大数据时代的管理变革

大数据时代的管理变革（精选12篇）

大数据时代的管理变革 篇1

一、大数据概述

云端技术是一种软件技术,具有超强的存储功能,这种软件最本质的意义就是对信息进行有效处理,而且成本非常低。因为这种“云”软件的产生,使信息向“大数据”转型。所以,由信息时代进入了大数据时代。由于云技术和大数据的处理,揭开了智慧世界的神秘面纱。现代的教育管理也是运用这种软件进行信息处理,教育管理也就由此进入大数据时代。在大数据时代,教育管理具有很多特征。

1. 超级体量

从“数据”的角度来讲,教育管理所涉及的数据是非常巨大的,且都无法用现在的数据库服务器对教育数据进行管理。

2. 类型繁多

教育数据体量非常宏大,这是信息数据化所造成的。教育本身就是非常庞大的系统,同其他领域所形成的数据一样非常巨大,这样巨大的数据就通过视频和音频、文本在云端进行书写。

3. 处理速度迅速

教育管理所使用的大数据处理速度非常快,灵活性非常强,对动态的教育数据处理起来非常简便,大大降低了时间,提高了教育管理效率。

4. 低密价值

教育管理所包含的大量信息是需要对其进行甄别的,并不是所有的数据对管理都有用处,只是有的数据对管理起到作用。因此,数据处理就是对大量信息进行辨别,去除没有用的信息;把有用的信息留下,对信息进行处理。

二、大数据时代教育管理所考虑的问题

1. 资源配置

教育改革的最本质的问题就是对教育体制进行改革,而教育体制的改革则是对资源进行配置。在大数据时代,教育资源体量非常大,结构非常繁杂,状态缺乏稳定性,因此资源配置仍然是非常突出的问题。如果用手工手段对其进行资源配置是难以完成的,这就需要运用技术手段,这是一个非常棘手的问题。

2. 价值取向

教育管理需要进行评估,通过评估,可以发现其中存在的问题,从而采取措施对其进行改进,评估中最为重要的是价值取向问题。当前应试教育还影响着人的价值取向,这会对教育评估带来很大影响。

3. 科学技术

在教育决策中需要更多的科学技术。在进行决策的过程中,其可行性、合理性和实践性都需要科学技术作为支撑。在制定政策的时候,要以数据为依据和导向,对数据进行科学处理,实现教育的目标和任务。

4. 专业能力

说到底,教育管理归结为管理者自身的专业能力。在信息化时代,教育者自身的素质受到考验。在大数据下,对教育管理者专业素质的要求更加严格,需要加强信息技术管理。

大数据时代下,对教育管理既是一种机遇,又是一种挑战。教育管理在面临挑战中,显得力不从心,只重视硬件的建设,对管理者的信息化能力却不够重视。教育管理需要大数据处理,更需要教育云的支持,要建立起更加智慧的管理系统,更好地推进教育管理。这使得教育管理在大数据下面临双重考验。在信息化管理过程中,要实现大数据处理,就必然会引起教育管理模式的变革,使其适应新的形势。

三、大数据下教育管理模式

大数据时代的到来,对教育管理模式产生了巨大影响,需要对其进行创新,以适应大数据时代的发展。

1. 教育管理的大数据特征

一是大数据的发展,为教育管理提供了更加开放的环境。开放性对传统教育管理而言,可使信息更加灵通,信息不再被分割,而是相互统一起来,做到了信息的共享,在管理中对信息的利用程度更加方便,这就使教育管理环境变得更加优越。这种开放的环境,对教育管理将会产生巨大作用。二是大数据的原始特征以及处理速度极快,使得教育管理零散化。教育管理和教育活动是一致的,也是同时进行的,大数据包含了教育的所有原始数据,其会对这些数据进行即时处理,因此,在教育管理上就体现为碎片化。三是大数据的低密价值,使得教育管理向简约化和专业化发展。教育管理不光是对教育信息存储,更重要的是对大量的信息进行处理,实现教育管理的有效化和高效化。

2. 大数据下教育管理模型建立

在大数据时代,其所支撑的教育管理模型为:第一个是主体,第二个是对象,第三个是资源,第四个是目标;这种模式中,主体有社会、政府、校长和老师;对象为社会、校长、教师和学生;资源为人力、技术、财物和知识等;目标为人的发展、能力提升、服务体系和智慧教育。

在大数据时代,教育管理主体更加多元化,同时专业化也发展起来,这两个特征就使得教育管理呈现出两个特征,即专业化和多元化。教育管理体制多元化,把社会中的专业机构融入管理中来,对某一领域的教育进行管理,比如在教育评估中,校长和老师是管理主体,让更多的教师脱颖而出来对学校进行管理,这是实现校本管理的重要标志。

在教育管理过程中,管理者对教育数据进行搜集和汇总,同时可对其他教育资源进行搜集。除了教育内部人员以外,其他部门的人员也可以提供数据,即表明教育管理非常复杂多变。

在对资源进行配置的过程中要对资源进行科学分类。在教育中,最为核心的资源就是人才资源。人才资源包括两种,第一种是教育人才;第二种是所培养出的人才。财务资源是教育的硬件设施,它对硬件进行配置。知识资源包括很多种,它表现得不够明显,属于比较隐性的资源,对教育管理的创新起着决定作用。技术资源对管理提供技术,保证教育管理模式的变革。

在大数据时代,教育管理目标是建立现代教育治理体系。在管理中,实现教育的公平,让每个人都享有教育资源,利用教育资源,对教育资源做到公平。在大数据时代到来的今天,必须对教育模式进行改革,保障教育管理的有效进行。

总之,在大数据时代,要充分利用大数据的先进性,实现教育管理的全面进步,改革教育体制,创新教育管理模式,实现教育的公平化。当今,教育管理向大数据融合,实现教育信息化,把繁杂的数据进行处理,实现教育管理全面发展。当然,要想使大数据和教育管理的融合,并不是一个简单的过程,它需要不断地去磨合、去探索,只有这样才能使教育管理和大数据实现完美融合,促进教育管理向着现代化迈进,为社会提供更好的教育环境。

摘要：大数据犹如洪水般,改变了人们的生活和工作。当前,教育管理中存在的重要问题就是如何与大数据时代相互融合,充分运用信息技术,提高教育管理效率。但是,在教育管理与大数据结合上还存在诸多的问题,需要不断努力,做到两者的完美结合,取得最佳效果。

关键词：大数据时代,教育管理,变革

参考文献

[1]胡弼成,王祖霖.“大数据”对教育的作用、挑战及教育变革趋势---大数据时代教育变革的最新研究进展综述[J].现代大学教育,2015,(4):98-104.

[2]赵萃.大数据时代教育管理信息化的困境与突围路径[J].中国成人教育,2016,(3):43-45.

[3]梁文鑫.大数据时代---课堂教学将迎来真正的变革[J].北京教育学院学报(自然科学版),2013,(1):14-16.

大数据时代的管理变革 篇2

摘要：笔者首先简要论述了大数据如何促进管理作用的发挥，其次详细介绍了大数据时代管理会计工作相对于传统管理会计的变化，最后总结得出大数据时代管理会计工作如果不进行变革，管理会计工作提供的信息将失去决策有用性，甚至误导决策，难以为实现企业价值最大化目标起到应有的作用。

关键词：大数据管理 数据挖掘 企业价值最大化 会计

大数据是基于云计算、物联网和移动互联网的产生而出现的，但是人们通过云计算、物联网和移动互联网的互相交流而形成一个庞大的数据源如果没有被管理者收集和建模、分析、利用就没有大数据的概念，因此大数据概念是为了满足管理的需要而产生的。

本文所说的管理会计主要是对盈利性组织而言的，假设使用管理会计的组织，已经做好了以下几个和大数据有关的工作。一是已经购买或自行开发了大数据工具，这些工具可以有效收集来自组织自身的或者云端的数据，无论这些数据是结构化，还是非结构化的。二是这个组织已经自行开发或购买了大数据分析软件，目的是使用这个软件来分析或管理大数据，充分深度挖掘大数据的意义，并可以给管理会计部分提供相关有用的信息。三是这个组织已经拥有了大数据分析和管理人才，他们实时分析大数据后，可以给组织各个部门提供与决策相关的信息，当然也可以给组织的管理会计部门提供有用的信息。同时这个组织的管理会计人员已经充分理解了大数据技术基础知识并能够利用大数据分析的结论促进管理会计工作。

唯物辩证法告诉我们，事物都有作用和反作用两个方面，一方面大数据理论实际上为管理会计的实际应用提供了更多、更好地数据信息，进而可以扩展管理会计的应用范围。另一个方面传统管理会计的理论与模型也对大数据整合、应用提出了要求，反过来也可以为从海量数据中筛选出有用的信息提供指南。因此大数据和管理会计工作是互相促进和帮助的关系，任何从自身角度看问题的思维都不利于一个盈利组织的价值管理工作。

一、大数据促进管理会计作用的发挥

在我国面临经济增长进入新常态，企业要进行体制、机制和管理创新并实现转型和升级的情况下，由于互联网和智能、移动设备的发展，世界已经进入了大数据发展阶段。在这个背景下，如何将传统的管理会计理论结合大数据背景，进行盈利组织的管理会计实践，笔者认为一是大数据的分析和利用，为传统的管理会计的职能发挥不仅提供了更好的依据，同时也开拓了管理会计服务组织的领域。大数据的重要特点之一就是为组织的预测工作提供了科学数据依据，而传统的管理会计的重要作用之一就是做好组织的经济预测工作，无论是对组织短期经营活动还是长期经营活动而言都是如此;二是大数据分析结果可以为组织的预测工作提供高度准确性和可靠性的信息，以往管理会计由于得不到这样的信息，而不能开发出对企业的经济预测工作更有效的模型，如今有了大数据分析结果，管理会计对数据更准确和更可靠的梦想得到了实现，这样扩展了管理会计为组织服务的领域;三是大数据分析结果可以使管理会计目标即为企业实现价值最大化提供决策依据有了切实基础。如以前组织为了实现企业价值最大化的目标，很难收集资本市场的海量信息，如今有了大数据的分析结果，通过分析影响企业价值最大化的各种因素，比如股东的偏好、企业面临经济形式的预期变化，消费者的购买需求等等数据信息，就可以为企业综合平衡和把握影响企业价值最大化的各种因素，进而实现企业价值最大的目标。

二、大数据时代管理会计工作相对于传统管理会计的变化

(1)大数据分析工作结果对管理会计成本性态分析的影响

一般来说，进行企业成本性态分析的要点是按照成本与产量因果或相关关系，将企业发生的成本归类为固定成本、变动成本和混合成本。但是在企业的经济实践中，固定成本和变动成本是众多成本中的两个极端形态，只有介于两者之间的混合成本才是常态，但传统的管理会计工作对混合成本的分析，由于获取数据信息的限制，很难做到准确的分类，因此不能起到很好的决策支持作用，致使企业的成本分类工作流于形式，甚至误导决策。

这是由于混合成本的特点决定的，因为混合成本虽然和企业的产量变动相关，但是企业的管理会计人员很难定量分析出其相关的数量函数关系，这就对企业传统管理会计中的半变动成本分解工作提出了挑战，而大数据分析和挖掘可以应对这种挑战。比如，企业对混合成本中的阶梯式成本的分解，就可以利用大数据的分析结果准确进行。笔者对此举例如下：

假设甲企业对产品的品质要求极高，否则无法更好地满足市场消费者对企业产品的需要，企业将面临被竞争对手淘汰的风险。根据企业以往的大量原始数据，经过大数据分析，才能更好地提供各种水平的检验员每个月所能检验的产品数量，进而得到企业检验员的平均检验数量，假设是200个产品，这样生产每增加200个产品，就需要增加一名检验员。这样企业管理会计人员就可以根据企业的生产量计算出需要增加的检验员数量。假设每个检验员的月计件工资为3500元。企业管理会计人员就可以依据企业产量的变动，计算出产量变动的范围在200个以内时，检验员的工资是固定成本。如果产量达到200个以上时，检验员的工资就是变动成本，变动率为17.5元。因此，该企业如果没有利用大数据分析技术，由于企业的检验员的检验水平不同，企业就很难科学分析出检验员的平均检验数量，也得不到上述混合成本分解的结论。

(2)大数据分析工作结果对管理会计盈亏临界点分析的影响

根据企业利润计算原理，传统的管理会计人员知道，销售量、单价、变动成本和固定成本都是影响企业盈亏临界点的因素。尤其是在企业有众多产品的情况下，盈亏临界点就只能根据销售额确定，传统的管理会计人员知道，计算多种产品的盈亏临界点时，必须计算销售总额、进而计算各种产品的销售比重，然后根据综合盈亏临界点才能计算各种产品盈亏临界点的`销售额，继而计算中各种产品盈亏临界点的销售量。其中，预计各种产品的销售量时，由于企业以往没有掌握大数据分析技术，预测数据往往是根据企业以往的销售量，对于竞争对手以及消费者偏好的改变以及国家宏观经济政策的变化对产品销售量的影响往往无能为力。如果企业掌握了大数据分析技术，企业大数据专业分析人员往往可以利用消费者的PC、手机移动终端的上网痕迹，精准分析出消费者的购买意愿，这样就可以为企业管理会计人员提供更准确的销售量预测数据。这样企业管理会计人员提供的盈亏临界点分析结果的有用性将大大提高。

(3)大数据分析工作结果对管理会计短期经营方案的影响

企业的短期经营方案，一般包括闲置设备出租或出售的决策、特殊订货决策、零部件自己制造还是外部购买的决策、亏损产品是否必须停产的决策、联产品是否进一步加工还是直接出售的决策等等方面，笔者认为大数据分析都可以对上述决策提供更加精准的数据信息，因此有助于管理会计人员提供上述决策所使用的管理会计信息，限于篇幅，笔者此文仅以联产品是否进一步加工还是直接出售的决策为例，说明大数据分析工作对传统管理会计工作的影响。

众所周知，一般将同一种原材料经过大致相同的生产步骤生产完成的成果称为联产品。企业生产出的联产品有的可以直接出售，有的必须进一步加工才能出售，有的可以直接出售也可以进一步加工而出售，对于最后一种情况，就涉及到了联产品是否需要进一步加工才出售的决策。当然，无论是大数据时代，还是以往的时代，这个决策的依据都是企业效益最大化，大数据只是给这个决策需要的管理会计信息提供了更加科学的数据信息，而不是直接代替其进行决策。一般来说，只有进一步加工能带来增量利润，即带来的增量收入大于增量成本时，才能够得出进一步加工的决策。这里决策的关键是销售量和销售成本，而如果没有大数据的分析技术，如前所述，是很难准确预测销售量数据和进行混合成本分解工作的。如果不能对混合成本进行分解，就难以计算出该产品的变动成本，进入预测该产品的贡献毛利。尤其是联产品进一步加工后，消费者是否买账，需要挖掘出消费者对此以往的反映和今后预计反映的大数据信息，如果不能准则预测出销售量，又如何准确计算增量利润呢?销售量预测不准确，比如预测的过于乐观，企业的进一步加工决策很可能失败，因此实际的结果很可能是增量利润为负数，企业后悔莫及。而企业有了大数据分析技术，就可以很好地避免此种问题的发生。

(4)大数据分析工作结果对管理会计长期投资方案的影响

一般来说，企业的长期投资是指企业新生产线的投资建设。为了增加企业长期投资决策的科学性，传统的管理会计理论指出，现金流量是长期投资决策的基础，同时也给出了计算一个项目现金净流量的方法，企业依据此方法可以理论上可以计算出一个项目的现金流入和流出量，但是没有大数据分析技术很难准确计算，试想，一个长期投资方案的决策基础都不牢固，如何对其进行科学的决策呢?

我们知道，根据净现金流量的计算公式，预计企业在固定资产和流动资产上的投资额这两个计算公式因子比较简单，根据市场调研结果基本可以得出科学的结论。但是预计各种经营利润之和这个计算公式中的因子就比较困难，因为影响企业利润的因素众多，既包括企业内部的管理因素，也包括外部的原材料采购价格、人工费增长情况、市场竞争的影响等众多不确定因素。而大数据理论指出，利用大数据分析技术，可以很好地解决上述问题。既然大数据分析技术可以提供营业利润计算的原始数据，企业管理会计人员利用会计知识，就可以轻而易举地计算出企业的营业利润，进而为企业长期投资决策提供更加准确和科学的管理会计信息。

(5)大数据分析工作结果对管理会计工具中平衡记分卡的影响

平衡计分卡可以用来表明企业在能力和创新进行过程中必须要实现的多种相互影响因素相互协调发展。一般来说，一个企业如果在企业财务、企业的客户、企业的内部业务流程以及学习和成长四个方面达到和谐统一，企业的发展就是平衡的过程，也只有这样才能将企业的战略落实到实处。笔者认为根据大数据的分析结果可以帮助管理会计人员更好地把握平衡记分卡各个部分的相关关系。理由如下：

一是大数据可以提高平衡记分卡财务预测的准确性，因此间接指出了公司战略和实施是否有助于企业价值最大化目标的实现;

二是平衡记分卡的客户部分，企业的管理人员要准确界定企业的客户群体，进而计算出客户对企业的价值最大化目标的贡献程度。这需要预测和测定客户的满意程度、客户的保持程度、新客户的获取量，这些方面正是大数据分析技术的擅长领域，在没有大数据技术之前，传统的管理会计人员对此往往无能无力，进而导致平衡记分卡中的客户部分分析结论失真，难以发挥平衡记分卡的作用;

三是平衡记分卡的内部业务流程部分，企业的管理会计人员往往要界定创新、经营和售后服务三个通用的价值链因素。大数据分析技术对此可以提供大量有用的数据信息。比如企业在创新过程中，必须尽力挖掘出客户群体中潜在需要，然后就可以提供相应的产品和服务来满足客户的这种需求。而对客户需求的分析，正是大数据分析所擅长的。

三、结束语

综上所述，理论上大数据时代助推了管理会计工作作用的发挥，因此管理会计工作应对传统管理会计工作内容结合大数据进行相应的变革。如果企业的管理会计工作不能与时俱进地进行相应的改变，管理会计工作提供的信息将失去其价值，甚至会误导决策，难以实现企业价值最大化的目标。

参考文献：

[1]柯明，王润统.浅谈大数据对财务信息化的影响[J].财会研究，(9)

[2]李国杰，程学旗.大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域――大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊，(6)

[3]王兴山.企业互联网时代的管理会计[J].财务与会计，(4)

[4]许亚湖，王婷.大数据时代管理会计的变革[J].财会通讯.2015(16)

大数据时代的管理变革 篇3

【关键词】大数据时代；人力资源管理；变革；研究

一、前言

随着互联网技术的发展和普及，大数据文化已经逐渐融入到社会发展的各个领域当中，人们的生活和工作当中也能够体现出大数据文化，大数据给社会发展和人们的生活带来了很大的改变。企业中不管是对人员的招聘、选拔、绩效和薪酬等工作的开展都属于人力资源管理的范畴内，人力资源管理在大数据时代背景下发生了很大的变革。

二、大数据和人力资源的内涵

1.大数据的内涵

中国富豪马云曾经在演讲中提出，现在是科技飞速发展的时代，当人们还没有了解PC时代的时候，就已经进入了互联网时代，还没有了解互联网时代的时候，就已经进入了大数据时代。由此可见，大数据时代的带来给社会各行各业都带来了很大的影响。微软企业的史密斯曾经说过：“给我多少数据我就能够作出多少改变，给我所有数据，我就能改变世界。”由此可见，从多种渠道获得大量的数据中，迅速选出有效信息的能力，就是大数据技术。大数据技术的核心内容就是在大量数据进行分析和存储。

2.人力资源的内涵

人力资源是指可以进行生产活动的脑力和体力劳动者。把“人”当做一种资源，它是现代企业人力资源的创新管理措施。同时，人力资源属于一种具有特殊意义的资源形式。

第一，人力资源同信息资源、物质资源相比，拥有创造性。在现实当中，人力资源还表现出需要充分利用或者使用才能够激发出其全部潜能，否则其才能就会萎缩，人力资源产生的浪费是最大的资源浪费。

第二，人力资源是具备可开发性和增值性的资源。在使用物质资源的过程当中，通过被加工或者磨损，它的独立形态就遭到破坏，价值就会体现在其生产的产品当中，而人力资源在运用过程当中，随着知识和经验的不断积累，在整个生命周期的一定阶段中会不断的增值，同时能够通过体育锻炼、教育、培训等投资活动提升其价值。如果生命周期锅炉最理想的心理和生理时期，人力资源的能力就会逐渐下降，直至消失。

第三，人力资源属于企业发展的基础，信息资源和物质资源在实现价值过程中都要依靠人的创造加工和流通。所以说，人力资源属于企业创造剩余价值的主体，是企业创造利润的基础。

第四，人力资源属于一种战略性质的资源。利用和开发人力资源，制约和影响着企业经营管理工作的企业环节。只有依靠大批的优秀人才企业才能够快速发展，在日益激烈的市场竞争中站稳脚步。人力资源管理是企业为了实现总体战略目标，合理运用现代化管理论和科学技术，通过招录优秀的人力资源，对其拥有的人力资源的开发、调控和整合，并给予这些人一定报偿而有效地利用和开发，它是企业实现经营目标的一种有效措施。在管理当中，人力资源的管理和开发是将人的价值观作为中心，为处理工作与人、组织与人、人与人之间的互动关系而进行的一系列管理和开发活动。

在人力管理工作中经常会接触到各种数据，从最初搜集招聘员工的各种信息，通过对员工开展测评，得出一定时期的绩效考评，长期开展人力资源管理工作或得到大量的数据，但是怎样能够在庞大的信息数据当中提取具有价值的信息提供给领导层进行决策是当前人力资源管理中面临的重要问题，本文就如何解决这一问题提出了解决措施。

三、大数据对企业人力资源管理的影

1.促进人力资源管理专业的战略转型

在大数据时代背景下，人力资源管理工作中的选育用备、战略规划等工作当中都可以使用大数据技术作为基础，对每个环节的工作都做到可提高、可分析、可记录、可测量的科学管理要求，进一步提升管理工作的专业性。人力资源管理部门可以在工作中对各项数据进行有效搜集，逐渐掌握企业内部各种业务的岗位需求，并且根据人力资源管理工作提出正确的意见，通过数据对企业领导的决策进行指导和影响。

2.成为业务部门合作伙伴

在大数据时代背景下，企业面临的市场竞争压力越大越大，企业在经营发展中经常会面对复杂性、不稳定性的环境，为了更好的促进企业健康发展，人力资源管理部门必须灵活调整工作模式，改变传统落的管理模式，满足企业的发展需求，由资源分配型部门发展为资源协调型部门，积极主动参与到企业的各项业务活动当中。人力资源部门通过大数据能够更好的在人员聘用、使用、奖励等环节发挥巨大作用，人力资源管理部门要成为了同业务部门紧密合作的伙伴，为企业实现战略目标提供人力支持。

3.对人力资源从业者要求提高

为了更好的在大数据时代发挥人力资源管理部门的作用，人力资源工作人员必须不断提升自身更多能力，提高整个部门的综合实力，不断提升队伍的团结性和战斗力。

四、大数据时代人力资源管理对策

虽然大数据为人力资源部门工作带来了很大的便利，同时也带来了很大的挑战。当前很多企业人力资源管理系统并没有有效使用大数据作为工作技术支撑，在对数据进行处理和管理中很难发挥作用。这就要求人力资源管理部门在利用大数据的过程中必须采取有效措施，提升管理水平。

1.关注大数据平台

利用大数据的实质内容就是讲企业内部对各种数据进行巧妙整合，得出对自身有关的各种数据，通过对这些数据的分析得到有效信息，为企业进行决策过程中提供数据支持。大数据时代要求人力资源管理系统智能化水平较高，在工作中必须将各种信息录入到系统管理平台当中，便于对所有数据进行有效分析。这就要求人力资源部门必须加强对平台的建设，完善管理平台的各种功能，发挥平台的最大效用。

2.开发和培养数据技术性人才，组建专业队伍

为了更好地适应大数据时代的工作需求，企业必须改变传统的用人标准，由传统的重视人员经验水平变为重视人员技术含量和数据处理能力。大数据时代更多的要求员工具有更好的理性判断和分析能力，对经验的要求并反而不高。这就要求企业人力资源管理部门的每名员工都需要具有加强的数据处理能力，在工作中能够灵活使用数据和系统，转变传统的工作方式，进一步增强工作效率和针对性。

3.完善人才招聘

企业在针对岗位需求开展招聘活动的时候，通过大数据网络平台能够促进人才识别技术更加多样化和智能化，将改变传统的招聘人员凭借经验和直觉选定录用者的现象，在招聘过程中更多的是依靠信息化数据技术。同时，在大数据背景下信息获取渠道呈现多样化形式，信息呈现透明化发展趋势。在传统的招聘工作中，个人提供更多资料基本都是自己编写的，大多数个人简历都是片面的，甚至缺乏真实性，但是在大数据背景下，企业可以通过信息网络查找更多候选人的各种信息，让企业能够全面的掌握候选人的各种情况，综合岗位需求考虑，招录的人员将会更加适合岗位需求。

4.重视和调整员工培训

为了更好的适应大数据时代的发展趋势，企业不仅要求员工具备大数据相关知识，还要通过定期培训的方式不断强化员工对数据挖掘、整合和执行能力，提升员工的综合素质。同时，要根据员工在培训和工作中的具体变现，灵活调整员工工作岗位，确保员工能力符合岗位需求，还可以通过调整岗位激发员工学习的积极性，形成良好的学习氛围，使员工的各方面能力进一步提升。

5.加强人才测评和分析

通过大数据技术在人力资源管理中的应用，对人才年终考核、选拔和分析等数据进行详细分析，找到其中的缺点，加以改正。在人力资源大数据库当中通过大数据分析技术能够准确找到其中的一些隐性信息，可以帮助管理人员根据不同员工工作水平的不同开展有效的测评工作。

6.实施基于心里契约的员工激励

不断充斥的数据洪流、不断加快的社会发展，使组织不得不做出调整，但不断进行的机构重组、人员精简和变革活动，会使员工工作安全感和稳定感下降。实施基于心里契约的员工激励能提供重视和承诺，使多数员工获得最大限度的工作幸福感和成就感，实现企业价值和员工价值的互动平衡。

五、结束语

总而言之，大数据时代的到来，作为人力资源管理部门，需要快速转型，把握我们在当前时代面临的变革趋势，以适应大数据时代的需要，把握机遇，借力大数据优化人力资源管理。相信随着信息技术尤其是移动互联网技术的快速发展，将对人力资源管理产生更加巨大的影响。

参考文献：

[1]王定红.大数据时代的循证式人力资源管理 [J].中外企业家，2013（8）：157-158.

[2]刘玉娇 ，孟飞.当今经济时代企业人力资源管理的创新问题[J].企业研究，2013（16）：104-106.

[3]潘丽晶.有关大数据时代下职业生涯管理的思考 [J].人力资源管理，2014（8）：161-162.

[4]何平.大数据对企业管理决策影响分析 [J].科技进步与对策，2014（2）：13-15.

作者简介：

大数据时代管理会计的变革 篇4

(一) 大数据的概念

大数据是伴随着云计算的普及、物联网和移动互联网的应用而发展的。大数据时代是数据爆炸式增长的时代。其应用逐渐渗透到了现代企业经营管理的各个领域。传统的管理会计也因此受到了前所未有的冲击, 日益激烈的商业竞争也促使企业管理会计的与时俱进。美国一家信息技术研究权威和咨询公司—Gartner公司 (2012) 认为, 大数据需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。笔者认为, 大数据是指数据量规模巨大、复杂多样和流转速度快, 含有对进行有效经营管理有价值的各种信息资源。企业利用大数据的关键战略意义是通过对数据的搜集、存储、加工、分析, 从数据中抽取出有价值的信息加以利用, 从而促使企业实现价值的创造。

(二) 大数据的特点

一般认为, 大数据具有的四大特点为四个“V”, 即Volume (大量) 、Variety (多样) 、Velocity (高速) 、Value (价值) 。从大数据的大量化上看, 海量数据规模巨大, 从各种源头产生;从数据多样性上看, 数据类型复杂繁多, 如文档、音频、视频、图片、地理位置信息、网络日志、网页、客户评价等多种多样的数据形式;从数据的处理速度上看, 借助物联网、云计算、移动互联网、手机、平板电脑、PC以及各种各样的传感器等数据来源或者承载的方式进行数据处理, 处理速度极快, 形成动态的数据系统;从数据的价值上看, 价值密度相对较低, 可从多种多样的数据中快速获得具有高价值的信息。基于大数据的这四大特点, 有效地利用现代技术对数据进行收集、加工、掘取价值和加以利用成为现代企业管理会计发挥职能作用, 为企业创造更多的发展机会和商业价值的重要途径。

(三) 大数据的作用

首先, 大数据的大量化为企业管理会计获取全面的数据提供了重要的经营管理资源。大量的数据是管理会计在数据处理对象上, 可以如同《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》一书作者维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶所指出的从样本数据转变为全数据。在大数据时代, 各线性价值链企业之间和各价值网企业之间的竞争将会是大数据掌握多少的竞争。管理会计要充分认识大量的大数据是企业“神奇的钻石矿” (维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶, 2013) , 建立好数据仓库, 积极做好大数据资源的收集、加工、挖掘、分享与利用的工作。

其次, 传统的管理会计对数据的利用仍然停留在对结构化数字数据的分析上, 国际数据公司 (IDC) 的一项调查报告指出, 目前企业中80%的数据是非结构化数据, 传统的企业管理基本上只使用了占整体数据总量20%的结构化数据, 这些有限的数据已无法满足企业管理的需要。结构和非结构、半结构的多样化数据对企业管理会计的全面分析和利用是有价值的。企业管理会计必须重视数据获取的全面和完整性, 充分意识到结构化数据与非结构化数据、半结构化数据对企业经营管理的重要影响, 将所有相关的结构化和非结构化数据、半结构化数据综合起来加以利用, 从而为企业经营管理提供全面的依据。

再者, 快速流转的数据促使企业数据处理速度和效率的提高。企业所要处理的数据正以惊人的速度在增长, 以零售业巨头沃尔玛为例, 其建立的大数据系统每小时要处理超过一百万次的客户交易, 存储数据量达到2560TB。因此, 突破关系型数据库处理模式的限制, 建立大数据仓库是企业亟待解决的问题。为应对数据的快速流转, 企业不仅要建立起能够实现高效存储和管理的非结构与半结构数据库, 还要及时和快速处理所采集的有关数据, 防止数据没有得到有效利用而造成积压和浪费, 适应大数据处理的需要。过去按月公布财务报告的方式已经不能满足需要, 企业应提供实时的报告, 即使不能提供实时的报告也应缩短报告的时间, 尽量做到每日或每周发布报告。

最后, 在大数据时代, 数据的价值会随时间的流逝而迅速贬值。具有时效性的数据对管理会计提出更高的要求, 促使企业应用一定的分析技术实现从巨量数据中提取出和充分利用真正有价值能实现企业增值的信息。在管理会计工作中, 要建立采集和挖掘数据分析系统, 加强大数据价值挖掘的技术研究与开发, 以便有效地挖掘具有巨大政治、社会、科技、经济和自然价值和有利于提升企业竞争力的数据。在大数据下, 企业掌握了先进的挖掘数据价值的方法和工具, 并对数据加以综合利用, 就有可能把握先机, 获得竞争优势。

二、大数据时代管理会计的重大变革

大数据及其技术的发展深深影响社会经济的各个方面, 也会对管理会计的工作产生深刻的影响, 给管理会计带来很大的挑战, 直接引起管理会计的变革。管理会计要运用科学、量化的方法客观地进行数据收集、加工、分析和利用, 可为企业预测、决策、预算、核算、控制、分析和考核提供有力的证据。然而在如今的大数据时代下, 传统的管理会计已经不能充分地发挥在企业经营管理中的职能作用。笔者认为, 大数据时代管理会计将发生大数据思维、搜集、存储、加工、分析利用及管理会计工作等方式和内容的重大变革。

(一) 管理会计基于大数据的思维变革

维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶 (2013) 认为, 大数据时代思维的变革表现为在思维上认为大数据时代的数据不是随机样本, 而是全体数据;数据不是精确性, 而是混杂性;数据之间不是因果关系, 而是相关关系。大数据时代管理会计的思维也将随着发生变革。有不少研究者认为, 管理会计在数据思维上要从基于结果的分析向基于过程的挖掘转变, 从基于单类型的结构化数据向多类型数据转变, 从阶段性月度报告向实时报告转变。根据大数据的特点并综合上述观点, 笔者认为, 管理会计数据思维变革表现在对数据的搜集、存储、加工处理等工作中要从总体数据、复杂多样化数据、时效性数据、相关价值数据上进行分析、综合、判断、推理等认识。

(二) 管理会计数据搜集方式与内容的变革

传统管理会计数据搜集渠道、源头和平台单一, 数据类型单纯, 一般为结构化数据。在大数据时代, 数据搜集的渠道、源头和平台以及数据类型多样化。目前, 随着互联网的普及和发展, 新型互联网的应用, 大量的数据存在于社交网络、电子商务、物联网中的文档、音频、视频、图片、网络日志等应用中, 这些数据一般是非结构化数据。在网络上的博客、微博、微信、论坛等社交应用上, 消费者常常发表自己对产品或服务的评价, 顾客的这些情绪表达就是企业非结构化数据的重要组成部分。显然, 大数据时代管理会计在数据搜集渠道、源头、平台和类型等方式和内容上发生了变革。

(三) 管理会计数据存储方式与内容的变革

在大数据时代, 由于数据巨量和多样, 要充分利用数据, 需要建立大数据仓库, 通过大数据仓库集成、整理、提取数据和挖掘数据价值。典型的大数据处理系统包括数据的收集、预处理、存储、分析、数据挖掘和价值应用。要完成这一系列的操作, 企业要有意识地完成由传统关系型数据库管理系统向大数据仓库管理系统的转变。传统关系型数据库存储数据一般为结构化数据, 类型单一, 容易理解和使用, 目前的商用数据库市场上, 大约90%采用的是传统关系型数据库。然而, 随着数据量的急速增加, 数据类型的增多, 传统数据库在高并发读写、高吞吐率的海量数据存取、高可用性和高扩展性需求等方面表现地不尽人意, 面临着操作复杂和成本高昂的性能瓶颈, 企业要在较短的时间内实现海量数据的集成和处理, 必须考虑建立大数据仓库。同时, 根据管理会计的需要, 大数据仓库可以划分成分布式数据库, 或者分布式存储集群、不同模块, 如生产计划模块、供应链存货管理模块、销售管理模块、业绩评价模块和企业间关系模块。明晰的模块分类有利于大数据仓库的管理和使用。在数据导入的基础上, 数据仓库对巨量源数据集成、清理、分类和建立查询, 之后企业可以直接利用数据挖掘技术来获取人们感兴趣的、隐含的对企业有价值的信息。

(四) 管理会计数据加工、分析利用方式的变革

在大数据仓库对巨量数据进行集成和整理后, 使用者可以直接对存储的数据进行进一步加工, 分析有价值的数据并加以提炼和利用。可以将这一处理过程称为数据的挖掘。传统的针对结果、单类型结构、抽样和时间期限较长数据的处理已经不适用于大数据下的数据挖掘工作。基于过程、全体、实时的数据处理已经成为数据价值挖掘的核心需求。在大数据挖掘过程中, 需要采用一些分析工具, 如回归分析、分类分析、决策树分析、趋势分析、时间序列分析等算法。在大数据时代, 要求企业采用一些新的数据处理技术。用于挖掘分析工具的算法比较复杂, 分析中涉及的数据量和计算量一般较大。

大数据仓库的建立有利于实现企业信息共享。在传统数据库模式下, 企业各个部门一般具有独立的数据共享中心, 不同部门长期形成的局部意识阻碍了信息的共享使用, 造成了不同业务系统之间的“信息孤岛”效应。这种封闭式的管理模式在大数据时代将逐渐瓦解, 通过建立企业组织内部的集成数据信息网络, 能极大地加快信息的传递。比如在存货管理过程中, 生产部门可通过在数据仓库的子模块供应链存货管理模块查询生产产品所需的原材料量, 及时发现库存的不足并通知采购部门做好采购准备。企业还可以建立与外部关联方之间的信息网络, 倘若企业的供应链存货管理模块下的数据能被所有分公司及主要供应商所共享, 企业可查询到所有分公司的存货信息并进行合理的物资调配, 最大限度减少缺货损失和创造价值。供应商则可以根据各分公司的存货存量信息及时做出供货安排, 提高供货效率。这种大数据仓库下的信息共享服务能使企业和供应商在经营上实现双赢。

(五) 管理会计工作方式与内容的变革

利用大数据进行各种管理会计工作, 由此产生了与大数据相关的管理会计工作方式和内容的变革。变革的工作方式和内容包括决策、预测、预算、控制、核算、分析和考核及战略管理会计等方面。

在决策、预测和预算管理方面, 大数据提供了重要的支持。在大数据条件下进行决策、预测和预算管理, 需要对具有巨量、复杂多样、动态和价值稀疏性特点的数据进行总体和关联数据的分析和价值发现。传统企业投资决策一般是根据单一渠道搜集的相对准确的、数量少的数据进行投资决策。大数据时代的企业投资决策通过搜集线上和线下数据、历史资料和现时的业务数据、技术数据、企业上下游供应链数据、用户数据、竞争对手数据、财务数据等全体数据做出最为可行的决策。大数据将引发企业商业模式的转变, 销售预测也将由原来的样本模式转变为全数据模式, 随着网络技术的发展, 非结构化数据的数量日趋增大, 在销售预测中仅根据以往销售数据的统计分析只能反映顾客过去的购买情况, 难以准确预测其未来的购买动向, 因此, 传统的销售预测在大数据时代已经过时。管理会计要顺应时代的潮流, 企业如果能将网络上用户的大量评论搜集到数据仓库, 提纯后使用数据挖掘技术提取有用信息, 就能对下一代产品进行有针对性的改进, 也有助于企业做出更具有前瞻性的销售预测。在预算管理方面, 大数据可以为建立在大量历史数据和模型基础上的全面预算的合理编制和适时执行控制以及超越预算管理提供重要的依据。

大数据也会对管理会计的控制、核算、分析和考核等方面工作和具体内容产生影响。在实施责任成本会计的企业, 成本中心、利润中心和投资中心要根据大数据仓库的数据和挖掘技术编制责任预算、确定实际中心数据和相关市场数据, 通过实际数据与预算数据的比较, 进行各中心的业绩分析与考核。大数据有助于作业成本管理的优化。作业成本法能对成本进行更精确的计算, 但其复杂的操作和成本动因的难以确定使得作业成本法一直没有得到很好的普及。数据挖掘技术的回归分析、分类分析等方法能帮助管理会计人员确定成本动因, 区分增值作业和非增值作业, 从而有利于企业采取措施消除非增值作业, 达到优化企业价值链的目的。从核算上看, 可以建立管理会计核算数据中心, 通过该中心不断积累相关核算数据, 为管理会计的预测分析和深度决策及最优化控制模型的建立提供数据支持。

大数据将更有力地支持管理会计战略制定和实施工作。在战略管理会计工作中, 企业通过大数据仓库获取企业内部和外部环境的数据, 分析企业的优势、劣势、机会和威胁, 制定明智的战略;通过数据分析不断监控战略的执行过程, 保证战略的顺利实施。以顾客战略管理为例, 一般来讲, 争取新客户比保留现有客户花费的成本往往更高。随着社会的发展, 人们对于其消费的产品和服务也提出了高质量和个性化的要求, 因此制定合理的产品和服务顾客战略, 留住现有顾客也成为企业管理会计的一大难题。企业在全面了解顾客喜好和心愿的前提下向顾客提供相关的个性化产品和服务能极大提高顾客保留率。作为中国最大的互联网购物网站的淘宝网就是这一方法最成功的实践者, 每天都有无数的潜在消费者在淘宝网上浏览商品、下订单、对商品做出评价, 淘宝网就是使用数据挖掘技术对顾客的浏览记录、历史购买记录以及历史评价记录进行深入挖掘分析, 使用分类技术将顾客划分成不同的群体, 分别识别其购买行为和购买的趋势, 从而确定不同潜在客户最可能购买的商品, 并在顾客每次打开淘宝网站时向其推荐一系列其最可能购买的商品, 这一营销方式在极大地扩大销售量的同时增加了顾客的回访率, 数据挖掘技术在淘宝经营中的应用给淘宝网带来了不断增加的经济效益。企业可以借鉴阿里巴巴的成功经验, 应用数据挖掘技术对顾客进行深入了解, 从而制定出满足顾客需求的战略。

三、结论

在大数据时代, 管理会计需要实现多方面的根本变革以适应新的时代的巨大变化和要求。大数据为管理会计工作的全面开展提供了更良好的运行环境, 使管理会计思维方式发生了重大变革, 管理会计人员能够对纷繁复杂的数据进行搜集、存储、加工、分析和利用, 为企业预测、决策、预算、控制、核算、分析和考核提供有力的数据支持, 从而更好地发挥管理会计的职能。大数据时代的迅猛发展催促着管理会计的不断发展, 那些沉湎于传统管理会计模式而拒绝做出任何变革的企业和管理者终将在激烈的市场竞争中惨遭淘汰。各企业管理层和专业管理会计人员要都必须充分认识到传统管理会计的弊端, 对大数据环境下管理会计的变革要充分的了解, 积极学习大数据知识和技术, 不断提高适应大数据变化的能力和管理会计水平, 实现大数据在管理会计中的有效应用。

参考文献

[1]邓国清:《以大数据之“道”践管理会计之“变”》, 《中国会计报》2013年8月2日。

[2]梁宁宁:《开启会计大数据应用新时代》, 《中国会计报》2013年6月7日。

[3]毛华扬、杨洁:《让管理会计信息化插上大数据“翅膀”》, 《中国会计报》2014年4月11日。

[4]柯明、王润统:《浅谈大数据对财务信息化的影响》, 《财会研究》2014年第9期。

[5]李义梅:《大数据与管理会计相关问题研究》《, 财会审计》2014年第8期。

大数据时代的管理变革 篇5

摘 要：大数据时代是当今企业财务管理的基本环境。主要是在于财务管理理论与实践在应对大数据、互联网经济时，将挑战与变革作为自身发展的动力。这篇文章结合实际，主要论述大数据背景下的企业财务管理挑战与变革包括公司的盈利变化、决策信息边界化、开发投资标准变革、公司改革创新、运行风险管理理论以及投资方式的调整。

关键词：大数据；企业财务管理；财务管理创新大数据的处理情况

经济时代的快速发展，给大数据的处理技术带来一定的难题。不是通过在社交媒体和活动服务方面所进行的经济方面渗透，而是在数据的凸显面前所拥有的发展速度，全球化的快速发展，带来了大数据时代的跨越。这部《大数据时代》一书中给我们指出：“大数据其实是一种商业价值的资本，也是企业发展重要资本的积累，在经济发展中，要以创造经济利益为目的。当前，要发散思维结合经济发展的状况，有效地处理好大数据的应用是关键。

1.1 企业财务管理面临大数据的挑战情况

企业财务管理要严格进行把关，通常在于运用大数据的情况是否符合标准要求，在许多的企业运营过程中，都没有注重从技术上进行高效率的改革，从而致使企业在财务管理中面临着巨大的数据挑战，包括“股东价值的计量与提升路径是什么？财务风险如何计量与防范？公司财务理论应该如何服务于公司财务管理实践？财务理论是否需要重新构建？”等问题。本文限于篇幅不会过多地讨论涉及财务管理理论内涵的变革问题，主要从理论服务于财务管理实践的立场，指出当代企业必须正视现有公司财务理论与命题存在的局限性，否则将会有碍于财务管理实践创新与其作用的发挥。只有将大数据合理的、科学的处理，才是解决好企业在财务管理中所面临的大数据难题，这也是需要我们从金融的理财方面着手，注重提高金融工具的理财配置作用，从而将企业财务管理处理的更好。

为了能够在企业财务管理中对具体的大数据处理的更恰当，我们必须从科学的角度去分析大数据在财务管理中的地位，这其实也是在进行资本预算和股利政策的权衡中需要有辨别的认识。企业的财务管理工作是相当重要的，它是企业发展的根本，当企业的净资产定价模型在整个资产中的比例发生变化时，就需要在融资渠道和流动资金上改革，发展好企业的金融业是现实面临的重大难题，也是处理好企业财务管理的客观需要。

1.2 中国企业面临着大数据系统的创新

创新是发展的前提，中国企业当前缺乏的就是创新。随着当前市场化竞争的激烈挑战，我们国家出现了一批批企业倒闭的现象，这对于正在改革发展道路上中国来讲，面临着许多挑战，如像企业在大数据的财务管理系统创新的升级上，就是一个潜在的首要任务。这是需要将项目规划，现金统一纳入科学化轨道，目前，企业的资金结算化投资主要从来源渠道，融资风险管理等方面进行。在运用信息化的过程中，加快企业融资改革，规范好财务管理。大数据背景下企业财务管理面临的挑战与变革要点

2.1 企业要注重其内涵因素的变革

为了实现企业财务管理的规范化、科学化发展，我们要紧跟时代的步伐，以大数据带给企业发展的挑战为突破点。将企业的财务管理更加明细化，这对于不明白的人来说是一次很好理解的方式。未来的企业需要冲破大数据的各种束缚，将企业的决策与评价运用在财务原理的具体实施过程当中，这主要包括企业的所有者，包括其中债权人和债务人等。不过，在企业的内部有很多知识是值得我们注意的，就像企业的利润和资金的流动等，我们要以盈率PE和市场发展净增率PB为公司估值的基本方法，这样是对未来的公司发展和股利分红等价值本源的清算。

然而，当今中外资本市场的股价表现，越来越游离于现行财务理论的价值主张。例如腾讯控股2014年净利润约为125.93亿元，其最新市值约为9124.50亿元这对于我国的经济发展影响是很大的。我国石化工业2014年净利润约为350亿元，但是市值只有近6000亿元。由此可见，在大数据时代，投资者对公司价值的认知与判断，已经不再局限于企业现在或未来的利润、现金流、财务分红、营业收入等财务信息，更多的是基于企业的商业模式、核心竞争能力和企业持续创新能力，这些能力的强弱并非由股东财务投入或企业拥有的财务资源规模所决定。

2.2 投资决策标准变革

财务理论，是一个投资决策的机制性问题，在其研究的标准范围内有着资本回报率或股东财务收益的特殊要求，这也是在研讨大数据背景下企业财务管理的挑战与变革时，需要从财务学采取一些应对投资项目评估的方法（如净现值NPV、内部收益率IRR等）应用特别广泛。这样一个投资项目预计现金流在大数据时代，也是有弊端的，只有在这些评估方法上下功夫，改变不正确的做法，才是对未来现金流的正确投资进评价的方法，在这些评价技术中，运用适合传统的重资投入的经营发展模式，是重要举措。

2.3 企业财务风险管理理论重构

降低风险是企业财务管理的核心。财务管理主要依据风险的核心观点来判断，这与内容的协调有很大的关系，例如我们所讲的财务管理科学化是通过企业引进高科技人才在实际的数理分析中能够提出科学的风险规避论。这是企业抗击财务风险的主要手段。近年来，我国的企业在风险确定中还存在着一定的差异，这将是企业面临财务理减低的不利因素之一，如果一个企业不能很好的迎接大数据挑战，这个企业就是被淘汰的对象。专家认为，在风险防范的对策方面，财务理论所提供的解决方法，一是对资本结构进行适当水平的动态调整，二是结合证券投资理念中的投资组合思想。学术界对风险概念的界定是有错误的，不过在风险投资方面，所面临的问题远远大于在遇到风险时的损失是不可估量的。企业财务风险管理是衡量其价格波动的主要依据，通常是在企业之间内部经历风险的巨大差异。风险是存在的，找到有效防止风险的发生是主要任务。

企业是在投资中预知会发生一定的危险，这些都需要在市场竞争中不断的平衡。当经济发展迅速时，会刺激企业承担一定的风险，如果企业在搞好盈利的同时还会兼顾到降低风险时，这对于企业的发展意义重大。结束语

大数据时代，学术研究的变革 篇6

所谓“大数据时代”，是对因网络信息技术飞速发展而带来的人类生产生活方式变革的一种特征性和概括性表述。最早提出这一概念的全球知名咨询公司麦肯锡公司称：“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。”现在，对大数据问题的分析已经大大超越麦肯锡报告所定义的内容。大数据不仅对当今社会的经济生产领域产生深刻影响，同时也对知识、文化的生产、组织、传播产生深刻影响。就学术研究领域而言，大数据所带来的变革有哪些？新的挑战是什么？

一、学术研究的基本手段和工具变革

在传统的学术研究，尤其是人文基础研究中，学术资料的搜集和占有是基础和前提，优秀的人文基础研究成果往往是在占有大量学术资料的基础上完成的。像钱钟书、侯外庐、范文澜等知名学者，无一不是博览群书、博闻强记的学术大家，钱钟书先生更是以记录“学术卡片”而闻名。在“前数据时代”，资料和数据是稀缺物，学术研究带有一定的封闭性、个体性，谁占有的资料多，谁就占领了学术研究的制高点。当今时代，特别是大数据时代的来临，为学术研究提供了更加便捷的工具和手段，通过互联网和数据分析，学者们对学术资料的查询、搜集几乎达到随心所欲的程度，通过大数据平台，每个学者在掌握资料方面几乎可以超越钱钟书、范文澜。举个例子，我们通过信息查询，几秒钟就可以把整个二十五史中的“国家”“君臣”等词条项全部搜索出来，在此基础上的学术研究就非常方便了。再博闻强记如钱老，再多的学术卡片，也不可能掌握如此全面的史料。网络化、平台化和公开化是这个时代学术研究的一个显著特征。但也要看到，进入大数据时代后，新的问题出现了，海量的数据需要筛选、辨别、整合和创新，需要相应的敏锐性和鉴别力。在大数据时代，数据资料的丰富并不能代替扎扎实实锲而不舍的研究态度和钻研精神，这些学术研究的基本功，是不会因为大数据时代的到来而发生变革的。

二、学术产品信息反馈机制的变革

对比前数据时代，大数据时代的学术研究具有更加鲜明的指向性、及时性、功能性特征。如果把学术研究机构视为精神产品的生产者，那么谁是产品的使用者呢？总体来说，无外乎三个主要对象：一是政府决策部门，二是学界同行，三是社会公众。不同的对象群体，对学术产品的需求是不同的，赋予学术研究不同的功能。比如决策咨询功能、学术传播功能、社会导向功能，这些功能对学术产品的生产提出了差异性的要求。搞学术研究，首先要确定主题、方向，明确是否值得做、需要做以及具体做什么。向学术机构以及研究者反馈学术产品的需求信息的反馈、评价机制，在很大程度上会影响产品的生产。即使在前数据时代，学术产品的生产也不是盲目的，这样的信息沟通反馈机制也一直存在并发挥着作用，“两耳不闻窗外事，关起门来做学问”的方式，是非常特殊的。但在大数据时代，这样的机制更加显性化。通过数据平台，学术产品生产者和使用者的信息沟通更加畅通，反馈更加及时，由此导致研究主题更加丰富，学术研究的差别化更大了。比如，一些网络热点议题，往往伴随着学术界的回应和参与；一些网络议题可能被设置为新的学术研究课题，甚至成为新的学科或研究领域的发端。

三、学术组织机构和方式的变革

科研组织部门是直接服务于科研生产的专门的组织管理部门，其职责是为研究机构、学者、团队提供更好的数据信息服务，为他们提供更好的科研组织平台，为他们建立更好的学术评价机制。虽然个体化、单兵式研究在大数据时代也必不可少，也有许多便利条件，但诸多重大研究课题，往往需要团队研究、集体攻关，科研组织的功能更加强化了。在专门科研组织部门功能不断强化的同时，更多的具备相似功能的平台也出现了。比如，很多学术出版机构就建立了一个很完整的“产品链条”，在设立课题、组织研究、推出成果、开展评价方面，做了很多工作，体现出很强的政策敏锐性、学术敏锐性和市场敏锐性。与单位性质的科研机构不同的是，现在的学术出版机构平台更加广阔，它可以面向全国乃至全球组织最优秀、最合适的人员开展专题研究，比如社会科学文献出版社做的皮书系列、列国志系列、西南工程研究系列项目，中国社会科学出版社的学科前沿报告、学术年鉴项目等，他们搭载的平台远远超过了现有学术研究机构的框架。另外，学术出版机构建立的学术评价机制因具有第三方评估的性质，发挥了很好的学术导向效果，如社会科学文献出版社的皮书评价指标体系就比较成熟，为推动这一领域的学术研究起到很好的作用。从这个角度讲，许多学术期刊、学会、中心、社团同样可以发挥这样的学术组织功能。

大数据时代的管理变革 篇7

1 大数据时代企业人力资源管理所面临的问题

1.1 传统的人力资源管理方式地位巩固

传统的人力资源管理方式在一部分的企业, 特别是在中小型企业中依然占据着一定的地位[1]。传统的人力资源管理强调的是对“事”的管理。在某种情况下, 将员工本身当成机械的辅助体, 并对其进行严格的控制和管理, 因此, 从一定层面上来说, 这是一种业务性的、非人性化的管理方式, 具有非常明显的缺陷。

1.2 部分人力资源管理者观念落后

一般情况下, 大数据时代企业人力资源管理模式方面的创新依赖于管理者本身观念的进步, 所以, 只有转变管理者自身的观念和态度, 才能促使其在管理模式方面的创新。但由于对大数据时代企业人力资源管理环境的认识尚不深刻, 导致部分人力资源管理者仍使用传统的人力资源管理观念持续展开工作。部分的管理者只是将企业人力资源管理工作简单视为企业内部的常规管理工作。

1.3 人力资源管理手段的创新和优化面临压力

与传统的人才培养方式不同, 在大数据时代, 信息技术的运用可以加快人才培养的速度, 提高人才培养的效率, 并为企业人才的选聘、管理以及培训等提供便利[2]。现阶段, 企业间的人才竞争越来越激烈, 但因为人才聘用和培养的速度无法跟上信息技术开发的速度, 直接导致人才出现缺口。

2 大数据时代企业人力资源管理的变革和创新

2.1 构建大数据时代企业人力资源管理体系

企业人力资源体系的建设, 主要是对企业的发展进行详细的指导和把握。所以, 必须结合大数据环境, 对企业的发展宗旨和规划进行明确, 然后结合企业的实际发展目标和步骤进行规划和分析, 最后以企业自身的战略发展目标为导向, 坚持以人力资源管理部门为核心, 构建系统化的操作体系, 对人力资源的管理制度以及考核工作进行规范。

2.2 转变企业人力资源管理者的落后观念

大数据时代, 要求企业人力资源管理者必须结合开放性的要求, 树立开放的思想, 将信息技术和人力资源管理工作真正结合起来, 保证能够将视野控制在认识管理工作的层面上;同时, 要重视大数据时代下的人力资源管理, 做好企业内部的员工倡导工作, 促使其在大数据平台上进行有效的学习沟通和交流。在大数据时代的发展环境当中, 必须充分应用网络技术来支撑其开展人力资源的招聘、规划以及培训管理工作, 并真正将其落实到各个环节当中[3]。

2.3 坚持以人为本的原则, 应用信息化的管理方式

企业要坚持以人为本的原则, 并将其作为人才管理的核心理念;同时, 在对人才的选聘、培训以及管理方面, 必须建立大数据化的管理方式, 真正为员工提供实现其自身价值的有效平台, 并以此来保证员工和企业共同发展。因此, 在大数据时代, 企业必须充分利用互联网所带来的便利, 建立人力资源管理信息系统, 通过将管理技术和信息技术有效融合, 为企业战略目标的实现提供决策支持, 为相关人员提供最直接、有效的服务。

2.4 采用信息化人才招聘方式

以往的人才招聘都是通过大量的简历和表格文件来进行的, 而大数据时代的改革促使企业充分利用互联网的优势来进行人才招聘, 并保证能够在短期以内找到最合适和满意的人才。人才招聘的信息化, 对企业提出了更高的要求, 要求企业必须建立的网站, 并在网站当中建立人才招聘网页, 为求职者所需的登记资料和文本, 求职者能够按需求进行下载和登记。

3 结语

在这个知识经济占据主导地位的社会当中, 大数据已成为时代发展的标志。因此, 人力资源管理人员必须转变自身观念, 构建一套完善有效的人力资源管理体系, 应用大数据技术实现人力资源的优化管理。

摘要：在大数据的时代, 企业人力资源管理者在面对庞大的信息量和海量的数据时, 必须在观念方面进行更新, 并建立有效的企业人力资源管理体系, 通过数据化的管理方式和人性化的管理方法来建立专业的人力资源管理信息系统, 以大数据时代的信息技术为基础, 服务于企业人力资源管理工作。

关键词：大数据时代,企业,人力资源管理,变革创新

参考文献

[1]邬贺铨.大数据时代的机遇与挑战[J].求是, 2013 (4) .

[2]周光华.基于“大数据”价值对人力资源管理的思考[J].科技广场, 2013 (12) .

大数据时代的管理变革 篇8

关键词：大数据时代,人力资源,管理变革

在大数据时代,企业的人力资源管理工作要接受一次思想与技术上的挑战。人力资源管理,是企业管理的重要组成部分。良好的人力资源管理工作,不仅可以营造良好的企业氛围,调动企业职工的工作热情和积极性,促进创造力的发挥,而且有助于提升企业的整体工作效率,实现企业的可持续发展。为此,企业相关人员应该审时度势,基于大数据环境,采取措施对人力资源管理工作进行有效变革,促进工作效果的不断提升。

一、大数据对企业人力资源管理工作的影响

当今时代是经济时代,是知识时代,也是信息化的时代。大数据时代的来临,使得企业不得不将企业生产运营的各类数据与信息技术结合在一起。利用信息技术,将企业内部的各类数据转变成为可以应用的数据知识,有利于企业人力资源管理工作的优化。

大数据时代,给企业的管理工作提出了更高的要求,在给予企业管理工作发展机遇的同时,也带来了不小的挑战。大数据具有较大的技术价值,不仅能够推动产业结构的创新变革,还会对企业管理模式的更新、企业发展战略决策的制定产生一定影响。于企业发展过程中应用大数据去改革人力资源管理工作,将数据作为人力资源管理工作的主导,有利于企业生产与人力资源信息的数据化管理。但与此同时,企业与职工的信息面临着被泄密的风险。

大数据具有流动性,企业人力资源管理会因为内部与外部环境的变化产生变化。在大数据背景下做好人力资源管理工作,需要企业内部明确数据管理的责任,重视数据的过滤与选择,寻找最有效的管理策略。

二、大数据时代下企业人力资源管理工作不足

(一)传统的企业管理思想影响较大。

在许多企业中,企业领导者过于相信传统的管理思想与管理模式,大数据时代的新特点很难与企业当下的管理工作整合在一起。管理人员固守传统的管理理念,建立了十分严格的员工管理机制。在传统的企业管理模式中,职工就是生产设备与机械的操作者,换言之,职工就是设备与机械的辅助者。传统企业管理理念影响下,企业的人力资源管理工作缺少人性化特点,无法做到以人为本,这对于企业的发展是十分不利的。

(二)人力资源管理工作理念时代性不强。

大数据时代,改变了企业的发展环境与条件,更对企业的人力资源管理工作提出了新的要求。企业要更新人力资源管理形式,就要在管理工作上加以创新。在一个企业中,人力资源管理的方法与形式受到管理者企业管理理念的影响,只有转变管理者的理念,才有希望转变企业人力资源管理的模式。目前来看,大多数企业的人力资源管理负责人没有接受时代性的管理理念,对大数据时代缺少必要的认知。这些管理者往往认为人力资源管理就是企业职工管理,就是企业内部的一项常规管理工作,没有创新的必要。

(三)人力资源管理模式更新难度大。

企业人力资源管理的革新,受到多种因素的影响。在大数据时代,企业得到了较为丰富发展机遇,也面临着新挑战。培养人才,已经成为人力资源管理工作的一部分,在大数据时代背景下,企业应当提高人才培养的效率。社会经济的快速发展,让各行各业的竞争力度加大,人才已经成为影响企业竞争能力的关键要素。对于当代企业来讲,人力资源管理模式的更新,势必要建立强大的人才队伍,这就使得短时间内完成人力资源管理模式更新目标的难度大大提高。

三、大数据时代下企业人力资源管理工作优化的方法

(一)积极更新人力资源管理思想。

要让企业适应大数据时代的特点,企业的人力资源管理工作也应当做到与时俱进。企业管理者要主动去审视当前的企业发展新环境,从正反两个角度去分析大数据时代给企业发展带来的影响。一是企业人力资源管理负责人应当跟上大数据时代发展的步伐,结合大数据时代的特点改变企业管理的思维,用全新的思维去思考人力资源管理问题。从全局角度去配置企业人力资源,了解人才市场的具体情况,分析行业内的人才需求变化。二是企业的管理者与人力资源管理者应当从传统的管理思想中走出来。管理者应当提高个人的管理工作敏感性,用更加开放的心态去落实管理工作。在自己全面认知大数据时代的特点之后,应将大数据的相关理念传递给员工。三是认识到人力资源管理内容细化的重要性。要利用人力资源管理工作去推进企业的发展,应当将人力资源信息采集、整合与分析作为了解职工信息的重要方法,统计职工的工作绩效,运用大数据理念去制定人力资源管理规划,调动职工的工作积极性。

(二)建立大数据时代下的人力资源管理体系。

大数据时代的来临,让新的业态快速产生。做好企业内部与外部的互动,是给企业发展提供动力的重要手段,而此项互动工作需要人力资源部门去完成。企业人力资源管理者应当利用全新的思维去发挥部门管理工作的功能,结合自身特点去构建个性化的人力资源管理体系。一是人力资源管理者应当重视职工的聘请与培训。在管理工作中,人力资源管理者要积极去观察每一位员工的工作状态与实际质量,了解职工的优势与不足。有针对性地表扬和有针对性地培训,能够让员工认识到自己在企业发展中的个人价值,有利于职工将个人发展目标与企业发展目标结合在一起。二是人力资源管理者要重视员工信息的搜集。人力资源管理工作者不仅为企业服务,更要为员工本身服务。通过收集员工的个人信息,了解员工的生活,与员工进行真实性强的沟通,能够提高人力资源工作的人性化水平。人力资源管理者要利用大数据技术,对员工信息进行分类,评测员工,厘清人力资源管理思路。三是重视新职位的开发。大数据环境下,人力资源管理部门需要全新的职位与专业的工作者。

(三)主动优化人力资源管理模式。

静态信息管理,是传统人力资源管理模式的主要特点。在传统的人力资源管理工作中,无法对职工的信息碎片进行收集,也不能整合单线信息。在大数据时代背景下,企业要革新人力资源管理模式。一是对人力信息数据管理流程进行优化。能力管理是人力资源管理的关键,人力资源管理者要衡量每一位职工能力与其岗位需求之间的关系,将岗位与能力需求结合在一起,培养与开发企业需要的人才。二是明确人才在人力资源管理中的核心地位。企业的发展需要知识与技术的支持,企业要想实现顺利发展的目标,就需要培养出色专业的员工。重视人才的地位,考虑到企业人才的实际需求,为人才发挥个人能力创造必要的环境与条件,是人力资源管理的创新之处。通过满足企业人才的合理需求提高其工作热情,能够促进企业职工整体专业素养与工作效率的提高。

四、结语

综上所述,大数据时代的来临,让企业生存与发展的内外部环境发生了较大变化,企业的战略决策制定与实施要重新进行统筹。认可人力资源管理在企业管理工作中的重要性,积极去革新人力资源管理的方式,让有限的人力资源发挥出最大的作用,才能让企业成为现代化与时代性企业。跟上大数据时代的发展步伐,接受全新的挑战,是企业发展的必要举措。

参考文献

[1]王姗姗.大数据时代对人力资源管理的影响[J].中国管理信息化,2015,4

[2]张小鑫,李雷.大数据时代下企业人力资源管理模式创新研究[J].经营管理者,2015,2

[3]李越恒.企业人力资源管理基于大数据的“挖掘”[J].人力资源管理,2015,2

大数据时代的管理变革 篇9

一、大数据概述

伴随着大数据时代的来临, 世界各国都将大数据视为国家战略, 并且在实施上已经进入到企业战略层面。大数据 (big data) 的概念, 就是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。目前, 一般认为, 大数据的特征可用“4V+1C”来概括, 即Volume (海量) 、Variety (数据类型多样化) 、Velocity (处理速度快) 、Value (价值大密度低) 及Complexity (复杂度高) 。假如将大数据视为一种产业, 那么, 对数据的“加工能力”及通过“加工”实现数据的“增值”, 则是该产业实现盈利的关键。对这个领域内的信息数据进行整理、保存、分析、总结, 掌握领域内发展的整体趋势, 要从中抓到真正有价值的信息数据, 掌握该领域中存在一系列不足之处, 有针对性地提出各项方针措施, 不断进行革新, 推动该行业的飞速发展。在新的历史发展阶段怎样利用数据价值决定因素是大数据思维, 大数据思维触发了新的价值增长。

二、我国高校资产管理的现状

各大院校国有资产主要是指学校在发展过程中所耗费的各项经费以及具体的用途, 从某种程度上来看是国家所拥有的, 可以通过货币的形式进行管理。能够按照规定的途径进行传递, 由于各项规范标准缺少明确的规定, 所以在各项策略实施的过程中容易出现一些出入, 最后影响了学校资产管理这项工作活动的整体效率。在市场经济飞速发展的当下, 高校资产管理管理制度和体系并不完善, 管理工作长期敷衍了事。一些院校虽然制定了相应的明确的规章制度, 但是仍然存在需要进行完善的地方, 甚至还有些高校根本没有制定规章制度。如此以往, 管理工作者缺乏一定的责任意识, 影响国有资产保护工作的有效开展, 造成各项资产无法得到有效的利用。另外, 高校资产管理活动中, 管理工作者岗位调动幅度比较大, 这就给资产管理工作的连续性造成了很大的影响, 导致坏账烂帐的产生, 长期下去出现资产不清的问题。再者, 因为管理者对设备购买不全面, 负责人处罚不到位, 设备闲置或者重复购置等等问题, 同样导致了高校资产使用率下降。种种现状表明我国高校资产管理制度改革迫在眉睫。

三、信息化建设是大数据时代下高校资产管理模式变革的方向

在高校财务管理工作中资产管理工作有着十分重要的位置。传统意义上的手工管理形式和计算机单机辅助管理方法不管是从管理效率还是从管理的精确性上来讲都存在严重的不足, 而且容易导致各个管理岗位与部门之间无法得到有效的联系, 不能及时掌握高校资产管理过程中各项信息变化的动态。最主要的原因是高校资产管理规范体系中仍然有很多不足之处, 影响了日常管理工作的整体效率。所以, 为了达到各项资源信息数据的有效利用, 实现资源的共享, 各大院校必须要构建一个良好的信息体系结构。在信息化飞速发展的当下, 如何更根据各大院校的实际情况构建一个相对来说比较有效的制度体系, 是相关管理工作人员与组织应该认真考虑的问题。

另外, 在现阶段各大院校的建设过程中, 还存在资产管理信息化建设后力不继的现象, 比如, 传统的管理模式难以在短期内改变、新的管理模式不能立刻显现出效果、高校领导者不重视或由于隐私而对新制度的信息共享产生抵触情绪等。此外, 高校资产管理信息化建设管理机制不完善, 各部门之间缺少通力合作, 不同的院校有不同的管理规划方案, 这些不同之处对各个院校在信息化管理过程中所面对的情况有不同的影响。

四、大数据时代下高校资产管理模式变革趋势分析

(一) 高校资产管理信息化建设的发展趋势

1.将先进性为引导。对国内外有关这方面的先进院校的管理案例进行分析研究, 总结出真正适合本校发展的方针策略, 以互联网为主导, 引进最先进的仪器设备。结合先进的技术手段, 形成适合本校自身发展的信息化管理体系。

2.将整体性作为基础。在该项工作活动中学校必须做好系统性的网络铺设, 相辅相成的理念为主, 利用与时俱进的网络信息先进手段。将二者进行融合, 最大限度地提高经济效益。

3.以适用性为标准。将实际应用性和科学技术的协调配合为基准, 以实用为标准, 以适用为尺度, 切忌盲目求大。

(二) 推进高校资产管模式变革的策略

在高校资产管理信息化建设活动中, 首先要做的是分析根据本校的实际管理特点怎样实现最大效益。例如:如何设定计算系统网络, 如何建立信息管理体制, 达到管理资源的共享。应该注重各项工作的开展必须要满足实际的需求, 进行规划统一整理, 每一项步骤上的工作必须要进行修整。由于高校管理信息化建设是一个长期的工程, 各个系统部门之间必须协调配合, 整个管理制度才能够完善。

五、结语

高校资产管理信息化建设, 是大数据时代下高校资产管理模式变革的方向与趋势。高校应当以先进性为导向、将整体性作为发展的核心, 充分达到资源的有效利用, 实现国有资产利用率与资产管理水平的不断提高, 最大程度地利用国有资产的潜力, 彻底落实国有资产管理信息化建设项目, 促进高校建设与发展, 增强高校的竞争能力。

参考文献

[1]潘天德.基于Android平台的高校国有资产管理系统的研究[J].轻工科技, 2015, 03:52-54.

大数据时代的管理变革 篇10

1.何谓“大数据时代”

早在2008年,英国《自然》杂志第一次提出了“大数据”的概念。大数据具有4V(Volume、Variety、Value、Velocity)的基本特征,即体量大、多样性、价值密度低、速度快,简而言之,大数据就是一个体量巨大,数据类别特别丰富的数据集。2011年,全球最大的战略咨询公司麦肯锡给出了大数据比较明确的定义并提出“大数据”时代已经到来。麦肯锡在研究报告中指出,大数据指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。当前,大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据作为云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命,是真正有价值的资产,而云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道。数据才是企业内部的经营交易信息,互联网世界中的商品物流信息,互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等的集合,其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力,实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活提供服务,是大数据的核心议题。

大数据时代,开启了人类社会重大的转型,在不久的将来,许多现在单纯依靠人类判断力的领域,都会被大数据系统分析所改变甚至取代。根据被誉为“大数据时代的预言家”维克托·迈尔-舍尔伯格的观点,大数据具有以下特点:1.不是随机样本,而是全体数据;2.不执迷于精确性,而是接受并利用绝大部分的非结构化数据;3.不是因果关系,而是相关关系。这使得大数据时代的人力资源管理变革成为可能。按照大数据思维方法,在物流企业中,一切的管理行为皆可数据化,并且这些数据有取之不尽的价值,最终达到一个新的管理水平,完成变革。

2.物流企业人力资源管理的大数据

人力资源是物流企业最宝贵的资源之一。物流企业的行业特点往往具有人员比较分散的现状。那么,如何通过大数据的有效利用,提升人力资源管理水平呢?让我们先概括了解一下物流企业有哪些人力资源大数据。

2.1基本数据

这些数据记录员工的基本情况,姓名、性别、出生年月、籍贯、身份证号、学历、参加工作时间等等,是一个员工区别于其他员工的最基本数据,这些数据在一定时期是静态的,一般不需要做出更改。

2.2企业属性数据

这些数据记录员工进入本企业之后的情况,包括司龄、职务、职级、培训情况、工作经验、考核结果等等,这些数据相对而言具有一定动态性,也是企业在内部选人用人的重要依据。

2.3日常数据

这些数据记录员工的日常行为,包括一切与日常工作相关的数据,一般而言是非结构化的动态数据,是人力资源大数据中最重要的组成部分。需要特别指出的是,这些数据并不一定都是人员本身的数据,员工工作环境产生的数据也包涵在内。例如:如果想知道哪些因素会影响叉车使用效率,就可以把与叉车工有关日常工作的所有行为数据化,比如叉车工的驾驶习惯、叉车的保养周期、行驶路线、货物摆放、仓库规模、货架大小等,之后通过对这些数据的全面分析来找出与叉车使用效率相关的因素。

3.大数据时代物流企业人力资源变革设想

2014年,德国队在巴西世界杯再享冠军荣光,和以往的冠军不同的是,大数据的有效利用对德国队夺冠功不可没。德国队利用与SAP公司合作定制的数据分析系统,通过摄像头、传感器等工具捕捉到球员跑动速度、位置、控球时间、防御范围、动作细节等大量数据,随后分析工具可迅速对这些数据进行后台分析处理。在10分钟内,10名球员用3个球进行训练就可产生超过700万个可供分析的数据点,系统对这些数据实现实时处理,可以迅速评估比赛状况、每个球员的特点和表现,球员的防守范围,对方球队的空挡区等信息。通过这些信息,教练可以更有效地对球员上场时间、位置、技战术等情况优化配置,以提升球队表现。这一例证,大大启发了物流企业该如何有效利用大数据进行人力资源管理变革。

3.1仓储管理中的人力资源管理变革

仓储管理的操作程序化程度相对较高,工种相对比较固定,从商品检验、入库、盘点、拣货、出库都有明确的操作规程,是人力资源大数据采集的理想切入点。受德国队夺冠的启发,如果可以开发出一个数据采集处理分析系统,对仓储管理的有关人力资源,如仓管员、叉车工、装卸工等人员的日常工作行为的数据进行采集,比如对搬运工人的速度、位置、时间、活动范围、动作细节等数据掌握并进行处理,管理者就可以对人工效率的优化配置做出更准确的判断,进而采取更有效的措施。此外,分析这些数据的结果无疑还可以为仓储人员的招聘、培训、考核以及人员规模的合理配置等人力资源管理工作提供有效的依据。

3.2公路运输管理中的人力资源变革

近年来车载摄像头及定位系统和智能手机的普及是革命性的改变,不仅可以监控运输中的货物情况,而且可以通过智能系统对司机的日常行为进行大数据采集。大数据的及时处理在确保运输过程中的实时沟通,确保货物安全、提升燃油效率的同时,还减少了司机的疲劳驾驶情况的出现,增加了公路的安全系数。例如某国有大型物流企业,已经在其所属的数千辆汽车的驾驶室内安装了远程信息处理系统,这一系统可以跟踪司机驾驶时间、燃油情况等数据,还会记录车辆的行驶位置、制动情况、挂车稳定性、控制激活系统等关键事件。所有这一切监测和分析,都将通过卫星或基站,在汽车运行途中实时沟通以获得解决。通过对这些大数据的处理分析,甚至可以直接为司机队伍的储备、招聘、培训、日常考核提供强有力的支持。

3.3冷链物流中的人力资源管理大数据

在物流业务中,冷链物流是比较特殊的类型,其流配送过程需要的就是两个条件,一就是“快”,二就是“冷”。即必须保证运送物品的质量,降低运输成本。为此,冷链物流企业可以通过大数据提高配送效率,减少损耗,还可以通过对数据分析和挖掘为顾客提供更好的服务。在人力新资源管理方面,主要作用是可以做出最优人员安排,减少人工成本。冷链物流公司通过对历史数据和实时增量数据得出司机工作表现模型和若干预测模型,能够根据各类实时的工作表现波动情况,预测司机疲劳程度和排班安排等,做到既能满足工作任务,又不浪费人力资源。

4.结语

对于物流企业而言,传统的物流商业模式将因为大数据而变革,数据的商业化应用将为行业带来诸多创新,人力资源管理也必将因为大数据时代的来临而发生诸多转变。首先,人力资源管理从经验管理转变为数据说话,大数据的采集和分析纠正了人力资源管理者主管判断的偏差,促进人力资源管理过程的科学性。此外,人力资源管理从数据的集结环节转变到决策环节,在大数据时代,人力资源的有关数据不再需要片面地采集,而是在员工的日常活动中自动生成。人力资源管理者需要建立数据处理系统,变成决策者,使人力资源管理过程能够更加规范。在可以预见的将来,大数据必将会在物流企业人力资源管理过程中扮演不可或缺的角色。

摘要：随着互联网的快速发展,大规模存储设备和智能手机等移动终端设备的普及,出现了大数据的概念。本文从物流企业几个典型的业务模式出发,尝试描述大数据时代物流企业人力资源的变革和人力资源管理者的角色转变。

大数据时代媒体创新与变革 篇11

中国作为世界上第一大网络用户、世界第一人口大国及数据量用户大国，如何让大数据真正造福古老的中国，让社会更加透明、更加美好、更加祥和，人们生活更加幸福。就像人类发明历史上的铁锹、锄头、蒸汽机、电动机、汽车、航天飞机一样，将大数据提升为国家战略，就会像阿波罗工程一样，一旦启动将会成为中华民族创新的新引擎、新动力。及时推动大数据强国战略、实施网络强国战略、提升国家文化软实力战略已经成为共识，只有将共识落实到行动，落到细处，落到每一位网络用户、大数据用户的心坎上，才能成为这个时代航船中乘风破浪的瞭望者、引领者！

3月27日，由中央人民广播电台新媒体宣传中心、河北大学新闻传播学院、中国社会科学院世界传媒研究中心、中国科技新闻学会网络媒体专业委员会共同主办的“首届大数据时代创新与媒体变革研讨会”在京举行，研讨会以“时代创新 媒介变革”为主题，围绕大数据时代全球网络文化发展趋势，探讨全球媒介创新发展未来。当前，大数据正在改变媒体的传统传播形式，新媒体传播呈现数据化、社群化、个性化等特点，这些特点在大数据开发的背景下进一步凸显，并出现了许多新变化。新媒体终端及其承载的内容以“数据”为基础，为受众呈献丰富详尽、言简意赅的信息，提供个性化服务。因此，大数据的发展必将影响新媒体的发展，大数据成为新媒体发展的基础。

大数据时代税务行业的变革 篇12

随着大数据时代的到来,税务行业也发生了许多的变化,税务管理进入了更新换代的时代,税务行业迈入了大数据时代的科技浪潮中,税收部门的工作人员也进入了新的工作模式中,税务相关法律法规也走上了革新细化的时代。大数据时代为税务行业提供了无法计量的大量数据,有利于税务行业进行更为细化的管理,也为税务行业的变革带来了相应的挑战。

一、大数据时代税务行业的特点

(一)更新换代快

当前,我国已进入了信息技术时代,信息技术的发展推动了大数据时代的不断深化。大数据时代一个十分显著的特点就是更新换代快,其特点也影响着我国税务行业的变革。

大数据时代使得传统的税务行业发生了极大的变化,面对每天、每时每刻新增加的信息,税务行业也及时地发生着变化。在过去,企业进行税务管理筹划时,往往是根据过去的经验、结合企业当前发展的情况,制定阶段性的税务管理筹划制度,如一年、半年的税务筹划制度。而在大数据时代下,税务管理筹划制度更新换代的时间大大的缩短,企业可能面临着要进行季度性的税务筹划,才能更好地满足企业税务筹划的目的。

(二)信息量庞杂

大数据时代一个十分显著的特点就是其信息量十分庞杂,税务行业中不同的主体每天都会面对十分庞杂的信息,在这些信息中,需要对重要的信息进行收集与分析,并摒除没有用的信息,才能使得税务行业实现更好的发展。如对于企业税务管理部门来说,其每天可能面临着许多的税务信息,对于企业的税收缴纳、税务评估等,如何更好地进行管理,需要企业及时提高信息的处理与分析能力,才能更好地维护我国的税收管理制度。

二、大数据时代对税务行业的影响

(一)实现税制体系科学化

随着大数据时代的到来,我国税制体系不断发生着变化。税制体系的变化有其自身的发展规律,也有着人为的嵌入作用。通过税制体系自身的调整,若要实现税制体系的科学化与变革,需要较长的时间才能实现,而利用大数据时代下税务行业的特点,则可以通过嵌入大数据作用,实现税制体系的科学化。

税制体系科学化体现在企业税务管理部门建立起税务的自动化管理系统,通过对大数据信息的分析,对相关税务信息及时进行管理,并根据系统分析结果对企业的税务管理及时进行调整,并将相关报告传送到企业的管理者手中,使得管理者能高效、准确地了解企业的税务管理状况。相应的,我国税收管理部门也可以通过这种方式,实现对不同企业的税收管理,使得我国税制体系变得更为科学与健全。

(二)提高信息管税效率

大数据时代使得税务行业的信息量十分庞杂,使得原本的税务行业的体系、环境与效率都发生了变化。信息管税是我国税务行业发展的必然道路,也是我国税务行业变革的必然结果。然而,由于过去我国对于信息管税缺乏明确的法律、法规的规定,不同的纳税主体之间相互独立,缺乏统一的管理平台,使得信息管税的成效寥寥。

而随着大数据时代的深化,通过建立税务行业的数据共享系统,有利于实现信息管税的发展,使得不同的税务主体之间实现信息的共享,不论是作为纳税主体的企业,还是作为管理部门的税收、工商、海关、外汇等部门,都可以实现信息的共享,对税务行业的信息实现透明化管理。信息管税的效率提高,有利于企业及时把握我国税务行业的整体发展态势与当前的热点情况,根据税务行业的发展情况及时对自身的税务管理进行调整,使其更好地适应大数据时代下税务行业的变革与发展。

(三)对税务行业发展带来挑战

大数据时代对税务行业带来了许多积极影响,然而,事物的影响往往是双面性的。大数据时代在给税务行业带来积极作用的同时,也为税务行业的变革带来的挑战。

税务行业要及时适应大数据时代的特点,必须更新其科学技术、提高信息管理能力、提高信息敏感度,对于我国企业而言,需要加大对信息管理技术的投入,使得企业管理的成本增高;对于我国税务管理部门而言,需要建立相关的信息平台,加大了工作人员的工作力度,使得税务管理部门也面临着人力资源管理压力的增加。不论是作为哪一方主体,要更好地适应大数据时代的税务行业变革,必须积极应对,及时管理,才能不被时代发展的潮流所淘汰。

三、大数据时代税务行业变革的建议

(一)培养人才,提高技术

为了更好地应对大数据时代给税务行业所带来的变化,必须注重对数据人才的培养,通过吸收、培养一批懂得大数据、善于研究大数据、善于分析大数据的专业性人才,建立大数据信息库与信息管理平台,实现税务行业的信息化。

大数据专业人才不仅需要拥有对税务行业信息的敏感度,也需要具有较高的数据收集与分析能力,更需要有对大数据相关技术的操作能力,只有综合能力强的人才,才能为企业的税务管理所用,才能更好地实现对税务信息的管理,利用大数据时代的优势,实现自身的税务管理的变革。

(二)建立大数据税务信息管理平台

建立大数据税务信息管理平台,是实现对税务信息及时管理的重要方法。因此,必须把握大数据时代发展的机遇,建立税务信息管理平台。

大数据税务信息管理平台的建立,可以联合不同企业、政府部门、社会团体等多个主体,建立起税务行业内的,统一的共享的信息管理平台。对于与税务相关的信息,应当纳入信息管理平台中,对于涉及到企业商业秘密的,则无需对其纳入,如企业税务筹划管理的相关内容,可以通过企业内部的税务信息管理平台进行管理。通过建立大数据税务信息管理平台,有利于实现税务行业内的信息交流与沟通,使得不同主体之间对税务行业的发展进行准确的把握,共同推动税务行业的发展,实现税务行业的变革与创新。

(三)提高信息安全管理能力

大数据时代的发展离不开信息,信息的安全管理成为了需要关注的重要内容。提高信息安全管理能力,包括两个方面,一方面指的是对于公共信息的安全管理;另一方面指的是对于内部信息的安全管理。公共信息的安全管理,需要不同主体主动维护,不恶意对信息进行篡改,不利用信息行违法犯罪之事,维护信息的公共安全。而另一方面,则是更为重要的内部信息的安全。为了维护内部信息的安全,应当建立信息管理制度,通过对内部信息的妥善管理,防止他人盗取内部信息,利用信息侵犯自身的商业信息,一旦发现他人恶意盗取、利用、贩卖相关信息,应当及时通过法律手段,维护自身的利益。

四、小结

大数据时代为税务行业的发展同时带来了机遇与挑战,税务行业应当积极应对挑战,把握发展的机遇,充分发挥与利用大数据时代的作用,实现行业的发展与变革。

摘要：当今的时代,是信息爆炸的时代,是大数据时代。大数据影响着我国税务行业的发展,对税务行业造成极大的影响。文章从大数据时代的特征入手,探讨了大数据时代下我国税务行业的特点,并结合其特点分析了大数据时代给税务行业所带来的影响。最后,就税务行业如何把握大数据时代所带来的发展机遇,实现行业的变革,提出了建议。

关键词：大数据时代,税务行业,特点,影响,建议

参考文献

[1]刘小川,桑达卓玛.试论大数据时代的税制体系重构[J].税务研究,2015(10)

[2]孙懿.大数据时代对税务工作的挑战与对策[J].学术交流,2016(2)

[3]张敏杰,陈爱华.试论大数据背景下的税务管理[J].市场研究,2016(3)