如有一些企业的营销按照渠道分割，导致对于顾客的大数据收集和分析效果大打折扣。

IBM智慧商务技术总监杨旭青认为，“很多时候由于组织结构问题，大数据分析有效性大大降低了。”这就需要组织与流程层面的重新设计，在这方面，阿里巴巴的部门负责人轮岗制度，对于打破部门壁垒无疑是一剂好药。而一些企业为了打破部门分割，建立了矩阵型的组织结构，强化部门间的横向合作，这些无疑为大数据的汇集、共享与应用创造了良好条件。

3 如何让业务人员重视大数据的应用？

解决这个问题，一方面在于一把手对整个企业数据文化的倡导，比如1号店董事长于刚就要求业务人员无论在开会，还是汇报工作时，都以数据说话，而马云更是将大数据提升到了战略高度。

另一方面，也在于数据部门的带动，阿里巴巴数据委员会负责人车品觉分享了经验，“因为运营部门的业务人员很难看到大数据的潜力，可以首先从一些对业务见效快，见效显著的数据项目出发，通过一两个项目的成功，调动对方的积极性，然后再逐步一个个地引导。”

4 为何大数据工作与运营需求脱节？

这往往是由于数据人员与业务人员视角、专业知识不同而导致的。大数据人员做了很多努力，但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。如何解决这个问题？

有的企业从组织设计上发力，将大数据纳入业务分析部门的管理之下，用业务统驭数据。对于朝阳大悦城，由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作，其中的大数据分析人员则作为支持人员。在负责人张岩看来，大数据要靠商业法则指导，关键是找到业务需求的点，然后由数据分析和挖掘人员实现。在具体操作中，大悦城对微信的数据挖掘，挖掘什么样的关键词，由业务分析人员确定，而具体挖掘则由数据部门做；有的企业从流程设计上着手，推动业务部门与数据部门人员之间的沟通，建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制。

例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效（比如带来的商品转化率的提升）来考核数据挖掘师，考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。从数据部门自身角度则需要降低运营部门使用数据的障碍和门槛，比如立白集团的数据人员会努力尝试向运营部门提供更易懂、更生动的图形化数据分析界面，在立白老板办公室上，就有一份“客户运营健康体检表”，让老板对全国经销商的当月销售情况一目了然。再如阿里巴巴开发的无线Bi，让经营人员在手机上也可以看到大数据分析结果，拿车品觉的话说，“以数据之氧气包围经营人员。”

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D. 大数据是如何赚钱和亏钱的

大数据是如何赚钱和亏钱的_数据分析师考试

大数据无疑是时下炙手可热的流行词汇，然而，我们鲜少看到大数据如何带来收益，以及如何实现的例子，这是怎么回事呢？

多年来，在经历了几个通信和投行的大数据相关早期实施项目后，我认为这个新兴技术的收益主要在于：实现对复杂系统更为精准的剖析，例如股票市场或供应链。（投行成为最早一批应用大数据分析的行业之一，可谓毫不意外。对利用技术提升效率，创造效益更为敏锐的商业模式，往往也是更赚钱的。）

在投行的日常工作中，为了精准地选择投资机会、选购股票，有大量对文档处理的需求，例如新闻简报，财务报表。如果人工进行，工作量过于庞大。因此助理分析师们往往简化他们的预测分析过程，并使用电子表格来完成绝大部分工作。通过大数据技术，投行可以整合各种信息，减少可能的（简化分析带来的）风险，从整体上带来更优越的分析和预测能力。

通过大数据平台，股票经纪和投资经理们可以聚合各种来源的非格式化数据，辅助判断哪些公司值得投资。所谓‘非格式化数据’包括如公司新闻，产品评论，供应商数据，价格变化，将这些信息以所谓“大数据”形式整合，通过建模，帮助股票经纪决策买入或售出股票。

有些采用如上方式进行投资预测的公司，很注重节约实施成本，例如使用云平台（如AWS），先从很小数量的服务器开始，随着获益增长，逐步提高投入。一位我认识的分析师，从一家大投行离职创业后，在不到六个月的时间内，仅仅使用非常有限的投入，创立了一个盈利良好的大数据交易系统。

即便在传统制造领域，大数据仍然可以提升预测能力。我曾经担任过顾问的某欧洲一线汽车制造厂商，通过建立一个钢材交易成本的分析系统，选择更好的时机，以更优价格买入原材料。这个系统由开源Java框架Hadoop创建，整合了多个供应商的共计15Tb的数据，在两年内为该公司节省了1600万美元。

这个项目的成功主要有两个原因：首先，公司有足够的信息为所有的供应商建模；其次，该项目节省的原材料成本超过了实施这个项目的费用。

然而，并非每个大数据项目都会这样成功。公司在大数据项目上以亏损告终的概率，有时和成功的概率相差无几。大数据项目失败的早期症状有很多种，最常见的问题如：

大数据并不需要一笔巨大的预算，如果怀着巨大的投入将带来巨大回报的预期开始一个大数据项目，往往会产生问题。在正式开始前，明智的做法是，尝试用有限的投入，在小范围内测试这个技术是否确实能带来预期的收益。按这样的节奏，一个项目可以按部就班地随着收益逐步提高，而逐步扩大投入规模，确保收益始终大于投入。

在开始实施一个大数据系统前，问自己一个简单的问题：这个项目是否可以不需要持续的人工支持来运作？如果答案是，需要人工支持，那么建议停止项目。建立这样一个项目往往意味着百万级的损失，无法在有利润情况下保持维护和运行。

大数据有个经常听到的功能是，通过自然语言处理，将各种领域的各种数据处理成直接可读可理解的形式。这听起来确实很赞，但是在实际应用中，往往不尽如人意。自然语言处理仍然存在许多妨碍应用的限制，主要由于人工智能的发展还不够——而且在可见的10年内，这个情况可能不会有很大改观。

现代大数据项目具备巨大的节约成本的潜力，其效果对于过去的数据处理方式而言有如童话。但需要谨记的是，在投入时间和资源到大数据项目之前，首先要确认你的项目是收益大于成本的。只有傻瓜才会匆匆对一个点子一见钟情并倾其所有。

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E. 大数据分析如何推动业务增长

1、有助于决策

决策者的直觉和经验很有价值，但是企业必须依靠可以专影响他们的决策数属据。没有数据分析，企业将无法就定价策略、库存管理和其他业务因素做出明智的决定。

2、帮助企业设定现实目标

为企业开展的业务设定目标可能会对错误信息进行猜测。企业并不希望其业务目标频繁变更。这就是大数据分析发挥作用的地方。借助大数据分析，企业将能够从历史趋势和过去的活动中收集数据。

3、改善服务水平和绩效

数据分析使企业可以预测其满足客户需求的能力。用户通常要求当天交货，大数据分析是通过了解重要城市中每个供应商的物流模式和平均交货时间来进行的。

4、收入增长迅速

数据分析在增加业务收益方面起着至关重要的作用。企业确保尽可能有效地使用必要资源至关重要。

5、可以提高客户保留率

客户是企业所依赖的最重要资产。没有建立强大的客户基础，企业难以取得成功。但是，即使拥有庞大的客户群，企业也不要忽视激烈的市场竞争。

关于大数据分析如何推动业务增长，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。

F. 大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱

大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱
“大数据的市场规模没有天花板。”国务院发展研究中心信息中心研究处处长李广乾认为。不过细想，这正是目前各大企业和资本疯狂追逐大数据产业的重要原因。
“单独讨论大数据意义不大，它是依附于具体业务，和各个行业密切相关的。”李广乾认为，大数据产业规模和两大因素相关：一是经济发展水平，需要大数据的业务越多，市场体量就越大;二是信息化发展水平，能够产生数据的终端越多，数据就会越聚越多，而数据的生产是没有上限的。目前，大数据的金矿还仅是开挖了“冰山一角”。全球来看，Gartner2016年最新的技术成熟度曲线显示，大数据作为新兴领域，已经进入应用发展阶段，基础设施建设带来的规模性高速增长出现逐步放缓的趋势，技术创新和商业模式创新推动各行业应用逐步成熟，应用创造的价值在市场规模中的比重日益增大，并成为新的增长动力。从总体规模看，2016年，全球大数据市场规模实现16.5%的增长，预计将连续3年保持增速在15%左右。同时，大数据成为全球IT支出新的增长点，2016年，有近40%的企业正在实施和扩大大数据技术的应用，另有30%计划在未来12个月内应用大数据。“说大数据产业是一张画得很大的饼显然是片面的。”工信部赛迪研究院软件所所长潘文预测，包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据核心产业环节，2016年达到3100亿元，将在2020年超过1万亿元;大数据关联产业规模2016年超过5万亿元，将在2020年超过10万亿元;大数据融合产业规模2016年达到3.5万亿元，将在2020年超过20万亿元。“从大数据核心产业结构看，基于大数据的服务是大数据核心产业的主体，其规模约占大数据核心产业规模的90%，未来，服务也将是大数据产业的最核心部分。”潘文说。做数据“搬运工”目前国内大数据公司分为两类：一类是已有获取大数据能力的公司，如网络、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头及华为、浪潮、中兴等企业，涵盖了数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化及数据安全等领域;另一类则是初创大数据公司，依靠大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。不同的大数据公司，盈利模式也不相同。如果把大数据产业比作房地产开发，那么海量数据就是地产开发时的土地资源，数据挖掘开发就是地产搭建盖楼。大数据主要的盈利模式也是围绕这两方面展开，一是通过直接“搬运”数据赚钱，二是通过数据加工分析盈利。“我们就像一个自来水厂一样，用户要你提供干净的自来水，对方可能是酒厂、饭店、饮料厂，他把你的水做成饮料或酒。”聚合数据就是一家主要依靠为客户提供数据盈利的公司，公司创始人左磊对其商业模式作了一个形象的比喻。在开发APP应用过程中，左磊发现客户对于数据的需求非常大，但他们本身却没有能力去做这些事情。聚合数据的主营业务，就是整合市面上有价值的数据源，从车辆违章信息、航班火车查询、全国加油站实时油价，到在线试题、电影、股票，做成标准化的API(应用程序编程接口)，开放给开发者、企业及微信公众号用户等使用，为他们免除数据收集、维护等环节。简言之，聚合数据是一家数据源公司，充当的是数据“搬运工”的角色。在变现模式上，针对一些本身成本不高的服务，聚合数据会对用户实行免费，而对一些成本相对高的服务，会按照每个接口或服务的成本收取不同的费用。2016年，聚合数据光API接口一项营收就超过1000万元。聚合数据的盈利模式是数据买卖市场一个有代表性的类型。另一个代表性类型是，国内乃至全球第一家大数据交易所——贵阳大数据交易所，自2015年4月正式挂牌运营以来，仅用两年多时间，就实现了可交易数据总量超过150PB，内容涵盖政府、金融、交通等30大类领域，并于今年上半年实现正现金流，预计今年底累计交易流水将突破2亿元人民币。数据的“消化”和“利用”如果说搬运数据是秀肌肉的“体力活”，那么分析数据并提供解决方案就是拼智商的“脑力活”，相当于把收集来的数据“消化”“利用”好。直接售卖数据是比较底层的盈利方式，而对数据进行处理加工则在商业模式上具备更多的想象空间。数据分析可大致分为直接提供数据分析工具和输出解决方案两种模式。潘文说，数据分析工具通常可以实现情报挖掘、舆情分析、销售追踪、精准营销、个性化推荐、网站/APP分析等功能，收费方式采取按需购买，部分功能服务免费，部分功能服务收费。阿里云的“数加”平台就是典型的数据工具盈利模式。阿里云大数据事业部总监徐常亮表示，阿里云“数加”平台，承载着阿里巴巴集团、蚂蚁金服的数据，可提供一站式的数据计算、加工、处理等服务，用户不用自建计算平台。此外，基于“数加”平台，阿里云还提供数十款应用工具，覆盖数据采集、计算引擎、数据加工、数据分析、机器学习、数据应用等数据生产全链条。计算引擎之上，“数加”平台提供了最丰富的云端数据开发套件，包括数据集成、数据开发、调度系统、数据管理、运维视屏、数据质量、任务监控。在数据分析方面，通过移动数据分析产品，开发者可快速搭建日志采集、分析系统;通过“数加”平台BI报表产品，3分钟即可完成海量数据的分析报告。在机器学习方面，“数加”平台发布的机器学习工具，可基于海量数据实现对用户行为、行业走势、天气、交通等的预测。大数据公司百分点的展厅内有一面弧形墙，可以24小时实时更新数据资料和图谱。这面墙上有全网当日产品销售统计和热销产品榜单，每一个产品都有详情介绍。百分点研发总监苏海波介绍，5.5亿用户的“画像”汇总于此，包括购物偏好、网购金额变化趋势、阅读兴趣等。用户的任何网上行为都会成为大数据的一部分，经过筛选加入到用户的数据中。通过与百分点合作，商户可以根据用户消费偏好，定向推送商品;旅行社可以定向推送旅游行程信息和报价;新闻资讯APP则可以推送用户感兴趣的信息。在输出解决方案上，大数据还可以应用到医疗、教育、零售、通信等传统行业。通过大数据产生更多收益，节约成本，优化原有行业，衍生出新的商业模式。

G. 中国东航前景分析中国东航 主力资金中国东航大数据诊断

就在十一黄金周过了之后，民航业也提前走进了"冬天"，需要面对几个月的运输淡季，中国东航航空业务同样比较惨淡，这只股票是不是优秀呢，是否还有投资的价值，接下来我来详细分析一下。在开始分析东航航空前，我整理好的机场航运行业龙头股名单分享给大家，点击就可以领取：宝藏资料！机场航运行业龙头股一栏表

一、从公司角度来看

公司介绍：中国东方航空股份有限公司是中国三大国有骨干航空公司之一,拥有中国规模最大、商业和技术模式领先的互联网宽体机队。中国东航的主要服务为客运服务、货运服务、旅游服务、地面服务。中国东航曾荣膺"最具价值中国品牌"前50强、"中国最佳航空公司奖"、TTG"最佳中国航空公司奖"等荣誉。

简单介绍东航航空后，下面通过亮点分析东航航空值不值得投资。

亮点一：区位优势明显

作为国有控股三大航空公司之一，上海是中国东航的总部和运营主基地。由于在国内占据着重要的经济地位，同时也是国际航运中心，上海与亚太和欧美地区一直有着十分紧密的经贸联系，拥有丰富的两小时飞行圈资源，涵盖中国80%的前100大城市、54%的国土资源、90%的人口、93%的GDP产出地和东亚大部分地区，区位优势显很显著。

亮点二：加强枢纽建设，积极拓展合作伙伴

中国东航一直没有间断过加强枢纽建设，辐射全国、通达全球的航线网络布局已经全面构筑成功了，不断提升服务品质，促进旅客服务体验的提升，为全球旅客提供优质的航空运输业务。中国东航与世界知名航空公司深入进行了合作，在与达美和法荷航开展"资本业务"深度合作的情况下，商务合作关系进行全面的升级稳固，一起努力把中美、中欧干线市场创建出来。由于篇幅受限，更多关于东航航空的深度报告和风险提示，我整理在这篇研报当中，点击即可查看：【深度研报】东航航空点评，建议收藏！

二、从行业角度看

从IATA发布的最新发布的全球航空定期运输数据来看，有关客运量在2036年全球航空发展到78亿人次：全球航空客运市场慢慢的倾向东部地区，并且主要发展中市场，目前主要推动需求增长的地方不断的往亚太地区发展。2036年亚太地区应该会有21亿人次的旅客，客运总量将突破35亿人次。

而目前，因为国内疫情防控措施相当有效果，在全球，中国民航是最先触底反弹，自2020年第二季度开始，行业生产运输规模处于稳定上升的状态，各项指标恢复程度位居全球前列。复苏进度上，国际航线客运量复苏较国内航线客运量慢，国内航线客运量出行需求已经进入恢复期。

结合以上内容来看，在我国疫情有效控制这一大环境之下，国内的航线开始回暖，中国东航作为中国三大国有支柱航空公司的一家，预计将得到进一步发展。但是文章具有一定的滞后性，如果想更准确地知道东航航空未来行情，直接点击链接，有专业的投顾帮你诊股，看下东航航空估值是高估还是低估：【免费】测一测东航航空现在是高估还是低估？

应答时间：2021-12-01，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

H. 航空企业"互联网+"定增忙，哪些股票受益

航空企业“互联网＋”定增忙，哪些股票受益？
日小编被这样一个标题吸引“南航招空乘年龄条件放宽至30岁 年轻辣妈来报名”，点开猜者文章看看，原来7月30日,中国南方航空公司在武汉举行暑期空乘人员招聘,将年龄放宽至30岁,吸引不少年轻妈妈前来应聘。小编觉得这样的南航好有爱，年纪放宽肯定帮不少妈妈园了空姐梦吧，虽然小编还没到那种当辣妈的年纪但是，小编真心为这样的政策开心。

从南航的招空政策的转变到国航的预增案的发布，小编不得不说这个7月，我国航空行业要变得棒棒哒！

7月29日，中国国航（601111，前收盘价15.31元）发布了非公开发行股票预案。

预案显示，中国国航拟以不低于12.12元/股的价格向不超过10名的投资方非公开发行不超过9.94亿股股票，募集资金总额不超过120亿元。其中，以发行价格下限12.07元/股计算，中航集团拟将认购8285万股，总金额为10亿元。
国航还表示本次非公开发行募集的资金除了“常规动作”购买飞机外，国航还将投资8亿元升级改造直销电商、1.5亿元投资机上wifi。传统航企“互联网+”的步伐已然迈开。不只是国航，春秋、吉祥等多家航企今年以来纷纷抛出互联网转型的定增方案。业内人士认为，2015年是空中互联网商业化元年，互联网航空可以丰富航空公司商业模式，为乘客带来更多元化的服务和体验。
随着地方航空公司的不断涌现，日益激烈的行业竞争正在倒逼航企们加速改革转型。“互联网+”仅是手段之一。东航近日宣告引入外资战略投资者达美航空便是改革的一个例证。业内人士认为，今明两年航空业“供需改善、油价减负、改革提速”的投资逻辑不变，对应历史上2007年与2010年航空板块曾高达80倍、40倍的PE，航空板块估值有进一步提升空间。

探索“空地互联”

根据国航定增预案，机上wifi(一期)项目将主要包括WIFI改装及软件平台开发建穗没薯设。项目计划投资总金额1.58亿元， 拟使用本次募集资金1.5亿元，项目建设周期36个月。国航计划未来三年实现远程宽体机全部覆盖机上WIFI服务。截至2015年6月，公司共有远程宽体机90架，目前已完成20架飞机的改装工作。
去年11月珠海航展期间，国航作为核心单位牵头组建了中国首个“空中互联网产业联盟”，为此次定增“互联网+”埋下伏笔。该联盟旨在通过深度跨界合作，提升机上网络技术和应用水平，提供更丰富、多元化的客舱娱乐内容。新浪、京东、优酷土豆、腾讯QQ、东软集团等均为联盟成员单位。
担任首届联盟大会主席的国航党委书记樊澄在联盟成立时曾指出，民航业将进入机上网络发展的新时代，空中旅途生活将发生重大改变。国航将与上下游产业设备制造商、系统供应商、网络运营商以及互联网企业、新媒体、内容供应商共同协作，开启一个拥有自主知识产权、地空一体的空中互联网新时代。
中国证券报记者从国航了解到，国航“空地互联”的探索始于2010年。2011年，国航首架机上无线局域网航班首航，迈出空中网络第一步；2013年，国航通过卫星通信，在国内首家提供了机上互联网航班服务；2014年，国航航班实现了地空基站模式(ATG)宽带无线通信上网，成为首家同时实现地面基站宽带互联技术及卫星通讯技术应用的航空公司。未来国航机上网络将进一步开放整合，如与中国银联合作开发全球第一个空中无线网络支付解决方案，与常旅乐分共同研发航空酒店积分经营的业务，与红苹果科技共同拓展目的地消费的O2O2O(空中到线察塌上到线下)业务等。

“互联网+”定增

站在互联网的风口上，传统航企“互联网+”的步伐已然迈开。今年以来，吉祥、春秋等航企也抛出了互联网转型的定增方案。

吉祥航空定增方案显示，35.65亿的募集资金中拟用1.65亿元投资“淘旅行”休闲旅游平台项目。该“淘旅行”建立的“机+X”休闲旅游电商平台，除了游览、交通、娱乐等单项服务，还包括当地团队游、一日游、导游服务、接送机、目的地交通、签证等各项服务，形成休闲旅游产业O2O布局。

春秋航空今年7月公布的定增方案中也提及了互联网航空建设项目，包括互联网航空建设项目，如机上wifi系统改装、信息管理系统升级以及航空电子商务平台建设等，共使用募集资金8亿元。今年4月，公司还与腾讯、腾邦国际等四家公司签署合作协议，共同打造互联网航空。

申银万国认为，“互联网+”能够提升航空公司直销比例， 降低销售费用。空中上网服务可以有效提升旅客乘机体验，吸引旅客流量。航空公司可以基于机票将服务链条做长，包括但不限于酒店、租车、旅游、签证等的一站式服务，并挖掘大数据将机票增值服务做厚，如根据客户出行目的及消费习惯做精准推送等，从而做到真正的客户经营管理。

“根据海外经验，空中上网服务往往有不同的套餐选项，从几美金到十几美金不等。国内试验初期会提供免费服务，主要为获取用户体验习惯及消费者行为数据，以供未来基于大数据挖掘开发合适的商业模式或与互联网企业合作奠定基础。”申银万国分析师指出。

兴业证券认为，提升附加收入占比(国外传统航空占比都在10%以上，而国内三大航目前都在1%以下)、提升互联网直销比例(民航局要求2017年直销比例达到40%，目前三大航直销比例在20%左右)和国企改革预期，是推动航空互联网战略不断前进的强劲动力。

竞争倒逼改革提速

继2013年5月地方航企设立重启后，据中国证券报记者统计，在两年多时间里，约有11家航空公司相继拿到了民航局批准设立的“路条”。这意味着，国内民航业已不再是“四大航”独大，竞争的日益激烈正在倒逼航空公司在管理、服务等多方面推陈出新。

最值得一提的是东航引入战投的动作。在“东新恋”告吹7年后，东航近日终于实现引入境外战略投资者的目标。东方航空7月27日晚公告，达美航空拟以港币34.89亿元认购公司新发行的H股普通股4.66亿股，占本次发行后公司H股股本的10%，占本次发行后公司总股本的3.55%，锁定期为36个月。

达美作为美国三大航之一，与东航同属于天合联盟成员。此次引进达美航空作为东航的战略投资者，可谓东航全面深化改革、探索发展混合所有制的重大举措，有利于东航学习前者在经营国际航线、培养中转枢纽以及品牌运作等方面的商业经验。

国航此次定增计划也可以看出这位航空公司“老大哥”转型心切。除了上述提及的机上wifi项目，此次募集资金中的8亿元将用于直销电商的升级改造，以提升直销比例，降低营销费用。主要包括：官方网站、呼叫中心、手机APP等各渠道在内的电子商务平台订单数据和用户数据的统一；实现电子商务各渠道用户体验的一致性；通过升级电子商务平台实现用户数据和订单数据的集成，为未来旅客大数据挖掘做技术准备。

转型的同时，受益于低油价、航空需求旺盛、供需比逆转等利好因素，三大航中期业绩均料实现暴增。根据三大航近日发布的中期业绩预告，国航预计上半年实现净利润38-40亿元，同比增长701%-743%；东航预计上半年实现35亿元到37亿元，同比增长24900%到26329%；南航预计上半年实现净利润34-36亿元，同比扭亏为盈。

业内人士认为，今明两年，航空业“供需改善、油价减负、改革提速”的投资逻辑不变，而出境游及“一带一路”带来的商务客源将使得“淡季不淡、旺季更旺”。一方面是航企业绩基本面的向好，另一方面是混改、“互联网+”、“一带一路”等改革催化剂带来的利好，对应历史上2007年与2010年航空板块曾分别高达80倍及40倍的PE，航空板块估值有进一步提升空间。

I. 大数据下财务分析思考

大数据下财务分析思考

大数据时代的到来为企业的发展提供了机遇，那么，财务分析如何进一步发展呢?以下是我整理的大数据下财务分析思考，希望对大家有所帮助。

大数据下财务分析思考 篇1

【摘要】

财务管理是企业管理的核心，随着互联网的普及，财务工作的内涵和外延不断扩展，如何适应科技发展，提升财务管理的效率和质量就成为企业必须考虑的问题。本文中，笔者就将从财务分析的发展历程和传统财务分析面临的主要问题入手，参考相关理论与文献，结合财务工作实际，对大数据时代下的财务分析具体策略展开研究。

【关键词】财务管理;大数据时代;财务分析

随着信息化时代的发展，云平台、物联网等新兴技术逐渐走入我们的生产与生活。大数据作为海量数据的处理技术，能够帮助人们快速实现数据的归集与分析，为管理者决策提供依据，对于财务管理意义重大。本文中，笔者主要从结果分析转向过程管控、单一分析转向多样性分析、阶段分析转向实时分析等方面对大数据时代下财务分析的发展方向进行研究，并提出一些做好财务分析工作的具体策略。

一、财务分析的发展历程

(一)手工处理阶段

早期，会计人员对数据的采集、存储、加工、传递都是依靠纸张和算盘等计算工具进行的，这种手工方式的处理需要阅读大量的会计资料，在整个过程中，会计人员很容易出现差错，除此之外，手工处理的效率也相对低下。

(二)计算机处理阶段

计算机问世后，财务数据的分析与处理效率得到极大提高，但借助计算机的财务分析也仅仅只是手工方式的模拟，即一种程序只能完成一项业务的分析，会计资料、信息的交换与分享仍主要经由光盘、软盘等存储介质。这一阶段，计算机处理的信息具有很大局限性，各部门对资料的决策参考不能实现充分交流，及时性和准确性有待进一步提升。

(三)网络处理阶段

互联网的普及使财务资料和信息能够借助网络进行处理和传递，会计实现了业务流程和信息流程的集成处理，彻底消除了以往“信息孤岛”的现象，极大提高了企业的信息共享性。但这一阶段对于数据的总结、归纳、提炼仍不够精确，数据的使用价值有待提高。

(四)大数据分析阶段

大数据分析是建立在云计算基础上的一项新型技术，大数据下的财务分析，数据的抽取与分析将更为便捷，数据的结构、内涵将更加复杂、多样，加之分析方法更加精确、更加智能，财务分析的时效性与决策参考价值都得到很大程度提升。

二、传统财务分析面临的问题

(一)以事后分析为主，对事前、事中管控不足

传统财务分析只能对已经发生的财务数据进行归集、处理，这时分析结果的实效性和有效性已经大大降低，既不利于企业财务管理的风险控制，也不利于企业的经营决策。加之，通货膨胀等宏观经济原因的影响，企业的资产会被低估，成本偏低，收益虚增的情况时有发生，这将对企业利润表与资产负债表的真实可靠性不利。

(二)以财务报表分析为主，对非财务资料的分析不足

传统财务分析主要参考财务报表，这使得财务分析的数据和结果均有局限性。一方面，企业固定资产折旧、对外投资核算以及存货发出计价等内容可以依据会计准则以及自身实际情况选择不同的会计处理方法，因此，数据的处理结果往往不具有可比性。另一方面，固定资产折旧年限、固定资产净残值率以及坏账准备金比例等受到会计人员主观影响的可能性较大，这些由估算得来的数值也会对财务分析产生一定影响。

(三)以结果为主，过程分析不足

大多数企业的财务分析仅将企业最终的利润作为分析重点，即过分注重经营结果，忽略了财务管理中的先进管理分析、非会计材料分析、资金链分析等过程分析，认为只要企业盈利了就表明经营状况良好。这种分析思路对于控制企业经营成本与风险不利，不能从根本上帮助提高企业投资产出比和资本运营能力。

(四)以应付外部监管、检查为主，参与企业管理与决策的功能不足

目前，大部分企业的财务分析工作只是为了应付外部检查而设置的，其在企业经营管理中的地位较低，不能参与企业的管理决策。此外，财务分析对应的外部检查项目种类较多，检查方式也多为制式表格，会计人员疲于应付填表，无法实现对数据和信息的细致分析。

三、大数据时代下财务分析的发展趋势

(一)由结果分析向过程分析

转变以销售业务为例，以往的财务分析主要针对终端的销售结果进行统计，进而实现对产品渠道、组织、数量、金额等内容的分析，但这种分析方式无法对产品销售进行溯源，只能根据结果进行定性判断，也就不能为决策提供准确参考。大数据时代下，后台人员能够对特殊信息进行采集、处理，还可对消费者评价、促销活动情况等中间数据与信息进行归集、分析，这对于企业及时调整经营策略，提高经营效率具有重要意义。

(二)由单一分析向多样性分析

转变要判断某个客户的经营状况，按照传统财务分析的思路分析其财务报表是不全面的，必须要有大量的财务数据和非财务数据支撑才能得到更精确的结论。在大数据时代下，财务分析要从以往的单一分析向多渠道信息分析转变，实现对数据内容的拓展，帮助企业更全面地了解自身经营情况。

(三)由阶段性分析向实时分析转变以往对终端信息的采集以及财务分析报告的出台多是定期的，这对于突发项目考虑不够全面，不利于企业的风险管控。在大数据时代下，个性化的策略和精细化的财务分析能够做到实时查询，信息能够通过网络及时传递，企业也能及时参考分析结果进行经营调整。

四、大数据时代下做好财务分析工作的具体策略

(一)提高财务分析人才素养大数据时代，财务分析将在企业管理中扮演更重要的角色，因此，财务人员要更深入地学习新的分析方法，提高自己使用新技术的能力，培养自身敏锐的判断力，积累财务分析的经验，树立大财务思维，重视大数据的开发和运用。

一方面，财务人员要苦练内功，具备扎实的会计业务能力，另一方面还要将视野扩大至决策分析与支持、信用管理、风险管理、作业成本管理等综合管理领域，提升自身财务大数据的处理能力和分析能力。

(二)制定清晰的财务分析战略

行业和企业不同，对于大数据的使用也会存在一定程度的差异，因此，企业要根据自身所处的行业特点与企业属性制定财务战略，构建适合自己的财务分析体系。

具体来讲，企业一方面要明确自身实际，确定自身业务量和信息量，并针对数据的规模确定财务分析的层次、结构以及配备的人员数量和目标结果;另一方面，财务分析战略的建构是一个宏大的工程，企业要制定中长期计划，逐步完成，不可盲目求大，要从IT架构等基础设施做起，逐步向各环节业务领域实现拓展。

(三)完善财务分析新系统的主要功能

首先，要实现大数据财务分析的灵活查询功能。企业要依据职能不同为各环节各部门分配不同权限，用户可查阅权限以内的相关数据，同时，还要进一步完善财务系统建设，筛选真正有价值的指标进行收集与处理，为企业决策提供更准确的参考内容。其次，要引入多维分析技术。

在实际过程中，财务人员面对的资料和数据往往较为复杂，这就需要我们引入多维分析处理技术，进一步整合数据源，提高指标计算的自动化程度，进而提升财务分析的综合性。最后，要引入人机交互的操作模式。大数据时代的财务分析系统要能够根据实际需要进行信息性质和范围的变动，方便财务人员及时进行人为调整，提高财务分析的适应性。

五、结语

总之，大数据时代的到来为企业的发展提供了机遇，作为企业管理核心部位的财务分析应主动适应时代，找准自身定位，做发展的引领者，广大财务人员要进一步创新工作方式，拓展财务分析的外延与内涵，使之成为企业决策、发展的智库。

【参考文献】

[1]涂子沛.大数据:正在到来的数据革命[J].广西师范大学出版社,2012(08)

[2]孟小峰,慈祥.大数据管理:概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展,2013(01)

[3]迟红梅.发挥财务分析在企业财务管理中的核心作用的研究[J].时代金融,2011(04)

[4]程平,王晓江.大数据、云会计时代的企业财务决策研究[J].会计之友,2015(02)

大数据下财务分析思考 篇2

摘要：

本文从企业的发展由来、中小企业财务管理所存在的问题出发，在列出了几个典型的问题后进行进一步的阐述。企业财务管理犹如企业的血液，要是血液出了问题，那么整体都会出现严重的问题。在深入揭示企业财务管理所存在的问题的同时，本文也给出了一些合理建议和对策供参考。

关键词：

中小企业；财务管理

1、引入背景

现代企业往往都有着很深远的历史，其发展与生产由当时的商品经济情况和生产力状况决定，在其发展的过程中，往往会产生很多的问题，如企业的发展方向该怎么选，企业的目标怎么定，企业的组织结构，企业管理模式，企业财务管理等等。对于企业来说，目标是导向，组织结构和管理模式是根基，而企业财务管理则是决定企业如何周转资金从而实现可持续发展的重要的一点。随着国家相关政策的出台，很多企业相应国家的号召，进行企业的现代企业制度的建设与改革，这在很大程度促进了企业的转型升级和提升，对于形成一个良好的市场经济有着重要的作用。企业财务管理自然而然也发生了很大的转变，从以往单一的财务管理模式到现在的复合型财务管理模式，任何事物都有两面性，企业财务管理模式的转变自然而然也带来了一些问题。去了解这些问题并且尝试提出解决这些问题方法显得尤为重要。

2、中小企业财务管理的问题

2.1内部财务管理没有主动权

有不少的中小企业几乎将自己的企业财务全权交给相应的会计事务所来打理，自己则不干涉其中，这就造成了在很大程度上企业对于自己财务状况的不了解不熟悉，被动地接受专门的会计事务所所出具的分析报告，对于分析报告也只是一般的了解了解下就不管了，只要企业是正盈利就放心，而不去深入了解这种正盈利究竟是短暂的还是长期的，是刚好处于长期正盈利的区间内还是刚好处于盈利与亏损的交界点，这些都是企业对于财务管理不负责任的态度。

2.2财务管理制度不完整

中小企业实力较差，往往没有大企业那种严格的科学的财务管理模式，有的也只是照搬其他企业的模式，不结合自己企业的实际情况，导致企业花了大量精力去管理企业，但是却适得其反，中小企业的财务体制大部分是单调的、没有科学性、不健全等等。

2.3资金使用不恰当

大部分企业认为攥在手里在钱越多企业越适合继续发展，其实这是不对的，企业这样将钱大把大把的放在手上会造成资金的周转困境，严重的甚至会导致持续生产的困难，企业资金比例配置不合理，固定资金多于流动资金或者流动资金多于固定资金的很多倍，导致企业需要流动资金的时候没有，需要固定资金的时候也没有，从而使得企业失去了很多发展的机会，严重的甚至会威胁到企业的发展。企业的赊销也是一个很显见的财务问题，欠的钱无法及时的还，借出去的钱因为没有具体的赊销制度而导致无法合适的收回，造成企业财务状况恶化。

2.4投资投机化

中小企业主要是靠私人老板来决策企业的发展，缺乏健全科学有效的管理决策制度，很多老板看着别人投资这个他也跟着投资，不结合自己企业的具体情况，受投机心理的驱使，往暂时的社会热点区投资，其结果可能导致企业破产。因为这样会使得企业的钱使用不合理，加上前面所述的企业本来就资金周转不合理，就是在这种不合理的情况下，企业一步一步走向了衰退，直至消失。

3、应对策略及建议

3.1内部管理主动化

中小企业应该直接掌握企业的主动权，建立健全财务部门，增强其解决财务问题的能力，财务部门要不断地进行培训工作，定期召开报告大会，可以效仿专业的会计师事务所的管理制度，但是不能照搬，要符合自身企业的发展情况来进一步制定适合企业发展的财务方案。

3.2健全企业财务管理制度

首先，中小企业应该按照科学的方法并且结合企业自身的实际来制定适合本企业发展的企业财务管理制度，决不可照搬他人的，各部门加强协作，从小部门到大部门，都应该做到遵纪守法，企业的发展方向符合市场规律，各财务人员要做好接受专业培训工作，将学习的知识和工作的实践结合起来，在干中学学中干，在内部建立好牵制制度，经办、审批、财物保管等人员的职责与权限要有明确的规定，不能越位行事，做好自己的事情，目光要长远，决不可因为眼前的些许利益而放弃长远的利益，对企业要负责。其次，企业要建立合理的审计制度，因为合理的内部审计制度能够确保企业合理运行的规范性，监督企业财产的安全、完整和使用，确保企业在进行目标的制定和企业重大问题的决策时，有良有效的行事程序，从而有较好的抗风险性。同时要有自己的财务指标，当财务状况偏离财务指标的时候，相关人员要做出调整。

3.3合理配置资金

企业对于资金的配置问题，应该做到客观、合理，要以资金运用效益、效率为导向，发挥企业整体优势，将有限的资金投入在合适的地方，并建立良好的制度来评价和分析资金使用情况，抓住关键环节解决所产生的问题，提高资金利用效率。

3.4投资要符合规范

企业的老板应该多元化投资，即将资金投资在很多不相同的领域，从而减少非系统性风险给企业带来的不必要的损失，投资周期也应该按照企业具体发展情况来确定，既要有长期投资也要有短期投资。同时，投资应该分为对内投资和对外投资，要设立相关领域投资负责人，负责人必须熟悉该领域的特点以及投资的风险性，有相关的投资经验，管理技能，不能随便选择无关人员负责该投资项目，投资还要符合相关法律法规的规定，不能做违反的事情。

4、结语

综上所述，企业财务管理应该规范且适合企业发展，随着市场开放程度的放大，企业必然面临很多机遇与挑战，财务人员要做好应对挑战的准备，为公司创造更多的财富是财务管理人员的首要职责，企业管理人员要用长远的眼光思考问题，正确发展观念则是一个很重要的要素，没有正确的发展观念，企业很难在经济全球化下生存下来，各企业要做好财务管理人员的培训工作，使得他们能够更加专业更加敬业的为企业做贡献，为企业创造更大的财富。

参考文献

[1]袁满.中小企业财务管理的发展与创新[J].中国商论,2011(23).

[2]文逢博,裴更生,高蕾.中小企业财务管理存在的问题及对策[J].河北大学学报(哲学社会科学版),2010(4).

大数据下财务分析思考 篇3

摘要：

从某种程度上看，财务外包服务，这是金融服务外包企业的重要组成部分。现阶段，我国很多的财务外包企业还是处于初步发展的阶段，其缺陷较为明显，例如，业务单一、人员规模较小和专业水准不高等方面的问题，上述的因素必然会影响我国财务外包企业的稳步发展。为此，本文便以“大数据背景下的财务外包企业发展趋势”为题，深入研究我国财务外包企业在发展过程中所存在的问题，并提出具有针对性的措施，从而更好地推动我国财务外包企业的发展。

关键词：

大数据；财务外包；问题；应用

现阶段，现代企业要想更好地在市场竞争中获得有利的地位，这就必须要不断自身的管理水平。同时，我们还要根据时代发展的潮流，逐步财务外包企业的管理。当然，在财务外包企业的内部管理中，需要加强财务管理，这是因为财务管理的工作质量水平将会直接影响到企业的总体发展及市场竞争的有效性。在大数据的背景下，财务外包企业在财务管理方面面临着巨大的挑战，需要不断加强工作和研究力度，尽力寻找全新的管理思路和具体的手段，从而推动财务外包企业的稳步发展。

一、大数据下的数据特点

在大数据背景下，数据、信息和资料，这是现代企业管理工作所必须依赖的内容。而且，现代企业对数据信息的重视程度大大超出了前期的内容。若是不重视数据信息的利用，必然会影响到财务外包企业的快速发展。但是，从目前的情况来看，现阶段简单的数据信息处理与大数据背景下的数据处理还是存在诸多的差距，若是运用一些简单的手段来处理财务问题，显然是无法适应当前大数据背景下的数据利用，以及处理技术的需求。为此，我们想要不断提升大数据背景下财务外包企业的管理水平，这就需要加强大数据背景下的各个数据的处理和应用水平。从某种程度上看，大数据，也就是庞大的数据处理，在数据时代，一般的数据存储介质都是为磁盘、光碟等，在容量和体积上也是以M为单位。可是，近年来数据体积的不断增大，传统的数据单位逐渐变为G和T。而且，在大数据时代下，数据产生的速度较快，且体量也是非常大的，所以，这样就让我们在数据的处理和提炼方面面临着巨大的问题。当然，数据产生量的不断增加，同样也会造成各种数据的杂糅，极大地降低了数据价值的密度。例如，在视频监控的过程中需要进行数据的提取，这既需要进行长达数小时或者是十几个小时的录制和查找，这样就给数据的信息处理工作带来了极大的麻烦。除此之外，虽然说大数据背景下的数据处理呈现出体量巨大、价值密度较低等方面的特点，但是在大数据背景下，其对数据信息的处理要求更为严格。更为重要的是，在物联网、云计算以及PC端的不断发展情况下，财务外包企业必须要不断提升大数据的处理速度，才能更好地实现管理技术的发展。

二、我国财务外包企业的.发展现状分析

从目前来看，我国的财务外包企业企业的业务开展时间较晚，发展也较为缓慢。而且，从财务外包服务企业来看，虽然说国内的财务外包服务业务的企业数量较少，基本上集中在外资企业和中小型企业。而且，我国的财务外包企业的主营业务便集中在传统的会计核算业务，例如，往来账业务出纳服务外包业务、代理纳税申报业务等，而这些传统的业务与会计师事务所、会计代理记账公司、税务师事务所的业务基本重合，难以发挥出财务外包企业自身的特性。同时，从人员的层次上看，我国的财务外包企业的人员素质不高，且人才的学历基本集中在大专水平，所以造成财务外包企业从业人员的待遇偏低，公司人才的流动性较大。在财务外包公司的发展规模上看，我国专业化的财务外包公司的人数基本都是在300人左右。而且，更为重要的是，我国的财务外包公司的业务集中在国内，没有涉及国际财务外包的相关业务。

三、“大数据”背景下对我国财务外包企业的发展影响

从某种程度上看，“大数据”，其主要是利用IT技术来建立相应的数据仓库，并提供和建立数据安全服务，进一步挖掘数据中潜在的商业利益信息，并对其进行商业化的数据分析，以此来获得相应的商业价值。同时，在大数据的背景下，将会直接影响到我国财务外包企业的发展方向。我国财务外包公司只能通过大量的财务数据来进行分析，并挖掘其中重要的信息，从而为客户制定出科学高效的财务数据解决方案，从而达到服务企业的目标。在另外一方面，在大数据时代下，其相关的技术，可以挖掘财务外包公司的数据整理和分析的能力，从而便于将传统的财务外包业务转化成更加具有现代化的会计核算业务，同时，还需要切实帮助财务外包企业领导人更加关注企业的财务数据价值，为财务外包公司的战略目标实现打下坚实的基础。我国财务外包公司在大数据时代的影响下，将会制定出严格高效的战略规划。而且，财务外包公司的业务将不会局限传统的业务核算。而随着我国财务外包企业和发包企业之间的联系，我国财务外包企业将会逐渐演变成为财务管理咨询的业务提供商，并将企业的财务预算管理、信息系统设计研发以及公司的财务战术实施等方面的业务纳入到财务外包企业当中去。最后，受到“大数据”的影响，我国财务外包企业将会掌握大量的企业财务数据信息，在保护企业的信息情况下，我国财务外包企业将会进一步拓展自身的业务。例如，可以利用行业企业的对比数据进行分析，从而为银行贷款提供相应的盈利标准业务，或者是可以为公司担保财务调查服务，还可以为客户提供相应的市场需求信息和金融产品设计理念等方面的信息。

四、加强“大数据”背景下财务外包企业的管理措施

从上述的分析中，我们可以知道，财务外包企业受到“大数据”的影响，财务外包企业在数据收集和处理方面面临全新的问题和特点。为了能够更好地加强数据的收集和整理，将各项财务外包业务从被动到主动的转变，这就需要在财务外包企业的数据信息工作下功夫。不断转变财务外包企业的工作思路，进一步改革管理手段，从而打造全新的管理平台。通过这些方面，才能更好地推动我国财务外包企业的全面发展。

1.灵活地运用财务外包的专业化优势

为了更好地推动大数据背景下财务外包企业的发展，这就需要充分发挥财务外包企业的第三方专业化优势。在当前混合所有制企业下，我们必须要建立公开透明的财务信息体系，以此来扭转财务外包企业信息舞弊的现象，进一步强化财务外包企业的改革。从当前的财务外包企业的发展情况来看，由于缺乏科学高效的财务管理工具，财务外包的委派制度难以起到实质性的效果。为此，我们可以充分发挥好财务外包自身的专业有数，逐步降低企业财务部门的成本，以此来改变财务外包企业内部控制不足的情况，以此来保障财务外包企业自身的资金安全。

2.注重财务外包企业的人才培养

为了能够解决我国财务外包公司专业人才缺乏的问题，这就需要政府、高校以及财务外包企业三者之间形成外包人才培养的机制，只有通过这种方式，才能更好地推动大数据背景下财务外包企业的稳健发展。例如，北京中关村国际孵化软件协会提出了“创新梯队工程”项目，并进一步吸引了更多的人才进入外包企业，同时将财务外包企业与大学生之间进行双向选择，并委派专业导师进入大学生开设相应的选修课，这样就可以让这些大学生直接进入到外包企业工作。最后，我们还要进一步加强财务外包企业的素质选拨，并且根据财务外包企业自身的发展情况制定科学高效的人才培养模式，以此为财务外包企业提供更加专业化的人才。当然，除了要进一步加强我国财务外包企业在职人员的培养外，还需要推行订单式的人才培养模式，以此加强我国财务外包企业的发展。

五、结语

总的来说，在大数据时代下，我国财务外包企业必须要充分发挥数据信息的作用，注重数据的挖掘和分析工作，并能够我财务外包企业提供一系列的财务信息解决方案，不断提升自身的核心竞争力，才能稳步推动我国财务外包企业的发展。同时，还要不断积极参与国际财务外包业务，全面提升我国财务外包企业的业务水平。

参考文献：

[1]王棣华,于婷.财务外包本土化[J].新理财,2011(07).

[2]任秀梅,柳金叶.财务外包风险管理研究[J].中国管理信息化,2010(15).

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J. 大数据助力保险创新 航空延误险晚点也能买

大数据助力保险创新 航空延误险晚点也能买

保险产品又出了新花样。12月24日，蚂蚁金服推出航空延误险“晚点乐”。按预测起飞时间计算，每晚1分钟赔2元，赔付上限为120元。与传统航空延误险不同的是，“晚点乐”将大数据综合运用到了产品开发和设计中，最大的卖点在于，即使航班已经晚点，乘客仍可投保。
《每日经济新闻》记者注意到，随着互联网保险行业的不断发展，互联网大数据越来越受到各方重视，利用其实现精准定位、产品营销和客户管理等业务操作似乎已成为一种趋势。
对此，有业内人士指出，大数据丰富了保险产品的场景，并提升了传统环节的效率，在与互联网的结合中，大数据将继续深入互联网保险的设计、运营过程当中，解决用户痛点。
大数据定位用户需求
近期，互联网领域涌现了数款运用大数据技术的保险产品。比如，蚂蚁金服新上线的航空延误险产品“晚点乐”。同时，大数据也给传统保险企业提供了新的发展思路，已经渗透到险企产品的开发、设计等环节。
“互联网技术不仅能够获取大量的数据，而且数据维度也更加丰富，实时性更强，准确度更高。”蚂蚁金服副总裁、蚂蚁金服保险事业部总经理尹铭介绍道，互联网技术能够帮助保险精算更“聪明”地定价，从而推出更多用户能够承受，保险公司能够盈利的保险产品。
业内分析人士表示，在大数据背景下，通过对用户网络消费的数额、职业、学历、搜索关键词、购物习惯、流览记录和兴趣爱好等数据的分析，可在保险产品销售中实现需求定向、偏好定向，真正做到精准化、个性化营销。
中国互联网金融青年会秘书长高震东在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，大数据对保险产品的改变是比较大的，通过大数据能够将若干不相关的场景结合在一起，并在某个场景上面形成一个闭环，从而得到更确切的用户数据和需求。
两方面改变互联网保险
数据显示，2014年互联网保险保费收入858.9亿元，占总保费收入的比例达到4.2%，同比增长195%。
对此，曲速资本研究报告指出，随着互联网保险渗透率的提高，互联网对保险产品设计的影响将进一步加深。另外，有业内人士表示，大数据已经成为当下开发、设计互联网保险产品必不可少的一个环节，未来大数据将运用到更广泛的领域，帮助险企开发新险种。
在高震东看来，大数据将从两个方面给互联网保险带来改变。第一，保险开发的场景将更加多元化，大数据会跳出固定的单一化场景，让保险产品的场景更细致化、需求更多元化；第二，大数据将提高保险运营效率。
尹铭则指出，个人保险将深度互联网化，这也会是保险业的一个趋势。通过互联网，保险企业能直接地找到用户，提供简单、便捷、贴心的服务，而这些都离不开大数据。