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本帖最后由 widen我的世界 于
14:37 编辑
& &美国告诉你关于大数据的未来
【数据分析师就业前景】
关于数据分析师就业前景的事情，我想应该不用多说什么，看看当今多少人前仆后继地参加数据分析师培训、多少人为了扩宽职业道路而进修自己的数据分析领域知识、多少人在不断地充斥在数据分析行业的各个角落，我们就可以知道数据分析师的受欢迎程度如何，以及数据分析师的就业前景的乐观性高不高。不过，从个人方面来讲，关于数据分析师就业前景，大方向是看好的，但对于个人，我们的个人数据分析师就业前景如何，就要看我们自己的能力和人生的机遇了。好的数据分析师岗位，待遇自然也高，但如果你力不能及，也只能是望洋兴叹而一无所得。只有你的能力在那，你提前做好了准备，好的数据分析师的就业道路才会为你敞开。宏观的数据分析师就业前景再好，于你都没有多大关系，只有你自己变好了变强了，你的数据分析师就业之路才会一路畅通无阻、一路光明相伴！
15:18:11 上传
下面这篇文章，是关于美国数据科学家告诉你关于大数据的未来的一篇文章，挺有价值的，与你们分享，助你们成长！
& && && && && && && && && && && && && & 美国数据科学家带你看看大数据的未来
从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念，到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域，已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量，并且都在竞相利用大数据来增强自己企业的业务竞争力。但是，即使17年过去，大数据分析行业仍然处于快速发展的初期，每时每刻都在产生新的变化。
从概念到实用、从结构化数据分析到非结构化数据分析，大数据分析技术在不断地进化。虽然国内仍然在关注舆情分析，但是记者注意到，在美国，大数据分析的研究已经进入到了一个全新的阶段，“预测分析”技术成为最具有代表性的未来技术方向。
那么，“预测分析”技术和传统的大数据分析有什么不同?记者就此采访了美国数据科学家、前北卡大学夏洛特分校助理敎授、夏洛特视觉中心主任以及非结构化数据智能分析平台Taste Analytics的CEO，Derek Wang(汪晓宇)博士。
15:18:34 上传
大数据行业爆发，现在的技术不够用了
汪晓宇博士正好经历了整个大数据产业爆发的全过程。他和记者回忆说，在2010年的时候，来他们夏洛特视觉中心进行交流的还仅仅是大公司的数据硏究员，2011年已经变成了公司的主任，而到了2012年，来的几乎全是CIO和CTO们了。他们甚至还为企业开了一门数据分析的进修课程，讲座虽然只有两天，但注册学费几千美金，学员们全都是来自国内各大公司的资深高管。
从这可以看出，在这个数据时代，中美都在用尽一切办法实现数据上领先的概念和追求。而在这技术飞速发展的几年间，数据本身呈现出了不少新的特点，市场也相应地对大数据分析技术提出了新要求。
15:18:25 上传
首先，数据点越来越多，也越来越碎片化
在汪晓宇博士看来，大数据时代就是人的时代，数据形态越来越丰富和多样。除去社交网站等传统数据点以外，新形态的数据点也已经出现，比如Airbnb和Uber这种O2O服务。如果再看远一点，随着可穿戴设备、物联网等先进设备和个人的信息结合起来，随时随地产生和收集数据更加成为可能。在这样的情况下，每个人随时随地的“情绪”和“状态”这些都会成为商家必须要重视的数据源。
与此相对应的，非结构化数据分析将越来越重要。而非结构化数据的模块化更加灵敏，不是传统的单一解决方案可以做到的。这导致人们在进行大数据分析时使用的工具将更加细化，利用垂直创新的工具进行非常纵深的研究将成为主流。
15:18:38 上传
其次，大数据分析技术成为了决定社会服务效率的关键
有报道指出，随着信息技术的发展，包括公共服务、物流等在内的人们衣食住行的服务会纷纷电子化，虚拟世界和物理世界的边界将进一步模糊。这个大的产业背景一旦形成，大数据分析能力就将成为整个产业服务最关键的竞争力。
这样就意味着，大数据分析工具应该越来越实用化。汪晓宇博士介绍说，在面对新的技术和工具时，美国企业高层都会迅速做出决断，考虑怎么把数据分析和现有业务进行快速整合。他举例说，在他们和美国一家大型银行合作时，对方的CIO就可以迅速做出反应，和他们探讨应该怎么把他们开发的创新型非结构化数据分析技术应用到自家银行某一个产品中去。
15:18:07 上传
决定下一代大数据产业的新技术：“预测分析”
在这样的数据特点和市场要求下，中国和美国各大公司和科研中心都在大力投入，研发下一代数据分析技术。但是，在这方面，美国还是有着3-5年时间的领先。
根据汪晓宇博士的分析，国内在科研上的眼光很高，水平层次力度都在，但是商业化不行，研发出来转到应用上和美国有一定差距。中国大部分公司对于大数据分析的概念还停留在“舆情分析”的阶段，但是美国已经跨越“舆情分析”和“情感分析”，进入到了“预测分析”阶段。
由汪晓宇博士一手打造的Taste Analytics团队，就在进行“预测分析”技术的研发。它摆脱了传统的“舆情分析”和“情感分析”的框架，更进一步，把人们在社交网站和其他平台上产生的数据都收集起来，进行实时、全面地分析，帮助企业建立用户的立体形象，了解他们的品味和喜恶，从而提供预测性地判断。这听来似乎和传统的“推荐系统”、类Clickstream分析有些类似，但是实际上完全不同。
首先，传统的“推荐系统”会需要一个很长的建立过程，也就说，它需要很多强相关的、相似的历史数据，才有可能实现推荐功能。比如它只能根据你买电饭锅的行为，才能向你推荐其他厨具。
15:18:01 上传
但是企业怎么能在一开始就知道，顾客想要买电饭锅呢?这就是“预测分析”的强大之处。它不需要这样的历史数据，而是直接通过人们在社交网络上的留言和在各大平台上留下的信息，来进行预测。也就是说，当你在社交网络上留下类似“好想在家做饭”的状态，系统就有可能已经知道你想买厨具了。
汪晓宇博士举例说，“预测分析”技术发展成熟的话，就会非常接近美国科幻电影《少数派报告》里的情景——它会根据你在网络留下的痕迹，来理解你的性格、行为、情绪，来建立一个随时更新的、立体的形象。无论是HR、企业、客服、公共机构，都可以根据这些信息来提供真正的前瞻性、个性化的服务。
其次，Clickstream无法解决冷启动的问题，而且很难精准到个人、到细节。Clickstream分析技术的实现，是通过不同的cookie，来追踪人们的点击，它无法解决的是冷启动过程中数据的缺乏。比如你第一次登陆优酷，没有任何观看记录，系统应该怎么进行推荐呢?而且，人们的误点击操作很有可能就被系统追踪下来，进行了错误的分析。
但是这对于“预测分析”技术就不是问题。通过对各大社交平台上的多重语义分析和叠加验证，一个人的具体形象已经建立起来：这个人比较保守，不喜欢暴力，最近正在谈恋爱……那么这时，向他推荐浪漫喜剧就会非常对味。
“我们在做的，就是在集合的范围上进行分析。”汪晓宇博士说，“以前的技术是告诉你们人们在‘说什么’，现在我们已经进化到人们在行动之前‘有什么感觉’。这个核心技术的突破，就能实现对于整个数据分析市场的革新变化。”
再次，“预测分析”比起传统的大数据分析方法，可以更好地实现人机互动。尽管人工智能非常火热，但是汪晓宇博士仍然指出了这项技术的局限性：它的可控性很差，没有依靠人的能动力。在他看来，大数据分析应该更好地利用人机互动的机制，来发挥最大功用。
汪晓宇博士介绍说，以前的数据分析技术，机器只能做到一半，到后面的时候还需要人来负责数据输入。但是现在他们在研究的“预测分析”技术，可以把大范围的用户数据总结集成在一起，自动给出结果。人和机器的互动，将主要在于洞察内涵、提供反馈，让机器知道人的倾向。这就是新型的人机互动先进所在。
“比如说，某个产品本来定位年轻人，但是机器通过收集数据进行分析，发现它在中年人之间更受欢迎，那么人就可以来调整产品的市场定位，做出加大在中年人群体中加大宣传的决策。这就是非常典型的人机互动。” 汪晓宇博士说。
15:18:17 上传
中国为什么没有出现“预测分析”技术?
作为美国最前沿的大数据分析技术，“预测分析”仍然处在研发的早期阶段，各家公司都在发力，想要在这个方向上取得领先地位，技术挑战仍然非常大。
预测分析最大的难度在于精准度。汪晓宇博士说，精准度越高，系统就越能把人的性格全面呈现出来，而且会在不同时间地点下进行分析，做出一个高维的性格理解。要实现这个精准度，光是数据挖掘方面就会有很大挑战，而且在面向不同客户时，比如企业、HR、公共服务等，还要把影响他们的特征分别提取出来，这又把难度上升了一个层次。
目前，汪晓宇博士已经在带领Taste Analytics团队在打造这样的“预测分析”系统，而且，他透露，目前他们向特定的几个企业提供了试用版本;而他们提供的非结构化数据分析服务，也就是“预测分析”的基础，已经被6家福布斯全球500强公司以及多家美国主流企业使用，并通过实践“实时分析”、“数据驱动”(Data-driven)、“人机互动”等最新的数据分析理念，为新的“预测分析”系统提供研究基础和进一步的反馈。
“美国市场上现在领先的数据分析公司，都只精专一点。” 汪晓宇博士说，“这也是行业进化到一定程度的结果，因为其实每一个环节都很难，没有一个数据分析公司是可以把所有的都做完;但是反过来，精细化研究才可以激发更多创新。”
反观中国市场，仍然在流行SAP、SAS这类的整体解决方案。虽然这些方案可以覆盖到数据分析的基本方面，但是却失去了对数据的深入挖掘能力，也就错失了数据分析的新机会，进一步来说，就很难诞生类似“预测分析”这样领先的研究。
“中国企业也应当大胆尝试新工具。如果总是寻求旧的解决方案，那么企业将无法真正挖掘出数据的价值。”汪晓宇博士说，“到时候，不仅是预测分析，中美在大数据分析技术和商业应用上的整体差异还将进一步扩大。
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看看当今多少人前仆后继地参加数据分析师培训、多少人为了扩宽职业道路而进修自己的数据分析领域知识、多少人在不断地充斥在数据分析行业的各个角落，我们就可以知道数据分析师的受欢迎程度如何，以及数据分析师的就业前景的乐观性高不高。
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“中国企业也应当大胆尝试新工具。如果总是寻求旧的解决方案，那么企业将无法真正挖掘出数据的价值。”汪晓宇博士说，“到时候，不仅是预测分析，中美在大数据分析技术和商业应用上的整体差异还将进一步扩大。
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在面对新的技术和工具时，美国企业高层都会迅速做出决断，考虑怎么把数据分析和现有业务进行快速整合。
风水轮流转& && && && && && && &&&
大数据的时代
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第二期：营销精英
【CDA DSC项目介绍】
CDA数据科学家训练营是一个专门为数据科学家、数据工程师设置的公益培训项目，我们招募对数据科学感兴趣的在校大学生以及在职人士，重点在机器学习、统计分析、软件工程和大数据等几个领域进行培养。同时，我们联合20位以上的企业数据科学家、首席数据官开展10个以上的专题应用授课。课程结束后，我们的毕业生将能够有机会加入我们合作伙伴公司的数据分析团队，或者成为我们后续的训练营合作伙伴，他们将成为企业未来不可或缺的数据科学家。
【课程设置】
<font color="#.开营+基础营销赛题挑战2天----7月30-31日
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【授课专家】
李御玺，教授，国立台湾大学资讯工程博士，铭传大学大数据研究中心主任，中国人民大学数据挖掘中心顾问，IBM SPSS-China顾问，SAS-Taiwan顾问。在其相关研究领域已发表超过260篇以上的研究论文,同时也是国科会与教育部多个相关研究计划的主持人。服务过的客户包括：中国工商局、中信银行、台新银行、联邦银行、新光银行、 新竹国际商业银行(现已并入渣打银行)、第一银行、永丰银行、远东银行、美商大都会人寿、嘉义基督教医院、台湾微软、零售业如赫莲娜(Helena Rubinstein)化妆品公司、特立和乐(HOLA)公司、航空公司如东方航空公司、中华航空公司、汽车行业如福特(Ford)汽车公司；政府行业如国税局等。
曾珂/CDA数据分析研究院助理讲师
华中师范大学管理科学与工程全日制硕士，现就职于经管之家CDA数据分析研究院，从事互联网、电子商务方向数据分析与数据挖掘的研究与CDA数据分析师的教学工作，研究方向为网络文本挖掘、互联网/电商市场细分与客户细分、潜在价值客户挖掘等。
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论坛法律顾问：王进律师如何评价大数据的未来？ - 知乎644被浏览79572分享邀请回答317 条评论分享收藏感谢收起8添加评论分享收藏感谢收起查看更多回答复旦大学大数据学院招生 | 未来最炙手可热的专业是什么？
2014年国外著名职业人士社交网站LinkedIn对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析，并公布了2014年最受雇主喜欢、最炙手可热的25项技能，其中统计分析和数据挖掘技能位列榜首。
2015年与大数据分析相关的技能持续火热，其中统计分析与数据挖掘位列全球第二。
2016年，统计分析与数据挖掘保持第二地位，大数据走热已经势不可挡。LinkedIn评论说，「这类技能是如此得受欢迎，因它站在技术发展的最前沿」。
LinkedIn 2015年最受雇主欢迎的技能排行榜
LinkedIn 2016年最受雇主欢迎的技能排行榜
「大数据相关专业持续走热」
Glassdoor 根据职位空缺、薪酬以及职业机会三种主要考量因素，评选出2017年美国最佳的职业排名。以下为统计数据：
▲「数据科学家」、「数据工程师」分居第1、3名
「大数据相关专业钱途无量」
到2017年，众多一流欧美大学已经开设了与大数据研究相关的硕士专业，其中包括：
哈佛大学、斯坦福大学、麻省理工、加州大学伯克利分校、约翰霍普金斯大学、哥伦比亚大学、卡内基梅隆大学、剑桥大学、牛津大学、爱丁堡大学、帝国理工学院、哥本哈根大学等……
▲复旦抓住先机创办了大数据学院和大数据研究院
「大数据学院助力复旦建设世界一流大学」
日，复旦大学大数据学院正式揭牌成立。同时成立的还有复旦大学大数据研究院。
复旦大学大数据学院和大数据研究院致力于大数据相关的科学研究、人才培养和产业创新，以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，与生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等众多学科进行深度交叉研究。
复旦大数据学院和大数据研究院将探索全新的学生培养模式，不仅要培养数据科学专家，还将融汇经济管理、生命科学、医疗卫生、能源环境、社会统计和新闻传播等众多学科，实现深度交叉，打造多学科融合的创新性人才培养平台。
「学院特色」
1.起步早、布局优，着力打造扎实的数据科学研究和应用的各类平台。
▲2013年复旦大学举办“数据科学和大数据”科技论坛
▲2014年复旦大学举办了“大数据超科学论坛”
2.率先成立大数据学院和大数据研究院、建设一流师资队伍。
一方面，学院注重引进成熟、有国际影响力的优秀领军人物：普林斯顿大学终身教授、美国统计学会会士、国际数理统计学会前主席、国家“千人计划”特聘教授、“中央研究院”院士——范剑青教授担任大数据学院、大数据研究院院长。同时由10位海外高水平教授兼任学术委员会委员，为大数据学院学术发展、引进人才学生培养进行指导；
▲学科领军人物范剑青教授
另一方面，学院也关心青年教师的培养，建设有活力的教师团队，形成合力提高可持续发展能力。
3.复旦大学大数据学院拥有优秀的实践平台和充足的科研资源。
▲2016复旦科技创新论坛-大数据科学分论坛成功举办
4.复旦大学多个基础性学科为大数据学院提供多方智力、人力、课程等支持。
复旦大学大数据学院的专业建设过程依托于复旦大学的数学、统计学、计算机科学、经济学等多个学科。人才培养实行“2+2”的无缝对接，由这些基础学院和复旦学院负责通识教育和基础教育，大数据学院负责专业教育和应用教育。
5.复旦大学大数据学院为大数据人才提供了完善的培养体系。
学院将建立“本科-硕士-博士”完善的大数据专业人才培养体系，以学术型、应用型双导师培养机制打造大数据新型人才。
本科生专业为“数据科学与大数据技术”。采取“2+2”模式，即大数据学院本科生培养包含两个阶段，第一阶段为通识教育+基础教育阶段，在复旦学院和相关院系完成学业；第二阶段为专业教育+应用教育阶段，在大数据学院完成学业。
「大数据学院师资雄厚根基扎实，值得选择」
5月23日（周二）16:00-17:00将在复旦大学子彬院205报告厅举行复旦大学大数据学院数据科学与大数据技术方向2+2转方向学生见面会。
▼点击「阅读原文」阅读大数据学院“2+2”转方向招生简章
「填写问卷报名转方向见面会啊」
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今日搜狐热点大数据时代管理会计机遇与应对 - 管理会计论文
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大数据时代管理会计机遇与应对
摘要：随着科学技术的快速发展，互联网技术已经得到了普遍应用，大数据时代已经到来。对于企业管理会计来说，大数据时代既是机遇，也是挑战。如何在这个充满各种数据信息的时代抓住发展契机，并且从容应对其带来的各种挑战，是会计行业亟待解决的问题。本文分析了大数据时代对管理会计带来的机遇和挑战，并提出了几点推动管理会计快速发展的措施，旨在发挥大数据时代下管理会计最佳效用。
关键词：大数据；管理会计；机遇；挑战
在物联网普遍应用的当下，在云计算不断发展的现在，各种数据信息的收集、处理应用以及传输都得到了很大改变，可以说大数据时代改变了我们生活的方方面面。新时代的到来，势必会对传统带来冲击，再找到应对途径之前，任何的改变都是挑战，在有意做出发展之前任何的改变也都是机遇，因此企业要想在大数据时代谋求更进一步的发展，就需要制定相应的解决对策，适应大数据时代下的环境。
1大数据环境下管理会计作用日益凸显
管理会计的主要工作就是为企业管理决策者提供及时有效的各种信息，帮助企业决策者制定企业发展方向和经营决策。对企业未来的经营、财务状况以及现金流动情况进行预测，对内部责任考核和业绩结果进行评价从而提升企业的绩效和竞争力等等都是管理会计的职能。大数据理念下，管理会计职能的实现有了更加多样的途径和方法，为预测、决策分析、成本控制等管理会计多种理论的运用提供了良好实践基础。因此，大数据环境下管理会计作用日益凸显。
1.1完善预决策
面对大数据时代海量的信息，如何对这些信息进行提取并诠释数据信息所表达的含义，是大数据给我们带来的新思考。大数据与管理会计相结合，运用管理会计的基础和方法，使用大数据的归集和处理工具，使得杂乱、独立的数据信息变得有条理，赋予其相应会计含义。将处理过的数据信息提供给决策者，帮助做出准确的判断和预测，使企业拥有对未来更明确认知，对过去更坚实的把握。不仅可以增强战略制定可靠性，也使得战略实施具备一定灵活性，更使得企业在未来发展过程中，对目标更加清晰。
1.2优化供应链
作为企业核心网链，供应链变得越来越复杂，如何运用工具迅速高效地发挥数据的最大价值，将变革各个行业的运营模式。供应链协同大数据条件将推动整个市场升级。对市场未来的预测，是管理会计中绩效管理与企业战略直接相关。历史需求数据的集合，安全库存水平的制定，物流管理环节的检测和修正，甚至是产品的协同制造，使其价格更低，质量更高，便可轻而易举的取得竞争力，大幅提升业绩。
1.3精准控制成本
随着我国经济增速近几年的逐渐放缓，加之政策逐年导向，中小企业数量激增，早期“暴利”行业开始转为“薄利”。因此，成本监控对利润的影响至关重要。大数据环境下的管理会计能够帮助企业进行成本优化管理，优化生产作业链条，精细化作业环节，归集各环节中产生的成本，实时监控费用的构成情况，从而改进生产技术和流程。对成本的控制直接影响企业的经营业绩，对管理层能做出科学合理的决策具有积极作用。
1.4销售分析
云计算服务平台，是大数据中最能体现其时代特点的产品之一。管理会计中，企业可以利用云平台信息进行多类型销售分析。对云端里存储的海量客户数据，以某项属性进行数据的归集和整合，属性可以是年龄、性别工作类别等，形成可用的客户信息。站在销售角度对这些信息进行提炼和加工，生成客户需求。针对需求做出合理的销售计划，优化资源配置，最大效益的发挥销售职能。另外，可以也从一定程度上减少企业投资和决策风险，与企业战略相呼应。
2大数据时代管理会计面临的挑战
2.1部分企业对管理会计中大数据应用不重视
随着时代的变革与进步，各企业纷纷开始启用大数据，来促进企业的进一步发展，但仍有部分企业没有做到与时俱进的认知。从目前我国国内情况看来，仅有30%左右关注大数据时代企业管理会计的发展和作用，且几乎全部是大型企业。有40%左右的企业对大数据时代管理会计的理解很片面，特别是大多数中小型企业仍然没有认识到大数据的真正效用。这些中小型企业认为自己已经再生产上购买了先进设备，拥有非常专业化的生产队伍，过多耗费人、物、财力得不偿失，仅单纯地考虑企业业绩，而不注重对企业内部的管理。大数据时代到来本应为企业创新发展创造了更好的环境和更多的发展机遇，尤其是对于中小企业而言，重视大数据下管理会计应用的公司，会越来越有优势，这势必会给那些仍然没有意识到大数据效益的企业带来危机，也势必会影响发展，面临被淘汰的困境，甚至走向破产的地步。
2.2数据信息分析技术不发达
尽管已经意识到大数据是当今人类最宝贵的财富之一，但人们真正从大数据中挖掘的信息财富还不到整体的百万分之一，很大原因在于当前很多企业的信息分析技术落后。这在很大程度上制约了其应用程度，也阻碍着应用大数据的企业进一步发展。而导致企业信息分析技术不高的原因有两点：首先大数据时代信息量巨大，且不断增加，企业要想在庞大数据时代管理会计的机遇、挑战与应对张文宇，赵小羲（西安邮电大学雁塔校区，陕西西安710061）摘要：随着科学技术的快速发展，互联网技术已经得到了普遍应用，大数据时代已经到来。对于企业管理会计来说，大大的数据中寻取有用的信息，非常困难；其次，当前大数据信息有很大部分属于非结构化数据，传统数据分析方法很难从非结构化数据中分析出有价值的信息。通常情况下，对于结构化数据，企业可以利用数据挖掘算法对其进行分析，而非结构化以及半结构化的数据信息，就要先将其转化为结构化数据信息，然后再利用数据挖掘算法对其处理。此过程需要相关技术手段和时间，因而会降低信息的时效性，不利于企业及时做出相应决策。且在非结构化信息向结构化信息转化的过程中，如果分析人员疏忽或分析技术不够完善，则会造成某些隐含关系丧失，降低信息准确性，甚至改变信息所表达的含义。所以必须完善企业管理会计的信息分析技术，充分与数据挖掘技术相结合，保证准确性同时，做到快速及时。
2.3企业信息安全保障程度低
大数据应用的价值体现在对庞大数据信息的处理上，数据越多，其分析的意义越重大，表达的含义越实用。相应的企业发展过程所产生和需要的信息量也是巨大的：个人资料、企业客户信息、市场调查数据以及企业未来发展方向决策信息等，都包含在企业数据库中。大数据正是根据这些归集起来的数据，通过分析，挖掘其含义。面对如此海量的数据，确保这些数据信息安全成为管理者最为关注的问题。尤其是当下，各种手机、平板及其他移动工具的使用，为保证数据信息的安全性增加了难度。一旦企业的数据信息外泄，不仅降低了企业信用程度，而且还会给企业合作方造成损害，对企业发展极为不利。
3多管齐下，推动大数据时代的管理会计加速发展
3.1加强大数据与管理会计结合的重视程度
大数据时代的来临顺应历史发展潮流，现代企业要想在未来发展过程中取得优势，就必须要牢牢抓住大数据时代的发展机遇。特别是中小企业更应该借助大数据时代提供的这一条件，建立自身优势。一方面，提高前瞻性，越早体验大数据带来的效益对中小企业建立发展优势越有帮助；另一方面，有条件的中小企业可以从自身内部的小数据做起，联系供产销三个环节建立系统，实现内部的自我管理，利用小而精，小且灵的特点，形成成熟企业管理系统，不断做大，甚至承接外包，带来利润。这样看来，无论是更高的层面还是企业本身，重视大数据在管理会计中应用都是非常重要的。提高企业管理会计对大数据技术的应用力度，并通过引进大数据技术，因地制宜，根据自身发展要求，创新处理方法，提高企业管理会计工作效率，从而让大数据为企业的发展创造更多的价值，增加企业的效益。
3.2充分利用云计算，完善信息分析技术
大数据时代中，企业收集到的信息很大一部分属于非结构化数据信息，一切建立在管理会计信息的应用之上，从供应，生产，到销售每一个环节都会产生大量的信息，充分挖掘这些数据所表达的会计意义才是大数据管理会计应用的价值所在。因此，企业可以将数据挖掘的处理分析技术与云计算系统相结合。云计算会计信息系统不仅利用互联网存储海量待加工的数据信息，根据存储的数据资源，进行非结构化数据到半结构化数据的筛选，再得到结构化信息处理技术，将其与数据挖掘技术工具应用其中，最后得出基于管理会计需求数据的会计含义，形成基于管理会计的信息挖掘技术。利用云计算完善会计信息分析技术，不仅解决存储空间的障碍，还能保证对庞大数据处理分析后，得出结果的及时和有效性。
3.3培养高素质的复合型人才
创新是第一生产力，人才是创新的实践者，人才对于一个国家的重要性不言而喻，近些年来，我国启动人才强国战略卓有成效。但目前，大数据与管理会计结合领域的复合型人才非常稀缺，人才的缺失无疑使得国内在该领域的发展进步动力不足。因此，应当继续加强会计人才建设，加入大数据技术应用，建立复合型人才能力框架，并完善评价系统。企业自身方面，着眼于内部，会计人才与大数据人才结合任用；另外，观察企业外部，引进相关复合人才，两个来源都让其进行对相关人员指导和培训，在企业中全面普及应用。行业层面，改革相关会计专业考试内容，加大数据和管理会计题目的比重。鼓励高等院校对大数据等信息技术与管理会计学科建设，提高理论知识与实践分析技能，把培训学习形成一种常态化工作，加强师资队伍的建设和开展国际交流，多学习有效管理会计系统的成功案例，努力为国家培养复合型优秀人才。
3.4完善信息技术保密制度
加强信息技术安全防范工作，制定风险应对措施，确保信息安全，不仅会防止自身信息泄露，还可以较好维护客户关系。第一，企业自身具备大数据处理能力的设备应设置严格加密技术，防止非法访问，随意篡改、伪造数据。客户填写的资料后面应当有选项设置，是否同意共享信息，非共享的应及时对信息数据加密储存。第二，如果选择外包，确定前必须要对服务商的信誉情况、服务水平等情况做详细的调查，且企业应当选择知名度较高、安全性较强的云计算服务平台商，来确保服务质量，也可避免因信息泄露带来的风险，防止不必要的经济损失。
大数据时代的到来，一方面为企业的管理会计提供了更多有效的数据信息，让企业获得各种信息的途径更加便捷，为企业制定有效的发展战略提供了有效依据；另一方面，大数据时代也给确保企业数据信息的安全性增加了难度。因此，企业要想在大数据时代中谋求发展，就需要在抓住大数据时代带来的机遇的同时，制定及时有效的应对策略，避免大数据带来的消极影响，从而赢得企业发展的契机。
作者:张文宇 赵小羲 单位:西安邮电大学雁塔校区
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