大数据管理演讲

大数据管理演讲（精选8篇）

大数据管理演讲 篇1

Hello, everyone.As we all know, we are now living at the age ofbig data, which leads a revolution that transforms how we think.But many people have half know of big data, they haven’t adopted to the tremendous change.So today I’d like to talk about the three peculiarities of big data.I will be very glad if my speech could help you.Firstly, all samples rather than sampling analysis.With the development of technology, we are able to process massive data, from which we can get more reliable result than through sampling analysis.So we can give up sampling analysis in most cases.Secondly, efficiency rather than accuracy.At the age of big data, we concern more on efficiency rather than accuracy.In other words, we should allow faults to improve efficiency.Comparing with massive data, some faults do not influence the final result.Thirdly, correlation is as important as causality.We can’t deny the importance of causality ,but sometimes it is difficult or unnecessary to explore it.For example, the recommendation system of Amazon doesn’t know why the customer who likes Hemingway’s works is likely to buy Fitzgerald’s works, it just recommends and helps Amazon sell more than 100 times books than before Amazon using it.From this example, we can conclude that correlation plays an important role at the age of big data,so please don’t overlook it.Finally, let’s review the three peculiarities of big data.…………Please remember them, maybe they willhelp you one day.That’s all, thank you.

大数据管理演讲 篇2

现代产业与信息技术的发展使数据资源成为越来越重要的生产要素。爆炸式增长的数据量对多源、异构、高维、分布、非确定性的数据及流数据的采集、存储、处理及知识提取提出了挑战。大数据思维就是此环境中的产物,它并不局限于传统的基于因果关系的逻辑推理研究,甚至更多地通过统计型数据的搜索、分类、比较、聚类、关联等的分析和归纳,关注数据集内隐藏的相关性(支持度、可信度、关注度)。图灵奖得主吉姆·格雷将这种数据密集型的研究范式从理论科学、计算科学、实验科学中分离出来,成为“第四范式”[1]。

2008年《Nature》推出Big Data专刊[2]后不久,文献[3]将大数据计算称为商务、科学和社会领域的革命性突破。2011 年,《Science》的Dealing with Data专刊阐述了大数据对科学研究的重要性[4]。同年,麦肯锡公司发布关于大数据的竞争力、创新力和生产力的调研报告[5],分析了大数据的影响、关键技术及应用领域,进一步燃起学术界和产业界对讨论大数据的热情。美国政府于2013年3月宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”[6],将其上升为国家战略。大数据被认为是继物联网、云计算之后,IT行业又一次颠覆性的技术变革。

云计算是利用互联网实现随时、随地、按需、便捷地访问共享资源池(如计算设施、应用程序、存储设备等)的计算模式[7],关注计算能力,并与关注知识提取的大数据技术相得益彰。

电力是社会发展的重要基础。随着全球能源形势的日益严峻,各国大力开展了智能电网的研究和实践[8,9]。其目标是建设一个覆盖整个电力生产过程,包括发电、输电、变电、配电、用电及调度等环节的实时系统,以支撑电网的安全、自愈、绿色、坚强及可靠运行[10]。而其基础则是电网广域全景实时数据的采集、传输、存储、分析及决策支持。

而愿景中的电网则是网架坚强、广泛互联、高度智能、开放互动的智能电网。文献[11]分析了智能电网大数据的产生与特点,指出已有的数据处理技术在智能电网的数据存储、处理和展示等方面所面临的挑战,已成为智能化发展的制约因素。 文献[12]探索了基于云计算的智能电网信息平台的可靠存储和高效管理。文献[13]研究了用户侧电力消费的大数据,从中挖掘其用电行为,以改进需求响应系统。

以电为核心的大能源体系正在成为全球能源的发展战略[14]:一次能源的清洁替代与终端能源的电能替代都必须依靠电网的输送才能大规模地实现。文献[15]指出,电力可靠性问题的顶层设计应该以大能源观为指导,不能局限于电力系统自身,还要分析其与一次能源、外界环境、管理政策、用户需求与方式变化间的交互,研究广义阻塞对电力系统安全性与充裕度的影响。

电力、能源及广义环境的多源、多态及异构数据的数量呈指数级增长,需要有相应的广域采集、高效存储和快速处理技术予以支撑。而从这些数据中挖掘知识及价值应用则使电力大数据的话题融入大数据的研究热潮。本文及其续文是笔者关于如何将电力大数据的思维应用到电力的广义可靠性、大能源安全及环境安全方面的思考。

1 大数据概念的演绎

1.1 定义

对“大数据”还没有统一的定义,通常指量大、多源、异构、复杂、增长迅速,无法用常规的方法处理的数据集合[16]。许多数据往往只在统计学观点上具有某种相关性,而不一定像传统应用的数据那样具有严谨的因果关系。对这样的统计关系型数据,只有当反映一个真实问题的数据量达到能在一定程度的统计意义上描述其真实面貌时,才能有效地提取知识,支持决策。而对于常规的因果关系型数据来说,数量的大小往往仅影响到计算资源,而与提取知识的方法关系不大。

因此,大数据与小数据之间并无绝对的界限,而是相对于目标问题而言的。大规模的数据量只是大数据概念的特征之一,也不应该用海量的规模作为大数据的必要条件。

大数据技术涵盖了从信息产生、采集、存储、转换、集成、挖掘、分析、计算、展示、应用及维护等数据全生命周期管理过程[17],需要具备从不同类型的多源异构数据中,快速提炼出有价值信息的能力。

1.2 基本特征

数据是以编码形式对自然现象、社会现象、试验仿真结果及经验的记录,包括数字、文字、图像、声音等形式。与传统数据相比,大数据具有四大显著特征4V,即量(Volume)、类(Variety)、速(Velocity)、值(Value)[18]。“量”是指数据容量足够大;“类”是指数据种类呈现多源多态特性;“速”是指实时性要求高;“值”是指数据价值密度相对较低。在数月的监控视频中,可能仅1~2s的画面有用,但通过关联数据的挖掘、分析和提取,却可能获得很高的信息价值。

一般认为,数据规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限来处理的能力,就可称为大数据。笔者认为如果统计型数据量对于具体目标问题来说,已经具有统计意义,就可以用大数据思维来处理。若为大数据设立数百TB的阈值,必将大数据思维束之高阁,扼杀了其广泛应用的生命力。

除了从因果、统计及博弈等数据关系的视角来对数据类型分类外,还可以按数据结构的视角将其分为三种类型:①结构化数据,即可以用二维表结构来逻辑表达的行数据,关系型数据库是其有效处理工具;②非结构化数据,是一类不能用有限规则完全表征与刻画的异构性数据,如图像、音频和视频等信息,它们之间不存在直接的因果关系,存在不相容性及认知的不一致性;③半结构化数据,介于上述两种结构之间的数据,可以用树、图等模型表达,如Web、办公文档及电子邮件等信息。据统计,随着社交网络、传感物联及移动计算等新技术、新渠道的不断涌现,企业中的半结构化或非结构化数据占比越来越大,有的已达80%。

1.3 思维方式

大数据技术的思维方式是:将采集到的经验与现象实现数据化与规律化,在继承传统的统计学、计算数学、人工智能、数据挖掘等方法的基础上,从单一维度转向多维度统筹融合,开发知识处理的新方法,从更深刻的视角,以更高的时效发掘多源异构数据,从而发现新知识和新规律,并实际应用的方法学。

若可以用简单的表达式直接描述某问题的结果与变量之间的关系,那么即使其数据量很大,也不一定属于大数据思维。当数据之间没有或还不能严格描述其因果关系,而数据集已相对地具备统计意义,就需要并可以采用大数据思维来处理。例如:对于一个市场调查的数据集,如果仅仅求取人群对某种商品的需求分布,那么思维方法并不会因为数据集是否海量,而改变常规的数据处理思维。但如果要从人群对该商品众多技术、经济、全程服务特性等各方面要求中提炼出有助于提高企业竞争能力的决策支持,那就需要有新的思维方法,包括信息挖掘与利用的思维、模式及方法,以帮助人类获得更深刻的洞察力。

关注统计关系的思维方法,同样可以应用于有限数据集上[19],只是其结论的可信度可能受到影响。

1.4 大数据技术的挑战

1.4.1 大数据的采集与集成

利用各种传感器及终端,采集反映物理世界、市场经济与人类行为等现象的静态/动态的异构数据,成为人、机、物三元世界的信息纽带[20]。其挑战主要体现在:①从结构化数据为主,向结构化、半结构化与非结构化的三者融合的变革;②数据来源的多样化,特别是移动终端的广泛应用,使大量数据需要同时带有时间与空间的标志;③有用信息被淹没在大量无关或弱相关的数据中,或需要处理低质量及局部缺损的数据。

1.4.2 大数据的存储

大量多态异构数据的高效、可靠、低成本存储模式是大数据的关键技术之一,对多源多态数据流之间的交互索引与转换效率影响很大。

数据压缩技术可以减少数据传输量及提高存储效率,但也增加了数据处理环节及计算负担[21]。分布式存储要权衡对存储空间及实时性的影响:对实时数据采用实时数据库或内存数据库;对核心业务数据采用传统的并行数据仓库系统;对大量的历史和非结构化数据采用分布式文件系统。

算法在处理复杂结构数据时相对低效,故希望事先为复杂结构的数据建立索引结构来帮助搜索,并合理地将非结构型数据结构化。

1.4.3 大数据的分析

需要关注大数据的形态描述、基本运行规律及其可控性。其中,最复杂的是人类社会行为信息,其决策行为必须与物理系统及信息系统相结合。

目标领域的信息若能与关联领域的信息相结合,则不但知识量得以增加,而且更有可能揭示综合性、交叉学科的未知知识,甚至从统计型数据中发现其(准)因果关系。知识的涌现性反映在模式、行为和智慧上。例如:将提高风机效率的研究与气象信息、电网信息联系,其效果将大大提升。大数据与云计算为之提供了数据资产的保管、搜索的技术,但也不是数据越多越好,而信息的提炼与知识的发现一般很难通过直观方式的分析和解读来获取。

数据驱动的分析方法包括:聚类、判别、回归、识别、隐变量、主因分析、时间序列。需要处理大规模的不定解问题,及必要时信息的补充问题,利用特征的相关性来发展统计学,有效地表达高维随机变量函数的联合概率分布。

用以发现知识的技术有:遗传算法、神经网络、数据挖掘、专家识别、回归分析、聚类分析、关联分析、数据融合、机器学习、自然语言处理、情感分析、空间分析、时间序列分析及其他计量学方法。一个例子是Google采用机器学习和神经网络来分析服务器群的数据,掌握大量变量之间的交互。神经网络在无显式编程下自适应学习,大大提高服务器群的效率,发现普通人注意不到的复杂互动关系。

随着大数据的应用从离线走向在线,甚至实时,所面临的系统复杂性、数据复杂性和计算复杂性挑战更为严峻。目前虽然出现了一些较为有效的方法,如流处理模式、批处理模式,及两者的融合[22],但仍未有一个相对普适的(准)实时的分析处理框架,在合理精确性的前提下实现快速的随机优化。

1.4.4 大数据的易用性

易用性应该贯穿在大数据的集成、存储、计算、分析,乃至展现等整个业务流程[23]。从技术层面看,可视化、人机交互及数据起源技术都可有效提升易用性,但仍存在元数据的高效管理的难点。元数据是关于数据的组织、数据域及其关系的信息,是描述信息资源的重要工具。

1.4.5 大数据的安全性

数据可靠性和通信网络安全性至关重要。必须研究各种广域量测数据和仿真数据的完备性、适时性和价值的评估技术,研究在广域信息不完全条件下的分析、控制技术。

“8·14”大停电前的几个月,北美电力可靠性委员会(NERC)警告说,随着电力业务的复杂化,越来越多的电力公司不遵循2002年发布的非强制性的安全导则,致使一些数据采集与监控(SCADA)网络被蠕虫破坏。大数据安全是一项包括技术层面、管理层面、法律层面的社会系统工程,其保障体系的框架由组织管理、技术保障、基础设施、产业支撑、人才培养、环境建设组成。应该研究数据源和传输的可靠性,研究信息系统故障或受到攻击时的行为,以及信息的阻塞、淹没、丢失和出错对大能源可靠性的影响。

移动互联时代中,人们在不同场合产生各种数据足迹;大数据技术将大量行为信息聚集在一起,就很可能暴露其隐私。由于尽可能地获取信息本来就是应用大数据技术的目的,故与隐私权的保护存在着矛盾。如何协调共享与隐私,需要制度与监管的保证。

现有的数据安全保护技术主要针对静态数据集[24],包括开放与防御的平衡,防止数据被窃取或篡改。但仍需要解决动态信息的安全性问题。

1.4.6 大数据的应用

大数据学科的兴起与人类需求密切相关,其中的信息挖掘及知识提炼环节必须与待求解问题紧密结合,而应用环节则是大数据技术发展的动力与归宿。因此,大数据研究应该遵循问题导向、需求牵引及数据共享的原则。必须结合具体的目标问题,将采集到的低价值的大数据加工成高价值的思想或知识,大数据技术才有生命力。若没有应用企业的深度参与,若不能按照商品的规律运行,大数据技术就难以真正取得收效。此外,若没有各管理部门对数据共享的落实,大数据技术也只能是纸上谈兵。

知识作为资源,需要像物质资源那样分配及流通。为此,需要对知识产品定价,并从数据使用的视角揭示信息流与科学活动的内在规律。

目前对大数据应用的关注,主要集中在商业与服务业这些以统计关系为主的领域[25],较少涉及具有较强因果关系的领域,如电力系统及能源市场等领域。笔者认为,是否能成功地将统计关系、博弈关系与因果关系取长补短,是大数据技术能否扩大应用领域的一个关键。

2 电力大数据

2.1 问题的提出

从能源系统看,它包括电网和非电的能源网两部分;电力系统应该在能源的清洁替代与电能替代中有效地承上(一次能源)启下(终端能源),兼顾左右(与其他二次能源协调)。

从信息系统看,它包括专用通信网与互联网(Internet)两部分。专用网用于对信息安全性或实时性要求高处,但由于非开放式的接入,故不适合与广泛用户的互动;互联网用于开放场合,但信息安全及实时性差。显然,两者对于信息系统来说都不可或缺。

能源革命需要的是能源系统的全部组分与信息系统的全部组分的深度融合[26],即大能源系统与大信息系统组成的信息能源系统,而不是局限于它们的某个子集之间。但是,智能电网的研究范畴基本上局限于能源系统中的电力系统与通信系统中的专用网[27],因此其信息物理融合的概念也就局限于“电力生产信息+电力系统”。作为能源革命重要环节的“一次能源系统及终端能源系统”,以及作为信息革命重要环节的“网络金融及需求侧参与信息”却并没有得到应有的重视。

显然,目前的智能电网框架中的专用通信网的功能需要从电力系统扩展,不但涉及各种非电的能源环节,而且涉及相关的非能源环节,以更好地支持对电力可靠性及经济性的研究,并支撑综合能源安全、能源经济安全及环境安全。另一方面,开放的网络经济及广泛的用户参与都需要互联网的支持,互联网数据的管理与挖掘成为非常重要的任务。

整个能源行业在转型发展中面临的机遇和挑战,来自一次能源的压力、环境安全的紧迫性、电力系统内外复杂性的增加、运行环境及扰动事件的不确定性与风险的增大、经济与技术的发展、市场改革的要求。为了应对上述挑战,必须提高数据的及时性、完整性、一致性及信息安全防御能力,提高对数据的管控能力,消除数据壁垒、存储无序且不一致的现象,完善对外部环境、基础设施及人才队伍的掌控。

从传统的电力数据演变为电力大数据,跨领域的时空扩展将电力系统的界面条件从确定性变为时变性,同时也增加了多时间尺度的动态复杂性[28]。涉及各类数据的采集、集成、存储、管理、知识挖掘、决策支持、可视展现等技术,也反映了电力及综合能源数据的管理、知识的挖掘和应用等一系列推进能源生产、转换、输送、消费方式的创新思维。其中的互联网数据大多为传统数据库不支持的非结构化类型,包括图片、视频、音频、地理位置信息、网络日志、博弈行为、金融动态、政策法规。数据的在线或实时处理,往往呈现出突发及涌现等非线性状态演变现象,难以预测。

为此,信息创新必须与能源革命在更高层次上深度融合,特别是在一次能源中的清洁替代及终端能源中的电能替代上,不但将协调优化的概念提升到综合能源流的范畴,而且推动电能更主动发挥在一次能源与终端能源之间的核心纽带作用,实现能源生产模式与消费模式的革命。

但是,将大数据技术局限于互联网数据也是片面的。通过专用网或仿真网获取的数据,包括智能电网概念中已涉及者,以及有待外拓的非电能源领域与非能源领域中的数据问题,同样存在大量的挑战。既然讨论的是信息物理融合问题,那么其框架就更不应该在信息系统内部或能源系统的内部设立藩篱。

当前的研究都在一定程度上受限于物理系统中的藩篱或信息系统中的孤岛。例如:①稳定性与经济性的研究都针对给定的边界条件,不能真实反映上下游环节的变化对电力系统的影响;②充裕性问题被粗犷处理为固定比率的备用容量,无法适应大规模不确定性的可再生能源及充放电用户的入网;③决策过程基本无法考虑博弈行为的影响;④忽视了信息系统本身可靠性的影响;⑤缺乏对电力系统外部环节的自适应能力。

要突破上述藩篱与孤岛,就必须遵循以电力系统为核心环节的大能源系统在大数据时代下的发展理念,顺应管理体制及技术路线的变革。

2.2 电力大数据的特征

一方面,电力大数据具有大数据的共性,包括目标领域向其他相关领域的扩展,以及数据类型向非结构型及非因果型数据扩展,时间维度向多尺度的流数据扩展。由此形成大量的异构异质数据,包括数字、文本、图形、图像、音频、视频等静态和不同时间尺度的动态数据,以及大量统计关系与博弈关系的数据,都需要快速处理。

另一方面,电力大数据必然继承了能源行业数据的特征,包括大量的因果关系数据、高维的时空数据,广域的监测控制,快速的时间响应及实时控制数据。除了电力系统的状态外,还需要获取并分析相关领域的数据,并处理部分数据缺失时的不确定性。

运行工况或故障场景都会影响系统的稳定性和控制策略。中国的电网现在已普遍实现了在线的量化分析功能,按实测工况和典型故障来指导预防控制,并向自适应的紧急控制与系统保护发展[29]。但若要有效地应对极端自然灾害环境,则还需要采集并处理大量非结构型的视频、语音、图片,并与电力系统分析功能有机结合。大规模间歇性可再生能源(RES)与电动汽车(EV)的入网对电力充裕性与备用调度提出挑战,要求大大提高对风电、太阳能发电及EV充放电的预测精度,这就需要处理大量非结构型的地理及交通动态数据。为了应对相继故障,基于常规因果关系型数据的分析算法也应该解决多米诺效应的演化路径及实时评估的经典难题。

2.3 电力大数据的类型

除了按数据结构等大数据概念来划分电力(能源)系统大数据,还存在其他视角,列举如下。

1)按业务领域,电力大数据可分为:①规划运行类,包括电力规划、电能生产、运行监控、设备检修等数据;② 企业运营类,包括企业发策、运营、电力市场、用户信息等数据;③企业管理类,包括人财物资、资本运作、企业资源计划(ERP)管理、协同办公等数据;④非电的能源类,包括各种一次能源、非电的二次能源、终端能源使用模式等数据;⑤非能源类,包括气象、环境、碳资产、宏观经济政策等数据。

2)按时间维度可分为:①背景及法规数据;②历史数据;③调查及预测数据;④在线实测数据;⑤仿真推演数据。

3)按数据采集来源可分为:①书本及文档;②专用网数据;③互联网数据;④问卷及调查;⑤交互博弈及仿真结果。

2.4 电力系统的数据量

常规SCADA系统按采样间隔3~4s计算,10 000个遥测点每年将产生1.03 TB数据(12B/帧×0.3帧/s×86 400s/d×365d×10 000遥测点);广域相量测量系统的采样率为100次/s,10 000 个遥测点每年将产生495 TB数据。美国PGE公司每个月从900万个智能电表中收集超过3TB的数据。国家电网公司的2.4亿块智能电表,年产生数据量约为200TB,而整个国家电网公司信息系统灾备中心的数据总量,接近15 PB。 以2004年山东系统(97台机、462条母线、702条支路)为例,设在线每5min对220kV以上线路的三相永久故障分析一次暂态稳定性,仿真时长10s,仿真步长0.01s,则一年内将产生1 092TB的数据量。当大规模的间歇性分布式可再生能源入网后,发电侧计及气象数据的实时监控的数据量比传统发电成倍增加。智能配电、智能电表、电动汽车和用电技术的发展也大大增加了需求侧的数据量。电力企业的精细化管理,与一次能源、环境、交通、市政等外部系统的联系日益深化,对数据量的依存度也越来越高。

2.5 电力大数据对电力可靠性的支撑

整合各种广域系统采集的静态和动态数据,包括雷电场、台风风力场、山火场等非结构型数据与常规的电力数据及仿真信息相结合,从所获的现场实测或仿真得到的时间响应曲线中提取深层知识。以支持稳定性与充裕性的量化分析及自适应控制,协调故障前的预防型博弈,故障后瞬时的故障隔离和预测型紧急控制,检测到违约症状后的校正控制,以及系统崩溃后的恢复控制。在此基础上,综合防御框架还应该实现多道防线的时空协调,通过协同各道防线和各种控制手段,最大限度地减少大停电的风险。

信息的可靠性是分析和决策的物质基础;机理分析和量化分析则通过数据挖掘来深刻掌握电网的行为特性[30];正确的决策是为了能以最小的风险代价来最大限度地满足电力需求。互为补充的相量测量单元(PMU)、远方终端设备(RTU)和仿真数据共同满足系统在空间中和时间上的可观性和可控性[31]。需要研究在不完备数据下,如何将信息论和系统论相结合,从数据中挖掘深层信息。

在电力的长期可靠性分析与控制方面,需要考虑社会、经济、科技、能源与政策等发展的不确定性,以及各种博弈行为的影响,将目前依靠主观判断的方式逐步提升为基于混合仿真推演的方式。

3 信息能源系统的大数据平台

3.1 电力(能源)系统运行数据的采集

关系数据库强调完整性及一致性,云计算强调可扩展性,但难以保证实时性。Internet的TCP/IP协议在流量控制和数据纠错时会产生10ms量级的时延,难以满足实时控制,特别是紧急控制的要求。

RTU和SCADA系统可以用低成本采集大量的广域数据,并满足静态可观性,但没有统一时标,采样周期长、时延大,只能抽取慢速动态特征。故障录波和保护信息系统就地记录大量暂态信息,可支持故障的事后分析,但上传的滞后时间长,难以实时应用。

PMU数据不依赖于系统模型和参数,可在统一时标下快速采样,提供系统实际的时间响应曲线,用来校核仿真模型和参数,并提供仿真的初值。但受价格限制较难满足高可观性。

20年来的研究热点之一是将PMU用于实时稳定性分析及开环控制,根据受扰后短期实测数据预估稳定性,并在失稳前选择并执行控制措施,但至今未能用于稳定分析和开环控制。文献[32]明确指出,在非自治因素下单纯依靠轨迹的外推来预测并不可靠,并且即使在没有时间约束的离线环境下,要对有数学模型的仿真曲线进行稳定性量化分析也非易事。若在计算已有轨迹的稳定裕度时没有模型参数可用,其量化分析就更难。更重要的是,只有通过仿真才能在措施实施前确认其效果。不与仿真工具结合,就难以按合理的保守性来确保控制的充分性。其根本原因是:在事前,PMU无法观察到控制措施的效果,也无法在不依靠系统模型及参数的前提下求取实测轨迹(特别是稳定轨迹)的稳定裕度。PMU在应用上的这个瓶颈是本质性的,不可能真正突破。

现场伪量测是对广域数据加工中挖掘出来的数据;仿真伪量测是在仿真中产生的数据。它们的正确性受到模型、参数、初值和算法等的限制。

3.2 电力(能源)系统的大数据平台

随着数据采集环节的质量提高、成本降低,以及各种广域数据采集系统的数据共享,可以通过更多数据来全面掌控电力与能源。为此,需要将各种广域监测系统和数值仿真系统置于统一的平台中,有助于数据挖掘,识别相继故障的先兆特征、临界条件和传播模式,从而提高预警水平,增强防御停电灾难和事后分析的能力。

由硬件资源、基础软件、网络通信、数据集成、计算支撑、应用支撑、安全管控等环节构成的大数据平台支持多源多渠道异构数据的即插即用、融合与管理,支撑各种开发、应用及信息展示功能的即插即用。通过基于数学模型的因果型数据、无因果关系的统计型数据以及参与者博弈行为的融合,管理各类能量的生产、转换、输送及使用,调度与仿真数据的集成与管理。

4 结语

虽然当前关于大数据的应用案例大多发生在互联网企业中,但传统的电力及能源企业也在思考如何从关于大数据的空泛介绍走向实际应用。特别是除了直接依赖互联网的电力金融业务及面向消费的个性化服务以外,在基于传统数据的系统分析与控制领域中,如何融合电力及能源的统计关系数据、因果关系数据及博弈行为数据,发挥大数据的价值。例如:间歇性能源及负荷预测,引导需求响应及节能减排,降低停电风险,反窃电,堵塞经营漏洞,优化资产全寿命周期管理等方面。特别是:如何使企业决策从当前基于常规数据及主观经验的模式,发展为基于数学模型、参与者及多代理模型的混合仿真的沙盘推演模式。其中的多代理模型就需要大数据技术的支撑。这关系到电力大数据技术是否能进入到通常由因果关系数据一统天下的物理系统分析领域。为此,思维方式需要重大变革。

摘要：大能源思维将电力视为能源生产与消费全流程中的枢纽环节,藉此推动上游一次能源的清洁替代与下游终端能源的电能替代,支撑能源的可持续发展。大数据思维将各种数据资源从简单的处理对象转变为生产的基础要素。这两种思维的融合,使电力大数据成为大能源系统广泛互联、开放互动及高度智能的支撑,包括:广域多时间尺度的能源数据及相关领域数据的采集、传输和存储,以及从这些大量多源异构数据中快速提炼出深层知识并发挥其应用价值。作为两篇论文中的开篇,在演绎大数据基本概念、结构类型及本质特征的基础上,归纳电力大数据的特点。针对综合能源,通过基于数学模型的因果型数据、无因果关系的统计型数据以及参与者博弈型数据的融合,构建信息能源系统的知识挖掘平台。其续篇将讨论信息能源系统,并通过若干案例,反映大数据思维对提高大能源经济性与可靠性的贡献。

美国副总统拜登川大演讲(节选) 篇3

人物背景

约瑟夫•拜登（Joseph Biden），现任美国奥巴马政府副总统。29岁当选参议员，是当时史无前例的最年轻的参议员。拜登在外交政策方面是一位重量级人物，在参议院的任职时间比经验丰富的共和党候选人麦凯恩（John McCain）长十年，比奥巴马的任职时间多出近三十年。拜登在华盛顿被认为是一位学院派人物，可以在发表热情赞扬言论之后立刻言辞犀利。

Questions: [no sound]

(1) What role has public speaking played in your life?

(2) What role do you think public speaking will play among our youth of the two countries and to our bilateral relations?

The 1)commodity that is worth a lot more than public speaking is 2)sincerity when one speaks. I mean this sincerely now. (Laughter.) There are great 3)orators that have come along in the world history who have been 4)charlatans. So the most important thing to look to in a leader’s speech is not the 5)elegance or the 6)rhetorical 7)flourish of his or her comments, but the judgment of whether or not you believe they are sincere in what they are saying.

Secondly, you 8)compliment me by saying I’m a [sic] accomplished public speaker. I don’t know whether you had an opportunity to see a movie that has gotten worldwide 9)circulation called The King’s Speech. Well, but for the royal blood and the money, that could have been me. I was a serious 10)stutterer when I was in school as a child, as a high school student, and even into college. And I practiced very, very hard by myself, standing in front of a mirror, trying to 11)enunciate without 12)contorting my face.

When you think about it, whether it’s China or America, the only 13)impediment people free feel…feel free to make fun of and humor of is a stutterer. If I had a 14)deformed face, you would not make fun of my face. But if I stood before you and ta-ta-talked to-to-to you like that, you’d do what you’re now—you’re smiling. And it’s 15)offensive. It’s offensive. Because it is a serious impediment. When one stutters, people believe they are stupid. People believe they are not worth much. And there’s tens of millions of people around the world trapped with a keen mind and big heart, trapped inside of a body that cannot 16)articulate what they feel.

And the reason I bother to mention that to you is to get to the third and most important point. Speech, communication—to state the obvious—is the 17)currency of understanding. It’s the currency with which we exchange ideas. It’s the stuff from which flows the sense of whether one is being truthful or honest or sincere. We judge from the way people speak whether they’re being 18)transparent and open, whether they’re being 19)cramped and 20)cabined. And so the thing that I’m most embarrassed about in my career of 38 years of having an opportunity to literally meet every major world leader in the last 38 years. I was elected as a 30…29-year-old young man from 21)modest means. And I’ve had that opportunity. The thing that always embarrasses me is—and in the back of my head, I’m embarrassed in front of you—I’m embarrassed I can’t speak to you in Chinese. I would seriously—I would rather be able to honor you and show my respect for you by speaking your language, as you honor me by speaking mine.

And so language, the ability not only to master the ability to put your ideas into words 22)succinctly on a 23)platform to communicate ideas to your own people, it is even more impressive when you have the capacity to do that and communicate your ideas, especially as future business and political and 24)moral leaders in the world in the language of the people to whom you’re speaking.

So I think there is no greater resource that a nation could seek than having a group of people who were able to communicate in the same idiom, the same dialect, the same…the same pattern as the people to whom with they’re speaking. Because this is all about…all about understanding one another.

Let me conclude by saying this. My father was a high school-educated man. He never went to a university and…and nor did my mother or anyone in my family at that time. But my father was an elegant, 25)decent man…26)eloquent and elegant, decent man. My father used to have an expression that maybe is the best way for me to conclude my comments with you all, and I wish I could stay later…longer, sincerely wish I could. He used to say, “Joe, the only conflict that is worse than one that is intended is one that is unintended.” The only conflict worse than one that is intended is one that is unintended.

Language, speech, interchange, openness, communication—that is the material that can be used to lessen the possibility of the unintended, the unintended conflict. I have great faith in all of you. I mean this sincerely. You’re an incredible country, an incredible people. And the fact there’s a hundred thousand students here at this great university, the fact that there are millions of Chinese at universities throughout…throughout this country; the fact there’s 130,000 Chinese nationals speaking…citizens, going to American universities is the stuff which gives me faith.

Believe in yourselves. Believe in yourselves. You have the capacity to do anything, anything anyone in the world has ever done. And the more you do, the 27)better off my granddaughter and my great granddaughter’s generation are going to be.

Thank you for the honor of being here. (Applause.)

对于演讲者来说，真诚远比演讲技巧更有价值。我说这句话的时候是真诚的。（笑声）在世界历史长河中不乏一些享有盛名的演说家，他们其实是江湖骗子。因此，在听一位领导人演说时，最重要的不是看其能否侃侃而谈或其措辞是否文采飞扬，而在于你是否认为演说者当下态度诚恳。

其次，你夸奖我是一位很有造诣的演说家。我不知道你是否有机会观看一部引起全球关注的电影，叫做《国王的演讲》。如果忽略皇室血统和财富，那（主角）说的可能就是我本人。从小学到高中甚至到上大学，我一直患有严重的口吃。我坚持不懈地练习，站在镜子前面，努力让自己在发音时不把脸扭歪。

大家可以想一想，无论在中国还是美国，人们唯一可以随便拿来开玩笑或是取笑的生理缺陷就是口吃。如果我有一张残缺变形的脸，你们不会取笑我的脸。但是，如果我站在你们面前，像这样跟……跟……跟你们说……说……说话，你们可能就会像现在这样——在微笑。但这么做是非常不礼貌的，非常不礼貌。因为这（指口吃）是一种严重的生理缺陷。人们往往认为口吃的人很笨，认为他们一无是处，然而世界上有千千万万睿智而胸怀大志的人由于生理上的缺陷无法表达他们的情感。

我之所以提到这件事，是因为接下来我要讲到的第三点，也是最重要的一点。言语、交流——表达清楚明白的想法——是达到相互理解的途径，是我们交流彼此想法的途径，也是我们判断一个人是否真实、正直或诚恳的途径。通过人们说话的方式，我们可以判断他们是开诚布公还是居心叵测。在我38年的职业生涯中——我曾有机会在这38年中与世界各地的领导人会晤——有一点让我感到最尴尬。我家境贫寒，30岁的时候——其实是29岁——赢得选举担任公职。我得到了这个机会，但有一点总是让我感到尴尬——此刻我站在你们面前，内心也感到同样的尴尬——因为我不能用中文与你们交流。我真心地——我能用你们的语言来表示我对你们的尊重，正如你们用我的语言表示对我的尊重一样。（译者注：拜登认为能用聆听者的语言来描述自己的想法才是对对方的尊重以及能更明晰地表达自己的意思，但是他无法使用对方的语言，因此感到尴尬。）

所以说，运用语言是一种能力，这种能力不仅能使你站在讲台上用词汇简单明了地向你的同胞传达你的想法，更令人钦佩的是，你有能力用别人的母语表达你的想法，特别是作为一个未来的企业家、政治家以及道德典范。

因此，对于一个国家而言，我认为最宝贵的资源就是有这样一批人，他们能够用对方的习惯用语、方言乃至遵循对方的语言习惯表达自己，因为归根结底最重要的是互相理解。

我这么来总结我的回答吧。我的父亲只上过高中，从未上过大学……我的母亲和任何家人那时都没上过大学。但是我的父亲是一个文雅、体面的人……说话很有说服力、温文尔雅、体面的人。或许用我父亲常说的一句话能最好地总结我对大家的讲话，我希望能够多留一会儿……多待一些时间，我衷心希望我能如此。他常说，“乔，最糟糕的对立，是无意间造成的。” 最糟糕的对立，是无意间造成的。

语言、演说、交流、开放、沟通——这些能帮助我们减少可能无意造成的对立。我对你们有极大的信心。我真心这么认为。你们是一个了不起的国家、了不起的民族。在这所优秀的大学里有成千上万的学生，在整个国家有数百万人进入高等学府；有十三万中国公民在美国留学，这些事实就是我信心的来源。

相信自己，相信自己。你们有能力做任何事情，做世界上任何人曾经做过的任何事。你们做得越多，我的孙女和重孙女辈的一代会过得更好。

哥大演讲稿 篇4

在建校的第一年，由于学生少，而从校长、教授到行政主管的职务，都由塞谬尔·约翰逊一人兼任。当时学生接受教育的目的是：拓宽视野，加深理解，完善自身，以成就今后的辉煌事业。

独立战争使国王学院停顿了8年，美国独立后，为了纪念发现美洲新大陆的哥伦布，改名为“哥伦比亚学院”。

到了19世纪后半期，哥伦比亚学院迅速崛起，成为一所现代大学。法学院、矿业学院、师范学院相继建立。政治学、哲学、基础科学等学科研究生师资力量的增长使得哥伦比亚学院成为美国最早的研究生教育中心之一。

1896年,学院理事会正式授权学校使用新名字——哥伦比亚大学。哥伦比亚大学是美国最古老的“常春藤联合会”成员之一。

因为经济问题，1857年哥伦比亚大学校区由曼哈顿下城迁至中城。

在此后的40年间，学校增设了医药、法律、工程、政治、建筑、哲学和理论科学等系所。

1897年，哥伦比亚大学再迁至目前的校区。

1912年，图书馆学系、口腔牙科学院、新闻学院、教育学院等先后加入哥伦比亚大学。此时的哥伦比亚大学正式成为一所综合大学。但是，在建校之后的229年之中，这所美国名校却只招收清一色的男生，到1983年才招收一般本科女生。

哥伦比亚大学在建校初期的很长时间里没有围墙，校园显得十分喧嚣。曾任校长的艾森豪威尔于1953年出任美国第34任总统后，才将哥伦比亚大学的中心区围起来，形成了一个完整紧凑的校园。

如今哥伦比亚大学还保留了很多“国王学院”的遗迹。比如，哥伦比亚大学的校徽仍是原来的金王冠;在哥伦比亚大学校历上，很多美国传统节日并不放假，却有自己一套独特的假期。哥伦比亚大学的特立独行，由此可见一斑。

哥伦比亚大学当今风采：哥伦比亚大学位于纽约市中心，校园内有山有林，环境幽雅。站在校园中央的月晷旁，望着四周红砖铜顶的校舍，俨然生活在世外桃源之中。

大都会里的魅力名校

作为一所常春藤大学，哥伦比亚大学吸引美国与世界学子前来求学的主要原因还是学校强大的师资队伍、一流的教育水平和先进的科研设备。在哥伦比亚大学的教员中，有8位是美国国家科学奖章得主，89位是美国艺术科学院的现任院士，42位是美国国家科学院现任院士。

哥伦比亚大学之所以能够吸引来自世界各国的精英，还因为其位于纽约市，地理位置好，使得许许多多学子慕名而来，而就业率高也是哥伦比亚大学吸引人之处。

哥伦比亚大学最初的建校目标是：“在已知的语言、人文和科学领域内教导和教育青年。”为此，学校的教师及课程设置都必须围绕以下3个问题来展开：

一、让学生学习什么？

二、用什么方法教育学生？

三、毕业时，学生除了学位和所学的知识外还具备何种世界观？哥大最强调的一点是实践，注重学校与社会结合，鼓励教师走出课堂和学校，学以致用。

哥伦比亚大学还经常举办研究生论坛，主席、评委都由学生自己充当，但会议程序和规格则完全和正式的研讨会保持一致。

西奥多·罗斯福：1900年当选副总统。1901年总统威廉·麦金莱被无政府主义者刺杀身亡，他继任成为美国总统，时年42岁，是美国历史上最年轻的在任总统 第26任总统

西奥多·罗斯福因成功地调停了日俄战争，获得1906年的诺贝尔和平奖，是第一个获得此奖项的美国人。

1908年卸任后，西奥多·罗斯福与共和党意见有分歧，于是脱党，代表进步党参选总统，试图东山再起；但败于美国民主党的候选人伍德罗·威尔逊，从此退出政坛。

美国第32任总统富兰克林·D·罗斯福(Franklin D.Roosevelt)(1933—1945)，一直被视为美国历史上最伟大的总统之一，是20世纪美国最孚众望和受爱戴的总统，也是美国历史上惟一连任4届总统的人，从1933年3月起，直到1945年4月去世时为止，任职长达12年。曾赢得美国民众长达7周的高支持率，创下历史记录。

富兰克林·德拉诺·罗斯福出生于纽约。父亲詹姆斯·罗斯福是一个百万富翁。母亲萨拉·德拉诺比父亲小26岁。罗斯福曾就读于哈佛大学和哥伦比亚大学。1910年任纽约州参议员。1913年任海军部副部长。1921年因患脊髓灰质炎致残。1928年任纽约州长。1932年竞选总统获胜。执政后，以“新政”对付经济危机，颇有成效，故获得1936年、1940年、1944年大选连任。第二次世界大战初，美国采取不介入政策，但对希特勒采取强硬手段，以“租借法”支持同盟国。1941年底，美国参战。罗斯福代表美国两次参加同盟国“三巨头”会议。罗斯福政府提出了轴心国必须无条件投降的原则并得到了实施。罗斯福提出了建立联合国的构想，也得到了实施。63岁时由于脑溢血去世。

merit-based奖学金提供给所有学生(包括本地与国际生)一般本科较少，博士最多。所以你条件够牛逼的话才可能拿到。GPA3.8以上，IBT110加上出色的各项条件，才有希望。

问：哥伦比亚大学商学院研究生奖学金好拿么?都需要什么条件? 答：像哥大之类的学校商学院基本没有MASTER，他们商学院只培养MBA，奖学金不好拿，除非你有麦肯锡之类的工作经验。你有780以上的GMAT,有3年左右的大公司高管，还有很好的推荐，再加上你的风格适合这学校，不过读MBA可以贷款的

全世界学新闻最好的大学了如果想被录取，还有奖学金，那么综合实力很定得很牛，比如：

大讨论活动演讲稿 篇5

尊敬的各位领导、评委、同志们：

大家好！今天，我非常荣幸地参加本次演讲比赛，我演讲的题目是《让青春在解放思想中飞扬》。

在这千帆竞发、百舸争流的今天，镇党委发出了在全镇上下营造“坚持科学发展，加快转型突破”解放思想大讨论的号召，作为一名青年，我深深感受到了抢抓机遇、敢为人先的胆识和魄力，感受到了永不懈怠、勇往直前的奋发精神，他犹如嘹亮的号角，给人勇气、催人奋进。

托尔斯泰曾经说过：“理想是指路明灯。没有理想，就没有坚定的方向”，坚定的理想信念是我们青年人投身事业的精神支柱和动力源泉。但我们个人的理想抱负只有与单位目标、岗位目标相一致才能真正得以实现，个人价值才能真正得以提升。

跨入全市十强镇、建设魅力南指挥对我们提出了更高的要求。我们要想紧紧跟上时代步伐，承担起历史使命，就必须以学习型机关的创建活动为契机，争做解放思想的先锋、提升群体智慧，开阔视野，扩大知识面，进一步提高应对困难和挑战的能力。只有这样，我们就才能成为跨入全市十强镇、建设魅力南指挥的有用之才。

根扎得越深，树长得越高；步踏得越实，路行得越远。我们年轻人犹如小树初长、征途初踏，必须脚踏实地、艰苦创业。许多劳模、先进人物的成长经历告诉我们，实干成就事业；无数的历史事实告诉我们，一切辉煌的成就都是通过艰苦奋斗取得的。事业的高楼是一块砖一块砖砌起来的，是实实在在的，而不是呈现空中的海市蜃楼那般虚无。所以我们应该脚踏实地、埋头苦干，而不能心浮气躁、好高骛远。越是艰苦的奋斗越能够成就事业。我们要在艰苦的磨炼中让青春绽放出绚丽的光彩。

青年朋友们，嘹亮的号角已经吹响,思想解放的事业正需要你我的参与!是的，我们不能驰骋疆场，轰轰烈烈，但我们可以立足本岗，兢兢业业。小草虽小，应该为充实辽阔草原的郁郁葱葱而骄傲；我虽平凡，应该为成为建设南指挥的一员而自豪，因为我确信：青春在平凡的工作中也一样闪光！

波光粼粼，我只是浪花一朵；霞光万丈，我只是金光一缕。但平凡的我坚定而执着，我愿意做一个忠诚的卫士，用青年的激情，撞响思想解放的大钟；我愿意做一个小小的音符，将我的青春溶入思想解放的壮美旋律，谱写出新时代的华彩乐章。

心有多大舞台就有多大演讲稿 篇6

我们是一群来自西安航院的理工科学生，作为一名理工科学生，想要排出一场轰轰烈烈的演讲确实是一件非常困难的事情。因为我们既没有文学院的才情，也没有史学院的稳重，更没有法学院的口才。有的只是一群只会编计算机程序、会做受力分析和画电路图的晃头小子。

但是这些对演讲并没有帮助，于是我们就尝试改行，或自愿或被逼着改变自己。

最终编程序的同学变成了编演讲稿的、受力分析的同学变成了动作指导，画电路图的同学变成了化妆师。

但我们也有我们固有的优势，电子系男女比例严重失调，男生多女生少，演讲起来可以随意粗线条，没有那么麻烦。

开个玩笑，其实我想说的是，一群理科生去演讲，要比专业团体甚至是文科生付出更多的努力。

也许最后的结果并不是尽如人意，但我们并不在乎，我觉得大学生演讲最重要的并不是最后的结果，而是过程。

我们不怕失败，因为我们还年轻，我们有失败的资本，除了生命，没有什么是我们输不起的，即使真那么不幸我们输了，我们还有那句话：大不了从头再来。我们不看重成功，因为我们是一群追梦的孩子，无论最后我们成功的景象有多么辉煌，在人生的旅程中也只会一瞬而已。可是过程带给你的回忆却可能深深的埋入你的心灵深处并伴随着你的一生。

在我们的班里，有已经演讲过的同学，也有演讲过的同学，他们在这段时间里，有的人每天这班上的工作，有的人为升本东奔西跑，有的人身兼多职每天累到吐血，有的人练完演讲还要做功课画图睡眠时间只有几个小时。当有人累了，有人委屈了，有人想放弃了的时候，我们都会用这样一句话相互鼓励：你可以的，你不是一般人！

说实话，大家都想成功，起码这是对自己努力的一种回报，但是，大家也都深深的明白一点，无论我们成功与失败，明天的太阳依然会升起，地球依然会继续公转与自转，而我们尚未完全成熟的心灵，却永远的被这一段难忘经历牢牢牵住了。

喜欢写演讲稿的，并非梦想着有一天也能写出像《我有一个梦想》一样经典的演讲稿，被世人称赞。

喜欢演演讲，也并非梦想着有一天能站在演讲的舞台上和众多专业的老师一起演讲《我有一个梦想》。

我们的梦也许很小很简单。

我们写演讲稿也许就是因为考试，我们演讲也许就是为了在老师面前有一次表现的机会，可那又怎样呢？谁没做过梦呢？当有一天我长大了，当有一天我老了，我可以骄傲的问我正在上大学的儿子甚至是孙子：我上大学时候连话都没勇气讲的女生都敢上台演讲，你敢么？

我想我是幸福的，因为我有一群追梦的伙伴，有一群为我们提供梦想舞台的同学和老师，虽然这次演讲已经结束了《演讲与口才课》，但这正是个开端，我们要用我们的手，用我们努力，把更多更多没有机会站在这里的人的梦想搬上舞台，让更多更多的人能够像我们一样，完成自己的梦想。

大数据管理演讲 篇7

对大数据合理地进行确认和计量；正确地进行会计处理；公允地体现在会计报表上，这是大数据作为一项新型企业资产研究的课题。站在大数据逐步产业化的层面，立足于雨后春笋般诞生的众多大数据企业和大数据研究机构的角度，让大数据资产走进大数据企业会计报表具有现实意义和深远的影响。

一、大数据资产的确认

1. 大数据资产确认的操作方法。

数字不是数据，数据也不是大量数字，大量数据也尚不能界定为大数据。当企业针对某个领域、某个事项、某种目标进行前期调查、调研、抽样、统计等研究时，或者针对基础资料进行筛选、整理、分类、分析等后期系统加工处理开发时；再或者企业支付对价购买取得数据基础资料时，将归集的对象化了的成本费用确认为“研发成本”，非对象化的确认为期间费用。

在“研发成本”的基础之上，能够使大数据以研究报告等现实产品形式对外提供给大数据使用者时；或者能够使大数据在虚拟空间里供大数据使用者随时使用时，将“研发成本”确认为“无形资产”。

2. 大数据资产确认的背景培育。

尽管独立的数字、零散的数据尚不能界定为大数据，但是它们却是形成大数据产品的基础原料。原料的价格相对于产品而言自然是低廉一些，特别是对于大数据产品这样的无形资产，其原料更是低廉得可怜。比如几千元钱购买了一个城市的企业注册信息；再比如几百元钱、甚至是几个电话或者几句好话就能换取无数个各类样本。

的确有些样本取得是简单且价格低廉的，但有些基础原料却是前期花费高额成本的。比如人口普查、经济调查等等前期都花费了大量的人力、物力、财力。只是目前这些基础样本的持有者没有法律的约束；没有或者法律意识淡薄忽视了这些基础样本的价值所在。伴随着人们“数据资料信息本身是有价值”意识的增强，就会逐渐形成一个市场，形成一个数据原材料、大数据设备、大数据人才、大数据产品市场。这些都将逐渐形成大数据确认的背景培育土壤。

二、大数据资产的计量

1. 大数据资产计量的操作方法。

大数据资产一旦作为企业的一项新型资产，自然也要遵循货币计量的假设和历史成本的原则。企业在大数据资产研究阶段和大数据资产开发阶段，以其实际发生的工资薪金、设备折旧、购买大数据资产支付的对价、投资者投入的大数据资产公允价在内等各项成本费用额度，分别将归集的对象化了的成本费用计入“研发成本—研究费”和“研发成本—开发费”，非对象化地计入期间费用。

在“研发成本”的基础之上，能够使大数据以研究报告等现实产品形式对外提供给大数据使用者时；或者能够使大数据在虚拟空间里供大数据使用者随时使用时，将“研发成本”的账面价值结转到“无形资产”。

2. 大数据资产计量的技术支持。

关于大数据资产的计量，从理论上来讲并不复杂。但是实际操作过程中，需要太多的技术支持，或者说需要太多账务处理的合法依据。购买大数据资产支付的价格是否合理，这不能停留在供求双方的合同、协议上，不管是由供方提供发票，还是由需方到税务机关代开发票，其发票的金额应当在对应合同协议的基础上，税务机关应该制定最低计税标准，或者借助大数据资产评估机构的评估值。还有投资者投入的大数据资产是否公允价，也存在类似的问题。

发票可以是增值税普通发票，也可以是增值税专用发票。但是只有开具发票税务机关才能掌控大数据资产的交易流转税；供方企业或自然人才能从源头上缴纳增值税及其附加；需方企业才能获得合法的企业所得税税前扣除依据。

对于评估而言，首先，是完善大数据资产的资产评估准则、细则、操作指南；其次，是培养大数据资产评估专业人才和培养、提高资产评估师的大数据资产评估技能；再者，是有胜任能力的评估师事务所增加大数据资产评估业务范围，同时建立大数据资产登记确权、价值评估、交易服务公共平台。不仅让大数据资产走进企业的会计报表提供合理合法的可能，也为企业将来的大数据资产抵押贷款、资产证券化的等价支付、有序流动，最终形成大数据产业和产业链奠定基础。

对于税务机关而言，首先是应该将大数据资产交易列入增值税细目，确定大数据企业的征收率和税率；其次是制定大数据资产的最低摊销年限；再者是壮大针对日益繁荣大数据企业稽查队伍或者人员。

三、大数据资产的会计处理

1. 大数据资产的会计处理方法。

大数据资产将以存货的形式或无形资产的形式，存在于“研发成本”或“无形资产”账户。因此，大数据资产的会计处理关键工作就是摊销。其摊销的流向应该是和大数据企业“主营业务收入”对应的“主营业务成本”。也就是说摊销时，借记“主营业务成本”，贷记“累计摊销”。

针对大数据资产的特性，其不适应一般无形资产五五摊销和分次摊销的直线平均法。应当采用收益百分比法或者年数总和加速摊销法。目前大数据资产的计量标准尚待完善，收益百分比法的实施还有一定难度。当前可以将固定资产计提折旧的年数总和法引入大数据资产的摊销。具体的使用年限可以参考最低使用年限。

对于大数据资产取得的会计处理，在前面确认和计量环节已经涉及。大数据资产的期末计量，在上述税务机关制定的最低摊销年限指导下也就变得非常简单。在此不再赘述。

2. 大数据资产的会计报表列示。

大数据资产在资产负债表上的列示位置，依据对会计准则理解因该是存货项目或无形资产项目。针对大数据资产的特性，对于账面价值需要研究两个问题：第一，大数据是轻资产类型的资产，所以不能仅仅从资产额度上判定大数据企业是小企业或中企业，那么能不能采用高价卖出，平价买入，并交纳交易环节税费的形式抬高资产额度；能不能评估增值补交税费入账。第二，大数据资产列示在无形资产项下，无疑是一种长期资产，这在某种程度上会影响大数据企业的流动比率实质。因此可否考虑将一年内摊销完成的部分价值，列示在一年到期的其他流动资产。

大数据：大变革、大机遇 篇8

大数据时代有什么本质特征？大数据的来源是什么？大数据又将流向哪里？大数据在提升政府治理、改善经济治理、再造公共服务模式、激发商业创新方面有哪些卓越案例？中国需要怎么样的战略反应才能抓住大数据带来的宝贵机遇？一系列问题亟待研究者给出深入解析。

“数据驱动发展”成为时代主题

如今，大数据已经被赋予多重战略含义。从资源的角度，数据被视为“未来的石油”，作为战略性资产进行管理；从国家治理角度，大数据被用来提升治理效率、重构治理模式、破解治理难题，它将掀起一场国家治理革命；从经济增长角度，大数据是全球经济低迷环境下的产业亮点，是战略新兴产业的最活跃部分；从国家安全角度，全球数据空间没有国界边疆，大数据能力成为大国之间博弈和较量的利器。总之，国家竞争焦点将从资本、土地、人口、资源转向数据空间，全球竞争版图将分成新的两大阵营：数据强国与数据弱国。

宏观上看，由于大数据革命的系统性影响和深远意义，主要大国快速做出战略响应，将大数据置于非常核心的位置，推出国家级创新战略计划。美国2012年发布《大数据研究和发展计划》，并成立“大数据高级指导小组”，2013年又推出“数据一知识一行动”计划，2014年进一步发布《大数据：把握机遇，维护价值》政策报告，启动“公开数据行动”，陆续公开50个门类的政府数据，鼓励商业部门进行开发和创新。欧盟正在力推《数据价值链战略计划》，英国发布《英国数据能力发展战略规划》，日本发布《创建最尖端IT国家宣言》，韩国提出“大数据中心战略”。中国多个省市发布了大数据发展战略，国家层面的《关于促进大数据发展的行动纲要》也于2015年8月19日正式通过。

微观上看，大数据重塑了企业的发展战略和转型方向。美国的企业以GE提出的“工业互联网”为代表，提出智能机器、智能生产系统、智能决策系统，将逐渐取代原有的生产体系，构成一个“以数据为核心”的智能化产业生态系统。德国企业以“工业4.O”为代表，要通过信息物理系统（CPS-Cyber Physica] System），把一切机器、物品、人、服务、建筑统统连接起来，形成一个高度整合的生产系统。中国的企业以阿里巴巴董事局主席马云提出的“DT（Data Techn0109Y）時代”为代表，认为未来驱动发展的不再是石油、钢铁，而是数据。这三种新的发展理念可谓异曲同工、如出一辙，共同宣告了“数据驱动发展”成为时代主题。

与此同时，大数据也是促进国家治理变革的基础性力量。正如《大数据时代》作者舍恩伯格在定义中所强调的，“大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的”。在国家治理领域，阳光政府、责任政府、智慧政府建设，大数据为解决以往的“顽疾”和“痛点”提供了强大支撑；精准医疗、个性化教育、社会监管、舆情监测预警，大数据使以往无法实现的环节变得简单、可操作；大数据也使一些新的主题成为国家治理的重点，比如维护数据主权、开放数据资产、保持在数字空间的国家竞争力等。

从哲学意义上来看，大数据不仅仅是一场技术革命，也不仅仅是一场管理革命或者治理革命，它给人类的认知能力带来深刻变化，可谓是认识论的一次升华。具体而言，大数据可以为决策者解决4个问题，提升两种能力。一是解决“坐井观天”的问题，以往人们决策只能基于视野之内极为有限的局部信息，和井底之蛙无异，大数据则可以实现整个苍穹尽收眼底；二是解决“一叶障目”的问题，以往不具备全样本数据分析能力，只能用小样本分析近似推理，犹如从“泰山”中取来“一叶”，而真理可能存在于全样本的海量数据之中，借助大数据则可完全克服；三是解决“瞎子摸象”的问题，7个瞎子根本无法根据各自的认识加总出完整的大象，因为他们的信息是相互离散的，无法有效关联起来，而大数据的基本优点是在深入关联中还原事物的原貌；四是解决“城门失火，殃及池鱼”的问题，人们习惯于因果分析，遇到这种“稀奇古怪”的因果链则很难前瞻和推理，但大数据注重相关关系，可以准确地发掘出规律。提升两种能力，一个是“一叶知秋”的能力，体现大数据敏锐的洞察能力；另一个是“运筹帷幄，决胜千里”的能力，体现大数据对时空约束的突破。这些足以说明，大数据是人类认识世界和改造世界能力的一次升华。

中国成为数据强国的优势、挑战与路径

值得振奋的是，中国具备成为数据强国的优势条件。从2013年至2020年，全球数据规模将增长十倍，每年产生的数据量由当前的4.4万亿GB，增长至44万亿GB，每两年翻一番。从全球占比来看，中国成为数据强国的潜力极为突出，2010年中国数据占全球比例为10%，2013年占比为13%，2020年占比将达到18%，届时，中国的数据规模将超过美国的数据规模，位居世界第一。中国成为数据大国并不奇怪，因为我们是人口大国、制造业大国、互联网大国、物联网大国，这都是最活跃的数据生产主体，未来几年成为数据大国也是逻辑上必然的结果。

尽管存在成为数据强国的潜力，但在目前的政策环境之下，我国推进大数据战略仍存在以下几个清晰的挑战。第一，顶层设计方面，全球大国之间围绕大数据的竞争颇为激烈，中国作为一个后发国家，想要实现弯道超车，后来居上并非易事。如何能够紧扣创新前沿，把准未来趋势，超前战略部署，对政策设计者来说是一个非常现实的挑战。第二，数据开放方面，“数据孤岛”广泛存在，虽然政府掌握着80%的数据，但现实中却相互割裂，自成体系，“部门墙”“行业墙”“地区墙”阻碍了数据的流动共享，数据被视为部门的利益和隐私，这与大数据时代的基本理念准则相悖。第三，大数据相关的法律、法规、标准缺位，导致能够开放的数据没开放，需要保护的隐私没有得到保护，企业由于标准模糊而无法大胆创新。第四，“数据主权”容易受到侵蚀，由于数据空间是国家新的战略维度，尚没有完备的安全保障体系，再加上电脑、手机、芯片、服务器、搜索引擎、操作系统、软件等核心的数据“基础设施”大量依赖进口，数据资产极易流失，数据主权极易受到侵蚀。