大数据应用方向思考

大数据应用方向思考
一、警惕大数据过热
11过热产生盲目性
国内大数据的宣传早已过热，很多区县级政府也在考虑成立大数据局，政府对大数据热几乎没有抵抗力，企业没有紧跟就对了，在大数据高潮中反省政府的大数据行为、冷静一下头脑是有益的，毕竟大数据应用是一个经济问题，一窝蜂地大数据会使人犯“大炼钢铁”一类的错误。
12大数据应用效益存在问题
大数据最积极的推动者是政府，但是政府工作如何从大数据应用中获益一直没有清晰的答案，有效的大数据应用集中于互联网企业和金融领域并非政府工作，迄今一本像样的政府大数据应用案例都编写不出来，这种情况下推力政府大数据应用会带有很大的盲目性，这是技术导向而不是问题导向，技术导向必然会造成浪费。
13大数据不是包治百病的神药
现在对大数据的宣传已经远远胜过对城市问题的探讨，问题还没搞清药方就先开出来了，大数据药方再灵也不可能解决自己都没有诊断清楚的问题。任何技术都有其长处和短处，大数据也是一样，都有其能解决与不能解决的问题，各地政府首先要明确要问题是什么，然后再审视大数据技术能否发挥作用，不能反过来先定大数据再去找问题，政府工作明确目标永远比搞清技术更重要。
二、大数据源自互联网的推动
21大数据是如何产生的
任何有社会影响力的新名词都不是望文生义可以解释的，这些名词都被赋予了成语含义，“大数据”便是其一。历史上超大规模的数据很多却不被称为大数据，是因为单纯数据量增长并没有形成巨大社会影响力。
大数据概念是大的数据量与现代信息技术环境相结合涌现的结果，因此引发了巨大的效益机会，“大数据”一词的发明与宣传是为了抓住这个新机会。
22没有互联网便没有大数据
任何资源的价值展现都离不开特定的环境，互联网前的海量数据因缺少规模化的社会应用而不为人们重视，互联网创造了大数据应用的规模化环境，大数据应用成功的案例大都是在互联网上发生的，互联网业务提供了数据，互联网企业开发了处理软件，互联网企业的创新带来了大数据应用的活跃，没有互联网便没有今天的大数据产业。
23大数据是“大智移云物”的共同产物
如果没有汽车与高速公路石油产业不会那么重要，同样，没有互联网、云计算、物联网、移动终端与人工智能组合的环境大数据也没那么重要。大数据的价值并非与生俱来而是应用创新之结果，价值是由技术组合创新涌现出来的。离开环境的支持大数据毫无价值，就像离开了身体的手不再有手的功能一样。
三、传统大数据思维局限于支持决策
31传统的大数据应用理念
人们对事物的想象力很容易受所用词汇的暗示，“大数据”容易暗示人们关注数据规模而忽略信息技术背境的巨大变化所涌现的新机会。政府官员的工作经历很容易把大数据应用想象为只是统计应用在数量上的升级，大数据的作用是提取信息，信息的作用是改进决策，数据多意味着信息多，信息越多决策就越准确。在不少干部的理解中，部门数据整合起来就是大数据。
32两种数据使用方向：支持决策与支持 *** 作
在政府的工作中，数据对领导层的作用主要是改进决策，但基层工作人员不需要决策，数据是用来直接 *** 作的。政府公共服务业务主要是 *** 作问题，服务是规范的数据处理，基层工作人员只是按章办事不需要决策分析。使用信息技术是为了提高 *** 作服务的效率。发改委等十部门提出的“一号一窗一网”的服务要求所要解决的只是提高 *** 作的效率。改进决策与改进 *** 作是大数据两种不同的使用方向。
33专家(人脑)与系统(电脑)使用大数据的特点
支持决策的数据应用是面向专家(包括领导)的，专家需要从数据中提取信息，以信息支持决策，从数据中领悟信息是人脑独有的本领，但不同人信息领悟力并不一致，同样的数据不同人领悟的信息不同，对决策的影响也不同，应用结果的不确定性是专家使用大数据的特点。。
支持 *** 作的数据应用不能有不确定性， *** 作系统的数据应用是由系统控制的， *** 作按确定的规则进行，没有自由量裁的可能，数据应用结果由软件决定，这种应用是电脑在使用数据，电脑不懂信息只会严格依数据 *** 作，这种使用数据的模式保证了大规模业务行为的一致性。
34政府不能忽略 *** 作型大数据应用
政府工作存在着两种大数据应用：支持决策与支持 *** 作，但是在多数政府官员只想着大数据支持决策而想不到改进服务 *** 作更有效益。大部分的政府服务的精细化改进并不是决策层次上改进，而是 *** 作层次上的改进，政府提出的“一号一窗一网”式服务关键是提高 *** 作的效率，实践证明 *** 作的优化的改进空间更大，大数据在提高政府决策水平上的成效往往不如提高 *** 作效率成效明显。
四、大数据决策的局限性
41大数据小数据的不同来源
以数据量来划分大数据与小数据会忽略两种数据更实质的差别，从数据产生的过程看，小数据是经人触摸过的数据，包括人工填报或更新、核对等。大数据是机器自动记录的、未经人触摸过数据。
小数据来自业务流程中的人工填报、统计调查等渠道，统计调查是可以根据决策信息的需要专门设计的，为降低成本统计经常采用抽样调查的方法。
大数据来自自动化业务运行的副产品，出于成本的考虑，政府不大可能专为收集信息而设计大数据收集链，为决策服务大数据只能利用业务系统产生的数据副产品，大数据的收集成本是由业务系统承担的。大数据的来源受到业务系统种类的限制，不是所有的信息需求都能找到恰当的数据源。
42大数据适合小决策而不适合大决策
大数据适合在狭窄范围内对具体事务决策而不适合于大范围的决策。因为大数据的形成包含着先天的局限性，很多影响重大决策的信息恰恰是无法数字化的，例如国内外形势、技术创新、队伍士气、重大事件(类似美国911事件)都无法数字化，可数字化的现象只是小部分，以为靠数据决策就能更全面也是一种误解。政府重大决策需要考虑各方面的平衡，局部领域的大数据仅适合局部领域的决策，不适合面向全局的政府决策，精细化与全面性是不可得兼的。
43改进政府 *** 作的大数据应用
政府的大数据应用不能只关注决策应用，改进 *** 作的大数据应用往往能够获得更好的效益。政府对公众的服务主要使用的还是以小数据为中心的数据库，但是融入现场服务数据的应用可以将服务提高到大数据的层次上并增加智能化的应用。对政府基层工作人员的支持现场化、连机化，通过云平台与实时通信能显著提高一线人员的工作效率，是提高政府基层服务的智能化的重要措施，以改进服务 *** 作效率的智能大数据应用会有更大的成效。
五、没有人脑参与系统才能高效与智能
51人脑使用数据模式的效率制约
为人脑决策使用的大数据应用模式存在两点不足：一是效率上不去，大数据分析结果一旦交付大数据应用就结束了，无法形成连续服务型业务，信息的进一步应用是领导的事情，与大数据处理无关了，人脑决策的慢节奏抵消了大数据快处理的价值。
其次是大数据信息决策的效果的不确定性，决策质量与的知识、思维方式、决策风格密切相关，决策效果又与执行团队的能力相关，涉及的不确定因素太多。人脑使用数据的模式无法实现数据应用效果的确定性。
52电脑使用数据模式的效率优势
电脑使用数据的模式排除了人脑的参与，系统完全是由事先编写的软件直接处理数据，排除了人脑介入有两点好处：一是运行速度快，信息技术的速度优势得以充分发挥;二是保证了结果的确定性，系统的行为是可预测的，这将有利于系统可成为可组合、可叠加的功能模块，能够被集成为更复杂的系统。
53智能大数据应用可形成连续性业务
排除人脑参与的数据应用模式是信息技术的自动化应用，这种模式可综合使用各种技术资源(包括云平台、物联网、移动终端、人工智能等等)建立高速、流畅连续型服务，进入智能服务的新阶段，常见的互联网搜索、电子商务、移动支付、摩拜单车、蚂蚁金服无一不是这类的智能大数据应用，这种持续的智能大数据服务更受公众欢迎、社会影响力也更大。
六、智能大数据应用的发展空间
61所有的智能应用都是大数据应用
大数据是机器与机器对话的语言，只有机器与机器的高速对话才能产生如此规模的大数据。物联网、云平台、宽带网、移动终端等设施要发挥作用都要依赖机器与机器的对话，随着信息技术的大发展，机器与机器的对话速度越来越快、范围越来越广、规模越来越大，系统也越来越智能化，所有的智能数据应用都属于大数据的应用范围。
62智能化的作用是提高执行的效果
虽然大数据可以用于改进决策，但智能化的目标是提高执行的效果。计算机系统的作用是使规范性、可重复的工作做的更快。对于需要创造性的、非重复性的工作信息技术是依然无能为力的，人们发现几十年来计算机对于人脑决策能力的提高始终不大，智能化应用机会还是集中在对规范业务的改进，规范业务是确定性的服务，远比充满不确定性的决策业务更能让计算机发挥作用。
63 *** 作型大数据应用的智能化趋势
以提高执行效率为目标的大数据应用将向智能化发展，以互联网为基层的现代信息技术的大发展已经为服务的智能化创造力良好的条件，早期由于通信与网络能力的限制只能在一台设备上存储自动处理系统被称为自动化处理阶段，今天自动处理系统可以综合应用网络通信、云平台数据与软件、物联网感知数据与机器学习来实现更有效的自动管理，则被称为智能化服务阶段，排除了人脑参与的大数据应用进入智能化服务没有任何障碍，大数据应用智能化成为必然趋势。
七、智能大数据应用的活力
71 鲜活的数据
智能化应用中的大数据资源与信息决策中的数据资源的重大不同在于前者是动态形成的，其数据环境是不断变化、不断更新的，很多数据是在运行中自动生成的，数据资源与智能系统共生，这种数据资源很难转让，数据与服务系统是统一的生命体不能单独存在的，离开了系统的数据可以用来分析但失去了原来的意义，如同离开了人体的手再也没有原来的功能了。
72 实时的处理
在智能系统中的大数据应用是实时处理，面向信息决策中的大数据应用是批处理。实时处理能够确保及时性，这对于提高服务效率、保持业务的连续性很重要，现在强调“一号一窗一网”式的为民办事离不开对数据的实时处理。而信息决策类大数据应用则并不需要这种高效。
73持续高效的服务
智能化的大数据应用排除了人脑的干预，全部流程都是由电脑对电脑一气呵成，这样就能够达到很高的运行效率，而这是智能化系统巨大的优势，也是智能服务系统得以生存的原因，不论是搜索、购物还是其它自动化的服务，人的耐心都是很有限的，处理慢一点人们就会弃之而去。在信息决策大数据应用的结果是供人脑一次性使用的，处理速度就不那么重要了。
74不断积累的智慧
能够不断积累智慧的业务更有活力，易于修改是以软件为基础的业务的极大优点，这使得软件系统成为积累智慧最方便的工具，信息系统的高速发展也得益于系统智慧积累的能力。一项可持续的智能化业务系统始终处于不停的改进、完善与扩展之中，不断推出新版本的过程是智慧积累的过程，智慧的不断积累增添了系统的服务能力与可持续性。
信息决策大数据应用则不具有这一优势，其业务不连续很难推出一个又一个的新版本，智慧积累效率就慢多了。
八、小数据服务决定大数据中心的生存
81数据资源的时效性
数据资源像蔬菜一样有保鲜期，极少有越老越值钱的数据。数据集中存储很容易，由此而来的数据质量维护却是一大难题。数据生成得快贬值也快，很多数据往往还来不及处理数据就失效了，反而是那些变化稍慢、稳定期稍长的数据容易得到较多用户且服务也容易开展，这类数据大部分是小数据。
不同的数据使用方式对数据质量有不同的要求，面向 *** 作的应用则对数据质量非常敏感，例如证照库若不能及时更新就无法使用。信息决策类应用对数据的敏感性会差一些，大数据中心应当使数据的时效性与应用需求同步，要根据需求的价值有重点有选择地组织好数据质量的维护。
82大数据交易中心的困难
大数据交易中心与成为建设热点，在大数据应用刚刚开始，人们还没搞清大数据交易是什么概念时就建交易中心实在太早了。
实时服务的智能大数据应用的数据是鲜活的、是服务中自动生成的动态数据，要交易的是动态数据流还是截取的静态数据，动态的大数据交易很难，不仅谈判难处理也难，用户需要建立动态数据的实时处理系统。
静态的大数据交易更可行一些，但数据资源与应用需求并不容易匹配，这将会限制交易数的增长，另一困难是隐私权保护问题，数据需要脱敏，未脱敏的数据交易会受到限制，交易中心将长期面对交易稀缺的局面，经营很不容易。
83小数据服务需要补课
发达国家是在小数据充分应用之后才开始应用大数据，国内是在小数据应用还很不足时跨越式应用大数据。小数据应用补课是各地大数据中心必须重视的问题。要看到越是简单的东西应用面越广，小数据的应用空间比大数据大得多，尤其是整合后的小数据服务，极可能成为的数据中心最火的业务。
政府服务的精细化依赖的主要是小数据，把小数据的整合服务做好，大数据中心的工作即完成了90%，千万不能轻视小数据服务，大数据中心的立身之本恰恰是小数据整合服务。
84大数据中心的经济价值
大数据中心的生存本质上是一个经济问题，人们想做交易中心也是希望能够在经济上更节约、更有效益，但是效益的基础是应用规模，只有大量重复性、相似性的工作才有可能利用平台与工具来提高服务效率创造用户价值，目前小数据服务更能够满足规模经营的条件。
政府公共服务的支柱还是小数据，单独成规模的大数据服务不多，各种数据资源的综合使用会有更大的创新机会，地理数据与政府服务相结合、推动政府服务的连线化动态化可能提升用户价值，大数据中心要发展必须全力创造用户价值，唯有用户价值才能支撑大数据中心生存。
九、拓展视野，推动大数据应用创新
91理念创新，积极宣传智能大数据应用
首先要拓展大数据应用理念，不能将大数据应用局限在政府信息决策的狭窄领域之中，而要看到智能大数据应用的广泛空间，将智能大数据应用与大众创业万众创新结合起来，将一切智能化应用都归入大数据应用的范围，大数据概念越广阔应用越繁荣。
利用大数据改善政府决策是大数据应用的重要方面，过去已强调得很多了，现在需要强调的是政府公共服务的智能化、精细化。大数据不仅能改善决策还能改善服务，改善服务有着更广阔的发展空间，公众的获得感更好。
92为大数据应用创造良好的基础环境
对大数据应用最给力的推动是提供优良的通信环境和完善的信息基础设施。大数据应用的基础是超强的通信能力，通信能力影响全社会大数据应用的成本，包括用户的时间成本与服务商的开发与服务成本，降低通信成本是对大数据应用创新极大的支持，土壤肥沃庄稼才能茂盛。
政府数据开放是推动大数据应用的措施之一，可为大数据应用带来示范效果，政府要鼓励企业利用政府大数据开展增值服务，使更多缺乏大数据处理能力的公众也能从政府数据开放中获益。
93鼓励社会大数据应用的自组织创新
大数据应用是一项创新，政府不能只从政府决策的视角来引导大数据应用方向，而要从方便公众受益的视角推动智能化的大数据应用，要鼓励社会各界智能化大数据应用的合作与自组织创新，好服务都是各种应用技术组合创新的结果，政府宜推动智慧城市大数据应用的互 *** 作，降低不同技术合作创新的成本来促进应用创新的繁荣。

本书简介 :本书以财务共享服务的理论与实践为主题，展示了未来财务变革与财务转型的发展趋势，提出了全球经济一体化背影下的全球财经管理模式，以及财务共享服务是企业财务变革与财务转型的必经之路。其中财务共享理论与共享实践的结合是极有价值的部分。

今天围绕财务信息化这一主题，从两个方面进行分析， 一是财务信息化发展概述，二是财务信息系统的整体框架 。

随着信息技术的飞速发展， “大智移云物区”（大数据|人工智能|移动互联云计算|物联网|区块链） 逐步应用在企业的各个环节，企业面临的竞争环境发生了根本性的变化，顾客需求瞬息万变，产品更新换代加速，竞争日趋激烈。

在这种形势下，企业管理必须从粗放经营向成本控制转变，从部门管理到企业协同管理转变，才能适应竞争形势的变化。信息技术的快速发展以及企业经营管理对财务要求的不断提高，带来财务与会计领域的巨大变革。

财务是一个以收集、加工和报告财务信息为主的信息系统，财务的工作就是收集信息、加工信息、储存信息、披露信息，并为经营决策提供支持。

一般而言， 。如下图所示：

到1981年，约在40个多个单位相继购买了IBM-PC微机，并着手开发工资核算、材料核算、财务决策汇总等应用程序。财务管理信息系统的应用局限于个别的会计核算程序。

这一阶段的会计信息系统使得会计核算发生了巨大变化，改变了会计核算组织程序，改变了数据的存储方式、记账方法、账簿的内容和形式。

ERP是一种面向制造行业进行行物质资源，资金资源和信息资源集成一体化管理的企业信息管理系统 。如下图所示：

信息技术推动财务管理进步，财务信息系统的未来将会是财务信息系统与各业务子系统真正融为一体， 企业经营中三大主要流程：业务流程、管理流程、信息流程有机融合的模式 。

业务的扩展和高速运行，对财务提出更高的挑战，财务信息系统的运用，主要着眼于以下几个目标：

（1）与企业业务战略和目标紧密结合，充分支撑战略与目标的实现；

（2）实现业务与财务管理的一体化，使得财务 *** 作更契合业务实际；

（3）实现业务管理的规范化和流程化，提高整体业务信息的质量；

（4）对公司资金、经营状况实时监控，提升效率、降低风险；

（5）实现业务数据高效整合分析，为管理者提供及时、有效的经营决策数据支持。

财务信息系统规划和设计需要具有前瞻性、灵活性、并充分考虑企业的未来发展和变化。

财务信息系统框架设计的原则是什么？

财务信息系统的功能框架是什么？

本次围绕财务信息化这一主题，从两个方面进行分析， 一是财务信息化发展概述 ：财务管理信息系统（FMIS）是一个对企业经营、财务运作进行管理、控制、监督，为企事业单位获取重要经济信息的计算机软件系统。经历了三个阶段：会计核算软件阶段、财务集成软件阶段、财务业务集成阶段

二是财务信息系统的整体框架 ：包括集团战略管理、企业预算与计划、业务流程运作管理和管理反馈绩效评优的管理循环。

不属于，二维码属于互联网技术
二维码属于物联网范畴，是物联网发展衍生出来的典型表现形式，二维码是一个能够获取大容量信息的载体，同时作为移动互联网的入口，实现信息的交互传播和读取，现在二维码读取软件，目前有快拍、芝麻客。二维码是一种能存储信息的特定格式。

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