大数据时代文学研究论文范文

大数据时代文学研究论文范文第1篇

摘 要：在信息化时代背景下，特别是分析大数据时代的网络信息的应用情况的过程中，我们应该重视人工智能、深度学习和网络信息融合发展，这样才有利于推动社会发展，有利于实现信息化建设的根本目标。

关键词：大数据技术;人工智能;网络信息;深度学习

在信息化时代背景下，海量数据则是必然的发展趋势，在应用大规模集群的并行计算的背景下，对于如何实现大数据时代背景下网络数据挖掘效率具有一定的挑战性。另外，大数据背景下的网络信息的图像、影音相关数据分析以及处理水平整体还不高。将AI人工智能技术应用在网络信息处理方面则也是必然的趋势，这里重点探讨了人工智能技术在大数据背景下的信息处理研究问题。

1大数据时代的网络信息

1. 1网络信息

网络信息则是在网络环境下，用户所表达自身言论以及观点的内容，其具有互动性强、内容丰富、传播快速以及具有很强的即时性等特点。随着移动网络终端的不断普及，大数据背景下的互联网信息具有飞快的传播速度。在进行信息传播的过程中，人们能够充分利用新媒体职工的微信、微博、直播、短视频以及各种社交平台的优势，从而能进行数据信息的快速传播，其具有多样化的内容，包括文字、图像以及音视频等，数据单个价值十分有限，整体价值较高但往往分布较为分散。网络信息的传播速度、复杂多样性以及数据吞吐量都呈现出几何式的快速变化。

1.2 网络舆情分析处理技术

在信息化大数据时代背景下，网络信息分析处理技术则是能有效进行数据分析为决策服务提供帮助，主要涉及到以下方面。一是，热点发现技术。这样能有效针对大量数据话题以及关键词进行辨别，进行相应的新闻、目标话题数量的动态化统计，并能通过相应的算法来进行预测;二是，信息采集技术，主要是对于数据进行抓取以及清洗，并能结合实际需求来实现精简数据;三是，热点评估技术。能结合社会特点问题以及反馈情况，提出评分以及预警方案，从而影响公众舆论的引导。

2人工智能、深度学习和网络信息

2. 1人工智能与深度学习

在计算机技术快速发展的背景下，人工智能则是其重要的分支领域，对于各个方面的发展都具有重要意义。其中，谷歌围棋程序AlphaGo则是最具代表性的例子，能轻而易举地击败世界冠军棋手。这就是人工智能中深度学习的典型应用实例。

人工智能技术的发展过程中，深度学习则是重要的研究方向，属于机器学习的重要分支。其主要考虑到来自于人工智能神经网络方面的内容，通过选择以及样本学习，利用有效的算法，借助于内在结构以及表示层次，能有效实现采集信息的特征区分，从而能实现相应识别规则要求下，保障机器具有一定的学习能力，有效开展文字、声音、图像等数据信息的特征识别。

2. 2深度学习与图像处理

深度学习则是属于较为复杂的机器学习算法，特别是在图像识别领域中具有较为广泛的应用空间，能保障实现较高准确率的图像识别要求，有利于解决复杂模式的识别。

从软件层面来说，图像识别工作主要分为获取数据信息、数据预处理、特征选择及抽取、设计及决策等工作。一般来说，神经网络图像识别技术应用较为广泛，则是结合了神经网络算法以及图像识别技术，能有效地进行视觉系统的模拟处理，方可以进一步进行图像识别，在具体的过程中，当存在着图像特征和人眼识别记忆及感官判断的图像的匹配，则判定为图像识别成功。具体的识别效果来看，则是可以通过深度神经网络能实现预期的识别效果，具有较高的准确率，其中微软的图像识别引擎具有较低的分类错误率，甚至低于人类肉眼辨识的错误率。从这个角度来看，机器深度学习在图像识别效率和精准度则具有较强的优势。

从硬件方面来看，当前已经将CPU （ graphics processing unit）虚拟化应用在人工智能以及数据科学领域中，能够有效获得相应的AI、深度学习和数据科学服务器虚拟化等方面的支持。相比而言，这样能大大提升深度学习的速度，更好地符合人工智能技术的发展，所涉及到的CUDA （ compute unified device architecture）单元则能更快地进行卷积神经网络的训练方面的工作。特别情况下，在进行比较大规模的数据监控识别的工作中，则可以通过增设专业显卡就可以实现。在摩尔定律的作用下，硬件性能得到快速提升，这对于深度学习的发展具有重要的意义。

2. 3 人工智能与网络信息

深度学习则是在信息化时代背景下的大数据技术下的机器自主学习的情况，能借助于底层组合方式体现出更加直观的表达。结合深度学习的情况，当存在着特定任务模型深度训练的问题，系统则自动进行相应的计算单元的增加，意味着相应更多的训练样本以及参数确定，这样能充分利用好大数据技术的优势。另外，在深度学习的过程中，借助于大数据的自主学习工作，能有效实现良好的样本特征提取，从而满足图像识别系统性能得到全方位的提升。深度学习在当前的语音识别、文本分析以及自动驾驶等方面都有着广泛的应用，相应的内容都是大数据网络信息的研究范畴。

由此可见，在基于大数据的网络信息相关的研究工作中，充分发挥好人工智能的优势，能构建深度学习模型，并合理化选择相应的优化算法，从而满足实现各种模式的对象及目标的准确化识别，在具体的应用实践中能实现车辆、物品、人脸、文字等方面的识别，并借助于网络信息技术进行反馈，从而更好地开展网络信息的预警服务、实时监控。

3 结论

综上所述，针对大数据网络信息处理的背景来说，则应充分重视人工智能技术的融入，其中，则应重视相应的顶层设计工作，并搭配到效率的核心算法，并選择高性能的硬件配置，结合人工智能算法有效地进行大数据信息处理工作，满足信息化时代背景对于数据网络信息的监管以及引导工作，为社会的进步发展更好地发挥信息技术的优势。

参考文献：

[1] 丁春光， 黄志华， 沈佳塔， 等. 基于大数据与人工智能的元器件数据智慧管理[J]. 电子产品可靠性与环境试验， 2020年1期.

[2] 李肯立， 阳王东， 陈岑， 等.  面向人工智能和大数据的高效能计算[J].  数据与计算发展前沿， 2020年1期.

[3] 姜峰.  探讨大数据与人工智能在市政工程建设中的应用与推广[J]. 写真地理， 2020年27期.

大数据时代文学研究论文范文第2篇

【摘要】在大数据时代下，信息管理专业在教学实践中探索创新方法，具有现实的迫切性和理论的必要性。近年来，随着信息数据规模的不断扩大，各行业不断涌现出新技术。在行业发展环节，如何更好的实现人才素质需求与其它专业素质能力的匹配，成为各行业在探索自身发展规律环节必须思考的重要问题。其中，信息管理专业如何更好的适应大数据时代的特征，成为其在教学实践环节重点解决的问题。信息管理专业在综合信息专业、计算机专业以及管理专业的基础上，在探索创新实践教学分析过程，一方面需要一定的理论支撑，同时还需要在具体教學实践中总结教学规律。

【关键词】大数据时代 信息管理专业 教学创新

一、创新信息管理专业实践教学的必要性

大数据时代，社会发展对人才发展的标准不断提升。其中，随着创新型人才发展战略的提出，信息管理专业在自身实践创新环节为更好的规划自身发展目标，需要将信息化技能的培养以及管理才能的提高作为重点突破的内容。其中，改变传统信息管理专业教学实践的局限性，并有效的结合大数据时代的特征，成为信息管理专业在创新实践学环节需要把握的重点内容。基于此，实现人才培养的深度化和全面化。创新信息管理专业实践教学的必要性主要体现在实现实践教学理念方面。大数据时代信息管理专业在人才培养方面，需要重视学生专业能力的提高，同时还需要重点强调培养学生的创新意识。这就需要改变传统信息管理专业在实践教学环节存在的一些不足，重点解决“重理论，轻实践”的客观问题。大数据背景下，由于信息规模的扩大化以及资源的共享性，信息管理专业校外实习基地建设对于实现教学实践创新具有现实的迫切性。信息管理专业在制定专业人才发展战略规划中，需要将“产学研”教学实践体系建设作为发展的重要内容，并在此基础上实现学生创新意识的培养。因此，在探索信息管理专业实践教学环节，需要重视教学实践基地联系的意义。大数据时代，信息管理专业要充分利用数据资源这一专业发展的土壤，实现数据分析与数据挖掘的最大化。

二、信息管理专业教学创新实践探索

大数据时代，为更好的推进信息管理专业教学创新实践活动，需要从不同主体出发全面分析其影响因素。其中，从部分高校、企业的社会调查出发，进一步分析信息管理专业在实践教学中由于认知程度的偏差而出现的不同实践活动。例如，通过对不同层次高校信息管理专业实践教学进行调研，研究表明信息管理专业在教学创新实践活动中，主体的认知程度不同对专业发展的重视程度也不同，导致出现不同的实践活动。此外，对信息管理专业教学创新实践探索还需要结合我国教育改革和教育转型的具体实践，在正确认识大数据背景下信息管理专业实践教学发展现状的基础上，实现发展问题解决的合理化。信息管理专业教学创新环节，首先需要将人才的培养与专业的发展密切结合起来。信息管理专业人才培养战略需要密切结合企业服务的发展方向，一方面企业对人才的培养不仅仅需要规划其人具体方向。另一方面还需要结合不同类型企业的信息管理现状，在实现系统开发基础上，进一步实现数据分析的科学化。此外，在探索大数据背景下信息管理专业实践教学模式的创新发展，还需要了解大数据时代背景下，企业对信息管理专业人才的需求状况。只有在明确人才需求方向的基础上，才能更好的调整课程培养体系。此外，创新信息管理专业实践教学的必要性，还体现在信息管理专业在教学实践中重视与远程企业实现人才培养的重要性。信息管理专业是一个涉及多个专业知识领域的综合跨学科专业，为此在教学实践中，需要避免专业多学科教学环节出现的交叉问题。避免信息管理专业的学生，由于缺乏系统的教学知识而导致针对性差、实践能力弱等客观问题。

随着数据时代的来临，信息管理专业如何创新实践教学来更好的适应社会信息化不断加深的客观现实，成为相关教学人员在教学实践中必须思考的重点问题。此外，随着信息数据规模的不断扩大，数据分析能力以及数据应用能力，成为信息管理专业必须掌握的基本技能。信息管理专业作为一个横跨多个学科的新兴专业，在教学实践创新环节需要实现计算机专业知识、经济学专业知识、以及管理学专业知识的教学创新。只有在此基础上，才能更好的实现大数据时代信息管理专业的教学实践目标，培养适应社会发展的复合型人才，实现创新型人才培养的目标。

参考文献：

[1]田世海，刘天林.大数据背景下信息管理与信息系统专业综合实践教学体系研究[J].黑龙江教育学院学报.2016（09）

[2]查先进，杨海娟.大数据背景下信息管理专业人才培养模式改革创新影响因素研究——以湖北高校为例[J].图书情报知识.2016（02）

大数据时代文学研究论文范文第3篇

大数据时代的到来成为世界经济发展的新现象，也标志着全球进入了一个新的经济增长阶段，大数据带来了智能化和信息化的革命。在大数据背景下形成了产业融合现象，产业融合与大数据带来的智能化和信息化是中国在大数据时代下实现经济增长转型的必备要素，只有充分利用大数据时代的优势，才能对经济增长转型给出正确的指导，通过优化经济管理模式，推动我国社会主义市场经济的发展。

一、研究背景及方法

在进行经济管理过程中，以大数据挖掘为核心，强化大数据技术的应用，以大数据链建设为载体，建立安全的大数据经济管理网络。以平台战略为支撑，打造大数据时代的多方共赢的经济管理生态圈。企业要以创新为载体，深化大数据时代经济发展方式的转型，提升我国经济发展水平。

（一）主要研究方法与步骤

1.研究方法：

第一，文献研究法：查阅、引用相关专著、期刊文献等，为本课题研究打下良好的理论基础第二，描述分析法：就企业内部控制的现状和存在的问题进行归纳和剖析;第三，比较分析法：通过比较不同行业的大数据应用，归纳总结出普遍适用于完善企业内部控制方法。

2.研究步骤：

第一，准备阶段：课题组成员认真学习相关的文献专著和已取得一定成效的相关课题研究经验，在先进理论指导下构建本课题的研究体系。

第二，实施阶段：各课题组成员在继续理论学习的同时，按照第一阶段的分工进行研究，设计调查方案。通过调查分析，了解大数据时代经济管理动态及存在问题，并共同商讨出相应的对策，设计行动研究方案。

第三，总结阶段：课题组成员就研究心得进行总结，形成有理念性成果，把本课题研究成果进行推广。

（二）实验研究所取得的理论成果

结题报告：《大数据时代对经济管理的影响》。结题论文：《大数据时代经济管理的创新》、《大数据时代经济管理的发展趋势》。

二、大数据对经济领域的影响

大数据作为一种重要的战略资产，已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门，其深度应用不仅有助于企业经营活动，还有利于推动国民经济发展。麦肯锡研究表明，在医疗、零售和制造业，大数据可以每年提高劳动生产率0.5-1个百分点。

（一） 宏观方面

大数据更敏锐地把握经济走向，制定并实施科学的经济政策。事实表明，电子商务集团阿里巴巴就从其掌握的大量交易数据中更早发现了国际金融危机的到来，而其基于每天实时交易数据提供的数据分析，也为制定并实施经济政策提供了重要参考。联合国发起的“全球脉动”（Global Pulse）项目，使用自然语言解密软件分析社交网站和文本消息中的信息从而帮助预测某个地区的失业率、支出削减或是疾病爆发等现象，目标在于利用数字化的早期预警信号来提前指导援助项目，以阻止某个地区重新陷入贫困等困境。

（二）微观方面

大数据可以提高企业经营决策水平和效率，推动创新，给企业、行业领域带来价值。一是增加收入。零售商可通过对海量数据的实时分析掌握市场动态并迅速做出应对，通过精准营销增加营业收入;二是提高效率。在制造业，通过整合来自研发、工程和制造部门的数据以便实行并行工程，可以显著缩短产品上市时间并提高质量;在市场和营销方面，大数据能够帮助消费者在更合理的价格范围内找到更合适的产品来满足自身的需求，提高附加值。三是推动创新。企业可从产品开发、生产和销售的历史大数据中找到创新的源泉，从客户和消费者的大数据中寻找新的合作伙伴，以及从售后反馈大数据发现额外的增值服务，从而改善现有产品和服务，创新业务模式。

三、大数据时代给中国新常态经济增长带来的挑战和机遇

大数据时代催生了更多新的经济增长点，促进着新常态下中国新经济增长模式的形成，这些对中国新常态的经济增长带来了严峻的挑战，主要挑战表现在：

（一）对基于传统生产要素经济增长模式的挑战

大数据只是技术应用的创新，不是经济增长的直接决定要素，数字化是把经济现象转化成能够进行制表分析的一种量化形式的过程，通过信息技术的应用，提高产出效率，促进经济增长和经济发展。在信息革命出现之前，一些经济学家就已经注意到信息是一种有价值的新型资源，但由于技术手段的限制，在传统经济学的分析框架中，信息仅仅被视为一个假设条件，被排除在经济学分析的理论框架之外。而信息技术的应用可以减少不确定性，能够降低交易成本，促进新价值的创造。信息化和信息技术被广泛应用之后，具有很强的积累效用，在经济发展中由于产业融合会产生放大效应，改变经济学上传统的规模报酬不变或递减的假设，从而形成规模报酬递增机制。因此，大数据时代信息应被作为一种全新的生产要素，而不再是被当做一个假设条件。  

（二）由数据化引导的智能化對劳动力市场的挑战

大数据时代，信息技术的发展和智能化机器的诞生标志着，机器能以比人类劳动力更加低的成本生产同样的产品，这就形成了机器对人的劳动力的替代。一方面，经济增长能以更低的成本，更有效率和更大范围的方式实现，这对新常态中国经济增长提高效率的要求是十分有利的。但另一方面，与世界上其他国家的发展趋势一样，中国也存在着严重的机器替代人类劳动力的现象，这种现象在第一次工业革命时期表现得尤为明显，只不过那个阶段是替代体力劳动。而在大数据时代，这种智能化浪潮又对脑力劳动者带来了巨大的挑战。因为相对于人类，智能化机器在数据处理分析和做出更理性的决策方面表现得更为有效，而且成本更低。因此，在大数据时代下，由数据化引导的智能化对劳动力市场带来了挑战，如何权衡经济增长的效率与失业造成的效率损失是大数据时代中国新常态经济增长需要思考的问题。  

（三）对经济增长效果的挑战

在传统经济增长时代，经济增长效果取决于资源利用水平。而在大数据时代，经济增长的效果则取决于数据的质量与数据利用水平。对于经济指数、物价指数等各类经济参数的计算，在大数据时代可以采用新的模式，提高数据质量，彻底改变传统方式来计算。对于统计学中可能存在的异常点，传统的处理方式是丢、替代或者是平滑。但在大数据背景下，由于数据样本众多，异常点成为受重视的资源和有意义的研究对象。传统的原始统计数据和各类经济参数是经过加工和处理以后形成的结构化数据，而在大数据时代，在数据的处理和应用中，人们更加重视这些有突出特点的原始数据和非结构化数据，因为统计数据一旦经过加工处理，就会成为二手数据，如果一手数据处理和加工的过程出现问题，那么就必然会导致二手数据出现误差、失真和变异。同时，大数据为高频数据的研究奠定了基础，提高了数据分析和利用的效果。而这些统计数据衡量方式的变革也将会对新常态的中国经济增长效果产生非常大的影响。  

（四）对企业核心竞争力的挑战

企业的核心竞争力一般是指在竞争性的市场经济条件下，企业通过影响数据质量来培育自身竞争能力、竞争优势和竞争手段，获得外部资源，在市场中为顾客创造和生产新价值的基础上，实现企业自身价值的一种综合性能力。在激烈的市场环境中企业要立于不败之地，就必须寻找与新竞争环境及其相匹配的经营管理模式。企业传统的竞争力包括：人才竞争力、决策竞争力、组织竞争力、员工竞争力、文化竞争力和品牌竞争力等。在大数据时代，数据正在逐步取代人才成为企业的核心竞争力，数据和信息作为资本取代人力资源成为企业最重要的具有智能化的载体。这些能够被企业随时获取和充分利用的信息和数据，可以引导企业对其业务流程进行优化和再造，帮助企业做出科学的决策，提高企业管理水平。大数据时代对企业核心竞争力带来了挑战，对数据的收集、分析和共享带来影响，为企业提供了一种全新的数据分析方法，数据正成为企业最重要的资本之一，而数据分析能力正成为企业赢得市场的核心竞争力。面对大数据时代的这一挑战，企业必须把大数据的处理、分析和有效利用作为新常态下打造企业核心竞争力的重要战略。

四、今后的发展设想

在大数据时代下，需要进行经济增长政策转型，政府应该实行开放的数据政策，提高数据利用的共享性。在大数据时代的经济增长中，数据的开放将有助于推动大众创新，快速滋生新的数据文明。不但要扩大信息和数据公开的力度，更要将原始数据公开供社会使用。在数据开放的政策推动下，数据对经济增长的作用才能真正发挥出来。美国政府从1967年就通过了《信息自由法》，而中国政府制定了《政府信息公开条例》，从实施绩效来看，效果还不理想，同时在规制方面的力量也还不成熟。在信息公开的实践中，不仅有民间的诉求，还需要新闻界以及司法力量对政府的监督。在大数据引起的智能化和信息化浪潮下要应对这些挑战，必须大力发展教育，通过提高全民素质，让民众具备应对这种转型和挑战的能力。同时还要鼓励全民在线学习的行为，只有更好地掌握了现代信息化和网络化手段和获取数据、知识的能力，才能保证大数据时代的经济增长有高素质的人力资源做支撑，才能促使大数据时代新增长模式的形成。也只有这样，经济增长才不会为劳动力短缺所制约，高素质的劳动力结合智能化的机器将给经济增长提供新的动力。

大数据交易平台，让信息不再是一座座“孤岛”。众多业内人士认为，尽管当前大数据存储和挖掘技术已经逐步成熟，但数据孤岛的大量存在，制约了数据的流通和变现。在大数据时代要实现商业价值变现，需要实时对接数据市场的多样化需求，而平台化运营成为满足这一产业需求的必要条件。唯有将数据进行合理定价，出现数据交易市场、交易指数，才能真正带动大数据产業的繁荣。大数据实现交易，将打破行业信息壁垒，优化提高生产效率，深度推进产业创新。这正是大数据交易平台最核心的价值和意义所在。为了把握住这一新兴领域带来的新机遇，企业需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各个领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业、个人对于大数据的应用需求和应用水平进入新的发展阶段，引领一个全新的大数据时代。（作者单位：1.四川广播电视大学;2.四川航天职业技术学院）

本文为全国教育科学十三五规划教育部重点课题《大数据时代经济管理的发展趋势》研究成果（编号：19AFZ22253）。

大数据时代文学研究论文范文第4篇

(一) 增强会计信息的精准度

大数据更注重于收集数据和整理数据, 借助运算手段将这些数据进行重新组合, 从而更为深层次地去分析数据, 以便于可以找出实际应用中存在的问题以及人们在会计人工统计中所出现的一些错误。例如, 在应用大数据分析会计账目的时候, 就可以借助电脑和人脑的实际沟通, 来以最快的速度去运算出某一段时间内财物数据的实际走向, 进而去减少人工计算可能会产生的错误可能性, 为企业的财务管理提供具有保障性的会计数据。

(二) 全面促进财务人员角色转化

生活在大数据时代下, 会计行业的从业人员需要突破传统的工作模式, 采取全新的工作方式来处理会计问题。现如今的大数据计算普遍都会使用到会计电算化的相关知识, 并且在统计数据的过程中还需要借助电脑的力量, 这也就意味着会计人员必须要掌握电脑的应用知识与技巧。另外, 大数据的应用还有效节约了数据计算时间, 促使会计从业人员身份由会计运算者转变为会计统领者, 进而使得会计行业从业人员的数据统筹能力大大提高, 整体的综合素养也随之提升起来。

(三) 稳定提高会计工作的效率

在以往传统的会计工作中, 会计行业从业人员将大把的时间都耗费在了数据计算上, 而在大数据背景下, 数据计算都是由云计算完成。大数据背景下计算机承担了很多会计工作者需要完成的计算工作, 这在一定程度上有效地节省了会计工作者的时间, 促使会计工作效率大大提升。

二、大数据时代会计工作发展中存在的问题

(一) 大数据背景下会计信息定位不准确

在大数据时代里, 会计信息的发展不只是变换核算手段和引用全新的财务软件, 更关键的是要更新理念。只有从思想方面深度认知到会计信息化的发展趋势, 才可以在后续的实际会计工作中将其落到实处。但是不可否认的是, 在我国目前大多企业中, 会计信息化的发展都普遍停滞在操作层面, 并没有真正地渗透到企业文化之中。而对于企业的领导者和管理人员来说, 他们对会计信息化的认知存在一定的局限性, 对会计工作的发展极为不利。举个例子来说, 在企业发展的过程中, 企业的管理者对会计工作没有精准的定位, 常常被核算功能而局限, 没有从根本上将管理功能进行延伸。同时, 还没有投入足够充足的精力和资金到企业的信息化建设中, 盲目选择财务软件, 导致企业内部数据生成规模受到不利影响, 严重影响大数据分析效果。

(二) 大数据背景下会计信息平台没有实现共享

企业若想实现会计信息化, 首要前提就是需要拥有一个相对较为完善的信息共享平台。在企业发展过程中, 信息共享平台可以实现企业各个发展环节里经济活动信息的高效传递。但我国目前并没有构建起完善的会计信息共享平台, 很多共享功能都仅仅停留在局部的区域内, 并没有实现大范围的普及。而现有的共享平台技术也不够强大, 与其他国家的云计算技术存在很大的差距, 导致我国企业会计信息化建设进程停滞不前。

(三) 大数据背景下会计信息安全存在威胁

在大数据时代里, 会计信息安全问题一直以来都是社会大众所关注的一个问题。对于企业的经营发展来说, 会计信息是其做出各项决策和制定发展计划是必要的依据。因此, 会计信息安全问题事关重大。毋庸置疑的是, 会计信息安全与会计信息技术脱离不了关系, 这也就意味着会计软件和会计管理系统一旦出现问题, 就会造成企业会计信息出现漏洞, 为企业的竞争者留下恶意攻击的空子。

(四) 大数据背景下会计从业人员综合能力不高

会计人员的职业能力, 在一定程度上直接关乎着会计信息化的建设进程。我国当前的会计信息化发展起步比较晚, 正处于起步阶段。影响会计信息化发展缓慢的原因, 最直接且重要的一个就是不具备充足的专业人才。大多的会计实务操作人员的专业能力都比较低, 仅仅具备基础性的计算机操作经验, 操作能力更是没有极大的进步空间, 根本就无法从大数据的角度去分析会计信息。

三、大数据时代的会计工作发展对策

(一) 精准定位, 增强会计信息化认知

企业信息化是大数据时代里, 企业发展会计实务工作的一种新兴型的理念。在推进企业信息化发展之际, 企业的领导人员和管理人员应该积极完善自身的职业能力, 制定符合时代发展的信息化建设要求, 对企业的会计管理工作作出全新的要求。在整个管理的过程中, 需要对企业的信息化建设进行精准的定位, 将信息化建设深度融入到企业的文化之中, 在企业内部积极营造出一种有利于企业进行会计信息化推广的氛围, 以便于可以更进一步地深化会计工作人员对会计信息化的认知, 促使会计工作人员对传统的会计工作理念进行全面的革新。应用财务软件可以促使大数据生成, 为企业的会计信息分析提供有利的保障。在转变企业会计理念之时, 企业的领导人员应该最大限度地去突破传统管理职能的束缚, 从管理角度对会计工作提出最新要求。企业管理者应该要求并且引导负责会计工作的工作人员及时提交企业会计财务报表, 以及带领会计工作人员对企业的会计数据信息进行深度的分析。另外, 企业的管理层人员还应该注重对企业会计信息化的投入, 以便于可以保障企业选用优质的财务软件, 进而满足企业内部的会计控制要求, 为企业未来会计信息化建设的良性发展打下基础。

(二) 创建平台, 保障会计信息实现共享

作为信息时代的发展潮流, 信息共享其实也是大数据形成的关键因素。因此, 如果企业想要加快企业内部会计信息化建设的脚步, 那么就一定要创建会计信息共享平台。企业可以根据各个部门之间的信息沟通, 来建立起一个庞大规模的数据库, 以便于可以快速提升企业会计信息数据分析的实际价值。构建企业信息化共享平台是一项工序极为复杂的工作, 不仅仅需要耗费大量的资金, 还需要由大量的专业人员进行操作。在技术方面, 企业应该投入精力与资金到云技术的研发工作中, 从根本上去完善云会计功能。在借鉴其他发达国家关于云技术的研发经验后, 结合我国目前会计行业的实际发展需求, 最终确定云会计中信息共享的主要方式。另外, 在构建信息共享平台时, 还要提高风险意识, 采取有效的规避手段提升大数据的准确性和安全性, 进而保证会计信息的真实性, 使其更具应用价值。

(三) 科学防范, 增强会计信息系统风险控制能力

所谓的大数据, 要以全面信息和真实信息为根本依据, 在会计信息化发展的过程中, 一旦存在信息安全问题, 就势必会影响到会计信息数据的分析结果, 甚至会严重导致会计信息结果出现准确性大大降低的现象。跟随大数据时代的发展脚步, 对会计信息的安全性进行适当的防范极为重要。在推进会计信息安全防范工作之际, 首先一定要科学合理的选用安全优质的财务软件。当今市面上的财务管理软件可谓是琳琅满目, 品牌与种类五花八门, 价格和质量更是参差不齐, 还有一些财务软件竟然携带严重的木马病毒, 存在严重的安全漏洞, 一旦应用到企业的财务管理系统中, 势必会对企业的会计信息造成威胁。企业应该将选用财务软件这项工作交由技术能力超强的技术人员负责, 以企业实际发展状况为依据选用质量达标的财务管理软件。同时, 企业还需要注重会计财务信息系统的检查与维护, 定期对各项财务管理硬件设备进行加密管理与检修, 一旦发现有问题一定要及时处理。另外, 企业也需要做好技术工作人员的身份验证问题, 避免出现人为造成财务管理设备被破坏或者是人为信息泄露的问题。

(四) 培养人才, 提升会计人员综合素养

在大数据背景下发展会计工作, 离不开有专业技术进行支撑与辅助。会计从业人员作为会计工作的主体, 需要对自身的工作能力作出更为严格的要求, 按照大数据时代的发展趋势, 来明确会计信息化发展的方向, 定期对自身工作职责进行审视。为了可以更好地提高自身的职业素养, 会计人员应该加大力度去熟悉与应用会计信息化管理知识技巧, 积极进行会计电算化操作训练, 以便于可以更进一步的在会计实务中提高会计应用技术。同时, 会计从业人员也要注重对自身信息分析能力的培养与提升, 会计从业人员需要从管理会计的角度去分析大数据时代下的信息。提高数据收集能力和数据分析能力, 十分符合大数据背景下会计人员的行业特征。另外, 会计人员还需要提高职业道德素养, 不仅仅要掌握与会计行业相关的法律知识, 还需要具备责任精神和安全意识, 在法律允许的范围内去操作会计信息工作, 便于可以良性推动会计行业的未来发展。

四、结束语

综上所述, 会计信息化是大数据时代发展的必然趋势。现如今的会计早已不是以核算为核心的财务管理方式, 企业应该突破传统的会计工作模式, 对会计工作进行精准的定位, 搭建科学安全的信息共享平台, 积极规范企业会计信息的风险控制能力, 并且培养专业人员负责会计工作, 进而推动大数据时代会计工作取得良好发展。

摘要：以大数据迅速发展为时代背景, 目前我国各行各业都面临着全新的挑战, 会计行业也不例外。自从二十世纪以后, 我国的会计行业得到了较为完善的发展, 在一定程度上促进了诸多企业的生产与发展。因此, 广大会计从业者应该积极跟随时代进步的潮流, 为会计工作注入全新的活力。本文笔者以大数据为切入点, 积极探索大数据时代下会计工作的发展。

关键词：大数据,云计算,会计工作,会计信息,准确性

参考文献

[1] 范卫东.论大数据时代财务会计如何向管理会计转型[J].智库时代, 2019 (25) :51+58.

大数据时代文学研究论文范文第5篇

[摘要] 信息技术的飞速发展使得大数据被广泛应用于各行各业之中。受到大数据动态性和预测性的影响，学校管理理念和方法也应当做出与之适应的变革。基于大数据的学校管理，通过建立信息技术和行政管理协同保障机制，进一步提升学校管理水平。本文基于大数据技术对于学校管理的影响以及变革之路展开探究。

[关键词] 大数据;学校管理;变革

大数据技术正在改变着人们的生活和工作。先进信息技术的现代教育时代已来临，学校管理应当积极重视大数据技术的应用，并从多个层面不断探索创新，借助大数据技术助力教育管理水平的发展。

一、大数据对学校管理带来的影响

1.学校管理观念的转变

学校管理离不开数据的支撑，不同的数据内容为学校的办学过程和结果提供科学的决策和发展依据。大数据时代下，学校管理越来越依赖于各种数据的挖掘、积累和整合，这对于学校的办学理念、办学模式等都有不同程度的影响，学校必须要依赖各类型的数据资源并以此作为参考，从而促使管理变得更加精细化。只有全面掌握和科学利用数据资源，才能使得学校管理更加有效，推动学校的长远发展。

2.学校管理模式的转变

数据作为学校发展的一种重要资源，在大数据背景下海量的数据通过提取、分析等过程，能够为学校管理模式提供参考建议。学校行政部门应用大数据技术，还能更好地发挥其服务作用，全面维护师生隐私，使得学校内部的各类数据的安全保密程度不断提升。与此同时，传统的学校管理方法通常都是由行政部门通过开会讨论，达成一致意见并付诸实践。大数据的本质就是帮助人们从数据中找出问题的根源，进而针对性地解决问题。因此，学校管理可以应用大数据技术，通过数据的挖掘和分析，折射出师生的兴趣爱好、需求意愿，从数据中洞悉和预判现实中师生可能的未来行为，从而实现精细化管理。

3.教育建设模式的转变

互联网时代的来临使得学校积极应用信息技术，在管理和教学层面都实现了信息化模式。随着大数据技术的广泛应用，学校教育信息化建设逐渐朝着数据建设变化，原本的信息办公系统也得到了改变。大数据时代下，学校管理更加侧重于数据建设上，例如教务教学管理数据等，都会涉及不同层面的数据采集和处理，由此通过结果和数据预测，为教育、教学、行政、后勤等各个层面的管理提供服务。

4.学校竞争力的转变

传统的学校核心竞争力主要是师资力量、办学环境等。大数据时代的到来使得学校的核心竞争力逐渐朝着数据数量的分析和处理能力转变，数据主导能力得到进一步凸显。应用大数据技术，能够全方位地分析学校的师资力量、学生数量、办学理念等软实力，还能够找出学校管理中存在的问题，帮助学校整改优化，发挥自身特有的优势。

5.学校管理内容的转变

以往学校在管理的过程中，通常都是由行政老师对各个环节进行检查和总结，指出教育管理和教学环节存在的各类问题。大数据技术的应用能够充分综合大量的教学、科研、管理等数据，通过采集、分析和利用，为学校的工作指明方向。通过完善数据库构建，最大限度开发数据信息的功能，进而全方位地发挥数据信息的价值，实现对教育教学等各个层面的数据化管理。

6.教育方法的转变

传统的教育过程中，教师通过结合教材内容，基于学生身心发展特点，提前设定教育模式，进而按照计划去实施管理。大数据背景下，教学模式不再依靠教师的主观认知，而是借助数据的分析探讨学生的微观表现，掌握学生的学习行为，进而归纳不同阶段的实际学情。同时，利用数据挖掘技术，教师还能够随时随地地分析学生学习生活现实状态，找出学生在学习中存在的问题和困惑，进而改进教学方法，满足学生实际需求。

二、大数据时代下学校管理的变革之路

1.应用预警数据，实现学校管理的预测性

在传统的学校管理过程中，管理模式具有一定的零散性和滞后性。大数据具有一定的预警性，学校管理可以基于底线管理的原则，为大数据设定一个阈值，根据对管理规则的实时监控和判断，分析被管理者的行为数据是否处于被接受的范围内。如果被管理者在言行举止上超出了预设的临界点，系统就会发出警示，以能够及时提醒行政人员对相关现象采取制止措施，及时解决各类问题。与此同时，通过对学生学习状态数据、精神状态数据、学习行为数据、人际交往数据、生活行为数据等多个层面的统计，从中分析学生存在的不同意识形态，预测学生可能发生的风险隐患，方便行政人员及时准确地发现各个不良事故的苗头，将其及时扼制。由此，推动学校管理从以往的经验型、粗放型转变为精细化、智能型。此外，大数据技术具有一定的海量性、开放性，通过预测学校管理的方向和效果，分析教育舆情的热点，分析师生心理测评数据，从而预测师生的思想状况，推断事情发生的可能性，有助于推动决策智能化，为后续针对性的优化管理模式提供依据。

2.应用差异数据，实现学校管理的个性化

大數据技术中的预警数据是立足于宏观角度上对研究对象进行分析和判断，而其中的差异数据则是对研究对象进行微观分析和判断。由于学校管理的目标人员较多，彼此之间的个性化差异较大，差异数据的使用能够依据不同个体的数据辨别其差异，了解其优势和不足，判别其兴趣和特征，并将所有的数据及时上传到数据库中加以分析，进一步强化了学校管理的精准性，充分实现了管理的个性化需求。行政人员通过对差异数据的应用，判断学生的学习行为、生活行为，了解学生的心理健康水平，能够从中进行区分，掌握各个学生的心理健康水平和思想动态。根据不同学生的个性化信息，管理者可以制订针对性的管理方案，进而下发到各个教师手中，帮助教师整改教学方案，实现教学和管理的因材施教。

3.应用共享数据，实现学校管理的协同性

学校管理必然要以学生为本，构建以学生为中心的综合管理服务系统，可以积极应用大数据技术，借助其开放性的特征，使得各项数据资源能够为不同的用户所共享，进而全面实现学校资源的整合。一方面，学校内部通过构建信息化平台，能够畅通信息交流机制，消除信息壁垒，切实提升管理的便捷性和高效性。另一方面，通过开放平台的构建，实现多个阵地和资源的整合，不仅方便教师实现线上线下教育管理，还能强化理论和实践，将管理模式付诸日常，落实到方方面面。与此同时，为了确保大数据技术应用的规范性，学校行政部门还应当结合发展特点，建立规章制度，确保学校管理的规范性和科学性。

总而言之，大数据技术具有多样性和复杂性，其处理速度快，实时性较高，能够通过数据的整合和处理，洞察其中的趋势，发挥数据应用价值，形成多样化的数据类型。将大数据技术应用于学校管理中，对学校管理的多个板块有积极促进作用，为学校管理和日常决策提供科学支撑，推动学校管理的精细化发展，显著提升动态化质量管理水平。

[参考文献]

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[2]宋化.大数据引领学校管理跨上新台阶[J].知识窗，2019（10）.

[3]瞿军.大数据与学校管理[J].新作文：中小学教学研究，2020（2）.

蔡坤耀   福建省厦门市海沧区东瑶学校教师。

大数据时代文学研究论文范文第6篇

[摘 要]大数据时代为企业管理带来了新的内容、新的机遇和新的挑战，企业需要通过管理创新来适应时代需要，提升自身管理水平和市场竞争力。本文从大数据和企业管理的概念入手，对企业进行管理创新的必要性进行了分析，并提出了几方面管理创新的建议，以期为当前企业的管理创新提供一些理论参考，起到一定的积极作用。

[关键词]大数据时代；企业管理；创新

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.12.034

随着网络和信息技术的飞速发展，各个行业和领域也不断产生大量的数据，且呈爆炸式增长，这些数据的产生和聚集，引发了经济、管理和社会等思维和探索领域的巨大变革，开启了大数据时代。在大数据时代，企业管理也步入了新的阶段，大数据为企业管理带来了新的挑战，同时也带来了创新。企业想要适应时代的需求，提高竞争力，实现可持续发展，就必须作出积极的应对，提出新的管理创新办法。本文将重点对大数据时代企业管理进行创新的必要性，以及具体管理创新办法进行研究。

1 大数据和企业管理的概述

1.1 大数据的概念和特点

大数据指的是由于数量巨大、一时无法通过当前所常用的软件工具，进行有效获取、整理以及分析处理，而为社会经济活动提供决策贡献的数据信息。

大数据的最大特点在于它的“大”，能够称之为大数据的数据量是极为庞大的，在以往的时代数据存储所使用的单位最大的是TB（即1024 GB），而现在已经发展到了ZB（即10243 TB），预计在2020年，全球的数据量将会超过40 ZB。另外，当前数据的类型较为多样，不仅包括文字、图片和网页，还包含地理位置、视频等形式；且当前数据的产生、获得和传输的速度非常快，具有很强的时效性；同样，大数据中也蕴含着巨大的价值，通过数据挖掘和分析可以从中得到对企业来说具有重要意义的信息，有效地加以利用后，将会为企业赢得非常高的回报和收益。因此，大数据时代为企业的经营管理和决策带来了全新的机遇。

1.2 企业管理的概念

企业管理是为了实现利润最大化而对企业的生产经营活动进行的，包括计划、组织、协调、控制等的一系列行为。对企业进行有效管理对企业获得更高利润、不断提升竞争力和实现可持续发展具有重要的意义。对市场经济活动中产生的数据进行搜集、筛选、建模、分析，最终获得能够支持企业战略和经营决策的信息，然后加以运用都属于管理范畴。同样，大数据也在改变着企业管理的思维，要求企业必须进行管理方面的创新。

2 大数据时代进行企业管理创新的必要性

进行企业管理创新的原因，主要有两方面，一方面是源自大数据时代为企业发展带来的机遇，另一方面是大数据时代为企业管理带来的挑战。大数据中蕴含着经济价值，如果企业能够通过管理创新，利用这些数据为企业的经营管理和决策提供有效信息，将会为企业带来巨大的收益和进一步的发展，这是企业发展的内在需要；同样，大数据给企业管理带来了一系列的问题，企业想要在当前时代中获得生存和更大发展就必须进行管理创新。

2.1 企业发展的内在需要

大数据时代进行管理创新能够为企业发展带来的好处，本文主要从企业经营管理、企业竞争力和人力资源管理三个方面进行分析。

2.1.1 企业运营管理

企业运营管理的本质是为企业带来更多的客户，提高企业的竞争优势。而获得大量客戶的关键在于掌握和预测客户现有或者潜在多元化的需求，并通过采用相应的策略予以满足。大数据时代的经营管理创新最主要是加强对大数据的有效利用。大数据中包含着大量消费者个人情况、动态需求、消费行为和习惯等有用的信息，因此，可以通过专业的数据挖掘和分析等手段，获得客户的需求和偏好信息，找准切入点，进行精准营销，最大程度地满足客户要求，在竞争中占据优势。

2.1.2 企业竞争力

在以往企业的市场竞争中，政府的支持和保护政策，以及地理位置优势开始逐渐失去当初的重要作用，归根结底是企业自身价值的提升，才能更加长久地在竞争中占据一席之地。在大数据时代，数据信息成为了企业竞争力的重要构成要素之一，对数据的科学合理分析，除了可以挖掘出客户需求，制定有效的策略以抢占市场份额外，还可以进一步优化企业数据信息资源，准确把握和预测市场情况，为企业制定更为合理、更具前瞻性的发展战略，对企业各项活动作出高效的决策，体现企业的潜在价值，既能够节约成本又可以促进企业的数据信息增长，提高企业的核心竞争力。

2.1.3 企业人力资源管理

无论外界环境怎样改变，人才始终是企业的核心竞争力。借助大数据进行人力资源管理创新，可以建立员工个人信息和工作信息数据库，从大数据中获得员工的相关信息，综合挖掘员工内在的诉求，预测其发展走向，尽可能地满足员工的需求，一方面，可以减少人才流失，提升忠诚度；另一方面，能够吸引更多的优秀人才为其所用，能够大幅度提升人力资源管理的水平，为企业未来发展带来无限的发展动力和发展活力。

2.2 大数据时代为企业带来的挑战

大数据具有数量巨大、结构复杂，较强时效性等特点，这些特点为企业进行数据分析处理的工作时，带来了很大的困难和问题，同时在数据信息的运用中也存在着一些问题，而以往的企业管理已经难以满足需要，这也是企业不得不进行管理创新，实现对大数据有效利用的原因，这些问题主要有以下几个方面。

2.2.1 企业数据分析要求实时性

当前社会经济发展变化速度非常快，企业发展的内外部环境也在不断更新，这样一来，需要企业进行搜集、筛选、整理和分析的数据也会快速更新，数据量不断增大，而企业想要对企业内部进行有效控制、对外部市场进行准确了解和把握，必须对这些数据进行快速处理，由于需要处理和分析的数据量过于庞大，企业很难保证其时效性。

2.2.2 需要对多种形式的数据进行整合

当前时代，网络和信息应用程度较高，数据的收集途径除了传统渠道，还有包含一些网络社交、电子商务等环境，从这些环境中所获得的数据相较于传统结构化的数据在形式上更具多样化，比如视频、地理位置、图片等。但无论是何种样式的数据信息都对企业管理决策具有重要意义，而企业真正能够进行有效处理的只有结构化的数据，对这种非结构化或者半结构化的数据，往往缺少有效的整合和处理方式，不能使其发挥价值。

2.2.3 决策观念有待改变

任何企业的经营决策都需要有一定的基础和依据，往往一目了然的数据更容易用来辅助决策，且将数据分析结果作为决策依据，能够使决策更具科学性和合理性，也能够有效降低管理的风险。同样数据分析的深度和质量，也影响着决策的水平。在大数据时代，企业管理者已经不能像以往那样只是通过一些简单的数据信息，对企业自身发展情况进行分析，而是需要通过深度挖掘信息，更多地对横向的外部竞争环境和竞争对手进行对比分析，以更好地发现自身问题和发展机会。因此，企业的决策观念需要进行转变，以加强对数据的有效利用。

2.2.4 数据安全需要得到保证

数据的增多，大大增加了企业数据管理的工作量和难度，而企业的数据中存在着较多含有隐私的信息，且都是通过网络和计算机进行储存，存在安全隐患。因此，在复杂的数据和网络环境下，企业需要加强信息管理创新，对客户和自身的各项数据加强安全保护，以免因为数据的泄露或遗失，造成企业的损失。

综上所述，大数据时代给企业带来了全新的发展机遇，但也为企业管理带来的新的问题，这两方面都促使企业在当前时代进行管理创新，以更好地适应时代发展，把握发展机会，提升自身竞争力，实现可持续发展。

3 大数据时代企业管理创新的途径

3.1 构建信息数据集成系统

面对大数据时代庞大的数据量，企业处理和分析数据的效率对企业管理具有重大意义，想要提升对大数据分析的数量和质量，不仅需要充分运用云计算和数据挖掘技术，还需要通过高效的分析，为企业决策提供科学合理的预测和判断，因此，企业应该根据自身需求，构建一个大数据集成系统，便于多种数据的共享和整合，从而进行更高效率的数据处理工作，在信息时代为企业把握外部环境和抢占发展先机提供支持。

3.2 改变以往的决策方式

在大数据时代，网络和信息技术的广泛应用为企业带来了大量的信息数据资料，而大量和复杂的数据也给企业管理带来了难题和挑战，同时，形式多样的数据难以提供直观的决策支持，因此，企业必须改变以往那种仅通过一些简单的数据分析作为决策依据，以及进行片面分析的思路和方式，而是应该注意对数据进行结构化处理，在数据分析过程中建立合理的模型，对数据包含的信息进行深度挖掘，确保数据信息的准确性和有效性，并通过横纵双向的对比，保证企业管理者决策的全面性、正确性和合理性，降低决策风险。

3.3 建立高效的企业信息网络

在大数据时代，企业不再依靠以产品为核心，注重产品、营销和成本信息的管理模式，而是将企业服务和服务质量作为重点，首先构建一个企业数据信息网络，将企业的产品、成员和服务等各方面的数据信息纳入其中，并进行加工处理，以便更好地进行企业内部管理；其次，将企业生产经营的上下游节点企业、合作伙伴、客户等成员的数据信息录入企业信息数据库，然后将企业内外部的数据信息进行相关性的分析和研究，并通过这些有機联系，形成一个完整的、带有自身特色的企业信息网络，为企业在大数据时代的发展和管理创新提供强大的信息支撑。

3.4 将数据作为运营和决策的依据

大数据时代，产生和传输的数据不只包括结构化数据，还包括大量的以网络、地理位置、图像、视频等形式存在的非结构化数据。要进行企业管理创新，就要重视这些非结构化数据的作用。企业不仅要进行企业信息网络的构建，还要针对非结构化的信息，进行数据管理平台的创新，并将这些非结构化信息纳入产品和用户中，并做好相关数据的收集和筛选工作，并添加到企业信息数据库。还要将这些数据信息进行有效的保存和管理，进行实时的监控和检测，呈现动态的服务和产品信息，开发和加强企业分析数据信息的检索功能，不断提高企业数据管理工作的效率，将数据作为企业经营决策的依据，推动企业发展、提高管理水平。

3.5 大力培养数据信息管理人才

大数据时代，企业需要加强数据处理和信息管理工作。相应地，企业也就需要更加专业的数据信息管理人才，这是使企业数据信息管理能够充分发挥其作用的重要基础，也是企业管理模式进行创新和升级的人力支撑。优秀的数据信息管理人才，能够有效地进行数据信息开发，并充分利用企业搜集的各项数据信息，保证企业和社会的良性互动，充分发挥其作用。因此，企业必须加大对专业人才培养的力度。

企业的数据信息管理人员需要具备信息技术和营销知识，以及较强的数据信息处理能力。加强这方面人才的培养，一方面，可以通过招聘，选拔具有专业知识和实践水平的人才；另一方面，对现有的数据信息管理人员进行定期的专业培训，掌握最新的数据处理和分析技术，以提高企业的数据管理水平，也可以建立一个专门的数据部门，更好地提升企业员工的数据信息管理意识和水平。

主要参考文献

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