电子商务税务管理的数据平台构建论文
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篇1：电子商务税务管理的数据平台构建论文
电子商务税务管理的数据平台构建论文
摘要：在我国电子商务税收问题已具有相当舆论的基础上，针对电子商务这一特殊产业，运用文献查阅、比较分析和实证研究等方法，通过对我国电子商务税收征管现状进行研究分析，发现当前电子商务税收处于空白真空状态，电子商务税收征管无具体法律依据，线上电子商务税收征管难以与线下实体税收征管相对接等问题，在研究分析国内外研究现状的基础上，提出在传统税收征管体制上运用互联网大数据信息技术，构建针对电子商务的税收征管平台，以填补电子商务税收征管空白，实现传统税收征管和当代电子商务有效对接，有效防控国家税收流失，从而提高论文的应用价值和时间价值。
关键词：电子商务；税收流失；税收监管；电子商务税收管理平台
一、研究背景、目的和意义
（一）研究背景
3月我国第一笔网上交易成功，从此电子商务发展异军突起，该新兴产业的快速崛起改变了原有商业生态格局，已晋升为支撑我国国民生产总值的不可缺少的重要部分，在蓬勃发展的同时，电子商务创造了巨大的税源，但遗憾的是，电子商务至今并未纳入税收征管体系，由此造成我国税收大量流失，税收不公平等实际问题。因此，将电子商务纳入税收征管体系，加强电子商务税收征管，对维护税收公平，促进其长远发展具有重要意义。本文对此提出构建电子商务税收管理平台的对策，多角度对平台进行可行性分析，探讨平台的重要意义，提出补充性建议。
（二）研究目的
在我国电子商务产业迅猛发展以C2C为主的中小电子商务逐渐成熟的趋势下，基于电子商务交易模式的特殊性导致电子商务成为纳税盲区的现状，提出构建附属于税务局的专控电子商务交易流量的数据收集、存储平台。该平台以电子商务与消费者所依托的第三方支付平台为突破口，通过加强税务部门与第三方支付平台的合作，对从支付平台获取的电子商务货款交易数据进行整理、储存，达到对电子商务征税进行监控、督促的目的，同时为税务局的税务稽查提供可靠数据，从而实现从源泉上对以C2C为主的电子商务进行纳税控制，旨在实现税收公平，有效防控税收流失。
（三）研究意义
1、理论意义。互联网的快速发展，快递，第三方支付平台，电子商务交易平台的兴起对电子商务的发展都起到了推波助澜的作用。虚拟无形的互联网络销售方式使电子商务成为纳税的真空地带[]。信息收集平台恰恰做到了对电子商务资金流向进行监管，对实现以C2C为主电子商务税款的征收及税收公平具有重要的理论意义：首先，建立依附于税务局的信息收集平台为电子商务税收征管提供理论依据。C2C电子商务税收问题一直引起各专家学者的热议，但并没有具体提出该情势下的可行性方案，该平台的建立成为解决这一问题的理论创新。其次，利用信息收集平台实现了线上监管，线下征收的虚实结合，有利于我国税收体系的进一步完善。
2、实践意义。C2C电子商务交易模式的快速发展给我国财政提供了广大的税源，而由于对C2C电子商务很难控制而使电子商务税收仍处于空白状态，造成了税款大量流失。在这种情况下，建立信息收集平台具有重要的实践意义。
（1）有利于对电子商务交易信息进行监控。信息收集平台通过第三方支付平台获取商家销量信息，有利于税务局及时、准确地对C2C电子商务实时监控，掌握商家交易情况。
（2）为税务局后期税务稽查提供便利。税务管理数据平台对电子商务货款资金流向数据进行存储，使税务局在后期税务稽查中有据可循。
（3）有利于提高电子商务纳税人纳税意识。税务管理数据平台的监督作用将提醒电子商务纳税人及时承担纳税义务，缴纳税款，提高C2C电子商务纳税意识；大规模的征纳活动有利于宣传税法知识，提高全民依法纳税意识。
（4）该平台有利于挽回国家税收流失。平台的建立有利于挽回国家税款的流失，保证国家财政收入，维护国家财政利益；有利于实现税收公平，维护税法尊严，完善税收法律体系。
二、电子商务税收征管研究现状
（一）国内研究现状
随着我国电子商务市场的日臻成熟，新型商业模式广受大众欢迎，在电子商务蓬勃发展的同时，给我国带来巨大税源，将其纳入税收征管范围是未来的必然趋势。目前，我国各界专家学者对电子商务税收征管相关问题见地不一。
1、创建第三方支付平台代扣代缴机制。李建英对电子商务税收征管本身进行分析，提倡从电子商务资金流出发，从源头对电子商务进行控制，这一模式依托第三方支付平台代扣代缴。朱军则提出在收取第三方支付平台的佣金和费用的基础上，建立个体电子申报与交易平台代扣代缴制度。
2、建立交易信息收集整合体系。王肖肖从税收信息化水平出发，指出电子商务交易范围涉及全国范围，而目前我国各地区现有的税务化信息系统技术水平不高，各地间税务信息系统自成一体，大量数据不能及时共享，信息交流不畅，因此信息化将是电子商务税收问题解决方式之一。中国国际经济交流中心副研究员沈家文在分析提升税收管理效率的国际经验时提出加快互联网、云计算、大数据等技术在税务方面的应用，加强大数据的'收集、整理和使用技术，促进税务管理的技术进步、效率提升和组织变革。行政体制的改革研究部主任胡仙芝也认为在税收管理中充分应用数据整合将是我国未来征税技术手段的变革趋势。
3、组建电子商务税务管理部门和团队。中南财经政法大学张敬教授提出在面对税负失衡，税收流失规模大，税务监管力度不够等电子商务税收问题时，可以组建电子商务税务管理部门和团队。厦门大学侯莎提出税务机关应适应新形势的变化，通过加强与电信运营商及相关第三方平台等的沟通与联系，实现信息共享，也应适时建立一支专门能够对电子商务交易进行有效监管和执行的税务队伍，依法履行国家征税权力。
（二）国外研究现状
在经济全球化进程中，随着互联网的发展和广泛运用，电子商务为人类社会带来深刻变革，在推动经济发展的同时创造巨大税源，也对各国现行税收制度带来挑战。在研究中，国外大量学者从不同角度，不同维度对电子商务纳税问题进行了研究。经济学家Friedman表示，互联网本身具有的虚拟性和流动性的特点使任何政府想依靠一己之力对互联网进行管制难度都很大。StevenR。Salbu博士表示，电子商务的模糊性和复杂性让人头疼，对电子商务制定监管制度的道路不会一马平川。NagyK。Hanna则认为应充分利用信息技术，把ICT与税务信息结合，充分利用网络资源实现税务信息化。而他的观点深受各界专家学者的认可。
（三）国内外研究评析
通过对上述相关文献的搜索和整理，可以看出目前国内外讨论对电子商务与税收关系的文献，大多都肯定了对电子商务实施税收征管的必要性，并从如何对电子商务进行税收征管的角度进行探索。国外学者多推崇将互联网技术与税务信息化技术应用相结合来实现对电子商务进行税收征管。国内学者则在第三方支持、以信息流控税、专业团队的组建等方面提出相关对策，但结合我国具体情况考虑，以上理论观点在信息安全、操作成本及效率等问题上缺乏可行性。基于上述现状研究分析，提出构建隶属税务管理部门针对电子商务税收征管问题的数据收集平台，将电子商务交易数据进行收集整合，旨在安全高效地为电子商务税收征管提供信息化支持。
三、电子商务税收管理平台可行性分析
（一）将电子商务纳入税收征管体系成为必然趋势
当下，是否对电子商务征收税款仍众说纷纭。对于一小部分对电子商务征收税款持反对态度的专家学者，他们以美国为依据，认为中国应同美国一样对网上支付予以免税，推动经济增长，但笔者认为，美国以所得税为税收的主要来源，电子商务税款对美国的税收收入影响不大，现阶段，我国以流转税为主要的税收来源，在电子商务流转过程中涉及大量的流转税额，对我国税收收入有较大影响，另外，对电子商务征收税款是一种维护税收公平的表现，不能因电子商务交易形式的特殊性而回避税收问题。就现阶段总体来看，无论是舆论方向还是现实状况都在说明着电子商务税收征管的必然性。
（二）大数据的发展为税务监控提供可能
以容量大、类型多、存取速度快，应用价值高为主要特征的大数据，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析。正是大数据的发展造就了信息技术和服务业态的融合。电子商务数据平台正是大数据环境下的税务与信息结合的产物。
（三）第三方支付平台的流水数据为税收征管提供依据
电子商务交易通过第三方支付平台进行货款的交易与结算，通过掌控第三方支付平台的数据流，获取商家电子商务交易信息，对电子商务交易信息进行有效存储，整理及格式转换，通过再次的只能匹配，完成信息与税务部门金税三期系统的智能对接，实现税务机关对电子商务交易的有效控制。
（四）当前税收法律制度为电子商务的税收征管提供保障
尽管现今还没有针对电子商务的税收法律制度，但从现有法律制度来看，现行税法应同样适用于电子商务，不能因电子商务交易的特殊性而不征或者免征税款。以现有税收法律制度为依据，电子商务应承担并执行必要的纳税义务。
（五）在互联网交易税收征管方面是对金税三期系统的补充
现今税务机关施行信息一体化税收征管体系，在金税三期系统中记录各纳税个体的税收征管情况，电子商务税收管理平台将电子商务数据进行有效处理，经过格式转换及智能匹配，将电子商务纳入金税三期系统中，使电子商务在金税三期系统中同传统税收在征管方式上保持一致。
四、电子商务税收征管数据平台基本架构及分析
①为网上交易消费者。消费者从购物平台上挑选商品并下单，是整个链条的开端。
②为电子商务第三方支付平台。在交易过程中存储消费者所交货款，确保消费者资金安全。
③为电子商务商家。电子商务商家是在购物平台上开设店铺销售货物的纳税人。
④为电子商务数据管理平台。电子商务数据管理平台用于收集整理存储电子商务交易数据，是连接金税三期系统和电子商务支付平台的枢纽。
⑤为金税三期系统。金税三期系统是隶属于税务局的当下纳税人税务处理的通用系统。
⑥为税务局。税务局是掌控④电子商务数据管理平台和⑤金税三期系统的机关。
（一）电子商务税收征管数据平台功能分析
电子商务税收征管平台以国家政治权利为依托，由各地区税务部门直接操控，在互联网迅猛发展及大数据背景下，平台利用电子信息技术，集大数据信息收集，整理，存储功能于一体，其中以平台的信息收集和整理功能为核心，以信息存储为辅助。平台对来自各大第三方支付平台大量的电子商务交易流水数据进行收集，通过平台内部智能处理，将信息进行整合，格式转换后与金税三期系统进行智能对接，另外平台拥有自己内部巨大的数据库系统，作为电子商务线上虚拟档案，用于存储整理后的电子商务税务数据，以备后续税务稽查调用。在实际中，消费者在网上选购商品，经过下单，商品邮寄，收到商品，网上确认收货的一系列完整过程。事实上，只有消费者在网上确认收货后，价款才会从第三方支付平台转移至商家账户中，实现一个完整的电子商务交易过程，如果期间由于质量等其他问题导致消费者退货，则货款不能从第三方支付平台转移至商家账户，也就无法构成销售货物的完整过程，不能确认为商家收入。电子商务税收管理平台正是以货款由第三方支付平台转入商家账户为确认依据，即一旦在电子商务交易链条中货款进入商家账户则此次交易数据会立刻被加密传输至电子商务税务管理数据平台中，经过信息整理与智能匹配，录入平台中的商家交易信息库中，商家每一条交易记录都会经历如上过程，待纳税申报日，平台会将每个商家信息处理后进行格式转换传至金税三期系统。电子商务商家可同其他传统纳税人一样到当地税务部门申报纳税，也可网上自助办理税务相关业务。例如，某经营服装销售的网店商家甲，在开业时已到⑥税务机关进行税务登记，本月共完成150笔交易，且每笔交易都会经历如下过程：①消费者在网上选购商品并下单，同时消费者所付货款进入②电子商务支付平台，商家接到消费者订单后开始发货，①消费者收到商品后网上确认收货，②电子商务支付平台中消费者货款在消费者确认收货时进入③为电子商务商家账户。这150笔交易流水都会通过加密传输至④电子商务数据管理平台，平台自动汇总甲本月150笔交易的销售总额，在纳税申报日前，平台会将甲的销售总额及其相关的其他有用数据传输至⑤为金税三期系统中甲的账户里，甲可利用金税三期系统网上自行申报纳税，也可到税务部门办理相关报税业务。
五、配套措施
（一）完善电子商务税收法律制度
现行税收法律制度虽从宏观上大体适用于电子商务，但由于电子商务的特殊性，现行税收法律制度对于电子商务的税收征管存在无法补足的缺点，完善电子商务税收法律制度可从现今覆盖面最广的增值税税种开始，逐步向消费税，企业所得税等其他税种扩展，逐步完善电子商务的税收法律制度。
（二）加强对电子商务的监管力度
各相关部门加强对电子商务的监管力度，提高电子商务准入门槛，营造良好的电子商务网上交易氛围，规范电子商务交易行为，提高网上交易水平，为电子商务税收征管提供便利条件。
（三）通过加强电子商务税收宣传力度提高网上交易双方的纳税意识
积极宣传税收无偿性，强制性和固定性的基本特性，强调税收公平性，使广大电子商务纳税人意识到电子商务同传统产业一样，同样具有纳税义务，纠正电子商务可以不进入税收征管体系的错误认识，提高电子商务纳税人纳税意识，从而使电子商务纳税人自觉纳税。
（四）加强税务机关与第三方支付平台的合作与联系
电子商务税收征管平台作为信息处理中心而存在，真正的电子商务网上交易数据来源是由第三方支付平台提供的交易流水数据，数据能否获取，数据真实与否，很大程度上取决于第三方支付平台是否配合。从第三方支付平台获取交易数据应以国家政治权利为依据，加强税务机关与支付平台的联系，使第三方支付平台成为电子商务税收征管支柱力量。
参考文献
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篇2：基于大数据技术的班级管理平台构建论文
基于大数据技术的班级管理平台构建论文
一、大数据背景下的班级管理
班级是一个特殊的教育化的微型社会，是学生知识化、社会化、自我教育的基础资源。对于现代学校教育而言，就是整合班级资源而实现其整个教育功能。班级管理作为学校管理的最基层组织和最重要环节，必然是动态整合班主任、科任老师、学生以及与班级有关的所有资源，优化其组织结构、角色分配、人际互动等等，以促进其达成发展目标和共同愿景的一系列活动。因此，良好的班级管理不仅是学科课程质量和活动课程水平的根本保障，更是决定学生社会化发展的重要影响因素。
目前班级管理的数据来源于阶段性的、针对性的评估，其采样过程可能有系统误差；采集数据是随机抽样，以期用最少的数据得到最多的信息，但这种“最多的信息”有着很大的局限性，只限于诠释宏观、整体的班级管理状况，不适用于想了解班级管理更深层次的细分领域的情况。当大数据时代的班级管理对象上升为一个由学校（众多班级、学生、教师）、家庭（众多家庭成员）、社区（无数社会成员）所构成的庞大复杂的物联网时，根本就找不到一个“最优抽样”的标准，更不可能奢望抽样得到的小网络能够反映总体的所有结构特性。因此，目前班级管理的随机抽样已经失去了原有的意义，系统误差的也是必然地存在。
当今大数据时代，网络介入学生的班级生活已是客观现实，大数据技术使得教育面临新的一场革命。“样本=总体”的全数据模式、“量化两个数据之间的数理关系”的相关关系分析预测、以及“数据价值是其所有可能用途的总和”的数据利用与创新等特点，促使我们对于班级管理的思维方式和工作方式发生重大变革。这对班级管理来说既是一次机遇也是一场挑战，它使学生的教育内容、教育目的和教育方式等都发生了重构，要求班级管理必须与时俱进，更新班级管理观念，采用基于大数据的班级管理技术。
因此，基于大数据技术的班级管理平台的开发应用既是教育信息化的重要组成部分，也是提升学校课程实施水平的一个重要方面。对于信息时代大背景下的学校班级管理的实践创新和理论重建，以及拓宽学校课程实施的研究视野，都有着重大意义。
二、研究的基本框架
（一）概念界定
学校班级管理平台的开发和应用，就是利用云计算、物联网、大数据技术，在校园网环境下针对班级管理设计开发一套科学的软件系统，并在这个软件系统的平台上展开一系列班级管理活动，以调动班级成员参与班级管理的积极性和主动性，实现班级管理的自动化和精确化，提高班级活动的实施水平和班级管理的效率，从而促进学校管理的科学化和正规化发展。
（二）研究目标
1.设计开发一套既便于学校、班主任使用，又利于学生参与；既强调管理结果，又突出管理过程的学校班级管理软件平台。
2.探究大数据背景下基于班级管理平台促进学校课程实施水平提升的途径。
三、研究过程与方法
（一）研究过程
以“以人为本”理论作指导，完成学校班级管理软件系统各个模块、各个环节、各种功能的设计和实现，架构融教育理论、管理技术、大数据技术为一体的学校班级管理软件平台，探索基于大数据的学校班级管理平台研发的新方法；以实现“三维目标”为指向，充分利用学校班级管理软件平台自动化、人性化等技术优势，促使所有班级成员积极主动地参与班级管理，提高班级管理的效率和质量，探索互联网时代的现代班级管理的新策略；以“班级管理平台的开发应用”为驱动，探索学校管理现代化促进学校课程实施水平提升的新途径。研究的技术路线。
（二）研究基本过程
1.班级管理现状问卷调查
调查采用问卷调查法，从理论维度、设计维度、操作维度分别编制了针对教师和学生的班级管理现状调查问卷。为了保证调查的可靠性，在两套问卷中均设计了几道同质相关题，即反映同一方面问题的相关程度较高的题目；从1-6年级学生中随机抽取412人，发放问卷412份，回收有效问卷412份；发放教师问卷80份，回收有效问卷80份。通过对回收问卷统计分析，针对当前中小学校班级管理中存在的问题，把握了班级管理的迫切需求。
2.设计研发中小学班级管理平台
（1）具体界定班级管理的内涵：a.行政管理：b.班级环境管理；c.课程与教学管理；d.学生偏差行为的应对；e.常规管理；f.班级气氛；g.时间的管理。
（2）构架班级管理平台的理论模型。
（3）分层设计班级管理平台功能模块；写出源代码，并测试成型。
四、研究结果
（一）横向比较试验
10月-208月期间，从一至六年级各随机抽两个试验班应用“班级管理平台”,其他平行班为对照班。
从学生班级自我管理能力的六个维度“品德自检、学习自主、行为自控、管理自治、心理自调、体质自健”,抽检二、四、六年级的横向比较试验（如下页表1所示），结果显示：前四个维度，试验班明显高于平行班，管理平台在过程管理和自我管理方面产生了积极作用（不排除先行应用的心理暗示作用）；后两个维度，试验班与平行班没有差异，管理平台在这些方面可能对小学生而言作用并不大。另外，从三个年段进行比较分析，其结果也显示：前四个维度，学生能力水平呈随年段上升而提高，这也许表明班级管理平台对于小学生来说，年段越高作用越明显。
（二）纵向比较试验
年9月-204月期间，一至六年级推广应用“班级管理平台”,展开“本班纵向”“本年级与其他年级纵向”的比较研究。
从学生班级自我管理能力的六个维度“品德自检、学习自主、行为自控、管理自治、心理自调、体质自健”,抽检三、五年级（即原二、四年级）试验班的纵向比较试验（如表2所示）。结果显示：试验班在“学习自主、管理自治”两项具有明显提高，而在“品德自检、行为自控、心理自调、体质自健”四项则保持相同水平。这说明管理平台的应用促进了学生“学习自主、管理自治”能力提高，也相应地促使其他能力持续保持相当的高水平。
对教师应用班级管理平台后，其班级管理能力的提升从“学生品德自检指导、学生学习自主指导、学生行为自控指导、学生管理自治指导、学生心理自调指导、学生体质自健指导、教师之间沟通协调、家长/社区沟通协调”等八个维度进行测量（如表3所示）。结果显示：试验班在“学生学习自主指导、学生行为自控指导、学生管理自治指导、教师之间沟通协调；家长/社区沟通协调”等五项大有提高，尤其是“学生行为自控指导、学生管理自治指导、家长/社区沟通协调”三项显著提高，说明管理平台应用对于提高教师的隐性课程能力具有很好的促进作用。
（一）设计研发“中小学班级管理平台1.0版”
我们采取学校与教育软件企业联手，各自扬长避短、取长补短，学校发挥自身的教育优势，在调查研究的基础上，针对班级管理的创新需求，建立该平台设计的理论模型；教育软件企业则发挥其技术优势，根据学校班级管理需求和班级管理平台理论模型，共同设计班级管理平台的概念架构、体系结构、逻辑框架、功能与需求等，共同研发“中小学班级管理平台”.
（二）研究建立班级管理现代化与校长课程领导力的'关联模型
通过对“班级管理平台”应用试验结果的分析，我们发现，学校课程实施水平不仅与管理的技术支持具有很大的相关，而且与校长的课程领导力也存在着极大的关联--信息技术毕竟只是落地实施的基础支撑，一校之长的顶层设计是必不可少的。因此，我们在深入分析探究之后，初步架构出“班级管理现代化与校长课程领导力的关联模型”.
班级管理本质上是隐性课程（活动课程）的设置、实施与评价。从课程理论看，其管理水平的高低又不仅仅是隐性课程（活动课程）本身，必然涉及到显性课程（学科课程）的教学质量。因此，在“班级管理平台”应用中，班级管理水平直接受到教师课程能力的制约（教师包括班主任和科任老师，课程能力包括学科教学能力和班级管理能力），其关联度最大（班主任又明显大于科任老师）。
班级管理主体呈现为双主体：学生主体和教师主体。管理主体与管理水平的关联度，在传统班级管理方式中，教师明显大于学生；而在“班级管理平台”应用中，由于给学生的自我管理提供了技术支撑，学生的关联度明显提高，呈现出从低年级到高年级的线性增长趋势。
在传统班级管理中，家长基本上是排除在外。在“班级管理平台”应用中，由于网络技术的支持，使得家庭教育通过班级管理平台而与学校教育联通，家长得以介入班级管理之中，与班级管理水平产生了关联，其关联度视家长文化程度、学生行为表现、教师课程能力、“班级管理平台”应用时间而变化。一般来说，家长文化程度高，其关联度较高；学生行为表现不佳，其关联度更高；班主任、科任老师课程能力强，且配合密切，其关联度相对高；随“班级管理平台”应用时间的推移，其关联度逐步提高。
传统学校管理中，校长的课程领导力，基本上是通过领导教师的课程能力而体现。应用“班级管理平台”而实现班级管理现代化后，校长的课程领导力则通过教师的课程能力、学生的自我管理能力、家长的参与力三方而发挥，而且校长可以通过“班级管理平台”,过程性、微观性、个性化地观察、评价、指导这三方的课程能力、自我管理能力、参与能力，从而全面深刻地贯彻其课程领导力。
（三）为教育大数据
挖掘提供了数据来源和数据分析维度的借鉴当以往班级管理的随机抽样已失去意义时，基于大数据技术的“班级管理平台”获得海量数据则非常容易，我们可以分析整个班级乃至学校所有班级无数网络记录、分析整个数据库，能够提高班级管理微观层面分析的准确性，推测出某个班级、某个学生的状况，从而调整教育行为策略与实现个性化管理措施。
当以往班级管理的采样过程肯定存在系统误差时，在大数据技术的“班级管理平台”中，大量数据来源于过程性的、即时性的行为与现象记录，由第三方、技术型的观察采样的方式误差较小，所形成的相关关系的数学模型，其相关性相当高。比如，传统班级管理水平与班级学习成绩之间只能是宏观、整体的相关，且误差较大；而大数据技术的“班级管理平台”,班级管理水平可以具体到与学生个体学习成绩之间的相关，且误差小，十分利于个性化的教育管理，从根本上由单纯应试教育转变为综合素质教育。
当然，以往班级管理对于数据挖掘方式，采集方法，内容分类，采信标准等都已存在既有规则，方法论完整。大数据挖掘作为新鲜事物，还没有形成清晰的方法、路径以及评判标准。这在基于大数据技术的“班级管理平台”应用试验中，我们也只是对于班级管理的大数据挖掘方法、路径以及评价，做了一点很不成熟的初步尝试。
六、研究展望
（1）在校园网和教师、学生终端设备还不足的状况下，“中小学班级管理平台”的应用受到极大的阻碍，既使班级管理中隐性课程的实施及效果不佳，也使教师的课程能力（尤其是隐性课程能力）提高缓慢。目前许多省、市的教育云建设已经启动，“中小学班级管理平台”在其中的应用价值和意义都是不言而喻，具有十分广阔的应用前景。
（2）教育是大数据可以大有作为的一个重要应用领域，大数据让教育决策和管理真正建立在教育教学规律基础上。“中小学班级管理平台”在大数据挖掘分析方面的功能还不足，必须在后续研究中加以加强和完善：一是该平台的大数据收集和分析要加强；二是该平台必须与其他教育教学平台的大数据交流和分析要增强。从大数据的特征可知，隐性课程与显性课程的相关度是十分大的，班级管理所蕴涵的隐性课程关系到显性的学科课程的背景数据（元数据）。
（3）基于大数据技术的班级管理现代化，教师的班级管理能力结构必须有所变化，教师培训工作必须予以高度重视。这在“中小学班级管理平台”中也可以增加培训方面的自学习模块，以便教师在班级管理平台应用中边学边用，边提高自身的班级管理（隐性课程）能力。
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篇3：大数据下旅游管理平台的构建论文
大数据下旅游管理平台的构建论文
1目的与意义
旅游是现在旅游行业发展的趋势，国内各省市都想对本省的旅游资源进行整合，同时将旅游各项资源提供方联合，使政府管理部门，旅游企业、旅游者能够方便的获取到自己所需的资源。在当前旅游活动趋于散客化、常态化的前提下，对如何解决应用新媒体为潜在游客提供旅游信息，推广当地的旅游资源
旅游企业如何从过去游客（特别是散客）的旅游行为中抽取出不同的行为特征，以此为依据设计出满足不同需求的旅游产品，提高企业经营效率；旅游管理部门层面如何有依据的进行旅游规划方面存在的不足，需要从旅游大数据分析视角对平台进行改进。由政府旅游部门主导建立一个旅游信息服务平台，利用在互联网、业务系统形成的大量旅游即时数据，进一步指导旅游行业实践，更好地服务旅游者。既可以为潜在旅游者提供准确的，不同目标的旅游信息，还可以为旅游目的地的管理部门提供深度数据挖掘，实现高效的管理和游客营销。
2现有旅游管理平台数据方面存在问题
旅游管理平台的核心是数据，现有平台中数据是依据业务功能产生，数据之间的关联程度低，包括外部填报数据，旅行社数据，内部基础数据。数据在时间，空间上处于不同跨度，对游客旅游全流程数据缺乏统一规划，在未来需要完善旅游过程中的数据采集、统计、分析。
现在旅游平台中数据源普遍存在三大类数据问题：第一、数据来源问题。主要包括：数据之间或和游客其它行为数据关联度不够，无法在数据统计中产生更大的作用；关键数据未被结构化和对象化；系统外部获取的数据较为单一，和系统内数据建立联系困难。第二、数据的关联性问题：旅游平台现有的统计对象与平台数据之间的关联简单，对象与对象之间的关联也缺乏以游客关键字段作为主线来串联，使得对现有数据挖掘，只能针对不同阶段的数据进行不同维度的基础统计描述来获取对游客特征的概要描述。第三、数据主要是结果性数据，缺乏过程性数据。
3旅游数据改进建议
大数据的潜在价值可以通过数据的“复杂性”和“关联性”体现出来的，如果从平台中能够得到想要的复杂数据，我们可以为景点画像，知道什么消费水平的游客爱在什么时间段会进入景点，这样景点根据游客数量与消费习惯进行资源调配和营销活动。可以针对性为游客画像，比如通过对强相关数据的分析，一个可以提供这样数据的平台才是改进的目标。需要从以下几点对平台数据发展提出对策。
3.1增强多方数据的关联性，完善数据网络，从注重旅游数据的“状态和结果”，到注重旅游数据的“过程”。从非旅游政府到旅游企业，从不同角度和视野，反映出整个旅游行业的游客的流向。旅游平台如果具备了从多个数据源采集来的关联化、结构化和过程化的数据集，就可以充分了解和掌握旅游的总体情况。再对这些累积形成的大数据按不同主体，例如某旅游区对全国各省市吸引度模型分析，基于时间序列的到某城市旅游游客数量预测模型，旅游游客消费行为特征模型，旅游游客满意度分析模型等。这样旅游过程中的规律就能很清晰的呈现出来，从而反作用于旅游业，实现真正的。
3.2丰富数据采集方式，由单一被动采集变为主动收集+被动采集双管齐下利用信息化手段，丰富数据采集方式，提升数据的时效性。必要时利用行政手段，建立以主动数据搜集为主，被动数据填报为辅所谓综合数据采集机制，在此基础上，加强数据同步反馈，及时应对旅游突发事件。通过主动+被动采集的架构，实现两种采集方式的数据自我校验。
3.3平台应建立专门的旅游数据中心当旅游数据实时采集机制建立后，数据的关联关系更为关键，如果平台缺少自身具有关联的数据采集，仅仅数据价值的增长率远远小于数据量增长率，大数据分析也就无从谈起。针对游客，平台数据服务可以提供更加自主的`、参与度强的旅游体验与服务。针对旅游服务提供者，平台数据服务可以通过平台的大数据形成游客识别和分类模型，景区可以依托平台数据分析能力，实现景点客流趋势监测预警、景区检测、游客导航服务等功能。针对旅游监管部门，平台数据可以针对旅游行为的各个环节监管模型，量化为旅游指数。监管部门通过定期对各层级的旅游指数监控就可旅游行为的健康程度。
4发展方向
受构建的历史因素影响，目前的平台数据主要以监管和登记备案为主要用途。在当前大数据和信息化的时代，旅游的不断发展，应在保持原有功能和用途的基础上，逐步将需求从监管为主，转变为一个综合的旅游数据中心。搜集各方面旅游相关数据；整理、关联和结构化搜集的数据；统计和挖掘数据所包含的有价值的信息，为各种相关的分析、决策和应用提供服务。
【参考文献】
[1]曹宁，郭舒.大数据时代旅游产业链的重构、产业趋势与对策[J].渤海大学学报(哲学社会科面向大数据的旅游微观数据信息平台研究学版)，，(4)：64-67.
[2]张凌云，黎逶，刘敏旅游的基本概念与理论体系.旅游学刊，2012，27(5)：66-73.
[3]张建涛，王洋.大数据背景下旅游管理模式研究.管理现代化，，(2)：55-57.
[4]王赛兰，杨振之.面向大数据的旅游微观数据信息平台研究.四川师范大学学报：社会科学版，2015，(1)：54-61.
篇4：高职状态数据采集与管理平台的构建的论文
高职状态数据采集与管理平台的构建的论文
摘要：本文在深入对比高职状态数据采集与管理平台网络版和标准版各自优缺点的基础上，得出了在高职状态数据采集与管理过程中，网络版更具优势这一结论，探讨了网络版的程序开发模型、功能特点以及今后的发展方向。
关键词：状态数据；网络；数据源；数据检测
中图分类号：TP315.69 文献标识码:A 文章编号：1671―144001―0112―04
4月，《教育部关于印发<高等职业院校人才培养工作评估方案>的通知》（教高〔〕5号），推动高等职业院校人才培养工作跨入了一个崭新的阶段，其核心要点之一就是要求各院校建立“高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台”（以下简称“状态数据采集平台”）。初期，状态数据采集平台采用单机Excel版的形式（以下简称“标准版”），各院校均采用单机版采集数据。由于单机版的局限，，教育部批准了“高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台优化研究”的课题立项（教高司函〔〕234号），推荐部分省市陆续开始使用网络版，使得平台不仅成为采集状态数据的主要工具，而且逐步成为教育主管部门和学校日常管理、宏观调控、社会监督的重要工具，得到了有关方面的关注与重视。当前，状态数据采集与管理平台存在标准版以及网络版两个子平台。虽然教育部相关部门一直推荐和鼓励各院校使用网络版，但根据截止初的一个调查结果显示，全国仍有约700多所高职院校使用标准版采集状态数据。可见，网络版的推广普及仍需下苦功夫花大力气。自以来，在课题组系统研究与开发小组的努力下，网络版在原来的基础上进行了进一步的优化升级，使之在结构以及功能上都得到了全方位的提升。本文主要探讨该版本的构建思路。
一、网络版与标准版的区别
网络版是基于网络环境进行状态数据采集与管理的平台。数据范围包含标准版的所有内容，同时具有数据采集管理、用户管理、权限管理、数据备份以及数据恢复等功能，采用网络环境下的协同报表化采集方式。在使用及功能上，网络版与标准版存在如下差异（如表1所示）：总之，在使用及功能上，网络版比标准版具有较大的优势。
二、网络版开发采用的程序设计模型
状态数据采集与管理平台涉及十二个大项，七十多个小项目，共一千多个字段，数据项丰富，但每个页面的风格基本相同。如果按照传统的程序开发模型，页面与数据项一一对应，会导致开发工作量大，程序难以重用。并且，当数据项调整时，需调整相应的页面，从而容易导致回归错误。为此设计了一个可以根据预定义的数据项对平台进行动态调整的程序开发模型。该模型采用如下形式构建（如图1所示）。（一）定义采集数据项定义每个字段的属性，包括：字段名、字段类型、字段长度以及是否允许为空、是否必填等条件约束。（二）定义平台数据中心定义符合预定义数据项要求的数据中心，它将成为平台数据存储交换的中心。（三）设计转换器转换器负责将预定义的数据项加载程序WEB页面，并且将WEB页面提交的数据交换传输至平台数据中心。它是平台数据处理的核心，包括：1.根据页面请求加载相应数据项及标准；2.将加载的数据项及标准生成用户操作的WEB页面；3.将页面提交的数据对比数据标准要求进行数据校验；4.将页面采集的数据转换、生成到平台数据中心。（四）设计采集的WEB页面设计平台与用户进行交互的页面：
三、网络版的功能特点
（一）操作界面与标准版一致。鉴于网络版的用户大多数都使用过标准版，且评审专家大多熟悉标准版，因此，从方便用户出发，网络版的操作界面应尽量与标准版一致。（二）三大用户角色及其工作分配。在网络版中，设置了如下三种不同的用户角色：状态数据负责人：负责整个状态数据采集与管理工作，通常可由该负责人负责分配其他用户角色以及相对应的工作任务；数据表负责人：负责特定的数据表的数据管理工作，通常可由该负责人负责特定的数据表中其所属部门数据的审核工作；数据表采集人：负责特定的数据表的数据采集工作，通常可由该负责人负责特定的数据表中其所属部门数据的采集工作。默认地，教师是其本人基本情况、授课情况以及其他情况的数据表采集人；（三）灵活多变的开关设置。为了适应不同地区及不同管理模式的差异，网络版应同时兼容多种采集模式。为此，在后台中设计了多个开关设置供用户选择（如图2所示），以方便各院校使用开关的不同组合形成各种不同的采集模式。（四）统一的数据源管理。为了保持数据的一致性，将机构设置、部门领导设置、开设专业、教师情况（教师的基本情况、教师的授课情况、教师的其他情况）作为数据源统一管理（如图3所示）。并且，一旦某个教师的性质发生改变，则该教师的所有相关的数据记录在平台中的位置将会自动进行切换。例如当一名教师由校内专任教师调整为校内兼课教师时，该教师的基本情况记录、授课情况记录以及其他情况记录将从6.1表自动移至6.2表。（五）二大数据检测机制。为了保持数据的合理性，设置了二大检测机制：1.数据合理范围检测：检测关键数据值是否属于合理值区间内，以尽量避免奇异数据的出现；2.数据逻辑校验：采取与标准版一致的数据逻辑校验机制。（六）数据的导入与导出。网络版数据中心的数据可通过以下途径与Excel文件的数据进行交换：1.将Excel中多记录数据表的数据导入至网络版相应的数据表中，以充分利用Excel在多记录数据输入时的优势；2.将网络版的数据导出成标准版，以方便用户存档。（七）统一的任务提醒以及任务监测。由于网络版需多人在网络环境下协同进行状态数据采集与管理，因此，它内嵌了一个任务推送机制。一旦工作任务分配后，相关的任务承接人将会在平台中得到任务提醒。此外，各任务执行者当前的工作状态以及工作业绩均会在平台任务监测栏目中得以显示。（八）内嵌数据智能同步。它将网络版数据中心的的数据上传至云端的国家高职数据监测中心。上传前，它会自动对数据进行案例分析操作。（九）数据一键备份。它对网络版数据中心的`数据执行全量备份操作。（十）数据万能查询。它提供对已采集的状态数据的万能查询。
四、网络版今后的发展方向
今后，基于以下的原因，网络版必将会成为各高职院校人才培养工作状态数据采集与管理的主流平台。
（一）它与当前“互联网+”思维相适应。（二）它能与各高职院校当前使用的业务系统（如教务系统、学工系统、科研系统等）对接，实现源头实时采集状态数据的目标。为此，需在网络版数据中心的外围封装数据交换总线，并设计数据交换接口，以实现与其他业务系统的数据交换。目前，状态数据采集仍采用按年采集的形式。当网络版的普及使用达到一定程度时，将逐步从以年度为周期的数据采集形式过渡到以季度、月为周期的数据采集形式，并最终实现实时的数据采集，从而将由业务系统自动生成平台数据，达到“采集数据于无形”的效果。（三）可将网络版进一步扩展至移动采集模式，如移动APP或微信等，以方便各高职院校的师生进行数据采集。（四）可进一步实现多平台共享。目前仅高职系统内部就有“状态数据采集平台”、“专业建设平台”（即中央财政提升高职专业服务产业发展能力项目配套的专业建设与职业发展管理平台）以及高基报表等多个平台分立运行。由于各平台采集的数据存在大面积的交集，从而导致各高职院校大量数据重复采集现象的出现。今后，应首先确定高职的数据标准，然后基于数据标准对网络版的进行调整，实现状态数据采集与管理平台与其他平台的对接，使采集的数据实现“一次采集，重复使用”。
参考文献
[1]杨应菘.高职高专院校人才培养工作水平评估实践回顾与思考[J].中国职业技术教育,,(16).DOI:10.3969/J.ISSN.1004-9290.2006.16.003.
[2]陈易宇.高职院校数字化校园建设实践与思考[J].福建电脑,,(10).
篇5：浅谈数据密集型数据资源云平台的构建论文
美国《福布斯》杂志称“如今，在浏览新闻网站或者是参加行业会议时，想看不见或听不到‘大数据’这个词几乎是不可能的”，大数据已经成为产业界、科学界和政府部门等各界的关注热点。近几年来， 《Nature》、《Science》等国际顶级学术期刊相继出版专刊来推动大数据的研究，中国、美国等多国政府也展开了对大数据的研究部署工作。产业界已经率先认识到大数据所蕴含的海量价值及其战略意义，Amazon、Google、IBM 等IT 巨头纷纷探索应对大数据的解决方案，云计算逐渐成为他们共同的探索方向。科学界也逐步意识到大数据的影响，认为随着大数据时代的到来，科学研究已经进入数据密集型科学研究( Data-Intensive Science Research) 阶段，中国科学范式的转变成为科学界的研究重点。本文探讨了数据密集型科学研究的内涵和特征，以及科学界面临的挑战，并构建了数据资源云平台以帮助科研人员应对数据密集型科学研究中的问题。
1 数据密集型科学研究的内涵及其特征
数据密集型科学研究是直接从海量数据中发现科学规律的一种研究范式，是在大数据环境下对实验科学、理论科学和模拟科学的继承与发展。它由三个基本活动组成: 科学数据的采集、管理和分析，其数据来源主要有大型国际实验，跨实验室、单一实验室或个人观察实验，个人生活等。在这一新的科学研究范式中，先利用科学仪器或者模拟方法采集数据，然后通过计算机软硬件设备进行数据的管理和分析，将处理分析后的数据、信息和知识存储在计算机中。信息科学贯穿科学活动的始终，而科研人员对数据的审视是在整个科学活动中比较靠后的步骤才开始的。数据密集型科学研究作为科学大数据环境下科学研究的新发展，具有以下三个特征:
( 1) 数据驱动，而不是假设驱动。传统阶段，实验科学、理论科学和模拟科学能够获得和使用的数据相对匮乏，只能采取假设驱动型研究方法，首先根据前人研究成果和自身知识进行假设，然后通过设计实验、理论推导或者是计算机模拟等定义好的方法获取相关数据，对假设进行检验。而现在科学研究已经从数据缺乏时代过渡到数据泛滥时代，数据密集型科学研究不需要模型和假设，科研人员的关注重点也从“我要怎么验证这个假设”转变为“我能从这些数据中发现什么关联”，数据成为科研活动的起点和驱动力。
( 2) 强调可重复性。科学研究是人类认识世界、改造世界的重要手段，保证科研结果的可靠性和真实性是科学研究的前提，而可重复性是检验科学研究结果可靠性和真实性最有效的手段。在数据密集型科学研究中，技术的进步使数据传播速度更快、范围更广，产生的影响也更大，所以为了更好地保障科学研究的可信赖性，必须更加重视科研活动的可重复性，从而尽快识别出错误的或者弄虚作假的科研结果，将负面影响降至最低。中国
( 3) 相关关系，而不是因果关系。数据密集型科学研究通过对科学数据的分析和挖掘，直接从科学数据中发现科学规律，认识事物的相关关系，其精髓在于客观，但不能像实验科学、理论科学和模拟科学那样检验逻辑上的因果关系。然而科学研究是人类认识世界的手段，其目的不仅是发现科学规律，还要探索规律运行的本质原因，得到相关性之后还需要结合前三种科学方法解释因果性。
数据密集型科学研究是对前三种科学的继承与发展，将其作为一个新的、科学探索的第四种范式，具有重大的价值和意义，当然也面临一些新的挑战。
2 数据密集型科学研究面临的挑战
2. 1 科学数据层面的挑战
科学数据面临来自诸多方面的挑战，但从研究的角度来说，根本挑战在于其规模性、复杂性和特异性。
( 1) 规模性是科研大数据最明显的特征，也是科研人员所面临的首要问题，主要表现在原始数据的规模性和数据增速的规模性: ①原始数据的规模性。科学研究是持续性的活动，传统科学已经产生海量数据积累，如澳大利亚的平方公里阵列射电望远镜项目自开展以来，每天都能产生好几个千万亿字节( PB) 的数据; ②数据增速的规模性。随着科研人员的研究方法和研究仪器越来越先进，科学研究能够生成和获取的数据量越来越多，数据量的增长速度已经超过了数据存储能力的增长速度，导致数据存储和处理能力与日益增长的数据量之间的矛盾愈加尖锐。
( 2) 复杂性是科研大数据的重要特征，给科学数据共享造成巨大困难，主要表现在数据类型的复杂性和数据结构的复杂化: ①数据类型的复杂性。美国国家科学委员从科研研究类型角度将科学数据分为4 个基本类别: 预测型、计算型、实验型和记录型，这种划分方式模糊了具体学术活动下所收集到的数据类型的复杂性。计算机技术和科学方法的进步使科研人员能够获得的数据类型愈加复杂化，如核磁共振成像、基因序列、电子显微镜数据等形式; ②数据结构的复杂性。传统科学数据主要以结构化的方式存储在关系型数据库中，但是随着科研人员获取数据的渠道和方式的多样化，非结构化数据成为科学数据的主流形式。与结构化数据相比，非结构化数据的组织更加凌乱、复杂，给数据处理和共享带来挑战。
( 3) 特异性是科学数据区别于其他数据的关键特征，对科学数据共享和学术信息交流提出挑战，主要表现在认识的特异性和价值的特异性: ①认识的特异性。由于科学数据与客观世界相分离，对科学数据的认识必然带有主观性，数据采集者认为是数据的采集物，接受者可能不这样认为，观测数据或者模拟数据可能是、或者顶多是“供述的证据”; ②价值的特异性。科学数据作为一种可重复利用的非消耗性资源，其价值增值需经过科研人员的利用来实现。影响科学数据增值程度的因素有两个，一是科学数据本身的价值，决定理论上的最大增值程度;二是数据使用者的能力，决定实际增值程度，而科学数据的交流和共享能够实现数据的多方利用，促使科学数据价值产生指数增长，所以如何实现科学数据共享成为科学界亟需解决的问题。
2. 2 科学研究层面的挑战
首先，科研人员缺乏将数据转化为知识的意识和方法。中国一方面，科研人员没有意识到科学数据的价值特异性，绝大部分科学数据会随着科研人员的退休、项目的结束等原因被遗弃，无法被其他人员使用。另一方面，数据密集型科学研究具有无参考性，科学研究方法需要从传统的假设驱动变为数据驱动，科研人员必须培养数据敏感性，以数据为本，转变自己的研究方法以实现数据价值最大化。
其次，科研人员缺乏设备和技术支持。目前科研项目呈现金字塔型分布，第一层项目能够得到国际财团机构或国家科学基金会的资助，获得超级计算和存储资源，而占大多数的第二层和第三层项目所获得的资助相对有限，数据密集型科学研究的资源需求难以得到满足。科研人员无法平等地获取保证项目所需的资源支撑，延缓了知识创新进程，不利于科学的持续发展。
最后，数据共享方面存在阻碍。一方面，不同地域、不同学科之间缺乏统一的交流平台，虽然科学研究的地理分布性和跨学科性不断加剧，但仍有接近87. 5%的数据未能形成数据源以供科研人员利用。另一方面，数据共享在具体实施层面，会涉及到各方面的利益，政策、制度等因素导致原始数据、研究方法等无法实现真正共享，跨国项目在此方面的问题尤为突出，因此，科学交流体系的完善值得引起科学界和国际方面的关注。
3 云计算在数据密集型科学研究中应用的必要性分析
云计算是一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地访问共享资源池( 如计算设施、存储设备、应用程序等) 的计算模式,Gartner 公布的 年的技术成熟度曲线，Cloud Computing 正处于泡沫化的谷底期，已经度过了最危险的期望膨胀期，人们对云计算的认识逐渐趋于理性和成熟，业界也不再热衷于炒作云计算概念，而是将实现云计算的成熟和规模应用作为努力的方向。Gartner 的2014 年十大技术和趋势评选中的个人云时代、规模IT 都属于云计算的应用，云计算真正与实际应用和环境融合，实现从探索向应用转变，成为大数据时代个人和企业进行数据管理的必然选择。
在对数据管理的使用和认识上，很多科学领域都落后商业领域至少10 年，云计算在商业领域的广泛应用对于科学领域具有借鉴意义，将云计算应用于数据密集型科学研究中具有可行性和必要性。
第一，帮助科研人员应对科学大数据规模性带来的存储挑战。超大规模是云计算最基本的特点，其底层由数十万台乃至数百万台的服务器集群组成，如Google 云计算中心已经具有几百万台服务器，云计算中心通过运维管理、资源管理等机制整合和管理这些庞大的计算机集群，具备了海量数据存储能力，能够有效地应对科学大数据的规模性。此外，云计算采取横向扩张方式，即增加更多的逻辑单元资源，与传统通过增加单个逻辑单元资源性能的纵向扩展方式相比，中国横向扩展方式具有成本低、部署周期短、灵活性强等优势，能够更好地应对科学大数据增速的规模性。
第二，为科研人员提供面向非结构化数据的弹性计算能力，以应对科学大数据的复杂性。MapReduce 作为云计算系统中的关键数据处理组件，具有两个核心理念: 一是将问题分而治之，分布式处理是面对海量数据时的首要选择; 二是移动计算而非移动数据，避免数据传输过程中产生的大量通信开销。MapReduce 的设计初衷就是面向海量非结构化数据的处理，部署在海量基础设施之上，使云计算具有能够应对科学大数据规模性和复杂性的强大计算能力。结合虚拟化技术在云计算中的成功应用，云计算可以根据用户实际使用情况对资源进行动态分配，及时满足用户对计算资源需求的变化，帮助科研人员应对突发情况。
第三，实现数据的长期保存和可获得性，为科学数据共享提供保障。科学数据按照科研活动过程来划分可以分为原始数据、推导和组合数据、文献，这些数据是数据密集型科学研究的核心要素，因此必须保证科学数据的完整性、安全性和可获得性。云计算中心具有完善的保障措施，在硬件方面采用了计算节点同构可互换、网络和能源方面的冗余设计等措施，软件方面采用了多副本容错、心跳检测等技术来保证数据的可获得性和安全性。而且科学数据由云计算提供方统一管理，打破了原有数字资源分散的局面，有利于资源的有效流通、利用和共享，实现科学数据的价值特异性。
第四，为科研活动建立统一平台，使所有科研人员可以平等享有各种服务。服务是云计算的核心理念，也是云计算与传统的并行计算、分布式计算、网格计算的一个关键区别。云计算是为了让用户能够平等、透明地使用云计算资源，就像使用水电这样的生活基础设施一样便捷。云计算通过向用户提供统一的一体化平台，将传统的应用集成概念延伸为服务集成，从而将数据采集服务、数据存储服务、数据管理服务、数据处理服务、数据参考咨询服务等资源和服务能力集成到云计算系统中。
篇6：浅谈数据密集型数据资源云平台的构建论文
然而云计算技术并不能提供完整和通用的解决方案，为了满足可重复性、数据共享等需求，需要运用信息资源管理领域相关技术，才能在更大程度上帮助科研人员应对科学大数据的挑战。因此，数据资源云是以云计算为基础，以数据密集型科学研究为主体，以信息资源管理相关技术为补充，以数据为核心，以科学活动过程为导向，以数据服务为目标的服务平台。
4. 1 云基础服务平台
云计算基础服务平台是整个数据资源云的基础，将物理基础设施按照云计算平台标准构建而成，为上层服务提供硬件支持和环境保障，科研人员可以充分利用平台提供的软硬件设施便捷地构建出大规模应用。其中虚拟化技术是实现科研人员在使用数据资源云时如同使用本地资源一样的关键技术，它能够对计算资源、存储资源、网络资源、科研设备等进行分配封装，向用户提供接口，以虚拟的形式提供给科研人员使用。科研人员可以将他们保存在本地磁盘的数据转移到数据资源云中，交给专业人员进行集中管理，实现数据的长期保存，还可以通过接口访问和使用各种大型仪器设备，平等获取项目所需资源。
4. 2 科学数据处理与服务层
4. 2. 1 科学数据处理
鉴于数据密集型科学研究的特征，数据资源云并非按照传统的思路进行构建，而是遵循数据驱动的理念，以数据为起点，经过科学数据资源科学数据处理步骤之后才是科研人员审视，因此在科学数据处理方面，数据资源云采取的流程、技术都有别于传统的假设驱动型平台。
首先，需要对实验数据、模拟数据、科研人员信息等原始数据进行资源化。资源化的数据才能在后续的操作中产生更大的价值，通过数据集成消除数据之间的异构性，删除重复数据，对关联数据进行逻辑上的封装，减少后期处理中的资源开销。为了满足数据密集型科学研究可重复性的需求，数据世系管理成为科学数据处理过程中必不可少的环节。数据世系一般出现在包含多数据集的应用中，用于描述数据的产生并随着时间推移而演化的整个过程。对于项目实施者来说，数据世系配合分布式文件系统的容灾备份机制，可以在出现故障时，正确、快速地恢复数据。对于数据使用者来说，可以充分了解数据的`演化过程，加深对实验结果的理解，帮助实现科研成果的再现，保证科研活动的可信赖性和可重复性。
其次，科学数据分析是科研活动中的关键环节，主要包括海量语义分析、科研人员需求分析和海量数据挖掘。语义技术可以对概念、术语等进行明确的机器编码定义，并且能够对它们之间的相互关系进行陈述性和条件性的定义，使跨区域、跨学科的数据能够被科研人员、学生甚至是普通大众所理解和使用，是促进数据共享的关键。在海量数据中挖掘规律是数据密集型科学研究的重要手段，数据资源云能为科研人员提供弹性计算能力，MapReduce 在海量数据和非结构化数据处理方面的能力已经得到了各界的认可。而云科学工作流在重复性和流程性工作方面的表现更加优异，可以为科研人员提供可视化建模工具，使科研人员即使不具有程序设计知识也可以根据实际需要设计云科学工作流模型，表示科学工作流的任务及任务之间的关系。所以，MapReduce 和云科学工作流的结合可以帮助科研人员应对科学数据的规模性和复杂性。中国此外，为了提高后续服务质量，需要根据科研人员的问题和所处问题环境，利用数据挖掘的方法和工具对他们的学习层次、科研经历、研究方向等方面加以分析，挖掘他们的兴趣点和知识需求点，形成隐性需求分析文档，从而为后续的推送服务提供依据。
最后，科研人员对处理结果的价值进行判断和审视。在数据密集型科学中，科研人员不再直接参与科学数据的处理和分析，该任务由数据资源云来完成，他们的任务是在整个科学活动的后期审视和筛选处理分析的结果，将符合条件或者有价值的结果加工处理为知识，发布到数据资源云。如果结果不具有实际价值或者未达到预期效果，科研人员则向之前的环节反馈，数据资源云按照科研人员的反馈信息通过重新选择数据、调整云科学工作流模型等方式来重新进行数据处理，以获得满意结果。
4. 2. 2 数据服务
鉴于数据密集型科学研究具有数据驱动、可重复性等特征，仅仅向科研人员提供知识已经无法满足其资源需求，原始数据、推导和重组数据成为数据密集型科学研究中同等重要甚至更加重要的研究资源。数据资源云将数据服务作为特色服务，在保留传统云服务平台向用户提供知识服务项目的同时，又创造性地将原始数据、推导和重组数据添加到服务内容中，力求向用户提供更为全面的数据服务，满足科研人员在数据密集型科学研究中的需求。
知识层面的服务主要包括知识发布、知识推送和知识交流等环节。数据资源云能够自动地将不同科研人员在不同时间、不同地点生产出来的科技知识进行发布，实现知识的即时公开，缩短知识发现到知识应用之间的时间。知识发布是知识服务的第一个环节，为了实现知识服务效率的最大化，结合前期的科研人员需求分析结果，将最新知识推送给相关科研人员，加速知识流动速率，提高科研人员的科学生产力。数据资源云还为不同学科的科研人员提供交流平台，打破不同学科之间的壁垒。同时，为从事具体学科研究的科研人员与信息科研人员提供了一种科研场景，实现特定领域科研需求与信息技术之间的大量交互，有助于相应领域语义语言、工具和应用系统的改进和完善。然而，在数据密集型科学研究中，知识与科研过程中产生的推导和重组数据与原始数据相比只是冰山一角，数据是科学研究的基础，向用户提供数据服务，可以提高其工作效率，加速知识创新，主要包括数据共享、数据溯源和数据可视化。首先，数据的长期保存和可获取性保证了数据共享的可行性，语义分析、数据世系等技术保证了数据共享的价值性。数据资源云是一个开放合作的平台，科研人员可以按需搜索、理解以及利用自己需要的数据资源，实现更大规模的数据流动，实现科学数据价值增值。其次，数据资源云可以向用户提供数据溯源服务。数据资源云不仅可以发布研究成果等知识，还可以发布产生知识整个过程的源流信息和数据，即在提供知识的同时，还可以提供该知识涉及到的支撑数据以及中间过程产生的整合信息、推导和重组数据，以服务流的形式出现，加深对数据的理解和认识。此外，数据可视化将海量数据通过平面或者立体图形的方式呈献给科研人员，根据前期的数据资源化和分析处理结果，对可视化图形界面进行优化，既可以向用户提供数据的二维、三维的可视化效果，还可以添加时间维，向用户提供四维的数据可视化界面，即数据随着时间的变化而变化，产生动态感，实现过程可视化。此外，数据资源云在实现知识和数据同时在线的基础上，通过数据的生命周期管理，可将数据和知识同时联系在一起且可以交互操作。这样用户在查看某个研究成果时可以直接查看其原始数据，甚至是重做其分析，同样也可以从数据追溯到使用该数据的科研项目及其研究结果，提高科研活动的效率。
5 结束语
数据密集型科学研究是在科学大数据背景下产生的，传统的数据管理技术无法有效地应对科学大数据，云计算技术成为满足现代科研人员科研需求的必然选择。本文构建的数据资源云以云计算为主要框架，并结合了信息资源管理的相关技术，中国是面向数据密集型科学研究的数据管理和服务平台，能够帮助科研人员解决数据密集型科学研究中的科学大数据问题，有利于促进数据共享和知识创新。但是数据资源云中仍然存在一些不足之处，比如如何高效集成不同类型的数据源、更好地保护数据安全等问题，并且本文没有对数据共享、隐私保护等方面的政策制定问题进行探讨，这些都有待在后续的研究中继续完善。
篇7：工程设计中文件管理Documentum平台构建论文
工程设计中文件管理Documentum平台构建论文
摘要：本文针对工程设计文档的全生命周期管理中出现的文件收集、存档等一系列问题，利用Documentum平台，介绍了一套工程文档管理系统（EngineeringDocumentsManagementSystem，以下简称EDMS）的构建方法。该系统对工程设计过程中产生的所有文件进行管控，建立文件的设计信息和管理信息的对应模块以及信息的自动继承和复用机制，建立了强大的归类和检索功能，大大降低了人员录入的工作量，极大地提高了文件的可利用性。目前该系统已取得计算机软件著作权登记证书，以后将进一步推动并融合信息化建设与工程设计项目工作。
关键词：工程设计；文档管理；JSP设计文件；Documentum
引言
随着业务的快速发展和规模的不断扩大，工程项目中产生的大量项目文档及各种形式的文件也在迅速膨胀。这些文档资料大部分都散落在工程的设计、采购、建设等各个环节，其中包括了许多宝贵的技术资料。这些位于不同位置的技术资料，很多都需要各个层级的安全保护。随着时间累积的这些文档资料，蕴含了大量宝贵的知识需要进行统一管理和利用，同时作为无形资产，这些文档资料还承担着传承企业和社会记忆的重任。目前国内外尚未有一套完整的、成熟的、适用于国际项目的全生命周期软件技术解决方案。可以针对工程设计文件及其内容，从前期概要设计、详细设计到后期出版归档进行综合管理。利用国际上排名首位的Documentum文档管理平台，研发一套工程设计文件管理系统。该文档管理系统具备文件库统一管理、WBS工作任务结构管理、多维视角管理、版本控制、在线浏览查看和批阅、版本差异比对、内容级检索与查询、授权控制等多项功能。能够从海量的文档数据规范化、程序化的进行管理，并从中快速、准确的获取所需的文档信息。实现目标是现存历史工程文件和数据，入库集中管理率80％以上；高效检索和利用，提高文件复用率20％以上；三维模型转换成功率95％以上；二维图纸信息抽取成功率95%以上。
一、需求分析
前期花费了大量的时间确定系统需求，包括功能以及模块的划分，保证开发实施后系统达到预期的.效果，真正做到文件从设计完成到企业档案的无缝衔接，实现真正的文档一体化管理。
1.1功能性需求。包含任务管理、项目管理、部门管理、体系管理、档案管理，采用数据驱动的方式实现文档的全生命周期管理。
1.2模块需求
1.2.1项目初始化。项目文控人员通过Excel制定项目分类结构模板，通过导入接口，快速生成相关的项目分类结构。
1.2.2基础模块。系统人员可通过自己的账号登录系统，正确输入用户名和密码后可登录成功。在登录页面可选择显示语言。系统用户结束系统操作后，可注销登录退出系统，保证账号和系统数据安全。
1.2.3项目分类管理。项目负责人可以在项目下新建、修改和删除项目文档分类。
1.2.4项目管理。项目负责人可以新建、修改和删除项目。根据项目编号自动创建、修改、删除项目的角色、项目权限集合，项目节点以及权限。
1.2.5设计文档管理。项目组成员、项目文控人员均可在项目下增加设计文档。修改、删除自己新建的设计文档相关属性和内容。所有用户均可对设计文件进行查询。用户选中某一项目或分类时，可根据显示区的设计文档内容进行检索，使检索结果更加精准。项目组成员或项目文控人员可对设计文件进行升版。所有用户均可对设计文档的历史版本进行查看，当选择查看历史时，会将历史的全部版本列出，双击文档即可查看文档内容。所有用户均可对设计文档进行在线浏览查看，对于设计图纸不需要用户安装任何查图工具即可在线查看。项目组成员或项目文控文员可以上传设计文件，类型分为DWG、PDF、EXCEL、WORD。项目组成员可以下载自己上传的设计文件，具备下载权限的人员可以下载设计文件，不具备权限的人员需要申请下载，经过审批通过后，方可对设计文件进行下载。
1.2.6项目统计。可对项目按照版本号、专业、业主进行数据统计并通过双击统计项的图，即可获取相关的文件列表。
1.2.7多维视图。按照专业－项目的结构展现设计文档，根据文件自身属性，自动实现文件多层次分类和展示。同时自动计算满足条件的设计文件数量。
1.2.8任务区显示需处理的任务信息，待办任务一旦办理将从待办任务列表中消除，进入到已办任务列表。显示用户发起的全部任务列表，任务类型包括：分发任务、项目成果提交、项目成果下载、部门成果提交、部门成果下载。
1.2.9三维模型管理通过配置服务，定期转换三维模型为浏览模型，自动存储到系统中。三维模型可在系统中直接打开在线浏览，无需安装特定软件。
1.2.10档案管理。档案管理分为任务区、预归档、档案三个区域：任务区：用来记录档案管理过程中的流程和通知，包括归档申请与审批流程和借阅申请与审批流程；预归档：用于预归档的档案，一部分来自于文控提交的归档文件；一部分来自于档案人员添加的其他预归档文件。在预归档中，档案人员需要将档案需要的属性信息补充完整并进行归卷操作之后，方可进行正式归档；档案：档案区中是完整的档案信息，按照档案的分类和卷号属性信息自动归档，并可动态生成档案树，方便档案人员浏览和查找。档案人员可对档案进行增加、修改和删除等操作。普通用户可对档案进行在线浏览和借阅，借阅需要通过审批，审批通过后方可下载。
1.2.11权限及日志管理。系统管理员可将系统用户添加到角色中，加入角色后，用户将自动拥有所在角色的权限[1]。系统自动记录设计文件的增、删、改、查等操作。记录操作人、操作类型、操作内容、操作日期、操作者IP。
二、系统实现
2.1框架设计。系统主要包括工程文件门户、工程文件数据统计、多维视图、部门文件门户、档案管理、个人工作区、工程设计文件管理、多项目管理、分类管理、角色/权限管理、设计文件分发和三维模型管理几类功能。
2.2软件及环境。整体采用EMCDocumentum6.7SP1为基础平台，数据库管理系统为MicrosoftSQLSeverR2，服务器操作系统为MicrosoftWindows2008R2。采用B/S架构。利用JSP（java服务器页面）技术，完全的面向对象，具有平台无关性且安全可靠[2-3]。
2.3模块化设计。将系统按模块进行设计，便于横向、纵向的通用。模块的不同组合能满足多样性需求，易于配置和修改。同时每个模块又相对独立，可以对模块单独进行设计、编译、调试和修改。EDMS系统按照功能划分为12个模块。
2.4页面设计。采用中英文的操作界面，界面力求简洁明了，保证系统功能设计的合理与明确，布局明确、交互操作合理、协调统一。功能要表现清楚，分类清晰有条理，避免过多的控件嵌套导致的视觉混乱。单一功能的操作目的明确，符合易用性原则，避免不必要的信息显示而对用户造成视觉干扰。力求操作简单，简单的功能一步完成，比较复杂的功能三步之内，复杂的功能操作使用操作向导来辅助客户完成。
2.5接口设计。EDMS与域集成，实现用户单点登录。另外作为文档系统，与其他应用系统进行集成，使文档最终流向EDMS。以SmartPlantFoundation（以下简称SPF）为例，该平台为设计阶段的数据相互连通提供平台支持，包括SPP&ID、SPI、SP3DPDS、SPM之间的数据通信，在工程设计阶段可以有效提高设计质量和设计效率[4]。对于SPF中产生的成品文件，需要存放到EDMS中进行统一的管理和归档工作；所以需要进行SPF和EDMS之间的接口开发工作，实现设计文件从SPF自动归类到EDMS中。SPF按照项目、文件类型的方式将项目的设计成品资料进行归类存放，EDMS进行信息扫描，从指定位置获得电子文件及其相关的属性信息，并根据属性信息自动对电子文件进行分类存储，存储成功后自动邮件通知项目的文控人员进行核对和检查。属性文件的配置包括项目编号的对应规则、专业的对应规则、文件种类的对应规则、文件类型的对应规则、文档属性的对应规则等。
三、预期应用前景
EDMS的两种主要行为是管理和利用。管理是各司其职，不同类型的设计文件或资料由不同类型的人或部门来管理。利用就是资源共享，在工作中能够查看到需要的资料。管理与利用应该并举，利用是管理的目的。该系统可采大型数据库存储机制[5]，文件存储与数据库存储分开。全部采用B/S架构，只需在服务器部署相应的应用服务，系统管理员、一般浏览用户就可通过TCP/IP协议网络启用IE浏览器访问系统。系统已经与AutoCAD进行深度融合，可以提供包括图框数据自动提取、CAD图纸的自动发布、CAD在线浏览等功能，可以满足CAD图纸信息的电子文件管理需求。
四、结语
目前，应用EDMS进行日常工程设计文件管理及归档工作的已经有近60个项目。作为档案管理平台，已经打通了从归档、借阅到归还整个档案管理的全过程。日后将进一步开拓在科研项目、基础工作、规范管理以及体系管理等方面的文档应用工作。
参考文献
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[5]程学旗,靳小龙,王元卓,郭嘉丰,张铁赢,李国杰.大数据系统和分析技术综述[J].软件学报,,09.
篇8：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9：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。
篇10：大数据时代电子商务企业预算管理研究论文
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。
篇11：大数据时代电子商务企业预算管理研究论文
3．1基于数据浪潮构建过渡预算理论，实现管理创新
3．1．1过渡预算理论的含义
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。
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篇12：一卡通平台数据在学生管理中的应用论文
摘要：随着科技的发展，国内外很多高校建立了校园一卡通系统，校园的管理步入数字化、智慧化阶段，一卡通系统储存了大量的数据信息，涉及学生校园生活与学习的各个方面。通过对这些数据的深度分析，探索在学生出勤考核、贫困资助、图书管理、校园医疗以及校园突发事件等方面的应用，为学生管理工作者提供精准的、个性化的信息，以便于做到精细化和智能化的管理。
关键词：一卡通；数据挖掘；学生管理
1引言
随着社会的快速发展，新时代大学生易受到各种社会因素的影响，形成了具有鲜明特点的思想、心理和需求等。传统的学生管理工作方式已不能适应当前形势发展的要求，尤其在实施学生管理的精准化、智能化的过程中存在管理人员不足、采集数据片面、覆盖范围窄等较多薄弱环节，加强和改进高校学生管理工作是一项极为紧迫的重要任务，急需一个可以适应新形势的科学化管理体系，校园一卡通系统在这样的背景下应运而生。校园一卡通系统实现了“一卡在手，走遍校园”，该系统是一个信息综合网络化管理系统，自动记录了师生在校园学习、生活的海量数据，深度挖掘这些数据，实现学生管理科学化、现代化。
篇13：一卡通平台数据在学生管理中的应用论文
2.1在出勤考核中的应用
传统的学生出勤考核采用的是点名或学生签到等方式，老师需要根据学生缺席、迟到、早退、病假、事假等不同的情况进行分类登记，后期的数据统计和分析流程复杂、透明度低、管理不便。想要了解某个学生的出勤情况，需要查询大量的材料，这样的工作既繁琐又浪费大量时间，稍有出错，就有失公平。一卡通系统在高校出勤管理中的应用，轻松实现考勤的公正、公平、科学、准确。辅导员或有授权的老师可以从一卡通系统中读取分类数据，可方便快捷地了解学生一学期或某个阶段的出勤情况，根据系统生成的出勤数据曲线可直观地了解学生的学习态度和思想情况，从而方便学生管理人员与某个学生进行交流，了解其缺席原因、近期学习与生活等情况，做到因人而异、有的放矢的科学化、现代化的学生管理。
2.2在贫困资助中的应用
近年来，我国高校已逐步建立起“奖、贷、助、补、减、免”等多种形式有机结合的较为完善的高校贫困生资助政策体系，但现有的工作方式很难准确鉴定和甄别贫困生的真实性。校园一卡通系统在学生入校时就已发放登记，一卡通系统清晰记录着学生的日常消费情况。管理者可对消费数据进行分析，计算出学生的平均消费水平，并重点关注消费水平低的学生，计算出低消费水平学生的困难指数，建立贫困生信息库，并结合调查、走访、无记名投票等多种方式，确定需要资助学生的名单和资助金额。一卡通系统学生消费情况的数据研究，为高校贫困生的鉴定工作提供了可靠的依据。用数字说话，用事实说话，使大学生贫困认定制度化、程序化和公开化，更切实地帮助更多的优秀贫困学生顺利毕业，具有十分重大的意义。
2.3在学生在校统计中的.应用
利用一卡通门禁系统后，学生进出校门或是宿舍均需要刷卡，一旦刷卡成功，系统就会产生学生在校或是在寝的数据，管理员就可以在系统后台实时看到没有返校或是回寝室学生的名单，可以及时向相关班主任或辅导员反馈，方便精确与相关学生对接，改善学生的晚归现状。此外，每学期开学或是小长假后，学校都要统计学生的返校情况，以便了解未报到学生名单。传统的统计方法都是由班主任或辅导员进行统计，时间长、效率低、数据更新慢，使用一卡通后，管理人员可以实时、精确掌握学生返校情况。
2.4在图书管理中的应用
图书馆一卡通门禁系统详细记录了所有进馆人员的资料，包括姓名、所在系部、年级、班级、入馆时间以及所借图书信息等，再配合摄像监控系统，保障了图书馆的安全，杜绝了一切不安全因素的出现。使用一卡通后，图书借阅更加方便快捷，系统可自动计时、自动交费，化繁为简。管理员可调取一卡通图书系统内学生的借阅方式、借阅历史、检索历史等现有数据并进行挖掘分析，结合教学培养计划，可准确了解学生的查阅需求，增加辅导辅助教材等资料的复本量，既不浪费资源，又能满足师生查阅读取的需求。根据一卡通数据，掌握学生的兴趣爱好和知识需求，进一步改善图书馆资源配置，针对学生的文献需求，协调资源分布，提供更加专业的信息服务和知识管理。
2.5在校园医疗中的应用
校园医疗担负着诊治师生病情、监测学生健康状况、对学生进行健康教育、培养学生良好的卫生习惯、改善学校卫生环境、预防和治疗传染病等重大任务。校园医护人员有限，需要服务的师生众多，因此，降低医护人员工作强度、提高医护人员工作效率势在必行。建立校园一卡通医疗系统，可方便储存学生个人健康档案，方便医生掌握每一名患者的既往病史、过敏药品等重要信息，对有传染病的学生给予特殊的关爱，做好预防和隔离工作。一卡通医疗系统大数据可分析就医人数，预测就医趋势，掌握一定阶段内就医人数的变化等。方便校卫生所有针对性开展医疗宣传服务活动，讲解预防和保健知识，切实做好各种常见病和多发病的诊治、控制工作。
2.6在校园突发事件中的应用
近年来，我国高校的内外部环境发生了巨大变化，高校突发事件时有发生，并有逐步增加的趋势。突发事件由于其突发性、破坏性、不可预见性、不确定性、扩散性等特点，给高校正常教学、管理和高校师生学习、生活、工作秩序带来了严重的威胁，甚至严重影响到高校的形象和声誉。然而这些偶然事件发生的背后存在着必然性，在事情发生之前学生的某些行为往往是异常的，存在着一些端倪和预兆。一卡通中蕴含着学生在校学习和生活的海量信息，通过分析这些数据，可以得到学生近期的出勤、消费、进出学校各类场所的信息，一旦有异常数据产生，作为学生管理人员，要及时地、敏感地觉察到这些蛛丝马迹，询问该生的情况，早发现、早关心、早干预，从而避免一些意外情况的发生，实现学生管理工作的精准化和个性化。
3结语
校园一卡通系统可以应用到教育教学的各个方面，一卡通系统所储存的大数据需要有心的管理者进行分析统计和总结。在保护学生隐私的前提下，了解学生的学习、生活等方面情况，如何挖掘与使用一卡通数据是每个高校管理者需要思考和研究的内容，相信充分利用一卡通大数据，可以将高校学生管理工作提高到一个新的水平。
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篇14：学科建设下的科研管理信息化平台构建论文
【摘要】
科研管理信息化平台对学科建设具有重要的推动作用，可用于高校的管理、决策、学科发展等层面。学科建设下的信息化平台需要满足科研交流、人员双通道管理、成果特征挖掘、一站式管理、考评标准定义、成果数字化、科研分组组合等特色需求与基本需求。因此，本文首先从为科学研究提供信息服务、为学科规划提供决策支持等方面，全面论述了科研管理信息化平台对学科建设的作用。又在此基础上提出了具体的构建策略，即构建技术框架、选取正确的开发模式、优化运行系统、明确功能需求等。
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