互联网大数据文献综述
大数据会计文献综述
大数据会计文献综述一、引言在信息技术高速发展的当今社会，"大数据"这一概念已经成为时代的重要标签。
大数据在众多领域，包括会计行业，都有着深远的影响。
对于会计领域，大数据的出现和应用不仅改变了传统的数据处理方式，更推动了会计工作的革新与发展。
本篇文献综述旨在梳理和总结大数据在会计领域的应用现状与发展趋势，以期为进一步的研究与实践提供有益的参考。
二、大数据与会计的结合点1. 数据处理与分析：大数据技术使得会计数据呈现出海量、高速、多样的特点，为数据处理与分析带来了新的可能。
通过大数据技术，可以实现会计数据的快速整合、实时监控与分析，从而提升会计信息的准确性和时效性。
2. 风险管理：风险管理是会计工作的重要组成部分。
大数据技术可以帮助企业更准确地识别和预测财务风险，如市场风险、信用风险等，从而制定更为有效的风险管理策略。
3. 决策支持：大数据技术能够为企业提供更为全面、深入的财务数据支持，帮助企业做出更为科学、合理的决策。
三、大数据在会计中的应用案例随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始将大数据技术应用到会计工作中。
例如：有的企业运用大数据技术实时监控企业财务状况，及时发现和解决财务风险；有的企业利用大数据技术进行市场分析，为企业投资决策提供数据支持；还有的企业通过大数据技术优化内部控制流程，提升企业管理效率。
四、大数据在会计中的挑战与问题虽然大数据技术在会计领域的应用前景广阔，但仍存在一些挑战和问题。
如数据安全问题、数据质量问题、数据处理技术与专业人才的缺乏等。
这些问题的解决需要我们在实践中不断探索和创新。
五、未来展望随着大数据技术的不断发展，我们相信其在会计领域的应用将会更加广泛和深入。
未来的会计工作将更加注重数据分析与运用，而大数据技术无疑将为这一趋势提供强大的技术支持。
我们期待在未来的会计工作中，看到更多创新的实践和应用案例。
同时，也希望学术界和企业界能够加强合作，共同推动大数据技术在会计领域的理论研究与实践发展。
大数据时代下财务管理转型与创新的文献综述
在大数据时代，财务管理领域的转型和创新变得尤为重要。
随着大数据技术的不断发展和应用，财务管理领域也面临着前所未有的挑战和机遇。
本文将从深度和广度两方面对大数据时代下的财务管理转型与创新进行全面评估，以期帮助读者更全面、深刻地理解这一重要主题。
一、大数据时代下的财务管理转型与创新在大数据时代，财务管理领域正经历着前所未有的变革。
传统的财务管理模式已经无法满足企业在信息化、数字化、智能化发展的需求，财务管理必须进行转型与创新。
大数据技术的广泛应用，为财务管理提供了丰富的数据资源和分析工具，同时也带来了挑战和机遇。
1. 大数据时代下的财务管理转型在大数据时代，财务管理不再局限于传统的数据处理和报表编制，而应该更加注重数据分析和决策支持。
大数据技术使得财务管理可以更加全面、高效地进行数据收集、整合和分析，从而为企业决策提供更加可靠的数据支持。
大数据还促使财务管理从被动的报表编制转变为主动的风险预警和智能决策，这对财务管理人员提出了更高的要求。
2. 大数据时代下的财务管理创新大数据时代为财务管理带来了更多的创新机遇。
通过大数据分析，财务管理可以更好地发现业务的价值点和提升空间，进一步推动财务管理模式的创新。
财务预测和规划可以借助大数据技术更加精细和准确；财务风险管理可以利用大数据技术更好地识别和应对风险；财务审计和监管也可以通过大数据技术实现智能化和自动化。
而这些创新将为企业带来更灵活、高效的财务管理模式，从而推动企业整体的发展。
二、深度和广度的文献综述为了更深入地了解大数据时代下的财务管理转型与创新，我们进行了一系列文献综述。
从国内外学术期刊、研究报告以及企业案例中，我们收集了大量关于该主题的文章和资料，并进行了深度和广度的评估。
下面，我们将根据不同的研究视角来进行综述，以期帮助读者全面理解这一重要主题。
1. 学术期刊中的研究在国际著名的财务管理学术期刊中，关于大数据时代下的财务管理转型与创新的研究日益增多。
互联网金融论文文献综述
互联网金融论文文献综述关于互联网金融冲击下我国传统商业银行变革的文献综述摘要：第三方支付、大数据金融、P2P 网络信贷、众筹融资等为代表的互联网金融正以强劲的势头迅猛发展，迅速占领进军中国资本市场，给传统商业银行带了空前的挑战和压力。
与此同时，利率市场化以及资本流向多元化的宏观形势，也暴露出了传统商业银行盈利模式和利润结构上的漏洞。
面对严峻的市场形势，传统商业银行该如何做出改变？本文从我国互联网金融模式以及传统商业银行的现状入手，对国内外学者的观点进行了综述，希望能够从中看到我国金融、银行业未来的变革之路。
关键词：互联网金融、传统商业银行、金融、银行业变革随着现代信息科技日新月异的发展，科技与金融的结合日趋深化，作为现代信息科技金融应用主力军的互联网金融已经以其势如破竹的姿态对传统金融机构产生重大影响。
互联网与金融的深度碰撞、现代信息科技与金融的渗透融合已成为现代金融业不可逆转的发展趋势。
以互联网为代表的现代信息技术，正在直接推动着传统银行业的深刻变革。
本文从我国互联网金融模式以及传统商业银行的现状入手，对国内外学者的观点进行了综述，希望能够从中看到我国传统银行业未来的变革方向。
一、关于互联网金融模式的研究谢平（2012）认为：“以互联网为代表的现代信息科技，特别是移动支付、社交网络、搜索引擎以及云计算等，将会对人类金融模式产生根本影响。
可能出现既不同于商业银行间接融资，也不同于资本市场直接融资的第三种融资，即‘互联网金融模式’”。
不得不说，互联网金融模式的确具有许多不同于传统金融的特征，同时也显示很强的创造性和竞争性。
能否据此断定互联网金融将给传统金融模式带来巨大冲击，甚至将对人类金融模式产生根本的影响呢？判断之前还是应该对互联网金融模式有更深层次的理解与研究。
（一）关于第三方支付的研究1、第三方支付的性质界定研究对于第三方支付理论研究的时间晚于市场的发育，关于第三方支付的性质界定，学术界争议较大。
计算机科学与技术毕业论文文献综述
计算机科学与技术毕业论文文献综述引言：计算机科学与技术领域的发展迅猛，涵盖了诸多课题和领域。
本文旨在对计算机科学与技术相关的文献进行综述和分析，以全面了解该领域的研究进展和趋势。
一、人工智能领域人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学与技术中的重要分支，研究如何使计算机能够模拟、扩展和延伸人的智能。
在人工智能领域，深度学习（Deep Learning）技术备受关注。
相关文献中，LeCun等人于2015年提出了一种名为卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）的深度学习模型，该模型在图像识别、语音识别等方面取得了显著成果。
二、网络安全领域随着互联网的快速发展，网络安全成为计算机科学与技术中的重要课题。
网络安全文献中，FireEye公司发布的报告《网络威胁趋势与威胁情报》提供了当前网络安全威胁的分析和展望。
该报告指出，恶意软件（Malware）日趋复杂和隐蔽，攻击手段多样化，网络安全形势严峻，需要采取综合性的防御策略。
三、大数据领域随着互联网时代的到来，大数据成为计算机科学与技术中的热门研究方向。
大数据文献中，Hadoop是一个开源的分布式计算框架，能够处理大规模数据集，并具备高容错性。
相关文献中，White等人在2005年提出了Hadoop的关键思想和技术特点，该文献为大数据研究和应用提供了重要的方法和工具。
四、物联网领域物联网（Internet of Things，简称IoT）是将各种感知设备和物理对象通过互联网进行连接和通信的网络系统。
在物联网领域，相关文献中，Gubbi等人于2013年对物联网的架构和应用进行了综述，提出了物联网的四个主要层级，即感知层、传输层、处理层和应用层，并探讨了物联网的安全性、隐私保护等关键问题。
结论：综述了计算机科学与技术领域的重要研究方向和相关文献。
人工智能、网络安全、大数据和物联网是当前计算机科学与技术领域的热门研究课题。
论文文献综述计算机科学与技术领域的最新成果与前瞻性研究
论文文献综述计算机科学与技术领域的最新成果与前瞻性研究计算机科学与技术领域一直是科技领域中备受关注的热门领域之一，随着科技的不断发展和进步，计算机科学与技术领域的研究也在不断取得新的突破和成果。
本文将对计算机科学与技术领域的最新成果和前瞻性研究进行综述，以期为相关研究人员提供一定的参考和启发。
一、人工智能领域人工智能作为计算机科学与技术领域的一个重要分支，在近年来取得了许多令人瞩目的成果。
深度学习作为人工智能的一个重要技术手段，已经在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。
同时，强化学习作为人工智能的另一项重要技术，在机器人控制、游戏策略等方面也表现出色。
未来，人工智能有望在医疗诊断、智能交通等领域发挥更大的作用。
二、大数据与数据挖掘随着互联网的快速发展，大数据技术在计算机科学与技术领域的应用越来越广泛。
大数据技术不仅可以帮助企业更好地理解用户需求，提升服务质量，还可以为科研人员提供更多的数据支持。
数据挖掘作为大数据技术的重要组成部分，可以帮助人们从海量数据中发现有价值的信息，为决策提供科学依据。
三、物联网技术物联网技术是近年来备受关注的研究热点之一，它将传感器、通信技术和云计算技术相结合，实现了各种设备之间的互联互通。
物联网技术在智能家居、智慧城市等领域有着广阔的应用前景，未来将会对人们的生活产生深远的影响。
四、区块链技术区块链技术作为一种去中心化的分布式账本技术，近年来备受关注。
区块链技术的出现，为信息的安全传输和存储提供了全新的解决方案，同时也为数字货币的发展提供了技术支持。
未来，区块链技术有望在金融、供应链管理等领域发挥更大的作用。
五、量子计算量子计算作为计算机科学与技术领域的一个前沿领域，近年来取得了一系列重要的突破。
量子计算的出现，为解决传统计算机无法解决的复杂问题提供了新的思路和方法。
未来，量子计算有望在密码学、材料科学等领域发挥重要作用。
综上所述，计算机科学与技术领域的最新成果和前瞻性研究涉及到人工智能、大数据与数据挖掘、物联网技术、区块链技术、量子计算等多个方面。
大数据下企业内部审计发展研究文献综述
大数据下企业内部审计发展研究文献综述在当今数字化和信息化的时代，大数据的兴起给各行各业带来了巨大的机遇和挑战。
企业内部审计作为保障企业治理和风险管理的重要环节，也受到了大数据技术的深刻影响。
本文旨在综述关于大数据下企业内部审计发展的研究文献，探讨其对现代企业内部审计的意义和作用。
一、大数据对企业内部审计的影响随着互联网和信息技术的发展，企业内部数据规模呈现爆炸式增长。
传统的内部审计方法已经无法满足对大规模、高复杂度数据的处理需求。
而大数据技术的应用为企业内部审计带来了新的机遇。
首先，大数据技术可以加快内部审计的效率，提高数据分析的速度和准确性。
其次，大数据分析工具可以发现隐藏在大规模数据背后的潜在问题和风险，提供更全面和深入的审计结果。
此外，大数据还可以实现对审计过程的实时监控，确保审计活动的有效性和安全性。
二、大数据下企业内部审计的方法与模式在大数据时代，企业内部审计需要采用更加先进和创新的方法与模式。
研究文献中提出了一系列适应大数据环境的内部审计方法，如数据挖掘、机器学习、人工智能等。
数据挖掘技术可以通过对大规模数据的分析和模式识别，发现异常情况和潜在风险。
机器学习和人工智能可以通过模型训练和算法优化，实现对大数据的智能化处理和诊断。
此外，还有一些新兴的审计模式，如持续审计、实时审计等，可以更好地适应大数据时代的审计需求。
三、大数据下企业内部审计的挑战与应对策略尽管大数据技术给企业内部审计带来了许多机遇，但也面临着一些挑战。
首先，大数据的采集和存储需求巨大，涉及到数据隐私和安全等问题。
其次，大数据分析需要专业的人才和技术支持，企业内部审计团队需要不断提升自身的能力。
此外，大数据分析可能会面临数据质量不高、模型不准确等问题，需要采取合适的数据清洗和验证方法。
为了应对这些挑战，企业可以通过建立完善的大数据治理和风险管理机制，加强内部审计团队的培训和引进外部专业人才，同时加强与技术公司和高等院校的合作，共同推动大数据下企业内部审计的发展。
大数据背景下企业人力资源管理文献综述
大数据背景下企业人力资源管理文献综述随着大数据时代的到来，企业管理也面临了全新的挑战和机遇。
在这个背景下，人力资源管理也需要进行相应的变革和创新。
本文综述了国内外关于大数据背景下企业人力资源管理的文献，具体内容如下：
一、大数据背景下企业人力资源管理的概念及特点
文章首先对大数据背景下企业人力资源管理的概念进行了阐述，指出其主要特点是数据驱动、智能化和个性化。
通过应用大数据技术，企业可以更加精准地进行人才招聘、培养和管理，实现人力资源管理的智能化和个性化。
二、大数据在企业人力资源管理中的应用
接下来，文章对大数据在企业人力资源管理中的应用进行了详细的介绍。
主要包括以下几个方面：
1. 人才招聘：利用大数据技术可以更加精准地分析求职者的背景、技能和特点，从而更好地匹配岗位需求。
2. 培训管理：通过对员工学习行为和成果的大数据分析，可以更好地制定培训计划和评估培训效果。
3. 绩效管理：利用大数据技术可以对员工绩效进行全面评估，发现和解决问题，提高绩效水平。
4. 福利管理：通过大数据技术可以更好地了解员工需求和偏好，制定更具有吸引力的福利政策。
三、大数据背景下企业人力资源管理的挑战和发展趋势
最后，文章对大数据背景下企业人力资源管理的挑战和发展趋势进行了分析。
指出当前面临的主要挑战包括数据隐私和保护、技术应用能力、数据质量等问题。
同时，文章也提出了一些解决方案，如建立数据安全保障机制、加强技术培训和提高数据质量。
总的来说，大数据背景下企业人力资源管理具有重要的意义和价值，需要借助大数据技术实现数字化转型，实现人力资源管理的精准化和智能化。
《大数据时代中小企业人力资源管理探析国内外文献综述2700字》
大数据时代中小企业人力资源管理研究国内外文献综述笔者通过对大数据以及人力资源管理等方面相关的文献资料进行收集、整理，并加以分析，为本文的研究提供了作为参考的理论基础。
1国外研究现状国外学者对大数据时代下的人力资源管理进行了长期研究，且研究范围广泛，对人力资源管理在新时代面临的变革、挑战都有所研究，同时对于大数据在人力资源管理的主要模式中的应用，包括招聘、人才培养、人才测评、人才培养等进行了研究，并且提出了相应的对策。
Amir Ikram（2017）[1]等学者提出大数据应用在互联网时代是人力资源管理工作的重要组成部分，并且技术信息的应用对人力资源管理的质量、安全性、有效性等具有突出影响。
此外，他认为依靠大数据，人力资源管理系统可以不断丰富人才评价和胜任力分析的工具，大数据应用不仅可以为企业带来更好的绩效管理，也将为企业的招聘工作与社会求职人员提供良好便捷的平台。
Abdulnasir Abdulmelike（2017）[2]认为企业借助巨大技术谋求企业自身发展进步是必要的。
然而，他认为尽管大数据的重要性与日俱增，但企业在人力资源管理中应用大数据仍然面临许多挑战，包括但不限于：大数据隐私问题、道德问题与高基础设施成本等。
他基于此论证了大数据在人力资源管理中的作用，介绍了利用大数据的人力资源管理从业者所会面对的问题，并发表了相应的建议以帮助从业者解决相关问题，如：建立人力资源管理和大数据联合小组、学术界和从业者都应当接受新的研究方式，将大数据与人力资源管理相结合，数据挖掘技术与人力资源管理实践相关的大数据结合分析等。
Manuela Nocker、 Vania Sena（2019）[3]等学者主要研究了大数据在人力资源管理中对于人才分析与绩效管理的作用，他们认为随着大量数据分析方法的可用性大大提高，人力资源团队在进行日常活动时会产生大量数据，这些数据除了可以用于开发人力资源标准指标，还可以通过将大数据应用于人力资源管理中为企业创造价值。
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互联网大数据文献综述大数据分析的趋势亮点大数据分析中的当前的最先进技术的概述。
大数据分析的规模和应用前景趋势。
在硬件上的现况和未来的发展趋势，如何帮助我们解决大规模数据集。
讨论目前采用的软件技术和未来趋势，以解决大数据分析应用。
关键词：大数据分析数据中心分布式系统摘要:大数据分析是并行的分布式系统未来的主要应用之一。
数据仓库目前应用的规模已经超过EB级，并且其规模还在不断增长。
当数据集和相关应用程序超出了他们的规模,给这些的构成要求和软件开发方法的考虑带来了重大挑战。
数据集通常是分布式，它们的大小和安全考虑到分布式技术来得到保证。
数据经常驻留在不同的平台上计算，对网络能力，容错性，安全性和访问控制的考虑是在许多应用中的关键。
在其他应用程序中，分析任务的截止时间主要与数据质量有关。
对于大多数新兴应用程序,数据驱动的模型和方法,能够大规模操作的方法,到目前还未找到。
即使知道可以缩放的方法,验证结果又是一个重大的问题。
硬件平台的特性和软件堆栈从根本上影响数据分析。
在这篇文章中，我们提供了一个概述的最先进的硬件和软件的趋势在大数据分析应用程序前景的应用。
引言随着互联网关键的技术的发展，计算作为一个实用程序的设想在上世纪90年代中期开始形成。
在网格计算时代的早期人们通常认为硬件作为主要资源。
网格计算技术专注于分享、选择和聚合各种各样的地理上分布的资源。
这些资源包括超级计算机、存储和其他设备，用来解决在科学、工程和商业的大规模计算密集型问题。
这些框架的一个关键特性是他们的支持透明跨域管理和资源管理能力。
“数据即资源”的概念被普及在p2p系统。
Napster、Gnutella，和Bit Torrent 允许节点共享多媒体数据内容通常直接彼此以分散的方式。
这这些框架强调互操作性和动态性，降低成本，资源共享特定的沟通和协作，聚集。
然而，在这些平台上，匿名，隐私问题和扩展性问题的考虑是次要的。
最近,云计算环境的可靠性、服务的健壮性被(通常的访问来自客户机的浏览器)来自于客户端，大规模生产的移动设备和通用计算机的访问检验。
云计算的服务观念概述为“基础架构即服务”(云计算资源在云中可用),数据即服务(数据在云中可用)和软件即服务(访问程序在云中执行)。
从服务提供者的角度来看这提供了相当大的好处（在硬件和管理的成本降低），整体资源的利用率，以及更好的客户端接口。
云环境的计算底层通常依赖于高效和弹性的数据中心架构，基于虚拟化的计算和存储技术,高效利用商品硬件组件。
目前的数据中心通常规模为成千上万的节点，计算在云计算中经常跨越多个数据节点。
新兴的基于云的环境与分布式数据中心托管的大型数据仓库，同时也为分析提供强力的处理有效的并行/分布式算法的需要。
潜在的社会经济效益的大数据分析，与多样性的应用提出是很大的挑战，在本文的其他部分我们重点强调数据分析问题的规模和范围。
我们描述了常用的硬件平台上执行分析应用的相关情况，并考虑存储，处理，网络和能量。
然后，我们专注于应用程序，即虚拟化技术，运行时系统/执行环境和编程的软件基础模型。
我们在多样性数据分析的应用中，对健康和人类福利进行计算机建模与模拟得出一个简短的结论。
1.1数据分析的规模和范围最近保守的研究估计，在2008年世界上的企业服务器系统已经能处理了9.57 ×10^21字节的数据。
这一数字预计将从这基础上每两年翻了一番。
举一个例子，沃尔玛的服务器每过一个小时就要处理超过一百万客户交易，这些信息插入到数据库，存储超过2.5 PB的数据与167座国会图书馆的书籍数量相当。
在欧洲核子研究中心的大型强子对撞机每年将产生大约15千兆字节的数据，足以填满超过170万个双层DVD。
每天,Facebook产生近500 TB的用户日志数据和数百万TB的图像数据。
每分钟，在YouTube有100小时的视频被上传，有135000小时的视频被观看。
每一秒,有超过28000个多媒体(MMS)消息被发送。
在2012大约4600万的移动应用程序被下载了，每一个应用程序收集到更多的数据。
推特的服务上有超过5亿5000万的活跃用户，他们每秒钟产生9100条推特。
eBay系统每一天处理超过100 PB的数据。
在其他领域,波音喷气发动机每运转30分钟能产生10 TB的操作信息。
其中，如果每一天有25000的航班，仅仅数据传感器和机器生产的足迹信息的数据，在横渡一次大西洋将产生几百TB的数据。
这些例子只是惊鸿一瞥，来自不同数据源的生态系统的数据集在迅速扩张。
结构化数据（例如，金融，电子医学记录，政府统计），半结构化数据（例如，文本，微博，电子邮件），非结构化（例如，音频和视频），和实时数据（如网络痕迹，一般的监测日志）。
如果有组织和适当的分析的话，所有这些应用都有可能提供宝贵的见解。
在当今广泛公认需要有效分析的大型数据集的应用程序。
这些应用包括医疗保健分析（例如，个性化基因组学），业务流程优化，和社会网络为基础的建议。
然而,预测表明数据增长将在很大程度上超过了可预见的成本改善,密度的存储技术,来处理它可用的计算能力和相关的能源熵。
例如，在2002和2009之间数据流量增长了56倍，相比，相应的计算能力的增加是16倍（主要是跟踪穆尔的法律）。
相比之下，1998至2005数据中心的规模的增长是每年173%。
这些趋势推断,大概需要13年对于计算能力的增加才能满足需求。
然而，能源效率并不是像预期在同一时间内增加25倍。
这产生几乎40倍的严重的不匹配的增加在数据分析能源足迹上。
负载特性。
大数据工作负载的全面研究，可以帮助他们理解对硬件和软件设计的影响。
由数值计算的“七个小矮人”，MEHUL，Shah等。
试图定义一组“数据小矮人”即关键数据处理内核用来提供当前和未来的数据中心的负载特性的报道。
在2010年借鉴一组广泛的负载特性，他们建立了一套分类尺寸（响应时间，访问模式，工作组，数据类型，读与写，处理复杂度），并得出结论，五个工作负载模型可以令人满意的覆盖以数据为中心的工作负载：（一）在PB级规模的分布式排序，（二）在内存中的索引搜索，（三）推荐系统，具有较高的处理负载和规则的通信模式，（四）顺序访问为基础的数据复制（五）视频上传和流交互应答率的服务器。
在联机分析处理（OLAP）的工作负载可以表示为（1）、（3）、（4）的组合、在线事务处理（OLTP）的工作量只能部分捕获，在未来可能需要另一个类别，在内存索引和查询支持捕获一些这些负载特性的方面，但工作集因为太大而不能放在内存中。
1.2. 设计考虑在未来，大的规模、范围和性质（负载特性）的大数据分析应用，能独立的分别对硬件系统，软件系统和架构设计提供有趣的见解。
对硬件的影响。
数据访问模式和访问数据的频率（冷与热数据）可以驱动未来的内存层次结构的优化：数据一般为热数据；但是随着时间的推移，它变成了归档，冷的数据，最适合存储在NVM中。
然而，有显着的例外的周期性或客户流失的访问模式（季节相关主题，名人的标题），和热庞大的数据集（比较基因组计算）应加以考虑。
此外,潜在的维度之间的相关性出现能对硬件堆栈的进行预测：一个视频，由于存在多种格式或语言字幕，结果有许多版本，这些可以离线生成和存储（因此需要足够的存储）或动态生成（代码转换和翻译调控）数据给数据中心，或是在用户的设备上（客户端计算）带来计算压力。
另外，可能要重新考虑相对优先级的进展，在处理器设计的性能的考虑在当前的子系统的I/O 之上。
存在这样一种替代的极端，一种选择将是考虑一个可能的“版本”：层次结构的计算支持数据存储的元素，而不是今天的设计存储层次结构为计算元素服务。
逐渐瓦解现有的存储层次结构的平滑过渡，这样进一步提供节省能源消耗。
了解工作负载也能在硬件识别可能会用于直接执行特殊用途处理单元。
图形处理器、现场可编程门阵列（FPGA），专业化的特定应用集成电路（ASIC），和专用的视频编码器/解码器都是值得考虑的。
这样的硬件加速器大大减少能源消耗，与通用处理相比较。
这些可以集成在芯片上，导致的以数据为中心的家族是非对称处理器。
对软件的影响。
软件系统、存储和计算的需要为了迎合一个相当大的问题:数据规模的空间、工作负载的性质和其他应用程序的需求，像一致性、可用性和分区容忍。
大数据规模需求高度可扩展的分布式存储系统能够适应大量的数据，有效率的入口和出口的机制；Apache的Flume就是这样的有利于数据收集的系统。
此外，这些存储系统应该支持高效查询的内存缓存和其他OLTP工作负载；即使HDFS 最近增加了支持缓存。
不同工作负载需求各种各样的计算特点引擎,流式处理更多的在线数据的查询与事务支持。
大数据分析通常允许对其定量的输出放宽精度约束,从而影响算法设计。
随机的算法应用原始的、昂贵的计算内核和最后牺牲精度（数据可证明的界限尺寸/精度权衡）。
能源意识到计算内核可以减少能源足迹的分析计算，同时保留性能与最小精度退化（能源/精度权衡）。
2.数据分析的硬件平台我们现在考虑当前数据分析的硬件平台，以及这些平台将来如何发展。
2.1 内存/存储在传统的系统设计，磁盘用于数据持久化和DRAM内存更快的访问/磁盘缓存。
然而传统磁盘有移动的部件，很大程度上制约了他们的一生和建立对其访问的时间界限。
另一方面，DRAM芯片需要静态刷新电路独立消费能源判断是否有数据读/写活动。
非易失性存储器（NVM）技术能解决这些缺点，并有望在未来设计发挥重大作用。
有几个以数据为中心的NVM应用程序[的建议。
基于Flash 的应用可以公开为块存储通过串行连接SCSI（SAS）和串行先进技术附件（SATA）或PCI Express接口甚至结合解散汇总内存提供降低成本效益解决方案。
其他类型的非易失性存储器如相变存储器（PCRAM）和忆阻器已提出将集成作为字节寻址的内存在芯片上的存储器总线或直接堆放（3D堆）。
非易失性存储器也可以用于实现额外的缓存层次，或更换持久存储，从而用于各级促进减缓内存崩溃的内存类型。
这些建议的共同点是稳定的转变用于持久性数据存储的内存接口，理由是性能与简化。
移动计算更接近数据也受到许多大型数据管理任务的一般结构，随后产生相关框架。
例如在经常使用的MapReduce范式中,数据被分区在可用的节点和任务计划,这样配置与数据操作的数量有关。
任务和相关数据的搭配也很注重节约能源。
最近的毫微级储存方案主张计算与持久性数据存储的搭配。
这是让人想起过去的想法，活跃存储,增强磁盘控制器处理特殊计算任务,是当时应用程序范围有限的原始提案。
从进化的角度来看，磁盘仍然具有很高的成本。
因此，他们不太可能完全被取代在之后的一段时间。
NVM技术应被视为近期未来设计的有吸引力的组成部分。
在这方面，我们还应该考虑到变化的应用将引发在总体的软件的栈的变化。