大数据时代的影响篇1
大数据时代下，数字资源逐渐成为了向用户提供服务的主要模式。进入新世纪以后，由于图书馆向着数字化和网络化方向发展，造成整个图书馆领域的服务内容、服务范围产生了巨大的变化和影响，因此，图书馆在发展过程中，必须紧密结合大数据时代的发展特点和图书馆自身的文献信息资源建设现状，以用户需求为导向，将建立全面服务的巨大数据库为工作的重点，对图书馆的资源进行有效的整合，从而实现图书馆图书文献资源的大数据共享，切实提升图书馆在大数据背景下的竞争能力。
一、大数据时代对图书馆建设造成影响和挑战
1.大数据复杂性对图书馆建设造成的影响和条件
大数据时代下，数据的复杂性对图书馆工作造成的影响，主要表现在数据种类的复杂性、数据结构的复杂性和数据形式的复杂性。在互联网时代，大数据的类型是多种多样，是十分复杂和多变的，像微博、微信等交互性的社交网络的兴起，导致了信息数据成为短文本的数据信息，正式由于这种短文本的信息数据的出现，在对其控制过程中就表现的难度增加。在大数据时代，数据的结构层面也是复杂的，随着数据的生成方式不断向着多样化发展，一些像社交网络、移动计算和传感器等技术的应用和发展，非结构化的数据形式成为大数据时代的主要模式，而这些数据信息与结构化的数据相比较，其组织比较凌乱，其中包含了大量的无用信息，这就给数据查询、储存以及分析带来了巨大的困难。此外，大数据时代下，数据模式复杂性也给图书馆的工作造成是了不小的影响。数据类型的多样化就导致了数据模式的多样化，这就需要我们在进行图书馆建设过程中，善于把握数据之间的相互作用，这种面向多种模式学习的研究需要综合利用这几个方面的知识共同促进图书馆的建设。
2.大数据的不确定性对图书馆建设造成的影响和挑战
首先，大数据时代的数据更加具有不确定性。这种不确定性就导致了网路数据难以建立固定挂的模型，不能对其规律进行分析，从而就难以高效的利用其自身的价值。数据本身的不确定性，就会导致原始数据的不准确。这种数据的不确定性是因为数据的处理力度不足，应用需求和数据集成以及数据展示等因素的显著，导致了网络数据在不同的维度和不同的尺度方面都导致了不同程度的不确定性;其次，大数据种类的不确定性。数据种类的不确定性要求我们在对这些数据进行处理过程采用非常规的处理方式，这就要求我们提出全新的建模方式，并要做好模型的表达和复杂程度之间的有效平衡，这些处理方式就要求我们建立的模型同样应该具备不确定性;最后，大数据学习的不确定性。数据模型在建立过程中，都需要我们对模型的相关参数进行学习和分析，但是，在学习过程中，要想找到数据模型的最优解是十分困难的，因此，我们在学习过程中多数都会采取最接近最优解的近似值，用不确定的学习方法来寻找一个相对准确的解。但是，在大数据背景之下，传统的、近似的、不确定性的学习方式需要面对的是对数据规模性和失效的挑战，这就要求图书馆在建设过程中，提高技术水平，解决大数据学习过程中的不确定性。
二、大数据时代图书馆建设对策分析
1.建立超大型仓储数据库
传统的仓储是通过将数字资源，将数据抽取到数字仓库中，实现对数字资源的进行有效的储存和管理，从而完成对数字资源信息的访问和读取。但是，在大数据时代下，图书馆的数据路仓储多是以非结构化的数据为主，使用传统的数据仓储必然会严重影响到图书馆数据的利用效率。因此，图书馆在建设过程中，就需要我们从用户的需求角度出发，建立适合大数据时代下的大数据仓储，从而实现数字资源更好的利用和聚合。
2.基金建设一支高素质的专业数据管理队伍
图书馆在大数据时代面临的挑战和影响，就决定了图书馆各项工作在开展过程中必须做出改变，这其中转变工作人员的工作方式就显得十分重要了。从现阶段图书馆工作人员的工作重点来看，图书馆工作已经从过去的重视图书文献建设向着数字资源建设和服务转变，从工作的形式分析，其工作的主体已经从依赖人工工作向着依赖电脑、互联网等工具转变。因此，在大数据环境下，为了更好的适应用户对数据信息共享和数据管理的需求，就需要图书馆管理人员尽快转变角色，由过去的图书整理和管理转变为提高数据信息和数字资源服务上，在图书馆建设和发展过程中，建设一支专业素质高超、基础雄厚的专业人才队伍是图书馆未来应对大数据时代所带来的挑战的重要保障。
大数据时代的影响篇2
关键词：大数据时代；会计；审计；影响
在大数据时代，信息资源的共享成为社会信息传播的主要形式，这种情况下以往的企业会计、审计工作模式的工作效益就无法充分发挥。大数据信息的有效利用，在一定程度促使整体财务会计、审计工作效率及质量得到有效的提升，进而为企业经济效益的增加提供保障，因此针对大数据时代相关会计、审计工作发生的变化进行综合分析具有非常重要的意义。
一、大数据时代对会计审计工作造成的影响
(一)大数据对审计工作的影响
在大数据时代，审计工作主要从数据审计结果分析、数据审计判定等几个方面出现了一定的变化。以往审计工作大多通过随机抽样的方法开展小投入大收益的管理模式，这种模式在一定程度上具有较大的风险因素。而在大数据时代内部审计工作者就可以利用阶段性的审计方法，对内部数据进行集中分析，将事后审计转化为事前审计，为整体数据审计决策提供有效的支持。
(二)大数据对会计工作的影响
大数据时代，财务会计非结构性信息的大规模增加，促使整体会计信息会出现了非结构性与结构性信息有效融合的情况，而通过对大数据时代相关数据信息的综合分析，可促使企业社会效益得到一定的提升。同时在企业管理过程中，大数据内部丰富多样的信息模式也促使企业财务信息出现了一定的变化，以往单一的信息管理模式也无法满足企业发展的需求，这种情况下就需要企业结合自身发展情况对大数据信息进行深入挖掘，明确自身信息架构，为自身财务经营管理效率的提高提供依据。
二、大数据时代会计审计工作优化
(一)大数据时代会计工作优化
大数据时代下，会计工作优化主要是通过会计信息化资源共享平台的建设，提高非结构性信息与结构性信息的整合效率，为整体企业信息资源的有效利用提供依据。在企业财务事务处理过程中，企业财务管理人员可进行专项资金扶持项目的构架，便于避免财务数据信息孤岛现象导致的财务资金与物流信息的恶性循环。同时在以往会计信息处理的基础上可进行进一步创新，建立以财务会计工作为基准的一体化信息处理体系，便于整体企业决策信息的全面科学[1]。在会计信息化资源共享平台顺利运行的过程中，企业财务管理人员应进一步对会计信息安全防护管理及信息系统标准体系进行完善处理。在云计算处理财务数据过程中，企业财务管理人员可结合相关技术服务机构对云计算应用模块的安全问题进行集中优化分析。从身份认证权限设置、数据加密程序优化、虚拟机软件开发等几个方面开展全方位数据操作防护模式，最大程度的保障大数据时代企业内部财务数据的安全稳定性能。此外，为了进一步约束大数据时代信息应用情况，企业内部管理则可结合相关法律法律制定完善的大数据信息安全管理体制，结合相关财务数据监管机构的设置，对内部财务数据的应用进行统一考核，便于整体财务会计信息管理模式的良性发展。
(二)大数据时代审计工作优化
在大数据时代，现代信息化技术得到了迅速的发展，这种情况下，企业审计工作人员应正确认识到实时审计信息的重要意义。首先在具体的审计工作过程中，可采取实时审计报告的形式进行审计管理，然后结合整体审计信息发展趋势，进行预先分析管制方案的制定。其次在以往单一审计管理的基础上进行进一步拓展，将企业产品供应、产品研制、产品生产计划、产品销售等环节进行统一审计管理，通过整体企业生产经营数据的集中处理，对企业经济运营情况进行全面分析，更加深入的了解企业生产经营过程中内部及其在市场体制中的安全隐患，有针对性的采取各项解决措施，为企业在巨大的市场经济体制中稳定运行提供依据。最后在社会市场经济发展过程中，企业审计工作以深入到社会的各项经济管理活动中。而为了进一步保证企业审计共工作的有效进行，可将审计信息数据的充分利用作为主要工作目标。如在整体审计事务管理过程中，将事物总体特点的主要方式转化为事物发展形态的分析，通过对相关事物发展形态的技术性及实施效率进行综合分析，为整体事物发展情况的全面统计提供依据。此外，针对企业审计工作特点，为了进一步提升整体审计工作对大数据信息的利用效率[2]。相关企业管理人员可结合企业内部各方面资源进行大数据审计信息系统的构建，通过一系列规划管理促使企业数据资源得到充分的应用，为企业市场竞争力的提升提供依据。
三、总结
综上所述，大数据时代，企业的发展经营模式发生了一定的变化，而以往企业会计、审计工作模式已无法满足现阶段企业经济效益提升的需求。因此在企业管理过程中，相关会计、审计工作人员应充分认识到大数据信息对于自身工作的重要作用，将大数据信息与自身实际工作进行有机整合，便于提高企业经济管理问题解决及经营决策效率，促使企业经济效益与社会效益同步提升。
参考文献：
[1]王丽娟.基于大数据时代的会计、审计发展趋势分析[J].商场现代化，2016(26)：193-194.
大数据时代的影响篇3
关键词：互联网;大数据时代;财务会计;影响;分析
回顾人类会计的发展历史不难看出，财务的产生离不开经济的发展与人类社会的进步，特别是人类进入现代社会后，财务会计随着市场经济的不断发展而得到了完善和更新。从这一发展规律中不难看出，财务会计的发展必然会随着经济环境的变化而产生变化或做出相应的调整，最终实现财务会计的发展与经环境变化之间的相互协调。随着现代信息化程度的不断加深，企业的数据量逐渐增多，并呈现出爆炸式的增长趋势、数据结构复杂化的发展变化态势。在这样一个信息爆炸的年代，无论是国有大型企业，还是私营的中小企业都在加快脚步追赶着大数据发展的脚步，希望从中能够发现企业实现财富的途径和资源，提高企业的核心竞争力和自身价值。
一、大数据时代对会计工作提出的要求与产生的影响
随着人类时代背景的不断演进，大数据时代的到来决定了企业的发展步伐必须紧跟时代的发展和进步，与时俱进、及时创新。作为时展的必然产物，会计工作的发展必须与时代同步，必须在一定的时代背景下进行完善，因此，大数据时代的到来为会计工作提出了新的要求。
（一）会计工作应收集并存储更多的具有多种结构的数据资料
信息时代的发展所带来的大数据所蕴含的价值是无法估量的，其中所包含的各种有用信息也是无法估算的。大数据技术更为全面的反映企业的经济业务所需数据治疗提供来便利条件。企业通过有效的收集各种大数据，帮助企业有效的提高了企业的市场占有率、成为企业抢占竞争优势的一种必然趋势。企业的会计部门作为直接与各种数据、资料、信息相接处的部门，如果能更好地利用这种大数据时代所创造的大量的数据资料，将为企业的信息使用者提供第一手的信息资料，便于企业进行各种决策。因此，这就要求企业的财务人员必须能够熟悉信息技术，能够快捷的、准确的从众多数据资料、繁杂的数据形式中探寻到有价值的数据，用以全面反应企业的经济业务的发展状况，消灭信息不对称产生的问题。例如：对于企业的成本控制与内部控制人员，随着市场经济的不断发展与完善，在微利时代成本的高低将成为企业获利的关键性因素，在大数据时代下，专业的成本分析与控制人员，不仅要具备丰富的、扎实的财务专业知识，还必须对企业的各项生产工艺流程、生产环节、企业的内控流程等进行了解与高度关注，对各种指标及时进行把控（如：生产效率、产品报废率、各种产品成本的差异、各种费用的使用情况等数据指标）。并在成本控制系统地帮助下，充分挖掘相关成本数据，并对成本数据进行合理的分配、归集、构成分析等，从而为企业成本的有效控制奠定基础，为企业的决策提供帮助。
（二）会计工作应更加关注非结构化数据带来的价值
目前，各企事业单位的会计处理中主要是针对具有结构化的数据进行各种处理，现代计算机技术的发展、信息技术的发展、网络技术的普及等都为会计人员进行结构化的数据处理提供了便利，在这方面已经基本趋于成熟，对于结构化的数据计算、汇总、统计等工作已经非常娴熟，即使是在遇到较大的数据量时，也能在相应的商业软件的协助下完整这些工作。但是，随着信息时代的不断发展，很多半结构化、非结构化的数据和组件成为数据界的主流，这种本质上的取代和飞跃不仅仅体现在数据量的变化上，更充分体现在数据所产生的价值中。因此，这就要求会计工作要想真正从海量的数据资料中找到具有丰富价值的数据，就必须充分分析这些数据中的价值，并努力从中挖掘非结构数据，数据价值挖掘的越多越能为企业的经营发展带来竞争的优势。
（三）应不断满足会计信息使用者的个性化需要
会计工作是一项为企业的经营者提供决策信息的系统化工程，随着社会主义市场经济的不断深入发展，各企业面临的市场竞争日益激烈，企业的各利益相关者们对于经营决策的科学性、正确性、适用性等方面的内容越来越关注，这也就引发了企业会计工作目标的变化，并逐渐完成了由经济管理的责任向决策责任的转变。随着大数据时代的到来，云计算的应用、数据信息容量的增加、信息使用者的需求逐渐变得更加多元化、复杂化、个性化，而这些要求对于会计工作而言是难以预测的。随着大数据时代的发展，企业的决策者们更加关注会计信息的个性化发展趋势，这对传统的会计工作是一次重大的挑战。会计工作在大数据时代的改进中应努力遵循这一基本原则，采取积极的措施来应对这种不确定性。
（四）有效提升了会计信息的准确度
在传统的会计工作中，企业的财务报告的编制主要是建立在基本的确认、计量、记录的基础上的，由于技术手段的缺乏与不完善，企业的财务数据、相关的业务数据作为企业管理中的重要资源，并未将其价值充分发挥出来，也并未引起足够的重视。特别是有的企业在进行决策时由于受技术条件的限制，对于决策需求的数据信息并未及时的、充分的得到收集、整理、分析、评价，导致数据之间的整理存在难度，数据的使用效率偏低，从而影响了企业财务信息的真实性、准确性、精确性、可用性，例如：很多财务管理的数据在为企业生产财务报表后就失去了它的作用和价值而处于休眠状态中。但是，大数据时代的到来，促进了技术的发展，企业可以高效率的处理、整合各种海量的数据，并从中挖掘更有价值、更能促进企业发展的数据，从而提升企业财务管理数据的准确性，使其向着科学化、标准化、规范化的方向迈进。
（五）全面促进财务人员的角色转化
大数据时代的到来，使得企业的会计人员拜托了传统的角色性，不仅仅进行简单的记账、符合、报表分析等工作，而是想着进行高层次的会计管理工作的方向转变。传统的会计人员通过对报表数据的分析，简单的为企业的管理者、经营者、决策者提供数据依据。市场经济的发展、竞争的加剧，建立在财务报表基础上的简单的数据分析不足以满足信息需求者的需要。在大数据时代，企业的财务人员可以从不同的角度、不同的层面探寻企业发展所需的信息，彻底打破传统的excel数据分析中所不能实现的数据分析难题，通过这些数据的本质看到企业在发展中的问题、现状，并及时的对企业的经营状况、经营成果进行客观的评价，从中揭示企业的不足，为转变经营者的思路提供明确的方向。
二、大数据网络时代会计工作的新思路
（一）顺应时展作为会计工作的总纲领
会计工作实务是在不断变迁的外部环境中发展起来的，并伴随着环境的变化而产生变革。因此，会计工作必须结合密切的时代背景、生活背景、社会背景，让会计的发展顺应时展的潮流。在大数据时代，人们获取数据信息的途径越来越简单、越来越快捷，因此，会计工作的发展必须以适应时代潮流作为总纲领。
（二）树立以人为本的重点工作
人力资源在知识经济时代成为企业竞争力提升的主要源泉，并在企业价值的创造与转移中起着至关重要的作用。传统的人力资源管理模式看似稳定，实际上隐患重重，很容易在员工中造成相互推诿、扯皮现象的发生。大数据时代的到来，信息的传递呈现出碎片化的现象们只有充分发挥人的主观能动性、创造性才能提高海量数据的生产力，因此，以人为本将使大数据时代对会计工作的转变。例如：长期以来，财务人员都是脱离了企业的业务实际，坐在办公室中部门造车，业务财务人员则实现了将财务与业务的完美结合。要求财务人员必须深入打破企业的各个业务部门和环节中，将业务信息直接转变为各种有价值的财务信息，为企业提供更为专业的财务分析。在这方面海尔集团的业务财务人员的成功转型就做的较好。
（三）信息技术的支持将大大提升财务管理能力
现代信息技术的发展带动了物联网、互联网、企业内部网络之间的迅猛发展，也促进了大数据时代的发展。因此，离开了信息技术的支持，针对打大数据的收集、处理、输出、分析等将受到重重阻碍。因此，现代信息技术已经成为现代企业竞争中获胜的重要手段、成为击败对手的重要武器。例如：物联网就以其广泛的通信网络作为基础，实现了物联网与信息需求的结合。随着大数据时代的到来，先进的信息技术为了顺应企业的经营管理者的需要而得到不断的发展，企业的财务管理者在大数据背景下，降低了资金成本、提高了资金使用效率，为企业的发展带来了丰厚的利润。
总之，随着大数据时代的到来，企业选择数据、处理数据、分析数据、整合数据的能力将不断增强。面对新形势，企业的会计工作必须及时进行创新才能确保企业的健康、稳定、可持续发展。
参考文献：
[1]李新华.浅谈大数据时代的机遇与挑战[J].通讯世界，2013（06）.
大数据时代的影响篇4
关键词：大数据；数据挖掘；管理会计职能
一、数据挖掘技术的含义
数据挖掘技术是一项新兴的技术科学，它是随着网络数据应用的普及而不断发展起来的，它的使用范围并不仅仅局限于商业领域，它能够适用于各种各样的没有规则的、没有任何程序可言的、非常复杂的数据信息的环境。运用数据挖掘技术的根本目的是想要通过这种技术手段把重要的信息从复杂的数据环境中分离出来，被人们合理的利用。
二、大数据时代数据挖掘对管理会计职能的影响
(一)数据挖掘技术能够有效的提高管理会计的成本控制职能
企业中管理会计的核心职能就是要对成本进行有效控制，在企业的经营活动，每个环节都与成本控制息息相关，企业在编制执行计划或者年度预算也都是为了能够对企业的成本实现有效控制。然而，在大数据时代，仅仅通过计划或者预算来控制成本已经不能够满足企业对成本控制的要求了，企业需要利用数据挖掘技术，通过对大量数据进行分析，从而得出更加实际的结论，从结论中吸取经验教训，从而更好的进行成本控制。首先，企业可以通过数据挖掘技术对外部信息进行有效分析，从而更好的了解企业竞争对手的相关信息以及行业供应链和供应商的相关信息，企业还能够通过数据挖掘技术了解购买商之间的竞争以及合作的相关信息。其次，企业可以利用云计算的筛选功能找到最合适的数据对成本控制中每个部门的相关成本进行管理，从而能够及时的分析出产品成本投入的稳定性，发现在产品实际生产的成本与预算的差距有多大，为企业更好的控制企业的发展战略提供准确的数据依据。
(二)数据挖掘技术能够变革管理会计职能对数据利用方式
数据挖掘技术能够快速的对大量数据进行整合，从而得出最准确的数据信息，这就让数据挖掘技术的使用者节省了大量的时间与精力，省去了对数据进行进一步加工的环节，能够让数据挖掘技术的使用者快速提炼和利用数据信息。同时，数据挖掘技术还能够对会计数据进行实时处理，让企业管理者更好的利用会计数据，这就彻底的改变了管理会计对于数据的利用方式，很大程度上加快了信息的传输速度，比如说在企业的存货管理中，保管员可以通过以往存货数量和市场需求进行分析，利用数据挖掘技术分析出来的结果，大概确定企业的最为恰当的存货数量，从而能够减少库存挤压给企业带来的经济损失，还能够减少库存不足给企业带来的经济利益的损失。这是数据时代对于企业管理会计职能的最新要求，企业想要发展，在激烈的市场竞争中占据一席之地，就必须紧跟时代的发展方向，科学合理的利用数据挖掘技术提高管理会计职能的水平。
(三)数据挖掘技术能够提高管理会计职能的工作效率与质量
管理会计是服务于企业的经营管理的。企业进行经营管理，其主要目的是想通过管理人员对企业的经营活动进行科学的计划与领导。管理会计是通过一系列的分析管理能够为企业的管理者提供决策的可靠依据，让企业管理者能够为企业做出更好的决策，从而有利于企业的发展。企业的管理会计一般都是通过内部控制对企业的经营活动进行有效的管理，分析内部数据，根据内部数据的变化调整企业的经营管理方式，从而能够以不变应万变，让企业的经营活动顺利进行。然而，随着数据挖掘技术在企业的管理会计中的不断应用，管理会计的职能得到了很大的改变，管理会计从加强内部控制的管理方式逐步的向多种管理方式并存，全方位的提高企业的经营管理水平上来，因为只有这样才能适应大数据时代企业发展的需要。数据挖掘技术不仅能够有效分析企业的内部数据信息，还能够全面整合企业外部环境中的各种信息，包括供应商、销售商以及竞争对手的相关信息。这些外部信息都是随时变化的同时也不受企业的控制，数据挖掘技术能够快速、准确的把外部信息生成有价值的信息，从而帮助企业管理者进行正确的经营决策。
(四)数据挖掘技术能够变革管理会计职能的工作内容
利用数据挖掘技术进行管理会计工作，会随之产生很多和大数据有关的管理会计工作的新内容，数据挖掘技术能很好的满足管理会计在技术方法创新方面的需要，管理会计其自身是一门与多种学科交叉在一起的边缘学科，它的发展是通过不断吸收与之相关的学科的技术方法和相关内容来不断的丰富起来的一项技术。数据挖掘技术在处理海量的数据信息方面和数据的深加工方面以及对隐含信息的发掘方面都有非常特殊的优势，因此在管理会计中应用数据挖掘技术是非常必要的。随着数据挖掘技术在管理会计中的应用，其管理会计职能的范围能够进一步的提高，其工作内容将会更加的丰富。这也要求企业中从事管理会计工作的人员必须要不断提高自身的专业素质，不断适应新时代企业的新需要，了解更多关于数据挖掘技术的相关内容，不断充实自身的专业水平，从而更好的为企业服务。
三、结束语
综上所述，在大数据时代，想要充分的发挥管理会计的职能就必须要更加合理的运用数据挖掘技术，同时要充分的提高数据挖掘技术的利用水平，不能盲目的使用，更不能错误的运用这种技术，不断提高数据挖掘技术的准确性，让数据挖掘技术最大限度的服务于企业管理。企业的会计人员也要加强学习，不断提高自身的专业素质，熟练掌握数据挖掘技术的关键要领，深入理解大数据技术的精髓，能够真正的运用大数据技术来分析企业数据从而更好的服务于企业，为企业更好的发展贡献一份力量。
参考文献:
[1]李平荣.大数据时代的数据挖掘技术与应用[n].重庆三峡学院学报，2014，10（103）:145-147
[2]汤昌盛.大数据大财务[J].中国总会计师,2014,1:54
大数据时代的影响篇5
关键词大数据社保审计影响展望
一、前言
一般来讲，当数据容量在10tB～1pB之间时，就可以称之为“大数据”，指数据量庞大到无法通过现有的主流数据处理软件在合理时间内进行采集、管理、处理的资讯，是继移动计算、物联网、云计算等信息技术之后的又一个新兴事物。大数据的出现，对社保审计工作产生了巨大的影响，如何抓住机遇，提升社保审计的质量和水平，是审计部门必须重点关注和研究的课题。
二、社保审计方式的局限性
社保审计，指社会保障基金审计，主要是审计机关针对由政府部门管理或者政府部门委托社会团体管理的社会保障基金的财务收支情况进行的审计监督工作，其主要目的是确保社会保障基金的安全性和完整性，充分发挥资金的经济效益和社会效益，推动我国社会保障体系的逐步完善。社保审计的内容包括了社会保障基金的收入、支出、管理、结余等的审计。
大数据时代，信息技术的飞速发展，推动了数据的指数级增长，对于社保审计工作提出了许多新的要求，在这个过程中也暴露出一些问题和缺陷：
（一）效率低下
在开展社保审计工作的过程中，必须搭建数据存储的硬件环境，对庞杂的数据进行整理和存储，需要消耗大量的时间和精力，而伴随着数据量的持续增长，现有的设备无法支持数据查询和实时性分析，从而降低了审计工作的效率。[1]
（二）信息不完整
在传统审计工作中，为了提高效率，对于数据的分析多采用随机抽样的方式，通过少量的数据分析和比对，获取有价值的信息。但是，抽样处理本身就忽略了细节，所以必然会存在一定的偏差，从而影响了结果的客观性和有效性。
（三）人员素质问题
当前许多审计人员对于社保审计工作缺乏正确的认识，认为其仅仅是对社会保障资金账目的审查，并没有看到社保审计工作的重要性，与大数据时代全面审计的需求存在一定的冲突，也因此不利于审计人员业务素质的提高。
三、大数据时代给社保审计工作带来的影响
大数据时代，人们的思维方式出现了很大的变化。在先进的信息技术和专业设备的支持下，海量数据的提取和处理不再是瓶颈，对于数据的分析逐渐从抽样分析回归到了全面分析，进一步提升了分析结果的准确性和真实性。另一方面，在大数据时代，面对海量的数据信息，也许其中仅有1%是有价值的，其余的均为无法利用的非结构化数据，在这种情况下，需要能够接收杂乱和不精确的数据，以数量弥补质量，才能够保证各项工作的顺利开展。事实上，大数据时代思维方式的转变也改变了许多行业的工作方式，社保审计工作就是其中受影响较大的一个。[2]
（一）审计模式变更
审计模式的变更可以细分为两个不同的方面，一是在大数据时代背景下，全数据审计模式得以实现，社保审计工作不再仅仅局限于被审计单位的内部信息，还应该想着在更大范围进行延伸和拓展，将与之相关的各种外部数据全部囊括其中，包括银行信息、网络信息、商业信息等。同时，审计工作也不再仅针对单一审计对象，而是能够对存在类似业务的单位进行联合审计，进一步扩大了数据的范围，通过这样的方式，不仅可以保证审计工作的效果和质量，还可以发现我簧蠹浦形薹ǚ⑾值奈侍狻6是基于云计算的审计模式的构建，云计算产生于大数据之前，可以实现对虚拟资源的交易和共享，如计算能力、存储空间等。立足云审计的背景，被审计单位的各种数据可以存储在云端，这样，在开展审计工作时，可以直接通过云服务，提交计算请求，由服务端利用云网络中的计算机，对任务进行快速计算，得到的计算结果可以通过网络返回请求端。在这样的审计模式下，不仅能够缩短等待时间，而且无论是审计程序的设计工作还是审计系统的维护工作，都不再需要审计单位承担，而是由专门的云软件服务商负责，这样审计人员便可以全身心投入到审计工作中去。
（二）审计质量提高
在大数据时代背景下，审计人员需要及时更新观念，转变思维模式，摒弃主观臆断，运用数据挖掘技术，从海量数据中提取出有价值的信息，找出其规律所在，以此作为审计评价的依据，使审计结果更具说服力，进而提升审计工作的权威性。而想要实现这一点，审计人员应该不断提升自身的业务素质，对成熟的数据挖掘技术进行有效利用，如聚类分析、分类分析、时间序列分析、关联规则分析等。让数据的获取更加严谨，为审计结果的科学性奠定良好的基础和保障。[3]
（三）审计要求更高
大数据的出现，对于社保审计工作提出了更加严格的要求，主要体现在两个方面，一是对人员的要求，审计从业人员必须具备良好的数据处理和分析能力，熟练掌握并应用数据处理分析的基本理论和方法，同时，要求审计人员具备更高的职业道德素养，对工作认真负责，避免出现因为个人私利而违背原则的现象；二是对审计理论的要求，大数据给社保审计工作带来了新的发展机遇，也使得传统的审计理论暴露出许多问题，因此需要对审计理论进行更新；三是对审计法规的要求，在大数据时代，社保审计工作设计的数据量巨大，如何保证信息安全，减少信息泄露风险，是一个亟待解决的问题，这一点需要专业的审计法规进行约束。
四、大数据时代社保审计工作的应对策略
立足大数据时代背景下，社保审计机构应该抓住机遇，采取积极有效的措施，应对大数据的影响，以保障审计工作的良好效果。
（一）强化人员培训
应该进一步强调复合型人才的培养，健全培养机制，对于审计从业人员，应该做好继续教育，使得其能够从容应对大数据带来的挑战。而在针对新的审计人员进行培训时，应该以计算机技术为基础，提升其数据处理和分析能力，以保证良好的审计质量和审计效率。另外，应该注重职业道德教育，引导审计人员树立责任意识，避免信息的泄露。
（二）完善理论法规
应该从大数据时代的特征出发，对审计理论进行合理设计，为社保审计工作的实施提供有效的指导；应该针对现有的审计法规进行调整，通过法律的强制力，对审计数据的保密性和安全性进行约束。[4]
五、结语
大数据时代，社保审计工作出现了新的发展机遇，同时也面临着一些新的问题，审计部门应该及时更新观念，转变思维，深入分析大数据对于社保审计工作的影响，采取切实有效的应对措施，确保审计工作能够紧跟时展步伐，顺应大数据的要求，通过持续的探索创新，从容应对大数据时代带来的变革，推动社保审计工作的有序展开。
（作者单位为宿迁市审计局）
参考文献
[1]刘锦秀.大数据时代对审计发展的影响[J].财经界（学术版），2016（10）：193.
[2]李记超.大数据时代数据处理技术对审计的影响研究[J].商场现代化，2016
（15）：73-74.
大数据时代的影响篇6
摘要：目前，伴随着社会的不断发展，人们已经迈入了大数据时代，以互联网为主的技术形式为人们的生活、学习、工作带来影响，并且逐渐渗透到社会的各个方面，其中，教育作为人才培养的主要手段，在大数据时代下，利用互联网思维与互联网技术，能够帮助学生更好地学习，以科学的、系统的、全面的形式发现问题、解决问题，实现知识结构的不断重组。文章着重分析了大数据时代下互联网为教育信息化所带来的影响，期望能够为同行人士提供理论基础。
大数据时代的影响篇7
关键词：大数据；档案大数据；档案馆
1大数据和档案大数据
1.1大数据概念的界定
大数据（bigdata），或称“巨量资料”，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到获取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的数据，即不能用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，对于大数据概念的起源，学术界还没有统一的定论，在工信部的《2014年大数据白皮书》中，认为大数据概念来源于2011年麦肯锡、世界经济论坛等机构的相关研究。这些机构通过研究海量数据在社交网络、网络广告、电子商务、数据挖掘中的应用，使全社会开始重新审视数据中蕴含的巨大价值，并随后在全世界兴起了一股大数据的热潮。
1.2大数据的特点
大数据的特点有很多种说法，iBm认为大数据有三个特征（3V），即Volume，Variety，Velocity，还有学者从Size，Resolution，Scope这三个角度来定义大数据，即数据规模足够大，数据的深度足够深，以及数据的广度足够宽，在这里，本文采用主流的“4V”来对大数据进行特点概括，即Volume，Velocity，Variety，Veracity。
①Volume，即数据量巨大，甚至能够达到pB数量级或者更大；
②Velocity，数据种类众多，包括视频、音频、图片、日志、地理位置信息等多种类型数据
③Variety，即价值密度低，而商用价值高，大数据多数为半结构化和非结构化的数据
④Veracity，要求处理速度快，大数据的处理技术上与云计算、集群网格计算、分布式计算等技术的应用紧密相关，一般要求在秒极时间范围内给出分析结果，时间太长就可能失去了大数据的分析价值，这一点与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
1.3档案资源符合大数据的特征
①档案数据体量巨大（Volume）。目前，单个国家综合档案馆档案资源总量基本达到了tB级，考虑到每个档案馆资源的不同，以及各类档案部门保存的档案数量，必将达到pB级甚至eB级。据统计，2011年，各级国家档案馆馆藏已达3，3亿卷，到2020年，馆藏将达到6亿多卷，如果加上企事业各类档案部门馆藏，将是一个海量资源库。
②档案资源种类多（Velocity）。档案资源以文本类为主，还有大量的音视频档案、照片图片档案、图纸、凭证档案、地理信息、网络日志等，都是非结构化数据，描述这些档案资源的元数据又是结构化数据。海量结构化数据与非结构化数据的混合正是传统数据处理难以解决的问题，符合大数据的多样性特征。
③档案价值高，但价值密度低（Variety）。档案留存着社会的历史记，具有很高的历史价值。然而对当前应用来说，海量档案信息，每次可能利用的数据非常少，存在着价值密度低的特点。如视频，连续不间断摄制过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒，这些档案信息蕴含着巨大的潜能，需要人员、流程与技术的密切配合，方能将其转化为更大的真正价值。
④处理速度要求高（Veracity）。大数据要求实时或近乎实时的处理速度，这对企事业单位来说没问题，对于国家档案馆来说好像要求过高，其实不然，传统档案利用方式是被动地等待用户来查找原始信息，给社会留下“故纸堆”的印象，如果改被动服务为及时、准确地主动服务，这种主动服务不仅提供档案原始信息，还应提供Bi、预测分析、内容分析、辅助决策分析等。
2大数据给档案馆带来的影响分析
2.1大数据技术给档案馆发展带来的机遇
从资源角度而言，档案是社会组织和个人在社会实践活动中直接形成的具有清晰、确定的原始记录作用的固化信息。大数据时代，档案概念存在着严重的泛化问题，很多之前不能被称之为档案的信息在大数据时代都可能变成档案，这就造成了档案数量的急剧增长，“每一条记录都将变成具有长期保存价值的档案，这些单位价值密度低的记录信息将作为不可分割的整体来发挥档案的价值。这也就意味着”一切具有保存价值的文件、数据、视频、实物都将视为档案，基于信息系统的电子文件在形成之后‘一秒钟’即形成‘电子档案’”。档案馆将“更多地关注一些底层化、碎片化、复杂化的信息。
（2）从管理角度而言，大数据时代的到来，推动了档案管理的变革。不同于传统的手工管理，大数据时代的档案管理将在云平台上建设云档案系统，实现云存储，档案馆传统的“收管用”也将发生变化，“收”是将数据实时、自动归集，“管”是将采用云平台存储、计算、分析，“用”则是分析、发现与预测，为社会、企业创造价值。从大量数据中分析潜在的价值，决定着大数据时代档案馆的发展水平及方向，这就意味着大数据时代，“档案馆的传统业务将向档案资源的数据分析、数据挖掘方向转移，对大量数据的分析与处理将成为档案馆的主要业务。
（3）从服务角度而言，大数据时代档案馆的服务内容、服务方式、服务目的均将发生改变。档案服务将“朝着社会化、多元化、开放性和先进性发展，以企业、客户个性化的需求为导向，提供网络化、智能化服务。大数据的发展将实现真正的个性化服务，“不仅提供用户所需要的信息，还通过对用户需求进行分析，提供基于海量分布式资源的精细化知识组织输出，实现“信息+解决方案”的一站式服务。
（4）从思维角度而言，大数据时代的到来，将从多个方面变革传统的档案馆思维模式，为档案馆管理、服务及业务理念带来颠覆性的变化。管理思维上，将推动档案馆从经验驱动到循数管理的转变，让“数据说出话来”；服务思维上，档案馆的服务理念将实现从供给导向到需求导向的转变，实现从资源密集型服务到服务主导型的转变；业务思维上，从追寻“因果律”走向审视“相关性”，从出现问题――逻辑分析――找出因果关系――提出解决方案的逆向思维模式，到收集数据――量化分析――找出相互关系――提出优化方案的正向思维模式转变。
2.2档案馆推进大数据的挑战
2.2.1档案服务利用方式急需革新
大数据技术发展推动了档案管理的科学化，在庞大的数据信息源的支持下，档案馆的服务将走向结论化、知识化和智能化，从而改变以往简单复制、查阅等利用方式，减少了服务过程中的不确定性。而且用户希望提供个性化、可视化服务，也对档案部门的服务利用提出了新的需求。大数据时代的发展将实现真正的个性化服务，不仅提供用户所需要的信息，还通过对用户需求进行分析，提供基于海量分布式资源的精细化知识组织输出，即实现信息解决方案的一站式服务。档案服务方式的革新对档案馆提出了很高的要求。
2.2.2技术的滞后跟不上大数据的发展
档案馆自身技术的滞后也引起了研究者的深刻忧虑。在档案大数据的检索方面，“如何在大量的档案数据中快速而准确地检索到所需的信息”；在档案大数据的分析方面，如何实现大数据处理方法和工具的简易化和自动化；在档案大数据的展示方面，如何实现最终结果的可视化：在档案大数据的利用方面，如何在海量数据中抽取和挖掘有用的信息和知识并提供给用户，进行专业化处理，实现数据“增殖”。这些实质性的问题若得不到妥善的解决，大数据的发展、普及和深入将遭遇严峻的挑战。
2.2.3思维观念的及时调整
在新事物的推进过程中，还要特别注意不要陷入极端的思维误区，一般情况下档案馆在推进大数据的过程中容易陷入两种思维误区，一种是完全的否定大数据，没有大数据观念，无视大数据时代的来临，不想改变，采取固守原状的鸵鸟政策；二是泛大数据化，即不加鉴别地收集保存一切数据，从而使得档案馆陷入数据沼泽，数据数量太多进而丧失了自己的特色，此外人才问题也是一个很大的挑战，档案专业技术人才及信息技术人才的匮乏将极大地阻碍档案馆大数据的发展。
3大数据在档案信息化工作中应用的应对策略
（1）转变服务观念。目前大多数档案部门依然是几十年前的服务观念：被动的等待利用者，提供的服务主要还是档案信息内容，随着档案信息化工作的开展，档案目录、部分档案全文经数字化后上网供利用者浏览，这是主动服务思想的体现。一些档案部门也在尝试_展进一步的主动服务工作，比如，北京房山区提出“基于数据挖掘的档案信息资源深度开发与利用”等，尽管是传统的数据仓库应用，但服务的主动性已经有了很大的提升，是一大进步。
（2）开展档案数字化工作，提高纸质档案数字化率，尽可能的将馆藏传统档案进行数字化，如果数字化率比较低，数据肯定不全有遗漏，抓紧实施电子文件管理工程，进行电子文件收集管理与保存工作，在进行档案数字化的过程中，由于同一份传统档案可能存在多个全宗或立档单位都存在，在大数据处理前需要进行，以免增加超级计算机或服务器集群的负担。有两种方法。一种方法是利用档案目录，各档案部门基本都已建设自己馆藏的档案条目，先把条目上传，根据条目比对档案的重复性，将结果反馈给相应的档案部门，以一个档案部门为主进行数字化，其他部门或下载拷贝相关链接关联相应档案，该方法条目上传到上一级档案部门，由上级档案部门统筹安排进行数字化，该方法的优点是节省资源，有限的资源可以尽可能多地数字化，缺点是协调，统筹不容易。另一种方法则是各部门分别数字化自己的馆藏，将数字化结果全部上传到数据治理计算机，由数据治理计算机进行全文比对。该方法优点是比对准确，缺点是资源有所浪费，同时加重了数据治理服务器的负担。两种各有利弊，应当灵活使用。
规划全国性或区域性的档案资源云服务。大数据的基础是云计算，同时档案信息资源的整合也应该建立在云计算基础之上，可以考虑建设全国或区域性的公有云，实现全国或区域内档案条目的集中与共享，实现档案的存放与共享，甚至可以实现区域内所有电子文件、数字档案的存储，下级档案部门保留档案链接地址即可。这样的前提是访问公有云的是高速网络。公有云下，区域内档案部门可以建设自己的私有云。档案云资源的建设使得大数据平台有了强有力的数据支撑。
（4）提升档案工作员工综合素养。要建设档案强国，首先要建立一支与档案强国相匹配的档案工作员工队伍，特别是大数据时代，档案工作不再是原先的装装订订，档案利用也不是简单的查阅，档案人员应从数据的视角看待档案，以大数据推动档案馆的管理和服务。这也对档案人员提出了更高的要求，大数据时代，档案馆人员要努力向“数据科学家”转变，大力提升综合技能，一是具备一定数学知识能够建数据模型，二是能够利用信息技术建数据模型分析系统，三是处理数据，得出结论和自己的见解。
大数据时代的影响篇8
关键词：大数据；人人网；网络社交；营销策略
一、大数据时代的到来
最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
随着互联网技术的不断发展，数据本身是资产，这一点在业界已经形成共识。目前，我国的大数据正在加速发展阶段。大数据的到来，将彻底改变现有的商业模式，开启新的商业创新。利用大数据对消费者行为和营销进行研究，更可以带来令人惊喜的结果。
二、人人网简介
（一）网站发展历程
人人网前身为校内网，成立于2005年，是中国最大的实名制SnS网络平台。2009年8月校内网更名为人人网，2009年12月人人网推出全球首家SnS移动开放平台，2010年3月人人网推出招聘平台，2011年9月人人网以8000万美元收购56网。据了解，截至2013年，人人网拥有1.94亿激活用户，月独立登录用户达5400万，其中超过75%的活跃用户是“90后”人群。
（二）网站特点
人人网作为国内最大的实名制社交网站，其特点可以概括为三方面：（1）实名注册，角色真实。人人网实名制注册机制使用户的信息更为公开，学习者可以根据需要选择学习伙伴。（2）功能全面，交互多样。人人网综合了实时聊天工具、电子邮件、讨论区、博客等工具，提供了全面的功能服务和全方位的交互体系。（3）学生用户多，使用便捷。人人网拥有庞大的学生用户群体，在交往中学习、在娱乐中学习。
（三）盈利模式
1.广告。广告是互联网企业的传统盈利模式。主要有图文广告和植入式广告，例如，人人网在抢车位上放置通用汽车雪佛兰系列的广告，与第三方合作的“篮球巨星”游戏中内置了阿迪达斯的广告。
2.游戏联合运营模式。游戏联合运营模式是人人网（原校内网）最早开始采用的，在这种模式下网游把软件给人人网，人人网提供服务器、带宽和用户，进行推广宣传、运营和收费，收费后与人人网进行分成。
3.开放平台――app应用分成模式。人人网推出了开放平台，提供一定量的api（应用程序编程接口），允许第三方将其开发的app（应用程序）放入其中，让自己网站的用户自由选择使用。这种形式，既可以满足自己网站的用簦也能给开发者带来一定的收益。在这种模式下，app不需要人人网去推广，主要通过熟人之间相互推荐运营。人人网则通过推出相应的消费系统来支持第三方，并从其收入中获取分成。
4.增值服务。人人网推出了校内豆和紫豆服务，前者可以用来购买虚拟礼物及游戏币等，后者可以使得用户完全按照自己的喜好来装扮自己的主页，从而来增加人气。
5.电子商务。发展电子商务需要大量用户，这正是SnS网站的优势之一。2009年12月24日，人人网与淘宝网、京东商城、绿森数码、优衣库网上商城等合作推出的购物频道“人人爱购”上线，这是国内首个将电子商务引入社交网站的案例。对于人人网来说，其用户多为年轻人，这正是电子商务市场上的主力。
三、人人网的发展困境
2011年以来，我国SnS注册用户一直保持着强劲的发展态势，由2011年的2.69亿人增长到2014年的5.38亿人，年均增长率维持在25%左右。人人网在上市之初，凭借其提供最好的实名制SnS网站服务和对最好的用户体验的不懈追求，激活用户和月度独立登录用户规模、质量和黏性都实现了强势的增长。然而随着微博、微信的兴起加剧了行业的竞争，同时人人网本身在创新能力上也出现乏力的情况，用户的忠诚度不断在下降，人人网也进入了战略转型的阵痛期。
人人网在上市之后推出的几款新游戏非常受欢迎，增长十分迅速。随着时间的推移，之前推出的游戏已进入成熟晚期而新游戏尚未能贡献收入，在线游戏收入在2013年第三季度出现下降，直接导致相应收入在2014年出现了大规模下滑，其业绩远远低于上市之初水平。2014年第四季度仅有650万美元的收入，同比下58.40%。根据小范围的问卷调查不难发现，如今人人网的辉煌已经不再，甚至是消失在了人们的日常生活之中，被微信、QQ等即时通讯所取代，这是人人网的失败。
四、人人网未来发展建议
从问卷调查中可以发现，拥有人人网账号的大多数为大学生到上班族这个年龄段，因为在他们中间开始流行网络社交时正是人人网的天下。我们对于人人网可以说是有感情的，当初人人网对学生的吸引力是切切实实存在的，因为它给我们提供了一个前所未有的真实的平台。所以，对于大数据时代人人网的未来发展，我们不妨从以下四方面入手：
（一）回归校园
网络学习资源是伴随计算机技术、通讯技术和网络技术的迅速发展而发展起来的新型教育资源。让学生在交往中学习、在娱乐中学习，有利于激发学习兴趣。而且还可以通过数据的收集与分析来考量学生的参与程度。发挥人人网特有的优势，利用现有资源、基于社交媒体开展学习活动，学生实现在人际交往中学习、在生活娱乐中学习，能够使学生拥有比较固定的学习伙伴，便于学生开展开放性的、深度参与的、高质量的学校活动以及增进学生之间的情感交流。
（二）即时校园信息挖掘
每天，校园里都会发生形形的校园事件。当这些有关校园事件的信息扑面而来，常常会引发校园内大量的关注。但在事件现场的毕竟是少数，如果人人网可以为各类校园事件的经历者建立一个话题讨论的平台，推动这些人及时将校园事件的来龙去脉讲出来，并发表自己的看法想法。我们有理由相信，这个平台会在很短的时间内得到校园内包括老师在内大多数人的响应，人人网也能够集聚更多的关注和人气。
（三）打造高效学生工作综合服务平台
因为人人网是一个真实的平台，很多好友处在同一个校园或者同一个院系甚至同一个班级，所以我们可以借此打造一个综合、全面、完善的针对学生群体的服务平台，将学生日常校园生活事务整合搬到网络。如学生证补办、校园一卡通充值、课程表、图书借阅管理，学生社团活动信息，建立食堂、教师与学生之间的联系，增加常见问题答疑栏目等等。与企业或招聘网站合作，直接通过人人网为在校大学生及刚毕业的大学生提供招聘信息，直接减少了企业成本和学生的压力，是一种非常方便高效的方式。
（四）精准营销
精准营销即定向投放广告。用户在生活中留下了海量的信息，在分享心情的同时将喜怒哀乐完全呈现，这就为广告的投放提供了便利。通过对海量数据的智能分析了解用户的真实需求，打造精准营销体系。以淘宝购物为例，如果我们长期搜索一类服饰，假如是马丁靴，那么在我打开网页的过程中，网页广告中就会展现很多关于马丁靴的广告，甚至在经常使用的播放器中，需暂停时也会出现此类的广告。由此说明，大数据平台在建设和汇集广告的过程中，能够让广告更加精准的投放给目标受众，促进广告的点击，形成购买力。
参考文献：
[1]蔺超.浅谈校内网的商业模式[J].经营管理者.2009（06）
[2]赵丽，张舒予.“后现代课程观”的反思与新解[J].高等理科教育，2015，121（3）
[3]王琛.绩效技术观照下的高等学校混合式学习的设计与推广[J].高等理科教育，2013.
[4]胡勇，王陆.网络协作学习中的社会网络分析个案研究[J].开放教育研究，2006（05）
[5]林涛.人人网发展模式创新研究[D].北京交通大学，2012.
大数据时代的影响篇9
随着信息技术的高速发展，网络已深入当今社会的各个角落。以互联网为基石的大数据在也随之应用而生，如井喷般波及人类的各个领域，无论是工作、学习、生活还是娱乐凡是人类涉及的领域都已出现了互联网的身影。人们在享受大数据带来的众多便捷高效服务的同时，也不难发现其对个人信息安全带来了不少的影响。而其中由于非技术因素造成的危害尤为需要引起人们的警惕。
一、影响个人信息安全的非技术因素
(一)个人信息安全防范意识不足。虽然在互联网发展多年的今天，许多用户对个人信息安全都有一定的认知，但在防范方面却千差万别。1、安全软件使用不当。一些用户知道需要安装防火墙、杀毒等安全软件，但认为安装了这类软件后就可高枕无忧，万事大吉了。很少进行定期查杀或者升级，从而使安全软件没有发挥其应有的作用。还有一些用户认为自己的网络设备里没有隐私信息，也从来没有发生安全事故，没必要安装安全软件，这在以手机为上网载体的用户中占有相当比例。据2013年CnniC进行的调查显示，手机用户安装安全软件的仅为70%。2、对一些所谓的新奇网站或软件猎奇心理强。这类网站或软件或以流行游戏为饵，或以情色诱惑为基，或以轻松理财为表面吸引用户去浏览下载，从而在不知不觉中盗取用户终端中的资料和信息。3、安装使用盗版软件。正版软件的生产过程中，都要经过了多道病毒检测，同时会提供相应的功能或安全升级服务，而盗版软件是无法保证软件的完整性和安全性的。仅以手机类软件为例，百度手机卫士的《2015年上半年中国互联网移动安全报告》中显示安卓系统平台的盗版应用非常巨大，最为严重是金融类。其中购物类应用占32%，银行类应用占31%，理财类应用占21%，团购类应用占16%。这些盗版应用会造成流量消耗、隐私泄露、恶意扣费、远程控制、购物欺诈等危害。
(二)相关企业或供应商内部有效监管不够。1、有效保护个人信息制度和措施缺失。以骚扰电话，垃圾或诈骗短信为例，多年以来此类事件频繁发生，有数据显示仅2015年上半年，骚扰电话出现总量为392亿次，每月人均接收骚扰电话14次。我们在严厉打击这些违法事件的同时，应该看到其背后是相关供应商对个人信息保护的漠视，在当今大数据时代从技术层面大幅度减少此类情况的发生是完全可能做到的，但是至今此类情况依然没有较大改变，一个重要原因就是相关企业或供应商为了攫取更大的收益，忽视个人信息保护制度建设方面的漏洞，或有意放纵此类行为。2、企业内部信息管控缺失。一方面一些企业内部信息管理制度存在漏洞，或者落实不严格的情况，相关责任人权限使用存在超权，越限现象，员工私借乱用他人权限情况时有发生，2013年美国“棱镜门”事件正是此类乱象的典型案例。另一方面企业保密协议缺乏有效遏制手段，员工，特别是离职员工将用户信息向第三方出售或者泄露等违法违规行为无法有效制约和追责。
(三)相关企业或供应商利益驱动。在当今时代，用户信息作为一种用途广泛的资源，在许多领域能够给掌握这些信息资源的企业带来直接或间接利润，这些利润是如此丰厚，领人动心不已。以目前获知的情况，一条个人信息的价格大约在5分至1角之间，当用户上升为百万量级以上时，利润可想而知，而且这些仅仅是包含用户名，电话号码，身份证号，家庭住址等基本情况的资源。如果充分利用大数据，云计算技术通过收集用户在网上的浏览偏好，购物行为等从而分析出用户个性、资金状况，生活和购物习惯等信息，那么这些数据必然会为相应的电商、广告商进行有针对性地向用户推送相应宣传等网页提供了极大的便利，其潜在的价值不可估量。作为可以获取这些信息的企业，这些信息的价值会驱使他们寻求法律制度的漏洞从而使其产生利润，或者企业间进行相关信息的交换，或者泄露出售给第三方。
(四)相关法律政策不到位。我国自上世纪90年代以来，先后出台多部涉及互联网个人信息安全的法规、条例、办法，如《中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例》、《计算机病毒防治管理办法》、《计算机信息网络国际联网安全保护管理办法》、《互联网电子邮件服务管理办法》、《电信和互联网用户个人信息保护规定》等等，但这些多为行政部门出台的行政法规，我国至今尚未存在一部专门针对个人信息安全的法律。而且这些已有的法规条例对违法行为界定模糊，没有明确的量化指标进行操作，刑法有关内容也存在网络环境下犯罪法律关系主体需要进一步扩展、犯罪客观方面尚不健全等需要进一步厘清界定等问题。
二、应对个人信息安全非技术问题的措施
(一)提高用户安全防范意识。首先要加强宣传，使用户及时了解当前危害个人信息安全的违法行为和手段，提升用户个人信息保护意识，对要求提供个人信息的软件或网站等应明了其真实目的，规避安全风险。其次用户应掌握多种安全软件的常用操作，从而使安全软件能够更好地保护信息终端的安全。
(二)加强行业自律，强化行政监管。相关行业应加强内部职业道德教育，制订严格的用户信息保护制度，量化企业内部处罚措施，建立行业内员工诚信体系，随着国家个人信用等级体系的建立，逐步将此类处罚与员工的个人信用相对应。在加强行业内部自律的同时，要加大行政监管力度，将用户信息保护纳入企业监管考核的量化标准中，杜绝行业内以任何目的的用户信息交换和出售。加大处罚力度，使受处罚企业伤筋动骨，从而能够更好地震慑和杜绝此类事件的发生。
(三)加速个人信息保护法律体系的完善。目前《网络安全法》正在拟定当中，国家应强化其中有关个人信息保护的条款，加快审定，尽早出台。同时对已有涉及个人信息安全的法规以及刑法中相关条款进行更新和修订，以适应依据新形势新情况的需要。从而建立完善个人信息保护法律体系。
大数据时代的影响篇10
关键词：大数据；企业管理决策；影响
随着信息技术的高速发展，各行业、各领域均在加强对信息技术的融合力度，力求不被淘汰，尤其是现代社会已步入了大数据时代，企业管理层面对庞大的电子信息与数据，更加需要升级并更新传统的数据管理手段与处理方式，实现管理模式的创新，促进企业持续健康发展。为将大数据更好应用在企业管理决策中，本文将大数据对企业管理决策的影响进行了以下几个方面的分析，
一、大数据对企业决策数据的影响
在大数据时代背景下，企业能有效并掌握准确性数据，同时对数据的质量及其内容进行管理，是目前企业管理决策非常重要的一项内容。随着现代经济的不断发展，大数据时代的到来，使得数据及信息爆炸，数据及信息的结构、种类以及规律等均十分复杂，传统的数据管理手段以及处理方式现已无法适应新时代的要求。实时数据处理目前已成为企业管理的一个核心关键需求。对海量数据及信息进行及时且有效获取，以便更深层次对其进行挖掘和探索，有利于获得更多有效的实时讯息。通过将这些数据信息转化为经济利益以及社会利益是企业发展的紧迫需求，企业决策管理层借助此能更加深入了解到行业发展走向以及市场发展趋势，以便及时获得有效的数据决策。在信息时代，大数据是现代企业管理决策的重要因素。而大数据时代下，数据管理的结构多样化合理化、大规模及多类型的优点更符合企业发展要求。大数据时代下的能更加深度挖掘出数据来获取更多的知识，企业管理决策层可有效利用大数据，将主观决策与客观的数据有机结合起来，从而为企业提供正确有效的决策。如果仅仅依赖决策者的主观判断，很难确保决策的科学性及合理性。
二、大数据对决策参与人员的影响
1.数据分析师
数据分析师是在数据的支持下利用数学统计分析、分布式处理等一些数据分析处理手段，整合企业业务和生产管理中涉及的内容，并通过提炼用简单的方式将信息传递给企业管理决策者，有利于企业制定人员的工作。
2.管理决策参与者职能的变化
企业以往的大数据内容基本依靠经验判断、相关人员的自身学识等较为冒险的决策方式，在大数据背景下，科学且精准的数据分析处理方式将会逐渐替代传统的决策方式，这一转变使得企业管理决策主体在生产经营中职能发生了改变。在数据分析的基础上，结合实际情况以及管理者的经验进行思考，提高决策的准确性。大数据能使企业管理者及员工更加便捷获取决策信息内容，从而提高管理者的决策能力以及决策水平。现代企业很多管理决策内容倾向企业员工。当前电子科技和信息技术在快速发展，使得现代各行业各领域中所涉及的许多内容发生了融合，使不同行业和不同产业之间的界限逐渐模糊了起来，同时也使企业管理决策得到了快速发展。在这种背景下，现代社会多元化内容越来越明显，企业管理决策来源也越来与丰富，并且还有继续扩大的倾向。企业在发展过程中，决策参与主体及职能有了变化，企业全员参与管理决策方式得到了广泛关注，并正在逐步普及当中。
三、大数据对企业管理决策组织的影响
1.企业管理决策的文化
通过大数据来制定决策，必须转变传统管理决策的思维模式，当面临重大决策的时候，先要收集数据和分析数据，然后进行决策。在大数据时代背景下，企业逐渐转变思维模式，对大数据进行合理运用，进一步提高执行能力。同时对庞大的数据进行分析处理，这是一个十分漫长且较复杂的工作过程，而企业员工对一线相关数据的分析结果的科学合理应用，企业管理决策层的直觉判断，这使得企业发展中决策文化有了重大改变。在大数据环境下，企业运用大数据进行分析决策的过程中，会使管理文化发生根本性变革。
2.企业管理决策的组织结构
在大数据背景下，全体员工参与到管理决策中来，参与人员有了重大的改变，决策制定权也被重新分配了。企业管理决策组织结构中关键的两个问题是:集中组织决策的选择权分配与分散组织决策的选择权分配问题。运用这两种结构有效分析企业的相关问题，并选择合理的方式预测出对企业影响较小的环境，之后组织构建集中分层管理决策结构。而对一些很难或无法预知的环境，采用分散组织决策更为有效。如果是在动态变化的环境下，企业选用分散组织管理决策结构比较好。目前，通过it这一合理技术手段，能提高企业分析处理数据的综合能力。除此之外，知识转移和分布等因素在一定程度上也会影响企业管理决出的组织结构。比如说，如果企业知识的分布是集中式，那么应选用集中组织决策；如果知识的分布为分散式，则选用分散组织决策，有效合理的选择企业管理决策的组织结构能加快企业的发展脚步。
四、结语
综上所述，大数据时代的到来已成为必然的趋势，企业对大数据的运用，使得企业的决策变成了客观事实及主观判断相结合的一种决策模式。而大数据对企业管理决策的影响体现在对决策数据的影响、对决策参与人员的影响、对企业管理决策组织的影响。大数据的有效运用，提高了企业决策的准确性及效率，提升了企业的竞争力。
参考文献：
[1]王文舟.大数据对企业管理决策影响分析[J].河北企业,2016(09):24-25.