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【關鍵詞】大數據 生物信息 知識提取 數據挖掘

1 數據挖掘的功能

數據挖掘是從大量的數據中四棟搜索隱藏于其中的具有特殊關系性的信息過程。它是數據庫知識發現KDD中的一個步驟。知識發現KDD過程由以下3個階段組成：數據準備、數據挖掘、結果表示和解釋。數據挖掘跟許多學科都交叉關聯，包括數據庫技術、統計學、機器學習、人工智能、云計算和可視化等。

數據挖掘的實際應用功能可分為三大類和六分項：分類和聚類屬于分類去隔類；回歸和時間序列屬于推算預測類；關聯和序列則屬于序列規則類。分類常被用來根據歷史經驗已經分好的數據來研究它們的特征，然后再根據這些特征對其他未經分類或是新的數據做預測。聚類是將數據分群，其目的是找出群間的差異來，同時找出群內成員間相似性。回歸是利用一系列的現有數值來預測一個數值的可能值。基于時間序列的預測與回歸功能類似，只是它是用現有的數值來預測未來的數值。關聯是要找出在某一事件與數據中會同時出現的東西。

2 降維

從降維的角度講，整個數據挖掘的過程就是一個降維的過程。在這個過程中，需要對數據刪除線性關系比較強的特征數據，再用一些算法，如信號分析算法、傅里葉轉換、離散小波轉換等算法，從數據中提取特征，再對數據做主成分析處理，得到最后的特征，再用數據挖掘算法來將這些特征轉化為人類可讀取的數據或信息。

3 分布式數據挖掘解決方案

隨著分布式計算技術、云計算技術、hadoop生態圈和非結構化數據庫等技術的發展，以及對大數據挖掘的需求，出現了一批分布式數據挖掘，比較典型的有Apache推出的基于Hadoop的Mahout和加利福尼亞大學伯克利分校AMP實驗室推出的基于Spark的MLBase。在Mahout中主要實現3種類型的數據挖掘算法：分類、聚類（集群）和協同過濾。相比Mahout而言，MLbase更好的支持迭代計算，它把數據拆分成若干份，對每一份使用不同的算法和參數運算出結果，看哪一種搭配方式得到的結果最優。

4 大數據下的具體應用實例――生物信息學的應用

生物信息學（Bioinformatics）是生命科學、計算機科學、信息科學和數學等學科交匯融合形成的一門交叉學科。近年來隨著先進儀器裝備與信息技術等越來越廣泛和深入的整合到生物技術中來，生物醫學研究中越來越頻繁的涉及到大數據存儲和分析等信息技術。在使用計算機協助生物信息時，處理僅有計算機輔助的方式存儲數據很顯然是不夠的，生物信息學研究的目的是運用計算機強大的計算能力來加速生物數據的分析，理解數據中所包含的生物學意義。當前生物信息學研究的熱點有：

（1）由以序列分析為代表的組成分析轉向功能分析。

（2）由對單個生物分子的研究轉向基因調控忘了等動態信息的研究。

（3）完整基因組數據分析。

（4）綜合分析。

生物信息數據具有如下特點：高通量與大數據量；種類繁多，形式多樣；異構性；網絡性與動態性；高維；序列數據等特點[5]。針對這樣的生物數據信息，要結合當前的大數據分析方法進行分析和理解。當前數據挖掘實現對生物信息分析的支持主要有：生物數據的語義綜合，數據集成；開發生物信息數據挖掘工具；序列的相似性查找和比較；聚類分析；關聯分析，生物文獻挖掘等方面。

參考文獻

[1]許凡.大數據時代的數據挖掘技術探討[J].電子技術與軟件工程，2015（08）.

[2]洪松林.數據挖掘技術與工程實踐[M].北京：機械工業出版社，2014（11）.

[3]李榮.生物信息數據挖掘若干關鍵問題研究與應用[D].復旦大學（博士論文），2004（11）.

[4]宋杰.生物信息數據挖掘中的若干方法及其應用研究[D].大連理工大學（博士論文），2005（04）.

[5]孫勤紅.基于梯度采樣局部收斂的生物信息大數據挖掘[J].科技通報，2015（10）.

作者簡介

孫勤紅（1979-），女，山東省人。現為三江學院計算機科學與工程學院講師。研究方向為人工智能、數據挖掘。

沈鳳仙（1984-），女，江蘇省人。現供職于三江學院計算機科學與工程學院。研究方向為數據挖掘。

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【關鍵詞】大數據時代 公安消防 信息化

1 大數據時代公安消防信息化概述

1.1 大數據的概念

大數據，從字面意思上來看，指代海量的資料，是一種信息資產，有效綜合了數據信息和信息化科學技術，被著名未來學家阿爾文?托夫勒稱為“第三次浪潮的華彩樂章”。隨著互聯網技術的發展進程加快，大數據擁有更高的技術支撐，數據規模也越來越大。同時，大數據不僅包含了互聯網上信息傳播所產生的數據，全球范圍內的工業生產設備、汽車上存在的無數數碼傳感器，甚至日常生活中衣食住行等行為，無時無刻不在進行關于位置、運動、震動頻率、溫度、濕度等各類信息傳播，這些數據信息也都大數據儲備之中。

1.2 公安消防信息化的作用

公安消防信息化主要有以下四個作用：

（1）公安消防信息化建設提高了滅火救援處置工作的現代化水平，強化了從接處警、出動到滅火救援處置全流程的信息技術支撐，提升了接處警、滅火救援處置等工作效能；

（2）公安消防信息化推動了公安消防部隊隊伍管理的進化，提高了公安消防隊伍管理工作中物聯網、智能系摘 要統等現代技術的應用水平；

（3）公安消防信息化強化了對消防監督工作的技術支撐，實現消防監督檢查相關數據全面電子化，結合接處警、滅火救援等數據，可初步實現異常數據排查，預防火災事故的發生；

（4）公安消防信息化提高了公安消防部隊的規范性，消防審批流程網上留底，透明化消防行政審批工作，提高了公安消防工作效率，樹立良好的公安消防工作形象。

2 我國公安消防信息化的發展階段

2.1 自發應用階段

所謂自發應用階段，是指在二十世紀九十年代初期的時候，我國當時處于信息化發展的第一階段，部分公安消防部隊為了滿足日常工作的需求，配置了簡單的計算機工具，起到對工作日常和事故詳情的一個統計記錄作用。這是公安消防信息化l展的自發應用階段，也是我國公安消防信息化發展的第一階段。

2.2 網絡建設階段

系統全面的公安消防信息化網絡建設工程是2003年所正式啟動的“金盾”工程。2003年9月2日至3日，“金盾”工程召開全國范圍內的工程工作會議；2006年5月19日，全國“金盾”工程一期項目施工完成，整個公安消防通信網絡和計算機信息系統基本構建完成，公安消防在“金盾”工程的基礎上，構建內部三級網絡，實現信息網絡化，并且開發相應的工作軟件，大中型城市建立公安消防指揮系統，全面提高公安消防的協同作戰能力，提升公安機關的偵破水平，適應新形勢下社會治安的動態管理需要，公安消防信息化發展到達第二階段。

2.3 統一規劃建設階段

我國公安消防信息化發展的第三階段是統一規劃建設階段，從2008年公安部提出“三項建設戰略部署”開始，以推進公安信息化建設為重點，全面開始公安信息化建設；2008年十月，國家批準了消防部隊的《武警消防部隊信息化建設項目總體實施方案》，消防部隊的信息化建設由此開始。隨著我國互聯網的普及應用率越來越高，信息化技術發展越來越先進，公安消防信息化建設越來越重要，因此國家進行統一的規劃建設，如圖1所示，強調不同層級部門之間的聯合，保障信息安全性，重點打造公安消防信息網絡構架，建設一個公安消防大數據平臺，實時進行信息的傳播和記錄分析。

3 大數據時代公安消防信息化技術的應用

3.1 大數據時代公安消防信息化技術應用中存在的問題

3.1.1 認識問題

由于我國信息化普及時間較晚，各類政府機構對信息化工作的認識不到位，無法理解信息化進程的必要性，影響了公安消防信息化建設工作的開展。同時，傳統公安消防信息技術耗費大量的人力物力，效率不高，已經不太適應當前大數據背景下的信息化節奏，造成大量資源的浪費。

3.1.2 技術問題

我國的大數據應用水平和發達國家存在一定的差距，信息化的開發和運用水平滿足不了公安消防的工作強度。另外，公安消防領域前期對信息化運用的不重視，導致了公安消防領域專業信息化技術人才稀少，因此，要加大大數據信息化進程的研究，培養高素質專業型人才，提升消防大數據整體工作水平。

3.1.3 安全保密性能

網絡技術是一把雙刃劍，既可以提高我國公安消防信息化建設，提升公安消防工作效率，同時由于公安消防的工作性質，絕大多數業務系統應用、數據都部署在公安網中；大數據工作需求，同時也需要海量的互聯網數據。同時，消防本身非數據、政務公開數據部署在互聯網上才能發揮好系統應有的數據。因此，要在國家政策的扶持和規范下進行公安消防大數據建設，加強網絡項目的控制和管體，制定安全對策，規范獲取互聯網、政務網等信息數據，做好數據交互工作。

3.2 大數據時代下公安消防信息化建設與“云技術”

“云技術”的先進性主要體現在云計算和云存儲上，云計算具備每秒十萬億次的運算能力，能夠對大數據進行系統的分析和運算。如圖2所示，通過云計算，能夠模擬很多復雜的事態變化過程，提供最優的方案參考。云存儲則是指將網絡中存在的大數據按規律進行分布化儲蓄，對外提供數據的查詢和存儲，通過不同數據之間的聯系進行聯想訪問。對于大數據時代下的公安消防信息化建設來說，“云技術”為公安消防信息化數據儲備提供了技術基礎，同時其強大的計算能力，簡化了公安消防系統工作的復雜性，同時保障了公安消防信息數據的保留，提取關鍵工作文件過程也變得簡單，大大提高了大數據時代下公安消防信息化建設的效率，保障了國家公安消防部門之間的信息共享，強化了信息安全。

3.3 構建公安消防大數據中心

構建公安消防大數據中心包括構建數據標準、公安消防信息的基礎數據庫、平臺應用三個內容。首先，構建數據標準意味著對數據共享、獲取和采集的內容、結構、形式以及共享信息平臺起到一個規范作用，保障信息共享、獲取和采集過程的安全性、統一性原則。其次，構建公安消防信息的基礎數據庫，能夠對公安消防內部信息進行整理歸納，匯聚公安、安監、交通等各行業部門數據，用以支撐各類大數據應用、數據分析、建模等。最后，建設應用，在匯聚各類數據、統一數據標準的基礎上，結合公安消防滅火救援、消防監督、隊伍管理等業務工作，按統一的數據要求，開展相關應用建設，提升業務工作質效；強化數據深度應用，建立業務數據分析模型，推動各項業務工作深度發展。

4 總結

綜上所述，公安消防部門是重要的國家機構，關系著人民生命安全和社會的穩定性，因此要在公安消防部門的信息化建設過程中，有效利用大數據和專業技術手段，提供嚴密、安全的公安消防信息化系統，提高公安消防工作效率，推動公安消防事業的穩定發展。

參考文獻

[1]蘇小燕.大數據時代公安信息化建設探究[J].科技資訊，2015（28）：16-17.

[2]張海龍.淺談大數據時代下如何進一步加強消防信息化人才隊伍建設[J].中國新通信，2016（18）：27-28.

[3]劉夢曉.大數據時代公安消防信息化研究[J].信息與電腦（理論版），2016（13）：170-171.

[4]鄭外.大數據時代下消防信息化建設的研究[J].計算機光盤軟件與應用，2014（10）：128+130.

[5]徐超.大數據時代下云存儲技術在消防信息化系統中應用[J].信息通信，2015（03）：118.

[6]陳曉.大數據時代地方公安信息化建設的思考[J].科技與創新，2017（05）：54+57.

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【關鍵詞】計算機軟件；大數據時代；應用技術

1.引言

在現代生活中，人們運用計算機軟件來調節生活，使生活細節日益突出，使人們的生活智能化、便利化，大大提升了人們的生活幸福感。工廠將大型機器融入到高難度、高危險的工作中，在一定程度上保障了工人的工作安全，提高了工廠的生產效率和生產質量。大數據時代，計算機軟件對數據進行整理與分析，為經濟發展提供數據支持，為企業的發展提供了數據保障，對社會經濟的發展起到了巨大的推進作用。

2.“大數據”的發展現狀

大數據是經濟社會發展的產物。隨著經濟社會的快速發展，我國完全能進入到信息時代，人們的生活越發現代化、科技化。“大數據”是符合人們對于信息技術的要求應運而生的。“大數據”指的是運用軟件工具對數據進行整合處理，將數據進行集中處理與計算，大大提升了信息的傳播速度。“大數據”與“云計算”有著不可分割的聯系。當今經濟社會作為信息社會，信息數據呈幾何式增長，企業需要在紛繁的數據中尋找出有效數據，并對數據進行深入分析，并根據具體的分析數據來確定企業今后的發展道路。我國從20年前開始熟悉計算機的運用，隨著人們對計算機使用的普及，計算機的使用范圍日益擴大，在人們的生產、生活中發揮著巨大的作用。

3.計算機軟件技術在大數據時代的應用

廣大技術工作者應該熟練掌握數據處理技術、尋找數據處理的規律，來滿足人們的生產生活需求。計算機軟件技術經過不斷地發展逐漸精細化，主要分為云存儲技術、信息安全技術、虛擬化技術這三個部分，本文就這三部分內容展開深入的探討。

3.1云存儲技術

在計算機系統中，云存儲作為多個存儲單元共同組成的存儲總單元，通過多個儲蓄單元的協調來進行聯合統一工作。例如，計算機系統實現了自動化、智能化，云存儲將計算機系統中的數據進行集中儲存和整理形成單一的存儲空間，幫助用戶在使用的過程中能夠及時、準確地找到所需文件。云存儲將計算機的信息系統精簡整理，大大提高了計算機的運行效率，減少了文件的丟失概率。云存儲技術可以有效地降低計算機的運行成本，使資源得到充分利用。

3.2信息安全技術

在信息社會，人們的工作與生活很大程度上依賴于網絡技術，因此信息安全技術在現代社會發展中具有舉足輕重的作用。企業的經濟數據的整理與記錄依賴于計算機網絡，大量的數據之間往往有著千絲萬縷的關系，一旦出現問題就會影響整體經濟的穩定。因此，各企業應重視信息安全問題，在確保信息快速傳遞的同時保證信息的準確性、可靠性。信息技術人員應重視提升我國網絡信息的安全性，完善信息保障系統，保護企業的生產信息與商業信息。

3.3虛擬化技術

虛擬化技術指的是一種綜合資源管理技術，將計算機的實體化數據資源進行虛擬轉化，通過多種形式展現出來。計算機的虛擬化技術將具象化的事物與虛擬形象進行巧妙結合，方便用戶進行資源的整合與再利用。虛擬技術為用戶提供了多種獲取信息的途徑，極大地提高了計算機的信息處理速度，強化了計算機軟件的實用性。

4.計算機軟件技術今后發展

4.1信息通信技術的發展

計算機通信技術是應用較為普遍的信息技術，已經廣泛應用于各行各業。企業運用IBM預測分析，可以對客戶的信息進行分析整理，從而能夠深入了解客戶的需求，加深與客戶之間的溝通，從而吸引客戶進行投資。企業在確定發展計劃時也可運用通信技術分析，企業員工通過軟件分析可以對企業的客戶群體進行集中對比分析，充分了解企業的客戶群體的需求，分析出客戶的流失原因。企業依據可靠信息數據及時轉變經營思路，迎合客戶的需求與興趣推動企業的健康發展。

4.2幫助企業解決發展問題

計算機軟件技術的應用對企業發展起到了不容忽視的促進作用。企業管理層對企業員工數據進行分析，及時獲取員工資料，將員工進行合理的分配，利用員工的特長來最大程度激發員工的潛能，提升員工的工作效率。管理層也可利用計算機軟件分析公司的發展方向，及時規避經濟風險，促進企業平穩健康發展。企業在制定相關軟件模型時，要綜合考慮數據的有效性以及準確性。在數據采集方面一定要嚴謹、認真，綜合考慮多方影響因素，加強數據的代表性以及可靠性。企業只有制定了穩定、準確的軟件分析模型，才可以進行精準化管理，促進企業內部管理的規范化，確保企業運行的穩定性。

5.結語

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一、大數據時代下的新媒體應用

新媒體其實應該被稱作是數字化新媒體，向用戶提供信息服務的傳播形態。這是新媒體的應用特點，也是其與傳統媒體行業的不同之處。

新媒體的優勢是：一是內容豐富，資源優勢廣闊。在迅速發展的網絡時代，每個人都可以隨時接收到各個方面的各種信息，加速了信息資源的傳播速度；二是大大提高了時效性，打破了傳統媒體的局限，隨時都可以接收各類新聞；三是體現高度的參與和互動，人們可以借助新媒體技術實現新聞信息的自由傳播；四是全方位的服務，不僅可以提供文字，而且可以提供圖片、視頻等內容，讓每一個受眾享受多方面的服務。

為滿足新媒體信息傳播的特點，服務于接收新媒體信息的大眾的需求，圖表新聞的組稿制作與方式，在這個時代背景下，顯得尤為重要。

二、傳統媒體中的圖表新聞應用

傳統媒體中對于圖表新聞的形勢也有著強烈的需求，例如，在電視的屏幕上出現數據分析。一張制作完善的圖表可能比一兩千字的文章更能將事情描述清楚，提高了新聞可視化效果。

早在上個世紀的80年代，美國美聯社就已經開始用圖表的形式提供數據。整個西方國家的美聯社、路透社和法新社等傳統媒體的代表大報社集團都非常重視新聞圖表業務。在我國，伴隨著互聯網的發展，近幾年各大商業網站陸續推出了數據圖表欄目，例如新浪網的“圖解天下”、搜狐網的“數字之道”、“騰訊網的”新聞百科”，以及2015年兩會期間央廣網出品的“花花兩會課堂”、新華網的“數據觀”、“光明網的‘據’焦兩會”等等。

但是，報紙、期刊中的圖表式新聞始終給人以整體新聞報道中的添彩而已的感覺，不能夠完全提升新聞的品質，不能夠用數據完全展示新聞，不能夠發揮數據的最大化作用。新聞的客觀性、準確性等特點，始終還是以文字的描述作為主要展示手段。只有在電視媒體中，通過“大數據”的利用，才能完全展示圖表新聞的特色，發揮圖表新聞的優勢，只是從某種意義上講，這種應用也是新媒體中圖表新聞的特點應用，可以歸類于新媒體中的一種。

三、新媒體中的圖表新聞應用特點

為順應網絡時代誕生的新媒體，“媒介”的概念因此被大大的延展了。由此，人們對與新聞信息的新的需求就會提出更高的期望值，新媒體的出現恰恰可以滿足，可以彌補許多傳統媒體的缺憾，最大限度發揮新聞的時效性、客觀性、準確性的優勢。

新聞圖表能夠有效地傳達事物的有效信息、重要信息，過濾掉次要信息和多余信息，利用大量數據取代了新聞敘事，文字比例大量減少體現了數據新聞簡化事物的基本特征。并創新了海量信息的可視化呈現形式，豐富了數據新聞的表達。新聞圖表的表現形式就是各種信息的疊加，可利用不同形狀、曲線等疊加的方式使圖片豐滿，但要注意版面的排版。如何這些元素融為一體顯的十分重要。同時也要利用色彩、圖標、地圖、漫畫等元素，帶來對視覺強烈的沖擊。

當然，在新媒體平臺上，圖表信息主要呈現出的形式包括，靜態信息圖表、互動新聞設計、多媒體動畫等。無論哪種呈現形式，都打破了傳統媒體對版面空間的束縛。海量數據的引入，使信息的構架更加專業、更加全面、更加翔實。從信息含量到信息整合以及信息設計，都有了更大的操作空間，這些就是新媒體圖表新聞的最大優勢。

靜態信息圖表與傳統媒體上的應用并無什么不同，只是在應用界面的設計上，會根據不同的操作終端而有所不同。這里面的區別僅僅是要展示讀者在操作終端的方便性、信息的延續性，并最終體系合理利用設計元素、統一設計風格、有效利用設計語言，達到理想的視覺效果。

互動新聞設計是指，通過運用現代網絡技術將海量信息與視覺設計融合成為一個整體，增強互動性。同時，將時間最新進展所產生的數據進行更新，系統會隨著數據的變化自動生成最新的信息圖表。互動新聞設計充分體現出三大優勢：其一，數據視覺化表現。以圖表、地圖、示意圖等多種形式進行呈現，有效的吸引受眾的興趣，同時提高受眾對新聞內在關聯的辨識度。其二，可以根據新聞報道的需要，編輯適合新聞自身特點的程序。以明確的新聞主題展開設計，運用合理的編程輔助實現新聞事件中的新聞點和規律，以時間、空間、事態發展等數據變化進行不同效果的展示。其三，在字體的運用、顏色的選擇以及分欄等方面傳遞出新聞本身的特質，增加受眾視覺系統的認知，傳遞傳統媒介的優點。

多媒體動畫又是一種全新的圖表新聞特點的一種呈現方式，它融合了文本、圖形、圖表、圖片、視頻、音頻等多種信息傳遞方式，建立良好的人機交互渠道，使受眾多角度接受信息。受眾可以從宏觀到微觀，更直觀、更全面地了解各個細節。

四、圖表新聞制作的難點

在制作圖表新聞時，首先要確保這些數據的真實性和權威性。其次，要做到對數據的深入理解，將生澀的專業數據轉化成受眾能理解的內容。然后從海量數據中挑選出適宜的信息繪制于圖表中，也是比較難的一個環節。

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1大數據技術和軟件工程技術

大數據技術事實上是將人類日常生活中產生的各種數字信息，將這些信息收集起來之后分類處理，設定不同類別的存儲空間，按照類別存儲。大數據技術從功能的角度出發可以劃分為多個類別，諸如分析技術、機器學習技術、遺傳算法技術、自然語音處理技術等。應用大數據技術分析，就是基于當前的科學技術發展起來的一種分析技術。它主要依靠現代科技手段發揮技術的作用，特別網絡技術發揮著基礎性的作用。整理基礎數據，對數據信息進行分類整理，應用相應的計算機算法，將相似特性的數據劃分為一類，最終得到大量的數據，應用大數據技術對這些數據進行分析。大數據分析應用于互聯網行業中，所發揮的優勢是有目共睹的，而且還不斷地引入新技術，在軟件工程技術中應用，對該技術的發展起到了促進作用[1]。

大數據時代，社會各個領域都已經實現了信息化發展，人們對軟件工程的概念越來越熟悉。事實上，軟件工程的歷史始于20世紀的中期，其研究重點是軟件技術和工程管理。將相關工程內容引入其中，使得工程系統化運行，其中所涵蓋的研究內容包括軟件的生命周期、軟件工程設計、軟件的技術維護等方面。因此，在軟件設計的過程中，要控制好技術開發成本，保證工程質量，使其生命周期不斷延長，不同項目的技術需求和用戶的各種技術需求都能夠得到滿足。

2大數據背景下的軟件工程基礎

處于大數據時代環境中，軟件工程的發展中關乎到不同的領域，需要高度重視。大數據技術具有專業性的特點，還具有很強的實用性價值。在軟件工程技術的研究中，要從應用需求出發不斷創新軟件技術，對于傳統的技術要不斷摒棄，對軟件工程的發展創造良好的客觀條件。大數據技術環境下，軟件工程基礎是基于互聯網技術建立起來的，對各種數據信息系統化管理，根據需要進行處理，對工業的發展非常有利[2]。在軟件工程技術中，大數據的安全性問題是需要高度重視的，否則，就會對軟件工程技術造成不良影響，引起嚴重的后果。

2．1軟件服務工程

在軟件工程的研究范疇中，軟件服務工程的數量不斷增多。軟件工程服務化方向發展，就是發揮服務的作用，使其成為軟件開發的基本原則，按照服務項目內容為用戶展開服務。由于軟件工程發展的主題有所，服務內容也要做出相應的調整，同城是對軟件工程的進行技術維護。在具體的服務工作中，需要軟件開發人員使用分布式應用程序，在管理工作中采用虛擬操作的方法為用戶2019.08提供服務[3]。軟件工程技術應用中，結合使用大數據技術，可以對網絡數據進行編程，使得軟件具有互操作性，對于數據主動協調，使其符合動態場景的變化節奏，軟件系統的集成度有所提高。

2．2軟件開源

軟件開源更為注重用戶對軟件技術的體驗。在對軟件開源進行研究的過程中，采用常規的方法，雖然獲得一定的成果，但是應用價值不是很高。一些研究人員在研究軟件工程技術的時候，就是將軟件開源作為突破口，將開發項目劃分為多個模塊，將每個模塊分給指定的研究人員進行開發。

2．3群體軟件工程

群體軟件工程是通過網絡的方式進行軟件開發，具體的實施中采用工程眾包的形式，使得軟件開發技術發揮作用。群體軟件工程是一個分布式軟件開發模型，這個工程項目的運行中，可以通過網絡實現，對各項任務進行分配，也可以進行創造性的查詢，通過眾包解決軟件開發過程中遇到的一些困難和重要問題。同時，在軟件工程開發過程中，軟件工程可以在任何階段通過眾包進行開發[4]。

3大數據與軟件工程技術的未來發展方向

3．1大數據與軟件工程技術開放式的發展

大數據技術的主要前提是大量的數據流，需要技術不斷地升級和創新，尋求開發的研究途徑是非常必要的。計算機網絡的發展意味著計算機可以在開放的環境中相互通信，共享數據資源，軟件等信息的有效利用能力也會有所提升。通過網絡運行可以增加利潤，使得用戶的各種需求得到滿足，提高資源的利用率。

3．2大數據與軟件工程技術融合到其他領域

軟件工程技術在當今許多科學領域有著廣泛的應用。由于軟件工程技術給予各個領域非常大的幫助，從航空到生活中都發揮著軟件工程技術的作用[5]。應用程序的運行，可以使用數據平臺對信息進行收集并分析。比如，用戶在進行股票交易的過程中應用大數據技術，可以使用軟件工程技術構建數據模型，通過對數據模型的分析，預測股票的變化趨勢。

4眾包軟件服務工程中的大數據技術

在軟件開發過程中，必須有足夠的硬件和軟件基礎來支持數據流，隨著數據流的量逐漸增多，對硬件和軟件就有了新的要求。專家學者在分析數據流的時候，還對在線服務進行了研究。數據流是重點內容，主要是對數據流的使用方法進行研究，對支撐數據流的軟件和硬件進行研究[6]。從軟件工程開發的角度而言，軟件運行中都會產生大量的數據流，包括服務端、用戶端等，都會有很多的數據信息產生，這些數據流對軟件和硬件的使用壽命起到了決定性的作用。軟件工程的開發中，要做好數據流的管理工作。有必要對原始數據進行深入的研究，為提高軟件的使用壽命創造條件，對數據流的分析要高度重視[7]。

5密集型數據科研第四范式

第四種科學研究范式是指根據實際情況建立獨立的科學研究方法，探索第四種范式的理論基礎，以及大型數據存儲設備在發展中的重要性。軟件工程中，采用傳統的大數據研究方法，大數據的有效分析是不可能的，大數據的研究還沒有取得突破性的成果。因此，目前大多數軟件不能在短時間內同時實現數據信息的存儲、數據信息的傳輸和有效識別。在探索第四范式理論和研究方法的過程中，首先需要對集成大數據的軟件服務價值進行估計，拋棄傳統的大數據統計方法，建立新的大數據信息統計方法和分析方法[8]。此外，有必要從多個方面研究大數據的處理，對大數據信息進行管理并深入分析，討論大數據的價值以及存在的可變性，這對軟件工程的發展起著重要的作用。在研究軟件工程技術的時候，必須更新傳統的軟件開發理念，重視軟件處理和分析大數據能力的發展，使得軟件產業呈現出新的發展面貌。

在當今大數據時代，軟件工程技術的研究已經區域復雜。隨著數據的指數的不斷增長，軟件技術對硬件設備數據處理能力產生一定的影響。因此，在對軟件工程技術的研究中，就需要對大數據技術的特點進行研究，基于此研究軟件工程技術，使得硬件設備的數據處理能力有所提高。在研發開發軟件技術的過程中，要從應用領域的需求出發對大數據技術進行分析，在大數據開發理論的基礎上創新軟件開發理論，促進軟件技術更好地發展。

參考文獻

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〔關鍵詞〕大數據時代項目市場化藝術類應用型創新教育

隨著大數據時代的來臨，大學和社會之間互動的加強，藝術類應用型人才越來越受到社會的青睞，對人才質量也提出了較高的要求。面對這一實際，藝術類應用型本科教學模式也必須做出積極的改進，要以項目市場化為導向，優化教學模式，為社會提供高質量的藝術應用型人才―――創新教育。

一、基于大數據時代項目市場化的本科創新教育教學模式的特點和作用

1、基于大數據時代項目市場化的本科創新教學模式的特點

第一，創新教育教學模式各要素的市場化。在項目市場化的創新教育教學模式中，市場要求了學生具備的能力，市場為學校提供了課程，同時校企合作讓學生在工作和學習中完成學習；同時，在學校和企業認定中，完成了教學成果的轉化。這一系列的過程都體現了創新教育教學模式的市場化，體現了藝術院校適應社會、服務社會的職能，充分運用大數據時代的的“順風車”。

第二，創新教育教學成果轉化率高。高校與社會的積極合作緊密地聯系了高校和社會的關系，在雙方的互動交流中既能夠加深了解。學校能夠根據企業的需求制定個性化的創新教育教學項目，通過學校和企業的共同努力制定規范化的管理，從而有效地促進了項目的完成，同時也能夠獲得巨大的社會效益和經濟效益，能有效地推動企業的發展；企業能夠對學校的項目提出要求和建議，利用自身的技術、市場等方面的為學校提供有利地支持，同時企業也能夠在與學校的互動中掌握人才的培養情況，招募優秀的人才為企業服務，更好的彰顯創新教育的的意義與內涵。

2、基于大數據時代項目市場化的本科創新教學模式的作用

第一，能夠促進藝術類專業的建設和發展。項目市場的創新教育教學模式中的“工廠化”運作能夠集中較多的相關的藝術類專業，能讓較多的學生參與其中，從而讓教學工作者對專業有更加深刻的認識，激發其創新性研究，從而促進專業的建設和發展。

第二，能夠促進藝術類應用型本科創新教育教學的改革。基于大數據時代項目市場化的創新教育教學模式整合了多方的資源和力量，是對傳統教學模式的創新和嘗試，能夠推動教學的時代化創新、市場化創新、科學化改革。

第三，能夠提高學生的專業創新能力。基于大數據時代項目市場化的創新教育教學中，按照市場標準要求學生的專業能力水平，在大數據市場化的運作中，一切要求都是高標準的，能夠有效地提高學生的專業創新能力。

第四，能夠提高教師的創新教育教學水平。在大數據目市場化的創新教育教學模式中，教師不僅是參與者、指導者，更是學習者，能夠在創新教育教學模式的創新中提高對專業的認識，促進教師在創新教育教學中創新教學方法和手段。

二、基于大數據時代項目市場化的藝術類本科創新教育教學模式研究

大數據時代中項目市場化的創新教育教學模式明確了人才培養目標，從市場的要求中實施教學工作；從職業崗位的要求制定課程體系，實現教學內容和工作的緊密結合；立足合作企業，實施工學交替，實現創新教育教學方法和工作的結合；在教學評價方面，要實施校企互認制度，提高教學評價的水準；在教學成果市場化方面，積極將教學成果轉化為商品，實現社會效益和經濟效益。

1、制定市場化的人才培養目標

高校不能成為“象牙塔”，不能閉門造車。在社會與大學互動頻繁的情況下，高校應該走出高校，走向社會，在制定人才培養目標方面要以市場的要求為標準。藝術院校的創新教育教學更不能把學生“圈”在學校，要與行業的專家和人才共同商定人才培養目標，讓社會對人才培養提出更多的要求和標準，促進藝術院校調整教學目標，讓學生適應社會發展的需要。市場化的人才培養目標，即要培養專業基礎扎實、實踐操作能力強、綜合素質高等藝術人才，為社會主義社會的發展做貢獻。

2、有效實施項目課程

要從學校的實際出發，整合藝術類應用型專業的創新教育教學資源，加強校企合作，從專業的特點出發，采取靈活的創新教育教學組織形式。一般情況下，一般在“教學工廠”中開展教學，即在學校的實訓基地中實施教學，積極與合作企業互動，努力實現項目市場化。學校內的實訓基地是一種特殊的教學場地，模仿市場中的企業，包括崗位、項目等都能夠體現工廠的市場化。因此，藝術院校也要積極利用學校內的實訓基地，努力實現教學和生產的有機結合。例如，在影視廣告業的教學中，要積極利用實訓基地，設置導演、燈光、紙片等設置具體的崗位，讓學生投入到這些崗位中，進而讓學生學習到更加貼近實際的理論知識和實際操作技能，同時，在創新教育制度化的管理中，也能夠保證項目的“日常化”，提高工作的真實性。通過對“教學工廠”功能的拓展，能夠促進藝術院校的改革，加強創新教育教學質量管理，提高教學質量，避免了單一的、被動地教學模式，提高了教學的實際效應；使教環境與行業標準接軌，讓學生在與行業零距離地接觸中，提高了學生的綜合素質，增強創新能力，真正的體現創新教育的實用性。

3、項目課程的評價市場化

課程的考核標準要通過學校和行業共同制定，在項目完成后由學校和企業共同給予總結評估。一般的考核的重點要放在學生在項目中的學習能力和工作能力的提高情況，將考核的最終標準放在行業的要求上。這種考核方式雖然比較苛刻，給學生造成了很大的壓力，但就是這種苛刻能夠讓學生發現自身存在的問題，促進學生改正，有利于培養學生的職業素質和職業技能，能夠有力地推動學生就業。

4、教學成果商品化

藝術院校在與企業、公司的合作中，能夠建立有效的大數據交流平臺，學校能夠展示自己的教學成果，以求得社會的認可，企業或公司也能通過這一平臺了解學校的人才培養情況，兩者的交流提高了資源的利用率，促進了教學成果的市場化。另外，校企合作的過程中一般都要簽訂“項目使用協議”，一方面，能夠提高學校對項目的重視程度，提高項目完成的質量，另一方面也能夠保證項目的商品化，促進企業的利用。教學成果市場化一般有三個階段，第一，啟動階段，即要做好充分的市場調研工作，以市場為導向確定項目的前景，重點做好同類產品的統計、產品的定位和合作企業的生產條件和技術制約，以充分的準備提高項目的市場競爭力；第二，設計階段，要努力創新，以創新贏得市場，以特色贏得客戶，以科技提升質量。第三，實施階段，要做好學校和企業的溝通和交流，提高企業的參與度和積極性，同時做好定價、市場推廣等工作，進而實現教學成果的市場化。

大數據時代的到來，使市場與高校的聯系十分緊密，高校的人才培養創新教育需要積極為社會的發展服務。基于大數據時代項目市場化的藝術類應用型本科創新教育教學模式將連接市場和教學，不僅能夠提高創新教育教學的針對性和有效性，同時也能夠實現創新教育教學成果的轉化，提高社會效益和經濟效益。因此，在藝術專業發展的過程中，要積極推廣項目市場化的創新教育教學，在與市場的互動中提高學生、學校的市場競爭力，將創新教育的內涵得到升華與進一步發展。

參考文獻：

[1]李志強.新形勢下藝術院校人才培養創新模式的思考[J].南京藝術學院學報（美術與設計版）.2009（04）

篇7

【關鍵詞】 大數據； 云會計； 信息化； 稅收業務

中圖分類號：F232；C931 文獻標識碼：A 文章編號：1004-5937（2015）22-0127-04

稅務信息化建設的目標是構建電子稅務機關，使部門組織向網絡架構發展，打破部門、層級的限制，形成統一的，跨越時間、地點、部門的共享稅務信息平臺。云會計作為一種新型會計信息化解決方案，對稅務工作的創新和變革發揮著重要的推動作用，其優勢主要表現在強大的計算能力和動態無線擴展能力，在大數據時代，將給稅務工作帶來諸多機遇和挑戰。

云計算在稅收業務中的應用研究由來已久，眾多學者從不同角度對此進行了探討。張建光等（2013）構建了基于云計算的稅務信息化模型框架及實現路徑，指出云計算對稅務信息化建設具有積極意義，并提出了云計算環境下網絡安全與隱私、重視標準規范和運維機制建設等需要解決的問題。高萍（2013）從建設電子商務稅源管理云平臺、完善與電子商務相結合的稅源專業管理流程、電子商務稅源管理云平臺應用效果展示等方面探討了云計算在電子商務監管中的應用，并提出加強電子商務稅收征管的建議。喬曉鋒（2014）基于北京市國家稅務局分三步實施云計算的實踐，總結出云計算四個方面的效果：統一管理，易于實現集中備份及容災，易于擴展、升級方便，節約成本、綠色節能。唐寧（2014）指出國稅信息化建設的現狀，提出云計算在國稅信息化建設中的優勢和展望。

綜觀現有研究發現，現有文獻主要是基于云計算平臺對稅收業務的影響進行探討，尚未出現大數據背景下的相關研究文獻。然而，隨著大數據時代的來臨和金稅三期管理系統的上線，稅務信息化進程越來越快。稅收征管、稅務稽查、納稅服務的建設和完善均離不開云會計的驅動和支撐，大數據、云會計技術的發展將給稅務工作帶來巨大的變化。

一、云會計與大數據的內涵及特點

云會計是構建于互聯網上，并向企業提供會計核算、會計管理和會計決策服務的虛擬會計信息系統，其體系結構大體上可以劃分為應用層、平臺層、數據層、基礎設施層和硬件虛擬化層，其核心是提供數據存儲、處理和服務。主要特點有：一是通過虛擬化技術建立公共資源池，用戶可以按需購買，按使用資源情況付費；二是由互聯網連接的服務器集群存放會計數據，專業團隊管理，更具可靠性和安全性；三是擁有設備的硬件冗余、故障自動切換、存儲容量不受物理硬盤限制等云計算技術的特點，能及時提供數據容量擴充，實時動態調整系統規模；四是實現內外部協同，使系統集成成為可能，提升信息附加值。

大數據是指量級巨大，超過典型數據庫工具的硬件環境和軟件工具所能獲取、存儲、管理和分析并整理成為支持日常決策依據的信息。主要特點有：一是數據的巨量性，數據源、傳送方式和使用方法均發生改變；二是數據的多樣性，既有結構化數據，又有半結構化數據和非結構化數據；三是數據的不確定性，由于數據不完整、結構不一致、存在時間差、蓄意欺騙等原因而導致了不確定性；四是數據的即時性，可進行實時分析，數據輸入、處理動態調整。

二、數據視角下金稅系統稅收業務存在的問題

國家金稅三期工程等基礎設施建設為稅務系統提供了一個高速、高效的內部網絡，有效地提高了稅務系統在網絡傳輸、業務應用、數據分析及存儲、信息共享等方面的能力。本文基于數據視角，從數據的來源、分析與應用三個維度分析了金稅三期管理系統中稅收業務數據應用現狀，如圖1所示。

從圖1可以看出，稅務機關在加強數據應用方面取得了一定成效，但是由于技術方法、采集渠道等原因，仍然存在數據采集不夠深入、缺乏有效整合、應用水平較低等問題，其數據應用能力有待進一步提高。

（一）數據采集不夠深入

金稅三期管理系統中，在納稅人設立環節，數據采集通過“登記―稅務登記”模塊，主要包括納稅人基本登記數據、法人及財務人員登記、注冊資本投資總額數據、總分機構數據、隸屬鄉鎮街道及國地稅稅務機關等內容。通過工商登記采集納稅人名稱、法人、地址、經營范圍、認繳注冊資本等數據；通過質檢批準的組織機構代碼，加上區域代碼設置規范的稅務登記證號；通過銀行開戶賬號，設定納稅賬戶；通過房產土地登記，采集房產原值、土地面積等數據。數據的采集仍集中在納稅人的基礎靜態資料，經營期間如有變化，則需納稅人主動提供，稅務機關無法實時更新。在生產經營環節，數據采集主要通過“申報”、“征收”等模塊，主要包括納稅人應納稅款日常申報、入庫情況、發票開具情況及企業財務報表等有限的數據。由于沒有供應商的供貨數據、購買者的購買數據以及企業自身的生產數量、銷售數量、庫存數量等反映納稅人經營狀況的動態數據，稅務機關只能從企業納稅情況和財務數據中粗略判斷納稅人的生產銷售狀況。同時，數據采集還局限于納稅人主動報送，而納稅人為了逃避納稅往往在財務信息中隱藏真實經營狀況，稅務機關無法判斷其提供數據的真實性、準確性和完整性。

（二）數據缺乏有效整合

金稅三期管理系統中，主要通過“登記―稅務登記―設立稅務登記”模塊聯合辦證共享國地稅稅務登記數據，掌握企業稅務登記辦理情況；通過“國土房管部門房屋、土地信息”模塊定期與房產土地登記數據比對，掌握企業擁有房產、土地情況；通過“企業聯合征信系統”與金稅三期管理系統建立接口，定期與工商登記數據進行比對，掌握企業開業登記數據、投資人數據、法人及董事監事數據。但是，財政部門掌握的企業內部控制、XBRL標準等企業規范，銀行掌握的企業資信等級、資金狀況、信貸情況等資金數據，事務所出具的稅務鑒證報告、審計報告、評估報告等中介報告數據，仍然相互獨立存在，無法實現協同與共享，數據之間也難以進行勾稽印證。

（三）數據應用水平較低

金稅三期管理系統中，通過“定制查詢”模塊能夠查詢納稅人相關登記類、認定類、證明類、申報類、征收類、稽查類、法制類、綜合類、發票類、優惠類等數據。通過登記查詢可以了解納稅人稅務登記數據，但無法分析比對是否按照《稅收征管法》的規定自領取營業執照之日起三十日內及時辦理稅務登記；通過征收查詢可以知道納稅人稅款開票入庫數據，但無法分析企業是否根據其生產經營狀況足額繳納入庫；通過稽查查詢可以掌握納稅人是否稽查立案、案件查補稅款等，但是無法分析企業是否存在偷逃稅款等稅收違法行為。由于稅收數據總量大，單戶數據頭緒多且數據之間缺乏關聯性等，當前金稅三期管理系統只能對現有數據進行匯總統計、查詢，沒有借助Hadoop、HPCC等數據處理技術進行數據挖掘。對于系統中龐雜的數據，仍然采用導出生成Excel表格，再運用初級的統計學方法加以歸類分析的方式，缺乏DW/DM、OLAP等數據分析技術的支撐。

三、云會計在稅收業務中的應用

云會計的核心是資源共享、應用模式的改變，大數據的核心是運用數據存儲和處理技術、數據倉庫技術等，實時數據處理、實時決策支持，快速分析出數據的價值，通過嵌入到具體業務流程中實現數據價值。本文以稅收業務為分析對象，從數據采集、數據處理分析、數據應用三個層次，分析了云會計在稅收征管、稅務稽查、納稅服務中的應用，構建了大數據時代基于云會計的稅收業務應用框架，如圖2所示。

大數據時代，稅收業務不再僅僅依賴于稅務系統的內部數據和企業提供的財務數據，應借助云會計平臺，通過移動互聯網、泛物聯網、社會網絡等媒介，獲取各種結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。例如：來自金稅三期管理系統的業務數據，如財務報表、納稅情況等；來自互聯網的納稅人行為數據，如合同、訂單、資金流等；來自多渠道的稅源數據，如工藝流程、主要原料、主要產品、機器設備數據等；來自多部門的第三方數據，如經營狀況、資本積累、資本轉移、破產情況等。同時，借助Hadoop、HPCC、Rapid Miner等數據處理方法，實現身份認證管理、業務流程管理、領導決策管理。通過OLAP、ODS、DW/DM等數據分析技術進行數據融合，生成納稅信息、財務信息、工商信息、公安信息、銀行信息、審計信息、其他信息等。利用文本分析、搜索、查詢、可視分析等功能實現稅收征管的動態監控、稅務稽查的深入解析、納稅服務的智能演化。

（一）在稅收征管中的應用

基于云會計的征收管理，可通過大數據對納稅人的生產經營活動進行分析，從而預測納稅人的稅收遵從情況。在稅務登記環節，新辦登記時通過工商部門登記信息、公安部門法人信息、銀行賬戶信息等，補充完善納稅人稅務登記信息中的納稅人名稱、生產經營地址、注冊資本、法人姓名及身份證號碼、銀行賬號等，確保登記信息完整、真實。根據云會計平臺的信息，可對轄區內符合稅務登記條件的納稅人進行全面清理，全面掌握納稅人開業、變更等情況，督促其按規定期限及時辦理。注銷登記時，通過對其購銷數據進行分析，了解納稅人真實、完整的生產經營情況，通過與房產國土部門的信息比對，掌握是否存在房產、土地、機器設備、無形資產等，準確進行流轉稅、所得稅、財產行為稅的清算，確認審核其注銷資料。外出經營時，可充分利用云會計平臺上的財務信息、異地納稅信息等進行日常巡查管理，全面掌握外埠納稅人經營情況，按規定程序加強控管。在申報征收環節，通過云端的納稅人合同訂單、原材料及產品信息，分析納稅人生產經營狀況，并與其日常繳納的稅款相比對，發現生產經營活動之間、各稅種之間和納稅人之間的隱含關系，準確定位稅源，從而預警納稅人可能的偷逃稅行為。通過比對納稅人銀行賬戶信息、繳納社保情況、工資支付情況等，核實納稅人申請延期繳納稅款是否真實、是否符合征管法的要求；通過比對納稅人交易信息、資金流向，可確定納稅人銷售額是否超過小規模納稅人標準，是否及時申請辦理一般納稅人認定手續；通過比對納稅人合同訂單、供應商及購買者信息，判斷納稅人生產經營狀況，準確進行核定征收；通過比對欠稅納稅人銀行賬戶信息，確認其是否符合欠稅條件，對已形成欠稅的進行實時監控，防止資金轉移，避免稅款流失；通過工商登記信息、銀行賬戶信息、公安法人管理信息，及時掌握企業資本轉移的情況，通過對納稅人經營狀況、資本積累等情況的分析，實時監控其資本轉移中產生的企業所得稅與個人所得稅。

（二）在稅務稽查中的應用

云會計運用于稅務稽查中，將使稽查方法極大地改進。由于數據共享大大縮短了整個辦案過程所需的必要時間，管理效率顯著提升，使案源、稽查、審理、執行各環節之間緊密銜接。在稽查選案環節，將企業的會計信息系統通過軟件接口實現與稅務稽查軟件的數據協同，通過企業及其相關方如供應商、客戶、銀行等數據在云會計平臺上對接，稽查人員可以對比分析納稅人是否存在偷逃稅行為，從而確定稽查對象。在稽查實施環節，稽查人員可利用云端從源頭獲取完整的企業生產經營信息，分析納稅人經營狀況，直觀高效地查看企業總賬、明細賬、電子憑證等會計信息，并且運用云會計的查詢、過濾、分析、統計等功能迅速查找出案件的突破口，全面有效地進行稽查。同時，可以及時比對各年度的稽查信息，查找其變化，實現持續稽查。在稽查審理環節，由于云會計平臺大大提高了數據的真實性和完整性，審理環節可直接判斷出稽查的準確性，主要對稽查程序進行審理，有效提高稽查工作效率和案件質量。在稽查執行環節，通過云會計平臺可實時監控納稅人的資產狀況及賬戶信息，從而及時采取稅收保全和強制執行措施，充分發揮稅務稽查的職能作用。云會計的應用有效節約了稅企雙方的辦稅成本，改變了大量調取企業賬證資料的檢查方式，企業可不必提供大量紙質財務資料。同時，也降低了稽查人員在獲取企業生產經營狀況、財務數據等資料上所耗費的時間、人力和物力，增強了稽查的及時性和準確性。

（三）在納稅服務中的應用

基于云會計和大數據應用的納稅服務，通過對納稅人行為的主動分析可以為納稅人提供實時、動態、個性化的服務。構建基于大數據分析的納稅人關系網絡，通過對其納稅行為、經營模式、投資偏好等多維度的特征分析，結合分類分級管理要求，按納稅人信用等級、規模大小、行業特征等為納稅人提供專業化服務模式和內容。納稅前，根據納稅人的企業特點、生產經營范圍等，通過云平臺分別為納稅人提供相關的政策公告、信息查詢、政策咨詢、涉稅提醒、自動算稅等服務。納稅過程中，稅務機關可構建基于云會計平臺的網上辦稅系統，主要包括稅務登記、網上報稅、三方認證、發票查詢等涉稅事項，拓寬納稅渠道，實時申報納稅。同時，稅務機關借助云平臺上的納稅人生產經營數據、財務指標、納稅申報情況，完善基礎信息，進一步提高數據采集的廣度和精度。納稅后，納稅人可通過稅務云平臺查詢納稅公開信息，如定額稅款、核定稅率、基本稅負等情況，真正實現稅務執法公開透明。同時，也可對稅務機關納稅服務進行投訴舉報，提起行政復議、行政訴訟、行政賠償等，為納稅人提供更直接的渠道和救濟援助調節機制。基于云會計的納稅服務平臺以虛擬化技術整合現有硬件、軟件資源，實現與現有稅收業務核心平臺的數據互聯互通，建設支持網絡、電話、觸摸屏等多終端的綜合云服務系統，以納稅人需求為導向逐步提供更加豐富的應用服務，不斷滿足納稅人便捷、高效、多元化的服務需求。

四、結束語

按照信息管稅的整體戰略，在大數據時代云會計環境下稅務機關將極大地提升稅收業務工作的能力和效率，實現征收管理動態化、稅務稽查持續化和納稅服務智能化。為了對大數據時代云會計環境下的稅務工作有總體的認識，本文從稅收征管、稅務稽查、納稅服務等環節分析了云會計在稅收業務工作中的應用，為稅收業務的開展提供了全新的方向。

【參考文獻】

[1] 張建光，朱建明，張翔.基于云計算的稅務信息化建設模式探討[J].稅務研究，2013（11）：59-61.

[2] 高萍.云計算技術在電子商務稅收監管中的應用[J].稅務研究，2013（9）：79-80.

[3] 喬曉鋒.云計算在稅務系統的應用――以北京市國家稅務局為例[J].中國稅務，2014（2）：63-64.

[4] 唐寧.地市級國稅系統云計算平臺展望[J].信息與電腦（理論版），2014（1）：51-52.

篇8

關鍵詞：大數據；管理會計信息系統；項目管理

引言：大數據時代，能否從海量信息中獲取關鍵或相關信息，進而獲得客戶，成為企業盈利的重要環節。對大數據的分析和應用是管理會計的職能之一。傳統管理會計重視財務信息的分析和應用，忽略了海量非結構化的業務數據，與業務脫節嚴重，管理會計報告質量不高。2016年，財政部《會計改革與發展“十三五”規劃綱要（2016-2020）》，提出“提高企業會計信息化水平”，“推動基層單位會計信息系統與業務系統的有機融合，推動會計工作從傳統核算型向現代管理型轉變”，并“密切關注大數據、“互聯網+”發展對會計工作的影響”。這表明管理會計信息化已上升成為國家戰略層面的高度。管理會計信息化成為企業的基本要求，數字化、信息化、智能化轉型勢在必行。如何構建大數據管理會計信息系統并應用，是本文研究的重點。

一、大數據對管理會計的要求

1.大數據和大數據技術

自媒體和多渠道電商平臺的興起，產生了海量大數據。大數據是指與目標群體相關的存儲類型多樣化的海量數據，具有短時間體量巨大、類型多樣化、價值密度低、時效性高等特征。大數據分為結構化和非結構化數據兩種。結構化數據是指能夠以一定的邏輯結構進行呈現的數據，通常指以文字、數字和表格形式存儲的財務數據、人事數據、供應商和客戶數據等，這些數據便于使用者運用傳統技術方法進行計算和分析。非結構化數據是指不能以一定的結構呈現，以圖片、動畫、音頻、視頻等多樣化存儲形式存在的數據，這些數據難以使用傳統技術方法提取有效信息，且產生時效短，數量巨大，因此，需要大數據技術及時對數據進行挖掘、清洗和分析，才能提取經營決策有效信息。

大數據技術包括大數據信息平臺構建、數據挖掘和清洗、數據分析和處理等技術。大數據挖掘是對數據的全覆蓋式搜索，通過關鍵詞的精準和模糊搜索，全面搜索含關鍵詞的字段、圖片、動畫、網頁、音頻、視頻等數據，按一定規則對數據進行描述、分類，歸入數據倉庫。數據清洗是依據一定規則對分類數據提取關鍵信息，清洗無用數據和信息，歸集至相應的數據庫。數據分析和處理是指運用聚類分析、回歸分析、決策樹分析等大數據分析方法對數據進行分析，發現數據的變化趨勢，為經營決策提供數據佐證。

2.大數據與管理會計信息系統的關系

大數據的發展為管理會計信息系統提供了共享云平臺，提高了會計信息化處理效率，降低了會計信息化成本。應用大數據技術數據，能夠做好市場預測幫助企業抓住先機，提高財務決策的科學性，提升了管理會計分析預測的精準度和效率。同時，大數據對管理會計提出了大數據思維、分析能力、工具應用能力等更高的要求。

管理會計信息系統是助力管理會計實現增值目標的應用工具，其構建的原則和框架，不僅應基于項目單位的建設需求，還應符合大數據時代的要求。管理會計信息系統基于大數據技術進行搭建，對結構化數據和非結構化數據進行全面搜索，歸集到基礎數據庫中，采用信息技術對數據進行挖掘和清洗、分析處理形成可視化數據庫，提供專業化、可視化的數據處理報告、專項報告、項目決策報告。

二、大數據時代管理會計信息系統構建原則和框架

1.構建原則

（1）安全性原則

管理會計信息系統，是多部門協同建設和使用的數據系統，應從用戶級別和使用權限、信息搜集和處理、跨庫數據提取等方面保證數據庫的安全性。首先，建設單位應依據管理層級和權限設置用戶級別和權限，確保在用戶登陸和使用范圍的安全性；應設置信息的重要性等級標準，便于數據讀取部門能夠依據數據等級標準判斷數據來源的重要性。其次，管理會計為了做出戰略決策、財務決策、項目決策，需要從內外部搜索、接收大量數據。信息搜索過程面臨較大風險，應建立高標準的防御措施，抵抗病毒和黑客的入侵。最后，管理會計信息系統內部跨庫數據的訪問和提取環節，是安全保障的重要環節，應在確保安全性的前提下提升跨庫訪問和提取的速度。

（2）開放性原則

管理會計信息系統應按照開放性原則，建立開源云平臺，架設開放性結構，滿足大數據處理的需求。未來的稅務征管系統、銀行系統、工商系統等平臺都將實現數據開放查詢。架設開放性結構的管理會計信息系統，能夠滿足外部環境和信息復雜多變的管理需求，多端口設計可以為企業后續擴容提供便利。

（3）統一性原則

管理會計信息系統包括人力資源系統、財務信息系統、供應鏈系統、銷售信息系統等多個數據庫。各個數據庫相互獨立，具有不同的數據代碼和標準。要建設管理會計信息系統，需要整合各獨立數據庫的序號、代碼、標準和轉換規則，按照統一性的原則，實施整體統一代碼規則。只有依據統一性原則建設，各獨立數據庫才能實現跨庫搜索和查詢，形成統一的數據庫資產，才能為實現管理會計目標提供數據支持。

2.構建框架

管理會計信息系統是由多個數據系統組成的復雜系統。依據系統論的理論，多個要素組成的復雜系統，具有開放性、自組織性、整體性、關聯性、等級結構性、動態平衡性等共同特征。根據系統論的觀點和方法，管理會計信息系統可按照基礎設施層、基礎數據層、分析應用層和綜合報告層進行構建。管理會計信息系統構建框架見下圖。

（1）基礎設施層

基礎設施層是系統的平臺，是數據存儲的媒介，由互聯網、服務器、云服務器、計算機軟硬件等組成。企業應根據戰略發展的需要和實際財務狀況，系統化設計管理會計信息系統，明確項目建設預算，制定合理的實施方案。基礎設施層的構建不僅要滿足現有的系統管理需求，還應保留足夠的可拓展空間，便于未來的開放性結構擴容。

（2）基礎數據層

基礎數據層是管理會計信息系統的數據輸入層，分為結構性數據和非結構性數據。其中，結構性數據由人力資源部門、財務部門、業務部門、研發部門等分別在相應系統端口輸入源數據；非結構性數據則由系統采用大數據挖掘技術從外部獲取，包括從政府網站、工商、稅務、銀行、電商平臺、論壇等多渠道獲得實時數據。基礎數據層存儲各種類型的源數據，為分析應用提供數據依據。

（3）分析應用層

分析應用層包括兩部分，第一部分是預算管理、戰略管理、資金管理、成本管理、投融資管理、風險管理、績效管理等管理會計工作任務；第二部分是大數據技術工具和管理會計工具。分析應用層的職能是通過大數據挖掘、分析技術、管理會計工具，對基礎數據進行分析和應用，完成管理會計工作任務。系統運用大數據挖掘、清洗技術，對非結構化數據的圖片、音頻、視頻、動畫、網站信息進行描述、歸類，挖掘有效信息；并通過聚類分析、決策樹分析、回歸分析等技術對有效信息進行分析，為管理會計的預算管理、資金管理、投融資管理、成本管理、風險管理、績效管理等職能管理提供清洗后有效信息。管理會計應對結構化和轉化后的非結構化數據進行綜合處理，才能做出精準的決策。

（4）綜合報告層

綜合報告層是管理會計經過分析處理后提供的可視化報告，包括預算報告、戰略報告、經營管理報告和績效報告等。綜合報告層是管理會計信息系統的核心，其機密程度、訪問權限和修改權限應為最高級。綜合報告可以不設置固定匯報格式，依據管理層的需求，提供有針對性的管理報告。

三、管理會計信息系統在項目管理中的應用

在阿米巴經營理念下，每個業務部門都是一個獨立經營、自負盈虧的主體。各獨立核算主體按業務類別劃分項目制進行運營。每個業務部門或每個項目配備一名業務伙伴（以下簡稱BP）。企業設置BP崗位，是對業務的支持。BP是將財務職能提升到業務前端，與業務同步，為業務提供預算編制和調整、風險識別和防控、資金結算與費用控制、財務分析和評價等管理會計服務和支持。BP的職能，一是輔助業務部門跟進全流程，為業務提供專業的財務建議和服務，二是為管理會計提供全過程鏈的分析數據。BP崗位能力，除了具備管理會計能力和信息系統使用能力，還需要掌握宏觀經濟基礎、行業生命周期、產業鏈、企業的經營戰略和策略、采購模式、生產工藝流程、營銷模式等信息。本文以項目管理中BP的工作流程來介紹管理會計信息系統在項目管理中的應用。

項目管理中，BP的工作主要分為事前預測和服務、事中控制和支持、事后評價和反饋三部分。BP進入項目組，需要掌握項目實施區域環境和風險評估、項目業務流程、主要競爭對手、項目預算等情況，才能為項目提供全流程專業預測和支持。管理會計信息系統是BP快速掌握項目情況的優質工具。項目階段BP和業務的工作成果表如下。

1.事前預測和服務

事前，BP的職責是對項目區域宏觀環境、法律規章、行業生命周期、項目競爭程度進行風險評估，完成項目預算計劃。BP可以運用大數據挖掘技術，搜集項目實施區域最新的政策文件、稅收優惠條件、項目實施最新規定、同類項目案例文書等資料，錄入管理會計信息系統的基礎數據層；通過對比分析，生成該區域項目實施的外部環境可視化報告；結合企業過去存儲的同類或相同區域的區域環境風險評估報告，生成本項目的可視化風險評估報告。風險評估報告應包括項目流程圖和風險識別點標識，有利于項目業務執行的風險防控。BP編制項目預算，應在公司年度總預算內控制項目預算額度。BP編制項目預算計劃，應依據項目執行方案，按照時間序列和項目進度，填制預算資金支付計劃表，并按預算調整因素確定預算調整金額幅度。經項目負責人調整和確定后，確定項目預算計劃。

2.事中控制和支持

事中，BP的職責是對項目執行的風險識別和控制，提供財務支持和服務。BP的風險識別和控制主要體現在對項目合同的成果交付和支付等條款議定，以及財務結算風險控制。項目按產品和服務類型可分為常規項目和新增項目。對于常規項目，BP可以通過管理會計信息系統獲得以往期間同類項目的風險評估報告和項目風險控制表，可對同產品項目的風險點識別和控制有清晰認知。對于新增項目的風險識別，BP可以運用大數據挖掘技術搜索項目風險評估因素，并通過與項目負責人的溝通，明確項目風險識別和控制環節，提升項目風險防控水平。BP對項目的財務支持主要體現在對結算票據的核算處理環節。BP將票據掃描錄入后，系統調用合同庫數據，自動比對開票人、票據金額、產品名稱、發票號碼、發票專用章等信息要素。通過比對審核后，項目的業務流、資金流、信息流進入相應分析應用層的專項管理系統。資金流信息進入資金管理系統，完成資金收付和會計記賬等核算工作。業務流信息進入項目管理系統，動態顯示項目進度。供應商、客戶、產品工藝、產品流程、采購費用等信息流信息進入信息管理系統，豐富項目信息數據。

3.事后評價和反饋

事后，BP的職責是對項目績效、人員績效和往來單位進行評價，并完成項目績效報告、員工績效報告、往來單位評價報告和項目總結報告。項目績效報告不再是過去對項目的經驗總結，而是依據管理會計信息系統的預算計劃、執行、調整、項目盈利等情況進行針對性的科學評價。員工績效報告，依據項目方案，按進度和時間節點，對員工完成項目任務的質量和進度進行評價，既利于項目員工成長，也利于項目管理。往來單位評價報告，從信息管理系統導出基礎數據，按照項目評價標準對供應商和客戶進行級別評價，并列出評價依據。評價依據應按照往來單位規模、管理制度、人員能力、預算執行、合同議價等因素進行客觀列示。項目總結報告是從財務角度對項目方案、預算執行、盈利能力、發展能力等進行總結。

綜上，可以看出，大數據時代，管理會計信息系統運用大數據信息技術和管理會計技術進行大數據信息處理、財務支持和風險防控，在事前、事中、事后三個環節能夠有效降低項目的風險水平，提高項目執行效率，提升項目盈利能力。

四、管理會計信息系統的安全保障

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關鍵詞：大數據時代；高校藝術教育；人才培養模式

0引言

21世紀，社會進入大數據時代。在大數據時代背景下，高校教育發生了一定的改變。張燕南、趙中建曾在《大數據時代思維方式對教育的啟示》中指出，大數據時代下，教育的及時性、全面性，決策信息的可利用性等得到了有效提升。Schoenberg也曾在《與大數據同行：學習和教育的未來》中指出，大數據在一定程度上實現了教育決策與發展質量的改善。因此，對大數據時代高校藝術教育發展趨勢與人才培養模式的研究具有重要的現實意義。

1大數據時代具有的特征

大數據是基于科學技術創新發展下，繼計算機技術、互聯網技術普及應用后的又一次技術革命。隨著《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》（舍恩伯格與庫克耶合著所著）的印刷，大數據得到了人們廣泛的重視與關注。關于大數據、大數據時代的研究層出不窮。近年來，隨著大數據研究的不斷深入，大數據與教育發展、個人生活以及企業發展之間的關系的研究，得到人們越來越多的關注。由《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》以及其他相關資料分析可知，大數據是借助科學技術分析而形成的數據集合體。加之隨著信息全球化的不斷深入，大數據時代具有體量大、類型多、價值密度低、處理速度快、線上獲取等特點。［1］大數據為海量信息中有價值信息的挖掘與利用提供了支持，因此在大數據時代下，基于大數據挖掘技術，實現有用信息的采集與獲取對信息決策具有重要的現實意義。

2大數據時代高校藝術教育的發展趨勢

由上述分析可知，大數據不僅是一種資源、一種能力，也是一種技術、一種新的思維，它引導人類有目的地對海量數據信息進行分析、設計或創造，實現數據中有價值信息的挖掘與利用，為信息使用者的決策提供依據。在這種思維引導與技術應用下，大數據在教育領域中應用重要性的研究得到越來越多人的關注，并在研究與實踐中取得了一定的發展成效。例如，美國麥肯錫全球研究院于2009年進行數據分析發現，美國教育信息系統的數據存儲超過了260PB；2014年云圖書館、翻轉課堂、移動設備、移動學習、基于信息技術喜愛的平等教育、創客等成為教育領域中最具影響力的教育技術。［2］而這些教育技術與大數據存在密切的關聯性，大數據時代為教育領域的發展帶來了不可忽視的影響。就高校藝術教育而言，在大數據時代下，傳統藝術教育理念與教學思維得到革新，人們對高校藝術教育教學目標有了更深層次的思考，側重于對教育本質的挖掘與回歸。指出高校藝術教育對具備藝術創新創造能力、美術教育理論研究能力、數據應用能力、社會實踐能力、藝術傳播能力等創新型、應用型、綜合型人才的培養。與此同時，在教學思維革新的基礎上，人們開始利用大數據技術（如數學統計技術、大數據挖掘技術、數學建模研究方法、計算機技術）實現教育數據的采集、挖掘與學生學習數據的分析。在此過程中，人們對有價值的教學資源、教學行為、學習效果、學習內容、學習趨勢以及學習者學習過程中存在的問題進行全面認知與掌握。為高校藝術教育策略與方法的革新提供了數據支持，促進了藝術教育教學方法與教學模式的創新與改革。基于信息技術應用下的多媒體課件教學法、創客空間、翻轉課堂教學模式、微課教學法、立體化混合教學體系、多維教學評價系統等應用與推廣，充分體現了大數據時代下高校藝術教育策略的改革與創新發展。

3大數據時代高校藝術教育的人才培養模式

由大數據時代高校藝術教育發展趨勢可知，集智慧教學、服務型管理、個性化學習以及多元化評價為一體的系統化、科學化人才培養模式的形成，是高校藝術教育改革與創新的必然趨勢。但從大數據高校藝術教育人才培養模式的發展現狀而言，人才培養定位模糊、課程體系不健全、社會實踐匱乏是多數高校普遍存在的問題，嚴重制約了高校藝術教育的優化發展。［3］對此，基于大數據時代高校藝術教育發展趨勢，高校應結合自身的辦學特點與學生的實際情況，確立層次性、個性化人才培養目標，即將專業型人才、普通型人才以及精英型人才進行有機結合，實現“創新+應用+綜合”三位一體的社會需求型人才培養目標的實踐。同時，借助信息技術、網絡技術實現課程教學方式與內容的創新，并以學生個性化發展需求為核心，實施開放式、服務型的教學管理，用以滿足大數據時代高校藝術教育人才培養的相關要求。在大數據時代高校藝術教育人才培養中，教育工作者應注重自身教育理念的轉變，在認知大數據時代高校藝術教育發展趨勢的基礎上，依據現階段高校藝術教育人才培養中存在的不足進行改進。在此過程中，應把握信息技術在實踐教學應用中存在的價值，依據教學內容構建教學資源庫，提升課堂教學的趣味性、開放性。同時，借助在線遠程教育，實現課堂教學的有效延伸，借助大數據挖掘技術，探究具有社會實踐價值的活動，為學生創設更多參與藝術實踐的機會，從而提升學生的藝術實踐能力。此外，在進行教學評價時，應從多個層面出發，實現對學生學習的全過程評價，包括學生參與活動的情況、學習成績、學習態度等內容，以及教師評價、自我評價、同學評價等方法。

4結語

大數據不僅成為一種新型的社會能力，也是一種基于海量數據的分析與處理方式。在大數據時代下，高校藝術教育教學的改革已成為高校藝術教育發展的必然趨勢。運用大數據進行教育信息資源的挖掘與整合，實現了藝術教育人才培養目標的及時、準確確立，實現了教學策略選用的科學性，為學生個性化發展奠定了基礎，推動了藝術教育教學中學校與社會、家庭的協同建設。

參考文獻：

［1］李梅.大數據時代高校藝術教育發展趨勢和人才培養模式［J］.美術教育研究，2016（09）：94-96+99.

［2］邢麗梅.大數據時代廣播電視編導專業多元化應用型人才培養模式研究［J］.常州工學院學報（社科版），2014，32（06）：110-114.

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關鍵詞：大數據；高校；管理會計

近些年來，人們認為大數據是引領未來經濟發展的主要技術之一，大數據對制造業、融業以及教育等各行各業的發展都起著舉足輕重的作用。應用大數據，管理會計的工作質量將得到有效提升，尤其是在處理海量數據的功能方面，更是效果明顯。大數據時代的管理會計對管理理念和商業模式進行了重組，大數據也因此成為現代學術界與實務界關注的焦點。在大數據時代，我國高校的管理會計也在進行著改革，2014年，財政部《指導意見》的頒布，指出管理會計是今后工作的重點。因此，為了讓管理會計的發展奠定堅實的基礎，除了要加大對管理會計的理論研究，還要此背景下充分考慮高校管理會計當前面臨的機遇與挑戰，并及時采取正確的應對措施。

一、大數據與高校管理會計概述

1.大數據。隨著云計算和“互聯網+”的迅猛發展，大數據的概念應運而生。總理在政府工作報告中提到，大數據作為一種信息資產，其經濟價值需要運用新技術進行綜合分析處理后才能得以實現。在未來社會，要想取得不可估量的直接經濟回報和隱性回報，就需要掌握并且合理分析巨量信息數據的技術。大數據具體可以分為以下四個特點：種類多、信息量大、處理速度快、潛在的經濟價值較高。大數據時代，被稱為“信息黃金”的電子信息數據，具有更高的潛在經濟價值，也將深度影響未來高等學校的一系列發展變化。2.管理會計。管理會計又叫做內部報告會計，是通過整合、分析會計數據形成報告，幫助相關人員進行日常管理決策的一個會計分支。近年來，高校的管理會計的應用越來越廣泛，相對財務會計而言，管理會計更多的成為了高校戰略發展的一項工具。管理會計的目的是將高校財務各方數據進行綜合分析，將數據結果運用到高校的的未來決策和規劃發展中去，使高校達到適應新時代，高效快速、穩定發展的作用。3.管理會計在高校中的應用。管理會計對高校的積極作用不僅僅是提供財務信息，而更多的是提供綜合管理參考信息，幫助高校提升綜合競爭實力。[1]在高校推行管理會計，不但有利于提高學校的成本意識，強化預算管理，提高績效考核與管理的效率，優化資源配置，最終實現決策最優化，還能對高校的社會價值進行合理評估，以適應社會發展，承擔社會責任，提高社會形象，最終提升綜合競爭力。4.大數據與高校管理會計。大數據是可再生資源，它在高校管理會計中的價值體現在創造有用信息。隨著高校大數據應用的進一步豐富和完善，財務數據將會被交叉利用、有效利用，從而為更多的信息需要者提供服務，大數據在高校管理會計中也將會發揮更加廣泛的作用。大數據與高校管理會計的融合，要求財務人員提高對數據挖掘和分析的能力，提高計劃和預測的質量，從而為學校的重大決策服務。管理會計主要強調的是財務分析，而財務分析的核心是數據分析。大數據的應運而生，改變了高校管理會計的傳統思維，它更關注數據的應用效率和關注數據之間的相關性。[2]

二、大數據在高校管理會計中的應用

為了更好地實現高校的會計信息化管理，充分體現高校管理會計的作用，大數據的應用具有深遠的意義。全面把握好這一應用的前提、應用領域、面臨的挑戰將給管理會計帶來積極的影響。“工欲善其事必先利其器”，隨著高校財務信息化程度的提高，需要管理理念、人員配備和信息管理系統不斷升級。大數據背景下要發揮管理會計的作用，就要深化大數據與管理會計之間關系的認識程度、提供充足的人才保障，以及先進的信息管理系統。大數據在高校管理會計中的應用范圍十分廣闊，校園行政事務的方方面面幾乎都囊括其中。大數據在高校管理會計中主要應用表現在預算管理、校園基礎設施建設、憑借數據分析進行水電等物業費的監控、績效管理以及高校各項重大決策等。大數據可以極大地促進高校管理會計的發展，它可以激發高校對大數據網絡信息的共享意識，推動數據共享機制的建立與完善；通過分析高校的相關可用性數據，逐步完善績效考核系統，激發人員的積極性，最終實現學校良性發展。

三、大數據在高校管理會計應用中遇到的問題

在大數據時代，管理會計的發展面臨著新的機遇與挑戰，同時也使管理會計的發展迎來了許多新問題。1.高校對管理會計重要性認識不足。在我國，高校往往側重于財務會計環節。在傳統的會計中，財務管理的受重視程度不高，盡管財務管理是高校管理中的重要環節。而管理會計作為高校財務管理以及會計體系中的重要組成部分，它幫助管理者進行決策的工具，它可以提供關于高校規劃、控制以及考核等方面的經濟活動信息。由于部分高校的經營決策者不重視管理會計，也不理解會計信息以及分析所提供的相關資料，致使管理會計在高校中成為了可有可無的存在。2.會計數據處理的思維方式與分析方法需要轉變。“總體”數據是大數據分析的特征。數據的分析方法也采用整體數據，而非抽樣的數據。大數據時代需要轉變思維方式，從數據地精度要求轉變為數據的相關性要求，是大數據時代了解經濟事項，從而預測經濟事項的發展趨勢的要求，而不再注重數據的因果關系。大數據時代為管理會計的應用提供了更大的舞臺，擴大了管理會計的適用范圍，加強了對數據的客觀分析、解讀、顯化與還原。所以，通過合理分析會計數據，需要一系列切實可行的相關方法，來推動大數據時代管理會計體系的建立。3.缺乏大數據專業技術人才。大數據能夠為高校的財務人員提供決策所需要的更有效、有用的信息。但是，應用大數據，發揮高校管理會計的作用，人的因素是關鍵。高校要充分利用大數據，前提是管理會計專業人才能夠利用技術對數據進行分析和處理，并且具有解讀大數據分析處理的結論的能力，這樣才能幫助高校在大量的數據中挖掘有價值的財務信息。但是，目前高校懂得大數據的專業的管理會計人才還存在巨大的缺口。大數據時代的到來，使得高校管理會計人員要從大數據中獲取有用的會計信息，不僅需要掌握財務管理方面的知識，還需要融合統計學、計算機科學、傳播學等方面的知識。大數據時代，需要的是跨學科的高端會計人才，需要的是能集合各專業之所長并能應對挑戰的管理會計人員。4.大數據時代下管理會計的新特點。高校管理會計作為會計的一個分支部分，是高校管理者進行決策的工具，也是高校價值創造和精細管理的重要工具。在大數據的時代，高校管理會計具有多層次性、全面性、服務性等特征。隨著學校各方面管理數據量的增加，傳統的數據庫在對數據的存儲、處理以及分析等方面都顯示出了一定的困難。這種情況下需要開發管理會計的擴展性，采用適當的擴展計算機的能力和存儲容量；通過提高管理會計工作的可靠性，提升對數據的讀寫速度，實現對數據的海量存儲，提升管理會計的工作效率。因此，在大數據時代，完成管理會計的職能轉變是當前最需要解決的問題。

四、大數據時代高校管理會計發展的對策

大數據時代的到來，使高校管理會計發展面臨著機遇與挑戰，高校應積極采取多項措施，多管齊下并有效加以應對。1.樹立在大數據中應用管理會計的意識。高校要要提高對大數據時代管理會計作用的認識，就要抓住機遇、有效應對其挑戰。首先，高校在平時的業務學習以及工作宣傳中，要把大數據相關知識融入管理會計學習中，要推動管理會計的專業教育，使學校的財務工作者管理者認識并了解大數據對管理會計的影響和作用。其次，學校領導能夠充分認識大數據對管理會計的巨大推動力，進而使財務工作者自覺將大數據應用于管理會計實務工作。此外，學校給予財務人員機會定期舉行相關與其他院校進行交流活動，對大數據知識進行培訓。同時讓各個崗位的財務人員能夠親身體驗將大數據應用于管理會計前后所帶來的變化。2.適應大數據時代，建立高校財務信息化平臺。高校建立財務信息化平臺，是大數據時代管理會計發展的需要。數據信息化平臺，不僅可以為高校管理會計提供相關的數據、信息和知識。而且可以按需定制，以適應高校的發展與業務需求。數據信息化平臺的建設，可以提高會計信息存儲的安全性，可以為信息需求者提供可信的會計信息化服務，同時也加強了高校的內部控制和風險管理，為管理會計應對大數據時代的到來提供有利條件。3.培養高端的管理會計人才。培養掌握大數據知識的管理會計人才，可以解決當下管理會計人才缺口的問題，大數據條件下，高端管理會計人員的培養，有助于學校的創新與變革，有助于高層管理者更加科學、高效地作出決策；有助于應用分析工具應用的提升，從而提高挖掘數據價值的能力。獲得高端管理會計人員，學校一方面可以加大人才招募力度，招募能夠深入了解高校情況，以及能夠在大數據條件下，進行深度分析會計信息系統的新員工，以緩解人才需求方面的壓力；另一方面，學校也可以通過對已有的財務人員進行派出培訓、與其他院校交流學習，或邀請相關專家進行講座與專項指導等，快速提升學校的大數據收集與分析技能，充分利用管理會計所拓展的新職能。4.大數據應用下及時完成高校管理會計的職能轉變。(1)管理會計從服務型向管理參與型轉變管理會計通過大數據平臺，拓展了它的職能，可以做到廣泛互聯、靈活控制。傳統的管理會計職能是為管理層提供會計信息，而今天在大數據被廣泛應用后，會計工作的主動性以及價值創造作用被充分地挖掘出來，更加有利于學校的長遠發展。管理會計已經衍變為一種“管理行動”，而并不是管理控制系統運行的旁觀糾偏控制、差異分析等。在大數據應用下，管理會計通常是通過對經濟事項的事前、事中、事后數據進行分析，從而有效地提升分析能力，并且能在分析中及時發現問題，為學校的長遠發展提供可靠的改進信息。(2)管理會計從管控型向戰略型會計轉變傳統的管理會計工作，主要是對學校內部環境進行控制、考核為主，并在此基礎上進行決策，沒有跳出學校去考慮對比橫向不同高校的發展情況。大數據新技術的應用催生了新的管理工具和業務模式，通過大數據的應用，不僅可以實現學校內部各項信息的控制和考核，更能在此基礎上，通過運用和分析大量的財務信息、非財務信息來幫助學校做出正確的發展決策。管理會計由傳統的管控型向戰略型會計轉型，是對管理方式的變革，對提高學校核心競爭力有著重大的意義。(3)信息技術應用的轉變隨著社會經濟的不斷發展，信息技術的發展也極為迅速，對信息技術的運用也有所提高，尤其是管理會計工作中，通過信息技術的運用，對提高管理會計的工作質量有著極大的作用[3]。近些年的發展中，高校的財務數據信息海量增加，傳統的會計信息處理方法已無法滿足需求，因此，對信息技術提出更高的要求，推動著信息技術的轉變。而大數據的應用，正是進一步推動了對信息數據的運用和有效的操作方式的轉變，因此，高校財務部門需要打破傳統會計專業性人才的限制，重視財務人員跨專業知識整合、協作應用能力的培養，從而培養一支專業化的數據管理人才隊伍，提高綜合工作能力，提高工作水平和工作效率。(4)管理會計報告內涵的轉變過去高校財務部門提交只是財務報告，其實沒有真正的管理報告，因此也因缺少高校內外部、不同高校間相關數據的對比等，難以評估其經濟業務合理性。大數據時代，要求管理會計能夠從根本上完善和提升高校內部報告的內涵和價值，使之能夠支撐各項決策信息，幫助高校建立起長期競爭優勢。同時，借助于互聯網的大數據平臺，利用管理會計先進的理論和方法，提供各類財務、非財務信息。由此可見，管理會計關注的是會計數據的相關性，通過相關關系了解經濟活動，豐富其內涵，實現其價值的最大化。

五、結語

在“互聯網+”、大數據的新技術浪潮風起云涌的時代，管理會計要不斷創新，就要與大數據齊頭并進。大數據的快速發展，將為高校管理會計發展提供外部和內部大量財務和非財務信息，幫助高校更好地整合資源，做好判斷與決策，同時也給管理會計的應用帶來新的契機與挑戰。展望未來大數據時代，“數據驅動決策”高校的管理會計將顛覆會計傳統的管理方式，通過大數據的分析結果，實現和優化決策功能，從而取代直覺判斷，這將是組織決策化的重大變革，也將是高校管理會計的重大變革。

作者:曹穎萍 胡 森 單位:哈爾濱醫科大學計財處

參考文獻：

[1]林楠.大數據時代下管理會計的發展研究[J].財會研究,2015.