大数据实践报告总结

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大数据实践报告总结范文第1篇

最近，笔者采访了杭州泰一指尚科技有限公司（以下简称泰一指尚）大数据事业部总经理封雷，探讨了泰一指尚助力传统企业降低大数据应用门槛的问题。

泰一指尚自成立以来一直专注于钻研大数据技术、提高数字商业服务能力，以帮助中国企业植入大数据技术基因、助力中国传统企业数字化商业转型为使命。在采访中，封雷从“数据与能力”两个维度分析了目前企业存在四类情况：一是缺数据，有能力；二是有数据，有能力；三是缺数据，缺能力；四是有数据，缺能力。面对这些不同的企业，泰一指尚将有针对性地提供不同的解决方案，助力传统企业大数据建设的落地。

四步助力传统企业降低大数据门槛

应用大数据，对很多传统企业来说门槛还太高。那么，如何降低大数据应用门槛，让传统企业逐步获得大数据的应用能力？泰一指尚有自己的实践经验：

第一步，选取大数据应用的一个切入点。即获取数据要有针对性，需要什么去调取什么。以传统大型企业为例，它们拥有大量数据积累，但缺乏数据挖掘、分析、应用的能力。往往，这些企业会先想到搭建一个大数据平台，建立诸如 Hadoop、Spark、Kafka的一些底层架构，对于数据工程师来说，完成这一套体系耗时耗力，成本极高，对传统企业来说不太现实。

第二步，围绕这个点去分析哪些数据是需要的。大数据的应用，不仅是数据的积累，更要有商业化的能力，即变现的能力。对于传统企业而言，就是要围绕业务展开，寻找精准的应用场景，简单有效的办法就是交给专业大数据营销服务商。

第三步，帮助传统企业构建数据化思维逻辑，能够基于数据的开放平台来构建企业自身的大数据应用生态。企业转型过程中，大数据是底层能力的提供者，通过建立数据化思维逻辑，可以帮助企业整理思路，找到问题的关键。

比如，在雾霾严重的社会背景下，质监部门怎样才能做好新型净化器行业的监管服务工作？泰一指尚围绕这一问题做了一份分析报告。通过线上线下数据的有效整合、语义分析、智能归类等一系列数据挖掘的技术手段，分析净化器市场行情、产品质量存在的缺陷、与国际品牌的差距，及自身品牌如何弥补等问题。再结合消费者诉求，通过线上数据有效佐证了线下场景，为质检提供行之有效的决策抓手。”

第四步，挖掘数据价值，帮助企业打造营销闭环的能力。对传统企业而言，营销是重中之重。有些企业在大数据方面的投入是非常巨大的，但成效却很低，面对这些企业关键在于如何通过数据应用，将企业整体关联起来。泰一指尚的做法是，通过建立联合数据实验室的模式去研判数据，基于数据商业化能力，为垂直行业提供策略智库。

以浙江移动为例，每天日活用户在2500万，日常数据处理量达到100亿次，高峰日处理量达到600亿次，每天的增量数据大概在30TB左右。面对这些海量数据，如何挖掘其潜在价值成为迫切需求。泰一指尚通过用户行为分析和数据标签化梳理，构建基本的数据商业化能力，再结合行业客户的实际应用场景，助力其构建完整的营销闭环管理能力，实现数据源公司与品牌商的共赢。

数据开放要打破孤岛

数据开放是当下比较热门的话题，但行业与行业之间、甚至有些企业内部仍存在较大的壁垒。传统企业要实现大数据开放和应用，就需解决企业内外部存在的壁垒：

第一，打破数据孤岛，让数据实现自由流动，并通过应用场景切入，让数据价值进一步体现，这对企业是一个逐步盘活的过程。

第二，技术门槛的孤岛要解决。企业与企业之间也需要有效连接在一起，建立一个互通的机制。科研机构、行业IT供应商在算法能力、行业理解程度方面拥有较大优势，如果与大数据公司在数据算法创新、技术能力互补、商业模式探索等方面建立深度合作关系，必然能实现“1+12”的效果。

在封雷看来，数据开放可分为三段来理解：标签、可视化、构建大数据能力。他认为，数据开放将是一个循环的过程，“新生-沉淀-新生”这样可以避免很多重复性劳动。

中小企业成SaaS受益者

目前，许多中小企业还处在数据缺失、技术能力也缺失的状态。面对他们，该做些什么？现在，政府提倡数据开放，企业也致力于数据开放，未来数据获取路径也会多种多样，数据库门槛会越来越低。在这样的情况下，数据平台的搭建有时不在于大，而在于专。建议中小型企业要找准切入点，通过一个合适的应用场景去切入。

大数据实践报告总结范文第2篇

随着现代科技的不断进步，信息技术呈现出跨越式大发展的特点，以移动互联网、物联网、大数据和云计算等为代表的新技术应用大幅提高了社会的生产生活效率。而近年来，传统商业银行和互联网金融之间的博弈也已被各界炒至白热化。互联网金融生态的蓬勃发展、信息技术的快速变革与商业模式的不断创新，给传统银行业带来机遇的同时，也对银行自身的经营理念和模式、信息处理能力提出了前所未有的挑战。对于传统商业银行而言，如何有效利用既存的大数据，在互联网金融时代突破重围，以促进自身的转型与发展成为其需首要思考的问题。

另一方面，随着利率市场化的不断推进，利差缩小，市场竞争激烈，业绩增长乏力将成为商业银行发展所面临的主要问题。除此之外，产能过剩行业贷款是2015年面临的最主要信用风险事件，钢铁、水泥、建材、船舶、光伏等行业遭遇经济周期下行和结构调整的双重压力，经营环境更趋艰难，整体行业信用风险持续攀升，导致不良贷款率逐步攀升。严峻的经营态势促使银行通过开展大数据分析等方式内部挖潜，以实现“盘活存量、用好增量”，有效提升业绩、管控风险，以实现自身的可持续性发展。

二、大数据应用于信贷管理的原因及意义

（一）银行大数据特点

从大数据特点角度来看，银行业是一个数据驱动的产业，在互联网金融时代或者大数据金融时代，银行信息化进入了一个新的发展阶段，即大数据应用阶段。大数据应用作为创新的催化剂，正改变着金融业态，并将引起银行业务模式深刻的变革。由于银行业大数据应用同时具备体量大、种类多、访问速度快和准确性要求高等特点，大数据应用将拓宽商业银行业务发展空间，加速产品创新，通过数据的不断积累与整合，具体分析客户需求以推出银行差异化产品，改变当下银行产品同质化趋势。其次，大数据应用将提升银行的核心竞争力，通过大数据能够更加有效地评价银行的经营业绩，评估其存在的经营风险，尤其是信贷风险。再者，大数据应用将开拓银行的经营渠道，使得网络银行，电子银行得以不断推广和完善。最后，大数据应用将提高商业银行的经营管理水平。随着商业银行数据分析能力提升，通过对数据进行统计、分析、评估，为银行业务发展、市场营销、资产负债管理、客户关系管理等方面提供有效的决策支持。

（二）银行不良贷款率现状

中国银监会2月15日的2015年第四季度主要监管指标数据显示，商业银行不良贷款余额12744亿元，较上季末增加881亿元；商业银行不良贷款率1.67%，较上季末上升0.08个百分点。我国商业银行不良贷款率已连续10个季度上升，由于关注类贷款和逾期类贷款增长较快，不良贷款后续仍面临较大压力，信用风险管控压力加大。此外，受不良贷款侵蚀、净息差收窄等多因素影响，我国商业银行利润增长持续放缓，商业银行2015年当年累计实现净利润15926亿元，同比增长2.43%。①

近日，中国银行业协会、普华永道会计师事务所联合的《中国银行家调查报告（2015）》显示，82.1%的银行负责人认为产能过剩行业贷款是2015年面临的最主要信用风险事件，钢铁、水泥、建材、船舶、光伏等行业遭遇经济周期下行和结构调整的双重压力，经营环境更趋艰难，整体行业信用风险持续攀升。[1]短期内，利率市场化仍将挤压银行的存贷利差空间，这对于长期以存贷利差为主要利润来源的盈利模式，以及依赖基于此种盈利模式而形成的风险管理模式将产生一定冲击。在此形势下，银行需要不断寻求安全高效的信贷资产，优化调整信贷结构，利用大数据进行商业银行信贷资产的管理应运而生。

（三）大数据信贷管理作用

首先，大数据将会改变信贷管理的分析方法，由于个人诚信数据库的建立，避免了以往到第三方处开具证明，利用抵押，质押等担保手段的繁琐与复杂。银行可以通过大量搜取客户的诚信信息，并运用特定的运算程序进行信用评级，综合分析判断最后决定是否放款。

其次，大数据将影响信贷管理的效率，随着大数据的普及与广泛运用，银行可以采用云计算等先进的技术手段进行分析，效率得以极大提高。

最后，大数据对于商业银行的信贷管理有利于优化其信贷结构，大数据的计算方法将改变固有的仅依靠企业财务报表及信用报告的信用评级方法，实现评级的多元化趋势。打破信贷结构中由大中型企业信贷垄断的局面，解决中小企业融资难的问题。

三、大数据在银行业务应用现状

目前，已有多家银行利用大数据的技术来增强自己的竞争力。中信银行信用卡中心通过大数据完成了实时营销；交通银行通过大数据实现了数据营销；建设银行通过此项技术实现了电子商务平台和信贷业务的结合；光大银行则以此建立了社交网络信息数据库；招商银行通过大数据来发展小微贷市场。由此，我们可以看出，从大数据概念的引入到在银行业的广泛实践，大数据实际上为中国银行业的发展带来了很大的帮助。

在客户营销方面，银行通过大数据的营销模式可分为交叉销售模式和个性化推荐营销模式。中信银行的信用卡中心实现了实时、历史数据进行全局分析，风险管理部门现在可以每天评估客户的行为，并决定对客户信用额度在同一天进行调整；原有的内部系统、模型整体性能显著提高。Greenplum数据仓库提供了统一的客户视图，更有针对地进行营销。2011年，中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了1286个宣传活动，每个营销活动配置平均时间从2周缩短到2～3天。再以阿里信贷为例，其主要面向阿里巴巴的普通会员全面开放，无须提交担保和抵押，仅凭企业的信用资源就可以“微贷”。“微贷”通过网络低成本广泛采集客户的各类数据信息，分析挖掘的数据，判断客户资质，用户可以24小时随用随借，商务平台上的每一笔交易，建行都有记录并且能够鉴别真伪，可作为客户授信评级的重要依据。

在授信审批阶段，随着银行数据采集范围的扩大和建模技术方法的更新，银行已经开始探索采用大数据方式，完善传统的客户评级评分模型，优化自动审批策略。其特点在于变量丰富，模型稳定，可将稀疏的数据逐步加工为密集信息。在信用额度及利率制定上，根据大数据产生的客户风险参数，各项成本参数，市场敏感性参数来设定授信的额度。在交行信用卡中心，最丰富的数据是与客户电话沟通过程中的录音数据。录音数据是典型的非结构化数据，也是典型的“大数据”。一方面，数据不断累积，而且随着业务的繁忙，还在不断加速增长，存储和管理都较为麻烦，除了存储备用和少量的人工的质检调听外，几乎没有其他用途，海量数据大都成了“沉没数据”；另一方面，语音数据里蕴含了丰富的客户信息，如客户身份信息、客户偏好信息、服务质量信息、市场动态信息、竞争对手信息等，但由于技术的限制，一直没有有效的分析处理手段，数据的价值无法体现，具有丰富价值的数据却成了“死数据”。交通银行信用卡中心的破局之道，是采用智能语音云（Smart Voice Cloud）产品对海量语音数据进行分析处理。智能语音云是新型数据服务平台，它采用了大规模异构数据的高效存管和流式数据处理机制，实现了海量语音数据的归集、处理、存储、调用和分析。

四、大数据在信贷管理中对策建议

（一）大数据自身构建

为加强大数据在信贷管理中的作用，必须首先确保大数据自身构建的完善。大数据具有数据量巨大的特点，这一特点通常会造成与数据分析处理能力的不匹配，这需要加快技术创新，尤其是对基础设施的创新。大数据的基础设施通常包括硬件设施和软件设施，硬件设施主要提高云计算的灵活、动态的IT能力，以实现简化IT结构、降低管理成本、减少能耗的目的。而软件设施则主要通过培养一部分能够熟练掌握大数据应用技术的金融人才，其可以对数据进行实时深度分析，并对未来的走势进行准确的预测，为决策提供智力支持。

搭建开发式数据平台，客户信息和数据是银行的共有资源，在开发和分享的同时，要注意防范操作风险，保证合规政策的执行与落实。在建立企业级数据仓库的同时，要建立营销、风险等数据仓库，包括分析提供有力的信息与分析支持。为此，银行与电商平台可形成战略合作，银行业共享小微企业在电商平台上的经营数据和经营者的个人信息，由电商平台向银行推荐有贷款意向的优质企业，银行通过交易流水、买卖双方评价等信息，确定企业资信水平，给予授信额度。银行也可自建电商平台，获得数据资源的独立话语权。在为客户提供增值服务的同时，获得客户的动态商业信息，为发展小微信贷奠定基础，是银行搭建电商平台的驱动力。此外，银行通过建立第三方数据分析中介专门挖掘金融数据，在银行与电商之间，加入第三方公司来负责数据的对接，为银行及其子公司提供数据分析挖掘的增值服务。其核心是对客户的交易数据进行分析，准确预测客户短时间内的消费和交易需求，从而精准掌握客户的信贷需求和其他金融服务需求。

（二）客户准入定价应用

在此环节中，应重点开发智能人脸识别技术在商业银行的应用。由于人脸信息有着不可复制、不可盗取、简便直观的特点，是大数据时代下商业银行重要的战略资源。在技术变革，人脸数据库识别系统成本降低，识别精度不断提高的情况下，此项技术在商业银行领域的潜在价值不断被挖掘提升，保障安全，节约时间，整合并挖掘数据资源方面具有广泛的应用前景。在贷款过程中，为避免欺诈现象的发生，可以利用已有的人脸信息进行身份验证，实现贷款客户身份认证信息化、智能化、网络化管理。由于银行数据是核心的金融数据，应充分考虑在监管要求下的用户数据安全，在具体应用的功能设计方面，应遵循相关监管政策与行业的规范。

此外，征信是现代金融体系的基础设施，是传统行业转型的内在要求，其本质在于对金融主体的数据刻画。现行征信体系以央行征信系统为主，具有非营利性，收费仅用于日常运营，是银行等金融机构主要征信信息来源。通过创新征信模式，如专门针对P2P行业而建的网络金融征信系统（NFCS）和小额信贷征信服务平台（MSP）可以更好地发挥征信作用。完善的法律体系是征信市场良性发展的前提，庞大而优质的数据库则是征信机构的核心竞争力。互联网征信机构有望凭借海量的互联网数据、强大的IT技术以及开放创新的思维，建立互联网平台征信模式；而非互联网征信机构则可能依靠多年的风险评估经验、特色征信数据，深耕区域性、专业性等细分领域市场。

（三）贷后监控环节应用

尽职的贷后管理可以发挥三个方面的作用：一是风险预警。通过有效的贷后管理及时发现风险隐患并快速化解，可以起到降低风险化解成本、减少经营损失的作用；二是存量客户深度挖潜。应该认识到贷后管理的过程是巩固客户关系和业务需求挖掘的契机；三是以管理创造价值。通过抓好贷后管理中的基础管理工作，可以有效杜绝客户信用评级中断、贷款临时性逾期等增加经济资本占用的事项发生，直接创造价值。

在“互联网+”、大数据不断深化发展的背景下，银行业需要在激发内生资源的同时，积极借助外力，提升贷后精细化管理水平，补足这块风险管理的短板。大数据在银行客户贷后风险预警体系中可包括单客户风险预警、客户群风险预警、风险传染预警等领域。依托运营商、互联网等外部数据资源，利用大数据位置定位、情绪分析、实时分析等技术，从偿付能力异动和偿付意愿异动两大维度出发，对个人客户、企业客户进行多维信息的深度洞察、行为精确跟踪，实现信用风险多维监控与实时评估。严格监控资金流向，把握资金流动规律，对于偿付出现的异常情况进行预警。建立适当的大数据贷后风险评估模型，将外部信息与银行内部信息如资金往来异常信息相结合，建立完整的企业预警信息系统。结合各个风险因素影响等级的不同对风险划分等级，实行分级管理。

五、总结

信息时代下，数据深刻影响着银行的未来发展。在中国庞大的人群和应用市场下，探索以大数据为基础的解决方案，深入洞察复杂且充满变化的市场成了银行提高自身竞争力的重要手段。在大数据时代下，传统银行需不断适应其自身的新角色，促进自身的转型。银行需要不断扩大触角，全面收集、分析、辨别复杂的信息，改变运营思路，审视市场和自身。

在经历过刺激政策下的信贷大投放、增速换挡中的信贷需求起落、结构调整阵痛期的信贷质量下降之后，细化对银行的信贷管理成为当下银行工作中的重中之重。而加快银行的信息化建设，完善银行数据结构，顺应数据化时代的浪潮，是推动银行经营转型的必由之路。

大数据实践报告总结范文第3篇

在这样的故事中，现在比较喧嚣的就是“大数据”。什么是大数据，已经有诸多的论述，总体上来看大同小异。涉及到大数据对不同领域的影响，如何正确认识大数据及其在国际传播中的意义，似需逐步理清如下几个线索。

第一，计算方式革命奠定了大数据的时代意义

大数据的发展，是信息高速公路硬件铺设后，在信息流量的增加、信息积累方式的多元、数据存储和分析技术的突破、用户数量的飞跃等因素推动下，对于数据认识和数据挖掘上的革命性突破。

简而言之，大数据实现了两种计算方式上的革命：

首先是精确计算。一个充分利用信息传播新兴终端的主体，即充分享受了移动、即时、通信的终端服务的主体，其个人信息将被全息记载，精确计算。比如一个普通人，在大数据时代享受的便利包括，使用google等搜索引擎，可以快捷地享受到信息广泛和瞬间的汇总——但个人的IP地址以及搜索关键词、搜索习惯所有痕迹被记录在案；医疗健康信息历史和当下的储存、比照以及血压安全阈值的监测；个人消费数据和投资的检测分析等。

其次，模糊计算。个人在享受大数据提供的信息超值服务的同时，也将自我的信息分享出去，在“个体（individual）”的对面，还有一个利益集团的狼群，在不断搜集“群”、“众”一类的信息，并将他们通过大数据的模糊计算，不断通过对个人精确信息的获取而将这些模糊信息精确化个人被算计而不知。

这个用户和“对面”的用户，既是“个体”、“主体”或者个人，也可以是一个公司、集团，在某种程度上也可以是一个国家。

第二，社会控制手段“质”的飞跃凸显了大数据的政治意义

从量的积累到质的飞跃的道理广为人知。从社会控制的角度来看，大数据将这个道理最终落到了实处。大数据提醒我们，“社会控制”在信息时代的价值内涵，已经不再是虚拟的，而是通过采集和分析每个主体的个人信息，实现最优化的、不同层面的利益最大化和社会控制。有这样一则大数据在美国政治传播领域的调查案例结果引人思考。

2012年4月23日到5月6日，美国宾夕法尼亚大学安娜伯格传播学院迈克尔·德利·卡皮尼（Michael X，Delli Carpini）教授和约瑟夫·特罗（Joseph Turow）教授带领两位博士生Nora Draper和Rowan Howard-Williams进行了一项有关大数据政治传播方面的研究。由研究人员设计了20分钟的调查问卷，普林斯顿国际调查研究机构（Princeton Survey Research AssociatesInternational）抽取了有代表性的美国成人网民1503个样本进行电话访谈（包括座机和手机），就大数据时代概念运用于政治选举时，选民对定制性的政治推广的看法进行了调查。

2012年7月24日公布的调查结果显示，占很大比重的美国人绝对反对（dead-set against）针对他们个人量身定制的政治广告（tailored political advertising）尤其是当时在即将到来的2012大选中类似的活动在前所未有地上升的背景下。实际上，很多美国人非常不喜欢量身定制的政治广告，他们表示，如果发现自己打算投票的目标候选人卷入类似行为的话，他们的支持率会大大降低。更详细的数据包括：86%的人说，他们不欢迎“根据个人兴趣量身定制的政治广告”。这个数据远远高于那些拒绝“量身定制型传播”（tailored communication）形式人群的比例（61%）、“量身定制的新闻（news thatis tailored to your interests）”（56%），“量身定制的折扣（discounts that are tailored to your interests）”（46%）。

64%的美国人说，如果他们获悉他们倾向投票的候选人在竞选过程中购买他们（选民）的上网行踪（onlineactivities）以及他们邻居的在线行踪等数据，并依此向他们推送不同类型的政治信息的话（这些行为在2012年的大选中已经很普遍），37%的人说会大大降低他们的支持率，27%的人说无论如何也会降低他们的支持率。

70%的成年美国人说，如果他们获悉他们倾向投票的候选组织在竞选过程中运用脸谱网（Facebook）向他们的链接朋友发送包含朋友的文件照片以及表示支持候选人的“声称”广告的话，50%的人会大大降低他们的支持率，22%的人说无论如何也会降低他们的支持率（而这种类似的行为在201 2年大选中已经发生）。

77%的美国人同意（其中35%的人严重同意）如果一个网站将我浏览该网页的信息分享给那些政治广告人，我将再不会返回这个网站。（实际上，很多网站，或者自主、或者通过第三方都在分享类似的数据。）

85%的人同意（其中47%的人严重同意）如果发现脸谱网（Facebook）用我在帐户中已经设置为私人信息的东西制作并推送给我政治候选人广告的话，我会很愤怒。

主持这项研究的约瑟夫·特罗教授说，2012年的大选标志着在线广告推介的一个分水岭。空前的途径和范围，全美政治大选组织运用几百件细碎的、有关个人在线和离线的生活信息以确保他们认为的“正确的”人被“正确的”信息所命中。“但是我们也发现，与市场营销人员所宣称的迥然不同的是，大多数成年美国人不希望根据他们的个人兴趣来制造和推送政治广告”。

这个案例中似乎是很专业的分析“定向广告”（Targeting advertising），即就个体数据的分析来决定“谁”应该接到劝说性的信息，“如何（how）、何时（when）”以及“出于什么原因”（for what reasons）。“量身定制性广告”（Tailored advertising）意味着给某个独特的个体打造某种劝说性的信息——这个定向的过程基于对这个独特个体兴趣和价值的分析结论。但是，这个所谓专业化的案例直指大数据的政治传播实质，从批评的声音中我们也看到，人们认为这样的行为威胁了隐私权并侵蚀民主价值观。市场营销人士也包括政治竞选活动顾问们则辩护说，这样做可以给美国人他们实际想要的东西：与他们的关注焦点密切相关的政治广告以及其他形式的内容。

从中国现实来看，以往每个个体，无论是从事何种工作，都具有很强的地域性、个体性、阶段性，社会关系也或者类似“山药蛋”——一个圈层一个圈层各自独立，类似先生所总结的乡土社会格局。在自己交往能力、经济能力以及权势所能辐射的范围内活动，顶多再配上一些“烟花”——比如远方亲戚、外地工作亲属、外地同学等弱关系。尤其每个人的社会活动都相对比较封闭。

但是，大数据互联网背景下，每个人都触网、上网，成为社会大网络上的一个物理性节点。在全国乃至全球物理性一张网的概念下，个体的任何活动都具有了可追溯性、可复原性，最重要的是可分析性。大型信息网站通过多维数据源来进行人的跟踪和定位，精确把握用户信息，并进行裸的掠夺式使用。除了GPS进行物理定位外，通过个人消费行为和习惯也可以进行人的性格乃至行为取向定位，比如浏览网页、收发电子邮件、搜索关键词和关心信息、手机号码、网吧频率。

由此激发人们思考的是，每个人的个人信息都有哪些机构在搜集，都有可能被用于何处？比如买手机有不同的公司，上网实名制，银行，学校，单位，超市会员等等，都在进行着大众个人化信息的搜集和汇总。

那么，再进一步思考，又有多少外国机构、利益集团乃至犯罪机构等通过这些渠道进行跨国的、中国国民信息的搜集和分析，已经将这样的信息用向何方呢？第三，政治边界内涵改变和重组揭示大数据的国际传播意义

毋庸置疑，大数据将为人们认识世界和改造世界提供新的强有力工具，使人们能更加容易地把握事物规律，更准确地预测未来。亟需更宽大、长远的顶层设计，以之来调适数据规模以及计算模式的革命给既往思维、管理模式带来的挑战。

美国已经将大数据提升到国家战略层面上实施。美国是最先提出“大数据”概念并开展应用的国家，依靠其先进的信息技术以及数据科学的研究水平逐步建立起了系统的“大数据”基础理论和应用模式，并在实际应用中积累了丰富的经验。2012年12月10日，美国国家情报委员会了名为《2030年全球趋势——不一样的世界》（Global Trends 2030：Alternative Worlds）的报告。这是全美情报界最高层级战略评估性情报分析产品，提交给总统，意在为其提供未来20年内的全球趋势预测，为白宫和情报界远景战略政策提供思考框架。报告反映了美国政府16个情报机构对未来20年世界局势的预判，其中提到的四类技术将影响2030年前全球经济、社会和军事发展：信息技术，制造和自动化技术，资源相关技术，卫生保健技术。在信息技术领域，大数据存储和处理技术、社交网络技术以及智能城市技术等将改变人们的生活和经营方式，社交媒体和网络安全会成为新兴市场。大数据的存储和处理会协助政策制定者有效应对经济和治理的难题。

大数据概念和实践提示我们，在信息化时代，国家和机构的权力半径在一定程度上取决于风险预警和信息获取的半径。大数据技术提供了这样一种可能，那就是物理和行业的边界已经被信息重新划定，包括信息的获取、处理和分析能力重组了国家的实际权力的发挥以及发挥的实质性内涵。举例来说，一个国家的领土规模可能很大，但信息无障碍传播和获取分析处理能力低下的情况，有可能决定了这个国家或地区的权力延伸物理半径很是狭小，以至于权力延伸和发挥影响的心理和生理半径则会呈现一种疑窦重生和肢端萎缩的趋势；相反，一个国家和另外一个国家的距离可能很远，可是通过信息传感器的充分布设以及信息处理能力的提升，另外一个国家可能会沦为信息强国的一个节点和包围，丧失任何的信息主动权而深度为奴。

余论

20世纪著名的三论——信息论、系统论、控制论，在大数据时代充分得以验证。

大数据实践报告总结范文第4篇

 

一、《基本指引》的必要性

 

(一)《基本指引》为进一步建成管理会计指引体系指明了方向

 

《基本指引》提出管理会计概念框架，共分六章节二十九条。第一章和第六章分别为总则和附则，其余章节分别按照管理会计要素分为：应用环境、管理会计活动、工具方法和信息与报告，基本涵盖了涉及管理会计目标、原则、要素等概念框架，为下一步推进应用指引和案例库奠定了坚实基础，对整个管理会计指引体系建设起到理论支撑和统驭全局的作用。在此基础上建立起来的《应用指引》主要帮助各单位明确管理会计的各项工具方法的内容、特点、条件、运用及优化，以便单位内部正确开展管理会计工作，选择适合自己的管理会计工具方法。虽然《应用指引》提供了具体的工具方法，是整个指引体系的主体，但是少了《基本指引》的框架指导，管理会计工作便是无源之水、无本之木，不利于应用指引的建设与长远发展。此外，从我国管理会计实践来看，各单位对管理会计的认知还较薄弱，理论深度不够，急需一套规范度高、系统性强、能够为单位所借鉴的管理会计标准。《基本指引》正是在此之际，阐释了管理会计的理论框架，指明了未来管理会计指引体系建设的方向，有助于“4+1”管理会计体系的建成。

 

(二)《基本指引》有利于推进管理会计理论的研究

 

《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》指出力争通过5～10年左右的努力，中国特色的管理会计理论体系基本形成[ 1 ]。《基本指引》秉承这一理念应运而生。会计按照服务对象不同可分为财务会计和管理会计，前者主要服务于单位外部财务信息使用者，后者主要为内部管理层与治理层服务。由于财务会计理论起步较早，其概念框架的设计与具体准则的建立在全球已经成熟，而管理会计则启蒙于20世纪初，随着经济社会宏观环境、企业经营管理方式以及管理科学的发展变迁与进步，管理会计走过了近90年，但仍未建立一套标准化的管理会计准则规范。我国对管理会计理论的引入较晚，对管理会计的认知往往停留在工具方法的学习上，理论上缺乏系统性认识，这在一定程度上阻碍了管理会计工作的开展。《基本指引》提供了管理会计概念框架，是众多业内专家学者智慧的结晶，为进一步推进管理会计理论体系的建设提供了强有力的制度保障。

 

二、《基本指引》的创新点

 

通过读《基本指引》不难发现它有许多创新点：

 

首先，在我国首次提出管理会计的目标、原则和要素并形成管理会计概念框架，搁置理论争议，重在应用。还将战略管理提高到前所未有的高度，这符合现代管理发展趋势，有利于管理会计工作落地。

 

其次，《基本指引》的正式稿在征求意见稿的基础上进行了完善。(1)特别强调注重管理会计理念、知识培训和人才培养，这说明单位应重视管理会计的应用，走学习经济路线;(2)正式稿特别对管理会计工具方法及其应用领域进行了详细说明，增强了管理会计工具方法的可理解性和应用性，方便管理会计工作的开展;(3)删除了“管理会计工具方法在行政事业单位的主要应用领域”，强调统一管理，具有普遍适用性的特点。

 

最后，《基本指引》是在借鉴国外优秀经验的基础上，结合我国实际情况综合考量的产物。国外相关文稿尚无管理会计基本指引，也没有统一规范的管理会计概念框架可供参考。例如美国注册会计师协会的《全球管理会计原则》和美国管理注册师协会的《管理会计公告》等，均未综合成理论概念框架。因此，《基本指引》在管理会计概念框架设计方面尚属先例。总之，《基本指引》开创了我国管理会计的历史先河，夯实了管理会计体系建设的根基，推动了国内外管理会计理论与实践的进步。

 

三、关于应用环境要素

 

由于管理会计四要素是管理会计概念框架的主体部分，其直接影响管理会计理论的构建与应用指引和案例库体系的建立，因此本文主要就四要素对《基本指引》作简要剖析。《基本指引》指出各单位应用管理会计，应充分了解和分析其应用环境。应用环境是指各单位所面对的内外部环境，它奠定了单位管理活动的基调[ 2 ]。内部环境包括价值创造模式、组织架构、管理模式、资源保障、信息系统等。外部环境包括经济、市场、法律、行业环境等。由于管理会计的目标是服务于单位战略管理，因此从战略的角度分析，内部环境可以进一步分为三类：单位资源与能力、价值链创造和组织管理。组织管理是内部管理活动的起点，组织结构管理混乱会波及企业文化，不利于各部门协调工作。在此基础上要分析单位自身有什么资源优势和核心能力。资源分为有形资源、无形资源和人力资源，后两者经常会成为一个单位的竞争优势。例如：专利技术作为一种无形资源，其稀缺性、不可模仿性使企业获得竞争优势;企业文化往往因其路径依赖性和因果含糊性造就了企业独有的竞争地位;而核心能力是将以上资源进行整合的能力，也是企业最有价值的资源，如身处大数据时代，企业对信息的整合能力要求提升一个档次，高效的数据处理系统，准确的数据分析结果往往会使企业占领行业制高点。因此，《基本指引》第十一条、第十二条明确提出在人力、财力、物力等方面做好保障工作，加强资源整合，重视管理会计信息系统，及时高效提供与管理相关信息，推进管理会计的实施。当然，外部宏观环境也深深影响着每个单位的日常工作。总之，企业在开展管理会计工作时，要充分重视自身所处的内外部环境，为管理会计工具方法应用和管理会计活动开展提供适合的条件。

 

四、关于管理会计活动要素

 

管理会计活动是在充分考虑单位内外部环境，将获取的相关信息生成管理会计信息后，运用一定的管理会计工具方法为单位提供管理需要的相关信息的活动[ 3 ]。管理会计活动经常涉及预测、决策、控制、评价等管理活动，它是建立在优良信息的基础上，凭借先进的定量工具分析方法，生成有关财务与非财务信息，支持和引导单位实现高效的战略管理过程。因此，管理会计活动的使命就是提供有价值的管理信息，以供决策层顺利开展战略管理。

 

管理会计活动是综合性活动，它与财务会计活动不同。财务会计活动只涉及确认、计量、记录和报告，通常不涉及业务活动;而管理会计活动应融合财务和业务等活动，包括利用财务信息与非财务信息进行预测、决策、控制、评价等。因此，管理会计活动是在财务会计活动基础上展开的，后者是前者的充分但非必要条件，前者的活动范围更广。由此可见管理会计活动贯穿于整个管理过程。

 

五、关于工具方法要素

 

根据《基本指引》第四章的规定，目前管理会计工具方法包括但不限于这二十多种，并应用于七个领域，基本涵盖了单位财务管理、成本管理和战略管理。因为每种方法适用于不同的管理活动，单位应根据实际情况选择适合自身的工具方法。如果单位是追寻规模经济效益，应重视成本管理活动，优选成本管理方法;如果单位规模较小，且投资风险较高，则应重视预算管理和投融资管理，谨慎选择预算管理方法，进行资本成本分析等。

 

随着人工智能、物联网、云计算等新科技的兴起，现代制造业将发生翻天覆地的大变化。为解决我国制造业目前大而不强的境地，国家提出“中国制造2025”战略，实现从“中国制造”向“中国智造”转型[ 4 ]。对于管理会计工作者而言，这意味着企业的成本结构将发生巨大变化。举例来说，“机器换人”使得企业固定成本增加，人工成本降低，因此在计算总成本时要考虑固定资产折旧如何准确核算，决策时要把固定资产折旧当作相关成本处理，这样在使用工具方法时才能有的放矢，提供理想的管理会计信息，实现科学决策与管理。

 

此外，身处大数据时代，管理会计工具方法的定量分析手段也需要不断发展。如何从海量信息资源中提取出对管理活动有价值的信息，并应用到战略规划决策中，这是亟待解决的问题[ 3 ]。在大数据环境下，管理会计与数据挖掘的结合可以很好地解决该问题。管理会计需要提供财务与非财务数据，而传统财务信息系统和传统定量分析方法只能提供有限资源，资源整合能力受到局限，无法满足决策者的决策需要，而数据挖掘在数据提纯、数据清洗和数据分析等领域则会大显神通，提供与决策分析相关的信息。这样，将两者结合起来会大幅提高管理活动的决策效率和效果。因此，单位可以考虑成立数据挖掘研究机构，优化管理会计信息系统，借助其高效的数据处理能力，为内部信息使用者提供管理决策有用的信息。

 

六、关于信息与报告要素

 

《基本指引》指出管理会计信息应包括财务信息和非财务信息，生成的管理会计信息应相关、可靠、及时、可理解。单位应有效利用现代信息技术，对管理会计基础信息进行加工、整理、分析和传递，以满足管理会计应用需要[ 5 ]。管理会计仅停留在传统活动是无法使企业获得竞争优势的，借助现代信息处理系统，与管理会计有机结合将使管理会计信息如虎添翼。

 

《基本指引》还规定管理会计报告是管理会计活动的主要成果体现，它与财务会计报告的相同点在于两者均以财务信息为起点服务于信息使用者。不同点在于：(1)信息性质不同。财务会计报告主要提供与财务相关的信息，而管理会计报告将财务信息与非财务信息提升到一个重要程度来看待，提供的信息更全面。(2)信息使用对象不同。财务会计报告只对单位外部信息使用者负责，满足投资者、债权人、监管人对单位财务状况、经营效果和现金流量的了解，而管理会计报告主要对内部管理层负责，提供有价值的管理信息，帮助管理层实现战略规划，提高和改善管理效率和效果。(3)报告规范程度不同。《基本指引》第二十六条、第二十七条指出管理会计报告内容按期间分为定期报告和不定期报告，单位可以根据管理需要和管理会计活动性质设定报告期[ 5 ]，而财务会计报告有严格的规定，报告期应为一年，且报告内容是法定的，不得任意修改。因此，管理会计报告更为灵活多样。总之，各单位要因地制宜，在经营管理活动中总结出适合自己的方法，使管理会计真正服务于单位的发展。

大数据实践报告总结范文第5篇

一、医院统计管理工作介绍

（一）医院统计概述。医院统计是医疗服务系统的组成部分，以为医院科学管理服务为宗旨，依据收集的原有数据，真实地将医院的工作状况反映出来，描述医院服务系统的内在规律，找出服务中的不足并加以改正。（二）医院统计的指标。目前医院统计的指标大多是按照用途划分为以下三类：1、数量指标：用以反映医疗机构的数量、水平和规模，为绝对数。主要包括医疗单位的床位、患者手术的次数、门诊收治患者的数量、患者住院及出院的数量等。2、质量指标：将医疗机构的各种数据，用平均数的方式表达，如患者的治愈率、好转率、病床的使用情况、平均住院日等。3、效率指标：对医疗机构工作效率的说明，以平均数或相对率表示，由医院不同管理系统的项目指标比组成。比如门诊人次、急诊人次、好转率、入院人次、治愈率、出院人次等病人的动态统计；还应对医院病床的利用率予以统计，分别和相关数据结合，能够得到不同的管理指标，促进医院管理。（三）医院统计工作的重要性。1、检验管理效果。医院统计的重要作用之一是对医院的管理，保证医院管理的有效性。医院的统计工作数据能够直接显示出医院的就诊人数、痊愈率和收入，通过这些数据的变化能够直接的显示出医院管理效果的好坏，对医院的管理工作进行及时、全面的反馈，为医院的管理部门进行决策提供依据，促进医院工作的改进。2、评定管理效率。医院通过对医疗人员、医疗器械的调配情况进行统计可以发现医院相关资源分配的合理性、有效性。一份统计数据能够充分说明一个医生、护士或者一个床位在它目前所处的位置是否能够发挥出它的最大作用，这样就能够对医院的人力、物力和财力进行合理的分配，保证医院资源效率最大化的使用。3、评定工作效益。不同的医院或者同一医院的不同部门之间，能够通过统计信息最直白的进行比较检验各自的工作效益，从而对其进行奖惩，以激励员工。通过统计信息的对比还可以了解到医院各项工作的展开情况，对日后医院工作的展开、改善都有着重要的作用。

二、医院管理存在的问题

（一）医院管理层对统计不够重视。虽然医院统计对管理有很大作用，但是目前大部分医院的管理层并不是很重视医院统计工作，并没有意识到医院统计对在医院管理中的重要性。长此以往会造成医院的统计部门职权的虚设，统计部门在平常的工作中也多是应付了事，统计部门地位低下，严重影响部门运转以及医院统计工作的进行。（二）统计标准不统一。目前，医院统计管理体系刚开始运行，很多的制度、规定还没有指定或者还不规范，因此医院的统计管理往往不能在考虑全局的前提下进行统一管理，不能在医院内部和医院之间形成统一标准。在这种情况下经常会出现很多问题，如统计信息的失实、偏差，院内各个科室之间的统计标准不一，数据的应用性、可靠性不强，无法对医院的正常统计工作发挥应有的作用，失去统计部门的应有职责。（三）信息化程度不高。随着互联网技术的发展，依赖互联网技术的医院统计工作也应随之发展，但是当前的统计工作却无法跟上互联网技术的发展，很多医院的统计部门依然停留在对数据的收集、整理这一最基本的工作上，并没有使用最新的软件系统对数据进行进一步的分析、评价。这就使得各部门难以对信息进行直观的对比，难以直观的感受到各自的工作效益。（四）工作人员素质不高。由于医院统计的兴起时间较短，所以在医院担任统计工作的人员往往是非统计专业的非专业人员，甚至有的统计人员还是退休安置的闲散人员，都没有经过专业的统计知识学习，无法完全的把握统计相关知识以及工作软件，这对于医院的统计工作来说无疑是极为不利的。这些非专业人员不会使用专业的统计方法。统计软件，在入场的工作中只能完成数据的汇总，而无法对数据进行进一步的分析，从而无法发挥医院统计应有的职能。

三、加强医院统计管理的相关措施

（一）加强统计工作。增强医院统计分析工作，不仅仅只是对单一业务进行分析，更应当对医院所有业务，对医院所有业务的数据，进行综合评估分析，建立医院运行的相关指标参照体系，对医院的统计数据及时形成汇总结果，让医院的管理层能够真实有效地得知医院的运行情况，医院对医院进行及时的调整。另外，应当将医院的统计和社会效益相结合，同医院成本进行深入地分析，使经济分析和社会统计有机结合，从而使医院效益达到最佳效果，使医疗设备资源的利用率得到最大程度的提高，从而提高医院的整体管理水平。（二）统计信息是医院量化管理的保障。医院的成功运营，和科学、合理的决策是密不可分的，而科学的决策往往又需要有真实、可靠的数据，医院的统计信息，对医院管理者有着十分重要的作用，可以开阔其管理视野，提高其管理的能力。医院领导能够根据统计信息所得到的数据，发现医院管理中的长处和不足，从而进行综合考量，做到扬长补短，提高医院的管理水平。比如，对医疗质量相关数据进行分析，能够知道医院临床治疗的质量；对医务科室的数据进行分析，能够得知医院相应医疗设备的运行情况；对医院历年大数据的分析，能够对医院的发展趋势做出大致的规划。医院统计工作，能够使决策者，更好地了解医院的工作，对医院发展趋势和社会的医疗趋势相结合，对医院进行合理调整和布局，提高医院的总体质量。（三）服务医院经济管理。1、为了能够为医院的决策服务，应对医院年度、季度的经营计划进行合理制定。目前医疗市场的竞争日趋白热化，医患关系也越发紧张，医院要想得到更好的发展，就应当制定长远的经营目标，当然，医院经营目标的制定，是以统计数据为基石的，应当充分利用好过往数据，在大数据的基础上，对医院的未来做具有前瞻性的发展战略，制定科学可行的战略目标。2、实现目标管理。为了确保医院能够实现预定的战略目标，增强医院的运行效率，实现医院运行的最优化，医院领导层必须将数据统计增加到考核当中，另外，考核机制还应当渗透到医院经营管理的每个环节当中，对医院的具体情况以大数据的方式进行监测，并对各科室的统计工作进行考核，并结合具体的工作状态，对工作人员的业绩进行综合考核，据此明确奖惩制度。3.负责各科室的统计咨询。包括医院的日常经营、管理决策、质控考评等一系列的工作，都应当是以医院统计数据为基础的，医院的统计工作，不仅仅应当贯穿到医院整个经济运行当中，还应当充分渗透到医院的日常管理中。尤其在医院矛盾突出、医院信誉下降的今天，医院往往需要向患者及其家属提供真实有效的数据资料，作为医院权威性和信誉度的有力证明。（四）优化统计职能。将医院各种统计数据及时地以准确、真实统计表的形式呈现出来，并将关键数据进行进一步的系统分析，让统计资料更加生动直观。还应当将统计数据资料进行年度编制，统一以历史资料的形式收档，依据医院的经营情况和发展情况，制作综合分析报告及专项统计报告，对医院日常经营管理中存在的问题，提出有价值的整改措施。（五）提高统计咨询水平。依托现代化的科学统计方法及统计手段，对医院的统计数据资料进行深入分析，为管理层提供质量过硬、维度齐全的信息报告，如每年度，应当将医院急诊患者数量、患者入院及出院数量、每项业务的收入等制作成详细报表，这种详细的报表，不仅有利于医院管理层下一年度的管理工作，还能成为医保部门病种统计、医保报销等工作的重要参考资料。（六）强化统计监督职能。要加强医院的统计管理还要将统计工作的成果反馈给各个科室和医生，为其以后的发展提供参考。把工作量、病床的使用数量、患者的诊断质量等数据，以统计报表的形式提供给各科室，各科室应当注意相关指标的动态，并及时汇报计划的执行状况，以保证管理层的管理可以根据实践进行灵活调整。（七）加强统计工作者自身的学习，提高服务水平统计信息是一项对专业性有着极高要求的工作，对于医院的决策和工作总结都有着重要的影响，是医院进行管理的重要依据。所以统计人员的作用不言而喻，统计人员应该加强自身的专业素养，提升工作能力。加强职业素质的学习，成为德才兼备的高素质人才。

综上，医院统计工作在当今激烈、复杂的社会发展环境下能够为医院的发展指明方向，也是提高医院管理水平，实现社会效益的有效方式。

作者:单玉姣 单位:保定市儿童医院

参考文献：

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[5]徐晶晶.如何优化医院统计管理工作[J].商业故事,2016（24）.

[6]谢利平.现代医疗管理中如何做好医院统计工作[J].当代医学,2013（04）.

[7]刘忆悔.强化医院统计工作提高医院管理水平[J].财经界(学术版),2015（08）.