浅析基于云计算的网络营销系统构建论文

第一篇：浅析基于云计算的网络营销系统构建论文

引言

伴随信息技术的发展和行业的渗透，谷歌、亚马逊、阿里等IT行业巨头纷纷推出自己的“云”方案，推进了信息技术的革命和发展.针对客户端来说，用户只要拥有一台移动便携式的设备与网络互联，任何时间和地点都可以随时享用“云服务”.伴随着电子商务的迅猛发展和社会保障体系的逐步完善，面对用户的信息结构越来越复杂，信息量也越来越庞大，这样用户会对海量的信息获取不知所措，同样商家在海量的用户信息中如何获取有效的客户关系成为了重点.基于云计算的网络营销系统就是将整个电子商务的交易平台与外部数据库相连接，使数据库连接终端的用户能随时掌握数据并及时地更新，构建一个卖方与买方之间协同合作，同时掌握产品的相关信息、加快电子商务流通体系的快速流转，从而保证电子商务整个环节的流畅性和收益最大化.1 云计算理论概述

随着信息时代分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展和逐步完善，云概念和云计算越来越被人们重视和应用.目前各行各业都在积极探索云计算的应用和发展动向.云计算的核心思想是整合资源，实现共享，按需访问.也就是利用互联网技术，将计算资源进行统一管理与合理调度，为用户提供一个计算资源池，将大量分布式计算机上或者远程服务器上企业的数据，进行集中运行和维护，形成云数据中心，这样保证用户按需访问云中心的数据、计算机和存储等资源.云计算的实质是按需分配、按用计费.利用互联网技术，对分布在计算机网络中的信息基础设施(主要有硬件、软件和提供的服务平台)统一整合，合理分配，统一调度，提供统一交互接口，从而实现面向大量用户提供服务.云计算主要特征包括以下几个方面：

(1)以互联网为中心.终端逐渐弱化处理能力，大量的存储和运算能力是由分布在网络所连接的各个节点统一进行，互联网的计算架构由“服务器+客户端”转换为“云服务平台+客户端”.(2)虚拟化.基础资源池由底层的硬件，包括服务器、存储与网络设备等组成，全面进行虚拟化，从而建立一个可以共享同时按需分配的资源.(3)动态扩展.基础资源池可以按需分配和自动增长，但是上层的数据及应用可以根据业务需求动态分配，形成云计算的各种应用，使云计算的服务逐渐导向IT架构.(4)支撑体系可以处理业务.云计算服务运营平台的业务支撑体系，可以完成网络容量规划、计费、监控、安全、可扩展、可升级等功能.通过互联网技术用户可以从云中心高效、快捷的获取云服务.根据用户在云计算中心获取的服务类型不同，将云计算提供的服务类型分为以下几种类型.(1)基础设施即服务(Infrastructure as aService，IaaS).云计算将硬件基础设施资源池进行封装，以虚拟化的形式提供给用户服务.例如，Amazon的EC2和S3提供的就是基础设施的服务.(2)平台即服务(Platform as a Service，PaaS).以开发环境形式提供给第三方开发人员，这种服务形式包括应用程序开发及部署平台，主要通过互联网将平台中的数据库、中间件及开发工具提供服务平台.例如，微软的Windows Azure提供的就属于这种类型.(3)软件即服务(Software as a Service，SaaS).通过互联网提供用户所需的软件服务模式，用户可以采用租赁等形式获得基于Web的软件，不需要购买软件，可以节约软件的开发费用，降低成本.(4)数据即服务(Data as a Service，DaaS).信息共享是互联网的最大优点，用户对于海量数据的存储、计算通过云计算平台就可以实现.基于云计算的网络营销系统的构建

网络营销的实质主要是以互联网为平台的一种新型的营销手段，在企业经营策略的目标实现中发挥十分重要的作用，也是网络营销价值得以实现的基础和实践保证.目前企业网络营销主要利用自己的站发布企业的商品信息、市场需求信息以及企业所提供服务和保障等，消费者主要利用互联网获取有关商品信息和商家提供的服务，包括商品的详细说明书、技术指标、规格、最新市场需求信息、产品提供的服务等，也可以利用互联网提供的在线客户服务、在线咨询等了解相关产品信息.通过网络营销一方面为商家提供方便，另一方面为消费者带来便利，从而实现了网络营销的职能，体现了商品的价值，同时也降低了成本.网络营销的职能是传统市场营销组合4P理论(包括产品、价格、销售渠道和促销)基础上发展的.主要的职能包括网络品牌、网站推广、信息发布、销售促进、销售渠道、顾客关系和网上调研，而且各个职能之间相互联系、相互影响、相互促进，通过各个职能之间相互共同作用实现网络营销的整体效果.网站推广、顾客关系、信息发布、网上调研和顾客服务属于基本职能，是网络营销资源的投入和表现，而销售促进、在线销售和品牌形象是网络营销效果的体现.网络营销系统是利用信息技术构建的为实现网络营销的基本职能而建立的信息系统，系统的总体功能是以营销为手段而开展的各种业务活动，包括以顾客为中心的各种营销策略.伴随互联网技术的发展，数据库技术、云计算、大数据等信息技术不断推陈出新，网络营销系统不再是一个独立的单机系统结构，而是一个云服务、信息技术、网络营销应用、社会保障和技术标准构成的整体系统结构.引入云计算建立的网络营销系统体系，可以实现以云服务为中心的共建和共享，而且可以实现与其他部门协作的人才、管理、技术的保障，信息技术的支撑，从而实现资源共享与协作.整个基于云计算的网络营销系统主要包括的内容如下：

(1)信息技术支撑系统.主要包括计算机网络技术和数据库技术.计算机网络技术是网络营销系统的基础设施，一般由政府投资完成.目前我国网络基础设施投入大量的资金，建立了骨干网，也相应建立各种专业网站，例如产品交易网、中国农产品销售网、中国服装网等，然而这些专业网站比不上人们对淘宝网、阿里巴巴等第三方平台网站的熟悉，政府部门引导或者整合产品网络营销策略，可以利用搜索引擎营销策略、网络广告联盟、网站链接等网络营销手段开展产品的促销，营造与服务或产品相关的网络社区，引导客户积极参加，从而吸引潜在客户的参与，实现与顾客沟通零距离、零时点，形成一种全新的网络营销体系.同时数据库技术建设在网络营销系统中占有相当重要的地位，利用各种信息资源渠道，建立产品、客户、市场供求等数据库资源，以市场数据库为主线，分别建立客户关系管理数据库和产品数据库，从而推动顾客关系管理系统得以快速发展.(2)保障系统.保障系统主要包括组织、人力资源和资金.任何一个信息系统的建设和使用都离不开组织领导的协调和重视.在网络营销系统中组织不仅要高度重视网络基础设施建设，特别是网络信息平台的搭建，同时必须有效利用国家的相关政策、法律法规等，促进和引导系统得以顺利实现.利用科研院所、高等院校等优质科技资源和市场经营组织与企业的关系，搭建统一的网络营销系统平台，也可以积极组织相关企业和部门，建立一个网络营销协会，从而提升网络营销系统中组织的作用和地位.资金是网络营销系统得以实现的保障.网络基础设施的建设、信息平台的搭建、网络硬件的配置都离不开政府或者信息主管部门的资金投入.同时还必须将计算机网络、信息资源平台和云计算等技术进行整合，从而形成完善的信息资源网.积极有效利用信息资源，强化信息的服务水平，制订相关的投资和优惠政策，拓展渠道筹集资金，从而实现基于云计算的网络营销系统.人力资源的建设在网络营销系统中不可被轻视.发挥“团队精神”，重视“协同作战”的项目管理机制，加强专业技能人才和管理人才的培养，一方面可以对现有的员工进行培养，通过培训、提供交流平台、设置奖惩制度等方式，激发员工学习积极性，提高员工的基础业务能力及专业技术能力;另一方面可以与相关研究机构、高等学校、培训结构等合作，建立培训基地和研究基地，从而实现联合培养.(3)技术标准系统.技术标准系统主要包括质量安全标准、安全检验检测和安全认证标准.在网络营销系统中，企业从生产到消费整个流程必须实行标准化，提高系统的技术标准、质量和安全标准，主要包括以下几个方面.第一，具有健全的管理机构.产品的标准化是发挥市场经济的基础，也是提高企业竞争力的重要保障.通过各种途径实现产品经营者、监管者及消费者认同产品标准化的重要性和统一性作用;而且相应的产品标准化工作管理机构，制定产品质量标准、产品安全和质量认证标准时，认真组织协调，对于产品标准的组织实施、检测检验、评估认证等进行集中统一管理.第二，完善地方特色产品标准.为了提高本地特色产品的市场竞争力，充分考虑地方特色产品标准与国家标准、国际标准的衔接问题，提高产品的质量安全标准.在制定特色产品标准体系中，安全标准、生产标准和质量标准必须执行国家相关的标准，同时要与国际的有关标准衔接，而对于本地特色产品的品质、包装规格等质量标准必须符合地方特色标准体系，还要兼顾特色产品技术发展趋势和水平，保证相关标准得以实施.第三，技术标准与品牌产品相结合.技术标准的制定可以推动品牌产品的建设，也是增强产品市场竞争力的主要途径.面对日益激烈的市场竞争和产品品种日益丰富化，无品牌或品牌知名度不高的产品在市场竞争中一般处于劣势，很少被消费者熟悉和信赖.但是品牌产品的建设是一个长期积累和渗透的过程，必须以质量安全标准为前提，通过制度建设和管理，严格质量安全认证管理和监管确保品牌的建立.第四，质量安全评估认证不可忽视.产品标准的实施过程离不开管理部门的监督检查，建立质量安全评估认证制度，定期或者不定期进行检查，发现问题并及时处理，特别对于出现质量安全问题，必须实施一票否决制，杜绝不合格的产品进入市场，建立市场的准入制度，在源头把好质量关，确保产品的质量与安全.引入云计算的网络营销系统的优势

引入云计算的网络营销系统，以云服务和信息技术为技术支撑，以组织、资金和人才作保障，以质量安全为技术标准，系统之间相互作用，共同实现企业的总体目标.优势主要表现在以下几个方面.首先，可以降低系统的总成本，主要是建设成本和运维成本.系统的建设成本相对于传统系统建设来说，由于传统系统按照工程项目建设，前期进行投资规划，按照业务最高负载时的需求进行配置，对于云计算的系统建设来讲，由于云服务具备资源统一规划，实现多业务应用对硬件资源的共享，从而可以保障系统硬件资源的利用最大化.传统网络营销系统，通常都是在某个特定时段，一般情况是白天系统处于最高负载，而大多数硬件设备在晚上却处于休眠状态.引入云服务的系统建设，可以将各种业务应用进行合理有效的规划，实施“错峰”应用硬件资源.对于系统的运维成本来讲，传统网络营销系统建设必须拥有人力、物力进行系统的日常维护，主要包括硬件检修与保养、软件配置与维护、数据安全与保护等，而引入云服务的解决方案，一般可以通过资源集中和统一管理，有效降低日常维护工作量，大量的工作都转移到后台由专业技术人员完成，从而有效降低管理与运行维护成本.其次，实现信息资源的共享和有效利用.一般情况，信息资源从收集、处理加工、传播、反馈需要一定的时间和处理工具，信息的价值具有时效性、可变换性和不完全性.特别是对于网络营销系统中的信息需求量大，处理必须及时和可靠.利用云计算数据中心，可以汇聚庞大的数据资源，而且不同类型数据资源可以通过云计算的深度融合和交互，从而实现信息的增值.基于云计算的网络营销系统中，利用云计算数据中心，将采集到的视频信息、音频信息、报警信息进行统一汇总和处理，并结合相关的地理信息、人口信息和相关智能分析算法，实现用户在海量数据中及时有效地提炼出“有用”信息.最后，克服传统网络营销系统建设周期长，系统应用周期相对较短的弊端.由于传统系统在可扩展性和应用方面存在缺陷，会造成系统的有效生命周期不长，而且面对市场环境的变化和国内外行情的变化，系统的扩容比较难以实现，存在推倒重来的情况.而基于云服务的网络营销系统在建设时，具备统一接口、支撑二次开发等前瞻性规划，有效保障系统的长久有效，同时伴随各类业务的逐步累加和业务流程重组，在保证原有业务继续应用的基础上，系统会不断产生出“新鲜”的业务价值.4 结论

随着信息技术的逐渐普及和应用，网格计算、云计算和大数据逐渐渗透和推广，互联网技术的创新和商务模式的更新应用，基于云计算的网络营销系统整合了云计算的信息技术、经济商务领域和管理模式等相互融合的创新模式，对于网络营销企业、硬件提供商、应用软件开发商或运营商和平台服务商，必须转变思想，充分有效利用云平台提供的云服务谋求共同发展.网络营销系统就是利用云计算技术在营销领域的特点，实现按需选择云的相关服务.同时企业可以不用独立投资建立自己的网络营销应用系统，可以利用云计算厂商提供的各种服务，构建具有自己企业特色的应用系统和数据库，架构网络营销系统的新模式，从而可以有效地利用资源，降低成本，提高核心竞争力.基于云计算的网络营销系统是一种新型的网络销售模式，云计算的分布式存储、虚拟化、高可靠性、可扩展性等特点，为网络营销资源的整合和共享提供新的发展方向.目前许多地区或一些领域逐步将云计算技术纳入其数字资源的整合中，例如OCLC云图书馆、CALIS数字图书馆云服务平台.可以借鉴数字图书馆等领域的云服务平台的经验，利用国际上先进的云技术，建设标准化、低成本、自适应、可扩展的网络营销服务平台，实现网络营销的基本功能和提供优质的服务.

第二篇：云计算论文

浅谈云计算

白娟

（运城学院 信息管理与信息系统 1106）

【摘要】云计算是当前计算机领域的一个热点。它的出现宣告了低成本提供超级计算时代的到来。云计算

将改变人们获取信息、分享内容和互相沟通的方式。此文阐述了云计算的简史、概念、特点、保护和发展前景，并对云计算的发展及前景进行了分析。

【关键词】云计算特点，云计算保护，云计算发展前景

1.云计算相关知识

1.1简史

1983年，太阳电脑（Sun Microsystems）提出“网络是电脑”（“The Network is the Computer”）,2006年3月，亚马逊（Amazon）推出弹性计算云（Elastic Compute Cloud；EC2）服务。

2006年8月9日，Google首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）首次提出“云计算”（Cloud Computing）的概念。Google“云端计算”源于Google工程师克里斯托弗·比希利亚所做的“Google 101”项目。

2007年10月，Google与IBM开始在美国大学校园，包括卡内基梅隆大学、麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学柏克莱分校及马里兰大学等，推广云计算的计划，这项计划希望能降低分布式计算技术在学术研究方面的成本，并为这些大学提供相关的软硬件设备及技术支持（包括数百台个人电脑及BladeCenter与System x服务器，这些计算平台将提供1600个处理器，支持包括Linux、Xen、Hadoop等开放源代码平台）。而学生则可以通过网络开发各项以大规模计算为基础的研究计划。

2008年1月30日，Google宣布在台湾启动“云计算学术计划”，将与台湾台大、交大等学校合作，将这种先进的大规模、快速将云计算技术推广到校园。

2008年2月1日，IBM（NYSE: IBM）宣布将在中国无锡太湖新城科教产业园为中国的软件公司建立全球第一个云计算中心（Cloud Computing Center）。

2008年7月29日，雅虎、惠普和英特尔宣布一项涵盖美国、德国和新加坡的联合研究计划，推出云计算研究测试床，推进云计算。该计划要与合作伙伴创建6个数据中心作为研究试验平台，每个数据中心配置1400个至4000个处理器。这些合作伙伴包括新加坡资讯通信发展管理局、德国卡尔斯鲁厄大学Steinbuch计算中心、美国伊利诺伊大学香宾分校、英特尔研究院、惠普实验室和雅虎。

2008年8月3日，美国专利商标局网站信息显示，戴尔正在申请“云计算”（Cloud Computing）商标，此举旨在加强对这一未来可能重塑技术架构的术语的控制权。

2010年3月5日，Novell与云安全联盟（CSA）共同宣布一项供应商中立计划，名为“可信任云计算计划（Trusted Cloud Initiative）”。

2010年7月，美国国家航空航天局和包括Rackspace、AMD、Intel、戴尔等支持厂商共同宣布“OpenStack”开放源代码计划，微软在2010年10月表示支持OpenStack与Windows Server 2008 R2的集成；而Ubuntu已把OpenStack加至11.04版本中。2011年2月，思科系统正式加入OpenStack，重点研制OpenStack的网络服务。1.2概念

狭义云计算是指计算机基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。

广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是计算机和软件、互联网相关的，也可以是其他的服务。云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。1.3云计算特点

被普遍接受的云计算特点如下：(1)超大规模

“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器，Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。

(2)虚拟化

云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。

(3)高可靠性

“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。

(4)通用性

云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。

(5)高可扩展性

“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。(6)按需服务

“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。(7)极其廉价

由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。

云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。

(8)潜在的危险性

云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别象银行这样持有敏感数据的商业机构）对于选择云计算服务应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务，无论其技术优势有多强，都不可避免地让这些私人机构以“数据（信息）”的重要性挟制整个社会。对于信息社会而言，“信息”是至关重要的。另一方面，云计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户云计算用户是保密的，但是对于提供云计算的商业机构而言确实毫无秘密可言。所有这些潜在的危险，是商业机构和政府机构选择云计算服务、特别是国外机构提供的云计算服务时，不得不考虑的一个重要的前提。

2.云计算的隐私保护和发展前景

2.1浅谈云计算环境下的隐私权保护

目前，云计算受到产业界的极大推崇并推出了一系列基于云计算平台的服务。但在已经实现的云计算服务中，安全问题一直令人担忧，以至于使得安全和隐私问题成为云计算普及过程中面临的一个巨大挑战。文章主要探讨云计算的隐私问题。在概述网络隐私权特点的基础上，指出了云计算环境下隐私的特殊性，分别从客户端、网络传输、服务器端三个方面阐述了网络隐私权存在的安全隐患。最后，从法律、技术、监管等方面分析了云计算环境下隐私权保护的方案。

互联网以及与之相关的产业发展日新月异，云计算(Cloud Computing)作为一种新的服务模式，受到各方的关注，特别是在产业界受到极大的推崇。目前，几乎所有著名IT公司的战略重点中都涉及了云计算，并推出了一系列基于云计算平台的服务。Amazon的EC2和Google的Google App Engine都是典型的云计算服务，它们使用Internet来连接外部用户，把大量的软件和IT基础设施作为一种服务对外提供。此外，还有微软的Live Meeting、Cisco的WebEx、IBM的“蓝云”等等。

但是，目前的云计算有其“先天性”不足，对于广大网民来说，首当其冲的就是隐私保护问题。正如美国军事安全专家格雷格?康蒂(GregConti)所担心的：云计算在给人们带来巨大便利的同时，该服务中所存在的不足也将危及企业用户和普通网民的隐私安全。据世界隐私论坛近日发布的一份报告声称，如果企业期望通过利用云计算服务来降低IT成本

和复杂性，那么首先应保证这个过程中不会带来任何潜在的隐私问题。IDC对CIO和IT主管的调查也显示，安全仍是云计算主要关注的问题，大约75%的人表示他们担心云计算安全问题(包括隐私安全)。由此可见，隐私安全问题是云计算发展的最主要障碍之一。2.2云计算的发展前景

云计算被视为科技业的下一次革命，它将带来工作方式和商业模式的根本性改变。首先，对中小企业和创业者来说，云计算意味着巨大的商业机遇，他们可以借助云计算在更高的层面上和大企业竞争。自1989年微软推出Office办公软件以来，我们的工作方式已经发生了极大变化，而云计算则带来了云端的办公室——更强的计算能力但无须购买软件，省却本地安装和维护。

其次，从某种意义上说，云计算意味着那些对计算需求量越来越大的中小企业，不再试图去买价格高昂的硬件，而是从云计算供应商那里租用计算能力。在避免了硬件投资的同时，公司的技术部门可以节省大量的技术维护时间。以亚马逊为例，其云计算产品价格便宜，吸引了大批中小企业，甚至《纽约时报》、红帽等大型公司。

[6] 云计算对商业模式的影响体现在对市场空间的创新上。Google Apps是关于创新的理论中的新市场创新。当互联网变得越来越快和可依赖，用户正从桌面电脑上的软件应用转向基于互联网的应用。同时，云计算开发新产品拓展新市场的成本非常低。比如，如果用户对Gmail的需求突然出现猛增，谷歌的云计算系统会自动为Gmail增加容量和处理器的数量，无需人工干预，而且增加和调整都不增加成本。依赖云计算，谷歌能以几乎可以忽略不计的成本增加新的服务。有观点认为，云计算受到热捧的背后，还反应了超级计算机市场的角力。超级计算机应用一度因需要非常昂贵的硬件投入而面临极高的推广门槛，云计算却宣告了低成本提供超级计算服务的可能，一旦云计算得到了广泛的推广，可以乐观地估计，超级计算机市场的春天即将到来。参 考 文 献

[1]武星,王旻超,张武,李青.云计算研究综述[J].科技创新与生产力,2011,06:49-55.[2]刘晓乐.计算机云计算及其实现技术分析[J].电子科技.2009(12)[3]叶晓勇.简述云计算[J].黑龙江科技信息.2009(24)[4] 王丽安.Internet云计算技术[J].科协论坛(下半月).2011(10)[5]狄明远,周铁城.云计算浅析[J].科技风.2009(13)社，2004年9月出版； [6] 张亚东.浅谈云计算发展现状与趋势[J].科技致富向导.2011(12)[7] 唐红,徐光侠.云计算研究与发展综述[J].数字通信.2010(03)

[8] 李晓伟,沈艳秋.云计算及其发展进程[J].科技信息.2011(15)

第三篇：大数据与云计算论文

大数据与云计算

摘 要：大数据（Big Data）这个概念近年来在越来越多的场合、被越来越多的人提及，并且经常和云计算联系在一起，云计算与大数据之间到底是什么关系成为热点话题。本

专题报告包含以下四个方面内容：1.大数据的价值；2.大数据带来的挑战;3.大数据研究成果；4.云计算是大数据挖掘的主流方式。通过本报告阐述我们对大数据的理解，以及对大数据的价值的认识，探讨大数据处理与挖掘技术，大数据主要着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法;云计算技术主要关注“计算”，提供IT 解决方案。大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。关键词：大数据 云计算 数据挖掘 对审计影响 政策建议 引言

目前，大数据伴随着云计算技术的发展，正在对全球经济社会生活产生巨大的影响。大数据、云计算技术给现代审计提供了新的技术和方法，要求审计组织和审计人员把握大数据、云计算技术的内容与特征，促进现代审计技术和方法的进一步发展。

一、大数据、云计算的涵义与特征

随着云计算技术的出现，大数据吸引了全世界越来越多的关注。哈佛大学社会学教授加里·金(2012)说: “这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”(一)大数据的涵义与特征

“数据”(data)这个词在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解为“事实”。2009 年，“大数据”概念才逐渐开始在社会上传播。而“大数据”概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在2012 年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”。这标志着“大数据”时代真正开始进入社会经济生活中来了。“大数据”(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的数据量规模大到无法利用现行主流软件工具，在一定的时间内实现收集、分析、处理或转化成为帮助决策者决策的可用信息。互联网数据中心(IDC)认为“大数据”是为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据具有4 个特点: 第一，数据体量巨大(Volume)，从TB 级别跃升到PB 级别。第二，处理速度快(Velocity)，这与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三，数据种类多(Variety)，有图片、地理位置信息、视频、网络日志等多种形式。第四，价值密度低，商业价值高(Value)。存在单一数据的价值并不大，但将相关数据聚集在一起，就会有很高的商业价值(金良，2012)。大数据时代，不仅改变了传统的数据采集、处理和应用技术与方法，还促使人们思维方式的改变。大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变，这些转变将改变人们理解和研究社会经济现象的技术和方法。

(1)是在大数据时代，不依赖抽样分析，而可以采集和处理事物整体的全部数据。19 世纪以来，当面临大的样本量时，人们都主要依靠抽样来分析总体。但是，抽样技术是在数据缺乏和取得数据受限制的条件下不得不采用的一种方法，这其实是一种人为的限制。过去，因为记录、储存和分析数据的工具不够科学，只能收集少量数据进行分析。如今，科学技术条件已经有了很大的提高，虽然人类可以处理的数据依然是有限的，但是可以处理的数据量已经大量增加，而且未来会越来越多。随着大数据分析取代抽样分析，社会科学不再单纯依赖于抽样调查和分析实证数据，现在可以收集过去无法收集到的数据，更重要的是，现在可以不再依赖抽样分析。

(2)是在大数据时代，不再热衷于追求数据的精确度，而是追求利用数据的效率。当测量事物的能力受限制时，关注的是获取最精确的结果。但是，在大数据时代，追求精确度已经既无必要又不可行，甚至变得不受欢迎。大数据纷繁多样，优劣掺杂，精准度已不再是分析事物总体的主要手段。拥有了大数据，不再需要对一个事物的现象深究，只要掌握事物的大致发展趋势即可，更重要的是追求数据的及时性和使用效率。与依赖于小数据和精确性的时代相比较，大数据更注重数据的完整性和混杂性，帮助人们进一步认识事物的全貌和真相。

(3)是在大数据时代，人们难以寻求事物直接的因果关系，而是深入认识和利用事物的相关关系。长期以来，寻找因果关系是人类发展过程中形成的传统习惯。寻求因果关系即使很困难且用途不大，但人们无法摆脱认识的传统思维。在大数据时代，人们不必将主要精力放在事物之间因果关系的分析上，而是将主要精力放在寻找事物之间的相关关系上。事物之间的相关关系可能不会准确地告知事物发生的内在原因，但是它会提醒人们事情之间的相互联系。人们可以通过找到一个事物的良好相关关系，帮助其捕捉到事物的现在和预测未来。(二)云计算的涵义与特征

“云计算”概念产生于谷歌和IBM 等大型互联网公司处理海量数据的实践。2006 年8 月9 日，Google首席执行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)在搜索引擎大会首次提出“云计算”的概念。2007 年10 月，Google 与IBM 开始在美国大学校园推广云计算技术的计划，这项计划希望能降低分布式计算技术在学术研究方面的成本，并为这些大学提供相关的软硬件设备及技术支持(Michael Mille，2009)。目前全世界关于“云计算”的定义有很多。“云计算”是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，是通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。美国国家标准技术研究院(NIST)2009年关于云计算的定义是: “云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务等)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。”根据这一定义，云计算的特征主要表现为: 首先，云计算是一种计算模式，具有时间和网络存储的功能。其次，云计算是一条接入路径，通过广泛接入网络以获取计算能力，通过标准机制进行访问。第三，云计算是一个资源池，云计算服务提供商的计算资源，通过多租户模式为不同用户提供服务，并根据用户的需求动态提供不同的物理的或虚拟的资源。第四，云计算是一系列伸缩技术，在信息化和互联网环境下的计算规模可以快速扩大或缩小，计算能力可以快速、弹性获得。第五，云计算是一项可计量的服务，云计算资源的使用情况可以通过云计算系统检测、控制、计量，以自动控制和优化资源使用。(三)大数据与云计算的关系

从整体上看，大数据与云计算是相辅相成的。大数据主要专注实际业务，着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法，强调的是数据存储能力。云计算主要关注“计算”，关注IT 架构，提供IT 解决方案，强调的是计算能力，即数据处理能力。如果没有大数据的数据存储，那么云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地;如果没有云计算的数据处理能力，则大数据的数据存储再丰富，也终究难以用于实践中去。

从技术上看，大数据依赖于云计算。海量数据存储技术、海量数据管理技术、MapＲeduce 编程模型都是云计算的关键技术，也都是大数据的技术基础。而数据之所以会变“大”，最重要的便是云计算提供的技术平台。数据被放到“云”上之后，打破了过去那种各自分割的数据存储，更容易被收集和获得，大数据才能呈现在人们眼前。而巨量的数据也只能依靠云计算强大的数据处理能力，才能够“淘尽黄沙始得金”。

从侧重点看，大数据与云计算的侧重点不同。大数据的侧重点是各种数据，广泛、深入挖掘巨量数据，发现数据中的价值，迫使企业从“业务驱动”转变为“数据驱动”。而云计算主要通过互联网广泛获取、扩展和管理计算及存储资源和能力，其侧重点是IT 资源、处理能力和各种应用，以帮助企业节省IT部署成本。云计算使企业的IT 部门受益，而大数据使企业的业务管理部门受益。

从结果看，大数据与云计算带来不同的变化。大数据对社会经济带来的变化是巨大的，涉及到各个领域。大数据已经与资本、人力一起作为生产的主要因素影响着社会经济的发展。数据创造价值，而挖掘数据价值、利用数据的“推动力”就是云计算。云计算将信息存储、分享和挖掘能力极大提高，更经济、高效地将巨量、高速、多变的终端数据存储下来，并随时进行计算与分析。通过云计算对大数据进行分析、总结与预测，会使得决策更可靠，释放出更多大数据的内在价值。

二、大数据、云计算技术对审计的影响分析

审计技术和方法的发展是随着科学和管理技术的发展而发展的。现代审计技术和方法体系是在原始的查账基础上从低级向高级、从不完备到比较完备发展起来的。在业务和会计处理手工操作阶段，审计实施的是账表导向的审计技术和方法;当内部控制理论和方法全面应用于业务和会计处理时，审计实施的是系统导向的审计技术和方法;当风险管理理论和方法全面应用于业务和财务管理时，审计实施的是风险导向审计技术和方法;与风险导向审计技术和方法并行的是，计算机技术广泛应用于业务和会计处理时，审计实施的是IT 审计技术和方法。目前，面对大数据、云计算技术的产生和发展，审计人员需要应时而变来适应由此而带来的变化，分析大数据、云计算技术对审计方式、审计抽样技术、审计报告模式、审计证据搜集等技术和方法的影响。(一)大数据、云计算技术促进持续审计方式的发展

传统审计中，审计人员只是在被审计单位业务完成后才进行审计，而且审计过程中并不是审计所有的数据和信息，只是抽取其中有的一部分进行审计。这种事后和有限的审计对被审计单位复杂的生产经营和管理系统来说很难及时做出正确的评价，而且对于评价日益频繁和复杂的经营管理活动的真实性和合法性则显得过于迟缓。随着信息技术迅速发展，越来越多的审计组织对被审计单位开始实施持续审计方式，以解决审计结果与经济活动的时差问题。但是，审计人员实施持续审计时，往往受目前业务条件和信息化手段的限制，取得的非结构化数据无法数据化，或者无法取得相关的明细数据，致使对问题的判断也难以进一步具体和深入。而大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展，使信息技术与大数据、云计算技术较好交叉融合，尤其对业务数据和风险控制“实时性”要求较高的特定行业，如银行、证券、保险等行业，在这些行业中实施持续审计迫在眉睫。如审计组织对商业银行的审计，实行与商业银行建立业务和数据系统的接口，在开发的持续审计系统中固化了非结构化数据结构化和数据分析模块，该模块可以在海量贷款客户中挖掘、分析出行业性和区域性贷款风险趋势，实现在线的风险预警，并将发现的风险数据、超预警值指标及问题登记为疑点，并建立实时审计工作底稿，按照重要程度进行归类、核实或下发给现场审计人员进行现场核实，以较好处理非结构化数据的利用和数据的实时分析利用问题。(二)大数据、云计算技术促进总体审计模式的应用

现时的审计模式是在评价被审计单位风险基础上实施抽样审计。在不可能收集和分析被审计单位全部经济业务数据的情况下，现时的审计模式主要依赖于审计抽样，从局部入手推断整体，即从抽取的样本着手进行审计，再据此推断审计对象的整体情况。这种抽样审计模式，由于抽取样本的有限性，而忽视了大量和具体的业务活动，使审计人员无法完全发现和揭示被审计单位的重大舞弊行为，隐藏着重大的审计风险。而大数据、云计算技术对审计人员而言，不仅仅是一种可供采用的技术手段，这些技术和方法将给审计人员提供实施总体审计模式的可行性。利用大数据、云计算技术，对数据的跨行业、跨企业搜集和分析，可以不用随机抽样方法，而采用搜集和分析被审计单位所有数据的总体审计模式。利用大数据、云计算技术的总体审计模式是要分析与审计对象相关的所有数据，使得审计人员可以建立总体审计的思维模式，可以使现代审计获得革命性的变化。审计人员实施总体审计模式，可以规避审计抽样风险。如果能够收集总体的所有数据，就能看到更细微、深入的信息，对数据进行多角度的深层次分析，从而发现隐藏在细节数据中的对审计问题更具价值的信息。同时，审计人员实施总体审计模式，能发现从审计抽样模式所不能发现的问题。大数据、云计算技术给审计人员提供了一种能够从总体把握审计对象的技术手段，从而帮助审计人员能从总体的视角发现以前难以发现的问题。

(三)大数据、云计算技术促进审计成果的综合应用

目前，审计人员的审计成果主要是提供给被审计单位的审计报告，其格式固定，内容单一，包含的信息量较少。随着大数据、云计算技术在审计中广泛应用，审计人员的审计成果除了审计报告外，还有在审计过程中采集、挖掘、分析和处理的大量的资料和数据，可以提供给被审计单位用于改进经营管理，促进审计成果的综合应用，提高审计成果的综合应用效果。首先，审计人员通过对审计中获取的大量数据和相关情况资料的汇总、归纳，从中找出财务、业务和经营管理等方面的内在规律、共性问题和发展趋势，通过汇总归纳宏观性和综合性较强的审计信息，为被审计单位投资者和其他利益相关者提供数据证明、关联分析和决策建议，从而促进被审计单位管理水平的提高。其次，审计人员通过应用大数据、云计算技术，可以将同一问题归入不同的类别进行分析和处理，从不同的角度、不同的层面整合提炼以满足不同层次的需求。再次，审计人员将审计成果进行智能化留存，通过大数据、云计算技术，将问题规则化并固化到系统中，以便于计算或判断问题发展趋势，向被审计单位进行预警。最后。审计人员将审计成果、被审计单位与审计问题进行关联，并进行信息化处理，在进行下次审计时，减少实地审计的时间和工作量，提高审计工作的效率。(四)大数据、云计算技术促进相关关系证据的应用

审计人员在审计过程中，应根据充分、适当的审计证据发表审计意见，出具审计报告。但是，在大数据、云计算环境下，审计人员既面临巨量数据筛选的考验，又面临搜集适当审计证据的挑战。审计人员在搜集审计证据时，传统的思维路径都是基于因果关系来搜集审计证据，而大数据分析将会更多地运用相关关系分析来搜集和发现审计证据。但从审计证据发现的角度来看，由于大数据技术提供了前所未有的跨领域、可供量化的维度，使得审计问题大量的相关信息能够得以记录和计算分析。大数据、云计算技术没有改变事物间的因果关系，但在大数据、云计算技术中对相关关系的开发和利用，使得数据分析对因果逻辑关系的依赖降低了，甚至更多地倾向于应用基于相关关系的数据分析，以相关关系分析为基础的验证是大数据、云计算技术的一项重要特征。在大数据、云计算技术环境下，审计人员能搜集到的审计证据大多是电子证据(秦荣生，2013)。电子证据本身就非常复杂，云计算技术使获取有因果关系的证据更加困难。审计人员应从长期依赖因果关系来搜集和发现审计证据，转变成为利用相关关系来搜集和发现审计证据。(五)大数据、云计算技术促进高效数据审计的发展

直到今天，审计人员的数字审计技术依然建立在精准的基础上。这种思维方式适用于掌握“小数据量”的情况，因为需要分析的数据很少，所以审计人员必须尽可能精准地量化被审计单位的业务。随着大数据、云计算技术成为日常生活中的一部分，审计人员应开始从一个比以前更大、更全面的角度来理解被审计单位，将“样本= 总体”植入审计人员的思维中。相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据更强调数据的完整性和混杂性，帮助审计人员进一步接近事情的真相，“局部”和“精确”将不再是审计人员追求的目标，审计人员追求的是事物的“全貌”和“高效”。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现。在实施审计时，审计人员应利用大数据、云计算技术，使用分布式拓朴结构、云数据库、联网审计、数据挖掘等新型的技术手段和工具，以提高审计的效率。

(六)大数据、云计算技术促进大数据审计师的发展

大数据、云计算时代，数据的真实、可靠是大数据发挥作用的前提。这客观上要求专业人员来对大数据的真实性、可靠性进行鉴证，审计人员可以扮演这种角色，或者称为数据审计师。能对大数据真实性、可靠性进行鉴证的数据审计师应该是计算机科学、数学、统计学和审计学领域的专家，他们应有大数据分析和预测的评估能力。数据审计师应恪守公正的立场和严守保密的原则，面对海量的数据和纷繁复杂的相关关系，选取分析和预测工具，以及解读数据及数据计算结果是否真实、可靠。一旦出现争议，数据审计师有权审查与分析结果相关的运算法则、统计方法以及数据采集、挖掘和处理过程。数据审计师的出现是为满足以市场为导向来解决数据真实性、可靠性问题的需求，这与20 世纪初期为了处理财务信息虚假而出现的审计人员一样，都是为了满足新需求而出现的。

三、大数据挖掘

数据的价值只有通过数据挖掘才能从低价值密度的数据中发现其潜在价值，而大数据挖掘技术的实现离不开云计算技术。在业界，全球著名的Google、EMC、惠普、IBM、微软等互联网公司都已经意识到大数据挖掘的重要意义。上述IT 巨头们纷纷通过收购大数据分析公司，进行技术整合，希望从大数据中挖掘更多的商业价值。数据挖掘通常需要遍历训练数据获得相关的统计信息，用于求解或优化模型参数，在大规模数据上进行频繁的数据访问需要耗费大量运算时间。数据挖掘领域长期受益于并行算法和架构的使用，使得性能逐渐提升。过去15 年来，效果尤其显著。试图将这些进步结合起来，并且提炼。GPU平台从并行上得到的性能提升十分显著。这些GPU平台由于采用并行架构，使用并行编程方法，使得计算能力呈几何级数增长。即便是图形处理、游戏编程是公认的复杂，它们也从并行化受益颇多。研究显示数据挖掘、图遍历、有限状态机是并行化未来的热门方向。MapReduce 框架已经被证明是提升GPU 运行数据挖掘算法性能的重要工具。D.Luo 等提出一种非平凡的策略用来并行一系列数据挖掘与数据挖掘问题，包括一类分类SVM 和两类分类SVM，非负最小二乘问题，及L1 正则化回归（lasso）问题。由此得到的乘法算法，可以被直截了当地在如MapReduce 和CUDA 的并行计算环境中实现。K.Shim 在MapReduce 框架下，讨论如何设计高MapReduce 算法，对当前一些基于MapReduce 的数据挖掘和数据挖掘算法进行归纳总结，以便进行大数据的分析。Junbo Zhang 等提出一种新的大数据挖掘技术，即利用MapRedue 实现并行的基于粗糙集的知识获取算法，还提出了下一步的研究方向，即集中于用基于并行技术的粗糙集算法处理非结构化数据。F.Gao 提出了一种新的近似算法使基于核的数据挖掘算法可以有效的处理大规模数据集。当前的基于核的数据挖掘算法由于需要计算核矩阵面临着可伸缩性问题，计算核矩阵需要O(N2)的时间和空间复杂度来计算和存储。该算法计算核矩阵时大幅度降低计算和内存开销，而且并没有明显影响结果的精确度。此外，通过折中结果的一些精度可以控制近似水平。它独立于随后使用的数据挖掘算法并且可以被它们使用。为了阐明近似算法的效果，在其上开发了一个变种的谱聚类算法，此外设计了一个所提出算法的基于MapReduce 的实现。在合成和真实数据集上的实验结果显示，所提出的算法可以获得显著的时间和空间节省。Christian Kaiser 等还利用MapReduce 框架分布式实现了训练一系列核函数学习机，该方法适用于基于核的分类和回归。Christian Kaiser 还介绍了一种扩展版的区域到点建模方法，来适应来自空间区域的大量数据。Yael Ben-Haim 研究了三种MapReduce 实现架构下并行决策树分类算法的设计, 并在Phoenix 共享内存架构上对SPRINT 算法进行了具体的并行实现。F.Yan 考虑了潜在狄利克雷分配（LDA）的两种推理方法——塌缩吉布斯采样（collapsed Gibbssampling，CGS）和塌缩变分贝叶斯推理（collapsedvariational Bayesian，CVB）在GPU 上的并行化问题。为解决GPU 上的有限内存限制问题，F.Yan 提出一种能有效降低内存开销的新颖数据划分方案。这种划分方案也能平衡多重处理器的计算开销，并能容易地避免内存访问冲突。他们使用数据流来处理超大的数据集。大量实验表明F.Yan 的并行推理方法得到的LDA 模型一贯地具有与串行推理方法相同的预测能力；但在一个有30 个多核处理器的GPU 上，CGS 方法得到了26倍的加速，CVB 方法得到了196 倍的加速。他们提出的划分方案和数据流方式使他们的方法在有更多多重处理器时可伸缩，而且可被作为通用技术来并行其它数据挖掘模型。Bao-Liang Lu 提出了一种并行的支持向量机，称为最小最大模块化网络(M3)，它是基“分而治之”的思想解决大规模问题的有效的学习算法。针对异构云中进行大数据分析服务的并行化问题G.Jung 提出了最大覆盖装箱算法来决定系统中多少节点、哪些节点应该应用于大数据分析的并行执行。这种方法可以使大数据进行分配使得各个计算节点可以同步的结束计算，并且使数据块的传输可以和上一个块的计算进行重叠来节省时间。实验表明，这种方法比其他的方法可以提高大约60% 的性能。在分布式系统方面，Cheng 等人 提出一个面向大规模可伸缩数据分析的可伸缩的分布式系统——GLADE。GLADE 通过用户自定义聚合（UDA）接口并且在输入数据上有效地运行来进行数据分析。文章从两个方面来论证了系统的有效性。第一，文章展示了如何使用一系列分析功能来完成数据处理。第二，文章将GLADE 与两种不同类型的系统进行比较：一个用UDA 进行改良的关系型数据库（PostgreSQL）和MapReduce(Hadoop)。然后从运行结果、伸缩性以及运行时间上对不同类型的系统进行了比较。

四、总结 大数据的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存储，满足这种要求的存储离不开云计算。高速产生的大数据只有通过云计算的方式才能在可等待的时间内对其进行处理。同时，云计算是提高对大数据的分析与理解能力的一个可行方案。大数据的价值也只有通

过数据挖掘才能从低价值密度的数据中发现其潜在价值，而大数据挖掘技术的实现离不开云计算技术。总之，云计算是大数据处理的核心支撑技术，是大数据挖掘的主流方式。没有互联网，就没有虚拟化技术为核心的云计算技术，没有云计算就没有大数据处理的支撑技术。

参考文献

秦荣生.大数据、云计算技术对审计的影响研究 何清.大数据与云计算

张为民.云计算: 深刻改变未来

文峰.云计算与云审计———关于未来审计的概念与框架的一些思考

Big data and cloud computing Big Data(Big Data)in recent years, more and more occasions, the concept is mentioned more and more people, And often, and cloud computing together, what is the relationship between cloud computing and big data become a hot topic.this Special report contains the following four aspects: 1.The value of big data;2.Big data challenge;3.Big data research;4.Cloud computing is the mainstream way of data mining.Through this report on our understanding of big data, as well as the understanding of the value of big data, large data processing and mining technology, large data mainly focus on “data”, provide the technology and methods of data collection, mining and analysis;Cloud computing technology focusing on “computing”, providing IT solutions.Big data and cloud computing technology can promote the development of continuous audit mode, the overall audit mode of application, the audit results of comprehensive application, the application of related evidence, the development of efficient data audit and the development of large data auditor.Strengthen big data and cloud computing technology measures of audit applications include set up long-term development strategy, accelerate the construction of the audit regulations, establish a platform, to strengthen research and development and improve the utilization ability.Keywords: big data cloud computing data mining impact on the audit policy Suggestions

第四篇：电力网络营销模式构建研究论文

摘要：随着时代的快速发展，智能化产品逐渐融入到生活当中。智能电网的出现改变了传统的营销模式。从网络营销着手，分析了智能电网下电力网络营销模式的优势和劣势以及传统营销与网络营销的相互关联，希望能够进一步促进网络营销模式满足时代的需求。

关键词：智能电网；电力网络；营销模式

信息网络的发展为人们的生活带来了许多便捷，提高了人们生活的质量和效率，其中网络营销就是一个典型的方便人们购物的例子。网络营销与传统营销本质上大有不同，不管是管理方式、经营策略还是市场控制，网络营销都是对传统营销的一种突破和创新，同时这也给运营商带来了挑战和发展机遇，要求运营商抓住市场的发展，调整自己的网络营销模式。因此，智能电网下电力网络的营销模式研究是当前社会发展的重要内容。

1网络营销的基本概念

互联网因为其传播方式快、涉及范围广而在人们日常生活中占据较大的地位，网络营销正是利用了互联网的优点，通过互联网实现营销的一种营销手段。网络营销是信息时代的产物，通过网上销售商家能够更加了解消费者的需求，能够解决消费者关于电力使用方面的问题。传统的营销模式容易受到时间、空间等因素的约束，而网络营销打破这种约束，达到具有个性化、成本低且主动性高的营销策略。企业根据时代的发展和社会的需求，调整、优化营销策略，在满足客户需求的条件下提高营销的质量，进而提高企业的收益。网络营销能够结合客户信息与企业资源统一管理电力资源，电力网络营销允许客户通过网络平台了解用电情况，网络可自动对客户的消费情况进行结算，并且通知用户及时缴纳电费，用户也可以通过网络平台向企业反映电力情况以及提供维修建议等。

2电力网络营销的优势和劣势

2.1优势

（1）降低电力企业成本。利用互联网传播速度快这一特点，电力企业通过网络直销能够最大效率地提升的供应商数量，这对企业的获益有着决定性的作用。之所以选择网络营销，是因为企业可以通过网络宣传产品进而最大程度降低了广告宣传费用，降低了企业的成本支出。网络宣传不仅可以使得直销渠道更加简单宽广，还能够加强电力企业与用户的沟通，用户通过网络宣传对电力企业的产品进行初步了解之后，通过询问网上客服可以深入了解企业产品，强大的信息交流平台和沟通能力能够大幅度减少企业的通讯成本，同时也避免了业务人员的差旅费用，从用户选择产品的心理特征出发更好地满足用户的需求。（2）提升用户的满意度。网络营销允许电力企业与用户进行无限制沟通与交流，用户在购买产品或是使用产品上遇到问题可以及时向企业反映，从而得到有效的解决。传统的营销模式在沟通上面有一定的阻碍，用户无法向企业反映用电情况，企业无法了解用户使用情况，不利于企业的进一步发展，而只能电网下电力网络营销模式实现了客户与企业无阻碍交流，提高了双方沟通的效率，客服与用户一对一沟通模式促进双方的信息交流，进而提高客户的满意程度，牢牢掌握市场的发展趋势，促进企业的发展。（3）树立良好的企业形象。电力企业通过网络营销渠道向用户展示业务的办理流程，用户有充足的时间考虑是否进行业务的办理，同时办理业务后用户通过网上平台直接查询相关的业务使用信息，还可以查询、维修等多种业务同时进行，解决了传统电力营销服务局限的问题。此外，网上沟通渠道方便用户更详细地了解电力企业，客服详细、耐心对用户的疑问进行解答，有效提升企业的形象，赢得市场。

2.2劣势

互联网的发展是一把双刃剑，因为其中充满了大量不可靠、虚假的信息。由于网络信息比较杂乱，目前为止我国尚未完全对互联网进行法制管理，许多不法分子利用网络渠道营造虚假的信息欺骗消费者，这对消费者的隐私具有极大的威胁。此外，电力网络营销企业遭受网络病毒的恶性攻击，增加了运营的风险，消费者也因此降低了购物的积极性，这是电力网络营销缺点，也是社会急需解决的问题之一。

3电力网络营销与传统营销之间的关系

3.1传统营销是网络营销的基础

网络营销尽管利用了互联网发展快等特点在市场上占据着较大的优势，但是从根本上来说，传统营销仍然是网络营销的基础。网络营销与传统营销本着以更好满足用户需求的态度、以提高企业利益为目的作为一切活动的出发点，尽管网络营销的手段与传统营销大有不同，但是营销的实质并没有发生变化。此外，网络营销结合传统营销才能发挥最大的功效，赢得市场，促进企业的健康快速发展。

3.2传统营销具有不可替代性

即使现代网络技术十分发达，网络营销占据比较大的优势，但是这也掩盖不了传统营销不可替代的性质。网络营销对应的消费者主要是中青年市场，老年人的市场仍然倾向于传统营销，这是网络营销无法达到的。此外，随着不断增加的聚会活动、说走就走的旅行等活动，很多消费者比较倾向于传统营销方式，消费者在实体店购物的感觉是网络营销所不能满足的。因此，传统营销具有不可替代的性质，仍然具有很大的存在价值。

4结论

两种营销方式都具有各自的优势和劣势，只有相互结合对方的优势，取长补短，才能达到最好的营销模式，促进企业的快速发展。

参考文献

[1]杨启平，徐丹凤，牟雪云，等.智能电网背景下的电力设备监测和维护技术[J].上海电力学院学报，2010（6）.[2]王延婷，祝瑞金，王培红.浅析智能电网对我国电源结构优化的支撑作用[J].华东电力，2010（12）.[3]李维，吴晓飞，李颖.智能化楼宇能效管理系统的研究与应用[C]//供用电，2011（3）.[4]李天阳，刘琼.供电营业厅智能运维管理系统关键技术研究[C]//2012年电力通信管理暨智能电网通信技术论坛论文集，2013.[5]鲁刚，魏玢，马莉.智能电网建设与电力市场发展[J].电力系统自动化，2010（9）.

第五篇：关于医院物资管理系统基于云计算的建设论文

摘要：

近些年来，随着医疗行业软硬件的不断发展，医疗体系不断壮大，医院物资采购的种类的数量直线上升，各式医疗器械、医疗设备、药品等种类繁多，数量巨大，容易产生误差，对医院物资的管理难度也在不断增加，各个科室领用情况、各种药品的存货数量等信息，全部依托手工记录，不能实现互联互通，实现动态查询管理，便于从整体上掌握数字，面对这种现状，急需建立基于云计算物资管理系统，方便管理和调度使用。

关键词：

医院物资管理系统；云计算

通过建立基于云计算物资管理系统后，各个科室、各种器械和药品的使用量、存货数据明晰，可以按月、按季度准确进行统计，大大提高了医院物资管理效率，提高了后勤人员的办事效率，提高了医护人员的满意度，对医院管理建设大有裨益，满意度高。

一、医院物资管理的现状

1.原来医院物资领用流程

全部由需要科室手工填写物资领用单，由护士手持科室领导签字的领用单到库房，库房管理人员接单后逐项核对无误，按照领用单上的内容配货，由专人送至科室，科室护士再核对数量，签字备案。整个过程程序比较复杂，手续繁琐，容易出错，如果领用物资有剩余，还需填写退库单，进行审批后，退至库房，库房再验收入库等，这些存在的问题都对物资数量、种类、出库情况无法做到准确，大大降低了办事效率，增加了医护人员和仓库管理人员的工作负担。

2.还存在以下几方面不足

物资领用单手工填写，信息质量差，易于修改，不易保存；物资需求量大，相应的医护及仓库管理人员工作强度大，容易出现差错；由于仓库管理与各个领用单位管理分别隶属不同部门，在数据核对和管理上，数据信息不能共享，数据统计难度大，工作重复率高；出现误差时，容易出现推诿扯皮现象。

二、基于云端技术平台的物资信息管理的改进措施

1.基于云计算的物资信息管理系统

可以准确实现实际物资与数据的联系，确保数量准确，对数据可以拷贝，并永久保存；基于云端技术平台的物资信息管理系统将数据提供给仓库管理人员和医护人员，能够实现数据信息的共享，及时查询存货及领用情况等信息，还可以对历史数据、领用时间、领用人员等信息进行查询，确保信息的有效对接；由于系统设置互联网时间，可以准确及时的掌握现有库存情况，为领导决策和医护人员使用提供方便。

2.物资申领程序

全部通过计算机后台程序设置，采用控制设备、输入相关信息后，方便查询、方便统计、方便管理，能有效保存信息，使相关人员对数据信息一目了然，确保数据的真实性，有效性。

3.数据分析功能

按照相关信息输入系统后，按照相关查询条件等就会形成不同形式的表格或者图像等，根据不同数量产生不同颜色的信息，产生所需要的信息数据，通过大数据系统，对整个医院的物资情况就会全盘掌握，大大提高办事效率，为医院提供有效的数据来源。

三、系统使用物资管理

原来的信息管理系统和医护人员的相关系统、医院的财务管理系统是不联系的，各个库房之间、各个科室之间只能看到本系统或者科室的相关信息，库存数量在科室信息中是看不到的，这是独立运行的，是专门的物资信息管理系统。由于医院各个部门在最初建立信息系统时，都是从各自的业务需要出发，建立时间不等，没有通盘考虑，各个系统之间关联性不大，信息不能共享。这套云计算的物资信息管理系统针对存在的不足，在前期研发阶段，不断调研，对相关程序和模块进行了详细的设计和规划，通过大数据交换，能够有效融合相关信息，实现信息共享，对涉及的信息能有效及时处理。主要有以下几大模块：领用物资保管申请单、物资使用量统计情况、物资存货预警通知、物资出库数量情况。这可以实时对医院物资使用及库存情况进行了解，方便管理人员及时根据库存，下达采购计划，对医院成本控制和领导决策提供有效的数据支撑自从运用了云计算的物资管理系统后，在物资管理方面得到了大家的一致认同，医院的成本控制和管理水平上了新的台阶。

四、使用效果

1.实现物资管理规范化

从物资入库、物资出库、盘点、年终统计等数据做到精准、无误；从单价到总价，能够一一查询得出，从而进行成本控制；从物资使用量、库存量，分析物资的使用率；物资信息保存方便，能够永久保存，方便回看和查询；系统按照操作流程，操作简单易行。

2.方便给库管人员和医护人员

不用手写材料领用单，减轻工作负担；操作简单，减少误差率；节省工作时间，能有效显示输入需求和出库时间，便于查询，减少推诿扯皮现场的发生；提升医院的物资管理水平，减少了办公耗材的浪费，有效节约了成本。

3.质控方式

系统启动后，将所有的变幻数据通过后台程序，进行加工处理，自动保存，按照相应的程序，将需要的数据上传至医院的仓库信息管理系统，中间避免人为因素，避免数据的丢失和更改。通过系统可以快速查找物资相关信息，减少医务人员的工作量，通过数据的交换共享，不同科室和人员，根据自身权限，可以准确获知所需要的信息和数据，方便办公，实现医院物资管理信息化、数字化。

五、结语

按照医院现在的规模和运行情况来看，医院的各项系统规模是及其庞大的，作为信息系统中的物资管理系统，主要通过信息共享，信息交换，实现对物资管理的数字化和信息化。本文主要通过医院物资管理的现状、基于云端技术平台的物资信息管理的改进措施、系统使用物资管理、使用效果四个方便对基于云计算的医院物资管理系统进行了分析和阐述，重点突出了此种系统巨大优越性，具有很强的便利性和可操作性，能提高效率，减少医务人员的工作量，减少误差，提供工作质量和效率，是将来医院物资管理系统的必备选择。

参考文献：

[1]侯艳红,丛萌.基于ＧＰＯ的医院供应链体系的优化研究[J].工业技术经济,2011(5):130-134.[2]郑可新.长城医院物资管理系统设计与实现[D].大连:大连理工大学,2013:13-15.[3]陈东方.物资管理系统在消毒供应室的应用[J].实用临床医药杂志,2010,14(14):117-119.