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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。

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大数据下企业会计信息质量研讨论文

摘要: 大数据时代,对企业会计信息质量也带来了深远的影响。本文针对大数据时代企业会计信息质量,首先简要概述了大数据时代对会计信息质量的影响,并就大数据时代提升企业会计信息质量进行了详细的论述分析。

关键词: 大数据时代;企业会计信息质量;影响分析

会计信息作为企业经济活动中的重要信息数据,也是企业进行经济决策的重要数据基础,对于经济运行也有着非常重要的影响。随着当前经济社会发展信息化智能化的迈进,大数据时代来临,大数据由于具有信息来源纷繁多样、信息规模海量化等一系列的特点,信息数据质量出现了参差不齐的问题。同样,在大数据时代,会计信息质量也深受影响,会计信息质量控制方面出现了不少的问题。因此,做好大数据时代企业会计信息质量控制,增强大数据时代财务数据分析能力,不论是对于企业长远发展,还是对于经济社会有序运行,都具有重要意义。

一、大数据对企业会计信息质量影响分析

在会计信息数据的可靠性方面,以往会计信息披露主要为纸质方式,会计信息需要经过层层审批,一定程度上来说有利于提高会计信息质量。在大数据背景下,会计信息获取更加容易,会计信息的发布更加便捷,再加上会计信息容易受到网络安全影响,导致了会计信息的可靠性也会受到相应的影响。在会计信息数据的及时性方面,由于大数据时代在智能化网络化的迅速发展下,会计信息数据披露的时效性也得到了大幅改善提升。然而越是会计信息披露的及时性得到了大幅改善提高,越是对会计信息数据质量提出了较高的要求,如果会计信息数据出现失真问题,其大范围快速传播对经济活动造成的损失也将是非常严重的。在会计信息数据的相关性方面,大数据时代下会计信息数据统计范围大幅增加,与传统的会计信息数据有重点有侧重的抽样统计相比,会计信息数据的相关性降低。同时会计信息数据统计范围的扩大,造成了会计信息数据筛选难度大幅增加,会计信息数据归集分析的工作量和工作难度也大幅增加。在会计信息数据的完整性方面,大数据时代下会计信息数据出现了碎片倾向,海量的信息数据下,财务会计信息数据通常会独立披露,由于会计信息数据发布的系统性统一性受到影响,造成了数据分析容易出现片面性的问题。

二、大数据时代提高企业会计信息数据质量的措施分析

大数据时代,从企业外部环境来分析,应该重视良好网络环境建设、强化会计信息质量外部监督。从企业内部分析,更主要的是应该适应大数据时代,积极地完善内部管理,可以从以下几方面采取措施:

(一)利用大数据优势丰富会计信息数据内容

传统会计信息数据归集分析方面,通常主要是集中在结构化和货币化度量数据方面,对有形资产反映准确,而对无形资产缺少必要的.记录、反应和监督。在大数据时代,应该充分利用大数据优势解决这些问题,按照结构化和非结构化、静态和动态数据进行会计信息归集分析。静态结构化数据,主要是企业的会计信息系统和管理信息系统形成的一系列非实时项目数据,比如期末的计提、结转、税费结算等数据。静态非结构数据主要是源于互联网和移动互联网等设备,难以用结构化数据表示的。动态数据主要是实时性数据,动态结构数据主要是企业的会计系统中各类日常业务数据,动态非结构数据则主要是企业技术研发、产品市场信息、企业社会关系以及企业管理能力等数据。

(二)强化对企业会计信息数据发布及分析的监管

在大数据背景下,由于企业的会计信息数据归集分析的工作量大幅度增加,因此为了保证企业会计信息数据披露水平以及各类财务信息数据的分析水平,企业应该设立相应的会计信息披露和企业的财务数据分析中心,专门负责对企业内部各项财务会计信息和数据的归集、分析、披露。需要注意的是,在企业会计信息数据的披露和财务数据分析方面,既应该对企业内部财务数据进行全方面和深入地分析,形成标准化高质量的财务会计信息报告,同时也应该注意对企业相关行业的会计信息进行全面的收集分析,为企业经济活动决策提供数据基础。

(三)积极推进管理会计与财务会计融合

促进提升会计信息数据质量大数据时代下提高企业会计信息质量,必须注重推进管理会计与财务会计的深度融合。以往情况下,财务会计主要对外披露数据,管理会计主要对内决策服务,一定程度上存在着企业会计信息处理效率低下和会计信息资源浪费的问题。充分运用大数据技术,实现财务会计和管理会计的融合,可以将企业内部的各类会计活动以及非会计活动进行分类整理后,构成财务会计信息数据库,依托数据库既可以提升财务会计数据质量提高财务报告水平,也可以为管理会计提供全面的各项基础数据,进一步改进会计信息数据的不对称性,为企业决策提供科学系统的信息数据支持。

三、结语

大数据时代,影响企业会计信息质量的因素多种多样,既有外部环境因素,也有企业自身原因。从企业角度出发,应该更加注重强化企业内部会计信息化建设,提升数据资源水平,提高会计信息发布以及财务数据分析专业化水平,进而确保大数据背景下企业会计信息质量得到提升。

参考文献:

[1]温航,沈英.大数据时代对企业会计信息质量的影响[J].科技展望,2015,(22):1+3.

[2]俞常娥.独立董事特征对会计信息披露质量的影响研究[D].江西财经大学,2015.

[3]孙玥璠,杨超,张梦实.大数据时代中小企业信用评价指标体系重构[J].财务与会计,2015,(06):47

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