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大數據時代的利弊范文1
關鍵詞：大數據；企業管理；信息流
隨著大數據的廣泛應用，使得人們更加重視數據信息的商業價值，將數據作為企業的資產以及戰略資源。數據資源的合理化應用，能夠釋放更多的價值，提高企業的生產效率，促進產業創新。企業管理依托大數據，建立資源共享的互聯網模式，能夠解決數據信息孤島問題，實現數據價值轉換。
一、大數據時代企業管理的新特征
（一）加快企業和外界的信息互動
大數據時代下，企業信息來源較為廣泛，信息互動較為便捷。部分企業為了更好的適應大數據時代變化，通過構建信息平臺的方式，實現和外界的實時對話。比如，多數企業都建立了企業微信公共平臺，增強和外界的信息互動。
（二）數據成為企業發展戰略資源
互聯網時代下，企業資源發生變化，除了原始資源外，數據信息也成為了企業發展戰略的重要資源。當今時代，信息爆發，每分鐘都在產生海量數據。對于企業來說，大數據能夠幫助其更好的了解世界，精準預測和定位市場，成為生產經營管理的重要手段。譬如：某企業利用發數據分析，預測汽車產品購買人群。采用了IBM大數據處理方案，使得目標客戶群的響應率得到15%左右的提升，客戶忠誠度有了7%的提升。由此可見，借助大數據平臺，開展需求分析，能夠精準客戶目標，提高營銷服務的效果。
（三）風險防范能力增強
大數據時代背景下，企業經營管理面臨著更大的風險。在大風險環境下，利用大數據，進行風險因素分析，能夠提高企業風險防范能力，精準找出威脅企業穩定發展的因素，采取相應的措施，做好風險防范，有著積極的作用。需要注意的是，雖然從本質上來說，數據安全風險能夠有效規避，但具體應用時，若信息泄露或者遺失，尤其是會計信息，會使得企業陷入危機，比如樂視企業的危機，正是由于內部信息泄露，進而引發的企業危機。
二、企業管理依托大數據的利弊分析
依托大數據，開展企業管理，有著以下利弊：1）利。利用管理數據資源池，能夠為企業管理人員，提供更多的數據信息，減少數據調研的時間，提高決策的時效性和科學性；通過數據深度分析，預測市場變化以及競爭對手，制定有效的企業管理制度，能夠推動企業持續化發展；利用數據挖掘技術以及工具，進行海量數據分析，掌握數據內在聯系，挖掘其價值，能夠預測供應鏈運行情況，制定供應策略，進而達到供應鏈要求。2）弊。在大數據時代下，信息安全成為人們關心的重點內容。從實際情況來說，數據信息違規采集和使用等情況時有發生，數據轉移安全風險較大，私密數據泄露以及敏感信息竊取等問題，阻礙著大數據的應用和發展。不過從本質來說，管理大數據作為知識型數據，利用挖掘技術，能夠實現數據剝離，不涉及企業隱私。即使是進行數據交互，通過物理隔離，也能夠確保自由數據和客戶數據的安全?？偟膩碚f，大數據給企業管理帶來的利大于弊。
三、大數據時代下的企業管理策略
（一）提升數據與分析能力
從企業管理角度來說，若想充分發揮大數據的作用，需要提升數據預測和分析能力。大數據時代下，非結構數據較多，普通數據庫難以有效處理TB及以上的數據?；诖耍墧祿鎯ο到y。若條件允許，可建立基于云計算的數據信息系統，實現對ZB級及以上的數據全面分析，實現數據信息資源共享。云計算的應用，能夠對各類數據，包括結構化數據和半結構化數據等，進行綜合分析，提高企業數據分析能力，是當前企業數據分析較好的選擇[1]。
（二）做好數據信息安全管理
對于企業來說，信息安全尤為重要，尤其是會計信息。其直接影響著企業的存亡，因此必須要加強信息安全管理。對于此問題，企業可采取以下措施：1）合理選擇服務商。目前，企業可選擇的云計算服務商較多。在選擇時要做好對比分析，明確其服務水平和信譽情況，保證服務質量。2）建立具有風險隔離功能的系統，做好信息安全防護，謹防數據信息被竊取或者篡改。3）做好信息加密，若要共享數據信息資源，必須獲得許可[2]。
（三）做好人才培養
依托大數據，有效開展企業管理，要保證技術得以有效運用?；诖耍龊萌瞬排囵B工作。結合業務實際，進行人才培養。以會計人員培養為例，使其能夠掌握會計信息系統應用方法，從繁瑣的數據中，提取具有應用價值的信息，幫助企業制定管理決策。在進行人才培養時，可通過員工外派或者專家授課等方式，提高管理人員的素質水平。需要注意的是，為保證人才的質量，要注重新進人才的培養，健全人才培養機制，完善員工晉升機制，充分調動員工的積極性。
（四）充分挖掘大數據價值
從可應用領域來說，大數據可應用于企業管理的各個方面，具體包括生產運作、供應鏈、人力資源管理等。從當前企業管理大數據應用的實際來說，主要應用于財務管理，使得大數據的應用價值沒有得到完全發揮?；诖?，企業管理者要樹立大數據思維，充分認識到大數據的作用。對于信息安全方面所存在的顧慮問題，要做好問題改進，積極探索有效的解決辦法，發揮外界資源優勢，結合企業的實際情況，研發管理大數據系統。
四、結束語
綜上所述，大數據時代下，企業管理有了新的變化，加快企業和外界的信息互動、數據成為企業發展戰略資源、風險防范能力增強。不過依托大數據的企業管理，有利有弊，需要企業做好完善工作，針對現存的問題，做好改進和完善。
參考文獻：
大數據時代的利弊范文2
大數據是時展的產物，同時互聯網技術也大大的推動大數據時代的到來。其次針對于大數據時代下的市場營銷來說，企業如何在技術、環境高度動蕩的市場環境下，有效的展開精準的市場營銷活動，繼而提升企業的市場競爭力，就需要加強其利弊的分析，繼而保證營銷活動開展的針對性和有效性。
1、大數據概述
人們對于大數據的定義分析并不是很系統，按研究機構給出的定義，就是指經過新處理模式處理，幫助企業正確經營決策的有用信息資訊。麥肯錫也對其大數據時論做出了研究，表明大數據不僅滲透到了各行業，其次還占據了一定不可替代的地位，成為了企業發展關鍵的生產因素；另外大數據的應用，還推動了新一輪型生產率增長浪潮的到來。其特征主要體現在種量多、流量大、容量大、價值高四種典型的特征。內在規律是保證大數據作用充分發揮的關鍵，對此加強此方面的研究是非常有必要的。
大數據時代下市場營銷的機遇與挑戰
機遇
企業要想保證大數據時代下市場營銷策略的針對性、合理性，就要借助網絡營銷理論，結合網絡營銷在數據挖掘、分析的能力幫助下，有效的獲取顧客對產品的喜愛特征、分布范圍等有用信息，最終制定詳細的市場營銷策略，并制定個性化客戶服務體系，保證市場營銷策略的順利實施。
依托精準定位實現顧客服務體系的完善構建：市場營銷的精準定位，有利于精準營銷的實現，同時在其基礎上，借助現代信息技術，還能夠促進獨特顧客溝通服務體系的構建，幫助企業以最低的陳胳膊實現企業擴張。精準營銷的核心，圍繞著顧客、成本、方便、溝通4c理論進行，以消費者導向，指導企業的營銷行為，最終使其滿足顧客的需求。加上營銷渠道短、流轉環節不多、銷售成本低，在滿足客戶需求的同時也保證了企業的經濟利益。另外最重要的是大數據時代實現了企業、顧客的雙向溝通，在顧客需求基調的基礎上，不斷的超出其期望值；加上可流轉數據、偏好數據等可以幫助企業進行一對一的營銷，實現了大數據時代的精準營銷，提升了產品價值。
產品交叉銷售的實現：交叉銷售注重市場的橫向開拓，即對于單一顧客需求的深度挖掘。利用數據挖掘技術在了解顧客需求、特點等的基礎上，對產品進行優化組合等處理，、既保證了顧客消費的需求，同時也增加了企業的經濟利益。其次企業也可對消費交易數據進行分析處理，明確其消費行為，定期發送產品優勢特征，繼而保證了產品交叉銷售，該種模式適用于網絡營銷模式。
助于企業與客戶之間的長期聯系：客戶是企業獲取市場份額的關鍵，對此企業要想提升市場競爭力，還需要加強客戶關系的處理。一般采取信息、互聯網技術等，進行企業、顧客之間銷售服務等交互的協調，繼而促進管理方式的優化，向客戶提供個性化的服務體系，在保證老客戶維持的同時，吸引更多的新客戶，實現市場營銷的目的。一直以來顧客滿意度的提升，都是企業發展的難題，而借助大數據，增加了企業與客戶之間的關系，加上客戶關系管理中目標客戶群體功能的操作，不僅實現了以客戶為中心營銷理念，同時實現了企業、顧客之間的經濟利益不受損失共同獲利。
挑戰
客戶對垃圾信息的抵抗：大數據時代的帶來，使得原本復雜的商業環境變的更加的動蕩，企業一旦缺乏用戶特征數據加以技術保障，以及數據詳細分析的支撐，加上采用傳統的精準營銷理論，繼而導致信息爆炸；顧客長時間面臨著大量的垃圾信息，不免會產生厭倦和抵抗，最后影響了市場營銷活動的順利展開。
新技術適應學習的成本較大：大數據時代的帶來，也改變了人們產品購買的方式和需求，以往的出門客戶拜訪的形式也逐漸的不受顧客待見，對此市場人員就需不斷的利用數據分析，總結出顧客購買特征的內在規律，繼而實現市場營銷的準確定位，保證市場營銷活動的針對性和有效性。以上的活動都離不開數據分析，對此也就需要市場人員具備數據分析和處理的能力；而實際上市場人員在進行數據分析時，面臨著新技術的學習等需要投入大量的資金、時間、精力等，因為新技術的掌握成本較高、時間較長，對此增加了企業的支出，同時還不能保證市場人員學習的成果。
信息傳輸不安全：計算機、信息技術的發展融入，也給一些不法分子攻擊侵入制造了機會，加上企業市場營銷安全意識較為薄弱，技術不到位對隱藏的犯罪技術不能及時的發現和控制；最終實現了黑客等對于企業有價值信息的盜取、利用等。其中消費者資料的安全保障，是保證客戶個性化服務的關鍵，一旦消費者的消費信息被盜取，不法分子會以消費者的身份，模擬真實消費者的消費行為、消費習慣等，展開非正常購買活動，繼而增加了企業經濟利益的損失。對此可見信息傳輸的安全問題也非常值得關注、研究以及處理的，從而更好的保證企業營銷活動的順利展開。
大數據時代的利弊范文3
一、大數據時代下CPA審計的特征
（一）傳統CPA審計與大數據CPA審計的對比
傳統審計主要以手動操作，紙質環境為主，來進行審計。大數據審計則利用了更多新技術，兩者的異同點可分析如下。
1.相同點
傳統CPA審計與大數據CPA審計都必須以《注冊會計師法》以及相關準則作為業務標準和職業規范，以相關的法律法規和會計準則作為判斷被審計單位的財政收支是否合法的標準。并且無論是傳統還是大數據審計，其審計過程都必須經過籌備、實施與報告這三個階段，通過調查了解、簽訂業務約定書、評估內控、確認重要性水平、分析審計風險、編制計劃、對被審計單位內控進行測試、對報表實行實質性測試、整理在審計業務中收集到的審計證據、稽核工作底稿、形成審計意見、編制報告等基本審計程序來發表審計意見。
2.不同點
從審計證據上來說，傳統CPA審計主要存在于紙質上，通過查找被審計單位的賬本和相關資料來獲取審計證據，而大數據CPA審計則減少了繁雜的紙質任務，經遠程技術在對被審計單位進行收集審計證據；從審計程序上來說，傳統CPA審計主要依賴于傳統審計程序，而大數據CPA審計則加入了更多技術上的支持，使其更加便利；從審計方法上來說，傳統CPA審計方法是抽樣審計，大數據CPA審計則可以進行總體審計；從審計時間上來說，傳統CPA審計是定期進行審計，大數據CPA審計更多采用了實時審計；從內部控制上來說，傳統CPA審計要求被審計單位人工操作，大數據CPA審計要求被審計單位采用自動化控制；從工作職員來說，傳統CPA審計人員需要專業技能，而大數據CPA審計要求審計人員掌握操作這些信息技術的能力；從審計思維上來說，傳統CPA審計先需要分析審計對象的每個部分，再對其整合，總結，大數據CPA審計打破了傳統審計思維，掌握審計對象，分析數據然后進行總體評價；從審計風險上來說，傳統CPA審計因為主要是抽樣審計所以存在的風險較多，大數據CPA審計實現了總體審計，在一方面減少了抽樣審計風險；從審計質量上來說，傳統CPA審計不能保障審計數據的全面而大數據CPA審計使審計人員能運用計算機技術避免人工誤差，使審計對象更加全面完整，審計質量也變得更高。
（二）大數據CPA審計的基本特征
因為有大數據的支持，總體審計得以實現，即使面對大量樣本，也不再使用抽樣的方法，使審計風險降低，審計結果的準確性提高。大數據使得被審計單位可以利用外部數據，這樣解決了傳統審計難以獲得及運用外部數據的弊端，并且可以從許多的方面察覺可能會存在的問題，提高審計的精確性。大數據下環境，審計人員直接利用原始數據就可完成相應的審計工作，減少了被審計單位舞弊的可能性，并且極大的節約時間、人力和物力。因為大數據下的審計工作在互聯網上運行，使得審計人員不需要去被審計單位進行調查，也不用在固定時間進行工作，僅一網計算機，便可進行工作，使審計工作更加靈活，在很大程度上提高審計效率。大數據審計使預算定額指標的分類更加細化，使得指標值之間的可比性提高。大數據審計能降低審計成本，比如，審計工作底稿要存儲大約10年，運用大數據的信息技術可以將數據保存在云平臺上，減少紙張使用量。審計人員還可以運用云平臺進行工作，則不受時間空間的局限，降低了相應的管理費用。大數據審計使內容從財務審計轉變為綜合績效審計，以往審計主要關注的是被審計單位的收支情況，這使得審計監督僅僅分析了財務數據，不能深入分析被審單位的業務指標，導致審計結果不能全面的反映被審計的單位的績效狀況，而大數據審計使分析業務的數據變得信息化，因此使綜合績效審計得以實現。
二、大數據時代下CPA審計面臨的機遇和挑戰
（一）大數據時代下對CPA審計面臨的機遇
1.審計質量提高
傳統審計采用抽樣審計的主要原因是因為企業需要審計的數據信息很多而且數據的采集需要一個很長的過程和時間，這在很大程度上限制了工作效率，因此只能運用抽樣審計，大數據審計則實現了全面審計，極大提高了審計質量，由于可以運用大數據，審計證據也變得更多，更準確，更全面，并且在大數據審計下所有的數據都是公開透明的，所以不存在其他因素的干擾。正因為這些原因，審計質量將大幅提高。
2.審計風險降低
大數據技術擁有強大的處理信息的能力，這個能力使得審計工作的壓力大大降低而且通過大數據技術還能夠得出一個更為精確的答案，使得審計工作更加全面，進而減少了審計風險。大數據的應用還會使得舞弊現象減少，因為技術的應用使審計數據更加透明化，所有的信息都可以公之于眾，在此情況下，通過修改會計信息來獲利變得不可行，因此大大降低了審計風險。
3.審計成本降低
大數據技術下，審計人員的工作時間和空間變得靈活，一些資料的上傳錄入可以保存到互聯網系統中或者云數據平臺，這樣可以節約了空間而且還能夠永久性保存，在需要查找相關資料的時候，可以直接在互聯網上查找，提升了工作效率；節約了時間和空間，使審計成本在很大程度上降低。
（二）大數據時代下對CPA審計面臨的挑戰
1.相關審計人員需要具有數據分析能力
從傳統審計轉換到大數據審計，審計方式等都發生了轉變，僅僅靠之前的技能是遠遠不夠的，在使用大數據審計時，要有對數據的敏感度還要有對數據的分析能力，并且要熟練得使用有關軟件，對數據能進行分析處理，進而得出真實可靠的結論。除以上能力外，審計工作還要求具備法律、經濟、管理等知識和人際交往溝通的能力、信息系統運用的技術、評價內部控制能力等，審計工作是知識全面復合型人才，在現階段審計部門里面大多都是審計業務員工，缺少專業性技術分析人員，一些大齡的工作人員可能接受新技術的速度比較慢。這嚴重影響了審計工作在大數據環境下的發展，所以需要提高審計人員專業技術的能力，培養審計人員的工作能力，使其了解大數據技術以及在審計工作中的應用。
2.審計應用技術落后
大數據審計不同于傳統審計，它是一種全新的審計方式，大數據審計不再依靠以往通過人工收集、整理和分析來的數據，這些工作將通過計算機來實現。但是計算機并不是直接的向審計工作人員提供精準的數據，而是提供圖片信息和視頻等傳統的顯示方式這些難以將信息精確的傳達，所以就需要審計人員對這些數據進行處理使其再次可視化分析但是應用信息技術時，水平不高使數據精確分析能力降低。
3.數據保密問題
大數據審計結果都是通過網絡上傳，因此難以保證數據的保密性，審計工作涉及的活動由于具有很高的商業價值，一些審計師可能會披露違反職業道德的數據內容以獲取利益。但是在目前這種云計算方式下，把對審計工作的監督、管理的工作做好的話是十分困難，由于審計結果由第三方管理，審計相關人員可以輕松逃避責任。另一個方面是網絡系統的風險問題，這要求企業需要完善自己審計系統的防御能力，能夠應對各種網絡風險的能力，否則系統出現漏洞就會使信息泄露并且形成不可彌補的損失。
三、大數據時代下CPA審計的發展策略
（一）加強相關專業人才的培養
大數據審計的運用需要大量的具備專業技能的人才，而現在審計人員大多都不具備此能力，所以要對審計工作人員進行專業能力技能培訓，并且要使審計人員的思想觀念和思維意識轉變，除了培養會運用大數據審計的工作人員還要培養審計隊伍中的審計人員具備對審計大數據分析和評估的技能，這是為了更好地保證大數據的準確度及可靠度。在培養過程中，要因材施教，使每位參與審計的人員都具有個性化。
（二）建立自己的數據平臺
在運用大數據平臺時，收集數據和收集信息時容易受到阻攔，當被審計單位要求出具審計報告且無保留意見時，在被審單位要求以及審計準則要求時會相互矛盾，這時候，如果事務所擁有了自己的數據庫和自身的數據平臺時，事務所可以將客戶數據進行錄入，然后對其進行研究，運用這些數據能更加認識企業的過去現在，預測和分析企業將來的發展情況，進而可以擴大會計師事務所的業務范圍，這樣會計師事務所可以開展預測、稅收、咨詢和企業戰略等業務，能擴展經營范圍，為其帶來更多收益。
（三）提高安全意識，加強風險防范
因為計算機審計結果都是通過網絡上傳，因此難以確保數據是否完全保密，首先要對大數據云平臺進行加密處理，控制用戶的訪問，管控大數據來保護敏感隱私信息。其次在大數據采集分析過程中實施保護，在執行過程中需要使用不同管理者。最后，要建立一個通過網狀的客戶端進行檢測的一個異構數據中心的安全平臺，以便及時發現異常，這樣可以從最基礎的地方對數據進行保護。
（四）完善審計組織模式
傳統的審計組織模式采用的是分散的方式，大多都是小組分析，對工作人員進行小組分工，然后通過小組來進行分析數據。而大數據審計模式是統一的一個整體數據體，是以數據的分析為基礎的審計工作，并且以數據為核心展開工作，可以有效得整合資源，變得更加科學和精確。
大數據時代的利弊范文4
關鍵詞：大數據；檔案大數據；檔案館
1 大數據和檔案大數據
1.1 大數據概念的界定
大數據（big data），或稱“巨量資料”，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到獲取、管理、處理并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的數據，即不能用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，對于大數據概念的起源，學術界還沒有統一的定論，在工信部的《2014年大數據白皮書》中，認為大數據概念來源于2011年麥肯錫、世界經濟論壇等機構的相關研究。這些機構通過研究海量數據在社交網絡、網絡廣告、電子商務、數據挖掘中的應用，使全社會開始重新審視數據中蘊含的巨大價值，并隨后在全世界興起了一股大數據的熱潮。
1.2 大數據的特點
大數據的特點有很多種說法，IBM認為大數據有三個特征（3V），即Volume，Variety，Velocity，還有學者從Size，Resolution，Scope這三個角度來定義大數據，即數據規模足夠大，數據的深度足夠深，以及數據的廣度足夠寬，在這里，本文采用主流的“4V”來對大數據進行特點概括，即Volume，Velocity，Variety，Veracity。
①Volume，即數據量巨大，甚至能夠達到PB數量級或者更大；
②Velocity，數據種類眾多，包括視頻、音頻、圖片、日志、地理位置信息等多種類型數據
③Variety，即價值密度低，而商用價值高，大數據多數為半結構化和非結構化的數據
④Veracity，要求處理速度快，大數據的處理技術上與云計算、集群網格計算、分布式計算等技術的應用緊密相關，一般要求在秒極時間范圍內給出分析結果，時間太長就可能失去了大數據的分析價值，這一點與傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。
1.3 檔案資源符合大數據的特征
①檔案數據體量巨大（Volume）。目前，單個國家綜合檔案館檔案資源總量基本達到了TB級，考慮到每個檔案館資源的不同，以及各類檔案部門保存的檔案數量，必將達到PB級甚至EB級。據統計，2011年，各級國家檔案館館藏已達3，3億卷，到2020年，館藏將達到6億多卷，如果加上企事業各類檔案部門館藏，將是一個海量資源庫。
②檔案資源種類多（Velocity）。檔案資源以文本類為主，還有大量的音視頻檔案、照片圖片檔案、圖紙、憑證檔案、地理信息、網絡日志等，都是非結構化數據，描述這些檔案資源的元數據又是結構化數據。海量結構化數據與非結構化數據的混合正是傳統數據處理難以解決的問題，符合大數據的多樣性特征。
③檔案價值高，但價值密度低（Variety）。檔案留存著社會的歷史記，具有很高的歷史價值。然而對當前應用來說，海量檔案信息，每次可能利用的數據非常少，存在著價值密度低的特點。如視頻，連續不間斷攝制過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒，這些檔案信息蘊含著巨大的潛能，需要人員、流程與技術的密切配合，方能將其轉化為更大的真正價值。
④處理速度要求高（Veracity）。大數據要求實時或近乎實時的處理速度，這對企事業單位來說沒問題，對于國家檔案館來說好像要求過高，其實不然，傳統檔案利用方式是被動地等待用戶來查找原始信息，給社會留下“故紙堆”的印象，如果改被動服務為及時、準確地主動服務，這種主動服務不僅提供檔案原始信息，還應提供BI、預測分析、內容分析、輔助決策分析等。
2 大數據給檔案館帶來的影響分析
2.1 大數據技術給檔案館發展帶來的機遇
從資源角度而言，檔案是社會組織和個人在社會實踐活動中直接形成的具有清晰、確定的原始記錄作用的固化信息。大數據時代，檔案概念存在著嚴重的泛化問題，很多之前不能被稱之為檔案的信息在大數據時代都可能變成檔案，這就造成了檔案數量的急劇增長，“每一條記錄都將變成具有長期保存價值的檔案，這些單位價值密度低的記錄信息將作為不可分割的整體來發揮檔案的價值。這也就意味著”一切具有保存價值的文件、數據、視頻、實物都將視為檔案，基于信息系統的電子文件在形成之后‘一秒鐘’即形成‘電子檔案’”。檔案館將“更多地關注一些底層化、碎片化、復雜化的信息。
（2）從管理角度而言，大數據時代的到來，推動了檔案管理的變革。不同于傳統的手工管理，大數據時代的檔案管理將在云平臺上建設云檔案系統，實現云存儲，檔案館傳統的“收管用”也將發生變化，“收”是將數據實時、自動歸集，“管”是將采用云平臺存儲、計算、分析，“用”則是分析、發現與預測，為社會、企業創造價值。從大量數據中分析潛在的價值，決定著大數據時代檔案館的發展水平及方向，這就意味著大數據時代，“檔案館的傳統業務將向檔案資源的數據分析、數據挖掘方向轉移，對大量數據的分析與處理將成為檔案館的主要業務。
（3）從服務角度而言，大數據時代檔案館的服務內容、服務方式、服務目的均將發生改變。檔案服務將“朝著社會化、多元化、開放性和先進性發展，以企業、客戶個性化的需求為導向，提供網絡化、智能化服務。大數據的發展將實現真正的個性化服務，“不僅提供用戶所需要的信息，還通過對用戶需求進行分析，提供基于海量分布式資源的精細化知識組織輸出，實現“信息+解決方案”的一站式服務。
（4）從思維角度而言，大數據時代的到來，將從多個方面變革傳統的檔案館思維模式，為檔案館管理、服務及業務理念帶來顛覆性的變化。管理思維上，將推動檔案館從經驗驅動到循數管理的轉變，讓“數據說出話來”；服務思維上，檔案館的服務理念將實現從供給導向到需求導向的轉變，實現從資源密集型服務到服務主導型的轉變；業務思維上，從追尋“因果律”走向審視“相關性”，從出現問題――邏輯分析――找出因果關系――提出解決方案的逆向思維模式，到收集數據――量化分析――找出相互關系――提出優化方案的正向思維模式轉變。
2.2 檔案館推進大數據的挑戰
2.2.1檔案服務利用方式急需革新
大數據技術發展推動了檔案管理的科學化，在龐大的數據信息源的支持下，檔案館的服務將走向結論化、知識化和智能化，從而改變以往簡單復制、查閱等利用方式，減少了服務過程中的不確定性。而且用戶希望提供個性化、可視化服務，也對檔案部門的服務利用提出了新的需求。大數據時代的發展將實現真正的個性化服務，不僅提供用戶所需要的信息，還通過對用戶需求進行分析，提供基于海量分布式資源的精細化知識組織輸出，即實現信息解決方案的一站式服務。檔案服務方式的革新對檔案館提出了很高的要求。
2.2.2技術的滯后跟不上大數據的發展
檔案館自身技術的滯后也引起了研究者的深刻憂慮。在檔案大數據的檢索方面，“如何在大量的檔案數據中快速而準確地檢索到所需的信息”；在檔案大數據的分析方面，如何實現大數據處理方法和工具的簡易化和自動化；在檔案大數據的展示方面，如何實現最終結果的可視化：在檔案大數據的利用方面，如何在海量數據中抽取和挖掘有用的信息和知識并提供給用戶，進行專業化處理，實現數據“增殖”。這些實質性的問題若得不到妥善的解決，大數據的發展、普及和深入將遭遇嚴峻的挑戰。
2.2.3思維觀念的及時調整
在新事物的推進過程中，還要特別注意不要陷入極端的思維誤區，一般情況下檔案館在推進大數據的過程中容易陷入兩種思維誤區，一種是完全的否定大數據，沒有大數據觀念，無視大數據時代的來臨，不想改變，采取固守原狀的鴕鳥政策；二是泛大數據化，即不加鑒別地收集保存一切數據，從而使得檔案館陷入數據沼澤，數據數量太多進而喪失了自己的特色，此外人才問題也是一個很大的挑戰，檔案專業技術人才及信息技術人才的匱乏將極大地阻礙檔案館大數據的發展。
3 大數據在檔案信息化工作中應用的應對策略
（1）轉變服務觀念。目前大多數檔案部門依然是幾十年前的服務觀念：被動的等待利用者，提供的服務主要還是檔案信息內容，隨著檔案信息化工作的開展，檔案目錄、部分檔案全文經數字化后上網供利用者瀏覽，這是主動服務思想的體現。一些檔案部門也在嘗試_展進一步的主動服務工作，比如，北京房山區提出“基于數據挖掘的檔案信息資源深度開發與利用”等，盡管是傳統的數據倉庫應用，但服務的主動性已經有了很大的提升，是一大進步。
（2）開展檔案數字化工作，提高紙質檔案數字化率，盡可能的將館藏傳統檔案進行數字化，如果數字化率比較低，數據肯定不全有遺漏，抓緊實施電子文件管理工程，進行電子文件收集管理與保存工作，在進行檔案數字化的過程中，由于同一份傳統檔案可能存在多個全宗或立檔單位都存在，在大數據處理前需要進行，以免增加超級計算機或服務器集群的負擔。有兩種方法。一種方法是利用檔案目錄，各檔案部門基本都已建設自己館藏的檔案條目，先把條目上傳，根據條目比對檔案的重復性，將結果反饋給相應的檔案部門，以一個檔案部門為主進行數字化，其他部門或下載拷貝相關鏈接關聯相應檔案，該方法條目上傳到上一級檔案部門，由上級檔案部門統籌安排進行數字化，該方法的優點是節省資源，有限的資源可以盡可能多地數字化，缺點是協調，統籌不容易。另一種方法則是各部門分別數字化自己的館藏，將數字化結果全部上傳到數據治理計算機，由數據治理計算機進行全文比對。該方法優點是比對準確，缺點是資源有所浪費，同時加重了數據治理服務器的負擔。兩種各有利弊，應當靈活使用。
規劃全國性或區域性的檔案資源云服務。大數據的基礎是云計算，同時檔案信息資源的整合也應該建立在云計算基礎之上，可以考慮建設全國或區域性的公有云，實現全國或區域內檔案條目的集中與共享，實現檔案的存放與共享，甚至可以實現區域內所有電子文件、數字檔案的存儲，下級檔案部門保留檔案鏈接地址即可。這樣的前提是訪問公有云的是高速網絡。公有云下，區域內檔案部門可以建設自己的私有云。檔案云資源的建設使得大數據平臺有了強有力的數據支撐。
（4）提升檔案工作員工綜合素養。要建設檔案強國，首先要建立一支與檔案強國相匹配的檔案工作員工隊伍，特別是大數據時代，檔案工作不再是原先的裝裝訂訂，檔案利用也不是簡單的查閱，檔案人員應從數據的視角看待檔案，以大數據推動檔案館的管理和服務。這也對檔案人員提出了更高的要求，大數據時代，檔案館人員要努力向“數據科學家”轉變，大力提升綜合技能，一是具備一定數學知識能夠建數據模型，二是能夠利用信息技術建數據模型分析系統，三是處理數據，得出結論和自己的見解。
大數據時代的利弊范文5
關鍵詞：大數據；財務管理；管理創新；醫院財務
一、大數據時代醫院財務管理創新的必要性
醫院在管理過程中離不開財務核算，各項經濟活動需要獨立核算，最終也是希望得到最大高效的經濟效益。醫院要想實現經濟效益，就必須提升內部核心競爭力，注重在實際核算和經營運轉過程中，權衡好各方資源，對醫院內的相關醫療資源進行合理的規劃和高效配置，加強醫院內部財務管理，才能使得醫院得到較高的經濟效益。大數據時代背景下，財務管理面臨著角度風險，只有高效有效的財務管理措施，才能促進醫院高效管理。
二、我國的醫院財務管理現狀
(一)缺乏財務預算機制，財務管理制度需要創新
目前大多數醫院在財務管理體系的建設上不符合常規，沒有根據醫院具體實際制定計劃，導致很多財務管理制度往往趨于形式化，僅僅通過簡單的計劃來確定財務管理，這樣的方式使得操作較為具有難度，財務管理體系就難以發揮其應有的作用。大多數醫院在財務預算機制的建設上缺乏一定的實踐性，很多機制的建設難以把控醫院資金流向，導致很多資金盜用和濫用的現象出現，最終直接導致了醫院的收支不平衡。財務預算機制上代表著醫院的一種財務管理模式，很多醫院的醫療衛生事業發展，完全沒有重視內部預算機制，財務管理制度僅僅是一種形式，這些方面嚴重阻礙了醫療衛生事業的發展和改革。無法使得醫院隨著市場和社會的發展，滿足內部管理的需求。醫院在機制建設上，如果存在著一定的漏洞就會不利于我國醫療衛生事業的發展。
(二)醫院盲目進行財務投資，風險意識薄弱
醫院受到傳統體制的影響較大，缺乏一定的投資管理方面的認識，在投資方面的安排和人才支撐較少，針對投資方面的認識缺乏，在這個方面的可行性的研究較少，還需要進一步的深入調研，才能使得財務管理和醫院整體的運作達到一定的標準。大部分醫院在投資上的風險意識較差，分析方面缺乏一定的風險意識，投資所帶來的利弊沒有正確地認知，所以專業人才還需要引進。投資對于醫院來講至關重要，專業人員的指導和控制勢在必行，但是就實際的狀況來看，醫院在財務投資和風險意識上給醫院帶來了不小的負擔，增多了投資的風險，給醫院帶來不利的影響。
(三)財務管理缺乏數據支撐，缺乏數據的整合分析能力
醫院是一個人員流動較大的單位，隨時隨地都會產生大量的數據，是數據密集型單位，由于醫患數據信息的流動性較大的特點，面對大量的信息數據，需要進行數據整合，這就使得財務工作的壓力較大，就目前醫院的現狀來看，很多醫院沒有意識到這些數據潛在的價值，他們對數據的整合和挖掘能力不到位，導致很多數據缺乏一定的整合分析，使得財務管理工作沒有基礎數據支撐。針對數據的全面整合能力，如果較差的話就難以從整體運營分析醫院數據的運營情況，不能全面清晰的掌控醫院數據信息，影響了醫院的發展。
三、財務管理體制創新中存在的問題
(一)財務管理信息化中缺乏頂層設計
醫院財務管理體系建設上，離不開大數據的運用，整體協調規劃發展中，頂層設計是最關鍵的環節，但是就目前醫院財務管理體系來看，大量的信息數據還停留在表面上，沒有從深層次的分析其本質內容，這就使得相關財務信息難以有科學有效的效果。醫院財務管理要明確規劃方案，在內部制定科學合理的思路，才能使得財務管理信息化更加趨向于健康發展的方向。醫院信息化財務管理模式中，并沒有注重頂層設計的計劃方案，針對頂層設計出一條科學合理的思路，防止規劃和決策之間的矛盾，沒有綜合協調各方發展資源，促進財務管理信息化，促使財務管理系統發揮作用，防止整體的設計發展帶來負面影響。
(二)醫療成本與醫院收入之間的矛盾
目前醫院主要還是采取了各自科室進行財務核算，在核算制度上主要還是以領導層創收為目的，給各個科室相關的自主權利，例如各個科室在采購和收費方面，完全具有自己的自主權，這樣就使得一些大數據難以順利的開展，使得很多醫療數據存在著不完全性，這樣會導致一些醫療成本出現數據遺漏的隱患。醫院數據發展戰略上，由于各科室自主決定的制度，使得其在數據分析上往往主要的目標還是創收，完全忽視了醫療成本和醫療收入之間的矛盾，甚至有些科室還為了提高自身的利益，抵觸一些大數據分析的內容，往往導致財務核算制度和數據相違背，財務制度創新難以扭轉局面，長此以往將會使得醫療成本與醫院的收入之間存在一定的矛盾，影響醫院長遠發展。
(三)大數據技術人才缺失，財務費用信息整合困難
醫院行業會時刻存在大量的數據，并且數據變化快，使得財務管理方面的數據人才缺失，導致大量的數據會形成浪費，因此醫院中大量數據人才缺乏，需要大量的專業型知識人才，依靠相關大數據技術挖掘出數據潛在的價值。大數據技術針對醫院方面的人才缺失，專業的財會人員要具備信息化技術知識的同時，還要具備醫療方面的知識，不斷的培養具有高素質綜合能力的人才，才能使得員工積極挖掘數據資源，改變傳統財務管理體系的模式，通過數據分析提升效率，但是實踐中數據潛在價值的挖掘度不夠深等問題依然會存在，后續發展中還需進一步挖掘。醫院的財務信息需要及時的進行整合，但是目前醫院在采集數據方面，很多信息往往處于獨立性，共享性不強，這樣就會導致一些醫療系統缺乏一定的操作，使得數據整合的困難加大，阻礙了一些數據分析工作的進行。
四、大數據視角下醫院如何進行財務管理體系創新
(一)建立醫院信息動態管理機制，加強對數據信息的利用
醫院內部要建立全面的動態管理機制，建立信息動態機制，實現對數據的動態管理，例如可以運用互聯網技術和信息技術，構建互相聯系的信息共享平臺，通過平臺中的信息軟件進行數據分析，及時處理相關財務信息內容，繼續對財務相關信息進行收集和匯總，并對信息進行動態化的管理，才能使得信息數據更加高效的利用。醫院要加強相關投資信息和人事信息的數據管理，注重綜合運用各方資源，進行信息共享，成功運用信息平臺注重相互之間的聯系，實現各個科室的有效交流和互動，才能使得最終實現醫院財務信息管理。
(二)提高數據整合分析能力，制定更合理的財務預算
大數據信息時代，數據整合分析能力特別重要，特別是醫院管理中充分的運用大數據計劃相關財務管理內容，能夠確保相關數據更好的運用實踐。醫院要在此過程中引進復合型的財務人員，提升對數據更深層次的整合分析，才能制定出更為合理的財務預算內容，只有準確的把握財務信息管理內容和數據，具備良好的數據整合和分析能力才能制定出合理地的財務預算計劃，預算計劃是一個非常關鍵的內容，一定要對其加強重視，通過日常的數據信息為參考在結合醫院的實際情況，才能制定好預算計劃，確定最終的預算方案，幫助醫院實現更加合理地財務管理模式，促進醫院長效發展。
(三)充分利用大數據技術來防控財務管理
醫院的財務管理要充分地運用大數據技術，運用數據技術實現數據分析，如果真的出現數據偏差，就會產生一定的財務性風險，很可能帶來一定的經濟損失。因此，大數據的技術運用能夠使得財務管理更加地準確，起到管理防控的作用。大數據背景下信息技術的運用，能夠起到財務風險監測和預警的作用，實現財務信息的一體化建設，通過數據整合實現數據資源的高效運用。例如一些智能化預測風險指標及數據分析的模型，可以預防財務風險的爆發，控制財務風險。
五、小結
時展的趨勢下，大數據視角下的醫院財務管理體制還需進一步完善，財務管理的效率和質量還有待進一步加強，醫院只有建立醫院信息動態管理機制，加強對數據信息的利用，提高數據整合分析能力，制定更合理的財務預算，充分利用大數據技術來防控財務管理，才能有效控制財務風險。
參考文獻：
[1]陳含雅.大數據背景下醫院財務管理創新模式研究[J].財會學習，2016，23(16)：42-43.
大數據時代的利弊范文6
關鍵詞：網紅經濟；直播帶貨；大數據；現實意義
一、背景
作為世界第二大經濟體，中國經濟形勢持續良好發展，隨著人們消費水平的提高，人們對消費的需求不僅僅是單純的購物需要，而是更多的體驗性和娛樂性。網絡購物從最開始的圖片文字的展現到后面的視頻展示，再到今天的真人實時互動的網紅直播式商品展示，得益于技術的推動，但更重要的是消費者對消費體驗升級的訴求和社會資本力量的引領。技術是電商平臺直播帶貨出現和發展的根本支柱。在通信技術不斷提高，移動端設備的大范圍普及的大背景下，使得直播帶貨這一商業模式的出現有了技術基礎，網絡技術的發展打破了時間和空間的界限，極大的便捷了人們的生活，人們也越來越認可網絡溝通、網絡消費模式，網紅經濟由此發展起來。移動互聯網為直播帶貨提供了可能性，直播帶貨行業的發展將會更加多元化、專業化，其蓬勃發展的勢頭不可小覷。
二、發展歷程
（一）網紅直播帶貨的興起階段（2015-2016年）
2015年，直播開始在中國興起，發展速度較為快速，在一定程度上為直播電商的發展奠定了基礎，很好地促進了直播電商行業的良性發展；2016年3月淘寶直播開始試運行。
（二）網紅直播帶貨的發展階段（2017-2018年）
2017年快手開啟直播+帶貨模式；同年7月，蘇寧App上線直播功能。2018年3月，亞馬遜開啟網絡直播服務；抖音在短視頻以及直播中進行大規模的電商帶貨，同年12月，抖音購物車功能正式開放申請。兩年中，更多以動態媒體為主的平臺在完成了初期用戶流量積累之后，紛紛擴充業務開發基于直播的電子商務平臺。
（三）網紅直播帶貨的爆發階段（2019年至今）
2019年11月拼多多初次嘗試直播帶貨；2019年12月，騰訊看點直播宣布“引力波”計劃；2019年12月，小紅書宣布即將正式上線電商直播；微信公眾號首次嘗試直播帶貨。2020年5月，由央視主持人組成的“央視boys”與國美零售合作直播帶貨。到2019年直播電商已經成為電商發展的主流，商品信息展示的動態化趨勢已經逐漸顯示出來，直播電商行業將會迎來一個全面發展的紅利階段。
三、現狀分析
本文針對網紅直播帶貨的問題通過網絡發放調查問卷，共發放280份調查問卷，其中有效問卷267份，有效回收率為95.36%。下面在進行分析預測前，我們對問卷結果進行信效度分析。
（一）信效度檢驗
1.信度分析
信度即可靠性，是衡量測量的一致性和穩定性的指標。本文主要對網紅直播帶貨對經濟發展、助農精準扶貧的效果量表進行信度分析，結果如下：由表1可知，克朗巴哈系數為0.962，可見該量表具有較高的內在一致性，因此問卷結果可靠性較強。針對問卷總體數據進行分析得出KMO值為0.727，大于0.7，并且顯著性水平小于0.05，證明各變量之間并非相互獨立。以上結果表明，問卷數據通過效度檢驗，測量的準確性較高。
（二）描述性統計分析
對問卷樣本的基本結構分析如下，包括年齡、性別、學歷、居住地四個部分。本次調查對象包含4個年齡段，樣本分布情況顯示，18-30歲占比最大，為70.41%，該年齡段群體對直播帶貨的關注更高，更有說服力。問卷整理統計后分析，受訪者的學歷為大學本科的，達樣本總數的一半以上。義務教育、高中、碩士及以上所占比例依此遞減，說明學歷本科以上群體對直播帶貨看法更加具有現實意義。調查結果顯示，所調查主體中，現居城市占樣本總量的52.81%，農村占比47.19%，綜合來看，在所有受訪者中兩者占比相近，便于客觀看待和正確把握網紅直播經濟的發展。比相近，便于客觀看待和正確把握網紅直播經濟的發展。
（二）未來趨勢走向
通過以上數據模型研究，我們總結了網紅直播帶貨的未來發展前景：助農政策的扶持將助力直播帶貨的正確發展走向、平臺發展將帶動直播帶貨的營銷總額增加、知名主播將提升直播帶貨的受眾信任程度。在多方主體的共同努力以及廣大受眾的積極參與之下，能夠為主流媒體直播帶貨活動迎來更加良好的發展契機，使之成為新媒體環境下一道亮麗的風景線。直播帶貨模式將迎來黃金時期的全面發展。直播帶貨的進展，在其實踐發展過程中，有必要積極探索，大膽地創新，通過多主體參與和推進，通過多種方法實現落實和轉換，讓直播帶貨模式向著更加規范化方向發展和進步。在我國經濟和網絡技術的快速發展的雙重作用下，直播帶貨活動的特點將不斷突出，內容不斷優化，技術不斷創新，它必然會迎來新的契機。
四、現實意義
從以上數據和分析中不難看出，在大數據時代，網紅直播已經成為時代潮流，但也可以說這是一把雙刃劍。它促進了大數據時代互聯網網紅經濟與傳統電子商務的融合。網紅直播帶貨模式是對傳統購物模式的一種創新，是一種可以滿足用戶需求的變革。居民利用互聯網拓寬視野，解決自己的需求和娛樂等。網紅直播帶貨也極大地促進了一些農村經濟的發展。在一些偏遠的農村地區，當地的地理環境適合種植特色的水果蔬菜，但運輸手段并不優越。在發生不可抗力的情況下，網紅直播在線銷售模式可以幫助農民進行大量的水果和蔬菜銷售，農產品、副產品和本地特色產品都可以得到很好的廣告宣傳和銷售，從而促進該地區的經濟發展。相反，目前的網紅直播帶貨模式也存在諸多問題。從表面上看，網紅直播帶貨模式是三者共贏局面。商家提供商品、網紅銷售和消費者需求是一個非常完整的體系，但從商品價格居高不下到過度依賴網紅銷售和嚴重的商品質量問題，導致糾紛爭議越來越多。為適應市場發展的新需求，應當充分利用網紅群體的巨大影響力，推動“直播銷售”模式均衡健康發展。針對網紅直播帶貨存在的問題，要進一步完善網紅帶貨直播系統，提高網紅主播的質量，改善直播產品的質量和專業性以及加強平臺的內部和外部監管，完善相關監管制度，切實保護消費者權益，共同建立多方監控體系，制定和完善規范性法律法規，未來的發展可期。
參考文獻
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