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（一）大數據增值價值巨大，商業價值、經濟價值和社會價值不可估量，終極價值在于助力社會進步與升級。美國奧巴馬政府將數據定義為“未來的新石油”，是對其價值最生動的再現。大數據雖然價值密度低，但通過對數據的處理、整合和分析并使用，可創造出巨大的商業價值、經濟價值和社會價值。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態已不斷涌現，大數據成為經濟高速增長的新引擎，正在“吞噬”和重構傳統組織架構，必將引發政府、公共事業、制造業、流通等領域全方位變革。特別是人機“生命共同體”快速進化，大數據將為人類的生活創造前所未有的可量化的維度，成為當代文明建設的助力器，讓社會得以革新與升級，最終改變未來。
（二）大數據橫空出世，源于個人全球化、記憶數字化、社會網絡資本化的全力驅動，是IT業發展演進的歷史使然。大數據不是突然產生的，是IT技術發展的必然產物。大數據浪潮主要源于三大驅動力推動。一是互聯網、移動互聯網及物聯網等新一代信息技術，實現了信息、知識和社會關系網絡乃至“個人”全球化，為大數據提供了廣泛的數據來源。二是數據開放運動和數據民主化，實現了數據的分布式共享和全球性覆蓋，云計算等廉價、高效的存儲提取方式，讓數據成為“共享的社會記憶”，客觀上開啟了大數據時代大門。三是挖掘復雜社會網絡資本價值，加速了大數據技術的深度應用，構成了大數據的經濟驅動力。全球化、數字化和社會網絡資本化齊力推動了大數據大發展。
二、大數據：國家審計改革發展新動力
正在發生和演變的趨勢表明，大數據時代無論對于社會、組織還是個人，都是一次革命，一個巨大的挑戰，一個重大的轉型機遇和飛躍的契機。國家審計無疑也是如此。1.飛速發展的經濟社會新實踐，必將推進國家審計理論與時創新。當前，人工智能、社交網站、RFID、語義網、云計算等技術或理念風馳電掣一般闖入我們的工作生活，數據開放、軟件開源、普適計算、智慧地球等新思想令人眼花繚亂，新的技術和觀念層出不窮。在信息技術環境下，豐富多彩的經濟社會實踐，通過信息交換、權能傳遞和功效聯動等方式，將先進的信息技術、網絡技術、網絡時空觀、數據挖掘、系統集成以及多媒體等多種學科理論和技術思想深層次地植根于審計理論，刺激審計理論的變革和創新。同時，國外一些先進管理理念，如企業再造工程、虛擬組織、穆爾法則(Mooreslaw)、基爾德法則(Gilderslaw)和麥特卡夫法則(Metcalfeslaw)等，與傳統審計理論進行分化、碰撞、對接與融合，必將從廣度和深度上推進審計理論不斷繁衍與創新，審計理論將呈現多樣性、交融性和虛擬性。2.審計客體內涵和外延的擴張，必將呼喚國家審計權力邊界順勢突圍。近年來，經濟社會實踐活動中，計算機、數據庫、網絡等現代信息技術得到了廣泛運用，實物流、資金流表現向無紙化、數字化和信息流的轉變，業務處理和財務管理逐步實現自動化和網絡化，國家審計的審計內容、審計對象、審計資料、審計證據線索等都呈現出普遍電子化、數字化的特點。從而擺脫了傳統帳套、傳統財務信息、紙質的業務軌跡，從被審計單位的財務收支及有關的經營管理活動，會計資料和其他相關資料，擴展到電子數據、系統內部控制和信息系統自身；從財務數據延伸到業務數據；從內部數據關聯到外部數據，審計客體外延和內涵的擴張，突破了以財政財務收支、紙質載體為主的審計權限范圍。必然要求法律賦予審計部門數據采集、技術偵查、行政強制、訴訟等更多權力，以應對大數據時代的高科技舞弊，確保審計職能的充分發揮。3.新型大數據技術的廣泛應用，必將推動國家審計作業流程優化再造。聯機分析、數據挖掘、WEB2.0互聯網審計、云技術等大數據技術普遍運用，將所有的審計內容、審計技術、審計方法納入大數據審計之中。傳統的現場審計作業流程必將改造優化為：了解調查，獲取信息；采集數據，整理數據；進行數據轉換、清理和驗證；創建審計中間表；進行數據分析，找出審計重點；構建審計分析模型，分析數據；延伸落實，審計取證。數據分析成為審計作業的核心。信息技術還可以優化審計項目管理，如利用信息技術為審計項目管理內置一個標準的、符合質量要求的審計作業流程，用以規范審計人員的審計作業行為，使不同背景、不同水平的審計人員能夠執行相同的審計動作。通過虛擬組織形態和數據集成智能化管理，實行遠程控制審計項目，包括審計方案的控制、分工控制和授權控制，為質量控制和風險預防搭建一個良好的、高效的管控平臺。4.國家審計供需矛盾更為激烈，必將要求國家審計主體能力自我革命。審計作為綜合性經濟監督部門，覆蓋領域之廣，涉及的經濟社會活動之多，所產生和集聚的數據規模不可謂不大。大數據價值的發現和挖掘，必定給審計創造了更多需求，打開了更廣闊的市場，對審計供給能力提出了新挑戰。而決定審計供給能力的關隘就是國家審計主體能力。大數據時代，IT審計師將主導國家審計舞臺。而目前，大部分審計人員主要精通財會知識，計算機知識和技能比較欠缺，知識結構還不能滿足大數據技術的要求，數據分析與管理高端人才緊缺。審計人員除了要有專業的審計、會計知識外，必須精通信息技術，掌握網絡、數據庫、電子商務、信息系統的開發與管理和計算機輔助審計技術。優化審計人員能力結構，增強審計干部信息化審計基礎能力、數據采集處理和分析能力、監測指標和模型的構建和分析能力、信息系統內部控制測評能力，尤為緊迫。
三、大數據背景下國家審計發展路徑
無論是組織結構，還是國家文明，只有充分發揮大數據時代的價值、迎接好大數據面臨的挑戰并積極應對，才會處于不敗之地。因此，國家審計應放眼未來，以大數據審計為目標，加快改革創新步伐，搶占審計發展的突破點和制高點，迎接新時代挑戰。
（一）加快理論創新，為大數據審計落地提供實踐指南。要堅持實踐上的“摸著石頭過河”與理論上的“頂層設計”相結合，加強審計理論和實務的研究，在理論上對大數據審計的性質以及由此決定的審計職能與任務等基本問題進行深入研究，構筑起適應大數據時展的、可用于解釋和預測多種審計現象的審計理論。加強與國家信息化咨詢委員會、公安部、發改委、工信部、財政部和國家信息中心等相關部門的合作研討，多角度、更準確地把握客觀現實及政策約束；組建由學術界專家、審計研究人員和實務骨干組成的團隊，承擔把握前沿熱點、規劃審計思路等工作，為加快大數據審計實踐提供操作指南。要制定大數據審計發展的長遠規劃，堅持把大數據審計作為國家審計發展的核心戰略，從數據、制度、人才和技術等方面逐步積累基礎資源，有計劃、有步驟、長期不懈地堅持推進。要加大宣傳，營造數據審計文化氛圍，革新思想觀念，樹立正確數據觀，建立基于全數據模式、從整體到局部的審計思維模式，用大數據時代精神武裝頭腦。
（二）加快制度創新，健全完善大數據審計相關法規建設。目前，我國電子商務、網絡經濟和計算機應用相關法律法規制定相對滯后于經濟社會實踐活動，有些甚至還是盲區，導致大數據審計的法律地位和權限虛置。要加強電子商務、網絡經濟等相關立法，把電子合同、電子憑證、電子證據、電子簽名的法律效力和保管要求，數據認證機構的管理，電子信息與網絡安全等相關問題，以法律法規的形式明確固化下來，為大數據審計提供法律依據。要強化審計權威，擴大審計權限，賦予審計審查審計對象計算機信息系統的功能與安全措施，利用網絡和審計軟件進行審計，接入、采集、存儲、提煉審計對象所有數據等的權力。要堅持本土自創與模仿移植相結合，建立健全與大數據時代相適應的審計標準和準則，如制定大數據審計評價準則、技術標準，數據挖掘分析指南，信息系統輸入—處理—輸出的符合性和實質性測試的準則，云計算以及網絡審計準則等，確保大數據審計有法可依、有章可循。
（三）加快機制創新，積極構造政府主導、審計主推、IT企業參與的大數據審計聯動機制。大數據技術在國家審計領域中的推廣應用是技術進步的必然要求，但根據國家審計行業自身的特點，其無法自發地獨自實現，必須積極構造政府主導、審計主推、IT企業參與的多點支撐聯動機制，形成聚合效應。對政府而言，要積極把握大數據戰略機遇，制定積極的政策法規，提供高質量的網絡基礎設施，營造適度寬松的大數據發展環境，鼓勵企業、審計部門進行大數據相關的技術研發與應用創新，從標準、法律和意識形態層面大力引導大數據審計發展。對審計部門而言，要制定戰略數據儲備計劃，加快與被審計單位數據實時互聯互通，消除“信息孤島”，為大數據審計提供數據載體；要逐步建立完善中央和地方的審計數據中心，構建審計管理、審計業務、審計方法和評價信息資源庫，加快推進國家電子審計信息資源目錄體系和交換體系建設，實現數據大集中。對IT企業而言，要深刻洞察大數據審計的需求，提供從硬件到軟件、從產品到服務的一體化解決方案；要專注細分領域創新，提供具有審計行業特色的大數據審計專家級方案。
（四）加快應用創新，不斷研究、探索、實踐大數據審計技術方法。可以預見，大數據時代，審計人員時時刻刻都需要利用信息技術手段處理各種審計業務和工作。要結合審計工作實際，認真研究并積極實踐A/B測試、關聯規則挖掘、分類、數據聚類、眾包、數據融合和集成、數據挖掘、集成學習等大數據分析技術，BigTable、商業智能、云計算、Cassandra、數據倉庫、數據集市、分布式系統等大數據處理技術，以及標簽云、Clustergram、歷史流、空間信息流等可視化技術。要深度分析挖掘審計部門的大數據價值，從“業務驅動”轉向“數據驅動”，實現審計決策和管理智能化。通過云計算的IaaS、PaaS和SaaS三大服務模式，建立國家層面的跨行業、跨領域的審計私有云和審計大數據分析平臺。要建立審計專家和信息技術專家合作的審計信息技術研發模式，加強審計大數據分析模型和軟件的研究開發。建立審計信息技術評選機制，對優秀的審計技術創新進行表彰獎勵。建立審計信息技術庫，把現有審計信息技術分類整理錄入，實現網上查詢、培訓和新技術添加功能，加快大數據審計技術的推廣和應用。
關鍵詞：大數據；企業并購審計；審計風險
并購創造價值，然而在并購后期企業如何將并購效益達到最佳，即如何更為有效地進行并購整合一直是并購研究的一個主要方向。同時，互聯網飛速發展，大數據已悄然而至，隨之而來的必然會是以大數據為依托的又一波并購浪潮。因此，研究大數據對企業并購審計活動及其風險的影響極具現實意義。
一、企業并購審計與大數據
1.企業并購。企業并購，一般指企業兼并和收購（M&A），是以目標企業控制權為標的進行交易，實現迅速規模擴張、增強競爭力的擴張型商業活動。隨著我國改革開放步伐不斷加快，“引進來”和“走出去”協同發展，現如今，互聯網的迅速發展為中國企業創新帶來了極大的動力與無限的可能，以阿里巴巴、騰訊、百度為代表的互聯網企業以迅雷不及掩耳之勢在我國掀起又一波并購浪潮。2.并購審計。并購審計屬專項審計，即注冊會計師在并購雙方擬定并購計劃并簽訂并購協議之后，為達到提高并購效率，降低并購風險，而提供的包括財務報告審計等專業服務的審計活動。由于并購審計不僅包含一般財務審計的目標，有的甚至關系到企業未來的發展，因此并購審計的目標更為復雜，內容更為豐富。3.大數據。隨著云計算技術的快速普及,電子信息、互聯網及移動互聯網的廣泛運用,數據已成為新時期的基礎生活資料與市場要素。大數據具有海量化、多樣化、價值高、密度低和快速化等特點,更精確地分析企業所處的行業地位、市場占有率等,使企業管理者進行管理決策更有洞察發現力及遠見。
二、大數據對企業并購審計風險的影響
根據并購審計的特點以及大數據對于并購審計的影響，大數據下并購審計的風險包括四大內容：首先是大數據對企業并購審計環境的影響，其次是大數據對企業并購審計目標的影響，再次是大數據對企業并購審計內容的影響，最后是大數據對企業并購審計技術的影響。1.大數據對企業并購審計環境的影響。大數據背景下，企業的方方面都會受其影響，就企業并購活動來說，在并購準備階段，大數據對于并購審計的影響則主要體現在企業并購環境上，例如通常來說復雜的市場環境和不斷隨市場變化的產品生命周期。大數據的發展對于外部環境的把握提供了極大的幫助。例如市場環境的變化可以通過對大數據的發掘分析，不僅大大提高了市場變化信息的及時性，審計過程中可通過市場大數據下行業中權威預測與評論等信息獲取更具準確性的參考，同時降低審計風險。而并購企業的內部環境，如公司的管理水平、企業文化的影響程度，企業監督制度及內部控制的執行情況等內容的審計也會加大并購審計的風險。大數據時代，企業往往會建立內部的數據平臺以提高生產與管理效率，在進行企業并購審計時，這些內部的大數據平臺對于審計人員準確把握主并企業與目標企業的生產會計信息，充分運用職業判斷降低并購審計風險起到重要的作用。2.大數據對企業并購審計目標的影響。企業并購的一大目標便是產生協同效應，然而是否能產生確是未知數，這也是并購審計風險的重要影響因素之一。企業并購并不僅是并購雙方有形資產的整合重組，更重要的應是優勢互補，將無形的文化與資產進行有效整合，以期企業的更大發展。因此在挑選目標企業時，大數據便能顯示出其魅力。數據是一面很好的鏡子，審計人員通過對主并企業和目標企業運營情況、發展特點、行業處境等影響企業并購協同效應因素的科學對比分析，尋求業務可持續發展的動力，使企業并購協同效應最大化，挖掘出并購后可達到的最大價值。3.大數據對企業并購審計內容的影響。企業并購審計的內容中，對于對方企業的評估審計關系到目標企業價值，對審計風險影響較大，因此并購審計中評估審計的內容至關重要。對目標企業的評估內容比較廣,比如,需要認真分析企業財務運營狀況、目標企業競爭力的強弱等；企業并購后聯合風險也是并購活動中不可忽視的重要內容，其中發展戰略是主并方選擇并購對象和類型的基礎，關系到未來企業運營狀況。而大數據對于趨勢與發展分析，特別是用有形數字所表現的信息分析具有不可替代的優勢。4.大數據對企業并購審計技術的影響。審計技術的影響因素多指審計人員的專業素養和最新技術應用。大數據對于二者的影響頗為明顯，即在信息與數據的選擇中，審計人員普遍運用抽樣技術，然而數據如何選取，選取之后如何解讀卻因人而異。但是大數據時代的來臨，數據與信息獲取更方便、更全面，甚至可以基于全樣數據運用大數據技術進行審計分析，減少了審計抽樣的風險，從而對于這一問題提供更好解決的可能。同時信息不對稱問題造成很多并購活動的失敗。大數據時代以其及時性與數據充分性著稱，因此，在大數據日益發展的情況下，信息不對稱對于并購審計風險的潛在影響不斷降低。
三、大數據背景下企業并購審計風險的控制
上述風險的防范重點主要集中在提升數據處理技術、提高審計人員素質、完善政策法律環境等方面。1.注重數據安全，提升數據處理技術是核心。首先，可以根據數據性質和審計需求設置權限等級,嚴格控制數據訪問權限，減少數據外泄的可能性。其次，大數據時代面對海量數據處理,對數據的獲取與處理不僅需要Excel或審計軟件，還要借助數據挖掘技術縮小數據量,然后再對數據進行分析，從而提高并購審計工作的效率，降低并購審計的風險。2.提高審計人員綜合素質是關鍵。并購審計中審計人員的職業判斷舉足輕重，審計人員必須提高自身的綜合素質,靈活地運用審計方法、審計工具,組合式地解決問題、應對變化。一方面要加強現有審計人員知識結構調整,另一方面要與信息技術等領域的專業人士通力合作凸顯團隊力量。3.完善并購法律制度環境是保障。大數據在并購審計中發揮更好的作用離不開完善的法律與制度環境。因此，進一步完善與企業并購相關法律法規，形成合理專業的業務規范是大勢所趨。同時，在制定相關的會計準則時，既要借鑒國際會計領域的先進成果，也要兼顧我國國情，適合我國境內各類型的企業并購，特別是新興的互聯網企業并購。
參考文獻：
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[2]企業并購專項審計和財務評價.[J].盧樹華.現代商業,2009.5.
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[4]企業并購審計風險及其防范措施.[J].何婭萍.時代金融,2013.7.
一、大數據時代對會計學專業的影響
(一)改變會計學專業培養模式
會計學專業一直是廣大學子追求的熱門專業，傳統的會計學專業人才培養模式是理論教學和科研相結合的方式，在教育教學過程中，會計學專業本科生培養側重于理論知識的掌握，對實踐和應用能力比較欠缺。近些年會計學專業畢業生人數增長迅速，社會企業往往更傾向錄用有工作經驗的畢業生，在當前就業壓力比較大的情況下，人力資源市場對會計學專業人才的需求不對接，與社會對會計學專業人才的要求相差較遠。大數據時代的到來，給高校會計類專業人才的培養模式指明了發展方向。
(二)改變了教師的傳統職能
大數據時代高校教師的傳統功能發生了改變，會計學專業教師不僅是為會計學專業學生講解如何制作會計分錄，如何編制會計報表等，而是需要把大學生作為教育教學活動的中心，引導大學生如何使用海量、有價值的數據，更注重培養大學生的實踐能力，因此，在大數據時代背景下，會計學專業教師是大學生學習的組織者，引導者，學習行為的分析者，學習效果的評價者。
二、會計類大學生創新創業的價值
(一)緩解就業壓力
近年來，全國高校不斷擴招，會計類大學生數量大量增加，我國經濟結構處在不斷發展完善的過程中，會計人才勞動力供大于求，會計學專業大學生競爭壓力尤為突出。因此，通過培養會計類大學生的創新創業意識、提高其創新創業能力，對于緩解會計學專業學生就業難問題尤為重要。
(二)培養高素質人才
大數據時代，我國經濟活動空間不斷拓展，經濟主體多元化和復雜化，促使會計行業處在理論、觀念、方法等巨大變革的關鍵時期，進而對會計從業人員提出更高的要求。我國每年都有很多創業者，但很少有接受過系統的創新創業教育，在創業知識和技能上有所缺乏。另外，會計崗位在不斷轉型，傳統的會計已經跟不上社會發展步伐，會計知識的不斷更新以及對會計人員素養要求的不斷提高，對會計學專業學生來說既是機遇也是挑戰，所以我們需要培養會計學專業學生的創新創業意識，提高會計學專業創業者的競爭力和專業素養，提高創新創業的激情和勇氣，激發創新創業潛力，從而為會計崗位輸送更多高素質、高水平的創業人才。
(三)推動學科建設
大數據時代，會計行業已經由會計電算化時代進入到了會計信息化時代，對現如今會計行業的現行規則，會計理論和會計方法是一種挑戰與創新。所以會計學科也要與時俱進有所改變，應該讓大學生在學習過程中形成新的、合理的知識結構，涉獵較為廣泛的知識領域，包括經濟學、管理學、法學等多領域學科知識，以及電子商務，計算機等互聯網經濟領域的知識。因此，要在傳統會計學教育中滲透融合其他領域知識，并且隨社會發展不斷更新教學模式，完善教學結構，打破以往單一的知識壁壘，推動會計學科的不斷發展和完善。
三、大數據時代對會計學專業大學生創新創業教育的促進作用
(一)推動教育科學決策
大數據與傳統數據最大的區別在于采集來源和應用方向。傳統數據信息采集是在大學生知曉的情況下，對大學生整體的學業情況和對學校以及教學滿意度的周期性和階段性的采集并進行分析；而大數據技術可以在大學生不知情的情況下，關注每一個大學生的細微表現，然后將每個大學生的實時數據進行整合分析，便能解決教育過程中的很多疑問。大數據技術能夠采集龐大的數據信息，然后將數據進行動態實時監測和評價分析，使用者將具有更強的決策力、洞察力和優化力，最終實現精準決策。
(二)提高教學管理效率
與傳統教學管理最大的不同之處在于，大數據時代的教學管理能夠將教學、課后輔導和一些行為學習進行反饋。會計類大學生借助大數據技術，可以更好地了解自己的學習狀況，隨時隨地收集學習中的雙向反饋數據，有針對性的開展自主學習，提高學習效率。高校教師利用大數據統計分析功能，用“經驗值”來準確衡量大學生在課堂上的表現，表現的越好、越積極的大學生，經驗值越高，教師可以準確的掌握課堂每個大學生的學習狀況，提高了教學效率。大數據技術也將教學管理與業務流程完美的結合，讓教學管理更加靈活智能。例如考勤簽到流程，傳統的方式是教師根據點名冊逐個進行點名，占用了一部分課堂教學時間；大數據技術可以進行線上線下相結合的網絡教學管理模式，教師畫個圖然后點一個按鈕就可以完成點名，缺課情況都一目了然，大大的提高了教學管理效率。
(三)整合創新教育模式
大數據時代，開展了很多線上教育平臺，如慕課、藍墨云、易班等，這些教育平臺，能夠記錄大學生每次瀏覽頻率，學習的時間，然后通過大數據分析，從而對每位大學生學習進度進行跟蹤，揭示大學生學習效果和學習行為之間的關系，以及進行學習成效評價。運用大數據技術開展線上和線下混合學習模式，將會創新目前的教育模式。傳統的教育模式是以教師為中心，教師將知識單向性教授給大學生。大數據時代改變了傳統的教學模式和方法，高校教師轉變成課堂上的組織者，引導大學生的自主學習，教授大學生學習方法，而不是只是傳授給大學生多少知識量。大數據時代的教學模式可以利用移動互聯網和智能手機，使教師與學生溝通更順暢，使教學變得輕松、有趣、簡單和高效。大數據時代，能夠讓高校教師方便真實的獲得每位大學生的學習信息，有利于對大學生開展個性化教育。
(四)助力創新教育轉型
大數據技術不僅僅是教師教授和大學生聽講的方式，這種方式有效地激活了會計類大學生的本科教學研究，營造了師生互動的對話氛圍；這種新穎的授課方式與教師授課相結合，豐富了教師的授課手段，也增加了會計學專業課堂教學的趣味性。在課堂上，高校教師可以隨時開展投票、問卷、頭腦風暴、答疑、討論等教學活動；大學生們要借助于手機，可以認真搶答，或者分組討論形成將結論上傳，或者開展互相評價；整堂課下來，師生都有意猶未盡的感覺，雖然大學生們都拿著手機，但是沒有走神的機會，因為借助于大數據技術，大學生們要不停地跟上教師的節奏，才能完成課堂要求。教師還可以利用網頁投屏及時將課堂上同學們的表現反饋出來，當然也沒有哪個學生愿意把自己課上開小差的情景被曝光，因此，課上都會認真聽講，跟著教師的節奏，完成教學任務。大數據技術有助于推動教育轉型。
四、大數據時代會計學專業大學生創新創業教育改革探索
(一)構建完整的教育體系
大數據時代，誰善于駕馭，誰便智珠在握。隨著大數據技術在教育領域的應用日益深入，高等學校要及時調整思路，提出以高等教育與大數據教育融合為方向，以現代信息技術與教育教學過程相融合，創新構建大數據時代高校教育體系。利用大數據信息深入調研分析用人單位需求，分析同類專業人才培養目標，來不斷優化人才培養目標，建立復合創新應用型會計人才培養目標。調整會計人才培養方案，將基礎理論、專業實訓、創新創業課程相結合，來提升會計學專業大學生綜合素質。根據社會企業對會計人才的需求，不斷優化人才培養方式，通過校企協同和訂單培養的方式，將理論知識與實踐需求相結合，大大提高會計學專業大學生的綜合素質。
(二)培養創新創業型教師
作為新時代的高校教師，創新是教師的生命與靈魂，但大學教師還要有責任加強大學生的創新意識，激發大學生的創新熱情，以培養和提高大學生的創新創造能力為己任。新時代的高校教師只有把創新創業精神同教學創新實踐以及大學生的創新創業有機地結合起來，并相互促進和推動，創新創業意識才會不斷增強，創新創業的熱情才會不斷地迸發出來。只有重視創新創業型教師培養，才會為創新創業教育提供人才支撐。高校可以鼓勵教師到企業鍛煉，參與企業管理，汲取實戰經驗；建立高素質創新創業教師人才庫，由創新創業教師定期指導大學生進行學術科技競賽，并結合創業大學生職業目標設計開展創業教育。
(三)搭建創新創業教育平臺
高校要加強教學管理信息化建設，搭建創新創業教育平臺，積極適應大數據時展現狀，利用信息技術支持創新創業教育。建立創新創業教學平臺，向更多的創新創業大學生提供創新創業的理論和實戰知識；創新創業教育平臺能夠整合多種形式的教學資源，例如創新創業教師精心錄制與制作的教學視頻和教學PPT等，以及從網絡上整合的各類創新創業資源，供創新創業大學生下載學習，將有助于創新創業的大學生相互學習和經驗交流。
【會計學碩士論文參考文獻】
[1]張蕾.基于云計算和大數據的智慧校園方案設計的應用[J].電子技術與軟件工程,2019(5):181.
1.面向云計算數據中心的能耗建模方法
2.云計算安全:架構、機制與模型評價
3.云計算訪問控制技術研究綜述
4.云計算采納行為研究現狀分析
5.Google三大云計算技術對海量數據分析流程的技術改進優化研究
6.大數據、云計算技術對審計的影響研究
7.虛擬化云計算平臺的能耗管理
8.云計算環境下的分布存儲關鍵技術
9.推動中國云計算技術與產業創新發展的戰略思考
10.云計算:體系架構與關鍵技術
11.我國云計算教育應用的研究綜述
12.云計算及云計算實施標準:綜述與探索
13.云計算:系統實例與研究現狀
14.云計算環境下的聯網審計實現方法探析
15.云計算和云數據管理技術
16.基于云計算的多源信息服務系統研究綜述
17.云計算安全問題研究綜述
18.云計算系統相空間分析模型及仿真研究
19.云計算時代關鍵技術預測與戰略選擇
20.云計算方案分析研究
21.基于云計算的B2C電子商務企業價值鏈優化
22.面向圖書館的云計算研究綜述
23.云計算時代的數據中心建設與發展
24.基于Hadoop的云計算輔助教學平臺研究
25.云計算研究現狀綜述
26.基于云計算的智能電網信息平臺
27.云計算資源調度研究綜述
28.論云計算的服務質量
29.我國云計算教育應用的現狀與發展趨勢
30.云計算及其關鍵技術
31.云計算技術發展分析及其應用探討
32.云計算應用服務模式探討
33.云計算的發展及其對會計、審計的挑戰
34.構建云計算平臺的開源軟件綜述
35.云計算安全研究
36.云計算和虛擬化技術
37.基于企業視角的云計算研究述評與未來展望
38.云計算數據中心的新能源應用:研究現狀與趨勢
39.云計算環境下的電子文件遷移模型研究
40.云計算:構建未來電力系統的核心計算平臺
41.移動云計算的應用現狀及存在問題分析
42.云計算中虛擬機放置的自適應管理與多目標優化
43.云計算:概念、技術及應用研究綜述
44.基于虛擬散列安全訪問路徑VHSAP的云計算路由平臺防御DDoS攻擊方法
45.云計算集群相空間負載均衡度優先調度算法研究
46.電力系統云計算中心的研究與實踐
47.云計算初探
48.隨機任務在云計算平臺中能耗的優化管理方法
49.基于“云計算”的數字圖書館服務模式
50.云計算與信息資源共享管理
51.云計算中調度問題研究綜述
52.云計算給圖書館管理帶來挑戰
53.云計算安全研究綜述
54.云計算中數據隱私保護研究進展
55.云計算應用及其安全問題研究
56.基于云計算的電力數據中心基礎架構及其關鍵技術
57.基于云計算和極限學習機的分布式電力負荷預測算法
58.美國聯邦政府云計算戰略
59.基于云計算平臺的新型電子取證研究
60.云計算信息安全分析與實踐
61.基于Openstack的科研教學云計算平臺的構建與運用
62.云計算安全關鍵技術分析
63.云計算技術研究與應用綜述
64.基于云計算的義務教育學科課程資源共建共享模式
65.面向云計算環境的能耗測量和管理方法
66.基于云計算的實驗室管理信息系統設計
67.云計算概念、模型和關鍵技術
68.云計算環境下的審計業務模式變革研究
69.基于Hadoop的分布式云計算/云存儲方案的研究與設計
70.云計算環境中綠色服務級目標的分析、量化、建模及評價
71.基于云計算的圖書館建設與服務發展
72.物聯網、大數據及云計算技術在煤礦安全生產中的應用研究
73.基于專利分析的我國云計算技術發展現狀研究
74.云計算的價值創造及其機理
75.云計算環境下高校實驗教學模式的創新與實踐
76.寄心海上云:云計算環境下的知識管理
77.基于云計算的居民用電行為分析模型研究
78.云計算環境下的數據存儲
79.基于效用的云計算容錯策略和模型
80.云計算環境下的智能決策研究綜述
81.云計算安全風險因素挖掘及應對策略
82.我國云計算產業發展趨勢及政策建議
83.云計算安全需求分析研究
84.智能電網中虛擬化云計算安全的研究
85.云計算架構下的移動學習
86.基于云計算的終身教育服務平臺設計
87.云計算在電力系統數據災備業務中的應用研究
88.云計算與圖書館:為云計算研究辯護
89.淺談云計算技術
90.云計算研究現狀與發展趨勢
91.云計算環境下的著作權制度:挑戰、機遇與未來展望
92.基于云計算的數字化信息資源建設模型的研究
93.云計算發展態勢與關鍵技術進展
94.云計算技術在圖書館中的應用探討
95.國外云計算發展現狀綜述
96.云計算對知識產權保護的若干影響
97.基于云計算的遠程教學資源建設模式——以浙江開放大學為例
98.云計算在智慧校園中的應用研究
99.對云計算技術及應用的研究
100.云計算應用展望與思考
101.云計算給圖書館帶來的發展機遇
102.云學習:云計算激發的學習理念
103.云計算環境下的信息資源云服務模式研究
104.云計算研究進展綜述
105.云計算及安全分析
106.一種云計算操作系統TransOS:基于透明計算的設計與實現
107.基于等級保護的云計算安全評估模型
108.云計算:從概念到平臺
109.云計算環境下信息安全分析
110.云計算技術簡述
111.云計算綜述與移動云計算的應用研究
112.中國云計算產業結構和商業模式
113.云計算安全問題
114.云計算下的國外圖書館聯盟服務研究
115.云計算技術的應用及發展趨勢綜述
116.云計算在區域信息資源共享中的應用探究
117.基于云計算的圖書館信息平臺的構建
118.云計算技術驅動下構建數字圖書館虛擬化環境的探討
119.云計算支撐信息服務社會化、集約化和專業化
120.云計算環境下基于協同過濾的個性化推薦機制
121.云計算環境下的網絡技術研究
122.云計算模式在電力調度系統中的應用
123.云計算環境下的隱私權保護初探
一、會計信息化的改革與發展分析
（一）可拓展商業語言
目前，在對會計信息化可拓展商業語言研發中，研發人員探討的主要內容是相關技術的開發、商業語言內容與類別的采納以及可拓展商業語言對會計信息化業務造成的影響。在經過一段時間的實踐后，我們已經可以初步認識到可拓展商業語言在技術層面的突出表現，但是距離建立完善的技術體系還有一段路需要走。例如，目前的可拓展商業語言分類標準還無法完成準確表達語意的要求。因此，在可拓展商業語言的研發中，需要重視精確語言機制的構建工作，通過完成?τ諢峒葡喙?a href="lunwendata.com/thesis/List_127.html" title="應用論文" target="_blank">應用中語意的統一解釋來完成可拓展商業語言的形式?。此外，在目前的可拓展商業語言研究中，主要的發展方向是通過本體與部分論的方法來實踐語言的形式化。
（二）云平臺構建
云平臺的構建中，云會計是一種重要的表現形式，這是會計信息化的一種重要應用形式，也是企業管理中會計信息化的一個重要發展方向。云會計是指基于互聯網的使用，將企業經營管理活動中的會計核算、管理以及決策功能整合于會計信息系統的一項綜合互聯網信息管理技術以及會計處理方法、理念的現代化管理手段，云平臺的計算是云會計的基本內核。此外，云平臺的構建還體現在企業財務信息資源的共享中。隨著互聯網技術以及互聯網理念的運用，企業與企業之間、企業與公眾之間的聯系越來越緊密，因此，企業信息化管理中云平臺構建會計信息化的研究越來越重要，企業財務信息共享的重要性越來越突出。但目前，關于企業財務信息化的資源共享的研究還只是停留在云平臺應用的優勢方面，對于信息共享的規則以及具體實踐還沒有一個明確的標準。
（三）IT 審計實施框架
云計算可以說是互聯網時代的創舉，可以為企業、會計審計以及政府經濟政策的制定等與大數據相關的決策提供強大而有效的技術支持，但是受到云計算平臺的影響，相關數據的有效性及安全性也無法得到保障，會計審計在使用這些數據時可能會存在一定的風險性。充分發揮云計算在IT審計中的優勢，確保云會計的效果也是目前業內研究的重點。云平臺與傳統的會計服務軟件存在顯著的差異，以云計算為基礎的IT審計不能照搬傳統會計服務軟件的框架，需要根據云計算的特點和IT審計的特殊性，構建全新的IT審計實施框架。必須要認識到基于云平臺的會計審計的發展，應對傳統的會計審計測試方法進行改進，從而降低IT審計的風險性，對AIS內部合理性進行嚴格的控制。會計云服務對于計算機信息技術的要求比較特殊，在會計IT審計實施框架的構建中，可以借鑒COBIT標準，密切關注流程中每一個環節，提高風險控制能力，通過IT審計框架的實施，推動會計云平臺的建設和云會計的進一步發展。
二、會計準則變革和財務報告功能拓展
（一）會計準則變革的經濟影響
我國于2006年頒布了一系列具體會計準則（CAS），之后具體準則又經過了兩次大規模的修訂，對經濟社會造成的影響也比較顯著。會計準則變革對變革的經濟后果分析預測包括非預期效益和預期效益兩個方面。首先可以從資本經營層面對會計變革的影響進行分析，明確企業投資行為在會計準則變革下作出的應對，對投資行為的影響一般屬于非預期的。從經濟風險管理控制角度分析非預期效應傳導路徑后發現，會計準則變革將會對輻射范圍內的企業的投資行為產生深刻的影響，而這種針對會計準則變革的應對則是一種非預期效應。除了對投資行為的影響外，會計準則變化還會對企業的資源配置效率產生影響。相關研究表明，企業資源配置效率會受到會計準則變化的影響，資源配置效率的變化屬于預期效應，且這種變革對企業的融資效率的影響要顯著低于投資效率。
（二）財務報告可比性和功能拓展
“互聯網+”的經濟環境對于財務報告的功能范圍產生了一定的影響，為了應對全新的社會經濟形式，財務報告的功能也進行了拓展。會計準則對于財務報告可比性的影響是傳統會計行業財務報告可比性的分析重點，而除會計準則外，其他的因素對財務報告可能造成的影響一般不會進行過多的考慮，這在一定程度上會造成財務報告可比性的偏差。需要注意的是，審計人員工作方式和審計風格的不同也會造成財務報告可比性的差別，不同的會計師事務所就同一會計工作作出的財務報告也會存在較大的區別。大數據時代下，必須要形成統一的財務報告形式和審計風格，因而相關財務監管部門需要對不同的會計師事務所的審計風格進行分析和比較，在此基礎之上，結合地區財務狀況和經濟發展形勢制定地方會計規范，對事務所的財務報告審計風格進行約束，提高不同企業、不同審計單位財務報告的可比性，進一步提高會計行業的規范性。FASB對會計財務報告的目標定位為決策有用，在“互聯網+”的背景下，財務報告的功能也應當進行合理的拓展。可以將疊加模式作為財務報告期望功能的擴展模式，即在一套傳統的基礎財務報表之上疊加一張輔助財務報表，對基本財務報表的功能進行補充。
（三）所得稅會計準則和計量屬性
現階段，我國所使用的會計準則比較復雜，會計準則資產負債表債務法對企業財務報表內容和匯報間隔進行了規定。企業需要對每個暫時性的年度財務變化狀況進行追蹤和記錄，企業財務人員要嚴格按照稅法和會計準則的要求對賬目進行記錄，這在無形中提高了企業的運營成本，企業的經濟效益會受到影響。一些企業為了提高盈利，避免ST行為，采取了遞延所得稅的方式，這也說明我國所得稅準則還是存在較大的可操縱性的，與此同時，現行的會計準則和各種計量屬性實際運用中，相關問題也存在一些自相矛盾的地方。“互聯網+”經濟背景下，必須要對這種不完善的所得稅會計準則進行改革，使其更符合經濟發展的要求。為了確保會計準則改革的實效性，在修訂會計準則前需要明確各計量屬性的定義，對不同的計量屬性的所得稅會計準則之下的運用方式進行限定，確保計量屬性運行的合理性和合規性。基本財務報表的計量屬性一般是交易價格，或者是歷史成本，現有的價值以及公允價值等都不作為財務報表中獨立的計量屬性，但是在實際的財務報表應用情況下，計量屬性也可以作為交易價格的估價方式而存在。除了基本財務報表之外的其他財務報表的計量屬性內容比較多，可以是現行成本、現值以及可變現凈值，等等。
三、管理會計的改革與發展
（一）管理會計的系統信息化建設
互聯網技術以及互聯網理念在我國社會生產經營中的應用范圍不斷擴大，為了更好地適應時代需要與時代特征，管理會計必須要立足于互聯網思維，積極進行信息化的系統建設。在互聯網時代，由于信息的頻繁交流，在網絡環境中往往充?M了各種各樣的信息，這些信息有的能夠對企業或組織的會計處理提供十分積極的幫助，有的則是一些錯誤虛假的信息。因此，在“互聯網+”時代的管理會計中，需要重視起對有效數據的收集與處理。通過云平臺與云計算對有效信息與有效數據進行收集與處理有著十分重要的積極意義。大數據時代，一方面給予了管理會計的發展環境，不斷對管理會計的信息化發展提出新要求；另一方面也需要管理會計的相關理念以及會計處理方法能夠與信息化的相關理念以及技術實現結合。在企業或組織中，信息化程度越高，那么在管理活動中對于管理會計的要求也就越高，需要企業或組織的管理會計工作能夠充分結合信息化。因此，管理會計系統信息化建設是企業現代化管理改革過程中的一項重要內容，企業需要立足信息技術與管理會計的有效結合，來探討會計信息化系統的建設工作。
（二）管理會計的專業人才
目前，在企業的現代化管理中，存在著重視財務管理人員的隊伍建設而忽視了管理會計的隊伍建設的情況。這就導致我國企業目前管理會計的人才數量相對較少，而隨著管理會計工作要求的不斷提高，這一現象已經在一定程度上影響到了企業的健康持續發展。因此，應當從以下方面來實現管理會計的專業人才的建設工作。首先，應當從教育領域重視起相關專業人才的培養工作，通過在高等教育院校中提高管理會計專業培養應用型人才的要求，不斷為社會提供符合實際需要的應用型管理會計專業人才。其次，在注冊會計師考試中，應當提高管理會計相關知識的考核比重，以此來提高會計從業人員對于管理會計的重視，這是促進會計從業人員正確認識管理會計重要性的有效手段。最后，在企業或組織當中，應當建立起完善的培訓制度，通過對會計從業人員的不斷培訓來提高其對管理會計的認識與掌握，從而適應企業的發展需要。
（三）管理會計理論體系構建
會計準則的恰當運用可以為企業財務工作成效的提高提供必要的保障。在“互聯網+”時代背景下，管理會計想取得突破與發展，必須要對原有的理論體系進行擴充和完善，為會計管理實踐工作提供理論指導，推動會計行業的進一步發展。現階段，我國管理會計理論研究的對象大都是借鑒西方發達國家的理論研究成果，缺乏與我國國情的聯系。而目前我國正處于經濟轉型升級新常態時期，與西方國家的經濟結構和企業結構的差異都比較明顯，管理會計的工作的重點也不同。因而，在“互聯網+”經濟背景下必須要加強中國特色管理會計理論研究，建立內容中國化、方法國家化、可操作性的管理會計理論體系。
作者簡介
段云峰
承擔了國內最大電信運營商的數據倉庫和大數據中心的設計和建設、運營工作(截止到2015年該系統達到18000TB存儲容量，累計投資120億元)，積累了15年的大數據領域的實際工作經驗。帶領相關的團隊，從系統創建到系統運營，開發了很多大數據領域的各種應用。積累了國內唯一的大數據在大企業建設、運營方面的經驗。其前后主持設計的文檔，有150余冊、1200多萬字，涉及大數據系統的數據模型、數據接口、系統架構、質量管控、業務應用、系統安全等各個領域。
秦曉飛
具有理學學士、工學學士和管理學碩士學位。最近十幾年先后從事BI系統的運維、開發、項目管理以及應用推廣等工作，參與并見證了中國移動BI系統從TB級別數據倉庫向PB級別大數據平臺跨越的整個過程。先后獲得高級工程師、信息系統項目管理師、高級電信業務師、國際信息系統審計師等專業資格認證，并且被評為2012年山西省青年崗位能手。在《移動通信》《中國新通信》《電子世界》《信息與電腦》等雜志發表多篇專業論文，并且申報了多項國家發明專利。
目錄
01大數據現狀／1
1.1大數據的概念和特點／2
1.2互聯網思維的故事／4
羊毛出在豬身上／4
圈客戶／圈眼球／4
1.3“天變了”／5
用戶變了／6
平臺變了／8
金融變了／9
營銷變了／9
思維變了／10
1.4大數據為什么需要互聯網思維／12
大數據項目不同于傳統IT項目／12
大數據產業是咨詢服務產業／13
互聯網思維是咨詢服務產業的法寶／14
大數據“變現”需要互聯網思維／15
大數據中“群眾的智慧是無窮的”／15
1.5小結／16
02堪比“文藝復興”的互聯網思維／17
2.1文藝復興的意義類比／18
藝術解放思想，思想解放生產力／19
引導了第一次工業革命／19
互聯網引導新的工業4.0／20
改寫金融業，改寫社會／21
2.2互聯網企業的發展／21
BAT的造夢／22
IT技術成為企業的核心競爭力／22
2.3互聯網思維的概念／24
2.4互聯網思維的特點／24
2.5互聯網思維改寫了手機產業／26
2.6互聯網思維改變大數據／29
大數據的客戶體驗／29
大數據的產品化思維／30
大數據的平臺思維／37
大數據的迭代思維／42
2.7大數據的新生／44
從配角到主角／44
產業化成為可能／45
大數據的春天／45
2.8小結／46
03大數據的發展／47
3.1大數據產業的發展／48
互聯網改寫了歷史，大數據改寫了互聯網／48
第三次浪潮中的新興產業／49
數據成為最大的資產／50
促進“理性社會”／51
3.2從網絡運營到大數據運營／52
互聯網平臺如何使用用戶數據／53
建立數據分析保障管理體制／55
從基礎設施到產品提供／57
從網絡產品到數據產品／59
3.3如何運營大數據／60
互聯網基因／60
對內服務／63
對外服務／66
大數據營銷／68
3.4大數據發展的瓶頸／69
與傳統IT不同／70
機構和機制不同／71
新理論和新思維／71
轉型更難／72
3.5小結／72
04大數據的客戶體驗／74
4.1客戶是誰／75
內部客戶／外部客戶／77
個人客戶／集團客戶／78
校園客戶／80
4.2客戶的大數據需求是什么／80
取數——“取柴火”／82
取知識——“將柴火燒成炭”／83
取專業建議——“集體供暖”／84
4.3客戶體驗是什么／85
什么是體驗／85
數據如何可讀／90
“啤酒和尿布”的另一個角度解讀／95
4.4客戶體驗如何提升／96
服務不同角色／96
娛樂思維／98
管家式服務／98
4.5小結／99
05大數據產品設計／100
5.1大數據產品背景／101
產品長什么樣／101
谷歌是搜索門戶還是數據門戶／102
提品還是平臺／103
賣咨詢服務／104
智慧產品／104
5.2大數據產品內容／105
工具類／106
中間類／107
像棋譜一樣的知識庫／108
數據分析手機／109
互聯網聯通了人，數聯網聯通了大腦／110
5.3產品的“客戶流量”／110
吸引客戶／110
運營客戶／111
5.4大數據產品類比／113
大數據的搜索門戶／113
大數據的社交平臺／113
大數據的電商平臺／115
大數據的云化——在云里找數據／115
5.5大數據產品特點／115
目的決定產品特點／116
通過對比顯示價值／116
更多的群眾參與／116
5.6產品的界面優化／117
從蘋果App中學習什么／117
結果的可視化／117
5.7產品的用戶定位／117
如何讓孩子看懂／118
數據的消費者／118
DIY發燒友／118
產品的商業模式／118
5.8小結／119
06大數據的極致思維／120
6.1產品的極致／121
傻瓜化的App／121
新的觸摸屏在哪里／123
服務的極致／124
專家的極致／125
棋手的極致／126
智能改造之后的極致產品／127
智慧產品的極致／132
6.2思維的極致／134
兵書的知識提煉／134
參謀的極致／134
知識庫和運維／135
思維的“眾籌”／135
6.3營銷的極致／136
點對點的精準營銷／136
成本控制的極致／137
6.4“講故事”的極致／137
吸引人的標題／138
吸引人的敘事方法／139
吸引人的數據證據選擇／140
6.5小結／140
07大數據的快速迭代／142
7.1怎么“快”／143
標準零件的拼接／143
分析過程簡單／143
不要追求完美，但求不斷完善／144
7.2數據的標準／144
大數據是否還有邏輯模型／144
口徑的管理／145
業務元數據和技術元數據／145
7.3平臺的標準／146
云計算平臺的標準化／146
PaaS還是SaaS／147
7.4環境的標準／148
編程規范和標準／148
軟件結算的標準等／149
7.5迭代的知識積累／149
農業知識積累出的農歷／149
何時更新、如何更新／150
7.6小結／150
08大數據的平臺思維／151
8.1大數據的平臺定義／152
數據得到豐富，取得規模效益／153
運營能夠細分，拓展發展前景／153
8.2大數據平臺思維的特點／153
平臺越來越通用，應用越來越專業／153
孤立的數據是金，共享的數據是鉆／154
數據的多維決定著平臺價值的多樣／154
8.3大數據的平臺實體——“數聯網”／154
數據交換的高效網絡／155
數聯網的內容／155
訪問工具／160
數據管控／161
8.4大數據平臺的生態環境／180
誰會購買大數據產品／181
各方獲利的互聯網模式／182
速度彌補精度／184
8.5平臺SDK的開放性／185
平臺的可編程API接口／186
數據的標準／186
數據的可讀性／187
加工的簡化性／188
容易參與／190
人人參與／192
8.6互聯網企業的數據開放平臺／192
阿里巴巴的御膳房／192
騰訊的微信開放平臺／199
百度的阿拉丁／202
8.7人人的“數據”到數據的“人人”／204
8.8互聯網平臺升級到大數據平臺／205
互聯網平臺是新時代的農業文明／205
大數據平臺的價值最大化／205
電信運營商，新的電力公司or大數據公司／206
8.9小結／207
09大數據的跨界思維／208
9.1大數據跨界的背景／209
Hadoop的興起，去了IOE／209
大數據的滲透——大數據×／210
9.2大數據跨界的定義／211
大數據跨界的特點／211
大數據跨界的展望／213
大數據跨界的案例／215
9.3大數據的業務多維／216
橫看成嶺側成峰／216
數據的行業解讀／216
9.4大數據的行業交叉／216
電信數據與金融數據的交叉／217
電商數據與醫藥數據的交叉／219
9.5小結／220
10大數據實踐案例探索／222
10.1大數據提升客戶體驗／223
基于角色的應用／223
解決問題的應用／226
用戶的GUI界面／234
10.2大數據實現產品化／238
BI Store案例／238
自助分析工具／242
用戶的知識庫／251
10.3大數據的極致思維／254
思維導圖案例／255
大數據分析報告劇本／256
10.4大數據的跨界思維／258
大數據在交通行業的應用／258
大數據在金融行業的應用／259
大數據在制造業的應用／261
10.5大數據的平臺思維／261
淘寶的API開放平臺／261
某電信運營商的對外開放平臺／265
10.6大數據的快速迭代／267
多波次灰度營銷／267
數據字典的迭代／268
10.7小結／269
【關鍵詞】 大數據； 財務共享服務； 資金管理； 資金預算； 資金控制
【中圖分類號】 F275 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2017）06-0121-04
引 言
2016年1月15日，《貴州省大數據發展應用促進條例（草案）》正式公布，這不僅是貴州省首部大數據地方法規，同時也是中國第一部大數據地方法規。現如今，數據是國家基礎性戰略資源，數據互聯共享已成為中國政府穩定增長、促進改革、調節結構和推動治理能力的內在動力。A集團經過近三十年的發展，企業規模較大，業務單位眾多，同時掌握了先進的信息通訊技術，已建立較為健全的財務共享中心[ 1-2 ]，但A集團的資金管理水平、安全性和資金利用價值等方面并不適應財務共享服務發展的要求，暴露的問題也較為充分和突出。A集團財務共享中心利用企業服務總線將各個下屬成員單位的數據傳遞到共享中心集中處理，接入服務云平臺對一系列數據從捕捉到應用進行戰略布局，并根據企業內部客戶的實際需要提供針對。那么如何在大數據下基于財務共享服務模式建立A集團資金管理框架，并根據新的資金管理模式提高A集團資金管理效率，已經成為亟待解決的問題。
目前，為了更科學地服務于資金管理的應用領域，學者們從各個角度對其展開了不同的研究。張家倫[ 3 ]總結分析了歐美公司先進的財務管理理論，從母子公司職能定位、資金控制體系、資金預算管理和資金戰略等幾個模塊闡述了集團企業資金管控模式。王國超[ 4 ]在此基礎上，針對房地產開發這個政策敏感型行業，認為資金預算管理的重點在于分析資金來源，計算資金成本，以及如何定量管理收入、費用和利潤。程平、蔣雨[ 5 ]在大數據背景下對資金管理進行了創新，研究了云會計對企業資金管理在資金利用率、效率、資金安全等方面的影響，結合大數據、云會計技術的特征[ 6 ]，構建了一個基于云會計的集團企業資金管理框架模型。
綜觀上述文獻，盡管資金管理有很多研究，但財務共享服務模式下資金管理環境和資金管理風險點已經發生改變，魍車淖式鴯芾矸椒ú輝俾足A集團資金管理需求，而大數據下基于財務共享服務模式的集團企業資金管理研究還相對較少，且研究不夠深入。鑒于此，本文以A集團公司為例，首先分析了大數據下財務共享中心資金管理框架構建的考慮要素，其次從資金預算管理、資金控制管理、資金監督管理和資金考核管理四個方面構建了大數據下基于財務共享服務模式的A集團資金管理框架，最后闡述了框架實施時需要關注的關鍵點。
一、構建大數據下A集團財務共享中心資金管理框架的考慮要素
（一）提高資金管理水平
對于A集團的財務共享中心來說，資金大都是分散在下屬成員單位獨立管理，通常情況只是把資金收支、利用情況上傳到財務共享中心核算，令A集團管理者知曉，以供經營業務的決策。但是這種情形下，A集團無論是資金利用、調度，還是資金管理決策，都難以避免地會產生各種各樣的問題。A集團財務共享中心詳細了解集團、各個下屬成員單位財務信息，在這個基礎上，A集團財務共享中心的資金管理重心要從兩個方面共同把握：一是怎么合理使用資金；二是如何從合適的渠道獲取更多資金，以填補整個集團包括下屬成員單位的資金空缺，保障未來的生存和發展。加強A集團資金管理成為一個重要的課題，云平臺上，A集團的管理人員可實現對資金存量的監控，并對A集團、各個下屬成員單位月度、季度和年度日常經營活動發生的資金收支進行預測，將資金在整個集團進行靈活調配，提高資金管理水平。
（二）提高資金管理安全性
我國沿海地區民營企業主因資金鏈斷裂自殺、跑路等眾多事實表明：缺乏資金管理安全性不僅會帶來資金損失，而且會導致企業破產，甚至會背上難以承擔的巨額個人債務。在資金風險控制方面，A集團財務共享中心沒有風控部門和風控流程，集團庫存成本較大，過多外匯富余資金存放銀行以獲取銀行的存款利息，對匯率風險沒有采取相應的防范措施。大數據下A集團財務共享中心面對復雜、多樣化的海量資金數據缺少高效、高拓展性、高可靠性的資金管理系統，以致各個成員單位和各個項目沒有實時呈現出相關聯的資金流動信息，因此不能實時有效監控整個A集團資金預算、費用報銷、應收賬款周轉、生產材料周轉等資金流動情況，這些安全問題可能會給A集團造成巨大的危害。大數據技術為解決財務共享中心資金管理安全問題成為可能，通過云平臺可實現對資金流向的可視化實時監控并且在軟件即服務層（SaaS）提供風控服務，能盡量減少資金虛報、錯報，防止資金舞弊現象的發生。比如對于撥出的生產材料購置資金，A集團的管理者進入云端進行信息查看，通過銀企互聯平臺從銀行B查詢到已花費30%的資金購買了生產材料D，并且這批材料成功運輸到分公司C的工廠，預計30天完成加工，這樣就能實時掌握下屬成員單位資金流情況，大大提高資金管理的安全性。
（三）強化資金利用價值
A集團財務共享中心的資金管理受到經營管理人員的干預，容易不經過各種科學正規的流程手續而隨意作出資金管理決策，且財務共享服務模式下資金集中將加劇這種風險，降低了資金的利用價值。比如財務共享服務模式下A集團的貸款管理受制于集團的高管，不同于商業銀行對貸款審查極為嚴格的資產風險管理，由于對下屬成員單位的放貸由A集團的領導決定，有時擔保抵押不符合要求，甚至不用擔保和抵押就直接把一家下屬成員單位的閑置資金貸給另一家下屬成員單位，這種情況沒有考慮到把閑置資金貸給下屬成員單位是否比留在原單位更能體現資金的利用價值，若未來借款單位資金周轉不靈，而集團總部以及其他單位也貸不出款且銀行不愿意貸款的情形下，極易拖垮借款單位的正常用款需要。這種行為將嚴重影響A集團內部資源的合理配置，損害A集團整體利益。大數據下基于財務共享服務模式的資金管理通過云平臺中的數據挖掘技術，經過一系列數據處理、分析、挖掘等方法，幫助A集團強化資金利用價值。
（二）資金管理部的價值發揮
大數據下財務共享中心聚集了海量的財務數據，標準的財務處理流程保證會計信息的真可靠，使得A集團資金管理部的高管實時了解整個集團較準確的資金運行和資金管理狀況，支持資金監督管理的實施。A集團資金管理部負責資金監督，它的職能主要在于對資金管理制度的制定、修改，以及某些需要高管作出資金決策的情形。大數據環境財務共享服務中心實行資金共享集中管理，比如預提差旅費的管理會聯通互聯網并采用數據倉庫、數據挖掘技術，僅需輸入幾個關鍵詞，云平臺會結合過往差旅費使用情況智能得出一個最優預提數，A集團財務共享中心原則上只接受等于或小于這個金額的預提數，這會導致原先有一定資金支配權的業務單位和個人因云平臺智能技術產生抵觸情緒，這時A集團資金管理部的工作就是如何在大數據環境下制定出既不妨礙資金共享集中管理又考慮到員工情緒的資金管理制度，并在云平臺上修改資金管理程序。
（三）資金管理系統的建設
A集團財務共享中心打包好各種基礎功能后以服務的形式交付給云平臺，資金管理系統位于云平臺的業務層，其中基礎設施層為資金管理系統提供服務器和互聯網等資源，而應用層給予資金管理系統四個方面的應用支持：資金預算管理、資金控制管理、資金監督管理和資金考核管理。應用層資金控制管理下的現金歸集提供銀企直聯接口應用，包括中國銀行直聯、工商銀行直聯、建設銀行直聯、農業銀行直聯和其他銀行直聯，因為A集團和四大銀行的資金業務量大，所以分別單獨管理。另外資金控制管理中還包含大額資金聯簽、費用報銷、內部融資授信、承兌匯票和資金風險控制等應用，而資金監督管理服務中有資金制度及流程修改、綜合查詢及報表和資金預測及分析等應用。
結 語
準確、高效的資金管理是A集團經營管理的基礎，能節約成本并可促進資金的有效配置，而大數據技術為A集團的財務共享中心建立更科學的資金管理及其云平臺服務、分布式技術、數據挖掘功能為資金管理決策提供了全方位的支持。本文分析了大數據環境下A集團財務共享中心海量資金管理數據收集和利用的困難，從資金預算管理、資金控制管理、資金監督管理和資金考核管理四個方面構建了大數據下基于財務共享服務模式的A集團資金管理框架，并闡述了該框架在A集團企業實施時的關注點，以期提高A集團財務共享服務中心的資金管理水平。
【參考文獻】
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關鍵詞：大數據 高校 信息化平臺 構建
中圖分類號：G648.1 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2016）11（c）-0072-02
改革開放以來，在科學技術快速發展的推動下，互聯網、云計算及社交網絡等層出不窮，使當前社會發展所接觸到的數據朝著多元化的方向發展，且數據的增長速度越來越快，這意味著人們漸漸邁入了大數據時代。隨著大數據時代的來臨，受到社會及教育部門的廣泛關注和研究，且在此種背景下，可促進高校信息化平臺的構建工作能夠較好地開展，同時還可推動教育改革。而高校作為培養人才的重要場所，做好學校內部信息化平臺構建工作顯得很有必要。
1 大數據
當代社會經濟飛速發展的背景下，社會各界對大數據缺乏一個明確、統一的定義，維基百科籠統的定義成，主要由巨型的數據整合構成，這些巨型的數據已超出人們可在接受的時間內，來收集、儲存及處理數據的能力，且數據的增長速度非常快，因此，將其稱為大數據。
1.1 大數據時代背景下數據量快速上升
相關研究結果表明，2007年，全球網絡系統的儲存數據超過350 EB，如果將其換算為GB，則高達3 200億。在所存儲的數據當中，只有少量數據保存在以往的網絡媒介上，如報紙、雜志以及書籍等，其他的都是數字數據[1]。
1.2 大數據時代背景下人們思維方式改變
以往的計算機水平非常低，人們只能通過隨機選擇的方式來研究大量數據，以利用較少的數據，得到更多有用的信息。但該種采集信息的方式所獲取的信息，具有很大的局限性，只能從采集的數據中，得到事先所設計好的答案，得到的答案并不是適合在任何情況下使用，很難了解到更多深層次問題。若把計算機網絡當作隨機抽樣對象，則很難找出一個最佳數據抽樣標準；若抽樣網絡比較小，則利用抽樣數據研究得出的結果，就很難體現網絡系統的結構特性。
2 大數據時代下建設高校信息化平臺中出現的問題
現階段，高校網絡服務體系建設過程中，校園辦公系統和校園網屬于其中非常關鍵的構成部分，且在網絡技術、大數據技術快速發展的環境中，與大數據時展越來越近，這就使得高校內部擁有大數據的可能性逐漸提高，加強對高校信息化平臺的構建非常關鍵，但隨著建設工作越來越復雜，在建設中常常會出現很多問題，具體表現在下述方面。
2.1 信息化系統安全系數偏低
各個高校在構建信息化平臺的過程中，所收集到的數據信息非常多，主要有機密數據、敏感數據以及隱私數據等，數據屬于高校的一項核心資產。在大數據時代，如果數據被隨意破壞或是篡改，則會對數據真實性造成非常嚴重的影響，從而影響數據挖掘結果在信息化平臺構建中有無價值，數據一旦泄露，則會直接影響其建設效率[3]。因此，保證高校信息化平臺構建過程中，各種數據信息的安全性、可靠性非常關鍵，這也是信息化平臺構建過程中應解決的一大難題，所涉及的內容較多，如網絡安全、數據權限管理、用戶應用習慣及加密技術等。
2.2 信息化平臺建設保障機制較差
大數據背景下，高校在進行信息化建設的過程中，常常會忽視信息化平臺的穩定性以及實用性，根據單一的部門業務需求來規劃及建設相應的信息化平臺，這就常常會使得平臺內的信息系統、軟件、硬件以及數據庫等互相分離，獨立地支撐各種信息系統。而且，高校信息化構建因規劃不夠完全，造成很多頂層的設計、專業人員以及保障措施方面的投入較小，進而影響整個信息化平臺建設工作的有序開展。
2.3 信息化平臺系統不夠集中
在大數據飛速發展的環境下，數據即資產，各高校內部的數據量非常大，由大量數據當中提取數據價值水平的高低可充分反映出各高校內部的信息化平臺構建水平的高低。因以往高校對于信息化平臺的構建規劃并不完善，盡管構建了相關的圖書館管理系統、校園網站、一卡通系統以及教務系統等，但是每一個系統之間的數據比較分散，各個軟件、硬件均獨立運行，這就導致大量有用的數據難以較快匯集，從而形成單一的數據信息平臺。而高校的信息化平臺建設要求校園內部和信息化的系統之間實現各種數據信息共享，以便獲取較多數據源，從而為高校提供可靠、真實的數據源[2]。
2.4 信息化平臺建設數據準確度不夠
高校經不同類型的傳感器、應用系統以及感應器等數據工具來收集相關的數據，且把所收集的信息變得更加數字化，但是在采集期間，相關人員應保證所收集數據的可靠性、真實性，避免人為篡改數據。而且所收集的大量數據中，可以直接使用且價值高的數據信息相對少，且數據的結構類型較多，應把原先非結構化的數據直接轉化成結構化的數據，由于數據的格式轉化中會將部分的源數據當中所蘊含的各種信息丟失，從而影響整個數據收集及挖掘結果的準確性，從而削弱整個數據在高校信息化平臺構建中起到的重要作用。
3 大數據時代背景下高校信息化平臺建設規劃
3.1 建設統一數據平臺，優化配置資源
由于之前高校內部的管理人員在構建信息化平臺的過程中，缺乏一定的信息化意識，對于頂層的設計未進行較好地部署及計劃，這就使數據不夠規范，各個業務系統在運行期間相互獨立，缺乏關聯。而在大數據背景下，經構建相應的云技術數據中心，于校園網絡的基礎之上和物聯網互相融合，于全校范圍內部署各種類型的數據采集器，如感應器，以快速收集設備、人員、設備、餐飲、交通及學習等方面的信息，實現信息化的系統和原有系統之間互相連通，共享各N數據信息，并將所獲取的數據直接導入整個數據中心，從而實現數據化轉變，以便為高校構建一個面向老師、學生提供科學管理、在線教學的信息化教學平臺。
3.2 合理編排課程，促進平臺建設
對于高校而言，改革教育的課程體系屬于一個十分重要的環節。但在大數據時代影響下，學生的學習資源非常豐富，教育環境越來越開放，因此，構建高校信息化課程體系，可突破傳統的模式，即邀請一些教學經驗比較豐富的老師，隨意、自由搭配課程，這種方式缺乏明確的教學目標，課程體系的系統性不強，很難提升高校的教學質量與水平。
因此，高校領導應結合學生的學習能力及自身的發展情況，并結合所處環境，收集大量的數據，對其進行科學、合理整理并分析，并對之后的發展情況做一些適宜的預測，以便了解高校學生應學習的內容，進而編訂相關的學習課程，促進信息化平臺建設工作的有序開展[4]。而且，在大數據環境下，高校在進行課程編訂的過程中，可適當融入相應的信息化技術，且將數據分析作為重點，構建相關的數據庫，以期能及時了解學生的學習進度及學習情況，從而適當調整主要課程。
3.3 更新數據系統，確保數據精準
近年來，隨著大數據發展越來越迅速，在此種發展環境下，大量數據（機密、敏感及隱私數據等）的安全變更非常關鍵。信息安全與加密技術、網絡安全、權限管理、數據識別技術以及用戶認證等方面有直接聯系，這就使得高校在構建信息化平臺期間，應構建基于大數據的安全信息體系，主要表現為：
第一，構建數據收集設備或是數據軟件監管體系，針對所收集的各種軟件、設備做相應的標識和身份認證，保證所收集設備或是軟件使用的安全性，同時對所收集的設備或是軟件內的各項指標做相應的安全測量評估，以保證設備或是軟件處于正常的運行狀態，從而保證數據源的精準性。
第二，構建校園網使用設備及用戶監測體系，做好用戶登錄認證體系，針對校園網用戶或是終端所出現的數據異常情況做實時檢測，以免校園網中出現不安全的用戶，同時嚴格監管校園網內部使用情況，進一步健全網絡安全管理、應急以及數據的備份等相關制度，以免高校信息化平臺構建過程中出現管理制度不夠健全的問題[5]。
3.4 合理規劃流程，實現數據共享
目前，高校在進行信息化平臺構建的過程中，需成立相應的領導小組和信息化部門，以便為信息化構建戰略提供相應的保障。首先，主要由領導小組做相應的統計部署、統計規劃、頂層設計等，以制定相對應的構建流程，從而為建設提供相應的保障；其次，由信息化部門積極落實各項信息化平臺構建方案以及較為詳細的步驟；最后，各個部門根據信息化構建方案的要求，規范化地分析及整理各個數據、師生信息以及檔案等，以便為獲取校園信息化數據及導入提供保障，快速解決各個信息化平臺和系統之間的數據共享，從而實現數據信息統一。
4 結語
綜上所述，該文從大數據定義及發展特點展開分析，進一步了解基于大數據背景下高校信息化建設工作中存在的缺陷，如信息化平臺建設數據準確度不夠、信息化平臺系統不夠集中、信息化系統安全系數偏低、信息化平臺系統不夠集中等，深入探究大數據視野下構建高校信息化平臺的重要舉措，主要包括：合理編排課程，促進平臺建設、更新數據系統，確保數據精準、建設統一數據平臺，優化配置資源等。經對該文進行闡述，重點凸顯信息化平臺構建在我國高校管理中所表現出的優勢，這對于之后進一步推動大數據背景下高校信息化平臺構建工作的持續開展具有重要的參考意義。
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關鍵詞：大數據；智慧校園
中圖分類號：TP3 文獻標志碼：A 文章編號：1673-8454（2013）24-0003-05
一、信息化進入智慧校園時代
智慧校園是高校信息化建設的新階段，其特征包括移動互聯網、物聯網在內的網絡高速泛在、無縫互聯與環境感知、智能終端廣泛普及與應用、開放協作的學習科研和工作環境、知識的分享和創新等。智慧校園與互聯網新技術結合緊密，利用云計算、虛擬化和物聯網等來改變校園用戶的交互協作、知識傳遞和資源共享形式，將學校的教學、科研、管理與資源、應用進行整合，以提高服務的靈活性、全面性和易用性，從而實現校園智慧化服務和管理的新模式。
智慧校園的內涵和最終目的是服務。智慧校園以數字校園為基礎，追求資源與應用的高度整合，強調為用戶提供個性化的服務，更多地體現服務的智能化和人性化。復旦大學在“十二五”規劃中將智慧校園的建設分為如下幾個基本要素：
1）感知層：對學校的人員、設備、資源的全面感知；
2）網絡層：各類網絡的互聯互通，所有感知信息的實時傳遞；
3）數據層：數據的全面集成和智能分析；
4）應用層：智能決策、按需服務、靈活應對。
在規劃設計中描繪了一個學生未來一天的學習、生活場景，體現了信息化無處不在、服務優質便利的智慧校園個性化體驗：
7：00，寢室，手機，來自日歷系統的提醒，今日課程：中國歷史，8：00-9：40，3教205；辦公自動化，13：30-16：00，原定計算中心201，因特殊情況更改為計算中心306。
8：00，教室，平板電腦，無線網絡：云存儲系統下載本節課講義與參考資料。
9：50，教室，平板電腦，無線網絡：地理信息系統，查詢3、4節空閑教室準備自修。
11：40，室外，手機：地理信息系統，懶得排長隊，查詢人流量較小的食堂。
13：20，路上，手機：通知里提醒了更換教室，還好不至于走錯。
13：30，多媒體教室，瘦客戶端：VDI云桌面，通過學號登錄，系統就是老師預先定制的模板，各種相關程序和素材均準備好了，完成課堂作業后直接通過掛載的云存儲系統上交。
15：30，運動場：憑校園一卡通在pos機上驗證身份、借用器具，參與體育鍛煉。
17：00，食堂：手機通過“i復旦”查看各食堂用餐人數情況和菜單，尋找合適的餐廳。
18：00，路上：通過手機看到圖書館閱覽室已經滿員了；查看教學樓未安排上課的空閑教室、進入教室自修，打開筆記本，通過校園無線網登錄網絡課堂參與討論。
22：00，寢室，筆記本電腦：白天課程的材料不需要U盤，云存儲系統已經同步到本地，助教批改好的作業也已經包含其中，課程討論區里，老師推薦的一部資料片有熱心的同學分享，直接轉存到個人空間等明天看。
……
在智慧校園的場景設計中，校園網，尤其無線網、物聯網是承載服務感知的基礎設施，師生用戶擁有云端的存儲和計算資源，用戶通過手機、平板電腦和智能終端體驗服務，基于知識的資源共享成為學習活動的重要組成部分，個人服務系統的用戶體驗決定了服務的接受程度，信息推送、個人日歷、提醒服務等信息服務將徹底整合……歸根到底，智慧校園將極大地改變師生的體驗。
復旦大學計劃將建設重心集中在這幾個方面：完善無線網絡覆蓋，建立以RFID、無線AP、校園卡等為基礎的物聯網，研究知識管理與分享為基礎的在線教學和科研服務體系，圍繞用戶體驗提升建立全校多種資源的整合、預約、管理等，建立服務的能力預測和結果評估機制，統一學校服務接口，形成以“i復旦”移動智能終端應用和個性化“一站式”服務平臺為依托的信息化服務門戶。
對數據的充分利用是服務優化的有效手段。在數字校園建設期間，許多高校都開展了數據中心建設，積累了大量教學、科研、運行管理等方面的數據，傳統的以流程為主體的業務模式所沉淀下來的數據成為新的寶貴資源。如何在數據中發現有價值的信息，轉化為服務優化的依據，是校園信息化實施過程中所面臨的問題。大數據作為解決問題的創新思路，成為業界的火熱話題。在高校信息化面臨提升的階段，它被引入智慧校園建設，引導著教育信息化工作者從繁瑣的業務中抽身出來，推動業務服務向更深層次的數據服務模式轉變。
二、數據應用的現狀與困境
數據是信息化建設的核心資源，是信息化服務得以推行的基礎。很多學校在信息化建設過程中，雖然都考慮了數據的積累和管理，但在如何分析挖掘、充分利用方面還不夠重視，很多業務系統早期設計中基本以完成業務為主，很少去考慮數據如何利用。以復旦大學為例，自2001年以來，建成支持全校師生統一身份認證、共享數據庫和URP應用系統的信息化校園環境。據不完全統計，截至2012年，學校各業務系統已有結構化數據表近萬個，記錄數2億余條，核心業務數據規模近400GB；在非結構化數據方面，也積累了大量的課件、視頻材料，但這些數據和資源還沒有得到深入地利用。這幾年隨著存儲價格的下降，存儲規模在不斷提升，我們已逐步擴容到有近PB的數據存儲設備，通過對個人查詢、院系/部門統計和校級決策支持等三個層面數據中心的統一建設規劃，將陸續服務于校園網絡公開課、個人云存儲、數據備份和分析等信息服務。
在建設中積累的龐大數據量，使得通過數據分析獲得知識和服務的能力進一步提升，為全校師生及決策層提供不同的數據服務的迫切性也逐步顯現出來。復旦大學積極開展信息化數據應用，主要提供如下幾個方面的服務：
1.數據整合支持“一站式”服務
信息化“一站式”服務的設計往往會涉及多個部門的多項業務，為保障服務中心各項業務的順利流轉，需要多部門的業務數據協同支撐。數據中心將運行過程中逐步積累的業務數據合并、抽取和同步置入綜合服務數據庫，通過數據篩選，面向跨部門業務和個人綜合業務形成完整、獨立的主題數據庫，提供數據封裝和應用接口。在業務流轉過程中，無需變更各部門的工作流程，上一步驟的結果數據利用數據集成技術交換下一步驟的輸入數據，實現信息和流程的無縫對接。基于高度集中的業務數據交換，建立了包括迎新、離校等跨部門業務的“一站式”服務平臺，以及依據師生角色生命周期形成教務、科研、認識、IT和其他等5個類別70多項業務服務的門戶。
2.集中展示綜合數據服務業務部門
綜合數據展示服務向職能部門提供自定義或預設主題的查詢和展示服務。依托第三方數據展示工具，根據各職能部處的數據需求，逐步建設涵蓋教職工與本專科生、研究生的6大類17小類的主題數據展示系統，主要包括人員信息類（教職工綜合信息統計、學生綜合信息統計、本專科生基本信息查詢、教職工基本信息查詢、研究生基本信息查詢），科研類（文科科研數據分析、教師學術表現），教學類（研究生成績分析、招生數據分析、本科生生命周期數據分析），綜合服務類（一卡通分析、圖書館客流分析、綜合校情展示、其他信息），資產類（宿舍數據統計、宿舍使用情況統計、資產設備統計），報表相關類（教育部高基報表）等主題。
3.數據統計和分析輔助校務改革
根據業務部門的要求，對全校的各類數據進行綜合分析，通過縱向對比（與本校歷來的數據相比較）和橫向對比（與其它同類院校的數據相比），發現問題并采取相應處理措施，輔助學校的管理決策，提升學校管理水平。以招生管理為例，復旦大學在過去幾年中，信息化部門一直在配合招辦開展以數據研究支持招生就業對比分析、指導招生改革的工作。分析過程主要關注國內不同生源地（東部/西部/城鎮/農村）入學后的績點、不同類型生源（自助選拔/保送生/委培生/預科生/留學生/港澳臺學生）入學成績和畢業成績對比、畢業去向對比等，對學生的入學、學習和畢業過程的跟蹤分析反饋，為招生改革提供數據支持。
在開展的數據分析和應用工作過程中，一些問題暴露出來。
一是數據的規模不足、形式單一
盡管信息化校園產生了大量的數據，但從實際展示和分析應用中，絕大多數使用的都是結構化業務數據，非結構化數據的應用還未真正得到重視。非結構化數據有各種文檔、課程資料、科研數據、創作素材、網絡日志、用戶發表的網絡言論等，往往在校園網和系統運行、師生利用校園網進行教學科研過程中產生，數據量巨大而形式混雜，在傳統的IT技術體系中很難找到良好的方式方法來有效管理。然而，如果缺失這些很能反映師生用戶在校園網的工作、學習和生活方面行為的非結構化數據，那么在數據分析和應用過程中僅能使用有限的業務數據，必然降低了數據利用的價值，局限數據應用和服務手段的發展。
二是業務部門數據利用的意識欠缺
業務部門往往對信息化的意愿不強，主動性不夠。對于業務部門來說，利用信息化手段輔助加快業務進程、簡化業務過程、保障數據安全，有效提高工作水平已經達到了自身的預期，而對數據的綜合分析，特別是深層次的利用由于過程不直觀、成效不明顯而動力不足。特別是在當前的行政體系架構下，學校每個部門主要負責自身的業務職能，對有效完成這些業務流程、并進一步提高和完善關乎其自身利益，有較高的積極性；而對于一些數據挖掘、利用產生的效果能影響到其他部門的，由于沒有對本部門產生明確的效益而態度消極。
三是數據挖掘、研究層次亟待提升
在很多數據的分析、利用過程中，信息化工作者和業務部門往往滿足于對數據的簡單分析，即只對能分析出簡單的因果關系的數據產生興趣，例如對一卡通的消費情況進行統計，能很簡單地發現學生的住校情況、確認貧困生的消費情況等，這對學工部門的學生工作無疑是起到作用的。然而對于更深層次數據挖掘，例如將學生一卡通消費情況和學習成績掛鉤，卻很少能有業務部門能意識到其中存在的相關關系。復旦大學曾經嘗試做過研究，發現了使用一卡通消費按時吃早餐的學生人群相對不按時吃早餐的學生人群學習成績績點有明顯差別。這兩者之間雖然沒有簡單、直觀的因果關系，卻存在某種必然聯系，而該現象沒有得到有關部門的充分重視，無法對業務的調整產生良性反饋。
三、大數據的啟示
大數據時代的到來為陷入瓶頸的信息化校園數據利用提供了新的出路。大數據技術與應用的一般觀點認為：重視數據的全面性而非精確性，將海量數據作為量化事物和行為的一種基本手段，以此可發現事物之間的相關關系，并用于改造流程和優化服務。
眾所周知，大數據的特點可以用4個“V”――Volume，Variety，Value，Velocity來描繪，或者說有四個層面：第一，數據體量大，數據量從TB級別躍升到PB級別；第二，數據類型多。如網絡運行日志、公開課視頻、課程資源圖片、無線網或物聯網的定位信息等等，除了結構化數據以外，還有規模龐大的非結構化數據。第三，單體價值低，整體價值高。以網絡日志為例，連續不間斷網絡行為中，單一的一個或幾個網絡行為不能說明任何問題，但大量的、整體的日志則可描繪整個網絡訪問的趨勢。第四，處理效率高。與傳統數據處理方式有區別，大數據在處理過程中盡量簡化復雜度，不強求數據的連續完整，而盡量高效快捷。
大數據將全面、多源的數據作為一種優化服務的手段納入視野，對高校信息化服務的發展將產生巨大的影響。在數字校園建設階段，學校信息化重視的是業務系統的建設、業務流程的完善和業務數據的積累，這個階段的數據以結構化為主，采用關系數據庫存儲，數據利用以數據的共享、展示、統計為主。數據的準確性和安全性是這個階段數據管理追求的目標。隨著高校信息化建設進入智慧校園階段，用戶對服務的要求越來越高，迫使信息化部門對服務的精細化進行深入考慮。智慧校園以個性化服務為目的，勢必要求信息化管理者對用戶的服務需求進行深層次的發現和挖掘。例如，校園網、物聯網、無線網、一卡通、eLearning系統、MOOCs、社交平臺、生活服務平臺、預約系統的日志記錄等反映了用戶的日常網絡使用行為、消費能力、喜好和學習習慣，對于實施“一站式”服務，優化管理環節，以期提升用戶使用體驗，具有重要意義。相對于傳統的數字校園的業務數據，這些能反映“人”的屬性的數據數量巨大而且持續不斷在產生，大部分是非結構化數據，結構千差萬別難以用關系型數據保存和處理。因此以Hadoop為代表的許多開源或商業分布式大數據處理架構和MangoDB、Cassandra等NoSQL數據庫進入了校園信息化視野，這類基礎應用著重于分布式協同和結構可擴展性的研究，適合于非結構化數據的存儲。因此，在智慧校園建設階段，對數據的保存和利用將以多源、海量的結構化和非結構化數據為主，基礎設施的成熟和完善，將為大數據的處理和分析創造基本條件，從此校園信息化建設將可以從宏觀上具備對用戶行為和屬性的描述能力，這對信息化服務的預測和評估提供了基本依據。
四、從數字化到數據化
大數據并非一個確切的概念，也不是指一種具體的技術，而是指處理的信息量過大、超過一般計算機處理能力的數據技術和使用思路。在高校信息化領域，大數據的概念剛剛興起，如何應對大數據的到來是每個高校都會面臨的問題。毫無疑問，大數據時代將會涌現針對數據的存儲、分析和挖掘的各種技術和應用。然而，對于高校的信息化管理者，在海量數據的獲取、匯集、存儲問題之外，還應該著重考慮數據化――即采用數據描述事物和現象使之可量化分析的過程。
數字化和數據化大相徑庭。在信息化校園中，數字化指的是將職能部門的業務流程轉化成業務系統，將業務過程產生的數據轉換成電子數據存入數據庫的過程。數據化則是指在數字化的基礎上，利用數據來對事物和現象進行描述，使之能同時被人和計算機所理解，量化是數據化的核心。
在信息化校園中，基礎數據平臺和共享庫是存儲數據的核心載體，保存的是來自各個管理系統的職能數據，這些數據可為信息化的業務過程直接利用。在數據化過程中，這些只是“原子”數據，通過有效的組織，可以形成服務成效數據化、業務模式數據化、用戶行為數據化和用戶屬性數據化等在信息化服務中管理者比較關心的數據化形式。例如，服務成效數據化可以采用用戶使用信息化服務的時間、點擊和填寫表單的次數、以及服務系統中的評價體系來綜合體現，通過服務調整對數據的持續改變來衡量服務優化的成效；業務模式數據化對業務過程進行量化，可依此對業務管理的調整進行預測，例如在財務報銷過程中，根據網上預約人數和同期實到人數進行綜合評判，業務部門據此預測安排服務人員數量；用戶行為數據化可根據用戶使用網絡系統的日志來分析用戶群體在使用系統和網絡的過程中對各種資源的停留時間、資源消耗和共同興趣，教學科研部門可據此來調整教學策略，為用戶統一提供相應的協作平臺和資源共享服務，而信息化部門則可根據用戶行為特征優化網絡帶寬資源，提高網絡利用率和用戶體驗；用戶屬性數據化則根據用戶自身填報或統計挖掘的數據來對用戶的某方面的能力和屬性進行描述，以便學校為每個師生提供有針對性的良好服務，例如復旦大學在進行的教師科研教學能力屬性的挖掘中，對圖書館歷史數據中的論文署名進行了梳理，將教師的論文數據化關聯到個人；進一步深入結合教師在eLearing網絡教學平臺的活躍程度、教學評估、論文合作署名等信息，就可以描繪出一個教師的科研能力、科研范圍、合作者、教學能力、學生關注度和歡迎程度等，為學校改進教學和科研管理提供依據。
五、大數據創新信息化服務管理
復旦大學在數據化的過程中，逐步完善數據應用機制，建立創新的數據管理和利用體系，包括利用云計算和虛擬化技術建立數據基礎設施，探索建立數據量化標準規范，推廣個人數據服務以完善數據收集機制，創新數據統計與展示服務業務變革。
在智慧校園建設中充分應用大數據，是提升建設水平、提高服務質量的有效手段。顯然，應用大數據并不僅僅是利用云計算、分布式或虛擬化手段完成數據的存儲、保管等技術層面的問題，而需要整個校園信息化環境，從業務部門到信息化部門，主動思考，積極探索數據的收集、量化、應用和管理模式。復旦大學在信息化建設過程中，特別重視數據對信息化對象、業務、過程的刻畫，開展了一些有關的特色工作。
1.以“人”為核心建立數據收集和應用機制
師生用戶始終是校園信息化服務的核心，圍繞“人”來建立數據收集和應用機制，不僅能抓住重點有的放矢，又能簡單易行清晰完善。復旦大學建立信息化“一站式”服務平臺，整合跨部門業務，統一數據來源，分離后端邏輯和前端界面，使得用戶可以專注與友好、統一的服務界面交互，提升用戶的應用體驗，統一業務數據收集入口；抽取與“人”相關的各類數據，除信息化部門自主維護的系統外，還通過多種方式共享由業務部門獨立建設的業務系統中的數據，建立個人數據中心，主要功能包括數據展示、數據填報、數據下載等服務；并規劃在個人數據中心基礎之上逐步建立、完善校級的統一填報中心，將填報服務與管理流程分離，使所有基礎數據對師生可見，減少重復上報，達到數據的高效利用。
2.依托基礎數據積累探索數據化標準規范
傳統的信息化校園的基礎數據標準規范主要適用于學校業務的各類信息編碼，統一人員、設備、財務、科研等各項業務的定義和描述，用于指導信息化建設過程中的數據統一。數據化的過程在基礎數據規范標準上，對事物與現象進行描述，比如對一個教師而言，應該記錄什么信息、何種行為才能展現其科研和教學能力，并無標準，因此開展這方面的探索和研究，具有重要意義。目前，在教師個人的科研和教學活動能力方面，可嘗試通過收集eLearning網絡教學平臺中課程資源的教師活躍程度數據、學生參與度數據、教學評估數據、圖書館論文庫中的論文作者和影響力匹配數據、學生選課成敗歷史數據以及其他相關數據來綜合評定。
3.完善數據生產與消費循環機制
數據只有在流轉中才能體現其價值，有價值的數據才能引起使用者的關注，使數據權威生產者變被動為主動地去維護數據、以保證數據有效性。通過在個人、IT部門和職能部門之間形成互助互利的數據交流模式，使用戶從個人數據中心獲取和維護個體屬性數據，在填報中心填報業務相關數據；填報需要的基礎數據均來自于個人數據中心，最終實現用戶無需每次都要填寫重復的個人數據，使得個人數據高度共享，最大限度地減少重復填報次數；業務系統間的數據共享促進數據的流通，減少“信息孤島”現象的存在。職能部門從數據共享中獲得好處（簡化工作，提高效率），反過來也促進了管理者在數據利用上的觀念轉變，推動職能部門使用數據和維護數據的積極性。在數據產生和利用的各個主體之間，建立“個人-院系-學校”自下而上的數據監督與管理機制，形成內需拉動的信息化發展良性循環機制。
4.注重隱私保障數據應用安全
智慧校園的大數據環境下，用戶使用校園網的訪問行為、一卡通消費、無線定位所處位置等與用戶習慣有關的信息進入到業務部門的業務處理范疇，甚至可能通過對數據的挖掘分析出用戶的隱私，例如通過一卡通消費可能發現用戶的家庭經濟狀況、通過無線定位可能描繪用戶在校園中的行動軌跡等。隱私保護無疑是大數據時代的一個重要課題，是新形態下的數據安全問題。復旦大學在數據利用的隱私保護方面，有如下考慮：首先在數據中心的基礎設施上要保障網絡安全，部署防火墻和數據審計設備，增強數據安全，杜絕校園網DMZ區以外的區域對數據存儲系統的直接訪問權限；其次，建立數據利用的安全機制，減少數據管理的超級管理員數量，數據開發者和管理者分開，數據由技術部門統一維護和管理，對業務部門的數據分享以隱私消除后的數據為主；第三，在數據應用方面，完善權限管理，以大數據分析預測用戶行為為主，以宏觀的數據視角支撐業務改革，對于涉及到個人的數據應用做好管理與宣傳，減少影響。
參考文獻：
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