大数据怎么应用,大数据是什么

大数据怎么应用,大数据是什么,第1张

数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。[1]
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[2] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)、Veracity(真实性)。
未至科技数据中心解决方案是以组织价值链分析模型为理论指导,结合组织战略规划和面向对象的方法论,对组织信息化战略进行规划重造立足数据,以数据为基础建立组织信息化标准,提供面向数据采集、处理、挖掘、分析、服务为组织提供一整套的基础解决方案。未至数据中心解决方案采用了当前先进的大数据技术,基于Hadoop架构,利用HDFS、Hive、Impala等大数据技术架构组件和公司自有ETL工具等中间件产品,建立了组织内部高性能、高效率的信息资源大数据服务平台,实现组织内数亿条以上数据的秒级实时查询、更新、调用、分析等信息资源服务。未至数据中心解决方案将,为公安、教育、旅游、住建等各行业业务数据中心、城市公共基础数据库平台、行业部门信息资源基础数据库建设和数据资源规划、管理等业务提供了一体化的解决方案。

信息化概念

信息化代表了一种信息技术被高度应用,信息资源被高度共享,从而使得人的智能潜力以及社会物质资源潜力被充分发挥,个人行为、组织决策和社会运行趋于合理化的理想状态。同时信息化也是IT产业发展与IT在社会经济各部门扩散的基础之上的,不断运用IT改造传统的经济、社会结构从而通往如前所述的理想状态的一段持续的过程。

数字化概念

数字化与信息化的重要区别在于数据源头非人工负责,而是自动化采集;最主要的数据采集手段就是利用物联网感知技术,实现感知(采集)-呈现-分析同时完成,也因此产生了大数据。

数字化通过数据实时采集,分析由机器完成,实现物理世界的在线化。是否人工录入数据,是区别信息化和数字化的标志。

凡是数据采集和录入由机器完成,在人工预设的规则下才能触发的自动化工作,都可以成为数字化。只不过数据量大小已经今非昔比了,此时真正吓人的是数据量,当海量数据产生,需要海量技术存储、处理、分析是,就产生了大数据,当数据需要云管端协同的时候,云计算的优势就显现了。

智能化概念

智能化是指在计算机网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下,系统具有状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的能力。

数字化与智能化的本质区别是最终决策谁来做?在数字化产生大数据基础上,再有机器系统做决策与执行,就实现了智能化,即系统知道了感知信息,知道了如何分析,并根据分析结果知道了如何执行。

智能化系统是聪明的系统,但这个系统还是程控化的自动执行系统,也就是由程序来控制与主导的系统运作,其状态感知是依靠物联网感知技术,实时分析依靠信号实时传输技术,大数据的计算分析,决策程序依靠的是软件,执行系统依靠的是命令实时传输和设备的自动执行。

数智化概念

数智化是2015年北京大学 “知本财团”课题组提出的概念,是对“数字智商”的阐释,最初的定义是:数字智慧化与智慧数字化的合成。

这个定义有三层含义:

一是“数字智慧化”,即在大数据中加入人的智慧,使数据增值增进,提高大数据的效用;

二是“智慧数字化”,即运用数字技术,把人的智慧管理起来,相当于从“人工”到“智能”的提升;

三是把这两个过程结合起来,构成人机的深度对话和互相的深度学习。即以智慧为纽带,人在机器中,机器在人中,形成人机一体的新生态。

随着数字技术的发展,应用程度的快速提高,“数智化”的概念也在不断地丰富与扩展。数字技术与产品结合,使产品更聪明,这是最初阶段;

将数字技术用于企业管理,使企业更聪明,这是“数智化”的第二阶段;

数据上云之后,不同来源的数据形成聚合,人机协同的领域日益扩展,让平台系统更聪明,这是“数智化”的第三阶段;

人与人之间的“思维互联”,人与物思维互联,天人合一、万物一体、智慧协同是数智化发展最后阶段,即智慧世界阶段。

云计算,大数据,物联网。

云计算的目标就是对资源的有效管理,管理的主要就是计算资源、网络资源、存储资源三个方面将以上的三种资源通过信息技术实现虚拟化,形成资池。对应用软件的d性管理(即云化软件部署),将通用的应用软件(如数据库、运行环境)封装好、标准化需要的时候调取自动部署即可。

大数据或称海量数据、巨量数据,指的是需要新的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。

物联网(Internet of Things, IoT)是指通过信息传感设备,按约定的协议将任何物品与互联网相连接进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的网络。物联网主要解决物品与物品、人与物品、人与人之间的互联。

相关拓展

云计算的概念:

“云”实质上就是一个网络,狭义上讲,云计算就是一种提供资源的网络,使用者可以随时获取取“云”上的资源,按需求量使用,并且可以看成是无限扩展的,只要按使用量付费就可以“云”就像自来水厂一样,我们可以随时接水,并且不限量,按照自己家的用水量,付费给自来水厂就可以。

从广义上说,云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一种服务,这种计算资源共享池叫做做“云”,云计算把许多计算资源集合起来,通过软件实现自动化管理,只需要很少的人参与,就能让资源被快速提供。也就是说,计算能力作为一种商品,可以在互联网上流通,就像水、电、煤气一样,可以方便地取用,且价格较为低廉。

总之,云计算不是一种全新的网络技术,而是一种全新的网络应用概念,云计算的核心概念就是以互联网为中心,在网站上提供快速且安全的云计算服务与数据存储,让每一个使用互联网的人都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。

以上内容参考 百度百科-云计算

大数据的由来

对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

1

麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

最小的基本单位是bit,按顺序给出所有单位:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

大数据的应用领域

大数据无处不在,大数据应用于各个行业,包括金融、 汽车 、餐饮、电信、能源、体能和 娱乐 等在内的 社会 各行各业都已经融入了大数据的印迹。

制造业,利用工业大数据提升制造业水平,包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺,优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

金融行业,大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

汽车 行业,利用大数据和物联网技术的无人驾驶 汽车 ,在不远的未来将走入我们的日常生活。

互联网行业,借助于大数据技术,可以分析客户行为,进行商品推荐和针对性广告投放。

电信行业,利用大数据技术实现客户离网分析,及时掌握客户离网倾向,出台客户挽留措施。

能源行业,随着智能电网的发展,电力公司可以掌握海量的用户用电信息,利用大数据技术分析用户用电模式,可以改进电网运行,合理设计电力需求响应系统,确保电网运行安全。

物流行业,利用大数据优化物流网络,提高物流效率,降低物流成本。

城市管理,可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

体育 娱乐 ,大数据可以帮助我们训练球队,决定投拍哪种 题财的 影视作品,以及预测比赛结果。

安全领域,政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系,企业可以利用大数据抵御网络攻击,警察可以借助大数据来预防犯罪。

个人生活, 大数据还可以应用于个人生活,利用与每个人相关联的“个人大数据”,分析个人生活行为习惯,为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值,远远不止于此,大数据对各行各业的渗透,大大推动了 社会 生产和生活,未来必将产生重大而深远的影响。

大数据方面核心技术有哪些?

大数据技术的体系庞大且复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架,主要分为下面几个方面:数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。

数据采集与预处理

对于各种来源的数据,包括移动互联网数据、社交网络的数据等,这些结构化和非结构化的海量数据是零散的,也就是所谓的数据孤岛,此时的这些数据并没有什么意义,数据采集就是将这些数据写入数据仓库中,把零散的数据整合在一起,对这些数据综合起来进行分析。数据采集包括文件日志的采集、数据库日志的采集、关系型数据库的接入和应用程序的接入等。在数据量比较小的时候,可以写个定时的脚本将日志写入存储系统,但随着数据量的增长,这些方法无法提供数据安全保障,并且运维困难,需要更强壮的解决方案。

Flume NG

Flume NG作为实时日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据,同时,对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方(比如文本,HDFS,Hbase等)。Flume NG采用的是三层架构:Agent层,Collector层和Store层,每一层均可水平拓展。其中Agent包含Source,Channel和 Sink,source用来消费(收集)数据源到channel组件中,channel作为中间临时存储,保存所有source的组件信息,sink从channel中读取数据,读取成功之后会删除channel中的信息。

NDC

Logstash

Logstash是开源的服务器端数据处理管道,能够同时从多个来源采集数据、转换数据,然后将数据发送到您最喜欢的 “存储库” 中。一般常用的存储库是Elasticsearch。Logstash 支持各种输入选择,可以在同一时间从众多常用的数据来源捕捉事件,能够以连续的流式传输方式,轻松地从您的日志、指标、Web 应用、数据存储以及各种 AWS 服务采集数据。

Sqoop

Sqoop,用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中的数据导入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中,也可以将Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的数据导入到关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中。Sqoop 启用了一个 MapReduce 作业(极其容错的分布式并行计算)来执行任务。Sqoop 的另一大优势是其传输大量结构化或半结构化数据的过程是完全自动化的。

流式计算

流式计算是行业研究的一个热点,流式计算对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析,可以对存在于社交网站、新闻等的数据信息流进行快速的处理并反馈,目前大数据流分析工具有很多,比如开源的strom,spark streaming等。

Strom集群结构是有一个主节点(nimbus)和多个工作节点(supervisor)组成的主从结构,主节点通过配置静态指定或者在运行时动态选举,nimbus与supervisor都是Storm提供的后台守护进程,之间的通信是结合Zookeeper的状态变更通知和监控通知来处理。nimbus进程的主要职责是管理、协调和监控集群上运行的topology(包括topology的发布、任务指派、事件处理时重新指派任务等)。supervisor进程等待nimbus分配任务后生成并监控worker(jvm进程)执行任务。supervisor与worker运行在不同的jvm上,如果由supervisor启动的某个worker因为错误异常退出(或被kill掉),supervisor会尝试重新生成新的worker进程。

Zookeeper

Zookeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,提供数据同步服务。它的作用主要有配置管理、名字服务、分布式锁和集群管理。配置管理指的是在一个地方修改了配置,那么对这个地方的配置感兴趣的所有的都可以获得变更,省去了手动拷贝配置的繁琐,还很好的保证了数据的可靠和一致性,同时它可以通过名字来获取资源或者服务的地址等信息,可以监控集群中机器的变化,实现了类似于心跳机制的功能。

数据存储

Hadoop作为一个开源的框架,专为离线和大规模数据分析而设计,HDFS作为其核心的存储引擎,已被广泛用于数据存储。

HBase

HBase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,可以认为是hdfs的封装,本质是数据存储、NoSQL数据库。HBase是一种Key/Value系统,部署在hdfs上,克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点,与hadoop一样,Hbase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。

Phoenix

Phoenix,相当于一个Java中间件,帮助开发工程师能够像使用JDBC访问关系型数据库一样访问NoSQL数据库HBase。

Yarn

Yarn是一种Hadoop资源管理器,可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。Yarn由下面的几大组件构成:一个全局的资源管理器ResourceManager、ResourceManager的每个节点代理NodeManager、表示每个应用的Application以及每一个ApplicationMaster拥有多个Container在NodeManager上运行。

Mesos

Mesos是一款开源的集群管理软件,支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等应用架构。

Redis

Redis是一种速度非常快的非关系数据库,可以存储键与5种不同类型的值之间的映射,可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘中,使用复制特性来扩展性能,还可以使用客户端分片来扩展写性能。

Atlas

Atlas是一个位于应用程序与MySQL之间的中间件。在后端DB看来,Atlas相当于连接它的客户端,在前端应用看来,Atlas相当于一个DB。Atlas作为服务端与应用程序通讯,它实现了MySQL的客户端和服务端协议,同时作为客户端与MySQL通讯。它对应用程序屏蔽了DB的细节,同时为了降低MySQL负担,它还维护了连接池。Atlas启动后会创建多个线程,其中一个为主线程,其余为工作线程。主线程负责监听所有的客户端连接请求,工作线程只监听主线程的命令请求。

Kudu

Kudu是围绕Hadoop生态圈建立的存储引擎,Kudu拥有和Hadoop生态圈共同的设计理念,它运行在普通的服务器上、可分布式规模化部署、并且满足工业界的高可用要求。其设计理念为fast analytics on fast data。作为一个开源的存储引擎,可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。Kudu不但提供了行级的插入、更新、删除API,同时也提供了接近Parquet性能的批量扫描 *** 作。使用同一份存储,既可以进行随机读写,也可以满足数据分析的要求。Kudu的应用场景很广泛,比如可以进行实时的数据分析,用于数据可能会存在变化的时序数据应用等。

在数据存储过程中,涉及到的数据表都是成千上百列,包含各种复杂的Query,推荐使用列式存储方法,比如parquent,ORC等对数据进行压缩。Parquet 可以支持灵活的压缩选项,显著减少磁盘上的存储。

数据清洗

MapReduce作为Hadoop的查询引擎,用于大规模数据集的并行计算,”Map(映射)”和”Reduce(归约)”,是它的主要思想。它极大的方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统中。

随着业务数据量的增多,需要进行训练和清洗的数据会变得越来越复杂,这个时候就需要任务调度系统,比如oozie或者azkaban,对关键任务进行调度和监控。

Oozie

Oozie是用于Hadoop平台的一种工作流调度引擎,提供了RESTful API接口来接受用户的提交请求(提交工作流作业),当提交了workflow后,由工作流引擎负责workflow的执行以及状态的转换。用户在HDFS上部署好作业(MR作业),然后向Oozie提交Workflow,Oozie以异步方式将作业(MR作业)提交给Hadoop。这也是为什么当调用Oozie 的RESTful接口提交作业之后能立即返回一个JobId的原因,用户程序不必等待作业执行完成(因为有些大作业可能会执行很久(几个小时甚至几天))。Oozie在后台以异步方式,再将workflow对应的Action提交给hadoop执行。

Azkaban

Azkaban也是一种工作流的控制引擎,可以用来解决有多个hadoop或者spark等离线计算任务之间的依赖关系问题。azkaban主要是由三部分构成:Relational Database,Azkaban Web Server和Azkaban Executor Server。azkaban将大多数的状态信息都保存在MySQL中,Azkaban Web Server提供了Web UI,是azkaban主要的管理者,包括project的管理、认证、调度以及对工作流执行过程中的监控等;Azkaban Executor Server用来调度工作流和任务,记录工作流或者任务的日志。

流计算任务的处理平台Sloth,是网易首个自研流计算平台,旨在解决公司内各产品日益增长的流计算需求。作为一个计算服务平台,其特点是易用、实时、可靠,为用户节省技术方面(开发、运维)的投入,帮助用户专注于解决产品本身的流计算需求

数据查询分析

Hive

Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序,可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。Hive本身不存储和计算数据,它完全依赖于HDFS和MapReduce。可以将Hive理解为一个客户端工具,将SQL *** 作转换为相应的MapReduce jobs,然后在hadoop上面运行。Hive支持标准的SQL语法,免去了用户编写MapReduce程序的过程,它的出现可以让那些精通SQL技能、但是不熟悉MapReduce 、编程能力较弱与不擅长Java语言的用户能够在HDFS大规模数据集上很方便地利用SQL 语言查询、汇总、分析数据。

Hive是为大数据批量处理而生的,Hive的出现解决了传统的关系型数据库(MySql、Oracle)在大数据处理上的瓶颈 。Hive 将执行计划分成map->shuffle->reduce->map->shuffle->reduce…的模型。如果一个Query会被编译成多轮MapReduce,则会有更多的写中间结果。由于MapReduce执行框架本身的特点,过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。在Hive的运行过程中,用户只需要创建表,导入数据,编写SQL分析语句即可。剩下的过程由Hive框架自动的完成。

Impala

Impala是对Hive的一个补充,可以实现高效的SQL查询。使用Impala来实现SQL on Hadoop,用来进行大数据实时查询分析。通过熟悉的传统关系型数据库的SQL风格来 *** 作大数据,同时数据也是可以存储到HDFS和HBase中的。Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理,而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成),可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据,从而大大降低了延迟。Impala将整个查询分成一执行计划树,而不是一连串的MapReduce任务,相比Hive没了MapReduce启动时间。

Hive 适合于长时间的批处理查询分析,而Impala适合于实时交互式SQL查询,Impala给数据人员提供了快速实验,验证想法的大数据分析工具,可以先使用Hive进行数据转换处理,之后使用Impala在Hive处理好后的数据集上进行快速的数据分析。总的来说:Impala把执行计划表现为一棵完整的执行计划树,可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询,而不用像Hive那样把它组合成管道型的map->reduce模式,以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle。但是Impala不支持UDF,能处理的问题有一定的限制。

Spark

Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的特点,它将Job中间输出结果保存在内存中,从而不需要读取HDFS。Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像 *** 作本地集合对象一样轻松地 *** 作分布式数据集。

Nutch

Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具,包括全文搜索和Web爬虫。

Solr

Solr用Java编写、运行在Servlet容器(如Apache Tomcat或Jetty)的一个独立的企业级搜索应用的全文搜索服务器。它对外提供类似于Web-service的API接口,用户可以通过>摘 要 物联网发展产生会计大数据, 传统企业信息化模式不能够低成本且有效解决会计大数据处理的问题。社会将采用会计云计算的现代信息化模式来解决这个问题。会计云计算模式(技术模式),也是一种商业模式。企业采用会计云计算的信息化模式关键是鉴别服务提供商是否能够提供适合企业特殊的业务模式与管理模式的会计云计算。
关键词 物联网; 大数据; 会计云计算
物联网不仅仅是人机物三元世界之间的“互联互通”,关键还是人机物三者之间智能自动化的“交互与协同”。在《基于物联网中“智能物件”的智能化及其机制分析》主要介绍物联网中“感知层”物件的智能化,假如把物联网比做一个人,那“智能物件”的智能化就是手脚的智能化。而物联网中的云计算则是物联网中脑的智能化。当前,物联网与云计算一起被《中华人民共和国国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》列为“战略性新兴产业”。云计算只有与物联网有机结合,才能够推动“信息化和工业化深度融合”。本文着重讨论物联网云计算中核心数据——会计数据的采集、分析与应用——会计云计算的相关内容。
一、会计云计算:物联网发展之会计大数据处理的必然
(一)物联网发展产生会计大数据
随着物智能化和物与网络的联接,不仅人的行为会产生大量的数据,而且物的行为也产生区量的数据。这个数据不仅仅是数字数据等结构化数据,而且包括声音、图像等非结构化的数据。这些会计大数据除了具有一般说的大数据的3个“V”的特征外,它还具有无形性与粘性的特征。
1数据数量规模大(Volume)。物联网下产生的数据数量规模大,它已经不是过去大规模数据(large scale data)、庞大数据(enormous data)、海量数据(massive data)所能够描述的,而应该是用大数据(big data)来概括。数据规模不是用GB、TB为单位而是用PB①为单位来衡量。
2数据异构的数据(Variety)。物联网下产生数据不仅包括数字这样结构化的数据,而且主要包括声音、图像等非结构化的数据。这些数据因为业务事件的关联性,从而导致结构化数据与非结构数据更加复杂,不好处理。
3数据产生与处理实时性(Velocity)。物联网条件下数据的产生与处理一般需要实时处理。传统数据对时间处理要求不高,但是,物联网下物的行为、与人的行为一般都要求在当下完成。因此,数据的产生与处理要具有实时性。
4会计数据的无形性与粘性。当前物联网上企业采集、传输、处理的数字信息主要是非价值的数量信息。这些数据可以直接被感应器所感知,从而容易被传播;而会计数据是无形的数据,它不能够被感应器所感知。同时,会计数据是直接粘合在业务数据之中,不能够脱离业务数据而存在,脱离了业务数据就失去意义。因此,会计数据具有无形性与粘性。
(二)会计大数据的处理问题:物联网发展必须解决的问题
如果说石油是工业社会的血液,那么在物联网带来的信息化社会中,数据就是信息社会中的血液,没有数据就没有信息。但是大量的大数据如果没有得到有效的利用,就会产生数据的泛滥。这也是在信息化过程中人们经常提到的数据或信息超载。大量优质的数据和劣质数据融合在一起,可能会产生各种各样的误差和错误。如果这个数据不准确就没有任何价值。如何保证数据的可信性和质量就是物联网需要解决的首要问题。其次,物联网中产生大量的数据,如何对这些大数据进行智能的挖掘和分析,产生真正的数据价值是物联网需要解决的核心问题。最后,如何对由于物联网所产生的大量的大数据进行存储和管理,并确保这些大数据的安全,是物联网下需要解决的基础问题。
(三)传统信息化模式不能够低成本、有效解决会计大数据处理的问题
推行物联网,构建智慧地球,不是简单地将实物与互联网进行连接,不是“鼠标”加“水泥”的数字化和信息化,而是需要“更透彻的感知、更全面的互联互通、更深入的智能化”。其中,更深入的智能化是需要深入分析收集到的数据,以获取更加新颖、系统且全面的洞察力来解决特定的问题。
会计大数据的实时信息获取和全面的信息分析需要企业拥有集中大数据计算处理能力、大数据存储能力和大数据交互处理能力。依据传统企业信息化模式,企业必须购置大量的数据存储服务器、计算机、雇佣专业技术人员等,这一方面需要一次性投入大量的资金;另一方面,企业还由于不具备专业化能力而无法有效对会计大数据进行实时信息获取和全面的信息分析,获取处理会计大数据的价值。
因此,基于上述分析,企业更经济、更便捷、更快速地利用会计大数据的方案就是购买会计云计算的服务。
二、会计云计算:基于技术角度与商业模式的统一体
(一)会计云计算的概念
物联网下人机物管理控制是基于信息为核心的智能控制。由于会计大数据上面的特征所带来的利用传统数据处理条件与技术的困难,会计大数据处理必须应用会计云计算的模式。当前,关于云计算是众说纷纭,没有一致的概念。美国国家标准技术研究所(NIST)的定义是,云计算是一种对IT资源的使用模式,是对共享的可配置的计算资源(如网络、服务器、存储、应用和服务)提供无所不在的、方便的、可随需的网络访问。资源的使用和释放可以快速进行,不需要多少管理代价。我国电子学会云计算专家委员会认为,云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式,其计算资源(计算能力、存储能力、交互能力)是动态、可伸缩且被虚拟化的,以服务的方式提供。这种新型的计算资源组织、分配和使用模式,有利于合理配置计算资源并提高其利用率,促进节能减排,实现绿色计算。总之,会计云计算是云计算的一个组成部分。理解会计云计算也与云计算一样,可以从技术与商业两个角度进行把握。
从信息技术的角度看,会计云计算是一个分布式计算模型,包括会计硬件平台、会计云平台和会计云服务三个层次。云计算为企业提供了“按需使用”和“按使用多少付费”的软件硬件服务模式。
从商务的角度看,会计云计算是一个724小时的全天候企业 *** 作平台(Business Operations Platform),一个能够提供完整业务处理服务的企业 *** 作平台,并能够提供多个企业间的动态业务处理。多个企业通过企业 *** 作平台组成一个完整的虚拟企业网。只有一个健全的信息链才能完成企业间相互的协作和同步,各个企业才能优化它们的业务和效益。


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