大数据论文范文精选

一大数据与企业会计信息化

会计信息化是我国“十二五”期间会计改革与发展的重要内容之一，也是很多企业提高会计系统效率的有效途径.会计信息化是信息社会的产物，是将计算机、网络通讯等先进的信息技术引入会计学科，促进企业会计系统网络化发展的过程.大数据的兴起、云计算的增速和以云计算为基础的云会计的应用为会计信息化的发展提供了技术支持和平台.企业会计信息化的深度发展对于大数据的需要与日俱增.

1企业会计信息化的现状

1.1、会计信息披露具有偏向性，导致信息不对称

传统的会计信息系统会诱使企业选择特定的会计方法而造成企业管理人员利用自身是信息提供者这一优势，不断地美化会计报表，这对于外部使用者而言是非常不公平的.

1.2、内部自我约束能力弱，导致数据不真实

一、大数据在客户生命周期管理中的运用

客户关系管理是基于对客户数据的充分分析而进行的，作为客户关系管理的重要分支，数据处理与分析对客户生命周期管理的重要意义不言而喻。大数据时代下，随着数据处理工具与软件的飞速提升，对客户生命周期管理产生了新的革命。各类微信、网站等自媒体工具的发展更是为客户生命周期管理注入新的生机。

(一)大数据促进精准化传播沟通

利用各种数据信息的交叉检索，有助于楼盘项目寻找目标客户，并精准化信息。传统精准传播方式包括短信和DM直邮，但在大数据时代下，利用微信和网站等各种自媒体渠道工具，可以发送更多直观互动的信息。尤其在企业已实现酒店、百货、地产、消费品零售等跨行业规模化运作的时候，数据的综合利用显得尤为重要。通过将企业各业务模块的数据进行搜集和综合处理，可以确保客户资源的共享，更有利于企业品牌的传递，使客户在未到访楼盘项目售楼处之前，就已经对企业的实力建立信心。

(二)大数据有助于客户筛选

跟进传统的楼盘项目客户登记方式为纸质的上门客户登记本，大部分项目均未实现上门客户信息的电子化。借助明源软件、金鹏软件等销售软件及身份证识别器工具，可以推动客户信息电子化的录入，并提升客户信息的准确度。对客户的来源、性别、职业、置业需求等各类基础数据的汇总和交叉分析，能提升客户的精准跟踪，并结合客户的销售抗性进行有针对性的沟通，促进项目销售。

1研究背景

近几年随着社会的发展，信息技术和计算机在迅猛发展，在各个领域都需要大量的数据，这有利于企业了解市场，而这个时代的数据大爆炸已经不能被现代化的计算机所消化了。在信息化社会，到2020年，全球以电子形式存储的数据量预计将达到35ZB，而这其中，企业数据正在以55%的速度逐年增长。IDC预测，大数据技术与服务市场将在2015年达到169亿美元，年增长率甚至达到40%，这是大数据时代到来的趋势。我们将这些数据称为“海量数据”，这个概念其实在2008年时就已经被提出来了，最早提出是在谷歌成立10周年的庆祝典礼上，被称为“BigData”，后来也曾在杂志上讨论，我们应该如何面对现在的数据大爆炸时代，这不仅是机遇，也是一种挑战。可以这么说，大数据时代是信息社会的变革，是信息化和科技发展的产物，它具有很强的紧迫性，对我们这个时代也有重要意义，如何将数据整理、分析、归纳和共享成为全世界都在关注的事情。大数据时代的到来对于企业来说是更大地挑战，如何在这样的一个时代加强自己的竞争力，把握住每一个客户的资料和数据，成为企业提高国际竞争力的关键。数据流的广泛应用使企业不断审视自己的IT管理模式，逐渐形成规模化、多样化和高速化的企业管理模式，可以说大数据时代的到来对于企业既是机遇又是挑战。

2相关概念

在信息化时代“，数据”成为一个热门词汇，如今数据已经深入到每一个行业和领域，并成为促进生产的重要因素。而“大数据”这样的概念是在数据的基础上逐渐流行起来的，这最早源于美国“。大数据”指的是运用更先进软件和科技对数据进行管理和分析，将数据流整合，将海量的数据进行处理，也就是说，传统的数据管理技术已经不能适应现在的大量数据了，我们要进行新技术的开发，迎接大数据时代的到来。大数据(Bigdata)一般指的是软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据，其单位通常是“TB”。大数据是一个企业在创造了大量非结构化和半结构化数据后，组成一个数据集，其具有4V特性：(1)容量大(Volume)。非结构化数据的超大规模和增长；占总数据量的80%～90%；比结构化数据增长快10到50倍，是传统数据仓库的10～50倍。(2)格式多(Variety)。异构和多样性；很多不同的形式，如文本、图像、视频、机器数据等；没有模式或者模式不明显；不连贯的语法或句义。(3)价值高(Value)。大量的不相关信息的提纯；对未来趋势与模式的可预测分析；深度复杂分析(机器学习、人工智能VS传统商务智能咨询、报告等)。(4)速度快(Velocity)。实时分析而非批量式分析数据输入、处理与丢弃，立竿见影而非事后见效。数据之间的跨应用和跨系统的结构化和非结构化数据体现着数据与数据的复杂关系，这些数据相互之间关联却又相对独立，大量的数据通过储存和分享进行交换和联系。通过对大量数据进行分析、整合和交换，不断创造新的价值，加快生产，发现新领域和新知识，将数据流最大价值化和最大应用化，这是大数据的实质与内涵，简单来说，就是将大数据内部信息进行关联和挖掘。

3大数据给公司带来的挑战

新疆新捷股份有限公司成立于1995年8月，是专业从事天然气终端销售及综合利用的企业。公司秉承中国石油“奉献能源、创造和谐”企业宗旨，坚持昆仑能源“低碳经济、绿色发展”理念，努力将公司建设成为国内一流的天然气终端销售企业。从企业战略着眼，信息就是财富，企业如果对这些大数据管理得当，就可以发掘出更为强大可靠的决策信息。目前大数据时代给企业管理者带来的挑战有如下几个方面。

1供电企业电力营销现状

随着新兴企业的不断崛起，市场经济环境的竞争日渐激烈，供电企业在电力营销方面的优势正在变得微弱，传统的电力营销并未重视营销理念的重要性，导致用户数量、产品无法满足用户合理需求，给自身的发展带来了一定大哥阻碍。尽管当前的供电企业在市场中仍然占据着有事的地位，但长期缺乏以用户需求为基础的市场服务意识，必然会导致供电企业的电力营销管理工作难以为继，从而影响到用户的产品体验，也不利于企业未来的长远发展。有部分供电企业顺应时代潮流开始在电力营销业务中利用信息化技术来辅助营销管理，但就整个电力行业而言，信息化技术的应用还很薄弱和零散，信息化技术水平较低，不但不利于电力企业的发展，反而还会给用户带去过于负担的产品体验。此外，电力营销方式落后，过于依赖手工操作也是造成供电企业电力营销体系构建不够合理的主要原因之一，从而导致电力营销在市场中处于弱势的竞争地位。

2大数据及其特征

计算机技术的发展和互联网时代的到来，使人们越来越熟悉如电子商务和网络营销等字眼与服务，而随着人们在互联网上花费时间的增多，一些遗留在互联网上的数据通过计算被追踪与处理，并成为了企业营销中的主要分析数据，而随着海量数据的出现，大数据这一概念的出现也逐渐被国内外企业所接受和运用。大数据的主要特征在于“4V”，即数据量大、类型复杂、价值密度低和实效高四种。企业合理手机消费者行为数据并将其归纳为大数据进行分析，能够更为快速的了解消费者的生活方式与消费状态，同时也有助于企业更快的研发出更为贴合消费者心理的营销策略。大数据在市场营销中已然成为了主要的方式。此外，客户数据的海量性和有效性能够帮助企业更好的寻找产品发展新方向。大数据的出现对于企业，尤其是电力营销战略的制定将会具有极其重要的促进意义。

3大数据在电力营销中的应用策略

大数据时代正在逐渐崭露头角，企业要想顺应时代的变化获得新的发展，就必须对营销体系进行重构，若能够通过大数据资源开展电力营销，必然会产生极大的市场价值。

1大数据的特征及其对发电企业财务职能的影响

1.1大数据的主要特征根据在维克托•迈尔-舍恩伯格及肯尼斯•库克耶在《大数据时代》著作中的论述和业界的共识，大数据具有4V特点，即：Volume（大量），数据体量巨大；Velocity（高速），处理速度快；Variety（多样），数据类型繁多；Value（价值），价值密度低，商业价值高。基于上述特征可以判断，本质上看数据本身并无太多价值，而基于大数据的处理和分析才能为企业带来巨大的增值价值。大数据将是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域都会开始进入量化进程，无论学术界还是企业界，所有领域都将开始这种进程。

1.2大数据对发电企业财务职能的影响大数据对发电企业财务职能的影响主要体现在财务管理的理念和模式、财务人员职能与定位、数据分析与应用、决策支持的及时性与有效性、财务内部控制与风险管理的针对性与有效性等方面。在大数据时代，包括发电企业在内的社会经济组织在各领域的决策将更加依赖数据和分析，而非是以往的主要靠经验和直觉。财务数据作为发电企业的核心数据，反应和支撑着发电企业资金及业务的正常运转，通过对财务数据的处理和信息的充分挖掘和分析，能够有效帮助发电企业改进财务管理，提升应对各种财务风险的能力，为管理者提供决策依据，进而为企业创造价值。可以说，发电企业从各种各样类型的财务数据中快速获得有价值信息的能力，将直接决定企业在未来愈发激烈的市场竞争中的生存能力。

2大数据时电企业财务职能面临的主要变革

2.1财务管理的理念将向保障战略目标的实现变革毫不夸张的说，数据决定成败，数据将成为保障发电企业战略目标实现的决定性手段，缺乏财务数据支持的企业战略终将是空中楼阁、镜中之月。传统财务管理的理念主要立足于核算和监督，随着优秀发电企业在管理上不断追求卓越和不断通过信息技术来提升管理效能，发电企业积累和掌握数据空前庞大，而这些庞大数据的核心价值在于数据的深化应用。这就要求发电企业在财务管理的理念上进行深刻变革，通过借助大数据时代先进的管理手段和工具，深入加强财务管理的分析、控制、预测等职能的发挥，充分发挥财务在战略决策和价值创造方面的作用，使财务数据成为企业通过配置资源来保障战略目标实现的指挥棒和主要的衡量标准，使战略目标立足扎实、战略管理行为科学、战略保障坚强有力。

2.2财务决策支持的重心将向深、向宽变革随着发电企业在推进财务决策支持职能发挥方面的不断努力，财务决策支持在总体财务职能方面的比重正在逐渐上升，如国内较为优秀的国华电力提出要在未来将财务决策支持占财务职能的比重由以往的10%提升到50%。以往，财务人员主要基于财务报表的数据，通过对数据的分析为管理者提供决策支持，但财务报表的数据毕竟是有限的，反应的信息面相对狭窄，只能为管理者提供有限的信息。大数据时代，发电企业面对的数据范围越来越宽、数据精细化程度越来越高、数据之间的关系链也更为完整，这就为财务决策支持提供了海量的数据信息，使财务分析能够深入到最基础的业务单元，从而使企业效益和成本的驱动因素更为明确，驱动因素对效益和成本的影响程度也更为精确。以存货周转率为例，通过报表分析手段，只能反馈存货周转率与基期对比的偏离程度，但通过大数据手段，可以明确找到存货周转率偏低的直接驱动因素，到底是哪些存货存在偏差，偏差程度到底有多大。再如通过数据积累和分析，可以精确预测各种驱动因素的变化对发电负荷率的影响程度、对煤耗的影响程度。这样就能帮助决策者的决策行为更加科学、更加有效。