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大数据时代的大数据管理研究论文范本(精选8篇)

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大数据时代的大数据管理研究论文范本(精选8篇)
2023-11-13 01:57:35    小编:ZTFB

在生活中,总结经验是我们不断进步的关键。在写总结时,可以运用具体的事例和数据来支撑自己的观点和结论。如果你正在写总结,可以参考以下范文,找到适合自己的写作思路和表达方式。

大数据时代的大数据管理研究论文范本篇一

摘要:在信息化飞速发展的今天,移动互联网、云计算、物联网、大数据等新概念相继出现。这些革命性的变化颠覆了传统企业的运营和管理模式,不断推动企业转型升级。大数据是指由巨型数据集组成的海量化、价值度低、流动性高、真实的数据资产。管理会计理论和实践必须积极适应大数据,以便有效的服务于企业目标。本文将探讨在大数据时代管理会计面临的变革和问题,并阐述如何更好地提升管理会计工作,创造出更多的价值。

近年来,企业数据量的快速增长让管理会计力不从心,尤其是在分析和处理海量信息方面遭遇了重大瓶颈。对大数据应用的研究,逐渐成为有效提升管理会计工作质量的重要议题。在12月,财政部发布了《企业会计信息化工作规范》,它被视为大数据时代企业财务数据分析变革的集结号。

管理会计是企业发展中的一项关键工作,在大数据时代,管理会计应加强对财务数据的分析和处理,深入挖掘数据背后的信息,从而为企业创造价值。随着企业对大数据依赖程度的提高,管理会计要实现价值提升,应从以下三个方向进行变革。

(一)服务型向管理型转变。

管理会计职能以往被单纯的定义为向管理层提供信息。在大数据时代,管理会计的职能应得到拓展。通过大数据平台,企业管理层可以实现广泛互联,不仅是企业内部,还可以揽括企业上下游的供应商和客户等,实现会计信息的集成共享。在此基础上,管理会计可以有效地分析经济趋势、竞争对手、市场环境、供应商及客户需求等信息,从而充分发挥会计工作的主动性及创造性,更有利于企业的长期发展。从某种意义上来说,管理会计已不是企业管理体系的旁观者,而是逐步蜕变为企业内部的一系列具体“管理行动”,成为管理控制机制的设计者、管理控制活动的参与者,甚至在部分控制领域,扮演领导者的角色。

(二)事后分析型向过程控制型转变。

传统的管理会计主要是事后对企业的经营管理控制进行分析。在大数据时代下,仅仅对结果进行分析是不够的。结果的分析不能全面地了解企业情况,应融入到企业经营的全过程中,加强对经营过程的分析,向全过程管理控制转变。通过对大数据的应用,管理会计能够对经营过程中的关键成功因素进行再判断,对关键指标的偏离情况进行再分析,对过程行动计划和方案进行再修订,对核心资源要素进行再配置等一系列管理工作,高效地分析事前、事中和事后数据,有效提升数据分析能力,为企业的长期健康发展提供重要保障。

(三)传统处理型向信息管理型转变。

随着社会的`不断进步,企业的信息化程度越来越高,对信息技术的应用也越来越广泛。特别是在管理会计工作中,信息技术的有效应用对于提高工作质量有着极大的帮助。在大数据时代,由于企业的数据不断增加,传统的信息处理方法已经无法满足管理会计工作的需求,加强信息管理,提高信息化水平已刻不容缓。此外,通过将信息技术重点运用在大数据处理上,可以有效地提高信息的准确性、及时性和完整性,从而更有利于管理会计工作的开展。

管理会计作为会计的一个分支,是精细管理和价值创造的重要工具。然而一直以来,管理会计由于高水平人才缺乏,常常不受企业高级管理层的重视。企业的会计工作往往集中在财务核算上,账务处理和报表编制占据了主要工作精力。为企业提供决策支持的管理会计没有得到应有的地位。具体来说,当前管理会计所面临的问题包括:

(一)企业对管理会计重要性认识不足。

在我国,财务人员晋升到企业高级管理层的情况较为罕见。企业经营过程中,往往侧重于营销、生产、质量等环节。而财务管理作为企业管理中的重要一环,受到的重视程度不高。管理会计作为会计体系中的重要组成部分,可以为企业的生产经营活动提供关于规划、控制和考核等方面的重要信息,并协助管理者进行决策。部分企业的经营决策者由于缺乏分析和理解会计信息的能力,所以并不十分重视管理会计所提供的资料,使得管理会计在企业中的重要性下降。此外,一些中小型企业则认为管理会计是大型企业才需要的,对于中小型企业,管理会计成为了可有可无的存在。

(二)高水平管理会计人才不足。

在我国,目前适应企业需求的高水平管理会计人才严重不足。这主要是两方面的因素造成的:第一,对会计专业的培养存在问题。在我国的大学教育中普遍偏重财务会计,而不注重管理会计。同时,专业学科的设置较为单一,授课的知识面相对较窄。对于一个合格的管理会计人员来说,不仅要具备扎实的财务专业知识,同时还需要具备广泛的其他专业学科知识,以适应不同工作环境下的需要。第二,企业会计人员的整体专业素质亟待提高。许多企业的会计人员对管理会计的认识不足,还停留在基础的财务分析方法上。事后记账、出具报表成为主要的日常财务工作,极少主动将管理会计的方法与实际工作中获取的信息有效结合起来进行分析。同时,一个优秀的管理会计,不仅要懂得管理、数学和经济等方面的知识,还要全面了解企业的经营流程。目前,这类复合型人才在我国相当缺乏。

这是一个高度信息化,到处充斥着数据的时代。管理会计的作用恰恰是基于广泛数据分析,为管理者进行科学决策提供保障。因此,无论是在国家层面还是企业层面,都应该尽快转变观念,认识到大数据时代管理会计工作的重要性,并加强管理会计人才的发掘和培养。具体来说,大数据时代管理会计工作的提升路径可以包括:

首先,在国家层面应将会计准则与国际接轨,同时加大对管理会计理论的研究,并结合中国实际情况,制定一套适应中国国情的管理会计体系;其次,在高等教育层面应合理设置课程,加强管理会计学习,并适当融入大数据相关知识,以适应新形势的要求;最后,将大数据下管理会计实践中的优秀案例和先进经验,列入会计人员后续教育项目中,供广大从业人员交流和学习。

(二)部署财务职能转型。

在大数据时代,财务职能的发展趋势是协助企业进行资产管理、风险控制、决策支持、价值引领等方面。传统的财务职能应尽快部署转型,将日常的标准化、重复性工作进行剥离、集中或外包,并重新定义财务流程和岗位职责,将管理会计作为企业财务职能的核心。

数据来源广泛、体量巨大、种类繁多,这些都是大数据时代的标签。只有通过专业的管理会计人才进行深度的挖掘和分析,才能从中得出对企业决策有价值的信息。因此,人才是企业有效运用管理会计的关键因素。要加强管理会计人才的培育,一方面可以加大招聘力度,通过丰厚的薪酬待遇和良好的工作环境,吸引优秀的人才加入;另一方面,通过对现有员工开展培训和交流等活动,提升员工能力,补齐知识短板,更好地适应企业的要求。

(四)强化管理会计地位。

高级管理层要充分意识到管理会计对企业的重大意义,并促进企业的经营管理层重视管理会计。除此之外,还要加强财务人员的组织地位,给予一定的权力以便顺利开展信息搜集、整理和分析等工作,深化管理会计的应用。

大数据时代对数据的应用日趋广泛,管理会计工作者应发散思维,积极寻找为企业创造价值的领域。目前,在大数据时代管理会计的价值展望包括:

(一)决策支持。

在传统的企业管理中,由于数据缺乏,决策往往是凭决策者的经验和商业直觉来进行判断。大数据则对企业决策方式产生了重大影响,通过历史数据的积累和数学建模、数据挖掘技术等方式,能够提供更理性的数据决策模式。管理会计可以充分利用大数据分析方面的优势帮助企业进行决策。当遇到重大决策问题时,管理会计应尽可能全面的收集企业内外部数据,为决策者做出合理决策提供保障。

(二)预测支持。

在传统的管理会计中,较少涉及预测职能。而在目前的大数据应用领域,最突出的就是预测技术。预测技术可以拓展管理会计的职能范围,并作为管理会计为企业创造价值的重要方式。以销售环节为例,企业急需依据客户的个人身份、购买记录、位置信息、社交习惯等信息构建预测模型,进而有针对性的进行分类促销。数据越大越精确,越有利于模型作出准确的预测。目前,许多企业都在加大对预测领域的投入,管理会计应利用自身专业性,帮助企业建立预测模型,从而提升企业管理效率与运营绩效。

(三)控制支持。

控制是指企业为管理风险、增加实现既定目标的可能性而采取的行动。这些行动由管理层负责计划、组织并指导实施,为实现目标和目的提供合理保证。大数据时代强调企业对日常经营管理活动进行全面地记录和分析,因此提升控制的效率被视为决定性因素。管理会计中的流程管理和内部控制等,将极大地加强企业对于运营的控制,从而保证运营效率。

(四)评价支持。

管理会计负责对组织内部的个人、机构或项目进行评价,其评价标准即包括财务信息,也包括大量非财务信息,从而有效规避单纯依赖财务信息评价的缺陷。大数据时代对评价职能进行了改变,在传统的评价中,企业更侧重内部评价,而大数据时代因为拥有大量外部信息作为评价依据,所以应该加强从客户价值的角度进行评价。管理会计的业绩评价工具可以更好的适应这种转变,从而提升管理会计的价值。

五、结束语。

管理会计是企业发展的关键工作之一,随着大数据时代企业数据的日益丰富,管理会计的工作也面临着许多挑战。如果拒绝适应和改变,不仅会对企业会计数据的收集、整理和应用等工作造成困扰,甚至还会对企业的发展形成制约。管理会计应把握时代的脉搏,积极的面对大数据,深入地分析大数据,从而为企业管理层提供有价值的信息。作为企业则应该紧紧抓住这一契机,采取有效措施积极应用大数据,使企业的发展再上一个新的台阶。笔者结合自身多年工作经验,以及对管理会计的认识,论述了在大数据时代管理会计面临的变革和问题,并阐述如何更好地提升管理会计工作,创造出更多的价值。希望本文能为读者对提高管理会计的工作质量、创造管理价值提供一些思考和启发,共同为推动国家经济的发展,保障经济平稳运行贡献力量。

参考文献:。

[1]王f溪.浅析大数据对管理会计的影响及对策[j].中国经贸,2015(15).

大数据时代的大数据管理研究论文范本篇二

摘要:随着我国现代化信息技术的飞速发展,互联网、物联网以及云计算已经被广泛应用于各行各业,大数据应运而生。在我国企业管理会计工作开展过程中,大数据不仅为此项工作提供了便利,使工作效率得到有效提升,而且还给管理会计工作带来了很大的挑战,使管理会计工作产生重大变革。本文就大数据时代管理会计工作变革进行了讨论,首先文章阐述了大数据时代下管理会计工作的相关概念,然后讨论了这种环境下管理会计工作上发生的变革,最后指出了管理会计工作所面临的挑战并提出了一些建议实现大数据在管理会计中被有效应用。

(一)大数据的相关概念。大数据是指在现代信息技术飞速发展的大环境下运用新处理模式所产生的具有更强的决策力、洞察力以及优化能力的准确、巨量、多样的信息资产。大数据的定义与数据聚集有着本质上的区别,并不是单纯地对数据进行统计,而是按照一定的方式对相关数据进行专业处理,这种信息数据处理方式存在一定使信息增值的功能,只要信息数据来源真实、准确、完整,那么所处理出来的信息就会具有高效性的特点。企业随着经营时间的推移各个会计年度的信息数据就会越积越多,如果在利用传统数据库来管理这些信息数据不仅在处理速度上难以与大数据相比,而且在对相关数据进行存储、分析方面出现错误的机率很较大,难以得出准确、全面的数据为企业发展决策提供有效依据。(二)管理会计的相关概念。管理会计可以被视为是会计领域的一个分支,与企业的资金活动密切相关,以尽可能地实现自身效益最大化为目标控制和管理单位现在和未来的资金周转,进而为管理者制定未来发展决策提供重要依据而设立的。随着我国市场经济的快速发展,越来越多的企业开始运用管理会计,管理会计的.职能包括以下几点:第一,对经营管理目标进行规划。第二,管理会计通过进行绩效考评对分权单位或部门效益实现情况测评并向上级反馈,可以避免一些单位或部门为自身利益而相互竞争冲突、增加行政开支、发生浪费等牺牲企业整体利益和长远利益的现象的发生;第三,管理会计可以借助财务会计业务处理办法对单位财务成本收益信息进行加工预测,制定良好的资金运作方案,使资金运转处于良性循环状态。

(一)由服务型转变为管理型。在大数据时代下管理会计的职能得到了一定的拓展,在与企业管理目标一致的基础上管理会计通过大数据平台可以实现信息灵活控制、及时互联,分析和预测市场发展大趋势、竞争对手以及供应商的资源情况,对企业管理工作进行流程设计和控制管理使企业发展由被动向主动转变,充分发挥会计工作的主动性以及价值创造作用。由此可见,管理会计并不是管理系统的旁观者,而是扮演着管理者的角色。(二)由事后分析转变为全过程管理控制以往很多企业的管理会计工作并不贯穿于企业运营全过程中,而是事后对企业的经营管理控制进行分析。大数据时代下,管理会计不仅仅是对结果进行分析,而是融入到了企业发展的全过程中去,甄别发展关键因素、纠正关键指标目标偏离、查找管理过程中出现问题的原因、修订和完善过程行动计划和方案、实现核心资源要素的再配置等一系列管理工作,为企业的长期发展提供重要的数据信息。(三)由传统管理转变为信息技术管理,大数据时代的来临使得管理会计的管理方式发生了巨大的改变,管理会计如果再沿用以往的信息数据处理办法已经难以适应市场和企业发展,目前很多企业都将信息技术运用的重点放在大数据处理上,尽可能地提高企业信息的准确性、及时性、全面性。(四)由财务报告审计方式转变为连续审计的方式。以往企业审计工作主要是发生在会计自然年度或人员离职的情况下,审计工作方式也就是通过对业财务报告审计来完成,这种审计方式不仅全面性较差,而且真实性也难以得到保证。

(一)没有正确认识管理会计工作的本质。一些企业的管理者只注重企业效益,而忽略内部控制管理工作。对于自身会计工作也只是认为只要能妥善处理好会计业务就可以了,忽视了内部管理会计工具有效应用对企业发展的影响和作用。(二)对大数据应用的重视程度不高。一些企业对大数据这样定义理解模糊,认为大数据等同于以往的计算机信息处理,这些企业特别是一些中小企业根本没有意识到成本效应原则投入一定的人力和物力来使大数据充分应用到管理会计工作中去,难以切实提高管理会计的工作效率。(三)人才的综合素质有待提高。单单是能够利用大数据处理还是远远不够的,对于处理过的信息还需要管理会计人员来进行筛选、分析,进而得出对企业发展有影响的信息资源。(四)大数据信息共享存在漏洞。一些企业在对自身数据信息的管理上存在着一些弊端,没有对一些保密数据设置管理员权限,也没有安排专业人员为企业安装相应的安全防护系统,一旦出现问题难以落实到个人,容易造成企业不可挽回的损失。

(一)正确认识管理会计的本质。企业的管理者应当加大对内部控制管理工作的重视程度,认清管理会计有效应用对企业发展的影响和作用,不仅自身要支持管理会计工作,给予其一定的权力来积极开展信息搜集、编制、预测、分析、审计工作,而且还对其他部门提出一定要求,要求其积极配合管理会计工作,为管理会计工作的顺利开展提供一定保障。(二)重视大数据的应用。企业应当加大对大数据应用的投入,可以投入适当的人力物力在系统硬件和软件等方面进行全方位完善,将管理会计与大数据处理紧密相连,使管理会计运用最新系统更高效、快速地分析、预测相关信息资源,及时发现企业潜在管理风险,及时向管理层反馈结果,商定最佳解决方案。(三)提高人才的综合素质。企业还应当重视的管理会计人才的培养,不仅要通过严格的选拔程序选聘一些会计知识和信息技术掌握较为熟练的人员担任管理会计职务,而且还要加大对管理会计人才的培训力度,安排权威人士为其讲解最新的管理会计业务处理办法,使人才更好地为企业服务。(四)制定一套完善的大数据信息共享制度首先,企业应当明确岗位权责,给予每个人一定的管理权限,不可越权,一旦出现问题能够及时落实到个人;其次,要及时安装防盗安全系统,防止一些不法分子通过网络窃取企业经营、客户、供应商等重要信息,为企业稳健发展提供一定保障。

作者:刘钰辰王学香任顺娟单位:中国农业机械化科学研究院。

参考文献:

大数据时代的大数据管理研究论文范本篇三

和欧美发达国家相比,我国的电子商务起步晚,发展水平存在较大的差距,但由于我国互联网用户占据规模优势,商业潜力难以估量,因此电子商务在我国具有非常好的发展前景。国内企业普遍存在预算体制不完善、不先进和制度不统一等问题,在电子商务企业的表现尤为明显。由于发展速度过快,企业内部制度未能跟上发展节奏,并且由于这个行业的特殊性,造成了电子商务企业独有的预算特点。大数据的应用主要集中在预算管理数据服务上的变革,电商企业依托数据分析寻找具有创新意义的适用于用户扩张、产品研发、服务创新和降低经营成本的方法和渠道。目前,成本和同质化竞争是国内电子商务发展面临的两个重大问题,而大数据时代的到来将为其竞争发展提供全新的预算管理思路,通过引入数据分析和销售个性化创新提升企业竞争力。我国电子商务正处于快速发展期,仅以“双十一”为例,淘宝和天猫成交量之和超过912.17亿元。根据国家统计局数据,截止到206月30日,国内社会消费品零售总额上半年达141577亿元,同比名义增长10.4%,其中限额以上单位消费品零售额66256亿元,增长7.4%。年上半年全国网上零售额16459亿元,同比增长39.1%,其中,实物商品网上零售额13759亿元,增长38.6%,占社会消费品零售总额的比重为9.7%;非实物商品网上零售额2700亿元,增长41.9%。由于国内电子商务行业呈现井喷式发展趋势,消费者数据也呈现出伴随式的高速增长,因而电子商务领军企业为应对大数据开始加强对企业各层级、各部门的积极部署。

1.4财务数据体现出的新特点。

1.4.1财务数据定义困难。

大数据,也就是海量数据,它所描述的并非是数据体积的庞大,而是数据集群的规模正在高速扩张,同时,大数据背景下的财务数据定义已经远远超出了传统的数据定义。预算管理作为企业运营的重要一环,对销售、采购、生产等步骤所产生的数据进行预测,如果不能及时改进这方面的财务数据处理技术,就难以有效提升数据处理的质量和效率。

1.4.2财务数据挖掘困难。

由于大数据时代电商企业在营运过程中数据产生具有速度快、体量大等特点,使我们在搜集、整理、处理和分析数据方面面临着很多新的问题。同时,由于电子商务企业高速发展,预算管理数据涉及面广,财务数据在同一时段内生成量较大,将各类有效数据和无效数据杂糅在一起,从而大大降低了所获取数据的价值。

1.4.3财务数据信息处理要求高。

大数据时代电商企业所需数据主要呈现出体积大、类型多、价值密度较低等特点,因此,对财务数据信息的处理要求就变得更加严格,及时性和精确性也变得尤为重要。目前在全球电子商务行业高速发展的情况下,财务数据瞬息万变,做好预算管理成为企业支撑长短期战略实施的关键,因此,必须提升大数据的处理速度,才能跟上数据发生、发展及变化的脚步,才能使数据利用的质量得到有效提高[2]。

1.5电商企业实施预算管理的意义。

由于电商市场的数据生成越来越快,而财务数据累积却得不到及时处理,加上企业本身可能面临的流动资金的短缺,使资本无法继续扩张,成本无法有效控制。因此,加强全面预算管理有利于企业总体预测未来业务活动和财务表现,促进企业稳健发展。在大数据时代,电子商务企业预算管理涉及的相关数据间的动态联系越来越多,企业财务人员面对大量待处理的数据,往往表现出疲于应付的状态,因此在全面预算编制时很少使用能适应多种业务量水平的弹性预算法。目前,电商企业积极建立并利用基于云平台构建的数据共享中心,通过对预算管理的各环节进行及时有效的控制来提高预算管理所需数据的准确性。在预算实施过程中,由于国家政策法规、企业经营条件或电子商务市场环境等可能存在变化,一定程度上可能导致预算结果出现偏差,因而财务工作人员需要按照企业发展战略和长期目标及时调整预算方案,调整后的数据将自动修改并存储在云平台,进而实现有效控制。erp系统会及时计算出预算数与实际数之间的差额,并进行横向和纵向的比较,自动生成预算分析报告,最终编制出预计利润表和预计资产负债表,从而有力地支撑企业的决策,同时使预算分析更科学。

2电商企业传统预算管理存在的问题及原因。

2.1传统预算编制中存在的问题及原因。

2.1.1预算编制忽略了外部环境。

电子商务企业的预算管理应当以企业战略为起点、基于宏观市场和微观市场经济环境的基础对企业未来的经营活动进行整体的规划,而不能忽视企业长期的战略目标,否则预算管理会本末倒置,不利于电商企业长期战略目标的实现。

2.1.2成本预算编制过于简略。

在实务中,电商营运成本预算大多是在以前年度预算的基础上进行编制,其一般做法是通过销售费用和收入的占比来预计销售费用,管理费用则基本保持恒定。这种预算缺乏精细化管理的理念。以京东商城营销费用为例,京东商城主要发展的手机类产品为4g产品,而4g手机类产品的营运成本与用户数有关。因此,简单以成本费用和收入的占比来预计销售费用是不科学的。

2.1.3预算编制过于依赖财务数据。

大多数电子商务企业并未设立专门的.预算管理机构,为避免增加冗杂的管理费用而将预算管理部门设立在财务部门,致使预算管理部门主要工作人员全部来自财务部门,财务人员编制的预算报表往往过度依赖财务数据。目前国内电子商务企业一般以利润为起点进行预算编制,通常以经营预算为主,利润指标等相关数据被过度关注,从而忽视了预算管理应以销售为起点和以市场为基础,未能对比多项经济业务活动所产生的数据,导致预算指标缺乏数据价值。

2.2传统预算执行与控制中存在的问题及原因。

由于我国电子商务企业起步较晚,内部各种资源相比国外严重短缺,内部管理制度尚不健全,管理基础很差,不具备实施全面预算管理的前提条件。为此,笔者归纳分析了电子商务企业预算管理执行与控制环节所面临的问题及原因。

2.2.1未能掌握预算管理的具体方法。

电商企业在实施预算管理时,其所需要做的基础性工作严重缺乏,也未能有效利用erp财务预算系统,关键项目的预测缺少方法和依据。

2.2.2缺乏严格的管理标准和制度保证。

由于国内电子商务企业相比国外起步较晚,实施预算管理没有科学合理的预算标准、预算项目、历史数据和行业数据作为参考,难以保证预算的准确性。同时,企业组织架构尚未建立,实施预算管理的主体不明确,企业内部各部门、各层级的费用目标不能落实到位。通过考察预算实施环节可以发现,电商企业仍缺乏相关费用预提核算制度,财务核算不能真实反映企业当期真实的经营状况,整体经营趋势的分析存在较多的随意性,给预算的控制管理带来了一定的难度。

2.2.3缺乏监督机制的有效保障。

电商企业往往只注重市场开拓,而对于预算管理的重要性认识不足,忽视对预算的监督、控制和相关差异分析,倘若发生偏差则难以及时进行调控。同时,预算管理的实施部门机构不健全,责任主体难以明确,管理层和多数员工对实施预算管理的重要性的认识还需要进一步提高。

2.3传统预算考核中存在的问题及原因。

在实务中,预算控制和考核指标体系一定程度上缺乏系统性。笔者考察发现,大多数电商企业所采用的kpi绩效考核体系仅注重财务指标,过于关注短期业绩而忽视了长远发展,未能将其与公司战略目标进行有机结合,重编制、轻执行也成为国内电子商务企业在预算管理执行与控制过程中普遍存在着的问题。电商企业缺乏严格监督制度的预算执行使得预算执行的结果与初期编制的预算目标之间存在较大偏差。在考核预算结果时,也缺乏明确的奖惩标准,仅局限于以指标完成情况考核员工业绩,无法增强激励作用,不利于电子商务企业预算目标的实现。

大数据时代的大数据管理研究论文范本篇四

摘要:传感器网络协议作为传感器与传感器之间,传感器与用户之间的通信媒介,在数据传输过程中因缺乏数据管理,经常导致传输给用户的数据是混乱的。针对上述问题,研究一种基于数据管理的传感器网络协议。该协议采用分层思想,将传感器网络协议分为四层:物理层、访问控制层、网络层以及应用层,并将传感器网络协议层集合成网络协议栈,完成数据有序传输。

关键词:数据管理;传感器;网络协议;协议层;协议栈。

目前存在的传感器网络协议由于层次划分的并不明确,经常导致采集到的数据出现混乱,不利于后期的数据管理(存储、处理和应用等)[1]。因此为方便后期数据管理,在数据管理的前提下,对传感器网络协议进行研究,以期解决数据混乱的问题。首先构建传感器网络协议层,协议层主要包括物理层、访问控制层、网络层以及应用层;然后将各层组合在一起构建传感器网络协议栈,协议栈主要为各层之间的数据传输提供软件方面的指导。基于数据管理的传感器网络协议研究,为数据通信工作奠定基础,加快了数据的`获取,方便了数据传输。

一、传感器网络协议研究。

传感器网络是微电子技术、嵌入式信息处理技术、传感器技术等几种结合并构建的一种属于计算机网络。数据量大且繁杂是当代大数据时代的特点,如果不对数据加以处理,人们要想快速、有效获得自己需要的数据,无疑大海捞针的,因此为应对当前传感器网络存在的问题,将设计好的网络协议嵌入其中是当前研究的重点课题之一[2]。

(一)传感器网络协议层。

为解决传统传感器网络协议划分不明确,导致数据混乱,不利于数据管理的问题。本次研究的传感器网络协议明确划分为4个层次,每个层次负责数据管理过程中的不同步骤,以规范数据流向。下图1为是传感器网络协议结构图。从图1中可以看出,本次研究的传感器网络协议一共分为4层:物理层、访问控制层、网络层以及应用层[3]。(1)物理层。传感器网络协议物理层主要负责定义物理通信信道和与访问控制层之间的连接。简单的说,就是接收或发送传感器前端摄像头采集到的数据,以及维护由以上数据构建的数据库。(2)访问控制层。传感器网络协议物理层主要负责物理层中数据的分类管理和传输。分类管理主要根据采集的数据类型进行分类确认,而传输主要是将分类结果进行传输。(3)网络层。传感器网络协议网络层是整个协议中的核心层次,主要负责传感器与传感器、传感器与观察者之间的通信以及信息交流。在网络层中可以实现多种异构数据的兼容、融合以及转换、传输,为后续数据管理做好前期的工作准备,使得不必在后期进行二次处理[4]。(4)应用层。传感器网络协议网络层是整个协议中的最后一个层次,主要负责与用户之间的数据交互,也就是将以上几层的数据分析结果按照用户的请求发送给用户。

(二)传感器网络协议栈。

协议栈,又被称为协议堆叠,是上述介绍的4个层次的总和,其实质反应了数据的往复传输过程。从下层协议的数据采集到数据传输再到上层协议的数据呈现,之后又从上层协议发出命令,命令下层传感器进行数据采集。传感器网络协议栈协调了不同层级之间的数据属性,在协议体系中,数据按照规定的格式加入自己的信息,形成数据位流,在各层级之间传递[5]。传感器网络协议标准采用了ieee802.15.4标准,各层级之间利用接入点实现数据交流和管理,一般接入点有两个,一个接入点负责数据传输,另一个接入点负责数据管理。在传感器运行过程中,各种不同属性的数据在不同层级上奉行不同命令。这样做有利于数据的有效分类,使得数据管理更为方便。

二、结束语。

传感器能够监测外部环境信息并按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出,以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求,广泛应用工业生产、机械器件制造、灾害监测、气象预测等诸多领域。但是由于传感器的监测是实时监测,所以数据量过于庞大,如果不加以管理,将会直接影响后期数据分析结果。本次研究针对上述问题,将数据管理作为中心指导思想,进行传感器网络协议研究,以期为数据管理做出技术支持。

参考文献。

大数据时代的大数据管理研究论文范本篇五

随着信息化时代的到来,我国普通高校对信息化相关专业培养趋之若鹜。信息管理与信息系统专业就在此背景下孕育而生的。它是以管理科学、信息科学为基础,运用现代信息技术,对各类信息及信息系统的组织、管理与服务所需的人才培养的专业。目前,各普通高校培养方案的制定都要参照教育部“信息管理与信息系统”专业目录的要求,在符合教育部下达的专业培养总体方向和目标的基础上,根据自身的办学层次、办学特色,来确立人才培养模式。

一、结合普通高校办学特色,确定专业培养目标。

“信息管理与信息系统”专业开办的历史较短,各高校教师所拥有知识结构的不同以及对该专业理解的不同,使得信息管理与信息系统专业人才培养目标定位问题成为各高校关注的焦点。重点大学与普通高校在人才培养目标制定上,应有所不同。因此,普通高校该专业人才培养的总体目标上在与教育部下达的专业培养总体方向和目标保持一致性前提下,更应注重应用型人才的培养,保证地方建设对人才的需求。

二、课程体系合理设置。

课程体系建设是教学之根本。其中,课程设置状况直接反映了人才培养的方向,体现了知识、能力、市场和未来四个方面的导向作用。课程设置的主要任务在于结合社会对人才的实际需求,依据专业培养的总体方向和目标设计一套最优的课程体系,使培养出来的学生既符合教育部规定的信息管理与信息系统专业人才培养总体方向和目标,又满足信息时代社会对该专业人才多方面的需求。

在进行课程体系设计时,应当充分理解和把握信息管理与信息系统专业的特色。教育部在下达普通高校本科专业目录时,曾明确指出:信息管理与信息系统专业的学生应当学习经济、管理、数量分析方法、信息资源管理、计算机及信息系统方面的基本理论和基本知识,受到系统和设计方法以及信息管理方法的基本训练,具备综合运用所学知识分析和解决问题的基本能力。据此,普通高校在课程设置中主要包括:即基础课程、专业课程、外语课程、计算机与网络课程。文化基础课程是基础,专业课程是核心,计算机与网络课程是主要技术支撑手段。很多学校忽视专业课程的教学,过分强调计算机和软件等技术类课程的教学,这样会导致培养的学生像计算机科学与技术类专业,但又不能真正同计算机科学与技术类专业相媲美,这样会使该专业的毕业生陷入技术误区。

课程设置要尽量结合本校特色优势学科,满足地方建设需求。专业课程中一般分为必修课程和选修课程。其中必修课,要反映信息管理与信息系统专业的特色,可设置信息管理学、运筹学、信息管理学、信息经济学、管理信息系统、信息系统分析与设计、数据库原理及应用、程序设计语言、计算机网络、网络编程等课程;选修课程设置中,要根据本校自身优势学科开设相关课程,如带有化工行业背景的学校可开设化工原理、化工生产运作管理、化学工艺学等课程,缩短学生就业后的适应期,为企业节省后续培养成本。在课程设置与制定中要认真听取企业和行业专家意见,对课程结构、比例、学分、内容衔接等方面进行推敲,力争做到使理论教学与实践教学相结合;自然科学与管理科学知识相统一。确保在课程制定方面将新知识、新技术、新方法纳入到教学内容中,形成更完备的教育课程体系。

三、走校企联合培养创新办学模式。

人才培养的起点在高等学校,人才的使用在企业。通过二者合作,能很好地解决人才培养的方向性。在校企合作中,可从共建实训基地入手。将教学从课堂上延伸到企业管理一线中,按照企业的真实需求,来提高学生的技能。学校的专业建设与市场需求之间往往存在很大的差异,虽然很多学校花费了大量精力与财力进行了专业建设,但由于行业技术的不断变化,原有专业教学远远滞后于现有的市场需求。高等学校和企业合作培养人才,正是充分利用高校和企业两种不同的教育环境和教育资源在培养人才方面的各自优势,学生与用人单位零距离接触,增强了学生的就业竞争力,也符合企业对现代化人才的需求标准。这对于解决当前金融危机下的大学生就业问题更具有现实意义。进行校企合作后,可通过教师与学生的反馈意见,组织相关专家、教授、教研室老师进行有针对性地进行课程建设和教学改革。另外,还可以通过外聘企业高级技术人员、管理专家的方法,对现有的实践教学环节进行有益的补充。

四、自我创新发展能力的培育。

信息管理与信息系统专业是一个知识复合型的专业,该专业要求培养的人才既要有扎实的基础理论知识又有解决实际问题的.能力即具有较强的创新能力。社会信息化的发展对信息管理类人才的要求也在不断变化和提高,这就要求该专业学生的创新能力更强一些。为提高学生的实践与创新能力,在本科生导师制的活动中,针对“拔尖”学生的个性化人才培养模式。注重对“优创”学生的“针对性”教育,教师努力为他们提供创新训练环境与条件。“针对性”教育是创新教育的组成部分,教师在授课过程中,挑选学习成绩优秀或有特长的学生开展“针对性”培养,对其理论学习及实践能力等方面进行全程跟踪指导。在创新能力培育中,高校可充分利用网络资源。随着计算机的普及和校园网络化程度的不断提高,网络正以其资源丰富、资料搜寻快速和圈子互动等特点逐步成为学生获取学习资料的主要来源。网络在学生的学习中开始扮演越来越重要的角色,网络学习已经成为一种新的学习方式。教学过程中,要正确引导学生通过网络学习更多的知识,培养学生的自学、创新能力,提高学生的专业技能。

总之,普通高校信息管理与信息系统专业人才培养要注重人才的应用型。培养模式的选择既要保证学生能够具备系统的理论知识体系,还要保证学生有较好的实践技能及较强的自我创新发展的能力,满足当前社会和经济发展的需要。

参考文献:

[1]李群.大学生学习动力缺失的原因分析及对策[j].安徽教育学院学报,2007,(01).

[2]陈健.提高高等教育教学质量促进大学生创新能力的培养[j].北京工业职业技术学院学报,2004,(04).

大数据时代的大数据管理研究论文范本篇六

信息技术作为时代不断发展的象征,不管是在我国行业的发展中,还是在人们的日常生活,都起到了重要作用。同时,在信息技术不断发展的过程中,大数据时代的应用范围也在不断的扩大,其来源渠道也非常多,数量也在不断增加。在这种情况下,大数据时代的大数据信息管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加,现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展,并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中,也受到了严重的影响,因此,要想有效的对大数据进行充分利用,就要对大数据管理形式给予高度重视,采取有效的措施,不断加强大数据的管理形式,最终实现有效、便捷、安全等管理性能,这也为对我国信息技术提供了重要的发展方向。

大数据时代的大数据管理研究论文范本篇七

随着大数据时代的到来和市场经济的高速发展,各行业数据源的增长呈现指数级趋势,数据的规模和复杂程度迅速扩大,从海量数据中提取有效信息并加以精确化正日益成为企业战略决策的必要因素[1]。电子商务企业预算管理实施过程中大数据所具有的战略意义不仅仅局限于收集和整理庞大的数据信息,更在于如何有效且精确化处理和分析该数据,尤其是将精确数据结合到预算管理方面,改变传统数据分析存在的滞后性和低频性等问题,从而有效地组织和协调电商企业的经营活动,实现企业战略目标。近年来,随着当当、阿里巴巴和京东商城的陆续上市,中国电子商务企业在大数据的浪潮中不得不审慎面对海量的财务数据,因此,基于精确数据的基础构建有效的财务预算管理体系势在必行。

大数据时代的大数据管理研究论文范本篇八

数据库管理形式是大数据管理不断发展的重要成果,也是到目前为止最后的一个阶段。在计算机技术不断发展的过程中,计算机内部的容量得到了很大程度的提高,并且大数据的管理和维护成本也相应的有所下降。同时,在大数据管理形式不断发展的过程中,对其系统管理内存不足等现象,进行了全面的提高,有效的实现了资源共享,也在最大程度上保证了大数据的安全、稳定等性能。另外,在大数据时代的大数据库管理的过程中,不在近几年只是固定在某一个计算技术应用体系,而是面向整个管理体系,以此在最大程度上提高了大数据共享的性能,使大数据与大数据形成一个独立的个体,对其大数据进行了全面、有效的、统一的管理,为我国信息技术的发展提供了重要方向。

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