大数据时代的发展趋势范文
时间：2024-01-06 16:41:46
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篇1
随着信息化技术的发展及在各领域的普遍应用，产生了庞大的信息数据，如何利用大数据技术对庞大的信息数据进行处理，从而转换为各领域所需要的资源信息，成为人们关注的重点。由于会计、审计工作需要产生大量的数据，因此将大数据技术应用在会计、审计工作中，能够促进会计、审计工作向现代化信息方向发展，起到降低成本、提升工作效率的作用，甚至还能够改变会计、审计工作模式，促进当前社会会计、审计工作的发展。
大数据是指通过多种来源收集的庞大数据组，该数据具有实时性、全面性等特征，并对数据进行集合、分析、处理，将数据转换为有效、可利用的信息。数据来源包含网络、网站、文件记录及其他来源等。虽然早在上世纪80年代，便有学者提出了大数据的发展浪潮，但直到2009年，人们才真正意识到大数据时代的来临，各行各业也加大了对大数据的研究和开发，如国家政府、网商、房产企业等，以期通过庞大数据的分析，促进社会信息经济的发展。
（一） 大数据的特征
大数据具有庞杂的数据类型，如网络视频、博客、传感器、位置信息等明显数据，另外还有其他潜藏的数据，如网络交易信息、搜索引擎查询行为等，均会产生数据信息。大数据又称为“巨量资料”，主要是指其均含庞大的数据量，当前大数据数据量基本是以PB作为单位，而且随着信息技术在人们生产生活中的应用，数据量也在不断增长。大数据处理与传统数据处理具有较大的不同，如大数据处理遵循一秒定律，具有非常快的处理速度，满足实时性需求。另外大数据能够将各类单一的数据集合在一起，形成庞大的数据库，具有较高的商业价值。
（二） 大数据时代的发展趋势
美国奥巴马总统委员会的科学技术（PAST）顾问斯蒂芬表示2009年至2011年里产生的数据量比以往4万年的数据量还要多，即大数据时代已经全面来临。大数据时代改变了传统数据收集方式，扩大了人们的思维模式，有效促进了信息化时代的发展。如今人们对数据的收集能力和处理能力越来越重视，传统人们在进行数据收集和处理时，主要采用抽样调查方式，具有局限性，而大数据则具有全面性，能够对所有的数据进行分析和处理。在传统数据分析中，人们更加注重数据分析结构的精确性，而如今人们致力于通过对大数据的分析，了解某项事物的发展动态，从而分析该项事务的发展方向和发展潜力。人们在大数据时代的环境下，更加注重事物内部的联系，希望加强对事物状态的了解，从而分析事物的发展趋势。
二、大数据时代对社会会计、审计发展走向的影响
（一） 当前社会会计、审计发展现状
会计、审计工作属于经济活动，在多个领域中具有重要的作用，其主要是反应企业的财务信息状况。会计、审计工作有效推动了社会经济的发展，维护了社会公共利益，然而当前我国会计、审计工作存在越来越多的问题，如会计信息与审计数据不对口，审计质量水平越来越低、审计取证越来越困难、审计方式不符合现代化信息技术的发展等。
（二） 大数据时代对会计、审计发展走向的作用
大数据时代使人类的思维产生了巨大的变化，传统人们主张追究事物的因果关系，如今人们看重事物的内在联系和相关关系。而在会计、审计工作中，也追究发现问题的根本，大数据时代的思维方式存在较大的共同性。如今在大数据时代的背景下，会计、设计工作的覆盖范围扩大，并逐渐实现以数据分析作为构建审计分析的模型，即需要大数据的支持，发现传统审计方式中不能发现的审计风险，提高会计、审计工作的质量。
三、大数据时代背景下会计、审计的发展趋势
（一） 实时财务报告发展趋势
在传统会计工作中，会计工作人员主要是经营活动结束后完成财务报告编制工作，而且工作效率较慢，如年度财务报告需要60到90天才能够完成，不能够体现出会计信息的实时性，且无法使管理层及时利用有效的会计信息。而随着大数据时代的来临，如今会计工作逐渐实现实时财务报告，即通过信息化技术，将财务数据与管理信息数据等进行有效的整合，并通过建立财务报告系统，促使企业数据与互联网联通，实现数据共享，分析企业与外界相关信息的联系及与其他企业存在的差距等。企业会计人员和信息技术人员需要对相关数据进行同步处理，确保财务报告的实时性。
（二） 会计未来预测发展趋势
过去企业会计主要是通过对前一年的财务信息进行处理，使财务报告反映出前一年的经济效益。如今企业加强了大数据技术的应用，并注重通过会计工作预测企业未来的发展及市场的变化等，并分析企业发展可能出现的风险，从而制定风险防范措施。在大数据时代的影响下，如今会计工作人员在企业发展中起到越来越重要的作用，会计人员能够为企业制定发展战略提供可靠的数据信息。
（三） 综合财务管理发展趋势
大数据能够收集全面的数据信息，如在企业经营活动中，能够收集企业产品供应、生产、销售、研发等相关数据信息，因此大数据可以为企业财务管理提供更加全面的数据信息，从而促使财务管理实现综合性和全面性发展，扩大财务管理的业务范围。综合财务管理能够收集企业内外所有的数据信息，掌握企业生产、企业发展等实质情况，分析企业可能存在的风险，了解企业经营活动中存在的漏洞等，继而通过相应防治措施减少企业的损失。
（四） 总体审计模式发展趋势
传统审计模式为抽样审计模式，但由于抽样对象的局限性，审计结果无法满足整体业务活动的审计需要，继而难以发现潜藏的审计风险。大数据能够实现对所有数据的收集和分析，满足总体审计效果，有效避免抽样审计可能带来的审计风险，对存在的问题进行准确的描述。另外审计人员还可以利用大数据技术，对不同层面、不同类别的数据进行分析，同时可以根据上一次审计结果明确审计审定，达到审计成果综合应用的目的，提高审计该工作效率和审计成果的效果。
四、结束语
综上所述，随着大数据时代的来临，如今各行各业都非常注重对大数据技术的应用，其中将大数据技术应用在会计、审计工作中，能够有效促进会计、审计行业的进步，实现会计信息实时性和预测未来的目的，扩大审计范围，降低审计风险，确保企业经营活动的可靠性和安全性。（作者单位：中准会计师事务所（特殊普通合伙）大连分所）
参考文献：
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[3]王泽霞，江乾坤，叶继英.生态文明、大数据与财务成本管理创新――中国会计学会财务成本分会2014学术年会综述[J].会计研究，2014，11：93-95.
篇2
中图分类号：G23 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）08-0026-02
随着互联网新科技的不断研发和应用，信息化进程日益加快，大量数据呈爆炸式增长，大数据时代应运而来。数字出版产业要持久发展就必须重视并顺应大数据带来的巨大变革，积极面对大数据带来的挑战。对大数据时代数字出版产业的发展趋势进行分析，有利于数字出版企业做好充分的准备，抓住发展机遇。
一、大数据时代的内涵和特点
（一）大数据时代的内涵
目前，大数据已经在全球范围内运用到社会生产生活的方方面面，各国对大数据的研究和应用也已经提上日程，大数据对经济增长和科技创新的重大作用正在显现，大数据时代已经到来[1]。
人们普遍认为，大数据是在一定时间内，无法用常规软件工具对其内容进行获取、管理和处理的数据集合。大数据用户可以利用其承载的信息进行决策优化，而这些用户既可以是政府机关、也可能是社会媒体或者商业运营者。
（二）大数据时代的特点
大数据的特点主要包括数量规模大、类型广泛、实时快速性和价值密度低四个方面。
大数据的数量规模来自于各运营系统的数据库，目前主要是互联网用户产生的大量内容，这些内容的规模正在日渐上涨，加上未来物联网中传感器生成的数据，人类社会的数据集成量将大大超出目前的计算程度[2]。
随着互联网应用的大范围普及，信息化带来的包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的数据类型众多。其中，日常生活中运用程度最高的视频、音乐、图片和定位等产生的半结构化和非结构化数据在3/4以上，这一数据在互联网技术不断提升的过程中将持续增长，而企业所产生的结构化数据所占比率较低。
大数据的产生是以数据流的形式，其速度之快对数据分析的技术要求非常高，以往的数据库技术难以对这些实时数据进行全面分析，这也导致了大数据价值的降低。
大数据在经过处理分析后，具有重大的决策价值。但目前由于技术的限制，可利用的有价值信息较少。
二、大数据时代数字出版产业的发展趋势
（一）利用大数据技术实现精准营销
目前数字出版行业的营销已经涉及微信、微博、电子邮箱等互联网新媒体手段，但其营销效果仍然难以达到预期目标，这就要求电子出版业对不同年龄、不同性别、不同工作甚至不同地区、不同时间段的读者的阅读偏好、心理预期及行为标准进行更加具体细致的分析和了解，并据此对出版内容和营销策略进行调整和更新。而大数据技术可以实现对大规模数据进行整合处理和研究分析，更加精准地掌握客户的需求规律[3]，从而更加精准地进行营销策划，保证在日趋激烈的竞争环境中占据有利位置。
（二）基于大数据的个性化选题策划
数字出版行业选题策划通常要经过信息采集、市场调查、目标客户群确立等诸多环节，不但浪费了大量的时间和成本，而且由于调研结果往往真实性、科学性和有效性不足，导致很多选题难以与读者的预期相一致。传统的根据编辑约稿和作者投稿来选题策划的形式已经难以满足读者要日益个性化和多样化的阅读需求[4]。
数字出版行业的选题策划只有把握读者的心理和需求，才能实现长远发展。因此，利用大数据实施精确化营销就显得尤为重要。在此基础上，数字出版行业的出版内容要根据读者的需求进行个性化选题策划，同时，要实现与各种新媒体渠道、交易平台以及读者的阅读终端的无障碍连接，以便利用大数据技术对客户的需求进行及时捕捉和分析。
（三）消费者对数字内容产品的付费意愿会大大提高
现阶段，我国网民对数字内容的下载及浏览主要是基于免费方面，数字内容的付费模式在我国仍然没有有效建立，这也是数字出版行业发展过程中的重要障碍之一，其关键原因是数字内容难以真正满足消费者的需求及支付体系的不健全。
数字出版行业在有效利用大数据进行消费者需求分析，并根据消费者的需求进行个性化服务后，要注重与消费者之间的感情维护和后续追踪反馈，切实将消费者的需求放在首位，消费者自然就会接受电子内容付费模式。同时，数字出版企业要不断优化完善数字内容支付系统，保证下载和支付途径简便易行，支付手段要随支付方式的发展及时进行添加变更，减少消费者的支付困扰。
（四）观念更新和人才储备是数字出版行业发展的关键
在大数据时代背景下，数字出版行业管理人员必须意识到大数据对产业战略发展的影响，大数据环境下，企业只有顺应潮流，积极转型才能长足发展，传统的企业发展模式已经难能与时展的需求相适应了[5]。
大数据技术带来的信息资源将成为企业最重要的资源之一，企业对数据内容的选题策划、广告投放、产品效果预测都离不开大数据技术的信息分析，大数据在数字出版行业决策中的作用将会越来越明显。
大数据技术使消费者需求得以分析和把握，底殖霭嫘幸档囊滴窳鞒唐笠底橹都会以读者的需求为中心进行设置和调整，以实现数字出版的效益最大化。
此外，大数据时代数字出版企业在实现对自有数据库的管理和与新媒体平台及支付渠道的无障碍对接过程中，对专业人才的需求量大幅度提升。因此，数字出版行业对集数据管理和分析、互联网运营以及市场营销能力于一体的综合性人才的储备和培养力度将不断增长。
（五）与互联网和大数据产业的合作力度加强
目前，数字出版行业尚不具备大数据应用技术和环境，要想在大数据时代保持长足发展，就要加强与互联网行业与大数据企业的合作[6]。
数字出版行业的销售和客户信息大都掌握在平台运营商和社交媒体的手里，受成本制约，很多数字出版企业都未建立自有数据库，对大量客户信息的采集和分析y度自然也非常大，而数字出版企业要面对大数据带来的挑战并抓住其提供的机遇，就必须对这些信息进行有效的利用，因此，数字出版商要拓宽与互联网和大数据企业的合作渠道，建立稳定长久的合作关系，为消费者提供更好的针对，促进数字出版行业在大数据时代的持续发展。
（六）以消费者需求为导向进行业务流程和企业组织结构调整
随着大数据技术的发展，数字出版产业的业务流程设计将以用户需求导向为核心。首先，数字出版行业业务流程将依靠大数据技术的支撑，更加清晰的了解消费者的需求，并及时满足消费者的需求。其次，大数据为数字出版行业提供的数据分析将大大超出传统市场调查统计数据的科学性和准确性，大数据提供的数据分析结果将成为数字出版行业整个业务流程的决策依据。此外，大数据技术的发展能够使数字出版行业业务流程平台的各个环节均与互联网有效连接，直接与读者进行线上互动、交流、合作实现数字内容的个性化服务。
数字出版产业业务流程向用户需求导向发展的过程中离不开与之适应的企业组织结构。因此，在大数据技术的不断发展过程中，数字出版企业的组织结构也要向消费者需求导向转变。首先，在大数据技术的支撑下，数字出版企业的数据分析部门的重要性将逐步显现出来，从单纯的成本部门向利润创造部门转变。其次，随着消费者对数字内容的付费意愿增强及利用大数据分析进行精准营销的推行，数字出版企业将对数字内容提供商有更加明确的定位，其业务将向数字内容提供聚集。此外，由于大数据的商业价值受时空变化的影响较大，数字出版企业原有的金字塔式层级组织结构已经不能适应大数据时代的发展，因此，必须建立能够及时满足消费者需求的弹性化网络式的组织结构。
三、结论
大数据时代是互联网技术发展的必然趋势，它必将带来全球性的技术变革，信息的传播速度将会更快，利用效率将会更高。它为商业发展带来前所未有的挑战和机遇，消费者的需求在这一时代背景下的受关注度空前提高，消费者具有了更多的选择权，掌握了更大的主动权，对个性化服务的要求更高，由此带来的市场供需关系的改变，对企业的产品设计和营销策略也提出了新的要求和挑战。
数字出版行业作为国家支持的新兴出版业态，要想充分利用和挖掘大数据技术带来的巨大发展机会和商业价值，就必须从战略高度上意识到大数据时代已经到来。大数据蕴涵着大量的信息，进行处理分析后的信息具有巨大作用。随大数据技术的不断发展和运用，数字出版行业必然向精准营销、个性化主题策划、读者对数字内容的付费意识增强和企业对专业化人才的需求量不断增加、与互联网企业和大数据企业的合作加强的趋势发展。因此，数字出版行业要从现在开始注重对数据的采集、整理、分析和运用，提高应对外界环境变化的能力，增强自身的竞争力，实现数字出版行业在大数据时代的持续发展。
参考文献：
[1] 孙玉玲.大数据时代数字出版产业的发展趋势[J].出版发行研究，2013，（4）：5-8.
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[3] 路晓鸽，李铭娜.大数据时代传统出版产业的转型思考[J].商业经济，2015，（5）：69-70，81.
篇3
中图分类号：TP311.52 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）17-0112-01
前言
信息技术的诞生，给社会的发展带来一定的积极作用，通常情况下，我们可以将信息看做是一种非常重要的资源形式，如果从信息管理软件的角度出发来讲，它能很大程度的提高其工作效率，更能够让工作安全、顺利的开展，只有在应用实践基础上的信息资源，才能将其所存在的作用充分发挥出来。当前我国在计量管理软件方面已经较为成熟，但是软件在各个检定机构的应用上却存在差异性，所以必须根据各个单位所具有的自身特点，制定一套适合其自身发展的软件系统。
一、系统结构分析
可以说，系统软件也会分为不同的类型，一般来讲，经常可以看到的软件包括客户机/服务器模式（C/S）及相应的浏览器/服务器模式（B/S）。如果从C/S结构的角度来讲，这类的结构在开发的过程中，所需要的时间并不需要太长，而且这类的结构和其他的相比，更体现了其简单化，对于B/S结构来讲，这种模式对于其硬件设施要求比较高，只需要用户客户端安装相应的浏览器软件就可以展开操作，而在WEB环境下的办公自动化系统来讲，只需要在相应的服务器当中给与相应的配置及维护工作，对于在服务器系统升级及维护方面的费用及难度有效降低，促使办公自动化能够更好的得到应用。结合自身实际情况，在具体架构选择上课将C/S与B/S模式相结合，充分发挥各自优势环节。采用SQLServer2016数据库平台作为本系统的后台，针对数据报表，采用CrystalReport12.0[1-2]。
二、实验室计量业务管理分析
1、证书管理：为了能够让整个证书的数据信息都处于监控状态之下，需要在这个过程中，对工作流进行合理的运用，只有这样，才能更好的监控所使用的具体规则和标准器，并且更加的有效，除此之外，由于相关的工作人员在操作环节很容易出现失误的现象发生，使得证书数据其准确度上出现问题，更会发生错误的情况，所以，为了能够避免这样现象的发生，一些存在的假证书情况，应该及时的进行消除，并且要进行全部消除，对那些擅自修改证书的状况予以杜绝。对数据流程实施严密的监控，还应对仪器收发及质量管理当中的一些数据信息予以充分利用对证书的录入速度予以提高，并在录入过程中充分保证录入工作的一致性和准确性。在具体审核操作中，可以利用电子签名及电子版本予以落实，并就收发室对相关资料予以统一打印，从而能够更好的对证书纸张的节约。
2、仪器收发管理：这里应该从仪器收发管理角度为切入点，对于相关的条形码技术正好可以有效的运用，在管理的过程当中，想要完成管理，应该运用仓库管理模式，这样才能真正意义上的实现了器具、电打印以及分发检定等。在引起仓库进出时应先对其实施条形码扫描，促使仪器收发的工作效率得以提升，避免出现失误状况[3]。
3、计量收费管理：对检定器具实现收费管理操作，对收费核算单实施编辑及打印，并向客户予以器具的交付工作。
4、样品状态查询：当出现客户来电话及来人咨询相关问题时，在系统当中通过对客户的委托单编号输入到系统当中，实现对样品所存在的工作状态予以明了的目的。
5、统计查询：其主要内容包括年度计量收费数、检样品数及送检单位新增数等；通过多个条件，对客户具体的欠款情况予以统计；根据客户所在区域状况及在相应送检单位的类型方面，对客户的送检情况及缴费状况予以分别统计；对证书的合格率状况予以统计；对证书打印情况予以统计；各个科室对具体的工作进度统计进行有效检定及校准：主要针对半个月、一个月及一周内所存在的完成数，并将其根据送检单位的具体类别，对其实施汇总工作。
三、实验室计量体系管理分析
1、计量标准器具管理：在对这环节的管理时，相关的工作人员应该了解计量标准器具管理方面的实际情况，然后对相关的基本信息库进行有效的建立，当然了，在这个过程中，还应该以实际情况为出发点，对相关的报警系统进行科学、合理的建立，对于相关的责任人，应该对其的提醒要及时，这样才能让单位的计量真正的实现其标准性，能够准时实施送检操作，促使标准器的溯源在可靠性方法给与充分保障[4]。
2、设备管理：通常情况下，作为工作人员，应该根据设备管理的实际情况，然后对相关的计量器具信息库系统进行有效的建立，一般情况下，对于某种器具来说，如果用户要对其进行提交时，在整个器具库当中，将该器具具体的数据状况予以检索，而不需要对这些数据信息给与再次录入操作；对于特定器具所存在的证书记录及检定记录均可更为快捷的予以查询；报警机制的建立，对相关业务员及客户实施提交检定予以及时提醒。与此同时，还还包含整个院系部门当中其他相关的设备的管理。
3、技术资料管理：其主要对各种标准及规程相应的文件内容。
4、质量审核管理：应在部门内部建立相应的质量体系审核，即对内审的具体的实施计划、现场记录及安排等方面实施管理。
5、计量基准项目管理：对本机构当中以及具有比较成熟的检定及校准能力的各个项目进行管理。
6、实验室认可项目管理：对那些新的申请项目进行有效管理，并对此予以各种报表的出示工作。
7、人员管理：在这个环节当中，对于人员管理的实施，主要的工作重点和核心就是对特定群体的人员进行管理的实施，比如说已经拥有检定员证人员。相关的部门，为了让该环节有效的落实，应该根据实际情况为出发点，然后针对检定员，进行预警机制体系的科学制定，作为检定员，应该对换证复查等方面要进行及时的复查。当完成操作后将所得数据信息在数据库当中予以更新。促使检定员持证准确有效的开展工作予以保证[5]。
8、材料管理：材料管理主要抱恨对相关试剂、办公用品及标准物质等实施管理工作。
9、图书资料及采购管理：将所有的图书资料予以提供，从而更好的进行查询及检索。采购管理主要针对相关供应商档案管理及相应的申请记录等。
10、管理系统及维护措施：主要包含电子签名的管理工作及相应的选项和系统管理等。
11、办公自动化管理：主要包括有相关个人事务的管理、电子邮件及电子公告栏等内容。
结束语
上述论文对大数据时代计量业务管理软件的发展趋势进行了阐述，从综合的角度出发，对计量业务管理软件进行了有效的开发，该软件的问世，起到了积极作用，让相关的管理者，能够对每个科室计量检定和收费情况等方面进行有效的掌握和认识，并且还可以较为及时的将催检通知单予以发放，促使相关单位严格按照相关程序文件的规定予以严格遵守，且此种软件系统也与实现规范化管理的及本要求相符。对于相应检定人员来讲，能够通^计算机将本科室相应待检任务予以全面了解和掌控，当对其实施检定操作完成后，能够实现将证书及相应原始记录实施同步管理操作。
参考文献
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篇4
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.14.178
[中图分类号]C81 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2016）14-0-02
统计学是指通过应用数学以及其他学科的专业知识，来搜索、整理、分析、评估数据，从而达到推断、预测所研究对象的未来发展情况的一门综合性学科。随着大数据时代的来临，全球的数据量急速增长，这使在短期内完成收集、整理、分析数据的任务，变得十分困难，同时也影响到了统计学的正常教学。但是，大数据时代也为统计学提供了众多的数据研究对象，为统计学的发展提供了一个良好的平台。在这个平台上，统计学遇到了许多机遇，比如：统计学科体系得到延伸。在大数据时代下，只要相关人员把握住这些机遇，顺应大数据的脉络走向，那么统计学的发展趋势必将趋于良好。
1 统计学在大数据时代面临的机遇
1.1 统计学应用范围的增大
以往传统的统计是根据所要研究的问题而去收集相关数据，再进行整理、分析、最后得出结论。这种统计，一方面，无法保证收集到的数据即是所需要的数据，也就是说数据的时效性得不到保证；另一方面，在大数据时代下，数据量巨大，欲收集到某一方面的代表性数据或者全部数据是十分困难的一件事，这就导致相关人员的工作量巨增，工作压力增大。然而，在大数据时代下，统计学不仅仅根据问题研究数据，还根据数据挖掘其背后的信息。这一研究方向的转变意味着大数据带给统计学新的机遇。随着社会的发展，许多新型产业应运而生，但是多数人不了解这些产业的运营情况以及促进这些产业发展的奥秘。在大数据背景下，通过分析、研究新型数据往往可以解开一个产业的“秘密”，或者是将数据涉及的信息全面地展现出来，从而促进相关产业的发展。因此，统计学应用范围的增大对产业的发展具有重大意义。
1.2 统计效率的提高
传统的统计在收集数据方面，常常会出现数据滞后、失效等情况，而在大数据时代下，数据量大，数据的更新速度快，因此，收集到的数据的质量得到了大幅度提升。不仅如此，在大数据时代下，数据及时性的特点，给数据收集提供了极大的便利，比如：相关人员可以定期进行数据收集，这样不仅能减少工作量，还能确保数据的时效性和准确性。另外，在统计的过程中，数据多样性的特点，给数据分析提供了极大的便利，比如：大数据可以被反复应用在不同方面的研究中。因为，数据的多样性就决定了数据应用范围的广泛性，特别是在数据的统计方面。因此，统计数据时就不该将数据局限于一种用途，而应该深度挖掘数据的应用价值，将数据应用于各类相关的研究方面，从而达到降低相关人士的工作量、控制统计成本、提高统计效率的目的。
1.3 统计学科体系的延伸
在统计学中引入大数据，虽然会给统计学带来一些挑战，但是同时也会给统计学带来机遇。现今，大数据逐渐进入统计学科，数据的庞大性使样本统计中的样本选取和标准确定受到了极大的影响。再加上，在大数据时代下，数据具备总体的特征，简单的抽样调查无法满足新时代对统计的要求。因此，传统统计中的样本统计会朝着总体统计的方向发展，统计学科体系将会成为样本统计与总体统计齐发展的体系，以此掩盖样本统计中的不足，保证统计的有效性。
2 统计学在大数据时代面临的挑战
2.1 样本选取及其标准确定的难度增大
样本统计是现今统计学中最重要的统计方法，统计学正是通过运用该方法对客观事物的数据展开数量特点及数量间关系的研究。样本的选取和其标准的确定，是考察样本统计是否具备价值的重要依据。随着大数据时代的来临，样本选取和其标准的确定，变得越来越困难。一方面，大数据意味着数据量不仅十分巨大，甚至大到超乎想象，而且数据还有分散性和多样性的特点。这使在选取样本的过程时，收集数据的难度系数将变高，标准将很难界定，工作量将加大；另一方面，在大数据背景下，人们面对海量数据，不会只想知道出现这些数据的原因，还会想了解这些数据代表的涵义。这不仅改变了传统统计对数据的诉求，还迫使统计学进行改革、创新。另外，随着众多电商和社交网络的兴起，互联网上的数据量不断增多，其研究价值也越来越高。但是，网络数据大都属于非结构化数据，而统计学研究的是结构化数据。因此，在运用样本选取方法的过程中，难免会错失很多有价值的数据，使样本选取不够全面。总之，大数据时代给统计学带来了挑战。具体的挑战体现在：能否将非结构化数据转化为结构化数据和是否能找到准确分析非结构化数据的方法。
2.2 统计软件及统计方法欠缺
统计软件是基于计算机运算环境下，信息计算机技术迅速发展而研制出来的。它主要用于提升统计学的数据分析和处理的效率，提高一般性的统计实践操作质量，并通过设置统计模型来简化统计的复杂操作。在大数据时代，常见的统计软件有Eviews、SPSS、SAS、Stata等，但是这些软件要运用于大数据，在存储、传输方面还有欠缺，它们还需要得到进一步的完善和升级。可是，完成升级、完善统计软件的任务相对困难，并且无法与互联网、电子商务等公司相提并论。另外，在大数据背景下，数据不仅具备海量化，多样化的特点，而且其获取途径众多，因此，分析、研究数据变得困难，再加上，我国的统计方法相对欠缺，所以，统计学在大数据时代下面临着挑战。
3 统计学在大数据时代下的发展趋势
3.1 加大应用型统计教学力度
统计学和其他理论型学科不同，它是一门实用性极强的学科，无论是非统计学人士，还是统计人员，或多或少的都需要掌握统计学的应用方法和技巧。在大数据时代，数据具有多样性、总体性、分散性及海量性等特点，因此，欲从数据背后得到精确结论，必须对所研究数据进行全面且精准的统计分析。另外，根据大数据的这些特点，不难看出，新时代对统计人才的要求越来越严，对统计学教育也更加重视，因此，在统计学教学过程中，加大应用型统计的教学力度必不可少。应用型统计是指轻理论、重实践的统计教学。这种教学类型，在提高学生的实践操作能力，帮助积累实践经验，掌握统计技巧方面，具有重大意义。教师加大应用型统计学的教学力度，主要从三方面入手。第一，加大数据收集的教学力度。收集数据是统计的基础步骤，也是初步判断统计结论是否有效的参考因素。就某种意义而言，只有加强对数据收集的教学力度，才能保证学生在大数据时代下，能收集到保质保量的数据。第二，加强数据整理的教学力度。由于，在大数据背景下，收集到的数据具有多样化、海量化的特点，所以如何高效地整理这些数据成为一大难题。正因为如此，才在高校中呼吁教师加大对数据整理的教学力度。第三，加大数据透视的教学力度。数据的透视是指通过数据透视化技术，来使非结构化数据直观化的一项教学内容。因为在大数据时代下，会出现许多非结构化数据，而传统的统计方法只能统计结构化数据，所以，加强数据透视的教学力度，有助于提高统计的高效性，帮助培养统计人才。
3.2 提高大数据统计思维
无论是在传统的统计学教育中，还是在大数据时代下，统计思维一直都是教师着重培养的一方面。良好的统计思维，不仅能提高学生收集、整理数据的能力，还是将理论有效地付诸实践的重要保证。从另一角度看，如果统计人员不具备统计思维，那么在海量的大数据下，就无法准确分辨出所需的数据，也就无法高效地完成工作。传统的统计思维包括平均思维、变异思维、普遍联系思维、动态思维等，面对大数据时代下，数据的混杂性和总体性，提高统计思维还需注重培养学生的大数据统计思维。大数据思维不仅具备容错性和复杂性，其还强调数据之间联系和注重相关数据间的分析。
3.3 加强基础性统计知识教学力度
现今，统计学教学现状不容乐观，学生在学习统计学时，普遍会出现基础知识薄弱，畏难情绪较严重的现象。为了改善统计学教学现状，缓解大数据时代下统计学的危机，教师应加大基础性统计知识的教学力度，确保每位学生都能掌握良好的统计学知识，从而促进统计学的发展。由于统计学中的概念、公式较多，而且较抽象，学生不易理解，所以，教师要尽量做到深入浅出，保证学生准确掌握相关知识。但是，不是所有教学内容都可以做到深入浅出，所以，教师应重视基础知识的教学。只有在学生对统计学的基础概念、公式、原理等都充分了解的情况下，才能为后续的学习打下坚实的基础，才能提高后续教学的效率。大数据时代的到来，促使统计学进行改革。在改革后，统计学的教学要求更严，教学内容更深，所以，不具备良好的统计学基础是无法完成学业的，更无法促进统计学的发展，培养出新型统计学人才。
3.4 重视复合型人才培养
统计学不仅能为数学、物理等学科提供数据分析方法，还在生活、经济等领域具备重大意义。以前，数据简单化，来源较单一，所以对统计人才的要求并不高。然而，随着大数据时代的来临，统计人才不再是单纯具备良好统计知识的人，而是复合型人才。在大数据时代下，许多数据比较混乱、庞杂，只有具备良好的编程技能、统计能力的人，才能将其收集、整理为有价值的数据。在大数据时代下，行业间竞争十分激烈，数据的统计工作也变得十分艰辛，只有具备大数据专业知识，超强的数据分析、处理能力的人，才能在这个时代具备强大的竞争力。在大数据时代，统计不是单纯的加减运算，只有具备统计思维、数据甄别能力、计算机专业技术的复合人才，才能高效地进行统计工作。因此，在大数据背景下，培养复合型人才十分必要。
4 结 语
统计学作为教育阶段最重要的学科之一，不仅能促进物理、数学等学科的发展，在推动政府的情报决策、工商业的发展方面也具有重大意义。地方政府在进行市场经济的宏观调控、指导、规划等方面离不开统计，也只有对数据开展精细的分析、统计工作，才能得到更具说服力、更具价值的结论，实践于生活中才更有利。而且，在人口普查、环境评估等方面也会经常运用到统计学。由此可见，统计学十分重要。虽然，我国的统计学教学现状不容乐观，在大数据背景下，统计学还面临众多挑战，但是，相关人员更应看见其中的机遇，把握好时机，共同努力，携手推进统计学的发展。
主要参考文献
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随着“大云平移”时代的来临，我们的生活、工作方式发生了巨大的变化，也给企业培训工作带来了深刻的挑战。知识爆炸导致知识的陈旧速度加快，讲师需要不断更新自己的课程，而学员也需要不断学习。面对这些变化，如何利用O2O模式在大数据时代使企业培训完成线上与线下相结合，工作与生活相融合，产生网络交互的无限可能性呢？
一、教育培训O2O模式的概念
O2O（Online To Offline），即将线下商务的机会与互联网结合在一起，让互联网成为线下交易的前台。教育培训O2O就是通过线上线下的结合，利用大数据为受训学员提供个性化学习方案。教育培训O2O将会取代名师，将学习由“效果目标”变成“随机任务”，而老师作用由主导变为辅助O2O平台帮学生完成学习。O2O时代老师的作用会被弱化，此时的老师只是系统的辅助或做一些更高级的工作。
二、青藏地区企业培训现状
培训行业是一个非常诱人的行业，无论是组织还是个体都有再学习的需求。培训行业在青海当地正迅速增长，但和外省相比，省内从事企业培训业务的公司普遍存在规模小、层次低、内涵少等现象，培训机构的场地面积在20-1000平米不等，雇佣人员的数量也在3-20不等，通过笔者的调查，截止2014年5月，当地专门做企业培训的民营公司（中心）有十几家，但深入研究企业培训的前沿理论并付诸实施的很少。较低的培训市场准入门槛，使很多经营者对教育培训的规律缺乏科学的认识，在培训模式、教学质量、教学内容、师资上的研发投入严重不足，教学效果自然无从保证，加上急功近利的心态，导致对教学质量的漠视。另外，虽然培训机构的师资大多数是合格的，但由于培训本身的商业性质，又必然出现浮躁的教学风气，使教学效果大打折扣。许多培训教育机构办学特色不鲜明，教学体系不健全，教学模式互相复制，研发投入不足，最终的结果就是越做越小，质量越做越差，名声越做越烂，本地的培训机构不断成立也不断的倒闭或转行。
三、对策及建议
目前大多数企业，对企业全员培训越来越重视，企业老总普遍认为企业培训已经成为企业发展不可或缺的手段。但企业普遍存在的困惑是，高端培训价格太高，只适合企业高层管理人员；企业内训，培训师价格也很高，并且培训师真正的水平和能力良莠不齐，内训课程内容和企业的需求有偏离；企业培训公开课的价格也是很高，并且要承担大量的差旅成本，需要培训的人员太多，企业的培训经费难以支撑；培训光盘、E-learning等方式难以调动员工学习的积极性。在研究中，笔者发现企业培训机构的品牌影响力与服务能力是企业用户采购的所最为关注的因素。企业培训作为一种商业行为，在O2O时代必然需要一种自我调整来适应学习者的需求。
O2O时代的教育特点是碎片化、个性化，如果培训机构还是将老师作为自己的竞争核心，要满足学习需求就需要不断增加老师的数量，必然会增加机构的运营成本，并且名师的不稳定性很难使教育培训机构进一步规模化。
O2O的时代的企业培训需求是长尾分散式的，大数据颠覆掉名师效应，那么就需要培训机构首先要进行分散布局，采用现场学习+互动直播+随时随地点播+考试考核+企业内训等培训方式来顺应大数据时代和企业培训需求。所以，可以尝试建立O2O模式的系统平台，通过网络等技术实现学习的全过程管理（设计、实施、评估等），通过线上线下的结合，利用大数据为受训学员提供个性化学习方案，使学习不再依赖于名师、教室，借助网络技术，无限丰富课程资源、教师资源。
但这个成熟平台的搭建，在青海当地靠现有的培训机构去做，从资金上、技术上、资源上短时间内都无法完成。因此，其前期可以借助YY时代光华等网络平台和O2O平台服务提供商来扩大自己的品牌影响力和学生口碑，深入维扩市场将自己的利润最大化；等后期有了经验、资金、技术和资源支持自己，再做一个系统平台那将会拥有无限前景。对青海的企业培训机构来说，关键是寻找到线上和线下的连接点，如何在线下完成教育，线上进行优化和提高，这是需要进一步摸索的商业模式。
参考文献：
[1] 李莹.对构建高效企业培训体系的思考[J].现代营销（学苑版），2013（2）：61
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[3] 刘磊.关于企业培训的见解[J].石河子科技，2013（1）：25
[4] 蒋侃.O2O电子商务商业模式研究[J].电子商务，2014（9）35
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大数据的发展十分快速，对于目前已经飞速发展并且极具影响力的互联网一样，对于社会的各个行业来说都是一个新的技术革命，其相关技术的普及，对于科学技术上的突破都是非常显而易见的。
第二、成立数据联盟和数据科学
在不久的未来，大数据将会成为一个专门的学科，会被更多的人所熟知和了解，并且，大数据相关职业也会逐渐普及，由于大数据的普遍使用，也会催生出更多的行业岗位，数据共享会在企业层面进行扩展，从而成为产业的核心。
第三、数据形成资源化
所谓资源化，就是社会和企业对于已经成为战略资源的大数据内容，给予了更多的关注的认识，从而使大数据成为了大家所关注和抢夺的焦点，所以，企业将会对大数据资源进行战略计划的制定，从而获得市场的主导。
第四、深度结合云计算
云计算的存在为大数据的处理提供了强有效的支撑作用，大数据的运作与运处理是不可分割的，从2013年开始，云计算技术和大数据处理技术就已经有效的结合，其关系也非常密切，而随着大数据时代的不断发展，两者的关系也会更加的密切和契合。
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从步入21世纪开始，包括互联网在内的诸多领域都得到了飞速发展，多样化、复杂化的信息数据充斥着人们的生活与工作，对各行业的发展具有着重要影响，这意味着人们已经进入了大数据时代。越来越多的国家开始进行大数据的发展与应用研究，希望能够深入了解大数据以及其对产业发展的影响，我国对大数据表现出了足够的重视，颁布了相关文件对大数据的发展进行了科学规划与设计，希望起到对大数据发展的促进作用。
一、大数据概述
从进入21世纪，大数据时代就已经来临，但目前对大数据的研究仍然较少且缺少一定的深度与广度。关于大数据的定义，该领域还没有形成一个统一的定义，许多研究学家给出了不同的结论，John Rauser认为大数据可以概述为超过了一台计算机运算能力的数据；美国公司麦肯锡认为大数据可以定义为在一定时间内不能用传统信息处理软件进行数据的捕获、处理的数据集合。而从广义上对大数据进行定义则认为大数据不仅包括数据的形式与规模，还包含对大数据的处理技术。大数据具有的特点可以概括为多样性、高速性、易变性、大量性以及真实性，虽然大数据存在一定的不足，但其在准确性上仍然存在一定的不足。
二、会计信息化发展现状
随着现代计算机技术的飞速发展，许多行业开始将这一互联网工具应用到企业经营与管理中，会计信息化就是在这一发展背景下会计行业与互联网技术的有机融合。在“十二五”期间，国家对会计行业的改革与发展提出了更高要求，将会计信息化作为了该领域发展的重要方向。我国会计信息化的发展萌芽于上世纪80年代，经过近些年的发展，已经获得了较多进步，但整体而言会计信息系统并没能得到深度改革与创新，仍然沿用传统的会计信息化模式，因此在市场实践中逐渐暴露出了许多问题，主要包括：会计信息不对称、会计信息失真、信息披露不完全、会计信息单一以及会计信息缺乏时效性。这些不足已经影响了企业会计信息系统的健康发展，同时也无法满足市场对于会计信息的要求，而随着大数据时代的来临，会计信息化系统将获得更多创新、快速发展。
三、大数据对会计信息化的影响
（1）对会计职能的影响。传统会计在市场中承担着对会计信息的核算与监督职能，但随着大数据时代的来临，会计职能开始向数据分析与信息掌控发展。企业会计信息化发展要求会计人员必须能够对会计数据进行有效掌控，同时还要对数据进行科学、全面的分析，从而提高会计信息对企业经营决策的指导性。
（2）对会计流程的影响。传统会计主要进行信息的记录，但大数据时代会计信息化则需要进行报告、分析、决策等多种工作，这就要求会计信息化流程必须做出相应改革。摒弃传统的会计流程模式，采用最新的系统ERP模式，从而极大的提高会计信息化系统的运算效率，使会计流程更加有序、高效。
（3）对会计分期的影响。会计分期的目的在于向相关部门更加有效的提供其所需的会计信息，而大数据时代的会计信息化让这一工作存在的必要性出现了分歧。由于会计信息化的创新发展使其能够储存更大的信息量，且能够做到会计信息的“随用随取”，有效提高了会计信息的操作效率，实际上已经极大的降低会计分期存在的必要性。
（4）对会计主体的影响。传统的会计信息工作更多的是依赖于员工操作，而在大数据时代下的会计信息化系统则需要会计人员拥有较高的网络、云计算等互联网技术，同时也要具备先进的专业知识，能够较好的适应现代会计信息化的发展，因此大数据会计信息化的发展对员工有着较高要求，而习惯了传统会计信息处理方式的老员工相对于现代年轻人则面临着更大挑战。
四、大数据背景下会计发展的新趋势
（1）资源共享平台拓展。在会计信息化发展过程中，建设资源共享平台是其中的重要环节，而这也将成为大数据背景下会计发展的重要趋势。资源共享平台能够为企业进行经营活动的决策提供信息支持，因此在会计信息系统中具有重要地位，而随着大数据时代的来临，为了避免出现信息孤岛现象，必须对企业的资源共享平台进行合理扩展，从而提高企业内部之间的信息交流与共享；同时现代社会信息化的发展现状也决定了资源共享平台的进一步扩展，通过这一平台的扩展，能够有效提高企业资源的整合效率，为会计使用者的资源查找、搜集等工作提供较大的便捷。在未来大数据背景下，会计信息化的发展必将走向拓展资源共享平台的道路。
（2）会计信息化成本降低。在会计信息化发展的过程中，其建设成本主要产生于两个方面：一是对会计信息化过程中基础设备与基础资源的购置费用，如计算机硬件与软件等；二是会计的咨询与规划费用，同时设备的更新与维护也将产生一定的成本支出，会计信息化的发展需要充足的资金支持，因此传统会计信息化必将产生极大的运营成本，对于企业而言是较大的经济负担。而在大数据背景下的会计发展将迎来成本降低的新趋势，其原因在于大数据下的会计信息化具有较高的资源利用率以及运行效率，不仅能够显著降低运营成本还能够有效降低时间成本，因此将给企业会计信息化建设带来成本降低的发展趋势。
（3）云计算技术的广泛应用。在大数据影响下，今后的会计信息化必将广泛应用云计算来提升企业对会计信息的处理能力。企业会计信息化系统将在云会计服务平台上进行信息的储存与处理，这一应用不仅能够极大的提高信息处理效率，同时还能够减轻会计人员的额工作负担，云计算技术的运用能够使会计人员的工作突破时间与空间的限制。其次云计算技术利用云端进行数据处理的特点，能够有效提高企业会计信息化工作的程序化与多样性，使会计信息化的发展更加高效。
五、结论
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中图分类号：F275 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）028-000-01
企业的会计信息计算以及相关数据管理等方式正在面临着巨大的变化，是现在企业会计信息管理以及计算等重要的发展挑战。文章主要根据在大数据背景下对于企业会计的改革创新方式等进行详细的研究与探索，针对发展背景与要求作出相应的改善措施，与此同时认清企业会计创新改革面临的困难，掌握企业会计发展的方向与趋势。
一、大数据背景下企业会计革新发展面临的机遇
1.企业会计在大数据背景下的准确定位
企业会计主要的作用是帮助企业在发展运行过程中更准确的掌握发展的方向与发展的趋势，准确掌握企业财务信息方面的管理与计算，保证企业财务数据的准确。那么在大数据发展的背景下企业会计怎样更好的适应发展的趋势，怎样对会计进行准确的定位是现在企业面临的重要问题。经济多样化的发展形势下，企业数据信息量非常庞大，并且非常复杂，在这样的情况下企业信息怎样更好的进行准确的定位，财务会计师们怎样适应这样的变化进行会计工作。大数据背景下是需要更好的制定会计行业发展准则，还是在原有发展的准则上进行创新与改革，是不是需要为了更好的适应发展形式将企业会计进行更好的处理，这些都是大数据背景下企业会计面临的问题与发展挑战。
2.企业会计的国家化形式与国家化发展趋势
我们都知道现在的大数据增长发展形式主要是因为科学技术的进步以及网络化发展形式的扩大，这样的发展将全球化发展形式逐渐推进，在全球化发展趋势下很多的企业不仅在各种服务内容上进行完善与创新，更是在数据管理规模上发生很大的变化，由此发展背景下进入大数据发展时代[1]。我国的大数据发展时代主要是因为中国加入世界经济贸易组织之后，逐渐将经济向全球推进，与各大洲之间都存在很多经济上的往来，特别是在近几年中我国经济发展的形式居高不下，已经成为第一贸易发展的大国，居世界之首。
3.大数据背景下的会计发展形式
在大数据发展的背景下传统的会计形式逐渐对其计算方面出现的心有余力不足的现象，不仅在会计的真实性以及准确性方面出现很多的漏洞，更是对企业发展形式方面产生迷惑，这已经逐渐成为会计发展最显著的问题之一。其中企业会计发展缺陷主要表现在数据整理过乱、积压情况严重等，还会出现私自设立账簿的现象发生，这样会导致会计掌握的整理等出现虚假的现象发生。
二、大数据背景下企业会计信息发展的新方式
1.财务会计报告发展方式的创新
在企业的会计工作中，企业的财务报告具有重要的作用，企业财务包括是企业在发展数据上以及发展趋势上重要的决策依据，是企业向更好方向发展的重要保障。当前的企业财务报告是企业在从事经营生产之后才能进行编写，财务报告在编写的过程中因为涉及到很多的数据，所以编写过程非常漫长，一般情况下企业的年度会计报告大概需要三到四个月才能编写完成，因为时间的问题经常会影响到会计信息的时效性以及及时性，影响到企业对经济发展形式的判断与发展决策的制定[2]。所以在进行财务会计报告的编制中经常采用的经营之后的编制方式比较迟缓，特别是在一些大企业经济运行决策中不能及时反映出企业一定时期内的经济运行结果，影响企业未来的经营以及相关经济活动的进行，影响会计信息的传递。在大数据发展的趋势下科学信息技术发展迅速，对于信息的处理方式也在不断的创新变革中，很多的企业也逐渐意识到数据信息整理以及财务会计报告编制创新的重要性，所以逐渐的将信息处理技术进行创新的同时实现财务报告的优化。
2.企业会计信息发展趋势与方向
经过长时间以来的会计发展，企业的财务报告管理制度主要是为了更好的将企业在过去发展的经济活动以及相关事项变成既定的事实，这样能够更好的掌握未来企业发展的方向，因为企业未来发展预测与分析主要依靠的是会计信息的统计，若是会计信息出现不真实或是混乱的现象会严重影响到企业对于未来发展的决策。并且现在会计信息数据对于企业的发展越来越重要，需要更加的重视其创新发展的重要性。在大数据发展的背景下，企业的会计人员需要更好的利用大数据对于信息发展的预测与分析能力，采用适当的措施进行风险的规划，这样才能更好的发展企业会计。现在的大数据发展背景能够更好的改善企业会计人员的思想以及工作的形式，采用电算化的会计核算形式推动企业会计的发展与创新。在企业的会计核算工程中需要工作人员准确的掌握相关数据信息的计算同时还要对经济发展决策进行适当的分析与阐述，将企业的经济运行信息传递给企业的决策者。重视企业会计信息的掌握与存储，准确的传递给信息使用者，保证企业的会计发展朝着更好的方向变化，为企业创造更大的利益空间。
三、结束语
信息化互联网形式的发展将企业会计的核算与整理推向了新的发展方向，会计电算化的逐渐盛行不仅提高了企业会计核算的效率，还能保证企业会计核算的准确性。大数据发展背景下企业会计正在不断的进行创新与变革，更好的促进企业的发展与进步。
参考文献：
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中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）22-0105-01
数据之间的传递在高速发展的互联网技术作用下越来越快，传递的渠道也呈现多样化。大数据是一个技术范畴，是随着互联网时代的发展而衍生出来的。发展大数据技术不单单是系统革新的内在需求，更是在目前指挥作战存在新挑战的必然结果。目前的军事领域中很多地方都引入了大数据技术，所以大数据技术在军事领域的前景是比较广阔的。
一、探索大数据的发展历程和未来的发展趋势
大数据指的是运用新的处理模式对数据进行加工和处理后变得具有洞察发现、流程优化和决策的能力，这种信息资产呈现多样化发展和增长率暴涨的特征。
2015年在香山举办了的第424次科学会议主要讲述的就是大数据，也是大数据在我国被第一次提出，参会的各国学者都针对如何构建大数据时表了各自的理论和建议。
我国的通信学会和计算机学会在此次会议后都组建了关于研究大数据的专家委员会，而且在中关村还专门建立了规模很大的大数据产业联盟。大数据跟新能源一样可以带来社会的新希望，社会效益和经济效益也会随之提高。目前如何更多的为国家、社会和国民进行服务是进行大数据研究的主要目的。
二、利用大数据构建未来指挥信息系统的相关建议
（一）原生态型大数据指挥信息系统的建立
如何实现这个长远目标：为了得到完整的、综合的、动态的、及时的大数据，就要对数据制定的标准和规范进行加强。数据主要有以下几个标准：要求数据的完整性、要求数据的可读取性以及进行数据处理的要求等。
只有当数据的标准实现了统一之后提供给军用信息系统的数据信息才能确保安全、有效以及准确，进行各个系统之间的信息共享才能得到实现；其次是合理的规划和建设数据中心以对系统中的计算机处理能力进行满足。数据中心也是各项业务进行信息获取的主要途径，也是对数据进行处理、交换和存储的主要地方。
目前这个时代的信息和资源都是共享的，也逐渐显露出了以往各个系统数据中心自建自用方面的局限，不符合信息时展的要求。通过数据中心处理数据信息有一个很明显的特征就是一体化处理，采用的存储技术也是很先进的，这个过程也包含了对信息的存储、冗余、备份和控制方面的管理，这种服务模式更加的快捷和有效。云存储技术在目前的国内外市场中应用的非常广泛，这种技术在效益上是自建数据中心的十倍之多。
（二）大数据技术在指挥信息系统中的应用和发展
数据结构是多样化的，也由此产生了很多的非结构化数据，这也是大数据的重要特征。
非结构化数据指的是无法运用数据库二维逻辑进行表现的数据，主要有图片、图像、文本和报表等格式。对非结构化数据进行处理的方式主要有两个：第一就是通过元数据的定义来进行，但运用元数据定义来解决非结构化数据有一个前提，就是需要标准化的处理系统之间使用的术语；第二就是通过转换非结构化数据格式来进行，指的是将非结构化数据格式转化成为可以被快速的浏览、分析以及搜索的非关系型格式，还需要在格式转化的过程中进行数据的自动创建，产生小型索引表，这样对于数据的处理会更加有效。
搜索时对于关键词和唯一的标识符元素要特别注意。另外还要着重的研究智能化处理和计算大数据的主要方式。这方面的研究重点就是对数据快速处理的特征。
目前解决大数据快速处理的主要方式是智能化处理和并行计算，这种方法是十分有效的，还能够透析数据的背后价值。
智能化处理技术指的是在大量的数据信息中可以快速的、有效的将所需要的信息找出来，是搜索数据的效率和准确率都得到了很大的提升。
并行计算指的是在对数据集问题进行解决时采用了把处理的整个过程分成多个小型任务的方式。其中所有的小任务都是先由各自的处理内核分开进行事务的处理的，分别解决完之后再进行整合，进而得出最后的结果。并行计算将大数据的处理速度得到了很大的提高，也充分的利用了硬件资源，这种数据处理技术具有很大的先进性。
（三）加强创新指挥信息系统的网络构架
指挥信息系统在很早以前就建立起来了，一开始是通过开发比较简单的系统来对网站进行运营，在内容上也涉及了很多的产品和服务，系统的运营渠道主要是依靠网络连接，联网之后再服务客户。
这种模式有一个很大的缺陷，就是服务器产生的数据是无法共享的，只能由系统本身独享，因此这种模式是比较封闭的，属于单一循环。
社会在不断的发展，需求也在不断的增加，所以原来封闭式的指挥信息系统必然会被淘汰，目前的主要问题就是如何在不同的系统之间实现系统的集成和数据的共享。
大多数的产品和服务在未来的系统里除了需要能够实现自身网站的运营之外更要运营到更多的第三方平台上，这样一来产品和服务的销售渠道就能够得到大范围的拓展，使产品服务和网站都实现独立。
在以后一个用户不可能只使用一台终端，在信息化时代的不断发展过程中用户会使用到越来越多的终端，这也就导致了用户和网站之间是分离的。按照大数据的未来发展趋势来看，用户和平台、产品以及网站之间都将成为独立的个体。所以说这个挑战是巨大的，为了进行应对必须不断的加强创新指挥信息系统的网络架构，这不仅是为了对未来的需求进行适应，更是一个时展的必然结果。
在不断地对传统数据中心进行改善后，出现了目前的云计算技术，在日后还会不断的出现各种创新性的软件、网络工具以及硬件等，这些都体现出了创新的巨大成果。
对于指挥信息系统中的各种数据需要通过比较自然的作战逻辑进行贯穿，这样才能将数据的信息进行更好的集成和对接以便挖掘出比较有价值的、潜在的军事信息。
三、结语
本文对大数据时代背景下的指挥信息系统的未来发展进行了简要的阐述，还针对在发展中可能存在的问题提出了比较有建树性的建议和解决方式，对于大数据时代中指挥信息系统的发展起到了一定的推动作用。所以说指挥信息系统想要在大数据时代的背景下取得进一步的发展，必须对大稻菔贝的优势进行深入的研究和分析，更需要深入的了解大数据的未来发展趋势。
参考文献
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随着信息技术的不断发展与应用，新的信息数据不断涌现，渐渐形成了一个时刻变化的巨大数据流，这标志着大数据时代的到来。大数据背景下，政治、商业、医疗等各个领域都面临着快速理解、利用大数据，进而组建有效的大数据时代信息利用模式的挑战。面临这一现状，大数据背景下的网络信息资源利用要构建一个科学而有效的框架，发挥其实践价值，已经成为一个迫切的问题。
一、大数据的概念和特征
对于“大数据”研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的战略意义不在于掌握了庞大数据信息本身，而在于对这些有潜在意义的数据进行专业化处理。目前通常大数据有下述四个特征：第一，数据体量巨大。第二，数据类型繁多。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快，处理工具演进快。
二、大数据时代网络信息资源特征
1）开放性与互动性融合
大数据背景下，用户可以随时在开放的平台上对资源进行访问和共享，大数据时代允许用户向互联网上传信息或通过电子邮件、BBs、blog和rss等和共享形式，使整个网络信息变成一个互动的过程。
2）更新与传播速度快
在大数据环境下，每天海量信息产生，同时大量的信息被覆盖，信息资源淘汰更新周期短，变化快，网络信息资源定期和实时更新，时效性高.网络信息的流动非常迅速，任何人任何时间的信息只需很短的时间就能传送到世界各个终端。
3）资源类型多种多样
大数据不单是数据量的爆炸性增长，还带来数据类型的巨大改变，结构化数据占比减少，非结构化数据在大量增加。大数据时代下的信息资源类型丰富，不仅有文字、图像、视频、音频等形式，还有软件、数据库，是多媒体、多语种、多类型信息的混合形式。
三、大数据时代网络信息资源利用原则
1）针对性原则
利用网络信息资源的根本目的是为了合理使用信息资源。网络信息资源的利用应该具有针对性，利用前必须对信息用户的类型、特点、信息需求特征及其发展等情况作深入了解和分析，力求开发出针对性强的、适合用户需求的信息，满足用户的各类需要，避免开发利用中的盲目性。
2）预测性原则
大数据背景下，网络信息分布具有无序性、不均衡性，不稳定性等特点，没有形成完善的体系和结构，对网络信息资源的利用应将空间跨度小而时间跨度大的相关信息进行整合，运用定量分析和定性分析相结合的方法，掌握出事物的脉络，预测出事物发展趋势和未来实际需求。Netflix拥有3000万北美用户，它通过分析观看视频时留下的数据信息，预测出《纸牌屋》将会风靡一时。
3）共享性原则
网络信息资源在共享中能够实现资源增值。大数据时代下，网络信息资源的利用应坚持共享性原则，突破“信息孤岛”，实现资源的高效融合共享。各个信息平台资源的共享有利于提供综合的信息服务、跨领域跨部门的交互式服务和专向定制服务。
四、大数据时代网络信息资源的利用
大数据赋予现代网络信息资源的更多意义，研究如何利用网络信息资源有利于提高资源的利用效果。
1）大数据改变传统教育
大数据时代下，教育信息化改革不断突破，中国传统“赶鸭上架”式教育模式将发生根本性转变。目前重庆石堰镇中心学校，采用了一种“一对一 数字化学习”的模式推动传统教育的变革。每个学生可以和自己的学习终端进行交互性学习，学习终端里还有相应课程标准和学习评价系统，会根据学生的学习进度、不同学科兴趣、知识关联上的差异地给出个性化教学指导和建议。
未来的学习将是大数据新的驱动因素。未来学习分析系统以学生为中心点，学生、教师、家长、机构四类用户群被有机整合在学习管理系统里，使课堂教学、家庭辅导和自主学习集于个性化的一体。
2）政府信息资源网络公开化
未来的政府信息资源共享度将达到新高，不同的部门、数据类型界限将被打破，新型信息平台将这些不同数据进行多维分析和利用。政府如果将拥有的这些的宝贵信息资源共享给政府内部和社会利用，将会创造更多的价值。比如，大数据时代下全市建成了政府信息资源中心，经济普查只要上门核对已掌握数据，工作效率大大提高；政府可以公布某地区所有艺术培训机构的名录、地址等信息，想做行业相关事业的人，就可以创造更多价值。
政府将合适的信息资源公开于网络，不仅有望打破政府内部协同的“鸿沟”，降低政府运行成本，还有利于当地技术的进步和经济的发展。这也将是未来信息资源开放是未来的发展趋势。
3）个性化定制商业模式
未来大数据的商业模式主要有三种：圈定用户和针对性营销、用户的关联性分析、完全个性化的定制。大数据时代，营销将会更多地依赖数据，从而更精准地找到用户。根据不同平台的搜集的数据进行挖掘和分析，找到这些数据对应的群体，从而展开个性化的营销服务。大数据时代下的网络信息技术能将用户搜索的内容进行关联系分析从而给用户推送用户有可能需要的内容，以促进新交易的达成。大数据技术的核心是预测，在这个背景下，企业可以基于庞大的数据库中分析出商品乃至行业发展一个趋势和方向，为经营决策提供参考。国内著名电子商务公司阿里巴巴淘宝数据魔方就是利用淘宝上的大数据，分析出商品的行业宏观情况、销售情况、市场份额情况等，并为其提供经营决策依据。商业领域“大数据”的价值不是数据本身，而在于从庞杂的数据中发现新的知识，对数据的进行深度描述，创造新的价值，从而为用户提供个性化的服务。
五、结语
今天，在大数据成为趋势，成为国家战略的背景下，数据有可能取代“技术”取代“人才”成为当代社会最重要的生产力，而网络信息资源的背后就是数据，只有科学有效地利用网络信息资源才能在瞬息万变的网络环境中获得优势，占据主动地位。才能适应时代的要求，在激烈竞争的信息社会中获得更大的生存与发展空间。
参考文献
[1]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，2012
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一、大数据的基本范畴及特点
大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大，无法通过目前主流软件工具在合理时间内达到撷取、管理、并整理成为帮助企业经营决策的资讯。即不用随机分析法（抽样调查）采取部分数据，而采用所有数据整合成的信息。
国际数据公司（IDC）从四个特征定义大数据，即海量的数据规模（Volume）、快速的数据流转和动态的数据体系（Velocity）、多样的数据类型（Variety）和巨大的数据价值（Value）[1]。大量体现在大数据即一个大型数据集，一般在10TB大小，但在企业的实际应用中，用户把多个数据集放在一起就会上升到PB级的数据量。为了应付数据量庞大的统计过程，要做到数据高速而实时的处理效果。而多样是指数据类别多种，来自多种数据源，种类和格式也愈发丰富，已冲破了之前限定的结构化数据范畴。随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业更需要有效的信息以确保其真实性和安全性。
二、大数据营销的特点和价值分析
大数据营销（Big data marketing）是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。
（一）大数据营销的特点
（1）细分不同产品的目标市场，利用目标客户信息的分析和研究决定不同的传播渠道、营销策略和内容，改变传统的大众营销的营销模式。（2）为项目精准地选择目标客户，并选择在恰当的时间，进行不同的针对性营销活动，以精准营销为手段，有效降低营销的成本，提高营销的效率。（3）了解消费者的切实需求，掌握市场需求的动态，对产品进行实时改善以更能满足消费者。（4）针对每个客户采取个性化的沟通形式和内容，提高客户的满意度和忠诚度。
（二）大数据营销的价值
如今大数据营销已成为企业营销的重要手段，目前国际上几大公司都已经在着力研究大数据营销，如微软、IBM、google等。而近段时间以来，而国内运用大数据营销的典型案例，如海尔集团也开始对家电进行大数据营销，“乐视影业”投资的《小时代》系列电影成为大数据营销的一大“传奇”。未来数据将成为企业的战略资产和核心竞争力。
“消费者市场是一切市场的基础，无论是传统市场还是新兴网络市场，都是最终市场。”[2]因此，只有准确了解消费者的心理和动向才能形成独特的竞争优势。而大数据营销的最大优势就是能够运用数据库帮助企业准确掌握消费者信息，抓住消费者心理，分析消费者数据，准确把握消费者动向。
三、大数据运用存有的问题及几点建议
（1）在激烈的市场竞争条件下，如何提高客户忠诚度，减少客户流失率成为企业经营的一大难题，如何很好的利用客户资源，让客户形成自己特有的偏好。因为大数据营销正是以客户需求为中心，以差异化的服务来增加客户的粘性。
（2）大数据环境下精准营销给客户带来的是隐私被二次利用，今天大数据不再仅仅是收集，整理，分析数据，而是为了针对客户的偏好制定更多的营销策略，在此基础上却造成客户信息被二次利用，很多数据在收集的时候并无意用作其他用途，而最终却产生了很多创新性的用途。
（3）面对海量的大数据，如何有效进行数据处理是需要解决的迫切问题，传统关系型数据库多采用共享磁盘构架，当数据量达到一定程度，将面临处理的“瓶颈”以及扩展的困难，科技创新成为重中之重，同时设备成本也偏高。所以这就要求数据传统应用向大数据技术转变，才能对大数据进行深度的剖析。
针对以上三个方面的问题在这里提出几点建议：
（1）为了增加客户量，企业必须从以往的直复营销方式往客户关系管理新阶段过渡，从以一种或多种广告媒体以在任何地点产生可度量的反应或产生交易的互动营销体系往“以顾客为中心”。增加客户体验，提高客户对该产品满意度，致力于和顾客建立长期友好的合作关系，并且还要获取潜在客户等目标。
（2）为了客户隐私不被二次利用，在大数据平台里面，通过元数据高可用性，包括通过访问控制加密保证控制性，再给予硬件的一些加密和存储，创新出原来存储用到的备份软件和异地冗灾方面的软件。企业部门还可以使用安全基线和网络安全管理设备，例如安装UniNAC网络准入控制、终端安全管理UniAccess系统，在检测与发现网络中的各种异常行为和安全威胁时，采取相应的安全措施。
（3）为了更好的收集，整理和分析数据；互联网公司、科研机构、大学需要创新，创新出管理海量数据的技术。并且需要政府，社会搭建一个平台，投入资金支持创新，培养专一性的人才，在软硬件一体创新的数据处理平台，开发出针对不同的应用系列化的产品。在创新的基础上还需要多种技术的组合，对采集的实时性数据进行多维分析。
四、大数据营销未来发展趋势
（一）从媒体导向到用户导向
21世纪初是基于眼球经济的大众媒体营销时代，企业通常在在网站、电视台等投放广告，扩大消费者范围，以达到盈利的目的。“这种基于大众媒体的营销推广方式虽然到辐射面广却无法切实掌握受众的动向并控制对其后续的影响。”[3]所以，基于客户端的定制化跟进式营销方式会逐渐代替了传统的统一化一次性媒体投放，企业从媒体导向到用户导向的营销模式转型迫在眉睫。
（二）大数据营销的数据库协同整合
“全媒体时代下，单一媒体造成的消费者分散和用户数据库碎片化已不再能满足企业对数据的需求，跨媒介、跨平台、跨终端的信息多维度整合是未来发展趋势。”[4]在多样化的媒体网络基础上，消费者客观数据与主观信息的有效结合形成完整用户数据库的过程将成为未来大数据营销发展的必然趋势。
（三）数据深度计算分析
目前的数据挖掘技术和可视化技术（比如云计算）已经能实时地把交易过程、产品使用进行数据化的存储和分析。随着数据深度挖掘技术也更加完善，深入的数据分析不仅让消费者的“行踪”变得容易被把握，而且用户的思维也被更加精准地挖掘。在未来，企业若想真正做到为每一个终端消费者提供他们最想要的产品和服务，提供完全符合顾客要求的定制化商品设计届时将会成为数据营销界的主流。
大数据营销已经成为一种发展趋势，大数据营销将成为一场席卷全球的商业变革。而在未来，相信大数据营销对策的研究也比较会随着时间更加火热。（作者单位：重庆工商大学经济学院）
参考文献：
[1] 维克托・迈尔-舍恩伯格：肯尼斯・库克耶《大数据时代》
篇12
互联网和物联网的发展，使得网络社交圈不断扩大，聊天软件数量迅猛增加，在提高人们生活水平的同时，也带来了新的问题――如何处理海量数据？目前，人类已经进入了信息处理的大数据时代，对于大数据的定义，计算机领域和学术界对其进行了相关的研究，从不同的角度对其进行了不同的划分定义。大数据环境下计算机处理技术是在大数据环境下的一项新技术，具有完善的软件和硬件资源，能够实现很多数据服务功能的设计。
1 计算机信息处理中大数据处理方法
在计算机信息处理过程中，针对大数据的处理方法包括：模型建立（流处理模型或批处理模型）、大数据处理流程、大数据处理的技术和大数据处理的工具。下面分别从这几个步骤介绍大数据的处理方法。
1.1 模型建立
通常计算机对数据的处理分为串行处理和并行处理两种，对大数据的处理分为流处理和批处理模型两种。
流处理模型处理一些响应速度要求比较高的数据。如果数据经过存储后在进行存储时，可能存在经过处理的数据已经不再适应现在的条件，因此对数据的处理就是去了原有的处理效果。流处理技术一般应用在银行等金融领域，这些领域中对信息的实时性要求比较高，因此要求具有较高的数据处理速度，所以采用流处理方式。但是，因为流处理没有对数据进行存储，实时性要求高，所以有时数据的处理速度会受到内存容量的限制。因此使用流处理模型时要根据信息处理的需求对数据结构进行优化设计来提高整体的数据处理速度。
批处理模型实现对数据进行存储划分后进行处理。这种处理模式的有点事能够避免在传输过程中，对时间和空间的占有量。两种处理模式都能够对数据进行有效的处理。在实际的需求中，两者不是单独存在的，通常是将两者结合在一起完成大数据的处理过程。
1.2 处理流程
1.2.1 大数据提取
对信息进行提出并按照分类进行存储数据提取是首要工作，通过对对象实体和实体之间的关系的分析，得到数据之间的关系，将其组织成统一的结构存储起来。对于数据的提取，目前技术已经相当成熟。
1.2.2 大数据分析
按照应用对象对空间和处理速度的要求，选择适合的处理技术对其进行处理数据分析可借鉴一些传统的数据分析方法，比如说数据挖掘和机器学习等。但是通常不能直接拿来用，要进行一些优化处理措施，因为是大数据处理，很多东西一定是不一样的，所以，首先要对大数据进行清理，清理后，应用改进的技术进行大数据的分析。
1.2.3 大数据结果展示
将数据处理结果反馈给用户传统的处理结果是以文本的形式进行存储显示的，并且数据量大，关系比较复杂，因此传统的方式不是和大数据结果的处理。针对这一现象，通常使用标签云和历史流等可视化的技术对大数据处理结果进行展示，更好的向用户解释大数据的处理结果。
1.3 处理技术及处理工具
云计算指的是一种基于互联网的计算方式，计算和存储的过程不是运行于本地计算机而是在整个互联网中。云计算把原来的由个人电脑完成的私有数据处理任务分给Internet上的全体用户共享中心来完成计算处理工作。这样就实现了计算机软硬件资源的合理分配、安装和维护，用户可以对资源进行充分的共享。对用户来说，不用再对底层的细节发愁，把精力都投放到自己的业务中及降低了成本又提高了工作效率。所以云计算的出现使得计算能力变成了一种商业沟通的最佳方式。
目前，比较流行的大数据处理工具是Hadoop，在这个处理工具中包含了所有大数据处理的技术要求，包括操作系统、数据索引查找和数据库等。Hadoop能够针对大数据处理的特点，有效的对大数据进行处理。
2 大数据环境下面临的挑战
2.1 数据安全性
海量的数据必然信息繁杂，容易受到不同形式的攻击，并且计算机病毒和网络攻击都会对数据的安全性造成严重的威胁，因此数据安全性对用户来说尤为重要。在传统的数据处理过程中使用流处理模型在内存中直接对数据进行处理数据泄露的风险会增加。
2.2 数据的转换
和传统处理方式的区别，是数据类型的变化。并且数据产生的时间和空间也有变化，存储方式也存在差异，因此对大量的数据进行数据存储之前，要对数据的类型进行转换，转换为能够存储的方式进行处理。
2.3 硬件节能
大数据存储和处理主要依靠的还是具有高性能的计算机和服务器等。在存储和处理的过程中，对能源的消耗量很大，因此如何在功耗低的硬件上开发，并且升级是制约大数据发展和应用的主要障碍。
3 大数据环境下计算机信息处理技术发展趋势
目前，计算机网络的发展主要依托计算机硬件设施，因此导致了计算机信息处理具有一定的局限性，造成了信息处理技术和软件发展脚步的分歧。因此，计算机信息处理技术在大数据环境下要解决的首要问题是硬件设施的局限性。
在大数据处理技术上要进一步优化云计算，云计算技术能够把出具处理过程中的存储空间和硬件资源分开，是的信息的处理不再依靠硬件设施。并且信息处理技术的传输方向要朝着开放式的传输方向发展。在未来的发展中，会实现网络和硬件结合在一起的时代，这样信息处理就会少受到硬件设备的限制，使得计算机信息处理技术在大数据环境下更好的应用。
4 结束语
本文首先对大数据的发展状况进行介绍，阐述了大数据处理过程包括：模型建立、处理流程、处理的主要技术和工具。然后针对目前发展现状，分析给出了大数据存储在未来发展中面临的主要问题是数据类型转换、数据安全和数据处理硬件节能问题。最终给出了大数据环境下计算机信息处理技术的发展趋势。
参考文献
[1]张轲.“大数据”时代的计算机信息处理技术探讨[J].计算机光盘软件与应用. 2015（01）.
[2]黄星宇. 浅谈大数据[J].科技视界. 2014（30）.
