大数据环境下的数据质量管理策略
大数据环境下的数据质量管理策略
信息时代，数据已经慢慢成为一种资产，数据质量成为决定资产优劣的一个重要方面。随着大数据的发展，越来越丰富的数据给数据质量的提升带来了新的挑战和困难。提出一
种数据质量策略，从建立数据质量评价体系、落实质量信息的采集分析与监控、建立持续
改进的工作机制和完善元数据管理４个方面，多方位优化改进，最终形成一套完善的质量
管理体系，为信息系统提供高质量的数据支持。
１信息系统数据质量
信息由数据构成，数据是信息的基础，数据已经成为一种重要资源。对于企业而言，
进行市场情报调研、客户关系维护、财务报表展现、战略决策支持等，都需要信息系统进
行数据的搜集、分析、知识发现，为决策者提供充足且准确的情报和资料。对于政府而言，进行社会管理和公共服务，影响面更为宽广和深远，政策和服务能否满足社会需要，是否
高效地使用了公共资源，都需要数据提供支持和保障，因而对数据的需求显得更为迫切，
对数据质量的要求也更为苛刻。
作为信息系统的重要构成部分，数据质量问题是影响信息系统运行的关键因素，直接
关系到信息系统建设的成败。根据“垃圾进，垃圾出（ｇａｒｂａｇｅｉｎ，ｇａｒｂａｇｅｏｕｔ）”的原理，为了使信息系统建设取得预期效果，达到数据决策的目标，就要求信息系统提供的数据是可靠的，能够准确反应客观事实。如果数据质量得不到保证，即
使数据分析工具再先进，模型再合理，算法再优良，在充满“垃圾”的数据环境中也只能
得到毫无意义的垃圾信息，系统运行的结果、作出的分析就可能是错误的，甚至影响到后续决策的制定和实行。高质量的数据来源于数据收集，是数据设计以及数据分析、评估、修正等环节的强力保证。因此，信息系统数据质量管理尤为重要，这就需要建立一个有效的数据质量管理体系，尽可能全面发现数据存在的问题并分析原因，以推动数据质量的持续改进。
２大数据环境下数据质量管理面临的挑战
随着三网融合、移动互联网、云计算、物联网的快速发展，数据的生产者、生产环节都在急速攀升，随之快速产生的数据呈指数级增长。在信息和网络技术飞速发展的今天，越来越多的企业业务和社会活动实现了数字化。全球最大的零售商沃尔玛，每天通过分布在世界各地的６０００多家商店向全球客户销售超过２．６７亿件商品，每小时获得２．５ＰＢ的交易数据。而物联网下的传感数据也慢慢发展成了大数据的主要来源之一。有研究估计，２０１５年全球数据量为８ＺＢ，而到２０２０年则高达３５．２ＺＢ，是２０１５年数据量的４４倍之多。此外，随着移动互联网、Ｗｅｂ２．０技术和电子商务技术的飞速发展，大量的多媒体内容在指数增长的数据量中发挥着重要作用。
大数据时代下的数据与传统数据呈现出了重大差别，直接影响到数据在流转环节中的各个方面，给数据存储处理分析性能、数据质量保障都带来了很大挑战。大数据与传统数据对比如表１所示。
由于以上特性，大数据的信息系统更容易产生数据质量问题：
（１）在数据收集方面，大数据的多样性决定了数据来源的复杂性。来源众多、结构各异、大量不同的数据源之间存在着冲突、不一致或相互矛盾的现象。在数据获取阶段保证数据定义的完整性、数据质量的可靠性尤为必要。
（２）由于规模大，大数据获取、存储、传输和计算过程中可能产生更多错误。采用传统数据的人工错误检测与修复或简单的程序匹配处理，远远处理不了大数据环境下的数据问题。
（３）由于高速性，数据的大量更新会导致过时数据迅速产生，也更易产生不一致数据。
（４）由于发展迅速，市场庞大，厂商众多，直接产生的数据或者产品产生的数据标准不完善，使得数据有更大的可能产生不一致和冲突。
（５）由于数据生产源头激增，产生的数据来源众多，结构各异，以及系统更新升级加快和应用技术更新换代频繁，使得不同的数据源之间、相同的数据源之间都可能存在着冲突、不一致或相互矛盾的现象，再加上数据收集与集成往往由多个团队协作完成，期间增大了数据处理过程中产生问题数据的概率。
３数据质量管理策略
为了改进和提高数据质量，必须从产生数据的源头开始抓起，从管理入手，对数据运行的全过程进行监控，密切关注数据质量的发展和变化，深入研究数据质量问题所遵循的客观规律，分析其产生的机理，探索科学有效的控制方法和改进措施；必须强化全面数据质量管理的思想观念，把这一观念渗透到数据生命周期的全过程。
大数据下信息系统的数据处理架构如图１所示。
传统数据仓库中ＥＴＬ的环节在大数据应用中会根据实际业务需求在不同的环节存在，分别进行粗细粒度不等的数据抽取、转换和加载，以适应容纳处理不同规模、不同结构、
不同流量的数据。
结合大数据的参考框架及数据处理实际需求情况，数据质量管理可以从以下几个方面
着手，以多方协作改进，最终实现系统数据处于持续高效可用的状态。
３．１建立数据质量评价体系
评估数据质量，可以从如下４个方面来考虑：①完整性：数据的记录和信息是否完整，是否存在缺失情况；②一致性：数据的记录是否符合规范，是否与前后及其它数据集保持
统一；③准确性：数据中记录的信息和数据是否准确，是否存在异常或者错误信息；④及
时性：数据从产生到可以查看的时间间隔，也叫数据的延时时长。
有了评估方向，还需要使用可以量化、程序化识别的指标来衡量。通过量化指标，管
理者才可能了解到当前数据质量，以及采取修正措施之后数据质量的改进程度。而对于海
量数据，数据量大、处理环节多，获取质量指标的工作不可能由人工或简单的程序来完成，而需要程序化的制度和流程来保证，因此，指标的设计、采集与计算必须是程序可识别处
理的。
完整性可以通过记录数和唯一值来衡量。比如某类的交易数据，每天的交易量应该呈
现出平稳的特点，平稳增加、平稳增长或保持一定范围内的周期波动。如果记录数量出现
激增或激减，则需要追溯是在哪个环节出现了变动，最终定位是数据问题还是服务出现了
问题。对于属性的完整性考量，则可以通过空值占比或无效值占比来进行检查。
一致性检验主要是检验数据和数据定义是否一致，因此可以通过合规记录的比率来衡量。比如取值范围是枚举集合的数据，其实际值超出范围之外的数据占比，比如存在特定
编码规则的属性值不符合其编码规则的记录占比。还有一些存在逻辑关系的属性之间的校验，比如属性Ａ取某定值时，属性Ｂ的值应该在某个特定的数据范围内，都可以通过合规
率来衡量。
准确性可能存在于个别记录，也可能存在于整个数据集上。准确性和一致性的差别在
于一致性关注合规，表示统一，而准确性关注数据错误。因此，同样的数据表现，比如数
据实际值不在定义的范围内，如果定义的范围准确，值完全没有意义，那么这属于数据错误。但如果值是合理且有意义的，那么可能是范围定义不够全面，则不能认定为数据错误，而是应该去补充修改数据定义。
通过建立数据质量评价体系，对整个流通链条上的数据质量进行量化指标输出，后续
进行问题数据的预警，使得问题一出现就可以暴露出来，便于进行问题的定位和解决，最
终可以实现在哪个环节出现就在哪个环节解决，避免了将问题数据带到后端及其质量问题
扩大。
３．２落实数据质量信息的采集、分析与监控
有评价体系作为参照，还需要进行数据的采集、分析和监控，为数据质量提供全面可靠的信息。在数据流转环节的关键点上设置采集点，采集数据质量监控信息，按照评价体系的指标要求，输出分析报告。一个典型的数据流转流程如图２所示。
在此流程中，会有一系列的数据采集点。根据系统对数据质量的要求，配置相应的采集规则，通过在采集点处进行质量数据采集并进行统计分析，就可以得到采集点处的数据分析报告。通过对来源数据的质量分析，可以了解数据和评价接入数据的质量；通过对上下采集点的数据分析报告的对比，可以评估数据处理流程的工作质量。配合数据质量的持续改进工作机制，进行质量问题原因的定位、处理和跟踪。
３．３建立数据质量的持续改进工作机制
通过质量评价体系和质量数据采集系统，可以发现问题，之后还需要对发现的问题及时作出反应，追溯问题原因和形成机制，根据问题种类采取相应的改进措施，并持续跟踪验证改进之后的数据质量提升效果，形成正反馈，达到数据质量持续改良的效果。在源头建立数据标准或接入标准，规范数据定义，在数据流转过程中建立监控数据转换质量的流程和体系，尽量做到在哪发现问题就在哪解决问题，不把问题数据带到后端。
导致数据质量产生问题的原因很多。有研究表示，从问题的产生原因和来源，可以分为四大问题域：信息问题域、技术问题域、流程问题域和管理问题域。信息类问题是由于对数据本身的描述、理解及其度量标准偏差而造成的数据质量问题。产生这类数据质量问题的主要原因包括：数据标准不完善、元数据描述及理解错误、数据度量得不到保证和变化频度不恰当等。技术类问题是指由于在数据处理流程中数据流转的各技术环节异常或缺
陷而造成的数据质量问题，它产生的直接原因是技术实现上的某种缺陷。技术类数据质量问题主要产生在数据创建、数据接入、数据抽取、数据转换、数据装载、数据使用和数据维护等环节。流程类问题是指由于数据流转的流程设计不合理、人工操作流程不当造成的数据质量问题。所有涉及到数据流转流程的各个环节都可能出现问题，比如接入新数据缺乏对数据检核、元数据变更没有考虑到历史数据的处理、数据转换不充分等各种流程设计错误、数据处理逻辑有缺陷等问题。管理类问题是指由于人员素质及管理机制方面的原因造成的数据质量问题。比如数据接入环节由于工期压力而减少对数据检核流程的执行和监控、缺乏反馈渠道及处理责任人、相关人员缺乏培训和过程资产继承随之带来的一系列问题等。
了解问题产生的原因和来源后，就可以对每一类问题建立起识别、反馈、处理、验证的流程和制度。比如数据标准不完善导致的问题，这就需要有一整套数据标准问题识别、标准修正、现场实施和验证的流程，确保问题的准确解决，不带来新的问题。比如缺乏反馈渠道和处理责任人的问题，则属于管理问题，则需要建立一套数据质量的反馈和响应机制，配合问题识别、问题处理、解决方案的现场实施与验证、过程和积累等多个环节和流程，保证每一个问题都能得到有效解决并有效积累处理的过程和经验，形成越来越完善的一个有机运作体。
当然，很多问题是相互影响的，单一地解决某一方面的问题可能暂时解决不了所发现的问题，但是当多方面的持续改进机制协同工作起来之后，互相影响，交错前进，一点点改进，最终就会达到一个比较好的效果。
３．４完善元数据管理
数据质量的采集规则和检查规则本身也是一种数据，在元数据中定义。元数据按照官
方定义，是描述数据的数据。面对庞大的数据种类和结构，如果没有元数据来描述这些数据，使用者无法准确地获取所需信息。正是通过元数据，海量的数据才可以被理解、使用，才会产生价值。
元数据可以按照其用途分为３类：技术元数据、业务元数据和管理元数据。技术元数据：存储关于信息仓库系统技术细节的数据，适用于开发和管理数据而使用的数据。主要
包括数据仓库结构的描述，包括对数据结构、数据处理过程的特征描述，存储方式和位置
覆盖整个涉及数据的生产和消费环节。业务元数据：从业务角度描述了数据仓库中的数据，提供了业务使用者和实际系统之间的语义层。主要包括业务术语、指标定义、业务规则等
信息。
管理元数据：描述系统中管理领域相关概念、关系和规则的数据，主要包括人员角色、岗位职责、管理流程等信息。由此可见，本文提出的解决思路都需要元数据管理系统的支持。良好的元数据管理系统能为数据质量的采集、分析、监控、改进提供高效、有力的强
大保障。同时，良好的数据质量管理系统也能促进元数据管理系统的持续改进，互相促进
完善，共同为一个高质量和高效运转的数据平台提供支持。
４结语
数据质量（ＤａｔａＱｕａｌｉｔｙ）管理贯穿数据生命周期的全过程，覆盖质量评估、数据监控、数据探查、数据清洗、数据诊断等方面。数据源在不断增多，数据量在不
断加大，新需求推动的新技术也不断诞生，这些都对大数据下的数据质量管理带来了困难
和挑战。因此，数据质量管理要形成完善的体系，建立持续改进的流程和良性机制，持续
监控各系统数据质量波动情况及数据质量规则分析，适时升级数据质量监控的手段和方法，确保持续掌握系统数据质量状况，最终达到数据质量的平稳状态，为业务系统提供良好的
数据保障。
量化大数据时代的量化管理
1.1 三头小猪的故事| 1 第1章统一语言数据、指标、信息，天哪！如果有一种通俗易懂的语言，能让所有人（无论其人生阅历或教育经历如何）都能明白量化的好处，该有多好！我认为语言不通是事业（和生活）的最大障碍。所以，提炼总结出公用词汇至关重要，是迈向成功的第一步。本书中的很多概念可能都比较新颖，但这并不意味着要发明新词儿，组织发展术语表已经臃肿不堪了。实际上，我用的都是常见词汇。尽量用大白话介绍那些看上去很复杂的概念，让其浅显易懂，简单直白。先讲个故事吧。 1.1 三头小猪的故事有一次，在半路上，我家那个三岁的小宝宝想听故事。因为没带书，我不得不搜肠刮肚努力回想，好找出一个故事来哄她入睡。好吧，我承认我虽然对讲过的课记忆深刻，但却完全记不住那些儿童故事。所以，就像所有好父亲都会做的那样，我即兴创作了一个。还有什么能比量化故事更能催人入眠的呢？故事背景打败大灰狼之后，三头小猪放浪形骸，生活奢靡。三年过去了，它们生活在肮脏的环境里，体重严重超标——就算是猪，也太胖了。由于健康状况不断恶化，它们分头去看医生。三个医生的结论完全一致：你马上就要变成烧烤了。它们胡吃海塞，缺乏睡眠，不锻炼身体，也没注意到身体发出的危险信号。三个医生一致认为，如果不改变生活方式，这些猪就只有死路一条。第一头小猪不幸的是，猪，也会遇到庸医。第一头小猪的医生对它说：“你的身体每况愈下，必须认真对待，改变生活方式！”医生给小猪开出了饮食计划、健身计划，还要它12个月内回来复查。这头小猪确实吓坏了，所以努力自救。它不再吃垃圾食品，每天坚持锻炼。甚至上床睡觉的时间都提前了。一个月后，小猪感觉棒极了，这么多年第一次觉得这么爽。他决定搞个庆祝一下。于是约上羊羔兄弟，去外面彻夜狂欢。大餐过后，又搞了个吃冰激凌大赛（他赢了）。他们玩到凌晨3点才回家，回去倒头便睡。第二天，他忘了锻炼身体。好习惯被毁掉只是一眨眼的事儿。因为平时太忙（借口），只好周末锻炼了。快到月底时，他又开始吃垃圾食品，虽然没有以前吃得多，但也超过了正常标准。年底复查时，面对医生失望的表情，他震惊了。“可我是按医嘱做的啊，”第一头小猪说，“我饮食健康，努力锻炼，甚至睡得也比以前早了。我知道我的身体变好了……觉得比去年强了。”“是，但你的体重没有明显改善。你可能吃得更健康了，但还不够健康。你的睡眠可能更充足了，但还不够充分。总体来说，你的身体恶化了……如果再不改变，性命堪忧。”医生给第一头小猪开了一个新的饮食和健身计划，还给他报了一个动感单车课程，开了处方药，真诚祝愿他再来复查时能变好。第一头小猪确实被这些东西吓着了，因此对着自己的大下巴发誓，他一定要做得更好。这次他坚持住了。定期锻炼，只吃健康食品，饿了就吃胡萝卜、芹菜或脱脂酸奶。每周都去参加动感单车课程，简直就像钟表一样准时。可是，悲催的小猪不知道自己的进展如何。7个月过去了，它虽然感觉好了点，可是因为焦虑，压力太大，它中风了。尽管身体状况有所改善，但它还是扛不住中风的打击。一个月后，它死了。听到这个消息，医生非常难过。在从日历上划掉马上到期的复诊预约时，他哭了。第二头小猪第二头小猪的医生知道量化分析的重要性。他是一个善于与病人沟通的好医生。医者父母心，他希望自己的病人更健康。看过第二头小猪的体检表后，他很沮丧。怎么才能改变小猪的命运？如何帮小猪重获健康？他喜欢量化，认为如果有目标指导，小猪能做得更好。医生设计的方案有三个指标：体重，血压，胆固醇。他告诉小猪，它随时有生命危险。然后建议小猪减掉100磅的体重，降血压，1.1 三头小猪的故事| 3 降低胆固醇，让三项指标都达到正常值。
大数据处理流程的主要环节
大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的
大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素
大数据背景下财务管理工作方略谈
大数据背景下财务管理工作方略谈 摘要：企业财务管理的水平直接影响了企业的内部发展状况，良好的财务管理制度有助于推动企业健康发展，提升企业发展的整体水平。当前，随着科学技术的不断发展，大数据时代已经来临，计算机网络逐渐深入到人们生活的方方面面，在企业财务管理中，也应当做好分析和探究，积极利用大数据时代的优势和特点，优化财务管理工作，促进财务管理更加科学化和规范化。本文就大数据背景下财务管理工作方面的内容进行分析和探究，并提出一系列有效的财务管理对策。 关键词：大数据；财务管理；管理对策；科学化和规范化 一、大数据背景下加强企业财务管理的意义 大数据作为互联网的重要产物，对人们的影响非常大，不仅影响了人们的生活和工作，而且对企业的财务管理也具有较深刻的影响，因此在大数据背景下做好企业财务管理工作，提升财务管理的整体有效性就显得十分迫切。具体来说，大数据背景下加强企业财务管理的意义可以总结为如下几点： 1.有助于最大限度地规避企业财务风险
在企业的日常经营中无法避免地会遇到各种风险，如投资风险、信用风险等等，如果不好好应对和解决风险，将会对企业发展产生非常大的损失。在大数据背景下，企业与税务、工商以及银行各个机构联系更为紧密，通过数据处理技术进行经营活动的开展，及时对企业发展的具体情况进行分析，找出企业发展中存在的财务风险，并及时规避风险，有助于降低企业的损失，促进企业更加健康地发展。 2.有助于提升企业财务管理的效率 传统财务管理模式下，企业主要是依靠人工进行数据的分析和计算，数据处理的水平低，并且容易出现差错，而大数据背景下，企业的财务管理不在仅仅局限于人工，而是能够通过网络进行数据的快速处理和分类，这就为财务管理提供了便捷性，降低出差错的可能性，使得财务管理的效率不断提升。同时，通过引进先进的计算机技术，企业能够从更多方面进行数据的分析和处理，使得计算出来的数据更加有效，能够为企业决策提供更加有效的参考。 二、大数据背景下加强企业财务管理工作的具体对策 大数据时代对企业的发展产生了深刻的影响，企业只有做好自身财务管理制度的更新和完善，提升财务管理的水平，有效顺应大数据时代的发展，才能更好地推动企业发展。大数据背景下加强企业财务管理工作十分重要，具体的策略如下：
大数据时代的数据管理
大数据时代的数据管理 作者刘庆发布于 2011年10月24日 处理大数据惯常是属于商业智能（BI）的事情。抽取数据、挖掘数据，制成报表、OLAP、仪表盘、挖掘模型，作为辅助决策之用。不过在BI领域都不这么叫法，大伙儿都说海量数据，Large-scale Data。这听起来还是略显学术气，不如Big Data来的通俗——大数据。这大概是因为如今随处可见的数据，一种爆炸效应带来的结果，已经脱离某种专业的范畴，人们需要用更简单的术语来命名这种数据爆炸。这给不温不火的BI带来一些新的刺激，让BI人看到一些希望。 以前，不说国内，就算是国外，做BI也大多是局限在几个大行当，电信、金融、零售、政府，他们需要数据来帮助自己理性决策。在国内很长一段时间里，更是仅限于电信和金融两个行当。可是尴尬的地方在于，决策者有时候更愿意相信自己的直觉，而非数据。这种意识虽然逐渐在变化，可从来没有发生过根本的变化。意识的变化是艰难的。当一些新兴行业的介入，他们对数据的利用方式，价值的榨取，让人看到数据分析不仅仅用于辅助决策，而是可以从数据中获得收益了，它已经不再是一种锦上添花的东西了，那正是因为大数据时代的到来。这得感谢互联网以及还未兴起的物联网，在这些行当里面，数据在爆发，不断增长。他们不甘心只是如报表、OLAP、仪表盘之类的分析应用。数据分析部门可以按照推荐系统的点击效果利润分成；交易的数据可以包装成分析服务销售给商户，让他们自己去洞察市场商机；根据用户的点击流行为和上网内容，个性化广告布放等等。 就在刚过去的9月，TDWI（数据仓库学院）发布了2011年第四季度最佳实践报告，而这份最佳实践的主题正是大数据分析。TDWI会通过调查问卷的方式，对全球范围的企业调查，目标对象既有IT人，有业务单位的人，也有咨询顾问。问卷的问题一般都会询问企业应用BI技术的实际情况，现在如何，计划如何。所以，这类最佳实践报告可以反映出当下某项技术的现状和趋势。报告的内容也遵循一定结构，一下定义，二看现状，三分长短，四谈趋势，最后再来个厂商介绍。同样，这份大数据分析的最佳实践报告也是如此结构。 其中关于“大数据”的定义，值得关注。如果我们仅仅从字面上看，大数据似乎跟海量数据差别不大，仅仅是变得更加通俗？并非如此，这份报告给出一些区别，TDWI赋予这个术语更多的含义，更多符合目前数据爆炸时代的含义。 大数据的3V
大数据环境下的企业管理
题目：大数据环境下的企业管理问题 作者：唐梦梦 摘要：大数据时代的来临，影响着企业的运营与商业模式，企业管理必然也要与之相匹配，才能促进企业的发展与壮大。本文主要分析了大数据的特点，大数据对企业管理的影响，讨论了在大数据的影响下，企业如何进行管理决策和利用大数据应该注意的事项。利用统计学，数据库，EXCEL和数据挖掘等知识和数学方法得出以下指标及结论。从企业的产品销售情况可以得出哪些产品要淘汰，哪些产品要更新。从各个品牌的广告投放来获得有用的信息，了解对手的广告投放。方便企业花最少的成本，获取更多的利益。因此，大数据的时代，企业可以利用大数据，对数据“清洗”、挖掘，并进行深度提炼、分析最后形成决策，进行管理决策。但是同时也要注意，合理利用大数据，不要神话大数据，要结合管理经验和数据进行共同决策管理。企业大引入大数据的时候要切合实际。 正文：第一章大数据时代的特点 视频、音频、图像、数字的等多种交互方式的丰富，让我们已经进入了数据信息爆炸的阶段。一些国外的调研机构认为：未来10年之内，全球的数据和内容将增加44倍，大数据的时代来了。要想弄清楚大数据如何影响企业，那么就需要先弄清楚大数据的概念。大数据的概念建立在数据库的基础之上，就传统的数据库来说，数据库的基本单位是以MB为单位的，但是大数据却是以GB甚至是TB为单位的，那么可以把大数据简单地理解为数据库的集成，这种定义是根据大数据在容量上的特点来定义的，但是实际上来看，大数据并不仅仅只有“大”这一个特点，规模性、多样性、高速性和价值性是目前学术界普遍认同的大数据所具有的特点，根据这种观点，我们可以对大数据进行一个宽泛的定义，大数据是一种具有多样性，高速性，规模性以及价值性的数据库集成。大数据的多样性表现为，大数据的种类不仅仅是某一个特定的单位数据，而是由多种类型的数据共同组成的，这些数据的类型不仅仅包括传统的数据库所产生的数据，还包含着结构化、半结构化以及非结构化的数据形态，随着大数据时代的特征增强，这种传统数据所占的比重在不断地下降，取而代之的是其他种类的数据，那么这种特性就决定了对于大数据的处理不能用传统的方式。 在大数据时代，要将数据作为一种资源辅助解决其他诸多领域的问题；数据库处理数据，仅用一种或少数几种工具就可以处理，而大数据不可能有一种或少数几种工具来处理数据，需要采取新的数据思维来应对。 第二章大数据对企业管理的影响 1. 大数据推动企业管理变革 当企业的某项资产非常重要，数量巨大时，就需要有效管理。如今，数据已经成为这种资产。以前人们还不会将它看做是资产，而是一种附属物。客户来办理业务，在系统中产生了这种附属物。而现在，发现在客户办理业务这条信息中，蕴含这一些客户的需求，成千上万条这类信息累积下来，就能洞察客户所需，为设计新产品，为客户个性化营销产生新的价值。数据变成一种资产了，需要被管理起来。大数据将从数据资产化和决策智能化两个方面推动企业管理变革。
大数据环境下财务会计理论创新研究
大数据环境下财务会计理论创新研究 摘要：本文围绕当前的财务会计工作现状，分析大数据发展对传统会计带来的冲击，结合相关财务会计理论，研究大数据环境下财务会计理论创新的可行性，并据此提出促进企业财务会计的发展建议，希望能够为我国财务会计理论创新提供参考。 关键词：财务会计理论；大数据时代；创新 一、大数据环境对传统会计带来的冲击 一是强化复式记账法。在大数据时代，借助于数据信息处理的便利性，财务工作人员可以利用云平台来进行数据信息的收集与处理，利用当前的财务软件进行智能化的处理，对原有的借贷记账法带来了冲击，现在只需要利用复式记账原理就可以实现会计账务的处理，而不是一定要满足借贷记账下“有借必有贷，借贷必相等”的规则。 二是会计账务处理流程改变。传统财务会计的账务处理较为复杂且效率低，易出错。在大数据时代，借助数据信息化以及电算化在数据收集与分析上的优势，可以借助电算化软件实现记账、过账以及报账等工作的一体化流程，借助一个大数据库便可以实现全部的解决，在很大的程度上简化了会计的账务处理流程。 三是优化传统会计岗位设置。传统的财务会计工作主要是依据过去交易或者事项形成的原始凭证为依据，逐步进行账务处理，其业务的处理特点使得相关岗位设置较为繁多。但是在大数据环境下，借助云计算技术，对相关的岗位处理流程进行了优化，省去了很多不必要的环节，也促使其机构设置更加的扁平化，减少很多财务会计岗位，降低企业的经营成本，但是同时也会给财务会计从业人员的就业带来影响。 四是促使财务会计工作的转型。传统的财务工作重视财务数据却忽视战略性长远规划，不利于完成企业财务分析与战略的制定，不利于企业的长远发展。目前财务会计工作人员很大部分的工作都集中在经济业务的处理上，其工作效率较低并且不能为企业的发展带来长期有效的经济利益，太多的历史数据并不能够及时对企业的经营活动带来促进作用。而在大数据时代，随着数据信息共享的发展，可以实现数据的快速收集与分析处理，能够帮助企业管理决策层更好地进行资源的配置，优化其决策，推动会计工作的转型升级。 五是促进了财务会计与管理会计的融合。大数据技术促进了企业信息化的发展，带动了企业管理方式的发展变化，同时也促进了财务会计向管理会计的转变。对相关会计从业人员的知识水平要求也不断提高，随着企业的业务综合性将会逐渐增强，相关知识的广度也会不断提升，内部管理控制以及财务控制等的影 响也会逐渐加大，在很大程度上将会推动管理会计与财务会计的融合与发展。 二、会计理论创新与变革的可行性分析 1.环境可行性 在大数据环境下，促进了会计环境资本多元化的发展变化，也使得财务资本增长速度较快。社会经济的一体化发展，对企业的经济结构模式、运营方式以及管理方式都带来了影响，对会计环境的变革起到了良好的促进作用，也为会计理论的创新发展提供了大环境发展的可行性。 2.理论可行性 随着现代化企业经济业务的复杂性不断增加，对会计的理论以及会计发展的技术要求也发生了转变，要加强对会计技术和会计理论更为深入的研究，紧扣时代发展的趋势，确定相关的会计目标，在信息技术发展的基础上突破原有的会计前提以及会计假设等，为会计信息的完
大数据环境下的数据迁移技术研究_王刚
Microcomputer Applications Vol. 30, No.5, 2013 研究与设计 微型电脑应用 2013年第30卷第5期 ?1? 文章编号：1007-757X(2013)05-0001-03 大数据环境下的数据迁移技术研究 王 刚，王 冬，李 文，李光亚 摘 要：数据是信息系统运行的基础和核心，是机构稳定发展的宝贵资源。随着信息系统数据量成几何级数增加，特别是在当前大数据环境和信息技术快速发展情况下，海量数据迁移是企业解决存储空间不足、新老系统切换和信息系统升级改造等过程中必须面对的一个现实问题。如何在业务约束条件下，快速、正确、完整地实现海量数据迁移，保障数据的完整性、一致性和继承性，是一个关键研究课题。从海量数据管理的角度，阐述了海量数据迁移方法，比较了不同数据迁移的方案特点。 关键词：大数据；数据迁移；存储 中图分类号：TP391 文献标志码：A Data Migration Technology Research Based on Big Data Environment Wang Gang 1, Wang Dong 2, Li Wen 3, Li Guangya 2 (https://www.wendangku.net/doc/7610062546.html,rmation Center of Shanghai Municipal Human Resources and Social Security, Shanghai200051, China; 2. Wonders Information Co., Ltd., Shanghai201112, China; 3. Shanghai Institute of Foreign Trade, Shanghai201600, China) Abstract: The data is the core resource of the information system, it is the basis of the enterprise, With the continuous of business, a geometric increase in the amount of data generated by the information system, especially in the case of current data environment and information technology. The massive data migration is a real problem. With the business constraints, the massive data migration is a key research topic, in this paper, from the point of view of the massive data management, elaborated a massive data migration me-thod, and compare the characteristics of different data migration program. Key words: Big Data; Data Migration; Storage 0 引言 数据一直是信息系统的基础和核心。一方面，随着企业业务的发展，信息系统覆盖面的扩大，管理和服务精细化层度的深入，集中式的管理信息系统正在不断应运而生，各行各业都先后出现了规模庞大的数据中心。这些数据中心经过一段时间的运行，其数据量正成几何级增长，有的甚至可以达到TB 级或PB 级。另一方面，新的技术架构和业务操作对性能指标提出了更高的要求，而这些要求往往需要通过软件升级或者硬件更新的方式来实现，因而在新老系统的切换或升级改造过程中，势必会面临一个现实问题――数据迁 移。吕帅[1] 等人从分级存储管理的角度提出了混合存储环境下的数据价值评估模型和迁移过程控制理论，提出了数据价 值的精确判定。徐燕[2] 等人利用编程基础实现了异构数据库系统间的数据迁移，提出了数据迁移的抽取、转换和载入3个过程。李喆[3]等从项目管理和方法论角度描述了企业级数据迁移的过程。张玺[4]针对数据从磁盘到磁带的数据迁移问题，提出了并行文件处理方式。丛慧刚[5]等人，从元数据角度，提出了数据迁移中元数据对映射模式体系，对采用源数据驱动ETL 引擎进行功能实现。这些研究都是根据具体工程中数据迁移这个关键问题进行了研究，但是随着信息技术 的发展，针对数据迁移整体管理缺少研究。本文结合某特大 型城市社会保险信息系统管理过程中大数据环境下，海量数据迁移问题进行整体分析，对可能需要大数据迁移的驱动因素和在数据迁移过程中需要关注的各类风险点进行了汇总分析，根据这些风险对数据迁移的各类方案进行分析、研究和论述，最后针对实际工作给出了实际应用。 1 数据迁移驱动分析 1) 新老系统切换需要：数据作为企业的核心资源，是 企业业务连续和发展的基础，因此当信息系统更新或者新老系统切换时，需要对老系统的数据进行整理，抽取，并按照新系统的业务逻辑和数据规则进行迁移，以保障业务的连续性。 2) 搬迁或数据中心合并需求：很多政府政策上的指导 引发了组织结构的变化以及数据分布的改变。一个非常有名的例子是美国的金融监管法案 (Ring-Fencing Senario)，这个法案要求所有的银行把数据通过几个步骤和高危投资业务进行隔离。而这些步骤会涉及大量的结构性数据（数据库）和非结构性数据（金融交易的图像存档）的迁移。 3) 性能提升需求：由于业务的发展，企业规模的变大， —————————————— 基金项目：核高基重大专项课题（2009ZX01043-003-004-05）；上海市教委科研创新项目（11YS205）和上海市高校“085工程”项目资助。 作者简介：王 刚（1974-）男，上海市，上海市人力资源和社会保障信息中心，工程师，本科，研究方向：计算机信息系统集成和安全管理，上海， 200051 王 冬（1972-）男，上海市，万达信息股份有限公司，工程师，硕士，研究方向：信息系统软件工程和数据挖掘，上海，200051 李 文（1972-）女，上海市，上海对外贸易学院，副教授，博士，研究方向：计量经济和数据挖掘，上海，200051 李光亚（1973-）男，上海市，万达信息股份有限公司，教授级高工，博士，研究方向：计算机软件、系统集成、信息安全、软件工程等，上海，200051
大数据时代人力资源管理答案和学习笔记
大数据时代人力资源管理学习材料 1.大数据这个概念，包含的三个含义中，不包括下列哪一项（）。（单选题3 分）o A. 来源单一o B.数据很大o C.构成复杂o D.变化很快 2.商业企业最初关注大数据的目的是（）。（单选题3分） A.通过大数据确定企业的行业中所处的位置o B. 通过大数据来找到产品的缺陷，提升产品质量 o C.通过分析数据来确定潜在的竞争对手的发展方向o D.通过分析数据来找到客户需求，提高其产品的销量 3.当今，大数据应用的两大主要领域是（）。（单选题3 分）o A.航空航天和地质勘探领域o B.新闻业和工业领域o C. 政府和商业系统o D.农业部门和工业部门
4.最早提出“大数据”概念的企业是（）。（单选题3 分）o A.甲骨文公司o B.麦肯锡公司o C.波音公司o D.通用公司 5.大数据元年是指（单选题3 分）o A.2012年o B.2011年o C.2010年o D.2013年 6.大数据与云计算之间的关系是（）。（单选题3 分）o A.大数据的应用范围较云计算更为广泛o B.大数据和云计算是相同概念的两个表述o C.大数据是在云计算基础上发展起来的o D.大数据相当于储有海量信息的信息库；云计算相当于计算机和操作系统 7.麦肯锡公司是最早提出（）概念的的企业。（单选题3 分）o
A.“大数据”o B.“P2P” o C.“咨询”o D.“互联网” 8.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。（单选题3 分）o A.价值不变o B.价值递增o C.价值递减o D.价值先增后减 9.9美国通过对车祸数据进行分析，发现车祸的发生与时间有关，于是要求交警在易发生车祸的时间段严格执勤。这说明大数据可以（）。（单选题3 分）o A.洞察未来趋势o B.洞察工作效率o C.洞察车祸数量o D.洞察管理规律 10.大数据的本质是（）。（单选题3
质量管理如何利用好大数据
质量管理如何利用好大数据 如果抛开拗口的定义，这样一个段子更能说明大数据的作用：“尊敬的用户您好，您于XX时购买了一张XX影院的《XXXX》电影票。我们于刚才售出您邻座的票，是一个女生。她的电话号码是：138xxxxxxxx，根据她的购票记录来看，她近半年都是单身，她观看的电影类型和您的匹配度为85%。她表示愿意和您交个朋友，请您及时联系她。” 这就是大数据，是对每个个体数据的收集与整合，它可以应用于生活的每一个方面，当然也包括质量安全。上周，国务院办公厅《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》出炉，就特意提出要建立大数据标准体系，加强和改进质量监管，就是希望借助大数据这一新技术，做好质量安全工作。 运用大数据加强对市场主体进行质量服务和监管，首要的就是需要在质量基础方面的建立自己的大数据，甚至包括大数据的基础——标准。建立大数据标准体系，研究制定有关大数据的基础标准、技术标准、应用标准和管理标准等。加快建立政府信息采集、存储、公开、共享、使用、质量保障和安全管理的技术标准。引导建立企业间信息共享交换的标准规范，促进信息资源开发利用。在国务院办公厅的“意见”里，完善标准规范，正是政府加强运用大数据的保障措施之一，这何尝也不是大数据发挥自身作用的基础保障。 不成规矩无以成方圆。对于如火如荼的大数据来说，建立属于自身的标准体系，就是建立大数据运用的“规矩”。一方面，标准体系规范的完善，利于大数据更好地发挥其作用，也能够更好地促进大数据产业健康发展；另一方面，建立大数
据标准体系，也是夯实运用大数据做好质量服务于监管的基础，便于提高质量服务和监管的针对性、有效性。 有了标准体系，不仅有了大数据的规范基础，也有了质量基础的“大数据”根基。在此基础上，计量、认证认可、检验检测其他国家质量基础同样可以借助大数据这一先进手段，为更好加强对市场主体的质量服务和监管提供帮助。 对于大数据来说，有两点比较关键，一是数据，即数据的获取与生成；二是对数据的分析与应用。对于消费市场来说，目前无论是可穿戴设备等智能硬件，还是智能手机里的众多APP（应用程序）软件，都是很好的数据收集工具。对于质量服务和监管来说，同样可以借助硬件和软件两种方式获取包括质量基础在内的“大数据”。 对质量大数据尤其是质量基础大数据的分析和应用，则是运用大数据服务加强对市场主体质量服务和监管的直接体现。正如国务院办公厅在“意见”中提到的，充分运用大数据技术，积极掌握不同地区、不同行业、不同类型企业的共性、个性化需求，在检验检测、认证认可等方面主动提供更具针对性的服务，推动企业可持续发展，正是借助大数据创新质量服务理念和服务方式的一种表现，也能为改进质量监管提供帮助。 当前，市场主体数量快速增长，市场活跃度不断提升，全社会信息量爆炸式增长，数量巨大、来源分散、格式多样的大数据对政府质量服务和监管能力提出了新的挑战，也带来了新的机遇，只要从建立质量基础大数据入手，相信一定可以更加有效利用大数据技术为质量服务和监管服务。
基于大数据环境下的数据安全探究
基于大数据环境下的数据安全探究 一、大数据的概念 大数据是互联网技术和云计算技术迅猛发展的产物，指的是无法在规定的时间内使用当前通用的数据管理工具进行收集处理的规模巨大且形式多样化的数据信息。大数据的研究如今已成为国内外学者、政府机构、研究机构广泛关注的前沿科技。其主要来源是人们在使用互联网和各种终端设备所产生和输出的各种文字、图片或者视频、文件等种类繁多的数据信息。 二、大数据环境的特点 通过对大数据概念的研究我们可以看到大数据环境的特点如下：(一)数据量大且呈几何级数增长趋势 大数据时代的来临，各种智能终端、移动设备、传感器以及社交网络每时每刻都有大量的数据产生，并且呈现出几何级数的增长趋势。预计至2020年，全球电子数据将会超过35ZB。 (二)数据形式多种多样 随着信息化技术的发展，大数据中的主流数据由以普通文本为代表的结构化数据逐步演化为自由文本形式存在的非结构化数据。互联网技术的发展改变了传统数据的二维结构，随着手机及各种终端设备应用范围的拓展，网页、图片、音频视频等非结构化数据的发展显得尤为迅速。统计结果显示，非机构化数据在大数据中所占的比例已达百分之八十以上。
(三)价值密度低 对大数据进行分析可以获得大量有价值的信息，可以对生产生活起到一定的指导作用，因为数据来源的不同，获得的数据信息也是复杂多样，因此大数据以成千上万倍的速度增长，这使得大数据的存储和计算分析成本大大提高。同时也导致大数据的统计缺少细化处理，信息的价值含量低。 (四)具有高效的运算速度和运算能力 大数据的运算系统属于一个分布式机构的系统，以海杜普大数据框架为基础，充分发挥集群的效力，来使自身达到高效的运算速度和运算能力。信息数据发掘技术的不断发展以及大量应用程序的开发和使用和搜索引擎的使用推广必然会使大数据提取和分析变得更快更高效。 三、大数据环境下存在的数据安全问题 (一)网络技术的发展普及发展使数据安全面临巨大风险 随着互联网技术的全球推广使用以及无线路由器、服务器等设备技术的发展，网络的日常应用越来越便捷，信息数据的获取也越来越高效，同时不同行业大数据资源共享也变得十分便利。网络的发展给信息资源提供了一个开放的共享平台，在这个平台之上可以对大数据进行快速的整合分析，并且对有效数据进行整理共享。但是安全问题也接踵而至，开放的网络平台随着使用对象的变换，将众多大数据相互关联，使得网络黑客窃取数据信息变得十分容易。一旦数据泄露，数据的价值也将被窃取，并且数据产生者的个人隐私也将受到威胁。 (二)大数据环境下信息的可靠性下降
大数据时代的人力资源管理答案
大数据时代的人力资源 管理答案 集团标准化工作小组 [Q8QX9QT-X8QQB8Q8-NQ8QJ8-M8QMN]
2018年大数据时代的人力资源管理题库与答案 1.大数据这个概念，包含的三个含义中，不包括下列哪一项（）。 （单选题3分） o A. 来源单一 o B.数据很大 o C.构成复杂 o D.变化很快 2.商业企业最初关注大数据的目的是（）。（单选题3分） o A.通过大数据确定企业的行业中所处的位置 o B. 通过大数据来找到产品的缺陷，提升产品质量 o C.通过分析数据来确定潜在的竞争对手的发展方向 o D.通过分析数据来找到客户需求，提高其产品的销量 3.当今，大数据应用的两大主要领域是（）。（单选题3分） o A.航空航天和地质勘探领域 o B.新闻业和工业领域 o C. 政府和商业系统 o D.农业部门和工业部门 4.最早提出“大数据”概念的企业是（）。（单选题3分） o A.甲骨文公司
o B.麦肯锡公司 o C.波音公司 o D.通用公司 5.大数据元年是指（单选题3分） o年 o年 o年 o年 6.大数据与云计算之间的关系是（）。（单选题3分） o A.大数据的应用范围较云计算更为广泛 o B.大数据和云计算是相同概念的两个表述 o C.大数据是在云计算基础上发展起来的 o D.大数据相当于储有海量信息的信息库；云计算相当于计算机和操作系统 7.麦肯锡公司是最早提出（）概念的的企业。（单选题3分） o A.“大数据” o B.“P2P” o C.“咨询” o D.“互联网” 8.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。（单选题3分） o A.价值不变 o B.价值递增
大数据环境下数据质量管理、评估与检测关键问题研究
大数据环境下数据质量管理、评估与检测关键问题研究 随着信息社会的不断发展,信息系统中充斥着海量的、多结构的、多维度的数据资源,大数据价值已被社会全面认可,如何挖掘数据价值已成为各研究领域和各行业应用领域最为关心的问题。数据究竟是垃圾还是宝藏,最重要的问题是所要分析挖掘的数据是否是高质量的,一个低质量的数据来源会使得不仅无法体现数据价值,而且可能会与实际情况背道而驰,反而起到了副作用。目前,国内外研究机构和学者针对数据质量管理与检测问题提出了多种方法论和框架,但在实际应用当中缺乏具体执行手段,使得数据质量管理实行起来困难重重。 针对数据质量管理、评估和检测的关键问题,本文做了以下工作:(1)针对数据质量管理问题,本文通过对目前国内外主流数据管理方法和框架进行了深入对比和分析,梳理出数据质量管理的通用方法流程和指标体系。提出了六项重要数据质量指标的度量方法,并提出了计算公式,为数据质量管理和评估提供了有效指导。同时,针对数据质量管理的执行情况提出了数据质量成熟度模型,为数据质量的整体评价提供了参考依据。 (2)针对数据预处理问题,本文提出了一种数据离散化预处理算法。在大数据环境中,数据产生和更新频率不断加快,更多的数据是以连续方式进入信息系统,需要进行离散化处理才能够被信息系统所处理,离散化处理效率和效果对于后续数据质量检测和评估工作起到至关重要的作用。因此,本文提出了一种高效、准确的数据离散化处理算法(ICACC,Improved class-attribute contingency coefficient Method),能够有效提升大数据应用当中连续数据转换成离散数据进行处理时的效率和准确性,算法经过实验验证相比于传统处理算法准确率提升10%。
大数据环境下的数据安全研究
大数据环境下的数据安全研究 摘要：大数据蕴藏着价值信息，但数据安全面临严峻挑战。本文在分析大数据基本特征的基础上，提出了当前大数据面临的安全挑战，并从大数据的存储、应用和管理等方面阐述了大数据安全的应对策略。 关键词：大数据；数据安全；云计算；数据挖掘 Abstract：The Big Data contain Valuable information，However, data security is facing serious challenges。based on the analysis of the basic characteristics of the Big Data，The paper propose the current risk of Big Data，and further from the Big Data’s storage, application and management expounds the Big Data Security strategy. Key words：Big Data；Data security；Cloud Computing；Data Mining 0引言 随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，以及智能终端、网络社会、数字地球等信息体的普及和建设，全球数据量出现爆炸式增长，仅在2011年就达到1.8万亿GB。IDC 预计，到2020年全球数据量将增加50倍。毋庸臵疑，大数据时代已经到来。一方面，云计算为这些海量的、多样化的数据提供存储和运算平台，同时数据挖掘和人工智能从大数据中发现知识、规律和趋势，为决策提供信息参考。但是，大数据的发展将进一步扩大信息的开放程度，随之而来的隐私数据或敏感信息的泄露事件时有发生。面对大数据发展的新特点、新挑战，如何保障数据安全是我们需要研究的课题。 1 大数据的特征 大数据通常被认为是一种数据量很大、数据形式多样化的非结构化数据。随着对大数据研究的进一步深入，大数据不仅指数据本身的规模，也包括数据采集工具、数据存储平台、数据分析系统和数据衍生价值等要素。其主要特点有以下几点： 1.1数据量大 大数据时代，各种传感器、移动设备、智能终端和网络社会等无时不刻都在产生数据，数量级别已经突破TB，发展至PB乃至ZB，统计数据量呈千倍级别上升。据估计，2012年全球产生的数据量将达到2.7ZB，2015年将超过8ZB[1]。 1.2类型多样 当前大数据不仅仅是数据量的井喷性增长，而且还包含着数据类型的多样化发展。以往数据大都以二维结构呈现，但随着互联网、多媒体等技术的快速发展和普及，视频、音频、图片、邮件、HTML、RFID、GPS和传感器等产生的非结构化数据，每年都以60%速度增长。预计，非结构化数据将占数据总量的80%以上[1]。 1.3运算高效 基于云计算的Hadoop大数据框架，利用集群的威力高速运算和存储，实现了一个分布式运行系统，以流的形式提供高传输率来访问数据，适应了大数据的应用程序。而且，数据挖掘、语义引擎、可视化分析等技术的发展，可从海量的数据中深度解析，提取信息，掌控数据增值的“加速器”。 1.4产生价值 价值是大数据的终极目的。大数据本身是一个“金矿产”，可以从大数据的融合中获得意想不到的有价值的信息。特别是激烈竞争的商业领域，数据正成为企业的新型资产，追求数据最大价值化。同时，大数据价值也存在密度低的特性，需要对海量的数据进行挖掘分析
探讨大数据环境下的企业财务管理
探讨大数据环境下的企业财务管理 随着现代信息技术的发展，目前企业的财务管理活动已经离不开大数据的影响。财务管理理论也需要考虑目前互联网金融与大数据时代带来的影响与冲击，进而进行相应的调整。本文分析了目前大数据环境下存在的问题，进而讨论大数据时代下企业财务管理的现状，最后提出了大数据环境下企业财务管理优化路径分析。 标签：大数据环境；企业财务管理；投资风险；风险控制 一、目前大数据环境下的存在的问题 在大数据环境下，不少企业的管理等工作如财务管理工作与相关的财务管理理论都受到云计算与互联网经济的影响与冲击，面临着很多新技术的挑战，存在很多问题。概括起来，主要包括计量与财务风险的防范问题，如何对股东的价值进行计量与提升，如何利用财务理论对财务管理的具体实践进行具体分析，目前的财务管理理论是否能够进行重构与重组。 在企业的管理活动中，大数据的经营理念与理论对企业的商业模式、管理方式、经营管理理念、战略决策方式与方法产生了很大冲击，促使企业进行相应的变革。下面针对目前企业经营管理中出现的问题提出了相应的对策与建议，以期对企业的经营管理进行优化。 二、目前大数据环境下企业财务管理工作现状 就目前企业财务管理中比较领先的管理系统来说，在企业财务管理的内容方面，在保持传统财务管理工作中财务资金的管理、成本控制的同时，应对这些资源进行充分整合，同时随着目前信息技术大数据的发展，其中加入了新的项目管理、业务经营管理、预算体系等不同项目，应对这些新添加的项目进行有效融合，基于大数据的环境下，把具体的管理项目进行模块化与数据化处理。 目前社会各个层面出现了对企业财务信息及财务决策产生影响作用的因素，首先是财务会计的基本数据，除此之外，还包括资本市场情况、行业发展情况、供应商与客户之间的互动与沟通等，企业长远发展的战略规划、核心的技術研发进展情况、人力资源成本以及业务单位的有关信息等，都会对企业财务的分析与决策过程产生重大影响。 三、大数据环境下的企业财务管理优化路径分析 （1）企业管理中对投资决策的优化。在目前大数据的环境背景下，传统的评估投资技术已经不能够适应时代的发展，出现了很多的弊端。其中现金流估计方面会对整个投资项目产生重大直接影响，一旦投资人对现金流的实际情况掌握不够，那么项目投资就有可能崩盘。同时当现金流比较少或者现金流去向情况不
大数据时代的大数据管理研究
大数据时代的大数据管理研究 摘要：进入21世纪，信息技术成为这个时代发展的主流，大数据时代也正是信息技术下的产物，对我国各个行业的发展都起到了重要作用。但是，在大数据时代不断发展的过程中，大数据管理成为急需要解决的问题。文章就从大数据时代的发展形式出发，对大数据的管理形式，进行了简要的分析和阐述，并提出了一些建议，希望对大数据时代的发展有所帮助。 关键词：大数据时代；大数据管理；策略 信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。在这种情况下，大数据时代的大数据管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术
提供了重要的发展方向。 1 大数据时代的大数据管理发展历程 近几年，在大数据管理不断发展的过程中，也取得了一定的成绩。但是，大数据管理也经历了一个漫长的过程，主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。同时，随着大数据时代的大数据不断增加，所管理的范围和环境也在不断的变化。并且，在大数据管理不断发展的过程中，一些管理问题逐渐的暴露出来，为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇，下面就大数据管理的发展历程，管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。 1.1 大数据时代的大数据人工管理形式 在20世纪50年代，计算机技术的形成主要是针对科学计算等形式。同时，根据当时的发展技术来说，并没有磁盘、U盘等一些先进设备，将其计算的结果进行去全面的保存和整理，仅仅只是依靠纸带、卡片等形式，对大数据的进行有效的记录。大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不仅仅对大数据的记录存在着一定程度上的误差，并且在保存的过程中，也会经常发生丢失的现象，对大数据时代的大数据管理形式的发展，是没有任何的帮助。但是，依照当时的技术水平来看，也只能的依靠人工管理的形式了。 1.2 大数据时代的大数据的文件管理形式 在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展
基于大数据的遥感数据质量管理探索
基于大数据的遥感数据质量管理探索 发表时间：2018-07-23T12:20:00.747Z 来源：《基层建设》2018年第18期作者：孙立军李小强仲健民[导读] 摘要：大数据几乎对每个领域都产生了影响，遥感数据作为大数据重要组成部分，其自身也在发生深刻变革。 32023部队辽宁大连 116023 摘要：大数据几乎对每个领域都产生了影响，遥感数据作为大数据重要组成部分，其自身也在发生深刻变革。本文结合大数据时代背景和遥感数据质量管控现势情况，对大数据在遥感数据质量管控方面进行初步探索，浅要分析大数据下的遥感数据质量管理模式。 关键词：大数据；遥感数据；质量管理；探索 1 引言 21世纪，人类进入信息社会，传感器和社会网络产生海量数据，数据积累的量变引发质变，越来越多的企业、行业和国家以数据为资源进行知识和智力开发，挖掘了数据内在的价值，逐步形成了大数据的概念。大数据指的其实就是“海量数据+复杂数据类型”及非结构化数据，其核心在于数据的挖掘和应用产生的多方位价值。具有数据体量（V olumes）巨大、数据类别（Variety）繁多、价值（Value）密度低、处理速度（Velocity）快的特点（简称4V）。 大数据几乎对每个领域都产生了影响，从表象看，大数据就是一个容量特别大，数据类别特别多的数据集，大概能达到PB的级别，其并不是一种新的技术，也不是一种新的产品，而是我们这个时代出现的一种新的现象。从内涵看，大数据的价值还在于大数据内部的关联、挖掘数据与数据的复杂关系以及数据（结构化与非结构化）与业务和决策间的关联等。从资源应用角度看，大数据是一种海量的数据状态以及应对这种状态的处理技术工具，还是未来社会的一项重要基础设施。 2遥感数据质量管理瓶颈 2.1 遥感大数据质量验收 遥感技术正在逐渐建立大数据体系结构，面对海量遥感数据，如何实现数据的质量与数量同步发展是当前一大难题。传统遥感数据质量验收数据量较少，所有项目可以实现一、二级验收100%，部分项目可以实现三级验收100%，数据量在人工验收能力承受范围之内。面对日益增加的遥感数据，验收任务陡增，传统的人工验收已逐渐不能适应当前任务形势。以立体测图为例，现在每年千幅级的任务数量，包含空三、采集、入库等工序，如果每一幅图、每一道工序都通过传统人工验收，需要1个人验收4年，一个验收组（4人）验收1年，才能够基本实现100%验收。传统验收模式效率低，并且对人的主观能动性要求极高，正面临巨大挑战。 2.2 遥感大数据的存储管理 数据生产过程中，产生的一些过程数据，极大地占用了存储空间。以正射影像为例，每一道数据处理工序都需要留存，以备在后期验收过程中出现问题可以及时修改，这就使得实际生产过程中需要原始数据量5倍之多的存储空间来完成任务。大数据对数据传输和数据管理都提出了较高的要求，在海量数据中，如何更快捷的检索、定位、传输数据，都是目前需要解决的难题，而目前的测绘软硬件都不能够完全满足大数据管理要求。 3 基于大数据的质量检验模式的探索 3.1 健全大数据下质量管理体系 建立完善的质量管理体系是加强遥感产品质量管理的重要措施，为及时生产高标准、高质量的遥感产品，从设计、生产建立起一套严密协调的高效能的管理系统。实施全面质量控制，对顶层设计、作业力量、业务机制、业务创新、奖惩措施等各个影响质量建设的因素，进行全面规范、完善和提高。明确规定各部门和每个岗位在测绘生产中的职责，使各项工作正规化、标准化、程序化。制定质量计划，加强质量过程跟踪机制建设，从数据源、数据资料、数据流转、阶段成果等各方面进行全方位的跟踪管控，抓好每一道工序的成果质量。 3.2 完善大数据下遥感数据管理系统 由于数据量大，造成数据在传输、管理上显得有些“笨重”，如何高效快捷的实现数据管理和传输，可以从以下2个方面突破。一是依托集群系统，研究制定协同作业方案，实现数据实时共享和可视化，为数据接边和阶段性成果监视构建交流平台。同时，建立合理有效的数据管控级别，对作业员、指导工程师、验收员、网络管理员分别设置不同级别的访问和使用权限，既节省时间，同时对协同作业有极大的促进作用。二是减少数据流通次数，建立健全合理畅通的数据流通渠道，并且应避免数据的重复存储和版本信息的混乱。 3.3 研发大数据下智能质量分析系统 研发并配备大数据下遥感数据管理系统相应的软件系统，进一步提高质量检查的智能化水平。一方面，针对每一项任务，制定质量评定标准和相应的匹配模板，将所有的数据（成品和半成品）按照模板进行统一规范，利用智能匹配技术和结构分析技术，在少量人工干预的情况下，进行数据的统一质量评定。对作业人员每天提交的数据，可以充分利用夜间空闲时间，利用大数据分析系统和相关质量评定系统，统计数据质量情况、生成相应报告并反馈作业人员，以此实现数据质量跟踪检查。另一方面，依靠自身解决生产过程当中的小问题。充分调动人员积极性，依托科技创新，鼓励作业人员开发小程序、小软件，提高自查能力和效率。同时应考虑集中单位技术力量，研发系统高效的质量检查评价系统。 3.4 根据任务性质和需求把握主次 每一项任务都有其特定需求，如立体采集重点把握数据定位、影像判读、要素取舍、表示方法等，入库数据重点把握属性性质、拓扑关系等，地形图、军事交通图与军事地理图等不同类型的图表示的重点和方法也不同……这就需要根据任务需求、产品性质，明确验收重点，在坚持原则性问题不动摇的基础上合理把握，减少不必要的工作量。 4 结束语 大数据时代的到来，标志人类将进入数字化信息社会，构建世界信息架构。测绘数据作为基础性数据，既可以是大数据的框架数据，也可以依托大数据对自身进行不断的丰富完善。遥感数据成果质量的管理验收工作，必将在大数据的支撑下实现质的飞跃。 参考文献： [1]孔德智，杨晓明，张莹莹.大数据浅析[J].计算机科学与技术，2013，31（11）：85-89. [2]胡雄伟，张宝林，李抵飞.大数据研究与应用综述（上）[J].标准科学，2013，9：29-34.