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大数据论文精品(七篇)

时间:2023-04-25 15:25:41

序论:写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感,挖掘那些隐藏在内心深处的真相,好投稿为您带来了七篇大数据论文范文,愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂,助力您的创作。

大数据论文

篇(1)

信息管理论文2600字(一):“大数据”时代下医院病案信息管理论文

医院病案记载着各个时间段的患者诊疗状况以及疾病演变状况,其中关键的病案信息包含患者家族史、患者本身的病史、医院诊疗过程、病情检查与病情诊断得出的报告等。

由此可见,医院病案信息牵涉各项日常的医院业务,有关部门对此有必要予以全方位的信息审核、信息收集以及档案存储。但从现状来看,当前仍有某些医院并没能全面关注综合性的病案信息管理,而与之有关的病案管理措施也没能真正实现健全。在此前提下,医院应当尝试在现阶段的病案管理中全面使用大数据模式,以此来全面保障病案信息管理的成效性。

医院对于病案信息管理运用大数据手段的重要意义

第一是提升医院当前利用各类病案信息的整体水准。大数据手段在客观上有助于实现多层次的数据与信息整合,从而显著提升了利用医院病案的水准。医院在全面集成当前现有的病案信息基础上,应当能够妥善划分各项相应的患者信息,确保将其分成收费信息、患者检查信息、患者诊疗信息、门诊信息、报告与检验信息等。在划分上述各类信息以后,运用大数据手段还能创建针对各个患者的识别身份编码,以便于实现多层次的信息关联集成。

第二是全面支撑医疗决策。医院由于具备了大数据手段作为管理病案信息的必要辅助,因此针对实时性的病案信息都能着眼于精确进行搜集。在决策系统的全面支撑下,有关科室就能全面明晰现阶段的患者病情种类、院内患者分布与其他相关要素。相比于传统模式,大数据手段更加有助于汇总信息以及统计信息,对于某些潜在误差也能予以彻底杜绝。除此以外,医院针对当前入院的各科室危重患者应当予以侧重关注,以便于提供日常各项医疗决策必需的信息支撑。

第三是拉近护患关系并且突显以患者为本的宗旨。在集成病案信息的基础上,医护人员针对当前阶段的各项患者信息都能予以全方位的精确掌握,上述措施有助于增强现有的患者满意度,拉近护患关系。例如近些年来,患者已经能够凭借电脑或者手机等工具来随时查找个人诊疗信息,对于实时性的自身健康状态也能全面加以了解。在某些情形下,患者一旦表现为某些危重病情,临床医师对其就要及时进行处理,全面保障患者健康并且提升患者生活水准。

医院当前病案信息管理现状

目前各地已有较多医院正在尝试引进病案信息的大数据管理模式,并且逐步将大数据手段渗透于管理医院病案信息的各个流程中。但是不应忽视,各地医院在现阶段仍然表现为相对较低的病案管理综合水准。探究其中根源,就在于医院及其有关部门针对病案管理仍然欠缺必要的关注度,同时也没能着眼于引进大数据手段作为其中必要的辅助与支撑。

此外,多數医院并没能设置独立性的病案管理专门科室,医院现存的病案管理部门体现为较强的附属性特征。作为管理医院病案信息的专门人员来讲,上述人员本身应当具备优良的病案管理水准。与此同时,上述人员也要掌握涉及到大数据的有关常识,并且将其灵活适用于当前的医院病案管理。但是截至目前,负责管理医院病案信息的专门人员仍然表现为滞后性的专业素养,甚至没能熟悉日常性的病案信息汇总、信息分析以及信息处理操作。除此以外,医院部门针对此类管理人员也没能给予专门性的管理技能培训,甚至聘用某些兼职人员代替专职性的病案管理人员。

探求改进举措

增设专门的病案信息管理机构

医院如果要着眼于优化病案管理的综合效果,那么关键在于设置专门的病案管理部门,有关领导对此也要引发更多的关注。近些年以来,各地医院都在致力于建成病案管理的专门委员会,在此前提下助推信息化的医院建设。与此同时,医院还需结合自身的真实状况来增设病案信息的新科室,确保该科室在整个医院体系内占据独立的位置并且拥有独立职能。

通过运用上述的改进举措,病案管理机构就能全面突显其具备的价值与意义,确保该科室能够覆盖于医院临床管理、制定病案管理规划以及收集病案信息等领域。每隔相应的时间段,管理委员会针对当前的医院病案信息要予以全方位的归纳汇总,此举措有助于保障病案管理能够达到的综合水准。

运用信息化手段来辅助管理

在目前阶段中,各地医院已经能够凭借信息化技术来显著增强病案管理的实效性,在这其中包含自动式的条码识别、微缩光盘技术、数字化的病案管理与其他相关技术。医院通过灵活使用上述大数据手段,就能够着眼于挖掘深层次的患者病案信息,确保现有的病案信息符合准确性与真实性的基本要求。近些年各地医院都在致力于创建资源共享的病案管理网络,在此前提下诞生了新型的电子病案。此外,医院在存储各类患者病案时,也能够借助大数据手段予以完成。这是由于运用电子化存储的方式有助于在线查询各项病案信息,从而服务于现阶段的临床治疗优化与完善。针对出院后的患者来讲,运用大数据手段就能打印并且查询患者现有的各项病历信息。数字化管理应当能够覆盖于医院当前的各项日常管理工作,此项举措在根本上保障了病案信息共享,同时也便于利用与存储病案信息。

全面提升人员素养

从目前现状来看,各地医院针对自身保存的患者病案都给予了更多关注,同时也认识到了病案具备的价值。在此基础上,作为管理医院病案的专门人员而言,应当全面提升自身具备的综合素养,针对医学统计学、外语、计算机与其他学科的有关知识都要予以相应的掌握。

因此可见,病案管理人员是否拥有优良的专业素养,在根本上关乎病案信息管理的整体效果。病案信息管理牵涉多领域以及多层次的学科与专业,因此作为管理人员而言,上述人员应当能够精确检索各项信息,以便于实现全方位的信息获取。在此前提下,医院针对各类临床信息应当予以全方位的传递,确保病案信息能够体现其应有的临床价值、科研教学价值以及其他价值。在目前阶段中,医院针对原有的病案管理思路应当予以相应转变,确保将病案管理的侧重点全面落实于分析收集以及汇总各类病案信息。

结束语

医院病案信息在医院现有的管理系统中占据了重要位置,这是由于病案信息记载着全过程的医疗信息。与此同时,医院如果要给出相应的医疗决策,那么也必须凭借病案信息予以完成。

截至目前,医院及其有关部门正在逐步意识到医院病案管理与大数据手段相互融合的必要性,对于医院当前的各项管理举措也能够予以相应的优化。因此在病案信息管理的有关实践中,医院针对信息化手段有必要着眼于灵活加以运用,在此前提下服务于病案信息管理实效性的提升。

信息管理毕业论文范文模板(二):信息管理到知识管理过程中档案价值重新发现论文

【摘要】基于信息与知识、信息管理与知识管理之间的关系,分析在知识管理过程中档案价值的新特征。档案价值的实现主要是通过将其主体与客体之间的关系显现化,通过知识管理对档案信息进一步挖掘使档案更好地实现其应有的价值。

【关键词】信息管理;知识管理;价值特征

一、信息管理到知识管理

对于知识管理与信息管理之间的关系,我们可以从信息与知识之间的关系入手。有关知识与信息之间的关系有很多种观点。一种观点持有者们认为,信息存在于自然环境、人类社交活动以及人们思维之中,而知识的存在局限在人们的社交活动范围之中,因而信息包涵了知识。另一种观点持有者认为,信息是可编码化的知识或显性可视的知识,而知识除了显性之外,还包涵隐性知识,即存在于人类大脑之中、不可编码化的知识,因而知识包涵了信息。对于以上两方观点,有学者认为,从本质上来说,信息是一种具有物质属性并以物质存在的方式反映呈现给大众,这种物象化及其存在方式可以广泛地包含人类活动及其成果。而知识是人们对这种反映的一种主观性的认识结果,是一种智力成果。因而,就信息与知识两者之间的关系而言,信息是具有知识属性的,并以知识成果作为其具体的表现形式。知识管理这一概念最早是在企业管理中被提出来的,知识管理的概念可能会因为其所涉及的学科领域的差异而存在各种不同的版本,但是知识管理的目标大抵是相同的,即知识管理想要实现的是在最恰当的时间将信息传递给最需要的人,以便于此人可以利用这一信息做出最恰当的决策并付诸实践活动。然而档案又是如何与知识管理存在联系的呢?档案根据其定义我们可以了解到,其最明显的特征为原始记录性。档案的这种原始记录性的特征奠定了档案不可动摇的地位,也是将档案区别于图书、信息等的重要凭证。因此档案凭借其固有的原始记录性的根本属性无可厚非的可称其是信息的最根本来源。知识是我们依靠自身主观能动性对信息进行筛选的结果,故档案也可以称为是知识的源头。

二、知识管理的档案价值

当今由于知识管理层次的不断深入,档案的使用价值呈现出来了新特征,因此对于知识管理中档案价值的重新发现,笔者认为是必要的。知识可以分为显性知识与隐性知识。档案是一种直接呈现在人们眼前的显性知识,是知识的来源,因此档案也是知识管理的核心部分。

(一)从理论基础角度分析。理論基础角度主要可以从档案后保管范式与档案双元价值理论两个方面。档案后保管范式包括新来源观、宏观价值鉴定论、知识服务三个方面。1.新来源观。新来源观就是对于文件的来源问题进行一种全新的认识,传统意义上,我们是在文件转化为档案之后才开始对档案进行管理,而新来源观理论则强调对于文件的管理工作应该从文件形成之初就着手开始进行,从开始形成时就开始对其管理,即强调的是一种“前端控制”“全过程管理”,通过这种管理方式可以方便人们从文件形成之初的背景,文件形成过程的结构层次以及文件未来可能会涉及的研究发展的方向进行全面系统的管理。2.宏观价值鉴定论。宏观价值鉴定论强调的是对于档案价值的鉴定我们不能仅仅局限于对其本身形成部门、机关所产生的价值作用上来判断是否对其进行保存,而应将价值的鉴定提升到对整个社会层级上来。使更广大的人群可以受益,进而实现档案的第二价值,这也正是谢伦伯格所强调的档案双元价值理论中的第二价值。3.知识服务。知识服务顾名思义主,要是将档案信息上升为知识层次对其进行管理,这一理论主要表现在传统档案保管员身份的变化上,可以说档案保管员的工作并非只局限于对档案的排列、档案、上架等一些基础性的工作。在知识服务中档案保管员的工作主要是将档案中的文字信息加工、提炼出有价值的部分,对这些有价值的部分进行整理,使有价值的信息可以提供给人们利用,即提高了档案信息的质量,也节省了档案利用者筛选档案的时间。以上就是档案后保管范式中所包括的三个方面的基本内容,档案后保管范式是在电子文件不断产生的背景下提出来的,将档案价值鉴定工作与知识服务有机结合起来,从而肯定了档案价值在知识管理中的地位。4.档案双元价值理论主要指档案的工具价值与档案的信息价值。工具价值所指的就是档案产生之初所赋予的价值。正如一个事物的产生是有其原因的,并能在其产生的基础上发挥其应有的价值,为社会提供利用服务。信息价值主要是依据信息接收者,即知识主题与知识客体之间的关系而形成的一种价值关系。这种价值的实现是需要一定的载体对信息进行传递实现的。知识主体的不同对知识的需求自然就会不尽相同。主体带着目的和需求查询接受信息,并且由于每个人的知识素养,知识储备的不同,对同一信息的理解也是大相径庭的。正如每个人读研究生的目的是不同,每个人的人生经历也是不同的,所以对待同样的问题我们会有自己的想法,我们会根据自身的经验分析理解所获取的信息。

(二)从实际理论角度分析。实践基础主要表现在公共档案管提供利用的层面上,主要包括知识获取、知识管理与知识服务三个方面。1.知识获取是实践的前提保障工作。正所谓没有原材料我们就无法进行生产加工一样。所以要想使公共档案真正体现价值,首先我们需要获取到一定的知识。知识管理权主要指的不再是对纸质文件的有序化整理过程,而是对文件上所反映出来的知识内容进行整理加工,对文件上面的信息进行分析,挖掘出更有价值的部分,对其进行管理。2.知识服务体现在政府信息公开这一层面上,档案馆作为政府信息公开查询的场所,具有提供知识服务的合法地位,同时主动提供信息查询等方面的服务也是其应当履行的义务,满足公众的需求是其应当做的。同样也是公共档案管发展的动力所在。在知识服务提供利用方面,公共档案馆可以借鉴公共图书馆的成功措施,如举办展览,提供远程服务,提供电子化检索平台等等。公共档案馆通过提供新的利用服务方式可以吸引更多的公众,进而实现其公共服务的价值。

三、知识管理中档案价值实现的特征

传统档案管理活动中只有有价值的文件才可以转换成档案进行管理、保存。而在知识管理活动过程中,档案的价值与使用价值时同等重要的。档案的价值主要体现在隐性知识层面,档案的使用价值主要体现在显性知识层面。因此对于知识管理中档案的这种价值与实用价值并重的条件下,档案价值也呈现出了新的特征。

(一)集成化与灵活性。传统的档案价值体现在主题对客体的需要,对主体需要的档案进行归档保存以实现其价值。而知识管理中更加注重的则是知识,并且这一管理从文件形成之初就需要开始着手进行了,体现在外在内在结合的全过程中,在整个过程中因可能涉及的不同人提出的不同要求,故灵活性也是必不可少的。

(二)多元化与共享性。公众对于档案的利用可能是间接的,而公众对于知识的获取则不同,这是一种主动性的活动。正如约翰奈斯比特曾经提到的“我们淹没在信心之中,但我们仍处于知识的饥渴中”。作为知识个体的人因其自身处于不断发展中,所以人作为知识个体是渴望获得知识的。知识管理的过程中则强调的是,将档案中的知识以一种共享的方式传播开来,呈现在公众面前,以便于公众根据自身的需要获取知识。这种共享性是多元化的,可以是一对一、一对多、多对一、多对多的方式。正如我们需要完成一项工作可能一份文件就包括了我们所需要获取的全部信息,也有可能我们需要通过搜集不同文件中的部分信息,进行整合后的信息才是我们真正需要的。个体的需求可能是单一的也可以是多元化的。

(三)显性化与增值型。知识管理需要的是主体通过交流的方式将隐形的知识显性化,知识管理中侧重于人力资源管理、成本投入管理、技术管理三个方面,这三点主要是依据企业知识管理所提出的。而当前就档案而言为了实现档案的价值应更加趋于主动性。主动性主要指主动提供服务,知识管理重视的是个体之间,个体与组织之间的知识共享过程,进一步促进知识创新以实现档案信息的增值型。

四、档案价值在知识链中的体现

(一)知识获取。知识获取包括信息采集與信息创造两个方面。采集的过程我们强调的是对于信息的获取要注重其完整性与信息的可靠性。创造则更加侧重于,将隐形信息显性化的过程。档案室信息是一种外在存在形式,因此可以说档案室信息的承载体,也就是知识获取的主要来源,对于有价值的信息获取应该对其加以记录以便日后更多人利用。

(二)知识开发。知识开发的过程是对信息进行分析,加工,处理,存储整合的过程。使信息有序化、体系化。这种信息开发的过程要遵守信息本身的客观性原则,知识开发者不可以根据个人的主观意识对信息进行任意的更改,要保持信息的原貌。知识开发就是档案工具价值和信息价值转换的过程。

(三)知识利用。知识获取与知识开发的过程都是为了知识最终能被有效地利用,利用过程中的个人与组织之间的信息传播、信心交流、信息之间的转移,到最后的信息共享过程都是档案价值实现的体现。

(四)知识评估。知识评估就是对知识的有用性进行评估。同样也是对于档案价值重新进行鉴定的过程。评估的标准主要是以下三种:对无用的知识进行删除,对有用的知识加以保护,对可用的知识进行创新,其中重点在于知识的创新。在利用过程中将知识显性化,并通过人们之间的交流共享实现知识创新,知识创新实现了价值链的进一步循环。

篇(2)

近几年随着社会的发展,信息技术和计算机在迅猛发展,在各个领域都需要大量的数据,这有利于企业了解市场,而这个时代的数据大爆炸已经不能被现代化的计算机所消化了。在信息化社会,到2020年,全球以电子形式存储的数据量预计将达到35ZB,而这其中,企业数据正在以55%的速度逐年增长。IDC预测,大数据技术与服务市场将在2015年达到169亿美元,年增长率甚至达到40%,这是大数据时代到来的趋势。我们将这些数据称为“海量数据”,这个概念其实在2008年时就已经被提出来了,最早提出是在谷歌成立10周年的庆祝典礼上,被称为“BigData”,后来也曾在杂志上讨论,我们应该如何面对现在的数据大爆炸时代,这不仅是机遇,也是一种挑战。可以这么说,大数据时代是信息社会的变革,是信息化和科技发展的产物,它具有很强的紧迫性,对我们这个时代也有重要意义,如何将数据整理、分析、归纳和共享成为全世界都在关注的事情。大数据时代的到来对于企业来说是更大地挑战,如何在这样的一个时代加强自己的竞争力,把握住每一个客户的资料和数据,成为企业提高国际竞争力的关键。数据流的广泛应用使企业不断审视自己的IT管理模式,逐渐形成规模化、多样化和高速化的企业管理模式,可以说大数据时代的到来对于企业既是机遇又是挑战。

2相关概念

在信息化时代“,数据”成为一个热门词汇,如今数据已经深入到每一个行业和领域,并成为促进生产的重要因素。而“大数据”这样的概念是在数据的基础上逐渐流行起来的,这最早源于美国“。大数据”指的是运用更先进软件和科技对数据进行管理和分析,将数据流整合,将海量的数据进行处理,也就是说,传统的数据管理技术已经不能适应现在的大量数据了,我们要进行新技术的开发,迎接大数据时代的到来。大数据(Bigdata)一般指的是软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据,其单位通常是“TB”。大数据是一个企业在创造了大量非结构化和半结构化数据后,组成一个数据集,其具有4V特性:(1)容量大(Volume)。非结构化数据的超大规模和增长;占总数据量的80%~90%;比结构化数据增长快10到50倍,是传统数据仓库的10~50倍。(2)格式多(Variety)。异构和多样性;很多不同的形式,如文本、图像、视频、机器数据等;没有模式或者模式不明显;不连贯的语法或句义。(3)价值高(Value)。大量的不相关信息的提纯;对未来趋势与模式的可预测分析;深度复杂分析(机器学习、人工智能VS传统商务智能咨询、报告等)。(4)速度快(Velocity)。实时分析而非批量式分析数据输入、处理与丢弃,立竿见影而非事后见效。数据之间的跨应用和跨系统的结构化和非结构化数据体现着数据与数据的复杂关系,这些数据相互之间关联却又相对独立,大量的数据通过储存和分享进行交换和联系。通过对大量数据进行分析、整合和交换,不断创造新的价值,加快生产,发现新领域和新知识,将数据流最大价值化和最大应用化,这是大数据的实质与内涵,简单来说,就是将大数据内部信息进行关联和挖掘。

3大数据给公司带来的挑战

新疆新捷股份有限公司成立于1995年8月,是专业从事天然气终端销售及综合利用的企业。公司秉承中国石油“奉献能源、创造和谐”企业宗旨,坚持昆仑能源“低碳经济、绿色发展”理念,努力将公司建设成为国内一流的天然气终端销售企业。从企业战略着眼,信息就是财富,企业如果对这些大数据管理得当,就可以发掘出更为强大可靠的决策信息。目前大数据时代给企业管理者带来的挑战有如下几个方面。

3.1如何获取大数据现在很多企业所能获取的数据信息有限,仅仅是冰山一角,大约为总数据的15%以下,并且对数据整合程度不够,存在很多非结构化数据和半结构化数据。无法获取足够的数据成为企业发展的障碍,这些对于现代企业来说是一个很大的难题,传统的商业智能系统对大量信息数据的标准化和结构化整合已经不能适应,海量数据的产生需要企业运用先进的手段获取更多,并对信息数据加以整合,这样才能通过大量的数据分析市场需求,增加客户,提高企业的服务质量,不断提升企业的国际竞争力。因此,如何获取大数据成为新疆新捷股份有限公司的一个挑战。

3.2对管理团队的挑战新疆新捷股份有限公司的传统管理模式是高层决策者凭借自己的经验和决策能力下决定,其他管理人员负责完善决策和执行。在大数据时代来临前数据量较小,信息有限且获取信息的成本较高,因此这种传统的管理模式还可以适应企业发展。但随着信息化社会的发展和大数据时代的到来,这种传统的管理模式已经不能适应海量的数据,这更多的是需要新疆新捷股份有限公司通过大量的数据进行分析,结合企业自身的特点,组成管理团队进行决策,这样才能不断适应社会的发展,增强企业的竞争力。决策者在决策过程中的直觉主义已经不能适应大数据时代,这是企业在管理上遇到的一个挑战。

3.3对企业管理流程的挑战多数企业的管理流程是逆向思维方式,也就是说通过在经营过程中出现的问题进行分析,通过一个管理团队的讨论和协商,制定出一套解决方案,这样的管理流程有一定的好处,但也会因为有一些管理问题还没有出现,导致管理上的疏漏,而新疆新捷股份有限公司就曾是这样的管理流程。对于现在海量数据的产生,新疆新捷股份有限公司不能再按照逆向思维模式进行管理了,其应该尽量运用正向思维的管理方式,根据现在大数据时代的特点,进行数据收集,找出数据之间潜在的关系,对客户信息进行整理分析,充分了解客户的需求,进而提出优化方案,这样更有利于企业发现自身的问题,并走在其他企业前面,提高竞争力。

4大数据时代企业管理变革

随着信息流动、网络新生代的成长和数据量的增加,过去传统企业可能通过强大的体制控制力,或者信息不对称的优势地位进行封闭企业管理的模式,在今天已经越来越行不通了。面对海量数据,我们要以数据体现的内容为先决条件,不断适应大数据时代的变革,同时,对企业的管理进行改进和变革,大数据时代下企业管理需要做出变革几点如下。

4.1获取数据在大数据时代,企业最重要的是进行数据的获取,收集一定的数据才能更好地对企业进行管理和实施决策。大数据需要有一个平台,需要进行一个数据的抓取,它有传输、分析、建模、优化等作用,最后产生认知,这些都是在大数据这个平台上所必须具备的一些特性。这些特性使得企业间可以通过大数据平台进行跨行业交流。大数据平台会把全世界的数据进行共享,使得全世界在物理空间的活动都得以体现在大数据平台上,这是一个很重要的概念。对于企业来说,要不断融入这个平台,通过共享数据和收集数据,开发潜在客户。

4.2管理团队的挑战大数据时代的到来对于企业的管理既是机遇又是挑战,对于企业的管理者来说,这有利于数据的收集和分析,我们在面对大数据的挑战时,首先要将数据量化,量化的数据有利于管理效率的提升,管理者通过大量的数据信息掌握公司的业务和客户,对公司内部和外部客户进行管理,提升管理和决策的质量。我们可以通过以下三个方面面对挑战。

4.2.1转变管理模式企业在管理上要与时俱进,要在大数据时代充分了解数据是什么,并通过数据进行有利于自己企业发展的分析,要根据大数据转变管理模式。海量数据是管理的主线,我们应该通过数据说话,利用数据进行潜在客户的挖掘。以往的管理模式都是由高层人员根据自己的经验进行决策和管理,而在大数据时代,我们应该建立一个管理团队,对海量数据进行管理和收集,通过分析数据得出结论,再通过研究讨论,最终确立决策方案。这种管理方式可以给企业带来巨大的商业价值,实现企业对客户进行增值服务的附加值,以数据为主的管理模式更合理,更科学,也更符合大数据时代的特点,此外,还有利于企业增强竞争力,提高管理和决策的效率。

4.2.2转变思维模式面对大数据时代,企业管理者需要对大数据进行量化分析,这和传统的思维模式并不相同,因此需要转变管理者的思维模式。在面对重大决策和企业管理时,要先进行数据查找和数据分析,从数据上得出结论,分析结果,最后再进行决策和管理,这种方式不但会提高管理者的效率,也会提高其他工作人员的积极性和业务执行能力。另外,我们要允许数据做主,也就是说提高数据分析的力度,将来自一线的数据进行分析,通过数据判断决策是否正确,大数据的整理和分析是需要较长的时间来完成的,这对企业来说也是一种挑战。

4.2.3培养人才资源在大数据时代人才资源是一个企业发展的重要因素。如今的高级管理人才越来越稀缺,拥有综合能力的管理人才不多,因此企业应该进行管理人才的培养,只有将人才、科技、管理、决策进行融合和调整,才能使企业清晰自己的发展目标,制定适合自己的发展战略。企业可以在管理人才的选择上挑选一些经验丰富、学历较高的人才,再进行岗前培训和在职培训,提高他们的管理能力和应对大数据时代的能力。企业通过培养视觉化、系统化人才,将企业的海量数据进行快速、高效的整理和分析,从而提高企业竞争力,使企业能充分迎接大数据时代带来的挑战,更好地把握大数据时代出现的机遇。

5结语

篇(3)

一般认为,大数据是由数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的数据集合,是基于云计算、通过数据整合共享、交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。通常认为它具有下述“四V”特征:

1.1数量大(Volume)。大数据的数据量级已发展至PB(1000T)、EB(100万个T)乃至ZB(10亿个T),可称为海量、巨量乃至超量。

1.2速度快(Velocity)。大数据往往表现为高速实时数据流,时效性非常高。因此对处理工具的要求很苛刻,软件工程、人工智能、机器学习等都应引入。这是区别于传统数据最显著的特征。

1.3多样化(Variety)。数据种类繁多,形式多样。包括各种信息及其网页、图片、音频、视频、图像与位置等存在方式。

1.4价值高(Value)。大数据数量越庞大,价值越高,真实性、可靠性越强。但同时无效信息也越多,需要通过强大的机器算法对数据迅速地“去粗取精”,否则也只能望洋兴叹。

2大数据对科技咨询业发展的影响

2.1拓展业务空间大数据信息对应的是高速实时数据流。这些数据流往往能产生难以想象的作用,其能量也将被层层放大,还有可能在另一个看起来毫不相关的领域得到应用。大数据环境下的科技咨询就将具有全球性、战略性意义,业务范围和服务空间都将得到迅速拓展。科技咨询各相关要素,如科技资源、科技人才、创新需求、创新环境、创新成果等的疆界,将受到大数据浪潮的冲击。同时,落后地区和难以涉猎领域的业务也将在其带动下快速提升。

2.2规范咨询决策大数据将改变科技咨询决策方式,使其进入“数据驱动型”决策模式。因为面对大数据的潜在价值,决策者不仅要使用新的技术,还要改变目前的决策过程,政府也将更有效率、更加开放、更加负责。因为引导政府决策的是基于实证的事实,而不是意识形态,也不是利益集团在政府决策过程中施加的影响。

3大数据环境下科技咨询业发展道路

从上面的分析不难看出,大数据将给科技咨询业带来无限的生机和活力。科技咨询业应抢抓机遇,跨越发展,走规模化、信息化、科学化、现代化的可持续发展道路。

3.1挖掘大数据,促进规模化发展我国科技咨询业规模较小,究其原因,一是咨询市场还没有完全放开,市场主导地位没有显现,资本缺乏信心。二是科技咨询价值没有得到广泛认同,潜在需求得不到释放。三是现有机构没有形成专业分工和自主品牌,无法带来规模效应。然而,在大数据时代,最重要的生产资料———数据将自由地流动起来,推动知识经济和网络经济的发展,传统经济体制机制对科技咨询业的束缚将大大减轻,“得数据者得天下”将成为共识,市场将发挥主导作用,吸引大量资本进入,促使机构快速升级。同时,随着竞争的加剧,咨询质量、咨询价值必将得到提高和认同,潜在的需求必将迸发。

3.2利用大数据,加快信息化进程目前我国科技咨询信息化建设大致经历了计算机初步应用、管理信息系统应用和互联网技术应用三个阶段。随着时代的发展,大数据将掀起新一轮信息化革命。科技咨询业必须充分利用大数据技术,在政府引导下,进一步完善信息化工程,建立基于大数据的科技咨询信息平台,实现在虚拟空间中不同信息资源的快速整合与对接,提高咨询要素使用效率和运行主体工作效率。

3.3凭借大数据,提高科学化水平大数据的客观实在性和真实可靠性并存。对大数据进行深度挖掘,可以提高科技咨询科学化水平。首先,基于大数据,科技咨询信息的真实性有了更大的保障。其次,依据大数据特征,可帮助制定更为科学的咨询战略、方案和计划,同时降低过时咨询、无效咨询的风险。再次,基于大数据,科技咨询具有更强的针对性。咨询师可以深度分析、挖掘最高管理者的知识结构、创业经历、行为习惯等信息,准确把握其管理理念。最后,通过对大数据的分析、挖掘与利用,可最大程度地减少因数据不全而带来的负面作用。

3.4依托大数据,实现现代化转型随着时代的发展,传统的咨询工具、内容、形式、速度、效率等越来越不能满足现代社会发展的需求。依托大数据,可以实现科技咨询向现代化转型。首先,大数据环境促使科技咨询必须运用现代化咨询工具。如,大数据的超大量级迫切要求科技咨询设备现代化、信息数字化。其次,大数据促使科技咨询内容、形式现代化。现代社会工作、生活节奏很快,简洁实用、形式新颖是对科技咨询工作的新要求。形式多样的大数据正好为科技咨询提供了便利。再次,快速、高效是现代化的重要特征,而高速实时的大数据则要求科技咨询处理工具快速演进、高效运行。最后,大数据的基本特征决定了科技咨询必须进行全方位的改革创新,紧跟现代化发展步伐。大、多、真、快、稍纵即逝的大数据要求科技咨询必须借助移动互联、云计算、软件工程、人工智能、机器学习等手段,优化资源配置,建立高智能科技咨询协作平台,向科技咨询现代化迈进。

4总结

篇(4)

(一)云会计使库存管理的成本更低

廉库存管理的目标之一是在保证生产或销售经营需要的前提下最大限度地降低库存成本,即对库存合理布局,减少调拨次数。存货不足不能及时满足生产和销售的需要会给企业带来损失,而存货过多将导致储存成本增加,进而影响企业利益。如何对库存管理的成本进行控制对企业的生产经营至关重要。以物联网技术为前端、大数据分析中心为后端的云会计平台,能够在时空分离的环境下预测或获取企业不同区域的仓储信息和客户订货信息,以减少企业的库存管理成本。基于云会计平台,企业能够搜集、分析货物的实时信息,动态了解各仓库的实时库存情况。仓储管理部门在获得大数据分析中心提供的库存数据与客户偏好数据的基础上,能够做到对各仓库库存合理布局,减少调拨次数,节约库存管理成本。

(二)云会计使存货控制系统更精确

为提高企业整体运作效率,很多企业对存货管理采用了ABC控制系统或即时制库存控制系统(JIT)。在ABC控制系统中,如何准确区分ABC三类存货并进行分类控制是企业需要解决的重要问题。JIT管理强调只在使用存货之前才要求供应商送货,从而将存货数量减到最小,实现物资供应、生产、销售连续同步运动。这种方式在提高生产效率、减少储存成本的同时需要考虑到与供应商协同接洽的问题。大数据、云会计技术的应用,能够提高企业ABC控制系统或即时制控制系统的运行效果。在企业的云会计平台上,通过对自身以往所有各种类型存货数据的大数据分析,以及参考同行业、相关行业的历史数据,可以对ABC三类存货进行更为科学合理的区分,使ABC控制系统更加精确。面对JIT即时制更加严格的要求,企业需要考虑到存货的计划需求、与供应商关系、准备成本、电子数据等方面,一旦存货预警就会产生生产线、销售线告急的情况,将为企业带来巨大损失。物联网与大数据技术的发展为解决JIT控制面临的问题提供了解决方案。由供应商提供的存货都带有唯一的产品电子代码(EPC),企业和供应商可以通过物联网同时获得存货的使用情况,在数据显示该批存货需要补充时,物联网得到传感信息的反馈及时提醒企业补给,通知供应商做好供货准备,并给出下一订货批量的预计时间及数量要求。这样就加强了企业与供应商的信息沟通与交流,使JIT控制系统得到更好的实施。

(三)云会计使库存管理更智能

由于各个地区消费者的需求偏好往往存在差异,使得企业在全国布局的仓库库存往往在商品的类型、数量等方面不尽相同。基于云会计平台,通过前端的物联网,企业可以获取各个区域仓库的存货情况。针对库存调拨,通过后端的数据中心进行大数据分析,可以选择在最优的仓库之间进行商品的调配,并根据对调拨结果的分析就以后的商品库存分配进行优化。消费者在网上购买商品时,云会计平台会自动选择就近且有货的库存点进行智能化发货。在存货的运输与存储过程中会涉及到安全问题,尤其是对于高价值的存货,其一旦损失将会对企业造成严重影响。云会计平台下物联网技术的运用,可以做到存货信息流和物流的统一、对存货流向形成监控,具有极强的监测功能。存货信息能够实时反映在云会计平台上,即便出现货物丢失情况,企业也能够即时采取措施应对,确保企业存货的安全性。

二、大数据时代基于云会计的库存管理

框架模型构建库存管理及时准确地反映各种物资的仓储、流向情况,可以为企业的生产管理和成本控制提供依据。通过对货物的各种信息进行即时的采集、分析、处理,可以使企业实时动态的库存管理成为现实。在云会计平台上,前端的物联网技术能够实时采集数据,后端的大数据分析中心对数据进行分析与处理,为企业的库存管理决策提供支持。在分析大数据时代云会计对企业库存管理在成本、控制、管理水平等方面影响的基础上,结合大数据、云会计和物联网的技术特征,考虑企业当前主要的库存管理需求,本文建立了由云会计平台、大数据分析中心、库存管理等核心模块组成的大数据时代基于云会计的企业库存管理框架模型。企业库存管理决策所需的库房信息,如仓库信息、货位信息、物料信息、出入库信息等,可以通过物联网技术借助云会计平台进行实时搜集;决策所需的其他大数据源,可以通过互联网、移动互联网、社会化网络等多种媒介,借助云会计平台从企业内部、交易所、事务所、外部市场、银行等获取。同时,经由大数据处理技术和方法(Hadoop、Storm、PentahoBI等)规范所获取数据,并通过ODS、DW/DM、OLAP等数据挖掘与数据分析技术提取企业进行库存管理决策所需的财务与非财务数据。大数据分析中心对企业库存管理的入库信息、调拨信息、出库信息进行分析,以此来支撑库存管理模块,为采购入库、库房调拨、销售出库阶段实时、准确的决策提供了依据。

(一)采购入库在采购入库阶段

由大数据分析中心结合企业生产情况、外部环境等因素对采购计划、采购数量、采购时间、物流过程等相关采购流程的影响,就公司所接订单、产品或服务的生产周期以及交货的时间等进行分析,并针对企业历史数据的分析以及对供应商信用程度、产品质量、产品价格等的综合分析,制定出《合格供应商名册》向企业推荐最优供应商。采购部门则根据分析结果按照企业需求制定出科学的采购计划与选择适合并满意的供应商。完成供应商选择之后要进行签订采购合同、发出订购单,供应商确认订购单、根据订单交货等步骤,这一过程需注意明确合同内容,明晰产品信息与双方责任。在最后一个部分即进料检验及入库阶段,由射频识别技术(RFID)识别出产品的品牌、规格、型号以及供应商的检验合格标识(在物联网技术下,产品都带有唯一电子标签)之后方可入库,若有检验不合格者,根据标签自带的生产信息退回至供应商处,并根据采购合同的条款或退换货物或进行赔付,退换后的货物同样要进行这一系列的检验过程,直到合格后入库。

(二)库房调拨在库房调拨阶段

模型采用完全共享策略,即某仓库库存水平一旦无法满足当前订单,而采用调拨方式可满足时,可从其他点调拨,要求调拨点的当前库存能满足需求点的订单需求量。由于云会计前端的物联网可以得到企业各仓库的库存信息,这样在任何仓库发生存货预警时,都可以向后端的大数据分析中心实时反馈请求调拨信息。对请求调拨信息进行分析之后,按照最小费用策略确定存货的调拨点与调拨量,并向该仓库调拨信息,以此在各仓库间完成存货的相互补给。在各仓库不能满足库存需要或者调拨成本过高时,库存信息将直接向总部反馈,由总部完成存货的分配。最后将调拨结果经由大数据分析中心向仓储管理部门进行汇报。基于云会计的库存调拨模块将企业的分布式库存连成了一个有机整体,不再是单独的仓库管理,可满足大中型企业库存实时性的问题,便于整体优化及一体化管理。大数据分析中心为各仓库的信息共享提供了技术支撑,物联网技术的运用为掌握各仓库的实时信息提供了有力保障,可为企业节省时间与成本。

(三)销售出库针对企业的销售出库

销售部门根据经由大数据分析中心分析之后的客户订单向指定的仓库下达发货指令,当指定仓库接收到发货指令之后带有RFID的货物将发往指定地点,同时,货物的地理位置信息与其他信息等由带RFID技术的物联网通过大数据分析中心向仓储管理部门实时反馈,以确保货物的安全以及了解物流信息。在货物到达指定地点后,将会再次向大数据分析中心反馈信息,并向仓储管理部门与销售部门发送货物安全送达的信息,从而完成整个出库过程。

三、结语

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1.定义

大数据作为新的经济资产类别,与土地、石油、黄金、货币等并列成为经济运行的根本资源,关于其概念定义不是最近出现的,只是在信息化时代的驱动下,重新进入人们的视野,甚至被称为第三次浪潮的华彩乐章。而关于“大数据”的定义,顾名思义就是指数量很大的数据,包含了数量大、结构复杂、类型众多的多种数据,因此又被成为海量资料,是一个大型的数据集合。美国早在2012年就正式启动了大数据研究与开发计划,投资2亿美元提升收集、分析、萃取数据信息的能力。由此可见,大数据时代的到来,使得数据成为各个国家以及各大企业竞争的核心,更可能取代人才成为最具价值的重要载体,利于进一步优化运营企业发展。

2.特点

根据大数据的定义可以明显看出其具有数据量大、形式多样、运算高效、产生价值等4个特点,业界更多使用4V来概括,即Volume、Variety、Velocity、Value。其中数据量大是大数据的显著特点,也是计算机网络存储技术发展必然结果,在计算机相当普及的今天,计算机网络渗透人们的生活、工作、休闲,不但的产生新的数据,此外传感器、探测器等也在产生数据,致使开始使用PB、EB甚至ZB等计数单位。同时,大数据又是多种多样不同类型的数据构成,如:字符、日期、声音、视频、数值、动画等,加速数据量增长的同时,提升了大数据的利用价值。由于大数据数量的巨大以及形式的多种多样,因此在进行数据处理时,更多的要求实时与高效,便于及时根据数据结果决策。当然,大数据的大量使用及推广,不仅仅是因为其具有大量的数据,更重要的是通过对数据的深度采集、分析、处理、挖掘,可以对大数据的数量、多样性、速度进行分析,萃取更多深入的职能的有价值的真正有用信息,最终产生价值。而对大数据进行信息萃取的过程包括数据输入、数据处理与数据输出三阶段。

二、“大数据”时代背景下信息安全存在的主要问题

大数据时代的到来,对全球经济发展来说既是机遇又是挑战,在推进国家与企业发展的基础上,也潜藏着信息安全风险。

1.缺乏对大数据时代的全面正确认识

计算机信息网络的大规模普及推广,是促使大数据时代到来的主要推力,无论是人们在生活工作中的邮件传递,还是网购、下载视频音乐等都会产生新的数据,也存在着个人信息泄露的可能性。进入大数据时代后,信息泄露事件层出不穷,甚至导致个人数据的权利边界都更加模糊,在这样的环境下,人们对大数据时代的认识还不够全面。通过对大数据时代人们最关注的调查分析,发现74.91%选择了个人隐私被侵犯,9.97%选择了经济损失,8.93%选择了浪费时间与精力,5.84%选择了危害个人声誉,0.34%选择了没有损失。根据这一调查可见,人们对于个人隐私被侵犯的选择率最高,最为关注,相对其他的还认识不足。大数据时代的到来,对各方面的信息安全都造成了一定的威胁。

2.集中的大数据库存在安全威胁

全球互联网用户高达3亿,移动上网终端有20亿,联网设备更是多达500亿个,每天产生的数据信息近1EB。如:每天使用谷歌搜索次数近100亿次,淘宝网产生3000万笔交易,2500万张照片共享,加上电话、短信等消息软件产生的数据,更是不可估计。根据相关数据统计,2012年我国在各类媒体上花费的时间较多,其中互联网、手机等占绝大部分。大数据时代信息多集中在几大互联网巨头手中,而互联网的开放性特点又决定了其数据存在一定的泄露风险。目前大数据集群应用数据库并没有采用“围墙花园”模式,并没有对内部数据库进行隐藏,避免其他程序随意访问,因此大数据的架构极其容易暴露。这样集中的大数据库,使得客户端在进行程序操作间,可以同不同节点进行通信,避免验证客户是否具有访问权,加大了信息泄露的可能。

3.大数据技术自身存在风险

当前,大数据技术还不太成熟,自身平台较为脆弱,大数据存储处理技术多采用分布式与大规模结合处理,增大了被攻击的范围。同时,在进行数据分布式处理时,节点处的存储数据多为碎片,难以进行集中统一的安全机制部署。当然在大数据技术中,普遍缺乏一定的内生性安全保障机制设计,多通过外部保障技术来确保信息的安全性,这样的大数据技术在实际应用过程中多缺省配置,失去了对信息的基本安全防护。

4.加大了黑客攻击的可能性

大数据自身的4V特点,增大了黑客攻击的吸引力,刺激黑客全面实施非法攻击。黑客多是有组织有目的的对确定的数据进行攻击,在大数据海量数据信息存储的环境下,黑客更容易通过攻击,获取更多有价值的信息内容,给受攻击方带来名誉、财产等不可预估的损失。如:Android系统使用用户越来越多,产生的数据信息也是海量的,成为黑客攻击的重要对象,当移动设备感染木马被黑客攻击后,当用户使用APP提供的服务后,就会泄露相关的数据信息和访问权限。甚至有的黑客行为主要是针对国家的,给国家社会带来不可估量的后果,因此必须采取措施积极预防黑客的攻击。

三、提升信息安全的途径分析

1.提高公众的安全意识

大数据是一种新兴的宝贵资源,在法律法规的约束下要充分尊重数据所有者权利,这才能充分显示出大数据时代的真正魅力所在。而公众无论在什么情况下,只要将信息到网络上,就会成为大数据的一部分,也就存在信息泄露,被盗用的可能。为了更好的防止大数据信息泄露,确保信息安全,就必须提高公众的安全意识。在进行个人信息公布时格外小心,注意保护与个人信息相关的大数据,避免成为黑客攻击的对象,导致信息泄露造成不要的损失,尽量做到防患于未然。

2.建立异构数据中心安全体系

传统的数据存储通常都会建立完善的防护措施,但大数据的架构较为复杂,多采用虚拟化海量存储技术来进行数据信息资源的存储,用服务的形式提供数据信息操作存储,更需要进一步完善数据的隔离与调用。同时,大数据利用云计算存储数据,为了方便所有者对数据进行存储、分析、挖掘、控制,可以构建一个异构数据中心安全体系,从管理上来增强对大数据信息安全的防护。尤其是,集中的大数据库,更需要格外主要防护,降低出现“棱镜门”事件。

3.加强大数据安全技术的研发

经过无数实践证明,传统的信息安全技术无法适应大数据时代,尤其是大数据时的到来,加速了云计算、物联网以及移动互联网等多种新技术的发展,反而加大了大数据收集、存储、分析、处理的难度。为了进一步从技术上加强对大数据信息安全的防护,应当加大大数据技术研发资金投入,提高相关技术产品,包括信息访问控制、数据加密、数据备份等技术手段的发展,促进大数据安全技术的研发,才能真正有效的推动国家社会的高速发展。

4.完善大数据信息安全体系建立

大数据作为新兴的数据类别,需要相关政策措施进行维护,在“十二五”计划上,工业信息化部将信息处理技术作为新工程提上日程,包含了大数据中的数据存储、分析,以及图像视频分析挖掘等方面。因此,为了防止黑客的攻击,造成信息泄露,必须进一步完善大数据信息安全体系的建立,以实现对大数据信息安全防护的目的。同时,要进一步加快大数据安全防护技术的研发,可以通过在网络设备或是节点上设置访问权限,或是使用SSL技术对登录传输数据实现加密保护。当然,针对重要的大数据信息,还应当实现端对端的数据保护,及时备份相关数据,避免因为系统出现故障造成数据损害、泄露等情况。

四、结语

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1.1大数据时代的特点研究

随着信息数据的增多,云储存、云计算等云服务平台应运而生。由此可见,在大数据时代下,更好地利用数据储存系统将民间艺术保护与储存下来,将为传承民间艺术做出突出的贡献。

1.2传统民间艺术的现状研究

(1)传统民间艺术的主要研究领域。传统民间艺术主要涵盖了物质产品和精神产品两个方面,物质方面主要包含了以实用为主的一些可视化的具有民族特色的生活生产用品。精神方面主要是指能够满足人们精神需求的民间艺术现象、艺术活动以及一些具有民族特色的民间艺术品。传统的民间艺术具有强烈的民族性,它能够反映每一个民族的精神信仰、思维观念以及文化传统,并且是博大精深的中华文化的体现。

(2)传统民间艺术的存在现状及其重要性。随着社会的发展,人们的生活方式以及生活观念不断地受整个社会环境的影响而发生着改变,人们的视野越来越多的关注在所谓的现代化的产品以及所谓的潮流上面,而对于真正的传统却越来越少的人去关注。据调查显示,每年有大量的民间手工艺品、民间纺织工具、民间交通工具以及民间交通器具在大量的消失,并且就算是能够满足人们精神需求的民间戏曲、民间舞蹈、民间艺术活动每年也都在大量的丢失。民间艺术这一现状应该引起我们所有人的反思,如果我们连我们传统的东西都保护不好,拿什么去发扬我们的中国传统文化。传统民间艺术的发展及其生存环境,如果我们不将其保护与传承下来,它也会随着工业社会的发展遭受着如同自然资源和生态环境一样的破坏。

2对传统民间艺术的保护与传承所面临的问题研究

对传统民间艺术的保护与传承所面临的主要问题是其自身的独特性而产生的自身的限制。大多数的民间传统文化根植于民间,并且分布在全国各地,这也将是传统民间艺术保护与传承所面临的最大问题。由于传统民间艺术涉及面多而广,外加上民间艺术从业人员的不足,所以目前对民间艺术的保护只停留在传统的采集照片,收集物品以及访问记录等方面。并没有与大数据时代现代化信息技术相结合,所以对传统民间艺术的保护只停留在表面,并不能真正地把民间艺术传承下来。

3大数据时代下对传统民间艺术的保护与传承研究对策

大数据时代的到来,对于数据的研究与开发也越来越深入,数据处理与储存技术的开发与应用也越来越广泛。我们应该利用这一特点,很好地将民间艺术储存起来。

3.1将数字信息技术与民间文化遗产相结合

大数据时代的到来,为数字信息技术的发展提供了强有力的平台。同时也促使了数字信息技术突飞猛进的跨越。将数字信息技术与传统的民间艺术相结合,突破了我们传统的对于民间艺术记录收藏的形式,其方便快捷的将民间艺术整合、收藏、记录了下来,并且也为民间艺术的保护节省了劳力成本与时间成本,同时也方便了人们对于感兴趣的民间艺术的查阅与展示。同时,我们也可以利用数字信息技术研发民间艺术图案辅助设计系统,使民间传统融入现代设计中。使传统民间文化真正地为“生活服务”。在当代的艺术和设计有史以来最商业化的时候,保持艺术和学术纯粹的张力和良知,将传统民间文化与当代设计相结合,赋予当代设计别样的韵味。例如,爱马仕的中国品牌“上下”就是利用中国传统的纹样、雕刻、染织等技术对于产品进行再设计,很好地利用了传统民间工艺的商业价值,赋予现代设计独特的魅力。同时很好的传承与发展了博大精深的中国传统文化。总的说来,现代化数字技术的应用也是使传统的民间艺术能够更好地保护与传承下来,使其不再停留在没有人观望的层面,其已经成为一种非常重要的非物质文化遗产,它的保护与传承,能够让更多的人去了解它们独特的文化。

3.2中国民间艺术云端服务平台的建设

注重于打造一个具有云储存、云计算、云分析、大数据等功能的云端服务平台。本系统是基于云端系统的文件存储平台,管理用户上传关于民间艺术资源遗产的相关文件到云服务器端,上传文件类型包含普通文件、图片、音频、视频等各种类型文件,并对文件进行相关属性说明。系统通过集群式应用、网格技术和分布式文件系统将上传的大量的各种类的文件存储在一个分布式的不同类型的存储设备中,通过应用软件协同工作共同对外提供数据文件的数据存储和业务访问,但这些对用户来说是黑匣子式的,用户只需要关注文件的文性,专注于非物质文件遗产的整理,而无需关心实现的方式和方法,系统将高度智能化的为用供数据的存储和整理工作。用户在访问时可以通过WEB或手机APP等方式进行文件的检索和访问,云服务将自动计算采用最优的访问路径为用户提供文件的检索和访问。

3.3数字民间艺术博物馆的建立

在大数据时代下,要使民间艺术得到很好的保护和传承,数字民间艺术博物馆的建设将会是推动其保护与传承的最好方式。数字民间艺术博物馆将拥有强大的数据库将民间艺术品很好的储存起来,并且方便人们查阅以及观赏,增加民间艺术品的生命力。

3.4民间艺术品网站的建设

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(一)大数据增值价值巨大,商业价值、经济价值和社会价值不可估量,终极价值在于助力社会进步与升级。美国奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”,是对其价值最生动的再现。大数据虽然价值密度低,但通过对数据的处理、整合和分析并使用,可创造出巨大的商业价值、经济价值和社会价值。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态已不断涌现,大数据成为经济高速增长的新引擎,正在“吞噬”和重构传统组织架构,必将引发政府、公共事业、制造业、流通等领域全方位变革。特别是人机“生命共同体”快速进化,大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度,成为当代文明建设的助力器,让社会得以革新与升级,最终改变未来。

(二)大数据横空出世,源于个人全球化、记忆数字化、社会网络资本化的全力驱动,是IT业发展演进的历史使然。大数据不是突然产生的,是IT技术发展的必然产物。大数据浪潮主要源于三大驱动力推动。一是互联网、移动互联网及物联网等新一代信息技术,实现了信息、知识和社会关系网络乃至“个人”全球化,为大数据提供了广泛的数据来源。二是数据开放运动和数据民主化,实现了数据的分布式共享和全球性覆盖,云计算等廉价、高效的存储提取方式,让数据成为“共享的社会记忆”,客观上开启了大数据时代大门。三是挖掘复杂社会网络资本价值,加速了大数据技术的深度应用,构成了大数据的经济驱动力。全球化、数字化和社会网络资本化齐力推动了大数据大发展。

二、大数据:国家审计改革发展新动力

正在发生和演变的趋势表明,大数据时代无论对于社会、组织还是个人,都是一次革命,一个巨大的挑战,一个重大的转型机遇和飞跃的契机。国家审计无疑也是如此。1.飞速发展的经济社会新实践,必将推进国家审计理论与时创新。当前,人工智能、社交网站、RFID、语义网、云计算等技术或理念风驰电掣一般闯入我们的工作生活,数据开放、软件开源、普适计算、智慧地球等新思想令人眼花缭乱,新的技术和观念层出不穷。在信息技术环境下,丰富多彩的经济社会实践,通过信息交换、权能传递和功效联动等方式,将先进的信息技术、网络技术、网络时空观、数据挖掘、系统集成以及多媒体等多种学科理论和技术思想深层次地植根于审计理论,刺激审计理论的变革和创新。同时,国外一些先进管理理念,如企业再造工程、虚拟组织、穆尔法则(Mooreslaw)、基尔德法则(Gilderslaw)和麦特卡夫法则(Metcalfeslaw)等,与传统审计理论进行分化、碰撞、对接与融合,必将从广度和深度上推进审计理论不断繁衍与创新,审计理论将呈现多样性、交融性和虚拟性。2.审计客体内涵和外延的扩张,必将呼唤国家审计权力边界顺势突围。近年来,经济社会实践活动中,计算机、数据库、网络等现代信息技术得到了广泛运用,实物流、资金流表现向无纸化、数字化和信息流的转变,业务处理和财务管理逐步实现自动化和网络化,国家审计的审计内容、审计对象、审计资料、审计证据线索等都呈现出普遍电子化、数字化的特点。从而摆脱了传统帐套、传统财务信息、纸质的业务轨迹,从被审计单位的财务收支及有关的经营管理活动,会计资料和其他相关资料,扩展到电子数据、系统内部控制和信息系统自身;从财务数据延伸到业务数据;从内部数据关联到外部数据,审计客体外延和内涵的扩张,突破了以财政财务收支、纸质载体为主的审计权限范围。必然要求法律赋予审计部门数据采集、技术侦查、行政强制、诉讼等更多权力,以应对大数据时代的高科技舞弊,确保审计职能的充分发挥。3.新型大数据技术的广泛应用,必将推动国家审计作业流程优化再造。联机分析、数据挖掘、WEB2.0互联网审计、云技术等大数据技术普遍运用,将所有的审计内容、审计技术、审计方法纳入大数据审计之中。传统的现场审计作业流程必将改造优化为:了解调查,获取信息;采集数据,整理数据;进行数据转换、清理和验证;创建审计中间表;进行数据分析,找出审计重点;构建审计分析模型,分析数据;延伸落实,审计取证。数据分析成为审计作业的核心。信息技术还可以优化审计项目管理,如利用信息技术为审计项目管理内置一个标准的、符合质量要求的审计作业流程,用以规范审计人员的审计作业行为,使不同背景、不同水平的审计人员能够执行相同的审计动作。通过虚拟组织形态和数据集成智能化管理,实行远程控制审计项目,包括审计方案的控制、分工控制和授权控制,为质量控制和风险预防搭建一个良好的、高效的管控平台。4.国家审计供需矛盾更为激烈,必将要求国家审计主体能力自我革命。审计作为综合性经济监督部门,覆盖领域之广,涉及的经济社会活动之多,所产生和集聚的数据规模不可谓不大。大数据价值的发现和挖掘,必定给审计创造了更多需求,打开了更广阔的市场,对审计供给能力提出了新挑战。而决定审计供给能力的关隘就是国家审计主体能力。大数据时代,IT审计师将主导国家审计舞台。而目前,大部分审计人员主要精通财会知识,计算机知识和技能比较欠缺,知识结构还不能满足大数据技术的要求,数据分析与管理高端人才紧缺。审计人员除了要有专业的审计、会计知识外,必须精通信息技术,掌握网络、数据库、电子商务、信息系统的开发与管理和计算机辅助审计技术。优化审计人员能力结构,增强审计干部信息化审计基础能力、数据采集处理和分析能力、监测指标和模型的构建和分析能力、信息系统内部控制测评能力,尤为紧迫。

三、大数据背景下国家审计发展路径

无论是组织结构,还是国家文明,只有充分发挥大数据时代的价值、迎接好大数据面临的挑战并积极应对,才会处于不败之地。因此,国家审计应放眼未来,以大数据审计为目标,加快改革创新步伐,抢占审计发展的突破点和制高点,迎接新时代挑战。

(一)加快理论创新,为大数据审计落地提供实践指南。要坚持实践上的“摸着石头过河”与理论上的“顶层设计”相结合,加强审计理论和实务的研究,在理论上对大数据审计的性质以及由此决定的审计职能与任务等基本问题进行深入研究,构筑起适应大数据时展的、可用于解释和预测多种审计现象的审计理论。加强与国家信息化咨询委员会、公安部、发改委、工信部、财政部和国家信息中心等相关部门的合作研讨,多角度、更准确地把握客观现实及政策约束;组建由学术界专家、审计研究人员和实务骨干组成的团队,承担把握前沿热点、规划审计思路等工作,为加快大数据审计实践提供操作指南。要制定大数据审计发展的长远规划,坚持把大数据审计作为国家审计发展的核心战略,从数据、制度、人才和技术等方面逐步积累基础资源,有计划、有步骤、长期不懈地坚持推进。要加大宣传,营造数据审计文化氛围,革新思想观念,树立正确数据观,建立基于全数据模式、从整体到局部的审计思维模式,用大数据时代精神武装头脑。

(二)加快制度创新,健全完善大数据审计相关法规建设。目前,我国电子商务、网络经济和计算机应用相关法律法规制定相对滞后于经济社会实践活动,有些甚至还是盲区,导致大数据审计的法律地位和权限虚置。要加强电子商务、网络经济等相关立法,把电子合同、电子凭证、电子证据、电子签名的法律效力和保管要求,数据认证机构的管理,电子信息与网络安全等相关问题,以法律法规的形式明确固化下来,为大数据审计提供法律依据。要强化审计权威,扩大审计权限,赋予审计审查审计对象计算机信息系统的功能与安全措施,利用网络和审计软件进行审计,接入、采集、存储、提炼审计对象所有数据等的权力。要坚持本土自创与模仿移植相结合,建立健全与大数据时代相适应的审计标准和准则,如制定大数据审计评价准则、技术标准,数据挖掘分析指南,信息系统输入—处理—输出的符合性和实质性测试的准则,云计算以及网络审计准则等,确保大数据审计有法可依、有章可循。

(三)加快机制创新,积极构造政府主导、审计主推、IT企业参与的大数据审计联动机制。大数据技术在国家审计领域中的推广应用是技术进步的必然要求,但根据国家审计行业自身的特点,其无法自发地独自实现,必须积极构造政府主导、审计主推、IT企业参与的多点支撑联动机制,形成聚合效应。对政府而言,要积极把握大数据战略机遇,制定积极的政策法规,提供高质量的网络基础设施,营造适度宽松的大数据发展环境,鼓励企业、审计部门进行大数据相关的技术研发与应用创新,从标准、法律和意识形态层面大力引导大数据审计发展。对审计部门而言,要制定战略数据储备计划,加快与被审计单位数据实时互联互通,消除“信息孤岛”,为大数据审计提供数据载体;要逐步建立完善中央和地方的审计数据中心,构建审计管理、审计业务、审计方法和评价信息资源库,加快推进国家电子审计信息资源目录体系和交换体系建设,实现数据大集中。对IT企业而言,要深刻洞察大数据审计的需求,提供从硬件到软件、从产品到服务的一体化解决方案;要专注细分领域创新,提供具有审计行业特色的大数据审计专家级方案。

(四)加快应用创新,不断研究、探索、实践大数据审计技术方法。可以预见,大数据时代,审计人员时时刻刻都需要利用信息技术手段处理各种审计业务和工作。要结合审计工作实际,认真研究并积极实践A/B测试、关联规则挖掘、分类、数据聚类、众包、数据融合和集成、数据挖掘、集成学习等大数据分析技术,BigTable、商业智能、云计算、Cassandra、数据仓库、数据集市、分布式系统等大数据处理技术,以及标签云、Clustergram、历史流、空间信息流等可视化技术。要深度分析挖掘审计部门的大数据价值,从“业务驱动”转向“数据驱动”,实现审计决策和管理智能化。通过云计算的IaaS、PaaS和SaaS三大服务模式,建立国家层面的跨行业、跨领域的审计私有云和审计大数据分析平台。要建立审计专家和信息技术专家合作的审计信息技术研发模式,加强审计大数据分析模型和软件的研究开发。建立审计信息技术评选机制,对优秀的审计技术创新进行表彰奖励。建立审计信息技术库,把现有审计信息技术分类整理录入,实现网上查询、培训和新技术添加功能,加快大数据审计技术的推广和应用。