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大数据主题论文

发布时间:2024-07-07 22:36:50

大数据主题论文

大数据只是一个时代背景,具体内容可以班忙做

大数据(Big Data)又称为巨量资料,指需要新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。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,指不用随机分析法(抽样调查)的捷径,而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。

大数据论文【1】大数据管理会计信息化解析

摘要:

在大数据时代下,信息化不断发展,信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展,在此发展过程,我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。

同时也面临着一些问题。

本文通过分析管理会计信息化的优势和应用现状以及所面临的的问题,以供企业在实际工作中对这些问题的控制和改善进行参考和借鉴。

关键词:

大数据;管理会计信息化;优势;应用现状;问题

在这个高速发展的信息时代,管理会计的功能已经由提供合规的信息不断转向进行价值创造的资本管理职能了。

而管理会计的创新作为企业管理创新的重要引擎之一,在大数据的时代下,管理会计的功能是否能够有效的发挥,与大数据的信息化,高效性、低廉性以及灵活性等特点是密不可分的。

一、大数据时代下管理会计信息化的优势及应用现状

在大数据时代下,管理者要做到有效地事前预测、事后控制等管理工作,在海量类型复杂的数据中及时高效的寻找和挖掘出价值密度低但是商业价值高的信息。

而管理会计信息化就能够被看做是大数据信息系统与管理会计的一个相互结合,可以认为是通过一系列系统有效的现代方法,

不断挖掘出有价值的财务会计方面的信息和其他非财务会计方面的综合信息,随之对这些有价值的信息进行整理汇总、分类、计算、对比等有效的分析和处理,

以此能够做到满足企业各级管理者对各个环节的一切经济业务活动进行计划、决策、实施、控制和反馈等的需求。

需要掌控企业未来的规划与发展方向就能够通过预算管理信息化来实现;需要帮助管理者优化企业生产活动就能够通过成本管理信息化对

供产销一系列流程进行监控来实现;需要对客观环境的变化进行了解以此帮助管理者为企业制定战略性目标能够通过业绩评价信息化来实现。

(一)预算管理信息化

在这个高速发展的信息时代下,预算管理对于企业管理而言是必不可少的,同时对企业的影响仍在不断加强。

正是因为企业所处的环境是瞬息万变,与此同此,越来越多的企业选择多元化发展方式,选择跨行业经营的模式,经营范围的跨度不断增大。

这就需要企业有较强的市场反应能力和综合实力,对企业的预算管理提出了新的发展挑战要求。

虽然不同企业的经营目标各不相同,但对通过环境的有效分析和企业战略的充分把握,从而进行研究和预测市场的需求是如出一辙的。

企业对需求的考量进而反应到企业的开发研发、成本控制以及资金流安排等各个方面,最终形成预算报表的形式来体现企业对未来经营活动和成果的规划与预测,

从而完成对企业经营活动事后核算向对企业经营活动全过程监管控制的转变。

然而从2013国务院国资委研究中心和元年诺亚舟一起做的一项针对大型国有企业的调研结果中得出,仅仅有4成的企业完成了预算管理的信息化应用,

大型的国有企业在预算管理信息化应用这方面的普及率都不高,足以说明我国整体企业的应用情况也不容乐观。

所以从整体上来讲,预算管理信息化的应用并未在我国企业中获得广泛的普及。

(二)成本管理信息化

企业由传统成本管理企业向精益成本管理企业转换是企业发展壮大的必然选择。

而基于大数据信息系统能够为企业提供对计划、协调、监控管理以及反馈等过程中各类相关成本进行全面集成化管理。

而进行成本管理的重中之重就是对企业价值链进行分析以及对企业价值流进行管理。

企业能够通过成本管理信息化对有关生产经营过程中的原材料等进行有效地信息记录及进行标示,并结合在财务信息系统中产生的单独标签,

使与企业有关的供应商、生产经营过程和销售等的过程全都处于企业的监控。

以此企业可以做到掌握生产经营的全过程,即能够通过财务信息系统实时了解到原材料的消耗,产品的入库及出库等一切企业生产经营活动。

同时,结合价值链的分析和价值流管理,企业通过将生产过程进行有效地分解,形成多条相互连接的价值链,运用信息化手段对企业的

每条价值链的成本数进行有效的追踪监管和综合分析,以此为基础为企业提出改进方案,并使用历史成本进行预测,达到减少企业的不需要的损失及浪费,最终达到优化生产经营过程。

虽然成本管理信息化是企业发展的一个重要趋势,以大数据信息技术为基础的信息系统可以使得企业完成全面的成本管理,给企业的成本管理带来了巨大的推动力。

然而信息化在成本控制方面的实施效果并不是很理想。

(三)业绩评价信息化

业绩评价是对企业财务状况以及企业的经营成果的一种反馈信息,当企业的绩效处于良好状态,代表企业的发展状况良好,

也反映了企业现阶段人才储备充足,发展处于上升期,由此企业定制扩张战略计划。

而当企业的绩效不断减少,代表企业的发展状况在恶化,也反映了企业的人才处在流失状态,企业在不断衰退,此时企业应该制定收缩战略计划。

企业进行业绩评价信息化的建设,通过对信息系统中的各类相关数据进行综合分析,有效地将对员工的业绩评价与企业的财务信息、顾客反馈、学习培训等各方面联系在一起。

对于企业而言,具备一套完善且与企业自身相适应的业绩评级和激励体系是企业财务信息系统的一个重要标志,也是企业组织内部关系成熟的一种重要表现。

然而,如今对于具备专业的业绩评价信息化工具平衡分卡等在企业的发展过程中并未得到广泛的应用。

其中最大的原因应该是对业绩评价的先进办法对于数据信息的要求比较简单,通常可以由传统方式获得。

所以,现如今能够完全将业绩评价纳入企业信息系统,并能够利用业绩评价信息化来提高企业管理效率的企业数量并不多。

二、大数据时代下管理会计信息化存在的主要问题

(一)企业管理层对管理会计信息化不重视

我国企业管理层对企业管理会计信息化建设存在着不重视的问题。

首先,对管理会计信息化概念和建设意义没有正确的认识,有甚至由于对于企业自身的认识不够充分,会对管理会计信息化的趋势产生了质疑和抵触心理。

再者,只有在一些发展较好的企业中进行了管理会计信息化的建设工作及应用,但是,企业应用所产生的效果并不是很理想,进而促使管理会计信息化在企业的发展速度缓慢。

(二)管理会计信息化程度较低

大数据时代下,信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展,在此发展过程,我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。

但是,由于管理会计在我国受重视程度不够,企业在进行管理会计信息化建设的过程中对与软件的设计和应用也要求较高,所以与管理会计信息化建设相关的基础建设还相对较落后。

(三)管理会计信息化理论与企业经管机制不协调

虽然随着国家政策鼓励和扶持,很多行业的不断涌现出新的企业,企业数量不断增多,但是由于这些企业在规模以及效益等方面都存在着较大的差距,同时在管理决策方面也产生了显著地差别。

很多企业在发展的过程中并没有实现真正的权责统一,产生了管理层短视行为,没有充分考虑企业的长远利益等管理水平低下的问题。

三、管理会计信息化建设的措施

(一)适应企业管理会计信息化发展的外部环境

企业在进行管理会计信息化建设时,要结合企业所处的外部环境进行全方面的规划和建设。

在企业进行规划和建设时,国家的法律法规等相关政策占据着十分重要的位置,需要对市场经济发展的相关法律法规进行充分理解和考虑,为企业管理会计信息化建设提供好的法律环境。

管理会计信息化系统的正常运转要求企业处于相对较好的环境之中,以此充分发挥出其应有的作用。

(二)管造合适的管理会计信息化发展内部环境

企业管理会计信息化的良好发展要求企业能够提供良好的内部环境。

树立有效推进企业管理会计信息化建设的企业文化,企业文化作为企业股东、懂事、管理层以及每个员工的价值观念体现,

有利于各级员工都能够正确认识到管理会计信息化建设的重要性,接受管理会计信息化的价值取向。

再者,企业要储备足够的管理会计人才,为管理会计信息化的建设提供源源不断的血液。

同时,为企业管理会计信息化建设提供强大的资金保障。

最后,对企业内部控制体系不断完善,为企业创造长足的生命力,为管理会计信息化赖以生存的环境。

(三)开发统一的企业信息化管理平台

在大数据时代下,信息化不断发展,对于企业而言,会同时使用多种不同的信息系统进行组合使用,并且这种情况在未来也可能将持续下去,企业需要建立综合统一的企业信息化管理平台。

四、结束语

管理会计信息化已经成为企业发展的重要趋势。

同时也面对着一些问题。

因此,相应的措施和不断地完善和改进是必不可少的,以此才能够促进管理会计信息化的不断发展。

作者:李瑞君 单位:河南大学

参考文献:

[1]冯巧根.

管理会计的理论基础与研究范式[J].

会计之友,2014(32).

[2]张继德,刘向芸.

我国管理会计信息化发展存在的问题与对策[J].

会计之友,2014(21).

[3]韩向东.

管理会计信息化的应用现状和成功实践[J].

会计之友,2014(32).

大数据论文【2】大数据会计信息化风险及防范

摘要:

随着科学技术的不断进步和社会经济的不断发展,大数据时代的发展速度加快,同时也推动着会计信息化的发展进程,提高了企业会计信息化工作的效率和质量,资源平台的共享也大大降低了会计信息化的成本。

但大数据时代下会计信息化的发展也存在一定的风险。

本文将会对大数据时代下会计信息化中所存在的风险给予介绍,并制定相应的防范对策,从而使大数据时代在避免给会计

信息化造成不良影响的同时发挥其巨大优势来促进会计信息化的发展进程。

关键词:

大数据时代;会计信息化;风险;防范

前言

近年来经济全球化进程不断加快,经济与科技的迅猛发展,我国在经历了农业、工业和信息时代以后终于踏入了大数据时代。

大数据是指由大量类型繁多、结构复杂的数据信息所组成的`数据集合,运用云计算的数据处理模式对数据信息进行集成共享、

交叉重复使用而形成的智力能力资源和信息知识服务能力。

大数据时代下的会计信息化具有极速化、规模性、智能性、多元化、和即时高效等特点,这使得会计从业人员可以更方便快捷的使用数

据信息,并在降低经济成本的同时有效实现资源共享,信息化效率逐渐增强。

但同时大数据时代下的会计信息化也面临着风险,应及时有效地提出防范对策,以确保会计信息化的长久发展。

一、大数据时代对会计信息化发展的影响

(一)提供了会计信息化的资源共享平台

进入大数据时代以来,我国的科学技术愈加发达,会计信息化也在持续地走发展和创新之路,网络信息资源平台的建立使数据与信息资源可以共同分享,平台使用者之间可以相互借鉴学习。

而最为突出的成就便是会计电算化系统的出现,它改变了传统会计手工做账的方式,实现了记账、算账和报账的自动化模式,

提高了会计数据处理的正确性和规范性,为信息化管理打下基础,推进了会计技术的创新和进一步发展。

但是“信息孤岛”的出现证明了会计电算化并没有给会计信息化的发展带来实质性的变化。

内容如下:

1、大数据对商业模式影响

2、大数据下地质项目资金内部控制风险

3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进

4、大数据时代下线上餐饮变革

5、基于大数据小微金融

大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

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》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(低价值密度)、Veracity(真实性)。

大数据基础论文主题

大数据论文【1】大数据管理会计信息化解析

摘要:

在大数据时代下,信息化不断发展,信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展,在此发展过程,我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。

同时也面临着一些问题。

本文通过分析管理会计信息化的优势和应用现状以及所面临的的问题,以供企业在实际工作中对这些问题的控制和改善进行参考和借鉴。

关键词:

大数据;管理会计信息化;优势;应用现状;问题

在这个高速发展的信息时代,管理会计的功能已经由提供合规的信息不断转向进行价值创造的资本管理职能了。

而管理会计的创新作为企业管理创新的重要引擎之一,在大数据的时代下,管理会计的功能是否能够有效的发挥,与大数据的信息化,高效性、低廉性以及灵活性等特点是密不可分的。

一、大数据时代下管理会计信息化的优势及应用现状

在大数据时代下,管理者要做到有效地事前预测、事后控制等管理工作,在海量类型复杂的数据中及时高效的寻找和挖掘出价值密度低但是商业价值高的信息。

而管理会计信息化就能够被看做是大数据信息系统与管理会计的一个相互结合,可以认为是通过一系列系统有效的现代方法,

不断挖掘出有价值的财务会计方面的信息和其他非财务会计方面的综合信息,随之对这些有价值的信息进行整理汇总、分类、计算、对比等有效的分析和处理,

以此能够做到满足企业各级管理者对各个环节的一切经济业务活动进行计划、决策、实施、控制和反馈等的需求。

需要掌控企业未来的规划与发展方向就能够通过预算管理信息化来实现;需要帮助管理者优化企业生产活动就能够通过成本管理信息化对

供产销一系列流程进行监控来实现;需要对客观环境的变化进行了解以此帮助管理者为企业制定战略性目标能够通过业绩评价信息化来实现。

(一)预算管理信息化

在这个高速发展的信息时代下,预算管理对于企业管理而言是必不可少的,同时对企业的影响仍在不断加强。

正是因为企业所处的环境是瞬息万变,与此同此,越来越多的企业选择多元化发展方式,选择跨行业经营的模式,经营范围的跨度不断增大。

这就需要企业有较强的市场反应能力和综合实力,对企业的预算管理提出了新的发展挑战要求。

虽然不同企业的经营目标各不相同,但对通过环境的有效分析和企业战略的充分把握,从而进行研究和预测市场的需求是如出一辙的。

企业对需求的考量进而反应到企业的开发研发、成本控制以及资金流安排等各个方面,最终形成预算报表的形式来体现企业对未来经营活动和成果的规划与预测,

从而完成对企业经营活动事后核算向对企业经营活动全过程监管控制的转变。

然而从2013国务院国资委研究中心和元年诺亚舟一起做的一项针对大型国有企业的调研结果中得出,仅仅有4成的企业完成了预算管理的信息化应用,

大型的国有企业在预算管理信息化应用这方面的普及率都不高,足以说明我国整体企业的应用情况也不容乐观。

所以从整体上来讲,预算管理信息化的应用并未在我国企业中获得广泛的普及。

(二)成本管理信息化

企业由传统成本管理企业向精益成本管理企业转换是企业发展壮大的必然选择。

而基于大数据信息系统能够为企业提供对计划、协调、监控管理以及反馈等过程中各类相关成本进行全面集成化管理。

而进行成本管理的重中之重就是对企业价值链进行分析以及对企业价值流进行管理。

企业能够通过成本管理信息化对有关生产经营过程中的原材料等进行有效地信息记录及进行标示,并结合在财务信息系统中产生的单独标签,

使与企业有关的供应商、生产经营过程和销售等的过程全都处于企业的监控。

以此企业可以做到掌握生产经营的全过程,即能够通过财务信息系统实时了解到原材料的消耗,产品的入库及出库等一切企业生产经营活动。

同时,结合价值链的分析和价值流管理,企业通过将生产过程进行有效地分解,形成多条相互连接的价值链,运用信息化手段对企业的

每条价值链的成本数进行有效的追踪监管和综合分析,以此为基础为企业提出改进方案,并使用历史成本进行预测,达到减少企业的不需要的损失及浪费,最终达到优化生产经营过程。

虽然成本管理信息化是企业发展的一个重要趋势,以大数据信息技术为基础的信息系统可以使得企业完成全面的成本管理,给企业的成本管理带来了巨大的推动力。

然而信息化在成本控制方面的实施效果并不是很理想。

(三)业绩评价信息化

业绩评价是对企业财务状况以及企业的经营成果的一种反馈信息,当企业的绩效处于良好状态,代表企业的发展状况良好,

也反映了企业现阶段人才储备充足,发展处于上升期,由此企业定制扩张战略计划。

而当企业的绩效不断减少,代表企业的发展状况在恶化,也反映了企业的人才处在流失状态,企业在不断衰退,此时企业应该制定收缩战略计划。

企业进行业绩评价信息化的建设,通过对信息系统中的各类相关数据进行综合分析,有效地将对员工的业绩评价与企业的财务信息、顾客反馈、学习培训等各方面联系在一起。

对于企业而言,具备一套完善且与企业自身相适应的业绩评级和激励体系是企业财务信息系统的一个重要标志,也是企业组织内部关系成熟的一种重要表现。

然而,如今对于具备专业的业绩评价信息化工具平衡分卡等在企业的发展过程中并未得到广泛的应用。

其中最大的原因应该是对业绩评价的先进办法对于数据信息的要求比较简单,通常可以由传统方式获得。

所以,现如今能够完全将业绩评价纳入企业信息系统,并能够利用业绩评价信息化来提高企业管理效率的企业数量并不多。

二、大数据时代下管理会计信息化存在的主要问题

(一)企业管理层对管理会计信息化不重视

我国企业管理层对企业管理会计信息化建设存在着不重视的问题。

首先,对管理会计信息化概念和建设意义没有正确的认识,有甚至由于对于企业自身的认识不够充分,会对管理会计信息化的趋势产生了质疑和抵触心理。

再者,只有在一些发展较好的企业中进行了管理会计信息化的建设工作及应用,但是,企业应用所产生的效果并不是很理想,进而促使管理会计信息化在企业的发展速度缓慢。

(二)管理会计信息化程度较低

大数据时代下,信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展,在此发展过程,我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。

但是,由于管理会计在我国受重视程度不够,企业在进行管理会计信息化建设的过程中对与软件的设计和应用也要求较高,所以与管理会计信息化建设相关的基础建设还相对较落后。

(三)管理会计信息化理论与企业经管机制不协调

虽然随着国家政策鼓励和扶持,很多行业的不断涌现出新的企业,企业数量不断增多,但是由于这些企业在规模以及效益等方面都存在着较大的差距,同时在管理决策方面也产生了显著地差别。

很多企业在发展的过程中并没有实现真正的权责统一,产生了管理层短视行为,没有充分考虑企业的长远利益等管理水平低下的问题。

三、管理会计信息化建设的措施

(一)适应企业管理会计信息化发展的外部环境

企业在进行管理会计信息化建设时,要结合企业所处的外部环境进行全方面的规划和建设。

在企业进行规划和建设时,国家的法律法规等相关政策占据着十分重要的位置,需要对市场经济发展的相关法律法规进行充分理解和考虑,为企业管理会计信息化建设提供好的法律环境。

管理会计信息化系统的正常运转要求企业处于相对较好的环境之中,以此充分发挥出其应有的作用。

(二)管造合适的管理会计信息化发展内部环境

企业管理会计信息化的良好发展要求企业能够提供良好的内部环境。

树立有效推进企业管理会计信息化建设的企业文化,企业文化作为企业股东、懂事、管理层以及每个员工的价值观念体现,

有利于各级员工都能够正确认识到管理会计信息化建设的重要性,接受管理会计信息化的价值取向。

再者,企业要储备足够的管理会计人才,为管理会计信息化的建设提供源源不断的血液。

同时,为企业管理会计信息化建设提供强大的资金保障。

最后,对企业内部控制体系不断完善,为企业创造长足的生命力,为管理会计信息化赖以生存的环境。

(三)开发统一的企业信息化管理平台

在大数据时代下,信息化不断发展,对于企业而言,会同时使用多种不同的信息系统进行组合使用,并且这种情况在未来也可能将持续下去,企业需要建立综合统一的企业信息化管理平台。

四、结束语

管理会计信息化已经成为企业发展的重要趋势。

同时也面对着一些问题。

因此,相应的措施和不断地完善和改进是必不可少的,以此才能够促进管理会计信息化的不断发展。

作者:李瑞君 单位:河南大学

参考文献:

[1]冯巧根.

管理会计的理论基础与研究范式[J].

会计之友,2014(32).

[2]张继德,刘向芸.

我国管理会计信息化发展存在的问题与对策[J].

会计之友,2014(21).

[3]韩向东.

管理会计信息化的应用现状和成功实践[J].

会计之友,2014(32).

大数据论文【2】大数据会计信息化风险及防范

摘要:

随着科学技术的不断进步和社会经济的不断发展,大数据时代的发展速度加快,同时也推动着会计信息化的发展进程,提高了企业会计信息化工作的效率和质量,资源平台的共享也大大降低了会计信息化的成本。

但大数据时代下会计信息化的发展也存在一定的风险。

本文将会对大数据时代下会计信息化中所存在的风险给予介绍,并制定相应的防范对策,从而使大数据时代在避免给会计

信息化造成不良影响的同时发挥其巨大优势来促进会计信息化的发展进程。

关键词:

大数据时代;会计信息化;风险;防范

前言

近年来经济全球化进程不断加快,经济与科技的迅猛发展,我国在经历了农业、工业和信息时代以后终于踏入了大数据时代。

大数据是指由大量类型繁多、结构复杂的数据信息所组成的`数据集合,运用云计算的数据处理模式对数据信息进行集成共享、

交叉重复使用而形成的智力能力资源和信息知识服务能力。

大数据时代下的会计信息化具有极速化、规模性、智能性、多元化、和即时高效等特点,这使得会计从业人员可以更方便快捷的使用数

据信息,并在降低经济成本的同时有效实现资源共享,信息化效率逐渐增强。

但同时大数据时代下的会计信息化也面临着风险,应及时有效地提出防范对策,以确保会计信息化的长久发展。

一、大数据时代对会计信息化发展的影响

(一)提供了会计信息化的资源共享平台

进入大数据时代以来,我国的科学技术愈加发达,会计信息化也在持续地走发展和创新之路,网络信息资源平台的建立使数据与信息资源可以共同分享,平台使用者之间可以相互借鉴学习。

而最为突出的成就便是会计电算化系统的出现,它改变了传统会计手工做账的方式,实现了记账、算账和报账的自动化模式,

提高了会计数据处理的正确性和规范性,为信息化管理打下基础,推进了会计技术的创新和进一步发展。

但是“信息孤岛”的出现证明了会计电算化并没有给会计信息化的发展带来实质性的变化。

当今时代,电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑,所以现在电脑技术还是很有前途的,只要你的技术过硬,找到一份好工作,获得高额薪水,一切都不是问题。

"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。大数据分析广泛应用于网络数据挖掘,可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义,分析,判断用户需求,从而实现更好的用户体验和广告匹配。大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程,必须建立良好的运行机制,以促进建设过程中各个环节的正规有序,实现统合,搞好顶层设计。二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准,为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目,供大家进行参考:1、大数据对商业模式影响2、大数据下地质项目资金内部控制风险3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进4、大数据时代下线上餐饮变革5、基于大数据小微金融6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战7、大数据背景下银行外汇业务管理分析8、大数据在互联网金融领域应用9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施10、大数据公司内部控制构建问题11、大数据征信机构运作模式监管12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系15、大数据助力普惠金融

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关于重庆维普资讯有限公司《中文科技期刊数据库》产品特色说明一、公司简介重庆维普资讯有限公司是科学技术部西南信息中心下属的一家大型的专业化数据公司,是中文期刊数据库建设事业的奠基人,正随着人们对数字化期刊的需求的日益增长而不断发展壮大。自1989年以来,本公司一直致力于对海量的报刊数据进行科学严谨的研究、分析,采集、加工等深层次开发和推广应用。二、产品介绍 1、《中文科技期刊数据库》(全文版)是我国最大的数字期刊数据库,该库一经推出就受到了国内图书情报界的广泛关注和普遍赞誉,目前已经拥有了包括港澳台在内的5000余家固定单位用户,是我国数字图书馆建设的核心资源之一,也是高校图书馆文献保障系统的重要组成部分,更是科研工作者进行科技查证和科技查新的必备数据库。详细情况如下: 1. 期刊总数:9215种2. 核心期刊:1957种3. 文献总量:3200余万篇4. 数据增量:每年300多万篇5. 更新周期:中心网站日更新6. 全文质量:采用国际通用的高清晰PDF全文数据格式7. 学科范围: 社会科学、自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、经济管理、教育科学和图书情报8. 检索方式: 快速检索、传统检索、分类检索、高级检索、期刊导航9. 著录标准:《中国图书馆分类法》、《检索期刊条目著录规则》(GB3793-83)、《文献主题标引规则》(GB3860-83)等10.技术标准:采用自主开发的海量文献搜索引擎技术,提供B/S方式的WEB数据库服务,同时支持OPENURL等国际标准协议,为客户单位提供异构数据库的开放连接增值服务。2、《中文科技期刊数据库》严格按照《中国图书馆分类法》分类的,全文共八大专辑:社会科学 马克思主义,列宁主义,毛泽东思想,邓小平理论,哲学,宗教,社会科学总论,政治,法律,军事,语言,文字,文学,艺术,历史,地理经济管理 经济学,世界各国经济概况,经济史,经济地理,经济计划与管理,农业经济,工业经济,信息产业经济,交通运输经济,旅游经济,邮电经济,贸易经济,财政,金融教育科学 教育,体育图书情报 文化理论,世界各国文化与文化事业,信息与知识传播,科学,科学研究自然科学 自然科学总论,数理科学和化学,天文学,地球科学,生物科学农业科学 农业基础科学,农业工程,农学(农艺学),植物保护,农作物,园艺,林业,畜牧,动物医学,狩猎,蚕,蜂,水产,渔业医药卫生 预防医学,卫生学,中国医学,基础医学,临床医学,内科学,外科学,妇产科学,儿科学,肿瘤学,神经病学与精神病学,皮肤病学与性病学,耳鼻咽喉科学,眼科学,口腔科学,外国民族医学,特种医学,药学工程技术 一般工业技术,矿业工程,石油,天然气工业,冶金工业,金属学与金属工艺,机械,仪表工业,武器工业,能源与动力工程,原子能技术,电工技术,无线电电子学,电信技术,自动化技术,计算机技术,化学工业,轻工业,手工业,建筑科学,水利工程,交通运输,航空,航天,环境科学,安全科学三、产品独特功能 1、《中文科技期刊数据库》均采用国内一流检索内核“尚唯全文检索系统”实现数据库的检索管理。“尚唯全文检索系统”是经国内专家团队鉴定一致认为达到“国内领先、国际先进”水平的检索系统,各种指标及其综合性能均大大领先于其它同类产品。2、同义词检索:以《汉语主题词表》为基础,参考各个学科的主题词表,通过多年的标引实践,编制了规范的关键词用代词表(同义词库),实现高质量的同义词检索,提高查全率。3、独有的复合检索表达方式:例如要检索作者“张三”关于林业方面的文献。只需利用“a=张三*k=林业”这样一个简单的检索式即可实现。这种通过简单的等式来限定逻辑表达式中每个检索词的检索入口,实现字段之间组配检索,是领先于国内数据库产品的。4、五大文献检索方式:快速检索、传统检索、高级检索、分类检索、期刊导航。 5、特色的参考文献检索入口:可实现与引文数据库的无缝链接操作,在全文库中实现对参考文献的检索。可通过检索参考文献获得源文献,并可查看相应的被引情况、耦合文献等。方便用户对知识求根溯源。四、数据加工特色1、分类标引:《中文科技期刊数据库》是唯一采用《中国图书馆分类法》(第四版)为分类体系的期刊数据库,入类时,根据每篇文献的内容特征进行入类。以每篇文献的内容特征入类,能确保综合类期刊的每篇文献也能准确地归入不同的类别,而不是随着期刊的类别被笼统地归入一个不准确的类别。2、主题标引:《中文科技期刊数据库》参照《汉语主题词表》、《机械工程叙词表》、《化工汉语主题词表》等学科主题词表,并依据《检索期刊条目著录规则》(GB/T3793-1983)等标引规则进行主题标引。通过规范的标引管理,《中文科技期刊数据库》的平均标引主题词为3-6个。3、人工质检:由质检组专职人员对题录文摘数据进行检查修改(包括标引和录入错误),确保了原始文本数据的质量。

有图片的,这里发不了图片,满意我的论文加分后联系我,我发给你。基于关系数据库的模式匹配技术研究摘 要 随着 网络 技术的 发展 ,信息处理需要对大量的、异构的数据源的数据进行统一存取,多源异构数据的集成 问题 就显得十分重要。而模式匹配是数据集成领域的一个基本技术。文章提出一种解决关系数据库语义冲突问题的模式匹配技术,以实现异构数据的共享与互操作。关键词 数据集成;模式匹配;语义冲突1 引言随着 计算 机及网络技术的快速发展,网络上的各种信息以指数级爆炸性增长,成为了一个巨大的信息库,同时各 企业 单位开发了大量的软硬件平台各异的 应用 系统,在各种应用系统下又积累了丰富的数据资源。这样就形成了成千上万个异构的数据源,多为传统的关系数据库数据。这些数据资源由于软硬件平台各异、数据模型各异而形成了异构数据,使各数据源间的互操作变得复杂。为了更好地利用这些异构信息,以及不造成企业应用系统的重复建设和数据资源的浪费,模式匹配技术吸引了众多关注。本文针对模式匹配过程中存在的语义冲突进行分类,并提出了相应的解决策略,以达到异构数据源的共享和互操作。2 模式匹配中的冲突问题在数据集成领域中,由于数据源系统多是独立开发,数据源是相对自治的,因此描述数据的数据模型或存储结构经常会出现模式的不一致,数据源的自治性和数据源模式的异构性使数据源在共享和互操作上存在了语义冲突。这些正是模式匹配的焦点问题,它们形式上的性质使得人们很容易想到要用模式匹配去解决逻辑、语义和知识的描述问题。对于描述模式匹配中的语义冲突有两种较有代表性的分类[4]。第一种分类将冲突分为异类冲突、命名冲突、语义冲突和结构冲突。第二种分类主要是对第一类异类冲突概念的一个细致的改进,但和其它分类仍有细微的不同,它把异类冲突看作是语义不一致的一类(如语义冲突),把冲突分为命名冲突、域冲突、元数据冲突、结构冲突、属性丢失和硬件/软件不同。模式匹配是一项复杂而繁重的任务,所能集成的数据源越来越多,上述冲突情况也会越来越普遍,想解决所有的模式冲突是不现实的。本文主要解决关系数据模式之间的语义冲突。3 模式匹配中的语义冲突本文所提出的模式匹配 方法 是根据关系数据库的特点设计的。关系数据库中关系的基本单位是属性,属性本身就包含着语义信息,因此异构数据源语义相似性就围绕着数据源模式中的属性来进行,并在匹配的过程中解决异构数据源模式之间的一系列语义冲突。 语义匹配体系结构本文提出的语义匹配体系结构采用数据集成中的虚拟法数据集成系统的典型体系结构,采用将局部模式匹配到全局模式的语义匹配体系结构,自下而上地建立全局模式。首先进行模式转化,消除因各种局部数据模式之间的差异所带来的 影响 ,解决各种局部模式之间的语义冲突等,然后在转化后的模式的基础上进行模式匹配,其主要手段是提供各数据源的虚拟的集成视图。数据仍保存在各数据源上,集成系统仅提供一个虚拟的集成视图和对该集成视图的查询的处理机制。系统能自动地将用户对集成模式的查询请求转换成对各异构数据源的查询。在这种体系结构中,中间层根本不实际存储数据,当客户端发出查询请求时,仅是简单地将查询发送到适当的数据源上。由于该方法不需要重复存储大量数据,并能保证查询到最新的数据,因此比较适合于高度自治、集成数量多且更新变化快的异构数据源集成。本文中的语义匹配的体系结构如图1所示。 关系数据库模式中语义冲突问题分类及其解决策略大多数数据库系统提供了一套概念结构来对现实世界的数据进行建模。每一个概念结构被认为是一个类型,它可以是一种复杂类型或一种基本类型。类型和它所表示的数据间的联系就称为语义[3]。在关系数据库中,一个关系模式是一个有序对(R,c),其中R为模式所指向的关系(表)的名称,而c则为具有不同名称的属性的有限集。同时,属性也是一个有序对(N,D),其中N为属性的名称,而D则为一个域。可以看出关系模式的基本单位是属性。属性本身就包含着语义信息,因此模式语义相似性就围绕模式中的属性来进行,并在模式匹配的过程中解决异构数据库模式之间的一系列语义冲突。根据语义的定义,在关系数据库系统中,语义系统是由模式、模式的属性、模式中属性之间的联系和模式间的属性之间的联系构成。这里将语义分为3级:模式级、属性级和实例级。下面将异构模式中存在的语义冲突问题进行了分类,并阐述了各种语义冲突的解决策略:1)模式级冲突(1)关系命名冲突。包括关系名同义词和关系名同形异义词。前者进行换名或建立关系名同义词表以记载该类冲突;后者进行换名或建立关系名同形异义词表以记载该类冲突。(2)关系结构冲突。分为包含冲突和相交冲突。包含冲突是指在含义相同的两个关系 R1 和 R2 中一个关系的属性集是另一个的属性子集。相交冲突是指两关系属性集的交不为空,我们用 attrset 代表关系的属性集。对包含冲突:①如果两个关系的属性集相同即attrset(R1)=attrset(R2),则合并这两个对象,Merge(R1, R2)into R3;②如果 attrset(R1) attrset(R2),则 attrset(R2')=attrset(R2)-attrset(R1),attrset(R1') = attrset(R1);③对相交冲突:通常概括语义进行如下解决:generalize(R1,R2)其中 attrset(R3)=attrset(R1)∩attrset(R2), attrset(R1')= attrset(R1)-attrset(R3);attrset(R2')=attrset(R2)-attrset(R3)。(3)关系关键字冲突:两个含义相同的关系具有不同的关键字约束。包括候选关键字冲突和主关键字冲突。解决候选关键字冲突的 方法 是,将两关系的候选关键字的交集作为两关系的候选关键字;解决主关键字冲突的方法是,从两关系的公共候选关键字中选一个分别作为两关系的主关键字。(4)多对多的关系冲突:两个数据库中用不同数量的关系来表达现实世界的相同语义信息,就产生了多对多的关系冲突,这种冲突分3种:一对多,多对一和多对多。解决方法是在表示相同语义信息的数据库中关系之间建立映射来表示多对多的关系。2)属性级冲突(1)属性命名冲突:分属性名同义词冲突和属性名同形异义词。前者的解决方法是,换名或建立属性名同义词字典;后者的解决方法是,换名或建立属性名同形异义词字典。(2)属性约束冲突:分属性类型冲突和属性长度冲突两种。当在两个相关的关系R1和R2的属性N1和N2具有不同的属性类型时,就发生属性类型冲突。解决方法是在全局模式中将发生属性类型冲突的属性统一到某种属性类型。对属性长度的解决方法是,在全局模式中将发生属性长度类型冲突的属性对统一定义为最大者就可。(3)多对多的属性冲突:两个数据库中的关系分别用不同数量的属性来表达现实世界中相同的语义信息时,就发生了多对多的属性冲突,这种冲突分3种:一对多,多对一和多对多。解决方法是在表示相同语义信息的数据库中关系的属性之间建立映射来表示这种多对多的关系。3)实例级冲突(1)不兼容关系实例冲突:当含义相同的数据项在不同的数据库中存在不一致的数据值时就发生了不兼容关系实例冲突。其解决方法是:将关系实例的最近修改作为关系实例冲突部分的值,但不能保证数据的正确性。(2)关系实例表示冲突:关系实例表示冲突是指用不兼容的符号、量纲和精度来表示相关关系实例中等价的数据元素,主要包括表达冲突、量纲冲突和精度冲突。表达冲突是指在两个相关的关系R1和R2中含义相同的属性N1和N2具有不同的数据表达时,这种冲突使用语义值的概念来解决,即将表示同一概念的多种表达在全局数据中进行统一即可。量纲冲突是指在两个相关的关系R1和R2和中含义相同的属性N1和N2具有不同的量纲表示。量纲冲突也可以语义值加以解决,解决过程如下:分别定义发生量纲冲突的局部数据源的语义值模式和语义值说明,然后再定义全局数据模式中相应的语义值模式和语义值说明,将发生量纲冲突的属性值在全局模式中进行统一。精度冲突是指在两个相关的关系 R1 和 R2 中含义相同的属性具有不同的精度。其解决方法是在全局模式中将发生精度冲突的数据项定义为最高精度即可。4 总结本文针对异构数据源管理自治和模式异构的特点,提出了数据源集成模式匹配的体系结构,制定了匹配策略, 研究 了基于语义的模式匹配过程。以关系模式为 参考 模式,对异构数据源关系模式间可能存在的语义冲突 问题 进行了分类,并阐述了解决这些语义冲突的策略。参考 文献[1] Bergamaschi S, Castano S, Vincini M. Semantic Integration of Semistructured and Structured Data Sources [J]. SIGMOD Record, 1999, 28(1): 54-59.[2] Li W, Clifton C, Liu S. Database Integration Using Neural Network: Implementation and Experiences [J]. Knowledge and Information Systems, 2000, 2(1).[3] Reddy M P, Prasad B E, GReddy P. A Methodology for Integration of Heterogeneous Databases [J]. Information System, 1999,24(5).[4] Rahm E,Bernstein Survey of Approaches to Automatic Schema Matching[J]. The International Journal on Very Large Data Bases (VLDB),2001,10(4):334-350.[5] 孟小峰,周龙骧,王珊.数据库技术 发展 趋势[J].软件学报,2004,15(12):1822-1835[6] 邓志鸿,唐世渭,张铭,等.Ontology研究综述[J].北京大学学报( 自然 科学 版),2002,38(5):730-738[7] 郭志鑫.基于本体的文档引文元数据信息抽取[J].微 计算 机信息,2006,22(6-3)相关文献:基于XML的多数据库系统集成数据模型 - 华中科技大学学报:自然科学版 - 卢晓蓉 陈传波 等基于CORBA和XML的多数据库系统研究 - 郑州轻工业学院学报:自然科学版 - 张素智,钱慎一,卢正鼎,集成数据库和文件系统的多数据库事务模型 - 华中理工大学学报 - 卢正鼎 肖卫军基于主动规则对象的分布式多数据库系统集成 - 小型微型计算机系统 - 胡华,高济,基于CORBA的多数据库系统 - 计算机科学 - 石祥滨 张斌基于XML的文件系统与多数据库系统的集成 - 小型微型计算机系统 - 卢正鼎 李兵 等基于CORBA/XML的多数据库系统的研究与实现 - 计算机研究与发展 - 卢正鼎 李兵 等多数据库系统集成平台CMDatabase体系结构 - 计算机工程 - 魏振钢 郭山清 贾忠伟多数据库系统的数据模式集成与查询处理 - 电脑开发与应用 - 陶世群数据库网格:基于网格的多数据库系统 - 计算机工程与应用 - 任浩 李志刚 肖侬高校学生收费系统基于多数据库系统集成的一种实践 - 昆明冶金高等专科学校学报 - 杨滨生,蒋涛勇,张中祥,谢静静,基于RDBMS的地理信息集成数据库系统 - 计算机工程 - 江崇礼 王丽佳 等基于CORBA的异构数据库系统集成模型的研究 - 现代计算机:下半月版 - 陈刚基于分布式对象技术的多数据库系统 - 计算机工程与科学 - 韩伟红 隋品波基于CORBA的多数据库系统互操作技术 - 计算机科学 - 肖明,肖毅,

人们把客观存在的事物以数据的形式存储到计算机中,经历了对现实生活中事物特性的认识、概念化到计算机数据库里的具体表示的逐级抽象过程,即现实世界-概念世界-机器世界三个领域。有时也将概念世界称为信息世界;将机器世界称为存储或数据世界。 一、三个世界 1、现实世界 人们管理的对象存于现实世界中。现实世界的事物及事物之间存在着联系,这种联系是客观存在的,是由事物本身的性质决定的。例如学校的教学系统中有教师、学生、课程,教师为学生授课,学生选修课程并取得成绩。 2、概念世界 概念世界是现实世界在人们头脑中的反映,是对客观事物及其联系的一种抽象描述,从而产生概念模型。概念模型是现实世界到机器世界必然经过的中间层次。涉及到下面几个术语: 实体:我们把客观存在并且可以相互区别的事物称为实体。实体可以是实际事物,也可以是抽象事件。如一个职工、一场比赛等。 实体集:同一类实体的集合称为实体集。如全体职工。注意区分"型"与"值"的概念。如每个职工是职工实体"型"的一个具体"值"。 属性:描述实体的特性称为属性。如职工的职工号,姓名,性别,出生日期,职称等。 关键字:如果某个属性或属性组合的值能唯一地标识出实体集中的每一个实体,可以选作关键字。用作标识的关键字,也称为码。如"职工号"就可作为关键字。 联系:实体集之间的对应关系称为联系,它反映现实世界事物之间的相互关联。联系分为两种,一种是实体内部各属性之间的联系。另一种是实体之间的联系。 3、机器世界 存入计算机系统里的数据是将概念世界中的事物数据化的结果。为了准确地反映事物本身及事物之间的各种联系,数据库中的数据必须有一定的结构,这种结构用数据模型来表示。数据模型将概念世界中的实体,及实体间的联系进一步抽象成便于计算机处理的方式。 数据模型应满足三方面要求:一是能比较真实地模拟现实世界;二是容易为人所理解;三是便于在计算机上实现。数据结构、数据操作和完整性约束是构成数据模型的三要素。数据模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型等,它是按计算机系统的观点对数据建模,用于DBMS的实现。 关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式。 关系数据库因其严格的数学理论、使用简单灵活、数据独立性强等特点,而被公认为最有前途的一种数据库管理系统。它的发展十分迅速,目前已成为占据主导地位的数据库管理系统。自20世纪80年代以来,作为商品推出的数据库管理系统几乎都是关系型的,例如,Oracle,Sybase,Informix,Visual FoxPro等。 网络数据库也叫Web数据库。促进Internet发展的因素之一就是Web技术。由静态网页技术的HTML到动态网页技术的CGI、ASP、PHP、JSP等,Web技术经历了一个重要的变革过程。Web已经不再局限于仅仅由静态网页提供信息服务,而改变为动态的网页,可提供交互式的信息查询服务,使信息数据库服务成为了可能。Web数据库就是将数据库技术与Web技术融合在一起,使数据库系统成为Web的重要有机组成部分,从而实现数据库与网络技术的无缝结合。这一结合不仅把Web与数据库的所有优势集合在了一起,而且充分利用了大量已有数据库的信息资源。图1-1是Web数据库的基本结构图,它由数据库服务器(Database Server)、中间件(Middle Ware)、Web服务器(Web Server)、浏览器(Browser)4部分组成。 Web数据库的基本结构它的工作过程可简单地描述成:用户通过浏览器端的操作界面以交互的方式经由Web服务器来访问数据库。用户向数据库提交的信息以及数据库返回给用户的信息都是以网页的形式显示。 Internet技术与相关协议Internet技术在Web数据库技术中扮演着重要的角色。Internet(因特网)专指全球最大的、开放的、由众多网络相互连接而成的计算机网络,并通过各种协议在计算机网络中传递信息。TCP/IP协议是Internet上使用的两个最基本的协议。因此也可以说Internet是全球范围的基于分组交换原理和TCP/IP协议的计算机网络。它将信息进行分组后,以数据包为单位进行传输。Internet在进行信息传输时,主要完成两项任务。(1)正确地将源信息文件分割成一个个数据包,并能在目的地将源信息文件的数据包再准确地重组起来。(2)将数据包准确地送往目的地。TCP/IP协议的作用就是为了完成上述两项任务,规范了网络上所有计算机之间数据传递的方式与数据格式,提供了数据打包和寻址的标准方法。1.TCP/IP协议TCP协议(Transmission Control Protocol,传输控制协议)规定了分割数据和重组数据所要遵循的规则和要进行的操作。TCP协议能保证数据发送的正确性,如果发现数据有损失,TCP将重新发送数据。2.IP协议在Internet上传送数据往往都是远距离的,因此在传输过程中要通过路由器一站一站的转接来实现。路由器是一种特殊的计算机,它会检测数据包的目的地主机地址,然后决定将该数据包送往何处。IP协议(Internet Protocol,网际协议)给Internet中的每一台计算机规定了一个地址,称为IP地址。IP地址的标准是由4部分组成(例如),其中前两部分规定了当前使用网络的管理机构,第3部分规定了当前使用的网络地址,第4部分规定了当前使用的计算机地址。Internet上提供的主要服务有E-mail、FTP、BBS、Telnet、WWW等。其中WWW(World Wide Web,万维网)由于其丰富的信息资源而成为Internet最为重要的服务。3.HTTP协议HTTP协议(Hypertext Transfer Protocol,超文本传输协议)应用在WWW上,其作用是完成客户端浏览器与Web服务器端之间的HTML数据传输。 Web的工作原理与工作步骤万维网简称为Web。Web可以描述为在Internet上运行的、全球的、交互的、动态的、跨平台的、分布式的、图形化的超文本信息系统。1.Web的工作原理Web是伴随着Internet技术而产生的。在计算机网络中,对于提供Web服务的计算机称为Web服务器。Web采用浏览器/服务器的工作方式。每个Web服务器上都放置着大量的Web信息。Web信息的基本单位是Web页(网页),多个网页组成了一个Web节点。每个Web节点的起始页称为“主页”,且拥有一个URL地址(统一资源定位地址)。Web节点之间及网页之间都是以超文本结构(非线性的网状结构)来进行组织的。2.Web的工作步骤Web的工作步骤如下。(1)用户打开客户端计算机中的浏览器软件(例如Internet Explorer)。(2)用户输入要启动的Web主页的URL地址,浏览器将生成一个HTTP请求。(3)浏览器连接到指定的Web服务器,并发送HTTP请求。(4)Web服务器接到HTTP请求,根据请求的内容不同作相应的处理,再将网页以HTML文件格式发回给浏览器。(5)浏览器将网页显示到屏幕上. 图1-2 Web的工作步骤 WWW世界中的标记语言1.HTML语言HTML(Hypertext Markup Language,超文本标记语言)是创建网页的计算机语言。所谓网页实际上就是一个HTML文档。文档内容由文本和HTML标记组成。HTML文档的扩展名就是.html或.htm。浏览器负责解释HTML文档中的标记,并将HTML文档显示成网页。(1)HTML标记HTML标记的作用是告诉浏览器网页的结构和格式。每一个标记用尖括号<>括起来。大多数标记都有一个开始标记和一个结束标记。标记不分大小写。多数标记都带有自己的属性。例如字体标记有FACE、COLOR、SIZE等属性:FACE定义字体;COLOR定义字体的颜色;SIZE定义字体的大小。使用格式: BEIJING 。网页中有很多文本链接和图片链接。链接,又被称为超链接,用于链接到WWW万维网中的其他网页上。在HTML文档中表示超链接的标记是,通过属性HREF指出链接的网页地址URL。使用格式: BEIJING 。(2)HTML程序HTML程序必须以标记开始,以标记结束。在和标记之间主要由两部分组成:文件头和文件体。文件头用标记 来标识,文件体用标记来标识。在文件的头部通常包含整个网页的一些信息。例如标记是用来说明网页的名称;标记是用来说明网页的其他信息,如设计者姓名和版权信息等。所有在浏览器中要显示的内容称为网页的主体,必须放在标记中。下面给出的是一个空网页的HTML程序。 (在此标记中写网页的标题) (在此标记中写网页的内容) (3)HTML规范HTML规范又称为HTML标准,它总在不断地发展。每一新版本的出现,HTML都会增加新的特性和内容。有关HTML版本的详细信息请访问网站。在不同的浏览器中,网页的显示效果可能会有所不同。每一个浏览器都使用自己独特的方式解释HTML文档中的标记,并且多数浏览器不完全支持HTML的所有特性。因为,像Microsoft和Netscape公司在HTML标准上又开发了一些特有的HTML标记和属性,称之为HTML的扩展。这些标记和属性只被他们自己的浏览器所识别,不可能被其他公司的浏览器识别。如果浏览器不能识别HTML文档中的标记,则会忽略这个标记。(4)HTML程序的编辑环境与运行环境HTML文档是一个普通的文本文件(ASCII),不包含任何与平台、程序有关的信息。因此HTML文档可以利用任何文本编辑器来方便地生成。要注意的是HTML文档的扩展名必须是.html或.htm。运行HTML文档可以在任何浏览器下进行,并可在浏览器上查看网页的HTML源代码。关于HTML语言中标记的种类与使用方法将会在第5章中更详细地进行介绍。2.可扩展标记语言(XML)HTML是Web上的通用语言,随着Internet的深入人心,WWW上的Web文件日益复杂化、多样化,人们开始感到了HTML这种固定格式的标记语言的不足。1996年W3C开始对HTML的后续语言进行研究,并于1998年正式推出了XML(Extensible Markup Language,可扩展标记语言)。在设计网页时,XML提供了比HTML更灵活的方法。(1)XML语言的特点XML是国际组织W3C为适应WWW的应用,将SGML (Standard Generalized Markup Language)标准进行简化形成的元标记语言。简单地说,XML是使用标记来描述内容或与内容相关的形式信息的通用语言。一个XML文档由标记和字符数据组成。而作为元标记语言,XML不再使标记固定,允许网页的设计者定义数量不限的标记来描述内容,同时还允许设计者创建自己的使用规则。(2)XML的DTDDTD(Document Type Definition,文档类型定义)是一组应用在XML文档中的自定义标记语言的技术规范。DTD中定义了标记的含义及关于标记的语法规则。语法规则中确定了在XML文档中使用哪些标记符,它们应该按什么次序出现,标记符之间如何 嵌套,哪些标记符有属性等等。DTD可以包含在它所描述的XML文档中,但通常它是一份单独的文档或者一系列文档。作为外部文件可通过URL链接,被不同的XML文档 共享。XML把DTD的定义权开放,不同行业可以根据自己的实际需求定义描述内容的DTD,以适应本行业内部的信息交流和存档需要。因此,适合于不同行业、不同平台的标记语言大批涌现。(3)XML的CSS与XSL强调内容描述与形式描述的分离,一方面可以使XML文件的编写者更集中精力于数据本身,而不受显示方式的细节影响;另一方面允许为相同的数据定义不同的显示方式,从而适合于不同应用、不同媒体,使XML数据得到最大程度的重用。XML文档数据的显示形式是通过样式单定义的。CSS(Cascading Style Sheets)是XML使用的一种标准的级联样式单,XSL(Extensible Style Language)则是可扩展的样式语言。由于XML允许用户创建任何所需的标记,而通用浏览器却既无法预期用户标记的意义,又无法为显示这些标记而提供规则,因此用户必须为自己创建的XML文档编写样式单,样式单可以实现共享。浏览器对一个XML文档的处理过程是,首先去关联它所指定的样式单文件,如果该样式单是一个XSL文件,则按照规定对XML数据进行转换然后再显示,XSL本身也是基于XML语言的,可以将XML转化为HTML后再显示。如果该样式单是一个CSS文件,浏览器就会按照样式单的规定给每个标记赋予一组样式后再显示。 Web数据库访问技术Web数据库访问技术通常是通过三层结构来实现的,如图1-3所示。目前建立与Web数据库连接访问的技术方法可归纳为CGI技术,ODBC技术和ASP、JSP、PHP 技术。 Web数据库访问的三层结构 CGI技术CGI(Common Cateway Interface,通用网关界面)是一种Web服务器上运行的基于Web浏览器输入程序的方法,是最早的访问数据库的解决方案。CGI程序可以建立网页与数据库之间的连接,将用户的查询要求转换成数据库的查询命令,然后将查询结果通过网页返回给用户。一个CGI工作的基本原理如图1-4所示。CGI程序需要通过一个接口才能访问数据库。这种接口多种多样,数据库系统对CGI程序提供了各种数据库接口如Perl、C/C++、VB等。为了使用各种数据库系统,CGI程序支持ODBC方式,通过ODBC接口访问数据库。 CGI工作流程 ODBC技术ODBC(Open Database Connectivity,开放数据库互接)是一种使用SQL的应用程序接口(API)。ODBC最显著的优点就是它生成的程序与数据库系统无关,为程序员方便地编写访问各种DBMS的数据库应用程序提供了一个统一接口,使应用程序和数据库源之间完成数据交换。ODBC的内部结构为4层:应用程序层、驱动程序管理器层、驱动程序层、数据源层。它们之间的关系如图1-5所示。由于ODBC适用于不同的数据库产品,因此许多服务器扩展程序都使用了包含ODBC层的系统结构。 ODBC的内部结构Web服务器通过ODBC数据库驱动程序向数据库系统发出SQL请求,数据库系统接收到的是标准SQL查询语句,并将执行后的查询结果再通过ODBC传回Web服务器,Web服务器将结果以HTML网页传给Web浏览器,工作原理如图1-6所示。 Web服务器通过ODBC访问数据库由于Java语言所显示出来的编程优势赢得了众多数据库厂商的支持。在数据库处理方面,Java提供的JDBC为数据库开发应用提供了标准的应用程序编程接口。与ODBC类似,JDBC也是一种特殊的API,是用于执行SQL语句的Java应用程序接口。它规定了Java如何与数据库之间交换数据的方法。采用Java和JDBC编写的数据库应用程序具有与平台无关的特性。 ASP、JSP、PHP技术ASP是Microsoft开发的动态网页技术,主要应用于Windows NT+IIS或 Windows 9x+PWS平台。确切地说ASP不是一种语言,而是Web服务器端的开发环境。利用ASP可以产生和运行动态的、交互的、高性能的Web服务应用程序。ASP支持多种脚本语言,除了VBScript和Pscript,也支持Perl语言,并且可以在同一ASP文件中使用多种脚本语言以发挥各种脚本语言的最大优势。但ASP默认只支持VBScript和Pscript,若要使用其他脚本语言,必须安装相应的脚本引擎。ASP支持在服务器端调用ActiveX组件ADO对象实现对数据库的操作。在具体的应用中,若脚本语言中有访问数据库的请求,可通过ODBC与后台数据库相连,并通过ADO执行访问库的操作。关于ASP的编程技术将会在第7章中详细介绍。JSP是Sun公司推出的新一代Web开发技术。作为Java家族的一员,几乎可以运行在所有的操作系统平台和Web服务器上,因此JSP的运行平台更为广泛。目前JSP支持的脚本语言只有Java。JSP使用JDBC实现对数据库的访问。目标数据库必须有一个JDBC的驱动程序,即一个从数据库到Java的接口,该接口提供了标准的方法使Java应用程序能够连接到数据库并执行对数据库的操作。JDBC不需要在服务器上创建数据源,通过JDBC、JSP就可以实现SQL语句的执行。PHP是Rasmus Lerdorf推出的一种跨平台的嵌入式脚本语言,可以在Windows、UNIX、Linux等流行的操作系统和IIS、Apache、Netscape等Web服务器上运行,用户更换平台时,无需变换PHP代码。PHP是通过Internet合作开发的开放源代码软件,它借用了C、Java、Perl语言的语法并结合PHP自身的特性,能够快速写出动态生成页面。PHP可以通过ODBC访问各种数据库,但主要通过函数直接访问数据库。PHP支持目前绝大多数的数据库,提供许多与各类数据库直接互连的函数,包括Sybase、Oracle、SQL Server等,其中与SQL Server数据库互连是最佳组合。 网络数据库应用系统的层次体系当前,Internet/Intranet技术发展异常迅速,越来越多的数据库应用软件运行在Internet/Intranet环境下。在此之前,数据库应用系统的发展经历了单机结构、集中式结构、客户机/服务器(C/S)结构之后,随着Internet的普及,又出现了浏览器/服务器(B/S)结构与多层结构。在构造一个应用系统时,首先考虑的是系统的体系结构,采用哪种结构取决于系统的网络环境、应用需求等因素。 客户机/服务器结构1.二层C/S结构二层C/S结构是当前非常流行的数据库系统结构,在这种结构中,客户机提出请求,服务器对客户机的服务请求做出回答。它把界面和数据处理操作分开在前端(客户端)和后端(服务器端),这个主要特点使得C/S系统的工作速度主要取决于进行大量数据操作的服务器,而不是前端的硬件设备;同时也大大降低了对网络传输速度的要求,因为只须客户端把服务请求发送给数据库服务器,数据库服务器只把服务结果传回前端,如图1-7所示。在设计时,对数据可能有如下不同的处理形式。(1)在处理时,客户机先向服务器索取数据,然后释放数据库,即客户机发出的是文件请求,在客户机端处理数据,最后将结果送回服务器。这种处理方式的缺点很明显:所有的应用处理都在客户端完成,这就要求客户端的计算机必须有足够的能力,以便执行需要的任何程序。更为糟糕的是,由于所有的处理均在客户端完成,每次运行时都要将文件整体传送到客户端,然后才能执行。如:Student表中有30 000条记录,客户端发出命令:Select * From Student Where Sno='200101'这条命令将要求服务器将Student表中的所有记录传送到客户端,然后在客户端执行查询,结果只用到一条记录;如果查询的记录不存在,网络传输的数据实际上是无 用的。如此大的数据传输量是不可想象的。因此,人们提出了在服务器中能够执行部分代码的客户机/服务器结构。(2)在处理时,客户机接受用户要求,并发给服务器;在服务器端处理用户要求,最后将结果传回客户机显示或打印。这种处理方式网络通信量较小。客户机向服务器发出的是处理请求,而不是文件请求,处理请求中的代码在服务器端执行后向客户机传送处理后的结果。这样,为了特定任务,客户机上的程序和服务器上的程序协同工作:客户机端的代码用于完成用户的输入输出及数据的检查,而服务器端的代码完成对数据库的操作。客户机/服务器结构的另一个主要特点在于软件、硬件平台的无关性。数据库服务器上的数据库管理系统集中负责管理数据,它向客户端提供一个开放的使用环境,客户端通过数据库接口,如ODBC(开放数据库连接)和SQL语言访问数据库,也就是说,不管客户端采用什么样的硬件和软件,它只要能够通过网络和数据库接口程序连接到服务器,就可对数据库进行访问。在客户机/服务器结构中,常把客户机称为前台,而把服务器端称为后台。前台应用程序的功能包括用户界面、接收用户数据、处理应用逻辑、向后台发出请求、同时接收后台返回的结果,最后再将返回的结果按一定的格式或方式显示给用户。而后台服务器则负责共享外部设备、存取共享数据、响应前台客户端的请求并回送结果等工作。前台的应用程序和数据一般是用户专用的,而后台的数据和代码是所有用户可以共享的。由于数据库服务器不仅要管理共享数据,保证数据的完整性,还要执行一部分代码,完成客户端的一些处理请求,所以对用于服务器的计算机提出较高的要求。最好要采用一台专用的服务器,有较快的处理速度,有大容量的硬盘和内存,支持磁带等大容量的存储设备。上面讲的客户机/服务器结构将应用分在了客户机、服务器两级,称其为两层客户机/ 服务器结构。总之,两层C/S结构的基本工作方式是客户程序向数据库服务器发送SQL请求,服务器返回数据或结果。这种C/S结构有两种实现方式,一种是客户来完成表示部分和应用逻辑部分,而服务器完成数据访问部分,这种情况是以客户为中心的,适用于应用相对简单、数据访问量不是很大的情况。另一种是以服务器为中心的,把一些重要的应用逻辑部分放到服务器上,这样可充分利用服务器的计算能力,减少网络上需要传送的数据。通常以存储过程和触发器的形式出现,但存储过程都依赖于特定数据库,不同数据库之间很难移植,而三层C/S结构可以很好地解决这个问题。注意:触发器(trigger)是数据库系统中,一个在插入、删除、修改操作之后运行的记录级事件代码。不同的事件可以对应不同的动作。通常有3种类型的触发器:INSERT触发器、DELETE触发器和UPDATE触发器。2.三层C/S结构由于两层结构的客户机/服务器系统本身固有的缺陷,使得它不能应用于一些大型、结构较为复杂的系统中,故出现了3层结构的客户机/服务器系统,将两层结构中服务器部分和客户端部分的应用单独划分出来,即采用“客户机—应用服务器—数据库服务器”结构(如图1-8所示)。典型的数据库应用可分为三部分:表示部分、应用逻辑(商业逻辑)部分和数据访问部分,三层结构便是对应于这三部分。 图1-8 三层C/S结构其中,应用服务器和数据库服务器可位于同一主机,也可位于不同主机。客户机是应用的用户接口部分,负责用户与应用程序的交互,运行在客户机端的软件也称为表示层软件。应用服务器存放业务逻辑层(也称为功能层)软件,是应用逻辑处理的核心,实现具体业务。它能响应客户机请求,完成业务处理或复杂计算。若有数据库访问任务时,应用服务器层可根据客户机的要求向数据库服务器发送SQL指令。应用逻辑变得复杂或增加新的应用时,可增加新的应用服务器。数据库服务器便是用来执行功能层送来的SQL指令,完成数据的存储、访问和完整性约束等。操作完成后再通过应用服务器向客户机返回操作结果。 浏览器/服务器结构随着Internet技术和Web技术的广泛应用,C/S结构已无法满足人们的需要。因为在典型C/S体系中,通常为客户安装前端应用程序的做法已不再现实,并且限制客户端工作环境只能基于Windows、Macintosh或UNIX等操作系统也不切实际。于是基于浏览器/服务器结构(Browser/Server)的系统应运而生。采用B/S结构后,在客户端只需安装一个通用的浏览器即可,不再受具体操作系统和硬件的制约,实现了跨平台的应用。基于B/S结构的典型应用通常采用三层结构:“浏览器—Web服务器—数据库服务器”,B/S模式的工作原理是:通过浏览器以超文本的形式向Web服务器提出访问数据库的请求,Web服务器接受客户请求后,激活对应的CGI程序将超文本HTML语言转化为SQL语法,将这个请求交给数据库,数据库服务器得到请求后,进行数据处理,然后将处理结果集返回给CGI程序。CGI再将结果转化为HTML,并由Web服务器转发给请求方的浏览器,如图1-9所示。 图1-9 B/S工作原理在B/S模式中,客户端的标准配置是浏览器,如IE;业务功能处理由独立的应用服务器处理,Web服务器成为应用处理的标准配置;数据处理仍然由数据库服务器处理。从本质上讲,B/S结构与传统的C/S结构都是以同一种请求和应答方式来执行应用的,区别主要在于:C/S是一种两层或三层结构模式,其客户端集中了大量应用软件,而B/S是一种基于超链接(HyperLink)、HTML、Java的三级或多级C/S结构,客户端仅需单一的浏览器软件,是一种全新的体系结构,解决了跨平台问题。到目前,这两种结构在不同方面都有着广泛的应用。虽然C/S结构在Internet环境下明显不如B/S结构具有优势,但它在局域网环境下仍具有优势。 Internet/Intranet信息系统的多层体系结构多层结构应用软件与传统的两层结构应用软件相比,有可伸缩性好、可管理性强、安全性高、软件重用性好等诸多优点,如何在Internet/Intranet环境下构建应用软件体系结构就成为一个非常重要的问题,也是现今软件体系研究的一个新热点。目前各种技术层出不穷,如最初的静态HTML页面、简单的CGI网关程序、Java Applet程序,现在的ASP等Web数据库技术,还有动态的Java在线游戏及PHP技术等。实际上,多层的概念是由Sun公司提出来的。Sun公司提出的多层应用体系包括4层:客户层、顶端Web服务层、应用服务层和数据库层。其中顶端Web服务层是Sun公司多层体系结构中非常重要的一层,它主要起代理和缓存的作用。顶端Web服务器的作用是缓存本地各客户机经常使用的Java Applet程序和静态数据,通常被放置在客户机所在的局域网内,起到一个Java Applet主机(向Web浏览器传送Java Applet程序的计算机)和访问其他服务的代理作用。与普通代理服务器的作用相同。构建多层结构应用软件时,选用Java平台是一个很好的选择,因为它跨越各应用平台。总之,在Java平台上构建多层应用软件体系代表着今后Internet/Intranet应用的趋势。

一、三个世界 1、现实世界 人们管理的对象存于现实世界中。现实世界的事物及事物之间存在着联系,这种联系是客观存在的,是由事物本身的性质决定的。例如学校的教学系统中有教师、学生、课程,教师为学生授课,学生选修课程并取得成绩。 2、概念世界 概念世界是现实世界在人们头脑中的反映,是对客观事物及其联系的一种抽象描述,从而产生概念模型。概念模型是现实世界到机器世界必然经过的中间层次。涉及到下面几个术语: 实体:我们把客观存在并且可以相互区别的事物称为实体。实体可以是实际事物,也可以是抽象事件。如一个职工、一场比赛等。 实体集:同一类实体的集合称为实体集。如全体职工。注意区分"型"与"值"的概念。如每个职工是职工实体"型"的一个具体"值"。 属性:描述实体的特性称为属性。如职工的职工号,姓名,性别,出生日期,职称等。 关键字:如果某个属性或属性组合的值能唯一地标识出实体集中的每一个实体,可以选作关键字。用作标识的关键字,也称为码。如"职工号"就可作为关键字。 联系:实体集之间的对应关系称为联系,它反映现实世界事物之间的相互关联。联系分为两种,一种是实体内部各属性之间的联系。另一种是实体之间的联系。 3、机器世界 存入计算机系统里的数据是将概念世界中的事物数据化的结果。为了准确地反映事物本身及事物之间的各种联系,数据库中的数据必须有一定的结构,这种结构用数据模型来表示。数据模型将概念世界中的实体,及实体间的联系进一步抽象成便于计算机处理的方式。 数据模型应满足三方面要求:一是能比较真实地模拟现实世界;二是容易为人所理解;三是便于在计算机上实现。数据结构、数据操作和完整性约束是构成数据模型的三要素。数据模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型等,它是按计算机系统的观点对数据建模,用于DBMS的实现。 关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式。 关系数据库因其严格的数学理论、使用简单灵活、数据独立性强等特点,而被公认为最有前途的一种数据库管理系统。它的发展十分迅速,目前已成为占据主导地位的数据库管理系统。自20世纪80年代以来,作为商品推出的数据库管理系统几乎都是关系型的,例如,Oracle,Sybase,Informix,Visual FoxPro等。 网络数据库也叫Web数据库。促进Internet发展的因素之一就是Web技术。由静态网页技术的HTML到动态网页技术的CGI、ASP、PHP、JSP等,Web技术经历了一个重要的变革过程。Web已经不再局限于仅仅由静态网页提供信息服务,而改变为动态的网页,可提供交互式的信息查询服务,使信息数据库服务成为了可能。Web数据库就是将数据库技术与Web技术融合在一起,使数据库系统成为Web的重要有机组成部分,从而实现数据库与网络技术的无缝结合。这一结合不仅把Web与数据库的所有优势集合在了一起,而且充分利用了大量已有数据库的信息资源。图1-1是Web数据库的基本结构图,它由数据库服务器(Database Server)、中间件(Middle Ware)、Web服务器(Web Server)、浏览器(Browser)4部分组成。 Web数据库的基本结构 它的工作过程可简单地描述成:用户通过浏览器端的操作界面以交互的方式经由Web服务器来访问数据库。用户向数据库提交的信息以及数据库返回给用户的信息都是以网页的形式显示。 Internet技术与相关协议 Internet技术在Web数据库技术中扮演着重要的角色。Internet(因特网)专指全球最大的、开放的、由众多网络相互连接而成的计算机网络,并通过各种协议在计算机网络中传递信息。TCP/IP协议是Internet上使用的两个最基本的协议。因此也可以说Internet是全球范围的基于分组交换原理和TCP/IP协议的计算机网络。它将信息进行分组后,以数据包为单位进行传输。Internet在进行信息传输时,主要完成两项任务。 (1)正确地将源信息文件分割成一个个数据包,并能在目的地将源信息文件的数据包再准确地重组起来。 (2)将数据包准确地送往目的地。 TCP/IP协议的作用就是为了完成上述两项任务,规范了网络上所有计算机之间数据传递的方式与数据格式,提供了数据打包和寻址的标准方法。 1.TCP/IP协议 TCP协议(Transmission Control Protocol,传输控制协议)规定了分割数据和重组数据所要遵循的规则和要进行的操作。TCP协议能保证数据发送的正确性,如果发现数据有损失,TCP将重新发送数据。 2.IP协议 在Internet上传送数据往往都是远距离的,因此在传输过程中要通过路由器一站一站的转接来实现。路由器是一种特殊的计算机,它会检测数据包的目的地主机地址,然后决定将该数据包送往何处。IP协议(Internet Protocol,网际协议)给Internet中的每一台计算机规定了一个地址,称为IP地址。IP地址的标准是由4部分组成(例如),其中前两部分规定了当前使用网络的管理机构,第3部分规定了当前使用的网络地址,第4部分规定了当前使用的计算机地址。 Internet上提供的主要服务有E-mail、FTP、BBS、Telnet、WWW等。其中WWW(World Wide Web,万维网)由于其丰富的信息资源而成为Internet最为重要的服务。 3.HTTP协议 HTTP协议(Hypertext Transfer Protocol,超文本传输协议)应用在WWW上,其作用是完成客户端浏览器与Web服务器端之间的HTML数据传输。 Web的工作原理与工作步骤 万维网简称为Web。Web可以描述为在Internet上运行的、全球的、交互的、动态的、跨平台的、分布式的、图形化的超文本信息系统。 1.Web的工作原理 Web是伴随着Internet技术而产生的。在计算机网络中,对于提供Web服务的计算机称为Web服务器。Web采用浏览器/服务器的工作方式。每个Web服务器上都放置着大量的Web信息。Web信息的基本单位是Web页(网页),多个网页组成了一个Web节点。每个Web节点的起始页称为“主页”,且拥有一个URL地址(统一资源定位地址)。Web节点之间及网页之间都是以超文本结构(非线性的网状结构)来进行组织的。 2.Web的工作步骤 Web的工作步骤如下。 (1)用户打开客户端计算机中的浏览器软件(例如Internet Explorer)。 (2)用户输入要启动的Web主页的URL地址,浏览器将生成一个HTTP请求。 (3)浏览器连接到指定的Web服务器,并发送HTTP请求。 (4)Web服务器接到HTTP请求,根据请求的内容不同作相应的处理,再将网页以HTML文件格式发回给浏览器。 (5)浏览器将网页显示到屏幕上. 图1-2 Web的工作步骤 WWW世界中的标记语言 1.HTML语言 HTML(Hypertext Markup Language,超文本标记语言)是创建网页的计算机语言。所谓网页实际上就是一个HTML文档。文档内容由文本和HTML标记组成。HTML文档的扩展名就是.html或.htm。浏览器负责解释HTML文档中的标记,并将HTML文档显示成网页。 (1)HTML标记 HTML标记的作用是告诉浏览器网页的结构和格式。每一个标记用尖括号<>括起来。大多数标记都有一个开始标记和一个结束标记。标记不分大小写。多数标记都带有自己的属性。例如字体标记有FACE、COLOR、SIZE等属性:FACE定义字体;COLOR定义字体的颜色;SIZE定义字体的大小。 使用格式: BEIJING 。 网页中有很多文本链接和图片链接。链接,又被称为超链接,用于链接到WWW万维网中的其他网页上。在HTML文档中表示超链接的标记是,通过属性HREF指出链接的网页地址URL。 使用格式: BEIJING 。 (2)HTML程序 HTML程序必须以标记开始,以标记结束。在和标记之间主要由两部分组成:文件头和文件体。文件头用标记 来标识,文件体用标记来标识。在文件的头部通常包含整个网页的一些信息。例如标记是用来说明网页的名称;标记是用来说明网页的其他信息,如设计者姓名和版权信息等。所有在浏览器中要显示的内容称为网页的主体,必须放在标记中。下面给出的是一个空网页的HTML程序。 (在此标记中写网页的标题) (在此标记中写网页的内容) (3)HTML规范 HTML规范又称为HTML标准,它总在不断地发展。每一新版本的出现,HTML都会增加新的特性和内容。有关HTML版本的详细信息请访问网站。 在不同的浏览器中,网页的显示效果可能会有所不同。每一个浏览器都使用自己独特的方式解释HTML文档中的标记,并且多数浏览器不完全支持HTML的所有特性。因为,像Microsoft和Netscape公司在HTML标准上又开发了一些特有的HTML标记和属性,称之为HTML的扩展。这些标记和属性只被他们自己的浏览器所识别,不可能被其他公司的浏览器识别。如果浏览器不能识别HTML文档中的标记,则会忽略这个标记。 (4)HTML程序的编辑环境与运行环境 HTML文档是一个普通的文本文件(ASCII),不包含任何与平台、程序有关的信息。因此HTML文档可以利用任何文本编辑器来方便地生成。要注意的是HTML文档的扩展名必须是.html或.htm。运行HTML文档可以在任何浏览器下进行,并可在浏览器上查看网页的HTML源代码。 关于HTML语言中标记的种类与使用方法将会在第5章中更详细地进行介绍。 2.可扩展标记语言(XML) HTML是Web上的通用语言,随着Internet的深入人心,WWW上的Web文件日益复杂化、多样化,人们开始感到了HTML这种固定格式的标记语言的不足。1996年W3C开始对HTML的后续语言进行研究,并于1998年正式推出了XML(Extensible Markup Language,可扩展标记语言)。在设计网页时,XML提供了比HTML更灵活的方法。 (1)XML语言的特点 XML是国际组织W3C为适应WWW的应用,将SGML (Standard Generalized Markup Language)标准进行简化形成的元标记语言。简单地说,XML是使用标记来描述内容或与内容相关的形式信息的通用语言。一个XML文档由标记和字符数据组成。 而作为元标记语言,XML不再使标记固定,允许网页的设计者定义数量不限的标记来描述内容,同时还允许设计者创建自己的使用规则。 (2)XML的DTD DTD(Document Type Definition,文档类型定义)是一组应用在XML文档中的自定义标记语言的技术规范。DTD中定义了标记的含义及关于标记的语法规则。语法规则中确定了在XML文档中使用哪些标记符,它们应该按什么次序出现,标记符之间如何 嵌套,哪些标记符有属性等等。DTD可以包含在它所描述的XML文档中,但通常它是一份单独的文档或者一系列文档。作为外部文件可通过URL链接,被不同的XML文档 共享。 XML把DTD的定义权开放,不同行业可以根据自己的实际需求定义描述内容的DTD,以适应本行业内部的信息交流和存档需要。因此,适合于不同行业、不同平台的标记语言大批涌现。 (3)XML的CSS与XSL 强调内容描述与形式描述的分离,一方面可以使XML文件的编写者更集中精力于数据本身,而不受显示方式的细节影响;另一方面允许为相同的数据定义不同的显示方式,从而适合于不同应用、不同媒体,使XML数据得到最大程度的重用。XML文档数据的显示形式是通过样式单定义的。CSS(Cascading Style Sheets)是XML使用的一种标准的级联样式单,XSL(Extensible Style Language)则是可扩展的样式语言。 由于XML允许用户创建任何所需的标记,而通用浏览器却既无法预期用户标记的意义,又无法为显示这些标记而提供规则,因此用户必须为自己创建的XML文档编写样式单,样式单可以实现共享。 浏览器对一个XML文档的处理过程是,首先去关联它所指定的样式单文件,如果该样式单是一个XSL文件,则按照规定对XML数据进行转换然后再显示,XSL本身也是基于XML语言的,可以将XML转化为HTML后再显示。如果该样式单是一个CSS文件,浏览器就会按照样式单的规定给每个标记赋予一组样式后再显示。 Web数据库访问技术 Web数据库访问技术通常是通过三层结构来实现的,如图1-3所示。目前建立与Web数据库连接访问的技术方法可归纳为CGI技术,ODBC技术和ASP、JSP、PHP 技术。 Web数据库访问的三层结构 CGI技术 CGI(Common Cateway Interface,通用网关界面)是一种Web服务器上运行的基于Web浏览器输入程序的方法,是最早的访问数据库的解决方案。CGI程序可以建立网页与数据库之间的连接,将用户的查询要求转换成数据库的查询命令,然后将查询结果通过网页返回给用户。一个CGI工作的基本原理如图1-4所示。 CGI程序需要通过一个接口才能访问数据库。这种接口多种多样,数据库系统对CGI程序提供了各种数据库接口如Perl、C/C++、VB等。为了使用各种数据库系统,CGI程序支持ODBC方式,通过ODBC接口访问数据库。 CGI工作流程 ODBC技术 ODBC(Open Database Connectivity,开放数据库互接)是一种使用SQL的应用程序接口(API)。ODBC最显著的优点就是它生成的程序与数据库系统无关,为程序员方便地编写访问各种DBMS的数据库应用程序提供了一个统一接口,使应用程序和数据库源之间完成数据交换。ODBC的内部结构为4层:应用程序层、驱动程序管理器层、驱动程序层、数据源层。它们之间的关系如图1-5所示。由于ODBC适用于不同的数据库产品,因此许多服务器扩展程序都使用了包含ODBC层的系统结构。 ODBC的内部结构 Web服务器通过ODBC数据库驱动程序向数据库系统发出SQL请求,数据库系统接收到的是标准SQL查询语句,并将执行后的查询结果再通过ODBC传回Web服务器,Web服务器将结果以HTML网页传给Web浏览器,工作原理如图1-6所示。 Web服务器通过ODBC访问数据库 由于Java语言所显示出来的编程优势赢得了众多数据库厂商的支持。在数据库处理方面,Java提供的JDBC为数据库开发应用提供了标准的应用程序编程接口。与ODBC类似,JDBC也是一种特殊的API,是用于执行SQL语句的Java应用程序接口。它规定了Java如何与数据库之间交换数据的方法。采用Java和JDBC编写的数据库应用程序具有与平台无关的特性。 ASP、JSP、PHP技术 ASP是Microsoft开发的动态网页技术,主要应用于Windows NT+IIS或 Windows 9x+PWS平台。确切地说ASP不是一种语言,而是Web服务器端的开发环境。利用ASP可以产生和运行动态的、交互的、高性能的Web服务应用程序。ASP支持多种脚本语言,除了VBScript和Pscript,也支持Perl语言,并且可以在同一ASP文件中使用多种脚本语言以发挥各种脚本语言的最大优势。但ASP默认只支持VBScript和Pscript,若要使用其他脚本语言,必须安装相应的脚本引擎。ASP支持在服务器端调用ActiveX组件ADO对象实现对数据库的操作。在具体的应用中,若脚本语言中有访问数据库的请求,可通过ODBC与后台数据库相连,并通过ADO执行访问库的操作。关于ASP的编程技术将会在第7章中详细介绍。 JSP是Sun公司推出的新一代Web开发技术。作为Java家族的一员,几乎可以运行在所有的操作系统平台和Web服务器上,因此JSP的运行平台更为广泛。目前JSP支持的脚本语言只有Java。JSP使用JDBC实现对数据库的访问。目标数据库必须有一个JDBC的驱动程序,即一个从数据库到Java的接口,该接口提供了标准的方法使Java应用程序能够连接到数据库并执行对数据库的操作。JDBC不需要在服务器上创建数据源,通过JDBC、JSP就可以实现SQL语句的执行。 PHP是Rasmus Lerdorf推出的一种跨平台的嵌入式脚本语言,可以在Windows、UNIX、Linux等流行的操作系统和IIS、Apache、Netscape等Web服务器上运行,用户更换平台时,无需变换PHP代码。PHP是通过Internet合作开发的开放源代码软件,它借用了C、Java、Perl语言的语法并结合PHP自身的特性,能够快速写出动态生成页面。PHP可以通过ODBC访问各种数据库,但主要通过函数直接访问数据库。PHP支持目前绝大多数的数据库,提供许多与各类数据库直接互连的函数,包括Sybase、Oracle、SQL Server等,其中与SQL Server数据库互连是最佳组合。 网络数据库应用系统的层次体系 当前,Internet/Intranet技术发展异常迅速,越来越多的数据库应用软件运行在Internet/Intranet环境下。在此之前,数据库应用系统的发展经历了单机结构、集中式结构、客户机/服务器(C/S)结构之后,随着Internet的普及,又出现了浏览器/服务器(B/S)结构与多层结构。在构造一个应用系统时,首先考虑的是系统的体系结构,采用哪种结构取决于系统的网络环境、应用需求等因素。 客户机/服务器结构 1.二层C/S结构 二层C/S结构是当前非常流行的数据库系统结构,在这种结构中,客户机提出请求,服务器对客户机的服务请求做出回答。它把界面和数据处理操作分开在前端(客户端)和后端(服务器端),这个主要特点使得C/S系统的工作速度主要取决于进行大量数据操作的服务器,而不是前端的硬件设备;同时也大大降低了对网络传输速度的要求,因为只须客户端把服务请求发送给数据库服务器,数据库服务器只把服务结果传回前端,如图1-7所示。 在设计时,对数据可能有如下不同的处理形式。 (1)在处理时,客户机先向服务器索取数据,然后释放数据库,即客户机发出的是文件请求,在客户机端处理数据,最后将结果送回服务器。这种处理方式的缺点很明显:所有的应用处理都在客户端完成,这就要求客户端的计算机必须有足够的能力,以便执行需要的任何程序。更为糟糕的是,由于所有的处理均在客户端完成,每次运行时都要将文件整体传送到客户端,然后才能执行。如:Student表中有30 000条记录,客户端发出命令: Select * From Student Where Sno='200101' 这条命令将要求服务器将Student表中的所有记录传送到客户端,然后在客户端执行查询,结果只用到一条记录;如果查询的记录不存在,网络传输的数据实际上是无 用的。如此大的数据传输量是不可想象的。因此,人们提出了在服务器中能够执行部分代码的客户机/服务器结构。 (2)在处理时,客户机接受用户要求,并发给服务器;在服务器端处理用户要求,最后将结果传回客户机显示或打印。这种处理方式网络通信量较小。客户机向服务器发出的是处理请求,而不是文件请求,处理请求中的代码在服务器端执行后向客户机传送处理后的结果。 这样,为了特定任务,客户机上的程序和服务器上的程序协同工作:客户机端的代码用于完成用户的输入输出及数据的检查,而服务器端的代码完成对数据库的操作。 客户机/服务器结构的另一个主要特点在于软件、硬件平台的无关性。数据库服务器上的数据库管理系统集中负责管理数据,它向客户端提供一个开放的使用环境,客户端通过数据库接口,如ODBC(开放数据库连接)和SQL语言访问数据库,也就是说,不管客户端采用什么样的硬件和软件,它只要能够通过网络和数据库接口程序连接到服务器,就可对数据库进行访问。 在客户机/服务器结构中,常把客户机称为前台,而把服务器端称为后台。前台应用程序的功能包括用户界面、接收用户数据、处理应用逻辑、向后台发出请求、同时接收后台返回的结果,最后再将返回的结果按一定的格式或方式显示给用户。而后台服务器则负责共享外部设备、存取共享数据、响应前台客户端的请求并回送结果等工作。前台的应用程序和数据一般是用户专用的,而后台的数据和代码是所有用户可以共享的。 由于数据库服务器不仅要管理共享数据,保证数据的完整性,还要执行一部分代码,完成客户端的一些处理请求,所以对用于服务器的计算机提出较高的要求。最好要采用一台专用的服务器,有较快的处理速度,有大容量的硬盘和内存,支持磁带等大容量的存储设备。 上面讲的客户机/服务器结构将应用分在了客户机、服务器两级,称其为两层客户机/ 服务器结构。总之,两层C/S结构的基本工作方式是客户程序向数据库服务器发送SQL请求,服务器返回数据或结果。 这种C/S结构有两种实现方式,一种是客户来完成表示部分和应用逻辑部分,而服务器完成数据访问部分,这种情况是以客户为中心的,适用于应用相对简单、数据访问量不是很大的情况。另一种是以服务器为中心的,把一些重要的应用逻辑部分放到服务器上,这样可充分利用服务器的计算能力,减少网络上需要传送的数据。通常以存储过程和触发器的形式出现,但存储过程都依赖于特定数据库,不同数据库之间很难移植,而三层C/S结构可以很好地解决这个问题。 注意:触发器(trigger)是数据库系统中,一个在插入、删除、修改操作之后运行的记录级事件代码。不同的事件可以对应不同的动作。通常有3种类型的触发器:INSERT触发器、DELETE触发器和UPDATE触发器。 2.三层C/S结构 由于两层结构的客户机/服务器系统本身固有的缺陷,使得它不能应用于一些大型、结构较为复杂的系统中,故出现了3层结构的客户机/服务器系统,将两层结构中服务器部分和客户端部分的应用单独划分出来,即采用“客户机—应用服务器—数据库服务器”结构(如图1-8所示)。典型的数据库应用可分为三部分:表示部分、应用逻辑(商业逻辑)部分和数据访问部分,三层结构便是对应于这三部分。 图1-8 三层C/S结构 其中,应用服务器和数据库服务器可位于同一主机,也可位于不同主机。客户机是应用的用户接口部分,负责用户与应用程序的交互,运行在客户机端的软件也称为表示层软件。应用服务器存放业务逻辑层(也称为功能层)软件,是应用逻辑处理的核心,实现具体业务。它能响应客户机请求,完成业务处理或复杂计算。若有数据库访问任务时,应用服务器层可根据客户机的要求向数据库服务器发送SQL指令。应用逻辑变得复杂或增加新的应用时,可增加新的应用服务器。数据库服务器便是用来执行功能层送来的SQL指令,完成数据的存储、访问和完整性约束等。操作完成后再通过应用服务器向客户机返回操作结果。 浏览器/服务器结构 随着Internet技术和Web技术的广泛应用,C/S结构已无法满足人们的需要。因为在典型C/S体系中,通常为客户安装前端应用程序的做法已不再现实,并且限制客户端工作环境只能基于Windows、Macintosh或UNIX等操作系统也不切实际。于是基于浏览器/服务器结构(Browser/Server)的系统应运而生。 采用B/S结构后,在客户端只需安装一个通用的浏览器即可,不再受具体操作系统和硬件的制约,实现了跨平台的应用。 基于B/S结构的典型应用通常采用三层结构:“浏览器—Web服务器—数据库服务器”,B/S模式的工作原理是:通过浏览器以超文本的形式向Web服务器提出访问数据库的请求,Web服务器接受客户请求后,激活对应的CGI程序将超文本HTML语言转化为SQL语法,将这个请求交给数据库,数据库服务器得到请求后,进行数据处理,然后将处理结果集返回给CGI程序。CGI再将结果转化为HTML,并由Web服务器转发给请求方的浏览器,如图1-9所示。 图1-9 B/S工作原理 在B/S模式中,客户端的标准配置是浏览器,如IE;业务功能处理由独立的应用服务器处理,Web服务器成为应用处理的标准配置;数据处理仍然由数据库服务器处理。 从本质上讲,B/S结构与传统的C/S结构都是以同一种请求和应答方式来执行应用的,区别主要在于:C/S是一种两层或三层结构模式,其客户端集中了大量应用软件,而B/S是一种基于超链接(HyperLink)、HTML、Java的三级或多级C/S结构,客户端仅需单一的浏览器软件,是一种全新的体系结构,解决了跨平台问题。到目前,这两种结构在不同方面都有着广泛的应用。虽然C/S结构在Internet环境下明显不如B/S结构具有优势,但它在局域网环境下仍具有优势。 Internet/Intranet信息系统的多层体系结构 多层结构应用软件与传统的两层结构应用软件相比,有可伸缩性好、可管理性强、安全性高、软件重用性好等诸多优点,如何在Internet/Intranet环境下构建应用软件体系结构就成为一个非常重要的问题,也是现今软件体系研究的一个新热点。 目前各种技术层出不穷,如最初的静态HTML页面、简单的CGI网关程序、Java Applet程序,现在的ASP等Web数据库技术,还有动态的Java在线游戏及PHP技术等。 实际上,多层的概念是由Sun公司提出来的。Sun公司提出的多层应用体系包括4层:客户层、顶端Web服务层、应用服务层和数据库层。其中顶端Web服务层是Sun公司多层体系结构中非常重要的一层,它主要起代理和缓存的作用。顶端Web服务器的作用是缓存本地各客户机经常使用的Java Applet程序和静态数据,通常被放置在客户机所在的局域网内,起到一个Java Applet主机(向Web浏览器传送Java Applet程序的计算机)和访问其他服务的代理作用。与普通代理服务器的作用相同。构建多层结构应用软件时,选用Java平台是一个很好的选择,因为它跨越各应用平台。总之,在Java平台上构建多层应用软件体系代表着今后Internet/Intranet应用的趋势。

以大数据为主题的议论文

事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文推荐

在学习和工作中,大家总少不了接触论文吧,论文的类型很多,包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。为了让您在写论文时更加简单方便,以下是我精心整理的浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文,仅供参考,希望能够帮助到大家。

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文

1、大数据的基本概况

大数据(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据,其具有以下四个基本特性,即海量性、多样性、易变性、高速性。同时数据类型繁多、数据价值密度相对较低、处理速度快、时效性要求高等也是其主要特征。

2、大数据的时代影响

大数据,对经济、政治、文化等方面都具有较为深远的影响,其可帮助人们进行量化管理,更具科学性和针对性,得数据者得天下。大数据对于时代的影响主要包括以下几个方面:

(1)“大数据决策”更加科学有效。如果人们以大数据分析作为基础进行决策,可全面获取相关决策信息,让数据主导决策,这种方法必将促进决策方式的创新和改变,彻底改变传统的决策方式,提高决策的科学性,并推动信息管理准则的重新定位。2009 年爆发的甲型H1N1 流感就是利用大数据的一个成功范例,谷歌公司通过分析网上搜索的大量记录,判断流感的传播源地,公共卫生机构官员通过这些有价值的数据信息采取了有针对性的行动决策。

(2)“大数据应用”促进行业融合。虽然大数据源于通信产业,但其影响绝不局限于通信产业,势必也将对其他产生较为深远的影响。目前,大数据正逐渐广泛应用于各个行业和领域,越来越多的企业开始以数据分析为辅助手段加强公司的日常管理和运营管理,如麦当劳、肯德基、苹果公司等旗舰专卖店的位置都是基于大数据分析完成选址的,另外数据分析技术在零售业也应用越来越广泛。

(3)“大数据开发”推动技术变革。大数据的应用需求,是大数据新技术开发的源泉。相信随着时代的不断发展,计算机系统的数据分析和数据挖掘功能将逐渐取代以往单纯依靠人们自身判断力的领域应用。借助这些创新型的大数据应用,数据的能量将会层层被放大。

另外,需要注意的是,大数据在个人隐私的方面,容易造成一些隐私泄漏。我们需要认真严肃的对待这个问题,综合运用法律、宣传、道德等手段,为保护个人隐私,做出更积极的努力。

3、大数据的应对策略

布局关键技术研发创新。

目前而言,大数据的技术门槛较高,在这一领域有竞争力的多为一些在数据存储和分析等方面有优势的信息技术企业。为促进产业升级,我们必须加强研究,重视研发和应用数据分析关键技术和新兴技术,具体可从以下几个方面入手:第一,夯实发展基础,以大数据核心技术为着手点,加强人工智能、机器学习、商业智能等领域的理论研究和技术研发,为大数据的应用奠定理论基础。二是加快基础技术(非结构化数据处理技术、可视化技术、非关系型数据库管理技术等)的研发,并使其与物联网、移动互联网、云计算等技术有机融合,为解决方案的制定打下坚实基础。三是基于大数据应用,着重对知识计算( 搜索) 技术、知识库技术、网页搜索技术等核心技术进行研发,加强单项技术产品研发,并保证质量的提升,同时促使其与数据处理技术的有机结合,建立科学技术体系。

提高软件产品发展水平。

一是促进以企业为主导的产学研合作,提高软件发展水平。二是运用云计算技术促进信息技术服务业的转型和发展,促进中文知识库、数据库与规则库的建设。三是采取鼓励政策引导软硬件企业和服务企业应用新型技术开展数据信息服务,提供具有行业特色的系统集成解决方案。四是以大型互联网公司牵头,并聚集中小互联网信息服务提供商,对优势资源进行系统整合,开拓与整合本土化信息服务。五是以数据处理软件商牵头,这些软件商必须具备一定的基础优势,其可充分发挥各自的数据优势和技术优势,优势互补,提高数据软件开发水平,提高服务内容的精确性和科学性。同时提高大数据解决方案提供商的市场能力和集成水平,以保障其大数据为各行业领域提供较为成熟的解决方案。

加速推进大数据示范应用。

大数据时代,我们应积极推进大数据的示范应用,可从以下几个方面进行实践:第一,对于一些数据量大的领域(如金融、能源、流通、电信、医疗等领域),应引导行业厂商积极参与,大力发展数据监测和分析、横向扩展存储、商业决策等软硬件一体化的行业应用解决方案。第二,将大数据逐渐应用于智慧城市建设及个人生活和服务领域,促进数字内容加工处理软件等服务发展水平的提高。第三,促进行业数据库(特别是高科技领域)的深度开发,建议针对不同的行业领域建立不同的专题数据库,以提供相应的内容增值服务,形成有特色化的服务。第四,以重点领域或重点企业为突破口,对企业数据进行相应分析、整理和清洗,逐渐减少和去除重复数据和噪音数据。

优化完善大数据发展环境。

信息安全问题是大数据应用面临的主要问题,因此,我们应加强对基于大数据的情报收集分析工作信息保密问题的研究,制定有效的防范对策,加强信息安全管理。同时,为优化完善大数据发展环境,应采取各种鼓励政策(如将具备一定能力企业的数据加工处理业务列入营业税优惠政策享受范围)支持数据加工处理企业的发展,促使其提高数据分析处理服务的水平和质量。三是夯实大数据的应用基础,完善相关体制机制,以政府为切入点,推动信息资源的集中共享。

做到上面的几点,当大数据时代来临的时候,面临大量数据将不是束手无策,而是成竹在胸,而从数据中得到的好处也将促进国家和企业的快速发展。

大数据为经营的横向跨界、产业的越界混融、生产与消费的合一提供了有利条件,大数据必将在社会经济、政治、文化等方面对人们生活产生巨大的影响,同时大数据时代对人类的数据驾驭能力也提出了新的挑战与机遇。面对新的挑战与发展机遇,我们应积极应对,以掌握未来大数据发展主动权。

结构

论文一般由名称、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成,其中部分组成(例如附录)可有可无。

1、论文题目

要求准确、简练、醒目、新颖。

2、目录

目录是论文中主要段落的'简表。(短篇论文不必列目录)

3、内容提要

是文章主要内容的摘录,要求短、精、完整。

4、关键词定义

关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的,是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语,便于信息系统汇集,以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词,另起一行,排在“提要”的左下方。

主题词是经过规范化的词,在确定主题词时,要对论文进行主题分析,依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。(参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》)。

5、论文正文

(1)引言:引言又称前言、序言和导言,用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图,说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。

(2)论文正文:正文是论文的主体,正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容:

a.提出问题-论点;

b.分析问题-论据和论证;

c.解决问题-论证方法与步骤;

d.结论。

6、参考文献

一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料,列于论文的末尾。参考文献应另起一页,标注方式按进行。

7、论文装订

论文的有关部分全部抄清完了,经过检查,再没有什么问题,把它装成册,再加上封面。论文的封面要朴素大方,要写出论文的题目、学校、科系、指导教师姓名、作者姓名、完成年月日。论文的题目的作者姓名一定要写在表皮上,不要写里面的补页上。

事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。(如能帮到你,望您采纳!!谢谢!!)

获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号, 经在高等学校或科学研究部门学习和研究,成绩达到有关规定,由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。

与大数据相关的论文主题

在大数据环境下,计算机信息处理技术也面临新的挑战,要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展,以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文,希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下,计算机信息处理技术也面临新的挑战,要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展,以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前,大数据时代已经到来,大数据时代已经占领了整个环境,它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内,从稀少到普及,使人们的生活有了翻天覆地的变化,计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代,这就要求对计算机信息处理技术应用时,则也就需要在之前基础上对技术实施创新,优化结构处理,从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来,人们的信息接收量有明显加大,在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点,随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大,只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点,计算机在信息传播中传播途径相当广泛,传播速度也相当惊人,1s内可以完成整个信息传播任务,具有较高传播效率。在传播信息过程中,还需要实施一定的信息处理,在此过程中则需要应用相应的信息处理工具,实现对信息的专门处理,随着目前信息处理任务的不断加强,信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化,则也就是目前数据具有多种类型,在庞大的数据库中,信息以不同的类型存在着,其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化,从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升,尤其是当前软件技术的迅速发展,进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展,进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量,同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性,同时关联结构也越来越复杂,导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上,在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定,从而打破之前计算机信息处理中,硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足,在完成云计算机网络构建之后,才能够在信息处理过程中,真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型,但是在进行信息发布之前,工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理,此过程具有一定复杂性,首先需要进行数据收集,在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析,完成信息的初级操作处理,总体上来说信息处理主要包括:分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后,才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播,让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息,借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容,随着人们信息接收量的不断加大,对信息储存空间也有较大需求,这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中,已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求,因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足,但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求,在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3],从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式,不但可以有效的满足用户信息存储需求,同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现,导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移,构建出一些新的计算机信息关联结构,同时具有非常强大的数据关联性,从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题,一旦在信息处理过程中某个信息出现问题,也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候,也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立,必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析,这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升,并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向,但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足,也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障,就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设,另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养,提高管理人员专业素质和专业能力,从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求,同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟,对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测,因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系,因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理,这些信息一旦发生泄漏,就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看,这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中,首先需要完成数据采集,同时还要实时监控数据信息源,在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储,所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理,通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息,通过数据传送系统完整的传输到客户端,为用户阅读提供便利。 结语: 在大数据时代下,计算机信息处理技术也存在一定的发展难度,从目前专业方面来看,还存在一些问题无法解决,但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中,想要完成计算机更新也存在一定的难度,但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络,把网络数据和计算机硬件数据两者分开,也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用,2014,(05):105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用,2014,(08):49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技,2014, (12):89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用,2014,(21):109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要:大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面,全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时,也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言,能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而,如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词:计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后,传统的计算工作已经逐步被淘汰出去,为了在新的竞争与挑战中取得胜利,许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究,为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临,大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲,大数据指的是这样的一种现象:互联网在不断运营过程中逐步壮大,产生的数据越来越多,甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战,随着科技的发展,计算机信息处理技术一定会越来越完善,为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革,在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊,在这里,数据才是最核心的资产,对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战,但是也会迎来很大的机遇,因为只是作为一种共享的公共网络资源,其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机,而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以,知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见,这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年,大数据应用带来令人瞩目的成绩,不仅国内外的产业界与科技界,还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来,大数据的内涵应是数据的资产化和服务化,而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下,为了降低成本获得更好的能效,越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍,以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面,覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN,以及Spark等新型系统架构介绍外,还将探讨研究流式计算(Storm,Samza,Puma,S4等)、实时计算(Dremel,Impala,Drill)、图计算(Pregel,Hama,Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代,借力计算机智能(MI)技术,通过更透明、更可用的数据,企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策,让企业真正实现高度的计算机智能决策办公,下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业:XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件,减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为,发现行为趋势,并找出存在缺陷的环节,从而帮助公司及时采取 措施 ,保留客户。此外,IBM新的Netezza网络分析加速器,将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台,帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料,能分析出多种使用者行为和趋势,卖给需要的企业,这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析,对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化,再以最快捷的方式推送给指定负责人,使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营:辛辛那提动物园使用了Cognos,为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此,动物园可以获得新的收入来源和提高营收,并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点,确定最好的网点位置,帮助这个银行更好地运作业务,推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征,提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中,数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段,简记为SEMMA: Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为:包含足够的重要信息,同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为:数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据,增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为:统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标,通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为:变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果,我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为:线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为:比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而,在获得满意结果之前,可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后,可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据,这是大多数数据挖掘问题的目标。此外,先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具,比如:能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具,以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器,便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型,从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统,通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构,进一步补充了数据挖掘过程,实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中,您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中,这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的:一方面,掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面,具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里,数据采集、存储和数据分析技术飞速发展,大大降低了数据储存和处理的成本,一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能,并且大幅降低了成本,使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献: [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑,2009. [2]张帆,朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术,2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电,1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报,1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社,2000. [6]张浩,郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息,2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报,2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新,在该种环境背景下大数据风潮席卷全球,尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟,各领域行业对此也给予了较高的关注,针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据,依托于大数据实现长足发展,本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析,之后探讨依托于大数据良好推进CAT,以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言:相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源,另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性,走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中,相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战,正面CAT工作,进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇,具体来讲,信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱,当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势:其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系,而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升,尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究,相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势,也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变,尤其是在当下海量数据生成背景下,人工审计具备较强滞后性,只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求,而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇,更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战,具体来讲,审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量,数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面,而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低,如数据方面人为随意修改删除等等,而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上,对数据质量予以有效保障需要从两方面入手,其一是把控电子数据有效存储,简单来讲就是信息存储,对电子信息进行定期检查,监督数据实际传输,对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等,进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集,通常电子数据具备多样化采集方式,如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集,该种直接采集需要备份初始传输数据,避免数据采集之后相关人员随意修改,更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等,最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高,从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立,建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储,更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术,则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化,而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性,最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外,还集中在审计人员的强化培训上,具体来讲,培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点,可以构建统一培训平台,在该培训平台中予以多元化资料的分享,聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课,提供专业技能知识沟通互动等等机会,最终通过强化培训提升审计人员综合素质,更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知,当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整,依托于大数据促使审计人员得以素质提升,并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效,而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢: 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文

《大数据技术对财务管理的影响》

摘 要:大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具,而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据,更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战,而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响,以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。

关键词:大数据;财务管理;科学技术;知识进步

数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁,无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作,充满着尔虞我诈和勾心斗角,那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争,实际上不是在维持什么所谓的正义和和平,抑或为了人间的正道,而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术,尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”,实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的,汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术,看起来美轮美奂,实则隐含着杀机,那就是由于人们把技术当成了目的后,导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下,发明了诸多所谓的机械装置,中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下,发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭,结果却越来越奢侈;本来想节约,结果却越来越浪费;本来想善良,结果却越来越邪恶;本来想美好,结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说:“人是什么?一半是天使,一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候,其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候,结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术,我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响,以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。

一、大数据技术加大了财务数据收集的难度

财务数据的收集是一个复杂的系统工程,国际上一般采用相对性原则,即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算,接着对粗糙的数据进行系统的罗列,最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库,就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式,所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据,一般都会暴露自己的bug地址源,网管可以循着这一唯一性存留,通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址,于是根据人机互动原理,再加上各种网吧所安装的监控平台,可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑,那么财务数据的收集似乎变得易如反掌,而事实并非如此。因为:①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击,如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用,数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间,很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的,教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前,很难实现资源的共享,这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。

二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性

对于搞财务管理的人来说,财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件,真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联,彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上,分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门,但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算,现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素,抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说,更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析,不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类,不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术,不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬,导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成,即时仓促做完的案例,也会因为数据分析技术的落后而授人以柄,有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火,那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失,在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说,能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律,敬畏生生不息的科学革命,认真领会行政首长的战略意图,提升自己的数据分析技术,升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意,期望技术的静止或者倒退,抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事,可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。

三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战

一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题,其意义不可小视。一般来讲,单位在遴选财务管理部门管理人员的时候,大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁,这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们,单纯看眼前的表现和话语的华丽,不仅不能对人才的素质进行准确的评价,而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败,国人大多重视了制度和道德的缘起,却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”,不对任何政治权力开绿灯,国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上,中国的所有腐败,不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失,都在很大程度上与财务人员有关,可能有些管理人员会强调那不是自己的责任,出纳签字是领导的授意,会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上,处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的,甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是,伴随着数字模拟技术的演进,财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善,相关领导伸手向财务要钱的行为,不仅会受到数据进入权限的限制,而且还会受到跟数据存留的监控,只要给予单位科技人员以足够的权限,想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单,而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。

四、大数据技术加大了单位信息保密的难度

IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出:“客观上讲,大数据技术的正面效用是非常明显的,但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到,在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动,这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域,大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码,实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下,任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动,而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后,所剩下的就是信息和数据的搜集了,只要有足够的数据源,信息的户的几乎是轻而易举的。

2003年,北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件,并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术,但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证,可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务,同时防止敏感数据库外泄,为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品,就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想,如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话,那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说,即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里,我们也应该尽量提升自己的保密意识,加强对个人信息的保护和合理运用。

作者简介:田惠东(1967- ),女,汉族,河北定兴人,副高级会计师,本科学历,研究方向:财务管理,单位:保定市第一医院

首先介绍大数据带来的好处,然后介绍大数据带来的弊端。

大数据带来的好处

1、大数据便利我们的生活:

自助缴水、电、燃气、电视费,汽车摇号、手机充值、违章查询、公积金查询、手机代开发票、查询法院案子进展,这是运用大数据促进保证和改善民生的典型事例。此外,大数据还运用到智能家居中,智能照明体系等。

2、大数据便利看病:

大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录,包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。大数据收集病人信息,可以尽早发现疾病,对于患者来说,不但降低了身体健康受损的风险,同时也能够减少医疗支出。

另一个创新是可穿戴设备的应用,这些设备能够实时汇报病人的健康状况。这些新的分析设备具备同样的功能,但能在医疗机构之外的场所使用,降低了医疗成本,病人在家就能获知自己的健康状况,同时还获得智能设备所提供的治疗建议。

3、大数据便利我出行:

人们的出行越来越离不开大数据的协助,运用电子地图,初来乍到的游客可以在生疏的城市自由行走;繁忙一天的上班族可以查询最快回家的交通方法;出租车司机经过语音导航,知晓前方路程状况,防止堵车或超速违章。

大数据仍是缓解交通压力的利器,它可以猜测未来交通状况,为改善交通状况供给优化方案,这有助于交通部门进步对路程交通的把控才干,防止缓和解交通拥堵。

4、利用大数据提升自己:

大数据技能不只能够提高人们使用数据的效率,并且能够实现数据的再使用和重复使用,进而大大降低交易成本,提升人们开发自我潜能的空间。

大数据的弊端

1、个人数据隐私与安全

大数据会记录浏览习惯,购买习惯,常用淘宝支付宝这些软件的人,消费能力、购物习惯、活动产所、收入情况、生活质量、年龄、身高、体重、鞋码、三围、口味等,都是可以分析出来的,这些基本囊括了我们的生活。

个人数据安全就成了一个大问题,一旦数据泄露(或被买卖),可能会对用户人身财产、国家和公司的安全造成威胁。

2、大数据杀熟

杀熟,即同样的商品或服务,老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多。

包括滴滴出行、携程、飞猪、京东、美团、淘票票等多家互联网平台均被曝疑似存在“杀熟”情况,涵盖在线差旅、在线票务、网络购物、交通出行等多个领域,特别是OTA(Online Travel Agent)在线差旅平台较为突出。

大数据的价值体现

1、对许多顾客供给产品或服务的企业可以运用大数据进行精准营销。

2、做小而美形式的中小微企业可以运用大数据做服务转型。

3、面对互联网压力之下,有必要转型的传统企业需求与时俱进充沛运用大数据的价值。

在当前的“大数据”时代,人们可能会受到大数据带来的损失。大数据分析包括使用来自多个来源的大量数据进行链接和分析,以发现预测人类行为的模式。即使在完全合法的情况下,这样的分析也会伤害到人们的利益。

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