大数据论文范文

导语：如何才能写好一篇大数据论文，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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1、对大学教育的影响

大学教育是第二次产业革命时为了适应工业所需的大量的技术人员的产物。当今，学生知识的来源不再局限于课堂，不再拘泥于某一个专业，他们可通过互联网、微信、微博等信息平台来获取文本的、图像的甚至是视频的各种知识。学生的知识面将比以往的任何朝代更加宽范，对校园以外世界的了解将更加深入。比如现在的在线教育平台edX和Mooc，上面有世界著名学府的各种课程，包括我国清华和北大的优秀课程。学生只要通过互联网，就可以接受到名校的教育，在学习过程中，通过鼠标点击的记录，可以研究学习者的活动轨迹，发现不同的人对不同的知识点有何不同的反应，用了多少时间，哪些知识点需要重复或强调，哪种陈述方式或学习工具最有效。通过分析这种秩序和规律，在线学习平台也在逐渐弥补没有老师面对面交流指导的不足。同时现在的教育平台还能通过虚拟现实进行实践辅导。以麻省理工开放的电子电路课程为例，注册这一门课的人比整个麻省理工所有在世校友总数还多。由此可见，许多学生已经把注意力放到了课堂之外。

2、如何积极应对

对于学校：在学生从课堂走到互联网时，未来的学校存在的意义在哪儿，是学校更应该关注与关心的。学生可以在宿舍甚至在家就完成了各种课程的学习和同学之间的交流，那么对学生的考核和效果的评定也不再局限于某一个固定场所来进行。学校更应该重视图书馆电子资源的建设和开放，更应该重视实践实验室的建设，提供更多方便学生来进行实习和实践训练的场所和项目。对于教师：在大数据时代，教师的教与授又该体现在哪儿呢？我们更应该深刻思考，改变传统的课堂教学的思维模式。我们可以将教的过程放在网络平台上，放在课前来进行，课堂中以学生做作业、教师指导和答疑为目的。这只是改变了传统的教学模式，对于教师自身我们又该如何作呢？在面对丰繁复杂庞大的数据时，我们应积极跟进发展自我，重新进行定位。一类应加强自己的实践操作能力，专业从事实践辅导和教学；另外一类专业从事研究；另外一类抓住大数据所给予的机遇，发展自己，跟上时代步伐，成为专业化极强的教师，对专业进行解惑和学习方向的指导。对于学生：知识和信息量极大丰富，我们如何从中甄别出有利于自己的知识，对自己进行特色化的教育，需要自己的判断力和教师、家长的指导。我们要关于利用已有的学习平台和学习媒介，不断提高自己的自学能力，发展自己的创造性和创新性的能力。

二、小结

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英国NFI项目每年均对上个财政年度的数据分析和对比情况出具审计报告，不仅横向对比各行业数据欺诈的件数和金额，还纵向对比近年来的变化情况。一方面勾勒出欺诈问题出现的高风险重点行业和重点领域，为审计项目的选择锁定重点；另一方面动态反映数据欺诈问题的变化趋势，不仅发现问题，还有针对性地跟踪某类欺诈问题是否得到了遏制，已经发现的问题是否得到了有效整改。我国审计始终强调全面审计、突出重点，但是如何发现和突出重点却一直是审计实践面临的难题。不但可以通过大数据的汇总、统计功能对被审计单位的情况进行总体把握，还可以通过横向、纵向对比，聚类、关联分析，发现存在虚报冒领、挤占挪用、重复申报、截留套取等违法违规问题的高发行业、领域、环节、单位和部门，为审计延伸提供精确制导的坐标，为审计项目计划提供确切实在的依据。

二、大数据分析是绩效审计的利器

英国NFI通过大数据分析，不仅发现个案问题，还对同类问题的产生原因进行分析，促使相关部门和单位完善制度，堵塞漏洞，提高公共资金的使用效率和效益。近年来，随着我国财经制度的不断完善和加强，违反财经纪律、违法违规的问题得到了很大遏制，国家审计在继续查处违法违规性问题的同时，也十分注重对公共财政资金使用绩效进行审计。通过大数据集中分析平台的关联分析查询，能够从整体层面高效、便捷地发现诸如公共财政资金滞留的具体环节、时间；发现公共财政资金投向不符合产业政策导向；发现财政专项资金分配在地区和部门间存在的不均衡、不合理；发现财政投入的建设项目存在的进度滞后、效益与预期不符等问题。大数据提供的证据与审计抽查相比，能够更加全面、客观地反映某项公共财政资金产生的整体效果和存在问题。在此基础上提出的审计意见和建议，更加充分、准确和有针对性，更能促使相关部门和单位完善制度、落实责任、加强管理，更好地实现公共财政资金的价值。

三、如何构建审计大数据平台

1.通过立法为建立审计大数据集中分析平台奠定基石。英国NFI的数据收集和分析工作是依据2008年7月21日修订的数据配比法案进行的，法律授权使英国审计委员会将数据收集、整理、分析等工作成为常态，这是审计开展大数据分析的基石。目前，我国审计法授予了审计机关在审计期间获取被审计单位数据的权力，但是审计项目是单个开展的，各被审计单位之间的数据不能完全地相互关联，形成了一个个数据孤岛；并且，审计项目一结束，被审计单位就不愿意继续向审计机关提供数据，难以对被审计单位进行持续的审计监督。借鉴英国的经验，我国应当从法律层面明确属于国家审计范围的政府部门、企事业单位、公共机构，以及使用公共财政资金的企业、单位等应当定期向审计机关提供电子数据，为国家审计进行大数据分析创造条件，从根本上解决目前存在的数据收集难、不完整、时效性差等问题，将一个个数据“孤岛”连接起来，在此基础上进行深入的关联、对比和分析，真正发挥信息时代大数据的强大作用。

2.建立统一的数据格式标准。英国NFI项目的数据涉及相关政府部门、医院、学校、养老金管理机构、房屋管理机构、银行、部分私营企业等，提供的数据包括单位财务数据、单位业务数据、部分员工个人数据等，所有提供的数据均按照NFI项目指定的数据格式范围。NFI收到各单位上传的数据后，只需经过少量的数据清理，就可以整合到数据集中分析平台中，对不同部门、机构、单位的数据进行对比分析。在信息化高度发展的今天，我国应当由审计部门牵头，工信部、协会、高校等合作，建立统一的数据共享接口，在现有的审计署财务数据接口的基础上，扩充和整合管理数据、业务数据等信息，实现大数据兼容匹配。

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关键词：电子商务；大数据；资源导言

IT产业在经历云计算、物联网两次颠覆性技术革命后，又迎来新一轮技术变革——“大数据”。当前，互联网迅速崛起，数据爆炸性增长，越来越多企业将数据和信息视为自身的智力资产和核心竞争力。在信息量急剧增长的大数据时代，任何企业、组织都面临着新一轮的机遇和挑战。2012年，美国政府从国家战略层面规划大数据，并正式启动了“大数据研究和发展计划”。对于身处“大数据”漩涡中心的电子商务企业，又该如何运用大数据优势。

1、大数据与电子商务

1.1大数据

从中文语法来看，数据就是一个抽象名词，但是，数据却能代表一定的信息，经过处理的数据可作为人们行为的重要参考，由数据衍生出的模型也在各种决策中发挥着重要作用，所以，数据是决策的基石[1]。伴随互联网的崛起，数据的概念已经发生了根本性的改变，从之前的自然科学领域逐渐扩展到经济学、企业管理，互联网的快速发展又将数据的外延不断扩大，2010年后“云数据”概念的提出突破了数据的时空限制，大数据由技术热词变成社会浪潮，渗透到社会生活的各个层面。"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的、超过任何单独一台计算机处理能力的庞大数据量[2]，其中，“大"是指数据规模，其一般在10TB以上。同过去的海量数据相比，大数据具有：Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity等4V特征。其中，Vol-ume指体量大，即：数据规模庞大，其早已突破计量单位，而采用PB(千万亿字节)、EB(百亿亿字节)乃至ZB(十万亿亿字节)来计量。Variety指多样性，即：数据种类繁多，除了有传统结构化数据库所存储的大量结构化数据外，互联网上还存在着大量的由图片、网络日志、视频、地理位置信息等所代表的半结构化和非结构化数据，并且后者所占据的比例高达四分之三；其三，即时传输。在上述的大量互联网非结构数据中，很多是由即时通讯工具产生，这些数据普遍要实时存储和处理，并且要快速流转，否则会产生价值流失；其四，无关信息冗余度大。大数据中所包含的海量信息并非都是有用的，也就是说，必须对大数据中的数据进行过滤和组织，并将相关联的信息进行整合，才能披沙拣金有所获益。因此，如何运用好大数据才是大数据的关键。正如《驾驭大数据》的作者BillFranks(比尔•弗兰克斯)所说:“重要的不是数据，而是如何使用数据，大数据的核心是发现价值”[3]。

1.2大数据与电子商务

当前，国内几家大型的电子商务网站，如:天猫、京东商城、国美在线、苏守易购等，它们都有着超过千万的活跃用户，天猫每天的平均交易额超过一亿，订单量超过100万，用户的访问和交易必将产生一定的数据，而这些数据又可为今后的继续交易提供指导，但是，如何高效利用这些海量数据成为摆在电商企业面前亟待解决的难题。伴随着大数据时代大门的打开，大数据为管理者数据利用创新提供了新的思路。在大数据时代，电子商务企业通过对外搜集、整理大量数据，对内量化企业自身运作的各个环节，可以做到市场需求预测和智能决策分析，进而实现提高效率，节约成本的目的，因此，在大数据环境下，传统的业务驱动模式都将由数据驱动来取代。

2、大数据给电商企业带来机遇和挑战

2.1大数据下电子商务的机遇

麦肯锡公司认为，数据已经成为企业生产过程中的基本要素，其也可以为企业创造价值和利润，因为企业通过搜集、处理数据，可以发现新商机，创造出新价值。因此，对于电子商务企业来说，大数据时代蕴藏着巨大的机遇。

2.1.1大数据有利于提升工作效率

据统计:销售员在进行具体销售前要进行售前准备，一般情况下这一准备时间占整个销售工作时间的24%。如果把销售员的准备时间转化为销售时间，则可增加26亿收入，可见，营销人员为销售而进行准备的时间过长[4]。如何才能有效缩短“售前准备”时间，激发销售过程中的潜在价值，采用基于大数据的分析和优化成为企业的必然选择。通过引入大数据，企业可实现“低成本、高效率”的营销，进而在激烈的市场竞争中节约自身成本、战胜对手。大数据时代下社会化营销，理解描述消费者需求的海量数据是重点，有效挖掘客户的个性需求是关键，针对个性需求提出切实可行的营销解决方案是目的所在。采用大数据技术，电商企业可对海量数据进行深度挖掘，并搜索出潜在客户，从而显著提高交易成功几率。

2.1.2大数据有利于个性化营销

当前，电子商务蓬勃发展，数据信息所呈现出的爆炸式增长的速度远远高于消费者获取信息能力的提升速度，这必然使得消费者时常手无足措。正如西蒙所说:“信息越丰富，就会导致注意力越匮乏”。传统商业模式耗费了消费者过多的注意力，但却远不能满足消费需求，如何才能在消费者有限的注意力下实现销售，个性化精准营销显然是一不错的选择，而大数据的运用则使这一营销模式成为可能。2015年11月11日淘宝狂购物欢节数据表明：仅天猫商城销售额就达912.17亿元；一分钟支付宝交易成功笔数最大达315万笔。通过对电子商务平台上大数据进行收集和分析，可以对消费者的结构、购买的周期以及兴趣等有一定程度的把握，这就有利于电商为消费者提供个性化和精准销售服务，提高销售额和利润率。

2.2大数据对电子商务的挑战

2.2.1拥有大数据的挑战

在大数据时代下，电子商务的竞争已经成为基于数据的竞争。谁能充分利用好大数据，谁就可能成为赢家，然而，拥有大数据是利用大数据的前提条件。大数据哪里能得到，大数据又该如何运用。据调查，40%的从业者认为及时收集到支持个性化营销所需用户数据持悲观态度，51%的从业者认为应用大数据最大障碍是组织内缺乏数据共享机制。对于大型电商企业而言，他们拥有大数据且拥有大数据处理能力，他们就能在竞争中脱颖而出，而对中小电商企业而言，如何才能拥有大数据就是一个极为具有挑战的问题。

2.2.2处理大数据能力的挑战

仅仅拥有大数据并不够，对大数据的挖掘和深度分析能力才是企业的核心竞争力。当前，互联网巨大规模的应用和数据的不确定性，给处理封闭世界研究的软件提出了一个难题，针对更加开放、动态的问题，如何给出答案。这就要求在有效的时间内找出它的近似算法和最逼近的算法，但这一问题传统的商业数据库基本上做不了。据统计，83%的公司正在花很多时间研究海量数据，89%的公司因未能充分挖掘所拥有的大数据而失去机会，因此，拥有大数据并不等于拥有价值，关键还在于能否对大数据进行分析和深度挖掘[5]。

2.2.3对隐私保护的挑战

大数据时代，企业通过搜集和记录，可以得出消费者的个人信息、兴趣爱好、交易信息、访问的网站等，然而这些记录时常包含用户的个人真实信息，如电商交易时的用户姓名、真实家庭地址、个人电话，甚至银行账号等信息，在倡导保护个人隐私的今天，从法律和技术层面，应该采用哪些措施来防止消费者隐私泄露是个值得电商企业认真思考的问题。

3、电商与大数据运用

3.1电商企业应通过大数据运用创新商业模式

电商企业通过挖掘大数据，可以把消费者划分成众多群体，每个群体都会有某些共同特性，电商企业的这些划分是精确把握用户网络行为的依托，也是实现广告推广个性化、精确的基石。通过引进大数据，可以探索智能化的推广服务，创立超越传统的、性价比更高的全新商业模式。事实上，国内某些电商早已开始研究和运用大数据，比如阿里巴巴、京东商城等，通过分析会员服务记录，电商可以充分了解用户购买行为，并由些针对性地开展一系列的业务活动，比如通过E-mail给用户提供个性化的促销服务，这些服务的开展，能为电商企业节省巨额的广告费用，进而给该公司带来的丰厚的经济回报。

3.2电商企业应通过大数据运用优化网站

营销效率的管控是电子商务企业营销成败的关键，因为营销效率的高低直接决定的企业的效益。从行业角度来看，电商企业的利润为广告展现、广告转化率、购买转化率、客单价和净利润率的乘积，从上述公式不难看出，无论是流量引导还是购买行为的发生，都存在转化率问题。转化率高导致营销效率高，效率的提升又直接转化为企业的实际效益，那么，如何才能确保电商企业沿着这一良性循环的道路向前，答案很明显：提升站内转化率和控制转化成本。在大数据时代，电商企业一般通过技术优化——站内推荐来实现转化率的提升。在美国的Amazon网站上，有超过35%的销售来自于站内推荐系统。推荐引擎是大数据的典型应用，也是站内推荐系统的核心，其原理是记录访问网站顾客的每一个具体行为，并将这些行为量化后存入数据库，之后按照一定的算法对这些数据进行处理，挖掘出这一用户的喜好和个性需求，并建立与之相符的推荐模型，用以预测该用户感兴趣的、有可能购买的商品。在客户下一步的访问请求中，主动向用户推荐其感兴趣或者需要的商品，从而吸引用户点击并实现购买行为。作为一种工具，大数据不仅可以预知消费者的兴趣所在，还能帮助网站研发者去做诸如用户界面和用户体验的优化。在大数据之前，AB测试是一种准确性较高，但测试成本更高的分离式组间实验，随着大数据的普及，AB测试这样一种“先验”的实验体系已越来越成为网站优化常用的方法。通过大数据AB测试，可以轻松管控二跳率、转化率与网页布局、页面功能模块的关系，从而通过数据来持续优化用户界面／用户体验。

3.3电商企业应通过大数据运用发展会员营销

大数据体量庞大，通过应用大数据，电商企业能够从注册、访问、加入购物车、支付、购买等环节将所有到访网站的用户管理起来，进而建立起客户转化销售漏斗，实现会员营销，同时，大数据的运用，使得传统的电子邮件营销、短消息营销变得更加高效率和智能化。另外，随着大数据的应用和数据库营销的深入开展，电商企业也可通过升级现有数据库，增加营销内容、触达渠道、评价体系等来建立起符合自身特点的VRM体系。

3.4电商企业应通过大数据运用推动差异化竞争

在国内，电子商务已经发展到一定的高度，成本竞争和同质化竞争成为电商企业不得不面对的问题，如何才能从根本上解决这两大突出问题，大数据时代的到来为这一问题的化解指明了方向，通过个性化创新提升企业竞争力。国内最大的电商阿里巴巴通过整合各项业务平台资源，除显著增强数据处理能力外，还形成了电子商务客户数据库和消费者行为产业链信息库，这是其他电商企业可望而不可及的。这些特有数据将阿里巴巴与其他电商企业拉开距离，将竞争从简单的价格战引入至“数据”战，形成差异化竞争。

4结语

总之，“数据就是财富，数据就是竞争力”的大数据时代已经到来，谁拥有大数据和强大的处理能力，谁就拥有赢得市场的砝码。电商企业应从战略的高度把握这一机遇，认真锤炼大数据驾驭能力，唯有如此，电子商务企业才能在新时代续写华章。

参考文献

[1]王云蔚.大数据背景下的消费市场研究[J].北京印刷学院学报.2014年01期.

[2]刘光金.大数据处理对电子商务的影响分析[J].计算机光盘软件与应用.2014年17期.

[4]甘利新，涂伟.大数据时代电子商务的机遇与挑战[J].科技广场.2013.3:137-140.

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1.1大数据的主要特征根据在维克托•迈尔-舍恩伯格及肯尼斯•库克耶在《大数据时代》著作中的论述和业界的共识，大数据具有4V特点，即：Volume（大量），数据体量巨大；Velocity（高速），处理速度快；Variety（多样），数据类型繁多；Value（价值），价值密度低，商业价值高。基于上述特征可以判断，本质上看数据本身并无太多价值，而基于大数据的处理和分析才能为企业带来巨大的增值价值。大数据将是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域都会开始进入量化进程，无论学术界还是企业界，所有领域都将开始这种进程。

1.2大数据对发电企业财务职能的影响大数据对发电企业财务职能的影响主要体现在财务管理的理念和模式、财务人员职能与定位、数据分析与应用、决策支持的及时性与有效性、财务内部控制与风险管理的针对性与有效性等方面。在大数据时代，包括发电企业在内的社会经济组织在各领域的决策将更加依赖数据和分析，而非是以往的主要靠经验和直觉。财务数据作为发电企业的核心数据，反应和支撑着发电企业资金及业务的正常运转，通过对财务数据的处理和信息的充分挖掘和分析，能够有效帮助发电企业改进财务管理，提升应对各种财务风险的能力，为管理者提供决策依据，进而为企业创造价值。可以说，发电企业从各种各样类型的财务数据中快速获得有价值信息的能力，将直接决定企业在未来愈发激烈的市场竞争中的生存能力。

2大数据时电企业财务职能面临的主要变革

2.1财务管理的理念将向保障战略目标的实现变革毫不夸张的说，数据决定成败，数据将成为保障发电企业战略目标实现的决定性手段，缺乏财务数据支持的企业战略终将是空中楼阁、镜中之月。传统财务管理的理念主要立足于核算和监督，随着优秀发电企业在管理上不断追求卓越和不断通过信息技术来提升管理效能，发电企业积累和掌握数据空前庞大，而这些庞大数据的核心价值在于数据的深化应用。这就要求发电企业在财务管理的理念上进行深刻变革，通过借助大数据时代先进的管理手段和工具，深入加强财务管理的分析、控制、预测等职能的发挥，充分发挥财务在战略决策和价值创造方面的作用，使财务数据成为企业通过配置资源来保障战略目标实现的指挥棒和主要的衡量标准，使战略目标立足扎实、战略管理行为科学、战略保障坚强有力。

2.2财务决策支持的重心将向深、向宽变革随着发电企业在推进财务决策支持职能发挥方面的不断努力，财务决策支持在总体财务职能方面的比重正在逐渐上升，如国内较为优秀的国华电力提出要在未来将财务决策支持占财务职能的比重由以往的10%提升到50%。以往，财务人员主要基于财务报表的数据，通过对数据的分析为管理者提供决策支持，但财务报表的数据毕竟是有限的，反应的信息面相对狭窄，只能为管理者提供有限的信息。大数据时代，发电企业面对的数据范围越来越宽、数据精细化程度越来越高、数据之间的关系链也更为完整，这就为财务决策支持提供了海量的数据信息，使财务分析能够深入到最基础的业务单元，从而使企业效益和成本的驱动因素更为明确，驱动因素对效益和成本的影响程度也更为精确。以存货周转率为例，通过报表分析手段，只能反馈存货周转率与基期对比的偏离程度，但通过大数据手段，可以明确找到存货周转率偏低的直接驱动因素，到底是哪些存货存在偏差，偏差程度到底有多大。再如通过数据积累和分析，可以精确预测各种驱动因素的变化对发电负荷率的影响程度、对煤耗的影响程度。这样就能帮助决策者的决策行为更加科学、更加有效。

2.3财务职能发挥方式将向统筹协调变革国家会计学院秦荣生教授形象地指出，要“修身、齐家、管公司、治国、平天下”。传统财务职能仅需依靠财务部门自身便可发挥作用，做好“修身”即可。随着ERP等信息手段的应用，财务管理职能的发挥逐步与人力资源、供应链管理、生产管理等企业各类信息系统深度整合，协同发挥效力。在这种新的形势下，财务部门仅仅依靠发挥自身本位职能，是远远无法满足现代社会对财务职能发挥的要求。这就使财务职能的发挥开始朝着统筹协调企业整体资源配置进行变革，不仅要做好“修身”，更要“齐家、管公司”，通过发挥财务的统筹协调职能，帮助企业规范管理、优化资源配置、有效管控风险、提升经营绩效。

2.4财务管理手段将向精益管理变革精益管理丰田公司制胜的法宝，其核心是以最小资源投入，包括人力、设备、资金、材料、时间和空间，创造出尽可能多的价值，为顾客提供新产品和及时的服务。而大数据管理的特征集中体现在更细、更多、更快和更优四个层面，可以促进精益管理向着效率更高、效益更佳的方向迈进。在国内外经济形势处于低谷的宏观背景下，发电企业面临日益复杂和残酷的市场竞争，这样的宏观经济形势与大数据时代叠加，催生发电企业财务管理的手段必须朝着精益管理变革。如有了大数据的基础，通过精益财务分析可将大数据的信息精确加工，形成针对性强、可操作性强的管理建议；通过精益对标，发电企业不仅可以实现与同行业先进绩效的对标，也可以实现对不同行业最佳指标标准的对标；通过精益预算管控，实现企业资源的最优配置；通过集约化财务共享平台的搭建，实现财务职能的精益管理。

2.5财务人员的职能定位将向价值创造变革在大数据时代，财务人员所面对的数据规模日趋庞大、数据类型日益复杂，而企业管理者对高价值财务信息时效性的要求越来越高。这就要求大数据时代的财务人员，除了必须具备扎实的财务处理能力以外，还必须进行职能定位的变革，通过熟练运用大数据带来的信息为企业创造价值能力。对于财务总监来说，大数据的运用将使其由目前的企业理财幕僚变革为战略制定者，由价值管理者变革为价值创造者；对于财务人员来说，对财务数据的处理能力将成为其价值体现、绩效衡量的主要标准。

2.6财务风险管理将向实时管控变革以往财务风险管控的基本模式为事前评估，事中控制，事后分析，往往依赖财务人员的经验和判断，管控效果难以保证。而现在，大数据为财务风险管控提供了非常宝贵的管理载体和平台，通过大数据的收集、分析和整理，完全可以做到在财务信息系统预定义各种风险控制规则，触发规则定义的预警条件，即可将预警信息传达到发电企业总部。如发电企业可以明确界定职工福利费的列支范围并设置预警条件，当财务系统录入不符合规定列支范围的福利支出时，系统将自动预警并暂停交易，待发电企业总部核查后再行处理。

3发电企业如何迎接大数据的机遇和挑战

大数据以其固有的特征影响着时代的变迁，也将为发电企业财务管理职能带来巨大的变革，这种变革对发电企业来讲，不仅意味着机遇，也将是一种挑战。发电企业要积极行动起来，在迎接大数据带来的重要机遇的同时有效应对其带来的挑战。主要是要做到：

3.1明确设定财务大数据管理的目标发电企业面对大数据管理的趋势，首先要设定清晰而又明确的财务大数据管理目标，就是要通过财务大数据管理和应用，为企业财务管理职能的平台跨越奠定基础，从而形成高附加值的企业战略保障能力，促进企业价值最大化。

3.2建立健全财务大数据管理和应用能力大数据管理能力的关键衡量因素体现在高质量的数据、先进的工具、精通数据的员工以及支持分析决策的流程和机制。发电企业对此要有深刻的认识和理解，并在企业运营和管理过程中建立相对应的管理机制，通过优化财务数据管理流程、提升财务人员运用大数据能力、建立健全决策支持模型等手段，来不断提升企业财务大数据管理和应用能力。

3.3不断优化财务管控架构财务管控架构是财务大数据管理的前提和基础。发电企业要通过财务共享平台建设，在横向职能架构上加强与企业营销、生产、运营和管理平台的横向集成，在纵向职能架构上实现集团层面与下属单位的财务管理职能一体化，保障财务大数据管理的宽度和深度。

3.4加强信息安全管理保障数据安全财务大数据在为企业带来极大便利和良好效益的同时，也将面临着数据安全等方面的风险。这就要求发电企业通过在制度层面、管理层面、契约层面和技术层面加强管理，保障企业自身的财务信息安全。

4发电企业如何应对大数据带来的风险

凡事有利必有弊。发电企业在充分受益大数据带来的各种便利时，也要高度重视并有效管控大数据带来的各种风险，特别是核心财务数据的管理和应用值得高度重视。

4.1财务数据管理风险如前所述，大数据时代，数据产生的增值效益日益突出，由此为数据管理提出来更高的要求。发电企业财务数据管理风险主要表现在因数据管理不到位造成的各种不良后果，表现在：财务系统因病毒、网络攻击、火灾及自然灾害等情况造成的无法正常使用；因管理不善造成的财务数据丢失、数据遭篡改，造成数据不能正常使用。这就要求发电企业在财务数据管理方面，一是要加强制度建设，建立异地备份等管理机制，特别是要考虑当前发电企业集团化运转条件下信息系统一体化的数据安全问题；二是要加强信息安全管理，通过可靠的杀毒系统、系统防火墙建立可靠的信息安全屏障；三是要明确数据管理人员的职责，建立数据管理牵制机制。

4.2财务数据质量风险由于数据的爆发性增长，在大数据时代财务数据的质量直接关系着，甚至是决定了数据应用的效率和效果。发电企业财务数据质量风险主要表现在由于财务数据不准确造成错误的分析结果，误导管理层；因财务数据不完整造成决策支持效果不佳。这就要求发电企业在数据采集、处理和应用的过程中必须确保财务数据的质量。而在衡量数据的质量时，要充分考虑数据的准确性、完整性、一致性、可信性、可解释性等一系列的衡量标准。

4.3财务数据应用风险传统数据管理的重心侧重于数据收集，而在大数据时代，数据应用成为整个数据管理的核心环节，数据应用者比数据所有者和拥有者更加清楚数据的价值所在。发电企业数据应用风险主要表现在由于对于高质量数据的不当应用，如使用了错误的财务分析模型，甚至是人为滥用造成偏离数据应用目标的情况；财务数据在应用过程中因数据管理不到位或人为因素造成企业商业机密泄露。这就要求发电企业高度重视大数据的应用管理，首先是要明确数据应用管理的目标，并建立高效的数据应用管理机制，以确保数据的应用效果；其次是要通过明确数据应用者的管理职责，加强数据应用过程中的核心信息管理，确保企业核心商业机密的安全性。

4.4财务数据过期风险传统数据管理强调“存在性”，即只要能获取数据即可满足企业的要求，财务数据的分析和应用的基准数据更多的是以往年度。而在大数据时代，发电企业对数据时效性的要求空前提高。发电企业财务数据过期风险，主要表现在对于数据的时效性管理不到位，财务数据反馈不及时造成决策不及时，贻误商业机会等情况。这就要求发电企业要从战略导向出发，高度重视数据应用的时效性管理，一方面在财务数据获取环节要充分考虑时间的及时性和可靠性，另一方面要在数据应用环节注意对数据的甄选，确保财务数据必须更多地立足当前，面向未来，只有这样，才能帮助企业在瞬息万变的市场环境中充分发挥作用。

5结束语

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云计算是一种根据使用量确定付费的模式，这种模式主要是提供便捷的、可用的网络访问，并进入计算资源共享池，这些资源能够被迅速的提供，只需要投入较少的工作，或者与服务供应商进行很少的交流。目前，高能力的计算发展和应用水平已成为一个地区科研实力甚至一个国家综合实力的重要体现。云计算很大程度上提高了资源的服务水平和利用率，而且避免了跨结点划分应用程序所带来的低效性和复杂性。

二、大数据与云计算对会计信息化的推进

(一)大数据拓展了会计信息化的资源利用范围。

随着数字化、软件和处理能力的发展，对可利用的数据的范围进行了进一步的扩大，企业必须敏感地认识到不同类型的信息通过深加工后能给企业带来怎样的财富，更要掌握哪些信息可以通过信息化技术和软件的进步来实现。大数据时代，会计信息化不再只针对会计作业上产生的数据进行分析，而且云计算是世界各大搜索引擎及浏览器数据收集、处理的核心计算方式，因此可以通过云计算将零散的数据整合在一起，提炼其有价值的信息，再将这些信息与传统的会计信息融合，挖掘被忽视的重要信息，提高会计管理决策能力和企业管理水平，这样就能从行业中脱颖而出。

(二)促进了会计信息化成本降低。

传统的会计信息化需要企业自身投入大量的基础设施建设，同时还要考虑硬件与软件的升级和维护，这方面是阻碍会计信息化发展的重要原因，特别是对中小企业的发展。而大数据与云计算融合后，用户可以根据自己的利用资源的多少和时间的长短付费，不再需要前期大量的工作和资金投入。这样，企业也能将重点放在自身的发展上，增强竞争优势。

(三)提高了会计信息化的效率。

传统的会计信息化受到时间和地域等条件的限制，这样信息交流不及时，可能错过稍纵即逝的机会，尤其是竞争激烈的大环境下，信息获取的及时性更加重要的。在大数据时代的背景下，提供云计算的会计信息化系统只需通过互联网就能随时随地的实现与客户的沟通，及时地掌握所需的信息。同时，云计算强大的计算能力，可以更快地形成所需的各项指标，管理者能更快的了解企业的经营状况并识别潜在的风险。

三、大数据和云计算对会计信息化的挑战

(一)会计信息化共享平台发展滞后。

目前，企业信息化逐步在向社会信息化发展，各企业在加工处理自己的会计信息时会形成这个行业整体的信息流。通过会计信息化共享平台，各企业可以随时知道自己的企业在整个行业或地区的地区和影响力，了解自己的强势和弱势，不断强化自己的优势并弥补自己的不足，实现动态地对公司的持续改善管理。这一平台需要在云计算的基础上发挥作用，而云计算供应商要求能够满足不同用户、不同地域和不同业务规则的需求，所以对其适应性、扩展性以及灵活性要求比较高。我国在这方面起步比较晚，国内的云计算平台建设滞后，使云会计这种新型会计信息化发展面临很大的阻碍。

(二)会计信息化共享平台的数据安全性挑战。

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1.1档案管理信息化管理水平不够，重视度不高目前，由于大多档案管理部门中，档案管理人员知识结构更新较慢，年龄老化严重，对于档案管理的信息化手段运用水平不高，同时，由于档案管理人员培训力度不大，对于大数据时代背景下档案管理的重要性认识不够，技术要求掌握不牢。对于信息化在档案整理、归档以及查档等业务中运用不够，信息化的运用仅仅限于一些日常的简单档案管理操作之中。

1.2智力劳动成果创造者安全权遭到破坏当前，由于档案管理市场不甚完善，加之网络交易的虚拟性，导致档案管理的不安全性。在传统的档案管理中，安全权的保障是由档案管理者与档案提交者双方共同实现的，在普通的档案管理中，只有当档案管理者确认档案提交者可以查阅时才能进行；当其过程出现问题时，档案管理者完全可以取消操作，从而保证档案拥有者的合法权益。然而在现在的档案管理中，由于互联网虚拟性，安全的档案管理环境就可能会遭遇到一些黑客和不良份子的破坏。

1.3缺乏必要的档案管理行业自律档案管理缺乏相应的担保机制。在一般的商品交易中，都会引入第三方进行监管，从现金流上控制不良商家的行为。但在档案管理中，当档案管理出现问题时，由于我国智力劳动成果创造者的维权意识普遍比较低，加之其在享受档案管理服务时付出的较低的成本，一般都会自己承担这种损失。

2健全和完善大数据时代档案管理的策略和措施

2.1利用网络打造平台，提升档案管理信息安全大数据时代下的档案管理，必须充分利用现有的网络信息平台，搭建一个利于档案管理者和档案提交者的操作平台。首先，要改进档案管理单位的信息化的条件，使之拥有相关的大数据平台。其次，积极利用大数据平台，将档案管理的相关业务与之融合，不断改进工作流程。再次，要积极提升大数据背景下，档案管理信息平台的安全性，利用严格的内部控制制度，保障档案管理的安全性。

2.2严格大数据背景下档案管理的准入制度及管理机制由于档案管理针对的是特定的智力劳动成果创造者群体，所以其准入标准不仅不应该降低，反而应该提高。当然，各个地方档案管理部门也要针对本辖区制定适宜的档案管理准入机制。同时，除了加强档案管理部门自身的管理之外，还需要进行法律责任的划分。另外，对于档案管理信息化条件，应当定期进行技术更新，防止黑客或不法分子的入侵，对档案的相关文本要进行加密保护等措施。

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1 大数据采集    

大数据采集是大数据能力的基础，培养学生快速准确全面获取数据的能力是大数据分析技能的起点。企业各种原始凭证、记账凭证、账簿、报表等会计资料信息采集，包括传统纸质材料和电商电子材料等信息的采集，因为相对工整规范，采集难度不大;培养学生对企业自有数据仓库数据抽取导出能力，将充分发挥企业历年数据作用。    

同时，企业不仅要采集企业内部核算资料，还要进行管理活动需要采集原材料价格、市场前景、同类产品销售情况等外部数据资料，这些资料有公开的如钢铁价格、原油价格等，也有不公开的某企业某产品销售情况，所以通过大数据的手段在获取某类产品、某些特点产品的销售情况，或者购买参考公共销售情况数据，需要培养学生爬取数据的能力。    

例如，利用八爪鱼进行淘宝、天猫、京东等网站商品检索结果抓取或者商品详情内页资料进行抓取，也可以自行设计或者购买规则进行特定数据抓取;利用公共平台数据对企业商品的竞争情况有更全面的了解，也可以获取消费者的检索热点;对自己产品的评论资料可以进行典型意见和关键词的提取，提高CRM水平，如图1所示。 随着物联网传感器的发展，自动、实时、全面、完整、可靠、准确的数据不断出现，每一个界面、每一个动作、每一次交互都有迹可循并被规范记录，获取的数据也将更加全面，企业的数据采集也更趋自动。

2 大数据清洗    

培养学生通过对数据进行多方验证、审核，将有杂质的数据剔除能力;培养学生从格式、逻辑、数值等多方面进行数据清洗和整理，处理缺失值、孤立点垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集等问题的能力。

3 大数据分析    

对于企业积累数据和获取的外部数据都要及时进行分析应用，快速充分分析数据尤为关键。培养学生数据分析、数据挖掘的技能尤为重要，具体需培养数据分析技能如。  

(1)描述型分析:是什么?    

描述性分析会提供重要指标和信息。例如，通过每月的销售单据，可以获取大量的客户数据，如客户的地理信息、客户偏好等;也可以了解企业库存、销售等生产经营数据。    

(2)诊断型分析:为什么?    

通过评估描述型数据，诊断分析工具能够深入的分析数据，钻取到数据的核心，分析某种产品或者某些产品销售量变化原因等。    

(3)预测型分析:可能怎样?    

预测型分析主要用于进行预测事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点。使用各种可变数据来实现预测，在充满不确定的环境下，预测能够帮助做出更好的决定，如预测原料价格可以辅助决定库存、预测销售可以辅助决定产量、预测业务量可以辅助决定资金筹集量等。    

(4)指令型分析:做什么?    

指令模型是基于对“是什么”“为什么”和“可能怎样”的分析，帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。例如，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线;企业考量了销售数据的变化、分析了市场和消费者的原因、预判了产品市场前景，进而决定对产品实施哪些改进。

4 大数据可视化    

大数据可视化是培养学生对大数据分析结果进行直观呈现能力。培养学生利用企业自有数据或者外部连接数据、抓取数据等方式获得的数据进行全方位呈现的能力，培养学生将数据的汇总、平均、交叉列联分析等描述和分析结果，利用适当的图形进行展示的能力。大数据可视化是非常重要的技能，具体如。   

4.1各类变量适合的基本可视化效果    

单一变量:点图、抖动图;直方图、核密度估计;累计分布函数。    

两个变量:散点图、LOESS平滑、残差分析、对数图、倾斜。    

多个变量:假色图、马赛克图、平行左边图。    

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（1）标准成本体系及成本差异分析。电力供应瞬间完成，在成本核算上需要将某一段时间内所消耗的资源量综合起来，与该段时间内产品总量形成关系函数。大数据管理实现了精准、快速收集数据样本，完成标准成本体系建设的信息采集工作，实现按作业拆分成本费用。在ERP、PMS和CMS等数据平台帮助下，管理者对电网设备运行维护作业所耗费的标准人、材、机耗用量进行测算，完成输电网设备运营成本定额标准的定制，设计基于内部结算价格机理的责任中心效益分析方法，评估应用运营成本定额估算项目后期运行成本。数据库也为体系建成后的成本差异分析提供数字依据，规范成本支出行为，提高全员成本效益意识，精细化管理，标准化建设，实现公司成本管理的持续改进。

（2）不同用户类型的服务成本比较。电力用户按客户类型可分为居民用户与非居民用户，不同类型用户的服务成本千差万别，大数据帮助企业厘清不同用户种类的供电服务成本，为公司差异化定价，业绩对标提供参考依据，同时建立起营销部门的成本管理责任制。随着企业处理大量业务订单的信息技术成本不断降低，企业可以估计市场营销、销售和分析活动的成本驱动因素是什么。大数据汇总出不同类型用户营销服务的次数、时间与耗费，使用服务人员的种类，不同用户倾向的服务种类，将销售和服务成本追溯到产品上，锁定特定顾客的营销服务成本。研究特定顾客的服务成本是否超过了销售收益，为将来企业在市场上完成产品及服务定价，提供定制服务做好数据准备。

二、中央数据调度，强化过程管理

（1）信息中心运营监测，率先发现经营问题。管理会计要求对每一个生产过程开展管理，大数据中心将责任中心内部发生的、由管理者直接控制的生产动作和资源消耗过程信息，迅速反馈到责任中心管理者那里，便于责任中心管理者及时作出工作调整。公司运营监测（控）中心建成业务信息资源共享平台，依据数据治理的要求，对公司经营管理业务“全方位、全流程、全天候”监控，实现各项指标数据“在线监测、在线分析、在线计算”，真实反映公司运营管理现状，实现快速有效地发现问题，预警并协调，使信息能够对责任中心管理者产生最大的效用。运营监测（控）中心依据生产、营销、职能各部门特定工作周期，制定指标数据核查节点及数据整改治理方案，定期（每月、每周、每天、甚至每小时）对外运监报告，责任中心负责人根据监测报告，对报告中提及的工作坏点、差错进行修正，重点关注有偏差趋势的数据，遏制不良势头的发展。

（2）设备运行全程监控，确保电网稳定可靠。状态检修辅助决策系统是以预测评估为主要手段的新型电网资产运维管理模式。模式有机结合了状态检修与计算机在线技术，基于设备运行数据分析，显著提升状态评价的科学性和评价结果的有效性。系统通过传感器数据对设备开展状态评价和风险评估，识别重要设备维修需求，在设备隐患变严重或导致更高维修成本前发现问题，自动生成预防性维修任务，减少整体维修成本和停机相关成本。同时帮助确定设备检修、试验周期及技改项目，提高检修的针对性和有效性，避免检修力量的无差别使用，实现设备动作管理、检修管理和巡检管理的自动化。提升人力资源使用效率，设备管理责任制得到更好落实，关键设施资产状况改善，使用期限得以延长。

（3）严堵电量滴冒跑漏，全面线损精细管理。技术线损接近理想值、管理线损趋于零是管理者的目标。为了实现目标，把已建成的PMS、GIS和CMS系统实行数据互联，逐步完善输电到配电的一体化线损精细管理。技术线损方面，成立专业小组对线损率不合理母线进行分析，通过分时段、分母线段分析手段来定位线损率不合理的母线分段，配合发现潜在的表计故障及参数设置错误，根据分析结果指导各专业制定和落实整改举措，并结合日常运维做好厂站端监测装置巡检、消缺工作，提高线损数据比对成功率。管理线损方面，充分利用用电信息采集系统对已安装关口表的台区开展线损分析比对，通过内场分析，排除系统错误、统计差错等内部原因后，将须现场检查的台区发送至管理班组，由专业班组对电量异常和线损不合理台区开展现场检查，落实后续处理，快速止住电网“出血点”。

三、助力战略布局，深化绩效管理

（1）非财务指标数据汇总及分析。短期财务指标无法准确地反映企业长期绩效，因此评估和报告大量非财务指标比评估月度或季度利润显得更为重要。这些指标以公司战略为基础，在评估包括生产、市场营销和研发等方面，是影响企业成功的关键因素。从更重要的意义上讲，对运营为基础的非财务指标评估，是管理会计系统回到原有状态，发挥最广泛作用的具体表现。设立全面的评估体系，涵盖影响企业可持续发展的所有因素，包括考量成本管理水平的成本费用收入比重、每万元电网资产运行维护成本；考量资产效率的总资产周转率、单位资产售电量、单位电网投资增售电量；考量资产质量退役设备的平均寿命；考量安全水平的人身轻伤、电网和设备事件数、信息通信安全运行事件数；考量服务质量业扩报装服务时限达标率、优质服务评价指数；考量安全可靠输变电系统故障停运平均恢复时间、继电保护正确动作率；考量创新能力科技进步获奖指数、管理创新指数。非财务指标评估体系全面评估企业的可持续发展能力，各指标也实现了同业对标的可能，挖掘企业发展潜力，为企业在行业内的不断成长指明方向。

（2）升级绩效管理提升员工价值。人是企业发展的第一要素，员工价值的提升是企业价值提升的必要条件。通常企业难以评估员工价值的提高，然而一些非利润性指标如：招聘成功率、员工离职率、旷工情况、连续安全生产天数、技能升级和岗位晋升等指标，可以用于评估企业人力资源的发展趋势，体现公司以提升绩效为导向的企业文化，变员工被动成长为主动成长。设立员工绩效积分制评估模式，对员工进行量化考评、全方位打分，绩效积分与工资薪点挂钩。评估将定量考核和定性评价相结合，内容包括关键业绩指标、重点工作任务指标、工作质量指标、人才当量指标、考勤记录指标及获奖情况等。全方位反映员工行为规范、生产安全、技能水平、工作绩效的综合水平。标准是以员工一定时期内完成的工作任务数量和质量的量化累计作为评价员工绩效的依据，包括以员工完成的本职工作、上级布置的临时任务和其他事项为内容的“数量积分”和以完成工作任务的及时性、准确性、规范性为内容的“质量积分”。各项指标的信息采集由员工绩效指标库和ERP系统提供，员工可依据评估模式，不断实现自我成长，获得更高的积分，企业也可清晰掌控现有人力资源情况。

四、利用数据资源，开拓创新领域

（1）实时电价体系的设计与运用。实时电价就是电能实现实时定价，管理者能够将不同时间段的不同负荷量与电价挂钩，增加用户在电力市场的参与度，从而提升负荷因数，减少电力资产的投资，给消费者提供更多的选择。智能电网的布局在技术上为实时电价做好了准备，公司可以透过大数据关联，权衡负荷需求和电量供给，将发电到用电的价格迅速计算，然后使用通信技术，将实时价格给用户，用户依据电价完成用电负荷的选择。

（2）电动汽车充电站的布局与选址。推动新能源车商业化和民用化，除了新能源车本身性能不断提升外，还需要快捷高效的电能补给网络——充电站网络。充电站的合理配置、有序建设关系到车辆续航能力和使用成本，充电设施建设成本和利用效率。因此，要追求社会成本最小化，必须合理布局充电站网络。现阶段充电站建设按实际需求建设，随着新能源汽车公共数据采集监测日益成熟，结合车辆定位数据、交通流量和路网情况，综合考量电动车的总体需求、车辆里程消耗、充电系统功率等因素建立运算模型，甄选最优充电站建设区域，设定最佳私人与公共建设区域比例，形成不同层次的快充网络，并对总量规划进行布局，建成覆盖全市主要功能区域的电动汽车快充及服务网络。

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对于医院人事管理中，基于大数据时代，创新医院人事管理方法，采取科学的管理方法，应用先进的科技设备，促进人事管理实现现代化的服务。可以为医院医务人员提供更加详细丰富的档案资源，并且在医院临床医疗以及科研教学、护理工作中，都可以提供优势全面的档案服务，提高医院人事管理效率水平，值得在实际工作中推广应用，具有一定的可行性。整合医院人事管理数据，对医院人事管理数据进行二次利用，有效提升医院人事管理质量，提升医院人事精细化管理程度，采用科学化、信息化管理方式，开发云计算的医院信息平台，基于云计算技术搭建医院信息平台，不仅可以有效地构建统一的访问门户，还能整合医院人事资源，提高医院人事管理水平。大数据时代，为医院人事管理提供现代化管理方法以及有效管理手段，创新医院人事管理工作格局，为医院人事管理发展创造优势条件。

2、大数据时代人事管理创新措施

2.1创新人事档案管理方法

实现医院档案网络化管理，应加强医院网络基础设施建设，为医院档案网络化管理提供设施保障；在医院档案网络化管理中，优化设计医院的局域网布局，有效实现对医院网络设备与基础设施的结合，医院加大配备网络通信设备资金投入，购置高端电脑、打印机、扫描仪，确保医院档案向电子档案的转化。再者，大数据时代下，对于医院的人事管理创新中，健全医院档案管理制度，收集、整理医院档案信息，还应该有效发挥档案管理的桥梁作用，传达和收发医院档案信息，对医院档案汇集的各项信息能进行精确地提炼、加工、处理，把档案中方方面面的思想统一起来，推进医院各项工作的高效运行，拉近医患之间的距离。

2.2健全人事管理制度

在大数据时代下，对于医院人事管理，要健全管理制度，确保医院人事管理的各项工作可以顺利开展，完善人事制度管理体制。对于医院人事管理中，可以避免管理职能隔离，提升医院资源管理环境，避免计算机边缘化，重视利用计算机进行医院人事管理工作，并且可以引进这方面专业人才，严格执行规章制度，有效确保人事管理流程的安全运作。在医院的人事管理中，为了有效确保医院各科室业务彼此间地顺利沟通，安排专职人员管理有关部门，落实人事管理的信息化建设。利用计算机建立人事管理系统，将大数据时代医院人员信息统计集合起来，加大人员信息利用率，对人事管理中各个数据进行分析，简化统计任务，提升工作效率和工作质量。提高行政管理水平，优化决策。医院人事管理中计算机的应用，能够大容量收集、分析、存储人事信息，在需要某个信息的时候能够通过计算机系统及时准确地查找出来，帮助选择方案，实现决策最优化，并且还能促进人事管理的规范化，辅助建立健全指标体系和管理制度，有效提升医院的行政管理水平。同时计算机还能对人事信息进行加工处理，很好地满足了人事管理中各种需要，适应新时期对人事管理的新要求。

2.3提升工作人员能力

对于大数据时代医院人事管理中，提升人事管理中工作人员的计算机水平，强化其人事管理能力。重视人事管理信息化建设工作，重视对业务科室管理人才的培养，如护士、药剂师、医生等，强化计算机应用能力培养，提高医院人事管理人员的信息化素质，对其进行信息化培训，使其在大数据时代下掌握更多的专业知识，为医院人事管理工作打下牢固基础。对于医院人事管理中，创新人才管理形式，提升人员工作能力，利用大数据时代信息化软件进行人员考核，每位员工都有属于自己的唯一固定代码，以此来查看医院员工的考勤信息，并以此为根据来进行考勤审批，将最后审批的薪酬交付管理员，进行员工工资结算。并且选用稳定的人事管理软件，加强医院人事管理的内部管理模式，提高自身的管理水平，人事管理人员不仅要熟练掌握计算机应用系统，还要熟悉医院各方面的工作内容，通过计算机更加科学合理地进行人事管理，提高大数据时代医院人事管理的效率，要加强大数据时代医院人事管理人员计算机应用、信息网络等知识和技术的培训，强化医院人事档案的信息化管理手段，使工作人员可以熟练运用现代计算机技术，管理、制作、保管医院人事信息。同时要学会对自己掌握的人事信息进行数据分析，为人事决策提供依据。

2.4强化人事监管

在大数据时代医院人事管理中，由于医院内部人事数据保密性的问题，故此应该强化人事管理的监管工作，特别是在大数据时代下，更是要加强医院人事数据的监管，确保数据安全。可以提升大数据时代人事管理系统的数据库结构性能，可以有效实现对医院人事资源的充分整合和利用，对医院人事大数据进行实时、准确监控，实时监控医院人事资源，均衡分配医院人事管理工作，提升医院大数据时代人事管理效率。降低大数据时代医院人事管理成本，加大产出收益。通过使用计算机缩短一些基础事物处理时间，减少人力资源浪费。大数据时代医院人事管理中，可以利用互联网，快速获取人事管理的最新信息，节约医院人力查找成本，通过医院对现有的医务人员进行合理的配置，降低投入成本获得最大劳动价值。大数据时代下，对于医院人事管理中，可以通过使用计算机节约下来的时间让医院人事管理工作人员，可以思考一些战略性的措施，为大数据时代医院取得更大的进步，提供可持续发展的动力。

3结论

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就如同在信息时代信息研究的重要性一样，研究大数据时代的大数据特征也具有重要性。大数据产生和发展的特点可以归纳为“4V”，即Volume（海量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。特征一是数据量大。进入Web2.0时代后，人们可以随时随地大量信息，因此，大数据的起始计量单位不仅仅是人们现在熟知的G、T，还可能是P（1P＝1024T）、E（1E＝1024P）或Z（1Z＝1024E）这些数量级。特征二是速度快，时效性强。要快速有效地从实时的、动态的数据里挖掘有用的信息是大数据的特点。特征三是数据类型多种多样。随着当下流行的社交网络的应用，用户生成内容如各种音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据出现了，多样性的数据要求对数据的分析处理能力的方法也要多元化。特征四是数据价值密度低、精确性不够。如随着物联网、云计算的广泛应用，信息量变大，但价值密度较低，这就需要相关的专家找出更好的技术算法去快速完成信息价值的增值。

2大数据背景下国内网络信息资源管理现状

与网络信息资源管理和利用水平先进的国家相比，由于我国互联网起步较晚，网络信息资源管理研究内容还不够系统，一般是从理论上研究网络信息资源的特点、网络信息资源管理体系结构、网络信息资源的利用中存在的问题及对策等内容。信息资源作为信息时代的战略资源，发达国家对于大数据的研究极为重视。2012年，美国政府五大部门耗资2亿美元，开始了“大数据研究和发展计划”的项目，用来提升美国的教育、科研以及国家安全能力，并大力发展与大数据相关的数据采集、整合、储存、分析和利用等技术研究，从中可以看出美国已经把大数据作为国家发展战略。从大数据时代的现状来看，我国也不屈居于后，是顺应时展潮流的，邬贺铨院士就曾表示：“我国将产生全球最大量的数据，要重视大数据的开发利用和管理。”工信部于2012年2月的物联网“十二五”规划上也指出，在此期间，中国将以加快转变经济发展方式为主线，更加注重经济质量和人民生活水平的提高，亟须采用包括物联网在内的新一代信息技术改造升级传统产业，提升传统产业的发展质量和效益，提高社会管理、公共服务和家居生活智能化水平。作为4项关键技术创新工程之一的信息处理技术被提了出来，涵盖了海量数据存储、图像视频智能分析、数据挖掘等信息处理技术都是大数据技术的重要组成部分。我国对于网络信息资源的管理利用一直沿用其他国家的方法和技术，自主创新度不高。我国在大数据背景下所面临的挑战也非常多，尤其是大数据安全管理能力、大数据存储及处理能力、大数据应用能力等方面。技术上，我国目前主要围绕数据仓库、数据挖掘等高水准方面研究，包括搜索引擎技术、元数据、专业指引库技术。但现今，我国很难提出符合系统要求的切实可行的网络信息资源管理建设方案，许多研究成果的理论性较强，但实践可操作性不足。

3大数据背景下国内网络信息资源管理内容

作为人类历史上第三次革命的信息革命对人类社会发展影响是十分巨大的，大数据背景下，无论是政治、商业或是其他各个领域，都面临着怎样迅速理解、如何运用大数据，进而研究、组建有效的大数据时代信息管理模式的挑战。面临这一现状，大数据背景下的网络信息资源管理必须依靠强大的信息储存、数据分析和数据挖掘能力，尤其是要构建一个科学、合理、有效的框架，才能合理利用数据，获取有价值的信息，发挥其实践价值。网络信息资源管理应用于各行各业，与信息技术发展紧密相关。学界对其管理方法和技术应用进行了研究，网络信息资源管理的方法有技术手段、经济手段、法律手段和行政手段四大类，按其管理范围，网络信息资源管理的方法分为网络信息资源的宏观管理方法和微观管理方法。未来网络信息资源管理的发展，应以网格技术为基础平台，围绕知识发现和信息开发利用等目标，进一步解决信息整序、数据挖掘、隐性知识的显性化和信息资源的知识管理等问题。网格技术有信息集成功能，能将各种资源联结起来，可把全球信息资源有机结合以实现个性化、专门化服务。信息网格可应用在信息资源整合方面，是传统的信息资源管理技术和理念在网格时代的具体呈现方式，进而达到推陈出新和迅速提高网络信息资源管理水平的效果。

3.1网络信息资源的采集

我国作为世界第一人口大国，产生的数据量理应非常庞大。但是据调查，截止到2010年，产生的新数据量为250PB，相对于发达国家而言只有日本的60％，美国的7％。当前我国网络信息资源收集主要任务就是通过多渠道、多方法来尽可能收集更多的数据。瑞士达沃斯论坛在2012年的《大数据大影响》报告指出，数据就像货币或黄金一样，已成为一种新的经济资产类别。鉴于网络信息资源的分布特点，以万维网形式存在的网络信息资源检索工具已经被广泛地普及。比如搜索引擎和各种数字图书馆，除此之外，有偿的网络信息服务平台和电子商务信息网站也逐渐为网民所认知和接受，从而能够实现大数据时代原始数据量的积累，进而完成从量变到质变的这一过程。

3.2网络信息资源的整合

网络信息资源整合首先要面对用户提出的有关各载体、各渠道的网络信息资源的查询与使用的问题，要充分了解各类信息资源的情况、查询技巧，努力掌握对用户提供参考咨询服务的各种技巧。其次，网络信息资源整合并不是简单地累加网络信息资源，而是需要经过专业技术的再加工，通过对网络信息的分类、鉴别后优化重组而成，因此对工作者的信息素养有很高的要求。

3.3网络信息资源的储存

在网络信息资源管理活动中，数据库技术具有非常广泛的应用领域。它是实现资源共享、节省开支和提高系统反应能力、工作质量以及服务水平的重要手段和技术保证。近年来我国自主研发的数据库包括：重庆维普公司出版的“中文科技期刊数据库”、万方数据集团公司建成的“万方数据库”以及中国学术期刊（光盘版）。电子杂志社推出的“中国学术期刊光盘数据库”等标志着我国的网络信息资源开发工作迈向了新阶段。但从全球范围看，我国数据库的数量只是全球数据库总量的1/10，容量约是世界总量的1/100，产值只有世界总量的1/1000。除此之外，在开发数据库时，应该按照特定学科、用户以及专题的要求，确定开发的重点，开发对象应该是具有实用价值的资源，最后建成满足目标用户需求的序列化网络信息系统、专题信息产品全文、题录型或文摘型数据库。

3.4网络信息资源的共享

信息孤岛效应是我国城市发展的一个瓶颈，各级政府与部门间不愿公开、分享信息，这就造成信息与信息之间的孤岛，无法实现信息资源的价值。关于这一现状，有些政府部门也有明确的认识，开始积极寻找解决方案。在美国的引领下，全世界目前已有30多个国家在互联网上开放共享本国的公共信息。我国也会随着信息开放这个趋势，由政府带头，面向全社会开放公共信息，逐渐消除各部门、各领域广泛存在的“信息孤岛”现象，促进信息的公开与自由流动。例如，原来一些政府部门不愿公开自己的数据，但现在开始寻找数据交换伙伴，因为他们逐渐意识到消除数据孤岛已经成为一种发展潮流，无论是对自身还是对其他共享者而言，都是有利的。同时，随着各方面政策的引导，打破数据壁垒对大数据的共享是有力的支持。

3.5网络信息资源安全与产权保护