大数据时代企业会计信息化发展对策论文
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篇1：大数据时代企业会计信息化发展对策论文
大数据时代企业会计信息化发展对策论文
一、大数据时代企业会计信息化发展现状及存在问题
会计信息化是把先进的计算机、网络和通信技术与会计工作有机结合起来，在会计实务中实现信息化的改革。会计信息化作为信息化高度发展背景下的作业模式，正在得到普及。这提升了企业会计管理水平，使会计工作由单纯的被动反映向主动管理转化。尽管我国企业在会计信息化的建设方面投入了比较大的精力，也取得了比较突出的成效，但是仍旧存在着一些问题。
1.局限于传统管理理念
我国企业长期受传统管理理念的禁锢，对财务信息开放性存在严重的排斥观念，对信息共享的了解还不充分，没有认识到会计信息化发展的新趋势。再加上大数据还属于新概念，企业对大数据、云计算和云会计等认识还不到位。陈旧的会计管理理念，一定程度上限制了企业会计信息化的发展。
2.企业会计信息数据单一、输出滞后
会计信息化要求将企业业务管理与财务会计数据相关联，全面整合企业资源，需要企业整体的配合。传统的会计信息系统主要是对企业财务信息的反映，往往忽视了非财务信息。而某些非财务信息对企业未来的.发展预测也起到不可忽视的作用，如企业的环境成本、社会责任等信息都需要非财务信息的提供。会计信息输出具有时效性，及时有效地会计信息可以帮助企业及时调整战略发展思路，促进企业自身成长。而有的企业处理会计信息时，并没有形成全国有机联系的网络，只能在局部的范围内维持对信息加以处理的能力，会计信息滞后将影响企业决策的有效性，继而带来管理风险。
3.会计信息的安全性缺乏保证
会计信息化为财务工作带来便利，但与此同时，随着互联网技术的开放性发展，其安全性成为制约会计信息化发展的“瓶颈”，一方面是来自会计软件自身的风险，另一方面病毒、互联网等外部因素都会导致会计信息化面临安全风险。一旦发生*客非法入侵或计算机系统软件被病毒破坏之类的问题，将会给企业带来非常严重的损失。
二、大数据时代企业会计信息化面临的机遇
1.有利于降低会计信息化的成本
高额的成本一定程度上阻碍了企业会计信息化的发展，大量的硬件和软件支出增加了企业的运营成本。随着大数据时代的到来，云服务不仅可以节省前期的软硬件投入，而且促进信息共享，降低了企业会计信息化成本。一方面，云服务为企业提供了稳定的硬件平台和软件系统，各类企业不需要在硬件投资和软件购买上占用大量的资源。另一方面，将企业整体的会计信息存储于云计算平台，各部门可随时实现信息共享。
2.有利于提高会计信息化的效率
从企业内部看，信息共享为企业节省了大量的人力物力，便利了企业的经营决策，有助于跨地区企业实现多人异地协同办公。从企业外部看，随着税务、海关、银行、会计师事务所等相关方逐渐将云计算应用到信息化建设当中，企业可以通过云会计轻松的实现报税、报关、对账等一系列业务，极大的提高了企业财务管理的效率。
3.有利于促进信息资源共享
传统的会计信息模式下，大量的会计信息和非会计信息得不到共享，严重地制约了会计信息化水平的进一步提高。而随着大数据时代的到来，云服务和云处理技术的运用，使得会计信息多以电子数据形式在云端进行接受、确认、记录、存储和分析利用，能够将企业的财务、采购、销售等各类信息纳入到同一个平台，实现各部门信息资源共享，从而加强了对企业的会计监督。另外除企业内部信息资源共享外，企业还可以与供应商、客户和政府机构等相关方进行数据链接，实现数据的内外部共享。
三、大数据时代企业会计信息化发展的建议
1.不断更新会计信息化建设理念
当前，信息技术与会计工作结合得愈加紧密，作为企业的管理者来讲，要积极更新企业的会计信息化建设理念，科学高效地运行企业会计信息化。首先，提升对会计信息化重要性的认识，只有真正意识到其重要性，才能从根本上促进企业会计信息化的规范性、发挥会计信息化的功能。其次，积极学习大数据、云计算等新知识，提高企业内部各部门之间信息共享的意识。同时要本着发展的眼光，着力培养一批既懂业务又懂会计，并且还精通信息技术的复合型人才。
2.建立健全企业会计信息化的安全保障机制
在一个企业发展过程中，信息安全尤其是财务信息的安全是其生命之本。首先，企业管理层应当建立健全监督管理体系，对企业的资金、成本等财务系统进行全方位的监督管理，在实现信息共享的同时，重点要保证信息资源的安全可靠。其次，进行必要的数据加密。数据加密在保护系统内相关信息的同时也可以提高网上传输数据的可靠性。第三，严格身份认证管理。系统只对确认了身份的用户给予相应的访问权限，通过密码或特征信息等来确认用户身份的真实性。
3.改革管理模式，推进会计信息系统与其他系统的整合
现代企业要顺应信息化发展的趋势，改革企业内部陈旧的管理模式和制度，把会计信息化放到企业信息化发展的核心位置。随着我国会计软件从核算型向管理型、决策型方向发展，会计信息系统向功能综合化和技术集成化方向的发展，要求企业改革现有制度和管理模式，继而全面实现信息化管理模式。推进会计信息系统与其他系统的整合，将会计信息化纳入到企业整体发展战略上来，促使企业各部门协同办公、共享业务管理和财务信息资源，真正发挥会计信息化的功能。
篇2：浅论财务信息化发展对策论文
浅论财务信息化发展对策论文
论文摘 要:电子商务的迅速发展,对于财务信息化提出了更高的请求。作者认为财务信息化发展重要是解决人们思想认识问题,其次要注重财务信息化理论的钻研、要做好会计管理基础工作以及提高会计人员的业务素质。
1、要解决人们思想认识问题
因为财务信息化是1项系统工程,人们的思惟观念还未充沛认识到信息化的意义以及首要性,各单位仅仅是从减轻会计人员负担,提高核算效力方面入手,使现有会计提供的信息不能及时、有效地为单位决策提供服务。在软件更新及硬件投入等方面支撑力度不够,应用信息技术优势来提高单位运作效力不够。因而,咱们必需认识到财务信息化不但扭转了会计核算方式、数据贮存情势,数据处理程序,在会计数据领域,提高了会计信息质量,而且扭转了会计内部节制与审计的法子以及技术。财务信息化的利用增强了核算法子的改良,而且必然会引发会计工作组织以及人员分工的扭转,增进会计人员的工作效力以及质量的全面提高,节省会计人员的时间以及精力,转变会计工作职能,会计人员有更多的时间介入单位经营管理,推进信息技术的进步提高整个会计工作水平,大幅度增添单位的经济效益。
2、要注重财务信息化理论的钻研
理论是行为的先导。财务信息化的'发展依赖于电算化会计理论的发展,电算化的相对于滞后,会制约财务信息化的成熟与发展。因而,理论是指点推进财务信息化不断完美以及发展的实践指南。从必定意义上讲,电算化会计发生以及发展的进程,也是突破传统会计观念,对于现行的涌出新问题、新课题,和钻研以及肯定新的理论以及法子进程,对于新课题进行深刻钻研,势必构成新的会计理论以及法子,而新的理论的确立,又将使电算化会计在新的基础上取得进1步完美以及发展。电算化会计理论的基本问题是会计软件的研制必需有明确的方向以及目标,才能更相符会计审计工作的实际请求。会计理论更好地服务于会计工作,才能使会计工作在实现电算化后更为规范,效力更高,安全性更强地为管理决策服务,以实现财务信息化的效益原则。
3、要做好会计管理基础工作
优良的管理基础工作,特别是会计基础工作管理主要指有1套比较全面系统的理论以及法子,和较完全的规范化的数据。会计基础工作主要指会计轨制是不是健全,核算规章数据是不是准确完全等,这是弄好电算化工作的首要保证,这是由于计算机处理会计业务设置好的处理方式。因此请求会计数据输入,业务处理及有关轨制都必需规范化、标准化,才能保证会计信息系统顺利进行。没有很好的基础工作,电算化会计信息系统没法处理无规律、不规范的数据,电算化工作的展开,将遇到重重难题。对于于基础较差的单位,应不息于展开财务信息化工作,应着眼于提高会计理论水平,规范会计财务轨制,改善基础工作,为展开电算化工作踊跃创造前提。
篇3：大数据时代对教育管理信息化发展的影响论文
大数据时代对教育管理信息化发展的影响论文
迅速发展的大数据技术已广泛应用于各个行业，教育行业更应顺应时代发展潮流。利用大数据的优势更好地开展教育管理工作，积极解决授课模式单一等弊端，尽可能促进教育事业的发展。本次研究从大数据对教育管理信息化的影响入手，详细介绍大数据时代如何更好地实施教育管理改革工作，以期为教育管理信息化建设提供重要指导。
现阶段，各大院校信息化建设迈入新的发展阶段，数字化业务系统的功能进一步扩展，在不同程度上提升教育信息化水平。随着大数据等新技术的快速发展，大众已进入大数据发展时期，此时，软硬件系统会产生大量的数据信息，如何有效发挥上述海量数据的隐藏价值，提升教育管理信息化水平，成为研究者重点关注、思考的问题。本次研究以大数据为研究视角，重点阐述大数据对教育管理工作产生的影响，并提出一系列有效开展教育管理改革的方法以期为教育信息化发展提供重要的借鉴和参考。
一、大数据时代对教育管理信息化产生的影响
(一)赋予教育活动更大的灵活性
大数据是依据现代信息技术大规模、复杂的数据集合，其具有规模性、多样性的特征，信息处理和存储能力得到明显改善。大数据技术的应用在于通过充分挖掘和分析数据，构建师生合作、互动平台，鼓励学生与老师进行交流和互动，充分发挥大数据的教育教学效果。为尽可能提升教学质量和效率，新时期各类教学必须具有较强的灵活性和前瞻性，从而适应现代社会的发展。因诸多因素的影响，传统教育管理模式在提升教育活动灵活性等方面无法获得较好的成效。基于大数据背景下，受教育者可依据自己的需求挑选学习内容，如此就能有效提高受教育者学习的积极性和主动性。
(二)有利于学生与教师之间的互动
基于传统教育活动下，日常出现下列情况：老师不停地讲解、学生也在认真听讲，但很少有学生主动、积极地回答问题。由此表明，在传统的教学中，教师与学生之间的互动性不强，这种教学课堂无法获取良好的效果。在大数据技术应用之后，学生答题、复习等信息可以及时被有关设备监测并记录，老师通过深入分析学生的各种信息，并第一时间向学生反馈其日常学习中存在的问题，进而提升学生和教师之间的互动性，进而改善师生的关系。大数据发展背景下，学校师生几乎处于“透明”的生存状态，每个人在数据空间内均会留下痕迹，展示师生的需求意愿等情况。管理人员只要收集和分析有关数据，便能真实掌握现实师生的行为，准确定位师生的实际需求，达到精细化管理的效果。
(三)有利于快速普及优质的教育资源
现阶段，我国计算机普及率达到较好水平，此时，越来越多的人利用电脑展开学习。因每个受教育者知识储备和理解能力存在显著差异，因此，每个人偏向的课程有所差异。大数据背景下，人们可依据自身的需求选择课程，那些处在偏远地区的受教育者可享受全国乃至全世界优秀老师的指导，这种方式不仅达到按需教学的效果，也有利于快速普及优质教育资源，进而提升受教育者的知识水平。
二、大数据时代如何开展教育管理改革
信息技术的更新换代无法预料，其覆盖面、处理能力等方面均无法准确掌握，但始终追求更加卓越的发展。高校教育管理信息化建设应紧跟时代发展进程，在明确教育建设目标基础上，为提升教育管理效率保驾护航。众所周知，高校管理工作设计部门比较复杂，信息传递准确性、时效性不佳，此时，如何做好教育管理改革工作尤为重要。
(一)大力推行信息化改革
大数据时代的来临从根本上颠覆传统的教育管理模式，满足广大师生的需求。此时，每位教育人员要树立大数据思维模式，善于开展数据分析，以此制定最佳的管理，促使教育教育改革顺利进行。随着大数据技术的广泛应用，教育者的经验和高校办学理念不再是教学的主导原因，利用数据辅助教学，以期提升高校的教学效果。同时，根据学校整体发展层面开展教育信息化改革工作，构建相互交流和共享的平台，满足大众对数据的需求。众所周知，构建信息管理系统是保障大数据技术顺利实施的基础，只有建立数据管理体系，方可充分挖掘大数据带来的有效信息，提高各方数据分析和处理能力。
(二)创新教育信息化管理模式
使用大数据技术重点在于教会人们如何应对数据问题，即：追根溯源，找到引发问题的主要原因，以此提出恰当的解决对策。传统的教育管理模式中，数据存在完整性不足、连贯性不佳等问题，导致决策者制定的决策出现片面性、主观性较强的问题。使用大数据技术后，有利于及时克服以上弊端，更加民主地解决上述问题。教育管理信息需要教育者在管理手段上广泛使用计算机信息技术，借助教育管理软件对日常教学管理中的选课、排课、教务等环节实施高效、准确的管理，以此适应院系和学院之间的管理要求。
(三)提升教师的素质水平
古语有云“师者，传道、授业、解惑也”，这一句简单的话就概括教师这一职业的重要性。因此，教师必须付出十倍乃至百倍的精力加强业务学习和管理，使自己真正成为解惑者。想要成为新时代的学习者还应具有改革意识，在掌握原有专业知识基础上，不断吸收先进的科学技术，提高自身的综合素质水平，重点强化自身解答问题、查找资源、指导学生解决问题等能力，利用一切机会了解各信息设备的运行原理，在学习过程中有目的提升数据的检索、存储等熟练程度。必须注意，为尽可能调动教师工作的积极性，充分发挥优秀教师的带头作用，学校必须设置科学的激励机制，事实证实该措施能获得良好的效果。
(四)强化信息化管理各环节
随着高校信息化的建设和大数据技术的发展，校园网在日常教学和管理过程中发挥着重要作用。高校师生进行教学、科学研究等环节中存在诸多隐患，如：病毒入侵、传播不良信息等。此时，做好高校网络安全的建设和防护工作，成为解决上述问题的重要内容。通过入侵检测系统，对系统中的漏洞进行扫描，及时督促商家更新软件，确保数据的安全。大数据发展阶段，数字化管理主要展现在数据的采集工作。强化高校对教学、科研等方面的采集，方可储备一定的.的数据信息，以此建立完善的信息系统。同时，利用已采集的数据信息，在合理的方式下获取真实的数据，实时掌握各项数据，以此提出更好的应对措施。加之，在大数据背景下对科研、管理等信息进行整合，如：教师的信息、学生隐私等，整合数据信息有利于维护师生的隐私，有效保护各个方面的数据信息，达到最佳的管理效果。
三、大数据技术在教育管理信息化中的应用展望
通过对学校的各个信息系统数据、多方采集的信息资源(包括楼宇门禁、校园局域网、供电管理、音视频资源)、社交网络等信息的多维度融合，数据关联分析、挖掘，可以发现大数据技术应用能够在以下领域得到深度发展：(1)学生管理：可以了解学生的出勤情况、心理情况、学习情况，全面客观地记录学生成长轨迹，通过多维度反映学生发展状态的数据，为学生辅导员多方面了解学生提供新渠道，为授课教师做到因材施教、个性化指导服务、提高学生的多方面能力、挖掘学生的兴趣度提供可信依据，还能为学生选择就业方向等工作提供指导;(2)教学管理：结合教师在课程平台中的问题答疑及作业布置情况、上课学生出勤情况、登录无线局域网(Wifi)情况、学生考试情况、课堂的视频资源、学生评教信息等数据可以对教师的教学情况进行全面的了解，有利于规范组织教学、示范教学;(3)院校管理：大数据时代，管理者可以通过学校师生员工在数据空间的信息痕迹，收集和分析相关数据，借以洞悉兴趣爱好、需求意愿、性格特征等内心世界，预判现实中师生员工的未来行为，准确定位师生的需求，从而实现精细化管理;(4)后勤管理：通过学生的餐饮数据可以调整食堂的布局和用餐的品种以及用餐时间的保障，通过课表信息、学生进出教学楼的信息对教室电源控制管理起到节能效果等。
总之，在大数据时代，利用大规模数据使碎片化的数据转化为容易整合的主体，借助集成和分析操作，让更多人了解大数据的本质并预测其未来发展趋势，展现教育管理信息化教学改革中发挥的重要作用。本论文以大数据技术为研究视角，深入分析大数据对教育管理信息化的影响，并提出大数据时代如何进行教育管理改革，以期为更好地开展教育管理工作提供重要借鉴和指导。
篇4：教育管理信息化发展现状及对策论文
一、教育管理信息化发展总体状况
（一）教育管理信息系统建设现状
我国在教育部的高度重视下完成教育管理信息系统的建设，并由此进入教育管理信息化的高速发展时期，但在教育管理系统中，管理机制有待进一步完善。目前，我国的教育信息化建设在数据中心和教育网络等方面有着较为良好的建设情况，学籍管理信息的建设、校舍管理及学生资助管理等信息采集系统的成功建设，标志着我国教育管理信息化进入高速发展的时期，在二级部署、五级应用模式的进一步部署实施后，基本完成了我国教育系统的数据采集问题。从另一个方面看，我国尚未完成教育系统基础数据的建立，缺乏其应有的统筹力度，出现了数据采集不完整、数据造假和数据重复收集等情况，不完善的数据管理机制也抑制了我国教育管理信息化的进一步发展。我国各省市、地区的教育部门全面推进教育管理信息化系统的建设，但教育管理信息化的落实情况在不同地区存在较大差异。不难推测，在我国一些网络信息较为发达的城市，其教育管理信息化的落实更为迅速，自然比网络信息落后的地区有着更快的发展。另外，一些经济较为发达的城市，由于有着充足的经费，能够统筹一些信息系统，其支撑队伍也形成了一定的规模。但无论是发达地区，还是欠发达地区，国家系统和自建系统如何完成有效对接仍然是我们现在面临的重要问题。部分中等发达地区在网络建设方面有一定的基础，但经费的不充裕、模糊的管理机制和支撑队伍不强仍然是导致其教育管理信息化进程无法加快的重要因素。
（二）教育管理信息化问题分析
现阶段，人们对教育管理信息化的观念认识不到位是导致教育管理信息化问题的关键因素。“信息技术对教育发展具有革命性影响”只是成为一种口号，人们并不能真正理解这一句话的含义，换一种方式来说就是这一观念并未深入人心。无论是教育管理者，还是教育执行者，他们中的大多数认为网络之于教育的作用仅仅是“方便、快捷”而已，没有意识到教育管理信息化对教学决策、教育管理以及公共服务所带来的重大影响，在全面推进教育治理能力和治理体系现代化中，教育管理信息化也起着十分关键的作用。落后的观念带来的直接后果便是缺乏发展的动力和缓慢的发展速度，缺乏攻坚克难的决心，最终导致教育管理信息化进程中的`问题无法得到及时解决，陷入进退两难的境地。缺乏有效的评价机制与绩效导向。虽然教育管理信息化系统的建设已经开始了一段时期，建设也取得了一定的成绩，但一些传统教育时期的落后体制仍然在使用，例如：忽视学生个体间的差异，缺乏对基础落后的学生的鼓励及对进步学生的肯定；以统一的标准来要求每一个学生，将学生成绩看成重中之重，忽视了学生个体的差异而进行成绩的评定。这种不完善的教学评价机制严重阻碍了教育管理信息化的步伐，它忽视了学生个体之间的基础，忽略了对学生进步幅度的评价，譬如一些基础较为薄弱的学生，其学习成绩无法达到标准的要求，但学生已经尽力做到最好，此时，如果学生这些努力被教师所忽视，并最终将学生成绩定为不及格，这会极大地挫伤学生的积极性，甚至可能使其产生厌学情绪，影响学生身心的健康发展。
二、教育管理信息化发展对策建议
针对上述教育管理信息系统中出现的问题，在我们全面推进教育管理信息化发展的情况下，结合教育管理信息化中存在的问题、未来的发展趋势与教育管理中的业务需求，我们建议相关部门采取顶层设计来完成总体框架和教育管理信息化责任框架的建设，进而帮助我国教育管理信息化取得更进一步的发展。建立行之有效的评价机制。构建“双主体”评价机制，让学生和教育执行人都能参与评价。不似传统教学评价，即只注重结果（成绩），而忽略过程（学生的努力程度）；教育管理信息化前提下的教学评价，不仅仅需考虑近期教学的显性因素，还应考虑长期教学的隐性因素。基于上述说法，当下教育执行人应努力改变传统的评价机制，充分发挥教育执行人自身的主观能动性，鼓励学生进行学科知识的学习，看到每个学生的进步。让学生参与教学评价，将教育执行人的自我评价，学生、教师相互评价，学生自我评价三者有机结合起来，并最终得到一个客观的评价结果，鼓励学生进行评价，既能培养学生自身的积极性，也能使教学评价更为客观和科学。实际上，教育管理信息化是教育治理能力和治理体系实现现代化的重要条件，在教育管理信息化的大前提下，将其从教育运转中抽取出来，实现真正意义上的社会监管和社会评价，完善政府的监督职能，实现自主办学。因此，快速推进教育管理信息化的发展和成熟是当前时代条件下的一项重要任务。
参考文献：
李淑娟.高校教务网络化管理中存在的问题及对策探讨［J］.中国管理信息化，（8）.
篇5：农业信息化发展的意义与对策论文
摘要：
农业信息化是国民经济信息化的重要基础，也是国民经济信息化的重要组成部分推进农业信息化有助于发挥经济的后发效应实现国民经济信息化，必须首先实现农业信息化农业信息化必须与国民经济信息化同步。提高农业信息化水平，开发和利用农业信息资源，对于实现农产品供求平衡，加强和改善农业科研和农业技术推广体系建设，促进农业科技成果转化为生产力，促进农业结构调整，促进农业增效、农民增收，加速我国国民经济持续、健康、快速发展具有十分重要的意义。
关键词：
篇6：农业信息化发展的意义与对策论文
一、农业信息化发展的意义
农业是我国国民经济的基础，农业的发展必须依靠科技进步，农业信息化对农村经济的发展具有重要的战略意义。大力推进农业信息化，以信息化带动我国农业现代化，对于促进农业和农村经济发展具有重大意义。张鸿教授也通过农业经济产出、农村信息化、农业劳动力投入与农业资本投入的相关分析以及农业经济增长模型的实证研究，提出了加快农村信息化建设在农业经济发展过程中的重要影响作用。
二、农业信息化建设存在问题
虽然农业信息化取得了一定的进展，但在发展中还有很多不足之处。张世忠认为，在我国农业信息化建设中存在着农业劳动者对信息技术的掌握比较薄弱，农业现代通讯网络不健全，高速信息网络平台建设相对滞后等问题。
三、对策
1.推进农业信息化，必须把农业信息当作一项产业来发展。信息产业在农业上应用。
（1）农业信息本身也可以被当作产业来发展。
因此，农业信息化建设绝不仅限于信息网建设。它还可以带动农业信息硬件、软件建设，还可以拉动农业信息服务、农业信息的收集、加工、处理、分析以及农业信息中介、网上农科教育、网上农产品交易、网上结算、定单农业、物流配送等一系列农业生产、流通活动，既可以创造一大批就业机会，又可真正通过信息化提高农业现代化水平，提高农业整体效益。在农业信息化实施过程中，农业通过信息化可以获得倍增效益，信息业可以通过对农业的信息软、硬件服务形成农业信息产业，最终形成农业与信息业双赢的'良好局面。政府要扶持要给予优惠、引导，最终要按市场规律以企业运作方式来完成。对农业信息化的建设发展具有重要的战略意义。
（2）可以使农业生产效率大幅度提高。
2.随着信息时代的到来，要想保障粮食安全，首先必须按市场规则建立起一套高效的农业信息保障系统。这比常规只通过单一购粮的硬投入来保证粮食安全要实惠得多.是通过掌握市场规律、利用信息软手段来解决粮食风险“硬”问题的最佳方式，而且这种方式对全国粮食购销体制改革都将有极为重要的意义。通过建立农业信息产业.对实现这样的风险预警信息系统的作用无疑是巨大的。信息预警系统是对农业信息进行的深加工、分析和预测，不仅要从粮食品种、质量、产量、面积、价格等方面进行研究，还要从气象、灾害及国内外政治、经济形势等多方面进行综合分析、研究，形成新的信息产品，以保证粮食运行体制的安全。
3.信息化指数的高低也就反映了该地区、该行业的信息化水平。发展农业信息化产业也就不能不建立农业信息化指标体系，农业信息化指标体系主要由信息量、信息装备、信息主体水平、信息消费等组成。要提高农业信息化水平。就必须按农业信息化指标体系各方面全面提升农业信息化水平。与我国目前农业水平、农村条件和农业人口来比较，尚有较大差距。但我国农业发展也具有地区性不平衡，西北地区相对落后，而东南沿海由于开放早，市场经济已经比较发达，农民已经向富裕小康水平转化，初步具备了推进农业信息化的条件，有了建设农业信息化的投资能力，只要领导重视，加强相关人才队伍建设，完全有能力发展农业信息产业。另外。在目前衡量农业现代化水平的许多统计材料中，尚缺乏有关农业信息化方面的记录，应把农业信息化等有关量化指标加以统计，逐步建立起农业信息化指标体系，以推动农业信息化建设。
四、结语
信息资源开发利用与信息化设施建设要紧密结合起来，不断加大农业信息资源开发和利用力度，提高信息设施的使用水平和服务能力，让信息技术在推进现代农业发展中发挥更大作用。
篇7：大数据时代语言学研究论文
大数据时代语言学研究论文
内容摘要：自维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶提出大数据的理念以来，大数据受到了越来越多的关注。大数据在一定层面上可以理解为n个大语料库的结合体。本文从跨专业的视角分析大数据与语言学研究的结合，分析其结合的可能性，为语言学的进一步发展提供新的研究视角。
关键词：大数据;语料库;语言学
在语料库研究已经广泛应用的今天，大数据为语言学家们开辟了新的视野，提供了新的研究方向。
一.大数据的提出及其最初应用
大数据，顾名思义就是大量的数据。自从维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶提出这一概念以来，大数据就受到越来越多的关注。首先将这一概念付诸应用的是BI，工业4.0，云计算，物联网，互联网+等领域。在信息化发达的今天，大数据的提出无疑为相关领域的研究提供了新的视野，也在不断推动其发展。
二.语言学的传统研究方法
纵观语言学的研究方法及理论，大多数是以二三十年前提出的转换生成语法，系统功能语法等为基础进行的。虽然研究成果颇丰，但也面临一些问题，首当其冲的就是研究后劲不足。我们都知道，语言学研究理论虽然经典，并且为语言学的研究提供了坚实的基础，在其研究历程中取得了丰硕的成果。然而语言学的经典基础理论大多是二十年前提出的，经过二十多年的研究挖掘，已经逐渐缺乏研究后劲，其理论的研究视阈已被挖掘殆尽，再想用此理论进行语言学方面的深入研究已很难再有新突破，语言学研究急需开辟新的视野，挖掘新的方向。
三.大数据与语言学研究结合的可能性
大数据这一概念的提出，源于信息时代的发展，互联网的普及。网络驱动着人们生活的每一个角落，现实生活中我们每天都在与网络打交道。网络可以快速处理大量数据，从而为我们的生活提供便利。大数据这一新的研究趋势便应运而生了，大数据自诞生之初便与互联网，网络筛选，网络推荐结下了不解之缘，为网络时代的生活办公提供了巨大的便利。鉴于大数据这一新的研究视角为互联网时代带来了巨大便利，我们可以考虑将这一研究方法应用到语言学的研究中，为语言学的研究提供新的视野，开辟新的角度。大数据与语言学研究的结合有如下可能：首先，日趋成熟的语料库研究为大数据时代的到来打下坚实基础。近些年来，运用语料库的方法进行语言学研究已经成为一种新趋势，语言学研究者们开始把目光投向语料库研究，注重用数据说话，将语料库这种研究方法运用到语言学研究的方方面面，并取得了一系列成果。不用于以往的研究方法，语料库注重用数据说话，通过提取的数据的客观发展趋势来描述语言学问题。目前这一方法已经成功的运用到了语言学研究的很多领域，为语言学研究拓展了新的视野。既语料库的研究方法之后，近几年又出现了大数据这一新的研究方法。大数据这一研究方法虽然自诞生之初到现在，其应用领域还集中在云计算，物联网，互联网+等领域，但究其本质而言，大数据与语料库存在很多相似之处，都是运用数据说话，通过数据的发展趋势来解决问题。从一定角度上看，大数据其实就是n个大型语料库的集合。语料库的研究方法已经成功的运用到了语言学研究领域，由此，我们可以推断与语料库一脉相承的大数据的研究方法也可以与语言学很好的结合，并为解决语言学的问题提供新的研究视角。
其次，运用传统的语言学理论研究语言学的方法遇到了越来越多的瓶颈。纵观近些年来语言学的研究，大多数运用的`仍是二十多年前的转换生成语法和系统功能语法作为基础研究理论和方法。经典的语言学理论确实为语言学研究指引了正确的方向，也取得了丰硕的研究成果，解决了语言学研究中的一个个难题。但是，值得关注的是，传统的语言学研究方法和理论的研究切入点已经逐渐被挖掘殆尽，若仍坚持传统研究方法，会使后续研究缺乏研究后劲与动力。同时，传统的语言学研究往往只运用语言学的理论解决语言学的问题，这样给学科的深入发展带来了不小的屏障，阻碍了语言学研究的深入发展，制约了一系列深层次问题的研究和解决，语言学研究亟待寻找新的方法理论，特别是运用跨学科的方法来解决其发展的瓶颈制约。最后，跨学科的研究方法已成为一种必然的趋势。查阅国内外的相关文献，我们不难发现，语言学的研究已经逐渐跳出传统的研究理论与方法，开始寻求新的突破点。继引入语料库这一运用数据来阐述语言学研究问题的方法，并取得了一系列研究成果之后，跨学科的研究方法便开始逐渐被发掘出来，并深入到语言学研究的方方面面，为更好的解决语言学的深层次问题打开了新的研究视野。大数据作为一种以语料库为基础的新生的跨学科研究方法，必然会与语言学研究结下不解之缘，并为语言学研究的深入发展带来新的视觉和发展的源源动力。总之，大数据与语言学的结合必然会成为语言学发展的新趋势，并为语言学研究提供源源不竭的动力。
篇8：大数据时代信息安全问题探讨论文
大数据时代信息安全问题探讨论文
摘要：在大数据时代，大数据改变的不只是我们的工作方式，还改变了我们的生活方式甚至思维方式。无疑，大数据的运用已经渗入到我们的文化生活、经济生活和社会生活，而大数据造福社会的同时也为信息安全带来了巨大的隐患，影响了信息的保密性、真实性、完整性等性质，危害到了人身财产安全，引起了社会极度的恐慌与不安，当务之急便是提出解决这些问题的相关策略。
关键词：大数据；信息安全；信息保密性；信息真实性；信息完整性；策略
1大数据和信息安全的基本理论
1．1大数据的概念和核心。通常人们说的大数据包含了两个方面：一指数据量庞大；二指一种新型的信息技术。我们暂时将不能在一定的时间内用普通的工具获得处理的数据集合、需要更先进的方法才能更好地解决问题。1．2大数据的特点。大数据不只是海量的数据集合，还是一种数据采集、储存、使用管理的一项信息技术。当前学者们比较统一的认识是大数据的四个特征，即具有代表性的4V特征：Volume（数据规模大）、Variety（数据种类多）、Value（数据价值）、Velocity（数据处理速度快）。1．3信息安全的概念和特性。信息安全是指信息网络的硬、软件及其系统中的数据受到保护，不因为任何原因受到损坏泄露修改，可以使系统正常稳定运行。主要包括以下五大特性：信息的保密性、真实性、完整性、未授权拷贝和所寄生系统的安全性。1．4大数据背景下信息安全问题的概述。大数据如今已被应用到各行业领域，各个行业都期望通过大数据进行自身革新。随着当前信息量的暴增，获取信息总是格外容易和迅速，这就造成了信息的混乱性。有些人或有意或无意散布假的消息进行造谣会产生网络暴力，影响了信息安全中的真实性。有人贩卖个人信息来谋取利益，影响了信息安全中的保密性。有人蓄意将信息截取博得关注引导舆论导向，影响信息安全中的完整性。
2信息安全如今面临的威胁
2．1技术层面。大数据的性质决定了大数据将会在技术层面受到一定的威胁，在采集、传输、存储、使用过程中信息安全都存在隐患。（1）采集过程中受到的威胁。数据采集手段通常有传感器、数据检索分类工具，现代人们愿意使用智能设备，而这些智能设备会将人们的信息以数据形式传送到数据终端。智能设备可以能够自动采集记录个人信息，并在用户毫无发觉的情况下通过后台传输出去。（2）传输过程中受到的威胁。大量的数据中包含着用户的信息，在传输过程中很有可能受到外来的威胁。在现代社会中，由于考虑到经济性和便利性，大多数人都选择无线传输，无线网络是通过无线电波来进行的数据传输，任何一个被无线网络覆盖的区域用户可以截获、改变数据，窃取损坏信息。例如电脑高手入侵、密码破解，造成信息的真实性、完整性、保密性等性质受损。（3）存储过程中受到的威胁。现在的技术无法保证信息存储系统完全安全，一旦受到恶意攻击破坏，就会造成信息的泄露损坏和遗失。聊天记录、消费记录、银行卡信息被留在了数据储存系统中泄露出去，服务商可以在用户毫不知情的情况下随意使用这些信息。（4）使用过程中受到的威胁。如今大数据的`价值更多是来源于它的潜在价值，用户的信息被收集起来之后会背离最初收集的目的被用于其他地方或者转卖给第三方用于获取丰厚利润。2．2社会层面。当下社会出现了一种贩卖个人信息的商业公司，他们会在未征得网民的同意下收集具有明显符号化的个人信息，打包贩卖给第三方，这就造成了很多诈骗骚扰，使社会陷入了极度的不安。2．3个人层面。（1）在网络平台上的信息共享。人们愿意在网络平台上主动分享自己的生活，直接暴露了个人信息。或有的时候登录注册某应用不得不向服务商提供个人信息，被动暴露了个人信息。（2）电脑高手的恶意窃取。庞大的数据使数据保护变得日益艰难，而这就方便了电脑高手盗取别人的信息，通过种植木马病毒等方式入侵用户电脑实施非法攻击，在用户不知情的前提下信息就遭到了泄露。（3）网络上不当的行为。人们进行网络活动时可能会有意无意触及别人的隐私，这样就会产生影响信息安全的行为，从而造成信息的不安全性。
3信息安全受到威胁的原因
3．1技术层面。（1）信息的海量和多样化。智能设备无时无刻记录我们的信息，一旦我们连入互联网，服务商就会对产生的数据进行收集记录，从而产生了海量多样的数据，数据十分混乱。提取数据时，常采用无差别化的方式，这样就有可能暴露个人信息，或者流出不符合实际的信息，不完整的信息，这就影响了信息安全的保密性，真实性，完整性。（2）信息可被数据化。现在的信息都可以被数据化，可以通过“0”和“1”不同组合方式来表达，这样就会使数据更容易被获得传输，数据化可以使窃取手段更加的隐蔽化，给这些手段提供了方便，使信息安全的保护更加困难。（3）信息可传输。信息被数据化后，可以无时间无空间进行传输。二十四小时只要在网络上，没有地域限制，这无疑想匿名收集网民信息，扭曲事实，造谣生事的人提供了极大的便利，我们无法确定采集者的信息，使我们的信息安全保护陷入了极为被动的局面。3．2主体方面。（1）缺乏保护信息的意识。网民缺乏保护自己信息的意识，轻易在注册时向网站填自己的真实信息，在社交平台上暴露自己的照片和生活，个人缺乏保护他人信息的意识，有意无意做一些暴露或损害了别人信息安全的事情。（2）个人价值标准的缺失。部分人认为通过大数据技术去窥视别人的生活，掌握别人的信息从而对别人进行一种形式上的操纵会有一定的快感，以一种不正当的手段来侵犯他人的信息安全来满足自己的欲望。部分人在巨大的利益诱惑下，利用大数据技术盗取他人信息，甚至无视法律法规，钻法律的空子，不惜一切手段来争取利益最大化。3．3外部环境。（1）法律法规没有得到相应的完善。在大数据这个背景下，一切都在改变，出现了许多新事物，社会也具备了新特征，这就导致缺少了有关信息安全的法律法规，相应的责任划分也不明确。（2）政府监管力度不够。没有明确的监管机构，没有具体的具有强制约束力的管理标准，没有严厉的监管措施，相应的处罚并不严重。
4应对策略
4．1技术层面。（1）利用大数据技术监控威胁。借助大数据技术可以完成对信息安全威胁的窥探任务，即完成对攻击威胁一种灵活的预测性，以及对未知危险的一种全面性检测。（2）利用大数据完成用户身份验证。身份认证指在系统或网络上进行操作主体的身份检验，通过大数据进行用户信息的收集分析获取相关人物特征，从而鉴别操作主体身份。（3）限制信息的流通。我们要进行流通渠道的限制，可以组织专门机构来对这些信息流通渠道进行监督和定期的检查。4．2主体层面。（1）树立正确的价值观。（2）要有信息保护意识。4．3外部环境。（1）完善相应的法律法规。需要在原有的法律法规上进行完善，明确相应的法律内容与责任范围，加大对危害人们信息安全行为的处罚力度，不只需要保护人们，还需要保护汇聚大量用户信息的企业，让他们信息安全受到威胁时有法可依。（2）加大政府监管力度。设立相应的政府部门的监管机构进行监督审查，建立一套具有强制约束力的管理标准，明确其处罚措施，加大惩罚力度。
5结语
大数据固然给我们带来了极大的便利，促进了经济的快速发展，社会的不断进步，相应的它也给我们带来了一些麻烦，我们一边享受着大数据为我们带来的个性化生活，一边又因为这些问题而惴惴不安。造成信息不安全问题的原因有很多，解决这个问题也需要全社会的共同努力，需要我们结合我们现如今社会的实际情况，在技术层面、个人层面、政府层面、行业等方面采取相应措施，来协调大数据与信息安全的和谐发展。
参考文献
［1］徐乐．大数据时代隐私安全问题研究［D］．成都：成都理工大学，2016．
［2］黄成鹏．大数据时代的个人隐私［D］．华中师范大学，2015．
［3］于志刚，李源粒．大数据时代数据犯罪的制裁思路［J］．中国社会科学，2014，（10）：100－120．
篇9：大数据时代网络安全研究论文
大数据时代网络安全研究论文
摘要：随着大数据技术的不断发展和应用，对计算机网络安全管理提出了新的挑战，通过对大数据背景下计算机网络安全的分析，介绍了新技术下的网络安全问题，提出了相关的网络安全防范措施，认为在大数据背景下，网络安全管理必须采用多种方法和手段，同时将大数据技术应用于网络安全管理中，构建符合时代需求的网络安全防范体系。
关键词：大数据；网络安全；隐私数据；防护策略
随着计算机在现代信息社会的广泛应用，同时随着智能手机的推广，计算机网络安全越来越得到重视。需要不断采用新技术、新方法来加强对计算机网络的监控管理，采用切实有效的手段和措施来提高计算机网络安全管理水平，确保计算机网络技术能够正常、健康、有序地发展，保证用户信息数据的安全性、私密性，有效地防止非法用户盗取网络保密数据，防止病毒入侵，成为广大计算机用户关心的问题。
1大数据技术
大数据是指在传统的事务处理数据库、数据仓库的基础上，引入海量的多渠道的数据构成的巨大数据体，其含义主要包括两个部分，第一是数据部分，大数据的所包含的数据具有数据规模巨大、数据更新快速、数据类型多样和数据的价值密度低四大特征。第二是数据的处理部分，大数据充分利用云计算、数据挖掘等相关技术，对大数据进行处理，采用Hadoop、MapReduce、SPSS等工具，对数据进行分析，从而得到“有趣”的信息，为管理决策提供服务。
2大数据背景下的网络安全
大数据背景下的数据呈现即时性、海量性、多类型性，多种数据以爆炸式的不断增长，一方面使得对计算机网络的安全管理带来了新的挑战，出现了针对大数据的网络攻击；另一方面由于网络攻击大数据的不断完善，对攻击手段、攻击时间、攻击方式等的大数据分析挖掘，发现网络安全攻击规则，对提高计算机网络的安全带来了新的工具和手段。
2.1用户账号的安全
计算机网络的`广泛应用，用户的很多敏感信息都保留在各个网络节点中，这些信息的安全性正受到极大的挑战。很多的网站存在着各种的漏洞，甚至部分网站存在着后门程序，网络节点对用户的账号信息保护不力，或者保护措施形同虚设，这些信息在大数据的背景下，经过网络节点用户信息的关联分析，往往无所遁形，很容易被非法用户的攻击，造成用户账号数据的泄露。2.2大数据平台的安全在大数据的背景下，各行各业提供了一些资源共享与数据互通的大数据平台，这些平台在带来便利的同时，也为提供了新的攻击目标，非法用户可以通过大数据平台，以很少的代价获得大量的信息，为计算机网络安全带来新的问题。
2.3用户隐私的安全
在大数据背景下，通过大数据的相关技术，分析用户遗留在各个网络站点的相关数据，将会产生严重的隐私泄露，因此对敏感数据的所有权和使用权必须严格界定，否则会很容易地侵犯了用户的隐私权。
3大数据背景下的网络安全防护策略
3.1加强用户账号的安全
目前，计算机用户在不同的网站或者软件客户端注册使用各种不同的用户账号，很多账号相互关联，相互验证。因此，为了提高数据的安全性，提高账号的安全，首先要将账号和密码设置复杂，不容易破解；其次在各个站点或者客户端设置的用户名和密码相互区分，不要设置相似的账号和密码；最后，对账号和密码进行分类，对于不同级别的账户设置相对应的密码，对重要的账号和密码单独管理，定期更换，从而保证账户的安全。
3.2安装防火墙和杀毒软件
为了安全地在大数据背景下使用网络资源，可通过采用防火墙技术与病毒防杀技术来提高计算机网络安全性。所谓防火墙技术，即依据特定的安全标准对网络系统所传输的数据包进行实时检测，若发现可疑的数据包及时报警或者阻止，从而有效将非法的数据包拒之门外，保证计算机用户的数据安全。此外，日常运行中应积极应用杀毒软件与病毒监控软件对病毒进行监控和消除，通过软件的定期升级、定期杀毒扫描等手段，将计算机病毒隐患消除。
3.3新技术的使用
利用大数据的挖掘分析处理，提高入侵检测技术水平，检测监控网络和计算机系统是否被滥用或者入侵的前兆。通过对大数据的数据挖掘和统计分析，形成入侵检测的规则模型，在系统运行过程中，判断系统的动作是否是正常操作，形成主动的监测机制。
3.4使用文件加密和数字签名技术
大数据的背景下，在网络安全中继续采用文件加密技术和数字签名技术，可以有效地提高计算机网络的安全级别。其中文件加密技术是为了防止秘密数据被窃取、被破坏或侦听所采用的主要技术，也为了提高信息系统和数据的安全保密性。数据签名技术的主要目的是对传输中的数据流实行加密。
3.5加强隐私数据的查询权限
在大数据的背景下，通过对海量数据的分析处理，尤其是对计算机用户在各个网站节点遗留的相关联的信息进行数据挖掘，可以得到用户的大量隐私数据，这些隐私数据一旦被恶意使用，会造成极坏的影响，为此大数据技术以及相关的数据处理平台，应限制大数据用户对细节数据的展现，大数据技术的分析查询应该主要集中在统计数据的分析处理上，从而在技术层面上避免大数据技术的滥用。
3.6加强相关的法律法规
随着技术的进步，用户的隐私数据在计算机网络中变得越来越透明，网络安全也就处于更加重要的地位，对于使用计算机网络的各个部门和个人，遵守相关的网络使用规章制度，是实现网络安全的重要环节，同时国家和相关组织应该及时顺应新技术的发展，不断修改完善在大数据背景下计算机网络的法律法规，用法律法规构造出计算机网络安全的最后一道屏障。
4结语
随着大数据、互联网+等计算机新技术和新应用的飞速发展，计算机网络信息的安全问题同时在不断发展变化中，计算机系统以及用户的隐私数据要想得到更好地保护，必须综合采用多种防范策略，同时防范措施也必须跟随新技术的进步而不断完善，不断将大数据等新技术应用于网络安全管理之中，吸取各种防护策略的优点和长处，集众家之精华，逐步建立起符合信息时代潮流的网络信息安全的防护体系。
参考文献:
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[5]苏艳，李田英.计算机网络安全防范措施探讨[J].电脑知识,2015（11）.
[6]孙海玲.计算机网络安全隐患及有效维护措施分析[J].信息与电脑（理论版）,2012(9).48
篇10：大数据时代教学建设论文
大数据时代教学建设论文模板
1大数据时代的特点
1.1数据规模较大
数据的量的累积规模大是大数据存在的物质属性。比较传统的数据，大数据的量的标准明显大大提高，从TB转为PB和ZB。随着时间的推移和数据管理技术的不断进步，符合大数据标准的数据集的规模也不断地增长。导致数据的量比以前大和多的原因很多，主要是由于随着互联网的迅速普及，人们获得信息非常方便，这个过程会产生大量的数据，也就是说，当你获得信息的同时也产生了信息，你的每次浏览和点击也提供了大量的数据。
1.2数据种类很多
数据的种类是数据的外在形式，是指它的表现样态。原来数据的表示形态和种类有限，数据的维度也相对较低，数据类型简单，大多采用表格的形式和文本进行呈现。在对数据处理的过程中只是对于数值本身进行处理，没有对数据之间的关联和架构进行分，因此也就不能产生新的价值和意义。随着人们生活的丰富好技术的发展，人们对于能获得到事物几倍的诸多信息，因此对于同一事物的数据就越多。数据甄选和过滤技术的出现，数据就成了事物意义的描述，数据量就以几何级的方式增长。
1.3数据处理数据极快
大数据时代的重要特征就是数据处理效率快。早期社会，传统的技术和工具，数据处理缓慢而且抵消，不能够满足人们的`需要，大数据时代，各种新兴技术的运用，数据快速增长，必然要求数据处理速度越来越快，并且数据处于不断的流动中，数据具有较短的时效性。没有及时处理的数据可能很快就失去了任何意义。因此，大数据的处理要求瞬间处理，形成结果，因此大数据时代的数据需要进行零误差处理是这个时代的显著特征。
2高职院校网络教学面临的问题
高职院校不同于一般学院，因此在网络教学平台构建的时候，应该结合高职院校自身的特点和优势，侧重于以专业资源建设为核心，构建数字化学习为中心，资源共享为目的，充分保证资源的快速上传、检索和归档。高职院校网络教学平台应该符合现代职业教育理念：一方面能够在现代教学理论中以学生为主中心；另一方面由于高职院校的学生已经具有较强的学习能力和独立思考的积极性。因此高职院校网络教学应该考虑到现代教学的要求，发挥学生网络学习的自主能动性和教师在网络教学中的向导作用。网络平台应该能够使得教师和学生在通过网络学习社区有小的组织和教学相关的应用，使得教师和学生在完成教学和学习计划的同时，还能够消除学习上的孤独和无趣，增加学习者的学习兴趣，促进广大师生进行知识分享。加强高职院校网络教学平台的教学资源库建设。优质的高职院校网络教学资源是网络教学最重要的建设部分，也是最具核心的部分。高职院校网络教学课程资源建设是网络教学平台中的重点和难点，网络教学平台应该围绕教学内容而建设，并且结果高职院校自身的特点和优势，重视优质教学资源的平时积累和丰富，最大限度地收集教学资源，使得优质的高职院校教学资源在应用的过程中不断地丰富和完善。实施网络教学平台资源收集、使用和保存的同步，将资源库的建设贯穿在网络课程建设和学习的整个过程，对于教师和学生上传的教学资源实现自动收集。高职院校网络教学平台还要加强对学习过程数据的跟踪。目前多数网络课程对于不同的学生的学习方式支持并不是很理想，还不能够为学生的自我评价提供足够的数据，不具备产生有效的学习后期服务功能。在高职院校的网络教学平台建设时候，应该考虑到利用高职院校的技术优势，对学生的学习过程和成绩进行跟踪记录，并结合找到的工作情况进行匹配，为学生提供一个很好的自我评估，自我提高的依据，也为未来的学习和发展提供有力的方向。
3结束语
大数据时代环境下，面向具有海量、快速特征大数据进行管理和分析的需求迫在眉睫。未来高职院校网络教学建设上，应该加强规范性和稳定性的原则，加快信息化应用和专业发展相融合，从协同理念出发，为实现不同学术背景和不同学科方向的需求者能够跨时间、跨地区地进行学习，解决高职院校信息化面临的信息实时传递和管理障碍问题。
篇11：大数据时代商业银行信用风险论文
大数据时代商业银行信用风险论文
一、大数据时代商业银行信用风险管理SWOT分析
（一）定性分析
1.优势分析。商业银行在多年发展中，拥有广大的客户群体，积累了客户基本资料、客户交易、客户存贷款等大量数据。在大数据时代，商业银行凭借其雄厚的资本，可以建立大数据服务器等设备，将这些传统数据与其他来源数据进行整合，数据分析人员通过云计算等技术手段挖掘出有价值的信息，从各个角度分析客户需求以及识别信贷风险，从而有助于商业银行更加科学地评价经营业绩、评估业务风险、配置全行资源，引导银行业务科学健康发展。
2.劣势分析。在现有的银行交易系统中，客户的身份证、交易流水等大量信息已被银行掌握，但缺少如客户的家庭情况、收入状况、消费习惯、兴趣爱好等其他方面的信息。另外，目前小微企业客户信息以及商业银行的产业链客户信息也比较缺乏，直接影响着银行对这些客户提供金融服务的水平。再者，大数据时代下，需要金融专业人才和数据分析人才相互配合，才能充分挖掘数据价值，但数据分析人员较为匮乏也将成为商业银行的软肋。
3.机会分析。刚刚进入大数据时代，商业银行应率先构架大数据战略体系，制定大数据发展战略，突破同质性，实施差异化业务发展战略，从而赢得先机。如果大数据获得成功应用，将为银行创造先发竞争优势，使银行决策从“经验依赖”向“数据依据”转化，打造不可复制的核心竞争力。“数据—信息—商业智能”将逐步成为银行定量化、精细化管理的发展路线，数据分析也将成为其风险防控的法宝。
4.威胁分析。大数据在给商业银行带来前所未有的机遇的同时，也给其带来了诸多威胁，例如大数据存在的风险、网络安全、数据失真等。在大数据开发利用过程中，云计算技术将会得到广泛应用。但是云计算将数据存入云端，而云端往往是由第三方服务器实现存取的，如果第三方将数据泄露，将会给银行带来极大的风险。另外，互联网金融正在颠覆着传统的金融模式，网商具有活跃的交易记录和巨大的金融需求，但商业银行很难开发到这些客户，将给银行带来挑战。
（二）定量分析
除了对大数据时代商业银行信用风险管理面临的内外部环境进行定性分析外，还可以进行定量分析。具体思路为：
①确定包括优势与劣势、机会和威胁等多于10个的内外部环境因素；
②利用主观赋权法、客观赋权法、层次分析法（AHP法）等任一方法确定各因素的权重；
③给各个因素打分，分值范围为1到5分，评分越高说明因素越重要；
④将各个因素的权重与得分相乘，从而最终计算出各个因素的加权分数；
⑤各个因素加权分数计算代数和得出公司的总加权分数，然后根据分数进行判断。某商业银行内外环境分析如附表所示。由附表可以看出，该银行外部机会大于外部威胁，内部优势大于内部劣势，应抓住大数据带来的机遇，充分利用信息技术，更加科学地评估业务风险、配置全行资源，引导银行业务科学健康发展。
二、基于大数据的商业银行征信系统构建
目前，我们已经进入了大数据时代，由于大数据包含的信息量大而且非常复杂，传统的系统已不能满足银行新的分析需求，有必要建立一个统一的数据环境，构建大数据的商业银行征信系统，采取新分析算法，搭建大数据跨业务的统一应用平台，从而满足银行精细化管理、差异化服务、提升风险分析能力的需求。
（一）大数据时代商业银行征信系统概述
在金融交易安全日益突出的今天，如何迅速、有效地发现各类欺诈行为，对保证商业银行的正常运作和国家人民财产安全都显得十分重要。商业银行征信系统要针对信贷风险防控工作的实际特点，通过客户交易信息以及客户其他信息收集来加强客户信用风险监测。系统总体见附图。附表某商业银行内外环境分析内部环境评分权重加权分外部环境评分权重加权分⑴整体竞争优势明显；30.100.30⑴云计算的快速发展；50.150.75⑵良好的客户群体；50.150.75⑵数据来源多样化；50.251.25⑶资本雄厚，有能力建立大数据库；40.050.20⑶科技发展为数据应用提供支持；40.200.80⑷拥有专业客户人才；30.200.60⑷精准评估业务风险；40.251.00⑸良好的内控环境；50.251.20⑸先入为主的机会；40.150.60优势⑹丰富的风险防控经验；50.251.25机会⑹精细化管理的趋势。40.100.40小计1.004.30小计1.004.80⑴缺乏个人客户基本信息；-30.25-0.75⑴网商的竞争；-50.3-1.50⑵缺乏小微企业基本信息；-30.20-0.60⑵大数据安全风险；-50.25-1.25⑶缺少产业链客户的信息；-40.20-0.80⑶网络安全面临挑战；-30.2-0.60⑷缺乏专业的数据分析人才；-30.10-0.30⑷外部风险事件的影响；-30.15-0.45⑸缺乏非结构化数据收集能力；-50.15-0.75⑸外部风险来源多样化。-30.1-0.30劣势⑹商业运营模式面临变革。-30.10-0.30威胁小计1.00-3.50小计1.00-4.10优势劣势合计0.80机会威胁合计0.70系统将从海量数据中提取出有关联的数据信息，以发现潜在或已知的风险，系统将数据仓库、模型库、知识推理、人机交互四者有机地结合起来，充分发挥数据挖掘的作用，通过建立风险评估模型较好地处理数据资源中存在的模糊性和随机性，在成熟的模式识别技术和智能分析技术的辅助下，对银行业务的全方位、多角度的可靠性分析和风险评估，有助于商业银行实施全面风险管理体系，从而进一步提高融资、贷款、授信等方面的风险评估、监控水平。
（二）大数据时代商业银行征信系统工作原理
1.数据原料。数据原料是商业银行风险防控中的'关键一环，它直接影响到数据挖掘的效率、精准度以及所得模式的有效性。目前，商业银行针对客户资料和消费记录都建立了功能庞大的消费市场数据库系统，在以大数据引领、以智能化为核心的产业变革时代，银行要真正将数据作为风险控制的源点，有效整合来自银行网点、PC、移动终端设备、社交网络、征信机构等传来的结构化和非结构化的海量数据，既要获取常规渠道的数据，又要收集社会化媒体数据，真正将数据作为战略性资产，实现从管控风险向经营风险方向的转型。
2.数据工厂。数据工厂是利用数据挖掘理论与技术将数据中潜在的、有用的模式搜索出来，是整个征信系统最为关键的一步，也是技术难点。在数据工厂中，系统通过数据抽取工具、数据集成工具、数据过滤工具、数据挖掘工具以及模式评估工具等，从海量数据原料中提取辅助决策的关键性数据，并经过归纳总结、推理、分析数据，利用数据挖掘中分类、聚类、偏差检测、概念分析、异类分析、关联分析、时序演变分析和元数据挖掘等功能，完成对银行信用风险控制、银行市场风险评估和银行操作风险评估，从而帮助决策者对信息预测和决策起作用。
3.数据产品。数据工厂最终的结果是数据产品，把所有最终经挖掘发现的知识直观地通过可视化技术展示给商业银行，以帮助其理解和解释数据挖掘的结果，控制信贷风险。这些数据结果既包括传统的诸如违约率、违约损失率、违约暴露和违约期限等客户信用信息，也包括客户的其它方面的信用记录、客户的信用评级以及对市场风险的评估。当然，整个数据挖掘过程是一个不断反馈、循环往复的过程，信用评级结果也是动态变化的。
4.数据应用。经过数据挖掘得出的风险评估结果为商业银行评估信贷业务的风险和收益情况提供了量化工具，改变了单纯被动信用风险管理模式。在此背景下，商业银行应规范贷款审批标准和审批程序，优化金融信用监控机制，完善组织架构和规章制度，实施风险动态防控，使信贷风险管理体系健康运行。
三、大数据时代商业银行信用风险管理应注意的问题
在“大数据”时代，商业银行面临着信用风险防控的新形势，要积极做好如下应对工作。
（一）风险意识要思维开放
商业银行在进行风险预测时，需要考量政策、人为的操作风险、市场环境等等众多因素，但现有的技术水平难以支撑挖掘大数据的商业价值。因此，商业银行需要具备一种像互联网一样的开放式思维，建立分析数据的习惯，重视“大数据”开发利用，关注与风险预测高度相关的大数据信息，如客户的基础信息（如客户开立账户时留存的住址、年龄、从事行业、性别等等）、客户交易信息（如客户在ATM机上的存取款情况、使用银行卡、购买理财、使用其他业务的记录等等）、外部的信息（从互联网、电信运营商、证券交易所等处挖掘来的有关信息）等，用数据说话，从而提高不确定风险的预测水平。
（二）数据整合要注重质量
大数据很多时候是从一种非传统的角度去分析、挖掘、利用数据价值的思路。由于数据来源庞杂广泛，需要不断利用技术创新去挖掘利用大数据的价值，再加上数据之间的关联性很强，商业银行应建立自己的数据地图，整合银行内部数据和大数据链上的其它外部数据，坚持做到数据要依照标准化采集，确保数据来源真实可靠，杜绝以假乱真；同时构建专门的数据分析方法和使用体系，对数据进行规范化处理，并严格按照国家法律法规进行使用，从而确保数据质量，提高数据应用性。
（三）系统建设要高屋建瓴
大数据具有一般数据所不具备的特殊性，传统的处理工具和解决方案难以满足针对大数据的处理和分析需要，因此需要采用新的处理模式，才能发挥大数据的效能。商业银行需要投入大量资源加快完善高度集中、完备、综合、专业的数据仓库系统，建设完善数据仓库项目，从而适应“大数据”技术的需要。在系统建设中要高屋建瓴，要把对于非结构化数据分析的技术与现有的、基于结构化数据的分析工具相结合，预装一些成熟的数据挖掘算法和文字文本的算法，完善数据挖掘工具的扩展性，便于数据分析人员能够快速地进行大数据分析。同时，对资源的投入一定要有相当的前瞻性，并兼顾当前实际，尽可能地实现资源利用最大化。
篇12：新农村建设中农村信息化发展的对策研究论文
当前，全国各地新农村建设正进行得如火如荼。尤其是，作为新农村建设中推进经济现代化、社会现代化以及人的素质现代化的重要手段，农村信息化的重要作用得到了越来越多的人的充分认知、切实正视和密切关注。本文试就新农村建设中的农村信息化发展问题谈一些粗浅的看法，以求抛砖引玉。
一、新农村建设要求加快农村信息化发展
党的十六届五中全会明确提出了建设社会主义新农村“生产发展、生活宽裕、乡风文明、村容整洁、管理民主”的20字发展要求，涉及到农村经济建设、政治建设、文化建设、社会建设等多个方面，而且，这些方面的建设和发展都与农村信息化紧密相联。
（一）农村信息化建设能推动“生产发展”。农业信息化就是将现代信息技术广泛应用在农业的产前、产中、产后各个环节，快速、有效地改造和提升传统农业，推动农业产业化和现代化进程。目前我国已经进入由传统农业向现代农业发展的新阶段，我们应该清醒认识到，农业产品质量差、效益低、农民收入增长速度缓慢，农业资源过度消耗、环境破坏严重以及农业国际竞争力不强等问题，已成为新阶段制约农业与农村发展的最重要的因素。解决这些问题的根本出路就是大力推进新的农业科技革命，而农业科技革命正是农业信息化的重要内容，因此农村的发展与信息化建设息息相关。
（二）农村信息化建设能促进“生活宽裕”。从物质建设层面来说，信息化发展有助于农村更快、更好的获得市场信息、科技信息，增加农民致富途径；从精神建设层面来说，推进信息化建设，可以更加合理的整合和利用社会资源，满足人民日益增长的物质文化需要，促进农村社会的全面进步。农村信息化建设的最终受益者是农民，它不仅会带来农村生产的发展，农民收入的`提高、生活的改善，更会带来农民生活方式的转变和生活质量的提高。总而言之，信息化建设发展一步，农村“生活宽裕”的目标就会向前推进一步，二者紧密相联。
（三）“乡风文明”离不开农村信息化建设。乡风文明包含的很重要的一条就是精神文明，利用计算机多媒体、广电网和电信网等多种方式向人们传播健康、进步的社会意识形态，无疑有利于推进农村的精神文明建设。同时，信息化的发展还有助于完善农村远程教育系统，满足农民技能培训服务需求，缩小农村与城市间的数字鸿沟，为农民提供平等发展的机会，在我国广大农村实现真正的“乡风文明”。
（四）“村容整洁”与农村信息化建设协同发展。信息化基础建设是农村规划的重要一环，在新农村发展中不仅要加大对道路、饮水、厨房、厕所等设施的投入，还要加强对电力、广播、通讯、电讯等信息化配套设施的完善，即“采用‘三电合一’的模式发展农村信息化，就是利用电话网、电视网和电脑网三种信息载体的优势，建设公共数据库平台。“三网”在农村的合理布局是村容整洁要求不可或缺的一部分，相互要协同发展。
（五）信息化建设有助于促进“管理民主”。遵纪守法、远离愚昧、诚实守信是当代新型农民的精神特征、信息化程度越高，农民的公民意识越强。例如通过互联网。手机短信等形式使得政府的各种惠农政策可以很便捷的广泛传播，有利于提高村民的保护自身权益的认识，增加监督管理的手段，增强村民参与村务管理的积极性，也使得农村加强和完善农村民主法制建设，创造和谐的发展环境。此外，通过开发信息技术，还可以建立面向基层的电子政务系统、小城镇信息化管理系统、社区管理信息系统等，从而实现对乡镇和村日常事务的信息化管理和服务，不仅有利于实现政务公开，而且有利于推动乡村基层管理民主。
二、推进农村信息化必须遵循的基本原则
鉴于信息资源在农村生产经营中的作用日益突显，广大农民也更注意运用信息指导生产和生活，“三农”对信息的需求越来越具有复杂性、全程性、时效性等特点，农业大省在推进农村信息化建设时，就必须坚持四性原则，即因地制宜、前瞻性和兼容性、渐进性等基本原则。
（一）制宜性原则。农业大省在推进农村信息化建设中，一定要考虑到不同农村经济发展的共性以及特殊性，建立起具有地域特色的信息网络体系，项目的部署也要针对不同农村地区的各异特点具有实用性及实地可操作性。否则，即使耗费了大量的人力、物力和财力，所达到的实际效果也不一定会尽如人意。
（二）前瞻性原则。在现代社会，科学技术正以我们想象不到的速度突飞猛进，信息技术的发展也是日新月异，稍不留神就会落伍，就会被“历史”所淘汰。农业大省在推进农村信息化建设时，也必须具备前瞻性，即能跟得上科技发展的步伐。只有具有了前瞻性，才会避免许多不必要的浪费，才会给今后的工作减少不必要的麻烦，达到事半功倍的效果。因此，农业大省在分步推进农村信息化建设时，一定要充分考虑技术与功能的升级与扩展。
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