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大数据时代数据资产管理

大数据时代数据资产管理“五星模型”

伴随着大数据时代的悄然来临,数据的价值得到人们的广泛认同,对数据的重视提到了前所未有的高度。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险关理等业务当中。

大数据与数据资产管理

数据就像企业的根基。然而并非所有数据都可能成为资产。如果没有将数据视为资产加以有效管理，即使数据再多，对于企业

来说也只是垃圾和负担。在传统企业数据资产管理的过程中，以下六类问题非常普遍：

? ? ? ? ? ?数据架构失控；

元数据管理混乱；数据标准缺失；

数据质量参差不齐；数据增长无序；

数据安全问题突出

导致这些问题的根本原因是数据资产管理与企业IT 信息化的过程紧密相连。企业的IT 建设过程不可能一蹴而就，而是通过长期不断的迭代演进而来。在这个过程中，大量数据沉睡在企业IT 系统的存储介质中，没有得到充分发挥其价值的机会。

数据资产管理的核心

究竟具备什么样的特性，才可以将数据定义为资产呢？我们可以通过以下三个标准判断：可控制，可量化、可变现。

于如何通高效的数据管理,帮助企凭借高量的数据提供更精准的品和服、降低成本并控制，从而提升企

的核心争力，新炬网董事 EVP 、新炬件董事 CEO 程永新提出了由“三个基”和“两个” 成的“数据管理五星模型”。

三个基：

1.数据架构：企架构成熟度

“数据一切”，于大数据代的企展来，一点也不分。在企中，我不看到ERP、CRM 、系、技架构、数据中心的运和??，些源都有人管理。而当数据成企核心后，又由来呢？

IT 只How to Do的。改架构，先从人改；企的革，先从革做起。当数据成核心，

企立数据架构和管理的跨目的数据管理体化，或是虚的，不断完善数据架构，提升企在数据

划、、开和交付的量，将IT 系建生命周期从到尾管理起来。

2.数据治理：治而不乱，数据成

现在 IT部门最悲催的是，IT部门不是数据的owner，但当数据出现问题时却都来找IT部门：怪数据不准确、不可靠、不安全。实际上，数据驱动的是企业的核心业务，因此数据治理不应该只是IT 部门的职责。它还需要得到业务部门的广泛参与，通过部

门间的沟通持续提供针对企业未来状态愿景的业务决策、业务定义、数据质量过程、以及开发优先级等方面的支持。共同商讨

出的这个标准不一定最优，但却是在目前的工作实践中最有效、最合适的。

3．数据共享：大数据的基础

共享经济开启了新时代，数据共享是大数据的基础。所有基于互联网提供的工具解决的都是信任问题，没有信任作为基础，就

没有共享的存在。

首先要在企内部解决共享数据的。在大数据以前，企都是用ESB，但人逐，只有企是无法解决的。

因服的解决只是把复的用的方法封装起来，但看起来完美的用并没有解决数据的核心，如数据的安全、量、交互、价，只

是用 service 行完美封装，但并没有得到解决。

在通常存在一个悖：企建大数据中心投入的金，要大于从数据中心中得的收益。真正用到数据的候，我

才，数据的量低下，影响分析精度；没有清晰元数据,数据无法理解和运用,数据分析无从入手；无法充分利用数据,可

以使用于分析和用的数据只是冰山一角；数据不受限制 , 数据安全突出??种种的生才我看到，我建立的不是大数据中心，而是大

数据沼！

因此，在企建立大数据中心之初，就要避免将数据整合到一起而不加以有效的管理。于中小企，大数据的敏捷化之

道就是景化。一定要企最根本的需求，而不是了大数据而大数据，不是因 Hadoop 火，我就一定要使用 Hadoop 。中小企需要更灵活、更快速、更高性价比的解决方案。

两个飞轮

1.数据增值与变现

在解决好管理的基础之后，才能谈到数据的增值和变现。数据的增值与变现应该分别从企业内、外两个角度来看。

对内强化能力，数据资产增值：对绝大多数的企业来说，并不是用户不够，而是没有把用户经营好。不是企业的产品和服务不够，而是太多。当企业形成了一套整体的数据思维之后，就要分析如何在企业内部重构产品、重构用户定义，重新审视主营业务的用户是不是最佳的，用没有高价值的用户还没有被挖掘出来，有没有长尾的价值还没有发挥出来。

经营内部后，我们才能开始实现对外部更好的经营。

数据资产变现 :对外呈现价值：企业在面对客户维度不够、产品信息不全等问题时，就要主动拓展到企业外部，进行进行数据跨界合作 ,补全客户信息及产品流通信息 ,实现数据增值，最终驱动主营业务成长。

2.场景变现

我们现在经常能听到一句话：无场景不驱动。貌似场景可以革命一切。到底场景带来什么？

; 但要在基于大数据变现场景化，是数据应用的必然趋势。没数有据变为现这场景的数据 ,也就意味着它只会是一堆没用的垃圾“场景

营销”中获胜 ,企业需要应用数据进行更有效的分析 ,不断完善应用和变现的场景。

以互联网保险为例。程永新认为未来所以的变现公司都有可能是互联网公司，因为保险行业有非常好的现金流。它没有实质性

的产品，只是一纸合约，因此非常容易实现互联网化。目前，互联网非车险保费主要集中在四类，其中基于大数据的场景化产

品(如网络购物、出行、健康 ) 占大部分。

而数据跨界合作推动转型升级则是传统企业数据变现的重要场景。企业数据增值的形式，不仅仅是数据租售，或者数据分析结

果的变现；而是通过跨界战略合作，用数据共享来推动彼此主营业务，实现远高于简单的数据租售速来的直接经济价值。

下图展示的是企业大数据建设一般建议推进思路。

值得注意的是，在我们思考的时候往往是自上而下进行，但实际用技术落地一定是自下而上的。在通过大数据建设来驱动业务

的过程中，我们最有效的办法就是小步快跑，不断找一些小的场景，尝试小的平台，用高质量的数据指导企业作出明智及有效

的决策。

（本文整理自程永新于2015年 11月，在51CTO WOT大数据技术峰会“商业创新专场” 《大数据时代数据资产管理》主

题演讲整理而成）

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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

企业大数据管理平台软件哪家好

大数据时代，企业大数据管理显得尤为重要。企业大数据管理分为企业自身的数据管理，如企业的客户、产品、销售、库存等数据和企业的外部数据管理，如产品服务的评价、情报信息、行业信息的收集等。所以选择一个好用的企业大数据管理平台软件对企业的发展非常重要。移动互联网、社交媒体和其他来源的数据爆炸式增长，产生了海量的数据，企业会仔细收集这些数据，并将其存储起来，以便重复使用。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险管理等业务当中。大数据对企业有多重要? 1. 帮助企业了解用户通过大数据分析技术，企业可以将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。从大数据技术方面来看，用数据来指引企业的成长，将不再单单是一句口号。通过运用大数据，不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产

品的态度，进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，这必将颠覆传统企业在用户调研过程中，过分依赖主观臆断的市场分析模式。 2. 帮助企业进行资源精准定位通过大数据技术，可以实现企业对所需资源的精准定位，在企业在运营过程中，所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。 3. 帮助企业做好运营推广以往企业品牌如果需要做市场预测，大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊;很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。通过大数据分析可以判断客户话题各类来源的占比，确定客户上网的习惯;信息的主要话题，以及相关媒体平台曝光量，企业可以针对性得选择并制定营销活动平台、推广方向等，提升企业运营效果。 4. 协助企业更好的开展服务

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。

大数据时代信息管理存在的问题及对策

大数据时代信息管理存在的问题及对策摘要大数据时代的到来标志着人类社会在寻求量化以及认知世界方面取得了很大的进步。目前随着大数据的发展，在信息管理方面也面临着一些问题。运用有效措施来解决这些问题，是当前一个十分紧迫的工作。文章首先分析了大数据的意义，继而指出数据管理中面临的问题，最后给出相应的对策，以期对相关问题的解决有所借鉴。【关键词】大数据信息管理问题对策大数据时代的如期而至，标志着人类社会在寻求量化以及认知世界方面取得了很大的进步。与此同时，大数据为社会各个行业带来了前所未有的机遇和挑战。互联网信息化的来临，很多新技术逐步应用至实践之中，而大数据在其中的应用可以大幅提高信息运行的效率与质量。 1 大数据对信息管理的重要意义众所周知，大数据是近几年社会关注度很高的一个互联网信息技术。如今其已成为继云计算及互联网以后，对信息管理影响最为直接的应用技术。目前很多有关的企业与科研单位都在从不同的角度进行大数据应用的具体研究，大力挖掘大数据的内在价值，使大数据相关的技术步入快速发展的

轨道。 1.1 提高信息管理的效率大数据可以非常有效的提高信息管理的效率，利用对数据的大力收集以及高效分析，数据拥有者可以更为迅速的完成信息的检索以及分析汇总，从而保证信息管理一直处在良好的状态中，并防止信息数据的流失，改进现有信息数据管理的模式。 1.2 展示信息管理的科学性大数据可以使得信息的分类以及分步管理变得更为有序与科学。借助大数据的技术可以把数据片段化零为整，从而达到分类管理，让不同属性的信息可以整合成集合，而后再结合相应的信息特点与特质进行有针对的管理，从而使信息管理变得更有科学性。另外，大数据的应用还能使信息管理的流程变得更为有序，便于进行分步的信息管理，增强管理的规范性。 1.3 增强信息管理的人性化大数据可以按照不同的信息管理以及使用习惯，增强信息运用的人性化。在信息管理的工作中，管理人?T遵循的常用管理规则及事项就是大数据平台应用管理的基本规范，从而可以有效增强息管理的实效性，满足使用者对信息高效运用的需求。此外，大数据平台还可进行可视化操作，从而能有效减少信息管理的工作量，提高相关操作的专业性。

大数据下企业财务管理的发展与挑战

大数据下企业财务管理的发展与挑战发表时间：2019-04-04T10:24:43.710Z 来源：《知识-力量》2019年7月上作者：王娴[导读] 在互联网时代背景下，计算机信息技术以其独特的优势被广泛应用在社会各个行业领域，无形中改变了人们的生活习惯和思维方式，逐渐进入大数据时代。（苏州市吴中区木渎镇便民服务中心）摘要：在互联网时代背景下，计算机信息技术以其独特的优势被广泛应用在社会各个行业领域，无形中改变了人们的生活习惯和思维方式，逐渐进入大数据时代。作为企业内部管理中重要组成部分，财务管理工作成效高低将直接影响到企业的经营效益，为企业财务管理带来了严峻的挑战和变革。故此，为了迎合时代发展，需要充分发挥大数据技术优势来推动企业财务管理改革深化，提升企业的核心竞争力，推动企业可持续发展。因此对大数据下企业财务管理进行客观阐述，提出合理措施予以实践。关键词：大数据；财务管理；云计算；互联网互联网和信息技术的快速发展，数据量不断增长，逐渐进入到大数据时代。现代企业在经营发展中，面对市场激烈的竞争，通过对数据信息的分析和处理，可以为财务管理提供可靠依据，切实提升企业财务管理水平，为企业带来更大的经济效益，推动企业可持续发展。这就需要企业转变财务管理理念和方法，与时俱进，借助现代化信息技术来提升企业财务管理水平，以便于占据更大市场份额，提升核心竞争力。加强大数据下企业财务管理变革，是企业可持续发展的必然选择，可以为后续相关工作开展提供支持。 1 大数据背景下企业财务管理所面临的挑战分析面对经济全球化带来的激烈挑战，我国企业面临着国内外企业的争相角逐竞争，如何占据更大的市场份额成为当前企业首要目标。对于市场上海量的数据信息，企业传统财务管理模式较为滞后，难以满足新时期的企业发展需求，迫切的需要借助大数据技术来高效处理数据信息，提升企业的数据信息处理能力，摸索市场规律和发展前景，结合企业实际发展情况制定合理的管理和决策，以便于推动企业健康持续发展。但是，当前大数据背景下，企业财务管理同样面临严峻的挑战，主要表现在以下几点。 1.1 观念陈旧的财务管理模式在大数据时代背景下，企业之间的竞争十分激烈，为了可以达成财务管理目标，需要对财务管理内容和管理方法进行改革和创新。但是，在具体的财务管理中，受到滞后观念的束缚和制约，导致部分企业财务管理人员的工作积极性不高，未能结合自身专业经验来分析企业的财务状况，针对其中异常情况提出对应措施予以解决，仅仅是被动式的听从上级指派和控制。此种问题较为普遍，严重制约企业财务管理模式创新和落实，所产生的不良影响较为深远。 1.2 水平较低的财务管理方法现代企业面对市场激烈的竞争挑战，逐渐意识到大数据时代背景下的改革必要性。但是尽管如此，部分企业的财务管理水平仍然处于较低水品，难以满足新时期的企业财务管理创新发展需求，制约企业财务管理工作的有序开展。诸如，我国部分地区由于经济水平偏低，当地的企业主要是采用传统财务管理方式，缺乏前沿的理念指导生产和管理，与企业发展需求相背离。与此同时，部分企业在生产活动中需要整合对应的资源，但是企业财务管理重视程度不高，影响到企业的经营效益。 1.3 人才缺失的财务管理体质伴随着社会进步和发展，企业的财务管理工作迫切需要大量专业人才支持，如果专业人才缺失，将导致财务管理中出现大量漏洞和不足，极大的制约企业发展，带来严重的经济损失。在大数据背景下，专业人才数量较为匮乏，供给量不足，难以满足企业财务管理需要。也正是由于企业财务管理运营范围的变窄，难以引用更多前沿技术手段，提升企业财务管理成效。 2 大数据背景优势力和劣势就大数据背景的优势来看，可以为新时期企业发展提供更多发展机遇，深刻反映数据源信息本质，在海量信息中可以提取有价值信息。面对经济全球化带来的挑战，企业市场竞争愈加激烈，尤其是国外资金实力雄厚的企业抢占市场危机。在这样的环境下，国内市场中数据信息量不断增长，传统财务管理模式局限性较大，已经无法满足现代企业发展需求，迫切的需要立足实际情况创建新型财务管理模式，以便于实现财务数据信息的高效处理，为企业管理和决策提供可靠依据，反映企业发展现状，预估企业未来发展趋势。在有价值信息基础上制定合理的管理和决策，以便于推动企业可持续发展。大数据背景下，现代企业在获得良好发展空间的同时，也带来了严峻的挑战。在信息大范围共享和传输的同时，人们隐私权同样受到挑战，可能导致企业收集的数据信息真实度不高，在虚假信息基础上制定的管理决策不合理。所以，企业需要加强部门之间的写作，对数据信息深层次分析和共享，以便于对企业经营情况深刻认知，掌握市场发展趋势，借助现代化会计软件辅助工作开展，为企业建立完善的数据信息库。只有这样，才能有效改善传统财务管理模式的缺陷和不足，提升企业竞争优势的同时，带来更大的经济效益。 3 大数据背景下企业财务管理的策略分析在大数据时代背景下，现代企业的经营发展呈现广阔的前景，企业对于信息深层次价值和本质的挖掘重视程度不断提升，逐渐从数据量的挖掘转变为数据本质的挖掘。 3.1 更新与大数据相结合的财务管理理念为了积极迎合大数据环境带来的挑战，现代企业应该积极转变财务管理理念，正确看待财务管理的重要性，赋予企业财务管理别样的活力。企业财务管理人员需要提升自身的认识水平和重视程度，提升自身的财务管理理念，可以严格遵循相关规章制度和要求开展工作，以便于在激烈的市场竞争中占据更大优势。诸如，企业应该充分发挥大数据技术优势，与供货商建立密切合作关系，实现对订单、货物管理和销售统一安排，降低人员工作强度的同时，缩短工作时间，切实提升企业生产效率。故此，企业财务管理中应该充分发挥大数据信息技术优势，建立完善的财务管理体制，选择有效的财务管理方法来推动企业健康可持续发展，带来更大的经济效益。只有这样，企业才能在激烈的市场竞争中占据更大优势，以便于提升企业市场竞争优势，推动企业财务管理工作有序开展。 3.2 树立新型企业财务风险管理理论

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。

量化大数据时代的量化管理

1.1 三头小猪的故事| 1 第1章统一语言数据、指标、信息，天哪！如果有一种通俗易懂的语言，能让所有人（无论其人生阅历或教育经历如何）都能明白量化的好处，该有多好！我认为语言不通是事业（和生活）的最大障碍。所以，提炼总结出公用词汇至关重要，是迈向成功的第一步。本书中的很多概念可能都比较新颖，但这并不意味着要发明新词儿，组织发展术语表已经臃肿不堪了。实际上，我用的都是常见词汇。尽量用大白话介绍那些看上去很复杂的概念，让其浅显易懂，简单直白。先讲个故事吧。 1.1 三头小猪的故事有一次，在半路上，我家那个三岁的小宝宝想听故事。因为没带书，我不得不搜肠刮肚努力回想，好找出一个故事来哄她入睡。好吧，我承认我虽然对讲过的课记忆深刻，但却完全记不住那些儿童故事。所以，就像所有好父亲都会做的那样，我即兴创作了一个。还有什么能比量化故事更能催人入眠的呢？故事背景打败大灰狼之后，三头小猪放浪形骸，生活奢靡。三年过去了，它们生活在肮脏的环境里，体重严重超标——就算是猪，也太胖了。由于健康状况不断恶化，它们分头去看医生。三个医生的结论完全一致：你马上就要变成烧烤了。它们胡吃海塞，缺乏睡眠，不锻炼身体，也没注意到身体发出的危险信号。三个医生一致认为，如果不改变生活方式，这些猪就只有死路一条。第一头小猪不幸的是，猪，也会遇到庸医。第一头小猪的医生对它说：“你的身体每况愈下，必须认真对待，改变生活方式！”医生给小猪开出了饮食计划、健身计划，还要它12个月内回来复查。这头小猪确实吓坏了，所以努力自救。它不再吃垃圾食品，每天坚持锻炼。甚至上床睡觉的时间都提前了。一个月后，小猪感觉棒极了，这么多年第一次觉得这么爽。他决定搞个庆祝一下。于是约上羊羔兄弟，去外面彻夜狂欢。大餐过后，又搞了个吃冰激凌大赛（他赢了）。他们玩到凌晨3点才回家，回去倒头便睡。第二天，他忘了锻炼身体。好习惯被毁掉只是一眨眼的事儿。因为平时太忙（借口），只好周末锻炼了。快到月底时，他又开始吃垃圾食品，虽然没有以前吃得多，但也超过了正常标准。年底复查时，面对医生失望的表情，他震惊了。“可我是按医嘱做的啊，”第一头小猪说，“我饮食健康，努力锻炼，甚至睡得也比以前早了。我知道我的身体变好了……觉得比去年强了。”“是，但你的体重没有明显改善。你可能吃得更健康了，但还不够健康。你的睡眠可能更充足了，但还不够充分。总体来说，你的身体恶化了……如果再不改变，性命堪忧。”医生给第一头小猪开了一个新的饮食和健身计划，还给他报了一个动感单车课程，开了处方药，真诚祝愿他再来复查时能变好。第一头小猪确实被这些东西吓着了，因此对着自己的大下巴发誓，他一定要做得更好。这次他坚持住了。定期锻炼，只吃健康食品，饿了就吃胡萝卜、芹菜或脱脂酸奶。每周都去参加动感单车课程，简直就像钟表一样准时。可是，悲催的小猪不知道自己的进展如何。7个月过去了，它虽然感觉好了点，可是因为焦虑，压力太大，它中风了。尽管身体状况有所改善，但它还是扛不住中风的打击。一个月后，它死了。听到这个消息，医生非常难过。在从日历上划掉马上到期的复诊预约时，他哭了。第二头小猪第二头小猪的医生知道量化分析的重要性。他是一个善于与病人沟通的好医生。医者父母心，他希望自己的病人更健康。看过第二头小猪的体检表后，他很沮丧。怎么才能改变小猪的命运？如何帮小猪重获健康？他喜欢量化，认为如果有目标指导，小猪能做得更好。医生设计的方案有三个指标：体重，血压，胆固醇。他告诉小猪，它随时有生命危险。然后建议小猪减掉100磅的体重，降血压，1.1 三头小猪的故事| 3 降低胆固醇，让三项指标都达到正常值。

山东政务信息系统整合共享工程大数据管理平台

山东省政务信息系统整合共享工程大数据管理平台项目需求和技术方案要求一、项目概况（一）建设目标通过大数据管理平台建设，建立统一的数据资源汇聚、数据治理、数据资源引擎和数据安全管理能力，实现大数据基础设施的集约共用和对全省政务信息资源的统筹管理和数据治理。将现有“逻辑集中、物理分散”数据共享交换方式向数据实体集中存储管理方式转变，建立完善的数据安全管理体系，实现由数据“资源”向数据“资产”的提升。（二）建设原则 1.开放性平台应具备良好的开放性，提供开放接口便于和第三方系统对接或者基于该接口构建新的业务。 2.先进性在设计理念和技术体系等方面需借鉴先进的互联网技术，确保应用系统架构满足未来业务发展需求。 3.扩展性平台应具备规范的开发接口和高可扩展性，保证未来新的需求提出时可以方便地应用到现有系统中。 4.可维护性平台应具备良好的维护性，方便今后的扩展应用和运行维护。 5.安全性平台应具备高安全性，确保系统正常运行的同时防止政府内部数据泄露。（三）建设周期 2 个月。（四）采购清单

二、建设内容 2.1数据汇聚系统建设内容数据汇聚平台支持通过图形化的操作方式，把不同系统来源、不同类型的数据汇聚到大数据平台，能够兼容以SHE( Spark 、Hadoop、ElasticSearch )为首的大数据生态技术栈；并提供基础算子如关联、去重、过滤等完成数据转换。可以通过机器学习实现多人协作开发，提供脚本开发，工作流开发环境，能够针对任务资源实现共享以提升实施效率，可以提供基于消息流和文本的实时采集能力；提供精细化的任务调度管理，便于查看每个任务具体的数据处理情况，实现数据汇聚和加工处理一站式开发管理。 2.1.1 多源数据采集 1)支持离线数据采集，实现对各种主流数据库系统的支持，如Oracle 、DB2、SQL Server 、Sybase 、InfoMix 等主流数据库，MySQ、L PostgreSQL 等开源数据库，达梦、汉高、神通、GBase8t、KingBase 、LibrA 等国产数据库。 2)支持提供触发器、时间戳、全表对比、系统日志分析等多种数据增量采集方式。 3)支持大数据采集，实现HBase 的输入输出转换组件，可连接的数据库类型支持Hadoop Hive ，提供Hadoop HDFS文件拷贝的任务组件。 4)支持实时数据采集，实现基于Flume+Kafka 技术来采集流数据，能够接入HDFS、Hbase 或Storm 消费数据。 5)支持对FTP、SFTP、MONGOD文B件服务器的文件采集，支持包括普通文本、CSV、XML、Excel 等多种格式的文件。 2.1.2 可视化的流程设计 1)支持ETL作业调度流程和转换流程，能够通过图形化界面设计ETL转换过程和作业，支持后台批量运行ETL 转换。 2)支持200 种以上的主流数据处理组件，包括数据文件采集组件，清洗组件，大数据组件等。 3)支持图形化拖拽方式进行任务编排，将多类有顺序或者依赖关系的任务能够串接起来。同时提供任务流的管理能力。 2.1.3 统一的任务调度 1)支持多种任务管理，包括批量采集任务、实时采集任务、数据流任务等，支持多种调

大数据管理规章制度

大数据管理规章制度-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

XXX大数据管理规章制度为确保全县大数据工作有效推进，进一步规范工作，特制定本规章制度。一、工作职责（一）推进大数据管理职责，拟订大数据、信息化发展规划并组织实施，提出大数据产业布局、结构优化的建议和意见，起草大数据相关文件办法。（二）制订数据资源采集、存储、登记、开发利用和共享的标准规范及管理办法并组织实施。（三）协调大数据发展和应用重大事项，推进全县大数据系统统一平台、数据统一存储和统一管理，促进数据资源整合共享。（四）负责大数据行业管理、信息化应急协调工作。（五）负责提出大数据、信息化固定资产投资规模及方向的建议，按照规定权限，审批、备案和核准大数据、信息化领域固定资产投资项目的申请、组织实施。（六）指导全县大数据工作创新，促进大数据产业化，推动系统化、信息服务业等大数据新兴产业发展，推动大数据产学研用结合。（七）协调大数据建设中的重大问题，促进通信、计算机网络融合；指导协调大数据资源整合、开发利用、电

子商务推广和信息化应用推进工作；推动大数据跨行业、跨部门互联互通和重要数据资源开发利用共享；拟订县级大数据专项资金年度计划并组织实施。三、具体工作规范根据上述职责，县大数据建设领导小组牵头，县信息中心具体负责。 (一)办公室处理日常工作。负责大数据日常、会务等有关工作，负责重大事项督办督查和目标管理工作。 (二)研究制定政策法规与标准规范。组织起草大数据、信息化相关法规草案和规章；研究拟订大数据相关标准规范体系；参与重大项目谈判和合同审签；参与重大投资项目审核，监督管理财政性专项资金使用及相关项目建设；承担有关规范性文件的合法性审核工作。 (三)规划投资。研究拟订大数据发展战略、规划和政策措施；提出全县大数据、信息化固定资产投资规模及方向，拟订县级大数据发展专项资金年度计划并协调组织实施；承担大数据、信息化等专项资金项目申报工作；承担按照规定权限审批、备案和核准大数据、信息化等固定资产投资项目工作。 (四)大数据产业发展。研究拟订促进大数据产业发展的政策措施并组织实施；承担全县大数据产业发展和行业

大数据背景下财务管理工作方略谈

大数据背景下财务管理工作方略谈摘要：企业财务管理的水平直接影响了企业的内部发展状况，良好的财务管理制度有助于推动企业健康发展，提升企业发展的整体水平。当前，随着科学技术的不断发展，大数据时代已经来临，计算机网络逐渐深入到人们生活的方方面面，在企业财务管理中，也应当做好分析和探究，积极利用大数据时代的优势和特点，优化财务管理工作，促进财务管理更加科学化和规范化。本文就大数据背景下财务管理工作方面的内容进行分析和探究，并提出一系列有效的财务管理对策。关键词：大数据；财务管理；管理对策；科学化和规范化一、大数据背景下加强企业财务管理的意义大数据作为互联网的重要产物，对人们的影响非常大，不仅影响了人们的生活和工作，而且对企业的财务管理也具有较深刻的影响，因此在大数据背景下做好企业财务管理工作，提升财务管理的整体有效性就显得十分迫切。具体来说，大数据背景下加强企业财务管理的意义可以总结为如下几点： 1.有助于最大限度地规避企业财务风险

在企业的日常经营中无法避免地会遇到各种风险，如投资风险、信用风险等等，如果不好好应对和解决风险，将会对企业发展产生非常大的损失。在大数据背景下，企业与税务、工商以及银行各个机构联系更为紧密，通过数据处理技术进行经营活动的开展，及时对企业发展的具体情况进行分析，找出企业发展中存在的财务风险，并及时规避风险，有助于降低企业的损失，促进企业更加健康地发展。 2.有助于提升企业财务管理的效率传统财务管理模式下，企业主要是依靠人工进行数据的分析和计算，数据处理的水平低，并且容易出现差错，而大数据背景下，企业的财务管理不在仅仅局限于人工，而是能够通过网络进行数据的快速处理和分类，这就为财务管理提供了便捷性，降低出差错的可能性，使得财务管理的效率不断提升。同时，通过引进先进的计算机技术，企业能够从更多方面进行数据的分析和处理，使得计算出来的数据更加有效，能够为企业决策提供更加有效的参考。二、大数据背景下加强企业财务管理工作的具体对策大数据时代对企业的发展产生了深刻的影响，企业只有做好自身财务管理制度的更新和完善，提升财务管理的水平，有效顺应大数据时代的发展，才能更好地推动企业发展。大数据背景下加强企业财务管理工作十分重要，具体的策略如下：

大数据时代的数据管理

大数据时代的数据管理作者刘庆发布于 2011年10月24日处理大数据惯常是属于商业智能（BI）的事情。抽取数据、挖掘数据，制成报表、OLAP、仪表盘、挖掘模型，作为辅助决策之用。不过在BI领域都不这么叫法，大伙儿都说海量数据，Large-scale Data。这听起来还是略显学术气，不如Big Data来的通俗——大数据。这大概是因为如今随处可见的数据，一种爆炸效应带来的结果，已经脱离某种专业的范畴，人们需要用更简单的术语来命名这种数据爆炸。这给不温不火的BI带来一些新的刺激，让BI人看到一些希望。以前，不说国内，就算是国外，做BI也大多是局限在几个大行当，电信、金融、零售、政府，他们需要数据来帮助自己理性决策。在国内很长一段时间里，更是仅限于电信和金融两个行当。可是尴尬的地方在于，决策者有时候更愿意相信自己的直觉，而非数据。这种意识虽然逐渐在变化，可从来没有发生过根本的变化。意识的变化是艰难的。当一些新兴行业的介入，他们对数据的利用方式，价值的榨取，让人看到数据分析不仅仅用于辅助决策，而是可以从数据中获得收益了，它已经不再是一种锦上添花的东西了，那正是因为大数据时代的到来。这得感谢互联网以及还未兴起的物联网，在这些行当里面，数据在爆发，不断增长。他们不甘心只是如报表、OLAP、仪表盘之类的分析应用。数据分析部门可以按照推荐系统的点击效果利润分成；交易的数据可以包装成分析服务销售给商户，让他们自己去洞察市场商机；根据用户的点击流行为和上网内容，个性化广告布放等等。就在刚过去的9月，TDWI（数据仓库学院）发布了2011年第四季度最佳实践报告，而这份最佳实践的主题正是大数据分析。TDWI会通过调查问卷的方式，对全球范围的企业调查，目标对象既有IT人，有业务单位的人，也有咨询顾问。问卷的问题一般都会询问企业应用BI技术的实际情况，现在如何，计划如何。所以，这类最佳实践报告可以反映出当下某项技术的现状和趋势。报告的内容也遵循一定结构，一下定义，二看现状，三分长短，四谈趋势，最后再来个厂商介绍。同样，这份大数据分析的最佳实践报告也是如此结构。其中关于“大数据”的定义，值得关注。如果我们仅仅从字面上看，大数据似乎跟海量数据差别不大，仅仅是变得更加通俗？并非如此，这份报告给出一些区别，TDWI赋予这个术语更多的含义，更多符合目前数据爆炸时代的含义。大数据的3V

大数据时代计算机信息管理应用

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/a66504943.html, 大数据时代计算机信息管理应用作者：孙爱龙来源：《电脑知识与技术》2019年第32期摘要：随着我国科学技术水平的不断提升，电子信息化、现代化技术研究的不断深入，国家对于计算机及其网络得要求也越来越高。在人们不断进行上网活动，不断获取网络信息并进行信息浏览和发送的过程中，其产生的计算机信息量令国家进入了大数据时代。在大数据时代背景下，计算机如何进行更好的系统研究、如何进行更新换代、如何处理相关的信息数据成为科研工作者共同研究的问题。对此，本文基于大数据时代的相关背景及特点，对于计算机信息的管理应用进行深入研究。关键词：大数据背景;计算机信息;计算机信息管理中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2019）32-0014-02 进入21世纪，计算机得以进入普通人家，成为家家户户上网和处理信息必备的产品之一。在计算机系统中，平均每秒就要产生许多数据，这些系统数据汇集到网络中，共同构成了目前的大数据时代。在大数据时代中，人们应当如何更好地利用计算机系统，计算机系统应当如何保护人们的信息安全，如何提高对于信息的处理及分析技术，一直是科研工作者所极力研究的问题。随着我国对于计算机技术的深入研究，相关的信息处理技术也得到了进一步的发展，但是在发展过程中，免不了遇到困难和挑战，对此，本文将进行深入研究。 1大数据时代大数据时代是近年来社会的热点话题之一，从字面意义上解释，大数据时代主要指社会公众在互联网上所留下的数据信息繁多。其在学术研究上的含义是用户在计算机系统中所留下的数据信息并由计算机系统进行处理这些信息的过程及信息数据本身，这些共同汇聚成了目前的大数据时代。从定义上可以看出大数据时代中的数据具有总量巨大、快速化以及数据多样等特点，这些特点是大数据时代所独有的特点。 1.1信息数据量大信息数据数量大是大数据时代给社会公众的第一印象，其一方面使社会公众在互联网上所接触到的信息量大，所需要浏览、分析和利用的数据大;另一方面也指计算机系统应当具备的对于庞大的数据的分析处理能力。从原本的少数网民到现在众多的互联网用户，大数据时代带来的不仅仅是用户数量方面的快速增长，更带来了互联网中的信息数据的增长。

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

大数据时代的人力资源管理答案

大数据时代的人力资源管理答案集团标准化工作小组 [Q8QX9QT-X8QQB8Q8-NQ8QJ8-M8QMN]

2018年大数据时代的人力资源管理题库与答案 1.大数据这个概念，包含的三个含义中，不包括下列哪一项（）。（单选题3分） o A. 来源单一 o B.数据很大 o C.构成复杂 o D.变化很快 2.商业企业最初关注大数据的目的是（）。（单选题3分） o A.通过大数据确定企业的行业中所处的位置 o B. 通过大数据来找到产品的缺陷，提升产品质量 o C.通过分析数据来确定潜在的竞争对手的发展方向 o D.通过分析数据来找到客户需求，提高其产品的销量 3.当今，大数据应用的两大主要领域是（）。（单选题3分） o A.航空航天和地质勘探领域 o B.新闻业和工业领域 o C. 政府和商业系统 o D.农业部门和工业部门 4.最早提出“大数据”概念的企业是（）。（单选题3分） o A.甲骨文公司

o B.麦肯锡公司 o C.波音公司 o D.通用公司 5.大数据元年是指（单选题3分） o年 o年 o年 o年 6.大数据与云计算之间的关系是（）。（单选题3分） o A.大数据的应用范围较云计算更为广泛 o B.大数据和云计算是相同概念的两个表述 o C.大数据是在云计算基础上发展起来的 o D.大数据相当于储有海量信息的信息库；云计算相当于计算机和操作系统 7.麦肯锡公司是最早提出（）概念的的企业。（单选题3分） o A.“大数据” o B.“P2P” o C.“咨询” o D.“互联网” 8.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。（单选题3分） o A.价值不变 o B.价值递增

基于大数据的信息管理系统研究

2019年1月的清理电脑病毒修复电脑故障时提高计算机终端设备可靠性的重要手段。 2.2.3计算机网络的传输介质一般的技术人员在设计计算机网络可靠性的时候都很容易忽略传输介质,事实证明,计算机网络的传输介质十分重要。如果传输介质出现问题,整个计算机网络都可能无法正常运作。现今常用的运输介质按照抗干扰性从弱到强可以分为双绞线、同轴电缆、光纤,这几种运输介质的传输速率依次增加。可以看出,光纤是不错的传输介质,但是其也有不足。如果光纤出现问题修复比较困难,一般的技术人员无法快速有效地解决问题。相比之下,双绞线则是不错的传输介质,但传输效率不如光纤。工作人员在使用传输介质的时候可以合理地使用运输介质,以求达到最优的使用效果。 3提高计算机网络可靠性的技术策略3.1优化网络人员优化网络人员是提高计算机网络可靠性的有效手段,这里的网络人员指的是网络设计优化人员和网络管理人员。网络管理人员和优化网络设计人员的日常工作就是优化管理计算机网络,优秀的网络人员可以更加快速有效的发现网络故障并清除故障,并可以更好地管理计算机网络。因此,优化网络人员可以提高计算机网络的可靠性。 3.2使用多层网络结构在网络拓扑的选取上尽量选取混合型拓扑,单一拓扑如果某个节点出现了故障整个系统都无法正常使用,而混合拓扑就可以避免这种问题。在一定程度上可以降低出现故障的影响,计算机网络的可靠性自然也会随之提升。 3.3采用高效优质的网络设备在设计计算机网络设备时,充分考虑成本的控制前提下要选取高效优质的网络设备,高效优质的网络设备可以为计算机网络的稳定提供更好的保障。除此之外,在设计计算机网络时还需要注意选取的设备和程序是否满足规定的标准。在保证计算机网络的质量的同时,还要充分考虑数据传输的距离和速度、施工的条件和维护是否困难,当然工程造价也是必须要考虑的重要因素。 4结束语如今计算机网络已经完全融入了全球的生产作业,这也决定了其可靠性的研究不能被忽视。计算机网络在不断使用中发展,其可靠性也需要不断的探究才能提升。工作人员在每次修复计算机网络故障后,要保持学习的态度,总结故障产生的原因。除了上述内容之外,计算机网络人员还要重视算机网络的发展,这也是提升其可靠性的重要之处。参考文献 [1]王新伟.提高计算机网络可靠性的方法研究.电脑知识与技术[J].2013 (21). [2]任晓波.基于智能计算的计算机网络可靠性分析[J].计算机光盘软件与应用,2014(17):195~196. [3]王亚坤.以智能计算为基础的计算机网络可靠性分析[J].黑龙江科技信息,2015(27):177. [4]徐涛.基于智能计算的计算机网络可靠性分析[J].无线互联科技, 2015(17):40~41. [5]黄永生.UMS容错计算机网络可靠性分析技术及其容错设备可用性建模[J].九江学院学报(自然科学版),2017(02):90~93. 收稿日期：2018-12-15 基于大数据的信息管理系统研究杨岱岩（山东省济宁市第一中学，山东省济宁市272100）【摘要】大数据技术是信息产业的第三次浪潮，随着大数据技术的逐渐兴起，物联网技术、信息管理等方面逐渐发展起来，使人们的工作和生活逐渐信息化智能化。大数据技术作为信息管理与信息系统的应用基础，其独特的技术特点使其应用较为困难，许多问题还亟待解决。本文通过对大数据技术的分析，研究大数据在信息管理系统中的应用及发展趋势，讨论带有大数据时代信息管理系统的搭建问题。【关键词】大数据；信息管理系统；信息处理【中图分类号】TP315【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）01-0010-02 引言近年来随着中国经济和社会的高速发展,国际地位和国际影响力的不断提高,中国在全球范围内慢慢具有一定的领导力。大数据的时代已经来临,对于我们来说更要跟上时代甚至在某种程度上领先于时代。全球信息化和信息数据指数爆炸对信息管理系统及相关提出了挑战,同时也带来了前所未有的机遇和可能。无论是在医疗、信息、经济、科研及政治领域中,如何做出准确的风险评估和合理高效的决策成为当前信息管理系统及相关需要面临的一大问题。基于大数据时代,云计算和云安全的问题接踵而至,如何搭建高效安全的信息平台,优化数据结构,提高数据安全性和质量,传输数据以及防止数据泄露等等将成为第二大问题。 1大数据的时代特征与内涵 1.1大数据概述广义上来说,大数据(Bigdata)是巨量数据的集合。大数据被广泛地应用于计算机学、信息科学、统计学等,具体应用于 “工业4.0”,AI(人工智能),云计算,互联网+等领域范围。随着物联网、云计算的广泛应用和进步,计算机和智能手机的普及,大数据时代已经来临。这是对于传统数据库的挑战和颠覆,大数据的出现适应于这个信息量呈现指数爆炸式增长的时代,对于处理大数据的技术和理念提出更高的要求。大数据的特点和结构极具特点,其5V特点为:Volume(大量),Variety (多样),Veracity(真实性),Velocity(高速性),Value(低价值密度);结构又分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据[1]。就目前而言,大数据仍是一种新兴的数据结构,拥有广阔的发展前景。在未来,数据资源化是必然趋势,无论是国家还是企业,对于数据高效合理的管理都将以各种方式转变为有效资源,这会是企业提高其财务表现和核心竞争力的必要途径。通信设计与应用10