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一、对财务会计的影响有：
1、对会计信息来源的影响：传统的会计信息，多来自于结构性数据，且结构性数据更可被分析、利用，甚至是直接采纳，而大数据时代所带来的，更多的是非结构性数据，这也对会计信息来源产生了一定的影响；
2、对资产计量的影响：由于大数据在会计行业中产生越来越多效应，并逐渐被广泛使用，因此就不得不考虑大数据对资产计量所带来的影响；
3、财务管理人员的管理职能发生了转变：原有的职能，基本上把财务人员定位在收集单据、定制凭证、复核、结账、报告、归档等工作中，而大数据时代，财务人员所面对的，不仅仅是财务信息、财务单据，而更多的是海量的业务信息，如何收集信息、分析信息，并将有用的信息放置在合理的资源中，通过高效的财务管理流程，实现有价值的财务数据，将资源配置在增长的领域中，是财务人员转变职能的体现之一。
二、对管理会计的影响：
1、对初始成本的确定及后续成本的计量的影响：统的成本确认和成本计量，其确认和计量的信息来自于企业内部，但在大数据时代，就会使得这些信息发生了一些变化，同时这些内部信息对企业的需求也是不够的，外部信息可以为企业提供更为完整的决策依据，从宏观上外部信息提供了行业背景资料、企业所处行业的位置、竞争对手的信息和竞争定价策略、行业供应链的结构和变化趋势等；
2、为决策和规划提供了有利的会计数据支持：无论是企业的短期经营目标还是长期经营目标，无论是短期战略还是中长期战略，如果没有海量的数据作为支持，就不可能得出全面、准确的决策，尤其是在越来越以数据为主的时代，对大数据的分析和挖掘，显得尤为重要；
3、为控制和评价管理提供了准确数据帮助：在大数据时代，由于数据的存储、分析和挖掘，使得非结构化数据和结构化数据的内在关联可以显现，找出并利用这种内在关联性，对于确定控制和评价管理能够提供准确的数据帮助。
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。
大数据对会计行业的影响如下：
大数据的应用对会计行业发展产生了许多积极影响，大数据为会计工作提供了一个强大的数据库，可以随时掌握主营业务前端，并通过实时分析、实时挖掘掌握有价值的信息，从而实现业务、信息等全方位共享。
大数据推进了财务流程、业务流程、管理流程的有机结合，财务数据和业务数据变得不再独立而是融为一体。大数据对历史交易的连续追溯和对未来交易的科学预判，为财务工作提供了了更加全面、准确、客观的会计信息。
大数据改变了传统财务系统的记账方法，去中心化的分布式系统极大降低会计舞弊和差错风险。同时，大数据应用下，还实现了三个“转变”：由事后财务报告向实时财务报告转变。
大数据条件下，实现了企业会计信息系统和管理信息系统的数据集成，实现企业内部局域网与国际互联网连接，从而为财务报告使用者提供实时的财务会计信息。
由财务管理理念向综合管理理念转变。大数据的应用，将使传统的财务管理向产品研发生产销售、企业日常经营管理等多个领域延伸和渗透，
3.准确预测出信息披露，减少财务造假，传统的会计行业，财务人员在完成账务处理、信息披露等事项时，因为受到企业管理体系、审批制度等多方面人为因素的约束，很多时候容易被企业高级管理人员指使，做出不真实、不准确的虚假账表，出现信息披露失真等现象，从而影响投资者的利益和国家财政收入。而在大数据时代背景下，互联网技术、信息共享无处不在，企业财务数据等信息都由原来的静态数据转变为动态数据，实时在线。
大数据对会计领域的影响主要包括对财务会计和管理会计的影响，分别如下：一、对财务会计的影响有：1、对会计信息来源的影响：传统的会计信息，多来自于结构性数据，且结构性数据更可被分析、利用，甚至是直接采纳，而大数据时代所带来的，更多的是非结构性数据，这也对会计信息来源产生了一定的影响；2、对资产计量的影响：由于大数据在会计行业中产生越来越多效应，并逐渐被广泛使用，因此就不得不考虑大数据对资产计量所带来的影响；3、财务管理人员的管理职能发生了转变：原有的职能，基本上把财务人员定位在收集单据、定制凭证、复核、结账、报告、归档等工作中，而大数据时代，财务人员所面对的，不仅仅是财务信息、财务单据，而更多的是海量的业务信息，如何收集信息、分析信息，并将有用的信息放置在合理的资源中，通过高效的财务管理流程，实现有价值的财务数据，将资源配置在增长的领域中，是财务人员转变职能的体现之一。 二、对管理会计的影响：1、对初始成本的确定及后续成本的计量的影响：统的成本确认和成本计量，其确认和计量的信息来自于企业内部，但在大数据时代，就会使得这些信息发生了一些变化，同时这些内部信息对企业的需求也是不够的，外部信息可以为企业提供更为完整的决策依据，从宏观上外部信息提供了行业背景资料、企业所处行业的位置、竞争对手的信息和竞争定价策略、行业供应链的结构和变化趋势等； 2、为决策和规划提供了有利的会计数据支持：无论是企业的短期经营目标还是长期经营目标，无论是短期战略还是中长期战略，如果没有海量的数据作为支持，就不可能得出全面、准确的决策，尤其是在越来越以数据为主的时代，对大数据的分析和挖掘，显得尤为重要；3、为控制和评价管理提供了准确数据帮助：在大数据时代，由于数据的存储、分析和挖掘，使得非结构化数据和结构化数据的内在关联可以显现，找出并利用这种内在关联性，对于确定控制和评价管理能够提供准确的数据帮助。
“互联网+”背景下会计人员职业道德问题与对策论文
当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。以下是我精心整理的“互联网+”背景下会计人员职业道德问题与对策论文，欢迎阅读与收藏。
摘要：
在信息高速发展的时代,我国已经形成“互联网+”发展趋势,会计行业的发展也受到其深刻影响。本文将通过对此背景下“互联网+”对财会人员职业道德建设的影响进行分析得出,如何提升会计人员的能力和职业道德的合理结论。
关键词：
互联网+；财会；职业道德；
一、“互联网+”背景下的大数据时代对财会人员的影响及带来的挑战
在2016年，ACCA发布了一份名为《专业会计师-成就未来》的报告。里面提到，数字科技是驱动财会行业变革的重要因素之一。未来5-10年，数字技术的普及和由此产生的商业影响。比如众所周知，智能软件和系统将会取代手工记账；企业将实现复杂且多方面的流程自动化等。未来财务与非财务相关绩效指标的确立和评估会成为对财会人员考核重要的绩效特征之一。因为同时还会要求专业会计师通过具体背景下的数据分析进行商业决策。“大数据”工具、智能软件等各种技术的运用，可以进一步完善数据前后关联综合分析。今后出具分析报告会被要求更加高效，而且需要以便捷且有意义的方式呈报分析结果。
财会工作能否提供客观、公正是会计信息能否对本单位经济活动的合法性、合规性、真实性进行监督，在很大程度上取决于会计人员在工作中是否遵守会计职业道德规范，它通过职业操守和良知对财会人员的行为进行约束和影响，它也同样贯穿着财会工作的所有领域和整个过程。
互联网将世界各地的人连接到了一起，也将全世界的信息汇聚到了一起。未来财会人员将面临更加庞大且复杂的外部环境。会计人员必须善于运用价值链理论，摆脱传统会计理念的束缚，再造会计信息处理流程，既服务于会计目标，同时也进一步提高会计工作效率。内外在两方面的压力都是对财会人员无形的考验。
二、“互联网+”时代会计信息系统高速发展带来的问题
会计信息系统的发展很大程度上影响了会计人员的心理。从前会计人员是会计行为的直接执行者，通过会计信息系统及会计电算化的发展，省去了很多复杂烦琐的计算和容易出错的记录，特别是在对其他部门或公司的关联业务的核算方面极大改善了会计工作的外部环境。而与此同时，高速发展的会计信息系统引发的是同样让人无法忽视的问题：
（一）法律法规的不健全
我国现行的对财会人员加以约束的主要法律是《会计法》等。该部法律由2017年最新修订，距离现在已经过去两年有余，但关于会计方面的发展却是日新月异的。且现有的法律对财会人员如何开展职业道德建设、违反职业道德法规应受到怎样的惩罚并没有做出明确的.规定，导致部分从业人员无法自觉遵守职业道德规范，形成不良好的行业氛围
（二）内部控制等审查机制不完善
市场经济的飞速变化导致企业也逐渐转型以寻求更好的发展，这一现象的背后却存在着以下一系列的问题：组建内控成员的职能划分不明确；管理层及内控成员对内控的重要性认识不清；对内控风险评估的经验匮乏；企业内部内控体系形同虚设，造成企业发展与经济变化步调的不协调性
（三）会计信息失真
会计信息的不可靠是财会人员的失误或是某些不涉及到利益冲突的客观原因导致的，这样的信息失真很容易被察觉，带来的危害也并不大。会计信息失真的情况，则是因为财会人员受到利益的诱惑违反法律规定造成的。进而会导致管理者所作决策来源的信息和数据有误，也使利益相关者无法了解企业真实的经营状况。
（四）会计信息系统的发展对会计人员心理的影响
在对数据信息的整合过程里，从手工记录向自动化转变，这大大地推进了会计信息系统的发展。财会人员的心理变化也与之有着直接的联系。会计人员接受能力及时间限度与信息量的剧增的矛盾，会计人生命的有限性与专业知识增长的无限性之间的矛盾，会严重冲击会计人的心理，对会计行为的执行带来一定的影响。
三、关于“互联网+”时代的职业道德建设的建议
“互联网+”时代，会计人才深度参与企业的经营与决策，这就需要其具备高度的责任心、谨慎、公正、诚信、更好的发挥反映和监督职能，承担社会责任。“互联网+”时代，财务和非财务信息传播更加“及时”，范围更加广泛，风险和损失更加不可预知，因此，会计人才应该被赋予新的价值观念、道德标准和建设模式，提升自律能力，加强自我防范，顾全组织和整体的利益，杜绝利用职务之便谋取个人不正当利益。新时代应对以下几个方面进行提升：
（一）健全法律法规制度
不断完善现行的法律法规，紧随时代发展，将职业道德规范和法律有机结合起来。对优秀的财务工作者进行嘉奖，对违反我国法律和不遵守道德法规制度的从业者进行严厉惩处。这样就具有强有力的外部因素来强制监督财会人员的行为，进而保证会计信息的真实、可靠。
（二）完善内控内审监督
组织内部应建立独立的内部控制小组及内部审计部门，在保证其工作权威性的前提下，小组成员们还应保持客观公正的态度，对组织的经营活动进行监督和审查，并对组织的风险进行有效控制。建立专门的审计部门，确保审计的权威性和有效性。
（三）加强财会人员的职业修养和道德教育制定严格的行为规范标准
财会人员的职业道德建设源于财会人员本身的职业修养和素质。做好财会人员的继续教育工作，定期加强职业道德修养的宣传。各高校应对即将输出社会的未来型财会人员们开设专门的课程、讲座、宣讲会等方式进行职业道德建设的教育。
四、总结：
在“互联网+”的大时代背景下，我们每天能接收到的信息以指数倍在增长。但财会人员依旧是社会发展推动者中不可缺少的一个组成部分，且新时代对于财会人员的要求会更加严格，要不断提升财会人员的职业道德素质以适应多变的科学技术发展。经过本文的研究与分析发现在“互联网+”的时代背景下，得从健全法律制度、完善外部监督、加强教育三个方面对财会人员的职业道德进行全方位的提升，以达到营造良好从业环境的目的。
参考文献
[1]高玉梅会计信息系统演进对会计人行为的影响2012(10)
[2]田冠军石磊“互联网+”时代会计人才职业素养探讨
论文答辩一般程序
学生必须在论文答辩会前，将经过指导老师审定并签署过意见的毕业论文连同提纲、草稿等交给答辩委员会。
在答辩会上，先让学员用15分钟左右的时间概述论文的标题以及选择该论题的原因，较详细地介绍论文的主要论点、论据和写作体会。
答辩老师提问。老师提问完后，有的学校规定，可以让学生独立准备15-20分钟后，再来当场回答，有的则要求学员当场立即作出回答(没有准备时间)，随问随答。
学员逐一回答完所有问题后退场，答辩委员会集体根据论文质量和答辩情况，商定通过还是不通过，并拟定成绩和评语。
召回学员，由主答辩老师当面向学员就论文和答辩过程中的情况加以小结。
对答辩不能通过的学员，提出修改意见，一般允许学生另行答辩。
论文答辩技巧
熟悉内容
参加论文答辩的同学，首先必须对自己所著的毕业论文内容有比较深刻的理解。这是为回答毕业论文答辩委员会成员就有关论文的深度及相关知识而可能提出的问题所做的准备。
图表穿插
图表不仅是一种直观的表达观点的方法，更是一种调节论文答辩会气氛的手段，特别是对论文答辩委员会成员来讲，长时间地听述，听觉难免会有排斥性，不再对你论述的内容接纳吸收，这样，必然对你的毕业论文答辩成绩有所影响。所以，应该在论文答辩过程中适当穿插图表或类似图表的其他媒介以提高你的论文答辩成绩。
语速适中
进行毕业论文答辩的同学一般都是首次。无数事实证明，他们论文答辩时，说话速度往往越来越快，以致毕业答辩委员会成员听不清楚，影响了毕业答辩过程中的语速，要有急有缓，有轻有重，不能像连珠炮似地轰向听众。
目光移动
毕业生在论文答辩时，一般可脱稿，也可半脱稿，也可完全不脱稿。但不管哪种方式，都应注意自己的目光，使目标时常地瞟向论文答辩委员会成员及会场上的同学们。这是你用目光与听众进行心灵的交流，使听众对你的论题产生兴趣的一种手段。
时间控制
一般在比较正规的论文答辩会上，都对辩手有答辩时间要求，因此，毕业论文答辩学生在进行论文答辩时应重视论文答辩时间的掌握。对论文答辩时间的控制要有力度，到该截止时的时间立即结束，这样，显得有准备，对内容的掌握和控制也轻车熟路，容易给毕业论文答辩委员会成员一个良好的印象。
文明礼貌
在答辩过程中，除以上几点需要注意外，这一条也需要注意，虽然起不上很大的作用，但可以给答辩老师留下一个好的印象，在你和他人势均力敌的情况下，一般而言答辩老师选择的是你。
论文答辩常见问题
1、自己为什么选择这个课题?
2、研究这个课题的意义和目的是什么?
3、全文的基本框架、基本结构是如何安排的?
4、全文的各部分之间逻辑关系如何?
5、在研究本课题的过程中，发现了那些不同见解，自己是怎样逐步认识的?又是如何处理的?
6、论文虽未论及，但与其较密切相关的问题还有哪些?
7、还有哪些问题自己还没搞清楚，在论文中论述得不够透彻?
8、写作论文时立论的主要依据是什么?
毕业论文写作意义
1、撰写毕业论文是检验学生在校学习成果的重要措施，也是提高教学质量的重要环节。大学生在毕业前都必须完成毕业论文的撰写任务。申请学位必须提交相应的学位论文，经答辩通过后，方可取得学位。可以这么说，毕业论文是结束大学学习生活走向社会的一个中介和桥梁。毕业论文是大学生才华的第一次显露，是向祖国和人民所交的一份有份量的答卷，是投身社会主义现代化建设事业的报到书。一篇毕业论文虽然不能全面地反映出一个人的才华，也不一定能对社会直接带来巨大的效益，对专业产生开拓性的影响。实践证明，撰写毕业论文是提高教学质量的重要环节，是保证出好人才的重要措施。
2、通过撰写毕业论文，提高写作水平是干部队伍“四化”建设的需要。党中央要求，为了适应现代化建设的需要，领导班子成员应当逐步实现“革命化、年轻化、知识化、专业化”。这个“四化”的要求，也包含了对干部写作能力和写作水平的要求。
毕业论文写作要求
(一)论文——题目科学论文都有题目，不能“无题”。论文题目一般20字左右。题目大小应与内容符合，尽量不设副题，不用第1报、第2报之类。论文题目都用直叙口气，不用惊叹号或问号，也不能将科学论文题目写成广告语或新闻报道用语。
(二) 论文——署名科学论文应该署真名和真实的工作单位。主要体现责任、成果归属并便于后人追踪研究。严格意义上的论文作者是指对选题、论证、查阅文献、方案设计、建立方法、实验操作、整理资料、归纳总结、撰写成文等全过程负责的人，应该是能解答论文的有关问题者。现在往往把参加工作的人全部列上，那就应该以贡献大小依次排列。论文署名应征得本人同意。学术指导人根据实际情况既可以列为论文作者，也可以一般致谢。行政领导人一般不署名。
(三)论文——引言 是论文引人入胜之言，很重要，要写好。一段好的论文引言常能使读者明白你这份工作的发展历程和在这一研究方向中的位置。要写出论文立题依据、基础、背景、研究目的。要复习必要的文献、写明问题的发展。文字要简练。
(四)论文——材料和方法 按规定如实写出实验对象、器材、动物和试剂及其规格，写出实验方法、指标、判断标准等，写出实验设计、分组、统计方法等。这些按杂志 对论文投稿规定办即可。
(五) 论文——实验结果 应高度归纳，精心分析，合乎逻辑地铺述。应该去粗取精，去伪存真，但不能因不符合自己的意图而主观取舍，更不能弄虚作假。只有在技术不熟练或仪器不稳定时期所得的数据、在技术故障或操作错误时所得的数据和不符合实验条件时所得的数据才能废弃不用。而且必须在发现问题当时就在原始记录上注明原因，不能在总结处理时因不合常态而任意剔除。废弃这类数据时应将在同样条件下、同一时期的实验数据一并废弃，不能只废弃不合己意者。
实验结果的整理应紧扣主题，删繁就简，有些数据不一定适合于这一篇论文，可留作它用，不要硬行拼凑到一篇论文中。论文行文应尽量采用专业术语。能用表的不要用图，可以不用图表的最好不要用图表，以免多占篇幅，增加排版困难。文、表、图互不重复。实验中的偶然现象和意外变故等特殊情况应作必要的交代，不要随意丢弃。
(六)论文 ——讨论 是论文中比较重要，也是比较难写的一部分。应统观全局，抓住主要的有争议问题，从感性认识提高到理性认识进行论说。要对实验结果作出分析、推理，而不要重复叙述实验结果。应着重对国内外相关文献中的结果与观点作出讨论，表明自己的观点，尤其不应回避相对立的观点。 论文的讨论中可以提出假设，提出本题的发展设想，但分寸应该恰当，不能写成“科幻”或“畅想”。
(七)论文——结语或结论 论文的结语应写出明确可靠的结果，写出确凿的结论。论文的文字应简洁，可逐条写出。不要用“小结”之类含糊其辞的词。
(八)论文——参考义献 这是论文中很重要、也是存在问题较多的一部分。列出论文参考文献的目的是让读者了解论文研究命题的来龙去脉，便于查找，同时也是尊重前人劳动，对自己的工作有准确的定位。因此这里既有技术问题，也有科学道德问题。
一篇论文中几乎自始至终都有需要引用参考文献之处。如论文引言中应引上对本题最重要、最直接有关的文献;在方法中应引上所采用或借鉴的方法;在结果中有时要引上与文献对比的资料;在讨论中更应引上与 论文有关的各种支持的或有矛盾的结果或观点等。
(九)论文——致谢 论文的指导者、技术协助者、提供特殊试剂或器材者、经费资助者和提出过重要建议者都属于致谢对象。论文致谢应该是真诚的、实在的，不要庸俗化。不要泛泛地致谢、不要只谢教授不谢旁人。写论文致谢前应征得被致谢者的同意，不能拉大旗作虎皮。
(十) 论文——摘要或提要：以200字左右简要地概括论文全文。常放篇首。论文摘要需精心撰写，有吸引力。要让读者看了论文摘要就像看到了论文的缩影，或者看了论文摘要就想继续看论文的有关部分。此外，还应给出几个关键词，关键词应写出真正关键的学术词汇，不要硬凑一般性用词。
管理会计在大数据时代的发展论文
摘要 ：互联网为海量的大数据提供媒介，大数据使人们生活和工作方式悄然改变。在经济体制转型期，市场机遇与挑战并存，企业价值管理已是重中之重。本文在梳理归纳管理会计的相关研究基础上，提出了大数据时代管理会计向预测会计、价值创造及多元化战略三个方向的转变，以期对企业的价值创造有所帮助。
关键词 ：大数据；管理会计；发展
自改革开放以来我国管理会计才获得重大发展。国有企业是计划经济体制下企业主要形式，管理会计自然为其成本中心，企业成本核算及绩效考核是该时期的焦点。市场经济的发展使企业注重效率，管理会计开始侧重企业内部的管理核算工作。大数据时代已经来临，而大数据的运用恰好为管理者提供信息决策依据，以此提高企业核心竞争力使企业可持续发展。故本文对大数据时代管理会计发展与变化的阐述也具有重要意义。
1文献回顾
战略成本管理方面
Kennethsimmonds于上世纪80年代最早提出战略成本管理，他从企业在市场中竞争地位的视角出发对战略成本管理进行了研究，认为企业需要对自己和对手进行全面分析来决策提供信息。后来各国的学者不断将其研究深化，并形成了丰富的理论成果。Ingram等（2004）认为全球化的竞争使商业模式对管理会计产生影响，指出传统固定成本法容易导致不良营销和运营决策不精确信息，完全变动法也会因短视思维而影响公司长期发展。韦恩.J.莫尔斯等（2005）认为管理会计是一种管理工具而非一种单纯的会计方法，要实现顾客价值最大化的目标，需要企业从价值链的视角促进企业与供应商和购买者之间的合作关系，把成本管理重点放在流程管理而不是部门预算和成本上。郭晓梅（2005）也提到传统的管理会计只重视生产过程忽视价值链，只重视成本降低而不考虑企业战略目标，只重视成本发生结果而不进行动因分析，从而无法适应战略管理需要。
管理会计运用方面
RRFullerton等（2013）通过案例研究制定了精益制造环境下企业管理会计和控制措施的理论框架。后来他们对美国244个公司调查数据显示，精益生产实施程度和简化战略报告系统正相关，而与库存跟踪则是负相关且依赖于高管支持程度。JJermias等(2013)描述印度尼西亚管理会计的实施程度及管理会计人员未来五年将发生的变化，并通过实证研究发现管理会计的创新和公司规模、存续时间以及绩效等有关，其创新水平可通过层次结构和组织设计预测，其使用面向过程比面向功能更加有效。VenkatNarayanan（2014）通过对东南亚公司案例研究，介绍了环境管理会计及实施方法，并指出环境管理会计不仅要进行企业内部成本核算和信息决策，同时考虑环境因素对环境业绩和财务业绩做出评价。
大数据与管理会计联系方面
李思志等（2006）认为建立基于数据挖掘方法的财务报表分析模型有助于广大投资者决策。涂锟斌（2009）指出银行在实施客户为中心的战略目标时要对客户全面分析，管理会计系统对大量数据的处理分析可为银行发展和转型提供支持。邓国清（2013）认为大数据对传统决策分析、风险管理、信用管理和作业成本管理强烈冲击，同时阐述基于结果分析向过程分析的转变、单类型结构化数据向多类型转变以及阶段性月度报告向实时报告转变等方面的管理会计变革。汤炀（2013）针对医院传统财务管理信息系统偏重业务操作的局限性及积累的海量数据现状，提出基于大数据思想的财务管理和决策系统。其他学者也表明大数据不仅改变了我们的生活和思维方式，而且对企业供应链和会计工作带来革新（AMcAfee，EBrynjolfsson，2012；MAWaller，SEFawcett，2013）。
2大数据时代管理会计的变化
从成本核算会计向预测会计转变
多数企业生产活动一般按照产品耗费形式划分为生产成本和期间费用。该分配方法是以产品数量为基础的，机械化和信息化加速易导致制造费用增加和直接人工费用减少，最终使分配率不准确而产品成本模糊化。目前企业逐步推进的作业成本法通过对成本对象进行成本追踪来明晰成本动因，从而提高成本核算的准确性。管理会计从单纯的成本核算开始向战略管理会计发展，已经不再是追求成本结果而不知成本动因的情况，更适合企业管理者的决策。随着经济体制深化改革及经济进入新常态，市场机遇和挑战并存，企业发现机会和识别风险非常重要。计算机系统已能够进行会计核算，管理者需要的是会计人员通过数据分析并发现背后价值。管理会计也就需要利用趋势分析、时间序列分析等方法来分析数据间的相关性，建立对销售、成本和投融资预测，从而为决策提供科学的依据。会计从核算功能向预测方向转变将成为管理会计的发展方向。
从增值作业向价值链价值创造转变
决策者在业务分析中往往考虑资源取得成本及产品或劳务销售价格，使增值分析时聚焦内部价值链和产品成本。在经济全球化竞争时代，波特战略已不能完全适应社会发展需要，企业要开辟出竞争边界外的“蓝海”并进行价值链分析，充分考虑与供应商和顾客的关系，从而实现企业的价值创造。以前，大多运营商没有发现已经积累的大量数据的潜在价值，只有部分企业利用这些数据发送垃圾短信使顾客感到个人隐私泄露的愤慨。而苹果公司与运营商签订的合约中要求提供大量有用数据，并对其处理分析得到了用户体验的相关数据。苹果公司应用程序AppStore在2013年的销售额就超过100亿美元，可想而知首创用户体验模式销售带来的.高额利益，且大多数价值凝聚于苹果的品牌形象而非固定资产等。从苹果的成功可以看出，价值链中注重与供应商和顾客的合作关系非常重要，可以帮助企业真正发现创造价值的秘密。所以，企业要从传统会计的增值作业分析向价值链创造价值转变，充分利用数据资源使企业价值最大化。
从单一战略向多元化战略转变
存货是企业重要的流动资产，存货的同时必然发生的采购成本、储存成本和短缺成本等会降低利润。传统管理会计要求企业根据自身条件假设并综合考虑存货成本，计算出企业存货经济订货量来实现最佳存货量和其他费用的降低。在信息化的大数据时代，按照经济批量订货对某些企业来说仍然不合理，因为那样没有减少企业费用支出且会增加存货成本，例如存货仓库费用、保管费、损失费等。沃尔玛作为零售业巨头，它的成功不仅与强大的市场势力有关，还和网络带来的巨大数据库是分不开的。沃尔玛注重信息化建设，拥有专门的卫星和遍布全球的大型服务器，通过把零售环节的商品记录为数据而彻底改变了零售行业。沃尔玛让供应商监控产品销售速率、数量以及存货情况，迫使供应商照顾自己的物流系统及供货事项，沃尔玛也因此避免存货风险并降低成本费用。此外，沃尔玛实验室也曾试用Facebook好友喜好来实现销售。在大数据时代，企业应该从传统的成本降低及差异化战略向利用信息数据分析发现事物间的相关关系转变，从企业单一战略向多元化战略的转变，从而使有效有利信息资源促进销售增长。
3结论
互联网信息化把人类带入大数据时代，这些大数据以云计算为基础的信息经过存储、整理、分类、挖掘正在悄无声息的实现这背后隐藏的巨大价值。大数据正改变着人类生活、工作和思维方式，企业作为社会活动重要参与者，其商业模式等也发生改变，现代会计也因此再次走上改革之路。
参考文献：
［1］维克托.迈尔-舍恩伯格，肯尼斯.库克耶.大数据时代［M］.浙江人民出版社，2013.
［2］韦恩.J.莫尔斯，詹姆斯.R.戴维斯，阿尔.L.哈特格雷夫斯.管理会计：侧重于战略管理［M］.上海：上海财经大学出版社，2005.
大数据对生活的影响最明显的经济效益是：降低成本、提高收益通过大数据技术，企业可以更好的了解市场和发现自身存在的问题，制定相关的措施去解决这些问题，数据分析可以帮助企业明确业务组成，减去不必要的部分，降低成本、提高收益。比如，大数据为美国的医疗服务业每年节省3000亿美元，为欧洲的公共部门管理每年节省2500亿欧元，为全球个人位置数据服务提供商贡献1000亿美元，帮助美国零售业净利润增长60％，帮助制造业在产品开发、组装等环节节省50%的成本。
大数据时代的影响：1、大数据技术不仅能够提高人们利用数据的效率，而且能够实现数据的再利用和重复利用，进而大大降低交易成本，提升人们开发自我潜能的空间。2、人们可以低成本或零成本进行事物信息全息式的纵向历史比对和横向现实比对。大数据技术自身不仅能够迅速衍生为新兴信息产业，还可以同云计算、物联网和智慧工程技术联动，支撑一个信息技术的新时代。3、云计算技术可以使人们及时利用各类大数据。物联网技术的实质就是物物相连的互联网，物联网的核心和基础仍然是互联网，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。
浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文推荐
在学习和工作中，大家总少不了接触论文吧，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。为了让您在写论文时更加简单方便，以下是我精心整理的浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文，仅供参考，希望能够帮助到大家。
浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文
1、大数据的基本概况
大数据(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据，其具有以下四个基本特性，即海量性、多样性、易变性、高速性。同时数据类型繁多、数据价值密度相对较低、处理速度快、时效性要求高等也是其主要特征。
2、大数据的时代影响
大数据，对经济、政治、文化等方面都具有较为深远的影响，其可帮助人们进行量化管理，更具科学性和针对性，得数据者得天下。大数据对于时代的影响主要包括以下几个方面：
(1)“大数据决策”更加科学有效。如果人们以大数据分析作为基础进行决策，可全面获取相关决策信息，让数据主导决策，这种方法必将促进决策方式的创新和改变，彻底改变传统的决策方式，提高决策的科学性，并推动信息管理准则的重新定位。2009 年爆发的甲型H1N1 流感就是利用大数据的一个成功范例，谷歌公司通过分析网上搜索的大量记录，判断流感的传播源地，公共卫生机构官员通过这些有价值的数据信息采取了有针对性的行动决策。
(2)“大数据应用”促进行业融合。虽然大数据源于通信产业，但其影响绝不局限于通信产业，势必也将对其他产生较为深远的影响。目前，大数据正逐渐广泛应用于各个行业和领域，越来越多的企业开始以数据分析为辅助手段加强公司的日常管理和运营管理，如麦当劳、肯德基、苹果公司等旗舰专卖店的位置都是基于大数据分析完成选址的，另外数据分析技术在零售业也应用越来越广泛。
(3)“大数据开发”推动技术变革。大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。相信随着时代的不断发展，计算机系统的数据分析和数据挖掘功能将逐渐取代以往单纯依靠人们自身判断力的领域应用。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。
另外，需要注意的是，大数据在个人隐私的方面，容易造成一些隐私泄漏。我们需要认真严肃的对待这个问题，综合运用法律、宣传、道德等手段，为保护个人隐私，做出更积极的努力。
3、大数据的应对策略
布局关键技术研发创新。
目前而言，大数据的技术门槛较高，在这一领域有竞争力的多为一些在数据存储和分析等方面有优势的信息技术企业。为促进产业升级，我们必须加强研究，重视研发和应用数据分析关键技术和新兴技术，具体可从以下几个方面入手：第一，夯实发展基础，以大数据核心技术为着手点，加强人工智能、机器学习、商业智能等领域的理论研究和技术研发，为大数据的应用奠定理论基础。二是加快基础技术(非结构化数据处理技术、可视化技术、非关系型数据库管理技术等)的研发，并使其与物联网、移动互联网、云计算等技术有机融合，为解决方案的制定打下坚实基础。三是基于大数据应用，着重对知识计算( 搜索) 技术、知识库技术、网页搜索技术等核心技术进行研发，加强单项技术产品研发，并保证质量的提升，同时促使其与数据处理技术的有机结合，建立科学技术体系。
提高软件产品发展水平。
一是促进以企业为主导的产学研合作，提高软件发展水平。二是运用云计算技术促进信息技术服务业的转型和发展，促进中文知识库、数据库与规则库的建设。三是采取鼓励政策引导软硬件企业和服务企业应用新型技术开展数据信息服务，提供具有行业特色的系统集成解决方案。四是以大型互联网公司牵头，并聚集中小互联网信息服务提供商，对优势资源进行系统整合，开拓与整合本土化信息服务。五是以数据处理软件商牵头，这些软件商必须具备一定的基础优势，其可充分发挥各自的数据优势和技术优势，优势互补，提高数据软件开发水平，提高服务内容的精确性和科学性。同时提高大数据解决方案提供商的市场能力和集成水平，以保障其大数据为各行业领域提供较为成熟的解决方案。
加速推进大数据示范应用。
大数据时代，我们应积极推进大数据的示范应用，可从以下几个方面进行实践：第一，对于一些数据量大的领域(如金融、能源、流通、电信、医疗等领域)，应引导行业厂商积极参与，大力发展数据监测和分析、横向扩展存储、商业决策等软硬件一体化的行业应用解决方案。第二，将大数据逐渐应用于智慧城市建设及个人生活和服务领域，促进数字内容加工处理软件等服务发展水平的提高。第三，促进行业数据库(特别是高科技领域)的深度开发，建议针对不同的行业领域建立不同的专题数据库，以提供相应的内容增值服务，形成有特色化的服务。第四，以重点领域或重点企业为突破口，对企业数据进行相应分析、整理和清洗，逐渐减少和去除重复数据和噪音数据。
优化完善大数据发展环境。
信息安全问题是大数据应用面临的主要问题，因此，我们应加强对基于大数据的情报收集分析工作信息保密问题的研究，制定有效的防范对策，加强信息安全管理。同时，为优化完善大数据发展环境，应采取各种鼓励政策(如将具备一定能力企业的数据加工处理业务列入营业税优惠政策享受范围)支持数据加工处理企业的发展，促使其提高数据分析处理服务的水平和质量。三是夯实大数据的应用基础，完善相关体制机制，以政府为切入点，推动信息资源的集中共享。
做到上面的几点，当大数据时代来临的时候，面临大量数据将不是束手无策，而是成竹在胸，而从数据中得到的好处也将促进国家和企业的快速发展。
大数据为经营的横向跨界、产业的越界混融、生产与消费的合一提供了有利条件，大数据必将在社会经济、政治、文化等方面对人们生活产生巨大的影响，同时大数据时代对人类的数据驾驭能力也提出了新的挑战与机遇。面对新的挑战与发展机遇，我们应积极应对，以掌握未来大数据发展主动权。
结构
论文一般由名称、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。
1、论文题目
要求准确、简练、醒目、新颖。
2、目录
目录是论文中主要段落的'简表。（短篇论文不必列目录）
3、内容提要
是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。
4、关键词定义
关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。
主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。
5、论文正文
（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。
（2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容：
a.提出问题-论点；
b.分析问题-论据和论证；
c.解决问题-论证方法与步骤；
d.结论。
6、参考文献
一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按进行。
7、论文装订
论文的有关部分全部抄清完了，经过检查，再没有什么问题，把它装成册，再加上封面。论文的封面要朴素大方，要写出论文的题目、学校、科系、指导教师姓名、作者姓名、完成年月日。论文的题目的作者姓名一定要写在表皮上，不要写里面的补页上。
"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。
由《中国史研究》杂志社和暨南大学古籍研究所联合主办的“历史文献与古代社会研究的现状与展望”学术研讨会，于6月25—27日在广州召开。来自中国社会科学院、南开大学、中山大学、武汉大学、南京大学、上海师范大学、四川大学等单位的80多名专家与会，共提交相关论文69篇。中山大学党委书记陈春声，暨南大学党委副书记、纪委书记夏泉，《中国史研究》主编彭卫，暨南大学古籍研究所所长刘正刚等在开幕式发言时指出，历史文献是史学研究的基础，大数据时代给中国古代史研究带来了不可忽视的机遇与挑战，随着更多新文献不断被发现、特别是数据库等应用方式的普及，需要研究者具备更好的史识与问题意识；应该处理好传世文献与出土新资料之间的关系，不能过度重视新资料而忽视传世文献；历史文献的书写在不同时代都有可能经历了增减和改造，因此历史研究者还要做好文本考证工作，处理好追求小“真”与大“真”的关系。 在大会学术报告和小组讨论环节，与会学者分别选取正史、文集、志书、档案、类书等传世文献资料及考古发掘、碑刻、简牍等资料，就其如何促进古代社会研究展开热烈讨论。从论文及讨论情况看，此次会议有四个特点： 其一，这是一次多学科交叉的学术研讨会。会议收到的学术论文涉及历史学、文献学、民族学、人类学、文学、考古学、宗教学等不同学科，还有部分学者提交了大数据时代如何深化中国古代史研究方面的文章，呈现出多学科交叉的'特点，对于开阔学术视野，丰富研究视角，以及学科之间相互借鉴研究方法等，具有积极的推动作用。 其二，传世文献与出土文献并重。大多数学者仍偏重于从传世历史文献中发现新问题，或对传世文献进行新解读，也有部分学者重视对新发现的文献材料的运用，如对韩国、英国、德国、日本等相关机构所藏文献的新发现进行探讨，对闽东地区新发现契约文书展开研究，还有学者重视对出土文献的运用与解读。南京大学古典文献研究所程章灿教授认为书札是提供历史人物与事件信息的第一手资料，其史料、艺术、文物价值都很重要。书札文献的整理出版有字迹辨认难、收发信人考证难、多页书信排序难、甄别真伪难等困难，需要从文献史料角度、书法艺术角度以及笺纸文物角度相互结合，推进数量众多的历史书札的研究和利用。 其三，注重运用多种文献资料展开比较研究。与会专家的研究中展现出将传统文献（如正史、文集、笔记、方志等）、民间文献（如碑刻、家谱）、新出土资料、口述资料等进行比较互证，展开对某一问题的研究讨论的特点。如著名蒙元史专家、南京大学刘迎胜教授，针对陈桱《通鉴续编》中一段与蒙古先世和成吉思汗建国前有关的记载，与《元史》《圣武亲征录》《蒙古秘史》等文献进行细致比对，进而对《通鉴续编》中的相关记载及其传播流变做了细致考察。刘正刚教授以明初女官制度为例，指出地方文献对正史有重要的补充完善价值，虽然女官个体在正史中不见踪影，但通过地方志、文集、碑刻、族谱等资料，可以逐步复原她们的鲜活形象。 其四，对史学理论与方法的探讨，也提出一些新的观点。如对历史实证主义的思考，对目前学界存在的“二重证据法”的过度解读现象的思考和认识等。东北师范大学赵轶峰教授提出要重新思考历史研究中的实证主义；彭卫教授以秦汉史为例，提出应当处理好传世文献与新出资料的关系，他认为传世文献是构建我们对秦汉时代历史想象的基本脉络和空间，出土资料一个重要功用在于纠谬、连接历史碎片，两者之间是互补而非替代的关系。
是的，大数据对史学研究的影响是一个有趣且具有研究价值的话题，可以作为论文题目。在过去，史学研究主要依赖于文献、史料、考古发现等传统的研究方法。而现在，随着大数据技术的发展，史学研究也开始采用数据挖掘、数据分析等技术进行研究。大数据技术可以帮助史学研究者更好地分析历史事件、发现历史规律，从而对历史研究提供更深入、全面的认识。例如，通过大数据分析历史文献，可以快速发现历史事件的规律性和趋势；通过大数据挖掘历史记录，可以发现历史事件背后的联系和趋势；通过大数据分析考古发现，可以更好地理解古代人类的生活方式、思想、文化等等。因此，探究大数据对史学研究的影响，可以从技术、方法、应用等多个方面进行深入研究，对推动史学研究方法的创新和发展有着积极的作用。
大数据对科学研究思维方式的影响，维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中明确指出，大数据时代最大的转变就是思维方式的3种转变：全样而非抽样、效率而非精确、相关而非因果。
（1）全样而非抽样
过去，由于数据存储和处理能力的限制，在科学分析中，通常采用抽样的方法，即从全集数据中抽取一部分样本数据，通过对样本数据的分析，来推断全集数据的总体特征。通常，样本数据规模要比全集数据小很多，因此，可以在可控的代价内实现数据分析的目的。
现在，我们已经迎来大数据时代，大数据技术的核心就是海量数据的存储和处理，分布式文件系统和分布式数据库技术，提供了理论上近乎无限的数据存储能力，分布式并行编程框架MapReduce提供了强大的海量数据并行处理能力。
因此，有了大数据技术的支持，科学分析完全可以直接针对全集数据而不是抽样数据，并且可以在短时间内迅速得到分析结果，速度之快，超乎我们的想象。就像前面我们已经提到过的，谷歌公司的Dremel可以在2～3秒内完成PB级别数据的查询。
（2）效率而非精确
过去，我们在科学分析中采用抽样分析方法，就必须追求分析方法的精确性，因为，抽样分析只是针对部分样本的分析，其分析结果被应用到全集数据以后，误差会被放大，这就意味着，抽样分析的微小误差，被放大到全集数据以后，可能会变成一个很大的误差。
因此，为了保证误差被放大到全集数据时仍然处于可以接受的范围，就必要确保抽样分析结果的精确性。正是由于这个原因，传统的数据分析方法往往更加注重提高算法的精确性，其次才是提高算法效率。
现在，大数据时代采用全样分析而不是抽样分析，全样分析结果就不存在误差被放大的问题，因此，追求高精确性已经不是其首要目标；相反，大数据时代具有“秒级响应”的特征，要求在几秒内就迅速给出针对海量数据的实时分析结果，否则就会丧失数据的价值，因此，数据分析的效率成为关注的核心。
（3）相关而非因果
过去，数据分析的目的，一方面是解释事物背后的发展机理，比如，一个大型超市在某个地区的连锁店在某个时期内净利润下降很多，这就需要IT部门对相关销售数据进行详细分析找出发生问题的原因；另一方面是用于预测未来可能发生的事件，比如，通过实时分析微博数据，当发现人们对雾霾的讨论明显增加时，就可以建议销售部门增加口罩的进货量。
因为，人们关注雾霾的一个直接结果是，大家会想到购买一个口罩来保护自己的身体健康。不管是哪个目的，其实都反映了一种“因果关系”。但是，在大数据时代，因果关系不再那么重要，人们转而追求“相关性”而非“因果性”。
比如，我们去淘宝网购物时，当我们购买了一个汽车防盗锁以后，淘宝网还会自动提示你，与你购买相同物品的其他客户还购买了汽车坐垫，也就是说，淘宝网只会告诉你“购买汽车防盗锁”和“购买汽车坐垫”之间存在相关性，但是，并不会告诉你为什么其他客户购买了汽车防盗锁以后还会购买汽车坐垫。
公安信息化建设在公安工作中的意义：一、深刻认识公安信息化建设与应用的重要性和必要性公安信息化建设与应用是引领公安工作改革发展的重要举措，提高公安机关整体战斗力的重要途径，是提升基层基础工作水平的重要载体，是牵动警务机制改革的重要纽带，是一场以公安信息化建设为主要内容的新型警务革命，具有公安工作战略性位置。对此必须深刻认识。从现实情况看，公安信息化建设与应用虽然取得了长足进步，但仍然存在信息化建设与应用相对滞后、基层信息化基础薄弱、民警应用意识、水平不强、信息共享程度不高、工作机制不健全、不协调，专业力量匮乏等问题，严重不适应实战需要，严重制约了战斗力的形成。对此必须充分认识，采取行之有效的措施，强力推进信息建设与应用，提升“网上作战”、“网上管控”、“网上办公”能力。二、全面完成现阶段公安信息化建设与应用目标和任务基本构建公安“大情报”系统，全面提高公安信息化整体应用水平，进一步完善网络、安全等信息化基础设施。三、实现80%以上的公安业务信息采集、使用、维护的信息化流程。四、八大资源库的数据质量达到完整、准确、鲜活的要求。五、提高公安信息资源综合利用水平，公安情报信息系统等高端应用进一步推广。六、构建全警采集、全警应用、全警共享的公安信息化应用格局。七、实现队伍建设、内部管理、执法质量等信息化。八、全面提升队伍信息化技术水平和应用能力，建立信息化应用骨干队伍。
深度解析大数据在公安领域的应用
近一两年，大数据开始在公安等行业领域得到普及应用，除了行业自身的特殊要求外，大数据也带动了相关行业的需求发展。未来，基于大数据的行业应用会变得更加深入，更多的相关厂商也会涉及其中，大数据在公安领域的商业模式架构逐渐清晰起来。
在安防的细分领域中，大数据在公安及智能交通探索应用得比较早，相关的解决方案和技术也比较成熟，在广西等地也已经有相关的项目落地，大数据应用系统已经上线运营，取得了预期的效果。
项目应用前景看好
以相关的案例来讲，在广西公安厅投入使用的大数据系统中，整个项目是以自治区的总数据为出发点，对每天在所有卡口过道产生的上千万条数据，每年大概三十亿条的数据进行分布式存储和快速检索。在此基础上，后续可以给公安用户提供进一步的解决方案和增值服务，比如已经推出的卡口过车大数据、视频图像大数据和公安情报大数据三方面的解决方案。这些方案提供多种功能的查询，以及基于测控的分析和基站行业的服务，目的就是让公安能快速科学地侦破案件。
在智能交通领域，目前主要应用于车辆的疏导，比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。这些项目的应用已经在很多大城市落地，比如平时大家在公交上看到的移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面，就是基于大数据的技术分析所得。从应用上看，用户切实感到便捷好用，所以市场潜力很大，未来的应用会更加广泛。
大数据应用存在的难题
大数据本身是针对数据的存储、检索、关联、推导等有价值的挖掘，这些数据本身来说是通用的。但在安防领域，哪些数据是有用的，哪些是我们需要关心和提取的，这是目前在摸索的问题。也就是说，当前的困难在于如何让技术热点和相关业务进行结合，以提取更有价值的数据。
从技术上分析，有两个技术难点：
第一个难点是如何从非结构化的数据中提取结构化的数据出来。所谓非结构化数据是指在视频里面进行特征的提取，这些可能是人类不能理解和不能处理的;结构化数据则是人可以理解和处理的，比如在视频里有几个活动目标、是人还是车。如果是人，身上穿的是什么样的衣服;如果是车，车牌号是多少、什么样的品牌型号、颜色、行进速度、方向等数据，这些都是可以转化为结构化数据为人所用。目前，安防的数据很多涉及到视频数据，而视频数据本身是不能够被结构化的数据，也就不能被计算机直接所处理。所以未来摆在技术人员面前的课题是如何把视频数据转换成计算机能够处理的结构化或者半结构化数据。
第二个难点是寻找这些数据之间的关联和价值。数据是有关联没关联之分的，我们只能通过工具来找。所有这些存储的特征数据，包括公安行业、平安城市中每天产生的海量视频数据，可以为很多案件的侦查提供有价值的线索。现在技术需要攻克的难题就是能不能把这些数据通过相应的工具模块，通过大数据技术把原来被忽视的数据信息关联起来，找到或提取这些数据之间的相关性，为案件的侦破和方案决策提供科学的数据依据。
公安数据流动的单向性
公安行业每天获取的数据数以千万，如何确保这些数据信息的安全成为行业共同关注的热点。从传统意义上讲，数据产生之后，首先要确保数据本身的安全，目前行业内有非常成熟的技术和解决方案。在海量数据面前，如果你对数据不了解，就算把这些数据摆在面前，你也很难去提取有用的数据，但这并不能作为行业忽视其重要性的借口。因为对安防厂商而言，很多有价值的数据是需要提供保护的，也就是对数据应用模式采取高规格的保护措施，因为这些数据一旦被不法分子挖掘并关联起来，可能整个地区的安全漏洞就会被利用。
现在，公安的数据一般在局域网内运行，并有相关的保护措施来提供安全保障。如会把数据分成不同的网络和不同的层次，让数据在不同的网络安全系统之间，从低安全性网络向高安全性网络实行单向流动，最后在公安的核心网络里汇集所有的数据(这个安全等级是最高的，通过安全边界、物理隔离来保护)。同时在外围的视频网，主要以视频数据为主，辅以视频相关的业务，这些数据只有进入公安网后才与其他的数据发生关联，才能发掘出一些有价值的数据。比如办案民警在视频网络上，可以获取犯罪嫌疑人的照片，但这个人是谁，他的信息是什么，只有进入公安网以后才能获取，才能将相关信息匹配关联起来，然后通过其他数据库的关联，进一步挖掘出他在哪个网吧出现过，在哪个酒店居住过……以上信息都可以挖掘出来，但这种挖掘只能在高安全性网络中进行，这种信息流动都是单向的。
未来的商业模式
从传统的安防业务来讲，还是以公安客户投资建设系统为主，厂商提供产品和集成的解决方案，最终由集成商来做落地实施，最后交付给客户使用并进行相应的维护。同时，未来行业对大数据中数据的获取、存储、分析、处理会变得更加的专业，用户本身在处理和应用时可能会遇到各种困难，那么针对这类问题可能会有一些小型的服务公司出现，给终端用户提供各种各样专业的数据服务。比如专业的视频提取会有专业的公司切入，用专业的算法工具帮助你把视频里面的数据提取出来，或者有那些专业的通讯厂商对数据进行挖掘和处理，包括提供一些工具和服务的模式(未来会更倾向于服务的模式)。但限于公安行业的特点，这些公共服务在公安行业目前还比较难做，不过未来也可以由一些厂家对整个应用系统进行构建，以运营服务收费的方式与公安客户或者政府机构进行合作。
对于大型、特别大型的项目，比如涉及到一个城市、一个省乃至全国范围的项目，一般来说可能会找专业的IT厂商来做，特别是互联网公司(现在也有牵涉其中)，他们更多是以技术提供商的角色参与，安防厂商侧重点放在业务上。这样大家分工比较明确，因为即使是技术比较领先的行业厂商，它也很难或者没有必要投大量的研发在大数据基础的研发上，而是应该将重点放在大数据的基础应用或业务解决方案上，然后底层的基础架构由IT厂商来分担完成。彼此互利共赢，持续发展。
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大数据驱动公共管理学科现代化论文
在各领域中，大家肯定对论文都不陌生吧，借助论文可以有效提高我们的写作水平。相信许多人会觉得论文很难写吧，以下是我整理的大数据驱动公共管理学科现代化论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
摘要 ：
我们目前所处的是一个由数据主宰的大数据时代，数据的共享正改变着我们的工作和生活。而在该时代中，公共管理有着极为深刻的影响，政府部门应该清楚地认识到公共管理学科的重要性，并以科学的态度来面对该学科所面临的机遇和挑战，并且分析大数据对公共管理学科所产生的影响，反思传统管理模式中存在的不足之处，对公共管理行为模式进行改进，从而有效地促进大数据时代下公共管理学科的发展与进步。
关键词：
大数据驱动；公共管理；改革方式
引言：
在公共管理的实施过程中，工程的使用不只意味着管理的过程，因为这需要对各个公共资源进行再分配。行使这个权利的时候是需要调配各种公共资源，在国家法律法规体系下，安排各种公共资源，保障各项资源的有效运转。需要注意的是，必须以群众的利益作为基本前提，防止公共资源的滥用甚至其他严重的后果发生。在整个大数据不断发展的情况下，公共资源的使用，有了更多透明化的监督过程，可以对这些公共资源进行科学合理的配置。
在未来，公共学科的发展变得越来越高效，公共学科也是建立在现代高新技术的基础上，针对目前公共管理存在的弊端，和高新技术进行深入分析，将这些找到的矛盾用人文学科的思想得以解决。在公共管理学科的发展历程之中，各种数据的处理是极为重要的。只有有效利用大数据处理的方法，才能够更好地促进公共管理，将公共政策和现代数据结合，促进我国的公共管理不断进步。在现代化的发展历程之后，我们还应该不断关注公共学科的发展特点，探讨公共学科可能出现的风险问题，不断提高科学决策的准确度，根据大数据的分析结果，促进公共学科的改进。
一、大数据的实际内涵以及其发展概述
在运用大数据技术时，部门研究者认为大数据是一种统计模式，是运用各种现代信息技术进行自动记录和延续扩充的过程，而非人工设计的数据。不过，这类观点是以大数据统计为出发点，然而实际上大数据并不仅仅只是进行数据资源的整理和收集，更重要的是对数据进行分析［1］。
二、大数据对公共管理学科的驱动机制
大数据的发展给公共管理的影响是深远的，从大数据的发展可以不断提高公共管理的效率，大数据的深入发展，能够帮助我们先入进行公共管理。在未来，要促进公共学科的发展，就需要依靠大数据，在大数据的帮助之下，深入挖掘公共管理的实质，帮助我们找到科学的管理项目，从而为公共决策做出准确的判断。以往在公共学科的时候还没有发挥大数据的价值，缺乏一定大数据的思想。发展是一个缓慢过程，在这个公共学科的成长过程中，我们必须研究大数据的专业特征。利用公共学科的机制，回到数据的创新作用。总地来说，可以从以下几个方面找到大数据的影响。
（一）巨大数据体量对公共管理学科的影响到时候就意味着更多的海量数据。这些数据的发展不仅拥有着较大的体量，还意味着公共管理的难度也在增加。公共管理需要依靠大数据技术，但是却要利用好，到时候做好分析的脚本研究。改善传统的思维，让我们用现代的思想为公共管理做出更多的分析。大数据在现代的应用是深远的，我们要利用各种各样的大数据技术，更多的大数据手段找到公共学科的真正内涵。从而为到时候去建设提供物质基础，这些基本的数据出发，让政府面临更多的公共决策类型，公共管理样本的采集为大数据做出了更多的支持。基础的公共管理样本可以成为数据的来源，也为公共管理学科发展做出深入的影响。为进一步找到目前存在的问题，就需要对公共决策的数据进行整合，从而发挥学科的时代性特征，达到公共管理的具体目标［2］。
（二）多样化的数据对公共管理学科产生的影响大数据时代不只是大数据的数量增加，更多的是数据的种类。公共学科要掌握更高的管理方法，就需要研究现在的数据种类，利用公共学科的深入特点找到管理的不同类型，从而实现较高的管理目标。大数据时代是一个多种类型的时代，在过去的时代中不需要这样多的信息，也不会利用现在的存储资源。然而目前的公共管理，需要我们更多的存储空间是处于到时候去时代之中所面临的管理种类是多种多样的，类型也是十分广泛。在这些众多的种类中，我们面临多种形式的公共资源，必须要深入研究，采取适合于公共管理学科的应对方法，促进我公共管理学科的深入发展，找到承载的.问题，找到学科的管理方向，从而丰富各种类型的表达方式和存储方法［3］。
（三）低密度的数据价值对公共管理学科的影响大数据时代不仅意味着数据的多样化，但需要很多的载体承担这些数据。我们需要提高存储的空间，对目前的存储空间进行深入探索，不断进行改革，从根本上提高存在的空间数据。加强存储空间的创新。首先，现在都很多数据看似已经传出，然而却没有经过深入的加工，且没有一定的压缩功能，这些数据在存储的时候造成了较多的空间占用，空间资源在一定程度上造成了一些无用的数据存储。面对这种情况我们要找到数据存储的内在问题，从根本上提高存储的有效性，并且加强数据之间的传递和流通。目前的现状来看，很多大数据还没有取得较好的效果，信息的关注还停留在过去阶段，这些数据本身价值不好发挥。数据在挖掘的过程中必须依托公共管理学科的知识。融入现代大数据的技术，对数据的价值进行深入发掘和研究，也是公共管理学科的研究型态，帮助我们深入数据的内部，积极探索数据存储的类型，释放更多的空间［4］。
三、大数据驱动下公共管理学科的未来发展
我们目前所处的大数据时代依然处于不断发展的状态，通过上文的分析不难发现，大数据不断的以其庞大的数据体系和繁多的数据类型来影响着公共管理学科的发展，因此，公共管理学科也应该随着大数据时代的发展而做出改变和创新［5］。
（一）公共治理模式与大数据的结合公共学科的管理，需要深入考量学科的特点，对公共治理存在的问题进行深入分析，依托现代大数据的功能，扩大数据的包容性，加强信息的获取渠道探索。利用更多的公众信息平台引导热点话题，从而能够找到公共管理存在的弊端。在施行公共管理时，应该充分地考虑大数据对公共管理和公共治理之间的影响进行分析。大数据时代极大的扩张了人们的信息获取渠道，在此基础上，社会个体可以通过各类信息平台来讨论热点话题，由于各类言论会在互联网中迅速蔓延，在舆论的压力下，公众的言论和态度将会直接影响到政府作出的公共决策。比如，政府可以对一些观点和言论进行审核，利用大数据来进行思维分析［6］。
（二）重新认识公共管理决策在这项研究中，实证分析是提出比较四个案例的公众参与风险相关的决策。本研究选取的案例均涉及政府决策者愿意与公共利益团体合作的废物管理冲突，但每一案例的公众参与程度和性质有所不同。与公众参与有关的冲突在所有四个案件中都出现。针对传统问题解决方法的不足，我们开发了一个更广泛的分析框架来解释这些冲突。冲突分析考虑对手关系的历史、权力分配、对解决冲突的态度、隐藏的议程、各种谈判策略以及对谈判协议的承诺（或缺乏承诺）。虽然这种方法是为了分析的目的而制定的，但我们认为，这种方法对于解决此类冲突也具有特定的相关性。冲突管理的概念，作为提高公众参与质量的一种方法。冲突管理的主要特点是：
（1）赋予公众权力；
（2）“良好”（公平）的解决办法；
（3）各方积极支持最终决定。在公共管理的过程中，由于大数据时代的各个特点，公共管理必须进行适当的改革创新，从而更好地应对未来的挑战和机遇。
（三）准确满足公众诉求公共管理决策和决策的一个明显方面基本上没有引起决策内容的注意。我们通过对预算削减和信息技术决策提出以下问题来检验决策内容的影响：内容如何影响决策所需的时间？内容如何影响参与者？内容如何影响所采用的决策标准？内容如何影响决策过程和繁文缛节中使用的信息质量？结果表明，信息技术和预算削减决策在重要方面有所不同。对于信息技术决策而言，成本效益不是一个重要的标准，平均决策时间要长得多，决策通常被视为永久和稳定的。对于削减决策，成本效益是一个重要的标准，决策的速度要快得多，而且被视为不稳定和多变的。令人惊讶的是，决策内容似乎并不影响参与者的数量。在大数据时代到来以前，群众与政府之间缺乏有效的沟通手段，导致群众与政府之间存在隔阂。在如今的大数据时代下，政府和群众之间的沟通交流更加的顺畅，政府能够实时了解到群众所反馈的一些信息，并且在短时间内进行整理和收集，从而使各项公共资源的配比能够科学有效的实施，最大限度地保证群众的利益［7］。
四、结语
公共管理行为涉及的范围非常广泛，公权力的使用者应该谨慎运用每一项公共管理的权利，满足人民群众的利益诉求，即使给出反馈和针对性的公共管理决策。因此，在未来的发展中，公共管理学科的研究领域将不仅仅是为政府的公共决策提供支撑和依据，而是帮助政府更加理性的收集数据，在庞大的数据体量基础上对各项数据资源进行整合，从而提高公共管理和服务质量，使公共管理对人们利益实现最大化。
参考文献：
［1］王博．大数据驱动的公共管理学科现代化［J］．湖南工业职业技术学院学报，2018，18（5）：30—33．
［2］黄欣卓，李大宇．大数据驱动的公共管理学科现代化———《公共管理学报》高端学术研讨会视点［J］．公共管理学报，2018，15（1）．
［3］黄欣卓，李大宇．大数据驱动的公共管理学科现代化———《公共管理学报》高端学术研讨会视点［J］．公共管理学报，2018，15（1）：147—152．
［4］王琳．大数据时代下我国政府公共关系能力建设研究［D］．重庆：重庆大学，2017．
［5］王陈程．大数据驱动的公共管理创新［J］．山西青年，2019，（2）：234．
［6］秦浩．大数据驱动的公共政策转型［J］．中国共产党政干部论坛，2020，（2）：62—65．
［7］张黎黎．大数据技术与公共管理范式的转型［J］．中文信息，2019，（5）：255．
目前对于公安大数据的应用方式，可以分为以下三个层次：(一)统计查询：这是对大数据最基本的应用方式，主要面向历史与现状，回答已经发生了什么事情，如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。(二)数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现因果，而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。(三)预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向。这三个层次具体到实际业务系统，包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智 能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础，通过大数据平台的智能分析，实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用，帮助公安能够快速、科学地侦破案件。公安大数据应用于不同警种，由于其实际应用需求的区别，解决的问题也有所区别。如智能交通领域，目前大数据主要应用于车辆的疏导，比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。这些应用目前已在很多大城市落地，比如平时大家在公交上看到移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面，就是基于大数据的技术分析所得。