導(dǎo)語：如何才能寫好一篇大數(shù)據(jù)時代分析，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)分析師

近年來，業(yè)界、學(xué)術(shù)界興起了大數(shù)據(jù)討論，一夜間大數(shù)據(jù)時代到來了。大數(shù)據(jù)給學(xué)術(shù)界帶來了新的思潮，大數(shù)據(jù)正在顛覆著很多傳統(tǒng)行業(yè)的模式，帶來變革。有人預(yù)測，大數(shù)據(jù)必將成為商業(yè)、政府、科研、教育、醫(yī)療等各行業(yè)面臨的一個挑戰(zhàn)。在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘工作面臨著機遇與挑戰(zhàn)，本文從數(shù)據(jù)分析的角度，結(jié)合國內(nèi)外相關(guān)研究，試圖回答大數(shù)據(jù)是什么，如何應(yīng)對大數(shù)據(jù)的問題。

一、認(rèn)識大數(shù)據(jù)

（一）大數(shù)據(jù)的宗旨：經(jīng)過分析的數(shù)據(jù)才有價值

大數(shù)據(jù)要發(fā)揮作用必須經(jīng)過分析，這是由大數(shù)據(jù)的4V特性（數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類型多、要求處理速度快、低密度）決定的。也就是說，數(shù)據(jù)都是高維、低密度的，從單個數(shù)據(jù)中難以看出規(guī)律。因此，必須經(jīng)過分析，針對高維進(jìn)行降維，提煉大量低密度信息中的價值，才能發(fā)揮作用。否則，大數(shù)據(jù)背景下，反而更容易使得“活”信息混跡在大量“死”數(shù)據(jù)中被淹沒。面向大數(shù)據(jù)的分析要“簡單、迅速、規(guī)模化”。

（二）大數(shù)據(jù)的目標(biāo)：實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的決策與資源配置

大數(shù)據(jù)最終要實現(xiàn)科學(xué)決策，基于信息對稱的有效資源配置。隨著大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展，可利用數(shù)據(jù)來源從線下封閉的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫擴展到開放性的O2O（Online To Offline）融合數(shù)據(jù)，可分析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)從原來以數(shù)值為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)發(fā)展到涵蓋文本、視頻、音頻等多媒體數(shù)據(jù)。從而，大數(shù)據(jù)將逐步改變我們的決策目標(biāo)和社會資源配置方式。基于數(shù)據(jù)的科學(xué)決策是一貫追求的目標(biāo)。然而，信息不對稱是常態(tài)，因此傳統(tǒng)決策目標(biāo)是建立相對滿意而非最優(yōu)（決策科學(xué)家Simon提出），資源配置效率基于市場優(yōu)于基于計劃。大數(shù)據(jù)背景下，迅速獲取分析更多輔助決策信息成為可能，因此決策目標(biāo)可實現(xiàn)向最優(yōu)的無限逼近，實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的“計劃”資源配置將更有效率。

（三）大數(shù)據(jù)的角度：個性化服務(wù)+中觀指數(shù)+宏觀連結(jié)

目前發(fā)展大數(shù)據(jù)，主要有基于數(shù)據(jù)為客戶提供個性化營銷服務(wù)、預(yù)測中觀行業(yè)或區(qū)域趨勢指數(shù)、基于連結(jié)的宏觀資源配置方案等角度。這不僅僅體現(xiàn)在阿里小微融資的個性化風(fēng)控決策、高端品牌在線特賣品牌和定價動態(tài)決策（基于阿里巴巴網(wǎng)商活躍度指數(shù)和零售商品價格指數(shù)）、Discern group企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略咨詢報告上，還體現(xiàn)在阿里巴巴商務(wù)智能指數(shù)（預(yù)測經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢）和基于公共氣象數(shù)據(jù)的各行業(yè)資源配置優(yōu)化服務(wù)上。

互聯(lián)網(wǎng)金融是大數(shù)據(jù)發(fā)展各角度的前沿陣地。在金融領(lǐng)域，要實現(xiàn)從金融互聯(lián)網(wǎng)向互聯(lián)網(wǎng)金融的快速轉(zhuǎn)型。傳統(tǒng)模式下的金融企業(yè)開展網(wǎng)上業(yè)務(wù)，如：網(wǎng)上銀行、網(wǎng)上理財，并不是真正的互聯(lián)網(wǎng)金融。互聯(lián)網(wǎng)金融是指通過互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)為客戶實現(xiàn)搜索或風(fēng)控等服務(wù)增值，比較有代表性的是，消除供求雙方結(jié)構(gòu)不對稱的P2P貸款，提高存取效率的保值理財產(chǎn)品余額寶。

（四）大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵點：保證數(shù)據(jù)質(zhì)量

要發(fā)展大數(shù)據(jù)分析，首先要保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。錯誤的輸入必然導(dǎo)致錯誤的輸出。沒有數(shù)據(jù)質(zhì)量，一切都是浮云。數(shù)據(jù)質(zhì)量沒有保證，是不敢用的。數(shù)據(jù)質(zhì)量是一項耗時、費力的基礎(chǔ)工作。

保證數(shù)據(jù)質(zhì)量要求數(shù)據(jù)采集與清洗過程中秉持兩大原則：相關(guān)性和低噪聲。第一，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)并非越“大”越好，而是相關(guān)數(shù)據(jù)越“大”越好。特別是，在數(shù)據(jù)采集中，要以采集盡可能多的“相關(guān)”數(shù)據(jù)為目標(biāo)，而非不加篩選越多越好。第二，大數(shù)據(jù)，首先數(shù)據(jù)獲取時要保證不存在誘導(dǎo)傾向的干擾因素，同時進(jìn)行去噪處理。

保證數(shù)據(jù)質(zhì)量要建立數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。針對數(shù)據(jù)質(zhì)量建立數(shù)據(jù)標(biāo)簽，才有進(jìn)步。有了對數(shù)據(jù)質(zhì)量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)才能被決策者更為安全科學(xué)有效地使用。

（五）大數(shù)據(jù)競爭的核心：分析人才的競爭

大數(shù)據(jù)時代，作為一種資源，數(shù)據(jù)不再是稀缺資源。互聯(lián)網(wǎng)、門戶網(wǎng)站、社交網(wǎng)站、微博、微信等新媒體積累了大量數(shù)據(jù)，缺乏的是對這些數(shù)據(jù)的分析人員。缺乏專業(yè)的分析人才，即使守著數(shù)據(jù)的“金山”，也只能望“山”興嘆。因此，美國Turbo Financial Group采用最新的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)聚焦被FICO遺忘的15%人群建模，阿里提出建立大數(shù)據(jù)分析的開放式平臺，希望能夠集結(jié)更多專家智慧，同時培養(yǎng)阿里分析人才，挖掘阿里數(shù)據(jù)“金礦”。

二、把握大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)對社會生活帶來方方面面的影響，我們?nèi)绾伟盐沾髷?shù)據(jù)時代的機遇，需要慎重對待大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)。總結(jié)起來，主要有三個方面：

（一）大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)整理和清洗工作

（1）數(shù)據(jù)整理和清洗工作是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)專家根據(jù)經(jīng)驗，普遍認(rèn)為該工作是一項基礎(chǔ)性工作，耗時多且簡單，占到數(shù)據(jù)分析工作量的60%以上，是數(shù)據(jù)分析前提和基礎(chǔ)。在此基上，數(shù)據(jù)分析工作需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)識，進(jìn)行深度分析，撰寫專題報告，確保結(jié)果可以執(zhí)行，最終落實到?jīng)Q策和實施。

（2）大數(shù)據(jù)時代，需要充分借助IT技術(shù)管理數(shù)據(jù)質(zhì)量工作。在大數(shù)據(jù)時代，人工逐筆發(fā)現(xiàn)、解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的方式成本高、效率低，不可持續(xù)。要盡量規(guī)范化、系統(tǒng)化、自動化管理數(shù)據(jù)質(zhì)量工作，將節(jié)省下的人力資源投入到新問題的研究中。

（二）大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)分析的特點

（1）采用倒金字塔模式分配“思考、工作、分享”的時間比重。數(shù)據(jù)分析工作包括三部分：“思考”，分析實際問題，將實際問題轉(zhuǎn)化成數(shù)學(xué)模型，提出解決方案的過程；“工作”，將解決方案程序化，得出結(jié)果的過程；“分享”，將分析的結(jié)果，轉(zhuǎn)化為決策，付諸實施的過程。在時間分配上，金字塔結(jié)構(gòu)或柱形結(jié)構(gòu)的分布形式不是最佳結(jié)構(gòu)，倒金字塔結(jié)構(gòu)比較合理。即，思考的過程花得時間長些，可以減少后期工作量，少走彎路。

（2）通過數(shù)據(jù)分析進(jìn)行科學(xué)決策。很多人存在誤區(qū)，認(rèn)為數(shù)據(jù)分析就是做報表、寫報告。在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)分析不僅僅停留在此，需要進(jìn)行深度分析，建立數(shù)據(jù)化決策的流程。要尊重數(shù)據(jù)、認(rèn)識數(shù)據(jù)，但不迷信數(shù)據(jù)。在尊重數(shù)據(jù)、尊重事實的前提下，減少主觀因素的干擾，快速做出數(shù)據(jù)化決策，這是一種能力。

（3）大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)分析的要義是――簡單、迅速、規(guī)模化。數(shù)據(jù)分析的結(jié)果要簡潔、易懂；數(shù)據(jù)分析的時間要短，盡可能的自動化地出結(jié)果，要快速的滿足客戶的需求；數(shù)據(jù)分析的方法能夠?qū)崿F(xiàn)大批量規(guī)模化。優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師應(yīng)具有全局的預(yù)見性，一有問題可以馬上把該問題打成很碎、很多的問題，甚至把一個問題克隆出很多問題，從而與業(yè)務(wù)人員建立信任，降低工作量。

（4）從“死”信息中，分離出“活”的信息。大數(shù)據(jù)有數(shù)據(jù)量大的問題――產(chǎn)生大量的“死”數(shù)據(jù)。錯誤數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)與實際情況不一致，異常數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)正確但數(shù)據(jù)遠(yuǎn)離群體的大多數(shù)，這類數(shù)據(jù)情況的處理手段比較成熟。而大數(shù)據(jù)時代，大量數(shù)據(jù)是不活躍主體，即“死”數(shù)據(jù)。因此，需要從高維低密度數(shù)據(jù)中，提取“活”的信息，發(fā)現(xiàn)規(guī)律。防止由于“死”信息的存在，導(dǎo)致分析結(jié)果不能正確反映“活”的群體特征。

（三）大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)分析師的培養(yǎng)

（1）培養(yǎng)核心技術(shù)人才，確保長期競爭力。美國在建立全國醫(yī)療系統(tǒng)時，將系統(tǒng)外包給了加拿大的一家公司，系統(tǒng)運行的第一天就出現(xiàn)了崩潰。美國政府為此對該模式進(jìn)行了反思，概括起來有三點：①外包公司設(shè)計時只顧滿足甲方的眼前利益，不會為甲方的長遠(yuǎn)利益考慮；②項目外包造成美國技術(shù)骨干人員斷層，導(dǎo)致出現(xiàn)問題后自身無法解決；③采用該模式導(dǎo)致美國沒有了核心技術(shù)。

因此，在采用項目外包模式的同時，需要掌握其核心技術(shù)。在大數(shù)據(jù)時代，從數(shù)據(jù)分析、信息管理、IT技術(shù)三個方面保持核心競爭力。需要培養(yǎng)和保持業(yè)務(wù)、產(chǎn)品設(shè)計、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)架構(gòu)等方面的骨干隊伍。

（2）建立專業(yè)化的大數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊。大數(shù)據(jù)分析的核心是數(shù)學(xué)建模，基礎(chǔ)是實際業(yè)務(wù)，結(jié)果是自動化程序。在實際工作中需要正確、合理的使用數(shù)學(xué)建模的思維，構(gòu)建以數(shù)學(xué)模型做為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析，建立量化管理風(fēng)險的理念。深刻認(rèn)識并正確駕馭大數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)分析的方法是處于不斷發(fā)展過程中的，需要根據(jù)實際問題，結(jié)合實際數(shù)據(jù)，靈活構(gòu)建模型。

參考文獻(xiàn)：

[1]朱建平，章貴軍，劉曉葳.大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)分析理念的辨析[J].統(tǒng)計研究，2014，（2）.

篇2

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)時代 數(shù)據(jù)分析 信息安全防護(hù)

隨著我國網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)不斷的發(fā)展，當(dāng)下時代已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)時代。以往大數(shù)據(jù)的概念主要存在于物理學(xué)領(lǐng)域、生物學(xué)領(lǐng)域、生態(tài)環(huán)境學(xué)領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域、金融領(lǐng)域、通訊領(lǐng)域等，而當(dāng)下網(wǎng)絡(luò)和信息業(yè)的空前發(fā)展使大數(shù)據(jù)引起了人們的關(guān)注。數(shù)據(jù)信息已經(jīng)滲透到社會的各行各業(yè)，人們通過相關(guān)數(shù)據(jù)信息的發(fā)現(xiàn)和利用，可達(dá)到增加生產(chǎn)率和市場消費率的效果。但大數(shù)據(jù)技術(shù)收集信息軟件給網(wǎng)絡(luò)用戶的隱私帶來了問題，網(wǎng)絡(luò)私人信息的安全防護(hù)遭到威脅。因此本文對大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)分析與信息安全防護(hù)做出相關(guān)研究，研究內(nèi)容如下。

1 大數(shù)據(jù)概述

大數(shù)據(jù)主要是指使用常規(guī)軟件工具無法在規(guī)定的時間內(nèi)對網(wǎng)絡(luò)往來信息進(jìn)行捕捉和管理以及處理。大數(shù)據(jù)時代的主要特點為5V，即數(shù)據(jù)總量大（Volume）、類型繁多（Variety）、價值密度低（Value）、速度快、時效高（Velocity）。大數(shù)據(jù)的初始計量單位為P（P=1000T）、E（E=100000T）、Z（Z=10000000T），數(shù)據(jù)量龐大，其種類包括網(wǎng)絡(luò)文字信息、音頻信息、視頻信息、圖片信息以及地理位置等，數(shù)據(jù)種類豐富對數(shù)據(jù)的處理能力也提出了較高的要求。在大數(shù)據(jù)中，雖然信息量大，但可利用的信息是有限的，因此，大數(shù)據(jù)價值密度較低。大數(shù)據(jù)相對于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)而言，需要人們更強的處理信息的能力和速度，對人們的數(shù)據(jù)駕馭力量提出了挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)在影響著人們生活方式的同時，還影響著各個行業(yè)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)也使信息安全面臨著一些問題。

2 大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)分析概述

2.1 抽樣量化

在大數(shù)據(jù)時代，樣本就是總體本身，因此在分析某事物的過程中，不需依靠少量的數(shù)據(jù)樣本，而是得到全部的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的抽樣有樣本缺乏穩(wěn)定和隨機抽樣困難的情況，且在事先設(shè)定好了調(diào)查目的往往會使調(diào)查內(nèi)容和范圍受到人為限制，調(diào)查過程中的側(cè)重點也導(dǎo)致抽樣數(shù)據(jù)無法反映總體情況。另外樣本量的有限也使抽樣結(jié)果缺乏精確性，致使錯誤率的增加，同時傳統(tǒng)抽樣時間效率和生產(chǎn)率低。

2.2 數(shù)據(jù)模糊計算

在大數(shù)據(jù)的影響下，人們接受數(shù)據(jù)較為繁雜，數(shù)據(jù)精確性減弱。有數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，因此對數(shù)據(jù)追求精確性的可能性較小，測量數(shù)據(jù)和調(diào)查數(shù)據(jù)都會因為一些不可控的因素或認(rèn)為因素致使數(shù)據(jù)精確性欠缺。大數(shù)據(jù)時代獲得的數(shù)據(jù)量多，但不精確的數(shù)據(jù)也在其中，因此對待大數(shù)據(jù)應(yīng)該看到其有利方面。數(shù)據(jù)的不精確也有利于對事物總體的了解，樣本的增加使信息更為真實。大數(shù)據(jù)的不精確是不經(jīng)意產(chǎn)生的，因此，在需要精確數(shù)據(jù)的領(lǐng)域還是需要避免不精確性的發(fā)生。

2.3 利用數(shù)據(jù)關(guān)系

關(guān)注事物的相關(guān)性，而不是只追求因果。傳統(tǒng)抽樣中會預(yù)先假定因果，但在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)的復(fù)雜和龐大，會導(dǎo)致因果關(guān)系復(fù)雜化和分析因果復(fù)雜化。因此，大數(shù)據(jù)不不利于追求因果關(guān)系，而利于事物相關(guān)關(guān)系的追求。大數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的分析思路為分析數(shù)據(jù)相關(guān)性，事物關(guān)系之間的形式多樣化，關(guān)系和目的也是根據(jù)數(shù)據(jù)的變化而變化，沒有相對較為固定的因果和親疏關(guān)系。

大數(shù)據(jù)所提供的價值可以讓人們預(yù)判自己所想知道的事情，比如華爾街利用網(wǎng)絡(luò)民眾的情緒變化進(jìn)行拋售股票；基金公司根據(jù)對購物網(wǎng)站顧客的評論來分析產(chǎn)品銷售情況；銀行根據(jù)網(wǎng)絡(luò)求職的崗位情況判斷就業(yè)；投資機構(gòu)從大數(shù)據(jù)中查找企業(yè)破產(chǎn)的前兆；美國總統(tǒng)團(tuán)隊根據(jù)社交軟件分析選民喜好。以此可以看出在大數(shù)據(jù)時代，可利用的數(shù)據(jù)信息對利用者而言十分重要。

3 大數(shù)據(jù)時代面臨的信息安全問題

3.1 信息安全風(fēng)險

由于大數(shù)據(jù)的特點之一為存儲信息較為廣泛，對信息安全性有一定的影響。大數(shù)據(jù)信息海量存儲技術(shù)的成熟降低了信息存儲的成本，因此大數(shù)據(jù)信息處理量顯著增加，處理中心分析信息也變得更加容易。大數(shù)據(jù)信息中心可以根據(jù)終端網(wǎng)絡(luò)用戶的行為信息進(jìn)行分析，然后將結(jié)果提供給信息利用者，分析搜索的商品后向你推薦所感興趣的商品。在移動互聯(lián)網(wǎng)，終端用戶信息被隨時采集和存儲，造成了信息安全風(fēng)險。

3.2 個人隱私泄露

有一些網(wǎng)絡(luò)企業(yè)會對網(wǎng)絡(luò)終端用戶的隱私進(jìn)行搜集。為了贏得市場競爭優(yōu)勢，用戶信息成為了企業(yè)的發(fā)展根據(jù)。比如一些智能手機軟件會在用戶不知情的情況下，對用戶使用軟件的時間、地點和位置進(jìn)行信息記錄，發(fā)送到軟件服務(wù)器，暴露用戶的個人隱私泄露信息。

3.3 安全防護(hù)難度

大數(shù)據(jù)時代由于非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)類型多、價值密度低，信息量龐大，因此對安全防護(hù)技術(shù)要求較高，目前我國防護(hù)技術(shù)還未能夠處理大量和多類型的數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)防護(hù)難度系數(shù)較高。

4 數(shù)據(jù)時代面臨的信息安全問題的應(yīng)對措施

4.1 安全技術(shù)研發(fā)

目前大數(shù)據(jù)需要能夠處理大量和多類型的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，以主動發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中潛藏的威脅，比如利用信息豐富開發(fā)認(rèn)證系統(tǒng)技術(shù)或建設(shè)數(shù)據(jù)真實分析系統(tǒng)，將惡意信息和無用信息排除在外。

4.2 制定個人隱私泄露保護(hù)法律法規(guī)

由于大數(shù)據(jù)是新生事物，因此相關(guān)的法律法規(guī)存在空白。網(wǎng)絡(luò)上違法的數(shù)據(jù)信息行為需要有強制和高效的規(guī)則對其進(jìn)行規(guī)范，以保護(hù)個人信息的合理利用性。

4.3 提高民眾信息安全認(rèn)知

大數(shù)據(jù)來源于民眾，因此提高民眾的信息安全意識，可有效防范數(shù)據(jù)信息面臨的信息安全問題，從而起到維護(hù)個人隱私泄露、避免負(fù)面影響的作用。

5 結(jié)語

綜上所述，大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)分析與信息安全防護(hù)具有重要意義，當(dāng)下網(wǎng)絡(luò)和信息業(yè)的空前發(fā)展使大數(shù)據(jù)引起了人們的關(guān)注，數(shù)據(jù)信息已經(jīng)滲透到社會的各行各業(yè)，數(shù)據(jù)分析使人們受益匪淺。但大數(shù)據(jù)技術(shù)收集信息軟件給網(wǎng)絡(luò)用戶的信息安全帶來了問題。比如信息安全風(fēng)險、個人隱私泄露、安全防護(hù)有難度等，本研究作者經(jīng)過多方面思考提出提高安全技術(shù)研發(fā)程度、制定個人隱私保護(hù)法律法規(guī)以及提高民眾信息安全認(rèn)知的解決意見，以促進(jìn)大數(shù)據(jù)時代信息安全性的增加。

參考文獻(xiàn)

[1]田秀霞，王曉玲，高明等.數(shù)據(jù)庫服務(wù)――安全與隱私保護(hù)[J].軟件學(xué)報，2010，21（5）：991-1006.

[2]劉小龍，鄭滔.一種針對非控制數(shù)據(jù)攻擊的改進(jìn)防御方法[J].計算機應(yīng)用研究，2013，30（12）：3762-3766.

[3]李峰，李虎成，於益軍等.基于并行計算和數(shù)據(jù)復(fù)用的快速靜態(tài)安全校核技術(shù)[J].電力系統(tǒng)自動化，2013，37（14）：75-80.

篇3

目前，在此大環(huán)境的影響下，企業(yè)的財務(wù)管理工作得到了更大的拓展和延伸。而財務(wù)分析工作作為財務(wù)管理中的一個必須高度重視的環(huán)節(jié)，在極大程度上影響著企業(yè)的穩(wěn)定性、可持續(xù)性，直接影響企業(yè)的發(fā)展。由此可見，企業(yè)要想提高自己的綜合實力與核心競爭力，就必須要做好財務(wù)分析研究。抓住機遇，將互聯(lián)網(wǎng)等一些新興技術(shù)推向更新的高度。克服挑戰(zhàn)，在基礎(chǔ)上充分落實財務(wù)分析工作，預(yù)估大數(shù)據(jù)下可能存在的風(fēng)險。充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)對企業(yè)的未來發(fā)展產(chǎn)生巨大的影響，為企業(yè)的發(fā)展提供更為廣闊的空間。

二、大數(shù)據(jù)時代下財務(wù)分析的機遇與挑戰(zhàn)

這一章節(jié)主要探討兩方面內(nèi)容，一方面是大數(shù)據(jù)時代下財務(wù)分析工作迎來的機遇，另一方面是大數(shù)據(jù)時代下財務(wù)分析工作面臨的挑戰(zhàn)，通過對這兩方面內(nèi)容的明確，從而為后續(xù)的探討而奠定基礎(chǔ)。

(一)大數(shù)據(jù)時代下財務(wù)分析迎來的機遇

對企業(yè)財務(wù)分析工作而言，大數(shù)據(jù)時代的來臨會給工作帶來諸多方面有利的影響，促使財務(wù)分析工作朝著更好的方向發(fā)展。

1.有利于提高財務(wù)數(shù)據(jù)信息的精準(zhǔn)度

以往傳統(tǒng)的財務(wù)中采用的是“漏斗式”記賬方式，將原始憑證的結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)記到記賬憑證中。由于過濾了諸多非結(jié)構(gòu)化的信息，這類信息會受到技術(shù)限制的影響，在很大程度上使財務(wù)管理數(shù)據(jù)引起偏差，使數(shù)據(jù)整合的難度大大增加。最終可能會影響管理者決策。但是在大數(shù)據(jù)時代之下，能夠為財務(wù)分析提供經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)上的大力支持，實現(xiàn)財務(wù)管理向共享式服務(wù)模式的順利過渡。

2.有利于增強預(yù)算管理的真實性

預(yù)算管理是企業(yè)財務(wù)管理重要組成部分，傳統(tǒng)的預(yù)算管理在數(shù)據(jù)處理的過程中處理的速度過于緩慢，處理的效率低，不利于企業(yè)的發(fā)展。且在內(nèi)容制定的過程中，沒有，明確的管理理論進(jìn)行基礎(chǔ)支撐。通過大數(shù)據(jù)的手段進(jìn)行使用，可以更好的使預(yù)算的真實性增強，在一定程度上改善現(xiàn)階段的問題。

3.構(gòu)建企業(yè)型數(shù)據(jù)庫，避免財務(wù)風(fēng)險

大數(shù)據(jù)時代的來臨，意味著科技因素的發(fā)展已經(jīng)達(dá)到一定的水平。這就意味著企業(yè)可以從大量的數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息，構(gòu)建相對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，以建立數(shù)據(jù)庫形式來處理海量的數(shù)據(jù)信息，有效挖掘?qū)ψ陨砥髽I(yè)發(fā)展有用的相關(guān)數(shù)據(jù)信息。以此為基礎(chǔ)，可在多維度預(yù)測企業(yè)風(fēng)險，提高防范意識，盡可能的避免財務(wù)風(fēng)險，從而為實現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)營戰(zhàn)略目標(biāo)而奠定扎實的基礎(chǔ)。

4.提高數(shù)據(jù)處理效率，降低財務(wù)成本

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理，方法陳舊、內(nèi)容繁瑣，導(dǎo)致工作效率低下，大大增加企業(yè)的財務(wù)管理成本。并且在實際執(zhí)行過程中，因程序較多，在一定程度上增加了財務(wù)人員的工作處理量。二者最后可能會導(dǎo)致工作量雖然上升但工作效率反而會有所下降。這不但會使企業(yè)發(fā)展緩慢，還會削減員工工作中的積極性，不利于企業(yè)發(fā)展。利用大數(shù)據(jù)來建立模型篩查相關(guān)有效信息，可以更快捷的處理數(shù)據(jù)信息，減輕財務(wù)人員的工作量，在提高效率的同時，調(diào)動員工在工作中的積極性。

(二)大數(shù)據(jù)時代下財務(wù)分析面臨的挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)時代在對企業(yè)財務(wù)分析工作帶來有利影響的同時，也使財務(wù)分析工作出現(xiàn)了更大的挑戰(zhàn)，因此，分析大數(shù)據(jù)時代下企業(yè)財務(wù)分析中存在的不足之處，有利于我們積極應(yīng)對挑戰(zhàn)：

1.依賴財務(wù)報表，不注重其他信息

傳統(tǒng)的財務(wù)分析工作過于注重財務(wù)報表，而忽視非財務(wù)信息分析。具體來講的話，一是企業(yè)固定資產(chǎn)折舊、對外投資核算等內(nèi)容會結(jié)合企業(yè)自身情況而選擇不同的會計處理方法，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的處理結(jié)果可比性存在嚴(yán)重偏失；二是固定資產(chǎn)折舊年限和壞賬準(zhǔn)備金比例等方面摻雜了財務(wù)人員的主觀意識，是以估算得來的數(shù)據(jù)為主，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的處理結(jié)果可比性存在嚴(yán)重偏失。這嚴(yán)重影響著財務(wù)分析工作的正確性，同時大數(shù)據(jù)下企業(yè)對非財務(wù)信息分析未給予重視，在一定程度上難以獲取最科學(xué)準(zhǔn)確的結(jié)果。

2.大數(shù)據(jù)使安全性降低

大數(shù)據(jù)時代促使數(shù)據(jù)在趨于更加便利化，但同時其安全性也大大降低。因為技術(shù)的發(fā)展，讓企業(yè)財務(wù)分析所得到數(shù)據(jù)信息的竊取變得簡單化，信息在任何環(huán)節(jié)上都有被不法分子竊取的可能，造成失竊、泄密等損失。這在很大程度上使企業(yè)滋生風(fēng)險。如何規(guī)避這些風(fēng)險，在現(xiàn)階段的企業(yè)財務(wù)管理中雖采取一定手段，但在泄密事件發(fā)生之前，并未高度重視。由此引發(fā)的泄密事件影響了企業(yè)財務(wù)分析工作的有效開展。

3.財務(wù)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)信息整合度低，“去邊界化”速度緩慢

在目前的大數(shù)據(jù)背景下，企業(yè)在信息獲取時速度會提升，運作的成本也會降低。但是財務(wù)數(shù)據(jù)需分別由財務(wù)部門與業(yè)務(wù)部門同時提供。財務(wù)部門人員與業(yè)務(wù)部門人員的主要需求與側(cè)重點不同，因此提供的數(shù)據(jù)與信息存在不同程度的差異。尤其是存在許多合資公司與分公司的大型企業(yè)，經(jīng)過長時間獨立自主的經(jīng)營，可能會出現(xiàn)各個區(qū)域間信息“邊界化”。以上情況會造成企業(yè)財務(wù)管理效率降低，同時造成管理者在查看信息及決策時的不便。

4.對人員要求增高

大數(shù)據(jù)時代下對參與財務(wù)分析工作的人員也提出了更高的要求。但在實際發(fā)展中，工作人員還存在工作能力不強、素質(zhì)不高等方面的問題。另外存在老員工無法適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代而無法很好的勝任工作，進(jìn)而影響企業(yè)整體的發(fā)展。

三、大數(shù)據(jù)時代下做好財務(wù)分析工作的措施研究

對于處于大數(shù)據(jù)時代下的財務(wù)分析工作而言，及時抓住機遇并且克服其中的挑戰(zhàn)，才能得到更進(jìn)一步的發(fā)展，那么如何采取有效的措施呢？這一章節(jié)圍繞于此而提出以下對策，希望可以為實際活動的開展而提供一些幫助作用，從而提高財務(wù)分析工作效率。

(一)重視非財務(wù)數(shù)據(jù)信息，做好實時分析工作

在大數(shù)據(jù)時代之下落實財務(wù)分析工作，企業(yè)可以采取的第一個措施就是重視非財務(wù)數(shù)據(jù)信息，做好實時分析工作。財務(wù)分析工作中采用的分析方法不能過于看重報表數(shù)據(jù)，而是要引入非財務(wù)數(shù)據(jù)分析方法。因此，在現(xiàn)階段的財務(wù)報表中，企業(yè)人力資源、通貨膨脹等因素還沒有在報表中予以充分展現(xiàn)。為此，在制作財務(wù)報表中要關(guān)注這些影響因素，增加報表附注，在此基礎(chǔ)上形成全新的財務(wù)分析方法，以此來為財務(wù)分析工作的落實而奠定基礎(chǔ)。除此之外，大數(shù)據(jù)時代的來臨，數(shù)據(jù)信息在增加的同時也加快了數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)。為了應(yīng)對這一情況，需要構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型，加強計算機技術(shù)的應(yīng)用，在做好數(shù)據(jù)歸類整理工作的基礎(chǔ)上落實數(shù)據(jù)的實施分析工作。與此同時，企業(yè)還需要制定出一套信息收集與整理系統(tǒng)，在系統(tǒng)的帶動下構(gòu)建智能化的財務(wù)分析體系，及時、有效的挖掘數(shù)據(jù)信息，從而更好的服務(wù)于財務(wù)分析工作。

(二)樹立財務(wù)風(fēng)險理念，提高財務(wù)信息安全性

在大數(shù)據(jù)時代之下落實財務(wù)分析工作，企業(yè)可以采取的第二個措施就是樹立財務(wù)風(fēng)險理念，提高財務(wù)信息安全性。科技就如一把雙刃劍，在給予人們生活便利的時候，也帶來著一些不穩(wěn)定和不利于企業(yè)發(fā)展的因素和影響。相對應(yīng)的對于處于大數(shù)據(jù)時代下財務(wù)分析工作而言，數(shù)據(jù)在變得便利、高效之后，在大數(shù)據(jù)的廣泛普及的時候，信息相對比較公開并利用多種途徑進(jìn)行信息的傳播，稍有不慎信息很容易發(fā)生泄漏或者惡意篡改的情況，進(jìn)而造成商業(yè)風(fēng)險的產(chǎn)生，因此，為了提高財務(wù)信息安全性，首先是需要在意識領(lǐng)域樹立財務(wù)風(fēng)險理念，通過意識領(lǐng)域?qū)@一方面重視程度的提高，在行為的落實處采取合理的措施予以應(yīng)對；其次，財務(wù)工作人員必須注重數(shù)據(jù)的保密工作，利用新先進(jìn)的科學(xué)高端技術(shù)手段，確保財務(wù)數(shù)據(jù)的安全性和保密性，可以更好地避免財務(wù)風(fēng)險的產(chǎn)生。一方面，企業(yè)可以引進(jìn)一些高新技術(shù)的科學(xué)型人才，對企業(yè)的數(shù)據(jù)運作進(jìn)行管制，讓企業(yè)在健康安全的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中工作。另一方面，企業(yè)應(yīng)該加大設(shè)備設(shè)施的投入資金，確保硬件配備能夠跟上當(dāng)前的發(fā)展需求，并結(jié)合一些安全軟件進(jìn)行管理，進(jìn)一步保證財務(wù)數(shù)據(jù)的真實性和可靠性，促進(jìn)企業(yè)的整體進(jìn)步與發(fā)展。

(三)加強財務(wù)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)信息整合度

企業(yè)要優(yōu)化整合財務(wù)系統(tǒng)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)，做好一體化建設(shè)，將數(shù)據(jù)進(jìn)行有效整合，整合信息系統(tǒng)等一些關(guān)鍵業(yè)務(wù)信息，增強各個維度數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，提高財務(wù)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)信息的可用性。利用網(wǎng)絡(luò)發(fā)展與實現(xiàn)資源共享，打破地域間的封閉性與時間差異性，實現(xiàn)資源的實時性與共享性。在第一時間為企業(yè)提供財務(wù)數(shù)據(jù)支持，更好的對企業(yè)進(jìn)行管理，更深層次的挖掘企業(yè)的價值。

(四)提高財務(wù)人員數(shù)據(jù)分析能力，提升財務(wù)人員綜合素養(yǎng)

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，財務(wù)人員必須具備較強的綜合素養(yǎng)和能力，對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以及優(yōu)化，才能更好地投入發(fā)教學(xué)工作中。當(dāng)掌握數(shù)據(jù)分析能力的時候，財務(wù)人員才能更好地為企業(yè)的變化趨勢和實際情況，進(jìn)行調(diào)整并找到解決的方法。財務(wù)人員要樹立學(xué)習(xí)理念，學(xué)習(xí)適合的財務(wù)分析方法，立志于不斷提升自身財務(wù)大數(shù)據(jù)的處理和分析能力，促使財務(wù)分析工作得到更好的開展。其次，還要善于利用企業(yè)的信息技術(shù)ERP系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)整合分析，通過對數(shù)據(jù)的查閱思考，對企業(yè)的情況進(jìn)行預(yù)測和控制，為企業(yè)的戰(zhàn)略發(fā)展進(jìn)行分解和規(guī)劃，促進(jìn)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。同時財務(wù)人員要樹立學(xué)習(xí)理念，學(xué)習(xí)適合的財務(wù)分析方法，立志于不斷提升自身財務(wù)大數(shù)據(jù)的處理和分析能力，促使財務(wù)分析工作得到更好的開展。因此，無論是內(nèi)部還是外部都需要營造良好的環(huán)境，以此來吸引優(yōu)秀的財會人員加入到企業(yè)的財務(wù)管理活動之中，更好的為企業(yè)提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)。

篇4

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；軟件工程；軟件服務(wù)工程；第四范式

自上個世紀(jì)90年代初，信息高速公路在美國提出以來，歷經(jīng)近30年的發(fā)展演進(jìn)，信息技術(shù)發(fā)展突飛猛進(jìn)，信息化領(lǐng)域的新技術(shù)、新詞語層出不窮，諸如IT技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、人工智能等。并且對人們的生產(chǎn)、生活方式產(chǎn)生了深刻的影響，認(rèn)為現(xiàn)在進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時代、萬物互聯(lián)時代、智能化時代等。筆者認(rèn)為，一直以來，其中除了硬件的發(fā)展，還有兩個關(guān)鍵因素同樣值得關(guān)注，一是數(shù)據(jù)，其是基礎(chǔ)和目的；二是軟件，其是方法和工具。唯如此，才能實現(xiàn)在軟件生命周期即設(shè)計、開發(fā)、運行、優(yōu)化，實現(xiàn)與大數(shù)據(jù)生命周期即獲取、清洗、集成、分析、呈現(xiàn)等的互動。[1]換言之，現(xiàn)在來說，就是大數(shù)據(jù)和軟件工程，二者助推了信息技術(shù)的發(fā)展，同時也是信息化的產(chǎn)物，在大數(shù)據(jù)時代背景下，研究軟件工程技術(shù)的應(yīng)用，對于經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展有著十分重要的意義。

1大數(shù)據(jù)和軟件工程簡述

1.1大數(shù)據(jù)簡述

沃爾瑪?shù)摹捌【婆c尿布”是眾所周知的大數(shù)據(jù)經(jīng)典案例，大數(shù)據(jù)已經(jīng)是當(dāng)今信息社會炙手可熱、耳熟能詳?shù)脑~匯，而且已形成共識，即人類已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代。上個世紀(jì)80年代初，《第三次浪潮》一書風(fēng)行全世界。該書作者美國社會思想家阿爾文托夫勒就在文中將人類社會發(fā)展劃分為三次浪潮，即以“農(nóng)業(yè)文明”為主導(dǎo)的第一次浪潮，以“工業(yè)文明”為主導(dǎo)的第二次浪潮，以“信息化”為主導(dǎo)第三次浪潮。[2]其中首次提出了“大數(shù)據(jù)”（BigData）一詞，并且，以“第三次浪潮的華彩樂章”這樣的用詞對其進(jìn)行熱情的謳歌。[3]全球著名咨詢公司麥肯錫于2011年5月了《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的下一個前沿》報告，公認(rèn)此報告宣告了大數(shù)據(jù)時代的到來。由于大數(shù)據(jù)概念的提出源于不斷的發(fā)展實踐，其本身并沒有嚴(yán)格、權(quán)威的定義。通常認(rèn)為，大數(shù)據(jù)的大即大數(shù)據(jù)集的規(guī)模一般應(yīng)達(dá)到10TB左右，現(xiàn)在已經(jīng)達(dá)到了PB級的數(shù)據(jù)量。維基百科稱“大數(shù)據(jù)”是這樣一個術(shù)語，即其是用以描述用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理應(yīng)用軟件無法完好處理的龐大的或者復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。但“大數(shù)據(jù)”這一概念并不僅僅指數(shù)據(jù)規(guī)模的龐大，還包括對這些數(shù)據(jù)對象的處理以及應(yīng)用活動。IBM提出大數(shù)據(jù)通常具有“5V”特征：Volume（數(shù)據(jù)體量大）、Variety（數(shù)據(jù)類別多樣）、Velocity（處理速度快）、Veracity（數(shù)據(jù)真實性高）、Volume（數(shù)據(jù)價值高）。[4]大數(shù)據(jù)技術(shù)分類并分平行關(guān)系，而是呈縱向、層級狀結(jié)構(gòu)，詳見圖1所示。

1.2軟件工程簡述

軟件工程本身并沒有嚴(yán)格、權(quán)威的定義。并且，也是直到20世紀(jì)60年代初才出現(xiàn)了“軟件”一詞，于此之前，更多的是程序的概念，后來人們認(rèn)識到與程序相關(guān)的文檔也有著相當(dāng)重要的作用，才有了“軟件”一詞的出現(xiàn)。軟件發(fā)展至今天，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是程序個體或者程序員合作的方式能夠完成的，即使能夠完成，也會是效率低下、程序運行可靠性差，或者說根本就無法完成。于是，在1968年召開的大西洋公約學(xué)術(shù)會議上提出了軟件工程的概念,簡單理解，就是以工程的方法來進(jìn)行軟件系統(tǒng)設(shè)計、開發(fā)、運行、維護(hù)、優(yōu)化等技術(shù)的總和，進(jìn)一步言之，就是用“計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)管理科學(xué)等原理，以工程化方法制作軟件的工程”，屬于一門交叉學(xué)科。[5]通常認(rèn)為其包含有四個要素：（1）軟件工程目標(biāo)；（2）軟件工程范型；（3）軟件工程過程；（4）軟件工程原則。

2大數(shù)據(jù)與軟件工程的結(jié)合方式

宏觀上講，軟件工程是比大數(shù)據(jù)更為寬泛的概念，大數(shù)據(jù)的技術(shù)與應(yīng)用被軟件工程所涵攝。如圖1所示意，雖然大數(shù)據(jù)的各項技術(shù)與應(yīng)用屬于垂直領(lǐng)域，而軟件工程牽涉的是橫向領(lǐng)域，更加關(guān)注軟件產(chǎn)品及軟件系統(tǒng)工程上的實現(xiàn)及其管理。但是，大數(shù)據(jù)無論是其產(chǎn)品還是其系統(tǒng)的完成與落地，都離不開軟件工程方法論的支持。換言之，軟件工程的方法與技術(shù)貫穿于大數(shù)據(jù)的開發(fā)與應(yīng)用，大數(shù)據(jù)也只是在軟件工程發(fā)展過程中出現(xiàn)的概念。軟件工程開發(fā)具有綜合性，其應(yīng)用滲透于各個學(xué)科和領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的技術(shù)與應(yīng)用當(dāng)然是軟件工程所關(guān)注和研究的對象，或者說大數(shù)據(jù)技術(shù)的每一環(huán)節(jié)都離不開軟件工程的支持。大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)是要依賴數(shù)據(jù)鏈條的完整性，采用相應(yīng)的算法于海量的數(shù)據(jù)中進(jìn)行規(guī)律分析，算法要依據(jù)相應(yīng)的實際環(huán)境進(jìn)行相應(yīng)的升級，遵循開發(fā)的基本原理，充分調(diào)整數(shù)據(jù)分布，從而在研究過程中將大數(shù)據(jù)技術(shù)與軟件工程方法結(jié)合起來。并在開放的環(huán)境中通過網(wǎng)絡(luò)與通信技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享，在此過程中，軟件技術(shù)和水平亦能得到進(jìn)一步的提高。在二者相互作用滲透的過程，軟件效率得到提高，軟件效益得以提升，從而實現(xiàn)客戶需求的最大化。在軟件開發(fā)過程中，還需要有必備的硬件和軟件的支撐，來支持相應(yīng)的數(shù)據(jù)流，隨著數(shù)據(jù)流的增長，對于硬件和軟件就會有更高的要求。工程技術(shù)人員在對數(shù)據(jù)流進(jìn)行分析研究的同時，專家學(xué)者還會對在線服務(wù)進(jìn)行研究。但是，數(shù)據(jù)流是重點，包括對數(shù)據(jù)流的使用方法的研究，對支撐數(shù)據(jù)流的軟件和硬件的研究。另外，從軟件工程開發(fā)角度看，無論是在服務(wù)端還是在用戶端，軟件的運行當(dāng)然會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)流，都將產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)信息，這些數(shù)據(jù)流對于軟硬件的使用壽命有著決定性的影響。因此，在軟件工程的開發(fā)中，對于海量數(shù)據(jù)產(chǎn)生的環(huán)境下，更有必要做好數(shù)據(jù)流的管理，要高度重視數(shù)據(jù)流的分析研究，并且對于原始數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的研究也應(yīng)該引起重視，以期延長軟件的使用周期。[6]

3大數(shù)據(jù)時代的軟件服務(wù)工程

軟件服務(wù)工程即所謂的面向服務(wù)的軟件工程，強調(diào)的是其相對于傳統(tǒng)軟件工程的擴展。近些年來得到了很快的發(fā)展，已經(jīng)成為當(dāng)今時代的主流社會需求之一，服務(wù)功能已經(jīng)是軟件開發(fā)的基本原則。另一方面，也可以將其直觀理解為“軟件（Software）+服務(wù)（Service）+工程（Engineering）”三個方面的交叉融合，或者軟件工程與服務(wù)工程兩者的融合等。其內(nèi)涵可以理解為研究面向服務(wù)的軟件工程原則、軟件工程方法以及軟件工程技術(shù)，同時利用相應(yīng)的軟件服務(wù)設(shè)施和平臺，開發(fā)較高水平的軟件服務(wù)系統(tǒng)。[7]軟件開發(fā)者根據(jù)需求變化，在社會實際實用中，以面向服務(wù)作為主要建設(shè)目標(biāo)。在開發(fā)的初期就要首先搭建好軟件的框架，充分利用編程語言、構(gòu)思好編程思路，確保開發(fā)軟件能夠提供可靠的服務(wù)應(yīng)用，保障軟件運行時的穩(wěn)定與可靠。在實際的服務(wù)過程中，要求開發(fā)者運用分布式應(yīng)用程序，以虛擬操作的方式提供用戶相應(yīng)的服務(wù)。在應(yīng)用中，融合大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對數(shù)據(jù)進(jìn)行編程，達(dá)到軟件互操作的效果，并提高對數(shù)據(jù)的主動協(xié)調(diào)。軟件工程開發(fā)工程師可以對數(shù)據(jù)信息共享，實現(xiàn)各種學(xué)習(xí)交流，對軟件進(jìn)行協(xié)同開發(fā)，并結(jié)合用戶的反饋，對軟件系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化處理，提高軟件的性價比。近年來，開源軟件是較為成功的軟件習(xí)作模式，但是，其采用常規(guī)的研究方法，應(yīng)用價值還不是很高。與開源軟件相比，群體軟件工程屬于一種分布式軟件開發(fā)模型，能夠依靠網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行任務(wù)分配，并能實現(xiàn)創(chuàng)造性的查詢，通過眾包形式的開發(fā)，解決開發(fā)過程中的難題。并且，在整個開發(fā)過程中，眾包開發(fā)可以貫穿其全過程。所謂眾包，一如其字面含義，是一種分布式的生產(chǎn)開發(fā)模式和問題解決方案。通過該種方式，開源軟件和商業(yè)軟件均可通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行任務(wù)和責(zé)任分配。[8]隨著我國計算機科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展進(jìn)步，軟件工程技術(shù)也取得了長足發(fā)展，軟件服務(wù)工程也支持得到拓展和延伸。在大數(shù)據(jù)時代背景下，我們應(yīng)當(dāng)加快大數(shù)據(jù)技術(shù)和軟件工程技術(shù)的融合與創(chuàng)新，提升對海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行編程處理的能力，提高軟件的安全和效能，增強其穩(wěn)定性和可操作性，進(jìn)一步整合軟件工程系統(tǒng)的集成度。

4數(shù)據(jù)密集型科研第四范式

圖靈獎獲得者、關(guān)系數(shù)據(jù)庫研究專家詹姆士格雷(JamesGray)曾經(jīng)從科學(xué)哲學(xué)的層面將人類科學(xué)研究模式總結(jié)劃分為最初的實驗科學(xué)階段，之后的理論科學(xué)階段，到通過模擬的方法進(jìn)行的計算科學(xué)三個階段，相對應(yīng)地稱之為科學(xué)研究的第一范式、第二范式、第三范式。但是伴隨著模擬連同實驗所產(chǎn)生的海量的數(shù)據(jù)，需要由軟件處理這些由各種儀器或者模擬實驗產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并將處理得到的信息和知識存儲于計算機中。之后，科研人員只需要對這些存儲于計算機中的少量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，不再是直接通過儀器或者模擬進(jìn)行研究。因而基于數(shù)據(jù)密集型科學(xué)研究獨特的技術(shù)以及其顯著的不同于以往研究的特點，詹姆士格雷在2007于其科研報告中提出了將這種數(shù)據(jù)密集型的科學(xué)研究模式從計算機科學(xué)類型中單獨區(qū)分出來的思想，隨之產(chǎn)生了一種被稱之為第四范式的新的科研模式。該報告整理后題名“吉姆格雷論e-Science:一種科研模式的變革”，成為微軟于2009的年首次全面對數(shù)據(jù)密集型數(shù)據(jù)進(jìn)行描述的論文集《e-Science：科學(xué)研究的第四種范式》的開篇文章。[9]當(dāng)前，相當(dāng)多的計算機領(lǐng)域的專家學(xué)者對數(shù)據(jù)密集型科研第四范式予以了關(guān)注，并進(jìn)行了相應(yīng)的研究，探索出了相應(yīng)的方式方法，第四范式的研究被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)時代背景下軟件工程技術(shù)研發(fā)的關(guān)鍵。信息化的發(fā)展與滲透，導(dǎo)致一切的事物都在隨之發(fā)生著變化。包括實驗、理論分析和計算科學(xué)均在數(shù)據(jù)泛濫的影響下與之前大不相同，軟件工程技術(shù)既要適應(yīng)科研第四范式，又在其中扮演著更加重要的作用。傳統(tǒng)范式下的目的與探索之間不能夠很好地銜接，數(shù)據(jù)信息的應(yīng)用效率難以保障，難以滿足項目管理目標(biāo)的實現(xiàn)。數(shù)據(jù)密集型科研第四范式下的技術(shù)以及理論相關(guān)內(nèi)容，與大數(shù)據(jù)技術(shù)特別是其中的存儲技術(shù)有著緊密的關(guān)聯(lián)性，其待探索的空間和應(yīng)用價值相當(dāng)廣闊，其數(shù)據(jù)信息研發(fā)急需相應(yīng)的理論支撐，該范式下的軟件工程技術(shù)應(yīng)用模塊，亦能夠?qū)ζ渌妒较碌臄?shù)據(jù)信息進(jìn)行分析，對于更好地實現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲與處理，提升處理效率，有著重要的研究價值。在第四范式模式下，對集成密集型數(shù)據(jù)的軟件服務(wù)價值進(jìn)行評估是首要的，需要摒棄以往的數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法，構(gòu)建新的針對大數(shù)據(jù)進(jìn)行信息統(tǒng)計和分析的方法，這對軟件工程技術(shù)的發(fā)展起著重要的作用。在軟件工程技術(shù)的研究中，應(yīng)當(dāng)更新傳統(tǒng)理念，重視其對大數(shù)據(jù)的處理和分析能力，使軟件產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)全新的面貌，從而亦能促進(jìn)其對大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析能力。在第四范式的基礎(chǔ)上，亦能夠更好地支持第三范式，甚至于第一范式。該范式研究在我國軟件工程開發(fā)中還處于初級階段，軟件工程開發(fā)人員需在強化已有數(shù)據(jù)模型研究基礎(chǔ)上，加速由第三范式向第四范式的轉(zhuǎn)變，盡快實現(xiàn)其應(yīng)用層面的服務(wù)價值。

篇5

為了更有效地檢測和預(yù)警地質(zhì)災(zāi)害，分析了地質(zhì)災(zāi)害的新特點，闡述了大數(shù)據(jù)時代的信息獲取和地質(zhì)監(jiān)測工作的內(nèi)容，以及利用網(wǎng)絡(luò)做好地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警的內(nèi)容。在大數(shù)據(jù)時代，有效利用網(wǎng)絡(luò)可以更好地獲取信息獲取，做好地質(zhì)監(jiān)測和預(yù)警。

關(guān)鍵詞:

大數(shù)據(jù);地質(zhì)災(zāi)害;監(jiān)測;預(yù)警

滑坡是斜坡上部分巖土整體地向下方滑動［1］。滑坡等常見的地質(zhì)災(zāi)害，破壞工程設(shè)施，造成大量人員傷亡，可能發(fā)生滑坡的區(qū)域，道路和建筑等隨時受到巨大威脅［2－4］，很多城市都面臨著滑坡等地質(zhì)災(zāi)害的威脅。由于互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、三網(wǎng)融合等等通信技術(shù)，云計算等IT技術(shù)的發(fā)展，社會已經(jīng)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時代［5］。網(wǎng)絡(luò)等工具的利用，使得人們獲取信息資源更加方便，也使得更好地進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害的監(jiān)測和預(yù)警成為可能。

1地質(zhì)災(zāi)害新特點

1.1原因新特點隨著城市建設(shè)規(guī)模的日益擴大，施工因素和人為因素造成的地質(zhì)災(zāi)害也越來越多。比如2015年12月20日，深圳光明新區(qū)發(fā)生滑坡，垮塌體就是堆積量過大、堆積坡度過陡的人工堆土，失穩(wěn)垮塌后造成多棟樓房倒塌，原有山體并沒有滑動。人工開挖邊坡，在坡體上部加載(如丟棄礦渣和建筑垃圾等)，破壞自然斜坡的穩(wěn)定性，更容易導(dǎo)致滑坡發(fā)生［6］。因此地質(zhì)災(zāi)害不僅限于自然災(zāi)害。深圳滑坡的人工堆土垮塌的地點就屬于堆放渣土和建筑垃圾的受納場。為此，深圳公安已依法對企業(yè)負(fù)責(zé)人、滑坡事故相關(guān)責(zé)任人，共12人采取了強制措施。

1.2地點新特點地質(zhì)災(zāi)害越來越多的發(fā)生在城市內(nèi)部和城市周邊。因此更值得注意，這種離人口稠密區(qū)更近的地質(zhì)災(zāi)害，容易造成更大的人員傷亡和財產(chǎn)損失。

2大數(shù)據(jù)時代的監(jiān)測工作

2.1信息獲取大數(shù)據(jù)影響了人們的生活與工作方式、改變了企業(yè)的運作模式，也導(dǎo)致科研模式發(fā)生了根本改變［5］。大數(shù)據(jù)時代的突出特點是數(shù)據(jù)的共享和高效利用。一旦把調(diào)查數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)，就可以輸入任一調(diào)查點的模糊名稱，檢索該調(diào)查點的滑坡、崩塌、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害和不穩(wěn)定斜坡坡等潛在的地質(zhì)災(zāi)害的信息［7］。大數(shù)據(jù)思維從海量信息到便于人們理解的分析結(jié)論，用于地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)中海量數(shù)據(jù)的分析，可以大幅度提高地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測的準(zhǔn)確度和實效性。在大數(shù)據(jù)時代，人們通過網(wǎng)絡(luò)等途徑可以獲得更加全面、更加專業(yè)、更加及時的信息。比如香港大學(xué)著名教授岳中琦，在科學(xué)網(wǎng)連續(xù)博客，第一時間深入而詳細(xì)地解析了12•20深圳滑坡，不但提供了科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治觯€提供了大量清晰準(zhǔn)確的現(xiàn)場圖片。無論是“看門道”的專業(yè)人士，還是“看熱鬧”的公眾，都可以在其博客中獲得大量的有效信息，岳教授為科研及科普工作都做出了卓有成效的貢獻(xiàn)。

2.2利用多方面資源做好地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測傳統(tǒng)的資料管理手段和人工作業(yè)方式，在現(xiàn)時性、準(zhǔn)確性、科學(xué)性和高效率等方面已經(jīng)無法適應(yīng)當(dāng)前地質(zhì)災(zāi)害防治，尤其是災(zāi)害應(yīng)急工作的需要，更加無法滿足將來的需求［8］。利用網(wǎng)絡(luò)可以更好地做好地質(zhì)災(zāi)害的檢測工作。比如12•20深圳滑坡，衛(wèi)星地圖能揭示事發(fā)地點十年變遷:2010年之前，事發(fā)地點是個礦場，地貌是山谷和深坑;2013－2014年因積水深坑變成了湖泊;2015年，因為填埋建筑垃圾湖泊逐漸消失，而山谷開口始終正對著滑坡體沖擊的工業(yè)園區(qū)，由于與水相比，建筑垃圾的密度更大，直接導(dǎo)致了滑坡的發(fā)生。還可以利用網(wǎng)友公布在論壇等媒體的無人機照片衛(wèi)星地圖，研究地貌變化，對地質(zhì)災(zāi)害的實時、動態(tài)監(jiān)測做出貢獻(xiàn)。尤其是在山區(qū)發(fā)生地震后，坡體植被的破壞，為泥石流和滑坡等地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生提供了條件。及時的公開和分析航拍照片，對專家和公眾共同做好地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測工作有著積極意義。

3利用網(wǎng)絡(luò)做好地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警

地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)警比報道更加有積極意義。由于專業(yè)的地質(zhì)人士數(shù)量有限，監(jiān)控不可能全覆蓋。而通過網(wǎng)絡(luò)獲得地質(zhì)災(zāi)害的征兆和苗頭，通知有關(guān)部門，可以及時采取治理措施，把地質(zhì)災(zāi)害控制在萌芽狀態(tài)，減少人員傷亡和財產(chǎn)損失。比如成都理工大學(xué)黃潤秋教授等人獲取信息后，及時采取有效措施，通過打入錨桿等工程措施，消除了威脅丹巴縣城的滑坡風(fēng)險，保住了丹巴縣城。同時，通過微博和微信等工具公布信息，可以及時疏散群眾，減少人員傷亡。2012年8月17日18時至18日凌晨，四川省彭州市銀廠溝景區(qū)12小時內(nèi)降雨量達(dá)247mm，為50年來最大的暴雨，引發(fā)多處泥石流和滑坡，中斷了交通、通訊、電力、供水，嚴(yán)重威脅群眾和游客安全。彭州市準(zhǔn)確預(yù)警、在災(zāi)害發(fā)生前及時公布信息，6小時內(nèi)組織群眾兩次主動避險，緊急疏散轉(zhuǎn)移了15000余人，成功避免了1200人因災(zāi)傷亡。

4結(jié)語

針對人為因素造成地質(zhì)災(zāi)害的新特點，大數(shù)據(jù)時代的信息獲取更加方便，也有著大量地質(zhì)災(zāi)害的監(jiān)測和預(yù)警成功的案例。因此，利用網(wǎng)絡(luò)和社交軟件等工具，可以更好地做好地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測和預(yù)警。

參考文獻(xiàn):

［1］張先清，王澤，田榮燕，等．青藏高原東緣某滑坡治理案例分析［J］．山西建筑，2015，41(5):62－63．

［2］王文奇，劉保縣，李麗，等．中國西部山區(qū)交通設(shè)施震害分析［J］．四川理工學(xué)院學(xué)報，2015，28(1):41－45．

［3］李艷梅，王文奇，王澤，等．中國西部山區(qū)交通設(shè)施地震震害及其對策［J］．成都紡織高等專科學(xué)院學(xué)報，2015，32(1):26－28，46．

［4］Harris，MarkAnglin．FragilityofadarkgrayshaleinnortheasternJamaica:effectsandimplicationsoflandslipexposure［J］．Envi-ronmentalEarthSciences，2010，61(2):369－377．

［5］王元卓，靳小龍，程學(xué)旗．網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù):現(xiàn)狀與展望［J］．計算機學(xué)報，2013，36(6):1126－1138．

［6］王文奇，李麗，王澤，等．地震次生災(zāi)害對西部山區(qū)交通設(shè)施的破壞及其對策［J］．成都紡織高等專科學(xué)院學(xué)報，2015，32(2):57－60．

［7］余必勝，陳源．西南地形急變帶地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)庫及信息系統(tǒng)開發(fā)與實現(xiàn)［J］．軟件導(dǎo)刊，2015，14(11):90－92．

篇6

一時間，“海爾成為首家放棄雜志硬廣，轉(zhuǎn)向新媒體廣告的傳統(tǒng)家電企業(yè)”等各種解讀奔涌而出。海爾對此回應(yīng)稱，有所誤讀，如此另類宣傳海爾集團(tuán)并不樂見，但是作為最大體量的家電企業(yè)，其舉動恰逢“擁抱互聯(lián)網(wǎng)”大潮，立刻被符號化。在集體大轉(zhuǎn)型時代，對營銷思路變遷的思考是企業(yè)與媒體共同面對的課題。

海爾：被誤讀，今后營銷重交互

這封郵件被外界和張瑞敏反思互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)聯(lián)。張瑞敏在年會上稱，在未來的海爾，無用戶全流程最佳體驗的產(chǎn)品都不應(yīng)生產(chǎn)；無價值交互平臺的交易都不應(yīng)存在。外界猜測，正是由于上述原因，海爾才改變廣告投放策略。

“外界誤讀了，海爾并非不在雜志上進(jìn)行投放，而是更改了形式。”海爾內(nèi)部人士向南都記者表示，郵件也說得比較清楚，繼續(xù)投放雜志內(nèi)文植入廣告和新媒體廣告。南都記者在采訪中了解到，海爾之所以停止對于雜志硬廣的投放，原因在于對交互的強調(diào)，這的確與年會張瑞敏的講話契合。“以前我們設(shè)計好廣告投放出去，效果如何并不知道。盡管雜志的閱讀率很高，但是無法了解廣告對于品牌的影響。所以我們今后會強調(diào)交互，強調(diào)線上線下配合”。

據(jù)南都記者了解，這一封郵件是海爾員工“擅自”發(fā)出的，并沒有經(jīng)過海爾集團(tuán)的宣傳部門批準(zhǔn)。海爾負(fù)責(zé)人稱，“落款沒有看到海爾公章吧，集團(tuán)內(nèi)部對此也進(jìn)行了討論，郵件沒有完整的表明海爾的戰(zhàn)略考慮，容易讓人斷章取義。”

不管是否被誤讀，此舉被外界看成海爾的互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型的一個表現(xiàn)或者符號。這不僅是海爾自己的問題，郁亮去年帶隊萬科先后去了阿里、騰訊，今年1月18日，拜訪了“用移動互聯(lián)網(wǎng)思維改造自己”的海爾，萬科CEO郁亮還約了小米雷軍。這些傳統(tǒng)企業(yè)都希望用新的思維改造自己，平臺化，重交互。這一思路當(dāng)然延續(xù)至營銷，海爾此次郵件事件，僅是變化中的小小一角。

大數(shù)據(jù)提供精準(zhǔn)營銷基礎(chǔ)

“用最低成本將產(chǎn)品信息推送到最可能達(dá)成交易的用戶，是企業(yè)營銷在廣告方面的根本訴求。”北京大學(xué)國家發(fā)展研究院副院長、國家發(fā)展研究院BiMBA院長，營銷管理學(xué)教授張黎表示，在產(chǎn)品營銷效果日益不理想的情況下，越來越多的人轉(zhuǎn)向網(wǎng)上社區(qū)、智能終端找出路，新媒體對于傳統(tǒng)媒體產(chǎn)生了擠壓，特別是基于大數(shù)據(jù)挖掘分析之上的產(chǎn)品信息精準(zhǔn)推送成為營銷利器。據(jù)悉，較早如亞馬遜，基于網(wǎng)上圖書搜尋、瀏覽和交易數(shù)據(jù)，向讀者推送其所喜愛的書籍。大數(shù)據(jù)分析的特點之一是尋找關(guān)聯(lián)性，這樣就可以基于數(shù)據(jù)分析達(dá)成有的放矢營銷，進(jìn)行廣告的精準(zhǔn)推送。

為了迎接新變化，企業(yè)、媒體在集體學(xué)習(xí)互聯(lián)網(wǎng)。“互聯(lián)網(wǎng)思維”這個詞火了，亦是訴求的直觀反映。一食品巨頭營銷總監(jiān)表示，媒體在細(xì)分，根本問題還是研究消費者習(xí)慣，針對性地尋求性價比高、顧客喜愛的方式。長虹是家電中另一個非常高調(diào)宣布全面互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型的企業(yè)。長虹新聞發(fā)言人劉海中表示，這是營銷策略問題，并非互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型的標(biāo)志，外界過于敏感與夸大。長虹對于雜志、戶外、電視、網(wǎng)絡(luò)、報紙等都不會排斥，關(guān)鍵看想影響哪些受眾。

形式更迭營銷本質(zhì)不改

“一刀切不是科學(xué)的做法。”北大國家發(fā)展研究院EMBA、睿符品牌傳播總裁孫雷表示，從營銷上看，硬廣和軟廣的界限模糊，有創(chuàng)意的硬廣對于品牌和產(chǎn)品有出其不意的效果。兩者在本質(zhì)上沒有區(qū)別，都可以吸引消費者并與其互動。問題在于如何追求內(nèi)容創(chuàng)新，與媒體內(nèi)容深度整合。“企業(yè)思維很現(xiàn)實，在既定預(yù)算下，實現(xiàn)投入產(chǎn)出比最大化。企業(yè)不是媒體，不需要太前瞻。海爾的產(chǎn)品線還沒有激進(jìn)到應(yīng)該完全拋棄雜志的一步。”

“替代的發(fā)生會越來越快，微信力壓微博，再往前，電視出現(xiàn)了，有人說電臺要消亡，網(wǎng)絡(luò)興起了，有人說電視要被替代，但是如今看來，各類型媒體總有優(yōu)秀者以其魅力長期存在，完全替代并不可能。”前述食品巨頭營銷總監(jiān)表示，載體多樣，營銷的本質(zhì)不會改變。

孫雷表示，媒體也需要變革，除了內(nèi)容，經(jīng)營能力、品牌打造，包括對于用戶習(xí)慣，新技術(shù)的掌握引入，都是未來生存的關(guān)鍵。媒體本質(zhì)沒有變化，仍然是內(nèi)容的創(chuàng)造和發(fā)行者，變化是網(wǎng)絡(luò)化。“中國媒體的問題在于，大多數(shù)缺乏真正價值。這也意味著機會，良幣驅(qū)逐劣幣。”

專家觀點

張黎：大數(shù)據(jù)時代打造內(nèi)外兩個生態(tài)

當(dāng)今市場競爭某種意義上是對智能終端擁有的競爭，無論是計算機、手機、家電以及可穿戴設(shè)備，都可以成為智能終端終端，通過這一端口，企業(yè)與人建立了聯(lián)系。企業(yè)通過終端收集到了用戶的行為數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過分析，為企業(yè)新產(chǎn)品與服務(wù)的提供作出指引。

“要想養(yǎng)好魚，關(guān)鍵在于先養(yǎng)好水”，微信的價值關(guān)鍵在于其龐大的頻繁用戶這池水，在這個池子中再養(yǎng)什么魚、開創(chuàng)什么增值業(yè)務(wù)就是順其自然的事情了。只有通過千萬條終端使這條“線“深入到用戶的生活中去，形成龐大的用戶社區(qū)，進(jìn)而了解用戶，進(jìn)行互動才能產(chǎn)生價值。

篇7

共享服務(wù)中心（shared service center，SSC）是一種新的管理模式，是指將企業(yè)部分零散、重復(fù)性的業(yè)務(wù)、職能進(jìn)行合并和整合，并集中到一個新的半自主式的業(yè)務(wù)中心進(jìn)行統(tǒng)一處理。業(yè)務(wù)中心具有專門的管理機構(gòu)，能夠獨立為企業(yè)集團(tuán)或多個企業(yè)提供相關(guān)職能服務(wù)。共享服務(wù)中心能夠?qū)⑵髽I(yè)從瑣碎零散的業(yè)務(wù)活動中解放出來，專注于企業(yè)的核心業(yè)務(wù)管理與增長，精簡成本，整合內(nèi)部資源，提高企業(yè)的戰(zhàn)略競爭優(yōu)勢。共享中心的業(yè)務(wù)是企業(yè)內(nèi)部重復(fù)性較高、規(guī)范性較強的業(yè)務(wù)單元，而且越容易標(biāo)準(zhǔn)化和流程化的業(yè)務(wù)，越容易納入共享中心。

財務(wù)共享即依托信息技術(shù)，通過將不同企業(yè)（或其內(nèi)部獨立會計單元）、不同地點的財務(wù)業(yè)務(wù)（如人員、技術(shù)和流程等）進(jìn)行有效整合和共享，將企業(yè)從紛繁、瑣碎、重復(fù)的財務(wù)業(yè)務(wù)中剝離出來，以期實現(xiàn)財務(wù)業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化和流程化的一種管理手段。福特公司在20世紀(jì)80年代建立了世界公認(rèn)最早的財務(wù)共享服務(wù)中心，整合企業(yè)財務(wù)資源，實現(xiàn)集中核算與管理，并取得了巨大成效。隨后財務(wù)共享服務(wù)中心模式在歐美等國家開始推廣，并于20世紀(jì)90年代傳入我國。而隨著我國企業(yè)的快速發(fā)展和規(guī)模擴張，以及信息化技術(shù)的普及，許多國內(nèi)大型企業(yè)集團(tuán)已經(jīng)組建了自己的財務(wù)共享服務(wù)中心，如海爾集團(tuán)、中國電信等。一項來自英國注冊會計師協(xié)會的調(diào)查顯示，超過50%的財富500強企業(yè)和超過80%的財富100強企業(yè)已經(jīng)建立了財務(wù)共享服務(wù)中心。

（英）舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時代》一書中指出，“數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種商業(yè)資本，一項重要的經(jīng)濟(jì)投入，可以創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)利益。事實上，一旦思維轉(zhuǎn)變過來，數(shù)據(jù)就能被巧妙地用來激發(fā)新產(chǎn)品和新型服務(wù)。數(shù)據(jù)的奧秘只為謙遜、愿意聆聽且掌握了聆聽手段的人所知。”全球經(jīng)濟(jì)正進(jìn)入一個數(shù)據(jù)爆炸式增長的新時期，正如美國官員所說，“過去3年里產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量比以往4萬年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量還多”。據(jù)一項調(diào)查報告顯示，當(dāng)前企業(yè)每天的信息存儲量高達(dá)2.2ZB，而大型企業(yè)集團(tuán)單體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量已達(dá)到10萬TB級，并仍呈高速增長態(tài)勢。據(jù)IDC預(yù)測，到2020年全球的數(shù)據(jù)規(guī)模將較現(xiàn)在擴大50倍。全球企業(yè)已經(jīng)邁入大數(shù)據(jù)時代。

財務(wù)數(shù)據(jù)作為企業(yè)最重要、最龐大的數(shù)據(jù)信息來源，在企業(yè)財務(wù)活動日益復(fù)雜、集團(tuán)規(guī)模日益龐大的今天，財務(wù)數(shù)據(jù)處理的效率、安全等問題考驗和制約著企業(yè)集團(tuán)的更高一層發(fā)展。而伴隨著以云計算為標(biāo)志的新時代的財務(wù)共享模式，能夠為大數(shù)據(jù)時代下企業(yè)集團(tuán)再造財務(wù)管理流程、提高財務(wù)處理效率提供助益。財務(wù)共享模式能夠為企業(yè)帶來規(guī)模效應(yīng)、知識集中效應(yīng)、擴展效應(yīng)和聚焦效應(yīng)，實現(xiàn)企業(yè)會計核算處理的集中化運作，整合企業(yè)內(nèi)部的知識資源，提高企業(yè)財務(wù)模式的擴展和復(fù)制能力，將企業(yè)財務(wù)管理人員從瑣碎的財務(wù)數(shù)據(jù)處理中解放出來，專注于企業(yè)的核心業(yè)務(wù)。另外，財務(wù)共享模式的集約式管理能夠提高數(shù)據(jù)處理的屏蔽性和安全性，控制企業(yè)財務(wù)風(fēng)險，降低生產(chǎn)管理成本，提高經(jīng)營效率，提升企業(yè)財務(wù)決策支持能力，優(yōu)化企業(yè)的財務(wù)管理模式。

二、大數(shù)據(jù)時代財務(wù)共享中心構(gòu)建

（一）財務(wù)共享服務(wù)中心的先期評估

首先，應(yīng)組建相應(yīng)的管理機構(gòu)。企業(yè)集團(tuán)在決定建設(shè)財務(wù)共享服務(wù)中心后，應(yīng)及時組建相應(yīng)的管理機構(gòu)。管理機構(gòu)應(yīng)將企業(yè)決策層領(lǐng)導(dǎo)納入其中，并下設(shè)項目團(tuán)隊，具體建設(shè)業(yè)務(wù)由項目團(tuán)隊負(fù)責(zé)推進(jìn)和監(jiān)督。項目團(tuán)隊?wèi)?yīng)吸納財務(wù)人員、IS專業(yè)人員等，也可邀請第三方咨詢?nèi)藛T，制定評估計劃、范圍。其次，做好數(shù)據(jù)搜集工作。財務(wù)共享服務(wù)中心涉及企業(yè)多個職能部門和業(yè)務(wù)流程，應(yīng)做好多方面數(shù)據(jù)信息的采集和整理，主要有人事數(shù)據(jù)、財務(wù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等，如當(dāng)前財務(wù)人員的基本信息、企業(yè)資產(chǎn)信息、財務(wù)業(yè)務(wù)流程信息、業(yè)務(wù)量等。最后，準(zhǔn)確定位財務(wù)共享中心。項目團(tuán)隊將搜集整理的信息進(jìn)行篩選匯總，并形成分析報告，上報管理機構(gòu)，由企業(yè)決策層依據(jù)評估信息及企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略，對財務(wù)共享服務(wù)中心作出準(zhǔn)確合理定位。

（二）財務(wù)共享服務(wù)中心的規(guī)劃設(shè)計

首先，共享中心的科學(xué)選址。財務(wù)共享服務(wù)中心選址應(yīng)綜合考慮諸如成本收益、基建設(shè)施、地方政策、人力資源等多種因素。項目團(tuán)隊?wèi)?yīng)制定多維評判指標(biāo)體系，對候選城市進(jìn)行綜合評估分析。其次，確定共享中心服務(wù)規(guī)模和共享范圍。在規(guī)劃設(shè)計階段，共享中心組建團(tuán)隊?wèi)?yīng)依據(jù)企業(yè)集團(tuán)規(guī)模和結(jié)構(gòu)，集團(tuán)所處行業(yè)，集團(tuán)運營模式及業(yè)務(wù)流程共享范圍等，從建筑配置和IS配置等方面合理框定共享服務(wù)中心的建設(shè)規(guī)模，滿足基礎(chǔ)設(shè)施保障需求。最后，就項目建設(shè)進(jìn)行投資收益分析，制定財務(wù)共享中心建設(shè)規(guī)劃。在規(guī)劃設(shè)計階段，項目團(tuán)隊?wèi)?yīng)就共享服務(wù)中心建設(shè)的資源需求和經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行投資收益分析，科學(xué)反映財務(wù)共享服務(wù)中心能夠為企業(yè)集團(tuán)發(fā)展帶來的效益產(chǎn)出，用資料和數(shù)據(jù)打動企業(yè)決策層和股東，推動項目順利進(jìn)行。投資收益分析應(yīng)全面羅列財務(wù)服務(wù)中心的各種直接、間接效益產(chǎn)出及所需資源，權(quán)衡比較確立最終建設(shè)規(guī)劃。

（三）財務(wù)共享服務(wù)中心的建設(shè)實施

首先，規(guī)劃財務(wù)共享服務(wù)中心流程及架構(gòu)。項目團(tuán)隊?wèi)?yīng)在前期基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的整理和分析的基礎(chǔ)上，按照科學(xué)方法合理規(guī)劃財務(wù)共享服務(wù)中心的流程及架構(gòu)，詳細(xì)制定KPI考核指標(biāo)。企業(yè)集團(tuán)應(yīng)對原有的財務(wù)框架進(jìn)行優(yōu)化重組，依據(jù)會計政策和規(guī)范將財務(wù)流程標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化，集中串聯(lián)可重復(fù)性的財務(wù)職能。其次，實施建設(shè)財務(wù)共享服務(wù)中心。財務(wù)共享服務(wù)中心的建設(shè)實施可采取多種途徑，如內(nèi)部自行組建、“交鑰匙”工程外包、聯(lián)合組建等。在采取工程外包模式過程中，項目團(tuán)隊?wèi)?yīng)承擔(dān)起建立職責(zé)，協(xié)調(diào)內(nèi)部資源配合建設(shè)。最后，做好過渡期的相關(guān)工作及人員轉(zhuǎn)移。過渡期工作轉(zhuǎn)移包含原財務(wù)人員、服務(wù)、業(yè)務(wù)、場地及設(shè)備等的轉(zhuǎn)移，以及依據(jù)實際運行情況對前期流程及KPI的再修訂，并據(jù)此確定最終SLA協(xié)議。工作轉(zhuǎn)移應(yīng)充分考慮人員的穩(wěn)定性和業(yè)務(wù)的對口性，對于因上馬財務(wù)共享服務(wù)中心而出現(xiàn)的冗員，應(yīng)予以合理安置，難以安置的應(yīng)協(xié)商解除勞動合同，協(xié)商過程中注重遵守法律法規(guī)政策，以人為本。同時，對留用的業(yè)務(wù)人員和新招募的財務(wù)人員進(jìn)行上崗培訓(xùn)，加強系統(tǒng)操作演練和實踐。

（四）財務(wù)共享服務(wù)中心的運營管理

財務(wù)共享服務(wù) 中心建設(shè)工作完成以后，開始進(jìn)入正式運營階段。此時，前期的項目團(tuán)隊?wèi)?yīng)逐漸淡出管理，讓位于中心自身的管理團(tuán)隊。企業(yè)集團(tuán)可以在吸納前期項目團(tuán)隊的基礎(chǔ)上，組建中心正式的管理團(tuán)隊，縮短磨合期。管理團(tuán)隊?wèi)?yīng)認(rèn)真執(zhí)行之前的業(yè)務(wù)設(shè)計流程及SLA協(xié)議，確保中心運營穩(wěn)定。財務(wù)共享服務(wù)中心在集團(tuán)正式上線運營后，企業(yè)集團(tuán)內(nèi)部的財務(wù)資源將迅速向中心靠攏，實現(xiàn)同原各部門、子（分）公司的快速剝離，提高集團(tuán)經(jīng)營效率，降低集團(tuán)運營成本。首先，運營管理期間，企業(yè)集團(tuán)及中心管理團(tuán)隊?wèi)?yīng)從保障共享中心正常運轉(zhuǎn)的角度，從人力資源、風(fēng)險控制、績效考核、內(nèi)部稽查等多個角度加強對共享中心的管理和控制。共享中心運營團(tuán)隊?wèi)?yīng)及時搜集服務(wù)中心運營中的問題，并及時上報研究解決。其次，對財務(wù)服務(wù)共享中心進(jìn)行后期完善。后期的完善主要包括對運行期間問題的集中搜集與解決，硬件設(shè)施的維護(hù)、管理與更新，新技術(shù)的應(yīng)用與推廣以及人員的招募與培訓(xùn)等。運營團(tuán)隊?wèi)?yīng)定期就共享中心運營情況進(jìn)行評估和稽查，依據(jù)企業(yè)戰(zhàn)略調(diào)整和經(jīng)營變動等情況及時作出流程優(yōu)化和調(diào)整。

三、大數(shù)據(jù)時代財務(wù)共享中心面臨的風(fēng)險

（一）系統(tǒng)自身風(fēng)險

首先，財務(wù)共享服務(wù)中心建設(shè)投資成本較高，存在一定的財務(wù)風(fēng)險。財務(wù)共享服務(wù)中心前期需要巨大的人力、財力等資源投入，包括人員差旅費用、工程建設(shè)費用、人員設(shè)備轉(zhuǎn)移費用等，同時伴隨有因財務(wù)服務(wù)中心選址而衍生的地區(qū)差異費用及場地建設(shè)費用等。即使到了后期也仍然面臨設(shè)備維護(hù)、信息系統(tǒng)更新等費用，成本投入較大，卻不一定能帶來預(yù)期效益甚至將企業(yè)集團(tuán)拖入債務(wù)危機。其次，實行財務(wù)共享集中管理后，財務(wù)人員由業(yè)務(wù)前端轉(zhuǎn)為后端，業(yè)務(wù)敏感性和緊迫性下降，容易滋生官僚作風(fēng)，中心與子公司等交互模式客觀上造成了業(yè)務(wù)遲滯，而信息高度集成化也存在管理漏洞。最后，共享服務(wù)中心運營后，信息處理的高度集成化加大了責(zé)任認(rèn)定和追究的難度。一旦出現(xiàn)問題，企業(yè)需要通過來回查閱資料，調(diào)閱影像，ERP問詢等才能確定責(zé)任人。

（二）人員管理風(fēng)險

首先，由于財務(wù)共享服務(wù)中心實行財務(wù)集中化管理，財務(wù)人員離開一線前端，將逐漸與子（分）公司、其他部門之間的具體業(yè)務(wù)脫離聯(lián)系，難以掌握具體的業(yè)務(wù)情況，僅能從數(shù)字上去研究和判別，一線業(yè)務(wù)能力逐漸萎縮。其次，財務(wù)共享中心實行的是標(biāo)準(zhǔn)化管理，其業(yè)務(wù)流程猶如車間生產(chǎn)的流水線，財務(wù)人員每天將疲于應(yīng)付各種索然無味的財務(wù)數(shù)據(jù)、憑證、報表等，業(yè)務(wù)量大，機械化程度較高，工作內(nèi)容枯燥，財務(wù)人員容易失去耐心和激情，產(chǎn)生厭煩心理。最后，財務(wù)共享中心的人員流動比率較大，財務(wù)人員跳槽另謀出路的比比皆是。這樣容易導(dǎo)致業(yè)務(wù)處理中斷或產(chǎn)生新的磨合期，如發(fā)票不能及時入賬或新人需要重新熟悉業(yè)務(wù)等，影響企業(yè)集團(tuán)財務(wù)穩(wěn)定。

（三）法律政策風(fēng)險

企業(yè)集團(tuán)規(guī)模擴張到一定階段，其子（分）公司必然分布于全國各地，而各地政策在實際規(guī)則和操作過程中卻千差萬別，存在地區(qū)政策差異。而共享中心的財務(wù)人員很可能因為對財務(wù)活動發(fā)生所在地的財務(wù)政策認(rèn)識不夠，導(dǎo)致在財務(wù)處理過程中加劇了信息流通和處理的難度。財務(wù)人員由于長期居于共享服務(wù)中心所在地，缺乏前線業(yè)務(wù)經(jīng)驗，同時也與各地地稅部門稽核人員缺乏溝通和聯(lián)系，在處理稅務(wù)問題上產(chǎn)生偏差，易引發(fā)法律風(fēng)險。

（四）信息安全風(fēng)險

大數(shù)據(jù)時代企業(yè)的數(shù)據(jù)信息量激增，信息訪問、交換、處理、分析的業(yè)務(wù)吞吐量較以往呈幾何級數(shù)增長。企業(yè)集團(tuán)建成財務(wù)服務(wù)共享中心，將集團(tuán)財務(wù)業(yè)務(wù)集中處理，更是加劇了企業(yè)信息的傳輸與處理流量，這容易導(dǎo)致信息量過大引發(fā)信息通路的擁堵。同時，也會由于信息量過大引發(fā)傳輸、處理的延遲。由于財務(wù)共享服務(wù)中心面臨10萬TB級別數(shù)據(jù)的處理量，其數(shù)據(jù)過濾、篩選和分析功能將顯得更為重要。而目前信息數(shù)據(jù)過濾、篩選和分析仍處于半智能化狀態(tài)，僅能適應(yīng)簡單的信息過濾、篩選與分析需求，無法應(yīng)對復(fù)雜信息處理與交換需求。信息時代由于信息網(wǎng)絡(luò)的開放性與不穩(wěn)定性，容易發(fā)生信息泄露和病毒入侵事件，一旦造成信息泄露或病毒入侵使得系統(tǒng)癱瘓，將對企業(yè)集團(tuán)的運營管理造成不可估量的損失。

四、大數(shù)據(jù)時代財務(wù)共享中心建設(shè)與管理

（一）建立風(fēng)險評估制度，完善管理機制

首先，企業(yè)集團(tuán)應(yīng)建立風(fēng)險評估和績效評價制度。財務(wù)共享服務(wù)中心的投入、建設(shè)和運營是一項復(fù)雜巨大的系統(tǒng)工程，需要企業(yè)集團(tuán)全體上下的通力配合和不菲的資源消耗，企業(yè)集團(tuán)應(yīng)謹(jǐn)慎對共享服務(wù)中心進(jìn)行風(fēng)險和效益評估，科學(xué)決策。共享中心建成運營后，應(yīng)及時開展績效評價，明確投資收益。其次，科學(xué)制定共享中心的管理制度，建立穩(wěn)定運營的保障機制。共享中心建成運營后，由于涉及中心人員與前端業(yè)務(wù)人員之間的權(quán)責(zé)及業(yè)務(wù)往來，往往存在利益糾葛及推諉現(xiàn)象。企業(yè)集團(tuán)應(yīng)統(tǒng)一協(xié)調(diào)各方關(guān)系，科學(xué)制定管理制度，明確業(yè)務(wù)前端與中心之間的業(yè)務(wù)處理流程、權(quán)責(zé)關(guān)系，如會計憑證影像處理的要求、責(zé)任人等。最后，應(yīng)加強部門之間的聯(lián)系溝通。暢通溝通渠道，加強業(yè)務(wù)前端與中心人員之間的聯(lián)系，減少溝通不暢引起的業(yè)務(wù)故障。

（二）推進(jìn)使命文化建設(shè)，加強人員管理

首先，企業(yè)應(yīng)定期組織中心人員進(jìn)行培訓(xùn)，培訓(xùn)內(nèi)容包括中心流程規(guī)范及前端業(yè)務(wù)介紹，在提高中心人員規(guī)范操作意識的同時，加強其對前端業(yè)務(wù)的熟悉和認(rèn)識。其次，企業(yè)集團(tuán)應(yīng)積極推進(jìn)企業(yè)文化建設(shè)，加強中心人員的使命感和光榮感。中心管理人員應(yīng)及時關(guān)注工作人員的思想動態(tài)，定期組織開展文化教育和活動，在流程化管理之中融入人性化的思想，減少員工的挫折感和迷茫感。最后，應(yīng)完善中心人員的績效考核制度，健全目標(biāo)激勵機制。企業(yè)集團(tuán)應(yīng)根據(jù)崗位特點設(shè)置合理的目標(biāo)任務(wù)，并制定詳細(xì)的獎勵措施，通過物質(zhì)刺激和精神獎勵多途徑提高中心人員的積極性。

（三）強化流程標(biāo)準(zhǔn)管理，優(yōu)化ERP系統(tǒng)

首先，建立集團(tuán)內(nèi)部統(tǒng)一的會計標(biāo)準(zhǔn)，實現(xiàn)會計數(shù)據(jù)接口的標(biāo)準(zhǔn)化。企業(yè)集團(tuán)應(yīng)在對內(nèi)部會計數(shù)據(jù)、財務(wù)工作認(rèn)真調(diào)研的基礎(chǔ)上，按照方便、快捷、準(zhǔn)確、全面的原則設(shè)計會計數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)接口，規(guī)范會計數(shù)據(jù)信息傳遞。其次，共享中心聯(lián)合其他業(yè)務(wù)部門加強對流程標(biāo)準(zhǔn)化的改進(jìn)和完善。共享中心是需要不斷優(yōu)化和更新的系統(tǒng)，尤其是業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化流程，需要 集團(tuán)內(nèi)部各部門尤其是前端業(yè)務(wù)部門的配合。共享中心應(yīng)統(tǒng)籌協(xié)調(diào)各部門依據(jù)實際擬定標(biāo)準(zhǔn)化流程，再依據(jù)實際完善部署實施。最后，加強對業(yè)務(wù)覆蓋地法律法規(guī)的遵守。共享中心必須認(rèn)真研究業(yè)務(wù)覆蓋地的法律法規(guī)，在進(jìn)行業(yè)務(wù)處理時應(yīng)注意各地法律的差異，及時與前端業(yè)務(wù)部門及地方稅務(wù)部門溝通聯(lián)系，業(yè)務(wù)憑證保存?zhèn)洳椤?/p>

（四）提高信息處理能力，防范信息風(fēng)險

首先，加強平臺建設(shè)，提高系統(tǒng)的應(yīng)用可靠能力。企業(yè)集團(tuán)應(yīng)加大對財務(wù)共享中心平臺的投入和建設(shè)力度，加強巡檢和維護(hù)，定期進(jìn)行更新和完善。合理配置科技資源，構(gòu)建適應(yīng)大數(shù)據(jù)環(huán)境的信息系統(tǒng)。其次，創(chuàng)新數(shù)據(jù)挖掘方式，構(gòu)建智能化共享中心。大數(shù)據(jù)時代的共享中心，數(shù)據(jù)挖掘處理能力是關(guān)鍵。企業(yè)集團(tuán)應(yīng)積極引入先進(jìn)的數(shù)據(jù)過濾、挖掘分析技術(shù)，建設(shè)數(shù)據(jù)倉庫，按照業(yè)務(wù)需求應(yīng)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，實現(xiàn)共享中心的智能化管理。最后，加強信息安全管理，建立風(fēng)險防范體系。按照數(shù)據(jù)傳遞原則進(jìn)行歸口負(fù)責(zé)管理，明確安全責(zé)任人。同時，積極構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)防御體系，應(yīng)用數(shù)字簽名認(rèn)證等安全技術(shù)。同時積極建立備用系統(tǒng)和應(yīng)急預(yù)案，定期做好數(shù)據(jù)備份和管理，防范網(wǎng)絡(luò)災(zāi)害。

五、結(jié)論

大數(shù)據(jù)時代，財務(wù)共享對于企業(yè)集團(tuán)的長遠(yuǎn)發(fā)展顯得更為迫切和必要。然而財務(wù)共享的實施過程并非一帆風(fēng)順，企業(yè)集團(tuán)應(yīng)持客觀心態(tài)，內(nèi)外并舉、上下齊心，審慎緩步推進(jìn)共享中心建設(shè)，確保共享中心運營穩(wěn)定有效，達(dá)到提高企業(yè)集團(tuán)管理水平目的。

參考文獻(xiàn)：

[1] 陳剛.對中石化構(gòu)建財務(wù)共享服務(wù)中心的分析[J].財務(wù)與會計（理財版），2013（4）.

篇8

關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí)分析;數(shù)據(jù)挖掘;大數(shù)據(jù)

隨著信息化技術(shù)的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的教育方式也發(fā)生了翻天覆地的變化。MOOCs、云課堂等大量的在線教育模式的出現(xiàn)，使得教育信息化程度不斷深入。各類在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)已經(jīng)獲取和存儲了海量的學(xué)生信息以及與學(xué)習(xí)過程相關(guān)的數(shù)據(jù)。如何獲取、挖掘、理解、處理和利用在教育領(lǐng)域中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)已成當(dāng)務(wù)之急，學(xué)習(xí)分析應(yīng)時而生。

一、學(xué)習(xí)分析的定義

2011年，在第一屆學(xué)習(xí)分析與知識國際會議上，將學(xué)習(xí)分析定義為測量、收集、分析和報告關(guān)于學(xué)習(xí)者及其學(xué)習(xí)情景的數(shù)據(jù)，以期了解和優(yōu)化學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)發(fā)生的情境。美國新媒體聯(lián)盟（New Media Consortium）對學(xué)習(xí)分析也有類似的定義，認(rèn)為學(xué)習(xí)分析是利用松散耦合的數(shù)據(jù)收集工具和分析技術(shù)，研究分析學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)參與、學(xué)習(xí)表現(xiàn)和學(xué)習(xí)過程的相關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn)而對課程、教學(xué)和評價進(jìn)行實時修正。

可以這樣理解，學(xué)習(xí)分析所研究的數(shù)據(jù)是整個教育活動所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)分析過程中所產(chǎn)生的中間數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括集中式學(xué)習(xí)環(huán)境下，學(xué)生上傳下載的學(xué)習(xí)資料、登錄次數(shù)、每次學(xué)習(xí)時間、考試成績等學(xué)習(xí)活動日志，以及分布式學(xué)習(xí)環(huán)境下，學(xué)生們通過郵件、短信、社交網(wǎng)絡(luò)開展的學(xué)習(xí)討論等。

隨著可穿戴設(shè)備的不斷推廣和普及，可穿戴設(shè)備所捕獲到的心率等各項身體活動數(shù)據(jù)，也將成為研究的數(shù)據(jù)來源。在此基礎(chǔ)上，評估或預(yù)測學(xué)生的學(xué)習(xí)活動，并從中發(fā)現(xiàn)潛在的問題，為教育活動相關(guān)者提供決策支持，并進(jìn)一步優(yōu)化學(xué)習(xí)過程，設(shè)計更適合的學(xué)習(xí)情境。

例如，學(xué)習(xí)分析可以及時發(fā)現(xiàn)學(xué)生存在的問題，缺少前驅(qū)知識、某個知識技能掌握不達(dá)要求等等。這時，教師們就可以針對不同情況合理干預(yù)學(xué)生的學(xué)習(xí)活動，修改教學(xué)內(nèi)容、改善教學(xué)方式等。當(dāng)時，這只是一方面，學(xué)習(xí)分析所能做的遠(yuǎn)不止于此。

二、學(xué)習(xí)分析的研究內(nèi)容及應(yīng)用

學(xué)習(xí)分析在對學(xué)習(xí)者知識、學(xué)習(xí)者行為以及學(xué)習(xí)者本身建模的基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)潛在問題，通過解決問題優(yōu)化教學(xué)資源和教學(xué)策略，預(yù)測未來學(xué)習(xí)趨勢和結(jié)果等。能從學(xué)習(xí)分析中受益的包括教育系統(tǒng)相關(guān)的各個參與者，如學(xué)生、教師、研究人員、教育管理者和政策制定者等。

研究者通過學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)過程中，應(yīng)答的正確率、回答問題時間、重復(fù)修改次數(shù)等抽取學(xué)習(xí)者與在線系統(tǒng)之間所產(chǎn)生的交互數(shù)據(jù)，以此來建立學(xué)習(xí)者知識模型。從模型中可以清楚地了解學(xué)習(xí)者所學(xué)習(xí)的知識和技能的掌握情況。這樣，系統(tǒng)就可以在學(xué)習(xí)者需要時推送合適的學(xué)習(xí)內(nèi)容。

學(xué)習(xí)行為建模是從在線交互數(shù)據(jù)中提取知識的學(xué)習(xí)順序、每個知識點的點擊次數(shù)、完成學(xué)習(xí)所花費的時間、線上和線下考試成績、學(xué)習(xí)行為的變化情況等建立學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)結(jié)果之間的對應(yīng)關(guān)系，以此來研究什么樣的學(xué)習(xí)行為可以取得更好的學(xué)習(xí)成績，哪些學(xué)習(xí)存在學(xué)習(xí)失敗的可能性。

對學(xué)習(xí)者本身建模，是為了構(gòu)建個人學(xué)習(xí)特性，例如學(xué)習(xí)的風(fēng)格、偏好、目標(biāo)，完成情況等，這樣做的目的是對有同樣學(xué)習(xí)特性的人進(jìn)行分組和聚類。通過研究該模型，可以有針對性的提供個性化的學(xué)習(xí)環(huán)境，從而提高學(xué)習(xí)效率。

學(xué)習(xí)分析可以應(yīng)用于優(yōu)化教學(xué)資源和教學(xué)策略。它可以幫助教師實時監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)教學(xué)情況，評估課程設(shè)計的效果，從而為教師在教學(xué)實踐中做出合理決策。通過對大量的相關(guān)數(shù)據(jù)的采集和分析，能夠發(fā)現(xiàn)隱藏在每個學(xué)習(xí)者背后的學(xué)習(xí)偏好和學(xué)習(xí)模式，為學(xué)習(xí)者提供真正適合個人的個性化學(xué)習(xí)環(huán)境和學(xué)習(xí)建議，有效提高學(xué)習(xí)效果。

云計算、數(shù)據(jù)挖掘、社會網(wǎng)絡(luò)分析、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)使學(xué)習(xí)分析成為可能。但學(xué)習(xí)分析目前仍處于發(fā)展初期，還面臨著多方面的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)來源多樣、分布存儲等使得數(shù)據(jù)預(yù)處理過程復(fù)雜繁瑣，如何從海量數(shù)據(jù)中獲取適合開展學(xué)習(xí)分析的有效數(shù)據(jù)占了大部分工作量。另外，學(xué)生隱私和檔案的道德問題也是我們要格外關(guān)注的重點。隨著學(xué)習(xí)分析的不斷深入研究，它也將得到更加廣泛的應(yīng)用，為每一個學(xué)生提供更適合自己的個性化教育資源，不斷深化教育信息化的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]SIEMENS G， LONG P. Penetrating the fog： Analytics in learning and education[J]. Educause Review， 2011， 46（5）： 30-32.

篇9

大數(shù)據(jù)的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。未來學(xué)家阿爾文•托夫勒將大數(shù)據(jù)熱情地贊頌為“第三次浪潮的華彩樂章”。另外業(yè)界將還將大數(shù)據(jù)定義為：在新處理模式下才能展現(xiàn)出更強的洞察發(fā)現(xiàn)力、流程優(yōu)化能力、決策能力的高增長率、海量，以及多樣化的信息資產(chǎn)。用最為通俗的方式表達(dá)就是，大數(shù)據(jù)是一種數(shù)據(jù)資產(chǎn)；利用相應(yīng)的處理方式能夠指導(dǎo)我們做出更接近于實際情況的最優(yōu)決策。

二、大數(shù)據(jù)時代企業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)

1．?dāng)?shù)據(jù)來源與容量的挑戰(zhàn)。在大數(shù)據(jù)時代運用大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)的本身，對于企業(yè)而言，與自身經(jīng)營管理相關(guān)的數(shù)據(jù)收集變得尤為重要。在大數(shù)據(jù)時代以前，數(shù)據(jù)信息的時效性有時候就決定了經(jīng)營管理決策的成敗；而大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)獲取途徑則成為了企業(yè)核心競爭力的重要組成部分，遺憾的是并非所有企業(yè)都已經(jīng)意識到這一點。其次大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)存儲也成為了企業(yè)的重大挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的歸檔以及數(shù)據(jù)的管理模式已經(jīng)完全不適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)處理方式了。如果不能解決這兩點最為基礎(chǔ)的挑戰(zhàn)，就根本無法和大數(shù)據(jù)的應(yīng)用進(jìn)行接軌。2．算法與“云端”設(shè)備的新要求。在選擇大數(shù)據(jù)運營商的時候，其算法是否適應(yīng)自己所處行業(yè)的客觀情況尤為重要。再者，該運營商是否同時是企業(yè)自身所處行業(yè)中其他企業(yè)的首要選擇對象也很重要。只有在同行業(yè)、同質(zhì)化的數(shù)據(jù)大背景下，運營商的大數(shù)據(jù)服務(wù)才更具客觀現(xiàn)實性。“云端”設(shè)備對于目前大多數(shù)企業(yè)來說迫在眉睫，目前各行業(yè)中只有互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)普遍完成了“云端”設(shè)備的架構(gòu)。實際上，有效利用“互聯(lián)網(wǎng)＋”把“云端”的大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用到經(jīng)營管理上，相對弱小者實現(xiàn)彎道超車的有效途徑。3．在線業(yè)務(wù)安全性的挑戰(zhàn)。在大數(shù)據(jù)時代，線上業(yè)務(wù)量、交易額以及溝通量的擴大，線上數(shù)據(jù)的上傳下載、存儲、處理的不斷擴大，給企業(yè)的數(shù)據(jù)管理帶來了安全性的挑戰(zhàn)。常見的應(yīng)用攻擊包括惡意蠕蟲、病毒、緩沖溢出代碼、后門木馬等，最典型的應(yīng)用攻擊莫過于“蠕蟲”。蠕蟲是指“通過計算機網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自我復(fù)制的惡意程序，泛濫時可以導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)阻塞和癱瘓”。企業(yè)稍有不慎就面臨巨大的經(jīng)濟(jì)損失，因此解決安全性勢在必行。4．大數(shù)據(jù)的運用與傳統(tǒng)的決策沖突。在運用大數(shù)據(jù)進(jìn)行決策以后，企業(yè)的管理已經(jīng)不再是少數(shù)決策層的工作了。大數(shù)據(jù)讓更多非決策層的人進(jìn)入到了企業(yè)的決策里，直接挑戰(zhàn)了企業(yè)原有的運行體制，而且這種決策的分散將滲透到企業(yè)的一切日常事物中去。在推進(jìn)大數(shù)據(jù)運用的同時，也會不自覺的改變企業(yè)文化，讓其也從目標(biāo)導(dǎo)向逐漸變?yōu)閼?yīng)對導(dǎo)向。

三、企業(yè)在大數(shù)據(jù)時代經(jīng)營管理的對策

1．用共享模式降低數(shù)據(jù)成本解決容量的不足。我們在此以共享單車行業(yè)為例，通過極為低廉的價格解決大多數(shù)人出行的“最后一公里”；其費用收益并不是該行業(yè)企業(yè)的最終目的，而是通過移動客戶端的廣泛推廣，積累大量的用戶信息以及資源才是這個行業(yè)所訴求的最大價值所在。可以說服務(wù)只是手段，獲得能夠產(chǎn)生價值的大數(shù)據(jù)才是目的。面對數(shù)據(jù)的壓力，企業(yè)開放一定資源進(jìn)行共享勢在必行，就連積極推進(jìn)人工智能的BAT（百度、阿里、騰訊）也都以共享算法的方式獲取數(shù)據(jù)。只要打開共享這道門，自然也就解決了自身數(shù)據(jù)儲存的問題，租用云端服務(wù)器是解決容量最經(jīng)濟(jì)的手段。可以說共享模式是打開用戶對于個人數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的萬能鑰匙，也是增加用戶忠誠度的有效途徑。2．建立內(nèi)外兩套數(shù)據(jù)處理體系。大數(shù)據(jù)時代企業(yè)經(jīng)營管理數(shù)據(jù)的分析處理嚴(yán)重依賴數(shù)據(jù)與算法兩大塊，在解決數(shù)據(jù)問題以后，面對目前相對比較公開的算法體系是否就高枕無憂呢？BAT的算法公開看似是對各個中小企業(yè)的福利，但是也存在陷進(jìn)，畢竟容易讓很多中小企業(yè)在經(jīng)營管理的決策上依賴于這些巨頭。在處理本企業(yè)數(shù)據(jù)的同時，積極利用行業(yè)對手的數(shù)據(jù)進(jìn)行逆向策略分析也是企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要補充手段。這時利用運營商獲取對手的各項數(shù)據(jù)（如產(chǎn)品的種類、價格、銷售額、市場占有率等），通過運營商的分析結(jié)果再啟動企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)對比系統(tǒng)將對手?jǐn)?shù)據(jù)與自身數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，是修正企業(yè)經(jīng)營管理手段的重要依據(jù)。3．建立應(yīng)急系統(tǒng)應(yīng)對安全挑戰(zhàn)。在企業(yè)層面建立兩套相互獨立的數(shù)據(jù)庫，兩套數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容同時更新，將其中一個數(shù)據(jù)庫日常使用，另一個數(shù)據(jù)庫作為備份。當(dāng)數(shù)據(jù)安全層面受到網(wǎng)絡(luò)黑客的入侵時，可以在不傷害企業(yè)利益的前提下銷毀一個被入侵的數(shù)據(jù)庫來維護(hù)企業(yè)自身的數(shù)據(jù)安全。盡量簡化數(shù)據(jù)庫安全效驗與應(yīng)急程序的流程，讓安全檢測人員的檢測結(jié)果直接對接決策層，是最快完成應(yīng)急手段的有效途徑。在企業(yè)財務(wù)允許的情況下，也可以使用運營商提供的安全解決方案，這可以簡化企業(yè)的管理。4．轉(zhuǎn)變管理模式來適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代。大數(shù)據(jù)時代映射到企業(yè)經(jīng)營管理最重要的就是決策體系的轉(zhuǎn)變，即由少數(shù)人決策變?yōu)槎鄶?shù)人合作完成。全員參與決策的模式使更多的知識和信息能相互溝通、構(gòu)建一個大數(shù)據(jù)下的資源平臺或知識儲備庫，是企業(yè)未來決策的基礎(chǔ)，也是未來信息化時代的必然要求。

四、結(jié)語

大數(shù)據(jù)時代對于企業(yè)經(jīng)營管理的沖擊已遠(yuǎn)遠(yuǎn)的超過了以往任何一次技術(shù)上的變革。因此作為企業(yè)，要善于發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中蘊含的知識，并將其運用到日常的管理當(dāng)中，以提升決策能力，進(jìn)一步提升企業(yè)的競爭力。

作者:朱先明 單位:山東省煙花爆竹協(xié)會

參考文獻(xiàn)：

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關(guān)鍵詞：“大數(shù)據(jù)”時代 計算機信息處理技術(shù) 分析

中圖分類號：TP274 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9416（2016）06-0237-01

在“大數(shù)據(jù)”時代的背景下，數(shù)以億計的計算機和移動設(shè)備正在持續(xù)不斷的創(chuàng)造出數(shù)量驚人的信息。而未來的世界將是一個信息的世界。面對“大數(shù)據(jù)”時代的來臨，計算機信息技術(shù)的更新?lián)Q代迫在眉睫，如何把握機遇，勇于迎接挑戰(zhàn)，是現(xiàn)在擺在信息學(xué)家、計算機專家以及企業(yè)家面前的一個關(guān)鍵課題。

1 “大數(shù)據(jù)”時代的機遇

“大數(shù)據(jù)”時代的來臨帶動了對于數(shù)據(jù)的深度挖掘和綜合應(yīng)用，從而為多個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展創(chuàng)造了價值。此外，“大數(shù)據(jù)”時代彌補了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的安全系數(shù)低的缺憾，開發(fā)了云技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)的新形勢。由于“大數(shù)據(jù)”時代對于信息安全的要去較高，因而很大程度上帶動了信息安全的發(fā)展和進(jìn)步。

2 “大數(shù)據(jù)”時代的計算機信息處理技術(shù)

2.1 信息采集、加工技術(shù)

“大數(shù)據(jù)”時代下的計算機信息處理技術(shù)的首要任務(wù)就是收集和整合數(shù)據(jù)信息。只有完整的收集信息數(shù)據(jù)，才能開展接下來的計算機信息處理技術(shù)。第一步要明確數(shù)據(jù)信息的目標(biāo)源，然后針對目標(biāo)數(shù)據(jù)采取進(jìn)一步的跟蹤和監(jiān)督，控制信息數(shù)據(jù)的流向，將采集的完整數(shù)據(jù)信息如數(shù)錄入到計算機數(shù)據(jù)庫中。下一步就是針對采集的信息數(shù)據(jù)的加工和處理，一切加工處理工作的宗旨就是用戶的要求和指令。最后一步就是將按照客戶要求處理的信息數(shù)據(jù)傳輸?shù)接脩舻氖种校ＷC信息傳送過程中的完整不被泄露，完成整個采集、處理和傳送過程。

2.2 存儲技術(shù)

將收集來的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行存儲，是”大數(shù)據(jù)”時代下計算機信息處理技術(shù)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。是否可以更加合理有序的存儲大量的數(shù)據(jù)信息，是”大數(shù)據(jù)”時代下衡量計算機信息處理技術(shù)優(yōu)劣的關(guān)鍵之處。良好的儲存技術(shù)可以保證客戶第一時間內(nèi)快速的從龐大的數(shù)據(jù)庫中調(diào)取所需的數(shù)據(jù)信息，無一遺漏。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，計算機信息處理技術(shù)的長時間存儲數(shù)據(jù)的功能也越來越受到廣泛關(guān)注。

2.3 信息安全方面的技術(shù)

“大數(shù)據(jù)”時代的來臨，在很大程度上提高了用戶體驗的同時，也給信息數(shù)據(jù)的安全帶來了很大的挑戰(zhàn)。現(xiàn)今的世界是一個信息的世界，信息的安全和隱私是世界范圍內(nèi)關(guān)注的焦點。計算機安全體系的建立需要大量的資金投入，引入大量專業(yè)技術(shù)人才，加大對信息安全體系的研究和分析力度，將計算機信息處理技術(shù)關(guān)注的熱點致力于開發(fā)信息安全的技術(shù)產(chǎn)品，為信息安全體系提供堅實基礎(chǔ)。此外，為了滿足如今對于信息安全的高標(biāo)準(zhǔn)的要求，要不斷研發(fā)新的技術(shù)和項目，重視對重要數(shù)據(jù)的跟蹤檢測，盡量做到在龐雜的數(shù)據(jù)庫面前，可以提高每一個數(shù)據(jù)的安全系數(shù)。

2.4 信息處理技術(shù)的發(fā)展

“大數(shù)據(jù)”時代的特征就是龐大數(shù)據(jù)信息量，這樣想要完成對如此大規(guī)模數(shù)據(jù)的研究和分析，就會受到計算進(jìn)硬件設(shè)備的限制，因為在這種情況下，云技術(shù)的發(fā)展應(yīng)運而生。云技術(shù)可以破除計算機硬件對信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的阻礙，處理比傳統(tǒng)計算機數(shù)據(jù)量提高上百倍的數(shù)據(jù)信息，這是未來“大數(shù)據(jù)”時代下計算機信息處理技術(shù)的發(fā)展趨勢，具有無限的發(fā)展?jié)撃堋Ｔ萍夹g(shù)可以將傳統(tǒng)的計算機硬件與網(wǎng)絡(luò)分割開來，各自運行，既保證了計算機硬件的正常穩(wěn)定運作，又能形成龐大的云計算網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建起一個“大數(shù)據(jù)”信息網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，來解決數(shù)據(jù)量巨大的問題。

3 “大數(shù)據(jù)”時代下計算機信息處理技術(shù)的方向

3.1 計算機網(wǎng)絡(luò)朝著云計算網(wǎng)絡(luò)發(fā)展

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)已經(jīng)不能適應(yīng)現(xiàn)今龐大的數(shù)據(jù)計算量，因而云技術(shù)的發(fā)展是必然趨勢。云技術(shù)網(wǎng)絡(luò)可以破除計算機硬件系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)有限的弊病，信息構(gòu)架不再依附于計算機的硬件系統(tǒng)，利用最新的數(shù)據(jù)中心技術(shù)，將云計算技術(shù)向更高的層面和更廣的領(lǐng)域發(fā)展。

3.2 計算機技術(shù)朝著開放式網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)發(fā)展

這里的開放式是指將計算機網(wǎng)絡(luò)與計算機硬件分隔開來，讓網(wǎng)絡(luò)計算不再受限于傳統(tǒng)的有限的計算機硬件設(shè)備，定義我全新的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架，避免計算機硬件對于信息數(shù)據(jù)的數(shù)量的限制和阻礙。

3.3 計算機技術(shù)與計算機網(wǎng)絡(luò)相互融合

計算機技術(shù)和計算機網(wǎng)絡(luò)相互融合，成為一體，是未來大數(shù)據(jù)時代下計算機信息處理技術(shù)發(fā)展的一大方向。傳統(tǒng)的計算機技術(shù)需要計算機硬件的配合，才能完成對數(shù)據(jù)信息的處理工作，未來計算機技術(shù)的發(fā)展趨勢就是擺脫計算機硬件的束縛和牽制，單獨依靠計算機網(wǎng)絡(luò)完成對于龐大的數(shù)據(jù)信息的甄別和處理工作。也就是說，將來的計算機技術(shù)可以通過連接網(wǎng)絡(luò)完成“大數(shù)據(jù)“時代下的計算機信息處理的技術(shù)工作，基于網(wǎng)絡(luò)平臺的幫助，滿足”大數(shù)據(jù)“時代下的最新數(shù)據(jù)信息的處理要求。

4 結(jié)語

隨著科技的進(jìn)步，經(jīng)濟(jì)的發(fā)達(dá)帶來了信息技術(shù)的日新月異。科技進(jìn)步帶來數(shù)據(jù)量的激增，引起新一輪信息技術(shù)的變革，誘發(fā)了“大數(shù)據(jù)”時代的來臨。綜上所述，“大數(shù)據(jù)“時代的來臨給計算機信息處理技術(shù)帶了機遇和挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的計算機信息處理技術(shù)已經(jīng)不能滿足數(shù)據(jù)量激增的現(xiàn)狀，因而云計算技術(shù)應(yīng)運而生。

參考文獻(xiàn)

[1]劉小霞，陳秋月.大數(shù)據(jù)時代的網(wǎng)絡(luò)搜索與個人信息保護(hù)[J].現(xiàn)代傳播，2014，36（5）：125-128.