事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。
世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思？大数据概念什么意思？大数据分析什么意思？所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢？
一：大数据的定义。
1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
3、大数据应用，是 指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二：大数据的类型和价值挖掘方法
1、大数据的类型大致可分为三类：1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记(CallDetailRecords)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
三：大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：1、是数据体量巨大数据体量(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;百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。2、是数据类别大和类型多样数据类别(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。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。3、是处理速度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。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。4、是价值真实性高和密度低数据真实性(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。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
四：大数据的作用
1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变
例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
五：大数据的商业价值
1、对顾客群体细分“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。2、模拟实境运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。3、提高投入回报率提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。4、数据存储空间出租企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。5、管理客户关系客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。6、个性化精准推荐在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。7、数据搜索数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典
六：大数据对经济社会的重要影响
1、能够推动实现巨大经济效益比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。2、能够推动增强社会管理水平大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。1)由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。
七：最后北京开运联合给您总结一下
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，开运联合等。3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：
获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号， 经在高等学校或科学研究部门学习和研究，成绩达到有关规定，由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。
努力加强和创新社会治理一、明确加强和创新社会治理的原则和思路 社会治理，是指以维系社会秩序为核心，通过政府主导、多方参与，规范社会行为、协调社会关系、促进社会认同、秉持社会公正、解决社会题目、化解社会矛盾、维护社会治安、应对社会风险，为人类社会生存和发展创造既有秩序又有活力的基础运行条件和社会环境、促进社会***的活动。正确把握社会治理的基本原则，明确改革社会治理体制的基本取向，是加强和创新社会治理的基本条件。 一要坚持以人为本、服务优先。始终把实现好、维护好、发展好最广大人民的根本利益作为出发点和落脚点，寓治理于服务之中，实现依法治理、科学治理、人性化治理，使人民群众在社会生活中切实感受到权益得到保障、秩序安全有序、心情更加愉快。 二要坚持多方参与、共同治理。充分发挥政府在社会治理中的主导作用，同时充分发挥多元主体在社会治理中的协同、自治、自律、互律作用，使各种社会气力形成推动社会***发展、保障社会安定有序的协力。 三要坚持统筹兼顾、动态协调。正确反映和协调各个方面、各个层次、各个阶段的利益诉求和社会矛盾，既要“左顾右盼”，又要“瞻前顾后”，使社会治理能够体现维护公平正义的“刚性”、协调各方利益的“柔性”、应对新情况新题目的“弹性”，促进社会动态平衡，保障国家长治久安。 四要坚持既有秩序、又有活力。把维系社会秩序和激发社会活力有机结合起来，既要保证社会的安定有序、规范运行、调控有力，又要有利于激发全社会的创造活力，降低社会运行本钱，进步社会运行效率，从而最广泛、最充分地调动一切积极因素，促进社会进步和人的全面发展。 五要坚持立足国情、改革创新。从我国实际出发，充分发挥社会主义制度的优越性和政治上风，充分发挥优秀传统文化的作用。同时，树立世界眼光，积极鉴戒国外先进经验和做法，勇于变革、勇于创新，把改革贯串在整个社会治理过程之中，为推进***社会建设提供不竭动力。 根据上述原则，加强和创新社会治理，完善中国特色社会治理体制，要实现以下几个方面的转变。 在思想观念上，要从重经济建设、轻社会治理向更加重视社会治理和经济社会协调发展转变。努力解决经济建设“一手硬”、社会治理“一手软”的题目，切实把加强社会建设、创新社会治理作为重要而紧迫的战略任务，下大气力统筹推进，不断进步政府社会治理的能力和水平，努力取得加强和创新社会治理的新突破，促进经济社会协调发展。 在治理主体上，要从重政府作用、轻多方参与向政府主导型的社会共同治理转变。改变政府在社会治理中包揽一切的做法，解决好越位、错位和缺位题目。既要发挥政府主导作用，又要鼓励和支持社会各方更加积极、有效地参与社会治理，发挥多元主体的作用，尽快从传统治理转向时代发展要求的“治理”。 在治理方式上，要从重管制控制、轻协商协调向更加重视协商协调转变。要改变主要靠行政手段通过管、控、压、罚实施社会治理的方式，更加善于运用群众路线的方式、***的方式、服务的方式，尽可能通过同等的对话、沟通、协商、协调等办法来解决社会题目，化解社会矛盾。 在治理环节上，要从重事后处置、轻源头治理向更加重视源头治理转变。努力摆脱总是事后应对的被动局面，更多地把工作重心从治标转向治本、从事后救急转向源头治理，更加重视民生和制度建设，使社会治理关口前移，尽可能使社会矛盾和社会冲突少产生、少转化、少激化。 在治理手段上，要从重行政手段、轻法律道德等手段向多种手段综合运用转变。努力改变社会治理手段单一的题目，在运用行政手段进行社会治理的同时，更多地运用法律规范、经济调节、道德约束、心理疏导、***引导等手段，充分发挥党的政治上风，规范社会行为，调节利益关系，减少社会题目，化解社会矛盾。
近年来，为了更好的发挥审计在脱贫攻坚战中的重要作用，各地审计机关围绕精准扶贫实施强化落实各种政策，对专项资金使用和项目建设情况进行了跟踪审计。扶贫资金的审计涉及到的部门数量多，海量数据，业务量大，以及耗用的时间长，不借助计算机审计是无法完成这项工作。因此，积极探索利用大数据审计扶贫资金就有着重要意义。精准扶贫项目审计存在的问题只有对精准扶贫做出科学的指导战略方针，全面落实相关政策，才能真正地帮助贫困地区脱贫发展，而现在对于精准扶贫的审计工作中，仍存在着一些问题。（一）审计范围未实现全覆盖。扶贫资金涉及政府的各个部门，扶贫内容包括教育、医疗、旅游、交通等多个方面，由于扶贫项目多，资金的来源用途广泛，扶贫审计范围有限，很难做到审计范围全覆盖，全方面无死角。且扶贫资金使用的大部分范围在偏远地区，下放环节多，手续复杂，存在分散使用和交叉投入的现象，使之审计人员没有办法层层检查相关步骤，审计难度加大。（二）绩效审计未成为扶贫资金审计的重点。从近年来我国开展的财政扶贫资金审计来看，更多的仍是关注财务收支审计，判断扶贫资金的使用是否国家规定，而真正起作用的绩效审计工作还没有成为扶贫审计工作的重点。当前，大多数审计部门没有从根本上认识了解绩效审计工作的内容和意义，对于扶贫资金的使用，是否达到了预期的使用效果，审计部门虽会对其进行评价，但是不同的审计人员对于标准是不同的，没有一个相应的制度体系去加强绩效审计工作。（三）审计工作中现代信息技术利用不够。近几年，我国经济改革发展和信息技术日益普及，审计署十分重视审计信息化工程建设，不断推动发展“金审工程”，实施“预算跟踪+联网核查”审计模式，增强审计机关在信息网络环境下的工作能力，维护经济秩序，更好地履行审计法定监督职责。但是，尽管审计署和地方审计部门在实际的精准扶贫审计工作应用中有了很大的成效，但对于仍未建立起相应的信息统计系统的地区而言，没有办法充分利用信息的统计数据，给高效审计带来了一定的困难;对于可以使用信息系统的地区，要确保建档立卡信息系统贫困人口信息真实、数据更新及时，避免将不符合条件的人员纳入系统。（四）审计指标体系不够完善。近年来，由于各地区贫困程度、贫困原因各不相同，各地政府分别制定了各种扶贫政策，例如：旅游扶贫、教育扶贫、易地扶贫搬迁等，因地制宜，对症下药。我国目前还没有形成较完整的扶贫审计体系和指标，绩效审计还没有成为扶贫审计工作的重点，导致其没有充分发挥作用，审计力度相对较弱。审计结果利用率较低，群众监督机制不完善，没有严格的问责机制，审计处罚办法没有明确的定义，导致相关人员会借助这些法律漏洞逃避自己的责任。（五）扶贫资金审计专业力量不足。各地区贫困人口数量多，分布广，扶贫内容包含多个方面，导致在扶贫审计工作中涉及范围广、工作时间长、审计项目多，与扶贫资金专业审计力量的关系紧密相连。在大数据时代，扶贫审计不应局限于资金的流向与使用过程，而应在其他过程有所涉及，大数据技术下的审计程序不再表现为单纯的进行抽样和函证，更多的是对数据进行分析处理，这就要求审计人员涉及到的专业领域广。但目前国家审计人员的数量有限，某些领域的专业人才匮乏，面对大数据时代下的审计工作，部分审计人员不会或不能熟练运用电子数据系统，不能更好的利用数据，这也导致了当前的审计力量薄弱。加强大数据背景下精准扶贫审计的建议扶贫资金审计涉及到的部门多、对象广，且时间紧、任务重。如果采取传统的手工查帐模式，短时间内是难以完成工作任务的，运用大数据和计算机审计技术对扶贫政策落实和扶贫资金管理使用情况进行监督检查，提高了审计工作效率，结合扶贫项目实际实施情况进行数据比对、筛选分析，重点核实，为打赢脱贫攻坚战提供了重要保障。（一）加强大数据审计平台建设，精准定位扶贫对象。如今是大数据时代，应该对所有的贫困人口的信息进行电子归档并进行分类，通过大数据审计平台的建设、建立相应的审计对象数据库，及时更新扶贫数据信息，实现对扶贫工作成效的精确评估，逐步完善的评估体系。通过对信息进行共享分析，及时发现潜在的风险，从而实现扶贫资源的精准利用。一方面，在审计人员获取审计证据时，利用大数据可以实现对审计范围的全方面覆盖;另一方面，通过大数据平台可以及时对数据进行传递并处理数据，审计人员可以通过线上数据对线下扶贫政策的落实以及扶贫工作内容进行实施跟踪审计，将扶贫过程透明化，实现全民监督，在一定程度上降低贪污腐败扶贫基金的行为的发生。对于各地区的贫困信息库数据尚不完善的问题，政府同样可以利用云数据资源，导入整合贫困地区人员信息资料，对贫困人员的数据进行全面分析，明确筛选相关内容，构建起一套完整的扶贫信息数据系统，实现不同省份之间的信息互联共享，这样也将有利于各地政府在开展扶贫过程中及时更新贫困数据。（二）开展绩效审计工作。财政资金扶贫是以政府财政拨款为主的扶贫，首先审计工作人员要充分认识绩效审计的重要意义，强化绩效审计意识，通过开展绩效评测，使精准扶贫工作进入良性循环。在使用扶贫基金上，加强相关部门的监督情况，提高扶贫资金的使用效率以及管理模式。其次，对扶贫项目进行量化考核，关注绩效，对扶贫资金使用后产生效果的进行检查评估，帮助政府合理判断项目落实情况以及实施情况，提高政府行政效率，预防贪污腐败行为的产生。最后，对审计报告进行公开透明化披露，加强群众对审计过程的监督，通过审计结果侧面对审计人员起到激励作用，提高绩效审计成果的利用手段。（三）提高审计风险防范能力。在大数据时代下的，扶贫审计产生风险的原因主要是由于在数据采集、处理、分析等过程中，因为数据量大、所需专业知识强等特点，以至于采集数据不准确、分析数据困难等问题的产生。审计风险模型为：审计风险=重大错报风险×检查风险重大错报风险是由于大数据自身特征而引起的错报风险;检查风险产生是由于审计人员在处理数据时，未能正确的使用相关技术而导致错误的可能性。对于检查风险可以通过扩大审计范围来降低，而大数据背景下，可以让审计范围进行全面覆盖，扩大审计范围，获取更多的数据进行分析;审计人员需要对于不同的扶贫工作执行不同的方案，保持职业怀疑态度以及监督、指导和复核执行的审计工作内容，提高审计人员的风险防范能力，可以相应的减少审计风险的程度。（四）完善财政资金扶贫审计监督机制。当前我国审计正面临着从传统审计模式向现代审计模式的转变，审计开展现代化大数据是时代要求。国家审计署在2014年成立了电子数据审计司，建立了国家审计数据中心，为大数据审计指明了发展方向。精准扶贫工作国家高度重视，全国各地都开展了相应的财政扶贫工作，但是扶贫审计工作仍面临着复杂局势，因此要建立一套规范有序、动态发展的运行机制，协调各部门的工作内容。第一，要从整个扶贫过程出发，在扶贫前、扶贫中、扶贫后都需要进行审计工作，从根源上杜绝问题的发生。第二，设立专门的监督机构，对审计过程进行全方面的监督，对于发生的问题及时整改，促使问题得以解决。（五）提高审计人员的综合能力。大数据背景下的扶贫审计工作不仅要求审计人员需要精通掌握审计相关知识，还需要掌握计算机技术，有效利用大数据平台下的审计资源，加强对审计人员的培训技能以及分析能力。第一，加大对审计人员的技术培训，各省市可以邀请研究大数据审计的专家在各个市、县区进行专业讲座，学习大数据审计的原理以及利用方法，作为日后实际操作的基础，大数据时代信息技术更新速度快，开展专题培训的速度需要紧跟信息技术变化。第二，加强对审计人员的思想教育，减少可能出现的违规违纪现象，使得审计人员不仅可以胜任审计工作能力，思想教育水平也有所提高，不断适应发展的工作需要。
针对大数据在企业内部审计的作用的研究论文，要选择目标企业，要满足以下几个条件，企业审计数据量足够大，企业规模大和信息化程度高。举例说，现在的电信运营商或者阿里、腾讯，这样的公司都可以是研究目标企业。千万级以上的数据需要进行企业内部审计，企业规模足够大的上市公司需要根据法律责任每年内部审计，最后就是企业信息化程度高，可以实现基于大数据的审计工作。
［摘要］ 社会 经济的进步，带动了 社会 各个方面的发展，当今 社会 已经处于大数据时代，大数据和云计算密不可分，大数据的关键不在于数据的收集，而是在于对数据的处理、应用，受大数据的影响，很多职业和岗位职责等都受到了影响，会计、审计工作就是如此，管理机制发生了很大的改变，所以，为了保证各行各业的会计、审计工作顺应 社会 发展需求，必须要了解其在大数据下的发展趋势。因此，本文主要对大数据时代下的会计、审计发展趋势进行了研究分析，希望能够促进会计、审计工作顺利进行。
［关键词］ 大数据；会计；审计；发展趋势
1前言
目前很多人对于大数据时代已经不陌生，因为它已经渗透到各个行业的领域当中，经过互联网和信息技术的发展，大数据的收集和应用也越来越受到人们的关注，它不仅蕴藏着各种商机以及生产率的增长，还代表着消费者的盈余［1］。会计、审计工作，作为每一个企业不可缺少的岗位和职能，它也受到了大数据发展的影响，不仅使会计审核和审计方式发生了改变，还给会计、审计业带来了变革、创新，所以了解大数据时代下会计、审计的发展趋势很有必要。
2大数据的定义及特点
2．1大数据的概念
大数据是IT行业的术语，它主要是指使用常规软件没有办法在一定时间范围内对数据进行处理汇总，需要新的方式来对数据集合进行收集、存储、分析处理［2］，从而能够为之后的决策提供依据，发现数据中的多样化信息，使数据能够得到高效的应用。
2．2大数据特点
2．2．1数字或是数据量飞速增长的互联网的发展、云计算等促进了大数据的实现和发展，目前全球网络系统的存储数据每年的增长速度在50％左右，有相关人士预测，预计在2020年，全球的数据存储量将要达到35ZB，约358750亿GB，这是一个天文数字，可见我们目前收集的数据量之大，传统的数据通常都是通过书籍、文件资料、杂志、报纸等进行存储，现在少量数据仍然以这样的存储方式存在着，大量的数据资料其实都是通过网络系统存储的数字数据，通过备份等手段，也使珍贵的资料更加能够妥善的保存［3］。
2．2．2工作、思维方式发生转变现在先进的计算机、云计算技术比较发达，处理数据的维度更加多样，计算的速度也更加迅速，但是在之前技术水平还比较低时，则只能通过有限的筛选条件通过较少的数据，进行深入的分析研究，以获得更多有价值的信息，这样的方式限制比较多，而且结果准确度也比较低，有些需要更深层次进行研究，进行说明的内容无法验证出来，即使进行随机抽样，但是由于网络数据较少，样本难以具有普遍性特质，可能得出的结果只代表了一部分现象，这使得研究的意义大打折扣。
3基于大数据时代的会计、审计发展趋势分析
3．1由会计反映过去朝着预测未来方向发展
基本所有的企业都有会计这个职位，因为企业性质的不同，会计岗位的职责也略有不同，但是主要职能还是一样的。大多数企业通常需要会计处理、反馈的是已经发生的财务方面的信息等，不会对企业未来的发展方向、方针政策等进行干预。在大数据影响下，会计人员的职能也发生了改变，对于已产生的财务损失总结分析已经不足以满足企业发展的需求，会计人员需要整合大数据，来对企业的未来发展做出合理的财务方面的预测分析，以发现更多的业绩增长空间［4］，提升企业的利润率，以及促进资金的正常流转和最大化进行投资的需求。会计人员通过对企业自身以及企业业务内容、市场发展等相关数据进行收集、存储、处理等，为企业的发展提供切实可靠的依据，帮助企业的领导者做出更有利于企业发展的决定。可以进行实施的预测措施主要有，第一，企业的会计、审计工作人员要按照工作职责和目标等，制定好相关的预测方法和流程，把将要用到用于评估的数据做好收集和存储，在需要的时候进行分析处理，做好预测工作，尤其是有关于企业自身业务方面的数据，比如生产资料、固定资产、机械设备等等，以免因为数据收集不完整，影响后期预测工作的开展；第二，由于大数据具有更新速度快的特性，所以，需要会计、审计工作人员一旦发现预警现象，要及时告知上级，然后由上级以及领导层决定是否需要对现有政策进行调整等，以免发生不必要的损失；第三，企业要充分利用大数据的优势，提升会计人员预估风险的能力［5］，消除更多发展中的隐患，促进企业平稳发展。
3．2由单一财务管理朝着综合财务管理方向发展
社会 是不断向前发展的， 社会 经济也是如此，随着 社会 经济形势不断变化，企业也会随之进行调整和变革，财务管理作为企业的重要管理部分，也会跟着进行变动，无论是管理模式还是管理思路都会有所变化，财务管理的范畴在不断加大，由生产逐渐向计划、销售、战略方针的制定等进行多方面的干预，收集相关方面的数据信息，会计、审计工作人员通过这些收集到的信息，进行专业的处理分析，了解企业的发展情况，得到有价值的信息，不仅可以为企业的发展做出预测，还可以消除企业发展中的隐患，规避风险。同时，会计、审计人员通过对数据的梳理，发现了一些问题之后，对于制定之后的财务政策也有了一定的依据，使财务政策更加合理，降低了工作的失误率，为企业的可持续发展贡献了力量。
3．3由事后财务报告形式向实时财务报告形式发展
目前很多企业的会计人员在做财务报表时，通常都是当月在做上个月的报表，甚至是上个月的财务总结，都是对于已经进行完毕的生产工作进行陈述总结，年度报表，甚至需要3个月左右才可以做出，花费的时间较长［6］，这降低了会计信息的利用率和及时性，不利于企业对于出现的问题以及埋藏的经营隐患的及时处理和规避，尤其是一些业务内容比较复杂且影响比较广泛的企业，滞后的财务报表，对于实时的生产经营活动难以做到及时调整。这侧面反映了实时财务报表的重要性，许多企业以及会计、审计人员也开始关注这一方面。实时财务报表需要依赖于大数据技术，尤其是针对一些金融、理财等行业，实时的财务报表非常有必要。在大数据时代的影响下，各个企业可以按照如下方式，进行实时财务报表的实现：第一，采购或者研发相应的大数据中心存储、处理系统，可以在单位局域网的基础上进行搭建，通过此系统对企业生产经营活动中各类信息的收集、存储、处理等；第二，建立财务报表系统，通过互联网技术，将企业内外信息互通有无，快速完成数据的更新，保证相关人员可以共享［7］；第三，相关人员要做好数据的收集和保密工作，尤其是一些比较重要的数据，一定不可以外传，数据系统主要涉及会计、审计、技术人员，各个工作人员要做好自己的本职工作，对信息进行合理的加工处理，并将做好的财务报表上传到系统的指定报表位置，从而方面管理层查询和阅读，同时此系统也方便了财务人员后续对一些 历史 数据的查询等，数据库的建立十分有价值和意义。
3．4由抽样审计形式向总体审计形式转变
之前由于受到数据少的局限，审计工作人员往往采用抽样审计的方式，完成相应的工作。抽样审计有着一定的弊端，根据样本分析的结果具有偏差的概率性比较大，一些其他的生产经营方面的内容可能会被忽略，而且比较容易存在一些徇私舞弊行为，一些风险性的内容也难以被发现、预警。时代在不断地发展，互联网信息技术日新月异，大数据的应用越来越广泛，这使得很多岗位的工作职责和内容发生着颠覆性的改变，传统的审计模式已经不再适应当下企业的发展需求。在大数据时代下，可以将业内外相关的数据进行收集、汇总、处理、分析，数据具有权威性、全面性、实时性，可以利用这些数据进行审计工作的开展，这就是总体审计模式。总体审计模式可以将与审计对象有关的全部信息进行审查，审计人员可以根据这种模式建立一个新的审计流程，这样不仅使工作规范化，还可以充分利用大数据的优势，为企业规避生产经营中存在的审计风险。
4结语
社会 经济发展较快，科学技术也在迅速发展，各行各业都会受到影响，在互联网信息技术和云计算的双重影响下，大数据的应用越来越广泛，已经渗透到各行各业。会计、审计工作也需要根据大数据的影响，进行工作职能的改变。会计、审计的发展趋势，主要有由事后财务报告朝实时财务报告等方向发展、由单一财务管理朝着综合财务管理、由事后财务报告形式向实时财务报告形式发展、由抽样审计的形式向总体审计形式进行转变［8］。大数据的应用改变了会计、审计的管理模式，但是它可以为企业领导层的决策提供更确切的依据，可以更好地规避生产经营中的风险，使企业的经营更加灵活，有利于企业的可持续 健康 发展。
参考文献
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［6］张珺．大数据时代对会计和审计的影响分析［J］．财会学习，2016（3）：92．
［7］黄丹．大数据时代的会计、审计发展走向初探［J］．中国乡镇企业会计，2015，12（13）：196-197．
［8］马丰华．基于会计信息化环境下注册会计师审计研究［J］．商业故事，2015，16（17）：44-45．
作者：曾静 单位：西安石油大学
针对大数据在企业内部审计的作用的研究论文，要选择目标企业，要满足以下几个条件，企业审计数据量足够大，企业规模大和信息化程度高。举例说，现在的电信运营商或者阿里、腾讯，这样的公司都可以是研究目标企业。千万级以上的数据需要进行企业内部审计，企业规模足够大的上市公司需要根据法律责任每年内部审计，最后就是企业信息化程度高，可以实现基于大数据的审计工作。
对这样的问题不能从一个角度去看，从客观的角度去看问题，，是一分为二的，因为每个人的角度不同，立场不同，所以得出的结果就不一样，但是对这个问题，应该去正确的对待和分析及理解。变压器的次级绕组与负载相接，中间串联一个整流二极管，就是半波整流。利用二极管的单向导电性，只有半个周期内有电流流过负载，另半个周期被二极管所阻，没有电流。这种电路，变压器中有直流分量流过，降低了变压器的效率；整流电流的脉动成分太大，对滤波电路的要求高。只适用于小电流整流电路。
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2.0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。 2.1 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。 2.2 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： 3.1 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。 3.2 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。 3.3 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。 3.4 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。 3.5 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. 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[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 1.1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。 1.2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 2.1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。 2.2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。 2.3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
前段时间，章子怡在网上发布了一组照片，照片中的她，皱纹清晰可见。这样不完美的照片不仅没有被人们冷嘲热讽，反而收获一片盛赞之声。 有人说这是一种信号，人们对女性的看法已经变了。 大家不再只喜欢年轻貌美的女人，转而推崇那些有个性，有能力的女人。 人们之所以出现这种变化，归根到底，是现在的女性变了。 时代在变，女性也在变，这些现代好女人的标配，你拥有几点? 01 会赚钱的本事 钱是通往自由的第一道法门，对男人来说如此，对女人亦如是。 一个很简单的例子，一个没钱的女人如果到了30岁还不嫁人，人们都会对她议论纷纷;但是如果是一个会赚钱的女人就不一样了，人们会为她开脱，说她不嫁人是因为忙着赚钱去了。 会赚钱才是人生的砝码，正因为你又穷又单身，才会让父母整天担心你的未来。 曾经有一个各国女性劳动参与率的调查显示，中国女人的劳动参与率近70%，高居世界第一。 如果一个女人只会手心朝上问男人要钱，她会遭受多少冷遇与嘲讽?如此高的女性就业率，正是现代中国女人争求自由、捍卫尊严的决心。 02 过硬的业务能力 业务能力，是女性在这个世界站稳脚跟的资本。 在《演员的诞生》中圈粉无数的章子怡，凭借着一份对职业的赤诚和超高的业务能力赢得了观众的认可。 从《我的父亲母亲》里的招娣，到《卧虎藏龙》里的玉娇龙，再到《一代宗师》里“见自己，见天地，见众生”的宫二，每一个角色都令人过目难忘。 对于一个女人来说，美貌、名气都不太长久，真正能长久的是，是跟随自己一路走过来的业务能力。 03 追求美丽的信念 这个时代，美不再是一种纯粹靠天生的东西，可以靠后天去改变，去提升。 认识一位阿姨，今年50岁了，还跑去拉了个双眼皮，做完之后确实比以前好看。 亲戚们都开她玩笑，孩子都那么大了，还做双眼皮给谁看啊。 她立刻白眼道，给自己看不行啊，以前时间跟钱都花在孩子身上了，现在终于孩子们长大了，想为自己做点什么。 变美，不是为了取悦别人，而是为了愉悦自己，这才是现代女性变美的意义。 04 及时止损的勇气 当你足够独立的时候，你便能及时止损，离开糟糕的境遇。 前不久，毛晓彤陈翔分手事件让人拍手称快，全民称赞，4年感情，4小时清断干净，畅快淋漓，简直是现代女人分手的典范。 据说毛晓彤确认男友出轨后，当晚就收拾行李搬离了陈翔家，毫不拖泥带水。 这次分手被称赞为最帅气的分手，体现了一个女人独立与勇敢的人格。 当女人越来越独立，越来越勇敢，面对背叛，面对渣男，便会果敢得多，也坚定得多。 05 不被束缚的婚姻 以前的女人，当婚姻过不下去的时候，常常会为了孩子将就着过。 王 菲与窦唯离婚后，曾有记者问她给孩子找什么样的爸爸，她却说：“童童有爸爸，我要找的是自己的伴侣。” 在这种家庭下成长起来的窦靖童，与几个家庭里的亲人的关系都是亲密连接的，活得开朗而自信。 如果父母不再相爱，孩子从来不是阻隔自己幸福的理由，拥有让自己幸福的能力，这才是父母给孩子最好的示范。 06 面对爱情的底气 从前，女人们找对象都愿意找比自己年龄大的，大龄男性不仅心智较成熟，还都有一定经济基础。 但是，最近中国社科院发布的一篇名为《社会变迁背景下中国青年问题研究》的文章显示，“女大男小”的婚姻明显增多。 “男大女小”的婚姻从10年前的68.09%下降到目前的43.13%，而“男小女大”的婚姻则从14.37%上升到40.13%。 “男大女小”的婚姻，与“男小女大”的婚姻基本上平分秋色。 经济实力的增强，女性在婚姻对象的选择有了更多的自信，她们更愿意选择自己喜欢的对象结为伴侣，而不是仅仅看重年龄和经济实力。 07 不再设限的年龄 对于很多女人来说，年龄已经渐渐失去限制作用。 杭州有个88岁婆婆卖掉房子，去周游世界，坐直升机上雪山，在冰河中漂流，年轻人口里的诗与远方，成了婆婆生活中的日常。 清华学霸奶奶在80岁的时候应聘淘宝还被争抢，年薪40万让很多年轻人望尘莫及。 只要你有能力，时代绝不会抛弃你。 这种体现在女性身上的无龄感，无关容颜的凋谢，而是一种心境，是在耄耋之年仍显露出来的青春之色。 以前总有人说，过了30岁、40岁的女人怎么样，好像大龄女性就没有未来。而现在的女人却用行动证明，年龄只是一串数字，尽情自在地活出生命的精彩才重要。 过去很多女人，以嫁一个好男人为荣，希望从男人身上获取钱，获得爱;而现在的女人，每一个都活成热气腾腾的自己，钱，自己挣;爱，自己选;人生，自己做主! 独立的女人，才是活得最好的女人。 经济独立，在这个世界为自己换取更多自由与选择权;爱情独立，就能在爱情来临时坦然接受，爱情逝去时潇洒走开;精神独立，你不再想要依赖任何人，而是独当一面，去成为更好的自己。 当你变得越来越好的时候，所有幸福的都在来的路上! 我是皮语淇，是真皮，2020我们追光去，一起由内而外遇见更好的自己！
浅论中国文化过程对青年的影响及对策 20世纪末，随着社会主义市场经济体制改革的不断深化和社会的日益进步，一个新的社会组织——城市社区在我国悄然诞生并蓬勃发展。而随之产生的社区文化在社区总体构建中居于举足轻重的地位，成为了文化事业发展的基础工程和重要标志。更对青年的成长发展产生了深远的影响。 文化与青年 社区是指城市中某一特定地理区域或行政区域。以一定的社会关系为基础的特定区域，是城市最基础层面的单位。一般来说，社区应有人、地点、共同事业、共同规范、有组织、有政府等六大要素。而文化有狭义和广义之分，广义的说法就是物质文明和精神文明的总和；从文化人类学的角度来讲，文化指群体后天习得的生活方式、生活状态、生活现象。社区文化是一个内涵丰富、包容量大的文化体系，它涵盖了社区的建筑文化、消费文化、娱乐文化、企业文化、校园文化、旅游文化等众多的文化形态。包括了物质文化和精神文化两个层面，在具有社会大文化的共性的同时，又具有自己独特的个性特征。就当前我国的社区文化来讲,就是由政府行政主管部门牵头组织指导的一种群众性文化活动，是融入社区民族、民俗文化特色的小区文化、机关文化、企业文化、校园文化、军营文化、文化产业等为一体的综合性文化组合。它以社区为依托，以文化活动为载体，以宣传党的路线、方针、政策为宗旨，具有以下特点：在性质上，它具有社会性，参与和服务的对象都是社区居民；在形式上，它具有开放性，主要涵义是面向群众、面向社会；在服务途径上，它具有多元性；是单纯服务型、有偿服务型、服务经营型和经营型四位一体的新型文化模式。由于社区文化的以上特点，决定了社区群众是社区文化的主要对象，社区文化的教育性、娱乐性、知识性和艺术性；能够不断提高社区群众的自身素质和主人翁意识，因此，也就决定了社区文化本身是社会主义精神文明建设的一个重要组成部分。同时也是社区建设模式、社区建设目的的客观需要。 就文化与青年的关系而言，文化培育青年，青年创造文化。一方面，在现代社会，文化对青年的思想观念、价值取向和行为方式的影响日益深刻，文化正以前所未有的广度和深度影响着青年。目前青年的信息来源主要是电视、报纸、广播、互联网和杂志，看电影、听音乐、看报纸杂志、读书、参加体育运动、上互联网、旅游是青年主要的休闲方式，大众传媒和其他各种文化形成对青年的思维方式、生活方式和交往方式产生了深刻的影响。另一方面，在我国蓬勃发展的文化事业中，青年是促进精神文化产品创作生产和传播的一支重要有生力量。无论是在广播、电视、电影等行业，还是在文学、音乐、舞蹈等领域，都有许许多多青年文化工作者在发挥着重要作用，许多优秀的创作者是青年，许多优秀的表演者是青年，许多全国人民喜爱的文艺明星也大都是青年。青年与文化之间的深刻联系，决定了青年的成长发展离不开文化的熏陶，青年需求很大程度体现在文化需求上，青年的特点也在一定程度上体现着对文化的喜爱、参与和发展。 社区文化的现状及对青年的影响 一、社区文化的现状 经过十多年的实践和探索，城市社区文化建设经历了一个从小到大、从点到面、从设施到队伍、从封闭到开放的发展完善过程，逐步组建和健全了社区文化服务队伍和社区管理机构，形成了区、街道、居委会三级服务网络，为社区文化发展与社区规范管理有机地结合找到了最佳契合点，在实践探索中，充分发挥了其独特的社会功能。 一是沟通、协调功能。社区意识是社区文化的灵魂，是衡量社区居民对所在社区的文明认同和文化参与程度的重要尺度。而要强化社区意识，打破社区内鸡犬之声相闻，老死不相往来的状态，首当其冲的则是需要加深了解，相互沟通。目前，我国的很多社区通过举办主题演讲比赛、家庭文艺演唱会、中老年健身操展演、读书会、书画作品展等多种文体活动和展览，以此为联系、沟通纽带，吸引了广大社区居民群众踊跃参与，进一步在社区内沟通了信息，密切了联系，增进了人与人之间的友谊。 二是规范、整合功能。目前，社区文化建设能充分显示规范、整合功能，及时缓和与化解当前城市化进程中产生的诸多社会问题和社会矛盾，如下岗工人重新就业问题、戒毒问题、失足青年教育、就业问题、邻里纠纷问题等。现实中，一切不安定因素缘起于心态的不平衡。一些社会矛盾或冲实，往往在板着面孔的训斥中只会火上加油，而处于宽松的社区氛围中，在社区居委会人员春风化雨般的劝导下，却会一下子冰释消解，这便是新社区的“魅力”。 三是融合、传承功能。近年来经过外联内聚，一些大中城市的社区重新完善了先前与各单位之间的社区协作关系，齐抓共建，倡导了“全社区一盘棋”精神，一大批部队、学校、企业的内部图书馆、操场、礼堂逐步向社区居民开放，成为他们健身、益智、竞技的活动基地，使社区内文化资源得到了充分的共享和配置。 社区文化活动，以其独特的举办形式、广阔的覆盖面，汇合了社区各单位文艺人才的智慧和才华，有力地促进和带动了各基层的文化建设，推动众多业余文艺团队的自我充实和完善。它将企业文化、校园文化、军营文化、家庭文化等文化形态有机地融为一体，产生出经久不衰的整体效应。
西方个性化思潮对我国当代青年的影响摘要: ２０世纪８０年代初个性化思潮伴随着改革开放从西方传入我国，这股思潮从思维模式、价值取向、生活方式等诸多方面影响着中国一代又一代的青年人，研究这股思潮的表现，探寻其影响我国当代青年的原因，并针对其积极、消极的作用提出了相应的对策。 关键词: 个性化； 当代青年； 影响西方社会自文艺复兴起就追求人性的自由、个性的解放，西方文化呈现出强烈的个人本位的特征，较多强调个人成就、个人的独特性，这些构成了西方社会个性化的基础。２０世纪20年代兴起于德国的存在主义，更是突显了人的个性发展。20世纪80年代，随着我国国门的打开，这股个性化思潮涌入了我国，对我国80年代的青年曾产生了深远的影响。20余年之后，这股思潮并未随着时代的变迁而销声匿迹，而是以各种形式继续影响着生长在今天改革开放大环境下的新一代青年。一、西方个性化思潮对我国当代青年影响的主要表现１．对我国当代青年思维模式的影响中国传统思维方式着眼于整体，善于从宏观上分析、把握问题，讲求整体的和谐与完美。“顾全大局”、“先天下之忧而忧，后天下之乐而乐”就是这种思维方式的具体体现。当代青年在接受了个性化思潮的洗礼后，思考问题往往从自我这个角度出发，“我”逐渐取代了“我们”，以个体作为切入点的微观思维方式随之取代了统揽全局的宏观思维方式。同时，青年个性的发展，使青年不再满足于人云亦云“是什么”(know-what)的知识层面，而是深入探索到个体“怎么办”（know-why）的思维层面，着重于自我分析和解决问题，从而找出自我认识、自我发展的道路。随着青年思维层次的推进，其思维形式也更趋开放。青年思维的开放性主要体现在勇于突破传统的思维结构的局限，敢于打破传统式封闭思维的限制，擅于对已有的知识、模式等做大胆的延伸或综合,即当代青年不再盲从、迷信一家之言，不循规蹈矩，不故步自封，在反对旧权威的同时，喜欢提出自己的独特见解，他们往往能够打破陈规、独树一帜、独辟蹊径、创造性地解决问题。２．对我国当代青年价值取向的影响个体的自由与发展成为当代青年人生的主要追求目标。“我就是我”成为这一代青年人的生活逻辑。据中国青少年研究中心近年来在全国范围内所做的多次抽样调查表明，“做自己喜欢做的事，不在乎别人的评论”成为当代青年具有普遍性的价值选择。这表明，当代青年行为选择已经日趋个性化，与20世纪80年代初相比，青年的价值取向发生了较大的变化。他们过分注重个性发展的倾向，往往易于割裂个人与社会的关系，无视个人对社会依赖的一面，不顾社会发展规律、社会合力对个人的制约作用。过分笃信“人的价值在于个人自身”，只讲求社会对个人的尊重和满足，而忽视了个体在社会中应履行的责任，缺乏社会责任感和使命感。当代青年这种以自我作为个性的出发点和归宿，无视社会、集体发展的需要，还会使个人凌驾于集体、社会之上，集体本位价值观逐渐让位于个人本位价值观。当个人发展与社会、集体发展相冲突时，便无法依据集体主义原则及时调整自身的发展，以致使个人发展与集体、社会发展相脱节。从长远来看，当代青年这种价值取向的转移，对于青年一代的成长是有百害而无一利的。３．对我国当代青年生活方式的影响追求个性已成为当代青年的突出特征，小到吃穿住用，大到人际交往、爱情婚姻，无不体现着青年个性的张扬。在生活消费上，当代青年更加注重个人的判断和偏好，普遍追求新颖、时尚、富有个性的商品。在着装打扮上，格外注重自我形象，以求展现自我。包括席卷大江南北的“超级女声”现象似乎也是对青年个性张扬的一种满足。当然我们也看到了许多令人难以理解的“另类现象”。一些反传统的个人形象，实际上折射出一部分青年在面对个性化思潮冲击时内心的无奈和思想上的不成熟，他们在追逐个性化的潮流中不知所措，只有选择这些所谓的“酷”来作为自己个性表现的突破口，以期赢得他人的关注。在人际交往上，呈现出开放和封闭并存的特点，他们内心深处渴望与人交流，渴望得到别人的认同。但个性的张扬又往往与集体的制约相冲突，在集体的约束下，青年人又往往易于趋向于封闭自我，这使得正式的集体组织松散，成员之间关系疏远，而由情
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
1.1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。
1.2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。
1.3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
2.1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。
2.2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。
2.3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.
世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思？大数据概念什么意思？大数据分析什么意思？所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢？
一：大数据的定义。
1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
3、大数据应用，是 指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二：大数据的类型和价值挖掘方法
1、大数据的类型大致可分为三类：1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记(CallDetailRecords)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
三：大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：1、是数据体量巨大数据体量(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;百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。2、是数据类别大和类型多样数据类别(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。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。3、是处理速度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。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。4、是价值真实性高和密度低数据真实性(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。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
四：大数据的作用
1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变
例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
五：大数据的商业价值
1、对顾客群体细分“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。2、模拟实境运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。3、提高投入回报率提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。4、数据存储空间出租企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。5、管理客户关系客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。6、个性化精准推荐在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。7、数据搜索数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典
六：大数据对经济社会的重要影响
1、能够推动实现巨大经济效益比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。2、能够推动增强社会管理水平大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。1)由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。
七：最后北京开运联合给您总结一下
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，开运联合等。3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）
《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