大数据环境下的学习分析及应用研究
大数据环境下的学习分析及应用研究
摘要在当前大数据环境下，教育领域已经部署了众多在线教育平台，积累了海量数据。如何利用这些大数据，为学生提供个性化服务，已经引起广泛关注。本文也尝试探讨研究大数据环境下的学习分析及应用[1]。本文在大数据和学习分析技术的基础上，介绍了国内的研究现状，然后，探讨了学习分析的特点，并构建了学习分析基本模型；最后，以基于Moodle的网络课程系统为平台，提出了学习分析应用于教学的施教过程。
关键词大数据；学习分析；模型
前言
随着信息时代相关技术的迅猛发展，人们的很多行为在网络中发生，随之产生大量的信息，这些数据信息都存储在一个庞大的“库”中即大数据。大数据已经成为当今最热门的关键词，并引起了许多行业的关注与研究。在教育领域，由于已经存在了众多的在线教育平台、学习管理系统等，同样积累了海量数据。如何将这些系统中存储的海量学习者学习信息及学习过程等数据转变为信息，并为教学决策、优化学习服务，已引起越来越多教育工作者的关注。学习分析正是代表了教育中“大数据”的分析和应用。
学习分析技术是旨在应用数据分析为教育系统的各级决策提供参考，关键内容就是应用教育领域的大数据分析[2]。目前“大数据库”中巨大的数据已经成为推动行业发展壮大的得力助手。因此，教育工作者也将数据分析的思想应用到了教育行业，以帮助教师、学习者、管理者在教育教学过程中取得成功。这一研究方法原先来自于商业领域，商家通过对消费者的活动进行数据挖掘分析把握消费趋势。比如淘宝网会根据用户购买和浏览过的产品，来推断用户对某类产品的偏好。又如在社交网站中，新浪微博会根据个人的关注对象推荐该用和可能感兴趣的其他对象。这类技术的实质，就是对数据的提取、归类、分析与总结，进行统计性的预测和判断。
1 国内研究现状
本文作者在知网搜索关键词“学习分析”，共计295篇文章，具体发表年度分布如下：
内容主要涉及学习分析相关理论探讨，如学习分析的含义，学析分析在教育领域的应用综述及学习分析的现状及趋势分析；学习分析系统模型的构建，包括数据模型的构建；学习分析技术在教学系统中的应用，侧重于建立在某一公众平台上的应用，如基于在线平台或者Moodle学习平台[6]，而关于大数据环境下的学习分析应用研究则数量相对偏少。比较有代表性的清华大学学者张羽等做了基于MOOCs大数据的学习分析和教育测量介绍，文章以MOOCs为大数据源，介绍了大数据的分析方法，并提出MOOCs的适应性学习系统来进行学习分析；华
环境保护大数据建设方案样本
环境信息大数据分析平台( 项目建议书)
目录 1建设目标 (3) 2建设内容 (4) 3功能模块详细描述 (4) 3.1基础数据采集与整合 (4) 3.2基于认知计算的环境信息大数据分析 (5) 3.3重污染预警与决策支持 (6) 3.4工业园区污染来源解析 (7) 3.5区域异常污染自动监管系统 (8)
1建设目标 本项目将借鉴国际最新大数据、物联网、云计算、移动、社交, 以及空气质量建模和预报溯源方面的研究成果, 开展环境信息大数据分析及工业园区污染溯源等方面的关键技术研究, 并在此基础上建立一套针对鄂尔多斯市的环境信息大数据分析平台, 进而实现业务化运行。 本项目的主要建设目标如下: (1)建立空气质量相关信息的360度视图, 支撑科学系统的管理决策。对空气质量监测、综合观测、污染源、交通流量、地理信息, 以及社会舆情等各类相关信息进行充分整合, 形成数据源的统一管理、统一维护和高效查询, 并提供契合现有业务逻辑的数据关联分析服务。 (2)实现基于认知计算的环境信息大数据分析。基于平台中积累的各类数据, 经过关联分析、时间序列分析、空间分布分析、案例分析和知识规则推理等多种手段, 使用认知计算技术对环境信息进行大数据分析, 产生更大的价值。 (3)构建应对措施的科学决策支持分析系统。基于高精度分析模型, 结合大气污染源排放清单, 根据污染控制措施的需求, 制作空气污染决策服务产品, 向环境管理部门提供决策支持, 制定有效、经济、低影响的科学应急处理措施。 (4)构建工业园区污染溯源系统。基于高精度预报模型, 结合
重点污染源排放清单和综合观测数据, 提供工业园区之间污染来源和去向追踪, 给出每个园区的每种污染物随时间演化的空间分布和来源比例。 (5)构建区域异常污染自动监管系统。充分利用大数据分析技术, 将跨部门、跨行业、跨地域的数据整合起来,以更加科学的方式实现未批先建、超标排放等区域异常污染事件的发现和分析, 应对环境事件、减少环境危害。把环境数据与其它关键数据结合起来, 让新的信息化手段为环境管理提供系统性的支撑, 用数据说话, 为管理者决策提供依据。 2建设内容 本项目的建设内容包括: (1)基础数据采集与整合 (2)基于认知计算的环境信息大数据分析 (3)重污染预警与决策支持 (4)工业园区污染溯源 (5)区域异常污染自动监管系统 3功能模块详细描述 3.1 基础数据采集与整合 覆盖全市的空气质量监测网络, 构建环境信息数据库, 开发一体化的数据实时采集、数据解析处理、自动质量控制、数据加工、叠置分析、预警识别等功能模块, 实现数据一体化的统一加
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：
基于大数据背景下财务会计向管理会计转型
基于大数据背景下财务会计向管理会计转型作者：吕兰英 来源：《现代营销·经营版》2020年第01期 摘要：随着科学技术的飞速发展，各个行业在大数据背景下都面临着转型升级的发展需要。对于企业的财务管理，财务会计向管理会计转变既是信息时代的必然趋势，也是企业发展的实际需要。企业要想实现自身的最大化经济效益以及持续稳健发展，必须要意识到会计的重要性，积极推动财务会计向管理会计的转型，以此提高财务管理的效率及质量。本文针对大数据背景下财务会计向管理会计转型展开分析。 关键词：大数据背景;财务会计;管理会计;转型 随着大数据时代的到来和市场经济的快速发展，大数据在企业中发挥着越来越重要的作用，指导着企业的决策制定和发展。传统模式下的财务会计已经无法满足时代发展需要，企业要想在大数据背景下实现自身的长远发展，需要财务会计部门的大力支持和通力配合，积极改革与创新财务会计，使其朝着管理会计的方向发展。目前如何实现财务会计向管理会计的转型，已经成为企业的重要研究课题。 一、管理会计与财务会计的异同点分析 现代企业的经营权和所有权相互分离，为发挥会计在规避风险、处理信息、整合资源等方面的作用，保证企业的健康稳定运转，进而出现管理会计和财务会计。通常管理会计与财务会计既有联系、又有区别，其中相同点表现为：两者都要求会计人员具备一定的风险预测辨识能力和财务处理能力;都是以企业经营产生的数据为依据，对企业出现的问题进行审视，构建各自的工作机制，保证企业决策的系统性及科学性，降低企业运营风险，促进企业经济效益的提高。另外，两者的不同点表现为以下几个方面。 （一）依据标准不同 管理会计强调企业内部管理，相对机动灵活，基本是与内部审计相结合来干预企业管理，不受《企业会计准则》的约束;财务会计是根据《企业会计准则》来约束或规范业务。 （二）服务对象不同 管理会计主要服务于企业管理部门，为其管理决策提供依据;财务会计主要是对外服务，如为社会大众、工商税务、银行提供服务，财务报表是其具体的工作，需要真实体现企业的财务状况，以便国家制定符合行业发展需求的政策。
大数据环境下的企业管理
题目：大数据环境下的企业管理问题 作者：唐梦梦 摘要：大数据时代的来临，影响着企业的运营与商业模式，企业管理必然也要与之相匹配，才能促进企业的发展与壮大。本文主要分析了大数据的特点，大数据对企业管理的影响，讨论了在大数据的影响下，企业如何进行管理决策和利用大数据应该注意的事项。利用统计学，数据库，EXCEL和数据挖掘等知识和数学方法得出以下指标及结论。从企业的产品销售情况可以得出哪些产品要淘汰，哪些产品要更新。从各个品牌的广告投放来获得有用的信息，了解对手的广告投放。方便企业花最少的成本，获取更多的利益。因此，大数据的时代，企业可以利用大数据，对数据“清洗”、挖掘，并进行深度提炼、分析最后形成决策，进行管理决策。但是同时也要注意，合理利用大数据，不要神话大数据，要结合管理经验和数据进行共同决策管理。企业大引入大数据的时候要切合实际。 正文：第一章大数据时代的特点 视频、音频、图像、数字的等多种交互方式的丰富，让我们已经进入了数据信息爆炸的阶段。一些国外的调研机构认为：未来10年之内，全球的数据和内容将增加44倍，大数据的时代来了。要想弄清楚大数据如何影响企业，那么就需要先弄清楚大数据的概念。大数据的概念建立在数据库的基础之上，就传统的数据库来说，数据库的基本单位是以MB为单位的，但是大数据却是以GB甚至是TB为单位的，那么可以把大数据简单地理解为数据库的集成，这种定义是根据大数据在容量上的特点来定义的，但是实际上来看，大数据并不仅仅只有“大”这一个特点，规模性、多样性、高速性和价值性是目前学术界普遍认同的大数据所具有的特点，根据这种观点，我们可以对大数据进行一个宽泛的定义，大数据是一种具有多样性，高速性，规模性以及价值性的数据库集成。大数据的多样性表现为，大数据的种类不仅仅是某一个特定的单位数据，而是由多种类型的数据共同组成的，这些数据的类型不仅仅包括传统的数据库所产生的数据，还包含着结构化、半结构化以及非结构化的数据形态，随着大数据时代的特征增强，这种传统数据所占的比重在不断地下降，取而代之的是其他种类的数据，那么这种特性就决定了对于大数据的处理不能用传统的方式。 在大数据时代，要将数据作为一种资源辅助解决其他诸多领域的问题；数据库处理数据，仅用一种或少数几种工具就可以处理，而大数据不可能有一种或少数几种工具来处理数据，需要采取新的数据思维来应对。 第二章大数据对企业管理的影响 1. 大数据推动企业管理变革 当企业的某项资产非常重要，数量巨大时，就需要有效管理。如今，数据已经成为这种资产。以前人们还不会将它看做是资产，而是一种附属物。客户来办理业务，在系统中产生了这种附属物。而现在，发现在客户办理业务这条信息中，蕴含这一些客户的需求，成千上万条这类信息累积下来，就能洞察客户所需，为设计新产品，为客户个性化营销产生新的价值。数据变成一种资产了，需要被管理起来。大数据将从数据资产化和决策智能化两个方面推动企业管理变革。
大数据环境下财务会计理论创新研究
大数据环境下财务会计理论创新研究 摘要：本文围绕当前的财务会计工作现状，分析大数据发展对传统会计带来的冲击，结合相关财务会计理论，研究大数据环境下财务会计理论创新的可行性，并据此提出促进企业财务会计的发展建议，希望能够为我国财务会计理论创新提供参考。 关键词：财务会计理论；大数据时代；创新 一、大数据环境对传统会计带来的冲击 一是强化复式记账法。在大数据时代，借助于数据信息处理的便利性，财务工作人员可以利用云平台来进行数据信息的收集与处理，利用当前的财务软件进行智能化的处理，对原有的借贷记账法带来了冲击，现在只需要利用复式记账原理就可以实现会计账务的处理，而不是一定要满足借贷记账下“有借必有贷，借贷必相等”的规则。 二是会计账务处理流程改变。传统财务会计的账务处理较为复杂且效率低，易出错。在大数据时代，借助数据信息化以及电算化在数据收集与分析上的优势，可以借助电算化软件实现记账、过账以及报账等工作的一体化流程，借助一个大数据库便可以实现全部的解决，在很大的程度上简化了会计的账务处理流程。 三是优化传统会计岗位设置。传统的财务会计工作主要是依据过去交易或者事项形成的原始凭证为依据，逐步进行账务处理，其业务的处理特点使得相关岗位设置较为繁多。但是在大数据环境下，借助云计算技术，对相关的岗位处理流程进行了优化，省去了很多不必要的环节，也促使其机构设置更加的扁平化，减少很多财务会计岗位，降低企业的经营成本，但是同时也会给财务会计从业人员的就业带来影响。 四是促使财务会计工作的转型。传统的财务工作重视财务数据却忽视战略性长远规划，不利于完成企业财务分析与战略的制定，不利于企业的长远发展。目前财务会计工作人员很大部分的工作都集中在经济业务的处理上，其工作效率较低并且不能为企业的发展带来长期有效的经济利益，太多的历史数据并不能够及时对企业的经营活动带来促进作用。而在大数据时代，随着数据信息共享的发展，可以实现数据的快速收集与分析处理，能够帮助企业管理决策层更好地进行资源的配置，优化其决策，推动会计工作的转型升级。 五是促进了财务会计与管理会计的融合。大数据技术促进了企业信息化的发展，带动了企业管理方式的发展变化，同时也促进了财务会计向管理会计的转变。对相关会计从业人员的知识水平要求也不断提高，随着企业的业务综合性将会逐渐增强，相关知识的广度也会不断提升，内部管理控制以及财务控制等的影 响也会逐渐加大，在很大程度上将会推动管理会计与财务会计的融合与发展。 二、会计理论创新与变革的可行性分析 1.环境可行性 在大数据环境下，促进了会计环境资本多元化的发展变化，也使得财务资本增长速度较快。社会经济的一体化发展，对企业的经济结构模式、运营方式以及管理方式都带来了影响，对会计环境的变革起到了良好的促进作用，也为会计理论的创新发展提供了大环境发展的可行性。 2.理论可行性 随着现代化企业经济业务的复杂性不断增加，对会计的理论以及会计发展的技术要求也发生了转变，要加强对会计技术和会计理论更为深入的研究，紧扣时代发展的趋势，确定相关的会计目标，在信息技术发展的基础上突破原有的会计前提以及会计假设等，为会计信息的完
基于大数据发展分析我国高校财务会计未来趋势
基于大数据发展分析我国高校财务会计未来趋势 发表时间：2018-11-02T10:53:09.680Z 来源：《知识-力量》2018年11月下作者：姚明娇 [导读] 大数据时代的带来，促进会计信息的处理和使用变得更加的方便快捷。如何打破传统的会计信息处理模式，利用大数据技术建立新型工作模式，不断提升高校财务会计的工作效率是高校财务管理中的难题。本文浅析基于大数据发展分析我国高校财务会计未来趋势。关键词： （黔西南民族职业技术学院，贵州兴义 562400） 摘要：大数据时代的带来，促进会计信息的处理和使用变得更加的方便快捷。如何打破传统的会计信息处理模式，利用大数据技术建立新型工作模式，不断提升高校财务会计的工作效率是高校财务管理中的难题。本文浅析基于大数据发展分析我国高校财务会计未来趋势。关键词：大数据；高校；财务会计 引言 财务管理是组织为实现良好经济效益，组织财务活动、处理财务关系过程中进行科学预测、决策、分析、控制、协调和考核等一系列活动的总称。高校财务管理是组织高校财务活动，实现高校战略管理目标，开展筹集资金、编制预算、预测、决策、分析说明等工作，处理与高校相关的一切财务关系的经济管理工作。随着互联网技术的迅猛发展和广泛应用，海量数据的收集、处理、存储、分析、应用技术不断进步，大数据环境逐步形成，为高校财务管理的创新提供了新的思路和技术支撑。 1大数据发展对于高校财务会计发展的重要意义 1.1释放了劳动力，提高了工作效率 高校通过大数据技术对各项财务工作进行管理，能够快速地对会计信息进行核算和处理，同时能够有效地利用财务数据信息对高校内部各类与资金流动相关的资源进行管理。大数据不仅打破了传统手工核算的会计处理模式的弱点，通过互联网数据平台完成各项财务数据的挖掘采集，并通过相关的财务软件进行信息的核算、处理、分析，释放了高校的劳动力，提升力财务会计人员的工作效率。 1.2促进了高校会计创新的进行 在高校会计制度转型过程中，大数据技术的应用为会计创新提供新的空间。如在高校管理过程中，网络数据挖掘模式的应用为会计核算提供了新的数据支持平台。同时在在会计管理过程中，网络平台的建立为会计软件、信息审计等会计管理工作提供了更多的发展创新空间。 1.3提高了财务信息的应用 在大数据的背景下财务会计通过对各项财务数据进行整合记录保存，对各类资产进行有效的管理，能够快速的对高校管理层需要的财务信息进行分析提取，进一步提高了财务信息的应用价值。例如，高校通过全面预算管理，对各部门的预算达成情况进行合理的考核，对高校未来的资金的分派和项目投入进行合理的预测，从而不断提高资金使用效率，并不断提升高校各项事业的长效健康的发展。 2高校财务会计的现状 2.1财务管理理念滞后 计划经济时代高校没有筹钱的概念，上级财政部门负责拨款，高校负责资金运用，当时的管理政策不允许高校盈利性经营，也不要求高校进行成本核算，导致高校对财政形成严重依赖，财务管理中的管理增值职能长期弱化。通过实证调查研究也发现，“缺乏统一规范的财务分析准则和财务分析的信息不够全面”是高校财务管理的主要问题。大数据时代，信息频繁流动，高校自身条件和外部环境都发生了较大的变化，高校财务管理长期以来形成的被动管理、报账型服务等理念已不适应时代要求，也不能很好地支持高校的健康发展。 2.2人员的综合素质较低 大数据时代要求财务会计人员不再是单一的财务的专业人才，还需要集合信息技术、管理等多方面的技能。只有综合素质高的复合型人才才能够满足高校在信息化背景下的财务会计工作需求。但是就目前的情况而言，许多高校的财务会计人员大多还不具备这样的综合素质，他们常常出现这样的一种情况，就是专业技术扎实，但是对信息技术的使用能力较低，同时对于如何进行有效的会计信息管理，提供有效的会计信息为高校的重大决策提供数据支持的能力较差。 2.3技术应用的广度和深度都已滞后 从高校信息技术应用的历程看，高校财务管理部门是较早将计算机技术应用于日常核算和管理的部门。会计电算化取代了传统的手工记账，大大减轻了高校财务管理人员的工作强度，降低了差错率，也为历史数据的积累和运用提供了基础。信息技术在高校财务管理中主要运用在报销管理、费用管理、薪酬管理、资产管理、档案管理等方面，由于这些系统的上线是逐步进行的，自主开发和外部采购都有，功能单一。由于系统部署分散，系统的架构、操作流程、数据库支撑等都存在差异，整合的难度较大。而在大数据时代，不仅需要数据整合，需要信息系统从内部系统转为面对社会公众的开放式系统，还对高校财务管理相关系统的安全性、数据防泄漏等方面都提出了更高的要求。 3关于我国高校财务会计在大数据环境下的未来发展的展望 3.1观念创新 （1）管理理念的更新。管理的创新首先需要理念的更新，大数据环境下，高校要以大数据思维来推进财务管理的创新，包括决策理念、服务理念等方面的更新。高校财务决策理念的更新，就是要通过数据治理、数据挖掘，发现数据相关性，提升管理水平和高校运营效率。而服务理念的更新则需要高校财务管理从报账服务型向管理增值型转变。（2）管理会计的嵌入。管理会计是为管理服务的，预测未来是管理会计的思维理念。管理会计改变了财务会计“总结过去”的工作习惯，对未来事项进项预测决策，它不仅要考虑会计成本，还要考虑机会成本，注重信息的相关性。管理会计以绩效为目标考核机制，灵活应用预测学、决策学、运筹学等现代管理理论作为指导，根据实际情况设计高校会计工作的流程，较之财务会计能更好地为高校财务管理提供重要的、关键的信息支撑。大数据环境下，很多以前无法获得或花很大成本才可获得的数据可以轻易获得，而有了这些数据，管理会计可以更好地发挥事前预测的功能。（3）决策会计的运用。决策会计指为企业预测前景和规划未来服务的会计，是管理会计的分支。决策会计按照配比原则和谨慎性原则编制决策会计效益报告和决策会计资产负债表，用文字报告弥补报表的缺陷，也可就某决策方案编制独立的决策报告，这对高校的财务管理都有很好的借鉴作用。大数据环境下，通过收集、分析、挖掘与财务相关的海量数据，并实现这些数据的高度融合，能够使财务管理从更广阔的视野制定决策方案，有利
大数据环境下的数据迁移技术研究_王刚
Microcomputer Applications Vol. 30, No.5, 2013 研究与设计 微型电脑应用 2013年第30卷第5期 ?1? 文章编号：1007-757X(2013)05-0001-03 大数据环境下的数据迁移技术研究 王 刚，王 冬，李 文，李光亚 摘 要：数据是信息系统运行的基础和核心，是机构稳定发展的宝贵资源。随着信息系统数据量成几何级数增加，特别是在当前大数据环境和信息技术快速发展情况下，海量数据迁移是企业解决存储空间不足、新老系统切换和信息系统升级改造等过程中必须面对的一个现实问题。如何在业务约束条件下，快速、正确、完整地实现海量数据迁移，保障数据的完整性、一致性和继承性，是一个关键研究课题。从海量数据管理的角度，阐述了海量数据迁移方法，比较了不同数据迁移的方案特点。 关键词：大数据；数据迁移；存储 中图分类号：TP391 文献标志码：A Data Migration Technology Research Based on Big Data Environment Wang Gang 1, Wang Dong 2, Li Wen 3, Li Guangya 2 (https://www.360docs.net/doc/986764841.html,rmation Center of Shanghai Municipal Human Resources and Social Security, Shanghai200051, China; 2. Wonders Information Co., Ltd., Shanghai201112, China; 3. Shanghai Institute of Foreign Trade, Shanghai201600, China) Abstract: The data is the core resource of the information system, it is the basis of the enterprise, With the continuous of business, a geometric increase in the amount of data generated by the information system, especially in the case of current data environment and information technology. The massive data migration is a real problem. With the business constraints, the massive data migration is a key research topic, in this paper, from the point of view of the massive data management, elaborated a massive data migration me-thod, and compare the characteristics of different data migration program. Key words: Big Data; Data Migration; Storage 0 引言 数据一直是信息系统的基础和核心。一方面，随着企业业务的发展，信息系统覆盖面的扩大，管理和服务精细化层度的深入，集中式的管理信息系统正在不断应运而生，各行各业都先后出现了规模庞大的数据中心。这些数据中心经过一段时间的运行，其数据量正成几何级增长，有的甚至可以达到TB 级或PB 级。另一方面，新的技术架构和业务操作对性能指标提出了更高的要求，而这些要求往往需要通过软件升级或者硬件更新的方式来实现，因而在新老系统的切换或升级改造过程中，势必会面临一个现实问题――数据迁 移。吕帅[1] 等人从分级存储管理的角度提出了混合存储环境下的数据价值评估模型和迁移过程控制理论，提出了数据价 值的精确判定。徐燕[2] 等人利用编程基础实现了异构数据库系统间的数据迁移，提出了数据迁移的抽取、转换和载入3个过程。李喆[3]等从项目管理和方法论角度描述了企业级数据迁移的过程。张玺[4]针对数据从磁盘到磁带的数据迁移问题，提出了并行文件处理方式。丛慧刚[5]等人，从元数据角度，提出了数据迁移中元数据对映射模式体系，对采用源数据驱动ETL 引擎进行功能实现。这些研究都是根据具体工程中数据迁移这个关键问题进行了研究，但是随着信息技术 的发展，针对数据迁移整体管理缺少研究。本文结合某特大 型城市社会保险信息系统管理过程中大数据环境下，海量数据迁移问题进行整体分析，对可能需要大数据迁移的驱动因素和在数据迁移过程中需要关注的各类风险点进行了汇总分析，根据这些风险对数据迁移的各类方案进行分析、研究和论述，最后针对实际工作给出了实际应用。 1 数据迁移驱动分析 1) 新老系统切换需要：数据作为企业的核心资源，是 企业业务连续和发展的基础，因此当信息系统更新或者新老系统切换时，需要对老系统的数据进行整理，抽取，并按照新系统的业务逻辑和数据规则进行迁移，以保障业务的连续性。 2) 搬迁或数据中心合并需求：很多政府政策上的指导 引发了组织结构的变化以及数据分布的改变。一个非常有名的例子是美国的金融监管法案 (Ring-Fencing Senario)，这个法案要求所有的银行把数据通过几个步骤和高危投资业务进行隔离。而这些步骤会涉及大量的结构性数据（数据库）和非结构性数据（金融交易的图像存档）的迁移。 3) 性能提升需求：由于业务的发展，企业规模的变大， —————————————— 基金项目：核高基重大专项课题（2009ZX01043-003-004-05）；上海市教委科研创新项目（11YS205）和上海市高校“085工程”项目资助。 作者简介：王 刚（1974-）男，上海市，上海市人力资源和社会保障信息中心，工程师，本科，研究方向：计算机信息系统集成和安全管理，上海， 200051 王 冬（1972-）男，上海市，万达信息股份有限公司，工程师，硕士，研究方向：信息系统软件工程和数据挖掘，上海，200051 李 文（1972-）女，上海市，上海对外贸易学院，副教授，博士，研究方向：计量经济和数据挖掘，上海，200051 李光亚（1973-）男，上海市，万达信息股份有限公司，教授级高工，博士，研究方向：计算机软件、系统集成、信息安全、软件工程等，上海，200051
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
基于大数据环境下的数据安全探究
基于大数据环境下的数据安全探究 一、大数据的概念 大数据是互联网技术和云计算技术迅猛发展的产物，指的是无法在规定的时间内使用当前通用的数据管理工具进行收集处理的规模巨大且形式多样化的数据信息。大数据的研究如今已成为国内外学者、政府机构、研究机构广泛关注的前沿科技。其主要来源是人们在使用互联网和各种终端设备所产生和输出的各种文字、图片或者视频、文件等种类繁多的数据信息。 二、大数据环境的特点 通过对大数据概念的研究我们可以看到大数据环境的特点如下：(一)数据量大且呈几何级数增长趋势 大数据时代的来临，各种智能终端、移动设备、传感器以及社交网络每时每刻都有大量的数据产生，并且呈现出几何级数的增长趋势。预计至2020年，全球电子数据将会超过35ZB。 (二)数据形式多种多样 随着信息化技术的发展，大数据中的主流数据由以普通文本为代表的结构化数据逐步演化为自由文本形式存在的非结构化数据。互联网技术的发展改变了传统数据的二维结构，随着手机及各种终端设备应用范围的拓展，网页、图片、音频视频等非结构化数据的发展显得尤为迅速。统计结果显示，非机构化数据在大数据中所占的比例已达百分之八十以上。
(三)价值密度低 对大数据进行分析可以获得大量有价值的信息，可以对生产生活起到一定的指导作用，因为数据来源的不同，获得的数据信息也是复杂多样，因此大数据以成千上万倍的速度增长，这使得大数据的存储和计算分析成本大大提高。同时也导致大数据的统计缺少细化处理，信息的价值含量低。 (四)具有高效的运算速度和运算能力 大数据的运算系统属于一个分布式机构的系统，以海杜普大数据框架为基础，充分发挥集群的效力，来使自身达到高效的运算速度和运算能力。信息数据发掘技术的不断发展以及大量应用程序的开发和使用和搜索引擎的使用推广必然会使大数据提取和分析变得更快更高效。 三、大数据环境下存在的数据安全问题 (一)网络技术的发展普及发展使数据安全面临巨大风险 随着互联网技术的全球推广使用以及无线路由器、服务器等设备技术的发展，网络的日常应用越来越便捷，信息数据的获取也越来越高效，同时不同行业大数据资源共享也变得十分便利。网络的发展给信息资源提供了一个开放的共享平台，在这个平台之上可以对大数据进行快速的整合分析，并且对有效数据进行整理共享。但是安全问题也接踵而至，开放的网络平台随着使用对象的变换，将众多大数据相互关联，使得网络黑客窃取数据信息变得十分容易。一旦数据泄露，数据的价值也将被窃取，并且数据产生者的个人隐私也将受到威胁。 (二)大数据环境下信息的可靠性下降
大数据下的财务会计向管理会计转型.docx
大数据下的财务会计向管理会计转型 随着大数据时代的到来和市场经济的快速发展，大数据在企业中发挥着越来越重要的作用，指导着企业的决策制定和发展。传统模式下的财务会计已经无法满足时代发展需要，企业要想在大数据背景下实现自身的长远发展，需要财务会计部门的大力支持和通力配合，积极改革与创新财务会计，使其朝着管理会计的方向发展。目前如何实现财务会计向管理会计的转型，已经成为企业的重要研究课题。 一、管理会计与财务会计的异同点分析 现代企业的经营权和所有权相互分离，为发挥会计在规避风险、处理信息、整合资源等方面的作用，保证企业的健康稳定运转，进而出现管理会计和财务会计。通常管理会计与财务会计既有联系、又有区别，其中相同点表现为：两者都要求会计人员具备一定的风险预测辨识能力和财务处理能力；都是以企业经营产生的数据为依据，对企业出现的问题进行审视，构建各自的工作机制，保证企业决策的系统性及科学性，降低企业运营风险，促进企业经济效益的提高。另外，两者的不同点表现为以下几个方面。 （一）依据标准不同 管理会计强调企业内部管理，相对机动灵活，基本是与内部审计相结合来干预企业管理，不受《企业会计准则》的约束；财务会计是根据《企业会计准则》来约束或规范业务。 （二）服务对象不同
管理会计主要服务于企业管理部门，为其管理决策提供依据；财务会计主要是对外服务，如为社会大众、工商税务、银行提供服务，财务报表是其具体的工作，需要真实体现企业的财务状况，以便国家制定符合行业发展需求的政策。 （三）加工信息不同 管理会计是根据企业当前和未来的经济进行充分预测、分析、总结；财务会计是要对已经或正在发生的事物和交易进行加工，尤其是货币信息。 二、大数据背景下财务会计向管理会计转型的必要性及路径 （一）必要性 在大数据时代背景下，信息技术为人们日常的生产生活提供了极大的便利，尤其是在企业财务方面发挥的作用极其明显，如企业财务数据分析、数据存储、资产风险预警、数据调用等。基于大数据时代的企业财务数据的储存方式更加丰富多样，并且相关数据的分析和调用等也能通过计算机网络技术的运用于瞬间完成。同时大数据背景下的企业财务能通过分析财务数据，对市场未来的变化和需求进行精准地预测，促使企业投资风险得以降低。由此可见，这些新情况的出现预示着传统财务会计的核算功能在人手方面有所减少，对管理财务人员的需求量明显增加。 （二）路径 1积极转变会计观念当前很多企业管理者对会计的认知不足，片面认为会计工作主要是进行财务核算，提供相应的财务报告，对会计
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。
大数据环境下的数据安全研究
大数据环境下的数据安全研究 摘要：大数据蕴藏着价值信息，但数据安全面临严峻挑战。本文在分析大数据基本特征的基础上，提出了当前大数据面临的安全挑战，并从大数据的存储、应用和管理等方面阐述了大数据安全的应对策略。 关键词：大数据；数据安全；云计算；数据挖掘 Abstract：The Big Data contain Valuable information，However, data security is facing serious challenges。based on the analysis of the basic characteristics of the Big Data，The paper propose the current risk of Big Data，and further from the Big Data’s storage, application and management expounds the Big Data Security strategy. Key words：Big Data；Data security；Cloud Computing；Data Mining 0引言 随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，以及智能终端、网络社会、数字地球等信息体的普及和建设，全球数据量出现爆炸式增长，仅在2011年就达到1.8万亿GB。IDC 预计，到2020年全球数据量将增加50倍。毋庸臵疑，大数据时代已经到来。一方面，云计算为这些海量的、多样化的数据提供存储和运算平台，同时数据挖掘和人工智能从大数据中发现知识、规律和趋势，为决策提供信息参考。但是，大数据的发展将进一步扩大信息的开放程度，随之而来的隐私数据或敏感信息的泄露事件时有发生。面对大数据发展的新特点、新挑战，如何保障数据安全是我们需要研究的课题。 1 大数据的特征 大数据通常被认为是一种数据量很大、数据形式多样化的非结构化数据。随着对大数据研究的进一步深入，大数据不仅指数据本身的规模，也包括数据采集工具、数据存储平台、数据分析系统和数据衍生价值等要素。其主要特点有以下几点： 1.1数据量大 大数据时代，各种传感器、移动设备、智能终端和网络社会等无时不刻都在产生数据，数量级别已经突破TB，发展至PB乃至ZB，统计数据量呈千倍级别上升。据估计，2012年全球产生的数据量将达到2.7ZB，2015年将超过8ZB[1]。 1.2类型多样 当前大数据不仅仅是数据量的井喷性增长，而且还包含着数据类型的多样化发展。以往数据大都以二维结构呈现，但随着互联网、多媒体等技术的快速发展和普及，视频、音频、图片、邮件、HTML、RFID、GPS和传感器等产生的非结构化数据，每年都以60%速度增长。预计，非结构化数据将占数据总量的80%以上[1]。 1.3运算高效 基于云计算的Hadoop大数据框架，利用集群的威力高速运算和存储，实现了一个分布式运行系统，以流的形式提供高传输率来访问数据，适应了大数据的应用程序。而且，数据挖掘、语义引擎、可视化分析等技术的发展，可从海量的数据中深度解析，提取信息，掌控数据增值的“加速器”。 1.4产生价值 价值是大数据的终极目的。大数据本身是一个“金矿产”，可以从大数据的融合中获得意想不到的有价值的信息。特别是激烈竞争的商业领域，数据正成为企业的新型资产，追求数据最大价值化。同时，大数据价值也存在密度低的特性，需要对海量的数据进行挖掘分析