大数据时代的思维变革

大数据时代的思维变革（精选12篇）

大数据时代的思维变革 篇1

摘要：大数据时代应对铺天盖地、容量超大、功用繁多的信息群需要强大的数据挖掘、数据分析能力。而敏锐的数据嗅觉和创新数据思维是这一能力形成的奠基。新时代的统计教育应从革新统计认知, 培养数据思维能力开始。

关键词：大数据时代,数据思维,数据分析

随着社交网络的普及, 移动通信和电子商务的兴起, 无线传感器、云技术等的飞速发展, 数据正大刀阔斧地改变着这个世界。其覆盖面之广, 数量之大, 对经济社会发展的影响之深广, 都远远超出了统计学上对数据的定义, 人类社会开始进入大数据时代。

一、大数据时代呼唤数据认知的变革

大数据时代建立在新媒体、新技术的广泛发展之上。数字媒体、网络媒体、触摸媒体等多种新媒体模式打破了传统认知在对象范围、认知手段、认知思维上的界限, 使认知变成一种来源丰富化、分工细致化、手段先进化的社会化互助、互动、自主的学习过程。

(一) 认知范围变大、变细, 选择难度增加。丰富的网络资源和新媒体技术将世界各地的人土风情、时事要闻、生活资讯等等带到每个人的身边, 甚至无论大到各国元首、世界明星, 还是小到街头巷尾的普通百姓都可以成为海量信息的制造者和使用者。巨大的信息数据使得学习的范围空前扩大, 来自慕课 (MOOC) 、网络课程、资源共享课程, 以及师生自行录制的微课程, 微视频等的大量学习资源一方面丰富了求知者知识涉猎的范围, 加大了求知者的认知深度;另一方面也增加了资源使用者对铺天盖地而来信息的辨识、比较和选择的难度, 降低了选择的效率。

(二) 认知手段多样, 便捷。微电子技术, 互联网, 微博、微信、公众账号平台等新兴技术拉近了世界范围内的知识技术、文化与认知者的距离。尤其移动互联网与智能手机、手提电脑、平板电脑、i Pad、电子书包、云书包等移动终端相结合更使办公学习无处不可存在, 无时不可进行。大数据时代, 认知手段空前多样, 已经从根本上突破了传统教学时间和地域的限制, 空中教室、网络教学, 开源课程, 不仅多快好省, 而且配合社会化学习社区, 更可有效实现多地区、多层次认知者之间的讨论交流、互助合作、创作创新, 在更深层次上实现认知。

(三) 打破传统统计认知思维。

1.总体分析重于样本分析。抽样技术是统计技术的典型代表。传统统计受数据存储和分析能力的限制, 形成了以样本数据来推断总体数据的基本思路。大数据时代, 信息处理能力空前壮大, 能对全部信息进行游刃有余的处理, 因此“管中窥豹”的状况正慢慢被全方位、多视角的观察和处理所代替。以全部数据为基础, 计算现象之间的相关性并进行预测, 有效避免了抽样偶然性误差, 使得分析更全面。

2.混杂性优于精确性。传统数据处理能力较弱, 统计分析常常定位在结构化的数据上, 数据利用率低, 认知思维主要集中于以精确的函数关系来拟合研究社会现象中普遍存在的相关关系, 并以此进行预测。大数据时代采集到的数量庞大、内容丰富, 结构多样的信息反馈出了现象间不可臆断和轻视的复杂关系, 空前强大的数据处理能力使得海量半结构化数据和非结构化数据被不断开发和利用, 因此数据分析的结论也混乱和复杂起来。降低容错标准, 接受混杂性是大数据时代数据思维的重要转变, 对庞大混乱的数据结论进行深层开发, 可以带来不可估量的价值。

3.相关分析替代因果分析。以模糊近似的因果关系替代相关关系进行研究是传统相关与回归分析的思维方式。大数据时代, 数据结构复杂, 变量数量庞大, 很难建立起较为准确的函数关系。因此, 数据认知思维发生重大转变, 相关关系研究不再以归纳为特殊的因果关系为途径, 而是立足于变量或现象之间的变化与联系, 实现由此及彼、由表及里的关联预测。并且, 随着数据的不断更新细化而不断得到更有价值的结论。尽管大数据悄然影响着人们的生活, 改变着人们学习工作效率, 但目前对大数据的研究还处于起步阶段。“大数据思维”、“大数据搜集获取”、“大数据分析技能”是构成大数据价值链的三大要素。在此三者中, 大数据思维决定了数据利用的价值和尺度大小, 换言之, 大数据思维决定了人类利用大数据认识世界、改变世界的能力发展, 是未来统计人才应具备的基本素养之一。

二、大数据时代统计数据思维能力的培养

(一) 了解时代特征, 促进大数据思维方式转变。所谓思维方式, 就是我们大脑活动的内在程序, 是一种习惯性的思考问题和处理问题的模式, 它涉及我们看待事物的角度、方式和方法, 并由此对我们的行为方式产生直接的影响[1]。任何人都生活在一定的时代和环境中, 其思考问题和解决问题的习惯和模式都会受到时代和环境的影响。大数据时代来临, 通过大量阅读大数据相关书籍、文献, 了解来自不同国家、不同行业, 不同视角的大数据应用经典案例, 剖析其解决问题的思路、策略, 深入研究大数据时代的数据作用与机理, 把时代特征与统计学科结合起来, 形成一切皆采用数据来观察, 一切皆使用数据来描述的习惯, 用数据的眼光来观察、理解世界, 并探求寻找改变世界的方法。

(二) 拓宽知识面, 形成敏锐的数据嗅觉。哲学上说, 世界上的万事万物是普遍联系的。大数据时代数据的覆盖面足以囊括世间的万事万物。不同的学科, 不同的领域, 不同的现象, 都可以通过大数据的收集、处理、分析找到变量间潜藏的相关关系, 并利用其进行更深层次的研究与预测。相关关系普遍存在于人类社会现象之中。能在纷繁复杂、形式多样、数量巨大的数据中锁定研究的变量及方向, 首先需要具有丰富的行业通识、专业知识以及强大的实践经验和数据分析处理能力。对于高职统计专业学生来说, 扩充知识, 增长见识有以下几个方面的途径。

1.强化知识教育。知识是人们行动的向导和指南, 具有很高的精神价值和创新价值。真正的数据创新人才需要接受更丰富、更广博的知识, 只有这样才能形成知识迁移的能力, 促进思维发散, 从而在铺天盖地的数据洪流中挖掘有价值的信息。在校期间, 学校可通过科学的课程体系设置和先进的教学理念、多样化的教学手段, 来引导学生学习兴趣, 加强课堂教学的效果, 夯实学生的基础知识和专业知识, 使其掌握本学科的新理论、新技术, 了解本学科的最新成就和发展动态。另外, 学生可积极参与辅修专业、第二专业的学习, 多学科交叉选修课程以及跨专业自学等等, 拓展知识面的广度, 通过关联学科的学习研究, 让知识体系更加完善、系统化、深入化, 为创造性统计数据思维的形成打好知识基础。

2.参与学术研究活动。组织大学生科研是培养其创造性思维和提升数据能力的重要手段。参与学术研究活动, 既是理论联系实际, 将统计调查、分析等知识应用于实际的研究项目、学以致用的过程, 又是对既定知识体系的二次开放和深度挖掘。大学生参与的学术活动包括课内外的毕业设计, 调查研究、项目竞赛、科技竞赛、学术报告讲座, 学生统计活动月等等, 有助于兴趣的培养和创新思维的锻炼, 增加学生对新知识和未知领域的追求热情, 一方面可以检验学生在学习过程中所形成的数据思维能力的水平高低, 找出数据思维和处理能力的盲点、断点;另一方面人人皆可参与研究的浓厚的学术研究氛围反过来又会促进学生加强自我数据能力的培养, 形成良性循环。无论是哪一种科研活动, 都是一种开拓性的认识活动, 能激发学生的创造力, 锻炼学生思考问题、解决问题的能力。

3.大量课外阅读。随着新媒体的发展, 数字化、互联网、移动终端等使得阅读环境发生巨大变化。阅读变成一种无处不可, 无时不能的行为习惯。大数据时代的来临也从广度和深度上大幅度改变了阅读的内容和形式, 使其更加异彩纷呈。快速浏览、消费式阅读、实用型阅读、精读等多种形态并存。阅读已经远远不只是教室或图书馆一角的安静翻阅, 它可以在家里, 在路上, 在任意一个闲暇的时段;阅读对象可以是书、报纸、文献, 也可以是一款数码终端———具有超大容量, 并且能实时更新内容的新时代阅读神器。因此阅读变得越来越丰富, 越来越便捷, 也越来越重要。通过大量的课外阅读, 了解经济、政治、科技以及各行各业的发展状况及影响因素, 不断更新头脑中的知识库, 打破现有认识的局限和思维的局限, 才能更好地挖掘潜能, 让智慧的火花迸射灿烂的光彩。

4.以项目工作室为依托, 进行实践活动。“项目工作室制”是将教学与生产实践相结合的有效形式, 是教育服务社会经济发展的重要手段。实践证明这种模式对于培养学生的数据思维和数据处理能力具有十分重要的作用。统计的工具性、平台性和先进性决定了其是突破各个行业发展瓶颈、促进各个领域发展进步的利器。在教学过程中, 通过组建项目工作室, 以项目为依托, 以数据分析思维和能力为核心, 运用大量行业特征和背景资料分析, 将管理决策问题转化为管理调研问题, 进而收集信息, 整理分析信息, 找到解决问题的突破口和关键。这一过程强化了学生专业技能的训练, 突出了学生运用数据解决实际问题的能力, 不仅使学生积累了行业知识与经验, 更锻炼和提高了其敏锐的数据分析和应用能力。

(三) 好奇心和创造性培养, 形成强大的数据想象力。数据想象力是指人类对数据所表现出的一种发散性思维, 指运用储存在大脑中的信息进行综合分析、推断、设想的思维能力。爱因斯坦说得好:“想象力比知识更重要, 因为知识是有限的, 而想象力概括着世界的一切, 推动着进步, 并且是知识进化的源泉。”其形成过程离不开好奇心与创造力的培养。好奇心是一种与生俱来的特征, 是人们对客观事物差异性与特殊性的特别关注。好奇心强烈常常表现为善于发现理论和实践中的新问题, 对未知领域有很强的探索要求, 不拘泥已有的结论, 愿意进行深度思考和尝试。好奇心是创造性发展的原动力。没有好奇心的引导, 思维活动很难高效开展, 没有想象力的参与, 思考就会半路夭折或无功而返。大学生在学习中缺乏强烈的好奇心和丰富的想象力, 其创造性就会受挫, 那么也很难在纷繁复杂的海量信息中探索出一条有价值的路。

(四) 基本数据分析能力的形成。

1.应夯基础统计理论。数据思维能力作为一种精神力量, 其形成必须以深厚的专业基础理论为根基。高职统计专业大学生应注重基础理论的理解和基础知识的积淀, 理解数据结构和形态, 掌握不同类型数据取得或计算的方法, 以及使用范围和应用价值等, 了解统计数据有时可能表现出的虚假性和迷惑性, 并妥善加以改进和利用, 能正确运用统计数据和统计方法进行经济事项等各类社会现象的分析与预测。

2.熟练各种基础数据分析工具的应用。统计分析依赖大量的数学公式和数学模型, 学生除了具有深厚的数学功底和扎实的统计理论知识以外, 能运用常用软件进行基本数据分析, 也是形成数据思维能力的一个有效手段。常用的统计分析软件以EXCEL, SAS, SPSS软件为代表, 它们不仅功能强大、界面清新, 而且使用方便。尤其EXCEL软件, 覆盖面广, 资料丰富, 可随时随地应用, 是数据分析的好帮手。大量分析伴随着思考与总结, 数据思维必然会出现质的突破。

大数据时代的思维变革 篇2

摘要：随着我国现代化信息技术的飞速发展，互联网、物联网以及云计算已经被广泛应用于各行各业，大数据应运而生。在我国企业管理会计工作开展过程中，大数据不仅为此项工作提供了便利，使工作效率得到有效提升，而且还给管理会计工作带来了很大的挑战，使管理会计工作产生重大变革。本文就大数据时代管理会计工作变革进行了讨论，首先文章阐述了大数据时代下管理会计工作的相关概念，然后讨论了这种环境下管理会计工作上发生的变革，最后指出了管理会计工作所面临的挑战并提出了一些建议实现大数据在管理会计中被有效应用。

关键词：大数据;管理会计;变革

一、大数据时代管理会计工作的相关概念

(一)大数据的相关概念。大数据是指在现代信息技术飞速发展的大环境下运用新处理模式所产生的具有更强的决策力、洞察力以及优化能力的准确、巨量、多样的信息资产。大数据的定义与数据聚集有着本质上的区别，并不是单纯地对数据进行统计，而是按照一定的方式对相关数据进行专业处理，这种信息数据处理方式存在一定使信息增值的功能，只要信息数据来源真实、准确、完整，那么所处理出来的信息就会具有高效性的特点。企业随着经营时间的推移各个会计年度的信息数据就会越积越多，如果在利用传统数据库来管理这些信息数据不仅在处理速度上难以与大数据相比，而且在对相关数据进行存储、分析方面出现错误的机率很较大，难以得出准确、全面的数据为企业发展决策提供有效依据。(二)管理会计的相关概念。管理会计可以被视为是会计领域的一个分支，与企业的资金活动密切相关，以尽可能地实现自身效益最大化为目标控制和管理单位现在和未来的资金周转，进而为管理者制定未来发展决策提供重要依据而设立的。随着我国市场经济的快速发展，越来越多的企业开始运用管理会计，管理会计的.职能包括以下几点：第一，对经营管理目标进行规划。第二，管理会计通过进行绩效考评对分权单位或部门效益实现情况测评并向上级反馈，可以避免一些单位或部门为自身利益而相互竞争冲突、增加行政开支、发生浪费等牺牲企业整体利益和长远利益的现象的发生;第三，管理会计可以借助财务会计业务处理办法对单位财务成本收益信息进行加工预测，制定良好的资金运作方案，使资金运转处于良性循环状态。

二、大数据时代管理会计工作上的变革

(一)由服务型转变为管理型。在大数据时代下管理会计的职能得到了一定的拓展，在与企业管理目标一致的基础上管理会计通过大数据平台可以实现信息灵活控制、及时互联，分析和预测市场发展大趋势、竞争对手以及供应商的资源情况，对企业管理工作进行流程设计和控制管理使企业发展由被动向主动转变，充分发挥会计工作的主动性以及价值创造作用。由此可见，管理会计并不是管理系统的旁观者，而是扮演着管理者的角色。(二)由事后分析转变为全过程管理控制以往很多企业的管理会计工作并不贯穿于企业运营全过程中，而是事后对企业的经营管理控制进行分析。大数据时代下，管理会计不仅仅是对结果进行分析，而是融入到了企业发展的全过程中去，甄别发展关键因素、纠正关键指标目标偏离、查找管理过程中出现问题的原因、修订和完善过程行动计划和方案、实现核心资源要素的再配置等一系列管理工作，为企业的长期发展提供重要的数据信息。(三)由传统管理转变为信息技术管理，大数据时代的来临使得管理会计的管理方式发生了巨大的改变，管理会计如果再沿用以往的信息数据处理办法已经难以适应市场和企业发展，目前很多企业都将信息技术运用的重点放在大数据处理上，尽可能地提高企业信息的准确性、及时性、全面性。(四)由财务报告审计方式转变为连续审计的方式。以往企业审计工作主要是发生在会计自然年度或人员离职的情况下，审计工作方式也就是通过对业财务报告审计来完成，这种审计方式不仅全面性较差，而且真实性也难以得到保证。

三、大数据时代下管理会计工作所面临的挑战

(一)没有正确认识管理会计工作的本质。一些企业的管理者只注重企业效益，而忽略内部控制管理工作。对于自身会计工作也只是认为只要能妥善处理好会计业务就可以了，忽视了内部管理会计工具有效应用对企业发展的影响和作用。(二)对大数据应用的重视程度不高。一些企业对大数据这样定义理解模糊，认为大数据等同于以往的计算机信息处理，这些企业特别是一些中小企业根本没有意识到成本效应原则投入一定的人力和物力来使大数据充分应用到管理会计工作中去，难以切实提高管理会计的工作效率。(三)人才的综合素质有待提高。单单是能够利用大数据处理还是远远不够的，对于处理过的信息还需要管理会计人员来进行筛选、分析，进而得出对企业发展有影响的信息资源。(四)大数据信息共享存在漏洞。一些企业在对自身数据信息的管理上存在着一些弊端，没有对一些保密数据设置管理员权限，也没有安排专业人员为企业安装相应的安全防护系统，一旦出现问题难以落实到个人，容易造成企业不可挽回的损失。

四、对于大数据时代下管理会计工作的一些建议

(一)正确认识管理会计的本质。企业的管理者应当加大对内部控制管理工作的重视程度，认清管理会计有效应用对企业发展的影响和作用，不仅自身要支持管理会计工作，给予其一定的权力来积极开展信息搜集、编制、预测、分析、审计工作，而且还对其他部门提出一定要求，要求其积极配合管理会计工作，为管理会计工作的顺利开展提供一定保障。(二)重视大数据的应用。企业应当加大对大数据应用的投入，可以投入适当的人力物力在系统硬件和软件等方面进行全方位完善，将管理会计与大数据处理紧密相连，使管理会计运用最新系统更高效、快速地分析、预测相关信息资源，及时发现企业潜在管理风险，及时向管理层反馈结果，商定最佳解决方案。(三)提高人才的综合素质。企业还应当重视的管理会计人才的培养，不仅要通过严格的选拔程序选聘一些会计知识和信息技术掌握较为熟练的人员担任管理会计职务，而且还要加大对管理会计人才的培训力度，安排权威人士为其讲解最新的管理会计业务处理办法，使人才更好地为企业服务。(四)制定一套完善的大数据信息共享制度首先，企业应当明确岗位权责，给予每个人一定的管理权限，不可越权，一旦出现问题能够及时落实到个人;其次，要及时安装防盗安全系统，防止一些不法分子通过网络窃取企业经营、客户、供应商等重要信息，为企业稳健发展提供一定保障。

作者:刘钰辰 王学香 任顺娟 单位:中国农业机械化科学研究院

参考文献：

大数据时代的语言教学变革 篇3

【中图分类号】H0 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2014）08-0037-01

随着信息技术的普及和应用频度的提高，人们在使用这些设备与软件的同时生成了海量的数据，人们可以通过对数据的处理和分析来影响决策，这即标志着大数据时代的到来[1]。过去的一些不可获取，计量，存储和分析的数据都被赋予了可能性。目前教育界普遍存在一种现象：人们习惯将社会上的新技术或新事物拿到教育教学中应用，或者作为教学内容与研究对象，或者作为教学工具与研究手段。作为教学内容与研究对象应该是无可厚非的，甚至应该是积极提倡的；而作为教学工具与研究手段则必须慎重，应该给予充分的分析论证后才行。目前在教育领域，正像对待其它新技术或新事物一样，当 “大数据时代”概念出现时，关心教育的人们将又会面临这种抉择[2]。但是在语言教学中，学生的不同背景，对第二语言的接受能力，或者庞大的语料库，都需要大数据这种技术来收集分析得出结论，所以大数据运用得当，势必会为语言教学添光增彩。

一、大数据的定义及特性

首先我们要弄清楚一个概念，何为大数据？根据 IDC 机构的定义，大数据是指为了更经济更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取有价值的信息而设计的新一代架构和技术，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新[3]。

大数据可以简单概括为四个英文字母V，即极大的数据量（Volume）、极多的数据种类（Variety）、极快的处理速度（Velocity）以及由前面三个“V”的组合推动的第四个因素——更多的价值（Value） [4]。Volume是指数据量庞大，这样的数据量已让传统的数据库难以处理；Variety是指数据的多样性、复杂性，数据的形式日趋复杂、多样，从结构化数据到非结构化数据不断转化；Velocity 是指企业数据增加的速度越来越快，一旦数据增生速度越快，数据处理、分析的速度也就得跟上； Value是指大数据的价值往往价值密度低即稀疏性的特点。这些催生了对大数据技术的强烈需求[1]。

二、大数据时代的语言教学变革

“不得不承认，对于学生，我们知道得太少。”这是卡耐基·梅隆大学教育学院的一句经典的口号，同时也是美国十大教育类年会出镜率最高的议题。类似的思考在我们国家的教育领域同样存在。我们到底有多了解学生？不同的学生考试考出了同样的分数，在这分数的背后到底有没有差异？大数据时代的到来能够让我们更全面地看待学生的发展，把每一个学生都当成独特的个体，发现以往考试成绩所反映不了的深层次问题。

评价一个课堂的好坏或者这堂课的授课效果如何，多数情况下是由专家来评定。却忽略了学生在课堂中的主体性，即使获得了关注，也是被听课专家“代表”，他们会根据自己的经验来假设学生的体验，或者选出几个学生代表来表达他们的感受，这本就不具有代表性，而学生真正的体验如何，却没有强大的技术和数据可供分析和实证。

大数据的出现，恰好解决了这一问题，让教师与专家可以从技术层面让学生的感受加以量化和显现。大数据可以把学生在一个课堂中的需求和态度处理得可视化。传统的教育研究往往是经验式的，教师会认为某些教学形式和手段可以让学生更好更快的掌握知识，对提问的有效性和课堂的节奏掌握都是根据以往的经验，但是事实真的是这样吗？在大数据的思维方式下，一切都需要用数据来挖掘。

另一方面，大数据时代的到来使个性化教育成为可能性，真正实现了从整体到个体的转变。很多人都喜欢网购，在淘宝网浏览或购买商品之后，会根据你的个人喜好来判断你可能会喜欢什么，可能会购买什么，进而推荐给你。再比如新浪微博，它会根据你关注了的人来判断你可能对哪些人感兴趣。这种技术实质上是通过数据的归类和分析，来预测出现某种行为的人还很有可能出现另一种行为[5]。教师平时布置作业的时候通常是所有人完成某些相同的题目，给学生推荐的书单也是一样的。这本无可厚非，通过测试而分到同一个班的学生被看做了是智力水平差不多的一组人，这样做可以节约教育成本。但是，大数据可以帮助我们实现因材施教，实现个性化教育。如果我们通过数据归类和分析来给学生布置作业，那么比如同样100道语法选择题，做对第3题的同学，系统会直接跳过第12题和第48题，因为第3题和第12题第48题所涉及的语法内容是完全相同的。如果做错第8题，系统会自动提前考查内容相同的第26题和第79题供学生反复练习和巩固。

三、大数据时代的语言教学展望

1970年托夫勒写了第一本畅销书《未来的冲击》，在书中托夫勒不仅批评了以哈钦斯为代表的面向过去的教育、支持了以杜威所代表的面向现实世界的教育，更创造性地提出了明确的面向未来的教育：小班化、多师同堂、在家上学趋势、在线和多媒体教育、回到社区、培养学生适应临时组织的能力、培养能做出重大判断的人、在新环境迂回前行的人、敏捷的在变化的现实中发现新关系的人和在未来反复、或然性和长期的设想下的通用技能。

四、结语

大数据时代，作为英语教师，传统的教学方法受到了挑战和质疑，教师不再是单纯为学生讲解语法和单词，而是需要深入了解学生的需求，每个学生的听说读写各有强弱，英语教师需要针对不同个体不同层面来创造更多激发学生学习兴趣的机会，引导学生深入挖掘海量、有价值的语料。 如何很好地利用大数据来服务教育，如何把这些大数据信息转化成知识，促进改革传统教育教学，如何真正做到因材施教，为不同的学生指定不同的学习策略，都将是一个很大的挑战。

参考文献：

[1]梁文鑫. 大数据时代——课堂教学将迎来真正的变革[A]. 北京：北京教育学院学报，2013

[2]艾伦，兴乔. 说话装备（十）——教育有没有大数据时代[J]. 中国教育技术装备，2014

[3]胡络绎.大数据，让营销更精确[J]软件工程师，2013（Z1） 甘绮翠.何为大数据[J]

[4]John Gantz & David Reinsel. Extracting Value from Chaos [EB/OL]http：//www.emc.com/collateral/analyst-reports/idc-extracting-value-from-chaos-ar.pdf

大数据时代的思维变革 篇4

作为一部科普著作,维克托·迈尔-舍恩伯格(Viktor Mayer-Schonberger)和肯尼思·库克耶(Kenneth Cukier)的《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》(以下简称“该书”)为我们提供了关于大数据的丰富的精神食粮。该书详细阐述大数据给我们的生活、工作和思维三个方面带来的深刻影响。其论点通过大量的案例和故事来佐证,读起来很有趣味,同时又使我们充分理解其中的观点和思想。从总体上看,这本书资料详实,案例丰富,对历史知识的掌握也很充分,论证过程也很有说服力。说它是最好的科普书籍一点也不为过。

该书主要分三大块:即大数据的价值、大数据带来的风险及其防范、大数据思维。其中大数据思维是全书最核心和最重要的内容。笔者围绕这三个方面写这篇文章的目的不仅在于推荐这本著作,更在于深化对大数据的认识,特别是对该书中值得推敲的几个命题或观点作进一步的讨论。

一、大数据的价值

大数据的价值是普遍性的,它不仅被应用于互联网和信息技术行业,而且在零售行业,金融行业,医疗卫生领域,以及科学研究领域都有非常重要的意义。在这里,我们主要强调如下两个方面:即大数据在商业领域的价值和在国家治理或社会治理领域的价值。

现实中我们会看到这样一种现象,即那些高新技术企业的账面价值与其市场价值相差悬殊。为什呢?因为企业的账面价值反映的基本上都是有形资产的价值,而企业的市场价值除了这部分有形资产的价值外,还包括大量的无形资产的价值,比如数据、品牌、人才、知识等。而这些价值实际上都很难衡量。在大数据时代,在知识社会,这些无形资产的价值相对于有形资产的价值而言都是巨量的。这就是为什么诸如Facebook,Google和阿里巴巴这样的企业的有形资产不是很高而其市场价值却很高的原因。大量的数据在商业中之所以成为一种无形资产,成为企业“取之不尽、用之不竭”的价值源泉在于,凭借大数据分析的结论,企业能够做出相对更加客观和更加有效的战略或营销决策,这在某种情况下,相对于传统的直觉性决策更加科学。但是,这也不是绝对的,比如史蒂夫·乔布斯就常常使用直觉性判断。

在国家治理或社会治理方面,不仅可以通过大数据分析来预防犯罪、指挥交通,预防和控制传染性疾病的扩散,还可以通过大数据分析预防和控制环境污染,甚至预测地震,从而减少社会损失,挽救更多人的生命。比如,Google通过人们在网上搜索的大量记录预测流感的传播,他们能比疾病控制中心提前一两周就预测出来,而且还能判断出流感是从哪里传播出来的。这一两周的时间能够防止更多的人感染流感,而且知道流感传播的具体的范围,就能更好地采取措施防止其扩散。但是,大数据要发挥作用,前提是要有大量的相关数据存在。美国联邦政府2009年推出数据开放门户网站Data.Gov,英国政府2010年也紧随其后推出自己的数据开放网站。2011年7月,美国、英国、挪威、墨西哥、巴西、印度尼西亚、菲律宾、南非等国家发起“开放政府联盟”,并于同年9月发布《开放政府宣言》。这些活动都旨在进一步开发大数据的价值。在这方面,我们也不应该落后,应该加紧数据开放政策方面的研究,尽快出台相关的政策和法律,将那些不涉密的可以公开的数据向社会开放。

二、大数据带来的风险及其防范

同其他事物一样,大数据也有两面性,虽然它能给经济和社会发展带来积极的作用,但同时也可能带来不利的影响。这可以从个人层面和国家层面来看。就个人层面而言,首先,大数据威胁到个人隐私。正如该书所说,“大数据促进了数据内容的交叉检验”[1],使得“不管是告知与许可、模糊化、还是匿名化,这三大隐私保护策略都失效了。”[2]其次,人们可能把大数据分析的相关关系结论当作因果关系来用,滥用大数据分析的结果可能带来严重的负面问题。比如,经过大量的交通事故数据分析,发现红色汽车发生交通意外的情况非常少,于是大家都去买红色的汽车,这实际上就是把相关关系当成了因果关系,从而做出不科学也不合理的决策。但不管怎么说,大数据本身是中立的,问题在于拥有大数据和使用大数据的人或组织。因此,加强研究和颁布合理使用大数据的法律法规是当务之急。在这个方面的一个突出的例子就是,欧盟委员会于2012年1月25日公布了《关于涉及个人数据处理的个人保护以及此类数据自由流动的第2012/72、73号草案》。该草案提出的“数据主体应享有‘被遗忘的权利’(Right to be forgotten)”的主张对诸如Google这样的大数据开发企业已经形成强有力的约束。因为“被遗忘权”超越了过去的隐私保护概念,一些关于个人的可能算不上隐私的数据,在数据主体要求删除的情况下,也将不得不被删除。关于数据和信息的法律法规如何在个人利益和公共利益之间找到合适的平衡点还需要更深入的研究。

除了上述的个人层面,大数据还可能在国家层面带来不利影响。首先,发达国家可能会通过各种渠道获取其他国家国民的大量数据,然后借助这些数据分析某个民族国家国民的社会心理状况;其次,发达国家还可能通过大量的数据分析,获得其他国家的科技、政治甚至军事方面的情报;再次,发达国家对大数据处理技术的垄断会使上述情况变得更为严峻。所有这些方面都对国家主权和安全带来巨大的挑战。面对这样的挑战,我们不仅要在数据的开放和保密方面做出新的调整,还要开发自己的大数据处理技术。特别是从国家层面介入大数据处理技术的开发,而不是仅仅让民间的企业去做。

三、大数据思维

在大数据时代,重视大数据的作用,拥有大数据思维是不言而喻的。该书指出:“大数据思维,是指一种意识,认为公开的数据一旦处理得当就能为千百万人急需解决的问题提供答案。”[3]在某些情况下,的确如此。另外,大数据思维还给我们带来一种观察世界和审视现实的新视角,这就是,“将世界看作信息,看作可以理解的数据的海洋。”[4]在一定程度上说世界是由信息构成的,一点没错。

尽管笔者很赞同上述这些观点,但是笔者对该书提出的下面三个命题或观点在一定程度上持有异议。该书提出这样三个命题:[5]

首先,要分析与某事物相关的所有数据,而不是依靠分析少量的数据样本。

其次,我们乐于接受数据的纷繁复杂,而不再追求精确性。

最后,我们的思想发生了转变,不再探求难以捉摸的因果关系,转而关注事物的相关关系。

可以说这三个命题是该书最富启发意义和最闪光的观点,其简化形式分别是:不是随机样本,而是全体数据,即样本=总体;不是精确性,而是混杂性;不是因果关系,而是相关关系。就这三个命题或观点而言,它们在某种程度上都是正确的,但是,为了更好地理解大数据及其作用,必须以更加科学和严谨的态度来审视它们。

首先,“样本=总体”这个命题从不那么严格的意义上讲是正确的。但严格一点的话,说“样本≈总体”似乎更恰当一些。尽管在大数据分析过程中使用了大量的数据,但并不能说这些数据样本就是总体,它们只是在某种程度上非常接近总体而已。况且,在允许数据存在混杂的情况下,难保数据没有遗漏没有错误,既然有可能有遗漏和错误,就不能绝对地说样本=总体。

其次,“我们乐于接受数据的纷繁复杂,而不再追求精确性”这个命题容易让人产生歧义。更好的说法应该是“我们允许数据存在混杂性,而不再苛刻要求数据的精确性。”首先,就精确性而言,要区分两个方面:其一是用于分析的数据的精确性,其二是分析结果的精确性。对于前者而言,在大数据情况下允许数据的混杂,对于后者而言,当然是越精确越好。笼统地说不要精确性是不对的。其次,就数据的精确性而言,允许混杂但并不意味着放弃精确性,在某些情况下,如果能使数据更精确,无疑是更好的选择。在大数据情况下,之所以允许数据混杂,是因为数据清洗一方面可能是做不到,另一方面可能是没有这个必要。因为在大数据中,细微的或少量的错误和混杂对分析结果的影响微不足道甚至可以忽略。而在小数据情况下,之所以要进行数据清洗,是因为错误的或混杂的数据对分析结果会造成重大的影响。最后,的确如该书所指出的那样,大数据分析“就像捕鱼一样,开始时你不知道是否能捕到鱼,也不知道会捕到什么鱼。”[6]因此,大数据分析的结果不仅可能使我们毫无所获,也可能让我们得到意外的收获。特别是在数据混杂的情况下更是如此。因此,允许数据混杂和放弃数据的精确性都不是绝对的,但是追求数据分析结果的精确性,即使在大数据时代也不能放弃。

最后,第三个命题“我们的思想发生了转变,不再探求难以捉摸的因果关系,转而关注事物的相关关系”也不完全正确。如果把相关关系比作一个盒子,那么因果关系就是这个盒子里的东西。这即是说因果关系是相关关系的子集,两个事物之间的因果关系必然是相关关系,但是如果两个事物之间存在相关关系但却不一定存在因果关系,比如“啤酒和尿布”的例子就是这种情况。因此,因果关系比相关关系更难找。的确,大数据分析的结果几乎都是相关关系而不是因果关系,但也不排除在某些个别的案例中存在因果关系的可能。如果在不需要因果关系的情况下,仅就找到的相关关系就足够我们解决实际问题时,可以不再进一步寻求因果关系。但是,这并不意味着就放弃因果关系。如果大数据分析结论有助于进一步找到因果关系,而且实际上也能够找到的话,又为何不找呢?因此,可以根据实际情况确定要不要在得到相关关系的情况下进一步寻求因果关系。在现实中,有时候把因果关系考虑进来的确会使问题复杂化,会使我们形成某种错觉,甚至会掩盖相关关系提供给我们的新视角,但是,也不能因噎废食。因此,笼统地说“要相关不要因果”是不对的。在大数据时代,之所以强调相关就是为了防止任何时候都用僵化的因果关系思维看问题,但是也要防止只要相关关系,认为相关关系足以解决所有问题,如果这样就大错特错了。《连线》杂志主编克里斯·安德森(Chris Anderson)所说的大量的数据从某种程度上意味着“理论的终结”[7]是不靠谱的。尽管大数据有很重要的作用,但是它并不能解决所有的问题,它只是为一些过去难以解决的问题找到一种新的思路,它只是开启智慧之门的众多钥匙中的一把钥匙而已。

四、结语

大数据时代思维方式 篇5

从这些界定中可以看出，大数据是超出了传统意义上的、极其巨大的、具有特殊价值的数据信息资源。但是，对大数据这样的界定，仍然是一种实体性质的描述，所以，还不能说是揭示了它的本质。那么，大数据的本质究竟是什么呢?在我看来，所谓“大数据”，已经不是一种具体的物理时空概念，而是一种哲学理论层次上的科学概念，也就是说，大数据本身已经具有了高度的理论抽象性质。据此，我们还可以大胆做出这样的判断：大数据已经不是一种具体的物质实体，本质上是一种抽象的哲学概念。面对着物质发展的这个崭新世界——大数据，我们那些常规的认识方式，已经不可能深刻认识它的特殊本质特征了，这就决定了在大数据时代，我们在认识领域必须来一次思维方式的根本性改造。

大数据作为人类实践和认识的一种特殊形式、特殊成果，要求我们对长期以来形成的经验主义主观演绎思维方式进行认真改造，牢固形成客观理性的实证思维方式。

作为现代科学认识形式的大数据，标志着自然科学已经走进了理性认识即理论认识的领域，这本身意味着在这个问题上，我们必须克服方法论上的经验主义，而代之以客观理性的实证思维方式。对这一点，恩格斯是有先见之明的。他说过：“经验自然科学积累了如此庞大数量的实证的知识材料，因而在每一个研究领域中系统地和依据其内在联系来整理这些材料，简直成了不可推卸的工作。于是，自然科学便走上理论的领域，而在这里经验的方法不中用了，在这里只有理论思维才管用。”

大数据时代出版社的转型与变革 篇6

在移动互联时代，数以百亿计的机器、企业、个人随时随地都会获取、使用和产生新的数据，正如最早提出大数据时代到来的麦肯锡公司所称：“数据，已经渗透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。”对出版行业来说，不管是否愿意，都已不可避免步入大数据时代。

一、大数据时代的业态变化

1.出版形态的数据化

数字化技术在出版领域的广泛应用，使传统出版形态发生了质的飞跃，从以光盘为载体的音像出版和电子出版，到以互联网为平台的网络出版迅速走向成熟，传统出版内容大量地以数据化形式呈现和传播，数字化出版已经成为继传统纸介质出版后的一种常态和常规化出版形态。并且数字出版物也不再单纯表现为出版物形式，其内容的承载方式和制作手段本身也在不断变化，如网络出版中的虚拟网络型在线类出版物就已经超越了单体封装型制品类出版物这一重要模式。出版物从纸介质到磁介质再到光电介质的全方位呈现，说明在大数据时代，出版物不是简单地以一种形态取代另一种形态，而是共同构成立体多元化的出版生态，给出版物营造了更加广阔的空间。

2.出版过程的数据化

随着数字技术的迅速发展和出版形态的日益多元与综合，出版过程也已经发生质的变革。传统出版流程的选题、组稿、编辑加工、印刷、发行已经日益落后于数据时代的生产节奏和形式需求，各种以信息技术手段为支撑的工作方式和方法越来越多地渗入我们的出版过程，传统出版流程正不断遭受着冲击与挑战，也在不断地进行着自身的变形与重组。尤其是随着自出版、众筹出版等新形式的萌芽、发展和壮大，必将给传统出版过程带来革命性的变化。

3.出版传播的数据化

传统传播的形式和过程是“业务驱动”型的，业务是决定性因素，缺乏对受众、信息本身和传播参与环节等的深入及科学分析，决策不可避免地依赖主观与经验。大数据时代的数据应用，在很大程度上提升了传播目的性、针对性和准确性，提高了传播效率，改善传播效果。随着出版形态的多元化，除了传统出版传播形式中对数字技术和数字空间地广泛开发与应用，新型的出版形式如网络出版物，其本身就是以数字形式存在，通过网络高速传播并通过计算机或类似设备阅读使用的出版物，其产品形态是“虚拟的”，流通媒介是非传统的互联网，其传播方式则完全是网络传播模式。出版传播中这种新与旧的交互碰撞和融合，正在不断加速着我们传播形式和过程的全面变革。

二、大数据时代的出版业务转型

1.编辑环节的数据应用

图书编辑过程和编辑手段的数字化体现在编辑工作的各个环节。在选题策划环节，编辑可以利用对网络信息的收集、整理来分析、获取读者需求，把握市场动向，从而建构自己的选题设想；在组稿环节，编辑可以利用电子文档和网络传输来处理稿件；在审稿环节，编辑可以在线审稿和利用相关软件对稿件进行文字处理。同时，装帧设计也越来越多地依赖数字技术，既提高了效率，也提高了装帧设计的精美度。

2.制作环节的数据应用

数字化技术在排版、校对和印制环节的应用，使这些环节也发生了革命性的变化。在校对环节，除校对工具软件的运用外，网上校对也已经逐步发展起来；在排版环节，各种不同排版软件的应用，使不同类型、不同品种的个性化出版变得更加快捷和高效；在印制环节，建立在数字化信息远距离传输和数字化信息高密度存储基础上的数码印刷已经快速发展成熟起来，不再需要经过实物载体的转换。如从胶片到PS版，再从PS版到印刷品等，只需通过计算机终端与数字化印刷设备连接，传输数据，便可直接印刷，不但节省人力物力，大大缩短出版周期，并且从技术上可以很容易地与网络出版进行连接，从而实现线上与线下的转化。

3.营销环节的数据应用

在数字化不断改造和改变出版社内容形式、生产和传播方式的过程中，随着大数据的搜集、分析和使用，市场营销的时机、地点和方式改变尤为明显，地位日益凸显。数据不再是稀缺资源，而变得触手可及，营销人员可以从中深入了解各种各样的读者行为，从他们的搜索活动、关注的产品，到他们的购买频率，甚至连他们购买后的行为都更加清楚，这就为出版社基于读者需求的生产决策和不同形态、内容的产品传播和投放提供了依据。营销人员对目标读者复杂数据集合的有效分析，往往能为出版社带来可衡量的竞争优势和直接的社会效益和经济效益，专门的数据分析部门、人员和标准化的数据分析模型在整个出版价值链中的作用越来越重要。

4.发行环节的数据应用

由于计算机、网络等技术的发展，包括网上书店、网络订单、网络宣传以及网上大型发行业务平台的建设，对传统意义上的出版社发行工作提出数字化要求：充分利用信息网络技术，缩短出版社与读者之间的距离，将出版物及时、迅速、准确地呈送到读者面前，并在最大范围内将读者的意见以最快的速度反馈回来，从而实现发行信息交流的实时化和双向化。同时，利用标准化的接口技术和数据，实现与书店、其他发行单位在网络上的信息共享，已经是出版社发行环节信息化建设的重点。

三、大数据时代的出版变革

1.思想观念的转化

在大数据时代，立体多元化出版必将成为出版的新常态。大数据的大体量、多类型的特征使得信息内容呈几何级递增，内容不再稀缺而是过剩，获取渠道和方式日益多元与便捷，对数据的挖掘、析出和组织成为出版社的核心能力。如何在适当的时间，以适当的形式，通过适当的渠道，把合适的内容提供给尽可能多的需要者，成为出版者经营决策的关键。出版社和出版人必须从思想观念上接受并逐步实现自身的数字化生存，才能够通过行为创新商业模式、产品和服务，最终实现企业在大数据时代的浴火重生。

2.出版资源的整合

数字化出版资源，应该是以标准化格式存储的有效数字化出版资源，其核心是数字化资源的内容有效性和标准化。所谓内容的有效性，是指出版社在进行数字化出版资源建设时，应当首先选取那些读者和市场需求持久、内容可有效维护与更新的作品，以体现数字化出版资源的效率性与可持续性；所谓标准化，是指在对出版资源进行数字化处理的过程中，采用通用标准的格式对图、文、声、像等进行加工和存储，使其在不同外部环境下的读取与再加工具有同样的精度与准确度。而目前许多出版社缺乏统一的技术标准和内容兼容性，对出版资源形式上的所谓“数字化”工作，浪费大量时间、人力、物力和资金，而产出的往往是“数据垃圾”而不是数据资源。

3.生产方式的调整

以互联网为代表的媒介技术颠覆了印刷时代的知识生产与传播方式，打破了静态、单向、线性的传统知识生产格局，改变了自上而下的知识传播模式，那么，在呈爆发式增长、病毒式传播的信息瀚海中，充分发挥和运用现代信息技术优势，迅速实现信息数据的增值性加工生产和再生产，就成为出版社制胜的关键。而“快”和“量身订制”是知识生产与传播走下“神坛”后，出版社不得不面对的现实。只有紧跟大数据时代知识生产的特点、需要和节奏，不断按照“集约化、精准化、智能化、数据化”来调整和完善自己的生产方式，我们才不会被时代所淘汰。

4.管理模式的变革

数字化管理是指利用计算机、通信、网络等技术，通过统计技术量化管理对象与管理行为，实现研发、计划、组织、生产、协调、销售、服务、创新等职能的管理活动和方法，包括数字化信息交流、反馈与对接，网络数据库的建设，传统编辑、制作、营销、发行以及财务系统的整合等内容，目的是实现出版社整体的数字化转型，全面提高资源利用率与管理效率，实现出版社在大数据时代的数字化生存。与此相适应的，必然是组织结构和生产流程的革命性调整与再造，而不仅仅是管理技术体系的一种应用。

四、结语

大数据正以前所未有的速度，颠覆我们认知和探索世界的方法，改变我们的生活、工作与思维方式，驱动着产业间的相互融合与分立。数据的力量，已经使它自身成为和人、财、物比肩的资源，数据正日益成为所有组织和个人的财富和创新的基础。对于出版社而言，此时机遇与挑战并存，如何顺势而为，真正掌控数据的力量，把数据转化为可资利用的战略资源，形成我们新的“数据驱动”业务模式，不但关乎我们当下的行业地位，更关乎我们在未来到底还能走多远。

[1] [美]维克托·迈尔·舍恩伯格. 大数据时代——生活、工作与思维的大变革[M].周涛，译，杭州：浙江人民出版社，2012.

[2] 图书馆和出版社如何迎接大数据时代？[N]. 中国出版传媒商报，2013-08-20.

大数据时代税务行业的变革 篇7

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)

浅析大数据时代的营销变革 篇8

一.索引擎精准营销

搜索不仅是网民无法逃避的信息检索手段, 更是消费购买必经的决策环节。搜索正深刻改变着传统意义的消费行为模型AIDMA (Attention-Interest-Desire-Memory-Action) 模式, 进而让网民产生新型消费行为路径AISAS (Attention-Interest-Search-Action-Share) 。搜索引擎服务商掌握着网民海量的有关兴趣和购买的基础数据, 这也使得基于搜索引擎的精准营销成为可能, 而不仅仅关键词排名。全面整合受众的兴趣点、搜索关键词、浏览主题词、到访页等数据信息, 进而描绘受众自然属性、长期兴趣爱好与短期特定行为, 最终使受众特征全方位立体的呈现出来。通过受众引擎技术, 互联网推广的受众将不再是模糊不清, 而是可以被准确追踪与清晰描述, 因此也能够为客户提供更精准的营销服务。

二.竞价广告

实时竞价广告 (Real Time Bidding, 简称RTB) 是一种搭建第三方广告交易平台, 利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价广告模式。RTB不单是策略、也不单是技术, 更像是一个全新的广告交易生态系统, 系统的核心是搭建了一个广告交易平台 (AD Exchange) 。在RTB广告作业模式下, 一次完整的广告投放可以被分成五个环节:1.网民访问某个网站, 该网站就某个广告位的展示内容向AD Exchange发送请求;2.AD Exchange快速获取该网民的背景数据、该网站信息、广告位信息, 并发送给参与竞标的广告主;3.广告主根据以上信息, 权衡此网民对自己此次广告展示价值的大小, 并最终决定出价和广告创意;4.AD Exchange选取出价最高的广告主, 并将其广告创意发送网站。5.访问者看到出价最高的广告主的广告。以上五个环节在1/100-1/10秒内全部完成, 虽不是准确意义上的“即时完成”, 但从人的视觉感知意义上堪称“实时竞价”。RTB广告对网络媒体而言, 可以有效提升网站碎片化流量的变现能力;对广告主而言, 实现了广告的精准性, 进而有效提升营销投资回报率ROI。

三.再锁定精准营销

如何产生网站或广告的“回头客”是“再锁定精准营销”关注的重点, 试图让那些曾经访问过某个网站但没有产生购买或有效行为的网民产生二次访问或实际购买。再锁定精准广告不会帮助客户直接进一步扩大“潜在用户池”, 但可以使既定潜在的用户群产生更多的实际购买, 进而提升转化率。

再锁定精准营销服务商上游通过购买Ad Words或通过Ad network (广告网络) 获取网络媒体资源, 下游对接客户 (以电子商务客户为主) 。中间核心环节需要运用大数据挖掘与算法技术, 根据消费者的浏览记录、对某个网站或产品的访问频率、购买兴趣等, 生成只针对某个消费者特定的的精准产品广告, 帮助客户与已经离开客户公司网站的访客重新建立关系, 并以CPC (按点击付费) 或CPS (按销量分成) 方式计费。大数据让传统广告改变。

通过数据了解到, Facebook每日有40亿的信息扩散, 而Twitter平均每天只发布3.4亿的消息。社交网络的全球扩张, 数据的大爆炸正在重写营销规则。而在线营销领域面临的课题是基于对大数据营销价值的挖掘。数据就像货币或黄金一样, 已经成为一种新的经济资产类别。

“大数据”目前已经营造出了全新的营销环境。一方面是数据量的惊人增长, 另一方面则是产品、服务、客户洞察的精细化、个性化, 企业必须面对一个个具体的消费者来做营销, 进行个性化营销, 这就是大数据和微时代所组成的两面体。变化的市场环境带给中国企业新的挑战。

1.如何跟上客户演变的速度?新市场、新消费群体的兴起将导致消费者需求和购买行为发生急剧的变化吗?

2.如何在“全球化市场”中实现品牌差异化, 提高品牌忠诚度?市场动荡, 竞争加剧, 与客户互动、交易的渠道是否日益多样化?

3.如何把握“线上”世界?企业需要深入全面地了解在线消费者群体, 并通过在线渠道开展营销, 提供服务吗?

4.在通过多种渠道和设备获得涵盖客户整个消费周期的完整信息后, 企业如何利用这些充分信息形成指导营销战略与战术的深刻洞察?

为了使企业在复杂环境中能够自如应对业务转型的根本变革, 营销工作应当在以下几个领域加以改进:

1.向客户提供价值。敏捷地洞察市场, 掌握与客户接触和互动的方法;充分了解客户, 了解他们的真实需求、购买行为, 以及他们所需要的信息等;通过社交媒介等新技术与客户开展有效的互动。

2.推动长期关系。与客户建立稳定且密切的关系, 塑造企业文化, 保证企业内各个部门团结一致地提供相同的品牌体验。

3.实现从成本中心到企业增长贡献者的观念转变;也就是说, 企业必须通过业务模式的转型——从以产品为中心到以服务为中心的转变, 从以生产为中心到以客户为中心的转变, 从以本地为中心到着眼全球市场的转变, 从“线下”市场到“线上线下”兼有的转变, 从而提高客户忠诚度, 成功实现品牌价值和品牌影响力的大幅度跃升。

4.以“人”为本的营销理念。个性营销行为受到消费者行为和态度变化影响的时代被称作营销3.0时代。它是一种更为复杂的以消费者为中心的营销时代在, 这个时代中的消费者需要更具合作性、文化性和精神性的营销方式。在这个新的时代中, 营销者把顾客看做具有独立思想、心灵和精神的完整的人类个体, 而不是单纯消费的人。

5.协同创新的营销模式。第一, 企业必须建立所谓的“平台”, 即可进行消费者定制的一般性产品;第二, 允许某个群体中的个体消费者定制化该平台, 以满足自己独特的需要;第三, 整合消费者的定制化信息, 根据这些反馈来丰富平台内容。

6.社区化的营销策略。科技不仅把世界上的国家和企业连接起来, 推动它们走向全球化, 而且还把消费者连接起来, 推动他们实现社区化。消费者更愿意和其他消费者而不是和企业相关联。如果企业想接受这种新趋势, 就必须帮助消费者实现这种需求, 让他们更便利地形成圈子相互沟通。要想实现成功营销, 企业必须取得消费者圈子的支持。

7.特征塑造的品牌效应。品牌必须具备某种真实可信的基本要素, 以便于更好地和消费者建立关联, 这是区别于其他品牌的核心。这种基本要素应当反映品牌在消费者社交网络中的形象, 只有具备独特基本要素的品牌才能形成自己的特征。在当今营销领域中, 实现品牌差异化已经变得非常困难, 而要实现令消费者感到真实可信的差异化品牌, 简直难上加难。

在消费者决策链中, 消费者主动搜集并企图“拉”帮助其决策的信息是使受消费者驱动的营销变得越来越重要的根本原因。研究表明, 至少有一半以上品牌接触点参与进了消费者在购买前的的积极评估阶段, 如网上评论、口碑介绍、销售人员介绍及消费者以往的使用经验等;如今, 传统的营销手段依然重要, 但消费者购买决策行为的变化意味着我们不能仅凭“推”去做营销, 而应学习如何影响消费者驱动的决策过程中的接触点, 如网络评论及口碑介绍, 从而影响消费者购买。

大数据时代带给我们更多的营销思考!

摘要：随着大数据时代的来临, 大大增加了消费者获取信息的渠道和范围。他们已经追求更加个性化的产品和服务, 而不再听任企业的摆布, 并根据各种信息做出判断、随时分享, 将个人体验的影响辐射到更广大的群体之中。“大数据”目前已经营造出了全新的营销环境。一方面是数据量在惊人地增长, 另一方面则是产品、服务、客户洞察的精细化、个性化, 企业必须面对一个个具体的消费者来做营销, 进行个性化营销, 这就是大数据和微时代所组成的两面体。变化的市场环境带给中国企业新的挑战。

关键词：大数据,营销,变革

参考文献

[1]李建义.数据库原理及开发.北京:中国水利水电出版社, 2005

[2]维克托迈尔舍恩伯格.大数据时代.浙江:浙江人民出版社, 2012

[3]艾伯特-拉斯洛巴拉巴西.爆发.北京:中国人民大学出版社, 2012

[4]大数据时代降临.半月谈网.2012-09-22

[5]IT部门如何应对大数据时代?.CIO时代网.2012-02-27

[6]“大数据”时代来临决策不能只凭经验.东方早报网2012-04-11

大数据时代的教育管理变革 篇9

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.

大数据时代国家审计的发展变革 篇10

国家审计是指国家审计机关对各级政府及其相关公共机构的财务报告的真实性、合理性,运用公共资源的经济效益及提供公共服务的质量进行的审计。国家审计的模式和方法随着外部信息技术环境的变化而发生相应的变化, 我国审计部门根据信息环境的变化,相应的启动了“金审工程”一期和二期工程,并且取得了显著成效。如今人类信息化进程已经迈进了大数据时代, 并且大数据已经在互联网等行业得到运用。为了紧跟时代步伐,我国审计机关积极组织实施“金审工程”三期工程, 国务院在2014年10月9日印发了《关于加强审计工作的意见》,开始着力部署国家审计全面覆盖的相关工作。利用云计算、大数据等技术,全面提高数据采集、分析、共享的能力,进而提高审计决策质量,在关注被审计单位业务真实性和合法性的基础上, 更好地发挥国家审计在保障经济社会健康运行中的抵御和预防功能,是国家审计未来的发展方向。

二、 大数据理念在国家审计中的应用

大数据时代下国家审计机关面对的是海量、高速增长和多样化的数据信息,需要用全新的思维理念,采用全新的大数据技术, 对这些信息资产进行分析,挖掘其潜在的价值。因此大数据时代下的国家审计, 要充分发挥其在国家治理中的重要作用, 必须要实现三个转变, 即随机样本向全体数据的转变, 精确性分析向相关性分析的转变,事后审计向持续性审计的转变。

(一)随机样本转变为全体数据

根据交易费用理论, 传统的审计模式下之所以使用样本数据,是因为对全体数据进行分析存在较高的成本费用。因此只能依靠对样本数据进行审计,来推断被审计单位整体的情况。大数据时代的到来给审计带来了全新的技术, 降低了处理全体数据的成本费用, 为实现全体数据审计提供了可能。例如My SQL和Oracle等关系型数据库可以处理全部结构型数据,Hadoop可以用来处理非结构性数据,通过大数据采集工具,国家审计机关可以采集到过去没法收集到的信息。在大数据分析系统的支持下,从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析等角度进行分析,高效快速地掌握审计对象的整体状况、内在联系以及存在的问题和潜在风险,这种从整体到局部的思维模式必将有助于国家审计的发展。

(二)精确性分析转变为相关性分析

大数据拓展了审计机关的数据来源,使得国家审计工作可以利用的数据更加丰富。之前,国家审计机关拥有的相关纸质资料和电子资料,一方面来自审计机关审计工作的积累,另一方面来自从被审计部门获取的资料。大数据时代下,国家审计机关可以通过大数据技术盘活历史积累数据,同时获取与被审计单位相关的外部资料,例如可以通过金融系统获取被审计单位资金往来状况,也可以依靠统计部门获取被审计单位所在的行业数据等。广泛的数据来源,使数据越来越具有混杂性,给传统的挖掘数据因果关系的精确性分析带来了困难,使国家审计开始关注数据的相关性分析。相关性分析就是国家审计机关在开展审计工作时,利用分布式处理、云计算等技术将不同的数据库连接起来, 在控制系统的管理和控制下,提取与审计对象相关的特征数据,利用大数据分析平台、海量数据,根据模型判断被审计对象相关业务的合理性。传统的关注因果关系的精确性分析是信息匮乏时代的产物,主要面对的是“小数据”,这就要求减少错误,保证质量,确保收集到的数据绝对精确。相关性分析是建立在海量数据和大数据技术基础之上,通过Hadoop等技术进行相关性分析,适当地降低在微观角度上对精确度的要求,节省出大量的时间,站在全局的角度分析审计对象,及时发现潜在的问题,从根本上防范潜在的风险。

(三)事后审计向持续性审计转变

随着金审一二期工程的完成,基本完成了AO和OA应用系统和联网审计系统的建设, 一二期工程下国家审计侧重发挥“免疫系统”的揭示功能, 免疫系统的发挥更多的是依靠事后审计的模式, 对发现的问题进行纠正。大数据背景下的金审三期工程更多的是在前期工程的基础上, 通过分析、管理等, 注重发挥抵御和预防功能, 这就要求国家审计必须由事后审计向持续性审计转变, 以尽早地发现问题和风险,做好抵御工作,更好地发挥其治理功能。另外,国家审计是对政府相关机构的受托责任的履行进行评价和监督, 大数据时代下国家审计机关以及审计对象面临更加复杂的外部环境, 国家审计机关为了更好地履行这种控制职责, 必须掌握更加全面及时的信息。从技术角度来看,金审一二期工程已经初步完成了数据中心的建设, 并且成功尝试了预算执行联网审计。大数据时代为国家审计提供了全新的技术平台, 不断拓展联网审计范围,促进了跨部门、跨行业联网审计。例如审计 部门可以 借助XBRL、WebService、ETL等获取审计对 象及时的信息, 通过大数据分析平台进行及时分析,发现潜在的问题,从而实现对被审计单位的持续性审计。

三、 大数据理念为国家审计带来的机遇

(一)大数据有助于实现国家审计全覆盖

大数据为扩大审计范围, 实现国家审计全面覆盖提供了理念支持和技术支持。一方面,大数据技术有助于扩大国家审计的广度范围。大数据环境下, 国家审计工作是对跨部门、跨机构、跨区域的数据信息进行整合,扩大了审计数据的来源, 从不同角度和高度对被审计单位的业务状况进行联合审计; 审计抽样由过去样本数据过渡到了全体数据, 从整体的角度进行审计, 实现了被审计单位数据信息的全面覆盖, 从内部和外部实现了审计对象数据信息的广度覆盖。国家审计的广度覆盖 还体现在被审 计对象的扩大, 早期的财政性审计不断地向外拓展,审计机关利用大数据技术,通过总体分析、系统研究、发现疑点、分散核实,将国家审计拓展到反对腐败、生态资源审计等领域。另一方面,大数据技术有助于国家审计从时间范围实现全覆盖。联网审计的进一步运用,审计机关可以通过被审计单位的数据终端获得有关审计对象的实时信息, 实现对被审计单位业务进行实时监测, 对潜在的风险进行及时的评估, 进行常态化信息化跟踪审计, 从时间上实现对审计对象的全面覆盖。大数据为国家审计全覆盖提供了技术支持, 使国家审计发展迎来了好时机。

(二)大数据有助于发挥国家审计的预防功能

金审三期工程的目标是充分发挥国家审计的抵御和预防功能,大数据的核心是预测,因此金审工程的建设迎来了新的机遇。抵御和预防功能体现在对潜在的问题和风险进行识别,并及时提出可行的解决方案,将问题消灭在萌芽状态。传统审计模式下, 由于技术有限,不能搜集到全面的相关数据,对问题和风险的发现往往是在问题大量出现后,根据数据样本进行分析研究,导致传统的国家审计很难实现抵御和预防功能。大数据的到来,使国家审计实现了全覆盖, 国家审计机关可以通过广泛的数据来源, 形成一个大数据平台,这个数据平台包括整体经济形势、行业数据、社会行为等,利用大数据分析技术, 结合相关数据进行相关性分析,及早发现审计对象存在的异常变动数据,并进行实时跟踪。同时,大数据技术有助于国家审计从时间上对审计对象实现全面覆盖, 在开展审计工作时,可以结合被审计单位的历史数据,对审计对象进行趋势分析,最终实现抵御和预防的功能。

(三)大数据有助于提升国家审计工作效率

大数据给国家审计带来了全新的思维理念和技术支持, 有助于降低审计工作的负担,提升工作效率。传统的依靠样本数据进行因果关系分析,这种精确性分析降低了工作效率。大数据环境下, 审计工作的开展可以利用大数据技术, 通过对全体样本数据利用关联原则进行相关性分析, 发现相关特征数据, 以最快的速度发现审计线索,在降低了审计成本的同时,提升了审计工作效率。另外,随着国家审计信息化进程的不断推进, 大数据技术将不断的发展,在联网审计的基础上,必将进一步推动国家审计工作的自动化和智能化, 从而提升国家审计工作的审计效率。

四、 大数据时代下审计机关的应对策略

(一)转变国家审计人员的思维方式

大数据的时代特征, 要求国家审计人员必须加快转变审计思维方式,抓住机遇推动国家审计工作的变革。大数据给国家审计带来了一个海量混杂的数据集, 通过利用关联原则进行相关性分析发现审计线索, 分析潜在问题和风险, 基于海量数据支持做出科学、合理的预测,发现被淹没的有价值的数据资源和细节信息, 从而提出科学合理的审计意见。同时放弃传统模式下的精确性, 站在整体和宏观的角度看待问题,对传统的审计方式、手段和思维方式进行全面的转变, 使国家审计真正实现抵御和预防的功能。

(二)建立统一共享的数据平台

要想实现国家审计的全覆盖、预防功能以及提升审计工作效率, 就需要建立依靠由政府主导、审计部门主推、相关部门参与的大数据共享平台,为国家审计部门全面有效的开展审计工作提供重要的后台支持。数据是大数据平台的源泉, 因此要构建大数据平台首先要做好数据的采集与积累,这就要求审计部门自身要做好审计数据的积累, 充分利用几十年审计工作的原始数据, 同时还要求审计分支机构对审计业务数据报送制度化, 强化中央和地方的数据共享。其次要实现与其他部门的协作, 加强与金融、财政、税务、工商等部门的合作,实现与这些部门的数据共享, 条件成熟时可以实现所有相关部门的数据共享,最终建立国家数据中心。最后还要积极建立和完善联网审计, 通过与被审计单位建立信息系统的连接, 实现平台信息的实时采集与更新。在建立统一共享平台的过程中必然面临的两个困难是技术问题和“信息孤岛”问题,这就要求相关部门积极进行技术研发,以满足大数据时代下数据采集、存储、分析等要求,同时要转变思维、推动组织变革以加强协作,推动信息共享。国家审计机关通过中央与地方的审计数据传递, 与财税金融等系统的信息共享,以及与被审计单位的联网,最终实现统一共享平台上各部门的联动,推动海量复杂的业务数据横向和纵向的整合,构建跨行业、跨区域、跨部门、跨年度的大型数据共享平台。借助这个平台可以对相关业务数据信息实现全方位、深层次的分析。

(三)提高国家审计人员的综合素质

大数据技术是一种新型技术,在进行国家审计分析时需要一定的计算机基础。同时,大数据加强了各个部门之间的合作和交流, 强化了部门与部门之间的联系。因此,这就对审计人员提出新的要求, 掌握扎实的审计专业知识是前提, 除此之外还要精通计算机、信息技术,例如学会利用分布式数据库等技术对采集的数据进行分析和分类汇总,利用Hadoop进行数据挖掘等。与此同时,审计人员还要提升自身的沟通协作能力, 积极与国家审计人员队伍成员、与被审计单位各部门进行交流和沟通, 以获取更多的审计线索。审计人员要跳出传统的账本审计,积极投入到大型数据库当中去, 挖掘数据价值。只有具备综合的专业知识和业务素质,才能够更好地理解、把握和运用大数据, 推动国家审计事业的不断发展。

五、结论

大数据是人 类社会信 息化发展进程 中的一次重大 技术进步和 思维创新,具有里程碑的 意义 ,它从技术和思维 角度对人类工 作和生活方 式产生了深刻影响。国家审计机关要充分认识大数据带来的机遇和挑战,积极参与大数据时代的变革,才能进一步实现国家审计工作的全面覆盖,发挥国家审计在 经济社会运行 中的预防功能,更好的参与到国家治理工作中来。

摘要：随着麦肯锡公司最先提出人类社会已经迈入了大数据时代,作为信息革命的第二个高潮,大数据已经成为重要的生产要素和宝贵资源。大数据时代背景下,如何推动国家审计信息化实现跨越式发展是国家审计部门当前面临的重要议题。本文论述了大数据理念在国家审计中的运用以及给国家审计带来的机遇,并提出相关应对措施。

大数据时代下政府统计工作的变革 篇11

【关键词】大数据时代；政府统计工作；变革

一、引言

作为经济社会信息搜集和利用的主体，政府统计工作担负着对宏观经济形势预判和满足社会需求的重要任务。但在以电子化、海量化、多样化为特征的大规模数据急剧增长的时代，“大数据”的生产和使用却正在逐渐改变着政府统计工作的传统模式。“大数据”背景下，政府统计的地位和职能都正在经历着技术进步所带来的各种冲击。把握大数据发展的时代特点，推动大数据开发应用，对于加快转变政府统计模式创新和更好服务经济社会发展，具有十分重要的意义。

二、大数据背景下政府统计调查工作的新特点

1.数据量巨大，覆盖面广

以往的政府统计调查工作需要收集和处理相当大量的数据信息，但这些数据信息一般都是某个地区范围内的直接数据信息，和调查的内容与目的之间存在着明确的关系，所以其数据量虽然大，但终究是有限的。随着政府统计工作职能越来越重要，在大数据条件下，政府统计工作在几十年的变革中不断进行发展壮大，政府统计调查工作所要收集和处理的数据量较之前相比不只是数倍的增长，因为它不只是会收集处理和调查内容、调查目的存在直接明确关系的数据信息，它还会收集处理很多关系不是非常明确的数据信息，所以其数据量是非常巨大，覆盖面非常广，目前政府统计工作己覆盖到了我國国民经济中20个门类、96个大类、432个中类和1094个小类的绝大多部分行业，随着政府统计基础工作的不断延伸，政府统计工作的触角己经触及到了各乡镇、街道、村和社区，几乎全行业、全领域的数据。如果在技术可行的前提下，这个数据量可以说是无限的，因为每时每分都有新的数据信息会产生，这些数据信息一但产生就会立即被纳入到统计调查工作的范围内。

2.数据类型多

以往政府统计调查工作所处理的数据类型主要包括数字、文字，但在大数据下政府统计调查工作所需要处理的数据类型则更多，它不仅包括传统的数字、文字，同时还包括其他所有可以被计算机识别的结构化数据与非结构化数据等等，大体上，结构化数据占10%、半结构化数据占5%、非结构化数据占85%。

3.数据分析复杂

以往政府统计调查在进行数据分析的时候，由于数据量较少，而且数据之间的关系明确，所以分析工作的难度并不是非常高，技术性也不是很强。但是在大数据下，政府统计调查工作所需要处理的数据量大幅度增加，而且数据之间的关系较为模糊，必须要进行相当复杂深入的技术性分析，才能最终得出具有价值的分析结果。

三、大数据时代背景下统计工作的模式变革

在大数据背景下，无论是从提升统计工作的实践价值还是从建设现代服务型政府的要求来看，履行好统计满足社会需求的职责、加快统计工作的改革创新，都需要从应用层而和执行环节加强能够适应新的时代背景的调整、创新和探索。

1.优化政府统计部门的机构设置

目前按专业、部门条块分割式的机构设置方案及工作模式已造成了大量数据交叉重叠情况的发生，且由于制定统计口径的差异又自接导致了各地数据质量的良荞不齐。国家统计局推行的“联网自报”等四大工程运行结果显示出，新兴（网络）技术对传统人工的替代作用愈发显著，这将自接导致地方统计机构对现有职能做出调整，即由以前的催报、加工汇总、审核等职能转化为对于标准化数据本身的分析、管理和监控。所以在“大数据”时代背景下，政府统计工作的侧重将愈发倾向于开拓更多可用的数据资源，对数据流进行实时监测，保证统计结论的信度和效度，并按照大数据时代的公众需求和特点，不断完善统计结果的发布形式。一言以蔽之，大数据背景下的政府统计工作，必须要走越来越标准化、技术化和专业化的道路，其机构设置方案更需做出倾向于技术和监管方向的调整。

2.推进政府数据采集工作的标准化

在数据化管理时代，企业本身已经更加重视自身业务模式的数据化和标准化运营，多数企业也已经建成了从原材料到销售终端一体化的数据跟踪体系，每一项业务流程都有标准化的数据记录可供追溯和查询。在这样的时代背景下，政府统计工作则更应该加强数据采集的标准化工作流程，为后续的数据分析、处理及发布打下坚实的基础。

3.加强对统计调查服务产品的开发

政府统计调查工作的最终目的是服务于国家与社会的发展，所以在大数据时代下，政府必须要加强对统计调查服务产品的开发，全面的、高质量的服务于社会各方各面发展。统计产品主要包括统计指数、分析报告、专题报告、咨询报告、数据包以及信息预警等形式，数据产品主要面向宏观决策、中观利用、微观服务三个层次。

四、结束语

大数据时代的到来，是现代生产力水平发展到一定阶段的必然。大数据到来意味着数据不再是单一的数字，而是包括文本文字、图文图像、音频、视频等半结构化、非结构化数据及结构化数据的融合，也意味着各类数据以快速、巨大的生产方式迅速产生出海量数据，它带来了许多新的情势、新的问题。无论是数理统计，还是社会经济统计，都需要面对已经变化了、正在变化着、还将继续变化的数据的世界。因此，需要在“大统计”的世界里学习、掌握、比较、选择、运用和创新统计理论和统计方法，以适应大数据时代的发展及其带来的挑战。大数据将促进“大统计”，而“大统计”也应该在大数据时代为人类社会的发展和进步作出新的贡献。

参考文献：

[1]何强.政府统计视域中的大数据核心思想当议[J].调研世界，2015（02）：50-53.

大数据时代人力资源管理的变革 篇12

关键词：大数据时代,人力资源管理,影响,特点,风险

大数据时代是社会发展的必然阶段, 伴随着科学技术的发展以及经济水平的进一步提升, 大数据时代悄然而至, 这就需要企业积极的做好相应的应对措施, 在传统企业经营管理的基础上实现崭新的变革。在企业的人力资源管理过程中, 经常是以微观的管理手段进行的, 抑或是由国家从宏观上对人力资源进行监管, 但是在大数据时代发展的背景下, 上述两种管理手段都应进行相应的改革, 从而进入在大数据时代下人力资源的有效管理, 本文着重探讨了相应的变革, 希望能够为人力资源的进一步发展提供重要的帮助。

一、大数据时代的研究背景

“大数据”时代最早由全球著名咨询公司麦肯锡提出, 它在其《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿》的报告中指出:“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。”大数据的思潮迅速的波及世界的每一个角落, 这犹如一场即将到来的革命, 冲击着人们的传统的观念。大数据早已有之, 之所以“大数据时代”的概念一直到最近几年才提出, 是因为以前大数据的运用领域比较窄, 很多领域还没有大数据的概念。但是现在, 大数据已是一个十分流行的名词。

大数据借助互联网技术迅速发展, 各个领域的学者开始思考量化在自己领域的可能性。同样, 大数据也将对于人力资源管理领域也将产生深刻的影响, 越来越多的学者开始思考这一时代对于人力资源管理的意义。目前国外关于大数据在人力资源管理领域的研究基本没有, 而更多的是有关大数据技术应用方面的。国内现阶段对于本课题的研究是最近两年兴起的, 由于“大数据”时代是最近两年兴起的趋势, 因此国内本课题的相关研究并不是很多。

二、大数据时代背景下的特点

首先, 在大数据时代中, 数据规模相较于以往来说是一项重大的创新, 传统数量级别的GB、TB已经不能满足使用的要求, 由此引发数据的处理手段也不能适应大数据时代的发展特点, 在大数据时代背景下, 最基本的数量级别为PB、EB、以及ZB, 这些都是最基本的数量级别, 由此可见, 相应的处理方式也应该与之相适应, 这样才能满足大数据时代的发展特点。

其次, 数据种类多是大数据发展阶段中的另外一个特点, 其突破了原有的结构化数据, 转而向半结构化甚至是非结构化的数据加以突破, 以应用在数据处理的过程中, 数据种类之丰富是人们难以想象的, 不仅包括对文字的处理, 还能够对音频、图像以及视频等加以处理, 当人们在收集这些数据时, 可以获得过去无法得知的信息, 也便于从更加丰富的数据资源中探索出核心所在。

第三, 大数据时代下对于数据的更新速度有了更加严格的要求, 这使得数据更新的速度变得更快了, 在互联网的帮助下, 信息量出现成倍增长, 这与传统的数据量相比较, 数量是十分惊人的, 要想处理好这些数据, 就需要加快数据的处理速度, 这样才能确保数据的价值得到最大化的发挥。因为众所周知, 数据的价值与时间是成反比关系的, 如果时间拖延得越久, 数据的价值就会出现下降的趋势, 这样就失去了收集数据的意义。

三、人力资源管理在大数据时代下的发展变革

随着大数据时代深入到各行各业, 企业人力资源管理工作者面临着更加严峻的挑战, 同样需要利用更加冷静的头脑思考随之而来的变革, 寻求有效的手段加以应对, 但是在大数据时代发展下的人力资源管理究竟会对社会、对企业的发展具有何种变化我们不得而知, 可以肯定的是, 只要加以正确的引导, 必将会为企业的发展带来积极的推动力量。这就需要将大数据思维应用在企业的人力资源管理中, 使员工形成统一的认同感, 积极的转变原有的管理理念以及工作方式, 最终的目的就是为了令企业朝着更加理想的方向发展。为了实现这一目标, 笔者主要针对大数据时代下人力资源管理出现的变革提出了以下几点建议。

首先, 企业在招聘的过程中应该秉持节约、精确的特点挑选员工, 这就需要转变原有的企业招聘模式, 采用多元化的招聘方式, 使企业与求职者具有更多选择的权利。在现代社会发展的过程中, 互联网已经成为办公的好帮手, 将招聘信息在互联网上进行发布, 这样不仅节省了大量的时间, 成功招聘到企业所需要的人才的几率也大大提升了, 同时, 这种招聘的方式能够有效的控制招聘成本, 无形之中也为企业做了广告, 是一种一举三得的招聘手段, 也是大数据时代下人力资源管理方式变革的重要内容, 因此企业应该重视起来。

其次, 大数据时代下, 员工的重要性愈发凸显, 为了使企业员工具有更高的品质, 就需要积极的对其开展培训与再教育。但是这与传统意义上的培训有所不同, 应该更加凸显个性化的特点, 不同员工具有不同的个性, 企业在大数据时代的发展背景下, 应该抓住这一重点, 从个性化的角度加强对企业员工进行培训, 逐一改正员工的不足之处, 这是一种“私人订制”式的培训方式, 相对于传统企业的培训管理来说是一项重大的革新。同时在对员工进行培训的过程中, 还应该积极的运用现代化的科技手段-- 互联网, 可以有效的降低培训成本, 进而实现理想的培训效果。

第三, 在现代化的企业经营中, 员工是企业中重要的一份子, 是企业发展中不可分割的一部分, 企业要想长远的发展, 就需要充分调动起员工的热情, 无论是对企业的感情也好, 还是对工作的责任心也罢, 都是企业需要采取相应的措施加以实现的。如果员工的业绩优异, 那么就应该予以相应的奖励, 采用适当的激励方式以落实企业在大数据时代下的变革。因此, 绩效考核是企业发展过程中所采取的重要手段之一, 实现更加全面的绩效考核就需要建立起与之相适应的指标, 及时处理数据, 从而能尽快了解员工的状态以及工作进展, 这样就能在第一时间采取主动措施以提高员工的积极性, 从大数据时代特点的角度出发, 为企业管理者提供决策的必要依据。

最后, 在企业经营管理的过程中, 应该更加重视员工与员工之间的关系, 也应该重视起员工与企业之间的关系, 并且从这一点出发实现更加人性化的管理。在传统人力资源管理的过程中, 一旦员工产生矛盾, 只能在事后解决, 这样就会使得企业管理处在一种被动的状态下, 所产生的影响也会被放大。但是在大数据时代发展的过程中, 使广大人力资源管理的工作者们意识到, 只有转变状态, 化被动为主动, 如果发现员工之间可能会产生矛盾, 就采取相应的措施加以有效的协调, 将苗头压制下去, 这样便能够降低因员工之间的矛盾对企业产生的不良影响。除此之外, 企业根据大数据时代的特点, 在员工需求方面多下功夫, 不仅从员工的工作环境入手, 同时进一步提高员工的福利待遇, 对于工作效率的提升具有极大的帮助, 因此, 大数据时代为人力资源管理带来了全新的发展空间, 也进一步改善了传统人力资源管理中存在的不足之处, 进一步推动了社会的进步。

四、结语

随着人类文明的变迁, 大数据时代的到来是一种必然的趋势, 这一阶段的来临对于各行各业来说都具有十分重要的影响, 更不必说对人力资源管理所产生的巨大变革了。因此企业管理者要想在时代发展的潮流下促进企业自身的发展, 首先就要以大数据思维思索问题, 指引企业走上一条崭新的发展之路。但是同样需要注意的是, 大数据时代的到来也是具有一定风险的, 我们要将风险所产生的影响降到最低, 这是当前需要重点思考的一个问题, 只有有效的控制数据质量, 才能将大数据时代的特色发挥出来, 应用在企业的人力资源管理中。

参考文献

[1]刘叶婷.唐斯斯.大数据对政府治理的影响及挑战[J].电子政务, 2014 (06) .

[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) .

[3]黄诗龙.项杰“.大数据”点亮人力资源管理系统的“大智慧”--结合新华社人力资源大数据实践探析[J].中国传媒科技, 2013 (23) .