大数据时代的发展趋势

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大数据时代的发展趋势范文第1篇

[关键词]数据挖掘 机器学习 支持向量机 金融数据

[中图分类号] F83 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437（2014）14-0029-02

一、背景

数据是与自然资源、人力资源一样重要的战略资源，其背后隐含着巨大的经济价值。近年来，“大数据”研究已经备受关注。[1]例如，2012年，美国政府在国内了“大数据”研究和《发展倡议》，投资约两亿美元发展大数据研究，用以强化国土安全、转变教育学习模式和进一步加速科学和工程领域的创新速度和水平。继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后，这项决定标志着美国的又一次重大科技发展部署。美国政府认为“大数据”研究势必对未来的科技、经济等各领域的发展带来深远影响。在大数据应用的技术需求牵引下，数据科学研究和人才培养引起了各国的重视。美国哥伦比亚大学和纽约大学、澳大利亚悉尼科技大学、日本名古屋大学、韩国釜山国立大学等纷纷成立数据科学研究机构；美国加州大学伯克利分校和伊利诺伊大学香槟分校、英国邓迪大学等一大批高校开设了数据科学课程。

二、机器学习理论

机器学习（machine learning）是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究内容，在某种意义上，机器学习或将认为是数据挖掘的同义词。数据挖掘是指有组织、有目的地收集数据、分析数据，从海量数据中寻找潜在规律，并使之为决策规划提供有价值信息的技术。机器学习是人工智能的核心部分，在金融、工业、商业、互联网以及航天等各个领域均发挥着重要的作用。对机器学习研究的进展，必将对人工智能、数据挖掘领域的发展具有深远影响。

机器学习方法主要包括：Exper System（专家系统）、K-Nearest Neighbor（K近邻算法）、Decision Tree（决策树）、Neural Net（神经网络）、Support Vector Machine（支持向量机）、Cluster Analysis（聚类分析）等。近几年，研究人员将遗传算法、神经网络、系统理论以及当代数学研究的最新进展，应用于金融领域。这使得金融领域数据挖掘在金融管理中备受青睐。例如，产品定价、金融风险管理、投资决策甚至金融监管都越来越重视金融数据挖掘，通过数据挖掘发现金融市场发展的潜在规律与发展动态。机器学习理论及其在金融领域的应用成为了一个比较热的研究领域。[2] [3]

三、金融数据的特点

在众多机器学习方法中，基于Logistic回归、判别分析等传统的统计方法，对金融模型假定条件非常严格，在实际应用中很难达到理想效果。其原因在于对金融数据的非线性和非平稳性的操作具有片面局限性，在实际处理金融数据时，既定假设与金融市场发展实际并不完全一致，这样可能会影响模型的推广能力和泛化能力。

基于分类树方法、K-近邻判别分析、遗传算法等传统的非参数统计方法，其预测能力较好，但不能量化解释指标的程度。例如，K-近邻判别分析是一种非参数距离学习方法，通常按照数据样本之间的距离或相关系数进行度量，这样会受到少数异常数据点的影响。但是，在相同样本容量下，如果对于具体问题确实存在特定参数模型可以应用时，非参数方法效率相对较低。以神经网络、支持向量机等为典型的机器学习方法，优点在于可以有效处理金融数据的非线性特性，并且不需要事先严格的统计假设，这样会表现出较强的适应效果，充分体现人工智能、机器学习等方法的魅力。神经网络预测精度是各种机器学习方法中相对较好的，因为在一定程度上，神经网络可以按照任意精度近似非线性函数，为高度非线性问题的建模和算法提供相应支持。尽管神经网络技术进步有目共睹，但仍然存在一些难题。例如，通常难以确定隐层节点数，并会存在“过学习”现象和局部极小值等问题。

四、支持向量机

传统的统计模式识别方法是在样本数目足够多的情况下进行的，但是样本数目足够多在实际问题里面往往难以保证。1968年Vapnik等人首次提出了统计学习理论，专门从事有限样本情况下机器学习规律的研究。在此基础上，1995年Vapnik等人首先提出支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）的学习方法，它是数据挖掘中的一项新的技术。SVM是机器学习研究领域的一项重大成果，主要研究如何根据有限学习样本进行模式识别和回归预测，使在对未知样本的估计过程中，期望风险最小。近年来，它被广泛地应用于统计分类以及回归分析中。近几年的研究成果表明，SVM在实用算法研究、设计和实现方面已取得丰硕的成果，其在理论研究和算法实现方面都有突破性进展，逐渐开始成为克服维数灾难和过学习等传统问题的有力手段。支持向量机可以成功处理回归分析和模式识别等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于管理、经济等多种学科。支持向量机属于一般化线性分类器，可以认为是提克洛夫规则化（Tikhonov Regularization）方法的一个特例，其特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区。支持向量机的优点表现在：1.它通过使用结构风险最小化代替传统的经验风险最小化，使用满足Mercer 条件的核函数，把输入空间的数据变换到高维的Hilbert 空间，将向量映射到一个更高维的空间里。在这个空间里建立有一个最大间隔超平面，实现了由输入空间中的非线性分析到Hilbert 空间中的线性分析。2.训练的复杂度与输入空间的维数无关，只与训练的样本数目有关。3.稀疏性。决定最大间隔超平面的只是少数向量――支持向量，就推广能力方面而言， 较少的支持向量数在统计意义上对应好的推广能力。4.本质上，SVM算法是一个二次优化问题，能保证所得到的解是全局最优的解。综上所述，SVM在一定程度上解决了以往困扰机器学习方法的很多问题，例如，模型选择与“过学习”问题、非线性和高维小样本等维数灾难问题、局部极小问题等。[4]正是由于SVM具有完备的理论基础和出色的应用表现，使其在解决高维小样本、非线性、压缩感知以及高维模式识别问题中表现出独特的优势，正成为自神经网络之后，机器学习领域中新的研究热点之一。[5] [6]

同其他机器学习方法比较，支持向量机更具严密的理论基础，因而在模型表现上也略胜一筹，被成功应用于模式分类、非线性回归，从使用效果来看，其结果较为理想。但从实践角度分析来看，模型参数的选择过度依赖人们的实验方法和实践技能，在一定程度上降低了模型的推广泛化能力和应用领域。同时计算方面，训练时间过长、核参数的确定，在大训练样本情况下， SVM面临着维数灾难，甚至会由于内存的限制导致无法训练。目前支持向量机在金融数据挖掘方面也存在一定的局限性，主要表现以下几方面：动态适应性、鲁棒性、特征变量异质性调整、模型推广精度等不尽如人意；建模方法与技术还有待进一步完善；支持向量机研究金融数据挖掘和金融问题的成果虽然不少，但大多集中在股票价格和股票市场走势预测方面，关于公司财务危机预测、套期保值分析、金融市场连接机制分析及其创新成果方面有待加强。

五、结论

大数据时代下金融专业的数学重在以下方面的应用：深度学习（Deep Learning）、机器学习和数据挖掘、分布式计算，如MR、Hadoop等，在大数据中预测最先取得突破的技术环节将会是分析中的大数据挖掘与关联分析、存储结构和系统、数据采集和数据化。目前金融问题的研究方向和发展趋势，主要集中在计量经济方法，例如，格兰杰因果分析、向量自回归、条件异方差、随机波动分析等。这些计量经济方法和技术大部分使用了线性技术，以及与金融市场不太吻合的理论假设，基于这些方法的结果，例如，资产预测价格、发展动态以及风险评估结果和实际出入较大，影响了金融管理的效率。对于我们大学教师来说，如何将已有分析数据算法整合，让学生抓住重点，挖掘到比较可靠的信息或知识，都将成为金融专业数学研究的方向和目标。

[ 注 释 ]

[1] Anand Rajaraman Jeffrey David Ullman.大数据――互联网大规模数据挖掘与分布式处理[M].北京：人民邮电出版社，2012.

[2] Kumar， P.R. and Ravi， V. 2007. Bankruptcy prediction in banks and firms via statistical and intelligent techniques-a review. European Journal of Operational Research， 180（1）：1-28.

[3] M. Oet， R. Eiben， T. Bianco，D.Gramlich， S. Ong， and J.Wang，“SAFE： an early warning system for systemic banking risk，”in Proceedings of the 24th Australasian Finance and BankingConference， SSRN， 2011.

[4] 沈传河.金融问题中的支持向量机应用研究[D].山东科技大学博士论文，2011.

大数据时代的发展趋势范文第2篇

【摘 要】当今我们已经处在一个高度信息化的大数据时代，尤其是商界对于大数据时代的来临已经做出了巨大的变革，那么对于和信息、数据息息相关的新闻传播行业来说，大数据时代的来临也必然会引起一系列的变革。本文主要讨论在大数据背景下，技术的革新导致传统传播方式的改变，新媒体与传统媒体将面临的困境是什么？传统媒体会不会失去主导地位？并初步分析新媒体与传统媒体未来的发展趋势。

关键词 大数据 新媒体 传统媒体

一、大数据的产生与发展

大数据,又叫巨量数据、海量数据，是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的集成共享,交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。“大数据”一词最早是由全球知名咨询公司麦肯锡提出，麦肯锡称：“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生存因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”①2011年麦肯锡公司引出“大数据”后，首先对商业产生了巨大影响，开始出现以精准营销模式为主的销售方式；如卓越、亚马逊、淘宝等电子商务平台主动推荐客户需要的产品，从而定制个性化推荐服务。

二、大数据对媒体产生的影响

随着大数据时代的到来，新闻行业开始挖掘大数据所带来的价值，在新闻的编写、形式、内容等方面做出了一系列的变化。首先，智能手机的普及、社交媒体的发达使人们已经进入一个全媒体时代，人人都可以成为新闻记者，新闻报道已经不再是媒体人的专利了。大数据时代的来临，联网的网民和各种电子记录设备散布在各个角落，新闻的时效性也大大提高，当今最具时效的新闻来源已经从以前“到现场”的人转变为“在现场”的人。其次，从媒体报道内容上看，新闻评论强调原创、深度、数量有限，在大数据时代容易被海量的数据所淹没。每天每个网民都会产生大量的文字、视频、音频内容，通过互联网传播。在这些海量的数据面前，媒体的新闻报道是重要数据，但同时也是少量的数据，媒体如何生产、收集大量的、重要的数据是当下无可避免的挑战。此外，从媒体从业人员来看，记者编辑不仅要具有熟练的使用文字、图像的能力，还需要懂得如何收集、整理、分析数据，并熟练的运用各种新型的终端设备平台。总之，大数据的来临已经改变了传统的传播方式，在新闻行业转型的过程中存在着机遇与挑战，传统媒体和新媒体都应该充分利用大数据进行自身的改革与完善，在摸索中前行。

三、传统媒体与新媒体的发展困境

1、新媒体的困境——激烈竞争

新技术的革新必然会影响一个时代的发展，淘汰旧的工具。但是对于目前的现状而言，新媒体也面临着巨大的困境和挑战。一个典型的代表是新浪微博。曾经在2011年扛着“自媒体社交媒体大旗”的微博出现在我们的生活中，以一种无可匹敌之势进入到移动互联网当中。它给受众带来了一个更大的“发声”平台，改变了传统的传播模式。但微博如今的现状呢？现在的新浪微博已经入不敷出，在它引领的几年时间内越来越强调它的新媒体属性，而忽略了它的社交工具的作用。笔者认为这样的悲剧已经是不可避免的。而作为后起之秀的微信，由于充分明确了自己的定位，现在已经逐渐胜过微博的地位。当然，这两个产品有许多共性。但是正因为他们的定位不同注定了结果的不同。再加之四大门户网站之间轰轰烈烈的微博大战，最终新浪微博虽然守住了老大的位置，但是到目前为止还是没有找到一个合理的盈利模式，这也是新浪微博逐渐式微的原因。同时在微信引领潮流之后，也不断出现了陌陌、米聊等这一类的社交软件，竞争也日益激烈，其结局也可能还是一样。竞争会导致传媒行业迅速的发展。但是，当竞争超过一个标准后必然会带来负面影响。当新闻成为一种商品时，消费是一种习惯，移动互联网业是一种消费、一种习惯。在这样的一个环境里，笔者认为，新媒体目前所面临的最大困局就是竞争，并不是完全繁荣的局面。

2、传统媒体的困境——过分安逸

对于我国的传统媒体而言，都知道面临新媒体威胁与挑战是巨大的，但是传统媒体一直拖着，没有做出实质的改革。直到2013年上海《新闻晚报》的停刊，传统媒体才意识到真正的危机。前几年，虽然传统媒体的人员收入都受到影响，但是影响到的只是才入行的新闻人员。同时我国是体制内新闻，有国家的扶持、是主流媒体、权威性高，对于新媒体而言很多方面上都占据优势，比如官方媒体身份，新闻特权（记者证）等等，只是传统媒体没有善加利用。而新媒体的出现打破这种局面，不断地向权威挑战、向权威质疑，从传统的自上而下的纵向传播，到新媒体时代的平行传播。所以传统媒体面临的不是技术危机，更多的是信任危机，但是情况也不是所想的完全悲观。就如我们进入了汽车时代，但自行车行业却找到另一种定位，它成了人们休闲、健身的好工具，身价更胜以前。同样广播在电视冲击下不断式微，但是由于汽车普及，也迎来了生存空间。

四、传统媒体与新媒体的发展趋势

在大数据时代下，新媒体和传统媒体可以充分利用各自的优势进行互补，相互融合。两者之间并不是相互排斥、此消彼长的关系②。新媒体与传统媒体二者融合是其发展的必然方向。单一的媒体在大数据时代将失去竞争力，大数据时代需要的是多种传播手段综合运用的媒体。

首先，新媒体与传统媒体融合可以使内容更加丰富、更加广泛。传统媒体凭借强大的公信力、庞大的受众群体及权威的舆论地位，在传播活动中发挥着重要的作用。但传统媒体信息容易受版面、时间等条件的限制，而新媒体则不受这些条件的限制③。其信息具有海量特征，并能同时结合声音、图片等信息，使的信息内容更丰满生动。从不同的角色角度帮助传统媒体传递更加丰富的信息。

其次，新媒体与传统媒体的融合可以增强其有效性和及时性。新媒体主要以互联网为平台进行信息的传播，可以使新闻信息更加迅速、便捷的传播到更广的范围。比如重大的自然灾难的报道，传统媒体受到地理因素的影响，无法最快、最有效的对灾难地区进行信息的采集和编排，实时信息无法及时的传递到外界，导致有意义有价值的新闻流失。而与新媒体融合之后则可以避免这种情况，可以依靠新媒体的优势将灾区情况传递给外界，与传统媒体形成互补。

最后，无论是新媒体还是传统媒体当下都处在大数据时代。对于传媒行业来说这是一个最好的时代，任何时候也不曾掌握如此强大的话语权，同时这又是一个最坏的时代，不创新就必然会被淘汰。新媒体与传统媒体互相融合，各自做出独一无二的精品内容、勇于创新才能立于不败之地。

参考文献

①中国大数据，《带您了解大数据》，

thebigdata.cn/YeJieDongTai/8470.html

②汤宇时，《传统媒体如何应对新媒体时代的转型》[J].《中国传媒科技》，2012（10）

③盛雪，《探讨全媒体时代下新旧媒体的融合》[J].《新闻传播》，2014(1)

大数据时代的发展趋势范文第3篇

关键词：大数据；出版业；数字出版；发展趋势

中图分类号：F2文献标识码：A文章编号：16723198（2015）17001202

1大数据概述

1.1大数据的定义

维基百科上对大数据的解释是被广泛提及的一种解释：“大数据是无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。”根据人们的通常的认知，信息是数据的载体，所以在大数据的实际运用当中，人们的最终目的就是利用大数据进行更完美的决策。因此，大数据可以在政府政策制订、社会舆情监测、商业营销等领域的决策得以广泛运用。

1.2大数据的特征

通常情况下，大数据的特点可以被归纳为4个V。即数量大（Volume Big）、类型多样（Variable Type）、实现快速（Velocity Fast）和价值高但密度低（Value High and Low Density）。

一是数据体量巨大（Volume）。目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB（1PB=210TB）、全人类说过的所有的话的数据量大约达到了5EB（1EB=210PB），一台典型的个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

二是数据类型繁多（Variety）。这些多样化的数据被分为结构化数据和非结构化数据两种。以文本为主的这类便于储存的数据是结构化数据，其余像网络日志、音频、视频、图片等则被归为结构化数据。这些年，相比于结构化数据而言，非结构化数据越来越多。这样多类型的数据将对数据处理能力提出更加严格和高要求的挑战。

三是价值密度低（Value）。往往数据总量的高低与价值密度的高低是不成正比反而成反比的。以一部1个小时的视频为例，在连续不断的1个小时的监控中，对我们有用的数据可能仅仅有几秒。如何在这个种类繁杂、数量庞大的数据中迅速的提取对于自己有用的信息是一个亟待解决的问题。

四是处理速度快（Velocity）。处理速度快是大数据有区别于传统数据挖掘的最显著的特征之一。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此庞大的数据量面前，是否能迅速的处理这些海量的数据的效率关乎到企业的生命。

1.3大数据时代的来临

毋庸置疑，我们正处在一个大数据的时代。大数据已经逐渐成为人们现代生活当中不可缺少的社会基础建设的一部分。大数据时代的经济学、政治学、社会学和许多科学门类都会发生巨大甚至是本质上的变化和发展，进而影响人类的价值体系、知识体系和生活方式。

多个领域都在积极的运用大数据来进行决策。在制造行业中，企业通过收集网上的众多数据来进行大数据分析，了解客户的实际需求和掌握市场动向，就可以做出合理有效的决策来对库存量和采购进行科学的管理和决策，有效的减少了因盲目进货而导致的损失。而在商业上，国外的一些超市通过定位系统对顾客的手机和购物推车进行定位获得商场内顾客在各处的停留时间，然后再利用视频监视系统对监控图像进行分析来了解顾客的购物行为，进而优化商场的布局和货物的排列，提高销售利润。大数据也被利用在政府决策上，比如分析本地近几十年的天气数据，将气温、降水量、土壤情况和每年农作物产量做成图表，就可以大概估计出农产品生产趋势，政府就可以根据分析和预测做出行之有效的预防措施、农业政策等。

比如，洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。Google流感趋势（Google Flu Trends）利用搜索关键词预测禽流感的散布。统计学家内特.西尔弗（Nate Silver）利用大数据预测2012美国选举结果。麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。梅西百货根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

大数据影响了我们的生活和熟悉的行业，因此出版产业必然也会其他产业一样受到大数据技术发展带来的挑战和发展。

2大数据应用给出版业带来的挑战

2.1出版业需将“数字化”进行到底

目前，出版业还处在传统出版向数字化转型的阶段，也就是说传统出版业数字化转型还尚未完成，又即将迎来“大数据时代”。但数字化仅仅是大数据的一个前提和基础，数字化不等于大数据。要想进行大数据分析，必须先将不同形式的复杂数据处理成为计算机可以计算、处理的数字数据。所以，要迎接出版行业“大数据时代”的来临，就必须加快传统出版业向数字化转型。

2.2出版业必须明白是谁在掌握着数据

在大数据时代，数据成为宝贵的财富，然而如果要利用大数据，出版业应该搞明白的事情是谁拥有着大数据。必须要取得搜索引擎（如百度）、社交网站、网络小说网站、电子书阅读器公司等拥有着与出版行业相关联的数据的公司或组织的授权，合理合法的取得所需数据，然后才可以进行数据分析，获得使用价值。但是因为数据作为一种资产而言其本身的价值是难以具体衡量的，因此在取得这些数据的过程中可能会面临的多重的挑战和困难，这种多方博弈可能会有着更多的不确定性。而某些在出版产业链上已经实现纵向一体化的公司可能会出于自身利益考虑或其他原因，不向出版社提供数据使用权。例如，拥有电子阅读器Kindle的亚马逊就没有把用户数据信息卖给出版社或作者。

2.3大数据挑战出版机构对数据的采集、挖掘、分析与整合能力

出版行业获得的信息和知识可以用于两个方面，一是可以用来传递给公众，二是可以用于出版机构本身的预测、策划等环节。数据仅仅是一种符号，只有经过解释、处理和分析的数据具有意义，成为信息。而知识是人类对客观世界的认知成果，是从信息里提炼、加工出来的。因此想要获得更加完善的信息和知识，大数据时代将考验出版机构对于数据的采集、挖掘、分析和整合的能力。

2.4大数据将考验出版业自身数据分析、数据管理体系

对于微观出版组织而言，大数据时代不仅考验着出版机构是否有能力收集有效数据，优化分析方法，也考验着出版机构是否可以更好的将大数据嵌入到版权购买、产品营销和用户沟通等多方面的出版运作流程中，使之真正成为一种经营资产和管理要素。对于政府管理与公共服务体系建设层面而言，出版业能否将行业内的数据管理工作全面覆盖，能否完善数据监测、管理系统，能否健全数据信息公开制度、使数据信息更加透明、科学、全面、合法也是挑战之一。

3大数据背景下数字出版的发展趋势

3.1数字出版和互联网的融合

数字出版是建立在计算机、通讯、网络、存储、显示等高新技术基础上，融合并超越了传统出版内容而发展起来的新兴出版产业，数字出版的前提是数字化，而大数据的本质是更加广泛、深入的数字化，以及全社会范围内的数据互联互通。大数据时代的“从数字化到数据化”――深度信息化转型任务：从内容数字化到内容数据化、从数字化阅读到阅读数据化、从数字化服务到服务数据化、从管理信息化到管理数据化后将繁杂数据转化为计算机可以分析的数据，从而使得数字出版利用互联网获得大量数据，再通过大数据技术分析这些技术从而获得长远发展得以实现。所以数字出版发展的第一个趋势就是和互联网的融合。

3.2数字出版产业链整合

随着大数据及时的发展原先制约着数字出版产业链整合的一些问题，比如说数字出版产业链中内容提供方具有版权优势、技术提供方具有技术优势、网络服务方具有渠道优势，但是数字出版产业链缺乏整体统一的信息协作平台导致信息不能共享等问题将会逐步解决。大数据技术建立的“信息共享”将使得信息的共享得以实现。大数据技术让数字出版产业有能力去整合优质资源、顺应时间、内容“碎片化”趋势，可以分析读者或消费者的个性化需求，并且做到“定制”这些数字内容产品、服务和信息。使得数字出版走向内容、技术以及终端无缝对接才能准确的适应潮流，从而促进了数字出版产业的产业链整合。

3.3在大数据时代，出版商将逐渐向信息和知识服务商转变

受到大数据的影响，数字出版无论从生产模式还是内容上都会有所改变。在生产模式方面，数字出版将改变以往的以书、文献等为基本单位的生产方式，转而形成以知识、信息为基本单位的单位的细致分析数据化的生产模式。而在内容上，数字出版可以通过对于数据的分析而详细、深入的了解到读者的需求，将已有的知识与信息和读者所需要的知识与信息紧密结合起来。作者可以知道读者需求，与读者直接交流。大数据将推动整个数字出版产业向信息和知识服务商逐渐转变。

3.4数字出版向“数据”出版转变

大数据可以有效帮助出版社解决很多问题，为读者提供更为专业的服务。很多时候，出版者并不是研究人员，所以在面对内容中很多需要专业知识来解答的问题时，往往是难以确定，甚至不知所措。但是如果出版机构具备分析大量用于数据的能力，在数据的收集、整理和分析处理上的能力有所提升，大数据就可以帮助这个在传统出版方式下出版者和作者没办法解决的难题。因为这个方法需要通过大数据将海量资料提供给人们作为研究的素材，为深入的研究提供工具，详细的做法是，出版者利用大数据进行二次研究。比如建立统计数据库，并且研究如何将它做成大数据产品，为特定的问题设定特定的数据指标，以求找到问题的答案。因此在大数据时代，数字出版向“数据”出版转变也是一种趋势。

参考文献

[1]孙玉玲.大数据时代数字出版产业的发展趋势[J].出版发行研究，2010，（4）.

[2]维克多・迈尔-舍恩伯格.大数据时代[M].杭州.浙江人民出版社，2010.

[3]李彪，陈璐瑶.大数据时代传统出版业的对策和路径选择研究[J].出版广角，2013，（23）.

[4]吴S.产业重构时代的出版与阅读――大数据背景下出版业应深度思考的五个关键命题[J].出版广角，2013，（23）.

大数据时代的发展趋势范文第4篇

【关键词】财务预测 审计 会计 总体审计

由于信息化技术的不断崛起，现代审计工作与会计工作开展方式与传统形式相比，发生了极大改变，加之现代企业业务与领域的不断拓展，这就对这两项工作今后的发展趋势造成了直接影响。为了确保两项工作的持续性使用，确保大数据时代下，审计与会计工作能够高质量实施，对其发展趋势进行研究是十分有必要的。

一、朝向财务预测方向发展

以往财务人员在日常工作中，会更加注重对已经生成账目管理与计算，是一种对过去财务账目进行反映的工作方式。而现代企业不仅需要财务对以往账目进行计算，更加需要其为企业未来发展与运营提供数据支持，需要财务对未来企业资金情况进行预测，以此来帮助企业对运营风险进行有效规避，确定今后发展重点，为企业获得更大的经济效益。因此财务人员会更加对企业各项数据的收集与分析，会对工作重心进行调整，在数据信息中挖掘出更多具有价值的内容，并在此基础上制定出与企业情况相符的财务预测管理方案以及机制[1]。要在机制中对财务数据预测流程以及方式手段进行明确，且应要求财务人员，要对工作中产生的所有数据进行记录与保存，以便后期继续进行使用。同时要对财务数据及时进行更新，要保障财务人员能够及时通过预算，做出相应的财务风险预警评估以及预算评估，进而为企业决策者提供更加可靠的数据支持。

二、朝向综合管理方向发展

现代企业为了顺应行业变革，都对自身财务管理情况进行了调整，无论是管理内容还是管理手段都发生了一定的变化。所以今后企业财务部门会改变以往管理过于单一的情况，会使财务部门参与到企业发展、产品销售与策划以及后期售后等内容之中，使财务部门能够利用自身优势，对企业各项流程数据进行统计与整理，会从所得结果中对这些数据所蕴含的信息与价值进行挖掘。并会在审计人员的配合之下，准确对企业运营现状进行的分析，并上报到有关人员处，确保企业能够及时对这些问题进行处理，有效降低运营风险的发生机率[2]。

三、朝向及时财务方向发展

这一发展趋势主要是指财务报告的及时性。传统的财务报告，不仅编制流程较为繁琐，而且整体编制时间也相对较长，这样编写出的财务报告一般都缺乏及时性，无法作为业务经营的决策，只能作为历史资料记录在档，并没有将财务报告的作用完全发挥出来。而这一问题目前已经得到了相关人员的足够重视，并开始就企业财务报告编制形式进行了优化。企业一方面用建立起内部数据资源库，要将各项运营工作中产生的数据及时进行输入，保证数据库资源更新的及时性；另一方面要在内部建立起以财务部门为中心的数据联络网络，确保各项数据信息在输入到数据库的同时，还能在第一时间上传到财务部门，以保证财务报告编制的效率，使及时性财务报告成为现实。

四、朝向总体审计方向发展

由于大数据技术在企业应用的不断深入，很多审计人员的工作理念以及思维习惯都发生了一定程度的改变，认为审计工作模式也应做出适当调整，要对以往对抽样审计模式过渡依赖的现状进行改变。主要是因为这种审计方式虽然具有一定的可取之处，却会因为抽样样本局限性较强，而出现对业务活动开展质量有所忽视的状况，导致审计工作的落实结果受到了直接影响，无法准确找到潜藏的审计风险，进而影响了该项工作的公正性以及权威性[3]。所以审计人员应利用大数据技术的优势，要对被审计部门所有数据进行审查，形成“总体审计”模式。为了提高该种模式的审计效率，今后，审计人员应借助大数据技术，准确分析出重点的审计内容以及审计项目，并以信息技术为依托，对其开展全面性审计。进而切实提高审计工作质量与效率，帮助企业对审计风险进行有效规避。

五、朝向高效数据审计方向发展

经过长期改进与优化，现代审计技术已经达到了一定的水平，但仍然以精准度为标准，并不适合当今大规模的数据审计时代。所以，审计人员也应对这一点进行调整，要将精准审计模式逐渐朝向高效审计模式进行发展。审计人员必须按照现代企业财务运行特点，对自身审计工作的开展方式进行调整，要对审计工作进行纵向深度以及横向深度的拓展，从审计高效性入手，对审计工作的发展方向进行合理调整，并要将总体审计意识深种到审计人员思想之中。保证审计人员能够从以往工作模式成功过渡到现代化工作之中，能够主动对先进性审计技术进行学习，逐渐提高自身对于大数据技术的运用水平，从而打破“局限性”的束缚，使他们能够更加积极对高效型审计手段进行研究，以确保该项工作的稳定性发展。

六、结束语

无论时代如何变化，会计工作与审计工作都需要按照时展特点不断对自身工作模式以及手段进行调整，要根据企业实际需要对工作细节发展趋势进行及时调整，并按照以趋势积极对各项工作进行改进，以保证会计行业以及审计行业在企业中的地位，确保两项行业的持续性发展。

参考文献

[1]明艳艳.大数据时代的会计、审计发展趋势[J].商，2016，15：139.

[2]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.

大数据时代的发展趋势范文第5篇

一、大数据背景下企业管理会计的发展机遇

(一)推动企业成本会计向预测会计转变

传统的企业成本计量都是以基本的产品数量为基础进行分配，当生产不同产品、不同种类、不同规格的种类繁多产品时，这种传统的成本分配方法就会出现分配比率不准确。作业成本法突破了传统成本法的缺陷，以作业为核心，确认和计量耗用成本，将耗用的成本准确地计入作业，然后选择成本动因，将所有作业成本分配给各类成本计算对象。而信息化手段的出现，使这种确认和计量更加准确和快捷。随着智能化仪表和互联网的快速兴起，企业的成本控制及过程控制更加精细化，作业过程中的每一细节变化都会被仪器捕捉到，并被传送到信息处理中心进行数据分析，确定成本动因，并进行准确分配。从而会计工作也从以往单纯的核算工作向管理会计工作转变，注重成本动因的分析，管理者通过对会计数据的分析，为企业的经营决策提供依据。

(二)为财务工作提供技术支持

大数据和网络技术的应用，对于管理会计而言，能够增强财务核算的真实性和准确性。有效提升财务信息的处理效率。大数据未应用以前，很多企业遇到过对收到的票据真实性、合法性不能做出准确判断，有了大数据，企业可以利用大数据和网络技术对其进行有效的判断。同时，大数据在财务审计工作中提供技术支持，比如与航班信息、车辆信息、电信运营商等信息判断财务信息的准确性。在大数据时代下，企业能够通过信息系统更为便捷、准确的收集各种庞大的财务数据，通过企业信息管理系统进行分类整合，筛选出有用的财务数据，提高工作效率，使企业财务报告信息更准确，为企业管理、及时完善企业投资经营发展战略保驾护航。

二、大数据背景下企业管理会计存在的问题

(一)数据信息的安全问题

大数据时代下，信息技术的发展给企业带来了海量数据信息，使企业能更快的掌握客户需求等信息而进行市场预测，进行生产运营，但随之伴生的网络病毒、木马、黑客层出不穷，防不胜防，在全球信息化时代的今天，个人隐私泄露的情况层出不穷。比如，个人姓名、身份证号、电话、住址信息，这些信息一旦泄露，会给客户正常生活造成困扰。大数据下的会计信息来源更加广泛，通过计算机硬件、电子邮件、云存储及社交网络间进行存储和传递，在此过程中易受到商业间谍和黑客的攻击。企业的商业机密一旦被不法分子或商业对手所窃取，企业将遭受巨大损失甚至破产。因而，大数环境下如何提高企业会计信息的防护，预防商业机密外泄，是企业应该深入探讨的问题。

(二)数据信息的技术分析能力问题

大数据背景下，企业将获得大量可用财务信息，但是很多企业并不能充分的分析和利用这些信息。一方面，企业不仅在软硬件设施跟不上，软件技术运用上也没有专业的IT人员。另一方面，庞大的数据中大多是非结构化数据。非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据，传统的数据库不论从描述能力还是数据管理方面都无法达到对非结构数据进行管理的要求。因此，如何建立非结构化数据管理平台，培养引进“数字科学家”型的IT人才，提高信息技术分析能力，已成为大数据环境下噬待解决的问题。

(三)大数据在管理会计中的应用问题

尽管管理会计中应用大数据分析势在必行，但是受传统理念影响根深蒂固，不相信大数据分析的大有人在。据调查，有三分之一的企业高层管理者不相信得到的数据信息来做出决策，他们更相信自己的经验判断。另外，企业要将大数据应用于管理会计工作当中，在实施之前都会估算此项目的投资回报率。此项技术的投入运用，需要投入大量的设备、资金及懂大数据的相关技术人才，而在项目结束前投资回报是很难得到的，致使前期投入与产出不成正比。企业在管理活动中应该充分意识到，利用大数据的资源，将是管理会计由核算型会计转向管理型战略型会计的关键密钥。

三、大数据背景下企业管理会计的发展策略

(一)加强大数据信息安全防范

毋容置疑，无论任何时期，会计信息的保密与安全一直是会计工作的一项重要工作，大数据时代云数据、云计算等现代科技的运用，会计信息安全对企业有着更关键性的作用，要利用大数据开展会计管理工作，对信息和隐私的安全防护有着极高的要求，所以要求企业关注其所搜集的信息中有关客户的隐私部分的安全防护。首先，在采购相关技术应用产品时，选择知名度高、信誉良好的运营商进行合作，并与之签订保密协议确保信息不会从运营商处泄露；其次，在实际运用相关软件时设定权限，各个环节密钥由专人分开管理使用；再有针对网络病毒、黑客等网络因素，重要核心数据软件实行专机运行，并研究大数据安全防护体系，搭建安全维护平台；最后，从国家管理机构来看，应出台针对性的法律法规，对那些窃取他人数据信息的人员进行严惩。

(二)提高大数据会计信息分析能力

随着计算机、互联网和数字媒体等的进一步普及，以文本、图形、图像、音频、视频等非结构化数据为主的信息急剧增加，面对如此巨大的信息海洋，特别是非结构化数据信息，如何采集、查询、存储、分析、挖掘和利用这些海量信息资源就显得尤为关键。大数据环境下，会计信息多样、海量、形形，如何对这些数据进行及时快速地分析和处理，高速运转的云数据下，信息不断进行更迭，要求信息处理人员及时汇总分析。要更好地利用大数据技术开展会计管理工作，还要构建基于云计算的会计信息平台，企业加强信息平台建设成本投入，对非结构化数据进行分析整理，使之转变成为有效的会计数据而为企业会计管理服务。

(三)提升会计人员会计管理水平

大数据与会计管理理论有机结合在我国管理会计中的应用还不深入，但随着信息技术水平的不断发展，这将是未来的发展趋势。传统的会计工作是会计信息的记录和核算，新形式下，原始的记录工作由电脑代替，财会人员的工作重点向管理会计和数据分析与预测转变。要求会计人员不仅要有专业的会计知识水平，还要具有对数据的分析与运用能力的复合型人才。建立健全管理会计人才培养机制，让财务人员打破传统的会计工作理念，从思想上作风上向管理会计转变。引进来，走出去，建立奖励机制，吸引外部高端管理会计人才；会计人员走出去，丰富专业财务知识水平，提高理论知识与实践分析水平，主动了解世界会计发展动态，提升管理会计水平，跟上大数据环境下会计工作的脚步。

四、结语

管理会计作为会计工作的重要组成部分，通过与大数据有效结合运用，对提高信息处理速度，促进财务信息共享，进一步夯实财务基础工作，为企业管理层“献计献策”等方面有重要作用。企业应抓住这一契机，把握大数据带来的机遇，与时俱进，为企业发展在新形式下更进一步。

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