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蛋蛋徐要发疯
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猫熊奶奶

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可以往数据分析方向写哦

290 评论

娜娜nancy

大数据的研究领域可以说很宽泛,也是未来很长一段时间的热点领域。目前大数据的研究方向主要聚焦在下面五个方面。

1、可视化大数据分析。进行分析之前,需要对数据进行探索式地考查。在此过程中,可视化将发挥很大的作用。对大数据进行分析以后,为了方便用户理解结果,也需要把结果展示出来。尤其是可视化移动数据分析工具,能追踪用户行为,让应用开发者得以从用户角度评估自己的产品,通过观察用户与一款应用的互动方式,开发者将能理解用户为何执行某些特定行为,从而为自己完善和改进应用提供依据。

2、AI。包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合。得益于以云计算、大数据为代表的计算技术的快速发展,使得信息处理速度和质量大为提高,能快速、并行处理海量数据。

3、跨学科领域交叉的数据融合分析与应用。由于现有的大数据平台易用性差,而垂直应用行业的数据分析又涉及领域专家知识和领域建模,目前在大数据行业分析应用与通用的大数据技术之间存在很大的鸿沟,缺少相互的交叉融合。因此,迫切需要进行跨学科和跨领域的大数据技术和应用研究,促进和推动大数据在典型和重大行业中的应用和落地,尤其是与物联网、移动互联、云计算、社会计算等热点技术领域相互交叉融合。

4、大数据安全和隐私。大数据时代,各网站均不同程度地开放其用户所产生的实时数据,一些监测数据的市场分析机构可通过人们在社交网站中写入的信息、智能手机显示的位置信息等多种数据组合进行分析挖掘。然而,大数据时代的数据分析不能保证个人信息不被其他组织非法使用,用户隐私安全问题的解决迫在眉睫。安全智能更加强调将过去分散的安全信息进行集成与关联,独立的分析方法和工具进行整合形成交互,最终实现智能化的安全分析与决策。

5、大数据治理。大数据将打开各行各业的数据“潘多拉魔盒”。社交网站、电商巨头、电信运营商乃至金融、医疗、教育等行业,都将加入大数据的“淘金”热潮,政府部门同样会从大数据中获益匪浅。如何将海量数据应用于决策、营销和产品创新?如何利用大数据平台优化产品、流程和服务?如何利用大数据更科学地制定公共政策、实现社会治理?所有这一切,都离不开大数据治理。可以说,在大数据战略从顶层设计到底层实现的“落地”过程中,治理是基础,技术是承载,分析是手段,应用是目的。

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我的小满

现在感觉大家说大数据,一般都在炒概念,大数据并不难,怎么让数据分析落地式很难的,在我来看,目前很多人都在吹嘘大数据,但是真正懂大数据落地的人寥寥无几。给你一个工具,FineBI,楼主可以自己看看。

168 评论

最爱小白菜@@

说到大数据我们不能不提到人工智能,这个近几年非常火的一个新技术方向,从几年前大家科普什么是人工智能到现在产业普遍探讨如何落地问题,人工智能几乎霸屏各行各业。

大数据时代势不可挡。 一方面,为了实现降本增效,企业纷纷在寻求数字化、智能化转型。以期利用新技术带来结构性增长;;另一方面国家释放推动“新基建”加速经济建设信号,对于信息数字化 科技 产业的重视程度空前高涨。企业内部发展刚需和国家政策红利,人工智能化必然是新经济环境下的大势所趋。

人工智能的三大核心要素:算法、算力、数据缺一不可。 其中大数据更像是水电煤般的基础设施的存在。数据沉淀将变成未来企业搭建壁垒的核心竞争力。而具体来看大数据的发展方向也是涵盖多个方面,举例来说:

>> 新零售

新零售的新就在于将“零售数据化”,通过大数据重新定义“人货场”概念。传统零售下,通常是“人找货”,卖场提供什么样的商品用户就只能买到什么。而在大数据加持下的新零售时代,则是相反的“货找人”,零售平台将用户的“数据”和货的“数据”进行匹配。用户“数据”例如:用户的性别、年龄、兴趣品类、性格标签、消费能力、购物频次、浏览时长……等等;货的“数据”包含了:商品价格、促销优惠、品类细分、品质、产地、库存……等等。通过数据赋能、精准匹配,商家能比用户自己更了解用户。

>>在线教育

教育的线上化在这次疫情的驱动下变得十分必要,传统教育一个老师面对多个学生或者一对一的私教,老师的精力无法顾及所有学生,而通过技术手段可以沉淀学生、老师及课程的数据,从而更好地服务好双边体验。例如:AI识别学生上课状态,是否打瞌睡是否专注上课;智能批改作业,实时反馈学习成绩和遗漏知识点;知识点查漏补缺,根据学生个人情况定制测试作业……大数据智能协助提高效率的同时,也减轻人工成本,解放老师“管理”的时间,花更多时间精力备课。

>>直播

直播行业的大数据更是其生存之本,用户侧的“数据”有:内容喜好、观看时段、浏览时长等等,内容侧的“数据”有:什么样的主播在什么时段播什么类型的什么内容、转赞评数据等等。有了这样的双边数据后,平台自然可以实现“千人千面”的算法推荐内容,从而增强用户对平台的粘度。而直播的最直接的变现手段带货,大数据的则能进行智能跳转,快速结算。

大数据赋能下的行业有着不同的新业态,未来大数据必然会成为产业、生活必不可少的工具,涵盖我们生活的各个方面,帮我们更便捷高效的生活。

大数据是未来人工智能领域一项非常重要的基础。而随意人工智能的发展,需要的大数据将会在广度和深度两个方向同步扩展。从广度来看,大数据最终会扩展到 社会 的所有环节;从深度来看,大数据最终会深入到每个人从生到死全过程。

大数据的未来:万物皆可互联,世界鲜有隐私!

第一:大数据自身能够创造出更多的价值。大数据相关技术紧紧围绕数据价值化展开,数据价值化将开辟出广大的市场空间,重点在于数据本身将为整个信息化 社会 赋能。随着大数据的落地应用,大数据的价值将逐渐得到体现。目前在互联网领域,大数据技术已经得到了较为广泛的应用。

第二:大数据推动 科技 领域的发展。大数据的发展正在推动 科技 领域的发展进程,大数据的影响不仅仅体现在互联网领域,也体现在金融、教育、医疗等诸多领域。在人工智能研发领域,大数据也起到了重要的作用,尤其在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等方面,大数据正在成为智能化 社会 的基础。

第三:大数据产业链逐渐形成。经过近些年的发展,大数据已经初步形成了一个较为完整的产业链,包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用,众多企业开始参与到大数据产业链中,并形成了一定的产业规模,相信随着大数据的不断发展,相关产业规模会进一步扩大。

第四:产业互联网将推动大数据落地。当前互联网正在经历从消费互联网向产业互联网过渡,产业互联网将利用大数据、物联网、人工智能等技术来赋能广大的传统产业,可以说产业互联网的发展空间非常大,而大数据则是产业互联网发展的一个重点,大数据能否落地到传统行业,关乎产业互联网的发展进程,所以在产业互联网阶段,大数据将逐渐落地,也必然落地。

通过以上分析可以得出,未来大数据领域的发展空间还是比较大的,而且目前大数据领域的人才缺口比较大。

大数据的发展趋势总的来说应该体现在以下几个方面:

第一:互联网逐渐大数据化。随着大数据技术的逐渐成熟,互联网将成为大数据首先落地的领域,大数据将在电子商务等互联网应用平台得到广泛的应用。互联网 科技 公司也是推动大数据技术发展的中坚力量,在大数据发展的过程中会起到重要的作用,通过大数据技术在互联网领域的应用也能积累大量的应用经验。

第二:传统产业逐渐大数据化。随着互联网发展到产业互联网阶段,未来产业互联网将深入到整个传统行业中,而大数据技术作为产业互联网的核心技术之一必然会深入到传统行业中,所以未来传统行业大数据化将是一个重要的趋势。通过大数据相关技术不仅能够促进传统行业的信息化建设,包括物联网、云计算建设等,更是能够通过大数据来为传统行业创新带来帮助。

第三:人才大数据化。大数据的发展必然需要大量的大数据人才,不仅需要专业的大数据开发人才(大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析、大数据运维等),也需要大量的大数据应用型人才(基于大数据工具开展大数据分析等工作),所以人才大数据化也是未来一个重要的趋势。对于职场人来说,掌握一定的大数据知识会提升自身的岗位竞争力。

大数据的发展方向我认为…每个人的生活轨迹习惯喜好,每个企业的需求和全方位信息,每个行业的发展方向布局,每个国家的综合状态,通过大数据统计分析,做出你所想要的结论!

大数据未来发展趋势将从以下几个方面体现:

一切皆有弹性。基于云的数据库和存储可以根据使用情况双向伸缩,用户只需购买和使用其需要的东西。

当数据传输变得更快数据量更大时,边缘计算的智能化可以避免消耗更大的云存储空间和远端基础设施。

大数据硬件更加廉价,同时越来越多的智能化软件替代硬件功能。云时代,硬件越来越廉价。

平面文件和表结构将继续存在,同时会出现更多的空间数据、图形和网络数据。

数据的价值决定于数据如何处理。引用舍恩伯格《大数据时代》中的一句话, 大数据带来的“不是随机样本,而是全体数据;不是精确性,而是混杂性;不是因果关系,而是相互关系。”你能获得的数据量越大,你能挖掘到的价值就越多。

法律检索大数据是目前发展方向之一。法律 科技 新秀律宝AI大脑,导入最新最全的司法大数据,把人工智能技术运用在法律检索、案件信息提取与分析上,律师只需输入文字或语音识别录入事情经过或案件事实,系统将会自动进行信息提取和数据匹配,输出精准的法律检索结果和详细的案件分析报告,节省了律师办案时间。

【大数据检索】又新又全的司法大数据,输入关键词即可一键检索获取法规、案例、工商信息、司法观点等,方便律师进行检索。

【类案大数据】律宝能根据律师录入的案件详情,通过大数据智能检索匹配同类型案件和适用法条,给律师提供办案思路。

1、智慧城市

智慧城市(英语:Smart City)是指利用各种信息技术或创新意念,集成城市的组成系统和服务,以提升资源运用的效率,优化城市管理和服务,以及改善市民生活质量。

用途范围

用途分为十大智慧体系,分别为:智慧物流体系、智慧制造体系、智慧贸易体系、智慧能源应用体系、智慧公共服务、智慧 社会 管理体系、智慧交通体系、智慧 健康 保障体系、智慧安居服务体系、智慧文化服务体系。

2、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)

增强现实技术(Augmented Reality,简称 AR),是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像、视频、3D模型的技术,这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。这种技术1990年提出。VR是Virtual Reality的缩写,中文为虚拟现实。虚拟现实技术是一种能够创建和体验虚拟世界的计算机仿真技术, 它利用计算机生成一种交互式的三维动态视景,其实体行为的仿真系统能够使用户沉浸到该环境中。

3、人工智能(Artificial Intelligence)

英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

用途范围

机器翻译,智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂,自动程序设计,航天应用,庞大的信息处理,储存与管理,执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

国内外大数据标准化现状及发展方向

数据工程师、数据分析师、架构设计师 ----------河南新华

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小宇宙可劲儿造

现在大数据已经成了人工智能和机器学习的底层建筑了,我个人任务大数据以后的发展主要就是为机器学习和人工智能服务

345 评论

kokomi0827

《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

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