時間：2023-05-30 09:27:48
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇大數的認識，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
摘要：會計作為一種企業管理活動，其本質實際上是會計數據信息的管理。互聯網、傳感技術、云計算等新技術的應用使非結構化、碎片化數據急劇增加，大數據時代已經到來。本文探討大數據時代將會對會計世界的基本認識，如認知方式、會計數據的構成、會計數據分析方法、會計信息質量以及企業會計行為等方面的影響。
關鍵詞：大數據 會計數據 非結構化 會計理論
一、問題的提出
隨著以博客、社交網絡等為代表的新型信息方式以及以互聯網技術、云計算技術等為代表的新技術的產生，全球數據量出現了爆炸式增長。據統計，2013年中國產生的數據總量超過0.8ZB（相當于8億TB），2倍于2012年，相當于2009年全球的數據總量。預計到2020年，中國產生的數據總量將是2013年的10倍，超過8.5ZB。近三年來，大數據作為一種新生事物，已經成為了學術界、企業界以及政府機構的關注熱點。如：以“大數據”為主題的研究文獻出現了井噴式增長，達到14 000余篇； IBM、亞馬遜、甲骨文、Google等國際知名企業已經構建了大數據平臺，大數據已經成功應用到了醫療行業、能源行業、通訊行業、零售業，并取得了巨大的經濟效益；各國政府都已經意識到大數據的重要意義，紛紛做出了發展大數據的計劃，如美國政府于2011年3月份了“大數據研究和發展倡議”，投資2億以上美元，正式啟動“大數據發展計劃”，計劃在科學研究、環境、生物醫學等領域利用大數據技術進行突破；聯合國于2014年5月了名為“Big data for development：Challenge&opportunities”報告，該報告闡述了大數據時代各國特別是發展中國家在面臨數據洪流的情況下所遇到的機遇與挑戰；我國政府已經把發展大數據作為經濟發展的新的增長點，出臺了大數據發展計劃。
會計作為企業的一項管理活動，主要是通過對企業在生產、經營過程中產生的會計數據進行確認、計量、記錄、報告與分析來實現的。目前的會計數據都是結構化數據，主要是以定性分析數據為主，如金額、數量、重量、日期、時間等；定性分析數據為輔，如質量、顏色、好壞評價、型號、技術等，并通過數據之間的因果關系的追溯來衡量會計數據的客觀性與真實性。隨著大數據時代的來臨，數據將在數量、類型與性質等方面發生巨大改變，將會出現大量的非結構化、碎片化的數據。一方面，會計需要為經濟發展服務；另一方面會計也將受到經濟發展的影響，那么，在大數據時代里，非結構化、碎片化數據急劇增加，并將占主導地位的新形勢下，將會對會計數據產生什么樣的影響？會計將如何適應該新形勢，并如何發展等一系列的問題都將是會計學界亟需思考與重點研究的課題。本文試圖去思考與研究這幾個方面的問題，拋磚引玉，期待更多的學者在這方面做出更多的有效的研究。
二、大數據時代對會計的影響研究
（一）大數據時代對會計世界認知方式的影響
人類活動紛繁復雜、多種多樣，但人類活動過程、活動結果以及活動中存在的各種關系都會留下痕跡，這些痕跡可以通過新技術的應用以數據的形式進行記錄，在記錄的過程中就產生了相應的結構化或非結構化數據。業界通常用4個V（即Volume、Variety、Value、Velocity）來概括大數據區別于傳統數據的顯著特征，這4個顯著特征向人們傳遞了多樣、關聯、動態、開放、平等的新思維，這種新思維正在滲透到我們的生產、生活、教育、思維等諸多領域，逐漸改變人類認識、理解世界的思維方式。一些大數據學者把大數據提高到世界本質的高度，認為世界萬物皆可被數據化，一切關系皆可用數據來表征，如：黃欣榮（2014）認為隨著大數據時代的來臨，數據從作為事物及其關系的表征走向了主體地位，即數據被賦予了世界本體的意義，成為一個獨立的客觀數據世界；田濤（2012）認為未來生產力的三大要素是人力、資本和數據，大數據已經成為與自然資源、人力資源同等重要的戰略資源。在大數據時代，該種新思維認為全體優于部分，雜多優于單一，相關優于因果，從而使人類的思維方式由還原性思維走向了整體性思維。
此外，通過對經濟活動的數據化，并對該數據進行分析，能夠實現對某一事物定性分析與定量分析的統一，能夠促使那些曾經難于數據化的人文社會科學領域開展定量研究。從目前的研究來說，無論是規范研究還是實證研究，基本上都是通過尋找事物之間的因果關系來解釋或揭示某一規律或現象，會計更是如此。會計更是通過強調經濟活動之間以及會計數據之間的因果關系來保證經濟業務以及會計數據的客觀性、真實性與可靠性。由于信息傳遞的弱化規律的客觀存在，通常來說，人們無法對于超過一定層級關系的因果關系鏈條以及本就不明顯的因果關系做出準確判斷與分析，如：報表數據與原始憑證之間由于經過了幾次的數據加工，報表數據只能反映出企業最終的整體情況，卻很難推導或還原出當時的原始憑證的實際情況；同時，因果關系只能做單向的邏輯推導，即“因果”，而不能“果因”，因為“因果”是確定的，唯一的，而“果因”則是不確定的，有多種可能性。在會計大數據的時代，人們可以利用數據量的優勢，通過數據挖掘從海量會計數據的隨機變化中尋找蘊藏在變量之間的相關性，從而在看似沒有因果關系或者因果關系很弱的兩個事物之間找到他們既定的數據規律，并通過其中的數據規律以及數據之間的相關關系來解釋過去、預測未來，并可以做到因果的雙向分析，從而補充了傳統會計中的單一因果分析方法的不足。由此可見，大數據將會改變人們對客觀世界，乃至會計世界的認知方式。
（二）大數據時代對會計數據的影響
會計是以貨幣為主要計量單位，以憑證為主要依據，借助于專門的技術方法，對一定單位的資金運動進行全面、綜合、連續、系統的核算與監督，向有關方面提供會計信息、參與經營管理、旨在提高經濟效益的一種經濟管理活動。簡單來講，會計是通過對數據，尤其是會計數據的確認、計量、報告與分析，幫助企業的管理者來管理企業，并向外部利益相關者提供會計信息的一種管理活動。
目前的會計數據包括各種各樣的數據，可以歸納為三類：（1）用來進行定量描述的數據，如日期、時間、數量、重量、金額等；（2）用來進行定性描述的數據，如質量、顏色、好壞、型號、技術等；（3）不能單獨用來表示一定意義的不完整的、非結構化、碎片化的數據。目前對會計數據的處理還僅僅局限在第一種定量描述的數據的處理，尤其是那些能夠以貨幣來進行計量的經濟活動所表現的會計數據，因為這種數據既能比較方便地進行價值的轉換與判斷，又能很直觀地還原出企業的生產經營過程，從而使利益相關者可以通過會計數據信息了解企業生產經營過程以及生產經營結果。定性描述的數據與定量描述的數據相比，存在一個很大的缺陷，那就是定性數據只能大概推斷出企業生產經營過程，而不能還原出企業的生產經營活動過程，比如，這個產品質量好，只能推斷出企業經營過程良好，那怎么個良好法，在哪個生產步驟良好，這個企業的良好和別的企業的良好一樣還是不一樣，我們就難以知曉。所以，定量數據的過程和結果能夠互為因果推斷，而定性數據只能達到經營過程是因，經營結果是果的推斷。對于第三種不完整、非結構化、碎片化的會計數據在因果關系的推斷來看，存在更為嚴重的問題，因為不完整、非結構化以及碎片化的特征，該類數據會導致因果關系推斷的障礙，該類數據無法推斷出經營結果，經營結果也無法還原經營過程。從目前會計數據的使用情況來看，定量描述的數據經常使用，定性描述數據較少使用，非結構化、碎片化數據基本沒有使用；從企業的整個會計數據的作用來看，定量描述的數據作用固然重要，尤其是金額數據，但是定性描述數據以及非結構化、碎片的數據也很重要，會對會計信息使用者產生重要的影響，甚至也會影響到會計信息使用者的決策，比如，好的商品質量能擴大企業的知名度，會給企業帶來巨大的商譽，進而給企業帶來超額利潤。由于定性描述數據以及非結構化、碎片化數據的內在缺陷，這些數據的作用目前還無法發揮出來，也阻礙了會計理論與會計實務的發展。
互聯網、物聯網、傳感技術等新技術的應用，不僅實現了人、機、物的互聯互通，而且還建立了人、機、物三者之間智能化自動化的“交互與協同”關系，這些關系產生了海量的人、機、物三者的獨立數據與相互關聯數據，目前那些難以用貨幣化來計量的經濟活動，其實都可以通過以上新技術來進行記錄，記錄過程中相應的會產生大量的數據，這些數據不僅有數字等結構化數據，還有規模巨大的如聲音、圖像等非結構化、碎片數據。隨著大數據時代的到來，定性描述數據以及非結構化、碎片化的數據，尤其是非結構化、碎片的數據的增長速度將遠遠超過定量描述數據的增長速度，非結構化、碎片化數據以及定性描述數據將會成為會計數據的主導。雖然定性描述數據以及非結構化、碎片數據存在內在的缺陷，但是在大數據時代，卻可以使用大數據挖掘技術發揮出該類型數據的會計作用。雖然這些數據不能完整、全面、清晰地推導與反映出企業的經營結果和經營過程，但是大量的這些數據放在一起，卻能夠利用它們之間存在的相關關系推導與反映出企業的經營過程與經營結果，比如，你把一個生產步驟細分為成千上萬個步驟或者更大程度的細分步驟，一個細分步驟不能表示什么含義，但是把這大量的細分步驟組合到一起同樣能夠構成一個完整的步驟，那么就能達到定量描述會計數據的相應功能。在傳統的會計理論中，使用的會計數據基本上都是屬于定量描述數據，主要的原因有兩個：一是定性描述的數據不能準確地以貨幣來計量；二是數據量小的時候，利用數據的相關性關系遠不能達到因果關系推導出來的結果那樣準確、那樣令人信服，原因在于數據量小的時候，利用相關關系推導出來的結果隨機性較大。傳統會計選擇那些定量描述性的數據作為會計數據，實際上是時代的局限性決定的。隨著互聯網、云技術、大數據挖掘等新技術的使用，非結構化、碎片化數據急劇增加，非結構化、碎片化數據真正成為了大數據，這些數據已成為企業的重要資源，將會影響到企業的可持續發展。從統計學角度來看，非結構化、碎片化的會計數據擺脫了小數據的必須使用因果關系分析的內在局限性，利用相關關系的數據分析可以達到因果關系的數據分析的同樣效果，從而為非結構化、碎片化數據應用于會計提供了可行的理論基礎與技術支持。因此，在大數據時代，這些定性描述的數據以及非結構化、碎片化的數據豐富了會計數據的種類，擴大了會計數據的來源渠道。在大數據時代，會計數據將由三部分構成：第一部分是定量描述性數據；第二部分是定性描述性數據；第三層為非結構化、碎片化會計數據。目前的會計數據實際上是直線型的數據，大數據時代的會計數據將變得更加立體化，有可能出現三維或者多維形式的會計數據。
（三）大數據時代對會計數據分析方法的影響
在大數據時代來臨之前，描述性數據與非結構化、碎片數據很少被納入會計數據范疇，會計實務也很少使用這類數據，這類型的數據那時還不能稱為會計數據。大數據時代，可以利用數據量的優勢，通過數據之間相關關系的分析達到因果關系分析的同等效果、同等的可靠性與客觀性。因此，在大數據時代，數據量的優勢以及數據挖據分析方法在會計領域的使用將促使描述性數據與非結構化、碎片化數據轉變成為會計數據，豐富了會計數據的內容與來源，提高了描述性會計數據與非結構化、碎片化會計數據在會計理論與實務中的應用價值，從可靠性與相關性兩個方面同時提高會計信息的質量。其實，在大數據時代，描述性數據與非結構化、碎片化數據能夠成為會計數據的一個必要條件就是能夠通過這些數據與企業價值（或企業未來現金流）之間相關性的分析較為準確地找到它們之間的數量關系。大數據挖掘技術融合了現代統計學、知識信息系統、決策理論和數據庫管理等多學科知識，可以完成從海量數據中發現特定的趨勢和關系。大數據挖掘技術在會計理論和實務中的應用，能有效地從大量的、不完全的、模糊的、碎片化的、非結構化的實際應用數據中，找到隱含在該類數據與企業價值之間的相關的數量關系。隨著互聯網、物聯網、傳感技術、云計算等新技術的發展，客戶關系方面的網絡數據、生產過程中的生產作業記錄數據、采購過程動態監控記錄等方面的數據每天都呈海量增加，非結構化、碎片化數據的趨勢越來越明顯。傳統的數據分析技術在面對大數據時已經顯得力不從心，很難解決大數據的存儲、分割、高效計算的問題，大數據借助云平臺技術。同時，隨著大數據概念的提出以及大數據商業價值的開發，大數據挖掘技術得到了長足發展，大數據應用軟件與操作系統相繼出現，如DB2數據庫軟件、Hadoop系統、Infosphere Streams流數據、Netezza等，這些大數據應用軟件和操作系統解決了描述性數據以及非結構化、碎片化數據與企業價值之間數量關系尋找的技術問題，同時會計大數據也將促進數據挖掘技術的發展與應用。
（四）大數據時代對會計信息質量的影響
對于大數據對會計信息質量的影響研究的相關文獻非常稀少，目前只有袁振興等（2014）在《大數據對會計的挑戰及其應對》一文中提出“大數據會降低會計信息的準確性質量要求”的觀點，那么果真如此嗎？下面我們來進行仔細分析。
根據國際標準化組織1994年頒布的ISO 8402-94《質量管理和質量保證-術語》中有關質量的定義，會計信息質量是會計信息滿足明確和隱含需要能力的特征總和。會計信息質量要求是對企業財務報告中所提供會計信息質量的基本要求，它主要包括可靠性、相關性、可理解性、可比性、實質重于形式、重要性、謹慎性和及時性等。根據前面大數據時代會計數據的來源構成分析可知，大數據時代會計信息包括定量描述會計數據、定性描述會計數據以及非結構化、碎片化會計數據，這三類會計數據在數量以及作用上是不一樣的。從會計數據總量來看，隨著大數據的興起，非結構化、碎片化數據數量將會大大增加，非結構化、碎片化數據將會占主導地位；從數據的價值密度來看，很明顯定量描述會計數據要比非結構化、碎片化數據的價值密度要高得多，由此將會出現一個問題：會計數據的使用將會選擇以哪一類會計數據為主？從會計的作用以及會計存在的必要性來看，會計之所以存在完全是因為會計能夠通過自己的一整套體系為信息使用者提供有益的信息，從而幫助其做出正確的決策。虛假的會計信息不僅無助于會計信息使用者做出正確的決策，而且還會誘導會計信息使用者做出錯誤的決策，因此，要幫助會計信息使用者做出正確的決策，會計數據的真實可靠就是一個必要的條件。從目前會計理論以及會計實務來看，會計要求以取得的真實發生的經濟業務對應的單據作為記賬依據，報表的數據才能真實客觀地反映出企業的生產經營過程以及企業的財務狀況、盈利狀況以及現金流量狀況等。因此，從會計生存與發展的角度來看，不管是傳統的小數據時代還是大數據時代，提供真實可靠的會計信息，幫助信息使用者做出正確的決策的本質是不會改變的，否則會計將失去存在的必要了。從數據取得的難易程度來看，定量描述的會計數據要比非結構化、碎片化數據容易的多；從數據取得的成本來看，定量描述的會計數據要比非結構化、碎片化數據成本低很多，從數據的有效性來看，大數據中的無效數據會更多，可能對正確結果的干擾會更大；從數據分析的難易程度來看，因果關系的分析要比相關性分析更直接，更讓人掌握和理解，因此，大數據時代的會計數據肯定是以定量描述性數據為主，定性描述會計數據與非結構化、碎片化會計數據為輔，從而也決定了以后的會計數據的計量手段同樣還應是以貨幣計量為主，其他計量為輔的做法。目前會計理論與實務的發展遇到了困境，如，人力資源會計、行為會計、企業社會責任會計、環境資源會計等，其主要原因在于這些重要的會計領域難以定量描述，難以準確地反映在報表上，而大數據的產生以及大數據挖掘方法的應用將會促進這些領域的定量描述，把這些領域逐漸納入到會計核算體系，更真實、更全面地反映某一會計主體的生產經營過程以及經營結果，將從可靠性與相關性等幾個方面提高會計信息的質量。
（五）大數據時代對企業會計行為的影響
由以上分析可知，大數據時代的到來影響著會計數據的構成，傳統數據中的那些定性描述數據和非結構化、碎片化將轉變成了會計數據。一方面，會計數據范圍的擴大使企業更多的信息能夠納入到會計核算體系，尤其是那些非結構化、碎片化會計數據蘊含的會計信息，從而能夠讓企業更準確地計量這些領域對企業的貢獻，以采取更有效的應對措施，最終將促進與改善企業的生產經營行為。另一方面，隨著社會形勢的發展，一些原來被認為重要但難以用定量描述數據進行計量的那些會計信息，如企業家能力、智力資本等，不管是對目前的企業還是對利益相關者來說，這些會計信息越來越重要，納入會計核算范圍的要求也越來越強烈。2000年里斯本歐盟高級會議期間，歐盟委員會主席Romano Prodi提出“我們在企業家活動領域中的缺位需要認真對待”，有大量證據表明經濟增長和生產效率的改進的關鍵依賴于一個經濟體中的企業家能力，由此可以看出企業家能力對企業的重大作用。大數據時代，將會有助于將企業家能力這類對企業很重要卻又難以計量其價值的要素納入企業的會計核算體系。同樣以企業家能力來說，大數據時代幫助企業準確計量該要素對企業的價值，那么企業就可以根據企業家能力的價值來給予合適的報酬，這樣既能減少優秀企業管理者的跳槽行為，還可以進一步促進企業家工作的積極性，為企業吸引更多的優秀企業家。優秀企業家可以更有效地降低庫存，提高存貨周轉率；改變融資方式與融資策略，降低融資成本；改變經營策略，擴大市場占有率；改變投資組合，增加投資收益；改變利潤分配方式，有效利用企業的自有資金；改變會計政策的選擇，選擇符合企業利益的會計政策與方法；分析大數據信息，發現潛在市場與商機等。因此，大數據將會改變企業的行為。
三、結論
會計作為企業管理活動，其本質實際上是價值數據信息的管理。根據以上分析，可以得到以下幾個結論：（1）互聯網、傳感技術、云計算等新技術的應用使非結構化、碎片化數據急劇增加，海量的非結構化、碎片化的數據在大數時代的特定背景下成為了會計數據，豐富了會計數據的內容；（2）由于非結構化、碎片化會計數據的內在特點，非結構化、碎片化會計數據在大數據時代也只能是定量描述性會計數據的有益補充，而不會改變定量描述性會計數據的基礎地位；（3）在真實的大數據樣本的基礎上，相關性的數據分析能夠基本達到因果關系的精確分析效果，為大數據時代會計理論的發展提供了數據基礎與分析方法手段，大數據將會對會計理論與實務的發展產生積極影響，尤其對目前那些難以計量卻又非常重要的會計領域，如企業家能力、智力資本、企業社會責任會計、環境資源會計等領域產生重大影響。
參考文獻：
[1]黃欣榮.大數據時代的哲學變革[N].光明日報，2014-12-7.
[2]Gartner.2013年企業將大規模投資大數據技術[J].通訊世界，2013，（04）.
[3]管天云，候春華.大數據技術在智能管道海量數據分析與挖掘中的應用[J].現代電信科技，2014，（2）.
一、關于管理會計的認識
顧名思義，管理會計就是以提升企業綜合競爭力和綜合效益的一種會計信息，這種會計信息經過了專業部門的收集、整理、篩選、總結，最后得出的有利于企業制定決策的高質量會計信息。
二、我國商業銀行管理會計發展的現狀及問題
（一）我國部分商業銀行對管理會計缺乏新的認識，對管理會計的大數據背景不能嚴肅認真的對待
大數據時代來臨的今天，具有先知先覺的企業已經把重心放在迎接經濟轉型的改革上面，對管理會計中的數據化更加重視，但是有一部分商業銀行，尤其是出于經濟落后地區的跟不上經濟發展形勢的銀行，忽略了大數據時代的管理會計，更不用說認真對待了，他們對管理會計的大數據化認識不到位、理解不到位，導致應用不到位甚至根本不會應用，就更談不上促進銀行的發展和轉型了。落后一步不不落后，如果再不堅持改革創新和轉型，只有被淘汰的命運。
（二）管理會計中對于大數據的信息不全面，挖掘信息受限，技術跟不上
很多的商業銀行已經做好了迎接大數據時代的準備，但是這種準備只是局限在表面，銀行內部，管理會計中技術水平跟不上，沒有辦法將數據信息百分之百的呈現出來進行分析，這是我國商業銀行挑戰數據時代最核心的問題。商業銀行挖掘會計信息不全面主要是因為：1.客觀原因，大數據時代的會計信息是非常龐大的，在很大范圍內挖掘對自身有益的信息實屬不易；2.商業銀行的管理會計技術有限，無法準確、高效的分析信息，再加上工作人員的技術水平和分析能力有限，更加限制了挖掘有用信息的速度，不能保證銀行在第一時間獲取有效信息，阻礙了新的決策的制定。
（三）商業銀行缺少對大數據背景下管理會計研究透徹的高技術人才
目前商業銀行的工作人員的業務能力只局限在對傳統業務比較熟悉，對新興事物的理解和研究比較透徹的專業化人才少之又少，我國本身就欠缺對復合型人才的額培養，在大數據時代這樣的背景下，商業銀行的專業性人才非常緊張。不只是我國，就連科技如此發達的美國，真正專業的大數據管理會計的分析人才也僅僅只有十幾萬。人才的缺失導致管理會計中的大數據信息無法被第一時間挖掘運用，是商業銀行甚至是我國經濟行業的一大損失。
三、大數據時代商業銀行管理會計發展如何將問題變成機會
（一）嚴肅重視起大數據時代下的管理會計發展
大數據時代是經濟發展的潮流和必然，商業銀行想要發展，就必須認識對待大數據時代的態度直接決定了企業的存亡。商業銀行想要繼續發展甚至存活下去，就必須運用一切技術、方法，抓住一切這個時代給予的有利機會。必須認識到管理會計在這個過程中發揮的重要作用，組織企業人員通過學習培訓，加強對大數據的認識和重視，認識到位了才會把精力、技術、重心向該方面轉型。
（二）提高商業銀行會計信息的分析技術，升級銀行的管理會計系統
采用新的技術，因為大數據的范圍無限廣、內容復雜、結構不傳統，依靠傳統的技術分析系統遠遠分析不全面、不透徹，一般的管理會計系統遠遠不能滿足大數據的信息挖掘需要，這就需要商業銀行鼓勵信息技術創新，滿足挖掘有力信息為我所用的需要。
（三）培養大數據時代需要的高專業化高素質復合型人才
人才是企業的有形資源，通過培養商業銀行高專業化人才，開發和掌握最新的管理會計數據化背景下的新技術，對于商業銀行來說是非常必須的，技術再先進沒有人才能夠掌握依然不能充分發展自己。對于銀行來說，以來可以高薪聘請符合要求的高素質人才，吸引人才的到來；二來可以通過組織學習、培訓等等一切方式培養相關人才。
關鍵詞：商業銀行；管理會計；機遇與挑戰
大數據時代的背景之下，商業銀行想要更好地迎接這個時代的到來，不可或缺的是提升自身的管理會計發展能力。管理會計在商業銀行的發展與決策方面發揮著重要作用，能夠比其他方式更準確、快速的提供給商業銀行信息，從而幫助商業銀行的決策性發展。對于商業銀行來講，怎樣抓住機會，利用好管理會計這項資源，幫助自己快速發展與轉型，以更加自信的狀態迎接大數據時代的來臨，是商業銀行和管理會計所需要共同思考的。
一、關于管理會計的認識
顧名思義，管理會計就是以提升企業綜合競爭力和綜合效益的一種會計信息，這種會計信息經過了專業部門的收集、整理、篩選、總結，最后得出的有利于企業制定決策的高質量會計信息。
二、我國商業銀行管理會計發展的現狀及問題
(一)我國部分商業銀行對管理會計缺乏新的認識，對管理會計的大數據背景不能嚴肅認真的對待大數據時代來臨的今天，具有先知先覺的企業已經把重心放在迎接經濟轉型的改革上面，對管理會計中的數據化更加重視，但是有一部分商業銀行，尤其是出于經濟落后地區的跟不上經濟發展形勢的銀行，忽略了大數據時代的管理會計，更不用說認真對待了，他們對管理會計的大數據化認識不到位、理解不到位，導致應用不到位甚至根本不會應用，就更談不上促進銀行的發展和轉型了。落后一步不不落后，如果再不堅持改革創新和轉型，只有被淘汰的命運。
(二)管理會計中對于大數據的信息不全面，挖掘信息受限，技術跟不上很多的商業銀行已經做好了迎接大數據時代的準備，但是這種準備只是局限在表面，銀行內部，管理會計中技術水平跟不上，沒有辦法將數據信息百分之百的呈現出來進行分析，這是我國商業銀行挑戰數據時代最核心的問題。商業銀行挖掘會計信息不全面主要是因為：1.客觀原因，大數據時代的會計信息是非常龐大的，在很大范圍內挖掘對自身有益的信息實屬不易；2.商業銀行的管理會計技術有限，無法準確、高效的分析信息，再加上工作人員的技術水平和分析能力有限，更加限制了挖掘有用信息的速度，不能保證銀行在第一時間獲取有效信息，阻礙了新的決策的制定。
(三)商業銀行缺少對大數據背景下管理會計研究透徹的高技術人才目前商業銀行的工作人員的業務能力只局限在對傳統業務比較熟悉，對新興事物的理解和研究比較透徹的專業化人才少之又少，我國本身就欠缺對復合型人才的額培養，在大數據時代這樣的背景下，商業銀行的專業性人才非常緊張。不只是我國，就連科技如此發達的美國，真正專業的大數據管理會計的分析人才也僅僅只有十幾萬。人才的缺失導致管理會計中的大數據信息無法被第一時間挖掘運用，是商業銀行甚至是我國經濟行業的一大損失。
三、大數據時代商業銀行管理會計發展如何將問題變成機會
(一)嚴肅重視起大數據時代下的管理會計發展大數據時代是經濟發展的潮流和必然，商業銀行想要發展，就必須認識對待大數據時代的態度直接決定了企業的存亡。商業銀行想要繼續發展甚至存活下去，就必須運用一切技術、方法，抓住一切這個時代給予的有利機會。必須認識到管理會計在這個過程中發揮的重要作用，組織企業人員通過學習培訓，加強對大數據的認識和重視，認識到位了才會把精力、技術、重心向該方面轉型。
(二)提高商業銀行會計信息的分析技術，升級銀行的管理會計系統采用新的技術，因為大數據的范圍無限廣、內容復雜、結構不傳統，依靠傳統的技術分析系統遠遠分析不全面、不透徹，一般的管理會計系統遠遠不能滿足大數據的信息挖掘需要，這就需要商業銀行鼓勵信息技術創新，滿足挖掘有力信息為我所用的需要。
(三)培養大數據時代需要的高專業化高素質復合型人才人才是企業的有形資源，通過培養商業銀行高專業化人才，開發和掌握最新的管理會計數據化背景下的新技術，對于商業銀行來說是非常必須的，技術再先進沒有人才能夠掌握依然不能充分發展自己。對于銀行來說，以來可以高薪聘請符合要求的高素質人才，吸引人才的到來；二來可以通過組織學習、培訓等等一切方式培養相關人才。
四、結束語
大數據時代下的商業銀行，面臨著許許多多的機會，大數據時代的管理會計可以更好地服務于企業，幫助商業銀行的轉型和快速發展，同時如果商業銀行跟不上大數據時代的發展要求，管理會計技術跟不上、相關人才跟不上、意識跟不上，也必然會導致被社會淘汰。如何抓住機遇，將外部條件變成自己的優勢條件，是企業需要思考的。
參考文獻：
[1]耿云江，趙曉曉.大數據時代管理會計的機遇、挑戰與應對[J].會計之友，2015，01：11-14.
一、大數據的發展現狀
大數據時代以來，信息一詞由先前的單純信息等新聞消息漸漸過渡為各種形式、各種來源的信息。從信息數據時代到數字媒體時代，直到人工智能時代，帶有某種背景及形式的數據我們將其稱其為信息，從這些信息數據中找尋內在的聯系與規律就是情報知識，借助于各種手段方法與技術對這些情報知識進行挖掘、分析所得出能夠以此支撐決策的便是價值、便是資源。大數據環境下數據呈現出多元化、龐雜化等特點，通過數據挖掘、數據捕捉等技術手段可以彌補先前由于數據匱乏、不足而無法開展的行業領域工作等，例如：檔案工作。隨著國家十三五規劃關于國家信息化綱要的提出，由各類高新技術諸如云計算、云平臺及互聯網服務所衍生出的各種形式的信息數據呈現出指數型增長的模式，面對數據龐雜、類型多樣化的文件檔案信息，傳統的檔案管理模式及服務已經很難適應當前時代的特點。
二、大數據是醫院檔案管理工作的發展趨勢
當前時期醫院檔案管理工作已經逐步實現紙質檔案數字化掃描歸檔，初步信息化，可以利用一定網絡技術、系統工程技術來進行文件存儲和搜索查詢等。
但隨著信息技術的飛速發展，人們對于歸檔保存重要性認識提高，醫院檔案部門所產生的信息數據日益龐大、類型多樣，不僅涵蓋了醫院的歷史和當前各項管理工作，同時還包括了特色業務檔案：住院病歷、門診記錄、科研教學等檔案。檔案數據庫“脹庫”問題也隨之到來，“脹庫”問題帶來的無法及時有效歸檔并建立索引以提供服務，導致檔案的服務利用效率大打折扣。要解決這一問題，需要求助于大數據技術框架中的云計算技術。大數據的工作實質就是將各種類型、各種來源的信息數據進行集中統一管理，挖掘分散于海量檔案中的信息價值，因此說，醫院檔案管理工作的發展趨勢必將是大數據管理模式。
三、大數據檔案管理工作中存在的若干問題
第一，傳統觀念亟需轉變
當前時期各地方醫院對于醫院業務發展和各項高新技術的應用給予高度重視，但是對檔案信息資源的管理、開發及利用卻是認識不足亦或輕視，檔案信息資源的利用僅是局限于低價值、淺層次的閱讀，價值挖掘不足。未能高效認識到檔案信息資源的科學管理、開發利用能對醫院各項工作提供支撐和輔助，以此創造豐厚的社會效益。各地醫院長期以來專注于醫療業務工作，對于醫院其他相關管理性工作較為忽視，檔案管理工作就是在這樣背景下被放任管理。造成檔案工作遭到忽視的因素有很多，諸如：人員、經費、編制等，導致檔案管理工作很容易被主體所忽視。
第二，醫院檔案管理制度不規范
當前，醫院檔案管理部門隸屬于院辦下屬，而各業務科室檔案工作是歸屬于各業務科室，這在一定程度上就造成了檔案管理的分散性。統一領導、分級管理是國家檔案局規定各省市檔案局（館）、檔案室的檔案工作管理原則，同樣醫院檔案工作也應是集中統一管理。大數據時代下，醫院檔案信息資源更要進行集中統一處理，分散性管理不利于各類型檔案綜合考量、分析。集中管理可以依靠大數據環境下優勢因素，實現檔案信息資源疊加效能。
第三，檔案人才隊伍建設仍需強化
大數據時代各項技術手段層出不窮、發展迅猛，大數據管理必然要有一批高素質、專業強的檔案人才。當前，各個地方醫院檔案工作人才隊伍可謂是參差不齊，理論專業基礎、具體實踐應用、學歷教育等亟需強化，這些因素匱乏的表現就是不能很好地將醫院檔案工作應用到大數據環境下。信息技術更迭迅速，大數據技術手段也是隨時代在變遷，現代科學技術、現代網絡知識的匱乏，高層次檔案專業人才隊伍弱小，這些因素都不能適應當前大數據時代下檔案工作的各項需求。
四、大數據檔案管理工作的若干建議
第一，領導者的觀念轉變是大數據醫院檔案管理的首要因素
大數據檔案管理工作做到什么程度，達到什么效果，在醫院檔案系統建設規劃中最為關鍵的是醫院領導層的高度支持和各個部門、業務科室的積極高效參與，領導者對檔案工作思維意識、觀念的轉變和提高非常重要。領導者能夠認識信息資源的重要性、信息資源的疊加效果、信息共享和情報分析，那么檔案信息化工程、大數據檔案管理工作開展則是一路綠燈。各個地方醫院可以將檔案信息化工作、大數據檔案工作細化具體到制度之中，指派一名專管領導，主抓醫院檔案信息、大數據管理等工作。
第二，軟硬件設施是實現大數據管理工作的基礎、源泉
信息時代下現代化理念需要一定軟硬件設備的支撐，當前時期大數據處理技術手段及方法均沒有任何屏障，軟硬件設備的到位則是關鍵。在資金預算合理范圍內，提升檔案庫房、電腦硬件設施，信息系統軟件裝備等，這些均是實現信息化管理的根基。
第三，專業、高效檔案人才隊伍是大數據檔案管理工作的核心
各項基礎設施到位，但是應用基礎設施及系統檔案專業人才缺乏，那么大數據檔案管理則是一張空頭支票。所以，大數據檔案管理要培養、引進一批高層次檔案專業人才。醫院要有部分經費預算，重視人才引進、人員培訓的投資。對各個部門科室檔案管理員進行定期業務培訓，從檔案專業知識到大數據甄別、應用、分析，培養出一只具有特色、專業、高效的醫院大數據檔案工作人才隊伍。
第四，整合各部門檔案信息資源，將大數據應用落到實處
當前，新舊媒體共同發展，特別是移動互聯網技術以及大數據技術的飛速發展應用，為傳媒領域的跨越發展轉型發展帶來了新的動力。在這種形勢下，做好新聞采編工作，更應該緊跟時代的發展變化，分析在大數據背景時代新聞采編工作的新特點、新趨勢，積極轉變新聞采編工作理念和技術手段，提高新聞采編工作的效率和質量。
1 大數據時代背景下新聞采編的技術優勢分析
1）大數據技術的發展應用使得新聞可預見性更強。大數據的本質就是對海量信息數據的提取分析，而且通過對大量數據之間關聯性的科學分析，能夠從中提取各種有信息的價值，這也使得對各類事件發生的預測性變成了可能。因此，利用大數據分析的手段，在新聞采編工作中，一定程度上能夠實現對一些民生熱點諸如交通出行、醫藥衛生。財經信息等領域的準確預測，這對于促進提升新聞采編工作的時效性非常有幫助。
2）大數據技術的發展應用可以有效提高新聞采編工作的針對性。受眾是新聞媒體傳播的核心所在，大數據技術的應用，對各類信息的提取分析能力更強，可以更加準確地對受眾的閱讀習慣和新聞喜好進行分析，這有助于新聞媒體有針對性地改進新聞采編，提高新聞資訊投送的準確性。同時，通過大數據信息的分析挖掘，也可以全面地發現新聞媒體的潛在受眾，吸引更多的關注。
3）大數據技術的應用發展更有利于指導改進新聞采編工作質量。在大數據技術的支持下，新聞媒體可以更加方便地利用大數據技術，對現有的一些網站平臺上對新聞媒體自身的相關評論分析等進行搜集整理，通過這樣可以準確地掌握受眾對于新聞媒體的整體情況反饋，進而明確新聞媒體在新聞制作方面存在的不足和薄弱環節，有針對性地加以改進，不斷促進提高新聞采編制作質量。
2 大數據時代新聞采編發展面臨的問題分析
一方面，很多新聞采編人員對大數據理念以及智能技術的認識分析不到位，在新聞采編工作開展過程中，仍然習慣于采用傳統的采編方式，對于大數據技術還沒有系統全面的認識，應用的積極性不高，而且沒有深入地分析研究如何在新聞采編工作中更好的應用，對大數據技術幫助新聞采編工作實施沒有系統概念認識。
另一方面，大數據技術優勢固然明顯，但是對于新聞采編工作也提出了一些新的要求，尤其是全面的利用好大數據技術，需要新聞采編人員具有較強的數據分析能力以及價值挖掘能力，但是目前很多新聞采編人員還沒有接受過系統的培訓教育，在新聞采編工作中如何更好地運用大數據技術，往往還不夠熟練。
3 大數據時代新聞采編工作發展趨勢及推進研究
1）積極革新新聞采編工作理念。在大數據時代，傳統的新聞采編工作效率低、質量差的不足，可以被大數據技術有效地彌補。作為新聞采編工作的從業人員，應當積極適應新的技術理念，在新聞采編工作的工作思維以及工作理念方面積極地創新，主動地去了解大數據技術，積極地適應大數據時代新聞采編工作的開展方式。特別是應該更加注重對大數據的分析利用，將篩選的有價值的信息，在新聞采編過程中有效地利用起來。
2）強化對大數據背景下新聞采編工作的技術支持。運用大數據技術做好新聞采編工作，前提基礎是應該具有相對較為完備的技術設備支持。在這方面，應該根據新聞采編工作的實際發展，逐步對新聞采編系統進行升級完善。在新聞采編系統的功能設計過程中，應該將云計算技術等作為系統的核心功能，并配以完備的數據處理分析軟件，以及信息存儲數據庫等，增強對新聞采編基礎工作的技術支持。同時，為了保證新聞線索能夠在第一時間得到分析利用，還應該注重把新聞采編工作人員的個人平臺與新聞采編信息系統之間建立有效的連接，保證采集到的音視頻資料等可以及時發回到新聞采編中心分析處理，轉化成為有價值的新聞事實材料，為新聞制作提供最新鮮的素材。
3）充分利用大數據技術提升新聞采編工作效率。傳統的新聞采編工作中，由于新聞采編制作涉及到各種各樣的圖像、文字以及視頻資料等，特別是有關的素材搜集整理上，需要耗費大量的時間精力，這也是影響新聞制播時效性最主要的因素。在大數據時代，應該充分運用好大數據技術，特別是充分利用大數據技術中的非結構化數據技術、云計算、商業智能、數據集市、標簽云、空間信息流等多種技術，以更先進的技術手段對海量的文字、圖片、視頻信息進行檢索整理，實現各種新聞線索以及資源的共享利用，進而有效地解決傳統新聞制作檢索效率不高、處理水平較低等問題，不斷提高新聞制作質量和效率。
4）推動新聞采編工作方式的轉型。在大數據時代，新聞采編工作模式上應該向大數據的技術優勢靠攏，積極地推動大數據時代新聞采編方法的轉型。首先，在新聞采編工作基礎工作方面，特別是新聞線索的收集方面，應該更加注重利用大?稻菁際酰?對各類新聞線索的查找篩選以及分析處理，對新聞采編方式進行豐富和拓展，這樣不僅有利于降低新聞采編成本，也更有利于提高新聞采編內容質量。其次，應該積極推動新聞編輯環節的轉型，新聞采編人員應該充分利用好大數據背景下的新聞采編數據中心，與在外的新聞采編人員進行及時溝通聯系，及時摘選有價值的信息或者是策劃有針對性地欄目開展新聞采編，通過新聞采編工作模式的改變，全面提高新聞采編工作效率。
5）不斷提高新聞采編人員的能力水平。在大數據時代做好新聞采編工作，對新聞采編人員的能力和水平提出了新的更高要求，更應該注重不斷提高新聞采編工作人員的大數據理解和運用技術。一方面，應該注重提高新聞采編人員對大數據技術的實際操作能力，特別是提高大數據分析能力，能夠在大量的信息咨詢中，按照受眾的興趣以及對新聞的預測分析，更加準確地找到有價值的新聞細節，準確把握受眾對新聞的新要求，制定更加科學合理的新聞采編工作計劃。另一方面，應該不斷提高新聞采編工作人員的專業化能力水平，特別是新聞觀察能力和新聞敏感度，深入思考大數據時代泛閱讀的情況下，提升新聞稿件的生動性與真實性的措施，提高新聞采編綜合素質水平。
關鍵詞：大數據；高校；管理會計
近些年來，人們認為大數據是引領未來經濟發展的主要技術之一，大數據對制造業、融業以及教育等各行各業的發展都起著舉足輕重的作用。應用大數據，管理會計的工作質量將得到有效提升，尤其是在處理海量數據的功能方面，更是效果明顯。大數據時代的管理會計對管理理念和商業模式進行了重組，大數據也因此成為現代學術界與實務界關注的焦點。在大數據時代，我國高校的管理會計也在進行著改革，2014年，財政部《指導意見》的頒布，指出管理會計是今后工作的重點。因此，為了讓管理會計的發展奠定堅實的基礎，除了要加大對管理會計的理論研究，還要此背景下充分考慮高校管理會計當前面臨的機遇與挑戰，并及時采取正確的應對措施。
一、大數據與高校管理會計概述
1.大數據。隨著云計算和“互聯網+”的迅猛發展，大數據的概念應運而生?？偫碓谡ぷ鲌蟾嬷刑岬?，大數據作為一種信息資產，其經濟價值需要運用新技術進行綜合分析處理后才能得以實現。在未來社會，要想取得不可估量的直接經濟回報和隱性回報，就需要掌握并且合理分析巨量信息數據的技術。大數據具體可以分為以下四個特點：種類多、信息量大、處理速度快、潛在的經濟價值較高。大數據時代，被稱為“信息黃金”的電子信息數據，具有更高的潛在經濟價值，也將深度影響未來高等學校的一系列發展變化。2.管理會計。管理會計又叫做內部報告會計，是通過整合、分析會計數據形成報告，幫助相關人員進行日常管理決策的一個會計分支。近年來，高校的管理會計的應用越來越廣泛，相對財務會計而言，管理會計更多的成為了高校戰略發展的一項工具。管理會計的目的是將高校財務各方數據進行綜合分析，將數據結果運用到高校的的未來決策和規劃發展中去，使高校達到適應新時代，高效快速、穩定發展的作用。3.管理會計在高校中的應用。管理會計對高校的積極作用不僅僅是提供財務信息，而更多的是提供綜合管理參考信息，幫助高校提升綜合競爭實力。[1]在高校推行管理會計，不但有利于提高學校的成本意識，強化預算管理，提高績效考核與管理的效率，優化資源配置，最終實現決策最優化，還能對高校的社會價值進行合理評估，以適應社會發展，承擔社會責任，提高社會形象，最終提升綜合競爭力。4.大數據與高校管理會計。大數據是可再生資源，它在高校管理會計中的價值體現在創造有用信息。隨著高校大數據應用的進一步豐富和完善，財務數據將會被交叉利用、有效利用，從而為更多的信息需要者提供服務，大數據在高校管理會計中也將會發揮更加廣泛的作用。大數據與高校管理會計的融合，要求財務人員提高對數據挖掘和分析的能力，提高計劃和預測的質量，從而為學校的重大決策服務。管理會計主要強調的是財務分析，而財務分析的核心是數據分析。大數據的應運而生，改變了高校管理會計的傳統思維，它更關注數據的應用效率和關注數據之間的相關性。[2]
二、大數據在高校管理會計中的應用
為了更好地實現高校的會計信息化管理，充分體現高校管理會計的作用，大數據的應用具有深遠的意義。全面把握好這一應用的前提、應用領域、面臨的挑戰將給管理會計帶來積極的影響?！肮び破涫卤叵壤淦鳌?，隨著高校財務信息化程度的提高，需要管理理念、人員配備和信息管理系統不斷升級。大數據背景下要發揮管理會計的作用，就要深化大數據與管理會計之間關系的認識程度、提供充足的人才保障，以及先進的信息管理系統。大數據在高校管理會計中的應用范圍十分廣闊，校園行政事務的方方面面幾乎都囊括其中。大數據在高校管理會計中主要應用表現在預算管理、校園基礎設施建設、憑借數據分析進行水電等物業費的監控、績效管理以及高校各項重大決策等。大數據可以極大地促進高校管理會計的發展，它可以激發高校對大數據網絡信息的共享意識，推動數據共享機制的建立與完善；通過分析高校的相關可用性數據，逐步完善績效考核系統，激發人員的積極性，最終實現學校良性發展。
三、大數據在高校管理會計應用中遇到的問題
在大數據時代，管理會計的發展面臨著新的機遇與挑戰，同時也使管理會計的發展迎來了許多新問題。1.高校對管理會計重要性認識不足。在我國，高校往往側重于財務會計環節。在傳統的會計中，財務管理的受重視程度不高，盡管財務管理是高校管理中的重要環節。而管理會計作為高校財務管理以及會計體系中的重要組成部分，它幫助管理者進行決策的工具，它可以提供關于高校規劃、控制以及考核等方面的經濟活動信息。由于部分高校的經營決策者不重視管理會計，也不理解會計信息以及分析所提供的相關資料，致使管理會計在高校中成為了可有可無的存在。2.會計數據處理的思維方式與分析方法需要轉變?！翱傮w”數據是大數據分析的特征。數據的分析方法也采用整體數據，而非抽樣的數據。大數據時代需要轉變思維方式，從數據地精度要求轉變為數據的相關性要求，是大數據時代了解經濟事項，從而預測經濟事項的發展趨勢的要求，而不再注重數據的因果關系。大數據時代為管理會計的應用提供了更大的舞臺，擴大了管理會計的適用范圍，加強了對數據的客觀分析、解讀、顯化與還原。所以，通過合理分析會計數據，需要一系列切實可行的相關方法，來推動大數據時代管理會計體系的建立。3.缺乏大數據專業技術人才。大數據能夠為高校的財務人員提供決策所需要的更有效、有用的信息。但是，應用大數據，發揮高校管理會計的作用，人的因素是關鍵。高校要充分利用大數據，前提是管理會計專業人才能夠利用技術對數據進行分析和處理，并且具有解讀大數據分析處理的結論的能力，這樣才能幫助高校在大量的數據中挖掘有價值的財務信息。但是，目前高校懂得大數據的專業的管理會計人才還存在巨大的缺口。大數據時代的到來，使得高校管理會計人員要從大數據中獲取有用的會計信息，不僅需要掌握財務管理方面的知識，還需要融合統計學、計算機科學、傳播學等方面的知識。大數據時代，需要的是跨學科的高端會計人才，需要的是能集合各專業之所長并能應對挑戰的管理會計人員。4.大數據時代下管理會計的新特點。高校管理會計作為會計的一個分支部分，是高校管理者進行決策的工具，也是高校價值創造和精細管理的重要工具。在大數據的時代，高校管理會計具有多層次性、全面性、服務性等特征。隨著學校各方面管理數據量的增加，傳統的數據庫在對數據的存儲、處理以及分析等方面都顯示出了一定的困難。這種情況下需要開發管理會計的擴展性，采用適當的擴展計算機的能力和存儲容量；通過提高管理會計工作的可靠性，提升對數據的讀寫速度，實現對數據的海量存儲，提升管理會計的工作效率。因此，在大數據時代，完成管理會計的職能轉變是當前最需要解決的問題。
四、大數據時代高校管理會計發展的對策
大數據時代的到來，使高校管理會計發展面臨著機遇與挑戰，高校應積極采取多項措施，多管齊下并有效加以應對。1.樹立在大數據中應用管理會計的意識。高校要要提高對大數據時代管理會計作用的認識，就要抓住機遇、有效應對其挑戰。首先，高校在平時的業務學習以及工作宣傳中，要把大數據相關知識融入管理會計學習中，要推動管理會計的專業教育，使學校的財務工作者管理者認識并了解大數據對管理會計的影響和作用。其次，學校領導能夠充分認識大數據對管理會計的巨大推動力，進而使財務工作者自覺將大數據應用于管理會計實務工作。此外，學校給予財務人員機會定期舉行相關與其他院校進行交流活動，對大數據知識進行培訓。同時讓各個崗位的財務人員能夠親身體驗將大數據應用于管理會計前后所帶來的變化。2.適應大數據時代，建立高校財務信息化平臺。高校建立財務信息化平臺，是大數據時代管理會計發展的需要。數據信息化平臺，不僅可以為高校管理會計提供相關的數據、信息和知識。而且可以按需定制，以適應高校的發展與業務需求。數據信息化平臺的建設，可以提高會計信息存儲的安全性，可以為信息需求者提供可信的會計信息化服務，同時也加強了高校的內部控制和風險管理，為管理會計應對大數據時代的到來提供有利條件。3.培養高端的管理會計人才。培養掌握大數據知識的管理會計人才，可以解決當下管理會計人才缺口的問題，大數據條件下，高端管理會計人員的培養，有助于學校的創新與變革，有助于高層管理者更加科學、高效地作出決策；有助于應用分析工具應用的提升，從而提高挖掘數據價值的能力。獲得高端管理會計人員，學校一方面可以加大人才招募力度，招募能夠深入了解高校情況，以及能夠在大數據條件下，進行深度分析會計信息系統的新員工，以緩解人才需求方面的壓力；另一方面，學校也可以通過對已有的財務人員進行派出培訓、與其他院校交流學習，或邀請相關專家進行講座與專項指導等，快速提升學校的大數據收集與分析技能，充分利用管理會計所拓展的新職能。4.大數據應用下及時完成高校管理會計的職能轉變。(1)管理會計從服務型向管理參與型轉變管理會計通過大數據平臺，拓展了它的職能，可以做到廣泛互聯、靈活控制。傳統的管理會計職能是為管理層提供會計信息，而今天在大數據被廣泛應用后，會計工作的主動性以及價值創造作用被充分地挖掘出來，更加有利于學校的長遠發展。管理會計已經衍變為一種“管理行動”，而并不是管理控制系統運行的旁觀糾偏控制、差異分析等。在大數據應用下，管理會計通常是通過對經濟事項的事前、事中、事后數據進行分析，從而有效地提升分析能力，并且能在分析中及時發現問題，為學校的長遠發展提供可靠的改進信息。(2)管理會計從管控型向戰略型會計轉變傳統的管理會計工作，主要是對學校內部環境進行控制、考核為主，并在此基礎上進行決策，沒有跳出學校去考慮對比橫向不同高校的發展情況。大數據新技術的應用催生了新的管理工具和業務模式，通過大數據的應用，不僅可以實現學校內部各項信息的控制和考核，更能在此基礎上，通過運用和分析大量的財務信息、非財務信息來幫助學校做出正確的發展決策。管理會計由傳統的管控型向戰略型會計轉型，是對管理方式的變革，對提高學校核心競爭力有著重大的意義。(3)信息技術應用的轉變隨著社會經濟的不斷發展，信息技術的發展也極為迅速，對信息技術的運用也有所提高，尤其是管理會計工作中，通過信息技術的運用，對提高管理會計的工作質量有著極大的作用[3]。近些年的發展中，高校的財務數據信息海量增加，傳統的會計信息處理方法已無法滿足需求，因此，對信息技術提出更高的要求，推動著信息技術的轉變。而大數據的應用，正是進一步推動了對信息數據的運用和有效的操作方式的轉變，因此，高校財務部門需要打破傳統會計專業性人才的限制，重視財務人員跨專業知識整合、協作應用能力的培養，從而培養一支專業化的數據管理人才隊伍，提高綜合工作能力，提高工作水平和工作效率。(4)管理會計報告內涵的轉變過去高校財務部門提交只是財務報告，其實沒有真正的管理報告，因此也因缺少高校內外部、不同高校間相關數據的對比等，難以評估其經濟業務合理性。大數據時代，要求管理會計能夠從根本上完善和提升高校內部報告的內涵和價值，使之能夠支撐各項決策信息，幫助高校建立起長期競爭優勢。同時，借助于互聯網的大數據平臺，利用管理會計先進的理論和方法，提供各類財務、非財務信息。由此可見，管理會計關注的是會計數據的相關性，通過相關關系了解經濟活動，豐富其內涵，實現其價值的最大化。
五、結語
在“互聯網+”、大數據的新技術浪潮風起云涌的時代，管理會計要不斷創新，就要與大數據齊頭并進。大數據的快速發展，將為高校管理會計發展提供外部和內部大量財務和非財務信息，幫助高校更好地整合資源，做好判斷與決策，同時也給管理會計的應用帶來新的契機與挑戰。展望未來大數據時代，“數據驅動決策”高校的管理會計將顛覆會計傳統的管理方式，通過大數據的分析結果，實現和優化決策功能，從而取代直覺判斷，這將是組織決策化的重大變革，也將是高校管理會計的重大變革。
作者:曹穎萍 胡 森 單位:哈爾濱醫科大學計財處
參考文獻：
[1]林楠.大數據時代下管理會計的發展研究[J].財會研究,2015.
關鍵詞：大數據技術；電力通信網絡；應用價值；應用策略
在我國電力事業快速發展的歷史條件下，信息技術等已經廣泛應用于電力通信網絡當中，而且也取得了較好的成效，使電力通信網絡的功能和作用得到了有效發揮，同時也進一步提高了工作效率。大數據技術的快速發展，使電力通信網絡建設具有很強的創新性，但目前一些電力企業在應用大數據技術方面還存在重視程度不夠的問題，直接導致電力通信網絡的功能和作用受到一定的限制。這就需要電力企業在構建電力通信網絡的過程中，一定要深刻認識到大數據技術的應用價值，并采取切實有效措施，著眼于提升電力通信網絡的效能化水平，進一步優化和完善大數據技術的應用方法與應用措施，努力使大數據技術在電力通信網絡中的應用取得新的更大的突破，進而提升我國電力事業的整體發展水平。
一、大數據技術在電力通信網絡中的應用價值
對于我國電力事業發展來說，電力通信網絡具有很強的基礎性和保障性，對于促進我國電力事業可持續發展以及提升電力供應效率具有很強的支撐作用。大數據技術具有很強的開放性、互動性以及數據資源整合能力，將其應用于電力通信網絡當中具有十分重要的價值，不僅有利于使電力通信網絡的整體功能更加強大，而且也能夠進一步提高運營效率，使我國電力事業的發展步入良性軌道。因而，應當深刻認識到大數據技術在電力通信網絡中的應用價值，并采取切實有效措施推動大數據技術的科學應用、有效應用和系統應用。將大數據技術廣泛應用于電力通信網絡當中，能夠使全網通信設備參數的收集更具有全面性和綜合性，進而使電力通信網絡的運營效率更高，同時也能夠使相關服務工作形成系統化集成機制，進而促進電力管理、運營、服務工作朝著多元化的方向發展；將大數據技術應用于電力通信網絡當中，還有利于進一步強化電力通信網絡功能的改革和創新，由于電力通信大數據系統的應用，可以實現機房動力環境、交換網系統、動態采集等性能信息、告警信息的綜合利用，推動數據統一化、模型化、效能化水平的顯著提升；將大數據技術廣泛應用于電力通信網絡當中，也有利于進一步強化電力通信各類信息的共建、共享與共用，比如大數據技術的應用可以實現閉環管理功能，特別是在對整個網絡資源的優化配置方面具有很強的基礎性和保障性，并且能夠推動電力通信網絡的管理效率、智能化水平以及集約化管理?？傊?，在大數據技術快速發展的新時代，將大數據技術與電力通信網絡進行有效融合，既有利于進一步提升電力通信網絡的綜合能力，同時也能夠在資源配置方面實現跨網絡、跨專業、跨區域，進而有效提升電力服務質量和水平。
二、大數據技術在電力通信網絡中的應用策略
（一）創新大數據技術應用思路
創新是進步的靈魂，思路決定出路。要想使大數據技術更有效的應用于電力通信網絡當中，一定要在創新大數據技術應用思想方面狠下功夫，只有這樣，才能使大數據技術的應用取得實實在在成效。在具體的實施過程中，電力企業應當對此有清醒的理解和認識，并且在應用大數據技術方面進行科學設計和系統謀劃，使電力通信網絡內部和外部應用都能夠取得實實在在的成效，真正使大數據技術的數據解析功能得到有效發揮，形成數據采集、數據提取、安全檢查、數據分析的完整鏈條。創新大數據技術應用思路，還要進一步強化電力通信網絡信息化、網絡化、智能化建設，將網絡技術、信息技術、智能技術、大數據技術等綜合應用于電力通信網絡當中，努力使電力通信網絡能夠發揮更加多元化的功能與作用，這是電力企業在應用大數據技術方面必須進行綜合考慮的重大問題。總之，電力企業在應用大數據技術的過程中，一定要從電力通信網絡的未來發展需要入手進行系統設計和綜合應用，進而才能使大數據技術發揮更加多元化的功能，強化電力通信網絡的整體功能。
（二）完善大數據技術應用體系
對于電力企業來說，將大數據技術應用于電力通信網絡當中，還要在完善大數據技術應用體系方面狠下功夫，努力使大數據技術的應用形成科學的運行機制。在具體的實施過程中，應當進一步健全和完善相應的組織體系，比如電力企業可以成立“大數據管理中心”，并運用大數據技術加強各方面的資源整合，使大數據技術的應用更具有廣泛性。完善大數據技術應用體系，還要大力加強運行機制建設，比如應當建立數據收集、存儲、分析、利用等運行機制，強化電力通信網絡各類數據的有效利用，并且要進一步強化綜合功能。完善大數據技術應用體系，還要進一步健全和完善電力通信網絡檢測與維護體系，運用大數據技術，可以使電力通信網絡的維護順利進行，保證數據處理技術的巧妙應用，充分發揮其多樣性?？傊?，要想使大數據技術在電力通信網絡中得到有效應用，一定要進一步優化和完善大數據應用體系，努力使大數據技術的應用更加規范有序。
（三）拓展大數據技術應用領域
關鍵詞：大數據；圖書館服務；數據挖掘
中圖分類號：G25 文獻標識碼：A
收錄日期：2014年2月27日
大數據（Big Data）的概念最早出現在2001年IT的行業研究報告中，至今仍沒有統一的概念，較為一致的認識是大數據是一種數據量巨大、數據形式多樣的非結構化數據。也有學者用4V來表示大數據的特性，即量級（volume）、速度（velocity）、多樣性（variety）和價值（value）。對于這些數量龐大、結構復雜、內容多樣的大數據需要專門的技術進行處理，從而能夠解析出這些數據內在的規律性，進而加以利用。隨著全球信息化進程的加速，不同行業對于大數據的應用和發展都極為重視。業界普遍認同的是通過數據處理技術的創新與發展，以及對數據的采集、共享、感知和分析，使數據在具體行業之中，能夠基于不同情況做出決策，會帶來巨大的拓展空間。
同樣在于圖書館的服務中大數據的思想及其應用也越來越受到重視，基于大數據思想的圖書數據的收集、整理、分析，以及進一步的數據挖掘都成為下一步發展的方向，本文正是基于當前這種大數據的背景，針對國內圖書館服務存在的共性問題和不足展開分析，并探討了大數據思想將會給圖書館服務帶來有效改善，具有較強的現實意義和應用價值。
一、當前圖書館服務存在的問題
1、單一的結構化數據庫無法滿足用戶需求的多樣性。我國對于圖書館的信息化建設工作一直較為重視，早在《國家信息化“九五”規劃和2010年遠景目標（綱要）》中就提出了政府主導、全社會參與的門戶網站、特色數據庫、數字圖書館建設的規劃，近年來隨著國家一系列信息政策、法規、技術標準、規范的出臺和完善，我國國民經濟信息化的進程不斷加快，到目前為止，我國的圖書館均已基本完成了信息化建設。雖然成績是喜人的，但具體分析來看，我國圖書館信息化的發展，其主要仍是數據庫、XML等同類型、不能再細分的單一數據，即都是結構化數據。對于民眾需求迫切的人性化、個性化的高滿意度的服務卻無法較好地給予滿足；同時，單一的結構化數據也不符合大數據的特征，不能很好地處理非結構化的復雜數據，無法較好地凸顯出大數據的巨大優越性。此外，結構化的數據結構弱化了現在的圖書館人員在面對一些“可能是機會的數據”時的認識，降低了管理和分析各種結構化、半結構化和非結構化數據能力，無法建立軟硬件一體化集成的大數據的知識獲取、存儲、組織、分析和決策的一體化的解決方案。
2、圖書館的信息化數據存儲和分析能力不強。相較于圖書館所擁有的不斷增長的數據量而言，圖書館的存儲和數據分析的比例卻在不斷降低。在當前的環境下，信息產生的成本快速下降，產生的方式不斷增加，人們的一舉一動、一言一行、行為規律等都將產生出大量的半結構化、非結構化信息數據，使得社會空間中的信息數據量迅猛增長，而且信息數據的組成結構、類型格式、存在形態等都更加復雜。這對于圖書館對這些復雜的數據進行存儲將有著極強的挑戰性。另外，如何充分較好運用以上數據進行分析，加強知識服務的智能輔助決策能力更為關鍵。對于傳統的對于用戶群體、館員和其他服務對象的個人信息，借閱記錄進行統計歸納的方法分析能力明顯不足，還需要更深層次的用戶信息行為、搜索方式、行為痕跡等半結構化、非結構化數據。
3、傳統的信息服務內容亟須轉變。隨著圖書館信息化程度的提高，傳統的以信息查詢、信息傳遞的簡單服務內容正面臨著以復雜數據為對象、以深度挖掘為要求高標準知識服務的挑戰。原有的就數據而進行服務的方式雖然也在加入了互動技術后，推動了圖書館服務的個性化、人性化服務，但交互性程度仍不高，服務的差異化程度仍較低。但對于大數據思想下要求圖書館不僅需要通過結構化數據了解現在客戶需要什么服務，也更需要利用大量的非結構化數據、半結構化數據對圖書館與用戶的服務關系中去挖掘正在發生什么、預測和分析將來會發生什么，以及圖書館未來服務營銷模式方面仍顯滯后。
二、基于大數據思想的圖書館服務
1、建立各類知識服務及業務建設風險模型。即圖書館的各類風險評估模型，例如數字圖書館信息安全風險評估模型、信息資源采購及應用評估風險模型、圖書出版的收益與風險模型、知識產權風險評估模型等，都可以通過大數據分析、預測及智能輔助決策技術建立具有自身機構特色的、科學的及實用的風險模型。
2、圖書館用戶價值分析。傳統圖書館服務價值的質疑、圖書管理新技術的突破、圖書館人員服務意思的落后都弱化了圖書館在用戶中的存在價值，大數據技術不僅可以通過數據了解用戶、行為、意愿、業務需求、知識應用能力及知識服務需求等需要什么，更可以利用數據對用戶的科研創新合作過程及合作交互型知識服務過程將要發生什么進行分析和預測，從而應對圖書館未來所面對的生存危機。
3、建立新型知識服務引擎。技術引擎是圖書館信息服務的技術核心，如何利用大數據技術構建圖書館的新型知識服務引擎，將會是未來幾年內圖書情報領域信息技術研究的主要內容。新型知識服務引擎應該主要包括資源搜索引擎、資源推薦引擎、知識交流行為智能分析引擎、不同用戶知識需求預測引擎以及多維度信息資源獲取、組織、分析及決策引擎等。
4、建立輔助決策系統。充分利用傳感器類的數據對圖書館自然環境、人文環境及技術環境數據多維度大數據的智能分析及智能輔助決策，進而實現機構管理、發展及服務的預測、優化和監管。
大數據的出現，將改變我們對于傳統圖書館服務內容的認識，使圖書館不僅能夠作為社會信息服務的中心，更是成為集知識服務模式的轉變、知識管理模式的突破、智能知識交互、智能知識服務為一體的知識中心，盡管大數據技術的研究還處于起步階段，依然還面臨著許多問題和爭議，但是隨著市場的發展和信息技術的不斷成熟，圍繞大數據的問題將逐漸得到解決，新型圖書館將會出現在不遠的明天。
主要參考文獻：
[1]張興旺，李晨暉，秦曉珠.挑戰與創新：重新審視云圖書館未來發展的技術走向[J].情報資料工作，2012.4.
[2]張任躍.試論公共圖書館數字資源整合――引入第三方數字資源聯合體的構想[J].圖書館理論與實踐，2009.12.
[3]朱大麗.關聯數據與未來圖書館服務[J].新世紀圖書館，2012.5.
【關鍵詞】貴州 大數據產業 成就 問題
一、貴州省發展大數據產業的成就
1、創造了多項全國第一
2012年，貴州省宣布開始發展大數據產業，至今貴州已經在大數據領域拿下了9個全國第一：率先建設國家大數據綜合試驗區、率先舉辦全球首個以大數據為主題的博覽會、率先提出塊數據概念并探索建設塊上集聚的大數據平臺、率先創建國家級大數據產業發展聚集區、率先成立大數據交易所、率先舉辦大數據商業模式大賽和創業大賽、率先獲批國家級大數據產業技術創新試驗區、率先出臺地方大數據法規、率先成立大數據戰略重點實驗室。
2、促進了地方經濟發展
自2014年以來的數次大規模產業招商，共為貴州帶來200余個大數據信息產業項目落地，簽約投資額超過2400億元。截至2015年年底，貴州省大數據電子信息工商注冊企業達1.7萬家，大數據信息產業規?？偭客黄?000億元，實現兩年翻番。同時，還吸引了華為、高通、阿里、騰訊、京東、百度等行業巨頭進入貴州發展，吸引了一大批IT精英來貴州創業，極大地促進了貴州信息數據產業的發展，電子信息業、大數據產業已經成為貴州經濟發展的新引擎。
二、貴州發展大數據產業中存在的主要問題
1、觀念落后
雖然貴州省發展大數據產業已經有兩年多的時間了，但還是有很多部門和企業，對發展大數據產業的意義認識不足，對大數據產業能給貴州帶來的轉型升級機會和彎道超車能力認識不足，各職能部門和企事業單位內仍然存在“數據孤島”和“數據煙囪”等情況，未能對本單位的數據資源進行充分挖掘和合理利用。
2、產業基礎薄弱
雖然官方媒體一直在進行積極正面的宣傳造勢，貴州的大數據產業也確實取得了多項成就，但是貴州省大數據產業的基礎仍然薄弱，整個產業鏈條上核心龍頭企業嚴重不足，且缺少真正意義上的領軍企業，產業結構也不完整，由于產業鏈上游的領軍企業缺乏，對下游鏈條的中小企業帶動力度不足，因此整個大數據產業鏈條未能實現上下游互為補充，協作發展的共贏模式。
3、信息基礎設施水平落后
貴州省近年來加大投入力度，在信息基礎設施建設取得了較大進步，但囿于經濟發展水平和歷史欠賬等因素，全省的信息基礎設施水平仍然比較落后，表現為信息基礎設施的先進性和集成度仍然不能滿足大數據產業的發展需要，且全省各地、州、市、縣的信息基礎設施發展水平極不均衡，互聯互通程度較低。
4、大數據專業人才匱乏
大數據產業是一個人才密集型產業，更是一個智力密集型產業，貴州省發展大數據產業的最大短板就是人才嚴重不足，既缺少高層次的領軍型人才，如大數據理論創新專家、大數據挖掘專家，大數據架構師等，也缺少中低層次的人才，如數據清洗人才，數據搜集人才等。
三、克服貴州大數據產業發展問題的對策措施
1、強化宣傳培訓力度
建議組建專門的宣傳培訓機構，負責跟蹤整理國內外大數據典型應用案例，為貴州大數據產業的發展和推廣運用提供范例和借鑒。同時收集貴州本省各行業大數據應用的成功案例，及時總結經驗并加強宣傳推廣，強化對各行業領域重要對象的培訓力度，提升其對大數據及其價值的認識。
2、引進培養龍頭企業 加快完善產業鏈條
建議組建專門招商團隊，圍繞大數據全產業鏈，采取精準招商和專業招商，重點引進國內外大數據產業鏈條的龍頭企業落戶貴州。同時，還應大力培育貴州本地的大數據領先企業，通過稅收減免、政府補貼等措施幫助其做大做強，鼓勵其帶動其他中小型大數據企業一切發展壯大，形成大企業帶小企業，主體項目帶配套項目的良好局面，專家培育具有競爭優勢的大數據產業集群。
3、加快推動信息基礎設施建設
大力推進信息基礎設施建設三年會戰，加快實施光纖網絡全覆蓋工程、通訊信號全覆蓋工程、數據中心大整合工程，迅速補齊信息基礎設施不足的短板。堅持適度超前、重點突破，推動信息基礎設施加快建設，以基礎興產業，以基礎促消費，推動以大數據為引領的信息產業發展水平和信息消費能力邁上新臺階，為全省經濟社會加快發展提供強有力的支撐。
4、抓好人才隊伍建設
首先是出臺吸引人才的優惠政策，創新留住人才的使用機制，招募海內外大數據高端創新人才和創新團隊來貴州省發展創業；其次是深化與省內外高校和科研院所的合作，建立訂單型人才培養機制，為貴州大數據企業提供量身定做的訂單式培訓，定向培養和輸送大數據人才，解決困擾貴州大數據事業發展的人才不足和人才短板問題。
參考文獻：
[1]劉正強.貴州發展大數據產業的實踐與思考[J].理論與當
代，2015（08）.
[2]王婷.貴州大數據產業發展與產業結構轉型[J].商，2015
【關鍵詞】大數據時代；企業；營銷策略
1大數據對企業營銷的影響
經濟社會不斷發展，助推了現代信息技術的革新，大數據逐漸成為時展的先聲，成為社會進步的見證。大數據是若干數據的集合，匯總了海量數據信息，成為巨大的資源庫。為了快速處理數據，提取有效信息，大數據技術應運而生[1]。大數據含括的內容非常廣泛，除了傳統數據之外，還包括一些視頻數據、音頻數據等等。大數據的處理方式復雜，對技術提出要求，云計算滿足了數據需要，開發了大數據的信息價值，應用范圍正在不斷擴大。大數據對社會發展產生重要影響，對企業的輻射作用非常大。以營銷為例，大數據匯總了用戶的需求信息，企業依靠大數據技術，能夠對用戶需求進行分類，并根據用戶需求提供相應服務，提高內部的營銷水平。大數據為企業營銷指引了正確的方向，企業可以根據大數據制定營銷管理目標，預測市場的發展方向，獲得更多的發展機遇。當然，大數據也給企業帶來了挑戰：在大數據時代，市場處于時時變化之中，企業必須構建現代化的營銷體系，加大產品創新力度。同時，企業需要不斷更新營銷理念，順應市場的發展變遷，創造更多的經濟效益。鑒于大數據有利有弊，企業必須采用高效營銷策略，不斷提升自身的營銷競爭力。
2大數據時代企業的營銷策略
2.1開展數據營銷
在大數據時代背景下，企業營銷出現了新變化，傳統營銷方式逐漸落后于時展的潮流，企業需要把握機遇，充分認識大數據特征，并依靠大數據進行營銷。與傳統營銷相比，大數據營銷更具挑戰性，其可能獲得的收益也更多。大數據以互聯網作為依托，企業可以調用互聯網中的數據信息，把握用戶的最新需要，并根據用戶需求優化設計產品等。我國推行市場經濟，全球化加速了國內市場和國外市場的整合，企業所處的市場環境更加復雜。大數據對國內外市場數據進行了匯總和分類，企業可以根據市場數據制定營銷策略，在第一時間了解市場的變化信息。營銷部門根據數據設定營銷策略，能夠創造更多的經濟效益，并搶先在競爭對手之前推出新產品。為了提高數據營銷效率，企業需要做到以下幾點：第一，企業應該獲得更多市場數據。部分企業眼光狹隘，僅僅對月份市場數據進行了調研，以偏概全對市場認知不足，難免在市場競爭中陷入不利位置。針對這一情況，需要放長眼光，獲得更多數據，并對數據發展趨勢進行分析，從中洞察用戶的個人需求等，理解消費者的消費情感。同時，企業要對市場發展方向進行預測，以便快速調整營銷策略，提高營銷質量。第二，企業應該引導客戶參與。企業需要秉持消費者優先的原則，讓消費者投入營銷工作之中，為營銷部門提供可行性意見，增進彼此之間的聯系，深化消費者對企業的情感體驗。第三，企業應該開展精準營銷。不同消費者群體有著不同的消費需求，企業需要獲取不同消費者群體的消費記錄數據，進行一對一的產品信息推送[2]。
2.2構建數據平臺
在大數據時代背景下，企業之間的各部門需要建立互通聯系，各部門需要共享客戶數據庫內的信息，并依據客戶數據庫開展各項工作。在傳統營銷過程中，客戶數據受到了忽視，客戶需求并沒有得到充分滿足，企業與客戶并未建立對話關系，其推出的產品營銷范圍有限。針對這一情況，企業需要改進營銷行為，打造專業化的營銷數據平臺，并將客戶數據作為重要資源。一方面，企業應該引入更多的技術資金，引進大數據技術，形成完善的客戶數據庫，并要求各部門共享信息，根據數據捕捉客戶的消費動態，記錄客戶的消費行為，分析客戶的消費習慣等，對客戶的消費傾向進行有效預測。另一方面，企業應該制定市場調研表，對競爭對手的產品信息進行獲取，關注競爭對手的最新動態，并制定相應的營銷方案，在競爭中占據有利位置。為了避免數據泄露，企業應該采用數據加密技術等，對數據平臺進行定期更新和維護。
2.3培養新型人才
傳統營銷人才并未充分認識到大數據技術的重要作用，對大數據內涵不甚了解，針對這一情況，企業應該加快人才培養的步伐，打造專業化的數據營銷人才團隊。首先，企業應該加大宣傳力度，明確大數據的重要作用，并定期開展培訓教育工作，對營銷部門進行培訓。其次，企業應該將培訓考核和營銷人才的薪資待遇聯系在一起，以培訓考核結果分配薪資，增強營銷人才的警惕意識。再次，企業應該邀請技術人員開展講座等，為營銷人才介紹數據收集、數據管理的方法等，不斷增強營銷人才的數據分析能力。
經濟社會不斷發展，助推了現代信息技術的革新，大數據逐漸成為時展的先聲，成為社會進步的見證。大數據是若干數據的集合，匯總了海量數據信息，成為巨大的資源庫。為了快速處理數據，提取有效信息，大數據技術應運而生[1]。大數據含括的內容非常廣泛，除了傳統數據之外，還包括一些視頻數據、音頻數據等等。大數據的處理方式復雜，對技術提出要求，云計算滿足了數據需要，開發了大數據的信息價值，應用范圍正在不斷擴大。
大數據對社會發展產生重要影響，對企業的輻射作用非常大。以營銷為例，大數據匯總了用戶的需求信息，企業依靠大數據技術，能夠對用戶需求進行分類，并根據用戶需求提供相應服務，提高內部的營銷水平。大數據為企業營銷指引了正確的方向，企業可以根據大數據制定營銷管理目標，預測市場的發展方向，獲得更多的發展機遇。當然，大數據也給企業帶來了挑戰：在大數據時代，市場處于時時變化之中，企業必須構建現代化的營銷體系，加大產品創新力度。同時，企業需要不斷更新營銷理念，順應市場的發展變遷，創造更多的經濟效益。鑒于大數據有利有弊，企業必須采用高效營銷策略，不斷提升自身的營銷競爭力。
二、大數據時代企業的營銷策略
（一）開展數據營銷
在大數據時代背景下，企業營銷出現了新變化，傳統營銷方式逐漸落后于時展的潮流，企業需要把握機遇，充分認識大數據特征，并依靠大數據進行營銷。與傳統營銷相比，大數據營銷更具挑戰性，其可能獲得的收益也更多。大數據以互聯網作為依托，企業可以調用互聯網中的數據信息，把握用戶的最新需要，并根據用戶需求優化設計產品等。我國推行市場經濟，全球化加速了國內市場和國外市場的整合，企業所處的市場環境更加復雜。大數據對國內外市場數據進行了匯總和分類，企業可以根據市場數據制定營銷策略，在第一時間了解市場的變化信息。營銷部門根據數據設定營銷策略，能夠創造更多的經濟效益，并搶先在競爭對手之前推出新產品。為了提高數據營銷效率，企業需要做到以下幾點：第一，企業應該獲得更多市場數據。部分企業眼光狹隘，僅僅對月份市場數據進行了調研，以偏概全對市場認知不足，難免在市場競爭中陷入不利位置。針對這一情況，需要放長眼光，獲得更多數據，并對數據發展趨勢進行分析，從中洞察用戶的個人需求等，理解消費者的消費情感。同時，企業要對市場發展方向進行預測，以便快速調整營銷策略，提高營銷質量。第二，企業應該引導客戶參與。企業需要秉持消費者優先的原則，讓消費者投入營銷工作之中，為營銷部門提供可行性意見，增進彼此之間的聯系，深化消費者對企業的情感體驗。第三，企業應該開展精準營銷。不同消費者群體有著不同的消費需求，企業需要獲取不同消費者群體的消費記錄數據，進行一對一的產品信息推送[2]。
（二）構建數據平臺
在大數據時代背景下，企業之間的各部門需要建立互通聯系，各部門需要共享客戶數據庫內的信息，并依據客戶數據庫開展各項工作。在傳統營銷過程中，客戶數據受到了忽視，客戶需求并沒有得到充分滿足，企業與客戶并未建立對話關系，其推出的產品營銷范圍有限。針對這一情況，企業需要改進營銷行為，打造專業化的營銷數據平臺，并將客戶數據作為重要資源。一方面，企業應該引入更多的技術資金，引進大數據技術，形成完善的客戶數據庫，并要求各部門共享信息，根據數據捕捉客戶的消費動態，記錄客戶的消費行為，分析客戶的消費習慣等，對客戶的消費傾向進行有效預測。另一方面，企業應該制定市場調研表，對競爭對手的產品信息進行獲取，關注競爭對手的最新動態，并制定相應的營銷方案，在競爭中占據有利位置。為了避免數據泄露，企業應該采用數據加密技術等，對數據平臺進行定期更新和維護。
（三）培養新型人才
傳統營銷人才并未充分認識到大數據技術的重要作用，對大數據內涵不甚了解，針對這一情況，企業應該加快人才培養的步伐，打造專業化的數據營銷人才團隊。首先，企業應該加大宣傳力度，明確大數據的重要作用，并定期開展培訓教育工作，對營銷部門進行培訓。其次，企業應該將培訓考核和營銷人才的薪資待遇聯系在一起，以培訓考核結果分配薪資，增強營銷人才的警惕意識。再次，企業應該邀請技術人員開展講座等，為營銷人才介紹數據收集、數據管理的方法等，不斷增強營銷人才的數據分析能力。
關鍵詞：大數據；高校圖書館；服務變革
doi: 10.3969/j.issn.2095-5707.2014.03.003
Analysis of University Library Service Reform in the Era of Big Data
Zheng Hongyue, Jiang Liping, Li Ruhui
(Library of Zhejiang Chinese Medical University, Hangzhou Zhejiang 310053, China)
Abstract: Since library community basically has not yet made proper response to Big Data, this article elaborated the concept，the historical development, the origin, the strategic value of Big Data, and the opportunities and challenges university libraries encountered in the era of Big Data, in order to draw public attention.
Key words: Big Data; university library; service reform
近十年來，信息技術熱點的形成日益呈現出“加速”趨勢。目前，繼數字圖書館、移動圖書館、物聯網、云計算等熱點之后，“大數據”（Big Data）無疑已登居IT熱詞之榜首。盡管諸多學者已經或正在努力地描繪著“大數據”時代的嶄新圖景――“大數據”對世界的廣泛而深刻的變革，盡管以信息服務為核心職能的圖書館在這場變革中難以置身其外，但毋庸諱言，迄今為止還沒有引起圖書館界足夠的重視――圖書館界基本上還沒有作出反應。有鑒于此，本文試就“大數據”概念與歷史發展及其由來、“大數據”戰略價值、“大數據”時代高校圖書館面臨的機遇與挑戰以及對策等作一探討，以冀引起業界對“大數據”的關注。
1“大數據”概況
1.1“大數據”概念及其歷史發展
一般認為，“大數據”作為一個相對成熟、相對定型、在核心內涵認識上達成共識的概念，見于美國信息存儲資訊科技公司（EMC）在2011年5月召開的“EMC World 2011”大會上，美國麥肯錫咨詢公司（Mckinsey & Company）在其所的研究報告《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿》中用“大數據”這一概念表述“創新、競爭和生產力”的下一個前沿[1]。倘若著眼于一般用詞，其歷史則又可以回
基金項目：浙江中醫藥大學校級課題（2012ZZ09）
第一作者：鄭紅月，副研究館員，研究方向：期刊評價與研究。E-mail:
溯到上個世紀末，1998年，美國《科學》（Science）雜志在介紹某計算機軟件時就曾提及“大數據”一詞。與麥肯錫咨詢公司報告以及近年來所討論的“大數據”概念最為接近的文獻則出現在2008年英國《自然》（Nature）雜志推出的“大數據?？?。
國內外知名媒體對“大數據”的專題報道，盡管對概念的理解不盡相同，但在定義上又有著基本共 識――數據數量的大小、通信及其便利并非“大數據”的本質，“大數據”的特質在于在海量數據中快速獲取所需信息、學到知識[2]。維克托•邁爾•舍恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger）教授在其著作《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》中認為，“大數據”并非一個明確的概念，“大數據是人們在大規模數據的基礎上可以做到的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法完成的；大數據是人們獲得新的認知、創造新的價值的源泉；大數據還是改變市場、組織機構，以及政府與公民關系的方法。”[3]
1.2“大數據”的由來
“大數據”衍生于信息數據數量上的持續“加速”增長。美國著名市場研究公司IDC研究顯示，全球信息數據量以年均50%的速率迅猛增長，2011年全球新增數據量高達1.8 ZB（1 ZB=10億TB）[4]。美國南加州大學的學者在《自然》雜志中撰文指出，人類信息儲存量每18個月翻一番[5]。數字資源構成的變化乃信息數據數量劇增的最為根本的原因。隨著智能手機、穿戴式終端等移動終端的普及，以及社交網絡、移動互聯網、物聯網、信息化應用、傳感器、攝像頭等方面的快速發展，原生的（Borndigital resources）“非結構化數據”劇增，并成為“數據資源的主體”，目前，已占數據總量的80%以上[4]。海量的、雜亂無章的數據中蘊藏的巨大價值引發了對于數據處理、分析、挖掘的巨大需求，這樣便催生了“大數據”概念與相關技術。
2“大數據”的價值
2.1“大數據”的戰略意義
“大數據的真實價值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，絕大部分都隱藏在表面之下。”[3]“大數據”的價值有如浪里淘沙，卻又彌足珍貴，目前已經得到了西方發達國家國家戰略高度的重視，2012年3月29日，美國政府宣布推出“大數據研究和發展計劃”（Big Data Research Development Initiative），斥資兩億美元研發采集、組織和分析大數據的工具及技術[6]。
就高校圖書館而言，如何利用大數據技術服務于高校圖書館發展策略的制定、業務的轉型拓展與提升等，已經成為高校圖書館行業層面的戰略課題。
2.2思維范式變革
“大數據”最具顛覆性的影響在于其對思維范式的變革，即拋棄對樣本、精確性、因果關系的執迷，轉而接受整體、混沌、相關關系，更好地知覺當下以及正在發生的未來。對高校圖書館而言，提高對數據資源的重視程度，以大數據的思維看待數據，也許能更敏銳地覺察讀者的信息需求的變化，從而為其提供更優質的服務。
2.2.1變樣本為總體人類曾經長期習慣于抽樣、局部、片面數據，甚至僅憑經驗等主觀感受去探尋未知領域的規律，由于樣本量有限，獲得的認識難免不同程度存在著表面、膚淺、扭曲等問題。大數據時代，全數據分析模式將逐步取代樣本分析模式，進而深入探尋其內在規律，獲取新知。
2.2.2變精確為混沌“大數據”海量、多樣、實時變化的特性，使人類獲取數據信息的準確性降低，混沌因此而無法避免，這就意味著“小數據”時代的精確性思維向“大數據”時代的混沌性思維轉變。
2.2.3變因果為相關“社會需要在一定程度上拋掉對因果關系的執迷，代之以簡單的對應：不知道為什么，而知道是什么；這將數百年的既定作法，挑戰我們對于如何決策、如何理解現實的最根本的認識”[3]。即人們只需通過相關性預測未來結果，從而做出相關決策，而無需去探究其因果關系。例如，超市只需知道暴風雨之前，手電筒和糕點銷量呈正相關，而做出將兩者放置在一起銷售的決定，無需去考慮其中的因果關系。
3大數據時代高校圖書館面臨的機遇與挑戰
3.1機遇
首先，大數據時代為高校圖書館數據采集提供了不竭的來源，成為新知識的主要來源。多樣性特征明顯的海量數據中所蘊藏的大量有價值的信息，為包括圖書館在內的各行各業拓展市場、深化服務提供了可能。以著名的“美國塔吉特（Target）超市嬰兒尿布事件”為例，塔吉特公司通過數據挖掘發現某高中女生在孕嬰用品頁面停留較長時間，準確地預測到該女生懷孕的事實，并向其發放母嬰用品優惠券。高校圖書館服務自然理無二致，高校圖書館亦可通過對讀者借閱信息的數據挖掘，精確推送其感興趣的圖書信息。
其次，大數據時代為高校圖書館提供了數據采集、分析及處理技術，如二維碼技術、無線射頻識 別（RFID）技術等，高校圖書館應用這些技術采集、處理數據信息，深化拓展自身服務。
第三，尤為重要的是“大數據”為高校圖書館提供了分析問題的思想方法。如前文所述，思維模式的變革在于――變局部為整體，變精確為混沌，變因果聯系為相關性。這對高校圖書館如何敏銳發現讀者信息需求的變化尤為重要。
3.2挑戰
首先，大數據時代，媒體資源愈發讓人眼花繚亂，高校圖書館對讀者（尤其是自控能力較弱的年輕大學生）的吸引力在下降，讀者爭奪將更加激烈，高校圖書館讀者流失問題可能日益突出。
其次，數據分析處理服務日趨成為高校圖書館服務的主業，柜臺服務將日益減少，甚至退出歷史舞臺，這對高校圖書館的數據處理能力、服務品質提出了更高的要求。
第三，數據安全保護難度增大，大數據技術將“數字化生存”逐漸轉變為“透明化生存”，知識產權、商業利益、公共安全受損的可能性增大，高校圖書館的讀者隱私安全及數據知識產權等權益將更難保障，讀者隱私、知識產權被泄漏或濫用的風險在增大。
第四，大數據對高校圖書館工作人員的素質、能力提出了更高的要求，高校圖書館相關技術人才的缺乏問題將更突出。
4大數據時代高校圖書館的對策
4.1從非結構化數據角度突出特色資源、核心資源的建設
大數據時代，數字資源日益豐富，但也存在著館藏資源趨于同質化的問題，因而高校圖書館從非結構化數據這一嶄新的角度出發，圍繞自身特色、優勢學科進行專題數據采集，打造特色館藏資源、核心館藏資源并實時更新變得十分重要。
4.2引進、應用與研發大數據技術
大數據技術包括海量數據的采集、存儲、計算等。數據采集用ETL工具（Extraction Transformation Loading，數據提取、轉換和加載），包括OWB（Oracle Warehouse Builder，適用于Oracle數據庫的綜合工具）、ODI（Oracle Data Integrator，適用于Oracle數據庫的數據集成類工具）等；數據存儲包括云存儲、分布式文件系統等；數據計算包括Hadoop大數據分布式處理軟件框架（基于Java語言構建的分布式處理大數據平臺）、Map Reduce（適用于大規模數據集并行運算的編程模型）等。大數據技術的應用勢在必行，藉以提高工作效率、深化拓展服務、增強競爭力。
4.3用數據說話，深化拓展服務
大數據時代，數據的重新組織、數據的再利用變得更有價值。高校圖書館積累了大量書目數據、讀者數據、流通數據、數字資源利用數據、文獻查詢數據、參考咨詢數據等等，對這些數據進行挖掘分析，對讀者行為進行有效分析，尤其應重視讀者交互數據研究，深入理解讀者行為特征，用科學數據說話，這對于高校圖書館改進資源建設、深化拓展服務（為用戶提供精確、高質、高效、持續的信息資源服務，尤其是個性化服務和精準推薦）、提高工作效率有著重要作用。
4.4多渠道貼近用戶需求
館藏資源日趨同質化的今天，讀者資源對高校圖書館的重要性日益明顯，因而擴大高校圖書館的讀者群、通過多渠道及時了解讀者需求，進而提升高校圖書館在高校教工、學生的科研工作及文化生活中的影響力日趨重要。而關注和融入微信、微博、博客、人人網、BBS（Bulletin Board System，電子公告板）等社交網站則是及時了解讀者需求的重要途徑。
4.5切實保護讀者隱私，尊重知識產權
在“透明化生存”環境下，高校圖書館切實保障讀者隱私、尊重和保護知識產權的任務更為艱巨，完善有關制度并嚴格執行顯得尤為重要。
5小結
“大數據”是高校圖書館未來發展無法逃避的發展趨勢[7]，但目前國內高校圖書館對數據的重視程度不足，收集數據、挖掘數據意識不強，制約了高校圖書館信息服務的進一步發展。技術上的難題往往不難解決，思想上的輕視才是問題的關鍵。以信息服務工作為己任的高校圖書館，如何以“大數據”的思維重新認識高校圖書館的信息服務工作，如何利用大數據技術將已有的數據資源進行有序組織、深入挖掘與開發，如何敏銳覺察讀者信息需求與信息獲取習慣的變化，如何進一步推動數字圖書館、移動圖書館的發展，成為高校圖書館未來發展的關鍵。
參考文獻
[1]楊繹.基于文獻計量的“大數據”研究[J].圖書館雜志, 2012,31(9):29-32,37.
[2]韓翠峰.大數據帶給圖書館的影響與挑戰[J].圖書與情報,2012(5):37-40.
[3]維克托•邁爾-舍恩伯格,肯尼思•庫克耶.大數據時代：生活、工作與思維的大變革[M].盛楊燕，周濤，譯.杭州：浙江人民出版社,2012.
[4]余建斌，趙展慧.大數據崛起[N].人民日報,2013-02- 22(020).
[5]Martin Hilbert1, Priscila López. The World’s Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information[J]. Science,2001,332(6025):60- 65.
[6]孟小峰，慈祥.大數據管理：概念、技術與挑戰[J].計算機研究與發展,2013,50(1):146-169.
