大數據論文范文精選

一大數據與企業會計信息化

會計信息化是我國“十二五”期間會計改革與發展的重要內容之一，也是很多企業提高會計系統效率的有效途徑.會計信息化是信息社會的產物，是將計算機、網絡通訊等先進的信息技術引入會計學科，促進企業會計系統網絡化發展的過程.大數據的興起、云計算的增速和以云計算為基礎的云會計的應用為會計信息化的發展提供了技術支持和平臺.企業會計信息化的深度發展對于大數據的需要與日俱增.

1企業會計信息化的現狀

1.1、會計信息披露具有偏向性，導致信息不對稱

傳統的會計信息系統會誘使企業選擇特定的會計方法而造成企業管理人員利用自身是信息提供者這一優勢，不斷地美化會計報表，這對于外部使用者而言是非常不公平的.

1.2、內部自我約束能力弱，導致數據不真實

一、大數據在客戶生命周期管理中的運用

客戶關系管理是基于對客戶數據的充分分析而進行的，作為客戶關系管理的重要分支，數據處理與分析對客戶生命周期管理的重要意義不言而喻。大數據時代下，隨著數據處理工具與軟件的飛速提升，對客戶生命周期管理產生了新的革命。各類微信、網站等自媒體工具的發展更是為客戶生命周期管理注入新的生機。

(一)大數據促進精準化傳播溝通

利用各種數據信息的交叉檢索，有助于樓盤項目尋找目標客戶，并精準化信息。傳統精準傳播方式包括短信和DM直郵，但在大數據時代下，利用微信和網站等各種自媒體渠道工具，可以發送更多直觀互動的信息。尤其在企業已實現酒店、百貨、地產、消費品零售等跨行業規模化運作的時候，數據的綜合利用顯得尤為重要。通過將企業各業務模塊的數據進行搜集和綜合處理，可以確保客戶資源的共享，更有利于企業品牌的傳遞，使客戶在未到訪樓盤項目售樓處之前，就已經對企業的實力建立信心。

(二)大數據有助于客戶篩選

跟進傳統的樓盤項目客戶登記方式為紙質的上門客戶登記本，大部分項目均未實現上門客戶信息的電子化。借助明源軟件、金鵬軟件等銷售軟件及身份證識別器工具，可以推動客戶信息電子化的錄入，并提升客戶信息的準確度。對客戶的來源、性別、職業、置業需求等各類基礎數據的匯總和交叉分析，能提升客戶的精準跟蹤，并結合客戶的銷售抗性進行有針對性的溝通，促進項目銷售。

1研究背景

近幾年隨著社會的發展，信息技術和計算機在迅猛發展，在各個領域都需要大量的數據，這有利于企業了解市場，而這個時代的數據大爆炸已經不能被現代化的計算機所消化了。在信息化社會，到2020年，全球以電子形式存儲的數據量預計將達到35ZB，而這其中，企業數據正在以55%的速度逐年增長。IDC預測，大數據技術與服務市場將在2015年達到169億美元，年增長率甚至達到40%，這是大數據時代到來的趨勢。我們將這些數據稱為“海量數據”，這個概念其實在2008年時就已經被提出來了，最早提出是在谷歌成立10周年的慶祝典禮上，被稱為“BigData”，后來也曾在雜志上討論，我們應該如何面對現在的數據大爆炸時代，這不僅是機遇，也是一種挑戰。可以這么說，大數據時代是信息社會的變革，是信息化和科技發展的產物，它具有很強的緊迫性，對我們這個時代也有重要意義，如何將數據整理、分析、歸納和共享成為全世界都在關注的事情。大數據時代的到來對于企業來說是更大地挑戰，如何在這樣的一個時代加強自己的競爭力，把握住每一個客戶的資料和數據，成為企業提高國際競爭力的關鍵。數據流的廣泛應用使企業不斷審視自己的IT管理模式，逐漸形成規模化、多樣化和高速化的企業管理模式，可以說大數據時代的到來對于企業既是機遇又是挑戰。

2相關概念

在信息化時代“，數據”成為一個熱門詞匯，如今數據已經深入到每一個行業和領域，并成為促進生產的重要因素。而“大數據”這樣的概念是在數據的基礎上逐漸流行起來的，這最早源于美國“。大數據”指的是運用更先進軟件和科技對數據進行管理和分析，將數據流整合，將海量的數據進行處理，也就是說，傳統的數據管理技術已經不能適應現在的大量數據了，我們要進行新技術的開發，迎接大數據時代的到來。大數據(Bigdata)一般指的是軟件工具難以捕捉、管理和分析的大容量數據，其單位通常是“TB”。大數據是一個企業在創造了大量非結構化和半結構化數據后，組成一個數據集，其具有4V特性：(1)容量大(Volume)。非結構化數據的超大規模和增長；占總數據量的80%～90%；比結構化數據增長快10到50倍，是傳統數據倉庫的10～50倍。(2)格式多(Variety)。異構和多樣性；很多不同的形式，如文本、圖像、視頻、機器數據等；沒有模式或者模式不明顯；不連貫的語法或句義。(3)價值高(Value)。大量的不相關信息的提純；對未來趨勢與模式的可預測分析；深度復雜分析(機器學習、人工智能VS傳統商務智能咨詢、報告等)。(4)速度快(Velocity)。實時分析而非批量式分析數據輸入、處理與丟棄，立竿見影而非事后見效。數據之間的跨應用和跨系統的結構化和非結構化數據體現著數據與數據的復雜關系，這些數據相互之間關聯卻又相對獨立，大量的數據通過儲存和分享進行交換和聯系。通過對大量數據進行分析、整合和交換，不斷創造新的價值，加快生產，發現新領域和新知識，將數據流最大價值化和最大應用化，這是大數據的實質與內涵，簡單來說，就是將大數據內部信息進行關聯和挖掘。

3大數據給公司帶來的挑戰

新疆新捷股份有限公司成立于1995年8月，是專業從事天然氣終端銷售及綜合利用的企業。公司秉承中國石油“奉獻能源、創造和諧”企業宗旨，堅持昆侖能源“低碳經濟、綠色發展”理念，努力將公司建設成為國內一流的天然氣終端銷售企業。從企業戰略著眼，信息就是財富，企業如果對這些大數據管理得當，就可以發掘出更為強大可靠的決策信息。目前大數據時代給企業管理者帶來的挑戰有如下幾個方面。

1供電企業電力營銷現狀

隨著新興企業的不斷崛起，市場經濟環境的競爭日漸激烈，供電企業在電力營銷方面的優勢正在變得微弱，傳統的電力營銷并未重視營銷理念的重要性，導致用戶數量、產品無法滿足用戶合理需求，給自身的發展帶來了一定大哥阻礙。盡管當前的供電企業在市場中仍然占據著有事的地位，但長期缺乏以用戶需求為基礎的市場服務意識，必然會導致供電企業的電力營銷管理工作難以為繼，從而影響到用戶的產品體驗，也不利于企業未來的長遠發展。有部分供電企業順應時代潮流開始在電力營銷業務中利用信息化技術來輔助營銷管理，但就整個電力行業而言，信息化技術的應用還很薄弱和零散，信息化技術水平較低，不但不利于電力企業的發展，反而還會給用戶帶去過于負擔的產品體驗。此外，電力營銷方式落后，過于依賴手工操作也是造成供電企業電力營銷體系構建不夠合理的主要原因之一，從而導致電力營銷在市場中處于弱勢的競爭地位。

2大數據及其特征

計算機技術的發展和互聯網時代的到來，使人們越來越熟悉如電子商務和網絡營銷等字眼與服務，而隨著人們在互聯網上花費時間的增多，一些遺留在互聯網上的數據通過計算被追蹤與處理，并成為了企業營銷中的主要分析數據，而隨著海量數據的出現，大數據這一概念的出現也逐漸被國內外企業所接受和運用。大數據的主要特征在于“4V”，即數據量大、類型復雜、價值密度低和實效高四種。企業合理手機消費者行為數據并將其歸納為大數據進行分析，能夠更為快速的了解消費者的生活方式與消費狀態，同時也有助于企業更快的研發出更為貼合消費者心理的營銷策略。大數據在市場營銷中已然成為了主要的方式。此外，客戶數據的海量性和有效性能夠幫助企業更好的尋找產品發展新方向。大數據的出現對于企業，尤其是電力營銷戰略的制定將會具有極其重要的促進意義。

3大數據在電力營銷中的應用策略

大數據時代正在逐漸嶄露頭角，企業要想順應時代的變化獲得新的發展，就必須對營銷體系進行重構，若能夠通過大數據資源開展電力營銷，必然會產生極大的市場價值。

1大數據的特征及其對發電企業財務職能的影響

1.1大數據的主要特征根據在維克托•邁爾-舍恩伯格及肯尼斯•庫克耶在《大數據時代》著作中的論述和業界的共識，大數據具有4V特點，即：Volume（大量），數據體量巨大；Velocity（高速），處理速度快；Variety（多樣），數據類型繁多；Value（價值），價值密度低，商業價值高。基于上述特征可以判斷，本質上看數據本身并無太多價值，而基于大數據的處理和分析才能為企業帶來巨大的增值價值。大數據將是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域都會開始進入量化進程，無論學術界還是企業界，所有領域都將開始這種進程。

1.2大數據對發電企業財務職能的影響大數據對發電企業財務職能的影響主要體現在財務管理的理念和模式、財務人員職能與定位、數據分析與應用、決策支持的及時性與有效性、財務內部控制與風險管理的針對性與有效性等方面。在大數據時代，包括發電企業在內的社會經濟組織在各領域的決策將更加依賴數據和分析，而非是以往的主要靠經驗和直覺。財務數據作為發電企業的核心數據，反應和支撐著發電企業資金及業務的正常運轉，通過對財務數據的處理和信息的充分挖掘和分析，能夠有效幫助發電企業改進財務管理，提升應對各種財務風險的能力，為管理者提供決策依據，進而為企業創造價值。可以說，發電企業從各種各樣類型的財務數據中快速獲得有價值信息的能力，將直接決定企業在未來愈發激烈的市場競爭中的生存能力。

2大數據時電企業財務職能面臨的主要變革

2.1財務管理的理念將向保障戰略目標的實現變革毫不夸張的說，數據決定成敗，數據將成為保障發電企業戰略目標實現的決定性手段，缺乏財務數據支持的企業戰略終將是空中樓閣、鏡中之月。傳統財務管理的理念主要立足于核算和監督，隨著優秀發電企業在管理上不斷追求卓越和不斷通過信息技術來提升管理效能，發電企業積累和掌握數據空前龐大，而這些龐大數據的核心價值在于數據的深化應用。這就要求發電企業在財務管理的理念上進行深刻變革，通過借助大數據時代先進的管理手段和工具，深入加強財務管理的分析、控制、預測等職能的發揮，充分發揮財務在戰略決策和價值創造方面的作用，使財務數據成為企業通過配置資源來保障戰略目標實現的指揮棒和主要的衡量標準，使戰略目標立足扎實、戰略管理行為科學、戰略保障堅強有力。

2.2財務決策支持的重心將向深、向寬變革隨著發電企業在推進財務決策支持職能發揮方面的不斷努力，財務決策支持在總體財務職能方面的比重正在逐漸上升，如國內較為優秀的國華電力提出要在未來將財務決策支持占財務職能的比重由以往的10%提升到50%。以往，財務人員主要基于財務報表的數據，通過對數據的分析為管理者提供決策支持，但財務報表的數據畢竟是有限的，反應的信息面相對狹窄，只能為管理者提供有限的信息。大數據時代，發電企業面對的數據范圍越來越寬、數據精細化程度越來越高、數據之間的關系鏈也更為完整，這就為財務決策支持提供了海量的數據信息，使財務分析能夠深入到最基礎的業務單元，從而使企業效益和成本的驅動因素更為明確，驅動因素對效益和成本的影響程度也更為精確。以存貨周轉率為例，通過報表分析手段，只能反饋存貨周轉率與基期對比的偏離程度，但通過大數據手段，可以明確找到存貨周轉率偏低的直接驅動因素，到底是哪些存貨存在偏差，偏差程度到底有多大。再如通過數據積累和分析，可以精確預測各種驅動因素的變化對發電負荷率的影響程度、對煤耗的影響程度。這樣就能幫助決策者的決策行為更加科學、更加有效。