大数据时代下的林业发展研究论文
【简介】感谢网友“zhangdonghui”参与投稿，小编在这里给大家带来大数据时代下的林业发展研究论文（共10篇），希望大家喜欢!
篇1：大数据时代下的林业发展研究论文
大数据时代下的林业发展研究论文
[摘要]林业产业是一项重要的公益性基础产业，对于我国生态建设以及社会经济发展都具有十分重要的作用。近年来，我国林业发展虽然取得了一定的成绩，但是也遇到了很多问题，例如资源分布不均衡、利用率低，生态体系不健全、生态环境脆弱，产业结构不合理且加工技术落后，林分结构不合理、功能单一，管理模式传统陈旧、效率低下，管理体制不完善等，这些问题对我国林业的发展造成了严重的阻碍。现阶段，信息技术在社会的许多领域都得到了广泛的应用，互联网已经渗透到人们工作生活的各个方面，“数据驱动”已经成为林业发展的必然趋势，通过大数据技术的应用能够实现林业数据资源的高度整合，推动林业管理水平的提升，更好为林业生产、经营、管理服务，促进林业行业的快速发展。文章对大数据时代下的林业发展进行研究。
[关键词]大数据时代；林业发展；大数据技术
随着互联网的不断普及，大数据已经成为当前阶段信息技术发展的重点领域。在大数据时代下，数据是一种十分重要的资源形式。通过大数据技术的不断推广和应用，社会经济的各个领域的生产方式以及管理手段都将发生巨大的改变。对于林业领域，大数据是传统林业转型的关键点，将会对林业经营管理方式的创新提供强有力的支持。
1大数据的内涵分析
11大数据的定义
“大数据”这一概念自从被明确地提出之后，受到了人们长期而广泛的关注，但是关于其定义却一直难以实现统一，当前阶段，很多针对“大数据”的定义都是对其进行定性描述，但是却未对其定量指标进行清楚的阐述。在维基百科的定义中，大数据是指使用常见的软件工具极细捕获、管理和处理数据所消耗得时间超过可容忍时间限制的数据集。世界知名的管理咨公司McKinsey则将大数据定义为规模超过传统数据库管理软件获取、储存、管理以及分析能力的数据集合。
“大数据”不同定义采取的角度和侧重点多存在一定的不同，但是都较为准确地概括出了大数据的本质，即大数据是一种数据集合，其处理和管理技术和传统数据存在较大的差别，实际上，大数据的价值不是体现其本身，而是由此拓展延伸出的“大知识”或是“大决策”等。
12大数据的特性
通过上述对“大数据”定义的分析可知，大数据的特性主要体现在数据规模大、处理速度要求高以及价值密度低等方面。当前阶段，适用范围较为广泛的大数据特性主要包括数据的规模性、高速性以及结构多样性等，在此基础上又可以进行进一步细化，如价值性、真实性以及易变性等。
由此可见，随着时间的不断推进，人们对大数据的认知正在变得更加全面和细致。此外，大数据应用在不同的领域，其具体特性也会出现一定的差异。例如，在互联网领域，必须对网络用户的购买行为进行及时的处理分析，有针对性地提供合理的推送服务，从而更好地迎合用户的消费行为，刺激其消费欲望，因此对大数据的精确度以及可靠性具有较高的要求。而在医疗领域，则需要通过对用户的病例等相关信息对患者的病情进行准确的掌握，这与后续治疗方案的确定息息相关，因此对精度的要求同样很高。此外，大数据在金融、多媒体以及科学计算等领域的应用，对数据规模、响应速度、可靠性以及精度都具备不同程度的要求。
由此可见，不同应用领域对大数据的各项要求存在较大的差别，因此，在对大数据进行应用的过程中，必须结合行业实际情况做到因地制宜，如此才能使大数据的作用得到最大限度的发挥，为人们创造更多的效益。
2大数据在未来林业发展中的重点应用领域
大数据主要是通过对大量数据的捕获、挖掘和分析提取出最有价值的信息，因此，大数据涉及了数据的采集、传输、储存、处理以及应用多方面的内容。在林业未来发展的过程中，大数据的应用能够进一步推动林业产业的信息化建设，对林业管理模式进行完善改进，从而实现林业的高速发展。由此可见，推动大数据和林业的深度融合是发展智慧林业和生态林业的重要手段，对于我国的经济发展和生态建设都具有十分重要的意义。因此，我国必须加快推进大数据在林业发展中的深度应用，为我国林业发展水平的提升奠定基础。未来林业发展中，大数据应用的重点领域主要集中在以下几个方面。
21大数据采集、挖掘与分析
林业的发展涉及了许多方面的内容，例如林业规划设计、良种培育、造林营林、资源管理、林政业务、灾害防控、经营加工等，这些工作都需要大量的数据作为支持与依据。未来林业发展中，通过卫星、无人机等飞行器以及物联网等技术的应用，配合基础地理数据，能够实现林业地形地貌空间图形的完成构建，为森林资源监测与调查、森林病虫害监测与防治、林地监测与管理、森林火情监测与火灾现场扑救指挥、动植物监测与管理以及森林资源的管护等提供更大的帮助。此外，通过各种林业数据的有效融合，可以在全面了解林业发展情况的基础上，更合理、科学地制订林业生产、经营和管理方案，保障林业的健康发展。
22大数据的应用
通过林业数据采集，建立相应的数据库，同时建立数据库管理系统，根据林业资源等数据的变动情况进行及时的更新。对林业大数据的分析和统计，及时掌握林业动态，例如及时掌握森林资源的动态监管、营造林项目的跟进和管理、森林灾害的防控、野生动植物资源保护以及有害生物监控等方面的情况，为林业规划、林业生产、经营和管理决策提供可靠的参谋作用。
3利用大数据推动未来林业发展的对策分析
31构建覆盖广泛的林业大数据共享平台
在未来林业发展的过程中，林业可以通过大数据技术的应用构建林业数据资源共享平台，为用户提供大数据共享服务，从而推动林业决策的精准化。同时，还可以构建林业大数据交易平台，对全国各地区的'林业数据资源进行全面的整合梳理，形成规范的大数流通交易体制，最终实现大数据的广泛应用。
32加强对新型技术的研发
目前，大数据在林业发展中的应用主要涉及了数据采集、数据传输、数据挖掘分析以及数据的实际应用等多个环节，但是各个环节的技术手段仍旧十分单一，因此，我国应该进一步加强技术创新的力度，丰富数据分析挖掘、数据清洗以及数据安全防护等方面的技术，从而带动软件产品和硬件产品开发领域的发展，如此就可以实现大数据在林业领域中的创新发展。此外，国家还需在此基础上建立完善的林业大数据技术开发体系，通过大数据中心、工程试验室或是研究院的建立和大数据企业进行深度合作，结合全社会的力量推动林业发数据的发展。
33政府出台扶持政策保障林业大数据的发展
为了保障林业大数据的健康发展，政府应当适当地出台一定的扶持政策，设立专项资金为大数据产业的发展提供资金支持。对于大数据技术开发机构以及公共服务平台，要进行重点关注。对在林业大数据领域取得突出成绩的单位或是个人进行表彰奖励，树立示范工程激发社会资本的进入，促进林业大数据的产业化。
34强化林业基础信息化建设
想要实现大数据在林业发展中的广泛应用，必须建立一张覆盖全国林区的，由互联网、物联网以及无线网络构成的林业感知和传输网络，如此才能实现林业资源的实时动态检测和自动预警。因此，我国必须加强信息基础设施的建设，推动光纤宽带在各林区的铺设，提升网络速率，为林业数据的收集和传输提供加坚实的保障。
4结论
综上所述，林业产业是我国社会经济与生态建设的重要组成部分，林业健康发展是实现人与自然和谐发展的重要保障。随着时代的不断发展，传统的林业发展模式已经无法满足产业发展的需求。通过大数据在林业发展中的应用能够促进林业管理模式和生产模式的完善优化，实现森林资源的高度整合和高效利用。因此，我国必须加快推动大数据在林业中的普及，通过信息技术设施建设以及出台扶持政策等手段为林业大数据的发展提供便利，最终实现林业的高速发展。
参考文献：
[1]黄凌志，徐铁纯，秦文弟我国林业产业发展现状及对策研究[J].中国农业信息， （3）：183-184
[2]王利芳关于我国林业发展现状的分析探究[J].北京农业，（36）：102-103
篇2：大数据时代下电子商务发展探讨论文
大数据时代下电子商务发展探讨论文
【摘要】大数据时代是在现代化科学信息技术应用水平不断飞速发展的前提下，产生的一种全新的发展模式。将大数据时代的发展背景作为论述研究的切入点，对大数据时代下电子商务的发展现状做出了简单的介绍。在此基础之上，围绕大数据时代的特征，将能够有效变革电子商务发展模式的方法做出了详细的介绍。
【关键词】大数据；电子商务；革新
1.大数据的发展背景
在社会信息化发展模式的影响范围不断拓宽的背景下，以互联网络的现代化线上信息传播技术为核心的社交网络逐渐进入到广大社会成员日常生产生活之中的方方面面。国际数据公司的最新研究数据显示，网络数据的传输量正以每年倍增的发展趋势不断增加，预计到，世界范围内网络在线信息数据的传播量可以达到35ZB的传播规模，相比同期的信息传播数量上涨了40倍左右。人类社会已经彻底进入到了大数据时代的发展阶段之中。[1]大数据实际上指的就是将受到传输规模的影响，无法在短时间内传输或者存储的数据信息，进行高效的整个收集。网络信息传播的技术应用手段，是大数据时代能够获得飞速发展的前提和基础。在应用和发展特征方面，大数据具有海量数据高速传播、多样化传播方式的灵活应用，以及信息储备价值较高的基本发展特征[2]目前随着各项科技信息手段的应用研发不断深入，大数据现代化信息传播技术的应用也呈现出全新的'发展态势。无论是在数据量的传输级别、插播数据的归属类型还是在实际的信息传播速度方面，都获得了更深一步以及更高水平的发展。
2.大数据时代中电子商务的发展现状
在大数据时代发展背景的促使下，传统面对面销售的商务精英模式，已经不能为销售企业带来足够的经济利润。数据信息线上支付的新型销售手段，已经成为各销售企业提升核心竞争实力的主要途径之一。将淘宝天猫的在线网购平台作为研究案例，据企业年终向工商部门提供的财务报告数据显示，在建立健全大数据的电子信息处理系统过后，企业整个销售物流管理工作的开展效率皆得到了显著的提升。截止到12月31日，整个淘宝天猫平台当中的旺旺注册账户已经达到了7.6亿之多。通过线上支付方式销售的商品有近10亿个。整个网络购物平台主页的年浏览量基本维持在20亿次根据数据显示，日增新型产品的销售信息可以达到近5亿条左右。
3.大数据背景下电子商务服务的变革
3.1划分消费人群，提供针对性服务
大量的网络信息为消费者处理和筛选带来了难度，为更好的提升消费者对有效销售信息的筛选速度，商务销售企业可以应用大数据中采集分析的技术手段。根据消费者自身的职业、年龄以及性别等，详细划分消费群体的归属类型，并未不同消费人群提供针对性的数据信息服务。例如，电子商户可以根据消费者的浏览记录，为其提供符合购买倾向的产品，逐步提升企业的市场销售份额。
3.2建立合作关系，汇聚优质销售信息
电商也可以根据商品自身的销售数量，设置推荐橱窗。让消费者能够在第一时间浏览到高品质的销售产品。比如，目前淘宝网站已经与蘑菇街建立长期的合作关系。在淘宝网站的推荐栏当中滚动推荐蘑菇街当中销售量较高的优质产品，消费者可以在浏览淘宝网页的过程之中，直接跳转到蘑菇街的销售页面。能够直接显著的提升相应网站销售页面的浏览量，提升产品的浏览和销售数量。
3.3高效的信息检索
面对大量的销售信息，消费者往往不能在第一时间找到自己想要心仪的产品。为更好的提升消费者浏览商品信息页面的时效性，电商要对产品销售的种类进行细致的划分。在大范围归属类型划分之下，要根据销售产品的生产特性，进行详细的描述和分类。电商还可以为消费者提供与之相匹配的关键词检索信息，更好的满足消费者实际的购买与浏览需求。
3.4细化的服务领域
电商企业也可以针对社会群体不同的消费需求，强化销售目标设定的针对性。例如，化妆品电商可以将消费人群指定为女性。酒类电子销售的制定目标应当设定为男性等等。在能够全面满足消费者实际购买需求的基础之上，为消费者提供强有力的正品保障，实现电子商务数据信息服务的细化发展。
3.5数据云存储服务
电子商户还可以通过应用大数据之中云存储的技术应用手段，实现数据信息的在线存储。在云存储技术的帮助下，在线网盘存储相当于大型的网络备份存储器，电商或者消费者无论在任何形式的网络环境下，都能够对自己线上网盘存储器之中的信息内容进行时时的浏览，更加便捷了广大人民群众的消费生活。结语大数据新型社会发展进程的到来，为各电子商务销售企业的发展即带来了机遇，又带来了巨大的挑战。企业内部的决策管理人员要更加切实深入的了解数据信息处理模式的应用优势和应用缺陷。在结合企业内部实际发展文化的基础之上，将数据信息处理的技术手段结合应用到经营管理工作的实践过程之中。只有采用更加科学有效的应用方式，才能为市场消费者带来更好的数据服务，最终实现企业经济效益的飞速提升。
参考文献：
[1]武蔚.大数据的应用及带给企业的挑战.信息技术与标准化,/11.
[2]钱小聪.大数据的发展和产业机遇.物联网技术,2013/10.
[3]黄丹丹,王明宇,刘淑贞.阿里大数据战略探析.中国商贸,2013/12.
篇3：大数据时代环境管理会计发展研究论文
大数据时代环境管理会计发展研究论文
环境管理会计作为提供环境管理决策支持的信息系统,其信息的取得离不开对信息载体———数据的收集、加工和处理。随着新兴信息技术与应用模式的不断涌现,全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势。数据量越来越大、数据类型越来越复杂、数据变化频率越来越快,“大数据”时代到来。大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革,得到科技界、产业界乃至政府部门的高度关注,成为研究的热点。大数据将对社会经济和科学研究发展产生巨大的推动作用,同时也孕育着前所未有的机遇。环境管理会计在大数据时代将迎来难得的发展机遇,借助大数据以及大数据处理技术突破原有的发展桎梏,更好地实现环境管理会计改善环境绩效的职能。大数据与“海量数据”和“大规模数据”的概念一脉相承,但其在数据体量、数据复杂性、产生速度和潜在的价值四个方面大大超出了传统的数据形态,也超出了现有技术手段的处理能力,带来了巨大的产业创新机遇。
一、大数据时代环境管理会计发展契机
大数据将对现代企业的管理运作理念、组织业务流程等产生巨大影响。环境管理会计作为一种尚未成熟的有待完善的管理工具和手段,也必将在大数据时代遇到前所未有的发展机遇和变革的挑战。
(一)环境管理会计应用的外在推力增强
从国内外调查研究的结果可以看到,政府是推动企业加强环境管理的外界约束力量。对比我国与美国、日本和英国的环境管理会计发展实践也可以发现,环境管理会计在美国、日本等政府约束力较强的国家推行较快,而我国企业进行环境管理则多是迫于外界压力,企业往往被动地选择环境管理策略,以应付外来压力。环境管理问题在大多数企业中常常以一种肤浅和被动的方式在法律框架内加以处理,环境管理会计的作用未能得到真正发挥。在大数据时代,信息不对称的现象将得到有效缓解,信息资源在一定程度上将达到完全和共享状态。企业的环境利害相关者(如企业员工、股东、供应商、客户和社区等)可以通过社会网络媒体的实时交流与内容分享,得到企业环境管理方面的信息,从而使企业来自于关注环境问题的利害相关者的压力不断增长。利害相关者的监督和制约成为除政府法律法规之外的一个更及时、更有效的外界约束力量。企业为了维护社会形象和经济利益,将更加注重环境管理,充分挖掘和发挥环境管理会计的潜在价值,进而在实践应用中推动环境管理会计的发展和完善。
(二)环境管理会计应用的内在动力提升
实践表明,环境管理会计实施成功与否很大程度上取决于企业管理层的重视和支持。因为企业管理当局是企业环境行为的重要影响者,又是受环境因素影响的责任承担者。一旦企业管理当局认识到环境管理会计的价值,其自然会选择合适的环境管理会计方法工具来降低环境风险,进而正面推动环境管理会计实务的深入。然而目前,企业管理当局即使认识到环境管理会计为企业提供的价值,也常常将环境管理会计的实施落于形式,其根本原因在于环境管理绩效未纳入企业整体绩效评价之中,管理层缺乏环境管理的内在动力。环境管理会计的目标在于同时提高环境业绩和财务业绩,但由于环境业绩具有滞后性、隐藏性特征,因此对企业管理绩效的评价还是以当期显性的财务业绩为标准来衡量,从而导致企业实施环境管理成为一种策略性行为,即实施环境管理的程度主要取决于企业内外因的交互作用以及不同行为主体的博弈均衡状态,常常立足于企业收益与成本的比较,更注重财务业绩的提升。例如,企业为了避免环境污染,增加了企业的环境保护成本,而在竞争性市场中,用于污染防治的成本,企业并不能从消费者那里得到补偿。因为经营成本增加、价格上涨,消费者会选择不进行环境管理而产品价格较低的企业。因此,在以财务业绩为主体的绩效评价体系下,企业管理者会“理性的”拒绝进行环境管理,环境管理会计的作用无法得到有效发挥。在大数据时代,得益于信息技术的发展,各种行为和活动信息都将得到前所未有的记录。环境业绩将能够以及时、显性的方式得到呈现,因而必然纳入到企业整体的绩效评价体系之中,环境管理也就此成为管理层不得不考虑的一个重要问题,其必然寻求环境管理会计的帮助和支持,环境管理会计应用的内在动力自然得以提升。
(三)环境管理会计应用的技术环境改善
环境管理会计在企业中的顺利实施还取决于环境管理会计理论与方法的完善性及可操作性,而这与技术环境有着极大的关联。环境管理会计在方法上借鉴吸收了其他相关学科的研究方法和手段,如利用环境经济学关于社会成本和私人成本的分类,以及外部成本内部化的观点,提出了全部成本计算法;借鉴现代管理和现代管理会计的方法,研究了利用作业成本计算与作业成本管理、质量成本计算和质量成本管理如何对环境成本进行分析和控制;利用环境影响评价的寿命周期评价方法,提出了寿命周期成本计算法。这些方法虽然丰富了环境管理会计的理论,但在实践应用中由于缺乏相关信息的支持而削弱了这些理论的实用性。国际会计师联合会在《环境管理会计的国际指南———公开草案》中指出,企业实施环境管理会计的障碍主要包括:(1)会计部门和其他部门间的沟通、联系存在问题,致使会计人员不知道企业所面临的环境问题和实物资源的流动,难以对内对外提供有用的会计信息;(2)环境相关成本埋没在管理账户中,没有直接分配给制造过程或产品,造成成本分配不合理;(3)材料流动成本信息得不到充分追踪,现有产品计划系统无法反映材料的实际使用和流动;(4)现有会计记录难以充分反映环境有关成本信息;(5)投资决策基于不完全信息。不能及时提供全面的环境相关信息,管理决策将存在偏差。缺乏对环境相关的成本效益的准确评估,将增加所有投资决策的不确定性。综合以上障碍可以看到,信息不对称或不完全是环境管理会计方法应用的最根本障碍,加大数据支持,提供完全信息,才能彻底清除以上障碍。另外,环境管理会计的双重性目标决定了其分析对象的数据构成既有反映财务业绩的财务数据,也有反映环境信息的非财务数据。其中,反映环境信息的
非财务数据往往数量庞大,且结构复杂,如废弃物、大气污染、水质变化、土质改变等相关排放数据;能源、材料和水的消费数据;环境成本与潜在的环境负债数据;与产品生命周期相关的数据。对这种类型的数据,环境管理会计现有的数据处理方法显得无能为力。大数据的出现必将颠覆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。大数据技术的发展和成熟必将促进环境管理会计的发展变革。一方面,大数据技术将为环境管理会计方法的应用提供信息支持。以寿命周期成本法为例,大数据技术可以对产品或流程的设计、开发、生产、销售、使用、报废等全过程所发生的全部环境成本进行描述和记录,解决该方法应用中信息取得难、成本高,可靠性难以保证等问题。另一方面,资源环境具有多样性、多用途性、非市场性等特征,现实中无法也不该将所有资源环境信息统一计量为货币信息再提供给管理层,这就需要采用多种计量属性的货币计量与多种表达形式的非货币计量对环境管理会计数据进行记录、分析和处理。而只有大数据技术可以解决环境管理会计多元计量的数据处理问题。
二、大数据时代环境管理会计发展趋势
大数据时代,企业正在向数据分析型企业转型,会计大数据分析平台的建立成为必然,并成为环境管理会计数据提供与运用的依托。环境管理会计将借助大数据技术调整、拓展它的服务范围,提升、延伸它的会计管理职能,改进、变革它的数据处理技术,大数据时代为环境管理会计展开了广阔的发展前景。
(一)环境管理会计服务对象的侧重点:由政府向企业变迁
大数据时代使传统的会计理论与技术受到严重的挑战和激烈的冲击,应对这样的挑战与冲击,会计领域中一些新的技术、功能、思维模型、处理方式正在形成,一些会计的属性、服务的侧重点正在发生变化。一方面出现了微观企业会计向微观会计与宏观会计相结合的社会会计转化的端倪。另一方面,在环境会计中又将出现由偏重宏观政府会计向偏重微观企业会计转化,最终出现二者并重、有机融合的局面。原因首先在于“关注环境”正在由政府的职责向企业的自觉行为转变,环境管理会计信息的需求者、服务对象正在由政府向企业扩展;其次是由于站在政府的角度研究环境会计,会计主体过大、过宽,主体的边界与范围模糊不清,这必然制约环境管理会计的应用与发展。大数据时代使得环境管理会计应用的观念倾向和技术条件得到根本性的改变,广大企业应用环境管理会计解决其所面临的日益紧迫的环境问题的需求不断增加,现有的环境管理会计难以与会计实务系统兼容的技术障碍也将被大数据技术攻破。会计的基本属性是微观性的,应该首先服务于微观主体———企业,这样才能有主体边界的明确界定,环境管理会计也是如此。虽然环境管理会计的主体是多元的、多层次的,但是微观企业必须是其会计主体的核心部分,是其服务对象的主要部分。环境管理不能越俎代庖,环境会计主体不能错位,管理会计的服务侧重不能偏移。对于环境会计的宏观与微观之辨,笔者的观点是大数据时代环境管理会计的宏观属性和服务侧重点将发生变革,将由宏观向微观变迁,最终实现宏观与微观的有机融合。
(二)环境管理会计职能的发挥层面:由战术层向战略层延展
环境管理的实践使人们逐渐意识到最终作出环境决策的是管理层面而不是会计层面,必须从管理与决策的角度出发,建立环境管理系统来解决环境问题,从而把环境会计的研究推进到环境管理会计的研究阶段。最初的环境管理会计被表述为:“为帮助组织决策而确认、收集和分析关于环境成本和环境业绩的信息过程”,环境成本和环境业绩信息的提供是环境管理会计的主要职能。环境管理的发展使人们意识到在公司战略管理的研究方面必须关注社会责任和环境问题,战略管理的重点要放在环境问题上。简单的环保措施、节能降耗,无法让企业从根本上解决复杂的环境问题,环境管理必须上升至战略的高度。在激烈的国内外市场竞争中,企业的生存与发展,不能不把环境因素纳入战略和日常决策中。为保证经济的可持续性发展,越来越多的企业开始将环境管理系统纳入战略管理系统。环境管理的现实需求,促使环境管理会计从通常的战术性决策向重大的战略决策,从战术管理向战略管理延伸。环境管理的成效在很大程度上取决于其获得的相关环境信息,现有的环境管理会计系统难以提供与环境战略管理相关的信息。环境战略管理所需的管理会计支持,所需的决策与控制数据,只有在大数据时代,才能得以满足。环境战略管理的数据既有结构化的、半结构化的、准结构文秘站:化的,甚至还有些是非结构化的.,大数据技术对各种结构形式的数据处理都能提供技术支持。大数据时代和以往任何时候相比,可以更迅速更容易地访问、分析和搜索大量数据,满足企业环境战略管理的信息需求,支撑环境管理会计的职能由战术层面向战略层面的拓展和延伸。环境成本管理不再纠结于成本识别、计量与分配问题,而是专注于环境成本的控制战略,更加注重企业环境战略管理的决策、规划与绩效评价。环境管理会计将在大数据技术的支撑下通过对现有环境管理会计的改进和延展,为企业管理者提供环境战略管理的有用信息,帮助企业实现环境效率和经济效率的统一。
(三)环境管理会计的数据处理技术:由传统技术变革为大数据技术
环境管理会计的大数据特征决定了其对大数据技术的依附性。环境管理数据的海量性规模导致数据处理量巨大、其数据的异构性导致数据多种结构形式并存,环境问题的管理又要求数据产生与处理实时性,同时环境管理数据还具有价值低密度性和无形性,以及会计数据与业务数据、经济数据与环境数据的粘性特征。大数据时代,环境管理会计将从以货币为主的计量手段向多种计量手段综合运用,定量与定性并用的数据处理方式过渡。企业环境管理特别是环境战略管理与企业外部、内部错综复杂、变幻莫测众多因素相联系,单纯的以货币为主的计量手段对环境管理数据的处理显然难以胜任。在大数据时代,现代会计正酝酿着一场采用多种综合计量手段,从各个不同的角度同时反映经济活动方方面面的改革,以消除传统会计反映缓慢、片面、偏狭的种种弊端。为适应环境战略管理的需要,环境管理会计必须对战略问题的环境因素和环境问题的战略因素予以充分的考虑,其所涉及情况的复杂性、因素的变异性,致使相关的管理数据在规模上、结构上、处理速度和加工要求上都是现有会计处理技术所无法达到的,环境管理会计战略管理职能发挥的支持数据的质量标准,只有在大数据技术的支持下才能达到。会计数据处理技术是对企业经营活动过程中各种经济事项进行采集、存储、加工和传递等过程中所采用的技术。会计数据处理技术的发展经历了手工处理、电子计算机处理,目前正进入网络化处理阶段。计算机的出现使得会计数据的集中存储和自动处理得以实现,极大地提高会计信息的及时性和准确性,提高了会计数据处理的工作效率。大数据时代随着网络技术的发展,利用分布式数据库技术、互联网技术、中间件技术、系统集成技术
等现代信息技术,将彻底消除了“信息孤岛”现象,极大地提高整个社会信息的共享性。在会计领域将实现业务处理和会计处理的集成、财务信息和非财务信息的集成、会计核算与会计管理的集成。会计数据处理技[文秘站－您的专属秘书，中国最强免费！]术的变迁将首先在一些与管理关系更为密切,与新的管理热点联系紧密的领域实现。由于环境管理会计在企业环境管理中的核心地位,实施环境管理战略要求环境会计数据共享和交流并实现其自动化。环境管理会计系统需要实施成本较低同时又能对现有的经营管理与环境管理简便集成的会计数据处理技术,这也需要综合考虑数据质量和现有软件之间的联系,运用网络会计的大数据处理技术。发挥云计算的潜力,使用在线会计系统和远程访问更快捷、能够更充裕地获取环境管理数据用于环境战略决策与规划。在原有环境管理会计分析中,环境投资决策的关键是指标的算法或模型因素的完备,而在大数据技术中环境投资决策的质量取决于数据本身的多样性,更多考虑的是各种因素间的相关关系而非因果关系,大数据提供的也不是最终答案,只是参考答案。克服了传统环境管理会计计量分析的“计量经济学”模式,变革了传统环境管理会计技术“工程化”或“模型化”的倾向,使得环境管理会计更好地发挥“环境经济运作”、“环境资源管理”技术工具的作用。
篇4：大数据时代下的生物医学工程学科发展论文
大数据时代下的生物医学工程学科发展论文
生物医学工程学是融合理工科学和生物医学的理论和方法逐步成长起来的边缘性学科，其基本任务是运用理工科原理和工程技术方法，研究和解决医学和生物学中的相关问题。作为一门独立学科发展的历史尚不足50年，随着现代科学技术的进步，生物医学工程学科得到了长足的发展。它在保障人类健康和推进疾病的预防、诊断、治疗、康复等技术进步所起的作用日益增强，已经成为当前医疗卫生健康发展的重要基础和有力技术支撑。
20世纪60年代，美国一些著名大学先后开启了生物医学工程学科的建设，相继启动了生物医学工程专业人才的培养。美国的生物医学工程教育特点是在技术产业化需求驱动建立起来的具有其自身特性，且反映了生物医学工程学科建设与发展的前沿特征。各个学校的本科教育课程虽然具有自己的特色，但在课程设置上大致可以分为科学基础课程、专业核心课程、关注领域课程、设计课程、人文与社会科学课程、专业选修课程及其他选修课程等六类。不同学校本科课程的主要差异体现在专业选修课程及其他选修课程的设置上，各个学校根据自身的生物医学工程领域的研究方向和研究水平特点开设一些相应的选修课程，并培养学生在相应方向上的研究探索实践能力。这是美国生物医学工程本科教育的基本特点。
我国生物医学工程专业教育起步于20世纪80年代，主要发源于著名工科院校的信息技术类专业和力学专业，进而逐渐形成的生物医学工程专业教育，后来，一些医学院校在医学物理和医用计算机技术的基础上相继开展了生物医学工程专业教育，于是在我国基本上形成了这样两种类型的生物医学工程学科。上述两类院校的生物医学工程学科建设发展模式各具侧重，遵循了共同的学科基础，在培养生物医学工程专业人才的应用层面上有显著特点。相对来说，工科院校的生物医学工程培养模式注重工程技术的开发和功能拓展，医科院校则注重医学与工程结合、工程技术在医学中的综合应用。
1.中国生物医学工程学科发展思路
生物医学工程是一种交叉学科，交叉的学科基础及其融合的紧密程度决定了生物医学工程学科的发展水平，交叉的学科发展推动着生物医学工程学科的发展，并且使得生物医学工程学科研究领域变得十分广泛，而且处在不断发展之中。
1.1 学科发展轨迹
在中国，基于电子信息工程发展而来的生物医学工程学科，主要包括生物医学仪器、生物医学信号检测与处理、生物医学信息计算分析、生物医学成像及图像处理分析、生物医学系统建模与仿真、临床治疗与康复的工程优化方法、手术规划图像仿真以及图像导引手术及放疗优化等；有基于力学发展而来的生物医学工程学科，主要包括生物流体力学、生物固体力学、运动生物力学、计算生物力学和微观尺度的细胞生物力学等；基于化学材料工程发展而来的生物医学工程学科，主要包括生物材料学、组织工程与人工器官、物理因子的生物化学效应等。
1.2 学科发展特点
作为交叉学科的生物医学工程学科，其发展的关键在于交叉学科间的交叉融合。构建一种良好的交叉结构，对推动交叉学科的发展具有至关重要的作用。约翰霍普金斯大学对于生物医学工程这样的交叉学科的描述有一个形象的说法：交叉学科如同在不同学科之间建立起连接桥梁，如果在河两岸没有坚实的基础，桥是无法建立好的，对于生物医学工程这样一座建立在两个不同学科之间的桥来说，它的发展要求具有坚实的交叉学科基础和交叉学科紧密融合深度。那么在生物医学工程学科构建良好的交叉结构，需要选取具有理论支撑和技术支撑的主干学科进行交叉，凝练学科方向，不能大而全，过于宽泛。
目前，医学仪器和医学成像技术具有良好的应用和发展前景，应该成为生物医学工程学科的重点发展方向。医学仪器和医学成像设备能有力推动医疗产业的发展。医疗仪器和医学成像设备是现代医疗器械产业中的主流产品，在产业发展中起着主导和引领作用。其发展水平已成为一个国家综合经济技术实力与水平的重要标志之一。产业化驱动也是学科发展的一种动力，也为学生未来职业发展奠定良好的基础。基于医疗卫生健康事业的需求和生命科学发展的大趋势，生物医学工程学科应大力促进医学仪器和医学成像方法的学科建设，从而提升整个学科的发展水平。
生物医学工程学科的建设离不开一流的学术研究和学术成果的应用。一流的学术研究不但能提升学科的发展水平，而且能开拓学科纵深发展，产生良好的经济效益和社会效益，进而增强学科服务社会发展的能力。学术研究的前瞻性和创新性将确保学科建设的发展动力和趋势以及学科发展的活力。
交叉学科往往具有不同程度的可替代性。可替代性程度越高，交叉学科存在的必要性就越小。如何减小生物医学工程学科可替代性的程度是需要深入思考的，是需要提升学科的特异性的。生物医学工程学的学术研究主要包括应用理论研究和理论应用研究，应用理论研究主要涉及生物医学工程领域所需要解决的科学问题，开展新理论、新方法的研究。理论应用研究主要涉及生物医学工程领域所需要解决的科学和技术问题，借助理工科的相关理论和方法开展应用基础研究和应用研究。应用理论研究是理论驱动型的学术研究，理论应用研究是应用驱动型的学术研究。理论驱动型和应用驱动型是生物医学工程学科学术研究的两种主要模式。理工科大学具有良好的理论创新基础和强大的交叉的学科背景，开展理论驱动型研究具有自身优势。医学院校具有丰富的医学资源，面临着大量需要应用理工知识解决的医学问题，开展应用驱动型研究，将很好地实现与医学的应用融合，具有较好的临床应用价值，有力推进医学的进步与发展。各自的学术优势将有利于生物医学工程学科特色发展，从而增强其不可替代的程度，实现学科可持续创新发展。
1.3 学科体系
作为一级学科的生物医学工程，包含学科的理论体系和技术体系，且该体系离不开所交叉的学科的理论体系和技术体系的支撑，此外生物医学工程学科理论体系和技术体系既要有学科自身的特色，又要具有可持续发展和一定程度上的不可替代性，这样学科才会有旺盛的生命力。要面向医疗卫生、生物科学所涉及的重大、重要技术理论问题及基础应用开展学术研究。实现良好的学术研究定位，形成自己的理论体系和技术体系。
2.大数据时代的生物医学工程学科发展
守正创新是生物医学工程学科发展的必由之路，人类已进入大数据时代，所谓大数据（bigdata），或称海量数据，是指由于数据容量太庞大和数据来源过于复杂，无法在一定时间内用常规工具软件对其内容进行获取、管理、存储、检索、共享、传输、挖掘和分析处理的数据集。大数据具有“4V”特征：
①数据容量（volume）大；
②数据种类（variety）多，常常具有不同的数据类型和数据来源；
③动态变化快，如各种动态数据，非平稳数据，时效性要求高；
④科学价值（value）大，尽管目前利用率低，却常常蕴藏着新知识和重要特征价值或具有重要预测价值。大数据是需要新的分析处理模式才能挖掘分析出其蕴藏的重要特征信息[6。
人体生老病死的生命过程就是一个不断涌现的生物医学大数据发生源，这种源源不断的生物医学大数据的检测、处理与分析，将给生物医学工程学科的建设与发展带来新的机遇和挑战。模式识别、人工智能、数据挖掘和机器学习的发展将带动大数据处理技术的进步。生物医学大数据广泛涉及人类医疗卫生健康相关的各个领域：临床医疗、基础医学、公共卫生、医药研发、临床工程、心里、行为与情绪、人类遗传学与组学、基因和蛋白质组学、远程医疗、健康网络信息等，可谓包罗万象，纷繁复杂。生物医学大数据中蕴藏了种种有科学价值的信息，研究有效的大数据挖掘的新理论、新技术和新方法，对生物医学大数据进行关联和融合计算分析，充分挖掘生物医学大数据中的.信息关联和特征关联和数据空间映射关联，既能为疾病的预防、发生发展、诊断和治疗康复提供系统化的全新的认识，有利于深入疾病机理研究分析，开展个性化诊疗。还可以通过整合系统生物学与临床数据，更准确地预测个体患病风险和预后，有针对性地实施预防和治疗。
生物医学工程学科所面临的生物医学大数据主要包括多模态医学影像数据、多种类医学信号数据以及基因和蛋白质组学的生物信息数据。生物医学大数据在生物医学工程学科领域内有着广泛深远的应用前景，从三个方面应用将推动生物医学工程学科的发展。
（1）开展多模态影像大数据计算分析。医学影像学科的发展从早期看得到，到看得清，目前的看得准，未来的趋势是看得早。只有看得准和看得早才有利于临床早期干预，提高治疗预期。医学影像大数据计算分析在影像诊断、手术计划、图像导引、远程医疗和病程跟踪将发挥越来越大的作用。
建立新的医学影像大数据计算分析模型和数值计算方法，挖掘多模态影像数据的特征数据和特征关联，将会提供强有力的影像诊断分析手段，极大地推动影像技术的发展，具有重要的临床应用价值和科学价值。
（2）开展多种类医学信号大数据计算分析。医学信号大多直接产生于生理和病理过程中的信号，能在不同层面上表达生理和病理相关机制特征。融合多种医学信号的大数据计算分析，能对生理病理过程进行更好更全面的阐释，不仅能深入了解生理病理的状态特征和过程特征，而且能实现个体健康监测和管理。可以很好地开展回顾性研究和前瞻性研究，推进系统化的医学应用研究。实现强大的多种医学信号数据的特征挖掘及特征关联计算分析。大数据挖掘能够增加准确度和发现弱关联的能力，能更好地认识生理病理现象和本质。
（3）开展基因和蛋白质组学的生物信息大数据计算分析。基因组学、蛋白质组学、系统生物学和比较基因组学的不断发展涌现了海量的需要计算分析的生物信息数据，已进入计算系统生物学的时代。开展生物信息大数据计算分析，可以拓展组学研究及不同组学间的关联研究。从环境交互、个体生活方式、心里行为等暴露组学，至细胞分子水平上的基因组学、表观组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、基因蛋白质调控网络，再到人类健康和疾病状态的表型组学等不同层面不同方向上实现大规模的关联计算分析，可以全面阐述生命过程机制，挖掘生命过程特征及关联特征。
3.结论
医学和生命科学的不断进步与发展，需要生物医学工程学科的深度介入和支撑。开展理论驱动型和应用驱动型生物医学工程学科学研究，将更好地促进生物医学工程学科发展，增强生物医学工程学科的生命力。发挥工程优势，加强医工结合，支撑医学发展，将增强生物医学工程学科的科学价值和医学价值，更好地开展生物医学工程技术向更深层的临床医学基础医学实践服务，进一步推动临床医学诊疗及康复水平的提高。生物医学大数据时代的到来，迫切需要生物医学工程学科的特色发展。在大数据时代生物医学工程学科的科学研究方式将从假设驱动转变为数据驱动，将有利于医学和生命科学的数据特征关联研究。
篇5：大数据时代下的电竞产业发展论文
大数据时代下的电竞产业发展论文
摘 要：随着电竞行业的发展， 国民对电竞这一观念也在不断更新迭代。当然， 电竞行业的发展也衍生一些与之相关的职业。任何事物都有一把双刃剑， 毕竟在电竞行业发展还不够完全成熟的现在， 由此带来的“漏洞”仍然是个大问题。电竞虽然是个新兴产业， 但就目前来看， 它所带来的影响却是巨大的。电竞行业的应运而生离不开互联网时代的到来。而互联网的背后是个大数据， 因此电竞的背后必然离不开大数据。互联网的大数据也衍生了一些行业的发展。电竞行业离不开互联网时代， 互联网在一定程度上也促进了一些相关经济的发展。
关键词：电竞行业； 财务行业； 大数据；
1、前言
现阶段世界电竞产业发展呈稳定上升趋势， 国内电竞产业随着国民对电竞观念的改变， 发展也开始稳步上升， 自电竞被列为国家正式体育项目以来， 过去国民眼中的打职业及等同于玩物丧志的观念也开始逐渐发生变化， 尤其是近几年来国内电竞选手在世界舞台崭露头角， 也开始让大家正视电竞这个行业， 电竞选手的社会地位逐渐提高， 与此同时， 电竞行业也开始展现出其强大的生命力， 为国家经济的发展提供了新鲜的血液。
2、电竞行业的发展弊端
当前对于电竞相关的产业发展不完善， 相关电竞市场紊乱等问题， 国家也在积极完善相关的.法律政策， 而对于电竞产业这个新兴的产业， 国家也是给予了相关的扶持政策， 电竞产业经过多年的市场深耕之后， 已经形成了以赛事IP为主体， 游戏、俱乐部、选手、直播、交易的全名化纵向产业链， 而对于飞速发展中的电竞产业， 不断地发展完善以及有适当的政策支持， 可以更好地带动该产业的发展。
对于飞速发展的电竞产业， 相关的配套服务措施也在不断完善， 而其中也不乏一些漏洞， 比如对于电竞行业相应衍生的直播、虚拟商品售卖以及主流主播所宣传代售相应实体店商品， 这些都是现在电竞产业的基本获利方式， 但这些商品中鱼龙混杂， 无法辨别真伪， 而对于另一部分有着优质商品的实体店厂家却又缺少这些号召力。另外， 对于一些游戏玩家而言， 当前的网吧相关配套措施也不够完善， 无法让玩家尽情享受游戏所带来的乐趣。而这些未曾填补的漏洞空白， 也是蕴含着无限的商机。
3、大数据时代下的电竞产业
电竞行业在近几年的发展中所带来的经济影响力是有目共睹的， 而对于这个庞大的电竞市场， 虽然很多的空缺部分正在被从事这些行业的电竞人一步步填补， 但也并非不能达到饱和， 新事物的产生总是会伴随着其相应的一些衍生物出来， 就像对于事物来说， 中国衍生出了筷子， 而西方也相应的衍生出了刀叉， 虽然构造不同， 但其作用都是为了更好地享受食物， 而对食物的市场也并非就此饱和， 其他衍生物也开始出现， 比如说相应的调味品， 这些都是因食物而衍生出来的， 而对此而言， 是否筷子或者刀叉的市场就满了呢？也不是， 对于不同的食物也会衍生出不同的餐具， 由此再换过来看当今的电竞市场， 电子游戏业的蓬勃发展给这个行业提供了源源不断的食物， 而老一辈的电竞人已经发明了诸如碗筷、刀叉和简单的调味品， 这些对于一些其中的食物已经够用了， 可对于不断注入其中的新游戏来说有些却不适用或者不能更好地去适配。因此， 新的相关电竞服务产业也开始要应运而生了。
电竞产业可以算是因互联网时代的到来而得以发展的， 相较于卡带机时代， 电脑的出现以及互联网时代的到来才算是真正让电竞产业发展的契机， 电脑芯片配置的迅速发展使得更多需求高配置的游戏得以运行， 也让游戏体验更为畅快， 相应的竞技性也变得多样化， 互联网使得世界玩家得以在一起进行竞技， 这也促使了电竞赛事的产生， 而随之也衍生出了当下的另一种模式的到来―――大数据时代。大数据现如今开始渗入各行各业， 电竞行业自是不例外， 电竞产业的大数据可以帮助职业电竞教练更好地分析宏观数据， 做出科学的分析， 而对于电竞服务也市场而言， 大数据可以更好地帮助分析各个产品相应的数据， 从而做出合理分析， 以此来更好地融合市场环境， 而大数据对市场而言， 也并非有百利而无一害， 如果太过于依赖大数据， 盲目跟从数据所反映的一切， 可能也会有所偏激， 如有些部分太过激进， 可能回铸成大错。所以大数据也仅仅是个参考， 更多的是用它去了解这个市场， 但也不能因此去决断这个市场， 合理利用才是大数据真正的用途。
最直观的大数据模式， 就是搜集和统计用户行为记录， 并 （较之传统方式） 更精准的分析其偏好和行为习惯， 从而更有效率地找到符合自己产品/服务定位的潜在客户， 并进行推送或销售。在过去的这几年里阿里巴巴很好地展示了大数据在P2P时代的高效率。但是现实中我们对于大数据的运用远远不够， “电算化”“信息化”“互联网化”， 这些事情已经喊了很多年， 也做了很多年， 然而却并不能真正归于大数据的范畴。大部分的企业内部的财务工作者， 就本职工作内容而言， 实在是没办法和大数据沾上边。从最原始的传统会计记录方式到现在的电算化的计算方式， 是会计在不断适应新时代的发展而衍生的产物， 会计又是以货币为主要计量单位， 运用专门的方法， 核算和监督一个单位经济活动的一种经济管理工作。而会计工作者在工作中难免会出现差错， 财务报表对一个企业的运营和未来发展预测起到一定的作用， 从日常的财务工作来看， 大部分时间都是用来做各种各样的报表， 为了使得差错降到比较低的程度， 会计电算化随之出现。并且， 大数据促使企业的财务由核算型向管理型转型。目前企业的财务工作， 仍然把财务核算作为工作的主要内容。财务人员通过对数据的分析为管理者提供决策依据， 虽然运用传统的管理会计方法， 可以通过计算财务报表的相关比率得到一些信息， 但这些信息的价值往往也只是基于企业财务管理方面的， 为管理者提供的信息是有限的。大数据对财务人员的素质提出了更高的要求， 而且扩大了财务人员的视野。风险管理、信用管理、作业成本管理等都将进入财务视野。大数据时代， 企业的财务部门在企业中将是个综合性很强的部门。
4、结论
电竞行业在现今的发展像大多数其他行业一样离不开网络电商， 对于现今网络时代而言， 电商大行其道， 而与其相对的实体经济却显得有点不景气， 实体经济作为经济基础， 如何才能与现今社会相融合， 并与电竞行业相融合， 更值得思考， 这也是现今想跨入电竞市场的人应该思考的， 那么怎样才能让电竞产业融入实体经济呢？首先是连接相关的电竞产业， 比如外设店、手办， 相关产业店可以连接起来， 其次线上网络平台也应相应地去建立， 线上线下相互配套， 实体经济和电商经济相连接， 实行相互包容， 这样才能带动实体经济的发展， 而其中具体细节也应在之后相继完善。
参考文献：
[1]维克托， 迈尔・舍恩伯格， 肯尼思・库克耶。大数据时代[M]。杭州：浙江人民出版社， 。
[2]成柠茜。大数据时代：集团公司财务管理面临的挑战与对策[J]。国际商务财会， （4） 。
[3]许金玲， 赵爽。大数据时代管理会计工作变革研究[J]。现代经济信息， （23） ：270。
篇6：大数据时代下企业人力资源管理模式创新研究论文
大数据时代下企业人力资源管理模式创新研究论文
摘要：现在新媒体的迅速发展，出现了一种新的名词，“大数据”。大数据的应用，已经普及到了生活的方方面面。文章主要是从“大数据”出发，根据大数据的特点分析人力资源方面的管理效率，探讨一下大数据在人力资源方面的应用，文章主要是来提供一些意见和建议，并供相关人员参考。
关键词：大数据；人力资源；人力资源管理
一、大数据时代的到来
近几年以来，随着新媒体和互联网的出现，新型媒体的融合趋势越来越明显。大数据也成为了一个新型媒体的代名词，曾经美国的互联网数据中心的一些相关数据显示，每年网上的用网人数达到了50%以上，而且每两年就会翻倍，所以，现在90%以上的数据也产生了。研究机构Gartner定义“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，是新时代的表现。
我们深处数据时代，企业要想做大做强，就必须利用大数据，使之成为自身发展的动力，要学会理解数据，运用数据，相信数据，企业管理者更要学会掌握这些技能人力资源管理领域同样必须掌握大数据。我们要把大数据的思想和理念运用到人力资源管理的工作中去，利用大数据的价值来促进企业人力资源管理工作效率的提高，同时这也是目前在大数据时代人力资源管理工作的心得改革。
二、大数据的价值
（一）数据的高透明度及广泛可获取性
一部分的新媒体已经大多数的广泛使用大数据了，而且很多通过一些供应商和链接来得到一些数据，并制作成自己想拥有的产品来吸引受众。举个例子，汽车属于先进制造业，它的全球供应商同时生产着成千上万的部件。有些平台其实是大多数公司早期就已经合作过的，而且也进行了一些相对应的设计和合作，开发新的产品。
（二）决策验证对竞争方式的影响
大数据已经在所有的公司决策中占有关键性的位置。只要公司发生一丁点的改变，那么那些大数据都是可以进行控制并分析的，公司也可以通过大数据进行分析取证验证，然后完成相对应的措施。所以，大数据的应用对于企业所产生的作用主要包括：有些企业一直以来面对客户，并在较长一段时间内利用大数据来对用户进行定位、和细致的划分。大数据使用户的细分和定制获得了更精致的体验，也使其更加的个性化。对于下一代零售商来说，他们可以利用互联网的点击流来查看某些个人用户的行踪，对客户的需求更加了解，并还可以模仿客户的行为。
（三）大数据对管理的改变及替代作用
大数据的很多应用都可以通过计算的方法来减少不必要的资源浪费。有一些公司利用大数据进行分析，算的生产线上的数据来调节减少自己不必要的资源浪费，这样人力物力财力都可以得到节省，而且成本大大的缩短了，产出量就大大的增加了。大数据不仅得到了广泛的应用，而且还出现一些新的公司，他们所建立的信息群组都可以驱动公司的有效运转。很多公司因为大数据的关系，发挥了一些不可替代性的作用，并创造出了没有大数据所能够创造出来的东西。
三、大数据应用在企业人力资源管理中的作用
（一）大数据应用使企业人力资源管理互联网化
大数据的得来主要是依靠一些数据分析作为自己的基础，然后通过数据对人力资源进行有效的分配，拓展，形成一个良好的系统，这样人力资源方面的信息能够更加充实，而且还能够提高效率，数据的利用也就有了一定的价值性，所以，人力资源方面的管理，越来越客观。
（二）大数据应用为组织人事工作提供更加全面的量化参考
“大数据”的分析法，能够对人员管理的方面进行精准的分析以外，还可以通过预测、考核、整理等措施得出一个有效的结果。然后，根据人力资源方面的情况，进行深度的分析和挖掘，形成一个良好的系统的方法，来做到人力资源方面的有效管理和集中，而且大数据在此方面的应用，也能够为组织人员提供一个全面系统的考量。
（三）大数据应用能建立有效的人才数据管理模型
在大数据时代，人力资源管理中，人才的核心竞争力已经不同于以前，发生着重大的变化，数据的重要性逐渐上升，成为企业核心资产。企业信息资源的核心载体不再是员工的大脑，而变为各种各样的数据，数据来源于企业的全部信息，都可以通过各种方法录入终端成为大数据，然后对其进行存储，最后再通过具体所建立的数据管理模式来进行研究和分析，最终进行导出。
四、企业人力资源管理中大数据的内容
（一）记录员工基本信息的原始信息
这些数据当中包括了一些人员的个人信息和隐私，这些数据，完美的记录下了员工从一开始的任职到后来的成熟的每一个阶段，而且也记录了人员工作方面的内容，真实反映了员工的工作之余，也体现了员工的个人素养，所以，在招聘的时候，这些数据都能够提供一个完美的参考资料供人员参考。
（二）员工受训情况的能力数据
这些数据除了记录员工的情况之外，还有一些员工的培训经历，进行有效的考核和测量。
（三）大数据还能展现员工的工作效率
这些工作效率主要包括一些工作完成的情況，工作过程中所造成的量的一个考量。数据不仅提供了一个全方位的数据，还能够为培训进行一个系统的策划。
（四）大数据也预示了员工的潜力
大数据通过分析员工的工作效率和人才素养，能够发掘出员工存在的潜在的能力，并提供相关的意见，对员工进行修改。
五、人力资源管理融入大数据时代应注意的问题
（一）权衡大数据带来的收益与支出
目前很多中小企业没有形成自己的核心竞争力，盲目的跟着一些大型企业进行模仿。认为自己拥有了大数据，也就拥有了跟大企业等同的技术和数据处理，不能够很好的理解大数据而且对大数据进行盲目的使用，浪费了人力物力财力，也浪费了自己的数据分析。这种行为完全没有进行一个合适的使用，只会对企业造成一定的负面影响，不会对企业有着好的发展。所以，中小型企业在发展过程中，应该多多学习，考虑自己公司的`内部情况和人力资源方面的情况，再进行大数据的有效分析和利用。
（二）人力资源的共享与安全问题
到目前为止，我们对于大数据有了足够的了解和分析，那么也应该根据我们所对应的了解提出一些建议和措施，并不断的更新大数据在中小型企业的各方面的应用。由于很多人力资源方面的问题没有得到解决，所以还需要一些大数据的分析和预测，来对人力资源方面的管理进行有效的整顿并提供相关的对策。如果能够加以创新，建立一个更系统更完美的人力资源管理系统，那么也就可以促进企业的发展，能够促进社会的发展。一些公司如果加以利用这些大数据的分析，不仅能够掌握将来面试的员工的资料和个人信息，而且还能够设置一些权限的问题，防止别人入侵系統造成不必要的麻烦。
六、企业人力资源管理应用大数据方式
（一）利用大数据简化公司的招聘流程
可以利用大数据来对公司的招聘流程进行简化，同时包含招聘什么员工，发给他们多少薪水，哪些员工可以升职，哪些需要离职等这些问题，所有的决策都会有数据的支持，同时人员决策和工程决策的标准是一样的。
（二）利用大数据搜寻潜在求职者
互联网时期，每个人或多或少的都在网上留下了自己的个人信息或者是自己阅读的偏好，包括自己平常喜欢阅读的内容种类、自己浏览的历史记录等信息。这些信息通过分析，都可以对他的性格、兴趣、能力做出一定的检测，帮助企业选择更高效的人才。所以，通过搜索引擎，就可以自动匹配一些岗位所需要的人才，并依照企业的需求进行合理的配置，让企业一目了然的知道自己所需要的人才种类。然后根据个人的职业背景、性格爱好、曾经的工作经验、曾经的奖惩殊荣、还有个人的求职意向等模式来确定企业所需要的人才，方便企业选择。这种数据的使用，不仅可以节约成本，也可以为企业招聘人才节约了很多的时间，还能够提高效率，改变了以往在传统人力资源方面的招聘人才的经验，能够促进企业的发展。
（三）利用大数据对员工进行监控
电脑、手机等智能化机器的使用，都可以利用大数据进行监控，对使用人的监控。通过这些数据，分析使用智能软件的员工建立一个行为模式，知道员工都在干什么，员工与员工之间的互动，与上级的互动。这些数据的使用，都可以为企业解决很多的问题，并能够在最后的评估当中有一个参考价值。
大数据时代下，人力资源管理工作主要的工作内容其实已经不局限于人跟人之间的交往和联系，同时更包含人自身对大数据的分析和整理，并对大数据进行利用。正是由于大数据的存在，员工的表现能够被科学的数据化，录入系统并进行保存，因此，总的来说，人力资源管理部门利用大数据的最终目的还是为了对员工进行管理和考核，并对员工对企业发展的作用和表现进行具体考察。通过大数据的科学分析，人力资源管理部门对员工的考核和分析会更加的科学和公正。因此，这也是在人力资源管理部门中，大数据对其所具有的独特价值。
参考文献：
[1] 和云，安星，薛竞.大数据时代企业人力资源管理变革的思考[J].经济研究参考，2014（63）.
[2]王姗姗.大数据时代对人力资源管理的影响[J].中国管理信息化，2015（04）.
[3]李越恒.企业人力资源管理基于大数据的“挖掘”[J].人力资源管理，2015（02）.
篇7：大数据环境下我国商务管理发展研究论文
大数据环境下我国商务管理发展研究论文
一、引言
电子商务的运营模式正在改变现代企业的经济结构与经营模式,这是时代的发展需求,也是市场的供应需求.在大数据背景下,电子商务的竞争市场开始发生了巨大的转变,这一转变不仅改变了原本的运营方式,也双倍扩大了企业的数据量,这要求着电子商务需改变传统的管理模式,并加强对产品自身质量的管理,提高网络服务效率,使电子商务在面对大数据的压力下能够顺利进行各项活动.
二、大数据背景下我国商务管理的发展现状和趋势分析
在大数据背景下,各个企业的信息渠道越来越丰富,不再呈现单一的获取模式,在互联网平台中以及实际运营中能够实现双渠道的数据获取模式.
从我国的商务管理发展现状来看,在大数据时代来临后,大数据所普及的范围越来越广泛,并且使得我国的商务管理开始呈现多视角.在这样的发展背景下,企业的产品价值以及营销方式不再仅仅只针对市场客户,而是逐渐走向更大的范围领域,吸引公众人群前来参与.在大数据背景下,企业的信息传播渠道开始发生变化,企业和消费者之间的关联开始走向平等方向发展,并且实现着相互影响的发展趋势.由于我国互联网具有开放性、自由行等特点,因此在信息数据的传播以及获取不再局限于地域限制以及空间限制,通过互联网的`各个平台能够实现大量数据的传播与获取.而企业通过互联网平台能够与网民之间形成良好的互动关系,并从中逐渐引导网民参与至商务业务当中,而商务也可将新型的产品信息、产品设计理念等推广给网民客户群,从而扩大业务的客户群体[1].
由此可看出,在电子商务随着开发了更多的产品销售渠道后,电子商务传统的管理方式以及规则已无法应对当前的新型销售渠道,这要求电子商务在管理工作上需进行有效创新并规范实施.
从商务业务的运营模式来看,商务的管理范围需包含技术管理、网络服务管理等多个领域,然而,从我国目前的管理制度执行状况来看,许多企业在商务管理上都并未做到完善与创新,许多企业仍在使用传统的商务管理方式,并且在人才的商务管理工作上缺乏相应的培养,这与企业的不重视也有着直接的关联,对此,企业在面对新形势的业务发展模式下,需改变传统管理模式,加大对商务管理人才的培养,使其管理模式更符合目前的网路市场以及网民的对产品信息的各项数据需求,从而提高企业的商务管理效率[2].
三、大数据背景下商务管理的完善策略
(一)加强对电子商务管理人才的培养电子商务管理的一切管理活动都是由工作人员执行完成的,因此,电子商务管理工作的执行根本需从管理人员进行管理,然而,这是目前我国许多企业在电子商务管理领域中时常忽视的问题.目前,我国电子商务管理中的部门、企业电子信息等存在明显的不足之处,甚至有部分电子商务平台出现了无部门形式,这使得电子商务在开展业务流程时只能以纸上谈兵的形式来完成,这不仅降低了网络业务的可靠性,也减低了网络业务消费者对该电子商务的信任度.因此,电子商务在管理上,需完善企业的各项配套设施,并根据自身企业运营需求引进一批高素质、高专业水平的人才,这是保障电子商务企业开展一切管理工作的根本所在,也是企业实现稳定发展的重要基础[3].
(二)商务管理需完善社会资本结构在现代的商务管理工作上,其管理范围不再仅限于部门的人员管理,还应扩充至社会网络平台的商务管理,在大数据背景下,消费群体也包含在商务管理工作内容上.
以社会资本结构来说,社会资本结构是指人与人之间的关联以及信任度,人们在社会网络资源中能够给电子商务带来的利益与价值,而价值判断的正确性则会影响至人们对生活、工作等一切社会事物的认知,也影响着人们在网络平台中的思维方式以及行为方式.
从社会资本上来说,社会资本在大数据背景下能够为商务管理提供更广的视角.基于社会资本理论,在大数据时代下,大数据时代能够为电子商务的产品提供更多的设计灵感,并为电子商务提供了更广阔的营销平台.
在随着越来越多的媒体平台被挖掘和应用后,社会的网络互动开始密切发展,这不仅为电子商务提供了更多与消费者群体的沟通渠道,也为消费者提供了更多的产品购买渠道,许多企业也利用网络平台与消费者群体构建互动平台,通过这些平台来促进企业产品的创新与完善,并通过客户群体的需求能够了解当前市场对产品的需求,使企业在销售产品的过程中能够做到针对性的销售,避免了盲目的销售状况,为企业提供了更有利的机会,提高商务业务的销售效率.
对此,通过分析现代企业的营销模式以及与网络消费群体之间的互动关联能够制定有效机制,分析不同领域用户对产品的需求,使企业的绩效机制能够与消费者的消费行为进行有效连接,对商务管理的科学性以及实现性有着重要的创设价值.
四、结束语
综上所述,在互联网时代的到来后,互联网改变了当今社会的信息传播方式,也改变了现代人的经济行为,同时,也对商务管理模式提出了更高的要求.在面对社会新经济结构体系下,我国的电子商务需改变传统的管理模式,并着重加强对电子商务管理人才的培养,以更专业的团队来完成商务管理工作,使电子商务的管理规范能够得到有效执行,另外,在大数据背景下,商务管理的范围不再仅限与产品信息的管理上,还应将消费者的消费行为以及消费理念融入管理机制的创设条件当中,使商务管理能够从企业自身以及市场需求和消费群体等多个方面进行不断的完善.
参考文献
[1]穆向阳.缪宁.裴胜利.大数据背景下信息管理学科的内涵与创新---以《商务智能》教学为切入点[J].河南广播电视大学学报,,(07):113-114.
篇8：大数据时代背景下网络建设研究论文
大数据的发展与应用不断深入到人们的日常生活中，例如，人们平时使用的网络购物平台、社交聊天平台都属于大数据背景下的产物。大数据丰富了网络发展，也使网络建设更加完善，更加符合现代化标准。因此，在大数据时代背景背景下做好网络建设工作十分重要，要严格把握大数据时代下的网络建设方向。
1大数据发展现状分析
信息技术在社会生活中的应用越来越广泛，因此也使得大数据的发展速度不断提升，在各个行业中的发挥的作用也越来越大，在一定程度上为经济的快速发展提供了便利。大数据的发展带动了不同领域的快速发展，同时也使大数据的发展更加充满动力。据相关数据统计，大数据市场规模在到期间增加近130亿，符合增长率超过40%。通过对以上数据的分析可知，大数据的发展趋势非常好，并且一些系统在大数据中不断更新，不断突破，使智能化计算机和大数据更好的结合在一起，不断推出更好的应用系统。
篇9：大数据时代背景下网络建设研究论文
从目前的网络建设情况来看，大数据时代的到来为网络建设的发展带来了便利条件，但是也为网络技术的发展带来了一定的难题和发展障碍，比如在信息传播和数据安全管理等方面。因此，要保证网络建设能在大数据时代背景下能够健康快速发展，就要采取科学有效的管理措施进行网络设计和建设。
2.1推广网络技术的应用
网络技术环境是网络技术发展的平台，稳定的`网络技术环境不仅可以保证网络技术的稳定还可以促进网络技术的快速发展。云计算在许多理财和交易平台中得到广泛应用，云计算是整个运行性过程的核心和基础部分，并且对网络技术等各个相关方面的要求都非常严格，并且随着软件平台的不断更新和发展，对网络技术的要求也不断增多。因此，要做好大数据背景下的网络设计和建设，就必须要做好网络技术的普及和应用，还要进一步开发计算机的硬件和软件功能，做好网络技术的推广应用工作，让更多人参与到网络技术的使用当中，让更多人切实体会到网络技术为生活带来的便利，使网络经济的发展更有动力。
2.2加强数据信息的结构化建设
在目前大数据快速发展的背景下，信息数量的增长速度也越来也快，并且传播的结构形式也变得越来越复杂，因此，在处理和构建数据的过程中会出现很多不利的影响因素，为整个构建过程带来困难。在目前的发展阶段，可以根据信息的结构形式将信息分为两个部分，一部分是结构性的信息，另一部分是非结构性的信息。而在通常情况下，非结构化的信息是位于非组织核心系统，非常容易被忽视。而非结构化信息可以分为两类，一类是不能很好融合的非结构性的数字信息，另一类是纸质的数据信息。从目前的发展状况来看，纸质信息在沟通方面的功能和作用依然发挥着不可替代的作用，尤其是在一些业务流程当中。而结构性信息是根据一些必要的格式整理出的信息，是由其组织内的核心系统构建和管理的。非结构化信息往往会受到忽视，因此导致了相应的结构内的信息交流不顺畅，会使非结构化信息与组织核心系统内部的结构化信息不能很好的对接，甚至会造成失控问题出现。数据结构化对于数据的开发和保障起到了重要作用。结构化的数据管理使数据的处理和加密变得快速有效，并且可以及时准确的分辨出非法侵入的数据信息，保证数据环境的安全。
2.3完善数据的安全控制系统
数据的安全系统要保证用户的账户、个人信息、以及数据库的操作等安全。异结构的数据安全系统对于保证信息安全有着重要作用。因此，要充分利用大数据快速发展带来的便利，不断发展和创新安全管理和访问控制的程序。因此，异构环境的建立非常重要，可以从以下几个方面进行：首先，要保证所有身份在全局范围内的验证没有异常，并且对用户的各种权限要进行合理的设置。其次，要保证系统的完整状态，重视数据库的安全监控与防范，使得数据库的核心部分得到保证。此外，还要严格监控好其他局部问题，做到充分全面的保障。再次，要加强对网络的安全管理和控制。对于一些常见问题要有充分严谨的应对措施，要做好网络信息加密工作，为异构环境的安全和网络信息的安全输出提供保证。最后，要注意对应用系统和数据库的安全管理。开发人员要保证数据的准确性，为系统和数据库建立做好前期准备工作。
2.4完善网络数据存储功能
在大数据发展背景下，海量信息的的储存主要是由相应的硬件设施完成的，如果想要使数据的安全性得到提升，就要不断加强储存环境的安全建设。如果要达到安全的数据存储环境，就要有硬件和软件的防火墙保护系统，这样就能在很大程度上阻止一部分非法网络数据入侵和攻击，使非法信息被隔离，保证数据环境的安全。此外，还要做好入侵检测机制的建立工作。要及时做好系统建立所需信息的收集工作，并准确分析和辨别相应的业务请求，为完善网络数据存储功能做好前期准备工作。
3结束语
综上所述，在大数据时代背景下，网络技术的发展越来越完善，为人们的生活带来越来越多的便利，同时也对数据的安全管理提出更高要求。因此，在大数据的网络建设中，要充分利用各类数据，建立完整的信息安全控制体系，对于不同问题都能及时找出相应的解决对策，为信息安全和网络技术的更好发展提供保障。此外，还要充分认识到大数据时代与信息安全体系的重要联系，要是二者紧密的结合在一起，更好的为网络技术的发展服务。
参考文献:
[1]王元卓,贾岩涛,刘大伟等.基于开放网络知识的信息检索与数据挖掘[J].计算机研究与发展,,52(02):456-474.
[2]冯诚,李治军,姜守旭等.无线移动感知网络上的数据聚集传输规划[J].计算机学报,2015,38(03):685-700.
[3]孙莉玲.大数据时代高校网络舆情研判与治理[J].江海学刊,(03):204-209.
[4]沈敬伟,周廷刚,张弘等.基于改进AOE网络的低频浮动车数据地图匹配算法[J].西南交通大学学报,2015(03):497-503
篇10：大数据时代下信息管理与信息系统专业培养模式研究论文
摘要：随着信息技术快速发展，信息技术对人们的生活生产方式带来了巨大的改变，人们在使用计算机技术与网络技术过程中必然会产生大量的数据，从而推动人们进入了大数据时代。大数据时代的到来为社会发展带来了巨大的机遇，但是随之而来还有挑战，在大数据背景下，企业对信息管理人才也提出了越来越高的需求。高校作为培养推动社会发展的人才的重要基地，只有对信息管理与信息系统专业人才实现更好地培养，才能使专业人才更好的投入到社会建设之中，为企业创造出更多的社会价值。对此该文就大数据相关内容进行简要的论述，并对信息管理与信息系统专业进行人才培养过程中存在的问题作出分析，最后提出一定的人才培养模式，以期对相关人士有所借鉴作用。
