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大数据运用方向范文1
郭喜仙 内蒙古乌兰察布市凉城县统计局
摘要：大数据时代的到来让社会上各个领域都经历了前所未有的改革，尤其是频繁与数据打交道的政府统计，必须要结合大数据时代的各项要求在理念及流程上进行全面改革和创新，这无疑是给政府统计提出了更高的挑战和要求。本文针对大数据视角下政府统计的发展进行了全面深入的研究和分析。
关键词：大数据时代；政府统计；机遇；挑战；建议
中图分类号：C829.2 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2017）010-00-01
数据对于每一个行业及领域发展而言都是非常重要的组成部分，在对数据进行分析和运用的过程中人们会意识到接下来的消费热潮将向着什么方向发展。在大数据时代背景下，政府统计工作所面对的是各种全新的挑战和要求，同时也有一定的发展机遇，政府部门应随着大数据世道的变化及要求，对统计工作全面深入的改革，促进其向着现代化层面快速发展。
一、大数据视角下分析政府统计所面临的挑战
1.权威性受到一定的冲击。目前，社会的发展加大了对各种现代化技术的运用，这就推动了互联网经济的发展速度，在这一局面下政府统计部门已经不再是庞大数据唯一的拥有人，社会大众可以通过各种渠道获取想要的数据资源，以此来了解当前社会实际的经济发展趋势和方向。与政府统计数据相比较，群众所挖掘的数据指标能够更加细致和准确的反应反映出社会某方面的实际情况，这对于政府统计权威性而言冲击非常大。
2.政府统计职能越发弱化。因为社会大众可以通过各种渠道获取想要的数据，还能够规划相应的数据服务，这就导致人们对政府统计的依赖性越来越低，尤其是在改革开放深入发展之后，现如今的多项数据信息大众都可以通过渠道查询到。尤其是在互联网+背景下已经形成了经济增长新引擎，社会经济活动能够直接形成相应的数据，不在需要进行单独的统计和采集，这使政府统计工作的职能越来越弱化。
3.供给与需求之间存在冲突。大数据时代背景下数据已经成为创造经济利益的途径之一，尤其是在日渐激烈的市场竞争中，想要占据一定的发展优势就需要成为一个耳听四方的消息灵通人士，不仅要对数据库中各项信息实时掌握，还要从中获取最精确的数据资源，这就使得数据服务面临更高的要求。新的发展局势下统计调查过程中所面对的是更大规模的目标，在形式上越来越复杂，很大程度上加大了统计工作的困难度。传统的统计报表制度及调查方式已经无法满足全新经济体制的发展需求，现有的统计数据 不管是在质量、失效还是范围上都满足不了社会大众的实际需求。
4.数据处理能力存在不足。数据的形成是一个自然过程，所经历的流程无非就是采集、导入、分析和挖掘的过程，但是由于目前政府并没有针对统计工作创先完善的信息数据共享平台，所以无法实现综合及部门统计数据的共享，以至于C合统计过程中所反馈出来的信息不够全面，而且地方统计工作更多的是注重数据报表的制度，并没有意识到数据处理及统计服务的重要性。另外，当前政府统计工作的内部结构化数据较为完善，但是在大数据时代背景下数据规模在快速的扩张中，很多的非结构化数据等待处理，这对于政府统计工作而言是一个严峻的挑战。
二、政府统计在大数据时代背景下面临的机遇
1.加大对统计的现代化改革。全新时代局势下现代化服务型已经成为我国统计工作今后重点发展的方向，尤其是在大数据背景下要充分借助各种 现代化信息技术的优势，制定明确的统计工作开展流程及生产方式，从根本上实现现代化服务型统计发展。此外，政府综合统计与部门统计需要不断进行协调，这样才能够保证统计工作的数据分析能力有所提升，对于向着现代化方向发展奠定良好的基础保障。
2.不断扩宽数据的来源渠道。以传统形式开展的统计工作主要是利用人员进行统计数据及报表等的采集和整理，而大数据时代背景下则是利用信息技术对原始的数据进行采集、分类和管理，让每个人都可以提供相应的数据资源，这样数据资源收集渠道就变得非常的丰富。
3.注重对统计数据质量的提升。以往，在统计工作数据采集工作开展中，如果所要调查的目标不主动配合，那么就会出现谎报、乱报的现象，这样数据从根本上在真实度及准确度上就会存在问题，一旦将有问题的数据上报到地方领导处就会对他们的决策造成影响。大数据时代背景下数据资源可以通过各种方式进行测量和采集，能够从源头上对质量加以控制，另外，大数据信息技术能够对各项指标进行密切的分析和研究，通过第三方印证及评估，更有力的保证了统计数据的质量及真实性。
三、政府统计在大数据背景下的发展方向
1.转变以往的工作理念，重视统计服务改革。传统形势下的统计工作多是将工作重点放在数据的采集上，没有意识到服务的重要。在大数据时代下应利用其优势不断扩展服务对象范围，并对调差制度设计做出适当的调整，转变为以有需求价值的指标为中心。同时还应带领群众将数据运用到产品服务、生产经营及各项社会活动中，提高对大数据的开发运用关注度，将原本由企业进行的商业性数据事情交由市场去完成。
2.对统计方法及制度进行深化改革，创建数据平台。目前，很多统计部门都已经意识到对方法及制度实施改革是必然要经历的，所以应及时的对各项数据进行整合和组建，协调各部门之间的关系。以高效的原则发挥大数据技术的优势，带动政府全面统计及抽样调查制度的改革。在确保符合各项标准要求的基础上，创建数据共享及采集平台，实现政府部门数据资源横向纵向共享的目标。
3.坚持依法统计，树立有力的法治保障。我国专门针对统计工作制定了相应的要求，其中规定要对个人信息及商业秘密严密保管，但如果采用适当的技术对个人信息进行转换，成为能够公开的具体资料 便可以大范围的扩张，以便可以深入的挖掘使用。当前时代下务必要进行深入的调研、评估和论证，对各项有关于统计工作的规定进行完善和规范，这样才能为大数据应用打下牢靠的法治保障。
参考文献：
[1]马建堂.大数据在政府统计中的探索与应用[M].北京：中国统计出版社，2013.
大数据运用方向范文2
关键词：大数据时代 高校档案 信息服务 创新
中图分类号：G71724文献标识码：A文章编号：1009-5349（2017）04-0127-02
在高校中，档案信息资源是高校最具保留价值的信息之一。自改革开放以来，我国高校不断增多并且规模不断扩大，留下的档案资料只增不减，如何使这些资料有条理地、长久且完整地保存下去是目前备受关注的话题。档案是内容准确、利用价值高且全面的资料，以往都是存放在固定且保密的位置，但普遍存在丢失资料和占据空间等问题，有些高校为了节约储存空间，在学校办学过程中产生的一些教学改革、科研、W科建设、师资力量、学生管理、党群以及相关部门的资料没有及时有效地归档。大数据技术的出现，很好地解决了这些方面的问题，实现了相应数据的有效归档以及高效利用。
一、大数据含义的相关理解和特征
1.大数据的含义
有关于大数据的定义有很多，有几个定位较为全面的是：麦肯锡全球研究所认为大数据是一种在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合；Gartner是一个较为权威的信息技术研究公司，它对大数据的理解是：需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。还有一些其他的理解，都对大数据的运用价值表示肯定。将大数据技术运用于高校档案管理及档案信息服务建设，能够促进其结构完善，加快信息数据储存和收集。
2.大数据的特征
大数据具有四个个性鲜明的特征，一是数据容量很大，之前的“小数据”系统已经不能够满足很多组织或团体的需求，大数据系统将TB的容量上升到PB的容量；二是数据类型多，现如今数据类型有网络日志、视频、图片、地理位置等，这些信息都能以数据符号储存；三是价值密度低，商业价值很高，例如如果储存视频，尤其是监控数据，一段视频储存数据中只有几个数据符号有价值；四是处理速度快，以秒来计算其处理速度，快速实时获取所需的信息，这是与传统储存数据系统反差最大的一个特征。
二、大数据与档案的关系
《档案法》规定：档案是指过去和现在的国家机构、社会组织以及个人从事政治、军事、经济、科学、技术、文化、宗教等活动直接形成的对国家和社会有保存价值的各种文字、图表、声像等不同形式的历史记录。单从档案的定义来看，除电子档案外，其他载体形式的档案与大数据没有任何关系，只有档案记录的信息可以称之为数据。从档案的特征来分析，档案具有社会性、历史性、确定性及原始记录性。而大数据也具有类似的特征，大数据也是人类社会活动的原始记录，其内容也具有确定性，且其记录的内容只反映事物已经完成的状态，同样具有原始记录性。因此，档案与大数据的关系仅是具有相似的特征，大数据是具有鲜明档案特性的数据集合。但是，从数据的保存价值来说，有些数据集合对国家和社会没有永久的保存价值，不需要永久保存。真正与大数据有直接联系的，只有电子档案一种形式，电子档案与大数据之间是种概念与属概念的关系。
三、高校档案信息服务提升的必要性
1.高校档案信息服务提升是顺应大数据时代的必然要求
在大数据环境下，产生的信息数据量大、种类多、并且这些数据信息的密度低，处理起来速度快。为顺应时代变化，高校档案信息服务系统需要快速改变发展模式，在此环境下寻找新方向，避免与时代脱节，避免有价值的资料丢失，最大化运用高校档案服务资源，发挥其具有的价值。
2.高校档案信息服务提升是数据信息服务的时代需求
根据调查发现，现在人们获取信息的手段各式各样，并且需求的信息也是多样化的，出现这种现象的根源在于人们的信息获取观念发生了改变。伴随着信息供给方要不断地拓展信息处理和发出方式，以数据、示例描述一个观点，增加说服力，提高服务质量，现在高校档案信息服务还没有做到这一点，高校档案信息服务部门必须做到与社会发展和需求相匹配，建立新型的档案信息服务模式。
3.高校档案信息服务提升是促进自我发展的内在要求
现在各组织或团体内部产生和获取的信息不但数量巨大，且种类繁多，尤其是高等院校，人口基数大，信息资料量也相应大一些。传统的服务方式在现在环境中使用显得比较拖沓，服务范围小，受益者少，并且服务过程比较死板，手续多，用户对此系统反映不好。必须转变高校档案管理和服务模式，才能保证其长效发展。
四、大数据时代高校档案信息服务水平提升策略
1.基于大数据理念合理定位，深挖高校档案信息资源价值
在大数据环境下，无论是资源的提供者还是资源需求者都很重视资源的经济价值和实用性。对于高等院校来说，其内部信息资源被分门别类，学生和老师可以输入关键字来获取信息，但是学校作为提供规范的教育平台，其内部资料具有方向感，也就是信息供给者根据环境有针对性地一些信息，需求者只能获取教育相关的信息。为了更加细化信息，提高高校发展速度，需要明确高校档案信息服务方向，再确定发展模式和发现方法，找出合适的大数据产品，简化信息挖掘方法，提供档案共享平台。在大数据背景下，高校档案管理人员应该科学地运用大数据技术不断地挖掘档案信息资源价值，打破以往档案资源不能外泄的思想，拓展档案信息资源建设的广度与深度。
2.推动档案信息资源内外整合，构建智能化信息服务平台
在大数据环境下，处理复杂的信息一定要有信息资源整合意识。做到信息整合首先要仔细分析和优化档案信息资源的结构，根据学校发展方向，有目的地收集信息，扩大资源途径，将传统的、纸质的资料与现在的档案信息资料进行整合，将档案信息的侧重点突出，形成有自己特色的服务系统。此外，学校不能闭门造车，要加强与第三方高校档案资源、网络档案资源的合作关系，将获取的信息进行整合，充实现有的信息数据系统。从上面分析大数据特征可以看出，在大数据环境下信息处理速度快，施行一秒钟处理信息计划，因此，高校档案信息服务管理和服务部门的工作者要充分利用技术手段，提高服务平台智能化水平，根据高校发展方向，不断地完善和革新服务平台，满足用户需要。
3.充分运用云计算的架构优势，推动高校档案数字化升级
现在信息大部分是以数字形式存储，为提高高校档案信息服务水平，推动档案信息的数字化升级是必需的，在目前的l件下，信息数字化升级过程比较复杂，在升级过程中要保证信息含量高，信息的准确度好，保证不会出现信息遗漏或更改的现象。此外，现在为了提高高校档案信息的数字化升级效率，引进云技术，在构建信息网络构架上具有一定的优势，高校档案管理部门科学合理地使用该技术，提高信息资源使用的灵敏度和广度，扩大用户使用权限。
4.加强档案信息服务思想认识，探索档案服务多元化模式
在大数据环境下，无论是用户还是信息资源的提供者都需要具有资源共享的思想，获得一加一大于二的效果，充分发挥档案信息资源的价值，尤其是高校档案管理者，更需要具有资源共享的思想。不过在进行资源共享之前需要对档案信息资源进行分类，重点在于权限分类，在确保信息资源安全的前提下，将一定权限范围内的信息进行分享，也吸收其他院校的优秀资源，不断提高档案信息服务质量。此外，将无形的信息资源转化成有形的经济价值还需要信息服务部门探索多元服务模式，从服务高校行政部门，向服务全校师生、服务社会转变，最大限度地发挥高校档案资源的价值。档案信息资源的多元化服务模式需要进一步深化，根据资源类型与用户群体特征，构建多元化、个性化、业务化档案信息服务新模式。
5.构建完善的资源共享体系和共享模式
通过大数据技术能够获取很多的便利，实现了校内众多资源的有效共享，让档案信息的采集工作、管理工作等都形成了有效的协同互动。另外，大数据技术加强了各个档案之间的共享效率。大数据中的DWA技术能够对档案进行统一的管理，大数据技术管理下多种类型的共享模式，统一在大数据技术中心平台的管理控制之下，利用P2P技术，构建起对等的网络。在这一环境当中，每一个登录档案资源库的客户端都变成了收集端和利用端，各节点之间在大数据技术的处理下实现着平等的资源信息互换。
五、结语
在大数据时代，高校档案管理既面临严峻的挑战，也有很多发展机遇，如何把握机会发展自己是当前面临的困难。现在服务行业发展迅速，作为服务于高校的档案工作人员，也有必要提升自身的服务意识，在实践中探索其发展方向，面对大量数据，挖掘其中蕴含的价值，树立大数据理念，利用新技术、新措施、新手段大胆尝试创新，提升档案信息资源数据的精准性、价值的真实性，不断推进高校档案信息服务质量。
参考文献：
[1]陈婷.大数据时代高校档案信息服务水平提升策略研究[J].中国管理信息化，2016（24）：174.
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[7]张惠.网络环境下高校数字档案信息安全保障初探[J].科技信息，2011（19）.
[8]刘加威.智慧校园建设对数字档案管理的促进[J].齐齐哈尔医学院学报，2015（22）.
大数据运用方向范文3
关键词：大数据时代；计算机；技术；发展方向
引言
计算机在世界范围内的广泛应用，信息数据总量的大幅提升，使得信息处理工作变得越来越越困难，实现对大数据的高效处理已经成为计算机信息处理技术发展的重要内容。数据的处理是各个企业的重要工作，为完善数据处理工作，必须提升计算机信息处理能力，保证数据科学、合理的应用。在创新计算机信息处理工作中应该投入更大的精力，来应对不断增长的数据量带来的问题。
1.大数据时代和计算机信息处理技术的概念
1.1大数据时代
大数据时代是由互联网和计算机的兴起，带来的社会变革和人民生活方式的改变。在大数据时代中，数据是社会发展的基础，消费结构和企业的经营模式产生了很大程度上的变化，这些改变给企业的发展带来了很大的挑战，在带来了挑战的同时也给企业的发展带来了很多机遇。大数据时代促进了市场经济发展，让市场竞争变得越来越激烈。企业只有进行创新，才能顺应大数据时展潮流，保证企业稳定发展。
1.2计算机信息处理技术
随着现代化的发展，计算机信息处理技术普遍应用到企业中，并且在企业管理中起着重要的作用，计算机信息处理技术将数据传输技术、信息的分析、处理、使用结合在一起，对数据信息做到更科学的管理。计算机信息处理技术在现代化办公模式中起到不可取代的作用，已经成为日常办公中必不可少的成分，工作中通过对相关设备的运用，做到合理安排工作，提高办公效率。
2.大数据时代计算机信息处理技术发展所面临的机遇和挑战
2.1面临的机遇
大数据时代的来临解决了传统模式下，企业无法对大量数据进行科学合理化的管理，无法准确读取数据信息，数据信息得不到最高效率的使用，无法发现数据规律的问题。通过对大量的数据进行准确的分析，提高企业员工的工作效率，针对所产生的各个问题提出科学合理的解决方法，从而促进企业的发展。大数据时代的到来，企业将高新技术充分利用，发挥通讯系统、信息传播和计算机技术的优势作用。随着时代的发展，云服务兴起，云计算普遍应用到企业管理和人民的日常生活中，云计算将数据集中起来，在相关服务平台对数据进行交换，为人民的日常生活提供诸多便利。云计算快速发展，将计算机信息处理与云计算相结合的这一项举措的产生对企业发展来说意义重大。
2.2面临的挑战
伴随着大数据时代到来，也产生了很多不可忽视的问题，互联网发展越来越快，每天在互联网上传播的信息量巨大，数据的安全性产生严重的隐患。企业及个人信息安全，都应该得到足够的重视。为解决信息安全问题，相关部门应该完善互联网制度，制定相关的信息安全管理体系，从而保护互联网中产生的个人信息得到有效的保护。为满足大数据时代的发展需要，应该提升相关工作人员的专业素质和综合素质。加强对相关工作人员的培养是非常必要的，在选择工作人员时应该选择学习能力相对较强的人来担任这项工作，学习能力是新兴行业从业人员所必须具备的能力，信息化时代，发展极为迅速，例如，“一夜之间”兴起的自媒体，自媒体是一个新兴的行业现今却在信息传播行业中占据着极高的地位。这就需要相关工作人员具备对新兴事物有很强的接受能力，较强的学习能力和求知精神。
3.大数据时代计算机信息处理技术的发展方向
大数据时代的特点是数据量巨大，相对于传统的数据来讲，大数据时代的数据信息更加复杂。数据与数据之间存在着千丝万缕的联系，给数据的处理工作带来极大难度，根据当前的环境来看，大数据处理技术还无法达到要求，因此建立新的网络是非常必要的，只有建立新的网络，才能提高数据的处理能力，从而促进大数据时代体制完善。
3.1计算机网络向云计算网络发展
将紧密结合着的计算机网络和云计算网络相结合发挥其重要价值是大数据时展的必然需要。更新计算机硬件是促进网络发展的一项重要措施，随着社会的发展高新科技的不断兴起，计算机硬件已经无法满足时展的需要，也就无法保证计算机网络快速发展。当前的计算机网络发展完全依靠硬件更新来进行提升，在大数据时代下，硬件的发展已经跟不上网络发展的步伐，因此，产生了很多问题。云计算的出现解决了计算机硬件无法满足网络发展的问题，云计算的出现同时也促进了开放式网络的形成，人们对网络的需求不再局限于网络中心，云计算有较强的灵活性，云计算以其自身的优势，发展成为互联网模式，云计算拥有巨大的储存能力，运转高速，大大的提升了信息处理的效率。
3.2保障计算机信息安全
网络具有开放式特点，当人们运用网络在搜索引擎中搜索信息时难免会暴露与自身相关的信息，不法分子很有可能运用非法手段对个人信息进行窃取，不法分子通过数据搜索个人信息和行业信息，给人们带来不同程度上的损失，网络安全产生隐患。网络的安全性作为网络发展的重要问题，需要得到妥善的解决。随着大数据时代的到来，传统的信息管理体系已经无法整理网络应用所产生的大量信息，因此，对网络信息管理体系进行完善，需要开发新的网络信息管理程序以保护保障个人和行业在网络运用中所产生信息安全。
4.结语
大数据时代的到来为计算机信息技术带来了很多机遇的同时也带来了巨大的挑战。无论是机遇还是挑战都是促进计算机技术发展的重要动力。为促进社会的发展，紧跟时代步伐，加大力度完善计算机信息处理技术是非常必要的。
参考文献
[1].冯珍贵.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的研究[J].信息技术与信息化,2016,(05):78-83＊
大数据运用方向范文4
关键词：大数据财务管理;会计核算;财务系统
作为具有革命意义的最新科学技术，大数据正在从各个角度影响着我们的生活，也包括企业财务领域。财务管理是企业管理的核心内容，对企业经营规划有着深刻的影响，能否执行优秀的财务管理关乎着企业生存发展。如何积极应对大数据时代企业财务管理的环境变化和发展趋势，以敢于创新的姿态占领时代的先机，是当前我国企业必须认真对待的问题。
一、大数据对企业财务管理的影响
传统的企业财务管理所依据的数据是非常有限的，这使得财务数据分析也具有明显的局限性，导致财务管理缺乏全面的、精确的数据基础。建立在数据不完全可靠基础上的企业财务管理如同管中窥豹，很容易以偏概全，与市场的客观性存在较大差距，极易发生判断失误，最终导致企业利益的损失。而大数据技术能够为企业呈上全面的、实时的、精确的市场数据和系统的、多层次的、个性化的数据分析，使企业拥有更可靠的财务分析工具、更先进的财务管理和更有效的财务决策依据。具体而言，大数据对企业财务管理的影响主要包括以下五个方面：1.企业财务处理方式的变化首先，大数据改变了财务处理的范围。传统财务管理概念中，企业仅处理与本企业直接相关的财务数据。但是在大数据环境下，凡是与本企业相关的数据都在收集和处理范围之内，如行业信息、金融市场波动、上下游企业财务状况变化等信息都逃不过大数据的关注和数据挖掘。其次，与传统财务管理方式相比，大数据更注重非财务信息的价值。大数据技术能够通过分析那些从表面上与财务完全无关的数据并对其进行提取、统计、归纳，从中找出与财务管理相关的经济规律、企业特征、潜在问题，为企业进行财务管理提供扎实的数字依据，更重要的是为企业指明提高财务管理水平的方向，使企业可以将有限的资源放在最关键的财务管理节点上，实现财务管理资源的最大化利用。2.企业会计核算方式的变化传统财务管理大多采用“人-机”结合的半手工方式，而大数据环境下财务管理则向全自动化方向发展。在大数据平台的处理中，企业财务与外部相融合进行统一核算。基础核算工作越来越少，核算过程越来越智能化、去人工化、高速化和标准化。以华为公司为例，任正非为改变华为粗放式财务管理带来的风险，专门请来IBM的财务团队为华为量身定做了以大数据为支撑的集成财务体系（IFS），用大数据的会计核算理念重新梳理会计核算流程。该体系甚至成为影响华为现今组织架构结构的重要因素，正如华为一位财务顾问所说的：“没有配套的IFS，华为是不可能下决心将权力下放的”。3.对企业财务管理人员知识结构要求的变化目前我国很多企业已经意识到大数据对财务管理变革的意义，但是由于传统财会人员在运用大数据技术方面存在能力不足、观念更新速度慢等原因，在具体运用大数据和进行大数据分析方面存在一定难度。在大数据时代下，企业财务人员不仅要具备财务方面的相关知识技能，还要掌握计算机、统计学等方面的知识，使大数据能够真正服务于企业。4.企业财务管理环境发生变化大数据的出现改变了人们生活、工作方式，同时也改变了人们的思想观念，在经济领域同样深刻影响着人们。普通消费者、企业、经济团体的众多金融行为都成为大数据收集的内容，众多企业应用大数据判断业务影响，加深对服务的理解，加快企业利润的增长。在这样的环境变化下，企业想要实现高水平的财务管理就不可能离开大数据的支持。
二、大数据给企业财务管理带来的机遇和挑战
1.大数据给企业财务管理带来的机遇首先，大数据采用巨量数据集合技术采集海量数据并进行分析，使企业财务人员从浩如烟海的数据中得到潜在的、具有关键财务价值的信息，为企业制定发展战略和重要决策提供有力的数据支持。其次，通过对企业内外部庞杂信息的筛选和梳理，帮助企业找到影响自身发展和健康运行的负面因素。如经过大数据对企业投资、利益分配、运营管理等与财务相关的活动分析，不但为企业指出可能存在的风险因素，也为企业风险管理指明方向。有助于企业清醒的认识存在问题和潜在风险，提前做好规避财务风险的准备，制定具有针对性的事前、事中和事后控制方案，有效降低风险发生概率，使财务管理更加稳定可靠地为企业服务。再次，大数据可以为不同企业提供智能化的、形式统一的、内外融合的财务分析工具。一方面，大数据分析能够有效降低企业财务管理水平，降低财务管理工作量；另一方面，大数据通过综合性分析结果，提供以往财务部门和其他部门都无法提供的企业战略依据，使财务部门在企业中的地位得到了大幅度提升。最后，大数据将促进企业内部人员架构向更科学的方向发展。企业应用大数据处理财务管理问题时，不仅仅要收集财务数据，也要收集表面上看起来与财务“完全不相关”的数据。财务部门与其他部门共同调取、选择和分析数据，这就要求财务部门与其他部门建立更直接和更协调的关系，财务部门关注企业运行的范围更广，工作内容更全面。这些改变要么促使财务部门获得更高的管理职权，如长虹的“财务共享系统”使企业财务部门向高端化转型，成为企业运营的中心枢纽部门；要么促使企业重新规划财务框架，例如海尔集团为了创新“人单合一的预算管理模式”，提高了一线员工对预案财务化的责权利，彻底改变了企业领导与普通员工之间的管理关系。无论哪一种，都带动企业人员架构向更合理的方向发展，为企业带来更高的利润。2.大数据给企业财务管理带来的挑战首先是如何科学有效应用大数据的挑战。大数据浩如烟海、种类庞杂，如何快速提取、挖掘和分析数据对于企业财务部门来说是一项全新的挑战。从硬件角度来看，多数企业带宽不足，也不具备大数据所需的数据储存和处理条件。从软件角度来看，多数企业也不具备自行开发海量数据处理、建立超大型数据仓库和进行深度数据挖掘的能力。从财务人员角度来看，很多企业的财务管理人员并不具备应用大数据技术的技能。其次，企业将面对财务管理模式转型的挑战。大数据环境下，企业财务管理将向信息化、智能化方向转变，变事后处理为事中处理。最重要的变化是传统的管理型财务方式向现代的价值型财务管理体系的转型，即将普通的记账管理工作模式转变为管理价值和创造价值的工作体系。如何实现这种改变并真正发挥新模式的作用，对企业来说是新的挑战。最后，企业将面临寻找和培养新型财务管理人才的挑战。大数据的应用对企业财务管理人员提出了新的要求，包括如何保护企业商业机密、如何提取具有价值的数据、如何结合企业所处行业特点和发展战略进行个性化数据分析等等，都需要同时具有财务管理知识、统计知识、计算机知识和大数据应用技能的高水平人才。当前我国多数企业都缺乏相应的人才储备，因此如何寻找和培养新型财务管理人才是对我国企业的重要挑战。
大数据运用方向范文5
随着大数据技术的发展，企业对大数据人才的需求日益增长。而真正掌握大数据技术的软件人才远远不能满足企业的需求，人才缺口是长期且巨大的。为了适应日新月异的大数据产业对人才的需求，高校及时培养系统掌握大数据技术的软件人才是必然趋势。大数据时代的软件工程专业，教学理念、内容、方式均需要进行不断的改革和创新，才能适应社会不断发展的需求。
2数据时代下软件工程专业的教学改革
2.1引入分方向教学理念，革新教学内容
由于学生入学时基础各不相同，同时还存在学习水平和学习能力上的差异。为了达到更好的教学效果，在大学二年级结束时，根据学生的前两年在校成绩情况和学生的意愿进行分方向教学，不同方向侧重不同的授课内容。针对软件行业的能力要求,可以把软件工程专业细分为软件测试方向、软件开发方向和大数据方向。大数据方向与其它两个方向相比，大数据更需要复合型人才。在软件工程相关学科的基础上，具备数学、统计学等专业知识的毕业生在大数据领域有广阔的就业前景。因此，调整软件工程专业人才培养方案，在原有的课程体系中，增加Hadoop系统中使用最为广泛的HBase、Hive、Zookeeper、数据交换、大数据查询、大数据项目实践等核心内容，使学生在具有软件工程专业人才基本素质的同时，具备一定的大数据专业人才的知识和技能。
2.2引入CDIO模式,改革教学模式
所谓CDIO，指的是四个过程，即构思（Conceive）、设计（Design）、执行（Implement）、运作（Operate）。这是一种经典的将理论和实践融合的教学模式，是一种在实践中学习，边学习边实践的教学过程。教学过程以软件产品的研发、测试、运行等生命周期为载体，为学生们提供一个主动的、联系实际的，并且与其他课程之间联动的课程环境。运用“实践中学习”以及“项目中学习”的新型教学方法，在学习过程中，从基础知识、实践能力、团队能力、工程系统四个层面对学生进行培养。理论型课程和实践型课程采用不同的教学方法。（1）理论型课程采用问题驱动式教学方法。例如《操作系统》，这门课程的教学大纲规定，此课程主要研究操作系统的基本原理，是一门理论型教学课程，教学内容枯燥难懂。引入问题驱动教学法，在每章教学前提出问题，要求学生在学习过程中回答相应的问题。比如在讲授存储管理一章前，给学生提出Linux操作系统采用哪种存储管理方式，如何实现内存扩充等问题。学生在学习过程中，就会带着问题学习寻找答案，从而提高学生学习的积极性。（2）实践型课程采用项目教学法，将一个完整项目贯穿整个教学中。比如《Java程序设计》这门课程，就可以选择“员工薪酬管理系统”或“图书馆管理系统”等完整的项目贯穿在整个教学过程中，在每部分知识点讲解后，带领学生完成相应项目模块的设计与实践，将理论教学与课程实践完美结合。
2.3引入雨课堂等教学方式,推行教学方式的改革
随着互联网技术的发展和手机的普及，学生的学习方式也发生了改变，学习的时间和空间碎片化。因此，在教学中利用这一特点，推行教学改革。例如，基于MOOC与雨课堂的混合式教学模式，利用当前MOOC平台上的视频资源和清华大学推出的应用于微软PowerPoint（2010以上版本）中的一个插件--雨课堂，以及微信这一常用交流工具，实现线上线下相结合的教学模式。课前教师推送PPT和教学视频给学生进行预习；课上教师利用雨课堂的课堂练习和弹幕等手段加强与学生的互动，更好的了解学生的学习情况；课后运用微信发送作业。这种教学模式既能够发挥出当今流行的慕课、微课、翻转课堂的优势，又能够将海量互联网资源应用于教学中，并通过微信和雨课堂及时统计学生的学习情况，反馈给教师，使教师掌握学生的学习情况，更好的安排以后的教学。
2.4改革考核方式
（1）关注学生平时学习效果，采用课程教学全过程考核的方式。在高校，很多学生不重视平时的学习，等待考前的突击复习，这样很难达到应有的教学效果。如果采用课程教学全过程考核的方式，将学生的上课回答问题的情况、作业、测验、小项目、课堂展示等成绩均计入学生综合评测成绩中，并不定期展示给学生，就会大大提升学生平时的学习积极性。（2）注重学生实践能力的培养，加大实践能力在课程考核中的比重。在实践型课程的考核中，采用上机考试或上交项目、报告，并进行答辩的方式进行课程期末考核，这样既充分考核学生调试程序和系统的能力，又能锻炼学生语言和文字表达的能力。在理论型课程的考核中，加大实践考核的比重，让学生重视自己的动手能力提升。（3）提高学生的沟通与团队合作能力，将团队合作的分数加入到考核中。现在的学生多数为独生子女，沟通和团队合作精神比较差。在课程设计类课程中进行分组教学，在小组中每位同学既要完成自己的任务模块，又要和小组内成员沟通协调项目中遇到的问题，因此沟通和团队合作能力显得非常重要。
2.5加深校企合作，加强学生实践能力的提升
燕京理工学院软件工程专业与紫光股份有限公司、达内时代科技有限公司等多家企业实行了多年的校企合作，已经具有相当程度的校企合作成功经验。（1）软件工程专业与合作企业实行“3+1”培养模式。根据学生的意愿、企业的选择和安排，学生第四年的课程设计、生产实习、毕业实习等在企业完成，对学生进行培训后，参与企业的项目开发和维护中，在实际项目中锻炼学生的实践能力。（2）紫光股份有限公司和达内时代科技有限公司与我校建立了校内实习实训基地。在前三年的教学中，根据学校的安排和学生的意愿，部分课程可在校内实习实训基地完成。这部分课程由企业的工程师来讲授，他们将企业的项目带入课堂，结合项目讲解知识点，带领学生完成项目，让学生提早接触实际项目，提高学生的实践动手能力。
大数据运用方向范文6
关键词：大数据；联合作战；指挥中心；智慧消防应用
大数据技术提升消防管理服务效能，提升灭火救援战斗力，是大数据时代的要求，也是消防现代化建设的内在需求。在消防队伍改制转隶以后，面临前所未有的机遇和挑战，用信息化、大数据手段破解消防工作短板和难题成为有力抓手和突破口，充分借鉴各行业的先进理念、先进技术、先进做法，逐步升级消防指挥中心，强化指挥中心信息资源汇聚、集成可视化展示，消防信息分析研判，预警指令推送、督导检查，火灾预防与应急联动协调指挥等功能，将消防指挥中打造成为“指挥部、作战部、参谋部、信息中心”。
一、大数据在消防指挥中心的作用及意义
消防大数据是指建筑消防涉及到的消防设施生产企业、消防安全重点单位、公共场所、公共消防设施、各类重大危险源、周边救援人员、消防救援装备、灾害现场、战勤保障物资、社会应急救援与保障力量等各类信息数据的有机整合。通过对消防大数据的分析研判，提供技术防控、社会监督、齐抓共管的消防隐患排查手段，改变传统隐患排查模式。以便更好的加强日常消防安全管理，积极响应消防应急救援，为公众提供便捷的消防服务[1]。（一）大数据为消防指挥中心决策提供精确的信息。通过数据的标准化汇聚，动态获取政府、社会、企业、个人等信息，实现信息数据的高度共享，通过数据工具、数据模型的普遍应用，实现灭火救援调度指挥可视化、科学化，公共消防安全预知预警。消防现代化指挥体系建设基于大数据技术开展，逐步实现了对各类型数据资源的整合挖掘，创造性开发了大数据智能指挥系统，逐步实现了将执勤实力、车辆定位、道路水源、重点单位信息、现场图像等数据进行“一张图”显示，提高了消防指挥决策的判断力和准确性，使得辅助指挥决策体系规范化、科学化。在火灾发生的时候，消防救援工作人员需要迅速对火灾的位置和形成原因加以判断，人工方式来判断火情，很可能消耗更长的时间，对于火情的控制十分不利，同时也给消防人员自身的安全带来了巨大的威胁。大数据技术在分析灾情方而有着很强的先进性，有利于帮助消防员对建筑物中的火情做出迅速的分析和判断，可以提供大量有价值的信息，为控制火情争取了宝贵的时间。根据火灾的不同情况，消防人员必须要确定不同的救援方案，大数据技术所提供的信息，可以帮助消防人员确定火灾的位置和发生原因，有利于消防人员了解更加详细准确的情况，降低了人身和财产的损失，有利于迅速的制定出合理的救援方案。（二）大数据时代指挥中心的物联互通。物联网作为新型的信息技术手段和方法，目前已在诸多领域获得实践应用推广，遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、水系监测、食品溯源、情报搜集等多个领域。在消防监督检查中，通过物联网技术的应用，实现了对消防设施、消防高危场所的实时监督，实现问题及时发现，隐患及时消除的目的。在消防装备管理中，通过借助物联网技术，采用网络共享、WebService、二维码等开源技术平台，实现了对车辆、器材实时巡检，数据共享、实时掌握。通过物联网，丰富大数据来源，提高数据来源的准确性和时效性，对海量数据进行不断的挖掘，指挥中心可以通过物联报警设备，精准定位，提前调派力量，准确掌握执勤实力，评估现场人员、车辆、器材是否符合灭火救援需要，掌握周边消防水源是否好用，管网压力是否达到灭火要求。指挥中心还可以通过物联网传回的数据，分析当前火灾形势和特点，提醒做好灭火救援准备。（三）指挥中心辅助决策中的大数据技术应用。大数据技术包括采集、预处理、存储、分析，消防指挥中心通过大数据技术应用，完善了调度指挥机制，提高了信息化实战应用。对现有消防业务数据进行汇聚、整理、分析，能够实现多角度对比、智能化研判、可视化展示，有效提升业务指导水平。通过对警情类型分布的分析，能够研判高层建筑火灾、危险化学品、人员密集场所火灾主要分布，时间、季节特点，为执勤训练、业务培训、作战指挥、装备建设等工作提供依据，能够提醒政府和相关职能部门，对不同阶段、不同地区、不同行业内存在消防隐患提前介入防患于未然。在实际工作中，也有一些尝试和探索，2018年通过分析吉林省松原市危险化学品运输车辆事故数据、当地工业情况、交通情况等，向当地政府和交通部门提出有针对性意见和建议。在节日、重要时间节点，研判风险点，派出消防前置力量，加强值班执勤。研判警情类型，归纳总结相关辖区灾害事故特点，提醒消防站加强针对性训练。研判城市发展规模、市政建设程度、消防站到场时间、处置难度，确定消防力量覆盖的薄弱区域，对下一步加强消防力量建设提出建议。（四）大数据下的智慧消防实现了全要素联合战斗体系在精确的大数据辅助下，消防队伍改变了以往的救援方式，有效地提高了“大应急”的救援能力。各级指挥中心通过信息化手段实现与各作战要素之间的互联互通、数据共享。一方面在实战中指挥中心接到报警后要根据已掌握的信息及时开展分析研判，除调度第一出动力量外要向预增援力量发出预警，命令其准备好现场所需车辆装备器材，时刻做好增援准备，另一方面，要做好灭火救援现场的协调与指挥工作，在车辆停放、水源分配、力量布置、技战术选择、安全提示等方面进行统一协调指挥，有效发挥合力，提升灭火救援指挥调度效能。另一方面，通过大数据汇聚、平台系统的接入和应用，与应急、公安、气象、交通、地震、联动单位等系统的互通，打通多张网络，实现协同共享、应急联动，提高应急救援情况下的灾情快速感知、应急力量的集中调度以及救援现场的有序管理，构建“一处接警、多点出警、多线出击、协同联动”的新型灭火救援格局。
二、大数据在新时代消防指挥中心的发展方向
大数据简单来讲主要可以分为两个主要方面,感知现在和可以预测未来。感知现在：重要历史数据与当前重要感知潜在数据实时融合,潜在理论线索与思维模式的实时挖掘,对重要事件现在发展以及状态的实时感知。预测未来：通过全面预测数据、流式测量数据、离线测量数据的准确关联属性分析,态势与波动效应的准确判定与有效调控,揭示事故事件发展趋势演变的新规律,进而对未来事物发展趋势走向进行有效预测。取得数据存储器所采集的消防系统数据存储资源,然后对其进行消防数据采集清洗、比对、整理及数据融合分析处理,成为“智慧消防”大数据,供消防系统自动调取并实时进行大数据分析综合利用[2]。未来，在新时代消防作战中，大数据的发展方向大致如下：（一）消防指挥中心逐步向智慧方向发展。大数据的应用，推动消防指挥中心快速发展，用信息化手段、智慧型系统将大数据融入到指挥中心业务当中。在智慧消防的框架内,对警情接报、应急信息处理、应急响应、调度指挥、辅助决策等核心业务的智能化、信息化、数字化的建设[3]。大数据技术对指挥中心实战能力有着积极的推动作用，要加大数据分析利用力度，将各种情报“数据”转化为“结果”，并最终上升到指挥员的“认知”。要在消防指挥调度领域夯实数据基础，推广大数据整合分析应用，推进消防指挥调度体系标准化、结构化、程序化、完善化发展，实现“数据可视化”与“智能辅助决策”相结合。（二）互联互通构建指挥中心大数据平台。指挥中心大数据平台要依托政府、社会的大数据资源，打破数据壁垒，在数据上形成共享，凝聚合力。建立智能化系统平台，定位警情后，大数据平台通过对周围监控、互联网信息、报警信息等情况，准确调度救援力量，可以比对住建部门信息，显示出建筑基本情况，比对公安、工商、税务、民政部门等信息，显示出单位或者个人情况，判断建筑内可能人员情况，给消防指挥员决策提供依据，迅速通知相关部门配合处置，联动单位出动，遇到地震，全面掌握震中情况，遇到台风、暴雨等，可以提前预判风险点和重点地区，前置救援力量。（三）指挥中心大数据建设中的物联互通。物联网，是互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。消防指挥中心作为消防救援队伍的信息中心，对信息采集更要注重实效，队伍内部各种车辆、器材、消防水源等纳入物联网络，指挥中心能够随时调用数据信息，了解作战实力和供水能力。社会单位火灾自动报警系统、监控摄像、居民建筑内的报警传感装置等，通过物联手段，扩大信息来源，提高数据获取时效性、准确性。
三、大数据在消防指挥中心应用中的注意事项
（一）大数据、信息化建设注重顶层设计突出实战应用。消防大数据建设要充分利用社会资源，积极争取当地党委政府支持，对接智慧城市建设，做好顶层设计，在满足现有消防工作需求基础上，不断汇聚消防内、外部数据，形成海量的全样本数据，建立科学的大数据共享平台和数据模型，进行挖掘应用、分析研判，形成消防信息数据环流，为消防工作提供强有力的技术支撑。（二）在使用大数据时必须保证其完整性和准确度。数据的研判和结果应用基础就是确保信息的准确性、完整性、时效性，在信息录入和采集环节、接警调度、作战指挥、信息研判、舆情处置等工作中，必须严格遵守信息处理规则，确保各个工作环节信息的及时准确、全面完整。（三）将大数据与消防指挥人员的科学决策相结合。在实战中，科学决策是关键，尤其是随着经济社会快速发展，致灾因素增加，火灾和救援现场的情况也越来越复杂，要求指挥中心要把信息、数据触手延伸到现场，根据汇聚来的数据，运用智能化系统，为指挥员决策提供依据，成为作战要素之间的枢纽。
四、结语
消防工作要始终坚持“人民至上，生命至上”原则，指挥中心在处理警情、实战指挥、辅助决策更是争分夺秒，运用大数据、物联网等技术，建立"智慧消防系统"，有效整合各方信息，建立大数据平台，成为掌握灭火救援主动权的关键，要充分运用大数据技术，加快信息化建设，增强预警指令推送、督办与反馈，火灾预防与应急处置联动协调指挥等功能，把指挥中心打造成数据汇聚展示中心、分析研判中心、联动指挥服务中心。
参考文献：
[1]史杰.关于“智慧消防建设”的有效探讨[J].消防界,2018,(4)2.
