大數據時代數據的重要性
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大數據時代數據的重要性范文第1篇
1.1科技查新是科技創新的重要前提
科技查新是一項集信息獲取、信息分析于一體的信息咨詢工作，是運用手工檢索及計算機檢索等手段，對某一領域國內外同類研究的情況進行全面了解，通過對比分析，對待查的科研立項或科研成果或專題、專利發明的新穎性做出基于文獻對比性結論的過程。目前，交叉學科和邊緣學科的研究已經成為科研創新的重要領域。因此，在科研課題申報中，即便是某一領域專家學者也不一定對所有科研信息做到全面的深入了解，可能會對特殊領域中的某些特殊課題的現狀把握不夠而做出主觀性的判斷。科技查新是科研創新獲得信息資源的重要途徑。一份高質量的查新報告可以提供本研究領域的國內外研究動態和發展趨勢，已有的研究成果和尚未研究的空白點。科技查新既可以為科研立項提供客觀依據，避免低水平、重復性研究，又可以為科技成果的鑒定、轉化等提供科學參考。同時，科技查新還可為科技人員進行科研創新提供可靠而豐富的信息，使科研人員可以節省出大量的時間用于科學研究。如設立在河南中醫學院的河南省科技查新站擁有如SCI、Pubmed、SpringLink，中國知網、萬方數據、中國生物醫學文獻數據庫等綜合及醫學數據庫上百種，通過開展科技查新服務，已經為學校乃至省內的中醫藥類的科學研究提供了重要的支撐。科技查新已成為我國科技創新體系中不可取少的重要組成部分，科技查新作為科研創新的重要前提，在科研創新中起著重要的引領和支撐作用。
1.2 科研創新對科技查新提出更高的要求
創新是一個民族進步的靈魂，是國家興旺發達的不竭動力，而科研創新更是尤為重要。隨著科學技術的不斷發展，科技查新在科研創新體系中所占的比例越來越重。在大數據、互聯網高速發展的時代背景下，科學研究的分類呈現精細化發展，數據存儲量呈現出爆炸式的增長，從而導致信息資源的獲取難度明顯加大。如何在浩如煙海的信息資源中尋找有用的信息進行知識積累，并從中尋找空白點和創新點進行科研創新，是擺在科技查新人員面前必須要解決的一個難題。與此同時，科技查新工作也暴露出的問題諸如服務服務意思和理念不強，缺乏競爭和市場化運作機制，查新數據資源不足、信息分析能力不高，服務內容分單一等都嚴重制約了科研創新的發展。因此，在大數據時代下，科研創新對科技查新提出了更高的要求，促使科技查新工作要順應時代的發展，與時俱進，不斷創新，改變原有的思維模式和運作方式，提高科技査新質量。
2.大數據時代下科技查新推動科研創新的對策
2.1 推動查新機構資源整合，建立科研大數據
2.1.1 成立權威管理機構，推進數據庫資源共享
雖然近30年來，我國的科技查新行業發展迅速，但由于這些查新機構分別隸屬于不同的管理部門，也導致了我國科技查新行業的發展缺乏統一的指導。特別是國家取消對科技查新機構的行政審批之后，科技查新行業實際上處于自由發展的狀態，嚴重影響了科技查新工作的健康發展，更談不上數據資源的共享利用。因此，應該建立一個全國性的科技查新行業管理部門，對科技查新機構實行統一管理和動態評估，擬定行業發展規劃，積極統籌整合各查新機構信息資源。一方面可以大力推進查新數據庫的統一采購或者聯合采購。實現數據庫源資的共享利用，不僅能節約大量的購買經費，而且也能豐富各查新機構的數據資源，擴大檢索數據庫范圍。另一方面可以建立一個分布式的科技查新成果數據庫，各個查新機構負責錄人本單位的查新成果，通過統一的檢索平臺可以實現資源共享。可以實現科研課題的快速，提高科技查新效率。
2.1.2 統籌規劃大數據基礎設施建設，打造科研大數據
全球范圍內，運用大數據推動經濟發展、完善社會治理、提升政府服務和監管能力正成為趨勢，有關發達國家已經開始實施大數據戰略性，大力推動大數據發展和應用。我國也與2015年8月了促進大數據發展行動綱要。就科研創新領域而言，國家有關科技管理部門要抓緊時間落實綱要精神，制定出切實可行的具體辦法。統籌規劃科研大數據基礎設施建設，充分利用現有科研數據資源和設施平臺、整合分散的數據中心資源，建立低成本、高效率的建立國家科研大數據統一開放平臺。利用大數據技術，深度分析和挖掘海量的互聯網信息資源，加強網絡信息資源的采集和長期保存工作，提高數據資源的利用和開發能力，構建互聯網信息保存和信息服務體系，打造科技查新大數據，為科技查新工作的質量提供基礎保障。
2.2 加強科技查新人才隊伍的建設
2.2.1 查新機構要提升服務質量，必須重視人才隊伍建設
科技查新機構要合理配置查新人員結構，除了引進高層次的圖書情報人員之外，還要根據服務學科的不同，引進相應專業的高學歷人才，大力培養復合型創新服務人才。畢竟術業有專攻，專業技術人員會更熟悉國內外該領域科學技術發展的狀況，在科研查新過程中能更好地與科研人員進行溝通。
2.2.2 開展專業素養+信息分析技能的培訓，提升查新人員素養
科研查新人員不僅要具備計算機知識、數據庫知識、信息檢索技能和必要的外語能力，還包括掌握必要專業領域知識和分析判斷能力，了解學科的發展趨勢和前沿研究。目前，國內查新員的培訓內容往往只注重檢索技能的培訓是遠遠不夠的，科技查新機構應該根據科技查新人員的知識結構，采取開展專業素養+信息分析技能的培養方式并形成長效機制，努力培養具備多種能力的復合型人才。
2.2.3 推行按專業分工的查新工作模式
目前科研領域的學科分類越來越細，科技查新機構要逐步建立按專業分工的查新模式，即在查新任務的分配上，盡量做到將同一專業或相近專業的課題分配給具有相關專業知識背景的查新人員完成。具備專業知識的查新人員熟悉本領域的科研動態和發展趨勢，能夠準確捕捉與把握課題創新點，也能更好地和委托人進行溝通聯系，制定出科學的檢索策略，工作起來也會游刃有余。與此同時，通過長期接觸某一專業的查新項目，反過來又可以促進查新人員專業知識的增長，提高查新工作的效率和查新報告的質量。
2.2.4 注重科技查新考核管理，建立激勵機制
查新人員和業務素養和工作態度也是決定科技查新質量的一個關鍵因素。科技查新機構要加強對科技查新人員考核管理，制定合理的工作任務和考核辦法，本著公平公正、適時適度的原則，建立精神嘉獎與物質獎勵相結合的人才激勵制度。從而激發科技查新人員的工作熱情，避免職業倦怠感，發揮其主觀能動性，提高科技查新質量。
2.3 規范科技查新管理，健全質量控制體系
2.3.1 建立、完善專家咨詢制度
查新機構應當根據查新專業的不同建立學科專家庫，聘請不同領域的知名專家學者定期到查新機構作咨詢指導和查新監督。學科專家專業性強，對其所研究領域具有一定的權威性，將科技查新中遇到的專業上的疑難問題及時向各學科的專家請教，弄清、弄懂課題性質，少走彎路，防止檢索出現偏差。因此，建立完善的專家咨詢制度也是提高科技查新質量的一個必要措施。
2.3.2 建立定期抽檢制度
科技查新的整個工作流程都依賴于查新人員的智力勞動。雖然國內查新報告實行的是審核員簽字的審核機制，但由于審核員不參與查新過程，并且也不可能對每個科研領域都很熟悉，缺乏對查新內容的實質性的監督審核。因此，查新機構要定期對查新報告進行抽檢，邀請相關領域的專家學者對抽檢到的查新報告進行監督檢查，從而促使查新人員樹立職業責任感，認真做查新，細心寫報告，杜絕失職和不負責任行為。
2.3.3 加強科技查新的過程控制
我們知道，在產品質量管理的過程中，可以分為事前的產品質量控制階段，事中的產品質量過程控制，事后的質量把關與處理階段。而對于科技査新也按照質量控制三階段理論進行管理，首先是加強事前控制——與科研人員的建立良好的溝通。良好的溝通有助于科技查新人員能迅速且了解課題內容，把握科研課題的查新點和創新點，確定檢索策略和檢索范圍，為査新工作的順利開展奠定基礎。其次是加強事中控制——查新報告撰寫工作。嚴格按照科技查新的步驟和順序開展工作，并對每個環節制定相應的量化標準，科學、認真撰寫査新報告書。最后是加強事后控制一一査新結果的監督與反饋。定期對科技查新報告的質量進行動態評估，建立査新用戶的反饋機制，對查新用戶的反饋信息進行綜合分析，査找原因并加以改進，從而幫助查新人員改進工作方法，提高科技查新質量。將查新工作貫穿科研活動全過程，不斷尋求創新服務模式科技査新機構要改變以往單一的科技查新的服務模式，變被動的檢索査新服務為主動的信息服務。查新人員要多與委托人的溝通交流，利用自身的資源優勢和檢索技能，積極參與科研課題的前期調研、開題立項、成果驗收、成果轉化等科研活動全過程。通過科技査新把諸多分散的信息資源最大限度的歸納、整理，通過分析研究得出科學結論，幫助科研工作者科學立項。針對特定的用戶開展定題服務，定期主動推送與科研項目研究有關的最新信息、收集到的相關文獻、國內外最新的研究動態，可使后續科研過程保持科學高效，也為科技管理部門對科研成果鑒定等提供客觀、科學的依據。
3.結束語
大數據時代數據的重要性范文第2篇
關鍵詞：大數據時代；大數據；統計學；
一、大數據與統計學
（一）大數據與統計學關系密切
簡單來說，我們可以分為兩個方面來理解大數據：若“大數據”作為形容詞，則描述的是大數據時代數據的特點；若“大數據”作為名詞，則體現的是數據科學研究的對象。對大數據的定義有非常多，不同領域不同專業對大數據的界定都會有些許不同。通俗地說：大數據是目前人類所有可抓取、可記錄、可存儲的信號集合。這個包含了一切信號的集合將非常非常之龐大、多樣、繁雜，并且還在不停地、迅速地增加。現代互聯網和信息技術的飛速發展，使得人類開始有能力收集、儲存、分析、處理這些從前無能為力的數據，從中挖掘出有用的信息促進社會的發展。邁爾•舍恩伯格說：大數據發展的核心動力就是人類測量、記錄和分析世界的渴望。而統計學正好是收集、整理、分析、解釋數據并從數據中得出結論的科學。由此可見大數據與統計學關系密切，將大數據與統計學結合發展潛力無窮。
（二）大數據時代下的非結構化數據與結構化數據需整合
對接統計研究可根據自身的目的收集總體數據或樣本數據，但如果總體太過龐大，以過去的技術方法來收集總體數據成本會很高，受于限制統計研究更多收集得是樣本數據。如今，人類已經開始能夠在合適的成本下獲得大數據，大數據的廣博給統計研究帶來了新的發展方向。我們需要著重研究的一個方向就是如何將結構化數據和非結構化數據對接。大數據的核心是數據，統計學的研究對象也是數據，但是它們獲得的數據性質有所不同：大數據收集的多是半結構化和非結構化的數據，通俗地理解，先獲得數據，再整理結構（如聲音、圖片、視頻等信息）；傳統統計學收集則主要是結構化數據，先定好結構，再根據目標結構收集數據（如數字、符號等信息）。拿非結構化數據和結構化數據來說：大數據時代使得我們有更多可以分析利用的數據，使得統計研究不僅可以在有更多的結構化數據的情形下進行；對于一些領域的研究工作還可以設法將非結構化數據和結構化的數據結合起來分析。如何實現非結構化數據與結構化數據的結合？首先，完善非結構化數據的整合，然后我們可以用結構化數據做數量說明，非結構化數據加強描述；或是提高數據處理技術，實現結構化數據與非結構化數據的互相轉化，選擇能更好說明問題的數據形式作為后續分析基礎。這都是值得再深入思考研究的新問題，而且這不僅僅是大數據和統計研究的事，同時需要計算機技術的一同創新發展。統計研究的范圍在大數據時代越來越大，能用數據說明的問題越來越多。
（三）大數據時代下的相關分析與因果分析發展并重
《大數據時代》一書中表示：大數據時代的一個顯著變化是：相關分析比因果分析更重要。我的看法是：大數據時代下，市場確實會對相關分析有著更強的關注度，但這并不意味著因果分析的重要性會有褪色。統計學中既有相關分析，也有因果分析，要對它們有合理的了解，首先需要明確的是相關關系和因果關系之間的聯系，簡單說：有相關關系不一定有因果關系，有因果關系則一定有相關關系。大數據時代，相關關系變得比以前更加為人所關注的原因：一方面，在很多領域的應用里，相關分析比因果分析更簡單可行；另一方面，因為相關關系足以體現事物之間的一定聯系，在商業效益上更為經濟有效。因此在商業利潤的推動下，相關關系也會更加受到青睞。但是我們不能就此否定因果關系的重要性，因果關系是對數據更加深度地分析：相關關系讓我們知道了“是什么”，因果關系是讓我們知道了“為什么”。倘若只是在商業經濟上的利用和成本考慮，“是什么”在很多時候就以足夠；但如果是在科學研究領域，“知其然而不知其所以然”就遠遠不夠了。結合現實發展需要，可在分析確定相關關系后，根據情況研究因果關系，若能夠得出因果關系，那肯定是更具價值和意義的。探求“為什么”始終是人類探索世界的動力,因果分析是人類永恒的使命。
二、結語
大數據時代的到來幾乎對每個領域都有著不可忽視的影響。大數據與統計學關系密切，大數據的出現對統計學的意義是非凡的，我們應把握住大數據時代和統計學的可結合點。其一，完善非結構化數據的整合，深入研究如何實現非現結構化與結構化數據的對接，都需要我們思維上的創新、數據處理技術上的提高。其二，在注重相關分析的同時，不能丟掉對因果分析的研究，應合理并重，實現大數據的進一步利用，真正挖掘出數據的價值。對于以數據為研究對象的統計學科，大數據時代就是統計學變革創新的時代，統計研究工作人員也應把握機會思考創新，為統計學增添新的生命力。
參考文獻：
[1]朱建平,張悅涵.大數據時代對傳統統計學變革的思考[J].統計研究,2016(02):3-9.
[2]朱建平,章貴軍,劉曉葳.大數據時代下數據分析理念的辨析[J].統計研究,2014(02):10-19.
大數據時代數據的重要性范文第3篇
關鍵詞：“大數據”；美術編輯；思維方式
“大數據”時代是一個多種技術快速應用的時代，技術應用的主要特點一般表現為依靠對復雜信息的快速處理而展開工作。美術編輯的工作職責就是用創意設計來提升刊物的美觀性和可讀性。就“大數據”時代下的報刊版式發展趨勢而言，傳統的美術編輯一般呈現出版式種類少、構思簡單的狀態，無法滿足“大數據”時代的要求。從根本上看，這是一種思維落后的反映，思維是人進行工作的一種導向，采用新型的思維是報刊美術編輯工作快速發展的重要保障。
首先，只注重版面形式的編排而忽略了對新聞的理解。美術編輯大體都不是新聞專業畢業的人員，在工作中更多是從版面的設計結構入手，只注重版式的條塊組合和版面的設計主次感，而忽略了新聞的重要性和時效性。這就導致版面與內容嚴重脫節，影響了報刊的整體效果與質量。其次，欠缺對繁雜數據的統籌整合思維。傳統的美術編輯思維多停留在二維空間和簡單的三維空間設計，圖書裝幀畫面的構建一般比較單調，并且受一定尺寸的限制。［1］在這種思維設計下的報刊常常呈現出形式單一、色彩單調的特點。這也使得美術編輯無法對繁雜的數據信息進行處理，傳統的美術編輯思維無法在數字出版物中得到良好的應用。再次，信息載體單一，表現形式簡單。傳統的美術編輯設計的信息載體較為缺乏，呈現出元素單一的不足。當然，這樣的特點是由傳統報刊本身的特點決定的，但是元素的單一無法使繁雜的數據信息得到處理。我們知道，畫面元素的豐富并不是幾種元素的簡單疊加，而是需要有一個整體的規劃。因此，傳統美術編輯思維方式在多元素的構建上還需要加強。此外，傳統報刊美術編輯思維還表現出應用數據單一的特點，這一特點自然和上面說的受出版物本身影響一樣，但是應用數據的單一還是美術編輯沒能夠應用非線性思維的一種表現。一般來說，傳統的美術編輯的畫面設計更多是脫離用戶、脫離市場的設計，對于用戶的感受和動向以及產品的商業價值都把握不清。最后，思維封閉，未能了解大數據時代下讀者的需求。傳統的報刊美術編輯思維比較呆板、封閉，這樣的思維就缺乏對新聞的認識和對讀者需求的考慮，再加上一些美術編輯缺乏經驗，導致設計出來的畫面與讀者的需求相差太大，使得其使用價值和商業價值大大降低。
二、“大數據”時代美術編輯思維的探討
面對上面說到的傳統美術編輯思維的不足和“大數據”時代數據信息復雜繁多的現實，我們應該以客觀的態度去看待。對于“大數據”時代美術編輯思維的探討，我們應立足“大數據”時代本身的特點，依托于各種新型的技術進行改進，以下主要針對報紙美術編輯進行探討：首先，構建多維空間的美術編輯思維。由于信息技術的發展，紙媒要適應時代的發展，向多種載體方向轉化，積極結合電子報刊和自媒體的發展。我們知道，“大數據”時代的畫面更多呈現出多維空間的特點，所以美術編輯在設計報刊時，要多方位考慮，在紙媒上未能體現的效果，可結合多維空間，在電子報刊和自媒體上穿插一些動態畫面。這樣的組合能夠搭建出更有立體感的畫面，可以提高讀者的閱讀興趣。其次，要進行多種元素的組合。我們知道，“大數據”時代的信息不僅數量巨大，而且種類繁多。把種類繁多的信息數據表現到畫面中去，就需要進行多種元素的組合。［2］“大數據”時代下，大部分新聞報道已趨于用直觀的圖表來表現，且還可以結合電子報刊和自媒體，加入音頻和視頻的元素，這樣做出來的報道更深入、更生動。這種多元素的組合將大量的信息和多種元素更有創意地展現給讀者。再次，注重創意與“大數據”時代報紙版式的結合。在版面設計上，要與文字相配合，做有內涵、有深度的報刊。例如，我們知道現在二維碼已經廣泛應用，那在做文字報道時，可以在旁邊附上二維碼，讀者只要拿起手機掃一掃二維碼，就可以在手機上看到相關的報道。如此一來，紙報刊與自媒體之間有力結合，可以使紙報刊在信息技術應用廣泛的今天不至于被淘汰。最后，版式設計要以讀者的需求為中心。紙報刊美術編輯工作要想在競爭中立于不敗之地，除發展電子報刊外，還應該加強自身的改革。美術設計要以讀者的需求為中心。美術編輯工作中很重要的一項工作，就是與讀者產生共鳴，它使報紙圖文并茂，使文字、圖片與版面的設計有機結合在一起。
三、“大數據”時代探討美術編輯思維的意義
在“大數據”時代進行美術編輯思維的探討，改變了原來報刊美術編輯思維中空間單一、元素單一、應用數據單一以及缺乏用戶體驗功能的各種不足，使得美術編輯能夠很好地把握用戶的感受和市場的動向，從而提高美術編輯工作的效率。因此，在“大數據”時代進行美術編輯思維的探討具有十分重要的實用意義。我們知道，任何一項工作、任何一項事業都需要相應的理論研究，同時這些理論研究也成了這項工作的一部分。
四、結語
“大數據”時代的來臨給美術編輯工作帶來了巨大的挑戰，使得傳統的美術編輯工作無法跟上時代的步伐，其根本原因在于美術編輯的思維方式已經落伍。美術編輯工作要在新時代有效發展就應該立足于轉變思維方式。“大數據”時代，美術編輯的思維方式應該呈現出多維空間的構建和多種元素的整合以及對多種數據進行處理，力圖展現出一種非線性的思維，更多地考慮用戶的感受。新思維方式的應用推動了美術編輯工作的開展，具有十分重要的意義。
參考文獻：
［1］王崠.“大數據”時代美術編輯思維方式初探［J］.科技與出版，2014（03）：82-85.
［2］滿都拉.創意是美術編輯專業高度的標尺［J］.軍事記者，2012（12）：34-35.
大數據時代數據的重要性范文第4篇
關鍵詞：大數據；客戶管理；模糊層次；策略
中圖分類號：F832 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2017）04-0068-02
引言
當前，在計算機技術和信息技術的推動下，數據和信息已經占據了整個世界，并且還在以較高的速度不斷增長，社交平臺上每天新增上億條共享內容，搜索引擎每天進行上億次搜索服務。數據研究巨頭IDC在研究報告中指出，當前包括各種信息在內的大數據總量增長率保持在60%左右，2015年全球范圍內的數據總量達到2 500EB，預計到2020年，數據總量將達到35.2ZB。
在當前大數據時代，如何利用豐富的信息構建完善的客戶評價體系，并且在對客戶評價和分類的基礎上，構建合理有效的客戶管理策略，已經成為商業銀行當前擴展業務的范圍，提高市場競爭力的核心技術。本文從商業銀行客戶業務特點出發，以大數據時代為背景，根據銀行客戶的特點構建出具有較強操作性的客戶評價體系，并且使用綜合評價結果分類客戶類別，對不同類別的客戶采用不同的管理策略和管理方法，從而為商業銀行的客戶識別、分類和管理提供支持。
一、大數據的影響
（一）大數據的特點
大數據概念初步形成于20世紀末，其概念最早出現在托夫勒的《第三次浪潮》中，該學者把大數據看成是第三次技g浪潮的關鍵。舍恩伯格在其專著《大數據時代》中給出了大數據的定義，該學者把大數據定義為和某一事物相關的可以查詢到的所有的數據。IBM把大數據特征歸納為4V，即量大（Volume），多變（Variety），價值（Value）和快速（Velocity）。其中，量大是 數據規模大，發展快；多變指的是數據的多樣性強；價值是指數據的價值大；快速是指的是數據傳輸速度快[1～3]。
（二）大數據對銀行客戶管理策略的影響
客戶管理策略指的是企業根據客戶信息提升其與客戶之間在銷售、服務上的溝通和交互，并且根據當前客戶的變化對客戶服務不斷進行改進，從而不斷提升客戶管理水平，實現企業保留舊客戶，吸引新客戶，轉化忠實客戶的目標。銀行客戶管理體現了銀行的經營管理模式從以“產品為中心”的模式轉化為“以客戶為中心”的管理模型，多家銀行也開始構建客戶管理系統，加強客戶服務，提升自身競爭力。
傳統的企業客戶調查工作都是通過客戶訪談，市場調查等手段完成客戶需求，該方法雖然能夠保證客戶調查質量，但是由于受到時間和成本限制，調查樣本有限，難以反映整個市場的特征，從而會導致客戶需求分析的偏差。在大數據時代，銀行可以從客戶信用管理系統、客戶業務辦理系統、大眾微博討論等多個數據源中得到海量的客戶信息，通過數據挖掘等相關技術可以得到較為準確的客戶需求信息，從而有利于構建具有針對性的客戶管理策略[4～5]。
二、客戶管理評價
（一）評價指標體系構建
本文以公司客戶為分析對象，在公司客戶價值指標體系構建和評價的基礎上，構建了基于公司價值的銀行公司客戶管理策略。
傳統的指標評價方法把客戶價值分為客戶潛在價值和客戶當前價值兩個方面，并在此基礎上構建多層的客戶綜合評價體系，從而對客戶進行綜合評價。在大數據時代，銀行可以通過互聯網、交易等多個渠道去了解到更多的客戶信息，因此可以采用更多的指標，對公司客戶進行更為準確的評價。本文在調查研究的基礎上，以大數據時代為背景，構建了更加豐富全面的評判指標體系，并且以此為基礎，對客戶進行評價，從而能夠準確挖掘客戶價值。
根據銀行工作特點，銀行一般把客戶價值看作是在客戶的整個生命周期內通過客戶業務獲取的收益和銀行客戶服務、營銷成本的差值。因此，銀行客戶價值分析一般從收益和成本兩個方面進行度量，同時客戶信用是客戶價值充分實現的根本保證，在大數據時代，包括公司財務數據、公司發展數據、公司交易數據在內的信用相關數據較為容易獲取。因此，本文從收益、成本和信用三個方面出發構建評價指標體系，最終構建的客戶綜合評價三級指標體系。
（二）模糊綜合評價
在構建指標體系的基礎上，采用該指標體系對客戶進行綜合評價，某行支行共有21個公司客戶，公司客戶的規模、行業、生產經營狀況各不相同，該行為了實現客戶的差異化管理，需要在客戶綜合評價的基礎上，根據評價結果為不同的客戶提供差異化服務，從而實現銀行效益的最大化[6]。
首先，采用專家討論打分的方法計算指標權重，該方法首先采用專家討論的方法得到指標重要性比較矩陣，然后通過特征值計算的方法計算指標權重。在指標權重計算的基礎上，對照指標的評價標準計算每個所有客戶每個指標的評分，在指標值歸一化的基礎上，采用隸屬度函數計算得到模糊判斷矩陣，并且采用模糊算子逐層遞推計算每個客戶的綜合評價結果，根據評價結果對客戶進行分類（如下表所示）。
客戶分類結果
三、客戶管理策略
基于客戶價值的客戶管理策略主要包括客戶價值評判和目標客戶服務分配這兩個環節，其中客戶價值評判首先需要構建客戶價值評判指標，并且根據當前銀行發展目標和自身特點合理調整指標權重，然后根據指標評價方法計算指標分值，采用一定的算法計算當前客戶價值的高低。目標客戶服務分配是指根據客戶價值的高低分配合理的服務資源，對于高價值客戶，銀行優先分配服務資源，并且努力構建與高價值客戶的良好關系。對于次價值或者是具有良好增長潛力的客戶，銀行也要分配合適的服務資源，從而提升銀行未來發展能力。
整個實施流程包括客戶價值發現、客戶價值創造、客戶價值傳遞和管理績效評價四個過程。四個過程相互關聯，共同構成了基于客戶價值的銀行客戶管理策略（如下圖所示）。
四個過程的具體步驟如下：
第一，客戶價值發現，客戶價值發現過程是客戶管理的基礎，銀行在做出產品推銷的關鍵因素是發掘客戶需求，并且根據客戶需求不斷推出新的產品。
第二，客戶價值創造，客戶價值創造過程同客戶關系價值鏈一致，在實施的過程中需要注意三個關鍵問題，第一個問題是客戶對于客戶價值的需求以及商業銀行如何提供滿足客戶需要的商業價值；第二個問題是價值客戶能夠給商業銀行提供的關系價值以及商業銀行如何得到這些價值。第三個問題是商業銀行在客戶關系管理的過程中如何靈活處理客戶價值和關系價值，從而使兩者平衡統一。
第三，客戶價值傳遞，客艏壑蕩遞的過程體現了銀行和客戶的關系管理過程，該過程主要包括多種渠道整合過程以及銀行客戶交互過程。銀行為了獲取競爭優勢需要對客戶進行有效管理。在當前的信息時代，銀行和客戶之間可以依托信息和網絡技術構建低成本高效率的溝通渠道。
第四，管理績效評價，管理績效評價是整個客戶管理流程的最后一個環節，也是最為重要的一個環節，該環節可以評判當前客戶管理的有效性，發現客戶管理問題，并且及時改進。
小結
商業銀行客戶價值分析是商業銀行客戶管理的熱點，在當前激烈的市場競爭條件下，價值客戶的分類和保留，是銀行在當前激烈的市場環境下取得快速發展的關鍵。本文基于大數據時代特點和商業銀行發展實際，在構建了具有大時代數據特點的指標體系的基礎上，采用模糊綜合評價方法對客戶進行分類，并且以此提出了基于客戶價值的銀行客戶管理策略，為商業銀行客戶管理提供參考。
參考文獻：
[1] Viktor Mayer-Sch？inberger，Kenneth Cukier.Big Data ：A Revolution That Will Transform How We Live，Work，and Think[M].Boston：
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[2] 涂子沛.數據之巔：大數據革命，歷史、現實與未來[M].深圳：中信出版社，2014：13-112.
[3] 馬建光，姜巍.大數據的概念、特征及其應用[J].國防科技，2013，（2）：10-17.
[4] 賀本嵐.大數據時代數據挖掘在銀行客戶關系管理中的應用研究[C]//第八屆中國管理學年會――金融分會場論文集，2013.
大數據時代數據的重要性范文第5篇
關鍵詞：大數據 管理會計 機遇
一、大數據的含義、特點和作用
（一）大數據的含義
隨著云計算的產生、移動互聯網的廣泛應用，大數據迅速發展。筆者所述大數據，又稱巨量數據或海量數據；是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合，是基于云計算的數據處理與應用模式，通過數據的集成共享，交叉使用形成的能對企業管理提供幫助的各種信息資源。
（二）大數據的特點
按照西方學者的觀點可將大數據的特征歸納為4個“V”，即大量（Volume），多樣（Variety），速度（Velocity）、價值（Value）。
首先，數據量巨大。數據量TB級別，躍升到PB級別，并從各種方面產生；其次，數據類型多樣。如文檔、音頻、日志、定位信息等等，數據來源于各種各樣的渠道；再次，處理速度快。通常要求在很短時間范圍內給出分析結果，過長的分析時間則會使其失去使用效力。這個特點也是大數據處理技術和傳統的數據挖掘技術最大的區別。最后，價值密度低，可從大量的數據中快速獲得具有較高價值的商業信息。所以按照大數據的特點，有效地利用云計算對數據進行收集、加工、分析、挖掘和加以正確使用正在成為現代管理會計發揮職能，為企業創造更多的發展機會和商業價值的重要途徑。
（三）大數據在管理會計中的作用
首先，海量的大數據為企業開展管理會計工作，獲取企業全面的信息提供了重要的資源基礎和支撐。
其次，迅速流轉的數據能夠促使企業經營管理效率的提高。企業所建立的能夠實現海量存儲和分析挖掘的數據庫，能夠實現對收集到的數據的及時、迅速處理。有助于企業提供實時的經營管理報告，提高會計工作的效率和效果。
最后，時效性的數據能夠給企業創造價值。迅速收集到的數據對管理會計工作提出了更高的要求，要求企業必須采用相應的數據分析技術實現從海量數據中提取有價值的商業信息，并進行及時迅速的分析挖掘、以實現企業的經營管理目標，為企業創造更高的價值。
二、大數據時代管理會計的發展現狀
我國對管理會計的應用和研究始于20世紀80年代，引進了很多西方管理會計理論并制訂了針對我國企業的相關條例，但會計理論界和實務界的大多數學者傾向于對財務會計進行理論研究和實務探討，對管理會計的研究積極性并不高，管理會計的發展相對滯后。到2014年，財政部了《關于全面推進管理會計體系建設的指導意見》，再次強調了管理會計應用的重要性和緊迫性，管理會計的發展步入了一個新的發展階段。
由此可以看出，現階段我國管理會計的發展還處于初級階段，還沒有形成相關的理論體系，更沒有在實踐中得到廣泛的普及和應用。在當前這樣一個信息飛速發展的大數據時代，管理會計的應用和發展也存在較多的問題，這需要引起財政管理部門、學術理論界和實務界及企業的重視。
三、大數據時代管理會計面臨的挑戰
（一）我國對管理會計理論的研究和應用有待深入
我國對管理會計的研究局限于借鑒國外的相關理論，我國是有中國特色的社會主義市場經濟體制，同歐美的資本主義市場經濟體制是完全不同的。我國也不能簡單套用西方的管理會計理論，另外我國對西方管理會計理論的研究也不夠全面和深入，研究的缺失給實際工作的運用帶來了很大的困難。而管理會計多變的內容，復雜的方法，致使大很多財會人員并不能很好的理解和應用這些方法。同時管理會計和成本會計、財務管理等，在內容有很多相互交叉的地方，而在相關的財會人員考試和培訓中，也沒有專門的管理會計科目。所以對于管理會計的理論研究存在的缺陷，嚴重影響了其實際應用。
（二）企業對大數據在管理會計中的應用認識不足
在企業的實際會計工作中，部分企業對大數據在管理會計中的應用認識嚴重不足。無論是構建數據庫存儲設備，還是培養專業的數據分析人才，或是進行數據的加工挖掘，都需要投入大量的人財物，企業往往認為不符合成本效益原則，因此，沒有必要在企業管理會計工作中推廣或應用大數據技術。
在對管理會計重視度不足的情況下，企業對于大數據在管理會計中的應用更是不以為意。企業的管理層并沒有真正意識到管理會計在企業決策中發揮的重要作用，對大數據在管理會計中應用的認識也比較狹隘。有些企業甚至認為大數據技術是大公司或者IT技術企業才需要掌握的，財會工作是不需要大數據的，這些片面的認識嚴重影響大數據環境下管理會計工作的推廣和應用。
（三）能夠使用大數據技術開展工作的管理會計人才匱乏
近年來，會計從業人員數量的快速增長使我國成為了一個會計人員大國，但并不屬于人才強國。會計人員的結構不盡合理，基層從事傳統會計核算的從業人員數量龐大，而具有較高職業能力的中高端會計人才數量較少，能夠對企業情況進行分析預測的管理會計人才更是少之又少，會計人員結構比例嚴重失衡。
而大數據時代，數據的信息量大數量巨大、來源廣泛、載體多樣。但收集到的這些信息并不會自動轉變為為對企業有價值的信息，而必須通過專業的數據深度分析與挖掘，才能提取出能夠幫助企業更好開展經營管理的有價值的商業信息。因此掌握大數據技術的管理會計人才的缺失是阻礙管理會計發展的一個重要因素。因此，迅速培養出掌握大數據挖掘所需專業知識與技能的會計人才，對企業整體的發展就顯得尤為重要。
（四）大數據背景下信息存儲空間缺乏，數據分析方法不完善
企業在大數據時代下要能夠及時迅速搜集到相關的信息，并要求在保證數據全面、充分、完整的基礎上，實現數據的有效存儲。而同時，大量的社會化信息，如位置、偏好等，在大數據時代下可以幫助企業全面決策，也就顯得尤為重要，但往往這類數據來源渠道更加廣泛、數量更加巨大，同樣需要海量的存儲空間。因此，企業要很好的使用大數據來為經營管理提供有價值信息，就必須改善原有數據存儲設備的空間不足，為有效利用數據提供前期的儲備。
雖然大數據時代為企業帶來了更多的有價值的信息，但經常出現的是收集到的信息不能夠被管理者有效地使用和進行分析。原因在于，一方面是因為大數據時代數據量急劇增大，如何從大量的數據中提取有價值信息缺乏相應的分析方法和技術；另一方面收集到的不能直接使用的非結構化數據所占分量較大且持續在增量。而此類數據并不能夠采傳統的數據分析方法進行加工挖掘。
四、大數據時代管理會計的應對措施
（一）建立具有中國特色的管理會計理論體系
2014年，財政部了《關于全面推進管理會計體系建設的指導意見》，提出了全面推進管理會計體系建設的重要性和必要性。我們也不能照搬西方的管理會計理論，要根據我國的國情實際，探索適合我國的實際情況的管理會計理論，制定一套完備的具有中國特色的管理會計體系。
要將高校或企業中具有優勢的資源加以整合，以此來支持和推動管理會計體系的形成。同時，高校應建立科研基地，集中組織人員進行理論研究和案例研討，在實踐中總結經驗。還要對管理會計的研究成果加大獎勵機制，通過激勵機制的方法促使更多的優秀人才對管理會計進行研究，以此來推動我國管理會計的發展。
（二）把握大數據浪潮，樹立在大數據中應用管理會計的意識
管理會計的發展在大數據的浪潮下，也需要以新技術為支撐，提升管理效率。近年來云計算、大數據、移動互聯網等不斷發展，企業必須把握形勢，抓住機遇。對管理會計來說，信息資源的開放和共享為其應用提供了更多的便利。與此同時，管理會計要在企業的發展中更好的實現其價值，就需要從海量的數據信息中發掘對其有價值的資源，并實時進行整合分析，因此，各方都需要做出努力共同為管理會計的發展增添力量。
面臨大數據時代的到來，我們要抓住發展提升的機遇，迎接其挑戰，首要的就是提升對在大數據時代如何加強管理會計作用的重視程度。會計理論界和相關研究機構應及時將西方的管理會計理論和我國的實際情況相結合，整理總結和大數據有關的管理會計實踐經驗，將相關的研究成果通過會議、專著、報刊等形式及時推送出去，并能夠在管理會計學科的專業教育和人才培養上融入大數據的相關知識，以此來推動我國大數據在管理會計中的應用研究的更深入開展。
作為企業的經營管理者，也要充分重視大數據技術對管理會計工作在管理決策方面的巨大作用，積極學習在管理會計中運用大數據技術的知識，并推動基層員工對大數據的認知和相應的培訓，能夠直觀的對比出大數據運用于管理會計工作前后的企業各方面的變化，分析其對企業經營管理的巨大推動力，以此來加強企業的管理，提升企業的業績和員工的績效。
（三）樹立管理會計理念，注重掌握大數據知識的管理會計人才的培養
企業的管理者要想更好的發揮管理會計在企業決策中的作用，必須樹立管理理念，尤其是大數據背景下的管理會計理念。區分管理會計和傳統會計，明確管理會計在企業管理中的重要地位，更好的發揮管理會計的作用。同時企業要盡快彌補既掌握大數據知識又懂得管理會計的交叉型人才的缺口，主動提高企業應用大數據進行分析、加工、挖掘有價值信息的能力，推動整個企業管理模式的創新發展，提升經營業績，并更好的為企業的發展壯大服務。
（四）構建基于云計算的會計信息平臺
大數據時代下收集到的海量的數據，要求有足夠的高效的存儲空間，并能夠實現對大量、多樣化的數據的迅速及時的處理分析，也就是能夠迅速響應，提供低延遲和有價值的信息，幫助企業及時決策。隨著新技術的不斷出現，信息處理能力的提高，如云計算，云平臺等。通過互聯網提供的動態、易擴展、虛擬化的資源，企業能夠較好的完成對海量多樣繁雜的數據的儲存，加工、分析、挖掘，這不僅能夠提高企業工作的效率，而且能夠實現對有價值數據的深度挖掘，使其價值得到充分運用。因此，構建基于云計算的會計信息管理系統不失為是目前解決大數據存儲與分析加工難題的最便捷方法。
五、結束語
在大數據時代，信息的爆炸式增長為我們的生活帶來了巨大的便利，同時也給企業的發展提供了有利的環境，與此同時，外部環境的變化給企業的傳統管理模式帶來了新的挑戰，原本發展滯后的管理會計更是面臨機遇與挑戰并存的境地。大數據為管理會計工作的有效深入開展提供了更大的平臺，使傳統的管理會計觀念發生了重大改變，大數據時代的迅猛發展促使著管理會計的不斷發展，在大數據的浪潮下，企業必須抓住管理會計的發展契機，把握國家積極發展管理會計的大形勢，應對大數據帶來的困難和挑戰，實現自身的發展跨越，而管理會計也將步入快速發展的新階段。
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