大数据论文大全11篇

绪论：写作既是个人情感的抒发，也是对学术真理的探索，欢迎阅读由发表云整理的11篇大数据论文范文，希望它们能为您的写作提供参考和启发。

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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。

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1企业会计信息化的现状

1.1、会计信息披露具有偏向性，导致信息不对称

传统的会计信息系统会诱使企业选择特定的会计方法而造成企业管理人员利用自身是信息提供者这一优势，不断地美化会计报表，这对于外部使用者而言是非常不公平的.

1.2、内部自我约束能力弱，导致数据不真实

在传统会计信息系统下，一些企业为了眼前经济指标的提升或者任务的完成，常常通过人为调整会计报表来应付各机构的检查，自我约束能力弱，数据失真.还有很多企业对现有的政策法规钻空子、打球的现象屡禁不止.聘请的第三方审计机构也本着“企业利益最大化”的审计目标，对企业不真实的数据进行舞弊，以点盖面.

1.3、核算量大，导致信息披露不完全

传统的会计信息系统下，会计的信息系统发展越来越不能适应高速发展的经济业务，很容易造成信息披露不完全.信息经济时代下，应该更多的提供企业未来价值的知识资源，而不是沉浸在企业过去的财务数据中.

1.4、企业信息数据单一，导致信息缺少指导性

传统的会计信息系统主要是对企业财务信息的反映，往往忽视了非财务信息.企业自身变化的社会经济形势要求我们不能只依靠过去的财务数据对未来发展做出预测.对企业未来的发展预测用某些非财务信息可能会更加合理.如企业的环境成本、社会责任等信息都需要非财务信息的提供.

1.5、信息传递滞后，导致会计信息缺乏时效性

传统的会计信息系统采用先发生交易事项后进行记录的程序，无法满足当代企业对信息时效性的要求.企业以及社会各机构、投资者越来越需要了解随时发生的财务信息，对其进行更好的决策，这就要求企业不定期的提供会计信息，对于会计期间的定义也不再以年为单位了.因此，现有的会计信息滞后的时效性严重影响使用者的需求和投资者的决策.综上可知，传统的会计信息系统逐渐出现了不适应当今经济发展的事态，高效、全面的信息化系统变得越来越重要.在大数据时代下会计信息的不断创新，快速发展势在必行.

2大数据对企业会计信息化的促进作用

大数据时代下，对会计信息化的促进作用主要表现在：信息结构更加客观，既强调了会计信息的精准性，又不失相关性；财务会计信息管理的程序化；会计人员工作转向宏观信息管理；多元化的计量单位.在大数据时代下非结构化数据成为主导，在会计信息中可以更好的融合结构化和非结构化数据，更好的提高数据的相关性，并且不会人为的进行舞弊.程序化的会计信息管理也将出现，财务部门逐渐将不再作为一个部门，而是作为一个类似于“企业”的独立个体，数据的获取可以不通过部门的上报来实现，而是通过财务部门设定的独立软件获取，这也提升了财务本身的独立性，同时也可以为其他部门提供共享服务；财务部门不需要对数据进行处理，而是转变成为数据的使用和管理者.在大数据时代下，多元化的计量单位将会出现，会计计量单位会出现相关的时间、数量单位等.

3大数据时代下会计信息化面临的挑战

大数据时代下，企业会计信息化系统是通过互联网来实现与客户、供应商、银行、税务等机构互通的，其提高企业财务管理效率的作用是显而易见的.但目前因为大数据的发展尚未成熟，这就为会计信息化的快速发展带来了较大的挑战.

3.1数据的来源以及处理方式

大数据时代下最令人关注的问题就是数据从何而来，以及数据的处理方式.①美国数据科学家维克托•迈尔•舍恩伯格在《大数据时代》一书中提出，“以前一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了.比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时.但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益.”大数据时代下，数据的来源无孔不入，互联网平台上的任何一种资源都可以成为其来源方式.网络平台对用户使用的信息一览无余，一个简单的第三方软件就可以知道我们需要什么，需要何种服务，经济状况如何，经常偏爱哪种东西等等.企业在云端储存的数据对于云端后台的信息维护人员来说，获取变的轻而易举.防止恶意程序以及提高用户的安全系统，保护数据的隐私是很难解决的问题.在通过各种方式获取了用户的数据信息之后，要用这些数据干什么以及如何使用就成了关键性问题.大数据时代下的信息处理是通过特定的程序来完成的，这样的结论更加客观，同时结论的得出也具有局限性.大数据理论过于依赖数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，就很可能出现满盘皆输的局面，因为数据的问题，做出的错误预测和决策，导致一个数据有问题，由此相关的数据而产生的信息本身都是问题所在.这对于数据来源的要求是非常高的，一旦有提供者造假，大数据带来的危害是不可忽视的.

3.2传统用户对云计算、云会计的排斥

对于不知道云计算如何使用、互联网软件能带来什么效益的用户来说，这项工作还是很难完成的，大数据的推广受到了很大的阻碍.对于云会计更广泛的应用，改变传统的用户观念以及现有的会计信息系统，使网络平台更容易被用户所接受是一个非常艰难的过程.

3.3超满负荷的网络传输问题

大数据时代下，会计信息化系统必须依赖于网络，这就要求企业应具备一个良好的网络传输环境.就目前而言，网络的堵塞和数据的延时都是大量的数据存储和数据交换造成的，超满负荷的数据传输成为会计信息化中的一个瓶颈，网络技术的发展目前还不能完全满足包括网络自我恢复、故障检测、问题警告等功能的实现.

二大数据时代下会计信息化所面临问题的解决建议

大数据对会计信息化的影响是一个渐进的过程，在这个过程中，财务工作者应该积极把握大数据时代给我们带来的机遇和挑战.针对大数据时代下会计信息化面临的问题提出如下建议：

1建立并掌控企业的核心数据

提供可靠的云会计服务平台.大数据会计的服务数据是基于云储存平台上的，虽然数据安全机制都很高，但对于企业的会计与经济信息的完全控制并不能保证.因此，企业在选择使用云会计模块时应当根据自己的实际情况判断其可行性，对于重要程度高的信息应合理判断是否应该交由数据服务商管理.对于企业会计信息化的实施安全性而言，数据服务提供商的选择是至关重要的，要在对提供商的综合评价之后再进行决定.为保证云会计服务的安全稳定，企业可根据自身业务需求灵活地进行模块组装以及完善的技术支持，企业的云会计应该适合自己的特色.除此之外，为了防止会计信息的滥用，对于每一个可接触信息的人都要进行身份验证，并且对安全级别进行评估.

2进行高效的企业机构设置变更

由于传统会计的深入人心，企业云会计的推广还是非常困难的.解决这一问题可以考虑当云会计引入之后，对机构设置进行变更，让每一个财务人员都能感受到这一改变带来的高效性.企业应结合自身的实际情况，设置最适合企业云会计应用的高效组织机构.

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廉库存管理的目标之一是在保证生产或销售经营需要的前提下最大限度地降低库存成本，即对库存合理布局，减少调拨次数。存货不足不能及时满足生产和销售的需要会给企业带来损失，而存货过多将导致储存成本增加，进而影响企业利益。如何对库存管理的成本进行控制对企业的生产经营至关重要。以物联网技术为前端、大数据分析中心为后端的云会计平台，能够在时空分离的环境下预测或获取企业不同区域的仓储信息和客户订货信息，以减少企业的库存管理成本。基于云会计平台，企业能够搜集、分析货物的实时信息，动态了解各仓库的实时库存情况。仓储管理部门在获得大数据分析中心提供的库存数据与客户偏好数据的基础上，能够做到对各仓库库存合理布局，减少调拨次数，节约库存管理成本。

（二）云会计使存货控制系统更精确

为提高企业整体运作效率，很多企业对存货管理采用了ABC控制系统或即时制库存控制系统（JIT）。在ABC控制系统中，如何准确区分ABC三类存货并进行分类控制是企业需要解决的重要问题。JIT管理强调只在使用存货之前才要求供应商送货，从而将存货数量减到最小，实现物资供应、生产、销售连续同步运动。这种方式在提高生产效率、减少储存成本的同时需要考虑到与供应商协同接洽的问题。大数据、云会计技术的应用，能够提高企业ABC控制系统或即时制控制系统的运行效果。在企业的云会计平台上，通过对自身以往所有各种类型存货数据的大数据分析，以及参考同行业、相关行业的历史数据，可以对ABC三类存货进行更为科学合理的区分，使ABC控制系统更加精确。面对JIT即时制更加严格的要求，企业需要考虑到存货的计划需求、与供应商关系、准备成本、电子数据等方面，一旦存货预警就会产生生产线、销售线告急的情况，将为企业带来巨大损失。物联网与大数据技术的发展为解决JIT控制面临的问题提供了解决方案。由供应商提供的存货都带有唯一的产品电子代码（EPC），企业和供应商可以通过物联网同时获得存货的使用情况，在数据显示该批存货需要补充时，物联网得到传感信息的反馈及时提醒企业补给，通知供应商做好供货准备，并给出下一订货批量的预计时间及数量要求。这样就加强了企业与供应商的信息沟通与交流，使JIT控制系统得到更好的实施。

（三）云会计使库存管理更智能

由于各个地区消费者的需求偏好往往存在差异，使得企业在全国布局的仓库库存往往在商品的类型、数量等方面不尽相同。基于云会计平台，通过前端的物联网，企业可以获取各个区域仓库的存货情况。针对库存调拨，通过后端的数据中心进行大数据分析，可以选择在最优的仓库之间进行商品的调配，并根据对调拨结果的分析就以后的商品库存分配进行优化。消费者在网上购买商品时，云会计平台会自动选择就近且有货的库存点进行智能化发货。在存货的运输与存储过程中会涉及到安全问题，尤其是对于高价值的存货，其一旦损失将会对企业造成严重影响。云会计平台下物联网技术的运用，可以做到存货信息流和物流的统一、对存货流向形成监控，具有极强的监测功能。存货信息能够实时反映在云会计平台上，即便出现货物丢失情况，企业也能够即时采取措施应对，确保企业存货的安全性。

二、大数据时代基于云会计的库存管理

框架模型构建库存管理及时准确地反映各种物资的仓储、流向情况，可以为企业的生产管理和成本控制提供依据。通过对货物的各种信息进行即时的采集、分析、处理，可以使企业实时动态的库存管理成为现实。在云会计平台上，前端的物联网技术能够实时采集数据，后端的大数据分析中心对数据进行分析与处理，为企业的库存管理决策提供支持。在分析大数据时代云会计对企业库存管理在成本、控制、管理水平等方面影响的基础上，结合大数据、云会计和物联网的技术特征，考虑企业当前主要的库存管理需求，本文建立了由云会计平台、大数据分析中心、库存管理等核心模块组成的大数据时代基于云会计的企业库存管理框架模型。企业库存管理决策所需的库房信息，如仓库信息、货位信息、物料信息、出入库信息等，可以通过物联网技术借助云会计平台进行实时搜集；决策所需的其他大数据源，可以通过互联网、移动互联网、社会化网络等多种媒介，借助云会计平台从企业内部、交易所、事务所、外部市场、银行等获取。同时，经由大数据处理技术和方法（Hadoop、Storm、PentahoBI等）规范所获取数据，并通过ODS、DW/DM、OLAP等数据挖掘与数据分析技术提取企业进行库存管理决策所需的财务与非财务数据。大数据分析中心对企业库存管理的入库信息、调拨信息、出库信息进行分析，以此来支撑库存管理模块，为采购入库、库房调拨、销售出库阶段实时、准确的决策提供了依据。

（一）采购入库在采购入库阶段

由大数据分析中心结合企业生产情况、外部环境等因素对采购计划、采购数量、采购时间、物流过程等相关采购流程的影响，就公司所接订单、产品或服务的生产周期以及交货的时间等进行分析，并针对企业历史数据的分析以及对供应商信用程度、产品质量、产品价格等的综合分析，制定出《合格供应商名册》向企业推荐最优供应商。采购部门则根据分析结果按照企业需求制定出科学的采购计划与选择适合并满意的供应商。完成供应商选择之后要进行签订采购合同、发出订购单，供应商确认订购单、根据订单交货等步骤，这一过程需注意明确合同内容，明晰产品信息与双方责任。在最后一个部分即进料检验及入库阶段，由射频识别技术（RFID）识别出产品的品牌、规格、型号以及供应商的检验合格标识（在物联网技术下，产品都带有唯一电子标签）之后方可入库，若有检验不合格者，根据标签自带的生产信息退回至供应商处，并根据采购合同的条款或退换货物或进行赔付，退换后的货物同样要进行这一系列的检验过程，直到合格后入库。

（二）库房调拨在库房调拨阶段

模型采用完全共享策略，即某仓库库存水平一旦无法满足当前订单，而采用调拨方式可满足时，可从其他点调拨，要求调拨点的当前库存能满足需求点的订单需求量。由于云会计前端的物联网可以得到企业各仓库的库存信息，这样在任何仓库发生存货预警时，都可以向后端的大数据分析中心实时反馈请求调拨信息。对请求调拨信息进行分析之后，按照最小费用策略确定存货的调拨点与调拨量，并向该仓库调拨信息，以此在各仓库间完成存货的相互补给。在各仓库不能满足库存需要或者调拨成本过高时，库存信息将直接向总部反馈，由总部完成存货的分配。最后将调拨结果经由大数据分析中心向仓储管理部门进行汇报。基于云会计的库存调拨模块将企业的分布式库存连成了一个有机整体，不再是单独的仓库管理，可满足大中型企业库存实时性的问题，便于整体优化及一体化管理。大数据分析中心为各仓库的信息共享提供了技术支撑，物联网技术的运用为掌握各仓库的实时信息提供了有力保障，可为企业节省时间与成本。

（三）销售出库针对企业的销售出库

销售部门根据经由大数据分析中心分析之后的客户订单向指定的仓库下达发货指令，当指定仓库接收到发货指令之后带有RFID的货物将发往指定地点，同时，货物的地理位置信息与其他信息等由带RFID技术的物联网通过大数据分析中心向仓储管理部门实时反馈，以确保货物的安全以及了解物流信息。在货物到达指定地点后，将会再次向大数据分析中心反馈信息，并向仓储管理部门与销售部门发送货物安全送达的信息，从而完成整个出库过程。

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医院病案记载着各个时间段的患者诊疗状况以及疾病演变状况，其中关键的病案信息包含患者家族史、患者本身的病史、医院诊疗过程、病情检查与病情诊断得出的报告等。

由此可见，医院病案信息牵涉各项日常的医院业务，有关部门对此有必要予以全方位的信息审核、信息收集以及档案存储。但从现状来看，当前仍有某些医院并没能全面关注综合性的病案信息管理，而与之有关的病案管理措施也没能真正实现健全。在此前提下，医院应当尝试在现阶段的病案管理中全面使用大数据模式，以此来全面保障病案信息管理的成效性。

医院对于病案信息管理运用大数据手段的重要意义

第一是提升医院当前利用各类病案信息的整体水准。大数据手段在客观上有助于实现多层次的数据与信息整合，从而显著提升了利用医院病案的水准。医院在全面集成当前现有的病案信息基础上，应当能够妥善划分各项相应的患者信息，确保将其分成收费信息、患者检查信息、患者诊疗信息、门诊信息、报告与检验信息等。在划分上述各类信息以后，运用大数据手段还能创建针对各个患者的识别身份编码，以便于实现多层次的信息关联集成。

第二是全面支撑医疗决策。医院由于具备了大数据手段作为管理病案信息的必要辅助，因此针对实时性的病案信息都能着眼于精确进行搜集。在决策系统的全面支撑下，有关科室就能全面明晰现阶段的患者病情种类、院内患者分布与其他相关要素。相比于传统模式，大数据手段更加有助于汇总信息以及统计信息，对于某些潜在误差也能予以彻底杜绝。除此以外，医院针对当前入院的各科室危重患者应当予以侧重关注，以便于提供日常各项医疗决策必需的信息支撑。

第三是拉近护患关系并且突显以患者为本的宗旨。在集成病案信息的基础上，医护人员针对当前阶段的各项患者信息都能予以全方位的精确掌握，上述措施有助于增强现有的患者满意度，拉近护患关系。例如近些年来，患者已经能够凭借电脑或者手机等工具来随时查找个人诊疗信息，对于实时性的自身健康状态也能全面加以了解。在某些情形下，患者一旦表现为某些危重病情，临床医师对其就要及时进行处理，全面保障患者健康并且提升患者生活水准。

医院当前病案信息管理现状

目前各地已有较多医院正在尝试引进病案信息的大数据管理模式，并且逐步将大数据手段渗透于管理医院病案信息的各个流程中。但是不应忽视，各地医院在现阶段仍然表现为相对较低的病案管理综合水准。探究其中根源，就在于医院及其有关部门针对病案管理仍然欠缺必要的关注度，同时也没能着眼于引进大数据手段作为其中必要的辅助与支撑。

此外，多數医院并没能设置独立性的病案管理专门科室，医院现存的病案管理部门体现为较强的附属性特征。作为管理医院病案信息的专门人员来讲，上述人员本身应当具备优良的病案管理水准。与此同时，上述人员也要掌握涉及到大数据的有关常识，并且将其灵活适用于当前的医院病案管理。但是截至目前，负责管理医院病案信息的专门人员仍然表现为滞后性的专业素养，甚至没能熟悉日常性的病案信息汇总、信息分析以及信息处理操作。除此以外，医院部门针对此类管理人员也没能给予专门性的管理技能培训，甚至聘用某些兼职人员代替专职性的病案管理人员。

探求改进举措

增设专门的病案信息管理机构

医院如果要着眼于优化病案管理的综合效果，那么关键在于设置专门的病案管理部门，有关领导对此也要引发更多的关注。近些年以来，各地医院都在致力于建成病案管理的专门委员会，在此前提下助推信息化的医院建设。与此同时，医院还需结合自身的真实状况来增设病案信息的新科室，确保该科室在整个医院体系内占据独立的位置并且拥有独立职能。

通过运用上述的改进举措，病案管理机构就能全面突显其具备的价值与意义，确保该科室能够覆盖于医院临床管理、制定病案管理规划以及收集病案信息等领域。每隔相应的时间段，管理委员会针对当前的医院病案信息要予以全方位的归纳汇总，此举措有助于保障病案管理能够达到的综合水准。

运用信息化手段来辅助管理

在目前阶段中，各地医院已经能够凭借信息化技术来显著增强病案管理的实效性，在这其中包含自动式的条码识别、微缩光盘技术、数字化的病案管理与其他相关技术。医院通过灵活使用上述大数据手段，就能够着眼于挖掘深层次的患者病案信息，确保现有的病案信息符合准确性与真实性的基本要求。近些年各地医院都在致力于创建资源共享的病案管理网络，在此前提下诞生了新型的电子病案。此外，医院在存储各类患者病案时，也能够借助大数据手段予以完成。这是由于运用电子化存储的方式有助于在线查询各项病案信息，从而服务于现阶段的临床治疗优化与完善。针对出院后的患者来讲，运用大数据手段就能打印并且查询患者现有的各项病历信息。数字化管理应当能够覆盖于医院当前的各项日常管理工作，此项举措在根本上保障了病案信息共享，同时也便于利用与存储病案信息。

全面提升人员素养

从目前现状来看，各地医院针对自身保存的患者病案都给予了更多关注，同时也认识到了病案具备的价值。在此基础上，作为管理医院病案的专门人员而言，应当全面提升自身具备的综合素养，针对医学统计学、外语、计算机与其他学科的有关知识都要予以相应的掌握。

因此可见，病案管理人员是否拥有优良的专业素养，在根本上关乎病案信息管理的整体效果。病案信息管理牵涉多领域以及多层次的学科与专业，因此作为管理人员而言，上述人员应当能够精确检索各项信息，以便于实现全方位的信息获取。在此前提下，医院针对各类临床信息应当予以全方位的传递，确保病案信息能够体现其应有的临床价值、科研教学价值以及其他价值。在目前阶段中，医院针对原有的病案管理思路应当予以相应转变，确保将病案管理的侧重点全面落实于分析收集以及汇总各类病案信息。

结束语

医院病案信息在医院现有的管理系统中占据了重要位置，这是由于病案信息记载着全过程的医疗信息。与此同时，医院如果要给出相应的医疗决策，那么也必须凭借病案信息予以完成。

截至目前，医院及其有关部门正在逐步意识到医院病案管理与大数据手段相互融合的必要性，对于医院当前的各项管理举措也能够予以相应的优化。因此在病案信息管理的有关实践中，医院针对信息化手段有必要着眼于灵活加以运用，在此前提下服务于病案信息管理实效性的提升。

信息管理毕业论文范文模板(二)：信息管理到知识管理过程中档案价值重新发现论文

【摘要】基于信息与知识、信息管理与知识管理之间的关系，分析在知识管理过程中档案价值的新特征。档案价值的实现主要是通过将其主体与客体之间的关系显现化，通过知识管理对档案信息进一步挖掘使档案更好地实现其应有的价值。

【关键词】信息管理；知识管理；价值特征

一、信息管理到知识管理

对于知识管理与信息管理之间的关系，我们可以从信息与知识之间的关系入手。有关知识与信息之间的关系有很多种观点。一种观点持有者们认为，信息存在于自然环境、人类社交活动以及人们思维之中，而知识的存在局限在人们的社交活动范围之中，因而信息包涵了知识。另一种观点持有者认为，信息是可编码化的知识或显性可视的知识，而知识除了显性之外，还包涵隐性知识，即存在于人类大脑之中、不可编码化的知识，因而知识包涵了信息。对于以上两方观点，有学者认为，从本质上来说，信息是一种具有物质属性并以物质存在的方式反映呈现给大众，这种物象化及其存在方式可以广泛地包含人类活动及其成果。而知识是人们对这种反映的一种主观性的认识结果，是一种智力成果。因而，就信息与知识两者之间的关系而言，信息是具有知识属性的，并以知识成果作为其具体的表现形式。知识管理这一概念最早是在企业管理中被提出来的，知识管理的概念可能会因为其所涉及的学科领域的差异而存在各种不同的版本，但是知识管理的目标大抵是相同的，即知识管理想要实现的是在最恰当的时间将信息传递给最需要的人，以便于此人可以利用这一信息做出最恰当的决策并付诸实践活动。然而档案又是如何与知识管理存在联系的呢？档案根据其定义我们可以了解到，其最明显的特征为原始记录性。档案的这种原始记录性的特征奠定了档案不可动摇的地位，也是将档案区别于图书、信息等的重要凭证。因此档案凭借其固有的原始记录性的根本属性无可厚非的可称其是信息的最根本来源。知识是我们依靠自身主观能动性对信息进行筛选的结果，故档案也可以称为是知识的源头。

二、知识管理的档案价值

当今由于知识管理层次的不断深入，档案的使用价值呈现出来了新特征，因此对于知识管理中档案价值的重新发现，笔者认为是必要的。知识可以分为显性知识与隐性知识。档案是一种直接呈现在人们眼前的显性知识，是知识的来源，因此档案也是知识管理的核心部分。

（一）从理论基础角度分析。理論基础角度主要可以从档案后保管范式与档案双元价值理论两个方面。档案后保管范式包括新来源观、宏观价值鉴定论、知识服务三个方面。1.新来源观。新来源观就是对于文件的来源问题进行一种全新的认识，传统意义上，我们是在文件转化为档案之后才开始对档案进行管理，而新来源观理论则强调对于文件的管理工作应该从文件形成之初就着手开始进行，从开始形成时就开始对其管理，即强调的是一种“前端控制”“全过程管理”，通过这种管理方式可以方便人们从文件形成之初的背景，文件形成过程的结构层次以及文件未来可能会涉及的研究发展的方向进行全面系统的管理。2.宏观价值鉴定论。宏观价值鉴定论强调的是对于档案价值的鉴定我们不能仅仅局限于对其本身形成部门、机关所产生的价值作用上来判断是否对其进行保存，而应将价值的鉴定提升到对整个社会层级上来。使更广大的人群可以受益，进而实现档案的第二价值，这也正是谢伦伯格所强调的档案双元价值理论中的第二价值。3.知识服务。知识服务顾名思义主，要是将档案信息上升为知识层次对其进行管理，这一理论主要表现在传统档案保管员身份的变化上，可以说档案保管员的工作并非只局限于对档案的排列、档案、上架等一些基础性的工作。在知识服务中档案保管员的工作主要是将档案中的文字信息加工、提炼出有价值的部分，对这些有价值的部分进行整理，使有价值的信息可以提供给人们利用，即提高了档案信息的质量，也节省了档案利用者筛选档案的时间。以上就是档案后保管范式中所包括的三个方面的基本内容，档案后保管范式是在电子文件不断产生的背景下提出来的，将档案价值鉴定工作与知识服务有机结合起来，从而肯定了档案价值在知识管理中的地位。4.档案双元价值理论主要指档案的工具价值与档案的信息价值。工具价值所指的就是档案产生之初所赋予的价值。正如一个事物的产生是有其原因的，并能在其产生的基础上发挥其应有的价值，为社会提供利用服务。信息价值主要是依据信息接收者，即知识主题与知识客体之间的关系而形成的一种价值关系。这种价值的实现是需要一定的载体对信息进行传递实现的。知识主体的不同对知识的需求自然就会不尽相同。主体带着目的和需求查询接受信息，并且由于每个人的知识素养，知识储备的不同，对同一信息的理解也是大相径庭的。正如每个人读研究生的目的是不同，每个人的人生经历也是不同的，所以对待同样的问题我们会有自己的想法，我们会根据自身的经验分析理解所获取的信息。

（二）从实际理论角度分析。实践基础主要表现在公共档案管提供利用的层面上，主要包括知识获取、知识管理与知识服务三个方面。1.知识获取是实践的前提保障工作。正所谓没有原材料我们就无法进行生产加工一样。所以要想使公共档案真正体现价值，首先我们需要获取到一定的知识。知识管理权主要指的不再是对纸质文件的有序化整理过程，而是对文件上所反映出来的知识内容进行整理加工，对文件上面的信息进行分析，挖掘出更有价值的部分，对其进行管理。2.知识服务体现在政府信息公开这一层面上，档案馆作为政府信息公开查询的场所，具有提供知识服务的合法地位，同时主动提供信息查询等方面的服务也是其应当履行的义务，满足公众的需求是其应当做的。同样也是公共档案管发展的动力所在。在知识服务提供利用方面，公共档案馆可以借鉴公共图书馆的成功措施，如举办展览，提供远程服务，提供电子化检索平台等等。公共档案馆通过提供新的利用服务方式可以吸引更多的公众，进而实现其公共服务的价值。

三、知识管理中档案价值实现的特征

传统档案管理活动中只有有价值的文件才可以转换成档案进行管理、保存。而在知识管理活动过程中，档案的价值与使用价值时同等重要的。档案的价值主要体现在隐性知识层面，档案的使用价值主要体现在显性知识层面。因此对于知识管理中档案的这种价值与实用价值并重的条件下，档案价值也呈现出了新的特征。

（一）集成化与灵活性。传统的档案价值体现在主题对客体的需要，对主体需要的档案进行归档保存以实现其价值。而知识管理中更加注重的则是知识，并且这一管理从文件形成之初就需要开始着手进行了，体现在外在内在结合的全过程中，在整个过程中因可能涉及的不同人提出的不同要求，故灵活性也是必不可少的。

（二）多元化与共享性。公众对于档案的利用可能是间接的，而公众对于知识的获取则不同，这是一种主动性的活动。正如约翰奈斯比特曾经提到的“我们淹没在信心之中，但我们仍处于知识的饥渴中”。作为知识个体的人因其自身处于不断发展中，所以人作为知识个体是渴望获得知识的。知识管理的过程中则强调的是，将档案中的知识以一种共享的方式传播开来，呈现在公众面前，以便于公众根据自身的需要获取知识。这种共享性是多元化的，可以是一对一、一对多、多对一、多对多的方式。正如我们需要完成一项工作可能一份文件就包括了我们所需要获取的全部信息，也有可能我们需要通过搜集不同文件中的部分信息，进行整合后的信息才是我们真正需要的。个体的需求可能是单一的也可以是多元化的。

（三）显性化与增值型。知识管理需要的是主体通过交流的方式将隐形的知识显性化，知识管理中侧重于人力资源管理、成本投入管理、技术管理三个方面，这三点主要是依据企业知识管理所提出的。而当前就档案而言为了实现档案的价值应更加趋于主动性。主动性主要指主动提供服务，知识管理重视的是个体之间，个体与组织之间的知识共享过程，进一步促进知识创新以实现档案信息的增值型。

四、档案价值在知识链中的体现

（一）知识获取。知识获取包括信息采集與信息创造两个方面。采集的过程我们强调的是对于信息的获取要注重其完整性与信息的可靠性。创造则更加侧重于，将隐形信息显性化的过程。档案室信息是一种外在存在形式，因此可以说档案室信息的承载体，也就是知识获取的主要来源，对于有价值的信息获取应该对其加以记录以便日后更多人利用。

（二）知识开发。知识开发的过程是对信息进行分析，加工，处理，存储整合的过程。使信息有序化、体系化。这种信息开发的过程要遵守信息本身的客观性原则，知识开发者不可以根据个人的主观意识对信息进行任意的更改，要保持信息的原貌。知识开发就是档案工具价值和信息价值转换的过程。

（三）知识利用。知识获取与知识开发的过程都是为了知识最终能被有效地利用，利用过程中的个人与组织之间的信息传播、信心交流、信息之间的转移，到最后的信息共享过程都是档案价值实现的体现。

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2大数据时代计算机信息处理技术

2.1信息采集、加工方面

计算机信息处理技术要进行工作，首先，要采集数据信息，计算机技术都是建立在数据采集基础之上的，数据采集主要是针对目标信息源进行实时的信息监督和控制，并将才觉得数据储存在计算机数据库中，为各个软件提供信息支持，确保下一项工作顺利进行；其次，对数据信息进行加工，按照用户的要求，对数据信息进行加工；最后，将加工好的数据信系进行分类，最终传送到用户手中，实现数据采集、加工以及传送目标。

2.2存储方面

计算机存储技术是将采集的信息储存到计算机数据库之中，在用户需要某一项信息过程中，可以通过数据库直接将数据调取出来，计算机以其储存量大、速度快等优势，受到人们越来越多的关注，另外，计算机技术还能够实现长时间储存。

2.3信息安全方面

大数据时代的到来，让人们感受技术带来的便捷的同时，也让人们意识到数据信息安全对人们的重要性。因此，为了能够提高数据信息的安全、可靠性，可以通过以下几个方面进行：首先，建立计算机信息安全体系，加大专业技术人才的培养力度，投入资金，为构建计算机安全体系奠定坚实的基础；其次，加大研究力度，开发信息安全技术产品。传统信息安全技已经无法满足大数据时代数据安全需求，为了能够尽快改善数据安全问题，应加大研究力度，寻求更好的解决方案，有效避免数据信息受到威胁；最后，重视对重要数据的检测，大数据时代的突出特点是数据量大，无法实现对每一个数据的检测。因此，为了提高数据安全系数，应加强对重点数据信息的检测，从而确保数据信息安全。

2.4信息处理技术的发展

计算机硬件具有一定局限性，在一定程度上阻碍了计算机网络的发展，而云计算网络能够突破这一弊端。因此，推广和应用云计算机网络成为未来大数据时代计算机信息处理的主要发展趋势。传统计算机网络是将硬件与网络有机结合，抑制了计算机信息处理技术的发展，将二者分离开，促使云计算主筋形成云计算网络，从而构建大数据信息网络系统，推动我国社会不断发展。

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2相关概念

在信息化时代“，数据”成为一个热门词汇，如今数据已经深入到每一个行业和领域，并成为促进生产的重要因素。而“大数据”这样的概念是在数据的基础上逐渐流行起来的，这最早源于美国“。大数据”指的是运用更先进软件和科技对数据进行管理和分析，将数据流整合，将海量的数据进行处理，也就是说，传统的数据管理技术已经不能适应现在的大量数据了，我们要进行新技术的开发，迎接大数据时代的到来。大数据(Bigdata)一般指的是软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据，其单位通常是“TB”。大数据是一个企业在创造了大量非结构化和半结构化数据后，组成一个数据集，其具有4V特性：(1)容量大(Volume)。非结构化数据的超大规模和增长；占总数据量的80%～90%；比结构化数据增长快10到50倍，是传统数据仓库的10～50倍。(2)格式多(Variety)。异构和多样性；很多不同的形式，如文本、图像、视频、机器数据等；没有模式或者模式不明显；不连贯的语法或句义。(3)价值高(Value)。大量的不相关信息的提纯；对未来趋势与模式的可预测分析；深度复杂分析(机器学习、人工智能VS传统商务智能咨询、报告等)。(4)速度快(Velocity)。实时分析而非批量式分析数据输入、处理与丢弃，立竿见影而非事后见效。数据之间的跨应用和跨系统的结构化和非结构化数据体现着数据与数据的复杂关系，这些数据相互之间关联却又相对独立，大量的数据通过储存和分享进行交换和联系。通过对大量数据进行分析、整合和交换，不断创造新的价值，加快生产，发现新领域和新知识，将数据流最大价值化和最大应用化，这是大数据的实质与内涵，简单来说，就是将大数据内部信息进行关联和挖掘。

3大数据给公司带来的挑战

新疆新捷股份有限公司成立于1995年8月，是专业从事天然气终端销售及综合利用的企业。公司秉承中国石油“奉献能源、创造和谐”企业宗旨，坚持昆仑能源“低碳经济、绿色发展”理念，努力将公司建设成为国内一流的天然气终端销售企业。从企业战略着眼，信息就是财富，企业如果对这些大数据管理得当，就可以发掘出更为强大可靠的决策信息。目前大数据时代给企业管理者带来的挑战有如下几个方面。

3.1如何获取大数据现在很多企业所能获取的数据信息有限，仅仅是冰山一角，大约为总数据的15%以下，并且对数据整合程度不够，存在很多非结构化数据和半结构化数据。无法获取足够的数据成为企业发展的障碍，这些对于现代企业来说是一个很大的难题，传统的商业智能系统对大量信息数据的标准化和结构化整合已经不能适应，海量数据的产生需要企业运用先进的手段获取更多，并对信息数据加以整合，这样才能通过大量的数据分析市场需求，增加客户，提高企业的服务质量，不断提升企业的国际竞争力。因此，如何获取大数据成为新疆新捷股份有限公司的一个挑战。

3.2对管理团队的挑战新疆新捷股份有限公司的传统管理模式是高层决策者凭借自己的经验和决策能力下决定，其他管理人员负责完善决策和执行。在大数据时代来临前数据量较小，信息有限且获取信息的成本较高，因此这种传统的管理模式还可以适应企业发展。但随着信息化社会的发展和大数据时代的到来，这种传统的管理模式已经不能适应海量的数据，这更多的是需要新疆新捷股份有限公司通过大量的数据进行分析，结合企业自身的特点，组成管理团队进行决策，这样才能不断适应社会的发展，增强企业的竞争力。决策者在决策过程中的直觉主义已经不能适应大数据时代，这是企业在管理上遇到的一个挑战。

3.3对企业管理流程的挑战多数企业的管理流程是逆向思维方式，也就是说通过在经营过程中出现的问题进行分析，通过一个管理团队的讨论和协商，制定出一套解决方案，这样的管理流程有一定的好处，但也会因为有一些管理问题还没有出现，导致管理上的疏漏，而新疆新捷股份有限公司就曾是这样的管理流程。对于现在海量数据的产生，新疆新捷股份有限公司不能再按照逆向思维模式进行管理了，其应该尽量运用正向思维的管理方式，根据现在大数据时代的特点，进行数据收集，找出数据之间潜在的关系，对客户信息进行整理分析，充分了解客户的需求，进而提出优化方案，这样更有利于企业发现自身的问题，并走在其他企业前面，提高竞争力。

4大数据时代企业管理变革

随着信息流动、网络新生代的成长和数据量的增加，过去传统企业可能通过强大的体制控制力，或者信息不对称的优势地位进行封闭企业管理的模式，在今天已经越来越行不通了。面对海量数据，我们要以数据体现的内容为先决条件，不断适应大数据时代的变革，同时，对企业的管理进行改进和变革，大数据时代下企业管理需要做出变革几点如下。

4.1获取数据在大数据时代，企业最重要的是进行数据的获取，收集一定的数据才能更好地对企业进行管理和实施决策。大数据需要有一个平台，需要进行一个数据的抓取，它有传输、分析、建模、优化等作用，最后产生认知，这些都是在大数据这个平台上所必须具备的一些特性。这些特性使得企业间可以通过大数据平台进行跨行业交流。大数据平台会把全世界的数据进行共享，使得全世界在物理空间的活动都得以体现在大数据平台上，这是一个很重要的概念。对于企业来说，要不断融入这个平台，通过共享数据和收集数据，开发潜在客户。

4.2管理团队的挑战大数据时代的到来对于企业的管理既是机遇又是挑战，对于企业的管理者来说，这有利于数据的收集和分析，我们在面对大数据的挑战时，首先要将数据量化，量化的数据有利于管理效率的提升，管理者通过大量的数据信息掌握公司的业务和客户，对公司内部和外部客户进行管理，提升管理和决策的质量。我们可以通过以下三个方面面对挑战。

4.2.1转变管理模式企业在管理上要与时俱进，要在大数据时代充分了解数据是什么，并通过数据进行有利于自己企业发展的分析，要根据大数据转变管理模式。海量数据是管理的主线，我们应该通过数据说话，利用数据进行潜在客户的挖掘。以往的管理模式都是由高层人员根据自己的经验进行决策和管理，而在大数据时代，我们应该建立一个管理团队，对海量数据进行管理和收集，通过分析数据得出结论，再通过研究讨论，最终确立决策方案。这种管理方式可以给企业带来巨大的商业价值，实现企业对客户进行增值服务的附加值，以数据为主的管理模式更合理，更科学，也更符合大数据时代的特点，此外，还有利于企业增强竞争力，提高管理和决策的效率。

4.2.2转变思维模式面对大数据时代，企业管理者需要对大数据进行量化分析，这和传统的思维模式并不相同，因此需要转变管理者的思维模式。在面对重大决策和企业管理时，要先进行数据查找和数据分析，从数据上得出结论，分析结果，最后再进行决策和管理，这种方式不但会提高管理者的效率，也会提高其他工作人员的积极性和业务执行能力。另外，我们要允许数据做主，也就是说提高数据分析的力度，将来自一线的数据进行分析，通过数据判断决策是否正确，大数据的整理和分析是需要较长的时间来完成的，这对企业来说也是一种挑战。

4.2.3培养人才资源在大数据时代人才资源是一个企业发展的重要因素。如今的高级管理人才越来越稀缺，拥有综合能力的管理人才不多，因此企业应该进行管理人才的培养，只有将人才、科技、管理、决策进行融合和调整，才能使企业清晰自己的发展目标，制定适合自己的发展战略。企业可以在管理人才的选择上挑选一些经验丰富、学历较高的人才，再进行岗前培训和在职培训，提高他们的管理能力和应对大数据时代的能力。企业通过培养视觉化、系统化人才，将企业的海量数据进行快速、高效的整理和分析，从而提高企业竞争力，使企业能充分迎接大数据时代带来的挑战，更好地把握大数据时代出现的机遇。

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2关于大数据时代下网络安全问题控制的几点思考

2.1做好对访问的控制

对于大数据时代下网络安全问题控制，就要对安全的防御技术加以采取，并做好黑客攻击以及病毒传播等的控制，将对访问的控制有效加强，对网络资源的合法访问和使用加以确保，并合理的认证以及控制用户对网络资源权限的访问，避免非法目的用户的不法访问。将身份认证和相关口令加以添加，做好对规范用户的基础控制，有效维护系统，并对网络资源进行高效性的保护。

2.2做好对数据的加密控制

做好对数据加密控制，就要采取加密算法以及密钥的方法，对明文数据进行转化，将其转化成为一种密文，并保证加密后的信息，在实际的传播过程中，有着一定的保护作用，一旦信息窃取，对于信息的内容无法查看。同时在对数据存储安全性以及稳定性进行确保时，就要依据于数据的相关特点和基本类型，对机密信息的安全性加以确保，实现网络信息数据的安全传输。

2.3做好对网络的隔离控制

将网络的隔离控制加强，主要是当前防火墙技术常见的一种网络隔离技术，通过对防火墙部署在数据存储系统上加以采用，尽可能的将网络分为外部和内部，并对数据通道进行授权处理，对网络访问权进行一定的隔离和限制，并对网络的安全进行合理的控制。

2.4做好对入侵的检测控制

一般而言，入侵检测，主要是借助于主机系统和互联网，综合性的分析预设的关键信息，并对非法入侵进行检测，在入侵检测控制中，就要借助于监测网络将内外攻击以及相关的操作进行及时的监测，并采取主动性和实时性的特点，对信息的安全结构进行保证，进而做好入侵的检测控制，对网络信息安全进行最大上的保障。

2.5及时防治病毒

当前大数据环境中，保证网络安全，就要做好病毒的有效防治，在计算机上安装杀毒软件，并定期对文件进行扫描和杀毒，对于不能识别的网络病毒，就要对漏洞补丁进行及时的更新和修补。同时良好的网络安全意识培养，不点击不明的链接以及相关的网站，对正规正版的软件下载，并综合提升病毒防治的成效，做好计算机的日常安全维护基础工作。

2.6做好安全审计工作

做好网络安全审计工作，就要综合提升网络信息安全性能和网络信息的稳定性，在实际的工作过程中，借助于网络对原始数据包进行合理的监控和分析，并借助于审计的手段，还原原始信息，准确的记录访问网络的关键性信息，对网络方位、上网时间控制以及邮件的访问等行为进行极好的记录，尽可能的保证业务正常有序的进行。

2.7提高安全防范意识

提高安全防范意识，同样也是大数据时代下网络安全控制的有效方法之一，将网络安全增强，并提升网络安全性能，对相关的管理制度进行建立，将软件的操作和管理加强，对用户的安全保护意识进行加强，并对完全稳定的网路环境进行创造。

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2大数据与企业会计信息化

会计信息化是我国“十二五”期间会计改革与发展的重要内容之一，也是很多企业提高会计系统效率的有效途径.会计信息化是信息社会的产物，是将计算机、网络通讯等先进的信息技术引入会计学科，促进企业会计系统网络化发展的过程.大数据的兴起、云计算的增速和以云计算为基础的云会计的应用为会计信息化的发展提供了技术支持和平台.企业会计信息化的深度发展对于大数据的需要与日俱增.

2.1企业会计信息化的现状

1、会计信息披露具有偏向性，导致信息不对称.传统的会计信息系统会诱使企业选择特定的会计方法而造成企业管理人员利用自身是信息提供者这一优势，不断地美化会计报表，这对于外部使用者而言是非常不公平的.2、内部自我约束能力弱，导致数据不真实.在传统会计信息系统下，一些企业为了眼前经济指标的提升或者任务的完成，常常通过人为调整会计报表来应付各机构的检查，自我约束能力弱，数据失真.还有很多企业对现有的政策法规钻空子、打球的现象屡禁不止.聘请的第三方审计机构也本着“企业利益最大化”的审计目标，对企业不真实的数据进行舞弊，以点盖面.3、核算量大，导致信息披露不完全.传统的会计信息系统下，会计的信息系统发展越来越不能适应高速发展的经济业务，很容易造成信息披露不完全.信息经济时代下，应该更多的提供企业未来价值的知识资源，而不是沉浸在企业过去的财务数据中.4、企业信息数据单一，导致信息缺少指导性.传统的会计信息系统主要是对企业财务信息的反映，往往忽视了非财务信息.企业自身变化的社会经济形势要求我们不能只依靠过去的财务数据对未来发展做出预测.对企业未来的发展预测用某些非财务信息可能会更加合理.如企业的环境成本、社会责任等信息都需要非财务信息的提供.5、信息传递滞后，导致会计信息缺乏时效性.传统的会计信息系统采用先发生交易事项后进行记录的程序，无法满足当代企业对信息时效性的要求.企业以及社会各机构、投资者越来越需要了解随时发生的财务信息，对其进行更好的决策，这就要求企业不定期的提供会计信息，对于会计期间的定义也不再以年为单位了.因此，现有的会计信息滞后的时效性严重影响使用者的需求和投资者的决策.综上可知，传统的会计信息系统逐渐出现了不适应当今经济发展的事态，高效、全面的信息化系统变得越来越重要.在大数据时代下会计信息的不断创新，快速发展势在必行.

2.2大数据对企业会计信息化的促进作用

大数据时代下，对会计信息化的促进作用主要表现在：信息结构更加客观，既强调了会计信息的精准性，又不失相关性；财务会计信息管理的程序化；会计人员工作转向宏观信息管理；多元化的计量单位.在大数据时代下非结构化数据成为主导，在会计信息中可以更好的融合结构化和非结构化数据，更好的提高数据的相关性，并且不会人为的进行舞弊.程序化的会计信息管理也将出现，财务部门逐渐将不再作为一个部门，而是作为一个类似于“企业”的独立个体，数据的获取可以不通过部门的上报来实现，而是通过财务部门设定的独立软件获取，这也提升了财务本身的独立性，同时也可以为其他部门提供共享服务；财务部门不需要对数据进行处理，而是转变成为数据的使用和管理者.在大数据时代下，多元化的计量单位将会出现，会计计量单位会出现相关的时间、数量单位等.

2.3大数据时代下会计信息化面临的挑战

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1.强化数据治行理念大数据革命必将颠覆银行传统观念和经营模式。通过营造“数据治行”的文化，建立分析数据的习惯，落实全行的数据标准和数据治理，切实提升“大数据”开发利用的综合能力，将现有数据转化为信息资源，让决策更加有的放矢，让发展更加贴近市场需求。

2.建设大数据平台构建处理能力强、扩展性好、开放度及共享度高的大数据存储加工平台，整合行内外、各种形态、跨历史周期的海量数据，并构建统一、全面、稳定的企业级数据模型，为大数据的分析利用提供基础的数据、环境、模型及配套工具等全方位立体式支撑。

3.打造数据分析应用体系构建适应大数据分析的多功能、跨渠道、多粒度的分析挖掘模型和应用体系，为服务质量改善、经营效率提升、金融模式创新提供支持。通过对海量数据的深度分析，全方位调整产品结构、营销模式，从根本上提高风险管理、成本绩效管理、资产负债管理和客户关系管理水平。

4.实现智慧银行的目标智慧银行是指，通过大数据技术不断优化业务办理流程，高效配置金融资源，敏锐洞察并引领客户需求的高度智能化的金融商业形态。智慧银行可提供“银行始终在客户身边”的全场景金融服务，为客户创造最佳服务体验。

二、农业银行大数据平台概述

经过多年的努力探索，农业银行在大数据平台建设的道路上锐意开拓，大胆创新，逐步形成了以四大基础平台、五类数据服务为核心的大数据平台。

1.四大基础平台（1）企业级数据仓库随着银行业数据利用能力的逐步提升，业务分析呈现跨领域分析、高度整合分析、长周期历史分析等特点，企业级数据仓库通过对行内跨领域海量数据的高度整合和模型化，形成对客户、账务、产品等的统一视图，使大数据分析成为可能。农业银行企业级数据仓库以存储和处理结构化数据为主要目标，全面涵盖了农业银行存、贷、中间业务等行内业务条线的核心类数据，实现PB级数据的高效存储，可以满足全行在各个领域数据分析和价值发现的各类需求，并为全行数据治理提供有力的支撑。如通过网点的多维度、全方位、长历史周期数据挖掘给出网点资源配置建议，提升运营效率，优化业务流程。（2）信息共享平台信息共享平台以存储和处理行内非结化数据为主，辅以来自行外的社会数据。基于非结构化数据的分析和深度挖掘，在客户关系管理、中小企业信贷、风险管理、品牌建设等众多领域发挥了重要的作用。如基于对社交网络各类非结构化数据的综合分析可以获取行外目标客户；通过机器学习、语音识别、情绪识别等技术，对客服语音记录进行深度挖掘，发现客户的需求。（3）实时流计算平台传统数据计算平台多以批量计算为主，数据处理能力较强，但时效性较差。农业银行的实时流计算平台采用业界最先进的流计算框架，实现数据的快速采集、交换、处理和应用，主要用于实时营销、实时客户服务、欺诈监控、大额动账监控、系统运营监控等各类对时效性要求比较高的业务场景。如结合持卡人的行为偏好为客户实时推荐精准的营销信息、优惠信息和特惠商户信息，并为特定客户群体提供实时的有针对性的服务提示。（4）高性能数据处理平台海量数据的分析挖掘亟须一个高性能环境的支撑，农业银行高性能数据处理平台采用大内存处理、分布式、闪存等新技术，以高性能计算为主要特点，实现对海量结构化数据、非结构数据等进行综合处理、全面分析和深度挖掘。如通过大数据语义分析和情绪分析追踪海量网络信息蕴藏的经济金融“微信号”，借此判断未来的市场走势，为前瞻性风险管理提供参考。

2.五类数据服务农业银行基于四大基础平台的优势，大力发展应用系统建设，形成了五大类数据服务形式有机结合的数据服务体系。（1）指标检索服务通过构建全行统一的指标库，为各个业务条线提供常用指标的检索服务，在此基础上提供各类经营管理、监管报送等指标采集、加工及报送服务。（2）即席查询服务采用特定的工具，构建功能强大的查询支持库，满足各类灵活查询、临时查询及特殊复杂查询需求。如果说报表是经营管理的瞭望塔，那么灵活的即席查询就是执行经营决策的指南针。以客户营销为例，即席查询服务可以为全行的客户经理提供多角度的客户信息查询，针对当前市场热点，提供具体的业务指导。（3）定制化信息服务通过iReport智能资源视窗对信息进行统一管理、分层检索、灵活配置和个性展示，并针对用户的不同需求、不同层次及不同偏好，提供定制化、个性化的信息订阅，联动邮件、短信、微信等渠道提供主动信息推送服务。（4）多维分析服务多维分析可以帮助业务人员实现多维度、多视图、多层次的分析，并可以通过下钻、上钻、切片、旋转等操作，提供更加动态、智能的数据分析，发现数据背后的规律。如从机构、时间、客户、产品类型、渠道、营销活动等多个维度对产品盈利情况进行综合分析，进而有效推动产品优化和创新。（5）深度数据挖掘服务海量数据中蕴含的规律和价值通常不直观，大数据的显著特点之一就是海量数据的知识发现和数据挖掘。农业银行基于大数据平台构建了多个特定领域或主题的数据挖掘实验室，包括客户洞察及精准营销、信用评价及风险评估、舆情分析与客户情感管理等，紧跟市场发展动态，直面业务热点、难点，充分挖掘大数据的巨大价值，为业务发展和经营决策提供更加深入的洞察和更加有力的支撑

三、农行大数据应用实践

农业银行在构建大数据体系时坚持以应用为核心，统筹部署数据平台开发与业务应用，加强业务创新与数据利用的良性迭代，实现传统业务和新型业态的融合发展，充分发挥了数据对全行业务发展和经营管理的支撑作用。借助大数据这把利剑，实现了“营销更精准、服务更贴心、管理更精细、监管更透明、风险更可控、决策更智能”，有效促进了全行经营理念、业务运营、组织流程的不断创新，为全行业务发展和经营管理提供了有力的科技引擎。以下三类应用案例可充分说明情况。

1.精准营销基于大数据的客户营销“三步曲”：获取客户、客户画像、精准营销（如图1所示）。通过大数据强大的信息获取和处理能力，充分挖掘行内外的潜在客户；通过大数据实现对客户的360°立体画像，在掌控客户行为、洞察客户情感的基础上，准确地预测客户需求，从而实现精准营销及交叉营销。以贵宾客户信用卡精准营销为例，农业银行通过综合行内外数据，应用聚类分析、关联规则发现、决策树等数据挖掘算法，构建了完整的精准交叉营销模型库和应用体系，动态实现目标客户识别、客群划分、优先级划分、产品推荐、渠道推荐等功能。在合适的时间，以合适的渠道，通过合适的方式，为合适的客户推介甚至定制合适的产品，实现差异化、个性化的精准营销。2.热点分析农业银行基于大数据平台构建了热点问题专题分析模型库，对当前的热点事件进行定期跟进、深度分析和动态监测，为策略制定、产品创新及运营模

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2对公共管理决策的全新认知

政府存在的合法性和权力的来源，决定了在对公共利益的追求和实现过程中，政府在公共管理的体系中所具有的主导地位，以及政府所必须扮演的积极角色，而这种地位与角色的有效性极大程度上受到其决策方式、能力和效果的影响。在半个多世纪的漫长过程中，决策支持系统曾经一度因为缺乏有效的数据组织方式而徘徊不前，虽然其后的发展取得了前所未有的加速度。作为公共决策的重要主体，快速和灵活的大数据时代特征也对政府的数据管理和使用模式提出了更高的要求，大数据的出现颠覆了传统的数据管理方式，在数据来源、数据处理方式和数据思维等方面都会对其带来革命性的变化。正是如此，在公共管理的决策领域，由于拥有了全面的信息，过去那些建立在非完全信息假设上的管理思维和方法，已经被彻底地改变。因此，大数据不仅带来了政府决策的巨大挑战，也提供了变革公共决策的现实机遇。大数据对于决策的价值是显而易见的，通过对大数据的挖掘，可以有效提高政府决策的科学性和时效性。一方面，决策是为了解决问题或抓住机会，大数据可以通过多种渠道抓取数据，并可以发现其中反映的异常问题和有利时机以把握决策的进程；另一方面，决策的有效制定依赖于完整的信息，大数据可以提供庞大的信息，高质量的、全方位的信息可以有效提高决策的效果。诚然，庞大的信息并不意味着都高质量的信息，事实上，质量远远比数量重要。也就是说，肯定数据价值的同时，也应当认识到数据分析的局限性。例如，可以描述政府与公民网络互动的频数，但并不意味着能确切地说明其相互关系，而解释和分析其背后的原因则更加困难。由此，决策环境的改变必将带来政府公共管理模式的巨大改变。首先，政府应当开放透明，持续完善公众公平、便利地获取公共信息的渠道和手段，以利于公众参与公共决策。诸如在公共政策制定、公共财政开支、公共资源分配细节等方面都应当充分满足公众的知情权，在更大范围内实现数据共享。这既是决策效率提升的要求，也是行政民主的价值诉求。其次，在大数据时代，社会主体和公众意见的有效体现是决策的合法性和合理性的基础。一方面，这要求政府培养数据意识，全方位的重视数据的收集和积累工作，为实施大数据战略做准备；另一方面，应当不断推动社会媒体、社交网络等数据平台健康快速的发展。为此，在数据的收集、更新，尤其是数据利用方面，政府都应当不断地调整管理思路和方法，并积极改善公共管理决策的数据环境，提升决策过程中的数据意识，建立有效的决策支持数据系统，以实现决策的科学化，提高公共决策的质量。

3对公共治理战略的深刻影响

目前，大数据已经在商业领域中被广泛应用，并产生了巨大影响。在商业领域，新的研究方法拓展了现有的理论模型，可以利用社会网络、数据挖掘和统计等方法挖掘出高维度的市场信息。即便是在社会领域，大数据同样会帮助我们认识和适应公共治理的社会环境。大数据管理不仅是一种技术或管理方式的创新，还代表着人类对于信息更加全面的把握能力，同时也反映着人类自身特性的深刻展现及发展。因此，在公共管理实践中，必须在大数据的语境下，用大数据的思维方法理解和分析新的治理问题。

3.1信息技术是一种社会赋权工具，大数据造就了一个权力碎片化的社会

在某种成程度上降低了群体压力对个体的影响，凸显了个体的主动性和能动性，网民可以在表达和交往的过程中，将他们认为重要的问题变为公众议程的一部分，并成为公民之间、公民和组织间关注和讨论的公共问题。信息和数据将围绕着这些问题产生，而且一旦实现信息的自由和数据的开放，知识和权力在每一个公民之间就是等距的，社会的主体结构就将从分层转向网状，社会形态和社会结构就将会出现新的变革。在这种情况下，公民也就越来越多地倾向于社会公共领域，其结构特征和特性就成为公共管理价值性和工具性实现的原因和意义。而且如果个人在互联网上的交往活动能被系统地捕捉到，那么我们就可以有史以来第一次对非正式沟通的流向、观点在不同社会群体之间的传播，以及隐藏在沟通之下的实际网络结构进行观察或作出合理的推断。也就是说，在这种治理环境中，大数据不仅带来了社会结构的新变革，也发展了认识这种结构变革的方法。因为，大数据可以有效地反映舆情和民意，网络上产生的海量数据反应了社会结构中网民的行为、能力和态度，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。

3.2大数据可以有效地降低社会发展中面临的不确定性和风险。

在现代社会，政府转变治理思维、提升危机意识、调适治理模式的着眼点在于，危机的产生和演化是公共管理和公共利益实现的巨大挑战。一方面，危机的突发性要求政府不断提升危机响应的效率，不但要具有前瞻性的战略视野，也应当具备强大的信息收集和处理能力。同时，把大数据技术引入危机管理领域，绝不应只将其视作一种技术手段的进步，而应该以大数据技术为基础对整个危机管理的流程进行再造。另一方面，危机的社会性要求政府密切关注社会范围内的所有信息，在日常活动中，防范和化解可能出现的危机。在大数据背景下，人类的大部分行为都受制于规律、模型以及原理法则，而且它们的可重现性和可预测性与自然科学不相上下。因此，对现实的、潜在的公共领域的数据信息进行实时分析，可以提高政府对危机的识别和判断能力，及时发现卫生、环保、灾害、社会管理等领域的危机，为实现科学有效地防范和化解危机管理提供基础。

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2、大数据时代下的机场客户价值模型

客户是企业生存发展的必需品，是给企业带来利益的关键所在。从消费方式、消费行为和消费特征等角度分析不同时期、不同类型的客户给企业带来的收益，即所谓的客户价值分析。机场作为一个开放型、服务型的大企业，机场客户价值涉及到机场自身、机场内相关服务行业、客户三者之间的价值，从机场自身来说，通过客户的乘机次数、场内消费情况等对客户进行级别划分，从而确定机场客户的价值，根据价值制定相应的服务方式。随着大数据时代的到来，机场客户数据呈现爆炸性增长，分析机场的客户价值就要从中挖掘出对机场有价值的数据，用于更好的为机场客户服务，提高客户对机场的忠诚度，实现机场客户长期合作关系。对于国内机场来说，机场客户价值包括当前价值、潜在价值以及客户的忠诚度。大数据时代下的客户价值分析不仅分析客户的当前价值，而且能够根据当前的消费行为，预测其以后的可能行为趋势。通过挖掘客户交易数据，借助预测模型，建立机场-旅客关系型营销体系。旅客对机场来说有两层关系，第一，旅客作为机场服务对象的客户价值，能够为机场带来直接效益的部分，通过对旅客购买行为的分析来提高客户满意度、客户忠诚度。第二，旅客与机场之间的关系价值，这为机场制定销售策略、满足旅客个性化服务奠定基础，能够挖掘旅客的发展潜力，建立旅客与机场间的长期关系，实现客户终生价值。机场客户关系管理如图1所示。传统企业客户价值的计算通常用消费时间间隔、消费频繁程度、消费额，这三个价值指标，然后根据计算结果对客户进行排序分类[5]。传统的RFM模型中R表示旅客最近一次的购买日据现今时间的天数；F表示旅客一段时间内购买该企业产品的次数；M代表旅客一段时间内购买该企业产品金额的总和。后来罗亮生等人根据机场自身要求和行业特点对这些指标进行调整，提出将L、R、F、M、C五个指标作为大数据时代下航空公司客户价值评价的参数[6]。我们通过对以上模型的分析，给出机场的客户价值分析RFTM模型：R表示客户在指定机场的最近乘机时间间隔；F表示旅客一段时间内的累积乘机次数；T表示客户在机场的平均滞留时间；M表示客户在机场的平均消费金额。这些指标能够反应旅客的乘机价值以及旅客忠诚度价值，对机场的客户细分有一定的指导作用。根据RFTM模型提取机场旅客数据库中的数据信息，计算出给定时间内每一个客户所属的客户群，根据这四项指标以及客户生命周期理论可以大致地将机场客户分为四种类型[6]：当前价值高且潜在价值高为“重要”客户，这类客户能够为机场带来巨大且稳定的效益，最适合发展长期关系；当前价值低而潜在价值高为“大”客户；当前价值高而潜在价值低为“中等”客户；当前价值低且潜在价值低为“小”客户。这对于机场常旅客管理策略发掘客户价值有很大的帮助，然而随着信息技术的发展，数据结构的变化，半结构化、非结构化数据增多，数据的爆炸性增长使得机场的数据挖掘和运用有所限制。结合机场的转型发展要求以及大数据技术的快速发展，本文从大数据支撑技术入手对机场的客户关系提出一种新的方式。

3、基于云技术的客户关系实施模式设计

大数据时代下机场客户关系的解决，需要依靠云技术进行实施。云技术是支撑大数据处理的核心技术之一，是一种基于互联网的计算方式，它以WEB浏览器为载体来提供软件与服务[7]。它的核心思想是统一管理和调度大量用网络连接的各种资源，构成一个计算资源池或数据池，向用户提供按需服务。用户加入到云平台中，不需要安装额外的软件就可以随时随地在可联网的手机或电脑终端上通过WEB浏览器根据自己的需要访问数据池中的云资源[8]。将云计算与机场CRM系统结合能够为机场的客户关系发展提供更广阔的发展空间，可以实现机场以及相关部门实时数据信息的整合，为旅客提供及时的信息与个性化服务。软件即服务(SaaS)，平台即服务(PaaS)和基础设施即服务(IaaS)是目前云计算的三大服务模式。SaaS是一种依靠互联网提供软件服务的应用模式，SaaS提供商为企业的信息化运作提供平台，企业只需要根据自己的需求，自由选择，无需担心后期的维护等一系列服务。PaaS是一种将软件研发的平台或业务基础平台作为一种服务，能够为企业提供半定制化的中间件平台，如数据库、存储等，根据这个平添，企业可以开发自己的上层应用。IaaS基础设施服务提供商提供给客户对具体设施的利用，包括处理等。客户可以根据自己的需求对操作系统、存储空间、部分网络组建等进行更改。将机场CRM整合到云平台中，能够实现机场客户、数据资源随时且同步共享，减少数据等的维护费用，方便对未来客户的行为进行管理。在云技术架构下把机场所有数据的存储、操作系统、应用系统以及软件服务等视为资源，将其统一处理，通过客户端接口和云端来进行交易。客户通过接口进入云端之后，按照自己的需求获取任何已提供的服务。综上所述，机场的基于云平台的CRM系统可以这样来构想，主要分为云端和客户端。CRM客户端即WEB浏览器访问层，对所有客户开放，尤其是高价值的客户，客户通过接口访问云端的各种数据资源。云端采用分层结构的模式，第一层为服务器提供商，主要为SaaS软件服务提供商，机场选择适合自己的既能为旅客提供服务又能连接机场内部信息的双向平台。第二层工作主要为数据的挖掘与存储，包括旅客乘机行为、购票行为、滞留时间、累计消费等。通过云平台，与机场相关的行业可以向旅客推行自己的产品及服务，旅客随时可以享受到及时最新的消费信息。利用这种新型CRM系统为机场建立并维护旅客关系实现智慧转型提供新思路。