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大数据在医疗应用的研究论文

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大数据在医疗应用的研究论文

《大数据技术对财务管理的影响》

摘 要:大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具,而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据,更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战,而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响,以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。

关键词:大数据;财务管理;科学技术;知识进步

数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁,无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作,充满着尔虞我诈和勾心斗角,那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争,实际上不是在维持什么所谓的正义和和平,抑或为了人间的正道,而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术,尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”,实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的,汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术,看起来美轮美奂,实则隐含着杀机,那就是由于人们把技术当成了目的后,导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下,发明了诸多所谓的机械装置,中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下,发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭,结果却越来越奢侈;本来想节约,结果却越来越浪费;本来想善良,结果却越来越邪恶;本来想美好,结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说:“人是什么?一半是天使,一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候,其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候,结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术,我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响,以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。

一、大数据技术加大了财务数据收集的难度

财务数据的收集是一个复杂的系统工程,国际上一般采用相对性原则,即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算,接着对粗糙的数据进行系统的罗列,最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库,就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式,所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据,一般都会暴露自己的bug地址源,网管可以循着这一唯一性存留,通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址,于是根据人机互动原理,再加上各种网吧所安装的监控平台,可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑,那么财务数据的收集似乎变得易如反掌,而事实并非如此。因为:①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击,如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用,数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间,很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的,教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前,很难实现资源的共享,这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。

二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性

对于搞财务管理的人来说,财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件,真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联,彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上,分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门,但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算,现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素,抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说,更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析,不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类,不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术,不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬,导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成,即时仓促做完的案例,也会因为数据分析技术的落后而授人以柄,有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火,那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失,在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说,能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律,敬畏生生不息的科学革命,认真领会行政首长的战略意图,提升自己的数据分析技术,升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意,期望技术的静止或者倒退,抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事,可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。

三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战

一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题,其意义不可小视。一般来讲,单位在遴选财务管理部门管理人员的时候,大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁,这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们,单纯看眼前的表现和话语的华丽,不仅不能对人才的素质进行准确的评价,而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败,国人大多重视了制度和道德的缘起,却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”,不对任何政治权力开绿灯,国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上,中国的所有腐败,不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失,都在很大程度上与财务人员有关,可能有些管理人员会强调那不是自己的责任,出纳签字是领导的授意,会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上,处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的,甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是,伴随着数字模拟技术的演进,财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善,相关领导伸手向财务要钱的行为,不仅会受到数据进入权限的限制,而且还会受到跟数据存留的监控,只要给予单位科技人员以足够的权限,想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单,而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。

四、大数据技术加大了单位信息保密的难度

IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出:“客观上讲,大数据技术的正面效用是非常明显的,但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到,在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动,这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域,大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码,实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下,任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动,而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后,所剩下的就是信息和数据的搜集了,只要有足够的数据源,信息的户的几乎是轻而易举的。

2003年,北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件,并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术,但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证,可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务,同时防止敏感数据库外泄,为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品,就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想,如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话,那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说,即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里,我们也应该尽量提升自己的保密意识,加强对个人信息的保护和合理运用。

作者简介:田惠东(1967- ),女,汉族,河北定兴人,副高级会计师,本科学历,研究方向:财务管理,单位:保定市第一医院

大数据分析在疾病与健康研究方面的应用

大数据分析技术将在以上方面发挥着特殊的作用。

一、疾病与健康研究

在疾病与健康研究方面,我们可将其分为三个子方面:健康研究、亚健康研究和疾病研究。

1、健康研究

中国是地域辽阔的多民族国家,不同地区不同种群的人的基因和健康指标有所不同,同一地区同一种群的人在不同的性别和年龄上健康标准也有差异。深入研究和分析上述人群的健康规律,对卫生保健、健康促进、疾病预防和治疗有着重大的指导意义。例如: 对体检数据分析和挖掘,得出不同地区、不同人群的健康差异,以确定精确的不同人群的健康标准,针对不同人群制定适宜的防病,治病方法以及预后标准,并量身打造个性化,地区化的健康评估模型。

在制定不同地区不同人群的参考值时,可进一步分析健康指标在不同性别、年龄和季节的差别,以及权重比,从而完善适合于国人全面的系统化的更科学的健康参考值。

人体存在的内在平衡,使得各个可观察数据间有其特有的规律,基于经验只能发现简单的规律如钙、磷常数等,使应用数据挖掘等大数据分析技术可以主动发现复杂的系统性的人体医学规律,大幅提升防病,治病以及预后推测的技术水平,并且也对亚健康有个更科学的判断依据,以及了解健康到亚健康的逐渐失衡的过程。

对孕妇在孕产期、产后及新生儿的健康数据进行深入分析,研究孕产妇和新生儿的健康规律,开发对孕产妇和新生儿的健康评价和因素的评估模型,给出更科学的孕产妇和新生儿保健的指导。

对儿童成长的体检数据分析和挖掘,研究儿童的健康规律,开发对儿童成长的评价和因素的评估模型,分别适应中国辽阔的地域和众多的人群,给出更科学的儿童成长发育指导。

对老年人的健康数据分析和研究,研究老年人的健康特点,开发对老年人健康的评价和因素的评估模型,给出更科学的老年人养生的指导。

对健康人的精神和心理数据进行深入分析,制定健康人的精神和心理参考标准,开发对健康精神和心理的评价和影响因素的评估模型,给出更科学的精神和心理卫生方面的保健指导。

2、亚健康研究

世界卫生组织将机体无器质性病变,但是有一些功能改变的状态称为“第三状态”,也称为“亚健康状态”,主要包括:功能性改变,而不是器质性病变;体征改变,但现有医学技术不能发现病理改变;生命质量差,长期处于低健康水平;慢性疾病伴随的病变部位之外的不健康体征。

对亚健康进行深入分析与研究对保持健康状态,预防和纠正亚健康状态以及对疾病的预防和治疗都有十分重要的意义。例如:

研究亚健康与疾病间的相互关系。研究各种可观察指标(体检数据)在亚健康中的权重,以及在不同地区、人群中的分布。应用时间序列,线性/非线性回归研究亚健康观察指标之间的关联性。通过亚健康体检数据挖掘,分析导致疾病的影响因素,建立评估模型来预测危险度,并进一步建立疾病的预测模型。

研究亚健康与健康间的相互关系。通过对体检人群的地区、职业、年龄等因素的分析,研究最新的健康和亚健康的人群分布。不同的人群地区环境不同,生活习惯不同,加入亚健康医学指标以外的相关外部数据(如职业、饮食、习惯、性格、爱好等)后,可发现综合因素对亚健康的影响,以及这些因素的各自权重,及相关关系,从而探究出亚健康的原因,对预防和治疗亚健康起着指导作用。

研究亚健康治疗和预后的研究。通过对亚健康治疗和预后的数据分析,评价治疗效果,评估最佳治疗方案,进一步开展对专科亚健康治疗和预后的研究,同时研究其与疾病的关系。

对精神和心理亚健康的研究。如对常见的精神亚健康状态:如神经衰弱、抑郁、焦虑和强迫等症状,进行数据归纳整理、分析挖掘,从而导出精神和心理亚健康的新知识发现,探究出精神疾病的原因,对预防和治疗精神疾病起着指导作用。

将住院和社区健康管理数据相结合,进行因素权重分析和多因素的特性抽取,最后形成模型指导治疗。最理想的情况是个体化评估模型,为每个病人建立专用预测模型。

3、疾病研究

中国面临的严重危害人民健康的疾病包括:

传染性疾病,如结核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等;

慢性非传染性疾病,如恶性肿瘤、脑血管病、心脏病、糖尿病等;

精神和心理疾病;

小儿出生缺陷。

对患有各种疾病的病人的医学数据及相关数据的研究分析,对各种疾病的预防和治疗都有十分重要的价值。例如:

对传染性疾病,如结核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等疾病的研究。应用数据挖掘技术对传染性疾病的数据进行分析,找出传染性疾病的发病规律,揭示传染性疾病的病因,进一步摸索出传染性疾病的变异规律,建立传染性疾病的预测模型。

对慢性非传染性疾病,如恶性肿瘤、脑血管病、心脏病、糖尿病等疾病的研究。应用数据仓库技术和数据挖掘技术对慢性常见病的数据进行分析,找出慢性常见病的发病规律,探索慢性常见病的病因,进一步摸索出慢性常见病的并发症规律,科学评估各种治疗方案的疗效,建立慢性常见病的预测模型。

对精神和心理疾病的研究。应用数据仓库技术、数据挖掘技术和数理统计技术对精神和心理疾病的数据进行分析,从广泛的多变量集中找出影响精神和心理疾病的主要因素,在遗传学、后天影响和病理学等多方面探索精神和心理疾病的病因,科学评估各种治疗方案的疗效,建立精神和心理疾病的预测模型。

对小儿出生缺陷的研究。应用大数据分析技术对儿童出生缺陷的数据进行分析,从广泛的大变量集中找出影响儿童出生缺陷的主要因素,在环境、遗传学、病理学等多方面探索儿童出生缺陷的病因,建立儿童出生缺陷的预测模型。

针对门诊和住院病人数据在线分析统计学差异,寻找阳性案例,为研究提供素材,并为科研的预实验提供思路和准备。对住院数据进行多维度分析和挖掘,横向达到单病种的水平,纵向包括所有可观测数据,所收集来的知识有很大可能会启发医学专家有新发现。

不同 治疗手段和治疗效果的在线分析。结合收集来的大量资料全面分析,尽量提前全面的了解治疗的临床效果。

药品治疗效果在线分析,治疗效果、副作用、对其他疾病的效果评估。结合收集来的大量资料全面分析,尽量提前全面的了解新药和老药。目前的药品不良反应主要靠医生的通报,对医生的职业素养和敏感有很大的依赖,而使用数据挖掘及数据库中的知识发现,可以极大限度地改进这项工作。

二、环境与健康研究

环境因素对健康造成的损害较其他健康损害复杂,是微量、慢性、长期和不可逆转的。环境健康影响与公众利益息息相关,环境健康损害如得不到妥善处理还将转化为社会、经济问题。环境与公共健康研究以人类生态系统可持续发展研究为基础,关怀人类现在和未来的健康与安全,从环境研究途径关注社会、经济活动对人类生理和心理的健康影响,探索环境变迁对人民健康造成危害的预防和治理措施。

应用大数据分析技术对环境健康的研究,主要包括发现案例、发病机理和临床治疗研究,预防和治理各类环境流行病在污染源以及污染途径控制的研究等。例如:1. 应用大数据分析技术研究环境因素对健康的影响,实行 一体化的环境和健康监测,并在全国实现数据共享。

2. 应用大数据分析技术研究环境污染对儿童的影响,以解决环境对儿童所造成的不健康和疾病迅速增长的问题,从而给予儿童特殊注意的环境和健康指导。

3. 应用大数据分析技术开展职业病和职业多发病的预防预测。对于各种职业的发病分布和严重程度,以及对职业病的深入分析。不仅包括传统意义的职业病,也包括不同职业的不同的疾病分布和在病因中的权重。另外,还可以分析不同职业的暴露特点进而对病因进行研究。

4. 应用大数据分析技术开展对空气污染显著提高城市人群呼吸道和过敏性疾病的发生 率的研究。

5. 应用大数据分析技术开展噪声污染损害儿童的听力和干扰他们的学习能力的研究。

6. 应用大数据分析技术开展快餐业的发展使肥胖病发病率不断增长的研究,尤其是不合理的营养对儿童健康的影响。

7. 应用大数据分析技术开展对转基因生物技术的应用对自然界生物和人类基因的潜在影响的研究。

三、医药生物技术与健康

生物技术涵盖生命科学的所有领域,医药生物技术是生物技术的重要组成部分。当今人类面临的人口、食物、健康、环境和资源问题,无不与之紧密相关。医药生物技术最鲜明的特点是大量新思想、新技术、新材料、新方法和新产品引入医学研究和医疗保健之中,如全新的医学成像技术、基因工程技术、微电子技术、干细胞工程技术、组织工程技术、纳米技术、生物芯片技术、克隆技术、酶工程技术、细胞工程技术、发酵工程技术、蛋白质工程技术、生物医学工程技术、基因组与蛋白质组技术、生物信息技术和中医药技术等及其产品,将大大提高疾病预防、诊断、治疗和药物设计研制水平,以及对突发事件(如传染病和生物恐怖等)的检测、预防与治疗水平。

以大数据分析技术为核心的生物信息技术在由众多新技术构成的医药生物技术中发挥有独特的作用。例如:

1. 利用生物信息技术进行生物信息的存储与获取。

2. 利用生物信息技术开展基因的序列对比、测序和拼接。

3. 利用生物信息技术进开展基因预测。

4. 利用生物信息技术进行生物进化与系统发育分析。

5. 利用生物信息技术进行蛋白质结构预测和RAN结构预测。

6. 利用生物信息技术进行分子设计和药物设计。

7. 利用生物信息技术进行肿瘤分类及遗传学分析。

8. 利用生物信息技术开展在生物分子层面对精神病的研究及遗传学分析。

9. 利用生物信息技术开展在生物分子层面对如H1N1等传染病的研究。

四、卫生宏观决策支持

卫生宏观决策支持系统是以数据仓库为数据中心、以数据挖掘为技术核心、以商务智能为展现工具的综合卫生信息平台。它可以建立在各级别卫生系统上,如医院、地区卫生系统、全国卫生系统,为各级卫生部门提供智能决策系统,深入了解卫生系统的历史和现在,把握卫生系统业务发展的未来,评估卫生系统内部各部门的业务效绩,帮助各级决策者提供最佳实施方案,给决策者一双慧眼,清晰认知系统内各方面变化趋势和业务得失,使对系统各部门的评价、考核、奖励更加科学、公正、客观,使系统内各级关系更加和谐,积极发挥各部门的潜能,提高系统的整体业务水平和经济效益。使用商务智能辅助决策,可以提供各种有价值的信息,各种事件的关联,以及不同于微观的角度分析各种卫生信息,如预防接种基本数据,传染病报告等等。

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首先介绍大数据带来的好处,然后介绍大数据带来的弊端。

大数据带来的好处

1、大数据便利我们的生活:

自助缴水、电、燃气、电视费,汽车摇号、手机充值、违章查询、公积金查询、手机代开发票、查询法院案子进展,这是运用大数据促进保证和改善民生的典型事例。此外,大数据还运用到智能家居中,智能照明体系等。

2、大数据便利看病:

大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录,包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。大数据收集病人信息,可以尽早发现疾病,对于患者来说,不但降低了身体健康受损的风险,同时也能够减少医疗支出。

另一个创新是可穿戴设备的应用,这些设备能够实时汇报病人的健康状况。这些新的分析设备具备同样的功能,但能在医疗机构之外的场所使用,降低了医疗成本,病人在家就能获知自己的健康状况,同时还获得智能设备所提供的治疗建议。

3、大数据便利我出行:

人们的出行越来越离不开大数据的协助,运用电子地图,初来乍到的游客可以在生疏的城市自由行走;繁忙一天的上班族可以查询最快回家的交通方法;出租车司机经过语音导航,知晓前方路程状况,防止堵车或超速违章。

大数据仍是缓解交通压力的利器,它可以猜测未来交通状况,为改善交通状况供给优化方案,这有助于交通部门进步对路程交通的把控才干,防止缓和解交通拥堵。

4、利用大数据提升自己:

大数据技能不只能够提高人们使用数据的效率,并且能够实现数据的再使用和重复使用,进而大大降低交易成本,提升人们开发自我潜能的空间。

大数据的弊端

1、个人数据隐私与安全

大数据会记录浏览习惯,购买习惯,常用淘宝支付宝这些软件的人,消费能力、购物习惯、活动产所、收入情况、生活质量、年龄、身高、体重、鞋码、三围、口味等,都是可以分析出来的,这些基本囊括了我们的生活。

个人数据安全就成了一个大问题,一旦数据泄露(或被买卖),可能会对用户人身财产、国家和公司的安全造成威胁。

2、大数据杀熟

杀熟,即同样的商品或服务,老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多。

包括滴滴出行、携程、飞猪、京东、美团、淘票票等多家互联网平台均被曝疑似存在“杀熟”情况,涵盖在线差旅、在线票务、网络购物、交通出行等多个领域,特别是OTA(Online Travel Agent)在线差旅平台较为突出。

大数据的价值体现

1、对许多顾客供给产品或服务的企业可以运用大数据进行精准营销。

2、做小而美形式的中小微企业可以运用大数据做服务转型。

3、面对互联网压力之下,有必要转型的传统企业需求与时俱进充沛运用大数据的价值。

在当前的“大数据”时代,人们可能会受到大数据带来的损失。大数据分析包括使用来自多个来源的大量数据进行链接和分析,以发现预测人类行为的模式。即使在完全合法的情况下,这样的分析也会伤害到人们的利益。

帮你写,就这样。这样的记叙文通过一件较为完整的事情来表现一个人,要求事情具体、生动,因此我们要选择能够表现人物的最典型的事件,选择自己印象最深、最能使自己感动的事情来写,要求这个事件表现的是这个人物最典型的特征,或者这个人的多个特征在这个事件中慢慢呈现出来。

大数据的研究与应用论文

在大数据环境下,计算机信息处理技术也面临新的挑战,要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展,以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文,希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下,计算机信息处理技术也面临新的挑战,要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展,以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前,大数据时代已经到来,大数据时代已经占领了整个环境,它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内,从稀少到普及,使人们的生活有了翻天覆地的变化,计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代,这就要求对计算机信息处理技术应用时,则也就需要在之前基础上对技术实施创新,优化结构处理,从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来,人们的信息接收量有明显加大,在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点,随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大,只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点,计算机在信息传播中传播途径相当广泛,传播速度也相当惊人,1s内可以完成整个信息传播任务,具有较高传播效率。在传播信息过程中,还需要实施一定的信息处理,在此过程中则需要应用相应的信息处理工具,实现对信息的专门处理,随着目前信息处理任务的不断加强,信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化,则也就是目前数据具有多种类型,在庞大的数据库中,信息以不同的类型存在着,其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化,从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升,尤其是当前软件技术的迅速发展,进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展,进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量,同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性,同时关联结构也越来越复杂,导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上,在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定,从而打破之前计算机信息处理中,硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足,在完成云计算机网络构建之后,才能够在信息处理过程中,真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型,但是在进行信息发布之前,工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理,此过程具有一定复杂性,首先需要进行数据收集,在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析,完成信息的初级操作处理,总体上来说信息处理主要包括:分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后,才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播,让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息,借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容,随着人们信息接收量的不断加大,对信息储存空间也有较大需求,这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中,已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求,因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足,但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求,在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3],从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式,不但可以有效的满足用户信息存储需求,同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现,导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移,构建出一些新的计算机信息关联结构,同时具有非常强大的数据关联性,从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题,一旦在信息处理过程中某个信息出现问题,也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候,也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立,必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析,这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升,并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向,但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足,也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障,就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设,另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养,提高管理人员专业素质和专业能力,从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求,同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟,对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测,因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系,因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理,这些信息一旦发生泄漏,就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看,这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中,首先需要完成数据采集,同时还要实时监控数据信息源,在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储,所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理,通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息,通过数据传送系统完整的传输到客户端,为用户阅读提供便利。 结语: 在大数据时代下,计算机信息处理技术也存在一定的发展难度,从目前专业方面来看,还存在一些问题无法解决,但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中,想要完成计算机更新也存在一定的难度,但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络,把网络数据和计算机硬件数据两者分开,也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用,2014,(05):105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用,2014,(08):49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技,2014, (12):89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用,2014,(21):109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要:大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面,全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时,也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言,能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而,如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词:计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后,传统的计算工作已经逐步被淘汰出去,为了在新的竞争与挑战中取得胜利,许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究,为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临,大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲,大数据指的是这样的一种现象:互联网在不断运营过程中逐步壮大,产生的数据越来越多,甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战,随着科技的发展,计算机信息处理技术一定会越来越完善,为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革,在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊,在这里,数据才是最核心的资产,对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战,但是也会迎来很大的机遇,因为只是作为一种共享的公共网络资源,其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机,而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以,知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见,这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年,大数据应用带来令人瞩目的成绩,不仅国内外的产业界与科技界,还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来,大数据的内涵应是数据的资产化和服务化,而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下,为了降低成本获得更好的能效,越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍,以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面,覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN,以及Spark等新型系统架构介绍外,还将探讨研究流式计算(Storm,Samza,Puma,S4等)、实时计算(Dremel,Impala,Drill)、图计算(Pregel,Hama,Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代,借力计算机智能(MI)技术,通过更透明、更可用的数据,企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策,让企业真正实现高度的计算机智能决策办公,下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业:XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件,减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为,发现行为趋势,并找出存在缺陷的环节,从而帮助公司及时采取 措施 ,保留客户。此外,IBM新的Netezza网络分析加速器,将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台,帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料,能分析出多种使用者行为和趋势,卖给需要的企业,这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析,对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化,再以最快捷的方式推送给指定负责人,使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营:辛辛那提动物园使用了Cognos,为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此,动物园可以获得新的收入来源和提高营收,并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点,确定最好的网点位置,帮助这个银行更好地运作业务,推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征,提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中,数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段,简记为SEMMA: Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为:包含足够的重要信息,同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为:数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据,增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为:统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标,通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为:变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果,我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为:线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为:比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而,在获得满意结果之前,可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后,可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据,这是大多数数据挖掘问题的目标。此外,先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具,比如:能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具,以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器,便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型,从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统,通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构,进一步补充了数据挖掘过程,实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中,您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中,这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的:一方面,掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面,具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里,数据采集、存储和数据分析技术飞速发展,大大降低了数据储存和处理的成本,一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能,并且大幅降低了成本,使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献: [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑,2009. [2]张帆,朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术,2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电,1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报,1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社,2000. [6]张浩,郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息,2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报,2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新,在该种环境背景下大数据风潮席卷全球,尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟,各领域行业对此也给予了较高的关注,针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据,依托于大数据实现长足发展,本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析,之后探讨依托于大数据良好推进CAT,以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言:相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源,另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性,走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中,相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战,正面CAT工作,进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇,具体来讲,信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱,当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势:其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系,而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升,尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究,相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势,也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变,尤其是在当下海量数据生成背景下,人工审计具备较强滞后性,只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求,而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇,更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战,具体来讲,审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量,数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面,而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低,如数据方面人为随意修改删除等等,而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上,对数据质量予以有效保障需要从两方面入手,其一是把控电子数据有效存储,简单来讲就是信息存储,对电子信息进行定期检查,监督数据实际传输,对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等,进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集,通常电子数据具备多样化采集方式,如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集,该种直接采集需要备份初始传输数据,避免数据采集之后相关人员随意修改,更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等,最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高,从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立,建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储,更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术,则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化,而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性,最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外,还集中在审计人员的强化培训上,具体来讲,培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点,可以构建统一培训平台,在该培训平台中予以多元化资料的分享,聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课,提供专业技能知识沟通互动等等机会,最终通过强化培训提升审计人员综合素质,更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知,当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整,依托于大数据促使审计人员得以素质提升,并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效,而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢: 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文

大数据技术在网络营销中的策略研究论文

从小学、初中、高中到大学乃至工作,说到论文,大家肯定都不陌生吧,论文的类型很多,包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。那要怎么写好论文呢?以下是我帮大家整理的大数据技术在网络营销中的策略研究论文,欢迎阅读与收藏。

摘要:

当今,随着信息技术的飞速发展,互联网用户的数量日益增加,进一步促进了电子商务的快速发展,并使企业能够更准确地获取消费者数据,大数据技术应运而生。该技术已被一些企业用于网络营销,并取得了显着的营销效果。本文基于大数据的网络营销进行分析,分析传统营销存在的问题和挑战,并对大数据技术在网络营销中的作用进行研究,最后针对性地提出一些基于大数据的网络营销策略,以促进相关企业在大数据时代加强网络营销,并取得良好的营销效果。

关键词:

大数据;网络营销;应用策略;营销效果;

一、前言

现代社会已经完全进入了信息时代,在移动互联网和移动智能设备飞速发展与普及之下,消费者的消费数据都不断被收集、汇总并处理,这促进了大数据技术的发展。大数据技术可以精准的分析消费者的习惯,借助大数据技术,商家可以针对顾客进行个性化营销,极大地提高了精准营销的效果,传统的营销方式难以做到这一点。因此,现代企业越来越重视发展网络营销,并期望通过大数据网络营销以增加企业利润。

二、基于大数据的网络营销概述

网络营销是互联网出现之后的概念,初期只是信息爆炸式的轰炸性营销。后来随着移动智能设备的普及、移动互联网的发展以及网络数据信息的海量增长,大数据技术应运而生。大数据技术是基于海量的数据分析,得出的科学性的结果,出现伊始就被首先应用于网络营销之中。基于大数据的网络营销非常精准,是基于海量数据分析基础上的定向营销方式,因此也叫着数据驱动营销。其主要是针对性对顾客进行高效的定向营销,最为常见的就是网络购物App中,每个人得到的物品推荐都有所区别;我们浏览网络时,会不断出现感兴趣的内容,这些都是大数据营销的结果。

应用大数据营销,企业可以精准定位客户,并根据客户的喜好与类型对产品与服务进行优化[1],然后向目标客户精准推送。具体来说,基于大数据技术的精准网络营销过程涉及三个步骤:首先是数据收集阶段。企业需要通过微博、微信、QQ、企业论坛和网站等网络工具积极收集消费者数据;其次,数据分析阶段,这个阶段企业要将收集到的数据汇总,并进行处理形成大数据模型,并通过数据挖掘技术等高效的网络技术对数据进行处理分析,以得出有用的结论,比如客户的消费习惯、消费能力以及消费喜好等;最后,是营销实施阶段,根据数据分析的结果,企业要针对性地制定个性化的营销策略,并将其积极应用于网络营销以吸引客户进行消费。基于大数据的网络营销其基本的目的就是吸引客户主动参与到营销活动之中,从而提升营销效果和经济收益。

三、传统网络营销存在的一些问题

(一)传统网络营销计划主要由策划人主观决定,科学性不足

信息技术的迅速发展,使得很多企业难以跟上时代的步伐,部分企业思想守旧,没有跟上时代潮流并开展网络营销活动,而是仍然继续使用传统的网络营销模型和方式。即主要由策划人根据自己过去的经验来制定企业的营销策略,存在一定的盲目性和主观性,缺乏良好的信息支持[2]。结果,网络营销计划不现实,难以获得有效的应用,导致网络营销的效果不好。

(二)传统网络营销的互动性不足,无法进行准确的产品营销

传统的网络营销互动性较差,主要是以即时通信软件、邮箱、社交网站以及弹窗等推送营销信息,客户只能被动的接受信息,无法与企业进行良性互动和沟通,无法有效的表达自己的诉求,这导致了企业与客户之间的割裂,极大的影响了网络营销的效果。此外,即使一些企业获得了相关数据,也没有进行科学有效的分析,但却没有得到数据分析的结果,也没有根据客户的需求进行有效的调整,从而降低了营销活动的有效性。

(三)无法有效分析客户需求,导致客户服务质量差

当企业进行网络营销时,缺乏对相关技术的关注以及对客户需求的分析的缺乏会导致企业营销策略无法获得预期的结果。因此,企业只能指望出于营销目的向客户发布大量营销内容。这种营销效果非常糟糕。客户不仅将无法获得有价值的信息,而且此类信息的“轰炸”也会使他们感到烦躁和不耐烦,这将适得其反,并降低客户体验[3]。

四、将基于大数据的网络营销如何促进传统的网络营销

(一)使网络营销决策更科学,更明智

在传统的网络营销中,经理通常根据过去的经验来制定企业的营销策略,盲目性和主观性很多,缺乏可靠的数据。基于大数据的网络营销使用可以有效地收集有关市场交易和客户消费的数据,并利用数据挖掘技术等网络技术对收集到的数据进行全面科学的分析与处理,从中提取有用的相关信息,比如客户的消费习惯、喜好、消费水平以及行为特征等,从而制定针对客户的个性化营销策略,此外,企业还可以通过数据分析获得市场发展变化的趋势以及客户消费行为的趋势,从而对未来的市场形势作出较为客观的判断,进而帮助企业针对未来一段时间内的行为制定科学合理的'网络营销策略,提升企业的效益[4]。

(二)大大提高了网络营销的准确性

如今,大数据驱动的精准网络营销已成为网络营销的新方向。为了有效地实现这一目标,企业需要在启动网络营销之前依靠大数据技术来准确分析大量的客户数据,以便有效地捕获客户的消费需求,并结合起来制定准确的网络营销策略[5]。此外,在实施网络营销策略后,积极收集客户反馈结果并重新分析客户评论,使企业对客户的实际需求有更深刻的了解,然后制定有效的营销策略。如果某些企业无法有效收集客户反馈信息,则可以收集客户消费信息和历史消费信息,然后对这些数据进行准确的分析,从而改善企业的原始网络营销策略并进行促销以获取准确的信息,进而制定有效的网络营销策略。

(三)显着提高对客户网络营销服务水平

通过利用大数据进行准确的网络营销,企业可以大大改善客户服务水平。这主要体现在两个方面:一方面可以使用大数据准确地分析客户的实际需求,以便企业可以进行有针对性的的营销策略,可以大大提高客户服务质量。另一方面,使企业可以有效地吸收各种信息,例如客户兴趣、爱好和行为特征,以便向每个客户发布感兴趣的推送内容,以便客户可以接收他们真正需要的信息,提高客户满意度。

五、基于大数据的网络营销优势

(一)提高网络营销广告的准确性

在传统的网络营销中,企业倾向于使用大量无法为企业带来相应经济利益的网络广告进行密集推送,效率低下。因此,必须充分利用大数据技术来提高网络营销广告的准确性。首先,根据客户的情况制定策略并推送合适的广告,消费场景在很大程度上影响了消费者的购买情绪,并可以直接确定消费者的购买行为。如果客户在家中购买私人物品,则他们第二天在公司工作时,却同送前一天相关私人物品的各种相关的广告。前一天的搜索行为引起的问题可能会使消费者处于非常尴尬的境地,并影响他们的购买情绪。这表明企业需要有效地识别客户消费场景并根据这些场景发布更准确的广告[6]。一方面,通过IP地址来确定客户端在网络上的位置。客户在公共场所时,广告内容应简洁明了。另一方面,可以通过指定时间段来确定推送通知的内容。在正确的时间宣传正确的内容。其次,提高客户选择广告的自主权。在传统的网络营销中,企业通常采用弹出式广告,插页式广告和浮动广告的形式来强力吸引客户的注意力,从而引起强烈的客户不满。一些客户甚至会毫不犹豫地购买广告拦截软件,以防止企业广告。在这方面,大数据技术可用于改善网络广告的形式和内容并提高其准确性。

(二)提高网络营销市场的定位精度

在诸如电子邮件营销和微信营销之类的网络营销方法中,一个普遍现象是企业拥有大量的粉丝,并向这些粉丝发送了大量的营销信息,但是却没有得到较好的反馈,营销效果较差。造成这种现象的主要原因是企业产品的市场定位不正确。可以通过以下几个方面来提高网络营销市场中的定位精度:

1、分析客户数据并确定产品在市场上的定位:

首先,收集大量基本数据并创建客户数据库。在此过程中,应格外小心,以确保收集到的有关客户的信息是全面的。因此,可以使用各种方法和渠道来收集客户数据。例如,可以通过论坛、企业官方网站、即时通信软件以及购物网站等全面的收集客户的各种信息。收集完成后利用高效的数据分析处理技术对信息进行处理,并得出结果,包括客户的年龄、收入、习惯以及消费行为等结果,然后根据结果对企业的产品进行定位,并与客户的需求相匹配,进而明确市场[7]。

2、通过市场调查对产品市场定位进行验证:

在利用大数据及时对企业产品进行市场定位之后,有必要对进一步进行市场调查,以进一步清晰产品的市场定位,如果市场调查取得较为满意的效果,则表明网络营销策略较为成功,可以加大推广力度以促进产品的销售,如果效果不满意,则要积极分析问题,寻找原因并提出针对性的解决改进措施,以获得较为满意的结果[8]。

3、建立客户反馈机制:

客户反馈机制可以有效的帮助企业改进产品营销策略,主要体现有两个主要功能:一是营销产品在市场初步定为成功后可以通过客户反馈积极征询客户的意见,并进一步改进产品,确保产品更适应市场;二是如果营销产品市场定位不成功,取得的效果不佳,可以通过客户反馈概括定位失败的原因,这将有助于将来的产品准确定位。

(三)增强网络营销服务的个性化

为了增强网络营销服务的个性化,企业不仅必须能够使用大数据识别客户的身份,而且还必须能够智能地设计个性化服务。首先,通过大数据了解客户的身份。一方面,随着网络的日益普及,企业可以在网络上收集客户各个方面的信息。但是,众所周知,由于互联网管理的不规范与复杂性,大多数信息不是高度可靠的,甚至某些信息之间存在着极为明显的矛盾。因此,如果企业想要通过大数据来了解其客户的身份,则必须首先确保所收集的信息是可信且准确的。另一方面,企业必须能够从大量的客户信息中选择最能体现其个性的关键信息,并降低分析企业数据的成本[9]。二是合理设计个性化服务。个性化服务的合理设计要求企业在两个方面进行运营:一方面,由于现实环境的限制,企业无法一一满足所有客户的个性化需求。这就要求企业尽一切努力来满足一部分客户的个性化需求,并根据一般原则开发个性化服务。另一方面,如果完全根据客户的个人需求向他们提供服务,则企业的服务成本将不可避免地急剧上升。因此,企业应该对个性化客户服务进行详细分析,并尝试以适合其个人需求的方式为客户提供服务,而不会给企业造成太大的财务负担。

六、基于大数据网络营销策略

使用大数据的准确网络营销模型基本上包括以下步骤。首先,收集有关客户的大量信息;其次,通过数据分类和分析选择目标客户;第三,根据分析的信息制定准确的网络营销计划;第四,执行营销计划;第五,评估营销结果并计算营销成本;第六,在评估过程的基础上,进一步改善,然后更准确地筛选目标客户。在持续改进的过程中,上述过程可以改善网络营销。因此,在大数据时代,电子商务企业必须突破原始的广泛营销理念,并采用新的营销策略。

(一)客户档案策略

客户档案意味着在收集了有关每个人的基本信息之后,可以大致了解每个人的主要销售特征。客户档案是准确进行电子商务促销的重要基础,也是实现精确营销目标的极其重要的环节。电子商务企业利用客户档案策略可以获得巨大收益。首先,借助其专有的销售平台,电子商务企业可以轻松,及时且可靠地收集客户使用情况数据。其次,在传统模型中收集数据时,由于需要控制成本,因此经常使用抽样来评估数据的一般特征[10]。大数据时代的数据收集模型可以减少错误并提高数据准确性。当分析消费者行为时最好以目标消费者为目标。消费者行为分析是对客户的消费目的和消费能力的分析,可帮助电子商务企业更好地选择合适的目标客户。在操作中,电子商务企业需要在创建数据库后继续优化分析结果,以最大程度地分析消费者的偏好。

(二)满足需求策略

为了满足多数人的需求,传统的营销方法逐渐变得更加同质。结果,难以满足少数客户的特殊需求,并且导致利润损失。基于大数据客户档案技术的电子商务企业可以分析每个客户的需求,并采取差异化人群的不同需求最大化的策略,从而获取较大的利润。为了满足每个客户的需求,最重要的是实现差异化,而不仅仅是满足多数人的需求,因此必须准确地分析客户的需求,还必须根据客户的需求提供更多个性化的产品[11]。比如当前,定制行业非常流行,卖方可以根据买方提供的信息定制独特的产品,该产品的利润率远高于批量生产线。

(三)客户服务策略

随着网络技术的逐步发展,电子商务企业和客户可以随时进行通信,这基本上消除了信息不对称的问题,使客户可以更好地了解他们想要购买的产品以及遇到问题时的情况。当出现问题时,可以第一时间解决,提高交易速度。因此,当电子商务企业制定用于客户服务的营销策略时,一切都以客户为中心。为了更好地实施此策略,必须首先改善数据库并加深对客户需求的了解[12]。二是提高售前、售后服务质量,开展集体客户服务培训,缩短客户咨询等待时间,改善客户服务。最后,我们必须高度重视消费者对产品和服务的评估,及时纠正不良评论,并鼓励消费者进行更多评估,良好的服务态度和高质量的产品可以大大提高目标客户对产品的忠诚度,并且可以吸引消费者进行第二次购买。

(四)多平台组合策略

在信息时代,人们可以在任何地方看到任何信息,这也将分散他们的注意力,并且重新定向他们的注意力已经成为一个大问题。如果希望得到更多关注,则可以组合跨多个平台的营销策略,并在网络平台和传统平台上混合营销。网络平台可以更好地定位自己并吸引更多关注,而传统平台则可以更好地激发人们的购买欲望。平台融合策略可以帮助电子商务企业扩大获取客户的渠道,不同渠道的用户购买趋势不同,可以改善数据库[13]。

七、结语

总体而言,大数据时代不仅给网络营销带来了挑战,而且还带来了新的机遇。大数据分析不仅可以提高准确营销的效果,更好地服务消费者,改变传统的被动营销形式,并提升网络营销效果。

参考文献

[1]刘俭云.大数据精准营销的网络营销策略分析[J].环球市场,2019(16):98.

[2]栗明,曾康有.大数据时代下营业网点的精准营销[J].金融科技时代,2019(05):14-19.

[3]刘莹.大数据背景下网络媒体广告精准营销的创新研究[J].中国商论,2018(19):58-59.

[4]李研,高书波,冯忠伟.基于运营商大数据技术的精准营销应用研究[J].信息技术,2017(05):178-180.

[5]袁征.基于大数据应用的营销策略创新研究[J].中国经贸导刊(理论版),2017(14):59-62.

[6]邱媛媛.基于大数据的020平台精准营销策略研究[J].齐齐哈尔大学学报(哲学社会科学版),2016(12):60-62.

[7]张龙辉.基于大数据的客户细分模型及精确营销策略研究[J].河北工程大学学报(社会科学版),2017,34(04):27-28.

[8]李巧丹.基于大数据的特色农产品精准营销创新研究——以广东省中市山为例[J].江苏农业科学,2017,45(06):318-321.

[9]孙洪池,林正杰.基于大数据的B2C网络精准营销应用研究——以中国零售商品型企业为例[J].全国流通经济,2016(12):3-6.

[10]赵玉欣,王艳萍,关蕾.大数据背景下电商企业精准营销模式研究[J].现代商业,2018(15):46-47.

[11]张冠凤.基于大数据时代下的网络营销模式分析[J].现代商业,2014(32):59-60.

[12]王克富.论大数据视角下零售业精准营销的应用实现[J].商业经济研究,2015(06):50-51.

[13]陈慧,王明宇.大数据:让网络营销更“精准”[J].电子商务,2014(07):32-33.

大数据论文【1】大数据管理会计信息化解析

摘要:

在大数据时代下,信息化不断发展,信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展,在此发展过程,我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。

同时也面临着一些问题。

本文通过分析管理会计信息化的优势和应用现状以及所面临的的问题,以供企业在实际工作中对这些问题的控制和改善进行参考和借鉴。

关键词:

大数据;管理会计信息化;优势;应用现状;问题

在这个高速发展的信息时代,管理会计的功能已经由提供合规的信息不断转向进行价值创造的资本管理职能了。

而管理会计的创新作为企业管理创新的重要引擎之一,在大数据的时代下,管理会计的功能是否能够有效的发挥,与大数据的信息化,高效性、低廉性以及灵活性等特点是密不可分的。

一、大数据时代下管理会计信息化的优势及应用现状

在大数据时代下,管理者要做到有效地事前预测、事后控制等管理工作,在海量类型复杂的数据中及时高效的寻找和挖掘出价值密度低但是商业价值高的信息。

而管理会计信息化就能够被看做是大数据信息系统与管理会计的一个相互结合,可以认为是通过一系列系统有效的现代方法,

不断挖掘出有价值的财务会计方面的信息和其他非财务会计方面的综合信息,随之对这些有价值的信息进行整理汇总、分类、计算、对比等有效的分析和处理,

以此能够做到满足企业各级管理者对各个环节的一切经济业务活动进行计划、决策、实施、控制和反馈等的需求。

需要掌控企业未来的规划与发展方向就能够通过预算管理信息化来实现;需要帮助管理者优化企业生产活动就能够通过成本管理信息化对

供产销一系列流程进行监控来实现;需要对客观环境的变化进行了解以此帮助管理者为企业制定战略性目标能够通过业绩评价信息化来实现。

(一)预算管理信息化

在这个高速发展的信息时代下,预算管理对于企业管理而言是必不可少的,同时对企业的影响仍在不断加强。

正是因为企业所处的环境是瞬息万变,与此同此,越来越多的企业选择多元化发展方式,选择跨行业经营的模式,经营范围的跨度不断增大。

这就需要企业有较强的市场反应能力和综合实力,对企业的预算管理提出了新的发展挑战要求。

虽然不同企业的经营目标各不相同,但对通过环境的有效分析和企业战略的充分把握,从而进行研究和预测市场的需求是如出一辙的。

企业对需求的考量进而反应到企业的开发研发、成本控制以及资金流安排等各个方面,最终形成预算报表的形式来体现企业对未来经营活动和成果的规划与预测,

从而完成对企业经营活动事后核算向对企业经营活动全过程监管控制的转变。

然而从2013国务院国资委研究中心和元年诺亚舟一起做的一项针对大型国有企业的调研结果中得出,仅仅有4成的企业完成了预算管理的信息化应用,

大型的国有企业在预算管理信息化应用这方面的普及率都不高,足以说明我国整体企业的应用情况也不容乐观。

所以从整体上来讲,预算管理信息化的应用并未在我国企业中获得广泛的普及。

(二)成本管理信息化

企业由传统成本管理企业向精益成本管理企业转换是企业发展壮大的必然选择。

而基于大数据信息系统能够为企业提供对计划、协调、监控管理以及反馈等过程中各类相关成本进行全面集成化管理。

而进行成本管理的重中之重就是对企业价值链进行分析以及对企业价值流进行管理。

企业能够通过成本管理信息化对有关生产经营过程中的原材料等进行有效地信息记录及进行标示,并结合在财务信息系统中产生的单独标签,

使与企业有关的供应商、生产经营过程和销售等的过程全都处于企业的监控。

以此企业可以做到掌握生产经营的全过程,即能够通过财务信息系统实时了解到原材料的消耗,产品的入库及出库等一切企业生产经营活动。

同时,结合价值链的分析和价值流管理,企业通过将生产过程进行有效地分解,形成多条相互连接的价值链,运用信息化手段对企业的

每条价值链的成本数进行有效的追踪监管和综合分析,以此为基础为企业提出改进方案,并使用历史成本进行预测,达到减少企业的不需要的损失及浪费,最终达到优化生产经营过程。

虽然成本管理信息化是企业发展的一个重要趋势,以大数据信息技术为基础的信息系统可以使得企业完成全面的成本管理,给企业的成本管理带来了巨大的推动力。

然而信息化在成本控制方面的实施效果并不是很理想。

(三)业绩评价信息化

业绩评价是对企业财务状况以及企业的经营成果的一种反馈信息,当企业的绩效处于良好状态,代表企业的发展状况良好,

也反映了企业现阶段人才储备充足,发展处于上升期,由此企业定制扩张战略计划。

而当企业的绩效不断减少,代表企业的发展状况在恶化,也反映了企业的人才处在流失状态,企业在不断衰退,此时企业应该制定收缩战略计划。

企业进行业绩评价信息化的建设,通过对信息系统中的各类相关数据进行综合分析,有效地将对员工的业绩评价与企业的财务信息、顾客反馈、学习培训等各方面联系在一起。

对于企业而言,具备一套完善且与企业自身相适应的业绩评级和激励体系是企业财务信息系统的一个重要标志,也是企业组织内部关系成熟的一种重要表现。

然而,如今对于具备专业的业绩评价信息化工具平衡分卡等在企业的发展过程中并未得到广泛的应用。

其中最大的原因应该是对业绩评价的先进办法对于数据信息的要求比较简单,通常可以由传统方式获得。

所以,现如今能够完全将业绩评价纳入企业信息系统,并能够利用业绩评价信息化来提高企业管理效率的企业数量并不多。

二、大数据时代下管理会计信息化存在的主要问题

(一)企业管理层对管理会计信息化不重视

我国企业管理层对企业管理会计信息化建设存在着不重视的问题。

首先,对管理会计信息化概念和建设意义没有正确的认识,有甚至由于对于企业自身的认识不够充分,会对管理会计信息化的趋势产生了质疑和抵触心理。

再者,只有在一些发展较好的企业中进行了管理会计信息化的建设工作及应用,但是,企业应用所产生的效果并不是很理想,进而促使管理会计信息化在企业的发展速度缓慢。

(二)管理会计信息化程度较低

大数据时代下,信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展,在此发展过程,我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。

但是,由于管理会计在我国受重视程度不够,企业在进行管理会计信息化建设的过程中对与软件的设计和应用也要求较高,所以与管理会计信息化建设相关的基础建设还相对较落后。

(三)管理会计信息化理论与企业经管机制不协调

虽然随着国家政策鼓励和扶持,很多行业的不断涌现出新的企业,企业数量不断增多,但是由于这些企业在规模以及效益等方面都存在着较大的差距,同时在管理决策方面也产生了显著地差别。

很多企业在发展的过程中并没有实现真正的权责统一,产生了管理层短视行为,没有充分考虑企业的长远利益等管理水平低下的问题。

三、管理会计信息化建设的措施

(一)适应企业管理会计信息化发展的外部环境

企业在进行管理会计信息化建设时,要结合企业所处的外部环境进行全方面的规划和建设。

在企业进行规划和建设时,国家的法律法规等相关政策占据着十分重要的位置,需要对市场经济发展的相关法律法规进行充分理解和考虑,为企业管理会计信息化建设提供好的法律环境。

管理会计信息化系统的正常运转要求企业处于相对较好的环境之中,以此充分发挥出其应有的作用。

(二)管造合适的管理会计信息化发展内部环境

企业管理会计信息化的良好发展要求企业能够提供良好的内部环境。

树立有效推进企业管理会计信息化建设的企业文化,企业文化作为企业股东、懂事、管理层以及每个员工的价值观念体现,

有利于各级员工都能够正确认识到管理会计信息化建设的重要性,接受管理会计信息化的价值取向。

再者,企业要储备足够的管理会计人才,为管理会计信息化的建设提供源源不断的血液。

同时,为企业管理会计信息化建设提供强大的资金保障。

最后,对企业内部控制体系不断完善,为企业创造长足的生命力,为管理会计信息化赖以生存的环境。

(三)开发统一的企业信息化管理平台

在大数据时代下,信息化不断发展,对于企业而言,会同时使用多种不同的信息系统进行组合使用,并且这种情况在未来也可能将持续下去,企业需要建立综合统一的企业信息化管理平台。

四、结束语

管理会计信息化已经成为企业发展的重要趋势。

同时也面对着一些问题。

因此,相应的措施和不断地完善和改进是必不可少的,以此才能够促进管理会计信息化的不断发展。

作者:李瑞君 单位:河南大学

参考文献:

[1]冯巧根.

管理会计的理论基础与研究范式[J].

会计之友,2014(32).

[2]张继德,刘向芸.

我国管理会计信息化发展存在的问题与对策[J].

会计之友,2014(21).

[3]韩向东.

管理会计信息化的应用现状和成功实践[J].

会计之友,2014(32).

大数据论文【2】大数据会计信息化风险及防范

摘要:

随着科学技术的不断进步和社会经济的不断发展,大数据时代的发展速度加快,同时也推动着会计信息化的发展进程,提高了企业会计信息化工作的效率和质量,资源平台的共享也大大降低了会计信息化的成本。

但大数据时代下会计信息化的发展也存在一定的风险。

本文将会对大数据时代下会计信息化中所存在的风险给予介绍,并制定相应的防范对策,从而使大数据时代在避免给会计

信息化造成不良影响的同时发挥其巨大优势来促进会计信息化的发展进程。

关键词:

大数据时代;会计信息化;风险;防范

前言

近年来经济全球化进程不断加快,经济与科技的迅猛发展,我国在经历了农业、工业和信息时代以后终于踏入了大数据时代。

大数据是指由大量类型繁多、结构复杂的数据信息所组成的`数据集合,运用云计算的数据处理模式对数据信息进行集成共享、

交叉重复使用而形成的智力能力资源和信息知识服务能力。

大数据时代下的会计信息化具有极速化、规模性、智能性、多元化、和即时高效等特点,这使得会计从业人员可以更方便快捷的使用数

据信息,并在降低经济成本的同时有效实现资源共享,信息化效率逐渐增强。

但同时大数据时代下的会计信息化也面临着风险,应及时有效地提出防范对策,以确保会计信息化的长久发展。

一、大数据时代对会计信息化发展的影响

(一)提供了会计信息化的资源共享平台

进入大数据时代以来,我国的科学技术愈加发达,会计信息化也在持续地走发展和创新之路,网络信息资源平台的建立使数据与信息资源可以共同分享,平台使用者之间可以相互借鉴学习。

而最为突出的成就便是会计电算化系统的出现,它改变了传统会计手工做账的方式,实现了记账、算账和报账的自动化模式,

提高了会计数据处理的正确性和规范性,为信息化管理打下基础,推进了会计技术的创新和进一步发展。

但是“信息孤岛”的出现证明了会计电算化并没有给会计信息化的发展带来实质性的变化。

国内大数据医疗现状研究论文

发展历程:十年来大数据产业高速增长,我国信息智能化程度得到显著提升

我国大数据产业布局相对较早,2011年,工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一,为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起,“大数据”首次被写进我国政府工作报告,大数据产业上升至国家战略层面,此后,国家大数据综合试验区逐渐建立起来,相关政策与标准体系不断被完善,到2020年,我国大数据解决方案已经发展成熟,信息社会智能化程度得到显著提升。

市场规模:2020年市场规模超6000亿 维持高速增长

中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出,2018年以来,大数据技术的快速发展,以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合,持续加速技术创新。与此同时,伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮,各地与大数据相关的园区加速落地,大数据产业持续增长。

赛迪顾问的数据显示,2020年中国大数据产业规模达6388亿元,同比增长,预计未来三年保持15%以上的年均增速,到2023年产业规模超过10000亿元。

市场格局

——细分市场格局:软硬件占据行业主要市场

目前,我国的大数据产业尚处于初级建设阶段,从市场结构来分,大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。

根据《IDC全球大数据支出指南》,2020年中国大数据市场最大的构成部分仍然来自于传统硬件部分——服务器和存储,占比超过40%,其次为IT服务和商业服务,两者共占的比例,剩余由的大数据软件所构成。从软件角度来看,2020年中国最大的三个细分子市场依次为终端用户查询汇报分析工具(End-User Query, Reporting, and Analysis Tools)、人工智能软件平台(AI Software Platforms)以及关系型数据仓库(Relational Data Warehouses),并且IDC预计,三者总和占中国整体大数据软件市场的比例接近50%。

——应用市场格局:互联网、政府、金融为大数据主要应用领域

从具体行业应用来看,互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展,合计规模占比为。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高,研发力量雄厚,在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节,与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外,工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域,数据量大、产业链延展性高,未来市场增长潜力大。

发展趋势与前景

——发展趋势:数据治理成为大数据发展的重要方向

——发展前景预测

据赛迪顾问预测,2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元,2021-2023年增速将达到15%以上。在此基础上,前瞻测算,到2027年我国大数据产业市场规模将接近18000亿元。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

在大数据时代,护士如何顺应时代发展,抓住机遇,提升护理学科水平,也是值得国内护理同仁思考的问题。大数据时代已经到来,随着大数据技术及应用蓬勃发展,大数据数量和价值快速攀升。除了数据资源自身蕴含的丰富价值外,元数据资源经挖掘分析可创造出更为巨大的经济和社会价值。大数据将加速新技术从互联网向更广泛的领域渗透,全面辐射到各行各业,护理也不例外!为患者提供更好的护理服务,首先需要护理管理者更好地理解大数据。医院的多个临床科室、财务部门以及投诉系统拥有复杂的信息技术系统,将他们集成整合并分析利用是大数据面临的挑战,在正确的时间获得正确的信息以支持临床决策,为患者提供及时准确的护理是非常必要的。大数据技术的应用可帮助护士和其他医务工作者提高服务质量,改善患者结局,减少医疗成本。那么,护士该如何利用大数据呢?不管在什么样的医疗场所,护士做出最佳的临床决策有赖于正确、实时的数据信息,而且这些数据必须是以标准结构化的方式呈现,可以共享和比较。目前,不一致的数据标准化方法和不同的护理术语依然是阻碍护理信息和数字共享的关键。跨系统的交互性受到限制,致使护理大数据缺乏兼容性和可比性。为了指导护理学科更好地获取和利用大数据,医疗卫生信息与管理系统大数据原则工作组推荐如下。1. 在所有医疗场所,护士应该在护理记录中促进标准化护理术语的使用。医疗服务提供者应该制订计划逐步过渡到使用美国护士协会推荐的全国性的标准护理术语(Systematized Nomenclature of Medicine—Clinical Terms)。2. 护士应该推荐并坚持使用基于研究的、已经达成国际共识的评估量表和工具。3. 美国护士协会意识到,护理术语应该持续更新,并保持与国际机构标准术语间的兼容性。4. 医疗机构应该重视和培养护理信息专家,使其在健康信息科技的概念、设计、实现和优化方面提供有价值的想法,支持护理循证实践、教育和研究。5. 为了达到想要的效果,护理信息专家应该得到正规的护理信息学培训、教育和资格认证。理解大数据的原则及其面临的阻碍、机遇和挑战可以帮助我们获得可分享和可比较的护理大数据,可以帮助各专业领域的护理专家的护理实践、教育和科研。护理人必须树立大数据意识,以此为契机共同努力推动护理学科发展。

前景看好,据《全球健康医疗大数据行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》的分析,当下我国健康产业的市场规模已经达到超过4万亿元

帮你写,就这样。这样的记叙文通过一件较为完整的事情来表现一个人,要求事情具体、生动,因此我们要选择能够表现人物的最典型的事件,选择自己印象最深、最能使自己感动的事情来写,要求这个事件表现的是这个人物最典型的特征,或者这个人的多个特征在这个事件中慢慢呈现出来。

大数据在生活中的应用论文

一、电商行业电商行业是最早将大数据用于精准营销的行业,它可以根据消费者的习惯提前生产物料和物流管理,这样有利于美好社会的精细化生产。随着电子商务的越来越集中,大数据在行业中的数据量变得越大,并且种类非常多。在未来的发展中,大数据在电子商务中有大多的想象,其中主要包括预测趋势,消费趋势,区域消费特征,顾客消费习惯,消费者行为,消费热点和影响消费的重要因素。二、金融行业大数据在金融行业的使用是非常广泛的,主要使用在交易过程中。top域名发现,现在许多股权交易都是使用大数据算法进行的。这些算法能够越来越多地考虑社交媒体和网站新闻,并且决定接下来的几秒内是选择购买还是出售。三、生物技术基因技术是人类未来挑战疾病的重要武器。科学家可以利用大数据技术的应用,这样能够加速他们自己的基因和其他动物基因的研究过程,并且还能成为人类未来克服疾病的重要武器之一。技术不仅可以改良作物,还可以利用遗传技术培育人体器官,消灭细菌等。

《大数据技术对财务管理的影响》

摘 要:大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具,而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据,更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战,而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响,以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。

关键词:大数据;财务管理;科学技术;知识进步

数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁,无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作,充满着尔虞我诈和勾心斗角,那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争,实际上不是在维持什么所谓的正义和和平,抑或为了人间的正道,而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术,尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”,实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的,汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术,看起来美轮美奂,实则隐含着杀机,那就是由于人们把技术当成了目的后,导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下,发明了诸多所谓的机械装置,中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下,发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭,结果却越来越奢侈;本来想节约,结果却越来越浪费;本来想善良,结果却越来越邪恶;本来想美好,结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说:“人是什么?一半是天使,一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候,其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候,结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术,我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响,以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。

一、大数据技术加大了财务数据收集的难度

财务数据的收集是一个复杂的系统工程,国际上一般采用相对性原则,即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算,接着对粗糙的数据进行系统的罗列,最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库,就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式,所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据,一般都会暴露自己的bug地址源,网管可以循着这一唯一性存留,通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址,于是根据人机互动原理,再加上各种网吧所安装的监控平台,可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑,那么财务数据的收集似乎变得易如反掌,而事实并非如此。因为:①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击,如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用,数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间,很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的,教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前,很难实现资源的共享,这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。

二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性

对于搞财务管理的人来说,财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件,真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联,彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上,分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门,但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算,现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素,抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说,更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析,不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类,不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术,不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬,导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成,即时仓促做完的案例,也会因为数据分析技术的落后而授人以柄,有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火,那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失,在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说,能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律,敬畏生生不息的科学革命,认真领会行政首长的战略意图,提升自己的数据分析技术,升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意,期望技术的静止或者倒退,抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事,可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。

三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战

一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题,其意义不可小视。一般来讲,单位在遴选财务管理部门管理人员的时候,大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁,这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们,单纯看眼前的表现和话语的华丽,不仅不能对人才的素质进行准确的评价,而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败,国人大多重视了制度和道德的缘起,却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”,不对任何政治权力开绿灯,国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上,中国的所有腐败,不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失,都在很大程度上与财务人员有关,可能有些管理人员会强调那不是自己的责任,出纳签字是领导的授意,会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上,处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的,甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是,伴随着数字模拟技术的演进,财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善,相关领导伸手向财务要钱的行为,不仅会受到数据进入权限的限制,而且还会受到跟数据存留的监控,只要给予单位科技人员以足够的权限,想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单,而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。

四、大数据技术加大了单位信息保密的难度

IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出:“客观上讲,大数据技术的正面效用是非常明显的,但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到,在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动,这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域,大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码,实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下,任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动,而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后,所剩下的就是信息和数据的搜集了,只要有足够的数据源,信息的户的几乎是轻而易举的。

2003年,北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件,并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术,但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证,可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务,同时防止敏感数据库外泄,为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品,就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想,如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话,那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说,即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里,我们也应该尽量提升自己的保密意识,加强对个人信息的保护和合理运用。

作者简介:田惠东(1967- ),女,汉族,河北定兴人,副高级会计师,本科学历,研究方向:财务管理,单位:保定市第一医院

"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。大数据分析广泛应用于网络数据挖掘,可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义,分析,判断用户需求,从而实现更好的用户体验和广告匹配。大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程,必须建立良好的运行机制,以促进建设过程中各个环节的正规有序,实现统合,搞好顶层设计。二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准,为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

毕业论文大数据应用研究

大数据主要指的是软件开发,现在这个专业比较火,也就是说比较热门,因为现在是一个移动互联时代 ,找到客户的共同点,通过数据来分析,并且研究用户特点,可以起到事倍功半的作用。

《大数据技术对财务管理的影响》

摘 要:大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具,而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据,更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战,而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响,以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。

关键词:大数据;财务管理;科学技术;知识进步

数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁,无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作,充满着尔虞我诈和勾心斗角,那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争,实际上不是在维持什么所谓的正义和和平,抑或为了人间的正道,而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术,尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”,实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的,汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术,看起来美轮美奂,实则隐含着杀机,那就是由于人们把技术当成了目的后,导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下,发明了诸多所谓的机械装置,中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下,发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭,结果却越来越奢侈;本来想节约,结果却越来越浪费;本来想善良,结果却越来越邪恶;本来想美好,结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说:“人是什么?一半是天使,一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候,其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候,结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术,我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响,以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。

一、大数据技术加大了财务数据收集的难度

财务数据的收集是一个复杂的系统工程,国际上一般采用相对性原则,即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算,接着对粗糙的数据进行系统的罗列,最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库,就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式,所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据,一般都会暴露自己的bug地址源,网管可以循着这一唯一性存留,通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址,于是根据人机互动原理,再加上各种网吧所安装的监控平台,可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑,那么财务数据的收集似乎变得易如反掌,而事实并非如此。因为:①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击,如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用,数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间,很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的,教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前,很难实现资源的共享,这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。

二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性

对于搞财务管理的人来说,财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件,真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联,彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上,分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门,但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算,现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素,抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说,更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析,不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类,不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术,不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬,导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成,即时仓促做完的案例,也会因为数据分析技术的落后而授人以柄,有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火,那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失,在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说,能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律,敬畏生生不息的科学革命,认真领会行政首长的战略意图,提升自己的数据分析技术,升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意,期望技术的静止或者倒退,抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事,可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。

三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战

一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题,其意义不可小视。一般来讲,单位在遴选财务管理部门管理人员的时候,大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁,这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们,单纯看眼前的表现和话语的华丽,不仅不能对人才的素质进行准确的评价,而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败,国人大多重视了制度和道德的缘起,却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”,不对任何政治权力开绿灯,国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上,中国的所有腐败,不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失,都在很大程度上与财务人员有关,可能有些管理人员会强调那不是自己的责任,出纳签字是领导的授意,会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上,处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的,甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是,伴随着数字模拟技术的演进,财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善,相关领导伸手向财务要钱的行为,不仅会受到数据进入权限的限制,而且还会受到跟数据存留的监控,只要给予单位科技人员以足够的权限,想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单,而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。

四、大数据技术加大了单位信息保密的难度

IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出:“客观上讲,大数据技术的正面效用是非常明显的,但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到,在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动,这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域,大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码,实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下,任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动,而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后,所剩下的就是信息和数据的搜集了,只要有足够的数据源,信息的户的几乎是轻而易举的。

2003年,北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件,并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术,但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证,可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务,同时防止敏感数据库外泄,为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品,就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想,如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话,那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说,即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里,我们也应该尽量提升自己的保密意识,加强对个人信息的保护和合理运用。

作者简介:田惠东(1967- ),女,汉族,河北定兴人,副高级会计师,本科学历,研究方向:财务管理,单位:保定市第一医院

大数据技术在网络营销中的策略研究论文

从小学、初中、高中到大学乃至工作,说到论文,大家肯定都不陌生吧,论文的类型很多,包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。那要怎么写好论文呢?以下是我帮大家整理的大数据技术在网络营销中的策略研究论文,欢迎阅读与收藏。

摘要:

当今,随着信息技术的飞速发展,互联网用户的数量日益增加,进一步促进了电子商务的快速发展,并使企业能够更准确地获取消费者数据,大数据技术应运而生。该技术已被一些企业用于网络营销,并取得了显着的营销效果。本文基于大数据的网络营销进行分析,分析传统营销存在的问题和挑战,并对大数据技术在网络营销中的作用进行研究,最后针对性地提出一些基于大数据的网络营销策略,以促进相关企业在大数据时代加强网络营销,并取得良好的营销效果。

关键词:

大数据;网络营销;应用策略;营销效果;

一、前言

现代社会已经完全进入了信息时代,在移动互联网和移动智能设备飞速发展与普及之下,消费者的消费数据都不断被收集、汇总并处理,这促进了大数据技术的发展。大数据技术可以精准的分析消费者的习惯,借助大数据技术,商家可以针对顾客进行个性化营销,极大地提高了精准营销的效果,传统的营销方式难以做到这一点。因此,现代企业越来越重视发展网络营销,并期望通过大数据网络营销以增加企业利润。

二、基于大数据的网络营销概述

网络营销是互联网出现之后的概念,初期只是信息爆炸式的轰炸性营销。后来随着移动智能设备的普及、移动互联网的发展以及网络数据信息的海量增长,大数据技术应运而生。大数据技术是基于海量的数据分析,得出的科学性的结果,出现伊始就被首先应用于网络营销之中。基于大数据的网络营销非常精准,是基于海量数据分析基础上的定向营销方式,因此也叫着数据驱动营销。其主要是针对性对顾客进行高效的定向营销,最为常见的就是网络购物App中,每个人得到的物品推荐都有所区别;我们浏览网络时,会不断出现感兴趣的内容,这些都是大数据营销的结果。

应用大数据营销,企业可以精准定位客户,并根据客户的喜好与类型对产品与服务进行优化[1],然后向目标客户精准推送。具体来说,基于大数据技术的精准网络营销过程涉及三个步骤:首先是数据收集阶段。企业需要通过微博、微信、QQ、企业论坛和网站等网络工具积极收集消费者数据;其次,数据分析阶段,这个阶段企业要将收集到的数据汇总,并进行处理形成大数据模型,并通过数据挖掘技术等高效的网络技术对数据进行处理分析,以得出有用的结论,比如客户的消费习惯、消费能力以及消费喜好等;最后,是营销实施阶段,根据数据分析的结果,企业要针对性地制定个性化的营销策略,并将其积极应用于网络营销以吸引客户进行消费。基于大数据的网络营销其基本的目的就是吸引客户主动参与到营销活动之中,从而提升营销效果和经济收益。

三、传统网络营销存在的一些问题

(一)传统网络营销计划主要由策划人主观决定,科学性不足

信息技术的迅速发展,使得很多企业难以跟上时代的步伐,部分企业思想守旧,没有跟上时代潮流并开展网络营销活动,而是仍然继续使用传统的网络营销模型和方式。即主要由策划人根据自己过去的经验来制定企业的营销策略,存在一定的盲目性和主观性,缺乏良好的信息支持[2]。结果,网络营销计划不现实,难以获得有效的应用,导致网络营销的效果不好。

(二)传统网络营销的互动性不足,无法进行准确的产品营销

传统的网络营销互动性较差,主要是以即时通信软件、邮箱、社交网站以及弹窗等推送营销信息,客户只能被动的接受信息,无法与企业进行良性互动和沟通,无法有效的表达自己的诉求,这导致了企业与客户之间的割裂,极大的影响了网络营销的效果。此外,即使一些企业获得了相关数据,也没有进行科学有效的分析,但却没有得到数据分析的结果,也没有根据客户的需求进行有效的调整,从而降低了营销活动的有效性。

(三)无法有效分析客户需求,导致客户服务质量差

当企业进行网络营销时,缺乏对相关技术的关注以及对客户需求的分析的缺乏会导致企业营销策略无法获得预期的结果。因此,企业只能指望出于营销目的向客户发布大量营销内容。这种营销效果非常糟糕。客户不仅将无法获得有价值的信息,而且此类信息的“轰炸”也会使他们感到烦躁和不耐烦,这将适得其反,并降低客户体验[3]。

四、将基于大数据的网络营销如何促进传统的网络营销

(一)使网络营销决策更科学,更明智

在传统的网络营销中,经理通常根据过去的经验来制定企业的营销策略,盲目性和主观性很多,缺乏可靠的数据。基于大数据的网络营销使用可以有效地收集有关市场交易和客户消费的数据,并利用数据挖掘技术等网络技术对收集到的数据进行全面科学的分析与处理,从中提取有用的相关信息,比如客户的消费习惯、喜好、消费水平以及行为特征等,从而制定针对客户的个性化营销策略,此外,企业还可以通过数据分析获得市场发展变化的趋势以及客户消费行为的趋势,从而对未来的市场形势作出较为客观的判断,进而帮助企业针对未来一段时间内的行为制定科学合理的'网络营销策略,提升企业的效益[4]。

(二)大大提高了网络营销的准确性

如今,大数据驱动的精准网络营销已成为网络营销的新方向。为了有效地实现这一目标,企业需要在启动网络营销之前依靠大数据技术来准确分析大量的客户数据,以便有效地捕获客户的消费需求,并结合起来制定准确的网络营销策略[5]。此外,在实施网络营销策略后,积极收集客户反馈结果并重新分析客户评论,使企业对客户的实际需求有更深刻的了解,然后制定有效的营销策略。如果某些企业无法有效收集客户反馈信息,则可以收集客户消费信息和历史消费信息,然后对这些数据进行准确的分析,从而改善企业的原始网络营销策略并进行促销以获取准确的信息,进而制定有效的网络营销策略。

(三)显着提高对客户网络营销服务水平

通过利用大数据进行准确的网络营销,企业可以大大改善客户服务水平。这主要体现在两个方面:一方面可以使用大数据准确地分析客户的实际需求,以便企业可以进行有针对性的的营销策略,可以大大提高客户服务质量。另一方面,使企业可以有效地吸收各种信息,例如客户兴趣、爱好和行为特征,以便向每个客户发布感兴趣的推送内容,以便客户可以接收他们真正需要的信息,提高客户满意度。

五、基于大数据的网络营销优势

(一)提高网络营销广告的准确性

在传统的网络营销中,企业倾向于使用大量无法为企业带来相应经济利益的网络广告进行密集推送,效率低下。因此,必须充分利用大数据技术来提高网络营销广告的准确性。首先,根据客户的情况制定策略并推送合适的广告,消费场景在很大程度上影响了消费者的购买情绪,并可以直接确定消费者的购买行为。如果客户在家中购买私人物品,则他们第二天在公司工作时,却同送前一天相关私人物品的各种相关的广告。前一天的搜索行为引起的问题可能会使消费者处于非常尴尬的境地,并影响他们的购买情绪。这表明企业需要有效地识别客户消费场景并根据这些场景发布更准确的广告[6]。一方面,通过IP地址来确定客户端在网络上的位置。客户在公共场所时,广告内容应简洁明了。另一方面,可以通过指定时间段来确定推送通知的内容。在正确的时间宣传正确的内容。其次,提高客户选择广告的自主权。在传统的网络营销中,企业通常采用弹出式广告,插页式广告和浮动广告的形式来强力吸引客户的注意力,从而引起强烈的客户不满。一些客户甚至会毫不犹豫地购买广告拦截软件,以防止企业广告。在这方面,大数据技术可用于改善网络广告的形式和内容并提高其准确性。

(二)提高网络营销市场的定位精度

在诸如电子邮件营销和微信营销之类的网络营销方法中,一个普遍现象是企业拥有大量的粉丝,并向这些粉丝发送了大量的营销信息,但是却没有得到较好的反馈,营销效果较差。造成这种现象的主要原因是企业产品的市场定位不正确。可以通过以下几个方面来提高网络营销市场中的定位精度:

1、分析客户数据并确定产品在市场上的定位:

首先,收集大量基本数据并创建客户数据库。在此过程中,应格外小心,以确保收集到的有关客户的信息是全面的。因此,可以使用各种方法和渠道来收集客户数据。例如,可以通过论坛、企业官方网站、即时通信软件以及购物网站等全面的收集客户的各种信息。收集完成后利用高效的数据分析处理技术对信息进行处理,并得出结果,包括客户的年龄、收入、习惯以及消费行为等结果,然后根据结果对企业的产品进行定位,并与客户的需求相匹配,进而明确市场[7]。

2、通过市场调查对产品市场定位进行验证:

在利用大数据及时对企业产品进行市场定位之后,有必要对进一步进行市场调查,以进一步清晰产品的市场定位,如果市场调查取得较为满意的效果,则表明网络营销策略较为成功,可以加大推广力度以促进产品的销售,如果效果不满意,则要积极分析问题,寻找原因并提出针对性的解决改进措施,以获得较为满意的结果[8]。

3、建立客户反馈机制:

客户反馈机制可以有效的帮助企业改进产品营销策略,主要体现有两个主要功能:一是营销产品在市场初步定为成功后可以通过客户反馈积极征询客户的意见,并进一步改进产品,确保产品更适应市场;二是如果营销产品市场定位不成功,取得的效果不佳,可以通过客户反馈概括定位失败的原因,这将有助于将来的产品准确定位。

(三)增强网络营销服务的个性化

为了增强网络营销服务的个性化,企业不仅必须能够使用大数据识别客户的身份,而且还必须能够智能地设计个性化服务。首先,通过大数据了解客户的身份。一方面,随着网络的日益普及,企业可以在网络上收集客户各个方面的信息。但是,众所周知,由于互联网管理的不规范与复杂性,大多数信息不是高度可靠的,甚至某些信息之间存在着极为明显的矛盾。因此,如果企业想要通过大数据来了解其客户的身份,则必须首先确保所收集的信息是可信且准确的。另一方面,企业必须能够从大量的客户信息中选择最能体现其个性的关键信息,并降低分析企业数据的成本[9]。二是合理设计个性化服务。个性化服务的合理设计要求企业在两个方面进行运营:一方面,由于现实环境的限制,企业无法一一满足所有客户的个性化需求。这就要求企业尽一切努力来满足一部分客户的个性化需求,并根据一般原则开发个性化服务。另一方面,如果完全根据客户的个人需求向他们提供服务,则企业的服务成本将不可避免地急剧上升。因此,企业应该对个性化客户服务进行详细分析,并尝试以适合其个人需求的方式为客户提供服务,而不会给企业造成太大的财务负担。

六、基于大数据网络营销策略

使用大数据的准确网络营销模型基本上包括以下步骤。首先,收集有关客户的大量信息;其次,通过数据分类和分析选择目标客户;第三,根据分析的信息制定准确的网络营销计划;第四,执行营销计划;第五,评估营销结果并计算营销成本;第六,在评估过程的基础上,进一步改善,然后更准确地筛选目标客户。在持续改进的过程中,上述过程可以改善网络营销。因此,在大数据时代,电子商务企业必须突破原始的广泛营销理念,并采用新的营销策略。

(一)客户档案策略

客户档案意味着在收集了有关每个人的基本信息之后,可以大致了解每个人的主要销售特征。客户档案是准确进行电子商务促销的重要基础,也是实现精确营销目标的极其重要的环节。电子商务企业利用客户档案策略可以获得巨大收益。首先,借助其专有的销售平台,电子商务企业可以轻松,及时且可靠地收集客户使用情况数据。其次,在传统模型中收集数据时,由于需要控制成本,因此经常使用抽样来评估数据的一般特征[10]。大数据时代的数据收集模型可以减少错误并提高数据准确性。当分析消费者行为时最好以目标消费者为目标。消费者行为分析是对客户的消费目的和消费能力的分析,可帮助电子商务企业更好地选择合适的目标客户。在操作中,电子商务企业需要在创建数据库后继续优化分析结果,以最大程度地分析消费者的偏好。

(二)满足需求策略

为了满足多数人的需求,传统的营销方法逐渐变得更加同质。结果,难以满足少数客户的特殊需求,并且导致利润损失。基于大数据客户档案技术的电子商务企业可以分析每个客户的需求,并采取差异化人群的不同需求最大化的策略,从而获取较大的利润。为了满足每个客户的需求,最重要的是实现差异化,而不仅仅是满足多数人的需求,因此必须准确地分析客户的需求,还必须根据客户的需求提供更多个性化的产品[11]。比如当前,定制行业非常流行,卖方可以根据买方提供的信息定制独特的产品,该产品的利润率远高于批量生产线。

(三)客户服务策略

随着网络技术的逐步发展,电子商务企业和客户可以随时进行通信,这基本上消除了信息不对称的问题,使客户可以更好地了解他们想要购买的产品以及遇到问题时的情况。当出现问题时,可以第一时间解决,提高交易速度。因此,当电子商务企业制定用于客户服务的营销策略时,一切都以客户为中心。为了更好地实施此策略,必须首先改善数据库并加深对客户需求的了解[12]。二是提高售前、售后服务质量,开展集体客户服务培训,缩短客户咨询等待时间,改善客户服务。最后,我们必须高度重视消费者对产品和服务的评估,及时纠正不良评论,并鼓励消费者进行更多评估,良好的服务态度和高质量的产品可以大大提高目标客户对产品的忠诚度,并且可以吸引消费者进行第二次购买。

(四)多平台组合策略

在信息时代,人们可以在任何地方看到任何信息,这也将分散他们的注意力,并且重新定向他们的注意力已经成为一个大问题。如果希望得到更多关注,则可以组合跨多个平台的营销策略,并在网络平台和传统平台上混合营销。网络平台可以更好地定位自己并吸引更多关注,而传统平台则可以更好地激发人们的购买欲望。平台融合策略可以帮助电子商务企业扩大获取客户的渠道,不同渠道的用户购买趋势不同,可以改善数据库[13]。

七、结语

总体而言,大数据时代不仅给网络营销带来了挑战,而且还带来了新的机遇。大数据分析不仅可以提高准确营销的效果,更好地服务消费者,改变传统的被动营销形式,并提升网络营销效果。

参考文献

[1]刘俭云.大数据精准营销的网络营销策略分析[J].环球市场,2019(16):98.

[2]栗明,曾康有.大数据时代下营业网点的精准营销[J].金融科技时代,2019(05):14-19.

[3]刘莹.大数据背景下网络媒体广告精准营销的创新研究[J].中国商论,2018(19):58-59.

[4]李研,高书波,冯忠伟.基于运营商大数据技术的精准营销应用研究[J].信息技术,2017(05):178-180.

[5]袁征.基于大数据应用的营销策略创新研究[J].中国经贸导刊(理论版),2017(14):59-62.

[6]邱媛媛.基于大数据的020平台精准营销策略研究[J].齐齐哈尔大学学报(哲学社会科学版),2016(12):60-62.

[7]张龙辉.基于大数据的客户细分模型及精确营销策略研究[J].河北工程大学学报(社会科学版),2017,34(04):27-28.

[8]李巧丹.基于大数据的特色农产品精准营销创新研究——以广东省中市山为例[J].江苏农业科学,2017,45(06):318-321.

[9]孙洪池,林正杰.基于大数据的B2C网络精准营销应用研究——以中国零售商品型企业为例[J].全国流通经济,2016(12):3-6.

[10]赵玉欣,王艳萍,关蕾.大数据背景下电商企业精准营销模式研究[J].现代商业,2018(15):46-47.

[11]张冠凤.基于大数据时代下的网络营销模式分析[J].现代商业,2014(32):59-60.

[12]王克富.论大数据视角下零售业精准营销的应用实现[J].商业经济研究,2015(06):50-51.

[13]陈慧,王明宇.大数据:让网络营销更“精准”[J].电子商务,2014(07):32-33.

大数据在财务管理方面的应用论文在高会答辩时会问的问题如下:

问题一:为什么挑选这一题型。

假如你早已拥有清晰的研究内容,以前早已用心瞭解过,能够放心的告知老师,假如都还没明确研究内容,能够和老师说说你的论文选题来源于及其以前收集过的材料。

问题二:毕业论文价值是什么。

这一部分能够回应一些毕业论文的实际意义:对现阶段科学研究的行业有哪些协助,明确提出了什么问题,有哪些解决方案这些。

问题三:毕业论文理论基础是什么。

回应时要逻辑清晰,突显教育性和专业能力,用技术专业的专业知识来表述你的论文结构和毕业论文内容,切勿用口语体语言表达。

大数据论文答辩技巧

大数据在财务管理方面的应用论文在高会答辩,学员第一要介绍一下毕业论文的概述,这就是说白了“自诉汇报”,须注重一点的是“自诉”而不是“自读”。这儿主要的诀窍是需要留意不可以照本诵读,把汇报变成了“念书”。“照本诵读”是第一忌讳。

这一部分的内容可包含创作动因,原因,研究内容,论文选题较为,科学研究范畴,紧紧围绕这一观点的近期科研成果,自身在文章中的新看法,新的了解或新的提升。

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