摘要：
随着当前科学技术的不断进步和发展，互联网技术的日益推广和普及，对人们的传统生活方式产生了极大的冲击和影响。大数据时代的到来使得数据分析以及计算机功能都打破了传统地域上的限制。而大数据时代下大部分用户的机密信息大多储存在网络平台上，这使得一些不法分子有了可乘之机。作者希望通过文章来探究大数据时代下如何能够保障个人信息的安全问题。
关键词：
个人数据；大数据；信息安全
随着目前互联网技术的不断进步，城市的智能化水平更加完善，移动设备功能上的健全使得人们的生活水平更加便利。往往足不出户就能够购买到想要的东西。通过移动智能设备，人们也能够完成基本的水电费的交付、社交等。同时通过互联网，人们将大量的个人信息上传到各种社交软件上与他人进行分享，在分享信息的过程中可能就潜移默化的增加了信息被窃取的概率，一些不法分子可能乘机提取有效的信息进而获得用户的核心数据，最终造成用户信息被盗取，影响到用户的正常生活。
1对大数据的看法
大数据的特点：当前大数据时代的主要特点就是数据信息量极大，类型较多并且运算效率高，能够产生一定的价值。就以一个最为常见的案例来说，当前大部分的移动设备，计算机设备的存储上限都由MB发展到了GB，再从GB发展到了TB，统计数据的信息量逐年上升。其次，大数据时代下，不仅数据信息的总量不断上升，数据的类型和样式也变的多样化。以前可能我们身边接触到的数据信息就以文字、图片为主要形式，但是当前视频、音频、电子邮件等的发展大大拓宽了大数据信息的类别。同时在大数据时代下运算的效率速度也明显上升，各种现代化的搜索引擎以及数据挖掘技术都为数据的处理奠定了坚实的基础。
2大数据时代下人们信息安全面临的挑战
前面我们对当前大数据时代的基本特征简单的分析和探究，大数据时代下人们的信息数据共享化，很容易在网络上泄露一些机密信息，从而影响到个人的生活。个人隐私的泄露：首先在跟前大数据时代下出现个人隐私的泄露现象是比较常见的，用户在进行一些软件的使用过程中一般都会与自己的手机号或者电子邮件绑定，一方面通过绑定电子邮件与手机能够非常便捷的进行相关操作，另一方面有的人认为绑定手机或电子邮件能够降低账号被盗的概率。其实不然，一旦黑客通过非法途径入侵到用户的计算机内部，将用户的信息数据盗取，很容易连带效应将用户的大量数据信息泄露。比如说，常常有人在浏览网页的时候进入一些不安全网页，网页中存在木马，而这些木马会入侵到计算机内部潜伏一段时间，一旦木马爆发，在短时间内计算机不会出现故障，但是用户的个人数据信息会黑客盗取，这种现象对用户来说会产生极大的损失。因此，目前来看，在大数据环境之下保护个人信息安全是非常重要而必要的。
3大数据环境下个人信息安全保护的途径
目前随着大数据时代的到来，人们对于个人信息的保护和控制程度远远不如过去，很多时候个人隐私在不知不觉中就会被暴露在网络上，这些数据对于一般人来说可能没有什么作用，但是有的人可能从其中找到一些非法的牟利手段，间接的影响到用户的财产安全。因此我希望能够提出一些有效的个人信息安全保护对策来提高用户对信息的重视思想。
3.1匿名保护
首先，目前大数据匿名技术应当得到更新和改善，在我看来，传统匿名技术根本无法有效的对用户的信息数据进行保护，用户在匿名发送相关信息数据的过程中依然会被黑客窃取。换句话说传统匿名技术往往无法有效的保护用户的信息来源，黑客能够通过发送的信息数据直接搜索到用户机上，再通过移植病毒和木马的方式对用户机进行入侵。因此，首要的保护个人信息安全的措施就是相关部门能够加强匿名保护装置的建立，使得匿名保护设施能够直接将用户发送数据的来源进行修改，使得黑客无法通过非法手段获取到用户机的具体IP地址，从而实现对用户的个人信息数据保护。
3.2个人提升一定的安全防护意识
第二点，现在很多人认为随着科学技术的不断进步，互联网技术的完善和发展，互联网安全已经逐渐完善了，但是实际上其中的暗流涌动现象还是非常普遍，很多潜在的危险无法辨别就容易使个人信息遭到窃取。因此对于用户个人来说，我们首先应当从自我做起，提升对互联网的警惕心理，提高个人安全防护意识，在建立相关账号的过程中能够仔细辨认出网站的安全性，同时不浏览具有安全隐患的网络。计算机定期的进行木马、病毒的查杀工作，安装杀毒软件，保证计算机的安全，从而实现对个人信息的安全防护。
3.3政府部门加强监管
第三，政府内部专门的网络监控部门应当实施对网络的有序监管，随着大数据时代的到来，数据信息的容量以及内容逐渐增加，政府部门实施有效的网络监控措施能够对个人信息安全保护起到积极的作用。政府部门可以通过政府专用网络实现对大部分公网、子网的监控和审核，对于存在安全隐患的网址予以严肃的处理，如果存在严重影响到社会安定，人们的财产安全的则应当追究一定的刑事责任，最大化的保证大数据时代下网络系统的安全，保证个人信息安全。
3.4国家构建全面的法律法规
第四，国家也应当逐渐重视大数据时代下的网络信息安全问题，通过构建有效的法律法规体系来避免黑客钻法律的空子。很多情况下黑客之所以敢去窃取用户的信息一方面认为警察无法追捕到自己，所产生的影响不至于受到刑事责任，另一方面非法分子认为即使被抓到，也只是简单的惩罚一些金钱，而不是负刑事责任。因此国家应当严肃处理网络非法事件，对于非法入侵他人用户机的黑客予以严肃处理，不仅应当惩罚金钱，还应当追究刑事责任。
4结束语
总而言之，目前在大数据环境下个人信息安全防护是非常重要的问题，黑客技术的不断上升以及互联网的不断推广和普及都影响到了人们的信息安全。个人应当逐渐提高对网络使用的警惕心理；政府有关部门则应当重视网络的监管，降低黑客入侵现象的发生；最后国家有关部门构建全面系统的法律法规体系，使得黑客不敢如此猖獗。从这三面来提高个人信息安全保护的效果，保证人们能够在一个稳定健康的网络环境中发展。
作者：任凯 单位：莱芜市莱城区凤城高级中学
摘要：
在大数据时代下的档案管理工作，相比以往的工作，其信息安全不容忽视。为了更好地分析大数据时代下的档案信息安全管理工作，本文在分析大数据时代下气象档案信息安全管理面临的形势前提下，提出档案信息安全管理措施，以期能够为气象局提供档案数据的安全保障。
关键词：
大数据；气象档案；信息安全
大数据时代的来临，在改变人们生活和生产的同时，也对档案的信息安全管理带来了新的挑战。在大数据时代下，究竟应该怎样去开展档案信息安全管理工作，就成为现阶段值得探讨的课题之一。
一、大数据时代气象档案信息安全管理面临的形势
（一）收集环节
第一，增大了档案信息资源的收集难度。在大数据时代下，呈现出指数型的信息资源增长，因为档案信息资源收集工具与手段的落后，无法做到所有数据的收集和整理，进而出现重要档案信息资源“漏收”的问题出现。第二，难以保障档案信息资源的安全。现阶段的气象档案信息逐渐利用电子的形式存于电脑之中，一旦管理不当，就很容易出现档案资源泄密或者是被盗取等现象出现[1]。
（二）整理环节
因为计算机病毒的潜伏性和隐蔽性，不容易察觉。所以，一旦出现档案信息资源收集防范不当的问题，很可能让计算机病毒“乘虚而入”，影响档案整理。这样不但会破坏原始的档案数据和信息，同时还会威胁到已经整理好的档案信息资源。
（三）保管环节
大数据时代下，气象档案信息资源是以光盘、磁带等载体，以数码的形式存储，这些载体本身质量也会对信息存储的安全带来影响，并且对保管的环境也有着极高的要求。虽然光盘和磁盘等工具本身的容量大、体积小，方便携带，但是同样也容易损坏和丢失，这样带来的损失要比纸质档案的损失来得更大。
（四）利用环节
在大数据时代下，传统的、被动的服务已经无法满足用户对气象档案资源的需求，这就要求气象档案部门能够基于大数据时代建立出档案资源的查阅系统。这一种系统，就可以在气象档案信息服务部门和档案利用对象之间建立一条“高速的通道”，这样不仅有利于档案的利用，同时，其伴随的安全保护挑战也会随之升高。
二、大数据环境下气象档案信息安全防御
（一）注重档案数据结构化
在大数据环境之下，数据结构化能够在数据的安全和开发中发挥重要的作用。在大数据时代之下，档案数据变得格外的复杂，并且其数量呈现出快速的增长方式，那么如何才能保证在被有效利用之前档案数据的安全性和纯洁性，就成为气象档案管理部门需要重视并关注的问题。结构化档案数据，凭借其特点，就能够对档案信息的安全性加以保障，因为数据结构化能够方便其处理与分类，也可以实现更好的管理与加密，这样就能够更有效、更智能的分辨非法入侵数据。数据结构化虽然无法完全的保证档案数据，但是可以提升档案数据安全系统的处理效率。无论是怎样的数据安全模式，最终要求都是数据的标准。所以，档案信息的结构化与标准化必定会成为未来的发展趋势[2]。
（二）档案大数据存储基础架构
在气象档案数据安全之中，数据的储存是非法入侵的最后一道防线，所以应该给予高度的重视，能够针对数据存储全面建立防护措施，而安全防护中，架构支持大数据档案的存储基础就是关键所在。架构数据存储主要是针对数据的实际特点，将原本单一的存储改变成为结构化的主题，从而选择最佳的存储方式：分布式文件系统存储非结构化数据；分布式并行数据库系统进行海量结构化数据存储；分布式key-value存储引擎对松散的、业务模式的半结构化数据进行保护。对于数据存储而言，实现集成分析是重要目标，数据孤立会对集成分析带来严重的影响。所以，确保大数据分析敏捷性，将原本的非结构化数据处理成结构化信息，然后做好分布式数据库关系型数据的融通，并且构建好连接器，这样才能够将分布式文件和分布式数据库系统相互的连接起来。
（三）构建档案网络层的安全堡垒
大数据时代下，网络是根本，但是也是恶意行为的最终媒介。大数据时代下的信息爆炸，出现了非常严重的非法入侵黑客，超90%的数据窃取都存在于网络之中，这给档案网络层的安全防护功能带来了严峻的考验。所以，就应该注重数据辨识的结构化与智能化，再加上本地系统以及非常态数据运行的协调监控处理，这样能够在大数据环境下构筑网络安全堡垒。另外，在处理过程中，还需要大量的调用数据，而处理数据又依赖于网络，这样就会造成严重的安全威胁。所以，要加强网络与本地之间的相互链接，完善储存规则，加强缓存机制，这样才能够从源头来杜绝威胁的出现，确保数据本身的安全性，最终满足气象数据源的纯洁要求[3]。
（四）利用大数据技术应对高级可持续攻击
针对高级的持续性攻击，如果是传统的安全防御措施是很难进行检测的，因为传统的防御措施需要确定其活动是正常的和非恶意的，只有这样才能确定档案的信息是否会受到攻击。在当前的大数据环境下，通过大数据技术的依据时间，再加上空间的特征，做好具体事件以及攻击模式的合理处理，然后再凭借这一点来对抽象模型进行总结，折旧就可以将这一部分模型转变成为大数据的安全工具。所以，应该注重整合大数据档案的处理资源，调整大数据处理机制和分析机制，这样就可以满足各个机制之间相互的协调与互动，同时，也可以推动档案数据库数据相互的共享，最终推动高级持续性攻击的建模进程，这样也可以控制并且消除高级可持续攻击带来的危害。
（五）提高气象档案人员的信息技术水平以及档案数据的安全管理意识
人，才是信息管理的主体性因素，同时也是信息安全管理的对象。因此，在大数据环境下，就应该加强气象档案人员的安全管理技术以及意识的培养。在安全管理技术方面，应该注重档案人员的素质。因为现阶段的大数据人才极为缺乏，档案管理部门这一问题更为严重，所以，应该加强人才的引进，建立人才培养机制以及人才的建设机制，同时加强大数据管理人员和分析人员的培养，这样才可以从管理和技术上做好气象档案信息的安全保障。另外，结合工作实际情况，从而建立出规范的、安全的管理培训机制，建立安全管理制度，这样就可以做好安全管理奖惩机制的执行，从而培养气象档案从业人员高度的安全责任意识，最终通过管理来促进安全、实现安全。在当前的大数据时代下，想要完善气象档案信息安全工作，尤其是重要的档案信息安全并非是一朝一夕就能够完善的，它需要持久的坚持，需要不断地提高档案信息的安全性，才能最终达到目标。所以，我们需要投入相应的人力和物力，根据气象档案的管理目标，建立高质量的档案信息数据库，只有通过这样的模式，才能实现气象档案信息的安全管理，最终推动气象档案信息安全工作持续、长远地开展下去。
作者：李星玉 单位：中国气象局气象档案馆
摘要：
大数据是由英语“Bigdata”一词翻译而来的，本文从大数据视角切入，详细地分析了大数据时代社交网络的特征，阐明了个人信息安全存在着账户被不法分子盗用、侵扰个人隐私、无法保护个人信息的权利等问题，进而结合我国实际情况，从行业推进的方向、法律规范的方向来探究解决方法，保证大数据时代下的社交网络平台能够正常运转，特别是为了保护互联网上个人信息的隐秘性。
关键词：
大数据时代；交网络；个人信息；安全问题
一、引言
随着我国高科技的快速发展，社交网络也日渐发展并壮大，成为人们生活中的重要组成部分，是人们沟通与交流的重要纽带。据不完全统计发现当前传统的电话、短信等交流方式已经逐步被网络视频以及语音电话等替代，超过八成的年轻人通过社交网络与人交流。由此可见，人们的生活已经步入大数据时代，社交网络已经改变了人们传统的交流方式。而大数据时代下的社交网络作为一个新生事物在发展的过程中难免会遇到一些问题。其中，个人的信息安全隐患就是重中之重。如何解决这个问题成为当前研究的热点话题。
二、大数据时代社交网络的个人信息安全问题
大数据时代体现的是高效、快捷、智能化、多元化以及客观性等特点，基于这些特点，社交网络的发展与普及程度也越来越高。而诸如陌陌、QQ、微信、微博以及博客等社交软件也随之产生，整个社交网络呈现出一片欣欣向荣发展前景。但社交网络在快速发展的过程中也面临着一些在个人信息安全上的问题，具体如下：
（一）社交网络数据透明，个人隐私得不到保护
随着网络的普及，计算机技术的发展，当下已进入大数据时代，与传统的信件、档案以及简历等纸质的个人信息有所不同，社交网络中的每一个单独的个体信息都变成相应的数据。而这些数据在社交网络中不再隐私，变得异常透明。2016年，“大学生徐玉玉死亡”事件揭示了当前的社交网络弊端，诈骗分子通过QQ等社交软件在网络上购买大学生等弱势群体的详细信息，包括家里几口人、考试成绩以及身份证信息等。这些社交网络上数据的透明让个人的隐私得不到保护，影响了人们的生命财产安全。
（二）社交网络的互动性范围没有得到约束造成受害人信息曝光
当前，人们在社交网络上的互动性越来越强，互动的范围也越来广。而范围太广就会涉及侵犯别人的隐私问题。比如具有争议性的“人肉”搜索，“人肉”搜索是基于大数据时代社交网络互动性到一定程度下的产物。2015年，广东一名顾客因被怀疑成小偷而遭到店主拍照并上传网络，通过网友的实时互动进行“人肉”搜索，最终该名顾客因受不了网络暴力而自杀。
（三）个人信息安全意识不高
个人信息安全意识不高也是导致个人信息存在安全隐患的一个重要的原因，传统的打电话、发短信等社交形式已经满足不了人们的精神追求。视频聊天、语音电话、照片发送以及链接分享等成为当下人们网络社交的主要形式。然而人们的信息安全意识不高，2016年，安徽卫视制作的一档节目，在节目中扮演骗子的演员通过小孩年轻父母的微信朋友圈照片等了解了小孩的姓名、爱好等资料，并最后成功的拐跑小孩。这虽然是一档节目，但其背后的反应的问题不禁引起人们的反思。
（四）大数据时代社交网络系统安全性不高
社交网络系统安全性不高会导致人们的社交软件帐号以及密码被盗，从而导致个人信息遭到曝光。据统计，2016上半年我国截获的网络病毒超过2000万个。多起社交网络攻击案的发生也源于社交网络系统安全性不高。比如俄罗斯黑客盗取了2.7亿个包括雅虎在内的社交软件帐号。
三、大数据时代社交网络的个人信息安全问题解决策略
基于当前大数据时代社交网络背景下的个人信息安全现状，解决社交网络的安全隐患已迫在眉睫。具体的信息安全保护措施包括如下几个方面：
（一）建立健全法律法规，规范社交网络互动的范围
大数据背景下的社交网络在我国还是新生代事物，相关的法律法规不健全。其中，2013年3月1日正是实施的《信息安全技术、公共及商用服务信息系统个人信息保护指南》远远不足以保护个人信息安全。因此，要建立健全相应的法律法规，净化社交网络环境，抵制网络暴力，规范社交网络互动的范围，明确互动内容的底线，正确地利用网络的优势来树立正能量。
（二）强化个人信息安全风险意识
个人在信息安全隐患上负有不可推卸的责任。因此，人们在日常的社交网络中要做好保密措施，严禁自己在社交软件等平台上大量的照片、姓名、家庭住址以及工作等信息，不要在公共网络环境下使用银行账号、支付宝等。只有强化个人在信息上的风险意识，才能从源头上避免自身信息遭到曝光。
（三）强化人工智能在社交网络系统安全中的应用
人工智能是当下最热门也是最先进的智能系统，通过人工智能建立相应的大数据，对社交网络中的一些不明数据进行分析和筛查，在第一时间锁定病毒、木马等，并在删除后及时的存档备案。
（四）提高全民道德水平
常言道“没有买卖就没有杀害”，只有提高全民道德水平才是解决当前个人信息安全隐患的本质途径。只有全民的道德水平提高，社交网络环境才会更加和谐，网络暴力才会消失，黑客攻击的案列也会逐渐消失。
四、结束语
大数据时代的到来给人们的生活带来了翻天覆地的变化，拉近了人与人之间的距离，打破了传统社交的方式，使越来越多人臣服在社交网络的膝下，但是把社交网络中的个人信息曝光于大众的视野下，也是我们必须重视的问题。建设网络安全屏障，建立健全相应的法律法规，采取一切有效手段不让非法人士通过社交网络平台盗取人们的信息，做出违法乱纪的事情。并且要从自身做起，提高这方面的警惕性，不熟悉的无线网络不要随意了解，地理位置不要随意公开等。只有加强个人安全意识，才能让大数据时代下的社交网络更好地为人们服务，履行它应尽的职责。
作者：周绍博 单位：北京市顺义区第一中学
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。所谓信息孤岛指的就是企业中部门与部门相互之间完全独立，这样直接导致了信息封闭化，是一种重网络而轻数据的表现。而打破信息孤岛这一局面，需要真正迎接大数据，将会计信息化与云计算相结合，开放数据并做到资源共享。云计算是大数据时代下的一门技术，而云服务则是技术的应用。云服务可以将所有的会计信息进行搜集整理并分析解决问题，为使用者提供一个数据精确可靠的会计信息化资源共享平台。云计算技术可以协助企业进行有效的综合管理，各部门间信息流通频繁，各项工作无缝衔接，从真正意义上做到资源共享。企业与利益相关者的数据链接也离不开云计算的支持，比如互联网报税、电商、银行账目的数据信息核对，客户间业务往来信息交流等都可以利用云计算来实现会计信息化资源共享。
(二)降低了会计信息化的成本
随着科技的不断进步，会计信息化的发展逐渐摆脱了传统纸质会计的记账方式，将传统手工账转变成现代电子账，这一发展过程就需要投入较大的人力财力物力来支持多方面的建设，比如电脑机房、数据网络、办公场所、电源插座等大量基础设施的建设和硬件维修升级都需要支出大量费用，同时会计信息软件的选择与投资购买以及后期升级开发维护、数据库的构建和安全防护等等不菲的费用支出都会直接导致成本大大增加，这会使很多管理者不得不放弃实施会计信息化的计划。但是随着大数据时代下云计算的不断发展，网络用户按照数据流量的使用量和在线时间计算应缴纳的费用，不需在硬件软件设施上支出大量费用和相关营运费用，只需要投入相比之下价格较为低廉的月租费，就能获得新型的硬件平台和稳健的软件系统。让平台用户在快速获取数据信息资源的同时降低了设施的投入成本。云服务这一应用的出现为会计信息化的发展带来了便利。同时，在如今激烈的市场竞争环境中，云服务的实施使得企业从繁重的会计信息化建设工作中退出来，更加专注于对自身的技术水平提升和战略发展，会计信息化投资的时间成本也大大降低了。
(三)会计信息化的效率得到进一步提高
在大数据时代下,会计信息化的发展能够有效地提高企业的工作效率，而云服务功能不断增强使会计信息化的效率得到进一步提高，它可以做到数据收集、分析和处理的自动化，企业用户只需要连接网络，就能搜集和获取所需的数据资料，如此会计信息化的效率大幅提高。从企业内部来说，云会计利用强大的计算能力，根据企业的各财务数据可以快速形成所需会计资料比如各类财务报表等部门的工作效率，也使得经营管理者能够实时了解企业的财务状况，有效地提高了企业财会和经营成果，识别经营风险，掌握管理决策的依据。同时能够有效减少各部门之间的工作量，并促进业务上的沟通和协作，从而实现企业内部的资源共享。对于具有国际合作业务的企业，各地区相关会计人员可以线上操作相互协作，有效提高了企业会计信息化的工作效率。从行业间相互合作来看，云会计可以按照要求实时处理企业间会计工作、解决财务问题，交易速度显著加快，工作效率随之提高。比如企业可以利用正规税收软件进行税收业务的办理;会计事务所的审计人员可以利用软件进入审计业务平台对企业的财务报表发表审定意见等。
二、大数据时代下会计信息化存在的风险
(一)会计信息化共享平台的构建不完善
一个构建完善的共享平台是发展会计信息化的必要条件。现代生活中云技术的应用范围在逐渐扩大的同时也为人们的数据生活带来了很大的便利，云端储存技术可以将他人分享的资源进行即时储存，并进行有序整理归类。在会计信息化的今天，由于经济发展较其他发达国家落后，信息化的发展速度和水平相较之下也很低，直接导致了会计信息化发展的滞后。目前会计行业利用云计算创建了会计信息共享平台，会计电算化等技术的应用推进了会计信息的发展，会计信息共享平台的构建需要较高的技术水平和大量的资金投入并且有一定的灵活性和针对性，但是我国会计领域的应用技术仍不够成熟，管理工作不够严谨，导致人们忽视了对会计技术的发展和更新的重要性，一定程度上阻碍了大数据时代下会计信息化的发展进程。
(二)会计信息化系统软件本身存在缺陷
与传统会计不同的是，会计信息化依赖于会计软件是当今会计信息化的一种必然趋势。实际上，由于我国会计技术发展始终处于落后于发达国家的水平并且缺乏国际间会计行业的信息技术交流，所以大多数会计从业人员对会计软件的应用和理解方面存在困难，同时会计信息化起步晚、发展迟导致了会计信息软件本身就存在缺陷。此外，会计信息化软件的通用性增加直接导致软件系统初始化的工作量和技术需求越多，个别使用者对软件系统细节功能上的要求也使其本身难以兼顾。更新速度快、周期长、投资成本高、兼容能力低都会导致会计信息化系统软件技术发展缓慢。
(三)会计信息化法规和标准不够完善
由于会计信息化本身兴起的时间很短，导致了会计信息化的法规和标准并不健全。大数据时代下，我国对会计信息化的技术和隐私安全等方面还没有设立相关法律法规，网络信息的安全监管严重滞后，当软件系统使用者的合法权益受到侵犯时没有相关法律的保护，从而导致对信息化软件开发失去信心，云会计等技术的信息化发展也遭遇了困境。
(四)共享平台具有安全隐患
大数据在给企业带来便利的同时也带来了一些安全隐患。主要体现在两方面：身份认证的方式过于简单。我国会计信息化应用软件普遍以“用户名+密码”为组合的认证方式为主，会计信息软件遭受病毒、黑客或非法访问入侵的概率很大；数据保密技术不过关。无论系统内外，数据网络体系安全系数得不到提高，都有可能受到网络黑客和木马病毒等不良用心者的对数据传输过程的攻击，从而窃取企业的核心财务数据，企业的会计信息化工作将因此而损失惨重。
(五)操作人员的水平偏低
数据化时代实际上更加依赖于操作人员对会计信息的操作，尤其是对大数据的具体操作能力。我国会计信息化水平偏低和人们操作能力与应用能力上的差异，导致会计操作人员无法很快适应信息化时代下会计知识与信息技术的结合，从而降低了工作效率，还可能使数据信息错误率提升，客观上导致了会计信息化不能及时跟上其时展趋势的同时增加了发展风险。
三、大数据时代会计信息化的风险防范措施
(一)加速会计信息化共享平台的建设
在大数据时代，加速云计算平台的建设需要依靠政府的政策、人力和资金支持，从而降低了建设的难度和需要投入的资本，鼓励各企业对会计信息化平台的建设。会计信息共享平台的建设实际上就是不断整合数据的过程，信息孤岛的出现就警示着人们要多加利用信息共享平台，加强企业间信息交流和数据交换，从根本上杜绝信息孤岛的现象。此外，企业间的资金交易和信息交流也可以通过会计信息化共享平台来实现，企业信息一体化程度何决策的可信程度都将得到提升。
(二)建成会计信息化的安全防护体系
会计信息化的安全防护体系包括会计信息软件的安全防护体系、数据库的安全防护体系还包括法律法规为会计信息化铸造的安全防护体系。大数据时代下，云端平台的安全问题是会计信息化的顺利发展的重要保障，也就是说在信息的收集加工传输和储存过程中，要做到相关设备及媒体硬件设施的安全有所保障、系统拥有安全运行的环境、数据和个人信息的完整性，真实性和保密性不被破坏、相关工作人员的法律意识和安全技能完善，从而保障系统使用者有效行使其权益来获得数据资源。会计信息安全防护体系是一个综合性的安全防护体系，只有把会计信息安全防护体系的立体网络建设起来才能从根本上解决会计信息化的安全防护问题。
(三)完善会计信息化的规范和标准
会计信息化的规范和标准是会计信息化向正规方向发展的必然要求。尽管借助于大数据时代，但会计信息化必须有一定的规范和标准的引导才能真正实现其正规发展。云会计等技术刚刚开始走上发展之路，此时制定完善的会计信息化规范和标准有助于提高其在企业中的认同程度。如果没有规范和标准的约束，将无法降低企业会计数据受到危害的可能性。因此，制定完善的会计信息化规范和标准，在结构上需要将相关要素按照时间和空间进行排列；要求工作人员随着技术的发展和时代的变化不断地对体系进行完善；重视会计信息之间构成体系的完整性并保证会计信息之间的一致性；对会计信息化标准进行严谨的分类；建立关于会计信息化的公共型社会组织，使会计信息化逐步趋向规范有序的发展。
(四)加强对内部控制制度的建设
在会计信息化发展的过程中必然会经历各式各样的挑战，这样会计信息化发展才能实现其发展的完善性。加强内部控制制度的建设，实际上就是要加强对会计信息化的不断完善。首先，只有完善内部控制制度才能实现其发展的可持续性；其次，只有建立起相应的内部控制制度，才能不断规范会计信息化发展的过程。比如，内控制度的内部监督制度的建立的主要目的就是防止内控运行中舞弊和错误的出现，并做到及时的纠正，从而提高内部控制的质量水平，有效行使其内部稽核和审计等相关职能。所以会计信息化和内控二者相辅相成，才能达到互利共赢的目的。
(五)提高会计工作人员的综合素养
前已述及，会计工作人员的素养与会计信息化的质量与水平休戚相关。在大数据时代，会计工作人员是否拥有良好的素质关系着会计信息化的发展质量的高低。从市场经济学上来说，会计工作人员的综合素养往往决定了一个市场竞争者的竞争能力，为实现大数据时代下的会计信息化，更需要精通技术和专业知识的复合型人才，比如现在企业中工龄高的工作人员拥有多年工作经验，但是对信息时代下的技术产物的应用却稍显生疏；而年青一代技术人员则与其相反。所以，随着技术社会的发展脚步，要想实现会计信息有质量的发展，就必须加强对会计人员的培训，逐步提高其综合素养，尤其要提高其运用会计信息软件的能力。
四、结束语
在大数据时代，落实国家信息化发展策略的重大措施之一就是全面推进会计信息化工作的建设，这对于全面提高我国会计工作质量水平具有非常重要的价值。我国会计信息化的水平仍处于上升阶段，还需要在不断地创新实践中获取经验，各政府企业之间相互交流配合来共同促进其发展。此外还要及时发现大数据时代下会计信息化存在的问题，正确分析当前存在的风险，并提出相应的防范对策以确保会计信息化的顺利发展。
作者：王征 李露 单位：辽宁对外经贸学院会计学院 辽宁对外经贸学院
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
编者按：
针对某省运营管理系统存在的数据问题和现状，中国移动江苏有限公司网络部赵恒特撰写《基于大数据的M运营商运营管理信息系统应用》一文，该文有针对性地提出了Hadoop处理框架和数据集市云化的架构应用，描述了基于大数据平台的某运营商运管管理信息系统，其内部优化了KPI管理、产品管理、决策管理、生产服务、客户服务、投诉管理、市场营销等管理流程，在项目实施过程中形成了统一大数据中心管理模式，打破了部门壁垒和信息鸿沟，效果良好，获得运营商集团公司科技与业务创新一等奖。可供相关技术人员学习、参考。
摘要：
针对某省运营管理系统存在的基础数据问题和现状，有针对性提出了Hadoop处理框架和数据集市云化的架构应用。本文描述了基于大数据平台的某省运营商运管管理信息系统，在内部优化了包括KPI管理、产品管理、决策管理、生产服务、客户服务、投诉管理、市场营销等在内的管理流程，在项目实施过程中形成统一大数据中心管理模式，打破部门壁垒和信息鸿沟，产生了良好的效果，获得运营商集团公司的科技与业务创新一等奖。
关键词：
大数据；运营商；运营管理；管理信息系统
1大数据运营管理信息系统的实现
大数据运营管理信息系统采用新技术，运营商采用业界先进且成熟的技术，考虑技术产品升级时的平滑度，保证所选的软硬件具有较长的生命周期，满足需求，立足应用，构建大数据生态体系。先进成熟技术包括Hadoop处理框架、实时流式数据处理框架等。（1）Hadoop处理框架（见图2）一个分布式系统架构，充分利用集群的威力高速运算和存储，提供高传输率来访问、计算已存储的海量数据；是大数据处理架构的事实标准。部署x86Hadoop平台，在聚合层存储海量源数据，并针对海量、非结构化/半结构化数据提供大规模处理的计算能力，在数据资产层存储离线数据资产，提供高效查询的资产存储管理能力。（2）流数据处理框架（见图3）一种分布式、容错的实时计算系统，实时处理消息并根据处理结果提供相应的处理机制。部署x86流数据处理平台，在聚合层对接源系统实时数据接口，实时采集源信息并进行处理与分析；结合数据资产层的数据应用模型、数据应用层的规则引擎及时做出业务目标的响应（实时BI、实时事件触发式营销等）。（3）业务规则引擎规则引擎将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写、解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。将数据按照一定的业务规则分类，匹配业务系统的数据需求场景；定义事件与流程，面向其他业务平台将数据中心的能力按照规则主动式提供。（4）数据服务枢纽（见图5）按照数据开放公共语义模型，将数据资产封装成共享业务数据模型，形成上层服务；屏蔽系统接口的技术差异，使用ESB统一协调服务运营。实现企业数据中心的数据与应用分离，提高数据安全性与复用性。通过ESB服务枢纽对其他业务系统开放标准化的服务接口，形成系统间的有效互动。（5）数据集市云化架构构建云计算x86资源池，提供按需伸缩的基础设施架构；承载分布式MPP数据库系统，提供平滑扩展的强大并行计算能力。利用x86资源池的低成本，提供数据集市的所需要的易扩展、分布式、高并发的数据计算能力；面向应用存储在线高热度访问、海量实时计算的数据。
2大数据运营管理信息系统解决的问题
大数据运营管理信息系统平台的应用，解决了M运营商原有平台的相关问题，丰富了大数据的基础数据源，加强了数据分析能力，通过统一存储和管理，打破了数据鸿沟，提高了系统效率。
2.1增加网络数据采集，丰富大数据的基础数据源
运营商产品包括传统通信、上网、内容和应用。传统通信有通话、短彩信、开关机和停复机。用户上网途径有3种：2G、3G、4G的手机上网方式；WLAN无线宽带上网方式；有线宽带上网方式。内容和应用有手机邮箱、手机游戏、手机视频、手机音乐、手机电商和应用商店等。通过在相应的网络上增加网络信息采集器，实现数据采集。比如：针对通话，可以采集到的信息有主叫号码、被叫号码、主叫开始时间、被叫开始振铃时间、被叫接通时间、主被叫挂机时间、主叫发起呼叫位置、被叫振铃位置、被叫挂机位置、主叫挂机位置、呼叫转移号码、主叫手机类型、被叫手机类型和通话质量。M运营商增加了上述的各种产品的数据采集，每天采集数据量约30TB。这些数据的价值体现在可以用来指导网络的维护和优化，可以用来提高服务质量，可以通过针对性的营销提升效果，可以与第三方合作增加数据的挖掘价值。
2.2加强基础数据分析，生成大数据次级数据字典
通过基础数据分析，加工生成二级数据丰富数据字典，分析汇总指标体系包含指标3000多个，针对公司各部门各分公司和各业务产品订制报表500多张。继续以通话为例，为了指导和考核网络维护与优化工作，通过对全网所有通话行为的分析，提炼出如下指标：呼叫接续时长=被叫开始振铃时间-主叫开始时间，加上主叫所在位置联合分析，可以对所有网络小区的平均呼叫接续时长进行统计分析，得出需要优化的小区、派发优化任务给维护部门、并可以跟踪优化效果；同样呼叫接续时长、主叫位置、主叫手机类型联合分析，可以得出手机和网络配合情况，指导问题手机生产商进行手机的质量改进。继续以通话为例，为了指导和考核营销部门的优惠购机入网套餐销售质量，通过对一定时间区间内各个渠道销售的优惠手机通话分析，提炼出如下指标：渠道销售终端次月活跃度=Count（主叫号码&主叫手机类型in渠道a终端销售库）/sum（渠道a终端销售库）。这样分析可以对渠道销售质量进行指导和考核，并能有效发现渠道通过假销售套取销售佣金的欺诈行为。
2.3统一存储和管理，打破数据鸿沟提高系统效率
M运营商的大数据系统当前存储数据量超过30PB。在统一存储和数据管理的基础上，通过联合关联，把以前分散在各个信息系统中的数据汇聚拼接出用户真正的全貌。通过泛在挖掘，把握单个用户的真正需求，挖掘潜在用户群的行为特征。系统能力增强的实时应用，能及时地反应到用户服务上。
作者：赵恒 单位：中国移动江苏有限公司网络部
摘要：
随着网络信息技术的飞速发展，各种新技术进入各行各业迎来了新的变革。而大数据从科技领域迅速扩散到其余领域，并带来了一些新的思维和技术成果。能否将大数据与中国的城镇化相结合，促进新型城镇化发展和建设，带来一些新的思路和模式，是本文要探讨和研究的关键。
关键词：
大数据；新型城镇化；新技术；智慧城市
1.大数据
1.1大数据（Bigdata）的概念
随着互联网深入人们的生活，现在基本每个人的生活都离不开网络，无论是购物、出行、吃饭等。正是人们生活模式的翻天覆地的变化，给互联网信息产业发展带来了新的契机。互联网的核心技术是物联网和云计算，随着对互联网技术的不断研究，大数据的应用也不断深入了人们的生活。而大数据究竟是什么含义，许多人将大数据理解为就是网络信息的产生量的数量多，但这只是大数据一方面的含义。大数据的概念来自于美国，而大数据中的“大”通常用来描述数据的三个特征：第一个是指信息的数量很多；第二个指信息的种类繁多；第三个指数据变为可用信息，并且可以分析的速度越来越快。而我们关注的大数据的作用其实是大数据建立在这三种特征上的另外一种特性这也是大数据的意义所在，即数据的使用价值，主要体现为对数据的分析和数据分析的应用。大数据作为一种信息资产，需要新的处理模式，来保证其对信息处理的高决策力和洞察力。大数据的意义不在于其收集的大量信息，而是从中选取有效信息的能力。
1.2大数据的意义
大数据的应用已经深入了各个行业，日常生活中可以经常发现大数据应用的痕迹。正是因为大数据对于庞大数据快速的分析处理能力，可以使我们快速掌握想要的讯息。比如，当你打开电脑时你的浏览器会自动为你推荐一些你可能会购买商品，这就是电商根据你的电脑的IP浏览历史自动为你筛选的。最近大热的美剧纸牌屋，正是制作公司通过大数据分析应用总结出观众最喜欢的故事、演员、编剧等，并将其元素融合拍摄制作而成的。利用大数据，降低了产品的风险提高了成功率。或许这些与城镇化的关系并不大，但确让我看到了一些新的契机。如果其他行业都有利用大数据成功的实例，为何不能将其与城镇化相结合呢？或许，这些新时代的新技术为城市规划专业带来新的变革，成为城市规划专业革新发展的关键所在。而在新型城镇化问题上，可以利用新技术综合应对现阶段城镇化发展面临的问题如环境恶化、就业困难、交通拥挤等大城市病。交通拥堵、就业困难、住房紧张、公共卫生恶化、生态破坏等。
2.大数据方法在城镇化中的应用
2.1智慧城市建设
我国的城镇化由传统的城镇化迈向了新型城镇化的转型和发展。而智慧城市的提出是一种与时俱进的新概念、是新型城镇化的一种新的模式。智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。目前这一概念与以人为本和可持续发展等思想相结合而发展成的新系统，这就强调了智慧城市不仅仅是新的技术和手段如互联网、云计算、大数据等现代信息科技的应用，更重要的是用新方法和新技术来解决城市未解决的一些问题。大数据在智慧城市建设中担当的角色日渐受到重视，而大数据对其建设的意义也越来越重要。有专家对大数据与智慧城市建设给出了乐观的论证，“大数据挖掘对智慧城市的经济发展和社会管理是无形的生产资料，大数据价值的合理共享和利用将创造巨大财富。”“智慧城市是城镇化进程的下一阶段，是城市信息化的新高度，是现代城市发展的愿景。”相关政府部门给予大数据极高的期待：面向未来，大数据将激发巨大的内需增量，建设智慧城乡，密切政府和民众的联系，促进民主与社会进步。
2.2加强城市免疫系统
城市是一个庞大而脆弱的系统，自身免疫力较低。而现阶段的我国快速的城镇化发展带来的各种问题就降低了城市的免疫能力。当我们的城市涌入了大量的人口，而城市内部的基础设施、住房、交通设施等保证不了大量人口的使用，就产生了各种问题。这不仅是新型城镇化要解决的，也是国家社会要关注的。大数据给新型城镇化带来了新的活力，同时也为新型城镇化带来了新的挑战。新型城镇化的关键是实现管理的信息化，包括如何最大程度提升现有的城镇化存量水平。大数据对新型城镇化的影响主要有以下几个方面：第一，推进公众参与的建设。传统的公众参与需要耗费大量的时间，去统计居民的意见和建议，而大数据对于数据的处理和分析可以加快进程。同时，对于一些数据并不需要以调查问卷等传统的形式去收集，通过日常行为习惯的数据库进行综合的分析，就可以得到想要的数据。这就大大减少了统计和分析数据的时间，提高了效率。第二，促进城市的基本建设智能化。如现有的道路能否满足人们出行的要求、城市的发展与城市人口之间的关系等一些基本建设问题。第三，确定城市产业的总体发展规划。如通过大数据的信息收集和分析能力，来确定城市的特色产业和主导产业。第四，提高城市管理和服务水平。通过大数据参与城市管理系统，提升管理系统的效率和管理精度，从而改善服务水平。如通过布设污染监测点，加强城市污染的综合治理。第五，城市网络信息的智能化发展。如何将这些数据集合为拥有综合功能的应用系统，通过该系统可以帮助城市中的人们快速获得所需要的资源，如找到孩子最适合的小学或者最适合的医生等。大数据在城镇化发展建设中的应用还有很多，通过一些新的手段方法区解决和处理城市发展中的问题，会得到一些预料之外的效果。而中国的城镇化进程还有很长的路需要走，而新型城镇化也面临着新的机遇和挑战。通过别的学科研究成果解决问题是非常必要的。大数据的应用值得我们去继续关注和发展，以处理今后遇到的问题。
作者：丁若茜 单位：长安大学
摘要：
大数据时代正在影响着我们生活的方方面面，各行各业都在此形式下寻找发展转型之路。行政事业单位作为引领社会发展的重要力量，更要在创新中求发展，在发展中谋创新。本文从行政事业单位财务管理角度出发，探究行政事业单位人才队伍、预算管理和内部控制所存在的问题，并结合大数据的时代背景提出相应的创新发展之策。
关键词：
大数据时代；行政事业单位；财务管理创新
一、引言
随着网络和数字化的发展，大数据时代已飞速到来。正如麦肯锡所说：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”其数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快和实效高等特点不断深入人心。行政事业单位以提供公共服务而非盈利为目的，实行国库集中制，独特的服务性和公开性要求其财务管理不断与时俱进、推陈出新。由此可见，行政事业单位财务管理与大数据的结合创新势在必行。
二、大数据时代下行政事业单位财务管理面临的问题
(一)人才队伍不完善
整体来看，我国行政事业单位的财务管理对大数据的利用还处在一个较低的水平，财务管理能力先进性不足，财务人员综合素质良莠不齐。主要表现为：一、财务管理观念过于守旧。行政事业单位资金主要依靠财政拨款，财务人员没有筹资、投资、盈利等方面的顾虑，缺乏与时俱进的财务管理理念。二、财务管理队伍相对薄弱。如今大部分的行政事业单位的财务人员的专业素质和整体素质较低：高层次的财务人才匮乏，复合型人才不足，是行政单位主要的人员壁垒。三、财务管理水平有待提高。有些行政事业单位的财务管理还停留在传统的核算型上，对于新时期的人力资本管理、知识信息管理等都没有足够重视，没有意识到大数据时代下单位所面临的机遇和挑战。
(二)预算管理不科学
预算是行政事业单位财务管理工作的核心内容，特别是近年来随着全面预算在行政事业单位的广泛应用，全面预算在战略目标管理、优化资源配置以及提高主体功能等方面具有重大意义。但是不少行政事业单位疏忽预算的重要性，在编制和执行上都存在一些问题。在预算编制方面，行政事业单位停留在简单年度估算上，再加上编制时间不充分，导致财务预算流于形式，不能反应整个单位的收支和发展情况，使预算缺乏合理性。在预算执行方面，未能按照“分析-编制-审批-调整-执行-决算”程序进行预算控制和管理，从而导致预算失控，出现超额、超支情况；再加上预算方法不先进，工作效率低下，预算效果不明显，使预算缺乏约束性。
(三)内部控制不规范
内部控制是财务管理的有效手段之一，直接影响到行政事业单位能否实现良好运转和实现职能发挥。2012年11月财政部印发了《行政事业单位内部控制规范<试行>》，从各个层面规定了行政事业单位内部控制的相关事宜。但时至今日，我国行政事业单位内部控制效果依然不理想。常出现清查不善导致实物资产利用率降低，折旧处理不善导致账实不符，资金使用不善导致货币资金流失严重等问题。从而导致内部控制发挥不出应有的约束作用。
三、大数据时代下行政事业单位财务管理的创新之路
(一)创新财务管理观念，加强人才队伍建设
要想实现大数据时代下行政事业单位财务管理的创新，首要任务就是实现财务管理的理念创新。单位要加强大数据和网络技术的宣传教育力度，使财务人员摒弃传统的财务管理的理念，树立信息化的财务管理理念。加快网络化建设，使各种资源能够得到有效的配置，使单位的各个部门和各个环节能够得到有效的沟通和管理，促进单位部门和其他单位之间的交流和合作，不断提高单位财务管理的效率。加强人才队伍建设也是当务之急。吸收多样化人才，培养复合型人才，使财会人员不仅精通财会专业知识，还掌握经济管理理论，预算、计划、执行、决算的运作规律，政策法规及相关技术知识等，从而适应新时代对于人才战略的要求。(二)结合数据信息，加强预算管理随着大数据的发展，传统估算式的预算方法已严重滞后于时展的潮流。新时期下预算管理应把单位数据与发展规划相整合，通过信息化的手段将单位各个部门的资金使用、消耗定额、专项资金等整合到统一平台，快速实现财务信息的合并与共享。数据的资源化能够可靠地整合数据信息，实现财务管理人员的全面预算和时事决策；大数据与云计算的系统化，也可以帮助单位进行前景预测与正确决策；信息的可视化符合行政事业单位的工作要求，有利于树立单位形象，提高政府满意度。
(三)健全内部控制体系，反馈绩效评价机制
利用大数据的互联网平台，监督单位各部门的数据信息，及时反馈绩效考核结果是加强内部控制的有力举措。可具体通过以下几个方面实现：一是要营造良好的内控环境。定期在单位内部进行互联网以及大数据相关知识的宣传，并结合本单位职能和其他具体情况，将大数据与内部控制有机结合，使大数据发展的趋势以及加强内部控制的必要性深入人心。二是建立风险管理预警系统。通过信息化平台的实时监控，及时发现并处理超预警的情况，确保财务风险能够得到及时和妥善的处理，为内部控制的及时性和有效性提供保证。三是完善内控评价和监督制度。设立专项内审部门，审查各部门账务，监督管理单位各项收支。还要加强事后监督力度，落实资金的使用去向，为单位发展创造最大效益。四是将内部控制和绩效评价相结合。使加强内部控制的实施过程与员工薪资福利、职位变动等切身利益相挂钩，切实提高员工参与内部控制建设的热情，减少行政事业单位内部控制建设的阻力。
四、结论
大数据的运用是时展的必然，行政事业单位的财务管理工作必须抓住此次契机，充分发挥大数据大量、高速、多样、价值和真实性的5V特点，提高单位的信息化水平和财务管理水平。在人才队伍建设、财务预算管理和内部控制评价等方面不断探索，不断创新。从而充分发挥自身职能，为建设服务型政府贡献力量。
作者：赵宇飞 单位：山东工商学院
摘要:
随着知识经济和大数据时代的到来，国防科技情报的分析和管理呈现出多样化、个性化、智能化等特点，具有单一领域转向全领域、新兴数据源蓬勃发展、多数据源综合利用、情报分析智能化和严谨化的发展趋势。本文以知识管理为核心，综合大数据相关技术，构建大数据环境下的国防科技情报知识管理体系，针对国防科技情报知识的获取和挖掘、知识存储、知识扩散、知识利用和创新，分别构建了国防科技情报知识挖掘系统、知识存储系统、知识扩散系统、知识利用和创新系统，以期实现国防科技情报知识的高效管理和利用。
关键词:
大数据;知识管理;国防科技情报;知识创新
0引言
知识在未来经济发展中，将会发挥越来越重要的作用。国防科技情报分析和管理，也必将趋向以知识管理为核心的方向发展。知识，是国防科技情报研究和管理的最终产品。科技的发展和经济决策，要求能够快速、准确获取国防科技情报，并进行全面、智能分析，实现高效扩散和流转，最大程度地实现知识的高效利用和知识创新。随着信息技术飞速发展和信息化时代的来临，国防科技情报数据量呈现指数级增长，情报研究和知识管理，也随着数据量的井喷式增长，而发生着深刻变化。在大数据时代，海量的科技情报数据使得情报分析人员，已经无法完全靠人工查看的方式进行情报分析和研究，迫切需要构建适应大数据时代特征的科技情报系统，需要利用新的信息化技术，对海量数据进行目标导向性的知识挖掘和可视化表征，对获取的科技情报知识进行高效存储管理，为情报知识的扩散、利用和知识创新提供支撑［1］。
1大数据时代下科技情报知识管理面临的新环境
2001年，D.Laney最先提出大数据具有“3V”特征:数量(Volume)、速度(Velocity)、种类(Varie-ty)，分别表示大数据时代数据量巨大，数据种类繁多，数据产生速度快的特点，对数据处理和分析速度要求更高［2］。大数据环境下的国防科技情报工作，可以将大数据定义为5V特征:数量(Volume)、速度(Veloci-ty)、种类(Variety)、可视化(Visualization)、价值(Value)，分别表示大数据时代国防科技情报数据海量化、情报数据形式多样化、情报产生和情报分析快速化、情报知识可视化、情报价值化的特点［3］。科技情报的5V特性，对国防科技情报的研究和知识的管理，提供了新的机遇。大数据时代，国防科技情报呈现出多样化特征。传统的科技情报研究和管理，主要是对万方数据、CNKI数据库、NSTL科技文献数据库、Derwent专利数据库、维普科技期刊数据库等结构化数据库的情报数据进行分析，而在大数据时代，各种非结构化数据越来越多，并且在科技情报分析中发挥越来越重要的作用［4］。大数据时代，国防科技情报知识管理呈现出个性化服务的趋势。大数据技术的发展，可以精确把握专家及科研机构等科技主体的行为模式和需求，可以根据用户的需求，提供个人化、个性化、精确化和智能化的情报推送服务，建设更加高效的全新的国防科技情报知识管理模式［5］。综合国内外已有的大数据在科技情报知识管理中的应用研究，总结出未来的国防科技情报知识管理的趋势为:情报研究由单一领域转向全领域研究;多种数据源综合利用;强化新型信息资源的分析;情报研究的严谨性更加突出;情报研究呈现智能化。
(1)情报研究由单一领域转向全领域研究目前，科技情报研究和知识管理，已经从方法上和内容上，均由单一的领域，向多领域、全领域扩展。在科技情报研究方法上，国防科技情报研究中，数据挖掘、人工智能、可视化技术、云计算技术等，已经广泛应用于科技情报领域。在科技情报分析内容上，将不仅局限于情报相关的领域问题的分析，将会结合更大的情景和场景，进行全面的、多方位、多角度的分析。在国防科技情报分析时，由于各种原因，获取的科技情报信息一般是不完整的，甚至带有欺骗性。如果仅仅根据获取的有限情报，仅结合本领域内的信息进行研究，将会导致情报知识的不准确。因此，需要结合各种外部情报信息，综合分析研究。
(2)多种数据源综合利用在信息技术飞速发展过程中，国防科技情报研究，也发生着显著变化。首先，国防科技情报研究变得越来越复杂。在大数据环境下，国防科技情报，已经不再局限于国防科技相关部门，而是涉及到社会生活的众多领域。以单一数据源的情报研究，已经不能满足国防科技情报研究需求，需采集、获取多种数据源情报信息综合分析。其次，各种不同的数据源的情报信息具有不同的特性，因此，需要综合不同数据源情报信息的特点。再次，科技情报研究结果，需要保证研究结果准确、可靠、科学、全面。因此，国防科技情报研究，需要综合利用网络大数据、各类信号数据、图像数据、文本数据等，并辅助侦察数据，从不同的数据源获取、收集科技情报数据，并综合评估分析。
(3)强化新型信息资源的分析伴随着网络技术的发展，各种新型的数据源蓬勃发展，如各种新媒体、各种专业机构知识库等。国防科技情报的收集、采集，将更多地依赖于各种新数据源。目前网络已有的各类科技报道、期刊文章、学术资料、专业文献等，均包含有丰富的科技情报。同时网络新兴媒体包含有更加丰富的各类情报信息。比如，从专业机构的知识库中，可以分析出其研究思路、技术现状、存在的技术不足和难点等。但是，目前网络大数据、专业机构知识库等新数据资源，信息量很大，种类繁多，需要强大的大数据分析和管理能力，才能有效的实现国防科技情报研究的需求。
(4)情报研究的严谨性更加突出科技情报研究专业性强，需要依靠情报分析人员，根据其自身的专业知识、经验知识等，构建情报认知框架，分析不同情报数据，得出情报分析研究结果。在情报分析过程中，不同的分析人员掌握的专业知识不同、水平不同，每个人的经验知识也差距较大，导致科技情报分析存在很大的不确定性。因此，未来的科技情报研究趋势之一，将会是最大限度地减少情报研究中的不确定性，提高情报分析的结果准确性。在目前海量的科技情报数据和众多的情报数据源条件下，科技情报分析需要加强严谨性。
(5)情报研究呈现智能化现代科技情报信息，呈现出全领域、多数据源特点，情报数据时刻变化万千，国防科技情报研究工作需要能够迅速采集、获取各种数据源国防科技情报，统合不同领域知识和不同数据源数据，及时进行分析、研究，获取有用的情报知识。数据挖掘技术、人工智能等，已经被深入应用于国防科技情报研究领域。目前，大数据环境下的情报研究，将利用统计数学工具、数据挖掘、数据集成、大数据分析与可视化等技术，分析海量科技情报数据，将数据转换为知识。情报研究工作的智能化发展，不仅可以将情报研究从繁琐的体力劳动中解放出来，同时显著提高了情报研究工作的质量、效率。智能化分析技术，可以对不同数据源的情报数据，进行关联性分析，拓展国防科技情报研究的深度和广度，提取出更多有用的知识。
2大数据技术在国防科技情报知识管理中的应用
在新的信息技术飞速发展的今天，国防科技情报研究工作迫切需要大数据技术，实现对国防科技情报的知识管理，从而实现对知识的高速获取、智能分析等。国防科技情报知识管理系统，需要包括情报知识输入、情报知识成长、反竞争、情报知识输出四个功能。其中，情报知识成长过程，包括科技情报知识的挖掘、知识存储、知识扩散、知识利用和创新。因此，本文根据国防科技情报知识管理系统的功能需求，将详细讨论、建立国防科技情报知识挖掘系统、知识存储系统、知识扩散系统、知识利用和创新系统。
2.1国防科技情报知识挖掘系统
国防科技情报知识挖掘旨在根据需求目标，利用数据库技术、先进检索技术、大数据分析技术、智能识别算法等，从海量的科技情报中，收集、分析所需的相关科技信息。国防科技情报的知识挖掘系统，需要遵循如下原则:(1)匹配性原则，即为在海量的科技情报信息中，寻找到与需求最匹配的知识;(2)效率性原则，即以最快的时间找到所需的信息，降低情报知识挖掘时间，提高国防科技情报知识流转速度;(3)归一化原则，即为将国防科技情报信息进行标准化，实现更加方便、快捷、高效的知识管理;(4)协调性原则，即情报分析、知识挖掘阶段，需要与其他环节进行信息交流、传输等，能够与其他系统协调工作，流畅运转。由系统流程图可知，国防科技情报知识挖掘系统首先将输入的科技数据，按照不同的特点、方法进行标准化，然后将标准化后的科技信息，分为一般知识、核心知识、其他知识等几类;其次研究科技信息知识挖掘算法和识别技术，如建立知识地图，并建立科技信息知识挖掘网络和搜索系统。最后，设计科技信息知识挖掘评价方法，对该知识挖掘系统性能进行评价。
2.2国防科技情报知识存储系统
国防科技情报知识存储系统，是将通过知识挖掘系统获取、收集、整理的科技情报信息，存入设计的数据库中，形成国防科技情报的知识库，实现快捷、高效的检索和应用。但是国防科技情报由于其自身的特殊性，因此，其对知识存储系统提出了新的要求，可以实现编码的存储和非编码的知识存储。对获取的情报知识，首先要进行知识形态划分，分为显性知识、隐性知识;根据划分好的知识形态，研究院所等可根据专业领域、专业知识等角度，结合自身从事的科学研究工作实践，对科技情报知识进行专业分类，可以分为文档型知识、样本型知识、符号型知识、经验型知识、数量型知识等。根据分类后的知识，利用计算机技术，结合大数据存储、云平台技术等，建立科技情报知识数据库，如文档数据库、关系数据库、对象数据库、经验数据库、样本数据库等。利用数据库管理技术，对科技情报知识进行管理，实现科技情报知识的高效利用。图3所示为国防科技情报知识存储系统的结构图。
2.3国防科技情报知识扩散系统
国防科技情报知识扩散，需要将获取的情报知识在组织内部尽可能的扩散，以利于对知识的消化、吸收，加快情报知识的更新、流转速度，提高情报知识的利用效率。国防科技情报扩散系统需要遵循一定的原则:(1)精确性和保密性相统一的原则，即将情报知识扩散给最需要、最可靠的对象，同时要保证在知识扩散过程中，不会失去控制，导致知识扩散泛滥;(2)全面性和效率性相统一原则，即需要对知识进行全面的规划，使知识可以以高效的方式，在适当范围内扩散;(3)归一化原则，即对知识扩散速度、扩散空间、扩散效果、扩散评价进行标准化、统一化管理。
2.4国防科技情报知识利用和创新系统
国防科技情报知识利用和创新，是知识管理的最终目的，知识挖掘系统、知识存储系统、知识扩散系统等，均是为实现知识的利用和创新提供保障和支撑。在该阶段，知识将形成产品或者转化为新的技术和理念。知识创新是产生新的概念、新的思想，生成新的知识。设计国防科技情报知识利用和创新系统时，需要遵循如下原则:(1)全局性原则，即站在全局性角度，以体系价值为基础;(2)整合性原则，即有效的整合、利用不同类型、不同层次的知识，将各部分的知识综合为一个整体，最大化利用知识;(3)创造性原则，即在知识管理的任何阶段，都应该鼓励提倡进行知识创新;(4)实用性原则，即在科技情报知识利用和创新过程中，需要立足于实际的需求，能产生实际的效益。
3结语
随着信息技术的发展，科技情报知识也呈现出爆炸式的增长，仅仅拥有知识的数量大，已经不再是优势。如何能够更好地实现科技情报知识的管理，能高效地使用知识，并能进行知识创新，才是国防科技情报知识管理的核心工作。本文结合国防科技情报知识自身所具有的独特性，提出了基于大数据的国防科技情报知识管理方法，建立国防科技情报知识挖掘系统、国防科技情报知识存储系统、国防科技情报知识扩散系统、国防科技情报知识利用和创新系统，实现对国防科技情报知识的高效管理。
作者：江红玲 单位：中国电子科学研究院
【摘要】
本文首先讲述了大数据的含义及档案管理工作的进行，然后根据它所带来的重大影响，最后简要举出管理工作在大数据环境中的应用等几个方面。
【关键词】
大数据环境；科研院所文书档案；信息化管理
文书档案的信息化管理对于单位，特别是一些科研院校来说，都是一个非常重要的事情，其管理程度的轻重直接关系到该单位档案资料的好与坏。而当下随着互联网的迅猛发展，互联网+时代、数字化时代已经到来，大数据（BigData）更是成为国际性的热点话题和研究方向。而两者的结合到底会带给单位机关何种程度的利益呢？
一、BigData环境和科研院所档案管理
（一）何为大数据环境。大数据，又称为巨量数据。它主要是因为数量浩大、类型复杂等多样数据所组成的多数据体，是在云计算的数据管理与应用形式的基础上，通过数据之间的大众化共享、交叠应用形成的智能资源和服务能力。信息技术的不断发展，人们通过电脑等多方智能设备，产生了大量的数据，其规模与复杂性已远超传统计算工具所能处理的范围，这些对于人们是极其不利的，因为用户不能及时地获取有用且完整的数据信息，而数据化时代的特征便是用数据说话。在如今不断刮起“信息风暴”的时代，人们随时随地便会受到各种数据的“袭击”，有限的思维模式被复杂的碎片化内容“分割”。所以要如何获取完整的、有用的数据信息呢？它需要数据足够的“人性化”，巨量的原始数据只有经过分类整理、加工分析，才能满足不同用户的需求。而处理海量的数据，便需要在大数据环境下的支持。
（二）科研院所文书档案的管理。科研单位的文书资料是对单位中各方面工作信息的真实记载。在农业科研单位中，其科技档案是农科院档案工作中分量比例占最大的构成部分。文书档案直接反映了农业科研机构形成和发展的历史，真实地记录了机构改革、领导决策、问题处理、人事变动等各方面发展变化，是管理方面极为重要的一部分。做好档案资料的管理工作，对科研院的发展起着重大的推进作用。
二、大数据环境对科研院所文书档案信息化管理的影响
（一）有助于加强科研院所档案资料管理。大数据时代的到来，科技飞速发展的时代也已来临，一些科研院所的开发研究也在不断发展，数据产生的规模和类型也越来越多样化、复杂化，文书档案的管理问题日益严峻。怎么运用现代化技术来加强资料方面的管理，提高科研院所文书档案的利用率，创新科研院所文书档案的存储模式，便成为科研院所管理人员所要面对的重大事件之一，也是各行各业的工作者需进一步讨论的话题。
（二）有助于实现科研院所文书的两化结合。根据云计算的不断发展，信息化技术和互联网技术也在日益更新，其所具有的海量数据处理、数据整理查询、数据存储传送、多种语言翻译等功能，及功能强大的各种科研院所的后台数据库，为科研院所文书档案在BigData环境下实现数字化和网络化的统一结合奠定了良好的基础技术支持。再者，科研院所文书档案实现信息化管理，通过大数据技术的加工处理，又很大程度地增强了数据方面的安全可靠性。
（三）有助于提高科研院所档案管理方式对时展要求的高度适应。BigData时代的快速扩展，当今社会的电脑技术迅猛发展和科研院所研究方向的不断进步，只有加快对科研院所文书档案的信息管理规划，提高科研院所数据资源的信息化与网络化的有机结合，才能更好地使科研院所的工作健康平稳的进行，才能更快速地适应时展的需求，适应我国不断改革创新的战略目标。
三、大数据环境下的应用举例
（一）曙光医疗解决方案。曙光信息产业股份有限公司在2015年7月提出一份“曙光医疗解决方案”，而这份方案表明大数据对于医疗方面的作用毋庸置疑。曙光医疗开始面对的是“烟囱式”建设现状，即建设标准不统一、信息孤岛——数据共享存在壁垒、峰值建设——资源利用率低、建设周期长无法快速部署等问题，曙光医疗借助大数据和云计算的帮助，成功完成此次医疗数据方面的改革。例如：智慧云助力医疗资源深度整合，大数据提升医疗云核心价值，云计算平台计算及存储支撑，大数据平台助力科学决策及精细化管理，通过便捷的部署、全面的监控、健全的警告形成大数据安全管理平台（XData4s）,解决了大数据内容安全、存储安全、运维安全、访问安全等问题。
（二）WEWATCHSPORTS。在大数据的应用下，一款可追踪全部赛事的APP——RUWT应运而生，这款软件可在IOS、Android系统下，也可在Web环境下的浏览器中运行。RUWT通过高速剖析SPORTS数据流让粉丝们第一时间了解到心心念念的节目信息在某个频道播出，还可以让人们体验到现场投票的刺激感与满足感。RUWT在谷歌电视和TiVo用户中，只是执行了一个调整频道的过程。此应用程序不仅帮助体迷们快速查询到节目信息，而且还可以让体迷们感知现场与电视机前不一样的乐趣。
四、结论
大数据环境下的科研院所文书档案的信息化管理是利用计算机对数据高速运行的处理特点，使院所中的研究人员更快速高效地获得准确而且完整的研究信息，不断提高科学研究的效率性问题，从而也可以实现某些信息的大众化共享，最大限度地扩宽其使用寿命。大数据环境下实现科研院所的文书档案信息化管理给予科学进步的发展前所未有的发展动力与坚强后盾。
作者：刘洋 单位：石河子农业科学研究院
摘要:
本文从大数据的兴起出发，谈到大数据金融的产生，继而结合目前金融机构以及互联网金融平台在理财产品创新方面的几点成果，主要讨论了大数据金融对理财产品在交易成本、产品推广以及创新理念三个方面的重要影响。在交易成本方面，我主要讨论了分布式金融服务系统；在产品推广方面，我突出了个性化信息推荐技术；在创新理念方面，我介绍了大数据对技术创新理论的巨大贡献，大数据金融的两个主要创新模式——平台金融和供应链金融。
关键词:
大数据；大数据金融；理财产品；创新
大数据早在三十六年前就已经被著名的未来学家阿尔文托夫勒热情地赞誉为“第三次浪潮的华彩乐章”，但是大数据真正成为高频词并被广泛地运用于生活的各个角落还是最近这几年的事情。时隔三十年，随着社交网络、物联网与云计算等互联网技术的兴起，数据的规模变得越来越大，大数据技术的发展也变得越来越快。一瞬间，各行各业都从大数据那海量、高增长率和多样化的信息资产中嗅到了巨大的商机，而金融行业作为一个极度依赖研究数据的行业，自然对大数据起了浓厚的兴趣并早早地开始了深入的研究，于是大数据金融应运而生。大数据金融的本质是去中介化和价格透明化，互联网环境下的大数据金融很大程度上拉近了供需双方的距离，并且很好地解决双方之间信息不对称的问题。大数据金融模式广泛应用于对平台用户和供应商进行贷款融资，机构从中获得贷款利息以及流畅的供应链所带来的收益。在这个情况下，企业变得更加注重用户个人的体验，进行个性化金融产品的设计，作为金融行业与普通百姓之间最主要最直接的连接，理财产品受到了大数据金融最为直接的影响，交易成本，推广方式与创新理念都发生了翻天覆地的变化。
一、大数据金融对理财产品交易成本的影响
交易成本主要来自于经纪人的佣金、资产所有权的转移成本和机会成本等等。交易成本毫无疑问会对客户的购买欲望造成影响，为了促进客户对理财产品的购买，金融机构自然而然的会想到减少交易成本，而这种想法恰恰促进了新的金融工具和交易媒介的产生，在客观上刺激了金融创新的发展的同时，还提高了金融服务的质量。金融机构通过降低交易成本可以提高收益，而更重要的是，投资者也从中获得了收益，可以说，只要是追求收益的投资者都会对这类创新青睐有加，而很显然的是，所有的投资者都是追求收益的。目前一个最简单最直接的降低交易成本的方法便是交易手续费的打折，比如阿里金融与京东金融的基金产品交易手续费折扣常年维持在一折，有些甚至直接免除交易手续费，原本1%的手续费变成了0.1%，这对投资者的购买欲望有着极大的鼓励作用。当然，交易成本不仅仅包含了大家都很容易想到的交易费用，交易成本的另一个重要组成部分就是交易的便捷程度。因此，让交易变得更快速便捷成为了金融创新的的另一个重要方面，这些创新令投资者的操作难度减少，节约了时间，同样是目前绝大多数投资者非常关注的一个方面。这类的金融创新大多数都要使用到大数据技术。通过大数据技术，规模巨大的数据可以被有效处理，与分布式的服务相结合，每台计算机都参与计算工作，就可以把交易成本显着降低。在数据量很大的情况下，即使服务器没有任何压力，某些复杂的查询操作都会进行得非常缓慢，影响了最终用户的体验。在大数据量下对数据库的操作（即使是一些简单的指令）会让数据库停止服务或者高负荷运转很长时间，影响了数据库的可用性和可管理性。这个时候考提升服务器性能是不起作用，只有靠分区把数据分成更小的不部分才能提高数据库的可用性和可管理性。通过分区把各部分数据放到不同的机器中，每次查询可以由多个机器上的CPU来共同负载，通过各节点并行来提高处理数据来提高性能。分布式系统是大数据时代下的巨大创新，在大数据金融中被称为分布式金融服务系统。
二、大数据金融对理财产品推广的影响
近几年数据化带来了信息爆炸式的增长，也极大地丰富了数据的来源，然而在大量信息不断涌来的同时，人们面对如此巨大的信息量也更加显得迷惘。由于干扰信息的增加远大于有用信息的增加，大多数用户很难从中发现自己感兴趣的内容，于是很多只能从众，追求热门的内容和产品。因此海量信息被埋没在用户无法获取的深处，成为少人问津、难以挖掘的冷门信息。信息超载问题成为了大数据技术的一大副作用，幸运的是，人们已经找到了一个有效的解决工具——个性化信息推荐技术。个性化推荐不同于传统的随机或者热门推荐，它是通过分析每个用户的历史行为来区分用户兴趣和偏好的差异，通过建立框架模型，选择合适的算法，从而猜测用户可能感兴趣的产品。个性化信息推荐技术的数据基础就是用户的历史行为，而核心思想就是根据用户的历史行为来代替用户寻找和评估他从未接触过的产品，并根据评估的结果向用户推荐这些用户很可能感兴趣并有价值的信息。个性化信息推荐技术是大数据时代的一个非常典型的产物，已经广泛的应用于包括电子商务在内的互联网相关行业，现在也很快被应用到了金融行业中，虽然只是初步涉猎，但也有了不小的收获。目前金融市场的所有参与者，尤其是用户，都对信息有着巨大的依赖，而这就决定了投资者只有在掌握了大量相关信息的基础之上才能进行投资活动。随着理财人数的增加和人们对理财规划越来越迫切的需求，再加上大量用户在线上进行的开户、交易等各种投资决策行为提供的现成数据条件，对于用户理财行为特征的研究受到了极大的关注和发展。对用户而言，要从种类繁多的理财产品中选择真正适合自己需求的几种，同时搭配最优的资产组合，需要大量的相关知识储备和大量的时间和精力；相反，对公司而言，利用互联网渠道对用户开展个性化服务则有着非常明显的成本优势，而且还能提高客户的满意度和忠诚度。目前金融行业正寻求向数据驱动型行业转型的契机，由此看来，建设智能化的客户营销服务系统将会是关键的一步。如今，用户在许多互联网金融平台购买理财产品之前，都会被要求填写一份有关个人风险偏好程度的问卷，绝大多数用户在面对此类问卷时都会认真填写，毕竟关系到自己投资的收益性。通过这份问卷，商家能对用户的理财偏好有一个详细的了解，该用户是风险偏好者还是风险厌恶者，是喜欢短期理财还是长期理财，对于理财产品的变现能力是否及其看重等等情况都一目了然。因此，商家便只会向该用户推送符合其喜好的各种理财产品，增加了他的购买可能性。同时通过对该平台所有用户的问卷的汇总，商家就得到了一份详细完整，偏差较小的统计资料，对商家在理财产品的推广方面起到重要的指导作用。比如阿里金融的基金板块，在股市景气之时，重点推广的都是高风险高收益的股指型基金，而目前股市低迷的情况下，低风险债券型基金，这便是在顺应用户面对市场行情的心理变化。并且阿里金融还经常推出海外基金，由国外大型投资银行的基金经理来管理，来迎合用户更倾向于国外成熟的大型投资银行的心态。当然，以上这些都只不过是个性化信息推荐技术最初步的应用，一般只会用于对新用户的理财产品喜好的猜测与分析上。对于有了一定交易记录的老用户，以上调查问卷一般的方法就显得太简陋了。真正深层次的个性化信息推荐技术需要的是通过深入地了解人的行为特征，建立个性化信息推荐系统框架，选择合适的算法，开发建设完善的、个性化的并且智能化的客户营销服务系统来科学地分析用户的交易行为，找出真正适合该用户的理财产品并进行定向的推广。并且，结合对该商家整个用户群的行为特征分析汇总，商家就能知道自己的哪个种类的理财产品更受欢迎，需要重点推广；哪个种类的理财产品是用户比较期待而商家自身涉及不多的，需要尝试引入；哪个种类的理财产品用户购买得不多。需要研究是用户对产品不了解，推广太少，需要适当增加资金投入，或是风险与收益达不到用户预期，需要减少投入。有了个性化信息推荐技术，金融机构与互联网金融企业对自己的理财产品能有一个非常精准的把握，用户也能更轻松地找到适合自己的理财产品而不用费时费力地做各种研究与咨询。但是目前在我国的金融行业在大数据创新方面还有着很多缺陷，个性化信息推荐技术也依然停留在初级阶段，没有一套严格的制度去量化各类数据的价值，缺乏大数据深度分析的能力和大数据创新应用的理念与收集建立有战略辅助价值的行业外大数据的理念，要形成一个完整的个性化推荐服务系统任重而道远。
三、大数据金融对理财产品创新理念发展的影响
(一)技术创新理论
虽然目前我国人民对理财产品的需求快速增长，但是我国商业银行的个人理财产品却面临同质化的问题。反而是一些互联网金融平台推出的一些创新产品，如余额宝，获得了巨大的成功，几乎是瞬间就拥有了庞大的用户群。同时，随着政策的放开，外资银行全面进入国内金融市场，进一步加剧了国内个人理财产品市场的竞争压力。不管是国内或国外的银行，还是互联网的金融平台，想要在激烈的市场竞争中脱颖而出，成为行业领导者，就必须积极地研究应对策略，增强创新能力来创造出能够满足市场需求的个人理财产品。著名经济学家熊彼特提出的创新理论主要研究了三个方面的创新：首先是制度创新理论，研究的重点是制度建设和革新；其次是金融创新理论，主要研究金融业务发展；第三是技术创新理论，研究技术革命和应用。大数据金融在技术创新理论中有着最为直接的应用，随着科学技术的不断发展，在金融领域，高新科技的应用屡见不鲜，金融机构和互联网金融平台的各项服务都在不断加快网络化和信息化的进程，机构能够为客户提供更快速便捷的金融服务。可以说技术的进步是推进金融创新的一个重要因素，大数据作为继计算机、互联网后的又一大技术的进步，为金融行业提供了高效可靠的数据分析技术，技术创新理论也因此获得了极大的发展。目前，大数据与金融行业结合后的大数据金融主要有两大创新点：平台金融和供应链金融两种模式。
(二)平台金融
平台金融模式主要通过打造金融产品的垂直搜索引擎，把有需求的借款人和有能力的贷款人通过平台进行对接。建立平台的金融机构通过云计算对用户的各项交易记录进行实时分析处理，从而形成用户在该平台中的累积信用数据，进而提供金融服务。平台金融模式的一个典型代表就是阿里金融。阿里金融以电商为平台并利用支付宝的网上支付优势，通过云计算以及模型数据，处理所积累的企业与个人的信用信息而涉足大数据金融领域。阿里金融的成功之处在于管理层卓越的战略眼光，早早地进入了大数据金融行业，成为了行业带头人。目前，阿里金融通过在电商平台长期形成的网络信用评级体系和金融风险计算模型及风险控制体系，基于其巨大的电商平台而针对货币基金理财、网上支付、小额信贷提供了大量的平台金融产品，涉足基金、保险、小贷等业务，如余额宝、阿里小贷等理财产品。
(三)供应链金融
供应链金融模式将供应商、制造商、分销商、零售商、直到最终用户连成一个整体，由该供应链中处于核心地位的企业为主导，通过整合供应链资源和客户资源来为这条供应链的各个参与方提供融资的金融模式。供应链金融模式所的是依托实体供应链，这提高了整个供应链的资金运用效率。京东的供应链金融是一个很好的例子。京东的优势在于差异化定位及自建物流体系等战略，因此经过多年的积累和沉淀，进洞形成了一套以大数据为驱动的京东供应链体系。在这一供应链体系中，京东作为核心企业为上游供应商提供贷款和理财服务，为下游消费者则提供赊销和分期付款服务。这些理财产品涉及应收账款融资、订单融资、京东白条、黄金等产品。京东凭借自己多年积累的优质供应商和个人消费者，结合了其拥有的精准的大数据，成功创建了京东特色的供应链金融业务。京东通过供应链金融提高了其所在供应链的整体运营能力，通过资金流实现供应链的有机整合。可以说，供应链金融不仅极大地发展了理财产品，并且还向融资领域注入了一股新的力量。在大数据时代，发展大数据金融已经成为各金融机构与互联网金融平台抢占战略制高点的必然选择，由此产生的理财产品的诸多创新也成为了发展的重中之重，相信在不久的将来，大数据金融定能成为主流，理财产品的创新也会有更深远的发展。
作者：朱树豪 单位：南京大学金陵学院
摘要
如今，实体商业与电子商务的矛盾冲突愈发激烈，O2O模式作为电子商务中一个独特的细胞，其对实体商业的影响则尤为重要。本文主要针对现代商业建筑存在的问题，及O2O模式详细研究，探寻O2O模式影响下现代商业建筑空间的设计策略及方法，旨在为现代商业建筑设计的更新提供出一条可能性路径。
关键词
大数据时代；O2O模式；现代商业建筑设计；互补性
1.电子商务的冲击
电子商务的冲击是如今实体商业面临的最大的困难，笔者通过八个维度对传统实体商业及传统电子商务进行了对比，发现了实体商业与传统的电子商务模式均存各有优劣，O2O模式就是在此矛盾的背景下应运而生的新型的电子商务模式，O2O模式提出了线上与线下应共同发展，而其相互的优劣也决定了电子商务无法完全替代实体商业，只有对二者进行互补性的设计研究才是二者互利共赢的基石。
2.O2O模式的研究
2.1概念解析
O2O模式（即OnlineToOffline）是指将线下商务的机会与互联网相互结合，让互联网成为线下交易的前台。O2O模式作为新兴起的电子商务模式与传统电子商务（如B2C、B2B和C2C等）有着明显的不同，O2O模式不仅仅局限于线上的交易与体验，它实际上是立足于实体商业，重视消费者的线下体验，也同样注重其线上交易，使线下与线上在交易、信息等方面进行多维互动。
2.2O2O模式的语言表达及重构
O2O模式既然是线上与线下的立体互通，那么线上与线下之间的互通方式就极为重要，线上注重的是获取信息、预定服务、交易便捷，而线下更注重的是商品及信息的展示与体验式服务；未来商业建筑将是科技化、体验化、场景化、便捷化配以传统体验相结合的建筑。将O2O模式语言中线上线下的表达方式进行整合、分解和再整合后，可以将其分为四类：硬件、网络、平台与媒介、支付。硬件把消费者带入虚拟空间，而消费者又在实体空间中使用硬件，硬件则形成了实体空间与虚拟空间的维度转换；消费者在商业建筑中由于其购物需求的差异，分散于不同的空间，其利用硬件与网络结合，则使消费者在其形成的虚拟空间进行聚合；平台与媒介是硬件和网络相互作用后形成的虚拟空间的平台，既可表达于线上，又可展示于线下，同样形成了实体空间与虚拟空间的维度转换；硬件、网络、平台和媒介通过虚拟空间与实体空间的相互转换，形成了信息化与功能化的特点，从而在实体空间形成了聚集效应。
3.基于O2O模式的现代商业建筑空间设计策略
3.1外部空间营造
3.1.1信息化原则
如今商业建筑多以纸质传单或巨型海报进行信息的传递，信息单一、资源浪费、破坏建筑界面是其主要弊端，O2O模式带给建筑的是屏幕化、多媒体化、信息化，应利用高科技手段在外部空间（如建筑立面，入口灰空间等位置）向消费者提供信息展示并与其互动，如利用激光投影技术在建筑表皮投影商家信息等方式，使消费者获得信息的同时体验商业的新颖，使外部空间（如入口广场、节点广场等）产生聚集效应，活跃商业气氛，促使消费者进入商业内部进行购物的欲望。
3.1.2聚集性原则
聚集空间的设计配以信息化的引导可以使人流的聚集性增强。商业建筑聚集效应空间可分为入口广场、节点广场、下沉广场、步行街等元素，既是承载着人们的公共活动、休闲娱乐的市民性场所，也是建筑消防集散的重要空间，注重外部空间中不同元素的交叉设计及与建筑母体的联系尤为重要。同时应控制好D/H的数值。
3.1.3通透性原则
建筑设计应保证人视尺度下界面的通透性，通透性的目的为“可见”，O2O模式下商业建筑内部店铺的体验空间将增强，通透性的处理手法可使在外部空间活动的消费者观看到内部空间趣味性的活动，唤醒其视觉感受，从而刺激消费。
3.2内部公共空间营造
3.2.1中庭空间设计
体验性商业模式下，过高的出铺率已经不再是商家所追求的对象，中庭空间看似占据了大量的店铺面积，但所承载的作用却带来了更高的商业价值。中庭空间一般承载着交通空间、休息空间、文化空间及零售空间的作用。而O2O模式下，中庭的作用则更加丰富：首先，如消费者将用手机或电子设备通过商城的WIFI进行搜索信息与预定，中庭使消费者的逗留性增强；其次，商家通过电子热点屏及其他科技展示设备进行与消费者的互动。O2O模式下中庭空间承载了更多的功能，中庭空间从传统的“聚=散”变为了“聚＞散”，使商业的气氛更为活跃；而O2O模式下中庭的空间组合形式则也应采用聚集性较强的空间形式。
3.2.2边界设计
O2O模式引导下的商业建筑可以将顶面作为信息与互动展示平台，即达到了线上线下一体化的目的，又增强了消费者的视觉冲击和体验感，活跃了商业气氛，从而避免了设计的同质化。如北京世贸天阶，拥有长250m，宽30m的天幕；而苏州时代广场的天幕为长500m，宽32m的天幕，商家与消费者进行互动、商品信息展示等等，商业气氛极其活跃，天幕白天同样也可作为自然采光的屋顶。
3.3消费空间营造
消费者通过线上支付、线下体验的活动导致了实体店铺中体验性和展示性的功能增加，交易流程的简化使仓储空间和交易空间逐步弱化，面积减小，同时，展示性及交易性的智能展示设备将逐步增多，随之，原有的展示空间和试用空间的面积将扩大；人的行为特性中，触觉天生在人所有感觉中占有重要的地位，对于商品人们需要进行试用与触摸，感受其材质、质量、舒适度等等，所以在展示空间中应保留原有的实物商品展示空间，并留出展示性及交易性的智能展示设备空间。
4.总结与反思
大数据时代对当今各学科之间均产生了巨大的影响，首先，笔者认为建筑设计应基于设计方法论的同时应进行跨学科的讨论与研究，跨学科的研究对建筑设计也常常起到推动的作用；其次，O2O模式为电子商务模式的一个重要分支，由于其本体的特殊性，对建筑设计的方法产生了影响，而笔者认为对这种影响的研究并非是一种新的设计方法的提出，而是基于传统方法的一种更新式、互补式的影响，而这也是O2O模式形成的本质核心；最后，笔者相信，随着大数据的不断发展进步及体系的完善，也将给建筑学领域带来更为巨大的影响。
作者：高鹏飞 高静 梁峻 单位：昆明理工大学建筑与城市规划学院 昆明理工大学建筑设计研究院
摘要:
在当前大数据时代背景下，工程项目管理有了新的变化和要求，传统的管理模式已远远满足不了科学管理的要求，采用数据挖掘技术可以大大提升工程项目管理水平，为其提供更多的管理方法和手段。本文就从大数据工程项目管理和数据挖掘之间的关系入手，分析了大数据挖掘对于工程项目管理所带来的优势，并对当前工程项目管理所面临的困难，提出了相应的解决对策，以促进工程项目管理水平的提高。
关键词:
大数据挖掘；工程项目管理；应用
现阶段，我国各行各领域的发展都呈现出信息化的特点，对于计算机技术的应用越来越普遍。大数据时代的到来，为我国建筑工程项目管理提供了更多的发展创新机遇，对于管理中所遇到的大量的信息和数据，需要实现对其的科学化管理和处理，提高信息数据的利用率，针对于当前工程项目管理在这方面所存在的不足之处，还需要管理单位从整体入手，构建全过程的动态化的管理模式，充分利用大数据挖掘技术，实现项目管理效益的提升。
1大数据挖掘技术在工程项目管理中应用的优势
1．1为其管理优化提供新的途径
信息技术的发展使得大数据逐渐成为了一种趋势，在这种趋势下，工程项目的信息管理实现科学化和集成化就有了新的途径和机遇，从而为工程项目的效率、质量以及风险等方面的管理优化提供了新的途径，也就说大数据挖掘技术对于工程项目的管理水平和管理效率提升有着极其重要的影响［1］。众所周知，工程项目管理具有一定的系统性和复杂性特点，这就导致了当前很多工程项目管理的水平和效率并不是很高，但是，随着大数据时代的到来，可以在先进技术和应用下实现对海量数据的高效化管理。例如在工程项目管理的绩效评估工作中，以为涉及到的评价指标较多，导致在整个评价过程过于繁冗复杂，并且评价的成本也比较高，但是，在大数据挖掘技术的应用下，就可以使海量数据信息在评价管理上更加简单和有序，评价评估的手段也更为多样化。
1．2工程项目的全面风险管理得到进一步完善
在工程项目管理工作中，每一个信息数据的存在都有其价值体现，都是对工程管理状况的一种反应，而且某些信息数据还会隐藏着项目在进行过程中所面临的各种风险，这会对项目和工程单位的长期稳定发展带来影响。在大数据管理中，数据储存服务一方面可以对各种数据信息进行收集和整理，另一方面还可以实现对每一个独立数据进行相应的转换和处理，使之形成一个具有内在联系的数据集合，从而为数据信息的使用者提供一个透明的信息平台，这样就可以保证信息交流的及时性和完整性，规避了风险的产生。
2大数据下的工程项目管理所面临的困境
2．1多样化的需求导致项目管理目的性不强
在大数据时代背景下，市场的信息需求逐渐呈现出数字化的特点，一旦对这些数据信息缺少正确及时的处理，就会导致实际工作中出现一系列的苦难。首先是对于数据信息不能进行完全的解读和分析［2］，最后的工程设计方案不能和市场达到完全的贴合，导致最后的设计产品不能满足实际市场需要;其次对于数据信息的错误判断也会导致工程设计方案和评估和市场需求相背离，最后的设计成果不具有市场化，这两点就不难看出，随着市场需求的多元化方针，数据信息量激增，导致工程项目管理在这些数据中缺少了明确的目的性，管理效率下降。
2．2项目管理受到经济环境的影响加深
市场经济的快速发展，导致市场经济环境瞬息万变，导致工程项目管理所面临的风险越来越多，并且风险的产生也更具随机性，但是，不可否认的是市场经济的发展又为科学技术的进步提供了动力，两者的作用属于是相互促进相互作用的。在当前科学技术不断创新的今天，市场经济环境的突变性正在加深，相应的就需要工程项目管理在施工进度控制、成本控制以及施工质量等方面有更多的关注。各种大型工程的出现，必然会对施工项目资金有更大的需求，这就会导致成本数据越来越多，在传统的管理模式中，采用的是预算和决算相结合的形式进行管理，但是，在今天这种大数据环境下，则可以采用新型的智能化的方式实现数据计算和处理，同时对于工程施工中所出现的其他建筑数据也可以实现高效化处理，这也就避免了传统管理形式所可能产生的安全隐患，有利于促进工程整体质量的提高。
3大数据挖掘优化工程项目管理的手段
3．1形成大数据挖掘的管理层次和制度架构
在对工程项目管理中各个部门和机构自身所承担的职责和作用了解基础上，采用集中控制和分层管理的思维，对项目公司的定位进行明确，它属于是一个数据信息的收集者，而集团公司则是一个数据决策者角色的回路模式。在具体的管理过程中，按照数据作为管理决策的信息来源，项目公司依据集团公司的指示，对所得到的各种数据信息进行采集和传输，之后集团公司则依据这些数据对工程项目的施工进度、施工成本以及施工质量等进行深层次的分析和评估，在分析的结果基础上制定科学的决策。此外，建立大数据挖掘的制度架构，同时遵循数据、业务、管理以及控制的原则，形成一个数据控制和处理中心，在对数据高效化管理的基础上实现工程项目管理。
3．2建立一个专门的大数据挖掘小组
基于当前大数据环境，对于数据信息的准确判断和高效利用的前提是对数据信息有一个专业的挖掘和分析，这也是提高工程项目管理水平的重要保障。首先，形成施工进度数据挖掘小组。形成施工进度数据挖掘小组，主要目的是为了对工程施工中所产生的的各种数据信息进行全面收集和整理，其中就包括有资金成本数据、原材料供应数据信息、工程计划数据信息以及施工基础数据信息等等，在专业人员的分析和评估指导下对这些数据信息进行准确挖掘，进而建立与之相适应的控制管理结构，保证工程施工进度是符合方案设计的［3］。其次，形成施工质量数据挖掘小组。形成施工质量数据信息挖掘小组的目的是为了对施工过程中所产生的基础数据信息、质量检验数据信息、物流仓储数据信息以及施工进度数据信息等进行相应的收集和整理，在数据信息的挖掘和分析基础上构建工程质量控制相关联的架构，这样就可以有效避免施工过程中由于各种因素干扰所产生的施工质量问题。
4总结
信息技术的发展为大数据时代的到来提供了技术支持，在当前大数据环境下，对于数据的挖掘和处理具有重要作用，在建筑工程行业，如BIM技术出现;在创建，计算，管理共享和应用海量工程项目基础数据方面具有前所末有的能力。做好这一工作可以为工程项目决策提供科学的数据参考，保证项目决策的科学合理，使工程项目管理水平得到显著提高，在具体的优化过程中，还需要结合实际建立相应的数据挖掘小组，提高对数据信息的专业挖掘和处理。
作者：闵细根 单位：江西地矿局物化探大队
摘要：
随着大数据和互联网经济的发展，管理会计发展现状和特殊状况已有所转变，并对管理会计思想、管理会计理论、管理会计组织有着导向作用。要科学的将大数据和互联网经济运用到管理会计中，就必须深入剖析大数据和互联网经济对管理会计环境的影响，利用大数据和互联网应用环境与变革后的管理会计环境相互之间的内在联系和差异得出一般规律，方能实现管理会计系统的创新。因此，从企业层面看，大数据和互联网经济对企业经济行为产生重大影响，将驱动会计流程变革，促使企业通过数据挖掘优化资源配置，并通过大数据分析和互联网经济运作提升决策制定效率和水平。
关键词：
互联网；大数据；会计
1管理会计所处企业的经济行为活动将发生变化
在大数据和互联网经济时代，传统的企业生产要素、工具、交换方式以及组织行为都将发生变化，即管理会计所处企业经济行为将发生变化，而管理会计也应当在这些方面予以调整，为管理会计系统的创新做好铺垫，具体表现如下：
1.1企业生产要素的变化
传统经济条件下企业的生产要素是土地、劳动力、资本。这些都属于稀缺性资源，受到数量条件下的硬约束。而在大数据和互联网的大环境下，企业以知识（信息）作为主要生产要素。从实践的方向上来看，信息是对解决问题的能力，也是创新能力强弱的体现。
1.2企业生产工具的变化
传统经济条件下企业的主要生产工具主要是自然力、人力或机器等；而在大数据和互联网时代，企业的主要生产工具主要是由现代信息技术构成的互联网生产体系组成。
1.3企业生产交换方式的变化
大数据和互联网时代下企业的主要交换方式主要是以电子商务作为主要方式。在全球化的企业生产交换方式下，管理会计的运行模式更新调整亦是必然。
2驱动企业会计流程变革
大数据时代和互联网经济对企业经济行为影响的同时，对会计提出了诸多要求，其中对会计的设计必须适应当前的时代。如果会计流程足以满足时代需求，会计则可以使企业在竞争中能够拥有巨大的优势；在会计流程不能满足时代的前提下，限制会计的发展就会对企业的进步产生不利影响，这时就体现出会计流程变革的紧迫性。大数据与互联网经济的形势下，各项数据呈现出前所未见的多样性，会计需求也产生出了前所未有的不确定性和个性化。在互联网大数据时代的冲击下，如果会计人员不能对会计形式进行变革，那么就很可能被时代的浪潮所淘汰。所以，在互联网大数据经济的环境下，会计人员必须重视传统会计流程的重组方式，以使会计能满足时展的需求。
3数据挖掘优化企业资源配置
大数据技术和互联网技术已突破传统的传媒载体，通过采集数据加以分析，挖掘海量数据中的价值；通过有效整合，提供信息，改善经济活动，提供决策依据，提高各个领域利润，加快运行效率，以提高企业发展速度，增进整个社会繁荣，走上向集约化型经济发展的道路。在互联网技术的基础上的高新科技转变了企业未来发展的趋势，也改变了企业自身管理会计研究与发展的目标：互联网大数据经济下企业管理会计的工作目标主要是为企业进一步可持续发展提供信息以使管理者便于决策。
4大数据互联网分析有利于企业制定决策
在复杂多变的宏观经济形势下，怎样把握企业经济的需求，使企业更好地适应市场需求，能够较好的体现出企业的综合管理水平。互联网大数据分析有助于企业管理层制定决策，主要体现在以下方面：
4.1有利于提高对环境的了解程度，使分析更加精准
管理会计对环境因素的分析表明，许多企业在制定决策的过程面临着一定的风险。管理者面对这种环境固有的不确定性风险，往往会通过自己过去的经验来进行判断，这样容易导致风险程度提高。对此，互联网大数据分析可以采用不确定的信息源来对数据整理分析，以此为企业管理者提供更科学的决策依据。
4.2提高互联网大数据的质量，增强互联网大数据的决策相关性
目前企业并没有广泛使用成本数据，这是由于过去所储存的数据和使用技术并不能满足公司管理层的需要。而通过对所有成本等财务指标和非财务指标的分析，能使获得的信息全部得到利用，这样就大量增加了信息的使用次数，通过这些信息所总结出的决策也具有高度的密切性。
作者：谢京萱 单位：江西财经大学
【摘要】
我国市场经济的不断发展对企业管理决策产生了较大的影响，同时大数据时代的到来也加速了企业管理决策行为的变化，目前企业管理决策发展的现状很不理想，网络时代背景下，企业应如何在管理决策中运用大数据的优势已经成为了重要课题，本文将从这方面出发，探究网络时代背景下，大数据对企业管理决策的影响。
【关键词】
网络时代；大数据；企业管理决策；影响
一、前言
随着世界经济的不断融合，全球化进程加快了，国内外市场都面临着非常激烈的竞争，各类企业的发展压力与日剧增。因此，企业管理者更加需要与时俱进，依据当前复杂的商业环境，改变企业管理决策方式方法。大数据作为一项技术性的大革命，利用其优势进行企业管理决策将会有利于企业的生存发展。
二、大数据的内涵及特征
（一）内涵
根据麦肯锡全球研究所的定义，大数据是指一种巨大的数据集合，这种数据集合规模巨大，在获取、存储、管理和分析数据方面远远超过了传统的数据库软件工具能力范围，它的特点是：数据规模巨大、数据流转快速、数据类型多样以及价值密度低。而维基百科的定义则是：大数据是指在一定时间内，传统常规软件工具所不能应付的数据采集、管理和处理工作。在学术领域，大数据是一种综合名词，主要指一种信息资产，利用新处理模式处理数据，使数据具有海量、多样化和高增长率的特点。大数据是一种基础性资源，它具有很高的商业价值，除了数据本身的价值，企业采集、存储和使用大数据的能力也是一种价值。
（二）特征
首先是数据的海量化，目前在学术领域对于大数据的数据集合并没有严格的定义，但分析一般情况可以看出大数据的数据集合最少也是以TB为存储单位，多一些的数据集合则是以PB为单位。在目前的商业领域中，几个PB数量级的大数据并不罕见，比如目前世界最大的连锁零售沃尔玛所管理的数量量早在2010年就已经超过了2500TB。其次是数据的高速性，大数据处理的重要特点之一就是高速性，当前社会数据产生和处理的速度随着通信技术和社交网络的不断发展日趋高速化，互联网、云计算的发展和移动智能通讯工具的普及都在很大程度上加速了数据的产生和流动。最后是数据的多样化，在当今数据信息领域，数据常常以多种形式存在，但大数据的多样化发展使数据分为了两种，一种是结构化数据，一种是非结构化数据。正常的交易过程产生了结构化数据，同时需要依据特定形式处理数据，并存储和记录数据内容。非结构化数据则产生于互联网的海量点击、大量图片和文字的传输以及射频识别技术的发展，这类数据产生于人与人、人与机器和机器与机器之间。
三、大数据对企业管理决策的影响
企业管理决策是企业管理的一条中心线，管理决策分为情报收集和计划选定等阶段。一般来说，企业的管理决策包括了战略决策以及其中的各项具体决策，战略决策重视预测组织未来和组织环境，也重视配置和协调组织内部资源。企业管理决策是一种具有高度动态性和复杂性的的管理行为。大数据对企业管理决策的影响主要存在于对决策主体、决策体系、决策权配置、决策思维和决策文化。下面我们就从这些方面进行分析。
（一）决策主体
企业的管理决策需要依据相应的决策程序、决策文化和决策组织，一般来说，企业决策的核心是决策主体，企业中的决策主体一般是高层管理者或基层员工和一般管理者。大数据背景下，企业在进行决策时可以更多地依赖大量的数据，做出的决策也会具有更强的逻辑严密性和说服力。基层员工和一般管理者在平时的工作中更加贴近大众，了解大众对于产品的需求，为决策的正确性打下基础，同时利用大数据收集的信息，在决策上更加占有优势。所以说，大数据背景下，企业决策的主体将会从高层管理者变成一般管理者或基层员工。并且，为了利用好大数据在决策信息收集上的便利，企业可以培养一支专门的数据收集分析队伍，为企业决策收集并提供全面而可靠的决策依据，代替高层决策者，成为企业决策主体。
（二）决策体系
决策体系分为两部分，分别是决策依据和决策过程。传统的企业决策往往依据的是企业内部信息系统的数据和员工日常填写的报表数据，这些数据是不全面的，在这些数据之下做出的企业管理决策也会具有片面性，往往只能反映出企业的运营管理和财务管理状况。移动互联网的发展在很大程度上加速了大数据的发展，依据移动互联网，企业可以很容易地收集并记录其他企业的各类动态信息，例如价格浮动信息、市场表现和消费者评价信息，以这些具体的信息作为决策依据，可靠性强，可以使企业更加灵活地应对市场变化。并且利用大数据收集信息，企业可以更加明确自身发展方向和市场需求，了解市场风险并及时规避，提高企业核心竞争力。
（三）决策权配置
除了决策主体和决策体系外，大数据也会影响企业管理决策权的配置，企业管理决策权的配置一般为三个方面，第一个方面是组织和外部环境间的决策权配置，第二个方面是组织内部人员和部门、团队之间的决策权配置，第三个方面是组织之间的决策权配置。一般来说，企业的决策权配置模式分为集中式和分散式两种。在组织系统中，决策权高度集中在企业高层管理人员手中，这类决策被称为集中式决策，分散式决策则指决策权分散在低层管理人员手中，各部门的管理者拥有较大的决策自主权。大数据使企业决策所能依据的信息日益增长，决策组织呈现了扁平化的发展趋势，因此，企业决策权的配置也会逐渐向分散式决策发展，各级普通员工都会参与企业的决策，发挥扁平化组织结构模式的优点。
（四）决策思维
决策思维是决策的重要构成因素，决策主体思维的不同导致了决策依据的信息和方式的不同，这种不同也会表现在决策制定的过程中。决策思维有理性和感性两种，感性的决策思维不利于保障决策的严谨性。利用大数据，企业可以收集系统而全面的信息，运用理性的思维做出决策。传统管理决策非常依赖管理者的经验和直觉判断，大数据的出现改变了这种情况，促进了决策思维的理性化。
（五）决策文化
不同的决策文化作用于企业的管理决策，产生了决策选择方面的差异。企业内部的决策文化会影响决策目标的确定、决策方案设计和决策的完成。传统的企业管理决策往往依据管理者对内外部环境的评估，具有很强的主观性，这种决策下产生的决策文化也会存在一定的决策风险。网络时代背景下，大数据在企业管理决策中的应用提高了企业预判的精准性，有利于形成决策风险小的决策文化。
四、结束语
大数据对企业管理决策的影响是多方面的，对企业而言，不仅是机遇，更是一种挑战。企业若想跟上时代，必须顺应大数据的发展，积极创新利用大数据的优势，为企业持续健康发展创造不竭的动力。
作者：闫巍 单位：中国石油上海销售公司
