農村電子商務大數據范文第1篇
摘 要：從產業規模、產業形態、區域分布、產業競爭格局、產業政策和交易市場等6個方面來全面分析我國大數據產業發展的現狀，并進一步從數據產權、政府數據、數據價值、數據安全和保護、大數據企業、大數據人才和大數據技術7個方面深入分析我國大數據產業發展面臨的主要問題。以問題為導向，針對性的提出了加快我國大數據產業健康有序發展的對策建議。
關鍵詞：大數據；大數據產業；數據產權；政府數據開放共享
在信息化社會，大數據已成為與自然資源、人力資源一樣重要的戰略資源，正在改變各國綜合國力，重塑未來國際戰略格局。近年來，發達國家把大數據產業作為強國之基、興國之本，紛紛加快布局大數據產業。由美國率先推動引領，歐盟、日本等發達國家緊隨其后，紛紛出臺國家層面的大數據發展戰略規劃和促進大數據產業發展的相關政策，先后拉開了大數據戰略的大幕，有力地推動了大數據產業化、市場化的進程。從全球看，美國始終保持著大數據產業的領先地位，不僅大數據產業發展步入大規模商用階段，而且大數據已廣泛滲透到經濟、政治、教育、安全和社會管理等眾多領域。相形之下，我國大數據產業還處于起步發展階段，但自2014年3月《政府工作報告》中首次出現“大數據”字眼以來，國務院于2015年8月31日頒發了《促進大數據發展行動綱要》，《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議》中又明確提出：“實施國家大數據戰略，推進數據資源共享”，2017年1月17日，工信部還發布了《大數據產業發展規劃（2016—2020年）》。隨著黨中央、國務院密集推出一系列促進大數據發展的頂層設計與戰略部署，我國大數據產業出現良好的發展勢頭，迎來了快速發展的黃金時期。
但是由于我國大數據產業發展起步較晚，加之大數據的關鍵核心技術發展比較滯后和與之配套的相關工作準備不足，大數據產業發展中面臨許多亟待解決的問題，其主要表現在數據產權確權難；政府數據開放度低；數據收集和共享困難，商業價值不高；數據安全、隱私保護及管理體系不完善；大數據企業規模小，領軍企業缺乏；大數據人才供求失衡，合格人才匱乏；大數據技術創新不足，關鍵技術研發應用比較落后等問題。我們直面大數據產業發展中存在的這些問題，在系統分析我國大數據產業發展現狀及其面臨主要問題的基礎上，針對性地提出了加快我國大數據產業健康有序發展的對策思路，為加快推進我國大數據產業發展建言獻策。
一、我國大數據產業發展現狀分析
1.大數據產業發展態勢良好
我國大數據產業展現出良好的發展態勢，從2014年以來，我國大數據產業規模不斷擴大，2014年大數據產業規模為1038億元，預計到2020年我
收稿日期：2018-01-15
作者簡介：茶洪旺，男，北京郵電大學經濟管理學院教授，博士生導師（北京 100876）。
鄭婷婷，女，北京郵電大學經濟管理學院博士生（北京 100876）。
國大數據產業規模將達到13626億元，增加10倍以上，增長幅度巨大，詳見圖1。
圖1 2014—2020年中國大數據產業規模變化
數據來源：貴陽大數據交易所《2016年中國大數據交易白皮書》第26頁，其中2017—2020年數據為預測數據。
隨著我國大數據快速發展，大數據所形成的價值也得到快速提升，我國大數據市場規模在全球大數據市場規模中的比重將越來越大，并最終與全球增速保持同步。預計到2020年中國大數據產業規模占全球大數據產業規模的比重將達到20%以上，占美國大數據產業規模的50%以上，超過歐洲大數據產業規模。
2.大數據產業形態基本形成
目前，我國大數據產業基本形成了以數據資源、產品技術和應用服務等三大部分為主的產業形態。
數據資源方面，我國在數據資源量和豐富程度上具有優勢。中國擁有全球第一的人口基數、互聯網用戶數和移動互聯網用戶數，網絡化、智能化、平臺化的采購、生產、營銷等開始受到越來越多的中國企業關注，中國已成為名副其實的“世界數據中心”。截至2017年6月，中國網民規模達到7.51億，互聯網普及率達到54.3%①，涌現出阿里巴巴、騰訊、百度、京東等一批擁有巨大數據儲量和先進數據管理能力的互聯網企業。隨著“互聯網+”和“中國制造2025”的不斷推進，產業互聯網和物聯網有望快速發展，機器對機器（M2M）的通信將會帶來大幅的數據增量。IDC的數據顯示，我國數據將會呈現出爆發式增長，占全球的比重將會大幅提高，預計2020年中國數據總量將會達到8060EB，約占全球的18%②。
產品技術方面，全球大數據技術以開源為主，中國以跟隨為主。全球大數據技術格局目前可以分為三個陣營。一是原創理論輸出。代表公司是谷歌，其相關成果為大數據存儲、處理和分析奠定理論基礎。二是技術制高點。以雅虎、臉書、阿帕奇等美國公司為代表，主要提供開源的大數據分析架構服務。三是產業先鋒隊。以IBM、微軟、甲骨文、EMC等傳統IT巨頭為主，主要針對行業用戶提供基于Hadoop和Spark的商用產品和解決方案。國內產品技術集中于應用層，相關企業大部分處于第三陣營，且處于跟隨者地位，與國外同陣營企業實力差距較大，僅有少數企業（如阿里巴巴、華為等）可以進入第二陣營。
數據應用方面，我國政府和企業都高度重視大數據應用，并在政務服務、互聯網、智能制造等方面取得成效。政務方面，多個地方已經根據實際情況展開大數據云平臺建設，貴州借助“云上貴州”系統平臺上線“7+N”朵云、河南省上線“中原云”、云南省政府上線“云上云”等；互聯網方面，百度的“中國大腦”戰略、阿里的“從IT到DT”、騰訊的“大數據連接的未來”等都圍繞數據驅動進行布局。在智能制造領域，以三一重工為例，其已形成了5000多個維度、每天2億條、超過40TB的大數據資源，并通過大數據分析，達到實時監測設備作業情況、關鍵零件磨損、油耗以及承壓情況等，確保在問題出現之前就能發出預警，從而實現對成本的精準控制，并大幅提高用戶服務質量。
3.大數據產業呈現區域聚集分布狀態
我國大數據產業聚集發展效應開始顯現，從東部沿海地區到中西部內陸地區，大數據產業發展區域分布呈現出聚集發展的良好局面，合作協同發展將成為大數據產業的常態。目前已形成了以貴安新區為核心的綜合試驗區，以北京為核心的京津冀大數據聚集區，以深圳、廣州為核心的珠三角大數據聚集區，以上海、江蘇、浙江為核心的長三角地區大數據聚集區。此外，重慶、武漢、西安、成都、鄭州等地也在積極發展大數據產業，并取得一定成績。中關村大數據產業園（北京）、仙桃數據谷（重慶）、大數據科技產業園（成都）、白沙大數據產業園（河南）、江蘇省大數據特色產業園（江蘇）等一大批大數據產業園區紛紛落地。
4.初步形成互聯網巨頭引領的產業競爭格局
我國國內互聯網企業巨頭百度、阿里巴巴、騰訊及京東等憑借自身在網絡信息方面的優勢，率先獲取了大量的用戶數據，在我國大數據發展中搶占先機，用以支撐自身的電子商務、定向廣告和影視娛樂等業務，走在國內大數據應用的前列。同時，在互聯網產業O2O的趨勢下，互聯網企業逐漸將業務延伸到金融、保險、旅游、健康、教育、交通服務等多個行業領域，這極大地豐富了互聯網企業的數據來源，促進了其數據分析技術的發展，進一步奠定了我國大型互聯網企業在大數據領域的地位，同時也擴展了大數據分析在諸多行業的應用。
5.大數據產業政策不斷完善
為了促進大數據產業的發展，我國從中央到地方陸續出臺一系列大數據產業政策措施助推大數據產業發展。截至2016年中旬，中共中央和國務院出臺了14個關于大數據產業的政策，各部委也出臺了13個與大數據產業密切相關的政策，上海、貴州、重慶、天津等23個?。ㄊ袇^）出臺了76個與大數據相關的政策和規劃，呈現出中央高度重視、地方積極推動的良好局面。實踐證明，從中央到地方政府出臺的一系列政策舉措，對促進我國大數據產業發展發揮著重要的推進作用：中央層面頒布的戰略能夠對大數據產業的發展起到統籌規劃的作用；而地方層面的政策則能夠幫助地方利用政府部門強大的資源整合能力，為大數據產業的發展提供各種財政、資金、資源等的保障，推動我國大數據產業更加健康有序的發展。
6.數據交易市場發展迅速
數據交易是指對數據的一系列權益（如所有權、使用權、收益權等）進行價值評估和交換的過程。目前，我國數據交易市場發展迅速，截至2016年7月，我國已經成立的大數據交易所、交易中心和平臺達到15家。其中，中關村數海大數據交易平臺成立于2014年2月，是我國首個大數據交易平臺。這些數據交易平臺的誕生和運作為企業、政府、科研乃至個人提供了數據交易和應用的場所，對于其盤活手中沉積的海量“數據資產”，打破“數據孤島”起到了極大的助力作用。
二、我國大數據產業發展面臨的主要問題
我國大數據產業還處于起步階段，盡管取得了一定的成果，但作為新的產業業態，其在發展中依舊面臨著許多問題，主要表現如下：
1.數據產權確權難
數據產權確權問題是我國大數據發展所面臨的難題。產權制度是市場經濟的基本制度。由于數據具有可復制、易更改等特性，且權屬鑒定復雜，數據產權界定是當前大數據產業發展亟須解決的疑難問題。實踐證明，由于目前數據產權確權問題依舊懸而未決，導致基于原始的用戶數據，在去除個人身份屬性之后的數據歸屬問題不明確，數據擁有方不愿或不敢把數據拿出來交易，直接制約了數據交易的發展步伐，進而嚴重制約了大數據產業的發展。即便是目前有不少的數據交易平臺、交易所和交易中心，但是脫離了明確的數據產權界定這一基礎，數據交易只能是摸著石頭過河式的一種嘗試，勢必會引發數據交易市場中一系列糾紛，增加大數據產業發展風險。
2.政府數據開放度低
目前，雖然北京、上海、貴州等一些地方政府已經嘗試建立了省市一級的數據開放門戶，但我國尚未建立全國統一的數據開放門戶，政府數據開放程度比較低，主要表現在以下方面：
第一，政府部門對數據開放的認識還不到位，已開放共享的數據時效性低、機器可讀性差。一些地方政府片面地認為數據開放就是把數據公開出來。實際上，數據開放是一項系統性工程，涉及數據的機器可讀、數據格式、數據許可、數據接口等問題。
第二，政府數據開放動力不足。究其原因，主要根源于兩個方面，一是一些政府數據的質量并不高，部門間的數據不一致情況突出，數據一旦開放出來，可能造成負面影響而由此不敢為。二是一些政府重在眼前“政績”考慮，雖然政府數據開發共享蘊藏著巨大的經濟和社會價值，但在短期內很難凸顯“政績”，由此就不積極作為。
3.數據收集和共享困難
大數據產業發展的動力首先來自于數據流動，尤其是跨行業、跨部門，甚至跨地域的數據流動與共享。但是我國存在比較嚴重的“數據割據”“數據孤島”和“碎片化”現象，有價值的公共資源和商業數據基本處于死鎖狀態，無法順暢流動。具體表現在以下方面：
第一，我國數據標準化程度低，數據收集困難。由于我國數據標準體系建設的基礎工作薄弱，早期信息化建設缺乏頂層設計，自主構建大型信息系統的能力不足，且大量的企業沒有意識到信息化建設的重要性，導致目前依靠這些信息系統收集到的數據普遍存在兼容性不足、數據質量參差不齊、數據標準化程度較低等問題，直接制約了數據的流動。
第二，數據源之間處于孤立存在狀態，數據整合共享困難。由于數據源之間孤立存在，缺少流動和整合，很多企業擁有的數據都是片段數據，很難形成完整的、具有商業價值的數據，導致利用大數據之前需要做大量數據處理的工作，整合效率低，整合難度非常大，數據使用成本過高，商業價值降低。
4.數據安全保護及管理體系不完善
數據安全與大數據產業必須同步推進發展，沒有數據安全，大數據產業不可能持續發展。但由于我國數據安全和隱私保護不足，增加了大數據產業發展風險，主要表現在以下方面：
第一，法律法規不健全，沒有建立起相關管理體系。我國數據安全和保護相關的法律法規仍不健全，政府信息資源開放共享制度仍然缺位，長期以來，國內政府部門和企業對數據資源沒有足夠的重視，未設置相關的管理機構和管理規章，數據管理處于分散、無序狀態，導致目前還未建立起兼顧安全與發展的大數據開放、管理和安全保障體系。
第二，自主設備采用不足，容易導致數據泄密。我國大量的信息系統和聯網工業設備都是使用國外的服務器、路由器、數據庫、操作系統等，對自主設備的采用較少，在商業或其他利益的驅使下，國外相關廠商可以肆無忌憚地獲取我國個人和企業的各類數據，很容易導致我國的數據資源泄密，不利于對數據資源的保護。
第三，國內數據主體對于數據隱私的重要性認識不足。我國的相關廠商尚未意識到數據的重要性，缺乏保護數據資源的意識，而技術能力的不足也使得相關廠商無法真正有效地廣泛存儲、利用和保護屬于自己的數據。
第四，對侵犯數據隱私和安全的相關行為處罰不足。數據保護相關的執法力度、處罰程度也存在不足，過去幾年，包括攜程、支付寶、天涯網、12306等眾多互聯網企業發生了多起重大的數據泄露事件，但是對涉事企業的處罰力度較輕微。
5.大數據企業領軍企業缺乏
從主導大數據產業生態建設的領軍企業看，我國與發達國家還有較大差距，目前還沒有出現能夠引領大數據產業的大企業。當前，我國大數據產業還處于發展早期，主要以中小企業為主，企業人數從幾十人到幾百人不等，分布于各個細分領域之中，競爭非常激烈，很少有營業收入超過10億元的大企業。我國大數據產業起步較晚，導致大數據產業鏈還需要進一步構建和完善，垂直方向尚未出現可以建立行業標準、領導行業發展的骨干型大數據企業。
6.大數據合格人才匱乏
我國大數據產業的發展和競爭歸根結底取決于數據人才隊伍建設。我國目前大數據人才供求嚴重失衡。
第一，復合型人才總供給不足。大數據的發展離不開掌握大數據技術的復合型人才，而目前系統地掌握數學、統計學、數據分析、機器學習和自然語言處理等多方面綜合知識的復合型大數據人才卻十分短缺。再加上我國大數據專業教育起步時間太晚，大數據人才的培養速度無法追趕正在發展中的大數據市場。根據2017年《大數據人才報告》顯示，未來3—5年內我國大數據人才的缺口將高達150萬人。
第二，大數據人才崗位供求失衡，技術類人才稀缺。除了總供應不足之外，大數據人才還面臨崗位供需不均衡的現象。在大數據崗位需求之中，數據分析、系統研發等相關技術類崗位的需求遠大于供給，而數據管理崗位的人才供給卻大于其需求。所以在大數據人才需求中，技術類人才的稀缺程度要大于管理類人才。
第三，大數據人才地域供求失衡。地域供求失衡現象也是大數據人才供求面臨的一個問題。我國大數據產業在區域發展上呈現區域聚集分布狀態，除了經濟發達的北京、上海、廣州等地之外，西南地區的貴州、重慶也是大數據產業聚集發展的地區。從大數據人才的流動情況來看，大數據人才主要流向信息化基礎好、產業政策扶持力度大的地區，中西部和東北地區的數據人才則流出較多，這種地域失衡狀態，導致中西部地區的數據人才不足，大數據產業的發展受到限制。
7.大數據技術創新不足
我國在大數據重點領域的關鍵技術創新還處于跟隨狀態，與發達國家相比，在數據采集、分析、存儲管理、數據安全以及數據實時在線處理、非結構化處理等方面都存在較大差距。由于自主研發能力不足，沒有形成自主可控的大數據技術框架，難以滿足各行各業大數據關鍵技術應用需求，大數據產業高端化發展步履維艱。我國大數據產業的技術創新能力不足主要體現在三個方面：
一是缺乏核心技術。大數據產業涉及數據采集、清洗、存儲、挖掘等一系列過程，我國本土軟件企業技術積累薄弱，在底層架構和核心算法方面不具備優勢，在核心數據技術掌握方面較為薄弱，真正能主導構建大數據產業生態的企業尚未出現。
二是產業鏈構建不完整。大數據產業的發展需要從底層芯片到基礎軟件再到應用分析軟件等信息產業全產業鏈的支撐，目前國內無論是在新型計算平臺、分布式計算架構，還是在大數據處理、分析和呈現方面均與國外存在較大差距，難以支撐大數據產業鏈的構建。
三是大數據產業生態體系建設滯后。我國關鍵數據技術的創新和開源生態建設方面還處于跟隨狀態，相關企業主要基于已有的開源平臺進行優化和構建適合自身業務需求的大數據平臺，缺乏構建產業生態的技術實力和資金支持，涵蓋數據采集、加工、管理、分析和應用全鏈條的大數據產業生態體系還需要加大力度培育。大數據產業生態體系建設滯后，導致無法真正掌握大數據產業話語權。
三、加快大數據產業健康有序發展的對策建議
1.加強數據產權方面的制度建設
可參照《中華人民共和國物權法》相關規定，結合數據資源的特點，研究并明確數據產權的法律定義、內容、權利和保護等內容，明確數據產權的資產屬性和交易屬性，明確產權所有者享有依法進行數據交易的權利。在數據產權確權過程中，建議在保護個人隱私的前提下，將企業獲取數據的權屬優先和側重分配于企業，以保證企業可以實現數據收益與其投入相匹配。
2.加快建立完善大數據產業發展的相關法律法規制度
大數據正在改變世界，但它并沒有改變人們對于數據安全和個人隱私保護的意識，數據安全和隱私保護是大數據發展的世界性難題。目前，我國大數據安全保護的能力十分有限，大數據安全及隱私保護的法律法規缺失，大大增加了我國大數據產業發展風險。鑒于目前我國僅有貴州省2016年1月15日出臺了《貴州省大數據發展應用促進條例》，其他省市和中央政府都還沒有制定有關數據安全和隱私保護的單行法律法規，建議先考慮加快起草和頒布“信息保護法”和“數據開放法”，加強數據安全和個人隱私保護，明確數據安全邊界，保障大數據采集、使用等環節中個人隱私信息不受侵犯。參照《中華人民共和國物權法》，研究制定“數據產權法”，明確數據產權法律定義、內容、確權和保護等內容，明確數據產權的資產屬性和交易屬性，明確產權所有者享有依法進行數據交易的權利。
在大數據時代，我國制定“數據法”已變得越來越迫切，建議把制定“數據法”盡早列入全國人大立法計劃，做好與之前出臺的相關法律法規的銜接，待時機成熟時，出臺“中華人民共和國數據法”?！皵祿ā敝饕獌热菀倓t和附則兩部分：總則包括數據權屬、數據使用、數據公開、數據交易、數據保護、數據治理、數據取證、法律責任等；附則作為總則和分則輔助性內容而存在的一個組成部分，對本法有關專業用語和相關問題進行解釋說明。
3.加快推進數據資源開放共享步伐
加快推進數據資源開放共享步伐，促進數據互聯互通、開放共享，著力點主要應放在政府數據資源開放共享、數據標準化和數據共享平臺建設。
一是加快推進政府數據資源開放共享步伐。要把加快推進政府數據資源開放共享步伐的著力點放在全面深化政府行政體制改革上來。我們只有也唯有全面深化行政體制改革，創新行政管理方式，從根本上打破部門行業條塊分割的體制壁壘，徹底解決時下一些政府部門存在“不愿開放共享”“不會開放共享”“不敢開放共享”這種為官不為、懶政怠政局面，才能破解目前大數據發展面臨的“數據孤島”“數據碎片化”難題，進而推動大數據資源整合與集成應用，提高大數據產業資源配置效率。
根據我國國情，當前要把政府數據開放共享納入政府工作重要職責，明確職責主體，確立政府數據開放共享的主管部門、工作職責和工作考核機制；盡快制定出臺“開放數據發布指南”和“公共數據資源開放共享管理辦法”，明確界定數據開放邊界、范圍、原則和安全保障范圍等，制定數據開放共享行動計劃，加快推進政府數據資源開放共享步伐。
二是有序建立完善大數據平臺。首先，要按照開放共享的內容范圍和相關標準，加快統籌建立完善國家、省、市、縣四級政府數據資源開放共享平臺，實現政府數據資源互聯互通，開放共享。其次，要按照互利共贏、有序推進、互聯互通、協調發展的原則統籌布局大數據交易平臺。同時要特別警惕避免功能定位趨同的大數據交易平臺盲目發展，同質化嚴重以致發生惡性競爭，造成社會資源和社會資本的巨大浪費。
4.加大對大數據產業發展的財政金融政策支持力度
加快大數據產業發展，不僅要充分發揮企業的主體作用和有效市場的主導作用，而且要更好發揮有為政府的引導作用。實現“有為政府”與“有效市場”的有機統一，保障市場在資源配置中起決定性作用。
一是加大財政政策支持，注重配套政策的應用。政府要加大對大數據產業的財政投入，充分發揮財政資金的引導作用。首先，要盡快完善政府采購大數據服務的配套政策，加強各級政府和企業對大數據開發應用的支持力度。鼓勵政府部門和公用事業的信息化應用中采購大數據技術，以政府采購數據引導產業發展。其次，要加快推進出臺實施大數據產業生態中的相關企業享受稅收優惠政策。對符合國家稅收優惠政策規定的大數據企業，經相關部門認定后實施更加優惠的企業所得稅政策。對于市場前景良好的大數據初創企業，納入小微企業優惠政策扶持。對符合稅法相關規定的大數據新技術、新產品、新工藝研究開發費用，實施加計扣除政策。
二是建立財政專項扶持基金。建立國家大數據產業發展投資基金，吸引社會資金參與，擴大大數據產業投融資能力，重點扶持基礎性、關鍵性產業領域；設立大數據產業發展專項基金，用于支持大數據技術研發、產業化項目和重大工程。
三是加大投融資扶持政策力度。深化金融服務改革，為大數據產業發展提供良好的資金扶持。首先，各級地方政府要積極引導創業投資基金投向大數據產業，鼓勵設立一批投資于大數據產業領域的創業投資基金；其次，鼓勵地方設立支持大數據產業發展的風險投資基金和股權投資基金，引導社會資金投資大數據產業；最后，引導和鼓勵符合上市條件的大數據企業在國內上市，拓寬大數據企業直接融資渠道。
5.加強大數據重點領域關鍵技術自主研發創新與應用
大數據產業是技術和應用雙重驅動的產業，必須通過加大關鍵技術研發支持力度和擴大應用范圍來增強大數據產業的核心競爭力。
一是加大財政資金對關鍵基礎共性技術的研發支持力度。建議在國家層面上設立大數據關鍵基礎共性技術研發的國家財政專項資金，支持突破一批核心技術，以期形成構建具有核心技術自主權的大數據產業鏈的能力。即突破大數據采集、大數據分析與挖掘、大數據可視化、存儲管理、數據安全、以及數據實時在線處理、非結構化數據處理等關鍵核心技術，形成自主可控的大數據技術架構，提高關鍵核心技術的自主研發能力。
二是引導企業加強大數據核心技術和應用技術的研發投入，形成一批可復制、可推廣的行業解決方案。加速推進大數據關鍵核心技術應用試點示范。選擇一批信息服務企業作為試點企業，積極推動大數據應用，以應用牽引創造需求，加快我國大數據產業化和市場化進程。
6.加強基礎設施建設和大數據專業人才培養
目前，我國大數據產業整體實力與國外相比仍有較大差距，尤其是大數據基礎設施薄弱、專業人才隊伍不足是一個亟須打破的制約瓶頸，需要在國家層面上給予強有力支持。
一是加強基礎設施建設。我國大數據產業還處在發展初期，最迫切的就是完善大數據產業發展所需的基礎設施建設問題。當前必須抓好如下工作：要在國家層面上統籌規劃大數據基礎設施建設，根據國家發展重點，結合本地區實際有序布局大數據平臺、數據中心等基礎設施。務必要防止盲目建設和重復投資，避免出現“爛尾樓”工程。要扎扎實實地加快推進“寬帶中國”戰略，加快寬帶網絡建設，優化網絡通信能力，提高通信網絡質量，降低整體運營成本，健全網絡通信服務保障體系，大幅度擴大光纖網絡、移動網絡和無線局域網覆蓋范圍。建立大數據產業園區形成產業集聚效應。中央和地方政府應根據實踐情況有序規劃大數據產業園區，并實施優惠政策鼓勵大數據企業入園創業，促進產業集群發展，不斷培育壯大具有國內和全球影響力的大數據產業領軍企業。
二是多元化方式培養大數據專業人才。發展大數據產業的一個重要前提是必須具備多層次、高素質的大數據專業人才隊伍。鑒于我國大數據專業人才隊伍不足的現實，應著力于兩方面：一方面，要培養大數據重點領域關鍵核心技術研發人才。從緊迫性而言，要充分發揮政府的主動引領作用，實施人才引進戰略，以大數據領域研發和產業化項目為載體，積極引進高端人才，重點引進一批活躍在大數據技術發展前沿、國際領先水平的高端專業人才和團隊。從長期來看，要立足于依靠我國重點高校和科研院所培養輸送，致力于培養和造就一支懂指揮、懂數據采集、懂數學算法、懂數學軟件、懂數據分析、懂預測分析、懂市場應用、懂管理等的復合型“數據科學家”隊伍。另一方面，要培養和造就高素質的大數據應用人才?？刹扇《嘣囵B方式，即支持國內高等院校設置大數據相關學科、專業，培養大數據技術和管理人才；支持職業學校開展大數據相關職業教育，培育專業技能人才；鼓勵高校和科研院所針對大數據產業相關技能對在職人員進行專業培訓，縮短大學培養人才的周期來滿足大數據產業對人才的需求，使我國產學研協同創新實踐步入“三螺旋”時代③。
7.加快推進政府統計制度與方法改革
我們必須積極應對新時代的數據科學面臨的挑戰，主動進取，充分利用大數據催生大變革，在大數據思維框架下構建新的統計制度與方法，推動現代化統計體系建設。加快推進數據標準化需要充分發揮有為政府的作用，建議從國家層面上組織專家隊伍，在積極借鑒國際經驗的基礎上，結合我國國情進行專題研究。當前要著力于對推動大數據的基礎標準、技術標準、應用標準和管理標準等進行深入研究，積極鼓勵先行先試，在試點成熟后上升為標準推廣實施。當前，必須加快建立政府部門、事業單位等公共機構的數據標準和統計標準體系，推進數據采集、政府數據開放、指標口徑、分類目錄、交換接口、訪問接口、數據質量、數據交易、技術產品、安全保密等關鍵共性標準的制定和實施。密切關注國際標準和技術發展趨勢，善于進行國際交流合作，要積極組織參與國際標準制定，提升我國大數據標準制定的國際話語權。
8.促進國際合作與交流
在經濟全球化時代，大數據產業要發展壯大，開放合作是必由之路。我們要堅持平等合作、互利共贏的原則，積極推進建立多層次的國際合作交流合作機制，在大數據開放共享、產業發展、數據安全、政策法規等領域加快建立和完善大數據國際交流合作平臺，逐步完善國際合作機制。結合大數據應用創新需要，積極引進大數據高層次人才和領軍人才，利用國際創新經驗促進我國大數據產業注入新的活力，加速世界共融；結合“一帶一路”等國家戰略，支持國內大數據龍頭企業積極開拓國際市場，輸出優勢技術和服務，形成若干具有國際競爭力的大數據企業和產品，在優進優出中實現大數據產業競爭力的提升。
注釋
①中國互聯網絡信息中心（CNNIC）：《第40次中國互聯網絡發展狀況統計報告》，2017年8月4日。
②IDC & EMC. The Digital Universe of Opportunities. https：//www.emc.com/collateral/analyst-reports/idc-digital-universe-2014-china.pdf.
③“三螺旋”理論是20世紀90年代中期，紐約州立大學的社會學家亨利·埃茨科威茲和阿姆斯特丹科技學院的羅伊特·雷德斯多夫教授在三螺旋概念基礎上提出的官、產、學三者之間關系的著名理論。該理論主要分析了知識經濟時代政府、產業和大學之間的新型互動關系，即政府、企業與大學是知識經濟社會內部創新制度環境的三大要素，根據市場要求而聯結起來，形成了三種力量交叉影響的三螺旋關系。這一理論被學界認為開創了一個創新研究的新領域、新范式，產學研的研究從此向“三螺旋”時代邁進。
責任編輯：曉 立
Research On the Development of China′s Big Data Industry
Cha Hongwang Zheng Tingting
Key words： big data； big data industry； data property right； government data opening and sharing
農村電子商務大數據范文第2篇
一、大數據背景下電子商務發展面臨的挑戰分析
大數據技術顛覆了傳統商業經營模式和思維, 準確把握市場信息, 充分尊重客戶需求, 將各種服務和供給做到客戶前頭, 服務到客戶心理, 充分發揮大數據資源優勢, 實現數據的共享和健康發展。
(一) 把握市場數據成為更多電商企業難題
信息化環境下, 各種數據信息泛濫, 電子商務流量和交易量產生的數據非常龐大, 不僅帶來了網絡傳輸負擔, 也給更多企業帶來了經營負擔。很多企業面對如此多的數據, 不知如何分析, 影響他們的分析和決策, 越來看不懂市場。各種數據以文字、圖片、視頻、交易數據、流量增加等, 每天產生的數據量以TB來量化。這些數據不能有效利用, 將會成為更多企業經營的阻礙, 顯得更加迷茫;而對于優勢企業以及國家來講, 將是最為重要的寶貴資源, 對這些大數據進行分析將會從發掘更多的商機, 獲得更多寶貴的數據資源, 為企業經營提供更好的指導。大數據技術分析將是未來發展的主要方向, 是更多企業需要面對的問題, 也是著力開掘利用的重要資源。大數據給電商企業帶來了挑戰, 更帶來了無限機遇。需要企業搜集和儲存更多的相關數據信息, 也需要充分重視大數據分析, 應用更加可靠的技術, 聘請更多的專業技術人員, 以此來更好地應對和應用大數據。
(二) 充分重視客戶需求服務
電商商務將客戶與企業聯系得更加緊密, 客戶和企業不僅簡單的消費者和生產者 (服務者) 的關系, 也是長期合作與服務的對象, 更是企業發展的重要資源, 與企業保持全面長久的密切關系, 實現更多層次的互動, 滿足客戶更多方面的需求, 也推動企業更多的改進和創新, 實現企業的可持續發展。每個電子商務企業需要充分重視與客戶的互動關系, 從更多的層面直面客戶, 為之提供更多服務。首先, 電子商務一切交易都是在網絡上進行, 不僅有商家和客戶在交流, 還有更多的網絡不法分子在窺伺各種網絡交易, 伺機盜取他們的各種信息, 甚至最為重要的資金。電子商務環境下, 各種網絡犯罪時刻都在準備著, 各種交易風險一直都沒有解除。個人信息、支付寶賬號、銀行卡信息、資金交易密碼等, 都會在網絡留有各種記錄。電子商務要更大規模的開展交易, 更多的客戶放心進行電商洽談, 前提是交易的絕對安全?？蛻粜枨蠖嘣? 市場在不斷不斷變化, 這些變化由單個行為迅速變成集體行為, 各種數據的匯總能夠快速判斷需求結構、需求變化等, 電商要保障根據市場需求變化提供各種商品和服務, 做好及時調整和應對。這就要求對這些信息進行更多的搜集和分析, 大數據應用是電商發展需要, 也是數據處理技術發展的應用拓展。
二、大數據促進電子商務發展的對策分析
互聯網+時代, 電子商務發展如火如荼, 不僅誕生了阿里巴巴、京東商城這樣的大型電商平臺, 也讓更多的傳統商業加速推動線上平臺建設, 蘇寧電器直接更名為蘇寧易購, 打通線下線上雙通道, 小米科技更是直接在網上銷售自己生產的手機以及生態鏈產品, 更多企業都紛紛建立起自己的網絡電商渠道, 或者搭載上大型電商平臺, 努力推動電子商務發展。大數據技術應用越來越廣泛, 應用大數據推動電商發展是當務之急。
(一) 大數據讓電子商務精準把控市場
電子商務不同于傳統的商業模式, 不僅是將其商品放在網上平臺, 更為重要的是根據市場需求和變化, 投放適銷對路的產品和服務。與客戶保持更加全面深入的互動, 隨時掌握他們的需求動向, 及時把握市場的變化, 第一時間做出決策, 調整產品供給結構, 轉變營銷策略, 確保真正適應市場發展變化, 這樣才能真正滿足市場需求, 更最大限度地提升自身的銷量, 獲得更好的收益。電子商務能夠做到與市場的充分對接, 確保產品適銷對路, 實現資源的最大優化, 提升資金的周轉效率, 更好地提升企業盈利能力。這背后主要依賴大數據技術, 沒有大數據支撐, 電子商務根本無法感知市場, 更不能做到精準對接市場。大數據技術分析和處理, 能夠實現對市場的精準把控, 隨時根據市場市場發展變化, 做好各種調整。企業生產和市場投放主要依據市場需求, 根據需求安排生產, 依照市場變化投放商品和服務產品, 才能滿足市場需求, 才能保障銷路, 實現資金轉化。進入信息化時代以來, 資本主義國家的經濟危機明顯減少, 危機之間的時間間隔大幅度拉長, 一個最為重要的原因是資本主義國家的企業充分利用信息技術和大數據分析, 為更多的企業進行市場把控提供了最為可靠的數據支撐, 極大地消除了生產的盲目性, 市場投放的無序性, 使得市場供給趨于科學合理。相反, 一些發展中國家, 因為缺乏大數據技術應用和分析, 則造成產能過剩、產品滯銷。電子商務時代, 大數據技術能夠確保企業精準把握市場, 既能保障市場供給, 更能保障更多的利潤。
(二) 大數據推動電子商務進一步降低運營成本
電子商務作為一種全新的商業模式, 得到更多企業的青睞, 受到更多國家的重視, 對傳統商業模式構架極大的沖擊和威脅, 原因有很多種, 提高產品的透明度, 增強與客戶的直接溝通性, 還有一個最為根本的原因是運營成本相對較低, 市場競爭力強。市場經濟環境下, 企業競爭的核心有兩個方面, 一個是科技, 一個是價格, 在科技的支持下, 又由價格的加持, 能夠極大地提升市場競爭力。大數據促進電子商務發展, 能夠進一步降低運營成本, 最大限度地降低產品的營銷投入, 并獲得更為有效的營銷效果, 實現與客戶更多層次的互動, 贏得更為廣泛的市場。大數據能夠分析市場發展變化, 根據市場發展趨勢和變化指導電商企業生產、采購和市場投放, 減少經營的盲目性, 最大限度地降低庫存, 加大產品的周轉頻率, 實現資金的快速回籠, 減少各種資金占用, 更破解了產品積壓帶來的價值減耗難題。大數據技術應用電商, 能夠準確分析消費群體, 實現產品營銷和廣告推廣的精準化和高效率, 充分利用互聯網和信息技術, 將消費群體進行有效篩選, 并根據日常消費、網絡搜索等情況, 準備把握每個網民的消費需求, 精準化網絡廣告推送, 減少廣告宣傳的盲目性。大數據實現電商運行的優化, 實現各個環節的成本優化, 確保所有的環節高效率, 低成本, 降低電子商務自身的運行成本。
(三) 大數據技術推動電子商務經營模式創新
信息化時代環境下, 應用大數據技術能夠進一步推動電子商務經營模式創新。電子商務已經成為我國社會經濟發展轉型升級的重要助推力量, 我國涌現出了阿里巴巴這樣的大型電商平臺, 為更多大中型企業以及中小企業提供了最佳的銷售平臺, 通過阿里巴巴誠信通平臺讓更多中小企業實現了企業的對商家的直接對接, 更多商家能夠直接通過阿里巴巴網上批發, 實現商品采購的直通服務。淘寶網和天貓平臺讓更多企業商家直接面向消費者, 實現商家與消費者直通, 不僅提供了大量的就業崗位, 更讓廣大網民直接通過網絡買遍天下, 足不出戶實現吃穿住行的直接消費。剛剛結束的2019年618促銷, 京東商城共成交2070億元, 18天的時間里, 一個平臺就能實現超過兩千億的銷量, 這是電子商務發展的最好詮釋, 也是商業模式轉型的突出代表, 更是大數據技術推動的結果。蘇寧這個傳統商業的代表, 已經將實現了線上線下的全面轉型, 也加入到了618的年中大促中來, 成為與京東、天貓并列的三大平臺, 這既是電商發展的突出表現, 更是大數據技術支持的結果。尤其是6月18日這一天, 是年中大促的高潮, 各個商家使出渾身解數, 競爭最為激烈的手機, 競爭達到了白熱化。華為、小米等廠商在這18天里, 不斷轉變營銷策略, 每天的銷售榜在不斷刷新, 最為重要的就是大數據技術的應用, 通過大數據分析客戶的心理和需求, 不斷調整價格和營銷策略, 更好地提高銷量。這是大數據技術應用的最好體現, 也是推動電子商務經營模式創新的最為可靠的依據。
總之, 隨著4G網絡的應用普及和5G網絡的商業化開始, 2019年被稱為5g的商用元年, 也被稱為我國信息化提速的關鍵一年, 更是大數據應用最為重要的轉折點。以大數據來更好地分析和指導社會經濟發展, 促進電子商務事業發展, 成為當前社會經濟發展的重要助推力量。無論是企業還是政府部門, 都應充分重視大數據對電子商務的發展。電子商務企業充分充分大數據技術, 對各種數據進行全面分析, 為電子商務的發展提供技術支持, 為電子商務業務的開展提供更加精確的決策指導。
摘要：信息化時代背景下, 大數據應用越來越重要, 大數據成為推動當前社會經濟發展最重要的基礎, 成為各國爭相發展和競爭的主要領域。充分重視大數據技術優勢, 研究大數據環境下電子商務。面臨的各種挑戰, 采取有效措施, 大力推動信息化基礎產業發展, 推動電子商務產業擴大和進步, 努力實現我國社會經濟和產業結構的優化調整, 以大數據來更好地服務電子商務發展, 以電子商務更好地服務我國社會經濟發展方式轉變, 推動社會經濟健康發展。
關鍵詞：大數據,電子商務,挑戰,策略
參考文獻
[1] 吳瀟宇.大數據引導下的電子商務模式變革分析[J].電子商務, 2018 (09) :17-18.
農村電子商務大數據范文第3篇
大數據時代就是將互聯網技術和計算技術結合，在各個領域數據源的快速增長下，實現信息數據規?；?、復雜化的聚集，從而推動各領域的量化進程[1]。大數據在電子商務企業中的應用主要是基于行為數據的產生和積累，其中包括預算管理和財務共享信息中心所生成的數據。在大數據背景的影響下，電子商務企業的財務數據存在著定義難度大、挖掘難度大和處理要求高的新特征，這對電子商務企業數據收集、管理和分析方面提出了更加嚴格的新要求。和歐美國家相比，我國的電子商務起步較晚，但由于我國互聯網用戶規模優勢較為突出，因此電子商務在我國具有很好的發展前景。截至2017年數據統計，全國電子商務交易規模高達29.16萬億元，同比增長11.7%，可以大膽預測，在2023年全國電子商務交易規模將會達到58.38萬億元[2]。在電商行業快速發展的當下，電商市場的數據生成效率也會變得越來越高，如果不能及時處理累積的財務數據，可能會造成企業流動資金短缺、成本控制無效等問題，甚至會影響預算管理的靈活性和適應性。因此，電子商務企業要重視大數據在企業財務管理工作中的應用，不斷更新思想觀念，建立動態的預算管理模式，提高企業的財務信息處理效率和財務管理質量。
二、電子商務企業傳統預算管理存在的問題
（一）預算編制中存在的問題
傳統的預算管理理論應用于電子商務企業，在通常情況下，是以企業的戰略目標為起點，首先，通過對宏觀經濟政策和市場環境進行分析，對企業一段時期內的經營活動進行規劃。但一些電子商務企業為了應對激烈的市場競爭，往往會存在短期效益思想，而忽略了企業的長遠發展，在制定經營計劃時沒有立足企業的戰略目標，導致預算管理本末倒置，無法發揮其真正的實際作用;其次，電子商務企業的成本預算大多是根據一年前的預算執行情況為編制依據，通過對銷售和收入占比數據來預測銷售費用，管理費用方面基本保持一致。例如：在2014年，京東商城手機類產品銷售主要為4G產品，而4G手機產品的營銷成本與市場潛在用戶有關，因此，只單單以銷售成本與收入占比的數據來確定產品的銷售費用是不科學且不合理的;最后，部分電子商務企業還沒有設立有效的預算管理組織機構，為了便于財務與預算的對接，很多企業直接將預算管理工作設立在財務部門，導致企業預算編制工作過于依賴財務數據。而目前大部分電子商務企業在進行預算編制時往往以利潤為出發點，但過度關注利潤指標就會忽視銷售和市場的前提基礎，導致預算指標設定不夠科學，缺乏數據價值。
（二）預算執行中存在的問題
由于我國電子商務興起時間比較晚，國內市場還不夠成熟，電子商務行業整體都存在著管理基礎設施差、內部控制制度尚未健全等問題，不具備實施全面預算管理的條件，造成預算管理的推行和開展工作難度較大。一方面，電商企業對預算管理實施的具體方法還未全面把握，預算管理缺乏可供參考的標準和歷史數據，無法保證預算管理的科學性。通過對預算實施環節的開展，電商企業還未建立有效的預提核算制度，財務核算工作無法全面真實地反映出企業當期的經營情況，對企業的運營趨勢判斷存在主觀臆斷;另一方面，電商企業內預算管理體系還不夠完善，缺乏監督控制環節，無法對預算管理執行過程中的偏差進行及時糾正。
（三）預算考核中存在的問題
在實際操作中，電子商務企業的預算控制與考核指標體系缺乏聯系性和系統性。大多數電商企業采用KPI績效考核方法來對企業一定時間內的經營業績進行考核評價，將財務指標作為考核中的重點內容，這種過于關注短期業績的做法不利于企業的長遠發展;另外，企業缺乏對預算考核結果的獎懲標準，考核評價僅僅只是為了對預算執行情況和員工業績任務完成情況進行考察監督，缺乏激勵作用，造成企業的預算管理流于形式。
三、優化大數據時代電子商務企業預算管理的新思路
（一）構建過度預算理論，實現管理創新
過度預算理論是指行業在市場競爭中因供給需求關系而產生大量的待處理財務數據，通過全面預算管理可以對此類數據進行精細化處理，作為與預算管理過度的一種數據處理方式[3]。過度預算管理就是基于大數據時代而產生的，在引入電子商務企業預算管理中，能夠更好地適應企業的發展需求，并為預算管理工作提供理論支持。而過度預算理論管理理念中所引用的“精確數據”主要是基于零售電商企業而言的，通過對樣本數據的分析與觀察，可以詳細地描述出細節數據，而不再只是表面的性質劃分。企業財務人員只需要從財務共享平臺中獲取較為粗略的數據，在經過過度預算的精細化數據處理后，能夠為企業編制更為精準和詳細的預算報表，得出每一項業務開展對企業現金、利潤及資產負債的實際影響，從而為管理層的投資決策提供科學依據。這一理念的應用與發展還需要電子商務企業管理層能夠及時更新思想觀念，創新管理模式，引入過度預算管理模式，促進企業預算管理更加精準化。
（二）實施信息化管理，提高管理效率
在大數據時代，實現統一的財務預算管理能夠調動內部資金的暢通循環，提高企業的運營效率。財務共享實際上就是依托互聯網和信息技術而建立的，通過對不同領域、不同行業以及不同地點的業務數據和財務數據進行整合與共享，滿足各層級部門對信息數據的需求，同時也能夠加強對會計賬務、預算管理以及員工工資薪酬福利等會計工作的集中處理，從而降低企業財務管理的成本。例如：蘇寧創造首創財務共享模式，建立了蘇寧云商，就是強化企業內外部信息傳遞和共享能力，實現從成本中心向利潤中心的轉變，使得預算數據能夠創造新的價值。
（三）預算動態管理，實現企業戰略
當前的全面預算管理不再是一個簡單的控制系統，它基于企業戰略為導向，形成自上而下的動態式管理模式，不僅可以實現企業的長短期經營目標，還能夠優化企業資源配置，是一項兼顧企業長期戰略與階段性規劃的管理方法。在企業運行過程中，可以基于年度預算目標來考核企業近期的經營狀況，調整業績考核標準，以適應企業的現狀。例如：在2014年，當當集團位于天津的倉儲中心因實際需求而啟動了“銀河一號”圖書倉儲平臺，并基于年度預算計劃，通過與平衡計分卡預期目標的對比對實際業績進行考核，明確了業績提升的重要內容和先后順序，使預算執行結果更符合企業的發展現狀。
（四）深入挖掘數據，實現財務共享
企業的預算管理系統具有保存和管理數據的基本功能，可以為電商企業管理層的決策機制提供有效的數據支持。因此，企業要將信息挖掘技術應用于預算管理工作中，實現財務數據從初級應用到高級應用的轉變，即從簡單的聯機查詢應用提升到財務共享服務分析層面上，通過對用戶興趣數據的精準化分析來為預算管理提供可靠的數據。
（五）建立預算考評，落實預算標準
完善預算管理考核機制能夠有效地提升預算管理的實施效果，因此，電子商務企業要結合自身的運營現狀，針對預算考核環節制定完善的考核標準和考核流程，將預算執行情況和差異性分析納入績效考核管理范圍內，并通過大數據進行預算與決算的一致性分析，建立有效的獎懲制度，對一些執行不力、超預算支出、無審批手續的部門進行懲戒，以保證預算管理的有效性。
四、結束語
綜上所述，在大數據時代背景下，電子商務企業要想獲得長遠的發展，就必須要順應經濟社會的發展要求，不斷更新自身的管理理念，將過度預算管理應用于企業的經營管理之中，建立信息化、動態化的預算管理制度，對海量、復雜的財務數據進行分析，提取出有利于企業預算管理和投資決策的信息，提升企業整體的管理水平。
摘要：隨著市場經濟的發展和大數據時代的來臨, 我國各行各業的信息數據正在快速地增長, 這給企業的經營管理帶來了一定的難度和挑戰, 如何在海量的數據中提取有效的信息數據作為企業戰略決策的支持, 是企業當前必須要重視的問題。對于電商企業來說, 將大數據應用于企業的預算管理過程中, 不僅僅是為了收集和整理龐大的數據庫, 更是為了有效地協調和組織企業的經營活動, 實現企業既定的戰略目標。本文以大數據時代下電子商務企業的發展現狀為基礎背景, 探討電子商務企業優化預算管理的新思路。
關鍵詞：大數據時代,電子商務,預算管理
參考文獻
[1] 何曉明.基于大數據時代下的電子商務企業預算管理[J].財會學習, 2017 (16) :81-81.
[2] 黃永蘭.基于大數據時代下的電子商務企業預算管理[J].財會學習, 2018, No.188 (14) :66+68.
農村電子商務大數據范文第4篇
由于“一帶一路”發展計劃的推動作用, 我國經濟發展十分迅速, 但信用問題一直在制約著我國跨境電商的發展。信用的缺失往往會對交易的成本數額造成巨大的影響, 市場的運行和資金的流動效率都會因此而降低。我國的跨境電商正在逐漸從最初的數量多轉變成如今對于合作質量的需求, 但我國跨境電商信用難以保障, 建立信用體系是迫切的需求。
2 大數據背景下指標制定三大原則
2.1 合法性
跨境電商的特殊性質決定了雙方有著不同的法律和監管措施, 既然彼此分屬于不同的國家, 在交易時便需要注意大數據征信方式是否合法。歐美國家對于大數據隱私保護早已走在世界前列, 而相比之下我國相關的法律如同一張白紙。因此, 我國跨境電商在大數據環境下征信時需要對于隱私以及和隱私有關數據特別對待, 在獲得許可之后才能夠對這些數據采取操作。在大數據環境之下, 隱私都是難以確定的因素, 假如處理時出現問題, 對于信譽是不小的打擊, 還會損害用戶的利益。
2.2 完整性
大數據征信能夠為跨境電商提供一個較為可靠的指標系, 彼此雙方信用的情況都可以通過這一指標系看出, 對彼此合作十分有利。但大數據征信卻在電商領域舉步維艱, 信用信息難以構成完整的信用名片, 彼此雙方的信用標準難以統一, 信息孤立等都是跨境電商在大數據征信中面對的問題, 想要打破這樣的僵局就必須要對雙方信息有著系統的管理。
2.3 有效性
大數據在搜集過程中難免會有夸大成分, 難以保證其有效性, 這也是跨境電商彼此信任度不高的原因。大數據雖然成為了解彼此的一種途徑, 但其中的炒作水分會使彼此認知產生偏差, 而現如今通過手段給對方營造一種自己信用良好的電商層出不窮, 這就需要在大數據收集時留個心眼。由此可以看出, 收集到的大數據也不是絕對可靠的, 依靠巨大的數據量也不能夠提高彼此的信用, 應當把大數據征信看作一種技術途徑, 需要去搜尋信用評價指標最原始的數據, 而非將大數據征信看作了解彼此信用的絕對方式。
3 大數據背景下的指標體系構建
在信聯網商務信用體系中, 我國互聯網商務金融研究院院長張云起和他的團隊將大數據征信的采集結構按照以下三個維度劃分:一是第三方數據;二是電商平臺交易數據;三是網絡軌跡數據。因此, 跨境電商應當按照這三個維度建立自己的信用評價體系, 結合相應文件對其中具體標準進行規劃和分析。
3.1 第三方數據下的指標
第三方數據是指第三方職能部門或者網絡平臺提供的靜態數據。這些數據一般是開放的, 通過合作也可以獲得對方的信用數據。其中, 通過第三方獲得的數據中, 財務指標是能夠得到最典型的信用數據, 因為其能夠直觀反映出一個企業的信用情況, 所以對于信用評價來說財務指標很有說服力。除此之外, 如果合作的電商企業曾經通過合法借貸手段進行過借貸, 便會產生服務記錄, 這些記錄顯示企業的借貸情況, 在銀行的信用等級高低、是否違規等, 而這些指標都可以作為對該企業信用評價的數據。最后, 根據跨境電商的特點, 還應當在從第三方收集的數據中添加一定的特殊指標, 例如企業跨境出關的相應數據, 包括貨物運輸查驗、稅收、通關情況等, 以符合跨境電商與傳統電商的區別。
3.2 電商平臺交易數據下的指標
有交易就有信用記錄產生, 雖然跨境電商的交易總是不確定的, 可能在這個時段內就有交易發生, 又或者在這個時段沒有訂單, 但是其交易數據往往比較傳統化, 利用先進的大數據技術就可以取得。相比于第三方數據, 這一類交易數據能夠更為直觀地反映出交易質量, 從而體現一個跨境電商企業的綜合信用。其中, 產品合格率、買家反饋情況、送貨物流速度、客服態度等都可以作為參考指標, 而大多數購買電商產品的顧客大部分都是按照好評率來判斷跨境電商信用的, 因為對于這些顧客來說好評率和商品質量以及信用基本等價。假如這些顧客花費大把精力卻換來質量糟糕的產品時, 會選擇退貨、打差評等方式解決, 進而跨境電商的口碑將會直線下滑。因此, 一個跨境電商企業的態度良好, 服務到位且誠實可靠, 將會反映在優秀的交易業績上, 其好評率和交易額都能夠直觀反映出其信用。
3.3 網絡軌跡數據下的指標
互聯網的普及將交易變得更加多元化, 在這個平臺上人們可以將自己不滿的情緒抒發, 避免了在現實中面對面交涉, 這樣的方式也就使得對于企業的評價更加真實。首先, 對于這類信息的篩選, 通過一定的計算便可以得到顧客們的滿意程度, 進而得到該電商的評價。其次, 電商的分享次數也可以作為參考指標之一, 如果一個跨境電商被客戶瘋狂分享推薦, 便能夠反映出其信用和產品質量。而直到今天, 類似的信用評價系統開始涌現, 其中芝麻信用便是通過這類方法對個人的信用情況進行評分, 如果建立類似芝麻信用的統一體系, 將會為跨境電商交易提供參考和便利。最后, 電商宣傳的相應程度也能夠作為參考, 比如發出的推送文章能夠獲得巨大的點擊量和關注度, 就說明該電商的顧客響應積極, 有著巨大的影響力。
互聯網的影響是雙向的, 這也說明它不但能夠為我們提供相關的信用評價信息, 同時也能夠通過虛假的信息數據混淆我們的視聽。例如有些商家為了提高自己的競爭力, 通過各種方式刷高自己的好評率, 在大數據收集的過程當中還需要對于諸如顧客滿意度和顧客主動分享的指標多加注意, 避免數據搜集當中的水分。
4 大數據環境下的信用評價模型
當各種大數據收集途徑已經確定完成, 相應指標也已經制定好之后, 需要通過一定的信用評價模型對于收集到的指標進行處理。在這些指標當中, 需要權衡輕重, 其中AHP法是使用最多的權衡方法, 如今被世界廣泛采用, 但這一方法并不是所有環境之下都能夠勝任, 將其放在大數據環境下就不是那么方便實用了。所以使用FAHP法進行指標處理, 可以得到更加可靠的數據, 將這些數據套用到符合的評價模型中便可得到準確的評價。在眾多評價模型當中, 許多傳統模型由于和大數據背景沖突和自身科學性問題不能使用, 因此在使用之前需要注意以下兩方面。
4.1 模型需要符合大數據特征
大數據具有的特征總結起來可以歸為四點: (1) 容量大; (2) 數據多樣; (3) 傳播高速; (4) 有價值。這四個特點對于模型提出了特殊的要求, 想要能夠支持大容量的特點, 所選模型的伸縮性就要比傳統模型提高不少。面對多樣的大數據, 模型如果處理的數據類型單一, 便不能勝任。既然大數據是高速傳播的, 這就要求模型的處理能力優秀, 能夠對龐大的數據進行計算。雖然大數據價值高, 但其中也不乏無效數據甚至是數據的直接缺失, 這就要求模型能夠應對各種情況, 為我們提供有效可靠的評價。
4.2 根據跨境電商的實際情況選擇模型
跨境電商雙方都來自不同的國家, 過程更加煩瑣, 時間花費更多, 顧客的擔憂也更多。這些因素都影響著數據的大小以及質量, 也增添了數據處理的難度。這樣的特點就要求模型能夠符合交易雙方的交易數據特征, 這樣得到的數據才更加可靠。如今的大數據處理模型還有欠缺, 不能夠完全勝任大數據的處理工作, 因此如何對于模型進行改進也是大數據環境下評價體系構建的必經之路。
5 結語
綜上, 在大數據環境下跨境電商評價體系不完善的今天, 研究新的指標模型, 結合先進技術和設備, 實現大數據高速傳輸和對跨境電商實時做出評價結果是時代的需求, 在我國也已上升到了戰略高度。相信將來我國能夠在大數據環境下提高跨境電子商務水平, 使我國企業在國際貿易中有更強的競爭力。
摘要：跨境電商在最近幾年飛速崛起, 這主要歸功于我國“一帶一路”的正確戰略方針。隨著電商的發展, 大數據也逐漸成了我國戰略性的目標, 但在電商信用方面, 我國相應指標一直不夠成熟, 相應的信用評價體系仍然沒有構建完成, 因此我國目前急需建立一個完善的電商信用評價體系, 本文對此展開探析。
關鍵詞：大數據,跨境電商,信用評價體系
參考文獻
[1] 李秀娣, 郎鋮, 李南陽等.跨境電子商務信用評價標準制定的理論基礎與未來發展研究[J].標準科學, 2017 (11) .
[2] 林晨萍.跨境電商出口貿易信用體系的構建思路[J].經濟論壇, 2017 (5) .
[3] 左鋒.跨境電商發展新常態及信用評價研究[J].武漢商學院學報, 2016 (2) .
農村電子商務大數據范文第5篇
(一) 數據處理能力是大數據時代背景下區域經濟發展對人才的新要求
當代社會信息化、數據化席卷全球, 與數據信息密切相關的數據信息分析、數據服務加工領域蓬勃發展。在企業經濟發展領域, 企業借助對海量數據的處理運用完善機關企業日常管理和實現企業的規劃和發展, 因此收集數據、合理整理分析利用數據也成為企業發展的核心競爭力之一。新的經濟發展領域帶動行業就業發展, 與數據信息相關的行業自然成為充滿活力、充滿競爭和挑戰的新興行業, 大量具備相應專業能力和技能的從業人員也將成為人力市場上急需的重要資源。
廣東 (特別珠三角區域) 作為經濟發展的前沿, 廣東省《珠江三角洲地區改革發展規劃綱要 (2008-2020年) 》指出:廣東應把加快產業結構調整作為轉變經濟發展方式的重要內容之一, 其中戰略定位之一是:發展信息服務業、商務服務業等現代服務業基地。規劃綱要突現“服務業”。此外, 根據“粵港澳大灣區發展規劃政策”、“一帶一路”倡議構想的提出等政策積極影響下, 極大推動了廣東省服務型經濟的發展。
順應廣東 (特別珠三角區域) 經濟發展的趨勢和特點, 廣東地區的機關、企業迫切需要大批具有良好職業素質、掌握數據處理能力的人才來完成海量的企業數據收集、篩選、數字化加工、整理、歸檔和分析等服務工作。人才培養以市場為導向, 主動適應規劃綱要戰略要求, 為區域經濟社會發展、產業轉型升級提供發展型、復合型和創新型技術技能人才。因此, 探索數據信息處理能力培養具有現實意義和前沿價值。
(二) 文秘人員將成為企業數據前臺處理服務的主力軍, 數據前臺處理服務崗也將成為秘書崗位設置的新生長點
目前, 大部分企業都沒有專門設立企業檔案信息管理崗位, 卻常把海量文檔信息數據的加工處理、整理歸檔、篩選利用的工作交付給辦公室秘書完成。究其原因主要是:文秘人員大部分以企業機關辦公室為主要工作場所, 主要從事文案工作、信息傳遞溝通工作, 日常接觸企業檔案數據頻率高, 涉及檔案數據范圍較廣, 并掌握一定的檔案信息管理知識和熟練的常用辦公軟件、辦公設備使用技能, 秘書從業人員的崗位特點決定了文秘人員較容易勝任信息數據處理服務工作, 信息數據處理能力必將成為秘書應具備的能力新要求之一。
另一方面, 根據公共信息網公布的近幾年珠三角地區人才市場供求情況數據分析可見:隨珠三角中小企業數量的不斷增加, 文秘招聘數量在整體上呈現出上升趨勢, 但高技能復合型秘書的招聘市場并不盡如人意, 緊缺一批適應區域經濟快速發展, 產業調整需求的發展型、復合型和創新型的技術技能秘書人才。
因此, 加強秘書數據處理能力培養, 提高數據信息加工處理、整理歸檔、篩選利用的職業素質和技能是商務秘書培養順應區域經濟發展趨勢, 滿足企業人才需求, 突破職業發展瓶頸, 拓寬職業發展的重要途徑之一。
(三) “跨領域”校企協同培養是實現文秘專業數據處理能力培養的突破口
信息處理能力培養需要有大量的數據資源、強大的數據處理技術平臺、成熟的數據處理技術基礎, 還需要專業的、經驗豐富的信息處理技術人員參與指導, 最終培養質量也需要企業行業標準來評價。因此, 打破秘書人才培養圍繞行政辦公室的傳統做法, 創新思維, 選擇具備上述條件的信息科技、數據服務類企業 (機關) 開展“跨領域”的合作, 協同育人, 在資源上形成合力, 相互帶動, 才可以切實有效實現的人才培養新要求, 拓展校企合作的新領域和新方向, 促進文秘專業校企合作向產教結合的“校中廠”等模式深入開展。
二、“跨領域”校政企協同培養模式探索
(一) 構建“234校企協同育人”人才培養模式
緊扣廣東區域經濟發展趨勢和高職高專的培養目標為中心, 對企業機關“檔案信息化”的新需求進行調研分析, 把商務秘書文秘人才培養目標、特點關聯起來, 探索具有廣東特色, 突現“現代服務業”、體現“校企雙主體”的‘234’校企協同人才培養模式。其中:
“2”即“雙”, 校企雙主體。以兩支培養隊伍 (專業教師與技術專家或能工巧匠) 和兩個培養陣地 (學校與企業) 為主體, 充分發揮校企雙方的主體優勢。
“3”指“三階梯遞進”——根據職業成長的三個階段 (職業認識、職業認同、職業塑造) 的培養目標和規律擬定階段培養目標、內容、培養方式, 實現程體系、實踐教學體系、評價體系改革;評價體系;
“4”指“校、政、行、企”協同育人四平臺。人才培養模式的開展以協同育人平臺的建設為基礎和保障。
(二) 搭建校企協同育人合作框架
針對“信息處理能力”人才培養規律, 整合校企合作資源, 制定合理全面的總體合作框架, 通過“前期介入→簽定合作協議 (擬定合作模式) →校內實訓場所頂崗實習→企業頂崗實習→企業見習”五個階段, 并明確各階段的校企協同育人目標、主要內容以及校企雙方權責, 搭建條理清晰, 運行規范的合作框架, 逐步推進信息處理能力“校企協同育人”人才培養模式和實踐。
(三) 開拓優質校政企合作和教學實踐基地, 校政企三方良性互動
依托優質合作基地的優勢:權威的檔案管理主管政府部門、大量數據資源、強大的數據處理技術平臺、成熟的數據處理技術基礎、專業的數據處理技術人員, 共同搭建深度融合的“跨領域”校企合作平臺, 共同制定人才培養方案、合作開發課程, 在具體項目中通過師資互聘, 實現雙導師制, 校政企共同參與教學、課程建設與改革、教材編寫、指導頂崗實習等, 整合資源, 形成合力, 實現教育資源 (教學內容、實踐平臺) 、人力的資源 (校內外師傅、徒弟) 的共建、共享和共生, 培養與企業、行業接軌的秘書人才, 達到主體的多贏。
(四) 構建“三階段 (遞進) , 兩配合”課程實踐體系
1.遵循崗位能力
培養“職業認識——職業認同——職業塑造”階梯遞進的規律, 配合協同育人培養模式運作需求, 構建“三階段 (遞進) ”實踐體系, 對應開展“見習—輪換制跟崗實習 (校內外) —就業型頂崗實習”實踐實習。
2.“工作室”和“技能競賽”兩配合
“工作室”以校內企業模式運營, 面向社會、合作企業和學院師生提供檔案信息數字處理服務、培訓和推廣的現代服務機構。
“技能競賽”, 通過參加各級各類秘書職業技能大賽和“創新創業”等拓展類比賽, 以賽促建。
(五) 課程內容和課程實踐的改革
根據“三階梯”遞進的培養規律, 課程設計總體突出秘書行業和檔案信息處理特性, 以工作任務開展流程和關鍵技能點為主線有序合理設置課程, 注重職業能力培養和開放性。緊扣企業項目需求, 將課程實踐、課程實習、頂崗實習靈活貫穿于三年學習中, 與人才培養方案有效融合和銜接, 實現“234校企協同”育人培養模式, 實現校政企互惠共生的目標。
(六) 完善師資結構, 實現校企師資“互聘”, 整體提升師資素質水平
采取多種途徑加強師資隊伍建設。校政企通過師資“互聘”, 企業人員到課堂和實習指導一線去, 學校教師落到企業, 實現師資流動, 資源優勢互補, 完善師資結構, 將“雙導師制”落到實處, 提升綜合的教學水平和教學質量。具體是:
1. 完善專任教師結構, 提升教學團隊的綜合素質
通過教研科研使專任教師具備高職人才培養先進理念, 鼓勵教師到企業一線實踐, 提升“雙師型”教師比例。
2. 聘請行業企業的技術專家、能工巧匠擔任兼職教師
企業教師參與辦學過程和專業建設, 在人才培養方案制定、課程改革、教材編寫、課堂教學、專題講座、教學和實訓指導、學生頂崗實習指導等教學活動, 并參與科研與教研項目, 積極發揮企業市場作用和政府的規范作用。
(七) 配合校企協同培養模式的開展, 確立多元評價體系
結合高職教育對學生課程改革講究開放性、實踐性的要求, 在教學方法上采取:任務驅動、理論教師和實踐師傅雙管齊下。課程考核方式確立校企共同參與“多元評價體系”、職業資格考試、競賽成績等多種成果評價。
(八) 制定和完善相應的運行管理保障制度, 保障協同育人培養模式的健康運行
制定“校企合作”框架協議、學生實訓守則、實踐管理條例、準員工管理制度等學生頂崗實習管理與評價制度;制定兼職教師管理辦法等教師管理制度等。在政府導向性政策扶持下, 明確校企雙方權責, 保障培養模式的健康發展。
摘要：緊扣珠三角區域經濟發展需求和高職發展規劃“兩個中心”, 遵循文秘崗位人才培養規律和行業發展趨勢, 探討大數據時代下商務秘書信息處理能力培養的意義和模式。通過構建商務秘書信息處理能力“跨領域”校企協同培養模式, 搭建校政企協同培養框架, 依托企業 (機關) 優質平臺, 以真實企業項目為推動開展“跨領域”合作, 培養職業化程度較高的發展型、復合型和創新型的技術技能型秘書人才。
農村電子商務大數據范文第6篇
大數據、云計算推動了會計檔案管理的革新, 本文以這兩者的技術特征為基準, 構建大數據時代基于財務共享的電子會計檔案管理框架模型。其中分為三個步驟:先通過數據采集將會計電子檔案匯總存儲, 再對會計大數據電子檔案進行數據分析處理, 最后完成數據挖掘, 實現電子檔案價值。以下針對三點進行具體闡述:
(一) 采集電子會計檔案
基于財務共享的電子會計檔案管理系統, 充分發揮了財務共享云平臺的作用, 將資金、影像、安全、會計核算等管理系統整合在一起, 再利用不同種類的數據庫接收各個公司的數據, 查詢、處理、分析, 全面提供電子會計檔案信息。電子會計檔案信息分為數據與程序兩類, 前者主要與會計憑證、賬簿、報表等相關。采集電子會計檔案并進行整理, 確定屬性完畢后, 再上傳至財務共享云平臺。傳統的財務信息憑證, 可通過掃描完成其電子化, 為后期電子檔案管理信息的完善奠定良好的基礎。企業選擇采用不同的財務核算系統處理原始數據信息, 最終會自動生成相關電子會計憑證。之后會參與會計審批, 完善對應的賬簿。再經過財務報表系統生成最終的電子財務報表。傳統的銀行對賬單也實現了更新, 電子銀行回單匯總收支報告成為最新對賬形式。依靠這種模式, 電子對賬結果、報表數據都可在線完成校驗。
(二) 電子會計檔案的應用
電子會計檔案的應用是以數據挖掘技術為基準, 前期進行有效分析, 篩選出所需數據。再結合相關數據挖掘技術, 進行高層次的數據分析。最終得到與企業決策相關的數據信息, 為更高級別的管理提供幫助, 從而發揮電子會計檔案的應用功能。電子會計檔案的應用主要包含了檢索與利用。前者與財務共享云平臺相連, 進行有效的數據分析與挖掘, 通過編程模型處理電子數據集, 并查詢制定云端電子檔案信息, 滿足客戶的需求。用戶會通過電子會計檔案進行檢索, 再將相關信息轉換到實際中運用, 發揮其價值。傳統的電子檔案檢索, 數據類型、運算等層面存在明顯的不足。而財務共享服務模式, 實現了技術的更新, 提高了數據的處理速度。此外, 數據挖掘技術最終產生的結果, 不僅包含了表格, 還必須做到有效的格式輸出。大數據、互聯網種類之間的聯系可完善電子會計檔案與其他檔案間的關聯, 實現人工智能化數據分析, 推動電子檔案管理效率的提升, 為企業管理層的決策提供借鑒。
二、大數據時代基于財務共享電子會計檔案管理價值
財務共享模式下與企業相關的各類檔案資源整合一起, 實現一體化管理, 其中包含了會計、財務、采購、生產控制、物流、銷售、人力資源等檔案。這是新興的管理模式, 與傳統的管理檔案相比, 其價值性主要從以下幾個層面進行闡述。
(一) 以分類管理為基準, 確保電子會計檔案管理更精細
傳統管理模式以手工為主, 先進行連續編號再統一裝訂。而新興的會計檔案管理與財務共享云平臺相結合, 采用分類管理模式進行。子公司會掃描原始單, 長傳至財務共享服務中心, 系統會進行分類, 自動生成編號, 提高了會計賬目管理效率。此外, 會計憑證實現了整合, 企業各個階段的運營數據信息都包含在內, 會計檔案管理變得更加精細。
(二) 數據更新及時, 電子會計檔案管理準確性與實效性得到了提升
財務共享下的會計檔案管理, 各個信息可獨立存在, 也可建立聯系。各分子公司會計人員通過相關技術進行掃描, 影像識別系統自動讀取, 上傳至云端, 云端進行處理, 最終將財務報表分類, 為企業決策提供借鑒, 后續疑問還可進行查詢, 檔案的準確與實效性得到了保障。云端存儲數據, 將檔案管理電子化, 存儲空間擴大。融入大數據、云端處理技術等, 企業報表的編制等都會更加的便捷, 同時又節省了人力、物力與時間, 會計檔案信息資源的處理效率也隨之提升。
(三) 傳輸成本得到降低, 推動生產經營發展
財務共享服務模式下的電子會計信息管理, 會完成一定程度的加工。會計信息科實現異地查詢、檢索、分析等操作, 全面實現電子化, 可在線進行。網絡傳輸、共享平臺的協助, 會推動會計信息處理的效率, 信息傳遞運輸的成本得到降低。以歷史會計檔案信息為參考, 分析并加工整理, 預測未來經營發展, 為企業的決策提供借鑒。結合企業的經營管理目標, 適時調整生產經營要素, 推動企業生產經營的發展。
三、結語
電子會計檔案管理既復雜又必須適時完善其系統性, 對企業的發展發揮積極作用。大數據時代基于財務共享模式下的電子會計檔案管理打破了傳統, 進行適時更新[5]。數據的挖掘、處理、分析與應用都在一定程度上得到了完善, 企業電子檔案管理效率得到了大幅度的提升。本文對相關框架模型進行闡述, 并具體分析相關流程, 驗證其價值, 為企業全面管理能力的提升提供借鑒, 經濟效益也隨之上升。
摘要：云會計、大數據是時代發展的產物, 它推動了企業會計信息化, 財務共享給電子會計檔案管理帶來巨大轉變。本文將大數據時代、財務共享、電子會計檔案管理三者結合進行分析, 詳細闡明電子會計檔案管理的處理方式, 分析在大數據時代、財務共享模式背景下的電子會計檔案管理所具備的價值。
關鍵詞：大數據時代,財務共享,電子會計檔案,管理價值
參考文獻
[1] 程平, 何雪峰.“云會計”在中小企業會計信息化中的應用[J].重慶理工大學學報 (社會科學版) , 2011 (1) .