《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
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。无论是国家、企业还是社会公众，都越来越认识到数据的价值。因此，近年来，各地纷纷成立大数据发展局，企业纷纷推动数据资产治理，大数据辐射的行业也从传统的电信、金融逐渐扩展到工业、医疗、教育等。一时间，仿佛各行各业都在谈大数据，人人都在谈大数据。但也有声音说大数据迎来了“七年之痒”，面对大数据热潮也需要一些“冷思考”。我国大数据究竟发展得如何？未来我国大数据发展还有哪些机遇和挑战？1、大数据产业进展显著过去几年，大数据理念已经深入人心，“用数据说话”已经成为所有人的共识，数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。五年来，我国大数据产业政策日渐完善，技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。在政策方面，我国从中央到地方的大数据政策体系已经基本完善，目前已经进入落地实施阶段。自从2014年“大数据”这个词写入政府工作报告以来，我国大数据发展的政策环境掀开了全新的篇章。在顶层设计上，国务院《促进大数据发展行动纲要》对政务数据共享开放、产业发展和安全三方面做了总体部署。《政务信息资源共享管理暂行办法》《大数据产业发展规划（2016-2020）》等文件也都已经出台。十九大报告中提出“推动大数据与实体经济深度融合”，“十三五”规划中提出“实施国家大数据战略”。卫健、农业、环保、检察、税务等部门还出台了领域大数据发展的具体政策。截至2019年初，所有省级行政区都发布了大数据相关的发展规划，十几个省市设立了大数据管理局，8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。可以说，大数据的政策体系已经基本搭建完成，目前已经纷纷进入落地实施甚至评估检查阶段。在技术方面，我国大数据技术发展属于“全球第一梯队”，但国产核心技术能力严重不足。我国独有的大体量应用场景和多类型实践模式，促进了大数据领域技术创新速度和能力水平，处于国际领先地位。在技术全面性上，我国平台类、管理类、应用类技术均具有大面积落地案例和研究；在应用规模方面，我国已经完成大数据领域的最大集群公开能力测试，达到了万台节点；在效率能力方面，我国大数据产品在国际大数据技术能力竞争平台上也取得了前几名的好成绩；在知识产权方面，2018年我国大数据领域专利公开量约占全球的40%，位居世界第二。但我国大数据技术大部分为基于国外开源产品的二次改造，核心技术能力亟待加强。例如，目前国内主流大数据平台技术中，自研比例不超过10%。在产业方面，我国大数据产业多年来保持平稳快速增长，但面临提质增效的关键转型。2018年，我国大数据产业延续多年来的增速，继续保持相对高速的增长。根据中国信息通信研究院的测算，2018年我国大数据产业整体规模有望达到5400亿元，同比增长15%。然而，综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，大数据产业的增速出现了下滑。我国的大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型期。在应用方面，大数据的行业应用更加广泛，正加速渗透到经济社会的方方面面。随着大数据工具的门槛降低以及企业数据意识的不断提升，越来越多的行业开始尝到大数据带来的“甜头”。无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说，与大数据结合紧密的行业正在从传统的电信业、金融业扩展到政务、健康医疗、工业、交通物流、能源行业、教育文化等，行业应用“脱虚向实”趋势明显，与实体经济的融合更加深入。2、产业的五大困局虽然我国大数据总体发展形势良好，也面临难得的发展机遇，但仍然存在一些困难和问题。一是，涉及核心技术的产业发展薄弱，未能有效提升我国核心技术竞争力。核心技术的影响力在大数据产业有着极高的重要性。由于大数据企业在完成产品开发后，可以近乎零成本无限制的复制，因此拥有核心技术的大企业，很容易将技术优势转化为市场优势，即凭借具体的信息产品赢得海量用户获得垄断地位。当前，从大数据技术与产品的供给侧看，我国虽然在局部技术实现了单点突破，但大数据领域系统性、平台级核心技术创新仍不多见。大数据处理工具都是“他山之石”，大部分企业用的都是国外的数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化技术，自主核心技术突破还有待时日。尤其是开源产品的技术标准方面，我国的影响力尚亟待提升。二是，数据孤岛和壁垒降低了大数据产业资源配置效率。大数据产业发展必须实现数据信息的自由流动和共享，如果数据不开放、不共享，数据整合就不能实现，数据价值也会大大降低。无论是政府数据、互联网数据还是其他数据，数据拥有者往往不愿对其进行开放流通。受制于前期信息基础设施建设，目前我国政府数据往往还存在着诸多“数据孤岛”和“数据烟囱”，数据价值难以发挥。三是，数据安全管理薄弱增加了大数据产业的发展风险。大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时，也使数据安全、个人信息保护乃至大数据平台安全等面临新威胁与新风险。海量多源数据在大数据平台汇聚，来自多个用户的数据可能存储在同一个数据池中，并分别被不同用户使用，极易引发数据泄露风险。利用大数据技术对海量数据（ ,诊股）进行挖掘分析所得结果可能包含涉及国家经济社会等各方面的敏感信息，需要对分析结果的共享和披露加强安全管理。四是，产业垄断与恶性竞争现象频发，“劣币驱逐良币”现象明显。由于资源型产业门槛低、利润高，新兴的大数据企业往往首先将目光盯在获取数据资源上面。大量依托数据资源优势的企业诞生，为大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式，使得依靠技术壁垒打江山的企业不得不面对残酷的市场竞争，放缓了技术研发的步伐。同时，数据垄断问题也愈发明显。少数互联网巨头企业拥有巨大数据，不但对产业发展不利，甚至存在巨大的数据聚集隐患。五是，各地发展同质化严重，普遍存在重存储轻应用的现象。由于缺乏统一的大数据产业分类统计体系和产业运行监测手段，各地大数据产业的定位相似，同质化竞争加剧。而盲目的重复建设，更是可能导致大数据产业过剩。同时，由于部分地区信息化发展程度有限，大数据应用场景不够丰富，更是以数据中心等大数据存储设施的建设作为发展大数据产业的关键，且规模巨大，目标动辄以百万台计，后期若无法有效利用，将造成巨大的资源浪费。
大数据论文【1】大数据管理会计信息化解析
摘要：
在大数据时代下，信息化不断发展，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。
同时也面临着一些问题。
本文通过分析管理会计信息化的优势和应用现状以及所面临的的问题，以供企业在实际工作中对这些问题的控制和改善进行参考和借鉴。
关键词：
大数据;管理会计信息化;优势;应用现状;问题
在这个高速发展的信息时代，管理会计的功能已经由提供合规的信息不断转向进行价值创造的资本管理职能了。
而管理会计的创新作为企业管理创新的重要引擎之一，在大数据的时代下，管理会计的功能是否能够有效的发挥，与大数据的信息化，高效性、低廉性以及灵活性等特点是密不可分的。
一、大数据时代下管理会计信息化的优势及应用现状
在大数据时代下，管理者要做到有效地事前预测、事后控制等管理工作，在海量类型复杂的数据中及时高效的寻找和挖掘出价值密度低但是商业价值高的信息。
而管理会计信息化就能够被看做是大数据信息系统与管理会计的一个相互结合，可以认为是通过一系列系统有效的现代方法，
不断挖掘出有价值的财务会计方面的信息和其他非财务会计方面的综合信息，随之对这些有价值的信息进行整理汇总、分类、计算、对比等有效的分析和处理，
以此能够做到满足企业各级管理者对各个环节的一切经济业务活动进行计划、决策、实施、控制和反馈等的需求。
需要掌控企业未来的规划与发展方向就能够通过预算管理信息化来实现;需要帮助管理者优化企业生产活动就能够通过成本管理信息化对
供产销一系列流程进行监控来实现;需要对客观环境的变化进行了解以此帮助管理者为企业制定战略性目标能够通过业绩评价信息化来实现。
(一)预算管理信息化
在这个高速发展的信息时代下，预算管理对于企业管理而言是必不可少的，同时对企业的影响仍在不断加强。
正是因为企业所处的环境是瞬息万变，与此同此，越来越多的企业选择多元化发展方式，选择跨行业经营的模式，经营范围的跨度不断增大。
这就需要企业有较强的市场反应能力和综合实力，对企业的预算管理提出了新的发展挑战要求。
虽然不同企业的经营目标各不相同，但对通过环境的有效分析和企业战略的充分把握，从而进行研究和预测市场的需求是如出一辙的。
企业对需求的考量进而反应到企业的开发研发、成本控制以及资金流安排等各个方面，最终形成预算报表的形式来体现企业对未来经营活动和成果的规划与预测，
从而完成对企业经营活动事后核算向对企业经营活动全过程监管控制的转变。
然而从2013国务院国资委研究中心和元年诺亚舟一起做的一项针对大型国有企业的调研结果中得出，仅仅有4成的企业完成了预算管理的信息化应用，
大型的国有企业在预算管理信息化应用这方面的普及率都不高，足以说明我国整体企业的应用情况也不容乐观。
所以从整体上来讲,预算管理信息化的应用并未在我国企业中获得广泛的普及。
(二)成本管理信息化
企业由传统成本管理企业向精益成本管理企业转换是企业发展壮大的必然选择。
而基于大数据信息系统能够为企业提供对计划、协调、监控管理以及反馈等过程中各类相关成本进行全面集成化管理。
而进行成本管理的重中之重就是对企业价值链进行分析以及对企业价值流进行管理。
企业能够通过成本管理信息化对有关生产经营过程中的原材料等进行有效地信息记录及进行标示，并结合在财务信息系统中产生的单独标签，
使与企业有关的供应商、生产经营过程和销售等的过程全都处于企业的监控。
以此企业可以做到掌握生产经营的全过程，即能够通过财务信息系统实时了解到原材料的消耗，产品的入库及出库等一切企业生产经营活动。
同时，结合价值链的分析和价值流管理，企业通过将生产过程进行有效地分解，形成多条相互连接的价值链，运用信息化手段对企业的
每条价值链的成本数进行有效的追踪监管和综合分析，以此为基础为企业提出改进方案，并使用历史成本进行预测，达到减少企业的不需要的损失及浪费，最终达到优化生产经营过程。
虽然成本管理信息化是企业发展的一个重要趋势，以大数据信息技术为基础的信息系统可以使得企业完成全面的成本管理，给企业的成本管理带来了巨大的推动力。
然而信息化在成本控制方面的实施效果并不是很理想。
(三)业绩评价信息化
业绩评价是对企业财务状况以及企业的经营成果的一种反馈信息，当企业的绩效处于良好状态，代表企业的发展状况良好，
也反映了企业现阶段人才储备充足，发展处于上升期，由此企业定制扩张战略计划。
而当企业的绩效不断减少，代表企业的发展状况在恶化，也反映了企业的人才处在流失状态，企业在不断衰退，此时企业应该制定收缩战略计划。
企业进行业绩评价信息化的建设，通过对信息系统中的各类相关数据进行综合分析，有效地将对员工的业绩评价与企业的财务信息、顾客反馈、学习培训等各方面联系在一起。
对于企业而言，具备一套完善且与企业自身相适应的业绩评级和激励体系是企业财务信息系统的一个重要标志，也是企业组织内部关系成熟的一种重要表现。
然而，如今对于具备专业的业绩评价信息化工具平衡分卡等在企业的发展过程中并未得到广泛的应用。
其中最大的原因应该是对业绩评价的先进办法对于数据信息的要求比较简单，通常可以由传统方式获得。
所以，现如今能够完全将业绩评价纳入企业信息系统，并能够利用业绩评价信息化来提高企业管理效率的企业数量并不多。
二、大数据时代下管理会计信息化存在的主要问题
(一)企业管理层对管理会计信息化不重视
我国企业管理层对企业管理会计信息化建设存在着不重视的问题。
首先，对管理会计信息化概念和建设意义没有正确的认识，有甚至由于对于企业自身的认识不够充分，会对管理会计信息化的趋势产生了质疑和抵触心理。
再者，只有在一些发展较好的企业中进行了管理会计信息化的建设工作及应用，但是，企业应用所产生的效果并不是很理想，进而促使管理会计信息化在企业的发展速度缓慢。
(二)管理会计信息化程度较低
大数据时代下，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。
但是，由于管理会计在我国受重视程度不够，企业在进行管理会计信息化建设的过程中对与软件的设计和应用也要求较高，所以与管理会计信息化建设相关的基础建设还相对较落后。
(三)管理会计信息化理论与企业经管机制不协调
虽然随着国家政策鼓励和扶持，很多行业的不断涌现出新的企业，企业数量不断增多，但是由于这些企业在规模以及效益等方面都存在着较大的差距，同时在管理决策方面也产生了显著地差别。
很多企业在发展的过程中并没有实现真正的权责统一，产生了管理层短视行为，没有充分考虑企业的长远利益等管理水平低下的问题。
三、管理会计信息化建设的措施
(一)适应企业管理会计信息化发展的外部环境
企业在进行管理会计信息化建设时，要结合企业所处的外部环境进行全方面的规划和建设。
在企业进行规划和建设时，国家的法律法规等相关政策占据着十分重要的位置，需要对市场经济发展的相关法律法规进行充分理解和考虑，为企业管理会计信息化建设提供好的法律环境。
管理会计信息化系统的正常运转要求企业处于相对较好的环境之中，以此充分发挥出其应有的作用。
(二)管造合适的管理会计信息化发展内部环境
企业管理会计信息化的良好发展要求企业能够提供良好的内部环境。
树立有效推进企业管理会计信息化建设的企业文化，企业文化作为企业股东、懂事、管理层以及每个员工的价值观念体现，
有利于各级员工都能够正确认识到管理会计信息化建设的重要性，接受管理会计信息化的价值取向。
再者，企业要储备足够的管理会计人才,为管理会计信息化的建设提供源源不断的血液。
同时，为企业管理会计信息化建设提供强大的资金保障。
最后，对企业内部控制体系不断完善，为企业创造长足的生命力，为管理会计信息化赖以生存的环境。
(三)开发统一的企业信息化管理平台
在大数据时代下，信息化不断发展，对于企业而言，会同时使用多种不同的信息系统进行组合使用，并且这种情况在未来也可能将持续下去，企业需要建立综合统一的企业信息化管理平台。
四、结束语
管理会计信息化已经成为企业发展的重要趋势。
同时也面对着一些问题。
因此，相应的措施和不断地完善和改进是必不可少的，以此才能够促进管理会计信息化的不断发展。
作者：李瑞君 单位：河南大学
参考文献：
[1]冯巧根.
管理会计的理论基础与研究范式[J].
会计之友,2014(32).
[2]张继德,刘向芸.
我国管理会计信息化发展存在的问题与对策[J].
会计之友,2014(21).
[3]韩向东.
管理会计信息化的应用现状和成功实践[J].
会计之友,2014(32).
大数据论文【2】大数据会计信息化风险及防范
摘要：
随着科学技术的不断进步和社会经济的不断发展，大数据时代的发展速度加快，同时也推动着会计信息化的发展进程，提高了企业会计信息化工作的效率和质量，资源平台的共享也大大降低了会计信息化的成本。
但大数据时代下会计信息化的发展也存在一定的风险。
本文将会对大数据时代下会计信息化中所存在的风险给予介绍，并制定相应的防范对策，从而使大数据时代在避免给会计
信息化造成不良影响的同时发挥其巨大优势来促进会计信息化的发展进程。
关键词：
大数据时代;会计信息化;风险;防范
前言
近年来经济全球化进程不断加快，经济与科技的迅猛发展，我国在经历了农业、工业和信息时代以后终于踏入了大数据时代。
大数据是指由大量类型繁多、结构复杂的数据信息所组成的`数据集合，运用云计算的数据处理模式对数据信息进行集成共享、
交叉重复使用而形成的智力能力资源和信息知识服务能力。
大数据时代下的会计信息化具有极速化、规模性、智能性、多元化、和即时高效等特点，这使得会计从业人员可以更方便快捷的使用数
据信息，并在降低经济成本的同时有效实现资源共享，信息化效率逐渐增强。
但同时大数据时代下的会计信息化也面临着风险，应及时有效地提出防范对策，以确保会计信息化的长久发展。
一、大数据时代对会计信息化发展的影响
(一)提供了会计信息化的资源共享平台
进入大数据时代以来，我国的科学技术愈加发达，会计信息化也在持续地走发展和创新之路，网络信息资源平台的建立使数据与信息资源可以共同分享，平台使用者之间可以相互借鉴学习。
而最为突出的成就便是会计电算化系统的出现，它改变了传统会计手工做账的方式，实现了记账、算账和报账的自动化模式，
提高了会计数据处理的正确性和规范性，为信息化管理打下基础，推进了会计技术的创新和进一步发展。
但是“信息孤岛”的出现证明了会计电算化并没有给会计信息化的发展带来实质性的变化。
商业银行经营管理问题研究论文
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。下面是我整理的商业银行经营管理问题研究论文，一起来看看吧。
一、商业银行经营管理存在的问题
（一）银行内控机制不健全，规避银行风险不到位
健全的银行内控机制能够有效的对银行风险进行规避，在我国近年来发生的金融事件中，都体现出我国商业银行的内控机制存在问题，造成重大损失。建立健全我国商业银行的内控机制，是银行发展的关键。大部分银行有针对自身发展特点的内控规章制度，但是这种机制在不合理的激励约束下，在支行行长的权利过大，造成相应的监督机制不能够顺利进行的情况下，在电子化控制水平较低的情况下，造成商业银行的内控机制不能够很好地发挥效果，阻碍了商业银行规避风险的能力②。
（二）经营管理的方法落后，无法满足业务需求
尽管我国的商业银行在国际影响下也实行了资产负债比例管理，但是没有很好的进行落实，很多银行都是吸收更多的存款，却忽视了成本，这与外国银行追求效益的目标所取得的效果是截然不同的。这种经营管理的落后，造成我国商业银行的经营管理机制并不健全，使得不能够很好地发挥作用，在竞争中处于不利地位。
（三）分业模式对商业银行造成限制
为了降低风险，我国商业银行实行了分页的经营模式，但是这种方式却导致了我国商业银行的发展受到了限制。这种分页的经营模式，使我国商业银行难以满足企业所需的国际水平的金融产品和业务服务，使一些企业选用外国的银行作为自己的支持后盾。
（四）员工的专业水平不高，易造成风险
银行的许多工作人员只是单纯的完成数字任务，认为只要完成了任务就能够保证银行发展。忽略了员工素质对整体的发展提高作用。
二、商业银行经营管理问题的对策
（一）建立健全适合银行发展的内控体制
在经营管理的改革中，建立健全内控体系是商业银行发展的必然趋势，对于支行行长的权利要进行适当的控制，行长要明确自己的职责，不能盲目行使权利。要强化支行的内控体制建设，通过一系列的方法使支行的内控逐渐的科学化。
（二）改变经营管理模式，提高竞争力
商业银行的根本目的是盈利，因此要在这一目标的趋势下，不断地进行经济管理体制的改革，要运用现代管理技术，加强计算机技术的运用，进行精细的分工，对银行上下进行系统的培训，提高员工的经营管理理念，增强银行的竞争能力。改变经营管理模式还要积极吸收国外的有利经验为自己所用，并且不断地进行创新③。
（三）提高员工的整体素质
要加强员工的思想教育，提高员工的素质，对于员工的岗位特点，进行系统、针对的培训，对于员工的工作银行要进行明确划分，使银行的岗位得到具体的落实，并且岗位责任有人可寻，对员工要进行奖励与约束并存的管理机制，使员工意识到工作责任心的重要性，对员工的知识技能要进行定期的检查，做到用员工之所长，谋银行之发展。
三、结语
商业银行的发展对于我国整个金融业的发展有着积极的推动作用，我国商业银行的经济管理在经济全球化的背景下，竞争能力较弱，跟不上发展的步伐。加强我国商业银行的经营管理，对于一些金融风险起到规避的作用，对于银行自身的发展以及参与国际竞争能力都有很大的提高。
【摘 要】
随着移动互联网、云计算、大数据挖掘技术的不断发展，大数据在银行业领域的应用日趋深入。论文以大数据时代为背景，对大数据在商业银行中的应用现状和存在的问题进行研究。论文运用SWOT分析法对商业银行目前的优势、劣势、机遇和挑战进行分析，发现现阶段银行业在经营管理上的问题，结合大数据应用，从精准营销、客户关系管理、风险控制和用户信用管理四个方面，提出优化商业银行经营管理的策略。
【关键词】
大数据；商业银行；经营策略
1.商业银行业大数据应用的特点
2017年人民银行和银保监会分别在《中国金融业信息技术“十三五”发展规划》中提出，商业银行要引入大数据等新技术，推进大数据基础设施建设，加快推动银行业务创新，加强风险控制能力。大数据已经被提升到了国家战略高度，在银行业运用过程中取得了一定的成果[1]。
数据容量大。我国商业银行长期的业务开展，使得银行业“天然”拥有海量数据，商业银行的主要数据是围绕柜面业务系统、信贷管理系统和风险控制系统等产生结构化数据。商业银行推出的电子金融服务系统，使得一些非结构化的数据信息开始产生，包括指纹和人脸识别等。数据结构复杂，移动互联的发展促使半结构化、非结构化数据爆发式增长。数据资产化，利用价值大。商业银行在稳健经营中对数据的准确性有很高的要求，利用好银行已有的海量数据，应用在客户识别、风险识别和产品营销等不同场景下，更好地实现数据资产的增值。
2.基于大数据应用的商业银行经营策略的SWOT分析
拥有的优势（Strength）
成本控制优势。随着信息技术发展，商业银行能够实现现有业务流程的自动化，大大降低了物理网点的工作人员数量，降低了银行的运营成本。随着云计算能力的提高和技术的成熟，云计算系统中的数据均保存在“云”端，减少关于IT基础设施的建设、单位数据存储和处理的成本。
营销效率优势。商业银行通过本身的海量数据进行深度挖掘，对客户进行静态特征、行为特征、倾向预测三个层次的刻画，构建客户体系，进行营销活动的精确推送。通过分析客户上下游相互关系，了解客户间业务等往来情况，发掘新的潜在客户，确定交叉销售目标，提高了客户服务效率及营销精准度。
风险管理优势。银行在传统风险控制方面积累了丰富经验，这些为大数据挖掘、传输、存储与安全应用提供了相对成熟的基础环境。将大数据、人工智能等技术作为风控工具应用到风险控制工作，提升风险控制效率和精准度。
存在的劣势（Weakness）
业务同质化。我国商业银行盈利的主要业务是贷款业务，少有针对客户需求设计开发的特色产品。因此，大数据的应用范围可以深入其他能够盈利的业务，如银行业的中间业务。利用大数据优势，找准银行的自身业务定位，打造差异化的竞争模式。
数据共享程度不高。各家商业银行均拥有自己的系统，出于自身利益考虑，几乎不存在分享机制，导致大数据基础建设效率低、数据利用率低、在整体上缺乏系统性，各银行只能描绘客户在本行的交易画像，不能展示出客户的金融全貌。
拥有的机会（Opportunity）
强化优势。商业银行传统所具备的安全、稳定、诚信等优势可以通过大数据应用进一步巩固强化。在风险管理中进一步利用大数据，提高银行自身的安全性。在营销方面，不断完善客户画像，了解客户真实需求，实现精准营销。成本控制方面，随着大数据技术的不断成熟，人力成本、设备成本和运营成本也将不断降低[2]。
金融产品的创新。在大数据时代，银行业不断进行产品创新，以满足客户个性化需求。这就需要深入了解客户的核心需求，利用大数据建立数据模型，为其定制专属于消费者自己的金融产品，提升用户的体验满意度。
面临的威胁（Threat）
银行业与互联网金融企业的竞争加剧。信息技术的快速发展，促使互联网金融呈现出爆炸式的发展态势。互联网金融模式具有资金配置效率高、交易成本低、支付便捷、普惠性等特点。互联网企业加快布局金融业，对整个银行业的核心业务产生冲击，挤占了原本属于传统银行业的利润空间。
数据的安全性问题。首先，随着互联网技术的发展，数据量的大幅增加导致了数据的严重失真，大量无序低效的无用信息混进数据库形成垃圾数据，增加信息误读的风险。其次，商业银行运用云平台也伴随着一定的风险：一是网络系统与存储中心可能存在漏洞引起技术安全风险；二是海量客户信息与个人隐私信息的泄露风险。
3.基于大数据应用的商业银行经营管理优化策略
精准营销
大数据应用更强调相关关系释放出的潜在价值。商业银行拥有海量数据，可利用聚类分析，挖掘出更多数据中含有的潜在特性，帮助商业银行进行市场细分。通过大数据挖掘中的关联分析相关关系，发掘新的潜在客户，确定交叉销售目标。大数据不断推进金融产品创新。商业银行通过大数据挖掘为客户提供差异化服务和定制化价格。根据对海量数据的分析预测，建立相应策略模型，掌握客户的消费习惯和行为特征，实现创新式的营销、无缝多渠道的销售、个性化的服务[3]。
客户关系管理
商业银行业务同质化严重，客户管理十分重要。在互联网背景下，金融脱媒现象加速，碎片化金融产品抓住了市场需求，提供差异化产品的同时也剥夺了银行的客户资源。因此，运用大数据挖掘方法可以为商业银行提供更精确的客户关系管理。商业银行可以与其他行业或大数据公司形成合作关系，以获取客户出行、交易习惯等数据，进行客户信用评分，当客户提出需求时，商业银行利用人工智能进行判断。商业银行还可利用大数据更精准地预测客户流失概率，并对相应超过客户流失概率阈值的客户实行定制化客户挽留措施[4]。
风险控制
银行业作为高经营风险的行业，风险控制是其生存和发展的基础。通过大数据技术扩容传统商业银行风险管理的数据源并处理半结构化和非结构化的各类数据，构建大数据风险管控平台，全面收集客户的数据。注重内外部数据的融合，整合银行内部积累的金融信息，同时，获取外部数据或公共信息等数据，降低信息不对称程度，增强风险控制能力。建立风险管控模型，可以借鉴国内外同业的做法，设计符合实际要求的模型，根据实际情况开展训练，输入实际的数据进行模型训练和验证，合理地改进模型的配置参数，提高模型的准确度[5]。
信用管理
商业银行信用风险管理对商业银行的贷款决策具有显著影响。商业银行要构建人工和数据相结合的模式，运用大数据挖掘技术，集合内外信息资源，形成覆盖所有机构、所有客户、所有产品的实时监测分析和预警控制网络，提高信用风险预警水平。利用大数据，实现贷款业务的贷前、贷中和贷后全过程管理。强化贷前风险识别，在客户审批阶段，依托行内信用数据库、评级系统及反欺诈平台，提前对客户可能存在的违约风险进行精准判断；强化贷中审批自主化，大数据信贷审批系统以风控评分卡模型的自动审核为主，加以人工审核进行辅助的模式；强化贷后风险监测，商业银行要建立信贷投放、资产质量等多维度的信用风险日常监测指标体系。
【参考文献】
【1】韩雪峰,朱青,马文捷.商业银行应用大数据的安全风险防范研究[J].江苏商论,2017(11):88-92.
【2】齐贵柱,齐苑博.大数据时代商业银行大数据分析研究[J].财经界,2019,500(01):128-129.
【3】屈波,王玉晨,杨运森.互联网金融冲击下传统商业银行的应对策略研究--基于SWOT分析方法[J].西部金融,2015(1):41-45.
【4】严文枢.关于商业银行大数据应用的思考和探析[J].福建电脑,2014(7):68-69.
【5】信怀义.商业银行大数据的应用现状与发展研究[J].中国金融电脑,2016(8):26-28.
【摘要】
在经济全球化迅速发展以及改革开放不断扩大的机遇中，我国各行各业得以迅猛发展，其中我国银行业的发展举世瞩目，取得了许多长足的进步。但是，机遇与挑战通常是并存的，在银行业场迅速发展的同时，商业银行之间的角逐也逐渐激烈起来。因此，我国商业银行也面临着许多挑战。比如，在商业银行的经营管理中，还存在着许多风险与不足，与此相关的经营管理体制也未能及时的建立健全。商业银行若是想在如此激烈的角逐占有一席之地，就必须对其管理中存在或者潜在的风险加以预测并且进行防范。本论文根据商业银行经营管理中的出现的情况进行分析，通过一些成功经验，提出对风险的预测以及防范策略。
【关键词】
商业银行 经营管理 风险 防范措施
一、商业银行经营管理中存在的风险
（一）银行出现的不良贷款率较高
银行经营管理中出现风险种类十分多，但是主要对银行经营造成影响的是银行资产的质量风险。而对于资产的质量起到关键性作用的.是贷款的质量，许多银行存在的风险大多是由不良贷款引发的。依据近过去几年的数据统计，我国商业银行的不良贷款率相对于国外的主要商业银行还是偏高的，因此得出不良贷款率仍旧是造成我国银行资产质量风险的主要原因之一。
对不同种类企业的还贷能力进行准确评估存在一定难度，这给银行贷款的发放与回收带来困难。对于部分经营能力较强、企业规模大并且实力相对雄厚的企业，这部分企业绝大多数已经具备上市的资格，在相关行业中具有稳定地位。因此，在商业银行放贷中十分抢手，银行也十分愿意向其发放贷款。但是，相对的一些企业经济效益并不是十分理想，对于银行的贷款不能及时返还，造成银行信贷资金的危机，使其流动性受到限制。近年来由于经济增速的下降，大量企业盈利能力降低，对于商业银行的贷款质量造成了一定不利影响。
（二）员工的综合素质不高
在银行经营管理风险中，员工是主要的操作人员。但是，由于不少员工的综合素质以及学习水平不足，也成为影响银行经营管理风险的主要因素之一。员工的总体水平是企业竞争力的直接影响因素。但是我国银行员工的综合素质还不能满足银行业务发展的需求，更有甚者，有部分员工缺乏职业道德素养，利用个人的职位谋取或者侵犯银行利益，在进行工作的同时，出现了挪用公款、贪污等违法行为，对银行业务的发展造成不利影响。其次，就是银行员工的个人工作水平以及经验不足，对经营管理岗位的需求无法满足，缺少长远发展的眼光，不能应对随时出现的风险，成为阻碍银行发展的因素。
（三）个人信用系统的不完善
在银行经营管理中存在的影响因素之一是个人信用系统的不完善。银行业务中的重要组成部分是个人信贷，为了能够让个人信贷能够及时的返还，银行一般是要对贷款人的个人信用进行审查，对于一些没有良好的个人信誉的客户，将不会同意其贷款要求。但是，从银行业务对于个人信用的审查流程来看，普遍存在的问题是，对个人信用审查的不严格以及相关的贷款信用管理体制尚未健全。如今信用系统中涉及贷款人的各种信息以及身份证明并不能对贷款人的信用情况进行真实有效的反映。个人信用系统的不完善以至于出现对贷款人的可支配资金、可抵押的资产或是其收入情况不能全面掌握，或是贷款人出现一些伪造信息的情况。个人信用系统的不完善最终导致的结果是银行的贷款不能在规定时间内及时的收回，从而对整体运转系统造成影响。
二、银行经营管理中的防范策略
（一）资产配置进行优化，降低不良贷款率
对资产配置进行优化，从而降低不良贷款率。这不仅能降低银行风险爆发的概率，还会银行业务的发展有着促进作用。首先，要提高资产的质量，就要对资本的运作水平进行提高。要对银行业务中长期贷款进行科学的设置，使银行的流动性得以保障。其次，对金融科技的创新能力进行强化，将大数据、云计算等技术运用到贷款过程中，收集、分析各类数据，使银行能够精确的了解贷款过程中各种信息，使不良贷款率降低。最后，对于出现的不良贷款采取相应的手段，对其进行约束，并且对审款、放款、贷款等流程进行严格把控，增强信用贷款的管理，推进银行经营的进步以及银行业务的发展。
（二）提高员工综合素质
员工的综合素质与银行能否顺利发展有着不可磨灭的联系，根据这一实际状况，银行应当对员工的综合素质引起重视，增强员工的综合素质，建成一支高素质、复合型人才队伍。第一，在招聘中进行严格要求，对人才的综合素质进行严格的考察与测评，既要对其专业能力进行考评，还要对其职业道德素质以及道德水平进行测评，使其能够保持对工作的热情以及在工作中能够发挥其能动性，积极的承担自己的责任。第二，对银行员工进行定期的培训，提供外出学习先进经验的机会，使其的专业知识不断更新，不断的积累先进经验。第三，在金融市场风云变幻中，银行也必将随之变动。因此，要求员工能够及时掌握市场的行情，通过对市场行情的分析开拓自己的眼界，提高员工对风险的敏感度。第四，要提高员工的综合素质水平，必须要定期的对员工进行考评，严格对其行为进行把关，有助于形成良好的学习氛围，促进员工综合素质的进步。
（三）建立健全信用系统
建立健全信用系统对推进银行经营管理有着关键性的作用，同时也是信贷业务能否良好展开的必要保障。在贷款业务的进程中，信用系统能否建立健全对贷款人的信用审查部分有着重要的推动作用。第一，银行在信贷业务中要完善信用审查环节，对其工作流程严格把关，对贷款人信息进行精确严格的问询，保证其信息的准确性。第二，在建立健全信用系统的过程中，要求银行员工在工作时，要对贷款人的信息填写进行具体的指导，并且明确的对其进行提示，要求其填写关于信用贷款的所有相关信息，包括其可抵押资产、收入来源、总体资金以及贷款资金的用途等详细信息。第三，对于贷款人填写的信息，银行后期应该进行仔细核查，并定期对其进行追踪，使信用系统的健全得以保障，从而降低潜在的信用风险。
三、结语
在经济全球化带动我国银行发展的同时，我国银行的竞争也日益激烈。在各种风险因素的影响下，银行的经营管理也存在着各种不同的风险。在商业银行经营管理中，风险的存在是不可回避的问题。因此，银行应该通过各种手段对已出现的或是潜在的风险采取解决措施或是提前预测，有效的规避风险。只有提高对风险认识的敏感度，才能对出现的风险坦然面对，继而能够使银行能够顺利发展，为我国经济发展做贡献。
首先介绍大数据带来的好处，然后介绍大数据带来的弊端。
大数据带来的好处
1、大数据便利我们的生活：
自助缴水、电、燃气、电视费，汽车摇号、手机充值、违章查询、公积金查询、手机代开发票、查询法院案子进展，这是运用大数据促进保证和改善民生的典型事例。此外，大数据还运用到智能家居中，智能照明体系等。
2、大数据便利看病：
大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。大数据收集病人信息，可以尽早发现疾病，对于患者来说，不但降低了身体健康受损的风险，同时也能够减少医疗支出。
另一个创新是可穿戴设备的应用，这些设备能够实时汇报病人的健康状况。这些新的分析设备具备同样的功能，但能在医疗机构之外的场所使用，降低了医疗成本，病人在家就能获知自己的健康状况，同时还获得智能设备所提供的治疗建议。
3、大数据便利我出行：
人们的出行越来越离不开大数据的协助，运用电子地图，初来乍到的游客可以在生疏的城市自由行走；繁忙一天的上班族可以查询最快回家的交通方法；出租车司机经过语音导航，知晓前方路程状况，防止堵车或超速违章。
大数据仍是缓解交通压力的利器，它可以猜测未来交通状况，为改善交通状况供给优化方案，这有助于交通部门进步对路程交通的把控才干，防止缓和解交通拥堵。
4、利用大数据提升自己：
大数据技能不只能够提高人们使用数据的效率，并且能够实现数据的再使用和重复使用，进而大大降低交易成本，提升人们开发自我潜能的空间。
大数据的弊端
1、个人数据隐私与安全
大数据会记录浏览习惯，购买习惯，常用淘宝支付宝这些软件的人，消费能力、购物习惯、活动产所、收入情况、生活质量、年龄、身高、体重、鞋码、三围、口味等，都是可以分析出来的，这些基本囊括了我们的生活。
个人数据安全就成了一个大问题，一旦数据泄露（或被买卖），可能会对用户人身财产、国家和公司的安全造成威胁。
2、大数据杀熟
杀熟，即同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多。
包括滴滴出行、携程、飞猪、京东、美团、淘票票等多家互联网平台均被曝疑似存在“杀熟”情况，涵盖在线差旅、在线票务、网络购物、交通出行等多个领域，特别是OTA（Online Travel Agent）在线差旅平台较为突出。
大数据的价值体现
1、对许多顾客供给产品或服务的企业可以运用大数据进行精准营销。
2、做小而美形式的中小微企业可以运用大数据做服务转型。
3、面对互联网压力之下，有必要转型的传统企业需求与时俱进充沛运用大数据的价值。
在当前的“大数据”时代，人们可能会受到大数据带来的损失。大数据分析包括使用来自多个来源的大量数据进行链接和分析，以发现预测人类行为的模式。即使在完全合法的情况下，这样的分析也会伤害到人们的利益。
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。 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。 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： 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。 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。 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。 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。 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. [2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电，1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报，1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000. [6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息，2000(02). [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 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。 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 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。 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。 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
论文国内外研究现状写法如下：
首先，我们要知道国内外研究现状是什么，其实通俗来说，就是国内和国外对于一个研究对象目前的研究现状，可以是国家层面上相关部门对于研究对象的研究，也可以是权威学者，对于研究对象的研究。
所以很明确，国内外研究现状有两种写法，要不就是从相关部门对于研究对象的研究，或者就是从学者对于相关研究现状的研究来写。
正常来说，国内外研究现状都需要大家去阅读大量的文献，然后总结学者的主要观点，这里给大家一个小技巧，可以直接从一篇文章的摘要看出来，一个学者的研究观点主要集中在哪些，这样的话，即便你不完整的阅读文章，也能知道文章的主要观点。
还有一种方法，可以直接从硕士论文里面去摘抄，大家可以找一些和自己题目一样，或者是关键词一样的硕士论文，我们在里面摘抄国内外研究现状，并且将这个话改成自己的意思，这也是一种写作方法。
但是注意标注引用的时候，一定要找到最根本的文章，而不是你参考的这篇硕士论文。找文献去哪里，中文的话我们可以从百度学术或者是知网里面直接观看，主要就是看一篇文章的摘要，因为主要观点都在摘要里。
英文的话，之前有提过从谷歌学术去搜索关键词，就能找到很多的国外文献，这里要注意，查找国外文献的关键词，一定要翻译成英文，如果是中文的话，是没办法识别的，然后只需要把相关的英文文献翻译成中文，再去进行总结就可以了。
毕业论文国内外研究现状在写之前、或者说是查找相关文献之前，需要明确以下问题：
(1)研究所属的领域或者其他领域，这个问题已经知道多少。
(2)已完成的研究有哪些。
(3)以往的建议与对策是否成功。
(4)有没有建议新的研究方向和议题。
因此文献综述部分，是有一个内在逻辑的。需要遵循以下步骤：
1、了解前人已经提出的问题。通过对研究课题的相关文献进行阅读，了解前人在研究课题方面提出了哪些问题。一般地，对于任何研究主题，都或多或少有前人涉及过，都会提出若干观点，为论文写作或者研究提供启发。
2、明确前人解决了哪些问题。了解前人解决了什么?解决到什么程度?这是文献综述所要解决的第二大议题。
3、那些问题是如何解决的。在进行文献研究时，也可以注意前人解决问题的思路。通过研究前人解决问题的方法能够对研究者产生借鉴启发作用。作为硕士研究者，可以尝试在相同的背景下模仿其研究方法，常用来解决问题的方法有案例研究、规范研究、实证研究、演绎推理等。
4、还有哪些问题没有解决(这个部分就可以表现出这篇文章的研究意义)。
通过文献综述的研究，找出前人还没有解决的问题，这是文献研究时需要得出的一个重要问题，找到某一研究主题前人尚未研究的方面和内容，作为论文研究的依据。同时结合前人的研究思路，构思怎样进行研究。
5、探讨怎么解决这些问题(这个部分就需要简要说明接下来的研究工作)。
当然，在写国内外研究现状的时候你不需要长篇大论，或者把关注的学科写成一篇非常全面的历史纪录。这时候需要做的工作就是将前人的研究进行排除筛选。
随着社会的高速发展和全球化的加速推进，各国的学术研究也在不断壮大和深入。中国的学术研究也不例外，各个领域的论文层出不穷，尤其是在一些科技领域，中国的研究成果已经开始受到国际的关注。在国内，学术研究的领域非常广泛，但是，更多的注意力是集中在一些热门的领域，例如人工智能、大数据、物联网、生物基因等，这些都是当前世界范围内研究的热点。同时，随着中国对世界经济和政治的影响力日益增强，一些战略型的研究也受到了高度的重视，例如能源、环境、军事等领域。
针对这些热门领域，国内的论文研究也取得了很多的成果。例如，近年来，智能驾驶、人脸识别、语音识别等人工智能领域的技术不断提高，分别利用深度学习、强化学习等技术，这些研究都为中国智能化制造、智能家居等领域的发展提供了坚实的基础。物联网领域的研究也逐渐成熟，利用无线传感器和云计算等技术，实现了物品之间的互联互通和智能控制。
在国外，学术研究也在不断向前发展。一些国外的研究成果对中国的学术研究也产生了较大的影响。例如在生物医学领域，国外的一些研究成果为中国的医学事业提供了宝贵的参考和启示，中国的生物医学研究也在不断地发展和进步。同时，在能源、环境保护等领域，国外研究成果也为中国提供了许多借鉴，为中国的科技创新提供了必要的支持。
总的来说，中国的学术研究成果在国内外都越来越受到重视，各个领域的学术研究也在不断发展和进步。但是，仍然存在一些问题，例如研究的深度和广度不够，研究方法和手段不够先进，学术交流和合作不够紧密等。因此，我们需要不断加强学术研究的质量和效率，发挥学者的创造力和创新精神，不断推进学术研究的深入发展，为中国的科技创新和经济发展做出更大的贡献。
摘 要：大数据的产生给未来信息技术带来新的机遇与挑战。大数据对数据处理的有效性、实时性提出了更高要求，需要根据大数据的特点对当前数据处理技术实施变革，从而形成更有益于大数据采集、存储、处理、管理、分析、共享的新兴技术。本文从大数据的产生与发展、特征、主要应用以及大数据所带来的挑战等方面进行阐述与分析。
关键词 ：大数据 物联网 信息处理 海量计算
一、大数据的产生与发展现状
随着物联网、云计算等信息技术的飞速发展，大数据技术(Big Data)也越发进入人们的视线。大数据是用传统方法或工具很难处理或分析的数据信息。目前，人们对大数据的理解还不够全面和深入，关于大数据的含义也没有一个统一的定义。亚马逊大数据科学家John Rauser认为：大数据是超过任何一台计算机处理能力的庞大数据量。Informatica 的中国区首席顾问但彬指出：大数据是海量数据与复杂类型的数据的结合。而维基百科则把大数据定义成诸多大而复杂的、难以用当前数据库处理的数据集合。
大数据研究受到国内外学术界和工业界的广泛关注，已成为当今信息时代全世界讨论的热点。2008年，Nature杂志就推出大数据专刊，计算社区联盟也在同一年发表了报告《Big data computing; Creating revolutionary breakthroughs in commerce， science and society》，报告阐述了解决大数据问题所需的关键技术以及所面临的挑战。美国奥x政府于2012年3月在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》，提出了通过收集、处理海量、复杂的数据信息，从而提升能力，加快科学和工程领域的创新步伐，转变学习教育模式，强化美国本土的安全”。2011年1月，微软公司同惠普公司合作开发了一系列能够提升生产力，同时提高决策速度的设备。此外，欧盟委员会也提出驾驳大数据浪潮的战略思路，日本发布的《面向 2020 的 ICT综合战略》也提出需要构造大量丰富的数据基础。
近年来，我国也积极开展对大数据的研究。2011年10月，工信部确认京沪深杭等 5 城市为“云计算中心”试点城市。2012年6月，中国计算机学会青年计算机科技论坛也举办了“大数据时代，智谋未来”学术报告研讨会。大数据及其科学研究方法涉及应用领域很广，并将与国计民生密切相关的科学决策、金融工程以及知识经济领域紧紧接合。
二、大数据的特点
目前，企业界和学术界都一致认为，大数据具有4个“V”特征，即：容量(Volume)、种类(Variety)、速度(Velocity)和至关重要的`价值(Value)。
(1) 容量(Volume)巨大。海量的数据集从TB 级别提升到PB 级别。
(2) 种类(Variety)繁多。大数据数据源有多种，数据格式和种类不同于以前所规定的结构化数据范畴。
(3)价值(Value)密度低。如视频的例子，在不间断连续监控的过程中，可能有意义的数据仅有一两秒。
(4)速度(Velocity)快。包含大量实时、在线数据处理分析的需求1秒钟定律。
三、大数据应用的领域
大数据产业的发展将推动全球经济由粗放型向集约型转变，这将对提升企业整体竞争力和政府监管能力具有意义深远的影响。
商业作为大数据的重要应用领域。沃尔玛公司通过对消费者购物行为等一系列非结构化数据的分析，了解不同顾客的购物习惯，公司从所销售的数据进行分析，从而选出适合在一起搭配出售的商品;淘宝也针对买家开设了大数据平台，为客户量身打造了一整套完善的网购体验产品。
大数据在金融业也起到了至关重要的作用。美国Equifax公司利用大数据技术，通过对其的数据库中与财务有关的记录海量信息进行索引处理和交叉分享，从而得到客户的个人信用等级，以推断出客户的支付需求与能力。
随着大数据在医疗与生命科学研究过程中的广泛应用和不断扩展。2010年，中国公布的《十二五规划》指出：要重点建设国家级、省级和地市级三级医疗卫生信息平台，建设电子病历和电子档案两个最为基础的数据库。各级医院也将在医疗信息仓库、数据中心等领域加大投入，医疗数据信息的存储将愈加被关注，医疗信息中心的关注焦点也将由传统的计算领域转为存储领域。
除此之外，大数据在制造业领域也有着广阔的应用。制造业企业积累了广泛的数据信息，在开展对业务数据进行技术管理的同时，企业需要通过大数据处理技术来帮助决策者从数据库储存的海量信息中找到有价值的信息，并且对其进行分析处理，从而增强决策的正确性、规避风险。
四、大数据所面临的挑战
大数据技术使人们能够更好地利用之前不能使用的各个数据类型，找出被忽略的信息，促进企业组织更加高效、智能。但随着对大数据研究的不断深入，人们也更加意识到当大数据技术向人们敞开“方便之门”的同时，也带来了众多的挑战：
(1)大数据需要更为专业化的管理技术人才。
(2) 大数据的合理利用需要解决容量大、类别多和时效性高的数据处理问题。
(3)大数据的利用对信息安全提出了更高要求。
(4)大数据的集成与管理问题。
这些挑战已成为关系到未来大数据发展的重要因素，同时也成为未来引领大数据发展的推动力。
五、结束语
大数据已经逐步渗透到人们工作生活的诸多领域中，对于大数据的研究也在不断的深化。本文针对大数据的产生与发展、特征、主要应用以及大数据所带来的挑战等方面进行阐述与分析。大数据的发展还处于初级阶段，还有更为广阔的空间需要人们不断开拓，如何合理地利用大数据、更加高效地处理大数据来为人们服务仍需要广大研究者不断地研究和探索。
参考文献：
[1]刘智慧，张泉灵.大数据技术研究综述[J].浙江大学学报，2014，46(6)：957- 972.
[2]严霄凤，张德馨.大数据研究[J].计算机技术与发展，2013，23(4)：168-172.
[3]刘俊.基于大数据流的Multi-Agent系统模型研究[J].计算机技术与发展， 2007，17(5)：166-169.
发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升
我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。
市场规模：2020年市场规模超6000亿 维持高速增长
中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。
赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。
市场格局
——细分市场格局：软硬件占据行业主要市场
目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。
根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分仍然来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占的比例，剩余由的大数据软件所构成。从软件角度来看，2020年中国最大的三个细分子市场依次为终端用户查询汇报分析工具(End-User Query, Reporting, and Analysis Tools)、人工智能软件平台(AI Software Platforms)以及关系型数据仓库(Relational Data Warehouses)，并且IDC预计，三者总和占中国整体大数据软件市场的比例接近50%。
——应用市场格局：互联网、政府、金融为大数据主要应用领域
从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。
发展趋势与前景
——发展趋势：数据治理成为大数据发展的重要方向
——发展前景预测
据赛迪顾问预测，2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元，2021-2023年增速将达到15%以上。在此基础上，前瞻测算，到2027年我国大数据产业市场规模将接近18000亿元。
—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》
2015年左右，大数据相关政策规划密集出台，同期为大数据企业新增数量顶峰时期。近年来，我国大数据产业迎来新的发展机遇期，产业规模日趋成熟。大数据产业主体从“硬”设施向“软”服务转变的态势将更加明显，面向金融、政务、电信、医疗等领域的大数据服务将实现倍增创新。
大数据企业数量持续增长，增速与政策出台密切相关
根据IT桔子统计，大数据企业的快速增长阶段出现在2013-2015年，增长速度在2015年达到最高峰。2015年后，市场日趋成熟，企业新增开始趋于放缓，大数据产业逐渐走向成熟。
大数据新增企业数量的变化与新政策的出台密不可分。2015年8月国务院颁布《促进大数据发展行动纲要》，大数据由此正式上升为国家发展战略。2016年工信部印发了《大数据产业发展规划(2016-2020年)》，推动大数据产业进一步发展。另一方面，新一代信息技术、智慧城市、数字中国等发展战略逐步推动社会经济数字化转型，大数据的产业支撑得到强化，应用范围加速拓展，产业规模实现相应快速增长。
大数据企业地域分布以北上广为主
根据中国信息通信研究院监测统计，当前我国活跃的大数据企业超过3000家。我国大数据企业主要分布在北京、广东、上海、浙江等经济发达省份。受政策环境，人才创新，资金资源等因素影响，北京大数据产业实力雄厚，大数据企业数量约占全国总数的35%。依托京津冀大数据综合试验区，天津、石家庄、廊坊、张家口、秦皇岛等地大数据产业蓬勃发展，依靠良好的政策基础、科研实力、地理位置和交通优势，分别形成了大数据平台服务和应用开发、数字智能制造、旅游大数据等创新企业集聚中心，在信息产业领域形成了竞争优势。
行业应用领域丰富，企业服务、医疗健康、金融等细分领域前景可期
根据中国信通院对1404家涉及行业大数据应用的企业进行的统计整理，从中可以看出，金融、医疗健康、政务是大数据行业应用的最主要类型。除此之外依次是互联网、教育、交通运输、电子商务、供应链与物流、农业、工业与制造业、体育文化、环境气象、能源行业。
从融资细分领域分布来看，大数据行业融资企业分布在近20个领域，大数据行业迎来历史新机遇，在企业服务、医疗健康、金融等垂直细分领域的大数据应用展现出巨大潜力。大数据产业增量蓝海市场正在逐步打开，截止到2019年，企业服务领域的企业获投占比最高为62%，金融行业次之为13%，健康医疗为8%。随着互联网与移动互联网的进一步普及渗透，以及IT基础设施的逐步完善，企业服务市场仍将继续扩大。
—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。
行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等
本文核心数据：产业链全景图、区域热力地图、代表企业业绩情况、兼并重组动向
大数据产业链全景梳理：大数据产业链庞大
大数据产业链覆盖范围广，上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;
大数据产业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;
大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。
大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础运营商及其他设备，相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大运营商等。
中游大数据领域可以细分为数据中心、大数据分析、大数据交易与大数据安全等子行业，相关代表企业包括宝信软件、数据港、久其软件、拓尔思、上海数据交易中心、贵阳大数据交易所与华云数据等。
在下游应用市场，我国大数据应用范围正在快速向各行各业延伸，除发展较早的政务大数据、交通大数据外，在工业、金融、健康医疗等众多领域大数据应用均初见成效。
大数据产业链区域热力地图：企业主要分布在京津冀、珠三角与东部沿海等地区
从区域分布来看，目前我国大数据产业上市公司主要分布在京津冀、珠三角与东部沿海等经济发达地区，行业龙头企业易华录与美亚柏科分别位于北京市与福建省。北京的大数据上市企业最多，代表企业有易华录、同有科技、神州泰岳与拓尔思等;另外广东省的大数据上市企业也较多，代表企业为欧比特与奥飞数据等。
根据企查猫数据，截止2022年10月26日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业多集中分布在华南和华东沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多。
大数据产业上市公司业绩情况：产业整体毛利率较高
从大数据代表企业的业绩情况来看，大数据产业代表企业的毛利率均值达到35%，行业整体毛利率较高。从单独企业情况来看，行业主要上市公司的业务规模差距明显，毛利率水平也因业务侧重点的不同而呈现出分层差异，例如美亚柏科与拓尔思的毛利率水平均超过50%。上市企业具体的业绩情况如下表所示：
大数据产业兼并与重组动向：横向整合为主
大数据产业的兼并重组涉及到各个行业领域，因此兼并重组事件较多。按照兼并重组目的来分类，可以分为横向整合、多元化、纵向整合、战略合作、业务转型和借壳上市/整体上市。根据统计的资料，截至2022年10月14日，大数据产业兼并重组目的主要以横向整合为主，发生事件数量占比约为85%。
大数据产业的兼并重组涉及的行业包括企业服务、零售消费、物流、文娱传媒等。根据不同行业选取部分代表兼并重组事件总结如下：
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。
懒惰阿。。。开题还是论文？这个没有，你问多少人也不会为这点分给你现写的。告诉你个好方法：从中国知网（没账号密码？不好意思，再悬赏200分自己问去吧）上搜索往年的论文，然后把.NK格式的大论文的前言部分找自己需要的粘贴下来，再自己添几句话使之看起来不象别人的文章，多搜几篇1000字很好搞定，就看你想不想做了。话已至此，得分~~
相关范文：数据挖掘技术及其应用摘要：随着网络、数据库技术的迅速发畏以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。关键词：数据挖掘；知识；分析；市场营销；金融投资随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。由此，数据挖掘技术应运而生。下面，本文对数据技术及其应用作一简单介绍。一、数据挖掘定义数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之，数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。从这个角度数据挖掘也可以描述为：按企业制定的业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。二、数据挖掘技术数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果，代写论文其中数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切的关系。大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中，因为数据仓库会对数据进行清理，并会解决数据的不一致问题，这会给数据挖掘带来很多好处。此外数据挖掘还利用了人工智能(AI)和统计分析的进步所带来的好处，这两门学科都致力于模式发现和预测。数据库、人工智能和数理统计是数据挖掘技术的三大支柱。由于数据挖掘所发现的知识的不同，其所利用的技术也有所不同。1．广义知识。指类别特征的概括性描述知识。根据数据的微观特性发现其表征的、带有普遍性的、较高层次概念的、中观和宏观的知识，反映同类事物的共同性质，是对数据的概括、精炼和抽象。广义知识的发现方法和实现技术有很多，如数据立方体、面向屙性的归约等。数据立方体的基本思想是实现某些常用的代价较高的聚集函数的计算，诸如计数、求和、平均、最大值等，并将这些实现视图储存在多维数据库中。而面向属性的归约是以类SQL语言来表示数据挖掘查询，收集数据库中的相关数据集，然后在相关数据集上应用一系列数据推广技术进行数据推广，包括属性删除、概念树提升、属性阈值控制、计数及其他聚集函数传播等。2．关联知识。它反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。最为著名的关联规则发现方法是Apriori算法和FP—Growth算法。关联规则的发现可分为两步：第一步是迭代识别所有的频繁项目集，要求频繁项目集的支持率不低于用户设定的最低值；第二步是从频繁项目集中构造可信度不低于用户设定的最低值的规则。识别或发现所有频繁项目集是关联规则发现算法的核心，也是计算量最大的部分。3．分类知识。它反映同类事物共同性质的特征型知识和不同事物之间的差异型特征知识。分类方法有决策树、朴素贝叶斯、神经网络、遗传算法、粗糙集方法、模糊集方法、线性回归和K—Means划分等。其中最为典型的分类方法是决策树。它是从实例集中构造决策树，是一种有指导的学习方法。该方法先根据训练子集形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练子集中，重复该过程一直到形成正确的决策集。最终结果是一棵树，其叶结点是类名，中间结点是带有分枝的屙性，该分枝对应该屙性的某一可能值。4．预测型知识。它根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数据，也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。目前，时间序列预测方法有经典的统计方法、神经网络和机器学习等。1968年BoX和Jenkins提出了一套比较完善的时间序列建模理论和分析方法，这些经典的数学方法通过建立随机模型，进行时间序列的预测。由于大量的时间序列是非平稳的，其特征参数和数据分布随着时间的推移而发生变化。因此，仅仅通过对某段历史数据的训练，建立单一的神经网络预测模型，还无法完成准确的预测任务。为此，人们提出了基于统计学和基于精确性的再训练方法，当发现现存预测模型不再适用于当前数据时，对模型重新训练，获得新的权重参数，建立新的模型。5．偏差型知识。它是对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，如标准类外的特例、数据聚类外的离群值等。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现，并随着概念层次的提升，从微观到中观、到宏观，以满足不同用户不同层次决策的需要。三、数据挖掘流程数据挖掘是指一个完整的过程，该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、可实用的信息，代写毕业论文并使用这些信息做出决策或丰富知识。数据挖掘的基本过程和主要步骤如下：过程中各步骤的大体内容如下：1．确定业务对象，清晰地定义出业务问题。认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步，挖掘的最后结构不可预测，但要探索的问题应该是有预见的，为了数据挖掘而挖掘则带有盲目性，是不会成功的。2．数据准备。(1)数据选择。搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。(2)数据预处理。研究数据的质量，进行数据的集成、变换、归约、压缩等．为进一步的分析作准备，并确定将要进行的挖掘操作的类型。(3)数据转换。将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的，这是数据挖掘成功的关键。3．数据挖掘。对所得到的经过转换的数据进行挖掘。除了完善和选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。4．结果分析。解释并评估结果。其使用的分析方法一般应视挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。5．知识同化。将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。四、数据挖掘的应用数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前在很多领域，数据挖掘都是一个很时髦的词，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售(如超级市场)等商业领域。1．市场营销。由于管理信息系统和P0S系统在商业尤其是零售业内的普遍使用，特别是条形码技术的使用，从而可以收集到大量关于用户购买情况的数据，并且数据量在不断激增。对市场营销来说，通过数据分析了解客户购物行为的一些特征，对提高竞争力及促进销售是大有帮助的。利用数据挖掘技术通过对用户数据的分析，可以得到关于顾客购买取向和兴趣的信息，从而为商业决策提供了可靠的依据。数据挖掘在营销业上的应用可分为两类：数据库营销(database markerting)和货篮分析(basket analysis)。数据库营销的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客，以便向它们推销产品。通过对已有的顾客数据的辱淅，可以将用户分为不同级别，级别越高，其购买的可能性就越大。货篮分析是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式，例如：如果A商品被选购，那么B商品被购买的可能性为95％，从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品，并且对进货的选择和搭配上也更有目的性。这方面的系统有：Opportunity Ex-plorer，它可用于超市商品销售异常情况的因果分析等，另外IBM公司也开发了识别顾客购买行为模式的一些工具(IntdligentMiner和QUEST中的一部分)。2．金融投资。典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测，分析方法一般采用模型预测法(如神经网络或统计回归技术)。代写硕士论文由于金融投资的风险很大，在进行投资决策时，更需要通过对各种投资方向的有关数据进行分析，以选择最佳的投资方向。无论是投资评估还是股票市场预测，都是对事物发展的一种预测，而且是建立在对数据的分析基础之上的。数据挖掘可以通过对已有数据的处理，找到数据对象之间的关系，然后利用学习得到的模式进行合理的预测。这方面的系统有Fidelity Stock Selector和LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资，后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术来辅助管理多达6亿美元的有价证券。3．欺诈甄别。银行或商业上经常发生行为，如恶性透支等，这些给银行和商业单位带来了巨大的损失。对这类行为进行预测可以减少损失。进行甄别主要是通过总结正常行为和行为之间的关系，得到行为的一些特性，这样当某项业务符合这些特征时，可以向决策人员提出警告。这方面应用非常成功的系统有：FALCON系统和FAIS系统。FALCON是HNC公司开发的信用卡欺诈估测系统，它已被相当数量的零售银行用于探测可疑的信用卡交易；FAIS则是一个用于识别与洗钱有关的金融交易的系统，它使用的是一般的政府数据表单。此外数据挖掘还可用于天文学上的遥远星体探测、基因工程的研究、web信息检索等。结束语随着数据库、人工智能、数理统计及计算机软硬件技术的发展，数据挖掘技术必能在更多的领域内取得更广泛的应用。参考文献：[1]闫建红《数据库系统概论》的教学改革与探索[J]．山西广播电视大学学报，2006，(15)：16—17．其他相关：数据挖掘研究现状及最新进展（CAJ格式）仅供参考，请自借鉴希望对您有帮助补充：如何撰写毕业论文本科专业（含本科段、独立本科段）自考生在各专业课程考试成绩合格后，都要进行毕业论文的撰写（工科类专业一般为毕业设计、医科类一般为临床实习）及其答辩考核。毕业论文的撰写及答辩考核是取得高等教育自学考试本科毕业文凭的重要环节之一，也是衡量自考毕业生是否达到全日制普通高校相同层次相同专业的学力水平的重要依据之一。但是，由于许多应考者缺少系统的课堂授课和平时训练，往往对毕业论文的独立写作感到压力很大，心中无数，难以下笔。因此，对本科专业自考生这一特定群体，就毕业论文的撰写进行必要指导，具有重要的意义。本文试就如何撰写毕业论文作简要论述，供参考。毕业论文是高等教育自学考试本科专业应考者完成本科阶段学业的最后一个环节，它是应考者的总结性独立作业，目的在于总结学习专业的成果，培养综合运用所学知识解决实际问题的能力。从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行科学研究探索的具有一定意义的论说文。完成毕业论文的撰写可以分两个步骤，即选择课题和研究课题。首先是选择课题。选题是论文撰写成败的关键。因为，选题是毕业论文撰写的第一步，它实际上就是确定“写什么”的问题，亦即确定科学研究的方向。如果“写什么”不明确，“怎么写”就无从谈起。教育部自学考试办公室有关对毕业论文选题的途径和要求是“为鼓励理论与工作实践结合，应考者可结合本单位或本人从事的工作提出论文题目，报主考学校审查同意后确立。也可由主考学校公布论文题目，由应考者选择。毕业论文的总体要求应与普通全日制高等学校相一致，做到通过论文写作和答辩考核，检验应考者综合运用专业知识的能力”。但不管考生是自己任意选择课题，还是在主考院校公布的指定课题中选择课题，都要坚持选择有科学价值和现实意义的、切实可行的课题。选好课题是毕业论文成功的一半。第一、要坚持选择有科学价值和现实意义的课题。科学研究的目的是为了更好地认识世界、改造世界，以推动社会的不断进步和发展。因此，毕业论文的选题，必须紧密结合社会主义物质文明和精神文明建设的需要，以促进科学事业发展和解决现实存在问题作为出发点和落脚点。选题要符合科学研究的正确方向，要具有新颖性，有创新、有理论价值和现实的指导意义或推动作用，一项毫无意义的研究，即使花很大的精力，表达再完善，也将没有丝毫价值。具体地说，考生可从以下三个方面来选题。首先，要从现实的弊端中选题，学习了专业知识，不能仅停留在书本上和理论上，还要下一番功夫，理论联系实际，用已掌握的专业知识，去寻找和解决工作实践中急待解决的问题。其次，要从寻找科学研究的空白处和边缘领域中选题，科学研究还有许多没有被开垦的处女地，还有许多缺陷和空白，这些都需要填补。应考者应有独特的眼光和超前的意识去思索，去发现，去研究。最后，要从寻找前人研究的不足处和错误处选题，在前人已提出来的研究课题中，许多虽已有初步的研究成果，但随着社会的不断发展，还有待于丰富、完整和发展，这种补充性或纠正性的研究课题，也是有科学价值和现实指导意义的。第二、要根据自己的能力选择切实可行的课题。毕业论文的写作是一种创造性劳动，不但要有考生个人的见解和主张，同时还需要具备一定的客观条件。由于考生个人的主观、客观条件都是各不相同的，因此在选题时，还应结合自己的特长、兴趣及所具备的客观条件来选题。具体地说，考生可从以下三个方面来综合考虑。首先，要有充足的资料来源。“巧妇难为无米之炊”，在缺少资料的情况下，是很难写出高质量的论文的。选择一个具有丰富资料来源的课题，对课题深入研究与开展很有帮助。其次，要有浓厚的研究兴趣，选择自己感兴趣的课题，可以激发自己研究的热情，调动自己的主动性和积极性，能够以专心、细心、恒心和耐心的积极心态去完成。最后，要能结合发挥自己的业务专长，每个考生无论能力水平高低，工作岗位如何，都有自己的业务专长，选择那些能结合自己工作、发挥自己业务专长的课题，对顺利完成课题的研究大有益处。选好课题后，接下来的工作就是研究课题，研究课题一般程序是：搜集资料、研究资料，明确论点和选定材料，最后是执笔撰写、修改定稿。第一、研究课题的基础工作———搜集资料。考生可以从查阅图书馆、资料室的资料，做实地调查研究、实验与观察等三个方面来搜集资料。搜集资料越具体、细致越好，最好把想要搜集资料的文献目录、详细计划都列出来。首先，查阅资料时要熟悉、掌握图书分类法，要善于利用书目、索引，要熟练地使用其他工具书，如年鉴、文摘、表册、数字等。其次，做实地调查研究，调查研究能获得最真实可靠、最丰富的第一手资料，调查研究时要做到目的明确、对象明确、内容明确。调查的方法有：普遍调查、重点调查、典型调查、抽样调查。调查的方式有：开会、访问、问卷。最后，关于实验与观察。实验与观察是搜集科学资料数据、获得感性知识的基本途径，是形成、产生、发展和检验科学理论的实践基础，本方法在理工科、医类等专业研究中较为常用，运用本方法时要认真全面记录。第二、研究课题的重点工作———研究资料。考生要对所搜集到手的资料进行全面浏览，并对不同资料采用不同的阅读方法，如阅读、选读、研读。通读即对全文进行阅读，选读即对有用部分、有用内容进行阅读，研读即对与研究课题有关的内容进行全面、认真、细致、深入、反复的阅读。在研读过程中要积极思考。要以书或论文中的论点、论据、论证方法与研究方法来触发自己的思考，要眼、手、脑并用，发挥想象力，进行新的创造。在研究资料时，还要做好资料的记录。第三、研究课题的核心工作―――明确论点和选定材料。在研究资料的基础上，考生提出自己的观点和见解，根据选题，确立基本论点和分论点。提出自己的观点要突出新创见，创新是灵魂，不能只是重复前人或人云亦云。同时，还要防止贪大求全的倾向，生怕不完整，大段地复述已有的知识，那就体现不出自己研究的特色和成果了。根据已确立的基本论点和分论点选定材料，这些材料是自己在对所搜集的资料加以研究的基础上形成的。组织材料要注意掌握科学的思维方法，注意前后材料的逻辑关系和主次关系。第四、研究课题的关键工作―――执笔撰写。考生下笔时要对以下两个方面加以注意：拟定提纲和基本格式。拟定提纲包括题目、基本论点、内容纲要。内容纲要包括大项目即大段段旨、中项目即段旨、小项目即段中材料或小段段旨。拟定提纲有助于安排好全文的逻辑结构，构建论文的基本框架。基本格式：一般毕业论文由标题、摘要、正文、参考文献等4方面内容构成。标题要求直接、具体、醒目、简明扼要。摘要即摘出论文中的要点放在论文的正文之前，以方便读者阅读，所以要简洁、概括。正文是毕业论文的核心内容，包括绪论、本论、结论三大部分。绪论部分主要说明研究这一课题的理由、意义，要写得简洁。要明确、具体地提出所论述课题，有时要写些历史回顾和现状分析，本人将有哪些补充、纠正或发展，还要简单介绍论证方法。本论部分是论文的主体，即表达作者的研究成果，主要阐述自己的观点及其论据。这部分要以充分有力的材料阐述观点，要准确把握文章内容的层次、大小段落间的内在联系。篇幅较长的论文常用推论式（即由此论点到彼论点逐层展开、步步深入的写法）和分论式（即把从属于基本论点的几个分论点并列起来，一个个分别加以论述）两者结合的方法。结论部分是论文的归结收束部分，要写论证的结果，做到首尾一贯，同时要写对课题研究的展望，提及进一步探讨的问题或可能解决的途径等。参考文献即撰写论文过程中研读的一些文章或资料，要选择主要的列在文后。第五、研究课题的保障工作―――修改定稿。通过这一环节，可以看出写作意图是否表达清楚，基本论点和分论点是否准确、明确，材料用得是否恰当、有说服力，材料的安排与论证是否有逻辑效果，大小段落的结构是否完整、衔接自然，句子词语是否正确妥当，文章是否合乎规范。总之，撰写毕业论文是一种复杂的思维活动，对于缺乏写作经验的自考生来说，确有一定的难度。因此，考生要“学习学习再学习，实践实践再实践”，虚心向指导教师求教。
1、国外信息安全法的分析研究。信息安全（Information Security）这一概念产生的历史不长，各国也没有取得较为一致的看法。2001年11月，第56届联大会议在通过的决议中，呼吁所有会员国就“有关信息安全的各种基本概念的定义”等向秘书长及时通报，其目的就是要消除概念上的混乱，更好地促使信息安全的国际合作。根据2002年美国联邦信息安全管理法案的规定，信息安全包括信息的保密性、完整性、可控性、可用生和抗否认性。国外关于信息安全法律问题的研究也比较早，相对完善一些。这一点可以从国外尤其是美国的信息安全法律制度的完善方面得到印证。美国联邦政府在信息安全方面的法律最主要的是1987年的美国第100届国会通过，1988年开始实施的第100-255号公法，即《1987年计算机安全法》。到目前为止，美国已确立的在关信息安全的法律包括：计算机安全法、正当通信法、信息自由法、个人隐私法、反腐败行径法、伪造访问设备和计算机欺滥用法、电汛法、互联网网络完备性及关键设备保护法案等。探讨美国对信息泄密的法律规制。在网络环境下的信息泄密是网络信息在存储、传播、使用或者获取的时候被其他人非法取得的过程。网络信息泄密主要涉及三个方面：个人隐私信息、企业商业秘密以及国家秘密、国家安全信息等的泄露。美国联邦立法中对防范和制止信息泄密的法律主要有：《电子通信隐私法》(Electronic Communications Privacy Act简称ECPA)、《统一商业秘密法》(Uniform Trade Secrets Act简称UTSA)和《计算机欺诈和滥用防止法》(Computer Fraud and Abuse Act简称CFAA)。探讨美国对信息破坏的法律规制。信息破坏主要是指制造和传播恶意程序破坏计算机所存储的信息和程序，甚至破坏计算机硬件的行为。美国联邦法律对计算机和网络信息系统安全作了专门的规定。根据《计算机欺诈和滥用防止法》(CFAA)，受该法保护的计算机的范围不仅限于国家事务、国防建设、尖端科学技术领域，而是任何用于州际或者国际间的通信和贸易的计算机，确立了违反该法的民事、刑事责任。探讨美国对信息侵权的法律规制。信息侵权就是对信息产权的侵犯网络环境下的信息内容和传统的信息相比有很大的不同，主要表现在信息内容的扩展、信息载体的变化、信息传递方式的增加，由此也就带来了传统知识产权保护手段难以解决的问题。美国有关信息侵权方面的联邦法律主要是《数字千年版权法》(The Digital Millennium Copyright Act简称DMCA) DMCA保护网络知识产权的主要手段是保障网络知识产权的所有人对其拥有所有权的网络知识产权作品设置的加密技术手段，防止任何人绕开该加密手段侵害网络知识产权。探讨美国对信息污染的法律规制。信息污染是指无用信息、劣质信息或者有害信息渗透到信息资源中，对信息资源的收集、开发和利用造成干扰，甚至对用户和国家产生危害。美国国会在1998年通过的《儿童在线保护法》(Child Online Protection Act简称COPA)规定经营者应对未成年人有害的内容采取一定的措施予以控制，使之不能为未成年人所接触，否则需要承担一定的责任。2000年12月15日通过的《儿童互联网保护法》(Children’s Internet Protection Act)，该法规定中小学、图书馆等社会公共组织具有安装有害信息过滤和阻碍技术的要求，综合全社会力量共同抵御色情信息对未成年人的侵扰。2、国外对黑客的应对措施。美 国 增 拨 款 项 打 击 黑 客 ---- 克 林 顿 不 久 前 在 向 国 会 提 交2001 年 度 财 政 计 划 时， 将“ 打 击 网 络 恐 怖 活 动 经 费” 由2000 年 财 政 年 度 的 亿 美 元 提 高 到 亿 美 元。 ----美 国 政 府 的 官 员 强 调 说， 政 府 的 拨 款 将 主 要 用 于 开 发 监 视 黑 客 入 侵 政 府 部 门 电 脑 的 高 级 软 件 系 统、 信 息 安 全 研 究、 研 制 打 击 网 络 恐 怖 活 动 的 技 术 以 及 培 训 有 关 专 业 人 员。2 月15 日 出 席 这 次 克 林 顿 主 持 的 网 络 安 全 高 层 会 议 的 专 家 中 还 有 一 位 相 当 引 人 注 目 的 来 客 — — 绰 号 为“ 穆 吉” 的 电 脑 黑 客。 据 悉，“ 穆 吉” 是 一 个 名 为“ 智 囊 团” 的 电 脑 黑 客 组 织 成 员， 该 组 织 专 门 协 助 政 府 从 事 网 络 安 全 方 面 的 工 作。 “ 穆 吉” 的 出 现 多 少 就 已 经 说 明 了 美 国 政 府 在 这 个 问 题 上 的 兼 容 并 包 的 态 度。 ----美 国 联 邦 调 查 局 国 家 基 础 设 施 保 护 中 心 负 责 人 最 近 也 向 美 国 国 会 提 交 详 细 报 告， 称 联 邦 调 查 局 已 培 训 出 一 支 由7 人 组 成 的 反 黑 客 小 组， 他 们 将 被 派 到 华 盛 顿、 纽 约、 旧 金 山、 洛 杉 矶 等 重 要 城 市。 日 本 加 紧 研 究 反 黑 客 技 术 ----1999 年， 日 本 发 生 的 黑 客 袭 击 事 件 超 过 1000 次， 比3 年 前 增 加 了1 倍。 这 迫 使 日 本 政 府 不 得 不 加 紧 研 究 开 发 反 黑 客 袭 击 的 信 息 保 密 技 术。 ----今 年1 月21 日， 日 本 政 府 有 关 省、 厅 制 定 了“ 反 黑 客 对 策 行 动 计 划”， 主 要 内 容 有： 今 年 年 底 前， 制 定 对 付 电 脑 恐 怖 活 动 的“ 特 别 行 动 计 划”； 建 立 和 健 全 处 罚 黑 客 行 为 的 法 律； 加 强 政 府 控 制 危 机 的 体 制， 以 防 止 黑 客 袭 击 和 计 算 机 病 毒 侵 入； 在2003 年 前 使 日 本 的 信 息 安 全 技 术 赶 上 美 国。 不 久 前， 有 关 省、 厅 召 开 关 于 信 息 安 全 的 会 议， 决 定 提 前 实 施 上 述 计 划。 ----通 产 省 和 邮 政 省 决 定2000 年 度 拨 款24 亿 日 元 开 发 提 高 政 府 计 算 机 网 络 安 全 性 的 技 术， 具 体 开 发 项 目 包 括 防 止 非 法 存 取 的 技 术、 查 明 黑 客 来 路 的 跟 踪 系 统、 计 算 机 病 毒 的 检 测 和 清 除 技 术、 数 据 密 码 技 术 等。 ----日 本 通 产 省 早 在1997 年 就 设 立 了“ 大 规 模 设 备 网 络 安 全 对 策 委 员 会”。 在2000 年 度 预 算 中， 通 产 省 用 于 开 发 计 算 机 保 密 技 术 的 经 费 为 亿 日 元， 比 上 年 度 增 加 了2 倍。 ----防 卫 厅 的 指 挥 和 通 信 系 统 自 成 体 系， 与 外 界 隔 绝， 因 此 不 会 被 黑 客 袭 击。 但 是， 考 虑 到 将 来 与 外 部 的 联 系， 防 卫 厅 在2000 年 度 预 算 中 拨 款13 亿 日 元， 用 于 研 究 对 付 黑 客 的 经 费， 他 们 还 计 划 派 人 到 美 国 接 受 培 训， 培 养 反 黑 客 专 家， 并 了 解 美 国 军 队 的 反 黑 客 对 策。 ----日 本 政 府 从2 月13 日 正 式 实 施《 关 于 禁 止 不 正 当 存 取 行 为 的 法 律》， 加 强 了 对 黑 客 等 不 正 当 行 为 的 处 罚。 德 国 网 上 没 有“ 绝 对 自 由” ----德 国 联 邦 信 息 技 术 安 全 局 的 一 位 新 闻 发 言 人 最 近 表 示，“ 自 由 软 件” 和Internet 上 的“ 自 由 传 播” 机 制 在 很 大 程 度 上 促 进 了 软 件 业 和 整 个 信 息 产 业 的 进 步。 不 过， 如 果 缺 乏 有 效 的 管 理， 这 种“ 自 由 软 件” 机 制 中 也 潜 伏 着 巨 大 的 危 机。 网 上 自 由 传 播 的 黑 客 软 件、 解 密 软 件 难 以 计 数， 它 们 一 旦 落 到 恶 意 黑 客 手 里， 无 疑 会 产 生 难 以 估 量 的 严 重 后 果。 令 人 担 忧 的 是， 世 界 大 多 数 国 家 的 信 息 安 全 法 规 对 编 写 和 传 播 此 类 软 件 的 行 为 都 缺 乏 必 要 的 法 律 解 释， 从 而 使 有 关 机 构 在 网 络 管 理 工 作 中 遇 到 很 大 的 困 难。 ----德 国 在 保 障 网 络 安 全 方 面 起 步 较 早， 在 1996 年 就 通 过 了《 信 息 安 全 法》， 并 成 立 了 联 邦 信 息 技 术 安 全 局。 法 律 对 网 上 安 全、 个 人 自 由 和 隐 私 权 作 了 一 系 列 界 定， 而 信 息 技 术 安 全 局 配 合 内 政 部 和 刑 警 局 进 行“ 技 术 执 法”。 在 技 术 上 加 强 预 防 性 和 前 瞻 性 研 究， 向 企 业 和 个 人 普 及 信 息 安 全 意 识， 推 广 安 全 技 术 标 准 等 已 成 为 德 国 的 通 行 做 法。 因 此， 虽 然 德 国 近 年 来 小 规 模 的 公 司 网 站 被 袭 事 件 并 不 少， 但 尚 未 发 生 造 成 惨 重 损 失 的 黑 客 袭 击 事 件。 在 本 月 的 黑 客 袭 击 事 件 发 生 后， 德 国 内 政 部、 联 邦 信 息 技 术 安 全 局、 联 邦 刑 警 局3 个 部 门 又 及 时 地 联 合 成 立 了 反 黑 客 专 家 小 组， 组 成 了 德 国 的 网 上 反 黑 客“ 特 种 部 队”。 3、国外对知识产权的保护措施及特点 参考：.如何进行安全风险和安全代价分析？如何寻找他们的动态平衡点？
在学习和工作中，大家都不可避免地要接触到论文吧，论文是进行各个学术领域研究和描述学术研究成果的一种说理文章。如何写一篇有思想、有文采的论文呢？下面是我整理的分析电子商务中的数据安全论文，欢迎大家分享。
一、引言
电子商务信息系统中存放着大量机密敏感的数据，这些数据是电子商务企业运营时重要的信息。
这些数据如果存在安全问题， 就会给企业经营带来很大风险。
本文将对电子商务系统的数据安全进行讨论，从而为提升其安全技术与管理水平给出一些合理的建议与策略。
二、电子商务数据库与其安全问题
1、电子商务数据安全概述
电子商务数据安全的具体含义为：保证电子商务数据库信息的保密性、完整性、一致性、可用性和抗否认性。
保密性指保护数据库中的数据不被泄露和未授权的获取：完整性指保护数据库中的数据不被破坏和删除；一致性指的是确保数据库中的数据满足实体完整性、参照完整性和用户定义完整性要求；可用性指的是确保数据库中的数据不因人为或自然的原因对授权用户不再可用；抗否认性是保证用户事后无法否认对数据库进行的一系列访问、修改、查询等操作，便于事后分析调查。
2、电子商务数据库面临的安全威胁
（1）黑客攻击。
网络中总是存在各种安全漏洞，因此黑客的攻击行为是威胁电子商务数据安全的一大隐患。
黑客攻击网络的目的通常是扰乱系统正常运行或者窃取重要的商业机密。
黑客惯常使用的攻击手段为：窃—即黑客通过截获通讯信道上的重要数据并破译来达到窃取用户机密的目的；重发攻击—黑客为达到影响系统正常运行的目的，而将窃得到的数据经过篡改之后重新发回服务器或者数据库用户；迂回攻击—黑客掌握电子商务数据库系统的安全漏洞之后，绕过数据库系统而直接访问机密数据；假冒攻击—黑客先是采取发送大量无意义的报文而堵塞服务器和客户终端的通讯端口以后，再通过假冒该客户或者该服务器的方法来非法操作数据库系统；越权攻击—黑客属于一个合法用户，但是其通过某种手段使自己去访问没有得到授权的数据。
（2）系统漏洞。
针对于电子商务数据库系统的网络入侵者能够根据系统本身的安全漏洞得到系统的数据操作权限。
漏洞产生的原因往往是数据库管理系统没有及时打补丁或者在安全方面的设置中总是选择默认设置。
此外，如果由于数据库的安全检查措施级别太低，或者审核机制应用不当、软件存在的风险以及管理风险等，都会使系统形成安全漏洞，从而给破坏者以入侵的机会。
三、电子商务数据安全解决方案
1、加密方案
电子商务系统中的一些商业机密数据是不允许普通用户进行随意访问的。
加密方案的目的是控制以上这些机密数据只能被得到相应授权的`特定人群所访问和存取。
数据库管理系统的加密以字段为最小单位进行，加密和解密通常是通过对称密码机制的密钥来实现。
数据加密时，数据库管理系统把明文数据经过密钥转换为密文数据，数据库中数据的存储状态都是密文数据，而在得到权限的用户查询时，再将密文数据取出并解密，从而恢复明文数据。
使数据库的安全性得到进一步提升。
2、访问控制方案
在数据库管理系统中，不同的用户拥有不同的权限。
因此必须保证某个用户只能访问或者存取与自己权限相应的数据范围。
用户所拥有的权限包括两方面的内容：一是用户可以访问数据库中什么样的数据对象，二是用户可以对这些数据对象进行什么样的操作。
当用户对数据库进行访问时，系统会根据用户的级别与权限来判定此种操作是允许的或者禁止的，从而达到保护敏感数据不被泄露或者篡改的目的。
访问控制方案有三种，分别叫做自主存取控制（Discretionary Access Control， DAC） 、强制存取控制（Mandatory Access Control， MAC） 和基于角色的存取控制（Role— based Access Control， RBAC）。
3、认证方案
身份认证技术是数据库管理系统为防止各种假冒攻击安全策略。
在用户对敏感关键的数据进行存取时，必须在客户与数据库管理系统之间进行身份认证。
口令的识别是数据库管理系统进行身份认证的一种方式，每个具体用户都被系统事先分配一个固定的用户名与密码，电子商务系统的许多数据具有开放性特征，因此必须对每个访问系统的用户的身份进行认证，这样就可以阻止不拥有系统授权的用户非法破坏敏感机密的数据。
4、审计方案
审计方案是数据库管理系统对相关用户的所有操作过程进行监视的一种安全方案，该安全方案的具体做法是在审计日志记录中存放各用户对数据库施加的动作，包括用户的修改、查询和删除等操作。
这种有效机制可以在最大程度上保证数据库管理系统的信息安全。
有两种审计方式：分别叫做用户审计和系统审计。
用户启用审计功能将在数据字典中记录每个用户操作数据库的全部细节，包括用户名称，操作类型等等；而系统审计则由DBA来进行。
5、备份方案
可以把电子商务数据库的故障或障碍分为以下三类： 系统故障、事务故障以及介质故障。
当发生某种类型的故障时，为了把企业的损失减少到最低，必须在最短的时间内恢复数据，因此，根据企业的实际情况和数据类型与特点，制定出一套合理而经济的备份和恢复策略是必要的。
所谓数据库备份与恢复方案，目的是在数据库系统故障并且短时间内难以恢复时，用存储在备份介质中的数据将数据库还原到备份时的状态。
数据备份根据数据库管理系统类型的不同， 有多种备份实施计划。
比如对SQL Server而言，有数据库备份、事务日志备份、增量备份和文件及文件组备份。
电子商务信息系统的数据库管理系统中必须建立详细的备份与恢复策略。
四、结束语
对电子商务企业来说 ，数据安全的重要性是无庸讳言的。在对机密敏感数据的管理时，必须根据应用环境的具体安全需要来实施各种安全策略。
[摘要]
酒店电子商务不仅可以为顾客带来方便，也可以为酒店带来经济效益和先进管理。本文对酒店电子商务的应用现状、优势、解决方案、发展过程中存在的问题进行了研究，对其可能出现的发展趋势进行了讨论。
[关键词]
酒店；电子商务；优势；应用发展
电子商务是20世纪信息化、网络化的产物。近几年来，随着知识经济的发展和信息高速公路的建设，电子商务在互联网上开展起来。电子商务以其难以想象的发展速度成为酒店最有效、最经济、最便捷的营销手段。有些酒店每天通过类似Ctrip，E-long等网络订房中心的预定有时甚至超过了前台的散客。酒店网络销售系统是具有革命性的酒店营销创新。它的优势主要在于有效展示酒店形象和服务，建立与客户良好的互动关系，具有高效管理销售过程，且显著降低销售成本、提高经济效益和管理水平。
一、酒店业电子商务的需求
电子商务平台在酒店业中的应用，要根据市场空间大小来确定市场可行性。根据《中国旅游统计年鉴》(2005年)显示：2004年全国星级饭店(按经济类型、规模和星级分)共计10888家，其中五星级242家，四星级971家，三星级3914家，二星级5096家。2004年，全年营业收入总额为1238．67亿元，上缴营业税亿元。另外，根据数据显示，中国旅游市场目前的规模约为6000亿元人民币。并且预计未来几年内保持持续增长。这个市场规模之大，足以吸引酒店通过建立完善的电子商务体系来促进酒店的业务发展。
随着国际旅游酒店业电子商务市场发展势头的迅猛，酒店网上销售额几乎占据在线旅游行业的三分之一，但由于网上支付安全性和信任性问题，目前真正网上支付的客人仍然很少，要实现真正意义上的网络销售还有待时日。尽管如此，现今国内销售酒店客房的专业网站为数已不少，许多酒店还进入了国内各种旅游商务网站和国外相关网站。
二、酒店电子商务优势
酒店电子商务的开展首先给酒店业经营增加了新的服务产品，满足了市场的新变化。因为游客，特别是商务客人，他们需要在旅途期间仍然得到互联网服务，于是电子商务的开展使得酒店增加了对客服务的内容，为客人带来了方便。
酒店通过互联网来采购设备，可以方便地实现规模采购和享受熟客优惠。对于数额较大的采购项目，一般就可以采用优先决策方式，做好管理控制。电子商务的开展提供了售前、售中和售后的全过程服务，包括从酒店需求设计的配置计划制订、价格查询、预定、支付、配送等所有环节，可以为酒店节约大量的人力，财力和物力成本。
三、酒店电子商务建设解决方案
1.总体方案设计审核
酒店电子商务建设是一个系统工程，为了当前项目所需而不顾日后发展的方案，不仅造成重复投资而导致浪费，若方案不符合业务需求还会降低项目本身的实际功效。因而，酒店电子商务建设应该量身定做，提出总体设计方案，并由行业管理部门组成专家组，对总体方案进行论证和审核，以确保方案的先进行、可行性。
2.建立行业认证
有的IT公司并不了解酒店业的特性，并在客房宽带合同中明确规定了网络环境产权不属于酒店。因此，酒店无权在该网络环境加设任何其他应用项目。鉴于上面提及的问题，有必要针对那些专业从事酒店业电子商务建设方案实施的企业进行认证，以确保从事酒店电子商务建设的IT公司都具有专业性，避免酒店电子商务建设走弯路。
3.建立服务标准
对于酒店而言，电子商务是一个工具、一种手段、一种服务，服务水平的高低直接影响到酒店经济效益和竞争力。虽然目前我国高级技术人才辈出，却大多投身于高薪技术领域，而在服务行业出现断层现象。这也就成为酒店开展电子商务中的一大瓶颈。
四、酒店电子商务发展与展望
未来的酒店电子商务应向增强与客户的双向交流、改善信息服务、通过个性化服务增加附加值的方向发展，目前我国酒店电子商务“以交易为中心”色彩较浓，预计未来酒店电子商务将在服务上更加完善，更加人性化。
1.电子商务的规范化与标准化
酒店电子商务是一个新兴领域，我国在酒店电子商务规范与标准的整体制定和推行方面尚非常薄弱，这应是下一阶段发展的重点。
首先是规范化，建立健全酒店电子商务规范体系，为酒店电子商务的实施和监管、企业和消费者的市场行为、信息内容和流程、技术产品和服务等提供指导与约束，预先对那些可能对酒店电子商务活动产生不利影响的潜在因素加以防范。
其次是标准化。在国外，通常是由专门的组织（如OTA）制订出一套统一的数据格式和接口标准，酒店电子商务网站、管理信息系统在开发时都遵守这套标准，这样在一开始就能够保证与酒店的信息系统做无缝链接的可能性。我国酒店电子商务的数据应该尽快实现标准化，与国际接轨。
2.移动电子商务将成为主流
移动电子商务结合智能网络技术，是真正实现以人为中心的电子商务应用。如移动支付—顾客无论在何时何地，通过移动电话等终端就能完成对企业或对个人的安全的资金地付。新技术的应用将使酒店电子商务功能更加完善，应用更加普及。
五、结束语
进入21世纪，电子商务充满活力、飞速向前发展，电子商务使整个市场、各个行业发生着惊人的变化，酒店业也不例外。以无线因特网为载体的第三代电子商务模式正在蓬勃发展中。我们迫切希望电子商务为酒店业的发展发挥桥梁纽带作用，希望酒店电子商务得到健康有序的发展。
参考文献：
[1]董志文张军：对酒店计算机信息管理系统的分析与展望．海岸工程，2002，(2)
[2]巫宁：旅游电子商务理论与实务[M]．北京：中国旅游出版社，2003
[3]王振侯功显：我国酒店电子商务体系构建研究[J]．湖北经济学报，2007，(12)
[4]李琪：电子商务通鉴[M].北京：中国商业出版社，2000