今天小编在这给大家整理了大数据时代下电子商务服务论文，本文共15篇，我们一起来看看吧！
篇1：大数据时代下电子商务服务论文
大数据时代下电子商务服务论文
摘要：在大数据时代发展背景之下，传统的电子商务服务模式受到了极大的冲击，面临着严峻考验。因此，紧跟时代步伐，加大改革创新力度具有重大的现实意义。
关键词：大数据时代；电子商务服务模式；改革创新
所谓的大数据主要是指存储、分析、管理的一个数据群，其大小均比传统数据库软件工具。当前，对于信息爆炸时代产生的海量数据均用大小数据来描述和定义，并命名和其有关的技术创新和发展[1]。在大数据时代发展背景之下，人们对于事物的看法已经发生了改变，在做出决策的时候也不再单纯的使用主观进行判断或者依赖过往的经验，开始对海量的数据进行挖掘以及分析。电子商务服务中，大数据也到了广泛应用，加强电子商务模式的改革创新，使之更加符合时代的要求成为当下电子商务主要的发展趋势。本文提出了几点电子商务服务模式的改革创新建议，具体如下。
一、充分利用数据，强化导购
在大数据时代发展背景之下，对于数据的收集能力也发生了质的.改变，对于人们日常生活中通过信息技术所产生的数据都可得到真实的记录[2]。因此，对于电子商务模式来说，也应该要尽可能利用这些有效数据，进一步优化导购模式。互联网技术的快速发展为保存、截取数据奠定了良好的基础，人们在搜索次数、浏览时间、点击数量等都与消费倾向有着密切的关系，电子商务应该要最大限度上利用这些数据加强推荐和导购，当用户在上线的时候，对这些数据进行分析，为用户提供出其所需的商品，满足其需求。此外，根据数据建立电子商务个性化推荐系统（系统所推荐内容均为实时更新），以便客户浏览记录改变的时候系统所推荐的商品信息也立即随之改变，通过为客户提供个性化推荐省去了商品信息量大带来的繁琐感，从根本上增加客户的满意度，赢取其更多信任。
二、最大限度上减少商品流通交易成本
由于电子商务时代的到来，人们的各种商务活动不再受到时间和空间的局限，人们原本的购物习惯也发生了很大的变化，同时对于物流也提出了更为严格、更高的要求。人们可以在任意地点、任意时间随心浏览、购买商品，但由于物流因素会给用户的购物体验造成一定的影响。因此，对于各种电子商务网站来说，应该要尽可能利用数据了解掌握用户的喜好，针对不同类型消费者以及不同区域的消费者推荐成本、时间最短的商家，最大限度上减少商品流通交易成本，从根本上提升消费者的购物体验[3]。
三、不断强化数据服务模式
在大数据时代发展背景之下，任何经济活动的开展都必须以用户的相关信息为基础。若想对市场进行更好的把握，就必须要充分掌握客户的资料为前提，不断强化数据服务模式[4]。在收集客户资料信息的过程当中，对数据进行有效分析，从分析结果中获取消费者的习惯、建议等信息，充分利用电子商务的优势，把这些信息转换为经济效益的来源，通过搜集和处理第一手的客户资料，加大对数据服务模式的创新和改变，对营销过程中的重要数据进行整理和分析，从而从这些数据中分析得出消费者的消费诉求、消费习惯和消费建议等，电子商务的优势和价值，将大量的信息转变成为具有经济效益的资源。
四、建立细分垂直的数据服务模式
结合市场的实质需求，建立细分垂直的数据服务模式，构建电子商务细分化品牌，为用途提供更加精致的服务。两个电子商务网站淘宝和京东两个著名电子商务网站在市场上占据重大份额，但即便如此，诸如聚美优品的比较中小型的电子商务网站还是得到了飞速发展。这些中小型的网站就是在最大限度上利用数据所带来的便利性，他们拥有这非常好的服务理念，从细节方面着手，发展精品化道路，建立专业性质的产品营销模式，通过构建某一个专门领域的销售网站来吸引消费者，很好的抓住了某一个领域的空缺，充分展现了建立细分垂直的数据服务模式所带来的优势，为逐渐占领市场份额奠定了良好的基础[5]。
五、结束语
在大数据时代发展背景之下，各个电子商务企业的竞争其实就是数据处理技术的竞争。因此，对于各个电子商务企业来说，必须要充分借助大数据的优越性，对电子商务服务模式进行改革和创新，通过采用充分利用数据，强化导购、减少商品流通交易成本、不断强化数据服务模式、建立细分垂直的数据服务模式等多种手段来实现电子商务模式的改革和创新，为日后运营发展提供有效的指导思路，进而达到实现利益上的最大创收。
参考文献:
[1]降雪辉.大数据时代电子商务的信息化发展创新[J].商业经济研究.，13(07)：334-336.
[2]张昕.大数据环境下电子商务的发展探析[J].中国科技信息.6，17（13)：99-101.
[3]张栋.大数据时代下电子商务发展的机遇和挑战[J].对外经贸.，21(11)：122-125.
[4]贾丽飞.大数据时代的电子商务服务模式革新研究[J].商场现代化.2016，23(28)：777-779.
[5]叶符明.试论大数据时代下的电子商务[J].信息技术与信息化.2016，31(07)：994-997.
篇2：大数据时代下电子商务服务论文
所谓的大数据主要是指存储、分析、管理的一个数据群，其大小均比传统数据库软件工具。当前，对于信息爆炸时代产生的海量数据均用大小数据来描述和定义，并命名和其有关的技术创新和发展[1]。在大数据时代发展背景之下，人们对于事物的看法已经发生了改变，在做出决策的时候也不再单纯的使用主观进行判断或者依赖过往的经验，开始对海量的数据进行挖掘以及分析。电子商务服务中，大数据也到了广泛应用，加强电子商务模式的改革创新，使之更加符合时代的要求成为当下电子商务主要的发展趋势。本文提出了几点电子商务服务模式的改革创新建议，具体如下。
一、充分利用数据，强化导购
在大数据时代发展背景之下，对于数据的收集能力也发生了质的改变，对于人们日常生活中通过信息技术所产生的数据都可得到真实的记录[2]。因此，对于电子商务模式来说，也应该要尽可能利用这些有效数据，进一步优化导购模式。互联网技术的快速发展为保存、截取数据奠定了良好的基础，人们在搜索次数、浏览时间、点击数量等都与消费倾向有着密切的关系，电子商务应该要最大限度上利用这些数据加强推荐和导购，当用户在上线的时候，对这些数据进行分析，为用户提供出其所需的商品，满足其需求。此外，根据数据建立电子商务个性化推荐系统（系统所推荐内容均为实时更新），以便客户浏览记录改变的时候系统所推荐的商品信息也立即随之改变，通过为客户提供个性化推荐省去了商品信息量大带来的繁琐感，从根本上增加客户的满意度，赢取其更多信任。
二、最大限度上减少商品流通交易成本
由于电子商务时代的到来，人们的各种商务活动不再受到时间和空间的局限，人们原本的购物习惯也发生了很大的变化，同时对于物流也提出了更为严格、更高的要求。人们可以在任意地点、任意时间随心浏览、购买商品，但由于物流因素会给用户的购物体验造成一定的影响。因此，对于各种电子商务网站来说，应该要尽可能利用数据了解掌握用户的喜好，针对不同类型消费者以及不同区域的消费者推荐成本、时间最短的商家，最大限度上减少商品流通交易成本，从根本上提升消费者的购物体验[3]。
三、不断强化数据服务模式
在大数据时代发展背景之下，任何经济活动的开展都必须以用户的相关信息为基础。若想对市场进行更好的把握，就必须要充分掌握客户的资料为前提，不断强化数据服务模式[4]。在收集客户资料信息的过程当中，对数据进行有效分析，从分析结果中获取消费者的习惯、建议等信息，充分利用电子商务的优势，把这些信息转换为经济效益的来源，通过搜集和处理第一手的客户资料，加大对数据服务模式的创新和改变，对营销过程中的重要数据进行整理和分析，从而从这些数据中分析得出消费者的消费诉求、消费习惯和消费建议等，电子商务的优势和价值，将大量的信息转变成为具有经济效益的资源。
四、建立细分垂直的数据服务模式
结合市场的实质需求，建立细分垂直的数据服务模式，构建电子商务细分化品牌，为用途提供更加精致的服务。两个电子商务网站淘宝和京东两个著名电子商务网站在市场上占据重大份额，但即便如此，诸如聚美优品的比较中小型的电子商务网站还是得到了飞速发展。这些中小型的网站就是在最大限度上利用数据所带来的便利性，他们拥有这非常好的服务理念，从细节方面着手，发展精品化道路，建立专业性质的.产品营销模式，通过构建某一个专门领域的销售网站来吸引消费者，很好的抓住了某一个领域的空缺，充分展现了建立细分垂直的数据服务模式所带来的优势，为逐渐占领市场份额奠定了良好的基础[5]。
五、结束语
在大数据时代发展背景之下，各个电子商务企业的竞争其实就是数据处理技术的竞争。因此，对于各个电子商务企业来说，必须要充分借助大数据的优越性，对电子商务服务模式进行改革和创新，通过采用充分利用数据，强化导购、减少商品流通交易成本、不断强化数据服务模式、建立细分垂直的数据服务模式等多种手段来实现电子商务模式的改革和创新，为日后运营发展提供有效的指导思路，进而达到实现利益上的最大创收。
参考文献:
[1]降雪辉.大数据时代电子商务的信息化发展创新[J].商业经济研究.2016，13(07)：334-336.
[2]张昕.大数据环境下电子商务的发展探析[J].中国科技信息.20146，17（13)：99-101.
[3]张栋.大数据时代下电子商务发展的机遇和挑战[J].对外经贸.2015，21(11)：122-125.
[4]贾丽飞.大数据时代的电子商务服务模式革新研究[J].商场现代化.2016，23(28)：777-779.
[5]叶符明.试论大数据时代下的电子商务[J].信息技术与信息化.2016，31(07)：994-997.
篇3：大数据时代背景下电子商务服务模式分析论文
大数据时代背景下电子商务服务模式分析论文
关键词：电子商务；大数据；服务模式；研究
较之于传统的营销市场而言，电子商务发生了非常大的改变，其主要是基于互联网进行商业交易，原有数据分法已经无法有效满足现代商务需求。电子商务可对各环节数据进行分析和存储，改进企业不足之处，增加企业交易量。在当前大数据时代背景下，电子商务服务模式革新，主要表现在以下几个方面。
1强化信息检索，提供个性化服务
作为公共信息平台，互联网上有海量信息，消费者通过网络可以购买所需的商品、服务，检索是一种较为常用的方法。然而，大数据技术方法的运用，大大提高了信息检索精度，从而让用户可在海量信息中快速找到所需的信息资源。在此过程中，电商企业应当不断创新业务，提供服务定位准确度，并对产品进行细分、细化，从而使消费者在浏览网页时精准定位服务，节省检索时间。同时，还要为广大消费者提供个性化服务，及时引导客户，立足于个性化服务水平提高与提供第三方服务的有机结合，深挖导购型服务模式。需大数据集合体，比如消费者浏览、购买以及消费喜好等历史记录。电子商务本身也有短板，仅靠视觉、服务以及搜索引擎等营销工具进行消费。比如，在销售香水时，用户不闻气味是难以做出购买决定的。
对于这一交易瓶颈，电商企业应当抓住大数据竞争特点，针对大数据深挖数据，以此来创造商机。通过挖掘大数据，可导出个性化服务和导购方式。
一是，个性化广告。在浏览网页时看到某公司发布的广告，而且该产品或者服务正是自己所需的。该种现象背后的主要原因在于利用了大数据，通过对消费者的网页浏览分析，给用户推荐广告。以Google为例，之所以Adsense业务可以很好地提高所做广告成效，究其原因，主要是对消费者或者潜在消费者进行搜索，并且深挖他们对网站的关注度，并在网上追踪消费者的浏览动向，在联盟网站上为消费者提供兴趣匹配的产品和服务。
二是，个性化推荐。以京东网、淘宝网等较大的电商平台网站为例，诸多产品使消费者举棋不定，消费者常做的事情就是反复对比产品、服务的优缺点，在查看买家评论以后，做出是否选择购买的决定。然而，在此过程中用户非常痛苦，若后台可以对海量消费者行为信息数据及时、全面地进行分析，并且推荐阶段性产品或者服务，则可以有效增加销售额。从实践来看，常用的推荐算法是物品相似度、用户相似度基础上的推荐，而多数电商平台和网站上采用的是物品相似度推荐，如何对用户兴趣进行准确度量是一个非常难的课题。用户相似度推荐多应用在新闻评论上，比如根据女性客户所填写的相关受孕信息，美国WebMD就会定期给这些准妈妈们邮寄EDM，并且提醒她们在各个孕期需要注意的相关事项，比如产前思想准备、心理和生理变化、需摄入哪些营养成分以及产后如何尽快恢复和婴儿育养等内容。从国内市场来看，推荐业务的网站有“当当”“亚马逊”等网站，主要针对的是消费者所需，给予他们动态的信息推荐。比如，亚马逊网站的核心推荐引擎是消费者在过去某段时间内行为总结，其中包括消费者的收藏商品、喜欢商品以及浏览足迹等。
2降低流通环节成本，细化领域服务
大数据时代背景下的电子商务技术应用，使人们不再局限于时间、空间的约束，也不会出现传统购物过程中的诸多限制，可按照个人的意愿网上购物，商家与消费者之间的`交流就会比较多。大数据时代，网络成了一个“地球村”，商家可直面全球各地的消费者。对于各地区、各类型的消费者而言，商家可收集其信息资料，通过数据分析，快速找到与之相匹配的消费者或者消费人群，大大缩减了产品、服务的中间流通环节和成本。同时，还要进一步细分领域服务，并且立足于专业服务、中间服务之间的有机结合，深挖细分品牌电子商务服务模式。从国内限制来看，可用多头垄断来形容国内电商，比如京东、淘宝以及当当和亚马逊等电商企业，它们占据了大半个市场，而中小型电商企业的崛起非常困难。
之所以会出现这样的问题，很大程度上是因为物流、营销成本之间不匹配。在当前大数据时代背景下，我们应当准确把握住垂直细分领域的各个环节，做精、做专，才有机会赢得一席之地。值得一提的是，行业垂直细分的电商网站规模一般都比较小，而且成本相对较低，可以有效发掘和分析消费者的信息资料，从而使之更加专注于为特定群体提供高质量的服务，而且也更能够有效了解产业链上的客户所需。以服装行业为例，麦包包、凡客等，在网上已经找到了自己的垂直细分领域，并且与上下游企业共同打造产业链，从而实现了短周转率、零库存，大大降低了运营成本，提高了效率。再如，服务行业，最近一段时间名声大噪的“嘀嘀打车”即为一个典型的案例。这款打车软件与手机联系起来，正在孕育一个细分市场，在前3个月时间里就积累了超过5000辆出租车，确保用户在市区以及非交通高峰期，能够在一分半时间内利用“嘀嘀打车”软件成功打上车。利用手机软件打车市场建立伊始，“嘀嘀打车”需要广大出租车司机们认知、认同和应用，为司机们有效降低空载率、让更多乘客受益，起到了非常重要的作用，同时这也是其服务模式革新的成功体现。
3保证云信息存储及数据产品服务质量和效率
大数据时代，电商企业在其发展过程中需要存储、处理大量的信息资料。传统信息资料的存储模式，已经无法有效满足新时期电商企业的需求；然而，云存储技术的应用，为其提供了安全、便捷的储存空间和服务。为了满足广大客户的存储需求，科技公司纷纷推出云存储，其功能非常强大，而且信息调用质量、效率以及安全性更高，深受电商企业欢迎。同时，数据产品服务也是大数据时代背景下电子商务服务模式革新的表现，其主要是基于基础服务与自主服务之间的相关结合，充分挖掘数据服务模型。当前时代，数据的重要性不可估量，每一个电商企业都想获取顾客信息，然而传统模式下它们却没有预算、技术允许解读大数据。在该种情况下，对于那些具有一定的平台、资金的电商企业可利用自身优势，将所获得的信息数据产品化包装以后销售给中小企业，这是电子商务服务模式的基本架构。比如，GNIP基于若干个API的应用，将数据信息集合成统一格式，有利于Twitter以及Facebook和新浪的微博等网站进行数据挖掘；再如，淘宝基于专业数据挖掘技术的应用，形成了一个面向商家的数据产品，并且利用淘宝这一数据开发平台形成的第三方数据进行新产品研发。大数据时代背景下的电商企业，对消费者数据信息的需求量更大，将数据信息构建需要搭接销售环节，将成为新型数据服务模式。
4结语
总而言之，大数据时代的到来，使得大数据信息处理技术以及云存储逐渐成为现代电商企业的竞争力所在，通过对收集到的数据信息分析研究，不断革新电子商务服务模式，可以为电商企业带来更多的发展思路。大数据时代背景下，电商企业如何利用先进的技术手段深入挖掘有价值的信息来提高服务质量，成为当前电商企业面临的重要课题。
参考文献：
[1]高小东。大数据时代下电子商务服务模式的创新探讨[J]。知识经济，（3）：34，66。
[2]高小东。基于大数据背景下的电子商务模式的创新[J]。电子商务，（11）：7，15。
[3]蔡永鸿，刘莹。基于大数据的电商企业管理模式研究[J]。中国商贸，（31）：74—75。
[4]冯芷艳，郭迅华，曾大军，等。大数据背景下商务管理研究若干前沿课题[J]。管理科学学报，（1）：1—9。
篇4：大数据时代下电子商务发展探讨论文
大数据时代下电子商务发展探讨论文
【摘要】大数据时代是在现代化科学信息技术应用水平不断飞速发展的前提下，产生的一种全新的发展模式。将大数据时代的发展背景作为论述研究的切入点，对大数据时代下电子商务的发展现状做出了简单的介绍。在此基础之上，围绕大数据时代的特征，将能够有效变革电子商务发展模式的方法做出了详细的介绍。
【关键词】大数据；电子商务；革新
1.大数据的发展背景
在社会信息化发展模式的影响范围不断拓宽的背景下，以互联网络的现代化线上信息传播技术为核心的社交网络逐渐进入到广大社会成员日常生产生活之中的方方面面。国际数据公司的最新研究数据显示，网络数据的传输量正以每年倍增的发展趋势不断增加，预计到，世界范围内网络在线信息数据的传播量可以达到35ZB的传播规模，相比同期的信息传播数量上涨了40倍左右。人类社会已经彻底进入到了大数据时代的发展阶段之中。[1]大数据实际上指的就是将受到传输规模的影响，无法在短时间内传输或者存储的数据信息，进行高效的整个收集。网络信息传播的技术应用手段，是大数据时代能够获得飞速发展的前提和基础。在应用和发展特征方面，大数据具有海量数据高速传播、多样化传播方式的灵活应用，以及信息储备价值较高的基本发展特征[2]目前随着各项科技信息手段的应用研发不断深入，大数据现代化信息传播技术的应用也呈现出全新的'发展态势。无论是在数据量的传输级别、插播数据的归属类型还是在实际的信息传播速度方面，都获得了更深一步以及更高水平的发展。
2.大数据时代中电子商务的发展现状
在大数据时代发展背景的促使下，传统面对面销售的商务精英模式，已经不能为销售企业带来足够的经济利润。数据信息线上支付的新型销售手段，已经成为各销售企业提升核心竞争实力的主要途径之一。将淘宝天猫的在线网购平台作为研究案例，据企业年终向工商部门提供的财务报告数据显示，在建立健全大数据的电子信息处理系统过后，企业整个销售物流管理工作的开展效率皆得到了显著的提升。截止到12月31日，整个淘宝天猫平台当中的旺旺注册账户已经达到了7.6亿之多。通过线上支付方式销售的商品有近10亿个。整个网络购物平台主页的年浏览量基本维持在20亿次根据数据显示，日增新型产品的销售信息可以达到近5亿条左右。
3.大数据背景下电子商务服务的变革
3.1划分消费人群，提供针对性服务
大量的网络信息为消费者处理和筛选带来了难度，为更好的提升消费者对有效销售信息的筛选速度，商务销售企业可以应用大数据中采集分析的技术手段。根据消费者自身的职业、年龄以及性别等，详细划分消费群体的归属类型，并未不同消费人群提供针对性的数据信息服务。例如，电子商户可以根据消费者的浏览记录，为其提供符合购买倾向的产品，逐步提升企业的市场销售份额。
3.2建立合作关系，汇聚优质销售信息
电商也可以根据商品自身的销售数量，设置推荐橱窗。让消费者能够在第一时间浏览到高品质的销售产品。比如，目前淘宝网站已经与蘑菇街建立长期的合作关系。在淘宝网站的推荐栏当中滚动推荐蘑菇街当中销售量较高的优质产品，消费者可以在浏览淘宝网页的过程之中，直接跳转到蘑菇街的销售页面。能够直接显著的提升相应网站销售页面的浏览量，提升产品的浏览和销售数量。
3.3高效的信息检索
面对大量的销售信息，消费者往往不能在第一时间找到自己想要心仪的产品。为更好的提升消费者浏览商品信息页面的时效性，电商要对产品销售的种类进行细致的划分。在大范围归属类型划分之下，要根据销售产品的生产特性，进行详细的描述和分类。电商还可以为消费者提供与之相匹配的关键词检索信息，更好的满足消费者实际的购买与浏览需求。
3.4细化的服务领域
电商企业也可以针对社会群体不同的消费需求，强化销售目标设定的针对性。例如，化妆品电商可以将消费人群指定为女性。酒类电子销售的制定目标应当设定为男性等等。在能够全面满足消费者实际购买需求的基础之上，为消费者提供强有力的正品保障，实现电子商务数据信息服务的细化发展。
3.5数据云存储服务
电子商户还可以通过应用大数据之中云存储的技术应用手段，实现数据信息的在线存储。在云存储技术的帮助下，在线网盘存储相当于大型的网络备份存储器，电商或者消费者无论在任何形式的网络环境下，都能够对自己线上网盘存储器之中的信息内容进行时时的浏览，更加便捷了广大人民群众的消费生活。结语大数据新型社会发展进程的到来，为各电子商务销售企业的发展即带来了机遇，又带来了巨大的挑战。企业内部的决策管理人员要更加切实深入的了解数据信息处理模式的应用优势和应用缺陷。在结合企业内部实际发展文化的基础之上，将数据信息处理的技术手段结合应用到经营管理工作的实践过程之中。只有采用更加科学有效的应用方式，才能为市场消费者带来更好的数据服务，最终实现企业经济效益的飞速提升。
参考文献：
[1]武蔚.大数据的应用及带给企业的挑战.信息技术与标准化,2013/11.
[2]钱小聪.大数据的发展和产业机遇.物联网技术,2013/10.
[3]黄丹丹,王明宇,刘淑贞.阿里大数据战略探析.中国商贸,2013/12.
篇5：浅析大数据时代下的网络稳定性的论文
浅析大数据时代下的网络稳定性的论文
摘 要：大数据环境下网络稳定性，成为全球都比较关心的问题，这涉及到互联网的健康有序发展，本文将对大数据环境中网络稳定性测试分析。
关键词：大数据环境 ；网络稳定性 ；测试
近年来，在着物联网、移动互联网与云计算技术和应用的快速发展中，人类产生的数据量十分惊人，正以指数级速度迅速增长。在，其数据就达到1.8万亿 GB。而 IDC（IntemetDataCenter，互联网络数据中心）预计到 年全世界数据量会增加50 倍。但是在大数据环境下很多是用户信息等敏感信息、隐私信息以及国家的机密信息。这些信息难免不会引起全球各地的不怀好意的人进行攻击，包括信息泄漏、人不断非法入侵他人电脑、数据篡改、信息窃取、数据删添和病毒攻击等方式。可以说大数据的复杂性和涉及领域的广泛，给人们带来了很多的不安因素，同时网络实体还要面对水灾、火灾、地震、电磁辐射等危害的考验。
一、网络稳定性概述
网络的不断普及，给人们的生活学习工作带来了巨大的便利，但是网络是否稳定，又对人们的使用效率有巨大影响。所谓的稳定性是指网络系统可以长期、可靠、满足指标带宽的性能。网络稳定性也可以说在网络发生入侵等突发性危机的事件时，计算机网络所表现出的具有抗干扰、抗毁性能力的大小，并且具有为大规模数据通信下的突发性事件提供有效帮助，保证在一定时间效益最大化和网络损失最小化。假设网络稳定性不好，就会出现丢包率变高，轻的现象则是网速不稳定，重的话就会出现掉线情况发生。比较常见的网络稳定性问题主要有以下几种 ：一是网络局部或整体出现不定时掉线情况，这就是内网存在 ARP 欺骗。二是局域网访问缓慢，访问外网断线或者是丢包严重问题发生，这是内网发生病毒攻击或者是广播风暴。三是网络设备，如路由器、交换机等有缺陷或者是个体故障，造成网络断线，四是运营商线路遭受攻击或者是故障造成网络延迟或者断线发生。而在大数据环境下，网络稳定性主要指发生网络入侵等突发性危机的过程里，计算机网络抗干扰和抗毁性能力的大小。在大数据环境下入侵事件的发生，变得更加具有随机性、突发性、有限性等特征，做好对大数据环境中网络稳定性测试分析是下文要进行的。
二、大数据下网络稳定性评价体系分析
1、大数据环境下模糊层次下网络评价指标稳定度分析。模糊层次分析方法是把模糊分析法与层次分析法相结合起来的一类方法。层次分析法是美国运筹学家 T. L. Saaty 教授提出，该方法是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易处理，尤其适合于那些难于完全定量分析的问题。模糊层次分析方法实用性非常强，可以通过通过编程实现的建模，能有效解决在设备选择问题中的`定性和定量的抽象，还可以避免矩阵的一致性困难与建立的矩阵与人的思维差异问题。在大数据环境下采用模糊层次分析方法，可以得到各种指标下的评价权重，采集的指标在大数据网络下表现出网络稳定性分析层次性，并且大量检测指标呈现出了一定的模糊性，可利用模糊层次分析措施能够得到不同指标的权重 ：[Y=WTX] ，其中 Y 可以是 y1，y2，…，yn]，Y 代表的意思是用户行为在大数据环境中网络衡量指标的权重集。X 可以是x1，x2，…，xn]，表示的意思是专家对不同种指标的打分评价集，而且这类集合能够从经验中得出。W 是指描述模糊互补矩阵，具有 [i=1nwi=1]。然后在 Y 里各种数据量中网络稳定度测试指标的权重与达标评估系数依次进行相乘，在求和中得到单个不同指标的稳定度 ：[Ri=j=1nyjwj]。而 [Ri] 是指在大数据环境里用户行为的网络单个指标的稳定度表现。
2、大数据下多指标下网络稳定性评价。多指标通信网络构成，包括了大数据通信子系统、数据协调通信系统和漏洞修补子系统三个并联系统与一个串联系统。而在大数据下，对于多指标结构评估是由一个串联同并联融合的混合指标评估过程，因此，计算机网络总体指标的稳定度的运算公式就有 ：[R=j=131-i=1m（1-Ri）]，这样就能实现对大数据环境下的计算机网络的稳定性进行计算。
三、大数据下相应网络稳定性的区域评估模型测试建立
在大数据的通信环境中计算机网络的评价指标，主要利用大数据通信下反映高风险网络发展特征的主要指标，分别是 ：信道宽度 [x1]，紧急检测 [x2]，安全检测人员比例 [x3]，可承载的数据量 [x4]，信道可承载量 [x5]，调度能力 [x6]。区域评估模型测试建立首先假设存在 n 个年度，假设 n=10，p 个评估指标，其中 p=6。然后构建计算机网络性能评估指标体系的原始数据矩阵 ：[X=X11X12...X1pX21X22...X2p... ... ...Xn1Xn2...Xnp]。 计 算机网络性能评估指标体系的运算相关系数矩阵 ：[R=k11k12…k1pk21k22…k2p... ... ...kp1kp2…kpp] ， 而 [kij（i，j=1，2， …，p）] 是原始变量 [xi] 以及 [xj] 的相关系数，得到的运算公式为 ：[kij=k=1n（Xki-Xi）（Xkj-Xj）k=1n（Xki-Xi）2（Xkj-Xj）2] 。如果对称矩阵 [rij=rji]，则只运算其上三角元素和下三角元素就行。再次运算主成分贡献率，[Zi] ：[rik=1prki（i=1，2，…，p）] ；累计贡献率 [k=1γkk=2γi]，通常设在累计贡献率为85% ～ 95% 的特征值 [λ1，λ2，…，λm] 对应为第一，第二，…，第 [m（m ≤ p）]个主成分。运算主成分载荷为 e，[ei=γkeki（i=1，2，…，p）。]。最后将不同主成分的方差贡献率当成权重，线性加权求和获取综合评价函数 ：[Zi=j=1meiyj]（7）其中 [Zi] 用于描述第 i 个数据流的计算机通信网络的稳定性，该值越高，说明第 i 个数据区域网络稳定性越强，相反，就会越弱。
篇6：试论大数据时代下软件工程关键技术论文
试论大数据时代下软件工程关键技术论文
摘 要：本文基于当前发展趋势，从众包软件服务工程技术、软件服务公正和群体软件工程技术、密集型数据科研第四范式技术、计算机信息处理技术四个方面对大数据时代下软件工程关键技术进行了探讨，希望为广大读者提供有价值的建议。
关键词：大数据时代；信息处理技术；群体软件工程；密集型数据
引言：互联网技术的兴起和计算机科学技术的革命为社会打来了新颖的技术：大数据。从此人们的生活方式和生活理念发生了翻天覆地的变化。以下是对大数据时代下软件工程关键技术的讨论。
一、众包软件服务工程技术
第一，众包软件服务的创新发展形态。众包软件服务工程在国际上重视密集的数据处理，尤其是在线服务过程中产生的数据。如何将这些密集数据进行分析和评价是当前软件工程师所要研究的重点内容。需要从服务方到服务的开发方和运营平台管理方。这些流程中充满了离线密集型数据和在线流量数据。众包用户的在线数据可达到PB级别，在线沟通的数据可以达到TB级别。直接推送的这些密集数据对软件服务有着重要的影响。第二，开发和生产运营管理。密集型数据本身对它们的动态分布形式和价值隐藏等都是大数据的原始形式。从根本上来说缺乏内容含义和语义化单位矢量。要想在研究中有所创新，就需要将思维和研究方法当作研究主体。大数据所在的主体兼具制造并传播密集型数据的功能以及负责消费者和群体运营的功能。将群体的智慧进行汇集形成专业化的知识。并及时处理相应的信息同时进行软件工程的推送。
二、软件服务功能和群体软件工程技术
面向服务的软件工程发展越来越迅速，它以服务为建设目标再具体的实践应用过程中需要面对具体的需求进行相应的调整。维护软件工程主要可以借助虚拟化管理手段。这种手段既可以对软件进行虚拟化使得操作性得到一定的强化，同时又能解决分布和动态变化等问题。同时，该技术也在云计算和大数据等领域应用广泛。软件工程师可以通过网络进行数据共享和学术交流，并进行软件的合作开发计划，结合用户的数据和反馈信息设计出满足用户需求的、性价比高的软件系统。现在的软件开发系统中比较成功的是开源软件，也是学术研究的重点。遗憾的是现在的常规研究方法没能取得突破性的.进展，部分学者尝试用社会网络进行数据分析，并取得了一定的收效。同时开发组成员中外围开发的人员相对较多，模块化的特点较为突出。而且群体软件工程的发展趋势越来越明显，更多的提倡众包形式的开发，因此，众包可以解决大多题。
三、密集型数据科研第四范式技术
数据密集型科研第四范式在首次提出，它表明在进行数据的研究整理时，需要建立一定的理论和研究方法，重视大数据储存应用的重要性。在实践中对传统的第一、二、三范式研究方法的缺陷进行了分析和改进。认为绝大多数的软件没有能在短时间进行有效存储的能力。我国在在对大数据进行研究时发现，不应仅仅局限于计算机的模拟系统，需要加入第四范式来进行对数据的分析。这是由于密集型的数据所要求的研究方法和以往有显著区别。需要在研究方法和思维方式进行一定的改变。因此要建立科学的第四范式，建立完整有效的体系后在转变为第三范式。同时，在对第四范式进行建设的过程中，首先需要对大数据的软件服务价值进行彻底的分析，此时要避免采取原有的分析方式。要从数据和模型的过程变为数据、知识、价值服务的第四范式[1]。
四、计算机信息处理技术
大数据的特点是结构复杂和容量大。在大数据时代下，它比传统的数据形式相比，能更好的联系不同的数据。这些关联的结构特点让计算机信息处理技术难以发挥预期效果。计算机网络由于建立在硬件基础上所以具备着一定的局限性。对互联网的发展造成了一定的制约。所以，这需要相关人员进行技术的更新和对计算机网络架构的创新，从而实现大数据的有效处理。计算机网络需要研究更加开放式的网络传输功能和结构，这要求把计算机的网络处理系统和硬件分离，然后定义特定的网络结构，推动软件朝向更完善的方向发展。
五、计算机软件技术在发展过程中的应用情况
很多企业利用计算软件实现各种功能，除了基本的客户信息资料获取之外，还要对企业工作风险进行分析和评估，统计公司工作人员的流动性问题。在大数据时代下，企业数据开发要经过一个较为复杂的过程。第一，抽样，所谓抽样就是在公司想有的产品中选取出代表性的产品作为样本；第二，开发，开发就是要求公司对相应的数据进行导入、选择、合并等需一系列的处理步骤；第三，修改，修改就是指在数据开发的基础上，对数据进行有效的的选择和创建，保证数据的合理性，需要注意的是，在修改过程中不能够排除产品的编码和变量等内容。第四，模型，模型的主要作用在于对企业决策进行预测，根据具体的数据设计形成不同的模型，保证预测结果科学准确，验证企业决策、方案的可行性。第五，评定，就是将其和模型进行对比，以此通过数据分析和整合，保证信息的准确性。
总结：总而言之，大数据的时代已经到来，社会的各个领域都不同层次的渗透大数据的思想，并积极的进行着软件技术的创新应用。因此大数据将为社会带来巨大的变迁。
参考文献：
[1] 沈海波，周如旗，朱雄泳.大数据时代软件工程专业建设的思考[J].计算机教育，（23）：98-100.
[2] 何雷. 大数据时代下软件工程关键技术探究[J]. 信息系统工程， （2）：47-47.
[3] 尹顺鹏. 大数据时代下软件工程关键技术分析[J]. 数码世界， 2017（7）：16-16.
篇7：大数据时代下软件工程教学改革措施论文
0引言
大数据[1]（bigdata）或称巨量信息，指的是所涉及的信息量规模巨大，以至无法通过目前的主流软件工具在合理时间内实现采集、管理和处理，并成为帮助企业经营决策以达到更积极目的的数据。大数据这个术语最早的引用可追溯到Apache基金会的开源项目Nutch，当时大数据用来描述为更新网络搜索索引，需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce、GFS（googlefilesystem）以及Hadoop的发布[2]，大数据不再仅用来描述大量的数据，还表示处理数据的速度。全球知名咨询公司麦肯指出，“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用预示着新一轮生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。大数据的市场前景广阔，对各行各业的贡献也将是巨大的。目前来看，未来大数据技术能否达到预期的效果，关键在于能否找到适合信息社会需求的应用模式以及能否建立起配套的教育培训体系，为大数据产业的发展输送合适的人才，使大数据产业保持创新能力和长期可持续的发展[3]。
1大数据对软件工程专业教育的影响
大数据技术在企业界有广泛的需求。未来大数据技术人才的需求者不仅是大企业，还有大量的中小企业，而目前能够掌握并运用大数据技术的企业数量不足3成，后发企业迫切需要对现有IT人员进行大数据方面的技术培训，人才缺口是长期且巨大的。是大数据元年。从阿里巴巴的去IOE运动到“双11节”淘宝1天350亿元人民币的交易额，大数据时代已经开始席卷整个互联网。在大数据技术迅猛发展的时期，系统掌握大数据技术的软件工程师必将成为整个互联网行业炙手可热的人才。目前，很多高校都已经开设软件工程专业，培养了大批软件工程专业人才。然而，大数据带来前所未有机遇的同时，也给现有的软件工程技术和软件工程专业教育带来一系列挑战。为了适应日新月异的大数据产业对人才的需求，高校需要及时调整软件工程专业人才培养方案，培养系统掌握大数据技术的软件人才，这也是软件工程专业改革的必然趋势。
篇8：大数据时代下软件工程教学改革措施论文
在大数据时代背景下，软件工程专业改革的目标是紧密贴合产业需求，培养既具备前沿软件工程思想，又具备大数据分析与处理能力，系统掌握大数据技术的高层次、复合型、创新型软件人才。
2.1教学内容的改革
1）教学内容的设置要紧密贴合行业和技术发展。大数据时代，软件工程专业教育必须适应软件行业和大数据行业的需求，关注大数据系统的建设问题，在大数据统计软件、程序设计、数据库系统等方面对学生进行训练，以满足大数据系统建设与应用的需要。目前行业使用较为广泛的大数据平台是基于Apache开源社区版本的Hadoop生态体系，阿里巴巴、腾讯、百度、网易、Facebook、Twitter等国内外大名鼎鼎的互联网系统的存储及数据处理基本都采用Hadoop生态系统。软件工程专业课程设置应该在原有经典课程体系中加入Hadoop生态系统中使用最为广泛的HBase、Hive、Zookeeper、数据交换、大数据查询、大数据项目实践等核心内容，以电商后端数据贯穿整个课程项目。真正的大数据课程需要有分布式的实验环境支撑，为了达到良好的教学效果，还应该建立拥有大数据实验平台的大数据实验室，供学生完成专业学习和实验。
2）教学内容的设置要与企业的实际需求接轨。在大数据时代，创新型人才是稀缺资源，企业需要员工不仅具备扎实的基础知识和专业理论知识，还具备较强的动手能力以及对新知识、新技术的学习能力和对新产品的开发能力。因此，课程的教学应与企业真实需求接轨，通过融入大量企业实践案例，全方位提升学生解决实际问题的能力。为了确保课程的教学内容根植于企业的真实需求[4]，教师可采取以下4种方式：①作充分的市场调研，了解各大企业真实的岗位需求；②定期到企业技术需求部门走访交流，获得企业人才与技术需求的第一手资料；③邀请知名企业技术总监与学生交流，现场了解企业人才需求；④回访在应聘过程中遇到困难的同学，了解他们遇到的问题，寻找解决方法，及时调整课程教学内容；⑤聘请知名企业优秀的技术专家尤其是企业大数据高级软件工程师授课，这些技术专家来自一线，有丰富的实战经验，非常清楚地知道学生从事与软件和大数据相关工作需要掌握的.知识与技能，这些经验是学生应该学习的精华。
2.2师资队伍的改革
大数据时代，学校需要不断增强师资队伍的实力。软件工程专业的教师不仅需要扎实的理论基础、较强的实践能力和丰富的开发经验，而且需要熟练掌握目前软件项目开发和设计的新技术、新标准。提高师资团队水平可以采取以下几种方式：①轮流选派教师到知名企业实践交流，让教师实际参与企业的项目开发，以便教师能充分了解企业对技术和人才的需求，在教学中引入真实的企业项目和案例，不断调整和更新教学内容，积极主动地培养适应企业需要的人才；②选派教师参加大数据系列课程培训，全面掌握Hadoop的架构原理和使用场景，从产学研角度推进大数据技术的进步与发展。
2.3教学方式的改革
1）改革实践教学方式。
（1）改革实验环境和实验平台。企业在开发、测试、部署实际项目时需要有特定的软件环境。在实践教学过程中，不但要让学生熟悉这些环境，还要特别注意在实际工作中容易出现的各种问题和错误，找到相应的解决方法。为此，教师应该在校内搭建真实的实验环境，采用企业项目案例进行实践教学。真正的大数据课程需要有分布式的实验环境支撑，基于Hadoop搭建大数据实验平台，给学生提供大数据分析、储存、管理的实验环境，让学生掌握Hadoop中HBase、Hive、Zookeeper等关键技术并熟练掌握数据交换、大数据查询、大数据项目实践等核心内容，在此基础上再结合真实的电商企业数据，培养学生分析问题和解决问题的能力。大数据环境下，传统的实验室无法满足教学需要，需要构建云环境下的虚拟实验室，结合云计算和虚拟技术，打破时空限制，为学生提供开放的实验平台，让教师和学生随时随地都能访问和使用实验资源[5]。
（2）加强校企合作。当前，解读大数据已成为时代的任务，利用大数据是时代的机遇。高校和企业虽然担任着不同的社会角色，但是同样肩负着推动社会进步的历史使命。为了更好地促进软件工程专业人才与社会人才需求接轨[6]，与企业紧密合作将更加有利于以理论促进技术，以技术推动产业，实现高校提高教育质量，企业提升产业效益，校企共同谋求人类福祉的长远发展目标。学校拥有大量的人才资源，企业拥有真实的环境和数据资源，学校和企业合作可以为学生提供真实的社会实践机会，一方面可以培养学生的实际操作能力，令学生学以致用；另一方面可以令学生通过企业实践深刻体会企业的需求[7]，促使自己更有目的地学习，激发学习兴趣，提高学习的动力。通过实践还可以培养学生的团队协作精神，帮助学生毕业后更快地融入企业的工作团队。企业在学生实践的过程中选拔优秀人才，树立企业形象，宣传产品，实现校企双赢。
（3）建立在线教学平台。为了让学生充分利用课余时间学习，教师可搭建适合软件工程专业教学的在线教育平台[8]，实现如下功能：①学生留言。学生可以随时向教师留言提问各种问题，并且其他同学也可以看到这些问题以及教师的回复。②在线交流。学生可以利用在线交流平台适时和教师进行交流沟通。③在线微课程。教师将课程内容全部划分成微知识点，录制成微课程，通过考试检测学生学习知识点的盲区；学生通过在线微课程查漏补缺，弥补上课学习的不足。
2）引入分层教学理念。与IT行业其他领域相比，大数据更需要复合型人才。在软件工程相关学科的基础上，具备数学、统计学等专业知识的毕业生在大数据领域有广阔的就业前景[9]。由于学生入学时基础各不相同，同时还存在学习水平和学习能力上的差异，为了达到更好的教学效果，可以采取分层教学方法：软件工程专业学生在经过一年的基础理论知识学习之后，通过分层考试，结合平时的学习状况，分成精英班和普通班；成绩优异的少数学生分到技术较难的大数据高级软件工程师精英班，其余的学生进入软件工程普通班学习。精英班除了学习普通班的软件工程和大数据基础课程之外，还增加Hadoop企业级应用开发技术、Hadoop项目规划部署与企业管理等专业和实践性较强的课程，目标就是培养优秀的大数据软件工程师。
3结语
大数据时代给现有的软件工程技术和软件工程专业教育带来了一系列挑战，高校软件工程专业教学的变革是必然的，培养系统掌握大数据技术的软件人才是软件工程专业改革的趋势。笔者从教学内容、师资队伍、教学方式3方面提出切实可行的软件工程专业教学改革方案。大数据时代背景下，软件工程专业教学改革需要从方方面面入手，循序渐进，最终培养出适应大数据时代需要并能真正为企业和科研作贡献的专业人才。
参考文献：
[1]孟小峰,慈祥.大数据管理:概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展,,50(1):146-160.
[2]MinnesotaM.Bigdata:scienceinthepetabyteera[J].Nature,,455(7209):1-136.
[3]李国杰,程学旗.大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域:大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊,,27(6):647-657.
[4]赵毅,朱鹏,迟学斌,等.浅析高性能计算应用的需求与发展[J].计算机研究与发展,,44(10):1640-1646.
[5]张建勋,志民,郑超.云计算研究进展综述[J].计算机应用研究,,27(2):429-433.
[6]王龙,侯爽.从开放教育资源到开放评估资源:访美国开放教育资源知名学者戴维威利博士[J].开放教育研究,,17(6):4-7.
[7]张永强,张墨华.应用型本科软件工程专业的集中实践教学[J].计算机教育,(12):81-84.
[8]周清平,王晓波,徐洪智,等.平台化思维模式助推高校软件工程专业综合改革[J].中国高等教育,2015(8):58-60.
[9]董威,文艳军,李暾,等.软件工程专业在线课程建设思考[J].计算机教育,2015(6):51-55.
篇9：大数据时代下医院财务管理探究论文
在大数据时代背景下，医院卫生体制开始产生较大变革，当采取现代化计算机技术后，我国各大医院财务管理效率均得到了显著提升。随着信息技术的日益普及，传统财务管理工作体系已经不能适应医院实际发展需求，所以，应该不断整合并且完善财务信息系统，这样才可以提高财务资产信息相关管理工作所具有的现代化水平，对医院各种资源进行充分的利用，推动医院的稳定有效发展。
一、医院财务管理战略的内涵分析
医院财务战略主要指医院在受到多因素影响的环境中为提高医院财务竞争力和寻求资金流动及周转的相对平衡，从而对医院资金流动与资金周转所做的全面性规划。在日常工作中，医院财务管理人员需要立足于战略角度从事医院财务管理，并在医院财务管理的决策中实现医院财务战略，使得医院资金流动及周转能够产生经济效益，增强医院财务竞争力。财务战略主要含财务投资战略思维、财务筹资战略思维、财务运营战略思维。其中，财务投资主要指医院财务管理人员对医院重大投资、长期性投资的方向进行筹划，同时涵盖了投资项目、投资目标、投资规模以及投资方式等多方面的筹划。财务筹资主要指医院财务管理人员将医院外部市场环境、内部管理发展与财务战略相结合，从而更好的谋划医院的筹资方式、结构与目标。财务运营主要指医院财务管理人员对医院内部控制、运营业务以及运营资本等方面所做的筹划工作。
二、大数据时代下的医院财务管理所面临的困境
（一）缺乏有效的财务监管体系医院与其他事业单位有着较大的不同，不仅涉及到医疗设备、医药管理、医疗费用，而且与国家财政支持有关。因此，医院的财务管理难度相对较大，工作较为系统庞杂，需要专门的财务管理部门，才能够确保会计核算工作的顺利进行。而由于受到传统会计核算方式的影响，医院的财务管理体系相对陈旧，尤其在新医改政策下，其管理体制上的劣势更是不断地凸显出来，不能真正满足当前医院的`财务管理需求。这种财务控制体系上的缺失，导致医院的财务管理效率普遍较低，且财务管理问题多发，进而影响到整个医院的运营效率。
（二）缺乏有效的会计核算方式当前医院普遍存在会计核算方式缺乏系统性、科学性的问题。进而使得医院在财务会计核算中，工作效率低下。尤其在新医改政策环境下，我国在医疗卫生事业上不断增加了资金的投入，使得逐渐向着公益性事业单位转变，这种转型也致使医院的会计核算方式与以往的核算方式发生了转变。而现有的医院会计核算方式相对单一，进而使得医院财务管理与会计核算的整体质量受到了严重地影响。
（三）信息化应用水平较低随着大数据时代的到来，各行业的工作形式也发生着较大的转变。而医院要想赢得健康、稳定的发展，还需要与时俱进，不断革新自己的财务管理水平，通过利用先进的科学技术，让会计核算工作更具有科学性、高效性、精准性。但是，当前很多医院在财务管理方面，网络应用程度还相对较低，不注重信息技术的有效应用，只通过引进简单的财务软件，来代替传统的手工记账方式，而没有对医院的整体财务工作进行网络化管理，使得医院的财务管理水平低下，严重阻碍到医院的正常运营。
三、大数据时代下医院财务管理的对策
（一）强化医院的财务管理工作强化医院的财务管理，集中处理账目，同时还应该科学设置各个科目，提高财务数据信息实际管理力度，对薪金、会计核算和医院科研经费等不同财务资产集中管理。因此，完善医院财务管理，能够使财务管理体系得到一定的改进。予以财务资产信息有效系统化以及规划化管理措施时，还应该做好监督工作和相应管理工作，进一步明确工作人员所承担的责任和自身义务，并且彻底落实到责任以及岗位制度中，促使工作人员能够积极应对自己的工作，改进以前的财务模式，不断强化财务管理工作人员身上的职能。在医院财务的信息化管理中，管理人员应当严格依据相关工作流程，对各项财务信息进行审核与确定，保障财务信息的全面性与真实性。同时为了实现财务信息的高效化管理化，一方面，管理人员应当加强对其内部财务信息以及财务数据的管控，及时备份医院关键的财务信息，确保在信息故障或者遗失时，不对医院财务管理工作的正常运行造成阻碍。
（二）健全财务信息，加强财务管理培训建立医院财务信息系统，实现财务数据信息的共享，同时还能够提升财务部门的工作质量。采取现代化计算机技术，能够降低财务人员所承担的工作量，使其工作强度减小。相对于人工操作而言，计算机技术本身具有高效性以及准确性，同时在信息数据处理方面，具有较强准确性，所以一般不会产生人为操作方面的失误等问题。同时，能够把财务管理工作有效落实到各个部门，促进各部门的合作以及交流，当所有资源共享后，医院管理人员就能够获取财务资产信息，详细了解医院当前经营情况，管理人员能够结合医院发展情况，实施合理有效的发展策略。医院的财务信息系统，必须详细记录医院所有财务信息，并且核算医院的票据、现金、各种账目和出纳等、员工工资发放、奖金、库存物品、采购、医院固定资产、对外投资、合同管理等项目，以此提高医院物资或者是固定资产管理所具有的统一性以及规范性，有效提升财务管理工作水平以及管理效果。除此之外，医院在选拔相关人才时应当提高标准，优先聘用具备专业技术以及职业素养的工作人员，对在职人员予以岗位培训，和对新职工予以岗前培训，以此来增强在职员工自身业务能力，同时引进一些高素质综合人才，将高素质具体工作标准和最大工作效能有效发挥出来，保证医院适应新形势的发展。
（三）完善内部的控制制度为了促进医院财务管理工作的顺利进行，医院建立一定的内部控制制度、完善其监督评估体系具有重要的意义。为了提高财务管理工作的规范性，对资产管理流程进行细化后，可以充分落实人员责任制，对财务资产信息方面的共享十分有利。通过计算机技术整合医院里面财务资产相关信息系统后，能够及时找出传统财务管理的缺点和不足之处，能够加强内部控制，并且及时有效的处理问题。内部审计力度作为医院内部财务监督的途径，对财务管理起到至关重要的作用，要想做好财务管理工作，就必须要加大内部的审计力度。对于目前存在的内部审计方面的问题，要结合实际的情况，来制定相关的解决策略。在审计方式方面可以采用新的方式来进行审计，而审计制度的制定则要包括具体的项目以及方式，做到对每一分财务支出收入方面的明细，明白资产的去向，才能对财务竞争做出更好的管理。医院建立相关内部审核机构，不仅能够及时的了解到财务管理工作的真实情况，同时也能对财务的工作人员进行监督，确保其工作细心负责。出现问题的时候及时进行问责与惩罚，进而起到监督与警示的作用，医院全面发挥控制制度的作用。另外，在医院的财务管理中，管理人员应当制定一定的预测机制，以供决策人员及时做出正确的判断，财务在制定财务报表时，不仅要体现医院中的有形资产，同时也要体现无形资产，财务人员对医院资金风险进行预测，不仅能帮助医院规避风险，而且能够使医院明确自身市场定位，进一步达到医院财务的创新性管理。
（四）采取现代化人才管理方法，构建现代化工作团队改变传统观念，增强财务以及预算方面的控制力度。构建现代化工作团队，对财务信息系统进行完善的时候，不断增强人员能力也应该同步进行。对于医院来说，其既应该引进大量信息化水平较高的人才，对在职人员予以岗位培训，和对新职工予以岗前培训，以此来增强在职员工自身业务能力，同时引进一些高素质综合人才，将高素质具体工作标准和最大工作效能有效发挥出来，达到全面转型目标，又应该学习或者是了解国家新医改所表达的精神，保证医院在新政策背景下适应国家提出的各项管理要求。完成信息化系统所有工作后，应该确保系统具有足够的实用性，将不同部门的工作完全综合到一起。
四、结语
综上所述，在大数据时代下医院对财务管理工作进行创新与改进是提高其市场竞争力的主要途径之一。因此，医院应当提高对于财务管理工作的重视，在大数据时代下实现财务工作的智能化管理，定期培训财务管理的相关工作人员，构建一支优秀的财务管理团队，有效提升医院财务的管理水平，为医院的长远发展提供强有力的后盾。参考文献：[1]徐艳霞.大数据时代医院实施ERP的战略意义———基于财务管理视角[J].中国总会计师,(23).[2]朱惠斌.关于大数据时代下公立医院财务管理信息化建设的思考[J].财经界(学术版),2016（08）.[3]姜黎黎,鲜然,严雅琪,吴子捷,刘俐君.大数据和云计算时代下我国银行财务管理者转型探究[J].财经界(学术版),2016(11).
作者:袁伟锋 单位:中山市人民医院
篇10：大数据时代下软件工程关键技术研讨论文
大数据时代下软件工程关键技术研讨论文
摘要：大数据时代背景下，软件工程技术开发成为衡量国家技术能力的标准之一。各国需要致力于信息处理技术开发，提高信息处理速度，优化信息处理能力，进而提高我国国际竞争力。本文针对大数据时代背景下软件工程开发技术进行了分析，并从软件工程中服务工程技术、众包软件服务、密集型数据、企业信息解决四个角度分析了软件工程关键技术。
关键词：大数据时代；软件工程；关键技术；技术开发
引言：
大数据是互联网技术变革所形成的新的社会态势，也是未来社会需要面临的主要社会形态。在大数据时代下，软件工程技术与大数据技术呈现出互相影响、相互促进关系。面临社会对软件工程技术提出的机遇与挑战，相关人士需抓住机遇、迎接挑战，致力于软件工程技术的开发与应用，提高信息数据处理能力，发挥我国各行业技术优势。
一、软件工程技术定义
软件工程技术是指应用计算机基础技术，应用编程语言对软件功能、软件操作等内容进行优化，将其应用在信息处理之中。我国对软件工程基础技术研究起源于上个世纪八十年代，并首次召开了软件工程研讨会，将其作为一个具体学科也在八十年代初。现如今，软件工程技术已经成为一个普遍名词，是各行业、各部门主要研究对象。
二、大数据时代下软件工程关键技术
（一）软件服务工程技术
软件服务开发符合我国当下社会主流需求，也是社会发展的主流需要。其在技术上主要应用在服务功能比较明显的软件开发之中，主要是指以工程化形式，利用计算机系统编程语言、开发程式及步骤、数据系统等内容，实现具备服务功能、应用功能软件的开发。软件工程开发以服务能力为核心，以虚拟特征以及分布样式为基础，对用户具体应用情况进行调试，保障用户应用软件工程系统科学性、稳定性、安全性。与此同时，服务软件工程技术可实现应用数据之间的.整合，提高软件管理操作能力，对各项操作流程等进行明确。在大数据时代背景下，服务软件工程开发技术更加倾向于局域网内部应用，可以保护局域网内部用户不会受到木马病毒恶意袭击，极大程度保障软件工程应用安全性。例如，某企业应用服务软件工程技术，致力于服务与应用效果软件系统开发，将其应用在企业整体业务管理之中，为了提高软件服务工程应用效率，赋予了软件私人订制功能，强化软件服务工程自定义效果。由于该技术应用需要进行大量投资，在我国很多中小型企业中没有得到广泛应用，软件工程开发人员需在深度市场调研基础上，提高该技术应用能力[1]。
（二）众包软件服务工程
在众多软件工程技术中，大多数均具备的功能为处理信息、数据的集中性，可以生成大量数据信息，并呈现出集中性等特征。众包软件工程技术在世界各国均得到了广泛普及，是各国的重点研究对象。该技术在应用过程中可以流式数据、密集数据研究为主，实现系统化服务平台构建，其核心应用价值在于具有很强服务能力，并以群体信息服务等方式，优化自身应用价值。该软件工程技术相比较企业技术而言，具有明显优势，其在数据实质表现上具有真实性特征，忽略了软件形式要点，并不具备单位量化特征，重点突出在集中性上。众包软件工程技术具有很广阔发展空间，在市场有很强的发展前景，其技术能力与软件开发程度、系统管理能力息息相关，开发单位需重视该技术中数据传输有效性，促进软件长久稳定发展。众包软件工程技术以专业理论分析为依据，可从整体角度实现数据信息传输、处理等功能，以全面服务为核心，实现软件系统开发。企业及有关部门需强化众包软件开发技术应用，提高技术应用水平，在技术上进行创新，提高自身竞争实力。
（三）密集型数据科研技术
“第四范式”是密集数据研究一种，在由吉姆格雷提出。在该技术理论研究过程中，强调大数据储存技术应用价值性，以统一的理论方法作为数据研究主要支撑。在该技术开发与应用过程中，对其传统软件工程中一、二、三范式进行理论与数据分析，提高其短时间内的数据储存与信息处理能力。在经过反复试验对比之后，研究人员改变传统思维模式，首先致力于“第四范式”数据结构研究，在整合驱动大数据基础上，对软件服务价值进行了全面概述。针对密集型数据分析方式，传统的数据周期、信息流程方法已经无法适用，在模型效果上存在滞后性。研究人员以原本数据、信息、模型研究为基础，对其数据服务、信息服务等进行推演，逐渐构建出第四范式模型，对其服务能力、服务价值等进行了全面优化。“第四范式”是大数据时代下，软件工程开发关键技术之一，在不断的研究中得以完善，可以实现密集数据生命周期有效提高，以全新的数据模型，为软件工程开发提供技术保障。有关部门需给予高度重视，使其能够适应未来社会的发展。
（四）软件工程技术在企业中应用
软件工程技术在企业中应用主要体现在两个方面，一是在信息通信中应用，二是在信息解决问题中应用。以某企业发展为例，某企业在运行过程中应用计算机软件工程监测技术，实现用户信息数据有效处理，并对用户信息进行科学保存。软件工程技术在逐渐发展中，其功能也在不断完善，信息通信功能可以为企业留存大量客源，具有十分巨大的行业价值。在信息解决方面应用软件工程技术，其主要应用方向在于系统平台管理，在大数据时代下，软件工程技术需具备以下五个环节，分别为产品抽样、产品样本采集、信息优化修改、构建数据模型、生产效果评定。企业应用软件工程技术进行信息问题解决，可以实现企业整体数据的有效分析与整合，保障企业内部信息准确、全面。所以。企业要重视软件工程关键技术应用，提高自身软件技术应用能力，致力于企业经济效益提高，进而提高自身竞争能力[2]。
结论：
总而言之，大数据时代在不断深入发展过程中，国家以及企业均需要给予高度重视，在软件工程技术开发上进行创新，并强化大数据时代下软件工程理论与实践研究，为企业发展提供更加优质技术服务。在未来发展中，软件工程技术将会越来越完善，其在技术上能给予用户更加优质服务，在信息处理速度与稳定性上均会得到极大程度提高。
参考文献：
[1]刘军.软件工程技术在系统软件开发过程中的应用[J].信息与电脑（理论版），（11）：35-36.
[2]李锦华.基于计算机软件工程技术的数据处理系统设计研究[J].信息系统工程，2018（05）：28
篇11：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12：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13：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14：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。
参考文献:
［1］刘富成，刘义进，黄晶．大数据时代零售业客户管理的变革研究:以吉林省长春市为例［J］．长春大学学报，，23(9):1129－1135．
［2］唐洪明．大数据背景下企业公司财务管理新趋势［J］．管理观察，(11):54－55．
［3］於群英．大数据时代的集团公司财务管理［J］．财经界，2014(5):172－173．
［4］胡媛．电子商务企业实施全面预算管理研究［D］．北京:对外经济贸易大学，2013:5－27．
［5］戴建．基于云计算的企业集团预算控制流程再造［J］．企业经济，2015(3):72－76．
篇15：大数据环境下的电子商务安全研究论文
电子商务安全从整体上看可以分为计算机网络安全与商务交易安全两部分内容。因此，电子商务安全不仅是一个网络安全问题，还是一个商务安全问题。在大数据环境下，研究电子商务安全问题已经成为了一个迫切的学术任务。
1.大数据对电子商务的影响
1.1大数据带来的风险与机遇
不管是即时通信工具还是社交网络等，所有方面都会涉及到海量的数据，这使得大数据环境下安全形势与传统安全相比，变得更加复杂。大数据为传统安全带来的挑战表现在以下几点：
（1）大数据对数据的完整性与可用性带来了冲击，在防止数据丢失、被窃取以及被破坏的问题上存在着一定的难度，以往的安全工具已经满足不了大数据环境下的需求。
（2）数据中包括大量的企业数据、用户数据、个人数据以及各种行为数据等，这些数据都是集中储存，提高了数据泄露的概率，倘若这些数据被滥用，将会对企业的信息安全带来不利于影响。另一方面，大数据也促进者信息安全的发展。大数据为安全分析提供了新的可能，对于海量数据的分析能够促进信息安全服务提供商更好的规划网络异常行为，从而找到数据中的风险[1]。对实时安全与商务数据结合在一起的数据展开预防性研究，能够识别攻击的性质，防止被非法者入侵。网络被攻击后会留下种种痕迹，这些痕迹都以数据的方式隐藏在大数据中，运用大数据技术整合计算与处理资源能够更有效地应对信息安全威胁，促进找到攻击的源头。
1.2大数据对电子商务发展的影响
根据有关报告显示，从2012年至2020年，我国的数据将增加数十倍，数据将从346艾字节到8.6万亿千兆字节。这些数据主要来自不断增长的`互联网使用数据、社交网络、智能手机以及移动电视等。在互联网使用数据中最具有发展前景以及研究价值的领域体现在电子商务方面。淘宝每天新增的交易数据有10TB之多，eBay分析平台每天处理数据高大100PB，超过了许多交易所全天的数据处理量。在海量的交互数据中隐藏着重要的数据价值，数据已经成为所有经济领域的重要构成部分。大数据渐渐地成为了电子商务企业的重要部分，它也是体现公司价值的关键因素[2]。通过对数据展开收集、整合与分析，电子商务企业能够挖掘出新的商机，使得企业在激烈的竞争中立于不败之地。
2.大数据在电子商务中的应用
信息时代的主要特征就是数据与信息的快速发展与快速传播。这方面在电子商务领域也实现了深刻的体现。随着电子商务在各行和业尤其是零售行业的快速发展，并发访问量迅速增加，并且数据的类型也呈现出了复杂多变的发展趋势。大数据的核心价值就是细致地分析与利用信息。互联网中融入了由用户产生数据的模式，此模式提供了低成本、实时性强的数据。然而数据的真实性与可靠性还有待提高。电子商务与以往的销售方式相比具有数据的可获得性。在以往的销售过程中，企业很难掌握顾客购买的源头，倘若现在不购买以后是否会购买等问题，而在电子商务中能够掌握到顾客购买、收藏以及浏览等行为。通过这些信息能够促进企业更好地认识自己的产品，了解到自身在销售中存在的问题，从而可以为客户提供更加优质的服务。例如，在人们在逛淘宝时，会产生一些购买、浏览、收藏以及加入购物车等行为，这些行为都能够在服务器中留下痕迹[3]。这样可以帮助卖家去推测顾客的心理，比如是由于商品价格高、商品描述不完善以及缺货等问题。因此，企业就可以通过降价促销、上新品等策略去应对，帮助企业实现销售，提高利润。此外，在电子商务中企业还可以分析得出顾客的购买习惯等，从而依据顾客的购买习惯适当提醒顾客购买。
3.大数据环境下的电子商务安全问题
3.1电子商务的安全需求
目前，全球的各行各业都涉及了电子商务，然而所有的企业都面临着一个共同的问题，即电子商务的安全问题。因此，应当采用先进的安全技术，对网上的数据与信息的收发进行身份确认，从而保证双方信息传递的安全性、完整性等。
3.2大数据环境下的电子商务安全结构
在大数据环境中可以通过网络的安全基础设施GSI建立电子商务平台，可以提供共享的电子交易市场。各商家在自己的网站展现货物资源，货物资源由资源代理管理，形成局部的管理局，有规定的交易安全策略以及货物名称。在这个基础建立一个虚拟的电子交易市场，提供虚拟的货物资源以及全局安全侧裂，由交易代理管理交易。
3.3大数据环境中电子商务所面临的问题
大数据促进了电子商务的发展，然而同样也存在着许多问题，主要包括以下几个方面：（1）用户数据的安全与隐私问题。数据的开放性是大数据环境的特征之一，也是大数据实现个性化服务的重要因素，然而开放的同时应当保护数据的安全性与隐私性。用户在网络上的所有信息都可能被截取，并且用户本人可能不知道。（2）IT技术问题。电子商务大致包括“电子”与“商务”两部分，其中电子指的是计算机技术与网络技术，商务是其核心内容，电子商务倘若没有技术的支撑很难实现商务活动。然而大数据的数据量大等特点使得传统的关系数据库很难达到要求，并且没有合适的存储技术与分析处理技术。
4.结束语
在大数据环境下，数据是企业的资源也是企业的重要财产。大数据为电子商务企业带来了准确的营销定位以及崭新的商务模式，并且也带来了许多问题。安全问题是所有企业都十分关注的问题，因此相关技术人员应当深入研究出解决安全问题的方法，从而促进电子商务企业能够更好的发展。
参考文献:
[1]胡亚慧,李石君,余伟.大数据环境下的电子商务商品实体同一性识别.[J].计算机研究与发展,2015,(08),1794-1805
[2]杜艳绥.云计算环境下的电子商务安全问题及对策.[J].中国管理信息化,2015,(02),156
[3]马宗亚,张会彦,郝国森.云计算模式下的电子商务安全研究.[J].经营管理者,2014,(09),234
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