大数据时代背景下网络建设研究论文汇总(汇总8篇)

总结是对自己的一次自勉，开始写吧！了解规则和基本技巧是学习和掌握任何一项运动的第一步。希望大家能够对这些范文进行深入的研究和思考，借鉴其中的优点，提升自己的写作能力。

大数据时代背景下网络建设研究论文汇总篇一

随着互联网的发展及各领域数字化的提高，大数据时代已经到来，这对传统的统计数据收集、处理与分析方法带来巨大的冲击，给统计学专业的教学带来了挑战。为了适应大数据时代的变革，统计学专业的教学需要在课程设计、实践教学以及毕业生就业导向上进行改革。

2月，国务院学位委员会进行了学科调整，统计学完全从数学和经济学中独立出来，上升为一级学科，设在理学门类中，编号为0714。统计学上升为一级学科后，下设的二级学科包括数理统计学、社会经济统计学、生物卫生统计学、金融统计、风险管理和精算学、应用统计学。统计学上升为一级学科对统计学专业的教学带来巨大影响。

同时，随着大数据时代的到来，使得传统的统计数据收集、处理与分析方法面临新的挑战，从而推动统计学的发展进入了一个全新的阶段。在统计学上升为一级学科以及大数据时代已经到来的大背景下，统计学专业的课程教学也面临着新的挑战，需要进一步改革与调整。

(一)大数据的生成。

伴随着人类对客观世界各领域数字化程度的不断提高，每天都有大量的数据产生，并且其产生的速度也越来越快。这些数据来源广泛，其中最主要的来源有：科学研究(如天文学、生物学、高能物理等实验数据)、社交网络、电子商务、物联网、移动通信等。

(二)大数据的定义。

为了应对数据大规模增长带来的机遇和挑战，美国《nature》杂志在9月4日率先提出了“大数据”的概念。国际数据中心idc是研究大数据及其影响的先驱，在20的报告中定义了大数据：“大数据技术描述了一个技术和体系的新时代，被设计于从大规模多样化的数据中通过高速捕获、发现和分析技术提取数据的价值”。但是大数据是一个新兴而且内涵不断发展的概念，尚没有统一公认的定义，只能从其特点上加以认识。

(三)大数据的特点。

与传统数据相比，大数据的特征可以用五个“v”来表示，即volume(容量大)、variety(种类多)、velocity(时效性强)、value(价值高)、visualization(可视化呈现)。大数据容量大是个相对的概念，受时间、行业和数据类型等因素的影响;种类多是指数据集的结构异质性，科技进步导致了结构化、半结构、非结构化数据的日益增多;时效性强是指大数据被生成、处理、移动的速度相当快，是区别于传统数据最显著的特征，这也增加了对即时分析、加工数据的需求;价值高是指大数据潜在的高价值能为评价和决策提供依据。可视化是大数据分析的关键步骤，是对有价值信息加以提炼并显示的过程。

(四)大数据的应用。

大数据具有5v特点，蕴含着巨大的社会价值、经济价值和科研价值，已引起了产业界、学术界、政府部门和其他组织的.高度关注和重视。

近年来，世界发达国家相继布局大数据战略，诸如联合国“数据脉动”计划、美国大数据战略、英国“数据权”运动，大力推动大数据发展和应用。大数据已纳入我国国家发展战略，国务院8月31日印发了《促进大数据发展行动纲要》的通知(国发[]50号)，指出：“大数据成为推动经济转型发展的新动力，大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇，大数据成为提升政府治理能力的新途径。以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。探索发挥大数据对变革教育方式、促进教育公平、提升教育质量的支撑作用”

二、大数据给传统统计学带来的冲击。

(一)数据收集方法上。

不同于传统的调查抽样方法获取数据，大数据的收集来源渠道通常为现代网络渠道，如互联网、物联网等。不同的数据源的数据采集需要专用数据采集技术，如包含格式文本、图像和视频的网站数据，通常需要web爬虫技术。

(二)数据存储上。

大数据的存储不同于传统的数据存储方式，有固定的格式和结构，对于大数据的数据库来说，可以直接将所探测到的信号自动容纳到其中;大数据需要有先进的存储设备，传统的存储设备已经不能容纳如此大量的数据。

(三)数据分析上。

传统的统计分析方法，难以胜任对非结构化的大数据的分析。当前大数据分析技术的研究可以分为6个重要方向：结构化数据分析、文本数据分析、多媒体数据分析、web数据分析、网络数据分析和移动数据分析。

(四)数据展示上。

数据可视化的目标是以图形方式清晰有效地展示数据的信息。一般来说，图表和地图可以帮助人们快速理解信息。但是，当数据量增大到大数据的级别，传统的电子表格等技术已无法处理海量数据。大数据的可视化展示需要专业的软件来完成。

大数据时代的到来对统计学也带来了新的机遇和挑战，特别是大数据对于数据分析人才产生了巨大需求，同时也要求统计专业学生掌握更为复杂统计软件的编程和操作。大数据背景下，统计学要适应新的形势，需要对课程教学进行有针对性的改革。

大数据时代的到来，使各行各业，包括政府、企业、个人都希望能从大数据这座金矿中挖掘出对自己有价值的金子，从而增加了对统计专业毕业生的需求。一直以来，我国统计工作领域主要是政府统计、部门统计、民间统计。传统意义上，政府及各个部门是统计学学生就业的首选。然而，随着大数据时代的来临，越来越多的毕业生选择发展空间更为广阔的民间统计。民间统计相对于政府统计来说，涉及范围十分广泛，包括各类统计咨询公司、统计调查公司、统计研究院等，介于市场和企业、行业之间。民间统计的发展前景十分广阔，可以预见，随着大数据时代的来临，统计学作用的提高，民间统计必会成为统计专业毕业生选择就业的主要渠道之一。

大数据时代，在对统计数据分析人才需求增加的同时，也对统计专业毕业生的大数据处理能力提出了更高的要求，这就需要统计学专业在课程设置上，增加大数据处理与分析方法课程，如《大数据分析方法》、《数据挖掘》等，培养学生能够使用专业统计软件(r/sas/python)进行大数据的挖掘、清洗、分析等。

在课堂教学之外，通过广泛举办大数据技术创新大赛、大数据技术创新与创业大赛、数据挖掘挑战赛，支持学生成立大数据研究协会，举办大数据相关讲座论坛等方式，增强学生分析和处理大数据的能力。另外，还要加强校外大数据实践教学基地建设，通过与通信、互联网、电子商务等企业大数据开发中心以及大数据研究咨询机构合作，为学生提供给更多的实习、实践机会。

四、总结。

总之，面对大数据时代的到来，统计学专业需要积极改革与调整课程的设置，注重学生实践能力的培养，以适应各行各业对大数据分析与挖掘人才的需求。

大数据时代背景下网络建设研究论文汇总篇二

各个高校应该依照当地市场需求进行培养目标的制定，确保人尽其才，保证高校能够和企业实现最佳的衔接。当前时期，社会中可以对复杂数据类型与大量数据的专业型人才，诸如数据架构人才、可视化人才、监管人员以及科研人员等。数据科学家作为大数据的领导人员，多数是企业的.高级管理人员；数据架构师能够非结构化数据实现有效的处理，并且能够对统计软件能够实现熟练运用；数据管理人员可以根据数据生命周期实现数据的分析与管理，同时拥有着极高的专业技能与沟通能力。人们已经进入大数据时代，这对信息专业人员而言有着越来越高的要求。所有，高校一定能够要对培养目标加以重新的定位，为学生发展奠定良好的基础。各级院校以及教育部门要及时对课程体系与培养方案进行完善，并努力地提高师资力量，确保学生得到良好的发展[7]。

2）制定科学的培养方案。

大数据时代既然要保证学生具有较好的实践能力、综合分析水平、敏捷反应能力以及敏锐的洞察力，因此，高校在进行培养方案制定过程中，尽可能和市场需求相符合，灵活的对人才培养方案进行制定，不但对理论知识方面充分的重视，也要对学生实践能力实现有效的培养，努力为学生创造出更多的实践机会。信息管理与信息系统专业要重视和企业与科研机构的合作交流，实现产、学、研一体化的目标。为了能够给学生提供大量的实践机会，高校要和企业实现充分沟通，有学校教师带领学生进行项目的开发，并且有企业人员对学生作出相应的指导。通过上面的措施不仅能对学生实践能力实现充分的培养，而且对学生创新能力与科研能力实现有效的培养。

3）课程体系建设。

信息管理与信息系统专业在进行课程体系建设过程中应该将管理学、计算机学、经济学、统计学等内容作为主要学科，并对电子商务、人工智能、程序设计、数据挖掘、数据仓库等相关内容作为次级学科[8]。通过全方位的课程设置，才能保证学生在对大数据时代进行新型数据处理技术学习的基础上，并对智能化决策与数据分析等相关能力进行培养。在学习理论知识的前提下，设置一定数量的实践课程，诸如im应用实践、软件实习以及工程实训等。这样才能培养出综合性的人才，符合社会发展的需求。

4结语。

信息管理与信息系统专业作为近年来新兴的专业，其中包含有大量学科知识，诸如经济学、网络技术、管理学、数理统计学、计算机以及社会学等，而且该专业发展速度非常的快速。随着大数据时代快速的发展，对于信息管理与信息系统专业而言，既有着非常好的发展机遇，也带来了极大的挑战，采取科学有效的人才培养模式，培养学生的创新精神与意识，在对自身经验不断积累过程中实现能力的提高，使学生能够用发展的眼光来看待大数据时代。

参考文献：

[4]查先进，杨海娟.大数据背景下信息管理专业人才培养模式改革创新影响因素研究——以湖北高校为例[j].图书情报知识，2016，2（2）：21-29.

[6]張新香.能力结构模型驱动的信息管理与信息系统专业人才培养模式研究——基于10余所高校的调研分析[j].图书馆学研究，，6（6）：6-11.

[9]万辉，魏华.民办高校“3+1”应用型人才培养模式的研究——以信息管理与信息系统专业为例[j].赤子（上中旬），2014，9（19）：164+122.

大数据时代背景下网络建设研究论文汇总篇三

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).

大数据时代背景下网络建设研究论文汇总篇四

这是一个如火如荼的大数据时代，大数据早已不是空中楼阁，其分析和预测能力为大众开启了智能化时代的大门，正在商业领域发挥着巨大的作用，但在教育领域大数据技术还没能得到充分利用。大数据独有的规模性、多样性与高速性等优势，为高校计算机专业人才培养提供了有利条件，也对教师如何有效的利用这些海量数据提出了挑战。当今国内高等本科院校大都根据高校和相关专业需求来对人才的培养进行定位并确定人才的培养目标究竟是应用型还是学术型。计算机科学由其专业的特殊性决定了大多数高等院校的人才培养目标必然是应用型。在大数据时代下，计算机专业培养出来的应用型人才还应符合大数据时代的需求，具有自主利用数据学习的能力。大数据的直观表现就是海量数据。海量数据的最好组织方法就是矩阵。而高等代数课程的主要研究对象就是矩阵。鉴于高等代数对计算机专业学生后续课程（如科学计算、优化方法等）学习的重要性，本文以高等代数（有的本科院校计算机学院设置的是线性代数课程）为例，分析了其在当前教学中的问题，探讨了大数据时代背景下该课程教学方法与模式的一些改革思路。

1当前教学中的问题和教师教学能力的提升传统的计算机专业数学类课程。

（高等代数为其中之一）由于受教材本身的限制，教学形式往往是灌输式填鸭式等单一形式。在教学过程中，大都是以教师课堂讲授为形式的理论教学，即使加入多媒体教学手段，学生学习仍然很被动，无法触类旁通。高等代数作为计算机专业本科基础课程，许多教师常年用同样的教材同一套课件甚至布置同样的作业，也从不举实践工程实例，忽略了与学生的交流与互动，从而导致学生在诸多的理论推导过程感觉枯燥乏味甚至出现昏昏欲睡等不良现象。学生由于数学基础不同接受能力和学习能力有所区别，对这类理论性强的教程的学习积极性并不高。如果存在开放的大数据平台使得学生可以实时学习，并根据每次学习的结果实时修正，然后根据自身的学习节奏和学习状态，适时地调整自身学习方法，学习效果必将与之前大不相同。高校教师作为高等教育工作者，应当谨遵清华大学施一公教授“育人在育心”思想，在培养学生的过程中“以学生为本”，以身作则，言传身教，通过阅读更多的课外书籍来拓展自身视野，通过研读更多的科研论文与相关专业文献来把握最新研究动态，不断提升自身理论水平和科研水平，从而提升自身教学能力。以高等代数这门课程为例，坚实的数学基础，必要的工程知识，丰富的教学经验和良好的编程能力是任课教师应当具有的基本素质。任课教师在教学过程中结合自身的科研项目，将其中涉及矩阵应用的案例（比如矩阵qr分解、lu分解问题及相关应用）讲解给学生，从而激发学生的学习兴趣，提升学生在今后计算机专业工程应用方面的理论基础以及实践动手能力，以领略理论与实践结合的真谛，从而以高昂的热情和积极性投入到后续计算机专业课程（比如优化方法、计算机视觉等等）的学习中去。

“大数据配合互联网对教育产生了重大冲击”[1]。大数据顾名思义即海量数据，这需要经过一定程度的数据积累才能实现。比如高等代数作为计算机专业的基础课程已经教授了很多年，但是鲜有留下有效数据。这是因为，首先，这么多届学生的大量课程数据或者是没有收集，或者是被搁置、遗忘，少量数据达不到大数据应用的要求，即充分的大规模和多样性，或者是积累的数据仍存在许多不足。另外，大部分高等院校关于大数据的管理知识尚不够完善，而以什么样的目的来应用这些海量数据决定了大数据会成为垃圾还是宝藏。为此，高校教师应首先从建立大规模的数据库着手，开始收集学生学习过程中产生的数据，比如学生关于特征值求解，线性空间的基、矩阵的运算等不同的章节内容的作业情况，比如学生在某一章节内容学习中的实时反馈信息，比如教师结合学生的反馈信息对授课内容进行实时修正之后的教学效果对比，比如课程结束后的学生教学评价等等。实际上，教育评价方式作为高校人才培养模式的八个组成要素[2]之一，发挥的作用一直都很微弱，是时候考虑其影响力从而提上教学改革日程了。教师在逐步建立数据仓库的同时，可以参考互联网上的优质资源。“互联网与浏览器为大众开启了利用信息的平台：处理来自各种渠道的多种类型数据，需要高级的分析能力，接近数据的便利性”[3]。大数据时代应提倡学生通过网络寻找最新的技术来解决问题。

3教学改革探讨。

3.1改编适合本校学生、符合时代要求的教材。

由于各个高校计算机专业的定位与培养目标不同，高等代数这门计算机专业的基础课程并没有统一的教材。高校教师在选取教材的时候如果没有考虑本校学生自身的特点，也没能与时俱进的结合当下时代发展的需求，教材往往存在一定的不合理性。比如某大学计算机学院选取的是北京大学数学系前代数小组编写的《高等代数》。该教材虽然内容丰富、知识点全面。但是对刚上大学的大一新生来说由于其三维空间概念还有待建立，思维模式还没有办法立即转换到矩阵或线性空间等层面，所以具有一定的难度。由于大一新生（第一学期）高中的数学基础参差不齐，如果教师在选用教材的'时候能够先广泛查阅已出版教材（尤其是出版社反馈众多高校教师评价良好的教材），同时参考多种相关的专业教材，再结合网上优秀资源，并充分考虑本校学生的接受能力和学习能力，选择或者改编一本适合本校学生的教材。在大数据时代，除了基础知识点之外，还可以在教材中围绕基础知识点展开包括该数学思想的发展历史、工程应用实例等在内的介绍，并加入教学互动环节。高校教师可结合这种改编教材，根据学生的教学反馈，实时修正，对学生感兴趣的点进行拓展，也可利用mooc（也被称为“慕课”）或spoc等多种网络资源，对基础理论的讲解中加入动画与案例，使得课程更加生动有趣。

3.2大数据对教学的影响。

从开始，mooc作为一种大规模开放式的在线教育形式正在受到教育工作者的广泛关注和应用。学生可以利用这个平台自主进行学习，而不再受到时间空间的限制。清华大学的张莉指出[4]，“借助大数据，教师能随时观察和分析学生的学习行为，可以从中发现传统模式无法发现的教学规律，同时可以借助信息技术向学生提供个性化的在线学习过程；学生不再盲目地按照固有习惯去学习，可以通过分析、反思自己学习过程中产生的数据，发现自己的特点和优势，适时调整学习方法，甚至调整专业方向，进而在学习中更愉快更好地发挥自己的能力。”这种做法值得认同，它实际上指出了预测作为大数据的核心[5]在教育中的积极作用：通过分析海量数据预测未来，准备应对之策。数字化时代，数据的采集方式多种多样：电脑，ipad或其他平板电脑，数码笔，可穿戴设备等都可以用来实时的数字化学生的学习数据。高校教师在教学过程中如能实时收集正在学习学生的当前动态信息：包括学生基本信息，哪一章节知识点，学生学习中遇到的困难及可能的解决方案，学生的作业和练习以及教师的指导过程及评价等，并参考以往学生的历史学习数据，运用情况信息进行筛选和整理、计算和挖掘，并对接下来的教学进行微调和修正，使其适合当前学生的特点和需求，将会对当前学生乃至下一届学生的教学产生积极的影响。另外，教学评价系统也可随之建立并完善，“大数据提供了多方参与评价的途径”[6]，多种来源与结构的评价数据贯穿在课程的整个学习过程中，这样建立起来的教学评价系统模型又反过来应用于学生的学习和教师的教学决策。

3.3引入计算机软件，培养学生抽象思维能力。

如前所述，海量数据的最好组织方法就是矩阵。matlab是基于矩阵运算的软件，因而在矩阵求解问题方面具有特殊的优势，可以很好的用于数学建模。对高等代数这门课来说，用matlab软件可以对海量数据进行连续的多次处理，即使对低阶运算，用矩阵运算（而不是代入法或消元法）求解，效率都可大大提高。大数据时代高等代数教学改革的目标定位为：在保持原有理论和实践水平的基础上，使学生学会高效的求向量相关性，求解高阶（比如6阶以上）特征值之外，能够结合时代需求，对遇到的工程问题能用矩阵建模：从问题的提出，到问题的分析，模型的准备，模型的建立与matlab求解，最后用计算机模拟情境。这一切都从写出矩阵表达式开始。这也是抽象思维形成的基础。高校教师在教学过程中，如能通过matlab引入大量矩阵建模案例，使抽象概念形象化，培养学生抽象思维能力，从而学会对更深奥的问题进行抽象思考。比如全市交通巡警的服务平台的设置与调度案例，可以根据路口个数、警台个数建立矩阵。根据第i个路口是否在第j个警台管辖范围设置决策变量，采用相关算法（比如floyd算法）求解第i个路口是否在第j个警台的最短路程，从而建立模型。（详细建模过程可参考相关书籍，这里不再赘述。）。

4结语。

本文讨论了大数据对高等代数这门课程的影响和挑战，进而探讨了计算机专业学生的培养模式及可能的教学改革方法，比如改编适合本校学生的教材，比如充分利用不受教学资源限制的在线教育形式，又比如计算机软件的引入和应用等。值得注意的是，在应用大数据提升教学质量和学习效果的同时，高校教师应时刻注意信息的维护，解决好学生个人信息保护与数据应用自由之间的矛盾，从而更好的发挥大数据在教育工作中的重要影响和积极作用。

参考文献：

大数据时代背景下网络建设研究论文汇总篇五

传统大学计算机基础的教学核心内容有两个方面，虽然全国各个高校开设大学计算机这门课程有微小的差别，但是本质和核心要点不变。那就是在教育纲要对本门课程的指导下，完成操作系统、办公软件这两大核心模块的教学工作。这个是整个大学计算机基础教学的核心内容。

另外，在这个核心内容之外，各个学校根据自己的情况，加上两个部分的内容，一个部分是计算机基础知识概述以及安全常识。另外一个就是根据学生不同专业设置一个第三模块，为学生后续专业课奠定一定的学习基础。比如有图形图像处理模块的，有数据库模块的，有网页设计与制作模块的。

然而无论如何，大学计算机的本质性教学方向，还是以办公软件和操作系统为核心，然后根据专业特色或者学校自身情况附加一个导向性模块。让学生在学习完大学计算机这门课程之后，达到熟练掌握操作系统和办公软件的能力，初步具备对后续开始的专业课程有启发式教育。

以上内容就是大学计算机基础整个教学的核心和本质所在，在当今信息化和大数据背景下，大学计算机的传统教学模式有所欠缺，和时代的步伐有所脱节，针对大学计算机传统教学目前这一状况。我们将从以下几个方面来探讨关于大数据时代背景下，大学计算机基础教学同步改革的方向。

大学计算机基础虽然属于基础类课程，但是和传统的语文数学类基础课程有着许多实质性区别。大学计算机基础课程是与时代的步伐同步的，不像数学有着数百年来不变的公理和公式，也不像语文一样古今名著经久不衰。而我们计算机基础，就从传统的两个核心模块来看，比如操作系统、比如办公软件，都是随着时代的步伐，随着系统和软件的不断升级改进而同步更新我们的教材和教学模式的。

所以，在当前互联网高度发展，信息化，全球网络化，大数据背景大环境下的今天，我们大学计算机基础教学应该担负起引领时代未来，开启信息化之门的先锋作用。

学生在学习了大学计算机基础课程之后，应该具备两个方面的能力。第一，具备计算机基础知识的应用能力，也就是对当今的传统教学模块知识的全面掌握;第二，对计算机当今最前沿的知识有所认识和了解，尤其在大数据背景下，关乎于学生专业本身方向，大数据背景和信息化形势下的新动向和未来趋势的判断。然而，传统教学思路对于培养学生第二方面的能力还处于探索之中，没有开启这个方面的实际教学，接下来，我们就这个问题对大学计算机基础教学改革改进方向做一个探讨。

三、大数据背景下教材改革方案和教学思路探讨。

关于大数据背景下，计算机基础教学改革方案的探讨，我们主要从学生专业入手，主要探索教材改革、教法改革、导向模式改革、以及实际环境现象改革，探索切实可行的一种教改思路，以供参考和使用。

(一)教材改革。

教学的改革首先是教学思路的改革，然而到实际的教学过程中，是以教学纲要的改革为导向，从而编写教材，以教材去引领和指导老师教学和学生学习。这个是教改的思路，然而纲要的建立又是以市场和社会发展作为指导目标的。就我们探讨的大数据背景下的教材改革而言，应从教材上增加一个大数据背景下的专业方向引领教学模块和一个结合实际的趣味探索模块。

首先，探讨一下教材在专业方向模块的设置，应该按照学生的专业和后续的学习作为指导，设置一个大数据时代下，学生现在学习的专业，在未来的大数据冲击下，专业会如何发展?我们该如何准备?或者说我们该如何让大数据背景来引领我们未来的专业发展思路和方向。从而让学生的思路紧跟时代的步伐。

其次，我们还要依据时代背景及互联网大数据背景下，增加一个趣味探索模块，这个模块主要是引领学生掌握最先进最新的互联网知识，同时引领学生甄别和学习最有用的知识。以上两个教学模块的增加，是当今大数据背景下，大学计算机紧跟时代步伐走出的第一步。在教材的指引下，我们就探讨一下教法改革。

(二)教法改革。

首先从教材改革的'第一个模块来进行教法改革，因为就大学计算机基础教学的老师而言，或许对于学生学习的专业根本就是知识的盲区，那是不是要求我们大学计算机基础教学的老师是万能的呢?那当然是不可能达到的，所以针对这个模块的教法必须同步改革，这个部分，首先要求学生对专业培养计划和目标做系统的研究和分析，其次，再让学生就本专业而言，大数据背景下，专业当前发生的变化，专业未来会发展的方向做一个假设性的学习和框架性探讨，从而达到引领学生面向未来的一种学习思路。这个方向的教学应该改为模块化教学，根据学生未来的专业学习方向而划分成不同的教学模块。

其次，关于教材第二个趣味模块，这个模块的教学属于通用模块，不需要分级教学，更不要分专业模块化教学，在这个模块的教学过程中，主要引领学生挖掘出当下最为流行的大数据背景下的新知识、新问题、新现象做系统的归类、归纳和分析。比如，就当前而言，获取信息和知识的渠道纷繁而复杂，引导学生如何甄别有用知识，过滤垃圾知识，甚至反面知识，引领学生如何在大数据背景下自由而有慧眼的识别和学习知识。

这个就是大数据背景下教法改革的思路，虽然增加了两个教学模块，但是就教学教法而言，没有增加教学的难度，反而增加了学生学习的趣味性和实用性，从教学教法上来看，切实可行且有必要性。

(三)导向改革。

导向改革很重要，在大数据背景下整个教学过程中，关于引领和探讨方向一定不能偏移，首先必须以基础知识作为指导，才能让学生在增加的第二个趣味模块中正确筛选和甄别有用知识，过滤垃圾知识。

其次，在新增的第一个模块中，必须以学生的专业培养方案作为指导，否则会让这个模块的教学偏离主题。

以上就是关于大学计算机基础教学在大数据时代背景下同步教改的一些方法和思路。总之，大学计算机基础教学的指导思路要以不改变大学计算机目前的教学纲要为核心本质，紧跟时代进步的步伐，紧扣专业，紧扣现实常规是我们大学计算机基础教学在大数据时代改革的探索思路。

大数据时代背景下网络建设研究论文汇总篇六

环境管理会计作为提供环境管理决策支持的信息系统,其信息的取得离不开对信息载体———数据的收集、加工和处理。随着新兴信息技术与应用模式的不断涌现,全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势。数据量越来越大、数据类型越来越复杂、数据变化频率越来越快,“大数据”时代到来。大数据是继云计算、物联网之后it产业又一次颠覆性的技术变革,得到科技界、产业界乃至政府部门的高度关注,成为研究的热点。大数据将对社会经济和科学研究发展产生巨大的推动作用,同时也孕育着前所未有的机遇。环境管理会计在大数据时代将迎来难得的发展机遇,借助大数据以及大数据处理技术突破原有的发展桎梏,更好地实现环境管理会计改善环境绩效的职能。大数据与“海量数据”和“大规模数据”的概念一脉相承,但其在数据体量、数据复杂性、产生速度和潜在的价值四个方面大大超出了传统的数据形态,也超出了现有技术手段的处理能力,带来了巨大的产业创新机遇。

大数据将对现代企业的管理运作理念、组织业务流程等产生巨大影响。环境管理会计作为一种尚未成熟的有待完善的管理工具和手段,也必将在大数据时代遇到前所未有的发展机遇和变革的挑战。

(一)环境管理会计应用的外在推力增强。

从国内外调查研究的结果可以看到,政府是推动企业加强环境管理的外界约束力量。对比我国与美国、日本和英国的环境管理会计发展实践也可以发现,环境管理会计在美国、日本等政府约束力较强的国家推行较快,而我国企业进行环境管理则多是迫于外界压力,企业往往被动地选择环境管理策略,以应付外来压力。环境管理问题在大多数企业中常常以一种肤浅和被动的方式在法律框架内加以处理,环境管理会计的作用未能得到真正发挥。在大数据时代,信息不对称的现象将得到有效缓解,信息资源在一定程度上将达到完全和共享状态。企业的环境利害相关者(如企业员工、股东、供应商、客户和社区等)可以通过社会网络媒体的实时交流与内容分享,得到企业环境管理方面的信息,从而使企业来自于关注环境问题的利害相关者的压力不断增长。利害相关者的监督和制约成为除政府法律法规之外的一个更及时、更有效的外界约束力量。企业为了维护社会形象和经济利益,将更加注重环境管理,充分挖掘和发挥环境管理会计的潜在价值,进而在实践应用中推动环境管理会计的发展和完善。

(二)环境管理会计应用的内在动力提升。

实践表明,环境管理会计实施成功与否很大程度上取决于企业管理层的重视和支持。因为企业管理当局是企业环境行为的重要影响者,又是受环境因素影响的责任承担者。一旦企业管理当局认识到环境管理会计的价值,其自然会选择合适的环境管理会计方法工具来降低环境风险,进而正面推动环境管理会计实务的深入。然而目前,企业管理当局即使认识到环境管理会计为企业提供的价值,也常常将环境管理会计的实施落于形式,其根本原因在于环境管理绩效未纳入企业整体绩效评价之中,管理层缺乏环境管理的内在动力。环境管理会计的目标在于同时提高环境业绩和财务业绩,但由于环境业绩具有滞后性、隐藏性特征,因此对企业管理绩效的评价还是以当期显性的财务业绩为标准来衡量,从而导致企业实施环境管理成为一种策略性行为,即实施环境管理的程度主要取决于企业内外因的交互作用以及不同行为主体的博弈均衡状态,常常立足于企业收益与成本的比较,更注重财务业绩的提升。例如,企业为了避免环境污染,增加了企业的环境保护成本,而在竞争性市场中,用于污染防治的成本,企业并不能从消费者那里得到补偿。因为经营成本增加、价格上涨,消费者会选择不进行环境管理而产品价格较低的企业。因此,在以财务业绩为主体的绩效评价体系下,企业管理者会“理性的”拒绝进行环境管理,环境管理会计的作用无法得到有效发挥。在大数据时代,得益于信息技术的发展,各种行为和活动信息都将得到前所未有的记录。环境业绩将能够以及时、显性的方式得到呈现,因而必然纳入到企业整体的绩效评价体系之中,环境管理也就此成为管理层不得不考虑的一个重要问题,其必然寻求环境管理会计的帮助和支持,环境管理会计应用的内在动力自然得以提升。

(三)环境管理会计应用的技术环境改善。

非财务数据往往数量庞大,且结构复杂,如废弃物、大气污染、水质变化、土质改变等相关排放数据;能源、材料和水的消费数据;环境成本与潜在的环境负债数据;与产品生命周期相关的数据。对这种类型的数据,环境管理会计现有的数据处理方法显得无能为力。大数据的出现必将颠覆传统的数据管理方式,在数据来源、数据处理方式和数据思维等方面都会对其带来革命性的变化。大数据技术的发展和成熟必将促进环境管理会计的发展变革。一方面,大数据技术将为环境管理会计方法的应用提供信息支持。以寿命周期成本法为例,大数据技术可以对产品或流程的设计、开发、生产、销售、使用、报废等全过程所发生的全部环境成本进行描述和记录,解决该方法应用中信息取得难、成本高,可靠性难以保证等问题。另一方面,资源环境具有多样性、多用途性、非市场性等特征,现实中无法也不该将所有资源环境信息统一计量为货币信息再提供给管理层,这就需要采用多种计量属性的货币计量与多种表达形式的非货币计量对环境管理会计数据进行记录、分析和处理。而只有大数据技术可以解决环境管理会计多元计量的数据处理问题。

大数据时代,企业正在向数据分析型企业转型,会计大数据分析平台的建立成为必然,并成为环境管理会计数据提供与运用的依托。环境管理会计将借助大数据技术调整、拓展它的服务范围,提升、延伸它的会计管理职能,改进、变革它的数据处理技术,大数据时代为环境管理会计展开了广阔的发展前景。

(一)环境管理会计服务对象的侧重点:由政府向企业变迁。

大数据时代使传统的会计理论与技术受到严重的挑战和激烈的冲击,应对这样的挑战与冲击,会计领域中一些新的技术、功能、思维模型、处理方式正在形成,一些会计的属性、服务的侧重点正在发生变化。一方面出现了微观企业会计向微观会计与宏观会计相结合的社会会计转化的端倪。另一方面,在环境会计中又将出现由偏重宏观政府会计向偏重微观企业会计转化,最终出现二者并重、有机融合的局面。原因首先在于“关注环境”正在由政府的职责向企业的自觉行为转变,环境管理会计信息的需求者、服务对象正在由政府向企业扩展;其次是由于站在政府的角度研究环境会计,会计主体过大、过宽,主体的边界与范围模糊不清,这必然制约环境管理会计的应用与发展。大数据时代使得环境管理会计应用的观念倾向和技术条件得到根本性的改变,广大企业应用环境管理会计解决其所面临的日益紧迫的环境问题的需求不断增加,现有的环境管理会计难以与会计实务系统兼容的技术障碍也将被大数据技术攻破。会计的基本属性是微观性的,应该首先服务于微观主体———企业,这样才能有主体边界的明确界定,环境管理会计也是如此。虽然环境管理会计的主体是多元的、多层次的,但是微观企业必须是其会计主体的核心部分,是其服务对象的主要部分。环境管理不能越俎代庖,环境会计主体不能错位,管理会计的服务侧重不能偏移。对于环境会计的宏观与微观之辨,笔者的观点是大数据时代环境管理会计的宏观属性和服务侧重点将发生变革,将由宏观向微观变迁,最终实现宏观与微观的有机融合。

(二)环境管理会计职能的发挥层面:由战术层向战略层延展。

环境管理的实践使人们逐渐意识到最终作出环境决策的是管理层面而不是会计层面,必须从管理与决策的角度出发,建立环境管理系统来解决环境问题,从而把环境会计的研究推进到环境管理会计的研究阶段。最初的环境管理会计被表述为:“为帮助组织决策而确认、收集和分析关于环境成本和环境业绩的信息过程”,环境成本和环境业绩信息的提供是环境管理会计的主要职能。环境管理的发展使人们意识到在公司战略管理的研究方面必须关注社会责任和环境问题,战略管理的重点要放在环境问题上。简单的环保措施、节能降耗,无法让企业从根本上解决复杂的环境问题,环境管理必须上升至战略的高度。在激烈的国内外市场竞争中,企业的生存与发展,不能不把环境因素纳入战略和日常决策中。为保证经济的可持续性发展,越来越多的企业开始将环境管理系统纳入战略管理系统。环境管理的现实需求,促使环境管理会计从通常的战术性决策向重大的战略决策,从战术管理向战略管理延伸。环境管理的成效在很大程度上取决于其获得的相关环境信息,现有的环境管理会计系统难以提供与环境战略管理相关的信息。环境战略管理所需的管理会计支持,所需的决策与控制数据,只有在大数据时代,才能得以满足。环境战略管理的数据既有结构化的、半结构化的、准结构文秘站:化的,甚至还有些是非结构化的.,大数据技术对各种结构形式的数据处理都能提供技术支持。大数据时代和以往任何时候相比,可以更迅速更容易地访问、分析和搜索大量数据,满足企业环境战略管理的信息需求,支撑环境管理会计的职能由战术层面向战略层面的拓展和延伸。环境成本管理不再纠结于成本识别、计量与分配问题,而是专注于环境成本的控制战略,更加注重企业环境战略管理的决策、规划与绩效评价。环境管理会计将在大数据技术的支撑下通过对现有环境管理会计的改进和延展,为企业管理者提供环境战略管理的有用信息,帮助企业实现环境效率和经济效率的统一。

(三)环境管理会计的数据处理技术:由传统技术变革为大数据技术。

等现代信息技术,将彻底消除了“信息孤岛”现象,极大地提高整个社会信息的共享性。在会计领域将实现业务处理和会计处理的集成、财务信息和非财务信息的集成、会计核算与会计管理的集成。会计数据处理技[文秘站－您的专属秘书，中国最强免费！]术的变迁将首先在一些与管理关系更为密切,与新的管理热点联系紧密的领域实现。由于环境管理会计在企业环境管理中的核心地位,实施环境管理战略要求环境会计数据共享和交流并实现其自动化。环境管理会计系统需要实施成本较低同时又能对现有的经营管理与环境管理简便集成的会计数据处理技术,这也需要综合考虑数据质量和现有软件之间的联系,运用网络会计的大数据处理技术。发挥云计算的潜力,使用在线会计系统和远程访问更快捷、能够更充裕地获取环境管理数据用于环境战略决策与规划。在原有环境管理会计分析中,环境投资决策的关键是指标的算法或模型因素的完备,而在大数据技术中环境投资决策的质量取决于数据本身的多样性,更多考虑的是各种因素间的相关关系而非因果关系,大数据提供的也不是最终答案,只是参考答案。克服了传统环境管理会计计量分析的“计量经济学”模式,变革了传统环境管理会计技术“工程化”或“模型化”的倾向,使得环境管理会计更好地发挥“环境经济运作”、“环境资源管理”技术工具的作用。

大数据时代背景下网络建设研究论文汇总篇七

过渡预算理论的提出是笔者基于预算管理中各环节海量数据的处理在整个预算编制环节中类似于量子力学能量变化的“过渡态理论”的认知。过渡预算是指在行业的竞争市场中因供给需求而产生大量的、亟需处理的、与预算管理相关的财务数据，且在全面预算的各个环节均需对此类数据进行精确化处理作为过渡的一种预算处理方法。将过渡预算理论引入到电子商务企业预算管理中，能够更好地应对大数据浪潮，为各层级、各部门处理海量数据，并为企业预算管理服务提供有力的理论依据。同时，其定义中所表现出的对“精确数据”的青睐，主要是针对零售行业相关数据提出的，在这里同样适用于电子商务企业的预算管理。因为精确数据是数据的一种，它区别于粗略数据、统计数据，是个体在数据层面的具体化表示，是经过对样本的细致观察后得出的，能够详细记录所描述现象的每一细节的数据，并且它不再对所观察的样本进行内部分类。例如，1个苹果只被记录为一个苹果，而不会被笼统地归于水果，这就是精确数据。

3．1．2过渡预算理论的假设条件。

第一，企业现有的业务活动是合理、必须的，行业间因竞争所产生的海量数据是可以通过某些途径搜集并储存的;第二，企业在现有人、财、物状况下可以合理、有效地甄别并处理各项经济活动所产生的业务数据，并在预算期予以保持;第三，企业根据基期业务的收支情况及相关变动来编制全面预算，其数据的预见性能够支撑企业经营决策，能够被管理层积极采纳。

3．1．3过渡预算理论实施的意义。

(1)理论意义。过渡预算理论可以提高电子商务企业预算管理所需数据的精确性和有效性，根本目的就是要解决市场及企业内部生成数据后的收集、整理及处理问题，同时适应国家经济政策变化，在财务共享平台上处理好数据披露、数据传输、数据解读以及信息反馈各个环节所出现的问题，更好地协调各部门对数据的需求。(2)实践意义。一方面，及时、有效地分析和处理全面预算各环节中所产生的粗略数据，能够更好地衔接各预算环节。这样有利于财务工作人员基于云平台和财务共享中心获取所需的粗略数据，在精确化处理后编制更为详细、精准的全面预算，并得出所需现金预算、预计利润表和预计资产负债表，从而为企业管理层在未来进行经营管理决策时提供强有力的保障。另一方面，过渡预算理论的有效实施，一定程度上会使电子商务市场中的竞争步入合理化。每一个电商企业财务部门都能够有效掌握制定预期计划的所需数据，从而为企业长期稳定发展提供强劲的助推力，并在财务目标的指引下减少自发盲目的竞争。随着预算管理的不断完善，国内电子商务企业将会得到良好的发展，并在国际电商平台上占据有利的竞争地位。

3．2加强电商企业预算管理信息化，提高管理效率。

面对数据浪潮，实施统一的财务预算管理制度可以让电子商务企业更好地实现资金的流动，提高运营管理的效率，实现统一化的管理、核算和资金分配的目标［3］。财务共享是依托互联网和信息技术，通过将不同企业、不同地点的财务业务和财务数据进行有效整合并共享，将企业内各层级、各部门的业务性的功能(如会计账务处理、预算管理、员工工资福利处理等)集中处理，以期实现规模效应，从而降低运作成本的一种管理模式。以苏宁云商为例，苏宁首创业内财务共享模式。苏宁财务共享中心主要功能是推进市场化进程，通过提供适合企业发展的财务共享服务产品，强化企业内外部财务信息传递、共享能力，尽可能地使数据增值并共享以创新价值，实现从成本中心向利润中心转变。

3．3建立以战略为导向、自上而下的动态预算管理模式。

以战略为导向、自上而下的动态预算管理模式打破了传统预算的固有定位，向企业展示预算不再是一个简单的管理控制系统，而是一个被重新定位、具有长短期战略规划的实施系统，也是一种为帮助电商企业实现长短期战略目标而为其主动配置一切可利用资源的全新管理活动。同时，它还包括长期战略业务单元在上述目标推进阶段需要采取的相关战略行动。例如，207月3日，当当天津仓储中心为适应电商物流的高速发展，根据电商对物流的现实需求而启用“银河一号”图书仓储平台，然后在当当的年度预算计划成果的基础上，对照平衡计分卡的预期目标，考核近期的实际业绩状况，明确了业绩提升的优先顺序，从而使结果符合长期计划目标。

3．3．1价值链分析的动态预算管理思路。

电子商务企业为应对数据浪潮，可以采用以价值链分析为基础的动态预算管理思路，综合运用经济增加值、作业成本法、平衡计分卡等预算管理手段。在战略制定、执行和评估等各阶段，电商企业应当通过财务共享中心和云平台对供应商、销售渠道、竞争对手、企业内部价值链等进行实时的预算分析，进而依据预算管理的循环过程设计预算管理体系，并及时传递反馈的信息，从而有效优化企业运营流程。最后，将各部门预算的实际完成情况与预算标准比较，进行业绩评价，出具业绩报告。可见，价值链动态预算管理就是运用价值链分析法，通过经济附加值、作业基础预算、平衡计分卡等管理工具，将企业预算与战略决策进行有机结合。

3．3．2作业基础预算与平衡计分卡的结合运用。

作业基础预算的控制和考核是以整个预算年度为期限来考核预算实际完成的情况，采用定量分析与定性分析相结合的考核方法，在目前日益激烈复杂的竞争环境下，需要注重和兼顾财务指标和非财务指标的影响，以保障电商企业的长远稳定发展。将平衡计分卡与作业基础预算结合并加以改进，可以使平衡计分卡为作业基础预算在考核阶段提供更加全面的评价体系，促使在作业分析过程中出现的不合理的资源动因和作业动因得到及时改进，实现作业链能够持续地在动态中得到有效改进的目的。根据平衡计分卡的财务、顾客、内部运营、学习与成长4个维度，指导企业的日常经营活动，将平衡计分卡与作业基础预算的关键成功因素相互结合并有效搭配，从而形成有效的分析架构。

3．4精确数据理念与预算管理在电商企业的结合应用。

随着大数据时代的到来，预算管理系统必须完成财务数据的储存与管理，并以此帮助电子商务企业管理层进行资金管理和支撑管理层做出正确的企业决策。将数据挖掘技术引入到电子商务企业预算管理过程中，一定程度上能够把企业对财务数据的应用从简单的联机查询层次，提升到利用云平台和财务共享服务分析、预测、决策等高级应用上。决策树通过将预算实例按照递归形式划分成各子集而建立，每次划分都是以案例的某种属性检验结果为现实依据，换句话说，就是根据某种假设条件来决定应该怎样分割数据集，最终实现用户兴趣数据的精确化，提高检索的准确性，为预算管理提供可靠的需求数据。本文主要采用国内预算管理数据的先进技术———决策树方法，并构建了电子商务企业预算管理架构。

4结论。

本文在阐述大数据对电子商务企业预算管理影响的基础上，讨论了以战略为导向的电子商务企业预算管理，并提出了具有创新意义的过渡预算理论和构建了基于战略的预算管理体系。因此，在大数据时代应对高质量的数据需求时，合理地利用先进的数据挖掘技术，能够从电子商务企业内部各层级、各部门的海量、复杂预算数据中提取出对决策有利的关键信息，并运用于预算管理的研究，将对电子商务企业的长远、稳定发展具有良好的促进作用。

参考文献:。

大数据时代背景下网络建设研究论文汇总篇八

随着计算机技术、信息技术与网络技术等得到了迅猛的发展，对人们的生活生产方式造成了极大的改变，但是也是数据量呈现爆炸式的增长，现代企业要想实现良好的发展，便要求大数据实现充分的利用，大数据背景下，数据分析、数据安全、数据仓库、数据挖掘等技术同样得到了普遍的重视。在这样一个大背景下，要想使信息管理与信息系统专业人才更好地满足社会发展需求，便要对传统的教育模式加以转变，不断提高学生信息处理水平，从而更高的适应企业对信息人才实际的需求，这对社会发展与学校发展具有非常重要的作用。

1）大数据的概念与特征。

大数据作为数据分析最为先进的技术，大数据能够分为大数据技术、大数据科学以及大数据工程等诸多的领域[1]。其中大数据技术便是指对各类型数据进行深入的挖掘，将数据中存在的有价值信息进行获取的能力。而大数据科学主要是注重对大数据网络运营与发展中进行大数据规律的发现与验证，同时对大数据网络和自然与社会活动间的联系进行研究。至于大数据工程一般是大数据进行规划建设与运营管理方面的系统性工程。

对大数据时代来说，当前一般公认其具有如下四个主要的特征，其一，数据量大，目前大数据具有的数据量级已经由以往的tb上升到pb甚至是zb，能够看出大数据时代具有的数据量巨大的。其二，数据类型多，数据信息越来越多是视频、图片、位置以及图像等半结构化信息甚至是非结构化信息。其三，价值密度虽低，但商业价值却高，如果以视频信息为例，持续不断的视频监控数据之中，其中具有价值的信息通常只有1～2s，甚至可能更短[2]。其四，处理快速且工具发展快，数据流常常具有高速与实时的特点，并且对其进行作出快速且连续的数据处理。

2）大数据管理有关技术。

大数据得到快速发展的同时，和其相关的诸多技术领域也受到了人们的重视。目前应用最多的技术主要有数据分析、数据挖掘以及模型预测等。其中数据分析是通过相关的统计分析方法进行大数据的分析与判断，将其中的具有高价值的信息加以提出出来，并在此基础上得出相应的结论，最后利用其进行数据的概括与评价，这个过程中便成为数据分析。而数据挖掘主要是将大数据利用相关的算法进行计算，将大数据中隐含的价值信息实现充分挖掘的过程。至于模拟预测是指利用计算机创建相应的数据模型，利用这个模型对数据实现分析与处理[3]。上述三个技术之中，和大数据联系最为紧密的是数据分析与数据挖掘，能够将大数据处理说成是数据分析与数据挖掘不断发展出来的一个技术分支。依照大数据处理研究内容的不同，将其细化成大数据技术、大数据科学以及大数据工程等相应的领域。

3）大数据的价值。

信息使用者对海量的数据进行相应的收集，并对数据实现加工与处理，建立出各个数据间的发生与发展规律，并利用计算分析将数据中的有用信息进行挖掘，以此来对顾客喜好、企业发展以及潮流趋势等相关内容进行预测，并将其最为企业决策过程中的重要的依据。当今时期，大数据已经实现在互联网企业、电子商务、医疗卫生、零售、交通运输、金融等诸多的行业内得到应用，而且在政府部门的数据中心中同样发挥出了极大的价值[4]。通过上述分析能够发现，信息已经成为一种重要的资产，对该类型资产而言，只有对其实现深入的加工与精炼才能使其实现不断地增值。

当今时期，从相关的文献资料中的能够看出，通过对职业发展趋势实现大数据分析和研究，根据大数据概念与行业状况加以分析，最终得到大数据已经存在一个国际化的问题，即人才荒。企业需求的新兴技术预测与大数据分析等方面的人才远远地超过了以往仅仅进行智能信息管理方面的人才。随着人们进入大数据时代，各行各业对于大数据方面的人才有着相同的要求，也就是在具有数据收集与整合前提下，通过科学手段与先进工具实现数据深入的分析，并以此为企业发展提供高效的决策数据[5]。换句话说便是在当前大数据背景下，企业要求行业信管院一定要对信管知识加以深刻的掌握，并能够对大数据处理信息技术实现及时的更新与应用，而且还要拥有着良好的市场洞察能力与数据分析与判断等众多的能力。

2信息管理与信息系统专业人才培养存在的问题。

1）专业定位不清。

对于现今这个经济发展非常迅猛的时代，使信息数据呈现出更快地发展趋势，但是信息管理与信息系统专业教学模式却没有显著的变化，即便有所变革，却没有取得显著的效果，导致专业定位极为模糊，在制定相应的學科知识目标过程中也不是很明了。比方说，理工科学生更愿意进行计算机知识的学习，主要对计算机软件方面的研究较为深入，而对于经济学与管理学专业的学生在就业过程中主要选择经济管理方向，上述定位便导致信息管理与信息系统专业学生不能实现更好的发展，最终造成该专业显得可有可无[6]。

2）人才培养模式单一。

在大数据背景下，社会企业对专业人才培养有着越来越高的要求，不但要保证专业人才拥有深厚的专业知识，并且还能将理论知识应用在实际工作中，保证人才具有很好的实践能力。这边对学校进行专业规划过程中提出了高要求，既要注重对学生专业理论知识的培养，使学生具备高超的理论分析能力，还应该有效的组织学生积极进行社会实践，对学生的实践能力进行充分的培养，只有这样才能培育出满足社会发展与企业需要的实用性与综合性人才。但是，在我国当前时期人才培养过程中多数还是采取传统的灌输式教育教学，开展社会实践的院校相对较少。即便部分高校建设了实验基地，可是却并未加以充分的利用，依旧采用分数作为评定成绩的手段，并没有取得应有的教学效果。