探讨大数据环境下的统计信息化建设 刘云

探讨大数据环境下的统计信息化建设刘云

发表时间：2017-11-07T18:24:20.923Z 来源：《基层建设》2017年第19期作者：刘云[导读] 摘要：目前，我国高度重视统计信息化建设的改革和发展，并且力求与大数据环境相结合，尽量改善当前统计工作的现状。

国网河北省电力公司沧州市渤海新区供电分公司河北省沧州市 061001

摘要：目前，我国高度重视统计信息化建设的改革和发展，并且力求与大数据环境相结合，尽量改善当前统计工作的现状。然而，随着我国社会生产力与科学技术水平的不断提升，信息化建设的水平也应相对应的提升，只有这样，才能更好地提升办事效率，推动社会进步，同时提高为人民服务的质量。本文将对当下统计信息化的发展状况进行分析，并提出相应对策和建议，以便加强大数据环境下统计信息化的建设工作，促进统计信息化建设的进一步发展，使其能更好地服务于人民，服务于社会的发展。

关键词：大数据；统计信息化；建议

1当前统计信息化的发展状况

（1）统计信息化概述。统计信息化即通过改变传统的统计方式，综合利用包括信息处理技术，互联网技术在内的现代化手段和方式，发现统计信息资源。我国的统计信息化已经取得了初步的效果，大致分为三个阶段，第一步是对计算机的初步应用阶段，第二步是设计统计信息系统，并投入应用，第三步是对互联网技术的广泛应用。（2）“四大工程”对统计信息化的推动。“四大工程”属于一个有机的整体，采用统一的数据收集整理软件，将原始数据通过计算机平台传达到全国统一的数据中心，使各个机构能够共享原始数据，确保数据的真实性和准确性，同时提高办事效率，推动企业规范性进程。

2当前统计信息化现状

（1）统计数据质量低，应用少。由于专职统计的管理人员匮乏，因此在统计过程中常常会出现统计人员的高频度流动，很多新人并不了解统计工作，所以导致数据的质量低，而且受统计人员的主观因素较大。统计工作完成之后，对数据的应用较少，也没有进一步地分析和考证，所以达不到科研统计的最终目的，只是完成了对信息数据的收集，根本无法满足数据信息化建设的本质要求。（2）各部门配合不当。统计信息技术化需要各部门之间相互协调，相互配合。然而由于在统计过程中，数据繁杂，各部门也相对比较繁忙，因而会加剧工作人员的压力，往往会出现一些顾此失彼的现象。还有一些统计人员对统计工作不够重视，所以对统计工作抱有敷衍了事的态度，导致统计数据丢失或者数据不准，严重影响统计数据最终的质量。（3）统计效率低下。从设计统计报表到对报表做最后的汇总，这是一个周期相对较长，占用较多人力，物力和财力的过程，所以效率也相对低下。由于暂时还没有高效的统计管理系统，可能会造成统计数据大量累积和不必要的重复劳动。

3加强统计信息化的方法

（1）完善统计制度。建立一套表制度，真正意义上实现政府统计部门资源共享，减轻调查对象的填表负担，在原始数据的基础上进一步优化统计体系。（2）职能机构的重新分配。打破各个部门的任务限制，按照统计的流程设立各部门，包括数据的采集、管理、分布、质量评估、分析等，使各部门都能高效的运转，各尽其职，相互监管，以此加快统计信息化的建设。（3）建立及时有效的数据分析系统。充分利用现代技术的高效性可以缩短数据传输过程中的时间。同时，通过对微博微信等社交平台的应用，可以更全面地满足各层次对统计数据的需求。

（4）做好系统的维护工作，保障数据安全。统计信息系统的日常维护工作是使其稳定高效运行的保障，因此，必须相应的安排专门的人员负责对系统的日常维护，同时记录相关数据，根据统计管理人员的反馈与系统开发人员及时沟通，做好系统故障的防护和升级。 4加强大数据环境下统计信息化建设工作的建议

4.1统计BMP流程再造

（1）重建技术改造的核心架构，其一，建立统一的元数据库系统，统计元数据库的建设，实际就是对统计数据的管理，对统计业务的整合。其二，根据数据大集中环境的体系结构，建立相应的制度元数据、技术元数据和管理元数据，通过元数据属性描述，对制度设计、数据采集、数据分析、数据管理等生产流程进行规划、控制和解释，实现标准化管理。（2）建立统一的业务处理平台，以规范的统计业务流程、统计信息标准为前提，以元数据体系为驱动，采用B/S（Browse/Server）浏览器方式与C/S（Client/Server）方式相结合的模式，开发集数据采集、数据汇总、查询为一体的专业通用统计信息综合处理软件平台，地方统计机构无需建设技术平台，统计的报表设计、数据采集、数据处理、分析、发布等系列统计业务集于一个“平台”完成。（3）建立分布式网络数据仓库，通过前台统一的业务处理平台，采用客户端浏览器、Web服务器、Application服务器的三层体系结构B/S/S，基于Web技术的数据仓库技术，在后台建立分布式网络数据仓库。其核心功能是通过数据转换技术，根据不同的分析需求建立不同的专题分析数据库，对多维数据库进行分析处理、数据挖掘。

4.2大数据环境下关于统计信息化建设的建议

（1）优化职能机构设置，打破部门、行业、科室限制，按照统计业务流程分别设立制度设计、数据采集、数据管理、数据发布、数据质量评估、数据分析、执法监察等部门。（2）不断完善一套表统计制度，建立真正意义上的统计基层一套表制度，需要统计发生“化学变化”，站在调查对象的角度，按着“元数据”的思路进一步优化指标体系。对调查对象而言，减轻填表负担；对政府统计部门而言，实现数据共享。（3）建立及时有效的数据发布和分析系统，一是利用现代信息技术努力缩短数据采集、传输、汇总、存储、发布等主要环节的时间，使得数据发布更加及时。二是增加对互联网、微博、社交平台等新媒体的发布，更好地满足社会各层面对统计数据的需求。三是在发布载体、时间、频率的选择上更加灵活，使政府统计更好地服务大众、服务社会。四是采用数据可视化技术直观地展示数据。（4）实施统计标准化管理，将国际通用的质量管理体系引入统计系统，对数据生产流程的每一个环节都制定相关标准，从而强化各流程质量控制，逐步实现统计生产流程和统计服务的质量管理标准化。

5结束语

综上所述，通过结合大数据环境，加大其网络改造与网络应用，提高政务统计信息的生产与处理技术水平，在积极推进大数据在政府统计中的应用的同时，必须加大力度做好政府的统计工作，包括统一、规范统计标准与统计指标，促进大数据环境下统计信息化建设的电子化与数字化发展，真正起到拓展、丰富统计信息的作用，使其提供更完善的政党服务与公众服务作用。

参考文献

[1]俞桂芳.浙江省富阳市基层统计体制改进的案例研究[D].电子科技大学,2013

大数据下企业财务管理的发展与挑战

大数据下企业财务管理的发展与挑战 发表时间：2019-04-04T10:24:43.710Z 来源：《知识-力量》2019年7月上作者：王娴[导读] 在互联网时代背景下，计算机信息技术以其独特的优势被广泛应用在社会各个行业领域，无形中改变了人们的生活习惯和思维方式，逐渐进入大数据时代。 （苏州市吴中区木渎镇便民服务中心）摘要：在互联网时代背景下，计算机信息技术以其独特的优势被广泛应用在社会各个行业领域，无形中改变了人们的生活习惯和思维方式，逐渐进入大数据时代。作为企业内部管理中重要组成部分，财务管理工作成效高低将直接影响到企业的经营效益，为企业财务管理带来了严峻的挑战和变革。故此，为了迎合时代发展，需要充分发挥大数据技术优势来推动企业财务管理改革深化，提升企业的核心竞争力，推动企业可持续发展。因此对大数据下企业财务管理进行客观阐述，提出合理措施予以实践。关键词：大数据；财务管理；云计算；互联网 互联网和信息技术的快速发展，数据量不断增长，逐渐进入到大数据时代。现代企业在经营发展中，面对市场激烈的竞争，通过对数据信息的分析和处理，可以为财务管理提供可靠依据，切实提升企业财务管理水平，为企业带来更大的经济效益，推动企业可持续发展。这就需要企业转变财务管理理念和方法，与时俱进，借助现代化信息技术来提升企业财务管理水平，以便于占据更大市场份额，提升核心竞争力。加强大数据下企业财务管理变革，是企业可持续发展的必然选择，可以为后续相关工作开展提供支持。 1 大数据背景下企业财务管理所面临的挑战分析 面对经济全球化带来的激烈挑战，我国企业面临着国内外企业的争相角逐竞争，如何占据更大的市场份额成为当前企业首要目标。对于市场上海量的数据信息，企业传统财务管理模式较为滞后，难以满足新时期的企业发展需求，迫切的需要借助大数据技术来高效处理数据信息，提升企业的数据信息处理能力，摸索市场规律和发展前景，结合企业实际发展情况制定合理的管理和决策，以便于推动企业健康持续发展。但是，当前大数据背景下，企业财务管理同样面临严峻的挑战，主要表现在以下几点。 1.1 观念陈旧的财务管理模式 在大数据时代背景下，企业之间的竞争十分激烈，为了可以达成财务管理目标，需要对财务管理内容和管理方法进行改革和创新。但是，在具体的财务管理中，受到滞后观念的束缚和制约，导致部分企业财务管理人员的工作积极性不高，未能结合自身专业经验来分析企业的财务状况，针对其中异常情况提出对应措施予以解决，仅仅是被动式的听从上级指派和控制。此种问题较为普遍，严重制约企业财务管理模式创新和落实，所产生的不良影响较为深远。 1.2 水平较低的财务管理方法 现代企业面对市场激烈的竞争挑战，逐渐意识到大数据时代背景下的改革必要性。但是尽管如此，部分企业的财务管理水平仍然处于较低水品，难以满足新时期的企业财务管理创新发展需求，制约企业财务管理工作的有序开展。诸如，我国部分地区由于经济水平偏低，当地的企业主要是采用传统财务管理方式，缺乏前沿的理念指导生产和管理，与企业发展需求相背离。与此同时，部分企业在生产活动中需要整合对应的资源，但是企业财务管理重视程度不高，影响到企业的经营效益。 1.3 人才缺失的财务管理体质 伴随着社会进步和发展，企业的财务管理工作迫切需要大量专业人才支持，如果专业人才缺失，将导致财务管理中出现大量漏洞和不足，极大的制约企业发展，带来严重的经济损失。在大数据背景下，专业人才数量较为匮乏，供给量不足，难以满足企业财务管理需要。也正是由于企业财务管理运营范围的变窄，难以引用更多前沿技术手段，提升企业财务管理成效。 2 大数据背景优势力和劣势 就大数据背景的优势来看，可以为新时期企业发展提供更多发展机遇，深刻反映数据源信息本质，在海量信息中可以提取有价值信息。面对经济全球化带来的挑战，企业市场竞争愈加激烈，尤其是国外资金实力雄厚的企业抢占市场危机。在这样的环境下，国内市场中数据信息量不断增长，传统财务管理模式局限性较大，已经无法满足现代企业发展需求，迫切的需要立足实际情况创建新型财务管理模式，以便于实现财务数据信息的高效处理，为企业管理和决策提供可靠依据，反映企业发展现状，预估企业未来发展趋势。在有价值信息基础上制定合理的管理和决策，以便于推动企业可持续发展。 大数据背景下，现代企业在获得良好发展空间的同时，也带来了严峻的挑战。在信息大范围共享和传输的同时，人们隐私权同样受到挑战，可能导致企业收集的数据信息真实度不高，在虚假信息基础上制定的管理决策不合理。所以，企业需要加强部门之间的写作，对数据信息深层次分析和共享，以便于对企业经营情况深刻认知，掌握市场发展趋势，借助现代化会计软件辅助工作开展，为企业建立完善的数据信息库。只有这样，才能有效改善传统财务管理模式的缺陷和不足，提升企业竞争优势的同时，带来更大的经济效益。 3 大数据背景下企业财务管理的策略分析 在大数据时代背景下，现代企业的经营发展呈现广阔的前景，企业对于信息深层次价值和本质的挖掘重视程度不断提升，逐渐从数据量的挖掘转变为数据本质的挖掘。 3.1 更新与大数据相结合的财务管理理念 为了积极迎合大数据环境带来的挑战，现代企业应该积极转变财务管理理念，正确看待财务管理的重要性，赋予企业财务管理别样的活力。企业财务管理人员需要提升自身的认识水平和重视程度，提升自身的财务管理理念，可以严格遵循相关规章制度和要求开展工作，以便于在激烈的市场竞争中占据更大优势。诸如，企业应该充分发挥大数据技术优势，与供货商建立密切合作关系，实现对订单、货物管理和销售统一安排，降低人员工作强度的同时，缩短工作时间，切实提升企业生产效率。故此，企业财务管理中应该充分发挥大数据信息技术优势，建立完善的财务管理体制，选择有效的财务管理方法来推动企业健康可持续发展，带来更大的经济效益。只有这样，企业才能在激烈的市场竞争中占据更大优势，以便于提升企业市场竞争优势，推动企业财务管理工作有序开展。 3.2 树立新型企业财务风险管理理论

基于大数据背景下财务会计向管理会计转型

基于大数据背景下财务会计向管理会计转型作者：吕兰英 来源：《现代营销·经营版》2020年第01期 摘要：随着科学技术的飞速发展，各个行业在大数据背景下都面临着转型升级的发展需要。对于企业的财务管理，财务会计向管理会计转变既是信息时代的必然趋势，也是企业发展的实际需要。企业要想实现自身的最大化经济效益以及持续稳健发展，必须要意识到会计的重要性，积极推动财务会计向管理会计的转型，以此提高财务管理的效率及质量。本文针对大数据背景下财务会计向管理会计转型展开分析。 关键词：大数据背景;财务会计;管理会计;转型 随着大数据时代的到来和市场经济的快速发展，大数据在企业中发挥着越来越重要的作用，指导着企业的决策制定和发展。传统模式下的财务会计已经无法满足时代发展需要，企业要想在大数据背景下实现自身的长远发展，需要财务会计部门的大力支持和通力配合，积极改革与创新财务会计，使其朝着管理会计的方向发展。目前如何实现财务会计向管理会计的转型，已经成为企业的重要研究课题。 一、管理会计与财务会计的异同点分析 现代企业的经营权和所有权相互分离，为发挥会计在规避风险、处理信息、整合资源等方面的作用，保证企业的健康稳定运转，进而出现管理会计和财务会计。通常管理会计与财务会计既有联系、又有区别，其中相同点表现为：两者都要求会计人员具备一定的风险预测辨识能力和财务处理能力;都是以企业经营产生的数据为依据，对企业出现的问题进行审视，构建各自的工作机制，保证企业决策的系统性及科学性，降低企业运营风险，促进企业经济效益的提高。另外，两者的不同点表现为以下几个方面。 （一）依据标准不同 管理会计强调企业内部管理，相对机动灵活，基本是与内部审计相结合来干预企业管理，不受《企业会计准则》的约束;财务会计是根据《企业会计准则》来约束或规范业务。 （二）服务对象不同 管理会计主要服务于企业管理部门，为其管理决策提供依据;财务会计主要是对外服务，如为社会大众、工商税务、银行提供服务，财务报表是其具体的工作，需要真实体现企业的财务状况，以便国家制定符合行业发展需求的政策。

DIKW视野下的“数据统计与分析”教学 期

朱彩兰 “数据统计与分析”属于信息技术课程中“信息加工与表达”部分的教学内容，在初中、高中均有涉及。经过多年的教学积淀，信息技术教师已然拥有一些有效的教学经验，但在普遍范围内还存在一些理解不到位的现象，从课堂扫描中可管窥一斑。 问题：课堂中的各种理解不到位的现象 场景1：有教师在课堂上出示用左耳或右耳接听电话的人数统计，要求学生计算相应的比例。这种数据于学生而言缺乏实际意义，统计的结果也不涉及相关处理问题，反映出教师对数据的理解不到位。 场景2：教学中，教师给出一些商品的单价，要求学生统计单价超过5元的商品。统计的缘由没有给出，不过是单纯的筛选技能训练，没有体现统计的必要性及其意义，反映出教师对统计概念的理解不到位。 场景3：教师提供多种饮料，如绿茶、红茶、奶茶、可乐等，要求学生从中选择自己最喜欢喝的三种，再根据全班的选择情况整理数据，列出最受班级欢迎的三种饮料。最后，教师给出专家建议“健康的饮品包括水、纯果汁、奶”，要求学生结合课堂统计的数据结果，在调查报告中表达自己对中学生选择饮料问题的看法和观点。由于此三种饮品没有完全出现在此前供学生选择的范围内，自然没有一个学生的选择与专家建议的健康饮品吻合，于是，学生回答，“不管喝什么，只要健康就好”。数据统计的目的就是为分析、决策提供数据支持，而该场景中数据分析部分与前面的统计结果相互脱节、没有关联，或者联系不够紧密，反映出教师对分析的理解不到位。 上述场景反映出的根本问题是，教师对数据统计与分析的内涵或者核心指向理解不足。“数据统计与分析”属于“信息加工与表达”中表格信息加工与表达部分的教学内容，与数据管理部分的内容具有相似的核心指向，即关注“关系”的挖掘与表达，而关系是隐藏在数据之中的，需要通过相关的操作，如借助公式与函数的计算、排序、筛选等，将数据间的关系挖掘出来，可以借助图表的形式进行直观表达，即通过可视化方式清晰展示。 关于数据统计与分析，信息技术课程教学纲要或者课程标准中都有针对性的要求，譬如，2012年中国教育技术协会信息技术教育专业委员会研制的《基础教育信息技术课程标准2012版》中，初中学段在“模块二：信息加工与表达”中对表格部分的要求如下。 1.能列举1～2种常见表格编辑软件，尝试简单编辑操作，理解二维表格的共同特征。 2.根据需求能在文档中绘制或套用表格，并对其属性能按要求进行调整和设置。 3.能应用电子表格进行简单数据的统计、处理，科学地借助折线图、直方图、饼图等直观表达数据。 4.从不同的角度和立场出发，通过对相同数据做不同的加工，表达不同的观点，或对相同数据做不同的解读，感悟信息加工和利用的选择性、多元性和复杂性特征。 上述4条描述涉及表格中数据的统计、表达、分析，关注到数据间的关系挖掘。 “数据统计与分析”涉及对数据的加工、处理，从中获取信息并加以解读。因此，可以从DIKW金字塔模型获得直接的借鉴。 解决之策：DIKW金字塔的启示 DIKW金字塔是关于数据、信息、知识及智慧的体系，如图1所示。 数据（Data）：可以是数字、文字、图像、声音、符号等，属于事实的记录，表达的是没有指定背景和意义的描述。 信息（Information）：是经过相关处理的数据，强调的是数据与数据之间的关系。 智慧（Wisdom）：是富有洞察力的知识，是运用知识分析和解决问题的能力，可以简单归纳为正确判断和决定的能力。

薪酬调查数据统计分析方法

薪酬调查数据统计分析方 法 Newly compiled on November 23, 2020

薪酬调查数据统计分析方法对调查数据进行纠正整理的基础上，得出被调查的劳动力市场的薪酬分布的情况。通常薪酬调查数据的统计分析方法有：数据排列法、频率分析法、居中趋势分析法、离散分析法、图表分析法、回归分析法。下面对这几种方法分别作详细的介绍，我们很可能在看一些咨询公司或者政府部门的薪酬调查的报告中都要用这些方法，或者其中的部分方法。 1、数据排列法 统计分析的方法常采用数据排列法。先将调查的同一类数据由高至低排列，再计算出数据排列中的中间数据，即25%点处、中点即50%点处和75%点处。工资水平高低企业应注意75%点处，甚至是90%点处的工资水平，工资水平低的企业应注意25%点处的工资水平，一般的企业应注意中点工资水平，下表是调查的部门文员岗位的工资数据。 2、频率分析法 如果被调查单位没有给出某类岗位完整的工资数据，只能采集到某类岗位的平均工资数据。在进行工资调整数据分析时，可以采取频率分析法，记录在各工资额度内各类企业岗位平均工资水平出现的频率，从而了解某类岗位人员工资的一般水平。为了更直观地进行观察，还可以根据调查数据绘制出直方图（下图二）。从下表一和下图二中很容易看出，该类岗位人员的工资主要浮动范围介于1800元和2400元之间，这也就是大部分企业为该类岗位人员支付的工资范围。 表一分析的是部门文员岗位的工资频数分布情况。 3、趋中趋势分析法 趋中趋势分析是统计数据处理分析的重要方法之一，具体又包括以下几种方法：

（1）简单平均法 简单评价法是根据薪酬调查的数据，采用以下计算公式求出某岗位基本工资额，作为确定本企业同类岗位人员工资的基本依据。这种方法用起来比较简单，但异常值（主要是最大值与最小值）有可能会影响结果的准确性，因此采用简单平均法时，应当首先剔除最大值与最小值，然后再作出计算。 （2）加权平均法 采用本方法时，不同企业的工资数据将赋予不同的权重，而权重的大小则取决于每一家企业在同类岗位上工作的工作人数。也就是说，当某企业中从事某类岗位工作的人数越多，则该企业提供的工资数据，对于最终平均值的影响也就越大。在这种情况下，规模不同的企业实际支付的工资会对最终调查结果产生不同的影响。因此，采用加权平均法处理分析数据比简单评价法更具科学性和准确性。在调查结果基本上能够代表行业总体状况的情况下，起经过加权的平均数更能接近劳动力市场的真实状况。 （3）中位数法 采用本方法时，首先，将收集到的全部统计数据按照大小排列次序进行排列之后，再找出居于中间位置的数值，即中位数作为确定某类岗位人员工资水平的依据.该方法最大的特点是可以剔除异常值即最大值和最小值对于平均工资值的影响。但准确性明显低于上述方法，它只能显示出当前劳动力市场平均薪酬水平的概况。 4、离散分析

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：

基于大数据发展分析我国高校财务会计未来趋势

基于大数据发展分析我国高校财务会计未来趋势 发表时间：2018-11-02T10:53:09.680Z 来源：《知识-力量》2018年11月下作者：姚明娇 [导读] 大数据时代的带来，促进会计信息的处理和使用变得更加的方便快捷。如何打破传统的会计信息处理模式，利用大数据技术建立新型工作模式，不断提升高校财务会计的工作效率是高校财务管理中的难题。本文浅析基于大数据发展分析我国高校财务会计未来趋势。关键词： （黔西南民族职业技术学院，贵州兴义 562400） 摘要：大数据时代的带来，促进会计信息的处理和使用变得更加的方便快捷。如何打破传统的会计信息处理模式，利用大数据技术建立新型工作模式，不断提升高校财务会计的工作效率是高校财务管理中的难题。本文浅析基于大数据发展分析我国高校财务会计未来趋势。关键词：大数据；高校；财务会计 引言 财务管理是组织为实现良好经济效益，组织财务活动、处理财务关系过程中进行科学预测、决策、分析、控制、协调和考核等一系列活动的总称。高校财务管理是组织高校财务活动，实现高校战略管理目标，开展筹集资金、编制预算、预测、决策、分析说明等工作，处理与高校相关的一切财务关系的经济管理工作。随着互联网技术的迅猛发展和广泛应用，海量数据的收集、处理、存储、分析、应用技术不断进步，大数据环境逐步形成，为高校财务管理的创新提供了新的思路和技术支撑。 1大数据发展对于高校财务会计发展的重要意义 1.1释放了劳动力，提高了工作效率 高校通过大数据技术对各项财务工作进行管理，能够快速地对会计信息进行核算和处理，同时能够有效地利用财务数据信息对高校内部各类与资金流动相关的资源进行管理。大数据不仅打破了传统手工核算的会计处理模式的弱点，通过互联网数据平台完成各项财务数据的挖掘采集，并通过相关的财务软件进行信息的核算、处理、分析，释放了高校的劳动力，提升力财务会计人员的工作效率。 1.2促进了高校会计创新的进行 在高校会计制度转型过程中，大数据技术的应用为会计创新提供新的空间。如在高校管理过程中，网络数据挖掘模式的应用为会计核算提供了新的数据支持平台。同时在在会计管理过程中，网络平台的建立为会计软件、信息审计等会计管理工作提供了更多的发展创新空间。 1.3提高了财务信息的应用 在大数据的背景下财务会计通过对各项财务数据进行整合记录保存，对各类资产进行有效的管理，能够快速的对高校管理层需要的财务信息进行分析提取，进一步提高了财务信息的应用价值。例如，高校通过全面预算管理，对各部门的预算达成情况进行合理的考核，对高校未来的资金的分派和项目投入进行合理的预测，从而不断提高资金使用效率，并不断提升高校各项事业的长效健康的发展。 2高校财务会计的现状 2.1财务管理理念滞后 计划经济时代高校没有筹钱的概念，上级财政部门负责拨款，高校负责资金运用，当时的管理政策不允许高校盈利性经营，也不要求高校进行成本核算，导致高校对财政形成严重依赖，财务管理中的管理增值职能长期弱化。通过实证调查研究也发现，“缺乏统一规范的财务分析准则和财务分析的信息不够全面”是高校财务管理的主要问题。大数据时代，信息频繁流动，高校自身条件和外部环境都发生了较大的变化，高校财务管理长期以来形成的被动管理、报账型服务等理念已不适应时代要求，也不能很好地支持高校的健康发展。 2.2人员的综合素质较低 大数据时代要求财务会计人员不再是单一的财务的专业人才，还需要集合信息技术、管理等多方面的技能。只有综合素质高的复合型人才才能够满足高校在信息化背景下的财务会计工作需求。但是就目前的情况而言，许多高校的财务会计人员大多还不具备这样的综合素质，他们常常出现这样的一种情况，就是专业技术扎实，但是对信息技术的使用能力较低，同时对于如何进行有效的会计信息管理，提供有效的会计信息为高校的重大决策提供数据支持的能力较差。 2.3技术应用的广度和深度都已滞后 从高校信息技术应用的历程看，高校财务管理部门是较早将计算机技术应用于日常核算和管理的部门。会计电算化取代了传统的手工记账，大大减轻了高校财务管理人员的工作强度，降低了差错率，也为历史数据的积累和运用提供了基础。信息技术在高校财务管理中主要运用在报销管理、费用管理、薪酬管理、资产管理、档案管理等方面，由于这些系统的上线是逐步进行的，自主开发和外部采购都有，功能单一。由于系统部署分散，系统的架构、操作流程、数据库支撑等都存在差异，整合的难度较大。而在大数据时代，不仅需要数据整合，需要信息系统从内部系统转为面对社会公众的开放式系统，还对高校财务管理相关系统的安全性、数据防泄漏等方面都提出了更高的要求。 3关于我国高校财务会计在大数据环境下的未来发展的展望 3.1观念创新 （1）管理理念的更新。管理的创新首先需要理念的更新，大数据环境下，高校要以大数据思维来推进财务管理的创新，包括决策理念、服务理念等方面的更新。高校财务决策理念的更新，就是要通过数据治理、数据挖掘，发现数据相关性，提升管理水平和高校运营效率。而服务理念的更新则需要高校财务管理从报账服务型向管理增值型转变。（2）管理会计的嵌入。管理会计是为管理服务的，预测未来是管理会计的思维理念。管理会计改变了财务会计“总结过去”的工作习惯，对未来事项进项预测决策，它不仅要考虑会计成本，还要考虑机会成本，注重信息的相关性。管理会计以绩效为目标考核机制，灵活应用预测学、决策学、运筹学等现代管理理论作为指导，根据实际情况设计高校会计工作的流程，较之财务会计能更好地为高校财务管理提供重要的、关键的信息支撑。大数据环境下，很多以前无法获得或花很大成本才可获得的数据可以轻易获得，而有了这些数据，管理会计可以更好地发挥事前预测的功能。（3）决策会计的运用。决策会计指为企业预测前景和规划未来服务的会计，是管理会计的分支。决策会计按照配比原则和谨慎性原则编制决策会计效益报告和决策会计资产负债表，用文字报告弥补报表的缺陷，也可就某决策方案编制独立的决策报告，这对高校的财务管理都有很好的借鉴作用。大数据环境下，通过收集、分析、挖掘与财务相关的海量数据，并实现这些数据的高度融合，能够使财务管理从更广阔的视野制定决策方案，有利

数据处理与分析教案课程.doc

授课教案 班级： 17 计 1 班课程：office2010授课教师：黄媚课题名称 第七章电子表格中的数据处理 第二节数据处理与分析 知 识 1、掌握数据的查找、替换、排序、筛选 目 2、学会使用合并计算、分类汇总和条件格式 标 教能 1、通过课件讲解，让学生了解数据处理的步骤，理解其中的力 学操作含义 目 目2、准确判断使用正确的方法，正确处理数据 标 标 素 1、在实际操作中提起每个操作的兴趣，有 欲望了解之后的操质 作，激发学生的学习兴趣 目 2、能自觉完成课堂练习 标 课的类型理论加实践课程 1、数据自定义排序 教学重点2、合并计算和分类汇总 3、条件格式 1、正确排序 教学难点2、正确区分合并计算和分类汇总 3、使用正确的条件格式

教学方法讲授演示法、任务驱动法 教具及材料多媒体机房、课件、习题 课时8 课时理论课， 8 课时实践课，共720 分钟课前准备了解学情，备好教学素材，操作习题 教学反思1、授课期间应在授课过程中多注意学生的情况，对于学生露出困惑较多的地方再次加深讲解。 2、学生练习的过程中，应多鼓励会的同学多多指道不会的同学，这样可以提高学生的兴趣，被教的学生也会比较容易接受。 3、习题要跟进，这样学生才会及时打好基础。 4、复习要及时，这样才会印象深刻。

教学过程设计 教学环节及时间分配导入新课（3 分钟）讲授新课（20 分钟） 教学内容师生活动设计意图 通过一个与该节相同的例子观看，教师示范操作当堂的师生互动能导入本次新课。学生认真听课并回让学生更能加深对第七章电子表格中的数据处理答教师提出的问题。操作步骤的印象， 7、2数据处理与分析对其中运用到的按 7.2.1 数据的查找与替换钮印象更深刻 1、数据查找 单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组 - 查 找和替换-查找-在 “查找和替换”的 对话框输入查找内 容 - 选择“查找全 部” 2、数据替换 单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组- 查找和替换-替换- 在“查找和替换”的“替换”对话框输 入查找内容和替换内容- 选择“全部替 换” 序 选 7.2.2数据排序 1、使用排序按钮快速排序 开始 - 【编辑】组 - 排序和筛选 表示数据按递增顺序排 列，使最小值位于列的顶端 表示数据按递减顺序排 列，使最大值位于列的顶端 2、使用“排序”对话框进行排序 选择需要排序的单元格- 数据 -【排序和 筛选】组 - 排序 - 确定 列——选择要排序的列 排序依据——选择排序类型 次序——选择排序方式

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/b66649660.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

大数据的财务管理

. Word 资料大数据的财务管理 篇一：大数据时代下的财务管理 大数据时代下的财务管理 ACCA与IMA近日联合发布的一份新报告指出，“大数据将如影响商业世界?”是会计师和财会专业人士最应该问自己的一个问题。 这篇名为《大数据：机遇和风险》的报告阐述了各种规模的企业、政府以及监管机构利用这种非结构化信息财富的可能性，但也指出了大数据所带来的法律和道德上的潜在风险。 大数据的优势 在ACCA和IMA最近开展的一次调查中，有76%的亚太地区受访者和62%的全球围受访者认为大数据对企业未来极其重要，具备赋予有远见卓识的企业超越竞争对手优势的潜能。企业和政府可以收集到的数据量和数据种类正在快速增长，提供了一个潜在的信息宝库。组织、理解和分析大数据的能力成为企业进行重大投资的核心任务。 ACCA中国事务总监梁淑屏表示：“问题不在于大数据的重要性时凸显，事实上其重要性已经不容忽视。能够分析和应用这类信息，才是潜力之所在。大数据是财会行业近几年面临的最大机遇。财务部门运用其分析技能，能够为高级管理层提供更多变量的实时动态，这将使他们跃居企业战略

核心位置。” “财务职能部门不应该仅限于提供年终报告，这个问题我们已经讨论了多年，而大数据让我们的想法变为现实。此外，财务职能部门的道德管理工作也会变得至关重要。结合其分析技能和职业道德，财务职能部门最终将成为企业战略和成功的基。” 大数据不仅在私营部门显示出不可估量的价值，它还能使审计人员和监管机构更容易发现大规模的欺诈情况。监管部门已经开始在其调查中使用大数据了。 大数据的危险 “大数据为企业带来巨大机遇，但我们必须记住，政府和个人需要高度重视隐私问题。”IMA负责研究部门的副总裁Raef Lawson博士指出，“我们已经注意到有这样的高调抗议活动，反对组织持有数据，甚至某些时候出售数据。对于财会专业人士来说，引导他们的企业小心避开道德和法律的雷区至关重要。” 大数据的要求 “大数据的使用要求我们必须摒弃孤立工作的理念，更多地进行跨部门合作。数据以及更为重要的数据分析结果必须进行分享，从而促使公司制定明智的、有依据的决策，掌控未来风险。”Lawson博士继续指出。 Trax Technology Solutions公司首席财务官Nina Tan表

大数据下的财务会计向管理会计转型.docx

大数据下的财务会计向管理会计转型 随着大数据时代的到来和市场经济的快速发展，大数据在企业中发挥着越来越重要的作用，指导着企业的决策制定和发展。传统模式下的财务会计已经无法满足时代发展需要，企业要想在大数据背景下实现自身的长远发展，需要财务会计部门的大力支持和通力配合，积极改革与创新财务会计，使其朝着管理会计的方向发展。目前如何实现财务会计向管理会计的转型，已经成为企业的重要研究课题。 一、管理会计与财务会计的异同点分析 现代企业的经营权和所有权相互分离，为发挥会计在规避风险、处理信息、整合资源等方面的作用，保证企业的健康稳定运转，进而出现管理会计和财务会计。通常管理会计与财务会计既有联系、又有区别，其中相同点表现为：两者都要求会计人员具备一定的风险预测辨识能力和财务处理能力；都是以企业经营产生的数据为依据，对企业出现的问题进行审视，构建各自的工作机制，保证企业决策的系统性及科学性，降低企业运营风险，促进企业经济效益的提高。另外，两者的不同点表现为以下几个方面。 （一）依据标准不同 管理会计强调企业内部管理，相对机动灵活，基本是与内部审计相结合来干预企业管理，不受《企业会计准则》的约束；财务会计是根据《企业会计准则》来约束或规范业务。 （二）服务对象不同

管理会计主要服务于企业管理部门，为其管理决策提供依据；财务会计主要是对外服务，如为社会大众、工商税务、银行提供服务，财务报表是其具体的工作，需要真实体现企业的财务状况，以便国家制定符合行业发展需求的政策。 （三）加工信息不同 管理会计是根据企业当前和未来的经济进行充分预测、分析、总结；财务会计是要对已经或正在发生的事物和交易进行加工，尤其是货币信息。 二、大数据背景下财务会计向管理会计转型的必要性及路径 （一）必要性 在大数据时代背景下，信息技术为人们日常的生产生活提供了极大的便利，尤其是在企业财务方面发挥的作用极其明显，如企业财务数据分析、数据存储、资产风险预警、数据调用等。基于大数据时代的企业财务数据的储存方式更加丰富多样，并且相关数据的分析和调用等也能通过计算机网络技术的运用于瞬间完成。同时大数据背景下的企业财务能通过分析财务数据，对市场未来的变化和需求进行精准地预测，促使企业投资风险得以降低。由此可见，这些新情况的出现预示着传统财务会计的核算功能在人手方面有所减少，对管理财务人员的需求量明显增加。 （二）路径 1积极转变会计观念当前很多企业管理者对会计的认知不足，片面认为会计工作主要是进行财务核算，提供相应的财务报告，对会计

SPSS在环境统计分析中的应用

SPSS在环境统计分析中的应用 班级姓名学号日期 （一）、实验目的 理解并掌握SPSS软件包有关的数据文件创建和整理的基本操作，学习如何将收集的数据输入计算机，建成一个正确的SPSS数据文件，并掌握如何对原始数据文件进行整理，包括数据查询，数据修改、删除，数据的排序等等。利用SPSS进行描述性统计分析。要求掌握频数分析、描述分析、探索分析，统计推断，方差分析，相关分析与回归分析。 （二）、实验准备 1软件准备； 2数据准备； 某航空公司38名职员性别和工资情况的调查数据。 （三）、操作步骤 1 启动SPSS； 2 输入数据； 3 数据保存； 4 整理数据： （1）将数据文件按性别分组：选择菜单【数据】【数据拆分】【性别】【按组组织输出】 （2）查找工资大于40000美元的职工：选择菜单【数据】【选择个案】【如果条件满足】输入Salary>40000 （3）插入一个变量income，定义为数值变量：进入变量视图添加 （4）当工资大于40000美元时，职工的奖金是工资的20％；当工资小于40000美元时，职工的奖金是工资的10%，假设实际收入＝工资＋奖金，计算所有职工的实际

收入，并将结果添加到income变量中：选择菜单【转换】【计算变量】在数字表达式输入框中输入新变量的计算表达式【如果】输入满足条件 操作完成后显示结果如下图： 5 描述统计 频数分析：选择菜单【分析】【描述统计】【频率】；确定所要分析的变量，例如性别；在变量选择确定后，在同一窗口，选择统计输出选项以及图表类型 输出结果如下： （四）、结果讨论 本次SPSS上机实验让我对这门软件有了较深刻的认识，SPSS是一款菜单式的软件，操作简便，易于理解。利用将有助于提高工作效率。利用SPSS进行统计分析，变量和数据是必不可少的，数据输入后通常需要对数据进行进一步的处理。

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

大数据的财务管理

大数据的财务管理 篇一：大数据时代下的财务管理 大数据时代下的财务管理 ACCA与IMA近日联合发布的一份新报告指出，“大数据将如何影响商业世界?”是会计师和财会专业人士最应该问自 己的一个问题。 这篇名为《大数据：机遇和风险》的报告阐述了各种规模的企业、政府以及监管机构利用这种非结构化信息财富的可能性，但也指出了大数据所带来的法律和道德上的潜在风险。 大数据的优势 在ACCA和IMA最近开展的一次调查中，有76%的亚太地区受访者和62%的全球范围内受访者认为大数据对企业未来极其重要，具备赋予有远见卓识的企业超越竞争对手优势的潜能。企业和政府可以收集到的数据量和数据种类正在快速增长，提供了一个潜在的信息宝库。组织、理解和分析大数据的能力成为企业进行重大投资的核心任务。 ACCA中国事务总监梁淑屏表示：“问题不在于大数据的重要性何时凸显，事实上其重要性已经不容忽视。能够分析和应用这类信息，才是潜力之所在。大数据是财会行业近几年面临的最大机遇。财务部门运用其分析技能，能够为高级

管理层提供更多变量的实时动态，这将使他们跃居企业战略核心位置。” “财务职能部门不应该仅限于提供年终报告，这个问题我们已经讨论了多年，而大数据让我们的想法变为现实。此外，财务职能部门的道德管理工作也会变得至关重要。结合其分析技能和职业道德，财务职能部门最终将成为企业战略和成功的基石。” 大数据不仅在私营部门显示出不可估量的价值，它还能使审计人员和监管机构更容易发现大规模的欺诈情况。监管部门已经开始在其调查中使用大数据了。 大数据的危险 “大数据为企业带来巨大机遇，但我们必须记住，政府和个人需要高度重视隐私问题。”IMA负责研究部门的副总裁Raef Lawson博士指出，“我们已经注意到有这样的高调抗议活动，反对组织持有数据，甚至某些时候出售数据。对于财会专业人士来说，引导他们的企业小心避开道德和法律的雷区至关重要。” 大数据的要求 “大数据的使用要求我们必须摒弃孤立工作的理念，更多地进行跨部门合作。数据以及更为重要的数据分析结果必须进行分享，从而促使公司制定明智的、有依据的决策，掌控未来风险。”Lawson博士继续指出。