大数据在电力中的应用范文第1篇
一、大数据的对企业发展的意义
一般来说, 大数据是指无法在一定时间内用常规机器和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。对此, 有人将大数据归结为以下三个特定, 即三个V, 大量化 (Volume) 、多样化 (Variety) 、和快速化 (Velocity) 。大数据的三个特点就决定着其对企业的挑战与机遇, 数据快速更新和多样化决定着它的大量化, 但是我们当前没有任何一种有效或者说高效的方式来从海量的数据中提取到优质的数据, 企业获得的都是最为原始的数据, 而数据本身不产生价值, 如何分析和利用大数据对业务产生帮助才是关键。我们每个人都可以从大数据中获得收益, 困境却是缺乏关键数据和从业人员自身的问题, 大数据有着大量却又短缺的相互矛盾的特征。
以e Bay为例, 其数据分析平台每天处理的数据量可以达到100 PB, 远远超过同行业甚至是各行业的数据处理量, 利用这些数据, e Bay定义了500多种关键数据, 对客户的行为进行跟踪分析, 这就是利用大数据的结果, 也是从大数据中寻找到关键数据的优势。
所以, 对于一般企业来说, 利用大数据我们能做的是:1.客户群体细分, 然后为每个群体量定制特别的服务;2.模拟现实环境, 发掘新的需求同时提高投资的回报率;3.加强部门联系, 提高整条管理链条和产业链条的效率;4.降低服务成本, 发现隐藏线索进行产品和服务的创新。同时要注意到的是:1.如何获得更多的销售线索;2.如何精确找到潜在客户的优质数据。
二、如何利用大数据对客户进行筛选
(一) 收集大数据, 构建客户画像
利用大数据针对特定客户进行详细而全面的分析, 也就是常说的“客户画像”, 完成对客户的定点直销。企业可以利用大数据技术, 对其新产品针对特定客户进行定点推送。这种技术相对来说已经较为成熟, 例如在淘宝上大家看到的推荐商品, 就是大数据技术在定点推送上的应用。无论是定点直销的理念, 还是相关的大数据技术, 目前都已经相对成熟, 可以充分使用。除此之外, 还可以根据客户的需要不断创新产品, 有目的性的进行设计, 节省企业的设计成本和时间, 用创新的产品维持旧客户, 吸收新的客户。
(二) 做好客户画像的线下共享
当客户走进线下商店时, 可以通过视频等方式对客户进行识别, 并且将客户资料传输给销售人员, 销售人员则可以对客户进行分析, 可以更为集中地服务潜在客户和优质客户, 根据客户的需要, 提供具有针对性的商品, 提升客户的购买欲。
(三) 采集精准数据净化客户数据库
信息化的市场, 各种各样的数据不断涌出, 企业能够轻松从市场上获得各类数据, 但是并非所有的数据都是有价值的, 如何对数据进行筛选、核查是一个问题。企业可以利用网络进行电子调查, 利用大数据创建调查问卷, 通过匹配相关客户群, 定时定量发送给客户来进行数据调研, 把客户的回复数据存入数据库, 供相关人员查看或提取。通过预设的筛选条件, 企业能够获得最准确的第一手数据, 完成客户数据净化。
(四) 全方位维护客户利益, 让客户价值最大化
无论在什么时候、什么行业, 客户流失的情况总是存在的, 企业的客户像在一个巨大的沙漏中, 以不同的速率流失, 为了保证业绩, 必须有源源不断的新客户注入, 但若一味地招揽新客户而无暇顾及老客户, 大量的老客户就会从服务不周的“漏洞”中快速流失。在当前的市场竞争中, 新客户的获取是需要花费大量的人力物力、时间金钱, 所以, 老客户的流失是对企业十分致命的伤害。利用大数据, 匹配出老客户的产品需要, 提供符合个人要求的建议, 可以帮助销售人员更有效地抓住老客户, 避免老客户的流失。同时, 大数据下的客户分析结果要对客户的消费行为进行评估测算, 清楚地了解到客户需要什么, 希望得到什么, 不愿意看到什么, 在满足基本需求之后还要超过其期望值, 给予客户更人性化的体验, 这样才可以保持住企业在客户心目中的形象。
三、结论
在互联网的模式下, 大数据时代到来, 企业获取客户的数据更为容易, 数据量也更为庞大, 极大地降低了企业在取得客户信息方面的成本, 缩短了企业与客户的距离, 客户可以通过企业对自己的专项服务, 有更为优质的体验, 更快地锁定需要的产品。但是, 大量的数据会让企业难以更高效地适用客户数据, 不能抓住关键数据, 很容易走错方向, 这就需要企业能合理运用大数据, 做好“客户画像”, 依据客户需要不断优化创新产品, 提高企业的竞争力。
摘要：网络把“人、机、物”三元要素相互联系、融合并产生在互联网上可获得的大数据, 大数据的快速增长和日益复杂给现有的IT架构以及机器处理和计算能力带来了极大挑战;同时, 也带给人们使用和挖掘大数据背后价值的巨大机遇。企业可以利用大数据、云计算和物联网的当前发展, 创新自己的经营模式和经营理念, 更多的收集大数据的深层资源, 在逐渐激烈的市场竞争中, 瞄准客户的需要, 也看准自己企业的诉求和发展方向, 对客户进行筛选, 集中企业优质资源和优质服务维护好已有客户, 开拓潜在市场和发现隐藏客户, 做到企业的进一步优化升级。
关键词：大数据,客户筛选,企业竞争
参考文献
[1] 维克托·迈尔·舍恩伯格, 肯尼斯·库克耶著.大数据时代——生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕, 周涛译.杭州:浙江人民出版社, 2012.
大数据在电力中的应用范文第2篇
(一) 按大数据生成方式划分
联合国欧洲经济委员会基于大数据的数据来源以及数据获得方式对大数据进行了细化分类, 将政府统计涉及大数据分为以下三类。1.网络环境下的社交数据以及以及人类的行为信息数据;2业务信息数据主要涵盖政府在行政管理以及企业事业单位运营过程中产生的数据数据信息;3.物联网数据, 此类数据较为特殊是由机器设备产生的数据信息, 具有明显的数据库逻辑特征。
(二) 按大数据在宏观经济社会统计中的应用途径划分
根据政府在统计工作中应用大数据的具体途径, 大数据的数据类别可以划分为以下十个方面:
1. 金融市场数据
主要来源于银行、市场、证券交易所以及相关的金融管制部门, 此类数据波动频率较高, 对区域内的金融现状和经济发展现状有良好的体现, 有助于政府更好的实现经济管理、市场宏观调控以及宏观经济预警等工作。
2. 电子支付数据
网络经济时代下, 网络支付以及电子支付所占比例逐渐升高, 银行、信用卡、金融服务公司以及第三方支付平台的网络交易记录是此类数据的主要来源。政府通过统计此类数据精准掌握目标区域内的消费行为、消费能力、资金流动等经济活动情况。
3. 移动手机数据
数据来源为用户在使用手机的过程中, 产生的各类数据数据信息。政府通过统计此类信息, 能有效掌握区域人口密度以及交通情况和旅游人口数量。
4. 物联网数据
主要来源于政府在客车站、火车站、飞机场、高速公路以及其他公共场所中所安装的传感器提供的人口流通以及交通流动信息。
5. 卫星遥感图像数据
主要来源于我国发射或租用的数据卫星拍摄的照片, 此类数据一般用于农业种植面积统计。
6. 文本数据
此类数据以新闻媒体部门的文本信息为主。
二、大数据在政府统计中的主要用途以及困难瓶颈
(一) 主要用途
首先大数据技术可以提供政府数据获取工作效率, 降低原始数据获取工作量, 扩大数据获取范围, 让政府的数据统计工作更加客观全面。其次现阶段的政府统计工作中, 大数据技术让部分统计调查项目负担降低, 如基于云技术的水电仪表, 以及交通监控网络等等设施。再次基于卫星遥感图片等技术, 完成地理信息、人口信息、农业信息的统计工作。最后对现有关键指标进行实时监测预报, 提高统计数据及时性。
(二) 困难瓶颈
1. 数据获取以及管理安全性较低
大数据来源于传统的调查数据有本质区别, 大数据数据来源具有一定的强制性, 涉及群众以及企业隐私, 我国目前尚未出台专项的数据获取以及统计应用的专项法律, 导致大数据技术的数据来源缺乏合法化和规划。数据应用应用不够透明, 缺乏必要的数据保护规章制度和机密保护制度。这是我国政府统计中大数据技术的主要障碍也是保障大数据良性发展所必须面对的问题。
2. 数据质量较差
大数据技术的数据来源较为广泛, 不同途径获取的数据信息其实效性、真实性以及数据价值参差不齐, 有着较大的波动性。普遍存在数据信息不完整、不可比、不一致、不连续等诸多质量问题。数据信息的质量直接决定政府统计工作最终结果, 可认为数据信息质量是一切数据工作的核心, 提高数据信息的综合质量是提高政府统计工作质量的重要方法, 也是现阶段我国政府统计工作中, 大数据应用的主要难题。
3. 大数据应用技术存在障碍
大数据技术数据来源种类丰富, 信息类型也多不相同, 数据缺乏统一结构, 上述特点让大数据的数据收集以及处理难以向传统数据一样, 通过统一的数据处理方法完成采集、转换、清理以及存储工作。大数据的信息类型不仅仅局限于文本数据, 它包括、文本数据、音频数据、视频数据以及机器数据等多种类型, 这要求通过大数据技术从事政府统计工作的从业人员, 在具备基本的统计学知识基础上要对计算机技术、音频技术、信息技术等多媒体技术有足够的掌握能力, 而现阶段此类人才资源在我国较为缺乏。
三、大数据在政府统计中应用的优化方法
(一) 建立成熟完善的数据获取和应用制度
受大数据信息来源决定, 大数据技术数据源涉及众多隐私和机密信息, 发生数据泄露的风险较高, 这点在政府的统计数据信息中体现得尤为明显, 我国政府政府首先要完善各类大数据隐私保护机制, 建立对应的规章制度, 并对数据信息的泄露风险进行合理分级, 建立差异化的信息安全保障措施, 并制定信息泄露后的应急预案。其次我国应出台的对应数据获取及应用的规章制度, 健全部门信息标准化机制和信息共享机制。最后政府应加强数据信息获取的透明度, 拓宽信息获取渠道。
(二) 提高大数据技术的综合统计能力
大数据技术是信息时代的产物, 专业技术涵盖较广, 我国政府应加强对应技术的研发和推广, 从而提高大数据信息采集、存储、分析的能力。其次应根据统计工作的具体需要制定对应的大数据技术应用方法和统计同坐框架。建立对应的评估体系, 对数据信息来源质量、严谨性以及有效性合理评估, 剔除质量较差的原始信息, 从而提高统计工作质量。最后应建立政府统计数据库, 实现对数据的合理化结构化管理。
(三) 加强人员培训
建立与政府、企业、学术界与统计界的多学科合作伙伴机制, 提高研究和解决大数据统计理论方法和实际应用技术问题的能力;五是引进和培养大数据统计应用人才, 组建涵盖统计方法、数据科学、信息技术等专家的大数据统计应用研究团队, 分工协作, 联合攻关。
摘要：我国步入信息时代以后, 基于计算机应用技术和网络云计算技术的大数据已经成为政府办公中重要的应用技术之一。其中在政府统计工作中的应用尤为明显。文章详述了现阶段大数据技术在我国政府统计工作中的应用现状, 剖析大数据统计在应用中面临的困难和瓶颈, 最后政府在统计工作中应用大数据技术优化方案。
关键词：大数据,政府统计,融合路径
参考文献
[1] 国家统计局, 国家发展改革委.非传统数据统计应用指导意见[EB/OL].国统字[2017]160号.
[2] 国际货币基金组织.消费者价格指数手册:理论与实践[M].中国财政经济出版社, 2008:12-21
[3] 余芳东.非传统数据质量评估的国际经验及借鉴[J].统计研究, 2017 (12) :15-23.
大数据在电力中的应用范文第3篇
2015年12月25日, 贵州在京召开大数据立法咨询会, 邀请全国法律界、行业界、管理界专家为之把脉。迈出了我国“大数据立法”的第一步, 对推动相关法律进程、产业发展具有“里程碑式”的意义。
一、我国市场在“大数据时代”存在的问题
随着移动终端的普及和海量数据储存成为可能, “大数据时代”势不可挡的降临到我们的生活。基于“大数据”分析开展的市场经济活动, 一方面为我们提供了更加便捷廉价的服务, 另一方面则不可避免的带来了“新问题”: (1) 数据价值不明确, 产权不清晰, 造成数据交易混乱, 行业无法可依; (2) 信息更新不及时、来源不充分、内容不真实, 造成市场资源浪费、生产效率低下、垄断地位产生; (3) 公共信息不完备、运行机制不透明, 造成政府公信力低下, 市场投资信心不足, 抑制经济发展; (4) 监管缺位, 数据安全风险居高不下; (5) 数据泄露途径众多, 无保护措施, 隐私权遭受侵害; (6) 相关违法行为无直接对应法条, 量刑标准不明。
二、“大数据立法”在经济活动中的应用
(一) 明晰数据产权
要使市场获得自选配置的效率优化, 必须运用制度激励私权主体的自利动机和行动。诺斯指出:“有效率的组织需要制度上做出安排和确立所有权以便造成一种激励, 将个人的经济努力变成私人收益接近社会收益率的活动。”因此, 立法者应将数据生产传播相关制度及产权纳入经济法范畴。
1. 长久以来, 国人在潜意识中只将实物视为财产加以重视, 而对诸如信息、知识产权、名誉等无实体的内容的权利意识相对单薄。只用通过立法固化数据财产地位, 推动信息货币化, 才能真正维护数据生产者、提供真的合法权益, 从而促进相关产业良性有序发展。
2. 财产权的明确界定就是明确产权的合理边界, 从而使产权的收益有明确归属, 使行为人充分享受因付出而产生的利益, 以激励技术创新和市场高效。在市场越来越多地依赖数据的新常态下, 以经济法明确数据产权已刻不容缓、势在必行。
(二) 维护公平环境
现实中, 基于信息的不对称, 买卖双方讨价还价的能力是截然不同的, 信息优势主体滥用优势, 做出机会主义行为, 损害他人利益。此时, 需要公权力的介入保证公平, “大数据”的存在一定程度上放大了信息不对称, 因此需要将“数据”纳入相关法条。
(三) 明确责罚标准
数据从业主体主要指从事数据生产、分析、处理、储存、交易的市场主体。数据从生产到使用的过程中, 极易发生错误, 造成巨大的财产损失和市场波动。这就需要将“数据”纳入相关法律, 对制造、传播虚假信息依法严厉处罚。同时, 应引入金融领域相关机制, 设立数据从业主体监管部门的“数监会”, 提供专业的监管。基于行政法对行政主体规定的“法有禁止不可为, 法无授权不可为”的特征, 亟需将“大数据”纳入行政立法范畴。赋予行政主体地位, 规定行政立法职权, 规范行政主体行为, 明确权责界限, 不过度干预市场, 做到合法、合理行政。
同时, 要在刑法、民法、行政法等相关法律中明确对“数据”范畴违法行为的界定和处罚标准。监管部门应依职权对从业主体进行监督管理, 确保数据内容真实、来源全面、更新及时、手段合法。对期间发生的违法行为依法追究其刑事、民事及行政职责, 对受害者依法予以赔偿, 确保“数据”行业健康有序发展。
(四) 制约非理性行为
由于信息不对称及市场滞后性, 我国目前存在大量生产者“扎堆式”生产, 部分商品产能过剩、而部分商品供不应求, “跟风式”产业转型也造成巨大的资源浪费和市场效率低下。国家有责任培育和扶持市场主体, 以克服民商法意思自治存在的狭隘性、盲目性的弊端。手段有三:一是政府提供指导性计划, 对私人信息收集、处理并使其成为无偿的公共信息, 从而优化信息优劣主体的决策;二是对信息生产的主体和交易主体进行公力支持, 通过减少其排他成本增加收益;三是通过强制性说明义务的配置 (如行政公开) 让私人主体让渡部分私人信息, 使其成为公共信息, 从而增加信息总量。
除此之外, 公权力可以基于对大数据的分析得出的全面、协调、可持续发展的生产经营方式进行宏观调控, 一方面通过调整优化产业结构, 另一方面通过责令私权利主体支付和承担破坏成本, 维护公共利益。
三、结语
进入“大数据时代”, 加强“大数据立法”有助于我国市场经济体系法学基础理论的完善可有助于经济法、民商法、行政法等法律部门的建立和独立, 使法学学科体系更加具有严谨性和可行性, 增强对行政主体行使职权、市场主体参与经济活动的管理和知道。以“大数据立法”保障经济良性健康发展的模式, 已被西方发达国家的成功发展所证实。
摘要：“大数据”在现代经济活动中发挥着举足轻重的关键作用, 目前我国尚未正式将“大数据”纳入法律法规, 因此在现实中暴露出诸多法律方面的漏洞。本文以当前经济活动存在的问题为切入点, 从市场参与主体、数据从业主体和行政主体的角度, 分析了“大数据立法”对维护市场秩序、经济健康发展的重要意义。
关键词：大数据立法,经济,市场
参考文献
[1] [美]道格拉斯.斯诺等著, 厉以宁, 蔡磊译.西方世界的兴起[M].北京:华夏出版社, 1999.5.
[2] 王卫国, 李东方著.经济法学[M].北京:中国政法大学, 2008:129.
大数据在电力中的应用范文第4篇
一、大数据技术在高校学生管理中的重要性
(一) 有助于学生对未来职业的规划
高校学生平时的学习情况, 这些数据是多而杂的, 运用传统的高校管理方法, 搜集这些数据是比较困难的, 如果需要科学分析的话, 那难度就更不用多说了, 堪比登天。如今, 大数据技术的广泛应用, 对各个学生的课程学习情况及活动参加情况等数据都能轻而易举的搜集, 并且可以针对学生们的个体差异进行科学化的分析, 给出学生未来职业规划等方面的建议[2]。
(二) 可以全面掌握学生的活动状况
利用大数据技术, 大学生在学校参加课外活动情况、参加比赛的情况都是可以收集到的, 如此庞大杂乱的数据还可以录入数据库的系统, 以备随时查阅和使用。除此之外, 大数据技术还可以对学生的其他在校表现进行数据收集, 有利于学校对学生的全面了解与掌握。
(三) 有助于提升高校的管理水平
随着我国改革开放的不断深入, 社会的发展日新月异, 传统的高校管理模式已经落后, 没有优势可言, 高校要想有更好、更快的发展, 就要顺应时代发展的潮流, 不断对高校的管理工作进行改革, 注重大数据技术的运用, 能够有效提升高校管理工作的水平与效率。
(四) 有助于了解和把握学生的心理状况
由于心理状态的特殊性, 外界是很难把握的, 高校对大学生的心理状态的管理, 一直处于尴尬境地, 心有余而力不足, 无从下手。学生在生活中需要面对许多的压力, 例如, 学习压力、考试压力、就业压力、失败的压力等等, 如果这些压力不能得到有效、及时的释放与疏解, 很有可能造成学生的心理疾病, 影响个人及其他人的正常生活和学习。而大数据技术的运用就可以解决这个难题, 通过对学生心理状态的有效监管, 及时发现问题, 并可以为学生答疑解惑, 疏导心理压力, 保证学生的心理阳光、健康发展[1]。
二、大数据技术在高校学生管理工作运用过程中存在的问题
(一) 大数据技术有待完善
大数据技术引入高校学生管理工作中的时间尚短, 还处于探索阶段, 大数据技术还存在不足之处, 需要不断完善。其一, 数据的管理系统存在瑕疵, 需要完善。其二, 高校对大数据技术的使用不够重视, 数据存储有限。除此之外, 在资金投入与数据模块建立技术上都存在不足, 有待完善。
(二) 高校数据流通、共享受限
我国高校内, 院系较多, 相应的管理部门就多, 各个部门之间都会有某些关联, 机构的内部数据需要互相流通, 甚至共享。然而一些高校的系统数据不规范, 无法满足大数据技术的要求, 这就影响了数据在部门间的有效流通、共享, 阻碍了高校管理工作的正常开展。
(三) 学生管理数据庞大影响大数据技术的应用
由于高校的学生与管理部门都比较的多, 所以收集的数据数量是惊人的, 从而导致大数据技术在应用上的困难。一般来说, 学生管理数据包括三种:结构化数据、非机构化数据、半结构化的数据。结构化的数据, 指具有类似性的数据, 例如姓名, 性别等信息;非机构化数据, 例如音视频资料等;半结构化的数据, 此类数据兼具结构化数据与非机构化数据的特点。大数据技术应用于高校学生管理系统是时代发展的必然, 高校要高度重视解决学生管理数据对大数据技术应用的影响, 以提高高校学生管理工作的效率。
三、大数据技术在高校学生管理工作中的应用探索
(一) 树立大数据意识, 培养大数据人才
当代社会, 高校间的竞争日趋激烈, 高校要想在竞争中占据优势地位, 就要转变观念, 重视大数据技术的应用, 推动大数据技术的研发与大数据型人才的培养, 积极组建大数据研发与应用的团队, 以便大数据技术在高校的管理工作中能够充分应用, 提高学生管理工作的质量[3]。
(二) 加强大数据的平台建设
数据流通平台是学生管理工作系统的根基, 大数据平台的是庞大数据进行分析、存储的载体, 所以说大数据平台的建立是基础, 在此基础上学生管理系统才能够充分发挥其功能, 有效提高高校的学生管理工作水平。
(三) 关注数据的使用安全
大数据平台存储的大量数据, 有重要的价值, 属于高校的机密, 这就增加了数据被泄露的风险。高校要高度重视大数据平台的安全性, 加强学校的内部的安全教育与管理, 对大数据的使用进行规范化管理, 并对那些重要的数据存储模块要做好监管工作, 防范数据被盗风险的发生, 增强高校学生管理数据的安全性。
四、结束语
综上所述, 伴随着互联网技术的高速发展, 高校的学生管理工作也应该顺应时代发展变化, 积极寻求管理工作的新方式、新方法, 而大数据技术的应用为高校的学生管理工作注入了新鲜血液。高校要树立大数据的意识, 在工作中不断完善大数据, 使得大数据技术的优势能够得到充分发挥, 提高学校学生管理工作的效率与效果。
摘要：随着社会的发展, 我国迎来了大数据的时代, 高校的学生管理工作积极探索新的管理方式, 大数据技术的应用给高校的学生管理工作带来了发展机遇。探索大数据技术在高校学生管理工作中的应用, 有助于高校改革成果的巩固, 促进高校管理技术和管理水平的双提高。本文阐述了大数据技术在高校学生管理中的重要性及存在的问题, 重点分析了大数据技术在高校学生管理工作中的应用探索, 希望对高校学生管理工作的提高起到一定的参考作用。
关键词：大数据技术,学生管理,应用
参考文献
[1] 张刘.大数据技术在高校学生教育管理工作中的应用[J].智库时代, 2018 (50) :277-278.
[2] 袁慧.大数据技术在高校学生教育管理工作中的应用[J].山西能源学院学报, 2017 (4) :100-101.
大数据在电力中的应用范文第5篇
一、大数据分析的必要性
（一）决策信息质量的基本要求
企业管理层以盈利为目的进行经营决策，单纯的财务数据已无法满足决策要求，决策依据应建立在对企业运营过程中形成的海量数据综合分析的基础上，去伪存真获取大数据下隐藏的真实信息价值，这对信息质量的准确性、及时性、完整性提出了更高的要求。
（二）数据采集的基本要求
企业经营过程中形成的数据量呈现爆炸式增长，由于产生的数据涉及面广、数量庞杂、专业性强，为提高工作效率，企业各部门会依据实际工作需要建立部门数据台账，但数据采集因缺乏统一的口径、标准，容易造成数据的失真，导致很多数据无法直接使用;同时由于专业限制、工作量及利益出发点的不同，单独部门所采集的数据范围受限，从而可能形成单一或不完善的数据点，从企业整体决策角度考虑，无法形成有价值的数据链，不能作为企业决策的依据，从根本上无法满足企业管理决策的要求。
（三）财务管理信息系统功能不完善，无法及时实现数据分析、查询、共享
财务管理信息系统实现了财务核算数据书面化到电子化的转变，降低了财务风险，提高了财务工作效率，改变了过去财务工作单纯的核算职能，有助于促进财务职能的转变，提升了财务管理工作在企业管理中的现实价值。但随着大数据时代的到来，财务管理信息系统已无法满足数据采集、分析、共享的深层次要求，自身功能存在的缺陷也日益暴露出来，如无法实现作为综合信息共享平台的职能，各部门数据信息无法实现共享;无法实现数据的纵向、横向的采集、分析;数据的分析、应用更多的时候需要人为因素的参与，智能化水平低;缺少实时进行信息反馈的功能，无法实现数据的自动预警提示，造成信息滞后，严重影响企业管理层决策;人机交互界面沟通不畅，实际上很多系统功能存在缺陷或无法实现。
（四）全面预算管理的基本要求
全面预算管理日益受到企业管理层的重视，但实际操作中预算职能并未完全发挥，如预算执行中的关键环节、重点岗位、风险点无法实时管控，不能及时发现问题并纠正差错、预算指标是历史数据、行业数据对比分析的结果，对偶发性事项影响不具有实际意义、企业内部的信息管理系统与预算管理系统无法及时实现数据共享，无法实现对预算执行情况的实时跟踪管理、预算编制流程过于烦琐，与实际业务执行相脱节等等，其根本原因在于企业预算管理部门无法及时获悉企业经营过程中形成的真实数据;无法为预算的执行、调整、考核提供科学、客观的决策依据，做到精确管理、实时管控。
（五）资金管理成本效益、风险控制的要求
企业持续经营的过程中，资金的重要性不言而喻，如何统筹安排资金的运用，合理降低资金使用成本，加强资金安全管理，有效规避资金风险，这就要求企业管理者必须对企业筹资、运营、投资等方面资金管理运用的方式、优先次序有着清醒的认知;必须对企业所处的金融环境、债务方的信用等级等大量数据进行采集、科学分析，及时形成有价值数据，准确地做出决策。
二、大数据分析的具体应用
（一）加强基础数据的分析，为全面预算管理提供决策依据
全面预算管理是企业分项目、分核算科目的管理过程，是一个完整的系统工程，贯穿于企业发展的整个生命周期，需要企业不同部门间的通力协作，树立全面预算管理意识，积极地参与到企业预算管理中。
运用大数据分析可以从海量数据中形成一系列有价值的数据链，及时反馈企业运营数据，有助于企业预算职能发挥。为预算的编制、执行、调整、考核等提供决策依据;在预算执行过程中实现对经济业务的实时跟踪，及时纠正存在的偏差;加强对企业各项经济活动的事前、事中和事后管理，实现对企业整体生产流程的全方位管控，及时发现、纠正预算执行中存在的缺陷，提高预算决策的科学性，减少决策失误可能造成的损失;不断优化企业生产流程，实现企业的规范化、标准化管理，有助于规范、完善预算管理，充分发挥预算管理职能，促进企业深挖潜能，降低企业运营、管理成本，实现预算目标，以期促进企业健康发展。
（二）实现资金活动控制，降低资金运用风险，提高资金成本效益
资金在企业的整个运营过程中起着至关重要的作用，是企业内部控制的重要环节，对企业的可持续发展起到重要的作用[1]，但资金使用必须严格控制成本，充分考虑效益原则，大数据分析通过对融资方式、资金成本、使用效率、信用等级等方面的综合对比分析，可以科学反映资金的使用成本、可能存在的资金风险、企业现金流状况等信息，有助于资金管理预警系统、防范与控制系统、反馈系统的建立与完善，针对性的采取措施，不断优化资金管理的内控制度，加强资金风险的预防与控制，合理规避财务风险，实现资金的动态管理、提高资金使用效率，降低资金使用成本。
（三）建立完善的基础数据，推动信息系统功能的完善
现在企业管理者更为注重财务工作的管理职能，这一职能的转变需要大数据分析提供决策的依据。企业管理者对财务人员提出业财融合的要求，实质上是出于企业经营管理和财务职能转变的综合考量，财务人员在建立基础数据的过程中，加强与业务部门的有效沟通，做到统一标准、信息互补、资源共享，制定数据采集、处理的标准化流程，促进信息的交流和共享，确保基础数据的完整性、准确性，同时熟悉业务处理流程、明确生产经营的各个环节，不断地拓宽数据归集范围，提升基础数据信息质量;基础数据库建立过程中，应该要求业务经办人员对工作中涉及的财务基础知识有一定的了解，彼此间的基础专业知识学习，有助于双方的有效沟通、信息共享，相互理解，确保双方行动一致，有助于对经济业务的真实反映，及时发现业务处理过程中存在问题，纠正经营管理中存在的偏差。
术业有专攻，财务人员在建立核算科目时，除满足规范化要求，应充分征求业务部门的意见，对一些因科目核算级次限制，无法直接反馈的信息，在财务核算系统中应以辅助核算或建立数据台账的形式加以归集反映，这些数据的采集应制定更为明确的标准，防止核算时将一些不明确或难以区分的业务笼统的归集在此，以提高大数据分析的准确性、科学性、完整性。
现阶段大数据分析以财务管理信息系统为基础，针对企业经营管理过程中发现的问题，以财务管理各项需求为出发点，兼顾业务部门的实际需求，不断完善拓展子系统功能，纠正现有系统中存在的缺陷，实现与合同管理、物资采购、材料核算、资产管理系统等信息系统间的数据共享;为实现集团公司内部各部门、外部行业之间及宏观环境的数据分析，必须按规范化、电子化的数据采集流程进行数据归集，规范不同系统、部门间数据采集标准，实现各层次、环节数据信息的归集、分析，形成统一、标准的数据信息，充分运用大数据分析技术，加强数据信息分析效率，减少中间环节和人为因素的干预，做到去伪存真、源头可查，实现数据的及时共享、反馈，充分实现数据价值，为企业管理提供决策依据，提高企业经营管理水平。
三、大数据分析应用的建议
（一）提高企业人员综合业务素质，提升大数据应用价值
大数据分析涉及企业的各个层面，数据的采集尤其是数据分析要求企业相关人员必须具备综合的业务知识和计算机运用能力。
财务人员必须加强专业知识学习，拓宽业务面知识，熟悉企业管理的各项业务流程，具备较高的财务管理水平，具有良好的综合素质;加强大数据分析技术专业培训，提高数据的综合分析、运用能力;各部门数据采集人员应加强自身业务能力，对所归集的数据进行初步判断，尽可能确保基础数据的准确，以期实现大数据分析的最终目的和数据价值。
（二）加强数据保密意识，确保数据信息安全
大数据是企业各项工作中形成的最基础的数据点，单个数据或许没有太大的价值，但经过综合信息分析后则具有较大的价值，企业管理者必须充分认识大数据分析必要性和基础数据的重要性，为大数据分析的应用提供良好的企业环境，规范数据存储、传递、运用的标准流程，确保数据安全、完整。
（三）重视数据分析能力的提升、推动数据分析、共享平台的建设
大数据是企业经营过程中形成的最基础的信息源，是企业最基本的数据源点，其价值建立在数据分析、数据共享、数据应用的基础上，必须推动数据分析和共享技术的发展，实现数据的及时传递、有效使用，充分挖掘大数据价值，推动数据价值与经济利益的有效转换。
各部门对自身数据的采集有着较大的优势，可以实现数据采集的及时性、完整性，确保基础数据的准确性，但各自数据的信息质量只是夯实了基础，数据分析则要充分利用现有的信息系统，并在此基础上不断完善系统功能，合理配置使用企业资源，实现企业内部各信息系统之间的信息共享。鉴于大数据分析技术和存储模式不同，应逐步建立大数据应用的独立信息采集、分析系统，优化人机交互操作，提升信息分析的自动化能力。
四、结束语
大数据分析的应用进一步提升了企业管理水平，有助于企业经营管理决策的科学制定、有效执行，增强了企业的市场竞争力，随着数据分析技术的不断进步，必然在企业发展过程发挥更为重要的作用。
摘要：大数据分析为企业管理提供了决策依据, 提高了财务管理效率, 有助于企业管理水平的提高, 本文就大数据分析的必要性、应用方式、改进建议进行了具体阐述。
关键词：大数据,全面预算管理,成本效益,信息共享
参考文献
大数据在电力中的应用范文第6篇
当前，经过长时间的以及工业经济的发展以及经济的高速发展，我国经济发展的新常态化程度不断发展，经济发展过程中不断出现各种新型的产业形态以及经济发展新形势，这就导致了我国经济发展中潜在的经济规律发生了改变，计量经济学作为分析经济发展客观规律的有效手段是经济新常态下促进经济新格局构建以及推动经济稳步发展的关键。[1]计量经济学与经济学进行深入融合对宏观经济市场进行研究和分析不仅可以有效地创新经济发展路径，而且对发现和解决宏观经济中存在的风险具有重要意义。
一、处理大数据的工具
历史上，经济学家一直处理电子表格中显示的数据，如果电子表格中有超过100万行数据，那就需要将其存储在诸如MySQL之类的关系数据库中。由于计算机中介交易的兴起，许多公司发现有必要开发每天处理数十亿笔交易的系统。例如，谷歌已经完成过30万亿次网址抓取，平均每天超过200亿次，每个月响应1000亿个搜索查询。公司可以通过租赁来数据存储和处理的能力，将以前处理大数据的固定成本转变为可变成本，降低了处理大数据的门槛。
二、宏观经济发展新形势
（一）经济发展中的能源消耗较大的工业以及附加值较小的产业在经济新常态下逐步丧失优势
经济新常态下传统工业以及技术含量较低，不利于经济发展质量的提升，随着供给侧结构性改革的推进这类产业在经济发展中的优势已经逐步丧失了，这就要求经济发展必须重视创新的运用以及技术含量的提升，提高经济发展的整体附加值。因此，我国逐步开始实体经济结构的转型以及经济形式的创新，在提升经济新常态下经济发展速度的同时注重质量和效益的提高。在这种情况下更应该注重统计分析在经济发展中的运用和研究。
（二）金融资本市场在经济新常态下发展速度越来越快
金融资本运作在经济新常态下促进经济发展所起到的作用越来越大。[2]但是金融资本市场的迅速发展在促进经济发展转型的同时也带来了潜在的金融不稳定因素，由于金融市场对实体经济发展的巨大作用，金融市场的不稳定将对实体经济的发展产生巨大的不利影响，因此需要将金融工程运用在金融产品的研发与组合，通过将计量经济学与金融学深入融合预防系统性金融风险的发生。
（三）经济新常态下经济发展中出现的问题越来越多，新型产业越来越多
随着经济发展以及技术发展，经济发展中的产业形势呈现出多元化的发展趋势，由于传统的市场监管所解决和面对的都是传统经济问题，对新问题不能做到及时的解决。[3]经济新形势下例如共享经济，区域链等新兴产业的出现，一方面对经济新格局的构建以及经济发展质量的提升起到了重要的推动力量，另一方面，由于新产业发展的不成熟也为经济发展整体格局的稳定性产生了威胁，需要利用计量经济学对宏观经济发展中波动的异常情况进行统计分析研究。
三、计量经济学在提升宏观经济发展质量的有效运用
（一）预测的一般考虑事项
预测的目的通常是获得良好的样本外预测。大多数人从经验中可以知道，构建一个在样本内工作良好但在样本外失败的预测非常容易。机器学习专家将这种现象称为“过度拟合”现象，并提出了几种解决方法。首先，选择较为简单的模型。由于简单的模型更适合样本外预测，机器学习专家提出了各种方法来否认过于复杂的模型，在机器学习世界中，这被称为“正则化”。同样的，经济学家也倾向于选择简单的模型。其次，测试-训练循环和交叉验证。为了训练、测试和验证，将数据划为不同的集合。使用训练数据来评价模型，使用验证数据来选择模型，使用测试数据来评估所选模型的性能。最后，利用调优参数。如果我们对模型的复杂性有一个直观的数值，我们可以将它看作一个参数，可以“优化”它以产生最佳的样本预测。即使没有合适的调优参数，也应当谨慎的报告已有参数所反映出拟合程度的好坏，因为这个参数反映的是样本外性能，更具有参考意义。
（二）处理大数据的方法
一般而言，如果提取的数据量非常大，可以选择一个子样本进行统计分析。一旦数据集被提取出来，通常需要进行一些附带着数据统一和数据清理任务的探索性数据分析。统计学和计量经济学中的数据分析可以分为四大类：预测、总结、估算、假设检验。在大数据处理中，与预测相关联的技术一般是机器学习;而和总结相关的技术一般为数据挖掘，比如挖掘其中有趣的模型。计量经济学家、统计学家和数据挖掘专家一般都在寻找可以从数据中提取的深刻见解。机器学习专家通常主要关注开发高性能计算机系统，这些系统能够在具有挑战性的计算约束条件下提供有用的预测。应用计量经济学的大部分内容是检测和总结数据中的关系，最常用的总结工具是(线性)回归分析。机器学习提供了一套可以有效地总结数据中的各种非线性关系的工具。这些工具是现在最为常见也是最为普遍的，因为它们是与实际经济情况最符合的。
（三）计量经济学与机器学习
计量经济学和机器学习之间在许多领域都存在着有效的结合。其中最为重要的领域是因果关系预测。当我们想要评估某些处理方式的因果影响时，需要将有干预的结果与不加干预可能发生的情况进行比较，但大多数情况下不加干预所产生的反事实是无法观测到的，因此必须通过某种模型来预测。你对反事实的预测模型越好，就越能估计出因果关系。比如经济学家经常在外界干预发生时利用它预测接下来的经济类数据走势，再根据预测做出相关应对。
四、结语
由于计算机已经渗透了经济交易系统，大数据只会越来越大。为小型数据集开发的数据处理工具和方法将越来越不足以应付新的问题。机器学习的研究人员已经开发出了处理大数据集的工具、研究出了处理大数据时特有的方法，未来也会有越来越多的相关技术出现。
摘要：随着社会的发展, 我国的大数据发展也有了很大的进步。当今, 计算机参与到了经济交易中, 能捕捉到和这些交易相关的数据并加以操作和分析——大数据已成为经济学中不可避免的话题。本文以预测为重点简单介绍一些经济学中处理和分析大数据的工具和方法。
关键词：大数据,计量经济学,应用与简析
参考文献
[1] 洪永淼.经济统计学与计量经济学等相关学科的关系及发展前景[J].统计研究, 2016, 33 (5) :3-12.
[2] 杨锐.以统计学为核心知识体系的我国宏观经济统计分析发展研究[J].中国集体经济, 2015 (21) :25-26.