大数据背景下需改革税收征管模式_刘畅
大数据背景下的企业财税管理
大数据背景下的企业财税管理 发表时间：2019-06-05T08:56:12.560Z 来源：《电力设备》2019年第2期作者：张冰洁王一谦 [导读] 摘要：随着我国经济实力的不断加强，科学技术得到了飞速的发展，大数据、互联网、计算机等技术在我们的生活中频繁被提及，大数据时代已经悄然到来。 (国网新疆电力有限公司物资公司新疆乌鲁木齐 830011) 摘要：随着我国经济实力的不断加强，科学技术得到了飞速的发展，大数据、互联网、计算机等技术在我们的生活中频繁被提及，大数据时代已经悄然到来。通过大数据技术能迅速的获取到对企业数据信息的应用，处理迅速且准确度高。在这种时代背景下，企业也在不断的发展，各个企业之间的竞争压力也越来越大，企业的财税管理成为了市场竞争力的重要内容需要不断地使用信息技术来管理企业财税，对企业发展来说既是挑战又是机遇。 关键词：大数据；企业；财税管理 引言 随着计算机网络技术在社会中的飞速发展，人们正在不断的进入大数据的时代。在大数据不断应用的时代背景下，人们传递信息的速度越来越快，这对企业进行一些重要决策的时候需要大数据实时提供，尤其是企业对于资金的投入问题，需要财税管理部门为企业及时的提供数据信息，引导企业做出最正确的决策，而过去传统的企业财税管理中应用的模式已经跟不上时代的发展，如果企业要想在这个大时代背景下带来的机遇挑战，那么就需要在大数据时代背景下对企业的财税管理做出改变，促进企业在市场中的核心竞争力。 1大数据背景下财税管理的优缺点分析 1.1大数据背景下财税管理的优点 和过去的企业发展相比较，在大数据时代背景之下，企业即将面临着更多的发展机遇和发展挑战，同时也让企业对信息技术有更多的了解与掌握，并让大数据时代下掌握的数据信息对企业发展发挥重要的作用。随着经济的发展和全球经济一体化的产生，这就意味着企业的发展不仅受到国内企业的竞争，同时还面临着国际形势给企业带来的竞争压力。在我国企业发展的市场中，信息随处可见。假设企业的财税管理部门没有将大数据带来的信息资源合理利用，企业就很难在市场竞争中继续发展，所以，企业财税管理部门需要准确度更高，对企业发展效果更好的财税管理方式，在通过市场中找到需要的数据信息，帮助企业的高层工作人员在做出决策时有更多的数据进行参考，进而准确对企业未来的发展方向做出选择，制定出最适合企业发展的运行方式，促进企业的发展。 1.2大数据背景下财税管理的缺点 在大数据时代的发展背景下，企业不仅拥有着更多的发展机遇，同时也面临着大数据时代给企业带来的很多挑战。尽管在大数据时代背景下，人们在日常生活中体会到了很多的便利，但与此同时也给人们在日常生活中的很多个人隐私带来了可能会被泄露的挑战。企业在进行财税管理工作时，有的时候通过大数据技术收集信息时就会涉及到一些隐私问题，甚至还有一些收集到的数据信息是通过一些非法组织为了获取高的利益进行出售得来的；不仅如此，市场中的数据信息还存在很多表面信息和虚假信息，这些信息的检测结果不都是真实有效的，存在着虚假性和片面性，通过这些信息对企业财税管理工作的干扰，企业在进行重大决策的时候就会出现差错，会给企业带来很大的损失，不利于企业的发展。 2财税管理在大数据时代背景下面临的挑战 2.1企业财税管理共享难、要求乱 很多企业在进行财税管理工作时，很多从市场中收集到的数据信息被财税管理工作人员所忽视和遗漏，信息难以做到较高的共享性且数据信息被分布在企业的不同部门，在企业的各个部门之间信息的连接使用被间断，各个部门的信息交流缺乏沟通，企业很难对数据进行有效的分析。在大数据时代背景下，拥有计算机、互联网技术的应用，从市场中收集到的信息是可以共享的，市场中的信息在爆炸式的进行增长，企业能对很多有效的数据信息和资源加以利用，同时大数据时代中对企业的要求也正是对市场信息进行有效的利用。但很多的企业在发展中不愿跟随大数据的时代要求，各个部门为了自身部门的经济利益不愿实行信息资源的共享；况且企业在发展中成本有所限制，还有陈旧的管理观念，企业的财税管理信息系统早已经不适应企业的发展，但财税人员还仍然不愿意开发和创新管理系统；企业的财税信息管理要求的信息标准不一样，在各部门信息进行交流沟通时很容易发生信息对不上的现象，财税部门很难获得足够的数据信息，不利于企业财税管理的发展。 2.2企业财税管理观念落后 目前企业财务管理只专注于对会计进行电算化的数据信息出来，只关注数据的处理，不考虑企业时代背景的变化。传统的企业管理部门不重视大数据对数据信息的收集，没有意识到将财务管理进行信息化对企业发展的作用，仅仅对数据信息进行管理，将目标放在如何提高企业的经济利益上，同时企业财税管理部门的工作人员只关注财税管理部门对数据表面信息的处理，不针对企业的实际情况进行财税管理工作，没有将大数据时代背景带来的互联网、大数据技术应用到企业的财税管理工作中。 3财税管理在大数据时代背景下转型的措施 3.1助推财务转型升级 随着经济全球化的发展不断发展，企业财务管理也发生了相应变化，企业除了借助自身的财务报表，还可以从客户数据、业务数据等多个层面来深入挖掘有效的财务管理信息。 3.2提高决策的支撑能力 在大数据背景下，企业通过对财税数据进行加工处理，能够筛选出可用的信息数据。这种从数据加工直接到战略决策的方法能够深入剖析财务管控的问题和难点，减少企业决策风险，提高战略决策的科学性和合理性。 3.3吸收和培养大数据财务管理人才 随着大数据时代的到来，大数据、互联网技术已经在很多企业的管理加以应用，大数据、互联网技术得到了很大的发展，所以企业在对财税大数据信息和处理财税方面的信息等财税管理工作时也对财税管理的工作人员提出了更高的要求，做出企业决策方案的方式也在发生变化。但仍然有很多的财税管理工作人员对企业财税管理的观念不够了解，处理大数据信息的管理能力也不能满足企业的需求，导致企业中出现缺乏财税管理人才的现象。所以企业在建设财税管理信息化的同时，还应该不断的培养财税管理工作人员的技能，企业应重视对
探析大数据时代背景下的财务管理的论文
探析大数据时代背景下的财务管理的论文 摘要:大数据概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，在互联网如此发达的今天，大数据时代已经来临。大数据时代的到来，对财务管理提出了新的要求，要求财务人员具备大数据分析能力，转变角色(由传统的单一财务的记账员角色 关键词:探析,数据,时代,背景,财务管理,论文, 大数据概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，在互联网如此发达的今天，大数据时代已经来临。大数据时代的到来，对财务管理提出了新的要求，要求财务人员具备大数据分析能力，转变角色(由传统的单一财务的记账员角色转变为集财务、数据分析处理为一体的综合性财务人员角色)，实时分析，及时预测，提高了企业决策的准确度，大数据财务管理代表了财务管理发展的新趋势。 一、大数据时代财务管理概述 1.大数据的涵义 大数据是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，有海量、高速、多样、价值密度低等特点。 2.大数据时代财务管理的定义
大数据时代财务管理是指在实时动态变化的大数据支持下，企业财务人员利用现代财务管理技术和手段，对于企业财务数据进行成本管理、管理信息定制、财务能力分析、动态利润管理、财务信息预测、财务预警管理等活动的大财务管理。 3.大数据时代财务管理的发展趋势 (1)具备大数据分析能力，进一步挖掘财务信息核心传统的财务管理分析更多关注结构性财务信息的分析，对非结构性财务信息和非财务信息关注较少，在大数据时代，要求财务管理相关人员要具备大数据分析能力，不仅要分析结构性财务信息，还要分析非结构性财务信息和非财务信息，除此之外，还要将结构性财务信息与非结构性财务信息和非财务信息相互整合，进一步挖掘财务信息核心，预测企业所在市场状况的变化，进一步为企业管理层筹资、投资、成本管理、市场开拓、新技术研发等决策提供有用信息。 (2)实时分析，及时预测，提高企业决策的准确度大数据具有海量、高速、多样的特点，大数据时代的财务管理在获取资讯的数量、速度、种类等方面较传统财务管理有绝对性的优势，这就使得财务管理由之前的基于结果分析的事后管理，转变成了基于过程分析的事中管理，能够对资讯带来的大数据进行实时分析，大大增加了企业管理决策的灵活性和准确度，帮助企业及时预测市场变化，能很快根据大数据分析结果调整生产、销售等环节的作业，对市场的适应性增强，从而有助于企业提高市场占有率，增强市场竞争能力，培育核心发展能力，延长企业寿命，促进企业的生存和发展。
大数据背景下数据挖掘技术的应用
《计算机科学与技术前沿》 课程论文 大数据背景下数据挖掘技术的应用 2016年1月7日 题目 学院 学号 姓名 指导老师 日期
大数据背景下数据挖掘技术的应用 摘要 当今社会是一个信息化社会的时代，同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步，使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。因此在大数据的背景下,如何高效地从大量包含有用数据的库获得有用信息已成为企业和科研工作重点关注的点，而这一工作涉及的关键技术就是数据挖掘技术。总得说，数据处理的需要既给数据挖掘技术带来了机遇，于此同时带来了一系列的挑战。 本文分别从企业、图书管理和情报学领域三个方面阐述数据挖掘技术的应用，同时对它的发展现状、存在的问题和未来的发展趋势进行了一些阐述，从而加深了对数据挖掘技术的理解，以便更好地了解数据挖掘在各个领域的应用，最后对数据挖掘技术的应用进行一个整体的总结。 【关键字】：大数据；数据挖掘；数据挖掘的应用
Application of data mining technology in the context of data Abstract Today is the age of information society,but it is also an age of big data．With development and progress of information technology and the computer industry which include the Internet, the Internet of things, cloud computing and artificial intelligence, data processing has become an urgent problem．Therefore,in the context of big data,how to get useful information from a large library of useful data have become focuses of enterprises and scientific and research work．The work involved is the key technology of data mining．In General spedking, data processing needs for data mining technology, and at the same time poses a series of challenges． The paper aims to account the development present situation,existing problems,and developmenttrend in the future based on companies,library management and the field of information science development,so as to enhance understanding of the data mining technology ,to better understand data mining applications in various fields,and to draw an overall summary of the application of data mining technology． 【Key words】：Large amounts of data；Data mining；Application of data mining
大数据时代下可能出现的工作变化
大数据时代下可能出现的工作变化 在当今信息时代，以计算机类智能设备和互联网系统为典型代表的信息大爆炸和大数据经济一触即发，人与人，以及人与物，物与物之间互相关联。未来教育在互联网等技术的作用下变得越来越多样化和终身化；未来学习越来越个性化；未来的教师由知识的二传手到质疑创新精神的引路人，相应的能力要求也需要与时俱进。大数据、互联网等技术必然带来教育体系的变革。互联网等信息技术从最初作为教育信息工具的使用到扩散整个教学系统成为变革的内动力，带来了教育的新期待，站在以互联网为代表的新技术时代潮流尚，教师教育也要顺势而为，思考在教育变革的大浪潮中教师如何进行角色重塑和专业成长。 一、大数据时代教育系统性变革的内外动力 （一）教育系统变革的外动力 以互联网为代表的信息技术推动了教育教学所处的外部生态环境，使教学系统与整个社会大系统之间的相互关系发生了变化。一方面，社会历史变迁对教育教学提出了变革的新要求；另一方面，科技进步为教育教学的变革提供了新手段。这两个方面叠加在一起，构成了推动教育教学变革的外部动力。 教育教学的变革主要反映在对人才的需求上和信息社会对个性化人才的需求之上。个性化、定制化、网络化生产的家庭工厂将取代庞大的规模化工厂。这种新型的数字化制造模式和发展模式，需要大量的适合信息时代的高素质人才。为了适应新形势发展的需要，教育迫切需要回归到“个性化”之路。未来教育在互联网和大数据的作用下变得越来越个性化，学习者对教育的选择多样化和定制化。以互联网和大数据为代表的新技术是教育变革的技术推动力量。“微学位”、数字化学校和数字化课程、反转式课堂、游戏化学习、互动式新型媒体技术等全新教育模式的出现预示着互联网时代的教育将实现教育从教学内容到教育方式的全方位的转变。互联网推动整个教育教学的范式转变与流程再造，互联网时代教育的变革正源于外部动力和内部动力的共同作用。 （二）教育系统变革的内动力
税收征管的现状问题及对策
税收征管的现状、问题及对策 内容摘要：新税制施行后，各地税务机关从自身税收征管实际出发，探索出了 一些行之有效的办法，但同时也存在一些问题。为了税制的有效运行，巩固税收征 管改革的成果，堵塞征管漏洞，本文提出了一些粗浅的建议。 关键词：税收征管；纳税申报；稽查制度 1994年税制改革后，国家税务总局适时提出了深化税收征管改革、建立“以纳税申报和优化服务为基础，以计算机网络为依托，集中征收，重点稽查”的新的税收征管模式的要求。经过几年的运行，新的征管模式的作用和成效已初步显现，税收环境得到了初步改善，偷逃骗税得到了一定遏制，税收收入连年超额完成，强化征管的地位得到充分体现。但在征管模式转换中也暴露了一些亟待解决的问题。 一、当前税收征管存在的问题 （一）《税收征管法》本身存在的问题 《税收征管法》实行以来，在加强税收征管，打击偷、逃、抗、骗税行为，保障国家财政收入，保护纳税人合法权益等方面发挥了非常重要的作用，但同时也暴露了一些问题。根据《税收征管法》第二十六条规定税收保全措施只用于从事生产、经营的纳税人。对非从事生产、经营的纳税人，或对扣缴义务人和纳税担保人不能适用该措施。根据第二十七条规定强制执行措施只适用于从事生产经营的纳税人、扣缴义务人和纳税担保人，其他纳税人则不适用。可见税收保全、强制执行措施的客体过窄，只适应于从事生产经营的纳税人、扣缴义务人，对发生个人所得税纳税义务的行政单位、非盈利性质的事业单位、税务机关就不能采取税收保全、强制执行措施。这种规定影响了税法的刚性和税收的效率，致使税务机关对一些行政事业单位偷、欠的个人所得税款无能为力。 （二）税收征管模式存在的问题 1994年国、地税两套税务机构分设后，全国税务系统投入了大量的人力、物力、财力，突破旧框框大胆进行征管改革。深圳市地方税务局率先在全国实行征管查 三线分离、取消专管员管户的“保姆式”征管模式，取得了显著成效。但是综合全国 税收征管改革的实践，有几个问题未得到很好解决。主要有： 1．管事不管户，管理出现空档按照统一登记、集中征收、分类检查“三线分离”的征管体制，将税款征收任务下达给征收分局，查补税款的任务下达给检（稽）查分局。表面上看，征收分局任务确实很重，管户很多，管事也不少。但由于执法权 限有限，担负征收重任的征收分局却是管事管不了户，纳税人的基本状况、财务核算 等只能从计算机中获得，管户也只是依靠电子手段催报催缴，其余变成盲区。检（稽）查分局由于压力不大，形成了年初抓大户、年中抓收入、年底抓户数的三步曲，轻轻松松完成年度检查任务。结果管户的不管事，管事的不管户。征收分局坐等 上门，片面地认为取消专管员管户制度就是隔断税务人员同纳税人的直接联系，把管 理限定在税务机关内部审查纳税人报送的资料、报表上，忽视了对纳税人具体生产经 营情况的掌握，造成新征管模式运行链条中断，在一些管理环节出现空白。
(完整版)大数据时代背景下实现税收现代化的几点思考
大数据时代背景下实现税收现代化的几点思考 发布日期：2015-11-16 当今世界，是一个大数据的时代。大数据犹如一波千尺巨浪，汹涌而至。个人、企业、政府无不被这思维技术理念的大变革所席卷，各行各业都跃跃欲试，弄潮其中。当新一轮的税收现代化改革的号角吹响时，改革浪潮与大数据浪潮已不期而遇，在这碰撞与冲击下，大数据正催生着新的治税思维。 一、大数据成就了一个变革的时代 大数据，近年来风靡全球，进入2012年，大数据一词越来越多地被提及，然而对其的理解却几乎都是模糊不一的。《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》的作者维克托﹒迈尔﹒舍恩伯格认为，大数据并非一个确切的概念。也许它初始是大到需要改进处理数据工具才能处理的海量数据，而由此促进了新的处理数据的诞生，并最终成为了人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，以及改变市场、组织机构、政府与公民的关系的方法。研究机构Gartner则将“大数据”定义为，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。无论何种，大致上可以说明大数据是传统模式（或流程、工具、手段）无法处理的海量数据集。从某种程度上说，大数据甚至是数据分析的前沿技术。从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。由此，大数据开启了重大的时代转型，故而哈佛大学社会学教授加里。金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程”。大数据爆炸，给这个时代带来了撼动与巨变，于是成就了今天的大数据时代，一个数据无所不在、改变蓄势待发的新时代。 二、大数据时代促动了现代治税理念 我国税收现代化进程伊始，大数据及大数据技术带来的诸多变革，无疑将极大地影响了我国的税收改革。在国家税务总局的税收现代化规划蓝图中，完备规范的税法体系、成熟定型的税制体系、优质便捷的服务体系、科学严密的征管体系、稳固强大的信息体系、高效清廉的组织体系构成了基本实现税收现代化的总目标。且不说毋庸置疑的信息体系、显而易见的征管体系，与大数据有如此直观又紧密的关联，即便是税法体系、税制体系、服务体系等其他体系，也亟需大数据的“发声”。在大数据时代，“数据就是资产、数据分析就是核心竞争力”的理念，将使得传统的治税思维将难以为继，税收现代化建设首推治税理念的现代化，税收治理的大数据思维。 （一）大数据时代，税收治理应更加注重预测与决策 多年来，我国税收管理一直重视数据管理和信息化，并不断地完善和深化对数据的采集分析利用，数据大集中和信息管税已经取得了较大的成效。然而，传统的数据管理往往常规分析为主，深度挖掘不足，事后管理为主，事前预测不足。在大数据构成的世界，一切社会关系都可以用数据表示。从数据到大数据，不只是数据数量和种类的无限扩大，更多的是其藏于海平面之下的亟待于我们去深度挖掘和应用的钻石石油般的资源价值。纷繁复杂、瞬息万变的经济现象与事物，只有集中海量纷繁包容的原始数据，才能揭示总是隐藏在数据的相互关联之中的事物全貌、本质和规律。如大数据的核心是建立在相关关系分析基础上的预测，这不但会给新一轮税制改革重大决策问题研究中的更多趋势洞察与深度分析，也能使得纳税服务有了更好的目标领域与需求指向。尤其是在我国探索创新大企业个性化服务的进程中，以税法遵从为目的，以风险管理为导向的模式下，大数据的应用价值将无可估量。 （二）大数据时代，税收治理应更加注重提供与共享 作为政府行政机关，税务部门在数据获取上也具有先天的优势，但传统的数据管理往往内部数据为主，外部数据不足，沉淀储存为主，盘活清理不足。而实践中还常有人将信息数
大数据时代下的财务管理转型
上海汽车集团股份有限公司财务部夏明涛一、引言伴随着大数据时代的到来，大数据的运用将逐步改变传统的思维和行为方式，这都将对当前的企业传统经营带来巨大的影响。第一，企业未来关注的重点将不再是标准化、规模化的生产和制造，“规模效应”将会在互联网上体现，比如维基百科。因此，优秀的公司将专注于产品的设计和品牌的建设，而一些标准化、重复化的制造工艺将更多地由低成本、专业的公司去承担。第二，大数据将会改变企业的经营模式。传统的企业主要关注产品的生产和销售，企业经营收入的实现是通过产品的出售而实现；而在大数据时代下，优秀的公司通过数据分析和应用，更专注于客户的精准定位及产品和服务的紧密联系，从“一次销售，一次收入”转为“一次销售、多次收入”的经营模式。第三，未来企业的成本结构中，“料工费”的占比将逐步降低，而面向客户、面向市场的费用将会越来越大。因此，企业产品竞争力的提高，不将再是一味扩大生产规模，而是需要通过整合企业业务和财务等数据，以准确的决策和企业资源的有效配置来实现企业价值的增长。而作为企业内部“以数据说话”的财务分析和管理，在大数据时代也同样面临着挑战。 第一，信息化水平的提升可以大幅减少传统会计核算的工作量，财务人员可以投入更多的时间和精力在高价值量的财务分析上；第二，借助大数据技术，财务管理和分析的水平可以得到大幅提升，为管理层做出准确的决策给予支持；第三，通过对企业各业务条线数据的整合，将财务数据和业务数据有效融合，推动财务管理的转型和升级。因此，如何适应大数据所带来的变化，如何让财务管理实现从“事实说明”到“价值创造”的转变，这些都将是未来一段时间内所必须面对和解决的问题。二、大数据时代特征当下是信息大发展的时代，互联网、移动互联网、物联网、车联网、gps、安全监控、金融服务等每天都在大量的产生数据。 大数据的运用所带来的是思维模式的变化，带来的是生活方式的变化，而对企业来说，更重要的是带来企业创造和实现价值途径的转变。搜索引擎巨头谷歌就是大数据应用的一个缩影。 以汽车行业为例，为应对激烈的竞争，近年来各家整车制造企业都在大规模扩张，希望通过产能的扩大来降低单车固定制造成本，从而提高企业和产品
大数据背景下的数据库技术研究_张宇航
180 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】大数据 键值存储 Bigtable 云数据库 1 引言 在大数据时代背景下，大数据一个定性的描述：是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术的发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战，代表着大数据处理的新技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新的发展机遇。本文从大数据的背景出发，研究数据库的存储模型，数据模型，编程模型等问题以及讨论数据库技术的未来研究方向。 2 大数据概念 2.1 大数据的特性 学术界通常用4个V(即V olume 、Variety 、Value 、Velocity)[1]来概括大数据的特征。 （1）V olume 指数据体量巨大。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB ，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB 。当前，典型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。 （2）Variety 指数据类型繁多。类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日 大数据背景下的数据库技术研究 文/张宇航 志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这 些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 （3）Value 指价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。 （4）Velocity 指处理速度快。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。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 。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。2.2 大数据的影响 大数据决策成为一种新的决策方式。依 据大数据进行决策，从数据中获取价值，让数据主导决策，是一种前所未有的决策方式，并正在推动着人类信息管理准则的重新定位。随着大数据分析和预测性分析对管理决策影响力的逐渐加大，依靠直觉做决定的状况将会被彻 底改变。 大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。2.3 大数据典型应用案例2.3.1 梅西百货的实时定价机制 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。 2.3.2 沃尔玛的搜索 这家零售业巨头为其网站https://www.360docs.net/doc/ce16960905.html, 自行设计了最新的搜索引擎Polaris ，根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney 说。2.3.3 PredPol Inc. PredPol 公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到 500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。 3 键值存储 传统的关系型数据库中的利用二维表数据模型存储格式化的数据结构，每个元组的字段组成相同，数据库会为每个元组分配所有的字段，这样便于表与表之间的操作，但是，它 也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。它难以满足如下的高要求： （1）对数据库高并发读写的需求；（2）对海量数据的高效率存储和访问的需求； （3）对数据库的高可扩展性和高可用性的需求 为了解决这类问题，非关系型数据库（NoSQL 存储）应运而生，它以键值对存储，结构不固定，每一个元组可以有不同的字段，并且可以根据需要增加一些独有的键值对，它不局限于固定的结构，这样可以减少一些时间和空间的开销。键值对存储，简称KV 存储，是NoSQL 存储的一种方式。它的数据按照键值对的形式进行组织，索引和存储。KV 存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据，同时能有效减少读写磁盘的次数，比SQL 数据库存储拥有更好的读写性能。 G o o g l e 的B i g Ta b l e 、A m a z o n 的Dynamo 等都是是非常成功的NoSQL 实现。Membase ，MongoDB ，Cassandra ，BeansDB ，Redis 等开源的NoSQL 体系也得到了广泛认同。 键值存储机制采用键值对形式存储，值可以是任意不定长数据。如图1所示。 kv 存储采用0、1目录的方式管理历史数据和更新数据，假设当前的更新数据目录和历史数据目录都为0目录，在合并时，最新历史数据写到1目录，同时更新数据开始写在1目录。注意的是，需要对更新数据目录和历史数据目录的当前0、1目录进行维护。 通常情况下，更新数据使用Memtable 存储，历史数据使用SSTable 结构存储。这样快 <<下转181页 图1：kv 存储的合并 图2：BigTable 数据模型实例
大数据时代人力资源管理变革探讨
大数据时代人力资源管理变革探讨 摘要：随着信息技术的迅猛发展，企业已经掌握处理大量数据的能力，给人类带来了巨大的机遇与挑战，所以将大数据技术应用到人力资源管理的行动势在必行。这一全新的理念将为人力资源管理变革的历程中填上最浓重一笔。本文以大数据环境为背景，人力资源管理为研究对象，对人力资源管理与大数据之间关系的分析，通过对人力资源管理的六大模块运用大数据技术得到的的结果，进行进一步的思考、创新，以达到大数据时代人力资源管理的变革。 关键词：大数据时代；人力资源管理；变革 一、引言 随着大数据时代的到来，人力资源管理已经不局限于过去的系统管理，而是人才与人才之间的交流更加鲜明化，以使员工得到更公平的对待，工作更加具有效率。所以本文通过分析大数据时代与人力资源管理的关系，通过人力资源规划、招聘与配置、培训与开发、绩效管理、薪酬管理、员工关系的具体分析，从而提高人力资源管理的优势和效率。给社会和企业带来不可估量的价值体现，为社会的经济发展带来前所未有的贡献。 二、大数据及人力资源管理概述 1.大数据的释义。大数据又称巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在
于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的加工能力，通过加工实现数据的增值。现在社会正处于互联网飞速发展的时期，我们正处在一个信息技术高速发展的状态中，我们日常所用到的办公软件和聊天工具，都是在大数据时代下产生的。所以大数据已成为我们日常生活中必不可少的组成部分。 2.人力资源管理。人力资源管理是指根据企业发展战略的要求，有计划的对人力资源进行合理配置，通过对企业中员工的招聘、培训、使用、考核、激励、调整等一系列过程，调动员工的积极性，发展员工的潜能，为企业创造价值，确保企业战略目标的实现。人力资源管理是企业的一系列人力资源政策以及相应的管理活动，包括人力资源规划、招聘与配置、培训与开发、绩效管理、薪酬管理、员工关系管理。企业运用现代管理方法，对人力资源的选取、开发、保持和利用等方面进行的计划、组织、指挥、控制和协调等一系列活动，最终达到实现企业发展目标的一种管理行为。 三、大数据视阈下人力资源管理变革思考 1.人力资源规划变革。合理的进行人力资源规划管理可以有效的降低企业成本，使企业在人力资源方面的投资减少，收益增加。是否可以合理的进行人力资源规划管理已经成为一个企业是否适应社会发展的必要前提，这关系到企业的科学的可持续发展。人力资源规划的合理性安排已经成为一个公司团队的积极努力实现的目标，它可以激发员工的热情、潜能，对企业的期待，为企业创造更大的价值，具有更
大数据时代下的财务管理创新
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/ce16960905.html, 大数据时代下的财务管理创新 作者：沈芳纯 来源：《世界家苑·学术》2018年第07期 摘要：随着信息的大爆炸，大数据的横空出世，大数据的影响逐渐渗透到社会的各个领域，大数据已经来临，未来也不可能消失，企业需要做的就是抓住大数据带来的商业机遇，增强竞争实力，抢占先机获取更多的市场份额。本文分析大数据背景下，财务管理的创新工作机制，通过财务管理的变革和创新，在新的环境下，促进财务管理的可持续发展理论，提出适应如今大数据的财务管理的措施建议，以期丰富财务管理理论体系。 关键词：大数据；财务管理；创新 1.前言 财务管理是企业立足市场的核心活动之一，企业的财务管理是实现企业的经营绩效最大化，对企业的各项经营活动进行控制，为企业的各个经营环节提供财务信息的决策。大数据正在以不可阻拦的磅礴气势，同具有革命意义的最新科技进步如纳米技术、生物工程等一起，打开人类在新世纪的前奏。大数据从海量的财务数据中找到规律，发现财务数据中的趋势，从而为企业的决策提供财务支持。 2.大数据财务管理的作用 随着信息的大爆炸，大数据的横空出世，大数据的影响逐渐渗透到社会的各个领域，大数据已经来临，未来也不可能消失，企业需要做的就是抓住大数据带来的商业机遇，增强竞争实力，抢占先机获取更多的市场份额。而目前大多数企业对大数据的重视不够，不能够意识到企業环境的大变化，不能够从大数据中发现优势，在未来的竞争中胜出对手。财务管理肩负着企业管理的重要责任，大数据使得未来的财务管理是基于大数据，因此，可以通过培育管理层的大数据管理意识，达到引导带领企业员工的作用，使企业上下都树立起大数据意识。应用大数据进行财务管理，可以在财务部门的诸多业务处理中提升效率。 大数据最大的优势是从海量的数据资源中寻找规律，对财务管理而言，财务工作本身是建立在大量的财务数据基础上的，然而众多的财务数据都是孤立的，很难去找到其中存在的内在规律。大数据通过数据分析和挖掘，来寻找其中的变化趋势，找到财务的漏洞和趋势，找出财务管理的科学路径，及时的规避风险，促进财务工作效率提升。 3.大数据给财务管理带来的机遇和挑战 3.1机遇
大数据背景下的课堂教学改革
大数据背景下的课堂教学改革 随着信息技术的不断发展，大数据时代已经到来并且对社会生活的各个方面产生了深刻的影响。在经济迅速发展、信息化的当今社会，出现了能够形象、生动表现课程的“微课程”，这种课程容易变通、灵活性高且较为精简，这种新的课程教学是数字化不断发展的结晶，所以将这种“微课程”充分应用于信息技术教学中，有利于促进信息技术教学效果的优化。文章首先阐述了微课程的概念、特征、应用原则等基本理论知识，接着通过分析微课在高校信息技术教学中的应用，提出相应的策略。 一、用大数据技术营造良好的教学环境 （一）大数据 迈耶一舍恩伯格教授曾经指出，所谓的“大数据”是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。这种巨大价值和深刻洞见是不同领域数据集之间数据的深度交叉关联，跨域关联是数据量的增加从量变到质变的飞跃，是发挥大数据价值的基础。“大数据”从字面说是数据量大.但是数量上的庞大无法看出“大数据”与以往“海量数据”、“超大规模数据”之间的区别。 对于如何对大数据进行具体的定义，目前来看还没有定论，目前的定义方式多种多样，但是基本都是从大数据特征，通过对其阐述和归纳给出其定义。在众多的定义中，广为采用的是著名的3V定义，也就是大数据的3个特点：多样性（variety）、规模性（volume）和高速性（velocity）。另外比较流行的4V定义则是在3V的基础上增加一个新的特性。目前，4V并没有一个统一的说法，一些著名的国际数据公司通过其自身研究提出大数据应该还具有第4个V特性，即Value特性。而IBM公司则认为真实性（veracity）也是大数据的一个重要特征。在维基百科上，人们通常可以查到的对于大数据的定义是：“大数据是指利用常用软件工具收集、管理和处理数据消耗的时间超过可容忍时间的数据集”。目前在大数据定义上很难达共识，不必固定于定义之中，即把握3V定义的基础上适当地考虑4V特性。笔者更倾向于的4V： 规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）。 （二）大数据的特点 通常所说的大数据，我们可以用前面定义中的4个V来表示，4个V分别是V olume，Variety，Value，Velocity，这四个方面可以用来概括大数据的特征。 首先，大数据的数据量是极其巨大的（V olume）。目前，人类产生的印刷材料的数据量是200PB （1PB=1000TB），而所有人类说过的话的数据量约为SEB （lEB=1000PB）。目前大多数数据存储容量为TB量级，而数据量较大的企业已
互联网时代的管理变革
姜奇平：互联网时代的管理变革 2012年04月06日09：36 来源：《互联网周刊》作者:姜奇平【文章摘要】全国企业管理创新大会隆重召开。大会的中心议题是“互联网时代的管理变革”。国务院国资委、工业和信息化部、中国企业联合会史无前例地把互联网作为会议的主旋律，无异于吹响了各行各业与互联网联合起来的总动员令，发出了21世纪中国企业做大做强做活的最强音。 3月24日，全国企业管理创新大会隆重召开。大会的中心议题是“互联网时代的管理 变革”。国务院国资委、工业和信息化部、中国企业联合会史无前例地把互联网作为会议的 主旋律，无异于吹响了各行各业与互联网联合起来的总动员令，发出了21世纪中国企业做 大做强做活的最强音。 王忠禹在会上指出：这次大会，以“互联网时代的管理变革”为中心议题，具有很强的 时代性和现实意义，这是我国企业界、管理界正在认真思考的具有趋势性的重大课题。王会 长解题时，将“互联网时代的管理变革”所要解决的问题，高度概括为三大问题：第一，当 今以信息技术为代表的新一轮科技革命给企业发展带来了哪些重大影响？第二，世界一流企 业在互联网条件下采取了一些什么样的适应性变革值得我们借鉴？第三，我国企业历经30 年改革、提升、发展后，在今天面临怎样的历史性挑战？ 解决好这三大问题，中国各行各业就可以成功应对互联网时代的管理变革。而这三大问 题，不仅是企业要认真研究和解决的问题，而且过去是，将来更加是《互联网周刊》提出的 “各行各业与互联网联合起来”这一总的办刊方向下要致力加强的主题。 特别值得我们注意的是，蒋黔贵所做会议主报告中提出：“管理的目的也从‘做大’、 ‘做强’转变为‘做活’”。这是《互联网周刊》七年来一直呼吁的企业转型总路线，第一 次得到国家的正式认同。回顾历史，我刊2005年发表《企业转型的总路线》，指出“中国 正在面临企业转型。如何对这种转型进行战略定位？我们需要世界眼光和战略思维”。明确 提出：“必须在战略目标上，把坚持科学发展观，走新型工业化道路，做大做强做活，作为 根本方向”；“从‘做大’、‘做强’的思路，转向‘做活’的思路”。2008年连续发表 《做大做强还要加上做“活”》和《做大做强做活的网络之道》，加以强化。 从做大做强，转变为做活，被明确为管理的目的，说明国资委、工信部和中企联领导确 实英明，及时给中国企业指明了正确方向。同时，也证明《互联网周刊》在引领各行各业走 向互联网方向上，具有远见卓识意义上的领导力。不谦虚地开个玩笑：各行各业跟着《互联 网周刊》走，七年之内不会在互联网时代迷失大方向。 《互联网周刊》近年提出做大做强做活，曾主要以IBM作为论据，指出：“在一个工业 化与信息化融合的时代，企业不光要追求做大做强，还要加上做活。谁说大象不能跳舞？大 象既大又强，一旦跳起舞来，就会像IBM那样厉害”。
税收征管资料档案信息化工作探讨
税收征管资料档案信息化工作探讨 信息化时代，传统的税收征管资料档案管理工作正在经历飞速的革新和进化，那种较为封闭，仅以保管为目的，以案卷不丢失为原则的档案管理方式早已跟不上时代的步伐。一方面科技兴税改变了传统档案的形成环境，电子档案逐渐取代了部分纸质档案；另一方面，税收信息化也为档案管理注入了新的内容，税收档案已成为税收信息化的一个重要组成部分。相对滞后的税收征管档案管理如何在税收信息化潮流中变革、前进，是一个非常紧迫的问题。 一、目前税收征管档案的管理中存在的问题 1、征管资料档案管理不集中。征管档案管理目前大都实行分级、分散、一户一档管理模式，管理中体现在由谁受理、办理，所涉及到的税收征管资料就由谁保管；业务属哪一级管辖，档案就归哪一级管理。基层分局档案管理相对混乱，档案要求相对模糊，档案资料利用效率相对较低。致使征管资料的管理中存在着标准不统一、内容不齐全、查阅不方便、保管条件差等问题，不适应时代发展的要求。 2、征管资料档案定位不标准。在实际工作中，部分税务机关将征管资料档案根据税务机关内设机构职能人为划分为征管资料档案、税政资料档案、计会资料档案和稽查资料档案，或按事项或按权限范围制定出管理办法，结果造成
政出多门，各自为政，工作衔接不紧密，尤其是实行税收信息化后新的征管流程大都在局域网内传送，如何定位征管资料档案很难把握。 3、征管档案资料责任不明确。征管实际中只强调税务分局、稽查局进行征管资料的收集，而并没有明确科室的责任和义务。而科室负责收集的是科室职责范围内某项工作如减免税审批、计会统计数据、征管数据等全局性的资料，其工作责任最大。在管理上不管征管资料重要与否，基本上是由哪个部门受理或办理的就由哪个部门管理，没有按征管资料的性质实行分级管理。电子报表的报送出现征管、稽查、税政重复上报问题，导致口径不一，数据不一，造成信息资源的浪费。对征管资料的完整、准确、安全等方面出现的问题也无从追查。 4、征管档案价值体现不到位。随着征管软件的广泛应用，许多资料数据已录入征管软件，一些相应的征管文书也在征管软件内自动产生，尤其是全省信息大集中以后，税务部门对税收信息数据库的依赖性也越来越大，而忽略了税收征管档案工作。使得征管档案的收集仅仅停留在作为税务部门日常工作的层面上，走进了“为考核而收集”的误区，往往是为应付征管质量检查而收集，忽视了征管档案在税收工作中真正作用的发挥，也就谈不上利用征管档案资料进行税源分析、税源预测、案件查处。
基于大数据背景的税收风险管理
浅析大数据时代的税收风险管理 大数据技术是近年来快速兴起并广泛应用于生产和销售等各个领域的一项数据分析和应用技术。作为一种现代化的生产手段，它的产生实质上是由于生产力的发展而在客观上对生产工具产生的更新换代要求。税务机关的大数据应用，指的是采用新的平台，将申报、征收、金税、退税、登记、票管、情报等信息进行收集汇总，通过数据清洗、去轨迹等操作，使多系统数据进行共享与分析。简而言之，即是对内部管理及外部采集的大数据信息的综合归整和利用。能否对大数据进行处理、分析与整合，将成为税务管理质效的关键。在未来的税收管理工作中，我们需要利用各种大数据分析技术和工具，挖掘和处理涉税大数据，在此基础上预测和分析最佳的税收管理方案，以支持税务机关做出更加合理的决策，提高税收征管质效，加快服务创新步伐，发现和开拓新的税源增长点，促进税收事业更快发展。 一、大数据背景下税收风险管理遇到的问题及原因 大数据时代的到来，为税收征管与科技的有效融合，为税收征管服务一体化开辟了广阔空间，也为税收征管大数据平台准备了充足的技术条件，更为深化税收风险管理提供了技术支撑。但是，大数据背景下的税收风险管理不是简单地应用信息技术手段实现工作流程的计算机化，而是涉及税收管理理念、业务流程、制度机制、资源配置等方面重大、深刻的变革，必将给税收工作发展带来深远的影响。税收风险管理在大数据背景下遇到的一系列问题亟待解决。这些问题有： （一）涉税数据质量和更新速度有待提高 税务管理各个环节，包括税务登记、纳税申报、税款征收、发票管理、纳税评估、税务稽查等产生的涉税信息资源，构成了税务机关征管系统的主体数据。近年来，各地税务机关通过设立数据审计规则、错误数据推送、初始数据校验、发布数据质量通报等措施，使征管系统数据质量有了较为明显的改善。但由于采集方式多以手工录入为主，数据在质量上，特别是在完整性、准确性、规范性、逻辑性等方面，依然难以满足税收风险管理的需要。另外，不同纳税人的名称、生产经营地、法人、财务负责人、经营范围经常变化，使税务机关征管系统的数据很难做到随时更新，也给税收风险管理带来难题。 （二）第三方数据采集缺乏制度保障和先进技术手段 第三方数据的采集为税收风险管理的开展提供了广阔的空间，但从目前情况看，少数政府部门、社会团体、协会组织等仍以自身利益、商业秘密为由，对第三方数据交换不支持、不配合，不愿意或不提供纳税人涉税信息。第三方数据采集工作难以有效开展的主要原因是缺乏法律法规层面的制度保障。《税收征管法》及其实施细则仅规定政府各有关部门和单位应当支持、协助税务机关依法履行职责，但对具体采取的方式和程序、违反规定应如何追究和处罚等均没有具体规定。另外，第三方数据采集缺乏先进的技术手段，大多以人工搜索和拷贝网上信息为主，通过搭建信息化平台，运用科技手段实现采集自动化的程度还不高，使信息采集工作耗时较长，数据采集的精度有偏差。 （三）数据接口标准有待进一步统一 当前，同一主体多个代码共存现象较为普遍，影响信息比对，降低行政效率。我国现有机构代码分为原始码和衍生码两类。前者主要包括工商部门的工商注册号、机构编制部门的机关及事业单位证书号、民政部门的社会组织登记证号等。后者主要包括组织机构代码管理部门的组织机构代码、人民银行的机构信用代码、国家税务总局的纳税人识别号等。2015 年6 月份，国务院下发《法人和其他组织统一社会信用代码制度建设总体方案》，规范统一国务院部门制定政务数据的接口标准，建立覆盖全面、稳定且唯一的以组织机构代码为基础的法人和其他组织统一社会信用代码制度，为税收风险管理数据拓展利用建立了坚实的基础。尽管上述文件从源头上达到了“书同文，车同轨”的效果，但不可否认的是，自然人以身份证号或社会保障号作为唯一的识别码，在税收领域的全覆盖还应引起政府的足够重视。