大数据时代数据的重要性
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大数据时代数据的重要性范文第1篇
1.1科技查新是科技创新的重要前提
科技查新是一项集信息获取、信息分析于一体的信息咨询工作，是运用手工检索及计算机检索等手段，对某一领域国内外同类研究的情况进行全面了解，通过对比分析，对待查的科研立项或科研成果或专题、专利发明的新颖性做出基于文献对比性结论的过程。目前，交叉学科和边缘学科的研究已经成为科研创新的重要领域。因此，在科研课题申报中，即便是某一领域专家学者也不一定对所有科研信息做到全面的深入了解，可能会对特殊领域中的某些特殊课题的现状把握不够而做出主观性的判断。科技查新是科研创新获得信息资源的重要途径。一份高质量的查新报告可以提供本研究领域的国内外研究动态和发展趋势，已有的研究成果和尚未研究的空白点。科技查新既可以为科研立项提供客观依据，避免低水平、重复性研究，又可以为科技成果的鉴定、转化等提供科学参考。同时，科技查新还可为科技人员进行科研创新提供可靠而丰富的信息，使科研人员可以节省出大量的时间用于科学研究。如设立在河南中医学院的河南省科技查新站拥有如SCI、Pubmed、SpringLink，中国知网、万方数据、中国生物医学文献数据库等综合及医学数据库上百种，通过开展科技查新服务，已经为学校乃至省内的中医药类的科学研究提供了重要的支撑。科技查新已成为我国科技创新体系中不可取少的重要组成部分，科技查新作为科研创新的重要前提，在科研创新中起着重要的引领和支撑作用。
1.2 科研创新对科技查新提出更高的要求
创新是一个民族进步的灵魂，是国家兴旺发达的不竭动力，而科研创新更是尤为重要。随着科学技术的不断发展，科技查新在科研创新体系中所占的比例越来越重。在大数据、互联网高速发展的时代背景下，科学研究的分类呈现精细化发展，数据存储量呈现出爆炸式的增长，从而导致信息资源的获取难度明显加大。如何在浩如烟海的信息资源中寻找有用的信息进行知识积累，并从中寻找空白点和创新点进行科研创新，是摆在科技查新人员面前必须要解决的一个难题。与此同时，科技查新工作也暴露出的问题诸如服务服务意思和理念不强，缺乏竞争和市场化运作机制，查新数据资源不足、信息分析能力不高，服务内容分单一等都严重制约了科研创新的发展。因此，在大数据时代下，科研创新对科技查新提出了更高的要求，促使科技查新工作要顺应时代的发展，与时俱进，不断创新，改变原有的思维模式和运作方式，提高科技査新质量。
2.大数据时代下科技查新推动科研创新的对策
2.1 推动查新机构资源整合，建立科研大数据
2.1.1 成立权威管理机构，推进数据库资源共享
虽然近30年来，我国的科技查新行业发展迅速，但由于这些查新机构分别隶属于不同的管理部门，也导致了我国科技查新行业的发展缺乏统一的指导。特别是国家取消对科技查新机构的行政审批之后，科技查新行业实际上处于自由发展的状态，严重影响了科技查新工作的健康发展，更谈不上数据资源的共享利用。因此，应该建立一个全国性的科技查新行业管理部门，对科技查新机构实行统一管理和动态评估，拟定行业发展规划，积极统筹整合各查新机构信息资源。一方面可以大力推进查新数据库的统一采购或者联合采购。实现数据库源资的共享利用，不仅能节约大量的购买经费，而且也能丰富各查新机构的数据资源，扩大检索数据库范围。另一方面可以建立一个分布式的科技查新成果数据库，各个查新机构负责录人本单位的查新成果，通过统一的检索平台可以实现资源共享。可以实现科研课题的快速，提高科技查新效率。
2.1.2 统筹规划大数据基础设施建设，打造科研大数据
全球范围内，运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势，有关发达国家已经开始实施大数据战略性，大力推动大数据发展和应用。我国也与2015年8月了促进大数据发展行动纲要。就科研创新领域而言，国家有关科技管理部门要抓紧时间落实纲要精神，制定出切实可行的具体办法。统筹规划科研大数据基础设施建设，充分利用现有科研数据资源和设施平台、整合分散的数据中心资源，建立低成本、高效率的建立国家科研大数据统一开放平台。利用大数据技术，深度分析和挖掘海量的互联网信息资源，加强网络信息资源的采集和长期保存工作，提高数据资源的利用和开发能力，构建互联网信息保存和信息服务体系，打造科技查新大数据，为科技查新工作的质量提供基础保障。
2.2 加强科技查新人才队伍的建设
2.2.1 查新机构要提升服务质量，必须重视人才队伍建设
科技查新机构要合理配置查新人员结构，除了引进高层次的图书情报人员之外，还要根据服务学科的不同，引进相应专业的高学历人才，大力培养复合型创新服务人才。毕竟术业有专攻，专业技术人员会更熟悉国内外该领域科学技术发展的状况，在科研查新过程中能更好地与科研人员进行沟通。
2.2.2 开展专业素养+信息分析技能的培训，提升查新人员素养
科研查新人员不仅要具备计算机知识、数据库知识、信息检索技能和必要的外语能力，还包括掌握必要专业领域知识和分析判断能力，了解学科的发展趋势和前沿研究。目前，国内查新员的培训内容往往只注重检索技能的培训是远远不够的，科技查新机构应该根据科技查新人员的知识结构，采取开展专业素养+信息分析技能的培养方式并形成长效机制，努力培养具备多种能力的复合型人才。
2.2.3 推行按专业分工的查新工作模式
目前科研领域的学科分类越来越细，科技查新机构要逐步建立按专业分工的查新模式，即在查新任务的分配上，尽量做到将同一专业或相近专业的课题分配给具有相关专业知识背景的查新人员完成。具备专业知识的查新人员熟悉本领域的科研动态和发展趋势，能够准确捕捉与把握课题创新点，也能更好地和委托人进行沟通联系，制定出科学的检索策略，工作起来也会游刃有余。与此同时，通过长期接触某一专业的查新项目，反过来又可以促进查新人员专业知识的增长，提高查新工作的效率和查新报告的质量。
2.2.4 注重科技查新考核管理，建立激励机制
查新人员和业务素养和工作态度也是决定科技查新质量的一个关键因素。科技查新机构要加强对科技查新人员考核管理，制定合理的工作任务和考核办法，本着公平公正、适时适度的原则，建立精神嘉奖与物质奖励相结合的人才激励制度。从而激发科技查新人员的工作热情，避免职业倦怠感，发挥其主观能动性，提高科技查新质量。
2.3 规范科技查新管理，健全质量控制体系
2.3.1 建立、完善专家咨询制度
查新机构应当根据查新专业的不同建立学科专家库，聘请不同领域的知名专家学者定期到查新机构作咨询指导和查新监督。学科专家专业性强，对其所研究领域具有一定的权威性，将科技查新中遇到的专业上的疑难问题及时向各学科的专家请教，弄清、弄懂课题性质，少走弯路，防止检索出现偏差。因此，建立完善的专家咨询制度也是提高科技查新质量的一个必要措施。
2.3.2 建立定期抽检制度
科技查新的整个工作流程都依赖于查新人员的智力劳动。虽然国内查新报告实行的是审核员签字的审核机制，但由于审核员不参与查新过程，并且也不可能对每个科研领域都很熟悉，缺乏对查新内容的实质性的监督审核。因此，查新机构要定期对查新报告进行抽检，邀请相关领域的专家学者对抽检到的查新报告进行监督检查，从而促使查新人员树立职业责任感，认真做查新，细心写报告，杜绝失职和不负责任行为。
2.3.3 加强科技查新的过程控制
我们知道，在产品质量管理的过程中，可以分为事前的产品质量控制阶段，事中的产品质量过程控制，事后的质量把关与处理阶段。而对于科技査新也按照质量控制三阶段理论进行管理，首先是加强事前控制——与科研人员的建立良好的沟通。良好的沟通有助于科技查新人员能迅速且了解课题内容，把握科研课题的查新点和创新点，确定检索策略和检索范围，为査新工作的顺利开展奠定基础。其次是加强事中控制——查新报告撰写工作。严格按照科技查新的步骤和顺序开展工作，并对每个环节制定相应的量化标准，科学、认真撰写査新报告书。最后是加强事后控制一一査新结果的监督与反馈。定期对科技查新报告的质量进行动态评估，建立査新用户的反馈机制，对查新用户的反馈信息进行综合分析，査找原因并加以改进，从而帮助查新人员改进工作方法，提高科技查新质量。将查新工作贯穿科研活动全过程，不断寻求创新服务模式科技査新机构要改变以往单一的科技查新的服务模式，变被动的检索査新服务为主动的信息服务。查新人员要多与委托人的沟通交流，利用自身的资源优势和检索技能，积极参与科研课题的前期调研、开题立项、成果验收、成果转化等科研活动全过程。通过科技査新把诸多分散的信息资源最大限度的归纳、整理，通过分析研究得出科学结论，帮助科研工作者科学立项。针对特定的用户开展定题服务，定期主动推送与科研项目研究有关的最新信息、收集到的相关文献、国内外最新的研究动态，可使后续科研过程保持科学高效，也为科技管理部门对科研成果鉴定等提供客观、科学的依据。
3.结束语
大数据时代数据的重要性范文第2篇
关键词：大数据时代；大数据；统计学；
一、大数据与统计学
（一）大数据与统计学关系密切
简单来说，我们可以分为两个方面来理解大数据：若“大数据”作为形容词，则描述的是大数据时代数据的特点；若“大数据”作为名词，则体现的是数据科学研究的对象。对大数据的定义有非常多，不同领域不同专业对大数据的界定都会有些许不同。通俗地说：大数据是目前人类所有可抓取、可记录、可存储的信号集合。这个包含了一切信号的集合将非常非常之庞大、多样、繁杂，并且还在不停地、迅速地增加。现代互联网和信息技术的飞速发展，使得人类开始有能力收集、储存、分析、处理这些从前无能为力的数据，从中挖掘出有用的信息促进社会的发展。迈尔•舍恩伯格说：大数据发展的核心动力就是人类测量、记录和分析世界的渴望。而统计学正好是收集、整理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。由此可见大数据与统计学关系密切，将大数据与统计学结合发展潜力无穷。
（二）大数据时代下的非结构化数据与结构化数据需整合
对接统计研究可根据自身的目的收集总体数据或样本数据，但如果总体太过庞大，以过去的技术方法来收集总体数据成本会很高，受于限制统计研究更多收集得是样本数据。如今，人类已经开始能够在合适的成本下获得大数据，大数据的广博给统计研究带来了新的发展方向。我们需要着重研究的一个方向就是如何将结构化数据和非结构化数据对接。大数据的核心是数据，统计学的研究对象也是数据，但是它们获得的数据性质有所不同：大数据收集的多是半结构化和非结构化的数据，通俗地理解，先获得数据，再整理结构（如声音、图片、视频等信息）；传统统计学收集则主要是结构化数据，先定好结构，再根据目标结构收集数据（如数字、符号等信息）。拿非结构化数据和结构化数据来说：大数据时代使得我们有更多可以分析利用的数据，使得统计研究不仅可以在有更多的结构化数据的情形下进行；对于一些领域的研究工作还可以设法将非结构化数据和结构化的数据结合起来分析。如何实现非结构化数据与结构化数据的结合？首先，完善非结构化数据的整合，然后我们可以用结构化数据做数量说明，非结构化数据加强描述；或是提高数据处理技术，实现结构化数据与非结构化数据的互相转化，选择能更好说明问题的数据形式作为后续分析基础。这都是值得再深入思考研究的新问题，而且这不仅仅是大数据和统计研究的事，同时需要计算机技术的一同创新发展。统计研究的范围在大数据时代越来越大，能用数据说明的问题越来越多。
（三）大数据时代下的相关分析与因果分析发展并重
《大数据时代》一书中表示：大数据时代的一个显著变化是：相关分析比因果分析更重要。我的看法是：大数据时代下，市场确实会对相关分析有着更强的关注度，但这并不意味着因果分析的重要性会有褪色。统计学中既有相关分析，也有因果分析，要对它们有合理的了解，首先需要明确的是相关关系和因果关系之间的联系，简单说：有相关关系不一定有因果关系，有因果关系则一定有相关关系。大数据时代，相关关系变得比以前更加为人所关注的原因：一方面，在很多领域的应用里，相关分析比因果分析更简单可行；另一方面，因为相关关系足以体现事物之间的一定联系，在商业效益上更为经济有效。因此在商业利润的推动下，相关关系也会更加受到青睐。但是我们不能就此否定因果关系的重要性，因果关系是对数据更加深度地分析：相关关系让我们知道了“是什么”，因果关系是让我们知道了“为什么”。倘若只是在商业经济上的利用和成本考虑，“是什么”在很多时候就以足够；但如果是在科学研究领域，“知其然而不知其所以然”就远远不够了。结合现实发展需要，可在分析确定相关关系后，根据情况研究因果关系，若能够得出因果关系，那肯定是更具价值和意义的。探求“为什么”始终是人类探索世界的动力,因果分析是人类永恒的使命。
二、结语
大数据时代的到来几乎对每个领域都有着不可忽视的影响。大数据与统计学关系密切，大数据的出现对统计学的意义是非凡的，我们应把握住大数据时代和统计学的可结合点。其一，完善非结构化数据的整合，深入研究如何实现非现结构化与结构化数据的对接，都需要我们思维上的创新、数据处理技术上的提高。其二，在注重相关分析的同时，不能丢掉对因果分析的研究，应合理并重，实现大数据的进一步利用，真正挖掘出数据的价值。对于以数据为研究对象的统计学科，大数据时代就是统计学变革创新的时代，统计研究工作人员也应把握机会思考创新，为统计学增添新的生命力。
参考文献：
[1]朱建平,张悦涵.大数据时代对传统统计学变革的思考[J].统计研究,2016(02):3-9.
[2]朱建平,章贵军,刘晓葳.大数据时代下数据分析理念的辨析[J].统计研究,2014(02):10-19.
大数据时代数据的重要性范文第3篇
关键词：“大数据”；美术编辑；思维方式
“大数据”时代是一个多种技术快速应用的时代，技术应用的主要特点一般表现为依靠对复杂信息的快速处理而展开工作。美术编辑的工作职责就是用创意设计来提升刊物的美观性和可读性。就“大数据”时代下的报刊版式发展趋势而言，传统的美术编辑一般呈现出版式种类少、构思简单的状态，无法满足“大数据”时代的要求。从根本上看，这是一种思维落后的反映，思维是人进行工作的一种导向，采用新型的思维是报刊美术编辑工作快速发展的重要保障。
首先，只注重版面形式的编排而忽略了对新闻的理解。美术编辑大体都不是新闻专业毕业的人员，在工作中更多是从版面的设计结构入手，只注重版式的条块组合和版面的设计主次感，而忽略了新闻的重要性和时效性。这就导致版面与内容严重脱节，影响了报刊的整体效果与质量。其次，欠缺对繁杂数据的统筹整合思维。传统的美术编辑思维多停留在二维空间和简单的三维空间设计，图书装帧画面的构建一般比较单调，并且受一定尺寸的限制。［1］在这种思维设计下的报刊常常呈现出形式单一、色彩单调的特点。这也使得美术编辑无法对繁杂的数据信息进行处理，传统的美术编辑思维无法在数字出版物中得到良好的应用。再次，信息载体单一，表现形式简单。传统的美术编辑设计的信息载体较为缺乏，呈现出元素单一的不足。当然，这样的特点是由传统报刊本身的特点决定的，但是元素的单一无法使繁杂的数据信息得到处理。我们知道，画面元素的丰富并不是几种元素的简单叠加，而是需要有一个整体的规划。因此，传统美术编辑思维方式在多元素的构建上还需要加强。此外，传统报刊美术编辑思维还表现出应用数据单一的特点，这一特点自然和上面说的受出版物本身影响一样，但是应用数据的单一还是美术编辑没能够应用非线性思维的一种表现。一般来说，传统的美术编辑的画面设计更多是脱离用户、脱离市场的设计，对于用户的感受和动向以及产品的商业价值都把握不清。最后，思维封闭，未能了解大数据时代下读者的需求。传统的报刊美术编辑思维比较呆板、封闭，这样的思维就缺乏对新闻的认识和对读者需求的考虑，再加上一些美术编辑缺乏经验，导致设计出来的画面与读者的需求相差太大，使得其使用价值和商业价值大大降低。
二、“大数据”时代美术编辑思维的探讨
面对上面说到的传统美术编辑思维的不足和“大数据”时代数据信息复杂繁多的现实，我们应该以客观的态度去看待。对于“大数据”时代美术编辑思维的探讨，我们应立足“大数据”时代本身的特点，依托于各种新型的技术进行改进，以下主要针对报纸美术编辑进行探讨：首先，构建多维空间的美术编辑思维。由于信息技术的发展，纸媒要适应时代的发展，向多种载体方向转化，积极结合电子报刊和自媒体的发展。我们知道，“大数据”时代的画面更多呈现出多维空间的特点，所以美术编辑在设计报刊时，要多方位考虑，在纸媒上未能体现的效果，可结合多维空间，在电子报刊和自媒体上穿插一些动态画面。这样的组合能够搭建出更有立体感的画面，可以提高读者的阅读兴趣。其次，要进行多种元素的组合。我们知道，“大数据”时代的信息不仅数量巨大，而且种类繁多。把种类繁多的信息数据表现到画面中去，就需要进行多种元素的组合。［2］“大数据”时代下，大部分新闻报道已趋于用直观的图表来表现，且还可以结合电子报刊和自媒体，加入音频和视频的元素，这样做出来的报道更深入、更生动。这种多元素的组合将大量的信息和多种元素更有创意地展现给读者。再次，注重创意与“大数据”时代报纸版式的结合。在版面设计上，要与文字相配合，做有内涵、有深度的报刊。例如，我们知道现在二维码已经广泛应用，那在做文字报道时，可以在旁边附上二维码，读者只要拿起手机扫一扫二维码，就可以在手机上看到相关的报道。如此一来，纸报刊与自媒体之间有力结合，可以使纸报刊在信息技术应用广泛的今天不至于被淘汰。最后，版式设计要以读者的需求为中心。纸报刊美术编辑工作要想在竞争中立于不败之地，除发展电子报刊外，还应该加强自身的改革。美术设计要以读者的需求为中心。美术编辑工作中很重要的一项工作，就是与读者产生共鸣，它使报纸图文并茂，使文字、图片与版面的设计有机结合在一起。
三、“大数据”时代探讨美术编辑思维的意义
在“大数据”时代进行美术编辑思维的探讨，改变了原来报刊美术编辑思维中空间单一、元素单一、应用数据单一以及缺乏用户体验功能的各种不足，使得美术编辑能够很好地把握用户的感受和市场的动向，从而提高美术编辑工作的效率。因此，在“大数据”时代进行美术编辑思维的探讨具有十分重要的实用意义。我们知道，任何一项工作、任何一项事业都需要相应的理论研究，同时这些理论研究也成了这项工作的一部分。
四、结语
“大数据”时代的来临给美术编辑工作带来了巨大的挑战，使得传统的美术编辑工作无法跟上时代的步伐，其根本原因在于美术编辑的思维方式已经落伍。美术编辑工作要在新时代有效发展就应该立足于转变思维方式。“大数据”时代，美术编辑的思维方式应该呈现出多维空间的构建和多种元素的整合以及对多种数据进行处理，力图展现出一种非线性的思维，更多地考虑用户的感受。新思维方式的应用推动了美术编辑工作的开展，具有十分重要的意义。
参考文献：
［1］王岽.“大数据”时代美术编辑思维方式初探［J］.科技与出版，2014（03）：82-85.
［2］满都拉.创意是美术编辑专业高度的标尺［J］.军事记者，2012（12）：34-35.
大数据时代数据的重要性范文第4篇
关键词：大数据；客户管理；模糊层次；策略
中图分类号：F832 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）04-0068-02
引言
当前，在计算机技术和信息技术的推动下，数据和信息已经占据了整个世界，并且还在以较高的速度不断增长，社交平台上每天新增上亿条共享内容，搜索引擎每天进行上亿次搜索服务。数据研究巨头IDC在研究报告中指出，当前包括各种信息在内的大数据总量增长率保持在60%左右，2015年全球范围内的数据总量达到2 500EB，预计到2020年，数据总量将达到35.2ZB。
在当前大数据时代，如何利用丰富的信息构建完善的客户评价体系，并且在对客户评价和分类的基础上，构建合理有效的客户管理策略，已经成为商业银行当前扩展业务的范围，提高市场竞争力的核心技术。本文从商业银行客户业务特点出发，以大数据时代为背景，根据银行客户的特点构建出具有较强操作性的客户评价体系，并且使用综合评价结果分类客户类别，对不同类别的客户采用不同的管理策略和管理方法，从而为商业银行的客户识别、分类和管理提供支持。
一、大数据的影响
（一）大数据的特点
大数据概念初步形成于20世纪末，其概念最早出现在托夫勒的《第三次浪潮》中，该学者把大数据看成是第三次技g浪潮的关键。舍恩伯格在其专著《大数据时代》中给出了大数据的定义，该学者把大数据定义为和某一事物相关的可以查询到的所有的数据。IBM把大数据特征归纳为4V，即量大（Volume），多变（Variety），价值（Value）和快速（Velocity）。其中，量大是 数据规模大，发展快；多变指的是数据的多样性强；价值是指数据的价值大；快速是指的是数据传输速度快[1～3]。
（二）大数据对银行客户管理策略的影响
客户管理策略指的是企业根据客户信息提升其与客户之间在销售、服务上的沟通和交互，并且根据当前客户的变化对客户服务不断进行改进，从而不断提升客户管理水平，实现企业保留旧客户，吸引新客户，转化忠实客户的目标。银行客户管理体现了银行的经营管理模式从以“产品为中心”的模式转化为“以客户为中心”的管理模型，多家银行也开始构建客户管理系统，加强客户服务，提升自身竞争力。
传统的企业客户调查工作都是通过客户访谈，市场调查等手段完成客户需求，该方法虽然能够保证客户调查质量，但是由于受到时间和成本限制，调查样本有限，难以反映整个市场的特征，从而会导致客户需求分析的偏差。在大数据时代，银行可以从客户信用管理系统、客户业务办理系统、大众微博讨论等多个数据源中得到海量的客户信息，通过数据挖掘等相关技术可以得到较为准确的客户需求信息，从而有利于构建具有针对性的客户管理策略[4～5]。
二、客户管理评价
（一）评价指标体系构建
本文以公司客户为分析对象，在公司客户价值指标体系构建和评价的基础上，构建了基于公司价值的银行公司客户管理策略。
传统的指标评价方法把客户价值分为客户潜在价值和客户当前价值两个方面，并在此基础上构建多层的客户综合评价体系，从而对客户进行综合评价。在大数据时代，银行可以通过互联网、交易等多个渠道去了解到更多的客户信息，因此可以采用更多的指标，对公司客户进行更为准确的评价。本文在调查研究的基础上，以大数据时代为背景，构建了更加丰富全面的评判指标体系，并且以此为基础，对客户进行评价，从而能够准确挖掘客户价值。
根据银行工作特点，银行一般把客户价值看作是在客户的整个生命周期内通过客户业务获取的收益和银行客户服务、营销成本的差值。因此，银行客户价值分析一般从收益和成本两个方面进行度量，同时客户信用是客户价值充分实现的根本保证，在大数据时代，包括公司财务数据、公司发展数据、公司交易数据在内的信用相关数据较为容易获取。因此，本文从收益、成本和信用三个方面出发构建评价指标体系，最终构建的客户综合评价三级指标体系。
（二）模糊综合评价
在构建指标体系的基础上，采用该指标体系对客户进行综合评价，某行支行共有21个公司客户，公司客户的规模、行业、生产经营状况各不相同，该行为了实现客户的差异化管理，需要在客户综合评价的基础上，根据评价结果为不同的客户提供差异化服务，从而实现银行效益的最大化[6]。
首先，采用专家讨论打分的方法计算指标权重，该方法首先采用专家讨论的方法得到指标重要性比较矩阵，然后通过特征值计算的方法计算指标权重。在指标权重计算的基础上，对照指标的评价标准计算每个所有客户每个指标的评分，在指标值归一化的基础上，采用隶属度函数计算得到模糊判断矩阵，并且采用模糊算子逐层递推计算每个客户的综合评价结果，根据评价结果对客户进行分类（如下表所示）。
客户分类结果
三、客户管理策略
基于客户价值的客户管理策略主要包括客户价值评判和目标客户服务分配这两个环节，其中客户价值评判首先需要构建客户价值评判指标，并且根据当前银行发展目标和自身特点合理调整指标权重，然后根据指标评价方法计算指标分值，采用一定的算法计算当前客户价值的高低。目标客户服务分配是指根据客户价值的高低分配合理的服务资源，对于高价值客户，银行优先分配服务资源，并且努力构建与高价值客户的良好关系。对于次价值或者是具有良好增长潜力的客户，银行也要分配合适的服务资源，从而提升银行未来发展能力。
整个实施流程包括客户价值发现、客户价值创造、客户价值传递和管理绩效评价四个过程。四个过程相互关联，共同构成了基于客户价值的银行客户管理策略（如下图所示）。
四个过程的具体步骤如下：
第一，客户价值发现，客户价值发现过程是客户管理的基础，银行在做出产品推销的关键因素是发掘客户需求，并且根据客户需求不断推出新的产品。
第二，客户价值创造，客户价值创造过程同客户关系价值链一致，在实施的过程中需要注意三个关键问题，第一个问题是客户对于客户价值的需求以及商业银行如何提供满足客户需要的商业价值；第二个问题是价值客户能够给商业银行提供的关系价值以及商业银行如何得到这些价值。第三个问题是商业银行在客户关系管理的过程中如何灵活处理客户价值和关系价值，从而使两者平衡统一。
第三，客户价值传递，客艏壑荡递的过程体现了银行和客户的关系管理过程，该过程主要包括多种渠道整合过程以及银行客户交互过程。银行为了获取竞争优势需要对客户进行有效管理。在当前的信息时代，银行和客户之间可以依托信息和网络技术构建低成本高效率的沟通渠道。
第四，管理绩效评价，管理绩效评价是整个客户管理流程的最后一个环节，也是最为重要的一个环节，该环节可以评判当前客户管理的有效性，发现客户管理问题，并且及时改进。
小结
商业银行客户价值分析是商业银行客户管理的热点，在当前激烈的市场竞争条件下，价值客户的分类和保留，是银行在当前激烈的市场环境下取得快速发展的关键。本文基于大数据时代特点和商业银行发展实际，在构建了具有大时代数据特点的指标体系的基础上，采用模糊综合评价方法对客户进行分类，并且以此提出了基于客户价值的银行客户管理策略，为商业银行客户管理提供参考。
参考文献：
[1] Viktor Mayer-Sch？inberger，Kenneth Cukier.Big Data ：A Revolution That Will Transform How We Live，Work，and Think[M].Boston：
Houghton Mifflin Harcourt，2013.
[2] 涂子沛.数据之巅：大数据革命，历史、现实与未来[M].深圳：中信出版社，2014：13-112.
[3] 马建光，姜巍.大数据的概念、特征及其应用[J].国防科技，2013，（2）：10-17.
[4] 贺本岚.大数据时代数据挖掘在银行客户关系管理中的应用研究[C]//第八届中国管理学年会――金融分会场论文集，2013.
大数据时代数据的重要性范文第5篇
关键词：大数据 管理会计 机遇
一、大数据的含义、特点和作用
（一）大数据的含义
随着云计算的产生、移动互联网的广泛应用，大数据迅速发展。笔者所述大数据，又称巨量数据或海量数据；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，交叉使用形成的能对企业管理提供帮助的各种信息资源。
（二）大数据的特点
按照西方学者的观点可将大数据的特征归纳为4个“V”，即大量（Volume），多样（Variety），速度（Velocity）、价值（Value）。
首先，数据量巨大。数据量TB级别，跃升到PB级别，并从各种方面产生；其次，数据类型多样。如文档、音频、日志、定位信息等等，数据来源于各种各样的渠道；再次，处理速度快。通常要求在很短时间范围内给出分析结果，过长的分析时间则会使其失去使用效力。这个特点也是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。最后，价值密度低，可从大量的数据中快速获得具有较高价值的商业信息。所以按照大数据的特点，有效地利用云计算对数据进行收集、加工、分析、挖掘和加以正确使用正在成为现代管理会计发挥职能，为企业创造更多的发展机会和商业价值的重要途径。
（三）大数据在管理会计中的作用
首先，海量的大数据为企业开展管理会计工作，获取企业全面的信息提供了重要的资源基础和支撑。
其次，迅速流转的数据能够促使企业经营管理效率的提高。企业所建立的能够实现海量存储和分析挖掘的数据库，能够实现对收集到的数据的及时、迅速处理。有助于企业提供实时的经营管理报告，提高会计工作的效率和效果。
最后，时效性的数据能够给企业创造价值。迅速收集到的数据对管理会计工作提出了更高的要求，要求企业必须采用相应的数据分析技术实现从海量数据中提取有价值的商业信息，并进行及时迅速的分析挖掘、以实现企业的经营管理目标，为企业创造更高的价值。
二、大数据时代管理会计的发展现状
我国对管理会计的应用和研究始于20世纪80年代，引进了很多西方管理会计理论并制订了针对我国企业的相关条例，但会计理论界和实务界的大多数学者倾向于对财务会计进行理论研究和实务探讨，对管理会计的研究积极性并不高，管理会计的发展相对滞后。到2014年，财政部了《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》，再次强调了管理会计应用的重要性和紧迫性，管理会计的发展步入了一个新的发展阶段。
由此可以看出，现阶段我国管理会计的发展还处于初级阶段，还没有形成相关的理论体系，更没有在实践中得到广泛的普及和应用。在当前这样一个信息飞速发展的大数据时代，管理会计的应用和发展也存在较多的问题，这需要引起财政管理部门、学术理论界和实务界及企业的重视。
三、大数据时代管理会计面临的挑战
（一）我国对管理会计理论的研究和应用有待深入
我国对管理会计的研究局限于借鉴国外的相关理论，我国是有中国特色的社会主义市场经济体制，同欧美的资本主义市场经济体制是完全不同的。我国也不能简单套用西方的管理会计理论，另外我国对西方管理会计理论的研究也不够全面和深入，研究的缺失给实际工作的运用带来了很大的困难。而管理会计多变的内容，复杂的方法，致使大很多财会人员并不能很好的理解和应用这些方法。同时管理会计和成本会计、财务管理等，在内容有很多相互交叉的地方，而在相关的财会人员考试和培训中，也没有专门的管理会计科目。所以对于管理会计的理论研究存在的缺陷，严重影响了其实际应用。
（二）企业对大数据在管理会计中的应用认识不足
在企业的实际会计工作中，部分企业对大数据在管理会计中的应用认识严重不足。无论是构建数据库存储设备，还是培养专业的数据分析人才，或是进行数据的加工挖掘，都需要投入大量的人财物，企业往往认为不符合成本效益原则，因此，没有必要在企业管理会计工作中推广或应用大数据技术。
在对管理会计重视度不足的情况下，企业对于大数据在管理会计中的应用更是不以为意。企业的管理层并没有真正意识到管理会计在企业决策中发挥的重要作用，对大数据在管理会计中应用的认识也比较狭隘。有些企业甚至认为大数据技术是大公司或者IT技术企业才需要掌握的，财会工作是不需要大数据的，这些片面的认识严重影响大数据环境下管理会计工作的推广和应用。
（三）能够使用大数据技术开展工作的管理会计人才匮乏
近年来，会计从业人员数量的快速增长使我国成为了一个会计人员大国，但并不属于人才强国。会计人员的结构不尽合理，基层从事传统会计核算的从业人员数量庞大，而具有较高职业能力的中高端会计人才数量较少，能够对企业情况进行分析预测的管理会计人才更是少之又少，会计人员结构比例严重失衡。
而大数据时代，数据的信息量大数量巨大、来源广泛、载体多样。但收集到的这些信息并不会自动转变为为对企业有价值的信息，而必须通过专业的数据深度分析与挖掘，才能提取出能够帮助企业更好开展经营管理的有价值的商业信息。因此掌握大数据技术的管理会计人才的缺失是阻碍管理会计发展的一个重要因素。因此，迅速培养出掌握大数据挖掘所需专业知识与技能的会计人才，对企业整体的发展就显得尤为重要。
（四）大数据背景下信息存储空间缺乏，数据分析方法不完善
企业在大数据时代下要能够及时迅速搜集到相关的信息，并要求在保证数据全面、充分、完整的基础上，实现数据的有效存储。而同时，大量的社会化信息，如位置、偏好等，在大数据时代下可以帮助企业全面决策，也就显得尤为重要，但往往这类数据来源渠道更加广泛、数量更加巨大，同样需要海量的存储空间。因此，企业要很好的使用大数据来为经营管理提供有价值信息，就必须改善原有数据存储设备的空间不足，为有效利用数据提供前期的储备。
虽然大数据时代为企业带来了更多的有价值的信息，但经常出现的是收集到的信息不能够被管理者有效地使用和进行分析。原因在于，一方面是因为大数据时代数据量急剧增大，如何从大量的数据中提取有价值信息缺乏相应的分析方法和技术；另一方面收集到的不能直接使用的非结构化数据所占分量较大且持续在增量。而此类数据并不能够采传统的数据分析方法进行加工挖掘。
四、大数据时代管理会计的应对措施
（一）建立具有中国特色的管理会计理论体系
2014年，财政部了《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》，提出了全面推进管理会计体系建设的重要性和必要性。我们也不能照搬西方的管理会计理论，要根据我国的国情实际，探索适合我国的实际情况的管理会计理论，制定一套完备的具有中国特色的管理会计体系。
要将高校或企业中具有优势的资源加以整合，以此来支持和推动管理会计体系的形成。同时，高校应建立科研基地，集中组织人员进行理论研究和案例研讨，在实践中总结经验。还要对管理会计的研究成果加大奖励机制，通过激励机制的方法促使更多的优秀人才对管理会计进行研究，以此来推动我国管理会计的发展。
（二）把握大数据浪潮，树立在大数据中应用管理会计的意识
管理会计的发展在大数据的浪潮下，也需要以新技术为支撑，提升管理效率。近年来云计算、大数据、移动互联网等不断发展，企业必须把握形势，抓住机遇。对管理会计来说，信息资源的开放和共享为其应用提供了更多的便利。与此同时，管理会计要在企业的发展中更好的实现其价值，就需要从海量的数据信息中发掘对其有价值的资源，并实时进行整合分析，因此，各方都需要做出努力共同为管理会计的发展增添力量。
面临大数据时代的到来，我们要抓住发展提升的机遇，迎接其挑战，首要的就是提升对在大数据时代如何加强管理会计作用的重视程度。会计理论界和相关研究机构应及时将西方的管理会计理论和我国的实际情况相结合，整理总结和大数据有关的管理会计实践经验，将相关的研究成果通过会议、专著、报刊等形式及时推送出去，并能够在管理会计学科的专业教育和人才培养上融入大数据的相关知识，以此来推动我国大数据在管理会计中的应用研究的更深入开展。
作为企业的经营管理者，也要充分重视大数据技术对管理会计工作在管理决策方面的巨大作用，积极学习在管理会计中运用大数据技术的知识，并推动基层员工对大数据的认知和相应的培训，能够直观的对比出大数据运用于管理会计工作前后的企业各方面的变化，分析其对企业经营管理的巨大推动力，以此来加强企业的管理，提升企业的业绩和员工的绩效。
（三）树立管理会计理念，注重掌握大数据知识的管理会计人才的培养
企业的管理者要想更好的发挥管理会计在企业决策中的作用，必须树立管理理念，尤其是大数据背景下的管理会计理念。区分管理会计和传统会计，明确管理会计在企业管理中的重要地位，更好的发挥管理会计的作用。同时企业要尽快弥补既掌握大数据知识又懂得管理会计的交叉型人才的缺口，主动提高企业应用大数据进行分析、加工、挖掘有价值信息的能力，推动整个企业管理模式的创新发展，提升经营业绩，并更好的为企业的发展壮大服务。
（四）构建基于云计算的会计信息平台
大数据时代下收集到的海量的数据，要求有足够的高效的存储空间，并能够实现对大量、多样化的数据的迅速及时的处理分析，也就是能够迅速响应，提供低延迟和有价值的信息，帮助企业及时决策。随着新技术的不断出现，信息处理能力的提高，如云计算，云平台等。通过互联网提供的动态、易扩展、虚拟化的资源，企业能够较好的完成对海量多样繁杂的数据的储存，加工、分析、挖掘，这不仅能够提高企业工作的效率，而且能够实现对有价值数据的深度挖掘，使其价值得到充分运用。因此，构建基于云计算的会计信息管理系统不失为是目前解决大数据存储与分析加工难题的最便捷方法。
五、结束语
在大数据时代，信息的爆炸式增长为我们的生活带来了巨大的便利，同时也给企业的发展提供了有利的环境，与此同时，外部环境的变化给企业的传统管理模式带来了新的挑战，原本发展滞后的管理会计更是面临机遇与挑战并存的境地。大数据为管理会计工作的有效深入开展提供了更大的平台，使传统的管理会计观念发生了重大改变，大数据时代的迅猛发展促使着管理会计的不断发展，在大数据的浪潮下，企业必须抓住管理会计的发展契机，把握国家积极发展管理会计的大形势，应对大数据带来的困难和挑战，实现自身的发展跨越，而管理会计也将步入快速发展的新阶段。
参考文献：
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