大数据思考

① 大数据应用方向思考

大数据应用方向思考
一、警惕大数据过热
1.1过热产生盲目性
国内大数据的宣传早已过热，很多区县级政府也在考虑成立大数据局，政府对大数据热几乎没有抵抗力，企业没有紧跟就对了，在大数据高潮中反省政府的大数据行为、冷静一下头脑是有益的，毕竟大数据应用是一个经济问题，一窝蜂地大数据会使人犯“大炼钢铁”一类的错误。
1.2大数据应用效益存在问题
大数据最积极的推动者是政府，但是政府工作如何从大数据应用中获益一直没有清晰的答案，有效的大数据应用集中于互联网企业和金融领域并非政府工作，迄今一本像样的政府大数据应用案例都编写不出来，这种情况下推力政府大数据应用会带有很大的盲目性，这是技术导向而不是问题导向，技术导向必然会造成浪费。
1.3大数据不是包治百病的神药
现在对大数据的宣传已经远远胜过对城市问题的探讨，问题还没搞清药方就先开出来了，大数据药方再灵也不可能解决自己都没有诊断清楚的问题。任何技术都有其长处和短处，大数据也是一样，都有其能解决与不能解决的问题，各地政府首先要明确要问题是什么，然后再审视大数据技术能否发挥作用，不能反过来先定大数据再去找问题，政府工作明确目标永远比搞清技术更重要。
二、大数据源自互联网的推动
2.1大数据是如何产生的?
任何有社会影响力的新名词都不是望文生义可以解释的，这些名词都被赋予了成语含义，“大数据”便是其一。历史上超大规模的数据很多却不被称为大数据，是因为单纯数据量增长并没有形成巨大社会影响力。
大数据概念是大的数据量与现代信息技术环境相结合涌现的结果，因此引发了巨大的效益机会，“大数据”一词的发明与宣传是为了抓住这个新机会。
2.2没有互联网便没有大数据
任何资源的价值展现都离不开特定的环境，互联网前的海量数据因缺少规模化的社会应用而不为人们重视，互联网创造了大数据应用的规模化环境，大数据应用成功的案例大都是在互联网上发生的，互联网业务提供了数据，互联网企业开发了处理软件，互联网企业的创新带来了大数据应用的活跃，没有互联网便没有今天的大数据产业。
2.3大数据是“大智移云物”的共同产物
如果没有汽车与高速公路石油产业不会那么重要，同样，没有互联网、云计算、物联网、移动终端与人工智能组合的环境大数据也没那么重要。大数据的价值并非与生俱来而是应用创新之结果，价值是由技术组合创新涌现出来的。离开环境的支持大数据毫无价值，就像离开了身体的手不再有手的功能一样。
三、传统大数据思维局限于支持决策
3.1传统的大数据应用理念
人们对事物的想象力很容易受所用词汇的暗示，“大数据”容易暗示人们关注数据规模而忽略信息技术背境的巨大变化所涌现的新机会。政府官员的工作经历很容易把大数据应用想象为只是统计应用在数量上的升级，大数据的作用是提取信息，信息的作用是改进决策，数据多意味着信息多，信息越多决策就越准确。在不少干部的理解中，部门数据整合起来就是大数据。
3.2两种数据使用方向：支持决策与支持操作
在政府的工作中，数据对领导层的作用主要是改进决策，但基层工作人员不需要决策，数据是用来直接操作的。政府公共服务业务主要是操作问题，服务是规范的数据处理，基层工作人员只是按章办事不需要决策分析。使用信息技术是为了提高操作服务的效率。发改委等十部门提出的“一号一窗一网”的服务要求所要解决的只是提高操作的效率。改进决策与改进操作是大数据两种不同的使用方向。
3.3专家(人脑)与系统(电脑)使用大数据的特点
支持决策的数据应用是面向专家(包括领导)的，专家需要从数据中提取信息，以信息支持决策，从数据中领悟信息是人脑独有的本领，但不同人信息领悟力并不一致，同样的数据不同人领悟的信息不同，对决策的影响也不同，应用结果的不确定性是专家使用大数据的特点。。
支持操作的数据应用不能有不确定性，操作系统的数据应用是由系统控制的，操作按确定的规则进行，没有自由量裁的可能，数据应用结果由软件决定，这种应用是电脑在使用数据，电脑不懂信息只会严格依数据操作，这种使用数据的模式保证了大规模业务行为的一致性。
3.4政府不能忽略操作型大数据应用
政府工作存在着两种大数据应用：支持决策与支持操作，但是在多数政府官员只想着大数据支持决策而想不到改进服务操作更有效益。大部分的政府服务的精细化改进并不是决策层次上改进，而是操作层次上的改进，政府提出的“一号一窗一网”式服务关键是提高操作的效率，实践证明操作的优化的改进空间更大，大数据在提高政府决策水平上的成效往往不如提高操作效率成效明显。
四、大数据决策的局限性
4.1大数据小数据的不同来源
以数据量来划分大数据与小数据会忽略两种数据更实质的差别，从数据产生的过程看，小数据是经人触摸过的数据，包括人工填报或更新、核对等。大数据是机器自动记录的、未经人触摸过数据。
小数据来自业务流程中的人工填报、统计调查等渠道，统计调查是可以根据决策信息的需要专门设计的，为降低成本统计经常采用抽样调查的方法。
大数据来自自动化业务运行的副产品，出于成本的考虑，政府不大可能专为收集信息而设计大数据收集链，为决策服务大数据只能利用业务系统产生的数据副产品，大数据的收集成本是由业务系统承担的。大数据的来源受到业务系统种类的限制，不是所有的信息需求都能找到恰当的数据源。
4.2大数据适合小决策而不适合大决策
大数据适合在狭窄范围内对具体事务决策而不适合于大范围的决策。因为大数据的形成包含着先天的局限性，很多影响重大决策的信息恰恰是无法数字化的，例如国内外形势、技术创新、队伍士气、重大事件(类似美国9.11事件)都无法数字化，可数字化的现象只是小部分，以为靠数据决策就能更全面也是一种误解。政府重大决策需要考虑各方面的平衡，局部领域的大数据仅适合局部领域的决策，不适合面向全局的政府决策，精细化与全面性是不可得兼的。
4.3改进政府操作的大数据应用
政府的大数据应用不能只关注决策应用，改进操作的大数据应用往往能够获得更好的效益。政府对公众的服务主要使用的还是以小数据为中心的数据库，但是融入现场服务数据的应用可以将服务提高到大数据的层次上并增加智能化的应用。对政府基层工作人员的支持现场化、连机化，通过云平台与实时通信能显著提高一线人员的工作效率，是提高政府基层服务的智能化的重要措施，以改进服务操作效率的智能大数据应用会有更大的成效。
五、没有人脑参与系统才能高效与智能
5.1人脑使用数据模式的效率制约
为人脑决策使用的大数据应用模式存在两点不足：一是效率上不去，大数据分析结果一旦交付大数据应用就结束了，无法形成连续服务型业务，信息的进一步应用是领导的事情，与大数据处理无关了，人脑决策的慢节奏抵消了大数据快处理的价值。
其次是大数据信息决策的效果的不确定性，决策质量与领导人的知识、思维方式、决策风格密切相关，决策效果又与执行团队的能力相关，涉及的不确定因素太多。人脑使用数据的模式无法实现数据应用效果的确定性。
5.2电脑使用数据模式的效率优势
电脑使用数据的模式排除了人脑的参与，系统完全是由事先编写的软件直接处理数据，排除了人脑介入有两点好处：一是运行速度快，信息技术的速度优势得以充分发挥;二是保证了结果的确定性，系统的行为是可预测的，这将有利于系统可成为可组合、可叠加的功能模块，能够被集成为更复杂的系统。
5.3智能大数据应用可形成连续性业务
排除人脑参与的数据应用模式是信息技术的自动化应用，这种模式可综合使用各种技术资源(包括云平台、物联网、移动终端、人工智能等等)建立高速、流畅连续型服务，进入智能服务的新阶段，常见的互联网搜索、电子商务、移动支付、摩拜单车、蚂蚁金服无一不是这类的智能大数据应用，这种持续的智能大数据服务更受公众欢迎、社会影响力也更大。
六、智能大数据应用的发展空间
6.1所有的智能应用都是大数据应用
大数据是机器与机器对话的语言，只有机器与机器的高速对话才能产生如此规模的大数据。物联网、云平台、宽带网、移动终端等设施要发挥作用都要依赖机器与机器的对话，随着信息技术的大发展，机器与机器的对话速度越来越快、范围越来越广、规模越来越大，系统也越来越智能化，所有的智能数据应用都属于大数据的应用范围。
6.2智能化的作用是提高执行的效果
虽然大数据可以用于改进决策，但智能化的目标是提高执行的效果。计算机系统的作用是使规范性、可重复的工作做的更快。对于需要创造性的、非重复性的工作信息技术是依然无能为力的，人们发现几十年来计算机对于人脑决策能力的提高始终不大，智能化应用机会还是集中在对规范业务的改进，规范业务是确定性的服务，远比充满不确定性的决策业务更能让计算机发挥作用。
6.3操作型大数据应用的智能化趋势
以提高执行效率为目标的大数据应用将向智能化发展，以互联网为基层的现代信息技术的大发展已经为服务的智能化创造力良好的条件，早期由于通信与网络能力的限制只能在一台设备上存储自动处理系统被称为自动化处理阶段，今天自动处理系统可以综合应用网络通信、云平台数据与软件、物联网感知数据与机器学习来实现更有效的自动管理，则被称为智能化服务阶段，排除了人脑参与的大数据应用进入智能化服务没有任何障碍，大数据应用智能化成为必然趋势。
七、智能大数据应用的活力
7.1 鲜活的数据
智能化应用中的大数据资源与信息决策中的数据资源的重大不同在于前者是动态形成的，其数据环境是不断变化、不断更新的，很多数据是在运行中自动生成的，数据资源与智能系统共生，这种数据资源很难转让，数据与服务系统是统一的生命体不能单独存在的，离开了系统的数据可以用来分析但失去了原来的意义，如同离开了人体的手再也没有原来的功能了。
7.2 实时的处理
在智能系统中的大数据应用是实时处理，面向信息决策中的大数据应用是批处理。实时处理能够确保及时性，这对于提高服务效率、保持业务的连续性很重要，现在强调“一号一窗一网”式的为民办事离不开对数据的实时处理。而信息决策类大数据应用则并不需要这种高效。
7.3持续高效的服务
智能化的大数据应用排除了人脑的干预，全部流程都是由电脑对电脑一气呵成，这样就能够达到很高的运行效率，而这是智能化系统巨大的优势，也是智能服务系统得以生存的原因，不论是搜索、购物还是其它自动化的服务，人的耐心都是很有限的，处理慢一点人们就会弃之而去。在信息决策大数据应用的结果是供人脑一次性使用的，处理速度就不那么重要了。
7.4不断积累的智慧
能够不断积累智慧的业务更有活力，易于修改是以软件为基础的业务的极大优点，这使得软件系统成为积累智慧最方便的工具，信息系统的高速发展也得益于系统智慧积累的能力。一项可持续的智能化业务系统始终处于不停的改进、完善与扩展之中，不断推出新版本的过程是智慧积累的过程，智慧的不断积累增添了系统的服务能力与可持续性。
信息决策大数据应用则不具有这一优势，其业务不连续很难推出一个又一个的新版本，智慧积累效率就慢多了。
八、小数据服务决定大数据中心的生存
8.1数据资源的时效性
数据资源像蔬菜一样有保鲜期，极少有越老越值钱的数据。数据集中存储很容易，由此而来的数据质量维护却是一大难题。数据生成得快贬值也快，很多数据往往还来不及处理数据就失效了，反而是那些变化稍慢、稳定期稍长的数据容易得到较多用户且服务也容易开展，这类数据大部分是小数据。
不同的数据使用方式对数据质量有不同的要求，面向操作的应用则对数据质量非常敏感，例如证照库若不能及时更新就无法使用。信息决策类应用对数据的敏感性会差一些，大数据中心应当使数据的时效性与应用需求同步，要根据需求的价值有重点有选择地组织好数据质量的维护。
8.2大数据交易中心的困难
大数据交易中心与成为建设热点，在大数据应用刚刚开始，人们还没搞清大数据交易是什么概念时就建交易中心实在太早了。
实时服务的智能大数据应用的数据是鲜活的、是服务中自动生成的动态数据，要交易的是动态数据流还是截取的静态数据，动态的大数据交易很难，不仅谈判难处理也难，用户需要建立动态数据的实时处理系统。
静态的大数据交易更可行一些，但数据资源与应用需求并不容易匹配，这将会限制交易数的增长，另一困难是隐私权保护问题，数据需要脱敏，未脱敏的数据交易会受到限制，交易中心将长期面对交易稀缺的局面，经营很不容易。
8.3小数据服务需要补课
发达国家是在小数据充分应用之后才开始应用大数据，国内是在小数据应用还很不足时跨越式应用大数据。小数据应用补课是各地大数据中心必须重视的问题。要看到越是简单的东西应用面越广，小数据的应用空间比大数据大得多，尤其是整合后的小数据服务，极可能成为的数据中心最火的业务。
政府服务的精细化依赖的主要是小数据，把小数据的整合服务做好，大数据中心的工作即完成了90%，千万不能轻视小数据服务，大数据中心的立身之本恰恰是小数据整合服务。
8.4大数据中心的经济价值
大数据中心的生存本质上是一个经济问题，人们想做交易中心也是希望能够在经济上更节约、更有效益，但是效益的基础是应用规模，只有大量重复性、相似性的工作才有可能利用平台与工具来提高服务效率创造用户价值，目前小数据服务更能够满足规模经营的条件。
政府公共服务的支柱还是小数据，单独成规模的大数据服务不多，各种数据资源的综合使用会有更大的创新机会，地理数据与政府服务相结合、推动政府服务的连线化动态化可能提升用户价值，大数据中心要发展必须全力创造用户价值，唯有用户价值才能支撑大数据中心生存。
九、拓展视野，推动大数据应用创新
9.1理念创新，积极宣传智能大数据应用
首先要拓展大数据应用理念，不能将大数据应用局限在政府信息决策的狭窄领域之中，而要看到智能大数据应用的广泛空间，将智能大数据应用与大众创业万众创新结合起来，将一切智能化应用都归入大数据应用的范围，大数据概念越广阔应用越繁荣。
利用大数据改善政府决策是大数据应用的重要方面，过去已强调得很多了，现在需要强调的是政府公共服务的智能化、精细化。大数据不仅能改善决策还能改善服务，改善服务有着更广阔的发展空间，公众的获得感更好。
9.2为大数据应用创造良好的基础环境
对大数据应用最给力的推动是提供优良的通信环境和完善的信息基础设施。大数据应用的基础是超强的通信能力，通信能力影响全社会大数据应用的成本，包括用户的时间成本与服务商的开发与服务成本，降低通信成本是对大数据应用创新极大的支持，土壤肥沃庄稼才能茂盛。
政府数据开放是推动大数据应用的措施之一，可为大数据应用带来示范效果，政府要鼓励企业利用政府大数据开展增值服务，使更多缺乏大数据处理能力的公众也能从政府数据开放中获益。
9.3鼓励社会大数据应用的自组织创新
大数据应用是一项创新，政府不能只从政府决策的视角来引导大数据应用方向，而要从方便公众受益的视角推动智能化的大数据应用，要鼓励社会各界智能化大数据应用的合作与自组织创新，好服务都是各种应用技术组合创新的结果，政府宜推动智慧城市大数据应用的互操作，降低不同技术合作创新的成本来促进应用创新的繁荣。

② 大数据时代下传统数据中心发展的思考

大数据时代下传统数据中心发展的思考_数据分析师考试

大数据的核心价值在于从海量的复杂数据中挖掘出有价值的信息，通过大数据技术进行更快地分析、更准确地预测，发掘出新的业务模式，创造新的商业发展机会。因此，大数据时代下，企业迫切需要思考如何应用大数据技术改造完善已有数据中心平台，提升企业的数据处理能力，提高数据分析水平，将大数据融入企业的整体数据方案。

1、部署大数据分布式处理框架 分布式处理框架是大数据时代下数据中心架构的基本特征，包括分布式存储和分布式计算。分布式存储采用了可扩展的系统架构，利用多台存储服务器分担存储负荷，它不但提高系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。分布式计算将大量的分析计算任务分解为若干小任务，然后将分解后的任务分配到不同的处理节点，最后将计算结果综合起来得到最终的结果。分布式计算具有更强的并行计算能力和扩展性，且适合多类型数据的混合处理，因此，电网企业需要在原有数据中心架构基础上，构建分布式处理框架，提升数据存储和处理能力。

2、研究构建大数据分析处理架构 梳理电网企业数据中心现有的技术架构，研究大数据关键技术，结合目前行业主流的大数据处理架构，重点研究基于大数据平台的数据中心信息基础架构，在保护企业现有信息化投资的基础上，探索适合自身的大数据解决方案，将大数据融入企业整体数据方案。利用大数据技术改造完善数据中心分析处理架构，研究融合结构化数据、实时数据、位置数据和非结构化数据的大数据信息基础架构，构建企业级大数据分析与挖掘平台，实现不同类型数据的融合集成与关联分析，支撑大数据分析应用，提升数据分析和挖掘能力。

3、利用大数据分析创造价值 数据的核心是发现价值，驾驭数据的核心是分析。如何驾驭大数据，如何在海量数据中挖掘有价值的信息是重中之重，因此企业更应专注于数据中隐藏的价值，通过应用大数据技术分析，充分挖掘数据的核心价值，不断优化业务流程，降低管理成本，辅助企业做出科学的决策，为企业的持续创新与发展积蓄力量。

信息的影响力取决于数据关联的能力，聚合多个大数据集所获得的新的洞察力要远远超出单一大数据集所获得的洞察力。例如种子公司与农作物保护提供商和气象部门合作就综合利用了多个大数据集，包括天气数据、土壤湿度数据、土壤类型数据、种子数据和其他数据，对这些数据进行交叉关联分析，可以帮助种植户收获更高的产量。而在电力企业，将来自配电、用电、客户、天气等不同数据源的数据经过转换、整合，将会产生新的业务价值。对电力交易数据、气候数据与客户家庭年龄结构、生活习惯等因索融合分析，了解客户用电行为，满足客户的差异化需求，并通过探寻深层需求开辟新的增值业务空间。

4、如何让数据驱动业务 如何让数据驱动业务，这是大数据时代下数据中心必须思考的关键问题。传统数据中心疲于应付业务部门的需求，而大数据时代下，数据的复杂性决定了数据中心需要更加快速地应对业务需求的变化和不确定性，因此数据中心必须山数据的保管者和服务者转变为数据的管理者和决策者，从被动的响应业务部门的要求转变为主动向业务部门提供数据服务。 数据驱动业务是指数据作为一种生产力将数据分析挖掘的信息实时、主动地反馈给业务决策者并影响、反哺企业业务的过程。

大数据时代下，可以对企业业务进行全过程分析、全方位监控、模拟预测，实时进行反馈，并及时调整决策改善业务发展方向，使得业务可以从数据上立即得以感知，业务可以用数据评价并山数据决策。

以上是小编为大家分享的关于大数据时代下传统数据中心发展的思考的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

③ 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】

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[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).

[3]杨静.财务外包风险控制研究[J].改革与开放,2010(14).

[4]敖翔.简析现代企业财务外包的风险与防范措施[J].中国总会计师,2010(07).

[5]戴福祥,吕利平,石银萍.财务外包风险防范研究[J].财会通讯,2009(29).

[6]王力,方蕾.国际财务外包:特征及风险防范[J].财会学习,2009(09).

④ 对运用大数据服务职工的思考

对运用大数据服务职工的思考
工会运用大数据，是以数据激发工会组织活力，从工会的角度分析数据、应用数据，并让其成为工会组织服务不可缺少的一部分；就是以数据管理工会工作，以数据服务职工，让收集和使用数据成为工会工作的重要一环，只有这样，才能更好地服务职工。
时下，谈论大数据的意义或作用，归根到底就是辅助决策。利用大数据进行分析，能够总结经验，发现规律，预测趋势，为辅助决策服务。掌握的信息越多，决策才能越科学、精准、合理。也可以这样说，大数据本身不产生价值，大数据必须和其他具体领域、行业相结合，提供决策帮助才具有价值，并影响到每个人的工作、生活和思维。
大数据也被称为巨量资本，发挥其数据量大、种类多、实时性强、价值大等优势，为工会所用、为职工服务，理应成为各级工会组织的必修课，以更好地服务基层、服务职工。因此，大数据、云计算技术的运用，已成为不可阻挡的潮流。
事实上，无论教育引导职工，还是为职工服务，工会组织都要站在信息技术与社会变化的交汇点上，使工会的各项工作用“数据说话”。近几年，虽然工会组织在为基层、为职工服务方面不断采取积极措施，但职工的满意度还是不高，工会组织“娘家人”的形象仍未真正体现。细究其中原因，服务工作略显零碎散乱是其主因。
工会组织与政府有关部门为职工服务的资源缺乏统筹，工会服务职工的信息不对称、针对性不强，缺乏个性化等，由此产生职工服务的供需矛盾。从职工需求而言，农民工子女入学难，困难职工吃住难，下岗职工再就业难等问题，还没能从根本上解决。从这个意义上说，各级工会组织有必要搭乘大数据、云计算的“顺风车”，提高服务职工的精准度。
眼下，对于工会组织而言，缺的并不是数据，而是快速获取、处理、分析和提取有价值的、海量的交易数据、交互数据的意识和手段。培育并丰富这一意识和手段，推进工会组织的网络化建设，培养工会干部的“数据观念”，应用好“数据思维”，积极探索建立工会大数据处理中心，应用综合平台和职工服务平台，连接电脑终端、移动终端，建立微信和工会网站，设置工会办公、物联、维权、帮扶、阅读、社区、众筹等模块，将数据进行汇聚、关联、优化，实现工会流程的无缝对接，最终能使职工享受到“一站式”、“智能化”的服务。
大数据为职工服务，离不开工会“信息基础设施”建设，必须由易到难，从简到繁，由门槛相对较低到技术含量较高的方向努力。大数据与云计算必须有机结合，相辅相成。大数据挖掘处理需要云计算作为平台，支撑大数据挖掘，而大数据涵盖的价值和规律又使云计算更好地为工会的应用发挥更大的作用，作为实时交互海量数据的查询、分析，提供各自需要的有价值的信息。
如此一来，大数据改变了工会工作。过去，首先认识的是事物的表面，通过因果关系，将有限的工会“先进典型”剖析其中的内在机理，逐步推开，从而找到工作规律。而现在可以利用高效、低成本的计算资源分析海量数据与工会工作的相关性，在有关数据上呈现一种秩序，快速找到工会工作共性规律。
置身于大数据时代，带给人们的思维方式发生根本变化，从“自然思维”转向“智能思维”，使得大数据也像有生命力一样，获得类似于“人脑”的智能，甚至智慧。工会运用大数据，是以数据激发工会组织活力，从工会的角度分析数据、应用数据，并让其成为工会组织服务不可缺少的一部分；就是以数据管理工会工作，以数据服务职工，让收集和使用数据成为工会工作的重要一环，只有这样，才能更好地服务职工。

⑤ 关于大数据的九点思考 没有你想的那么神奇

关于大数据的九点思考：没有你想的那么神奇

大数据思考之一

任何一个网站的数据都是人们互联网行为数据的很小的一个子集，无论这个子集多么全面，分析多么深入，都是子集，不是全集。对于企业来讲，竞争对手的数据价值远远超过自己网站数据的价值，从量级上，对于所有公司都一样，自己拥有的数据远远小于全集数据。看起来的全数据恰恰是残缺数据。

大数据思考之二

数据量的大幅增加会造成结果的不准确，来源不同的信息混杂会加大数据的混乱程度。研究发现：巨量数据集和细颗粒度的测量会导致出现“错误发现”的风险增加。那种认为“假设、检验、验证的科学方法已经过时”的论调，正是大数据时代的混乱与迷茫，人们索性拥抱凯文凯利所称的混乱。

大数据思考之三

互联网用户的基本特征、消费行为、上网行为、渠道偏好、行为喜好、生活轨迹与位置等，反映用户的基本行为规律。体系完整是所有分析性工作的第一步，完整的框架甚至胜过高深的模型。人类的认识最大的危险是不顾后果的运用局部知识。如果只关心自己网站数据，其分析基础必然是断裂数据。

大数据思考之四

现在谈到大数据，基本有四个混乱观念：第一，大数据是全数据，忽视甚至蔑视抽样；第二，连续数据就是大数据；第三，数据量级大是大数据；第四，数据量大好于量小。对应的是：抽样数据只要抽样合理，结论准确；连续只是一个数据结构；大量级的噪音会得出错误结论；大小与价值关系不大。

大数据思考之五

大数据不是新事物，天气、地震、量子物理、基因、医学等都是，借鉴他们的方法有益。他们用抽样调查。互联网数据挖掘方法论也如此，不同的是更难，因为人的复杂性。既然是关于人的研究就需应用所有研究人的方法梳理大数据。只要懂编程、懂调动数据的人就可以做大数据挖掘的说法是谬误。

大数据思考之六

大数据分析中分析构架为第一要著，算法也极为关键，在最近的大数据处理中发现：解析网址后的分类是是一个难点，主要有几个方面，一个千万人的网络行为数据一天产生的域名大约50000个，虽然有一些算法，但是混淆、难以辨认、连续更新与判别是分析中的重要步骤，简单分易，精细分难。

大数据思考之七

算法中，只要包含文本，就必然有两个关键基础技术：关键词（字典）与语义分析，关键词技术成熟，语义技术是瓶颈，中文语义太难，能解决50%的团队就不错了，尤其是社交语言，比如＂真可以！＂何解？需上下文。希望风投们多鼓励此类基础技术研发，突破此瓶颈是大数据挖掘的关键点之一。

大数据思考之八

社交数据挖掘中，很多团队集中在运用推特瀑布思路，就是可视化技术，其构图精美值得称道，问题是，其理论还是沿用三十多年前的社会计量法，概念还是局限在点、桥、意见领袖等小群体分析，不适合巨网，突破可视化框架的社交分析需要理论探索和实践努力。

大数据思考之九

移动互联网对社会生活的影响本质是时间与空间的解构，分析这类大数据需要把握这两点，如果仅仅分析app和网络使用行为，那么分析上就失去了移动的意义。单纯看流量、点击率等简单数字无法解决复杂的营销问题。不创新的延续原有思维模式是人类思考惰性。

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⑥ 什么叫大数据思维大数据思维解释

大数据思维是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据与“小数据”的根本区别在于大数据采用全样思维方式，小数据强调抽样。抽样是数据采集、数据存储、数据分析、数据呈现技术达不到实际要求，或成本远超过预期的情况下的权宜之计。随着技术的发展，在过去不可能获取全样数据，不可能存储和分析全样数据的情况都将一去不复返。大数据年代是全样的年代，抽样的场景将有利于小，最终消失在历史长河中。

⑦ 对大数据助力乡村振兴的一点思考

党的十九大报告提出实施乡村振兴战略。当今，数字经济已成为拉动经济增长的强大动力，“大数据”对解决好“三农”问题，加快推进农业农村现代化具有重要意义，结合所学，对如何实现农村经济发展的新突破思考如下

一、当前制约农村经济发展的突出问题

近两年，农产品供求关系发生了变化，市场需求向多样化、高品质方向转变，农业结构越来越显得不合理。政府虽然积极帮助和引导农民实施产业结构调整，但由于不少农户无瞎枣技术、无资金、无经验，不能形成农业产业化经营，无法形成规模效应，造成投入多、产出少、销售难。再者，由于农业生产的低效益，农村中稍有文化素质，有一技之长的青年男女，大多外出就业，不愿从事劳动强度大的种植业，而留在农村的老年劳动力和妇女劳动力，因缺文化、见识窄，对新技术、新生事物接受慢，难以从传统种植业向高效农产品转型，长此以往，容睁乱易造成农业生产中的恶性循环。

二、运用“大数据”助推农村经济发展新突破的思考

（一）从顶层设计着手，建设国家农业数据中心。从国家层面统筹和规划大数据资源开发利用，基于我国农业发展特点和需求，立足大市场分析大数据发展趋势。大力推动大数据、互联网、云计算、物联网等信息技术与农业产业融合。促进现代农业生产信息化、精细化和智能化，为农业经营主悉神档体创造现代化数据环境。

（二）从人才培养着手，加快转变农业发展方向。有针对性的培训，培育新型职业农民、新型农业经营主体，提高他们的信息技术知识水平，打造一支“互联网”现代农业建设队伍。通过与高校等科研单位合作，培育一批具有数据挖掘、分析、整合和管理知识的大数据人才，为新型农业经营模式提供必要的人才储备，提高新型农业经营主体的市场竞争力。

（三）从数据挖掘着手，紧扣市场规划农业发展思路。在消费结构升级的大背景下，大数据、互联网注入农业之后，能够加快解决当前农村经济发展面临的农业结构不合理、农户无技术、无资金、无经验和农产品与市场不对等，农产品销售难等问题。运用大数据信息，有利于地方政府更加准确的把握市场信息，制定农业发展规划，为农户提供精准的市场信息服务，让农民致富少走弯路，让乡村建设更加美丽。

据了解，国家农业部于2015年出台了关于推进农业农村大数据发展的实施意见，立足我国国情和现实需要，将在5-10年内，实现农业数据的有序共享开放，初步完成农业数据化改造。随着国家发展农业农村大数据工作的持续推进，未来农业发展，将更好的利用大数据这一技术助推器，助推农村经济社会发展，解决“三农”发展瓶颈，实现乡村振兴发展。

⑧ 大数据思维的核心是什么

一、数据核心原理

现如今，大数据已成为不可或缺的重要资源，因此必须树立基于数据的思维理念，用数据核心思维方式思考问题和解决问题，让数据说话，用数据说话。

以数据为核心的理念反映了当下IT产业的变革，数据成为人工智能的基础。然而，海量数据既给数据分析带来了机遇，也带来了新的挑战。大数据往往利用众多技术和方法，综合了源自各个渠道、不同时间的信息而获得的。为了应对大数据带来的挑战，我们不得不采用新的统计思想和计算方法来处理海量数据。

二、数据价值原理

大数据时代让数据变得在线，并且从当初的以“功能”为价值转变为现在的以“数据”为价值。大数据的关键并不在于“大”，而在于“有用”，价值含量和挖掘成本比数量更为重要。通过利用有价值的数据能够让企业更好地了解客户需求、消费倾向、喜好等等，并据此提供个性化服务。不管大数据的核心价值是不是通过预测来实现，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。

三、全样本原理

很长一段时间以来，由于记录、储存和分析数据的工具有限，准确分析大量数据成为一种挑战。为了让数据分析变得简单，人们把数据量缩减到最少，选择采用抽样调查的方法。而在大数据时代，人们已经开始逐渐利用所有的数据，而不再仅仅依靠一小部分数据。全数据样本调查相比传统的抽样调查而言更具真实性和可靠性，足够多的数据可让人们透过现象看本质，从而洞察事物的内在规律。所采集的数据量越大，越能更真实地反映事物的真实性。

四、关注效率原理

企业可通过分析大数据来让决策更为科学，并且还应该由关注精确度转变为关注效率。大数据之所以能提高生产效率和销售效率，是因为它能够让人们知道市场及消费者的需求。只要大数据分析指出某件事物的可能性，企业便可根据相关结果快速决策、迅速动作、抢占先机、提高工作效率。竞争是企业的动力，而效率是企业的生命，效率的高低是衡量企来成败的关键。

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⑨ 对大数据的理解与思考

对大数据的理解与思考
首先，大数据的到来，对人们的观念将带来深远的影响。
我们以前习惯认为：找到现象背后的原因，比清楚现象是什么更重要。通过“塔吉特怀孕预测”的例子可以看到，通过关联分析、聚类分析等数据挖掘方法，大家很容易找到事物之间的关系。但是，这些大数据分析结果，并不会直接告诉我们，事物之间为什么存在这些关系。在不清楚为什么存在这些关系之前，又的确看到了这些关系带来了价值；所以，在大数据应用领域就需要改变以前的思考方。即：先找到“是什么”再去找“为什么”；清楚是什么，与搞清楚为什么同等重要。
手工统计时代，出于收集全部数据非常困难或代价巨大的原因，很多数据分析都是采用抽样数据；但是，现在不同了，随着信息技术的发展，现在很多领域都能够方便的收集到全量数据。诸如无纸化办公的兴起、信息系统的使用、电子商务的发展等等，都为收集全量数据提供了便捷的条件。那么，这时候数据的“样本”=“全体数据”。这相对以前来说，也是革命性的影响。
在抽样分析时代，个别样本的质量甚至决定结果的质量。在大数据时代，这也变了，可以允许个别数据的不精确，甚至错误。举个简单例子来说明这个道理，比如在温室大棚里放一只温度计，当这只温度计有问题时，整个温度都是不准确的。若在大棚里均匀分布十几只温度计，其中一只有问题，对温室大棚温度的统计结果无碍大事，基本可以忽略其影响。
其次，大数据应用，影响商业变革和社会进步。
大数据应用正改变着企业的业务发展方式。比如：京东、天猫通过对交易数据的“二次利用”，寻找目标客户、定向推荐商品。也正是这些数据的二次利用给他们提供了大量价值，促进了这些企业的发展，推动着他们在营销、供应链与客户服务等领域的管理变革。同时，交易数据并不因为二次利用，而降低其价值；这也是，大数据应用与传统资源使用不同的地方。
数据的“混搭”分析，推动着商业发展和社会的进步。比如历史天气信息与航班误点信息，这两个不同领域的信息一块儿分析，便可以推算未来几天航班的误点率。再比如，通过神经中枢肿瘤患病率和手机使用时间长短之间的大数据关联分析，来研究神经中枢肿瘤患病率是否与手机使用时间长短有关系等等。
大数据的应用，也促生了很多商业机会。随着大数据时代的到来，形成了很多大数据拥有公司，以及大数据技术公司；数据与技术的结合变促生了很多大数据应用，因此带来了很多商业机会。例如，现在很多商业银行对自己大量客户的交易信息分析，规划新的理财产品，与其他商家合作，联合搞定向促销等等。
再次，大数据时代不再有个人隐私，将形成新的信息安全机制。
现在还经常听到诸如某某窥探我的隐私之类的话语，但是，在大数据时代几乎没有个人隐私，这不是骇人听闻。因为，现在微博、搜索引擎、社交网络、电商购物，已经成了我们生活中必不可少的一部分。根据每个人在互联网上留下的痕迹，通过大数据分析，很容易分析出一个人的爱好、习惯、性格、癖好等等。所以，大家都被“第三只眼”实时监控着，在大数据时代，几乎没有个人隐私！
没有个人隐私，是否就代表每个人可以随便传播别人隐私了呢？答案当然是否定的。因为传播别人隐私是不道德的，甚至是违法的。所以，现在新的信息安全规则正在重新定位，其中一个基调是：让数据使用者承担责任，不能滥用别人的隐私；我个人感觉这也比较合理。
总结
大数据只是“新概念”，并不是“新事物”。过去数据就存在，只是我们没有收集这些数据。但是，现在收集了这些数据，这个世界变得不一样了；它更新了人们过去对数据应用的认识，加快了商业和社会发展的新陈代谢，从中也让大家也看到了很多机会。大数据时代，已经到来。极目远眺，也看不到尽头。