“大数据”环境下科技情报服务新模式探析
“大数据”环境下科技情报服务新模式探析
摘要：回顾了大数据产生的背景，对大数据环境带来的科研环境变化进行了深入分析，包括科研模式向数据密集型科研转变，研究方法向关联分析转型，科研手段向以高性能计算为依托强大数据处理能力聚焦，大数据环境为传统学科提供了新的研究内容。并基于上述分析对大数据环境下科技情报服务新模式进行了探讨，提出聚焦数据整合与信息融合，提供跨平台、个性化的科技情报服务以及提供基于大数据的文献数据挖掘服务等科技情报服务新模式，为广大科技工作者提供更加优质的科技情报服务，满足大数据环境下的科研工作需求。
关键词：大数据；科技情报服务；模式
当今社会信息技术飞速发展。以云计算、物联网和大数据为代表的新一代信息技术正在迅速改变着人们的生活和思维方式。大数据正成为人类社会最重要的资产。以物联网为基础，以云计算为手段，通过对大数据的分析处理，形成数据智能，构建智慧城市，已成为社会发展的趋势[1]。在大数据环境下，科技情报服务作为一种信息获取、分析加工，进而产生有价值情报的知识型服务，必然衍生出新的服务模式。大数据环境也为科技情报服务提出了新的要求，同时也带来了新的机遇。本文拟从大数据环境对科技情报服务的影响出发来探讨一下大数据环境下科技情报服务的新模式。
1.大数据的产生背景
大数据这一术语产生于全球数据爆炸性增长的背景下。2001年，META集团的分析师Doug Lany在研究报告中将数据增长带来的挑战和机遇定义为3个V，即数量（Volume）、速度(Velocity)和种类(Variety)的增加[2]，这可视为对大数据特征的最早描述。按照维基百科的定义,大数据是指规模大到无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合；麦肯锡全球研究所（MGI ）则将大数据定义为“一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集集合”。2011年6月，EMC/IDC发表了一篇题为“从混沌中提取价值”的研究报告，首次对大数据的概念和其潜在应用价值进行了探讨。报告把大数据定义为“大数据技术描述了新一代的技术和架构体系，通过高速采集、发现或分析，提取各种各样的大量数据的经济价值,大数据的特点可以总结为4个V，即volume（体量浩大）、variety（模态繁多）、velocity（生成快速）和value（价值巨大但密度很低）[2]。该定义的核心在于如何从大数据中获得价值，因而得到广泛的认同。目前，大数据的价值已引起世界各国政府部门、经济部门和工业部门的高度重视。2014年，
美国白宫发布了《大数据：抓住机遇，创造价值》的报告，标志着大数据已上升为美国的国家战略[3]，对大数据分析处理和利用能力已成为国家竞争力的重要组成部分。随后，法国、澳大利亚、日本、韩国等发达国家分别发布了各自的大数据战略，我国也在“973”计划中设置了大数据计算的基础研究的科研选题。由此可见，大数据将对人们的生产、生活方式产生重大而深远的影响。
2.大数据环境下科研环境的变化
大数据时代的迅猛到来，必将带来科研模式、方法、手段、内容等方面的诸多变化，从而对科技情报服务模式产生影响。具体来说，大数据将从以下4个方面给科研环境带来深远的影响：
首先，大数据带来了科研模式的变化。科研模式正在向数据密集型科研转变[5]，这种转变体现在两个方面：用数据的方法来研究科学和用科学的方法来研究数据。前者产生了生物信息学、计算生物学等学科，后者产生了统计学、数据挖掘、机器学习等学科。可以预见，随着大数据的发展，数据密集型科研模式覆盖越来越多的传统学科，将催生出更多的新兴学科。
其次，大数据环境也带来研究方法的变革。传统自然科学领域解决问题的基本方法是建立模型，模型来源于物理学等基本学科。大数据时代将打破传统科学研究以探究基本原理和建立模型为主要方法的研究范式，转而研究数据之间的关联和联系。这种关联分析只需要明确事物之间的相关性，而不强调事物之间的因果联系。
第三，大数据环境也引发科研手段的变革。科学研究将更加借助于计算机技术发展带来的超强的数据处理能力。计算机科学的发展也将围绕着提高数据处理能力展开。在大数据环境下，统计学将迎来新的拓展，基于大数据的统计模型将跳出传统统计模型的框架，进化出新的统计框架。在大数据环境下，传统的结构化数据的存储方式、线性的数据处理模型都将统统失效，必须发展出高效并行、非结构化的新型存储与处理模式。
最后，大数据环境也给传统学科提供了新的研究内容，如社交网络为社会学提供了新的研究方向；自然语言处理、语言识别、机器翻译、文本分析成为语言学的新的研究内容。大数据处理技术为上述各类海量数据的处理提供了必要的工具。
3.大数据环境下科技情报服务模式
从上面的讨论可以看出，科研环境的变化对科技情报服务既带来了挑战也带来了机遇。大数据对情报服务带来的挑战主要体现在大数据的多元异构与非结构化，以及数据规模巨大，超出一般方法的处理极限。另外，大数据环境下，作为科技情报服务对象的科研人员的情报服务需求也日益多样化，传统的以文献加工整理为主的科技情报服务已很难满足大数据环境
下的科研工作需求。因此，现代科技情报服务工作必须适应大数据环境下科研工作的新环境和新特点，努力为大数据环境下的科研工作提供强有力的信息支撑。笔者认为，应当着重从以下四个方面着手重新构建大数据环境下的科技情报服务模式。
3.1聚焦数据整合与信息融合
大数据时代，科学研究越来越依赖于数据。大数据的特点之一就是多元异构。数据科学的困境就在于数据的体量巨大和数据的分散性、异构性、模糊性，碎片化特征明显。从价值链分析，大数据价值链包括数据获取、存储、共享、检索、分析、展示等环节，这与情报学研究的价值链存在着很多类似之处，便于发挥情报服务的传统技术优势。另一方面，大数据时代，科学数据的内涵和外延都得到深度拓展，作为情报学的研究对象也不仅仅局限于传统的文献数据。因此，科技情报服务应当充分认识到拓展后的科学大数据的价值，转变情报研究思路，以大数据的加工为重点，搭建大数据与科研工作的桥梁。重点工作包括构建科研数据中心，实现分散数据的整合、多元数据的融合和数据的标准化的目的。数据整合就是将分散的数据进行集中。数据融合则是将孤立的数据进行关联。只有融合，数据才有价值。这正是充分发挥大数据作用的关键所在。标准化也是数据服务的关键。作为科技情报服务提供的数据应当是标准化的，以便于共享共用。具体的工作包括元数据著录、标引、链接等数据加工过程，并采用新一代的基于大数据的工具和平台实现对大数据的获取、存储、管理与分析。
3.2提供跨平台的科技信息服务
随着大数据环境的建立，信息资源和信息服务逐步向“云端”聚合。在访问平台方面，则在传统的PC平台上，又增加了微信平台、移动App等新的平台。因此，科技情报服务要创新服务模式，提供基于移动端的多种接入方式，使科研人员能够随时随地获取科技情报服务。例如，解放军医学图书馆就推出了基于手机的“掌上军图”移动App[6]，提供了图书、公开课、学术资源、馆藏查询等丰富的科技情报资源，极大地方便了科研人员随时随地查阅科研信息。
3.3提供个性化科技情报服务
大数据时代，科技信息已经突破传统的一次和二次文献资源，其外延已拓展为与科研活动相关的各类数据，其类型包括文献及其描述信息；科研项目、成果、机构、人员等科研事实数据；术语、定义、图表等内容实体；词典、百科全书、词表等知识资源；实验与测量形成的科学数据；以及网络资源、社交媒体、用户行为等扩展数据等。其数据种类繁多，数据量极大，科研大数据和e-Science环境已然形成[7]。从用户需求来说，已经从传统的文献分析发展为多样化的情报需求。基于科研大数据可以分析科研人员的研究领域及其研究兴趣的变化，从而建立科研大数据与科研人员研究领域的关联模式，为形成科技情报个性化主动推送
模式奠定基础。同时，由于学科的分化，科研人员的研究日益体现出自己的特色，传统的综合情报服务很难全面向各个领域进行深化，只有在细分学科领域下，配合全样本数据和领域知识的建设，才能真正为科研人员提供知识化信息服务，实现知识化信息服务的高效与准确，满足个性化科研的需求，提供个性化科技信息服务。
3.4提供文献数据挖掘分析服务
从情报服务阶段性演化来看，大致经历了事实型情报服务、综述型情报服务和挖掘型情报服务三个阶段。事实型情报服务是以事实报道为主要形式的情报服务，这是情报服务的最初阶段。综述型情报服务是通过大量文献追踪，用于反映或预测某一领域的发展趋势。大数据时代，文献数据挖掘正成为新的科技情报服务模式。最典型的是文献计量学的发展。通过对文献大数据的分析，可以对科学研究前沿热点变化规律的认识，也可以获得研究热点的知识图谱。了解世界上重要的研究领域、相关学者及其关注的重点。从而为我国科技政策、科技发展战略的制定等提供重要依据。在这方面，我国科技情报界的巨擘中国科学技术信息研究所首开大数据情报服务之先河，与万方数据公司共同研发了“万方创新助手”，基于期刊、学位、会议、科技成果、专利、标准、政策法规、媒体信息、科技动态等中文科技信息资源，围绕学科、组织机构、专家、主题、基金等“知识获取五要素”，构成二维空间，依托中文信息处理技术、元数据仓储技术、信息网格技术、数据关联挖掘技术与自动分类/聚类技术，对于海量科技知识信息进行挖掘和分析，进而为用户提供立项评审、科技能力评估、项目监测、科技查新、科研定题等支持[8]。军事医学科学院卫生勤务与医学情报研究所也研发了“科技情报决策支持系统”，能够建立文献、成果、专利、标准等科技信息资源的自动关联，从而为科技工作者提供全方位的信息与决策支持。随着科技情报服务转向数据密集型模式，精通数据科学的专业人才也将成为科技情报服务的重要资源。
4.结束语
随着大数据时代的到来，不断积累的科研数据已成为科技信息服务的重要源泉。同时，大数据的多元异构性和庞大的数据量，也为大数据环境下的科技情报服务带来新的挑战。因此，必须从数据整合与信息融合、跨平台、个性化和数据挖掘等4方面进一步创新大数据环境下的科技情报服务模式，为科研工作做出更大贡献。
参考文献
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学出版社，2013-06-01
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https://www.docsj.com/doc/d213039358.html,/content/2015-01/27/content-6323867.htm. 2015-01-27
[7] 肖潇,吕俊生.E-science环境下国外图书馆科学数据服务研究进展[J].图书情报工
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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：
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1.1 成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters) 利用Oracle 大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 Oracle Customer: Thomson Reuters Location: USA Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17 日，是由加拿大汤姆森 公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专 业智能信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100 个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance 大 数据机、Exadata 数据库云服务器和Exalytics 商业智能云服务器搭建了互联网资讯 和社交媒体大数据分析平台，实时采集5 万个新闻网站和400 万社交媒体渠道的资 讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机
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
大数据及环境保护大数据的应用意义浅述
龙源期刊网 https://www.docsj.com/doc/d213039358.html, 大数据及环境保护大数据的应用意义浅述 作者：谭静仪 来源：《电子技术与软件工程》2018年第11期 摘要随着信息化的到来，我们逐渐进入到了大数据、互联网的时代。大数据环境可以让人们更简单、快捷，也更准确地获得自己想要的信息。大数据与互联网技术、云计算等都有着非常密切的关系。目前，由于各种原因，自然环境受到严重破坏，我们可以通过大量的数据分析，进行更准确地判断，并及时采取有效的措施，对环境进行保护。本文通过对大数据在环境保护领域的应用的探讨，为更有效的治理环境提出了建设性建议。 [关键词]大数据环境保护大数据应用 在科学和经济高速发展的今天，环境问题成了我国面临的一大难题，环境治理工作如果单靠政府的努力是不行的，还需要各行各业的团结协作，同时，科学可靠的数据采集和处理也是非常重要的。在大数据环境下，政府以及各个相关部门可以依靠准确有力的数据，对环境进行更好的保护管理，也可以让人民通过数据，了解到当下环境情况，提升对环境的保护意识。 1 大数据的概念 大数据是通过互联网技术、云计算技术、人工监测技术以及卫星技术等，对数据进行统计、整合以及分析，大数据的价值主要体现在各种技术协同作用中。为了加强数据管理，数据库系统通常建立在文件系统上，借助于索引，为外界提供高效的数据查找和其他相关功能。最后，利用数据分析技术从数据库中的大数据中提取各种有用的知识。随着信息技术的飞速发展，环保部门已经开展了多处环境质量监测、环境调查和污染源管理等工作，收集了大量的专业数据，通过对这些精准有效的数据的分析，政府及相关部门可以对症下药。比如，通过对污染源大数据的分析调查，可以预判出主要的污染源，政府及相关部门也可及时采取措施，解决污染源，保护环境。 2 大数据的实际应用 （1）首先利用互联网技术、云计算技术、人工监测技术以及卫星技术等，对数据进行统计、整合以及分析是非常重要的。其次，只有进一步提高环境保护体系相关部门的数据披露水平，才有利于实现大数据应用的创新。将数据分析结果完整地显示在公众中，这样，不仅可以增强公众对环境的保护意识，让更多的人了解都当下生态环境面临的问题，都积极参与到对环境的自觉保护中。其次，环境管理单位和环境志愿者可以很容易地将采集到的数据传送到数据中心，间接地使公众成为工作的有力监督者，更好地帮助环保部门加强治理一些非法排污企业。另外，公开了这些数据的做法也为大数据环境做出了贡献，进一步丰富了环境数据，更有利于相关部门对数据的分析应用。
大数据成功案例电子教案
1.1成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters)利用Oracle大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 ?Oracle Customer: Thomson Reuters ?Location: USA ?Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17日，是由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专业智能 信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance大数据机、Exadata数据库云服务器和Exalytics商业智能云服务器搭建了互联网资讯和社交媒体大数据分析平台，实时采集5万个新闻网站和400万社交媒体渠道的资讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机构客户的交易、投资和风险管理。
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
大数据时代下的财务管理
大数据时代下的财务管理 ACCA(特许公认会计师公会)与IMA(美国管理会计师协会)近日联合发布的一份新报告指出，“大数据将如何(而不是在何种程度上)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》(Big data: its power and perils)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。
互联网+环境保护监管监测大数据平台整体解决方案
互联网+环境保护 监管监测大数据平台整体 解 决 方 案
目录 1概述 (14) 1.1项目简介 (14) 1.1.1项目背景 (14) 1.2建设目标 (15) 1.2.1业务协同化 (16) 1.2.2监控一体化 (16) 1.2.3资源共享化 (16) 1.2.4决策智能化 (16) 1.2.5信息透明化 (17) 2环境保护监管监测大数据一体化管理平台 (18) 2.1环境保护监管监测大数据一体化平台结构图 (18) 2.2环境保护监管监测大数据一体化管理平台架构图20 2.3环境保护监管监测大数据一体化管理平台解决方案（3721解决方案） (20) 2.3.1一张图：“天空地”一体化地理信息平台 .. 21
2.3.2两个中心 (30) 2.3.3三个体系 (32) 2.3.4七大平台 (32) ?高空视频及热红外管理系统 (44) ?激光雷达监测管理系统 (44) ?车载走航管理系统 (44) ?网格化环境监管系统 (45) ?机动车尾气排放监测 (45) ?扬尘在线监测系统 (45) ?餐饮油烟在线监测系统 (46) ?水环境承载力评价系统 (46) ?水质生态监测管理系统 (47) ?湖泊生态管理系统 (47) ?水生态管理系统 (48) ?排污申报与排污费管理系统 (49) ?排污许可证管理系统 (49) ?建设项目审批系统 (49)
3环境保护监管监测大数据一体化管理平台功能特点 (51) 3.1管理平台业务特点 (51) 3.1.1开启一证式管理，创新工作模式 (51) 3.1.2拓展数据应用，优化决策管理 (51) 3.1.3增强预警预报、提速应急防控 (52) 3.1.4完善信息公开、服务公众参与 (53) 3.2管理平台技术特点 (54) 3.2.1技术新 (54) 3.2.2规范高 (55) 3.2.3分析透 (55) 3.2.4功能实 (56) 1、污染源企业一源一档 (59) 3.2.5检索平台 (61) 3.2.6消息中心 (62) 3.3管理平台功能 (62) 3.3.1环境质量监测 (63) 3.3.2动态数据热力图 (64)
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：
大数据下的财务会计理论创新-会计实习论文-会计论文
大数据下的财务会计理论创新-会计实习论文-会计论文 ——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印—— 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
大数据环境下的数据可用性研究
摘要：随着大数据时代的到来，数据可用性给企业带来的挑战更加突出，数据分析时，如何确保数据的可用性，是一项重要而复杂的问题。文章首先分析了大数据可用性研究的必要性及紧迫性，然后探讨了大数据及数据可用性的概念，并归纳了当前数据可用性的研究现状及存在的问题，最后对数据可用性的研究进行了总结。大数据环境下的数据可用性研究非常重要，需要引起足够的重视。 研究的意义 据国际著名的信息技术研究和分析公司gartner的调查显示，在全球1000强的企业中有超过25%的企业存放在其信息系统中的数据不准确，在美国，每年因为数据不准确而造成的医疗事故约占整个医疗事故的50%以上。处理数据质量问题，每年将会给企业增加10%-20%的成本。数据可用性问题的研究已变得迫在眉睫。 相关概念及研究现状 1 大数据的概念 大数据指的是数据的规模巨大，已无法通过传统的数据库处理软件，在合理的时间内对数据进行分析处理。大数据不仅从规模上变得非常巨大，数据类型上也发生了非常重大的变化，传统数据库中的数据以结构化数据为主，而大数据环境下的数据大多都是半结构化、非结构化数据②，这类数据占到总数据的80%以上，且数据的复杂性增加了很多。 2 数据可用性的概念 数据可用性是指数据满足一致性、精确性、完整性、时效性和实体同一性这五个特征的程度③。 一致性是指数据集合中不包含语义上的错误或相互矛盾的数据。 精确性是指数据集合中的数据比较精确，不存在误差。 完整性是指数据集合中的数据比较全面，能够支持各种决策分析，提供决策分析所需要的各种计算。 时效性是指数据集合中的数据都是最新的，而非过时的。 实体同一性是指在不同的数据源中，同一实体的描述是统一的。 研究现状及问题 1 研究现状 数据可用性涉及的方面很多，要想保证数据的可用性，需要做出很多工作，目前，在研究数据可用性问题上，已引起了很多学者的重视，哈尔滨工业大学的李建中教授，清华大学的舒继武教授，复旦大学的周傲英教授等都对数据的可用性进行了研究。 目前，关于数据可用性的研究，主要包含高质量数据获取与整合的方法，大数据可用性理论体系的建立，弱可用数据的近似计算与数据挖掘，数据一致性的描述问题，一致性错误的自动检测问题，实体完整性的自动修复问题，自动检测实体同一性错误的问题，半结构化、非结构化数据的实体识别问题等方面。这些研究取得了一定的成果，但研究任务处于刚起步的阶段，对很多问题的研究还是空白。 2 存在的问题 目前，虽然有一些学者投入到数据可用性的研究领域中，且获得了一些理论成果，但这些成果只是一些初步的成果，数据可用性的研究还有很多没有解决的问题，一个统一的数据可用性理论体系还没有建立。此外，国内外关于数据一致性方面的研究还是以关系数据库为基础，在非关系型数据库环境下的可用性研究比较少，而关系型数据库已不能满足对大数据分析处理的需要，因此需要更多学者投入到对非关系型数据库中数据可用性的研究中去。
大数据数据分析方法、数据处理流程实战案例
数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。
那么大数据思维是怎么回事我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。
到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，
会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。 在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图