期刊收录:统计源期刊(中国科技论文优秀期刊) 知网收录(中) 维普收录(中) 万方收录(中) 国家图书馆馆藏 上海图书馆馆藏
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大数据应用论文:大数据应用的交通管理论文 一、上海市公安交通管理信息化的基本情况与“大数据”应用的初步探索和实践 (一)数据深度挖掘与预测研究对海量数据进行挖掘,分析、提炼出有价值的信息,一直是交警总队在常态交通管理中努力和不断尝试并力求达到的分析动态化、管理精细化的目标。在交通事故预警方面,我们通过对370余万条交通事故的地点、人员、车辆等信息分析,每年市、区两级事故易发或死亡人数较多的“黑点”,由总队定期督促属地交警支(大)队限期整改。针对一段时间内本市欺诈性交通事故(俗称“碰瓷”)高发的情况,我们建立并不断补充完善了事故“碰瓷”嫌疑人员和车辆黑名单,通过提前预警、发案比对等方式累计锁定相关嫌疑人415人,取得了很好的成效。在交通状况评价方面,我们以道路拥堵程度、交通事故数量为主要评价要素,创新性地将各区(县)地面道路和快速路的整体交通情况以“指数”的形式分色展现,供业务部门和支(大)队参考。为掌握全市快速路交通流结构和集散规律,我们利用分布在中环及中环以内快速路上约300个断面构成的车牌识别系统实时采集流量数据,开展了集散性OD分析的探索,即将全市快速路网划分成20个“小区”,通过数学建模和车辆信息的跟踪,展现各“小区”间交通流转移的时空分布特征,为拥堵成因分析、排堵预案制定等提供参考。在道口安保方面,我们通过对历史数据的分类统计、比较,研究制定了重大活动安保工作的道口查控方案。2010年上海世博会举办前夕,时任市委书记的俞正声同志在G15沈海高速公路朱桥检查站现场,对“车驾查控系统”的技术架构、实时运作以及海量数据的采集、分析及应用状况进行了详细调研,当即要求我们研发“世博道口通行证管理及不停车安检系统”。上海世博会期间,该系统累计实时关联10多个数据库,核发297.7万余张通行证,不仅将进沪车辆安全审核检查关口前移,还通过利用“车驾查控系统”的实时比对功能,既做到了“持证”车辆的快速通行,又实现了“逢疑必查”的目标。世博期间,系统比对命中有关车辆1.5万余辆次,有效提升了民警的工作效率和打击精确度,同时也对预防和缓解全市各道口因安检引发的大面积拥堵问题起到了积极作用,减少了道口现场安检压力及对交通的影响,得到了各级领导和社会的一致肯定。在为“大公安”服务方面,我们尝试定期将网上追逃人员信息与本市机动车档案进行关联比对,筛选出在逃人员可能驾驶的机动车信息,累计抓获在逃人员329名,探索出了“先由人查车、再由车查人”的信息提炼新方法,取得了很好的实战效果。 (二)数据可视化随着各类统计、分析数据的不断增多,各级领导、基层民警都希望通过直接的“可视化”界面展示各类数据和信息。2009年,我们构建了基于GIS地图的应用平台,并将采集或共享的实时路况、“110”交通类报警事件、视频监控、快速路入口匝道控制、停车场泊位等信息在电子地图上进行分层次展现,这些实时、动态的信息可按需随时调阅。2010年上海世博会期间,根据安保工作的需要,我们制作了两张专题图。“进沪陆路道口流量专题图”实时展示当日全市进沪道口的机动车流量、“持进沪通行证”机动车流量、5分钟进沪流量等信息和道口排队区、安检区的视频监控信息。此外,通过对各道口历史流量的数据统计,提供流量预警信息。“世博园区管控区周边道路流量专题图”除整合了全市快速路、高速公路、地面主干道路的实时路况和快速路匝道开闭状态等信息外,实时展示当日进出世博管控区的机动车流量、5分钟流量等。两张图的应用,为市公安局“二指”坐镇指挥的领导以及民警实时掌握交通流量、科学指挥、调配警力等提供了依据,受到了充分肯定。 (三)参与“交通指数”的研究经过多年的建设,上海已经完成市区重要道路的交通流信息的采集,并实现以红、黄、绿三种颜色代表路况的信息。为使交通参与者全面、客观地了解本市道路交通的实时通行状态,向其提供了量化的拥堵指标。2009年,交警总队在数据应用上的视野不再仅着眼于自身,而是跨出一步,会同市政府相关部门,将手中的静态数据和市政府相关部门可共享的动态数据关联起来。继参与了荣获上海市科技进步一等奖的“上海世博智能交通系统关键技术及应用”项目研发之后,2011年起,交警总队积极配合上海市城乡建设和交通发展研究院(原上海市交通信息中心)研究“道路交通指数”。通过对大量采集的各类交通实时数据、历史数据进行统计、分析、比较,最终用“道路交通指数”这一数值方式来量化描述道路交通运行状态,同时结合GIS地图加以分色、分块展现,并通过网站、微博、手机APP等向公众实时,力争做到既能客观地评价交通拥堵状况,又能方便出行者的理解与记忆。 二、与当今“大数据”应用的差距 目前,“大数据”的应用处于发展初期,在我国更是刚刚起步。通过多年的实践和积极探索,交警总队“大数据”的应用成效明显,但我们感到,与当今国内外成功的“大数据”应用相比,我们还存在差距,主要表现在: (一)在理念和思维上仍存在差距随着互联网、云计算、移动互联等相关智能技术的飞速发展,可以预见,“大数据”陈志康:公安交通管理“大数据”的应用与研究在公安交通管理方面的应用也将愈加广泛。但与其“4V”(即Volume大量、Velocity高速、Variety多样、Veracity真实性)特点相比,未来“大数据”的应用与发展绝不是简单依赖数据采集量的扩大,也不仅仅是服务器性能、数据的简单扩容或累加,而是对于其中蕴含的理念、思维的转变和突破。与“小数据”时代相比,“大数据”时代的转变是多方面的。例如,传统统计方法追求精确,但“大数据”只预测宏观趋势;传统的统计、研究关注因果关系,而“大数据”更强调数据之间的关联等。 (二)在技术和手段上仍较为匮乏就我们目前拥有的各类交通管理数据而言,其体量并不能称之为“大数据”。如果要同各警种的数据相关联,与市政府相关部门的数据相融合,将数据的应用转化为生产力,其所面临的困境还十分明显,这也直接反映了我们在技术和手段上的匮乏。2009年,我们便已利用“数据仓库”技术等当时较为成熟和先进的技术开展交通管理优秀数据的深度挖掘,力求为业务部门提供更丰富、有效的统计数据,但受限于传统关系型数据库的架构,无论在计算效率还是结果表现上均无法得到“质”的突破。此外,我们对于海量视频的快速检索、车辆照片关键特征的提取等方面仍缺少高效的手段,使得对于这类非结构化数据的应用、管理仍处于初级阶段,对其中蕴含的有深层次应用价值的信息无法加以进一步挖掘。“大数据”的处理流程一般可概括为四个步骤,即“采集、预处理、统计分析、数据挖掘”。其中,“预处理”是当前传统数据处理中被忽视或被弱化的部分,除了受限于主流的关系型数据库(如Oracle)、集中式存储等架构外,还与缺少将非结构化数据(例如视频、图片、文本、声音等)向结构化数据(即可以用二维表结构来表达的行数据,例如存储在数据库中的记录)转换的有效技术手段有着重要关系。所以,现有的统计分析、数据挖掘等绝大多数针对的是结构化数据(目前仅占所有数据量的10%至20%,其余均为非结构化数据),难以真正体现“大数据”多样性的特点。 三、今后公安交通管理“大数据”的研究与应用方向 (一)研究和建立“公安交通管理大数据应用平台”结合市公安局“十三五”信息化建设规划,研究和建立“公安交通管理大数据应用平台”。不断学习研究Hadoop、虚拟化等新技术,构建全新的数据存储、处理技术架构,不但要使数据的存储容量更大、运算速度更快、展现形式更丰富,更要突破同类数据的局限,从看似毫不相干的数据之间发现关联性,真正体现“大数据”的精髓。 (二)满足数据采集的需求,提升管理水平“大数据”应用的优秀是数据挖掘,为公安交通管理中遇到的难点问题提供原因分析依据,但其基础却是所采集数据的质量和种类。因此,一是要不断提高各类交通管理相关基础信息的采集质量,为后续数据处理奠定坚实的基础。二是要积极建立与市交通委员会、市保监会等社会相关部门的数据共享机制,扩充与机动车、驾驶人、特定行业管理、道路等相关的数据类型。三是依托高校、科研院所等专业力量进行深入研究,力争突破图片、视频等海量非结构化数据的管理难题,运用有效的数据模型和架构,实现类似结构化数据的统一描述、查询和处理。四是积极会同市公安局相关部门,在数据层面加强与市公安局“警综平台”“情报综合研判实战平台”“视频监控平台”“治安卡口信息综合管理平台”等的对接,为公安交通信息研判分析提供支撑。 (三)抓住重点,突破四个阶段的优秀技术应用“瓶颈”我们要选择合适的软件、工具,真正将数据转化为信息,并提炼出有价值的信息。在数据采集方面,重点解决高并发数的访问、操作问题,使服务器、数据库负载均衡并分片处理。在预处理阶段,重点做好“生产库”向“资源库”的转移和数据清洗等工作,满足后续数据处理的实时计算需求。在统计分析阶段,要在了解业务需求的基础上,着重在不同数据的“关联性”上下工夫,找到规律。在数据挖掘阶段,要力争实现数据从“事后统计”到“事前预测”的突破。 (四)以管理为中心、应用为导向,建立配套的专业队伍和管理机制“大数据”的决策不能仅凭经验,而真正要“拿数据说话”,从深层次看,还需要建立科学的、与之相适应的管理机制。同时,“大数据”的研究、建设、运行、维护、应用等每个环节都需要由会技术、善管理、懂业务的复合型专业人员来承担。“大数据”时代才刚拉开序幕,目前,其许多技术瓶颈尚未取得突破,数据共享绝非易事,数据安全、共享和隐私保护等方面缺乏法律保护,配套的管理和运作机制尚未形成。但是,“大数据”作为生产力,随着其不断发展、应用,必将对公安交通管理工作产生深远的影响,有力地推动各项业务工作向更高的层次发展。 作者:陈志康单位:上海市公安局交通警察总队 大数据应用论文:大数据时代的职校计算机应用论文 一、大数据时代对学生计算机应用能力的要求 在大数据时代环境下,信息的获取和选择、信息技术的掌握应用,直接影响知识的生产、科技的创新和成果的转化。大数据时代对高校的教学、学生的计算机应用能力提出了新的要求。产业界需求与关注点发生了重大转变,企业关注的重点转向数据,计算机行业正在转变为真正的信息行业,从追求计算速度转变为关注大数据处理能力,软件也将从编程为主转变为以数据为中心。学生要学会对数据的去冗分类、去粗取精,从数据中挖掘知识,要能够把大数据变成小数据,要在不明显增加采集成本的条件下尽可能提高数据的采集质量。要研究如何科学合理地抽样采集数据,减少不必要的数据采集。 二、大数据时代背景下的教学策略 (一)营造适合学生全面发展的软硬件环境信息时代的发展使得高职院校图书馆和数据中心具备了大数据的特征。科学研究和科技创新越来越依赖于对数据的管理和利用,打造良好、适宜的软硬件环境是提高职业院校学生信息素养的基础。目前互联网技术及应用普及度较高,建设智慧校园可为学生提供更多的接触信息资源的机会。加强高职院校数据中心和网络中心的建设力度,在依托传统图书馆文献存储量的基础上,增加馆藏图文电子数据、电子文献与多媒体文献,打造信息化图书馆,为学生提供多元化的信息资源与服务。加强校园社交网络平台的建设,利用微信等新型传播媒介,采用主动推送的方式传递正能量,提供有益于学生健康成长的信息,监控、屏蔽不良信息的传播,过滤影响学生身心健康的不良信息,构建适合高职院校学生学习的良好环境。 (二)发挥数字化图书馆在教育过程中的优秀作用数字化图书馆的建设是图书馆业今后发展的主要方向。数字化图书馆也是一个科技含量较高的系统工程,高职院校各级领导应正确认识,加强资金投入,充分发挥其对教育过程的支持作用。数字化图书馆的典型特征是存储数字化、操作计算机化、传递信息网络化、信息存储自由化和结构连接化,可与高职院校的基础建设可以同步推进。在建设与发展过程中,教师要积极引导学生充分利用数字化信息资源。学生在使用数字化图书馆的过程中会产生一系列的行为特征数据。通过对学学习路径和学习偏好的数据分析,根据其特点与实际量身设计合理的信息资源智慧导航,从而为学生学习新技术、新知识提供个性化的服务。 (三)加强学生创新能力的培养在知识经济时代,创新决定着一个国家和民族的综合实力和优秀竞争力。培养具有创新能力、实践能力的高素质技能人才,是高职院校人才培养的一个重点方向,也是高职办学的特色及亮点。创新能力培养的关键是创新思维的培养,而创新思维的优秀在于思维的独特性和新颖性。在大数据时代,学生面临众多数据资源。教师需要对学生提供专业的指导,让学生学会利用互联网技术和计算机软件工具解决实际问题,在解决问题的过程中培养创新思维。高职院校应努力营造创新教育环境,结合创新教育,大力推进素质教育。将“小发明、小创造”“大学生实践技能展演”“大学生才艺展示”等活动纳入校园文化活动中。组织学生参加各行业举办的职业技能大赛,实现从应试教育向素质教育的转轨,培养实用型、创新型的复合技能人才。充分重视学生的个性发展,建立专业的师资队伍对学生的创造发明活动给予强有力的技术指导。对于技术含量高的、有市场推广价值的创造发明活动,要引导学生进行自主创业,带动就业。加大创新教育课程的开发与建设力度,强化学生创新能力的培养。 (四)培养学生对信息技术的兴趣与爱好兴趣是最好的老师,是激发学生学习积极性的动力,是激发创新能力的必要条件。学生只有对身边的事物发生了兴趣,才会活跃思维,激发潜力。在课程设计中加入了生动、形象、贴近工作、贴近生活的典型案例,可以有效地激发学生的学习兴趣,让学生乐在其中,愉快地完成学习任务。教学实践环节也应紧密围绕着学生熟悉的事物、案例来开展教学。授课教师应了解信息技术在行业的实际应用状况,根据不同专业的特点,结合学生,的知识体系结构精心准备授课内容,确定课程的重难点。在教学过程中,通过师生互动了解学生对课程内容的掌握程度,因材施教、精选案例、突出重点,从培养学生兴趣与爱好入手,让学生在轻松、愉悦的课堂教学中学习信息技术在专业领域的最新应用,了解最新的前沿学科理念,学握较新的实用技术。教师如果在教学活动中能及时、准确地解决学生在学习实践中遇到的疑难,并指导他们完成实训内容,将有助于学生在学习过程中获得成就感,激发学习的积极性、主动性和创造性。教师动手实践能力将使得更多的学生得到有效指导和帮助,实现高质量的课堂教学。 (五)探索高效教学模式根据高职人才培养目标的要求,计算机课程的教学需要与时俱进,随着各行业大数据产业的不断发展与应用而不断进行调整、创新。通过对学生在校期间学习、生活的轨迹进行搜集、整理,形成基础数据,进而分析他们的学习行为、学习喜好和思维模式,制定适合他们全面发展的教学方法,有针对性地培养和提高他们的计算机应用能力。利用各种辅助软件,开展行之有效的教学实践活动,让学生在“做中学,学中做”。提高各专业学生的计算机应用操作能力,使他们掌握互联网技术、计算机信息技术、电子商务等。以医学影像技术专业为例,学生既要学会影像阅片操作,又要掌握最新的X线机、CT、MRI等先进检查设备的使用与操作。如果能够将医学影像技术专业与计算机应用实践教学相结合,找出两者的学科交叉点,构建适合时展需要的复合型人才培养模式,将会起到事半功倍的作用。在大数据的背景下,各行各业都需要利用信息技术,特别是数据库技术、大数据分析技术,用以改变生产、经营、管理、工作、生活等的方式。因此各专业的毕业生都面临着行业对大数据的使用与开发的迫切需求。培养学生解决问题的实际操作能力,显得尤为重要。在专业课程的教学中,通过对大数据的应用与计算机应用技术的渗透,不但能激发学生学习专业技能的积极性,而且可以引导学生形成应用计算机解决专业问题的思维模式,对他们将来适应大数据环境下工作具有积极的引导意义。以专业培养目标为基础,合理对计算机课程进行设置与安排教学,将大数据知识、信息技术知识、计算机应用知识融入到各课程的教学中,构建适合高职类学生学习特点的高效教学模式。 (六)加强师资队伍建设加强师资队伍建设是提高学生计算机应用能力的关键。计算机应用基础课程的教师,首先应该是计算机应用方面的专家,既能掌握扎实的理论基础知识,又能熟练地操作计算机,善于使用相关行业软件。在教学中能够起到良好的操作示范作用,给予学生无形的感染力和号召力,增强学习的主动性与积极性。在实践教学过程中,计算机任课教师不仅要与专业课教师紧密合作,整合校内已有的专业资源和信息技术资源,充分利用好大数据,而且要与行业、企业加强联系,采取走出去、引进来的方式,让学生在校期间就能充分接触各种面向实际应用的信息技术产品与工具。学校要制定行之有效的师资队伍培养计划,紧密结合企业、行业的实际需求,建设“双师型”教师队伍,加强现代信息技术应用能力培训。教师应深入企业、行业,了解企业人才需求,了解企业使用的最新应用软件动态与进展,充分利用好企业、行业大数据资源的研究最新成果,更新知识结构,提高实践操作水平。 大数据时代是信息化社会发展的必然趋势。高职院校在教学实践中要跟随时展的潮流,在教学思想、教育理念上做出迅速调整,并跟进制定适合学生全面发展的计算机应用能力培养实施方案,有效提高学生的计算机应用能力,增强就业竞争优势,满足行业、企业及社会对复合型职业技能人才的需要。 作者:冯桥华单位:安顺职业技术学院招生与就业指导处 大数据应用论文:大数据应用物流企业论文 一、物流行业大数据的特点 物流行业的大数据,可以从多个维度进行解构:结构化数据、半结构化数据、非结构化数据(刘禹,2013;ElenaGeaninaUlaruetal.,2012)。物流行业的大数据既包括存储在数据库里的结构化数据,也包括日志文件、XML文档、JSON文档和电子邮件等半结构化数据,而更多的数据类型是办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等非结构化数据,半机构化、非结构化数据约占大数据总量75%-85%。内部数据与外部数据。物流企业的大数据既有来自企业经营的内部交易数据、CRM数据,也有来自其他数据源的外部数据。物流企业的大数据兼具公共、私密二重属性。外部数据的公共性特征比较明显,而内部数据由于和行业标准和商业机密密切相关,因而具有私密性。与数据结构的多维特征相对应,物流企业大数据的格式也是多样的。除了传统的纸质文件、档案、报表、表格、记录、信函等之外,更多的是以数字数据存在的Web文本、视频、短信、音频、视频、邮件,存储信息、配置文件、符号、图片、档案等。数据格式的多样性和互不兼容、数据访问的随机性,为数据的采集、存储、分析、应用带来了困难。 二、物流行业大数据的应用特征 (一)大数据的应用潜力巨大 在大数据概念兴起之前,企业主要借助内部数据、结构化数据进行决策。商业智能(BI)技术的应用似乎将企业带入了“智慧世界”,但BI仍然对外部数据、非结构化数据无能为力,没有“走完最后一公里”,无法有效满足决策需求。在大数据时代,企业的外部数据权重急剧上升,决策价值越来越突出,这意味着仅仅依据占数据总量15%左右的结构化数据进行决策越来越失之偏颇(T.K.Dasetal.,2013),物流企业决策者驾驭业务的战情数位仪表盘其实是残缺的。事实上,一些沿袭原来的IT解决方案的物流企业,普遍遇到数据处理系统扩展困难、处理时间长、传输效率低、成本过高的问题(ElenaGeaninaUlaruetal.,2012)。大数据应用技术就是能够妥善解决这些问题的性价比比较高的数据计算与存储方式。据ICT权威研究机构CCWRE-SEARCH的研究结论(2012年),无论是从信息技术应用的契合度还是从短期内投资大数据的可能性进行测度,物流行业都具有大数据应用技术推广的优越条件。但他们同时还指出,虽然物流行业对“大数据”概念的知晓率为91.8%,但究其应用而言,总体上还处于“认知”阶段,这意味着大数据在物流行业应有较大的应用潜力。 (二)大数据的供应链特征明显 物流行业大数据的应用正越来越呈现出供应链特征。这个“数据供应链”,存在着数据收集、数据处理、数据分析、数据价值提取、数据价值消费等多个环节(HsinchunChenetal.,2012),参与者包括原始数据提供者、数据收集者、数据平台商、数据应用技术开发者、数据服务提供者、数据产业投资者,数据价值消费者等多个主体。就物流企业而言,在这个数据供应链中,可以承担多重角色:既可以是原始数据供应者(主要是内部数据、结构化数据),也可以是数据产业投资者、数据价值消费者。实力雄厚者甚至可以向其他角色拓展,具有优秀的数据供应链整合能力的企业将会赢得较大竞争优势。图1给出了物流行业数据供应链的简化模型,并借用MichaelPorter的五力分析模型对数据供应链各个环节的竞争态势进行了分析。 三、大数据应用对物流企业竞争力的影响 (一)大数据应用影响物流企业竞争力的机制 图2给出物流企业竞争力影响因素的分析框架(王海燕,2012;静涛,2010)。物流企业的竞争力影响因素涵盖环境、资源、能力三个方面,其中环境要素可以进一步细化为:行业经济发展水平、宏观调控、社会人文、物流技术等;资源要素可进一步细化为物质资源和无形资源等;能力要素可细化为战略决策能力、运营管理能力、市场营销能力、品牌管理能力、创新发展能力等(张莉,2012)。这里以前文论述为基础,分析大数据应用对物流企业竞争力提升的影响机制,如图3所示:大数据通过影响物流企业竞争力的环境、资源、能力三个要素,提升其竞争力,而物流企业竞争力的提升则表现为快速反应、稳定可靠、灵活性和弹性提升,顾客满意度提升,经济效益提高等等(ElenaGeaninaUlaruetal.,2012)。 (二)大数据应用提升物流企业竞争力分析 在物流企业竞争力三个影响因素中,环境因素是外部、不可控要素,资源和能力属于内部要素、可控要素,因此,这里重点分析大数据在物流企业的应用对两个要素的影响及其表现。1.对资源要素的影响。大数据时代,数据被许多权威人士比作“新型石油”,日渐成为一种战略性资源和企业的优秀资产。大数据及其所承载的知识和信息作为一种极具战略价值的经济资源,通过参与企业的经济活动和营运过程,正在充分地发挥其独特的整合效应,促进物流企业提高组织效率、降低成本、创新服务、维系良好的品牌形象和客户关系、增进经济效益等。其作用机制如下:第一,盘活物流企业的人力资本。在大数据日益进行着渗透性应用的背景下,将推动人力资源决策由“经验+感觉”模式向“事实+数据”模式转型,人才测评和任职匹配将更高效、更精准;处于休眠状态的企业内部营运数据将被唤醒,培训需求的甄别将更便利。过程数据和结果数据的空前丰富使得“过程+结果”的绩效考核方式将更容易导入,对绩效辅导和绩效提升更有利。第二,直接增加物流企业的结构资本。大数据应用技术将推动物流企业的组织结构的进一步优化,与战略的匹配度更高,组织内外信息流动更顺畅,协调机制更完善,内部沟通更“智慧”,资源管控和利用率水平更高,对市场机会和环境变化的动态适应能力更强。不仅如此,对物流企业信息技术的升级应用、知识产权的保护、品牌推广和商誉提升也将产生巨大影响。这些都会直接增加企业的结构资本。第三,为企业赢得更多关系资本。在企业内部沟通更舒畅、更外向的情况下,面向客户的、创新型的共有价值观更容易形成和维护,员工所期望的个性化关怀更容易实现,这将推动物流企业的文化建设。同时,大数据的应用还将推动物流企业创新业务模式,主动采用整合传播,提升品牌美誉度,更好地开展公共关系。物流企业在推行个性化定制化服务、高效的商业伙伴和顾客关系管理会更主动,这些都会为物流企业赢得关系资本。2.对能力要素的影响。第一,提升物流企业的战略管理、战略决策能力。大数据的应用有利于企业推行数据驱动的敏捷决策,从长远来看,还会推动企业组织架构和业务流程的全面变革,企业决策权力的配置将更合理,决策的制度化、流程化程度更高,决策更公开、透明、精准、有效、可追溯。基于数据的决策有助于消弭主观偏见和思维定势的消极影响,提升企业的战略洞察力,把握行业发展的新趋势,抓住战略性投资机会。在物流企业竞争力的变现越来越取决于供应链的整体效能的背景之下,物流企业还可以在确保顾客隐私和商业机密的前提下,通过与供应链上各合作伙伴的数据共享、交换或者交易,动态检测行业趋势、聚焦优先目标、优化服务组合、避免无端浪费、探索全新的业务模式等。第二,增强物流企业的运作管理能力。大数据的应用可以提升企业业务营运的可视化程度,推动知识和信息在组织内部的共享;精确掌控企业各项资源的运行情况,比如人员的作业状况,设备运作状况,车辆的位置、时间、速度、性能等,有利于企业高效调度各项资源,提升运作效率。以快递企业为例,大数据的应用可以为企业满足个性化订单、开展定制化服务、实施弹性配送等提供技术支撑。它们可以在业务营运的特殊时期,比如“双11”到来之前,基于大数据的分析,适时调配物流资源,实现业务营运的主动性、前置性,提升配送运作效率和顾客满意度。第三,拓展物流企业的市场营销能力。大数据应用技术有助于提升市场研究的效率,有关顾客偏好、情绪、消费体验等真实信息将更容易取得,有利于对目标客户的精确细分、重点客户和高价值客户高效筛选(徐艺欣,2013)。大数据所承载的有关资源、成本、服务、定价等即时性关键信息,有助于企业动态监测市场动态,有效率开展竞争,更好地赢得客户,增加市场份额。在物流服务营销方面,可以实施针对高价值的顾客的精准营销、广告的精准投放、广告或者促销效果的精准测定等(胡玉萍,2011)。大数据应用技术还有利于物流企业摆脱繁杂的中间环节、传统的营销模块式营销组织的依赖,极大地降低营销成本。第四,提升物流企业的品牌管理能力。物流企业可以有效利用大数据技术进行舆情监控、品牌健康度动态监测、品牌声誉管理,高效监控可能有损品牌形象和企业声誉的负面信息,有效应对恶意炒作或商业欺诈、从容地进行危机管理(ChrisSnijdersetal.,2012)。另一方面,可以通过口碑营销在较低成本的投入情况下扩大品牌影响力。第五,增强物流企业顾客管理和客户关系维护能力。企业可以根据大数据所承载的信息与顾客进行深度沟通,改善顾客体验,取得他们对本企业、竞争对手物流服务的真实评价,有效应对竞争压力,提高快速响应能力,培育顾客粘性和忠诚度,通过建立稳定的忠实客户群,实现客户价值的链式反应增值,支撑企业长期、稳定、高速、可预期的发展。第六,增进企业创新发展能力。大数据应用有助于企业建立广泛的外部合作伙伴网络,推进整体创新战略,将问题的“搜索者”和“创意者”、“解决者”结合在一起,为合作创新机制的建立提供了动力源泉(MerjaMahrtetal.,2013)。大数据的最大价值在于从海量数据中发现新知识,创造新价值,其中的重要体现就在于有助于推动业务模式的创新,比如物流企业在条件成熟时就可以通过数据交易、数据应用辅导等业务获取经济利益、提升竞争优势。 四、物流企业推动大数据应用的思路 物流企业应抓住大数据所带来的机遇,主动借力大数据提升企业竞争力(闫成印,2012)。本文推出涵盖战略(Strategy)、领导(Leadership)、流程(Process)、技能(Skill)、人员(Personnel)的(SLPSP)模式。战略(S):建立数据资产管理战略,作为物流企业总体战略的一部分,围绕“资源管控”和“服务优化”两个基本命题,在企业整体战略中要有大数据应用的总体方案。这一方案既要着眼企业的实际情况,又要有长远的规划,在软件和硬件投入方面都要有指导性的日程表安排。在保障机制方面,还要通过有效的“顶层设计”打破组织壁垒,促进数据资产的沟通、融合。领导(L):大数据的应用是“一把手”工程,领导的重视是成败的关键。企业领导层应主动变革思维模式,进行实质性的资源投入支持大数据技术的深入应用。摒弃那种仅仅用数据来粉饰决策、支撑既有观点的做法,从战略高度对数据资产的价值进行再思考、再认识,把大数据的应用、云计算等作为战略实施的有力推手,而不仅仅是将其视为传统IT管理的一个方面。流程(P):优化数据资产管理和大数据应用的流程。在数据的收集和处理方面,要做好整合,认真发掘组织内部的“休眠数据”并认真评估其价值,同时要高度重视外部数据对企业的战略价值,推动企业内部的数据处理系统与合作伙伴的相关系统的集成,实现顺畅的数据交换和信息交流。在数据的存储与处理方面,优化企业的IT的服务器、存储设备和网络设备,引入能与硬件设施设备无缝对接、合乎大数据应用需求的数据管理和分析软件,必要时要借力基于开发架构的、具有灵活的扩展能力、性能卓越的第三方平台(姚尧,2013)。不断深化大数据的应用,实现人、机、系统等要素的有机化。技能(S):促进大数据应用技术在组织内的扩散,并内化为组织整体技能。推动员工熟悉数据驱动决策下的业务运作,将数据应用视为业务营运的工具和助手。采取措施推动员工数据应用技能的持续进步,促进企业决策者、管理者、业务人员和数据工程师基于数据分析和数据应用的沟通、共享、协同,消除“数据孤岛”现象。人员(P):有计划地培养大数据应用的专业人员。这些专业人士应成为“数据工程师”,兼具数学知识、IT技能、业务知识,并能够作为大数据应用的“先锋”,引领企业跨越“数据鸿沟”,并能提供专业的数据应用技术服务。 作者:魏继华单位:河南交通职业技术学院 大数据应用论文:大数据在思想政治教育中的应用 摘要:随着网络技术的发展,我们逐渐走出数字时代,迎来了大数据的时代,大数据的理念和技术在社会的各个领域都开始发挥越来越重要的作用,它的到来为我国大学生思想政治教育工作带来的新的契机,促进了对大学生大数据收集、挖掘和分析的积极性,这不仅有利于观察大学生群体的总体特征,实现大学生行为的预警及预测,还有助于探究个体大学生的偏好以及习惯,实现大学生思想政治教育的个性化。但是,把大数据运用在大学思想政治教育中的同时,需注意主要是探究因果、依托数据、探究因果,而不是注重相关、依赖数据、发掘隐私等。 关键词:大数据;大学生;思想政治教育 前言: 2013年被称为中国大数据元年,在大数据的带领下,未来10年将会是智慧科技时代。在未来,大数据将会给各行各业带来前所未有的挑战,而大学作为知识最密集,思想最活跃,网络技术应用最充分的地方,师生在学校里的所有行为都将转化为大数据,是教育大数据的来源。目前,人们对大数据的认识处于起步阶段,大数据在教育中的研究和实践更是才刚刚开始。我们虽然已经预想到大数据会给大学生思想带来巨大的冲击和影响,但如何完美地将大数据应用在大学生思想政治教育中,加强大学生的思想政治工作,是现在大学生思想政治教育工作者应首要考虑的问题。 1大数据的产生和运用 大数据(BigData)又称为巨量资料,指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察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”概念最早是由维克托•迈尔•舍恩伯格和肯尼斯•库克耶在编写《大数据时代》中提出,指不用随机分析法(抽样调查)的捷径,而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Vari-ety(多样)、Value(价值)[1]。随着网络信息技术的突飞猛进,数据已经成为各行各业的重要生产因素,在互联网的推动下,大规模引用数据和分享的时代正在开启,人们对大量数据的不断应用和深度挖掘,代表着新一轮消费者盈余浪潮的即将到来。随着越来越多的人认识到互联网给人们的经济和社会带来的巨大价值,人们开始慢慢把大数据模型系统应用到公共服务中,为政府、企业、个人提供服务,一大批对数据既务实又创新的做法和应用应运而生。比如:2013年“双十一”,阿里巴巴对消费者需求信息进行汇总分析,随时调整系销售计划和商品,创造了网络销售的奇迹;哈佛和麻省理工等世界名校向世界开放在线学习平台,让更多的学习者在上面学习,以此收集更多的数据,研究学习者的学习需求,打造更好的学习平台。如果能够很好的组织和使用大数据,将会给社会发展和科学技术的发展起到巨大的推动作用。 2大数据给大学生思想政治教育带来的变革 在以前,传统的思想政治教育有着面向大众、单向、无法选择等特点。教育者在课堂上往往是采用课堂灌输式的教育方式向受教育者传授知识,面临的教育对象是一大群人,致使教育缺乏针对性和教育者的主动性。在教育中,发言权主要是掌握在教育者手里,因此受教育者在选择知识的内容上十分被动,使得受教育者特别容易抵触思想政治教育,对思想政治教育产生生逆反心理,导致受教育者难以被传统的教育方式长久深远的影响。在大数据时代,信息数据有着面向小众、互动、可以选择的特点。受教育者不仅可以通过网络来寻找各类不同的教育信息,还可以通过对数据挖掘和分析,对个体进行有针对性的教育。网络是一个平等开放的环境,因此教育者的发语权被削弱,学生和老师拥有了平等的话语权力,能更好的和学生交流探讨,但与此同时使思想政治教育工作者的主导地位受到冲击。在大数据时代,因为网络数据具有开放性、自由性和共享性的特点,所以它虽然可以使大学生能够在众多讯息中快捷的获取自己需要的资讯和知识,但在另一方面,因为大数据时代数据量十分多且杂,所以影响大学生的各种消极负面的信息也会出现。比如西方或国内少数敌对势力会利用网络信息来传播他们与国家相对立的价值观和十分极端自由主义、民主主义思想,以此来影响和改变中国青年的思想,达到最终在思想上和平演变中国的目的。大学时代是人们的世界观、人生观、价值观、民族和文化意识等的形成何种形态的最关键时期,但由于大学生具有好奇心强,接受新事物快,分辨能力较差等特点,所以他们很容易受到网络上一些虚假信息的误导,从而动摇受教育者的主流价值观意识。 3大数据在大学思想政治教育中的运用 二十一世纪后,我国各大高校的教育信息化建设迅猛发展起来,大数据在教育应用中的兴起给高校思想政治教育带来了新挑战和要求,为大数据在大学生思想政治教育提供了新的思路,学校围绕“数字校园”为主题进行建设并效果显著。数据整合和应用集成是建设数字校园的主要两个方面,通过对大学生学习和生活行为所产生的大数据进行分析,以此获取每个学生的价值取向、兴趣爱好、学习能力、接受水平等信息。其主要目的是将校园信息资源进行整合和集成,建立在学校统一标准下各类数据充分共享和交流的一个统一的数字平台,将数据的运用系统化。现在有一批高校已经开始启动智慧校园的建设,促使网络学习逐步融入到大学生教育、生活中,融合的网络技术来丰富学生多彩的学习生活和校园文化、通过透明和高效的校务管理建设给学生带来安全、健康的生活学习环境。智慧校园强调“以服务为优秀,以管理为支撑”的理念,目的是实现大学生和校园的“深度融合”。教育的本质应是促进学习者个体的发展,教育模式上应从传统课堂的集体教学向数字化个性教育转变发展,通过利用云计算、物联网等技术实现对相关信息的收集,比如对相关人员、设备、资源,学生的学习偏好、认知特征、学习上的时间、空间、伙伴等的相关信息,这些数据信息既能够帮助学校思想政治教育改进教育和服务工作,也是学生对现有的教育和服务提供的一种信息反馈。通过对这类信息的分析和反馈,进而根据学生的个性特征和学习需求开展真正意义上的个性化教育,改进现有的教育工作模式和内容,建设智慧校园。依托智慧校园建设,在大量的校园数据的基础上挖掘出与学生行为习惯、学习特征、兴趣偏好等相关的数据和信息,凭借相关数据和建模技术,可以合理有效地帮助教育者预测大学生的思想行为,将大数据与思想政治教育工作进行结合,提高思想政治教育的效果,与此同时也要注意防范其中的风险和不利因素,构建教育模型,建立合理的预测方法,这样才能够很好的利用大数据,使其发挥正能量的作用。 作者:于盼 单位:辽宁师范大学 大数据应用论文:电影营销艺术中大数据应用与反思 摘要:以云计算、大数据、互联网等为代表的信息技术在电影行业发展的背景下,电影产业已经进入数字化向信息化转变的关键时期,大数据的理念也正深入到电影产业的各个环节,从项目立项、内容开发、演员筛选、制作发行、院线推广等,但大数据带给电影的嬗变和创新更多体现在电影营销策略之中。本文围绕电影艺术中大数据的应用来全面认知大数据的力量。 关键词:电影产业;电影营销;大数据 一、电影产业正在步入大数据时代 在信息化和工业化迅速推进,特别是以云计算、大数据、互联网等为代表的信息技术在电影行业发展的背景下,电影产业已经进入数字化向信息化转变的关键时期。2013年,一部基于大数据分析订制的美剧《纸牌屋》让全世界认识到大数据的力量。同年,谷歌公布了一项研究成果“电影票房预测模型”,证实电影相关的搜索量与票房收入之间存在很强的正相关性。基于电视剧的成功及谷歌电影票房预测模型的走红,使基于数据分析订制影视剧的模式在中国影视公司、互联网公司、院线等机构得到应用尝试,大数据的理念也正深入到从项目立项、内容开发、演员筛选、制作发行、院线推广等。大数据的出现不仅为电影上映前提供准确的观众信息,而且将众多的电影衡量标准数据化,比如投融资、发行与放映、电影衍生品的开发与推广等,电影的投资方与制片人可以依据这些大数据来精准的开发电影项目,寻找更为合适的导演和演员,有效的降低因电影投资、资金流动产生的风险。《纸牌屋》的风行就是美国NETflix公司通过多年数据积累得出观众最喜欢的剧情、演员阵容后才得出拍摄《纸牌屋》的决策。此外,除了制作领域,观影人群的属性、人群分布、观影习惯等数据对于电影发行、营销环节有重要的指导意义。如何将电影大数据的应用价值挖掘出来,用以掌握产业规律、洞察产业趋势、规避产业风险,这对于推动电影产业实现战略转移和产业升级具有重要意义。 二、基于大数据的电影营销新特征 1、电影营销的“精准化定位” 大数据的时代,可以通过用户的浏览痕迹准确的储存潜在用户的数据,进而挖掘并锁定目标用户,充分利用数据的魅力,将用户的个性、消费习惯、行为特征等元素进行细节还原,为电影营销提供充足的数据保障和策略支持。电影营销在大数据的支撑下更好的践行了从大众营销—分众营销—精众营销的发展脉络,以数据来了解不同观众的观影需求,将抽象的观众概念真正做到了具象化,精准的了解观众的态度、想法和行为。而大数据的意义就是将抽象的观众灵活呈现出来,进而捕捉观众的爱好、习惯,甚至付费方式。通过对网络用户的跟踪记录,获得庞大的用户数据库,这些数据被收集、整理和存储,在电影营销过程中被筛选、采纳用来分析观众的观影态度及行为,进而对用户行为进行细分和定位,开展精准化营销策略。《小时代》的出品方乐视影业通过大数据分析,将电影的消费群体进行精准定位,如“该片40%的观众将是高中生,而他们是郭敬明及杨幂等主创的忠实粉丝,是冲动型消费者,30%的是白领,他们对《小时代》感同身受,是营销导航的重点,20%则是大学生,他们是非优秀消费者,但是能够通过传播从而影响这群人;另外10%为目前观影年龄在26-35岁之间的人群,他们是需要扩大外延的潜在观众。”基于上述分析,乐视在全国数百家影院举办《小时代》零点首映嘉年华以及其他一系列有针对性的活动。在放映之前更是确定了首轮观众、次轮观众、三轮观众的放映策略,进而开展针对性的地面营销活动。 2、电影营销的“社会化营销” 以Facebook、人人网、微信、微博为代表的社交媒体出现,使得人们在互联网的世界里沟通的更加频繁,无形之中建构了一张大而密的社会关系互动网络。在网络的空间里,网民乐于分享、频于互动,敢于评论,这张社会关系网将网民的空间距离大大拉短。通过追踪用户的浏览痕迹、互动转发、评论留言等洞察复杂的态度和行为模式,进而达到利用数据进行有效营销的目的。《后会无期》就是利用数据进行“话题营销”的典型案例。韩寒本人不断在微博创造热门话题,贯穿电影宣传过程;制片方微博曝光演员、剧照等热点来引发话题讨论;开发微博互动活动来调动观众的好奇心和兴趣点,引领电影话题讨论。大数据的应用将虚拟空间的话题得以发挥,通过数据的整理分析,持续引导话题的热度和广度,把握用户的心理和预期,进而制定直接有效的电影营销策略。 3、电影营销的“O2O模式” O2O作为线上与线下互动的模式,顺应了时代的潮流,已被广泛应用到商业各个领域。在电影营销过程中借助大数据的力量,结合对线上数据的分析,制定线下的执行策略,再由观众的反馈中提炼价值数据,作为电影营销的依据。大数据技术能够使线下营销更为高效有力,同时运用o2o思维方式,通过线上调研、贴吧、微博等线上平台整理数据,提炼出有价值的数据从而将观众进行精准化分类,有针对性地制定不同营销策略和投放方式,实现线上发起,线下体验完成,达到最大营销效益。如乐视影业采取的O2O模式并提出“一定三导”的理念,“一定”即定位,通过对网络收集和整理的数据进行分析,定位目标受众群体;“三导”包括社会媒体的“导航”、“乐影客”的“导流”、地面营销服务系统的“导购”。至此,形成了线上线下、立体式全方位的营销模式。 三、电影营销艺术中大数据应用的反 1、大数据的局限性和滞后性 大数据分析的优秀假设条件是网络世界能够提供全数据。某种意义上,我们的“大数据”并不是真正的大数据,很多数据存在以偏概全的认知。据调查,在电影营销中,很多数据仅仅通过问卷、电话采访或者街头随机访问等方式收集的数据,具有一定的局限性和片面性。另外数据并不是越大越好,盲目的收集和整理大而全的数据会存在耗时、耗力、耗财的情况。此外,对海量数据的有效分析,对未来的市场具有很强的预测价值。但大数据本身其实是对过往行为的熟悉分析,对于未来行为的指导会存在一定的局限性和滞后性。 2、急需深层、理性的分析 在电影营销过程中,不仅需要社会公众的人口特征、公众观影行为的统计数据,还需要收集社会公众的主观认知、态度、情感与行为倾向数据,深度挖掘蕴含的价值,才能更有效地制定营销策略。目前的电影营销过程中更多的是对大数据的表象解读,比如观众的评论指数、观众的购票指数、互动指数等等,无法深层次的考量其因果关系。电影作为艺术产品,具有非理性的体验式消费特征,电影本身的艺术特质不能因为数据而改变,在未来的电影营销过程中,不要盲目的为数据改变艺术本身,要理性的看待数据,服务于电影艺术。 3、需要搭建公开、投融、融合的大数据平台 2015年,被称为电影行业的“大数据”年,众多互联网机构、网络公司加入到大数据的潮流中,以百度糯米和微票BAT为例,已经具备了大数据的整合分析能力。同时以猫眼电影为代表的大数据网站也构建了数据分析平台。但在电影营销领域中,数据呈现各自为战,数据分散的特征,多个数据公司基于商业价值的考量,并未将各自的数据公开化、透明化,致使电影营销过程中经常出现数据浪费、数据偏颇的情况。在未来的电影营销过程中,我们需要建立一个公开、透明、融合的数据共享平台,只有平衡各方利益,通力合作才能真正实现大数据库的营销价值。综上所述,电影行业要充分借鉴互联网在线积累、快速获取以及高效处理海量多源异构数据的技术优势和成功经验,为电影行业扩展新的发展机遇。2015年6月,上海国际电影节组委会全国首个《互联网+电影趋势研究报告》,报告“借助互联网,制片公司可以深耕观众的细分需求,找准市场空白点,从而更好地把握中国观众的心理、情感需求,提高自身的竞争力。”虽然大数据在电影剧本优化、电影营销、发行与上映、票房预测等方面对电影产业产生影响,但大数据分析仅仅是网络分析的一种新模型,数据取代不了艺术家和艺术创作。大数据时代,需要我们对数据进行深层、理性的解读和应用,电影艺术才能得到最大程度的推广。艺术需要数据,但不能因数据架空艺术,电影产业是文化、知识和技术的高度关联,也高度依赖创新和融合。未来的电影产业不仅需要大数据的辅助,更需要好的剧本、导演、演员群体、制作和发行公司的共同推动。 作者:谷海燕 单位:河北艺术职业学院 大数据应用论文:大数据在高校图书馆管理中的应用 摘要:大数据技术的发展为高校图书馆开辟了新的管理方式。本文研究了大数据技术的应用对高校图书馆的影响,提出了构建信息平台、挖掘用户数据、信息分析等大数据在高校图书馆管理中的应用。 关键词:大数据;图书馆管理;数据处理;高校 一、大数据与图书馆管理 在国家大力推动“互联网+”的大环境下,国家已迈入了全民信息化时代,大数据概念逐渐深入人心。大数据从广义上说,就是以海量化信息为基础,从中进行数据挖掘、统计、分析、利用的新型信息技术。大数据具有类型多、流量增长快、价值密度低等特点。随着社会对大数据的重视程度不断提高,大数据技术飞速发展,正在日益改变人类的生活。2013年文化部发文指出,要引入先进的数据技术,创设服务便捷、覆盖全媒体的数字文化服务网络,最终形成网络条件下的新型图书馆服务业态。新环境下,怎样利用数据资源进行图书馆的管理创新,提升利用价值,值得高校相关管理部门重关注。 二、大数据技术对高校图书馆的影响 图书馆本身就是数据与信息的聚集地,天生适合应用运新的信息技术。大数据作为新兴信息技术,在助推图书馆的管理,如进行馆藏资源筛选、用户信息挖掘、提高服务水平、拓展服务范围等方面具有较大的现实意义。大数据技术能使高校图书馆的馆藏资源得到充分利用。作为高校图书馆,与公共图书馆相比,除存储大众内容的纸质图书外,还需对专业化学科信息进行收集,往往还承担着科研信息收集、处理、传播的重任,数据库、期刊等的购买开支较大,利用大数据结合云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术,根据用户数据分析使用频率,可将这类特殊信息的存储更新与成本控制进行最优化处理,增强高校图书馆馆藏资源建设能力。大数据技术增强了高校图书管理的便捷性。对图书馆管理来说,大数据技术的应用,可将图书的收集整理、统计汇编、存储保管、开发利用的各个环节进行优化,达到一体化管理,依靠识别技术的高速、智能优势,简化图书管理程序,推进各个环节的资源整合,大大提高图书管理效能。利用大数据技术能提高高校图书馆信息资源建设。高校图书馆面对的受众基本是学生和教师,学术水平高,接收新事物能力强,正适用于使用大数据技术进行信息资源的传播及推广。让用户更多地利用高校图书馆信息系统进行检索查询,方便快捷,减少图书馆纸质书籍的整理工作,减轻工作人员压力,还可以根据搜索内容进行数据挖掘,预测未来需求。 三、利用大数据进行高校图书馆管理的措施 1.构建图书馆信息资源数据挖掘平台 高质量的图书馆信息资源利用是高校图书馆的终极目标。建立一个统一的信息平台,利用数据挖掘技术实时分析用户行为,图书馆的工作人员可在后台直接监控用户行为,了解不同层次的学生与教师的信息需求、阅读特点和规律、馆藏情况等信息,在图书、期刊和数据库采选时将信息导入评价工具模型,根据权重、评价体系挑选出符合需求的图书,最大可能避免了采购人员及供应商的主观色彩,按照用户喜好和需求进行采买,还可以利用数据挖掘完成资源购买后的评价工作,通过大数据观察用户的使用及满意程度,有利于提高馆藏图书质量和针对性。 2.通过用户数据管理提供个性化服务 在全社会都进入网络时代的情况下,图书馆满足用户的信息需求不能仅限于办理图书借阅、查询等基本管理。高校图书馆应当利用自身用户群学历高,接受新事物快等特点,抓住机遇,积极研究大数据技术的应用,提供个性化服务。如过去只能通过图书馆系统进行书籍查询,现在可以利用微信公众号主动进行新书推送、新购置数据库使用说明、讲座信息通知等;将新书录入系统与用户需求系统相连,当入库新书与该用户在系统中登记过的需求信息相匹配,系统自动发送短信或邮件进行提醒。将用户服务向“智能化”方向转变,最后达到“个性化”水平。将用户纳入到图书馆的管理中,利用大数据技术使图书馆更加“亲民”,利用用户对待母校图书馆的不同感情基础,营造每个人都参与图书馆建设的鼓励氛围。如通过鼓励同学撰写读后感取积分、积分兑换借阅天数等形式,提高用户黏性,实现良性循环。 3.大数据存储管理 传统图书馆的馆藏纸质书籍,无论怎样保养、维护,都避免不了逐渐破旧的后果。通过大数据技术,图书馆的馆藏资源需要从“纸质化”向“数字化”再向“数据化”转变,使数据能长久保存。这对图书馆目前的存储设备提出了挑战,同时还面临着数字化的使用安全、版权等问题。同时,在数字化的过程中,应当注重数据结构的完整性,如多增加音频、视频等非结构化数据,数据库建成后注重整理和过滤,保证数据的完好性及使用方便性。 4.提高图书馆自身条件 大数据是数据分析的前沿技术,对目前的图书馆管理人员的专业水平、信息化硬件、软件水平都有较高的要求,数据存储、设备改造等需要投入大量资金。高校图书馆作为学校的一个部门,资源相对更为丰富,工作人员的水平也较高,在大数据的应用上有比较高的起点。图书馆可在现有基础上,提高信息化设备,培养既有图书情报专业知识,又具有数据分析、挖掘数据价值专业人才,提高图书馆的优秀竞争力,使图书馆切实成为充满活力的信息集散地,在大数据的时代背景下有所作为。 作者:金莹 单位:河南工业职业技术学院 大数据应用论文:大数据在高校教职员工管理中的应用 大数据是一种全新的信息获取方式,是通过数据之间的内在联系来达到客观分析未来某种预期的有效途径。在教学管理中引入大数据技术与概念能够改变传统人力资源管理预判性不强等弊端,同时建立基于更为广泛的时间轴内的教职员工评价体系。不仅有助于高校具体人力资源管理体系的构建,还能从根本上提高高校教职员工管理的效能。而现阶段,大部分高校已经实现了数据化管理与无纸化办公体系的建设,这使大量的数据能够基于计算机互联网络进行传输,为后续大数据体系的引入与应用奠定了必要的基础。本文结合高校人力资源管理的目标以及客观需求对大数据的应用前景与作用进行分析,并探究其在高校中的应用途径,希望能为今后的相关体系建设提供必要的理论基础。 一、大数据的优势及其在高校教职员工管理中的应用 大数据的基本特征是数据来源的维度较大,处理方式较为先进。在其具体的应用过程中主要表现为如下三个方面的优点:(1)大数据体系能够打破时间与空间的维度障碍,使得不同人员、不同部门、不同层级人员之间具有广泛的可比性,进而使后续包括绩效、考核等相关制度建设更具有理论基础与科学根据;(2)大数据技术的引用能够从一个更长的时间节点上对相关人员进行评价。此种长时间跨度的评价机制一方面能够使得评价结果更为准确,另一方面也可以使评价机制更为科学并具有延伸性;(3)大数据技术的应用能够在当下评价的基础上提供更为全面的预期评价。在基于当下的评价基础上,为教职员工的未来发展提供可能的预期,对于高校的学科建设与统筹发展具有积极影响。高校教职员工管理中应用大数据技术已经成为未来管理体系建设的一个重要途径与必要方向。该套体系的应用应该以预期及综合评价为主。以高校教职员工的科研水平评价为例,现阶段的科研评价主要以单一的数量、质量等单一的客观指标来进行评价。而此种模式存在的弊端是显而易见的。大数据技术的应用能够较好地解决这些问题。其通过对科研程序的全生命周期的介入能够将不同阶段下的成绩分别纳入评价体系中来,进而形成更为严谨的评价模式。此外,根据大数据的客观表现以及相关人员的周边指标,如课题先进性、交流程度、人员自身的能力建设、年龄、家庭因素等多个维度的数据汇总,可以获得相关人员的“科研生命曲线”,为其未来的发展提出可靠的预判,对于学科的整体建设具有积极意义。 二、基于大数据的高校人力资源管理实现途径探究 上文对大数据技术在高校人力资源管理中的作用进行了探究。而在具体的执行与体系建设过程中还需要注意以下几个方面,并在具体建设途径的过程中从以下几部分入手: 1.构建完善的数据收集体系 对全体教职员工的管理要素进行设定,并针对不同的岗位与职能进行差别化数据收集。其中应该包括非隐私类别的家庭与个人信息、科研现状与进展、教学情况与评价、研究方向与交流现状、相关领域研究现状与进展等多个方面。只有完善数据收集系统才能为后续的数据分析与评价提供准确的数字信息。在具体的搜集体系建立的过程中应该采用多渠道的收集模式,通过统一数据库的整合平台,结合个人申报以及部门搜集等两个方面来进行。只有如此,才能有效地将个人的教学与研究与人员管理结合为有效的整体。 2.构建科学的数据处理模式 数据的收集仅作为大数据技术应用的一个必要过程,而具体的应用以及作用的发挥依赖于数据的处理。在具体的处理过程中可以从如下几个方面入手:(1)确定数据处理的方向与目的。在明确的目的支撑下才能对后续的客观评价体系进行有效建设。(2)针对具体的目的,确定必要的评价指标,可以是以部门为单位、学院为单位,甚至是个人为单位的评价子系统。以病假为例,分析不同时间阶段的部门病假情况,能够对人员的统一调配形成指导性的意见。 3.构建合理的数据评价规则 大数据技术的应用能够使人力资源管理形成有效的量化预判与报告。而针对报告的应用才是该系统的根本目的。在构建合理的大数据管理体系之后,应该对能够产生的各项指标进行关联研究与报告。如课时时长与科研的关系、入职时间与个人成长的关系等多个方面。而在具体的应用方面也可以直接应用与间接应用两个方面为主。大数据技术逐步成熟,也逐渐在各行各业中发挥其应有的作用。而现阶段高校的教职员工管理中的诸多弊端可以通过引入大数据技术来加以规避。结合这个背景,本文对大数据的具体内容以及其在高校教职工管理中的作用与优势进行了探究,并结合高校人力资源管理的现状与特点提出了三个方面的实施步骤与要求。希望通过本文的研究能够为今后的相关体系建设与高校人力资源管理体系的完善提供必要的理论基础与实践指导。 作者:李辰 孙林 吉瑶 单位:长安大学 大数据应用论文:制造业大数据应用研究 1苏南制造业大数据应用类型 苏南制造企业的类型种类繁多,根据企业所具备的优秀优势不同,其大数据的应用大致可以分为如下四种类型。 (1)技术优秀型。此类企业的优秀竞争力体现在研发技术以及生产的产品上。例如苏州的电子通讯设备制造业、纳米产业;无锡的物联网设备企业在全国乃至全球市场占据主导地位。此类企业切入的重点是研发和生产环节,对于数据的采集和使用以产品数据为主。 (2)资源优秀型。这样的企业依赖于资源,原材料。重点需要解决的是库存问题。比如能源、化工类企业。此类企业大数据应用的切入点应重点关注原材料的产地的信息数据,销售策略的分析,库存的管理消化以及财务系统,将运营数据作为重点优秀数据进行采集和使用。 (3)管理优秀型。这样的企业产生利润和价值的地方在于对企业内部自身的挖掘,注重管理至上。这样的企业信息化的切入点应以人员管理,产品流程管理,生产销售管理等方面为重点,以提高管理效率来产生价值。所以在企业大数据开发上,投入重点应是以价值链数据为首,整合各环节的管理系统。 (4)销售优秀型。此类企业的优秀价值在于客户的维护与扩展,产品的物流与销售,同类企业之间的协调与发展。比如苏南制造业曾经极其强势的纺织业。此类企业信息化的切入点是客户信息的收集与挖掘,销售渠道的信息数据,物流系统的信息数据管理,市场反应的信息数据,市场流向的把握与分析。对于此类企业,重点应放在市场销售,市场数据,物流管理等外部数据方面。对四类企业做个共性分析,可见大数据对于苏南制造企业的应用效应主要体现在两个维度:一是在前端发现更多的商机,对客户实现全方位的关照,挖掘和拓展更大的增值空间;二是管控风险、提高效率和降低成本。 2大数据应用中存在的问题和对策 (1)理念落后。制造业信息化是为了应对经济全球化信息全球化的必然选择。在竞争全球化的背景下,相对全国较发达的苏南地区与世界相比,制造业信息化普及之后的大数据应用“起步晚”“接受慢”。一些中小型企业对大数据应用于企业发展的新趋势还停留在概念阶段。大型企业在大数据平台的引进和使用上也刚处于起步阶段,初具规模。制造业强国———德国在近期提出工业4.0概念;美国依靠大数据的精准分析,研发出特斯拉这种以信息数据作为竞争力的产品,领跑全球。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键应该是终端的使用。制造企业应该主动去获取,去使用大数据,来更新产品和服务的水平。 (2)运用的深度,广度不足。未来的制造业布局要上升到以数据和网络为优秀对产业进行整合和控制的层次。制造产业利用数据平台进行模式创新,同时进行技术创新,模式创新可以引领技术改造,形成新的业态。不幸的是苏南多数企业对信息系统的运用停留于表面,仅是相关数据的采集,归纳。没有花大量的精力去分析数据,对数据进行充分的挖掘,有效信息不够。同时涉及的信息面相对狭窄,广度不足。大数据对于苏南大多数制造业企业来说,看得多,做得少,这确实是目前的实情。其实药方也是有的,工信部在“十二五”规划中,曾提出要发展四项关键技术创新工程:一是数据挖掘,来解决对数据收集的能力;二是海量数据存储,解决对数据存储的能力;三是信息处理技术,来解决对数据分类和分析的能力;四是图像视频智能分析,解决对数据的高级分析的能力。 (3)人才缺失。制造业信息化使机械制造与数据的关系发生了深刻的变化,这种变化是需要懂知识有技能的人来推动和实现的,很多企业在实现大数据应用的时候都是显得心有余而力不足。究其原因很大程度上在于相应人才的短缺。即使有企业愿意花大精力去培养员工,培养的效果也是一般,再加上高层次的人才的频繁流动,对制造企业来说,面临着“招不到,留不住”的尴尬境地。总部位于江苏宜兴的远东控股集团董事局主席蒋锡培认为,制造企业迫切需要打破信息孤岛,以减少时间成本和投入。“数据就是财富。”蒋锡培说,“在从事的行业要保持领先,必须用好大数据,最关键是要有优秀人才”。在这个问题上,需要政府、高校和企业共同努力,从标准、师资、经费各个方面进行融合,培养适合制造企业需求的数据分析师。 3结语 15年前开始的制造业信息化是将信息技术、自动化技术、现代管理技术与制造技术相结合,改造和提升制造业的服务性和基础性的系统工程。今天苏南制造企业迎来了大数据技术,它是信息化的延续,也是新的开始。科技在进步,时代也在改变。随着互联网的兴起,供应链、物流、运营为越来越多的企业所关注。大数据无疑会是未来影响制造业发展的最受瞩目的技术,其也将成为促进制造业的发展源动力之一。 作者:肖玥 汪志晓 单位:无锡职业技术学院, 大数据应用论文:大数据在企业管理中的应用 一、大数据的基本特点 毫无疑问,随着经济和信息通信时代的发展,大数据已经成为对各行各业影响都较为深远的一门新兴技术,它在对企业变革的影响之中也占据了很重要的地位,因此,企业要想能够快速而稳定的进一步发展,那就必须试着采用大数据技术。下面我们就大数据的基本特点先做一个简单的分析。 (一)大数据的类型多种多样 经济在发展,时代在发展,人类社会中产生和存在的数据不仅在数量上越来越多,且在类型上也越来越呈现多样化。它不仅包括人与人之间的产生的数据种类,还包括机械与机械之间产生的数据类型,包括人与机械之间产生的数据类型等等。其涵盖的范围也相对较广,包括了视频图像等多种方式,多种多样的数据类型的产生无疑可以帮助我们的企业不断地发展壮大。 (二)大数据的处理速度相对较快 大数据一直都有一秒定律,即指大数据在处理资料时速度相对较为快速一些,这主要是由数据流的高速性和实效性来决定的。对于大数据的信息,我们需要对其进行快速而有效的处理,并且一定要达到能够全面深入的挖掘有价值的信息的能力,这对于企业针对有关事项做出精准的判断和分析并拿出有效措施极为有利。 (三)大数据的数量体量较为庞大 有关数据显示,近年来,随着科学信息技术的快速发展,大数据的存储量一直保持在不断增长的状态,且仍有继续高速增长的发展趋势,它的快速发展直接推动了大数据的商业价值意义。 二、大数据在企业管理中的应用和推广有关调查显示 大数据在当今社会各企业中已经被逐渐的广泛使用,虽然兴起的时间相对较晚,但是其发展速度还是相当可观的,因为它可以切实有效的促进企业的优秀竞争力,从而来实现企业长远有效的发展。下面我们就大数据对企业的影响以及它在企业中的应用做一个简要阐述。 (一)大数据可以帮助各企业仔细的了解所属用户情况 在企业的实际运营操作中,我们不再传统的采用市场调研的陈旧方式,而是可以通过大量的数据信息来从中发现一种能够切实推动自身企业快速发展的具体社会形态,并通过具体数据来了解所属客户对企业所研发产品的真实态度,以此从中获取客户对产品的诸多要求和建设性意见,并根据这些反馈性意见来重新定位出企业所生产产品的新特征。 (二)大数据可以帮助各企业来发展潜在资源 在企业的实际操作中,企业一定要在实现对资源的准确控制的基础上,进一步的对潜在的数据资源进行有效的发掘和利用。这些则可以通过大数据的信息处理技术来实现,我们首先可以通过对企业的基本资源进行一个大概的整理规划,然后将潜在的资源信息进行简单的数据处理并以图像呈现的基本方式向大众展示,使得信息利用实现最大化。 (三)大数据可以帮助企业更好地对产品生产进行规划 大数据作为一种有效的信息处理技术,通过它,我们可以预知企业未来发展的大概趋势,且能够在此基础之上对企业的基本生产结构和具体的产品生产流程做一个前期的大概规划。以此帮助企业能够在传统的模式之上稳步发展,并为企业的实际问题提供行之有效的解决方案和措施,最终为企业的生产提供一份保障。 (四)大数据可以帮助 企业更好地进行经营因为大数据之间具有关联性,因此,通过大数据可以使得企业中不同产品之间的交叉重合之处更加容易被辨识,并能够以此为基础,在产品品牌的运营推广、企业战略规划上、产品展示区位的选择上更加的有把握。 (五)大数据可以切实有效的帮助 企业开展业务在企业运营操作中,可以通过大数据的计算来对大量的社交信息数据量以及有关的客户之间的数据量进行一个统计分析,以此帮助企业的产品品牌进行合理的水平设计,此外,还要通过大量的数据来对获取到的信息进行交叉验证分析,并将分析所得结果面向社会化用户开展精细化服务。 三、结束语 不难知道,在各企业里,每一天都有着大量的数据信息被搜集、整理和分析等,大数据时代已经如同一股洪流真正的融入到了世界的经济化发展中,并且已经成为了企业生产过程中尤为重要的基本因素。它作为企业的一种优秀竞争力,必将在之后的发展中为企业带来无数的效益,因此我们一定要加强大数据在各企业管理中的应用和推广。 作者:陈国营 单位:青岛滨海学院 大数据应用论文:大数据架构下的文献资源管理应用 摘要:本文介绍了在图书馆情报领域数据管理中存在的信息孤岛、数据类型缺乏统一架构等问题,通过对实际应用中数据类型的分析,利用大数据存储的系统架构,使用关系型数据库与非关系型数据库结合,同时辅以内存数据库和分布式文件系统,对内部用户提供统一元数据管理,对外部提供统一数据访问平台和统一数据搜索引擎,从而实现对多种结构数据资源的管理和应用. 关键词:图书馆;大数据;数据存储;异构数据;非关系型数据库 作为以图书馆为基础的情报研究机构,随着近年数据资源量的不断增加,各类文献、图书、期刊、基础数据等都需要进行稳定的存储与高效率的分析。同时,基于这些数据的知识库、咨询服务智库等系统的建设也都迫在眉睫。为了能充分管理众多数据,为各类系统提供数据基础,有必要建设一个结构统一、技术先进、可重复利用的数据资源平台,统一管理各类数字化资源。 1存在问题 面对大量的数据资源,在信息化过程中通常会碰到以下问题:1.1信息孤岛现象这种现象是指需求建设的应用系统存在相互之间在功能上不关联互助、信息无法共享互换以及信息与业务流程和应用相互脱节等问题,缺乏统一元数据管理。1.2多种类型数据缺乏统一数据架构每个业务环节都会有大量非结构化、结构化、半结构化数据,如何对这类数据进行统一分析管理。在这些多种结构的数据中存在大量内在关联,只有统一数据存储,才能进一步挖掘出数据中存在的深层价值。1.3软硬件环境重复购买现象在信息化建设过程中,新建应用系统都会根据自身需求重新搭建软件、硬件环境,大部分系统运行所需软硬件并没有达到资源的满负荷利用。1.4缺乏统一数据标准由于多年系统建设过程中由不同团队开发,造成相同数据内容格式不统一,存在大量冗余数据,彼此数据更新不畅通。1.5缺乏统一数据安全管理方案在日常工作过程中需要进行大量数据交互与实时操作,缺乏统一的信息化安全手段对数据分配权限进行管理,并实现定期的资源备份。 2建设目标 基于以上状况,考虑基于大数据架构的文献资源管理方案应可达到以下目标:(1)实现基于统一元数据定义的信息集中管理和信息共享,为数字出版、数据加工、咨询服务、日常管理等各项工作提供统一数据资源平台。(2)实现统一大数据环境,满足各个应用对于文档数据、关系型数据、非关系型数据和内存型数据的统一存储需求。(3)构建基于SOA架构的应用系统,保证在应用对于数据访问权限的统一管理。(4)建设统一搜索环境,满足于各种数据资源能够统一搜索查询访问。(5)建设必须具备高度的先进性、可靠性、可用性、安全性并具备良好的扩展性和灵活性。 3建设方案 3.1资源建设方案 图书馆中常见资源主要包括文献、图书、期刊、数值型数据、动态信息等。依据数据结构的不同,可主要分为基础数据、结构化数值型数据、非结构化数据、动态信息、其他文字类信息等几类。其特点如下:(1)基础数据:主要如书目、期刊文献等数据;(2)动态信息:主要包括各类网站、媒体的信息,时效性比较强;(3)非结构化数据:主要包括格式不够统一的数值型数据;(4)结构化数值型数据:可以定期获取的格式相对规范的数据,如海关进出口数据、图书期刊销售数据;(5)其他文字类信息:更新频度较慢的文字类数据,如各类法律库、研究报告等;针对不同类型的数据资源,应对其采用特定的方式进行处理、保存及利用。3.1.1基础数据包括如数据、期刊文献等基础数据都应经过数字化加工、元数据定义、自动标引、关键数据提取等多个步骤,分别保存至相应数据库。3.1.2动态信息动态信息的来源主要是各个网站,包括网站文章及各类舆情信息。可以由技术手段完成从信息采集、分类整理到分发的所有过程。整个流程由三个规则来体现:分别是采集规则、分类规则、分发规则。采集规则:采集规则由编辑确定,包括来源网站、栏目等。利用爬虫技术,可对所有网站的资源进行自动增量采集,并装入“待分类库”。分类规则:分类规则利用到词表、词库以及自动标引技术。由专家及编辑对所有资源进行多维度分类,并提供相应的语料,经过学习,对之前进入“待分类库”中的所有数据进行自动标引。之后,所有的数据将被从多个维度被分类。保存后即可方便准确的提取。分发规则:在完成上述两项工作之后,所有的动态信息已经被分门别类的整理好。通过分类、关键词即可快速提取相关的信息。对于已经经过规范化处理的动态信息,也可以直接利用形成产品,同样依据自有的多维分类,即可把相关的动态信息直接推送给用户。3.1.3结构化数值型数据结构化数值型数据包括海关进出口数据、统计局数据、产品库等众多格式相对规范资源。由于数据量的不断增大,需要考虑使用数据仓库技术对所有的结构化数据进行规范保存,利用建模的方式保存数据。这类数据的主要用途分为两部分对内提供数据的查询,对外提供报告的自动生成。(1)数据查询。规范化存储之后的数据可以方便的通过多个维度进行查询、钻取,内容的研究人员可以直接通过输入查询条件进行数据的查询,同时生成各类图表。(2)自动报告。对外可以以产品的形式提供多种数据报告,利用预先准备的模板,在用户选择所需报告之后,利用已有数据,套用不同模板形成一份自动的报告。3.1.4非结构化数据对于非结构化数据,将主要通过两种方式来处理。(1)非结构化数据的结构化。部分非结构化数据本质是结构化数据,因为某些原因才造成了数据的不完整,对于这类数据,需要整理结构的最大集并将相应的数据填入对应字段。在完成此步骤之后,可采用类似对于结构化处理的方式对这些资源进行处理。(2)非结构化数据的标引分类。除上述的数据之外,还有一部分非结构化数据过于零散,只能采用标引的方法实现这些数据的归档利用。方法和动态信息的处理方式类似。3.1.5文字类信息文字类信息的特点是实效性不强,每次后都会长期使用。比如法律法规、咨询报告等。这类资源应主要采用自动标引的技术进行处理。首先也需有多个维度的分类、词库、词表以及语料,经过学习后将每篇文章进行标引分类,之后再将文章内的段落进行二次标引。这样,所有的资源都可以通过关键词、多个维度的分类进行提取,即可获取具体段落资源、也可以获取完整的文章报告。这类规整后的信息可提供给内部科研人员作为资料进行调用,同时可以为结构化数据的自动生成报告提供文字资源。 3.2技术建设架构 针对资源建设的方案,考虑采用关系型数据库与非关系型数据库结合的方式建立存储架构。3.2.1数据存储技术一个完整的数据环境,需要面对来自于各个方面的数据存储需求挑战,主要存在的数据存储需求为:(1)文档型数据存储需求(2)关系型数据库数据存储需求(3)实时型数据存储需求(4)非关系型数据关系型数据库的优势在于保持数据的一致性,由于以数据标准化为前提,数据更新的系统开销很小,同时可以方便的进行Join等复杂查询。MySQL是目前最流行的关系型数据库管理系统。尤其在WEB应用方面,它与PHP语言的结合是目前最为成熟、稳定、安全的技术之一。针对现有数据,绝大多数的结构化数据都可以保存在该类数据库中,从而实现复杂条件下的检索操作。同时,关系型数据库担任保存整个系统元数据架构与基本数据的任务,是其他结构数据库存储及导入导出的基础。NoSQL泛指非关系型的数据库。它的优势在于性能,由于NoSQL是基于键值对的,可以想象成表中的主键和值的对应关系,而且不需要经过SQL层的解析,所以性能非常高。另外可扩展性同样也是因为基于键值对,数据之间没有耦合性,所以非常容易水平扩展。它可以最大程度的解决关系型数据库所不擅长的大量数据的写入处理和为有数据更新的表做索引或表结构变更等问题。用NoSQL可以方便的保存系统中的非结构化数据,并根据实际需求随时调整其结构。分布式文件系统(DistributedFileSystem)是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连。由于系统中数据资源过于庞大,为提高其使用访问效率,利用HDFS的一次写入、多次读写的特性。数据集一旦由数据源生成,就会被复制分发到不同的存储节点中,从而响应各种各样的数据分析任务请求。以Redis为代表的内存数据库,是基于全部数据都存在内存中的技术体系,抛弃了磁盘数据管理的方式,它在采用半持久化模式运行时所有数据都是保存在内存中,然后不定期的通过异步方式保存到磁盘上。通过这种方式,内存数据库在保证读写速度远超过传统数据库的基础上,又可对其数据进行分布式存储且具有可恢复性。针对以上需求内容,结合各种软件的特性:(1)MySQL满足关系型数据库需求;(2)NoSQL满足对数据结构要求灵活需求;(3)HDFS满足文档类型数据存储需求;(4)Redis内存型数据库,满足高速存取需求;提供统一数据存储环境,为后续数据统一元数据管理、数据统一权限管理、数据统一搜索等建设提供了充分必要条件。3.2.2数据访问平台统一数据存储提供大容量数据存储环境,满足数据存储的大量、高速、多样的需求。在这个基础上,还需要有统一元数据对存储的数据结构进行定义,统一数据访问安全控制对数据访问者进行权限控制,用数据统一搜索打通各种类型数据,为后续数据挖掘分析提供数据高速访问接口。3.2.3统一元数据管理元数据(Metadata),又称中介数据、中继数据,为描述数据的数据(dataaboutdata),主要是描述数据属性(property)的信息,用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。元数据算是一种电子式目录,为了达到编制目录的目的,必须在描述并收藏数据的内容或特色,进而达成协助数据检索的目的。将所有资源的元数据统一管理,是进一步应用的前提。3.2.4数据统一搜索在具备数据存储与数据访问平台基础上,构建满足于融合关系型数据库、非关系型数据库、文件数据库以及内存数据库的统一搜索引擎,并在构建搜索索引过程中融入专业词库词表。以Web服务方式提供搜索引擎服务,对用户所输入的文字进行分词,并结合搜索引擎索引,进行词关系匹配,并按用户所需排序格式提供数据排序给用户。搜索服务提供web服务方式给应用系统使用,应用系统需根据自身权限范围进行数据搜索范围设置。通过上述平台的组合,可以为图书馆中文献、图书、期刊、数值型数据、动态信息等为主的各类型数据提供完整的管理解决方案,并通过具有词表技术的搜索引擎提供对外接口。 4结束语 虽然关系型数据库有着技术成熟、易维护、支持SQL方式的复杂查询、丰富的完整性约束等诸多优势,且在图书馆情报领域被广泛应用。但随着数据量的不断增大,数据类型的不断增多以及应用模式的不断变化,尝试传统数据架构+大数据架构的存储、管理和应用将是图情领域未来的技术架构发展方向。 作者:解飞 单位:机械工业信息研究院 大数据应用论文:大数据下房地产市场营销的应用 【摘要】大数据时代也为房地产企业的发展带来一定的挑战,传统市场营销方式受到冲击,房地产企业不得不进行转型升级,因此房地产企业需要结合自身实际进行市场营销方案的调整。同时也存在较多的机遇促进企业的转型升级,房地产企业应该抓住大数据时代的机遇,完善营销策略。 【关键词】大数据;房地产营销;应用 引言 随着大数据的发展,使得企业得到了更多的商机,企业可以通过大数据对消费者的需求进行定位,更多地对消费者进行了解,使用传感器和微处理器对消费者的喜好进行分析,使得企业在制定营销计划的时候更加具有针对性,通过对消费者的购买记录和数据痕迹进行分析,进行个性化营销方针的制定。同时通过网络可以实现商家与消费者之间的网络交流与沟通,使得市场营销不再局限于实体层面,通过网络可以获得同样的沟通效果,使得市场营销进一步进行扩展,为企业带来新的发展机遇。 1大数据时代概述 所谓大数据,就是指在处理大量的网络数据中,通过优化数据的处理流程,而得到的多元化的信息资产。大数据也可以称之为巨量资料,之所以称之为大数据,就是因为数据资料非常庞大,以至于不能用哪个一些软件或者人脑来进行存储和处理,而且这些数据可以在非常短的时间内给商家提供出最有利的价值信息,从而帮助企业进行经营决策。大数据是互联网发展的产物,对于其定义方面并没有进行明确,仅仅是一个大概的概念,也没有专业的机构对大数据进行定义,但是大数据时代的到来对市场营销产生的影响是显而易见的,对于传统营销的冲击也是非常巨大的,需要企业具有更强的决策力和信息洞察能力,对企业的流程进行优化,提升企业处理信息的速度,将市场营销涉及的数据资料通过必要的软件进行分析,帮助企业获得更加全面的数据资料,为企业的发展提供更加充足的资源,保证企业的经营决策更加科学合理。 2大数据在营销管理中应用的地位及前景 大数据已经深刻影响了经济、社会、教育等多个领域,谁拥有了大数据,谁就拥有了未来。利用大数据形成消费者行为分析,是企业制定营销战略的基点,大数据的计算和运用,可以帮助企业搜集并对消费者的上网数据进行分析,企业能够尽快在营销管理中作出合理决策。大数据改变了企业的数据分析思维,对帮助企业调整营销战略有着不可替代的作用。对于企业营销管理而言,大数据冲击着企业的营销管理体系,日益呈现出不可忽视的商业价值。大数据作为一种重要的资源,已经不同程度地渗透到各行各业中,将大数据应用在企业营销管理中,不仅有助于企业经营活动,还有利于推动国民经济发展,因此,企业要提前制定大数据营销战略计划,抢占市场先机。企业开展大数据营销必须要进行营销创新,重构大数据时代下的营销体系。收集整理用户信息,有效的对客户数据进行计算处理,可以帮助企业及时有效地调整营销战略,实现精准化营销。 3大数据时代背景下市场营销机遇 在大数据时代下企业可以借助大数据对各类数据信息进行收集,全面地对消费者的需求进行分析,了解消费者的购买动机,从而借助更加科学的手段对企业的市场营销进行分析,制定更加有针对性的市场营销策略,实现线上线下营销的结合。在大数据时代的背景下建立关系营销的观念是非常重要的,可以借助数据库系统,将有价值的信息筛选出来,找出其中较为实用的信息,对企业的营销理念进行创新,提升销售量。具体的机遇包括三个方面。 3.1为客户提供更加精准的营销方式 在大数据时代下企业可以通过消费者的购买记录对消费者的消费需求进行分析,把握不同消费者的消费需要,与消费者建立联系,通过与消费者的交流和沟通,使得企业可以更加深入的了解到消费者更深层次的需求,从而加大对于产品的推广作用,掌握消费者的消费诉求。同时,这种针对性较强的营销方式,可以将顾客、成本以及沟通进行一体化的处理,将消费者为导向的原则进一步发挥出来,使得营销渠道进一步缩短,进一步节省企业的成本,为消费者提供更加物美价廉的购物体验,使得企业的营销方案更加具有适用性。 3.2实现产品交叉营销 交叉营销是指通过一个客户挖掘出更多的潜在客户,这样可以进一步的对市场进行扩展,不再局限于满足客户的需要,而是主动挖掘顾客身上的潜力,将市场进行更加纵深的推广。在大数据背景下消费者短期内的购买记录可以进行调取分析,并对消费习惯进行整合,然后商家就可以针对消费者的购买喜好发送一些适宜的推送信息,增强消费者的购买欲望,挖掘消费潜力。 3.3便于建立良好的客户关系 在企业经营中,客户关系是提升企业竞争力的关键,也是企业进行客户管理的优秀内容,通过大数据,可以实现商家与客户之间的关系管理,在营销上进行交互处理,进一步拓展营销方式,为顾客提供更加针对性的服务,在营销和服务方式上实现交互处理,完善顾客管理方式,为顾客提供更加个性化的服务,更好地维护客户关系,提升客户忠实度。大数据时代下的市场营销,产品的同质化较为严重,企业需要进一步维护客户的需要才能创造更高的价值,对营销方式进行优化。 4大数据在房地产营销中的应用(以万科杭州未来城为例) 4.1万科杭州未来城简介 万科股份有限公司,于1984年成立,在1988年时进入房地产行业,在短短的三年之后,就成为了深圳证券交易所的第二家上市公司,20多年来,万科已经成为我国目前最大的住宅开发商,在我国的珠江三角洲,环渤海湾,长江三角洲等三大城市经济圈以及53个中西部大中城市都都有房地产的开发项目,万科集团目前的年销售住宅达到了6万套,销售额高达1251亿元。万科杭州未来城(以下简称未来城),在疏港路与立新路之间,向南就是玉鸟路,北边紧邻104国道,其建筑总面积为14万m2,周边相关的商业配套设施达到了1万m2,距离地铁2号线仅有500m。在未来城项目中,拥有7幢小高层以及7幢高层,主打85~115m2户型,占地总面积为56286m2,2016年交付使用,可供1436户居住,同时还提供有1294个停车位。 4.2应用大数据,获取目标客户 随着国家号召的宽带提速降费政策,而且目前通信技术的发展,智能手机以及电脑已经非常普遍,因此在获取数据方面,也越来越简单,通过获得的这些大数据,房地产企业就可以分析出客户的具体需求,同时根据客户的消费能力,万科集团就可以采取精准的营销策略。大数据的获取方式主要是通过网络,一般来说,用户在平时生活中会产生许多数据,公司将这些数据输入到企业内部的数据库,通过对数据进行分析、检索以及可视化,最终提炼出有用的数据。 4.3大数据的应用之目标客户分析 未来城通过万科的大数据库,随机对10名客户进行了数据分析,通过分析发现,这10名客户年纪比较相近,基本都处在25~34岁之间,从而可以得出目前这些人大多数单身或者刚刚结婚不久,所以这些客户对于住宅的需求普遍不高,所以其更倾向于结构相对简单的户型,通过对这10人的学历研究,发现学历普遍较高,他们中有一半都是本科以上学历,有3人是中专毕业,2位大专,然后再通过对其职业分析,发现他们的职业基本都和商业贸易、教育以及IT行业有关,而且基本上都是普通员工,年收入在15~20万之间,这种收入在杭州来说,可以说算上是中等收入了。由于这些人还属于年轻人,所以在休闲方式方面,都是根据自身爱好以及家庭环境等各不相同,例如单身的人更喜欢运动,像游泳、打篮球健身等一些高轻度的活动,而且在下班之后,更加喜欢和同事朋友逛街、打牌或者去聚餐,这与结婚的人有很大的不同,结婚的人,更喜欢在下班之后在家庭活动,尤其是周末,他们会进行一些自驾游之类的活动,而且相较于打牌喝茶和朋友逛街之类的活动就比较少。运用万科强大的数据库资源,销售人员做了一个关于看房看重因素的调查,其中大多数人更看重住房的地段和配套。(1)地段:通过对大数据库的分析可以发现,60%以上的客户非常看重地段,这些人更希望可以居住在市中心或者离市中心不远的地方居住,当然也有近40%的客户认为在市中心会太吵闹,他们认为只要上下班方便的地方就是好地段。(2)配套:大部分的客户对于小区的周边配套设施要求非常高,由于这些这些客户相对年轻,所以他们的活动范围比较大,对于小区内部的环境要求反而不太高,但是对于周边设施的便利性却要求很高,据调查,他们普遍希望小区周边的购物、娱乐以及医疗设施要完善,由于年纪比较轻,对于周边的配套教育的关注度也不是太高。 5结束语 目前社会是一个“大数据时代”,因此我们的任何一个消费行为都有可能留下数据,因此大数据的数据库也越来越大,而且这些庞大的数据并不是一无是处的,通过对这些“大数据”进行总结归纳,可以分析对房地产企业有利的消息。尤其是最近,受到我国宏观经济的调控,全国各地都在实行房地产的“限购令”,导致房地产销售形势比较严峻,再用以往传统的房地产销售策略已经不能满足现代社会的需求了,因此在房地产营销中引入大数据势在必行。 作者:张丽丽 单位:吉林建筑大学城建学院 大数据应用论文:大数据时代下计算机应用技术的改革 摘要:当前是互联网和信息大爆炸的时代,也是“大数据”的时代,人们的生活工作越来越离不开网络和信息,只有掌控好数据和信息,才能在激流勇进的竞争中处于不败之地。高等职业学校是我国教育机构的重要组成部分,其中的教学内容主要针对实用性较强和一些人才缺口较大的专业。计算机应用技术专业无疑是大数据时代热门专业,因此本专业的改革与发展一直是人们关注的焦点。 关键词:大数据;高等职业院校;计算机应用技术;信息输送 1高职计算机应用技术专业改革和发展存在的问题 1.1忽略了学生需要全面发展 与其他学生相比较,高职院校学生普遍存在文化课基础比较薄弱的问题,计算机应用技术专业的学生也不能例外。计算机发源于国外,我国引入的时间比较晚,所以计算机应用的学习和发展需要借鉴国外先进的技术,这就存在一个语言的问题,只有打好英语语言基础,才可能在学习和编程等技术的应用中不但能熟练应用,而且能深刻的理解为什么。不只英语的学习,数学等其他文化课也在计算机应用中起到不小的作用,但目前很多高职院校为了增大就业率,增多了专业课的课时,忽略了基础课程的学习。 1.2教学中不重视培养学生的主动学习能力 计算机应用技术专业是一个实用性很强的专业,因此学生的练习和个人钻研部分在整个教学的培养过程中就显得尤为重要。但是大部分高职院校不注重培养学生的独立学习能力,加重学生的教学课时,不仅没有给学生自己练习的时间和环境,也一定程度上误导了学生的职业发展。大数据时代,每天都有新的技术和创意被提出,这些新思想虽然都建立在原有的理论基础上,但是没有这些创新者的自主学习和研究,就不会有原创的产生。目前毕业生就职专业和所学专业不对口的情况很多,很多职位都要求重新开始学,良好的自主学习能力有助于学生在求职时拥有更多的选择和方向,也有助于在未来的实际工作中加速上手,快速的发展下去。 1.3教学硬件设施不健全或者落后 计算机应用技术专业必须进行相一部分的实战演练,但是部分高职院校因为经费少、领导不重视等种种原因,使得教学硬件设施不齐全,无法给学生营造良好的学习条件和氛围。有的学校虽然设施健全,但是大部分设备已经很落后,早已被淘汰,学生难以在这样的硬件设施环境下得到应有的教育水平和资源,在未来的就业中当然会被专业素质更高的竞争者抢先一步。破旧或者不齐全的教学设施也会严重影响教师的教学热情和发挥余地,有些院校甚至还没有开设多媒体教学,这对于计算机应用技术专业的师生来讲是一个很大的教育环节缺失。 2高职计算机应用技术专业改革和发展的建议 2.1鼓励学生全面发展,合理安排教学内容 高职院校应该在加强学生专业素质培训的基础上,同样加强学生的文化基础教育和其他方面的教育。基础文化课是学好其他专业的必备课程,英语的学习能增强学生的专业能力,也有利于学生在课程之余去网络和图书馆学习一些国外的文献和资料,进一步提升自己。数学的学习培养了学生的逻辑思维能力,同样是计算机应用技术专业必不可少的能力。高职院校应该增加一些选修课,鼓励学生在专业之余的时间选择一些自己感兴趣的课程,全面学习,不但能培养个人爱好,也能在未来的就业中有一技之长。 2.2着重培养学生的自主学习能力 高职院校的学生已经是成年人了,思想和能力都在逐渐成熟,一味的填鸭式教学已经不能满足学生所需。自主学习能力是每个从业人员必备的能力,只有培养良好的学习能力,才能在科学技术快速发展的大数据时代不断学习新鲜事物和知识,不断更新自己的专业数据库,才有可能在已有基础上做出一些创新。当前严峻的就业形势对计算机应用技术专业人员提出了较高的要求,不但要能熟练操作一些常规内容,更要在应用技术的基础上有所创新和钻研,创新和原创才能推进信息技术的不断发展。 2.3全面完善学校的硬件设施,为师生的发展提供良好的环境 我国最近几年正在不断加强对高职院校的财政投入和政策引导,争取为社会提供大量合格的从业人员,高职院校也应该增强自身改革意识,合理规划教学建设项目,不但要在数目上增加对硬件设施的投入,还要在质量上严把关,增强设备的质量,替换一些早已被淘汰的废旧设备。为学生和教师提供良好的学习条件和研究条件,鼓励师生进行研究和创新,为计算机应用技术积累更多的参考经验。 3结语 计算机应用技术专业目前是我国的热门专业之一,很多高职院校都开设了此专业。但大批的毕业生却找不到合适的职位,很大一部分原因是因为专业素质未达到人才需求标准,这和高职院校教育中存在的问题有很大的关联性。因此高职院校的计算机应用技术专业只有在改革和发展中积极解决问题,符合当前大数据时代的高要求,才有可能培养出更多更好的人才。 作者:刘小勇 单位:平凉职业技术学院 大数据应用论文:大数据计算机应用基础课程教学研究 摘要:大数据时代的高速发展,掌握计算机技术越来越重要,《计算机应用基础》这一门教育学生掌握基本计算机知识,增强学生计算机应用能力的课程已经逐渐成为了中职院校中的一门重要公共课,在中职学校发挥着巨大的作用[1]。然而,仍有许多中职学校的学生计算机能力无法满足社会需求,引发了用人单位的不满,在一定程度上显现出了计算机基础教育课程的低效,本文以此为主要探究对象,对计算机基础这门课程的教学创新进行探讨,创新教学模式、内容、考评体系等,为学生提供良好的环境,提高学生计算机应用能力。 关键词:大数据;计算机应用基础;创新教学 一、引言 随着经济的日渐发展,社会逐渐向现代化、网络化、科学化转变,大数据逐渐深入人们的生活,对社会上各个行业带来了一定的冲击,尤其是教育行业[2]。大数据的冲击为各行各业带来变革,教育行业亦认知到本身的教学理念、教学模式、教学评价等各方面的停步不前。如何利用大数据信息技术,改革创新中职院校的教学决策,开发出具备着数据支撑的课程教学模式,培养出一批计算机应用能力扎实的人才成为中职院校追求的目标。 二、大数据的特征 大量性。大数据具备着大量的信息,随着信息的不断产生、发展,TB的数量级早已经因无法满足数据需求而被淘汰,并发展为PB数量级以及ZB数量级与YB数量级[3]。多样性。随着数据的不断发展,数据的结构类型逐渐由过去的单一结构类型逐渐向多样化形式转变,在多样化数据类型之中,包括有网页、图片、音频、地理位置等半结构或非结构化的数据资料。高速化。计算机不断更新换代,信息化的飞速发展,数据产生的速度逐渐加快,因此,社会各界人士对高效及时的数据监测、数据分析、数据处理方法的需求越加深入。价值高于密度低。各种设备的不断更新发展,数据产生的速度越来越来,在连续不断的数据产生中,所存在的有价值的信息却相对较少,造成了在众多信息中提取价值信息的艰难[4]。 三、中职院校计算机应用基础课程的创新教学 中职教育的主要目的是培养一批素质过硬、动手能力强的实用性人才,在中职教育,教师对学生的要求是理论知识够用、技能掌握牢固。随着计算机的普及,计算机成为了中职院校的重要学科,培养学生对计算机的掌握能力成为根本。然而,由于教育模式以及其他问题,学生对计算机应用能力掌握不足,导致进入单位后的各种问题,在中职院校的计算机应用基础教学中,如何利用大规模数据改进教学模式,改革教育模式,提高教学质量,激发学生对计算机教育学习的主动性。第一,教学环节设计的改进。在计算机应用基础这一门学科教学中,教师应充分利用大数据技术对学生应掌握的内容进行挖掘并分析学生本身的特点,在教学中,有针对性的设计教学情景并与学生多做互动回答。如:在计算机应用基础教学中,教师运用大数据对不同章节的知识点与主次要的教学内容进行分析,对适用于学生自学与较为简单的教学内容,教师可以采用“翻转课堂”的形式,引导学生通过制作慕课、微课等形式达到好的课前自学目的,在正式上课时,教师可通过提问学生讲解对本节课的学结或者根据自身作品分析本节课的重点内容等,促使学生对本节课的教学重点二次记忆。在课堂中,教师应把好本身的定位,教师不再是知识的灌输者,而是学生前进方向上的引领者,当学生在学习计算机应用基础这门课程时,针对学生学习不全面、了解不全面等情况,教师应及时进行讲解,为学生梳理知识。第二,教学方法的改进。在大数据时代,学生可以通过大数据背后强大的网络资源获取大量的信息知识。在计算机应用基础这门学科教育中,大数据下的课堂教育的优势具有以下几种:其一,为学生增加了学习知识的途径。其二,教师可利用大数据技术对学生学习的行为进行收集,如,学生进入课堂的时间、学习的时间长短、学生学习行为等,对学生学习状况进行深入了解,并根据学生本身的特点以及对知识掌握的多少进行针对性的教学。第三,教学评价改进。在计算机应用基础这门课中,运用大数据技术,则计算机课程将会更加向网络化、多元化发展。考核评价对学生与教师双方都具有助推力的作用,是培养学生创新能力的动力。将大数据挖掘算法运用与计算机课程的教学评价体系中,将教学效果与计算机技术在教学中的应用、师生间的沟通互动等因素之间相互联系,为教学管理部门带来更科学的决策信息,为教师顺利、有效的开展教学工作,提高教学质量做贡献[5]。除此外,大数据还能对学生操作计算机的细节进行详细记录,以此提高学生对自我能力的认知,促进学生纠正计算机操作中常犯的错误,提高学生们的计算机应用能力。 四、结束语 总而言之,随着信息化时代的到来,社会对中职学校毕业生的计算机素养提出更高的要求,作为中职院校计算机应用基础这一学科的教师,所背负的责任更加重要,打破原有的教学模式,积极改进教学的环节、方法与评价等,促进学生对计算机学习的兴趣,运用大数据技术及其背后庞大的信息网,了解学生的水平,丰富教育知识,并针对性的教育学生,提高学生们的计算机应用能力,培养一批具有专业素养的计算机应用人才,满足企业用人岗位的需求。 作者:张妙田 单位:广州潜水学校 大数据应用论文:大数据技术在电子商务中的应用研究 【摘要】文章以大数据时代所具有的特点作为背景,首先对大数据技术和电子商务进行了简明扼要的概述,然后分析了电子商务中对大数据技术加以应用存在的不足,又通过理论和实际相结合的方式,有针对性的提出了对电子商务中大数据技术应用效率进行提升的方法,最后以“电子商务中大数据技术的应用”为主题展开了探讨。 【关键词】大数据技术;电子商务;研究与应用 引言 随着大数据时代的到来,各类数据都处于不断膨胀的状态下,可以说数据已经逐渐渗透到各行各业的发展过程中,基于此,开始有越来越多的人意识到,仅仅对数据进行传统的挖掘与分析已经无法满足当今社会对数据的需求,而是需要通过对大数据技术的合理应用,将数据对社会发展所具有的推动作用进行充分的激发。 1.大数据技术的概述 大数据指的是无法应用常规工具进行收集、管理和分析的数据集合,因此,想要保证数据所具有的洞察力与决策力得到优化,其前提在于对处理模式进行优化。作为社会发展的必然趋势,大数据时代最突出的特征为数据量的快速增加,但是这并不能够代表各行各业对数据所具有的需求会随之降低。通过对大数据时代的数据进行分析可以发现,数据价值密度较低,在数量巨大的数据之中,必然会有一部分无效数据存在,如果仍旧将传统的数据统计分析法作为数据分析的主要方法,则难以保证所得出结论的科学性,因此,对大数据进行发展是非常有必要的[1]。 2.电子商务的概述 作为依托于互联网所构建的多种商业模式中最具有代表性的一种,电子商务的基础为电子技术,优秀为商务。和传统商业模式相比,电子商务较为突出的特征体现在对时间和空间所具有局限性的打破,也就是说,电子商务在对商品进行生产、管理与销售过程中的整体水平,与传统商业模式相比均具有较为明显的提升,在对贸易活动所需成本进行降低的基础上,提升顾客在购物过程中的满意程度。 3.在电子商务中对大数据加以应用存在的不足 3.1应用效率低 现阶段,我国电子商务系统所具有的特征主要为数据的异构和孤岛,导致上述现象出现的原因在于操作系统所具有的多元化的发展趋势,也就是说,不同的业务系统之间无法实现数据的共享、控制与交换。另外,对电子商务系统进行独立的开发,也会致使大数据技术在应用过程中所需数据无法实现共享,进而影响大数据技术在电子商务中的应用效率。 3.2数据安全存在风险 一方面,由于不同的电子商务平台所掌握的信息安全技术内容和水平均有所不同,因此,想要彻底杜绝涉及到企业或个人机密的数据和信息被不法分子窃取的可能,应用当前所掌握的技术是无法实现的;另一方面,大部分电子商务企业尚且不具备对敏感数据应用和所有权进行明确划分的能力,导致在对大数据技术进行应用的过程中,对于与个体隐私有所关联的问题无法妥善处理,进而对用户隐私权造成了威胁[2]。想要从根本上解决这一问题,工作人员应当将关注的重点放在对交易过程进行保护的方面,通过对交易所需数据在传输过程中的安全程度进行提升,以及对所存储数据进行高效保护的方式,保证在电子商务中对大数据技术进行应用时的安全性能的提升。 4.提升电子商务中大数据技术应用效率的方法 想要从根本上实现对大数据的应用效率进行提升这一目标,工作人员需要具备对云计算技术进行合理应用的能力,这是因为,云计算技术能够通过对虚拟技术以及服务器集群加以利用的方式,保证数据处理能力的提升,从而构建起科学、统一、便捷、高效的大数据服务平台。针对隶属于不同互联网合作商的数据而言,云计算技术可以在将其部署在相应数据中心之后,有针对性的对其进行整合与加工,甚至可以在一定程度上实现行业之间的数据共享,从而保证提供给用户的服务具有集中的特点[3]。正是由于云计算技术具有上文所提及的种种特点,因此,通过对其加以应用的方式,能够实现对电子商务企业所利用的信息系统进行开发、优化及维护过程中所需成本的有效降低,并且在保证运行负荷逐渐下降的前提下,将数据中心的可用程度进行提升。 5.电子商务中大数据技术的应用 5.1实现精准营销 对电子商务企业而言,在开展市场营销活动的过程中对大数据技术进行合理引进,能够对市场影响所需的人力、物力和财力成本进行降低。企业员工可以根据电子市场的现状以及企业的实际需求,有针对性的构建起分布式的存储系统,通过大数据技术对市场营销所涉及的海量数据进行挖掘与分析,对不同平台中客户所呈现出的浏览习惯、个人喜好与其他相关信息贴上相应的标签,形成客户画像,为企业产品和服务的精准营销工作提供科学、系统的参考依据。 5.2提升购物体验 想要成功吸引客户的注意力,在对大数据进行应用的过程中,电子商务企业的工作人员应当将关注的重点放在对相关平台网站进行构造的方面。通过调查发现,大部分电子商务企业,出于对客户交易体验舒适程度进行提升的目的,通常会将大数据技术用于对客户的消费行为与习惯进行建模,然后以此为基础应用数据挖掘技术,完成对关键字的改进,从而达到对用户所输入关键字进行拓展的要求,这样做不仅可以提升对商品信息进行检索的速度与精确程度,还可以在检索过程中完成商品的分类,将商品信息应当具有的浏览效果加以呈现[4]。以淘宝网为例,在对淘宝网页面所涵盖的广告进行排版和布局的过程中,工作人员通常会以客户对商品的浏览数量、访问比例以及人群分类作为参考因素,对广告的布局进行调整,只有这样才能实现对广告所具有投资回报率的有效增加。除此之外,对大数据技术进行合理应用,不仅能够对顾客所具有的个性化需求加以满足,还可以提升顾客在购物过程中的体验,从而提高顾客购物满意度。 5.3提升库存管理 对于零售行业而言,想要保证所确定指标效率的准确性,前提在于明确商品销量与库存之间的比例。应用大数据技术完成库存管理工作,可以提升工作人员对商品库存进行追踪的实时性与科学性,同时还可以通过对市场供求的变化趋势加以分析的方式,对市场的发展方向进行准确把握,从而保证所制定生产计划的合理性,最大限度降低库存出现积压情况的几率,实现电子商务企业对资金进行周转的能力的提升。 6.结论 综上所述,虽然我国大数据技术在电子商务中的应用面临着诸多挑战,还在探索中,但是其在电子商务中具有的作用与价值已经逐渐显现,如为电子商务提供精准营销服务。如今,大型电子商务平台的营销方式,都与大数据技术之间存在密不可分的关系,由此看出,随着大数据技术的发展和成熟,必然会为电子商务带来更多的商业价值。 作者:韦武杰 单位:广西计算中心 大数据应用论文:广播电视监测中大数据技术的应用探析 【摘要】随着我国广播电视的发展,其监测播出形态呈现多样化的形式,同时其涉及的领域和体量也越来越大,因此面对如此庞大的数据量,广播电视监测工作者如何获取有价值的信息成为行业面临的主要问题。本文从大数据的技术特点出发,通过对其在广播电视监测中应用前景的介绍,为有效分析监测数据提供参考依据。 【关键词】大数据;有效数据;智能分析;混合架构 随着我国广播电视的发展,其监测播出形态呈现多样化的形式,同时其涉及的领域和体量也越来越大,因此面对如此庞大的数据量,广播电视监测工作者如何获取有价值的信息成为行业面临的主要问题。大数据是对海量数据的应用和处理。目前来看,监测工作还不能称为是大数据时期,但不可否认的是我们正在接近大数据时代。 1大数据关键技术 1.1数据预处理技术 对数据进行抽取和清洗是数据预处理的主要方式。将结构化的数据或者形式复杂的非结构化数据进行同质化,这个过程就是数据的抽取,也可以称作数据集成,这有助于后续的数据分析。将无关紧要的数据排除在外,以便获取有价值的数据,这个过程就是数据的清洗。目前,Datastage和Powercenter是业内两款主要的主流产品,能够按数据结构从简单到复杂对大量数据进行进一步操作,如收集、变换、分发等,从而推进大数据的高效处理。 1.2数据存储与数据管理 以计算机的硬件和软件为主要手段,对数据收集、存储、处理以及应用,这个过程就是数据管理。数据管理能够有效地体现数据功能。数据组织,这是对数据进行有效管理的关键。数据管理随着时代的发展也在不断发展,目前已经经历过三个阶段,早期管理方式主要是人工管理,之后是文件系统,而发展到现在则是数据库系统。数据结构建立在数据库系统中,不仅能够体现出数据间的联系,更有助于对数据进行修改和扩充更新,同时还有助于保证数据独立、安全、完整,提高了数据管理的效率。 1.3数据挖据与智能分析 数据挖掘涉及的方面比较广,如人工智能、模式识别、机器学习以及统计学等,均有涉及。以算法的方式从海量数据中搜索有用信息,这就是数据挖掘。数据挖掘以计算机科学为载体,以统计、在线分析处理、检索、机器学习、专家系统和模式识别等为主要方法,从而实现搜索目标。其搜索到的信息可以被应用于商务管理、生产控制、市场分析和工程设计等多个方面。 2广播电视监测中大数据技术的应用 2.1数据不是越多越好 目前,大数据被应用于广播电视监测系统,但是有时候会过多的对数据进行收集,将考虑到的数据全部获取,太多的数据反而加大了工作量,不仅降低了工作效率,同时也需要大量的空间去存储,同时对数据的处理也会更复杂,这也就限制了大数据的应用。由于大数据的数据量太过庞大,需要一整套的系统去快速处理。在实际应用中,如果需要收集或者分析的数据量比较庞大,处理成本过高时,可以适当的舍弃一些无用或者意义不大的数据。在对大数据进行初步应用时,可以根据需要,以模型的方式对问题进行分析,从而更有效的获取数据,在应用过程中逐步对监测系统的业务处理能力进行完善。 2.2对数据的潜在价值进行挖掘 在对大数据进行应用时,必须注重对大数据的潜在价值进行挖掘,同时要考虑到数据能否被再次利用。当前来看,一项数据可能没用价值,但是在未来可能就会存在价值。因此必须改变思维,以创新的方式和思路,对数据进行整理。正如莫里中校一般,正是由于他从海量数据中选取有效数据进行分析,那些看似没有用的信息反而提供了有价值的数据,莫里航海图应运而生。数据的重复使用过程中有时会得出不一样的结论,但是由于我们思维僵化,数据的重复使用受到限制,例如,在对有线电视单个频道的EPG信息以时间为序进行纵向分析,这有助于我们了解频道节目的主要构成;而如果在全国范围内,对有线电视节目的EPG信息进行横向的分析,则能够看出节目的重播率,更能分析出节目受欢迎程度;以分类统计的方式对节目进行分析,这有助于我们了解节目的娱乐化是否严重。因此,从本质上看,传统的数据处理和大数据处理是两种截然不同的技术,都有自己的适用场景和适用对象,他们并不是对立的,需要根据实际情况选择最优的处理模式。 3结语 大数据不仅是一种资源,同时也是一种工具。仅是一个系统再怎么庞大,它也无法完成所有数据的采集、处理和加工,因此大数据给带来的答案仅能提供参考,不能作为标准,同时它也只能揭示部分规律,但是即使这样,大数据依然会为广播电视的监管工作产生巨大的变革。 作者:刘志伟 单位:内蒙古乌兰察布市八二六微波站 大数据应用论文:大数据在生态学中的应用 摘要:随着科技的不断发展,大数据时代已经来临,国内外各行业对大数据的应用已进行了实践与探索,大数据成为人们分析事物、观察生活的显微镜。在生态学中,数据挖掘技术对生态系统的保护具有自动化、实时化和智能化的优点,并且提高工作效率、节约资金,因此,及时、高效、准确的生态数据获取是分析生态保护机制,获取最佳生态经济效益,使生态环境良性发展的前提。我国大数据产业的发展尚处于初级阶段,在应用时既要吸收和消化西方先进的技术和经验,又要鼓励自主创新,迎头赶上,让科学指引决策。 关键词:大数据;生态学;数据挖掘 随着科学技术的不断发展,数据在社交网络、云计算、移动互联网等的推动下,呈爆炸式增长[1]。2012年3月,“大数据的研究和发展计划”由美国奥巴马政府推出[2]。该计划投资两亿多美元,大力发展大数据的收集和分析技术,改善其分析工具,从而推进从海量数据中获取各种资源的能力。2012年7月,“首届中国大数据应用论坛”在我国北京大学举行[3]。论坛议题涉及大数据的发展趋势、大数据在不同领域中的应用、云计算和大数据、大数据和商业智能等方面,旨在探讨大数据在当代社会的应用价值。同时,生态保护问题愈来愈严峻,环境污染所带来的问题成为全国各大城市的热点问题,而通过对大数据的分析和应用可以解决这些问题。为此,准确、高效、及时的获取生态数据是分析生态管理机制、构建和谐社会的前提[4]。 1大数据概述 1.1大数据的概念 “大数据”是通过对各种数据的整合、共享和交叉分析,在云计算的数据处理模式和应用方法的基础上,由结构复杂、类型众多、数量巨大的数据所构成的集合[5]。大数据的特点可以总结为4个V,即Volume(体量浩大)、Variety(模态繁多)、Velocity(生成快速)和Value(价值巨大但密度很低)[6]。而大数据在人们的认识中,最直观的印象就是大量复杂数据被处理,最终形成对人们有价值的信息,这些信息中,包含各行各业大量具有潜在价值的规律,因此,大数据成为信息时代人们新的关注焦点。现在,各个国家众多的科研机构、政府部门和企事业单位高度关注大数据,对大数据进行跟踪,形成了一轮对大数据的研究热潮[7,8]。从生态学角度来看,大数据这个“环境切入点”与以往环境问题的处理不同之处在于,它不是一个未被挖掘的环境管理视点,而是一个方法、规律等确定,静待被应用的切入点,科技界、学术界、政府把它看成一座可能挖掘出巨大财富的“金矿”、“富矿”,各行各业均在探寻大数据层面上的有效技术分析手段[9,10],同样,对于生态学上,大数据也将引发新的热潮。 1.2国内外发展现状 美国是全球大数据产业的发祥地,也是全球大数据产业的中心[11]。目前,金融界特别关注阿里巴巴的微贷,这是银行界未来最可怕的潜在对手。阿里金融在拿到执照后的短短几年内,到2012年6月份其微贷企业已经达到12.9万家,年底微小企业已超过20万家,贷款总额度达260亿万元。阿里金融背后的实质是什么?有两个方面,一个是对大数据的正确经营与管理,另一个是善于业务创新,它们的结合,颠覆了金融行业[12]。在iphone推出之前,移动运营商从用户手中收集了大量具有潜在价值的数据,但并没有对其价值进行深入挖掘。相反,苹果公司在跟运营商签订合同时规定,运营商要将大部分有用数据提供给公司。由此,任何运营商得到的用户体验数据都无法与苹果公司相比。制造业方面,华尔街依据购物网站上面的顾客评论,分析各企业的产品销售状况。这些企业,将顾客消费进行数据分析,实现适当采购、合理库存和科学管理。制造商们则分析顾客的网上购物数据,了解客户的各项需求、掌握市场新动向[13]。德国在体育上更是将大数据的强大之处展示得淋漓尽致。2014年的世界杯德国以7∶1的比分战胜了五届世界冠军巴西,除了技术水平的因素外,德国对于科隆大学建立的数据库也起到了巨大的作用。研究人员将巴西队所有的数据和信息都收集起来,进而进行分析,从中获取有价值的信息,在这些基础上制定比赛策略[14]。与国外相比,国内起步稍晚,还比较零散和缺乏系统性。但随着大数据对人们生活影响的不断加深,人们对大数据关注的热情也是不断高涨。近两年,大数据在国内得到迅速发展,但目前的研究还主要是集中在大数据挖掘方法和算法[15]。在高校中,数据挖掘及应用得到体现,高校思想政治教育工作已经具备了大数据的特征[16]。例如,通过对近几年高校学生活动方向的数据进行汇总整理,可以分析出学生的兴趣和关注点的变化,从而对学生活动进行及时的调整,不断促进学生成长成才,扩大学生活动的参与度并提高影响力。数据挖掘技术在中医药分析上同样适用。姚美村[17]等应用数据挖掘中的关联分析技术,以文献中收录的106首治疗消渴病的中药复方为研究对象,对治疗消渴病的中药复方中的配伍科学内涵进行分析和研究,运用ACCESS技术,借助关联规则分析的方法,建立了中药复方特征数据库。在全球各行业中,大数据产业生态系统已形成了完整的产业链,企业数量惊人,涉及司法、公共服务、零售、金融等众多行业。大数据是个跨学科的领域,我国发展大数据产业,既要吸收和消化西方先进的技术和经验,又要鼓励自主创新,迎头赶上[18]。 2大数据在生态学中的应用 2.1牧草研究中的应用 我国牧草种质资源研究工作比较分散,虽然积累了一些关于资源收集、筛选、鉴定、保存和利用方面的资料、经验,但观测项目、测试方法和评价标准没有一致性[19]。对牧草种质资源的可靠性和系统性产生了影响,与国际接轨有一定的困难。近年来,国家科技部要求制定苜蓿种质资源各描述符的字段名称、类型、长度、小数位、代码等,以建立统一、规范的苜蓿种质资源数据库,以便于苜蓿种质资源的信息与实物的充分共享以及高效利用,也为资源利用者提供准确、可靠的科学信息。在我国各种牧草当中,紫花苜蓿被称为“牧草之王”,适用于干旱、盐碱地区,是开发旱区和盐碱地的重要选择,利用现代技术对根瘤菌进行接种温室培养,测定其逆境存活率、各项生理指标、离子进出根细胞情况以及差异基因的相关数据,同时进行数据分析,科研工作者就可以对数据中所表现出的信息进行分析研究,探索苜蓿根瘤菌共生对干旱及盐胁迫的响应机制。 2.2农田生态系统碳循环中的应用 温室效应是近几十年来全球性热点问题,为降低大气中的温室气体浓度,科研工作者不断对生态系统碳源进行探究。农田生态系统是陆地生态系统的一大组成部分,是温室气体重要的源和汇,工作者可以首先运用前人的统计资料,对农田生态系统的碳源、净碳汇做出初步估算,再运用现有科学技术手段收集整理农田生态系统各项数据,通过数据中所隐含的信息,分析农田生态系统碳循环的时空差异。例如:王绍强[20]运用基于多年平均气候数据建立的陆地碳平衡模型,对我国东北地区碳通量进行模拟,研究了其分布格局。李可让[21]等运用CEVSA模型,以月为时间步长,以0.5经纬度网格为空间单元,结合遥感数据和气象资料等对中国土壤和植被碳储量进行估算。 2.3草地资源管理中的应用 合理的放牧强度、适宜的牲畜种类、最佳的放牧季节和合理的畜群分布,都是以正确认识草地资源、精确资源数据为基础,以此做出正确的判断并采取适当的措施,以期取得最佳生态经济效益。采用一般传统的方法和技术是不可能实现这一宏伟目标的,因此,为解决草地资源的动态监测与估产、草地管理利用及自然灾害预报中存在的各种问题,科研工作者需要寻求适应发展的新技术,以迅速了解畜群动态、分布和草原植被的生长、消耗等数据信息,提高精确化优势。从草原植被的样方测查到GIS技术的应用及草业地理信息学的产生,恰恰反映了草地资源管理从一般性描述到由大数据引发的精确化发展的过程[22~25]。 3大数据在生态系统应用中的优势 3.1提高生态管理效率 生态系统的改善和保护所涉及工程量较大,而大数据的大体积特性有助于解决这种困境,在大数据中,随着数据库数据的增多,所消耗的计算工作量则递减,换言之,在对生态系统进行管理过程中,管理成本会随着大数据的聚合而减小,这种高效工作能有效减少人力和物力,进而提高生态研究工作者的工作效率。例如,监测较大地理区域范围内或较长时间内发生的生态事件和变化过程时,用遥感数据提取某一区域的植被指数变化信息,然后把植被指数作为某一生态过程模型的输入参数进行计算,就可以节省大量的人力物力,提高工作效率。 3.2节约资金 近几十年生态环境遭到严重破坏,我国在生态方面投入大量资金,在智能生态管理下,尽管引入处理大数据的设备以及每年对其的维护需要一定的耗费,但是从长远来看,其经济效益更大,如在引入大数据处理草地资源管理的各项问题之前,主要依赖于人工调查,但这些信息分布在时空的各个角落,耗费大量人力物力财力,大数据管理系统引入之后,其覆盖面更广,信息准确性更高,而且给人们减少的时间成本是无法计量的。 3.3适于海量数据处理 大数据的智能管理系统特别适于处理大型数据,该系统的设计是基于云计算、云管理和云操作系统的,因此不仅能满足海量数据处理及实时分析的要求,更能覆盖所有网络。由全球定位系统(GPS)、数字摄影测量系统(DPS)、遥感技术(RS)、地理信息系统(GIS)和专家系统(ES)等五S技术整体结合所构成的GIS系统,不仅能够自动、实时地采集、处理和更新海量数据,而且能够智能地分析和运用数据,具有高度自动化、实时化和智能化等优点,为生态领域提供了科学的决策咨询。 4大数据在生态应用中的挑战 目前,大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战,体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面,要对来自物联网及各种机构信息系统的数据去伪存真,找出时空差异,收集异源、异构的数据,必要时还要与历史数据作对比,多角度验证数据的可信性和价值性。其次是数据存储,在存储时通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术,按照一定规律对数据进行归类处理,通过过滤和去重,减少存储处理,并附上日后检索的标签,以达到低成本、低能耗、高可靠性的目标。第三是数据处理,生态学的数据复杂性不仅体现在数据样本本身,更体现在多源异构、多实体和多空间的交叉互动上,工作者很难用传统方法对其进行描述与度量,因此,笔者需要将高维图像等多媒体数据降维后再进行度量与处理,通过上下文关联分析,从大量模棱两可的数据中综合各种信息,从而导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现,目前,尽管计算机智能化有了很大进步,但还只能针对小规模、有结构的数据进行分析,谈不上深层次的数据挖掘,现有的数据挖掘算法在生态管理行业中难以通用。总的来说,利用数据挖掘技术对生态系统进行保护的研究尚处于起步阶段,其前景广阔,同时充满挑战。 5结论 大数据对人类产生的影响,就像显微镜一样[26]。4个世纪之前,对大自然的观察以及对物体的测量,人们只保留在肉眼阶段,显微镜将它推进到了细胞水平,这使人类社会发展产生了历史性的进步。现在,大数据成为人们分析事物、观察自然的显微镜。因此,根据生态经济发展的战略方向,利用大数据探索生态系统中物流、能流和价值流的定量特征,建立和发展生态经济的理论基础和方法,实现生态的可持续发展与生态资源的可持续利用[27],为政府宏观决策、企业战略选择和农户增收提供科学依据,将成为大势所趋。 作者:于萌 高峰 孙娟 单位:青岛农业大学经济草本植物应用研究所 大数据应用论文:大数据时代计算机软件技术的应用 随着当今社会的不断发展,伴随的科学技术也是随之不断的进行技术的创新,人们的生活方式也在改变。其中最明显的标志之一就是计算机软件的使用范围变得相对广泛,提高了人们的生活质量或者说对人们的学习、工作和生活都起到了一定程度上的促进作用,提高了效率。而如今,我们处于各种数据不断涌入的大数据时代,那么对计算机行业也起到促进作用,使其不断地完善,并且努力开发新的计算机技术,加强技术应用的能力,使计算机软件技术得以更广泛的使用,从而带来更好的社会经济效益。本文主要以计算机软件技术为对象,研究其在大数据时代的应用。计算机软件技术的问世以及推广,给人们生活、学习以及工作都提供了极大的便利。并且是各个行业也都不再仅仅局限于传统的模式。当今处于大数据时代的应用背景下,对计算机软件技术的要求也越来越高,那也就是说,计算机技术要提高其处理能力,并且对自身技术不断的完善,在所拥有的资源内进行技术创新,朝向科学化、合理化的方向发展,从而促进各行各业的发展,进而促进整个社会的繁荣。 一、计算机技术应用的现状 随着计算机的不断地广泛应用,计算机软件技术也得以不断地被越来越多的人使用,从而得到不断的发展,而越来越多的行业开始对数据的存储能力和数据库进行探索和研究,而且这种数据存储又给很多用户带来方便。伴随着云时代的出现,大数据被越来越多的人关注。大数据(bigdata),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,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。在当今社会,互联网的发展可以说已经应用到了我们生活的各个角落,正因为互联网信息的全面性也就带来了海量的数据,而随着互联网的不断发展,数据也会进一步增多。根据相关的调查结果显示,数据已经超过10亿T。而如今大数据时代的到来,将会给海量数据带来福音,就目前的计算机以及互联网发展的趋势来看,大数据时代将会给数据带来更大的发现空间。对人才的培养也是一个新的挑战,而与此同时也是一个新的机遇。大数据时代的到来也将会给计算机行业注入新鲜的血液,当然,也会给社会带来新的经济效益。 二、计算机软件在大数据时代的应用 当今社会,大数据时代到来,虽然其在我国应用时间较短,但是基于社会的反应,可以看出,大数据时代到来的影响很大,并且带来了出乎意料的好的效果。大数据时代的发展符合当今社会各个行业需要,在未来社会发展的过程中也将成为必然,得到人们更广泛的使用。但是,一个新的社会发展趋势的形成,既是一个新的促进社会的发展机遇,也是对于当前计算机行业现状的一个新的挑战。我们需要提高当今社会计算机行业拥有的技术,并且完善创新技术的计划要结合自身的实际情况,进行新的计划发展。在这个快速发展的社会,降低成本,增加社会效益和经济效益已成为趋向,如此的方式就需要专业化的系统架构,较为完善的数据处理体系。数据的应用内容其主要覆盖了数据生产的全生命周期,数据获取与清理、传输以及应用市场等方面。除了Hadoop版本2.0系统YARN,以及Spark等新型系统架构介绍外,还将探讨与研究计算如:StormSamza等等,实时计算如:Dremel,pala等,以及图计算等等。而且将计算机技术与大数据时代有效结合起来,更能有效地保障数据的公开透明。并且根据当今社会的现实以及行业的现实状况制定符合实际的经营的方案策略,从而促进社会行业的管理更加的科学化。所以,在应用计算机软件过程中,可以从以下两个方面入手: 1、通信的使用 IBMSPSS预测分析软件,可以大量降低客源流失率。而XO既可以预测客户的行为以及表现,在行业的整个经营,运营过程中所存在的一些问题,以及客户预留方面存在的问题都可以通过XO发现这些问题。另外,IBM新发展出来的Netezza网络分析加速器,可以为互联网的发展提供一个更好的发展平台,从而促进行业更好的发展,并且能够帮助相关行业制定出最合适、有效的运营决策,进而促进社会的发展。就拿通讯行业为例,通讯行业从业者可以通过以上一些计算机行业的分析以及数据处理的软件,通过对客户数据资料的分析,分析出不同人群的行为以及行业发展的趋势。并以此与企业进行合作,促进经济效益的提高。就目前行业发展的大趋势,我们可以通过对拥有的大数据进行分析,对企业的运行方式,以及相关需要进行数据分析预测,从而为客户提供更好的服务。 2、商业运营 再以动物园的商业运营情况为例,管理人员用Cognos,为I-PAD提供了一个即时功能平台,那么换句话也就是说,管理人员可以即时访问游客的商务信息,从而能够为游客提供更好的服务。如果一样的场所,但是确实不同的服务质量,两相对比之下,自然是好的服务质量能够赢得消费者的青睐。而在当今的社会,好的服务质量得以依赖于科学的力量。也就是说,当今各行各业都顺应时代的发展,通过应用与行业相适合的软件技术来为消费者提供更好的服务,那么由此看来,合理运用软件可以更好的推动商业经济的发展,进而在当今社会激烈的竞争中占得一席之地。 三、结束语 在当前社会中,不论是计算机技术,互联网技术还是计算机软件技术,都在迅速的发展,同时也确实是已经遍布我们生活的各个角落,得以广泛应用,我们的工作,学习以及日常生活都离不开它们。而在这个发展过程中,我国对于数据的采集处理等方面的技术也已经日趋成熟,提高了工作效率,并且给社会带来经济效益,促进国民经济的发展。就当前的形式来看,计算机软件的行业覆盖率已经相当大,这就标志着大数据时代的到来。那么与此同时,计算机行业就要不断的对自身的技术进行改进,并且不断进行创新,从而更好的满足时展的需要。 作者:王铁 单位:郑州理工职业学院 大数据应用论文:大数据在教育培训行业的应用 摘要:本文分析了教育培训行业的现状,并针对性地提出了大数据在现阶段教育培训行业中能起的作用及其应用前景。 关键词:大数据 教育培训行业 应用 一、教育培训行业的现状 我国当前的教育培训行业分工越来越明晰,其中包含很多类目,有K12课外辅导类、学前幼儿早教类、语言学习类、职业技能类设计培训类、IT培训类、文艺体育类、学历教育类、管理培训类、留学移民类等等。其中K12课外辅导类主要包含了小学、初中、高中、一对一、班课、夏令营、特长竞赛班、寒暑假冲刺衔接班等若干品类。就K12课外辅导类来说,目前我国的这类教育培训行业已经准备脱离刚开始的粗放、疯狂的发展阶段,教育机构的总的数量已经连续几年呈下降态势,行业实际门槛变高,没有特色、特长的中小机构生存越来越艰难,并逐步退出市场。究其原因,消费者越来越趋于成熟,选择会更理性,中小机构同质化严重,缺乏差异区分度,共同造成了目前的形势,当然这也是行业成长的必经阶段。接下来,我们就大数据在K12课外辅导中一对一的授课形式中的应用略作分析。 二、云数据系统在教育培训行业应用的现状 就笔者接触的很多选择一对一形式课外辅导的家长来说,一对一的主要优势在于可以做到一人一方案,从章节内容讲解到例题习题练习分析,再到学情考情分析,都能具体问题具体分析,尽力做到因材施教。笔者也了解很多长年从事一对一教学的一线教师,他们为了要实现这种因材施教的模式,除了要有扎实的学科基础之外,还要能对学生的学情考情及性格喜好进行分析,便于有的放矢地个性化讲授。另一方面还要在大量刷题的基础上总结归纳,整理出自己的题库,并对应基础、提高、拔尖等至少三类典型的学生,进行相应的教案编写,并配以循序渐进、深入浅出的例题习题,供学生课上实践与课后巩固、检测。目前一对一教育机构中云数据系统的使用主要体现在题库的统一购买、使用上,解决了一线教师,特别是新教师建题库慢的问题。一线教师可以在授课用的平板电脑中通过在系统的章节题库里勾选课程对应知识点相关的适合难度系数的题目,逐步组成教案或试卷。也能在系统中查看到所选题目的被选用频次,便于进行进一步高要求的筛选。 三、大数据运用在当前云数据系统中的实现 这类一对一培训机构专用的云数据系统也分为几种模式:1,是类似猿题库和学科网的纯题库,主要提供单向的选题、组卷等功能,直接导出成Word文件。即使能保存教师的选题、组卷数据,也没办法与教师本人各方面的学科情况挂钩,选题、组卷数据难以利用,更难以进行有价值的数据深层挖掘。2,是类似学而思内部云数据系统的带反向数据搜集能力的交互式云题库,这种云系统的一大特点就是封闭性,仅供自己体系内的校区和加盟校区使用,在内部进行数据的更新与完善。3,是类似高思所开发的云数据系统,与学而思系统最大的区别在于开放性。该系统目前已经进行了较有成效的推广,目前仅笔者所了解的浙北和苏南地区,就有很多的中小机构,甚至是上亿规模的较大机构已经购买使用了高思云数据系统。其中,后两类系统中的反向数据搜集功能值得引起注意,在该云数据教学系统中,每位一线教师所做的每一份教案、试卷均被保存在云端服务器上,以至于所有修改必须在该云系统中进行,包括将自己原有题库中的题目加入自己的教案或试卷。因为该类云数据系统的无纸化特性,使得这个反向数据搜集功能可以有效地搜集每位一线老师所做的100%真实的教案及试卷,并且可以跟教师本人的背景、级别挂钩,甚至能跟学生使用该教案的接受情况、使用该试卷的检测反馈挂钩。有了这些全方位的数据,加之每周几千上万的教案和试卷数量,公司可以对这些数据进行聚类形成本公司甚至各地区的行业大数据,其中深藏的正是各章知识点的需求、各校各地区的教学进度、学校以及班级的教学质量统计、各地区统计、行业状况、学生及家长需求、教学方法反馈等大量的信息可供发掘。 四、大数据在创新教育培训行业中的前景 虽然云数据系统在当前我国的一对一K12教育培训行业中的运用已初显,但系统定位和开放性的竞争还处于百花齐放的阶段,仍远没有决出谁胜谁负。大数据在设置良好的云数据系统中的运用,将极大助力所属机构在市场需求把握、招生策略尝试、教学质量监督、教学方法效果反馈,以及各地区、各学校教学情况跟踪等各个方面。 作者:张佳 单位:嘉兴南洋职业技术学院
大数据营销论文:大数据背景下网络营销论文 一、何为大数据 (一)大数据的4V特性 大数据的特点可以用四个“V”来形容:一是Volume数量大,数字数量增长迅速。随着科技的进步,人类产生和存储的数量呈爆发式增长,据权威部门统计,世界数据总量的90%都是近几年积累的数字数据,这些数字数据主要来自于分布在世界各地的传感器所产生的数据、社交网络的数据、移动电子设备数据和RFID射频技术所获取的数据等。预计到2015年全世界将有超过8万亿GB的数据量。二是Variety数据种类繁多。数据类型不仅包括声音、视频、图片,还有GPS数据、监控数据等,数据类型以非结构化数据为主,约占数据总量的85%左右。三是Velocity信息处理速度快。如果按每分钟来计算,腾讯空间有14万张照片上传;新浪微博有9.5万条微博发送;百度搜索引擎有70TB数据需要处理,互联网上每分钟都会产生大量的数据,大数据处理技术需要在一秒钟之内完成归类、分析、存储等一连串的处理动作。四是Value价值高但价值密度低。以一段几分钟的视频为例,其中有价值的信息可能只占其中的一两秒钟,如何从海量的数据中提取有价值的信息,对大数据处理技术提出了新的挑战。 (二)大数据应用技术 大数据技术就是快速、准确的在各种类型的数据中获取有价值信息的技术,由“大数据”带来“大科技”、“大利润”,这正是大数据分析的真正意义。简单的说,大数据的应用分析过程先从数据源中对数据进行采集、过滤和核实,然后利用数据仓库对数据进行分类存储和集成,接下来通过数据挖掘技术找出数据间的规律和相互关联,最后通过参数建立数据模型用于应用开发的决策支持,整个过程是一个反复精炼、不断提纯的过程。在处理模式上,大数据技术从传统的数据库集群演进到基于云计算MapReduce的大规模并行处理架构,实现任务的分解处理和结果合并,从而实现对可处理数据规模的无限扩展。与传统的数据库集群处理模式相比,基于MapReduce的大数据处理技术不仅对硬件需求低,可以实现跨平台扩展,而且还支持复杂数据的处理,包括占整个数字数据总量85%的非结构化数据。 二、基于大数据的网络营销模式 (一)基于大数据的DSP(Demand-SidePlatform)网络广告模式 早在2012年DSP广告模式进入中国以前,国内的门户网站联合一些广告公司也做过精准广告投放的尝试,主要是通过cookies程序对网站用户的浏览记录进行监控,然后向用户有针对性的投放广告,但是这种做法掌握的用户有效信息相对较少且对信息的处理速度较慢,无法真正的实现精准广告投放。与传统的广告模式相比,DSP网络广告模式具有三个优秀竞争力:一是强大的数据获取和处理能力;二是RTB(RealTimeBidding)实时竞价系统,对每个曝光的广告展示予以实时竞价和监控;三是可以实现跨平台、跨终端的数据整合。通过对各种渠道收集的用户信息进行整合,再对这些数据进行分析和挖掘,DSP平台会迅速描绘出不同广告位浏览用户的“多维画像”,在找到属于自己的目标受众后,广告主就会对这些广告位进行竞价,真正实现“特别的广告”给“特别的你”的“一对一”营销。 (二)基于大数据的个性化推荐系统 随着我国电子商务的发展,消费者在享受着网络购物低成本、便捷性的同时,也面临着一些困扰。一方面,大型电子商务平台如淘宝网、京东商城中琳琅满目的商品和复杂的网站结构让消费者无法顺利找到自己所需要的产品,消费者只有在不断的选择比较和查看评价中做出痛苦的抉择;另一方面,商城里“有限”的客服人员无法满足“无限”顾客人数的需求,不能实现全程导购的“一对一”服务。如果后台能快速的对消费者行为的海量数据进行分析,推荐给消费者最需要、最适合的产品,这将极大地提高用户的购物体验。在这方面,团购网站糯米网做了很好的尝试,通过糯米账号和QQ账号的绑定,糯米网不仅获得了用户的属性信息和社交信息,还结合了移动终端的GPS定位系统,通过大数据分析技术向用户推荐所在位置附近的美食团购,极大地满足了“吃货”们个性化的体验。 (三)基于大数据的关联销售分析 在美国的沃尔玛超市里,发生过这样一件有趣的事情:超市营业员发现,把啤酒和尿布摆放在一起时,啤酒的销量会大大增加。原来美国妈妈们的大多数时间都留在家里照顾孩子,为孩子买尿布的任务自然就落到了父亲们的头上,而美国爸爸们在给孩子采购尿布时看到旁边的货架上摆放着他们喜欢的啤酒,都会顺带几瓶来犒劳自己。在大数据时代,通过数据挖掘技术的的协同过滤,系统就可以计算出哪两件商品经常会出现在同一张银行小票里或是同一个购物车里,我们就可以将这两件商品摆放在一起进行交叉销售,从而提高彼此的销量。同时,通过数据挖掘技术的关联算法,系统还可以从用户的购买行为里发现多种需求,从而向其做出相似但不同类的产品推荐。 (四)基于大数据的社会化网络营销 社会化营销是指利用社会化网络如论坛、社区、微博、微信等网络平台来进行品牌推广的一种营销方式。社会化的人离不开“圈子”这个概念,正所谓“物以类聚,人以群分”,社会化营销的最大优势就在于目标客户依不同的兴趣自主结成各自的“圈子”,很容易按照“圈子”来对客户进行细分,如QQ好友圈、百度贴吧、微信朋友圈甚至国外的Facebook、Twitter等,基于大数据技术对这些圈子中的评价、讨论信息进行分析挖掘,广告主可以对受众群体和社会化网络传播媒介有更全面的了解。如在2013年北京车展期间,主办方通过对论坛、微信和微博等社会化媒体的关注,经过7x24小时日均30亿条的数据处理量,监测163077个单页面,记录195,429,087次网络行为,通过对这些数据的挖掘和分析,向我们揭示了价格、车型、销售、品牌、配置等一系列关键信息,真正以“大数据”来解读当下扑朔迷离的车市。 (五)基于大数据的搜索引擎营销 搜索引擎是企业网站推广和产品促销的主要工具,同时也是企业开展网络营销的重要阵地。通过搜索引擎获取的数据不仅及时准确,而且样本基数较大,几乎覆盖了全部网民,其普遍性和客观性比普通数据更具优势。利用大数据技术在搜索引擎上进行营销,一方面企业可以对用户在网络中留下的搜索痕迹进行整合,将所有搜索关键词进行排序,结合当下火热的关键词对企业网页的关键词进行重新设定,以提升企业网站和产品在搜索引擎上的排名;另一方面企业还可以通过数据分析关键词是否相关及相关程度有多高,进一步分析用户在进行消费之前所关注的东西,从而进行消费需求预测等。 三、突破大数据的营销局限性 (一)大数据的信息安全问题是目前计算机行业所面临的巨大挑战 大数据技术的安全隐患主要来自于以下三个方面:首先,大数据技术所处理的数据都是非结构化数据,使得传统的面向结构化存储的应用程序和数据保护机制无法满足大数据技术的要求;其次,大数据技术所处理的海量的、更复杂、更敏感的数据聚集在一起,使得这些数据极易成为网络攻击者的目标;最后,大数据具有价值密度低的特性,使得安全分析工具很难聚焦在价值点上,这给安全服务的分析工作带来很大困难。目前,大数据技术正处于早期阶段,企业在构建的时候一定要考虑到信息安全问题,只有重视了网络安全,才能将可能出现的损失降到最低。 (二)用户的隐私保护问题一直是大数据应用过程中的焦点 随着企业对数据资产的重视,很多网站的程序都会自动记录下用户的浏览记录、查询历史及习惯爱好等信息,企业根据用户的这些行为数据来发现新的商机、创造新的价值,这一行为本无可厚非,因为程序在跟踪用户行为的过程中所监测到的用户是匿名的,并没有具体到某个人,因此并不涉及到对用户隐私侵犯的问题,但随着企业对用户信息收集范围的扩大以及一些专业数据分析机构的跨平台信息整合,企业就会接触到一些关于用户个人属性的信息,如姓名、年龄、工作单位等,当把这些个人属性信息和网站对用户的跟踪监测行为结合到一起时,企业就会清楚的掌握某人个查看了哪些网页,购买了哪些物品,这必然会侵犯到用户的个人隐私。因此如何实施隐私保护是大数据网络营销面临的一个重大挑战,该挑战不仅仅局限于技术上,更多的是出于企业诚信建立的隐私保护制度和法律层面上的措施。 (三)大数据技术只有经过持续的积累和跨平台、跨终端的整合后才能发挥其真正的价值 大数据并不是一件一劳永逸的事情,它是一个不断变化的过程,需要我们不断的适应其中的变化,只有经过持续的积累和深入的调整,大数据技术才能发挥其真正的价值。另外,大数据技术也是一个跨平台、跨媒体、跨终端的深入整合过程,如何对大量的不同渠道和维度的数据加以有效管理和分析始终是大数据时代需要精益求精的方向。经过多年的数据积累,各个互联网平台都具有了独特的优势,如百度主要是搜索数据,阿里集团主要是交易数据和信用数据,腾讯主要是用户关系数据,如能从跨平台、跨终端进行数据整合和分析,大数据技术必然能发挥更大的价值。 四、结语 在当前的互联网商业界,“大数据”已成为炙手可热的产业领域,借助大数据的价值与功能,网络营销企业将获得更大、更好的发展空间。同时,我们也应看到大数据技术是一把双刃剑,对于企业的信息安全、隐私保护、数据处理等方面提出了新的要求,为了能更好的发挥大数据的价值,从政府层面来讲,应当加大大数据基础设施的建设,促进大数据分析与应用技术的产业化发展;从企业层面,储备好相关的技术人才,提高企业内部的整合能力。相信在不久的将来,大数据技术必将成为智慧营销的关键,从而带动企业网络营销领域的发展和革新。 作者:张艳红 单位:厦门城市职业学院商贸系 大数据营销论文:大数据数字出版营销策略论文 一、大数据开辟未来数字出版中的应用方案 1.进行销售的精准策划当前数字出版企业的竞争十分激烈,推出新的产品会有一定的风险。数字出版生产商必须在推出产品前建立一定的品牌形象,以此来减少产品的风险,增加产品的市场竞争力。在大数据的背景下,数据具有很强的经济价值。理性行为论指出,行动是一个人的意愿决定的,这个意愿是个人对社会行为的态度和社会反映。传统的营销方式仅仅关注消费者的话语表达,而从话语中不能深层次观察出受众的心理。利用大数据预测用户行为时,要详细了解消费者对事物的态度和消费意愿,关注消费者的心理诉求。对消费者进行数据分析,整合一定的碎片信息,通过相关计算得出消费者对消费物的态度。和传统的抽样调查相比,数字出版企业利用大数据能够十分准确地把握消费者的具体组成和各个阶段的心理需要,并重新调整经营手段,以此来阶段化调整数字出版各个阶段中的内容比重,针对性地提供服务,增加消费者的粘合度。《卫报》是英国第二大日报,是业界使用新技术的重要先锋,其网站设置了专门的数据频道。其总经理发表了《数字新闻读者的“大数据”蕴藏巨大价值》,认为“大数据”可应用在媒体行业中,消费者的“大数据”隐藏很大的价值,不少数据能够吸引受众,并为内容商带来利益。 2.针对消费者个性需要推出产品个性化贯穿于整个信息化过程中,大数据能够将数据推向一个个性化方向,“这种个性化是基于系统通过分析读者阅读行为、喜好,从而获得对用户需求的感知。每个读者获得专属于自己的书,就是这种个性化服务的一种典型体现。在技术意义上,这种模式是能够成为现实的。”针对消费者的个性化需求推出产品,消费者肯定会购买,当消费者对满足个性化的产品满意时,数字出版的内容也能实现其价值,整个企业能获得一定的进步。消费者接触各种营销推广信息时,消费者的情感态度、认知行为会发生一定的变化,对于这种变化,传统的小规模范围内的问卷调查无法获得准确的信息,根本做不到监测全部,大数据背景下的网络平台将发挥出巨大的作用。淘宝每天会遇到几亿用户,每个用户具有不同的爱好与特征,淘宝将消费者的信息搜集起来,进行大数据分析,根据消费者的个人需要再去投放最合适的个性化产品广告,从而达到淘宝销售传播的效果最大化。建设个性化的数字出版平台能够把消费者和出版的企业联系起来,这点在当今大数据时代具有很重要的意义:数字出版的个性化平台要和各种终端(手机、IPad)、社交媒体(微信、微博、论坛)进行无缝连接,促使消费者得到快捷的阅读和便利的分享体验。数字出版内容的个性化定制购买与在线支付紧密联系在一起,这样,消费者就能轻而易举地购买产品。个性化数字平台和数据分析商进行链接,实现消费者的体验需求。例如,对于收费电子书,可以提供部分章节让读者进行阅读,这些电子书能够在被阅读时随时评论和分享。当读者在阅读时,平台能够及时收集到数据,关注到读者的静态与动态,读者的年龄、性别、收入、学历、地点、工作、读完免费部分会不会购买后继章节、读者一般在一页上停留的时间长短等信息全部被搜集起来,通过综合信息来分析和判断用户的经验。对于具有语音交互功能的数字出版App,数字出版商可以联合智能手机、IPad等阅读端的触摸屏、麦克风来监测用户的使用时间和场景,利用监测数据来评定这个App的质量。 3.优化研发生产整体平台在现代数字出版企业管理过程中,数字出版产品自开始研发阶段,就由RDM(ResearchDevelop-mentManagement研发管理系统)进行管理,生产过程一般由ERP(EnterpriseResourcePlanning企业资源计划系统)和数字化制作工具管理,供应链由SCM(Supplychainmanagement供应链管理)进行管理。如果使用系统对整个产品研发生产整体流程进行分析,就类似于将整个研发生产的整体流程进行扩大分析,并抽取精华进行观察,这对优化整体流程,提高产品的质量与生产效率具有很大的意义。产品研发过程中,可以实时利用大数据一起来建设协同编纂平台,在这个平台当中,作者、生产商、编辑、校对、平台商等相关工作人员可以一起进行协同编纂,并进行协同,形成新的BPP(BusinessProcessPlatform企业业务流程平台)。在这个协同编纂平台中,作者、生产商、编辑、校对、平台商等相关工作人员在工作过程中产生大量的非结构化数据。利用大数据对这些非结构化数据进行分析,往往能发现文本中的常见错误、制作中的瓶颈、工作人员能力的欠缺等,相关工作人员从而可以在后继的工作过程中拾遗补缺,调整工作方法,采取措施进行应对。当今诸多消费者不愿付费阅读的问题也可能会被较好地解决。鉴于协同编纂的兴起,数字出版企业就能根据目标消费者阅读需求来开发数字产品,注意产品的设计者、生产商、编辑、校对、平台商等每个环节工作人员与消费者之间的互动情感,对消费者的反馈信息进行开发,反思协同编纂中哪些工作环节导致消费者付费意愿不高,促使开发消费者付费心理的问题在根本上得到重视,这样,消费者就会拥有付费的意愿。 4.国有数字出版媒体利用大数据做出表率我国的国有数字出版单位属于“事业性质,企业管理”,同样也受到大数据的影响。国有数字出版单位生产力的未来提升,必然和大数据的获取、释放紧密相关。西方的媒体、政府、公民三者实行“媒体-政府-公民”三足鼎力趋势,三者之间保持相对独立,媒体得不到政府的资金或数据支持。我国的国有数字出版单位来源于国有传统媒体,充当着党和政府的喉舌,比其他商业媒体容易获得大数据。国有数字出版单位在不违背保密原则的前提下,应该尽可能和政府保持沟通,获得一个议题的全部数据,分析相关性,并最后释放到产品生产,这样就能在和他国媒体、其他商业媒体的竞争中保持自身的优势。国有数字出版单位对数据的获取和释放有着一定的依赖度:国有数字出版单位依赖政府收集数据的程度,国有数字出版单位依赖政府释放大数据的程度。大数据时代,国有数字出版单位的力量想壮大,数据权限的获取和释放程度是很重要的方面,国有数字出版单位在优先利用大数据将自身产品做大做强时,也就为其他商业媒体做出了表率,提示了一定的经营路径。 二、未来大数据技术在数字出版中存在的缺陷与挑战 1.部以XML格式输出———该问题成为当前大数据技术中的重要难题。依托大数据,从庞大的非结构化数据中来揭示新的意义和关系,并实现精准生产和精准营销是当下数字出版面临大数据而努力的方向。只有完善的XML格式输出技术,未来的数字出版才能做到聚类分析、聚类融合、网络分析、数据集成、可视化分析等。 2.收集渠道闭塞搜集各种信息来完成大数据采集是数字出版未来的趋势,但目前的数字出版信息搜集仍存在一些缺点:数字出版产品在整个研发、生产、销售过程中还没有彻底完成信息化经营,整体搜集难度显得较大;数字出版的云存储平台根本不具备海量存储功能;数字出版中的内容商、平台商还没有完全转换成数据提供商,因此,他们无法及时获取数据;当前的数字出版产品无法记录消费者使用过程中的痕迹,因此即使数字出版中的内容商、平台商变成数据提供商,也无法记录数据。 3.高端数据分析人才极其匮乏对大数据进行分析,熟练运用Hadoop、MapRe-duce、分布式文件系统、并行计算框架等技术的人才十分缺乏,而很多高校的计算机和出版专业也没有专设数据分析研究方向来培养学生,这也直接导致数字出版领域的高端数据人才匮乏不堪。 4.数字出版商仍旧无法转变经营思路从数字发展趋势看,数字出版商要高度重视数据的搜集、整理和应用。目前数字出版内容商、平台商仍旧将自己的经营思路定于原始粗糙的财务分析软件分析基础上,没有从战略高度看待大数据的到来,没有意识到大数据对整个数字出版经营的重要价值。利用大数据进行产品设计、广告开发、效果测定、企业改革,需要一定的管理与经营思路转型。 作者:杨曙单位:常州工学院人文社科学院 大数据营销论文:大数据商业银行服务营销论文 一、大数据对商业银行服务营销的影响 大数据互联网技术推动传统商业银行改变了经营方式和行业版图,并充分利用互联网技术,不断深化经营。其影响主要有以下三个方面。 (一)推进商业银行加剧技术性 脱媒网络的兴起使得大量的教育结算资金通过第三方支付平台来完成,许多的投资与借贷行为都在网络融资平台上进行,双方直接来对资金供求进行匹配,形成了银行体系之外的资金流动,也就是资金脱媒。智能搜索引擎和海量数据挖掘技术有效解决了信息不对称问题,并且也降低了成本,互联网平台企业获取了大量本应由银行掌握的客户身份、账户和交易信息,削弱了银行对客户信息的垄断,造成信息脱媒。大量出现的互联网金融使得客户能够选择更加多元化的金融服务,更多金融交易通过第三方平台实现,客户不直接与银行发生接触,银行客户关系的排他性和客户忠诚度下降,形成客户关系脱媒。 (二)促使商业银行多方融合 随着市场经济的快速发展,互联网金融的加入,金融边界越来越模糊,这种市场格局促使商业银行开始向其他金融行业融合,不断拓展证券、保险、租赁等领域,逐步推进商业银行朝着综合化经营、金融跨界融合的方向发展。电子商务的大量出现,逐步改变了人们的消费习惯,使得线上线下也更加的便捷,形成潮流,电商平台与第三方支付等从客户的价值链条出发,将金融服务实现了线上到线下的延伸,促进银行的传统业务也朝着线上线下融合的方向拓展,发展相关的金融服务。 (三)改变商业银行市场格局 在大数据环境中,银行业的价值取向、资源禀赋、角色定位将发生根本性改变。市场竞争的主要内容从客户关系、资金规模、网点覆盖开始转变为网络技术、数据积累、平台入口以及客户体验,市场中的金融服务主要在综合实力、定制化服务、渠道便捷性等方面展开竞争。金融市场的格局从产品服务转变为商业模式的竞争,从原来资源实力转变为综合能力的竞争,并且从产业内部转变为产业联合的进展,由竞争转为合作,形成互补发展、共享共赢的格局。 二、大数据背景下商业银行服务营销模式创新的途径 (一)加强网络硬件建设商业银行进行数据库的建设 必须要加大网络硬件建设投入,为服务营销战略的实施提供支持。构建商业银行数据仓库,整合外部客户数据和行业数据,同步搭建大数据平台。整合广义网络数据,创建开放的、高性能、易扩展的数据云服务平台,实现数据逻辑集中和充分共享。持续加强系统的参数化、模块化功能建设,打造产品快速创新的技术平台。加快互联网技术的应用和管理创新,构建开放、灵活的云系统架构,提高发展互联网金融的数据服务、产品创新和基础设施保障能力。为其服务营销的开展提供有力的技术支持,商业银行搭建这样一个基础平台势在必行。 (二)打造员工客户服务意识 职业化银行服务营销的实际执行者是银行的员工,因此,需要不断提升员工的客户服务意识,实现满足客户需求的职业化。明确服务的范围,客户进入网点到离开网点这一过程银行均要重视,服务要善始善终,甚至非营业时间银行也应该提供相应的服务。商业银行需要完善并规范个人客户经理日常服务内容,建立个人客户经理每日工作流程,完善日常工作制度,明确个人客户经理每日营业前中后三个阶段的优秀工作内容,内容涵盖资讯获取、客户维护、综合营销等,以此实现个人客户服务精细化管理,确保个人客户经理客户管理维护工作重心不偏移,有效提升客户经理客户服务效果。 (三)加强大数据专业分析 人才队伍建设互联网技术提高了数据收集能力,使得大数据分析市场现象成为现实。由此可见,提高银行内部大数据专业人才是非常有必要的。可以运用相应的激励政策来吸引人才的加入,并且加强对专业人才的培训,建立定期培训制度,提高专业素养,建立一支专业的大数据专业分析人才队伍。 三、结语 在大数据背景下,互联网金融蓬勃发展,给传统商业银行带来了很大的冲击,并且促使商业进行服务营销的创新。大数据与互联网金融的发展推进了商业银行加剧技术性脱媒,促进商业银行多方融合,并改变了商业银行的市场格局。商业银行可以通过加强网络硬件建设,大众员工客户服务意识职业化,向综合理财服务转型,加强大数据专业分析人才队伍建设来创新商业银行服务营销模式,提高优秀竞争力。 作者:伍万裕单位:中国建设银行广东省中山市分行 大数据营销论文:大数据电力营销论文 1供电企业电力营销现状 随着新兴企业的不断崛起,市场经济环境的竞争日渐激烈,供电企业在电力营销方面的优势正在变得微弱,传统的电力营销并未重视营销理念的重要性,导致用户数量、产品无法满足用户合理需求,给自身的发展带来了一定大哥阻碍。尽管当前的供电企业在市场中仍然占据着有事的地位,但长期缺乏以用户需求为基础的市场服务意识,必然会导致供电企业的电力营销管理工作难以为继,从而影响到用户的产品体验,也不利于企业未来的长远发展。有部分供电企业顺应时代潮流开始在电力营销业务中利用信息化技术来辅助营销管理,但就整个电力行业而言,信息化技术的应用还很薄弱和零散,信息化技术水平较低,不但不利于电力企业的发展,反而还会给用户带去过于负担的产品体验。此外,电力营销方式落后,过于依赖手工操作也是造成供电企业电力营销体系构建不够合理的主要原因之一,从而导致电力营销在市场中处于弱势的竞争地位。 2大数据及其特征 计算机技术的发展和互联网时代的到来,使人们越来越熟悉如电子商务和网络营销等字眼与服务,而随着人们在互联网上花费时间的增多,一些遗留在互联网上的数据通过计算被追踪与处理,并成为了企业营销中的主要分析数据,而随着海量数据的出现,大数据这一概念的出现也逐渐被国内外企业所接受和运用。大数据的主要特征在于“4V”,即数据量大、类型复杂、价值密度低和实效高四种。企业合理手机消费者行为数据并将其归纳为大数据进行分析,能够更为快速的了解消费者的生活方式与消费状态,同时也有助于企业更快的研发出更为贴合消费者心理的营销策略。大数据在市场营销中已然成为了主要的方式。此外,客户数据的海量性和有效性能够帮助企业更好的寻找产品发展新方向。大数据的出现对于企业,尤其是电力营销战略的制定将会具有极其重要的促进意义。 3大数据在电力营销中的应用策略 大数据时代正在逐渐崭露头角,企业要想顺应时代的变化获得新的发展,就必须对营销体系进行重构,若能够通过大数据资源开展电力营销,必然会产生极大的市场价值。 3.1通过消费者视角,分析潜在需求行为大数据的特征表现在海量化的数据上,企业要想获得更为精确的信息,就需要通过大数据的分析来寻找顾客的潜在需求。因此,电力营销企业要想做好营销体系的构建,扩大企业经济市场,就要制定好多种方案,在大数据中寻找潜在的客户需求,学会通过客户的视角,对客户的消费行为进行行为与特征分析,从而进一步提高客户满意度,最大化的打开企业知名度。 3.2精准定位消费群体,开展个性化营销大数据能够为电力营销提供海量的数据信息,让企业能够在追求精准化的同时准确定位自身营销方式,从而划分出消费群体,打造个性化营销。随着社会经济的发展,电力营销企业开始越来越重视营销的精准化,而大数据的出现在一定程度上改变了产品的质量,导致消费者市场也出现变化。消费者市场的划分需要通过大数据进行主要原因自傲与企业所面临的是个体消费者,而不是群体消费,这样一来,个性化的营销必然会成为电力企业的营销主体。 3.3拓展营销新市场,制定产品新战略大数据是营销策略制定的基础和依据,这对于市场和业务的开拓也具有重要的意义。如腾讯游戏的研发,往往是通过大数据来进行精确地分析,从而使其能够领先于其他手游行业,牢固自己的经济市场地位。运用大数据分析数据,开拓新市场、新业务也是当今时代电力企业营销发展的必然趋势。要想做到领先同行企业,牢固自身市场地位,就需要在产品研发前期深入分析和研发大数据,制定更为符合客户个性化需求的产品战略,并进一步确定产品营销渠道,拓宽产品领域。 3.4依靠互联网技术,合作开展大数据营销随着互联网营销的兴起,互联网行业将绝大部分的精力都放在了大数据的应用上,大数据的应用也逐渐成为了营销的主要手段。大数据从狭义来看是人们通过互联网的使用而产生的数据,互联网行业拥有者手握最大的数据源,如阿里巴巴、百度和微博等等,其搜索引起联合线下进行,已经覆盖了人们绝大部分的生活。而电力营销要想得到进一步的发展,就要挤入互联网行业中,进行大数据营销。除了在自身领域建立数据资源优势以外,还可以通过业务延伸来实现多元化的发展。综上所述,大数据的出现不断冲击传统企业和互联网企业的营销体系,已经有越来越多的企业开始采用不同方式应对大数据的发展,大数据时代下的营销体系重构必然会成为未来企业在营销模式上最重要的变革。 作者:张佳佳单位:国网阜新供电公司 大数据营销论文:大数据背景下图书网络营销论文 一、提升读者的用户体验 (一)以数据为依据 大数据能够使网络书商在投放广告前仔细了解该网站的用户浏览量和用户成分构成,寻找到最优的顾客群,使广告效益最大化。其次,图书电商对网站设计更加注重。一方面是电商利用大数据的搜集和比对,通过合理安排畅销书的位置,把热门评论放在首页等方式,力求吸引最多的读者进行浏览;另一方面,当老客户登录账号时,网页会显示该用户的浏览历史,以及根据分析为用户推荐的图书。总之,基于大数据技术的网站设计目的在于淘汰不合理的设计,使得网络书商的资源得到最合理利用,增加了读者的忠诚度,也促进了成交量。 (二)定价日趋合理化 图书电商利用大数据的优势,分析图书消费者购买图书所承受的价格范围,并且注意用户反馈,确定合理的图书定价。首先从电子书的定价来看,自从2010年1月,亚马逊宣布自己的电子书价格体系,把电子书价格调整在在10美元以内,京东推出读电子书VIP服务,电子书的价格明显低于纸质书。同样,纸质书的网络定价也相对传统的销售渠道有很大折扣。所以人们会倾向于网络购书。 (三)互动性增强 网络媒介重要特点就是互动性。这种互动性极具商业价值,舆论领袖的价值作为优秀被体现出来,并日益受到书商的重视。消费者阅读完图书后会在网站上写书评,这种分享式的书评又会刺激犹豫的消费者达成购买行为,所以现在的图书电商都鼓励读者给图书打分,把优秀的书评放在醒目位置。大数据的运用则可以从消费者对书评的认可程度(点赞)来获得对出版物的客观评价,使得网络书商对于未来的图书发展做出科学合理的预测。 二、合社交媒体平台的社会资本 在网络内容更多元的今天,各社交平台呈现前所未有的蓬勃发展的势态。对图书电商而言,网络社交平台的使用,不仅是在新时代、新渠道下进行企业形象维护和图书宣传的有效手段,更重要的是可以通过收集加工,获取更加翔实的用户数据,从而把握企业的营销目标是否实现,以及根据消费者的需求及时调整企业的营销策略。新浪微博自2009年创建以来,在不到6年的时间里,已经打造成中国最具影响力的社交平台之一。与腾讯微信、QQ相比具有传播范围广、互动方式(评论、转发、点“赞”)公开,粉丝数量大、用户黏性强等优点,更受到电商的青睐。当当网在2011年5月30日进驻新浪微博,取名“当当读书汇”,发表了第一篇宣传《Aven的美肤餐》的微博,并附上了当当的购买地址连接。当当读书汇的头像是当当图书的经典标志,并配有企业宣传语“敢做敢当当”,更加利于企业形象的树立。但值得注意的是各电商对于新浪微博平台的利用程度却不尽相同。当当书城进驻微博时间最长,粉丝地域分布广泛。亚马逊书城拥有的粉丝数量最多。 三、捆绑式营销:提高图书销售利润的新思路 捆绑销售是指商家将产品与其他产品组合在一起以一个价格出售,以期获得1+1>2的商业效果。目前,捆绑销售也在图书电商中渐渐流行起来,这种跨行业之间的合作,为图书的营销提供了新思路。大数据的精准分析可以利用这种形式。一方面,大数据能够帮助网络书商更好地了解对于捆绑销售的购买倾向,帮助企业如何更好地有效地实施捆绑销售;另一方面,大数据能够分析读者的诉求,真正做到从读者利益出发,才能使图书捆绑营销走向成熟。 四、大数据语境下图书网络营销的短板 (一)用户资料泄露与作者版权保护缺失 大数据给网络书商和读者带来便利的同时,也在很大程度上存在着风险,在移动终端和云计算的快速发展情况下,网络匿名性已经无法保持,这些数据包含着我们一些不愿意公开的信息,而且大数据很有可能根据个人的已有数据分析出本人的性格爱好,现实社会的行动轨迹、消费习惯等,对网民的现实生活带来强烈的冲击。其次,网络的搜索功能日益发达,读者获取资源的途径日趋多元化,这对于图书电商是一个挑战。可能在新书的电子版在网站中发行之后,短期内就出现盗版资源的免费下载,而且这种违法行为的成本十分低廉,不利于作者的版权保护,也不利于图书市场的长远发展。 (二)试读环节的忽视 作为图书电商的营销,图书试读就好比食品销售的免费品尝,但现在各大图书电商都忽视了这个环节。而试读的过程就是抓住读者的重要过程。网络试读的优势在于它的成本近乎为零,图书电商完全可以利用大数据的分析能力,统计观看在线试读图书的读者人数,统计他们观看的时间和观看的页数,然后专门制作本书的在线试读,如可以节选全文的精彩片段,这样可以吸引读者达成购买行为。“但是目前多数网上书城对用户的数据挖掘还远远不足,最多也只简单地划归同类购买,对潜在群体需求,用户反馈等都没有深入,而且附加的种种条件限制也使免费赠阅变了味。” 作者:王珍珍 孟凡森 单位:河南大学 大数据营销论文:大数据客户事件营销管理论文 1转观念:改变传统营销理念,树立以客户体验为中心的精细化营销新理念 关注企业KPI完成、采用直接“推销”的强行营销方式,忽略了客户之间的偏好差异,营销时机“一刀切”,缺乏细化,营销产品与客户接受度之间缺乏适配性分析,对客户体验重视不足。为解决上述问题,基于大数据和客户事件的全触点实时营销管理采取了以下方式:(1)以客户体验为中心设计营销活动时机不再以企业自身的产品销售目的为营销设计出发点,而是以客户对营销的体验感知为出发点。营销力争做到在客户最需要的时候立即出现,让客户在惊喜中感受服务和产品溢价;客户不需要时,从不去打扰。当客户各种事件发生时、企业与客户触点发生时,企业根据客户的需要,充分利用各种触点机会,通过触点实时推送营销内容;而当客户与企业无接触的时刻,尊重客户私人空间,不去打扰客户。(2)以大数据和客户事件开展精细化营销首先,以客户标签细分锁定潜在营销目标客户。营销案的设计是基于大数据分析基础上的运营决策行为,根据客户的个性化标签,确定营销的潜在目标客户群,并且客户标签在实时营销过程中也要进行实时匹配。其次,以客户事件决定营销开展时机。营销的最终触发需要结合客户事件来确定。当营销案中定义的潜在目标客户的客户事件发生时,营销案才进行触发。此时智能服务营销系统对客户标签、客户事件、营销其他规则等进行匹配,按照预定的营销流程、规则触发营销内容。第三,以触点决定可能的营销送达方式。在客户标签和客户事件都匹配营销规则的场景下,根据客户与运营商的触点方式,决定采用合适的方式将营销最终送达客户。在某种触点上,营销人员可采取的营销送达方式可以是多种,但从营销的时效性和客户感知效果上则有首选方式。各触点上具体可选择的营销送达方式列表见表1。(3)以实时触点营销替代静态批量营销1)营销目标客户是动态实时计算出来的,而非静态提取后批量发送。只需定义出潜在目标客户标签规则、营销流程和营销规则,即可开展营销;营销的目标客户在客户事件和触点过程中实时匹配、判断完成。当营销过程中需要对营销案进行调优时,直接调整营销规则即可生效,大大提高了营销效率。2)营销具有时效性。营销匹配过程是在客户事件发生后瞬间完成判断的,并非延后较长时间推送以致错过营销时机;触点发生时,可以在客户服务、业务办理过程中同步开展营销。3)营销内容、方式是根据客户事件实时变化的。由于并不能准确预知客户事件行为,且客户各种属性、状态是实时变化的,因而营销必须实时处理上述内容以完成营销内容推送,保证对客户的营销内容始终是“适合的、恰当的”。 2建系统:整合现有信息系统,建设智能服务营销系统 管理模式的高效运转,需要IT系统的承载和固化。基于大数据和客户事件的全触点实时营销,其IT支撑能力主要包括两部分:大数据处理、挖掘、分析能力;营销管控、执行、送达的信息化支撑能力。(1)积极引入新技术,打好大数据基础借鉴互联网架构,践行去IOE理念,引入成熟开源框架,基于x86平台构建分布式计算与存储平台,采用Hadoop、Flume、Spark与Storm计算框架、爬虫、MPP等技术,实现大数据的云架构,整体性能提升5~6倍,为大数据处理和分析服务奠定基础支撑能力。(2)整合分散的IT资源,形成整体支撑能力一方面,聚合企业内、外部海量数据资源,形成大数据能力基础。在已有业务受理、客户资料、业务使用、账单、终端等数据(即B域数据)基础上,整合分散在不同部门的通信信令、上网行为、网元数据(即O域数据),以及公司运营决策的财务、人力、采购等数据(即M域数据)。M、B、O域数据统一汇总后,企业全部运营信息齐备,有利于形成对客户进行营销的全视图、全视角洞察。另一方面,打通前、后台数据与应用能力,统一收敛营销功能。新建设的智能服务营销系统,跨接前台CRM系统和经分大数据系统,打通了经分系统和前台CRM系统,使得营销整体上既有智能数据支持,也有精确的营销接触管控。(3)智能、实时、主动、协同的智能服务营销系统在具备大数据等技术能力的基础上,整合分散的IT资源,将大数据挖掘、客户接触管控、营销交互等能力进行整合,统一承载、管理营销任务,形成智能处理、统一管控、多系统联动的智能服务营销系统。其功能结构、各系统能力整合关系如图1所示。该系统可以实现营销智能推荐、智能管控,实现智能流控、智能调度,具备实时捕捉、实时营销能力。可以实时捕获商机,实现通信使用、服务过程与营销过程的实时结合;可以利用大数据挖掘模型和客户标签,主动挖掘客户需求,当最佳营销时机触发时,主动向客户或窗口人员推送营销内容;还可以针对各营销渠道进行交叉营销、协同营销,支持营销全流程的策划、审批、执行、效果分析等闭环管理。 3重运营:充分挖掘客户资源,开展多种形式的全触点实时营销服务 营销管理的提升首先从提升营销运营能力着手。实现精细化运营,需要从客户特征的全面洞察、客户事件和行为的全面快速捕获、营销内容的实时触发推送等方面开展建设。(1)对客户进行360度特征分析一方面,利用客户全息数据进行数据分析以获得客户标签。客户标签可以用来直观描述客户的基本特征及其偏好,是对客户进行细分、精细化分析的基础。利用大数据技术得到客户全视图的基本轮廓,从客户属性、特征等方面勾勒出客户轮廓,建立客户特征库。表2是从大数据中经过数据挖掘、分析获得的客户标签简单示例。另一方面,尽可能精细化地描述360度客户画像。为适应各种营销活动的精细化要求,避免营销需求开展时因客户标签不足而无法精细化画像,大数据平台围绕客户特征,提前挖掘出尽可能全息的客户画像。目前某运营商的客户标签,已经包括客户自然属性、价值属性、消费属性、产品选择属性、业务使用属性、社会交往圈属性、各种行为偏好属性、终端属性等80多个大类1200多个。(2)客户事件立体化全覆盖客户事件是通信运营商的客户在通信业务使用、业务与服务办理、属性状态变化等时刻发生的操作、动作或特征变化等行为。客户事件可以根据营销需要不断开发定义。部分客户事件可参考表3的典型举例。目前某运营商已开发出112种客户事件,基本形成了对客户各种交互事件的立体、全方位覆盖。凡是客户与运营商发生互动的时刻(如扣费、通话、网厅办理业务等),这些互动事件均可被系统根据定义自动捕获并用于营销。(3)构建客户全触点实时营销能力触点就是一次与客户发生关联、互动的接触机会。这种接触不仅是面对面的接触,也包括通过通信网络、IT服务系统等发生的接触。表4是目前通信运营商与客户之间可能的触点分类列表。上述触点基本涵盖了通信运营商与客户所有可能的接触方式,如在这些接触中推送营销,客户接受率将远远高于传统营销媒体和渠道,具有以下显著特点:1)所有触点具备营销推送能力:在所有触点上可以根据营销策略,组合、选取合适的触点,向客户推送与触点匹配的营销内容。2)营销触点可自由组合:同一营销案,可以组合选择多种触点,当客户与任一触点接触时,在该触点优先推送营销内容,其他触点不再推送,避免重复打扰客户。3)不同触点可有不同的接触、推送策略:根据每一类触点及其发生场景的特点制定适合的营销策略,使客户在任何触点中都有机会接受营销推送。4)统一管控触点:统一管控所有触点列表和定义,所有触点对应的营销内容都统一由同一个信息化平台推送;所有触点的接触信息统一存放,营销结果统一存储,不同接触渠道的协同机制统一调度。 4强机制:调整绩效考评机制,为营销服务转型提供机制保障 为更好地推进新型全触点实时营销管理的实施,运营商要从内部员工的营销薪酬激励、外部合作伙伴的营销酬金分配导向等方面,提升管理水平,实现从服务型向服务营销综合型生产模式的转变。(1)优化内部考核激励机制,推动企业管理转型首先,建立全员营销的企业文化。推行全触点实施营销管理理念,使全体一线员工由服务型转向营销服务综合型生产模式,大力提倡、实践“营销机会无处不在”的服务文化,实现由“要我营销”到“我要营销”的根本转变。其次,建立体验式营销模式。不再单纯考虑企业自身利益和KPI要求,而是更多地考虑客户的感受、体验,改变对客户粗暴的“短信广告轰炸”,使客户在服务过程不知不觉地接受营销推荐。第三,强化量化薪酬考核机制,考核内容向营销倾斜。一线全员量化薪酬后,量化薪酬中营销价值份额加强,营销与薪酬息息相关,使一线人员不再满足于仅仅给客户提供业务办理和服务。最后,建立以营销能力为导向的激励机制。在物质方面,按照营销效果的价值计算薪酬,切实体现正向激励,多劳多得;在精神方面,定期嘉奖通告,树立服务体验营销典范。此外,把营销活动与员工的职业生涯相关联,注意培养有较强服务营销能力的员工队伍。(2)优化外部合作伙伴质量,促进营销服务转型进入存量经营时代后,精细化运营要求合作伙伴加强对客户的服务、营销等工作,要从简单、粗放的入网受理转变到全面开展营销、客户服务、客户维系等工作。同时,合作伙伴要实现优胜劣汰,增强营销服务能力。在营销服务转型过程中,部分合作伙伴不能适应转型要求,难以按照转型战略完成设备投入、员工素质提升,无法获取足够的代办酬金,逐渐自然淘汰出运营商的合作名单。 5实施效果 某运营商2011年底提出基于大数据和客户事件的全触点实时营销管理的构思,2012年年中完成智能服务营销系统等关键信息化平台的建设投产,并在三个地市分公司开展试点,2013年初在全省推广。通过持续的大数据价值挖掘和客户触点的实时营销商机的深入运营,切合了存量经营时代运营商转型的要求,在管理效益、经济收入、内外部客户满意度等方面都取得了较好效果。(1)提升了企业营销管理水平,管理创新效益显著1)实现了企业员工整体生产力提升。为适应新型营销转型的需要,在营销组织结构上,地市级管理机构从纯管理职能转变成50%的管理职能、50%的生产职能,区县级则100%转为生产职能,客服中心后台管理人员从15%以上压降到10%左右,全省管理成本降低了20%多。管理人员释放到生产一线,补充了人力资源,大大提高了整体生产力。2)实现了营销支撑和运营效率提升。一是营销案上线周期缩短87%。实施前,由于缺乏整合的营销服务平台,营销目标客户的筛选、营销触发、营销推送等环节都是手工流转,一个营销案上线周期至少约15天;创新营销管理模式后,只需在智能服务营销系统统一制定营销规则,系统自动执行并实时启动,营销上线时间缩短为2天。二是营销成功率提升20倍以上。原来的批量短信下发营销,是一次批量提取目标客户、集中突击批量短信下发,成功率约为0.5%~1%;使用新模式后,目标客户精度提高,营销互动性好,成功率可达20%以上。三是营销成功后的退订率下降。原来营销成功并订购产品的客户,一周之内的退订率约为5%~10%;新模式下,一周内的退订率约为2%~7%。3)实现了营销费用投入产出效率提升。新模式启用后,各类渠道都可以开展营销,对传统媒体的广告营销依赖度降低,营销成本至少节约25%以上。营销的精细化提升了营销成本的投入产出效率。新模式缩小了目标客户群,营销成功率、营销精度提高,单位营销成本降低,IT系统消耗资源降低。4)实现了合作伙伴竞争能力提升。“马太效应”显现,综合竞争能力得到加强,忠诚度提高。随着营销模式的转型,一些无法适应变革的合作伙伴逐步被淘汰;而适应性强、营销能力强的合作伙伴规模继续扩大,实现了双赢。(2)促进了业务与收入发展,企业效益模式逐步转型1)企业营销效益显著。2013年,某运营商仅实施客户呼入情景营销、短彩信精确营销、自办厅、商触点主动营销等项目,就创造直接收入6.54亿元;同时带来业务量的发展,仅流量套餐营销成功用户的月平均流量就增加40多M,平均增长23%。2)营销能力提升,酬金支出降低。营业员投入更多的时间开展入网、终端销售、低套餐转高套餐、流量包推广等高价值营销工作,自有渠道/人员高价值业务占比提高,对商等社会渠道的酬金支出显著减少,从之前的每月3.23亿元下降到2.15亿元。3)一线人员人均生产率提高。新模式增加了营销机会,营销一线在不增加人员的情况下,成功率提高了233%。4)新型集约化企业建设初见成效。全触点实时营销管理改变了分散作战模式,打通了各部门、跨专业壁垒,整合了企业营销资源,以集约化提高对客户、市场的快速响应能力,加强了政策、制度、流程的执行力,提升了运营效益。(3)转变了客户服务理念,客户满意度不断提升1)增强了企业运营的互联网意识。企业从关注自身的产品运营向关注客户转移,从大数据中挖掘客户潜在需求,寻找客户维系和价值提升机会。不再依赖广告式营销,转而注重营销的客户体验,重视与客户的零距离接触,充分利用触点机会,让客户在接触互动、服务过程中接受营销。从精细化要求、客户体验、商业模式、各方共赢等角度出发,认真观察客户、供应链、产品、客户体验、运营流程,以期不断发现新问题,不断从营销管理上寻求突破。2)增强了客户服务中的营销意识。改变了过去单纯为客户提供服务的模式,转而努力在服务过程中开展营销。通过量化薪酬考核导向,一线人员普遍重视对营销机会的挖掘,关注营销技巧的提升。3)提升了内外部客户满意度。某运营商实施全触点实时营销管理后,一线人员的营销触点数从4个增加到16个,营销机会增加253%,成功率提高265%,营销业绩增加、个人收入增加,进而工作积极性提升、员工满意度增强,奠定了企业健康持续发展的基础。同时,外部客户满意度连续保持全国前列。2013年客户满意度全国第1名,其中促销活动的客户满意度提升6.5PP,每月户均营销打扰次数从60次降至15次,极大改善了客户对营销的满意度感知。 作者:陈丕海 赵建福 杨仕荣 王新印 单位:中国移动山东公司 大数据营销论文:大数据背景下市场营销论文 1研究综述 大数据这个词汇,最早出现是在上个世纪九十年代,数据仓库之父在当时经常提到大数据。对于大数据目前还没有一个完全统一的定义。虽然对于大数据的各种定义表述都不尽相同,但无一不强调数据量、数据的复杂度以及数据的生成速度三方面都远远地超过了传统的数据形式,也超越了现有技术的处理能力,并带来了巨大的产业创新的机遇。大数据涵盖了智能设备、互联网、移动设备、医疗设备、非传统IT设备以及视频监控设备等多种渠道生成的海量结构化或者非结构化的数据,并且随时随刻都在接连不断地渗透到企业日常运营和管理的各个方面。关于大数据对于市场营销的影响的研究目前主要有以下:马志龙和米热古丽•艾力研究了聚类分析方法在企业的网络营销工作中的应用,他们针对企业在以往的网络营销工作中积累的大数据进行深度的挖掘分析,以一个具体的网络营销公司为研究对象对其积累的客户数据进行了聚类分析,参照分析结果反映的有效信息来帮助企业制定营销决策。宋宝香对于数据库营销进行了研究,即就是通过数据采集、储存以及处理等程序系统的建立客户资料数据库,对于市场进行更加精细的划分和企业自身更加明确的定位,从而进一步创造性的实施个性化的企业营销策略。惠琳展开了对于本土零售业精确营销的探讨。作者认为在目前所处的大数据时代,以往传统的营销思路所建立的竞争优势已经逐渐消失殆尽,企业应该从数据挖掘的视角应用精确化营销,才能从根本上提升我们本土零售企业的优秀市场竞争力。傅琳雅和傅琳晶探讨分析了大数据时代的到来对于营销工作的深刻影响。她们指出大数据已经改变了人们的消费方式,企业从思维方式、营销理念和营销方法上都将面临全方位的变革,大数据营销将成为未来的营销发展趋势。朱博卡和钱巍研究了大数据时代营销领域的发展趋势。他们通过对2014年度澳网公开赛的决赛中以往的比赛数据进行深层次的分析,揭示了大数据的内涵以及特征。高源和张桂研究了大数据时代针对网络营销的相关对策。通过对新浪微博的大数据网络营销案例进行分析,给出了针对大数据网络营销方法的大概研究思路。从大数据对于市场营销的研究和应用发展现状可见:关于大数据对市场营销方式的影响的研究目前仍处于起步阶段,学术研究还主要局限在宏观层面;大多数研究都是关于大数据时代市场营销的发展趋势以及研究思路,鲜有对于市场营销方式改变的研究。 2大数据分析对市场营销方式的改变 2.1精确化营销 所谓的精确化营销就是改变传统的营销渠道和方法,把制造商的客户、销售商作为营销工作的中心,通过互联网、电子媒介、邮件、电话访问等多种方式创建客户和销售商资料数据库,继而通过科学的分析,最终确定可能会购买商品的客户,进而指导制造商改变以往的营销策略,针对具有购买潜力的客户制定出一套切实有效的营销推广方案,同时为制造商提供销售商和客户的持续追踪服务。随着大数据时代的到来,才使得精确化营销成为可能。在网络条件下,随着数据存储能力、处理能力以及数据收集成本的下降,企业可以记录或者搜集客户在各种渠道(例如移动网络化的媒体和渠道)、生命周期的不同阶段(客户产品体验、品牌参与、购买产品、购买之后的评价以及社会互动)的行为数据,从而制定出绩效可高度量化、高精准度的营销策略。消费者的异质性在丰裕时代也越来越明显的表现出来。这种异质性主要体现在消费者在消费、阅读、交友等日常生活的各个方面的喜好的不同。大数据已经为个性化营销提供了必要的基础条件,基于归纳整理后的可流转数据以及透明可见的客户个体行为和偏好数据,使得企业可以大大地提升对客户的洞察力。其中提升客户洞察力包括对静态客户的细分和基于客户生命周期的动态客户细分,需要从客户的需求出发,选择最佳营销组合策略,其包括促销、产品、价格以及渠道四个发面,只有将量身定做的4P营销组合在恰当的时机提供给特定客户,才有可能实现营销收益最大化。但组成这些要素的因素也不是单一的,例如产品就包括产品的包装、品牌、设计、质量、服务等多个方面,这些数据构成还可以进一步细化成更具体的维度;同理价格也包含支付方式、目录价格、信用条件、付款期限信用条件等多个维度;渠道包括存货地点、运输方式、覆盖区域等多个方面;促销包括降价打折、人员推销、采用广告、公共关系等多个维度。企业通过大数据挖掘就可以发现消费者的行为偏好和消费习惯,从而可以准确的根据每个消费者的不同消费习惯和偏好为其提供具体的、个性化的产品和服务。 2.2客户关系管理 随着经济的全球化和大数据浪潮的到来,产品同质化已经演变成令企业管理者困扰的难题。企业也开始变得愈加重视客户关系的维护和管理,良好的客户关系能直接帮助企业快速有效地洞察客户的需求动态,如何加强企业的客户关系管理,能否高效的管理和挖掘客户资源,能否与客户之间建立长期的良好关系已成为企业持续保持竞争优势的关键之所在。客户分类是比较复杂的,一般不同的企业会采用不同的标准。按行业、按地区、按性质对客户分类,是一种比较常见的分类方式,这种分类方式往往不能准确反映出其对客户的影响。通过对以往的销售数据进行挖掘和分析,可以找出企业现有客户中那些最能够影响客户划分的关键因素,并且把客户进一步细分成为更加精细的组别,以使得每个组别里的客户具有更多的关联性和相似性特征,从而企业可以更加有针对性的管理客户关系。在维护好现有客户的同时挖掘潜在客户,以此来增加销售额并降低营销成本,从而提高企业的利润率。 2.3改进商品销售管理以促进交叉销售 实体零售业会每天产生海量的销售数据,通过运用数据挖掘技术对日积月累产生的交易数据进行深层次的挖掘分析,可以清楚地了解各类商品的销售情况,从而可以更有针对性的制定各类商品的营销对策。比如针对不同的产品进行分类管理,把商品的直接盈利能力和间接盈利能力进行综合分析,从而为零售货架制定最优的产品组合,并合理有效的控制各类商品的进货、库存等。与此同时,基于商品的销售管理,通过对数据挖掘中关联规则的应用,可以对顾客的购物车做相关性分析,寻找不同商品在被销售时的相关性,挖掘顾客经常购买的商品组合当中隐含的潜规则,从而指导商家制定经营决策,通过分析以往的顾客消费数据,还可以掌握顾客的消费行为模式。其效果会反映在顾客的一次购买行为当中,这称为交叉销售的即时效果;也会体现在顾客在不同时间点的多次消费活动中,这称为交叉销售的延时效果。商品的交叉销售效果反映的是一种商品的销售能在多大程度上促进其他商品的销售。商品的盈利能力既体现在销售商品本身所获得的直接收益,也反映在通过该商品交叉销售其他商品所产生的间接收益。通过使用数据挖掘中的聚类分析和关联规则等分析方法,可以有效地改善商品的销售管理,促进商品的交叉销售,还可以优化零售商场的货架布局、指导商品价格的制定以及协助营销计划的编制。 2.4企业营销组织结构的变革 既然通过合理运用大数据可以实现精确化营销,能够给企业带来巨大的利润。那么以数据的搜集、挖掘、分析为工作中心的组织架构和员工分布必将成为大数据时代企业营销变革的一个必然趋势,将来会有越来越多企业的营销组织的人员布局和工作内容将围绕数据的搜集、分析以及处理而开展。企业数据分析部门在企业营销中扮演的角色越来越重要,也将可能逐步取代传统的营销决策机构而日渐成为企业营销的优秀部门。和以往企业配置大量销售人员去推销产品相反,大数据时代的企业会配置大量的数据采集人员,这些数据采集人员会四处奔走,采集或购买企业所需要的各种源数据。 3结论 随着数据存储能力、处理能力的提升以及数据收集成本的下降,使得企业有机会把各种结构化和非结构化的销售数据收集起来,通过对大数据的合理使用,对于寻找潜在客户、减少销售时间和提高交易成功率会有极大的帮助,使得精确化营销成为可能。同时,通过大数据的合理使用,可以使得客户关系管理更具有针对性,从而极大提高客户管理效率。此外,通过大数据的合理使用,还可以高效地改进商品销售管理以促进交叉销售。最后,企业营销组织的人员构成以及工作内容的重心也应该逐渐向数据的采集、分析、处理以及应用转移。企业只有充分融入大数据时代并且将其与市场营销充分的结合起来才能在市场竞争中获胜。 作者:陈怀涛邹欣李继峥单位:成都理工大学管理科学学院 大数据营销论文:大数据下电子商务营销管理论文 一、电子商务概述及存在价值 安全性:在电商环境中,安全性是必不可少的优秀问题,这就要求网络能够提供一种终端到终端的较安全的解决方案,如加密机制、签名机制、安全管理、存取控制、防火墙、防病毒保护等等,这就与传统的商务活动存在很大的差别;协调性:商务活动本身是一种相互协调的过程,它要求客户与公司内部、生产商、批发商、零售商间的协调,而电商环境中,它更要求银行、配送中心、通讯部门、技术服务等多个部门的互相协作,电子商务的全过程往往是一气呵成的;集成性:电子商务以计算机网络为主线,对商务活动的各种功能进行了高度的集成,同时也对参加商务活动的主体进行高度的集成。这使电子商务活动进一步提高了效率。 二、大数据概述 所谓大数据,往往是指这样的现象,在一个公司日常运营中积累的各种用户行为数据“而这些数据增长速度非常快,以至于很难继续使用当前的数据库管理工具来处理分析,因为大数据下的数据采集,存储,分析,处理,共享等难度极大,这些数据量大到要以P(1000个T),E(一百万个T)或Z(10亿个T)来衡量,所以称之为大数据。大数据主要包括四个特征:第一,数据规模庞大:从TB跃升至PB甚至是EB第二,数据类型多:越来越多的非结构化数据,例如,音频、视频、地理位置等类型的数据,类型如此之多往往就要求我们要有更好的处理数据的能力。第三,较高的数据价值:大量数据往往会给企业带来巨大的商业价值,企业也只有对数据进行更好更深入的挖掘才会从中获得更大的价值。第四,数据处理的速度快:这一特点就要求电商企业有较高的数据处理系统。通过大数据技术来收集和整理消费者的各种各样的行为数据,之后对消费者的下一步行为或消费者对某种产品的喜好程度进行预测,利用这些信息对产品进行定位,进而有针对性地做产品宣传,来吸引消费者。这就是电商企业的大数据营销。 三、大数据下的电子商务营销管理 营销管理结合了科学与艺术。首先,对目标市场进行选择,然后通过创造顾客价值来获得顾客和提升顾客。而其中科学的部分主要指的就是数据,包括数据的采集、整理与分析等。当下,各电子商务企业尤为重视数据营销。为了能使大数据更好地为企业带来利润,企业也要针对自身对其进行更合理的管理,使大数据可以从整体上提升电子商务企业的运营效率和优秀竞争力。对此,电商企业可以如下管理大数据: (一)完善企业自身运行机制,促进建设过程中各环节正规有序的进行。同时要求企业使用专门的数据库技术和专用的数据存储设备, (二)形成一个规范的建设标准,为实现各级信息资源互通共享奠定基础。更好的进行碎片化数据的整合。 (三)搭建企业共享平台,使数据可以共享,并通过集成实现系统数据交换。 (四)注重人才培养,大数据要求企业培养一支可以打破原有结构、真正融合的研究团队。因为对海量数据的分析要求团队有理论思维和全面把握的综合能力人才。另外,从技术层面来讲,一个电商企业若想更充分的利用大数据并能够从中获益,首先一定要开发特定的工具,这样才能够真正的管理收集来的海量数据。其次,每一个电商企业都需要选择特定的分析软件,来深入挖掘数据的含义。最后,任何电商企业都需要有专业的人才来对大数据进行管理,即所谓的“数据科学家”。从营销角度来讲,电子商务中的大数据往往是通过海量数据来分析消费者的各种消费行为,这样就能够更加精准的预测其下一步的消费计划。即先搜索用户在互联网上的查阅过程,或者在某网页停留的时间等,这些就是就是数据,通过对这些数据进行整理分析,来描述消费者的消费特征及喜好。而电商企业能否从中获得更大的收益就在于其对数据的挖掘能力,能否及时准确的对数据进行交换、分析、整合。所谓数据挖掘,则是对数据进行深度开采,发现其潜在数据之下的规律,即消费者行为习惯,从而对未来消费行为进行预测。对于营销这一原本就基于数据的领域,大数据的到来无疑提供了一个前所未有的机会,关键在于企业如何把握这个机会。 作者:姜思雨单位:长春工业大学 大数据营销论文:大数据与高职院校营销人才培养论文 一、大数据环境下网络营销模式及人才需求 在现代的营销中,网络营销已经成为其发展中的一个重要方向。很多企业在进行营销的过程中其实不缺少数据资源,最重要的问题就是数据太多,很多时候难以处理。企业需要对各个环节进行统计,还要对客户、市场数据集中统计分析,这些数据统计在一起就形成了大量的数据。企业怎样把这样大的数据进行综合有效管理利用,对于企业来说是个非常大的问题和挑战。互联网时代下的营销需要这些大量的数据,利用大数据对企业内部的营销方案进行抉择,所以,计算机大数据处理技术是非常重要的。网络营销人才也就是集网络技术和营销技术于一身的复合型人才,一个优秀的网络营销人才,不但要熟悉当今互联网发展趋势,具备专业网络营销知识,同时也必须要对网络消费行为和心理足够熟悉,能够准确发现各种网络营销产品的广告功能和价值。此外,还要具备一定的英语、市场、营销等方面的知识。据统计,在我国经济发达区域,有超过半数以上的企业已经或者准备购买相关网络推广服务,从市场人才现状反馈来看,对于网络人才的需求在不断上升。在一些招聘网站中,新浪、网易、谷歌以及百度等网络公司均有大量的空缺岗位,其中包括客户维护经理、企业广告经理、网络营销顾问、商务运营经理、商务研究开发工程师、服务营销代表等,但是在长期的招聘中,很难招聘到令人满意的人才。在大数据环境下,网络营销也在不断得到广泛应用,由此可以明确地看出目前经济环境下对网络营销人才的需求还在不断提升。 二、大数据环境下高职院校精准营销人才的培养模式 1.注重优秀课程建设,确定培养目标。通常在高职院校中所开设的网络营销课程都倾向于网络技术方面,有的院校则倾向于网络营销理论,从而导致和市场营销专业、计算机专业相重合。一位优秀的网络营销人员不仅要具备市场营销理论与实践能力,同时还要了解网络运营相关知识。因此,各大院校在开设课程时要做好营销、网络、计算机等课程的平衡工作,尽可能地根据当下社会所需调整所开设课程。高职院校教学除了基本的理论和实践以外,还要充分掌握开展网路营销的操作思路和运作技巧。为此,高职院校可从以下方面作为人才培养目标。首先,人才培养目标,一是具备网站推广专员工作能力技巧;要求学生在未来工作中能协调好与客户的关系,并具备营销技巧,如群发、邮件列表、新闻组、论坛等。具备在线服务工作能力技巧,如网上支付、Btoc等。二是具备网络营销规划、网站设计、维护及管理能力;具有网络编辑工作技巧,如流程设计规划、数据信息维护等。具备网站推广工作能力,关键字、搜索等引擎营销等。三是具备市场调研工作能力和技巧,如调查实施、问卷设计、调查方案、调查报告等。其次,知识教学目标。学生在学习过程中要掌握网络中产品策略、市场定位、网络营销渠道营销方法、掌握网络营销基本概念理论、掌握网络营销环境分析,如市场环境、直接环境、间接环境、消费者行为分析等,掌握网上服务及管理等知识、掌握网上市场调查方式和方法。 2.注重实践教学内容设计。实践教学指以当前所需技能为基础开展网络营销模块教学,并结合物流、B2B、B2C等方面培养学生动手能力。总体来说即以网络营销案例分析为主线,知识点和课堂讲解相穿插,让学生在课堂中制作电子商务网站和上网联系,以此增强知识点逻辑性。实践教学能调动学生学习兴趣,其电子教案的深度和重点呼应教学大纲。最后,根据电子教案讲授操作要领,达到培养学生动手能力的目的。网络营销实践课程目的在于培养学生动手能力,促使学生往应用型人才方面发展,它在整个网络营销课程中起着十分重要的作用。在设计课程实践教学内容中可根据高职院校培养目标和职业发展的特性来设计,由于高职院校对学生定义多在初、中级管理者,针对此将职业特性融入实训环境中,按员工职业生涯规划策划分为掌握技能、培训学习、基层管理及中层管理不同阶段。如模拟网络营销调研内容,可开展的实践项目有:进行市场环境、供给、需求等影响因素的调研。掌握技能方面以网络营销调研的方法运用,实践项目为运用多种调研方式进行营销调研。初级管理方面以网络营销调研的方法、内容、程序、实施管理为主,分析调研方法的使用、内容合理性、调研程序、监控实施过程等。通过实践课程使学生从知识、技能、心态及管理等各个方面都有不同程度的提升,尤其在课程教学目标中融合了职业性和职业化,进而培养学生的沟通、协调能力。 3.以项目化教学法推动人才培养。项目教学法的最大优势是让学生从被动学习变为主动学习,和传统的“填鸭式”教学大有不同,院校一般会与企业建立良好的合作关系,不仅能解决企业技术力量薄弱和人手不足等问题,还培养了学生自主学习和主动求知的技能。此教学方法针对网络营销分为4大模块,分别为目标市场开发技能培养模块、4PS营销计划技能培养模块、市场营销调研技能培养模块、提高营销重要性认识模块,全方位激发学生发挥自身智慧和才能完成教学任务。具体实施方法如下:一是设置课程情景。设置与企业大致相同的教学环境,引导学生熟悉企业的工作氛围。如制定等级和工作制度让学生尽快转变思想,从学生转变为员工。二是示范项目化教学法的讲解和过程。和学生讨论运用哪一种项目化教学法才能有效实现教学目标,给学生讲解项目化教学法内容,并针对教学过程给学生进行示范。三是制定项目。制定教学大纲,了解企业与学院的合作关系,与企业基层人员探讨教学目标,突出专业培养技能。四是学生协作完成项目。学生可以小组为形式完成教学任务,在组长的带领下根据教师示范内容共同合作完成本次项目。五是评价总结。根据本组项目内容、人员分配、项目完成度、所遇到问题等效果和情况进行总结,并做出评价。 4.优化学校实践教学。第一,优化课堂实践体系。在当前高职院校教育中,可以根据教学情势,形成课内课外两个实践体系,在专业实践中,主要针对专业见习、讲授练习、课程施行、课程计划以及课程实践、结业练习等,对学生进行较全面的实践教学。基于学校的办学定位,确保学校营销人才可以直接走向就业市场。第二,整合课堂实践资源。营销专业学生教学中,要加强实践课程资源整合,可以组建实践课程讲授平台,实现教学资源共享,固化学生的专业理论知识,凭地方经济增长对人才的特别需求,以及根据学校自身办学现实环境,找准办学定位,造就精准商务人才。第三,设置创业、就业实践模块。在对学生进行实践教学、培养精准营销人才时,应该进一步增强对实践基地设置装备的部署工作,开展校企合作,满足学生对学校教育多样化的知识需求,拓宽学校人才培养的渠道,深化执行学校办学体制改革。校企合作不仅是职业教育中的一个特色,更是通过校企合作的方式,为实践教学提供环境,在良好的合作共赢模式下,使学生可以更好地将所学营销知识应用到实践中,提高学生对营销技术的掌握水平,培养更多的符合实际需求的营销人才。对于学校的实践教学管理,应该做好实习与就业相结合的管理模式,在当前就业形势严峻的情况下,不仅应该使学生在实践实习中提高自身素质,而且也应该提升学生的工作能力,并且适当地为实习生提供就业机会。重视学生的个性化需求,并制定相应的教学管理模式,结合学生实习情况,建设良好的实习教学环境,使得学生的潜能得到充分挖掘,满足学生个性发展需求。第四,提高学生学习主动性。在实践教学中,可以应用案例讲授、开导式讲授以及主体到场讲授的教学方法,转换传统教学方法,实现师生双边互动,在讲授历程中应本着“教为主导,学为主体,疑为主轴,练为主线”的原则,加大课堂教学方法的创新,促使学生从“依赖性学习”变为“自主性、创新性学习”。使学生由被动担当变为自动学习,提倡学生用丰富的想象去探索事物。另外,对于小组合作实践学习中有几个基本要素,首先就是学生之间要相互依赖;其次就是小组中学生成员之间有高度的责任感;再次就是在合作学习中提高学生的相互交流能力,让学生可以在不知不觉中进入教室营造的学习氛围之中,使学生主动学习应用型技术。教师可以在学生的水平达到一定层次之后,再给学生布置高层次的任务。教师应积极学习和推行主体到场讲授法,要学生学会到场讲授计划的制订;在教师的引导下,由学生讲授专题内容;阅读参考册本、撰写读书笔记;开展评教、评学活动等。这种讲授方法有利于转变教师统统包办、学生悲观应付的被动讲授方法,能培养学生学习的积极性、自主性、创造性,创建同等的师生关系。 三、结束语 总之,网络营销在大数据环境下具有广阔的发展空间,当前高速发展的信息社会需要综合素质和技能较强的人才。高职院校应将理论与实践相结合,思考与操作相结合,明确教学目标,培养出集网络技术和市场营销于一体的复合型应用人才。 作者:冯宪伟刘巧曼单位:江苏经贸职业技术学院 大数据营销论文:大数据电力营销论文 一、大数据及其特征 计算机技术的发展和互联网时代的到来,使人们越来越熟悉如电子商务和网络营销等字眼与服务,而随着人们在互联网上花费时间的增多,一些遗留在互联网上的数据通过计算被追踪与处理,并成为了企业营销中的主要分析数据,而随着海量数据的出现,大数据这一概念的出现也逐渐被国内外企业所接受和运用。大数据的主要特征在于“4V”,即数据量大、类型复杂、价值密度低和实效高四种。企业合理手机消费者行为数据并将其归纳为大数据进行分析,能够更为快速的了解消费者的生活方式与消费状态,同时也有助于企业更快的研发出更为贴合消费者心理的营销策略。大数据在市场营销中已然成为了主要的方式。此外,客户数据的海量性和有效性能够帮助企业更好的寻找产品发展新方向。大数据的出现对于企业,尤其是电力营销战略的制定将会具有极其重要的促进意义。 二、大数据在电力营销中的应用策略 大数据时代正在逐渐崭露头角,企业要想顺应时代的变化获得新的发展,就必须对营销体系进行重构,若能够通过大数据资源开展电力营销,必然会产生极大的市场价值。 1通过消费者视角,分析潜在需求行为大数据的特征表现在海量化的数据上,企业要想获得更为精确的信息,就需要通过大数据的分析来寻找顾客的潜在需求。因此,电力营销企业要想做好营销体系的构建,扩大企业经济市场,就要制定好多种方案,在大数据中寻找潜在的客户需求,学会通过客户的视角,对客户的消费行为进行行为与特征分析,从而进一步提高客户满意度,最大化的打开企业知名度。 2精准定位消费群体,开展个性化营销大数据能够为电力营销提供海量的数据信息,让企业能够在追求精准化的同时准确定位自身营销方式,从而划分出消费群体,打造个性化营销。随着社会经济的发展,电力营销企业开始越来越重视营销的精准化,而大数据的出现在一定程度上改变了产品的质量,导致消费者市场也出现变化。消费者市场的划分需要通过大数据进行主要原因自傲与企业所面临的是个体消费者,而不是群体消费,这样一来,个性化的营销必然会成为电力企业的营销主体。 3拓展营销新市场,制定产品新战略大数据是营销策略制定的基础和依据,这对于市场和业务的开拓也具有重要的意义。如腾讯游戏的研发,往往是通过大数据来进行精确地分析,从而使其能够领先于其他手游行业,牢固自己的经济市场地位。运用大数据分析数据,开拓新市场、新业务也是当今时代电力企业营销发展的必然趋势。要想做到领先同行企业,牢固自身市场地位,就需要在产品研发前期深入分析和研发大数据,制定更为符合客户个性化需求的产品战略,并进一步确定产品营销渠道,拓宽产品领域。 4依靠互联网技术,合作开展大数据营销随着互联网营销的兴起,互联网行业将绝大部分的精力都放在了大数据的应用上,大数据的应用也逐渐成为了营销的主要手段。大数据从狭义来看是人们通过互联网的使用而产生的数据,互联网行业拥有者手握最大的数据源,如阿里巴巴、百度和微博等等,其搜索引起联合线下进行,已经覆盖了人们绝大部分的生活。而电力营销要想得到进一步的发展,就要挤入互联网行业中,进行大数据营销。除了在自身领域建立数据资源优势以外,还可以通过业务延伸来实现多元化的发展。 三、结语 综上所述,大数据的出现不断冲击传统企业和互联网企业的营销体系,已经有越来越多的企业开始采用不同方式应对大数据的发展,大数据时代下的营销体系重构必然会成为未来企业在营销模式上最重要的变革。 作者:张佳佳单位:国网阜新供电公司 大数据营销论文:大数据时代市场营销机遇及挑战 摘要:随着我国科学技术的发展,大数据各类信息技术的应用受到广泛重视,虽然市场营销获得较多的发展机遇,但是,在实际发展中,也存在较大的挑战。因此,本文针对大数据时代背景下市场营销机遇的分析,提出几点应对挑战的措施,仅供参考。 关键词:大数据时代;市场营销机遇;市场营销挑战 在大数据时代背景之下,市场营销活动较为重要,企业只有创新市场营销方式,规范市场营销行为,并制定完善的管理制度,才能拓宽营销渠道,提升企业的经济效益,以此增强自身优秀竞争能力。 一、大数据时代概述 大数据时代,也就是在网络信息系统逐渐开发与发展的过程中,形成的信息咨询系统,可以帮助企业在市场营销中,获取到更加准确的数据。主要因为大数据中的各类系统参考各行各业的数据形成的组织系统,是企业发展的关键要素。同时,应用大数据各类信息技术,可以推动企业市场营销行为的改革,拓宽信息融合渠道,并对其进行有效更新。大数据的特征就是种类多、容量大、价值高等,可以提升企业市场营销工作效率,因此,企业相关管理部门必须要重视大数据信息技术的应用。大数据属于一种庞大的数据信息,具有较为良好的信息处理能力与加工能力,大数据与云计算产生直接联系,属于结构化数据,企业将大数据下载到数据库中,并对其进行有效的分析,可以提升市场营销信息分析工作质量,增强其发展效果,减少企业市场营销中存在的各类问题,达到预期的管理目的。 二、大数据时代下市场营销面临的挑战与机遇 在大数据时代的推动下,企业的市场营销工作受到双重影响,除了可以提升市场营销工作效率之外,还会出现各类挑战,因此,市场营销管理部门需要全面分析大数据时代下工作情况,充分发挥机遇优势,全面应对挑战问题,提升其工作质量与经济效益。 (一)大数据时代下市场营销机遇分析 在大数据时代之下,市场营销工作面临较多机遇,有利于企业提升自身经济效益,增强市场竞争能力。首先,在大数据时代之下,企业在开展市场营销活动的时候,可以提升其针对性与合理性,科学应用网络营销理论知识,结合现代化网络营销特点,对各类数据进行搜集与处理,提升自身市场营销分析能力。在此情况下,市场营销人员可以通过信息的处理,全面了解顾客的喜好情况,并针对顾客的分布特点等,制定完善的市场营销战略方案,创新市场营销服务方式,发挥大数据的应用作用与优势,保证可以为顾客提供个性化的服务,在提升顾客消费便利性与可靠性的同时,增强市场营销工作的有效性。其次,在大数据时代中,市场营销部门可以完善顾客服务体系,构建先进的客户服务结构,发挥大数据的应用作用。同时,市场营销管理部门可以通过大数据做出精准的定位,提升市场营销工作的准确性,同时,还能利用现代化信息技术,在网络系统中与顾客相互沟通,除了可以提升营销便利性之外,还能通过网络系统了解顾客的真正需求,全面改善自身产品结构,发挥创造优势。同时,市场营销部门在大数据时代之下,可以围绕着精准的营销优秀,降低工作成本,提升市场营销工作的合理性,将顾客作为导向,为满足顾客需求创新自身服务方式,进而提升市场营销工作质量。另外,大数据可以为市场营销工作提供多元化的营销渠道,减少产品的流转成本,满足客户对于低价格产品的需求,在此基础上,还能保证企业与顾客的沟通,增强市场营销工作的有效性。对于大数据中的流转与偏好数据而言,市场营销部门可以对其进行逐一的分析,并利用偏好数据提升市场营销工作的精准性,提高企业产品价值。再次,在大数据时代下,市场营销人员可以利用各类数据信息,实现产品交叉销售。交叉销售,就是在市场中横向开拓营销空间,摒弃传统的单一顾客类型的营销模式,利用创新等方式挖掘更多的顾客,在此期间,技术人员可以通过大数据了解顾客的真实需求,并分析顾客的消费特点,保证可以制定完善的产品结构优化与创新模式。同时,市场营销工作人员可以针对消费交易数据开展处理工作,明确消费者的各类行为,定期发送产品,保证可以满足现代化信息技术市场营销的及时性与可靠性要求,在交叉销售的情况下,丰富市场营销工作模式。最后,市场营销部门可以借助大数据与客户维持长期的合作关系。主要因为在大数据时代之下,市场营销部门可以快速获取市场份额信息,并针对企业自身竞争力,全面开拓市场营销渠道。同时,为了留住客户,市场营销部门需要正确处理与客户之间的关系,发挥信息采集技术与互联网技术的作用,制定完善的顾客销售服务沟通模式,要求市场营销工作人员以正确的态度与客户沟通,及时发现客户存在的疑问,并快速为其解答,满足客户需求。市场营销部门还要制定个性化的服务体系,针对老客户的维系建立相关服务机制,要求工作人员可以利用各类工作方式维系老客户群体,避免出现客户流失的现象。对于新客户而言,市场营销工作人员要全面分析新客户的需求,并采取有效措施满足其需求,以增强顾客对于营销服务的满意度,使其可以对企业产生一定的信任度,以此提升市场营销工作质量。另外,市场营销部门需要重视客户群体,针对客户群体完善营销服务功能,在满足客户需求的情况下,不会损失企业的利益,达到互利互赢的目的。 (二)大数据时代下市场营销面临的挑战 在大数据时代下,虽然市场营销工作迎来较多发展机遇,但是,还是存在较多的挑战,需要市场营销部门采取有效措施对其进行处理。具体表现为以下几点:第一,垃圾信息的挑战与处理措施。由于大数据中存在的信息较为复杂,在实际应用中,难以对数据信息的真实性与可靠性进行管理,导致企业受到不准确客户信息的影响,无法提升市场营销方案的科学性与合理性。同时,在大数据时代之下,原本的商业环境也会变得更加复杂,市场营销部门一旦不能利用技术对客户信息进行保障性处理,将会导致出现数据分析问题,甚至会出现传统信息爆炸问题。因此,企业市场营销人员需要对其进行仔细的分析,排除一些垃圾信息,减少大数据中的传统理论模式,创造出属于市场营销部门的特有管理体系,以此提升企业市场营销工作质量。第二,技术学习成本挑战与措施。由于市场营销部门在应用大数据各类技术的时候,会学习新技术知识,导致出现较大的成本支出,同时,顾客的产品购买方式有所改变,市场营销部门需要减少拜访营销方式,利用大数据分析技术满足顾客的需求,这也就表明市场营销部门需要培训具有数据分析与处理能力的人才,会增加市场营销模式的创新成本,难以提升企业的经济效益。因此,企业在培训人才的时候,要结合大数据时代下的市场营销培训成本问题,聘用高素质技术人才,减少培训成本,同时,还要从各个渠道获取技术人才培训资金,要求企业重视技术人才培训工作,并给予足够的培训资金,使其可以在短时间之内培训出数据处理与分析的技术人才,保证市场营销工作的科学性与合理性,减少大数据应用问题。第三,信息传输安全挑战与应对措施。在大数据时代下,网络信息技术的安全性是主要问题之一,市场营销部门在应用计算机设备与信息技术的过程中,很容易受到一些不法分子的侵入或攻击,影响市场营销数据信息的安全性,难以提升市场营销工作质量,甚至会降低市场营销数据分析工作有效性。同时,部分市场营销部门还没有树立正确的安全营销观念,不能利用先进技术控制信息数据的安全性与可靠性,难以提升其工作质量,甚至会导致有价值的数据信息被盗取,部分客户在消费之后,会出现资料信息泄露的现象,影响着企业的信誉度。在此情况下,为了保证市场营销数据信息与顾客资料的安全性,相关部门必须要制定完善的管理制度,利用先进的安全技术对市场营销机制进行处理,保证网络系统不会被不法分子侵入,同时,还要树立正确的网络信息安全管理观念,将安全管理责任落实到实际工作中,保证每个工作人员都能意识到安全管理工作的重要性,并在实际工作中利用先进的安全防护措施开展相关工作,减少其中存在的各类安全问题。 三、大数据时代下市场营销措施 在大数据时代背景下,企业必须要制定完善的市场营销方式的完善,保证可以提升市场营销工作质量。首先,需要制定交叉营销制度。企业在市场营销的过程中,必须要制定交叉营销制度,采取产品组合方式对其进行处理。一方面,可以建设在线电子商务系统,通过大数据挖掘更多的消费者购物车信息,保证可以分析消费者的消费需求,总结商品购买规律,保证可以为市场营销部门提供决策数据。同时,市场营销部门需要制定优化式的营销体系,做好市场营销规划工作,拓宽营销渠道,降低工作成本,提升其工作质量。其次,控制营销渠道拓展成本。企业市场营销部门需要根据大数据应用要求,对营销渠道的拓宽市场营销渠道,并对其成本进行控制。例如:在拓宽渠道的时候,市场营销部门需要制定完善的营销成本控制方案,控制成本。同时,市场营销部门需要合理应用大数据技术,全面挖掘网络中的额各类信息,并对营销渠道进行规划,开发新的客户资源,整合各类产业链,以此优化企业市场营销结构。最后,制定完善的市场营销结构。企业在市场营销的过程中,必须要打破传统营销方式的局限性,明确消费者的各类需求,并利用科学的营销方式对其进行处理,合理调整市场营销结构,创新企业的市场营销方式,保证可以满足企业的各类需求。同时,企业市场营销部门需要根据消费者的网购习惯,为消费者树立正确的个人保护意识,保证消费者的数据安全性,同时,还要引导消费者将浏览记录信息数据共享给商家,保证市场营销人员可以更好地分析数据,促进企业营销市场的稳定发展。另外,企业市场营销部门需要全面分析国家的法律法规,规范自身市场营销行为,利用科学的方式对其进行处理,以此提升市场营销工作的合法性。 结语 在大数据时代下,市场营销管理部门面临着较多的机遇与挑战,相关管理人员必须要制定完善的管理制度,积极应对大数据时代下的挑战,优化各类信息系统,制定针对性的销售方案,满足客户对于服务与产品的需求。 作者:张爱翎 单位:大连财经学院工商管理学院 大数据营销论文:大数据下的电子商务营销管理探讨 摘要:在大数据时代,电子商务营销的管理模式越来越受到推崇。本文分析了两种电子商务营销模式及其存在的专业人才缺乏、运营机制不完善等诸多问题,并提出了相应的解决对策,以期对探索出一套合适的电子商务营销管理模式有所启示。 关键词:大数据;电子商务;营销管理 信息技术的快速发展使电子商务营销管理越来越走向信息化。在各大企业的激烈竞争中,营销管理呈现出十分突出的作用。电子商务所涉及的领域越来越广,企业需要加快步伐调整电子商务营销管理模式,以保证自己在市场竞争中立于不败之地。 一、大数据下我国电子商务的概况 1.大数据下电子商务的模式 当下我国电子商务主要有两种模式:一类是以惠普、微软为代表的,利用公司强大的软硬件平台,提供诸如数据深挖等的基础服务给客户的企业;另一类是以淘宝、京东、亚马逊、当当等为代表的企业,他们为客户提供更有针对性和个性化的灵活的销售信息。但无论是哪一种模式,电子商务都还存在着问题有待解决。第一种企业运营模式只关注对数据的基础服务,还有很大的利润上升空间;第二种模式尽管收到了可观的成效,但近些年来假冒伪劣产品数量不断增多,使得消费者逐渐对电子营销产生了质疑。因此需要继续研究电子商务管理模式,使其经得起时间和客户的双重考验。 2.我国电子商务存在的问题 (1)政策法规不健全我国目前的政策法规尽管在逐步完善,但在电子商务营销领域中还需要加大力度。电子商务运行的随意性和盲目性显示着我国在该领域缺乏统一的方针和规划指导。有法可依是遵法守法的前提和基础,要使电子商务行业实现规范化运营,健全和完善政策法规必须提上日程。(2)运营机制不完善运营机制决定了企业的内外因素和相互间的关系,是指导、决策企业诸如与人、财、物相关联的各种各样活动的制度和准则的总称。只有灵活、高效、协调的运营机制才能保证企业的目标顺利实现。但当下我国电子商务营销管理的运营机制还远远没有达到完善的程度,管理混乱的问题十分严峻。(3)缺乏信息共享平台在大数据时代,信息共享可以帮助不同的层次和部门之间快速地完成信息以及信息产品的交流,其快捷、高效的特点使得信息共享具有极高的价值。如果拥有健全的信息共享平台,不仅能提高资源利用率,还能避免信息采集、存储以及管理方面的重复和浪费。但目前我国信息共享平台的缺失,造成了信息不对称现象,这不利于企业的长远发展。(4)缺少电子商务专业人才大数据下的电子商务对人才的专业程度要求很高,然而当下企业中的专业人才较少,这会影响企业对数据的收集、整理和分析,不利于指导企业的运行。 二、大数据下的电子商务营销管理方法 1.健全政策法规 尽快出台配套的政策法规,使电子商务有法可依,使其在监督下规范运营,发挥部分作用大于整体之和的最佳效果。 2.完善运营机制 大数据是个庞大的群体,完善运营机制,运用专属的数据库,专门的存储设备,使企业运营合理有序,可以起到约束大数据使用的作用。合理完善的运营机制,才能保证公司内部各个部门分工合作、各司其职,互不影响又能紧密配合。 3.搭建信息共享平台 搭建信息共享平台,使得庞大又没有规律的数字和信息储存在一个统一的平台上,通过云计算、大数据和互联网的有效对接,可以方便不同行业及同行业的不同企业共享网络资源,保证电子商务强大旺盛的生命力。 4.培养专业人才 一个企业最重要的资源之一就是人力资源。企业应注意提高人才的选拔标准,聘用具有专业素质的电子商务人才,同时企业也应该加大在职培训力度,鼓励和提倡职员不断学习,充实自己,提升素养。有了专业的人才团队,对大数据的整理和收集就会容易高效很多,如此才能为企业的发展提供更多、更准确的参考。 三、结语 完善的电子商务营销模式,可以严格把控企业运行的各个环节,做到以最小的投入取得最好的效果。电子商务行业虽然是前景光明的新兴行业,但也难免存在诸多不完善之处,还需要各个方面的共同努力,共同攻破电子商务营销管理模式的难关。 作者:王丽丽 单位:长春理工大学光电信息学院 大数据营销论文:大数据时代企业营销体系的构建 二十一世纪,随着信息技术、通信技术、网络技术、计算机技术等高新技术的兴起与普及,人类社会正在逐步进入大数据时代,大数据是电子信息技术不断发展的重要象征。大数据时代改变了市场环境,改变了消费者消费习惯。企业想要适应新的市场环境,增强竞争优势,应积极针对大数据背景下的市场营销的转变,创新企业营销体系,构建一个符合时代、符合市场的信息化营销体系。营销市场犹如一场没有硝烟的战争,企业营销活动的成功与否,直接关系着企业市场优秀竞争力和盈利速度,构建新的企业营销体系势在必行。 一、大数据时代的到来 大数据时代的概念最早由麦肯锡提出,他认为:“数据,已经渗透到当今社会每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素,人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”[1]。进入二零一二年后,大数据一词开始广泛流传,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。《纽约时报》在二零一二年二月的一篇报道中称“大数据时代已经降临,在商业、经济及其他领域都离不开数据信息”[2]。大数据毫无疑问是高科技时代的必然产物,其特征是数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快、时效高。大数据的计量单位最少是P,数量类型繁而杂,可以是文本,也可以是影像、音频、图片、编码等等。但正是由于信息量和类型的增多,使得整体数据价值密度下降,想要获得有价值的数据,就要对数据进行“提纯”。大数据的信息来源、渠道丰富,大数据时代中任何受众都可以成为数据信息传播者,信息传播不再是单向传播而是多项传播。受众可以将看到的数据再次传播,理论上来说,可以无限扩大辐射范围。并且这种传播,速度快,范围广,成本低,效果好。现今社会,云存储技术、计算机技术、移动终端技术基本得到普及,社会活动所产生的数据信息均可以被传播,所以信息量越来越大,市场潜力巨大。大数据时代下企业历经着思维变革、商业变革以及管理变革。庞大的真实用户关系链以及先进的数据处理技术使营销活动更加多元,企业对客户的服务不再停留在满意度维护的被动阶段,而是需要借用大数据带来的机遇,更精准的捕捉用户需求,提供具有针对性和时效性的服务。企业想要在新的市场环境下持续发展,就应积极适应大数据时代的到来,转变经营管理思路,构建符合时代的管理模式。 二、企业迎接大数据时代面临的困难 通过前文分析不难看出大数据时代的到来将可能对企业营销产生的影响。但实际上,我国企业营销信息化发展起步较晚,企业迎接大数据时代面临着许多困难。当前很多企业缺少专业计算机维护人才,设备故障将直接影响企业营销活动的开展。并且大多企业没有相应网络维护制度,没有养成定期维护习惯,很多故障隐患无法及时被发现,最终演变为了重大故障,不仅增加了维护成本,更影响了营销活动开展。此外,当前许多现有营销人员,缺乏计算机操作能力,难以开展信息化营销活动。另一方面,网络安全问题也是企业迎接大数据时代的难题。近些年,网络攻击频发,例如IP攻击、数据截取、计算机病毒、DenyofService攻击、DOS攻击等。这些网络攻击都影响着企业网络安全,将会造成企业信息的泄漏和丢失。一些信息属于商业机密,一旦泄漏,将直接给企业造成经济损失,影响企业市场竞争力。如二零一五年,五月二十八日,携程网络遭受网络攻击,官网及APP全面瘫痪,导致携程股票暴跌百分之十一,每小时损失近一百零七万美元。网络安全是企业迎接大数据时代,构建信息化营销模式的关键。因此,企业必须提高对网络安全的重视,保障网络安全,做好网络防护。 三、“大数据”背景下企业营销体系的构建思路 通过前文分析,可以知道,当前市场环境正在发着变化,传统营销模式已经不再适用。基于大数据背景下的企业营销,不仅营销成本大大降低,且营销环节被简化,完全可以通过网络完成产品宣传、销售、交易、售后。这就大大节省了营销活动中人力物力的消耗,缩短了服务流程,提高了企业市场响应速度。构建符合大数据时代的企业营销体系势在必行,下面通过几点来分析大数据背景下企业营销体系的构建思路: 1、丰富营销渠道 信息技术的高度普及,已经使网络成为新的市场,且市场潜力巨大。相关统计数据显示,我国每年网络交易额超过千亿,可见市场份额的庞大。企业应抓住这一机遇,积极利用网络丰富营销渠道,进行信息化营销建设[4]。目前大多企业对于信息技术的应用仍停留在网站建设阶段,只能够起到基本宣传作用,并不能够很好的促进营销活动开展。企业应更新观念,正确认识大数据时代给营销带来的影响,加大投资力度,引进先进软件和硬件设施,利用网络将客户、供应商、经销商、合作伙伴串联起来,通过网络展开业务,进行营销活动,构建一种全方面的网络营销圈,利用网络来获取市场信息,提高企业对市场的反应速度。例如,基于LocationBasedServices的特殊地理位置营销,以LBS为基础,通过GPS技术获取用户地理位置,而地理位置是商家进行精准营销的重要信息。企业可为用户提供与位置相关的各类信息服务,吸引受众群体,开发潜在用户,进行营销,滴滴软件就是典型的LBS营销成功案例。 2、加强信息人才培养 通过对大数据时代的分析,可以看出,基于大数据条件下的企业营销与传统的企业营销有着很大差别,不论是营销模式,还是营销手段都发生了较大变化,这就对营销人才的素质提出了更高的要求[5]。营销人员不仅要具备专业的营销知识和技能,还要具备信息意识,信息技术,网络技术,计算机操作能力,计算机维护能力。因此,企业应加强人才培养,提高员工素质,通过各种学习方法,例如讲座学习,论坛学习,专项培训,进修学习等多种学习方式,使其能够具备新知识、新技能,能够适应新的营销环节,满足岗位要求。成功的营销,离不开专业的营销人才,加强信息人才培养势在必行。 3、提高企业信息化水平 想要适应大数据时代,构建信息化企业营销体系,就必须提高企业信息化水平。例如,引进服务器设备或CloudServer。CloudServer是目前信息化建设的主流,不仅性能好,成本低,且维护简单,采取双机热备的方式,数据安全性高。而自有服务器成本高,但数据保存在企业内部,所以数据管理灵活性较强,IBMSystemx3650M55462I05就是十分适合中小型企业使用,大中企业则可以选择PowerEdge12GR820,E5芯片4U性能。企业应根据自身实力和需求,科学选择信息化建设思路。 4、建立网络维护制度 通过前文分析不难看出,想要构建信息化企业营销体系,迎接大数据时代的到来,必须保障企业网络安全。因此,企业应建立网络维护制度,提高企业网络安全性。网络维护制度不仅要包含定期维护计划,还要包括员工使用网络的行为规范,从而降低非法网站访问率,避免病毒的入侵。制度主要内容应涉及:网络管理制度、网络维护制度、网络服务制度及事务管理制度等等。制度制定时要结合企业特征及实际情况,合理确定维护时间和维护周期,保障网络维护有效性和实效性。并且在维护后应做好维护记录,维护记录不仅是维护工作开展的依据,更是网络故障分析的主要资料。 四、结束语 二十一世纪全球经济进入高速发展阶段,市场竞争日益激烈,营销活动开展难度越来越大。大数据时代的到来,给企业营销带来了新转机,丰富了企业营销渠道,提高了营销质量。企业应积极适应新的市场环境,迎合大数据时代的到来,构建符合大数据时代背景的企业营销体系。 作者:魏颖 大数据营销论文:大数据营销创新研究 摘要:大数据是通过多元化的信息搜集方式将千变万化的内容进行有效整合而形成的庞大的数据库。大数据视角下的营销呈现出CEC时代的到来、消费者的独特需求急需满足、消费者的多渠道购物选择、市场呼唤个性化的定价、产品品牌必须表里如一等特征。必须通过个性化营销、精准化营销、线上、线下营销以及建立健全消费者互动反馈平台等策略,来实现营销模式的创新。 关键词:大数据;营销;创新;研究 进入21世纪以来,特别是最近几年,在社会经济生活中,信息技术可谓是实现了迅猛的发展,在将来也必将在各个领域不断推进。这一时代特点带给企业营销的最大影响就是为所有的消费者提供了一个获取大量信息的可贵渠道。借助这一平台,消费者对相关产品的熟悉、了解、选择、购买有着相当大的主动权,彻底变革了传统的营销模式。在大数据的视角下,消费者有了更多的选择对比,在此基础上,内心形成了明确的购物取向,而非像传统那样被动地接受企业的宣传引导。正是基于此,在当前大数据的时代背景下,借助前沿的信息技术,积极探索创新营销模式,有着十分重要的理论意义和实践价值。 1大数据概述 大数据这一概念出现很早,但流行开来还是最近几年。它首先是一个极其庞大的信息数据系统,是随着信息网络技术的发展而出现的,以信息科学为技术支撑,在此基础上,通过多元化的信息搜集方式将千变万化的内容进行有效整合。正是从这个意义上说,大数据和云计算机有着千丝万缕的联系,大数据正是借助云计算方式,从而实现了对一系列数据进行加工处理,也因此呈现出以下特点:首先是数量大,能够对数据进行大容量的存储;其次是类型多,它的存储方式多种多样,比如图片、文字、位置等,并且在日益丰富;再次是密度低,即是指有的数据具有应用价值,有的则没有;最后是速度快,即是指数据传播、处理的速度非常快,这也是大数据的优秀特点、关键所在。总而言之,正是由于上述四个特点,大数据日益流行开来。 2大数据视角下的营销特征 在大数据视角下审视营销,它体现出以下几个方面的特征。 2.1CEC时代的到来 众所周知,就传统的商业营销而言,其基本作法即是首先通过各种渠道搜集各领域的市场信息,借此来了解消费者的相关资料信息,然后在基础上来决定本公司的研发、生产、营销和推广,最后满足消费者的消费需求。例如,以常见的日用品企业为例子,传统的商业行为一般是:选定产品、生产营销、寻找买家。特别是当供大于求、生产的产品较多的时候,往往会采取一定的促销措施,比如打折、买一送一等,上述所言就是传统的商业营销模式。然而,随着近几年信息科技的迅速发展,大数据时代来临,上述传统的营销模式已经过时,难以为继,因为消费者在消费过程中拥有了前所未有的主动权,这些消费者也就是所谓的“CEC”。相关调查数据表明,目前绝大多数的消费群体均会自行收集相关企业、店家及其所生产产品的信息,不会再像传统那样相信商家所做的广告。例如,以常见的日用品企业为例子,现在的消费者往往会主动选择自己喜欢的品牌、款式等,同时主动选择自己喜欢的供货渠道、购物渠道,当然也会收集折扣信息,对企业提出他们所期望的系列服务。 2.2消费者的独特需求急需满足 相关数据表明,在当前的消费者群体中,90后、00后占据了主要部分。这一群体显现出不从众、要求特别等一系列鲜明的个性特征,进而形成了独特的消费倾向。比如,这一群体在消费的过程中,更多的是依据自我认知,没有固定的品牌倾向,其选择意向随时发生改变。对此,企业必须明确定位自己的产品特点,明确自己产品的消费者群体,在整个生产、营销的过程中,充分考虑消费者的个性化需求,最大限度地满足消费者的消费意愿,消费者就会在营销过程的任何环节脱离。正是从这个意义上说,在当前的大数据时代,无论任何企业,都要把精力放在如何满足消费者个性化需求上来,据此开展创新性的营销活动。 2.3消费者的多渠道购物选择 在大数据时代,消费者在购物的过程中,有着多渠道的选择,有着多种多样的接触点,这是当前市场营销所必须面对的一个棘手难题。通过调查发现,现在很多消费者相当聪明,他们会选择在线上、线下之间,在虚拟、实体之间灵活转移,决定的依据就是自身体验,而非企业的广告宣传。消费者完成整个购买过程,一般会先后经历多个阶段,期间,如果消费者对产品的价格、体验、服务等感到不满意,极易进行品牌跳脱,转而选择其他企业的产品。这就给企业带来了前所未有的压力。所有企业必须详细了解消费者的个性化需求,多渠道为消费者提供全方位的满意服务。 2.4市场呼唤个性化的定价 对产品如何定价,是一项决定企业效益高低的重要工作。基于此,产品定价策略也日益成为企业整体战略的关键部分。根据上文可知,由于目前消费者的独特需求亟需满足,消费者有着多渠道的购物选择,这就要求企业结合消费者的个性特点,对自身产品进行个性化的定价,这样才能有效提高企业效益,从而在大数据时代求得生存。例如,假设有一位某餐饮连锁品牌的固定客户,而且有着自己个性化的饮食需要,那么无论走到全国各地,只需要该连锁店的会员卡,就能随时随地品尝到自己满意的食物。与此相对应,该餐饮店会持续跟踪客户忠诚度,并据此制定个性化的食物价格,这样的作法也会受到固定客户的热烈欢迎。 2.5产品品牌必须表里如一 客观地说,产品品牌浓缩了企业的所有元素,其在消费者群体中的口碑如何,直接决定着产品营销状况。就传统营销模式而言,产品品牌只是涉及自身企业的外在形象,消费者如果体验不佳,只能自认为倒霉。然而,在当前的大数据时代,企业没有任何可以掩饰的元素,企业的所有在消费者当中都是透明的。在这种状态下,借助互联网络平台,消费者对产品一旦有任何的不满,都极易在相当大的人群中快速传播,可以在短时间内相关企业、产品的负面信息。因此,必须认识到,企业产品品牌必须时刻保持表里如一,而非依靠宣传广告和社会公关。唯有如此,才能在大数据时代做好市场营销工作,才能让企业在激烈的竞争中生存下去。 3大数据视角下营销创新的可行策略 当前,积极探索在大数据视角下推进营销创新的可行策略,对于改进市场营销极为重要。 3.1针对个性化群体实行个性化营销 在大数据视角下推进营销创新,首先是要针对个性化群体实行个性化营销,这就需要通过大数据,科学分析消费群体的行为、习惯、爱好、特征等。这项工作必须奠基在对消费者充分了解的基础上,它要求企业做到“比消费者更了解消费者自己”,这也顺应了大数据时展的趋势。因为,近些年来,广大人民群众的生活水平逐步提高,生活质量也在逐步改善,久而久之,人们对消费的需要就日趋个性化,对企业产品和购买渠道等也显得更加挑剔。所以,就像前文强调的那样,企业在进行产品设计生产、开展市场营销的所有环节中,必须时时刻刻关注消费者信息的变化,并在此基础上为消费者提供更加个性化的服务,这样才能真正满足个性化消费者的独特需求。 3.2认真实行精准化营销 客观地说,“精准营销”概念早已出现,很多企业在实践中也尝试过精准营销模式,取得了一定的收效。但其实,对产品真正做到精准营销的企业少之又少,最终导致企业垃圾信息泛滥、企业品牌受损、企业效益下滑。出现上述问题的最根本原因就是企业并没有对潜在消费者群体的数据特征进行详细准确地分析,因此,企业实行的所谓精准营销并没有达到多高的精准度。幸运的是,在大数据时代,企业可以通过大数据方法,对消费者群体的特征真正做到精准分析,为后续的营销策略提供极为可贵的参考资料。另外,企业也可以尝试借助日益流行的新媒体平台,分析互动记录,吸纳粉丝转化为本企业的潜在消费者。当然,这个过程中要注意筛选目标群体,真正实现精准营销。 3.3协调推进线上、线下营销 近几年来,在大数据时代背景的影响下,很多企业开始采用O2O模式作为营销创新的重要内容,取得了很大成功,为当前和今后营销创新提供了宝贵经验。产品线下营销即是指实体店销售,线上营销即是指电子商务渠道,线上、线下营销之间并非不可调和、非此即彼。事实表明,通过一定时间的博弈和演变,线上、线下营销完全可以在O2O模式下实现整合。简单地说,O2O模式的运行模式就是把线上的消费者通过多种多样的方法途径带入到实体店中,引导消费者在线支付购买实体店中的企业产品,最后依然是在线下获得产品售后服务,这也是大数据时代下互联网技术渗入到人们日常生活的必然结果。 3.4建立健全消费者互动反馈平台 在传统的商业实践中,不少企业难以做到的一件事情就是如何在所有的客户、粉丝群体中筛选出最有价值、最有潜力、最具稳定性的消费群体。当前,在大数据时代,企业可以做到这一点。比如,企业可以从消费者经常登录的网站内容来判断其消费倾向,来判断其喜欢的产品品牌,在此基础上筛选出重点消费群体。在精准分析上述数据的基础上,就可以精准预测消费者的个性化需求,同时及时为其提供所需的产品和服务。同时,企业应当及时了解消费者的反馈信息,沟通和磋商,据此适时调整产品的营销方案,真正做到随时随地满足客户的消费需求。 作者:李庆子 单位:泰国国立发展管理学院 大数据营销论文:大数据在区域品牌营销的应用 [摘要]从我国目前市场经济的发展趋势来看,区域品牌营销与其他品牌的营销相比,其在市场环境中还处于刚刚起步的阶段。但随着信息技术的快速发展,区域间的竞争也日益激烈,这就需要区域品牌在营销中广泛应用大数据,抢占商机。基于此,本文分析和研究大数据在区域品牌营销中的应用,并探讨大数据平台、客户的需求及营销规律。 [关键词]大数据;区域品牌;营销 引言 在当今信息技术发展越来越迅速的局势下,大数据的发展也受到了各个行业的关注,许多企业为了能够在信息环境中抢占商业先机,对大数据整合技术及信息处理技术进行了探究。由此可见,不管是从经济发展的角度,还是从信息技术的应用情况进行分析,大数据显然已成为促进社会发展的重要因素。大数据可以借助移动终端设备和网络技术构建多元化的结构数据,也能构建出一些半结构化及非结构化的数据。如今大数据技术已经在各行各业中有了广泛应用,区域品牌营销市场中大数据的应用,改变了传统的商业营销模式以及工作人员的管理理念,区域品牌在营销中利用数据分析市场的发展情况,获得商业的先机,从而有效促进自身发展。 1大数据营销及区域品牌概述 1.1大数据营销 当前,各个企业将大数据带来的商业机会分为两种,一种是由微软、惠普等公司开发的硬件和软件以及数据,还有一种是来自海量的用户信息,并且这些信息能够为企业提供精准营销平台以及个性化的广告推介等商业宣传活动。而大数据营销就是第二种,这种营销方式通过搜寻并分析各种相关数据,充分了解市场发展的需求,从而帮助企业改变竞争形态,把依据客户的生活方式以及价值取向等主观信息,推测客户需求导向的这种传统营销模式,转变为通过对客户的各种信息行为以及购买历史等方面进行分析,满足客户的需求,并根据这个导向进行营销的模式。大数据营销不仅要实现线上和线下的互通,也要确保在各大媒体、互联网站及移动终端等的数据是相通的,这些都大数据有效实行的前提条件。当然,由于现实生活中不同领域及行业局限性,大数据会受到许多因素的影响,如公司的隐私保护、信息伦理等。对于政府数据及科研管理数据,应该多多提倡数据的重复利用,由此可见,大数据想要在各个领域中分布是比较困难的。另外,有部分企业为了保护公司的隐私,便采取封闭式的数据开发和搜寻,并从中牟取利益,事实上这种形式无法满足整合化营销的要求。所以,企业在面临大数据带来的发展前景的同时,也要注重对企业能否实施大数据营销的基础条件进行科学合理的评估,要对市场营销人员进行技能考核,从而确保工作人员能够具备相应的营销技能,除此之外,企业也要制订应用大数据的营销方案。 1.2区域品牌 随着我国经济市场的逐步发展以及经济管理秩序的改变,经济市场的竞争也日益激烈。由于外部环境和内部因素的大幅度变化,整个市场的格局也有很大变化,以往的商品竞争已逐渐被区域品牌竞争所取代,并且商业竞争的主体也由传统的企业竞争转变为区域竞争。随着竞争形势的变化,竞争局面也变得越来越复杂。为了能够适应这种竞争形势,许多企业都由过去的商业竞争关系转变为竞争合作的关系,在这个的发展趋势下也可以有效利用区域文化来促进市场发展。在这种发展形势下,许多先进的企业已经选择区域品牌作为商业竞争的主体。建立区域品牌也成为促进现代化经济发展的重要工作。目前,关于区域品牌并没有一个具体的定义或者界定,对于区域品牌,不同的人有不同的看法,但不管怎么说,区域品牌一定要在一定区域范围内才能产生,且在市场的知名度、市场份额及名誉等方面都会比其他商业经济更有优势。区域品牌是以集团品牌的形式而存在的,并且在发展的过程中也逐渐成为市场竞争的优秀内容。企业想要提高区域品牌的竞争力,首先要增强区域性的竞争力,因为区域品牌才是提高区域经济的有效方法。 2大数据在区域品牌营销中应用的方式 2.1通过动态化的形式监控市场环境 随着技术的发展以及经济效益的增长,区域品牌的竞争也变得愈加激烈,而市场经济的环境也随之变得复杂起来。在这样的发展环境中,区域品牌营销的方案更加难以实行,但是利用大数据可以分析,使区域品牌营销发现新的商机和市场。通过对大数据的集中分析,可以快速了解到某个区域环境中的商机,也可以分析某个阶段的消费群体的需求,这时企业就可以根据客户的需求研发相应的区域品牌。与此同时,区域品牌的营销也可以借助大数据的技术,对区域内外的环境进行动态化监察,这样就可以为企业的策划人员提供参考信息,也能面对市场的变化,使区域品牌营销作出相应的调整。 2.2通过改善用户的体验促进区域品牌营销的发展 以往的区域品牌营销人员在推广和宣传品牌时,常常会轻视消费者的主观意识及消费体验,在过去的区域品牌营销宣传或与消费者沟通时,都是利用比较简单的形式进行,这样会导致宣传的效果不太理想。而区域品牌营销在如今大数据的环境中,可以充分利用大数据分析消费者对区域品牌的了解程度,并通过实时解答消费者的一些疑问作出相应的评价和定位。其实就是通过消费者与区域品牌营销之间的沟通,提升消费者的认同感,使消费者对区域品牌产生相应的兴趣。企业想要留住消费者,就要不断完善区域品牌的形象,或者说企业可以根据消费者的特性绘制出相应的图像,并根据图像进行现实还原,这样就可以有效增强消费者的体验感。 2.3利用大数据分析并观察竞争对手 大数据技术在区域品牌营销中不仅可以分析消费者对品牌的了解程度,还能分析和观察自己的竞争对手。企业利用大数据技术可以分析竞争对手对产品的研发以及服务的感知力,这样就可以根据与竞争对手的比较,发现自身的不足和优势,然后帮助营销主体有目的地改变营销策略。这样的营销方式对于企业来说具有重要意义。企业通过对竞争对手的分析,可以对整个行业的发展进行掌握,也可以对市场的外部环境有个大致了解,从而有效降低营销的风险,进一步实现区域品牌营销效益得而最大化。如,企业在推广和运营或者招商的过程中对信息进行研究和分析,就可以根据商户的具体情况进行适当调整,并制订可以增加客户量的营销方案。区域品牌营销中利用大数据分析竞争对手,可以了解到对手的发展趋势及状况,从而对自身的发展战略进行合理调整,并抢占商机。 3结语 随着信息技术的快速发展,区域间的竞争也日益激烈,而大数据也在区域品牌营销中得到了广泛应用,笔者相信区域品牌营销中应用大数据会发展得更为长远。大数据技术的存在有效促进了区域品牌营销的发展,且在经济市场的实践营销中也真实地证明了大数据的价值。区域品牌营销要合理利用数据的优势,精确定位每一位消费者,并从繁杂的信息中提炼出对自身有利的信息,从而获得良好的营销效果。相关企业要建立有效合理的大数据营销机制,并对数据的管理以及区域营销费用的有效控制加强实行力度,通过提升客户的品牌体验提升营销效率。虽然,目前在区域品牌营销过程大数据的应用还存在一些问题,但笔者相信在今后的发展中大数据能发挥出更大的作用。 作者:彭秋生 单位:中海油信息科技有限公司深圳分公司 大数据营销论文:大数据精准营销与网络营销策略 内容摘要:随着互联网用户的大幅度增加及各种电商网站的发展,企业掌握了越来越多的消费者数据。在此背景下,大数据技术应运而生,并被部分企业应用到网络营销中,产生了良好的营销效果。对此,本文对基于大数据精准营销的网络营销策略进行研究。首先,对大数据精准营销的定义进行了界定;其次,归纳总结了传统网络营销存在的常见问题;再次,分析了大数据精准营销对于传统网络营销的促进意义;最后,在上述研究的基础上,提出了基于大数据精准营销的网络营销策略。 关键词:大数据;精准营销;策略 大数据精准营销的定义 大数据精准营销通常又被称为数据驱动类营销,是指以驱动消费者高效率参与、实现对消费者的一对一营销为目标,通过大数据挖掘技术对企业从外收集或者已有的大量消费者数据进行分析,并根据分析结果优化企业营销策略的一种新型营销手段。具体而言,大数据精准营销的营销处理包括三个步骤:第一,数据收集阶段。企业需要在微博、微信、QQ、论坛以及企业自有网站等网络工具中广泛收集消费者的相关数据;第二,数据分析阶段。企业需要将收集到的数据输入到大数据精准营销模型中,并利用大数据挖掘技术等具体手段对其进行详细地分析,从中提取到客户消费行为特征等有效信息;第三,营销策略实施阶段。在提取的客户消费行为结果基础上,企业可以有针对性地制定具体的营销策略并贯彻执行。 传统网络营销存在的问题 (一)营销沟通具有单向性,难以实现产品的精准营销 营销沟通的单向性是指企业在传统网络营销过程中只注重通过邮件、微博、微信、QQ等方式向客户推送营销信息,缺乏主动收集客户意见的意识和相关的分析技术。在此背景下,大部分企业根本无法掌握客户提出的相关意见,部分企业即便收集了相应的数据,也无法对其进行科学的分析,进而无法对网络营销策略进行针对性的改进,不能将合适的营销产品或者服务在合适的时间和地点传递给合适的客户群体。 (二)营销决策具有主观性,缺乏科学依据 在传统网络营销中,决策者在制定企业营销策略时,通常是依靠自身经验来制定的,使得营销决策具有较大的主观性和盲目性。比如,一些企业在确定新产品的营销策略时,由于缺乏该产品的历史营销记录,决策者往往会借鉴以往的一些产品营销策略。实际上,即便对于两种相似李静(黄河水利职业技术学院河南开封475000)中图分类号:F713文献标识码:A程度非常高的产品来说,它们在产品特性方面仍然存在一定的差异,客户群体等也不可能完全相同。因此如果企业按照上述方式制定该产品的营销策略,必然存在一定的缺陷,影响企业的营销效果。 (三)缺乏对客户需求的有效分析,降低了客户体验 在利用网络实施营销的过程中,由于相关技术及需求分析意识的缺乏,企业无法对客户的实际需求进行精准分析。因此,企业只能通过向客户推送大量营销内容的方式来保证企业的营销效果。对于大部分客户来说,这些信息不但不能够使其获得有价值的信息,还给其造成了一定的困扰,极大地降低了客户体验。 大数据精准营销对传统网络营销的促进作用 (一)提高了网络营销的精准性 大数据网络营销的精准性主要表现在两个方面:一方面,在实施网络营销策略之前,得益于大数据技术的进步,企业能够对海量的客户数据进行深入分析,提前掌握客户的消费需求和消费行为特征,进而制定更为精准的网络营销策略。另一方面,在实施网络营销策略之后,对于那些具备客户反馈渠道但缺乏相关分析技术的企业来说,可以直接利用大数据技术对客户提出的大量建议进行全面分析,充分了解客户的实际要求,并据此对企业原有的营销策略进行改进。对于缺乏客户反馈渠道的企业来说,也可以通过对客户消费记录变迁及历史消费记录等数据的分析,掌握客户对于企业营销策略可能存在的一些意见,进而有针对性地进行改进,使网络营销策略更加精准。 (二)提高了网络营销决策的科学性 传统的网络营销决策通常由决策者根据以往经验而制定,主观性和盲目性较强。在大数据精准营销中,通过对客户消费数据和市场交易数据的详细分析,企业不仅能够掌握客户的消费行为特征,而且还能够了解市场的发展变化,准内容摘要:随着互联网用户的大幅度增加及各种电商网站的发展,企业掌握了越来越多的消费者数据。在此背景下,大数据技术应运而生,并被部分企业应用到网络营销中,产生了良好的营销效果。对此,本文对基于大数据精准营销的网络营销策略进行研究。首先,对大数据精准营销的定义进行了界定;其次,归纳总结了传统网络营销存在的常见问题;再次,分析了大数据精准营销对于传统网络营销的促进意义;最后,在上述研究的基础上,提出了基于大数据精准营销的网络营销策略。关键词:大数据精准营销策略确判断市场的发展趋势,进而提高网络营销决策的科学性。 (三)提高了网络营销的客户服务水平 大数据精准营销对于客户服务水平的推动作用可以归纳为两个方面:一方面,在大数据的精准分析下,企业能够根据客户的具体需求和对企业营销的意见来实施更加具有个性化的营销策略,极大地提高了客户体验。另一方面,在掌握了客户消费行为特征、兴趣爱好等方面详细信息的背景下,企业可以据此向客户推送相关的内容,使得客户在接受企业营销信息的同时能够获取大量的有价值、感兴趣的信息。 基于大数据精准营销的网络营销策略 (一)加强网络营销广告传播的精准性 在传统的网络营销中,企业通常采用的是粗放式网络广告,根本无法给企业带来相应的经济效益。因此,有必要充分利用大数据技术加强网络营销广告传播的精准性。第一,根据客户所处情景推送广告。消费情景对客户的购物心情具有较大影响,能够直接决定客户的购买行为。如果客户在家中选购私密用品后,第二天在公司上网却因前一天的搜索行为而被推送各种相关的广告,可能让客户处于一种非常尴尬的情景中,影响其购物心情。由此可见,企业必须有效地识别客户的消费情景,并在此基础上推送更为精准的广告。一方面,可以通过对IP地址的辨别来识别客户的上网地点。当客户处于公共场所时,推送的广告内容必须简洁且保守。另一方面,可以通过对时间段的辨别来确定推送内容。在适当的时间推送恰当的内容。第二,增强客户在广告选择上的自主性。在传统的网络营销中,企业通常会采取弹窗广告、插播广告和漂浮广告等形式来强行吸引客户的注意力,引起了广大客户的强烈不满,部分客户甚至不惜购买广告屏蔽软件来屏蔽企业推送的广告。对此,可以通过大数据技术来改善网络广告的播出形式和内容,增强其精准性。 (二)加强网络营销市场定位的精准性 在邮件营销、微信营销等网络营销方式中,通常会出现这样一种现象:企业拥有大量的“粉丝”,并对这些“粉丝”推送了大量营销信息,然而却没有取得令人满意的营销效果。究其原因,是由于企业对产品的市场定位不精准而导致的。加强网络营销市场定位的精准性可以从以下方面努力:第一,分析客户数据,建立产品市场定位。首先,收集海量基础数据,建立客户数据库。在该过程中,需要特别注意的是,必须保证所收集到的客户信息具有全面性。对此,可以综合利用多种方式、通过多种渠道来收集客户的数据,比如可以通过论坛、企业官网、电商网站等渠道广泛收集客户的信息。然后,利用数据挖掘技术对客户的年龄、工作情况、消费行为和兴趣爱好等信息进行详细分析,确定客户的相关属性。最后,将营销产品的特性与客户属性进行匹配,初步对产品的营销市场进行定位。第二,通过消费市场验证市场定位的精准性。为了使营销产品的市场定位更加精准,在利用大数据技术进行初步定位之后,还需要通过消费市场对初步定位方案进行验证。如果按照产品的初步定位方案对其进行营销后,能够取得令人满意的营销效果,则说明企业对于营销产品的市场定位比较成功,可以继续采纳该方案。反之,则需要对营销产品的定位方案进行修正或者重新定位。第三,建立客户反馈机制。建立客户反馈机制主要有两个方面的作用:一方面,在营销产品的初步定位通过市场验证后,企业可以利用客户反馈机制广泛地收集客户对产品,特别是对产品营销的一些意见,并根据客户的意见对产品营销进行调整,使其定位更为精准。另一方面,如果营销产品的初步定位没有通过市场验证,那么企业也可以通过客户反馈的形式来总结定位失败的原因,为产品今后的精确定位提供依据。 (三)提高网络营销服务的个性化程度 要想提高网络营销服务的个性化程度,企业不但要能够通过大数据掌握客户的个性,而且还要能够合理地设计个性化服务。第一,通过大数据掌握客户的个性。一方面,随着互联网的普及程度越来越高,企业能够在互联网上收集到客户各方面的相关信息。然而,众所周知,由于互联网管理的不规范化,大部分信息均不具备很强的可靠性,甚至有些信息之间还会出现相互矛盾的现象。因此,企业要想通过大数据掌握客户的个性,首先就要保证所收集到的信息的真实性和可靠性。另一方面,企业必须能够从海量的客户信息中挑选出最能够反映其个性的关键信息,降低企业数据分析的成本费用。第二,合理地设计个性化服务。合理设计个性化服务需要企业努力做到两个方面的工作:一方面,由于现实条件的限制,企业不可能逐一满足所有客户的个性化要求,这就需要企业能够尽量抓住客户个性化需求中的共同点,并根据该共同点设计个性化服务。另一方面,如果完全按照客户的个性化要求为其提供服务,企业的服务成本必然会大幅度地上升。因此,企业必须对客户的个性化服务进行详细分析,尽量采取一些既能满足客户个性化需求,又不给企业带来太多经济负担的方式来对客户进行服务。 作者:李静 单位:黄河水利职业技术学院 大数据营销论文:大数据时代在线教育机构网络营销模式 摘要:现如今社会在不断的发展,信息技术也在不断的发展,在这种背景之下我国的教育体系开始不断的完善,大数据时代已经来临。在这种背景之下在线教育机构开始如雨后春笋一般的层出不穷,为了有效地促进在线教育机构的发展和良好完善,做好网络营销模式的探索工作是十分重要的,本年度主要据此进行分析,探究有效的网络营销模式,以便于为在线教育机构提供有效的参考。 关键词:大数据时代;在线教育机构;网络营销模式 一、引言 在线教育机构是一种新型的教育模式和教育平台,这种教育模式具有十分广阔的市场发展空间和市场发展前途。但是从具体的情况来看,现在还存在着一系列的问题,如果任凭这样长期的发展下去,就会对在线教育机构的创新和发展产生影响。当前我国国内的在线教育模式还处于起步阶段,这种背景之下各个方面的建设都不完善,甚至存在着一些不科学的环节设置情况。怎样才能够使在线教育机构在特殊的发展阶段发挥出有效的作用,分析在线教育机构的网络营销模式是十分重要的,本研究主要据此开展相关研究,以便于促进在线教育机构的科学盈利和发展。 二、大数据时代在线教育机构网络营销模式探索的意义分析 通过对于在线教育机构进行分析,探究盈利模式的相关情况能够有效发现在线教育机构在盈利过程当中存在着很多问题。对于这些问题进行仔细的剖析,能够降低这些问题对在线教育机构的影响,可有效实现在线教育机构的科学发展。从另一个角度来说,因为当前在线教育机构当中所出现的问题很多,在分析这些问题之后,相关研究人员能够根据自己所获得的数据进行有效推理,然后对于这些问题所造成的原因进行分析和剖析,可以提出有效的解决性策略,那么这也有利于在线教育机构实现盈利的模式的探究。在线教育机构的发展对于学生来说能够使学生从很多方面实现课后时期作业的完成,再加之课堂时间是十分有限的,那么就会使学生在课后存在着一些不解的情况。在这种背景之下在线的教育平台就起到了较好的作用,在线教育老师能够细致地为学生进行相关解答,这样学生就可以通过将自己的疑惑和老师进行探究,更好地获得了学习的效率和学习质量,同时也可有效促进学生学习兴趣的提升。现如今网络信息技术在不断的发展,大数据时代已经到来,网络的信息交流平台上可以通过利用一切展示情况对于晦涩难懂的数学题进行解答,还可以通过形象生动的讲解方法对于相关知识点进行讲解,不但能够有效地解决学生的疑惑,同时也能够更好地增强学生的学习兴趣。所以,在线教育类公司可以实现盈利和上市,并且能够通过不断的发展,不断的创新,有效地提高整个教育平台的水平,并且实现互联网教育的发展。 三、对当前大数据时代在线教育机构网络营销的模式进行分析 随着多媒体技术的不断发展,它使得在线教育机构在学生的学习和教育当中的应用也开始越来越加的广泛,因为当前国内的在线教育机构还处于发展阶段,而且整体性的规模相对较小,使得其营销模式主要处于探索阶段。最近这些年在线教育机构的投资收入主要是来源于一些投资人和相关的广告商,也有一些企业以及其他项目的收入补贴到在线的教育机构当中。这会使得其整体处于烧钱阶段,而且还有一些以营利为主的在线教育机构凤毛麟角,相关的利润率也普遍较低,随着对于一些教育平台免费的课程的开放,导致在线教育的盈利受到了一定的影响。为此也可以说明,当前这种趋于落后的盈利模式已经开始不能适应于现如今社会的发展和需求,这样一来,那么就必须要创立新的盈利模式进行探索,而在探索过程当中,就会遇到一系列的问题,所以对于在线教育机构的实现盈利模式进行探索,以便寻求有效的网络营销模式。 四、大数据时代在线教育机构的网络营销模式策略探索 1.完善在线教育机构的人力资源体系。为了进一步的促进在线教育机构的盈利模式的改革和发展,以便于较好的促进在线教育机构的成功上市,必须要进一步的完善在线教育机构的人力资源体系。所以在线教育机构的初步发展阶段,机构当中的人力资源管理部门的相关负责人,需要按照在线教育机构的发展目标的实际需求进一步完善在线教育部门的人力资源体系。还需要结合每一个教师的自身发展情况,对这方面的因素进行综合的人力资源安排。在这一阶段当中,因为在线教育机构的人力资源团队的建设还处于起步阶段,所以每一个阶段当中所以每一个老师都需要对自己的职业素质和相关岗位进行使用,明确相关的问题,对于相关问题进行合理的解决。在线教育机构的团队当中必不可免会存在一些问题,针对这些问题进行协商促进各个问题得到合理的解决,能够为新的发展提供较好的契机。从总体上来说,需要对在线教育机构的每个员工的具体表现和相关能力进行判断,并通过开展严格的人力考评测试,使在线教育机构的人力资源团队当中的所有人员的具体表现作为一个具体的参考,严格按照考评机制进行考核,避免人为的对于每一个员工的表现好坏进行评价。2.强化在线教育机构的技术创新工作。现如今素质文化教育正在不断的推出,在线教育机构是一种新的教育,所以不仅仅这是一种新的教育教学平台,在教育过程中也需要做好对于学生教学成果的检验工作,也不断培养学生的自我思考平台。在线教育机构为了实现盈利就需要紧跟者现代素质教学的步伐,不断地提高教学的质量,必须最先进的网络教学手段加以利用,只有这样才能够更好地更加充分地发挥出网络平台的作用。因此为有效提高在线教育机构平台的利用率,促进网络设备的进一步更新,促进教学技术的创新和教学质量的提高是十分重要。除此之外还需要对于一些网络设备进行系统的更新,通过一些交流软件的使用,经过不断的更新来实现对软件漏洞的修复工作,对于在线教育机构平台的使用也需要如此。要必须不断地更新网络交流的相关体系,要保证教学交流能够正常顺利的进行,只有这样才能更好地促进在线教育机构平台在教学当中的使用和合理应用,可以更好的提高课堂的教学效率。所以对于在线教育机构的盈利和上市计划来说,强化在线教育机构的创新能够有效的促进在线教育的营销,可以使在线教育获得更大的利益支持。3.强化在线教育机构对市场营销的重视程度。从在线教育机构的角度来说,其对于营销手段了解并不透彻。其实在线教育机构的营销体制和实体企业的营销本质应该是相同的,他们都需要通过对于产品和相关特点的优势,将相关情况介绍给客户,这样能够有效达到销售产品并且获得相关的利润。在线教育机构的课程推销同样如此。在线教育机构的负责人,需要强化市场营销的重视程度,不断地培养一批优秀的网络市场营销人才,通过这些人才的招聘能够获得相关的人才需求。可以招聘一些曾经做过相关网商的营销人才,因为这一类人才具有较好的网络营销的经验。这样就能够以在线教育机构为主,进行相关的课程销售,除此之外在线教育机构也能够采用一些创新的销售模式,比如通过微信模式、微博模式、视频方式等等来对自己在线课程进行宣传,也可以通过制作属于自己的客户端,比如腾讯课堂等等,通过此方式的综合使用,可有效促进在线教育机构的盈利,也能够促进在线教育机构的上市计划的实现。 五、结语 本研究主要针对大数据时代在线教育机构网络营销模式的探索进行简要分析,从现如今的发展角度来说,在线教育机构的未来模式具有较大的前途,为有效地实现在线教育的发展,必须使教育机构不断的进行自身的变革,并且充分对于当前的网络环境进行分析,使其适应当前大数据时代的发展,做好网络营销模式的改善工作,这样才能促进在线教育机构的良性发展。 作者:马娅 单位:四川国际标榜职业学院 大数据营销论文:微信大数据营销客户关系管理 在过去,传统的客户销售是通过展会、用户登记、购买客户资料等方式取得客户线索,然后通过电话、邮件、上门拜访等方式推进客户下单。传统的CRM就在于维护和关怀这些已消费的客户过程中,促成客户的再次消费。现在,随着实名制社区和电子商务的普遍化,用户之间产生的人际关系链,也就是人脉价值,通过这种人脉价值最终能实现交易数据跟交互数据的融合。微信这一优秀的SNS传播工具体现的正是这种人脉价值。用户注册微信后,可与周围同样注册的“朋友”形成一种联系,不存在距离的限制,用户直接订阅自己所需的信息,商家通过提供用户需要的信息,推广自己的产品进行点对点的直接营销。这种商家与用户一对一的交流,可以帮助商家实现CRM(客户关系管理)。但是,如何利用好微信平台的这种客户关系管理的功能,很多潜在的商家却不知道如何下手,实质上,这是由于对微信CRM的本质和原理缺乏认识。 一、微信客户关系管理系统 客户关系管理(CRM)是利用信息科学技术,实现市场营销、销售、服务等活动自动化,使企业能更高效地为客户提供满意、周到的服务,以提高客户满意度、忠诚度为目的的一种管理经营方式。也是一种以"客户关系一对一理论"为基础,旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。客户关系管理既是一种管理理念,又是一种软件技术。以客户为中心的管理理念是CRM实施的基础。微信CRM的本质,是在微信渠道上利用微信的特点和接口而扩展的CRM系统。商家可以通过CRM插件(由专门的软件技术公司制作)对每个关注它的用户进行标签、分类等,从而形成动态的SCRM(社会化客户关系管理)。利用这个动态的CRM,商家可以完成针对客户关系链大数据的客户调研、用户结构等调查工作。微信SCRM,实际上是将微信用户粉丝从关注、查询产品信息到接受服务咨询、参与调查与调查或营销活动的信息进行智能分析,形成用户的特征描述,并基于这些特征将微信用户加以分类、存入CRM数据库,作为后续传播、营销的基础。所以,如果微信平台上没有用户关系链大数据,则无法实现此类精准的行为跟踪、归类以及后续营销活动。1.微信CRM的功能当前的微信CRM有许多开放式的对外接口,最广泛的是短信,通过短信可以给顾客发送信息。另外,扫描二维码也可能进入一些应用场景,例如让顾客通过扫描二维码快速录入商品信息,查询商品、价格、款式等。在不同的企业CRM的功能设置是不同的,但通常都具有以下几种功能。1)小型企业可以通过Excel等方式管理查询客户信息,但大型企业需要更快速地查询客户。微信CRM是用户关系链中的用户信息集成的客户数据库,包括客户的联系方式、特性、成交记录、跟踪记录等。2)通过庞大的微信CRM用户数据库,可以建立上层分析系统,从而对数据进行深入分析。3)微信CRM可以规范企业的作业流程,让各个部门之间按照CRM系统的业务流程工作。4)利用CRM的“自定义菜单”功能来实现企业与顾客之间的有效互动,例如了解最新优惠信息、查询消费记录、开展“电子会员卡”等。2.微信CRM的典型模式一般企业的CRM管理过程会面临两类典型情况。其一,为众多的客户提供通过一次交互完成的、高频次的交易。其二,为较少的客户提供通过多环节完成的、长周期的交易。而微信CRM的典型管理模式通常有三种。(1)一对一模型:企业将收集大量用户数据,并尽可能地使自己的产品和服务满足每个客户的需要。在面对公司大业务量客户和重点客户时,适合采用一对一模型。(2)传统的CRM模型:传统模型中,用户数据主要用于客户分类。针对不同特点的用户群体进行分类管理,向其提供不同种类的产品和服务。一般业务量较少的客户,适合采用传统型CRM模型。(3)个性化沟通和目标定位模型:本模型面向所有客户提供的产品与服务基本相同,也会结合客户的个人偏好及目标市场的需求对产品与服务进行适度调整。一般地,对比例较大的非优秀客户强调的是服务范围和服务的及时性;对数量较少但对公司收益贡献较大的重点客户则提供较集中的、纵向的、积累的成长型服务。3.建立微信CRM的步骤对于企业建立CRM的目标即是建立真正以客户为导向的组织结构,以最佳的价值定位瞄准最具吸引力的客户,最大化地提高运营效率,建立有效的合作关系。企业建立微信CRM一般遵循CRM的管理思路,从以下五步建立CRM系统即可。(1)建立客户信息数据库。建立客户信息数据需要搜集用户的资料信息,包括:对客户类型的划分、客户基本信息、客户联系人信息、客户跟踪记录等,此外还包括可能的与目标客户和维护老客户相关的信息,如业务商机信息、行业动向信息、产业动向信息,变更信息、用户投诉等。(2)分析和了解客户。通过搜集和详尽分析市场的信息对用户有较深层次的认识后,可以对客户进行细分营销及管理。一般,可以从企业的性质、企业规模、主要业务类型、业务量、行业发展、经营状况、风险评估状况等全面地反映客户的实际情况。(3)客户关系维护。在这个阶段,主要是老用户的维护,由客户服务人员配合销售部做好重点客户的维护和服务,将公司资源集中于“黄金客户”的关系管理,完善客户的维护管理,加大关系营销的力度。(4)客户关怀与服务管理。此功能主要包括服务请求、服务内容、服务收费等的管理,详细记录了服务全程进行情况,将相关信息反馈传递至信息部门。(5)客户增值管理。结合公司新业务的拓展及根据客户信息库获得的资料分析客户潜在需求,为客户提供新的产品和服务,从而使得客户的价值得到最大化的挖掘。 二、微信关系链管理 如果微信平台上没有用户,微信SCRM的价值则无法体现。所以通过微信的社交功能,建立微信关系链是实现微信CRM的前提。1.建立人脉资源数据库的策略人脉既是资源也是资本,有效建立人脉资源数据库可以使得企业的经营效益达到事半功倍的效果。对于微信企业的客源人脉,一般是指在运营工作中与各类客户打交道而形成的人脉关系。有效管理维护好企业的经销商、商、客户等人脉资源,可以提高企业的经济效益。社交网络工具通过直接的沟通交流,能够创造口碑,赢得推荐,提高客户的忠诚度,微信平台的人脉资源关系链的裂变形成了人脉资源库的大数据,能够为企业促进商机。所以,在制定人脉资源选择行动计划时,资源结构要科学合理,例如性别、年龄结构、行业结构、学历与知识素养结构、高低层次结构、内外结构、现在与未来的结构等。人脉圈子结构若过于单一、单调,会影响人脉资源的质量。在拓展人脉资源的过程中,要从长远考虑,应注意人脉的深度、广度和关联度。人脉的深度即人脉关系纵向延伸的情况,达到了什么级别;人脉的广度及人脉关系横向延伸的情况,范围(区域与行业)有多广;人脉的关联度则指人脉关系与个人(或企业)定位从事行业的相关性。所以,利用裂变效应拓展建立人脉资源圈,需要关注成长性及延伸空间。企业在运营微信平台拓展人脉资源的规划时,通常可以按以下步骤实施:确定发展规划评估人脉资源现状明确人脉资源的需求设计人脉资源结构制定人脉资源规划制定拓展营销行动2.基于用户行为分析的精准锁定微信公众号的信息传播通常是由用户主动选择的,排斥性较小,并且发送的消息类型丰富,形式比较灵活多样。企业通过对微信媒介平台微信用户行为数据进行分析,就可以给有需求的用户发送需要的信息,加速推动了精准营销的发展。精准营销是为产品、业务、内容等寻找可能会感兴趣的潜在目标用户的方法过程。要尽可能地精准地锁定目标客户,就必须对目标用户的行为、兴趣爱好等进行分析,并与需要营销的产品、业务、内容相匹配。通过微信,将用户行为细分为若干个可操作的维度,例如,进行用户分组、地域范围控制等精准消息的推送,根据不同的分组特点,给用户发送个性化的内容,让主动添加公众账号的用户都能接收到自己想要的内容。这样,营销人员便能根据既定的营销目标,结合规则模型来实现精准选取用户,进行精细化营销,同时能够结合客户行为分析挖掘更丰富的客户价值,也可以根据用户行为对用户进行细分,发现未能满足其需求的细分群体,挖掘新商机,开发针对性的产品。 三、线下数据分析和商业决策的大数据营销应用 物以类聚,人以群分,圈子营销属于小众营销,但由于互联网的“喇叭口”效应,很容易造成一种“势”,圈内意见对于圈内外消费者的影响力是巨大的。现在很多人购买产品时,首先会上网搜集信息,会到各类论坛上寻找其他人的使用感受等资讯,因此网友圈子就成了信息的聚合点。比如搜房网上,一些楼盘的业主对于楼盘的评论,几乎成为了影响其他人购房决策的重要因素。按照大众营销做广度、小众营销做深度的原则,圈子营销最重要的就是做深做透,突出个性化服务营销的特点。企业可以通过以下几方面来进行圈子营销。第一,组建圈子,做好线上交流与线下的各类活动;维护圈子数据库,做精准客户营销。如,长安铃木通过组建铃木车友俱乐部,通过线上交流、线下交友、出游活动来扩大长安铃木的品牌知名度,并通过扩大圈子影响力及实际的服务工作,影响到了更多的潜在客户,对扩大销量起到极大的促进作用。圈子营销是较为精准的营销手段,由于同属某一类爱好的人群,容易建立信任并建立联系。铃木车友俱乐部按照车友们的不同属性类别建立起关联数据库,当有新品信息或者活动时,就按照不同属性类别有选择地发送信息或者组织活动,这种精准的圈子营销能够达到快速品牌推广并形成口碑传播的效果。第二,与目标圈子群体进行合作,支持和赞助圈子活动,或者制造正面新闻话题,让圈子成员广泛参与,开展有针对性的客户营销。如一些户外运动装备企业经常与各类登山野营的团体、协会、“驴友会”等组织合作,通过这些组织的进行信息传播和营销渠道的建立,可以扩大品牌知名度取得很好的营销效果。又如,必胜客曾与社交网站及网上聚集地360圈作为合作对象。在360圈上参加必胜客活动的用户,都可以加入必胜客的“食尚”潮人圈公众圈。必胜客的营销策略是通过人群特性与产品特色融合的方式进行的创意营销。活动按照参与人群的不同性格进行用户细分性格类别,再将不同特色的必胜客食品与之相匹配,向不同性格的食客推出不同特色的食品,取得了较好的营销效果。第三,与部分圈子中的意见领袖合作,通过意见领袖传播品牌价值。必要时可以进行合作,共同分享和发表产品的信息及使用经验和感受等,以实现低成本营销。总结随着社交网络的全球扩张,企业在互联网中应逐渐转型,借助数据库技术为生活服务,数据大爆炸正在改写市场营销规则。客户关系管理(CRM)是企业在信息经济时代是提升企业竞争力、并提高企业价值的必然要求。实施客户关系管理旨在建立新的营销系统,使企业在客户服务、市场竞争、销售以及支持方面形成彼此协调的关系实体,为企业带来长久的竞争优势。微信客户关系管理大数据营销正是通过对人脉资源的关系链的整合同时通过线下活动与微信数据进行数据分析的创新营销。 作者:陈嘉雯 单位:广州华夏职业学院管理工程学院 广东省电子学会教育专业委员会
大数据下营销策略探讨:大数据时代背景下的市场营销策略探讨 摘要:大数据时代的今天,不少企业的市场营销工作都构架在这样的大环境下。本文将通过对大数据时代的内涵及特征介绍,分析研究营销工作在大数据环境下面临的挑战,以及大数据时代下对市场营销方式产生的变化。 关键词:大数据;市场营销;策略;探讨 近年来,随着信息技术的飞速发展,网络技术水平得到显著提升。日常的生产生活所产生的数据量,也成倍攀升。无论哪个行业都离不开数据信息带来的影响,大数据已经成为重要的生产要素,在不断提升生产率以增强自身竞争力的今天,合理利用大数据具有十分重要的现实意义。为了给企业创造更多价值,营销工作是最前端的工作项目,它也是受大数据营销较大的行业之一。在推进数字化进程中,营销领域主要是积累销售数据及客户的行为数据,在开展市场营销活动中,大数据的商业分析无疑助推了整个工作的开展。很多企业不再仅凭过去的经验来出台营销策略,特别是营销成本支出方面,大数据分析可以为企业带来更精准的客户群,销售量在这样的精准营销下得到大幅度提升,企业利润也随着增加。在大数据时代,市场营销还会不断探索出新的潜在客户群。因此作为营销工作,有效利用大数据是今后的发展趋势。 1.大数据的内涵及特征 作为一个抽象的概念,大数据至今没有统一的定义。但是业内对大数据的定义大多持用如下观点,所谓数据是计算机代码,根据一定的规则进行排列组合,产生记录信息的物理符号,这些代码可能是数字,也可能是文字或图像。数据接收实则是对信息内容的接收,对所获取信息的解读也是信息获取的主要用途。大数据,顾名思义,是由于数据信息过去庞大,通过主流软件无法实现管理或处理,此时需要借助于大数据的专用数据库软件,将数据集合分析、管理或存储。因此,大数据只是一种现象,存在于特定时代,它不是产品或新技术的代名词。美国IBM公司认为大数据主要有三个特点,速度快、容量大、种类多。而国际数据咨询公司则认为大数据应当有四个特点,除了容量大、种类多外,流量快、价值高也是大数据区别于传统数据的特点之一。与“海量数据”不同,大数据仅仅是描述数据的量大,还指对于数据处理的相关信息,例如复杂程度、分析处理能力等,经过专业化处理后,最终获取有效信息的能力高低。涂子沛曾经针对大数据撰写过相关论著,他认为大数据绝不仅仅是指数量大,更多地是将智能化的信息处理能力运用在大数据上,通过数据可以发现更具价值的信息。无论是学术界还是商界,抑或是政府,都需要通过庞大的数据资源。 2.大数据时代背景下市场营销面临的挑战 企业的营销行为是市场营销的重要内容,特别是市场瞬息万变的环境下,市场营销更应当不断调整策略。这时传统企业应当不断应对新形势,实现转型。大数据、互联网、社会化媒体等的出现,也迫使传统市场营销优势锐减。无论哪个行业的企业,如果按照老套的营销方式,完成产品的生产及加工后,便是招商、宣传,长此以往,这样的传统营销方式会使企业穷途末路。市场环境变了,商业模式也不再是过去的模式了,因此,依然按照传统的营销方式显然已经不适合整个环境的发展,营销的策略及手段也过于陈旧,应当及时根据形势作出调整。 2.1企业营销规划年限缩短 制定营销活动的规划对企业来说至关重要,它是社会管理的重要环节,也是具有一定方向性、全局性的谋划。特别是战略规划方面,过去通常一个规划会延续企业三至五年的发展方向,但是在大数据时代下,这样的长期规划不具备实际意义。尤其是在市场经济瞬息万变的今天,很多企业的发展变化幅度非常大,战略规划通常只有一年的有效期。而对于不同营销活动采取的战术性变化则是以周为计算单位的,这也是保证企业发展时刻紧跟市场的有效保障。 2.2传统的促销策略亟须不断创新 过去的促销策略中,广告宣传所占比重很大,随着大数据时代的到来,单一方面的促销活动缺乏即时沟通,因此广告的宣传效果远不如从前。从现在社交网络蓬勃发展的现状来看,已经没有多少企业将促销策略依托于传统的电视广告或电梯广告。未来的促销策略方向应当是以占据终端用户市场为主要方向,由此带来的广告价值将会逐步发展壮大。不少企业开始将免费wifi,作为广告宣传的途径,甚至还有企业以二维码的形式作为促销过程中的沟通手段。 2.3品类竞争将凸显 新品类的发展正在延续于各个行业,有的新品类甚至成为某些行业中的知名品牌。例如互联网时代下,即时通讯工具被QQ引领,而自媒体的代表则是以微博著称,免费的移动社交工具则是微信的天下。这些产品作为新品牌不断崛起于不同的领域,并逐渐开创了主导新品类。每一款产品的背后都会配置相应的运营企业,通过策划品类增长战略才能实现持续增长的态势,这也是具有根本性、系统性的思维。 2.4市场调查与分析的内容更复杂 大数据时代背景下,根据抽样调查制定营销决策的时代一去不复返,经过数据分析处理后的营销决策具有更强的科学性。过去要想对营销体系进行调整,出台新的方案前,企业都会对市场进行抽样调查,最终从分析和推断这些抽样数据来实现调整策略的方向。但是,现在的市场环境不同于以往,越来越复杂的社会环境面前,单纯依靠抽样获取的数据显然不具备准确性,无法通过分析抽样数据得出当前环境下的预测信息。在大数据背景下,将所有的营销行为汇总起来,将这些数据进行调查分析,所分析和处理得出的信息才是具有参考价值的。建立数据库,通过数据分析可以帮助企业在营销活动中精准判断采取何种体系能够实现利益最佳的效果。 3.大数据时代对市场营销方式的改进策略 3.1市场营销应当更精确 市场环境的变化,导致传统的营销策略不得不做出改变,企业营销策略要尽可能精确化,才能对企业未来实现可持续发展奠定基础。客户及销售商的信息可以通过网络创建资料数据库,通过电话访问、邮件、电子媒介等多种形式掌握全面的信息,再对这些数据信息进行分析处理,确定其中的潜在购买客户,并带有指导性地改变营销策略,针对不同购买力的客户,可以采取针对性地营销推广方案,这样可以将营销活动开展得更具方向性,并且对选购的客户或销售商提供跟踪服务,确定营销推广方案的可行性如何,以便于对下一步改进营销策略提供参考。 过去传统的制订营销方案,缺乏科学性,很多依靠企业发展的经验,这样的指定方式缺乏必要的可行性分析,从抽样到掌握的数据量来看,很难做到精确化营销。但是大数据时代的到来,让一切变得可能。精确化的营销方案成为企业从事营销活动的大势所趋。网络条件下,过去数据收集、存储及处理成本得到下调,通过移动网络化的媒体或渠道,企业可以便捷地搜集到客户信息,针对不同时期的营销方案,寻找客户的产品体验,并鼓励用户参与到品牌建设中来,对购买后的用户定期收集其评价内容,实现良好的互动交流,这些信息也会随着企业产品的不同生命周期形成有价值的行为数据,在制定接下来的营销策略时,这些数据的度量、精准度都是非常可观的。 此外,随着丰裕时代的来临,消费者所呈现的个性化特点逐步凸显。从客户及销售商的个人喜好上就可以看出,他们的阅读、交际圈及消费等行为持有很大的不同,并体现在日常生活的方方面面。个性化营销的今天,是市场的需求,也是企业发展必不可少的重要环节。大数据的运用则成为必备的基础性条件,特别是对客户个性行为及偏好的信息处理,能够形成可流转数据,在此基础上对数据进行归纳整理,所得出的分析理论是最具有参考价值的,特别是对客户的洞察力将会大幅度提升。任何一个市场营销行为都应当是本着客户之上的原则,因此客户的需求就是市场的需求,也是企业发展的重要方向。当经过促销、产品、价格、渠道等方面信息的精确处理后,最终可以为企业制定出最佳营销组合策略,为企业打造量身定做的方式,并针对不同的客户提供恰当的时机,实现收益最大化的目标。营销组合策略出台的因素众多,且不具备固定性,这也要求企业应当根据不同的阶段,具体分析和探讨影响因素有哪些。例如包括支付方式、价格、付款期限等内容都可以根据具体情况适当调整。此外,对企业的存货地点、覆盖区域及运输方式等也会根据市场的变化而变化。价格、促销折扣、促销人员的收益、广告投放方式和公关关系都会随之发生变化。 3.2客户关系管理更重要 经济全球化的到来,加之大数据的时代背景,很多同类企业都面临着产品同质化的发展瓶颈,这也成为企业管理者的困扰。如果一个企业拥有良好的客户关系,在搜集和洞察客户动态时这些客户关系可以提供大量的数据信息,因此不少企业开始意识到客户关系的重要性,加强管理,从中发掘有效的客户资源。企业要想在竞争日趋激烈的市场环境中,获得竞争优势,长期的良好客户关系是关键因素之一。由于客户信息复杂性较高,不同类型的企业将这些客户按照自己的标准分成不同级别。按照地域、购买力、行业等因素划分客户的方式较为常见,但是这样的分类方式依然无法精确反应客户的不同需求。因此,企业应当在掌握的销售数据中进一步挖掘和分析,将影响最大的因素作为划分的标准,实现更精细的组别划分,根据不同组别,企业可以制定不同的营销策略,维护和管理好客户关系。从客户关系中还可以挖掘潜在客户群,这样既可以将销售额提高,并且在制定营销策略时投入的成本更低,企业所获取的利润也会随之增加。 3.3改进商品销售管理以促进交叉销售 企业的销售数据是每天不断更新的,这些数据成为今后深层次挖掘分析的素材,特别是对于不同产品的销售情况有更清楚的了解,这也是企业更新营销对策的重要依据。例如通过对问题的分类管理,直接盈利部分与间接盈利部分可以通过数据进行综合分析,对进一步优化产品零售货架的组合形式有很好地指导作用,从进货到库存等的控制也可以得到更合理的指导策略。此外,在网络时代下,客户的购物车等信息具有十分重要的价值,这是产品有待销售的相关性,也是潜在客户群的重要标志,企业可以根据这些消费数据制定消费行为模式,购买行为在达到一次购买行为所体现的正是交叉销售的即时效果,而多次购买行为则体现的是延时效果。无论是交叉消费的哪种效果,都可以直接反应产品的销售情况,而产品通过销售盈利了,也是企业收益的主要途径,这部分收益称之为直接收益,而交叉销售所反映的是间接收益。从零售产品的货架布局到产品价格的制定及营销策略的出台,都可以依据对数据信息的分析得出。 3.4企业营销组织结构的变革 将企业的营销信息通过大数据的形式得到分析,并合理运用后,可以为企业及市场带来巨大的利润空间。因此,大数据时代下,市场营销变革势在必行,专门从事搜集、挖掘、分析数据信息的部门及人员将成为企业的重要机构及人员构成。营销人员不再是根据过去的工作模式开展营销活动,而是集中于搜集、分析数据信息,根据结果制定营销活动的阶段。在市场营销中,企业成立专门的数据分析部门至关重要,并且这些机构今后会随着市场营销的现代化取代传统营销决策的进展,逐渐成为企业的优秀部门。过去产品销售人员是企业的主要人员构成,人数众多,力量庞大。如今,随着大数据时代的到来,数据采集人员将成为企业的主要人员构成,他们通过四处奔波搜集数据信息,为企业接下来制定营销策略提供参考。 大数据下营销策略探讨:大数据下营销策略思考 [摘要]大数据时代已经来临,大量、多样、快速、真实这四大特征赋予了“大数据”无与伦比的研究价值。新的数据环境必然对企业营销工作带来巨大影响,如,带来营销理念的变革,拓宽了市场信息获取途径,开发新的业务增长点。“大数据”时代下,企业应采取建立完整的数据系统、线上与线下结合发展、建立互动反馈平台等市场营销策略,为企业经营决策提供依据。 [关键词]大数据;营销策略;分析 当今社会是信息爆炸的时代,新一代信息技术渗透到每一个行业,出现了物联网、云计算技术、移动计算等各种新兴技术。“大数据”应运而生,已成为重要的生产要素,对行业发展产生重要影响。并且,对于大数据研究已成为当前信息技术领域的新热潮。基于数据思维、电商思维、网络思维的“大数据”时代下,分析消费者行为提供了一种新的方式,对现代企业管理的运营理念、业务流程、决策模式等方面产生巨大的影响。 一、“大数据”含义 现代社会,“大数据”将对各个行业产生深远的影响。“大数据”分析是指对总体数据进行分析,通过海量数据的追踪分析,从宏观的角度去观察微小的个体。“大数据”又称巨量资料,指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察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”不仅能掌握海量的数据信息,更重要的是,对这些含有特定意义的数据进行专业化的分析、处理。即,如果用一种产业比作大数据,“加工”数据,就可实现“增值”,不断的提高企业的这种数据“加工能力”,才能实现企业利润的提高。大数据具备四个特征,简称“4V”,即大量、高速、多样、真实,“大量”指数据基础来源广且庞大,“高速”指依赖于现代化互联网手段,传输的速度比较迅速,“多样”指数据的多样化,“真实”指数据的传输与记录都是比较真实可靠的。另外,所有的数据资源可进行在线备份和存储,以便可以随时将数据调出使用。另外,随着互联网技术的发展,“大数据”可为企业提供实时可靠的数据资源,采用数据分析,可以为企业提供管理及营销决策。以上四大特点一方面指顾客需求变化的多样性,面对商家各种各样促销攻势,消费者在消费时也可以“大数据”作为支撑;其次随着智能技术的发展,手机、平板电脑的普及,网络购物成交量连年提高,“大数据”营销在电子商务相关的行业有着广泛的应用。 二、“大数据”对市场营销的影响 “大数据”时代为企业的营销管理带来了机遇与挑战。随着智能手机、电子商务、物联网的飞速发展,企业将获取大量的数据,包括客户资料数据、销售数据、财务数据、需求预测数据以及外部环境、竞争对手的相关数据,这些数据的获取,将给企业的营销管理带来新的契机。 (一)带来营销理念的变革 大数据时代企业通过“大数据”分析出消费者的兴趣爱好和行为习惯,能够精准预测顾客的需求,从而给企业带来丰厚收益,这将导致数据的采集、管理、分析成为新的工作重心。同时,这种营销理念的转变也给消费者带来了便利。可以借助“大数据”搭建包括个人信息、家庭信息和社区信息平台。信息平台可以使数据信息与营销相匹配。例如,在以有线数字电视互动双向网络为支撑,以数字电视终端为介质的家庭信息平台建设中,把用户行为信息通过数字电视终端传送给企业,企业通过深入分析消费者行为数据得出有价值的信息,进行有针对性的媒体宣传、广告投放,实现精准化营销,结合物流服务、配送体系,可形成高效、方便、完整的营销过程。另外,在企业营销工作中,数据分析部门将日渐成为企业营销的优秀,企业将配置大量的数据分析人员,去分析企业所需的各种数据。总之,大数据时代的企业营销理念将发生很大变化。 (二)拓宽了市场信息获取途径 市场调查是市场营销的重要组成部分。没有深入的调查,市场营销活动就难以开展,而市场调查中比较重要的就是关于消费者心理和行为的调查,以往大都采用观察法或问卷调查获取,但这两种方法成本比较高,并且比较难获取客户真实的信息。在“大数据”环境下,我们可以通过监控探头、网络日志等把行为信息记录下来,利用这些真实的数据对消费者行为进行分析。例如,在零售行业中广泛使用的“POS”系统,可以记录顾客的消费信息,通过其分析,企业能够尽快做出符合消费者消费行为的营销战略。 (三)开发新的业务增长点 随着社会的发展,人们心理不断成熟,对于各竞争品牌影响力的分析日趋复杂,“大数据”为企业带来更加精准的信息,使得企业确定在本行业中的竞争力,监测竞争对手的行为,规避营销风险,寻找营销竞争中的空白,找准营销方向。“大数据”时代,企业通过对海量数据的分析、处理,了解消费者的行为习惯,发现人们理性无法感知的关联规则,进而发现新的利润增长点,开发出新产品或服务,最终实现功能化创新、服务化创新。 三、“大数据”时代营销策略 (一)建立完整的数据系统 市场营销首要任务是明确企业自身的使命、战略方针,企业的使命是企业的经营理念,是在社会发展中所担当的责任。有了企业使命,才能确定企业的战略发展方向,然后才能对市场进行细分,给企业以定位,制定营销策略,这一切都需要大量的内部信息、外部信息,所以企业必须建立起一套完整的数据系统。通过对数据科学、系统的分析才能确定企业发展的方向,为战略的制定提供精准的分析结果。 (二)线上与线下的结合发展线 上线下结合发展是营销发展的新趋势,由于网络的普及和发展,线上可以收集大量客户点击、搜索的信息,所以,可以利用数据挖掘,分析出客户的喜好,行为习惯等深层次信息。而线下可利用实体店,为顾客提供体验服务,进而促使其消费,并为消费者提供全方位、个性化的服务。做到线上多渠道营销与线下体验消费的结合。 (三)建立互动反馈平台 近年来,我国智能手机市场飞速发展,未来几年预计还会保持40%-50%的产值,智能手机业务的发展有着无限的市场潜力。随着智能手机,平板电脑的普及,消费者可以下载手机APP、移动客户端,在这样的移动终端平台实现搜索、购买功能,为消费者提供更多的优惠与便利,进而提高企业服务,增加利润。通过这些手机平台与顾客进行互动,发现消费者的消费行为信息,包括,消费者对商品的喜好,购买商品之间的关联度,不同品牌偏好,新产品的需求等。把这些信息通过计算机软件的分析,处理后,得出消费者的需求信息,并对其进行针对性的推送服务。另外,企业可以建立一个互动反馈平台,通过这个平台观察消费者的行为,并且,当消费者在购买过程中出现问题的时候可以通过这一平台与企业经沟通、协商,企业可根据这些信息对营销方案进行制定与调整。消费者获取信息的渠道呈现多样化的趋势,因此提高消费者对商品认知度也可以提高商品购买率。 在未来的信息化发展中,企业之间的竞争将会逐步转变为数据的获取与分析能力的竞争。人类本身在体力、智力、精力等方面难以适应信息量的飞速增长,因此,在这样的“大数据”面前,消费者可能会无所适从。企业只有及时、准确地为消费者提供其所需商品的信息,了解消费者行为,掌握其消费发展趋势才能赢得消费者。所以,未来企业经营管理会更多的利用这些“大数据”。随着“大数据”在营销管理的广泛应用,企业间利用数据进行竞争将会日趋激烈,同时也为企业提高市场占有率,在市场竞争中获取胜利提供重要举措。 作者:李翠亭 单位:哈尔滨金融学院 大数据下营销策略探讨:浅析大数据时代背景下的市场营销策略 [摘 要]大数据时代的背景下,企业营销模式的变革面临着极大的机遇与挑战,随着大数据信息化时代的到来,特别是互联网及数据挖掘技术的飞速发展,给企业深刻洞察消费者购买行为提供了创新的手段,也给企业推动营销模式的变革注入了强大的动力。 [关键词]大数据 网络营销 数据分析 随着科学技术的变革,特别是互联网技术的迅猛发展,整个世界都进入了信息化的大数据时代。通过更快的收集数据,分析数据,企业管理人员能够更好的找准企业未来的发展方向,减少发展过程中的错误尝试,并在发展过程中得到新的突破。 一、大数据时代下企业改变传统营销模式的意义 1. 传统的营销模式已不再适应社会的发展 传统的营销模式是一种交易营销模式,强调将尽可能多的产品和服务提供给尽可能多的顾客。经过长期的发展,已经形成比较扎实的理论和实践基础,消费者已经习惯这种固定的模式。消费者在消费过程中有很强的交流性,可以看到现实的产品并体验购物的休闲乐趣,同时也更取得了大众的信赖。该模式下,理论的研究重点在市场营销的全过程,探寻市场营销的一般规律。传统营销理论认为市场营销应当从市场调研开始,然后进行市场细分,选择目标市场,再根据企业的实际情况制定相应的营销战术。在这一过程中,要不断深入的强调市场营销的本质是满足市场需求,强调顾客导向。传统的营销模式下,不同的市场环境,企业没有个性化的营销战略、战术。通常情况下,企业将产品生产出来后,会通过传统的营销渠道(制造商批发商零售商消费者)对外销售产品,冗长的流通环节大大增加了产品的成本,同时还降低了产品的时效性。 但是随着信息技术尤其是互联网飞速发展,各个传统企业纷纷开始利用互联网为顾客提供服务并且在世界范围内拓展公司的业务。在这种形势下,传统的营销模式已越来越不能适应企业的生存所需。于是各个企业就开始按照互联网的特点积极的探索新的营销模式。 2.大数据时代下的现代营销模式 当前的大数据时代下,信息的传递与分析速度更快、更加详细。这使得企业能够在更为便捷的情况下获得更多的数据和信息,通过这些数据和信息对未来的发展进行预测。由此,网络营销、数据库营销、一对一营销、精准营销等新的营销模式越来越被熟知与采用。企业的经营理念和营销方式,企业与企业之间的关系,企业与消费者之间的关系都发生了巨大的改变。依托于网络这种崭新的媒体所进行的营销活动是企业整体营销战略的一个组成部分,是以互联网为基本手段来实现企业的总体经营目标,其基本职能在于营造企业的网上营销环境和促进企业的客户交换关系。 二、现代营销模式的优势 与传统的营销模式相比,在产品、价格、渠道、促销等很多方面,现代营销模式都有很大的优势: 1.产品的个性化定制成为可能 随着社会经济的进步,消费者对商品的个性化需求越来越强烈。企业开展营销活动时,可以利用互联网互动性和即时性的优势,根据消费者的不同需求划分不同的目标市场,满足消费者的个性化需求,提供个性化定制服务。这一点在传统营销模式中是较难实现的。比如说戴尔,其在线订购和自选配置就是产品定制化的最好体现。 2.价格策略更加柔性化 电子商务环境下,企业修改产品价格都是实时的,不像传统营销那样,价格的变动总是经过一定的时间滞后才能反馈给顾客。现代营销模式可以实现产品价格的快速条件和变更,第一时间将价格信息反馈给顾客。同时相关的促销信息也可以及时,实现价格柔性。 3.交互性 这是现代营销模式区别于传统营销模式最显著的区别,可以满足消费者自主、独立的购物心理。随着SNS(社交化媒体网络)成为互联网的热点,企业越来越注重通过微博、社区等互联网工具与客户交流,及时的对顾客的意见作出反馈,最大限度的满足顾客的要求,客服传统营销受时间和地域的局限的缺陷。比如在互联网上,可以提供包括QQ、阿里旺旺、MSN等多种方便的异地交谈方式,为企业拓宽是长,赢得主动,为消费者带来方便和实惠。 4.提高了“顾客让渡价值” “顾客让渡价值”是指顾客总价值与顾客总成本之间的差额。传统营销模式的基本思想是市场导向,在传统营销模式下,企业首先是进行市场调查,然后根据调查结果进行市场细分,并以此确定目标市场和营销策略组合,然后再集中本企业的可利用资源,尽可能地满足顾客需求。而现代营销模式是顾客导向,关注顾客的个性化需求,为顾客提供更满意的产品与服务,增强了产品价值适应性,提高顾客满意度,从根本上提高了顾客购买产品获得的总价值。 5.节约营销成本,提高营销效率 传统的营销模式要求企业在每个节点上都与消费者结合,营销链很长,企业必须建立自己的专业营销队伍,造成人员膨胀,营销成本很高。现代营销模式缩短了营销渠道,仓储费用大大降低,不需要去繁华地段租商铺,降低运营成本。同时,各种信息化技术的利用也极大的提高了企业的营销效率。比如各种在线的即时交流工具,可以在第一时间解决用户遇到的各种问题,提高了服务水平。 另外,现代营销模式还有一个突出特点就是针对性强,可以为企业带来非常精准的目标顾客群,转化率大大提高。这样可以最大限度的节省公司的推广费用,使公司能够集中资源,提高营销投资的回报率。 三、大数据背景下现代营销的基本策略 1.利用大数据对用户行为与特征进行分析。 只有积累足够的用户数据,才能分析出用户的喜好与购买习惯,甚至做到"比用户更了解用户自己",这是大数据营销的前提与出发点。虽然曾经一度出现过"一切以客户为中心"作为口号的企业经营思想,但却很难及时全面地了解客户的需求与所想,或许只有进入大数据时代,这个问题的答案才能更加明确。 2.以大数据为支撑,精准推送营销信息。 精准营销在近几年被许多公司多次提及,但是真正做到的少之又少,反而是垃圾信息泛滥。究其原因,主要是过去名义上的精准营销并不精准,因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。随着RTB广告的广泛应用,广告投放获得了比以前更好的精准性,而其背后靠的是大数据支撑。 3.是通过大数据让营销活动更能投用户所好。 如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征,以及他们对产品的期待,那么产品即可投其所好。如《小时代》在预告片投放后,即从微博、微信上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性,因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。 4.通过大数据帮助企业筛选重点客户。 令很多企业所困惑的是:在企业的用户、好友与粉丝中,哪些是最有价值的用户?有了大数据,或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与企业相关,从用户在社会化媒体上所的各类内容及与他人互动的内容中,可以找出千丝万缕的信息,利用某种规则关联及综合起来,就可以帮助企业筛选重点的目标用户。 5.通过大数据分析,让企业更加清晰的了解目标消费者的特点。 面对日新月异的新媒体,许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析,将粉丝转化为潜在用户,激活社会化资产价值,并对潜在用户进行多个维度的画像,其目的就是更加精准地分析产品消费者的特点。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容,设定消费者画像各种规则,关联潜在用户与会员数据,关联潜在用户与客服数据,筛选目标群体做精准营销,进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据,丰富用户不同维度的标签,并可动态更新消费者生命周期数据,保持信息新鲜有效。 虽然依托互联网技术发展的现代营销模式,与传统营销模式相比有许多与生俱来、令传统营销模式可望而不可及的优势,并对企业的传统经营方式形成了巨大冲击。但是我们必须看到,网络营销仅仅是企业整体营销战略的一个重要组成部分,是不可能完全取代传统营销的。事实上,传统营销与网络营销应该配合使用,各取所长,线上线下结合才能最大限度的提高企业效率,增强市场竞争力。大数据使企业真正将消费者至上的市场营销理念落到实处,将企业的营销做到精准化和人性化。企业必须紧紧把握大数据带来的机遇,实现企业市场营销管理手段和营销传播模式的变革,加速市场营销。 作者简介 张天明:天津财经大学企业管理专业在职研究生在读,国网天津武清供电有限公司。 大数据下营销策略探讨:浅谈大数据盛行背景下的市场营销策略 摘要:大数据时代背景下的市场营销获取了更便捷的信息来源,可以通过信息采集工具来收集目标客户消费行为与市场状态,进而有助于市场营销工作的科学有效展开。本文从大数据时代下的市场营销角度出发,分析当下营销策略转变。 关键词:大数据市场营销策略 “大数据”是近年来的市场经营新兴关键词,在一定程度上为市场经济的发展提供一定参考依据,有效的帮助企业对市场状况做更精准的掌握,从而帮助企业做有效的管理决策。因此,大数据时代已经到来,深刻影响着人们生活的方方面面,在具体的市场营销工作上,也不得不关注大数据为人们提供的有效信息,从而有效的指导市场营销掌握市场动态,促使市场营销方案与执行更为精准有效。 一、大数据基本定义与特点 大数据是随着互联网不断完善发展而来的新生物,对于其全面的定义并没有确切性的框定,但总体来说,大数据主要是通过一定互联网大量信息的汇总来表现社会中的某种发展趋势与特点,所有的信息处理通过庞大的数据积累完成,从而有效的反映社会与市场环境,在一定程度上其参考价值高于传统的抽样调查信息,其信息的完成更多的属于智能化处理,非人工完成。在市场经济领域中,多数情况下是通过软件工具对市场中交易情况或者客户自身的购买行为特点做汇总分析,进而达到观察市场经济状态与客户特点的作用,有助于企业在经营中调整到更合m的状态。其主要特点在于其数据的智能化操作、海量信息采集、种量较多、容量较高、价值大,同时随着技术的发展,信息采集设置更便捷更科学。可以通过已经采集到的大数据可以有效的对未来以及当下市场状况做判断,有助于对市场更深入的了解。 二、大数据时代下消费行为特点 (一)购物媒介移动化 随着智能手机的普遍化,移动客户端与互联网的联合为人们的购物提供了更大的便捷,人们通过智能手机连接网络就可以达到随时随地的商品与服务的购买,极大的提供了人们更多的便捷性,同时相关网络消费所生成的数据可以在一定程度上反映出实际消费中客户的行为习惯与消费需求。而这种消费行为的改变,在一定程度上会影响着新时代背景下企业的市场营销与产品、服务改良,从而才能有效的满足当下人们的消费需求。特别是随着4G网络与光纤技术的推广,人们通过智能手机或者便携式电脑做随时随地的信息采集时,流畅感更好,消费体验更佳。甚至由于移动网络的发展,对传统电商也会产生一定冲击力,促使各单位需要积极的关注移动客户端客户的消费行为与生活状况的分析,这样才能提供更具有针对性的服务与商品提供。例如当下有较多的APP,可以有效的便于人们做日常商品与服务的购买,随时通过电话预约与下单就可以完成消费行为,操作便捷,其中淘宝、京东等平台开辟的手机客户端平台,可以有效的反应商品销售量、消费评价以及信誉度等大数据的评估,在方便人们随时随地消费的情况下,也帮助消费者对商品有更多的了解。 (二)消费行为社交化 在当下互联网高速发展的当下,随着人们对互联网的依赖,日常的消费行为已经朝着社交化的趋势开展,作为消费的主体会因为消费的满意或者不满意情况对体验做再一次想推广宣传,甚至部分消费者会成为其中的意见领袖角色,从而引导部分人群的消费行为。消费行为形成了更大层面的相互影响,需要更大的关注消费者满意度的争取。甚至部分消费者会更倾向于选择自己信任的意见领袖或者周遭认识的人展开实际的消费选择,这种人际交往对消费者产生了一定的消费诱导作用。无论是简单的食物,还是汽车、房产的购买,人们都会积极的通过对网络平台去搜集相关信息,从而做出自身对购买服务与商品的基本判断。而传统的人们消费行为受到外在的影响较大,会依赖于购买渠道推销人员或者传统广播电视、报刊等媒体介绍,缺乏广阔开放性网络世界的信息来源,总体来说传统的消费者处于相对信息封闭的环境中。尤其是微博、微信等社交平台的发展,促使人与人之间有更密集方便的交流状态,进而有效的促使人们在实现消费行为前有更多的信息参考渠道。此外,大数据催生了大量的网络消费数据情况的报告,在一定程度上会影响消费者对产品与服务的判断,特别是部分网站平台提供人们对产品与服务的大量评价数据,进而导致人们在产品的判断上受到一定程度的影响,尤其是在具有高影响力的口碑性数据平台中,其影响性会更为明显。例如在电影票订阅平台上,“猫眼”购买平台会提供观众对电影的评价、打分,进而会影响即将购买电影票的观众对电影做出预判,从而影响其实际的购票行为。 (三)消费服务个性化 互联网大数据的服务可以有效的通过一定平台的数据的汇总来分析消费者消费行为与特点,从而提供消费者最需要的服务与产品。消费服务的提供更为的个性化处理,而不是传统电视、广播、报刊媒体的笼统化消费信息提供。例如在qq聊天窗口与门户网站上,会依据消费者个人以往的浏览记录、信息检索或个人信息记录来提供其对应所需的商品信息,进而促成消费者有更高的关注度。当下的产品宣传推广也逐步的走向个性化与定制化的处理,避免将宣传推广到非目标客户群体。整个推广后台需要依据消费行为情况做更深入的分析收集,从而对消费需求做更精确的定位。 (四)消费行为更趋于主观性 在大数据情况下,由于消费者自身的消费行为有了更大的挑选空间,进而消费者不会受到现实环境中的环境干扰与诱惑,选择更为的主观性,消费者会更趋于保持自身的理性主管行为来进入到消费环境中。选择空间大,可以在短时间内集聚大量同类型商品提供方,进行对比分析选择,从而挑选出符合客户自身需求的商品与服务。特别是大数据为消费者提供了更多的大数据参考信息,对于较为成熟的消费者而言,会有更准确的评估判断。消费者会依据自身实际所需定向的搜索对应商品与服务,避免寻找不匹配性的商品,节省了大量的消费时间。 三、大数据时代背景对市场营销构成的阻碍 由于大数据的来临,信息的传递日益快速丰富,信息爆炸在对应程度上会存在大量的垃圾信息泛滥,消费者会因此感到信息接收的疲劳与抵触情绪。大量信息对消费行为产生影响后,相关单位会通过一定技术处理来引导消费者消费,甚至有虚假大数据信息的存在,对消费者形成消费误导。部分消费者认识到该类情况,甚至对大数据产生一定抵触与质疑,进而对市场营销产生一定干扰。
当今的时代,随着科学技术水平的提升,大数据已经被广泛地应用到各行各业之中。数据的估值需要以及相关的大数据分析、使用、深挖等各种新型的技术都得到了更大的发展空间,这也为财务领域带了更大的发展空间与此同时也是一个不小的挑战。 一、大数据时代背景下财会出现了哪些变革 (一)更好地预测到信息披露的相关结论,减少了财务造假 随着时代的不断进步和发展,人们日常生活中的很多行业都应用到了大数据技术,而且有很多的数据都被公开,对于大数据的相关探究分析、开发、挖掘、收集等技术日益成熟,而且人们在思想上对其的重视程度也在逐渐提升,这也进一步地促进了技术的开发和使用,保障企业可以在最短的时间内获取到财会信息的披露结果以及将会出现的财务舞弊情况。企业获取到财务相关数据的渠道也变得更加的独立自主,有效地降低了企业披露需要依靠的程度,企业可以借助相关部分机构或者是企业的信息渠道以及那些不完全保密的网络记录等多种多样的渠道去实现相关的购买、交税、融资和售卖以及其他的多个业务的数据收集,进而也可以更好的判定信息结果的可靠性和真实性。在当前的阶段,进一步的优化升级新型的财务系统进一步地提升了企业财务报表数据的可查询性和智能性,保障了企业的主管机构、税务机构、证监会或者是其他监督部门机构使用的财务信息数据的安全性和可靠性,避免了财务造假的不良问题的出现。 (二)大数据的地位从辅助工具优秀向资产方向逐渐变化 结合相关的信息报告,Facebook参考会计准则的具体相关要求计算出的账面价值和市场中的实际价值之间有着20倍的差值,正是由于这种情况的存在导致了Face在上市的第一天估价就不容乐观。随之即来的也遇到了更多的问题和困难。当前,我国的信息化产业发展速度有了很大的提升,IT技术也日益成熟,在很多的行业和领域得到了广泛的使用,而且也逐渐取代了很多的老套陈旧的生产技术和方法,实现了企业制造以及销售的优化升级,在新的时代背景下,大数据的角色也从辅助工具向着企业的重要资产方向转变,大数据占据的资产比重即将远远大于以往的企业资产。 (三)财务管理方式和内容都在不断地优化升级 在新的时代背景下,随着大数据技术的日益进步,企业中以往的财务会计管理技术和当前的企业管理需求之间的矛盾日益突出,已经不能够适应时代的发展需求,所以企业为了不被时代淘汰,就要对现有的企业模式和技术进行及时的优化升级,借助更加健全和完善的财务流程体系,合理的使用大数据技术对企业的相关财务进程和机构进行更加精准化的分析探究,最终实现对资源的科学分配和最大化使用,保证企业的可持续发展,进而为企业带来更多的利益。近几年,随着“IBMTM1”相关方案的出现,其相关的财务估算、资金投入以及成本管理控制等多个方面的财务管理内容都悄然出现了很大的变化,多个系列的变化都从侧面印证了财务管理变革的脚步在日益加快。财务预算在如今阶段的企业财务管理各项活动中发挥着非常关键的作用,其可以帮助目标变得更加具体性、细致化、全面化、标准化,可以更好地凸显出财务目标。但是结合实际的情况不难发现,有很多企业都不具备编制财务预算能力,即使有一些企业具备了财务预算的编制,但是鉴于企业的相关机构部分不能够合理有效的分工就会导致财务预算管理难以正常的进行,而且作用也很难有效的凸显和体现。为此,合理的使用大数据相关的梳理技术和收集技术,可以让企业对预算的相关内容和作用有一个更加细致和全面的认知,也可以进一步地加大对预算的思想认知,对于企业的内部的多个部分机构的资源融合有着积极的促进作用,而且从某种角度而言也可以更好地提升预算管理的可靠性和质量,有效的填补了ERP系统在实际的运行过程中缺失事前管理控制的缺陷,有助于提升企业预算管理的质量,保障预算的更加可靠合理和全面细致。如今,市场之间的竞争力度在不断地加大,而且企业的规模也有了很大的提升,假如仅仅依靠以往的规模扩大、融资的形势来进行发展的话,已经不能够跟得上时代的发展脚步,所以为了更好地适应时代的发展需求,就要对现有的发展方式进行有效的更新升级,要保证企业的发展方向和投资的效率以及经济收益等多方面持平,进一步对测评体系等进行更新升级。举个例子来看,最近几年出现的BIM可以很好地帮助企业在资产投资、项目的构架以及价值的储备等方面提出更加新颖的意见,这也为投资管理工作带来了更大的发展空间和新的发展方向。当前,互联网技术的发展在各个行业中都成了主要的发展方向,互联网的消费也慢慢成了主要的发展方向,其可以更好地简化企业的相关产品信息获取,而且有助于提升企业的数据信息的通透程度,这样就会导致企业的利润空间变得很小,也就加大了拓展的难度,所以,针对这些情况,要进一步的对企业的成本控制力度提升,对企业的管理过程进行合理的升级,想要在激烈的市场竞争中占据一席之地就要不断地提升企业的管理质量和水平。借助大数据技术来进一步地强化企业对财务成本的控制力度,从而有效地提升企业获取的经济利润,这也将是企业未来发展的主要方向。 (四)财务机构部门也在向“大财务”方向转变 企业的相关财务部门机构借助对数据的有效科学分析,可以获取到更多的和企业未来发展有关的一些有价值的数据信息,与此同时参考这些信息的数据分析结果可以更好地指引企业来实现高效地运转,为企业的进一步发展提供更加多的空间,而且相关的策略也会更具有价值和意义,这些多方面的因素都可以更好的保障企业财会部门更好地完成变革。结合当前的发展趋势来看,企业的财务部门在日后的主要变革方向就是从服务部门慢慢地向重点的业务部门机构变化,除此之外,其也会在企业的发展战略中发挥至关重要的作用。在对相关的数据进行科学有效的分析过程中,不同的部门之间的沟通交流工作会变得更加的多样化和频繁化,财务方面也会朝着“大财务”的方向转变。 (五)财会人员应注重全面发展 大数据时代会对企业的财会部门的发展和改变起到一个推动和促进的作用,会计工作也将从以往的手工化的工作方式朝着更加自动化的方向转变,从而可以节约很多人力资源的投入,进而有助于为企业节约资金的投入,有效地提升了自动化工作的整体质量和办公效率。企业管理者的主要职能也从以往的领导模式下的财务管理慢慢朝着提升企业的整体发展水平方向变化。所以在大数据时代背景下,企业的财会人员出现了很严重的两极分化的趋势,而且企业的所有人员都在朝着“通才”的方向靠拢。 二、如何在大数据时代下应对财会变革 (一)有效提升对数据的管理能力,优化信息披露的质量 针对大数据的采集和深挖以及分析的飞速发展带来的财务信息透明化、可视化,企业目前最需要解决的问题就是构建更加统一、流畅的信息化管理媒介,对数据的自动采集系统进行科学有效的开发,实现业务数据的有效对接、交互以及数据分析和人力资源的配比,合理的收集和使用企业本身的原有数据、合理的借鉴和使用企业的内部及外部的所有数据,有效地提升企业对数据的管理水平。并且以此为基础,企业要对财务人员的综合素质和能力进行严格的把关,务必要以提升财务工作的质量和效率为保障。随着大数据时代的来临,财务信息逐渐变得公开透明,预见效果得到极大增强,而且趋势逐渐明显。对于企业来说要有效地提升对数据的管理能力,就需要优化信息披露的质量,企业首先要关注并构建一个完整的可以提供数据信息共享的沟通交流服务的平台,促进信息的智能化与自动化。在平台里对有关业务进行科学合理的配置,各方面提高企业对于信息的分析与管理能力,提高应对能力。企业有关的部门,财务以及监管监督职员,要加强对财务信息的质量水平的要求,减少工作方面的失误,使信息披露有质量方面的保证。企业要对和自身有关的数据信息进行全面完整的收集与整理,丰富数据量,提高预测的准确性,以使企业做好防范,积极应对,设置不同的方案降低可能对企业带来的损失,提高信息披露的水准。 (二)保障数据价值计量的科学性和规范性,保障数据资产确定的顺利进行 参考市场评估的相关结果,数据价值在整个企业资产价值中占据的比重逐渐提升,可是结合实际的情况来看,却没有很有效的办法来实现数据的估值,这就导致了企业的账面价值和公司的实际资产价值不符合。越来越多鲜活的例子告诉我们,及时估值面对着很多的困难,但是市场和投资者在实际的交易过程中依旧可以借助一些合理的方式来对相关的数据资产进行科学的估计,这就导致了拥有数据或者是那些收集数据比较简单的公司股价在不断地提升,而那些普通的公司的股价不断下跌。只有找到正确的数据估值方式并且保证对相关的数据入账的规章制度进行科学的优化升级才能够保障数据的价值得到真正的体现,数据价值在不远的将来就会成为一种更加先进的资产。 (三)针对现有的财务会计管理方式和技术进行更新升级 企业要对现有的财务会计管理方式和技术进行更新升级,首先要对财务管理的模式进行更新,对财务管理的技术进行创新,要从软件与硬件两个方面开始进行,对相关的财务管理系统与流程步骤进行调整。要推动传统的财务管理观念进行转变,实行新型的财务管理技术模式。使企业在资金成本预算,投资回报率和企业管理与经营方面进行革新,加大支持的力度。把财物管理规范化,使信息获取的质量得到提升,使财务管理变得高效。为了更好地适应时代的发展需求,这就要求企业要从多个角度比如可以从硬件和软件两个层面来构建更加有效科学的财务管理模式和技术,要进一步的提升在投资探析、预算编写、经营管制、监督保障和企业决定等多个层次的数据、规章、技术保障力度。第一,采用更加标准化的财务管理,进行ERP升级,对相关的财务信息系统进行优化升级,进而提升财务管理的水平。与此同时,构建企业统一的基础数据云平台,借助红外扫描、遥控感应等先进的技术和设备来对业务的相关数据信息进行及时的统计和记录,针对那些过于繁杂的数据实现高度的集成处置,保障每个业务口信息和财务信息的同时恰接以及无阻碍式的交互,保障财务系统可以从以往的核算类型向决策支持类型有效的改变。第二,购买相关的开发数据智能搜索整合类型的基础软件,构建更加契合企业多种需求的数据储备库。第三,加入需要对数据进行自行开发使用,可以有效地购买相关的数据挖掘和分析处置工具,比如有IBMIntelligentMiner、SASEnterpriseMiner、SPSSClementine。第四,除了系统内部之外的系统,针对和投资相关的交流技术进行有效的收集,借助云计算等先进的技术,构建更加完善的案例分析库,结合企业以及政府公布的有效信息,更加科学合理的帮助企业构建有效的投资办法,进而有效的提升企业投资管理的质量。第五,构建更加有效的财务制度政策,更好地保护企业的财务数据信息的隐蔽性和安全性。 (四)对财务机构设定和相关工作人员的综合素质能力进行有效调整 为了更好地适应时代的发展变化,这就要求企业要加快脚步去构建更加统一的信息资源平台,大力实施财务的标准化、细致化,保证企业的财会部分可以向着企业战略的优秀方向进步。财务机构的设定也要随着信息资源平台的调整而发生变化。在数量上使用上多下少,在素质方面采用上高下低的配比模式来对财务岗位进行有效的划分,拟定出岗位人员数量的需求以及能力素质的标准。与此同时,鉴于大数据的数据质量参差不齐,为了更好地保障数据的真实可靠,避免信息面临很大的披露风险,这就要求企业必须设定相关的专业的数据审计部门。除此之外,也可以构建财务共享的相关服务机构以及推动会计服务的快速化和社会化,也可以当作企业财务机构减少相关资金投入、提升工作质量、提高优秀技能的合理路径。要注重对相关的工作人员的全面发展,促进员工综合素质的提高,对相关的岗位进行合理的布置分配。企业可以通过增加审计职位来保证信息的完整与真实,加快财务部门向中心靠拢,促进财务走向规范化、标准化。 (五)构建健全有效的监督管理部门 针对财务管理工作而言,比较重要的一个环节就是进行有效的监督管制,只有具备了更加健全和完善的监督管理机构,才能够保障财务监督管理工作的正常进行,有效地避免了财务管理过程中的财务信息流失、不可靠、不完备等不良问题,可以更好地保障财务管理在企业管理中发挥出有效作用,有助于企业的稳固发展。除此之外,企业也需要结合自身实际的发展状况,对相关的监督管理机制进行合理的升级优化,保障制度的健全和完善,不断地提升相关的监督工作人员的综合素质。 三、总结 根据上文所述,我们可以知道在新的时展背景下,财会变革对传统的财会行业的发展带来了非同小可的挑战,相关的财会工作人员要积极的应对问题,要不断地挑战发展策略,构建更加健全和完善的财务会计发展结构体系。不断地提升自身的专业综合素质,适当地向管理会计方面转型,可以借助云会计平台等实现人才和数据储备,保障为财会工作的正常进行提供更加高水平的专业化人才。 参考文献: [1]王安,施鸿.大数据时代下会计信息化变革及企业应对策略[J].行政事业资产与财务,2018(04) [2]张晓伟.大数据时代下的企业财务管理对策[J].企业改革与管理,2016(15):102-103. [3]高军.大数据时代对会计信息化的影响及对策研究[J].西部财会,2017(09):30-32. [4]乔增华.大数据时代下会计管理的变革探讨[J].商场现代化,2018(04):134-135. [5]胡欣玥.大数据时代对会计的影响与对策[J].中小企业管理与科技(中旬刊),2017(06):79-80. [6]陈维示.大数据时代下企业财务管理创新研究[J].江苏商论,2018(04):199-200. 作者简介:李昀昀(1995.10-),女,汉族,陕西榆林,在读本科,研究方向:财务管理。
智能电网是未来电力行业的发展方向,能够实现用户终端用电、电网运行、发电等各个环节的协调,满足电力行业相关各方的利益需求,提高效率,降低企业的运营成本,减少对环境的破坏。大数据技术是几年了受到广泛关注的新技术,通过对各种数据进行捕捉以及分析能够发现数据中有价值的信息。大数据技术与智能电网相结合能够解决电力行业数据存储和应用的问题,充分发挥数据的价值,提高电网运行和管理的水平,更好的为用户提供服务,拓展业务范围,提高企业的经济效益。 1智能电网大数据的基本内涵和理论基础 1.1智能电网大数据的基本内涵 智能电网大数据主要是指在电力信息化技术的基础上,利用智能变电站、电力实时监测系统、联合智能电表等设备组成的电力系统。智能电网大数据在数据的基本类型上主要包括外部数据与内部数据。外部数据主要是指公共管理部门、气象系统、地理信息系统等属于分析接受外部影响因素的过程。内部数据包括服务系统、管理系统、监测系统、信息处理系统等。随着技术水平的逐渐发展进步,智能电网大数据的应用范围日益广泛,该技术具有多样性的特征,数据收集能力比较强,信息处理系统具有一定的综合性,数据分析结果比较可靠,系统运行安全稳定。同时具备高速和大规模的特点,智能电网大数据需要处理的数据量不断增加,能够实现高速的云状态,保证在用电高峰时期稳定运行,及时处理各种故障情况。目前智能电网大数据应用处于探索阶段,未来有巨大的发展空间,需要技术人员不断探索研究。 1.2智能电网大数据的理论基础 大数据属于涵盖多个学科和领域的综合性技术,属于具有一定抽象性的学科,大数据技术代表了人类认知能力的提高,实现物质与精神世界的全面统一,能够从不同的角度观察事物。大数据是探索数据之间联系和规律的技术,通过大数据技术能够发现多种全新的规律。大数据技术比较复杂,需要数学等学科的支持,在智能电网中应用大数据技术能够促进电力行业发展,为人们带来更为便捷的用电方式。 2智能电网大数据的关键技术 2.1大数据出处理和存储平台 数据的处理平台与存储功能属于不同的板块,相互独立,但也存在一定的联系。智能电网大数据存储以及处理平台包括流处理和批处理两种方式。批处理是在数据存储完成后统一进行处理的方式,属于比较常见的处理方式,这种处理方法的针对性比较强,但及时性不够。流处理是将数据收集和过滤的处理方式,这种方法主要用于实时在线业务的处理。伴随智能电网大数据技术的成熟,数据的内容和规模不断扩大,需要数据存储和处理平台具备更强的功能,管理和控制的范围更加全面深入。 2.2大数据解析 智能电网大数据技术的一项重要内容是大数据的解析,主要包括数据分析和数据解读。数据分析属于前期工作,将不同类型的数据进行整合,研究数据的基本模式,分析数据隐藏的价值。数据解读是将数据进行转化,进一步分析并且能够实现合理利用,属于对数据进行立体化展示的环节。大数据解析主要采用的方法包括数据的挖掘与融合以及知识普及挖掘,该技术能够准确反映出用户与电网之间的交换过程,有助于电网进行合理的运行以及规划,实现电力行业全面的发展。 2.3分析架构 分析架构属于智能电网大数据的优秀功能,是智能电网稳定运行的重要基础,我国智能电网普遍采取三级分析架构,第一级负责进行数据采集,深度挖掘数据,对数据进行分类。第二季负责数据保密处理和信息共享,实现内外部结构之间的连接。第三级负责数据计算以及存储,将数据分析分解为不同的任务系统,提高数据的实用价值。 3智能电网大数据的发展趋势 3.1实时数据处理 为了智能电网大数据对内存数据库的关注程度将会显著增加,电力系统能够全面采集内存数据库中的各种数据,结合用户的实际情况对数据进行整合处理,通过对不同地区电力资源消费情况进行的分析,制定合理的供电措施。目前国家大力推行环境保护,利用绿色能源进行发电将会成为一种趋势。绿色能源如果功率不够稳定会导致电网运行出现波动,影响正常调度,采用大数据技术之下的状态监控系统能够对电网运行情况进行跟踪,及时解决各类问题。 3.2大数据传输存储 智能电网在我国正逐渐普及,需要对设备的运行状态以及运行的具体数据进行记录存储,利用大数据技术能够实现这些数据资源的有效存储,减轻电网压力。智能电网可以采用分布式文件系统分类存储各种数据资源,也可以采用数据库系统进行数据存储,提高对数据资源的利用率。 4结束语 智能电网能够有效的保证社会各界对电力资源的需求,是未来电力行业主要的发展趋势,智能电网大数据技术能够对电网相关数据资源有效的进行存储和利用,为电网的规划建设提供依据,该技术优势明显,值得全面推广。 参考文献 [1]彭小圣,邓迪元,程时杰,文劲宇,李朝晖,牛林.面向智能电网应用的电力大数据关键技术[J].中国电机工程学报,2015,35(03):503-511. [2]董朝阳,赵俊华,文福拴,薛禹胜.从智能电网到能源互联网:基本概念与研究框架[J].电力系统自动化,2014,38(15):1-11. [3]曹军威,万宇鑫,涂国煜,张树卿,夏艾瑄,刘小非,陈震,陆超.智能电网信息系统体系结构研究[J].计算机学报,2013,36(01):143-167. [4]宋亚奇,周国亮,朱永利.智能电网大数据处理技术现状与挑战[J].电网技术,2013,37(04):927-935. 作者简介宋翰彪(1968-),男,辽宁省辽阳市人。现为国网辽宁省电力有限公司辽阳供电公司变电运维员,工程师。
1大数据时代对于企业财务管理的意义 首先,在大数据时代下,有利于提高企业的财务预算分析能力,推动预算执行的顺利完成。在企业的财务管理和决策中,合理的进行财务预算,可以提升企业的财务管理水平,保证企业的经营活动正常进行。企业通过大数据处理技术等,可以提高对财务数据的分析能力,及时掌握更多有效的数据信息,帮助企业作出正确的决策。其次,随着大数据时代的到来,能够利于企业快速处理财务数据,提高工作效率。企业在大数据环境下,掌握市场的财务信息和分析以及处理数据信息已然成为财务管理的重要工作内容,利用大数据技术,可以使企业的财务管理工作向信息化和规范化发展。所以,大数据时代促进企业提升财务信息共享水平,提高财务管理的工作质量和工作效率。最后,在大数据时代下,提升了企业的风险预警能力和风险防控水平。经济的快速发展,市场环境日益复杂,企业需要面对的财务风险也就愈来愈多,所以如何提高对财务风险的防控能力是企业非常重视的问题。在大数据环境中,企业可以通过相关的信息处理技术,对财务信息进行全面且实时的管理和监控,并有效的预防经营过程中的各种风险问题。同时,企业如若遇到了经营风险,还可以运用大数据及时的解决这些问题,减少风险所带来的损失,推动企业的健康发展。 2大数据时代下企业财务管理存在的问题 2.1缺乏大数据财务管理意识 由于我国很多企业在经营与发展的过程中,注重实现利益最大化的经营目标,而对于财务管理工作的重视程度不够,没有效的分析和管理企业的财务情况,所以导致财务管理工作的效果一般,并且也影响了企业的有效发展。与此同时,很多时候,财务管理工作人员仅仅是单纯的完成了工作任务,没有树立大数据财务管理意识。在传统的财务管理工作中,财务会计只是进行记账和报账等基本工作,而对于管理方面的内容并没有过多涉及。因此,这种情况在一定程度上,影响了企业在大数据时代下的有效发展。 2.2财务管理水平不高,财务管理模式落后 从目前来看,我国很多企业在进行财务管理工作的过程中,其财务管理的工作方式比较落后,很难满足企业的发展需要。并且,企业自身的财务管理创新意识不足,影响了财务管理质量。具体来看,企业财务管理模式没有结合大数据时代的特点进行调整,财务管理方式没有向信息化方向发展,从而影响了企业在大数据时代下的有效发展。同时,一些企业还存在财务信息不对称和信息共享水平差的问题,影响了财务管理的效率和水平,从而阻碍了企业的创新发展。 2.3缺乏相关的大数据财务管理人才 企业在经营与发展的过程中,人才是优秀竞争力,特别是在大数据时代下,对企业财务管理的工作人员也就随之提出了更多、更高的要求。但就目前的形势来看,很多企业都缺少与大数据相关的财务管理人才。一方面,一些财务管理工作人员自身缺乏对大数据技术的掌握,外加没有主动地去学习相关的知识,使企业的财务管理工作处于落后情况;另一方面,企业自身也没有展开和大数据相关的培训工作,或是培训内容缺乏针对性等,这些都影响了培训效果。 2.4财务数据分析工作面临挑战 虽然大数据时代的到来,可以为企业的财务管理工作提供很多便利的技术,但是也会为企业带来很多难题。其中,财务管理人员可以应用大数据技术进行数据分析,为其工作带来了很多保证,不过,企业在应用大数据进行财务数据分析时,也提高了工作难度,需要更高质量的财务人员完成工作。所以,在大数据时代下,如何更好地运用大数据技术进行信息分析也成了企业的重要工作内容。 3大数据时代下企业加强财务管理对策 3.1培养大数据工作观念 在大数据时代下,企业管理者和财务管理工作人员需要树立与大数据相结合的新财务管理观念。一方面,企业的管理者需要认识到大数据的重要性。对于企业的经营来说,管理者能够发挥领导作用,所以,企业的领导者自身需要正确看待大数据财务管理概念,真正意识到大数据的作用,善于应用大数据工作理念,从而推动企业的创新发展;另一方面,企业进行财务管理工作的过程中,相关财务管理工作人员是重要的因素,所以,他们也需要树立大数据财务管理理念。具体来看,在日常的财务管理工作里,需要将大数据的技术理念和先进技术应用在其中,使企业的财务管理模式更加的完善,更有效的开展财务管理工作。在这一过程中,不仅可以弥补以往模式中存在的不足,还能促进企业作出正确的决策。与此同时,财务管理工作人员需要善于应用大数据信息,通过大数据技术来保证企业的资产安全,提高财务管理效率和财务管理质量。此外,财务部门虽然是企业的独立部门,但是财务管理工作却与企业的其他业务活动等有很大的联系。因此,企业的财务部门需要充分利用大数据技术,加强与其他部门之间的信息交流,提高企业的凝聚力,共同为企业的发展发挥功效。 3.2优化财务管理模式,创新财务管理方法 面对大数据时代的到来,企业需要改变传统的工作模式,不断创新财务管理工作方法,提升财务管理的信息化水平,推动企业的创新发展。首先,企业需要完善财务管理组织结构。具体来看,对于以往部门职能分工模式,企业需要进行加以改变和完善,设计出合理的财务结构,使财务部门的内部环境良好。并且,还要让财务人员明确自身的工作责任,提高责任担当,保证财务信息的正确性。其次,企业需要创新财务管理方法。在具体的工作之中,企业需要充分利用大数据的分析作用,创新工作方法,采用完善的财务管理模式。并且,还要合理配置内部的财务资源,加强成本控制管理工作,提高资金的使用率。最后,企业还要提高风险预警水平。在大数据时代下,企业所要面临的财务风险也逐渐增多,所以,需要利用大数据技术加强风险防范,建立风险预警机制,并不断地对其进行完善。与此同时,企业的财务管理工作人员需要增强风险预警意识,利用大数据技术有效地进行风险防控,识别各种风险,分析可能面临或是潜在的财务风险,从而为企业的财务安全提供可靠的保证。 3.3财务管理工作人员要提升自身综合素养,加强对其的培训力度 一方面,财务管理工作人员要提升自身综合素。具体来看,首先,财务管理人员要提高自己的专业知识水平,更新自身的知识结构,做到满足时代的发展要求。其次,在大数据时代下,企业的财务管理工作人员需要学数据应用技术,并具备相关方面的知识技能,运用更多数据挖掘、数据分析等技术展开财务管理工作,为企业的各项经营活动提供更多数据信息,帮助企业作出正确的决策。最后,财务管理人员还要加强自身的思想道德建设,提高职业道德素养,绝不可为了一己私利等,作出侵害企业利益的事情。需要将自身的工作目标与企业的发展目标有效结合起来,为企业的经营效益发挥重要作用。另一方面,企业需要提高对财务管理工作人员的培训,加大对他们大数据分析技术的培训工作,增强人才储备量。企业在制定培训内容的过程中,要结合大数据时代特点,使培训内容更具有针对性,不仅要切实提高财务管理人员的知识水平、增强工作技能,还要使他们能够熟练掌握大数据相关的技术。与此同时,企业还要不断引进更多的高素质人才,建立财务管理水平高、精通大数据分析处理能力的人才队伍。此外,企业还要建立合理的奖惩机制,对于专业水平高、工作能力强、业务水平突出的优秀员工需要给予一定的奖励,以此激励其他的工作人员。当然,对工作水平较差的员工要视情况给予相应的惩罚,而对于那些危害企业经营利益、行迹恶劣的工作人员,企业需要将其开除,从而保证企业的财务安全,工作环境更加的良好。 3.4运用大数据技术建立财务管理系统 在大数据时代下,企业如何在海量的数据中挖掘到对自身有益的信息非常关键,为此,企业需要通过大数据技术建立财务管理系统,并不断地对其进行更新和完善,提升财务管理的技术水平。首先,企业需要提高财务分析水平。具体来看,企业需要建立财务分析系统,通过数据分析技术和数据预测技术对企业过去和现在的财务数据进行整理,并实施有效的数据加工和数据分析以及数据评价等工作。全面掌握企业的各种经营活动,了解企业自身的管理情况和盈利能力,为企业的持续发展提供系统的数据信息。同时,企业可以根据这些数据信息,全面评价自身的经营管理情况,保证企业的经营管理可以有及时准确的数据信息。其次,企业需要加强财务预测工作。财务预测工作主要包含了财务成本预测和财务销售额预测以及财务经营利润预测等,财务管理人员掌握这些预测数据和信息,对于可能或是潜在的风险问题,可以有效的避免,使企业的资产得到保障。在大数据时代下,企业为了合理的控制成本,提升自身的经营利润,需要建立财务预算系统,并对预算的执行进行实时的监督,掌握预算完成的情况。与此同时,为了使企业在市场变化中稳健的发展下去,需要不断完善和调整财务预算方案,对于出现的问题及时进行解决,使预算管理工作可以有效进行。企业还要及时更新财务预算系统的相关功能,以此来快速有效的预测企业未来的经营情况。最后,需要提高财务决策的支持力度。企业需要建立财务决策支持系统。企业在进行各种决策活动时,可以合理运用这一系统,为企业的经营决策和未来发展选择最佳的方案,不仅可以提升企业的财务管理水平,还能更有效的发展下去。 4结语 企业的财务管理是重要的管理内容,能够保证企业资产的安全性与完整性,对于企业的发展发挥重要影响。从目前来看,企业的财务管理工作在大数据时代下依然存在一些问题,缺乏大数据财务管理理念、财务管理水平不高、财务工作人员工作素养不能满足工作要求、财务数据分析工作面临挑战,这些问题严重影响了企业财务管理质量。为此,企业需要在大数据时代下会不断提高财务管理水平,创新财务管理模式,提升财务管理人员的工作质量,从而为企业的可持续发展提供积极意义。 参考文献 [1]宋文杰.大数据时代背景下企业财务管理问题分析[J].现代商贸工业,2018,39(35). [2]葛阳.浅析大数据时代下的企业财务管理[J].中国商论,2018(28). 作者:丁立颖 单位:沈阳煤业(集团)有限责任公司
一、大数据在江苏医学档案管理中的内涵 大数据技术的应用,让人类拥有了对海量数据的处理技术,对于基本的备份与存储工作能够得心应手,让普通用户也能够通过简单的操作享受到大数据带来的便捷服务,用户能够实现对数据的实时访问。以云计算技术为基础,通过统一的管理规定来处理数据,最终形成自身的网络系统,这样可以降低人工成本,合理控制信息管理成本,通过程序化的方式实现信息的存储、管理、备用以及查询等整套服务的便捷化操作,在这一点上,云计算与医学档案的管理实际工作需求有着极高的相似度,并且具有较为安全可靠而又稳定的服务特点,能够帮助整合信息内在价值。 二、大数据在江苏医学档案管理中的应用价值 以大数据为背景,医学档案信息有了更大的广度与深度价值。通过云计算技术,对大量的医学数据进行分析与梳理,以数据集合的方式构建数据库,以数据之间存在的内在关联形成确定的信息网络,使得数据资源更加具有智能化特点,提高医学档案信息的有效使用率以及为广大医疗工作者提供更好服务的水平。大数据技术能够提高人们使用信息的速度,就医者也可以通过网络化平台来时刻关注我国医疗事业的发展现状、我国医疗水平的发展程度,能够实现与医务人员的在线交流,同时能够更加全面、便捷地享受到我国全方位的医疗服务。医学档案是我国医学知识的有效体现,是我国整体资源的重要构成,在医学档案管理过程中融入大数据技术,通过重新整合大量医学档案数据,重新对档案管理工作进行合理定位,这样对我国医疗管理水平、医疗事故处理、医疗卫生工作的改善都有极大的帮助。随着医疗卫生事业中信息化技术的不断提升,医疗卫生行业将会面临着重大的改革与战略结构调整,医疗卫生事业将会向着高科技的方向发展,为我国智能医疗提供技术支撑,丰富我国医疗种类,提高医疗服务水平。 三、大数据在江苏医学档案管理中的应用策略 1.加强大数据技术的安全管理。医学档案工作量巨大,信息量惊人,在大数据运用的过程中需要存储大量的信息,如果相关的设备发生故障,程序发生错误,将会导致大量的数据丢失,影响到医院正常医疗事务的开展,导致疾病诊断存在极大误差。所以,医学档案和医疗数据的安全性应该受到医院管理层的极大重视,强调运用大数据的同时,强化信息技术安全水平,保证医院信息系统的顺利运转。同时信息化系统要严格控制数据加密、保密、采集、安全访问、开放权限等各个方面的管理工作,合理地确定访问与控制制度,落实授权访问技术,对数据的查询、复制与删减权限加以限制。通过加密保护的方式确保医患隐私信息以及科研数据的安全性,医院管理部门还需要建立诚信档案,对违法信息和事例进行记录,在信用共享平台中实现统一管理。在医学档案管理工作的绩效考核中还需要融入大数据安全管理工作,构建数据安全工作监管制度,针对违规操作的人员加以处罚,确保以大数据为背景的医学档案管理模式能够在医院得以顺利实行。 2.深化大数据与云计算的结合。以传统数据存储模式为背景,数据的采集都是通过不一样的程序来完成,而且存储过程中数据的格式也不一样,很难形成数据的整合与兼容,各个程序所构建的独立数据库相互隔离,这样就形成了数据孤岛。在医学档案管理中应用大数据,就是为了能够解决数据孤岛的问题,建立统一的数据存储规则,实现数据存储的标准化定义,对所有的变量都严格管理,制定医院各个部门之间数据存储标准,实现数据的友好互换。推动云计算与大数据技术之间的有效融合,运用清楚的逻辑关系表现出各个信息数据之间的有效联系情况。比如,通过统计与梳理就医者的各种信息,并与该地区的居民健康状况结合,这样可以提供更多的方案来实现疾病的有效控制与预防。在医学档案管理中使用大数据平台还应该注意与医院的实际情况相结合,比如要为患者建立信息数据库,还要建立医院管理、医疗信息等多个数据库,同时按照不同的需求情况来使用各种数据挖掘工具,为医疗档案管理工作的提高服务。 3.强化档案管理人员的培训。不仅要能够创造合理的大数据管理环境氛围,同时还需要强化对软硬件的管理,并且加强培训从事医学档案管理的工作人员。目前医院医学档案管理方面的从业者在专业素质上并不高,这对大数据技术的运用起到了很多的负面影响。所以,医院在推行医学档案走向大数据时代的过程中,需要引进和培养专业性人才。具体而言,医院应该提供足够的资金支持专业化档案管理人员的培训工作,打造一支专业化程度较高、计算机能力较强、综合素养良好的人才队伍。同时,医院还应该明确医学档案管理工作的人才任选机制,提高准入门槛,通过多方位立体化的控制方式,保证从业者的专业水平,促进医学档案管理工作的不断进步。大数据给医院档案管理带来的挑战不可回避,但伴随而来的发展机遇更不容错失。我们应把握契机,完善医院档案管理基础设施,提升档案管理信息化水平,彰显医院档案的应有价值。 参考文献 [1]梁亦珉.医疗大数据的应用与挑战[J].电子技术与软件工程,2018(6):204‐205. [2]马宏标,任宏伟,石亿.大数据医学档案管理作用探析[J].河北医学,2017,23(12):2112. [3]孙饶.大数据环境下医院档案管理信息化建设的思考[J].连云港职业技术学院学报,2017,30(4):83‐86. 作者:鲁昕 单位:朝阳市第二医院
随着当前互联网技术以及云计算技术的快速发展,在网络技术、通信技术以及相应的移动设备技术的广泛运用形势下,所产生的数据信息数量也在大幅度地提升大数据概念,对人们的日常生活以及工作带来了非常明显的影响。基于大数据技术的发展形势,如何实现快速的推动管理会计的创新和改革,不断提升会计创新工作发展的整体质量,就是当前社会中各大企业和相关研究人员所需要充分考虑的问题。文章重点针对大数据技术对管理会计所形成的影响问题进行了总结,并且针对如何实现快速推动管理会计的发展提出了有效的解决对策。具体来讲,大部分的企业在管理会计工作对大数据技术的运用过程还不是非常科学,其中还存在很多细节的方面需要进一步完善,文章就从多个角度深入全面地分析了大数据技术的使用,并且有针对性地提出了管理会计工作,面对大数据技术需要采取的有效方法。 1大数据技术发展背景下管理会计数据发生的变化 在当前大数据等各种不同的信息化技术的快速发展形势下,我国社会企业在管理会计数据上也产生了比较明显的变化。首先,企业当中的会计数据从之前的结构模式上慢慢变成了非结构化数据模型。在这种发展形势下,企业中大量的非结构数据的比例在不断提升,这就造成了传统管理会计工作的实施存在诸多困难。其次,企业中的会计数据处理也从传统形式下的集中化数据处理转变成了分散式数据处理,这种情况主要是因为大数据技术的广泛运用有效拓展了会计数据信息的数量。最后,会计数据从传统形式下的图表统计数据变成了可视化的数据模型,尤其是各种信息技术的综合性运用,可以将一些相对比较复杂的会计信息和企业中一些重要的技术信息,通过更加直观和易懂的方式展现给人们,让会计信息人员可以更加充分地对这些信息加以运用,有效提升了企业会计数据的综合价值。 2大数据技术对管理会计造成的影响 在大数据技术得到了广泛应用之后,对企业的会计管理工作带来了效率上的提升。第一,对大数据技术的有效应用,有效推动了企业全面预算工作的发展。全面预算工作主要针对的是企业对未来一个时期的发展过程中,对各种财务工作活动进行科学的预算。传统形式下的全面财务预算工作很难对企业的发展提供科学正确的保障,同时在预算过程中很多数据上都存在一定的误差。在使用了大数据技术之后,企业在进行全面预算管理工作的整体效果就得到了非常明显的改善,这主要是由于大数据技术可以全面科学地对更多信息进行有效的分析。第二,大数据技术的使用对企业内部的预测和会计决策带来了较大的帮助。在会计工作当中,对大数据技术的有效运用,企业可以通过本身互联网的产品收集,让企业真实地感受到产品的具体效果,而针对产品的社会市场发展状况进行科学的预测,充分了解到企业在日后产品生产和战略发展的具体目标。其针对大数据技术广泛的推广和运用之后,对大数据挖掘技术的不断深化,可以最大限度地帮助企业收集到更加全面和更加准确的会计信息,进而对企业的财务预测以及会计及管理决策带来信息方面的保障。第三大数据技术有效推动了企业绩效考核,并且对企业的会计管理工作打下坚实的基础,主要是由于传统形势下企业的绩效考核工作基本上都属于一些定性化的考核模式,很难实现全方位的考核工作测评。有效使用了大数据统计技术之后,可以将传统形势下的绩效考核定性化分析的模式转化成为定量化分析,继而可以明显地提升企业绩效考核工作的整体效果。 3大数据技术下管理会计的应对措施 3.1管理会计有必要提高大数据意识 在企业当中相关的会计管理工作人员必须不断地更新自己的思想观念,有效地顺应当前社会经济发展的需求,充分认识到大数据技术在企业的会计管理过程中的作用,在日常工作当中不断加强对大数据技术的学习,有效地组织相关工作人员对这项技术进行有效的宣传,对管理会计过程中成功运用大数据的案例进行宣讲,进而在企业内部营造出良好的大数据使用氛围,不断提升对大数据使用的重视程度,同时还可以组织大数据知识竞赛,给予更多优秀的员工精神或者是物质上的奖励,充分激发出工作人员对大数据使用的积极性,不断提升企业管理会计工作的效率和质量。 3.2提升管理会计数据信息存储技术水平 传统数据库不能充分满足大量数据的储存要求。所以说必须要不断提升管理会计数据信息的储存能力和技术层次,充分满足数据信息的储存需要,其中关键技术在于容错机制以及数据的分类储存模式。在对大数据技术的使用过程当中,可以使用和研究大数据应用平台Hadoop。通过对该平台的有效运用,不但可以储存PB级别以上的数据信息,同时还可以对一些非结构形式的数据信息进行储存,在企业的管理会计工作当中,可以发挥出良好的作用。 3.3构建有效的信息安全保障体系 以提升数据信息的安全作为目的,对技术措施以及信息的管理措施加以有效的运用,建立起相对完善的信息防护以及信息安全管理系统,充分保证数据信息的安全性和准确性。比如在健全的管理会计信息当中进行安全保障制度的设立,提高会计信息的安全管理性能,建立起管理会计数据化信息安全系统防护,重点研究的是管理会计,反网络黑客攻击防御技术,充分注重管理会计系统病毒查杀软件和病毒防护软件的更新和升级,防火墙技术和信息加密技术的有效运用,充分保证了管理会计数据信息的安全性和科学性。 3.4注重应用型和复合型人才培养 在社会企业的发展过程当中,需要充分重视对企业内部人才的培养,不断地提升信息化技术人才的培养层次,充分顺应大数据技术的发展以及使用的需求。比如在不断提升相关工作人员的基础技术水平,需要在注重提升工作人员实践技能的基本前提下,有效地培养相关工作人员对大数据分析以及大数据使用的能力,建立专业的培训部门和培训计划,认真组织相关工作人员充分参与到实践活动当中,不断提升自己的信息化技能水平,最终有效地培养复合型人才和大数据应用型人才,提升工作人员对自己工作岗位的适应性,这样才可以保证企业长远稳定地发展。 4结论 通过对大数据技术对企业会计管理工作所产生的影响和应对策略的分析探讨,从中可以总结出当前的社会企业的发展,尤其是在企业内部的管理会计工作方面,对大数据技术的运用是必然的发展趋势,这对我国企业的长远发展有着重要意义。 参考文献: [1]赵建坡.大数据时代管理会计面临的挑战及应对策略[J].河南商业高等专科学校学报,2015(4):81-84. [2]吴辉,刘芳.大数据技术对管理会计的影响[J].财务与会计,2015(14):45-47. [3]廖敏霞.大数据技术对管理会计的影响及应对[J].企业经济,2018(1):103-108. [作者简介]姜腾岳(1986—),女,汉族,山东乳山人,山东工业职业学院,助教,硕士研究生,研究方向:企业合并。
如今,世界已经进入发展大数据的黄金时代,各国纷纷制定大数据发展规划,从政策层面引导企业重视大数据技术并加以利用,以提高经济效益与优秀竞争力。而对企业财务管理而言,大数据时代不仅为其提供更有价值的分析技术和信息,还将颠覆传统管理模式,引起巨大变革。所以应对大数据时代下的挑战,不断提高财务管理水平,这是企业面临的一项重要课题。 一、大数据时代对财务管理提出的挑战 (一)数据安全挑战 大数据时代的到来推动移动互联网技术高速发展,企业将大数据技术引入财务管理之后,真正打破时空的局限,且大多工作都可以利用计算机网络开展,但网络的安全性还缺乏保障,企业相关的财务数据联系商业机密与企业的发展,所以财务数据的安全与隐私问题是企业在大数据时代下必须解决的关键性问题。 (二)管理转型挑战 企业财务管理模式在大数据时代下逐渐从管理型转变成价值型,大数据技术也为财务信息系统的智能化、远程化与实时化等提供可靠技术支持,信息化管理模式已经是提升企业价值的重要杠杆之一,致使管理型财务转向价值型财务体系。这就要求财务人员在价值的管理与创造上投入更多时间与精力,企业也要将财务部门提升到战略优秀地位,推动财务管理成功转型。 (三)数据分析挑战 财务管理领域最重要的、最有价值的阶段就是分析财务数据,这指的是财务人员挖掘并分析海量财务大数据,将其中有价值的信息提取出来。尽管大数据技术为财务人员获取数据提供坚持支撑,但同时也大大增加分析财务数据的难度,使财务人员面临更高的工作要求。在传统财务管理中,财务人员利用简单计算工具就能计算数据,在大数据时代下就要应用先进IT技术,认识大数据的挑战,提高数据分析技术应用能力,提高信息素养。 二、大数据时代下加强企业财务管理的策略建议 (一)优化财务管理模式与方法 大数据时代给企业的经营管理与发展带来宝贵机遇,同时在管理的内涵与技术上提出挑战,财务管理更是如此。为适应大数据时代的信息化发展、数据规模大且高度整合、信息更新速度快等特点,企业务必须不断调整财务管理机制,创新其工作模式与方法,确保财务管理走向信息化与智能化。一是优化财务管理方法,及时建立新的财务分析模型。在实践中,企业要利用大数据分析的积极作用,在日常工作中利用新模型优化配置内部财务资源,并有效管控成本,提高财务管理工作效率。二是优化财务管理组织结构,进一步明确职能分工。企业必须打破传统部门职能分工的界限,合理设计财务部门内部结构,让财务人员明确责任,为整合企业的业务信息与财务信息奠定基础。三是优化财务风险防范,建立健全预警机制,加强预算管理。财务信息在大数据时代下的因果链条更完整,传导性更强,需要企业在财务管理工作中注意培养财务人员风险意识,完善风险预警机制,基于大数据技术识别风险、分析风险,让企业获取准确的、全面的决策信息。与此同时,企业要注意加强预算管理,有效规避复杂市场环境的风险,尤其要注意维护大数据财务信息的安全性。大数据是网络信息化的产物,因网络具有虚拟化和流动性强等特点,使得系统和数据面临诸多安全问题,包括病毒、木马、钓鱼软件、恶意软件等,均会导致企业敏感财务信息被外泄,数据在网络和服务器存储以及在平台中应用等过程均容易被泄露,或被第三方窃取。所以企业要保护好商业秘密,保证数据的质量与安全,预防数据垄断与人为操纵等问题的发生,有效防范风险,保证企业安全有序发展。 (二)不断促进财务管理的转型 为满足大数据发展要求,企业有必要调整传统财务管理的各个环节,以便紧跟网络信息时代数据大爆炸的步伐,在原有基础上更新,不断促进财务管理的成功转型。一是促进财务管理数据成功转型。传统财务管理要先基于会计核算对部分原始数据进行收集、分类、登记、传送、归来、存储和总结,接着把原始数据转化成可用经济信息,科学开展财务分析活动,对企业经营活动给出正确的评价,并预计、测试未来企业的经济活动。到了大数据时代,财务管理数据在数量与表现形式上都发生重大变革,应积极改变单一性会计数据,使其转为导向性数据,实现对两个及以上的数据的解构,成功将数据转化成数据仓库与财务信息仓库,加深对数据的认知与识别,做到去伪存真。二是促进会计核算成功转型。企业在大数据时代下可构建有机结合业务与财务信息的系统,以便统一制度、流程与数据收集,基于先进大数据技术实时录入企业财务数据,固化会计核算流程,从而自动生成财务报告。三是促进财务管理人员成功转型。大数据时代下的企业财务管理工作需要财务人员完成,如果财务人员无法随着时代的进步不断优化自身知识结构,就势必会被时代淘汰。因此,企业要引导财务人员在大数据时代下要摆脱财务专业的束缚,从财务管理团队里挖掘宏观经济人才以及销售人才等,要求财务人员不仅要有较强专业知识技能,还要熟练应用移动互联网技术,提高会计电算化业务处理能力,更好地适应大数据时代对财务管理提出的要求与挑战。四是促进财务资金管理成功转型。过去的财务管理任务主要是加强对资金的控制,而大数据时代下的财务管理不仅要控制资金,还要结合层次不同的产融,基于资本市场不断改善企业资本结构,从而利用资本市场直接融资,把过去单一资金管理转变成资本运营、价值管理、产业运营以及资产管理等企业资金管理模式,提高财务管理质量。 (三)构建财务管理智能系统 大数据涵盖的信息有巨大价值,只是密度值较低,因而大数据的焦点在于从海量数据里挖掘有潜在价值的信息。所以企业在财务管理工作中应积极应用商业智能,通过新技术新方法及时快速地将财务大数据转化成有价值的、可提供决策支持的信息,积极构建起企业的财务管理智能系统,成功结合企业的财务管理和商业智能,提高财务管理技术含量。一是加强财务分析,对于企业过去的和现在的财务大数据,构建并利用财务分析系统,通过数据挖掘分类技术、数据预测技术等,对财务大数据实施更深度的加工和整理、分析、评价,以便全面准确地掌握企业的投资活动、筹资活动以及经营活动等的偿债能力,了解企业的运营能力以及盈利能力、发展能力等情况,为企业的经营管理者、债权者以及投资者、其他关心企业的个人与组织等充分了解企业过去的表现,科学评估企业目前的情况,合理预测企业今后的发展形势,为正确的估价与决策提供准确及时的信息依据。二是加强财务预测,其内容主要有预测资金、预测成本与费用、预测营业收入、预测销售额、预测利润等,为企业财务管理人员掌握今后的不确定性提供帮助与参考。企业要在大数据时代下构建财务预算系统,实时监控执行财务预算的情况,了解完成预算的结果,适应市场经济环境的不断变化,持续调整并健全企业财务预算方案,从而不断增强随机应变能力。企业的财务预算系统利用商业智能里的回归技术、神经网络技术等,不断完善系统功能,更准确、更快速地预测企业今后的财务状况以及经营成果。三是加强财务决策支持,即选取并确定企业财务方案和财务政策,目的在于确定出最令人满意的方案。企业财务决策的主要内容包括投资决策、筹资决策、股利分配决策等,它们均可利用财务决策支持系统完成,同时基于前沿商业智能技术,将有价值的数据从海量财务大数据中提取出来,实行数据联机分析处理,让企业管理层获得决策支持。 三、结语 大数据时代对企业的发展和进步有重要意义,要求企业管理者务必要正确认识大数据对财务管理提出的挑战,充分了解财务管理在大数据时代下发生的改版,积极优化财务管理模式与方法,促进财务管理不断转型,从而构建起财务管理智能系统,并探索更多行之有效的策略提高财务管理水平,保证企业财务管理满足大数据时代的发展需要,为企业的稳定健康发展提供强有力的支撑。 作者:彭琳
大数据营销的意义在于掌握足够多的市场消费信息,并对其数据进行专业化处理,从而在其中找出新的营销模式来迎合市场的实际需求,传统的互联广告在大数据的支持下,做到更加精准的投放,提高了其真实转化率,因此做好以大数据为基础的创新企业营销模式就显得尤为重要。 一、大数据与市场营销 在信息技术不断发展的前提下,对信息的精准处理和判断成为市场营销所需的重要方式,以满足市场对于产品的需求,大数据技术作为一种庞大的信息集合处理方式,能够在分析掌握市场的实际需要,对足够大的信息样本做出精确筛选,为企业的市场营销方案设立提供更全面的角度与思路,大数据技术容量大、速度快、准确度高、成本低等优势使其成为市场营销的优选方案,市场营销需要通过分析市场形势与产品自身定位的方式,组织开展销售活动,市场营销永远以满足客户的需求为第一基础,从而为企业的发展提供帮助,所有大数据技术与市场影响两者相结合的创新营销方式,必然能够让企业对自身的定位以及发展更加明确,实现可持续化发展。 二、传统营销模式弊端 企业的传统营销模式从纸媒时代过度到信息时代的时间其实并不长久,我国部分企业在营销方式上还存在一定的滞后性,传统的营销方式主要以广告为主体,电视、报纸、广播、明星代言等途径均是传统信息化营销方式的种类,虽然这类营销模式在很长的一段时间一度有良好表现,但仍比较单一化,没有优秀的营销理念与精准受众体系,并且很大部分中小企业无法负担高额的电视广告等营销费用,优秀的产品难以被市场所熟知,在如今互联网技术发展迅速的今天,传统的方式实在难以有效的发挥营销作用,为公司带来良好的发展。同时传统的营销方案收到时效性的制约比较严重,往往出现营销方案刚确立完成,此类信息的热度已经过去了,企业的市场营销一般都要与当下最热门的事物联系才能更加受到人们的关注,例如杜蕾斯的营销文案就一直紧紧与热度相连,因此才能每隔一段时间就“刷一波存在感”时效性的降低会导致企业营销方案效果降低,从而制约企业提高市场认可度,并且网络时代让人们更多的接触了同质化的产品,企业产品自身无法建立鲜明的旗帜就比较容易被替代,甚至出现很多劣币驱逐良币的现象,归根结底还是市场调研的难度加大,企业难以真正的掌握市场信息,传统的企业市场调研方式主要以抽样调研和市场反馈两者结合,在有企业营销策划部门进行分析整理,但是在大数据时代下,市场需求变得更加多样复杂化,使营销人员难以做出准确的判断,并且这种方式也难以适应时代的发展,需要耗费更多的时间和资源,无法对企业的发展预测起到良好效果。 三、大数据营销的优势 运用大数据技术作为企业营销的基础蓝本,能够提高企业商业模式的多样性,提高企业经济效应,例如在快消品行业上,大数据能够精准的分析出某年龄段人群的使用习惯以及品牌习惯,可以为企业的市场营销策划提供更加清晰明确的信号,根据市场的消费习惯来对自身的产品定位进行改良,从而吸引更多消费者,并且大数据营销相比传统的营销模式成本更低,同时也可以通过大数据模式将企业自身运营管理进行改良,从而降低运营成本,提高工作效率,以往由于信息不对称造成的损失也能完全避免,此外随着社会发展,消费的消费习惯也在发生改变,逐渐涌现出一些小众的消费群体,小众消费群体通常对产品的要求更突出精致和美观,因此通过大数据分析下能够精准定位此类消费者,企业通过营销设计小众的产品也能够为公司带来使用客户的增加,通过差异化的营销模式来建立自身的品牌,对客户进行微细分、产品和服务的精准定位,创造优势。 四、创新化大数据营销模式 大数据营销模式的基本理念的尊重信息与利用信息,因此做好大数据营销的基本条件,首先要从企业角度来培养大数据的思维,摒弃传统的营销观念,大数据的应用能够为改变企业传统商业模式,同时对企业自身实现数据库化的管理,在大数据时代的背景下做好企业自身的定位,以企业的战略发展与战术执行等相关理念为基础,建立企业优秀的消费者数据库,以此数据库为未来营销手段的策划和实施提供基础,在广义的范围内对数据库内的消费者购物过程等信息进行分析记录,细化到每个销售方式以及消费者个人的程度开展针对性较强的营销方式,从多方面的数据来得出结论,而非传统营销模式下的单项信息。同时要注意线上线下两者的结合,随着电子商务在我国的大力发展,OnlineToOf-fline会在很长一段时间作为企业创新营销重要组成部分,通过海量的线上购物数据来分析用户的习惯,同时结合线下高质量的体验服务来刺激客户的行为,更精细化的将消费者进行分类,并且提供个性化产品和服务,从而让消费的得到更好的购物体验,当然必须要将线上网店与实体库存今天信息化管理,实现每1个小时就更新一次库存信息,对线上所有消费人群的倾向性以及购物喜好选择均要进行数据的统计和记录,同时也能通过以往的线上销售数据和起伏变化,用这类数据作基础来进行大数据模拟市场测试,采用这类虚拟测试的形势排除并解决在真实世界的风险,通过多个轮次的测试来检验市场营销活动的合理性和科学性。除此以外也要关注不同购物终端,2018年我国智能手机使用人次达到13亿人次之多,并且线上购物甚至达到所有电子商务消费的70%之多,手机移动终端由于其方便等特点,越来越受到广大消费者的喜爱,因此从大数据的角度看,企业营销方案的策略应该更加注重手机软件与信息平台方面,例如流量较大的微博、微信、QQ等软件,通过其庞大的用户基数来提高产品熟知率,也可以依托当下非常火热的直播平台、短视频平台进行营销方案的策划,从而在一定的营销面向人群基础上更精准的实现营销目的,同时建立例如公众号、客户论坛等企业自身的信息交流平台,通过此类平台与消费者之间频繁进行互动,了解发展客户的消费需求,将这些信息键入企业的数据库进行可视化分析,根据客户的习惯针对性提供服务,互动反馈是在大数据时代下营销的重要方式,在了解自己消费者的同时也能通过信息反馈来逐步调整产品定位,从而让产品更适合市场。 五、结束语 信息技术已经融入了我国的社会与经济的各个方面,从某种意义上来讲可以称之为“第三次工业革命”大数据技术的互联网时代的重要标志,也是未来企业在市场营销活动中的主力,未来企业的市场竞争会逐渐向信息或许竞争过度,大数据在现代企业的经营管理中拓展新的营销方式,为企业提供新的机会,改变传统的商业模式,对于企业来讲只有在大数据技术的支持下,提升自身的产品质量与营销手段,根据市场信息来进行个性化服务,重视人才的培养,并将企业的战略目标随市场变化而进行动态调整,才能在大数据时代背景下更好的发展,更好地生存下去。 作者简介:舒晶(1962-),女,学士,副教授,研究方向为经济管理。
现在的社会属于是社会主义社会,政治对于每个公民都是相当重要的,尤其是最近还举行了两会等会议,可以看出最近几年中国一直在做着许多不同的政治决定和政治政策,都是值得人推敲和思考的。并且思政不只是政治的左右,还有感染别人的作用,树立比较正确的人生观、价值观等等,除此在科技冉冉升起的同时,还有一个专业是需要十分重视的,就是计算机专业,因为这个专业关联着现在的时代,现在的教育不可能只是单纯的传授和背诵,变得更加的多元化。那么这两个学科拥有的特性自然大数据技术也是要融入其中的,不然怎么将其应用起来。 1大数据技术的特性是否能够全面的融入高校思政与计算机技术当中 大数据技术大概很多人不是非常的了解,简单通俗的说明就是类同于一个计算机,但是不同于计算机,它不是一个实体,更多的是一个云计算、云数据的一个产物,技术两字就是最好的修饰。首先想要将其应用到别处就要发现出这个技术它本身的特点。首先就是与计算机技术的练习,因为大数据技术就是以计算机为一个框架,从而进而补充,它具有强大的处理数据的能力。另外符合现代时代的发展就是速度很快,这就是教育需要改革的地方。比如说传统教育当中教师要在黑板上抄板书,很多时候都是非常浪费时间,并且粉笔吸入过多还会对健康产生一定的影响。用大数据技术进行处理的时候,会将所需要的只是进行归总、存储,以后的时候想要使用还可以找到,并不像粉笔说擦掉就没有自身的价值。并且思政具有很多枯燥的记忆点,许多学生不喜欢思政,是因为其中冗杂的论点,并且很难抓住关键词,梳理数据。但是通过现代科技手段现在是可以进行梳理的,运用现在的处理技术,就会让知识全面并且逻辑清晰。比如说在讲述爱国主义的过程当中,就不需要让学生死记硬背,可以给学生整理一个思维导图,出来十分的清楚,学生会感觉到原来思政也是具有逻辑性的。所以说大数据技术在计算机技术和思政之间是有着非常密切的联系,改革就要从科技开始进行改变。 2计算机与大数据技术密不可分 高校当中必要学习的两大学科就是计算机和思政。但是计算机面前还是体现出的思政道理,计算机又是大数据技术的完美体现,但是要合理使用计算机,完美的使用大数据技术的应用。大数据技术蓬勃发展的同时,计算机现在也是日益发展,每个人都不会离开这个技术,因为带来的是非常的快速,但是所有事情都不是十全十美,有利则就有弊。比如说现在很多黑客的诞生之前就是在学生时期对网络地址方面比较的感兴趣,网址方面需要有很多的数据,在以前的时代是很难做到将其整理起来,现在的大数据技术已经壮大的可以实现了。计算机的课程也会因为现在大数据技术逐渐的发展壮大,不断的增加计算机课程的种类,比如说循环结构等等,但是不能对大数据技术进行大肆的利用,如果利用不好,将会走上歪路,所以说要注意自己在虚拟生活当中的频率,尽量不要将自己深陷在其中。综上所述,如果没有大数据技术,就不会有计算机技术,自然就不会在实践当中发现思政的道理。 3结合大数据技术,进行教学模式的改革 大数据技术还有一种应用就是可以将正常的教学模式进行改革,现在的课堂是比较的重要,也是在一点点的进行创新,更多是要加入很多新的元素,比如说加入多媒体等等。也比如现在很多比较流行的点名方式,发明一种小型的小程序,将大家的名字都录入进去,从此大家都会通过滚动的方式进行点名,将数据进行筛选和归类,再也不是那种点名的重复工作,这样的方式既比较的新鲜而且还会显的比较的先进,看来是很少人敢旷课了,因为你也不知道自己会不会是被数据筛选出来的幸运儿。除此之外现在流行一种网课教学,也是一种大数据技术的另一种应用,将数据变成视频呈现给大家,将一种课程扩散到课下,可以看见老师比较新鲜的政治动画和视频,这样的教学模式更加符合现在这个时代。并且还会在这过程当中增进师生的感情,大数据技术不仅是将数据多元化,效果呈现方式多样化,更多还是一种联系大家进行学习的一个桥梁。 4结束语 总而言之,在大数据技术的背景下,是可以将计算机和思政结合在一起的,大概就是技能的融合或者是说文理的融合,但是不管怎么说都是一种进步,大家会在其中得到益处,就算是科技上的一种进步,教育的一种改革,将来会看到更加明显的效果呈现,让教育更加的创新和源远流长。 参考文献 [1]周海成.红色微信在大学生思政教育中的作用分析[J].学校党建与思想教育,2018(01):47-48. [2]李玉强.新媒体时代红色微信在高校育人中的作用分析[J].辽宁经济职业技术学院•辽宁经济管理干部学院学报,2017(03):97-99. 作者简介于雪晶(1979-),女,吉林省大安人。长春工业大学信息传播工程学院副教授。主要研究方向为计算机科学与技术。
随着大数据技术和人工智能技术的不断发展,机器人生产新闻成为可能。机器人在新闻领域的写作改变了新闻的生产模式,对于传媒业来说,机器人新闻写作既有优势,也有局限性。 一、什么是机器人新闻生产 机器人新闻生产是指运用一定的计算机程序,通过对数据进行加工处理,自动生成新闻报道的过程。机器人的新闻生产与传统媒体采编人员的新闻生产在生产方式上有本质的区别。传统媒体的新闻生产是新闻媒体采编人员经过新闻收集、编辑加工、制作、的生产过程,这一过程是单向链条的。机器人的新闻生产主要通过数据采集(对数据智能化抓取)、数据加工(对数据技术化分析)、自动写稿(算法生成文本)、编辑签发(新闻稿件审核)四个环节进行,形成了新的采编流程。不论是新华社的“快笔小新”、今日头条的“张小明”,还是湖北广播电视台的“云朵”,都是大数据时代下人工智能技术在媒体应用的产物,这必将对媒体产生深远的影响。 二、大数据时代机器人新闻生产的优势 (一)新闻生产效率高 机器人新闻生产缩减了传统媒体新闻生产的环节,将采访、写作、编辑、校对、等过程融合在一起,优化了新闻的生产流程,提高了新闻生产效率。由于机器人写作是对信息和数据的抓取,所以基本上可以省掉采访这一环节。另外,记者编辑在大量的、高强度的新闻报道中精力、体力可能都会跟不上,会出现报道缓慢甚至是错误频出的问题。机器人在新闻生产中可以很好地克服这一点,一方面,机器人不会受到外界因素困扰;另一方面,只要程序设置合理,机器人可以24小时“不眠不休”坚持作业。 (二)新闻生产速度快 时效性对新闻来说就是生命,如果不能及时报道出来,那么新闻就成了旧闻,就不具备新闻价值了。传统媒体在争抢新闻时效性方面做过各种努力,但是这些努力都抵不过技术的进步。当机器人新闻生产出现后,机器人通过抓取、分析数据后,在几秒钟内就能生成稿件,也就是说事件刚刚发生,稿件就已经完成并传播了。而传统媒体发稿还需要经过记者采访、编辑稿件、等待审核通过等流程,因此,机器人新闻生产的时效性是无可比拟的。 (三)新闻生产精准化和客观化 面对庞大的数据、信息,人工收集、甄别不可避免地会出现一些疏漏和错误,而且传统媒体的记者在写作的时候极其容易掺杂自己的私人感情,影响新闻稿件的客观性。但是机器人的运算能力和信息处理能力十分强大,可以有效地避免这些人为的错误,提高信息和数据的精准度,进而提升文稿的精准化。并且机器人写作会完全按照数据进行,不带有任何情感,其新闻生产符合对新闻客观性的要求。 (四)新闻生产个性化 大数据时代,机器人通过数据分析、判断用户的偏爱和阅读习惯,形成稿件后,稿件可以根据不同用户的喜好生成不同的内容版本。每个用户看到的都是符合自己阅读习惯的形式和内容,即便是喜欢某种版本的用户只有一位,机器人也可以生产只有这一位用户阅读的新闻稿件,这是传统媒体的采编人员无法做到的。 (五)使记者编辑从初级新闻生产中解放出来 机器人可以帮助记者编辑对繁杂的资料进行收集整理,也可以在一些程式化的新闻报道中写作时效性强的稿件。通过这些初级新闻生产,能够将记者从大量的数据和同质化新闻中解放出来,从事更具有创造性的工作,比如深度新闻的挖掘、评论稿件的写作等。 三、大数据时代机器人新闻生产的问题 机器人新闻生产在给人们带来便利的同时,因为机器的特点,也会相伴而生许多问题。 (一)写作范围有限 因为机器不会思考,所以只能按照既定的新闻写作模板进行新闻生产,生产体育、财经类的报道,因为这些领域的新闻报道比较简单,只是数据的罗列和分析处理,材料比较固定,模式比较单一。机器人在新闻生产时能提供海量的数据,但却无法生产深度新闻、解释性新闻和评论等。 (二)内容缺乏深度 机器人生产新闻虽然速度快,但是固定的模板使其只能简单地罗列数据,对数据进行排列组合,因此每篇文章在篇章结构和文字表达上都差不多,同质化严重,读多了只能味同嚼蜡,没有新意和深度。并且机器人写作新闻不能进行规律的总结,不能进行引人入胜的描述,甚至对有些特定词汇的语义无法理解,极易产生伦理道德方面的问题。 (三)内容错误易造成不良后果 机器人新闻写作与传统媒体记者的新闻采写一样也会出错,但是出错后远比人工写作危害要大得多。由于数据录入以及数据收集可能会出现错误,一旦机器人抓取了错误数据,生成不实新闻并自动出去,瞬间就能传遍整个互联网,人力是不可能及时干预和修正的,这会造成无法挽回的后果和损失。 (四)威胁信息安全 信息时代,人们的工作生活已经离不开网络,用户习惯了在网上办公、学习、阅读等,每时每刻都不能与网络分离,用户的信息都被保存在互联网上,信息量十分庞大。由于互联网具有开放性、跨时空的特点,加之互联网的法律法规还不完善,网络监管不到位,用户的信息和个人隐私极容易被泄露和盗取。机器人新闻生产的运用,更会对个人隐私和数据安全带来威胁。机器人在进行数据抓取的过程中,由于其是在新媒体和网络上采集信息,很有可能滥用数据、侵犯用户的个人隐私。 四、机器人新闻写作背景下新闻生产的发展途径 (一)人机结合进行新闻生产 虽然机器人写作已经成为现实,但是机器人还远远代替不了记者的位置,因为它有自身的技术和写作的局限性。对记者而言,不能将机器人只看作是自己职业的威胁,而盲目地加以排斥,而是应该用开放的眼光看到机器人写作对自己写作的帮助,并借此不断提升自己的综合素养。可以利用机器人进行初级新闻生产,生产出最基本的数据和现象,省却了记者耗费大量时间而做的收集和整理工作,记者能够在此基础上进行更深入的采访和分析,快速切入主题,找准重心,进行深度报道和解释,使用户既能获得大量真实数据,又能知道现象背后隐藏的本质内涵,在稿件完成后还可以帮助记者及时校对,实现机器人新闻生产和新闻从业人员的良性互补。 (二)拓宽报道领域 随着科技和人工智能的不断发展、大数据平台的逐步完善,机器人报道的领域必将不再局限在体育、财经等单一领域,而是向多领域发展。机器人数据处理能力的不断加强,可以写作的领域将更加广泛,甚至通过编程、语义理解等技术的发展,机器人写作具有情感性、民生类、深度报道等新闻也可以成为现实。 (三)提供个性化服务 传统媒体的传播方式是一对多的大众传播,媒体处于主动地位,媒体生产什么,用户就得接受什么,用户处于被动地位,没有选择的权利。大数据时代,机器人写作兼具大众传播和人际传播的特点,不仅能进行一对多的传播,还能进行一对一的传播。技术的进步使得机器人新闻写作能充分利用大数据技术,分析用户的爱好和阅读兴趣、阅读习惯,并按照这些兴趣和习惯进行个性化新闻的写作,进而进行个性化新闻的推送,满足用户的个性化需求,即使某一稿件只有一个用户有兴趣阅读。这种个性化服务的提供能够增加用户对媒体的黏合度,提高媒体的传播效果。 (四)新闻从业者提升综合素养 机器人新闻生产的出现,对新闻从业者而言是他们提升综合素养的机遇。新闻从业人员要改变自己的传统思维,树立大数据思维,不仅要提高传统媒体的新闻采写、编辑的业务能力,而且要在媒体融合环境下掌握新媒体和新闻深度报道的能力。要不断加强学习,掌握新的技术,提高写作能力和水平,在机器人新闻生产的基础上写作出更有创意和深度的新闻稿件。 (五)完善相关法律法规 大数据时代对于新技术应用领域的法律法规还不健全、不完善,有关部门要制定对数据的利用和管理、大数据对人的隐私侵犯、机器人新闻生产的伦理层面等的法律法规,促进传媒业健康有序发展。 参考文献: 1.徐曼.国外机器人新闻的发展与思考[J].中国报业,2015(23):32-34. 2.喻国明.“机器新闻写作”时代传媒发展的新变局[J].中国报业,2015(23):22-23. 作者:翟欣 单位:河南广播电视大学
信息网络技术的应用不仅提高了我国经济运转的智能化程度,更以高速生成的数据显示了人们的日常生产生活方式。在这种大数据时代下,传统管理模式企业面临机遇和挑战,一方面企业能够通过建立运维管理平台收集数据进行自动化管理,降低传统管理模式出现人为差错的风险,另一方面,通过先进的运维思想和完善的基础配置可以进一步提高数据平台运维处理能力,从而使运维管理在自动化的基础上更加完善化,工作量增加也能确保运维管理效率。 1大数据时代自动化运维管理思路 1.1完善基础配置管理 大数据时代下数据信息传输量不断增加,通过构建自动化运维管理平台,以计算机程序代替人为操作进行指令的下达,会大大降低出现故障的概率,但计算机等基础设施中硬软件配置关系到数据集群的梳理,因此需要建立一定的关系来进行基础配置中CI的设计管理,以此来梳理不同集群数据的运维关系,从而为实现自动化运维奠定基础。这个过程中需要利用数据业务联系设计配置,帮助创建以CI配置关系为基础的运维模式图。 1.2结合基础构架进行日志分析 配置管理无论是对于传统数据运维管理还是对于自动化运维管理模式的构建都需要将不同的配置中的CI联系在一起,但后者需要利用日志数据进行CI的联系,如图1所示。接收数据信息后,CI配置依照设计关系规则进行数据信息筛选,筛选出的信息以日志的形式就在服务器中,方便进行后续流计算平台的运维分析,数据信息分析结果将会储存在运维数据库中,如图2所示,这种日志分析结构的利用能够有效规避传统运维管理中难以进行数据排查的情况,迅速实现数据信息的查找分析,且处理分析过程能够将出现的问题及时显现出来,快速进行解决。 1.3日常自动化变更 传统运维管理模式中如果需要进行日常变更,首先需要制定变更方案,然后通过层层审核最终确定执行,这种情况下往往会使变更过程存在安全风险,一方面无法预知变更后可能出现的数据隐患,另一方面可能会引起大规模的连锁工作变更。在这种形势下可以尝试引入工作流平台,将日常变更进行自动化归类,针对数据集群迁移等较为稳定的日常可以进行自动化变更,也可利用工作流平台进行快捷的审核和执行其他类型的变更,快速、精准的实现自动化变更,规避变更风险。 1.4硬件架构排查 与传统运维管理模式相比,自动化运维管理也会存在数据河北硬件问题,出现问题就需要检查和维修,传统运维管理模式采用人工检修的方式对硬件设备进行系统的排查,并需要制定周期定时对硬件设备进行管理,如果发现设备存在问题就需要进行大规模数据迁移避免发生信息故障,整个过程既繁琐也容易出现二次故障。进行自动化运维模式管理改进可以考虑在阈值外进行自动化检查和监控,即通过配置架构和逻辑关系进行实时系统排查,及时预警硬件故障,操作工程师可以快速定向进行异常硬件问题处理。 1.5硬软件交付检查 数据集群信息的传输和交流需要硬软件系统的配合交付,首先可以使用工作流平台对基础硬件配置如硬盘、网卡、CPU等进行软件交付检查,具体检查方式是依照具有一定强度梯度的读写压力来衡量硬盘工作状态是否保持稳定;绑定局部CPU对π值进行运算试验,依据运算时间分布曲线来衡量CPU的性能指标等。其次,在硬软件交付检查中出现客观影响因素导致对硬件系统的误判是不可避免的,应不断完善交付检查知识库,针对历次检查过程进行持续分析和记录,不断优化硬软件交付检查的可靠性。 2大数据时代自动化运维管理发展策略 结合传统运维管理模式与大数据时代自动化运维管理模式的对比可以总结出,自动化运维管理模式更侧重于对大规模数据集群的把握分析,基础配置架构越完善,逻辑设计分析越严谨,运维管理工作效率越高,越能够进行数据的分析处理,同时以丰富的数据信息进行反馈调度,实现数据资源的有效管理,因此对于大数据时代自动化运维管理模式的优化,工程人员需要不断优化平台设计,提高平台的数据信息管理能力,同时通过管理平台的逻辑性排查规避硬件系统对工作台的影响,降低人工维护成本。除此之外,自动化运维管理平台进行数据的分析利用目的是提高运维管理平台的安全性和稳定性,以此为基础向用户提供更良好的体验,但在此过程中运维管理平台可能出现成本与资源分配不合理的问题,影响实际运营效率。鉴于此,运维管理平台需要吸收日常运维管理工作中的经验,开发数据日志信息的更多功能,提高知识库的稳定性,从而使运维管理水平不断提升。 3结束语 随着大数据时代的到来,数据信息成为人们日常生产和生活不可分割的一部分,传统运维管理模式急需进行革新优化,运维管理平台需要结合自身基础配置情况进行工作流平台的改进,开发利用日志的问题排查功能,不断提高数据测试检查和日常自动化变更的效率,最终实现大数据时代的运维管理转型。 参考文献 [1]刘洋.数据中心自动化运维平台设计与实现[J].现代商贸工业,2018,39(20):195-198. [2]夏薇.企业信息系统相关自动化运维工具研究[J].电脑知识与技术,2018,14(07):90-91. 作者简介陈昊,现工作于深圳供电局有限公司信息中心。
进入21世纪以来,随着市场经济在国民经济发展中的作用愈发凸显,我国大中小型企业发展十分迅速,以大数据技术为支撑的网络信息应用到企业管理中,为企业的经营和发展带来了极大的便利。在企业的管理活动中,运用大数据技术可以实现对数据的有效搜集,从多个角度对企业进行管理,从而为企业的管理提供稳定、可靠的保障。本文分析研究了大数据技术在企业管理中的功能,希望对企业的健康发展起到积极作用。 1大数据概述 大数据技术是互联网发展以来又一次科技的突破,从全球整体发展形势来看,数据量的呈爆炸式增长,如何从海量的数据信息中筛选出对企业管理有用的数据信息成为人们重点关注的问题,大数据技术为企业的发展提供了良好的契机。从概念上来讲,大数据技术主要指无法用常规的方法进行总结和整理,而需要运用新的处理方法才可以体现其价值的巨量数据。大数据技术最早起源于20世纪90年代,当时处于数据的初级发展阶段,主要对大数据的算法和模型进行研究。进入21世纪以来,2003年到2009年是大数据技术的成长时期,随着新媒体技术的出现和发展,产生了大量非结构化的数据信息,这些数据信息是传统的处理方法很难处理的。进入2010年,随着智能手机的盛行,人们对互联网的依赖程度提高,在人们的生产和生活中产生了更多碎片化的数据信息,云计算和大数据技术取得了快速发展,大数据处理水平发展到新的高度。从应用现状来看,大数据技术为多个行业的发展提供了极大的便利,如林业、医院、科研、企业管理、市场营销、商业等诸多领域。在林业领域,通过分析林木的生产状况和气候条件,可以有效预测未来可能发生的病虫害,使林业的经济效益实现最大化。在医院行业,传统的管理方法耗费大量的人力、物力和财力,且工作准确性和效率不高,利用大数据技术和云计算可以有效实现信息资源的共享,极大地促进了医院信息化建设的发展。在市场营销方面,利用大数据技术可以对客户行为习惯进行分析,为客户提供针对性强的个性化服务。在企业管理方面,通过对海量数据的筛选,有助于企业的决策管理和战略调整,促进企业的良性发展。 2传统企业管理问题分析 在当今形势下,信息化的发展已是大势所趋,海量的数据信息为传统的企业管理带来了巨大的挑战,笔者认为,传统企业管理主要存在以下两个方面的问题。一方面,企业决策易出现错误。在传统的企业管理中,管理人员凭借经验和直觉对企业的发展状况进行判断,往往缺乏有力的数据支持,这就为企业的发展带来很多不确定性。假如决策正确,这种管理方法会给企业的总体发展带来很大的便利,否则,可能影响企业的发展。随着信息化技术的迅猛发展,数据信息更加无序化,管理者很难对大量的数据进行有效的分析,传统的管理方法可能引发一系列的错误,对企业的长期发展十分不利。另一方面,传统的企业管理导致产品失去市场竞争力。企业在生产产品时,主要考虑两点,一是用户的基本需求,二是市场前景。在传统的企业管理中,通常使用市场调查、用户体验和分析的方法,这种方法存在很大的主观性,同时,调查分析局限性强,不能充分考虑大多数用户需求和基本市场前景。随着全球经济一体化的趋势愈发明显,大量的国外产品涌入国内市场,市场竞争愈演愈烈,传统的企业管理方法已适应不了当前市场发展需求。 3大数据技术在企业管理中的功能研究 3.1提高产品的针对性 从企业产品生产的目的来看,主要用于满足用户基本需求,从而获取一定的经济效益。传统的企业管理中,主要通过人力进行市场调查和分析,这种管理方法存在很大的不稳定性,同时,时效性差、针对性较弱,得出的数据结果往往对企业生产的参考价值不高。利用大数据技术,可以对用户的年龄、身份、收入、社会背景、行为习惯等信息进行充分的分析,从而有效挖掘出参考性较强的数据信息。不仅如此,大数据技术还可以对用户的消费信息进行准确的预测,根据用户的购买记录、总体消费趋势等分析用户未来的基本消费情况,从而为用户提供有针对性的产品,实现企业产品的最优化发展。 3.2转变企业管理方法 在大数据技术的应用中,必须转变企业传统的管理方法,笔者认为,可以从以下三个方面进行。首先,转变决策者,传统的企业管理中决策者决定的企业的发展方向,但是决策者由于基层经验较少,在进行决策时往往缺乏有效的参考,存在很大的主观性。在大数据管理中,企业的基层员工具有一定的决策权,他们长期处于生产的一线,更加关注产品功能、改进方法、市场前景,出现问题时可以快速调整决策。在企业的管理过程中,可以定期搜集基层员工的决策信息,利用大数据技术对这些信息进行分析,进而找出相应的解决对策。其次,改变决策方法,传统的企业管理方法下在进行决策时需要对产品的本质进行剖析,进而作出决策。在大数据技术下,通过对产品、市场、用户等数据进行分析,及时发现数据之间的关联性,有利于提高决策的针对性和可靠性。最后,降低企业管理成本。在传统的企业管理模式下,市场分析、数据调查往往需要消耗大量的人力、物力和财力,大数据技术在很大程度上降低了企业运行管理的成本,发现问题及时找出调整方法,有利于企业的综合发展。 3.3规避风险 由于市场经营环境存在很多不确定性,在企业的管理中难免会遇到各种不可控的风险,这些风险往往是人们难以预料的,在风险发生时,若不及时采取措施可能给企业带来极大的经济损失。在这种情况下,利用大数据技术分析当前企业面临的市场环境,可以有效预测企业的经营风险并采取规避方法,从而在很大程度上降低企业的损失。 3.4制订企业长期发展规划 随着信息化技术和大数据技术的发展,经济全球化成为社会发展的必然趋势,同时,人们对产品的需求存在很大的不确定性,企业之间的竞争更加激烈。在传统的企业管理中,企业高层根据市场基本情况进行决策,制订长期发展规划,这种方法在一定程度上促进了企业的发展。但是,在当前信息化快速发展的时代,传统的企业管理方法已满足不了当前阶段市场发展的需求。大数据技术以高效、快速和准确的优点成为企业制订长期发展规划的新选择。4结语总而言之,大数据技术在企业管理中发挥着至关重要的作用,随着人们对大数据技术重视程度的加深,未来大数据产业将拥有良好的发展前景。企业在未来的发展规划中,应以大数据技术为优秀,根据自身管理流程和发展方向,不断强化大数据技术的综合应用,实现企业自身的经济效益和社会价值。 参考文献 [1]黄瑞国.大数据技术在电子商务C2B模式中的应用分析[J].电脑知识与技术,2015(6):237-238. [2]何军.大数据对企业管理决策影响分析[J].科技进步与对策,2014(4):65-68. [3]张桂刚,李超,张勇.一种基于海量信息处理的云存储模型研究[J].计算机研究与发展,2012(49):32-36. [4]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,2013,5(1):146-169. 作者:何爽 单位:云南电网有限责任公司红河供电局
就传统的宏观经济来讲,一般依据宏观经济指标来实施比对并就此来预估宏观经济下阶段的发展动向,而该指标包含金融、财政、消费、投资以及国民经济总体指标等诸如此类。传统经济指标而言并不能做到全面有效的预测,这就让宏观经济下阶段的发展遭遇了更多的挑战同时也出现了更多的机会。 一、大数据背景下的宏观经济分析所面对的机会 1.数据的类型增多和渠道拓宽。伴随着大数据时代的迅速发展,不断扩增的全球数据规模接踵而至,其类型扩展以及数量的增长都呈现出迅猛的态势,目前我国宏观经济部分数据库也在逐渐实现建立健全。就现阶段而言,大数据包含内容较多,例如诸多媒体的宣传以及报道信息、相关图片信息、邮件信息以及图像信息等等,以上形式存在的数据为我国宏观经济的发展打下了夯实的根基。就相比于传统的宏观经济数据,经济学家就对上述数据解析可以在最大程度上提升数据的数量以及准确性,尽可能的让宏观经济数据的类型以及渠道实现有效的拓展。 2.提升了数据采集以及处理效率水平。互联网技术的迅猛发展也促进诸多类型的移动通讯设施的进步,依靠这些移动设施来传送数据,能得到较高的传输的效率,例如:诸多企业运用微信及微博等网络平台企业相关资讯,比起传统的方式来说,这种办法的时效性优良,数据传播速度喜人。有效合理利用大数据有关软件来创建相对应的资讯处理平台,能够有效的实现信息归类,并且能够开展实时的跟踪调研以及数据的采集,运用大数据的办法有效收集一些实时改变的实情能最大程度上提升数据的收集以及解决效率。 二、大数据背景下宏观经济解析面对的挑战 从某些方面来讲,大数据阶段给予了我国宏观经济的发展诸多机会,但实际上同一时间带来的也有很多需要去面对的挑战。在实际操作过程当中,其主要体现在以下几部分: 1.信息选择困难程度较高。伴随着大数据时代的迅速发展,宏观经济有关信息也在增加,与此同时,宏观经济的筛选有效可靠数据也越来越难。从一方面来讲,大数据的源头十分庞杂,尤其是网络平台所包含的信息,并没有足够的价值,况且不能确定数据是否准确以及可靠,就此来说,准确筛选资讯数据是一件非常困难的事情。从另一方面来讲,排除宏观经济的结构化数据之后,剩余信息中还包含大量视频、图片等资讯信息,就存在的这类数据会极大的增加筛选难度。 2.数据安全问题难以保障。现当代。随着网络技术的不断创新,个人数据不再安全,以至于对宏观经济造成了客观影响。目前面临的一个问题就是网络非法分子的存在,他们对个人数据,企业以及国家信息造成威胁,体现在哪些方面呢?如果有价值的信息过于集中就容易被不法分子盯上从而受到攻击导致数据泄露,对宏观经济的分析造成很大的影响。我们面临的另一个问题就是数据库的安全性不足,数据库是现在对数据进行储存的最基本形式,也正是依靠数据库宏观经济的分析才得以发展,但是在安全性上数据库的方式还存在着或多或少的漏洞,这就容易导致数据的泄露,所以这些缺陷还需要不断地完善。 3.缺乏相关人才。虽然大数据在近来几年得到了大力的发展,但是这个概念却在上世纪八十年代就已经有人提出来了。因为我国最近几年大数据的发展得到了大力的推崇发展,所以人才的匮乏就日益的体现了出来。缺少能掌握相关专业技术手段的精英人才,大部分从业的研究以及技术人员的素养较低,能力不强,跟不上时展的需求,综合素质高的从业人员达到了稀缺地步。 4.宏观经济分析数据平台有待开发。数据收集和处理在各个行业中都体现出不同,这就要求相关的技术人员开发出针对每个行业的数据交流平台,使其适应于各个行业的环境特点,适合每个行业的从业人员所使用。因为网络技术的不断创新,新的大数据系统不断地投入到了实践应用中去,比如最著名的Hadoop和Ma-pRe-duce系统已经实际应用到了各个行业中去,但是这两个大数据系统并不能适应所有的行业。由此看出各行各业对此类大数据平台仍然具有相当大的需求量,适应各行各业的大数据平台的开发仍然是很有市场前景的,加快此类平台的开发将有利于宏观经济的发展。 三、面对各项挑战所需要的应对建议 1.完善大数据背景下宏观经济的发展环境。需要从多方面对大数据背景下宏观经济的发展环境进行不断地完善和改进。首先,应得到国家政策的支持,国家应该在大数据发明出台相关的有利政策,这将从环境方面对大数据的发展提供有利条件。并且应该拨款为其提供相应的研发与发展资金。资金是各行各业发展的基础需求,大数据也不例外,它的研究与推行运作都离不开资金的保障,因此国家应该提供相应的支持资金以保持大数据系统的基本运行。同时,大数据也需要对其进行保护,在安全性上给与一定的保障,这就需要政府在法律方面给与一定的保护政策,以保障大数据的信息安全。其次,为了创造良好的大数据运行环境,我们需要政府以及企业和科研人才的协同作用,保护重要的专业信息,培养信息精确性的环境土壤,使其能够更加便捷的对有价值的信息进行管理,在这些条件下,宏观经济的精确性将得到不少的加强。 2.针对数据安全的监管规定予以提高。针对现在大数据发展的环境而言,对其数据安全的监管予以提高是非常有必要的。在实践中,可以在下面几个方面来提高数据安全的监管工作,首先,我们应该以分析和统筹作为宏观经济的基石,将重点放在实践中去,关键是将数据的搜集和来源方式进行不断地扩大,同时在数据的储存管理和保护方面进行严格的要求,这样就能最大化的使管理更加的规范化,从而得到更加准确的结果。其次,通过对制度的准确执行以及不断加强改造来保证数据的安全,所以,有关单位务必出台缜密的大数据库管理规定,同时遵循规定的计划来提高数据库安全性,使宏观经济的分析得到保证。在这个流程下,应该遵循各个行业的实际情况,同时统一甚至加密管理关键的企业数据库,从而形成严密的管理规章制度,这将有利于提升数据库的安全性。 3.加强精英能人的培养计划。加强精英能人的培养计划是很有必要的,要想使宏观经济分析得到推动和加强,相关的精英能人是不可或缺的,他们的存在才能推进宏观经济的发展。通过实践中的考察发现,可以在多个方向加强精英的培养,首先,现在的人才需求中,对复合型精英人才的需求较大,此类精英人才不仅要熟悉计算机的基础操作,而且还还应该能够对宏观经济进行分析,通过定期的培训,还要使精英人才搜集数据以及对数据的分析处理能力得到提高。其次,需要推行各大高校的精英能人培养计划,对计算机的基础技能培训以及指引教育应该是所有高校对宏观经济能人培训中的重点,这样能够使得宏观经济分析的精英团队不断地壮大。精英团队的成长壮大可以在大数据背景下体现出它的关键作用。 4.加强对数据管理系统的开发。针对现在大数据交流管理平台漏洞过多的现象,对大数据管理系统的开发将变得非常有必要。在实践的活动中,工作的开展可以注重下面几个方面,首先,应该实行相关鼓励制度来使得计算机算法技术人才同现在的经济分析精英取得联动,对经济分析的未来走向和现行特点进行分析,以此为基础进行数据收集,审核以及解决。其次,提升技术的发展程度,大数据的发展虽然很快,但是并非所有的技术都适合经济分析,所以,有关的科研部门应该参考国外的优秀思想,再同我国的现状结合后进行探讨,不断提高国内的科研程度。由此可见,大数据的背景下,等待着经济分析的将是机会和困难,所以,应该对此背景下的工作引起重视,为大数据的发展构建适合发展的环境,通过数据安全性和信息的搜集与管理工作的完善化使得宏观经济分析的工作效率和国内的科研水平得到提高。 【参考文献】 [1]申红艳,吴晨生,扆铁梅等.大数据时代宏观经济分析面临的机遇与挑战[J].经济研究参考,2014(63) [2]邸淑娜.大数据时代宏观经济分析面临的机遇与挑战[J].河北企业,2017(9) [3]张晔海.关于大数据时代宏观经济面临的机遇分析与挑战探讨[J].价值工程,2017(31) 作者:赵晓霞 单位:湖北省信息中心
随着数据的开发和利用,智慧酒店的积极发展和构建对现代社会具有十分重要的作用。在大数据发展背景下,将其应用到酒店管理工作中,能够转变传统的管理模式。在近几年不断应用大数据发展下,酒店管理工作一直备受关注,也为酒店管理工作的积极发展提供有效决策。 一、大数据与智慧酒店 (一)大数据 大数据的产生是以多元化方式实现的,在各个搜集源中,形成数据组。一般情况下,大数据具备实时性特征,当数据作为网络、电子商务以及顾客来访记录的时候,不会是数据库中的常态数据。大数据中包括生产者的意图、兴趣及目的等,能够在大量数据中选择出有用信息,这样也能对网络架构、数据进行有效处理。同时,将大数据应用到酒店管理工作中,也会发挥其重要意义。 (二)智慧酒店 智慧酒店是当前的一种全新概念,其发展时间较短,整体效果还不明显。在智慧酒店管理工作中,存在一套完善的智能化体系。利用当前数字化与网络化信息实现服务,促进平台的实现,能对存在的相关系统进行开发,也能为智慧酒店发展节省更多成本,实现客户的有利开发。同时,还能为客户提供个性化服务,保证能够在多个角度上满足客户的服务需求。 (三)大数据在智慧酒店中的应用 在现代社会发展中,智能手机得以广泛应用,很多旅游人员都在使用手机APP旅游,保证能够满足旅游需求。例如:阿里主要是利用支付宝,对车票进行预定,对酒店的预住、食物等进行团购,并产生大量数据。这些数据在阿里内部进行整理与分析,该方式也可以作为当前酒店选择的主要趋势,促进预测工作的科学执行,保证决策工作价值的充分展现。同时,也可以得到旅游人员的相关数据,从而为酒店管理工作提供重要参考。并且,居住者在对酒店进行评价期间,也会产生一些数据,当获得数据的时候,游客不仅能全方位理解,也能促进智慧酒店目标的实现。 二、大数据应用到智慧酒店管理工作现状 (一)对大数据认识不足 在对酒店进行管理期间,没有全方位的认识到大数据,导致酒店在不同的发展阶段,都面临较大挑战。新时期,在大数据发展背景下,为酒店管理工作的有效执行提供主要平台。大数据的产生,能对客户掌握的相关资料以及信息进行综合处理,也能为酒店的布局工作提供有效参考依据,从而使酒店行业获得更高效益。在对客户信息进行采集期间,虽然在表面上是非常容易的,但是,在对其进行实际操作工作中,对酒店客户的信息采集工作还存在较大缺陷,一些人员没有重视到工作发挥的作用,缺少客户信息的有效性和凭证。在这种发展情况下,其产生的数据库信息量和发展规模不断增大,无法促进其实际意义的充分发挥。 (二)客户数据整理工作不够全面 在对数据进行分析期间,很多酒店在对客户信息进行整理与利用期间,都存在较大缺陷。在实际工作中,还在实现酒店销售与盈利工作,没有对数据进行详细分析和研究,从而影响酒店的市场扩展性和信息的整合。所以,要对大数据进行详细分析与利用。比如:对苏州某时期的酒店客户数据进行对比分析,该地区的酒店排名仅仅在上海、北京之后,其在经营期间,具备较大的地理优势。但是,该酒店对市场、客户的研究比较少,大数据作用也无法充分发挥出来。 (三)酒店基础设施不全面 酒店中存在的基础设施不够完善,在酒店服务工作中,除了实现优质的餐饮工作,对酒店客房的设计工作也提出更高要求。对于一些比较发达的地区,酒店的基础服务都更为完善,其存在的各个酒店类型在表现方式上也存在较大差异。智慧酒店不仅能对数据处理工作进行深度分析,还能促进服务工作的智能化发展。实现酒店的智能化管理工作,能够直接为客户提供服务需求,满足人们的个性化需求,维护整体的舒适性。在期间,还能对酒店的能耗、成本等进行思考,以使其发挥更高效益。如:引进智能化门禁系统、智能化交互视频体系,也可以在客户房间进行天气、航班动态等功能,保证在智能酒店积极发展下,实现全方位的服务工作。 三、大数据在智慧酒店管理中的应用策略 近几年大数据应用发展下,酒店管理工作一直备受关注。在智能酒店发展下,应用大数据对现代社会的积极发展和进步具有重要意义。因为大数据体积数量大,存在的类型较多,更为复杂,处理速度也比较快,将其应用到酒店中,是当前的必然趋势。大数据作为优秀的工作是实现数据的储存与分析,它与其他的技术相比,具备的综合成本也较低。所以,利用大数据实现智慧酒店,不仅能推进酒店管理工作的有效执行,还能为酒店获得更高的经济效益和社会效益。 (一)数据采集工作 在智慧酒店管理工作中,应用大数据,能够对客户信息数据进行采集。后期,也能为行业建立规章制度,确定合理的工作流程,促进大数据分析工作的优化执行。在酒店管理工作中,政府以及各个单位要建立相关的数据采集模块,前台人员在对客户信息进行采集的时候,需要按照该模板执行,保证信息采集工作执行得更准确更有效。在各个行业之间,还需要建立网上资源平台,实现各个信息资源的共享性,维护企业的经济效益,满足顾客的发展需求。 (二)数据分析系统的研究 在对数据分析系统进行研究期间,需要基于对酒店客户信息进行采集,并利用Tableau软件进行设计,实现数据的有效分析。对数据进行总结,对存在的关联数据进行分析,需要将客户的入住信息作为基本条件,总结与研究住房消费者的发展规律,保证能够开发潜在的客户资源。 (三)酒店住房预订工作 在对酒店住房进行预订期间,入住客户需要基于电话预约方式、网上预约方式,对住房进行预订。在对酒店客户进行充分了解后,应用大数据,并全方位的对客户需求进行掌握,积累以往的经验,保证能为酒店提供良好服务,进而为客户提供出更合适的房间类型。 (四)酒店顾客的入住阶段 客户入住,是在完成住房预定工作后完成的。对于一些首次入住的顾客,他们要对酒店有一个充分了解。在该工作实际执行期间,利用大数据对入住客户的入住阶段以及顾客类型进行分析,以促进酒店专业水平的提升。在互联网发展不断下,顾客都习惯用于网上预订进行消费,该手段在执行期间,能够维护酒店的自身形象,也能使其获得良好的品牌化。所以,在整体上,要促进酒店服务水平的提升,保证更多的消费者都能入住。基于顾客对住房类型的分析和研究,大多数顾客都会选择经济房,消费主体主要面对大众。在酒店管理配置工作期间,需要促进客房类型的积极建设,并为其提供方便。 四、总结 基于以上的分析和研究,将大数据应用到酒店管理工作中,将实现智慧酒店,促进其工作的执行。大数据能够对酒店客户信息进行整合,为顾客提供较大便利,也能实现最大化消费。同时,大数据的应用,也能促进顾客与酒店管理工作的相互沟通与交流,优化酒店管理模式和消费交易方式。在这种发展情况下,不仅能满足顾客的入住需求,还能提高酒店档次,促进其经济效益的有利获取。
大数据在近几年来得到了快速的发展,也可看作是业务应用以及传统数据处理技术的自然发展方向。目前,数据种类、数据来源以及数据数量的多样化发展使大数据技术被广泛应用于各个领域。在业务中,大数据技术的使用使业务行为得到了当前实时数据,并且全面性更高,使得其市场分析工作更加迅速、准确。而供应链管理是指从供应链整体入手,对供应链结构中的客户以及供应商进行有效管理,从而组成高效的管理模式,进而提升企业的经济效益以及市场竞争力。由于近年来物联网、云计算以及互联网技术的快速发展,使大数据的应用愈加广泛,而大数据在市场中的合理应用可有效体现其应有价值,进而将供应链进行高效管理。 1在供应链管理的过程中融入大数据 1.1供应链管理以及大数据的结合方式 大数据也可被叫做巨量数据,现如今,随着云时代的到来以及互联网技术的快速发展,使现有的信息资源得到了充分利用,大数据也不仅仅被解释为庞大的数据量,而是在一定规模数据的基础上对其进行合理使用。企业管理人员可使用大数据技术对庞大的数据量进行合理分析,从而寻找其具有的价值,进而使大数据高校应用于企业的日常管理过程中,并为企业决策提供数据支持,因此在企业管理过程中使用大数据技术可为企业自身提供科学合理的发展方向。目前,由于互联网技术的发展使电子化供应链管理模式逐渐普及,但由于其内容更加复杂、环节更加繁多,使其供应链管理工作对商业运作模式、合作伙伴选择、市场业务开展以及信息资源处理质量提出了更高的要求。因此企业管理人员应及时在供应链管理工作中使用大数据技术,采取云计算的方式对现有的信息资源进行分析、预测、追踪以及获取,从而得到高质量以及成本低廉的数据信息,进而发挥其应用价值。 1.2大数据升级供应链管理 大数据的合理应用对企业自身的发展起到了至关重要的作用,使用大数据技术的供应链管理工作方式可在管理工作中对产品需求、销售、采购、生产以及零售商、分销商、生产生以及供应商进行实时监控,从而对其有效信息进行综合考虑分析,达到对供应链整体进行合理掌控的目的,进而提高其工作有效性,有效减少其成本。而大数据的应用不仅仅是可视化资源运用数据、交易数据以及企业状态数据,而是使用合理的数据管理方式对现有的信息资源进行分析应用,从而将其应用到企业发展过程中。 2大数据应用对供应链管理价值提升的意义 2.1合理预测市场 近年来,市场竞争程度愈加激烈,对各个企业都提出了更高的要求。在企业经营的起步阶段,对市场方向进行合理预测和有效提高企业自身的市场竞争力。大数据技术的使用可对现有的市场数据信息进行合理分析,并获取价值较高的信息资源,屏蔽无效信息以及垃圾信息,从而帮助企业预测市场需求,进而及时对市场的变化方向进行合理应对。与此同时,使用大数据技术对市场数据进行高效分析可完善企业业务流程,并对供应量上下游业务关系进行合理协调,同时对供应链现有资源进行合理配置,提高其工作效率以及工作质量。 2.2使企业优秀业务与供应链进行融合 提高供应链管理工作水平可有效降低企业运行成本,因此在企业优秀业务方面使用大数据技术可有效提高其工作效率以及工作质量。大数据技术可应用于客户管理、物流管理、研发设计管理、生产管理、销售管理以及供应商供应管理等工作中,可极大的提高其工作效率,从而达到供应链与企业优秀业务紧密融合的目标。而随着供应链管理工作的复杂程度提高,导致其数据量提高,因此企业自身应对物流、供应、销售以及生产等方面信息进行有效整合,并对其进行合理完善,从而协调供应链关系,进而提高企业市场竞争力。 3结语 现如今,互联网技术的快速发展使大数据得到了广泛应用,而近年来数据信息的复杂化程度提高以及数据量的提升,使大数据的应用价值得到了充分体现。在企业供应链管理工作中使用大数据技术可提升仓储信息的追踪能力以及相关货物的运输能力,并使用科学有效的方式实施监控供应商的状态,从而满足不同客户的多样化需求,进而提高企业市场竞争力。 参考文献 [1]李岩峰,陈冬林,桂雁军.汽车售后服务智能电子商务O2O平台构建[J].生产力研究,2015(01). [2]唐贵伍,王慧.我国电子商务O2O模式发展战略分析[J].商业时代,2014(33). 作者简介刘羿勋(1980-),男,北京市平谷人。硕士研究生。工程师。研究方向为计算机科学技术。顾航(1979-),男,云南省昆明市人。大学本科学历。助理工程师。研究方向为信息化项目管理。郜社荣(1979-),男,云南省鹤庆县人。硕士研究生。高级工程师。研究方向为通信与信息系统。
大数据时代的到来,使人们的生活更加方便,但是与此同时会计信息化带来了更多的挑战。 1.大数据时代对会计信息化产生的积极影响 1.1降低会计信息化运行成本 进行会计信息化系统的建设,需要网络计算机技术的基础大力支持。而网络计算机技术的基础的花费主要来源于两个方面,一是硬件设备的购买,二是软件的建设。软件建设费用特别昂贵,运行软件建设是一个长期且艰巨的任务,相关人员必须拥有专业技能,而且要投入大量时间进行操作演练,并且需要大量的资金,所以很多企业不能进行独立的软件建设。大数据时代,企业通过云计算和互联网技术,在各种资源中获取自己想要得到的信息。不需要大量资金的投入,只需要投入一定的研究人员和时间,付少量费用,就可以进行软件建设,享受大数据给会计信息化带来的便利。 1.2大数据为企业提供了财务资源的共享平台 近年来,由于全球化的广泛推进,跨国企业得到了迅速的发展,进一步扩张,在全世界范围内建立了许多下属公司,利用大数据时代的大数据技术,可以让企业建立一个云端的财务共享平台,让企业的子公司了解企业总公司的运行情况,更加方便快捷地处理资金问题。对于会计行业,利用大数据时代的云计算和互联网技术,可以有效地推动企业建立完整的企业财务资源共享平台,通过该平台,能让企业的各个公司之间进行有效的资源共享。对于企业开展管理和资金调配活动具有要的意义。财务之间共享平台的建立,可以为企业的会计信息化提供大量的数据,从而方便企业会计的工作。 1.3提高会计信息化的工作效率 在大数据时代下,许多企业通过网络就可以实现互联网信息上的共享,轻松获取自己需要的信息和资源,有效地减少了传统的在图书馆中寻找资源消耗的时间和精力,提高了会计信息化的工作效率。当然,企业中会计人员可以利用大数据时代的大数据技术快速建立人财物报表,使各个部门之间共享会计信息技术人员提供的数据,简化以往烦琐的流程,从而提高整体的工作效率。对一些跨国企业来说,大数据行业能够超越时间、空间、地域的限制,让不同地区的会计人员能够同时出处理同一份文件,从而加强了他们之间的沟通,从而提高了他们的工作效率。 2.大数据时代会计信息化面临的风险 2.1资源共享平台有待改进 进行会计信息化建设的过程中,企业应当加大对资源共享平台的建设力度。资源共享平台的是会计信息化得到广泛推广的基础,打好良好的基础,才能使会计信息化得到更好地推广。就我国目前情况而言,云计算技术相对不成熟,需要进一步优化和调整。对于企业建立内部的资源共享平台,需要专业人员运用云计算技术来进行帮助,如果没有专业人员的操作,大数据时代下会计信息化的发展就会受到巨大的负面影响。 2.2物联网和云计算的漏洞 在大数据时代,企业进行会计信息化的运过程中,保证数据的安全性十分重要。在企业运行的过程中,企业必须要看紧自己在云端的用户数据,避免让外来黑客或者其他企业恶意篡改。由于企业一般的财务系统中认证的程序比较简单,容易出现木马病毒,在该方面上需要进行改进。在企业运行进行互联网技术的过程中,很容易出现信息被黑客袭击或者是被病毒入侵的现象。当企业不能保证自己的信息一定不会被外来黑客获取时,企业就不会将自己重要的信息放到网上。这就会有碍于企业之间的信息交流,如果要进行会计信息化的进一步发展,必须解决安全问题。 2.3操作人员缺乏理论知识 由于大数据时代的到来,各行各业得到了迅速的发展,各种数据扑面而来,对会计行业的人才提出了更加严格的要求。会计工作人员不能只依赖于传统的会计知识,必须通过创新和改进不断完善自己的知识体系。我国以往的会计工作很多只注重实践工作,忽视理论的更新。没有理论的更新,就不会产生新型的技术,就不能够良好地应对大数据时代对广泛数据的处理能力。所以相关操作人员要提高理论知识,从而在处理问题过程中更加灵活自如。 3.改进会计信息化风险的防范措施 3.1完善数据保护体系,增强数据安全性 在相关企业进行数据传送网上的过程中,应当运用一些密码或者是秘钥来实现传输过程中的加密。为了应对网络上黑客或者是其他网络病毒的入侵,应当运用网络隔绝技术,确保企业自身运行的网络的安全性。当然,在企业系统中应当加入安全有效的杀毒软件,对各种入侵及病毒进行有效的管理。 3.2更新会计人才理论知识体系 会计人才应当在掌握传统知识的基础上,应对大数据时代的要求,创新知识体系。当然,会计人才可以先学习优良企业的会计的运行手段,有效地借鉴他们的方法,优化企业内部的会计系统,也可以让企业定期进行会计人才培训活动,筛选出优秀的会计人才,并建立相应的奖励机制促进他们不断地完善自我,从而大力推广会计信息化。 3.3健全法律制度 大数据时代,应对《会计法》进行完善,结合大数据时代的时代特征,建立起相应的法律体系,以先进国家的法律作为学习对象,借鉴他们的经验,并结合我国综合国力和国情,规范会计行业市场,从而建立统一的技术标准。 参考文献: [1]周文钦.数据时代会计信息化的风险及其防范对策[J].当代经济,2015(26):64-65. [2]任春英.大数据时代会计信息化风险及对策研究[J].经贸实践,2017(04):242. 作者:李晓莉 单位:陕西禧福祥品牌运营有限公司
随着社会科技的发展,大数据的作用也在不断的提高,很多行业都呈现出了信息化的发展特点。企业在进行财务管理的时候,实现信息管理信息化,符合社会时展的趋势。所以,在大数据时代,企业必须做好财务信息化建设,从而给企业更好的发展奠定良好的基础。 一、财务信息化建设中存在的主要问题 (一)很多企业并没有对财务信息化建设有一个正确的认知 很多企业对于财务信息化建设方面的认知存在问题,无论是对内部环境还是对财务信息化对于企业发展的重要性,都没有一个正确的认知[1]。虽然有些企业已经进行了财务信息化建设,但是信息化的层次比较低,相关的水平比较低下,没有投入足够多的信息化建设的软件设备和硬件设备,没有将财务信息化建设的作用很好的发挥出来。 (二)财务人员的综合素质需要提高 很多企业中,其财务人员观念落后比较严重,没有对信息化建设有较深刻的认知,进行信息化建设的时候,无论是人力资源还是资金资源方面受到的限制都比较大。现在,很多财务人员都没有受到过比较系统的培训,没有很好的掌握计算机操作,并且在对办公软件进行使用的时候,操作不够快速和准确,资料获取也存在问题。 (三)信息化建设的基础设施比较薄弱 企业想要对财务信息化建设进行完善,计算机软硬件系统是其基础。但是很多企业没有对信息化建设有一个正确的认知,这也导致了企业的信息化建设投入资源比较少,没有及时的更新和维护各种软件和设备,这也给企业财务信息化建设更好的进行造成了较大的影响。 (四)财务软件选择需要根据需要进行更新 现在很多企业在进行财务软件选择的时候,往往会选择一些通用的软件,能够解决财务工作中很多问题,其中包含了成本核算以及报表核算等等。但是每个企业的管理文化和发展特点都是不一样的,那些通用的财务软件不一定和企业发展相适应,业务特点也会随着项目的变化而发生一定的变化,所以,若是没有根据实际情况和需要来进行软件的选择,会给业务处理造成较大的影响,甚至会导致财务处理效率比较低下。 二、大数据时代企业财务信息化建设的策略分析 (一)必须认识到财务信息化的重要性 企业相关的管理人员必须对企业发展中,财务信息化的重要性有一个比较深入的了解,更好的了解进行财务信息化建设的内容和方式,进行管理经验的学习,进行财务宣传。其次,需要认识到培训和在培训的重要性,动员员工的工作积极性,让其更好的认识到信息化建设的重要性,并参与进来。企业财务人员应该学习计算机操作技能和理论知识的学习,及时的更新自身知识,提高能力,保证自身素养能够适应企业发展实际需要[2]。 (二)在大数据背景下,应该对企业财务管理制度进行建立和健全 在活动的过程中,制度是其基础,企业必须认识到大数据背景下,做好财务管理制度建设的重要性,并做好相关的工作。首先,需要对财务预算管理制度进行完善。企业需要全面的考虑到大数据的实际需求来建立电子化理财预算平台,这样能够给企业科学的编制预算奠定基础。并且预算管理平台,还能够监督财务预算实际执行的情况,从而提高执行力度。其次,需要加强企业财务成本核算制度,在加强的时候,可以将大数据平台合理的运用进来,从而确保会计核算能够将企业资金运转的相关情况以及企业的财务情况很好的反映出来[3]。最后,还应该在大数据的背景下,完善企业财务风险管控的相关制度。受到大数据的影响,企业想要更好的发展,必须认识到财务风险管理重要性,企业应该将信息化平台合理的运用进来,做好企业内部和外部风险因素的监控,从而切实提高企业财务风险预警以及企业风险应对制度的建设。 (三)重视大数据信息化系统建设 随着数据时代的发展,企业进行财务办公的时候,需要将信息和操作系统更好的运用进来,所以,企业必须认识到财务信息系统建设的重要性,并且,还应该将财务信息系统建设和其他部门结合在一起,这样能够在共享相关信息的时候,提高工作效率,这样能够帮助企业更好的监管财务活动。并且做好财务信息建设,还能够提高企业内部控制的水平,帮助企业降低财务风险的概率,企业管理人员也能够更好的获取那些有效的信息,切实提高财务决策本身的科学性和准确性。 (四)提高财务人员的综合素质 企业完善财务信息化建设时,对于财务人员本身的素质要求较高,并且财务人员不但理论方面知识出色,还应该能够掌握计算机操作的相关技能。想要做到这点,企业必须重视优秀人才引进,对于现有的财务人员,应该做到再教育和培训方面的工作。与此同时,财务人员也应该积极的学习软件操作以及计算机操作方面的知识,不断的对自己的知识进行更新,企业也应该认识到培养人才的重要性,给财务人员更多的机会进行学习和交流,扩大财务人员视野,帮助其了解企业问题和所处的环境,帮助企业财务人员更加主动和积极的参与到相关工作中去。 三、结语 在大数据时代,企业财务工作呈现出了信息化的特点,这不但给企业更好的发展带来了机遇,也带来了一定的挑战。所以,在大数据时代,企业必须做好财务信息化建设,从而给企业更好的发展奠定良好的基础。 参考文献: [1]蔡火霞.大数据时代下推进企业财务信息化的策略[J].商场现代化,2018(08):143-144. [2]马耀红.大数据时代下推进企业财务信息化的策略[J].财会学习,2018(07):34-35. [3]柳昕.大数据时代下推进企业财务信息化的探究[J].中国总会计师,2017(11):78-79. 作者简介:上官倩,中国移动通信集团广东有限公司。
一、试论大数据背景下档案管理的变化 大数据时代带来了丰富的数据资源,使得数据资源变得更加庞大,面对如此庞大的数据资源,必须要有一套为行之有效的数据管理体系来对这些数据进行统一管理,并进行统一调取,保证数据档案的流动秩序,避免出现数据混乱等现象。在新时代的档案管理模式上,基于数据的越来越庞大的背景,档案管理模式也出现了一些新的变化。 (一)档案数据资源体系发生改变 现在的很多档案馆的普遍特征就是馆藏资源非常丰富,这也从另一个侧面体现出了档案管理数据资源的庞大。但是同时,档案馆的馆藏资源的丰富程度同时也能反映出来档案馆的价值所在。基于大数据背景之下,一些档案馆纷纷启动了一系列新的数据搜集渠道,使得档案馆的数据资源来源渠道更加广泛,数据资源的来源方式更加多样化,数据资源的来往更加密集,同时数据资源的搜集管理体系也有相应的变化。 (二)档案安全保障体系发生改变 数据化的时代背后并不全是数据化所带来的便利,各种信息泄露所导致的安全隐患使得数据资源的管理安全被越来越重视。档案管理的一个重要的工作内容就是保证所存储的档案的安全问题。档案馆存储的档案有很多种类别,比如生产管理类档案、经营管理类档案、行政管理类档案、党群工作类档案、财务档案、电子档案、声像档案等等,种类多样,名目繁杂。并且在这些类别的档案中,有一些档案的安全系数要求特别的高,比如一些国家党政工作档案等需要严格保密,谨防数据泄露,这对档案管理的安全保障体系提出了较高的要求。同时由于现代化的进程加快,信息化程度提高,数据安全不仅仅面临的是来自内部的数据管理等方面的安全保障问题,还要面临来自外部的信息盗取等一些档案管理安全威胁。对此,一些档案管理部门就档案的安全系数、档案的类别以及档案的安全管理特点来进行有针对性的安全保障体系的建设,并且根据现代化的信息技术发展特点进行一系列与时俱进的档案管理安全保障体系的优化改进。 (三)档案行政管理体系发生改变 由于档案管理的种类繁多,因此,不可能所有的档案都归在一个体系中进行管理。同时由于传统的档案管理手段、技术等都没有现代化的技术支持,因此,导致传统的档案管理会有一些衔接不及时、出现断层、或者区域之间联系不紧密等问题出现。在现代化的信息技术环境下,利用现代信息技术实现全国区域内的联网,同时打破了档案管理的区域隔阂,全国各地的数据档案都可以借助现代化技术进行统一管理、统筹规划调用,为档案管理秩序化、效率化的提升提供了稳稳的保障。 二、对大数据背景下档案管理提出的几点建议 (一)建立完善的档案保密安全体系 档案管理安全问题一直以来是我国的数据管理的问题中的重点,由于现代化的发展模式的影响,数据成为一些现代技术或者国家的发展情况以及一些机密文件要事等的代表,一旦对数据安全失去控制或者数据遭到破坏,造成的后果将会不堪设想。国家为了数据档案的管理安全有很多的方法,比如对一些泄露我国的军事机密或者国家机密的人员等进行严惩,依法制裁损害我国的数据档案管理安全的人员,还制定了一系列的档案关系安全的管理条例、法律法规等。这些都是很有效地档案管理安全的措施,在具体的档案管理安全体系健全完善中,更应该注重到具体的档案的安全保密性的管理,严防死守各种安全隐患,谨防一些外来人员的接触,并同时还要关注到档案馆的网络安全体系的健全与完善,谨防网络安全体系遭到破坏,导致档案数据被泄露或者被破坏。 (二)加大服务内容的创新力度,对档案利用服务体系加以完善 虽然说档案管理的一个重要工作就是档案的保密工作,但是在现代化的政府工作模式下,信息公开已经逐渐成为人民的愿望,并且有政府的一系列信息公开安全条例来作为政策支持。因此,在现代化的档案管理工作体系中,不仅仅需要档案安全管理工作的健全完善,还要依据时代的发展要求来满足人民信息公开愿望,逐渐健全完善档案的利用服务体系。在档案的利用服务体系健全与完善的过程中,档案管理当不仅仅要负责档案的信息公开内容的甄选与公开方式、公开途径等的组织规划,还要在保证公平公正公开的前提下保证档案管理的安全问题,不能因为信息公开就忽视了档案管理的安全问题。 [参考文献] [1]蔡利剑.大数据背景下的档案管理问题研究[J].西北工业大学学报(社会科学版),2016,36(01):104-107. [2]钱小英.大数据时代背景下的档案利用服务探讨[J].信息技术与信息化,2014(10):117-119. 作者:张海鹏 刘一辰 侯俊合 单位:潍坊护理职业学院
在网络信息技术不断发展的背景下,计算机信息处理技术被广泛运用在各个行业之中,使我国实现了数字化、网络化的发展。通过计算机信息技术的运用,会产生大量的数据资源,这种技术虽然可以满足人们的工作及生活需求,但是海量数据的出现增加了计算机系统的信息储存,影响计算机的运行效率。因此,计算机信息技术处理中,应该通过大数据资源的利用,可以满足信息技术使用的容量高、增长速度快以及信息多样化的使用需求,提高信息处理的整体效率,改变计算机信息处理系统运营中存在的问题,为计算机信息技术效率的提升提供支持。 1大数据的相关内容 1.1大数据概念 大数据主要是指传统数据处理软件无法处理的数据集,大数据存在着容量高、增长速度快以及信息多样化的特点,通过大数据的使用,可以展现出成本效益以及创新的信息处理形式,实现信息数据挖掘的有效性[1]。 1.2大数据的特点 在大数据发展的背景下,其特点体现在以下几个方面:第一,信息量庞大的特点。大数据主要是指可以突破1ZP的数量级,这种数据存储形式相当于传统数据储存形式的几何式翻倍。第二,速度快。在大数据资源信息处理中,大数据的信息流量是实时存储的,通过专业大数据处理器的使用可以在信息交流中实现高速传输。第三,结构多样化的特点。大数据的组成并不是单一的、固定的模式,其内容一般包括文本信息、网页框架以及图像等内容,由于处理格式的差异性在某种程度上增加了信息处理的难度[2]。 2大数据时代背景下的计算机信息处理所面临的挑战 2.1对信息安全要求更高 在大数据时展中,网络信息技术得到广泛运用,这种背景下人们对网络信息的安全性要求逐渐提升。网络环境中,人们在网络购物、网络支付平台使用中,较为关注平台的私密性以及安全性,若在计算机信息技术使用中缺少保护,会影响网络信息处理的安全性,为人们的财产造成风险。所以,在网络信息技术发展中,为了实现对人们信息的保护,应该建立有效的网络安全监督平台,使大数据背景下计算机信息技术的处理得到安全运用。 2.2专业人才需求不断提升 伴随大数据网络信息的发展,大数据网络技术得到了人们的关注,技术型人才成为行业关注的焦点。在大数据网络信息技术使用中,专业人才成为行业的需求,为了保证大数据新处理的高效性,相关数据库管理者应该提高自身的安全性,通过大数据信息技术的使用以及专业方案的构建,实现网络信息的保护,充分满足网络信息技术使用的基本需求,提升大数据网络资源的运用效率[3]。 3大数据时代背景下的计算机信息处理方式 3.1分布式存储技术的运用 伴随大数据网络时代的发展,计算机信息技术处理中通过分布式存储方法的运用,可以实现大数据信息资源的储存,改变了以往信息存储的限制性问题,通过网络专线以及高速网络资源的利用,形成多个数据库,实现总分形式的数据逻辑管理。在分布式存储技术使用中,系统结构在同一个数据中得到运用,而且,通过不同的分布以及不同的存储,可以实现不同数据系统之间逻辑关系的确定,实现数据分离及统一的最终目的。而且在分布式存储技术使用中,也解决了海量数据对信息的存储问题,计算机信息技术通过多种服务器的共同使用,提高数据存储的整体效率,解决网络信息技术使用中存在的资源不足问题[4]。 3.2数据挖掘技术的运用 结合当前大数据资源的使用状况,在计算机技术中通过数据挖掘技术的使用,可以体现出人工智能处理技术的优势。数据挖机系统通过仿生学手段的利用,按照人类的思考方式将数据进行统一处理,之后根据项目需求构建决策信息,完善对人类行为的指导。通常状况下,在数据挖掘技术使用中,其基本的组成包括以下内容:第一,数据资源的选取。在大数据背景下,计算机信息技术使用中通过数据的预处理进行数据资源的选取;第二,对选取之后的数据进行无效数据、冗余数据以及零数据进行清理、删除;第三,通过数据挖掘技术的使用进行信息的分析;第四,数据分析及评估。通过专门应用系统的使用实现对数据的分析、展示。在数据挖掘技术使用中,通常采用了人工智能的方法进行数据处理,这种设计处理技术一般包括了决策树、聚类以及神经网络等,根据数据技术进行数据的直观展示,提高计算机信息技术处理的整体效率。例如,在大数据时代背景下的计算机信息处理中,通过聚类技术的使用,其作为数据挖掘分类技术,在使用该种技术是需要将定义分为不同的簇群。其中k-means算法作为一种常用的计算形式,主要是通过制定簇群个数的确定,将源数据生成簇群中心,之后通过离中心距离计算项目的确定,实现对数据的收集处理,将对应的数据个数作为簇群中心,可以提高源数据以及簇中心计算的有效性,之后在限定数据的范围内进行数据的生成,提高数据结果计算的有效性。在数据源头上进行分类,可以将数据中心以及新的平均数值作为重点,提高项目结算的有效性。通过k-means算法的使用,能够实现平均簇群个数的确定,实现限定簇群个数的有效处理,提高数据结算结果的价值[5]。 3.3信息安全技术的运用 信息安全技术作为大数据背景下较为重要的内容,可以实现大数据信息资源的保密处理。在信息安全技术处理中,其技术通常包括数据加密技术、身份认证技术、隧道技术等,通过这些信息技术的运用,可以充分保证网络信息资源使用的安全性,但是也不能完全实现对数据信息的安全保障,因此,在大数据背景下,为了实现信息安全技术使用的安全性,应该将网络信息技术的使用以及网络安全信息系统的构建作为重点,强调网络信息运维部门以及相关部门的监控力度,通过IT网络框架理念的确定以及数据资源的信息处理,提高计算机技术使用的安全性,进而维持网络信息方案使用的安全性。通过对计算机信息技术的安全运用,通过数据加密技术的处理,可以实现网络信息技术使用的有效性,结合不同加密算法对数据资源进行分析,充分保证网络信息技术使用的安全性。在数据加密算法使用中,通过不同加密算法的运用,在通过数据项目的调节通过MD5算法对数据进行加密储存,这种素案发通过村塾数据验证的处理,可以实现信息技术安全使用的基本需求。MD5算法作为一种不可逆的计算方式,按照原始数据添加、数据分解以及数据出书计算的形式,通过任意数字以及任意符号的使用,对计算机技术的数据资源进行统计,提高网络信息资源使用的安全性、有效性,在该种算法中,当完成身份认证之后系统用户会输入登录凭证,系统会对MD5加密处理,之后自动生成固定的128字节进行数据传输,通过与数据库的存储对比,完成用户身份的验证。在数据传输中,加密技术应该在接受终端上进行原始数据的确认,提供数据加密处理不同算法的使用等,提高密钥处理的有效性,而且,通过密钥管理技术的使用,可以有效提升数据加密信息处理的安全度,为大数据背景下计算机安全处理的保密性提供参考[6]。 4大数据时代背景下的计算机信息处理的发展趋势 在大数据发展背景下,为了提高计算机技术使用的安全性、稳定性,应该根据网络信息技术的发展方向,进行信息处理方法的创新。首先,在云计算网络发展中,通过云计算技术的使用,其作为优秀的计算机技术形式,可以提高信息技术的处理效率,而且能够及时改变网络信息处理的问题。云计算技术使用中可以将网络软件作为基础,通过编程性、回应性数据的分析,可以构成云计算网,这种云计算网络可能够增强网络存储、信息技术存储能力等,拓宽计算机技术的使用范围。其次,实现计算机安全技术的创新发展。在大数据发展背景下,通过各个数据系统的运用以及网络资源的连接,可以在个人终端设备上进行信息资源的共享,实现网络信息的开放性,但是整个过程中增加了网络安全风险,使计算机安全信息受到威胁。因此,在大数据网络信息处理中,通过网络数据安全性的增加,可以提高大数据安全管理的有效性,并逐渐形成安全管理体系,实现网络计算机网络信息技术的安全发展[7]。 5结束语 总而言之,在大数据发展背景下,通过网络信息技术的运用可以结合大数据的特点,进行网络信息资源的安全、有效处理,提高网络信息处理的整体效率,推动网络信息技术的创新发展。对于计算机技术处理人员,应该认识到信息资源处理中所面临的挑战,结合这些问题构建针对性的处理方法,通过大数据资源的安全、有效运用,保证网络信息资源传输的安全性、实时性。而且,在大数据背景下的计算机信息处理技术使用中,也应该通过分布式存储技术、数据挖掘技术以及信息安全技术的运用等,进行网络信息资源的查询,提高网络信息资源处理的有效性,推动计算机技术的安全发展。 参考文献: [1]冯燕茹,闫婷.基于大数据背景下的计算机信息处理技术思考[J].数字技术与应用,2016(7):238-238. [2]李伟,江明夏.大数据时代下的计算机信息处理技术[J].信息通信,2014(8):129-129. [3]张翠.浅析大数据时代的计算机信息处理技术[J].农民致富之友,2017(9):234-234. [4]彭英,李佐军.“大数据”视角下计算机信息处理技术分析[J].天津中德应用技术大学学报,2016(6):108-110. [5]高杨.大数据时代的计算机信息处理技术[J].科技风,2018(12):69-69. [6]邱成相,苏有邦.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术研究[J].数字技术与应用,2016(7). [7]冯思毅.大数据时代背景下计算机信息处理技术[J].数字通信世界,2018,160(4):83. 作者:储向向 单位:江南大学
大数据从字面上理解就是大量数据,世界上很多学者、研究机构给出了不同的大数据定义。研究机构Gartner把大数据定义为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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。IBM公司提出了大数据的5V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)以及Veracity(真实性)。21世纪是信息制胜的时代,大数据时代的到来既给企业提高财务管理能力带来了机遇,也对企业的传统财务管理体系造成了冲击。如何抓住大数据带来的机遇,利用好大数据赢得企业竞争优势,是每一个大数据时代的企业都在思考的问题。 一、大数据时代下的企业财务管理机遇和挑战 (一)大数据时代的机遇 1.建设信息化财务,提高财务管理效率 与海量数据伴随而来的是发达的信息技术,信息革命为企业变革财务管理方式创造了条件。所有的财务数据、业务数据都可以储存在一个集中的网络信息平台上,通过计算机网络进行简单性的数据处理,财务人员也可以从大量重复性的核算工作中解脱出来,节省人力的同时也大大提高了财务工作的效率。 2.实现精细化财务,提高财务核算准确率 传统的财会人员虽然具有专业的财务知识与能力,但面对复杂、琐碎的财务数据,尤其是在大数据时代下,难免会出现数据遗漏、失误。大数据时代下,发达的信息技术和数据处理水平能够有效地降低财务失误的概率,提高财务核算的准确率,使精细化财务管理成为现实。 (二)大数据时代下的挑战 1.事后管理已经不能满足企业管理需求 传统的财务管理工作主要是对已经发生的财务数据进行处理,倾向于事后管理。大数据下,信息获取和处理的速度与质量是企业之间新的竞争点。能够通过获取的数据对未来的事态发展进行合理预测的企业就能够获得先机。传统财务进行事后管理的方式已经不适应大数据时代下企业竞争的需要。 2.财务人员角色转变,知识结构需要调整 在大数据时代下,只精通财务工作的人员已经不适应财务管理的需求,优秀的财务人员还应该具备高超的数据管理能力,具备计算机、统计、概率等多学科的专业知识。兼具财务分析与数据处理能力的财务人员才能适应大数据时代下为企业各项决策提供支持的角色。 3.资金安全受到威胁,财务风险管控难度增大 大数据时代的到来使得信息的获取更加方便快捷,海量的数据在网络平台上都是相对公开透明的。企业的优秀竞争力也可能受到冲击,优势地位下降。更加开放的信息环境和对网络平台的依赖使如何保障资金安全、做好财务风险防控成为企业普遍面临的难题。 二、大数据时代下企业变革财务管理,防范财务风险的策略 (一)更新财务管理理念,增强决策层大数据管理意识 大数据时代的来临给人们生活、娱乐、工作的方方面面都带来了不可忽视的影响。大数据是不可逆转的时代潮流,未来的商业经营、企业管理必将都以大数据为依托。大数据时代下的财务管理已经不仅仅是对公司账目数据的处理,所有和财务有关的信息、数据都应该被纳入财务管理的范围之内。财务管理不再单纯的是对资金的管理,更是对财务数据、其他业务数据以及各种信息的管理。大数据时代的影响迅猛,很多企业管理者对此猝不及防。今天,大数据已经与企业管理密不可分,但很多企业管理者的大数据管理意识尚不充分,因此不能充分利用好大数据时代带来的机遇,创造新的竞争优势。只有切实增强企业高层决策者的大数据管理意识,并进一步从上而下向底层员工普及,使依托于大数据的财务管理观念深入每一个员工心里,企业才能更新财务管理体系,抓住大数据时代带来的机遇,应对好新的财务风险。 (二)完善财务管理体系,提高财务分析能力 大数据时代给企业发展带来了新的机遇,企业必须做出恰当的改革应对这一机遇,尤其是在财务管理部门。财务管理部门要更注重对企业内各部门、各项目的数据的收集、分析、处理,甚至要关注竞争对手乃至整个行业的发展数据。首先,企业有必要在财务系统中开辟新的组织机构,由这一新的部门专职负责处理大数据时代的海量信息。其次,大数据时代导致的财务管理部门的新的工作内容和工作方式,决定了财务部门不能固守自己部门,必须打破同企业内其他部门的隔阂,密切部门间联系,加强合作。最后,在财务管理体系中应该配备一定比例的专业数据分析人员,与传统财务人员互相辅助。这些应对措施不仅可以帮助企业完善财务管理体系,使财务管理功能更符合大数据时代的要求,发挥财务管理体系为企业决策者提供数据支持的作用,还能进一步提高企业的财务分析能力,有助于企业各部门、各层级联合起来机动应对新时代的挑战、化解新时代的风险。 (三)人才队伍结构调整,复合型财务人员 大数据时代也对各行各业的人才提出了新的要求。无论什么行业,什么岗位,一定水平的信息技术都是求职者增强自己竞争能力的必备技能。大数据时代下,财务管理体系的工作人员尤其应该具备较高水平的信息技术。企业渴求的财务管理人才中具有高水平信息技术的人应该占据更高的比例,甚至成为对每一个员工的要求。除了外部招聘,企业在对财务系统人员的培训中也要更加重视数据分析、处理能力的培训。大数据时代下,一个优秀的财务管理人员需要具备在海量信息中筛选出有效信息,并对其进行分析、处理的能力。人才是企业的优秀资源,根据大数据时代的要求适当调整企业财务管理人才队伍的结构,致力于培养兼具熟练的财务核算能力和高水平的数据处理能力的复合型人才,方为应对大数据时代挑战的明智策略。同时,这种复合型的财务人员能更快发现财务漏洞,更快作出有效应对保障企业的资金安全,防范财务风险于未然。 (四)提高数据管理水平,充分利用大数据时代的机遇 大数据时代的信息大量、高速、多样但价值密度低。只有获得优秀数据并有效处理的企业才能在竞争中占据优势地位。在这些数据中获得最优秀的信息企业才能获得优势。首先,在海量的碎片化的信息海洋中找出与企业发展有关的关键信息是企业获得数据竞争优势的第一步。企业有必要培训财务体系的工作人员,使其能够以最快的速度对大量的数据进行筛选、整合。其次,企业必须提高自己分析数据的能力。只有正确的分析数据,找出数据中蕴含的优秀信息,企业才可能最大限度的利用信息,并根据这些信息对未来态势进行合理预测。最后,企业只有正确处理获取的信息,并针对这些信息采取正确的应对措施,才能有效发挥财务管理的预测功能,在竞争中获得先机。 (五)提高企业网络技术水平,强化网络安全管理 大数据时代下的财务管理,很多工作需要通过网络平台完成,对网络平台有很高的依赖性,提高财务管理工作效率的同时也带来了更大的财务风险。企业的网络系统一旦出现问题,极有可能使企业优秀信息泄露,给企业造成毁灭新的打击。企业必须加大网络安全维护的投入,通过各种方式提高网络技术的水平,保障企业信息系统的安全性。安全的网络系统也是数据存储的要求,是企业长远发展的内在要求。只有做好企业的网络安全管理,才能杜绝信息泄露带来的财务风险,保障企业资金安全。 三、结语 面对大数据时代的机遇和挑战,企业应该进行有效地财务管理体系改革,全面提高整个企业工作人员的大数据管理意识,高度重视大数据带来的影响。企业网络平台的安全性是大数据管理的保障,以安全的网络系统为依托,建立信息化的财务管理体系,培养兼具财务能力和数据处理能力的复合型财务人才队伍,同时提高整个企业的数据管理水平,才能提高企业的财务管理水平,充分发挥财务管理系统的预测功能、决策支持功能,更好地降低财务风险。抓住大数据时代的机遇,合理应对挑战,是企业再造竞争优势,获得持续健康发展的有效途径。 作者:汪仕志 单位:铜陵金威铜业有限公司
一、大数据背景下加强医院财务管理的重要性 多年来我国许多医院的财务核算制度是以临床科室为单位,在这样就形成了每个临床科室都是医院核算单位,而对于医护人员的各项激励政策也是基于由各个临床科室收入、成本,无法体现公立医院的公益性。这种“自收自支、自负盈亏”的财务管理体制逐步走向平缓、回落至取消,医院及科室领导也逐渐意识到这种财务核算制度的弊端,大数据分析的逐步应用更迫切要求改变这一现状。首先,大数据背景下,对于医院的财务管理既是机遇又是挑战,机遇给予了医院财务管理更加精准的数据支撑,挑战对于医院财务管理来讲必须要紧跟形势做出相应的变革。如果医院的财务管理放弃实施临床科室的财务核算,不以创收多少来实现绩效管理目标,重视病患者的利益,要想从根本上改变医院的财务收支状况,就应该应用大数据充分分析医院的运营数据,采取有效的决策措施,才能够阻止医院财务收入下滑。其次,各个临床科室的“自收自支,自负盈亏”的独立核算制度,使得有些科室收入丰盈,比如外科临床科室,而儿科、内科的收入就明显比不上外科,为了既得利益,对于大数据分析实施和应用有些临床科室就显示出不自觉的排斥,导致医院难以落实全院的统筹规划。再次,根据某调查数据表明:医院的医疗业务成本占总支出的比例一般为75%左右,医疗业务成本占比高的单位说明单位对于医疗业务投入资源多有利于于医院医疗业务的发展,占比低的单位说明医院资源有部分被用作除医疗临床业务外的其他用途,长此以往不利于医院业务的发展。大数据分析可以很好地控制和把握各个临床科室的医疗费用的构成,可以有效地控制费用比例,整合相关资源配置,严格执行国家关于医疗制度改革的各项规定。另外,同一时期的医疗费用的对比使得医院管理者能够及时把握趋势以避免不利因素积累产生的严重影响。 二、传统模式下医院财务管理的缺陷 (一)财务核算的缺陷 目前医院的会计电算化并没有改变财务会计的核算流程,因此,迫切需要建立一套信息系统实现业务与财务的协调一致。比如某医院各科室早期开始应用现代存储设备的时间不尽相同,不同的部门科室会根据各自的存储要求独自架设存储设备。有的科室只需要存储简单的数据资料和影像资料,而有的科室在存储规模和期限上都有很高的要求,这就造成了医院存储设备在型号、容量、架构和支持厂家种类繁多的状况,非常难于管理。 (二)大数据技术人才严重缺乏 医疗行业大数据本身复杂且量大、变化快且花样多,而这些大数据的潜在价值不可估量,如果医院的决策者不能有效利用,就会使得这些数据白白浪费。但是在挖掘数据的过程中,有丰富经验的大数据人才就显得极其重要。医院是知识密集型行业,有着相关医疗知识的人才密集,但是对于大数据实施应用的人才还是严重缺乏,因为大数据人才首先要是财务管理专卖人才,然后还要精通信息技术、网络技术、数据挖掘技术以及病毒防范技术,因此,大数据应用财务管理还面临着诸多挑战。 (三)数据存储的安全性问题 大数据的实施应用安全和可靠是首要任务,特别是医院财务数据的安全更是关系到医院能否正常经营的关键因素,数据存储安全可靠同时也影响到医院的成本控制,因为,存储架构的安全级别是在成本控制的指导之下进行的,医院如果存储安全机制出现了问题,不仅仅是涉及到IT系统的成本,更重要的是涉及到医院的运营成本。如何在兼顾安全的前提下节约成本也成为摆在大数据分析的应用面前的一道难题。 三、大数据背景下医院财务管理创新的路径 (一)建立全新的统一的财务管理流程 运用5W3H分析法分析“建立全新的统一的财务管理流程”如下:(1)做事的目的:建立全新的统一的财务管理流程,为大数据分析技术广泛应用铺好路。(2)工作任务:医院领导亲自做好协调工作,废除“自收自支、自负盈亏”的财务核算体制,建立全新的全院统一的财务管理流程。同时改革绩效工资考核制度,使其与工作数量、质量、病人满意度反馈等多方面因素挂钩。(3)组织分工:医院领导组织协调,财务部门整合现有资源,建立新流程。(4)工作切入点:使相关人员认识到大数据分析应用的巨大意义,为下一步建立统一财务流程打下坚实思想基础。(5)工作进程:医院领导者做好科室协调工作,积极宣传大数据分析技术应用将带给医院带来的好处,逐步改进、统一财务管理流程。(6)方法工具:学习借鉴其他医疗机构统一的财务管理流程,逐步建立其符合医院特点的新流程,并逐步改革和完善。(7)工作资源:整合全院现有财务管理资源,建立统一、高效、完整的财务服务体系。(8)工作结果:新财务流程的逐步建立促进大数据分析技术的广泛应用。 (二)大数据技术人才培养机制创新 首先,医院需要利用财务人员的专业视野,将隐藏在不同科室、不同数据类型、不同存储时间、不同时效性等各个维度中的财务数据,进行归类分析。其次,建立专门地适应大数据分析技术需要的人才招聘和培训流程,通常需要经过人才评测、课程培训和行动式学习等三个循环往复的阶段。人才的培养历来都是医疗信息化的重要部分,对大数据财务管理创新应用来说更是必不可少。精通统计学和管理学的财务多面手是当前各大医院实施大数据应用急需的人才,他们是医院财务信息化的中坚力量。再次,医院要构建一支高素质的财务队伍,就必须通过开展各种活动提高医院财务人员的业务综合素质,这些活动包括内外培训相结合,院内院外专家的讲座,定期开展业务座谈会,还要开展业务考评等,同时开展思想道德、职业素养教育以提高财务人员思想素质与信息化的业务能力。 (三)加强财务核算以及财务决策的支持 当前,医院需要将大量决策信息传递给医院各个科室,但由于存在大量信息孤岛,大量信息被迫只能通过层层报表汇报得到。因此,缺少有效信息化决策支持,医院无法更好更快的传递决策信息。依赖大数据和互联网的发展,医院可以借助信息技术加强数据平台建设,构建财务集中管理模式,克服财务会计核算层、管理会计控制层、财务决策支持层的缺陷。通过对医院内部各种资源的集中管理和配置,迅速地做出对整个医院有利的财务管理决策,使整个医院价值最大化。医院为了在竞争中胜出,应加强医院的管理效率,借助信息化手段加强对营运资本的管理,挖掘并提高医疗效益,实现医院与患者的双赢。“大数据”背景下是一个以数据为王的时代,医院决策者应该合理运用资金大数据,将资金数据与医院决策相关联,发挥数据的潜在价值。运用资金大数据对医院各项投入、产出指标,病床周转次数、业务收入以及运营成本等来支持医院的决策者及时做出正确的经营决策。 参考文献: [1]张扬.大数据视角下我国医院财务管理创新[J].经济研究导刊,2017(32). [2]闫维肖.大数据视角下医院财务管理创新风险[J].行政事业资产与财务,2017(34). [3]华伟.大数据时代医院财务管理的创新应用[J].企业改革与管理,2017(22). [4]李留强.大数据视角下我国医院财务管理创新[J].经济师,2018(1). 作者:黄慧文 单位:临沂市人民医院经济管理部
市场营销从本质上具有实践性和操作性的特点,其对从业者的综合能力要求相对较高,不仅需要扎实的专业基础知识,还需要营销实战的能力,比如沟通能力,思维反应能力等。所以说,该职业的发展规划需要贴近市场经济发展的需求,将新时代对于数据处理的方式引入到市场营销工作实际过程中,既能够帮助相关工作人员加深专业知识的印象,同时也能够开发从业者的创新思维,为从业者构建一个开放包容、提升自我的学习平台,从而全面提升相关专业职工的从业素养。 一、市场营销的理论背景及实践意义 市场营销专业起源于欧洲大陆,到20世纪中后期此方法才进入到成熟发展期。市场营销的职业规划建立在工业社会,最终形成了一种教育思想,并成为一种重要的教育理论。它的主要内容是大生产和社会化相互结合,使其能够不断适应现代生产力和生产关系相统一的社会现实需求。结合我国对市场营销职业中高素质人才的需求,我们在教学过程当中应合理借助合作办学这一平台,通过在市场营销教学过程中的研究与应用,有效帮助从业者强化所学理论知识,使从业者对所学知识融会贯通,并将学到的知识应用到实际工作当中。 二、大数据处理技术的发展 大数据技术是以数据采集、数据分析、数据实时呈现的流程及方式进行工作的,大数据技术主要应用于相关的具有数据分析的领域内,大数据技术的应用为相关领域的发展提供了直观的数据呈现,能够及时反应数据的变化,进而通过数据反应出来的变化程度来适时作出相关调整,以保证整个数据结构及数据分析的准确性。大数据的概念本身相对较为抽象,其主要是以基础数据和单元数据为基础,将其进行有效的采集,进而实现数据上传、数据集成及数据分析的阶段性工作,将整个数据信息的有效性进行相应分析,实现数据功能的多样化。大数据处理技术是基于物联网技术为一身的综合数据处理技术,物联网技术区别于互联网技术,在技术应用层面上,其是根据现有的射频识别技术,按照相应的IP通信协议,对整个数据信息进行有效的完善,进而实现数据的实时上传,形成较为完善的物体与物体信息之间的互联互通。现如今,美国、欧洲等国家对于物联网技术的应用比较成熟,且应用领域也较为广泛,而我国也逐渐重视起在产品生产领域中的作用,不断的投入相关资金扶持物联网技术的研制过程。 三、大数据处理背景下市场营销策略分析 现阶段市场营销的工作方法及工作内容的不断充实更新,大数据处理技术在市场营销工作中的实际应用,具体分为以下四个步骤: (一)可对营销方案进行合理评估 市场营销行业的实践性强,在工作过程中与各领域企业的交流紧密,在选择做企业项目时要提升前期工作的效率,以实际行动提升市场营销过程中对企业在市场中的定位,当然这个定位需要营销方案的合理评估。首先应该注意所选取项目的目标性,这样才能完成项目要求同时让从业者得到应有的长进;其次,应该注意所选择项目的完整性,项目从开始的可行性评估,到项目设计方案的制定,再到实施和完成,必须是完整的一个过程。最后,利用大数据技术对数据处理能力将整个市场营销的环节进行实地划分,并按照相应的工作经验,对划分好的各个阶段的市场营销工作内容进行连贯性的整理,并合理安排工作顺序,以此对市场营销方案进行合理化评估。 (二)可实现“智慧”营销 对于大数据对信息处理技术而言,其在数据的分析及数据利用的过程中,可以根据实际市场营销策略的有效性对整个技术的应用及分析。对于大数据信息处理技术而言,其整个结构及数据分析能力,可以实现智慧市场营销过程的有效性,进而实现整个数据结构的合理化。在实际市场营销工作开展过程中,数据信息是整个企业产品生产过程中最为重要的利用方式,将数据信息的有效性及数据上传等数据采集的过程进行分析,能够有效的将整个生产数据内容及相关分析呈现出来,让市场营销领域的相关工作人员能够一目了然,进而实现数据的集成化分析。对于市场营销过程来说,其最基本的按照智慧营销模式的基本内容,将生产企业发展成为一个物联网融合的大数据库,将数据集成、数据分析与数据采集三者之间有效的结合,形成具有一定的质量控制目标及方式的数据分析结构,使得数据间的联系更加紧密,进而提升数据分析能力、数据处理能力的有效性。 (三)可实现“精准”营销 大数据分析能够带来数据利用的实际应用效果,并结合实际生产的目标产值及相关生产效率对整个企业的产品生产方式及生产的目标产物进行实际分析与应用,只有这样才能形成具有一定生产能力的大数据分析。企业产品生产的过程是数据进行实时更新的过程,在不断的进行整个产品生产领域的产品事故的排查及相应的数据分析的过程中,可以看出,数据的有效性是整个企业生产领域最为基本的实施内容之一,因此需要结合大数据分析,对企业产品生产作业的相关内容进行实效性分析,以表达整个企业产品生产过程的有据可依,有内容可从。只有生产过程数据整合条理化,才能够突出大数据信息处理技术在“精准”营销中的作用。 三、加强大数据处理技术在市场营销中应用的措施 (一)大数据信息处理技术在市场营销中使用的必要性分析 在大数据处理技术应用过程中,依据现有技术进行分析,将整个数据信息及数据的分析进行有效的结合,通常情况下需要统筹化分析与管理,进而实现整个数据集成过程中对于市场营销能力及营销意识的提升。伴随着物联网技术应用过程中的实际效果,整合创新其企业产品生产过程中的主要内容,可以从数据挖掘及数据分析两个层面对生产过程进行分析与总结,将数据集成的相关思路进行有效的整合,从而使得整个数据信息量和市场营销的相关策略的主要内容相匹配,形成一定结构层次的市场营销数据分析集成关系。大数据信息处理技术的有效应用可以依据实际的产品生产标准,以提升整个数据流信息的有效性及数据分析的实际应用能力对整个数据的结构及数据分析内容进行有效的分析,从而形成具有一定产品数据整合能力的相关信息集成速率。在整合市场营销信息数据的过程中,可以根据实际大数据处理技术应用的主要内容,对整个数据的集成及数据的有效利用进行相应分析,以基础环节为例,将产品生产和市场营销的相关措施合并,并利用数据分析的方式,将整个数据集合分支,从而形成一定逻辑关系的数据集成分析。 (二)市场营销过程中“智慧”营销的创设 在物联网技术应用及发展的过程中,技术创新成为企业产品生产过程的主要内容,在产品生产过程中需要对数据技术有效挖掘进行实际分析,进而实现产品生产质量保证系统的要求,在产品生产的过程中,为了提升产品生产内容的扩大及有效利用化,可以根据实际产品生产过程的转变将整个产品生产的数据集合进行分析,从而形成具有一定产品防护系统的有效改革性。首先,在市场营销过程中需要创设具有一定目标性的产品生产服务标准,并结合实际生产过程中的主要经验对整个产品生产过程进行有效分析,并将产品生产的相关危险因素进行有效内容的整合,并满足在产品生产过程中对产品稳定意识的发展思路的分析,例如通过产品生产的数据大检查,将物联网技术及云计算的相关数据分析及技术内容进行革新,从而形成具有一定反应能力的产品生产的自动化分析数据提示系统,以提高产品生产数据自动化分析的技术需求。其次,在产品进行营销过程中可以根据产品生产过程的主要内容将整个产品生产过程进行实际有效的分析。例如,在产品生产过程中,可以根据实际有效的数据分析结果进行比对,将各种产品的生产因素利用物联网技术、大数据处理技术及相应的云计算技术进行有效的结合,实现无线移动、图像跟踪等设计思想的逐步实现,构建物联网智能化的产品生产系统模式。在产品生产系统的智能化技术构建的过程中需要结合实际产品生产的相关过程及流程对整个数据集成分析,从而确保得到数据有效利用的主要方式,将物联网、大数据及云计算技术之间的结合使用作为提升产品生产的主要内容。从而分析产品的优势所在,并整合优势数据对比情况,作为营销的宣传用语。 (三)提供有利的技术支撑及技术标准服务 在现阶段产品市场营销的过程中,例如数据采集的相关设备,如数据采集传感器、元器件及高频电子信息处理数据设备等,都要依赖于传统的网络传送,而基于物联网技术的数据采集、数据传输及数据分析等环节,提升了相应的产品生产技术标准,为产品生产技术的成熟度提升得到了有利的技术支持。 四、结语 实践证明,大数据信息处理技术是市场营销领域中培养技能型人才行之有效的工作教学方法。通过大数据对信息处理技术的实施,使工作者在解决实际问题的过程中学到了技能、知识,不但提高了从业者的实践能力和创新能力,为提升企业业绩增加了筹码。 作者简介:李晓楠(1985-),女,硕士,讲师,研究方向为工商管理,市场营销。 参考文献 [1]宋宝香.数据库营销:大数据时代引发的企业市场营销变革[J].价值工程,2012,31(30):132-134. [2]赵晶,王婷,张莎莎.大数据时代企业市场营销战略创新研究[J].现代营销(下旬刊),2017(4):11.
一、大数据在管理商业经济中的问题 (一)数据可信度降低 大数据的不断运用,导致信息总量也越来越大,在大量的信息资源中,避免不了一些虚假的错误的数据信息,这些虚假的信息一旦进入企业中,将会给企业造成误导,让企业无法正确进行科学的决策,情况不太严重时会给企业整体的经济效益造成影响,严重情况下会让企业走向倒闭。即使数据存在一定的真实性,但是数据之间如果存在较大的误差,也会给决策者造成严重影响,让企业做出的决策很可能失衡。另外,如果信息技术无法进行及时更新,那么出现在搜索引擎中的数据将会是一些已经过时的数据,这些过时的数据会严重影响和干扰决策者的计划。因此,大数据在管理商业经济中可信度在逐渐降低,这在大数据中是非常明显的弊端。 (二)存在数据安全隐患 数据安全和企业的安全息息相关,一个企业的发展蓝图和数据紧密关联,可以说一旦数据上出现问题将会引发企业倒闭。因此,各个企业对于自身内部的数据安全非常重视。但是,就在这种重视程度之下,仍然有一些黑客以及病毒会入侵到企业的数据系统中。这些黑客会将企业系统中的企业信息进行盗取,然后对这些信息加以非法利用,严重情况下会对其进行违法贩卖,从中获得非法的暴力。如果企业中的商业决策以及商业机密被盗取,情况较轻者可能会失去一些投资机会或者竞标机会,严重情况下将会造成不可估量的损失,严重威胁到企业的经济效益。如果企业内部一些绝密的信息被盗取,企业发展将会受到严重的影响,导致企业无法进行生产和运营,最终走向倒闭。 (三)数据隐私问题 现代科技背景下,大数据的商业价值被人们最大化的挖掘出来,并在商业领域得到了广泛运用,伴随而来的是数据信任以及隐私问题。很多网站企业充分利用了一些企业浏览器上存在的漏洞,破解了企业浏览器上设置的保护密码,能够实时跟踪用户的上网情况,并向用户发送各种广告。这种非法手段不但使数据隐私和安全问题得不到保障,也会让用户逐渐对数据不够信任。 二、大数据在管理商业经济中的作用 (一)商业决策要具有科学性 新时代背景下,市场竞争非常激烈,企业要想在瞬息万变的市场中得以立足,就需要在琳琅满目的市场信息中辨别真伪,制定一套正确的商业决策。对商业决策进行判定虽然和领导者的眼光以及谋略息息相关,但是更需要准确的数据信息作为支撑,只有在有效信息的支撑之下,决策出来的方案才更加有效。运用大数据可以将最新的市场数据进行科学的分析,还可以通过各个部门之间的数据对企业进行全面化的分析。这样分析出来的结果更加科学可靠。决策者可以根据这些数据的动态图,对企业的发展进行准确的判断。因此,商业经济中,运用大数据可以让商业决策具有一定的科学性。 (二)增强企业的价值链 商业经济中应用大数据,会让企业能够审时度势,努力增强自身的优秀竞争力,还会让企业能够充分倾听顾客的意见,树立为顾客服务的原则,重视顾客提出的建议以及一些个性化的需求,对客户数据也要进行全面分析,不断增强企业的价值链,为企业谋取利益最大化。另外,对客户数据进行全面探究之后,客户数据就会变成理解客户的重要参考样本,企业可以利用客户数据的高效性以及精准性,针对市场的趋势提出与之对应的营销方案,让企业能够在市场中扩大范围。 (三)企业加强数据的挖掘力度 对以往数据进行处理和分析时,挖掘出来的主要信息是结构型信息,具有价值的信息往往属于半结构信息,这类信息通常都会被屏蔽掉,导致企业丢失了诸多有效的信息。在当代信息化的社会背景下,企业之间的竞争日益激烈。这种局势之下,如果不对数据进行充分的运用,就会给企业的长期发展造成一定的影响。因此,企业中如果采用大数据的处理模式,就会将市场中潜在的信息挖掘出来,并对其进行划分和归类,这对企业的发展来说是非常必要的。可以帮助企业立足于复杂的市场动态中,对其商业经济进行科学的判断,让企业对数据的挖掘力度不断加强。 (四)强化企业数据技术队伍 运用大数据技术需要一支专业的技术团队作为支撑,企业应该立足于自身基础,对企业数据队伍进行强化,定期对从业人员的素质以及能力进行培训。首先,应用大数据选择的技术人员一定要具备敏锐的观察能力,执行能力也要快速。从业人员一定要对市场走向的动态具备较强的观察能力。企业也应该加大这方面人才的引进,在企业条件允许的状态下对引进人才进行专业系统化的培训,并为其创造更多的晋升机会,让从业人员能够走出企业,学习更多先进的理念,掌握先进的技术。在条件允许的情况下,企业可以在内部对从业人员的业务能力进行考察,实施奖惩制度,激发从业人员的工作积极性,不断提高技术队伍的综合素质。 三、结语 综上所述,目前是信息爆炸社会,人们的生活中充斥着大量的信息,对商业经济进行管理时应用大数据,可以将信息的利用率有效提高,还能够保障信息的安全性。运用大数据可以将商业中的潜在价值挖掘出来,随着大数据管理模式的不断完善,商业经济中大数据技术将会逐渐走向成熟。 参考文献: [1]赵玉惠.大数据在管理商业经济中的问题和作用分析[J].企业改革与管理,2017(22):35. [2]屈增,苏鼎.管理商业经济中大数据存在的问题和作用[J].中国管理信息化,2017(22):154-155. 作者简介:梁利本(1972.7-),男,汉族,云南昆明人,本科,经济师,研究方向:商业经济。
大数据是美国麦肯锡咨询公司最早提出的概念,麦肯锡认为,大数据指的是大小超出了用传统数据库软件工具对内容进行收集、储存、管理和分析的数据集合①。如果说互联网的出现将人类带入到一个数据极度丰富的时代,大数据则提供了人类从海量的数字化数据中获取知识的能力,实现了人类对世界认知思维的重构。数据资源的开发提升了人类的创造力,成为人类革新、竞争、生产力的下一个前沿。传媒业作为富信息行业,天生是数据的富矿,基于数据的驱动,新媒体扮演了未来媒体引领者的角色,国内的传媒业正在经历一场市场格局的调整。数据科学重构传媒生态,再造传媒平台,拓展了用户的感官,塑造了一个全新的受众消费信息的环境。基于数据技术支持的智能思维,为传媒受众缔造了一个全新的审美场景,受众的审美呈现出新的特征。 1大数据对传媒生态的重构 1.1媒介信息海量化 数字设备的大量使用,尤其是移动互联设备的使用推动传媒进化到一个富信息的阶段。首先,媒介突破了传统版面和播出时段的限制,借助媒介融合平台,实现了信息供给侧的无限性和丰富性。其次,信息来源的多元化,依托微信、微博等互联网应用,受众和社会群体传播信息的能力增强,成为媒介信息的重要来源。海量的数字数据的可获得性不但催生了大数据的产生,也成为大数据时代的一个标志性特征。丰富的信息源推动了意见的多元化和视角的全面化,带动受众审美的多元化。 1.2媒介消费智能化 大数据向传媒业的渗透,加速媒体的智能化的协同生产的发展。基于数据挖掘,传媒业进入智能生产阶段,在人的主导下,机器辅助进行数据采集、分析,为信息生产提供可全面深层的依据,其优秀是机器开始承担内容个性化分发任务②。基于海量数据现实社会被即时客观洞察,基于算法受众的需求清晰可见,内容生产部门选择事实和角度,机器写作辅助完成内容的生成。媒体的内容产品更有针对性,多维度的信息过滤后借助大数据进行标签标注,然后存储在媒体的云平台,供内容部门加工制作,选择媒介产品的体现形式,完成后基于智能数据分析进行标签标注后,通过智能分发送达用户。媒介消费的智能化一方面为有效提升用户媒介体验,提升用户媒介使用黏性。另一方面媒介智能化让媒介信息的传播呈现为一种复杂性和泛中心性,受众个体成为信息的中心,受众审美得到无限释放。 1.3媒介用户沉浸化 智能媒体平台专注于用户体验,提升用户对媒介使用的满意度。基于大数据的用户画像,智能媒体平台基于用户特征,如用户的性别、收入情况、购物习惯、阅读爱好、信息兴趣、物理地域等,实现媒体内容的智能投送。信息投递与受众信息需求高度契合。优质的用户体验会不但会提升用户黏性而且会引发用户在媒体中的沉浸。以社交媒体为例,整体上网时长、手机上网时长在6小时以上的用户分别占36.9%、22.8%,上网时长在2小时以上的用户累计分别占79.5%、60.5%③。显然媒体重度的使用,会引发用户对媒体的沉浸。用户的媒体沉浸一方面会带来用户与媒介的被动互动,进而用户的阅读收看规律数据进一步优化优化信息投递的效果。最终用户与媒介协作,编织了用户的“信息茧房”,桎梏在自我思想空间和同质的社群内。另一方面大数据与虚拟现实的结合会提供媒介消费的一种真实体验提供可能。 2大数据时代传媒受众的审美 基于传统的受众认知观念,美是存在于心灵之上的高贵之物。它是一种抽象的认知思维,美是圣洁、高贵的。审美环境是构成受众审美心理的关键空间,对受众的审美心理有深刻的影响。大数据营造一种消费语境,媒介内容以轻快、搞笑、拼贴为特性的形式博取受众注意力,实现了对传统审美的颠覆。大数据时代受众审美沉浸于当下,媒介内容的深度审美价值被快节奏的时空压缩所遮蔽。信息的多元化,导致受众审美意识主体的转变,精英审美向大众审美转换,意味着用户审美更加多元。专注用户媒介消费体验,媒介消费的智能化和精准化,催生了消费文化主导的素食主义审美的主导地位。媒介用户的沉浸化,导致用户审美呈现追求感官刺激和猎奇心理强的特点。 2.1体验式审美 随着大数据与受众日常生活的深度整合,互联网市场的激烈竞争,让美学无奈的从超越物质的精神美感沦落为直接表征物质的满足和享乐感。因此受众的审美会追求直接画面和场景的感官体验,以及由此而产生的带入感。大数据对用户需求的精确画像,多媒体技术的渲染和虚拟现实的场景营造,荡平了所有审美的障碍,媒介内容立体的呈现在用户面前,给用户观赏点以最舒服的呈现,来提升这种代入感,把现实世界体验化。体验式审美是受众在消费媒介内容时的一种主观的心理感受。因为内容的海量性,受众消费媒介内容多是走马观花一带而过,瞬时的沉浸消费过后,审美主体的大脑中往往留下的是模糊的印象并快速遗忘。受众审美的交互和参与度的提高,与用户审美过程卷入程度的降低形成鲜明对比。受众的体验式审美,关注转瞬即逝的愉悦,忽视审美的价值。媒介内容的消费环境因为移动终端的普及变得高度私密化,加之互联网的匿名化,用户的媒介消费摆脱传统社会伦理和道德的限制,消费尺度更加开放的内容。根据美国心理学家亚伯拉罕•马斯洛的需求层次理论把生理需求作为人最基本的需求。人总是优先满足底层需求,然后再追求更高级的需求。因此受众生理层面的需求是最基本的审美诉求,成为其最基本的生理心态反映,成为驱动受众使用媒介的主导因素。媒体内容首先呈现给受众是以一种娱乐品的形式,通过感官刺激娱乐受众,比如追求情节的荒诞,融入了对性的窥视,强调噱头的搞笑和趣味,刻意消解严肃的内容。其具体表现为低俗和色情的内容在网络平台的泛滥与高关注率,部分媒介内容变异为对受众生理层面感官的满足。大数据时代观众的体验欲望空前高涨,追求新奇多变的感官刺激,由于这种刺激的肤浅,其很快会被新的刺激所取代,媒介流行内容快速崛起,但其消退也呈现为断崖式。媒介内容成为一种欲望对象的消费品而存在。 2.2多向度审美 基于大数据的用户精准画像,受众个体被清晰的呈现于数据网格之上,对个人的关注成为可能也成为必然。个体第一次脱离群体的模糊性,得以真实存在。审美是个人的感受,个人真实性的还原,让审美回归于真实。受众身份的凸显,信息传播的天平从媒介转向受众,受众的媒介内容消费呈现为泛中心化,由此带来审美的泛化,即多向度审美。信息的海量性、用户的自选择性和媒介内容分发平台的智能性,客观上拓展了传统审美的视野,受众的审美将生活中诸多显而易见的事都囊括进审美对象中,导致了日常生活的审美化。大数据时代,信息的均衡被打破,精英阶层的“光晕”消解,受众对权威话语的解读表现为逆向解码。受众个体传播能力的增强,导致亚文化即非主流的局部文化现象借助信息流通的便利流向其特有的用户群。基于消费文化的强势,媒介基于受众信息需求的折衷,能动性的承载亚文化内容。网络受众基于各种信息网络,编织并维护自己的亚文化圈,非主流的“张扬”与主流的“沉默”互为因果。注意力成为稀缺资源,传统价值观对审美观念的超负荷输出引起受众的审美疲劳,于是审丑成为受众媒介审美中大量出现的另类景观,传统的审美思维被颠覆。大数据时代受众多元开放的审美情趣与传统的单向度审美产生碰撞。审丑的过程不但给受众带来快乐,当然这是一种低俗的快乐,同时也会一种向往本真生活的体验。黑格尔在《美学》中谈到:真,就它是真来说,也存在着。当真在它的这种外在存在中是直接呈现于意识,而且它的概念是直接和它外在现象处于统一体时,理念就不仅是真的了,而且是美的了。同时在传统社会人的本能冲动与原始欲望被压抑,受众的审丑现象对这些本能冲动和原始欲望有一定的释放作用。多向度的审美导致受众审美价值偏离正常轨道,媒体尤其是新媒体平台,标注了丑陋、奇异、暴力、低级趣味等标签的内容,均呈现高的关注度。 2.3相关性审美 在数据传媒生态下,碎片化行为成为媒体受众审美的显在特征。以数据为载体的信息碎化,比如标题关键词化、内容简短且用短句、短视频、微电影、微剧流行。受众对媒体内容快速扫描浏览,选择性注意,瞬间做出是否打开内容的决定。长期积累的这种新媒体使用环境,造成用户审美,只求浅层娱乐,不求深度,只看局部不观整体,力求精短化,拒绝复杂化。大数据是从数据相关关系去发现知识,优化媒体智能服务与受众。以当下最常见的大数据媒介智能推荐系统为例,用户消费一则媒介内容完毕后,或者在消费该则媒介内容过程中,顺势基于推荐系统跳到另外一则新的内容。这两则内容之间多是相关关系,尽管不去寻去两则内容的因果,用户仍获得很高的审美体验,因为基于相关关系,推荐系统投递的内容已经高度契合用户信息需求。大数据媒介平台的智能来自相关分析,相关分析的数据基础源自用户对媒介内容的消费习惯数据。传媒智能化的过程,其实是彻底塑造消费文化,并将其消费文化产业自动化的过程。受众消费的媒介内容不一定是用户想消费的,而是基于与受众有着类似行为受众的消费内容,或者基于类似画像特征的受众的消费内容,一种基于相关关系计算后的审美推荐。于是用户和媒介之间,以相关审美驱动,形成互相形塑的闭环。 3结束语 大数据时代是一个混杂的时代,各种媒介的混杂和各种技术的混杂。多元化和对差异的宽容让精英审美主导地位不再存在,受众的体验式审美,多向度审美和相关性审美成为其典型特征。受众借助数据智能,参与媒介拟态的具体建构,基于算法的智能,形成一人一面的媒介景观。但也要警惕,大数据应用虽能理解受众的行为,但未必完全能读懂人性。大数据既能开拓人类的审美引入新的视角,也容易桎梏人类形成审美的茧房。 作者:刘昊 单位:中国传媒大学
一、大数据时代医院财务管理创新的必要性 医院在管理过程中离不开财务核算,各项经济活动需要独立核算,最终也是希望得到最大高效的经济效益。医院要想实现经济效益,就必须提升内部优秀竞争力,注重在实际核算和经营运转过程中,权衡好各方资源,对医院内的相关医疗资源进行合理的规划和高效配置,加强医院内部财务管理,才能使得医院得到较高的经济效益。大数据时代背景下,财务管理面临着角度风险,只有高效有效的财务管理措施,才能促进医院高效管理。 二、我国的医院财务管理现状 (一)缺乏财务预算机制,财务管理制度需要创新 目前大多数医院在财务管理体系的建设上不符合常规,没有根据医院具体实际制定计划,导致很多财务管理制度往往趋于形式化,仅仅通过简单的计划来确定财务管理,这样的方式使得操作较为具有难度,财务管理体系就难以发挥其应有的作用。大多数医院在财务预算机制的建设上缺乏一定的实践性,很多机制的建设难以把控医院资金流向,导致很多资金盗用和滥用的现象出现,最终直接导致了医院的收支不平衡。财务预算机制上代表着医院的一种财务管理模式,很多医院的医疗卫生事业发展,完全没有重视内部预算机制,财务管理制度仅仅是一种形式,这些方面严重阻碍了医疗卫生事业的发展和改革。无法使得医院随着市场和社会的发展,满足内部管理的需求。医院在机制建设上,如果存在着一定的漏洞就会不利于我国医疗卫生事业的发展。 (二)医院盲目进行财务投资,风险意识薄弱 医院受到传统体制的影响较大,缺乏一定的投资管理方面的认识,在投资方面的安排和人才支撑较少,针对投资方面的认识缺乏,在这个方面的可行性的研究较少,还需要进一步的深入调研,才能使得财务管理和医院整体的运作达到一定的标准。大部分医院在投资上的风险意识较差,分析方面缺乏一定的风险意识,投资所带来的利弊没有正确地认知,所以专业人才还需要引进。投资对于医院来讲至关重要,专业人员的指导和控制势在必行,但是就实际的状况来看,医院在财务投资和风险意识上给医院带来了不小的负担,增多了投资的风险,给医院带来不利的影响。 (三)财务管理缺乏数据支撑,缺乏数据的整合分析能力 医院是一个人员流动较大的单位,随时随地都会产生大量的数据,是数据密集型单位,由于医患数据信息的流动性较大的特点,面对大量的信息数据,需要进行数据整合,这就使得财务工作的压力较大,就目前医院的现状来看,很多医院没有意识到这些数据潜在的价值,他们对数据的整合和挖掘能力不到位,导致很多数据缺乏一定的整合分析,使得财务管理工作没有基础数据支撑。针对数据的全面整合能力,如果较差的话就难以从整体运营分析医院数据的运营情况,不能全面清晰的掌控医院数据信息,影响了医院的发展。 三、财务管理体制创新中存在的问题 (一)财务管理信息化中缺乏顶层设计 医院财务管理体系建设上,离不开大数据的运用,整体协调规划发展中,顶层设计是最关键的环节,但是就目前医院财务管理体系来看,大量的信息数据还停留在表面上,没有从深层次的分析其本质内容,这就使得相关财务信息难以有科学有效的效果。医院财务管理要明确规划方案,在内部制定科学合理的思路,才能使得财务管理信息化更加趋向于健康发展的方向。医院信息化财务管理模式中,并没有注重顶层设计的计划方案,针对顶层设计出一条科学合理的思路,防止规划和决策之间的矛盾,没有综合协调各方发展资源,促进财务管理信息化,促使财务管理系统发挥作用,防止整体的设计发展带来负面影响。 (二)医疗成本与医院收入之间的矛盾 目前医院主要还是采取了各自科室进行财务核算,在核算制度上主要还是以领导层创收为目的,给各个科室相关的自主权利,例如各个科室在采购和收费方面,完全具有自己的自主权,这样就使得一些大数据难以顺利的开展,使得很多医疗数据存在着不完全性,这样会导致一些医疗成本出现数据遗漏的隐患。医院数据发展战略上,由于各科室自主决定的制度,使得其在数据分析上往往主要的目标还是创收,完全忽视了医疗成本和医疗收入之间的矛盾,甚至有些科室还为了提高自身的利益,抵触一些大数据分析的内容,往往导致财务核算制度和数据相违背,财务制度创新难以扭转局面,长此以往将会使得医疗成本与医院的收入之间存在一定的矛盾,影响医院长远发展。 (三)大数据技术人才缺失,财务费用信息整合困难 医院行业会时刻存在大量的数据,并且数据变化快,使得财务管理方面的数据人才缺失,导致大量的数据会形成浪费,因此医院中大量数据人才缺乏,需要大量的专业型知识人才,依靠相关大数据技术挖掘出数据潜在的价值。大数据技术针对医院方面的人才缺失,专业的财会人员要具备信息化技术知识的同时,还要具备医疗方面的知识,不断的培养具有高素质综合能力的人才,才能使得员工积极挖掘数据资源,改变传统财务管理体系的模式,通过数据分析提升效率,但是实践中数据潜在价值的挖掘度不够深等问题依然会存在,后续发展中还需进一步挖掘。医院的财务信息需要及时的进行整合,但是目前医院在采集数据方面,很多信息往往处于独立性,共享性不强,这样就会导致一些医疗系统缺乏一定的操作,使得数据整合的困难加大,阻碍了一些数据分析工作的进行。 四、大数据视角下医院如何进行财务管理体系创新 (一)建立医院信息动态管理机制,加强对数据信息的利用 医院内部要建立全面的动态管理机制,建立信息动态机制,实现对数据的动态管理,例如可以运用互联网技术和信息技术,构建互相联系的信息共享平台,通过平台中的信息软件进行数据分析,及时处理相关财务信息内容,继续对财务相关信息进行收集和汇总,并对信息进行动态化的管理,才能使得信息数据更加高效的利用。医院要加强相关投资信息和人事信息的数据管理,注重综合运用各方资源,进行信息共享,成功运用信息平台注重相互之间的联系,实现各个科室的有效交流和互动,才能使得最终实现医院财务信息管理。 (二)提高数据整合分析能力,制定更合理的财务预算 大数据信息时代,数据整合分析能力特别重要,特别是医院管理中充分的运用大数据计划相关财务管理内容,能够确保相关数据更好的运用实践。医院要在此过程中引进复合型的财务人员,提升对数据更深层次的整合分析,才能制定出更为合理的财务预算内容,只有准确的把握财务信息管理内容和数据,具备良好的数据整合和分析能力才能制定出合理地的财务预算计划,预算计划是一个非常关键的内容,一定要对其加强重视,通过日常的数据信息为参考在结合医院的实际情况,才能制定好预算计划,确定最终的预算方案,帮助医院实现更加合理地财务管理模式,促进医院长效发展。 (三)充分利用大数据技术来防控财务管理 医院的财务管理要充分地运用大数据技术,运用数据技术实现数据分析,如果真的出现数据偏差,就会产生一定的财务性风险,很可能带来一定的经济损失。因此,大数据的技术运用能够使得财务管理更加地准确,起到管理防控的作用。大数据背景下信息技术的运用,能够起到财务风险监测和预警的作用,实现财务信息的一体化建设,通过数据整合实现数据资源的高效运用。例如一些智能化预测风险指标及数据分析的模型,可以预防财务风险的爆发,控制财务风险。 五、小结 时展的趋势下,大数据视角下的医院财务管理体制还需进一步完善,财务管理的效率和质量还有待进一步加强,医院只有建立医院信息动态管理机制,加强对数据信息的利用,提高数据整合分析能力,制定更合理的财务预算,充分利用大数据技术来防控财务管理,才能有效控制财务风险。 作者:饶果 单位:广州市妇女儿童医疗中心
在当今时代,大数据信息化的发展为许多行业和人们的生活带来了极大的便利,但同时也带来了重大挑战。在大数据信息化的时代,可以保存和获取越来越多的档案数据,但从分析和保存的角度来看,它变得更加困难,并且由于技术的不断更新,电子档案所具有凭证和安全特性就很难得到保证。文中分析了大数据时代的背景和电子档案理论,分析了大数据时代背景下电子档案管理的难点,并提出了相应的解决方案。 一、大数据与电子档案 科学技术的发展改变了原有的获取信息手段,大量数据逐渐跃入人们的视野。网络信息技术的普及和不断发展,以及大容量和高性能存储设备的出现,以及数据收集相关技术的发展,使人们能够记录和保存他们学习期间产生的信息,生活,和工作。它是。这使得数据爆炸的时代提前到来。几乎每个行业都关注这一变化。大数据时代逐渐成为公众关注的热点。如今,人们习惯使用4V而不是原来的3V来描述大数据时代的特征。3V指的是Velocity(速度)、Volume(容量)和Variety(种类)。这个4V包含前一个3V的所有内容,其余的V指的是Value(价值)。Volume是指巨大的数据容量,技术和存储介质的不断发展,因此传统技术无法获得的数据或难以保存的数据可以保持不变。这不仅可以节省大量数据,还可以记录相当完整的数据,这可以被认为是真正的大数据。关于大数据的确切定义,许多研究人员尚未达成共识。许多机构单位和研究人员经常从不同的角度解释它们,因为它们的职业不同,这使得它们的描述不完整统一。大数据绝不是数据量庞大的简单例证,其快速增长使传统技术无法处理相同的大数据。 1.大数据的特点 第一,体量性。对大数据进行定义,通过将海量的数据进行集合,拥有的数据容量极大。例如U盘,传统U盘的容量是M,后来因为容量过少进行改良,改良过后U盘的容量是G,也就是从TB级别达到了TO级别,在实际生活中,百度能够在一天内生成100TB的数据,只要由网络的地方,不限国界,只要有网络,每天都会生成大量的数据资源,这样的数据规模是无法衡量的。第二,多样性。过去只有一种或几种数据,但随着科学技术的进步和人类文明的发展,与过去易于存储的结构化数据相比,照片、视频、音频、网络日志和网页等半结构化和非结构化数据日益增多。如今,非结构化数据占总数据的85%以上。因此,数据结构的多样性也对数据处理能力提出了更高的要求。第三,价值性。数据的价值密度很低,大约80%甚至90%的数据将变得无效。例如,在监控录像的情况下,当警察锁定嫌疑人的出入口位置时,只有一到两分钟的录像信息是有效的,可以作为警察案件的价值信息。因此,值密度通常与总数据的大小成反比。如何对海量数据中的有效数据进行净化和分析,是当前大数据时代的一大挑战。第四,速度性。数据传输速度和实时数据变化速度都非常快。例如,Facebook每20分钟上传271.6万张照片,Ap-pleStore每分钟下载47000张照片。大数据技术需要在二级时间范围内从海量数据中提取高价值、有效的信息。同样,数据不是静态的,而是在动态环境中实时生成和开发的。每个新数据的生成可能伴随着其他数据组的更改。因此,提高大数据的处理速度是非常重要的。 2.档案管理的概念及优势 档案具有三大特性:原始性、凭证性、价值性。电子档案指的是“依照档案管理的相关规范,有目的性的留存起来且有着一定参考凭证的价值、带有背景信息、利用特殊形式封存的电子文件”。这个定义揭示了电子档案一定要是通过归档的电子文件、一定要有着元数据、认证信息和必须经过封装、背景信息等诸多特点。现在,电子档案使用界一般将对全过程的管理与前端的控制原则当作电子档案管理行为活动的要点。可是从事实上来看,不管是全过程的管理还是仅仅只是前端的控制理论在实际生活里都是档案部门所达不到的。只有处于档案管理这个生命中端的档案室才能做到积极关注全部过程管理方是最具备可行性的。大数据时代背景下,我们电子档案管理的原则是尽力的去仔细关注电子档案管理的所有过程,在如今的背景环境下,让电子档案保有它应有的原始性、价值性、凭证性。 3.利用大数据参与档案管理的优势 第一,提升效率。电子档案有助于提高相关人员的工作效率。利用计算机管理系统,可以减少档案管理人员的工作量,有效地提高工作效率,这是现阶段档案管理现代化的必然趋势。第二,存档严谨。采用电子形式的档案有助于保持档案的严谨性。需要查看存档时,无需在整个卷中提供文件。您只需使用智能搜索工具查找所需的文件,这不仅可以使审阅更快捷,更方便。它还有效地避免了审查过程中其他档案资料的内容变更,提高了文件管理的严谨性。第三,查漏补缺。电子档案方便填补档案的缺陷。当检查存档文件是否存在泄漏时,必须以手动形式解压缩和加载传统的表单文件管理,并且可以在相关的管理系统中直接修改电子表单文件管理,这非常方便和有效地提高工作效率。第四,标准化管理。采取电子形式档案,通过计算机统一制定标准,对档案实施智能化管理,使其工作环节更加规范、更加标准,不仅有效提升了工作质量,还减轻了工作人员的工作负担。 4.大数据与档案的关系 随着全球信息化程度的不断提高,大数据技术产品的多样化,促进了与信息档案数据密切相关的现代信息技术的发展。将大数据信息应用于档案事业的发展尤为重要。文档工作可以大大改善数据信息,保证大数据信息的正常记录。大数据和档案属于信息,相互包含。档案馆逐步形成了各种社会实践活动。它们对原始数据的清晰记录具有重要意义,与数据信息的完善和保存是一致的。从概念上讲,大数据和档案与人类是相同的。它们是在特定的实践活动中产生的。它们有各种类型,包括文本、图像、视频、音频和其他形式。两者都有很高的价值。传统档案的价值在于其可靠性和参考价值,大数据的最终价值是可预测的。档案和大数据的结合将扩大档案的价值,以提供更多的信息和更快的使用,而不仅仅是凭证和参考文献。文件也包含在大数据中。档案具有保存原始大数据信息的长期记录价值,能够更全面地保存大数据。因此,大数据时代是历史发展的趋势,不可替代。随着数据技术的发展,许多需要数据支持的领域得到了开发和参与。大数据技术的发展与国家信息化能力密切相关,与信息技术产业模式的发展和档案管理水平正相关。而且,大数据技术与时俱进的思维方式高度兼容,信息技术在整合领域的发展要求也越来越高。因此,大数据技术的应用、信息档案管理、存储能力的发展已成为社会发展的必然趋势。特别是在大数据技术飞速发展的时代,档案管理改革势在必行。基于大数据时代的档案信息管理,可以更好地满足社会发展的需要。它还促进社会发展和进步,合理地将档案资源转化为数据技术,促进了社会经济的快速发展和进步,实现大数据技术的综合应用和发展。 二、大数据背景下档案管理存在的问题 1.电子档案管理软件不一致 目前,电子档案管理发展迅速,几乎各地各部门都建立了较为完善的电子档案管理体系。然而,这些部门使用的电子文件管理软件系统和计算机模型并不一致。这种情况直接导致无法在电子政务系统和办公自动化系统中进行统一的管理系统开发工作。电子文件信息很难跨地区和组织实时共享。不利于电子档案管理规划,阻碍了电子档案管理的发展。在电子档案管理过程中,有必要规范档案信息资源的识别和管理,制定统一的标准实施。但是,目前的档案工作还没有高度规范,档案管理和档案信息管理软件的开发还缺乏统一的标准。档案信息资源建设和共享机制在一定程度上是稳定的,发展造成了很大的制约。 2.电子档案管理保密性较弱 在大数据的上下文中采用的电子文件管理方法逐渐将原始物理纸质文件转换为存储在计算机中的“无纸化”数据信息。虽然这种方法可以减少一般火灾,洪水等造成的破坏,但在当今开放的互联网环境中,数据流的快速形成使得数据之间的连接更加紧凑,并且很容易被数据载体攻击,档案管理系统经常会受到恶意网络攻击。其中黑客攻击和病毒攻击最为常见。为例防止这一类的攻击,大多数企业都购买了防火墙和防病毒软件,但是,黑客使用了先进的软硬件设备,但这些软件系统的维护还远远不够。病毒数据库未升级,操作系统未及时更新补丁。这不仅浪费了对高科技产品的投资,还使公司失去了必要的安全保障。 3.电子档案管理标准比较低 在大数据时代,获取、流动和各种信息更加方便。在经济利益驱动下,加快了信息挖掘与分析技术的发展,加大了档案信息公开的紧迫性。在大数据背景下,建立了电子档案管理内部网站,但直至目前为止依然没有形成一套比较规范的标准建设形式。在各地区档案管理内部网站各有不同,根本不能用同一个标准来对电子档案管理系统进行规范化管理,这导致了电子档案管理标准过低,降低了档案管理工作的积极性和效率,减小了电子档案的作用。 三、大数据背景下档案管理的对策 1.加快档案信息化建设步伐 近年来,随着社会信息的快速发展,大数据时代的到来,带给档案信息资源新的变化。公众逐渐认识到档案信息资源在生产和生活中的重要性,在更多方面都尝试运用利用档案信息资源,需求也在不断增加。然而,档案信息资源的开发与整合往往受到诸多因素的制约。因此,有必要构建一个集成的电子文档信息管理系统,打破“信息孤岛”模式,引领“云计算”和RFID技术,整合档案信息资源。在大数据背景下,电子化建设是电子化档案管理持续发展的重要保障,以有效解决当前电子化档案管理存在的问题。只有加快信息化建设步伐,电子档案才能真正发挥大数据优势,实现档案资源共享。制定相应的整合策略,如建立档案信息资源整合共享平台,利用云计算、语义分析、可视化分析等数据挖掘技术,进行档案信息资源的整合,期待在大数据时代利用数据挖掘技术推动档案信息资源集成进程。因此,档案部门要依靠自身的内部优势,抓住好外部机遇,努力改变自身的内部弱点,积极应对外部挑战,并根据档案信息资源整合的背景,制定档案信息资源整合策略。大数据时代,更好的服务于用户,实现档案信息资源的价值。 2.加强电子档案管理安全系统 第一,加强准入安全建设。访问控制是实现档案信息资源受控共享,确保档案信息资源符合要求的有效措施。访问控制是档案网络安全保护的重要渠道,发挥着关键作用。访问控制技术能够合理地控制和认证用户的访问权限,确保资源不被非法用户窃取。常用的访问控制措施包括身份认证、密码加密、文件权限、网络设备权限控制等。第二,加强接入安全建设。访问控制是实现电子档案信息资源受控共享,确保档案信息资源访问符合要求的有效措施。一方面,为了保护电子档案信息资源的存储安全,档案部门在将电子档案信息上传到综合共享平台时需要进行扫描,防止恶意数据的入侵。另一方面,档案部门应开展数据加密存储,寻求适合档案存储系统的加密存储技术、密钥长期存储和共享机制。这不仅可以保护档案用户的隐私,还可以保护档案云平台和档案信息资源集成共享平台信息存储的安全访问控制,是档案网络安全保护的重要渠道。简而言之,档案可以充分利用大数据集成安全、存储安全、处理安全、访问安全和云平台安全技术,加强电子档案信息资源安全体系建设,保护档案信息资源免受非法侵权以及恶意披露。 3.提高电子档案数据质量 在大数据时代,随着电子档案信息资源的发展和互联网的普及,人们在生产和生活中产生的数据越来越多,将产生大量的数据资源。采用先进的大数据技术分析方法对电子文档信息资源进行分析,可以更好地发挥电子文档信息资源的价值。相反,如果没有相应的技术和手段,潜在的文档信息资源的价值将陷入困境。因此,档案部门需要大数据分析方法来帮助档案分析和整合相应的数据资源。 参考文献: [1]李颖.基于大数据背景下医院电子档案管理的探究[J].通讯世界,2017(3). [2]艾丹丹.大数据时代背景下的企业档案管理探究[J].科技展望,2017(24). [3]张学成,李云华,陈丽,等.档案管理在大数据背景下面临的挑战及对策分析[J].经济研究导刊,2017(29). 作者:高虹 单位:佳木斯市委党校
随着时代的发展,我国会计管理的作用逐渐凸显出来,会计管理质量直接决定着一个企业的实际运行质量。随着外界环境的快速变化,会计管理模式也需要进行适当的改变,这种方式能够保证会计管理与时展之间的吻合性。本文将首先确定大数据时代对会计管理产生的影响,在此基础上确定会计管理措施,最终达到保证会计管理有效性的目的。 1大数据时代对会计管理产生的影响 大数据时代对会计管理产生的影响主要包括以下几点:第一,能够对大数据展开有效应用,在此过程中利用大数据技术,能够为会计管理提供良好条件,拓展会计管理的领域等。在大数据的背景下,会计管理人员能够通过数据分析的方式,为会计管理决策提供依据,进而保证会计管理的准确性。第二,保证会计管理的精确性,在实际会计管理的过程中,为了保证企业预算工作的开展质量,就需要提升数据的准确性。在传统会计管理中,无法保证会计数据的准确性,进而无法对企业的实际经营情况展开管理。但是在大数据时代下,能够保证数据收集以及数据分析的科学性和准确性,进而实现整个会计管理工作的效率。第三,提升企业的实际运行价值,在大数据分析的过程中,能够为企业价值分析提供相应的条件,同时还能够保证企业会计管理的标准化性。将整个市场作为数据收集对象,确定企业在实际发展中的影响因素,并对其展开评估,在此基础上确定会计管理目标,这种方式能够实现企业效益的最大化[1]。 2大数据时代下会计管理产生的变革 2.1会计管理数据思维的变革 会计管理需要将数据作为出发点,进而实现整个企业的数据管理决策,大数据的出现,影响了会计管理的思维变化,企业要想保证数据在会计管理中的价值,就要认识到会计管理对于企业经营发展的重要性,同时对大数据技术展开充分利用,对其中的各项指标体系展开完善,最终达到控制会计管理风险的目的。另外,在传统会计管理中,整个会计管理体系并不完善,对会计管理的重视程度也不高,因此导致整体的会计管理质量始终无法提升。面对此种情况,最有效的方法就是将大数据思想融入在其中,使会计管理思维逐渐向着严谨化以及科学化的方向发展。 2.2会计管理属性的变革 针对会计管理属性,传统会计管理的属性为服务属性,但是在大数据时代下,会计管理的属性逐渐向着管理属性的方向发展。传统会计管理主要是为了企业发展提供相应的数据信息,具有一定的服务价值,但是在大数据时代下,由于外界环境的变化,通过会计管理中的信息,企业能够得到与自身发展相吻合的数据信息,在此基础上制定相应的管理方案,在此过程中,会计管理属于企业管理中的一部分,因此其在大数据时代下,其自身属性也发生了一定的变化。因此在对会计管理展开完善的过程中,需要注意其属性的变化,保证优化完善的合理性以及有效性。 2.3会计管理方式的变革 我国多数企业采用的管理方式都是在工作完成之后,对其展开总结,在总结过程中得到相应的数据信息,这种方式虽然具有较强的总结性,但是无法对整个管理工作展开有效指导,严重的甚至还会出现一定的经济损失。在大数据时代下,会计管理具备较强的全面性以及实效性,在此过程中会计管理信息具备较强的时效性以及全面性,能够对整个企业经营过程展开有效管理,避免在实际经营中出现管理计划与实际误差相差较远的现象。 2.4会计管理技术的变革 大数据时代同时也是技术时代,因此在大数据时代下,会计管理中的技术应用也发生了一定的变化,在传统会计管理中,多数采用的方式就是将企业的整个经营过程展开数据信息汇总,这种方式经常出现数据信息真实性不高、全面性不够等现象,造成会计管理无法有效的开展下去。但是在大数据时代下,采用信息技术的处理方式,保证数据处理的规范性以及有效性,这种方式能够将大数据平台的作用充分发挥出来,最终达到提升数据信息有效性的目的[2]。 3大数据时代下完善会计管理的措施 3.1确定会计管理的实质 要想在大数据时代下,提升会计管理质量,最重要也是最基础的一点就是对会计管理展开正确认识,认识到会计管理在企业发展以及企业管理中的重要性,为会计管理职能的发展提供平台。另外,企业的管理人员,需要给予会计管理部门一定的权力,将会计管理的作用充分发挥出来。例如,在实际会计管理的过程中,针对医院各个科室的财务情况展开收集、统计、整理、分析等,并将数据信息传输到计算机中,会计管理人员对整个管理过程展开监督,保证会计管理在实施过程中的规范性,为医院的经营和发展提供良好环境。这种方式能够使会计管理人员在第一时间了解医院的整体经营情况,并将数据信息反馈给相应管理部门,最终达到促进医院良好发展的目的。 3.2对大数据技术展开充分运用 大数据时代下最重要的还是大数据的应用,会计管理人员需要充分重视这一问题,只有这样才能不断提升会计管理水平,保证会计管理质量。在当今时代下,管理人员需要对信息技术展开充分利用,提升技术的应用范围以及应用效果,实现会计管理的现代化。例如,在实际会计管理的过程中,利用硬件系统以及软件系统,实现高效的数据管理,在此过程中需要注意定期对软件展开升级处理,并将其与大数据技术相互结合。如果医院在实际发展中出现财务问题,则需要在第一时间对企业的经营信息展开归纳整理,确定问题出现的范围以及原因,进而制定相应的调整方案,进而为最终企业的发展提供环境。例如,利用数据技术建立一个信息分享平台,将医院科室中的财务信息到数据平台中,这种方式能够在短时间内实现数据信息的收集,减少会计管理人员在实际工作中的工作量,最终达到提升会计管理质量的目的。 3.3建立大数据信息共享系统 在大数据时代下,如果仅仅利用医院内部的信息资源,则不能展开有效的会计管理,因此需要将医院运行环境中的数据信息应用在其中,这种方式能够为会计信息管理提供丰富的信息资源。例如,在此过程中建立数据信息共享系统,对医院经营的相关信息展开全面有效的收集,这种方式能够保证数据信息资源的全面性。另外,管理人员需要确定各个科室的职权范围,将工作责任与个人工作相互结合,使其真正落实到实处,并对系统中的信息资源展开有效应用。另外,还需要对医院中的数据安全展开保护,信息共享系统能够为其数据信息提供一个良好的存储环境。除了依靠系统本身之外,还可以在此基础上安装防盗系统,保障数据信息的实际运行安全。由此可以看出,数据信息共享系统,能够在拓展数据信息资源范围的同时,保证会计管理的有效性以及科学性。在大数据时代下,需要对传统会计管理方法展开完善,无论是管理理念、管理方法,都需要根据大数据时代的要求展开,只有这样才能保证会计管理能够在大数据时代,长期稳定的发展下去[3]。 4结语 综上所述,随着人们对会计管理的关注程度逐渐提升,如何保证会计管理质量,成为有关人员关注的重点问题。本文通过研究大数据时代下会计管理变革发现,对其进行研究,能够大大提升会计管理的规范性,同时还能够保证会计管理的实际应用效果。由此可以看出,研究大数据时代下会计管理措施,能够为今后会计管理在大数据时代下的发展奠定基础。 参考文献 [1]叶颖,张熠寒.传统与变革:大数据时代下电子会计凭证全面发展的困境及应对措施[J].财会学习,2018(31). [2]陈姝霖.大数据时代背景下管理会计面临的机遇、挑战和对策[J].财会学习,2018(29). [3]王凤存.大数据时代背景下企业管理会计面临的挑战与应对措施[J].产业创新研究,2018(10). 作者:张汉花 单位:青岛市黄岛区王台中心卫生院
1引言 随着我国高校招生规模的逐渐扩大,教育教学管理制度的不断完善,针对家庭经济困难大学生按期完成学业的问题,国家相关部门建立了一套比较完善的困难学生资助体系。这一体系主要包括“奖学金、助学贷款、勤工助学、困难补助、学费减免”五个部分。相较于普通高校大学生,民族高校的大学生有许多来自地域偏远,经济落后的少数民族地区,因此,做好资助工作不仅是从物质上改善学生在校学习生活状况的需要,更要让少数民族地区学生公平享受教育成果,提高其思想政治素养,推动教育公平的深化。随着大数据时代的到来,以及我国“精准扶贫”计划的逐渐落实,民族高校资助工作的信息化、数据化水平也不断提高,但是其中面临的问题,也使得民族高校的资助工作与预期效果之间存在较大差距。 2大数据时代民族高校资助工作面临的困境 大数据时代民族高校资助工作面临的困境主要体现在以下几个方面:第一,大数据动态分析体系尚未建立,数据库中信息的不完善,使得贫困生认定缺乏严格标准。贫困大学生的认定是资助工作开展的前提,虽然目前我国相关部门已经联合下发了《关于认真做好高等学校家庭经济困难学生认定工作的指导意见》,但是具体的操作还是落到学校部门进行,这其中量化指标不准确、认定过程存在漏洞等问题,使得大数据背景下贫困学生的认定过于敷衍,一些真正需要资助的学生难以获得及时帮助。第二,注重物质资助,忽视学生的思想政治教育,未实现扶贫、扶智、扶志的有机统一,例如一些学生在认定贫困生的过程中,不得不将家庭的贫困展示在全班、甚至全校师生面前,这在一定程度上严重挫伤了其自尊心,再如一些学生在接受资助的过程中,缺乏感恩意识,甚至形成了强烈的依赖心理,将贫困视为一种理所应当得到帮助的条件,严重偏离了资助工作的初衷。第三,缺乏对大数据的深入挖掘,难以对贫困生形成持续跟踪管理,影响了资助工作长效性的体现,一些学生在短期内获得了物质上的帮助,但是对于资金的使用却缺乏监督,出现了浪费社会资源的现象,影响了社会参与高校大学生资助工作的积极性。 3做好大数据时代民族高校资助工作的相关对策 3.1民族高校应加强构建大学生数据库,完善贫困生认定体系 3.1.1建立大学生信息数据库,实现动态化档案管理 在大数据的背景下,传统的静态化档案已经难以满足民族高校资助工作需要,因此,学校应利用信息技术支持,对贫困大学生,尤其是少数民族贫困大学生建立动态化数据库,以作为资助工作的重要依据。在数据库建立过程中,民族高校每年应通过学生申请、班级评议、学院审核、信息整理等工作程序,对大学生的档案进行分析。由于不同学生、不同时期的贫困程度会有所变化,例如一些少数民族山区突遭洪水、暴雨、泥石流等自然灾害,会在短期内造成家庭收入急剧下降,从而影响学费的缴纳等。针对此,民族高校资助工作开展中,不仅要从整体上确定贫困学生档案,还应该做好动态分析,确保资助工作更加全面、客观、有针对性。 3.1.2设计贫困生认定标准,完善认定体系 完善贫困生认定体系,是确保资助工作公平公正实施的前提。在完善认定体系的过程中,民族高校应利用规范性、可量化的认定指标,对不同贫困生的贫困程度进行确认,利用大数据分析与人为管理相结合的方式,确保认定工作的科学性。即一方面综合贫困生在校期间生活、学习消费信息、家庭消费数据、当地经济发展整体状况、民政部门的相关证明等信息做出判断;另一方面师生应根据贫困生提交的申请,以及家访、电话访问等方式做出民主评议,对贫困生做好摸底工作,严厉惩治弄虚作假的行为,保护那些真正需要资助的学生的权益。 3.2加强民族高校学生的思政教育工作,体现资助工作的发展理念 民族高校的资助工作的目标并不仅限于在短时间内从物质上保证贫困大学生在校期间正常的学习与生活,它还需要从长远出发,即在帮助贫困生成才的同时,也能够提高其自立自强的进取精神,并在未来的发展中将这种相互帮助的品质惠及他人,乃至整个社会。从上文的分析中,我们发现目前在大数据时代,民族高校对于贫困生的资助更多的是物质方面的,而缺乏思想政治教育工作的配合,从而影响了资助工作的发展性。针对此,民族高校可以从以下几个方面渗透思政教育于资助。 3.2.1加强对优秀贫困生的培养,以强化示范引领效应 民族高校在开展资助工作的过程中,应该注意引领贫困生培养的长效机制,所谓“授之以鱼不如授之以渔”,高校加强对优秀贫困生的培养,不仅能够让其摆脱生活贫困的自卑心理,激发其突破生活困境的勇气,锻炼其吃苦耐劳的精神;还能够让其在摆脱物质贫困的同时,也能够做到精神上的富足,避免在资助中陷入自卑、自弃等心理误区。 3.2.2鼓励贫困生组建社团,搭建情感交流平台 民族高校的少数民族贫困生较多,这些学生由于地域文化、经济发展等方面的差异,会与其他地区的学生之间存在交往隔阂,针对此,学校、教师应该结合大数据的信息,鼓励学生建立相关社团,在社团中找到与自己经历、境况相似的学生,获得心灵归属,同时在社团的带动下,共同参与到实践中来,例如利用寒暑假期间开展义务支教、志愿服务、爱心募捐等,这样贫困生不仅是资助的对象,也能够力所能及地帮助他人,这对于培养民族高校贫困生的精神品质意义重大。 3.2.3注重感恩教育,提升贫困大学生的社会责任感 感恩是一种生活态度,更是一种美德。在大数据时代,社会上一些不良思想正侵蚀着大学生的思想价值领域,使得一些贫困大学生在接受资助的同时也陷入了扭曲的心理误区。资助并不是对某些弱势群体的羞辱,而是社会上对这些群体人性化的关怀,而接受资助的贫困大学生应该正确认识资助的意义,并对他人、对社会心怀感恩,理解自己在接受这些社会资源的同时,应承担的社会责任。 3.2.4将诚信教育渗透到资助工作的始终,构建校园诚信体系 虽然在大数据时代,数据分析已经成为贫困生认定的重要依据,但是由于信息体系的不完善,其中对于个人诚信依然是一个系统的考量。为体现诚信教育体系在民族高校资助工作中的作用,学生、教师、学校、社会等多个主体之间应加强互动,一方面学校在思政教育中应时刻渗透诚信,提高学生的诚信意识;另一方面还应该利用大数据加强诚信体系的构建,做好相互之间的监督,利用信息化、数据化手段与人为管理手段相结合的方式,杜绝资助工作中的失信行为。 3.3提高大数据的利用效率,推动个性化资助工作体系的构建 随着现代教育教学管理的推进,大数据在高校资助工作中的优势也逐渐明显。因此如何加强对大数据的挖掘与利用也成为民族高校搞好资助工作的重点。大数据时代强调个性化发展,民族高校的资助工作也应如此,利用数据分析为贫困生提供个性化的指导意见。具体来讲: 3.3.1加强对贫困生的数据挖掘,将资助工作与学生的日常管理相结合 在大数据背景下,大学生在学习、生活中的每一项数据都可能成为学校资助工作挖掘的对象,尤其是在智能化校园体系逐渐完善的背景下,学生能够利用学号对学生的课程选择、网络消费、校园卡使用情况等进行全面分析,并预测贫困生的未来发展走向,并为学生制定更加符合其需求的成才计划。 3.3.2注重对大数据的动态分析,创新数据管理方式 规模大、速度快、多样化是大数据的主要特征,对于当代大学生而言,大数据已经成为他们学习、生活中不可或缺的一部分。因此,学校在数据挖掘的过程中,应充分利用数据特征,通过数据对比对数据变动背后的原因进行分析,并创新资助工作方法,让学生在物质资助、勤工俭学的相互配合中,长效解决学生学习、生活困难。 3.3.3完善线上与线下教育相结合,促进贫困生身心发展 民族高校在利用大数据开展资助工作的过程中,应注重数据对大学生思想政治素养、品德人格等隐性因素的展现,及时了解互联网时代大学生思想变动情况,并在开展资助工作的同时也能够为学生的身心发展提供良好的环境。例如辅导员应主动接近贫困生,通过宿舍走访、班会等方式,了解贫困生,为其融入班集体提供条件;利用微博、微信、博客、QQ等网络渠道,定期开展情感沟通活动,利用最直观的信息数据分析贫困生的心理发展情况,并给予及时的帮助。 4结语 总之,在大数据时代,民族高校的资助工作开展在信息方面获得了巨大的优势。因此,民族高校应积极迎接大数据带来的变革,不仅要利用大数据完善贫困生认定体系,还应该加强贫困生的思想政治教育工作,同时深入挖掘数据价值,为资助工作的顺利开展创造条件。 参考文献 [1]宋晓周.精准资助:教育公平视角下高校资助风险管理的路径选择[J].九江职业技术学院学报,2018(1):56-59. [2]杨丹.论“精准扶贫”背景下地方民族高校资助工作现状研究———以湖北民族学院科技学院为例[J].当代教育实践与教学研究,2017(5):74-75. [3]杨晓慧.关于新时期高校学生精准资助工作的思考[J].中国高等教育,2016(9):22-25. [4]张敏,张阳.基于大数据的民族高校学生资助工作方案研究与设计[J].西南民族大学学报:自然科学版,2016,42(1):76-80. 作者:金湓 马龙 单位:西北民族大学
近年来,随着信息技术的飞速发展,人们对大数据(bigdata)一词的关注度越来越高。2015年国家在贵州省建立起了首个大数据中心,实现了国家与贵州灾备中心数据的同步传输和异地备份。2017年,国家档案局李明华局长指出:当年是全国数字化档案资源年,全国的数字化档案资源已达到了2243万GB,数字化全文识别取得重大进展,这标志着档案管理也进入了大数据时代。在大数据时代下,档案机构如何充分发挥主观能动性,开发网络档案信息资源的作用与功能,是档案机构所面临的一个重要问题。大数据技术最重要的价值就是能够迅速处理海量的、多样化的、增长速度极快的信息资源,从而给档案机构信息服务开辟新的发展道路和创新空间,这成为档案信息服务的主要发展趋势之一。从档案工作的角度来看,与传统的“一查一调”档案服务方式相比,大数据将是一种有效的,且更具生命力的档案服务方式。因此,我们要充分了解大数据背景下档案信息服务的的特点,深入分析档案信息服务的现状与问题,然后具有针对性地提出改进策略,从而使档案信息服务工作与大数据技术完美融合,协调发展。 一、档案信息服务的概念 档案信息服务是指档案馆通过档案信息的收集、整理、归档和利用等一系列活动,为用户提供其所需的档案信息资源,以满足用户的档案信息需求,为用户解决各种社会问题提供方便。所谓大数据时代的档案信息服务,就是指充分利用云计算和大数据技术,从各种类型的档案信息中,快速获得有价值的信息,实现迅速、优化、系统、科学的档案管理模式。那么,大数据时代档案信息服务有哪些特点呢? 二、大数据时代档案信息服务的特点 (一)档案信息服务的智能化 大数据环境下,档案机构工作人员可以通过数据库技术、数据的合理压缩、网络远程信息传递、自动翻译、扫描等技术手段对档案信息资源进行立卷归档,组织成具有有序结构的档案信息资源库,通过计算机网络技术进行云储存。利用档案数据库系统进行智能计算检索、分析、查询、处理、存储数据等,从而使档案资源的开发利用实现数字化和智能化,纸质档案与信息高速公路的接轨。另外,还能在大数据技术的支持下,使用户仔细分辨自己的档案需求,分析所得的结果,改变档案信息形态,从而档案信息资源得到充分挖掘和利用。[1] (二)档案信息服务的高效化 原始的档案信息服务是对一整个库房、一排排档案柜架、一盒一盒的纸质档案进行手工翻阅查找,不仅工作量大,而且效率低下,准确率低,极大地影响了档案信息资源的利用率。在当今大数据时代,数据量大、时效高、速度快,以手工检索为主的查档方式已经不适应时代的需要。[2]随着网络信息技术和大数据的发展,查阅者只要满足档案机构规定的查阅权限要求,符合档案保密规定,就可以通过网络终端对所需档案信息资源进行智能搜索、查找,甚至进行浏览、分析和利用,检索速度以秒计,大大提高了档案检索和利用的速度。 (三)档案信息服务范围的社会化 在大数据背景下的信息服务,只有得到用户的一致认可,服务的效果才能得到最大程度的展现。[3]档案机构的中心工作是提供服务利用,因此在提供方面,档案机构一直坚持以社会公众需求为导向,坚持以优质的服务质量和高效的服务效率,以较低的服务成本,最大限度地满足社会公众的需求。网络环境时代,由于网络资源和网络技术的发展,社会公众查询和利用档案的方式变得更加便捷,并且随着大众的档案意识日益增长,档案机构的用户范围越来越广,各种网络范围,用户层次,地域单位都能共同利用档案信息资源,逐渐呈现出“社会化”趋势。 三、大数据环境下档案信息服务的障碍 网络技术和大数据的迅猛发展为档案信息服务提供了便利的条件和广阔的发展空间,但是由于种种原因,网络信息服务的发展进程并不如意,仍然存在许多障碍。 (一)网络档案信息安全问题 大数据为档案管理和利用提供了便利,但大数据也存在着巨大风险,如电脑黑客组织、计算机病毒的传播、计算机硬件设备被破坏等等,都会造成档案信息资源的漏洞和安全隐患,甚至会造成整个档案系统的缺失。在大数据时代,网端非法入侵现象屡禁不止,数据被窃取率达到将近百分之九十,档案信息资源的安全防护存在极大挑战。 (二)网络档案信息资源庞杂无序 信息时代,档案信息网络化的发展产生了数量巨大、种类繁多的数据,这一方面意味着网络档案信息服务存在着丰富的档案信息资源,另一方面也造成了社会大众乃至档案专业人员利用的难度。网络档案信息数量巨大、数据类型极其复杂,存储格式多样,变化速度快、涉及面广泛,容易形成“信息孤岛”,给网络档案信息服务带来不便。 (三)档案服务人员的服务意识和专业素质不高 多年以来,很多档案机构的档案工作一直处于被动状态,部分员工缺乏危机感和创新、求变意识,档案信息服务机构的员工网络档案信息服务意识淡薄,对于新环境、新情况、新要求并不了解,也不主动求新求变。大数据环境下用户档案信息需要的不断变化和发展,对档案信息服务工作提出了越来越高的要求,而档案机构的服务水平停滞不前,导致不能灵活运用大数据进行档案信息服务。 四、网络环境下档案信息服务的策略 (一)完善档案信息服务的网络环境 网络和大数据世界错综复杂,档案信息的安全问题不容忽视。因此,要保证档案信息安全,必须加强档案信息安全系统的建设。运用一定的技术手段,对档案信息原始文件进行保护,应做好数据的备份;提升档案信息化软硬件配置,配备安全系数高的档案管理系统;同时,要构建专业防火墙,安装防毒软件,抵御黑客攻击,防止信息安全系统遭受侵害;另外,还要设置访问权限,加强密码保护,禁止非法用户访问,以确保档案信息服务的安全。 (二)加强对档案信息资源的组织与整合 加强档案信息资源的组织与整合是档案机构开展网络档案信息服务的物质保障。从技术上来说,要实现档案信息资源有效整合首先要在行业内进行档案标准化建设。加快制定档案行业标准,如档案管理数据标准、档案信息系统数据格式标准、档案归档管理规范标准、电子档案存储格式标准等等[4],使之形成一个科学、规范的标准体系,以保障档案信息资源的有序建设和整合。在外在形式上的组织方式则应多种多样,如各级各部门档案网站之间互相建立链接,使档案资源无缝连接;根据档案信息的内容进行分类,设置目录,开启站内搜索功能等。[5] (三)加强档案服务队伍建设 现代档案管理的中心是档案服务,而档案信息服务主要依靠档案人才,因此,档案机构必须大力开发档案人力资源:一方面,要从内部提高档案服务人员的素质,加强对档案机构在职人员的培训工作,用创新思想武装他们的头脑,鼓励档案服务人员开发新的服务方式,积极挖掘档案信息资源的利用价值,更好地为大众服务;另一方面,应转变思想,积极引进具有现代信息技术知识及熟练开发应用管理软件背景,又有档案专业知识的人才,使档案网络信息资源得到合理开发利用和保护。 五、结语 在大数据时代,档案信息的网络服务已经成为档案信息服务的优秀。档案机构要始终坚持以用户的需求为中心,在实际工作中不断探索、改进和创新,运用网络和大数据技术开发更多更全面的档案信息资源,并且改进工作作风,提高工作效率,为社会大众提供更加优质快捷的档案信息服务。 参考文献: [1]孙雪.浅谈数字档案馆信息服务[J].黑龙江史志,2014(8):304. [2]郎文香.大数据时代高校校友档案的建立与开发利用[J].遵义师范学院学报,2017(10):172-174. [3]印伟,孙倩倩.基于大数据的高校移动图书馆信息服务资源整合研究[J].遵义师范学院学报,2017(4):164-166. [4]刘春.浅析档案信息资源整合及共享[J].云南档案,2015(8):53-54. [5]杜昆.网络环境下档案信息咨询服务的现状与对策[J].浙江档案,2005(12):19-20. 作者:王晨加 单位:遵义师范学院
互联网、云计算、大数据等,是信息社会和智慧经济的基本特点。在大数据背景之下,企业运营模式和内部管理形式都产生了一定变化,尤其是管理会计。管理会计虽然在大数据背景之下还需要解决一些问题,但是其仍然占据着不可忽视的地位,比如,提高企业运营效率、规划战略部署等,都对企业健康发展起着积极的作用。所以,为了更好的研究大数据时代之下企业会计管理工作,就需要了解在此氛围中管理会计所具备的优点,以为后续研究提供便捷。 一、企业管理会计的优点 (一)提升运营效率 管理会计从根本上来说具备很强的信息分析和处理能力,可以根据市场的变化为管理者提供决策上的数据帮助,从而保证了生产管理的质量。这一优点在大数据背景之下得到了进一步的优化,管理会计会借助大数据技术的信息采集、处理、整合等方面的优势,不断强化自身信息处理规模和解决模式,从而帮助企业更加全面的了解市场动态、价格变动、发展趋势、用户群需求等信息。以此,不仅仅为企业高质量生产奠定基础,还确保整体内部管理质量的提升和内部运营效率的提高。 (二)提升企业前瞻性 随着信息技术和互联网技术的普及,我国网民数量逐年递增。据统计我国手机使用者已经达到7亿,群众接受信息的形式也在不断变化,这就要求各企业和单位需要转变以往单一的传统媒体信息传播形式。在大数据时代下,企业需要通过信息技术在互联网平台上创建相应信息传播通道,从而实现自身产品宣传工作,以及为消费者提供有关服务。此方式不仅仅帮助企业树立产品口碑,还推动企业可持续发展。在网络平台和消费者沟通过程中,企业可以及时获得消费者反馈信息,从而掌握消费者心理变化,进而获得一定的前瞻性,为产品性能的调整和企业预见能力的提升提供帮助。 (三)加强企业竞争力 随着经济全球化发展,市场竞争和同行业的竞争越来越激烈,企业为了保持自身地位,就需要不断提高竞争水平。而管理会计的应用,可以帮助企业全方面解析市场实际要求,保证企业掌握产品产生和销售状况等内容,从而在此基础之上做好预估工作。企业一旦掌握市场动态,就可以做好“产品战”和“价格战”的准备,也可以根据消费者的喜好,有针对性的提供有关产品和服务,不仅提升企业市场竞争力,还可以调整企业长远发展部署,为企业创造更多的经济价值和社会价值。 二、大数据时代下企业管理会计遇到的困难 (一)缺少对管理会计的正确认识 由于技术条件的限制,长久以来,我国基层企业会计工作的主要工作是财务核算,会计工作者的侧重点也多在完成凭证的审核和填写工作、账簿的登记工作、报表的填报工作、以及应付有关税务部门和审计部门的监管工作等,从而忽视了对于管理会计的必要性认识。正是由于这一点,企业财务数据处理、整合和运用缺少有效的方式,导致企业无法及时处理成本费用数据。在大数据背景之下,技术方式不断变化,极大改善了经济生活质量,然而企业管理理念还保持原有状态,再加上对管理会计的必要性认识不足、管理会计新的手段无法落实下去,从而限制了企业经营管理质量。成本管理缺少必要的章程,使得管理者盲目决策,不利于企业健康发展。 (二)缺少健全的管理会计方法系统 管理会计是财务管理的主要构成元素之一,是企业经济管理活动的主要展示内容。管理会计工作理论通常情况下包含了预测分析、决策解析、全方位预测、责任预测、成本掌控和差异化分析等。然而在实际操作中只有简单的个别方式,还没有创建一套完整的,适合社会企业日常运用的管理会计方法系统,导致管理会计在企业预算、决策预测等方面无法真正发挥其功能。缺少健全的管理会计方法系统,就无法保证高质量、高水平的经济管理活动,也无法强化自身成本费用控制和经济管理效率,更不要说确保企业健康发展。此外,宏观经济的失调、市场竞争压力的递增,迫切需要挖掘企业管理最大潜能。 (三)管理会计存在信息安全隐患 在大数据背景之下,通过互联网,各个经营实体有效组成了数据大家庭。数据的产生、传输和运用具备快速性和普遍性,管理会计已经成为开放式的经济管理活动,而不是企业内部的财务管理活动。管理会计数据的内外交流,给信息安全带来一定隐患,比如病毒、网络黑客等。信息交流方式的多变,社交网络、电子信息、文档记录等数据传输可能导致新泄露、修改等问题,一旦遭遇以上问题,将直接给企业带来重大损失。管理会计数据的安全管理不仅仅影响着企业健康发展,还为创建和谐社会主义奠定基础。 (四)管理会计人才缺失 管理会计是一项专业性极强的经济管理活动,是会计工作的深化,倘若缺少专业性的理论知识和数据处理能力,将很难确保企业健康发展。在实际操作中,有些企业财务部门还没有设置管理会计岗位,或者只关注短期利益,忽视成本管理、财务分析等工作的重要性,造成无法正确发挥管理会计人才作用;专业教育行业也没有设置管理会计课程,人才培养缺失;财务工作者的管理会计专业知识不足,只能应付简单的会计核算工作,管理会计方法也不正确,造成企业无法正确预测市场变化,从而影响了企业长远发展。 三、大数据时代下解决企业管理会计的措施 (一)提升管理会计的必要性认识 市场经济从本质上来说就是竞争经济,是企业管理方式和管理质量的竞争。在大数据时代之下,科学技术、信息技术不断加快,倘若企业管理方式无法适应时展将很难生存下去。相比于企业财务会计,管理会计服务对象是企业内部的管理层,是提升企业成本管理质量,做出精确决策的保证。倘若没有管理会计,那么将无法有效提高企业管理质量。企业管理人员只有正确认识到管理会计的必要性,注重企业成本费用数据和管理会计指标,才能提升管理会计在企业管理中的位置。 (二)创建健全的管理会计方法系统 为了最大程度发挥管理会计在企业管理中的作用,就需要借助大数据技术、云计算技术、互联网技术等优势,注重各项理论和实际的融合,创建健全的管理会计方法系统,使其更好地服务于企业经济管理。一般情况下,管理会计指标应当包含经济决策、成本掌控、预算工作、差异化研究等。管理会计指标设计时应当通俗易懂、数据截取便捷、语义明确,才能确保管理会计指标的实际运用价值。与此同时,还需要调整会计填报内容,适当的增减,有助于提升财务工作者对管理会计直指标实际价值的认识。 (三)降低管理会计信息安全存在的 隐患一个安全的网络环境可以确保企业经济可持续发展。在大数据背景之下,人们的生活和工作离不开信息技术的支持、数据存储的交换、数据的处理和分析,以及网络的安全等。所以,有关单位要提升网络安全技术,不断研发新的防范技术;创建用户身份认证安全和访问控制制度,尽可能避免对数据体系的恶意攻击;发展以政府为主,各企业协同工作的管控会计信息体系;创建以企业为单元的会计信息安全管理体系,确保大数据信息收集的安全性、整体性和真实性。 (四)加强管理会计人才的培训工作 在大数据背景之下,数据的收集、处理、整合,信息的分析和运用等都需要专业性人才处理。企业管理人员需要加强对管理会计人员的培训,以此才能在新时代下满足企业发展要求;财务部门需要设置管理会计岗位,并安排专业人员管理;管理会计在日常工作中,需要确定各自职责,提升管理会计运用范围和施工效率;教育单位也需要加强管理会计人才的培养,尤其是最新理论知识、网络技术知识和网络安全技能,才能解决现有问题。 四、结语 总的来说,在大数据时代下,企业只有正确认识到管理会计的必要性,并结合企业实际发展状况,挖掘有效数据和信息,以此才能跟上时展的节奏。值得注意的是,大数据时代提供的不仅仅是机遇,还是挑战。企业只有不断提升大数据变化的能力和管理会计质量,才能积极面对所有问题,为创建理想化管理会计运行方式作出贡献的同时保证企业在大数据背景中平稳的、健康的、和谐的发展。 作者:丘蕊
一、引言 在现代化进程不断发展的今天,经济全球化和社会信息技术的发展不断推进,与此同时,在企业之间的竞争愈演愈烈的前提下,加强财务风险预警对于企业管理层来说有着至关重要的作用。若企业在经营过程中陷入了财务危机,轻则影响企业运转,损害相关利益人的权益,重则会影响国家的经济发展,更为严重的甚至会影响世界经济,造成世界经济危机。财务风险是处在当前经济洪流中的任何企业都无法回避的问题,所以如何在大数据预警的前提下,分析企业所处的内外部环境的威胁,逐步提高企业自身对财务风险的预警,实现企业稳步发展。 二、大数据环境下企业面临的财务风险 1.财务风险预警缺乏必要意识 在这个强调财务风险的现代社会,许多企业都设有相关的财务风险部门,但是每个公司的管理层和财务预警部门的员工对财务风险的认知不同,尤其是在我国经济快速发展的前提之下,许多企业的管理层都针对货物销售部门严加管控,而对于财务预警部门没有进行严格的控制,使得我国许多中小型企业的财务预警部门对财务风险的认知极其模糊,更有甚者根本不了解什么是财务风险预警。这就导致了这些企业在发展过程中建立了一个形同虚设的财务预警部门,这样的财务部门对公司的财务风险没有任何的益处,没有建立健全的财务预警系统,缺乏优良的财务风险防范意识。这样的现象就导致了财务风险预警部门在进行实际工作时,没有相关的财务预警系统可以使用,没有相关的大数据可以借鉴,最终导致企业的财务风险评级高,严重影响了我国中小型企业的健康稳定发展。 2.财务风险预警人员的综合素质低 由于我国经济正处在迅猛发展,对企业的财务风险预警方面的管控还不够完善,没有建立起系统的财务风险预警体系。若想要建立起完善的财务风险预警体系需要的不仅仅是一两个人员的努力,还需要有大量的专业人士针对能够获取到的数据进行整理、分析,并最终应用,从而降低整个企业的财务风险。然而,我国的企业管理层现状是,最为关注销售部门的销售收入和整个公司的成本,增加企业利润,减少人力资源的使用,降低企业人员成本。这样的现状导致了企业在进行财务预警部门的组建时,会刻意选择相对薪资要求较低的人员来录取,而相对来说那些薪资要求较低的人员的专业胜任能力较差,可能对什么是财务风险预警都不是特别的了解,对如何应用大数据来对财务风险进行分析可能更是做不到。由于专业胜任能力的不足,就会导致在分析大数据环境下的财务风险时不仅不会有任何的成效,甚至是会出现分析错误的现象,最终错误的引导企业发展。所以,让这样的员工来面对各式各样,日益增多的财务风险是对企业自身的极不负责,最终可能会引起企业瓦解,使企业濒临崩溃。 3.采取的财务风险预警方式缺乏创新 企业财务风险预警部门的建立,不仅仅需要人员有较高的综合素质,还要注意到在建立财务风险预警部门后进行财务风险预警时的方式方法,一个财务风险预警部门若能够采取良好的工作方法,能够对整个部门产生良好的促进作用,使整个部门对风险预警能力的提升。然而,在我国的大多数企业中,一直在采用过去老旧的财务风险预警方式,这样的财务风险预警方式不仅不会对部门的风险预警能力有任何提升,反而会限制整个部门的工作效率,使整个财务风险预警部门的功效无法发挥出来。如在开展财务风险预警的工作时,大多数企业都会从财务管理部门选取人员进行工作,这样会导致工作效率低下的现象发生,因为财务管理部门确实是有一定的财务管理职能,但是他们对财务预警方面的工作经验始终是零,贸然让他们去接触这些新的事物,他们其实并不能有效地发挥他们所拥有的财务能力,将财务管理的政策运用到财务风险预警中。所以,没有真正相关的财务风险预警工作人员就会始终使企业整个财务部门的工作处于老旧的状态,没法发挥工作人员的科技创新能力,无法将新工作方式带入企业,然后就会导致再进行工作时就没有新的,更有效的工作模式可以选取。所以,一而再地没有新工作方法,就会导致没有好员工,然后,没有好员工就没有新工作方法的创造力,周而复始,就形成了一种恶性循环,也就使企业始终存在着在财务风险预警工作上的缺口,最终会导致企业财务风险始终处于一种被动的状态,无法实现该部门的真正价值。4.大数据背景下数据获取和整理不准确数据获取和数据整理是在这个大数据背景下进行财务风险预警工作必不可少的工作,其中,数据获取是整个财务风险预警工作的根本,只有先取得有效的数据,才能进行后面的分析数据、整理数据,并提出有效意见等过程。然而,现如今的网络环境鱼龙混杂,有良好的一面,也有众多对社会不利的因素,有些企业在取得一些信息后并不进行分析,不看分析这些信息是否能对本公司的财务风险预警产生效果,就直接应用,所以,如何在网络上获取自身企业所需的信息资源,解决自身企业可能会存在的财务风险是每个财务风险预警部门的员工都要考虑的事情。若信息数据有误或信息数据不相符时,会导致企业无法真正的发现企业所面临的财务风险,无法找到财务风险的处理方式,这样的问题出现的情况多起来以后必然会对企业的财务资金链产生不可磨灭的影响。 三、大数据环境下企业财务风险的防范措施 1.加强企业人员对财务风险预警的重视度 在企业发展的过程中,要注意到企业人员对财务风险管理的重视程度,重视程度大小与企业能否有效开展财务风险预警工作有着密切的关系。首先是企业的管理层应提高对企业财务风险的重视程度,不要仅对企业的销售和成本部门进行管控。当管理层的财务风险意识提高以后,要带动企业每个员工都要关注企业可能会面临的财务风险,给财务风险预警部门提出自己合理的意见,其次是要积极地构建起合理的财务风险预警部门,建立起专业性的部门以后才有利于财务风险预警部门的员工进行合理工作,才有条件进行对数据的采集和分析工作,最终将分析结果反馈给领导管理层,最后,在管理层的监督下,依据财务风险预测部门提出的建议对企业发展战略进行相应调整,将财务风险调整到最小,使企业能有良好的发展前景。 2.提高财务人员的综合素质 在大数据环境不断发展的前提下,企业应更加注重科学技术在企业工作中的应用,注意选用有专业素养的人才,只有在有专业素养的人才的带领下才能够建立起专门的财务风险预警部门,带领部门的员工为企业合理预测企业的财务风险。所以,如何打造在大数据环境日益完善下的财务风险预测团队,是每个企业必须要思考的问题。首先,提高企业内部人员的专业素养,对现有团队的人员进行培训工作,让这些人员在大数据环境不断完善的情况下,也使自身能力不断完善,对这些员工进行定期培训,在培训过程中注意到每个员工存在的问题,单独解决每个员工的不足,让他们都能够有综合能力的提高,并在培训结束后的一段时间内进行考核,淘汰一些完全不合格的员工,其次,要吸收新鲜的血液,提高招聘要求,在招聘时不要只看重学历,要注意到其有无专业胜任能力,有没有一定的学习思考能力,能不能胜任他要应聘的岗位。在招聘时进行一定的考核,尤其是工作能力的考核。最后要在企业领导层的管理下,制定相应的考核制度,对于有工作能力却在思想上不上进,工作态度上极其不认真的人员加以淘汰。全面提高企业人员的综合素质,要求企业员工不只有最为基本的专业胜任能力,还要有一定的素质条件,使员工有一种优秀向心力,有一种企业优越感。 3.进行风险预警的创新变革 针对目前的大数据环境而言,许多传统的企业风险预测标准已经不再适用,但我国的许多中小型企业依旧在沿用这些方法,并没有针对新环境对财务风险预警进行相应的更新换代。现如今企业应该加大会计电算化的建设,进行电脑记账法,摒弃纸质记账法,每个企业都应建立起自己的财务信息数据库,并定时对该数据库进行更新,定期对数据库进行检查,保证该数据库信息的完整性。当财务风险预测部门需要针对本公司自己数据进行核算时,可以提供有效的数据。另外,就是在财务风险预测部门分析数据时的数据甄别上进行相应的改革创新,将风险预测职能发挥到最大,强化企业创新力,改善企业发展前景,建设起企业特有的企业文化,保证企业能够有合理的发展途径,应对前进路上的财务风险。 4.强化数据收集和整理工作的流程 由于现代化建设的不断进行,企业所需要应对的和处理的资料会越来越多,这也就为企业资料收集部门提出了更高要求。网络信息是鱼龙混杂的,而且资料能够获取的数量也是与日俱增,所以,如何进行数据获取,获取什么样的信息都是极其重要的。这就需要企业建立专门的资料收集部门,对收集的资料进行甄别,收集公司需要,能对财务部门有益的数据,并对这些数据进行一定整理和归集,不同业务资料分别进行分档归类,形成一个又一个信息系统,等以后有新资料时,可以直接分类到专门的系统中,不会混杂,使信息使用者更加快速地找到需要的信息,而且信息内容清晰可见。当然这只是资料收集阶段,随后还要进行一定的资料整理,在企业职员在整理工作时不能刻意要求卡时卡点完成,最重要的是要保证资料的准确性和完整性,并对在整理资料时能够创新出新工作方法的员工进行适当鼓励。当然,这个资料整理工作是极其枯燥而且工作量极大,但是这是必须要进行的工作,适时的整理工作能够提高整个企业的办事效率,工作都能够在短时间内完成的话,又会反过来提高企业员工的工作积极性,这样就会形成一个良好的循环,最终受益者始终是企业自身。 四、结束语 综上所述,想要在这个大数据环境下占有一定的市场份额,减少财务风险,对财务风险进行相应的预警,首先要对企业员工的素质和思想上进行提高,随后对大数据进行相应的处理,最终使大数据能够为企业服务,提高企业的优秀竞争力,以求获得更好的发展机遇。 参考文献: [1]宋彪,朱建明,李煦.基于大数据的企业财务预警研究[J].中央财经大学学报,2015(06):55-64. [2]蔡立新,李嘉欢.大数据时代企业财务风险预警机制与路径探究[J].财会月刊,2018(15):38-43. 作者:方伊 单位:江苏瑞成税务师事务所有限公司