大数据时代的国际关系研究论文[本站推荐]

第一篇：大数据时代的国际关系研究论文[本站推荐]

当前阶段，大数据已经成为了人们经常谈论的课题，它不仅仅在计算机领域中占领着主导地位，也深入渗透进了各行各业、不同领域，国际关系也随着大数据时代的到来产生了很大变化。尤其近年来一系列的国际僵持事件把国际关系研究中对大数据的研究推上重要位置，大数据也因此成为国际关系研究中的一个必要课题。

一、大数据时代的诞生与内含

（一）大数据时代的诞生

大数据时代的诞生有着特殊的时代环境和技术背景。

從时代环境方面来看，在大数据诞生和发展的这些年间，社会环境在各方面都是处在高速发展中的，说是日新月异也不为过，在这种环境下做出的每一个决定都对自身有着至关重要的影响，因此，做出决定前就要广泛的参考各种各样的信息数据来保证决定的准确性，对数据的依赖随之加深。

从技术背景方面来看，早在上世纪初，电话、电报等新型信息流通方式的出现就大规模的改变了人们的生活方式，促生出了大量的数据，随着时间的更迭，移动信息设备广泛普及，数据存储变得日常和廉价，云计算技术也得到了发展，大数据时代来临的各种必要技术条件都已备齐，大数据时代也就应势到来了。

（二）大数据的内含

大数据的具体内含至今并没有统一的规定，但是大数据首先是一种数据，一种独特的信息资产，它不仅仅是以枯燥的数字形态出现，还包括着文字、图片、视频等多种形态的信息。“大”是其区别于其他信息的重要特点，这个“大”有着多重含义，首先，也是最浅显的一层含义，就是其数据储存量大、数据种类多、数据计算量也大；其次，从深层含义上来理解，大数据所代表的如此庞大的数据信息并不是杂乱无章的，而是相互关联存在的，数据之间有着独特的“关系网”，利用这些密切的关系网，我们可以从数据中分析出想要得到的信息，这也就是所说的大数据处理，大数据处理是大数据时代一种重要的能力，也是发掘数据背后价值的至关重要的一个步骤。

二、大数据对于国际关系研究的意义

（一）国家数据主权方面

国际关系多种多样，总归来说离不开竞争与合作，国家的实力是国际竞争与合作所要考虑重要条件。在如今大数据时代背景下，国家的竞争力往往与这个国家拥有的数据量及数据的来源途径的多少和处理数据的能力的大小密切相关，因此，国家的数据主权必须要予以重视和维护。事实上，在如今的大国竞争中，大数据的博弈已经白热化。

我们可以从三个方面来理解大数据对于国家数据主权的意义。首先，大数据承载着信息，是数据主权的基础，利用大数据可以分析出一个国家和地区最新的经济、军事、社会动态，是维护国家主权必不可少的功课；其次，大数据作为一种信息权利在主权国家的国际关系维护和发展中发挥着重要作用。主权国家的社会权利的重要来源之一就是承载着信息的各种数据，大数据发展实力强劲的国家可以利用各种信息平台将自国的信息数据扩散出去，增强本国的影响力，从而在国际关系中保有更大的权利；最后，只有做好了大数据控制才能合法维护国家的主权，控制才能了解，了解才有权威，有权威才能进行引导，大数据控制是了解国内外各种信息的不二渠道，了解是维持权威性的重要手段，因此，大数据是国家维护其主权合法性的重要支柱。

（二）国家安全维护方面

维护国家安全是社会和每个国民的责任，在大数据时代，利用数据信息来维护国家安全是一种强有力的手段，新时期，利用大数据对国家安全维护进行创新发展必将使国家的综合实力上升到一个新高度。

首先，对于本国的数据信息进行加密处理能够大幅度提升我国数据的安全程度，利用相关技术对大数据进行处理可以找到隐藏在信息网中不利于国家安全的部分并予以剔除，达到安全预警的效果，除此之外，还可以利用数据挖掘的方式获取其他国家的相关数据，对他国的社会、政治、经济等情况进行了解，知己知彼才能百战不殆；

其次，利用大数据还可以对未来国内外各种领域的走势进行预测，通过现有的以及可获得的数据信息来推敲出本国或者他国未来一段时间内的社会动态、军事变化、科技发展情况、经济走势等情况，就可以为国家争取到更多的时间来安排应对措施，为国家的安全增添了新的保障。

（三）经济实力提升方面

在提升国家经济实力方面，大数据的优势主要体现在它的商业价值方面。在当今大数据时代背景下，商业交易已经不仅仅局限于实体商品与财产的交换，更多的是有关的数据信息等虚拟商品的交易，这种交易使数据的经济效益增加，商业价值变大。在过去，已经用过的企业的相关产业信息成为了废弃物品，不仅保存不便，还占用空间，十分浪费，但是在大数据新时期，这些数据信息可以重新成为商品，直接变现，为企业的发展添砖加瓦。

除此之外，大数据对经济的贡献还体现在催生除新的商业模式和促进社会经济的发展方面，通过大数据处理和云计算技术，企业可以快速找到降低成本、增加利润的方法，用一种新的商业模式使自身得到更好的发展。社会经济也会因大数据而发生较大改变，所幸，它会以一种全新的方式来推动社会经济的发展。

三、大数据时代国际关系面临的挑战

（一）国际关系平等难以维持

在国际关系的不断改变中，人们始终期盼的是维持平等的关系，但是，大数据时代在一切得到发展的同时却催生出更多的“不平等”。数据鸿沟的出现使得这些不平等的情况明朗化，对于数字鸿沟，我们可以从三个方面来看待它。首先，在数据获得方面，数据并不是凭空产生的，而是通过各种各样的人类活动的整合分析得出的，因此，并不是所有主体都能够得到这些数据，在国际中，比较强的国家并加以利用，强者更强，差距更大；其次，在数据的分析利用方面，数据处理是一种能力，不是每个人都有这种能力的，有些人得到数据可以准确快速地对其进行分析处理，利用该数据获得发展，而没有能力处理数据的人即使得到了数据也无法利用，之能够白白浪费；最后，数字鸿沟还体现在学习机会的获得方面，对于强国来说，公民有着各种各样的机会学习大数据处理的相关知识，然而对于大数据技术本来就弱的国家来说，却难以得到比较好的学习机会。总而言之，大数据时代下，难以跨越的数据鸿沟严重阻碍了国际关系的平等发展。

（二）新型数据霸权的出现

說道霸权主义大家都不陌生，我们一直致力于建设民主的国际关系，但是霸权主义一直阻碍着国际关系民主性的发展，在大数据发展的新时期，霸权主义也不仅仅是我们以往了解的形式，而是更多的以数据霸权的形式出现。二战以来，美国与西欧等发达国家的科技一直走在世界前沿，且美国作为世界龙头一直推行着霸权主义，阻碍他国的发展，大数据处理也是美国首先推行的，之后，美国开始大力发展大数据事业，除强硬的技术支持外，还通过政策手段把大数据的发展上升到了国家战略的高度，试图迅速在大数据技术方面扩大与他国差距，占据世界主导地位。美国的表现就是典型的数据霸权主义，上文中的数据鸿沟是因为客观原因拉大了强者与弱者的差距，那么数据霸权就是主观意图的拉大差距，来维护自己的利益，破坏国际关系的民主性。

（三）国际合作的安全威胁增大

竞争与合作是国际关系的主要模式，上文提到的两种挑战主要是出现在国际竞争中的，但实际上大数据时代，国际合作也面临着诸多挑战，安全威胁的增大是最常见的。对于大数据来说，数据的量越大，涉及到范围越广，数据分析处理的水平越高，那么这些数据能够发挥出的价值就越大，因此，在大数据方面，两个或多个国家进行合作能将大数据带来的效益发挥到最大，也能在一定程度上抵御数据鸿沟和数据霸权。然而，由于不同国家的政策不同且合作中的国家都想成为最大的利益获得者，使得国际合作的安全威胁增大。

在大数据方面进行国际合作就离不开对数据的存储和运输，在数据存储和运输过程中都存在着安全威胁，更重要的是，不同国家对于数据管理的法律和观念不同，数据在合作国家间传输时，就会受到不同的法律管理，风险是非常大的。

四、我国如何应对大数据时代国际关系变化

（一）政府给予重视、出台相关政策

随着大数据时代的诞生，我国已经意识到了大数据给国际关系带来的变化，在未来，政府要更加重视大数据的发展，利用各种政策条件推动我国大数据发展进程。目前，我国政府还没有出台关于发展大数据的相关政策，但是已经在部分规划中对加快发展信息处理技术做出了明确规定，随着大数据发展的愈演愈烈，我国一定要抓住这个机遇，政府要大力培养人才，利用政策制定出最适宜的发展战略，站在巨人的肩膀上加以创新，走向大数据发展的前沿。

（二）建设数据平台、重视数据的整合与利用

随着大数据发展的推进，数据的总量会越来越大，数据的分类处理也会越来越复杂，为了避免不必要的麻烦，更好的发展大数据，应对大数据带来的国际关系的调整，我国应该建设数据平台，对数据进行整合，使数据利用更加方便。为了迎接国际关系中的大数据变革，我们要努力超越其他国家，走在大数据发展前列，在全球大力发展大数据技术的背景下，想要超越他国，建设平台，整合资源，有序发展是不二法门。

（三）结合社会实际情况应用大数据

不同的国家有着不同的社会发展状态，在应用大数据技术谋求发展和精进大数据技术时，我们不能脱离社会实际去把发展模式过度理想化，结合自身社会的实际情况来发展，稳扎稳打，才能发挥出大数据的实际效果。国际关系是纷繁复杂的利用大数据处理国际关系时，对不同的国家、不同的国际关系、不同的涉及领域，要结合实际情况灵活运用大数据，切忌千篇一律。

五、结语

在全新的大数据时代，国际关系风起云涌，产生着新的变化，大数据在特殊的时代环境和技术背景下诞生，有着其独特的内含，对国际关系也有着重要的意义，为了维护我国的数据主权、国家安全，提升我国经济实力，解决大数据时代面临的难以维持国际关系平等、数据霸权主义出现、国际合作安全受到威胁等挑战，我国要从利用政策、建设平台、结合实际来大力发展大数据。

【参考文献】

[1]试论科技进步对当代国际关系的影响[J].王逸舟.欧洲.1994（01）

[2]中国互联网“时势造英雄”[J].田溯宁.互联网天地.2011（08）

[3]大数据时代的数据主权和国家数据战略[J].沈国麟.南京社会科学.2014（06）

第二篇：大数据时代管理会计研究论文

一、大数据时代

1.大数据。大数据原来是计算机领域处理信息的一种方法。为了得到更精确的结果，大数据采纳了很多看起来毫无关联的信息，比如天气、温度等，构成了庞大繁杂的数据库。这些信息平均价值较低，利用新的处理模式删繁就简,实现高效准确的目的，于是大数据便发展成为一种新的信息处理模式，它包括海量的、高增长率的和多样化的信息资产，且具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。大数据时代最大的转变就是关注相关关系而不是因果关系，即只需要结果，而不需要理清其中的联系，这颠覆了人们的思维习惯，对收集信息、管理信息和预测信息等方面提出了新的挑战。

2.云计算。云计算是大数据的主要运算方法之一，也是支撑大数据的平台，它可以挖掘出纷繁复杂、价值低廉的数据群下的真实价值。云计算由不同研究机构共同开发，普遍被认为是一个由虚拟资源构成的资源池，通过互联网向外按需提供资源，其主要特点是多用户共享、大数据处理与大数据储存。云计算是在原有的并行计算和分布式计算等多种技术的基础上进化而来，成熟度高，可靠性强，具备廉价和高效的优点。

二、大数据时代的管理会计

管理会计的任务是将财务会计所记录的总账和报表等资料进行加工处理，使高层管理人员能够对日常活动进行规划、控制和决策。管理会计是对未来的规划，侧重于对未来的预测，相对于财务会计来说更依赖对数据、尤其是大数据的处理分析。管理会计大致可分为对经营预测、决策和长期投资决策的预期效果综合分析的“决策会计”和为了提高预期决策效率而进行的预算管理、责任会计、成本控制和绩效评价的“执行会计”。大数据时代大大扩展了管理会计的各项职能。

1.经营预测。传统的经营预测存在偏差的最大原因是信息不对称，很多信息没有被利用或量化。大数据时代，可利用计算机、互联网和云计算将巨量数据的信息载体处理成为简单准确的所需信息呈现在面前，只要挖掘数据，即可得出预测结果。互联网时代，人们习惯于在网上搜寻自己需求的信息，这就在网上留下了文本、音频、视频等浏览记录。这些记录之间缺乏逻辑与结构的联系，所以被称为“非结构性数据”。管理会计可通过云计算处理这些“非结构性数据”，并利用计算结果进行经营预测。

2.全面预算管理。预算管理既将企业制定的经营目标以货币形式表现出来，也将企业整体目标拆分开来落实到每个部门和员工。大数据时代，预算人员面对复杂的巨量数据和动态实时的预算要求，需要将预算管理系统与大数据结合。

2.1大数据时代下的预算是动态、实时的。在编写预算时，所有预算项目会经审批后储存进云端，在执行预算时，云会计下的系统可以利用云端上新增的数据同步计算出实际与预算的差异，并可调整预算。

2.2有力的数据分析软件使预算系统更加及时。应用多维数据分析技术，大数据下的预算系统可以很好的支持巨量数据的及时分析。

2.3预算的编写更加智能。大数据下的预算系统，可以先由IT部门制作标准模型和参数表，将它们与预算模块中的具体数据建立动态联系，再由预算管理人员通过自定义计算功能实现预算模块各个数据之间的联系，并且预算人员可以自己编写、维护和更新业务规则，使预算要求更加明确有效的反映到预算模块中。

3.绩效评价。绩效评价系统的关键绩效指标是衡量员工工作的量化指标，其设定应遵循具体、可度量、可实现、现实性和时限性五个原则，实际设计时容易出现偏差。应用大数据系统可以解决其中一些问题。

3.1可度量原则可能导致的关键指标遗漏。可度量原则是指绩效指标应是数量化或行为化的，过分追求量化指标往往导致关键绩效指标遗漏。应用大数据系统，设计者可以在云端获得形式多样的间接反映绩效的数据，量化充分即可避免关键指标的遗漏。

3.2现实性原则可能导致的指标偏离。现实性原则是指绩效指标的考察是现实可行的，而在操作时，设计者可能常为节省考核费用而忽略考察成本较高的指标，导致考核结果偏离战略目标。大数据系统下，大量数据的收集唾手可得，很多指标的测定变得不再复杂昂贵，既可以通过委托专门的研究中心计算所需指标，也可以租用经济高效的虚拟服务器自己计算指标，成本低，更加符合现实性原则。

3.3时限原则可能导致的考核过于注重短期利益。时限原则是指指标的完成应在特定期限内，不能遥遥无期，这导致员工过于注重短期利益，对企业长期经营不利。大数据是站在巨量数据之上进行分析的，数据基数很大，考量因素很多，有更大的把握对复杂和长远的投资进行预测，在一定程度上避免短视行为。

三、挑战

大数据和云计算尚未引起普遍重视。麦肯锡公司2013年调查显示，只有49%的高管关注大数据的发展，很多中小企业忽视对大数据的关注。这无疑会影响大数据的推广应用，落后企业也会因此增加机会成本与时间成本。大数据的信息真实性越来越被重视。大数据的引进，对外部信息和内部信息真实性均提出了更高的标准，这对目前还未做到公开透明的企业来说是个挑战。大数据系统的处理技术尚不令人满意。例如，处理非结构化数据时，在转化成结构化数据的途中可能会产生意思曲解和信息遗漏；目前处理巨量数据较为成熟的Hadoop体系的应用门槛较高，不利于大数据系统的推广；网络容量有限，储存成本较高。信息和网络安全问题的挑战日益严重。一方面是企业取得的信息是否合法，是否尊重了客户的隐私权。另一方面是企业能否保护好客户的资料，不被窃取。网络水平的快速发展与网络高手的层出不穷，信息和网络安全愈发重要。熟练掌握大数据处理技术的人才不足。企业需要能够熟练应用大数据工具的管理会计人才，只有通过他们专业解读和提炼大数据系统处理得到的最终信息，管理层才能得到有利于经营管理的信息，才能做出合理可行的决策。目前，这类人才严重缺少。

四、建议

1.大力宣传和推广大数据系统，普及大数据和云计算知识，推动大数据时代的健康发展。

2.国家应着重提升全民的计算机素质，鼓励参与国家大型分布式计算项目，发展大数据计算技术。分布式计算项目是将一个超大型计算项目分解成可在单个电脑上计算的小块儿，每一个拥有电脑的人只需下载正规软件，即可参与其中。

3.高度重视云安全，不仅要建立杀毒系统保护信息免受侵害，还要在信息共享时注意混合云中数据的所有权问题，推广使用分裂密钥加密等技术对机密数据进行保护。

4.加大培养管理会计人才的力度，鼓励使用大数据工具。逐步培养可以综合掌握数学、统计学、计算机等多方面知识的复合型人才，提高管理会计的数据分析与挖掘能力，适应大数据时代的变化。

第三篇：大数据时代环境管理会计发展研究论文

环境管理会计作为提供环境管理决策支持的信息系统,其信息的取得离不开对信息载体———数据的收集、加工和处理。随着新兴信息技术与应用模式的不断涌现,全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势。数据量越来越大、数据类型越来越复杂、数据变化频率越来越快,“大数据”时代到来。大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革,得到科技界、产业界乃至政府部门的高度关注,成为研究的热点。大数据将对社会经济和科学研究发展产生巨大的推动作用,同时也孕育着前所未有的机遇。环境管理会计在大数据时代将迎来难得的发展机遇,借助大数据以及大数据处理技术突破原有的发展桎梏,更好地实现环境管理会计改善环境绩效的职能。大数据与“海量数据”和“大规模数据”的概念一脉相承,但其在数据体量、数据复杂性、产生速度和潜在的价值四个方面大大超出了传统的数据形态,也超出了现有技术手段的处理能力,带来了巨大的产业创新机遇。

一、大数据时代环境管理会计发展契机

大数据将对现代企业的管理运作理念、组织业务流程等产生巨大影响。环境管理会计作为一种尚未成熟的有待完善的管理工具和手段,也必将在大数据时代遇到前所未有的发展机遇和变革的挑战。

(一)环境管理会计应用的外在推力增强

从国内外调查研究的结果可以看到,政府是推动企业加强环境管理的外界约束力量。对比我国与美国、日本和英国的环境管理会计发展实践也可以发现,环境管理会计在美国、日本等政府约束力较强的国家推行较快,而我国企业进行环境管理则多是迫于外界压力,企业往往被动地选择环境管理策略,以应付外来压力。环境管理问题在大多数企业中常常以一种肤浅和被动的方式在法律框架内加以处理,环境管理会计的作用未能得到真正发挥。在大数据时代,信息不对称的现象将得到有效缓解,信息资源在一定程度上将达到完全和共享状态。企业的环境利害相关者(如企业员工、股东、供应商、客户和社区等)可以通过社会网络媒体的实时交流与内容分享,得到企业环境管理方面的信息,从而使企业来自于关注环境问题的利害相关者的压力不断增长。利害相关者的监督和制约成为除政府法律法规之外的一个更及时、更有效的外界约束力量。企业为了维护社会形象和经济利益,将更加注重环境管理,充分挖掘和发挥环境管理会计的潜在价值,进而在实践应用中推动环境管理会计的发展和完善。

(二)环境管理会计应用的内在动力提升

实践表明,环境管理会计实施成功与否很大程度上取决于企业管理层的重视和支持。因为企业管理当局是企业环境行为的重要影响者,又是受环境因素影响的责任承担者。一旦企业管理当局认识到环境管理会计的价值,其自然会选择合适的环境管理会计方法工具来降低环境风险,进而正面推动环境管理会计实务的深入。然而目前,企业管理当局即使认识到环境管理会计为企业提供的价值,也常常将环境管理会计的实施落于形式,其根本原因在于环境管理绩效未纳入企业整体绩效评价之中,管理层缺乏环境管理的内在动力。环境管理会计的目标在于同时提高环境业绩和财务业绩,但由于环境业绩具有滞后性、隐藏性特征,因此对企业管理绩效的评价还是以当期显性的财务业绩为标准来衡量,从而导致企业实施环境管理成为一种策略性行为,即实施环境管理的程度主要取决于企业内外因的交互作用以及不同行为主体的博弈均衡状态,常常立足于企业收益与成本的比较,更注重财务业绩的提升。例如,企业为了避免环境污染,增加了企业的环境保护成本,而在竞争性市场中,用于污染防治的成本,企业并不能从消费者那里得到补偿。因为经营成本增加、价格上涨,消费者会选择不进行环境管理而产品价格较低的企业。因此,在以财务业绩为主体的绩效评价体系下,企业管理者会“理性的”拒绝进行环境管理,环境管理会计的作用无法得到有效发挥。在大数据时代,得益于信息技术的发展,各种行为和活动信息都将得到前所未有的记录。环境业绩将能够以及时、显性的方式得到呈现,因而必然纳入到企业整体的绩效评价体系之中,环境管理也就此成为管理层不得不考虑的一个重要问题,其必然寻求环境管理会计的帮助和支持,环境管理会计应用的内在动力自然得以提升。

(三)环境管理会计应用的技术环境改善

环境管理会计在企业中的顺利实施还取决于环境管理会计理论与方法的完善性及可操作性,而这与技术环境有着极大的关联。环境管理会计在方法上借鉴吸收了其他相关学科的研究方法和手段,如利用环境经济学关于社会成本和私人成本的分类,以及外部成本内部化的观点,提出了全部成本计算法;借鉴现代管理和现代管理会计的方法,研究了利用作业成本计算与作业成本管理、质量成本计算和质量成本管理如何对环境成本进行分析和控制;利用环境影响评价的寿命周期评价方法,提出了寿命周期成本计算法。这些方法虽然丰富了环境管理会计的理论,但在实践应用中由于缺乏相关信息的支持而削弱了这些理论的实用性。国际会计师联合会在《环境管理会计的国际指南———公开草案》(2005)中指出,企业实施环境管理会计的障碍主要包括:(1)会计部门和其他部门间的沟通、联系存在问题,致使会计人员不知道企业所面临的环境问题和实物资源的流动,难以对内对外提供有用的会计信息;(2)环境相关成本埋没在管理账户中,没有直接分配给制造过程或产品,造成成本分配不合理;(3)材料流动成本信息得不到充分追踪,现有产品计划系统无法反映材料的实际使用和流动;(4)现有会计记录难以充分反映环境有关成本信息;(5)投资决策基于不完全信息。不能及时提供全面的环境相关信息,管理决策将存在偏差。缺乏对环境相关的成本效益的准确评估,将增加所有投资决策的不确定性。综合以上障碍可以看到,信息不对称或不完全是环境管理会计方法应用的最根本障碍,加大数据支持,提供完全信息,才能彻底清除以上障碍。另外,环境管理会计的双重性目标决定了其分析对象的数据构成既有反映财务业绩的财务数据,也有反映环境信息的非财务数据。其中,反映环境信息的非财务数据往往数量庞大,且结构复杂,如废弃物、大气污染、水质变化、土质改变等相关排放数据;能源、材料和水的消费数据;环境成本与潜在的环境负债数据;与产品生命周期相关的数据。对这种类型的数据,环境管理会计现有的数据处理方法显得无能为力。大数据的出现必将颠覆传统的数据管理方式,在数据来源、数据处理方式和数据思维等方面都会对其带来革命性的变化。大数据技术的发展和成熟必将促进环境管理会计的发展变革。一方面,大数据技术将为环境管理会计方法的应用提供信息支持。以寿命周期成本法为例,大数据技术可以对产品或流程的设计、开发、生产、销售、使用、报废等全过程所发生的全部环境成本进行描述和记录,解决该方法应用中信息取得难、成本高,可靠性难以保证等问题。另一方面,资源环境具有多样性、多用途性、非市场性等特征,现实中无法也不该将所有资源环境信息统一计量为货币信息再提供给管理层,这就需要采用多种计量属性的货币计量与多种表达形式的非货币计量对环境管理会计数据进行记录、分析和处理。而只有大数据技术可以解决环境管理会计多元计量的数据处理问题。

二、大数据时代环境管理会计发展趋势

大数据时代,企业正在向数据分析型企业转型,会计大数据分析平台的建立成为必然,并成为环境管理会计数据提供与运用的依托。环境管理会计将借助大数据技术调整、拓展它的服务范围,提升、延伸它的会计管理职能,改进、变革它的数据处理技术,大数据时代为环境管理会计展开了广阔的发展前景。

(一)环境管理会计服务对象的侧重点:由政府向企业变迁

大数据时代使传统的会计理论与技术受到严重的挑战和激烈的冲击,应对这样的挑战与冲击,会计领域中一些新的技术、功能、思维模型、处理方式正在形成,一些会计的属性、服务的侧重点正在发生变化。一方面出现了微观企业会计向微观会计与宏观会计相结合的社会会计转化的端倪。另一方面,在环境会计中又将出现由偏重宏观政府会计向偏重微观企业会计转化,最终出现二者并重、有机融合的局面。原因首先在于“关注环境”正在由政府的职责向企业的自觉行为转变,环境管理会计信息的需求者、服务对象正在由政府向企业扩展;其次是由于站在政府的角度研究环境会计,会计主体过大、过宽,主体的边界与范围模糊不清,这必然制约环境管理会计的应用与发展。大数据时代使得环境管理会计应用的观念倾向和技术条件得到根本性的改变,广大企业应用环境管理会计解决其所面临的日益紧迫的环境问题的需求不断增加,现有的环境管理会计难以与会计实务系统兼容的技术障碍也将被大数据技术攻破。会计的基本属性是微观性的,应该首先服务于微观主体———企业,这样才能有主体边界的明确界定,环境管理会计也是如此。虽然环境管理会计的主体是多元的、多层次的,但是微观企业必须是其会计主体的核心部分,是其服务对象的主要部分。环境管理不能越俎代庖,环境会计主体不能错位,管理会计的服务侧重不能偏移。对于环境会计的宏观与微观之辨,笔者的观点是大数据时代环境管理会计的宏观属性和服务侧重点将发生变革,将由宏观向微观变迁,最终实现宏观与微观的有机融合。

(二)环境管理会计职能的发挥层面:由战术层向战略层延展

环境管理的实践使人们逐渐意识到最终作出环境决策的是管理层面而不是会计层面,必须从管理与决策的角度出发,建立环境管理系统来解决环境问题,从而把环境会计的研究推进到环境管理会计的研究阶段。最初的环境管理会计被表述为:“为帮助组织决策而确认、收集和分析关于环境成本和环境业绩的信息过程”,环境成本和环境业绩信息的提供是环境管理会计的主要职能。环境管理的发展使人们意识到在公司战略管理的研究方面必须关注社会责任和环境问题,战略管理的重点要放在环境问题上。简单的环保措施、节能降耗,无法让企业从根本上解决复杂的环境问题,环境管理必须上升至战略的高度。在激烈的国内外市场竞争中,企业的生存与发展,不能不把环境因素纳入战略和日常决策中。为保证经济的可持续性发展,越来越多的企业开始将环境管理系统纳入战略管理系统。环境管理的现实需求,促使环境管理会计从通常的战术性决策向重大的战略决策,从战术管理向战略管理延伸。环境管理的成效在很大程度上取决于其获得的相关环境信息,现有的环境管理会计系统难以提供与环境战略管理相关的信息。环境战略管理所需的管理会计支持,所需的决策与控制数据,只有在大数据时代,才能得以满足。环境战略管理的数据既有结构化的、半结构化的、准结构文秘站:化的,甚至还有些是非结构化的,大数据技术对各种结构形式的数据处理都能提供技术支持。大数据时代和以往任何时候相比,可以更迅速更容易地访问、分析和搜索大量数据,满足企业环境战略管理的信息需求,支撑环境管理会计的职能由战术层面向战略层面的拓展和延伸。环境成本管理不再纠结于成本识别、计量与分配问题,而是专注于环境成本的控制战略,更加注重企业环境战略管理的决策、规划与绩效评价。环境管理会计将在大数据技术的支撑下通过对现有环境管理会计的改进和延展,为企业管理者提供环境战略管理的有用信息,帮助企业实现环境效率和经济效率的统一。

(三)环境管理会计的数据处理技术:由传统技术变革为大数据技术

环境管理会计的大数据特征决定了其对大数据技术的依附性。环境管理数据的海量性规模导致数据处理量巨大、其数据的异构性导致数据多种结构形式并存,环境问题的管理又要求数据产生与处理实时性,同时环境管理数据还具有价值低密度性和无形性,以及会计数据与业务数据、经济数据与环境数据的粘性特征。大数据时代,环境管理会计将从以货币为主的计量手段向多种计量手段综合运用,定量与定性并用的数据处理方式过渡。企业环境管理特别是环境战略管理与企业外部、内部错综复杂、变幻莫测众多因素相联系,单纯的以货币为主的计量手段对环境管理数据的处理显然难以胜任。在大数据时代,现代会计正酝酿着一场采用多种综合计量手段,从各个不同的角度同时反映经济活动方方面面的改革,以消除传统会计反映缓慢、片面、偏狭的种种弊端。为适应环境战略管理的需要,环境管理会计必须对战略问题的环境因素和环境问题的战略因素予以充分的考虑,其所涉及情况的复杂性、因素的变异性,致使相关的管理数据在规模上、结构上、处理速度和加工要求上都是现有会计处理技术所无法达到的,环境管理会计战略管理职能发挥的支持数据的质量标准,只有在大数据技术的支持下才能达到。会计数据处理技术是对企业经营活动过程中各种经济事项进行采集、存储、加工和传递等过程中所采用的技术。会计数据处理技术的发展经历了手工处理、电子计算机处理,目前正进入网络化处理阶段。计算机的出现使得会计数据的集中存储和自动处理得以实现,极大地提高会计信息的及时性和准确性,提高了会计数据处理的工作效率。大数据时代随着网络技术的发展,利用分布式数据库技术、互联网技术、中间件技术、系统集成技术

等现代信息技术,将彻底消除了“信息孤岛”现象,极大地提高整个社会信息的共享性。在会计领域将实现业务处理和会计处理的集成、财务信息和非财务信息的集成、会计核算与会计管理的集成。会计数据处理技[文秘站－您的专属秘书，中国最强免费！]术的变迁将首先在一些与管理关系更为密切,与新的管理热点联系紧密的领域实现。由于环境管理会计在企业环境管理中的核心地位,实施环境管理战略要求环境会计数据共享和交流并实现其自动化。环境管理会计系统需要实施成本较低同时又能对现有的经营管理与环境管理简便集成的会计数据处理技术,这也需要综合考虑数据质量和现有软件之间的联系,运用网络会计的大数据处理技术。发挥云计算的潜力,使用在线会计系统和远程访问更快捷、能够更充裕地获取环境管理数据用于环境战略决策与规划。在原有环境管理会计分析中,环境投资决策的关键是指标的算法或模型因素的完备,而在大数据技术中环境投资决策的质量取决于数据本身的多样性,更多考虑的是各种因素间的相关关系而非因果关系,大数据提供的也不是最终答案,只是参考答案。克服了传统环境管理会计计量分析的“计量经济学”模式,变革了传统环境管理会计技术“工程化”或“模型化”的倾向,使得环境管理会计更好地发挥“环境经济运作”、“环境资源管理”技术工具的作用。

第四篇：大数据时代

大数据时代

近年来，随着互联网、移动互联网、智能手机及传感器等的普及，信息流量有了爆发性的增长，两会以后，互联网里最热的词汇，就是李克强总理在政府工作在报告里面提到的“互联网+”，大数据将会更广泛的被运用到各个领域，越来越多的业内人士开始谈论“大数据”，如何利用大数据，成为政府和众多企业关心的热点？

互联网+《大数据》紧紧围绕这些问题展开，帮您如何利用大数据为企业从战略上面进行指导挖掘和预测，从战术上进行营销服务和安全措施，精彩我们共同期待。

第一篇大数据很热，大数据不神秘（趋势）有人说，如果你不知道大数据，你就OUT了 －－大数据到底有多热 什么样的数据算是大数据 －－大数据的特点和概念辨析 乱我心者，大数据之事多烦忧 －－大数据并不象你想象的那样神秘 身边的大数据

－－大数据就在你我身边

案例分析：淘宝是如何利用大数据淘宝的 小结：不管你愿不愿意，大数据已经在那里 电话：010---59002742 010--59004371 第二篇：认识大数据 1.什么是大数据 2.大数据应用的意义

3.大数据在企业经营中应用的意义 4.对大数据的认识误区 案例分析

第三篇：大数据时代变革 1：大数据时代的思维变革 2：大数据时代的商业变革 3：大数据时代的管理变革

第四篇：大数据在营销中的运用 大数据精准营销 1.什么是精确营销 2.精确营销的方法 实操教学+案例分析

第五篇：在技术中应用 数据挖掘

大数据的核心价值——挖掘 1.什么是数据挖掘？ 2.数据挖掘的流程 3.数据挖掘解决的问题 结合现场实操教学+案例分析

第六篇：预测

大数据的核心价值——预测 1：如何预测？ 案例分析

第七篇：大数据与云计算 1：什么是云计算

2：大数据与云计算的关系

第八篇：大数据的安全问题

大数据给信息安全带来新的挑战和机遇 大数据存储安全策略 大数据应用安全策略 大数据管理安全策略

第五篇：大数据时代

“大”数据时代 众所周知，数据本身就蕴藏着价值，但是将有用的数据与没有价值的数据进行区分看起来可能是一个棘手的问题。

显然，您所掌握的人员情况、工资表和客户记录对于企业的运转至关重要，但是其他数据也拥有转化为价值的力量。一段记录人们如何在您的商店浏览购物的视频、人们在购买您的服务前后的所作所为、如何通过社交网络联系您的客户、是什么吸引合作伙伴加盟、客户如何付款以及供应商喜欢的收款方式……所有这些场景都提供了很多指向，将它们抽丝剥茧，透过特殊的棱镜观察，将其与其他数据集对照，或者以与众不同的方式分析解剖，就能让您的行事方式发生天翻地覆的转变。

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通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。

“大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和Google File System（GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。

早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪 潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“163大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。