大数据营商环境范文第1篇
一、数据式审计模式特征探析
(一) 思路趋于系统化
该模式不受传统审计思维所限, 以系统为基础, 通过中间表以及审计分析模型的切实构建, 来对可以数据做到深入审计, 最后以实际为导向展开客观评价。该模式也就是由整体推至部分最后回归整体的系统化思路。
(二) 扩围趋于扩大化
随着电子政务持续完善, 政府部门对应的各类信息系统逐步融于公共管理领域, 这便使得审计范围趋于扩大化。首先, 对于审计对象来说, 由于信息系统的推动, 很多审计均是依靠计算机来实施, 因此可对人为错误进行把控。但如果系统内部遭到恶意篡改, 则会引发严重审计后果。因此, 审计实施还应针对审计系统强化内控测试, 并且做好实时调查以及后续评价。其次, 审计工作可依靠软件来对政府系统底层尚未得到处理的数据展开采集, 确保审计数据更富真实性, 从而强化审计效率。
(三) 方法趋于智能化
传统审计多是依靠抽查法或者是详查法开展, 虽然后续存有分析测试审计, 但其效率仍不理想。而以大数据为基础实施审计, 审计核心便由方式向着数据分析转变, 以往审计仅能针对信息展开处理, 却不能对数据做到合理处理。为确保数据得以高效处理, 审计需要依靠智能软件实施, 此类软件可对多年数据进行综合, 并以群体行为为对象展开深入剖析, 从而揭露出社会潜在规律, 为政府决策夯实数据基础。此外, 审计还可为政府发现、改进问题提供帮助。政府审计除了针对数据做到分析挖掘外, 还可从图表等内容出发展开剖析, 确保政府决策更富实效性。
(四) 程序区域灵活化
相较于传统审计来说, 该模式在审计程序层面变化显著。传统审计一般涵盖审前调查、现场审计还有审计终结。但是数据化模式的审计在前两阶段上早已模糊化, 多是依靠电子数据以及系统测评来实现, 因此可对审计时间做到有效把控。
二、推进数据式审计模式构建的有效策略
(一) 从审计流程以及机构设置出发加以调整
审计期间通常可将流程设置成审计准备、审前调查、实施以及最后的审计报告。一般审计准备以及调查多是依据数据分析是否实施为界限加以划分。如果需要则应进行通知书的及时递交, 从而获得对应的系统数据。对于审计调查来说, 则应以审计实际为导向进行审计成员的切实选取, 并就大量数据展开采集、转化以及后续的清理和分析, 从而为审计方案以及数据剖析夯实基础。其他审计过程则与传统审计类似。就审计过程而言, 机构设置也应以审计实际为导向展开调整。比如, 若应对财政资金分类进行考虑, 则需要做好职责归并等的调整。审计部门展开组内分工时, 还应考虑“数据”特点, 应由部门处长实施总体协调与领导, 确保各岗位得到切实设置的同时, 引导审计人员明确相应的岗位职责, 对过去相互推诿或者是各自为政的状况进行规避。
(二) 进行数据管理中心的切实构建
审计部门需要从审计业务出发进行数据管理中心的切实构建, 并推动存储以及处理中心的协同构建。由于部门间在电子政务层面存有差异, 这便导致数据结构愈加复杂, 再加上存储介质不同, 若想针对此类数据做到统一管理, 必须进行管理中心的切实构建。其次, 审计机关还应就各类审计分析模型以及电子数据等加以整合, 确保存储中心涵盖各行业与层面, 需要囊括税收征管、社会保障等多层面, 从而对信息不够堆成等问题加以规避。此外, 从数据中心出发进行完善时, 还需要针对历年资料加以完善, 可将过去的审计档案进行扫描并录入系统, 为后续资料共享以及内部查阅提供便利, 确保保存期限得到延长, 推动审计业务向着信息化推进。
(三) 以政府决策为导向展开数据支持
数据是政府决策的关键依据, 其中审计数据则是从海量数据出发展开分析以及应用, 将各行业对应的审计结果进行汇总而后实施综合分析, 为政府决策夯实数据基础。推动审计模式向着数据化发展, 分析中心可依靠分析工具就数据实施多角度和渠道的分析, 最后再依靠整体分析-针对重点业务展开分析-针对审计事项展开分析的原则实施审计, 可确保数据挖掘以及多维分析技术相应效能得到发挥, 从而以大数据为基础实现全面分析, 确保部门决策以及审计评价更富客观性。
三、结语
综上所述, 大数据背景之下推动传统审计向着数据式审计转变是审计业务紧跟时代的关键手段。审计人员需要以大数据为基础, 明确数据式审计具备的系统化、智能化等诸项特点, 并从审计流程、结构设置、数据管理中心以及政府决策等多个层面出发完善审计模式, 确保审计工作更富客观性与实效性, 为政府决策夯实基础。
摘要：大众生活与工作均因大数据推动而产生变革, 同时给予审计更多挑战。大数据推动审计模式向着数据式转变, 本文先就该模式特征进行探析, 而后就推进数据式审计模式的高效构建策略进行总结, 以期为强化审计效率、质量做出贡献。
关键词：大数据,数据式审计,特征,有效策略
参考文献
[1] 徐寅啸.地方政府数据式审计模式及其应用研究[D].苏州大学, 2014.
[2] 宋伟.基于数据式审计的商业银行内部审计全面质量管理浅研究[A].全国内部审计理论研讨优秀论文集2012[C].:, 2013:6.
[3] 姜蕾.基于数据挖掘的审计数据质量控制研究[D].天津财经大学, 2009.
大数据营商环境范文第2篇
关键词：网络舆情;大数据;管理方法;变革与创新
DOI：10.15938/j.cnki.iper.2017.01.025
中图分类号： G641文献标识码：A文章编号：1672-9749(2017)01-0124-06
据《第37次中国互联网络发展状况统计报告》(由中国互联网络信息中心(简称：CNNIC)在2016年1月发布)显示，截至2015年12月，中国网民规模达6.88亿，全年新增网民3951万人。互联网普及率为50.3%，中国手机网民规模达6.20亿，手机上网使用率为90.1%[1]。随着移动互联网(Mobile Internet)、社交网络(Social Networking)、电子商务(Electronic Commerce)等的迅速发展，互联网的边界和应用范围有了极大扩展，各种信息和数据极具增多，并正在迅速膨胀变大。
网民们经常通过互联网表达意愿、观点，讨论各种话题，以表达自己的思想观点和诉求。互联网既是一个收纳器，聚集网民思想动态表达、文化和社会生活信息;又是一个扩音器，传播大众的社会舆论。在社交媒体时代，人们通过互联网平台表达社情民意，体现自己的意愿、态度和评论观点。舆情作为社会舆论的一个风向标，开展舆情分析主要是针对民众态度、观点的收集整理，分析出民众相关的意见倾向，客观体现舆情动态。
作为世界上网民数量最多、互联网访问量最大的国家，有效地分析网络舆情，对于政府，媒体、大型企事业单位都有着非常重要的意义。从政府的角度，有效的舆情管理有利于政府了解公众态度和诉求，有助于提升政府的政务管理和构建良好的社会和网络环境;从企业的角度，有效的舆情管理有利于企业掌握用户和大众对产品质量、产品功能与服务的评价及客户特征信息，更好地提供个性化产品与服务，实现利润增长，更有利于企业了解用户和大众对企业社会形象的反馈和认知，提升企业品牌知名度和社会声誉;从媒体的角度，有效的舆情管理能够突破传统信息搜集和发布渠道，更能够通过对公众舆论深入分析，提升新闻效果，实现新闻价值增值。因此，社会各界都非常重视网络舆情分析，并不断创新舆情的分析和管理的方式和方法，都是想最大化舆情的价值。
一、大数据及网络舆情的相关定义及特点
1.大数据的定义及特点
随着人们对大数据的研究和理解的不断深入，大数据已不仅仅是一个技术方面的名词了。而今，大数据相关的理论无论从内涵还是外延上，都在不断丰富和充实。关于大数据的定义，不同的机构和学者从不同的角度给出略有差异的定义：如高德纳咨询公司(2013)提出，大数据是指具有更强的洞察力和流程优化能力的海量、多样化的信息[2]。维基百科对大数据的定义是“一个超大的、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集”。Gartner对大数据的定义：“大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量高增长率和多样化的信息资产” [3]。
IDC市场研究公司2012年提出，“大数据”是为了从大容量的、不同类型的数据中获取有价值的信息而设计的新型架构和技术[2]，并对大数据的采用三步法进行了界定，如图1所示。首先，从数据源场景方面，可以有三种情况，或者说需要具备三种情况至少满足一种，即大数据的容量大于等于100TB或数据源于超高速的数据流(Data Streaming)，或数据产生的年增速大于60%;其次，必须部署在可动态适应的基础设施(dynamically adaptable infrastructure)上。这里的基础设施既可以是传统的scale-up架构，也可以是水平扩展架构(scale-out infrastructure);最后，必须有两个以上的数据源或数据格式，或者高速流数据源(如点击流或机器产生的数据流)。有了以上三个步骤的界定，才可以形成大数据。IDC指出“大数据技?g描述了一种新一代技术和架构，以非常经济的方式，以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值” [2]。
尽管对大数据的定义角度各有不同，但大数据的核心本质和特征的表述和定义相对比较统一，均认为大数据与传统意义数据具有本质区别。较传统数据相比，在数据基础上，大数据更倾向于全体数据而非抽样;在分析方法上，更强调相关分析而非因果分析;在分析效果上，追求的是效率而非绝对精确和在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据。
在数据和信息的规模/体量方面、在内容形式和数据结构方面具有复杂性/变化频度多样、在产生速度方面及价值密度等四个方面都极大地超越了传统的数据形态，具有4V特征：
第一，数据规模大(Volume)
第二，数据种类多样(Variety)
第三，数据处理速度快(Velocity)
第四，数据价值密度高(Value)
如图2所示：大数据的4V特征。
具体而言，一是数据规模大( Volume)：从容量角度，大数据具有数据容量大，“容量”或“体量”，从 TB→PB→EB级，每级都是按照进率1024(2的十次方)计算，这足以说明大数据规模之庞大。二是数据种类多样(Variety)：结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据，Web数据、文字、语音音频数据、图片图像数据、视频数据、模拟信号等数据都体现了数据的多样性。三是速数据处理速度快(Velocity)：对数据访问、处理、交付等速度的要求快，而且数据产生速度也非常之快;四是价值(Value)：大数据的核心价值在于资源优化配置，通过搜集海量数据，进而展开全量数据挖掘，分析数据背后的相关性，开展预测分析，获得数据的应用价值。
这些特性使得大数据与传统数据区别开来，强调了大数据是具有结构松散性、形式复杂性和有利用价值的数据信息资源[3]。
2.网络舆情的定义与特点
“舆情(Public Opinion)”翻译为“民众或公众的意愿、意见或观点”。根据百度百科：舆情是“舆论情况”的简称，是指在一定的社会空间内，围绕中介性社会事件的发生、发展和变化，作为主体的民众?ψ魑?客体的社会管理者、企业、个人及其他各类组织及其政治、社会、道德等方面的取向产生和持有的社会态度。它是较多群众关于社会中各种现象、问题所表达的信念、态度、意见和情绪等等表现的总和。
有学者从社会学视域考察舆情的定义，认为舆情是指社会各阶层民众对社会现象或事件所持有的情绪、态度、观点、看法、意见和行为倾向等[4]。网络舆情则是社会总体舆情的一个组成部分，是以网络为载体存在，以网络传播方式汇聚、形成和表达的舆情，是在互联网上的民众情绪、态度和意见汇聚的总和[5]。
网络舆情的信息来源主要有：网络新闻(如：搜狐、新浪、人民网，或以RSS为基础聚合类新闻，如头条等)，论坛贴吧(如：BBS，百度贴吧，天涯，西祠胡同等)，新闻评论，社会化媒体社交网络(即时通讯工具：如：聊天室、QQ、微信、微博、博客等)，搜索引擎(如：百度，google等)，网络发起线上活动、网络调查、电子邮件等。
通常我们把网络舆情的基本特征概括为自由性与可控性、互动性与即时性、丰富性与多样性、隐匿性与外显性、情绪化与非理性、个体化与群体极化性[6]。如图3所示：网络舆情的特征
3.大数据是网络舆情管理的有效方式之一
大数据的目的在于发现新的知识与洞察并进行科学决策。大数据与网络舆情具有非常相似的特征。从这点上可见，利用大数据的手段管理网络舆情是网络舆情管理的有效方式之一。首先，大数据能够全方位记录民意，完整展现社会舆情，大数据体量巨大，从TB级到PB乃至ZB级别，能够完全、完整的记录社会民众的社情民意;其次，大数据的特点是挖掘数据背后的相关联性，因此，大数据能精准体现舆情背后的事件、相关人员以及读者等要素内在逻辑和社会关联;最后，大数据具有很强的预测能力，通过分析事件的读者特征(群体肖像刻画)、被关注程度/热度、传播速度、传播范围、发展趋势、影响程度和网民情绪变化等，也可以针对某个观点的深度研究，从而预测舆情走向，帮助决策者进行决策和判断。因此，大数据技术为网络舆情的预测提供了重要的技术、理论支撑和保证，也成为舆情研究关键技术的支撑和核心概念。
二、基于大数据技术网络舆情管理的一般步骤与方法
网络舆情的管理模型主要分为：信息采集、信息预处理、舆情分析、舆情报告四个步骤。如图4所示：大数据管理模块及流程示意。
1.信息采集
信息采集当前常用方式是网络爬虫技术。在网络爬虫的爬行策略中，应用最为基础的是深度优先遍历策略、广度优先遍历策略。对于信息抓取过程，要求信息抓取的覆盖范围要全面。高速发展的信息高速路使得网络信息数据容量不断增大、信息和数据的类型更加丰富和复杂、网页数量不断增多，这对舆情信息抓取的效率和全面性提出了更高的要求。
大数据网络舆情信息搜集改变了传统网络舆情信息的搜索采集方式，采用定向站点信息抓取辅以全面的实时监控、聚合内容(RSS)、社交网站信息搜集和摘要搜集等搜集技术，与传统人工监测采集相结合的方式进行，抓取效率和覆盖范围都有突破性进展。
数据监测要全面和实时，要做到精细采集信息数据。笔者整理了较为常用的监测范围和基本监测指标，如表1所示。
2.信息处理
信息处理主要包括数据清洗(Data Cleaning)、信息提取、文本分类等。信息处理的主要任务是将采集的各种信息转化成格式化文本存入数据库。
网络舆情在大数据环境中流动和变化速度非常快，因此，在信息处理部分，要求信息处理的时效性。
3.舆情挖掘与分析
大数据分析就是对海量数据进行分析、梳理和加工，获得具有价值的产品(Product)和服务(Service)或深刻洞见(Insight)的数据及处理方法。数据分析的主要技术手段是采用数据挖掘(Data Mining)，数据挖掘又称数据库中的知识发现，即从数据库的大量数据中揭示出隐含的、前所未有的并具有潜在价值的信息的价值聚合、提炼的过程[7]。
舆情分析的技术方法主要有文本分类、聚类分析(不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别)、热点发现(利用关键词过滤、语义分析、数值统计识别热点和敏感话题)、话题识别、主题检测与跟踪、观点/文本倾向性识别和分析(对文章的观点进行倾向性分析和统计，识别正负面信息)、自动摘要等计算技术挖掘网络文本内容蕴含的各种观点(Opinion)、喜好(Preference)、态度(Attitude)、情感(Emotion)等，也可以明确网络传播者的意图和倾向，以及影响程度、影响范围和发展趋势。
当前一些实验室、研究机构等依据大数据分析的方法和实际的工作相结合，开发和建立了以下舆情专属的分析模型和方法。如：人民网推出的“舆论共识度”指数将为中国网络舆论场的研究和社会舆论的理性引导提供新的观察视角和决策依据。它把网络用户分为媒体、网民和意见领袖三大群体，通过对不同群体的舆论分析，对每月前十或前100的社会热点问题进行评估，形成“舆论共识度”，进而对用户对舆论话题的共识程度进行评价。
互联网与国家治理研究中心、中山大学大数据传播实验室设计的“网民认知模型”，通过透析网民对不同事件的情绪变化、态度偏向等，评测用户“正负能量”，分别从“网民情绪指数”“网民理性指数”和“网民态度指数”三个维度来评价具体热点事件当中网络舆论场的“网民正能量指数”，对舆情分析和研判也非常有帮助。
还有机构建立的热度评估指数，通过话题在传统媒体报道量、网络媒体报道量、微博量、论坛帖文量、博客文章量，转发数量、用户跟贴数量、评论数量、被关注数量、传播的速度和范围、关注的用户形态特征等相关数据，之后加权各项指标，得到每个热度事件或话题的综合热度指数。
更有一些专项深入分析，如针对传播源头的分析、传播渠道的分析、意见领袖的分析、传播主体挖掘分析或针对隐性数据(网络日志)的分析。
也有专家学者提出，舆情分析需要是一个综合分析模式，以大数据的方式为重点，同时要结合专项话?}市场调研、综合民意调查(定性与定量)、软件与人工、分析师与专家会商等方式相结合的方法来分析。
4.舆情报告
舆情分析的结果需要以报告的方式呈现，并将分析报告反馈或发布，为用户、管理者和决策者提供依据。
舆情报告要求舆情分析数据要真实可靠，分析方法要恰当准确，描述要符合客观事实，结论要简明扼要、通俗易懂。舆情报告中恰当采用示意图、图表、列表等展示形式，可以更形象、清晰、直观，并且更逻辑地展示舆情事件的发生、发展和变化，舆情的发展态势等。针对不同的表达目的可以选用不同的图表或图示方式，如：描述事件发展趋势可用折线图表示、展示用户立场或观点的比例可用饼状图、体现热点人群的分布可以用散点分布图、表示频率分布可以用网状图或柱状图、说明事态发展变化可以用流程图、用户之前或背后的人际关系可以用网状关系图等。丰富的图表工具可以更形象、生动的表述舆情的现状、发展和变化。
三、大数据环境下舆情管理模式变革与管理方法创新
虽然，目前对大数据研究越来越热，国内诸多大的互联网公司、各行业内的企业及科研机构都投入了巨大的人力、物力开展大数据及大数据下舆情研究，但在我国大数据研究依然处于探索阶段，在很多方面还只是停留在理论或对未来的畅想阶段。例如：在技术方面，目前常见的舆情监测工作的主要手段仍以人工检索为主，尽管也使用了市面相对成熟的相关搜索软件进行辅助搜索，但搜索舆情的技术仍采用传统的二维搜索方式，即主题关键词和网络平台二维坐标，由舆情管理的工作人员对采集的信息进行二次加工成舆情产品。而且搜索的舆情信息结果多为一级文本信息，对于深层次的多级舆情信息，如新闻、微博后的评论，网民的社会关系，网民针对某一事件评论反映出的情绪变化等数据无法深度挖掘，仍靠人工采集和分析判断。受制于舆情分析人员的知识水平和价值判断的不同，极有可能导致有价值的舆情信息丢失，无法准确及时预测舆情走势，大大降低了舆情监测工作的效率、准确性。
随着互联网的发展、自媒体的兴起，网络、通信技术在人们信息领域深入运用，发布者在人口统计学方面的特征、发布的载体、发布的形式、传播渠道、信息的数量和形式等有了全新的变化，这对舆情的管理提出了更高的要求，要求变革网络舆情管理方式以适应大数据时代的新形势。因此，舆情管理工作者在舆情管理的理念、模式和方式方法上均需要有相应的变革与创新。
1.舆情工作者的研究视角需要发生转变
舆情工作者要从全局角度，把舆情研究从单一向度的内容研究向多元化、多向度内容及关系研究方向转化。网络数据和信息背后体现的人的行为轨迹和复杂的人与人的社会关系(Social networking)，所以关系研究将成为未来的研究重点。大数据的特征之一“关联分析”，通过社会话语表达、社会关系分析、社会心理描绘、社会诉求预测等多个角度[8]，进行多向度的分析研究能够帮助构建立体化、全局化和动态化的网络舆情数据系统，通过舆情分析，挖掘网络舆情和社会动态背后的深层次关系，实现网络舆情管理和社会治理的紧密联动、同步推进。
2.舆情的研究方法需要创新
即便是研究的视角发生了改变，要想真正落实到具体工作中，研究方法的创新尤为关键。要在分析方法上更加丰富，结合数据挖掘技术分析(Data Mining)方法与行为分析(Behavior Analysis)方法的研究、结合云计算、移动可追塑性分析、个性化特征识别的网络机器人与社会心理分析实验因果模型等方法，一是要提升数据监测技术，实现对媒体、论坛、博客、微博、微信等各个网络平台数据的全面抓取和记录，特别是要提高对图片、音视频、模拟信号等数据的自动识别能力;二方面提高数据挖掘技术，从海量数据中快速识别有价值数据，并挖掘数据背后隐藏的规律。三要注重数据分析技术，包括关联分析、聚类分析、语义分析等等，自动分析网上言论背后的观点、意见倾向和信息、相互之间的关联性，揭示舆情发展趋势。四是确保数据安全和保密技术，包括网络攻击与攻击检测与防范问题、安全漏洞与安全对策问题、数据备份与恢复问题、灾难恢复问题等等，确保数据安全和保密[9]。
在数据分析方面，数据分析的准确性尤为重要。引入云计算的概念和技术，与大数据相结合，会使舆情分析更加准确。开展数据间、不同维度、不同领域的数据、多样化的数据间的关联分析，是十分重要的。专家认为舆情关联关系是网络舆情数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识，引入网络舆情支持度和网络舆情可信度，可以更准确表示网络舆情间的关联度，量化网络舆情关联规则的相关性，从而使挖掘结果更准确。
3.研究结果要易懂、易应用和可视化呈现
大数据的真正价值是运用，舆情的最终价值是指导工作。研究结果的使用者未必是大数据和舆情分析的专家。因此，研究结果要求易懂易识，界面必须友好，结果必须可以直观识别。 “用数据说话”。数据最有说服力，由于图表与列表能够清晰、直观、简洁、深刻、形象地表现舆情事件，因此舆情的研究结果要注重运用图表等可视化方式来展现。
4.重点强调舆情的预测，面向未来，做好舆情数据的再利用
大数据的核心是预测，未来舆情研究的重点应由舆情监测转向舆情预警和预测。舆情工作者通过收集分析互联网上关于社会热点或网民关注焦点事件的大量消息报道，发掘背后隐藏关系，进而预测事态发展趋势，为舆情事件处置提供决策参考。
展望未来，大数据时代数据使用的关键是数据再利用，数据再利用的意义在于：挖掘数据的潜在价值，实现数据重组的创新价值。基于大数据的舆情分析，能同时分析更多数据，揭露更多隐藏价值，使预测更准确，决策更合理。未来大数据将使舆情监测功能大大丰富，舆情分析功能更加强大，舆情预测能力进一步增强，这将实现全方位、立体式的综合舆情管理模式，实现舆情管理的价值最大化。
参考文献
[1] 中国互联网络信息中心(CNNIC).第37次中国互联网络发展状况统计报告[EB/OL].[2016-01-22].http：///hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201601/PO20160122444930951954.pdf.
[2] 谢耘耕，刘锐，乔睿，等. 大数据与社会舆情研究综述[J]. 新媒体与社会，2014(4)：133-154.
[3] 张宁熙.大数据在突发公共事件网络舆情信息工作中的应用[J]. 现代情报，2015(6)：38-42.
[4] 王宏伟.舆情信息工作策略与方法[M]. 北京： 中国人事出版社，2012：6.
[5] 戴维民，刘轶. 我国网络舆情信息工作现状及对策思考[J]. 图书情报工作，2014(1)：24-29.
[6] 刘毅. 网络舆情研究概论[M].天津： 天津人民版社，2007：74.
[7] 喻国明. 大数据分析下的中国社会舆情：总体态势与结构性特征――基于百度热搜词(2009―2012)的舆情模型构建[J].中国人民大学学报，2013(5)：2-9.
[8] 李小娜. 大数据时代社会舆情监测的转变和发展[J]. 青年记者，2015(11)：69-70.
[9] 卿立新. 创新大数据时代的网络舆情管理[J]. 红旗文稿，2014(22)：28-29.
大数据营商环境范文第3篇
(一) 合并财务报表概念
合并财务报表是指由母公司和隶属子公司一起构成企业整体, 集中反映企业整体的财务活动状况以及经营成果的财务报表。一般来说, 合并财务报表都是由母公司来进行编制的, 合并财务报表的核算对象包括母公司和子公司都在内, 基本内容是资产负债表、利润表和现金流量表。
(二) 合并报表的意义
合并报表其实并不能作为决策的直接依据, 但是其存在仍然对企业的经营管理有很大的意义。对于子公司较多的企业, 合并财务报表是必需的, 利用合并财务报表才能直观反映多个子公司之间财务上的相互关系, 反映子公司的现金流和经营状况, 对于企业的股东、债权人以及其他利益相关者来说都具有帮助决策的意义。当前, 如何利用网络信息和大数据技术帮助提高企业合并财务报表的编制效率, 是所有企业需要学习思考的问题。
二、合并财务报表编制中存在的问题
(一) 范围界定模糊
国家新会计准则的出台, 规定了企业进行合并财务报表编制的方向和规范, 具体要求是企业应该根据自身的控制情况决定合并报表的编制范围, 要能够确保获得更加全面的企业整体财务合并报表。虽说政策规定健全, 但是合并财务报表的编制范围往往受到很多不确定因素的影响, 导致编制报表工作出现差错和缺陷, 可能引发报表信息的不准确性。新会计准则中主要缺失的不确定因素有两方面:一是持股合并, 新会计准则中并没有对间接持股控制报表的合并方法做出规定;而是暂时性控制合并报表的具体操作也没有做出规定, 难以实现实质性控制企业架构难以融入合并报表编制的范围, 导致合并范围的不清晰。
(二) 子公司和母公司的会计方法不同
新会计准则出台后, 对合并报表的内容做出了很多详细的规定, 导致企业进行合并财务报表的复杂程度也增加, 企业在进行合并报表之前需要对新会计准则的具体规定进行学习思考, 保障企业的编制原则符合政策规定的条件。现状是企业在扩大规模时往往涉及多领域、多行业, 经营的范围十分广泛, 跨领域的经营就会造成不同行业的会计准则存在差异, 给企业的合并财务报表增加难度。一般情况下, 子公司需要调整期会计核算方式与母公司一致, 这样一来, 子公司会计报表得重新编制就会导致其会计信息准确度下降, 增加报表编制难度, 财务管理成本也会增长。
(三) 企业的合并报表方法缺乏科学性
新会计准则中指明了企业进行合并财务报表编制的目的, 就是需要用合并财务报表来对合并企业整体的财务情况、经营情况以及现金流量情况等进行综合反映, 这就要求实现资产负债、所有者权益变动、现金流量和企业利润等多个方面的财务内容的统一。现实是, 现在的会计核算方式不能满足新会计准则对财务报表的要求。一般, 企业采取权益结合法或者购买法来编制合并报表, 但是具体使用什么方式新会计准则中并未说明, 企业在采取具体方式时往往是根据自身的财务情况来进行选择, 甚至有些企业会选择两种方式的混合, 这样不同企业的合并财务报表很难进行比较, 也难以保证财务合并报表和实际情况相一致。
三、大数据环境下改善合并报表的策略分析
(一) 优化合并报表的编制过程
财务会计人员可以利用先进技术来对合并报表的程序进行优化改善。首先, 需要进行对数据的复核。企业可以采用从个别报表开始的方式, 将其中涉及母公司和子公司的财务信息进行重复检查, 然后利用现代计算机技术来进行复核数据的录入。又或者财务人员加强对计算机财务软件的学习, 利用财务软件完成对各个子公司财务信息的上传, 利用信息技术能够起到避免人为处理数据的失误, 保证财务数据更加精确。其次, 要加强对编制合并报表过程中调整分录的重视, 做好正确的抵销分录对于保证合并报表的正确性是非常关键的。此时, 利用网络数据技术对内部数据进行提取, 交由系统进行自动审核, 提高了数据核对的效率和正确性, 并且, 信息技术可以记录每一年的抵销, 并将前一年度的抵销自动纳入下一年度合并报表中去, 以保持分录的完整性, 更好反映企业财务状况。
(二) 建立统一的财务交易平台
建立一个统一的财务交易平台是建设完整的财务系统的重要一环, 信息技术的引进能够更好地帮助企业进行统一财务平台的建立, 使得财务合并报表能够在规范的平台编制。以该财务平台为基础, 企业能够建立起企业合并财务核算体系, 便利了企业母公司和子公司之间进行内部交易, 可以简化合并财务报表的编制程序, 使得企业的财务会计核算更加准确, 提高企业的财务管理能力和财务资源的有效配置。
(三) 提高财务工作人员的专业素质
在信息化和大数据时代的背景下, 财务会计人员不仅需要具备专业的会计核算能力, 还需要掌握与时俱进学习财务信息软件的技能。企业若想提高整体的财务管理水平, 对于财务工作人员的专业水平的提高就要加强重视力度。在进行相关财务人员的选择时, 不仅仅要关注其应该具备的专业素质和学习能力, 同时财务人员的职业道德也是企业在选拔人才时需要密切关注的因素。
摘要：现代信息技术的发展将计算机技术、大数据技术和企业的财务管理联系起来, 利用信息技术更好地优化企业财务活动。合并财务报表是企业财务管理活动中的重要内容, 尤其是在现代企业收购合并的趋势愈演愈烈的环境下, 合并报表的编制效果影响到企业的经营管理。本文通过阐述合并报表的概念和重要性, 分析了合并报表中存在的问题, 最后基于网络大数据环境下提出了合并报表的改善措施, 希望为企业的财务管理活动提供有效的对策。
关键词：大数据,网络环境,合并报表,报表编制
参考文献
[1] 傅超.合并会计报表的种类及其编制方法与步骤分析[J].商场现代化, 2010 (20) .
[2] 崔艳华.新会计准则下合并报表编制方法的几点思考[J].天津经济, 2010 (12) .
大数据营商环境范文第4篇
成熟的大数据技术在信访领域中的应用, 为新时期的信访工作发展带来了新机遇。通过构建信访大数据平台、深入挖掘信访数据背后所隐藏的规律或问题, 及时发现矛盾风险点, 分析背后的成因和预测发展趋势等, 这对积极推动信访工作改革, 创新社会治理, 维护社会稳定, 进一步提高政府科学决策能力等具有重大而深远的意义[3]。
一、大数据分析与挖掘平台的建构
信访数据平台通过对整个数据采集、数据存储、数据标准化、流程控制、平台自动化安装部署、Hadoop集群管理、服务节点管理、应用服务管理、安全及权限管理进行统一管理和控制, 可以极大的提升学校管理员的效率, 并降低日常运维的难度和工作量。并且通过针对大数据业务系统, 基于基础模型和应用模型采用类似机器学习算法、基础算法、聚类算法、实时流计算等算法, 对数据仓库内的模型库进行读取并同步到业务层的数据访问库, 构建业务访问层库, 并采用分布式数据库、常用数据库等存储工具存储, 提高对业务系统的响应效率。平台框架如下图1所示。
(一) 数据采集
数据采集是对信访结构化、半结构化及非结构化的海量数据进行获取的过程。通过接口读取、数据库获取和智能录入有关技术的应用, 将采集到的数据全量存储在融合HIVE、MYSQL、HDFS多种集群的数据仓库中, 保证数据的原始性和多元性。这些数据是构建信访数据挖掘服务模型的基础。其采集过程如下图2所示。
(二) 数据预处理
由于来信、来访、电话和网络等信访方式众多并相对独立, 从而数据重复在建立统一数据库时将是数据治理中很大的一部分内容。数据预处理主要目的在于将现有各类信访来源数据进行统一的标准化, 同时去除重复数据、“脏”数据以及重复数据, 建立标准、统一的共享数据库, 实现基础数据的共享和订阅式访问, 保证数据的一致性。整个数据预处理过程采用自动对比方式, 清除完全重复的数据记录, 同一种记录存在差异, 在有效只能保存一条时, 将采用按时间对比的方式, 去除过期数据。在面临程序不能正确判断数据是否正确的逻辑数据时, 则需要人工加以判断, 制定去重规则。主要重重规则如表1所示。
(三) 存储检索
存储检索主要包含数据仓储的建设及数据检索及管理两大内容, 以Hadoop数据仓库为存储工具构建海量可扩展的存储仓库为存储介质, 提供分布式, 高并发性的海量存储数据存储及访问, 并提供数据的管理及检索。存储检索主要有五大核心组成, 主要功能如表2所示。
(四) 数据管理
数据管理主要对大数据平台的数据从查询, 元数据, 分类, 文件等方面进行安全, 可用, 便捷管理。
(五) 计算平台
计算平台采用了基于Flume的实时流数据采集, 基于Kafka实现实时流调度处理, 同时通过信访的实时流数据聚合技术, 并采用SparkStream实现实时流计算功能, 使得该大数据平台具备了实时计算与分析能力。计算平台可以实时处理海量数据、在线统计分析, 涵盖批处理、流处理、机器学习、图计算、SQL等多种应用模式, 实现分布式存储、并行计算和自动容错功能, 提供低延迟、高性能的数据处理。
(六) 模型与算法
模型与算法框架分为三个层次:数据层、算法模型层和使用层。数据层能够实现对数据的采集、调度和存储等。算法模型层主要实现相关主题分析或挖掘等相关算法库匹配。使用层主要针对前端业务应用效果, 开发对应的开发和开放接口, 对接响应的模型算法, 计算和呈现对应的结果。
二、应用分析
本文以H市开展信访大数据平台建设的实践为例, 通过整合该市各个县区的信访资源, 并与省级、国家信访数据实现互联互通的基础上, 我们主要开展了以下几个方面的信访大数据的挖掘分析与应用。
(一) 信访量趋势分析与预测
由于每个月的信访量并非表现为均等, 并且信访人员编制有限, 无法保证信访工作人员充足。为合理做好信访工作人员调配准备工作, H市通过对近数年的信访量趋势分析, 总结出每个月份的信访量普遍趋势模式。其次, 深入分析模式的成因, 确定影响信访量的指标。然后, 利用多元线性回归分析方法, 对影响信访量趋势走向的各项指标进行量化。最终建立预测模型以实现对各个月份信访量的预测。实践证明, 信访人数和信访件数量的预测结果与实际发生走势基本一致。其中, 信访人数预测结果的平均准确率可达92.3%, 信访数量预测结果的平均准确率可达84.7%。具体效果如图3所示。
(二) 信访工作人员数字画像
信访工作人员数字画像主要是根据工作人员特性和信件办理行为数据建立标签, 通过收集与分析工作人员基础信息、信件信息、受理信息以及评价信息等主要信息的数据之后, 基于办信质量评价体系, 为每个信访工作人员构建多维护的行为模型, 综合各个维度的情况, 建立信访工作人员行为画像和综合画像, 树立优秀工作人员的行为画像, 有利于工作人员了解自身整体情况以及和优秀工作人员的差距, 有利于信访部门管理者统筹规划工作人员的培养与管理。具体效果如图4所示。
(三) 综合预警
综合预警是将信访人、信访来信、信件办理和政策法规等数据进行关联分析, 建立包括超期、重访和越级三大预警, 是信访管理部门的“晴雨表”和“报警器”。超期预警是针对即将超出既定办理期限的信件, 通过短信或邮件方式通知相应的责任人督促及时办理。
三、结语
大数据时代的到来, 为进一步推进信访工作改革, 建立以成熟的大数据为驱动信访平台是当前信访研究热点。通过对信访大数据平台的构建, 开展信访量趋势分析与预测, 有助于信访部门充分了解当前信访量现状, 为提前做好信访工作部署提供预测数据参考;其次, 基于用户画像技术对信访工作人员进行数据画像, 有助于信访工作人员自我认知能力的提升。最终通过建立综合预警平台有助于及时发现问题或异常, 提高信访工作监管效率。应用实践表明该项研究取得了一定的成效, 后续还可以通过对信访大数据更深层次的数据分析与挖掘, 充分认识各类信访案件背后的规律。比如, 信访人行为分析、重大案件自动识别以及案件关联分析等。
摘要：在信访大数据背景下, 运用成熟的大数据技术深入挖掘数据背后所隐藏的规律或问题、及时发现矛盾风险点是新时期信访工作改革的重点。在构建信访大数据分析与挖掘平台的基础上, 以H市信访大数据分析与挖掘平台的建设为例, 对信访量趋势分析与预测、信访工作人员数字画像以及综合预警等具体应用进行了介绍。实践表明:该平台能够对较好地完成对各个区域信访量的预测;数字画像技术的应用有利于提高信访工作人员的自我认知能力;综合预警功能够超期办理、重复来信和越级信访等行为做出预警。
关键词：信访,大数据,内容分析,数据挖掘
参考文献
[1] 陈海郎.信访一体化信息系统关键技术研究与实现[J].价值工程, 2016, 35 (15) :81-83.
[2] 张海波.大数据与信访治理[J].南京社会科学, 2017 (10) :67-73+126.
大数据营商环境范文第5篇
摘 要：在有效解决大数据应用以及运行问题的措施中，基于云计算的大数据分析体系是主要策略。云计算应用技术处于大数据分析的重要环节中，在对大数据进行分析的流程中不可或缺。云计算技术能够使数据分析更加简单、快捷，而且能够使大数据分析的针对性和有效性大大提高，形成整个数据分析中各个环节的推动力;在大数据处理方面，云计算技术能够在一定程度上缩短数据处理时间，提高数据处理效率，增强系统响应的敏锐性。本文论述了大数据的基本处理流程，研究了云计算技术在大数据分析中的主要作用，从并行处理技术、存储与访问技术两个方面探究大数据分析流程优化技术。
关键词：云计算;大数据;数据分析;流程优化
Research on Big Data Analysis and Optimization Technology Based on Cloud Computing
ZHU Peipei
（Henan Information Consulting Design and Research Co.，Ltd.，Zhengzhou 450008，China）
0 引 言
在當今科技化迅速发展并全面普及的时代，云计算技术的研究与应用、大数据分析技术都是业界关注的热点问题;云计算从核心技术与应用场景等方面，都处在快速发展阶段，所涉及的数据资源也备受关注。信息化、网络化在各个领域中的应用，产生了大量数据信息，为了从大量数据中提取所需要的各类信息，对大数据的分析必不可少。为了进一步优化升级大数据分析流程，需要逐渐将云计算技术引入到大数据分析流程中，从而缩短海量数据处理花费的时间，提高数据分析的质量与效率，提升数据分析与处理系统的响应能力。在充分应用云计算技术的基础上，加强探究对大数据分析流程进行优化的路径，对信息技术的发展意义极其重大。
由于数据规模巨大，传统数据的存储与分析系统的容量已经难以满足大数据分析的要求，需要探究新的解决方案。以企业大数据分析为例，企业相关人员希望能够通过分析大数据，使潜在的商业价值被发掘出来，从而更好地提高自身产品的品质与服务的质量。在大数据分析的过程中，需要综合利用无线数据技术、高性能计算技术、高级数据库技术以及移动互联技术。数据存储技术的不断发展，大大降低了数据存储的费用开销。借助云计算技术，在大数据分析过程中能够更加容易地获得强大的计算能力;在大数据管理方面，相关技术灵活多样，各类技术都为大数据分析提供了良好的技术支持，如NewSQL、NoSQL、Hadoop以及图形数据库等。
1 大数据及其基本处理流程分析
从数据规模来看，大数据是海量数据，利用传统的数据处理方法和手段难以对大数据进行处理，需要借助高端信息处理方法与技术，在有限时间内对海量数据进行感知、获取、加工、管理、处理和共享应用。通常情况下，大数据呈现体量大、模态多样、生成快速、高价值、低密度的显著特点。对传统数据处理方法与技术进行升级，可以形成大数据技术。云计算技术出现后，逐渐产生较多的云计算技术平台，成为大数据处理的技术服务平台，给大数据处理流程优化带来较大便利。一般情况下，可以将大数据处理流程划分为数据采集、数据处理和集成、数据分析、数据解释。在数据采集过程中，全面采集各个端口的数据信息，并实现数据的预处理，使数据格式统一化，方便后续进行数据分析与计算，数据分析结果可以通过可视化手段传递到用户端。
数据采集阶段。由于互联网技术的快速发展与广泛应用，数据来源十分广泛，增加了较多数据生产的环节，使数据产出量得到较大幅度的提升，数据之间的关联更加紧密，复杂度不断增加，在数据采集精度和采集速度方面提出了更高要求。因此，需要进一步优化升级传统数据的整合处理技术，利用相关方法与技术，在短时间内将海量复杂数据进行快速简化处理，提高数据处理、整合和利用的水平，从而更好地为用户提供数据服务。在当前形势下，随着信息量的不断增大，如果继续单一依靠传统大数据处理技术，将难以应对海量数据带来的挑战。因此，企业迫切需要全面整合数据处理流程，研究更加有效的优化处理技术，从而使数据资源的利用价值和服务效能得到提升。
在大数据处理基本流程体系中，不同运行阶段的要求不同。在数据处理与集成阶段采用去噪、格式化等方式进行数据预处理，采用统一的数据结构，预处理前一阶段的采集数据。由于数据类型比较复杂，需要除去较多无效数据，转化为统一的数据格式，以便更好地利用。通常情况下，可以通过设计过滤器等方式，将无效数据去除，转化为有效数据。在数据分析阶段，根据不同的数据应用需求和价值功能方向、应用数据挖掘工具或者数据仓库工具，进一步分析原始的采集数据和整理的数据。在数据分析方面，有较多大数据分析服务商，能够提供专业的支撑产品和服务软件，对数据进行全面深度分析。在数据显示方面，当数据量不断增大时，数据分析结果输出无法通过传统模式进行展现，利用数据可视化技术，能够为数据解释和直观展现提供技术支持，向用户直观形象地展示数据分析结果，从而提高数据深度利用价值。
2 云计算与大数据分析
云计算是为了更好地服务互联网，设置的一种增加、使用与交付模式，利用互联网提供动态且易扩展的虚拟化资源，是一种按使用量付费的模式;用户根据自身需求进行访问、获取、利用资源。在大数据处理流程中，数据分析是最重要的部分，体现了数据的价值。基于大数据的数据分析是指利用相关方法与技术快速整合、深度处理获取的海量数据。作为大数据分析的重要支撑平台，云计算技术能够为大数据分析提供具有较强扩展性、经济性的存储和计算资源，奠定深度应用的基础。总体来看，大数据技术是云计算的拓展与延伸，从大数据的采集、储存、处理与应用，需要应用大量的技术;随着数据的快速变化，信息量日益膨胀，采用云计算的方式进行大数据分析，需要升级数据通信宽带，加强建设云资源，从而确保不断增强数据整合体系功能，满足社会发展要求。基于云计算的大数据分析，将云计算与大数据分析融合，优势主要体现在两个方面：能够借助云计算虚拟化环境，与用户的业务需求结合起来，深度优化配置各类资源，从而使大数据的可扩展性得到提升;进一步细化数据分析力度，提升数据本身的挖掘价值，有助于降低数据分析成本，全面提升硬软件设施利用率。
3 大数据分析流程中并行处理技术的优化路径
3.1 大数据逻辑分析的优化
在大数据分析中，按照逻辑关系将具体问题分解为各个要素，通过比较，对各个要素的影响因子进行评判，通过对影响因子的影响程度高低进行排序，从而分清主要影响因素和次要影响因素，经过推理，得到各个要素之间的关系，汇总分析结果，从而揭示问题本质规律。要优化逻辑分析思路，利用云计算技术对数据处理模型进行构建，对海量数据的分析任务进行分解，并行处理海量数据，并汇总计算处理结果，从而完成大数据分析任务。因此，从逻辑分析技术的角度来看，在大数据分析中利用云计算技术架构进行逻辑分析具有可行性。
3.2 数据管理架构的优化
在云计算模式下，分布式调度器、分布式锁服务、GFS文件系统能够优化升级数据管理架构。GFS文件对海量数据进行贮存，分布式锁服务能够管理、处理服务器以及元数据的信息。在主服务器监控方面，通过BigTable进行优化，扩展分布式存储系统，使其效能得到最大程度的发挥。监控分布式锁服务中的目录，从而实现负载均衡处理。在子表服务器存储系统中，依据时间的远近来处理数据，实现优化子表服务器存储系统。
3.3 数据模型组织结构的优化
对数据模型组织结构利用云计算技术进行优化时，以分布式多维映射表设计BigTable，实现优化数据模型组织结构。
4 大数据分析流程中存储与访问技术的优化路径分析
4.1 数据流以及控制流的分离
存储与访问是基于云计算的大数据分析流程的关键环节，利用GFS文件系统，操作数据流和数据库。将GFS文件系统节点做成控制集群，分析数据源头。同时，将应用程序访问链接设置在客户端，以库文件形式为主。在GFS集群中，数据操作大小为64MB，在整个文件系统中进行数据操作;为了方便操作，需要对数据块设置相同的索引号。集群中的数据块经过上述流程环节，向客户端统一发送引入信息。客户端收到信息，执行存储与读写等操作，该过程完成了服务器和客户端之间的联系。在一定幅度下，降低主控服务器的负荷载量，还能够多种数据块进行同时访问。
4.2 不缓存数据的优化
由于存在磁盘性能缺陷，文件系统需要频繁访问磁盘，产生大量缓存数据，降低了系统的操作性能，访问速度下降。利于云计算技术构建GFS文件系统，不缓存数据操作，提高文件系统性能。在GFS文件系统中，在内存中存储需要操作的文件块，当该文件块首次被用户访问时，系统先从磁盘中读取文件块，之后用户每次访问该文件块，可直接读取缓存，从而提高系统读、写操作的性能。
5 结 论
充分利用云计算技术，优化大数据分析流程，需要与大数据分析整体处理程序的具体要求相结合;对运行规律进行总结，对并行处理、数据存储与访问、组织与管理等方面不断探索，与未来发展和用户实际需求相结合;利用有效的系统快速整合处理海量信息，从而进一步提升大数据信息储存的价值，使数据资源应有的功能充分发挥出来。在优化设计过程中，要充分考虑现实需求、运行环境等各方面的因素，加强培训操作人员，实现理念与技术的有效融合，利用云计算技术，使大数据高效处理与利用的價值不断提高，从而推动数据的发展。
参考文献：
[1] 王伟钧.基于云计算的大数据分析流程的优化路径 [J].电子技术与软件工程，2017（21）：164.
[2] 洪汉舒，孙知信.基于云计算的大数据存储安全的研究
[J].南京邮电大学学报（自然科学版），2014，34（4）：26-32+56.
[3] 韩晶.大数据服务若干关键技术研究 [D].北京：北京邮电大学，2013.
[4] 孙海军.基于云计算的大数据处理技术 [J].信息安全与技术，2014，5（11）：61-63.
[5] 田野，王彪，刘丹.基于大数据的一体化移动警务综合管控平台建设与应用 [J].湖南科技大学学报（自然科学版），2017，32（1）：67-72.
[6] 邓仲华，刘伟伟，陆颖隽.基于云计算的大数据挖掘内涵及解决方案研究 [J].情报理论与实践，2015，38（7）：103-108.
作者简介：朱培佩（1984-），男，汉族，河南周口人，项目管理人员，硕士，研究方向：大数据研究。
大数据营商环境范文第6篇
一、医院财务管理创新中运用大数据的重要性
近年来,大数据技术发展趋于成熟,实现了数据信息同互联网科技的完美结合,使数据分析的快速性、精准性、有效性得到进一步提升。进行医院财务管理工作的创新是医院深化改革的重要组成部分,对于提升财务工作在医院发展建设过程中的作用和地位意义重大。
(一)推动医院财务管理数字化发展,提升现代化管理水平
大数据的采用能够有效推进医院财务管理实现数字化和网络化发展,有利于提高医院管理运营信息同财务信息的集成水平,同时能够推动医院财务管理模式的优化升级,使医院会计核算、财务解析、财务监管等工作内容向现代化管理转化。
(二)加速医院财务管理信息化建设,推进医院改革发展
大数据技术的有效运用,对于医院财务管理的信息化建设起着加速器的作用。医院财务管理中大数据的运用,主要依托于互联网信息技术,通过借助信息分析技术,进而为快速做出正确、有效的决策提供参考,在提高医院财务管理工作效率的同时,提升医院财务管理信息的共享性,为医院各项事业的发展提供全方位支持。
二、大数据在医院财务管理创新中的有效应用
(一)创新财务管理模式,加强在医院管理事务中的渗透融合
大数据环境是医院财务管理进行管理模式创新发展的重要契机,医院财务管理大数据化是医院未来财务管理的基本形式。当前,受到大数据发展的影响,医院财务管理呈现出财务数据信息持续性扩张,并向外部不断延伸融合的特点,而且数据种类具有多样性。财务管理中引入大数据技术,将进一步拓展财务管理的外延,使数据信息的整合、分析能力提升,财务管理更趋规范化。通过对财务数据进行分析,与医院发展战略制定、业务运营进行高度融合,进而实现对全新的医院财务管理模式的构建。这就要求,在进行医院财务管理数据化发展的过程中,进行医院数据深挖,进行数据的全面采集和整合,并加强对数据的规范化管理,同时要做好信息数据资源的共享,有效发挥出大数据在进行预测、分析方面的核心优势,实现医院财务管理综合水平的提升。
(二)利用医院财务数据分析,提升医院财务管理风控能力
在实际工作中,医院的运营管理面临着各种突发事件和问题,导致医院财务管理工作存在较大的风险,比如设备器械采购预算与实际费用支出存在偏差,对医院营收判断失误等,都会造成医院经济的巨大损失。这就对医院财务管理的风险防控能力提出了严格要求,医院需要对财务管理中潜在的风险能够及时察觉并采取有关措施,确保医院财务管理工作能够顺利平稳开展。由于,大数据技术具有进行信息分析预测的显著优势,将其充分而合理的运用在医院财务管理中,通过建立完善的医院管理信息数据库,使财务管理部门够获取有效的数据资料,进行相关信息的分析和梳理,搭建体系化的风险量化结构,并根据对有关数据和指标的比较分析,进行风险指数的预测判断,进而做出应对策略的制定,实现医院财务风险管控能力与水平的提升,为医院发展事业保驾护航。
(三)注重医院财务管理人才队伍的建设
医院财务管理工作的创新于发展根本动力在于人才。大数据技术作为新兴的科技力量,对于人才的综合能力要求较高,不仅要求财务管理人员具有扎实的财务专业能力,也要求其具备优秀的互联网信息管理技能,并具有较强的数据资源分析整合能力。这就需要医院加大对现代化财务管理人员技能的培训,加强医院财务管理人员队伍建设,在注重财务管理部门业务效率与质量提升的同时,进行财务管理队伍信息化运用能力的提升,通过构建素质高、能力强的现代化财务管理团队,提升医院深化发展综合实力。
结语
总之,通过上述分析我们清晰地看到,大数据环境下各个行业领域都在寻求创新与变革,以借助时代的风帆实现自身的裂变升级,开辟出更加广阔的发展天地。加强医院财务管理工作的创新,在医院财务管理中进行大数据技术的开发融入,是医院现代化建设对时代的回应。大数据影响下,医院财务管理将打破传统的财务边界,以信息资源共享为纽带,促进医院各项管理运营工作之间的连接,助力医院决策与风控水平的提升,同时医院财务管理人才队伍能力的强化,将共同发力,为医院的发展注入源源不断的动力。
摘要：大数据背景下,医院加大财务管理的创新与研究是适应时代发展的必然要求。医院财务管理的数据化发展,将进一步发挥财务管理在医院现代化建设中的推动作用,促进医院财务管理水平的整体提升,实现医院管理质量和管理效率的双向升级。据此,笔者就大数据时代下,医院进行财务管理创新的重要性以及有效开展医院财务管理创新的方法策略进行了初步探究,以期为拓宽在医院财务管理中进行大数据技术的应用,带来思路的启发。
关键词：大数据环境,医院财务管理,创新
参考文献
[1] 王莉.大数据视角下我国医院财务管理实现创新的途径及策略[J].中国管理信息化,2018,21(23):47-48.
[2] 贺艳霞.数据管理在医院财务管理中的优势与问题研究[J].经济研究导刊,2018(32):120-121.