大数据的商业价值范文

导语：如何才能写好一篇大数据的商业价值，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。

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作为研究大数据的主要工具，Hadoop暴露出的资金链风险可能昭示着整个大数据领域的资金问题。寻找到能够实现精准分析能力的资源在业界一直是一项巨大的挑战，与此同时它也是新一代商业友好型大数据工具研发的目标，而获取商业价值，则是一个更基本的问题。

对于许多人们津津乐道的大数据企业或组织来说，通过大数据获取商业价值似乎总是如此容易：有了大数据，我们就能更深入地了解客户的行为，并运用这些知识来增加客户的满意度，从而提高企业的盈利能力。但说的容易做起来难，真正去让一个新兴企业来实现大数据价值时，一切往往变得捉襟见肘，但不管怎么说，回顾总结一些当下实用的大数据商业实践方法总归没错。实际上，最大化大数据的商业价值可以归结为将下述的六件事做好：

1.以商业思维为出发点：对于数据科学家们来说，运用Hadoop或其他先进的大数据分析工具畅游于数据知识的海洋中是在愉快不过的事了，不过如果不把分析的结果转化为可以应用于解决现实世界商业问题的东西，那么对于时间和资源则是巨大的浪费。与业务专家合作，了解改进过程中的机遇与挑战，将会是一个大数据项目成功与否的关键。专注于一个具体的商业问题将有助于识别有用的数据集，并针对化选择适合的技术与工具。与此同时，这样的过程能够促使你步步为营，对项目进行进一步推进。

2.把目光投向将理论付诸实践的途径上：要实现真正的商业价值，我们必须对理论分析的结果进行实际的运用。这听起来毫无疑问，但事实上有太多的大数据项目都会因为走不过这一关而从此尘封，将理论分析的结果纳入商业活动并使它们因此收益往往并非易事。有时，在实验室里看起来很美好的数据有可能是不可用的；而当你在商业活动中真正需要某项数据时，它也有可能变得过于昂贵。与此同时，一系列的行业法规也对数据的可用性产生巨大的影响。

3.使用最前沿的分析方法：商业智能与商业分析方法的创新正在改变企业从用户数据中获取价值的方式。新兴的数据分析平台也因此不再是像传统的描述性报告或历史记录仪表盘那样的周期性呈现，转而成为了一个能够不断分析传入的数据，提供指导意见，并且实时可操作的庞大系统。大数据的工具与基础设施使得当今的数据分析能够更加快捷简便地对机器学习方法进行应用，从而对包括各种各样结构化与非结构化数据类型的巨大数据集进行探索。

4.拥抱多样化的分析工具：R， Python， Hive， Groovy， Scala， MATLAB， SQL， SAS；哪个才是你的最爱？这个技术创新呈爆炸性发展的世界带给我们的副作用之一，便是常常需要学习一套新的分析工具。等着你最拿手的分析工具自己升级往往不是一个好的选项，领先的分析团队将不可避免地需要使用多个工具来支持他们的业务需求，所以最好的方法是去拥抱这样的多样性，构建一个灵活多样的技能储备，用于实现由不同工具构建的各种分析模型。在一个机械化生产的环境中，将多种类型的分析模型整合到一起往往十分困难。然而，已经有诸如FICO®决策管理平台这样的现代决策管理系统，通过可扩展包以及网络服务标准等渠道实现了对上述方案的简化。

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(理解大数据分析、大数据的价值、大数据未来展望)

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内容简介

《跟随大数据旅行》是一本短小而精悍的书，不需要花费太多时间就能够让读者弄清楚大数据到底是什么，还能帮助读者了解大数据的来龙去脉以及未来大数据对各行各业带来的影响与作用。大数据将带来新的科技革命浪潮并推动管理变革、IT科技变革与业务变革、生态链变革以及分析变革。

《跟随大数据旅行》第1章讲述大数据的来龙去脉。第2章从应用的角度讲述大数据实际的业界应用。第3章从大数据的技术角度讲述大数据对当今和未来技术的影响。第4章从数据分析的角度讲述大数据分析，而大数据分析是大数据的核心，内容从数据到信息，从分析流程到算法应用、数据挖掘、模型应用、可视化展现以及分析团队建设。第5章从大数据的价值讲述大数据的商业价值、分析价值、安全价值以及未来价值。第6章讲述大数据的未来，对大数据未来给予一个前瞻性预测、未来IT科技、未来管理变革等。

《跟随大数据旅行》适合IT科技人员、管理人员、数据分析人员、数据挖掘人员、统计分析人员和决策者以及想了解大数据的普通读者阅读。

目录

序言

第1章 大数据的前世今生

1.1 何谓大数据

1.2 横空出世的大数据

1.3 大数据将走向何方

第2章 无处不在的大数据

2.1 SNS社交网站中的大数据

2.2 电子商务中的大数据

2.3 医疗行业中的大数据

2.4 移动互联网上的大数据

2.5 金融行业中的大数据

2.6 物联网上的大数据

第3章 大数据下的商业智能与平台架构

3.1 商业智能—在大数据时代下的新发展

3.2 MPP架构—在大数据时代下的新架构

3.3 云平台—大数据与云平台的关系

3.4 其他架构—在大数据时代下的其他创新

3.5 多平台共存—在大数据时代下的必然选择

第4章 理解大数据分析

4.1 数据的价值转换过程

4.2 数据分析流程

4.3 数据分析人员的要求

4.4 数据分析的团队建设—大数据分析部门组建

4.5 数据分析工具—大数据分析的利器

4.6 算法应用—大数据分析时代的基石

4.7 数据挖掘、模型与相关分析—大数据淘金

4.8 可视化分析—大数据分析的最高层级

4.9 报表与数据分析的关系—大数据分析的深层关系

4.10 带点怀疑精神—不要完全相信数据分析

第5章 大数据的价值

5.1 商业价值

5.2 分析价值

5.3 安全价值

5.4 未来价值

第6章 大数据未来展望

6.1 未来智能科技

6.2 未来管理变革

6.3 未来商业智能

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关键词：图书电商；大数据；销售；信息

1 精准营销的定义及作用

所谓精准营销是指依靠现代化的信息技术来对用户进行分析，从而建立精准的服务体系，以最低的营销成本来进行销售。多年以前，网络中可利用的用户数据较少，有实用价值的数据更低，这就造成营销定位不准确，造成了销售情况不好，营销成本无法收回问题。而近年来，在大数据背景下，真正的实现了精准营销，尤其是图书电商已经有了自己的交易平台，这个平台可以记录用户登录过的数据信息，这给电商营销提供了很多实用的用户数据信息，对图书进行营销定位作用显著。

目前，人们上网使用最多的就是交友软件，例如：QQ、陌陌、微信等，还有一些人爱打网络游戏或者登陆论坛。人们在使用软件或者登陆论坛时，它的个人信息就会被软件或者平台记录，而且会把每一个用户的使用足迹生成一个数据包，平台的这些功能不仅对自己网络维护和发展有帮助，更可以为其他用户提供商业信息。图书电商就是受益者之一，它一直都是通过其他平台来得到用户的数据信息，然后进行精准营销。在具体营销中，图书电商是通过第三方平台（如：QQ、陌陌、微信等）提供的用户数据进行分析总结，了解到每个用户的基本信息、上网情况、个人爱好等，这样可以了解到每个用户的所有情况，然后就可以有针对性的进行图书营销，这种营销方式定位准确，不仅节约了销售成本，还提高了销售业绩，是非常实用的营销方式。

2 大数据商业价值的具体体现

图书电商是一种全新的营销方式，它的发行方式以网络为主，以广告投资为辅。在前几年，这种营销方式单一，可供分析的用户数据较少，营销效果很不理想。而到了如今的大数据时期，随着用户的网络活动力增强，可供分析的数据逐渐增多，企业可以利用这些数据做好营销工作，极大地提高了销售业绩。在2013年初，美国GOOGLE论坛就公布了《大数据的影响力》这个报告，其内容说道："美国的经济情况对黄金的影响力是最大的。但要制定、统计和反映美国整体经济活动的数据是十分困难的，金融市场是靠经济数据作为对美国经济状况的反映。"可见，数据就是资产，它有着和黄金一样的影响力。下面介绍大数据商业价值的具体体现：

第一，图书电商通过网络平台和软件收集过来的数据进行分析，得到了很多实用的用户信息。这样图书销售主体可以通过这些信息来进行用户定位，提高了销售量。可见，这些数据具有很强的商业价值，对销售盈利有极大的推动作用。如：搜狗引擎可以收集玩家的游戏需要，然后把这些用户数据要求进行汇总打包，这些数据包对网络游戏商家有极大的商业价值，网络游戏商家通过购买该数据包获得用户信息来进行游戏设计，会得到游戏玩家的喜爱，提高了经济效益。

第二，在大数据环境下，图书电商使用多种技术和方法来分析数据信息，从而得到用户的消费要求，这样可以准确的判断用户的购买需求，也提高了销售力和市场力。如：我们都了解的淘宝，它就可以收集买家的商品需求、买家的访问量和商品的点击率等，淘宝通过把这些数据卖给用户获得利益，用户也通过分析淘宝提供的数据得到了更大的利益。

第三，图书电商通过构建自己的平台，也可以进行数据采集，这样它也可以通过为其他用户提供数据来进行盈利，使用该数据的用户也通过分析用户信息来进行精准营销，提高了自身的服务质量，赢得了更大的利益。因此，数据有极大的商业价值，只要是能够构建用户平台，就可以利用收集数据用来进行盈利。

3 图书电商发展的重要性

我们都知道，出版物的产业链分为：作者创作、厂家策划、图书出版、策划广告、用户购买等环节，这些环节中，最重要的就是销售环节，而图书电商的目的就是提高销售量，它在销售环节中利用用户特点有针对性的进行产品推广，但是由于可利用的用户数据较少，一直没有达到很好的效果。而随着大数据的到来给图书电商带来了的良好环境，图书电商通过调整产业链的结构，尤其是利用好网络进行销售，提高好数据信息的利用率，让整个产业链更加合理化，企业的经济效益得到提高。

在大数据背景下，图书电商的使用领域要更加广泛。我们以图书策划环节为例，传统的图书策划都是策划人员根据自己的知识和经验进行策划设计，其自身对读者的定位是极其不准确的。尽管有些策划者很关心社会的潮流和热点，但是其设计出来的产品也不可能完全满足消费者的口味。而图书电商可以解决这一问题，它通过分析其他平台和软件提供的数据，得到用户的阅读习惯、阅读时间、阅读要求等，然后根据用户特点进行归类，在针对不同需要进行策划设计，这样设计出来的图书就会满足人群的需要，对抢占图书市场作用明显。

4 结语

从上述内容中看出，在大数据背景下，图书电商要想发展，一定要认识到数据信息的应用价值，多从别的平台和软件中吸收有用数据来进行分析，从而得出用户的基本信息、业余活动、兴趣爱好，然后在有针对性的进行广告策划，进而提高企业的竞争力，实现销售业绩的整体提高。

参考文献：

[1]富翔强.大数据时代图书编辑如何有效实现图书内容采集[J].才智，2013（01）.

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一、大数据发展背景下的企业管理模式中的问题剖析

大数据给企业的传统观念带来了新的机遇和挑战，显现出旧有管理思维模式下的弊端和缺陷，为此，我们要全面分析大数据发展背景下的企业管理模式。

（一）企业管理者尚未充分发现大数据的商业价值

互联网和大数据渗透到社会各个层面和领域之中，产生了变革性的创新，然而，许多企业的管理者还没有充分意识到大数据时代所隐含的商机，缺乏对大数据挖掘的前瞻意识，也缺乏对大数据的深入了解，仅是知道这个新时代的词语概念，而对其利益增长潜能和管理模式创新的路径缺乏认知和理解，企业管理者大多只对大数据的表象加以关注，而无法从大数据中发现其中隐含的问题，从大数据中获取竞争对手的信息也寥寥无几。[1]

（二）大数据的先进技术尚未得到充分的利用

企业管理尚未充分运用大数据的先进技术，没有结合自身的实际情况、战略规划等内容，进行大数据的快速采集、提取、整理、分析和处理，也即缺乏大数据时展背景下的商业智能，这就使企业在大数据发展背景下的管理模式受阻，难以发挥出其先进的管理效能。

（三）缺乏新型数据分析人才

在大数据发展背景之下，海量数据良莠不齐，企业要想获得自身的发展和进步，就需要在参差不齐的海量数据中加以辨识和分析，这就需要对大数据的分析和整合，它不同于原有的信息化管理和市场营销管理的内容，要求更高的综合素质的大数据分析人才，企业原有的人才培养模式无法与大数据人才需求相适应，无法培养出与大数据相契合的数据分析创新人才，这就使企业管理模式难以突破旧有模式。

二、大数据发展背景下的企业管理模式创新研究

（一）增强企业管理者的大数据意识

具有大数据意识和互联网观念的企业则可以先于企业抢占商机，可以在企业管理决策之中，充分意识到大数据的概念及其内涵，体会到大数据给企业管理带来的巨大机遇，从而在商业智能化的决策之中，能够利用大数据进行顺畅的交流和沟通，并结合企业的自身实际情况，建构企业数据分析系统，更好地对大数据加以利用，创造出倍数增长的经济效益和商业价值。[2]

（二）生成大数据获取平台，实现创新的方案决策

大数据发展背景之下，企业要充分利用大数据，形成数据获取平台，能够更好地对企?I相关的数据信息进行采集、处理、分析、监测、预测。在数据的驱动之下，进行企业的管理创新活动，并由此发现企业管理中隐藏的问题，并在发现问题之后，确定企业创新的领域及范畴。利用初步的定性数据分析方法，详细阐释与管理决策相关的关键性问题，挖掘数据背后隐含的深层次的信息。不仅要对半结构化数据进行整理和分析，还要对非结构化的数据进行提炼和分析，使之转化成为可以被数据库所辨识的结构化数据，形成企业管理决策的“数据源”，为企业管理决策方案提供有力的数据依据，并对决策备选方案进行可行性验证，最后择优选择企业管理创新方案。[3]

（三）动态数据下的企业管理创新方案实施

在确定了企业管理创新方案之后，企业可以不断地对实时的、动态的数据进行采集、分析，在对实时动态数据反馈的条件下，更好地利用大数据进行企业管理创新方案的纠偏。在数据动态分享的平台之下实现对企业管理的监控和优化，根据内外部环境进行反馈性的适当调整和修正，这就使企业管理创新方案处于实时反馈、动态更新、持续改进的良性循环过程，可以极大地提升企业管理创新方案的效果和成功概率。

（四）实现大数据背景下的企业人力资源管理创新

第一，人力资源规划的创新。在大数据发展背景下，企业人力资源管理工作的人力资源需求预测工作是前提和基础，原有的趋势分析法、回归分析法、比率分析法难以实现对企业人力资源需求的科学、全面的预测，而大数据的出现则为企业人力资源规划带来了新的契机，企业可以引入先进的大数据技术，全面采集企业员工的相关信息，与企业员工的个人发展需求、职业生涯规划相结合，科学合理地做出企业人才流动性的评判，并为企业内部人员调动、岗位招聘等提供了科学的数据参考。[4]

第二，实现人力资源招聘的创新。在大数据背景下，原有的企业人才网络招聘、校园招聘、现场招聘等方式，无法实现对员工的全面了解，而大数据中的社交网络则为企业人才招聘提供了新的途径。大数据下的社交网络涵括了个人极大部分的信息，如：个人社会关系、工作情况、生活状态、工作效率、个人潜能等，可见，通过大数据下的个人社交网络可以全方位地获悉员工个人的信息，从而更好地实现个人与企业岗位的精准匹配，充分体现出大数据下的立体化信息的实用价值。

第三，人力资源管理工作的创新。在大数据背景下，企业人力资源管理工作可以得到有效的创新，大数据的良好分级为企业内部人力资源管理工作提供了量化分析的前提，可以较好地实现对企业员工的晋升意愿、职业规划、工作绩效等方面进行直观、清晰的展示。并且，大数据还较好地纠正了人力资源管理中的偏差，通过详细、完整的大数据分析，可以更好地落实适宜于企业员工的培训内容，使之更适合企业发展目标和个人发展目标。[5]

（五）大数据下的企业财务管理创新

大数据为企业的财务管理模式带来了创新机遇，使企业的财务信息化管理水平得到极大的提升，加强了对财务数据信息的处理，开发了企业财务数据信息关键词搜索引擎，更好地实现了财务数据信息的统一化、标准化和规范化管理，提升了企业财务管理人员的信息化素养。[6]

三、结语

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为了突破传统的体育比赛报道模式、真正挖掘球迷的真实需求、创造独特的报道视角，腾讯和IBM进行了合作，利用IBM的社交大数据分析和云计算技术，针对社交网上球迷关于世界杯的广泛评论、观点、声音进行实时分析，并获得对球迷关注话题、球迷性格特点、独特观点的实时掌握，从而让球迷享受到一场与众不同的足球报道体验。

例如，在互联网上，很多人会为谁是真球迷、谁是伪球迷争论不休。而利用社交大数据分析则能够帮助球迷解决这一问题。利用社交大数据分析并结合个人性格分析模型，可以把不同球星的典型球迷画像清晰地勾勒出来。不仅是球迷的兴趣爱好，连性格特点和行为方式都刻画得十分详细。事实上，在本届世界杯期间，与球迷画像进行对比，鉴定自己的真球迷含金量已经成为腾讯网上球迷众多热门话题之一。

其实，社交大数据分析不仅体现在体育方面。在很多传统行业中，社交大数据分析已经得到了广泛的应用，并产生了全新的商业价值。

客户细分和精准营销

这也是目前社交大数据分析应用最为广泛的场景之一。通过社交大数据分析，企业可以在海量的社交媒体数据中，准确发现客户或潜在客户，并通过对其社交网络语言以及行为的大数据分析，清晰掌握不同客户的特点和潜在需求。“不仅能够了解客户的性别、年龄、收入，而且连性格特点、行为习惯、潜在购买需求都可以被准确勾画出来，基于此，企业可以制定更加精准的营销策略。”IBM大中华区全球咨询服务部高级经理郭树勇说道。

实现精准的客户化产品设计

基于语义分析技术的社交大数据分析可以更加准确地判断社交网络上人们语言表达的意思，从而让企业实时发现客户对产品与服务的态度及意见，帮助企业第一时间发现问题，调整策略或实现产品与服务的优化。

“某全球跨国饮料集团利用IBM社交大数据分析工具，成功实现对社交媒体的有效监测，不需要任何调研，就可以在第一时间掌握消费者对自身营销效果的全面、真实评价，洞察竞争对手态势。通过捕捉大众性产品的用户反馈和评价，绘制出一个生动的细分用户群像，就可以精准地进行产品功能设计和改进。”郭树勇说。

打造创新商业模式

社交大数据分析可以有效地捕捉、筛选、挖掘客户关心的热点话题，更好地帮助企业决策者明确客户行为方式，并且发现潜在的商业机遇，从而准确地抓住市场先机，来建立以客户体验为中心的商业运作模式，以便为企业树立独特的行业竞争优势，进而改变现有的商业格局。

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英特尔亚太研发有限公司总经理、英特尔软件与服务事业部中国区总经理何京翔博士希望，帮助中国企业发掘其自身大数据集内蕴含的大价值。

对用户最有意义的，就是大数据可通过处理和分析而被发掘出来的价值——无论是商业价值还是社会价值。而面对可以从大数据中发掘出来的、如此具体甚至已清晰可见的价值，IT产业界和用户已就加速大数据技术的发展和应用达成了共识，但相关技术和应用的成熟和落地是无法一蹴而就的。这需要在相关的IT基础设施与服务层、数据组织与管理层、数据分析与发现层、决策支持与IT服务层全面导入创新技术，特别是在堪称大数据应用“载体”的IT基础设施与服务层，采用基于开放架构的平台将是最佳选择，而这主要是由大数据的重要组成部分——商业数据、社交数据和传感器数据的迅猛增长趋势所决定的。

大数据处理任务对于开放架构平台的倚重，让英特尔在这一领域获得了越来越多合作伙伴与用户的关注。作为全球领先的开放架构平台最核心部件——处理器平台的提供商，英特尔首要的任务就是要打造适用于大数据应用的“芯”，而后帮助合作伙伴围绕这一基础创新打造可承载大数据应用的基础设施。对此，英特尔公司早有准备——今年三月的全新至强　处理器E5产品家族，就是可为大数据应用中的分布式处理和高性能计算任务带来更优性能、能效、可扩展性和可管理性优势的创新之作。对于需要既有的关系型数据库和商业智能技术及应用来处理和分析的商业型大数据，英特尔则有至强　处理器E7产品家族予以支撑。该产品家族的亮点就在于能为企业关键业务应用，特别是为关键商业数据处理和分析任务的运行提供兼具性能、能效、RAS特性及性价比优势的平台。

以基于至强处理器构建的高效IT基础设施为基石，英特尔还计划在其上的数据组织与管理层，针对大数据的分发和管理需求提供针对英特尔平台优化的Hadoop产品和服务；在分析与发现层，提供针对客户端与服务器端算法开发的支持，以满足大数据计算所需的性能与规模要求；在决策支持与IT服务层，则将联合生态系统内的合作伙伴，提供更为优化的可视化应用体验。英特尔所有与这些规划相关的具体策略，将随着大数据技术、应用和市场的发展逐步深化、细化。

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一分钟内，twitter上新发的数据量超过10万；“facebook”的浏览量超过600万。这些庞大的数字，意味着什么？不可否认，人类已经进入了大数据时代。

IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠先生表示：“作为大数据领域的领导者，IBM正在利用领先方法论和全面大数据技术帮助企业重新思考已有的IT模式；助力企业进行基于这场信息革命的业务转型，获取竞争机遇和不可估量的商业价值。同时，IBM作为目前业界唯一能够集咨询、服务、软硬件综合实力，提供端到端全面整合解决方案的厂商，相关产品和服务覆盖了‘大数据’相关领域的各个阶段、各个领域；IBM的大数据实践已经深入到包括中国在内的全球市场的各个行业，包括电信、金融、医疗、零售、制造等众多客户已在IBM大数据平台及大数据分析等技术和理念支持下获得收益。”

针对当前企业对于大数据的攀升需求，IBM正在通过智慧的分析洞察（Smarter Analytics）帮助企业全力打造大数据落地策略、通过真实有效的大数据部署实现高价值的成长。结合深厚的市场经验和前瞻的创新理念，整合IBM软件、硬件、咨询服务、研究等各领域最前沿的技能和资产，IBM智慧分析洞察（Smarter Analytics）为企业提供了“大数据平台”和“大数据分析”两大核心实力。

首先，IBM提出的“大数据平台”架构为各行业企业选择和构建大数据解决方案提供了全面的技术支持。以Hadoop系统、流计算、数据仓库和信息整合与治理四大核心技术能力，突破了传统数据仓库和数据管理理念，能够为企业组织提供实时分析信息流和因特网范围信息源的能力，实现更为经济高效的大数据管理和整合治理，并为在此之上的大数据分析奠定坚实的基础。

其次，IBM利用绩效管理、风险分析、决策管理和内容分析构成完整的“大数据分析”能力，为决策制定者提供全面、统一且准确的信息，帮助他们在激增的数据中获取洞察，发掘商业机遇和价值，制定更为有效的决策，最终提高业绩。其中，大数据能力集中体现在一系列领先的分析技术和工具上：包括商业智能和绩效管理软件Cognos、预测分析软件SPSS、风险管理软件OpenPages、企业风险分析软件Algorithmics以及薪酬和销售绩效管理软件Varicent等。

篇8

Alpine领军大数据时代

既然商业发展、日常生活已经离不开“大数据”，我们对“大数据”就应该有更为明确的定位：如何利用更小的投入，去极大化挖掘数据的潜在价值呢？

目前，已经有多家厂商开始着眼于“大数据”领域，帮助企业打开数据宝库的“大门”。近年来迅速崛起了一家具有资深经验的公司――美国勇攀科技（Alpine Data Labs，下文简称“Alpine”）。作为极具“大数据”前瞻性的革命性厂商，Alpine一直致力于为用户创造革命性、可扩展性、高效益的数据分析解决方案。

2011年，Alpine荣获美国CRN年度优秀软件企业殊荣，以及美国Dow Jone’s Venture Wire颁发的极具创新科技实力殊荣，获得了国外机构的肯定和认可。

打开数据宝库大门的七条咒语

面对海量数据，挖掘真正能够被企业所用的信息像“大海捞针”。不过，对于Alpine而言却不难。通过数据挖掘技术，Alpine可以帮助企业寻找到深藏在数据中的“珍宝”，进而实现业务的腾飞。

那么，如何打开数据宝库的大门呢？Alpine认为，记住下面七条“咒语”，就能够让企业更加轻松地适应“大数据”时代的步伐。

1.数据库内执行（In-Database）

Alpine Miner的可视化建模软件采用了业界领先的数据库内执行（In-Database）技术，避免了大规模的数据迁移及数据复制，使得数据挖掘速度得到了成倍的提高，同时也将数据泄漏风险降到最低。

2.优秀的多算法支持

数据挖掘是一种基于人工智能、机器学习、统计学等技术的决策支持过程。由于数据结构及功能的不同，衍生出了多种算法。值得庆幸的是，Alpine Miner已经能够支持各类主流的常见算法，为企业从技术实现上扫清了壁垒。

3.对海量数据支持

Alpine Miner不仅能够支持中小型企业的数据规模，同时对5TB到100TB的数据容量也可以达到极优的执行效果。

4.分析与挖掘，两手都要硬

Alpine Miner利用数据探索、数据准备、数据转换等技术功能，完满实现了挖掘和分析两大要点，让用户高效发现潜在数据价值。

5.通俗易懂的直观图形界面。

Alpine Miner直观可视的图形界面（GUI），使得IT管理人员的操作和分析都不再单调乏味,提高了工作效率。

6.人性化的结果导出及复用

Alpine Miner不仅能够将已执行的数据挖掘及分析结果进行保存以待未来复用，同时还能够将结果导出，方便制作文本和报告。

7.具备优秀的客户业务定制化特性

作为第三方的商业解决方案，Alpine Miner能够兼容不同的数据分析平台，为用户提供极大化的价值和ROI（投入产出比），同时，能够按照用户需求进行有针对性的优化。

Alpine在中国

Alpine由两名华人所创建――首席执行官Anderson Wong、首席技术官Yi-Ling Chen。在技术与资本“双向成长”的背景下，Alpine已经迅速成长为一家具有雄厚实力的“大数据”时代领先厂商。

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大数据环境对财务分析的对象、方法与工具以及功能等产生了巨大的影响，从而对财务分析人员的知识与能力结构提出了新的挑战和需求。作为培养财务分析人才的主要载体——财务分析教材，必须加以重新构建和创新。大数据环境下的财务分析教材体系首先要强调海量数据收集、整理、处理等工具的运用能力培养，同时，应突破财务会计数据分析的局限性，从财务信息、行业信息和宏观信息方面进行更大、更复杂、更全面分析，构建一个全新视角的财务分析方法体系和内容体系，从而为决策者提供更多宝贵信息，创造更多价值与财富。

关键词：

财务分析；教材体系；大数据环境；方法；内容

根据Gartner(2012)的定义，大数据具有数量大、变化快和多样化的基本特征，是典型的信息资产，其背后隐藏着巨大价值与财富。财务数据是企业最基本、最有决策价值的数据，是大数据的重要构成内容。但大数据时代，财务所面对的数据规模越来越庞大、数据类型越来越复杂，也蕴藏着越来越多的宝贵信息，因此，大数据对传统财务会计理论与实务提出了新的要求，对会计信息质量产生更广泛而深刻的影响，这必然需要培养掌握先进的分析技术和大数据分析工具，能从海量数据中发现机遇，具备高效的沟通和协作能力的数据处理与分析的团队。财务分析教材作为财务数据处理与分析人才培养的主要载体、平台和手段，必然以大数据环境下财务数据分析人才知识和能力需求为导向，对其教学工具、教学内容和教学方式进行变革与调整。关于财务分析教材方面的研究，从文献的数量上来看并不多，而进行大数据环境下财务分析教材的研究文献基本是空白。不过，随着大数据时代的到来，目前，关于大数据下财务分析的讨论越来越多。部分学者对从理论上分析了大数据对财务会计理论的影响，进而指出大数据对财务分析内涵、对象和功能等内容的影响[1]；也有部分学者结合实际指出：大数据的到来给财务分析领域带来了巨大机遇和挑战[2]，财务分析将不再是一个静态的，个态的和封闭的内部“小分析”[3]，而是动态的、系统的、开放的、注重过程分析和非结构数据分析的综合分析[4]；当然，也有个别学者从课程建设的角度进行分析，指出数据时代的到来，高校财务分析课程急需改革，以培养创新型财务分析人才来适应市场需求[5]，等等。本文希望在借鉴前述学者的研究成果基础上，构建适应大数据环境下财务分析人才培养的全新的财务分析教材体系。

一、大数据环境对财务分析的影响

大数据时代的到来，财务分析将发生一个翻天的变革，其将突破静态的，个态的“小分析”范畴，而变成一个动态的、系统的“综合分析”。

（一）对财务分析对象的影响

大数据环境下，财务分析将更注重信息的全面性和针对性，更注重利益相关者的信息需求和信息的决策相关性。针对不同利益相关者信息需求的各种“个性化财务报告”在大数据时代强大的存储功和分析能力下将以较低成本得以产生。[1]同时，强大的分析功能使财务分析对象将打破本公司财务数据的界限，大量涉足非本公司以外的财务数据和其他非财务信息。

（二）对财务分析人员知识和能力的影响

大数据环境下的财务分析人才需要新知识、新能力、新度量和新的思维方式，实现由传统的财务数据分析，向一个大数据环境下的综合思维转变。在知识结构方面，财务分析人士除了需要厚实的财务与会计专业知识外，更需要扎实的数学、统计学和计量经济学等进行数据分析的基础知识作支撑。在能力结构方面，财务分析人士需要具有挖掘大数据价值与消除噪音数据的洞查能力、分析大数据的新技术与新工具的使用能力以及为利益相关者创造数据或提供报告的语言表达能力等。总之，大数据环境下的企业首席财务分析师既是企业首席财务技术师、企业首席财务信息师更是企业首席战略决策的咨询师。

（三）对财务分析方法与工具的影响

大数据时代的到来，财务分析突破了传统的数据基础和计算条件的限制，其分析越来越精益，与之相应的财务分析方法与技术也与时俱进。信息技术、数据库和云计算技术与统计学方法和数学方法相结合在数据存储、处理、挖掘和分析中发挥有效的作用，使得财务分析方法将由传统小样本抽样分析转向全面分析成为可能，为不同利益相关都提供全部和高质量的信息。

（四）对财务分析功能的影响

大数据环境下，分析方法和分析内容的丰富，财务分析更注意寻找事物的相关关系，而不仅仅是事物的因果关系；更注重高质量数据的挖掘和企业价值的提高。因此，大数据时代的财务分析功能不仅仅是传统的预测和控制等，而是更注重利用数据为企业利益相关者提供全方位、高相关性和高准确性的决策信息，发展企业商业价值和战略先机。

二、大数据环境下财务分析教材体系的构建

大数据对财务分析对象、功能和方法等产生了巨大的影响，从而对财务分析人才的能力和知识结构给出了新的要求。财务分析课程是财务分析人才培养的平台，大数据环境下其必须建立在统计学、计量经济学和高等数学等基本工具的先修课程的基础上；而财务分析教材则是财务分析人才培养的直接载体和手段，其教学体系直接决定着财务分析人才的知识和能力结构。（如图1所示）传统的以财务比率分析为工具，以财务报告为对象，以满足股东、债权人和经营者等相关利益者对财务数据需求为目的的教材体系必将进行重新构建和创新，以适应大数据环境下财务分析人才的成长。

（一）第一部分：财务分析绪论

本部分内容应该由以下几部分组成：大数据环境下利益相关者对财务分析的需求、大数据环境下财务分析的目标与定位、大数据环境下财务分析所需要的知识与能力支持体系、方法体系以及大数据环境下财务分析教材的内容体系与框架。

（二）第二部分：财务分析方法体系

大数据环境下，财务分析的方法尤为重要，除了传统的财务比率和比较分析等方法外，更注重利用数学、统计学和计量经济学等知识与计算机软件和硬件平台的结合使用来收集、整理、甄别和处理数据，发现数据潜在的巨大商业价值。就财务分析教材而言，必须强调学生充分利用先修改课程所学的知识，具备从各种渠道获取大数据的能力，处理数据与建模能力，因此，大数据环境下财务分析方法应包括海量数据收集方法、海量数据整理与甄别方法以及海量数据的处理方法。

（三）第三部分：财务分析内容体系

1.财务信息分析。财务会计数据是企业最基本、也是最大和丰富的一种数据，是传统财务分析的主体，也是大数据的重要组成部分，因此，财务分析首先必定是对企业大量的财务数据进行分析，包括财务报表比较分析、各种财务能力（盈利、偿债、营运、发展、创新和综合财务）分析、各种会计活动分析等，让财务数据开口说话，挖掘其价值，为企业经营管理者提供决策相关的信息，同时，也为后面的相关分析奠定基础。[4]

2.企业信息分析。企业信息在一定程度是企业的工具更是企业的商业机遇，企业除了财务数据外，还有大量的非财务数据如客户关系信息、产品与销售信息和部门合作信息，等等，这些数据相当重要，也是企业决策的基础，但零散、单个的数据没有任何价值，只有财务人员利用科学的分析方法，建立适当的分析模型，对数据进行加工，才能挖掘出其隐含的商业价值。

3.行业和宏观信息分析。大数据环境下，数据分析人才的基本能力之一是要通过不同渠道获得相关行业和宏观经济数据，进行中观和宏观分析。行业和宏观数据来源于金融数据库，板块数据库，网络数据库、国研网和各种信息中心等平台的数据，分析人员不仅要利用计量经济学的方法进行定量分析，同时，也要利用一些SWOT、专家经验判断法等非定量方法进行分析，为企业发展所处的行业和宏观环境做出科学合理的判断。

（四）第四部分：大数据环境下财务分析的应用

1.利用大数据进行风险管理。以某企业所处的宏观和行业环境为例，设置相应的指标反映其中观和宏观环境，建议中宏风险预警模型，然后再选择或设置反映企业经营和财务风险的相关指标，建立微观风险预警模型。

2.利用大数据创造价值。以某企业为例，分析其不同经营环节（生产过程、供应链和销售环节等）的相关数据，运用财务分析方法对大数据的战略分析，为企业提供机遇，创造价值。

3.利用大数据进行专业化、实时化的决策。以某家银行数据收集处理和方案决策为例，分析其在大数据环境下的工作效率和决策程度，比较传统的决策方式，阐述大数据环境下利用大数据的专业化和实时化决策。

参考文献：

[1]齐萱，杨静.大数据时代会计信息相关性研究述评[J].财会通讯，2015（28）：62-65.

[2]张红英，王翠森.大数据时代财务分析领域机遇与挑战[J].财会通讯，2016（2）：84-85.

[3]白金荣.大数据时代公司财务分析的发展浅析[J].经营管理者,2015（9）：280.

[4]赵红梅，王卫星.财务分析的理论基础与教材体系创新研究[J].财会通讯，2014（10）：48-51.

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关键词：移动互联网；微信传播模式；“内容+平台+数据”模式；生态圈；粉丝经济

一、微信传播模式与特征

很多学者提出了不同的传播过程要素，考虑到美国学者哈罗德・拉斯韦尔是首次提出了传播者、内容、媒介、接受者及效果这五个传播过程要素理论且被学术界广泛采用，本文借鉴上面五个要素来分析微信传播模式。

1.传播者分析

用户通过微信在移动终端、电脑等发送传播各种信息，如文字、音频、视频、图片等的。可是我们知道在微信首度被推出的时候，大部分用户使用QQ就能满足上述的传播信息的需求，考虑到这些用户稳定且有强烈的情感黏性依附于QQ软件，那么是什么使得他们放弃QQ选择微信呢？根据调查我们发现，微信在聊天以及朋友圈时更加具有私密性，能够很好地保护用户的隐私，这是之前的一些通信平台如微博、QQ空间等无法满足的。在上述平台中，者的所有互动内容均公开，不论是否是好友都可看见。而微信很好地避免了这一问题。只有通过加入手机验证的好友才能观看对方完整朋友圈或是互动聊天，用户隐私得以保护，恶意骚扰、垃圾广告无法介入。更值得一提的是，即使是用户的好友A发送的朋友圈评论，朋友B也无法看到，很好地处理了由于A、B之间互不认识而造成的隐私泄漏问题。

2.内容分析

微信传播消息内容有即时性与多义性的特点。用户打开微信客户端，即可接收消息并进行快速反馈。微信双方通过文字、语音方式，短时间内就可以完成次内容丰富的信息传递。而视频聊天更是突破聊天时空限制，通过双向或多向方式交流沟通，拉近传受双方沟通距离。

3.媒介分析

随着移动互联网用户日渐增多、智能手机逐渐成为移动媒体主要载体。微信功能，比如二维码功能所需高清摄像头、以及手机听筒与扬声器、手写输入所需的多点触屏、查看附近人的GPS定位、需要重力感应器的摇一摇等，充分发掘了智能手机的功能。微信一对多广播功能，传播者拥有充分主动权，可以通过数据分析对的内容、范围、手段等进行控制，实现用户精准营销。

4.接受者分析

微信创造了全方位、立体化的社交网络，虚拟世界变的真实，拉近了人与人之间的距离。虚拟社交模式中，根据实际距离，可将社交圈分为熟人交际圈，陌生人交际圈俩个层面，人们可以根据需要更加精确地分配社交精力。

熟人社交圈。微信基础用户是熟人关系，传受双方通过微信沟通，感情黏性进一步增强，从而形成稳定、成熟、联系最为频繁的交际圈，微信广告利用用户之间的这种“口碑传播”得以推广。

陌生人社交圈。微信“查看附近的人”功能，能够看到用户所在位置千米内微信用户。为用户提供附近人的头像、昵称等，便于用户之间联系，方便结识身边的朋友，向身边人寻求帮助，推广工作业务。二维码、LBS定位、摇一摇和漂流瓶功能将微信社交圈由熟人推向陌生人。

以上社交圈，微信信息接受者存在鲜明区别，传播者在未来的沟通中能够更精确地分配社交精力，确定传播内容。

5.效果分析

微信主要功能是文字语音视频聊天，这种沟通方式会使传受双方关系更为密切。传受双方身份以家人、好友、同学、同事为主，保障了双方消息传递的安全性与真实性。微信传播主体私人化、通讯过程即时性、通信方式交互性等优势，能够满足用户的不同需求。

二、腾讯微信与Facebook（脸书）的发展比较

1.公开性与私密性

Facebook（脸书）在用户参与性上真实与透明为主要目标，早期对隐私保护持开放态度，用户除人工改掉默认的设置外，内容全部公开。腾讯微信以熟人社交为基础，重视用户私密性。微信的“摇一摇”、漂流瓶等功能，更加强调一种陌生人交往的趣味性与偶然性。

2.商业数据分析与移动内容分享

Facebook（脸书）做的最细致的是用户管理，其核心商业价值主要依赖于用户信息的管理与挖掘。用户只要完成注册，系统就会自动帮你生成你的社交图谱。还可针对用户的海量信息进行分析，列出用户的喜好与倾向，随时了解用户目前的状态，大数据分析是Facebook商业价值的关键。

微信更加侧重于用户的增长与体验，用户之间多媒体内容的互动与分享。随着手机用户的增长，其未来作为社会身份ID的功能得到强化，用户信息的真实性更加可靠，潜在的粉丝经济，必将带来巨大商业价值。

3.PC社交平台与手机社交平台

Facebook（脸书）通过对用户个人信息的掌握，成为用户上网的个人化接口，形成了一个独特的互联网生态系统。在移动互联网方面，Facebook（脸书）的现有系统显得过于臃肿，现通过WhatsApp来弥补自己在移动通讯领域的不足。微信则立足于移动互联网沟通体验平台，从一个单纯的聊天工具成为一个移动社交平台。此外，打通了腾讯旗下的主要产品及应用，并向其他网络商家开放接口，用户使用微信号就可以在QQ、邮箱、腾讯微博、美团、携程、酷我等商户间自由登陆，形成了优势资源共享。

综上，无论是Facebook（脸书）还是微信都意识到移动互联网及粉丝经济的商业价值，随着移动互联网及大数据时代的到来，两种商业模式最终可能会殊途同归。数据已成为一种新的经济资产，带来一场社会革命，将对企业商业模式、国家治理模式及个人生活方式产生巨大影响。

三、微信商业模式前景分析

传统互联网时代的商业模式是直接通过入口级产品获取用户，把控网络流量，最后通过流量变现来赢利。而移动互联网时代则是通过产品和服务体验来获取用户，增强用户的黏性和客单价，海量用户产生的大数据引发的变革是全方位的、多层次的。正在改变企业原有的资源环境、技术环境和需求环境，企业需要对原有商业模式进行重新思考。

腾讯微信通过信息内容分享、独特的沟通交流方式聚集了大量粉丝用户，海量用户带来的大数据能洞悉消费者真实需求，对消费者进行精准细分，为企业产品提供精准、即时、动态决策依据，移动互联网则提供了各类商家聚集平台。基于此，腾讯微信能够聚合服务、软件、硬件、内容等资源并形成商业生态圈，创造出“内容+平台+数据”商业模式，从而具有更强的核心竞争力。

参考文献：

[1]窦毓磊.FacebookVS微信：中外社会化媒体商业模式对比研究[J].现代传播，2016年第1期.

[2]赵桐羽.移动互联网时代微产物的传播学探析---以腾讯微信为例[J].东南传播，2013年第7期.

[3]方兴东，石现升，张笑容，张静.微信传播机制与治理问题研究[J].F代传播，2013年第6期.