埃森哲大数据报告

❶ 如何分析行业大数据

题主所说的分析行业大数据，在我的理解就是，利用行业的数据，制作相关的数据分析报告。从而，最大程度的为企业主带来营销启示，并支持他们的战略决策。那，数据分析报告究竟应该如何制作呢？

3）相关建议

如果要做好一份报告，精髓其实就在于数据分析的框架搭建。我们需要在平时学习过程中，多学习体会别人的好的框架、，然后多总结，多模仿，最终掌握一些数据分析的套路。

希望这样的解答，可以解决你的疑惑，让你有所收获。

❷ 数据安全有哪些案例

“大数据时代，在充分挖掘和发挥大数据价值同时，解决好数据安全与个人信息保护等问题刻不容缓。”中国互联网协会副秘书长石现升在贵阳参会时指出。

员工监守自盗数亿条用户信息

今年初，公安部破获了一起特大窃取贩卖公民个人信息案。

被窃取的用户信息主要涉及交通、物流、医疗、社交和银行等领域数亿条，随后这些用户个人信息被通过各种方式在网络黑市进行贩卖。警方发现，幕后主要犯罪嫌疑人是发生信息泄漏的这家公司员工。

业内数据安全专家评价称，这起案件泄露数亿条公民个人信息，其中主要问题，就在于内部数据安全管理缺陷。

国外情况也不容乐观。2016年9月22日，全球互联网巨头雅虎证实，在2014年至少有5亿用户的账户信息被人窃取。窃取的内容涉及用户姓名、电子邮箱、电话号码、出生日期和部分登陆密码。

企业数据信息泄露后，很容易被不法分子用于网络黑灰产运作牟利，内中危害轻则窃财重则取命，去年8月，山东高考生徐玉玉被电信诈骗9900元学费致死案等数据安全事件，就可见一斑。
去年7月，微软Window10也因未遵守欧盟“安全港”法规，过度搜集用户数据而遭到法国数据保护监管机构CNIL的发函警告。

上海社会科学院互联网研究中心发布的《报告》指出，随着数据资源商业价值凸显，针对数据的攻击、窃取、滥用和劫持等活动持续泛滥，并呈现出产业化、高科技化和跨国化等特性，对国家和数据生态治理水平，以及组织的数据安全能力都提出了全新挑战。

当前，重要商业网站海量用户数据是企业核心资产，也是民间黑客甚至国家级攻击的重要对象，重点企业数据安全管理更是面临严峻压力。

企业、组织机构等如何提升自身数据安全能力？

企业机构亟待提升数据安全管理能力

“大数据安全威胁渗透在数据生产、流通和消费等大数据产业的各个环节，包括数据源、大数据加工平台和大数据分析服务等环节的各类主体都是威胁源。”上海社科院信息所主任惠志斌向记者分析称，大数据安全事件风险成因复杂交织，既有外部攻击，也有内部泄密，既有技术漏洞，也有管理缺陷，既有新技术新模式触发的新风险，也有传统安全问题的持续触发。

5月27日，中国互联网协会副秘书长石现升称，互联网日益成为经济社会运行基础，网络数据安全意识、能力和保护手段正面临新挑战。

今年6月1日即将施行的《网络安全法》针对企业机构泄露数据的相关问题，重点做了强调。法案要求各类组织应切实承担保障数据安全的责任，即保密性、完整性和可用性。另外需保障个人对其个人信息的安全可控。

石现升介绍，实际早在2015年国务院就发布过《促进大数据发展行动纲要》，就明确要“健全大数据安全保障体系”、“强化安全支撑，提升基础设施关键设备安全可靠水平”。

“目前，很多企业和机构还并不知道该如何提升自己的数据安全管理能力，也不知道依据什么标准作为衡量。”一位业内人士分析称，问题的症结在于国内数据安全管理尚处起步阶段，很多企业机构都没有设立数据安全评估体系，或者没有完整的评估参考标准。

“大数据安全能力成熟度模型”已提国标申请

数博会期间，记者从“大数据安全产业实践高峰论坛”上了解到，为解决此问题，全国信息安全标准化技术委员会等职能部门与数据安全领域的标准化专家学者和产业代表企业协同，着手制定一套用于组织机构数据安全能力的评估标准——《大数据安全能力成熟度模型》，该标准是基于阿里巴巴提出的数据安全成熟度模型（Data Security Maturity Model, DSMM）进行制订。

阿里巴巴集团安全部总监郑斌介绍DSMM。

作为此标准项目的牵头起草方，阿里巴巴集团安全部总监郑斌介绍说，该标准是阿里巴巴基于自身数据安全管理实践经验成果DSMM拟定初稿，旨在与同行业分享阿里经验，提升行业整体安全能力。

“互联网用户的信息安全从来都不是某一家公司企业的事。”郑斌称，《大数据安全能力成熟度模型》的制订还由中国电子技术标准化研究院、国家信息安全工程技术研究中心、中国信息安全测评中心、公安三所、清华大学和阿里云计算有限公司等业内权威数据安全机构、学术单位企业等共同合作提出意见。

❸ 埃森哲什么水平能进

埃森哲（Accenture）注册成立于爱尔兰，是全球上市咨询公司之一和《财富》世界500强公司之一（2019年排名298位），为客户提供战略、咨询、数字、技术和运营服务及解决方案。埃森哲已经连续七年蝉联“2020全球IT战略咨询公司”和“2020全球IT运营咨询公司”榜首，堪称IT咨询领域的霸主。

埃森哲的咨询业务分为Accenture Consulting（AC）和Accenture Strategy（AS）两大部门。AC内部又包含consulting analyst 和 technology analyst两种职位，其中，technology analyst的工作会更加偏向技术解决方案，一般是与CRM、SAP系统相关的项目，但在招聘时并不要求IT专业背景。

AS内部也会分为战略（Strategy）和实施（Implementation）团队，通常，AS招聘的规模较少，背景要求较高。

❹ 大数据对财务共享中心的影响

大数据对财务共享中心的影响？财务共享服务：大数据带来大价值
当下，财务共享服务行业正以每年10%-15%的速度增长着。
作为财务职能的未来交付模式，财务共享服务让越来越多的企业开始规划和建设自己的财务共享服务中心，以促进财务职能转型、提升企业整体价值。
有报告指出，中国已有近半大型企业实施了财务共享服务这一管理模式。近日，在特许公认会计师公会（ACCA）举办的“财务共享服务发展研讨会”上，业内人士就相关问题进行了探讨。

提升企业效率
共享服务发展到今天已有20多年的历史。如今，全世界有40万名从业者在共享服务领域内工作，其产业总值超过1000亿美元。
越来越多的企业管理者认识到，应用财务共享服务模式、借助流程标准化，可以显著地降低成本、提升效率，解放出更多财务人员从事更高附加值的工作，从而促进财务职能转型，提升企业整体价值。这是ACCA与德勤会计师事务所在2013年联合发布的《中国企业财务共享服务现状和展望调查报告》所显示的。
ACCA全球共享服务发展总监大卫·汉德表示，“财务共享服务中心具有目的清晰、流程标准、信息透明、执行速度快、操作灵活、易于管理等特点，是企业探寻长远发展的必修课。同时，它对企业人员素质、基础架构搭建、企业内部沟通等方面也提出了更高的要求。”中兴通讯在国内是比较早开始实施财务共享服务的企业。“我们在财务共享服务流程中经历了初创期，包括业务重组、专业分工、流程梳理、系统优化等流程；中期的基础业务不断创新，业务不断向前端拓展；再到现在的海外拓展阶段，这是一个完整的企业转型推新的历程。”中兴通讯云服务有限公司财务云总经理陈东升说。
但他同时提醒说，财务共享中心模式不一定适合每一个企业，企业需要根据自身情况，结合企业发展战略，慎重选择，力求找到一条适合自己的提升运营效率、提升财务部门地位、提升企业风险防控能力的道路。
大卫·汉德也提示那些计划实施或正在实施财务共享服务的管理者，“不要过分追求速度和包罗万象。事实证明，很多企业的共享服务项目正是因此而失败。”
人员素质多元化
财务共享服务行业的快速发展，使得实施这种新兴管理模式 的企业，对财务人员提出了更高的要求。于是，如何助力企业财务成长和价值提升、拥有全面而广泛的财会技能是财务人员面临的新挑战。
就如何培养财务共享相关人才，与会嘉宾分享了各自的看法。
陈东升认为，随着经济发展，很多财务的基础工作将被信息化所取代。财务人员应该融入更多的领域。财会教育的方向或许会发生根本性的改变。的确，拥有综合素质和专业技能的结合体，是企业最欢迎的员工。
“共享服务需要平台，而企业资源计划（ERP）就是这样的平台，学校应该开设ERP等相关课程。
这样，学生参加工作后上手更快，更容易成为复合型人才。”埃森哲大连共享服务中心总监赵文君说。
共享服务中心带来的直接影响之一就是财务信息化，积累大数据、创造大价值，从而实现从数据“以存为主”到“以用为主”的转变。
在这个过程中，需要非财务人员与财务人员的知识融合。财务人员素质多元化成为一种必备的要素。
设立共享中心等同于裁员 吗？安永会计师事务所全球共享服务中心财务总监朱歌驳斥了这一误读。他认为，企业成立共享中心绝不是减成本，更不是裁员。其最终目标是实现效率的提升，是为管理层进行决策提供依据。
其实，财务共享背后的标准化和效率的提升才是企业更为看重的。对于财务共享服务，朱歌坚定地认为，“这是一个朝阳行业，是未来发展的趋势，是有再多困难也要去做的一件事情。”赵文君则表示，未来的财务人员不仅要具备基础的业务分析能力，还须具备统筹全局的战略性思维。随着埃森哲财务共享业务的不断扩大和地域的拓宽，对财务人才的招聘会更多地考虑其拥有的专业财务资质、国际视野和沟通能力。
“鸡蛋，从外部打破是一种食物，从内部打破则诞生了一个崭新的生命。”ACCA北京代表处首席代表于翔天形象地说，财务共享服务模式是真正来自于企业自身变革的需要，诞生于企业内部发展的动力。这赋予了它一个充满活力的未来。

❺ 十大数据分析职业趋势

十大数据分析职业趋势

与大数据概念知名度和企业热情形成对比的是：大数据正面临全球性的人才荒。企业对新型大数据分析和预测技术人才的热情和需求正在超过传统的商业智能和信息管理人才。

无论是数据分析的新手还是老鸟，都需要对大数据引发的数据分析职业革命做好充分的准备，以下是Information Week根据一次大数据企业应用调查总结的大数据分析职业十大趋势：

一、薪酬持续增长

BI、分析和信息管理专业人士的薪水过去三年增长速度超过行业平均水平，管理职务的薪水排名在IW的23个IT职业大类收入调查报告中排名高居第四。

二、大数据人才供不应求

根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。

三、企业寻求大数据外包

在信息周刊的大数据企业应用调查中，660家受访企业倾向外包其大数据工作。其中25%的企业表示愿意外包给美国或者海外企业；17%的企业表示仅会考虑外包给美国企业；22%的企业表示将完全离岸外包给海外企业。

四、大数据人才出现代沟

根据埃森哲分析总监Stacy Blanchard的报告，新老两代BI、数据分析和信息管理人才在理念上存在加大差异，年轻的新一代数据分析人才更加开放，倾向使用开源工具和云计算，热衷最新技术工具和认证，但是Blanchard也警告企业，这些年轻的数据人才对企业的忠诚度更低，而且更加敏感，对工作环境更加挑剔。“如果他们不能与其他员工很好地协作，他们将无法了解数据分析结果对整个企业业务的影响。”

五、数据分析人才需要更多培训

在信息周刊的调查显示BI、数据分析和信息管理人才认为技术培训、认证课程和统计/分析培训是最重要的三种培训课程选择。有趣的是，数据分析人才对财务、营销等商务技能课程的兴趣远高于其他IT专业人士。

六、数据专家更多担任业务角色

相比其他IT员工，BI、分析和信息管理专家承担非IT任务的可能性远高于其他IT员工。

七、企业需要大数据科学家

企业需要的数据人才大致分为几类，主要包括产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域。产品分析是指通过算法来测试新产品的有效性，是一个相对较新的领域。在安全和风险分析方面，数据科学家们知道需要收集哪些数据、如何进行快速分析，并最终通过分析信息来有效遏制网络入侵或抓住网络罪犯。参考阅读：企业需要什么样的数据科学家

八、教育界对大数据人才短缺做出回应

如今企业寻找一位懂R统计语言编程或mapRece编程的人才非常困难，大多只能从Google、Yahoo和微软等公司挖人。但是美国的大学已经做出调整，包括卡内基梅隆大学、加州理工州立大学、加州大学伯克利分校等大学都纷纷推出了机器学习课程。

九、数据分析工作的职业满意度更高

相比其他IT员工，BI、分析和信息管理人才对职业的满意度更高，同时也面临更高的挑战。

十、传统数据分析人才面临转型

传统的BI和信息管理老兵薪水一般都很高，但是为了延长职业生涯，他们必须开始拥抱和学习面向未来的数据分析技能，包括大数据平台、非结构化信息管理、文本分析技术、高级分析等。

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