大数据时代的应用范文
时间：2024-01-24 17:47:02
导语：如何才能写好一篇大数据时代的应用，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。
篇1
【关键词】大数据 生物信息 知识提取 数据挖掘
1 数据挖掘的功能
数据挖掘是从大量的数据中四栋搜索隐藏于其中的具有特殊关系性的信息过程。它是数据库知识发现KDD中的一个步骤。知识发现KDD过程由以下3个阶段组成：数据准备、数据挖掘、结果表示和解释。数据挖掘跟许多学科都交叉关联，包括数据库技术、统计学、机器学习、人工智能、云计算和可视化等。
数据挖掘的实际应用功能可分为三大类和六分项：分类和聚类属于分类去隔类；回归和时间序列属于推算预测类；关联和序列则属于序列规则类。分类常被用来根据历史经验已经分好的数据来研究它们的特征，然后再根据这些特征对其他未经分类或是新的数据做预测。聚类是将数据分群，其目的是找出群间的差异来，同时找出群内成员间相似性。回归是利用一系列的现有数值来预测一个数值的可能值。基于时间序列的预测与回归功能类似，只是它是用现有的数值来预测未来的数值。关联是要找出在某一事件与数据中会同时出现的东西。
2 降维
从降维的角度讲，整个数据挖掘的过程就是一个降维的过程。在这个过程中，需要对数据删除线性关系比较强的特征数据，再用一些算法，如信号分析算法、傅里叶转换、离散小波转换等算法，从数据中提取特征，再对数据做主成分析处理，得到最后的特征，再用数据挖掘算法来将这些特征转化为人类可读取的数据或信息。
3 分布式数据挖掘解决方案
随着分布式计算技术、云计算技术、hadoop生态圈和非结构化数据库等技术的发展，以及对大数据挖掘的需求，出现了一批分布式数据挖掘，比较典型的有Apache推出的基于Hadoop的Mahout和加利福尼亚大学伯克利分校AMP实验室推出的基于Spark的MLBase。在Mahout中主要实现3种类型的数据挖掘算法：分类、聚类（集群）和协同过滤。相比Mahout而言，MLbase更好的支持迭代计算，它把数据拆分成若干份，对每一份使用不同的算法和参数运算出结果，看哪一种搭配方式得到的结果最优。
4 大数据下的具体应用实例――生物信息学的应用
生物信息学（Bioinformatics）是生命科学、计算机科学、信息科学和数学等学科交汇融合形成的一门交叉学科。近年来随着先进仪器装备与信息技术等越来越广泛和深入的整合到生物技术中来，生物医学研究中越来越频繁的涉及到大数据存储和分析等信息技术。在使用计算机协助生物信息时，处理仅有计算机辅助的方式存储数据很显然是不够的，生物信息学研究的目的是运用计算机强大的计算能力来加速生物数据的分析，理解数据中所包含的生物学意义。当前生物信息学研究的热点有：
（1）由以序列分析为代表的组成分析转向功能分析。
（2）由对单个生物分子的研究转向基因调控忘了等动态信息的研究。
（3）完整基因组数据分析。
（4）综合分析。
生物信息数据具有如下特点：高通量与大数据量；种类繁多，形式多样；异构性；网络性与动态性；高维；序列数据等特点[5]。针对这样的生物数据信息，要结合当前的大数据分析方法进行分析和理解。当前数据挖掘实现对生物信息分析的支持主要有：生物数据的语义综合，数据集成；开发生物信息数据挖掘工具；序列的相似性查找和比较；聚类分析；关联分析，生物文献挖掘等方面。
参考文献
[1]许凡.大数据时代的数据挖掘技术探讨[J].电子技术与软件工程，2015（08）.
[2]洪松林.数据挖掘技术与工程实践[M].北京：机械工业出版社，2014（11）.
[3]李荣.生物信息数据挖掘若干关键问题研究与应用[D].复旦大学（博士论文），2004（11）.
[4]宋杰.生物信息数据挖掘中的若干方法及其应用研究[D].大连理工大学（博士论文），2005（04）.
[5]孙勤红.基于梯度采样局部收敛的生物信息大数据挖掘[J].科技通报，2015（10）.
作者简介
孙勤红（1979-），女，山东省人。现为三江学院计算机科学与工程学院讲师。研究方向为人工智能、数据挖掘。
沈凤仙（1984-），女，江苏省人。现供职于三江学院计算机科学与工程学院。研究方向为数据挖掘。
篇2
【关键词】大数据时代 公安消防 信息化
1 大数据时代公安消防信息化概述
1.1 大数据的概念
大数据，从字面意思上来看，指代海量的资料，是一种信息资产，有效综合了数据信息和信息化科学技术，被著名未来学家阿尔文・托夫勒称为“第三次浪潮的华彩乐章”。随着互联网技术的发展进程加快，大数据拥有更高的技术支撑，数据规模也越来越大。同时，大数据不仅包含了互联网上信息传播所产生的数据，全球范围内的工业生产设备、汽车上存在的无数数码传感器，甚至日常生活中衣食住行等行为，无时无刻不在进行关于位置、运动、震动频率、温度、湿度等各类信息传播，这些数据信息也都大数据储备之中。
1.2 公安消防信息化的作用
公安消防信息化主要有以下四个作用：
（1）公安消防信息化建设提高了灭火救援处置工作的现代化水平，强化了从接处警、出动到灭火救援处置全流程的信息技术支撑，提升了接处警、灭火救援处置等工作效能；
（2）公安消防信息化推动了公安消防部队队伍管理的进化，提高了公安消防队伍管理工作中物联网、智能系摘 要统等现代技术的应用水平；
（3）公安消防信息化强化了对消防监督工作的技术支撑，实现消防监督检查相关数据全面电子化，结合接处警、灭火救援等数据，可初步实现异常数据排查，预防火灾事故的发生；
（4）公安消防信息化提高了公安消防部队的规范性，消防审批流程网上留底，透明化消防行政审批工作，提高了公安消防工作效率，树立良好的公安消防工作形象。
2 我国公安消防信息化的发展阶段
2.1 自发应用阶段
所谓自发应用阶段，是指在二十世纪九十年代初期的时候，我国当时处于信息化发展的第一阶段，部分公安消防部队为了满足日常工作的需求，配置了简单的计算机工具，起到对工作日常和事故详情的一个统计记录作用。这是公安消防信息化l展的自发应用阶段，也是我国公安消防信息化发展的第一阶段。
2.2 网络建设阶段
系统全面的公安消防信息化网络建设工程是2003年所正式启动的“金盾”工程。2003年9月2日至3日，“金盾”工程召开全国范围内的工程工作会议；2006年5月19日，全国“金盾”工程一期项目施工完成，整个公安消防通信网络和计算机信息系统基本构建完成，公安消防在“金盾”工程的基础上，构建内部三级网络，实现信息网络化，并且开发相应的工作软件，大中型城市建立公安消防指挥系统，全面提高公安消防的协同作战能力，提升公安机关的侦破水平，适应新形势下社会治安的动态管理需要，公安消防信息化发展到达第二阶段。
2.3 统一规划建设阶段
我国公安消防信息化发展的第三阶段是统一规划建设阶段，从2008年公安部提出“三项建设战略部署”开始，以推进公安信息化建设为重点，全面开始公安信息化建设；2008年十月，国家批准了消防部队的《武警消防部队信息化建设项目总体实施方案》，消防部队的信息化建设由此开始。随着我国互联网的普及应用率越来越高，信息化技术发展越来越先进，公安消防信息化建设越来越重要，因此国家进行统一的规划建设，如图1所示，强调不同层级部门之间的联合，保障信息安全性，重点打造公安消防信息网络构架，建设一个公安消防大数据平台，实时进行信息的传播和记录分析。
3 大数据时代公安消防信息化技术的应用
3.1 大数据时代公安消防信息化技术应用中存在的问题
3.1.1 认识问题
由于我国信息化普及时间较晚，各类政府机构对信息化工作的认识不到位，无法理解信息化进程的必要性，影响了公安消防信息化建设工作的开展。同时，传统公安消防信息技术耗费大量的人力物力，效率不高，已经不太适应当前大数据背景下的信息化节奏，造成大量资源的浪费。
3.1.2 技术问题
我国的大数据应用水平和发达国家存在一定的差距，信息化的开发和运用水平满足不了公安消防的工作强度。另外，公安消防领域前期对信息化运用的不重视，导致了公安消防领域专业信息化技术人才稀少，因此，要加大大数据信息化进程的研究，培养高素质专业型人才，提升消防大数据整体工作水平。
3.1.3 安全保密性能
网络技术是一把双刃剑，既可以提高我国公安消防信息化建设，提升公安消防工作效率，同时由于公安消防的工作性质，绝大多数业务系统应用、数据都部署在公安网中；大数据工作需求，同时也需要海量的互联网数据。同时，消防本身非数据、政务公开数据部署在互联网上才能发挥好系统应有的数据。因此，要在国家政策的扶持和规范下进行公安消防大数据建设，加强网络项目的控制和管体，制定安全对策，规范获取互联网、政务网等信息数据，做好数据交互工作。
3.2 大数据时代下公安消防信息化建设与“云技术”
“云技术”的先进性主要体现在云计算和云存储上，云计算具备每秒十万亿次的运算能力，能够对大数据进行系统的分析和运算。如图2所示，通过云计算，能够模拟很多复杂的事态变化过程，提供最优的方案参考。云存储则是指将网络中存在的大数据按规律进行分布化储蓄，对外提供数据的查询和存储，通过不同数据之间的联系进行联想访问。对于大数据时代下的公安消防信息化建设来说，“云技术”为公安消防信息化数据储备提供了技术基础，同时其强大的计算能力，简化了公安消防系统工作的复杂性，同时保障了公安消防信息数据的保留，提取关键工作文件过程也变得简单，大大提高了大数据时代下公安消防信息化建设的效率，保障了国家公安消防部门之间的信息共享，强化了信息安全。
3.3 构建公安消防大数据中心
构建公安消防大数据中心包括构建数据标准、公安消防信息的基础数据库、平台应用三个内容。首先，构建数据标准意味着对数据共享、获取和采集的内容、结构、形式以及共享信息平台起到一个规范作用，保障信息共享、获取和采集过程的安全性、统一性原则。其次，构建公安消防信息的基础数据库，能够对公安消防内部信息进行整理归纳，汇聚公安、安监、交通等各行业部门数据，用以支撑各类大数据应用、数据分析、建模等。最后，建设应用，在汇聚各类数据、统一数据标准的基础上，结合公安消防灭火救援、消防监督、队伍管理等业务工作，按统一的数据要求，开展相关应用建设，提升业务工作质效；强化数据深度应用，建立业务数据分析模型，推动各项业务工作深度发展。
4 总结
综上所述，公安消防部门是重要的国家机构，关系着人民生命安全和社会的稳定性，因此要在公安消防部门的信息化建设过程中，有效利用大数据和专业技术手段，提供严密、安全的公安消防信息化系统，提高公安消防工作效率，推动公安消防事业的稳定发展。
参考文献
[1]苏小燕.大数据时代公安信息化建设探究[J].科技资讯，2015（28）：16-17.
[2]张海龙.浅谈大数据时代下如何进一步加强消防信息化人才队伍建设[J].中国新通信，2016（18）：27-28.
[3]刘梦晓.大数据时代公安消防信息化研究[J].信息与电脑（理论版），2016（13）：170-171.
[4]郑外.大数据时代下消防信息化建设的研究[J].计算机光盘软件与应用，2014（10）：128+130.
[5]徐超.大数据时代下云存储技术在消防信息化系统中应用[J].信息通信，2015（03）：118.
[6]陈晓.大数据时代地方公安信息化建设的思考[J].科技与创新，2017（05）：54+57.
篇3
【关键词】计算机软件；大数据时代；应用技术
1.引言
在现代生活中，人们运用计算机软件来调节生活，使生活细节日益突出，使人们的生活智能化、便利化，大大提升了人们的生活幸福感。工厂将大型机器融入到高难度、高危险的工作中，在一定程度上保障了工人的工作安全，提高了工厂的生产效率和生产质量。大数据时代，计算机软件对数据进行整理与分析，为经济发展提供数据支持，为企业的发展提供了数据保障，对社会经济的发展起到了巨大的推进作用。
2.“大数据”的发展现状
大数据是经济社会发展的产物。随着经济社会的快速发展，我国完全能进入到信息时代，人们的生活越发现代化、科技化。“大数据”是符合人们对于信息技术的要求应运而生的。“大数据”指的是运用软件工具对数据进行整合处理，将数据进行集中处理与计算，大大提升了信息的传播速度。“大数据”与“云计算”有着不可分割的联系。当今经济社会作为信息社会，信息数据呈几何式增长，企业需要在纷繁的数据中寻找出有效数据，并对数据进行深入分析，并根据具体的分析数据来确定企业今后的发展道路。我国从20年前开始熟悉计算机的运用，随着人们对计算机使用的普及，计算机的使用范围日益扩大，在人们的生产、生活中发挥着巨大的作用。
3.计算机软件技术在大数据时代的应用
广大技术工作者应该熟练掌握数据处理技术、寻找数据处理的规律，来满足人们的生产生活需求。计算机软件技术经过不断地发展逐渐精细化，主要分为云存储技术、信息安全技术、虚拟化技术这三个部分，本文就这三部分内容展开深入的探讨。
3.1云存储技术
在计算机系统中，云存储作为多个存储单元共同组成的存储总单元，通过多个储蓄单元的协调来进行联合统一工作。例如，计算机系统实现了自动化、智能化，云存储将计算机系统中的数据进行集中储存和整理形成单一的存储空间，帮助用户在使用的过程中能够及时、准确地找到所需文件。云存储将计算机的信息系统精简整理，大大提高了计算机的运行效率，减少了文件的丢失概率。云存储技术可以有效地降低计算机的运行成本，使资源得到充分利用。
3.2信息安全技术
在信息社会，人们的工作与生活很大程度上依赖于网络技术，因此信息安全技术在现代社会发展中具有举足轻重的作用。企业的经济数据的整理与记录依赖于计算机网络，大量的数据之间往往有着千丝万缕的关系，一旦出现问题就会影响整体经济的稳定。因此，各企业应重视信息安全问题，在确保信息快速传递的同时保证信息的准确性、可靠性。信息技术人员应重视提升我国网络信息的安全性，完善信息保障系统，保护企业的生产信息与商业信息。
3.3虚拟化技术
虚拟化技术指的是一种综合资源管理技术，将计算机的实体化数据资源进行虚拟转化，通过多种形式展现出来。计算机的虚拟化技术将具象化的事物与虚拟形象进行巧妙结合，方便用户进行资源的整合与再利用。虚拟技术为用户提供了多种获取信息的途径，极大地提高了计算机的信息处理速度，强化了计算机软件的实用性。
4.计算机软件技术今后发展
4.1信息通信技术的发展
计算机通信技术是应用较为普遍的信息技术，已经广泛应用于各行各业。企业运用IBM预测分析，可以对客户的信息进行分析整理，从而能够深入了解客户的需求，加深与客户之间的沟通，从而吸引客户进行投资。企业在确定发展计划时也可运用通信技术分析，企业员工通过软件分析可以对企业的客户群体进行集中对比分析，充分了解企业的客户群体的需求，分析出客户的流失原因。企业依据可靠信息数据及时转变经营思路，迎合客户的需求与兴趣推动企业的健康发展。
4.2帮助企业解决发展问题
计算机软件技术的应用对企业发展起到了不容忽视的促进作用。企业管理层对企业员工数据进行分析，及时获取员工资料，将员工进行合理的分配，利用员工的特长来最大程度激发员工的潜能，提升员工的工作效率。管理层也可利用计算机软件分析公司的发展方向，及时规避经济风险，促进企业平稳健康发展。企业在制定相关软件模型时，要综合考虑数据的有效性以及准确性。在数据采集方面一定要严谨、认真，综合考虑多方影响因素，加强数据的代表性以及可靠性。企业只有制定了稳定、准确的软件分析模型，才可以进行精准化管理，促进企业内部管理的规范化，确保企业运行的稳定性。
5.结语
篇4
一、大数据时代下的新媒体应用
新媒体其实应该被称作是数字化新媒体，向用户提供信息服务的传播形态。这是新媒体的应用特点，也是其与传统媒体行业的不同之处。
新媒体的优势是：一是内容丰富，资源优势广阔。在迅速发展的网络时代，每个人都可以随时接收到各个方面的各种信息，加速了信息资源的传播速度；二是大大提高了时效性，打破了传统媒体的局限，随时都可以接收各类新闻；三是体现高度的参与和互动，人们可以借助新媒体技术实现新闻信息的自由传播；四是全方位的服务，不仅可以提供文字，而且可以提供图片、视频等内容，让每一个受众享受多方面的服务。
为满足新媒体信息传播的特点，服务于接收新媒体信息的大众的需求，图表新闻的组稿制作与方式，在这个时代背景下，显得尤为重要。
二、传统媒体中的图表新闻应用
传统媒体中对于图表新闻的形势也有着强烈的需求，例如，在电视的屏幕上出现数据分析。一张制作完善的图表可能比一两千字的文章更能将事情描述清楚，提高了新闻可视化效果。
早在上个世纪的80年代，美国美联社就已经开始用图表的形式提供数据。整个西方国家的美联社、路透社和法新社等传统媒体的代表大报社集团都非常重视新闻图表业务。在我国，伴随着互联网的发展，近几年各大商业网站陆续推出了数据图表栏目，例如新浪网的“图解天下”、搜狐网的“数字之道”、“腾讯网的”新闻百科”，以及2015年两会期间央广网出品的“花花两会课堂”、新华网的“数据观”、“光明网的‘据’焦两会”等等。
但是，报纸、期刊中的图表式新闻始终给人以整体新闻报道中的添彩而已的感觉，不能够完全提升新闻的品质，不能够用数据完全展示新闻，不能够发挥数据的最大化作用。新闻的客观性、准确性等特点，始终还是以文字的描述作为主要展示手段。只有在电视媒体中，通过“大数据”的利用，才能完全展示图表新闻的特色，发挥图表新闻的优势，只是从某种意义上讲，这种应用也是新媒体中图表新闻的特点应用，可以归类于新媒体中的一种。
三、新媒体中的图表新闻应用特点
为顺应网络时代诞生的新媒体，“媒介”的概念因此被大大的延展了。由此，人们对与新闻信息的新的需求就会提出更高的期望值，新媒体的出现恰恰可以满足，可以弥补许多传统媒体的缺憾，最大限度发挥新闻的时效性、客观性、准确性的优势。
新闻图表能够有效地传达事物的有效信息、重要信息，过滤掉次要信息和多余信息，利用大量数据取代了新闻叙事，文字比例大量减少体现了数据新闻简化事物的基本特征。并创新了海量信息的可视化呈现形式，丰富了数据新闻的表达。新闻图表的表现形式就是各种信息的叠加，可利用不同形状、曲线等叠加的方式使图片丰满，但要注意版面的排版。如何这些元素融为一体显的十分重要。同时也要利用色彩、图标、地图、漫画等元素，带来对视觉强烈的冲击。
当然，在新媒体平台上，图表信息主要呈现出的形式包括，静态信息图表、互动新闻设计、多媒体动画等。无论哪种呈现形式，都打破了传统媒体对版面空间的束缚。海量数据的引入，使信息的构架更加专业、更加全面、更加翔实。从信息含量到信息整合以及信息设计，都有了更大的操作空间，这些就是新媒体图表新闻的最大优势。
静态信息图表与传统媒体上的应用并无什么不同，只是在应用界面的设计上，会根据不同的操作终端而有所不同。这里面的区别仅仅是要展示读者在操作终端的方便性、信息的延续性，并最终体系合理利用设计元素、统一设计风格、有效利用设计语言，达到理想的视觉效果。
互动新闻设计是指，通过运用现代网络技术将海量信息与视觉设计融合成为一个整体，增强互动性。同时，将时间最新进展所产生的数据进行更新，系统会随着数据的变化自动生成最新的信息图表。互动新闻设计充分体现出三大优势：其一，数据视觉化表现。以图表、地图、示意图等多种形式进行呈现，有效的吸引受众的兴趣，同时提高受众对新闻内在关联的辨识度。其二，可以根据新闻报道的需要，编辑适合新闻自身特点的程序。以明确的新闻主题展开设计，运用合理的编程辅助实现新闻事件中的新闻点和规律，以时间、空间、事态发展等数据变化进行不同效果的展示。其三，在字体的运用、颜色的选择以及分栏等方面传递出新闻本身的特质，增加受众视觉系统的认知，传递传统媒介的优点。
多媒体动画又是一种全新的图表新闻特点的一种呈现方式，它融合了文本、图形、图表、图片、视频、音频等多种信息传递方式，建立良好的人机交互渠道，使受众多角度接受信息。受众可以从宏观到微观，更直观、更全面地了解各个细节。
四、图表新闻制作的难点
在制作图表新闻时，首先要确保这些数据的真实性和权威性。其次，要做到对数据的深入理解，将生涩的专业数据转化成受众能理解的内容。然后从海量数据中挑选出适宜的信息绘制于图表中，也是比较难的一个环节。
篇5
1大数据技术和软件工程技术
大数据技术事实上是将人类日常生活中产生的各种数字信息，将这些信息收集起来之后分类处理，设定不同类别的存储空间，按照类别存储。大数据技术从功能的角度出发可以划分为多个类别，诸如分析技术、机器学习技术、遗传算法技术、自然语音处理技术等。应用大数据技术分析，就是基于当前的科学技术发展起来的一种分析技术。它主要依靠现代科技手段发挥技术的作用，特别网络技术发挥着基础性的作用。整理基础数据，对数据信息进行分类整理，应用相应的计算机算法，将相似特性的数据划分为一类，最终得到大量的数据，应用大数据技术对这些数据进行分析。大数据分析应用于互联网行业中，所发挥的优势是有目共睹的，而且还不断地引入新技术，在软件工程技术中应用，对该技术的发展起到了促进作用[1]。
大数据时代，社会各个领域都已经实现了信息化发展，人们对软件工程的概念越来越熟悉。事实上，软件工程的历史始于20世纪的中期，其研究重点是软件技术和工程管理。将相关工程内容引入其中，使得工程系统化运行，其中所涵盖的研究内容包括软件的生命周期、软件工程设计、软件的技术维护等方面。因此，在软件设计的过程中，要控制好技术开发成本，保证工程质量，使其生命周期不断延长，不同项目的技术需求和用户的各种技术需求都能够得到满足。
2大数据背景下的软件工程基础
处于大数据时代环境中，软件工程的发展中关乎到不同的领域，需要高度重视。大数据技术具有专业性的特点，还具有很强的实用性价值。在软件工程技术的研究中，要从应用需求出发不断创新软件技术，对于传统的技术要不断摒弃，对软件工程的发展创造良好的客观条件。大数据技术环境下，软件工程基础是基于互联网技术建立起来的，对各种数据信息系统化管理，根据需要进行处理，对工业的发展非常有利[2]。在软件工程技术中，大数据的安全性问题是需要高度重视的，否则，就会对软件工程技术造成不良影响，引起严重的后果。
2．1软件服务工程
在软件工程的研究范畴中，软件服务工程的数量不断增多。软件工程服务化方向发展，就是发挥服务的作用，使其成为软件开发的基本原则，按照服务项目内容为用户展开服务。由于软件工程发展的主题有所，服务内容也要做出相应的调整，同城是对软件工程的进行技术维护。在具体的服务工作中，需要软件开发人员使用分布式应用程序，在管理工作中采用虚拟操作的方法为用户2019.08提供服务[3]。软件工程技术应用中，结合使用大数据技术，可以对网络数据进行编程，使得软件具有互操作性，对于数据主动协调，使其符合动态场景的变化节奏，软件系统的集成度有所提高。
2．2软件开源
软件开源更为注重用户对软件技术的体验。在对软件开源进行研究的过程中，采用常规的方法，虽然获得一定的成果，但是应用价值不是很高。一些研究人员在研究软件工程技术的时候，就是将软件开源作为突破口，将开发项目划分为多个模块，将每个模块分给指定的研究人员进行开发。
2．3群体软件工程
群体软件工程是通过网络的方式进行软件开发，具体的实施中采用工程众包的形式，使得软件开发技术发挥作用。群体软件工程是一个分布式软件开发模型，这个工程项目的运行中，可以通过网络实现，对各项任务进行分配，也可以进行创造性的查询，通过众包解决软件开发过程中遇到的一些困难和重要问题。同时，在软件工程开发过程中，软件工程可以在任何阶段通过众包进行开发[4]。
3大数据与软件工程技术的未来发展方向
3．1大数据与软件工程技术开放式的发展
大数据技术的主要前提是大量的数据流，需要技术不断地升级和创新，寻求开发的研究途径是非常必要的。计算机网络的发展意味着计算机可以在开放的环境中相互通信，共享数据资源，软件等信息的有效利用能力也会有所提升。通过网络运行可以增加利润，使得用户的各种需求得到满足，提高资源的利用率。
3．2大数据与软件工程技术融合到其他领域
软件工程技术在当今许多科学领域有着广泛的应用。由于软件工程技术给予各个领域非常大的帮助，从航空到生活中都发挥着软件工程技术的作用[5]。应用程序的运行，可以使用数据平台对信息进行收集并分析。比如，用户在进行股票交易的过程中应用大数据技术，可以使用软件工程技术构建数据模型，通过对数据模型的分析，预测股票的变化趋势。
4众包软件服务工程中的大数据技术
在软件开发过程中，必须有足够的硬件和软件基础来支持数据流，随着数据流的量逐渐增多，对硬件和软件就有了新的要求。专家学者在分析数据流的时候，还对在线服务进行了研究。数据流是重点内容，主要是对数据流的使用方法进行研究，对支撑数据流的软件和硬件进行研究[6]。从软件工程开发的角度而言，软件运行中都会产生大量的数据流，包括服务端、用户端等，都会有很多的数据信息产生，这些数据流对软件和硬件的使用寿命起到了决定性的作用。软件工程的开发中，要做好数据流的管理工作。有必要对原始数据进行深入的研究，为提高软件的使用寿命创造条件，对数据流的分析要高度重视[7]。
5密集型数据科研第四范式
第四种科学研究范式是指根据实际情况建立独立的科学研究方法，探索第四种范式的理论基础，以及大型数据存储设备在发展中的重要性。软件工程中，采用传统的大数据研究方法，大数据的有效分析是不可能的，大数据的研究还没有取得突破性的成果。因此，目前大多数软件不能在短时间内同时实现数据信息的存储、数据信息的传输和有效识别。在探索第四范式理论和研究方法的过程中，首先需要对集成大数据的软件服务价值进行估计，抛弃传统的大数据统计方法，建立新的大数据信息统计方法和分析方法[8]。此外，有必要从多个方面研究大数据的处理，对大数据信息进行管理并深入分析，讨论大数据的价值以及存在的可变性，这对软件工程的发展起着重要的作用。在研究软件工程技术的时候，必须更新传统的软件开发理念，重视软件处理和分析大数据能力的发展，使得软件产业呈现出新的发展面貌。
在当今大数据时代，软件工程技术的研究已经区域复杂。随着数据的指数的不断增长，软件技术对硬件设备数据处理能力产生一定的影响。因此，在对软件工程技术的研究中，就需要对大数据技术的特点进行研究，基于此研究软件工程技术，使得硬件设备的数据处理能力有所提高。在研发开发软件技术的过程中，要从应用领域的需求出发对大数据技术进行分析，在大数据开发理论的基础上创新软件开发理论，促进软件技术更好地发展。
参考文献
篇6
〔关键词〕大数据时代项目市场化艺术类应用型创新教育
随着大数据时代的来临，大学和社会之间互动的加强，艺术类应用型人才越来越受到社会的青睐，对人才质量也提出了较高的要求。面对这一实际，艺术类应用型本科教学模式也必须做出积极的改进，要以项目市场化为导向，优化教学模式，为社会提供高质量的艺术应用型人才―――创新教育。
一、基于大数据时代项目市场化的本科创新教育教学模式的特点和作用
1、基于大数据时代项目市场化的本科创新教学模式的特点
第一，创新教育教学模式各要素的市场化。在项目市场化的创新教育教学模式中，市场要求了学生具备的能力，市场为学校提供了课程，同时校企合作让学生在工作和学习中完成学习；同时，在学校和企业认定中，完成了教学成果的转化。这一系列的过程都体现了创新教育教学模式的市场化，体现了艺术院校适应社会、服务社会的职能，充分运用大数据时代的的“顺风车”。
第二，创新教育教学成果转化率高。高校与社会的积极合作紧密地联系了高校和社会的关系，在双方的互动交流中既能够加深了解。学校能够根据企业的需求制定个性化的创新教育教学项目，通过学校和企业的共同努力制定规范化的管理，从而有效地促进了项目的完成，同时也能够获得巨大的社会效益和经济效益，能有效地推动企业的发展；企业能够对学校的项目提出要求和建议，利用自身的技术、市场等方面的为学校提供有利地支持，同时企业也能够在与学校的互动中掌握人才的培养情况，招募优秀的人才为企业服务，更好的彰显创新教育的的意义与内涵。
2、基于大数据时代项目市场化的本科创新教学模式的作用
第一，能够促进艺术类专业的建设和发展。项目市场的创新教育教学模式中的“工厂化”运作能够集中较多的相关的艺术类专业，能让较多的学生参与其中，从而让教学工作者对专业有更加深刻的认识，激发其创新性研究，从而促进专业的建设和发展。
第二，能够促进艺术类应用型本科创新教育教学的改革。基于大数据时代项目市场化的创新教育教学模式整合了多方的资源和力量，是对传统教学模式的创新和尝试，能够推动教学的时代化创新、市场化创新、科学化改革。
第三，能够提高学生的专业创新能力。基于大数据时代项目市场化的创新教育教学中，按照市场标准要求学生的专业能力水平，在大数据市场化的运作中，一切要求都是高标准的，能够有效地提高学生的专业创新能力。
第四，能够提高教师的创新教育教学水平。在大数据目市场化的创新教育教学模式中，教师不仅是参与者、指导者，更是学习者，能够在创新教育教学模式的创新中提高对专业的认识，促进教师在创新教育教学中创新教学方法和手段。
二、基于大数据时代项目市场化的艺术类本科创新教育教学模式研究
大数据时代中项目市场化的创新教育教学模式明确了人才培养目标，从市场的要求中实施教学工作；从职业岗位的要求制定课程体系，实现教学内容和工作的紧密结合；立足合作企业，实施工学交替，实现创新教育教学方法和工作的结合；在教学评价方面，要实施校企互认制度，提高教学评价的水准；在教学成果市场化方面，积极将教学成果转化为商品，实现社会效益和经济效益。
1、制定市场化的人才培养目标
高校不能成为“象牙塔”，不能闭门造车。在社会与大学互动频繁的情况下，高校应该走出高校，走向社会，在制定人才培养目标方面要以市场的要求为标准。艺术院校的创新教育教学更不能把学生“圈”在学校，要与行业的专家和人才共同商定人才培养目标，让社会对人才培养提出更多的要求和标准，促进艺术院校调整教学目标，让学生适应社会发展的需要。市场化的人才培养目标，即要培养专业基础扎实、实践操作能力强、综合素质高等艺术人才，为社会主义社会的发展做贡献。
2、有效实施项目课程
要从学校的实际出发，整合艺术类应用型专业的创新教育教学资源，加强校企合作，从专业的特点出发，采取灵活的创新教育教学组织形式。一般情况下，一般在“教学工厂”中开展教学，即在学校的实训基地中实施教学，积极与合作企业互动，努力实现项目市场化。学校内的实训基地是一种特殊的教学场地，模仿市场中的企业，包括岗位、项目等都能够体现工厂的市场化。因此，艺术院校也要积极利用学校内的实训基地，努力实现教学和生产的有机结合。例如，在影视广告业的教学中，要积极利用实训基地，设置导演、灯光、纸片等设置具体的岗位，让学生投入到这些岗位中，进而让学生学习到更加贴近实际的理论知识和实际操作技能，同时，在创新教育制度化的管理中，也能够保证项目的“日常化”，提高工作的真实性。通过对“教学工厂”功能的拓展，能够促进艺术院校的改革，加强创新教育教学质量管理，提高教学质量，避免了单一的、被动地教学模式，提高了教学的实际效应；使教环境与行业标准接轨，让学生在与行业零距离地接触中，提高了学生的综合素质，增强创新能力，真正的体现创新教育的实用性。
3、项目课程的评价市场化
课程的考核标准要通过学校和行业共同制定，在项目完成后由学校和企业共同给予总结评估。一般的考核的重点要放在学生在项目中的学习能力和工作能力的提高情况，将考核的最终标准放在行业的要求上。这种考核方式虽然比较苛刻，给学生造成了很大的压力，但就是这种苛刻能够让学生发现自身存在的问题，促进学生改正，有利于培养学生的职业素质和职业技能，能够有力地推动学生就业。
4、教学成果商品化
艺术院校在与企业、公司的合作中，能够建立有效的大数据交流平台，学校能够展示自己的教学成果，以求得社会的认可，企业或公司也能通过这一平台了解学校的人才培养情况，两者的交流提高了资源的利用率，促进了教学成果的市场化。另外，校企合作的过程中一般都要签订“项目使用协议”，一方面，能够提高学校对项目的重视程度，提高项目完成的质量，另一方面也能够保证项目的商品化，促进企业的利用。教学成果市场化一般有三个阶段，第一，启动阶段，即要做好充分的市场调研工作，以市场为导向确定项目的前景，重点做好同类产品的统计、产品的定位和合作企业的生产条件和技术制约，以充分的准备提高项目的市场竞争力；第二，设计阶段，要努力创新，以创新赢得市场，以特色赢得客户，以科技提升质量。第三，实施阶段，要做好学校和企业的沟通和交流，提高企业的参与度和积极性，同时做好定价、市场推广等工作，进而实现教学成果的市场化。
大数据时代的到来，使市场与高校的联系十分紧密，高校的人才培养创新教育需要积极为社会的发展服务。基于大数据时代项目市场化的艺术类应用型本科创新教育教学模式将连接市场和教学，不仅能够提高创新教育教学的针对性和有效性，同时也能够实现创新教育教学成果的转化，提高社会效益和经济效益。因此，在艺术专业发展的过程中，要积极推广项目市场化的创新教育教学，在与市场的互动中提高学生、学校的市场竞争力，将创新教育的内涵得到升华与进一步发展。
参考文献：
[1]李志强.新形势下艺术院校人才培养创新模式的思考[J].南京艺术学院学报（美术与设计版）.2009（04）
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【关键词】 大数据； 云会计； 信息化； 税收业务
中图分类号：F232；C931 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2015）22-0127-04
税务信息化建设的目标是构建电子税务机关，使部门组织向网络架构发展，打破部门、层级的限制，形成统一的，跨越时间、地点、部门的共享税务信息平台。云会计作为一种新型会计信息化解决方案，对税务工作的创新和变革发挥着重要的推动作用，其优势主要表现在强大的计算能力和动态无线扩展能力，在大数据时代，将给税务工作带来诸多机遇和挑战。
云计算在税收业务中的应用研究由来已久，众多学者从不同角度对此进行了探讨。张建光等（2013）构建了基于云计算的税务信息化模型框架及实现路径，指出云计算对税务信息化建设具有积极意义，并提出了云计算环境下网络安全与隐私、重视标准规范和运维机制建设等需要解决的问题。高萍（2013）从建设电子商务税源管理云平台、完善与电子商务相结合的税源专业管理流程、电子商务税源管理云平台应用效果展示等方面探讨了云计算在电子商务监管中的应用，并提出加强电子商务税收征管的建议。乔晓锋（2014）基于北京市国家税务局分三步实施云计算的实践，总结出云计算四个方面的效果：统一管理，易于实现集中备份及容灾，易于扩展、升级方便，节约成本、绿色节能。唐宁（2014）指出国税信息化建设的现状，提出云计算在国税信息化建设中的优势和展望。
综观现有研究发现，现有文献主要是基于云计算平台对税收业务的影响进行探讨，尚未出现大数据背景下的相关研究文献。然而，随着大数据时代的来临和金税三期管理系统的上线，税务信息化进程越来越快。税收征管、税务稽查、纳税服务的建设和完善均离不开云会计的驱动和支撑，大数据、云会计技术的发展将给税务工作带来巨大的变化。
一、云会计与大数据的内涵及特点
云会计是构建于互联网上，并向企业提供会计核算、会计管理和会计决策服务的虚拟会计信息系统，其体系结构大体上可以划分为应用层、平台层、数据层、基础设施层和硬件虚拟化层，其核心是提供数据存储、处理和服务。主要特点有：一是通过虚拟化技术建立公共资源池，用户可以按需购买，按使用资源情况付费；二是由互联网连接的服务器集群存放会计数据，专业团队管理，更具可靠性和安全性；三是拥有设备的硬件冗余、故障自动切换、存储容量不受物理硬盘限制等云计算技术的特点，能及时提供数据容量扩充，实时动态调整系统规模；四是实现内外部协同，使系统集成成为可能，提升信息附加值。
大数据是指量级巨大，超过典型数据库工具的硬件环境和软件工具所能获取、存储、管理和分析并整理成为支持日常决策依据的信息。主要特点有：一是数据的巨量性，数据源、传送方式和使用方法均发生改变；二是数据的多样性，既有结构化数据，又有半结构化数据和非结构化数据；三是数据的不确定性，由于数据不完整、结构不一致、存在时间差、蓄意欺骗等原因而导致了不确定性；四是数据的即时性，可进行实时分析，数据输入、处理动态调整。
二、数据视角下金税系统税收业务存在的问题
国家金税三期工程等基础设施建设为税务系统提供了一个高速、高效的内部网络，有效地提高了税务系统在网络传输、业务应用、数据分析及存储、信息共享等方面的能力。本文基于数据视角，从数据的来源、分析与应用三个维度分析了金税三期管理系统中税收业务数据应用现状，如图1所示。
从图1可以看出，税务机关在加强数据应用方面取得了一定成效，但是由于技术方法、采集渠道等原因，仍然存在数据采集不够深入、缺乏有效整合、应用水平较低等问题，其数据应用能力有待进一步提高。
（一）数据采集不够深入
金税三期管理系统中，在纳税人设立环节，数据采集通过“登记―税务登记”模块，主要包括纳税人基本登记数据、法人及财务人员登记、注册资本投资总额数据、总分机构数据、隶属乡镇街道及国地税税务机关等内容。通过工商登记采集纳税人名称、法人、地址、经营范围、认缴注册资本等数据；通过质检批准的组织机构代码，加上区域代码设置规范的税务登记证号；通过银行开户账号，设定纳税账户；通过房产土地登记，采集房产原值、土地面积等数据。数据的采集仍集中在纳税人的基础静态资料，经营期间如有变化，则需纳税人主动提供，税务机关无法实时更新。在生产经营环节，数据采集主要通过“申报”、“征收”等模块，主要包括纳税人应纳税款日常申报、入库情况、发票开具情况及企业财务报表等有限的数据。由于没有供应商的供货数据、购买者的购买数据以及企业自身的生产数量、销售数量、库存数量等反映纳税人经营状况的动态数据，税务机关只能从企业纳税情况和财务数据中粗略判断纳税人的生产销售状况。同时，数据采集还局限于纳税人主动报送，而纳税人为了逃避纳税往往在财务信息中隐藏真实经营状况，税务机关无法判断其提供数据的真实性、准确性和完整性。
（二）数据缺乏有效整合
金税三期管理系统中，主要通过“登记―税务登记―设立税务登记”模块联合办证共享国地税税务登记数据，掌握企业税务登记办理情况；通过“国土房管部门房屋、土地信息”模块定期与房产土地登记数据比对，掌握企业拥有房产、土地情况；通过“企业联合征信系统”与金税三期管理系统建立接口，定期与工商登记数据进行比对，掌握企业开业登记数据、投资人数据、法人及董事监事数据。但是，财政部门掌握的企业内部控制、XBRL标准等企业规范，银行掌握的企业资信等级、资金状况、信贷情况等资金数据，事务所出具的税务鉴证报告、审计报告、评估报告等中介报告数据，仍然相互独立存在，无法实现协同与共享，数据之间也难以进行勾稽印证。
（三）数据应用水平较低
金税三期管理系统中，通过“定制查询”模块能够查询纳税人相关登记类、认定类、证明类、申报类、征收类、稽查类、法制类、综合类、发票类、优惠类等数据。通过登记查询可以了解纳税人税务登记数据，但无法分析比对是否按照《税收征管法》的规定自领取营业执照之日起三十日内及时办理税务登记；通过征收查询可以知道纳税人税款开票入库数据，但无法分析企业是否根据其生产经营状况足额缴纳入库；通过稽查查询可以掌握纳税人是否稽查立案、案件查补税款等，但是无法分析企业是否存在偷逃税款等税收违法行为。由于税收数据总量大，单户数据头绪多且数据之间缺乏关联性等，当前金税三期管理系统只能对现有数据进行汇总统计、查询，没有借助Hadoop、HPCC等数据处理技术进行数据挖掘。对于系统中庞杂的数据，仍然采用导出生成Excel表格，再运用初级的统计学方法加以归类分析的方式，缺乏DW/DM、OLAP等数据分析技术的支撑。
三、云会计在税收业务中的应用
云会计的核心是资源共享、应用模式的改变，大数据的核心是运用数据存储和处理技术、数据仓库技术等，实时数据处理、实时决策支持，快速分析出数据的价值，通过嵌入到具体业务流程中实现数据价值。本文以税收业务为分析对象，从数据采集、数据处理分析、数据应用三个层次，分析了云会计在税收征管、税务稽查、纳税服务中的应用，构建了大数据时代基于云会计的税收业务应用框架，如图2所示。
大数据时代，税收业务不再仅仅依赖于税务系统的内部数据和企业提供的财务数据，应借助云会计平台，通过移动互联网、泛物联网、社会网络等媒介，获取各种结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。例如：来自金税三期管理系统的业务数据，如财务报表、纳税情况等；来自互联网的纳税人行为数据，如合同、订单、资金流等；来自多渠道的税源数据，如工艺流程、主要原料、主要产品、机器设备数据等；来自多部门的第三方数据，如经营状况、资本积累、资本转移、破产情况等。同时，借助Hadoop、HPCC、Rapid Miner等数据处理方法，实现身份认证管理、业务流程管理、领导决策管理。通过OLAP、ODS、DW/DM等数据分析技术进行数据融合，生成纳税信息、财务信息、工商信息、公安信息、银行信息、审计信息、其他信息等。利用文本分析、搜索、查询、可视分析等功能实现税收征管的动态监控、税务稽查的深入解析、纳税服务的智能演化。
（一）在税收征管中的应用
基于云会计的征收管理，可通过大数据对纳税人的生产经营活动进行分析，从而预测纳税人的税收遵从情况。在税务登记环节，新办登记时通过工商部门登记信息、公安部门法人信息、银行账户信息等，补充完善纳税人税务登记信息中的纳税人名称、生产经营地址、注册资本、法人姓名及身份证号码、银行账号等，确保登记信息完整、真实。根据云会计平台的信息，可对辖区内符合税务登记条件的纳税人进行全面清理，全面掌握纳税人开业、变更等情况，督促其按规定期限及时办理。注销登记时，通过对其购销数据进行分析，了解纳税人真实、完整的生产经营情况，通过与房产国土部门的信息比对，掌握是否存在房产、土地、机器设备、无形资产等，准确进行流转税、所得税、财产行为税的清算，确认审核其注销资料。外出经营时，可充分利用云会计平台上的财务信息、异地纳税信息等进行日常巡查管理，全面掌握外埠纳税人经营情况，按规定程序加强控管。在申报征收环节，通过云端的纳税人合同订单、原材料及产品信息，分析纳税人生产经营状况，并与其日常缴纳的税款相比对，发现生产经营活动之间、各税种之间和纳税人之间的隐含关系，准确定位税源，从而预警纳税人可能的偷逃税行为。通过比对纳税人银行账户信息、缴纳社保情况、工资支付情况等，核实纳税人申请延期缴纳税款是否真实、是否符合征管法的要求；通过比对纳税人交易信息、资金流向，可确定纳税人销售额是否超过小规模纳税人标准，是否及时申请办理一般纳税人认定手续；通过比对纳税人合同订单、供应商及购买者信息，判断纳税人生产经营状况，准确进行核定征收；通过比对欠税纳税人银行账户信息，确认其是否符合欠税条件，对已形成欠税的进行实时监控，防止资金转移，避免税款流失；通过工商登记信息、银行账户信息、公安法人管理信息，及时掌握企业资本转移的情况，通过对纳税人经营状况、资本积累等情况的分析，实时监控其资本转移中产生的企业所得税与个人所得税。
（二）在税务稽查中的应用
云会计运用于税务稽查中，将使稽查方法极大地改进。由于数据共享大大缩短了整个办案过程所需的必要时间，管理效率显著提升，使案源、稽查、审理、执行各环节之间紧密衔接。在稽查选案环节，将企业的会计信息系统通过软件接口实现与税务稽查软件的数据协同，通过企业及其相关方如供应商、客户、银行等数据在云会计平台上对接，稽查人员可以对比分析纳税人是否存在偷逃税行为，从而确定稽查对象。在稽查实施环节，稽查人员可利用云端从源头获取完整的企业生产经营信息，分析纳税人经营状况，直观高效地查看企业总账、明细账、电子凭证等会计信息，并且运用云会计的查询、过滤、分析、统计等功能迅速查找出案件的突破口，全面有效地进行稽查。同时，可以及时比对各年度的稽查信息，查找其变化，实现持续稽查。在稽查审理环节，由于云会计平台大大提高了数据的真实性和完整性，审理环节可直接判断出稽查的准确性，主要对稽查程序进行审理，有效提高稽查工作效率和案件质量。在稽查执行环节，通过云会计平台可实时监控纳税人的资产状况及账户信息，从而及时采取税收保全和强制执行措施，充分发挥税务稽查的职能作用。云会计的应用有效节约了税企双方的办税成本，改变了大量调取企业账证资料的检查方式，企业可不必提供大量纸质财务资料。同时，也降低了稽查人员在获取企业生产经营状况、财务数据等资料上所耗费的时间、人力和物力，增强了稽查的及时性和准确性。
（三）在纳税服务中的应用
基于云会计和大数据应用的纳税服务，通过对纳税人行为的主动分析可以为纳税人提供实时、动态、个性化的服务。构建基于大数据分析的纳税人关系网络，通过对其纳税行为、经营模式、投资偏好等多维度的特征分析，结合分类分级管理要求，按纳税人信用等级、规模大小、行业特征等为纳税人提供专业化服务模式和内容。纳税前，根据纳税人的企业特点、生产经营范围等，通过云平台分别为纳税人提供相关的政策公告、信息查询、政策咨询、涉税提醒、自动算税等服务。纳税过程中，税务机关可构建基于云会计平台的网上办税系统，主要包括税务登记、网上报税、三方认证、发票查询等涉税事项，拓宽纳税渠道，实时申报纳税。同时，税务机关借助云平台上的纳税人生产经营数据、财务指标、纳税申报情况，完善基础信息，进一步提高数据采集的广度和精度。纳税后，纳税人可通过税务云平台查询纳税公开信息，如定额税款、核定税率、基本税负等情况，真正实现税务执法公开透明。同时，也可对税务机关纳税服务进行投诉举报，提起行政复议、行政诉讼、行政赔偿等，为纳税人提供更直接的渠道和救济援助调节机制。基于云会计的纳税服务平台以虚拟化技术整合现有硬件、软件资源，实现与现有税收业务核心平台的数据互联互通，建设支持网络、电话、触摸屏等多终端的综合云服务系统，以纳税人需求为导向逐步提供更加丰富的应用服务，不断满足纳税人便捷、高效、多元化的服务需求。
四、结束语
按照信息管税的整体战略，在大数据时代云会计环境下税务机关将极大地提升税收业务工作的能力和效率，实现征收管理动态化、税务稽查持续化和纳税服务智能化。为了对大数据时代云会计环境下的税务工作有总体的认识，本文从税收征管、税务稽查、纳税服务等环节分析了云会计在税收业务工作中的应用，为税收业务的开展提供了全新的方向。
【参考文献】
[1] 张建光，朱建明，张翔.基于云计算的税务信息化建设模式探讨[J].税务研究，2013（11）：59-61.
[2] 高萍.云计算技术在电子商务税收监管中的应用[J].税务研究，2013（9）：79-80.
[3] 乔晓锋.云计算在税务系统的应用――以北京市国家税务局为例[J].中国税务，2014（2）：63-64.
[4] 唐宁.地市级国税系统云计算平台展望[J].信息与电脑（理论版），2014（1）：51-52.
篇8
关键词：大数据；管理会计信息系统；项目管理
引言：大数据时代，能否从海量信息中获取关键或相关信息，进而获得客户，成为企业盈利的重要环节。对大数据的分析和应用是管理会计的职能之一。传统管理会计重视财务信息的分析和应用，忽略了海量非结构化的业务数据，与业务脱节严重，管理会计报告质量不高。2016年，财政部《会计改革与发展“十三五”规划纲要（2016-2020）》，提出“提高企业会计信息化水平”，“推动基层单位会计信息系统与业务系统的有机融合，推动会计工作从传统核算型向现代管理型转变”，并“密切关注大数据、“互联网+”发展对会计工作的影响”。这表明管理会计信息化已上升成为国家战略层面的高度。管理会计信息化成为企业的基本要求，数字化、信息化、智能化转型势在必行。如何构建大数据管理会计信息系统并应用，是本文研究的重点。
一、大数据对管理会计的要求
1.大数据和大数据技术
自媒体和多渠道电商平台的兴起，产生了海量大数据。大数据是指与目标群体相关的存储类型多样化的海量数据，具有短时间体量巨大、类型多样化、价值密度低、时效性高等特征。大数据分为结构化和非结构化数据两种。结构化数据是指能够以一定的逻辑结构进行呈现的数据，通常指以文字、数字和表格形式存储的财务数据、人事数据、供应商和客户数据等，这些数据便于使用者运用传统技术方法进行计算和分析。非结构化数据是指不能以一定的结构呈现，以图片、动画、音频、视频等多样化存储形式存在的数据，这些数据难以使用传统技术方法提取有效信息，且产生时效短，数量巨大，因此，需要大数据技术及时对数据进行挖掘、清洗和分析，才能提取经营决策有效信息。
大数据技术包括大数据信息平台构建、数据挖掘和清洗、数据分析和处理等技术。大数据挖掘是对数据的全覆盖式搜索，通过关键词的精准和模糊搜索，全面搜索含关键词的字段、图片、动画、网页、音频、视频等数据，按一定规则对数据进行描述、分类，归入数据仓库。数据清洗是依据一定规则对分类数据提取关键信息，清洗无用数据和信息，归集至相应的数据库。数据分析和处理是指运用聚类分析、回归分析、决策树分析等大数据分析方法对数据进行分析，发现数据的变化趋势，为经营决策提供数据佐证。
2.大数据与管理会计信息系统的关系
大数据的发展为管理会计信息系统提供了共享云平台，提高了会计信息化处理效率，降低了会计信息化成本。应用大数据技术数据，能够做好市场预测帮助企业抓住先机，提高财务决策的科学性，提升了管理会计分析预测的精准度和效率。同时，大数据对管理会计提出了大数据思维、分析能力、工具应用能力等更高的要求。
管理会计信息系统是助力管理会计实现增值目标的应用工具，其构建的原则和框架，不仅应基于项目单位的建设需求，还应符合大数据时代的要求。管理会计信息系统基于大数据技术进行搭建，对结构化数据和非结构化数据进行全面搜索，归集到基础数据库中，采用信息技术对数据进行挖掘和清洗、分析处理形成可视化数据库，提供专业化、可视化的数据处理报告、专项报告、项目决策报告。
二、大数据时代管理会计信息系统构建原则和框架
1.构建原则
（1）安全性原则
管理会计信息系统，是多部门协同建设和使用的数据系统，应从用户级别和使用权限、信息搜集和处理、跨库数据提取等方面保证数据库的安全性。首先，建设单位应依据管理层级和权限设置用户级别和权限，确保在用户登陆和使用范围的安全性；应设置信息的重要性等级标准，便于数据读取部门能够依据数据等级标准判断数据来源的重要性。其次，管理会计为了做出战略决策、财务决策、项目决策，需要从内外部搜索、接收大量数据。信息搜索过程面临较大风险，应建立高标准的防御措施，抵抗病毒和黑客的入侵。最后，管理会计信息系统内部跨库数据的访问和提取环节，是安全保障的重要环节，应在确保安全性的前提下提升跨库访问和提取的速度。
（2）开放性原则
管理会计信息系统应按照开放性原则，建立开源云平台，架设开放性结构，满足大数据处理的需求。未来的税务征管系统、银行系统、工商系统等平台都将实现数据开放查询。架设开放性结构的管理会计信息系统，能够满足外部环境和信息复杂多变的管理需求，多端口设计可以为企业后续扩容提供便利。
（3）统一性原则
管理会计信息系统包括人力资源系统、财务信息系统、供应链系统、销售信息系统等多个数据库。各个数据库相互独立，具有不同的数据代码和标准。要建设管理会计信息系统，需要整合各独立数据库的序号、代码、标准和转换规则，按照统一性的原则，实施整体统一代碼规则。只有依据统一性原则建设，各独立数据库才能实现跨库搜索和查询，形成统一的数据库资产，才能为实现管理会计目标提供数据支持。
2.构建框架
管理会计信息系统是由多个数据系统组成的复杂系统。依据系统论的理论，多个要素组成的复杂系统，具有开放性、自组织性、整体性、关联性、等级结构性、动态平衡性等共同特征。根据系统论的观点和方法，管理会计信息系统可按照基础设施层、基础数据层、分析应用层和综合报告层进行构建。管理会计信息系统构建框架见下图。
（1）基础设施层
基础设施层是系统的平台，是数据存储的媒介，由互联网、服务器、云服务器、计算机软硬件等组成。企业应根据战略发展的需要和实际财务状况，系统化设计管理会计信息系统，明确项目建设预算，制定合理的实施方案。基础设施层的构建不仅要满足现有的系统管理需求，还应保留足够的可拓展空间，便于未来的开放性结构扩容。
（2）基础数据层
基础数据层是管理会计信息系统的数据输入层，分为结构性数据和非结构性数据。其中，结构性数据由人力资源部门、财务部门、业务部门、研发部门等分别在相应系统端口输入源数据；非结构性数据则由系统采用大数据挖掘技术从外部获取，包括从政府网站、工商、税务、银行、电商平台、论坛等多渠道获得实时数据。基础数据层存储各种类型的源数据，为分析应用提供数据依据。
（3）分析应用层
分析应用层包括两部分，第一部分是预算管理、战略管理、资金管理、成本管理、投融资管理、风险管理、绩效管理等管理会计工作任务；第二部分是大数据技术工具和管理会计工具。分析应用层的职能是通过大数据挖掘、分析技术、管理会计工具，对基础数据进行分析和应用，完成管理会计工作任务。系统运用大数据挖掘、清洗技术，对非结构化数据的图片、音频、视频、动画、网站信息进行描述、归类，挖掘有效信息；并通过聚类分析、决策树分析、回归分析等技术对有效信息进行分析，为管理会计的预算管理、资金管理、投融资管理、成本管理、风险管理、绩效管理等职能管理提供清洗后有效信息。管理会计应对结构化和转化后的非结构化数据进行综合处理，才能做出精准的决策。
（4）综合报告层
综合报告层是管理会计经过分析处理后提供的可视化报告，包括预算报告、战略报告、经营管理报告和绩效报告等。综合报告层是管理会计信息系统的核心，其机密程度、访问权限和修改权限应为最高级。综合报告可以不设置固定汇报格式，依据管理层的需求，提供有针对性的管理报告。
三、管理会计信息系统在项目管理中的应用
在阿米巴经营理念下，每个业务部门都是一个独立经营、自负盈亏的主体。各独立核算主体按业务类别划分项目制进行运营。每个业务部门或每个项目配备一名业务伙伴（以下简称BP）。企业设置BP岗位，是对业务的支持。BP是将财务职能提升到业务前端，与业务同步，为业务提供预算编制和调整、风险识别和防控、资金结算与费用控制、财务分析和评价等管理会计服务和支持。BP的职能，一是辅助业务部门跟进全流程，为业务提供专业的财务建议和服务，二是为管理会计提供全过程链的分析数据。BP岗位能力，除了具备管理会计能力和信息系统使用能力，还需要掌握宏观经济基础、行业生命周期、产业链、企业的经营战略和策略、采购模式、生产工艺流程、营销模式等信息。本文以项目管理中BP的工作流程来介绍管理会计信息系统在项目管理中的应用。
项目管理中，BP的工作主要分为事前预测和服务、事中控制和支持、事后评价和反馈三部分。BP进入项目组，需要掌握项目实施区域环境和风险评估、项目业务流程、主要竞争对手、项目预算等情况，才能为项目提供全流程专业预测和支持。管理会计信息系统是BP快速掌握项目情况的优质工具。项目阶段BP和业务的工作成果表如下。
1.事前預测和服务
事前，BP的职责是对项目区域宏观环境、法律规章、行业生命周期、项目竞争程度进行风险评估，完成项目预算计划。BP可以运用大数据挖掘技术，搜集项目实施区域最新的政策文件、税收优惠条件、项目实施最新规定、同类项目案例文书等资料，录入管理会计信息系统的基础数据层；通过对比分析，生成该区域项目实施的外部环境可视化报告；结合企业过去存储的同类或相同区域的区域环境风险评估报告，生成本项目的可视化风险评估报告。风险评估报告应包括项目流程图和风险识别点标识，有利于项目业务执行的风险防控。BP编制项目预算，应在公司年度总预算内控制项目预算额度。BP编制项目预算计划，应依据项目执行方案，按照时间序列和项目进度，填制预算资金支付计划表，并按预算调整因素确定预算调整金额幅度。经项目负责人调整和确定后，确定项目预算计划。
2.事中控制和支持
事中，BP的职责是对项目执行的风险识别和控制，提供财务支持和服务。BP的风险识别和控制主要体现在对项目合同的成果交付和支付等条款议定，以及财务结算风险控制。项目按产品和服务类型可分为常规项目和新增项目。对于常规项目，BP可以通过管理会计信息系统获得以往期间同类项目的风险评估报告和项目风险控制表，可对同产品项目的风险点识别和控制有清晰认知。对于新增项目的风险识别，BP可以运用大数据挖掘技术搜索项目风险评估因素，并通过与项目负责人的沟通，明确项目风险识别和控制环节，提升项目风险防控水平。BP对项目的财务支持主要体现在对结算票据的核算处理环节。BP将票据扫描录入后，系统调用合同库数据，自动比对开票人、票据金额、产品名称、发票号码、发票专用章等信息要素。通过比对审核后，项目的业务流、资金流、信息流进入相应分析应用层的专项管理系统。资金流信息进入资金管理系统，完成资金收付和会计记账等核算工作。业务流信息进入项目管理系统，动态显示项目进度。供应商、客户、产品工艺、产品流程、采购费用等信息流信息进入信息管理系统，丰富项目信息数据。
3.事后评价和反馈
事后，BP的职责是对项目绩效、人员绩效和往来单位进行评价，并完成项目绩效报告、员工绩效报告、往来单位评价报告和项目总结报告。项目绩效报告不再是过去对项目的经验总结，而是依据管理会计信息系统的预算计划、执行、调整、项目盈利等情况进行针对性的科学评价。员工绩效报告，依据项目方案，按进度和时间节点，对员工完成项目任务的质量和进度进行评价，既利于项目员工成长，也利于项目管理。往来单位评价报告，从信息管理系统导出基础数据，按照项目评价标准对供应商和客户进行级别评价，并列出评价依据。评价依据应按照往来单位规模、管理制度、人员能力、预算执行、合同议价等因素进行客观列示。项目总结报告是从财务角度对项目方案、预算执行、盈利能力、发展能力等进行总结。
综上，可以看出，大数据时代，管理会计信息系统运用大数据信息技术和管理会计技术进行大数据信息处理、财务支持和风险防控，在事前、事中、事后三个环节能够有效降低项目的风险水平，提高项目执行效率，提升项目盈利能力。
四、管理会计信息系统的安全保障
篇9
关键词：大数据时代；高校艺术教育；人才培养模式
0引言
21世纪，社会进入大数据时代。在大数据时代背景下，高校教育发生了一定的改变。张燕南、赵中建曾在《大数据时代思维方式对教育的启示》中指出，大数据时代下，教育的及时性、全面性，决策信息的可利用性等得到了有效提升。Schoenberg也曾在《与大数据同行：学习和教育的未来》中指出，大数据在一定程度上实现了教育决策与发展质量的改善。因此，对大数据时代高校艺术教育发展趋势与人才培养模式的研究具有重要的现实意义。
1大数据时代具有的特征
大数据是基于科学技术创新发展下，继计算机技术、互联网技术普及应用后的又一次技术革命。随着《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》（舍恩伯格与库克耶合著所著）的印刷，大数据得到了人们广泛的重视与关注。关于大数据、大数据时代的研究层出不穷。近年来，随着大数据研究的不断深入，大数据与教育发展、个人生活以及企业发展之间的关系的研究，得到人们越来越多的关注。由《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》以及其他相关资料分析可知，大数据是借助科学技术分析而形成的数据集合体。加之随着信息全球化的不断深入，大数据时代具有体量大、类型多、价值密度低、处理速度快、线上获取等特点。［1］大数据为海量信息中有价值信息的挖掘与利用提供了支持，因此在大数据时代下，基于大数据挖掘技术，实现有用信息的采集与获取对信息决策具有重要的现实意义。
2大数据时代高校艺术教育的发展趋势
由上述分析可知，大数据不仅是一种资源、一种能力，也是一种技术、一种新的思维，它引导人类有目的地对海量数据信息进行分析、设计或创造，实现数据中有价值信息的挖掘与利用，为信息使用者的决策提供依据。在这种思维引导与技术应用下，大数据在教育领域中应用重要性的研究得到越来越多人的关注，并在研究与实践中取得了一定的发展成效。例如，美国麦肯锡全球研究院于2009年进行数据分析发现，美国教育信息系统的数据存储超过了260PB；2014年云图书馆、翻转课堂、移动设备、移动学习、基于信息技术喜爱的平等教育、创客等成为教育领域中最具影响力的教育技术。［2］而这些教育技术与大数据存在密切的关联性，大数据时代为教育领域的发展带来了不可忽视的影响。就高校艺术教育而言，在大数据时代下，传统艺术教育理念与教学思维得到革新，人们对高校艺术教育教学目标有了更深层次的思考，侧重于对教育本质的挖掘与回归。指出高校艺术教育对具备艺术创新创造能力、美术教育理论研究能力、数据应用能力、社会实践能力、艺术传播能力等创新型、应用型、综合型人才的培养。与此同时，在教学思维革新的基础上，人们开始利用大数据技术（如数学统计技术、大数据挖掘技术、数学建模研究方法、计算机技术）实现教育数据的采集、挖掘与学生学习数据的分析。在此过程中，人们对有价值的教学资源、教学行为、学习效果、学习内容、学习趋势以及学习者学习过程中存在的问题进行全面认知与掌握。为高校艺术教育策略与方法的革新提供了数据支持，促进了艺术教育教学方法与教学模式的创新与改革。基于信息技术应用下的多媒体课件教学法、创客空间、翻转课堂教学模式、微课教学法、立体化混合教学体系、多维教学评价系统等应用与推广，充分体现了大数据时代下高校艺术教育策略的改革与创新发展。
3大数据时代高校艺术教育的人才培养模式
由大数据时代高校艺术教育发展趋势可知，集智慧教学、服务型管理、个性化学习以及多元化评价为一体的系统化、科学化人才培养模式的形成，是高校艺术教育改革与创新的必然趋势。但从大数据高校艺术教育人才培养模式的发展现状而言，人才培养定位模糊、课程体系不健全、社会实践匮乏是多数高校普遍存在的问题，严重制约了高校艺术教育的优化发展。［3］对此，基于大数据时代高校艺术教育发展趋势，高校应结合自身的办学特点与学生的实际情况，确立层次性、个性化人才培养目标，即将专业型人才、普通型人才以及精英型人才进行有机结合，实现“创新+应用+综合”三位一体的社会需求型人才培养目标的实践。同时，借助信息技术、网络技术实现课程教学方式与内容的创新，并以学生个性化发展需求为核心，实施开放式、服务型的教学管理，用以满足大数据时代高校艺术教育人才培养的相关要求。在大数据时代高校艺术教育人才培养中，教育工作者应注重自身教育理念的转变，在认知大数据时代高校艺术教育发展趋势的基础上，依据现阶段高校艺术教育人才培养中存在的不足进行改进。在此过程中，应把握信息技术在实践教学应用中存在的价值，依据教学内容构建教学资源库，提升课堂教学的趣味性、开放性。同时，借助在线远程教育，实现课堂教学的有效延伸，借助大数据挖掘技术，探究具有社会实践价值的活动，为学生创设更多参与艺术实践的机会，从而提升学生的艺术实践能力。此外，在进行教学评价时，应从多个层面出发，实现对学生学习的全过程评价，包括学生参与活动的情况、学习成绩、学习态度等内容，以及教师评价、自我评价、同学评价等方法。
4结语
大数据不仅成为一种新型的社会能力，也是一种基于海量数据的分析与处理方式。在大数据时代下，高校艺术教育教学的改革已成为高校艺术教育发展的必然趋势。运用大数据进行教育信息资源的挖掘与整合，实现了艺术教育人才培养目标的及时、准确确立，实现了教学策略选用的科学性，为学生个性化发展奠定了基础，推动了艺术教育教学中学校与社会、家庭的协同建设。
参考文献：
［1］李梅.大数据时代高校艺术教育发展趋势和人才培养模式［J］.美术教育研究，2016（09）：94-96+99.
［2］邢丽梅.大数据时代广播电视编导专业多元化应用型人才培养模式研究［J］.常州工学院学报（社科版），2014，32（06）：110-114.
篇10
关键词：大数据；高校；管理会计
近些年来，人们认为大数据是引领未来经济发展的主要技术之一，大数据对制造业、融业以及教育等各行各业的发展都起着举足轻重的作用。应用大数据，管理会计的工作质量将得到有效提升，尤其是在处理海量数据的功能方面，更是效果明显。大数据时代的管理会计对管理理念和商业模式进行了重组，大数据也因此成为现代学术界与实务界关注的焦点。在大数据时代，我国高校的管理会计也在进行着改革，2014年，财政部《指导意见》的颁布，指出管理会计是今后工作的重点。因此，为了让管理会计的发展奠定坚实的基础，除了要加大对管理会计的理论研究，还要此背景下充分考虑高校管理会计当前面临的机遇与挑战，并及时采取正确的应对措施。
一、大数据与高校管理会计概述
1.大数据。随着云计算和“互联网+”的迅猛发展，大数据的概念应运而生。总理在政府工作报告中提到，大数据作为一种信息资产，其经济价值需要运用新技术进行综合分析处理后才能得以实现。在未来社会，要想取得不可估量的直接经济回报和隐性回报，就需要掌握并且合理分析巨量信息数据的技术。大数据具体可以分为以下四个特点：种类多、信息量大、处理速度快、潜在的经济价值较高。大数据时代，被称为“信息黄金”的电子信息数据，具有更高的潜在经济价值，也将深度影响未来高等学校的一系列发展变化。2.管理会计。管理会计又叫做内部报告会计，是通过整合、分析会计数据形成报告，帮助相关人员进行日常管理决策的一个会计分支。近年来，高校的管理会计的应用越来越广泛，相对财务会计而言，管理会计更多的成为了高校战略发展的一项工具。管理会计的目的是将高校财务各方数据进行综合分析，将数据结果运用到高校的的未来决策和规划发展中去，使高校达到适应新时代，高效快速、稳定发展的作用。3.管理会计在高校中的应用。管理会计对高校的积极作用不仅仅是提供财务信息，而更多的是提供综合管理参考信息，帮助高校提升综合竞争实力。[1]在高校推行管理会计，不但有利于提高学校的成本意识，强化预算管理，提高绩效考核与管理的效率，优化资源配置，最终实现决策最优化，还能对高校的社会价值进行合理评估，以适应社会发展，承担社会责任，提高社会形象，最终提升综合竞争力。4.大数据与高校管理会计。大数据是可再生资源，它在高校管理会计中的价值体现在创造有用信息。随着高校大数据应用的进一步丰富和完善，财务数据将会被交叉利用、有效利用，从而为更多的信息需要者提供服务，大数据在高校管理会计中也将会发挥更加广泛的作用。大数据与高校管理会计的融合，要求财务人员提高对数据挖掘和分析的能力，提高计划和预测的质量，从而为学校的重大决策服务。管理会计主要强调的是财务分析，而财务分析的核心是数据分析。大数据的应运而生，改变了高校管理会计的传统思维，它更关注数据的应用效率和关注数据之间的相关性。[2]
二、大数据在高校管理会计中的应用
为了更好地实现高校的会计信息化管理，充分体现高校管理会计的作用，大数据的应用具有深远的意义。全面把握好这一应用的前提、应用领域、面临的挑战将给管理会计带来积极的影响。“工欲善其事必先利其器”，随着高校财务信息化程度的提高，需要管理理念、人员配备和信息管理系统不断升级。大数据背景下要发挥管理会计的作用，就要深化大数据与管理会计之间关系的认识程度、提供充足的人才保障，以及先进的信息管理系统。大数据在高校管理会计中的应用范围十分广阔，校园行政事务的方方面面几乎都囊括其中。大数据在高校管理会计中主要应用表现在预算管理、校园基础设施建设、凭借数据分析进行水电等物业费的监控、绩效管理以及高校各项重大决策等。大数据可以极大地促进高校管理会计的发展，它可以激发高校对大数据网络信息的共享意识，推动数据共享机制的建立与完善；通过分析高校的相关可用性数据，逐步完善绩效考核系统，激发人员的积极性，最终实现学校良性发展。
三、大数据在高校管理会计应用中遇到的问题
在大数据时代，管理会计的发展面临着新的机遇与挑战，同时也使管理会计的发展迎来了许多新问题。1.高校对管理会计重要性认识不足。在我国，高校往往侧重于财务会计环节。在传统的会计中，财务管理的受重视程度不高，尽管财务管理是高校管理中的重要环节。而管理会计作为高校财务管理以及会计体系中的重要组成部分，它帮助管理者进行决策的工具，它可以提供关于高校规划、控制以及考核等方面的经济活动信息。由于部分高校的经营决策者不重视管理会计，也不理解会计信息以及分析所提供的相关资料，致使管理会计在高校中成为了可有可无的存在。2.会计数据处理的思维方式与分析方法需要转变。“总体”数据是大数据分析的特征。数据的分析方法也采用整体数据，而非抽样的数据。大数据时代需要转变思维方式，从数据地精度要求转变为数据的相关性要求，是大数据时代了解经济事项，从而预测经济事项的发展趋势的要求，而不再注重数据的因果关系。大数据时代为管理会计的应用提供了更大的舞台，扩大了管理会计的适用范围，加强了对数据的客观分析、解读、显化与还原。所以，通过合理分析会计数据，需要一系列切实可行的相关方法，来推动大数据时代管理会计体系的建立。3.缺乏大数据专业技术人才。大数据能够为高校的财务人员提供决策所需要的更有效、有用的信息。但是，应用大数据，发挥高校管理会计的作用，人的因素是关键。高校要充分利用大数据，前提是管理会计专业人才能够利用技术对数据进行分析和处理，并且具有解读大数据分析处理的结论的能力，这样才能帮助高校在大量的数据中挖掘有价值的财务信息。但是，目前高校懂得大数据的专业的管理会计人才还存在巨大的缺口。大数据时代的到来，使得高校管理会计人员要从大数据中获取有用的会计信息，不仅需要掌握财务管理方面的知识，还需要融合统计学、计算机科学、传播学等方面的知识。大数据时代，需要的是跨学科的高端会计人才，需要的是能集合各专业之所长并能应对挑战的管理会计人员。4.大数据时代下管理会计的新特点。高校管理会计作为会计的一个分支部分，是高校管理者进行决策的工具，也是高校价值创造和精细管理的重要工具。在大数据的时代，高校管理会计具有多层次性、全面性、服务性等特征。随着学校各方面管理数据量的增加，传统的数据库在对数据的存储、处理以及分析等方面都显示出了一定的困难。这种情况下需要开发管理会计的扩展性，采用适当的扩展计算机的能力和存储容量；通过提高管理会计工作的可靠性，提升对数据的读写速度，实现对数据的海量存储，提升管理会计的工作效率。因此，在大数据时代，完成管理会计的职能转变是当前最需要解决的问题。
四、大数据时代高校管理会计发展的对策
大数据时代的到来，使高校管理会计发展面临着机遇与挑战，高校应积极采取多项措施，多管齐下并有效加以应对。1.树立在大数据中应用管理会计的意识。高校要要提高对大数据时代管理会计作用的认识，就要抓住机遇、有效应对其挑战。首先，高校在平时的业务学习以及工作宣传中，要把大数据相关知识融入管理会计学习中，要推动管理会计的专业教育，使学校的财务工作者管理者认识并了解大数据对管理会计的影响和作用。其次，学校领导能够充分认识大数据对管理会计的巨大推动力，进而使财务工作者自觉将大数据应用于管理会计实务工作。此外，学校给予财务人员机会定期举行相关与其他院校进行交流活动，对大数据知识进行培训。同时让各个岗位的财务人员能够亲身体验将大数据应用于管理会计前后所带来的变化。2.适应大数据时代，建立高校财务信息化平台。高校建立财务信息化平台，是大数据时代管理会计发展的需要。数据信息化平台，不仅可以为高校管理会计提供相关的数据、信息和知识。而且可以按需定制，以适应高校的发展与业务需求。数据信息化平台的建设，可以提高会计信息存储的安全性，可以为信息需求者提供可信的会计信息化服务，同时也加强了高校的内部控制和风险管理，为管理会计应对大数据时代的到来提供有利条件。3.培养高端的管理会计人才。培养掌握大数据知识的管理会计人才，可以解决当下管理会计人才缺口的问题，大数据条件下，高端管理会计人员的培养，有助于学校的创新与变革，有助于高层管理者更加科学、高效地作出决策；有助于应用分析工具应用的提升，从而提高挖掘数据价值的能力。获得高端管理会计人员，学校一方面可以加大人才招募力度，招募能够深入了解高校情况，以及能够在大数据条件下，进行深度分析会计信息系统的新员工，以缓解人才需求方面的压力；另一方面，学校也可以通过对已有的财务人员进行派出培训、与其他院校交流学习，或邀请相关专家进行讲座与专项指导等，快速提升学校的大数据收集与分析技能，充分利用管理会计所拓展的新职能。4.大数据应用下及时完成高校管理会计的职能转变。(1)管理会计从服务型向管理参与型转变管理会计通过大数据平台，拓展了它的职能，可以做到广泛互联、灵活控制。传统的管理会计职能是为管理层提供会计信息，而今天在大数据被广泛应用后，会计工作的主动性以及价值创造作用被充分地挖掘出来，更加有利于学校的长远发展。管理会计已经衍变为一种“管理行动”，而并不是管理控制系统运行的旁观纠偏控制、差异分析等。在大数据应用下，管理会计通常是通过对经济事项的事前、事中、事后数据进行分析，从而有效地提升分析能力，并且能在分析中及时发现问题，为学校的长远发展提供可靠的改进信息。(2)管理会计从管控型向战略型会计转变传统的管理会计工作，主要是对学校内部环境进行控制、考核为主，并在此基础上进行决策，没有跳出学校去考虑对比横向不同高校的发展情况。大数据新技术的应用催生了新的管理工具和业务模式，通过大数据的应用，不仅可以实现学校内部各项信息的控制和考核，更能在此基础上，通过运用和分析大量的财务信息、非财务信息来帮助学校做出正确的发展决策。管理会计由传统的管控型向战略型会计转型，是对管理方式的变革，对提高学校核心竞争力有着重大的意义。(3)信息技术应用的转变随着社会经济的不断发展，信息技术的发展也极为迅速，对信息技术的运用也有所提高，尤其是管理会计工作中，通过信息技术的运用，对提高管理会计的工作质量有着极大的作用[3]。近些年的发展中，高校的财务数据信息海量增加，传统的会计信息处理方法已无法满足需求，因此，对信息技术提出更高的要求，推动着信息技术的转变。而大数据的应用，正是进一步推动了对信息数据的运用和有效的操作方式的转变，因此，高校财务部门需要打破传统会计专业性人才的限制，重视财务人员跨专业知识整合、协作应用能力的培养，从而培养一支专业化的数据管理人才队伍，提高综合工作能力，提高工作水平和工作效率。(4)管理会计报告内涵的转变过去高校财务部门提交只是财务报告，其实没有真正的管理报告，因此也因缺少高校内外部、不同高校间相关数据的对比等，难以评估其经济业务合理性。大数据时代，要求管理会计能够从根本上完善和提升高校内部报告的内涵和价值，使之能够支撑各项决策信息，帮助高校建立起长期竞争优势。同时，借助于互联网的大数据平台，利用管理会计先进的理论和方法，提供各类财务、非财务信息。由此可见，管理会计关注的是会计数据的相关性，通过相关关系了解经济活动，丰富其内涵，实现其价值的最大化。
五、结语
在“互联网+”、大数据的新技术浪潮风起云涌的时代，管理会计要不断创新，就要与大数据齐头并进。大数据的快速发展，将为高校管理会计发展提供外部和内部大量财务和非财务信息，帮助高校更好地整合资源，做好判断与决策，同时也给管理会计的应用带来新的契机与挑战。展望未来大数据时代，“数据驱动决策”高校的管理会计将颠覆会计传统的管理方式，通过大数据的分析结果，实现和优化决策功能，从而取代直觉判断，这将是组织决策化的重大变革，也将是高校管理会计的重大变革。
作者:曹颖萍 胡 森 单位:哈尔滨医科大学计财处
参考文献：
[1]林楠.大数据时代下管理会计的发展研究[J].财会研究,2015.
