在当前大数据的新环境下，企业面临哪些机遇与挑战
管理 新产品技术的研发 人才培养各个方面
浅谈大数据给会计行业带来的机遇与挑战
摘要近年来，我国大数据应用的普遍性迅猛增加，伴随着会计工作信息化程度的不断提高，会计行业已经进入了崭新的发展阶段。
目前，大量的财务数据和分析都已经可以实现自动生成，大数据的应用也将在很大程度上取代传统会计行业中的人力和智力。
虽然大数据时代的到来给会计行业注入了新的活力，但是我们也不能忽视随之而来的问题甚至风险。
因此，讨论大数据背景下会计行业面临的机遇与挑战大有裨益。
关键词大数据会计行业影响对策一、引言随着我国物联网、信息技术的飞速发展，大量的数据蜂拥而至，各行各业也逐步迈入了大数据时代。
会计从业人员在享受大数据时代所带来的福利的同时，也必须看到会计数据急剧增长所带来的信息收集、分析、管理等方面的困难。
在这一过程中，会计作为经济管理活动中的重要工具，既要看到大数据时代来临之后的机遇，同时也要清醒意识到随之而来的挑战，做好充分的准备工作。
二、大数据来临后对会计行业的影响（一）会计信息化系统将变得更加复杂目前，很多企业都逐步开始实施
如何应对大数据时代的变革机遇挑战
大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。
而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢?工具抢了人的饭碗?很多大数据分析工具的设计起点非常高，定位了数据分析过程中所需要的大部分功能。
很多工具的功能涵盖了从数据前期整合、收集到挖掘、分析乃至末端的数据可视化的整个数据分析过程，功能不可谓不强大。
但如果仅凭这些就认定大数据分析工具能取代数据分析师，未免有些杞人忧天了。
恰恰相反，大数据分析工具不是数据分析师的竞争者，而是协助者。
工具本来就是为人服务的，数据分析师的专业素养让其能很好的发挥大数据分析工具的性能，二者相辅相成，是友非敌。
企业的支持虽然大数据的概念已经普及，但是很多企业还是留存有一些传统的观念。
很多企业虽然重金聘用了数据分析师甚至是组建了数据分析师团队，但是却并没有建立完善的数据价值体系。
对数据分析工作缺乏理解与支持。
相对于数据管理，数据分析工的工作重心还应该放在“挖掘数据价值”上。
企业与数据分析师直接缺少职能的沟通，将直接影响企业对数据分析师工作性质的定位;同时，企业应该建立数据库并部署大数据分析工具，为了能更好地对接用户，也为企业和数据分析师留有足够的空间。
从幕后到台前的转变以往的业务人员经常要磨破嘴皮才能得到别人的认同，而现在许多企业正在考虑让数据分析师带着数据分析结果去谈业务。
打算以“让数据说话，以数据服人”去赢得客户的信任。
而主要的实施过程，是靠数据可视化技术来实现的。
数据可视化技术让数据能以图表和视频的方式直观地展示在人们面前，而数据分析师作为数据的管理者和挖掘者，是最适合不过的讲解人了。
这样就要求数据分析师不仅要有扎实的数据分析能力，还要能提取数据精髓，并将之演讲出来以获得他人的认同。
从幕后转到台前，这里面会需要许多技能，数据分析师的工作性质也将发生改变。
在大数据时代，数据分析师所扮演的角色不可能是一成不变的。
而只有顺应时代的潮流，响应时代的需要，数据分析师这个行业才能继续生存并发展。
其实，大数据分析工具，数据可视化这些技术的出现固然使行业受到了影响与挑战，但对于数据分析师来说，未尝不是一次摆脱传统束缚的机遇!
在互联网＋及大数据时代,组织及管理者面临着哪些新的挑战和机遇?
大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。
《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。
有报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。
世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。
因此，发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。
大数据时代的来临互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。
有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年将是10GB。
全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘。
我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。
淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB(1PB等于1000TB)。
百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。
一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生3.6GB数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。
医院也是数据产生集中的地方。
现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。
总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起，但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。
一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。
2007年全球有5亿个设备联网，人均0.1个；2013年全球将有500亿个设备联网，人均70个。
随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。
全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。
目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。
首先，大数据反映舆情和民意。
网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。
根据中国互联网络信息中心统计，2012年底我国网民数为5.64亿，手机网民为4.2亿，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见。
其次，企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。
根据一个公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达2.2ZB（1ZB等于1000EB），年增67％。
医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。
政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。
2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域大数据技术可运用到各行各业。
宏观经济方面，IBM日本公司建立经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算采购经理人指数的预测值。
印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具，从近千万条网民留言中归纳出六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。
制造业方面，华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理，通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。
有资料显示，全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元，这方面的数据分析大有作为。
在农业领域，硅谷有个气候公司，从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据，将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表，预测农场来年产量，向农户出售个性化保险。
在商业领域，沃尔玛公司通过分析销售数据，了解顾客购物习惯，得出适合搭配在一起出售的商品，还可从中细分顾客群体，提供个性化服务。
在金融领域，华尔街“德温特资本市场”公司分析3.4亿微博账户留言，判断民众情绪，依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律，决定公司股票的买入或卖出。
阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业，对他们发放无需担保的贷款。
目前已放贷300多亿元，坏账率仅0.3%。
在医疗保健领域，“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比，追踪疾病的精确率达到97%。
社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。
基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。
在社会安全管理领域，通过对手机数据的挖掘，可以分析实时动态的流动人口来源、出行，实时交通客流信息及拥堵情况。
利用短信、微博、微信和搜索引擎，可以收集热点事件，挖掘舆情，还可以追踪造谣信息的源头。
美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规律性，进行犯罪预测。
在科学研究领域，基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例，基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
报告推测，如果把大数据用于美国的医疗保健，一年产生潜在价值3000亿美元，用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元；服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元；利用大数据分析，零售商可增加运营利润60%，制造业设备装配成本会减少50%。
大数据技术的挑战和启示目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。
首先在数据收集方面。
要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。
其次是数据存储。
要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。
第三是数据处理。
有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。
第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。
目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
大数据技术的运用前景是十分光明的。
当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。
大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。
首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。
发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。
国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。
过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。
有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。
因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。
美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。
我们与发达国家有不少差距，更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。
此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。
政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。
美国联邦政府建立统一数据开放门户网站，为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。
例如，提供各地天气与航班延误的关系，推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。
去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始，当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。
现在很多机构和企业拥有大量客户信息。
应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘，又要防止侵犯个体隐私；既提倡数据共享，又要防止数据被滥用。
此外，还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。
大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。
预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。
预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口14万—19万人；需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万，这方面的人才缺口更大。
中国是人才大国，但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映，是一个应用驱动性很强的服务领域，是具有无穷潜力的新兴产业领域；目前，其标准和产业格局尚未形成，这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。
我们要从战略上重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手，但要注意科学规划，切忌一哄而上。
大数据时代给政府治理带来哪些挑战和机遇
政府治理是一个动态的过程，受社会经济、政治结构、技术变革、文化环境等多因素的综合影响。
技术变革是政府治理现代化的重要推动力量，大数据作为一种新技术，推动全球进入一个将数据当作核心资产的新时代，推动社会朝着更加开放、权力更分散和网状大社会方向发展。
数据时代是一个将数据当作核心资产的时代，数据呈现出战略化、资产化和社会化等特征。
随着数据作为国家战略资产意识的增强，以及越来越多的国家将数据管理上升到战略层面，大数据势必会以更加积极的姿态进入到公共管理和政府治理范畴内。
无论是把大数据单纯作为一种技术，还是一种抽象理念，或者是一个时代背景，它都将对政府治理理念、治理范式、治理内容、治理手段等产生不同程度的影响。
政府治理理念的影响⒈开放的意识大数据时代最强音，开放，开放。
无论是美国提出的“开放政府”战略，还是规模不断扩大的世界“开放联盟”组织，世界各国政府的开放意识在强化。
开放意识的缺失，将使一个国家或政府在大数据时代处于“被淘汰”的境地。
⒉包容的心态大数据时代，国家间的包容性增强，欧盟科学数据的开放战略志在打破体系内20多个国家的数据分界线，实现数据世界的一体化。
美国We the People的上线，政府利用“社交”方式为公民提供了合法的倾诉平台，可以更近距离地听到公众的声音，政府与公众之间的包容度增强；⒊科学的态度大数据时代，数据的颗粒度在变小，政府所能获得的和提供的数据更加原始与真实，政府决策过程在科学技术的支撑下变得高效与可考证化，决策结果中不确定因素所带来的风险大大降低。
科学思考成为一种习惯，经验分析不再主导。
⒋关联的思考大数据时代，认识问题、分析问题、思考问题、解决问题，都需要进行“关联”，人的关联、物的关联、人与物的关联，历史时间的关联，地理位置空间的关联，多维度的关联⒌深度的分析大数据时代，分析是深度的、实时的、，大数据分析的是极端个人化的数据，这些个人信息以形态各异的形式，分散在不同的时间段、不同的地理位置、不同的网站平台，大数据要做的就是不停的分析，深入的挖掘这些看似不相关的数据，找出数据间可能存在的规律。
对政府治理范式的影响随着政府治理环境的改变，政府治理范式在不断发展创新。
大数据被认为是继互联网革命之后又一次技术革命。
技术是政府治理的要素之一，技术变革是政府治理现代化的重要推动力量。
对于政府来说，技术变革既可以带来治理手段的创新，也可能推动治理机制的创新，最终变革政府治理范式。
大数据时代要对数据进行治理，而非管理，避免出现数据的独享、集中和单向性，充分体现社会开放性、权力多中心和双向互动特性。
一般认为新公共管理自20世纪90年代末已经进入了后新公共管理时期，兴起了“治理”理论。
在美国，对新公共管理进行批评并对它大有取代之势的是新公共服务，代表性人物罗伯特﹒登哈特甚至认为新公共服务已经成为公共行政的一种模式。
在英国，对新公共管理的批评发展起来的是整体性治理模式( holistic governance)，其代表人物是佩里﹒希克斯和帕却克﹒登力维。
除了已经发展较为成熟和体系化的新公共服务和整体性治理两大主流政府治理理论体系外，在信息化技术飞速发展的影响下相继出现了数字化治理、网络化治理等提法。
尽管各流派侧重点各有不同，但也存在一定的共性，“治理”理论的核心观点是主张通过合作、协商、伙伴关系，确定共同的目标等途径，实现对公共事务的管理，涉及的核心问题就是权力多中心化以及由此引发主体多元化、结构网络化、过程互动化和方式协调化的诉求。
对比大数据的社会属性，发现其与“治理”理论在多中心、回应性、协同化等诸多方面不谋而合。
因此，将大数据应用到政府治理中将加速政府治理的创新，可以产生“倍增”效应。
内容根据国家信息中心整理
改革开放对中国带来了哪些机遇和挑战
既是机遇又是挑战机遇和挑战并存
一带一路带来的机遇和挑战
机遇：“一带一路”不仅是陆上的对外开放与区域联动，也是海上的对外开放与区域联动。
这就意味着，无论是中国的东部地区还是中西部地区，每个地区都拥有机遇。
更加重要的是，“一带一路”还要求各地在对外开放与区域联动上做好文章、做足文章，不仅一个地方要对外开放，各区域之间也要相互开放、相互协作，以实现整体上的对外开放。
挑战：首先，“一带一路”沿线国家和地区比如中亚地区的民族和宗教问题比较复杂，与这些国家和地区进行“五通”过程中要谨慎处理这些问题。
其次，“一带一路”沿线国家和地区的法律、政治、文化习惯与中国存在较大不同，中国不同地区在这方面的认识可能存在较大差异，因而，在与这些国家和地区“五通”的过程中，要充分了解、尊重相关法律和风俗。
第三，“一带一路”倡议的提出还可能让一些与中国竞争的国家和集团感到不快，它们很可能会利用各种机会主动挑起事端，并威胁到中国中西部地区的国家安全、领土完整。
第四，随着中国与“一带一路”沿线地区和国家“五通”的进行，中国东中西部地区的企业、产品、生产要素等将可能面临与沿线国家和地区的一定程度竞争，“中国制造”的国际优势和劣势也将在一定程度上同时显现。
第五，过去这些年，在中国宏观经济和社会环境稳定、市场规模巨大的条件下，大多数企业养成了快速投资、快速赚钱的习惯性思维，在进入“一带一路”沿线国家和地区后，这些宏观环境和市场规模条件将完全不复存在，因此，企业必须转换战略，做好稳扎稳打、长期经营的心理准备。
