现在经常听说什么数字化，企业如何数字化转型？

数字化是在传统信息化基础上，通过万物互联的核心思路，来解决了物和信息在时间和空间上的完整融合，形成一个整体。应用物联网，5G等技术将物和物本身连接并自动产生信息。在万物互联下，信息的产生不再是只能够通过人工输入信息，而是自动产生，自动计算，自动流转。

在数字化建设的初期，企业只具备一个个的“孤岛”系统，各业务系统间的数据没有任何集成关系。此时，财务管理最需要明确的就是一套科学合理的会计科目核算主数据，如科目体系是否足够清晰，核算维度是否足够支撑现有财务分析，科目体系是否具备灵活的扩展性，能否适应公司战略发展方向的新业务板块等。

数字化财务是借助先进的数字信息技术，从财务流程、业务、组织三个方面予以重构，以期实现财务基础职能的标准化与智能化，提升财务工作效率和信息质量，推动财务人员从核算型向战略管理型转变。规范业务管理，强化过程控制，提升业务管控水平以促进业务发展，实现服务业务经营、精细协同管理、辅助决策支持和全面风险评估，最终实现推动公司数字化转型升级。打造具备全景化记录、实时化洞察、主动性防御，最终创造价值的等能力。

围绕智能财务建设蓝图，数据可视化技术搭建了多套能够支撑公司现阶段经营战略、“小而美”的金融可视化大屏，消除数据应用间的各类系统“壁垒”，实现数据间的互相融通，为业务财务一体化融合提供了坚实的基础。

基于可视化视角的金融资产管理，目的是把产、供、销和人、物、财等信息进行高度集中。屏幕中展示企业各分公司的分布地、资金总额、运营金额、可用备付金、企业数量等，并选择以世界地图与中国地图的形式为主体，宏观展示企业在各国的业务开展情况，全面展示企业在中国及世界范围内的前瞻布控。

在过去的几十年里，资金管理系统侧重点为可控性，是通过一系列繁琐的流程和审批来进行支付类目管理。支付类目管理可视化以资金流为主线，通过地图上的信息标识，统计出各公司所支付金额和总量，将企业现有业务项目像（施工进度节点、融资计划、职工薪资等）、大额资金流变动、支付量统计进行一体化呈现。

由垂直归总转向扁平式归总，对存在资金缺口的分公司进行预警提示。既方便问题原因追溯查询，又能提高管理者的可预见性，降低企业的支付风险。通过数据可视化去督促各部门进行计划资金支付，提高企业精细化管理水平，加大对支付风险的分析和预测，高效决策资金输出的合理性，从根本上打破信息壁垒，杜绝资产无效流失

运用丰富的图表和动画效果对电子账户数据进行不同维度的数据解释，理性整合各银行的电子账户总数统计、入网率、分公司开销等情况。精简的数据更方便财务人员查询管理公司账户。

可从日余额、年均资产、月日均、贴现、自营贷款、委托贷款六个维度合并分析企业存款的规模走势，点击信息的对应交互位置，d出对应明细指标。并配合展示资金投入、收益、回款等流入流出的各项指标，根据投资存款做出精准的评估与排名，提升企业资金回报率。

信贷管理是一项综合性、系列化的工作，可视化监控可根据自贷金额、委贷金额、贴现统计来生成企业业务结构趋势图，每月累计、当月发生、本月日均、本年日均数据信息一目了然。

借助税务信息化系统管理平台的可视化表达和空间分析，可以有效对各地的税务系统建设、应用分类、硬件及数据库情况等进行可视化信息管理，将复杂繁多的税收业务变得可视化、生动化和地理分布的直观化，构建项目管理“一张网”，提高税务行业工作效率。

可视化大屏梳理了各主要城市税务信息化系统建设的情况，并按照软件分类、资金投入、安全等级、项目数量等模块进行展示。多图表面板一览税务系统建设的宏观方向和细节，实现项目管理“一张网”。

除梳理整体的税务信息化系统建设情况外，Hightopo还对主要城市的涉税数据进行整体监测和汇总。从宏观维度进行分析统计，从“面”上呈现税务数据反映的我国经济和产业面貌，从多维度、多视角显示税务数据的统计与税务分析结果，以动态精准数据驱动税务管理。通过环状分析图等丰富的图表形式，展示税务数据的产业分析、退税排名、月度生产经营效应及对应的各区经营效益等内容。

借助新平台、新理念、新队伍、新知识结构，全力推动智能财务系统建设，随着新兴科技的发展，税务信息化行业将朝着智能化、运维管理平台一体化等方向不断发展，未来的税务信息化管理平台将功能更强大、运行更顺畅、内容更完备。

2013年中国社科院指出，未来物联网产业规模比互联网大30倍，物联网将成为下一个万亿元级别的信息产业业务。
我国政府高度重视国内物联网产业的发展，将其纳入 十二五 战略性新兴产业规划，设立了专项资金从多方面出台支持政策来推动该产业的快速发展。
物联网可以提升垂直领域产业的生产效率，而我国是世界上产业链最完备的国家，物联网的应用需求早已不成问题；在数据处理和云计算领域，我国呈现出从中兴、华为等大平台到创业公司的多层次生态；在自组网络领域，从运营商网络nb-iot到lora等我国已出现了平台式的建设成果。
2015年中国智能电表安装量超9000万单位，市场规模达182亿元，同比分别增长56%和17%。其中国家电网新装智能电表6450万只，改造户表310万户。2016年预计国家电网安装智能电表6080万只。根据report linker的报告预测，2016-2020年中国智能电表安装量将以58%的平均速率增长，市场规模扩大31%。
智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。
市场调研机构marketsandmarkets发布研究报告指出，全球智慧城市项目物联网市场规模预计将从2015年的5196亿美元成长至2020年的14751亿美元，2015-2020年期间的复合年增长率为232%。

　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。麦肯锡公司的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188亿张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36GB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01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564亿，手机网民为42亿，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。根据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达22ZB（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34亿微博账户留言，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03%。
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。
麦肯锡公司2011年报告推测，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。盖特纳咨询公司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。麦肯锡公司预测美国到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。

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