大數據論文范文

導語：如何才能寫好一篇大數據論文，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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1、對大學教育的影響

大學教育是第二次產業革命時為了適應工業所需的大量的技術人員的產物。當今，學生知識的來源不再局限于課堂，不再拘泥于某一個專業，他們可通過互聯網、微信、微博等信息平臺來獲取文本的、圖像的甚至是視頻的各種知識。學生的知識面將比以往的任何朝代更加寬范，對校園以外世界的了解將更加深入。比如現在的在線教育平臺edX和Mooc，上面有世界著名學府的各種課程，包括我國清華和北大的優秀課程。學生只要通過互聯網，就可以接受到名校的教育，在學習過程中，通過鼠標點擊的記錄，可以研究學習者的活動軌跡，發現不同的人對不同的知識點有何不同的反應，用了多少時間，哪些知識點需要重復或強調，哪種陳述方式或學習工具最有效。通過分析這種秩序和規律，在線學習平臺也在逐漸彌補沒有老師面對面交流指導的不足。同時現在的教育平臺還能通過虛擬現實進行實踐輔導。以麻省理工開放的電子電路課程為例，注冊這一門課的人比整個麻省理工所有在世校友總數還多。由此可見，許多學生已經把注意力放到了課堂之外。

2、如何積極應對

對于學校：在學生從課堂走到互聯網時，未來的學校存在的意義在哪兒，是學校更應該關注與關心的。學生可以在宿舍甚至在家就完成了各種課程的學習和同學之間的交流，那么對學生的考核和效果的評定也不再局限于某一個固定場所來進行。學校更應該重視圖書館電子資源的建設和開放，更應該重視實踐實驗室的建設，提供更多方便學生來進行實習和實踐訓練的場所和項目。對于教師：在大數據時代，教師的教與授又該體現在哪兒呢？我們更應該深刻思考，改變傳統的課堂教學的思維模式。我們可以將教的過程放在網絡平臺上，放在課前來進行，課堂中以學生做作業、教師指導和答疑為目的。這只是改變了傳統的教學模式，對于教師自身我們又該如何作呢？在面對豐繁復雜龐大的數據時，我們應積極跟進發展自我，重新進行定位。一類應加強自己的實踐操作能力，專業從事實踐輔導和教學；另外一類專業從事研究；另外一類抓住大數據所給予的機遇，發展自己，跟上時代步伐，成為專業化極強的教師，對專業進行解惑和學習方向的指導。對于學生：知識和信息量極大豐富，我們如何從中甄別出有利于自己的知識，對自己進行特色化的教育，需要自己的判斷力和教師、家長的指導。我們要關于利用已有的學習平臺和學習媒介，不斷提高自己的自學能力，發展自己的創造性和創新性的能力。

二、小結

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英國NFI項目每年均對上個財政年度的數據分析和對比情況出具審計報告，不僅橫向對比各行業數據欺詐的件數和金額，還縱向對比近年來的變化情況。一方面勾勒出欺詐問題出現的高風險重點行業和重點領域，為審計項目的選擇鎖定重點；另一方面動態反映數據欺詐問題的變化趨勢，不僅發現問題，還有針對性地跟蹤某類欺詐問題是否得到了遏制，已經發現的問題是否得到了有效整改。我國審計始終強調全面審計、突出重點，但是如何發現和突出重點卻一直是審計實踐面臨的難題。不但可以通過大數據的匯總、統計功能對被審計單位的情況進行總體把握，還可以通過橫向、縱向對比，聚類、關聯分析，發現存在虛報冒領、擠占挪用、重復申報、截留套取等違法違規問題的高發行業、領域、環節、單位和部門，為審計延伸提供精確制導的坐標，為審計項目計劃提供確切實在的依據。

二、大數據分析是績效審計的利器

英國NFI通過大數據分析，不僅發現個案問題，還對同類問題的產生原因進行分析，促使相關部門和單位完善制度，堵塞漏洞，提高公共資金的使用效率和效益。近年來，隨著我國財經制度的不斷完善和加強，違反財經紀律、違法違規的問題得到了很大遏制，國家審計在繼續查處違法違規性問題的同時，也十分注重對公共財政資金使用績效進行審計。通過大數據集中分析平臺的關聯分析查詢，能夠從整體層面高效、便捷地發現諸如公共財政資金滯留的具體環節、時間；發現公共財政資金投向不符合產業政策導向；發現財政專項資金分配在地區和部門間存在的不均衡、不合理；發現財政投入的建設項目存在的進度滯后、效益與預期不符等問題。大數據提供的證據與審計抽查相比，能夠更加全面、客觀地反映某項公共財政資金產生的整體效果和存在問題。在此基礎上提出的審計意見和建議，更加充分、準確和有針對性，更能促使相關部門和單位完善制度、落實責任、加強管理，更好地實現公共財政資金的價值。

三、如何構建審計大數據平臺

1.通過立法為建立審計大數據集中分析平臺奠定基石。英國NFI的數據收集和分析工作是依據2008年7月21日修訂的數據配比法案進行的，法律授權使英國審計委員會將數據收集、整理、分析等工作成為常態，這是審計開展大數據分析的基石。目前，我國審計法授予了審計機關在審計期間獲取被審計單位數據的權力，但是審計項目是單個開展的，各被審計單位之間的數據不能完全地相互關聯，形成了一個個數據孤島；并且，審計項目一結束，被審計單位就不愿意繼續向審計機關提供數據，難以對被審計單位進行持續的審計監督。借鑒英國的經驗，我國應當從法律層面明確屬于國家審計范圍的政府部門、企事業單位、公共機構，以及使用公共財政資金的企業、單位等應當定期向審計機關提供電子數據，為國家審計進行大數據分析創造條件，從根本上解決目前存在的數據收集難、不完整、時效性差等問題，將一個個數據“孤島”連接起來，在此基礎上進行深入的關聯、對比和分析，真正發揮信息時代大數據的強大作用。

2.建立統一的數據格式標準。英國NFI項目的數據涉及相關政府部門、醫院、學校、養老金管理機構、房屋管理機構、銀行、部分私營企業等，提供的數據包括單位財務數據、單位業務數據、部分員工個人數據等，所有提供的數據均按照NFI項目指定的數據格式范圍。NFI收到各單位上傳的數據后，只需經過少量的數據清理，就可以整合到數據集中分析平臺中，對不同部門、機構、單位的數據進行對比分析。在信息化高度發展的今天，我國應當由審計部門牽頭，工信部、協會、高校等合作，建立統一的數據共享接口，在現有的審計署財務數據接口的基礎上，擴充和整合管理數據、業務數據等信息，實現大數據兼容匹配。

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關鍵詞：電子商務；大數據；資源導言

IT產業在經歷云計算、物聯網兩次顛覆性技術革命后，又迎來新一輪技術變革——“大數據”。當前，互聯網迅速崛起，數據爆炸性增長，越來越多企業將數據和信息視為自身的智力資產和核心競爭力。在信息量急劇增長的大數據時代，任何企業、組織都面臨著新一輪的機遇和挑戰。2012年，美國政府從國家戰略層面規劃大數據，并正式啟動了“大數據研究和發展計劃”。對于身處“大數據”漩渦中心的電子商務企業，又該如何運用大數據優勢。

1、大數據與電子商務

1.1大數據

從中文語法來看，數據就是一個抽象名詞，但是，數據卻能代表一定的信息，經過處理的數據可作為人們行為的重要參考，由數據衍生出的模型也在各種決策中發揮著重要作用，所以，數據是決策的基石[1]。伴隨互聯網的崛起，數據的概念已經發生了根本性的改變，從之前的自然科學領域逐漸擴展到經濟學、企業管理，互聯網的快速發展又將數據的外延不斷擴大，2010年后“云數據”概念的提出突破了數據的時空限制，大數據由技術熱詞變成社會浪潮，滲透到社會生活的各個層面。"大數據"指的是無法使用傳統流程或工具處理或分析的、超過任何單獨一臺計算機處理能力的龐大數據量[2]，其中，“大"是指數據規模，其一般在10TB以上。同過去的海量數據相比，大數據具有：Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity等4V特征。其中，Vol-ume指體量大，即：數據規模龐大，其早已突破計量單位，而采用PB(千萬億字節)、EB(百億億字節)乃至ZB(十萬億億字節)來計量。Variety指多樣性，即：數據種類繁多，除了有傳統結構化數據庫所存儲的大量結構化數據外，互聯網上還存在著大量的由圖片、網絡日志、視頻、地理位置信息等所代表的半結構化和非結構化數據，并且后者所占據的比例高達四分之三；其三，即時傳輸。在上述的大量互聯網非結構數據中，很多是由即時通訊工具產生，這些數據普遍要實時存儲和處理，并且要快速流轉，否則會產生價值流失；其四，無關信息冗余度大。大數據中所包含的海量信息并非都是有用的，也就是說，必須對大數據中的數據進行過濾和組織，并將相關聯的信息進行整合，才能披沙揀金有所獲益。因此，如何運用好大數據才是大數據的關鍵。正如《駕馭大數據》的作者BillFranks(比爾•弗蘭克斯)所說:“重要的不是數據，而是如何使用數據，大數據的核心是發現價值”[3]。

1.2大數據與電子商務

當前，國內幾家大型的電子商務網站，如:天貓、京東商城、國美在線、蘇守易購等，它們都有著超過千萬的活躍用戶，天貓每天的平均交易額超過一億，訂單量超過100萬，用戶的訪問和交易必將產生一定的數據，而這些數據又可為今后的繼續交易提供指導，但是，如何高效利用這些海量數據成為擺在電商企業面前亟待解決的難題。伴隨著大數據時代大門的打開，大數據為管理者數據利用創新提供了新的思路。在大數據時代，電子商務企業通過對外搜集、整理大量數據，對內量化企業自身運作的各個環節，可以做到市場需求預測和智能決策分析，進而實現提高效率，節約成本的目的，因此，在大數據環境下，傳統的業務驅動模式都將由數據驅動來取代。

2、大數據給電商企業帶來機遇和挑戰

2.1大數據下電子商務的機遇

麥肯錫公司認為，數據已經成為企業生產過程中的基本要素，其也可以為企業創造價值和利潤，因為企業通過搜集、處理數據，可以發現新商機，創造出新價值。因此，對于電子商務企業來說，大數據時代蘊藏著巨大的機遇。

2.1.1大數據有利于提升工作效率

據統計:銷售員在進行具體銷售前要進行售前準備，一般情況下這一準備時間占整個銷售工作時間的24%。如果把銷售員的準備時間轉化為銷售時間，則可增加26億收入，可見，營銷人員為銷售而進行準備的時間過長[4]。如何才能有效縮短“售前準備”時間，激發銷售過程中的潛在價值，采用基于大數據的分析和優化成為企業的必然選擇。通過引入大數據，企業可實現“低成本、高效率”的營銷，進而在激烈的市場競爭中節約自身成本、戰勝對手。大數據時代下社會化營銷，理解描述消費者需求的海量數據是重點，有效挖掘客戶的個性需求是關鍵，針對個性需求提出切實可行的營銷解決方案是目的所在。采用大數據技術，電商企業可對海量數據進行深度挖掘，并搜索出潛在客戶，從而顯著提高交易成功幾率。

2.1.2大數據有利于個性化營銷

當前，電子商務蓬勃發展，數據信息所呈現出的爆炸式增長的速度遠遠高于消費者獲取信息能力的提升速度，這必然使得消費者時常手無足措。正如西蒙所說:“信息越豐富，就會導致注意力越匱乏”。傳統商業模式耗費了消費者過多的注意力，但卻遠不能滿足消費需求，如何才能在消費者有限的注意力下實現銷售，個性化精準營銷顯然是一不錯的選擇，而大數據的運用則使這一營銷模式成為可能。2015年11月11日淘寶狂購物歡節數據表明：僅天貓商城銷售額就達912.17億元；一分鐘支付寶交易成功筆數最大達315萬筆。通過對電子商務平臺上大數據進行收集和分析，可以對消費者的結構、購買的周期以及興趣等有一定程度的把握，這就有利于電商為消費者提供個性化和精準銷售服務，提高銷售額和利潤率。

2.2大數據對電子商務的挑戰

2.2.1擁有大數據的挑戰

在大數據時代下，電子商務的競爭已經成為基于數據的競爭。誰能充分利用好大數據，誰就可能成為贏家，然而，擁有大數據是利用大數據的前提條件。大數據哪里能得到，大數據又該如何運用。據調查，40%的從業者認為及時收集到支持個性化營銷所需用戶數據持悲觀態度，51%的從業者認為應用大數據最大障礙是組織內缺乏數據共享機制。對于大型電商企業而言，他們擁有大數據且擁有大數據處理能力，他們就能在競爭中脫穎而出，而對中小電商企業而言，如何才能擁有大數據就是一個極為具有挑戰的問題。

2.2.2處理大數據能力的挑戰

僅僅擁有大數據并不夠，對大數據的挖掘和深度分析能力才是企業的核心競爭力。當前，互聯網巨大規模的應用和數據的不確定性，給處理封閉世界研究的軟件提出了一個難題，針對更加開放、動態的問題，如何給出答案。這就要求在有效的時間內找出它的近似算法和最逼近的算法，但這一問題傳統的商業數據庫基本上做不了。據統計，83%的公司正在花很多時間研究海量數據，89%的公司因未能充分挖掘所擁有的大數據而失去機會，因此，擁有大數據并不等于擁有價值，關鍵還在于能否對大數據進行分析和深度挖掘[5]。

2.2.3對隱私保護的挑戰

大數據時代，企業通過搜集和記錄，可以得出消費者的個人信息、興趣愛好、交易信息、訪問的網站等，然而這些記錄時常包含用戶的個人真實信息，如電商交易時的用戶姓名、真實家庭地址、個人電話，甚至銀行賬號等信息，在倡導保護個人隱私的今天，從法律和技術層面，應該采用哪些措施來防止消費者隱私泄露是個值得電商企業認真思考的問題。

3、電商與大數據運用

3.1電商企業應通過大數據運用創新商業模式

電商企業通過挖掘大數據，可以把消費者劃分成眾多群體，每個群體都會有某些共同特性，電商企業的這些劃分是精確把握用戶網絡行為的依托，也是實現廣告推廣個性化、精確的基石。通過引進大數據，可以探索智能化的推廣服務，創立超越傳統的、性價比更高的全新商業模式。事實上，國內某些電商早已開始研究和運用大數據，比如阿里巴巴、京東商城等，通過分析會員服務記錄，電商可以充分了解用戶購買行為，并由些針對性地開展一系列的業務活動，比如通過E-mail給用戶提供個性化的促銷服務，這些服務的開展，能為電商企業節省巨額的廣告費用，進而給該公司帶來的豐厚的經濟回報。

3.2電商企業應通過大數據運用優化網站

營銷效率的管控是電子商務企業營銷成敗的關鍵，因為營銷效率的高低直接決定的企業的效益。從行業角度來看，電商企業的利潤為廣告展現、廣告轉化率、購買轉化率、客單價和凈利潤率的乘積，從上述公式不難看出，無論是流量引導還是購買行為的發生，都存在轉化率問題。轉化率高導致營銷效率高，效率的提升又直接轉化為企業的實際效益，那么，如何才能確保電商企業沿著這一良性循環的道路向前，答案很明顯：提升站內轉化率和控制轉化成本。在大數據時代，電商企業一般通過技術優化——站內推薦來實現轉化率的提升。在美國的Amazon網站上，有超過35%的銷售來自于站內推薦系統。推薦引擎是大數據的典型應用，也是站內推薦系統的核心，其原理是記錄訪問網站顧客的每一個具體行為，并將這些行為量化后存入數據庫，之后按照一定的算法對這些數據進行處理，挖掘出這一用戶的喜好和個性需求，并建立與之相符的推薦模型，用以預測該用戶感興趣的、有可能購買的商品。在客戶下一步的訪問請求中，主動向用戶推薦其感興趣或者需要的商品，從而吸引用戶點擊并實現購買行為。作為一種工具，大數據不僅可以預知消費者的興趣所在，還能幫助網站研發者去做諸如用戶界面和用戶體驗的優化。在大數據之前，AB測試是一種準確性較高，但測試成本更高的分離式組間實驗，隨著大數據的普及，AB測試這樣一種“先驗”的實驗體系已越來越成為網站優化常用的方法。通過大數據AB測試，可以輕松管控二跳率、轉化率與網頁布局、頁面功能模塊的關系，從而通過數據來持續優化用戶界面／用戶體驗。

3.3電商企業應通過大數據運用發展會員營銷

大數據體量龐大，通過應用大數據，電商企業能夠從注冊、訪問、加入購物車、支付、購買等環節將所有到訪網站的用戶管理起來，進而建立起客戶轉化銷售漏斗，實現會員營銷，同時，大數據的運用，使得傳統的電子郵件營銷、短消息營銷變得更加高效率和智能化。另外，隨著大數據的應用和數據庫營銷的深入開展，電商企業也可通過升級現有數據庫，增加營銷內容、觸達渠道、評價體系等來建立起符合自身特點的VRM體系。

3.4電商企業應通過大數據運用推動差異化競爭

在國內，電子商務已經發展到一定的高度，成本競爭和同質化競爭成為電商企業不得不面對的問題，如何才能從根本上解決這兩大突出問題，大數據時代的到來為這一問題的化解指明了方向，通過個性化創新提升企業競爭力。國內最大的電商阿里巴巴通過整合各項業務平臺資源，除顯著增強數據處理能力外，還形成了電子商務客戶數據庫和消費者行為產業鏈信息庫，這是其他電商企業可望而不可及的。這些特有數據將阿里巴巴與其他電商企業拉開距離，將競爭從簡單的價格戰引入至“數據”戰，形成差異化競爭。

4結語

總之，“數據就是財富，數據就是競爭力”的大數據時代已經到來，誰擁有大數據和強大的處理能力，誰就擁有贏得市場的砝碼。電商企業應從戰略的高度把握這一機遇，認真錘煉大數據駕馭能力，唯有如此，電子商務企業才能在新時代續寫華章。

參考文獻

[1]王云蔚.大數據背景下的消費市場研究[J].北京印刷學院學報.2014年01期.

[2]劉光金.大數據處理對電子商務的影響分析[J].計算機光盤軟件與應用.2014年17期.

[4]甘利新，涂偉.大數據時代電子商務的機遇與挑戰[J].科技廣場.2013.3:137-140.

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1.1大數據的主要特征根據在維克托•邁爾-舍恩伯格及肯尼斯•庫克耶在《大數據時代》著作中的論述和業界的共識，大數據具有4V特點，即：Volume（大量），數據體量巨大；Velocity（高速），處理速度快；Variety（多樣），數據類型繁多；Value（價值），價值密度低，商業價值高?；谏鲜鎏卣骺梢耘袛?，本質上看數據本身并無太多價值，而基于大數據的處理和分析才能為企業帶來巨大的增值價值。大數據將是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域都會開始進入量化進程，無論學術界還是企業界，所有領域都將開始這種進程。

1.2大數據對發電企業財務職能的影響大數據對發電企業財務職能的影響主要體現在財務管理的理念和模式、財務人員職能與定位、數據分析與應用、決策支持的及時性與有效性、財務內部控制與風險管理的針對性與有效性等方面。在大數據時代，包括發電企業在內的社會經濟組織在各領域的決策將更加依賴數據和分析，而非是以往的主要靠經驗和直覺。財務數據作為發電企業的核心數據，反應和支撐著發電企業資金及業務的正常運轉，通過對財務數據的處理和信息的充分挖掘和分析，能夠有效幫助發電企業改進財務管理，提升應對各種財務風險的能力，為管理者提供決策依據，進而為企業創造價值?？梢哉f，發電企業從各種各樣類型的財務數據中快速獲得有價值信息的能力，將直接決定企業在未來愈發激烈的市場競爭中的生存能力。

2大數據時電企業財務職能面臨的主要變革

2.1財務管理的理念將向保障戰略目標的實現變革毫不夸張的說，數據決定成敗，數據將成為保障發電企業戰略目標實現的決定性手段，缺乏財務數據支持的企業戰略終將是空中樓閣、鏡中之月。傳統財務管理的理念主要立足于核算和監督，隨著優秀發電企業在管理上不斷追求卓越和不斷通過信息技術來提升管理效能，發電企業積累和掌握數據空前龐大，而這些龐大數據的核心價值在于數據的深化應用。這就要求發電企業在財務管理的理念上進行深刻變革，通過借助大數據時代先進的管理手段和工具，深入加強財務管理的分析、控制、預測等職能的發揮，充分發揮財務在戰略決策和價值創造方面的作用，使財務數據成為企業通過配置資源來保障戰略目標實現的指揮棒和主要的衡量標準，使戰略目標立足扎實、戰略管理行為科學、戰略保障堅強有力。

2.2財務決策支持的重心將向深、向寬變革隨著發電企業在推進財務決策支持職能發揮方面的不斷努力，財務決策支持在總體財務職能方面的比重正在逐漸上升，如國內較為優秀的國華電力提出要在未來將財務決策支持占財務職能的比重由以往的10%提升到50%。以往，財務人員主要基于財務報表的數據，通過對數據的分析為管理者提供決策支持，但財務報表的數據畢竟是有限的，反應的信息面相對狹窄，只能為管理者提供有限的信息。大數據時代，發電企業面對的數據范圍越來越寬、數據精細化程度越來越高、數據之間的關系鏈也更為完整，這就為財務決策支持提供了海量的數據信息，使財務分析能夠深入到最基礎的業務單元，從而使企業效益和成本的驅動因素更為明確，驅動因素對效益和成本的影響程度也更為精確。以存貨周轉率為例，通過報表分析手段，只能反饋存貨周轉率與基期對比的偏離程度，但通過大數據手段，可以明確找到存貨周轉率偏低的直接驅動因素，到底是哪些存貨存在偏差，偏差程度到底有多大。再如通過數據積累和分析，可以精確預測各種驅動因素的變化對發電負荷率的影響程度、對煤耗的影響程度。這樣就能幫助決策者的決策行為更加科學、更加有效。

2.3財務職能發揮方式將向統籌協調變革國家會計學院秦榮生教授形象地指出，要“修身、齊家、管公司、治國、平天下”。傳統財務職能僅需依靠財務部門自身便可發揮作用，做好“修身”即可。隨著ERP等信息手段的應用，財務管理職能的發揮逐步與人力資源、供應鏈管理、生產管理等企業各類信息系統深度整合，協同發揮效力。在這種新的形勢下，財務部門僅僅依靠發揮自身本位職能，是遠遠無法滿足現代社會對財務職能發揮的要求。這就使財務職能的發揮開始朝著統籌協調企業整體資源配置進行變革，不僅要做好“修身”，更要“齊家、管公司”，通過發揮財務的統籌協調職能，幫助企業規范管理、優化資源配置、有效管控風險、提升經營績效。

2.4財務管理手段將向精益管理變革精益管理豐田公司制勝的法寶，其核心是以最小資源投入，包括人力、設備、資金、材料、時間和空間，創造出盡可能多的價值，為顧客提供新產品和及時的服務。而大數據管理的特征集中體現在更細、更多、更快和更優四個層面，可以促進精益管理向著效率更高、效益更佳的方向邁進。在國內外經濟形勢處于低谷的宏觀背景下，發電企業面臨日益復雜和殘酷的市場競爭，這樣的宏觀經濟形勢與大數據時代疊加，催生發電企業財務管理的手段必須朝著精益管理變革。如有了大數據的基礎，通過精益財務分析可將大數據的信息精確加工，形成針對性強、可操作性強的管理建議；通過精益對標，發電企業不僅可以實現與同行業先進績效的對標，也可以實現對不同行業最佳指標標準的對標；通過精益預算管控，實現企業資源的最優配置；通過集約化財務共享平臺的搭建，實現財務職能的精益管理。

2.5財務人員的職能定位將向價值創造變革在大數據時代，財務人員所面對的數據規模日趨龐大、數據類型日益復雜，而企業管理者對高價值財務信息時效性的要求越來越高。這就要求大數據時代的財務人員，除了必須具備扎實的財務處理能力以外，還必須進行職能定位的變革，通過熟練運用大數據帶來的信息為企業創造價值能力。對于財務總監來說，大數據的運用將使其由目前的企業理財幕僚變革為戰略制定者，由價值管理者變革為價值創造者；對于財務人員來說，對財務數據的處理能力將成為其價值體現、績效衡量的主要標準。

2.6財務風險管理將向實時管控變革以往財務風險管控的基本模式為事前評估，事中控制，事后分析，往往依賴財務人員的經驗和判斷，管控效果難以保證。而現在，大數據為財務風險管控提供了非常寶貴的管理載體和平臺，通過大數據的收集、分析和整理，完全可以做到在財務信息系統預定義各種風險控制規則，觸發規則定義的預警條件，即可將預警信息傳達到發電企業總部。如發電企業可以明確界定職工福利費的列支范圍并設置預警條件，當財務系統錄入不符合規定列支范圍的福利支出時，系統將自動預警并暫停交易，待發電企業總部核查后再行處理。

3發電企業如何迎接大數據的機遇和挑戰

大數據以其固有的特征影響著時代的變遷，也將為發電企業財務管理職能帶來巨大的變革，這種變革對發電企業來講，不僅意味著機遇，也將是一種挑戰。發電企業要積極行動起來，在迎接大數據帶來的重要機遇的同時有效應對其帶來的挑戰。主要是要做到：

3.1明確設定財務大數據管理的目標發電企業面對大數據管理的趨勢，首先要設定清晰而又明確的財務大數據管理目標，就是要通過財務大數據管理和應用，為企業財務管理職能的平臺跨越奠定基礎，從而形成高附加值的企業戰略保障能力，促進企業價值最大化。

3.2建立健全財務大數據管理和應用能力大數據管理能力的關鍵衡量因素體現在高質量的數據、先進的工具、精通數據的員工以及支持分析決策的流程和機制。發電企業對此要有深刻的認識和理解，并在企業運營和管理過程中建立相對應的管理機制，通過優化財務數據管理流程、提升財務人員運用大數據能力、建立健全決策支持模型等手段，來不斷提升企業財務大數據管理和應用能力。

3.3不斷優化財務管控架構財務管控架構是財務大數據管理的前提和基礎。發電企業要通過財務共享平臺建設，在橫向職能架構上加強與企業營銷、生產、運營和管理平臺的橫向集成，在縱向職能架構上實現集團層面與下屬單位的財務管理職能一體化，保障財務大數據管理的寬度和深度。

3.4加強信息安全管理保障數據安全財務大數據在為企業帶來極大便利和良好效益的同時，也將面臨著數據安全等方面的風險。這就要求發電企業通過在制度層面、管理層面、契約層面和技術層面加強管理，保障企業自身的財務信息安全。

4發電企業如何應對大數據帶來的風險

凡事有利必有弊。發電企業在充分受益大數據帶來的各種便利時，也要高度重視并有效管控大數據帶來的各種風險，特別是核心財務數據的管理和應用值得高度重視。

4.1財務數據管理風險如前所述，大數據時代，數據產生的增值效益日益突出，由此為數據管理提出來更高的要求。發電企業財務數據管理風險主要表現在因數據管理不到位造成的各種不良后果，表現在：財務系統因病毒、網絡攻擊、火災及自然災害等情況造成的無法正常使用；因管理不善造成的財務數據丟失、數據遭篡改，造成數據不能正常使用。這就要求發電企業在財務數據管理方面，一是要加強制度建設，建立異地備份等管理機制，特別是要考慮當前發電企業集團化運轉條件下信息系統一體化的數據安全問題；二是要加強信息安全管理，通過可靠的殺毒系統、系統防火墻建立可靠的信息安全屏障；三是要明確數據管理人員的職責，建立數據管理牽制機制。

4.2財務數據質量風險由于數據的爆發性增長，在大數據時代財務數據的質量直接關系著，甚至是決定了數據應用的效率和效果。發電企業財務數據質量風險主要表現在由于財務數據不準確造成錯誤的分析結果，誤導管理層；因財務數據不完整造成決策支持效果不佳。這就要求發電企業在數據采集、處理和應用的過程中必須確保財務數據的質量。而在衡量數據的質量時，要充分考慮數據的準確性、完整性、一致性、可信性、可解釋性等一系列的衡量標準。

4.3財務數據應用風險傳統數據管理的重心側重于數據收集，而在大數據時代，數據應用成為整個數據管理的核心環節，數據應用者比數據所有者和擁有者更加清楚數據的價值所在。發電企業數據應用風險主要表現在由于對于高質量數據的不當應用，如使用了錯誤的財務分析模型，甚至是人為濫用造成偏離數據應用目標的情況；財務數據在應用過程中因數據管理不到位或人為因素造成企業商業機密泄露。這就要求發電企業高度重視大數據的應用管理，首先是要明確數據應用管理的目標，并建立高效的數據應用管理機制，以確保數據的應用效果；其次是要通過明確數據應用者的管理職責，加強數據應用過程中的核心信息管理，確保企業核心商業機密的安全性。

4.4財務數據過期風險傳統數據管理強調“存在性”，即只要能獲取數據即可滿足企業的要求，財務數據的分析和應用的基準數據更多的是以往年度。而在大數據時代，發電企業對數據時效性的要求空前提高。發電企業財務數據過期風險，主要表現在對于數據的時效性管理不到位，財務數據反饋不及時造成決策不及時，貽誤商業機會等情況。這就要求發電企業要從戰略導向出發，高度重視數據應用的時效性管理，一方面在財務數據獲取環節要充分考慮時間的及時性和可靠性，另一方面要在數據應用環節注意對數據的甄選，確保財務數據必須更多地立足當前，面向未來，只有這樣，才能幫助企業在瞬息萬變的市場環境中充分發揮作用。

5結束語

篇5

云計算是一種根據使用量確定付費的模式，這種模式主要是提供便捷的、可用的網絡訪問，并進入計算資源共享池，這些資源能夠被迅速的提供，只需要投入較少的工作，或者與服務供應商進行很少的交流。目前，高能力的計算發展和應用水平已成為一個地區科研實力甚至一個國家綜合實力的重要體現。云計算很大程度上提高了資源的服務水平和利用率，而且避免了跨結點劃分應用程序所帶來的低效性和復雜性。

二、大數據與云計算對會計信息化的推進

(一)大數據拓展了會計信息化的資源利用范圍。

隨著數字化、軟件和處理能力的發展，對可利用的數據的范圍進行了進一步的擴大，企業必須敏感地認識到不同類型的信息通過深加工后能給企業帶來怎樣的財富，更要掌握哪些信息可以通過信息化技術和軟件的進步來實現。大數據時代，會計信息化不再只針對會計作業上產生的數據進行分析，而且云計算是世界各大搜索引擎及瀏覽器數據收集、處理的核心計算方式，因此可以通過云計算將零散的數據整合在一起，提煉其有價值的信息，再將這些信息與傳統的會計信息融合，挖掘被忽視的重要信息，提高會計管理決策能力和企業管理水平，這樣就能從行業中脫穎而出。

(二)促進了會計信息化成本降低。

傳統的會計信息化需要企業自身投入大量的基礎設施建設，同時還要考慮硬件與軟件的升級和維護，這方面是阻礙會計信息化發展的重要原因，特別是對中小企業的發展。而大數據與云計算融合后，用戶可以根據自己的利用資源的多少和時間的長短付費，不再需要前期大量的工作和資金投入。這樣，企業也能將重點放在自身的發展上，增強競爭優勢。

(三)提高了會計信息化的效率。

傳統的會計信息化受到時間和地域等條件的限制，這樣信息交流不及時，可能錯過稍縱即逝的機會，尤其是競爭激烈的大環境下，信息獲取的及時性更加重要的。在大數據時代的背景下，提供云計算的會計信息化系統只需通過互聯網就能隨時隨地的實現與客戶的溝通，及時地掌握所需的信息。同時，云計算強大的計算能力，可以更快地形成所需的各項指標，管理者能更快的了解企業的經營狀況并識別潛在的風險。

三、大數據和云計算對會計信息化的挑戰

(一)會計信息化共享平臺發展滯后。

目前，企業信息化逐步在向社會信息化發展，各企業在加工處理自己的會計信息時會形成這個行業整體的信息流。通過會計信息化共享平臺，各企業可以隨時知道自己的企業在整個行業或地區的地區和影響力，了解自己的強勢和弱勢，不斷強化自己的優勢并彌補自己的不足，實現動態地對公司的持續改善管理。這一平臺需要在云計算的基礎上發揮作用，而云計算供應商要求能夠滿足不同用戶、不同地域和不同業務規則的需求，所以對其適應性、擴展性以及靈活性要求比較高。我國在這方面起步比較晚，國內的云計算平臺建設滯后，使云會計這種新型會計信息化發展面臨很大的阻礙。

(二)會計信息化共享平臺的數據安全性挑戰。

篇6

1.1檔案管理信息化管理水平不夠，重視度不高目前，由于大多檔案管理部門中，檔案管理人員知識結構更新較慢，年齡老化嚴重，對于檔案管理的信息化手段運用水平不高，同時，由于檔案管理人員培訓力度不大，對于大數據時代背景下檔案管理的重要性認識不夠，技術要求掌握不牢。對于信息化在檔案整理、歸檔以及查檔等業務中運用不夠，信息化的運用僅僅限于一些日常的簡單檔案管理操作之中。

1.2智力勞動成果創造者安全權遭到破壞當前，由于檔案管理市場不甚完善，加之網絡交易的虛擬性，導致檔案管理的不安全性。在傳統的檔案管理中，安全權的保障是由檔案管理者與檔案提交者雙方共同實現的，在普通的檔案管理中，只有當檔案管理者確認檔案提交者可以查閱時才能進行；當其過程出現問題時，檔案管理者完全可以取消操作，從而保證檔案擁有者的合法權益。然而在現在的檔案管理中，由于互聯網虛擬性，安全的檔案管理環境就可能會遭遇到一些黑客和不良份子的破壞。

1.3缺乏必要的檔案管理行業自律檔案管理缺乏相應的擔保機制。在一般的商品交易中，都會引入第三方進行監管，從現金流上控制不良商家的行為。但在檔案管理中，當檔案管理出現問題時，由于我國智力勞動成果創造者的維權意識普遍比較低，加之其在享受檔案管理服務時付出的較低的成本，一般都會自己承擔這種損失。

2健全和完善大數據時代檔案管理的策略和措施

2.1利用網絡打造平臺，提升檔案管理信息安全大數據時代下的檔案管理，必須充分利用現有的網絡信息平臺，搭建一個利于檔案管理者和檔案提交者的操作平臺。首先，要改進檔案管理單位的信息化的條件，使之擁有相關的大數據平臺。其次，積極利用大數據平臺，將檔案管理的相關業務與之融合，不斷改進工作流程。再次，要積極提升大數據背景下，檔案管理信息平臺的安全性，利用嚴格的內部控制制度，保障檔案管理的安全性。

2.2嚴格大數據背景下檔案管理的準入制度及管理機制由于檔案管理針對的是特定的智力勞動成果創造者群體，所以其準入標準不僅不應該降低，反而應該提高。當然，各個地方檔案管理部門也要針對本轄區制定適宜的檔案管理準入機制。同時，除了加強檔案管理部門自身的管理之外，還需要進行法律責任的劃分。另外，對于檔案管理信息化條件，應當定期進行技術更新，防止黑客或不法分子的入侵，對檔案的相關文本要進行加密保護等措施。

篇7

1 大數據采集    

大數據采集是大數據能力的基礎，培養學生快速準確全面獲取數據的能力是大數據分析技能的起點。企業各種原始憑證、記賬憑證、賬簿、報表等會計資料信息采集，包括傳統紙質材料和電商電子材料等信息的采集，因為相對工整規范，采集難度不大;培養學生對企業自有數據倉庫數據抽取導出能力，將充分發揮企業歷年數據作用。    

同時，企業不僅要采集企業內部核算資料，還要進行管理活動需要采集原材料價格、市場前景、同類產品銷售情況等外部數據資料，這些資料有公開的如鋼鐵價格、原油價格等，也有不公開的某企業某產品銷售情況，所以通過大數據的手段在獲取某類產品、某些特點產品的銷售情況，或者購買參考公共銷售情況數據，需要培養學生爬取數據的能力。    

例如，利用八爪魚進行淘寶、天貓、京東等網站商品檢索結果抓取或者商品詳情內頁資料進行抓取，也可以自行設計或者購買規則進行特定數據抓取;利用公共平臺數據對企業商品的競爭情況有更全面的了解，也可以獲取消費者的檢索熱點;對自己產品的評論資料可以進行典型意見和關鍵詞的提取，提高CRM水平，如圖1所示。 隨著物聯網傳感器的發展，自動、實時、全面、完整、可靠、準確的數據不斷出現，每一個界面、每一個動作、每一次交互都有跡可循并被規范記錄，獲取的數據也將更加全面，企業的數據采集也更趨自動。

2 大數據清洗    

培養學生通過對數據進行多方驗證、審核，將有雜質的數據剔除能力;培養學生從格式、邏輯、數值等多方面進行數據清洗和整理，處理缺失值、孤立點垃圾信息、規范化、重復記錄、特殊值、合并數據集等問題的能力。

3 大數據分析    

對于企業積累數據和獲取的外部數據都要及時進行分析應用，快速充分分析數據尤為關鍵。培養學生數據分析、數據挖掘的技能尤為重要，具體需培養數據分析技能如。  

(1)描述型分析:是什么?    

描述性分析會提供重要指標和信息。例如，通過每月的銷售單據，可以獲取大量的客戶數據，如客戶的地理信息、客戶偏好等;也可以了解企業庫存、銷售等生產經營數據。    

(2)診斷型分析:為什么?    

通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠深入的分析數據，鉆取到數據的核心，分析某種產品或者某些產品銷售量變化原因等。    

(3)預測型分析:可能怎樣?    

預測型分析主要用于進行預測事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點。使用各種可變數據來實現預測，在充滿不確定的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定，如預測原料價格可以輔助決定庫存、預測銷售可以輔助決定產量、預測業務量可以輔助決定資金籌集量等。    

(4)指令型分析:做什么?    

指令模型是基于對“是什么”“為什么”和“可能怎樣”的分析，幫助用戶決定應該采取什么措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。例如，交通規劃分析考量了每條路線的距離、每條線路的行駛速度、以及目前的交通管制等方面因素，來幫助選擇最好的回家路線;企業考量了銷售數據的變化、分析了市場和消費者的原因、預判了產品市場前景，進而決定對產品實施哪些改進。

4 大數據可視化    

大數據可視化是培養學生對大數據分析結果進行直觀呈現能力。培養學生利用企業自有數據或者外部連接數據、抓取數據等方式獲得的數據進行全方位呈現的能力，培養學生將數據的匯總、平均、交叉列聯分析等描述和分析結果，利用適當的圖形進行展示的能力。大數據可視化是非常重要的技能，具體如。   

4.1各類變量適合的基本可視化效果    

單一變量:點圖、抖動圖;直方圖、核密度估計;累計分布函數。    

兩個變量:散點圖、LOESS平滑、殘差分析、對數圖、傾斜。    

多個變量:假色圖、馬賽克圖、平行左邊圖。    

篇8

（1）標準成本體系及成本差異分析。電力供應瞬間完成，在成本核算上需要將某一段時間內所消耗的資源量綜合起來，與該段時間內產品總量形成關系函數。大數據管理實現了精準、快速收集數據樣本，完成標準成本體系建設的信息采集工作，實現按作業拆分成本費用。在ERP、PMS和CMS等數據平臺幫助下，管理者對電網設備運行維護作業所耗費的標準人、材、機耗用量進行測算，完成輸電網設備運營成本定額標準的定制，設計基于內部結算價格機理的責任中心效益分析方法，評估應用運營成本定額估算項目后期運行成本。數據庫也為體系建成后的成本差異分析提供數字依據，規范成本支出行為，提高全員成本效益意識，精細化管理，標準化建設，實現公司成本管理的持續改進。

（2）不同用戶類型的服務成本比較。電力用戶按客戶類型可分為居民用戶與非居民用戶，不同類型用戶的服務成本千差萬別，大數據幫助企業厘清不同用戶種類的供電服務成本，為公司差異化定價，業績對標提供參考依據，同時建立起營銷部門的成本管理責任制。隨著企業處理大量業務訂單的信息技術成本不斷降低，企業可以估計市場營銷、銷售和分析活動的成本驅動因素是什么。大數據匯總出不同類型用戶營銷服務的次數、時間與耗費，使用服務人員的種類，不同用戶傾向的服務種類，將銷售和服務成本追溯到產品上，鎖定特定顧客的營銷服務成本。研究特定顧客的服務成本是否超過了銷售收益，為將來企業在市場上完成產品及服務定價，提供定制服務做好數據準備。

二、中央數據調度，強化過程管理

（1）信息中心運營監測，率先發現經營問題。管理會計要求對每一個生產過程開展管理，大數據中心將責任中心內部發生的、由管理者直接控制的生產動作和資源消耗過程信息，迅速反饋到責任中心管理者那里，便于責任中心管理者及時作出工作調整。公司運營監測（控）中心建成業務信息資源共享平臺，依據數據治理的要求，對公司經營管理業務“全方位、全流程、全天候”監控，實現各項指標數據“在線監測、在線分析、在線計算”，真實反映公司運營管理現狀，實現快速有效地發現問題，預警并協調，使信息能夠對責任中心管理者產生最大的效用。運營監測（控）中心依據生產、營銷、職能各部門特定工作周期，制定指標數據核查節點及數據整改治理方案，定期（每月、每周、每天、甚至每小時）對外運監報告，責任中心負責人根據監測報告，對報告中提及的工作壞點、差錯進行修正，重點關注有偏差趨勢的數據，遏制不良勢頭的發展。

（2）設備運行全程監控，確保電網穩定可靠。狀態檢修輔助決策系統是以預測評估為主要手段的新型電網資產運維管理模式。模式有機結合了狀態檢修與計算機在線技術，基于設備運行數據分析，顯著提升狀態評價的科學性和評價結果的有效性。系統通過傳感器數據對設備開展狀態評價和風險評估，識別重要設備維修需求，在設備隱患變嚴重或導致更高維修成本前發現問題，自動生成預防性維修任務，減少整體維修成本和停機相關成本。同時幫助確定設備檢修、試驗周期及技改項目，提高檢修的針對性和有效性，避免檢修力量的無差別使用，實現設備動作管理、檢修管理和巡檢管理的自動化。提升人力資源使用效率，設備管理責任制得到更好落實，關鍵設施資產狀況改善，使用期限得以延長。

（3）嚴堵電量滴冒跑漏，全面線損精細管理。技術線損接近理想值、管理線損趨于零是管理者的目標。為了實現目標，把已建成的PMS、GIS和CMS系統實行數據互聯，逐步完善輸電到配電的一體化線損精細管理。技術線損方面，成立專業小組對線損率不合理母線進行分析，通過分時段、分母線段分析手段來定位線損率不合理的母線分段，配合發現潛在的表計故障及參數設置錯誤，根據分析結果指導各專業制定和落實整改舉措，并結合日常運維做好廠站端監測裝置巡檢、消缺工作，提高線損數據比對成功率。管理線損方面，充分利用用電信息采集系統對已安裝關口表的臺區開展線損分析比對，通過內場分析，排除系統錯誤、統計差錯等內部原因后，將須現場檢查的臺區發送至管理班組，由專業班組對電量異常和線損不合理臺區開展現場檢查，落實后續處理，快速止住電網“出血點”。

三、助力戰略布局，深化績效管理

（1）非財務指標數據匯總及分析。短期財務指標無法準確地反映企業長期績效，因此評估和報告大量非財務指標比評估月度或季度利潤顯得更為重要。這些指標以公司戰略為基礎，在評估包括生產、市場營銷和研發等方面，是影響企業成功的關鍵因素。從更重要的意義上講，對運營為基礎的非財務指標評估，是管理會計系統回到原有狀態，發揮最廣泛作用的具體表現。設立全面的評估體系，涵蓋影響企業可持續發展的所有因素，包括考量成本管理水平的成本費用收入比重、每萬元電網資產運行維護成本；考量資產效率的總資產周轉率、單位資產售電量、單位電網投資增售電量；考量資產質量退役設備的平均壽命；考量安全水平的人身輕傷、電網和設備事件數、信息通信安全運行事件數；考量服務質量業擴報裝服務時限達標率、優質服務評價指數；考量安全可靠輸變電系統故障停運平均恢復時間、繼電保護正確動作率；考量創新能力科技進步獲獎指數、管理創新指數。非財務指標評估體系全面評估企業的可持續發展能力，各指標也實現了同業對標的可能，挖掘企業發展潛力，為企業在行業內的不斷成長指明方向。

（2）升級績效管理提升員工價值。人是企業發展的第一要素，員工價值的提升是企業價值提升的必要條件。通常企業難以評估員工價值的提高，然而一些非利潤性指標如：招聘成功率、員工離職率、曠工情況、連續安全生產天數、技能升級和崗位晉升等指標，可以用于評估企業人力資源的發展趨勢，體現公司以提升績效為導向的企業文化，變員工被動成長為主動成長。設立員工績效積分制評估模式，對員工進行量化考評、全方位打分，績效積分與工資薪點掛鉤。評估將定量考核和定性評價相結合，內容包括關鍵業績指標、重點工作任務指標、工作質量指標、人才當量指標、考勤記錄指標及獲獎情況等。全方位反映員工行為規范、生產安全、技能水平、工作績效的綜合水平。標準是以員工一定時期內完成的工作任務數量和質量的量化累計作為評價員工績效的依據，包括以員工完成的本職工作、上級布置的臨時任務和其他事項為內容的“數量積分”和以完成工作任務的及時性、準確性、規范性為內容的“質量積分”。各項指標的信息采集由員工績效指標庫和ERP系統提供，員工可依據評估模式，不斷實現自我成長，獲得更高的積分，企業也可清晰掌控現有人力資源情況。

四、利用數據資源，開拓創新領域

（1）實時電價體系的設計與運用。實時電價就是電能實現實時定價，管理者能夠將不同時間段的不同負荷量與電價掛鉤，增加用戶在電力市場的參與度，從而提升負荷因數，減少電力資產的投資，給消費者提供更多的選擇。智能電網的布局在技術上為實時電價做好了準備，公司可以透過大數據關聯，權衡負荷需求和電量供給，將發電到用電的價格迅速計算，然后使用通信技術，將實時價格給用戶，用戶依據電價完成用電負荷的選擇。

（2）電動汽車充電站的布局與選址。推動新能源車商業化和民用化，除了新能源車本身性能不斷提升外，還需要快捷高效的電能補給網絡——充電站網絡。充電站的合理配置、有序建設關系到車輛續航能力和使用成本，充電設施建設成本和利用效率。因此，要追求社會成本最小化，必須合理布局充電站網絡。現階段充電站建設按實際需求建設，隨著新能源汽車公共數據采集監測日益成熟，結合車輛定位數據、交通流量和路網情況，綜合考量電動車的總體需求、車輛里程消耗、充電系統功率等因素建立運算模型，甄選最優充電站建設區域，設定最佳私人與公共建設區域比例，形成不同層次的快充網絡，并對總量規劃進行布局，建成覆蓋全市主要功能區域的電動汽車快充及服務網絡。

篇9

對于醫院人事管理中，基于大數據時代，創新醫院人事管理方法，采取科學的管理方法，應用先進的科技設備，促進人事管理實現現代化的服務?？梢詾獒t院醫務人員提供更加詳細豐富的檔案資源，并且在醫院臨床醫療以及科研教學、護理工作中，都可以提供優勢全面的檔案服務，提高醫院人事管理效率水平，值得在實際工作中推廣應用，具有一定的可行性。整合醫院人事管理數據，對醫院人事管理數據進行二次利用，有效提升醫院人事管理質量，提升醫院人事精細化管理程度，采用科學化、信息化管理方式，開發云計算的醫院信息平臺，基于云計算技術搭建醫院信息平臺，不僅可以有效地構建統一的訪問門戶，還能整合醫院人事資源，提高醫院人事管理水平。大數據時代，為醫院人事管理提供現代化管理方法以及有效管理手段，創新醫院人事管理工作格局，為醫院人事管理發展創造優勢條件。

2、大數據時代人事管理創新措施

2.1創新人事檔案管理方法

實現醫院檔案網絡化管理，應加強醫院網絡基礎設施建設，為醫院檔案網絡化管理提供設施保障；在醫院檔案網絡化管理中，優化設計醫院的局域網布局，有效實現對醫院網絡設備與基礎設施的結合，醫院加大配備網絡通信設備資金投入，購置高端電腦、打印機、掃描儀，確保醫院檔案向電子檔案的轉化。再者，大數據時代下，對于醫院的人事管理創新中，健全醫院檔案管理制度，收集、整理醫院檔案信息，還應該有效發揮檔案管理的橋梁作用，傳達和收發醫院檔案信息，對醫院檔案匯集的各項信息能進行精確地提煉、加工、處理，把檔案中方方面面的思想統一起來，推進醫院各項工作的高效運行，拉近醫患之間的距離。

2.2健全人事管理制度

在大數據時代下，對于醫院人事管理，要健全管理制度，確保醫院人事管理的各項工作可以順利開展，完善人事制度管理體制。對于醫院人事管理中，可以避免管理職能隔離，提升醫院資源管理環境，避免計算機邊緣化，重視利用計算機進行醫院人事管理工作，并且可以引進這方面專業人才，嚴格執行規章制度，有效確保人事管理流程的安全運作。在醫院的人事管理中，為了有效確保醫院各科室業務彼此間地順利溝通，安排專職人員管理有關部門，落實人事管理的信息化建設。利用計算機建立人事管理系統，將大數據時代醫院人員信息統計集合起來，加大人員信息利用率，對人事管理中各個數據進行分析，簡化統計任務，提升工作效率和工作質量。提高行政管理水平，優化決策。醫院人事管理中計算機的應用，能夠大容量收集、分析、存儲人事信息，在需要某個信息的時候能夠通過計算機系統及時準確地查找出來，幫助選擇方案，實現決策最優化，并且還能促進人事管理的規范化，輔助建立健全指標體系和管理制度，有效提升醫院的行政管理水平。同時計算機還能對人事信息進行加工處理，很好地滿足了人事管理中各種需要，適應新時期對人事管理的新要求。

2.3提升工作人員能力

對于大數據時代醫院人事管理中，提升人事管理中工作人員的計算機水平，強化其人事管理能力。重視人事管理信息化建設工作，重視對業務科室管理人才的培養，如護士、藥劑師、醫生等，強化計算機應用能力培養，提高醫院人事管理人員的信息化素質，對其進行信息化培訓，使其在大數據時代下掌握更多的專業知識，為醫院人事管理工作打下牢固基礎。對于醫院人事管理中，創新人才管理形式，提升人員工作能力，利用大數據時代信息化軟件進行人員考核，每位員工都有屬于自己的唯一固定代碼，以此來查看醫院員工的考勤信息，并以此為根據來進行考勤審批，將最后審批的薪酬交付管理員，進行員工工資結算。并且選用穩定的人事管理軟件，加強醫院人事管理的內部管理模式，提高自身的管理水平，人事管理人員不僅要熟練掌握計算機應用系統，還要熟悉醫院各方面的工作內容，通過計算機更加科學合理地進行人事管理，提高大數據時代醫院人事管理的效率，要加強大數據時代醫院人事管理人員計算機應用、信息網絡等知識和技術的培訓，強化醫院人事檔案的信息化管理手段，使工作人員可以熟練運用現代計算機技術，管理、制作、保管醫院人事信息。同時要學會對自己掌握的人事信息進行數據分析，為人事決策提供依據。

2.4強化人事監管

在大數據時代醫院人事管理中，由于醫院內部人事數據保密性的問題，故此應該強化人事管理的監管工作，特別是在大數據時代下，更是要加強醫院人事數據的監管，確保數據安全。可以提升大數據時代人事管理系統的數據庫結構性能，可以有效實現對醫院人事資源的充分整合和利用，對醫院人事大數據進行實時、準確監控，實時監控醫院人事資源，均衡分配醫院人事管理工作，提升醫院大數據時代人事管理效率。降低大數據時代醫院人事管理成本，加大產出收益。通過使用計算機縮短一些基礎事物處理時間，減少人力資源浪費。大數據時代醫院人事管理中，可以利用互聯網，快速獲取人事管理的最新信息，節約醫院人力查找成本，通過醫院對現有的醫務人員進行合理的配置，降低投入成本獲得最大勞動價值。大數據時代下，對于醫院人事管理中，可以通過使用計算機節約下來的時間讓醫院人事管理工作人員，可以思考一些戰略性的措施，為大數據時代醫院取得更大的進步，提供可持續發展的動力。

3結論

篇10

就如同在信息時代信息研究的重要性一樣，研究大數據時代的大數據特征也具有重要性。大數據產生和發展的特點可以歸納為“4V”，即Volume（海量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。特征一是數據量大。進入Web2.0時代后，人們可以隨時隨地大量信息，因此，大數據的起始計量單位不僅僅是人們現在熟知的G、T，還可能是P（1P＝1024T）、E（1E＝1024P）或Z（1Z＝1024E）這些數量級。特征二是速度快，時效性強。要快速有效地從實時的、動態的數據里挖掘有用的信息是大數據的特點。特征三是數據類型多種多樣。隨著當下流行的社交網絡的應用，用戶生成內容如各種音頻、文本信息、視頻、圖片等非結構化數據出現了，多樣性的數據要求對數據的分析處理能力的方法也要多元化。特征四是數據價值密度低、精確性不夠。如隨著物聯網、云計算的廣泛應用，信息量變大，但價值密度較低，這就需要相關的專家找出更好的技術算法去快速完成信息價值的增值。

2大數據背景下國內網絡信息資源管理現狀

與網絡信息資源管理和利用水平先進的國家相比，由于我國互聯網起步較晚，網絡信息資源管理研究內容還不夠系統，一般是從理論上研究網絡信息資源的特點、網絡信息資源管理體系結構、網絡信息資源的利用中存在的問題及對策等內容。信息資源作為信息時代的戰略資源，發達國家對于大數據的研究極為重視。2012年，美國政府五大部門耗資2億美元，開始了“大數據研究和發展計劃”的項目，用來提升美國的教育、科研以及國家安全能力，并大力發展與大數據相關的數據采集、整合、儲存、分析和利用等技術研究，從中可以看出美國已經把大數據作為國家發展戰略。從大數據時代的現狀來看，我國也不屈居于后，是順應時展潮流的，鄔賀銓院士就曾表示：“我國將產生全球最大量的數據，要重視大數據的開發利用和管理。”工信部于2012年2月的物聯網“十二五”規劃上也指出，在此期間，中國將以加快轉變經濟發展方式為主線，更加注重經濟質量和人民生活水平的提高，亟須采用包括物聯網在內的新一代信息技術改造升級傳統產業，提升傳統產業的發展質量和效益，提高社會管理、公共服務和家居生活智能化水平。作為4項關鍵技術創新工程之一的信息處理技術被提了出來，涵蓋了海量數據存儲、圖像視頻智能分析、數據挖掘等信息處理技術都是大數據技術的重要組成部分。我國對于網絡信息資源的管理利用一直沿用其他國家的方法和技術，自主創新度不高。我國在大數據背景下所面臨的挑戰也非常多，尤其是大數據安全管理能力、大數據存儲及處理能力、大數據應用能力等方面。技術上，我國目前主要圍繞數據倉庫、數據挖掘等高水準方面研究，包括搜索引擎技術、元數據、專業指引庫技術。但現今，我國很難提出符合系統要求的切實可行的網絡信息資源管理建設方案，許多研究成果的理論性較強，但實踐可操作性不足。

3大數據背景下國內網絡信息資源管理內容

作為人類歷史上第三次革命的信息革命對人類社會發展影響是十分巨大的，大數據背景下，無論是政治、商業或是其他各個領域，都面臨著怎樣迅速理解、如何運用大數據，進而研究、組建有效的大數據時代信息管理模式的挑戰。面臨這一現狀，大數據背景下的網絡信息資源管理必須依靠強大的信息儲存、數據分析和數據挖掘能力，尤其是要構建一個科學、合理、有效的框架，才能合理利用數據，獲取有價值的信息，發揮其實踐價值。網絡信息資源管理應用于各行各業，與信息技術發展緊密相關。學界對其管理方法和技術應用進行了研究，網絡信息資源管理的方法有技術手段、經濟手段、法律手段和行政手段四大類，按其管理范圍，網絡信息資源管理的方法分為網絡信息資源的宏觀管理方法和微觀管理方法。未來網絡信息資源管理的發展，應以網格技術為基礎平臺，圍繞知識發現和信息開發利用等目標，進一步解決信息整序、數據挖掘、隱性知識的顯性化和信息資源的知識管理等問題。網格技術有信息集成功能，能將各種資源聯結起來，可把全球信息資源有機結合以實現個性化、專門化服務。信息網格可應用在信息資源整合方面，是傳統的信息資源管理技術和理念在網格時代的具體呈現方式，進而達到推陳出新和迅速提高網絡信息資源管理水平的效果。

3.1網絡信息資源的采集

我國作為世界第一人口大國，產生的數據量理應非常龐大。但是據調查，截止到2010年，產生的新數據量為250PB，相對于發達國家而言只有日本的60％，美國的7％。當前我國網絡信息資源收集主要任務就是通過多渠道、多方法來盡可能收集更多的數據。瑞士達沃斯論壇在2012年的《大數據大影響》報告指出，數據就像貨幣或黃金一樣，已成為一種新的經濟資產類別。鑒于網絡信息資源的分布特點，以萬維網形式存在的網絡信息資源檢索工具已經被廣泛地普及。比如搜索引擎和各種數字圖書館，除此之外，有償的網絡信息服務平臺和電子商務信息網站也逐漸為網民所認知和接受，從而能夠實現大數據時代原始數據量的積累，進而完成從量變到質變的這一過程。

3.2網絡信息資源的整合

網絡信息資源整合首先要面對用戶提出的有關各載體、各渠道的網絡信息資源的查詢與使用的問題，要充分了解各類信息資源的情況、查詢技巧，努力掌握對用戶提供參考咨詢服務的各種技巧。其次，網絡信息資源整合并不是簡單地累加網絡信息資源，而是需要經過專業技術的再加工，通過對網絡信息的分類、鑒別后優化重組而成，因此對工作者的信息素養有很高的要求。

3.3網絡信息資源的儲存

在網絡信息資源管理活動中，數據庫技術具有非常廣泛的應用領域。它是實現資源共享、節省開支和提高系統反應能力、工作質量以及服務水平的重要手段和技術保證。近年來我國自主研發的數據庫包括：重慶維普公司出版的“中文科技期刊數據庫”、萬方數據集團公司建成的“萬方數據庫”以及中國學術期刊（光盤版）。電子雜志社推出的“中國學術期刊光盤數據庫”等標志著我國的網絡信息資源開發工作邁向了新階段。但從全球范圍看，我國數據庫的數量只是全球數據庫總量的1/10，容量約是世界總量的1/100，產值只有世界總量的1/1000。除此之外，在開發數據庫時，應該按照特定學科、用戶以及專題的要求，確定開發的重點，開發對象應該是具有實用價值的資源，最后建成滿足目標用戶需求的序列化網絡信息系統、專題信息產品全文、題錄型或文摘型數據庫。

3.4網絡信息資源的共享

信息孤島效應是我國城市發展的一個瓶頸，各級政府與部門間不愿公開、分享信息，這就造成信息與信息之間的孤島，無法實現信息資源的價值。關于這一現狀，有些政府部門也有明確的認識，開始積極尋找解決方案。在美國的引領下，全世界目前已有30多個國家在互聯網上開放共享本國的公共信息。我國也會隨著信息開放這個趨勢，由政府帶頭，面向全社會開放公共信息，逐漸消除各部門、各領域廣泛存在的“信息孤島”現象，促進信息的公開與自由流動。例如，原來一些政府部門不愿公開自己的數據，但現在開始尋找數據交換伙伴，因為他們逐漸意識到消除數據孤島已經成為一種發展潮流，無論是對自身還是對其他共享者而言，都是有利的。同時，隨著各方面政策的引導，打破數據壁壘對大數據的共享是有力的支持。

3.5網絡信息資源安全與產權保護