时间：2023-05-30 09:27:48
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇大数的认识，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
摘要：会计作为一种企业管理活动，其本质实际上是会计数据信息的管理。互联网、传感技术、云计算等新技术的应用使非结构化、碎片化数据急剧增加，大数据时代已经到来。本文探讨大数据时代将会对会计世界的基本认识，如认知方式、会计数据的构成、会计数据分析方法、会计信息质量以及企业会计行为等方面的影响。
关键词：大数据 会计数据 非结构化 会计理论
一、问题的提出
随着以博客、社交网络等为代表的新型信息方式以及以互联网技术、云计算技术等为代表的新技术的产生，全球数据量出现了爆炸式增长。据统计，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），2倍于2012年，相当于2009年全球的数据总量。预计到2020年，中国产生的数据总量将是2013年的10倍，超过8.5ZB。近三年来，大数据作为一种新生事物，已经成为了学术界、企业界以及政府机构的关注热点。如：以“大数据”为主题的研究文献出现了井喷式增长，达到14 000余篇； IBM、亚马逊、甲骨文、Google等国际知名企业已经构建了大数据平台，大数据已经成功应用到了医疗行业、能源行业、通讯行业、零售业，并取得了巨大的经济效益；各国政府都已经意识到大数据的重要意义，纷纷做出了发展大数据的计划，如美国政府于2011年3月份了“大数据研究和发展倡议”，投资2亿以上美元，正式启动“大数据发展计划”，计划在科学研究、环境、生物医学等领域利用大数据技术进行突破；联合国于2014年5月了名为“Big data for development：Challenge&opportunities”报告，该报告阐述了大数据时代各国特别是发展中国家在面临数据洪流的情况下所遇到的机遇与挑战；我国政府已经把发展大数据作为经济发展的新的增长点，出台了大数据发展计划。
会计作为企业的一项管理活动，主要是通过对企业在生产、经营过程中产生的会计数据进行确认、计量、记录、报告与分析来实现的。目前的会计数据都是结构化数据，主要是以定性分析数据为主，如金额、数量、重量、日期、时间等；定性分析数据为辅，如质量、颜色、好坏评价、型号、技术等，并通过数据之间的因果关系的追溯来衡量会计数据的客观性与真实性。随着大数据时代的来临，数据将在数量、类型与性质等方面发生巨大改变，将会出现大量的非结构化、碎片化的数据。一方面，会计需要为经济发展服务；另一方面会计也将受到经济发展的影响，那么，在大数据时代里，非结构化、碎片化数据急剧增加，并将占主导地位的新形势下，将会对会计数据产生什么样的影响？会计将如何适应该新形势，并如何发展等一系列的问题都将是会计学界亟需思考与重点研究的课题。本文试图去思考与研究这几个方面的问题，抛砖引玉，期待更多的学者在这方面做出更多的有效的研究。
二、大数据时代对会计的影响研究
（一）大数据时代对会计世界认知方式的影响
人类活动纷繁复杂、多种多样，但人类活动过程、活动结果以及活动中存在的各种关系都会留下痕迹，这些痕迹可以通过新技术的应用以数据的形式进行记录，在记录的过程中就产生了相应的结构化或非结构化数据。业界通常用4个V（即Volume、Variety、Value、Velocity）来概括大数据区别于传统数据的显著特征，这4个显著特征向人们传递了多样、关联、动态、开放、平等的新思维，这种新思维正在渗透到我们的生产、生活、教育、思维等诸多领域，逐渐改变人类认识、理解世界的思维方式。一些大数据学者把大数据提高到世界本质的高度，认为世界万物皆可被数据化，一切关系皆可用数据来表征，如：黄欣荣（2014）认为随着大数据时代的来临，数据从作为事物及其关系的表征走向了主体地位，即数据被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界；田涛（2012）认为未来生产力的三大要素是人力、资本和数据，大数据已经成为与自然资源、人力资源同等重要的战略资源。在大数据时代，该种新思维认为全体优于部分，杂多优于单一，相关优于因果，从而使人类的思维方式由还原性思维走向了整体性思维。
此外，通过对经济活动的数据化，并对该数据进行分析，能够实现对某一事物定性分析与定量分析的统一，能够促使那些曾经难于数据化的人文社会科学领域开展定量研究。从目前的研究来说，无论是规范研究还是实证研究，基本上都是通过寻找事物之间的因果关系来解释或揭示某一规律或现象，会计更是如此。会计更是通过强调经济活动之间以及会计数据之间的因果关系来保证经济业务以及会计数据的客观性、真实性与可靠性。由于信息传递的弱化规律的客观存在，通常来说，人们无法对于超过一定层级关系的因果关系链条以及本就不明显的因果关系做出准确判断与分析，如：报表数据与原始凭证之间由于经过了几次的数据加工，报表数据只能反映出企业最终的整体情况，却很难推导或还原出当时的原始凭证的实际情况；同时，因果关系只能做单向的逻辑推导，即“因果”，而不能“果因”，因为“因果”是确定的，唯一的，而“果因”则是不确定的，有多种可能性。在会计大数据的时代，人们可以利用数据量的优势，通过数据挖掘从海量会计数据的随机变化中寻找蕴藏在变量之间的相关性，从而在看似没有因果关系或者因果关系很弱的两个事物之间找到他们既定的数据规律，并通过其中的数据规律以及数据之间的相关关系来解释过去、预测未来，并可以做到因果的双向分析，从而补充了传统会计中的单一因果分析方法的不足。由此可见，大数据将会改变人们对客观世界，乃至会计世界的认知方式。
（二）大数据时代对会计数据的影响
会计是以货币为主要计量单位，以凭证为主要依据，借助于专门的技术方法，对一定单位的资金运动进行全面、综合、连续、系统的核算与监督，向有关方面提供会计信息、参与经营管理、旨在提高经济效益的一种经济管理活动。简单来讲，会计是通过对数据，尤其是会计数据的确认、计量、报告与分析，帮助企业的管理者来管理企业，并向外部利益相关者提供会计信息的一种管理活动。
目前的会计数据包括各种各样的数据，可以归纳为三类：（1）用来进行定量描述的数据，如日期、时间、数量、重量、金额等；（2）用来进行定性描述的数据，如质量、颜色、好坏、型号、技术等；（3）不能单独用来表示一定意义的不完整的、非结构化、碎片化的数据。目前对会计数据的处理还仅仅局限在第一种定量描述的数据的处理，尤其是那些能够以货币来进行计量的经济活动所表现的会计数据，因为这种数据既能比较方便地进行价值的转换与判断，又能很直观地还原出企业的生产经营过程，从而使利益相关者可以通过会计数据信息了解企业生产经营过程以及生产经营结果。定性描述的数据与定量描述的数据相比，存在一个很大的缺陷，那就是定性数据只能大概推断出企业生产经营过程，而不能还原出企业的生产经营活动过程，比如，这个产品质量好，只能推断出企业经营过程良好，那怎么个良好法，在哪个生产步骤良好，这个企业的良好和别的企业的良好一样还是不一样，我们就难以知晓。所以，定量数据的过程和结果能够互为因果推断，而定性数据只能达到经营过程是因，经营结果是果的推断。对于第三种不完整、非结构化、碎片化的会计数据在因果关系的推断来看，存在更为严重的问题，因为不完整、非结构化以及碎片化的特征，该类数据会导致因果关系推断的障碍，该类数据无法推断出经营结果，经营结果也无法还原经营过程。从目前会计数据的使用情况来看，定量描述的数据经常使用，定性描述数据较少使用，非结构化、碎片化数据基本没有使用；从企业的整个会计数据的作用来看，定量描述的数据作用固然重要，尤其是金额数据，但是定性描述数据以及非结构化、碎片的数据也很重要，会对会计信息使用者产生重要的影响，甚至也会影响到会计信息使用者的决策，比如，好的商品质量能扩大企业的知名度，会给企业带来巨大的商誉，进而给企业带来超额利润。由于定性描述数据以及非结构化、碎片化数据的内在缺陷，这些数据的作用目前还无法发挥出来，也阻碍了会计理论与会计实务的发展。
互联网、物联网、传感技术等新技术的应用，不仅实现了人、机、物的互联互通，而且还建立了人、机、物三者之间智能化自动化的“交互与协同”关系，这些关系产生了海量的人、机、物三者的独立数据与相互关联数据，目前那些难以用货币化来计量的经济活动，其实都可以通过以上新技术来进行记录，记录过程中相应的会产生大量的数据，这些数据不仅有数字等结构化数据，还有规模巨大的如声音、图像等非结构化、碎片数据。随着大数据时代的到来，定性描述数据以及非结构化、碎片化的数据，尤其是非结构化、碎片的数据的增长速度将远远超过定量描述数据的增长速度，非结构化、碎片化数据以及定性描述数据将会成为会计数据的主导。虽然定性描述数据以及非结构化、碎片数据存在内在的缺陷，但是在大数据时代，却可以使用大数据挖掘技术发挥出该类型数据的会计作用。虽然这些数据不能完整、全面、清晰地推导与反映出企业的经营结果和经营过程，但是大量的这些数据放在一起，却能够利用它们之间存在的相关关系推导与反映出企业的经营过程与经营结果，比如，你把一个生产步骤细分为成千上万个步骤或者更大程度的细分步骤，一个细分步骤不能表示什么含义，但是把这大量的细分步骤组合到一起同样能够构成一个完整的步骤，那么就能达到定量描述会计数据的相应功能。在传统的会计理论中，使用的会计数据基本上都是属于定量描述数据，主要的原因有两个：一是定性描述的数据不能准确地以货币来计量；二是数据量小的时候，利用数据的相关性关系远不能达到因果关系推导出来的结果那样准确、那样令人信服，原因在于数据量小的时候，利用相关关系推导出来的结果随机性较大。传统会计选择那些定量描述性的数据作为会计数据，实际上是时代的局限性决定的。随着互联网、云技术、大数据挖掘等新技术的使用，非结构化、碎片化数据急剧增加，非结构化、碎片化数据真正成为了大数据，这些数据已成为企业的重要资源，将会影响到企业的可持续发展。从统计学角度来看，非结构化、碎片化的会计数据摆脱了小数据的必须使用因果关系分析的内在局限性，利用相关关系的数据分析可以达到因果关系的数据分析的同样效果，从而为非结构化、碎片化数据应用于会计提供了可行的理论基础与技术支持。因此，在大数据时代，这些定性描述的数据以及非结构化、碎片化的数据丰富了会计数据的种类，扩大了会计数据的来源渠道。在大数据时代，会计数据将由三部分构成：第一部分是定量描述性数据；第二部分是定性描述性数据；第三层为非结构化、碎片化会计数据。目前的会计数据实际上是直线型的数据，大数据时代的会计数据将变得更加立体化，有可能出现三维或者多维形式的会计数据。
（三）大数据时代对会计数据分析方法的影响
在大数据时代来临之前，描述性数据与非结构化、碎片数据很少被纳入会计数据范畴，会计实务也很少使用这类数据，这类型的数据那时还不能称为会计数据。大数据时代，可以利用数据量的优势，通过数据之间相关关系的分析达到因果关系分析的同等效果、同等的可靠性与客观性。因此，在大数据时代，数据量的优势以及数据挖据分析方法在会计领域的使用将促使描述性数据与非结构化、碎片化数据转变成为会计数据，丰富了会计数据的内容与来源，提高了描述性会计数据与非结构化、碎片化会计数据在会计理论与实务中的应用价值，从可靠性与相关性两个方面同时提高会计信息的质量。其实，在大数据时代，描述性数据与非结构化、碎片化数据能够成为会计数据的一个必要条件就是能够通过这些数据与企业价值（或企业未来现金流）之间相关性的分析较为准确地找到它们之间的数量关系。大数据挖掘技术融合了现代统计学、知识信息系统、决策理论和数据库管理等多学科知识，可以完成从海量数据中发现特定的趋势和关系。大数据挖掘技术在会计理论和实务中的应用，能有效地从大量的、不完全的、模糊的、碎片化的、非结构化的实际应用数据中，找到隐含在该类数据与企业价值之间的相关的数量关系。随着互联网、物联网、传感技术、云计算等新技术的发展，客户关系方面的网络数据、生产过程中的生产作业记录数据、采购过程动态监控记录等方面的数据每天都呈海量增加，非结构化、碎片化数据的趋势越来越明显。传统的数据分析技术在面对大数据时已经显得力不从心，很难解决大数据的存储、分割、高效计算的问题，大数据借助云平台技术。同时，随着大数据概念的提出以及大数据商业价值的开发，大数据挖掘技术得到了长足发展，大数据应用软件与操作系统相继出现，如DB2数据库软件、Hadoop系统、Infosphere Streams流数据、Netezza等，这些大数据应用软件和操作系统解决了描述性数据以及非结构化、碎片化数据与企业价值之间数量关系寻找的技术问题，同时会计大数据也将促进数据挖掘技术的发展与应用。
（四）大数据时代对会计信息质量的影响
对于大数据对会计信息质量的影响研究的相关文献非常稀少，目前只有袁振兴等（2014）在《大数据对会计的挑战及其应对》一文中提出“大数据会降低会计信息的准确性质量要求”的观点，那么果真如此吗？下面我们来进行仔细分析。
根据国际标准化组织1994年颁布的ISO 8402-94《质量管理和质量保证-术语》中有关质量的定义，会计信息质量是会计信息满足明确和隐含需要能力的特征总和。会计信息质量要求是对企业财务报告中所提供会计信息质量的基本要求，它主要包括可靠性、相关性、可理解性、可比性、实质重于形式、重要性、谨慎性和及时性等。根据前面大数据时代会计数据的来源构成分析可知，大数据时代会计信息包括定量描述会计数据、定性描述会计数据以及非结构化、碎片化会计数据，这三类会计数据在数量以及作用上是不一样的。从会计数据总量来看，随着大数据的兴起，非结构化、碎片化数据数量将会大大增加，非结构化、碎片化数据将会占主导地位；从数据的价值密度来看，很明显定量描述会计数据要比非结构化、碎片化数据的价值密度要高得多，由此将会出现一个问题：会计数据的使用将会选择以哪一类会计数据为主？从会计的作用以及会计存在的必要性来看，会计之所以存在完全是因为会计能够通过自己的一整套体系为信息使用者提供有益的信息，从而帮助其做出正确的决策。虚假的会计信息不仅无助于会计信息使用者做出正确的决策，而且还会诱导会计信息使用者做出错误的决策，因此，要帮助会计信息使用者做出正确的决策，会计数据的真实可靠就是一个必要的条件。从目前会计理论以及会计实务来看，会计要求以取得的真实发生的经济业务对应的单据作为记账依据，报表的数据才能真实客观地反映出企业的生产经营过程以及企业的财务状况、盈利状况以及现金流量状况等。因此，从会计生存与发展的角度来看，不管是传统的小数据时代还是大数据时代，提供真实可靠的会计信息，帮助信息使用者做出正确的决策的本质是不会改变的，否则会计将失去存在的必要了。从数据取得的难易程度来看，定量描述的会计数据要比非结构化、碎片化数据容易的多；从数据取得的成本来看，定量描述的会计数据要比非结构化、碎片化数据成本低很多，从数据的有效性来看，大数据中的无效数据会更多，可能对正确结果的干扰会更大；从数据分析的难易程度来看，因果关系的分析要比相关性分析更直接，更让人掌握和理解，因此，大数据时代的会计数据肯定是以定量描述性数据为主，定性描述会计数据与非结构化、碎片化会计数据为辅，从而也决定了以后的会计数据的计量手段同样还应是以货币计量为主，其他计量为辅的做法。目前会计理论与实务的发展遇到了困境，如，人力资源会计、行为会计、企业社会责任会计、环境资源会计等，其主要原因在于这些重要的会计领域难以定量描述，难以准确地反映在报表上，而大数据的产生以及大数据挖掘方法的应用将会促进这些领域的定量描述，把这些领域逐渐纳入到会计核算体系，更真实、更全面地反映某一会计主体的生产经营过程以及经营结果，将从可靠性与相关性等几个方面提高会计信息的质量。
（五）大数据时代对企业会计行为的影响
由以上分析可知，大数据时代的到来影响着会计数据的构成，传统数据中的那些定性描述数据和非结构化、碎片化将转变成了会计数据。一方面，会计数据范围的扩大使企业更多的信息能够纳入到会计核算体系，尤其是那些非结构化、碎片化会计数据蕴含的会计信息，从而能够让企业更准确地计量这些领域对企业的贡献，以采取更有效的应对措施，最终将促进与改善企业的生产经营行为。另一方面，随着社会形势的发展，一些原来被认为重要但难以用定量描述数据进行计量的那些会计信息，如企业家能力、智力资本等，不管是对目前的企业还是对利益相关者来说，这些会计信息越来越重要，纳入会计核算范围的要求也越来越强烈。2000年里斯本欧盟高级会议期间，欧盟委员会主席Romano Prodi提出“我们在企业家活动领域中的缺位需要认真对待”，有大量证据表明经济增长和生产效率的改进的关键依赖于一个经济体中的企业家能力，由此可以看出企业家能力对企业的重大作用。大数据时代，将会有助于将企业家能力这类对企业很重要却又难以计量其价值的要素纳入企业的会计核算体系。同样以企业家能力来说，大数据时代帮助企业准确计量该要素对企业的价值，那么企业就可以根据企业家能力的价值来给予合适的报酬，这样既能减少优秀企业管理者的跳槽行为，还可以进一步促进企业家工作的积极性，为企业吸引更多的优秀企业家。优秀企业家可以更有效地降低库存，提高存货周转率；改变融资方式与融资策略，降低融资成本；改变经营策略，扩大市场占有率；改变投资组合，增加投资收益；改变利润分配方式，有效利用企业的自有资金；改变会计政策的选择，选择符合企业利益的会计政策与方法；分析大数据信息，发现潜在市场与商机等。因此，大数据将会改变企业的行为。
三、结论
会计作为企业管理活动，其本质实际上是价值数据信息的管理。根据以上分析，可以得到以下几个结论：（1）互联网、传感技术、云计算等新技术的应用使非结构化、碎片化数据急剧增加，海量的非结构化、碎片化的数据在大数时代的特定背景下成为了会计数据，丰富了会计数据的内容；（2）由于非结构化、碎片化会计数据的内在特点，非结构化、碎片化会计数据在大数据时代也只能是定量描述性会计数据的有益补充，而不会改变定量描述性会计数据的基础地位；（3）在真实的大数据样本的基础上，相关性的数据分析能够基本达到因果关系的精确分析效果，为大数据时代会计理论的发展提供了数据基础与分析方法手段，大数据将会对会计理论与实务的发展产生积极影响，尤其对目前那些难以计量却又非常重要的会计领域，如企业家能力、智力资本、企业社会责任会计、环境资源会计等领域产生重大影响。
参考文献：
[1]黄欣荣.大数据时代的哲学变革[N].光明日报，2014-12-7.
[2]Gartner.2013年企业将大规模投资大数据技术[J].通讯世界，2013，（04）.
[3]管天云，候春华.大数据技术在智能管道海量数据分析与挖掘中的应用[J].现代电信科技，2014，（2）.
一、关于管理会计的认识
顾名思义，管理会计就是以提升企业综合竞争力和综合效益的一种会计信息，这种会计信息经过了专业部门的收集、整理、筛选、总结，最后得出的有利于企业制定决策的高质量会计信息。
二、我国商业银行管理会计发展的现状及问题
（一）我国部分商业银行对管理会计缺乏新的认识，对管理会计的大数据背景不能严肃认真的对待
大数据时代来临的今天，具有先知先觉的企业已经把重心放在迎接经济转型的改革上面，对管理会计中的数据化更加重视，但是有一部分商业银行，尤其是出于经济落后地区的跟不上经济发展形势的银行，忽略了大数据时代的管理会计，更不用说认真对待了，他们对管理会计的大数据化认识不到位、理解不到位，导致应用不到位甚至根本不会应用，就更谈不上促进银行的发展和转型了。落后一步不不落后，如果再不坚持改革创新和转型，只有被淘汰的命运。
（二）管理会计中对于大数据的信息不全面，挖掘信息受限，技术跟不上
很多的商业银行已经做好了迎接大数据时代的准备，但是这种准备只是局限在表面，银行内部，管理会计中技术水平跟不上，没有办法将数据信息百分之百的呈现出来进行分析，这是我国商业银行挑战数据时代最核心的问题。商业银行挖掘会计信息不全面主要是因为：1.客观原因，大数据时代的会计信息是非常庞大的，在很大范围内挖掘对自身有益的信息实属不易；2.商业银行的管理会计技术有限，无法准确、高效的分析信息，再加上工作人员的技术水平和分析能力有限，更加限制了挖掘有用信息的速度，不能保证银行在第一时间获取有效信息，阻碍了新的决策的制定。
（三）商业银行缺少对大数据背景下管理会计研究透彻的高技术人才
目前商业银行的工作人员的业务能力只局限在对传统业务比较熟悉，对新兴事物的理解和研究比较透彻的专业化人才少之又少，我国本身就欠缺对复合型人才的额培养，在大数据时代这样的背景下，商业银行的专业性人才非常紧张。不只是我国，就连科技如此发达的美国，真正专业的大数据管理会计的分析人才也仅仅只有十几万。人才的缺失导致管理会计中的大数据信息无法被第一时间挖掘运用，是商业银行甚至是我国经济行业的一大损失。
三、大数据时代商业银行管理会计发展如何将问题变成机会
（一）严肃重视起大数据时代下的管理会计发展
大数据时代是经济发展的潮流和必然，商业银行想要发展，就必须认识对待大数据时代的态度直接决定了企业的存亡。商业银行想要继续发展甚至存活下去，就必须运用一切技术、方法，抓住一切这个时代给予的有利机会。必须认识到管理会计在这个过程中发挥的重要作用，组织企业人员通过学习培训，加强对大数据的认识和重视，认识到位了才会把精力、技术、重心向该方面转型。
（二）提高商业银行会计信息的分析技术，升级银行的管理会计系统
采用新的技术，因为大数据的范围无限广、内容复杂、结构不传统，依靠传统的技术分析系统远远分析不全面、不透彻，一般的管理会计系统远远不能满足大数据的信息挖掘需要，这就需要商业银行鼓励信息技术创新，满足挖掘有力信息为我所用的需要。
（三）培养大数据时代需要的高专业化高素质复合型人才
人才是企业的有形资源，通过培养商业银行高专业化人才，开发和掌握最新的管理会计数据化背景下的新技术，对于商业银行来说是非常必须的，技术再先进没有人才能够掌握依然不能充分发展自己。对于银行来说，以来可以高薪聘请符合要求的高素质人才，吸引人才的到来；二来可以通过组织学习、培训等等一切方式培养相关人才。
关键词：商业银行；管理会计；机遇与挑战
大数据时代的背景之下，商业银行想要更好地迎接这个时代的到来，不可或缺的是提升自身的管理会计发展能力。管理会计在商业银行的发展与决策方面发挥着重要作用，能够比其他方式更准确、快速的提供给商业银行信息，从而帮助商业银行的决策性发展。对于商业银行来讲，怎样抓住机会，利用好管理会计这项资源，帮助自己快速发展与转型，以更加自信的状态迎接大数据时代的来临，是商业银行和管理会计所需要共同思考的。
一、关于管理会计的认识
顾名思义，管理会计就是以提升企业综合竞争力和综合效益的一种会计信息，这种会计信息经过了专业部门的收集、整理、筛选、总结，最后得出的有利于企业制定决策的高质量会计信息。
二、我国商业银行管理会计发展的现状及问题
(一)我国部分商业银行对管理会计缺乏新的认识，对管理会计的大数据背景不能严肃认真的对待大数据时代来临的今天，具有先知先觉的企业已经把重心放在迎接经济转型的改革上面，对管理会计中的数据化更加重视，但是有一部分商业银行，尤其是出于经济落后地区的跟不上经济发展形势的银行，忽略了大数据时代的管理会计，更不用说认真对待了，他们对管理会计的大数据化认识不到位、理解不到位，导致应用不到位甚至根本不会应用，就更谈不上促进银行的发展和转型了。落后一步不不落后，如果再不坚持改革创新和转型，只有被淘汰的命运。
(二)管理会计中对于大数据的信息不全面，挖掘信息受限，技术跟不上很多的商业银行已经做好了迎接大数据时代的准备，但是这种准备只是局限在表面，银行内部，管理会计中技术水平跟不上，没有办法将数据信息百分之百的呈现出来进行分析，这是我国商业银行挑战数据时代最核心的问题。商业银行挖掘会计信息不全面主要是因为：1.客观原因，大数据时代的会计信息是非常庞大的，在很大范围内挖掘对自身有益的信息实属不易；2.商业银行的管理会计技术有限，无法准确、高效的分析信息，再加上工作人员的技术水平和分析能力有限，更加限制了挖掘有用信息的速度，不能保证银行在第一时间获取有效信息，阻碍了新的决策的制定。
(三)商业银行缺少对大数据背景下管理会计研究透彻的高技术人才目前商业银行的工作人员的业务能力只局限在对传统业务比较熟悉，对新兴事物的理解和研究比较透彻的专业化人才少之又少，我国本身就欠缺对复合型人才的额培养，在大数据时代这样的背景下，商业银行的专业性人才非常紧张。不只是我国，就连科技如此发达的美国，真正专业的大数据管理会计的分析人才也仅仅只有十几万。人才的缺失导致管理会计中的大数据信息无法被第一时间挖掘运用，是商业银行甚至是我国经济行业的一大损失。
三、大数据时代商业银行管理会计发展如何将问题变成机会
(一)严肃重视起大数据时代下的管理会计发展大数据时代是经济发展的潮流和必然，商业银行想要发展，就必须认识对待大数据时代的态度直接决定了企业的存亡。商业银行想要继续发展甚至存活下去，就必须运用一切技术、方法，抓住一切这个时代给予的有利机会。必须认识到管理会计在这个过程中发挥的重要作用，组织企业人员通过学习培训，加强对大数据的认识和重视，认识到位了才会把精力、技术、重心向该方面转型。
(二)提高商业银行会计信息的分析技术，升级银行的管理会计系统采用新的技术，因为大数据的范围无限广、内容复杂、结构不传统，依靠传统的技术分析系统远远分析不全面、不透彻，一般的管理会计系统远远不能满足大数据的信息挖掘需要，这就需要商业银行鼓励信息技术创新，满足挖掘有力信息为我所用的需要。
(三)培养大数据时代需要的高专业化高素质复合型人才人才是企业的有形资源，通过培养商业银行高专业化人才，开发和掌握最新的管理会计数据化背景下的新技术，对于商业银行来说是非常必须的，技术再先进没有人才能够掌握依然不能充分发展自己。对于银行来说，以来可以高薪聘请符合要求的高素质人才，吸引人才的到来；二来可以通过组织学习、培训等等一切方式培养相关人才。
四、结束语
大数据时代下的商业银行，面临着许许多多的机会，大数据时代的管理会计可以更好地服务于企业，帮助商业银行的转型和快速发展，同时如果商业银行跟不上大数据时代的发展要求，管理会计技术跟不上、相关人才跟不上、意识跟不上，也必然会导致被社会淘汰。如何抓住机遇，将外部条件变成自己的优势条件，是企业需要思考的。
参考文献：
[1]耿云江，赵晓晓.大数据时代管理会计的机遇、挑战与应对[J].会计之友，2015，01：11-14.
一、大数据的发展现状
大数据时代以来，信息一词由先前的单纯信息等新闻消息渐渐过渡为各种形式、各种来源的信息。从信息数据时代到数字媒体时代，直到人工智能时代，带有某种背景及形式的数据我们将其称其为信息，从这些信息数据中找寻内在的联系与规律就是情报知识，借助于各种手段方法与技术对这些情报知识进行挖掘、分析所得出能够以此支撑决策的便是价值、便是资源。大数据环境下数据呈现出多元化、庞杂化等特点，通过数据挖掘、数据捕捉等技术手段可以弥补先前由于数据匮乏、不足而无法开展的行业领域工作等，例如：档案工作。随着国家十三五规划关于国家信息化纲要的提出，由各类高新技术诸如云计算、云平台及互联网服务所衍生出的各种形式的信息数据呈现出指数型增长的模式，面对数据庞杂、类型多样化的文件档案信息，传统的档案管理模式及服务已经很难适应当前时代的特点。
二、大数据是医院档案管理工作的发展趋势
当前时期医院档案管理工作已经逐步实现纸质档案数字化扫描归档，初步信息化，可以利用一定网络技术、系统工程技术来进行文件存储和搜索查询等。
但随着信息技术的飞速发展，人们对于归档保存重要性认识提高，医院档案部门所产生的信息数据日益庞大、类型多样，不仅涵盖了医院的历史和当前各项管理工作，同时还包括了特色业务档案：住院病历、门诊记录、科研教学等档案。档案数据库“胀库”问题也随之到来，“胀库”问题带来的无法及时有效归档并建立索引以提供服务，导致档案的服务利用效率大打折扣。要解决这一问题，需要求助于大数据技术框架中的云计算技术。大数据的工作实质就是将各种类型、各种来源的信息数据进行集中统一管理，挖掘分散于海量档案中的信息价值，因此说，医院档案管理工作的发展趋势必将是大数据管理模式。
三、大数据档案管理工作中存在的若干问题
第一，传统观念亟需转变
当前时期各地方医院对于医院业务发展和各项高新技术的应用给予高度重视，但是对档案信息资源的管理、开发及利用却是认识不足亦或轻视，档案信息资源的利用仅是局限于低价值、浅层次的阅读，价值挖掘不足。未能高效认识到档案信息资源的科学管理、开发利用能对医院各项工作提供支撑和辅助，以此创造丰厚的社会效益。各地医院长期以来专注于医疗业务工作，对于医院其他相关管理性工作较为忽视，档案管理工作就是在这样背景下被放任管理。造成档案工作遭到忽视的因素有很多，诸如：人员、经费、编制等，导致档案管理工作很容易被主体所忽视。
第二，医院档案管理制度不规范
当前，医院档案管理部门隶属于院办下属，而各业务科室档案工作是归属于各业务科室，这在一定程度上就造成了档案管理的分散性。统一领导、分级管理是国家档案局规定各省市档案局（馆）、档案室的档案工作管理原则，同样医院档案工作也应是集中统一管理。大数据时代下，医院档案信息资源更要进行集中统一处理，分散性管理不利于各类型档案综合考量、分析。集中管理可以依靠大数据环境下优势因素，实现档案信息资源叠加效能。
第三，档案人才队伍建设仍需强化
大数据时代各项技术手段层出不穷、发展迅猛，大数据管理必然要有一批高素质、专业强的档案人才。当前，各个地方医院档案工作人才队伍可谓是参差不齐，理论专业基础、具体实践应用、学历教育等亟需强化，这些因素匮乏的表现就是不能很好地将医院档案工作应用到大数据环境下。信息技术更迭迅速，大数据技术手段也是随时代在变迁，现代科学技术、现代网络知识的匮乏，高层次档案专业人才队伍弱小，这些因素都不能适应当前大数据时代下档案工作的各项需求。
四、大数据档案管理工作的若干建议
第一，领导者的观念转变是大数据医院档案管理的首要因素
大数据档案管理工作做到什么程度，达到什么效果，在医院档案系统建设规划中最为关键的是医院领导层的高度支持和各个部门、业务科室的积极高效参与，领导者对档案工作思维意识、观念的转变和提高非常重要。领导者能够认识信息资源的重要性、信息资源的叠加效果、信息共享和情报分析，那么档案信息化工程、大数据档案管理工作开展则是一路绿灯。各个地方医院可以将档案信息化工作、大数据档案工作细化具体到制度之中，指派一名专管领导，主抓医院档案信息、大数据管理等工作。
第二，软硬件设施是实现大数据管理工作的基础、源泉
信息时代下现代化理念需要一定软硬件设备的支撑，当前时期大数据处理技术手段及方法均没有任何屏障，软硬件设备的到位则是关键。在资金预算合理范围内，提升档案库房、电脑硬件设施，信息系统软件装备等，这些均是实现信息化管理的根基。
第三，专业、高效档案人才队伍是大数据档案管理工作的核心
各项基础设施到位，但是应用基础设施及系统档案专业人才缺乏，那么大数据档案管理则是一张空头支票。所以，大数据档案管理要培养、引进一批高层次档案专业人才。医院要有部分经费预算，重视人才引进、人员培训的投资。对各个部门科室档案管理员进行定期业务培训，从档案专业知识到大数据甄别、应用、分析，培养出一只具有特色、专业、高效的医院大数据档案工作人才队伍。
第四，整合各部门档案信息资源，将大数据应用落到实处
当前，新旧媒体共同发展，特别是移动互联网技术以及大数据技术的飞速发展应用，为传媒领域的跨越发展转型发展带来了新的动力。在这种形势下，做好新闻采编工作，更应该紧跟时代的发展变化，分析在大数据背景时代新闻采编工作的新特点、新趋势，积极转变新闻采编工作理念和技术手段，提高新闻采编工作的效率和质量。
1 大数据时代背景下新闻采编的技术优势分析
1）大数据技术的发展应用使得新闻可预见性更强。大数据的本质就是对海量信息数据的提取分析，而且通过对大量数据之间关联性的科学分析，能够从中提取各种有信息的价值，这也使得对各类事件发生的预测性变成了可能。因此，利用大数据分析的手段，在新闻采编工作中，一定程度上能够实现对一些民生热点诸如交通出行、医药卫生。财经信息等领域的准确预测，这对于促进提升新闻采编工作的时效性非常有帮助。
2）大数据技术的发展应用可以有效提高新闻采编工作的针对性。受众是新闻媒体传播的核心所在，大数据技术的应用，对各类信息的提取分析能力更强，可以更加准确地对受众的阅读习惯和新闻喜好进行分析，这有助于新闻媒体有针对性地改进新闻采编，提高新闻资讯投送的准确性。同时，通过大数据信息的分析挖掘，也可以全面地发现新闻媒体的潜在受众，吸引更多的关注。
3）大数据技术的应用发展更有利于指导改进新闻采编工作质量。在大数据技术的支持下，新闻媒体可以更加方便地利用大数据技术，对现有的一些网站平台上对新闻媒体自身的相关评论分析等进行搜集整理，通过这样可以准确地掌握受众对于新闻媒体的整体情况反馈，进而明确新闻媒体在新闻制作方面存在的不足和薄弱环节，有针对性地加以改进，不断促进提高新闻采编制作质量。
2 大数据时代新闻采编发展面临的问题分析
一方面，很多新闻采编人员对大数据理念以及智能技术的认识分析不到位，在新闻采编工作开展过程中，仍然习惯于采用传统的采编方式，对于大数据技术还没有系统全面的认识，应用的积极性不高，而且没有深入地分析研究如何在新闻采编工作中更好的应用，对大数据技术帮助新闻采编工作实施没有系统概念认识。
另一方面，大数据技术优势固然明显，但是对于新闻采编工作也提出了一些新的要求，尤其是全面的利用好大数据技术，需要新闻采编人员具有较强的数据分析能力以及价值挖掘能力，但是目前很多新闻采编人员还没有接受过系统的培训教育，在新闻采编工作中如何更好地运用大数据技术，往往还不够熟练。
3 大数据时代新闻采编工作发展趋势及推进研究
1）积极革新新闻采编工作理念。在大数据时代，传统的新闻采编工作效率低、质量差的不足，可以被大数据技术有效地弥补。作为新闻采编工作的从业人员，应当积极适应新的技术理念，在新闻采编工作的工作思维以及工作理念方面积极地创新，主动地去了解大数据技术，积极地适应大数据时代新闻采编工作的开展方式。特别是应该更加注重对大数据的分析利用，将筛选的有价值的信息，在新闻采编过程中有效地利用起来。
2）强化对大数据背景下新闻采编工作的技术支持。运用大数据技术做好新闻采编工作，前提基础是应该具有相对较为完备的技术设备支持。在这方面，应该根据新闻采编工作的实际发展，逐步对新闻采编系统进行升级完善。在新闻采编系统的功能设计过程中，应该将云计算技术等作为系统的核心功能，并配以完备的数据处理分析软件，以及信息存储数据库等，增强对新闻采编基础工作的技术支持。同时，为了保证新闻线索能够在第一时间得到分析利用，还应该注重把新闻采编工作人员的个人平台与新闻采编信息系统之间建立有效的连接，保证采集到的音视频资料等可以及时发回到新闻采编中心分析处理，转化成为有价值的新闻事实材料，为新闻制作提供最新鲜的素材。
3）充分利用大数据技术提升新闻采编工作效率。传统的新闻采编工作中，由于新闻采编制作涉及到各种各样的图像、文字以及视频资料等，特别是有关的素材搜集整理上，需要耗费大量的时间精力，这也是影响新闻制播时效性最主要的因素。在大数据时代，应该充分运用好大数据技术，特别是充分利用大数据技术中的非结构化数据技术、云计算、商业智能、数据集市、标签云、空间信息流等多种技术，以更先进的技术手段对海量的文字、图片、视频信息进行检索整理，实现各种新闻线索以及资源的共享利用，进而有效地解决传统新闻制作检索效率不高、处理水平较低等问题，不断提高新闻制作质量和效率。
4）推动新闻采编工作方式的转型。在大数据时代，新闻采编工作模式上应该向大数据的技术优势靠拢，积极地推动大数据时代新闻采编方法的转型。首先，在新闻采编工作基础工作方面，特别是新闻线索的收集方面，应该更加注重利用大?稻菁际酰?对各类新闻线索的查找筛选以及分析处理，对新闻采编方式进行丰富和拓展，这样不仅有利于降低新闻采编成本，也更有利于提高新闻采编内容质量。其次，应该积极推动新闻编辑环节的转型，新闻采编人员应该充分利用好大数据背景下的新闻采编数据中心，与在外的新闻采编人员进行及时沟通联系，及时摘选有价值的信息或者是策划有针对性地栏目开展新闻采编，通过新闻采编工作模式的改变，全面提高新闻采编工作效率。
5）不断提高新闻采编人员的能力水平。在大数据时代做好新闻采编工作，对新闻采编人员的能力和水平提出了新的更高要求，更应该注重不断提高新闻采编工作人员的大数据理解和运用技术。一方面，应该注重提高新闻采编人员对大数据技术的实际操作能力，特别是提高大数据分析能力，能够在大量的信息咨询中，按照受众的兴趣以及对新闻的预测分析，更加准确地找到有价值的新闻细节，准确把握受众对新闻的新要求，制定更加科学合理的新闻采编工作计划。另一方面，应该不断提高新闻采编工作人员的专业化能力水平，特别是新闻观察能力和新闻敏感度，深入思考大数据时代泛阅读的情况下，提升新闻稿件的生动性与真实性的措施，提高新闻采编综合素质水平。
关键词：大数据；高校；管理会计
近些年来，人们认为大数据是引领未来经济发展的主要技术之一，大数据对制造业、融业以及教育等各行各业的发展都起着举足轻重的作用。应用大数据，管理会计的工作质量将得到有效提升，尤其是在处理海量数据的功能方面，更是效果明显。大数据时代的管理会计对管理理念和商业模式进行了重组，大数据也因此成为现代学术界与实务界关注的焦点。在大数据时代，我国高校的管理会计也在进行着改革，2014年，财政部《指导意见》的颁布，指出管理会计是今后工作的重点。因此，为了让管理会计的发展奠定坚实的基础，除了要加大对管理会计的理论研究，还要此背景下充分考虑高校管理会计当前面临的机遇与挑战，并及时采取正确的应对措施。
一、大数据与高校管理会计概述
1.大数据。随着云计算和“互联网+”的迅猛发展，大数据的概念应运而生。总理在政府工作报告中提到，大数据作为一种信息资产，其经济价值需要运用新技术进行综合分析处理后才能得以实现。在未来社会，要想取得不可估量的直接经济回报和隐性回报，就需要掌握并且合理分析巨量信息数据的技术。大数据具体可以分为以下四个特点：种类多、信息量大、处理速度快、潜在的经济价值较高。大数据时代，被称为“信息黄金”的电子信息数据，具有更高的潜在经济价值，也将深度影响未来高等学校的一系列发展变化。2.管理会计。管理会计又叫做内部报告会计，是通过整合、分析会计数据形成报告，帮助相关人员进行日常管理决策的一个会计分支。近年来，高校的管理会计的应用越来越广泛，相对财务会计而言，管理会计更多的成为了高校战略发展的一项工具。管理会计的目的是将高校财务各方数据进行综合分析，将数据结果运用到高校的的未来决策和规划发展中去，使高校达到适应新时代，高效快速、稳定发展的作用。3.管理会计在高校中的应用。管理会计对高校的积极作用不仅仅是提供财务信息，而更多的是提供综合管理参考信息，帮助高校提升综合竞争实力。[1]在高校推行管理会计，不但有利于提高学校的成本意识，强化预算管理，提高绩效考核与管理的效率，优化资源配置，最终实现决策最优化，还能对高校的社会价值进行合理评估，以适应社会发展，承担社会责任，提高社会形象，最终提升综合竞争力。4.大数据与高校管理会计。大数据是可再生资源，它在高校管理会计中的价值体现在创造有用信息。随着高校大数据应用的进一步丰富和完善，财务数据将会被交叉利用、有效利用，从而为更多的信息需要者提供服务，大数据在高校管理会计中也将会发挥更加广泛的作用。大数据与高校管理会计的融合，要求财务人员提高对数据挖掘和分析的能力，提高计划和预测的质量，从而为学校的重大决策服务。管理会计主要强调的是财务分析，而财务分析的核心是数据分析。大数据的应运而生，改变了高校管理会计的传统思维，它更关注数据的应用效率和关注数据之间的相关性。[2]
二、大数据在高校管理会计中的应用
为了更好地实现高校的会计信息化管理，充分体现高校管理会计的作用，大数据的应用具有深远的意义。全面把握好这一应用的前提、应用领域、面临的挑战将给管理会计带来积极的影响。“工欲善其事必先利其器”，随着高校财务信息化程度的提高，需要管理理念、人员配备和信息管理系统不断升级。大数据背景下要发挥管理会计的作用，就要深化大数据与管理会计之间关系的认识程度、提供充足的人才保障，以及先进的信息管理系统。大数据在高校管理会计中的应用范围十分广阔，校园行政事务的方方面面几乎都囊括其中。大数据在高校管理会计中主要应用表现在预算管理、校园基础设施建设、凭借数据分析进行水电等物业费的监控、绩效管理以及高校各项重大决策等。大数据可以极大地促进高校管理会计的发展，它可以激发高校对大数据网络信息的共享意识，推动数据共享机制的建立与完善；通过分析高校的相关可用性数据，逐步完善绩效考核系统，激发人员的积极性，最终实现学校良性发展。
三、大数据在高校管理会计应用中遇到的问题
在大数据时代，管理会计的发展面临着新的机遇与挑战，同时也使管理会计的发展迎来了许多新问题。1.高校对管理会计重要性认识不足。在我国，高校往往侧重于财务会计环节。在传统的会计中，财务管理的受重视程度不高，尽管财务管理是高校管理中的重要环节。而管理会计作为高校财务管理以及会计体系中的重要组成部分，它帮助管理者进行决策的工具，它可以提供关于高校规划、控制以及考核等方面的经济活动信息。由于部分高校的经营决策者不重视管理会计，也不理解会计信息以及分析所提供的相关资料，致使管理会计在高校中成为了可有可无的存在。2.会计数据处理的思维方式与分析方法需要转变。“总体”数据是大数据分析的特征。数据的分析方法也采用整体数据，而非抽样的数据。大数据时代需要转变思维方式，从数据地精度要求转变为数据的相关性要求，是大数据时代了解经济事项，从而预测经济事项的发展趋势的要求，而不再注重数据的因果关系。大数据时代为管理会计的应用提供了更大的舞台，扩大了管理会计的适用范围，加强了对数据的客观分析、解读、显化与还原。所以，通过合理分析会计数据，需要一系列切实可行的相关方法，来推动大数据时代管理会计体系的建立。3.缺乏大数据专业技术人才。大数据能够为高校的财务人员提供决策所需要的更有效、有用的信息。但是，应用大数据，发挥高校管理会计的作用，人的因素是关键。高校要充分利用大数据，前提是管理会计专业人才能够利用技术对数据进行分析和处理，并且具有解读大数据分析处理的结论的能力，这样才能帮助高校在大量的数据中挖掘有价值的财务信息。但是，目前高校懂得大数据的专业的管理会计人才还存在巨大的缺口。大数据时代的到来，使得高校管理会计人员要从大数据中获取有用的会计信息，不仅需要掌握财务管理方面的知识，还需要融合统计学、计算机科学、传播学等方面的知识。大数据时代，需要的是跨学科的高端会计人才，需要的是能集合各专业之所长并能应对挑战的管理会计人员。4.大数据时代下管理会计的新特点。高校管理会计作为会计的一个分支部分，是高校管理者进行决策的工具，也是高校价值创造和精细管理的重要工具。在大数据的时代，高校管理会计具有多层次性、全面性、服务性等特征。随着学校各方面管理数据量的增加，传统的数据库在对数据的存储、处理以及分析等方面都显示出了一定的困难。这种情况下需要开发管理会计的扩展性，采用适当的扩展计算机的能力和存储容量；通过提高管理会计工作的可靠性，提升对数据的读写速度，实现对数据的海量存储，提升管理会计的工作效率。因此，在大数据时代，完成管理会计的职能转变是当前最需要解决的问题。
四、大数据时代高校管理会计发展的对策
大数据时代的到来，使高校管理会计发展面临着机遇与挑战，高校应积极采取多项措施，多管齐下并有效加以应对。1.树立在大数据中应用管理会计的意识。高校要要提高对大数据时代管理会计作用的认识，就要抓住机遇、有效应对其挑战。首先，高校在平时的业务学习以及工作宣传中，要把大数据相关知识融入管理会计学习中，要推动管理会计的专业教育，使学校的财务工作者管理者认识并了解大数据对管理会计的影响和作用。其次，学校领导能够充分认识大数据对管理会计的巨大推动力，进而使财务工作者自觉将大数据应用于管理会计实务工作。此外，学校给予财务人员机会定期举行相关与其他院校进行交流活动，对大数据知识进行培训。同时让各个岗位的财务人员能够亲身体验将大数据应用于管理会计前后所带来的变化。2.适应大数据时代，建立高校财务信息化平台。高校建立财务信息化平台，是大数据时代管理会计发展的需要。数据信息化平台，不仅可以为高校管理会计提供相关的数据、信息和知识。而且可以按需定制，以适应高校的发展与业务需求。数据信息化平台的建设，可以提高会计信息存储的安全性，可以为信息需求者提供可信的会计信息化服务，同时也加强了高校的内部控制和风险管理，为管理会计应对大数据时代的到来提供有利条件。3.培养高端的管理会计人才。培养掌握大数据知识的管理会计人才，可以解决当下管理会计人才缺口的问题，大数据条件下，高端管理会计人员的培养，有助于学校的创新与变革，有助于高层管理者更加科学、高效地作出决策；有助于应用分析工具应用的提升，从而提高挖掘数据价值的能力。获得高端管理会计人员，学校一方面可以加大人才招募力度，招募能够深入了解高校情况，以及能够在大数据条件下，进行深度分析会计信息系统的新员工，以缓解人才需求方面的压力；另一方面，学校也可以通过对已有的财务人员进行派出培训、与其他院校交流学习，或邀请相关专家进行讲座与专项指导等，快速提升学校的大数据收集与分析技能，充分利用管理会计所拓展的新职能。4.大数据应用下及时完成高校管理会计的职能转变。(1)管理会计从服务型向管理参与型转变管理会计通过大数据平台，拓展了它的职能，可以做到广泛互联、灵活控制。传统的管理会计职能是为管理层提供会计信息，而今天在大数据被广泛应用后，会计工作的主动性以及价值创造作用被充分地挖掘出来，更加有利于学校的长远发展。管理会计已经衍变为一种“管理行动”，而并不是管理控制系统运行的旁观纠偏控制、差异分析等。在大数据应用下，管理会计通常是通过对经济事项的事前、事中、事后数据进行分析，从而有效地提升分析能力，并且能在分析中及时发现问题，为学校的长远发展提供可靠的改进信息。(2)管理会计从管控型向战略型会计转变传统的管理会计工作，主要是对学校内部环境进行控制、考核为主，并在此基础上进行决策，没有跳出学校去考虑对比横向不同高校的发展情况。大数据新技术的应用催生了新的管理工具和业务模式，通过大数据的应用，不仅可以实现学校内部各项信息的控制和考核，更能在此基础上，通过运用和分析大量的财务信息、非财务信息来帮助学校做出正确的发展决策。管理会计由传统的管控型向战略型会计转型，是对管理方式的变革，对提高学校核心竞争力有着重大的意义。(3)信息技术应用的转变随着社会经济的不断发展，信息技术的发展也极为迅速，对信息技术的运用也有所提高，尤其是管理会计工作中，通过信息技术的运用，对提高管理会计的工作质量有着极大的作用[3]。近些年的发展中，高校的财务数据信息海量增加，传统的会计信息处理方法已无法满足需求，因此，对信息技术提出更高的要求，推动着信息技术的转变。而大数据的应用，正是进一步推动了对信息数据的运用和有效的操作方式的转变，因此，高校财务部门需要打破传统会计专业性人才的限制，重视财务人员跨专业知识整合、协作应用能力的培养，从而培养一支专业化的数据管理人才队伍，提高综合工作能力，提高工作水平和工作效率。(4)管理会计报告内涵的转变过去高校财务部门提交只是财务报告，其实没有真正的管理报告，因此也因缺少高校内外部、不同高校间相关数据的对比等，难以评估其经济业务合理性。大数据时代，要求管理会计能够从根本上完善和提升高校内部报告的内涵和价值，使之能够支撑各项决策信息，帮助高校建立起长期竞争优势。同时，借助于互联网的大数据平台，利用管理会计先进的理论和方法，提供各类财务、非财务信息。由此可见，管理会计关注的是会计数据的相关性，通过相关关系了解经济活动，丰富其内涵，实现其价值的最大化。
五、结语
在“互联网+”、大数据的新技术浪潮风起云涌的时代，管理会计要不断创新，就要与大数据齐头并进。大数据的快速发展，将为高校管理会计发展提供外部和内部大量财务和非财务信息，帮助高校更好地整合资源，做好判断与决策，同时也给管理会计的应用带来新的契机与挑战。展望未来大数据时代，“数据驱动决策”高校的管理会计将颠覆会计传统的管理方式，通过大数据的分析结果，实现和优化决策功能，从而取代直觉判断，这将是组织决策化的重大变革，也将是高校管理会计的重大变革。
作者:曹颖萍 胡 森 单位:哈尔滨医科大学计财处
参考文献：
[1]林楠.大数据时代下管理会计的发展研究[J].财会研究,2015.
关键词：大数据技术；电力通信网络；应用价值；应用策略
在我国电力事业快速发展的历史条件下，信息技术等已经广泛应用于电力通信网络当中，而且也取得了较好的成效，使电力通信网络的功能和作用得到了有效发挥，同时也进一步提高了工作效率。大数据技术的快速发展，使电力通信网络建设具有很强的创新性，但目前一些电力企业在应用大数据技术方面还存在重视程度不够的问题，直接导致电力通信网络的功能和作用受到一定的限制。这就需要电力企业在构建电力通信网络的过程中，一定要深刻认识到大数据技术的应用价值，并采取切实有效措施，着眼于提升电力通信网络的效能化水平，进一步优化和完善大数据技术的应用方法与应用措施，努力使大数据技术在电力通信网络中的应用取得新的更大的突破，进而提升我国电力事业的整体发展水平。
一、大数据技术在电力通信网络中的应用价值
对于我国电力事业发展来说，电力通信网络具有很强的基础性和保障性，对于促进我国电力事业可持续发展以及提升电力供应效率具有很强的支撑作用。大数据技术具有很强的开放性、互动性以及数据资源整合能力，将其应用于电力通信网络当中具有十分重要的价值，不仅有利于使电力通信网络的整體功能更加强大，而且也能够进一步提高运营效率，使我国电力事业的发展步入良性轨道。因而，应当深刻认识到大数据技术在电力通信网络中的应用价值，并采取切实有效措施推动大数据技术的科学应用、有效应用和系统应用。将大数据技术广泛应用于电力通信网络当中，能够使全网通信设备参数的收集更具有全面性和综合性，进而使电力通信网络的运营效率更高，同时也能够使相关服务工作形成系统化集成机制，进而促进电力管理、运营、服务工作朝着多元化的方向发展；将大数据技术应用于电力通信网络当中，还有利于进一步强化电力通信网络功能的改革和创新，由于电力通信大数据系统的应用，可以实现机房动力环境、交换网系统、动态采集等性能信息、告警信息的综合利用，推动数据统一化、模型化、效能化水平的显著提升；将大数据技术广泛应用于电力通信网络当中，也有利于进一步强化电力通信各类信息的共建、共享与共用，比如大数据技术的应用可以实现闭环管理功能，特别是在对整个网络资源的优化配置方面具有很强的基础性和保障性，并且能够推动电力通信网络的管理效率、智能化水平以及集约化管理。总之，在大数据技术快速发展的新时代，将大数据技术与电力通信网络进行有效融合，既有利于进一步提升电力通信网络的综合能力，同时也能够在资源配置方面实现跨网络、跨专业、跨区域，进而有效提升电力服务质量和水平。
二、大数据技术在电力通信网络中的应用策略
（一）创新大数据技术应用思路
创新是进步的灵魂，思路决定出路。要想使大数据技术更有效的应用于电力通信网络当中，一定要在创新大数据技术应用思想方面狠下功夫，只有这样，才能使大数据技术的应用取得实实在在成效。在具体的实施过程中，电力企业应当对此有清醒的理解和认识，并且在应用大数据技术方面进行科学设计和系统谋划，使电力通信网络内部和外部应用都能够取得实实在在的成效，真正使大数据技术的数据解析功能得到有效发挥，形成数据采集、数据提取、安全检查、数据分析的完整链条。创新大数据技术应用思路，还要进一步强化电力通信网络信息化、网络化、智能化建设，将网络技术、信息技术、智能技术、大数据技术等综合应用于电力通信网络当中，努力使电力通信网络能够发挥更加多元化的功能与作用，这是电力企业在应用大数据技术方面必须进行综合考虑的重大问题。总之，电力企业在应用大数据技术的过程中，一定要从电力通信网络的未来发展需要入手进行系统设计和综合应用，进而才能使大数据技术发挥更加多元化的功能，强化电力通信网络的整体功能。
（二）完善大数据技术应用体系
对于电力企业来说，将大数据技术应用于电力通信网络当中，还要在完善大数据技术应用体系方面狠下功夫，努力使大数据技术的应用形成科学的运行机制。在具体的实施过程中，应当进一步健全和完善相应的组织体系，比如电力企业可以成立“大数据管理中心”，并运用大数据技术加强各方面的资源整合，使大数据技术的应用更具有广泛性。完善大数据技术应用体系，还要大力加强运行机制建设，比如应当建立数据收集、存储、分析、利用等运行机制，强化电力通信网络各类数据的有效利用，并且要进一步强化综合功能。完善大数据技术应用体系，还要进一步健全和完善电力通信网络检测与维护体系，运用大数据技术，可以使电力通信网络的维护顺利进行，保证数据处理技术的巧妙应用，充分发挥其多样性。总之，要想使大数据技术在电力通信网络中得到有效应用，一定要进一步优化和完善大数据应用体系，努力使大数据技术的应用更加规范有序。
（三）拓展大数据技术应用领域
关键词：大数据；图书馆服务；数据挖掘
中图分类号：G25 文献标识码：A
收录日期：2014年2月27日
大数据（Big Data）的概念最早出现在2001年IT的行业研究报告中，至今仍没有统一的概念，较为一致的认识是大数据是一种数据量巨大、数据形式多样的非结构化数据。也有学者用4V来表示大数据的特性，即量级（volume）、速度（velocity）、多样性（variety）和价值（value）。对于这些数量庞大、结构复杂、内容多样的大数据需要专门的技术进行处理，从而能够解析出这些数据内在的规律性，进而加以利用。随着全球信息化进程的加速，不同行业对于大数据的应用和发展都极为重视。业界普遍认同的是通过数据处理技术的创新与发展，以及对数据的采集、共享、感知和分析，使数据在具体行业之中，能够基于不同情况做出决策，会带来巨大的拓展空间。
同样在于图书馆的服务中大数据的思想及其应用也越来越受到重视，基于大数据思想的图书数据的收集、整理、分析，以及进一步的数据挖掘都成为下一步发展的方向，本文正是基于当前这种大数据的背景，针对国内图书馆服务存在的共性问题和不足展开分析，并探讨了大数据思想将会给图书馆服务带来有效改善，具有较强的现实意义和应用价值。
一、当前图书馆服务存在的问题
1、单一的结构化数据库无法满足用户需求的多样性。我国对于图书馆的信息化建设工作一直较为重视，早在《国家信息化“九五”规划和2010年远景目标（纲要）》中就提出了政府主导、全社会参与的门户网站、特色数据库、数字图书馆建设的规划，近年来随着国家一系列信息政策、法规、技术标准、规范的出台和完善，我国国民经济信息化的进程不断加快，到目前为止，我国的图书馆均已基本完成了信息化建设。虽然成绩是喜人的，但具体分析来看，我国图书馆信息化的发展，其主要仍是数据库、XML等同类型、不能再细分的单一数据，即都是结构化数据。对于民众需求迫切的人性化、个性化的高满意度的服务却无法较好地给予满足；同时，单一的结构化数据也不符合大数据的特征，不能很好地处理非结构化的复杂数据，无法较好地凸显出大数据的巨大优越性。此外，结构化的数据结构弱化了现在的图书馆人员在面对一些“可能是机会的数据”时的认识，降低了管理和分析各种结构化、半结构化和非结构化数据能力，无法建立软硬件一体化集成的大数据的知识获取、存储、组织、分析和决策的一体化的解决方案。
2、图书馆的信息化数据存储和分析能力不强。相较于图书馆所拥有的不断增长的数据量而言，图书馆的存储和数据分析的比例却在不断降低。在当前的环境下，信息产生的成本快速下降，产生的方式不断增加，人们的一举一动、一言一行、行为规律等都将产生出大量的半结构化、非结构化信息数据，使得社会空间中的信息数据量迅猛增长，而且信息数据的组成结构、类型格式、存在形态等都更加复杂。这对于图书馆对这些复杂的数据进行存储将有着极强的挑战性。另外，如何充分较好运用以上数据进行分析，加强知识服务的智能辅助决策能力更为关键。对于传统的对于用户群体、馆员和其他服务对象的个人信息，借阅记录进行统计归纳的方法分析能力明显不足，还需要更深层次的用户信息行为、搜索方式、行为痕迹等半结构化、非结构化数据。
3、传统的信息服务内容亟须转变。随着图书馆信息化程度的提高，传统的以信息查询、信息传递的简单服务内容正面临着以复杂数据为对象、以深度挖掘为要求高标准知识服务的挑战。原有的就数据而进行服务的方式虽然也在加入了互动技术后，推动了图书馆服务的个性化、人性化服务，但交互性程度仍不高，服务的差异化程度仍较低。但对于大数据思想下要求图书馆不仅需要通过结构化数据了解现在客户需要什么服务，也更需要利用大量的非结构化数据、半结构化数据对图书馆与用户的服务关系中去挖掘正在发生什么、预测和分析将来会发生什么，以及图书馆未来服务营销模式方面仍显滞后。
二、基于大数据思想的图书馆服务
1、建立各类知识服务及业务建设风险模型。即图书馆的各类风险评估模型，例如数字图书馆信息安全风险评估模型、信息资源采购及应用评估风险模型、图书出版的收益与风险模型、知识产权风险评估模型等，都可以通过大数据分析、预测及智能辅助决策技术建立具有自身机构特色的、科学的及实用的风险模型。
2、图书馆用户价值分析。传统图书馆服务价值的质疑、图书管理新技术的突破、图书馆人员服务意思的落后都弱化了图书馆在用户中的存在价值，大数据技术不仅可以通过数据了解用户、行为、意愿、业务需求、知识应用能力及知识服务需求等需要什么，更可以利用数据对用户的科研创新合作过程及合作交互型知识服务过程将要发生什么进行分析和预测，从而应对图书馆未来所面对的生存危机。
3、建立新型知识服务引擎。技术引擎是图书馆信息服务的技术核心，如何利用大数据技术构建图书馆的新型知识服务引擎，将会是未来几年内图书情报领域信息技术研究的主要内容。新型知识服务引擎应该主要包括资源搜索引擎、资源推荐引擎、知识交流行为智能分析引擎、不同用户知识需求预测引擎以及多维度信息资源获取、组织、分析及决策引擎等。
4、建立辅助决策系统。充分利用传感器类的数据对图书馆自然环境、人文环境及技术环境数据多维度大数据的智能分析及智能辅助决策，进而实现机构管理、发展及服务的预测、优化和监管。
大数据的出现，将改变我们对于传统图书馆服务内容的认识，使图书馆不仅能够作为社会信息服务的中心，更是成为集知识服务模式的转变、知识管理模式的突破、智能知识交互、智能知识服务为一体的知识中心，尽管大数据技术的研究还处于起步阶段，依然还面临着许多问题和争议，但是随着市场的发展和信息技术的不断成熟，围绕大数据的问题将逐渐得到解决，新型图书馆将会出现在不远的明天。
主要参考文献：
[1]张兴旺，李晨晖，秦晓珠.挑战与创新：重新审视云图书馆未来发展的技术走向[J].情报资料工作，2012.4.
[2]张任跃.试论公共图书馆数字资源整合――引入第三方数字资源联合体的构想[J].图书馆理论与实践，2009.12.
[3]朱大丽.关联数据与未来图书馆服务[J].新世纪图书馆，2012.5.
【关键词】贵州 大数据产业 成就 问题
一、贵州省发展大数据产业的成就
1、创造了多项全国第一
2012年，贵州省宣布开始发展大数据产业，至今贵州已经在大数据领域拿下了9个全国第一：率先建设国家大数据综合试验区、率先举办全球首个以大数据为主题的博览会、率先提出块数据概念并探索建设块上集聚的大数据平台、率先创建国家级大数据产业发展聚集区、率先成立大数据交易所、率先举办大数据商业模式大赛和创业大赛、率先获批国家级大数据产业技术创新试验区、率先出台地方大数据法规、率先成立大数据战略重点实验室。
2、促进了地方经济发展
自2014年以来的数次大规模产业招商，共为贵州带来200余个大数据信息产业项目落地，签约投资额超过2400亿元。截至2015年年底，贵州省大数据电子信息工商注册企业达1.7万家，大数据信息产业规模总量突破2000亿元，实现两年翻番。同时，还吸引了华为、高通、阿里、腾讯、京东、百度等行业巨头进入贵州发展，吸引了一大批IT精英来贵州创业，极大地促进了贵州信息数据产业的发展，电子信息业、大数据产业已经成为贵州经济发展的新引擎。
二、贵州发展大数据产业中存在的主要问题
1、观念落后
虽然贵州省发展大数据产业已经有两年多的时间了，但还是有很多部门和企业，对发展大数据产业的意义认识不足，对大数据产业能给贵州带来的转型升级机会和弯道超车能力认识不足，各职能部门和企事业单位内仍然存在“数据孤岛”和“数据烟囱”等情况，未能对本单位的数据资源进行充分挖掘和合理利用。
2、产业基础薄弱
虽然官方媒体一直在进行积极正面的宣传造势，贵州的大数据产业也确实取得了多项成就，但是贵州省大数据产业的基础仍然薄弱，整个产业链条上核心龙头企业严重不足，且缺少真正意义上的领军企业，产业结构也不完整，由于产业链上游的领军企业缺乏，对下游链条的中小企业带动力度不足，因此整个大数据产业链条未能实现上下游互为补充，协作发展的共赢模式。
3、信息基础设施水平落后
贵州省近年来加大投入力度，在信息基础设施建设取得了较大进步，但囿于经济发展水平和历史欠账等因素，全省的信息基础设施水平仍然比较落后，表现为信息基础设施的先进性和集成度仍然不能满足大数据产业的发展需要，且全省各地、州、市、县的信息基础设施发展水平极不均衡，互联互通程度较低。
4、大数据专业人才匮乏
大数据产业是一个人才密集型产业，更是一个智力密集型产业，贵州省发展大数据产业的最大短板就是人才严重不足，既缺少高层次的领军型人才，如大数据理论创新专家、大数据挖掘专家，大数据架构师等，也缺少中低层次的人才，如数据清洗人才，数据搜集人才等。
三、克服贵州大数据产业发展问题的对策措施
1、强化宣传培训力度
建议组建专门的宣传培训机构，负责跟踪整理国内外大数据典型应用案例，为贵州大数据产业的发展和推广运用提供范例和借鉴。同时收集贵州本省各行业大数据应用的成功案例，及时总结经验并加强宣传推广，强化对各行业领域重要对象的培训力度，提升其对大数据及其价值的认识。
2、引进培养龙头企业 加快完善产业链条
建议组建专门招商团队，围绕大数据全产业链，采取精准招商和专业招商，重点引进国内外大数据产业链条的龙头企业落户贵州。同时，还应大力培育贵州本地的大数据领先企业，通过税收减免、政府补贴等措施帮助其做大做强，鼓励其带动其他中小型大数据企业一切发展壮大，形成大企业带小企业，主体项目带配套项目的良好局面，专家培育具有竞争优势的大数据产业集群。
3、加快推动信息基础设施建设
大力推进信息基础设施建设三年会战，加快实施光纤网络全覆盖工程、通讯信号全覆盖工程、数据中心大整合工程，迅速补齐信息基础设施不足的短板。坚持适度超前、重点突破，推动信息基础设施加快建设，以基础兴产业，以基础促消费，推动以大数据为引领的信息产业发展水平和信息消费能力迈上新台阶，为全省经济社会加快发展提供强有力的支撑。
4、抓好人才队伍建设
首先是出台吸引人才的优惠政策，创新留住人才的使用机制，招募海内外大数据高端创新人才和创新团队来贵州省发展创业；其次是深化与省内外高校和科研院所的合作，建立订单型人才培养机制，为贵州大数据企业提供量身定做的订单式培训，定向培养和输送大数据人才，解决困扰贵州大数据事业发展的人才不足和人才短板问题。
参考文献：
[1]刘正强.贵州发展大数据产业的实践与思考[J].理论与当
代，2015（08）.
[2]王婷.贵州大数据产业发展与产业结构转型[J].商，2015
【关键词】大数据时代；企业；营销策略
1大数据对企业营销的影响
经济社会不断发展，助推了现代信息技术的革新，大数据逐渐成为时展的先声，成为社会进步的见证。大数据是若干数据的集合，汇总了海量数据信息，成为巨大的资源库。为了快速处理数据，提取有效信息，大数据技术应运而生[1]。大数据含括的内容非常广泛，除了传统数据之外，还包括一些视频数据、音频数据等等。大数据的处理方式复杂，对技术提出要求，云计算满足了数据需要，开发了大数据的信息价值，应用范围正在不断扩大。大数据对社会发展产生重要影响，对企业的辐射作用非常大。以营销为例，大数据汇总了用户的需求信息，企业依靠大数据技术，能够对用户需求进行分类，并根据用户需求提供相应服务，提高内部的营销水平。大数据为企业营销指引了正确的方向，企业可以根据大数据制定营销管理目标，预测市场的发展方向，获得更多的发展机遇。当然，大数据也给企业带来了挑战：在大数据时代，市场处于时时变化之中，企业必须构建现代化的营销体系，加大产品创新力度。同时，企业需要不断更新营销理念，顺应市场的发展变迁，创造更多的经济效益。鉴于大数据有利有弊，企业必须采用高效营销策略，不断提升自身的营销竞争力。
2大数据时代企业的营销策略
2.1开展数据营销
在大数据时代背景下，企业营销出现了新变化，传统营销方式逐渐落后于时展的潮流，企业需要把握机遇，充分认识大数据特征，并依靠大数据进行营销。与传统营销相比，大数据营销更具挑战性，其可能获得的收益也更多。大数据以互联网作为依托，企业可以调用互联网中的数据信息，把握用户的最新需要，并根据用户需求优化设计产品等。我国推行市场经济，全球化加速了国内市场和国外市场的整合，企业所处的市场环境更加复杂。大数据对国内外市场数据进行了汇总和分类，企业可以根据市场数据制定营销策略，在第一时间了解市场的变化信息。营销部门根据数据设定营销策略，能够创造更多的经济效益，并抢先在竞争对手之前推出新产品。为了提高数据营销效率，企业需要做到以下几点：第一，企业应该获得更多市场数据。部分企业眼光狭隘，仅仅对月份市场数据进行了调研，以偏概全对市场认知不足，难免在市场竞争中陷入不利位置。针对这一情况，需要放长眼光，获得更多数据，并对数据发展趋势进行分析，从中洞察用户的个人需求等，理解消费者的消费情感。同时，企业要对市场发展方向进行预测，以便快速调整营销策略，提高营销质量。第二，企业应该引导客户参与。企业需要秉持消费者优先的原则，让消费者投入营销工作之中，为营销部门提供可行性意见，增进彼此之间的联系，深化消费者对企业的情感体验。第三，企业应该开展精准营销。不同消费者群体有着不同的消费需求，企业需要获取不同消费者群体的消费记录数据，进行一对一的产品信息推送[2]。
2.2构建数据平台
在大数据时代背景下，企业之间的各部门需要建立互通联系，各部门需要共享客户数据库内的信息，并依据客户数据库开展各项工作。在传统营销过程中，客户数据受到了忽视，客户需求并没有得到充分满足，企业与客户并未建立对话关系，其推出的产品营销范围有限。针对这一情况，企业需要改进营销行为，打造专业化的营销数据平台，并将客户数据作为重要资源。一方面，企业应该引入更多的技术资金，引进大数据技术，形成完善的客户数据库，并要求各部门共享信息，根据数据捕捉客户的消费动态，记录客户的消费行为，分析客户的消费习惯等，对客户的消费倾向进行有效预测。另一方面，企业应该制定市场调研表，对竞争对手的产品信息进行获取，关注竞争对手的最新动态，并制定相应的营销方案，在竞争中占据有利位置。为了避免数据泄露，企业应该采用数据加密技术等，对数据平台进行定期更新和维护。
2.3培养新型人才
传统营销人才并未充分认识到大数据技术的重要作用，对大数据内涵不甚了解，针对这一情况，企业应该加快人才培养的步伐，打造专业化的数据营销人才团队。首先，企业应该加大宣传力度，明确大数据的重要作用，并定期开展培训教育工作，对营销部门进行培训。其次，企业应该将培训考核和营销人才的薪资待遇联系在一起，以培训考核结果分配薪资，增强营销人才的警惕意识。再次，企业应该邀请技术人员开展讲座等，为营销人才介绍数据收集、数据管理的方法等，不断增强营销人才的数据分析能力。
经济社会不断发展，助推了现代信息技术的革新，大数据逐渐成为时展的先声，成为社会进步的见证。大数据是若干数据的集合，汇总了海量数据信息，成为巨大的资源库。为了快速处理数据，提取有效信息，大数据技术应运而生[1]。大数据含括的内容非常广泛，除了传统数据之外，还包括一些视频数据、音频数据等等。大数据的处理方式复杂，对技术提出要求，云计算满足了数据需要，开发了大数据的信息价值，应用范围正在不断扩大。
大数据对社会发展产生重要影响，对企业的辐射作用非常大。以营销为例，大数据汇总了用户的需求信息，企业依靠大数据技术，能够对用户需求进行分类，并根据用户需求提供相应服务，提高内部的营销水平。大数据为企业营销指引了正确的方向，企业可以根据大数据制定营销管理目标，预测市场的发展方向，获得更多的发展机遇。当然，大数据也给企业带来了挑战：在大数据时代，市场处于时时变化之中，企业必须构建现代化的营销体系，加大产品创新力度。同时，企业需要不断更新营销理念，顺应市场的发展变迁，创造更多的经济效益。鉴于大数据有利有弊，企业必须采用高效营销策略，不断提升自身的营销竞争力。
二、大数据时代企业的营销策略
（一）开展数据营销
在大数据时代背景下，企业营销出现了新变化，传统营销方式逐渐落后于时展的潮流，企业需要把握机遇，充分认识大数据特征，并依靠大数据进行营销。与传统营销相比，大数据营销更具挑战性，其可能获得的收益也更多。大数据以互联网作为依托，企业可以调用互联网中的数据信息，把握用户的最新需要，并根据用户需求优化设计产品等。我国推行市场经济，全球化加速了国内市场和国外市场的整合，企业所处的市场环境更加复杂。大数据对国内外市场数据进行了汇总和分类，企业可以根据市场数据制定营销策略，在第一时间了解市场的变化信息。营销部门根据数据设定营销策略，能够创造更多的经济效益，并抢先在竞争对手之前推出新产品。为了提高数据营销效率，企业需要做到以下几点：第一，企业应该获得更多市场数据。部分企业眼光狭隘，仅仅对月份市场数据进行了调研，以偏概全对市场认知不足，难免在市场竞争中陷入不利位置。针对这一情况，需要放长眼光，获得更多数据，并对数据发展趋势进行分析，从中洞察用户的个人需求等，理解消费者的消费情感。同时，企业要对市场发展方向进行预测，以便快速调整营销策略，提高营销质量。第二，企业应该引导客户参与。企业需要秉持消费者优先的原则，让消费者投入营销工作之中，为营销部门提供可行性意见，增进彼此之间的联系，深化消费者对企业的情感体验。第三，企业应该开展精准营销。不同消费者群体有着不同的消费需求，企业需要获取不同消费者群体的消费记录数据，进行一对一的产品信息推送[2]。
（二）构建数据平台
在大数据时代背景下，企业之间的各部门需要建立互通联系，各部门需要共享客户数据库内的信息，并依据客户数据库开展各项工作。在传统营销过程中，客户数据受到了忽视，客户需求并没有得到充分满足，企业与客户并未建立对话关系，其推出的产品营销范围有限。针对这一情况，企业需要改进营销行为，打造专业化的营销数据平台，并将客户数据作为重要资源。一方面，企业应该引入更多的技术资金，引进大数据技术，形成完善的客户数据库，并要求各部门共享信息，根据数据捕捉客户的消费动态，记录客户的消费行为，分析客户的消费习惯等，对客户的消费倾向进行有效预测。另一方面，企业应该制定市场调研表，对竞争对手的产品信息进行获取，关注竞争对手的最新动态，并制定相应的营销方案，在竞争中占据有利位置。为了避免数据泄露，企业应该采用数据加密技术等，对数据平台进行定期更新和维护。
（三）培养新型人才
传统营销人才并未充分认识到大数据技术的重要作用，对大数据内涵不甚了解，针对这一情况，企业应该加快人才培养的步伐，打造专业化的数据营销人才团队。首先，企业应该加大宣传力度，明确大数据的重要作用，并定期开展培训教育工作，对营销部门进行培训。其次，企业应该将培训考核和营销人才的薪资待遇联系在一起，以培训考核结果分配薪资，增强营销人才的警惕意识。再次，企业应该邀请技术人员开展讲座等，为营销人才介绍数据收集、数据管理的方法等，不断增强营销人才的数据分析能力。
关键词：大数据；高校图书馆；服务变革
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
近十年来，信息技术热点的形成日益呈现出“加速”趋势。目前，继数字图书馆、移动图书馆、物联网、云计算等热点之后，“大数据”（Big Data）无疑已登居IT热词之榜首。尽管诸多学者已经或正在努力地描绘着“大数据”时代的崭新图景――“大数据”对世界的广泛而深刻的变革，尽管以信息服务为核心职能的图书馆在这场变革中难以置身其外，但毋庸讳言，迄今为止还没有引起图书馆界足够的重视――图书馆界基本上还没有作出反应。有鉴于此，本文试就“大数据”概念与历史发展及其由来、“大数据”战略价值、“大数据”时代高校图书馆面临的机遇与挑战以及对策等作一探讨，以冀引起业界对“大数据”的关注。
1“大数据”概况
1.1“大数据”概念及其历史发展
一般认为，“大数据”作为一个相对成熟、相对定型、在核心内涵认识上达成共识的概念，见于美国信息存储资讯科技公司（EMC）在2011年5月召开的“EMC World 2011”大会上，美国麦肯锡咨询公司（Mckinsey & Company）在其所的研究报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》中用“大数据”这一概念表述“创新、竞争和生产力”的下一个前沿[1]。倘若着眼于一般用词，其历史则又可以回
基金项目：浙江中医药大学校级课题（2012ZZ09）
第一作者：郑红月，副研究馆员，研究方向：期刊评价与研究。E-mail:
溯到上个世纪末，1998年，美国《科学》（Science）杂志在介绍某计算机软件时就曾提及“大数据”一词。与麦肯锡咨询公司报告以及近年来所讨论的“大数据”概念最为接近的文献则出现在2008年英国《自然》（Nature）杂志推出的“大数据专刊”。
国内外知名媒体对“大数据”的专题报道，尽管对概念的理解不尽相同，但在定义上又有着基本共 识――数据数量的大小、通信及其便利并非“大数据”的本质，“大数据”的特质在于在海量数据中快速获取所需信息、学到知识[2]。维克托•迈尔•舍恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger）教授在其著作《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》中认为，“大数据”并非一个明确的概念，“大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的；大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。”[3]
1.2“大数据”的由来
“大数据”衍生于信息数据数量上的持续“加速”增长。美国著名市场研究公司IDC研究显示，全球信息数据量以年均50%的速率迅猛增长，2011年全球新增数据量高达1.8 ZB（1 ZB=10亿TB）[4]。美国南加州大学的学者在《自然》杂志中撰文指出，人类信息储存量每18个月翻一番[5]。数字资源构成的变化乃信息数据数量剧增的最为根本的原因。随着智能手机、穿戴式终端等移动终端的普及，以及社交网络、移动互联网、物联网、信息化应用、传感器、摄像头等方面的快速发展，原生的（Borndigital resources）“非结构化数据”剧增，并成为“数据资源的主体”，目前，已占数据总量的80%以上[4]。海量的、杂乱无章的数据中蕴藏的巨大价值引发了对于数据处理、分析、挖掘的巨大需求，这样便催生了“大数据”概念与相关技术。
2“大数据”的价值
2.1“大数据”的战略意义
“大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，绝大部分都隐藏在表面之下。”[3]“大数据”的价值有如浪里淘沙，却又弥足珍贵，目前已经得到了西方发达国家国家战略高度的重视，2012年3月29日，美国政府宣布推出“大数据研究和发展计划”（Big Data Research Development Initiative），斥资两亿美元研发采集、组织和分析大数据的工具及技术[6]。
就高校图书馆而言，如何利用大数据技术服务于高校图书馆发展策略的制定、业务的转型拓展与提升等，已经成为高校图书馆行业层面的战略课题。
2.2思维范式变革
“大数据”最具颠覆性的影响在于其对思维范式的变革，即抛弃对样本、精确性、因果关系的执迷，转而接受整体、混沌、相关关系，更好地知觉当下以及正在发生的未来。对高校图书馆而言，提高对数据资源的重视程度，以大数据的思维看待数据，也许能更敏锐地觉察读者的信息需求的变化，从而为其提供更优质的服务。
2.2.1变样本为总体人类曾经长期习惯于抽样、局部、片面数据，甚至仅凭经验等主观感受去探寻未知领域的规律，由于样本量有限，获得的认识难免不同程度存在着表面、肤浅、扭曲等问题。大数据时代，全数据分析模式将逐步取代样本分析模式，进而深入探寻其内在规律，获取新知。
2.2.2变精确为混沌“大数据”海量、多样、实时变化的特性，使人类获取数据信息的准确性降低，混沌因此而无法避免，这就意味着“小数据”时代的精确性思维向“大数据”时代的混沌性思维转变。
2.2.3变因果为相关“社会需要在一定程度上抛掉对因果关系的执迷，代之以简单的对应：不知道为什么，而知道是什么；这将数百年的既定作法，挑战我们对于如何决策、如何理解现实的最根本的认识”[3]。即人们只需通过相关性预测未来结果，从而做出相关决策，而无需去探究其因果关系。例如，超市只需知道暴风雨之前，手电筒和糕点销量呈正相关，而做出将两者放置在一起销售的决定，无需去考虑其中的因果关系。
3大数据时代高校图书馆面临的机遇与挑战
3.1机遇
首先，大数据时代为高校图书馆数据采集提供了不竭的来源，成为新知识的主要来源。多样性特征明显的海量数据中所蕴藏的大量有价值的信息，为包括图书馆在内的各行各业拓展市场、深化服务提供了可能。以著名的“美国塔吉特（Target）超市婴儿尿布事件”为例，塔吉特公司通过数据挖掘发现某高中女生在孕婴用品页面停留较长时间，准确地预测到该女生怀孕的事实，并向其发放母婴用品优惠券。高校图书馆服务自然理无二致，高校图书馆亦可通过对读者借阅信息的数据挖掘，精确推送其感兴趣的图书信息。
其次，大数据时代为高校图书馆提供了数据采集、分析及处理技术，如二维码技术、无线射频识 别（RFID）技术等，高校图书馆应用这些技术采集、处理数据信息，深化拓展自身服务。
第三，尤为重要的是“大数据”为高校图书馆提供了分析问题的思想方法。如前文所述，思维模式的变革在于――变局部为整体，变精确为混沌，变因果联系为相关性。这对高校图书馆如何敏锐发现读者信息需求的变化尤为重要。
3.2挑战
首先，大数据时代，媒体资源愈发让人眼花缭乱，高校图书馆对读者（尤其是自控能力较弱的年轻大学生）的吸引力在下降，读者争夺将更加激烈，高校图书馆读者流失问题可能日益突出。
其次，数据分析处理服务日趋成为高校图书馆服务的主业，柜台服务将日益减少，甚至退出历史舞台，这对高校图书馆的数据处理能力、服务品质提出了更高的要求。
第三，数据安全保护难度增大，大数据技术将“数字化生存”逐渐转变为“透明化生存”，知识产权、商业利益、公共安全受损的可能性增大，高校图书馆的读者隐私安全及数据知识产权等权益将更难保障，读者隐私、知识产权被泄漏或滥用的风险在增大。
第四，大数据对高校图书馆工作人员的素质、能力提出了更高的要求，高校图书馆相关技术人才的缺乏问题将更突出。
4大数据时代高校图书馆的对策
4.1从非结构化数据角度突出特色资源、核心资源的建设
大数据时代，数字资源日益丰富，但也存在着馆藏资源趋于同质化的问题，因而高校图书馆从非结构化数据这一崭新的角度出发，围绕自身特色、优势学科进行专题数据采集，打造特色馆藏资源、核心馆藏资源并实时更新变得十分重要。
4.2引进、应用与研发大数据技术
大数据技术包括海量数据的采集、存储、计算等。数据采集用ETL工具（Extraction Transformation Loading，数据提取、转换和加载），包括OWB（Oracle Warehouse Builder，适用于Oracle数据库的综合工具）、ODI（Oracle Data Integrator，适用于Oracle数据库的数据集成类工具）等；数据存储包括云存储、分布式文件系统等；数据计算包括Hadoop大数据分布式处理软件框架（基于Java语言构建的分布式处理大数据平台）、Map Reduce（适用于大规模数据集并行运算的编程模型）等。大数据技术的应用势在必行，藉以提高工作效率、深化拓展服务、增强竞争力。
4.3用数据说话，深化拓展服务
大数据时代，数据的重新组织、数据的再利用变得更有价值。高校图书馆积累了大量书目数据、读者数据、流通数据、数字资源利用数据、文献查询数据、参考咨询数据等等，对这些数据进行挖掘分析，对读者行为进行有效分析，尤其应重视读者交互数据研究，深入理解读者行为特征，用科学数据说话，这对于高校图书馆改进资源建设、深化拓展服务（为用户提供精确、高质、高效、持续的信息资源服务，尤其是个性化服务和精准推荐）、提高工作效率有着重要作用。
4.4多渠道贴近用户需求
馆藏资源日趋同质化的今天，读者资源对高校图书馆的重要性日益明显，因而扩大高校图书馆的读者群、通过多渠道及时了解读者需求，进而提升高校图书馆在高校教工、学生的科研工作及文化生活中的影响力日趋重要。而关注和融入微信、微博、博客、人人网、BBS（Bulletin Board System，电子公告板）等社交网站则是及时了解读者需求的重要途径。
4.5切实保护读者隐私，尊重知识产权
在“透明化生存”环境下，高校图书馆切实保障读者隐私、尊重和保护知识产权的任务更为艰巨，完善有关制度并严格执行显得尤为重要。
5小结
“大数据”是高校图书馆未来发展无法逃避的发展趋势[7]，但目前国内高校图书馆对数据的重视程度不足，收集数据、挖掘数据意识不强，制约了高校图书馆信息服务的进一步发展。技术上的难题往往不难解决，思想上的轻视才是问题的关键。以信息服务工作为己任的高校图书馆，如何以“大数据”的思维重新认识高校图书馆的信息服务工作，如何利用大数据技术将已有的数据资源进行有序组织、深入挖掘与开发，如何敏锐觉察读者信息需求与信息获取习惯的变化，如何进一步推动数字图书馆、移动图书馆的发展，成为高校图书馆未来发展的关键。
参考文献
[1]杨绎.基于文献计量的“大数据”研究[J].图书馆杂志, 2012,31(9):29-32,37.
[2]韩翠峰.大数据带给图书馆的影响与挑战[J].图书与情报,2012(5):37-40.
[3]维克托•迈尔-舍恩伯格,肯尼思•库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕，周涛，译.杭州：浙江人民出版社,2012.
[4]余建斌，赵展慧.大数据崛起[N].人民日报,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.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展,2013,50(1):146-169.
