大数据时代的大数据管理研究论文
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篇1：大数据时代的大数据管理研究论文
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。
篇2：大数据时代的大数据管理研究论文
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。
篇3：大数据时代的大数据管理研究论文
在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展和改革的过程中，计算机的软件和硬件都得到了有效的提高，磁盘、磁鼓等储存软件，得到了全面的普及和发展。同时，在在不断发展的过程中，计算机将大数据的组成形式，叫做大数据文件，并且在大数据文件上就可以直接的取名字，直接的进行查看，这对大数据的管理，无疑不是一个新的发展的起点。在大数据时代的大数据文件管理的过程中，由于大数据长期的保存在外面的，这样在对的大数据处理、分析、查找、删除、修改等操作的过程中，提供了极大程度上的'便利，其对其操作的程序，也具有特点的要求。但是，在文件管理的过程中，由于共享性能较大，数据与数据之间缺乏一定的独立性，对其管理和维护的费用和时间较大，这样往往工作效率提高，不能被广泛的使用。
篇4：大数据时代的大数据管理研究论文
在大数据时代的大数据管理形式不断发展过程中，给企业发展带来冲击非常巨大。因此，企业要根据我国信息技术不断发展的形式，对大数据管理框架进行全面的设计和创新，如图1所示。在大数据的处理的过程中，主要是围绕着数据资产进行管理的，同时对大数据时代的大数据管理制度，进行全面的规划行、设计、创新，这样对其它信息技术管理领域，提供了便利的条件。其实，大数据时代的大数据管理最主要的目的，就是将大数据的价值进行充分的展现。另外，在大数据时代的大数据管理框架不断创新的过程中，有效的实现了大数据共享等性能，不断扩大了大数据时代的大数据管理的内容，对我国现代化信息技术的发展，起到了重要的作用和意义。
2。2 开发与内容的管理形式
在不断提高大数据时代的大数据管理形式的过程中，可以从两个方面进行，一是大数据开发管理，二是内容管理。其中大数据开发管理注重于大数据管理的定义，和管理解决策略，对其大数据的存在价值，进行有效的开发。换句话说，其实也就是在大数据时代的大数据管理的过程中，对其管理形式的开发，对大数据的功能和价值，进行充分的理解。
大数据时代的大数据管理中的内容管理是指：企业对大数据进行不断的获取、使用、存储、维护等工作活动。因此，传统的大数据时代的大数据管理形式，已经无法满足对这个时代发展需求。因此，在时代快速发发展的推动下，要对开发管理和内容管理，进行全面的创新和设计，对需要专门设定的管理形式，要给予高度的重视，可以利用的集合型的保存形式，进行全面的保存。
其实，大数据时代的大数据管理主要是为企业提供重要的发展方向，为企业提供重要的价值信息。大数据时代的大数据管理在数据应用和开发的过程中，起到了重要的衔接作用，也为我国信息技术的发展，打下了坚实的基础。
2。3 对大数据架构进行全面的管理
在大数据时代的大数据管理的过程中，数据框架管理起到了重要的作用，并且与大数据开发的过程中，有很多相似的地方。在传统的大数据时代的大数据管理的过程中，对其数据的开发、处理、保存等形式，都受到了一定程度上的限制。因此，在对大数据时代的大数据架构管理的过程中，对其操作形式，进行了全面的管理创新，避免受到范围的限制。另外，随着大数据不断的增加，大数据构架管理可以根据大数据的用途，质量良好的应用形态。例如：社交网络等形式。
与此同时，在最近几年的发展中，大数据时代的大数据管理形式，也面临着新的挑战基机遇。以此，只有对大数据时代的大数据管理形式，对个人信息、隐私等进行全面的管理，避免个人信息、隐私等发生泄露、不对称等现象的发生，这样不仅仅企业在发展的过程中，提供了最大程度上的安全保障，也为大数据时代的发展，带来了新的发展篇章。
3 结语
综上所述，大数据时代是信息技术时代不断发展的产物，不管对我国经济的发展，还是人们在日常工作、生活的过程中，都起到了重要的作用和意义。因此，本文对大数据时代的大数据管理发展的历程进行了简要的分析，并对大数据时代的大数据管理形式，提出了一些可参考性的建议，只有对大数据时代的大数据管理形式，进行不断的创新，对大数据时代的大数据管理框架，进行不断的构建，也只有这样的才能在最大程度上促进了我国信息技术的发展，也为我国各行各业的发展，提供了重要的发展方向，对我国经济的发展，也起到了推动性的作用。
篇5：大数据时代数据管理技术研究综述论文
大数据时代数据管理技术研究综述论文
随着计算机技术和网络的快速发展，半结构化和非结构化等类型数据成几何倍增长，学习和使用大数据管理技术顺应时代发展潮流。本文从数据管理技术的发展进程出发，介绍了人工管理方式、文件系统管理方式、数据库管理方式三种阶段的管理方式。然后详细介绍了关系数据库和NoSQL非关系数据库，并且将两者从三种角度进行了对比。最后对未来大数据时代信息管理方式作出了展望。
引言
随着计算机和网络技术的快速发展，移动互联、社交网络、电子商务、云计算等各种新兴服务的兴起，极大拓展了互联网的疆界和应用领域，随之产生的是海量的数据，这些数据不仅来源的渠道多样，并且数据规模和数据种类也是快速的增长，大数据时代已经来临。大数据时代，无法将海量数据存储和管理在一台或者有限数目的服务器内，更无法借助有限的计算机去处理和管理大数据。因此，如何利用现有的资源应对当前数据量的快速增长，实现对大数据的有效、便捷、安全的管理，是当前国内外关于数据管理和数据分析亟需解决的问题。
1数据管理技术的发展
数据管理是指对各种类型的数据进行采集、存储、分类、计算、加工、检索和传输的过程。随着计算机和网络技术的不断发展和改进，数据库管理技术也在不断的更新换代。到目前阶段为止，数据管理技术主要发展历程经历了以下阶段：人工数据管理方式、文件系统管理方式和数据库系统管理方式。
1.1 人工数据管理方式
20世纪50年代中期，计算机初期被应用于科学计算方面，因此，早期的数据处理都是手工完成的。数据存储只有磁带、卡片和纸带等低速存储设备。既没有操作系统，也没有管理数据的专门软件，此阶段管理的数据，不能进行共享，且没有独立性，数据纯粹面向应用，服务于应用。
1.2 文件系统管理方式
20世纪60年代中期，随着计算机进一步的发展，不仅用于科学计算，而且更多地用于信息处理。对于数据存储，有了磁盘、磁鼓等存储设备。操作系统和高级语言的出现为文件系统管理提供了可能。此阶段的文件系统，是按照相应的规则将数据组织成一个独立的命名文件。这一时期的数据特点是：数据可以长期存储在磁盘上、有专门的软件进行管理维护、数据不再独立存在，数据不止服务于应用，在一定程度上，数据的共享性得到了提高。
1.3 数据库系统管理方式
20世纪60年代后期，数据库系统管理方式逐渐形成并具有一定的规模。由于磁盘技术的不断进步和发展，低成本、高速的硬盘占领了市场，为新的数据管理技术提供了产生的必要条件。对应的软件技术也有一定的发展。数据库系统是由计算机的软硬件资源共同组成，实现了数据的动态、有规则、独立存储。如图1所示。
2 大数据管理技术
大数据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。归结为四个特点就是四“V”，即大量(Volume)、高速(Velocity)和多样性(Variety)和价值(Value)。大数据首先体现在数据量上：全球著名咨询机构IDC(国际文献资料中心)在估计全世界产生的数据量是0.18ZB(1ZB=100万PB)，而截至这个数字已经提升了一个数量级，达到1.8ZB。这种数据产生的速度仍在增长，预计将达到8ZB。随着数据量的增长，得到庞大的数据源和样本数据后，人们并不能容忍对于这些庞大的数据处理响应时间。因此，大数据需要在数据量提高的前提下，数据的处理和响应能力进行提高，从而确保数据延迟可以在人们的接受范围之内。因此数据处理要得到有效的保证，那如何存储和组织管理这些海量数据，值得我们去探索和研究。
2.1 关系型数据库(RDBMS)
2.1.1 关系数据库的提出
20世纪70年代初，IBM工程师Codd发表了一篇论文“A Relational Model of Large Shared DataBanks”，随之关系数据库时代宣告到来。关系数据库管理系统(Relational Database ManagementSystem，简称RDBMS)就是基于上述的论文而被设计出来的。在关系数据库之前的系统主要有基于层次模型的层次数据库、基于网状模型的网状数据库等。以上几种数据库的主要不足是数据模型是很难被用户所理解，并且编写的软件与数据模式依赖性比较高。Codd提出的关系数据模型是基于表格、行、列、属性等基本概念，将现实世界中的各类实体及其关系映射到表格上，并且还为关系模型建立了关系代数运算。
2.1.2 关系数据库的应用
关系数据库系统最初主要是应用于事务处理领域。随着数据的不断积累增长，人们需要对数据进行分析操作，提取出有用的信息以支持决策等等。这些分析操作主要包括简单汇总、联机分析处理(online analytical processing，简称OLAP，主要是多维分析)、统计分析、数据挖掘等。有些分析处理需要对数据集进行多次的扫描，分析查询执行的时间以分钟或者小时计。与普通行存储模式不同，一些学者提出了列存储模式(columnar storage model)。列存储模型有行存储没有的优势特征，当查询只涉及关系的某些数据列时，不会造成无关数据的提取，减少I/O操作，提高了查询的效率。围绕RDBMS，形成了一个完整的生态体系(厂家、技术、产品、服务等)，提供了包括数据采集、数据管理、数据查询与分析、数据展现(即可视化)等技术和产品，创造了巨大的数据库产业，为社会发展做出了巨大贡献。
2.1.3 关系数据库的不足
大数据时代的到来，关系型数据库并未做好全面的准备，出现了诸多问题，主要问题有以下几个方面：
(1)关系模型不容易组织和管理所有类型多样的数据，例如在关系数据库里，管理大规模的高维时空数据、大规模的图像数据等都显得力不从心。
(2)如何才能通过大量节点的并行操作实现大规模数据的高速处理，仍然值得我们去探索。在关系数据库上进行大规模的事物处理，不但需要解决查询的性能问题，更需要解决修改操作的性能问题，大量的事物处理，需要高效完成，才能保证数据的持久性和可靠性。
(3)在关系数据库上进行数据的复杂分析，能够使用的是统计分析和数据挖掘软件包;现有的统计分析、数据挖掘软件包能够处理的数据量受限于内存开销，并行化程度不高。从数据库中提取数据，注入到分析软件中进行分析，在大数据时代，这样的数据移动以及不合适了。通过数据的划分和并行计算，实现高性能的数据分析成为必然选择。
从中可以得出，现如今的数据管理已经不是简单的关系型数据库可以解决的，关系型数据库在一定程度上只能解决初期的大数据管理。
2.2 NoSQL数据库管理技术
随着时代的发展，传统的关系型数据库已经无法满足人们对于更高的并发读写、海量数据的高效存储和访问以及高扩展性和可用性等需求，出现了NoSQL数据技术。
对于NoSQL技术，学术界有两种对其的解释：(1)“Non-Relational”，也就是非关系型数据库;(2)“Not Only SQL”，即数据库不仅仅是SQL。当前第二种解释比较流行。NoSQL数据库是指数据模型定义不明确的非关系型数据库。NoSQL数据库具有灵活的数据模型、高可扩展性和美好的发展前景。下面主要介绍NoSQL的几种管理技术。
NoSQL数据库普遍采用的数据管理方式有四种：Key-Value存储方式、BigTable存储方式、Document存储方式以及Graph存储方式。Rick Cattell对各种典型NoSQL系统从各个方面做了比较系统的分析。
2.2.1 基于Key-Value存储的NoSQL技术
Key-Value是NoSQL系统比较常用的数据存储方式，每个Key值对应每一个任意类的数据值，对应的对象可以是结构化数据，也可以是文档。Key-Value存储的思想是将抽取唯一可以确定数据的特征属性，作为key，并将作为value对象。基于Key-Value模型组织数据，需要将数据按照Key-Value形式存储，而后可以通过对Key-Value进行序列化排序操作继而存储、将Key-Value存储为字符串或者字节数据，并且对key建立索引以便进行快速查询。Key-Value存储方式的NoSQL系统有的采用的DISK方式存储实现同步数据复制(例如Membase等)，有的采用RAM存储数据实现异步数据复制(例如Redis等)。
Jing Han等人基于Key-Value存储提出了CDSA(Cloud Data Storage Architecture)，体系结构可以较好优化云计算过程中的数据查询，同时也保证了海量数据的存储。CSDA包括三层：DCL(DataCache Layer)、MDL(Memory Database Layer)、DDL(Disk Database Layer)。
2.2.2 基于BigTable存储的NoSQL技术
BigTable管理方式是Google提出来并广泛采用的存储方式，而且也被HBase、HyperTabley以及Cassandra等系统借鉴使用。在BigTable存储中，同样是通过Key-Value基础模型对数据进行建模，不一样的是Value具有了比较精巧的结构，即一个Value包含多个列，这些列还能进行分组(column family)，表现出了多层嵌套映射的数据结构特点。HBase是受BigTable启发而开发的基于Column Family存储的NoSQL技术。Hbase提供系统的SQL查询接口，用户可以轻松的对数据进行管理工作。Cassandra技术也是受到BigTable的启发，只不过Cassandra做了大幅度的修改。Cassandra在Column Family下加入了超级列(super column)概念层次的映射关系，方便对数据进行建模。Cassandra还可以将多个Column Family在磁盘存储在一起，这样就可以在同时访问时提高效率。
2.2.3 基于Document存储的NoSQL技术
基于Document(文档)存储的技术以及发展很久了，例如IBM的Lotus Notes。这里所说的基于Document存储的NoSQL技术是基于传统文档存储技术的新发展、新技术。基于Document存储技术仍是以Key-Value存储模型为基本模型，此模型可以对文档的历史版本进行追踪，单个文档又是一个Key-Value的列表，形成循环嵌套的结构，对于某些特定的查询方式来说，Document存储的效率更高。因为其数据的循环嵌套的结构特点，应用程序可能会越来越复杂并且难以维护和理解。主要的技术和产品有CouchDB， MongoDB和Dynamo。
2.2.4 基于Graph存储的NoSQL技术
基于Graph存储的系统包括Ne04J， InfoGrid，Hyper Graph DB等。有些图数据库是基于面向对象数据库创建的，例如Infnite Graph，在节点的遍历等图数据的操作中，展现出了高效的性能。Graph存储方式是将整个数据集建模成一个大型的网络结构，之后再采用一系列图操作实现对数据的操作。由于图由结点和边构成，对于海量数据不能完全装入内存，因此，Graph存储方式一般是基于DISK的，NoSQL系统实现图索引，完成图的调入调出。
从数据管理的角度来看，使用非结构化Key-Value存储管理结构化大数据仍然是顺应应用需求的。因为基于Key-Value存储的Hadoop数据仓库实现技术尚处于起步阶段，需要其他数据库技术来加速器发展进程。
2.2.5 NoSQL的'不足
与传统的关系型数据库相比，NoSQL非关系型数据库在并行处理方面有一定优势，但也是存在一些问题，主要体现在：
( 1) NoSQL很难实现数据的完整性
由于NoSQL项目中很难实现数据的完整性，而在企业中数据完整性又是必不可少的。因此，在企业中，NoSQL的应用还不是很广泛。
(2)成熟度不高
大部分的NoSQL数据库都是开源项目，没有世界级的数据库厂商提供完整的服务，出现问题，都是自己解决，风险较大。
(3)关系数据库比NoSQL在设计时更能够体现实际，而NoSQL数据库缺乏这种关系，难以体现业务的实际情况，对于数据库的设计与维护都增加了难度。
2.3 关系数据库和NoSQL数据库的区别
传统的关系数据库与NoSQL数据库在数据管理系统发展不同的时间段里都体现出了自己的可用性和实用性，能够解决的一定的问题。表格l将两者进行了对比。
3 数据管理方式的展望
通过上述研究分析可以看出，关系数据库已经无法满足现阶段即大数据时代人们对于数据存储和管理的需求，更高的存储效率和更快的查询速度等一系列高要求，促使数据管理方式不断向前发展。NoSQL技术在一定程度上解决了大数据时代的数据管理需求，但仍需采用新技术提高数据库的一致性和可用性。关系数据库主要优点表现在其属性值之间可以通过SQL操作进行关联操作，体现出了数据的完整性，NoSQL数据库将数据进行分布式存储，为之后的大数据处理作铺垫。关系数据库的ACID强调数据一致性通常指的是关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整，而对于很多互联网应用来说，对一致性和隔离性的要求可以降低，而可用性的要求则更为明显。关系数据库和NoSQL数据库并不是对立的矛盾体，而是可以相互补充的，可以根据不同的需求使用不同的技术，各取所需，甚至可以共同存在，互不影响。
目前大数据的应用领域还是主要以民用为主，以电信通信为例，客户之间通信传输过程中产生海量数据，将这些海量数据进行实时存储，再利用大数据方法提取有效信息，形成整套的数据管理与分析的流程。在电信.气象、企业等领域大数据管理与分析已经有比较成熟的思路和解决方法。在航天试验领域，空间飞行器执行任务可以产生海量数据，包括飞行器自身载荷数据，以及试验任务数据，这些数据的类型多样、数据量大，随着试验任务的频率和在轨航天器数量的增大，数据管理问题日益凸显，采用大数据管理的思维解决航天试验任务中数据管理问题，是未来航天试验任务数据存储和分析的必然趋势。
4 结论
大数据时代已经向我们走来，数据管理技术已经进入了新的阶段。本文研究分析了数据管理技术的发展进程，分析了关系数据库和NoSQL数据库，并且进行了对比区分。最后，对大数据未来的管理方式作出了展望。关系数据库和NoSQL数据库系统是随着人们对于数据管理的需求产生和发展的，在不同的数据管理发展阶段，根据需要对其进行分析的数据特点，选择适当的数据管理方式，帮助人们解决了一定的问题和需求。
篇6：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7：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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篇8：大数据时代档案管理信息化研究论文
大数据时代，通过档案信息化工作的持续开展，将让档案信息资源的保管更为到位，同时也能够使档案管理工作的模式有了更多的选择，尤其关键的是，此项工作的推进将让档案信息资源的利用效率以及利用频率得到大幅度的提升。为此，文章将从大数据时代给档案管理信息化建设带来的机遇入手，对大数据时代如何促进档案管理信息化建设进行研究与探讨。
一、大数据时代给档案管理信息化建设带来的机遇
在当前的时代，大数据技术的出现以及广泛应用，让社会的各个领域发生了显著的变化。对于档案管理工作来说，通过对大数据技术的重视和应用，将让传统的档案管理工作得到系统的优化，进而让档案信息资源的利用价值得到显著的提高，具体表现为：（1）借助对大数据技术的引入和应用，能够确保档案管理工作实现高效运行，当网络技术以及各类新型档案管理软件被应用到档案管理工作领域之后，将让以往依赖于人工处理的归档、建档工作实现升级，进而带来全方位的工作效率提高，这样也确保了档案管理工作的效率以及质量。（2）大数据时代推动了传统档案管理工作的精准性，档案管理工作涉及到对海量档案信息资源的保管、应用与开发，人工处理的模式极易导致在这一过程之中产生舛误，而借助大数据技术的应用，将提升工作精度，使得档案信息资源的检索、利用以及开发等工作内容得到了信度层面的保障。（3）大数据时代为档案的保存和传播的带来了革命性的影响。传统的纸质档案的保存寿命不长久，大数据时代实现了信息和载体的分离，利用人类先进的计算机存储系统、芯片、云存储等，可以极大的提高存储的容量，而且，档案的复制极为方便，同一份档案可以进行多次复制存储，防止了档案资源的流失，可以实现永久存储，促进了人类智慧的长久保存于与传播。总之，大数据时代的到来，给档案管理带来了极大的机遇和便利，应积极促进档案管理的信息化建设。
二、大数据时代档案信息化建设的实施
在大数据时代，档案信息化建设工作需要打造信息化档案管理工作理念，创设信息化档案管理数字平台，注重基础设施建设工作，提升档案管理人员素质水平，科学设定岗位责任。
1.打造信息化档案管理工作理念
档案管理机构的负责人不得对大数据时代对档案管理工作的影响熟视无睹，而是应当积极进行管理理念的创新，看到大数据技术对传统档案管理工作的革新意义所在；档案管理工作人员应当意识到大数据时代到来对自身工作模式所带来的一系列改变，进而在日常工作中有意识地提升自身的信息技术手段应用水平，主动去接触和了解大数据技术的内涵，以便能够通过对自身信息技术应用水平的提高，真正为档案管理工作的信息化建设进程贡献出个体的一份力量。
2.创设信息化档案管理数字平台
为了将大数据技术所具备的技术优势真正地应用和体现于档案管理工作领域，这便要求档案管理机构要积极致力于对信息化档案管理数字平台的创设，如此将实现对档案信息资源的网络平台化综合管理，而且亦能够让档案管理工作获得良好的信息化建设氛围。不过在搭建平台过程之中，档案管理机构不能盲目地贪大求全，而是应当立足于自身的工作实际需要以及自身所掌握的`资源，从而以此为根基，循序渐进地实现对平台的搭建和完善。在平台搭建完成之后，应当创设档案信息资源查询链接，如此将让档案信息资源的查找与利用工作更为高效、便捷，也能够让档案信息资源同其它信息资源的类型得到有效地区分。
3.注重基础设施建设工作
为了真正能够实现档案信息资源的信息化建设，这便要求档案管理机构应当注重基础设施的投入，具体应当做到下述几点：第一，要通过调研工作，了解到市场上哪些设备对于档案管理工作是必需的，由此将之加入到自身的硬件采购计划之中，以便能够确保信息化建设工作得到充足的硬件条件保障；第二，档案管理机构应当为工作人员提供信息化水平培训与进修机会，并将之纳入到部门绩效考核范畴之中，以此来促进工作人员能够主动实现对自身信息化应用水平的提高。
4.提升档案管理人员素质水平
大数据时代，档案管理面临着巨大的变革，要想落实信息化建设，必须要不断提升档案管理人员的素质水平。具体而言，首先需要加强外部优秀人才的引进，信息化建设需要的专业的信息技术人才，应当加强这方面人才的引进于培养工作。其次需要加强在岗人员专业技能培训，对老员工加强信息技术培训工作，对新员工加强档案技能培训工作。最后，需要加强对档案从业人员的爱岗敬业意识教育，要鼓励他们调整心态、更新观念，创新档案管理模式，加强自身潜力开发，让档案管理工作更好地服务于单位发展。
5.科学设定岗位责任
考虑到网络技术给社会公众带来生活便利的同时，亦会因系统漏洞以及骇客等问题造成信息资源的破坏。因此，档案管理机构在践行信息化建设工作的同时，必须科学地设定岗位责任，以便让工作人员能够在日常工作中获得明确的工作职责指引，同时，要明确规定日常网络管理安全细则，以便能够让工作人员能够严格按照规范的流程进行操作，避免因工作人员疏忽大意而造成档案信息资源受到破坏。
三、结语
以上，我们对大数据时代档案管理信息化的方式展开了研究。在新的历史发展时期，档案工作人员必须要紧跟时代发展步伐，关注科技创新，积极完成档案管理信息化技术的创新，从而带动档案管理水平的提升，实现档案管理的新突破，为档案管理事业贡献力量。
参考文献：
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[2]俞志华，王军宁.数字化时代高校档案管理信息化建设[J].合肥工业大学学报（社会科学版），，21（2）：78-81.
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[5]徐海燕.事业单位档案管理信息化建设存在的问题与解决措施[J].文存阅刊，（9）.
[6]宋刚.档案管理信息化建设存在的问题和对策研究[J].办公室业务，2018（3）.
篇9：大数据时代的国际关系研究论文
大数据时代的国际关系研究论文
当前阶段，大数据已经成为了人们经常谈论的课题，它不仅仅在计算机领域中占领着主导地位，也深入渗透进了各行各业、不同领域，国际关系也随着大数据时代的到来产生了很大变化。尤其近年来一系列的国际僵持事件把国际关系研究中对大数据的研究推上重要位置，大数据也因此成为国际关系研究中的一个必要课题。
一、大数据时代的诞生与内含
（一）大数据时代的诞生
大数据时代的诞生有着特殊的时代环境和技术背景。
從时代环境方面来看，在大数据诞生和发展的这些年间，社会环境在各方面都是处在高速发展中的，说是日新月异也不为过，在这种环境下做出的每一个决定都对自身有着至关重要的影响，因此，做出决定前就要广泛的参考各种各样的信息数据来保证决定的准确性，对数据的依赖随之加深。
从技术背景方面来看，早在上世纪初，电话、电报等新型信息流通方式的出现就大规模的改变了人们的生活方式，促生出了大量的数据，随着时间的更迭，移动信息设备广泛普及，数据存储变得日常和廉价，云计算技术也得到了发展，大数据时代来临的各种必要技术条件都已备齐，大数据时代也就应势到来了。
（二）大数据的内含
大数据的具体内含至今并没有统一的规定，但是大数据首先是一种数据，一种独特的信息资产，它不仅仅是以枯燥的数字形态出现，还包括着文字、图片、视频等多种形态的信息。“大”是其区别于其他信息的重要特点，这个“大”有着多重含义，首先，也是最浅显的一层含义，就是其数据储存量大、数据种类多、数据计算量也大；其次，从深层含义上来理解，大数据所代表的如此庞大的数据信息并不是杂乱无章的，而是相互关联存在的，数据之间有着独特的“关系网”，利用这些密切的关系网，我们可以从数据中分析出想要得到的信息，这也就是所说的大数据处理，大数据处理是大数据时代一种重要的能力，也是发掘数据背后价值的至关重要的一个步骤。
二、大数据对于国际关系研究的意义
（一）国家数据主权方面
国际关系多种多样，总归来说离不开竞争与合作，国家的实力是国际竞争与合作所要考虑重要条件。在如今大数据时代背景下，国家的竞争力往往与这个国家拥有的数据量及数据的来源途径的多少和处理数据的能力的大小密切相关，因此，国家的数据主权必须要予以重视和维护。事实上，在如今的大国竞争中，大数据的博弈已经白热化。
我们可以从三个方面来理解大数据对于国家数据主权的意义。首先，大数据承载着信息，是数据主权的基础，利用大数据可以分析出一个国家和地区最新的经济、军事、社会动态，是维护国家主权必不可少的功课；其次，大数据作为一种信息权利在主权国家的国际关系维护和发展中发挥着重要作用。主权国家的社会权利的重要来源之一就是承载着信息的各种数据，大数据发展实力强劲的国家可以利用各种信息平台将自国的信息数据扩散出去，增强本国的影响力，从而在国际关系中保有更大的权利；最后，只有做好了大数据控制才能合法维护国家的主权，控制才能了解，了解才有权威，有权威才能进行引导，大数据控制是了解国内外各种信息的不二渠道，了解是维持权威性的重要手段，因此，大数据是国家维护其主权合法性的重要支柱。
（二）国家安全维护方面
维护国家安全是社会和每个国民的责任，在大数据时代，利用数据信息来维护国家安全是一种强有力的手段，新时期，利用大数据对国家安全维护进行创新发展必将使国家的综合实力上升到一个新高度。
首先，对于本国的数据信息进行加密处理能够大幅度提升我国数据的安全程度，利用相关技术对大数据进行处理可以找到隐藏在信息网中不利于国家安全的部分并予以剔除，达到安全预警的效果，除此之外，还可以利用数据挖掘的方式获取其他国家的相关数据，对他国的社会、政治、经济等情况进行了解，知己知彼才能百战不殆；
其次，利用大数据还可以对未来国内外各种领域的走势进行预测，通过现有的以及可获得的数据信息来推敲出本国或者他国未来一段时间内的社会动态、军事变化、科技发展情况、经济走势等情况，就可以为国家争取到更多的时间来安排应对措施，为国家的安全增添了新的保障。
（三）经济实力提升方面
在提升国家经济实力方面，大数据的优势主要体现在它的商业价值方面。在当今大数据时代背景下，商业交易已经不仅仅局限于实体商品与财产的交换，更多的是有关的数据信息等虚拟商品的交易，这种交易使数据的经济效益增加，商业价值变大。在过去，已经用过的企业的相关产业信息成为了废弃物品，不仅保存不便，还占用空间，十分浪费，但是在大数据新时期，这些数据信息可以重新成为商品，直接变现，为企业的发展添砖加瓦。
除此之外，大数据对经济的贡献还体现在催生除新的商业模式和促进社会经济的发展方面，通过大数据处理和云计算技术，企业可以快速找到降低成本、增加利润的方法，用一种新的商业模式使自身得到更好的发展。社会经济也会因大数据而发生较大改变，所幸，它会以一种全新的方式来推动社会经济的发展。
三、大数据时代国际关系面临的挑战
（一）国际关系平等难以维持
在国际关系的不断改变中，人们始终期盼的是维持平等的关系，但是，大数据时代在一切得到发展的同时却催生出更多的“不平等”。数据鸿沟的出现使得这些不平等的情况明朗化，对于数字鸿沟，我们可以从三个方面来看待它。首先，在数据获得方面，数据并不是凭空产生的，而是通过各种各样的人类活动的整合分析得出的，因此，并不是所有主体都能够得到这些数据，在国际中，比较强的国家并加以利用，强者更强，差距更大；其次，在数据的分析利用方面，数据处理是一种能力，不是每个人都有这种能力的，有些人得到数据可以准确快速地对其进行分析处理，利用该数据获得发展，而没有能力处理数据的人即使得到了数据也无法利用，之能够白白浪费；最后，数字鸿沟还体现在学习机会的获得方面，对于强国来说，公民有着各种各样的机会学习大数据处理的相关知识，然而对于大数据技术本来就弱的国家来说，却难以得到比较好的学习机会。总而言之，大数据时代下，难以跨越的数据鸿沟严重阻碍了国际关系的平等发展。
（二）新型数据霸权的出现
說道霸权主义大家都不陌生，我们一直致力于建设民主的国际关系，但是霸权主义一直阻碍着国际关系民主性的发展，在大数据发展的新时期，霸权主义也不仅仅是我们以往了解的形式，而是更多的以数据霸权的.形式出现。二战以来，美国与西欧等发达国家的科技一直走在世界前沿，且美国作为世界龙头一直推行着霸权主义，阻碍他国的发展，大数据处理也是美国首先推行的，之后，美国开始大力发展大数据事业，除强硬的技术支持外，还通过政策手段把大数据的发展上升到了国家战略的高度，试图迅速在大数据技术方面扩大与他国差距，占据世界主导地位。美国的表现就是典型的数据霸权主义，上文中的数据鸿沟是因为客观原因拉大了强者与弱者的差距，那么数据霸权就是主观意图的拉大差距，来维护自己的利益，破坏国际关系的民主性。
（三）国际合作的安全威胁增大
竞争与合作是国际关系的主要模式，上文提到的两种挑战主要是出现在国际竞争中的，但实际上大数据时代，国际合作也面临着诸多挑战，安全威胁的增大是最常见的。对于大数据来说，数据的量越大，涉及到范围越广，数据分析处理的水平越高，那么这些数据能够发挥出的价值就越大，因此，在大数据方面，两个或多个国家进行合作能将大数据带来的效益发挥到最大，也能在一定程度上抵御数据鸿沟和数据霸权。然而，由于不同国家的政策不同且合作中的国家都想成为最大的利益获得者，使得国际合作的安全威胁增大。
在大数据方面进行国际合作就离不开对数据的存储和运输，在数据存储和运输过程中都存在着安全威胁，更重要的是，不同国家对于数据管理的法律和观念不同，数据在合作国家间传输时，就会受到不同的法律管理，风险是非常大的。
四、我国如何应对大数据时代国际关系变化
（一）政府给予重视、出台相关政策
随着大数据时代的诞生，我国已经意识到了大数据给国际关系带来的变化，在未来，政府要更加重视大数据的发展，利用各种政策条件推动我国大数据发展进程。目前，我国政府还没有出台关于发展大数据的相关政策，但是已经在部分规划中对加快发展信息处理技术做出了明确规定，随着大数据发展的愈演愈烈，我国一定要抓住这个机遇，政府要大力培养人才，利用政策制定出最适宜的发展战略，站在巨人的肩膀上加以创新，走向大数据发展的前沿。
（二）建设数据平台、重视数据的整合与利用
随着大数据发展的推进，数据的总量会越来越大，数据的分类处理也会越来越复杂，为了避免不必要的麻烦，更好的发展大数据，应对大数据带来的国际关系的调整，我国应该建设数据平台，对数据进行整合，使数据利用更加方便。为了迎接国际关系中的大数据变革，我们要努力超越其他国家，走在大数据发展前列，在全球大力发展大数据技术的背景下，想要超越他国，建设平台，整合资源，有序发展是不二法门。
（三）结合社会实际情况应用大数据
不同的国家有着不同的社会发展状态，在应用大数据技术谋求发展和精进大数据技术时，我们不能脱离社会实际去把发展模式过度理想化，结合自身社会的实际情况来发展，稳扎稳打，才能发挥出大数据的实际效果。国际关系是纷繁复杂的利用大数据处理国际关系时，对不同的国家、不同的国际关系、不同的涉及领域，要结合实际情况灵活运用大数据，切忌千篇 一律。
五、结语
在全新的大数据时代，国际关系风起云涌，产生着新的变化，大数据在特殊的时代环境和技术背景下诞生，有着其独特的内含，对国际关系也有着重要的意义，为了维护我国的数据主权、国家安全，提升我国经济实力，解决大数据时代面临的难以维持国际关系平等、数据霸权主义出现、国际合作安全受到威胁等挑战，我国要从利用政策、建设平台、结合实际来大力发展大数据。
【参考文献】
[1]试论科技进步对当代国际关系的影响[J]. 王逸舟.欧洲. 1994（01）
[2]中国互联网“时势造英雄”[J]. 田溯宁.互联网天地. （08）
[3]大数据时代的数据主权和国家数据战略[J]. 沈国麟.南京社会科学. （06）
篇10：大数据时代管理会计研究论文
大数据时代管理会计研究论文
一、大数据时代
1.大数据。大数据原来是计算机领域处理信息的一种方法。为了得到更精确的结果，大数据采纳了很多看起来毫无关联的信息，比如天气、温度等，构成了庞大繁杂的数据库。这些信息平均价值较低，利用新的处理模式删繁就简,实现高效准确的目的，于是大数据便发展成为一种新的信息处理模式，它包括海量的、高增长率的和多样化的信息资产，且具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。大数据时代最大的转变就是关注相关关系而不是因果关系，即只需要结果，而不需要理清其中的联系，这颠覆了人们的思维习惯，对收集信息、管理信息和预测信息等方面提出了新的挑战。
2.云计算。云计算是大数据的主要运算方法之一，也是支撑大数据的平台，它可以挖掘出纷繁复杂、价值低廉的数据群下的真实价值。云计算由不同研究机构共同开发，普遍被认为是一个由虚拟资源构成的资源池，通过互联网向外按需提供资源，其主要特点是多用户共享、大数据处理与大数据储存。云计算是在原有的并行计算和分布式计算等多种技术的基础上进化而来，成熟度高，可靠性强，具备廉价和高效的优点。
二、大数据时代的管理会计
管理会计的任务是将财务会计所记录的总账和报表等资料进行加工处理，使高层管理人员能够对日常活动进行规划、控制和决策。管理会计是对未来的规划，侧重于对未来的预测，相对于财务会计来说更依赖对数据、尤其是大数据的处理分析。管理会计大致可分为对经营预测、决策和长期投资决策的预期效果综合分析的“决策会计”和为了提高预期决策效率而进行的预算管理、责任会计、成本控制和绩效评价的“执行会计”。大数据时代大大扩展了管理会计的各项职能。
1.经营预测。传统的经营预测存在偏差的最大原因是信息不对称，很多信息没有被利用或量化。大数据时代，可利用计算机、互联网和云计算将巨量数据的信息载体处理成为简单准确的所需信息呈现在面前，只要挖掘数据，即可得出预测结果。互联网时代，人们习惯于在网上搜寻自己需求的信息，这就在网上留下了文本、音频、视频等浏览记录。这些记录之间缺乏逻辑与结构的联系，所以被称为“非结构性数据”。管理会计可通过云计算处理这些“非结构性数据”，并利用计算结果进行经营预测。
2.全面预算管理。预算管理既将企业制定的经营目标以货币形式表现出来，也将企业整体目标拆分开来落实到每个部门和员工。大数据时代，预算人员面对复杂的巨量数据和动态实时的预算要求，需要将预算管理系统与大数据结合。
2.1大数据时代下的预算是动态、实时的。在编写预算时，所有预算项目会经审批后储存进云端，在执行预算时，云会计下的系统可以利用云端上新增的数据同步计算出实际与预算的差异，并可调整预算。
2.2有力的数据分析软件使预算系统更加及时。应用多维数据分析技术，大数据下的预算系统可以很好的支持巨量数据的及时分析。
2.3预算的编写更加智能。大数据下的预算系统，可以先由IT部门制作标准模型和参数表，将它们与预算模块中的具体数据建立动态联系，再由预算管理人员通过自定义计算功能实现预算模块各个数据之间的联系，并且预算人员可以自己编写、维护和更新业务规则，使预算要求更加明确有效的反映到预算模块中。
3.绩效评价。绩效评价系统的关键绩效指标是衡量员工工作的量化指标，其设定应遵循具体、可度量、可实现、现实性和时限性五个原则，实际设计时容易出现偏差。应用大数据系统可以解决其中一些问题。
3.1可度量原则可能导致的`关键指标遗漏。可度量原则是指绩效指标应是数量化或行为化的，过分追求量化指标往往导致关键绩效指标遗漏。应用大数据系统，设计者可以在云端获得形式多样的间接反映绩效的数据，量化充分即可避免关键指标的遗漏。
3.2现实性原则可能导致的指标偏离。现实性原则是指绩效指标的考察是现实可行的，而在操作时，设计者可能常为节省考核费用而忽略考察成本较高的指标，导致考核结果偏离战略目标。大数据系统下，大量数据的收集唾手可得，很多指标的测定变得不再复杂昂贵，既可以通过委托专门的研究中心计算所需指标，也可以租用经济高效的虚拟服务器自己计算指标，成本低，更加符合现实性原则。
3.3时限原则可能导致的考核过于注重短期利益。时限原则是指指标的完成应在特定期限内，不能遥遥无期，这导致员工过于注重短期利益，对企业长期经营不利。大数据是站在巨量数据之上进行分析的，数据基数很大，考量因素很多，有更大的把握对复杂和长远的投资进行预测，在一定程度上避免短视行为。
三、挑战
大数据和云计算尚未引起普遍重视。麦肯锡公司调查显示，只有49%的高管关注大数据的发展，很多中小企业忽视对大数据的关注。这无疑会影响大数据的推广应用，落后企业也会因此增加机会成本与时间成本。大数据的信息真实性越来越被重视。大数据的引进，对外部信息和内部信息真实性均提出了更高的标准，这对目前还未做到公开透明的企业来说是个挑战。大数据系统的处理技术尚不令人满意。例如，处理非结构化数据时，在转化成结构化数据的途中可能会产生意思曲解和信息遗漏；目前处理巨量数据较为成熟的Hadoop体系的应用门槛较高，不利于大数据系统的推广；网络容量有限，储存成本较高。信息和网络安全问题的挑战日益严重。一方面是企业取得的信息是否合法，是否尊重了客户的隐私权。另一方面是企业能否保护好客户的资料，不被窃取。网络水平的快速发展与网络高手的层出不穷，信息和网络安全愈发重要。熟练掌握大数据处理技术的人才不足。企业需要能够熟练应用大数据工具的管理会计人才，只有通过他们专业解读和提炼大数据系统处理得到的最终信息，管理层才能得到有利于经营管理的信息，才能做出合理可行的决策。目前，这类人才严重缺少。
四、建议
1.大力宣传和推广大数据系统，普及大数据和云计算知识，推动大数据时代的健康发展。
2.国家应着重提升全民的计算机素质，鼓励参与国家大型分布式计算项目，发展大数据计算技术。分布式计算项目是将一个超大型计算项目分解成可在单个电脑上计算的小块儿，每一个拥有电脑的人只需下载正规软件，即可参与其中。
3.高度重视云安全，不仅要建立杀毒系统保护信息免受侵害，还要在信息共享时注意混合云中数据的所有权问题，推广使用分裂密钥加密等技术对机密数据进行保护。
4.加大培养管理会计人才的力度，鼓励使用大数据工具。逐步培养可以综合掌握数学、统计学、计算机等多方面知识的复合型人才，提高管理会计的数据分析与挖掘能力，适应大数据时代的变化。
篇11：大数据时代环境管理会计发展研究论文
大数据时代环境管理会计发展研究论文
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。
一、大数据时代环境管理会计发展契机
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
环境管理会计在企业中的顺利实施还取决于环境管理会计理论与方法的完善性及可操作性,而这与技术环境有着极大的关联。环境管理会计在方法上借鉴吸收了其他相关学科的研究方法和手段,如利用环境经济学关于社会成本和私人成本的分类,以及外部成本内部化的观点,提出了全部成本计算法;借鉴现代管理和现代管理会计的方法,研究了利用作业成本计算与作业成本管理、质量成本计算和质量成本管理如何对环境成本进行分析和控制;利用环境影响评价的寿命周期评价方法,提出了寿命周期成本计算法。这些方法虽然丰富了环境管理会计的理论,但在实践应用中由于缺乏相关信息的支持而削弱了这些理论的实用性。国际会计师联合会在《环境管理会计的国际指南———公开草案》中指出,企业实施环境管理会计的障碍主要包括:(1)会计部门和其他部门间的沟通、联系存在问题,致使会计人员不知道企业所面临的环境问题和实物资源的流动,难以对内对外提供有用的会计信息;(2)环境相关成本埋没在管理账户中,没有直接分配给制造过程或产品,造成成本分配不合理;(3)材料流动成本信息得不到充分追踪,现有产品计划系统无法反映材料的实际使用和流动;(4)现有会计记录难以充分反映环境有关成本信息;(5)投资决策基于不完全信息。不能及时提供全面的环境相关信息,管理决策将存在偏差。缺乏对环境相关的成本效益的准确评估,将增加所有投资决策的不确定性。综合以上障碍可以看到,信息不对称或不完全是环境管理会计方法应用的最根本障碍,加大数据支持,提供完全信息,才能彻底清除以上障碍。另外,环境管理会计的双重性目标决定了其分析对象的数据构成既有反映财务业绩的财务数据,也有反映环境信息的非财务数据。其中,反映环境信息的
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。
二、大数据时代环境管理会计发展趋势
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
环境管理会计的大数据特征决定了其对大数据技术的依附性。环境管理数据的海量性规模导致数据处理量巨大、其数据的异构性导致数据多种结构形式并存,环境问题的管理又要求数据产生与处理实时性,同时环境管理数据还具有价值低密度性和无形性,以及会计数据与业务数据、经济数据与环境数据的粘性特征。大数据时代,环境管理会计将从以货币为主的计量手段向多种计量手段综合运用,定量与定性并用的数据处理方式过渡。企业环境管理特别是环境战略管理与企业外部、内部错综复杂、变幻莫测众多因素相联系,单纯的以货币为主的计量手段对环境管理数据的处理显然难以胜任。在大数据时代,现代会计正酝酿着一场采用多种综合计量手段,从各个不同的角度同时反映经济活动方方面面的改革,以消除传统会计反映缓慢、片面、偏狭的种种弊端。为适应环境战略管理的需要,环境管理会计必须对战略问题的环境因素和环境问题的战略因素予以充分的考虑,其所涉及情况的复杂性、因素的变异性,致使相关的管理数据在规模上、结构上、处理速度和加工要求上都是现有会计处理技术所无法达到的,环境管理会计战略管理职能发挥的支持数据的质量标准,只有在大数据技术的支持下才能达到。会计数据处理技术是对企业经营活动过程中各种经济事项进行采集、存储、加工和传递等过程中所采用的技术。会计数据处理技术的发展经历了手工处理、电子计算机处理,目前正进入网络化处理阶段。计算机的出现使得会计数据的集中存储和自动处理得以实现,极大地提高会计信息的及时性和准确性,提高了会计数据处理的工作效率。大数据时代随着网络技术的发展,利用分布式数据库技术、互联网技术、中间件技术、系统集成技术
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。
篇12：数据管理传感器网络协议研究论文
数据管理传感器网络协议研究论文
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
[1]刘佳,杨洁明.基于机会主义的并发无线传感器网络数据传输协议[J].太原理工大学学报,,48(4):642-646.
[2]李洋,赵蕴龙,宋洪涛等.基于SunSPOT平台的无线传感器网络多跳路由协议设计[J].计算机科学,,43(10):43-46.
[3]刘龙军,丁洪伟,柳虔林等.基于FPGAWSN轮询接入控制协议的研究[J].通信学报,2016,37(10):181-187.
[4]冯建平,李华.随机虚拟骨干树结合改进BDCP的无线传感器网络多级路由算法[J].计算机应用研究,2016,33(8):2454-2457.
[5]马礼,高洪磊,马东超等.一种由接收端发起的无线传感器网络MAC协议[J].数据采集与处理,2016,31(4):719-727.
篇13：大数据时代电子商务企业预算管理研究论文
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。
篇14：大数据时代电子商务企业预算管理研究论文
1．1大数据时代的涵义
大数据时代是以互联网服务的增加、使用和交付模式为基础，同时伴随各行业数据源的增长呈现指数级趋势和信息规模及复杂程度快速变化而在各领域所引起的量化进程。大数据在电子商务企业日常运营中生成、累积的行为数据，其中包括预算管理各个环节中生成的数据和财务共享中心储存累积的数据。同时，大数据时代电商行业数据的特征主要表现为规模大、类型多、价值密度低和时效性强。由此可知，数据浪潮的到来给电子商务企业的数据控制能力带来了全新挑战，也为财务工作人员获取更为深刻、全面的研究观察能力创造了前所未有的机遇。
1．2预算管理的内涵
预算管理是指基于企业的战略目标和基期各类生产经营活动及相关财务状况，对预期的经营活动和相关财务状况进行全面、有效和完整的预测和计划，并通过对执行过程的严格监控，将实际完成情况与预期目标进行比较和分析，从而及时指导经营活动及财务预测计划的完善和调整，进而帮助企业管理者更加有效地管理企业，实现企业价值最大化、企业资本可持续有效增值和战略目标。
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