大数据背景下的企业网络治理

大数据背景下的企业网络治理
大数据背景下的企业网络治理

大数据背景下的企业网络治理

天津财经大学校长,中国管理现代化研究会幅理事长李维安

主持人,各位大家好:

刚才前面讲了大数据方法等等,下面原来说让我将一些企业战略管理,我看呢,对企业来说,大数据,包括网络的发展,是个双刃剑,好处呢,给你提供了转型,包括各种的手段。缺点呢,也给你提供了新的风险,我从网络治理,企业公司治理的角度来讲。

大家知道,原来讲公司治理,现在到了十八届三中全会讲国家治理,全国都在谈治理体系,治理能力,实际上这是从公司治理来的,我们知道,我们国家的治理改革,从公司治理到非盈利组织到政府和国家的治理等,当然世界上也在谈全球治理等问题,而这个基础呢,改革的顺序是从公司治理来的,而公司治理本身也有一个深化的过程,虽然我们现在也有很多的问题,感觉搞得不怎样,有很多问题,但是要比起非营利组织、国家治理、其他治理来看,公司治理还算好的。包括最近大家讨论的大学治理。

公司治理不光是单个公司到跨国集团,而且一个很大的趋势,现在公司治理已经渗透到管理的各个层面,现在我们都知道,从企业的称号中可以看到,原来我们讲CEO,现在我们讲CFO、CLO等等,首席执行官、首席财务官、首席风险官、首席信息官等为什么这个名字出现,有的公司自己叫这些名字都不知道为什么,我们说他不是简单的一个名字,是跟公司治理、财务治理、营销治理、IT 治理相伴随的。那么在这个深化过程中,同时公司治理,法人治理结构也不是简单的停留在结构上了,大家知道,随着公司治理评价的发展,我们看到,好的公司治理,实际上在资本市场上,让投资者放心,可以带来高于其他方面的议价,所以正是按这个基础,我们前阶段搞的公司治理评价,治理指数,联合中央电视台等单位,在深圳证券交易所上市,前年上市。上市之后,基金公司、证券公司等等,因为我们这个指数,签订使用然后再做验收品,这实际上是在投资者结合起来,我们讲的公司治理的进展现在面临的是在大数据背景下网络治理的转型。

因为,我们知道,原来我们搞公司治理是纵向的,一个很大的问题是信息不对称,我们的信息来源是从上面来的,现在的大数据背景网络条件下,上面和下面的信息不对称在很大程度上就解决了。往往我们公司的问题,公司的风险,公司的丑闻并不是从上面文件一层层传达来的,以前都是文件的传达,而是随时可以出现。那么在这种背景下,进入网络治理,公司的风险,信息的不对称,在很大程度上出现了。

而大数据呢,加速了这个变化,刚才讲大数据既是网络治理的对象,因为你通过他,你来揭示治理风险,降低治理成本,同时也是网络治理的工具。最近这几天,最明显的例子是阿里巴巴上市,这是一个典型的网络治理的案例。大家知道,阿里上市之前,所有的焦点问题集中在什么地方,像其他网络公司上市一样,不是说有没有客户和市场,而是集中到香港上市还是到美国上市。在香港为什么上不去,这就是他的合伙人制度的问题,和股东的平等问题,这就面临一个网络型组织的治理问题,那么最近和其他网络型组织一样,上市以后首先面临的风险是什么,最近大家可以看到美国一些投资者权益保护组织协会实际上也是事务所,要打股权诉讼,根源是有没有假货的问题,那么这里面就是一个,很多网络

型企业上市以后,面临一个股东诉讼,财务风险问题,要么是违规,要不是舞弊,在一个很大问题上,网络型组织怎么治理,你对你的店小二,对你上传的产品,你负有一个什么责任,这就面临一个新的风险,那么在这种情况下,我们以前那种控制手段,所有的交易都有记录,怎么样揭示大数据的风险,同时从另一个方面,怎么能大数据的治理找到风险点,做到精确治理,这就带来一个新的问题。我们原来谈网络治理,往往谈企业之间的关系网,人与人之间网络谈得多,后来发展到包括跨国治理其他的,后来进入网络科学后,相当一段时间,谈的是IT 治理,现在看来,手段还是基本相似的,因为我们谈过多年的IT治理,有从技术上的IT管理。我们讲到治理的时候,包括IT治理、大数据治理,讲到治理的时候,我们看他对利益关系的影响,当年我们讲IT 治理的时候,我们提到一个观点,IT要自己动手,为什么?有计算机了,有所有的信息化手段了,但是一到企业,大多数都失败了,后来总结出来,原因不是技术问题,而是你的利益关系问题,你跟人家采购,原来通过人工手段,简单,但是各个部门,很有权力,你完全透明化以后,他的利益都没有了,那么想办法推行的时候,都进行反对,最后你做不成,现在大数据也面临这个问题,科学家讲分析方法,挖掘方法。但是你这个挖掘方法的使用,带来利益关系要反对,要阻碍。另外一个你这个挖掘方法,仅仅是科学家用的挖掘方法,但是现在公司治理出现的问题,大家想没有想到,每个人,每个人,每个你的利益相关者都可以置你于死地,从其他地方拿到数据,都可以分析,他虽然是粗苯的分析,加到一起,还是比较深刻的,所以这种背景下,我们现在实际上,从IT治理到大数据实际上是一种网络治理问题,我2003年就提出,网络治理实际是两个问题,一个是利用网络进行治理,因为他可以降低成本,像我们前一阵导入的上市公司的股东投票,网上投票就是这样,你让股东都去开会,但是网上投票可以解决,第二个,网络型组织如何治理,大家知道网络天然是扁平化,而我们的治理是垂直的,你控制的员工,一级级非常明确,在你身边看的很清楚,利益相关者看得很清楚,谁能有风险,现在大家知道,网络本身是扁平化的,他是原子化的,分散化的,这个变化我们知道就带来一种新的科学问题和探讨。

特别是互联网时代,我们现在网络大数据出现,在互联网时代加速了这个变化,其中提的,这些年出现的移动互联网,因为原来设计网络投票的,还得找个计算机,现在呢,我们移动互联网,虽然进入了可穿戴设备,在之前手机虽然不界定为可穿戴设备,但是手机离不开。你看现在别的东西忘掉行,手套、围巾可以不拿,走到哪你没有手机就坐立不安了,马上失去了整个世界的网络联系,这个作用太大了。移动互联网出现,对我们任何时间、地点、信息、方式等带来了地理位置的变化。

另外一个呢,包括移动互联网,包括全民的普及,咱们是全世界人数最多,发展速度最快的,所以原来互联网制定标准的时候,说是可以实行全世界民主,互联网投票,原来英美互联网比我们行,最后我们这边起来了,投中国明星,包括姚明什么的,中国一投一个准儿,后来他们又修改规则了,后来制定新的规则,中国或者亚太投票只能算百分之多少,给你压制了,就像IMF,国际货币基金组织,他进行这个事,这就是治理啊,他限制你的股权数、话语权数,那么这里面中国在这个是很有优势的,移动互联网传播更快更及时。包括朋友圈,商圈等几个融合,他的技术和治理带来了新的手段,那么这里边我们移动互联网出现带来了规律性的变化,大家知道,有有三个定律。

一个定律是摩尔定律,摩尔定律提出,价格不变的情况下,集成电路上可容

纳的晶体管数量,重组的量,每隔十八个月,有的是二十多个月增加一倍,性能增加一倍,这个规律就揭示了信息技术进步的速度。第二个是吉尔吉德定律,揭示了主带网的宽带,每六个月增长一倍。而这就是摩尔定律的三倍,费用不增加反而降低,这个规律为何技术增加,费用反而降低。第三个麦克卡尔定律,就是网络的价值,信息产品的价值与他的用户数量成正比。甚至加上与他用户数量增长速度的平方成正比。这是什么呢,就是网络信息技术产品的价值,是由用户数量来决定,我们原来讲劳动时间,劳动的成本。最初的解释最明显,电话出现的时候,如果一个人家里有电话,一点不值钱,为啥,你给谁打,你一个人有电子邮件,你给谁打。你几个人有也不行,你跟他们发生不了商圈,还得去踹门去沟通,当大部分都有了,你没有,反而被孤立了。所以,绑定战略、锁定等都来了。

关键的是我们要看第四个定律,也就是说针对信息技术的发展而言,管理的创新落后于技术的创新,治理的创新又落后于管理的创新,正是因为这个,大家知道,我们就可以解释刚才举得网络型企业,比如阿里巴巴,你说技术他们没有新技术,只是提供平台,那么他为什么能成功,在很大程度上,就是商业业态的创新革命,因为最早电商导入的时候,有一段就是电商搞不下去了,原因是大家说中国通行三角债,你发了货我不给你钱,原因是别人还给我呢,这就是三角债,那时候搞电商,有人说,你网上计算机上炒一下,这边订了货,这边说你不给我钱,我怎么给你货,万一我给你货,你不给我钱怎么办,先给钱再发货,这边说,我购销员都谈好了,说是弄完了给你钱了你发货,结果给了钱你也没有发货,后来大家说了,中国没法搞电商。为什么,信用缺失。互相不信任,怎么搞,本来这就是看到我们的弊端,人家把弊端看出了商机,像阿里巴巴这样的企业第三方支付应运而生,为什么我们一搞,全世界最大,因为信用比较好的,不需要搞第三方,不需要把钱存在第三方,我们直接发货付款就行了,你看商业业态的创新,一下子就做大了。

另外一个,就是说有的搞企业的光看弱点,有的把弊端看成你的商机,你看现在我们知道,刚才讲了阿里巴巴这一上市,包括上市以后,面临的问题,不是管理问题,不是你盈不盈利不是有没有顾客,而是网络型企业怎么治理。美国一大批人又看到商机了,干什么,知道中国在治理上欠缺,那些保护网络治理的协会专门打中国网络型企业的官司,一打一个准,大家知道为首的叫什么,叫浑水公司,他名字就起的,我就学你们中国三十六计,浑水摸鱼,是不是,做空我们。这个就看出来了,这里面我们说,治理在这种背景下进入大数据时代,移动互联网的移动性、便捷性加快了大数据信息的流通,优化了外部治理环境,同时这个信息,包括新的社交群的出现,这里面有一个,我们现在,在信息面前,越来越平等化,这个好处就是减弱了信息不对称,另外一个呢,治理的主体越来越有限了,原来跟公司有关系的,能致公司死命的,能给公司带来盈利的,利益相关体是有限的,现在随时一个那就可以。你看前一阵有个双汇,自己提出来了,说微博上哪儿,发了一条负面信息,我一下子损失了几百亿的市值,跑到公司来打官司也找不到人,不知道怎么打,人家又删了。你看,这就是反映了,包括在微博、微信上的信息发生的很多,那么治理的链条,信息不对称的弱化,大家包括大小股东,原来小股东成本太高,不可能了解你的信息,让大股东来代言,现在呢,我们基本上是同步了,在这种情况下,也带来了好处,怎样精确治理,防范治理风险,这里面利用大数据网络提供的治理成本的降低,一方面中小股东有利于维权,反过来,那也可以通过一些降低成本的办法来实行比较好的治理。

有一个比较好的例子,有个现代投资收购计划,大家知道,34.17亿的收购

计划,大股东都赞同,已投票,但是这个计划最后被否决,原因大家可以看,相当一部分,反对的,成为压死骆驼最后一根稻草的是3582人,通过网络投票的股东人数,他们当中大部分人反对,结果最后否决了这个投票结果,因为大家知道,我们现在导入这个网上投票。原来都是小股东去不了,一去出差,你到新疆开会,来回宾馆费自己负责,不去,只能是大股东为所欲为,后来提出,开通网上投票,开始大家说,小股东还给你玩这个,原来股东大会顶多两三个小股东投票,现在你看一个公司都几千人,有的上万人去,在网络投票,看到变化了吧。

原来前几年我们在家投票都得找个固定计算机投,现在变了。前几年日本的NTT电报电话公司,开通移动互联网投票,一次投票股东多少数,358000人,你看这一个革命性的变化,原来小股东不去的话,委托投票,签字,寄给大股东,大股东把委托投票收集起来,来决策,现在你比如北京的小股东早晨去上班,坐地铁,拿着手机,你通知人家说,开股东大会你去不去投票,说去不了,说去不了你到公司以后你盖个章,发个传真,或者把原件寄回来,多麻烦,人家说不是开通移动互联网投票了,手机电话都可以投。那比这方便了,这个举得例子是一个革命性的变化。这里面大家那就要知道,从组织的角度,我们现在企业都是个组织,都是按现代化大生产留下来的。在移动互联网大数据背景下,我们原来讲的自组织时代到来了,一个人就是一个组织,一个人的组织的功能在原来获得信息,发放信息,在组织资源上能力都大。

就像之前中国人都找个单位,结婚离婚都要有组织的介绍信,我们这个单位就是一个组织,离了单位没法活,现在为什么宅男宅女那么多了,是吧,他虽然宅,但他和社会没有脱离关系,他是一个自组织,我们讲的原来的大规模时代都是大规模生产消费,信息获取和信息的发放。而大数据时代变了,自组织时代,马克思说过,自由人的联合体这是目标,而我们讲的自由民主,实际上现在自组织的时代到了,因为你一个人就是一个组织,你一个人就可以发放信息。原来我们弄信息就得出版,找单位要材料,现在你随时可以发放。你看现在开会很多重要会议都告诉,不准发手机短信和微信,一发出去了都。另外一个,一个人也可以接受外部信息,原来的外部信息都靠单位传达,靠小道消息。现在你得利,你跟你的领导都得到的差不多,同时需求也有了,我们原来是个性的需求,但是原来不能为你的个性需求生产,得标准化大规模生产,现在也能达到了,3D打印出现,要什么给什么,既有需求又有满足。这样的话,今后对待个人要看成一个组织,从需求来说,从治理的对象来说,个人就是一个组织,自组织时代的真正到来。

在这种背景下,越是组织的原子化,治理的需求越大。为什么淘宝这种网络型企业治理难,他本是就是为了解决信息失信出现的,他本是靠诚信出来的,但是他底下原子化的客户、供应商、店小二,出事了只能悄悄的把他弄掉。如果喧嚷的话,你本来是治理诚信,你没有诚信了,怎么解决。所以这是面临这样一个时代。所以大家要看,我们本身就是一个组织,这真正是自组织时代的到来。

因此对垂直型的,原来的信息封锁强制的治理,要扁平化、网络化,当然也要规则化,当然这是一个很大的变化,看最明显的案例,阿里上市的时候要什么条件,马云为首的创业者们,要求合伙人制公司,虽然我们的股份没有达到控股,我们要求对董事会半数以上的候选人有推荐权。为什么呢,担心如果被别人收购了,被别人控股了,不管是金融战略还是要不要我们这批人,因为网络型企业,技术没技术,就靠网络,如果流失了怎么办?把住这个。但香港呢,说是要同股,股东要平等的。按道理香港是保护股东的利益,但是作为上市之前,阿里的大股

东们,不管是谁,声明坚决支持马云他们。为什么大股东放弃权利,就是因为看到网络企业的特殊性。如果把马云核心团队流失了,你股权还有什么,所以这是一个很明确的,原来的公司治理是多数股东选股东,股东选管理层,你现在股东在一边了,扁平化了,这就是一个革命性变化,所以对网络型企业上市监管治理都要变化,因为大家知道,最明显的例子,中国出现了这么多网络企业的明星,什么搜狐、百度到现在的阿里,无一例外都是到海外上市,没有在中国上市,原因最大的一个就是我们原来的上市条例是按传统型企业来做的,为了保护股东的利益,第一个要求,上市公司要盈利,前三年要盈利,网络型企业都知道,开始要扩大价值,要占有客户开始不赚钱,要烧钱,我们一看,把你烧钱,你亏损怎么上市,不是在骗股东吗,到了美国上市,人家换一种思维,亏损也不要紧,为什么,投资者愿意给你烧,将来赚大钱。你就要改变了,第二个我们讲你要保护投资者利益,同股同权,管理者一样,核心股份一样,要不然欺骗股东了,那你看,网络型企业提出来了,你之前不给他AB股,他不干啊,他流失了以后怎么办,问题恰恰是我们要保护的股东利益自己放弃了,所以这带来很大的变革。

时间关系不多讲,就讲到这里,谢谢大家!

大数据背景下的企业财税管理

大数据背景下的企业财税管理 发表时间:2019-06-05T08:56:12.560Z 来源:《电力设备》2019年第2期作者:张冰洁王一谦 [导读] 摘要:随着我国经济实力的不断加强,科学技术得到了飞速的发展,大数据、互联网、计算机等技术在我们的生活中频繁被提及,大数据时代已经悄然到来。 (国网新疆电力有限公司物资公司新疆乌鲁木齐 830011) 摘要:随着我国经济实力的不断加强,科学技术得到了飞速的发展,大数据、互联网、计算机等技术在我们的生活中频繁被提及,大数据时代已经悄然到来。通过大数据技术能迅速的获取到对企业数据信息的应用,处理迅速且准确度高。在这种时代背景下,企业也在不断的发展,各个企业之间的竞争压力也越来越大,企业的财税管理成为了市场竞争力的重要内容需要不断地使用信息技术来管理企业财税,对企业发展来说既是挑战又是机遇。 关键词:大数据;企业;财税管理 引言 随着计算机网络技术在社会中的飞速发展,人们正在不断的进入大数据的时代。在大数据不断应用的时代背景下,人们传递信息的速度越来越快,这对企业进行一些重要决策的时候需要大数据实时提供,尤其是企业对于资金的投入问题,需要财税管理部门为企业及时的提供数据信息,引导企业做出最正确的决策,而过去传统的企业财税管理中应用的模式已经跟不上时代的发展,如果企业要想在这个大时代背景下带来的机遇挑战,那么就需要在大数据时代背景下对企业的财税管理做出改变,促进企业在市场中的核心竞争力。 1大数据背景下财税管理的优缺点分析 1.1大数据背景下财税管理的优点 和过去的企业发展相比较,在大数据时代背景之下,企业即将面临着更多的发展机遇和发展挑战,同时也让企业对信息技术有更多的了解与掌握,并让大数据时代下掌握的数据信息对企业发展发挥重要的作用。随着经济的发展和全球经济一体化的产生,这就意味着企业的发展不仅受到国内企业的竞争,同时还面临着国际形势给企业带来的竞争压力。在我国企业发展的市场中,信息随处可见。假设企业的财税管理部门没有将大数据带来的信息资源合理利用,企业就很难在市场竞争中继续发展,所以,企业财税管理部门需要准确度更高,对企业发展效果更好的财税管理方式,在通过市场中找到需要的数据信息,帮助企业的高层工作人员在做出决策时有更多的数据进行参考,进而准确对企业未来的发展方向做出选择,制定出最适合企业发展的运行方式,促进企业的发展。 1.2大数据背景下财税管理的缺点 在大数据时代的发展背景下,企业不仅拥有着更多的发展机遇,同时也面临着大数据时代给企业带来的很多挑战。尽管在大数据时代背景下,人们在日常生活中体会到了很多的便利,但与此同时也给人们在日常生活中的很多个人隐私带来了可能会被泄露的挑战。企业在进行财税管理工作时,有的时候通过大数据技术收集信息时就会涉及到一些隐私问题,甚至还有一些收集到的数据信息是通过一些非法组织为了获取高的利益进行出售得来的;不仅如此,市场中的数据信息还存在很多表面信息和虚假信息,这些信息的检测结果不都是真实有效的,存在着虚假性和片面性,通过这些信息对企业财税管理工作的干扰,企业在进行重大决策的时候就会出现差错,会给企业带来很大的损失,不利于企业的发展。 2财税管理在大数据时代背景下面临的挑战 2.1企业财税管理共享难、要求乱 很多企业在进行财税管理工作时,很多从市场中收集到的数据信息被财税管理工作人员所忽视和遗漏,信息难以做到较高的共享性且数据信息被分布在企业的不同部门,在企业的各个部门之间信息的连接使用被间断,各个部门的信息交流缺乏沟通,企业很难对数据进行有效的分析。在大数据时代背景下,拥有计算机、互联网技术的应用,从市场中收集到的信息是可以共享的,市场中的信息在爆炸式的进行增长,企业能对很多有效的数据信息和资源加以利用,同时大数据时代中对企业的要求也正是对市场信息进行有效的利用。但很多的企业在发展中不愿跟随大数据的时代要求,各个部门为了自身部门的经济利益不愿实行信息资源的共享;况且企业在发展中成本有所限制,还有陈旧的管理观念,企业的财税管理信息系统早已经不适应企业的发展,但财税人员还仍然不愿意开发和创新管理系统;企业的财税信息管理要求的信息标准不一样,在各部门信息进行交流沟通时很容易发生信息对不上的现象,财税部门很难获得足够的数据信息,不利于企业财税管理的发展。 2.2企业财税管理观念落后 目前企业财务管理只专注于对会计进行电算化的数据信息出来,只关注数据的处理,不考虑企业时代背景的变化。传统的企业管理部门不重视大数据对数据信息的收集,没有意识到将财务管理进行信息化对企业发展的作用,仅仅对数据信息进行管理,将目标放在如何提高企业的经济利益上,同时企业财税管理部门的工作人员只关注财税管理部门对数据表面信息的处理,不针对企业的实际情况进行财税管理工作,没有将大数据时代背景带来的互联网、大数据技术应用到企业的财税管理工作中。 3财税管理在大数据时代背景下转型的措施 3.1助推财务转型升级 随着经济全球化的发展不断发展,企业财务管理也发生了相应变化,企业除了借助自身的财务报表,还可以从客户数据、业务数据等多个层面来深入挖掘有效的财务管理信息。 3.2提高决策的支撑能力 在大数据背景下,企业通过对财税数据进行加工处理,能够筛选出可用的信息数据。这种从数据加工直接到战略决策的方法能够深入剖析财务管控的问题和难点,减少企业决策风险,提高战略决策的科学性和合理性。 3.3吸收和培养大数据财务管理人才 随着大数据时代的到来,大数据、互联网技术已经在很多企业的管理加以应用,大数据、互联网技术得到了很大的发展,所以企业在对财税大数据信息和处理财税方面的信息等财税管理工作时也对财税管理的工作人员提出了更高的要求,做出企业决策方案的方式也在发生变化。但仍然有很多的财税管理工作人员对企业财税管理的观念不够了解,处理大数据信息的管理能力也不能满足企业的需求,导致企业中出现缺乏财税管理人才的现象。所以企业在建设财税管理信息化的同时,还应该不断的培养财税管理工作人员的技能,企业应重视对

探析大数据时代背景下的财务管理的论文

探析大数据时代背景下的财务管理的论文 摘要:大数据概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,在互联网如此发达的今天,大数据时代已经来临。大数据时代的到来,对财务管理提出了新的要求,要求财务人员具备大数据分析能力,转变角色(由传统的单一财务的记账员角色 关键词:探析,数据,时代,背景,财务管理,论文, 大数据概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,在互联网如此发达的今天,大数据时代已经来临。大数据时代的到来,对财务管理提出了新的要求,要求财务人员具备大数据分析能力,转变角色(由传统的单一财务的记账员角色转变为集财务、数据分析处理为一体的综合性财务人员角色),实时分析,及时预测,提高了企业决策的准确度,大数据财务管理代表了财务管理发展的新趋势。 一、大数据时代财务管理概述 1.大数据的涵义 大数据是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,有海量、高速、多样、价值密度低等特点。 2.大数据时代财务管理的定义

大数据时代财务管理是指在实时动态变化的大数据支持下,企业财务人员利用现代财务管理技术和手段,对于企业财务数据进行成本管理、管理信息定制、财务能力分析、动态利润管理、财务信息预测、财务预警管理等活动的大财务管理。 3.大数据时代财务管理的发展趋势 (1)具备大数据分析能力,进一步挖掘财务信息核心传统的财务管理分析更多关注结构性财务信息的分析,对非结构性财务信息和非财务信息关注较少,在大数据时代,要求财务管理相关人员要具备大数据分析能力,不仅要分析结构性财务信息,还要分析非结构性财务信息和非财务信息,除此之外,还要将结构性财务信息与非结构性财务信息和非财务信息相互整合,进一步挖掘财务信息核心,预测企业所在市场状况的变化,进一步为企业管理层筹资、投资、成本管理、市场开拓、新技术研发等决策提供有用信息。 (2)实时分析,及时预测,提高企业决策的准确度大数据具有海量、高速、多样的特点,大数据时代的财务管理在获取资讯的数量、速度、种类等方面较传统财务管理有绝对性的优势,这就使得财务管理由之前的基于结果分析的事后管理,转变成了基于过程分析的事中管理,能够对资讯带来的大数据进行实时分析,大大增加了企业管理决策的灵活性和准确度,帮助企业及时预测市场变化,能很快根据大数据分析结果调整生产、销售等环节的作业,对市场的适应性增强,从而有助于企业提高市场占有率,增强市场竞争能力,培育核心发展能力,延长企业寿命,促进企业的生存和发展。

大数据背景下数据挖掘技术的应用

《计算机科学与技术前沿》 课程论文 大数据背景下数据挖掘技术的应用 2016年1月7日 题目 学院 学号 姓名 指导老师 日期

大数据背景下数据挖掘技术的应用 摘要 当今社会是一个信息化社会的时代,同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步,使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。因此在大数据的背景下,如何高效地从大量包含有用数据的库获得有用信息已成为企业和科研工作重点关注的点,而这一工作涉及的关键技术就是数据挖掘技术。总得说,数据处理的需要既给数据挖掘技术带来了机遇,于此同时带来了一系列的挑战。 本文分别从企业、图书管理和情报学领域三个方面阐述数据挖掘技术的应用,同时对它的发展现状、存在的问题和未来的发展趋势进行了一些阐述,从而加深了对数据挖掘技术的理解,以便更好地了解数据挖掘在各个领域的应用,最后对数据挖掘技术的应用进行一个整体的总结。 【关键字】:大数据;数据挖掘;数据挖掘的应用

Application of data mining technology in the context of data Abstract Today is the age of information society,but it is also an age of big data.With development and progress of information technology and the computer industry which include the Internet, the Internet of things, cloud computing and artificial intelligence, data processing has become an urgent problem.Therefore,in the context of big data,how to get useful information from a large library of useful data have become focuses of enterprises and scientific and research work.The work involved is the key technology of data mining.In General spedking, data processing needs for data mining technology, and at the same time poses a series of challenges. The paper aims to account the development present situation,existing problems,and developmenttrend in the future based on companies,library management and the field of information science development,so as to enhance understanding of the data mining technology ,to better understand data mining applications in various fields,and to draw an overall summary of the application of data mining technology. 【Key words】:Large amounts of data;Data mining;Application of data mining

物流大数据

大数据在物流行业的现状及应用 随着大数据时代的到来,大数据技术可以通过构建数据中心,挖掘出隐藏在数据背后的信息价值,从而为企业提供有益的帮助,为企业带来利润。面对海量数据,物流企业在不断增加大数据方面投入的同时,不该仅仅把大数据看作是一种数据挖掘、数据分析的信息技术,而应该把大数据看作是一项战略资源,充分发挥大数据给物流企业带来的发展优势,在战略规划、商业模式和人力资本等方面做出全方位的部署。 所谓物流的大数据,即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等。通过大数据分析可以提高运输与配送效率、减少物流成本、更有效地满足客户服务要求。将所有货物流通的数据、物流快递公司、供求双方有效结合,形成一个巨大的即时信息平台,从而实现快速、高效、经济的物流。信息平台不是简单地为企业客户的物流活动提供管理服务,而是通过对企业客户所处供应链的整个系统或行业物流的整个系统进行详细分析后,提出具有中观指导意义的解决方案。许多专业从事物流数据信息平台的企业形成了物流大数据行业。 自2012年,国家已陆续出台相关的产业规划和政策,从不同侧面推动大数据产业的发展。然而,专门针对大数据发展尤其是物流大数据的政策规划还没有。目前,国家出台的与大数据相关的物流行业规划和政策,主要包括《第三方物流信息服务平台建设案例指引》、《商

贸物流标准化专项行动计划》、《物流业发展中长期规划(2014-2020年)》、《关于推进物流信息化工作的指导意见》等一系列政策,将大数据、信息化处理方法作为物流行业转型升级的重要指导思想。2011年11月推出的《物联网”十二五”发展规划》将“信息处理技术”列为四项关键技术创新工程之一,包括海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析。另外三项关键技术创新工程,包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术,也是大数据产业的重要组成部分,与大数据产业发展密切相关。2013年6月发布的《交通运输业推进物流业健康发展的指导意见》指出,加快推进交通运输物流公共信息平台建设,完善平台基础交换网络,加快推进跨区域、跨行业平台之间的有效对接,实现铁路、公路、水路、民航信息的互联互通。加快完善铁路、公路、水路、民航、邮政等行业信息系统,推进互联互通,增强一体化服务能力。鼓励企业加快推进信息化建设。2014年2月发布的《第三方物流信息服务平台建设案例指引》指出,对第三方物流信息服务平台建设的指导思想、基本原则、建设类型、建设标准、保障措施与考核要求等进行了具体说明,并收录了目前国内经营模式较为先进、取得较好经济社会效益的第三方物流信息平台建设案例。此外,交通运输部正在编制的物流发展“十三五”规划,其中统筹谋划现代物流发展,指出要发展智慧物流,适时研究制定“互联网”货物与物流行动计划,深入推进移动互联网、大数据、云计算等新一代信息技术的应用;强化公共物流信息平台建设,完善平台服务功能。

大数据时代下可能出现的工作变化

大数据时代下可能出现的工作变化 在当今信息时代,以计算机类智能设备和互联网系统为典型代表的信息大爆炸和大数据经济一触即发,人与人,以及人与物,物与物之间互相关联。未来教育在互联网等技术的作用下变得越来越多样化和终身化;未来学习越来越个性化;未来的教师由知识的二传手到质疑创新精神的引路人,相应的能力要求也需要与时俱进。大数据、互联网等技术必然带来教育体系的变革。互联网等信息技术从最初作为教育信息工具的使用到扩散整个教学系统成为变革的内动力,带来了教育的新期待,站在以互联网为代表的新技术时代潮流尚,教师教育也要顺势而为,思考在教育变革的大浪潮中教师如何进行角色重塑和专业成长。 一、大数据时代教育系统性变革的内外动力 (一)教育系统变革的外动力 以互联网为代表的信息技术推动了教育教学所处的外部生态环境,使教学系统与整个社会大系统之间的相互关系发生了变化。一方面,社会历史变迁对教育教学提出了变革的新要求;另一方面,科技进步为教育教学的变革提供了新手段。这两个方面叠加在一起,构成了推动教育教学变革的外部动力。 教育教学的变革主要反映在对人才的需求上和信息社会对个性化人才的需求之上。个性化、定制化、网络化生产的家庭工厂将取代庞大的规模化工厂。这种新型的数字化制造模式和发展模式,需要大量的适合信息时代的高素质人才。为了适应新形势发展的需要,教育迫切需要回归到“个性化”之路。未来教育在互联网和大数据的作用下变得越来越个性化,学习者对教育的选择多样化和定制化。以互联网和大数据为代表的新技术是教育变革的技术推动力量。“微学位”、数字化学校和数字化课程、反转式课堂、游戏化学习、互动式新型媒体技术等全新教育模式的出现预示着互联网时代的教育将实现教育从教学内容到教育方式的全方位的转变。互联网推动整个教育教学的范式转变与流程再造,互联网时代教育的变革正源于外部动力和内部动力的共同作用。 (二)教育系统变革的内动力

(完整版)大数据时代背景下实现税收现代化的几点思考

大数据时代背景下实现税收现代化的几点思考 发布日期:2015-11-16 当今世界,是一个大数据的时代。大数据犹如一波千尺巨浪,汹涌而至。个人、企业、政府无不被这思维技术理念的大变革所席卷,各行各业都跃跃欲试,弄潮其中。当新一轮的税收现代化改革的号角吹响时,改革浪潮与大数据浪潮已不期而遇,在这碰撞与冲击下,大数据正催生着新的治税思维。 一、大数据成就了一个变革的时代 大数据,近年来风靡全球,进入2012年,大数据一词越来越多地被提及,然而对其的理解却几乎都是模糊不一的。《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》的作者维克托﹒迈尔﹒舍恩伯格认为,大数据并非一个确切的概念。也许它初始是大到需要改进处理数据工具才能处理的海量数据,而由此促进了新的处理数据的诞生,并最终成为了人们获得新的认知、创造新的价值的源泉,以及改变市场、组织机构、政府与公民的关系的方法。研究机构Gartner则将“大数据”定义为,需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。无论何种,大致上可以说明大数据是传统模式(或流程、工具、手段)无法处理的海量数据集。从某种程度上说,大数据甚至是数据分析的前沿技术。从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。由此,大数据开启了重大的时代转型,故而哈佛大学社会学教授加里。金说:“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程”。大数据爆炸,给这个时代带来了撼动与巨变,于是成就了今天的大数据时代,一个数据无所不在、改变蓄势待发的新时代。 二、大数据时代促动了现代治税理念 我国税收现代化进程伊始,大数据及大数据技术带来的诸多变革,无疑将极大地影响了我国的税收改革。在国家税务总局的税收现代化规划蓝图中,完备规范的税法体系、成熟定型的税制体系、优质便捷的服务体系、科学严密的征管体系、稳固强大的信息体系、高效清廉的组织体系构成了基本实现税收现代化的总目标。且不说毋庸置疑的信息体系、显而易见的征管体系,与大数据有如此直观又紧密的关联,即便是税法体系、税制体系、服务体系等其他体系,也亟需大数据的“发声”。在大数据时代,“数据就是资产、数据分析就是核心竞争力”的理念,将使得传统的治税思维将难以为继,税收现代化建设首推治税理念的现代化,税收治理的大数据思维。 (一)大数据时代,税收治理应更加注重预测与决策 多年来,我国税收管理一直重视数据管理和信息化,并不断地完善和深化对数据的采集分析利用,数据大集中和信息管税已经取得了较大的成效。然而,传统的数据管理往往常规分析为主,深度挖掘不足,事后管理为主,事前预测不足。在大数据构成的世界,一切社会关系都可以用数据表示。从数据到大数据,不只是数据数量和种类的无限扩大,更多的是其藏于海平面之下的亟待于我们去深度挖掘和应用的钻石石油般的资源价值。纷繁复杂、瞬息万变的经济现象与事物,只有集中海量纷繁包容的原始数据,才能揭示总是隐藏在数据的相互关联之中的事物全貌、本质和规律。如大数据的核心是建立在相关关系分析基础上的预测,这不但会给新一轮税制改革重大决策问题研究中的更多趋势洞察与深度分析,也能使得纳税服务有了更好的目标领域与需求指向。尤其是在我国探索创新大企业个性化服务的进程中,以税法遵从为目的,以风险管理为导向的模式下,大数据的应用价值将无可估量。 (二)大数据时代,税收治理应更加注重提供与共享 作为政府行政机关,税务部门在数据获取上也具有先天的优势,但传统的数据管理往往内部数据为主,外部数据不足,沉淀储存为主,盘活清理不足。而实践中还常有人将信息数

大数据的财务管理

. Word 资料大数据的财务管理 篇一:大数据时代下的财务管理 大数据时代下的财务管理 ACCA与IMA近日联合发布的一份新报告指出,“大数据将如影响商业世界?”是会计师和财会专业人士最应该问自己的一个问题。 这篇名为《大数据:机遇和风险》的报告阐述了各种规模的企业、政府以及监管机构利用这种非结构化信息财富的可能性,但也指出了大数据所带来的法律和道德上的潜在风险。 大数据的优势 在ACCA和IMA最近开展的一次调查中,有76%的亚太地区受访者和62%的全球围受访者认为大数据对企业未来极其重要,具备赋予有远见卓识的企业超越竞争对手优势的潜能。企业和政府可以收集到的数据量和数据种类正在快速增长,提供了一个潜在的信息宝库。组织、理解和分析大数据的能力成为企业进行重大投资的核心任务。 ACCA中国事务总监梁淑屏表示:“问题不在于大数据的重要性时凸显,事实上其重要性已经不容忽视。能够分析和应用这类信息,才是潜力之所在。大数据是财会行业近几年面临的最大机遇。财务部门运用其分析技能,能够为高级管理层提供更多变量的实时动态,这将使他们跃居企业战略

核心位置。” “财务职能部门不应该仅限于提供年终报告,这个问题我们已经讨论了多年,而大数据让我们的想法变为现实。此外,财务职能部门的道德管理工作也会变得至关重要。结合其分析技能和职业道德,财务职能部门最终将成为企业战略和成功的基。” 大数据不仅在私营部门显示出不可估量的价值,它还能使审计人员和监管机构更容易发现大规模的欺诈情况。监管部门已经开始在其调查中使用大数据了。 大数据的危险 “大数据为企业带来巨大机遇,但我们必须记住,政府和个人需要高度重视隐私问题。”IMA负责研究部门的副总裁Raef Lawson博士指出,“我们已经注意到有这样的高调抗议活动,反对组织持有数据,甚至某些时候出售数据。对于财会专业人士来说,引导他们的企业小心避开道德和法律的雷区至关重要。” 大数据的要求 “大数据的使用要求我们必须摒弃孤立工作的理念,更多地进行跨部门合作。数据以及更为重要的数据分析结果必须进行分享,从而促使公司制定明智的、有依据的决策,掌控未来风险。”Lawson博士继续指出。 Trax Technology Solutions公司首席财务官Nina Tan表

大数据时代下的财务管理转型

上海汽车集团股份有限公司财务部夏明涛一、引言伴随着大数据时代的到来,大数据的运用将逐步改变传统的思维和行为方式,这都将对当前的企业传统经营带来巨大的影响。第一,企业未来关注的重点将不再是标准化、规模化的生产和制造,“规模效应”将会在互联网上体现,比如维基百科。因此,优秀的公司将专注于产品的设计和品牌的建设,而一些标准化、重复化的制造工艺将更多地由低成本、专业的公司去承担。第二,大数据将会改变企业的经营模式。传统的企业主要关注产品的生产和销售,企业经营收入的实现是通过产品的出售而实现;而在大数据时代下,优秀的公司通过数据分析和应用,更专注于客户的精准定位及产品和服务的紧密联系,从“一次销售,一次收入”转为“一次销售、多次收入”的经营模式。第三,未来企业的成本结构中,“料工费”的占比将逐步降低,而面向客户、面向市场的费用将会越来越大。因此,企业产品竞争力的提高,不将再是一味扩大生产规模,而是需要通过整合企业业务和财务等数据,以准确的决策和企业资源的有效配置来实现企业价值的增长。而作为企业内部“以数据说话”的财务分析和管理,在大数据时代也同样面临着挑战。 第一,信息化水平的提升可以大幅减少传统会计核算的工作量,财务人员可以投入更多的时间和精力在高价值量的财务分析上;第二,借助大数据技术,财务管理和分析的水平可以得到大幅提升,为管理层做出准确的决策给予支持;第三,通过对企业各业务条线数据的整合,将财务数据和业务数据有效融合,推动财务管理的转型和升级。因此,如何适应大数据所带来的变化,如何让财务管理实现从“事实说明”到“价值创造”的转变,这些都将是未来一段时间内所必须面对和解决的问题。二、大数据时代特征当下是信息大发展的时代,互联网、移动互联网、物联网、车联网、gps、安全监控、金融服务等每天都在大量的产生数据。 大数据的运用所带来的是思维模式的变化,带来的是生活方式的变化,而对企业来说,更重要的是带来企业创造和实现价值途径的转变。搜索引擎巨头谷歌就是大数据应用的一个缩影。 以汽车行业为例,为应对激烈的竞争,近年来各家整车制造企业都在大规模扩张,希望通过产能的扩大来降低单车固定制造成本,从而提高企业和产品

大数据背景下的数据库技术研究_张宇航

180 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】大数据 键值存储 Bigtable 云数据库 1 引言 在大数据时代背景下,大数据一个定性的描述:是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义,它更代表着信息技术的发展进入了一个新的时代,代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战,代表着大数据处理的新技术和方法,也代表着大数据分析和应用所带来的新的发展机遇。本文从大数据的背景出发,研究数据库的存储模型,数据模型,编程模型等问题以及讨论数据库技术的未来研究方向。 2 大数据概念 2.1 大数据的特性 学术界通常用4个V(即V olume 、Variety 、Value 、Velocity)[1]来概括大数据的特征。 (1)V olume 指数据体量巨大。截至目前,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB ,而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB 。当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB 量级,而一些大企业的数据量已经接近EB 量级。 (2)Variety 指数据类型繁多。类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日 大数据背景下的数据库技术研究 文/张宇航 志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这 些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 (3)Value 指价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例,一部1小时的视频,在连续不间断的监控中,有用数据可能仅有一二秒。 (4)Velocity 指处理速度快。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC 的“数字宇宙”的报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB 。在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命。2.2 大数据的影响 大数据决策成为一种新的决策方式。依 据大数据进行决策,从数据中获取价值,让数据主导决策,是一种前所未有的决策方式,并正在推动着人类信息管理准则的重新定位。随着大数据分析和预测性分析对管理决策影响力的逐渐加大,依靠直觉做决定的状况将会被彻 底改变。 大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现大数据的应用需求,是大数据新技术开发的源泉。借助这些创新型的大数据应用,数据的能量将会层层被放大。2.3 大数据典型应用案例2.3.1 梅西百货的实时定价机制 根据需求和库存的情况,该公司基于SAS 的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2.3.2 沃尔玛的搜索 这家零售业巨头为其网站https://www.360docs.net/doc/8f12950322.html, 自行设计了最新的搜索引擎Polaris ,根据沃尔玛的说法,语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说,这就意味着数十亿美元的金额。”Laney 说。2.3.3 PredPol Inc. PredPol 公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作,基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率,可以精确到 500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区,盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。 3 键值存储 传统的关系型数据库中的利用二维表数据模型存储格式化的数据结构,每个元组的字段组成相同,数据库会为每个元组分配所有的字段,这样便于表与表之间的操作,但是,它 也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。它难以满足如下的高要求: (1)对数据库高并发读写的需求;(2)对海量数据的高效率存储和访问的需求; (3)对数据库的高可扩展性和高可用性的需求 为了解决这类问题,非关系型数据库(NoSQL 存储)应运而生,它以键值对存储,结构不固定,每一个元组可以有不同的字段,并且可以根据需要增加一些独有的键值对,它不局限于固定的结构,这样可以减少一些时间和空间的开销。键值对存储,简称KV 存储,是NoSQL 存储的一种方式。它的数据按照键值对的形式进行组织,索引和存储。KV 存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据,同时能有效减少读写磁盘的次数,比SQL 数据库存储拥有更好的读写性能。 G o o g l e 的B i g Ta b l e 、A m a z o n 的Dynamo 等都是是非常成功的NoSQL 实现。Membase ,MongoDB ,Cassandra ,BeansDB ,Redis 等开源的NoSQL 体系也得到了广泛认同。 键值存储机制采用键值对形式存储,值可以是任意不定长数据。如图1所示。 kv 存储采用0、1目录的方式管理历史数据和更新数据,假设当前的更新数据目录和历史数据目录都为0目录,在合并时,最新历史数据写到1目录,同时更新数据开始写在1目录。注意的是,需要对更新数据目录和历史数据目录的当前0、1目录进行维护。 通常情况下,更新数据使用Memtable 存储,历史数据使用SSTable 结构存储。这样快 <<下转181页 图1:kv 存储的合并 图2:BigTable 数据模型实例

大数据的财务管理

大数据的财务管理 篇一:大数据时代下的财务管理 大数据时代下的财务管理 ACCA与IMA近日联合发布的一份新报告指出,“大数据将如何影响商业世界?”是会计师和财会专业人士最应该问自 己的一个问题。 这篇名为《大数据:机遇和风险》的报告阐述了各种规模的企业、政府以及监管机构利用这种非结构化信息财富的可能性,但也指出了大数据所带来的法律和道德上的潜在风险。 大数据的优势 在ACCA和IMA最近开展的一次调查中,有76%的亚太地区受访者和62%的全球范围内受访者认为大数据对企业未来极其重要,具备赋予有远见卓识的企业超越竞争对手优势的潜能。企业和政府可以收集到的数据量和数据种类正在快速增长,提供了一个潜在的信息宝库。组织、理解和分析大数据的能力成为企业进行重大投资的核心任务。 ACCA中国事务总监梁淑屏表示:“问题不在于大数据的重要性何时凸显,事实上其重要性已经不容忽视。能够分析和应用这类信息,才是潜力之所在。大数据是财会行业近几年面临的最大机遇。财务部门运用其分析技能,能够为高级

管理层提供更多变量的实时动态,这将使他们跃居企业战略核心位置。” “财务职能部门不应该仅限于提供年终报告,这个问题我们已经讨论了多年,而大数据让我们的想法变为现实。此外,财务职能部门的道德管理工作也会变得至关重要。结合其分析技能和职业道德,财务职能部门最终将成为企业战略和成功的基石。” 大数据不仅在私营部门显示出不可估量的价值,它还能使审计人员和监管机构更容易发现大规模的欺诈情况。监管部门已经开始在其调查中使用大数据了。 大数据的危险 “大数据为企业带来巨大机遇,但我们必须记住,政府和个人需要高度重视隐私问题。”IMA负责研究部门的副总裁Raef Lawson博士指出,“我们已经注意到有这样的高调抗议活动,反对组织持有数据,甚至某些时候出售数据。对于财会专业人士来说,引导他们的企业小心避开道德和法律的雷区至关重要。” 大数据的要求 “大数据的使用要求我们必须摒弃孤立工作的理念,更多地进行跨部门合作。数据以及更为重要的数据分析结果必须进行分享,从而促使公司制定明智的、有依据的决策,掌控未来风险。”Lawson博士继续指出。

大数据时代下的财务管理创新

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/8f12950322.html, 大数据时代下的财务管理创新 作者:沈芳纯 来源:《世界家苑·学术》2018年第07期 摘要:随着信息的大爆炸,大数据的横空出世,大数据的影响逐渐渗透到社会的各个领域,大数据已经来临,未来也不可能消失,企业需要做的就是抓住大数据带来的商业机遇,增强竞争实力,抢占先机获取更多的市场份额。本文分析大数据背景下,财务管理的创新工作机制,通过财务管理的变革和创新,在新的环境下,促进财务管理的可持续发展理论,提出适应如今大数据的财务管理的措施建议,以期丰富财务管理理论体系。 关键词:大数据;财务管理;创新 1.前言 财务管理是企业立足市场的核心活动之一,企业的财务管理是实现企业的经营绩效最大化,对企业的各项经营活动进行控制,为企业的各个经营环节提供财务信息的决策。大数据正在以不可阻拦的磅礴气势,同具有革命意义的最新科技进步如纳米技术、生物工程等一起,打开人类在新世纪的前奏。大数据从海量的财务数据中找到规律,发现财务数据中的趋势,从而为企业的决策提供财务支持。 2.大数据财务管理的作用 随着信息的大爆炸,大数据的横空出世,大数据的影响逐渐渗透到社会的各个领域,大数据已经来临,未来也不可能消失,企业需要做的就是抓住大数据带来的商业机遇,增强竞争实力,抢占先机获取更多的市场份额。而目前大多数企业对大数据的重视不够,不能够意识到企業环境的大变化,不能够从大数据中发现优势,在未来的竞争中胜出对手。财务管理肩负着企业管理的重要责任,大数据使得未来的财务管理是基于大数据,因此,可以通过培育管理层的大数据管理意识,达到引导带领企业员工的作用,使企业上下都树立起大数据意识。应用大数据进行财务管理,可以在财务部门的诸多业务处理中提升效率。 大数据最大的优势是从海量的数据资源中寻找规律,对财务管理而言,财务工作本身是建立在大量的财务数据基础上的,然而众多的财务数据都是孤立的,很难去找到其中存在的内在规律。大数据通过数据分析和挖掘,来寻找其中的变化趋势,找到财务的漏洞和趋势,找出财务管理的科学路径,及时的规避风险,促进财务工作效率提升。 3.大数据给财务管理带来的机遇和挑战 3.1机遇

大数据背景下的课堂教学改革

大数据背景下的课堂教学改革 随着信息技术的不断发展,大数据时代已经到来并且对社会生活的各个方面产生了深刻的影响。在经济迅速发展、信息化的当今社会,出现了能够形象、生动表现课程的“微课程”,这种课程容易变通、灵活性高且较为精简,这种新的课程教学是数字化不断发展的结晶,所以将这种“微课程”充分应用于信息技术教学中,有利于促进信息技术教学效果的优化。文章首先阐述了微课程的概念、特征、应用原则等基本理论知识,接着通过分析微课在高校信息技术教学中的应用,提出相应的策略。 一、用大数据技术营造良好的教学环境 (一)大数据 迈耶一舍恩伯格教授曾经指出,所谓的“大数据”是通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见。这种巨大价值和深刻洞见是不同领域数据集之间数据的深度交叉关联,跨域关联是数据量的增加从量变到质变的飞跃,是发挥大数据价值的基础。“大数据”从字面说是数据量大.但是数量上的庞大无法看出“大数据”与以往“海量数据”、“超大规模数据”之间的区别。 对于如何对大数据进行具体的定义,目前来看还没有定论,目前的定义方式多种多样,但是基本都是从大数据特征,通过对其阐述和归纳给出其定义。在众多的定义中,广为采用的是著名的3V定义,也就是大数据的3个特点:多样性(variety)、规模性(volume)和高速性(velocity)。另外比较流行的4V定义则是在3V的基础上增加一个新的特性。目前,4V并没有一个统一的说法,一些著名的国际数据公司通过其自身研究提出大数据应该还具有第4个V特性,即Value特性。而IBM公司则认为真实性(veracity)也是大数据的一个重要特征。在维基百科上,人们通常可以查到的对于大数据的定义是:“大数据是指利用常用软件工具收集、管理和处理数据消耗的时间超过可容忍时间的数据集”。目前在大数据定义上很难达共识,不必固定于定义之中,即把握3V定义的基础上适当地考虑4V特性。笔者更倾向于的4V: 规模性(volume)、多样性(variety)、高速性(velocity)、价值性(value)。 (二)大数据的特点 通常所说的大数据,我们可以用前面定义中的4个V来表示,4个V分别是V olume,Variety,Value,Velocity,这四个方面可以用来概括大数据的特征。 首先,大数据的数据量是极其巨大的(V olume)。目前,人类产生的印刷材料的数据量是200PB (1PB=1000TB),而所有人类说过的话的数据量约为SEB (lEB=1000PB)。目前大多数数据存储容量为TB量级,而数据量较大的企业已

浅谈大数据在物流管理中的运用

浅谈大数据在物流管理 中的运用 Company Document number:WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

浅谈大数据在物流管理中的运用【摘要】近年来,我国物流体系取得了快速的发展,但是与西方国家相比较还是存在一定的差距,但是我国物流企业从一开始的无到现在的点面结合,信息技术在推动物流体系的建立发挥了重要的作用。随着的信息技术的快速发展,大数据技术正在潜移默化中影响人们的生活,物流与人们的生活息息相关,不仅促进各个行业的发展,而且对人们的生活也带来诸多便捷。大数据技术作为物流管理的基础,虽然促进了物流行业的发展,但是也在无形之中加大了物流管理的压力。本文通过对大数据时代物流管理的概念分析入手,针对大数据在物流管理中出现的作用等进行深入分析。 【关键词】大数据;物流管理;运用 上个世纪九十年代,我国提出物流管理概念的几十年来得到快速发展。尤其是随着信息技术的发展,大数据技术应用在物流管理优化我国物流管理模式。大数据技术中的内容主要包括网络技术、条码技术和计算机技术等等,这些大数据技术在企业的物流管理具有重要的作用,但是大数据在物流管理中的运用还存在许多问题。因此,对当下物流管理中出现的问题进行分析,并探讨优化大数据物流管理的措施。 一、大数据的内涵 大数据一经出现就吸引许多国外企业学者的关注,大数据与传统的数据分析软件和工具相比较,在获取信息、存储信息和分

析管理数据信息方面具有无可比拟的优势。大数据在物流管理中运用的意义价值在于可以专业处理数据,而不是将大数据作为获取经济效益的手段。如果将大数据作为物流管理手段的话就需要数增值的作用。随着云计算与大数据之间联系越来越紧密,大数据也为人类创造更多的价值。大数据发展的根本是大数据理论,大数据处理的手段主要包括分布式处理和存储技术。现代社会的发展与大数据息息相关,随着科学技术的发展,大数据为人类挖掘更多有用的信息,为人们的生活带来更多便利。在企业发展中大数据成为现代企业竞争的主要因素。企业运用大数据提供优质的产品和精准的营销。一些中小企业也会利用大数据进行转型,传统的企业在转型的过程中可以利用大数据平衡企业的价值、成本和决策等等,比如可以及时发展企业发展中遇到的问题,并及时解决,会在很大程度上节省企业运营过程中大量的人力、物力和财力,从而可以根据大数据分析出来的信息的为快递信息传递最优的物流线路,并根据客户的习惯制定科学合理的优惠信息,从而避免欺诈行为的出现。 二、大数据在物流管理的影响 (一)掌握企业运行的信息 传统的数据分析模式已经不能适应现代物流企业的发展,因此,物流管理必须与大数据作为支撑,加大对物流运行过程中每一个节点信息的优化整合,再通过数据中心分析处理这些收集的

基于大数据背景的税收风险管理

浅析大数据时代的税收风险管理 大数据技术是近年来快速兴起并广泛应用于生产和销售等各个领域的一项数据分析和应用技术。作为一种现代化的生产手段,它的产生实质上是由于生产力的发展而在客观上对生产工具产生的更新换代要求。税务机关的大数据应用,指的是采用新的平台,将申报、征收、金税、退税、登记、票管、情报等信息进行收集汇总,通过数据清洗、去轨迹等操作,使多系统数据进行共享与分析。简而言之,即是对内部管理及外部采集的大数据信息的综合归整和利用。能否对大数据进行处理、分析与整合,将成为税务管理质效的关键。在未来的税收管理工作中,我们需要利用各种大数据分析技术和工具,挖掘和处理涉税大数据,在此基础上预测和分析最佳的税收管理方案,以支持税务机关做出更加合理的决策,提高税收征管质效,加快服务创新步伐,发现和开拓新的税源增长点,促进税收事业更快发展。 一、大数据背景下税收风险管理遇到的问题及原因 大数据时代的到来,为税收征管与科技的有效融合,为税收征管服务一体化开辟了广阔空间,也为税收征管大数据平台准备了充足的技术条件,更为深化税收风险管理提供了技术支撑。但是,大数据背景下的税收风险管理不是简单地应用信息技术手段实现工作流程的计算机化,而是涉及税收管理理念、业务流程、制度机制、资源配置等方面重大、深刻的变革,必将给税收工作发展带来深远的影响。税收风险管理在大数据背景下遇到的一系列问题亟待解决。这些问题有: (一)涉税数据质量和更新速度有待提高 税务管理各个环节,包括税务登记、纳税申报、税款征收、发票管理、纳税评估、税务稽查等产生的涉税信息资源,构成了税务机关征管系统的主体数据。近年来,各地税务机关通过设立数据审计规则、错误数据推送、初始数据校验、发布数据质量通报等措施,使征管系统数据质量有了较为明显的改善。但由于采集方式多以手工录入为主,数据在质量上,特别是在完整性、准确性、规范性、逻辑性等方面,依然难以满足税收风险管理的需要。另外,不同纳税人的名称、生产经营地、法人、财务负责人、经营范围经常变化,使税务机关征管系统的数据很难做到随时更新,也给税收风险管理带来难题。 (二)第三方数据采集缺乏制度保障和先进技术手段 第三方数据的采集为税收风险管理的开展提供了广阔的空间,但从目前情况看,少数政府部门、社会团体、协会组织等仍以自身利益、商业秘密为由,对第三方数据交换不支持、不配合,不愿意或不提供纳税人涉税信息。第三方数据采集工作难以有效开展的主要原因是缺乏法律法规层面的制度保障。《税收征管法》及其实施细则仅规定政府各有关部门和单位应当支持、协助税务机关依法履行职责,但对具体采取的方式和程序、违反规定应如何追究和处罚等均没有具体规定。另外,第三方数据采集缺乏先进的技术手段,大多以人工搜索和拷贝网上信息为主,通过搭建信息化平台,运用科技手段实现采集自动化的程度还不高,使信息采集工作耗时较长,数据采集的精度有偏差。 (三)数据接口标准有待进一步统一 当前,同一主体多个代码共存现象较为普遍,影响信息比对,降低行政效率。我国现有机构代码分为原始码和衍生码两类。前者主要包括工商部门的工商注册号、机构编制部门的机关及事业单位证书号、民政部门的社会组织登记证号等。后者主要包括组织机构代码管理部门的组织机构代码、人民银行的机构信用代码、国家税务总局的纳税人识别号等。2015 年6 月份,国务院下发《法人和其他组织统一社会信用代码制度建设总体方案》,规范统一国务院部门制定政务数据的接口标准,建立覆盖全面、稳定且唯一的以组织机构代码为基础的法人和其他组织统一社会信用代码制度,为税收风险管理数据拓展利用建立了坚实的基础。尽管上述文件从源头上达到了“书同文,车同轨”的效果,但不可否认的是,自然人以身份证号或社会保障号作为唯一的识别码,在税收领域的全覆盖还应引起政府的足够重视。

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