導語：如何才能寫好一篇大數據論文，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公文云整理的十篇范文，供你借鑒。

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1、對大學教育的影響

大學教育是第二次產業(yè)革命時為了適應工業(yè)所需的大量的技術人員的產物。當今，學生知識的來源不再局限于課堂，不再拘泥于某一個專業(yè)，他們可通過互聯網、微信、微博等信息平臺來獲取文本的、圖像的甚至是視頻的各種知識。學生的知識面將比以往的任何朝代更加寬范，對校園以外世界的了解將更加深入。比如現在的在線教育平臺edX和Mooc，上面有世界著名學府的各種課程，包括我國清華和北大的優(yōu)秀課程。學生只要通過互聯網，就可以接受到名校的教育，在學習過程中，通過鼠標點擊的記錄，可以研究學習者的活動軌跡，發(fā)現不同的人對不同的知識點有何不同的反應，用了多少時間，哪些知識點需要重復或強調，哪種陳述方式或學習工具最有效。通過分析這種秩序和規(guī)律，在線學習平臺也在逐漸彌補沒有老師面對面交流指導的不足。同時現在的教育平臺還能通過虛擬現實進行實踐輔導。以麻省理工開放的電子電路課程為例，注冊這一門課的人比整個麻省理工所有在世校友總數還多。由此可見，許多學生已經把注意力放到了課堂之外。

2、如何積極應對

對于學校：在學生從課堂走到互聯網時，未來的學校存在的意義在哪兒，是學校更應該關注與關心的。學生可以在宿舍甚至在家就完成了各種課程的學習和同學之間的交流，那么對學生的考核和效果的評定也不再局限于某一個固定場所來進行。學校更應該重視圖書館電子資源的建設和開放，更應該重視實踐實驗室的建設，提供更多方便學生來進行實習和實踐訓練的場所和項目。對于教師：在大數據時代，教師的教與授又該體現在哪兒呢？我們更應該深刻思考，改變傳統的課堂教學的思維模式。我們可以將教的過程放在網絡平臺上，放在課前來進行，課堂中以學生做作業(yè)、教師指導和答疑為目的。這只是改變了傳統的教學模式，對于教師自身我們又該如何作呢？在面對豐繁復雜龐大的數據時，我們應積極跟進發(fā)展自我，重新進行定位。一類應加強自己的實踐操作能力，專業(yè)從事實踐輔導和教學；另外一類專業(yè)從事研究；另外一類抓住大數據所給予的機遇，發(fā)展自己，跟上時代步伐，成為專業(yè)化極強的教師，對專業(yè)進行解惑和學習方向的指導。對于學生：知識和信息量極大豐富，我們如何從中甄別出有利于自己的知識，對自己進行特色化的教育，需要自己的判斷力和教師、家長的指導。我們要關于利用已有的學習平臺和學習媒介，不斷提高自己的自學能力，發(fā)展自己的創(chuàng)造性和創(chuàng)新性的能力。

二、小結

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英國NFI項目每年均對上個財政年度的數據分析和對比情況出具審計報告，不僅橫向對比各行業(yè)數據欺詐的件數和金額，還縱向對比近年來的變化情況。一方面勾勒出欺詐問題出現的高風險重點行業(yè)和重點領域，為審計項目的選擇鎖定重點；另一方面動態(tài)反映數據欺詐問題的變化趨勢，不僅發(fā)現問題，還有針對性地跟蹤某類欺詐問題是否得到了遏制，已經發(fā)現的問題是否得到了有效整改。我國審計始終強調全面審計、突出重點，但是如何發(fā)現和突出重點卻一直是審計實踐面臨的難題。不但可以通過大數據的匯總、統計功能對被審計單位的情況進行總體把握，還可以通過橫向、縱向對比，聚類、關聯分析，發(fā)現存在虛報冒領、擠占挪用、重復申報、截留套取等違法違規(guī)問題的高發(fā)行業(yè)、領域、環(huán)節(jié)、單位和部門，為審計延伸提供精確制導的坐標，為審計項目計劃提供確切實在的依據。

二、大數據分析是績效審計的利器

英國NFI通過大數據分析，不僅發(fā)現個案問題，還對同類問題的產生原因進行分析，促使相關部門和單位完善制度，堵塞漏洞，提高公共資金的使用效率和效益。近年來，隨著我國財經制度的不斷完善和加強，違反財經紀律、違法違規(guī)的問題得到了很大遏制，國家審計在繼續(xù)查處違法違規(guī)性問題的同時，也十分注重對公共財政資金使用績效進行審計。通過大數據集中分析平臺的關聯分析查詢，能夠從整體層面高效、便捷地發(fā)現諸如公共財政資金滯留的具體環(huán)節(jié)、時間；發(fā)現公共財政資金投向不符合產業(yè)政策導向；發(fā)現財政專項資金分配在地區(qū)和部門間存在的不均衡、不合理；發(fā)現財政投入的建設項目存在的進度滯后、效益與預期不符等問題。大數據提供的證據與審計抽查相比，能夠更加全面、客觀地反映某項公共財政資金產生的整體效果和存在問題。在此基礎上提出的審計意見和建議，更加充分、準確和有針對性，更能促使相關部門和單位完善制度、落實責任、加強管理，更好地實現公共財政資金的價值。

三、如何構建審計大數據平臺

1.通過立法為建立審計大數據集中分析平臺奠定基石。英國NFI的數據收集和分析工作是依據2008年7月21日修訂的數據配比法案進行的，法律授權使英國審計委員會將數據收集、整理、分析等工作成為常態(tài)，這是審計開展大數據分析的基石。目前，我國審計法授予了審計機關在審計期間獲取被審計單位數據的權力，但是審計項目是單個開展的，各被審計單位之間的數據不能完全地相互關聯，形成了一個個數據孤島；并且，審計項目一結束，被審計單位就不愿意繼續(xù)向審計機關提供數據，難以對被審計單位進行持續(xù)的審計監(jiān)督。借鑒英國的經驗，我國應當從法律層面明確屬于國家審計范圍的政府部門、企事業(yè)單位、公共機構，以及使用公共財政資金的企業(yè)、單位等應當定期向審計機關提供電子數據，為國家審計進行大數據分析創(chuàng)造條件，從根本上解決目前存在的數據收集難、不完整、時效性差等問題，將一個個數據“孤島”連接起來，在此基礎上進行深入的關聯、對比和分析，真正發(fā)揮信息時代大數據的強大作用。

2.建立統一的數據格式標準。英國NFI項目的數據涉及相關政府部門、醫(yī)院、學校、養(yǎng)老金管理機構、房屋管理機構、銀行、部分私營企業(yè)等，提供的數據包括單位財務數據、單位業(yè)務數據、部分員工個人數據等，所有提供的數據均按照NFI項目指定的數據格式范圍。NFI收到各單位上傳的數據后，只需經過少量的數據清理，就可以整合到數據集中分析平臺中，對不同部門、機構、單位的數據進行對比分析。在信息化高度發(fā)展的今天，我國應當由審計部門牽頭，工信部、協會、高校等合作，建立統一的數據共享接口，在現有的審計署財務數據接口的基礎上，擴充和整合管理數據、業(yè)務數據等信息，實現大數據兼容匹配。

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關鍵詞：電子商務；大數據；資源導言

IT產業(yè)在經歷云計算、物聯網兩次顛覆性技術革命后，又迎來新一輪技術變革——“大數據”。當前，互聯網迅速崛起，數據爆炸性增長，越來越多企業(yè)將數據和信息視為自身的智力資產和核心競爭力。在信息量急劇增長的大數據時代，任何企業(yè)、組織都面臨著新一輪的機遇和挑戰(zhàn)。2012年，美國政府從國家戰(zhàn)略層面規(guī)劃大數據，并正式啟動了“大數據研究和發(fā)展計劃”。對于身處“大數據”漩渦中心的電子商務企業(yè)，又該如何運用大數據優(yōu)勢。

1、大數據與電子商務

1.1大數據

從中文語法來看，數據就是一個抽象名詞，但是，數據卻能代表一定的信息，經過處理的數據可作為人們行為的重要參考，由數據衍生出的模型也在各種決策中發(fā)揮著重要作用，所以，數據是決策的基石[1]。伴隨互聯網的崛起，數據的概念已經發(fā)生了根本性的改變，從之前的自然科學領域逐漸擴展到經濟學、企業(yè)管理，互聯網的快速發(fā)展又將數據的外延不斷擴大，2010年后“云數據”概念的提出突破了數據的時空限制，大數據由技術熱詞變成社會浪潮，滲透到社會生活的各個層面。"大數據"指的是無法使用傳統流程或工具處理或分析的、超過任何單獨一臺計算機處理能力的龐大數據量[2]，其中，“大"是指數據規(guī)模，其一般在10TB以上。同過去的海量數據相比，大數據具有：Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity等4V特征。其中，Vol-ume指體量大，即：數據規(guī)模龐大，其早已突破計量單位，而采用PB(千萬億字節(jié))、EB(百億億字節(jié))乃至ZB(十萬億億字節(jié))來計量。Variety指多樣性，即：數據種類繁多，除了有傳統結構化數據庫所存儲的大量結構化數據外，互聯網上還存在著大量的由圖片、網絡日志、視頻、地理位置信息等所代表的半結構化和非結構化數據，并且后者所占據的比例高達四分之三；其三，即時傳輸。在上述的大量互聯網非結構數據中，很多是由即時通訊工具產生，這些數據普遍要實時存儲和處理，并且要快速流轉，否則會產生價值流失；其四，無關信息冗余度大。大數據中所包含的海量信息并非都是有用的，也就是說，必須對大數據中的數據進行過濾和組織，并將相關聯的信息進行整合，才能披沙揀金有所獲益。因此，如何運用好大數據才是大數據的關鍵。正如《駕馭大數據》的作者BillFranks(比爾•弗蘭克斯)所說:“重要的不是數據，而是如何使用數據，大數據的核心是發(fā)現價值”[3]。

1.2大數據與電子商務

當前，國內幾家大型的電子商務網站，如:天貓、京東商城、國美在線、蘇守易購等，它們都有著超過千萬的活躍用戶，天貓每天的平均交易額超過一億，訂單量超過100萬，用戶的訪問和交易必將產生一定的數據，而這些數據又可為今后的繼續(xù)交易提供指導，但是，如何高效利用這些海量數據成為擺在電商企業(yè)面前亟待解決的難題。伴隨著大數據時代大門的打開，大數據為管理者數據利用創(chuàng)新提供了新的思路。在大數據時代，電子商務企業(yè)通過對外搜集、整理大量數據，對內量化企業(yè)自身運作的各個環(huán)節(jié)，可以做到市場需求預測和智能決策分析，進而實現提高效率，節(jié)約成本的目的，因此，在大數據環(huán)境下，傳統的業(yè)務驅動模式都將由數據驅動來取代。

2、大數據給電商企業(yè)帶來機遇和挑戰(zhàn)

2.1大數據下電子商務的機遇

麥肯錫公司認為，數據已經成為企業(yè)生產過程中的基本要素，其也可以為企業(yè)創(chuàng)造價值和利潤，因為企業(yè)通過搜集、處理數據，可以發(fā)現新商機，創(chuàng)造出新價值。因此，對于電子商務企業(yè)來說，大數據時代蘊藏著巨大的機遇。

2.1.1大數據有利于提升工作效率

據統計:銷售員在進行具體銷售前要進行售前準備，一般情況下這一準備時間占整個銷售工作時間的24%。如果把銷售員的準備時間轉化為銷售時間，則可增加26億收入，可見，營銷人員為銷售而進行準備的時間過長[4]。如何才能有效縮短“售前準備”時間，激發(fā)銷售過程中的潛在價值，采用基于大數據的分析和優(yōu)化成為企業(yè)的必然選擇。通過引入大數據，企業(yè)可實現“低成本、高效率”的營銷，進而在激烈的市場競爭中節(jié)約自身成本、戰(zhàn)勝對手。大數據時代下社會化營銷，理解描述消費者需求的海量數據是重點，有效挖掘客戶的個性需求是關鍵，針對個性需求提出切實可行的營銷解決方案是目的所在。采用大數據技術，電商企業(yè)可對海量數據進行深度挖掘，并搜索出潛在客戶，從而顯著提高交易成功幾率。

2.1.2大數據有利于個性化營銷

當前，電子商務蓬勃發(fā)展，數據信息所呈現出的爆炸式增長的速度遠遠高于消費者獲取信息能力的提升速度，這必然使得消費者時常手無足措。正如西蒙所說:“信息越豐富，就會導致注意力越匱乏”。傳統商業(yè)模式耗費了消費者過多的注意力，但卻遠不能滿足消費需求，如何才能在消費者有限的注意力下實現銷售，個性化精準營銷顯然是一不錯的選擇，而大數據的運用則使這一營銷模式成為可能。2015年11月11日淘寶狂購物歡節(jié)數據表明：僅天貓商城銷售額就達912.17億元；一分鐘支付寶交易成功筆數最大達315萬筆。通過對電子商務平臺上大數據進行收集和分析，可以對消費者的結構、購買的周期以及興趣等有一定程度的把握，這就有利于電商為消費者提供個性化和精準銷售服務，提高銷售額和利潤率。

2.2大數據對電子商務的挑戰(zhàn)

2.2.1擁有大數據的挑戰(zhàn)

在大數據時代下，電子商務的競爭已經成為基于數據的競爭。誰能充分利用好大數據，誰就可能成為贏家，然而，擁有大數據是利用大數據的前提條件。大數據哪里能得到，大數據又該如何運用。據調查，40%的從業(yè)者認為及時收集到支持個性化營銷所需用戶數據持悲觀態(tài)度，51%的從業(yè)者認為應用大數據最大障礙是組織內缺乏數據共享機制。對于大型電商企業(yè)而言，他們擁有大數據且擁有大數據處理能力，他們就能在競爭中脫穎而出，而對中小電商企業(yè)而言，如何才能擁有大數據就是一個極為具有挑戰(zhàn)的問題。

2.2.2處理大數據能力的挑戰(zhàn)

僅僅擁有大數據并不夠，對大數據的挖掘和深度分析能力才是企業(yè)的核心競爭力。當前，互聯網巨大規(guī)模的應用和數據的不確定性，給處理封閉世界研究的軟件提出了一個難題，針對更加開放、動態(tài)的問題，如何給出答案。這就要求在有效的時間內找出它的近似算法和最逼近的算法，但這一問題傳統的商業(yè)數據庫基本上做不了。據統計，83%的公司正在花很多時間研究海量數據，89%的公司因未能充分挖掘所擁有的大數據而失去機會，因此，擁有大數據并不等于擁有價值，關鍵還在于能否對大數據進行分析和深度挖掘[5]。

2.2.3對隱私保護的挑戰(zhàn)

大數據時代，企業(yè)通過搜集和記錄，可以得出消費者的個人信息、興趣愛好、交易信息、訪問的網站等，然而這些記錄時常包含用戶的個人真實信息，如電商交易時的用戶姓名、真實家庭地址、個人電話，甚至銀行賬號等信息，在倡導保護個人隱私的今天，從法律和技術層面，應該采用哪些措施來防止消費者隱私泄露是個值得電商企業(yè)認真思考的問題。

3、電商與大數據運用

3.1電商企業(yè)應通過大數據運用創(chuàng)新商業(yè)模式

電商企業(yè)通過挖掘大數據，可以把消費者劃分成眾多群體，每個群體都會有某些共同特性，電商企業(yè)的這些劃分是精確把握用戶網絡行為的依托，也是實現廣告推廣個性化、精確的基石。通過引進大數據，可以探索智能化的推廣服務，創(chuàng)立超越傳統的、性價比更高的全新商業(yè)模式。事實上，國內某些電商早已開始研究和運用大數據，比如阿里巴巴、京東商城等，通過分析會員服務記錄，電商可以充分了解用戶購買行為，并由些針對性地開展一系列的業(yè)務活動，比如通過E-mail給用戶提供個性化的促銷服務，這些服務的開展，能為電商企業(yè)節(jié)省巨額的廣告費用，進而給該公司帶來的豐厚的經濟回報。

3.2電商企業(yè)應通過大數據運用優(yōu)化網站

營銷效率的管控是電子商務企業(yè)營銷成敗的關鍵，因為營銷效率的高低直接決定的企業(yè)的效益。從行業(yè)角度來看，電商企業(yè)的利潤為廣告展現、廣告轉化率、購買轉化率、客單價和凈利潤率的乘積，從上述公式不難看出，無論是流量引導還是購買行為的發(fā)生，都存在轉化率問題。轉化率高導致營銷效率高，效率的提升又直接轉化為企業(yè)的實際效益，那么，如何才能確保電商企業(yè)沿著這一良性循環(huán)的道路向前，答案很明顯：提升站內轉化率和控制轉化成本。在大數據時代，電商企業(yè)一般通過技術優(yōu)化——站內推薦來實現轉化率的提升。在美國的Amazon網站上，有超過35%的銷售來自于站內推薦系統。推薦引擎是大數據的典型應用，也是站內推薦系統的核心，其原理是記錄訪問網站顧客的每一個具體行為，并將這些行為量化后存入數據庫，之后按照一定的算法對這些數據進行處理，挖掘出這一用戶的喜好和個性需求，并建立與之相符的推薦模型，用以預測該用戶感興趣的、有可能購買的商品。在客戶下一步的訪問請求中，主動向用戶推薦其感興趣或者需要的商品，從而吸引用戶點擊并實現購買行為。作為一種工具，大數據不僅可以預知消費者的興趣所在，還能幫助網站研發(fā)者去做諸如用戶界面和用戶體驗的優(yōu)化。在大數據之前，AB測試是一種準確性較高，但測試成本更高的分離式組間實驗，隨著大數據的普及，AB測試這樣一種“先驗”的實驗體系已越來越成為網站優(yōu)化常用的方法。通過大數據AB測試，可以輕松管控二跳率、轉化率與網頁布局、頁面功能模塊的關系，從而通過數據來持續(xù)優(yōu)化用戶界面／用戶體驗。

3.3電商企業(yè)應通過大數據運用發(fā)展會員營銷

大數據體量龐大，通過應用大數據，電商企業(yè)能夠從注冊、訪問、加入購物車、支付、購買等環(huán)節(jié)將所有到訪網站的用戶管理起來，進而建立起客戶轉化銷售漏斗，實現會員營銷，同時，大數據的運用，使得傳統的電子郵件營銷、短消息營銷變得更加高效率和智能化。另外，隨著大數據的應用和數據庫營銷的深入開展，電商企業(yè)也可通過升級現有數據庫，增加營銷內容、觸達渠道、評價體系等來建立起符合自身特點的VRM體系。

3.4電商企業(yè)應通過大數據運用推動差異化競爭

在國內，電子商務已經發(fā)展到一定的高度，成本競爭和同質化競爭成為電商企業(yè)不得不面對的問題，如何才能從根本上解決這兩大突出問題，大數據時代的到來為這一問題的化解指明了方向，通過個性化創(chuàng)新提升企業(yè)競爭力。國內最大的電商阿里巴巴通過整合各項業(yè)務平臺資源，除顯著增強數據處理能力外，還形成了電子商務客戶數據庫和消費者行為產業(yè)鏈信息庫，這是其他電商企業(yè)可望而不可及的。這些特有數據將阿里巴巴與其他電商企業(yè)拉開距離，將競爭從簡單的價格戰(zhàn)引入至“數據”戰(zhàn)，形成差異化競爭。

4結語

總之，“數據就是財富，數據就是競爭力”的大數據時代已經到來，誰擁有大數據和強大的處理能力，誰就擁有贏得市場的砝碼。電商企業(yè)應從戰(zhàn)略的高度把握這一機遇，認真錘煉大數據駕馭能力，唯有如此，電子商務企業(yè)才能在新時代續(xù)寫華章。

參考文獻

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[2]劉光金.大數據處理對電子商務的影響分析[J].計算機光盤軟件與應用.2014年17期.

[4]甘利新，涂偉.大數據時代電子商務的機遇與挑戰(zhàn)[J].科技廣場.2013.3:137-140.

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1.1大數據的主要特征根據在維克托•邁爾-舍恩伯格及肯尼斯•庫克耶在《大數據時代》著作中的論述和業(yè)界的共識，大數據具有4V特點，即：Volume（大量），數據體量巨大；Velocity（高速），處理速度快；Variety（多樣），數據類型繁多；Value（價值），價值密度低，商業(yè)價值高?；谏鲜鎏卣骺梢耘袛?，本質上看數據本身并無太多價值，而基于大數據的處理和分析才能為企業(yè)帶來巨大的增值價值。大數據將是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域都會開始進入量化進程，無論學術界還是企業(yè)界，所有領域都將開始這種進程。

1.2大數據對發(fā)電企業(yè)財務職能的影響大數據對發(fā)電企業(yè)財務職能的影響主要體現在財務管理的理念和模式、財務人員職能與定位、數據分析與應用、決策支持的及時性與有效性、財務內部控制與風險管理的針對性與有效性等方面。在大數據時代，包括發(fā)電企業(yè)在內的社會經濟組織在各領域的決策將更加依賴數據和分析，而非是以往的主要靠經驗和直覺。財務數據作為發(fā)電企業(yè)的核心數據，反應和支撐著發(fā)電企業(yè)資金及業(yè)務的正常運轉，通過對財務數據的處理和信息的充分挖掘和分析，能夠有效幫助發(fā)電企業(yè)改進財務管理，提升應對各種財務風險的能力，為管理者提供決策依據，進而為企業(yè)創(chuàng)造價值?？梢哉f，發(fā)電企業(yè)從各種各樣類型的財務數據中快速獲得有價值信息的能力，將直接決定企業(yè)在未來愈發(fā)激烈的市場競爭中的生存能力。

2大數據時電企業(yè)財務職能面臨的主要變革

2.1財務管理的理念將向保障戰(zhàn)略目標的實現變革毫不夸張的說，數據決定成敗，數據將成為保障發(fā)電企業(yè)戰(zhàn)略目標實現的決定性手段，缺乏財務數據支持的企業(yè)戰(zhàn)略終將是空中樓閣、鏡中之月。傳統財務管理的理念主要立足于核算和監(jiān)督，隨著優(yōu)秀發(fā)電企業(yè)在管理上不斷追求卓越和不斷通過信息技術來提升管理效能，發(fā)電企業(yè)積累和掌握數據空前龐大，而這些龐大數據的核心價值在于數據的深化應用。這就要求發(fā)電企業(yè)在財務管理的理念上進行深刻變革，通過借助大數據時代先進的管理手段和工具，深入加強財務管理的分析、控制、預測等職能的發(fā)揮，充分發(fā)揮財務在戰(zhàn)略決策和價值創(chuàng)造方面的作用，使財務數據成為企業(yè)通過配置資源來保障戰(zhàn)略目標實現的指揮棒和主要的衡量標準，使戰(zhàn)略目標立足扎實、戰(zhàn)略管理行為科學、戰(zhàn)略保障堅強有力。

2.2財務決策支持的重心將向深、向寬變革隨著發(fā)電企業(yè)在推進財務決策支持職能發(fā)揮方面的不斷努力，財務決策支持在總體財務職能方面的比重正在逐漸上升，如國內較為優(yōu)秀的國華電力提出要在未來將財務決策支持占財務職能的比重由以往的10%提升到50%。以往，財務人員主要基于財務報表的數據，通過對數據的分析為管理者提供決策支持，但財務報表的數據畢竟是有限的，反應的信息面相對狹窄，只能為管理者提供有限的信息。大數據時代，發(fā)電企業(yè)面對的數據范圍越來越寬、數據精細化程度越來越高、數據之間的關系鏈也更為完整，這就為財務決策支持提供了海量的數據信息，使財務分析能夠深入到最基礎的業(yè)務單元，從而使企業(yè)效益和成本的驅動因素更為明確，驅動因素對效益和成本的影響程度也更為精確。以存貨周轉率為例，通過報表分析手段，只能反饋存貨周轉率與基期對比的偏離程度，但通過大數據手段，可以明確找到存貨周轉率偏低的直接驅動因素，到底是哪些存貨存在偏差，偏差程度到底有多大。再如通過數據積累和分析，可以精確預測各種驅動因素的變化對發(fā)電負荷率的影響程度、對煤耗的影響程度。這樣就能幫助決策者的決策行為更加科學、更加有效。

2.3財務職能發(fā)揮方式將向統籌協調變革國家會計學院秦榮生教授形象地指出，要“修身、齊家、管公司、治國、平天下”。傳統財務職能僅需依靠財務部門自身便可發(fā)揮作用，做好“修身”即可。隨著ERP等信息手段的應用，財務管理職能的發(fā)揮逐步與人力資源、供應鏈管理、生產管理等企業(yè)各類信息系統深度整合，協同發(fā)揮效力。在這種新的形勢下，財務部門僅僅依靠發(fā)揮自身本位職能，是遠遠無法滿足現代社會對財務職能發(fā)揮的要求。這就使財務職能的發(fā)揮開始朝著統籌協調企業(yè)整體資源配置進行變革，不僅要做好“修身”，更要“齊家、管公司”，通過發(fā)揮財務的統籌協調職能，幫助企業(yè)規(guī)范管理、優(yōu)化資源配置、有效管控風險、提升經營績效。

2.4財務管理手段將向精益管理變革精益管理豐田公司制勝的法寶，其核心是以最小資源投入，包括人力、設備、資金、材料、時間和空間，創(chuàng)造出盡可能多的價值，為顧客提供新產品和及時的服務。而大數據管理的特征集中體現在更細、更多、更快和更優(yōu)四個層面，可以促進精益管理向著效率更高、效益更佳的方向邁進。在國內外經濟形勢處于低谷的宏觀背景下，發(fā)電企業(yè)面臨日益復雜和殘酷的市場競爭，這樣的宏觀經濟形勢與大數據時代疊加，催生發(fā)電企業(yè)財務管理的手段必須朝著精益管理變革。如有了大數據的基礎，通過精益財務分析可將大數據的信息精確加工，形成針對性強、可操作性強的管理建議；通過精益對標，發(fā)電企業(yè)不僅可以實現與同行業(yè)先進績效的對標，也可以實現對不同行業(yè)最佳指標標準的對標；通過精益預算管控，實現企業(yè)資源的最優(yōu)配置；通過集約化財務共享平臺的搭建，實現財務職能的精益管理。

2.5財務人員的職能定位將向價值創(chuàng)造變革在大數據時代，財務人員所面對的數據規(guī)模日趨龐大、數據類型日益復雜，而企業(yè)管理者對高價值財務信息時效性的要求越來越高。這就要求大數據時代的財務人員，除了必須具備扎實的財務處理能力以外，還必須進行職能定位的變革，通過熟練運用大數據帶來的信息為企業(yè)創(chuàng)造價值能力。對于財務總監(jiān)來說，大數據的運用將使其由目前的企業(yè)理財幕僚變革為戰(zhàn)略制定者，由價值管理者變革為價值創(chuàng)造者；對于財務人員來說，對財務數據的處理能力將成為其價值體現、績效衡量的主要標準。

2.6財務風險管理將向實時管控變革以往財務風險管控的基本模式為事前評估，事中控制，事后分析，往往依賴財務人員的經驗和判斷，管控效果難以保證。而現在，大數據為財務風險管控提供了非常寶貴的管理載體和平臺，通過大數據的收集、分析和整理，完全可以做到在財務信息系統預定義各種風險控制規(guī)則，觸發(fā)規(guī)則定義的預警條件，即可將預警信息傳達到發(fā)電企業(yè)總部。如發(fā)電企業(yè)可以明確界定職工福利費的列支范圍并設置預警條件，當財務系統錄入不符合規(guī)定列支范圍的福利支出時，系統將自動預警并暫停交易，待發(fā)電企業(yè)總部核查后再行處理。

3發(fā)電企業(yè)如何迎接大數據的機遇和挑戰(zhàn)

大數據以其固有的特征影響著時代的變遷，也將為發(fā)電企業(yè)財務管理職能帶來巨大的變革，這種變革對發(fā)電企業(yè)來講，不僅意味著機遇，也將是一種挑戰(zhàn)。發(fā)電企業(yè)要積極行動起來，在迎接大數據帶來的重要機遇的同時有效應對其帶來的挑戰(zhàn)。主要是要做到：

3.1明確設定財務大數據管理的目標發(fā)電企業(yè)面對大數據管理的趨勢，首先要設定清晰而又明確的財務大數據管理目標，就是要通過財務大數據管理和應用，為企業(yè)財務管理職能的平臺跨越奠定基礎，從而形成高附加值的企業(yè)戰(zhàn)略保障能力，促進企業(yè)價值最大化。

3.2建立健全財務大數據管理和應用能力大數據管理能力的關鍵衡量因素體現在高質量的數據、先進的工具、精通數據的員工以及支持分析決策的流程和機制。發(fā)電企業(yè)對此要有深刻的認識和理解，并在企業(yè)運營和管理過程中建立相對應的管理機制，通過優(yōu)化財務數據管理流程、提升財務人員運用大數據能力、建立健全決策支持模型等手段，來不斷提升企業(yè)財務大數據管理和應用能力。

3.3不斷優(yōu)化財務管控架構財務管控架構是財務大數據管理的前提和基礎。發(fā)電企業(yè)要通過財務共享平臺建設，在橫向職能架構上加強與企業(yè)營銷、生產、運營和管理平臺的橫向集成，在縱向職能架構上實現集團層面與下屬單位的財務管理職能一體化，保障財務大數據管理的寬度和深度。

3.4加強信息安全管理保障數據安全財務大數據在為企業(yè)帶來極大便利和良好效益的同時，也將面臨著數據安全等方面的風險。這就要求發(fā)電企業(yè)通過在制度層面、管理層面、契約層面和技術層面加強管理，保障企業(yè)自身的財務信息安全。

4發(fā)電企業(yè)如何應對大數據帶來的風險

凡事有利必有弊。發(fā)電企業(yè)在充分受益大數據帶來的各種便利時，也要高度重視并有效管控大數據帶來的各種風險，特別是核心財務數據的管理和應用值得高度重視。

4.1財務數據管理風險如前所述，大數據時代，數據產生的增值效益日益突出，由此為數據管理提出來更高的要求。發(fā)電企業(yè)財務數據管理風險主要表現在因數據管理不到位造成的各種不良后果，表現在：財務系統因病毒、網絡攻擊、火災及自然災害等情況造成的無法正常使用；因管理不善造成的財務數據丟失、數據遭篡改，造成數據不能正常使用。這就要求發(fā)電企業(yè)在財務數據管理方面，一是要加強制度建設，建立異地備份等管理機制，特別是要考慮當前發(fā)電企業(yè)集團化運轉條件下信息系統一體化的數據安全問題；二是要加強信息安全管理，通過可靠的殺毒系統、系統防火墻建立可靠的信息安全屏障；三是要明確數據管理人員的職責，建立數據管理牽制機制。

4.2財務數據質量風險由于數據的爆發(fā)性增長，在大數據時代財務數據的質量直接關系著，甚至是決定了數據應用的效率和效果。發(fā)電企業(yè)財務數據質量風險主要表現在由于財務數據不準確造成錯誤的分析結果，誤導管理層；因財務數據不完整造成決策支持效果不佳。這就要求發(fā)電企業(yè)在數據采集、處理和應用的過程中必須確保財務數據的質量。而在衡量數據的質量時，要充分考慮數據的準確性、完整性、一致性、可信性、可解釋性等一系列的衡量標準。

4.3財務數據應用風險傳統數據管理的重心側重于數據收集，而在大數據時代，數據應用成為整個數據管理的核心環(huán)節(jié)，數據應用者比數據所有者和擁有者更加清楚數據的價值所在。發(fā)電企業(yè)數據應用風險主要表現在由于對于高質量數據的不當應用，如使用了錯誤的財務分析模型，甚至是人為濫用造成偏離數據應用目標的情況；財務數據在應用過程中因數據管理不到位或人為因素造成企業(yè)商業(yè)機密泄露。這就要求發(fā)電企業(yè)高度重視大數據的應用管理，首先是要明確數據應用管理的目標，并建立高效的數據應用管理機制，以確保數據的應用效果；其次是要通過明確數據應用者的管理職責，加強數據應用過程中的核心信息管理，確保企業(yè)核心商業(yè)機密的安全性。

4.4財務數據過期風險傳統數據管理強調“存在性”，即只要能獲取數據即可滿足企業(yè)的要求，財務數據的分析和應用的基準數據更多的是以往年度。而在大數據時代，發(fā)電企業(yè)對數據時效性的要求空前提高。發(fā)電企業(yè)財務數據過期風險，主要表現在對于數據的時效性管理不到位，財務數據反饋不及時造成決策不及時，貽誤商業(yè)機會等情況。這就要求發(fā)電企業(yè)要從戰(zhàn)略導向出發(fā)，高度重視數據應用的時效性管理，一方面在財務數據獲取環(huán)節(jié)要充分考慮時間的及時性和可靠性，另一方面要在數據應用環(huán)節(jié)注意對數據的甄選，確保財務數據必須更多地立足當前，面向未來，只有這樣，才能幫助企業(yè)在瞬息萬變的市場環(huán)境中充分發(fā)揮作用。

5結束語

篇5

1.定義

大數據作為新的經濟資產類別，與土地、石油、黃金、貨幣等并列成為經濟運行的根本資源，關于其概念定義不是最近出現的，只是在信息化時代的驅動下，重新進入人們的視野，甚至被稱為第三次浪潮的華彩樂章。而關于“大數據”的定義，顧名思義就是指數量很大的數據，包含了數量大、結構復雜、類型眾多的多種數據，因此又被成為海量資料，是一個大型的數據集合。美國早在2012年就正式啟動了大數據研究與開發(fā)計劃，投資2億美元提升收集、分析、萃取數據信息的能力。由此可見，大數據時代的到來，使得數據成為各個國家以及各大企業(yè)競爭的核心，更可能取代人才成為最具價值的重要載體，利于進一步優(yōu)化運營企業(yè)發(fā)展。

2.特點

根據大數據的定義可以明顯看出其具有數據量大、形式多樣、運算高效、產生價值等4個特點，業(yè)界更多使用4V來概括，即Volume、Variety、Velocity、Value。其中數據量大是大數據的顯著特點，也是計算機網絡存儲技術發(fā)展必然結果，在計算機相當普及的今天，計算機網絡滲透人們的生活、工作、休閑，不但的產生新的數據，此外傳感器、探測器等也在產生數據，致使開始使用PB、EB甚至ZB等計數單位。同時，大數據又是多種多樣不同類型的數據構成，如：字符、日期、聲音、視頻、數值、動畫等，加速數據量增長的同時，提升了大數據的利用價值。由于大數據數量的巨大以及形式的多種多樣，因此在進行數據處理時，更多的要求實時與高效，便于及時根據數據結果決策。當然，大數據的大量使用及推廣，不僅僅是因為其具有大量的數據，更重要的是通過對數據的深度采集、分析、處理、挖掘，可以對大數據的數量、多樣性、速度進行分析，萃取更多深入的職能的有價值的真正有用信息，最終產生價值。而對大數據進行信息萃取的過程包括數據輸入、數據處理與數據輸出三階段。

二、“大數據”時代背景下信息安全存在的主要問題

大數據時代的到來，對全球經濟發(fā)展來說既是機遇又是挑戰(zhàn)，在推進國家與企業(yè)發(fā)展的基礎上，也潛藏著信息安全風險。

1.缺乏對大數據時代的全面正確認識

計算機信息網絡的大規(guī)模普及推廣，是促使大數據時代到來的主要推力，無論是人們在生活工作中的郵件傳遞，還是網購、下載視頻音樂等都會產生新的數據，也存在著個人信息泄露的可能性。進入大數據時代后，信息泄露事件層出不窮，甚至導致個人數據的權利邊界都更加模糊，在這樣的環(huán)境下，人們對大數據時代的認識還不夠全面。通過對大數據時代人們最關注的調查分析，發(fā)現74.91%選擇了個人隱私被侵犯，9.97%選擇了經濟損失，8.93%選擇了浪費時間與精力，5.84%選擇了危害個人聲譽，0.34%選擇了沒有損失。根據這一調查可見，人們對于個人隱私被侵犯的選擇率最高，最為關注，相對其他的還認識不足。大數據時代的到來，對各方面的信息安全都造成了一定的威脅。

2.集中的大數據庫存在安全威脅

全球互聯網用戶高達3億，移動上網終端有20億，聯網設備更是多達500億個，每天產生的數據信息近1EB。如：每天使用谷歌搜索次數近100億次，淘寶網產生3000萬筆交易，2500萬張照片共享，加上電話、短信等消息軟件產生的數據，更是不可估計。根據相關數據統計，2012年我國在各類媒體上花費的時間較多，其中互聯網、手機等占絕大部分。大數據時代信息多集中在幾大互聯網巨頭手中，而互聯網的開放性特點又決定了其數據存在一定的泄露風險。目前大數據集群應用數據庫并沒有采用“圍墻花園”模式，并沒有對內部數據庫進行隱藏，避免其他程序隨意訪問，因此大數據的架構極其容易暴露。這樣集中的大數據庫，使得客戶端在進行程序操作間，可以同不同節(jié)點進行通信，避免驗證客戶是否具有訪問權，加大了信息泄露的可能。

3.大數據技術自身存在風險

當前，大數據技術還不太成熟，自身平臺較為脆弱，大數據存儲處理技術多采用分布式與大規(guī)模結合處理，增大了被攻擊的范圍。同時，在進行數據分布式處理時，節(jié)點處的存儲數據多為碎片，難以進行集中統一的安全機制部署。當然在大數據技術中，普遍缺乏一定的內生性安全保障機制設計，多通過外部保障技術來確保信息的安全性，這樣的大數據技術在實際應用過程中多缺省配置，失去了對信息的基本安全防護。

4.加大了黑客攻擊的可能性

大數據自身的4V特點，增大了黑客攻擊的吸引力，刺激黑客全面實施非法攻擊。黑客多是有組織有目的的對確定的數據進行攻擊，在大數據海量數據信息存儲的環(huán)境下，黑客更容易通過攻擊，獲取更多有價值的信息內容，給受攻擊方帶來名譽、財產等不可預估的損失。如：Android系統使用用戶越來越多，產生的數據信息也是海量的，成為黑客攻擊的重要對象，當移動設備感染木馬被黑客攻擊后，當用戶使用APP提供的服務后，就會泄露相關的數據信息和訪問權限。甚至有的黑客行為主要是針對國家的，給國家社會帶來不可估量的后果，因此必須采取措施積極預防黑客的攻擊。

三、提升信息安全的途徑分析

1.提高公眾的安全意識

大數據是一種新興的寶貴資源，在法律法規(guī)的約束下要充分尊重數據所有者權利，這才能充分顯示出大數據時代的真正魅力所在。而公眾無論在什么情況下，只要將信息到網絡上，就會成為大數據的一部分，也就存在信息泄露，被盜用的可能。為了更好的防止大數據信息泄露，確保信息安全，就必須提高公眾的安全意識。在進行個人信息公布時格外小心，注意保護與個人信息相關的大數據，避免成為黑客攻擊的對象，導致信息泄露造成不要的損失，盡量做到防患于未然。

2.建立異構數據中心安全體系

傳統的數據存儲通常都會建立完善的防護措施，但大數據的架構較為復雜，多采用虛擬化海量存儲技術來進行數據信息資源的存儲，用服務的形式提供數據信息操作存儲，更需要進一步完善數據的隔離與調用。同時，大數據利用云計算存儲數據，為了方便所有者對數據進行存儲、分析、挖掘、控制，可以構建一個異構數據中心安全體系，從管理上來增強對大數據信息安全的防護。尤其是，集中的大數據庫，更需要格外主要防護，降低出現“棱鏡門”事件。

3.加強大數據安全技術的研發(fā)

經過無數實踐證明，傳統的信息安全技術無法適應大數據時代，尤其是大數據時的到來，加速了云計算、物聯網以及移動互聯網等多種新技術的發(fā)展，反而加大了大數據收集、存儲、分析、處理的難度。為了進一步從技術上加強對大數據信息安全的防護，應當加大大數據技術研發(fā)資金投入，提高相關技術產品，包括信息訪問控制、數據加密、數據備份等技術手段的發(fā)展，促進大數據安全技術的研發(fā)，才能真正有效的推動國家社會的高速發(fā)展。

4.完善大數據信息安全體系建立

大數據作為新興的數據類別，需要相關政策措施進行維護，在“十二五”計劃上，工業(yè)信息化部將信息處理技術作為新工程提上日程，包含了大數據中的數據存儲、分析，以及圖像視頻分析挖掘等方面。因此，為了防止黑客的攻擊，造成信息泄露，必須進一步完善大數據信息安全體系的建立，以實現對大數據信息安全防護的目的。同時，要進一步加快大數據安全防護技術的研發(fā)，可以通過在網絡設備或是節(jié)點上設置訪問權限，或是使用SSL技術對登錄傳輸數據實現加密保護。當然，針對重要的大數據信息，還應當實現端對端的數據保護，及時備份相關數據，避免因為系統出現故障造成數據損害、泄露等情況。

四、結語

篇6

1.1檔案管理信息化管理水平不夠，重視度不高目前，由于大多檔案管理部門中，檔案管理人員知識結構更新較慢，年齡老化嚴重，對于檔案管理的信息化手段運用水平不高，同時，由于檔案管理人員培訓力度不大，對于大數據時代背景下檔案管理的重要性認識不夠，技術要求掌握不牢。對于信息化在檔案整理、歸檔以及查檔等業(yè)務中運用不夠，信息化的運用僅僅限于一些日常的簡單檔案管理操作之中。

1.2智力勞動成果創(chuàng)造者安全權遭到破壞當前，由于檔案管理市場不甚完善，加之網絡交易的虛擬性，導致檔案管理的不安全性。在傳統的檔案管理中，安全權的保障是由檔案管理者與檔案提交者雙方共同實現的，在普通的檔案管理中，只有當檔案管理者確認檔案提交者可以查閱時才能進行；當其過程出現問題時，檔案管理者完全可以取消操作，從而保證檔案擁有者的合法權益。然而在現在的檔案管理中，由于互聯網虛擬性，安全的檔案管理環(huán)境就可能會遭遇到一些黑客和不良份子的破壞。

1.3缺乏必要的檔案管理行業(yè)自律檔案管理缺乏相應的擔保機制。在一般的商品交易中，都會引入第三方進行監(jiān)管，從現金流上控制不良商家的行為。但在檔案管理中，當檔案管理出現問題時，由于我國智力勞動成果創(chuàng)造者的維權意識普遍比較低，加之其在享受檔案管理服務時付出的較低的成本，一般都會自己承擔這種損失。

2健全和完善大數據時代檔案管理的策略和措施

2.1利用網絡打造平臺，提升檔案管理信息安全大數據時代下的檔案管理，必須充分利用現有的網絡信息平臺，搭建一個利于檔案管理者和檔案提交者的操作平臺。首先，要改進檔案管理單位的信息化的條件，使之擁有相關的大數據平臺。其次，積極利用大數據平臺，將檔案管理的相關業(yè)務與之融合，不斷改進工作流程。再次，要積極提升大數據背景下，檔案管理信息平臺的安全性，利用嚴格的內部控制制度，保障檔案管理的安全性。

2.2嚴格大數據背景下檔案管理的準入制度及管理機制由于檔案管理針對的是特定的智力勞動成果創(chuàng)造者群體，所以其準入標準不僅不應該降低，反而應該提高。當然，各個地方檔案管理部門也要針對本轄區(qū)制定適宜的檔案管理準入機制。同時，除了加強檔案管理部門自身的管理之外，還需要進行法律責任的劃分。另外，對于檔案管理信息化條件，應當定期進行技術更新，防止黑客或不法分子的入侵，對檔案的相關文本要進行加密保護等措施。

篇7

1 大數據采集    

大數據采集是大數據能力的基礎，培養(yǎng)學生快速準確全面獲取數據的能力是大數據分析技能的起點。企業(yè)各種原始憑證、記賬憑證、賬簿、報表等會計資料信息采集，包括傳統紙質材料和電商電子材料等信息的采集，因為相對工整規(guī)范，采集難度不大;培養(yǎng)學生對企業(yè)自有數據倉庫數據抽取導出能力，將充分發(fā)揮企業(yè)歷年數據作用。    

同時，企業(yè)不僅要采集企業(yè)內部核算資料，還要進行管理活動需要采集原材料價格、市場前景、同類產品銷售情況等外部數據資料，這些資料有公開的如鋼鐵價格、原油價格等，也有不公開的某企業(yè)某產品銷售情況，所以通過大數據的手段在獲取某類產品、某些特點產品的銷售情況，或者購買參考公共銷售情況數據，需要培養(yǎng)學生爬取數據的能力。    

例如，利用八爪魚進行淘寶、天貓、京東等網站商品檢索結果抓取或者商品詳情內頁資料進行抓取，也可以自行設計或者購買規(guī)則進行特定數據抓取;利用公共平臺數據對企業(yè)商品的競爭情況有更全面的了解，也可以獲取消費者的檢索熱點;對自己產品的評論資料可以進行典型意見和關鍵詞的提取，提高CRM水平，如圖1所示。 隨著物聯網傳感器的發(fā)展，自動、實時、全面、完整、可靠、準確的數據不斷出現，每一個界面、每一個動作、每一次交互都有跡可循并被規(guī)范記錄，獲取的數據也將更加全面，企業(yè)的數據采集也更趨自動。

2 大數據清洗    

培養(yǎng)學生通過對數據進行多方驗證、審核，將有雜質的數據剔除能力;培養(yǎng)學生從格式、邏輯、數值等多方面進行數據清洗和整理，處理缺失值、孤立點垃圾信息、規(guī)范化、重復記錄、特殊值、合并數據集等問題的能力。

3 大數據分析    

對于企業(yè)積累數據和獲取的外部數據都要及時進行分析應用，快速充分分析數據尤為關鍵。培養(yǎng)學生數據分析、數據挖掘的技能尤為重要，具體需培養(yǎng)數據分析技能如。  

(1)描述型分析:是什么?    

描述性分析會提供重要指標和信息。例如，通過每月的銷售單據，可以獲取大量的客戶數據，如客戶的地理信息、客戶偏好等;也可以了解企業(yè)庫存、銷售等生產經營數據。    

(2)診斷型分析:為什么?    

通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠深入的分析數據，鉆取到數據的核心，分析某種產品或者某些產品銷售量變化原因等。    

(3)預測型分析:可能怎樣?    

預測型分析主要用于進行預測事件未來發(fā)生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發(fā)生的時間點。使用各種可變數據來實現預測，在充滿不確定的環(huán)境下，預測能夠幫助做出更好的決定，如預測原料價格可以輔助決定庫存、預測銷售可以輔助決定產量、預測業(yè)務量可以輔助決定資金籌集量等。    

(4)指令型分析:做什么?    

指令模型是基于對“是什么”“為什么”和“可能怎樣”的分析，幫助用戶決定應該采取什么措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。例如，交通規(guī)劃分析考量了每條路線的距離、每條線路的行駛速度、以及目前的交通管制等方面因素，來幫助選擇最好的回家路線;企業(yè)考量了銷售數據的變化、分析了市場和消費者的原因、預判了產品市場前景，進而決定對產品實施哪些改進。

4 大數據可視化    

大數據可視化是培養(yǎng)學生對大數據分析結果進行直觀呈現能力。培養(yǎng)學生利用企業(yè)自有數據或者外部連接數據、抓取數據等方式獲得的數據進行全方位呈現的能力，培養(yǎng)學生將數據的匯總、平均、交叉列聯分析等描述和分析結果，利用適當的圖形進行展示的能力。大數據可視化是非常重要的技能，具體如。   

4.1各類變量適合的基本可視化效果    

單一變量:點圖、抖動圖;直方圖、核密度估計;累計分布函數。    

兩個變量:散點圖、LOESS平滑、殘差分析、對數圖、傾斜。    

多個變量:假色圖、馬賽克圖、平行左邊圖。    

篇8

在大數據時代環(huán)境下，信息的獲取和選擇、信息技術的掌握應用，直接影響知識的生產、科技的創(chuàng)新和成果的轉化。大數據時代對高校的教學、學生的計算機應用能力提出了新的要求。產業(yè)界需求與關注點發(fā)生了重大轉變，企業(yè)關注的重點轉向數據，計算機行業(yè)正在轉變?yōu)檎嬲男畔⑿袠I(yè)，從追求計算速度轉變?yōu)殛P注大數據處理能力，軟件也將從編程為主轉變?yōu)橐詳祿橹行?。學生要學會對數據的去冗分類、去粗取精，從數據中挖掘知識，要能夠把大數據變成小數據，要在不明顯增加采集成本的條件下盡可能提高數據的采集質量。要研究如何科學合理地抽樣采集數據，減少不必要的數據采集。

二、大數據時代背景下的教學策略

（一）營造適合學生全面發(fā)展的軟硬件環(huán)境信息時代的發(fā)展使得高職院校圖書館和數據中心具備了大數據的特征?？茖W研究和科技創(chuàng)新越來越依賴于對數據的管理和利用，打造良好、適宜的軟硬件環(huán)境是提高職業(yè)院校學生信息素養(yǎng)的基礎。目前互聯網技術及應用普及度較高，建設智慧校園可為學生提供更多的接觸信息資源的機會。加強高職院校數據中心和網絡中心的建設力度，在依托傳統圖書館文獻存儲量的基礎上，增加館藏圖文電子數據、電子文獻與多媒體文獻，打造信息化圖書館，為學生提供多元化的信息資源與服務。加強校園社交網絡平臺的建設，利用微信等新型傳播媒介，采用主動推送的方式傳遞正能量，提供有益于學生健康成長的信息，監(jiān)控、屏蔽不良信息的傳播，過濾影響學生身心健康的不良信息，構建適合高職院校學生學習的良好環(huán)境。

（二）發(fā)揮數字化圖書館在教育過程中的核心作用數字化圖書館的建設是圖書館業(yè)今后發(fā)展的主要方向。數字化圖書館也是一個科技含量較高的系統工程，高職院校各級領導應正確認識，加強資金投入，充分發(fā)揮其對教育過程的支持作用。數字化圖書館的典型特征是存儲數字化、操作計算機化、傳遞信息網絡化、信息存儲自由化和結構連接化，可與高職院校的基礎建設可以同步推進。在建設與發(fā)展過程中，教師要積極引導學生充分利用數字化信息資源。學生在使用數字化圖書館的過程中會產生一系列的行為特征數據。通過對學學習路徑和學習偏好的數據分析，根據其特點與實際量身設計合理的信息資源智慧導航，從而為學生學習新技術、新知識提供個性化的服務。

（三）加強學生創(chuàng)新能力的培養(yǎng)在知識經濟時代，創(chuàng)新決定著一個國家和民族的綜合實力和核心競爭力。培養(yǎng)具有創(chuàng)新能力、實踐能力的高素質技能人才，是高職院校人才培養(yǎng)的一個重點方向，也是高職辦學的特色及亮點。創(chuàng)新能力培養(yǎng)的關鍵是創(chuàng)新思維的培養(yǎng)，而創(chuàng)新思維的核心在于思維的獨特性和新穎性。在大數據時代，學生面臨眾多數據資源。教師需要對學生提供專業(yè)的指導，讓學生學會利用互聯網技術和計算機軟件工具解決實際問題，在解決問題的過程中培養(yǎng)創(chuàng)新思維。高職院校應努力營造創(chuàng)新教育環(huán)境，結合創(chuàng)新教育，大力推進素質教育。將“小發(fā)明、小創(chuàng)造”“大學生實踐技能展演”“大學生才藝展示”等活動納入校園文化活動中。組織學生參加各行業(yè)舉辦的職業(yè)技能大賽，實現從應試教育向素質教育的轉軌，培養(yǎng)實用型、創(chuàng)新型的復合技能人才。充分重視學生的個性發(fā)展，建立專業(yè)的師資隊伍對學生的創(chuàng)造發(fā)明活動給予強有力的技術指導。對于技術含量高的、有市場推廣價值的創(chuàng)造發(fā)明活動，要引導學生進行自主創(chuàng)業(yè)，帶動就業(yè)。加大創(chuàng)新教育課程的開發(fā)與建設力度，強化學生創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。

（四）培養(yǎng)學生對信息技術的興趣與愛好興趣是最好的老師，是激發(fā)學生學習積極性的動力，是激發(fā)創(chuàng)新能力的必要條件。學生只有對身邊的事物發(fā)生了興趣，才會活躍思維，激發(fā)潛力。在課程設計中加入了生動、形象、貼近工作、貼近生活的典型案例，可以有效地激發(fā)學生的學習興趣，讓學生樂在其中，愉快地完成學習任務。教學實踐環(huán)節(jié)也應緊密圍繞著學生熟悉的事物、案例來開展教學。授課教師應了解信息技術在行業(yè)的實際應用狀況，根據不同專業(yè)的特點，結合學生，的知識體系結構精心準備授課內容，確定課程的重難點。在教學過程中，通過師生互動了解學生對課程內容的掌握程度，因材施教、精選案例、突出重點，從培養(yǎng)學生興趣與愛好入手，讓學生在輕松、愉悅的課堂教學中學習信息技術在專業(yè)領域的最新應用，了解最新的前沿學科理念，學握較新的實用技術。教師如果在教學活動中能及時、準確地解決學生在學習實踐中遇到的疑難，并指導他們完成實訓內容，將有助于學生在學習過程中獲得成就感，激發(fā)學習的積極性、主動性和創(chuàng)造性。教師動手實踐能力將使得更多的學生得到有效指導和幫助，實現高質量的課堂教學。

（五）探索高效教學模式根據高職人才培養(yǎng)目標的要求，計算機課程的教學需要與時俱進，隨著各行業(yè)大數據產業(yè)的不斷發(fā)展與應用而不斷進行調整、創(chuàng)新。通過對學生在校期間學習、生活的軌跡進行搜集、整理，形成基礎數據，進而分析他們的學習行為、學習喜好和思維模式，制定適合他們全面發(fā)展的教學方法，有針對性地培養(yǎng)和提高他們的計算機應用能力。利用各種輔助軟件，開展行之有效的教學實踐活動，讓學生在“做中學，學中做”。提高各專業(yè)學生的計算機應用操作能力，使他們掌握互聯網技術、計算機信息技術、電子商務等。以醫(yī)學影像技術專業(yè)為例，學生既要學會影像閱片操作，又要掌握最新的X線機、CT、MRI等先進檢查設備的使用與操作。如果能夠將醫(yī)學影像技術專業(yè)與計算機應用實踐教學相結合，找出兩者的學科交叉點，構建適合時展需要的復合型人才培養(yǎng)模式，將會起到事半功倍的作用。在大數據的背景下，各行各業(yè)都需要利用信息技術，特別是數據庫技術、大數據分析技術，用以改變生產、經營、管理、工作、生活等的方式。因此各專業(yè)的畢業(yè)生都面臨著行業(yè)對大數據的使用與開發(fā)的迫切需求。培養(yǎng)學生解決問題的實際操作能力，顯得尤為重要。在專業(yè)課程的教學中，通過對大數據的應用與計算機應用技術的滲透，不但能激發(fā)學生學習專業(yè)技能的積極性，而且可以引導學生形成應用計算機解決專業(yè)問題的思維模式，對他們將來適應大數據環(huán)境下工作具有積極的引導意義。以專業(yè)培養(yǎng)目標為基礎，合理對計算機課程進行設置與安排教學，將大數據知識、信息技術知識、計算機應用知識融入到各課程的教學中，構建適合高職類學生學習特點的高效教學模式。

（六）加強師資隊伍建設加強師資隊伍建設是提高學生計算機應用能力的關鍵。計算機應用基礎課程的教師，首先應該是計算機應用方面的專家，既能掌握扎實的理論基礎知識，又能熟練地操作計算機，善于使用相關行業(yè)軟件。在教學中能夠起到良好的操作示范作用，給予學生無形的感染力和號召力，增強學習的主動性與積極性。在實踐教學過程中，計算機任課教師不僅要與專業(yè)課教師緊密合作，整合校內已有的專業(yè)資源和信息技術資源，充分利用好大數據，而且要與行業(yè)、企業(yè)加強聯系，采取走出去、引進來的方式，讓學生在校期間就能充分接觸各種面向實際應用的信息技術產品與工具。學校要制定行之有效的師資隊伍培養(yǎng)計劃，緊密結合企業(yè)、行業(yè)的實際需求，建設“雙師型”教師隊伍，加強現代信息技術應用能力培訓。教師應深入企業(yè)、行業(yè)，了解企業(yè)人才需求，了解企業(yè)使用的最新應用軟件動態(tài)與進展，充分利用好企業(yè)、行業(yè)大數據資源的研究最新成果，更新知識結構，提高實踐操作水平。

篇9

對于醫(yī)院人事管理中，基于大數據時代，創(chuàng)新醫(yī)院人事管理方法，采取科學的管理方法，應用先進的科技設備，促進人事管理實現現代化的服務?？梢詾獒t(yī)院醫(yī)務人員提供更加詳細豐富的檔案資源，并且在醫(yī)院臨床醫(yī)療以及科研教學、護理工作中，都可以提供優(yōu)勢全面的檔案服務，提高醫(yī)院人事管理效率水平，值得在實際工作中推廣應用，具有一定的可行性。整合醫(yī)院人事管理數據，對醫(yī)院人事管理數據進行二次利用，有效提升醫(yī)院人事管理質量，提升醫(yī)院人事精細化管理程度，采用科學化、信息化管理方式，開發(fā)云計算的醫(yī)院信息平臺，基于云計算技術搭建醫(yī)院信息平臺，不僅可以有效地構建統一的訪問門戶，還能整合醫(yī)院人事資源，提高醫(yī)院人事管理水平。大數據時代，為醫(yī)院人事管理提供現代化管理方法以及有效管理手段，創(chuàng)新醫(yī)院人事管理工作格局，為醫(yī)院人事管理發(fā)展創(chuàng)造優(yōu)勢條件。

2、大數據時代人事管理創(chuàng)新措施

2.1創(chuàng)新人事檔案管理方法

實現醫(yī)院檔案網絡化管理，應加強醫(yī)院網絡基礎設施建設，為醫(yī)院檔案網絡化管理提供設施保障；在醫(yī)院檔案網絡化管理中，優(yōu)化設計醫(yī)院的局域網布局，有效實現對醫(yī)院網絡設備與基礎設施的結合，醫(yī)院加大配備網絡通信設備資金投入，購置高端電腦、打印機、掃描儀，確保醫(yī)院檔案向電子檔案的轉化。再者，大數據時代下，對于醫(yī)院的人事管理創(chuàng)新中，健全醫(yī)院檔案管理制度，收集、整理醫(yī)院檔案信息，還應該有效發(fā)揮檔案管理的橋梁作用，傳達和收發(fā)醫(yī)院檔案信息，對醫(yī)院檔案匯集的各項信息能進行精確地提煉、加工、處理，把檔案中方方面面的思想統一起來，推進醫(yī)院各項工作的高效運行，拉近醫(yī)患之間的距離。

2.2健全人事管理制度

在大數據時代下，對于醫(yī)院人事管理，要健全管理制度，確保醫(yī)院人事管理的各項工作可以順利開展，完善人事制度管理體制。對于醫(yī)院人事管理中，可以避免管理職能隔離，提升醫(yī)院資源管理環(huán)境，避免計算機邊緣化，重視利用計算機進行醫(yī)院人事管理工作，并且可以引進這方面專業(yè)人才，嚴格執(zhí)行規(guī)章制度，有效確保人事管理流程的安全運作。在醫(yī)院的人事管理中，為了有效確保醫(yī)院各科室業(yè)務彼此間地順利溝通，安排專職人員管理有關部門，落實人事管理的信息化建設。利用計算機建立人事管理系統，將大數據時代醫(yī)院人員信息統計集合起來，加大人員信息利用率，對人事管理中各個數據進行分析，簡化統計任務，提升工作效率和工作質量。提高行政管理水平，優(yōu)化決策。醫(yī)院人事管理中計算機的應用，能夠大容量收集、分析、存儲人事信息，在需要某個信息的時候能夠通過計算機系統及時準確地查找出來，幫助選擇方案，實現決策最優(yōu)化，并且還能促進人事管理的規(guī)范化，輔助建立健全指標體系和管理制度，有效提升醫(yī)院的行政管理水平。同時計算機還能對人事信息進行加工處理，很好地滿足了人事管理中各種需要，適應新時期對人事管理的新要求。

2.3提升工作人員能力

對于大數據時代醫(yī)院人事管理中，提升人事管理中工作人員的計算機水平，強化其人事管理能力。重視人事管理信息化建設工作，重視對業(yè)務科室管理人才的培養(yǎng)，如護士、藥劑師、醫(yī)生等，強化計算機應用能力培養(yǎng)，提高醫(yī)院人事管理人員的信息化素質，對其進行信息化培訓，使其在大數據時代下掌握更多的專業(yè)知識，為醫(yī)院人事管理工作打下牢固基礎。對于醫(yī)院人事管理中，創(chuàng)新人才管理形式，提升人員工作能力，利用大數據時代信息化軟件進行人員考核，每位員工都有屬于自己的唯一固定代碼，以此來查看醫(yī)院員工的考勤信息，并以此為根據來進行考勤審批，將最后審批的薪酬交付管理員，進行員工工資結算。并且選用穩(wěn)定的人事管理軟件，加強醫(yī)院人事管理的內部管理模式，提高自身的管理水平，人事管理人員不僅要熟練掌握計算機應用系統，還要熟悉醫(yī)院各方面的工作內容，通過計算機更加科學合理地進行人事管理，提高大數據時代醫(yī)院人事管理的效率，要加強大數據時代醫(yī)院人事管理人員計算機應用、信息網絡等知識和技術的培訓，強化醫(yī)院人事檔案的信息化管理手段，使工作人員可以熟練運用現代計算機技術，管理、制作、保管醫(yī)院人事信息。同時要學會對自己掌握的人事信息進行數據分析，為人事決策提供依據。

2.4強化人事監(jiān)管

在大數據時代醫(yī)院人事管理中，由于醫(yī)院內部人事數據保密性的問題，故此應該強化人事管理的監(jiān)管工作，特別是在大數據時代下，更是要加強醫(yī)院人事數據的監(jiān)管，確保數據安全?？梢蕴嵘髷祿r代人事管理系統的數據庫結構性能，可以有效實現對醫(yī)院人事資源的充分整合和利用，對醫(yī)院人事大數據進行實時、準確監(jiān)控，實時監(jiān)控醫(yī)院人事資源，均衡分配醫(yī)院人事管理工作，提升醫(yī)院大數據時代人事管理效率。降低大數據時代醫(yī)院人事管理成本，加大產出收益。通過使用計算機縮短一些基礎事物處理時間，減少人力資源浪費。大數據時代醫(yī)院人事管理中，可以利用互聯網，快速獲取人事管理的最新信息，節(jié)約醫(yī)院人力查找成本，通過醫(yī)院對現有的醫(yī)務人員進行合理的配置，降低投入成本獲得最大勞動價值。大數據時代下，對于醫(yī)院人事管理中，可以通過使用計算機節(jié)約下來的時間讓醫(yī)院人事管理工作人員，可以思考一些戰(zhàn)略性的措施，為大數據時代醫(yī)院取得更大的進步，提供可持續(xù)發(fā)展的動力。

3結論

篇10

1.計算機網絡安全概述。

計算機網絡安全，是指利用相關網絡管理控制與技術，確保在一個網絡環(huán)境中數據的完整性、保密性及可用性。計算機網絡安全，主要包括邏輯安全與物理安全兩個方面，其中，邏輯安全包括數據的保密性、完整性及可用性，防止沒有經過授權對數據進行隨意篡改或破壞的行為；物理安全包括相關設備與設施在受到物理保護的條件下保護設備上的數據免于丟失、破壞。

2.計算機網絡存在的主要安全問題。

目前，計算機已經廣泛應用于各行各業(yè)，人們對計算機網絡的認識與利用水平也顯著提升，辦公、社交、生活等方方面面都離不開計算機網絡。計算機網絡在豐富和改變人們生活的同時，其存在的安全問題也不得不讓人們警醒，經過筆者梳理，計算機網絡安全問題主要存在以下幾個方面：

1）網絡病毒所導致的安全問題。

在計算機網絡技術快速發(fā)展的過程中，也出現了越來越多、感染力越來越強的新病毒，它們無時無刻地影響著計算機網絡的安全。由于計算機網絡病毒具有復制性，能夠感染其他程序和軟件，因此，一旦計算機中了病毒，其所運行的每一步都將是危險的，都會存在讓病毒也隨之運行并產生破壞行為，然后應用程序被破壞，機密數據被盜用或被破壞，甚至讓整個計算機系統癱瘓。

2）人為操作失誤所導致的安全問題。

在人們進行計算機相關操作過程中，人為操作失誤可能會引起計算機的安全漏洞，或者泄露了某些重要的信息，而這些信息一旦被不發(fā)分子所利用，便會造成難以挽回的損失。

3）網絡黑客攻擊所導致的安全問題。

在大數據時代下，網絡黑客對計算機網絡的攻擊具有更隱蔽、破壞性更強的特點。由于在大數據時代下，網絡黑客通過非正常手段竊取到某一重要數據時，一旦其利用這些數據進行非法行為時便會引起巨大的波及。同時，在海量的數據中，難以及時識別網絡黑客的攻擊行為，對于計算機網絡安全而言是一種嚴重的威脅。

4）網絡管理不到位所導致的安全問題。

在網絡安全維護中，網絡安全管理是非常重要的環(huán)節(jié)，但是目前很多使用計算機的個人乃至企業(yè)、政府部門并沒有對網絡安全管理引起足夠的重視，從事使得計算機網絡的安全受到各種威脅，最終導致大量的計算機網絡安全事件頻繁發(fā)生。五是，網絡系統自身的漏洞所導致的安全問題。理論上而言，一切計算機網絡系統都存在某些漏洞。同時，在用戶使用各類程序、硬件過程中由于人為疏忽也會形成一些網絡系統漏洞。二者相比，后者的破壞性常常是巨大的，很多不法分子通過非法途徑給用戶造成計算機系統漏洞，進而竊取用戶信息，給用戶造成巨大的損失。

二、大數據時代下的計算機網絡安全防范對策

1.加強病毒治理及防范工作。

在大數據時代，計算機病毒的種類與數量與日俱增，對其進行治理與防范是較為困難的。在對計算機病毒進行治理與防范時，筆者認為最重要的是防范，這種防范是一種主動的、積極的治理，可以通過加強計算機防火墻部署來提高網絡環(huán)境的安全性，將那些不穩(wěn)定的、危險的網絡因素隔離在外，進而實現對網絡環(huán)境的安全保護。同時，計算機使用者樹立正確的病毒防范意識，在計算機日常使用中，能夠定期利用殺毒軟件對所使用的計算機網絡環(huán)境進行殺毒，并更新病毒樣本庫，進而確保對計算機網絡的掃描能及時識別計算機病毒并進行及時的處理。

2.加強黑客防范工作。

隱藏在大數據背后的網絡黑客一旦實施其不法行為，常常會產生巨大的安全問題，因此，為了防范計算機網絡安全，應當積極整合大數據的海量信息優(yōu)勢，建立科學的網絡黑客防范攻擊的模型，以此來提升識別網絡黑客的反應速度。通過加強計算機網絡的內外網的割離、加強防火墻配置，能夠有效降低黑客攻擊的可能性。同時，還可以大力推廣數字認證技術，加強對訪問數據的有效控制，并合理認證，有效避免非法目的用戶的非法訪問，進而提升對網絡安全的有效保護。

3.加強網絡安全管理。

使用計算機的個人及機構，需要從思想上高度重視網絡安全管理的重要性，在熟悉大數據的特征與性能的基礎上采取安全的管理措施，時常關注網絡安全管理，從技術上給予網絡安全保障的同時，還需要通過有效的網絡安全管理來實現大數據時代下計算機網絡安全的防范目的。對于機構而言，需要從宏觀上認識到網絡安全管理的重要性，并建立動態(tài)的、有序的、系統的管理規(guī)章，依托于云計算技術構建一個更加高級的智慧平臺來加強網絡安全的防范，進而確保網絡安全。對于個人而言，需要從主觀上認識到網絡安全的重要行，在進行計算機操作中，要養(yǎng)成規(guī)范化的、文明的使用計算機網絡的習慣，尤其是對于一些釣魚網站、非法鏈接，要從主觀上認識到其危害，并做自我做起，將網絡安全問題盡可能消滅，不傳播有安全隱患的信息或鏈接。

4.加強網絡系統漏洞的修復工作。