大数据时代的机遇与挑战论文题目是什么类型
帮你写,就这样。这样的记叙文通过一件较为完整的事情来表现一个人,要求事情具体、生动,因此我们要选择能够表现人物的最典型的事件,选择自己印象最深、最能使自己感动的事情来写,要求这个事件表现的是这个人物最典型的特征,或者这个人的多个特征在这个事件中慢慢呈现出来。
大数据时代,面临的七个挑战和八大趋势大数据挑战和机遇并存,大数据在未来几年的发展将从前几年的预期膨胀阶段、炒作阶段转入理性发展阶段、落地应用阶段,大数据在未来几年将逐渐步入理性发展期。未来的大数据发展依然存在诸多挑战,但前景依然非常乐观。 大数据发展的挑战 目前大数据的发展依然存在诸多挑战,包括七大方面的挑战:业务部门没有清晰的大数据需求导致数据资产逐渐流失;企业内部数据孤岛严重,导致数据价值不能充分挖掘;数据可用性低,数据质量差,导致数据无法利用;数据相关管理技术和架构落后,导致不具备大数据处理能力;数据安全能力和防范意识差,导致数据泄露;大数据人才缺乏导致大数据工作难以开展;大数据越开放越有价值,但缺乏大数据相关的政策法规,导致数据开放和隐私之间难以平衡,也难以更好的开放。 挑战一:业务部门没有清晰的大数据需求 很多企业业务部门不了解大数据,也不了解大数据的应用场景和价值,因此难以提出大数据的准确需求。由于业务部门需求不清晰,大数据部门又是非盈利部门,企业决策层担心投入比较多的成本,导致了很多企业在搭建大数据部门时犹豫不决,或者很多企业都处于观望尝试的态度,从根本上影响了企业在大数据方向的发展,也阻碍了企业积累和挖掘自身的数据资产,甚至由于数据没有应用场景,删除很多有价值历史数据,导致企业数据资产流失。因此,这方面需要大数据从业者和专家一起,推动和分享大数据应用场景,让更多的业务人员了解大数据的价值。 挑战二:企业内部数据孤岛严重 企业启动大数据最重要的挑战是数据的碎片化。在很多企业中尤其是大型的企业,数据常常散落在不同部门,而且这些数据存在不同的数据仓库中,不同部门的数据技术也有可能不一样,这导致企业内部自己的数据都没法打通。如果不打通这些数据,大数据的价值则非常难挖掘。大数据需要不同数据的关联和整合才能更好的发挥理解客户和理解业务的优势。如何将不同部门的数据打通,并且实现技术和工具共享,才能更好的发挥企业大数据的价值。 挑战三:数据可用性低,数据质量差 很多中型以及大型企业,每时每刻也都在产生大量的数据,但很多企业在大数据的预处理阶段很不重视,导致数据处理很不规范。大数据预处理阶段需要抽取数据把数据转化为方便处理的数据类型,对数据进行清洗和去噪,以提取有效的数据等操作。甚至很多企业在数据的上报就出现很多不规范不合理的情况。以上种种原因,导致企业的数据的可用性差,数据质量差,数据不准确。而大数据的意义不仅仅是要收集规模庞大的数据信息,还有对收集到的数据进行很好的预处理处理,才有可能让数据分析和数据挖掘人员从可用性高的大数据中提取有价值的信息。Sybase的数据表明,高质量的数据的数据应用可以显著提升企业的商业表现,数据可用性提高10%,企业的业绩至少提升在10%以上。 挑战四:数据相关管理技术和架构 技术架构的挑战包含以下几方面:(1)传统的数据库部署不能处理TB级别的数据,快速增长的数据量超越了传统数据库的管理能力。如何构建分布式的数据仓库,并可以方便扩展大量的服务器成为很多传统企业的挑战;(2)很多企业采用传统的数据库技术,在设计的开始就没有考虑数据类别的多样性,尤其是对结构化数据、半结构化和非结构化数据的兼容;(3)传统企业的数据库,对数据处理时间要求不高,这些数据的统计结果往往滞后一天或两天才能统计出来。但大数据需要实时处理数据,进行分钟级甚至是秒级计算。传统的数据库架构师缺乏实时数据处理的能力;(4)海量的数据需要很好的网络架构,需要强大的数据中心来支撑,数据中心的运维工作也将成为挑战。如何在保证数据稳定、支持高并发的同时,减少服务器的低负载情况,成为海量数据中心运维的一个重点工作。 挑战五:数据安全 网络化生活使得犯罪分子更容易获得关于人的信息,也有了更多不易被追踪和防范的犯罪手段,可能会出现更高明的骗局。如何保证用户的信息安全成为大数据时代非常重要的课题。在线数据越来越多,黑客犯罪的动机比以往都来的强烈,一些知名网站密码泄露、系统漏洞导致用户资料被盗等个人敏感信息泄露事件已经警醒我们,要加强大数据网络安全的建设。另外,大数据的不断增加,对数据存储的物理安全性要求会越来越高,从而对数据的多副本与容灾机制也提出更高的要求。目前很多传统企业的数据安全令人担忧。 挑战六:大数据人才缺乏 大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造就一支掌握大数据技术、懂管理、有大数据应用经验的大数据建设专业队伍。目前大数据相关人才的欠缺将阻碍大数据市场发展。据Gartner预测,到2015年,全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位,且会有25%的组织设立首席数据官职位。大数据的相关职位需要的是复合型人才,能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。未来,大数据将会出现约100万的人才缺口,在各个行业大数据中高端人才都会成为最炙手可热的人才,涵盖了大数据的数据开发工程师、大数据分析师、数据架构师、大数据后台开发工程师、算法工程师等多个方向。因此需要高校和企业共同努力去培养和挖掘。目前最大的问题是很多高校缺乏大数据,所以拥有大数据的企业应该与学校联合培养人才。 挑战七:数据开放与隐私的权衡 在大数据应用日益重要的今天,数据资源的开放共享已经成为在数据大战中保持优势的关键。商业数据和个人数据的共享应用,不仅能促进相关产业的发展,也能给我们的生活带来巨大的便利。由于政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划,系统之间缺乏统一的标准,形成了众多“信息孤岛”,而且受行政垄断和商业利益所限,数据开放程度较低,这给数据利用造成极大障碍。另外一个制约我国数据资源开放和共享的一个重要因素是政策法规不完善,大数据挖掘缺乏相应的立法。无法既保证共享又防止滥用。因此,建立一个良性发展的数据共享生态系统,是我国大数据发展需要迈过去的一道砍。同时,开放与隐私如何平衡,也是大数据开放过程中面临的最大难题。如何在推动数据全面开放、应用和共享的同时有效地保护公民、企业隐私,逐步加强隐私立法,将是大数据时代的一个重大挑战。 大数据发展趋势 虽然大数据仍在起步阶段,存在诸多挑战,但未来的发展依然非常乐观。大数据的发展呈现八大趋势:数据资源化,将成为最有价值的资产;大数据在更多的传统行业的企业管理落地;大数据和传统商业智能融合,行业定制化解决方案将涌现;数据将越来越开放,数据共享联盟将出现;大数据安全越来越受重视,大数据安全市场将愈发重要;大数据促进智慧城市发展,为智慧城市的引擎;大数据将催生一批新的工作岗位和相应的专业;大数据在多方位改善我们的生活。 趋势一:数据资源化,将成为最有价值的资产 随着大数据应用的发展,大数据价值得以充分的体现,大数据在企业和社会层面成为重要的战略资源,数据成为新的战略制高点,是大家抢夺的新焦点。《华尔街日报》在一份题为《大数据,大影响》的报告宣传,数据已经成为一种新的资产类别,就像货币或黄金一样。Google、Facebook、亚马逊、腾讯、百度、阿里巴巴和360等企业正在运用大数据力量获得商业上更大的成功,并且金融和电信企业也在运用大数据来提升自己的竞争力。我们有理由相信大数据将不断成为机构和企业的资产,成为提升机构和企业竞争力的有力武器。 趋势二:大数据在更多的传统行业的企业管理落地 一种新的技术往往在少数行业应用取得了好的效果,对其他行业就有强烈的示范效应。目前大数据在大型互联网企业已经得到较好的应用,其他行业的大数据尤其是电信和金融也逐渐在多种应用场景取得效果。因此,我们有理由相信,大数据作为一种从数据中创造新价值的工具,将会在许多行业的企业得到应用,带来广泛的社会价值。大数据将在帮助企业更好的理解和满足客户需求和潜在需求,更好的应用在业务运营智能监控、精细化企业运营、客户生命周期管理、精细化营销、经营分析和战略分析等方面。企业管理既有艺术也有科学,相信大数据在科学管理企业方面有更显著的促进,让更多拥抱大数据的企业实现智慧企业管理。 趋势三:大数据和传统商业智能融合,行业定制化解决方案将涌现 来自传统商业智能领域者将大数据当成一个新增的数据源,而大数据从业者则认为传统商业智能只是其领域中处理少量数据时的一种方法。大数据用户更希望能获得一种整体的解决方案,即不仅要能收集、处理和分析企业内部的业务数据,还希望能引入互联网上的网络浏览、微博、微信等非结构化数据。除此之外,还希望能结合移动设备的位置信息,这样企业就可以形成一个全面、完整的数据价值发展平台。毕竟,无论是大数据还是商业智能,目的都是为分析服务的,数据全面整合起来,更有利于发现新的商业机会,这就是大数据商业智能。同时,由于行业的差异性,很难研发出一套适用于各行业的大数据商业智能分析系统,因此,在一些规模较大的行业市场,大数据服务提供商将会以更加定制化的商业智能解决方案提供大数据服务。我们相信更多的大数据商业智能定制化解决方案将在电信、金融、零售等行业出现。 趋势四:数据将越来越开放,数据共享联盟将出现 大数据越关联越有价值,越开放越有价值。尤其是公共事业和互联网企业的数据开放数据将越来越多。我们看到,美国、英国、澳大利亚等国家的政府都在政府和公共事业上的数据做出努力。而国内的一些城市和部门也在逐渐开展数据开放的工作。比如北京市在2012年就开始试运行政务数据资源网,在2013年年底正式开放;上海在2012年启动了政府数据资源开放试点工作,数据涉及地理位置、交通、经济统计和资格资质等数据;2014年,贵州省也加入数据开放之列,10月份云上贵州正式上线。对于不同的行业,数据越共享也是越有价值。如果每一个医院想获得更多病情特征库以及药效信息,那么就需要全国,甚至全世界的医疗信息共享,从而可以通过平台进行分析,获取更大的价值。我们相信数据会呈现一种共享的趋势,不同领域的数据联盟将出现。 趋势五:大数据安全越来越受重视,大数据安全市场将愈发重要 随着数据的价值的越来越重要,大数据的安全稳定也将会逐渐被重视。网络和数字化生活也使得犯罪的分子更容易获取关于他人的信息,也有更多的骗术和犯罪手段出现,所以,在大数据时代,无论对于数据本身的保护,还是对于由数据而演变的一些信息的安全,对大数据分析有较高要求的企业将至关重要。大数据安全是跟大数据业务相对应的,与传统安全相比,大数据安全的最大区别是安全厂商在思考安全问题的时候首先要进行业务分析,并且找出针对大数据的业务的威胁,然后提出有针对性的解决方案。比如,对于数据存储这个场景,目前很多企业采用开源软件如Hadoop技术来解决大数据问题,由于其开源性,但是其安全问题也是突出的。因此,市场需要更多专业的安全厂商针对不同的大数据安全问题来提供专业的服务。 趋势六:大数据促进智慧城市发展,为智慧城市的引擎 随着大数据的发展,大数据在智慧城市将发挥着越来越重要的作用。由于人口聚集给城市带来了交通、医疗、建筑等各方面的压力,需要城市能够更合理地进行资源布局和调配,而智慧城市正是城市治理转型的最优解决方案。智慧城市是通过物与物、物与人、人与人的互联互通能力、全面感知能力和信息利用能力,通过物联网、移动互联网、云计算等新一代信息技术,实现城市高效的政府管理、便捷的民生服务、可持续的产业发展。智慧城市相对于之前数字城市概念,最大的区别在于对感知层获取的信息进行了智慧的处理。由城市数字化到城市智慧化,关键是要实现对数字信息的智慧处理,其核心是引入了大数据处理技术。大数据是智慧城市的核心智慧引擎。智慧安防、智慧交通、智慧医疗、智慧城管等,都是以大数据为基础的的智慧城市应用领域。 趋势七:大数据将催生一批新的工作岗位和相应的专业 一个新行业的出现,必将在工作职位方面有新的需求,大数据的出现也将推出一批新的就业岗位,例如,大数据分析师、数据管理专家、大数据算法工程师、数据产品经理等等。具有有丰富经验的数据分析人才将成为稀缺的资源,数据驱动型工作将呈现爆炸式的增长。而由于有强烈的市场需求,高校也将逐步开设大数据相关的专业,以培养相应的专业人才。企业也将和高校紧密合作,协助高校联合培养大数据人才。如2014年,IBM 全面推进与高校在大数据领域的合作,引入强大的研发团队和业务伙伴,推动“大数据平台”和“大数据分析”的面向行业产学研创新合作以及系统化知识体系建设和高价值人才培养,建设符合中国教学特色及人才需求的大数据相关学分课程,为未来建设特色专业方向做准备。 趋势八:大数据在多方位改善我们的生活 大数据不仅用于企业和政府,也应用于我们的生活。在健康方面:我们可以利用智能手环监测,对我们的睡眠模式来进行追踪,了解睡眠质量;我们可以利用智能血压计、智能心率仪远程的监控身在异地的家里老人的健康情况,让远在他方的外出工作者更加放心;在出行方面:我们可以利用智能导航出行GPS数据了解交通状况,并根据拥堵情况进行路线实时调优。在居家生活方面:大数据将成为智能家居的核心,智能家电实现了拟人智能,产品通过传感器和控制芯片来捕捉和处理信息,可以根据住宅空间环境和用户需求自动设置控制,甚至提出优化生活质量的建议,如我们的冰箱可能会在每天一大早建议我们当天的菜谱。以上是小编为大家分享的关于大数据时代,面临的七个挑战和八大趋势的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
大数据时代的机遇与挑战论文题目是什么类型的
大数据时代下我国电子商务的发展机遇与挑战_数据分析师考试大数据时代已经到来,认同这一判断的人越来越多。随着物联网、云计算、移动互联网等新技术的发展,手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的传感器,将成为大数据来源和承载方式。据预测,全球互联网上的数据量每两年会翻一番,到2013年互联网上的数据量将达到667EB(1EB=109GB)。这些数据绝大多数是“非结构化数据”,通常不能为传统的数据库所用,但随着自然语言处理、模式识别和机器学习等人工智能技术的发展,这些庞大的数据“宝藏”将成为未来世界的新“石油”。 大数据正在促生新的蓝海,催生新的经济增长点,正在成为政府和企业竞争的新焦点。2012年,瑞士达沃斯论坛发布《大数据,大影响》报告,称“数据已经成为一种新的经济资产类别,就像货币或黄金一样”。2012年,美国政府启动“大数据研究和发展计划”,将“大数据”上升到了国家战略层面。对于企业来说,数据正在取代人才成为企业的核心竞争力。总之,大数据所能带来的巨大商业价值,被认为将引领一场足以与20世纪计算机革命匹敌的巨大变革。 未来,大数据时代将会撼动人类社会的方方面面,从商业科技到医疗、政府、教育等各个领域。但现在,电子商务无疑已成为其中发展最快、应用最广泛、也最成功的领域之一。 大数据时代下我国电子商务的发展机遇 当前,我国电子商务正处于快速发展期。以阿里巴巴为例,从2010年到2012年,淘宝和天猫双十一单日成交额分别为9亿、33亿、191亿;而2011年全年,淘宝和天猫成交量之和为3600亿,2012年这个数据超过一万亿。根据国家统计局数据,2012年全国各省社会消费品零售总额为17万亿,一万亿相当于其总量的8%。我国电子商务井喷式发展的背后是消费者数据的几何级增长。电子商务龙头企业也正是看到了相关机遇,积极部署、探索和挖掘大数据相关应用。 一是,电商企业通过大数据应用创新商业模式 大数据的重要趋势就是数据服务的变革,把人分成很多群体,对每个群体甚至每个人提供针对性的服务。消费数据量的增加为电商企业提供了精确把握用户群体和个体网络行为模式的基础。电商企业通过大数据应用,可以探索个人化、个性化、精确化和智能化地进行广告推送和推广服务,创立比现有广告和产品推广形式性价比更高的全新商业模式。同时,电商企业也可以通过对大数据的把握,寻找更多更好地增加用户粘性,开发新产品和新服务,降低运营成本的方法和途径。 实际上,国外传统零售巨头早已开始大数据的应用和实践。Tesco是全球利润第二大零售商,其从会员卡的用户购买记录中,充分了解用户的行为,并基于此进行一系列的业务活动,例如通过邮件或信件寄给用户的促销可以变得更个性化,店内的商家商品及促销也可以根据周围人群的喜好、消费时段来更加有针对性,从而提高货品的流通。这样的做法为Tesco获得了丰厚的回报,仅在市场宣传一项,就能帮助其每年节省5亿英镑的费用。显然,电商企业对比传统零售企业在这方面会更有优势,因为电商企业本身就是通过数据平台为用户提供零售服务的。 从国内来看,我国电商企业均积极在大数据领域进行布局和深耕,已逐步认识到大数据应用对于电商发展的重要性。以我国著名B2C龙头企业凡客诚品为例。经过近几年的高速发展,凡客每年的销售量成倍增长,库存问题逐渐成为制约其发展的主要因素。2011年,凡客成立了数据中心,针对企业经营数据,包括库存、进货周期、周转、订单等,研究分析新产品的上架与新用户增长的关系,每上线一个新产品与它能够带来的用户二次购买的关系等,开展大数据应用实践。据报道,凡客的高库存问题目前已得到了缓解,库存周转速度由100天下降为50天-30天,有效降低了运营成本。 二是,电商企业通过大数据应用推动差异化竞争 当前,我国电子商务发展面临的两大突出问题是成本和同质化竞争。而大数据时代的到来将为其发展和竞争提供新的出路,包括具体产品和服务形式,通过个性化创新提升企业竞争力。 还是以阿里巴巴为例。阿里巴巴通过对旗下的淘宝、天猫、阿里云、支付宝、万网等业务平台进行资源整合,形成了强大的电子商务客户群及消费者行为的全产业链信息,造就了独一无二的数据处理能力,这是目前其他电子商务公司无法模仿与跟随的。同时,也将电子商务的竞争从简单的价格战上升了一个层次,形成了差异化竞争。目前,淘宝已形成的数据平台产品,包括数据魔方、量子恒道、超级分析、金牌统计、云镜数据等100余款,功能包括店铺基础经营分析、商品分析、营销效果分析、买家分析、订单分析、供应链分析、行业分析、财务分析和预测分析等。 此外,电商企业通过大数据应用积极开拓发展新蓝海——互联网金融业务。目前阿里、京东、苏宁三大主流电商企业已相继试水。除“阿里小贷”模式比较成功之外,京东模式也渐出效果。2012年,京东通过与中国银行合作,推出“供应链金融服务”,供应商凭借其在京东的订单、入库单等向京东提出融资申请,核准后递交银行,再由银行给予放款。据报道,此服务可以帮助京东供应商大幅度缩短账期,资金回报率由原来的60%左右提高到226%。 大数据时代下我国电子商务面临的挑战 虽然电子商务企业已经走在大数据时代的前列,但在开始规划大数据美好蓝图的同时也要警惕其面临的挑战和风险。 一是企业信息化投资将规模化发展。电商企业内部的经营交易信息,包括商品、物流信息,以及用户的社交信息、位置信息等等将构成企业大数据的主要来源。其信息量远远超越了现有企业IT架构和基础设施的承载能力,其实时性要求大大超越现有的计算能力。此外,电商企业还将面临数据孤岛、数据质量、数据格局等数据治理问题。要想依靠大数据获益,我国电商企业必将进行新一轮的信息化投资和建设。 二是相关管理政策尚不明确。大数据时代下,云计算必将成为电商企业选择的业务模式,其本质是数据处理技术。数据是资产,云为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道。云计算所提供的服务,既包括软件服务和应用平台服务,又包括基础设施服务,但目前我国针对云计算服务的管理政策和技术标准尚未明确。 三是数据安全与隐私问题突出。一方面,大量的数据汇集,包括大量的企业运营数据、客户信息、个人的隐私和各种行为的细节记录,面临的数据泄露风险将会增大。电商企业既要防止数据在云上丢掉,也要防止数据在端上被窃取和篡改。另一方面,一些敏感数据的所有权和使用权还没有明确的界定,很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及到的个体的隐私问题。以上是小编为大家分享的关于大数据时代下我国电子商务的发展机遇与挑战的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
大数据(Big Data)又称为巨量资料,指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,指不用随机分析法(抽样调查)的捷径,而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目,供大家进行参考: 1、大数据对商业模式影响 2、大数据下地质项目资金内部控制风险 3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进 4、大数据时代下线上餐饮变革 5、基于大数据小微金融 6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战 7、大数据背景下银行外汇业务管理分析 8、大数据在互联网金融领域应用 9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施 10、大数据公司内部控制构建问题 11、大数据征信机构运作模式监管 12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析 13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响 14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系 15、大数据助力普惠金融
大数据时代的机遇与挑战论文题目是什么类
回答 内容如下:1、大数据对商业模式影响2、大数据下地质项目资金内部控制风险3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进4、大数据时代下线上餐饮变革5、基于大数据小微金融 [鲜花][鲜花]
大数据(Big Data)又称为巨量资料,指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,指不用随机分析法(抽样调查)的捷径,而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
大数据时代下我国电子商务的发展机遇与挑战_数据分析师考试大数据时代已经到来,认同这一判断的人越来越多。随着物联网、云计算、移动互联网等新技术的发展,手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的传感器,将成为大数据来源和承载方式。据预测,全球互联网上的数据量每两年会翻一番,到2013年互联网上的数据量将达到667EB(1EB=109GB)。这些数据绝大多数是“非结构化数据”,通常不能为传统的数据库所用,但随着自然语言处理、模式识别和机器学习等人工智能技术的发展,这些庞大的数据“宝藏”将成为未来世界的新“石油”。 大数据正在促生新的蓝海,催生新的经济增长点,正在成为政府和企业竞争的新焦点。2012年,瑞士达沃斯论坛发布《大数据,大影响》报告,称“数据已经成为一种新的经济资产类别,就像货币或黄金一样”。2012年,美国政府启动“大数据研究和发展计划”,将“大数据”上升到了国家战略层面。对于企业来说,数据正在取代人才成为企业的核心竞争力。总之,大数据所能带来的巨大商业价值,被认为将引领一场足以与20世纪计算机革命匹敌的巨大变革。 未来,大数据时代将会撼动人类社会的方方面面,从商业科技到医疗、政府、教育等各个领域。但现在,电子商务无疑已成为其中发展最快、应用最广泛、也最成功的领域之一。 大数据时代下我国电子商务的发展机遇 当前,我国电子商务正处于快速发展期。以阿里巴巴为例,从2010年到2012年,淘宝和天猫双十一单日成交额分别为9亿、33亿、191亿;而2011年全年,淘宝和天猫成交量之和为3600亿,2012年这个数据超过一万亿。根据国家统计局数据,2012年全国各省社会消费品零售总额为17万亿,一万亿相当于其总量的8%。我国电子商务井喷式发展的背后是消费者数据的几何级增长。电子商务龙头企业也正是看到了相关机遇,积极部署、探索和挖掘大数据相关应用。 一是,电商企业通过大数据应用创新商业模式 大数据的重要趋势就是数据服务的变革,把人分成很多群体,对每个群体甚至每个人提供针对性的服务。消费数据量的增加为电商企业提供了精确把握用户群体和个体网络行为模式的基础。电商企业通过大数据应用,可以探索个人化、个性化、精确化和智能化地进行广告推送和推广服务,创立比现有广告和产品推广形式性价比更高的全新商业模式。同时,电商企业也可以通过对大数据的把握,寻找更多更好地增加用户粘性,开发新产品和新服务,降低运营成本的方法和途径。 实际上,国外传统零售巨头早已开始大数据的应用和实践。Tesco是全球利润第二大零售商,其从会员卡的用户购买记录中,充分了解用户的行为,并基于此进行一系列的业务活动,例如通过邮件或信件寄给用户的促销可以变得更个性化,店内的商家商品及促销也可以根据周围人群的喜好、消费时段来更加有针对性,从而提高货品的流通。这样的做法为Tesco获得了丰厚的回报,仅在市场宣传一项,就能帮助其每年节省5亿英镑的费用。显然,电商企业对比传统零售企业在这方面会更有优势,因为电商企业本身就是通过数据平台为用户提供零售服务的。 从国内来看,我国电商企业均积极在大数据领域进行布局和深耕,已逐步认识到大数据应用对于电商发展的重要性。以我国著名B2C龙头企业凡客诚品为例。经过近几年的高速发展,凡客每年的销售量成倍增长,库存问题逐渐成为制约其发展的主要因素。2011年,凡客成立了数据中心,针对企业经营数据,包括库存、进货周期、周转、订单等,研究分析新产品的上架与新用户增长的关系,每上线一个新产品与它能够带来的用户二次购买的关系等,开展大数据应用实践。据报道,凡客的高库存问题目前已得到了缓解,库存周转速度由100天下降为50天-30天,有效降低了运营成本。 二是,电商企业通过大数据应用推动差异化竞争 当前,我国电子商务发展面临的两大突出问题是成本和同质化竞争。而大数据时代的到来将为其发展和竞争提供新的出路,包括具体产品和服务形式,通过个性化创新提升企业竞争力。 还是以阿里巴巴为例。阿里巴巴通过对旗下的淘宝、天猫、阿里云、支付宝、万网等业务平台进行资源整合,形成了强大的电子商务客户群及消费者行为的全产业链信息,造就了独一无二的数据处理能力,这是目前其他电子商务公司无法模仿与跟随的。同时,也将电子商务的竞争从简单的价格战上升了一个层次,形成了差异化竞争。目前,淘宝已形成的数据平台产品,包括数据魔方、量子恒道、超级分析、金牌统计、云镜数据等100余款,功能包括店铺基础经营分析、商品分析、营销效果分析、买家分析、订单分析、供应链分析、行业分析、财务分析和预测分析等。 此外,电商企业通过大数据应用积极开拓发展新蓝海——互联网金融业务。目前阿里、京东、苏宁三大主流电商企业已相继试水。除“阿里小贷”模式比较成功之外,京东模式也渐出效果。2012年,京东通过与中国银行合作,推出“供应链金融服务”,供应商凭借其在京东的订单、入库单等向京东提出融资申请,核准后递交银行,再由银行给予放款。据报道,此服务可以帮助京东供应商大幅度缩短账期,资金回报率由原来的60%左右提高到226%。 大数据时代下我国电子商务面临的挑战 虽然电子商务企业已经走在大数据时代的前列,但在开始规划大数据美好蓝图的同时也要警惕其面临的挑战和风险。 一是企业信息化投资将规模化发展。电商企业内部的经营交易信息,包括商品、物流信息,以及用户的社交信息、位置信息等等将构成企业大数据的主要来源。其信息量远远超越了现有企业IT架构和基础设施的承载能力,其实时性要求大大超越现有的计算能力。此外,电商企业还将面临数据孤岛、数据质量、数据格局等数据治理问题。要想依靠大数据获益,我国电商企业必将进行新一轮的信息化投资和建设。 二是相关管理政策尚不明确。大数据时代下,云计算必将成为电商企业选择的业务模式,其本质是数据处理技术。数据是资产,云为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道。云计算所提供的服务,既包括软件服务和应用平台服务,又包括基础设施服务,但目前我国针对云计算服务的管理政策和技术标准尚未明确。 三是数据安全与隐私问题突出。一方面,大量的数据汇集,包括大量的企业运营数据、客户信息、个人的隐私和各种行为的细节记录,面临的数据泄露风险将会增大。电商企业既要防止数据在云上丢掉,也要防止数据在端上被窃取和篡改。另一方面,一些敏感数据的所有权和使用权还没有明确的界定,很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及到的个体的隐私问题。以上是小编为大家分享的关于大数据时代下我国电子商务的发展机遇与挑战的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
大数据时代应如何应对变革带来的机遇与挑战大数据时代带给我们更多冲击,要想与时俱进,并不断的提升,那就要摒弃原来的传统思想,大胆努力的接受大数据带来的新挑战。想要弄清楚大数据时代带给我们的变化,那就要先知道大数据是什么,这样方可以更好的迎接大挑战,应对时代带来的变革。大数据是指海量的数据,这是非结构化的数据,无法用传统的数据来处理。大数据技术的应用给人们生活带来了诸多的便利性,许多疫情的报告都来源于大数据。 大数据的应用并不是那么简单,其引发的是模式的变革,其应用不仅仅是发电、输电,而是基于互联网技术,这对于人们的生产过程以及商品交换带来了变革性的影响。整个变革过程的技术手段就是数据的挖掘与分析,其是在互联网基础上,将使制造行业的生产效率大幅度提升。大灵气无法产生新的物质产品,也无法创造新的市场需求,但却可以大幅度的提升生产力。 国际上对于大数据的定义了四大特征,那就是海量的数据规模、快速的数据流转、动态的数据体系、多样的数据类型以及巨大的数据价值。基于大数据的全国的数据信息总量每两年就翻番。对于企业而言,大数据来源于企业内部信息系统所产生的运营数据,数据越大结果越好。成功的进入大数据时代,企业将拥有更多的发展潜能。 通过对大数据的处理,人们放弃了因果关系而选择了相互联系。在未来的几年内,大数据将成为提升公司竞争力的有力基础,行业与行业之间的竞争将演变为数据的竞争,所以,解决数据资源的搜索与共享将成为当务之急。以互联网行业的代表阿里巴巴和谷歌为例,前者的服务器都达到了上万台,而后者则超过了五十万台,这就是数据的差别。 大数据是一种运营模式,数据的膨胀决定了企业的未来发展方向,越来越多的企业意识到了数据增涨的隐患。随着时间的推移,数据对于人们和企业的重要性会越发突显。
大数据时代的机遇与挑战论文题目是什么类的
提供一些会计专业毕业论文题目,供参考。一、会计方面(含会计理论、财务会计、成本会计、资产评估)1.金融衍生工具研究2.财务报表粉饰行为及其防范3.试论会计造假的防范与治理4.会计诚信问题的思考5.关于会计职业道德的探讨6.论会计国际化与国家化7.论稳健原则对中国上市公司的适用性及其实际应用8.关于实质重于形式原则的运用9.会计信息相关性与可靠性的协调10.企业破产的若干财务问题11.财务会计的公允价值计量研究12.论财务报告的改进13.论企业分部的信息披露14.我国证券市场会计信息披露问题研究15.上市公司治理结构与会计信息质量研究16.论上市公司内部控制信息披露问题17.关于企业合并报表会计问题研究18.我国中小企业会计信息披露制度初探19.现金流量表及其分析20.外币报表折算方法的研究21.合并报表若干理论的探讨22.增值表在我国的应用初探23.上市公司中期报告研究24.现行财务报告模式面临的挑战及改革对策25.表外筹资会计问题研究26.现行财务报告的局限性及其改革27.关于资产减值会计的探讨28.盈余管理研究29.企业债务重组问题研究30.网络会计若干问题探讨31.论绿色会计32.环境会计若干问题研究33.现代企业制度下的责任会计34.人本主义的管理学思考――人力资源会计若干问题35.试论知识经济条件下的人力资源会计36.全面收益模式若干问题研究37.企业资产重组中的会计问题研究38.作业成本法在我国企业的应用39.战略成本管理若干问题研究40.内部结算价格的制定和应用41.跨国公司转让定价问题的探讨42.我国企业集团会计若干问题研究43.责任成本会计在企业中的运用与发展44.试论会计监管45.会计人员管理体制问题研究46.高新技术企业的价值评估47.企业资产重组中的价值评估48.企业整体评估中若干问题的思考49.新会计制度对企业的影响50.《企业会计制度》的创新51.我国加入WTO后会计面临的挑战52.XX准则的国际比较(例如:中美无形资产准则的比较)53.新旧债务重组准则比较及对企业的影响54.无形资产会计问题研究55.萨宾纳斯――奥克斯莱法案对中国会计的影响56.对资产概念的回顾与思考57.规范会计研究与实证会计研究比较分析58.试论会计政策及其选择59.对虚拟企业几个财务会计问题的探讨60.知识经济下无形资产会计问题探讨61.两方实证会计理论及其在我国的运用 二、财务管理方面(含财务管理、管理会计)1.管理层收购问题探讨2.MBO对财务的影响与信息披露3.论杠杆收购4.财务风险的分析与防范5.投资组合理论与财务风险的防范6.代理人理论与财务监督7.金融市场与企业筹资8.市场经济条件下企业筹资渠道9.中西方企业融资结构比较10.论我国的融资租赁11.企业绩效评价指标的研究12.企业资本结构优化研究13.上市公司盈利质量研究14.负债经营的有关问题研究15.股利分配政策研究16.企业并购的财务效应分析17.独立董事的独立性研究18.知识经济时代下的企业财务管理19.现代企业财务目标的选择20.中小企业财务管理存在的问题及对策21.中小企业融资问题研究22.中国民营企业融资模式――上市公司并购23.债转股问题研究24.公司财务战略研究25.财务公司营运策略研究26.资本经营若干思考27.风险投资运作与管理28.论风险投资的运作机制29.企业资产重组中的财务问题研究30.资产重组的管理会计问题研究31.企业兼并中的财务决策32.企业并购的筹资与支付方式选择研究33.战略(机构)投资者与公司治理34.股票期权问题的研究35.我国上市公司治理结构与融资问题研究36.股权结构与公司治理37.国际税收筹划研究38.企业跨国经营的税收筹划问题39.税收筹划与企业财务管理40.XXX税(例如企业所得税)的税收筹划41.高新技术企业税收筹划42.入世对我国税务会计的影响及展望43.我国加入WTO后财务管理面临的挑战44.管理会计在我国企业应用中存在的问题及对策45.经济价值增加值(EVA)――企业业绩评价新指标 三、审计方面1.关于CPA信任危机问题的思考2.注册会计师审计质量管理体系研究3.论会计师事务所的全面质量管理4.注册会计师审计风险控制研究5.企业内部控制制度研究6.现代企业内部审计发展趋势研究7.审计质量控制8.论关联方关系及其交易审计9.我国内部审计存在的问题及对策10.论审计重要性与审计风险11.论审计风险防范12.论我国的绩效审计13.萨宾纳斯――奥克斯莱法案对中国审计的影响14.审计质量与审计责任之间的关系15.经济效益审计问题16.内部审计与风险管理17.我国电算化审计及对策分析18.浅议我国的民间审计责任19.试论审计抽样20.论内部审计的独立性21.论国有资产保值增值审计22.论企业集团内部审计制度的构建 四、电算化会计类1.论电子计算机在审计中的应用2.电算化系统审计3.关于会计电算化在企业实施的经验总结4.计算机在管理会计中的应用5.试论会计软件的发展思路6.当前会计电算化存在的问题与对策7.会计电算化软件和数据库的接口研究8.我国会计电算化软件实施中的问题及对策9.中外会计电算化软件比较研究10.会计电算化系统中的组织控制问题11.会计电算化系统下的内部控制问题新特点研究12.商用电算化软件开发与实施中的问题探讨13.会计软件开发中的标准化问题研究14.我国会计软件的现状与发展方向问题研究15.会计电算化实践对会计工作的影响与对策16.我国会计电算化软件市场中的问题与调查17.通用帐务处理系统中的会计科目的设计18.会计软件开发中如何防止科目串户的探讨19.关于建立管理会计电算化的系统的构想20.会计电算化系统与手工会计系统的比较研究21.会计电算化后的会计岗位设计问题研究22.关于我国会计电算化理论体系的构想23.会计电算化软件在使用中存在的问题和解决办法的探讨24.计算机网络系统在管理中的应用25.会计电算化在我省开展的现状研究26.关于会计电算化审计中的若干问题的探讨27.会计电算化软件和数据库的结合应用28.会计电算化内部控制的若干典型案例29.会计电算化理论和实际使用的几点看法30.会计电算化和手工系统并行运用的经验31.Foxpro在会计工作中的应用和体会
我也是会计的,正在写毕业论文。选题方面一般来说,应该选取容易取得数据并且进行分析的题目来写,比如“某企业的财务风险(或者融资问题、筹资问题等等)分析”,就可以找某个企业的财务报表,通过分析数据来拓展论文内容,这样比较好写
当今时代,电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑,所以现在电脑技术还是很有前途的,只要你的技术过硬,找到一份好工作,获得高额薪水,一切都不是问题。
回答 内容如下:1、大数据对商业模式影响2、大数据下地质项目资金内部控制风险3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进4、大数据时代下线上餐饮变革5、基于大数据小微金融 [鲜花][鲜花]
大数据的机遇与挑战的论文题目是什么类型
大数据面临的挑战是越来越严格,面临的机遇是应用场景越来越多
对这样的问题不能从一个角度去看,从客观的角度去看问题,,是一分为二的,因为每个人的角度不同,立场不同,所以得出的结果就不一样,但是对这个问题,应该去正确的对待和分析及理解。变压器的次级绕组与负载相接,中间串联一个整流二极管,就是半波整流。利用二极管的单向导电性,只有半个周期内有电流流过负载,另半个周期被二极管所阻,没有电流。这种电路,变压器中有直流分量流过,降低了变压器的效率;整流电流的脉动成分太大,对滤波电路的要求高。只适用于小电流整流电路。
大数据对于目前的一个分析和挑战来说都是非常有利的可以选择
大数据的机遇的话,跟挑战也是比较好一点的,而且那里面的机遇挑战也是比较多