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大数据环境下的数据可用性研究

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。

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：

大数据的一个重要方面：数据可用性

大数据的一个重要方面：数据可用性摘要：本文主要简单的介绍了大数据的相关概念，通过对现阶段大数据可用性中存在的研究问题进行分析，来探讨当下大数据可用性的研究现状，以推动大数据可用性的发展。据此，有利于提高对大数据可用性研究的重视程度，能够充分发挥大数据的可用性，以推动大数据的可持续发展，不断地完善现代信息技术体系，建立健全的信息系统，以研究大数据可用性的影响和作用，从而加强对大数据可用性的研究。关键词：大数据；可用性；信息系统；影响作用随着社会经济的不断发展，科学技术日新月异，不断地创新和改进，尤其是计算机信息技术更是成为人们生活和生产过程中不可分割的重要组成部分，为人们的生活、生产方式带来了巨大的改变，受到各界人士的广泛关注。近年来，社会已经朝着信息化的方向发展，一系列信息技术都取得了不错的成绩，无论是互联网或是物理信息系统技术都得到了充分的发展，受到各界人士的广泛关注。鉴于这种状况，大数据的发展规模逐渐扩大，所涵盖的内容面积也越来也多，涉及的范围逐渐扩展。在这种环境下，许多领域都开始纷纷试用大数据，无论是制造业、交通行业还是服务业和医疗业等都充分应用了大数据的作用，取得了有效的成功。信息数据的使用已经成为我国社会经济的重要内容。 1 大数据的相关概念大数据是一个数的几何体，其具有以下几个性质：第一，大数据具有一致性，在数据几何中所包含的各类信息保持相同性，对于一些无法与大数据信息相符合或是出现错误的信息则不属于数据集合中。当大数据中的信息出现不一致的现象，则说明其存在一定的危险性，可进行有效的审查。比如说，某一张信用卡同时在两个城市消费，而消费的数据不一致，则说明信用卡的使用出现了问题；第二，大数据具有准确性。在大数据中的每一个数据都代表着一个实体，能够准确地反映出某一事件的具体情况和数据；第三，大数据具有一定的完整性。数据集合中的数据应当包含各方面的数据内容，要予以人们查询和计算，比如说在医院的数据库中，为保障医疗工作的顺利开展，则必须确保数据库信息的完整性，不可遗失任何重要的数据，以防止影响医疗工作者的判断；第四，大数据具有时效性。数据集合中的数据都符合于现阶段的发展情况，能够保持与时俱进，确保信息的先进性；第五，大数据具有实体同一性。数据几何中的各项数据在描述的过程中具有统一性，享有共同的描述。我们可以将满足以上这五种信纸的数据集合称之为大数据的可用性。 2 现阶段大数据可用性中存在的研究问题现阶段，在大数据可用性的研究过程中仍然存在着一定的问题，还有待进一步完善。其问题主要在于以下方面：首先，在获取高质量数据方面还存在着一定的问题。在此方面所遇到的挑战主要在于如何充分利用高质量大数据的理论，来

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/8f3299944.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

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.wendangku.net/doc/8f3299944.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

备份数据可用性看灾难恢复测试重要性

备份数据可用性看灾难恢复测试重要性转自：中关村在线最近几年，在经历过地震、龙卷风等自然灾害或者意想不到的恐怖袭击后，企业已经逐渐加强了灾难恢复方面的意识，不少企业都相应的建立起自己的灾难恢复计划。但从目前来看，企业似乎在灾难恢复的测试上仍然有很大的欠缺。资深存储工程师耿永就告诉笔者：“根据我多年的经验，很多用户的备份数据可用性不高，在灾难恢复测试方面更是一片空白!” “备份数据可用性”--灾难恢复的根本灾难恢复的目的就是为了企业在经历过各种意想不到的灾难后，通过灾难恢复计划，回复备份的业务数据，使得企业能够尽快恢复日常业务的运行。而备份数据可用性的高低又是企业灾难恢复的根本。试想，如果企业遭受灾难后，通过备份数据指望恢复到日常业务的运行时却发现备份数据不可用，恍如经历了一场从大悲到大喜再到大悲的历程，这其中心酸恐怕是任何企业都不想遇见的吧。目前各方咨询机构的数据都表明：中国企业的备份数据可用率可能还达不到50%。笔者就这一情况向存储资深人士张广彬咨询看法，他就表示：“这种情况完全有可能，国内用户在灾难恢复建设上的确还是处于很落后的阶段，企业在备份数据可用性方面还需要做很多工作。” 因此，要想“备份数据不可用”不成为自身企业的心头之痛就必须具有完善的灾难回复测试计划。完善合理的灾难恢复测试计划完善合理的灾难恢复测试计划能够尽可能的降低风险，达到高效维护企业业务连续性的目的。测试灾难恢复计划主要有以下几点好处：一、发现备份漏洞。最简单的就是通过测试灾难恢复计划发现哪里的数据没有按计划备

份;备份数据出现错误;备份流程需要修改等等问题。二、培养灾难恢复团队的最佳方式。从某种意义上来说，测试灾难恢复计划对于培养企业的数据管理团队是一个最好的办法。通过测试灾难恢复，企业数据管理者可以更加容易的了解企业灾难恢复计划;学会如何使企业在灾难中恢复;灾难恢复团队更好的配合协调工作等等。专业存储咨询的重要性从国内用户的情况来看，专业的存储咨询似乎并不是香饽饽，很多国内似乎还是倾向于通过购买厂商产品来获得相关的服务，对于专业的存储咨询似乎并不看重。但是笔者还是认为企业寻求专业的存储咨询将是企业的一条必经之路。就拿灾难恢复来说吧，对于那些没有经验的企业来说，没有一个专业的、有经验的指导，即使企业上了灾难恢复项目，真正遇到各种突发事件时，企业不能有效的执行这个计划，那么也是徒劳。 “无之，则有之;有之，则练之”----灾难恢复貌似不是一项一劳永逸的活儿，合理的测试演练才能更为全面的防范于未来!但愿“备份数据不可用”这种悲剧越少越好!

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

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。