大數據實踐報告總結
前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇大數據實踐報告總結范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。
大數據實踐報告總結范文第1篇
最近，筆者采訪了杭州泰一指尚科技有限公司（以下簡稱泰一指尚）大數據事業部總經理封雷，探討了泰一指尚助力傳統企業降低大數據應用門檻的問題。
泰一指尚自成立以來一直專注于鉆研大數據技術、提高數字商業服務能力，以幫助中國企業植入大數據技術基因、助力中國傳統企業數字化商業轉型為使命。在采訪中，封雷從“數據與能力”兩個維度分析了目前企業存在四類情況：一是缺數據，有能力；二是有數據，有能力；三是缺數據，缺能力；四是有數據，缺能力。面對這些不同的企業，泰一指尚將有針對性地提供不同的解決方案，助力傳統企業大數據建設的落地。
四步助力傳統企業降低大數據門檻
應用大數據，對很多傳統企業來說門檻還太高。那么，如何降低大數據應用門檻，讓傳統企業逐步獲得大數據的應用能力？泰一指尚有自己的實踐經驗：
第一步，選取大數據應用的一個切入點。即獲取數據要有針對性，需要什么去調取什么。以傳統大型企業為例，它們擁有大量數據積累，但缺乏數據挖掘、分析、應用的能力。往往，這些企業會先想到搭建一個大數據平臺，建立諸如 Hadoop、Spark、Kafka的一些底層架構，對于數據工程師來說，完成這一套體系耗時耗力，成本極高，對傳統企業來說不太現實。
第二步，圍繞這個點去分析哪些數據是需要的。大數據的應用，不僅是數據的積累，更要有商業化的能力，即變現的能力。對于傳統企業而言，就是要圍繞業務展開，尋找精準的應用場景，簡單有效的辦法就是交給專業大數據營銷服務商。
第三步，幫助傳統企業構建數據化思維邏輯，能夠基于數據的開放平臺來構建企業自身的大數據應用生態。企業轉型過程中，大數據是底層能力的提供者，通過建立數據化思維邏輯，可以幫助企業整理思路，找到問題的關鍵。
比如，在霧霾嚴重的社會背景下，質監部門怎樣才能做好新型凈化器行業的監管服務工作？泰一指尚圍繞這一問題做了一份分析報告。通過線上線下數據的有效整合、語義分析、智能歸類等一系列數據挖掘的技術手段，分析凈化器市場行情、產品質量存在的缺陷、與國際品牌的差距，及自身品牌如何彌補等問題。再結合消費者訴求，通過線上數據有效佐證了線下場景，為質檢提供行之有效的決策抓手。”
第四步，挖掘數據價值，幫助企業打造營銷閉環的能力。對傳統企業而言，營銷是重中之重。有些企業在大數據方面的投入是非常巨大的，但成效卻很低，面對這些企業關鍵在于如何通過數據應用，將企業整體關聯起來。泰一指尚的做法是，通過建立聯合數據實驗室的模式去研判數據，基于數據商業化能力，為垂直行業提供策略智庫。
以浙江移動為例，每天日活用戶在2500萬，日常數據處理量達到100億次，高峰日處理量達到600億次，每天的增量數據大概在30TB左右。面對這些海量數據，如何挖掘其潛在價值成為迫切需求。泰一指尚通過用戶行為分析和數據標簽化梳理，構建基本的數據商業化能力，再結合行業客戶的實際應用場景，助力其構建完整的營銷閉環管理能力，實現數據源公司與品牌商的共贏。
數據開放要打破孤島
數據開放是當下比較熱門的話題，但行業與行業之間、甚至有些企業內部仍存在較大的壁壘。傳統企業要實現大數據開放和應用，就需解決企業內外部存在的壁壘：
第一，打破數據孤島，讓數據實現自由流動，并通過應用場景切入，讓數據價值進一步體現，這對企業是一個逐步盤活的過程。
第二，技術門檻的孤島要解決。企業與企業之間也需要有效連接在一起，建立一個互通的機制。科研機構、行業IT供應商在算法能力、行業理解程度方面擁有較大優勢，如果與大數據公司在數據算法創新、技術能力互補、商業模式探索等方面建立深度合作關系，必然能實現“1+12”的效果。
在封雷看來，數據開放可分為三段來理解：標簽、可視化、構建大數據能力。他認為，數據開放將是一個循環的過程，“新生-沉淀-新生”這樣可以避免很多重復性勞動。
中小企業成SaaS受益者
目前，許多中小企業還處在數據缺失、技術能力也缺失的狀態。面對他們，該做些什么？現在，政府提倡數據開放，企業也致力于數據開放，未來數據獲取路徑也會多種多樣，數據庫門檻會越來越低。在這樣的情況下，數據平臺的搭建有時不在于大，而在于專。建議中小型企業要找準切入點，通過一個合適的應用場景去切入。
大數據實踐報告總結范文第2篇
隨著現代科技的不斷進步，信息技術呈現出跨越式大發展的特點，以移動互聯網、物聯網、大數據和云計算等為代表的新技術應用大幅提高了社會的生產生活效率。而近年來，傳統商業銀行和互聯網金融之間的博弈也已被各界炒至白熱化。互聯網金融生態的蓬勃發展、信息技術的快速變革與商業模式的不斷創新，給傳統銀行業帶來機遇的同時，也對銀行自身的經營理念和模式、信息處理能力提出了前所未有的挑戰。對于傳統商業銀行而言，如何有效利用既存的大數據，在互聯網金融時代突破重圍，以促進自身的轉型與發展成為其需首要思考的問題。
另一方面，隨著利率市場化的不斷推進，利差縮小，市場競爭激烈，業績增長乏力將成為商業銀行發展所面臨的主要問題。除此之外，產能過剩行業貸款是2015年面臨的最主要信用風險事件，鋼鐵、水泥、建材、船舶、光伏等行業遭遇經濟周期下行和結構調整的雙重壓力，經營環境更趨艱難，整體行業信用風險持續攀升，導致不良貸款率逐步攀升。嚴峻的經營態勢促使銀行通過開展大數據分析等方式內部挖潛，以實現“盤活存量、用好增量”，有效提升業績、管控風險，以實現自身的可持續性發展。
二、大數據應用于信貸管理的原因及意義
（一）銀行大數據特點
從大數據特點角度來看，銀行業是一個數據驅動的產業，在互聯網金融時代或者大數據金融時代，銀行信息化進入了一個新的發展階段，即大數據應用階段。大數據應用作為創新的催化劑，正改變著金融業態，并將引起銀行業務模式深刻的變革。由于銀行業大數據應用同時具備體量大、種類多、訪問速度快和準確性要求高等特點，大數據應用將拓寬商業銀行業務發展空間，加速產品創新，通過數據的不斷積累與整合，具體分析客戶需求以推出銀行差異化產品，改變當下銀行產品同質化趨勢。其次，大數據應用將提升銀行的核心競爭力，通過大數據能夠更加有效地評價銀行的經營業績，評估其存在的經營風險，尤其是信貸風險。再者，大數據應用將開拓銀行的經營渠道，使得網絡銀行，電子銀行得以不斷推廣和完善。最后，大數據應用將提高商業銀行的經營管理水平。隨著商業銀行數據分析能力提升，通過對數據進行統計、分析、評估，為銀行業務發展、市場營銷、資產負債管理、客戶關系管理等方面提供有效的決策支持。
（二）銀行不良貸款率現狀
中國銀監會2月15日的2015年第四季度主要監管指標數據顯示，商業銀行不良貸款余額12744億元，較上季末增加881億元；商業銀行不良貸款率1.67%，較上季末上升0.08個百分點。我國商業銀行不良貸款率已連續10個季度上升，由于關注類貸款和逾期類貸款增長較快，不良貸款后續仍面臨較大壓力，信用風險管控壓力加大。此外，受不良貸款侵蝕、凈息差收窄等多因素影響，我國商業銀行利潤增長持續放緩，商業銀行2015年當年累計實現凈利潤15926億元，同比增長2.43%。①
近日，中國銀行業協會、普華永道會計師事務所聯合的《中國銀行家調查報告（2015）》顯示，82.1%的銀行負責人認為產能過剩行業貸款是2015年面臨的最主要信用風險事件，鋼鐵、水泥、建材、船舶、光伏等行業遭遇經濟周期下行和結構調整的雙重壓力，經營環境更趨艱難，整體行業信用風險持續攀升。[1]短期內，利率市場化仍將擠壓銀行的存貸利差空間，這對于長期以存貸利差為主要利潤來源的盈利模式，以及依賴基于此種盈利模式而形成的風險管理模式將產生一定沖擊。在此形勢下，銀行需要不斷尋求安全高效的信貸資產，優化調整信貸結構，利用大數據進行商業銀行信貸資產的管理應運而生。
（三）大數據信貸管理作用
首先，大數據將會改變信貸管理的分析方法，由于個人誠信數據庫的建立，避免了以往到第三方處開具證明，利用抵押，質押等擔保手段的繁瑣與復雜。銀行可以通過大量搜取客戶的誠信信息，并運用特定的運算程序進行信用評級，綜合分析判斷最后決定是否放款。
其次，大數據將影響信貸管理的效率，隨著大數據的普及與廣泛運用，銀行可以采用云計算等先進的技術手段進行分析，效率得以極大提高。
最后，大數據對于商業銀行的信貸管理有利于優化其信貸結構，大數據的計算方法將改變固有的僅依靠企業財務報表及信用報告的信用評級方法，實現評級的多元化趨勢。打破信貸結構中由大中型企業信貸壟斷的局面，解決中小企業融資難的問題。
三、大數據在銀行業務應用現狀
目前，已有多家銀行利用大數據的技術來增強自己的競爭力。中信銀行信用卡中心通過大數據完成了實時營銷；交通銀行通過大數據實現了數據營銷；建設銀行通過此項技術實現了電子商務平臺和信貸業務的結合；光大銀行則以此建立了社交網絡信息數據庫；招商銀行通過大數據來發展小微貸市場。由此，我們可以看出，從大數據概念的引入到在銀行業的廣泛實踐，大數據實際上為中國銀行業的發展帶來了很大的幫助。
在客戶營銷方面，銀行通過大數據的營銷模式可分為交叉銷售模式和個性化推薦營銷模式。中信銀行的信用卡中心實現了實時、歷史數據進行全局分析，風險管理部門現在可以每天評估客戶的行為，并決定對客戶信用額度在同一天進行調整；原有的內部系統、模型整體性能顯著提高。Greenplum數據倉庫提供了統一的客戶視圖，更有針對地進行營銷。2011年，中信銀行信用卡中心通過其數據庫營銷平臺進行了1286個宣傳活動，每個營銷活動配置平均時間從2周縮短到2～3天。再以阿里信貸為例，其主要面向阿里巴巴的普通會員全面開放，無須提交擔保和抵押，僅憑企業的信用資源就可以“微貸”。“微貸”通過網絡低成本廣泛采集客戶的各類數據信息，分析挖掘的數據，判斷客戶資質，用戶可以24小時隨用隨借，商務平臺上的每一筆交易，建行都有記錄并且能夠鑒別真偽，可作為客戶授信評級的重要依據。
在授信審批階段，隨著銀行數據采集范圍的擴大和建模技術方法的更新，銀行已經開始探索采用大數據方式，完善傳統的客戶評級評分模型，優化自動審批策略。其特點在于變量豐富，模型穩定，可將稀疏的數據逐步加工為密集信息。在信用額度及利率制定上，根據大數據產生的客戶風險參數，各項成本參數，市場敏感性參數來設定授信的額度。在交行信用卡中心，最豐富的數據是與客戶電話溝通過程中的錄音數據。錄音數據是典型的非結構化數據，也是典型的“大數據”。一方面，數據不斷累積，而且隨著業務的繁忙，還在不斷加速增長，存儲和管理都較為麻煩，除了存儲備用和少量的人工的質檢調聽外，幾乎沒有其他用途，海量數據大都成了“沉沒數據”；另一方面，語音數據里蘊含了豐富的客戶信息，如客戶身份信息、客戶偏好信息、服務質量信息、市場動態信息、競爭對手信息等，但由于技術的限制，一直沒有有效的分析處理手段，數據的價值無法體現，具有豐富價值的數據卻成了“死數據”。交通銀行信用卡中心的破局之道，是采用智能語音云（Smart Voice Cloud）產品對海量語音數據進行分析處理。智能語音云是新型數據服務平臺，它采用了大規模異構數據的高效存管和流式數據處理機制，實現了海量語音數據的歸集、處理、存儲、調用和分析。
四、大數據在信貸管理中對策建議
（一）大數據自身構建
為加強大數據在信貸管理中的作用，必須首先確保大數據自身構建的完善。大數據具有數據量巨大的特點，這一特點通常會造成與數據分析處理能力的不匹配，這需要加快技術創新，尤其是對基礎設施的創新。大數據的基礎設施通常包括硬件設施和軟件設施，硬件設施主要提高云計算的靈活、動態的IT能力，以實現簡化IT結構、降低管理成本、減少能耗的目的。而軟件設施則主要通過培養一部分能夠熟練掌握大數據應用技術的金融人才，其可以對數據進行實時深度分析，并對未來的走勢進行準確的預測，為決策提供智力支持。
搭建開發式數據平臺，客戶信息和數據是銀行的共有資源，在開發和分享的同時，要注意防范操作風險，保證合規政策的執行與落實。在建立企業級數據倉庫的同時，要建立營銷、風險等數據倉庫，包括分析提供有力的信息與分析支持。為此，銀行與電商平臺可形成戰略合作，銀行業共享小微企業在電商平臺上的經營數據和經營者的個人信息，由電商平臺向銀行推薦有貸款意向的優質企業，銀行通過交易流水、買賣雙方評價等信息，確定企業資信水平，給予授信額度。銀行也可自建電商平臺，獲得數據資源的獨立話語權。在為客戶提供增值服務的同時，獲得客戶的動態商業信息，為發展小微信貸奠定基礎，是銀行搭建電商平臺的驅動力。此外，銀行通過建立第三方數據分析中介專門挖掘金融數據，在銀行與電商之間，加入第三方公司來負責數據的對接，為銀行及其子公司提供數據分析挖掘的增值服務。其核心是對客戶的交易數據進行分析，準確預測客戶短時間內的消費和交易需求，從而精準掌握客戶的信貸需求和其他金融服務需求。
（二）客戶準入定價應用
在此環節中，應重點開發智能人臉識別技術在商業銀行的應用。由于人臉信息有著不可復制、不可盜取、簡便直觀的特點，是大數據時代下商業銀行重要的戰略資源。在技術變革，人臉數據庫識別系統成本降低，識別精度不斷提高的情況下，此項技術在商業銀行領域的潛在價值不斷被挖掘提升，保障安全，節約時間，整合并挖掘數據資源方面具有廣泛的應用前景。在貸款過程中，為避免欺詐現象的發生，可以利用已有的人臉信息進行身份驗證，實現貸款客戶身份認證信息化、智能化、網絡化管理。由于銀行數據是核心的金融數據，應充分考慮在監管要求下的用戶數據安全，在具體應用的功能設計方面，應遵循相關監管政策與行業的規范。
此外，征信是現代金融體系的基礎設施，是傳統行業轉型的內在要求，其本質在于對金融主體的數據刻畫。現行征信體系以央行征信系統為主，具有非營利性，收費僅用于日常運營，是銀行等金融機構主要征信信息來源。通過創新征信模式，如專門針對P2P行業而建的網絡金融征信系統（NFCS）和小額信貸征信服務平臺（MSP）可以更好地發揮征信作用。完善的法律體系是征信市場良性發展的前提，龐大而優質的數據庫則是征信機構的核心競爭力。互聯網征信機構有望憑借海量的互聯網數據、強大的IT技術以及開放創新的思維，建立互聯網平臺征信模式；而非互聯網征信機構則可能依靠多年的風險評估經驗、特色征信數據，深耕區域性、專業性等細分領域市場。
（三）貸后監控環節應用
盡職的貸后管理可以發揮三個方面的作用：一是風險預警。通過有效的貸后管理及時發現風險隱患并快速化解，可以起到降低風險化解成本、減少經營損失的作用；二是存量客戶深度挖潛。應該認識到貸后管理的過程是鞏固客戶關系和業務需求挖掘的契機；三是以管理創造價值。通過抓好貸后管理中的基礎管理工作，可以有效杜絕客戶信用評級中斷、貸款臨時性逾期等增加經濟資本占用的事項發生，直接創造價值。
在“互聯網+”、大數據不斷深化發展的背景下，銀行業需要在激發內生資源的同時，積極借助外力，提升貸后精細化管理水平，補足這塊風險管理的短板。大數據在銀行客戶貸后風險預警體系中可包括單客戶風險預警、客戶群風險預警、風險傳染預警等領域。依托運營商、互聯網等外部數據資源，利用大數據位置定位、情緒分析、實時分析等技術，從償付能力異動和償付意愿異動兩大維度出發，對個人客戶、企業客戶進行多維信息的深度洞察、行為精確跟蹤，實現信用風險多維監控與實時評估。嚴格監控資金流向，把握資金流動規律，對于償付出現的異常情況進行預警。建立適當的大數據貸后風險評估模型，將外部信息與銀行內部信息如資金往來異常信息相結合，建立完整的企業預警信息系統。結合各個風險因素影響等級的不同對風險劃分等級，實行分級管理。
五、總結
信息時代下，數據深刻影響著銀行的未來發展。在中國龐大的人群和應用市場下，探索以大數據為基礎的解決方案，深入洞察復雜且充滿變化的市場成了銀行提高自身競爭力的重要手段。在大數據時代下，傳統銀行需不斷適應其自身的新角色，促進自身的轉型。銀行需要不斷擴大觸角，全面收集、分析、辨別復雜的信息，改變運營思路，審視市場和自身。
在經歷過刺激政策下的信貸大投放、增速換擋中的信貸需求起落、結構調整陣痛期的信貸質量下降之后，細化對銀行的信貸管理成為當下銀行工作中的重中之重。而加快銀行的信息化建設，完善銀行數據結構，順應數據化時代的浪潮，是推動銀行經營轉型的必由之路。
大數據實踐報告總結范文第3篇
在這樣的故事中，現在比較喧囂的就是“大數據”。什么是大數據，已經有諸多的論述，總體上來看大同小異。涉及到大數據對不同領域的影響，如何正確認識大數據及其在國際傳播中的意義，似需逐步理清如下幾個線索。
第一，計算方式革命奠定了大數據的時代意義
大數據的發展，是信息高速公路硬件鋪設后，在信息流量的增加、信息積累方式的多元、數據存儲和分析技術的突破、用戶數量的飛躍等因素推動下，對于數據認識和數據挖掘上的革命性突破。
簡而言之，大數據實現了兩種計算方式上的革命：
首先是精確計算。一個充分利用信息傳播新興終端的主體，即充分享受了移動、即時、通信的終端服務的主體，其個人信息將被全息記載，精確計算。比如一個普通人，在大數據時代享受的便利包括，使用google等搜索引擎，可以快捷地享受到信息廣泛和瞬間的匯總——但個人的IP地址以及搜索關鍵詞、搜索習慣所有痕跡被記錄在案；醫療健康信息歷史和當下的儲存、比照以及血壓安全閾值的監測；個人消費數據和投資的檢測分析等。
其次，模糊計算。個人在享受大數據提供的信息超值服務的同時，也將自我的信息分享出去，在“個體（individual）”的對面，還有一個利益集團的狼群，在不斷搜集“群”、“眾”一類的信息，并將他們通過大數據的模糊計算，不斷通過對個人精確信息的獲取而將這些模糊信息精確化個人被算計而不知。
這個用戶和“對面”的用戶，既是“個體”、“主體”或者個人，也可以是一個公司、集團，在某種程度上也可以是一個國家。
第二，社會控制手段“質”的飛躍凸顯了大數據的政治意義
從量的積累到質的飛躍的道理廣為人知。從社會控制的角度來看，大數據將這個道理最終落到了實處。大數據提醒我們，“社會控制”在信息時代的價值內涵，已經不再是虛擬的，而是通過采集和分析每個主體的個人信息，實現最優化的、不同層面的利益最大化和社會控制。有這樣一則大數據在美國政治傳播領域的調查案例結果引人思考。
2012年4月23日到5月6日，美國賓夕法尼亞大學安娜伯格傳播學院邁克爾·德利·卡皮尼（Michael X，Delli Carpini）教授和約瑟夫·特羅（Joseph Turow）教授帶領兩位博士生Nora Draper和Rowan Howard-Williams進行了一項有關大數據政治傳播方面的研究。由研究人員設計了20分鐘的調查問卷，普林斯頓國際調查研究機構（Princeton Survey Research AssociatesInternational）抽取了有代表性的美國成人網民1503個樣本進行電話訪談（包括座機和手機），就大數據時代概念運用于政治選舉時，選民對定制性的政治推廣的看法進行了調查。
2012年7月24日公布的調查結果顯示，占很大比重的美國人絕對反對（dead-set against）針對他們個人量身定制的政治廣告（tailored political advertising）尤其是當時在即將到來的2012大選中類似的活動在前所未有地上升的背景下。實際上，很多美國人非常不喜歡量身定制的政治廣告，他們表示，如果發現自己打算投票的目標候選人卷入類似行為的話，他們的支持率會大大降低。更詳細的數據包括：86%的人說，他們不歡迎“根據個人興趣量身定制的政治廣告”。這個數據遠遠高于那些拒絕“量身定制型傳播”（tailored communication）形式人群的比例（61%）、“量身定制的新聞（news thatis tailored to your interests）”（56%），“量身定制的折扣（discounts that are tailored to your interests）”（46%）。
64%的美國人說，如果他們獲悉他們傾向投票的候選人在競選過程中購買他們（選民）的上網行蹤（onlineactivities）以及他們鄰居的在線行蹤等數據，并依此向他們推送不同類型的政治信息的話（這些行為在2012年的大選中已經很普遍），37%的人說會大大降低他們的支持率，27%的人說無論如何也會降低他們的支持率。
70%的成年美國人說，如果他們獲悉他們傾向投票的候選組織在競選過程中運用臉譜網（Facebook）向他們的鏈接朋友發送包含朋友的文件照片以及表示支持候選人的“聲稱”廣告的話，50%的人會大大降低他們的支持率，22%的人說無論如何也會降低他們的支持率（而這種類似的行為在201 2年大選中已經發生）。
77%的美國人同意（其中35%的人嚴重同意）如果一個網站將我瀏覽該網頁的信息分享給那些政治廣告人，我將再不會返回這個網站。（實際上，很多網站，或者自主、或者通過第三方都在分享類似的數據。）
85%的人同意（其中47%的人嚴重同意）如果發現臉譜網（Facebook）用我在帳戶中已經設置為私人信息的東西制作并推送給我政治候選人廣告的話，我會很憤怒。
主持這項研究的約瑟夫·特羅教授說，2012年的大選標志著在線廣告推介的一個分水嶺。空前的途徑和范圍，全美政治大選組織運用幾百件細碎的、有關個人在線和離線的生活信息以確保他們認為的“正確的”人被“正確的”信息所命中。“但是我們也發現，與市場營銷人員所宣稱的迥然不同的是，大多數成年美國人不希望根據他們的個人興趣來制造和推送政治廣告”。
這個案例中似乎是很專業的分析“定向廣告”（Targeting advertising），即就個體數據的分析來決定“誰”應該接到勸說性的信息，“如何（how）、何時（when）”以及“出于什么原因”（for what reasons）。“量身定制性廣告”（Tailored advertising）意味著給某個獨特的個體打造某種勸說性的信息——這個定向的過程基于對這個獨特個體興趣和價值的分析結論。但是，這個所謂專業化的案例直指大數據的政治傳播實質，從批評的聲音中我們也看到，人們認為這樣的行為威脅了隱私權并侵蝕民主價值觀。市場營銷人士也包括政治競選活動顧問們則辯護說，這樣做可以給美國人他們實際想要的東西：與他們的關注焦點密切相關的政治廣告以及其他形式的內容。
從中國現實來看，以往每個個體，無論是從事何種工作，都具有很強的地域性、個體性、階段性，社會關系也或者類似“山藥蛋”——一個圈層一個圈層各自獨立，類似先生所總結的鄉土社會格局。在自己交往能力、經濟能力以及權勢所能輻射的范圍內活動，頂多再配上一些“煙花”——比如遠方親戚、外地工作親屬、外地同學等弱關系。尤其每個人的社會活動都相對比較封閉。
但是，大數據互聯網背景下，每個人都觸網、上網，成為社會大網絡上的一個物理性節點。在全國乃至全球物理性一張網的概念下，個體的任何活動都具有了可追溯性、可復原性，最重要的是可分析性。大型信息網站通過多維數據源來進行人的跟蹤和定位，精確把握用戶信息，并進行裸的掠奪式使用。除了GPS進行物理定位外，通過個人消費行為和習慣也可以進行人的性格乃至行為取向定位，比如瀏覽網頁、收發電子郵件、搜索關鍵詞和關心信息、手機號碼、網吧頻率。
由此激發人們思考的是，每個人的個人信息都有哪些機構在搜集，都有可能被用于何處？比如買手機有不同的公司，上網實名制，銀行，學校，單位，超市會員等等，都在進行著大眾個人化信息的搜集和匯總。
那么，再進一步思考，又有多少外國機構、利益集團乃至犯罪機構等通過這些渠道進行跨國的、中國國民信息的搜集和分析，已經將這樣的信息用向何方呢？第三，政治邊界內涵改變和重組揭示大數據的國際傳播意義
毋庸置疑，大數據將為人們認識世界和改造世界提供新的強有力工具，使人們能更加容易地把握事物規律，更準確地預測未來。亟需更寬大、長遠的頂層設計，以之來調適數據規模以及計算模式的革命給既往思維、管理模式帶來的挑戰。
美國已經將大數據提升到國家戰略層面上實施。美國是最先提出“大數據”概念并開展應用的國家，依靠其先進的信息技術以及數據科學的研究水平逐步建立起了系統的“大數據”基礎理論和應用模式，并在實際應用中積累了豐富的經驗。2012年12月10日，美國國家情報委員會了名為《2030年全球趨勢——不一樣的世界》（Global Trends 2030：Alternative Worlds）的報告。這是全美情報界最高層級戰略評估性情報分析產品，提交給總統，意在為其提供未來20年內的全球趨勢預測，為白宮和情報界遠景戰略政策提供思考框架。報告反映了美國政府16個情報機構對未來20年世界局勢的預判，其中提到的四類技術將影響2030年前全球經濟、社會和軍事發展：信息技術，制造和自動化技術，資源相關技術，衛生保健技術。在信息技術領域，大數據存儲和處理技術、社交網絡技術以及智能城市技術等將改變人們的生活和經營方式，社交媒體和網絡安全會成為新興市場。大數據的存儲和處理會協助政策制定者有效應對經濟和治理的難題。
大數據概念和實踐提示我們，在信息化時代，國家和機構的權力半徑在一定程度上取決于風險預警和信息獲取的半徑。大數據技術提供了這樣一種可能，那就是物理和行業的邊界已經被信息重新劃定，包括信息的獲取、處理和分析能力重組了國家的實際權力的發揮以及發揮的實質性內涵。舉例來說，一個國家的領土規模可能很大，但信息無障礙傳播和獲取分析處理能力低下的情況，有可能決定了這個國家或地區的權力延伸物理半徑很是狹小，以至于權力延伸和發揮影響的心理和生理半徑則會呈現一種疑竇重生和肢端萎縮的趨勢；相反，一個國家和另外一個國家的距離可能很遠，可是通過信息傳感器的充分布設以及信息處理能力的提升，另外一個國家可能會淪為信息強國的一個節點和包圍，喪失任何的信息主動權而深度為奴。
余論
20世紀著名的三論——信息論、系統論、控制論，在大數據時代充分得以驗證。
大數據實踐報告總結范文第4篇
一、《基本指引》的必要性
(一)《基本指引》為進一步建成管理會計指引體系指明了方向
《基本指引》提出管理會計概念框架，共分六章節二十九條。第一章和第六章分別為總則和附則，其余章節分別按照管理會計要素分為：應用環境、管理會計活動、工具方法和信息與報告，基本涵蓋了涉及管理會計目標、原則、要素等概念框架，為下一步推進應用指引和案例庫奠定了堅實基礎，對整個管理會計指引體系建設起到理論支撐和統馭全局的作用。在此基礎上建立起來的《應用指引》主要幫助各單位明確管理會計的各項工具方法的內容、特點、條件、運用及優化，以便單位內部正確開展管理會計工作，選擇適合自己的管理會計工具方法。雖然《應用指引》提供了具體的工具方法，是整個指引體系的主體，但是少了《基本指引》的框架指導，管理會計工作便是無源之水、無本之木，不利于應用指引的建設與長遠發展。此外，從我國管理會計實踐來看，各單位對管理會計的認知還較薄弱，理論深度不夠，急需一套規范度高、系統性強、能夠為單位所借鑒的管理會計標準。《基本指引》正是在此之際，闡釋了管理會計的理論框架，指明了未來管理會計指引體系建設的方向，有助于“4+1”管理會計體系的建成。
(二)《基本指引》有利于推進管理會計理論的研究
《關于全面推進管理會計體系建設的指導意見》指出力爭通過5～10年左右的努力，中國特色的管理會計理論體系基本形成[ 1 ]。《基本指引》秉承這一理念應運而生。會計按照服務對象不同可分為財務會計和管理會計，前者主要服務于單位外部財務信息使用者，后者主要為內部管理層與治理層服務。由于財務會計理論起步較早，其概念框架的設計與具體準則的建立在全球已經成熟，而管理會計則啟蒙于20世紀初，隨著經濟社會宏觀環境、企業經營管理方式以及管理科學的發展變遷與進步，管理會計走過了近90年，但仍未建立一套標準化的管理會計準則規范。我國對管理會計理論的引入較晚，對管理會計的認知往往停留在工具方法的學習上，理論上缺乏系統性認識，這在一定程度上阻礙了管理會計工作的開展。《基本指引》提供了管理會計概念框架，是眾多業內專家學者智慧的結晶，為進一步推進管理會計理論體系的建設提供了強有力的制度保障。
二、《基本指引》的創新點
通過讀《基本指引》不難發現它有許多創新點：
首先，在我國首次提出管理會計的目標、原則和要素并形成管理會計概念框架，擱置理論爭議，重在應用。還將戰略管理提高到前所未有的高度，這符合現代管理發展趨勢，有利于管理會計工作落地。
其次，《基本指引》的正式稿在征求意見稿的基礎上進行了完善。(1)特別強調注重管理會計理念、知識培訓和人才培養，這說明單位應重視管理會計的應用，走學習經濟路線;(2)正式稿特別對管理會計工具方法及其應用領域進行了詳細說明，增強了管理會計工具方法的可理解性和應用性，方便管理會計工作的開展;(3)刪除了“管理會計工具方法在行政事業單位的主要應用領域”，強調統一管理，具有普遍適用性的特點。
最后，《基本指引》是在借鑒國外優秀經驗的基礎上，結合我國實際情況綜合考量的產物。國外相關文稿尚無管理會計基本指引，也沒有統一規范的管理會計概念框架可供參考。例如美國注冊會計師協會的《全球管理會計原則》和美國管理注冊師協會的《管理會計公告》等，均未綜合成理論概念框架。因此，《基本指引》在管理會計概念框架設計方面尚屬先例。總之，《基本指引》開創了我國管理會計的歷史先河，夯實了管理會計體系建設的根基，推動了國內外管理會計理論與實踐的進步。
三、關于應用環境要素
由于管理會計四要素是管理會計概念框架的主體部分，其直接影響管理會計理論的構建與應用指引和案例庫體系的建立，因此本文主要就四要素對《基本指引》作簡要剖析。《基本指引》指出各單位應用管理會計，應充分了解和分析其應用環境。應用環境是指各單位所面對的內外部環境，它奠定了單位管理活動的基調[ 2 ]。內部環境包括價值創造模式、組織架構、管理模式、資源保障、信息系統等。外部環境包括經濟、市場、法律、行業環境等。由于管理會計的目標是服務于單位戰略管理，因此從戰略的角度分析，內部環境可以進一步分為三類：單位資源與能力、價值鏈創造和組織管理。組織管理是內部管理活動的起點，組織結構管理混亂會波及企業文化，不利于各部門協調工作。在此基礎上要分析單位自身有什么資源優勢和核心能力。資源分為有形資源、無形資源和人力資源，后兩者經常會成為一個單位的競爭優勢。例如：專利技術作為一種無形資源，其稀缺性、不可模仿性使企業獲得競爭優勢;企業文化往往因其路徑依賴性和因果含糊性造就了企業獨有的競爭地位;而核心能力是將以上資源進行整合的能力，也是企業最有價值的資源，如身處大數據時代，企業對信息的整合能力要求提升一個檔次，高效的數據處理系統，準確的數據分析結果往往會使企業占領行業制高點。因此，《基本指引》第十一條、第十二條明確提出在人力、財力、物力等方面做好保障工作，加強資源整合，重視管理會計信息系統，及時高效提供與管理相關信息，推進管理會計的實施。當然，外部宏觀環境也深深影響著每個單位的日常工作。總之，企業在開展管理會計工作時，要充分重視自身所處的內外部環境，為管理會計工具方法應用和管理會計活動開展提供適合的條件。
四、關于管理會計活動要素
管理會計活動是在充分考慮單位內外部環境，將獲取的相關信息生成管理會計信息后，運用一定的管理會計工具方法為單位提供管理需要的相關信息的活動[ 3 ]。管理會計活動經常涉及預測、決策、控制、評價等管理活動，它是建立在優良信息的基礎上，憑借先進的定量工具分析方法，生成有關財務與非財務信息，支持和引導單位實現高效的戰略管理過程。因此，管理會計活動的使命就是提供有價值的管理信息，以供決策層順利開展戰略管理。
管理會計活動是綜合性活動，它與財務會計活動不同。財務會計活動只涉及確認、計量、記錄和報告，通常不涉及業務活動;而管理會計活動應融合財務和業務等活動，包括利用財務信息與非財務信息進行預測、決策、控制、評價等。因此，管理會計活動是在財務會計活動基礎上展開的，后者是前者的充分但非必要條件，前者的活動范圍更廣。由此可見管理會計活動貫穿于整個管理過程。
五、關于工具方法要素
根據《基本指引》第四章的規定，目前管理會計工具方法包括但不限于這二十多種，并應用于七個領域，基本涵蓋了單位財務管理、成本管理和戰略管理。因為每種方法適用于不同的管理活動，單位應根據實際情況選擇適合自身的工具方法。如果單位是追尋規模經濟效益，應重視成本管理活動，優選成本管理方法;如果單位規模較小，且投資風險較高，則應重視預算管理和投融資管理，謹慎選擇預算管理方法，進行資本成本分析等。
隨著人工智能、物聯網、云計算等新科技的興起，現代制造業將發生翻天覆地的大變化。為解決我國制造業目前大而不強的境地，國家提出“中國制造2025”戰略，實現從“中國制造”向“中國智造”轉型[ 4 ]。對于管理會計工作者而言，這意味著企業的成本結構將發生巨大變化。舉例來說，“機器換人”使得企業固定成本增加，人工成本降低，因此在計算總成本時要考慮固定資產折舊如何準確核算，決策時要把固定資產折舊當作相關成本處理，這樣在使用工具方法時才能有的放矢，提供理想的管理會計信息，實現科學決策與管理。
此外，身處大數據時代，管理會計工具方法的定量分析手段也需要不斷發展。如何從海量信息資源中提取出對管理活動有價值的信息，并應用到戰略規劃決策中，這是亟待解決的問題[ 3 ]。在大數據環境下，管理會計與數據挖掘的結合可以很好地解決該問題。管理會計需要提供財務與非財務數據，而傳統財務信息系統和傳統定量分析方法只能提供有限資源，資源整合能力受到局限，無法滿足決策者的決策需要，而數據挖掘在數據提純、數據清洗和數據分析等領域則會大顯神通，提供與決策分析相關的信息。這樣，將兩者結合起來會大幅提高管理活動的決策效率和效果。因此，單位可以考慮成立數據挖掘研究機構，優化管理會計信息系統，借助其高效的數據處理能力，為內部信息使用者提供管理決策有用的信息。
六、關于信息與報告要素
《基本指引》指出管理會計信息應包括財務信息和非財務信息，生成的管理會計信息應相關、可靠、及時、可理解。單位應有效利用現代信息技術，對管理會計基礎信息進行加工、整理、分析和傳遞，以滿足管理會計應用需要[ 5 ]。管理會計僅停留在傳統活動是無法使企業獲得競爭優勢的，借助現代信息處理系統，與管理會計有機結合將使管理會計信息如虎添翼。
《基本指引》還規定管理會計報告是管理會計活動的主要成果體現，它與財務會計報告的相同點在于兩者均以財務信息為起點服務于信息使用者。不同點在于：(1)信息性質不同。財務會計報告主要提供與財務相關的信息，而管理會計報告將財務信息與非財務信息提升到一個重要程度來看待，提供的信息更全面。(2)信息使用對象不同。財務會計報告只對單位外部信息使用者負責，滿足投資者、債權人、監管人對單位財務狀況、經營效果和現金流量的了解，而管理會計報告主要對內部管理層負責，提供有價值的管理信息，幫助管理層實現戰略規劃，提高和改善管理效率和效果。(3)報告規范程度不同。《基本指引》第二十六條、第二十七條指出管理會計報告內容按期間分為定期報告和不定期報告，單位可以根據管理需要和管理會計活動性質設定報告期[ 5 ]，而財務會計報告有嚴格的規定，報告期應為一年，且報告內容是法定的，不得任意修改。因此，管理會計報告更為靈活多樣。總之，各單位要因地制宜，在經營管理活動中總結出適合自己的方法，使管理會計真正服務于單位的發展。
大數據實踐報告總結范文第5篇
一、醫院統計管理工作介紹
（一）醫院統計概述。醫院統計是醫療服務系統的組成部分，以為醫院科學管理服務為宗旨，依據收集的原有數據，真實地將醫院的工作狀況反映出來，描述醫院服務系統的內在規律，找出服務中的不足并加以改正。（二）醫院統計的指標。目前醫院統計的指標大多是按照用途劃分為以下三類：1、數量指標：用以反映醫療機構的數量、水平和規模，為絕對數。主要包括醫療單位的床位、患者手術的次數、門診收治患者的數量、患者住院及出院的數量等。2、質量指標：將醫療機構的各種數據，用平均數的方式表達，如患者的治愈率、好轉率、病床的使用情況、平均住院日等。3、效率指標：對醫療機構工作效率的說明，以平均數或相對率表示，由醫院不同管理系統的項目指標比組成。比如門診人次、急診人次、好轉率、入院人次、治愈率、出院人次等病人的動態統計；還應對醫院病床的利用率予以統計，分別和相關數據結合，能夠得到不同的管理指標，促進醫院管理。（三）醫院統計工作的重要性。1、檢驗管理效果。醫院統計的重要作用之一是對醫院的管理，保證醫院管理的有效性。醫院的統計工作數據能夠直接顯示出醫院的就診人數、痊愈率和收入，通過這些數據的變化能夠直接的顯示出醫院管理效果的好壞，對醫院的管理工作進行及時、全面的反饋，為醫院的管理部門進行決策提供依據，促進醫院工作的改進。2、評定管理效率。醫院通過對醫療人員、醫療器械的調配情況進行統計可以發現醫院相關資源分配的合理性、有效性。一份統計數據能夠充分說明一個醫生、護士或者一個床位在它目前所處的位置是否能夠發揮出它的最大作用，這樣就能夠對醫院的人力、物力和財力進行合理的分配，保證醫院資源效率最大化的使用。3、評定工作效益。不同的醫院或者同一醫院的不同部門之間，能夠通過統計信息最直白的進行比較檢驗各自的工作效益，從而對其進行獎懲，以激勵員工。通過統計信息的對比還可以了解到醫院各項工作的展開情況，對日后醫院工作的展開、改善都有著重要的作用。
二、醫院管理存在的問題
（一）醫院管理層對統計不夠重視。雖然醫院統計對管理有很大作用，但是目前大部分醫院的管理層并不是很重視醫院統計工作，并沒有意識到醫院統計對在醫院管理中的重要性。長此以往會造成醫院的統計部門職權的虛設，統計部門在平常的工作中也多是應付了事，統計部門地位低下，嚴重影響部門運轉以及醫院統計工作的進行。（二）統計標準不統一。目前，醫院統計管理體系剛開始運行，很多的制度、規定還沒有指定或者還不規范，因此醫院的統計管理往往不能在考慮全局的前提下進行統一管理，不能在醫院內部和醫院之間形成統一標準。在這種情況下經常會出現很多問題，如統計信息的失實、偏差，院內各個科室之間的統計標準不一，數據的應用性、可靠性不強，無法對醫院的正常統計工作發揮應有的作用，失去統計部門的應有職責。（三）信息化程度不高。隨著互聯網技術的發展，依賴互聯網技術的醫院統計工作也應隨之發展，但是當前的統計工作卻無法跟上互聯網技術的發展，很多醫院的統計部門依然停留在對數據的收集、整理這一最基本的工作上，并沒有使用最新的軟件系統對數據進行進一步的分析、評價。這就使得各部門難以對信息進行直觀的對比，難以直觀的感受到各自的工作效益。（四）工作人員素質不高。由于醫院統計的興起時間較短，所以在醫院擔任統計工作的人員往往是非統計專業的非專業人員，甚至有的統計人員還是退休安置的閑散人員，都沒有經過專業的統計知識學習，無法完全的把握統計相關知識以及工作軟件，這對于醫院的統計工作來說無疑是極為不利的。這些非專業人員不會使用專業的統計方法。統計軟件，在入場的工作中只能完成數據的匯總，而無法對數據進行進一步的分析，從而無法發揮醫院統計應有的職能。
三、加強醫院統計管理的相關措施
（一）加強統計工作。增強醫院統計分析工作，不僅僅只是對單一業務進行分析，更應當對醫院所有業務，對醫院所有業務的數據，進行綜合評估分析，建立醫院運行的相關指標參照體系，對醫院的統計數據及時形成匯總結果，讓醫院的管理層能夠真實有效地得知醫院的運行情況，醫院對醫院進行及時的調整。另外，應當將醫院的統計和社會效益相結合，同醫院成本進行深入地分析，使經濟分析和社會統計有機結合，從而使醫院效益達到最佳效果，使醫療設備資源的利用率得到最大程度的提高，從而提高醫院的整體管理水平。（二）統計信息是醫院量化管理的保障。醫院的成功運營，和科學、合理的決策是密不可分的，而科學的決策往往又需要有真實、可靠的數據，醫院的統計信息，對醫院管理者有著十分重要的作用，可以開闊其管理視野，提高其管理的能力。醫院領導能夠根據統計信息所得到的數據，發現醫院管理中的長處和不足，從而進行綜合考量，做到揚長補短，提高醫院的管理水平。比如，對醫療質量相關數據進行分析，能夠知道醫院臨床治療的質量；對醫務科室的數據進行分析，能夠得知醫院相應醫療設備的運行情況；對醫院歷年大數據的分析，能夠對醫院的發展趨勢做出大致的規劃。醫院統計工作，能夠使決策者，更好地了解醫院的工作，對醫院發展趨勢和社會的醫療趨勢相結合，對醫院進行合理調整和布局，提高醫院的總體質量。（三）服務醫院經濟管理。1、為了能夠為醫院的決策服務，應對醫院年度、季度的經營計劃進行合理制定。目前醫療市場的競爭日趨白熱化，醫患關系也越發緊張，醫院要想得到更好的發展，就應當制定長遠的經營目標，當然，醫院經營目標的制定，是以統計數據為基石的，應當充分利用好過往數據，在大數據的基礎上，對醫院的未來做具有前瞻性的發展戰略，制定科學可行的戰略目標。2、實現目標管理。為了確保醫院能夠實現預定的戰略目標，增強醫院的運行效率，實現醫院運行的最優化，醫院領導層必須將數據統計增加到考核當中，另外，考核機制還應當滲透到醫院經營管理的每個環節當中，對醫院的具體情況以大數據的方式進行監測，并對各科室的統計工作進行考核，并結合具體的工作狀態，對工作人員的業績進行綜合考核，據此明確獎懲制度。3.負責各科室的統計咨詢。包括醫院的日常經營、管理決策、質控考評等一系列的工作，都應當是以醫院統計數據為基礎的，醫院的統計工作，不僅僅應當貫穿到醫院整個經濟運行當中，還應當充分滲透到醫院的日常管理中。尤其在醫院矛盾突出、醫院信譽下降的今天，醫院往往需要向患者及其家屬提供真實有效的數據資料，作為醫院權威性和信譽度的有力證明。（四）優化統計職能。將醫院各種統計數據及時地以準確、真實統計表的形式呈現出來，并將關鍵數據進行進一步的系統分析，讓統計資料更加生動直觀。還應當將統計數據資料進行年度編制，統一以歷史資料的形式收檔，依據醫院的經營情況和發展情況，制作綜合分析報告及專項統計報告，對醫院日常經營管理中存在的問題，提出有價值的整改措施。（五）提高統計咨詢水平。依托現代化的科學統計方法及統計手段，對醫院的統計數據資料進行深入分析，為管理層提供質量過硬、維度齊全的信息報告，如每年度，應當將醫院急診患者數量、患者入院及出院數量、每項業務的收入等制作成詳細報表，這種詳細的報表，不僅有利于醫院管理層下一年度的管理工作，還能成為醫保部門病種統計、醫保報銷等工作的重要參考資料。（六）強化統計監督職能。要加強醫院的統計管理還要將統計工作的成果反饋給各個科室和醫生，為其以后的發展提供參考。把工作量、病床的使用數量、患者的診斷質量等數據，以統計報表的形式提供給各科室，各科室應當注意相關指標的動態，并及時匯報計劃的執行狀況，以保證管理層的管理可以根據實踐進行靈活調整。（七）加強統計工作者自身的學習，提高服務水平統計信息是一項對專業性有著極高要求的工作，對于醫院的決策和工作總結都有著重要的影響，是醫院進行管理的重要依據。所以統計人員的作用不言而喻，統計人員應該加強自身的專業素養，提升工作能力。加強職業素質的學習，成為德才兼備的高素質人才。
綜上，醫院統計工作在當今激烈、復雜的社會發展環境下能夠為醫院的發展指明方向，也是提高醫院管理水平，實現社會效益的有效方式。
作者:單玉姣 單位:保定市兒童醫院
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