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序論：在您撰寫大數據時代數據的價值時，參考他人的優秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發您的創作熱情，引導您走向新的創作高度。
在大數據時代中，大數據的應用效能、應用方便度、應用當地覆蓋面是未來大數據應用所關注的重點，而目前在大數據應用方面存在許多的問題，這些問題的存在影響了未來大數據的應用，如何解決這些問題，重現在開始從最基礎方面開始，解決這些問題是大數據未來應用的重要工作。本文首先列舉了目前大數據應用中存在的問題，分析了產生這些問題的原因，針對這種情況提出了基于基礎數據結構體系建立的解決方案設想，為未來大數據應用發揮更大效益的解決方法。
【關鍵詞】大數據 基礎數據結構 軟件工程 數據標準
隨著智慧城市建設項目的開展，作為智慧城市建設的重要基礎就是圍繞大型基礎數據平臺的建設，在業界定義為大數據時代的來臨。圍繞大數據的概念，在全國范圍內的各領域各行業都在大數據的如何組織、如何應用、如何共享、如何關聯召開了各類研討會。大數據應用的云計算技術、數據倉庫技術等成為業內討論的重要話題。本人認為，在做了這些工作后，應回過頭來看一看，無論數據量有多大，都離不開基礎數據結構與體系的建設，在此要闡明的一個基本觀點就是在大數據時代更應該重視基礎數據結果的研究與應用。
1 大數據的概念
什么是大數據， IBM 最早的定義是：將大數據的特征歸納為4個“V”（量Volume，多樣Variety，價值Value，速Velocity），或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）；第二，數據類型繁多。比如，網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，價值密度低，商業價值高。第四，處理速度快。最后這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。
在大數據概念中的第一條是數據量大，這是大數據的特點，而卻隨著信息系統應用的深入，數量的數量級也在不斷的提高，這是毋容置疑的。我們在此要討論的是第二條數據類型繁多的問題。
2 目前大數據應用存在的主要問題
隨著信息化系統應用的深入，在社會、自然界、生活中所涉及的數據面越來越廣，由此使得數據類型也越來越多，數據類型的數量在不斷增加，這些數據類型之間的關系和相互關聯性也越來越復雜，大數據量下的數據應用造成了困難。數據結構類型繁多造成問題主要表現在以下幾個方面。
2.1 數據類型是有限量的認識不清楚
未來大數據情況下，數據類型是有限量的還是無限量的概念模糊，為此首先要么明確一個基本的概念，那就是，數據類型在繁多，但是數據類型的數量是有限量的，只是這個限量的數量級大一些而已。在數據類型是有限量的情況下，對于解決數據類型繁多的方法是完全不同的。
如果數據類型的量是無限量的，那么解決問題的方法是要研究解決數據類型問題的方式是研究規律，拿出解決問題的方式與方法，對于具體數據類型時，按照方式方法理論與技術去解決問題。如果數據類型是有限量的話，那么解決問題的方式就不只是從理論上的解決問題方法，而應該更加切合實際的去針對每一種數據類型直接進行研究，形成數據標準，指導各個系統對每一個具體數據類型的應用。
2.2 相同數據在不同系統中的表現類型繁多
由于系統開發方各自的開發經驗、所開發系統的規模不同，系統應用方對系統要求不同，系統應用行業的不同，使得在開發過程中，對于數據類型的定義只遵循本系統使用需要進行定義，沒有完整的標準，即是有相應的國家或國際標準，也不能完全遵循。
2.3 各個行業制定的標準相互矛盾
各個行業在制定相應的標準時，是以滿足自身需要為主導，造成了數據類型在其數據定義時不但長度不同，就是數據類型都不相同。這也就造成了各個系統在未來大數據應用中出現了嚴重的數據應用障礙。
2.4 大數據應用的實現效率低
由于不同系統技術數據結構的不統一，使得對于大數據的應用上要對不同系統的數據結構進行分析，構建關聯，而后才能進行數據的應用，這項工作的工作量大，技術含量高，降低數據的應用效率。這些都是事后分析數據存在的問題。
2.5 數據浪費巨大
由于數據各個系統間數據結構的不同，加上分析手段的局限性，使許多的數據無法進行使用，由此也降低了數據的使用率。并造成數據的大量浪費。
3 造成目前對大數據應用存在問題原因
由于以上幾方面的問題存在，為了做好大數據的應用，許多相應的技術應運而生，數據倉庫技術、網格技術、云計算的數據處理技術等等。這些技術促進了數據應用的發展，提高了數據應用效率，為大數據應用發揮了巨大作用。但是這種做法只能針對具體的大數據應用項目起到作用，不能從根本上解決問題。那么造成這種問題根本是什么呢？
3.1 理論基礎有偏差
目前所有這些高精尖技術的發展，為大數據應用的發展起到了不可替代的作用，但是這些技術在理論出發點上存在偏差，那就是，這些技術的理論出發點設定的是，數據類型是無限量的，是無窮盡的，所以所有的技術研究都不面對具體的數據項，這樣做的結果是促進技術的發展，弊端是不能面對具體的應用，所有的技術應用都要在這就技術下進行二次應用研究。也就是，這些理論是治標不治本的做法。
有限量數據類型與無限量數據類型是兩個根本不同的概念，對于技術的發展影響也是完全不同的。為此，目前在無限量數據類型概念下的大數據應用技術與體系將會存在極大的局限性，對未來的大數據應用造成影響。
3.2 對大數據認識有偏差
目前在各個系統對大數據的應用中，對大數據的認識是，只要有足夠量的數據，就是大數據，而對于數據之間的關系，整體的數據結構體系沒有很深的認識，甚至將原有的多個分散的系統中的數據庫，做一個小的關聯數據庫，就認為是數據云計算，就是綜合數據平臺了，而在這種情況下，對于大數據的應用，因為系統的獨立，數據庫的獨立、數據結構的不統一造成了大數據應用的瓶頸和障礙，在系統應用到一定程度后，數據量是很大，但是無法進行大數據應用，或者說是要進行大數據的應用，需要另外投入很高的成本進行數據整理、數據管理和數據分析。所以應該明確的是，在數據結構混亂的情況下，在大的數據量也不能稱為大數據，這個觀念上的偏差，是造成目前數據應用困難的原因之一。
3.3 數據結構不規范
這些情況的出現，歸結的一起，就是數據結構不規范，不統一。在三方面主要原因造成這個局面，一是目前的應用系統的開發，由不同的公司進行，每個開發單位對數據結構的定義有各自的標準，基本都是按照多年開發經驗總結出來的，因此各個公司開發的系統在數據結構上相差很遠。二是對于同一個公司不同時期開發的系統所涉及的數據結構不統一，到后期，開發單位不愿意在投入成本對前期開發的系統進行重新開發，這就造成了前期開的的系統中的數據結構與后期開發的數據結構不統一。三是對于應用開發單位在開發每一個具體應用項目時，由于是不同的開發小組在進行，為此，在進行數據結構設定時，只為了滿足本系統開發的需要，而沒有考慮系統未來的發展和系統的整體架構，這也造成了不同應用系統中對相同字段的設定不相同，數據結構不統一。以上這些都是在應用系統開發過程中遺留的問題，而這些問題嚴重影響了大數據的使用。
3.4 有統一的標準不用
在系統開發過程中涉及的數據結構，許多都有相應的標準，主要有以下幾個方面，一是國家法律層面的，對于一些重要的數據要求以立法方式進行規范。二是國家標準，制定和規范了國家層面的有關方面的數據要求和限定。三是部頒標準，由各個部委辦局制定的相應標準，這些標準有一大部分直接針對信息化系統建設的應用和數據標準。四是行業標準，作為每一個行業內進行行為約束的標準，這種標準雖然不具備強制性，但是在行業內是一個自覺遵守的標準。四是國際相關標準，雖然國際標準沒有任何的法律約束性，但是為了走出去，各行各業都在遵循這個標準。
這些標準都是在系統建立時的數據結構依據，但是目前許多系統在進行數據結構設定時，都沒有按照這些標準執行，而是根據自己系統的需要進行設定的。這使得許多的系統中的數據不能相互交換使用，由此而影響了大數據的應用。
3.5 不同行業對標準的設定不統一
在國家標準體系中，由于標準制定的年代不同，同是一個部門頒布的標準對相同的數據要求也不同，各個部門由于獨立制定標準，同樣出現相同數據在不同部門制定的標準中規定的不同，這幾方面原因也就造成了即使遵照標準，也存在著相同數據在不同應用系統中的數據結構不同的現象。
以上是大數據應用問題出現的主要原因，作為大數據應用的剛剛起步階段，應針對這些問題進行研究給出相應的解決方案，為未來大數據應用的發展打下一個良好的基礎，避免今后的大數據應用走彎路。
4 解決大數據應用問題的對策
解決大數據應用存在的問題，應從最基礎的數據結構建立開始，從根本上去解決問題，也為未來大數據應用的發展打下一個良好的基本數據結構基礎，對此提出以下幾方面的對策。
4.1 開展和加強對基礎數據結構建立的理論研究
從軟件工程學的角度出發，以數據結構類型是有限量的概念為依托，圍繞具體的數據類型開展數據結構體系的理論研究。依托一個數據結構分類的理論體系來支撐整個數據結構體系的劃分，其中包括劃分方法、劃分層次、劃分的軟件工程學理論支撐等內容，制定大數據底層數據結構劃分的理論體系，形成在大數據下的數據結構構建的理論體系。
4.2 開展對具體數據結構的研究
按照建立的數據結構理論體系要求，對每一個具體數據結構進行研究，針對數據項的名稱、類型、含義、層次、結構、與其他數據的關系、涉及內容規定等方面制定出具體數據的標準。這項工作可以在有組織的情況下由全社會共同參與，按照指導理論的要求進行研究，這樣，隨著應用系統的不斷深入，所涉及的數據類型項將逐步擴展，最終實現數據的全覆蓋，而完成整個架構體系的建立。
4.3 制定相應的數據結構標準
對于由各個方面制定的數據結構進行分類、篩選、審核，而后想這些結構形成一個統一的架構體系，制定相應的技術標準，通過這個標準來規范應用系統的開發，形成完整的、規范的、統一的數據結構體系，為大數據應用打下堅實的基礎。
4.4 成立相應的機構來負責這項工作的完成
對于這項工作的開展，應在軟件工程相應的有關組織下，建立一個專門的機構，負責指導這項工作的完成。由這個機構成立專門的實驗室，負責整體架構的制定，數據類型項的搜集、分類、篩選，并形成統一的數據庫體系，為所有的應用系統的開發提供數據庫基礎支撐和服務。
綜上所述，通過對基礎數結構的研究與體系的建立，從根本上解決大數據應用的效率，充分發揮未來大數據的作用，簡化大數據應用的方式與過程。
參考文獻
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作者簡介
李鏵（1962-），男，江蘇省無錫市人。學士學位，現為無錫科技職業學院教師、高級工程師。主要研究方向為軟件工程學、物聯網概論。
2012年歲末，教育部職業與成人教育司司長葛道凱教授、國家開放大學黨委副書記張少剛研究員、國家開放大學現代遠程教育研究所魏順平博士合著的《教育數據挖掘：方法與應用》一書由教育科學出版社出版。該書基于大數據時代背景，指出致力于從大量數據中提取或“挖掘”知識的數據挖掘將有助于發揮教育數據的價值，數據以及數據挖掘可以作為審慎決策的依據。該書是國內率先結合大數據時代背景討論如何挖掘教育數據價值的專著，以“教育數據挖掘”為主題，圍繞教育數據挖掘的方法和應用兩大方面展開論述，根據實際任務情境構建了若干數據挖掘模式，并結合遠程開放教育領域研究和實踐中的實際問題展開了大量實證研究，檢驗了教育數據挖掘的重要價值。
教育數據挖掘是一個將來自各種教育系統的原始數據轉換為有用信息的過程，這些有用信息可為教師、學生、家長、教育研究人員以及教育軟件系統開發人員所利用。教學、管理、科研是教育機構的基本活動，根據數據挖掘在這三個業務領域的具體應用，可以將教育數據挖掘進一步細分為E-Learning數據挖掘、E-Management數據挖掘和E-Research數據挖掘等。
該書通過E-Learning數據挖掘、E-Management數據挖掘和E-Research數據挖掘等三大領域數據挖掘的7項實證研究，對于遠程開放教育領域可獲得的數據種類、可采用的數據挖掘方法和工具以及可挖掘得到的知識模式有了一個較為完整的認識，得出了以下基本結論：①恰當運用數據挖掘技術能為優化教育規劃和管理、提高教育教學質量、改進教育軟件設計與開發提供有益幫助；②對于多數教育機構來說，在教育教學過程中適時應用數據挖掘技術不僅是必要的，也是可能的；③研究人員借助數據挖掘方法，基于各種專業數據庫，一定程度上可更全面、快速、準確地了解某一研究領域的現狀，并預測未來發展方向；④注重教育教學過程、管理過程及研究過程中相關信息的采集和存儲是有價值的。
>> 大數據背景下國家治理的現代化建設研究 大數據視角下政府治理能力現代化探究 大數據施政平臺引領下政府現代化治理水平的提升 國家治理現代化的地方性視角 國家治理視角下政治文化的現代化思考 數據共享：國家治理體系現代化的前提 大數據為實現國家治理現代化提供了技術平臺和實現路徑 國家治理現代化視域下的協商民主 論政府主導下的國家治理現代化 治理現代化視角下的維穩 宗族視角下的鄉村治理現代化 大數據與政府治理能力現代化 群眾路線視角下國家治理能力現代化路徑初探 國家治理現代化的新意 國家治理現代化的關鍵 運用大數據推進政府治理現代化的路徑選擇分析 大數據在政府治理能力現代化中的應用研究 人的現代化視閾下的國家治理體系和治理能力現代化 國家治理現代化 信息經濟學視角下推進國家治理能力現代化的思考 常見問題解答 當前所在位置：l），2015-4-10.
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參考文獻：
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數據幫你做決策
過去的運營驅動數據將變為數據驅動運營，大數據不僅指海量的數據，還包含數據的細分，企業內部幾乎所有的環節都將以數據的形式加以展現，比如各業務環節的時間節點衍生出的效率優化。在亞馬遜，每天會有大量的基于運營的報表和數據處理，運營策略、市場推廣策略的改變主要是看數據，它自行定義的自動補貨模型就是基于時間序列和極值的原理而形成的，有效地解決完全依靠人工的訂貨、補貨模式，提升了庫存管理的效率。
分析用戶的智慧
電商最根本的就是做用戶體驗，當電商手里有了大量的消費者購買行為的數據，消費者研究甚至可以具體到某一個用戶，包含區域購買力、商品區域化、客戶分層、購物周期、購物偏向性、投訴原因等諸多數據，指標的結合將為企業實行差異化戰略和精準式營銷提供重要依據。通過數據分析，還可以有效的識別與競爭對手差異因素，開創新的藍海，為消費者提供更適宜的購物體驗。
打造立體的“數據網”
電子商務內部的信息流轉都可以轉化為數據，多維度、多視角的使用數據，通過某一核心維度將數據的范圍逐漸擴大，將某一行為產生的原因與合理性通過十幾個甚至更多的數據標準加以展現，使之更加準確和突出重點，比如銷售數據就可以以銷售額為核心。將產品銷售的區域性、周期性、售后的退換貨、客訴率、訂單的周期性、客戶的忠誠度等多種指標綜合分析。
讓數據“看得見，摸得著”
傳統意義上的數據分析更多的是以簡單的圖表或者PPT的形式加以展現，不夠直觀，2010年以后數據信息圖興起，為數據分析和結果輸出提供了非常好的視覺效果和理解性，利用簡單的圖形組合將單一的圖表轉化為了更豐富的內涵結果，極大地刺激了人們的感官神經，使枯燥的數據變得生動形象，數據信息圖只是數據可視化深入發展的一種表現，大數據時代會衍生出很多類似的方法。
大平臺需要“一碗水端平”
就時間性而言，基本分析主要是基于歷史數據和現實數據，模型可以提供長期的預測數據并評估現實數據的合理性，二者相互補充，不同方法之間相互補充和對比能對業務發展提供更準確的參考依據。隨著電商業務模式的穩定和成熟，模型的使用會逐漸增加，尤其是在消費者研究、銷售預測、庫存管理方面；簡單或復雜的方法都是必須的，二者的作用不同，在構建大數據平臺時，電商需要更好地平衡二者之間的關系，使之發揮相應的效用。
[關鍵詞]大數據；生態旅游；影響；對策
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2015.43.045
1 大數據時代下的生態旅游內涵
隨著時代的進步，科技的日新月異，以互聯網為平臺的大數據技術向企業展示了以前從未經歷過的商業體驗，通過大數據精準的數據分析，可以有效的知道企業的目標客戶群體從而進行精準的定位，以這種方式獲得較高的收益。生態旅游作為旅游業的一個分支，在大數據時代又給它賦予了一個新的內涵――生態旅游不是一種炒作，它是人類生態意識的覺醒，并且是一種時間活動，生態旅游是一種市場需求，核心的內涵是以自然為基礎，具有環境、社會和經濟的可持續性，通過大數據對人群的消費意向分析，可以對當地地區的發展做出貢獻，并且是一種可以盈利的活動。
2 生態旅游對經濟的積極影響
生態旅游業充分利用大數據技術分析生態旅游，通過互聯網平臺向國內外大眾提供生態旅游區的旅游產品信息，為社會經濟發展、生態旅游開發促進區域經濟發展這主要表現在：
（1）增加就業機會，穩定社會秩序。旅游業屬于勞動密集型產業，能夠帶來很多就業的機會，生態旅游作為旅游業的一種類型提倡團隊規模小型化、服務專業化、環保嚴格化，利用大數據技術客觀上創造了更多的就業機會。例如，在內蒙古地區的秀美草原，幾乎所有農戶都以不同形式參與了旅游服務、管理與環境保護，旅游經濟收入已成為社區居民的主要經濟來源。同時，按照國際上通行的要求，旅游業在間接就業和直接就業之間的比例是5：1。生態旅游的發展能夠在最大程度上吸收大量的社會失業、下崗以及閑散人員，這樣就對社會經濟的發展提供了一個良好的社會環境。并且提高了該地區的知名度，讓更多的投資者愿意出資，改善生態環境，無形中產生了品牌效應，增加了無形資產，為當地經濟更好的發展提供條件。
（2）增加區域經濟收入，提高自我發展能力。在進行大數據分析后會對區域生態旅游的開發帶來較為明顯的直接經濟效益和間接經濟效益。根據權威媒體估算，在外國如果直接旅游的收入是1美元的話，那么就可以帶動2.5美元的間接收入。我國的旅游產業如果能夠有1美元的話，就可以帶動GDP增長3.2美元。尤其是在條件落后的地區，發展生態旅游業可以帶動當地經濟的發展，幫助當地居民脫離貧困，走向致富的道路。如貴州鎮寧黃果樹、云南西雙版納、內蒙古呼倫貝爾這些地方在引入了大數據技術后，改變了相對落后的局面，發展生態旅游，促進了當地經濟的發展，同時也提高了地區自我發展的能力。
（3）改善了區域產業結構，促進生態旅游地向開放型經濟轉化。旅游消費是生活質量較高的一種消費，這就要求旅游產品更迭的速度要比耐用型的消費品要快，相關企業要采用大數據這個精準的新技術手段找到旅游目標，這樣才能夠促使生態旅游地區的經濟產業結構發生明顯的轉變，做出可行性調整，激發當地的經濟活力，如果大數據應用的得當甚至可以把生態旅游旅游業可成為區域重要產業，支柱產業。為當地的經濟向開放型轉換。
3 生態旅游對經濟的不利影響
大數據在生態旅游當中尤其是對當地旅游的經濟發展起到了促進作用，但伴隨著經濟的發展也會有一些不利的影響：
（1）過分依賴生態旅游業可能導致區域經濟發展的不穩定性。生態旅游的經濟效益主要通過門票收入、提供的商品與服務的價值以及組織與個人的捐贈等途徑獲得。但由于生態旅游的發展受多種因素的影響與制約，具有較高的敏感性和脆弱性。同時，生態旅游業的產業結構層次較低，可利用資源有限，經濟效益不顯著。因此，如果僅僅是依托大數據分析對生態旅游地區經濟發展是有限的。生態旅游的發展也受多種因素影響，這些因素復雜多變，導致生態旅游業自身存在著極大的不確定性這種不確定性包括敏感和脆弱方面，比如旅游當地出現政治波動、客源國政策波動等問題，會導致旅游業的蕭條，使當地區域經濟呈現出危機。甚至一蹶不振。而影響生態旅游經濟效益發揮的因素包括區域旅游發展水平、區域經濟發展規模、區域旅游資源特色特征與旅游活動類型、旅游投資規模等多種因素。
（2）生態旅游大量發展可能導致產業結構的不利改變。生態旅游大量發展以后，雖然通過大數據分析可以精確的找到什么時間有哪些人更愿意進行生態旅游，但是可能會因為旅游業量大后，收入高于其他一些行業收入，一些人放棄原從事的職業而改行從事旅游業，如棄農經旅，導致農副產品生產能力下降，而生態旅游發展對農副產品需求增多，導致農副產品價格上揚，并且生態旅游的經濟收入在很多地方并沒有注入到地區經濟系統中以促進地方經濟的發展，生態旅游者的消費在很大程度上是用于支付交通運輸和其他旅行花費，而在目的地的消費很少。此外，由于大多數生態旅游區地理位置偏遠，信息來源渠道少，接待設施不足，旅游人數少，生態旅游的乘數效應和就業效應較低。由于生態旅游者與當地社區居民之間的經濟文化差異大，因而容易產生社會文化沖突。
（3）生態旅游業發展可能導致旅游地物價和地價上漲。生態旅游規?；陌l展強大以后，會誘發一些產品需求的急增：比如說手工藝品，食品，土特產品，日用工業品等。提高了這些商品的邊際利潤，使一些物價上升的很快；并且，由于生態旅游業的發展，像度假村、賓館、酒店、旅游的娛樂設施等等要占用一大批的土地，雖然看似增加了土地擁有者和建筑公司的收入，但當地居民不得不為自己的食品、日用品等及住房建造、購房、租房付出更多的開支，也易造成當地居民的不滿。
4 發展生態旅游的對策
大數據時代不僅僅是數據的簡單堆積，而且旅游者的流動不單單是人群本身的流動，還帶來了人才流、信息流、資金流等，同時對生態旅游等諸多方面產生影響，對發展生態旅游的地區來說，我們應該采取如下的策略：
（1）提高公眾對可持續發展的認識，培養相關人才。當地社區接待的自助游客或背包游客越多，其獲得的旅游直接經濟效益就越大。地方對生態旅游投資的規模越大，宣傳促銷力度越大，其所獲得的旅游間接和誘導效應也就越大。很顯然，提高生態旅游經濟效益的根本不僅僅在生態旅游資源的保護而更為重要的是在市場開發。在世界很多旅游目的地由于大眾旅游業早已存在，為了吸引更多的旅游者或增加游客們的停留時間，旅行商們往往以生態旅游作為宣傳促銷的手段，以獲取更高的經濟利益。而在缺乏傳統的吸引大眾旅游者產品的地方，也可能因為缺少大眾旅游產品競爭優勢而采用生態或綠色產品的營銷策略來發展地方旅游業。由此可見，在生態旅游原則的約束下，發展生態旅游的自然環境背景和模式是可以多種多樣的，既可以在未受人類干擾的地方發展小規模的生態旅游，也可以在恢復或修復后的生態環境中發展，關鍵是這種旅游方式必須是可持續的。
（2）進行示范引導，提升生態旅游地人民的素質。生態旅游者作為生態旅游資源與環境的使用對象和保護對象，當地居民通過生態旅游者熱愛自然、保護自然的影響，不知不覺的改變生產、生活等方式，讓這種生態旅游為代表的可持續發展理念，使當地區民自覺的接受，使他們從一種被動保護生態旅游資源和環境轉變為積極主動的保護，提升了當地居民文明素質，為社會經濟的可持續發展提供一個堅實的基礎。
（3）改善生態旅游地政治環境，促進生態旅游地民族文化的發展。生態旅游往往是一種跨國界、跨地區的廣泛人際交往活動。生態旅游的國際化方式向世界展示一個國家的友好和對外開放，旅游服務是一種面對面的服務，這種服務質量的好壞直接影響到國家的形象，有利于擴大國際合作，同時努力改善自我的政治、政策環境，從而促進區域社會發展，是軟實力的體現。生態旅游包括自然生態旅游和民族文化生態旅游兩大部分。這就要求要充分的利用好大數據技術對其進行管理，比如說民族文化生態旅游中的一些民族文化資源挖掘、整理、保護和發揚，在提高了民族文化知名度的同時又實現民族文化資源價值，促進了區域性的生態旅游民族文化發展。
5 結 論
總之，發展生態旅游經濟的價值是多方面的。在大數據時代，通過信息流、資金流、人才流的合理配置，資源豐富的地區可以為當地賺取更多外匯，為地方居民提供更多的就業機會，促進基礎設施建設與開發，增加地區經濟的長期穩定性和多樣性。通過提供本地的商品和服務，將生態旅游作為狩獵的替代方式，為環境資源保護提供動力，促進生態系統的健康與穩定發展，同時，也為地方傳統經濟模式的轉型和政府對資源與環境管理做出貢獻。當然生態旅游如果管理不當，也不可避免地會在資源環境的利用方面產生一定負面經濟影響。所以對生態旅游的地區經濟和非經濟影響的再探析具有較大的意義。
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關鍵詞：大數據；大數據時代；管理會計；提升；價值
近年來，企業數據量的快速增長讓管理會計力不從心，尤其是在分析和處理海量信息方面遭遇了重大瓶頸。對大數據應用的研究，逐漸成為有效提升管理會計工作質量的重要議題。在2013年12月，財政部了《企業會計信息化工作規范》，它被視為大數據時代企業財務數據分析變革的集結號。
一、大數據時代所倡導的管理會計變革
管理會計是企業發展中的一項關鍵工作，在大數據時代，管理會計應加強對財務數據的分析和處理，深入挖掘數據背后的信息，從而為企業創造價值。隨著企業對大數據依賴程度的提高，管理會計要實現價值提升，應從以下三個方向進行變革。
(一)服務型向管理型轉變
管理會計職能以往被單純的定義為向管理層提供信息。在大數據時代，管理會計的職能應得到拓展。通過大數據平臺，企業管理層可以實現廣泛互聯，不僅是企業內部，還可以攬括企業上下游的供應商和客戶等，實現會計信息的集成共享。在此基礎上，管理會計可以有效地分析經濟趨勢、競爭對手、市場環境、供應商及客戶需求等信息，從而充分發揮會計工作的主動性及創造性，更有利于企業的長期發展。從某種意義上來說，管理會計已不是企業管理體系的旁觀者，而是逐步蛻變為企業內部的一系列具體“管理行動”，成為管理控制機制的設計者、管理控制活動的參與者，甚至在部分控制領域，扮演領導者的角色。
(二)事后分析型向過程控制型轉變
傳統的管理會計主要是事后對企業的經營管理控制進行分析。在大數據時代下，僅僅對結果進行分析是不夠的。結果的分析不能全面地了解企業情況，應融入到企業經營的全過程中，加強對經營過程的分析，向全過程管理控制轉變。通過對大數據的應用，管理會計能夠對經營過程中的關鍵成功因素進行再判斷，對關鍵指標的偏離情況進行再分析，對過程行動計劃和方案進行再修訂，對核心資源要素進行再配置等一系列管理工作，高效地分析事前、事中和事后數據，有效提升數據分析能力，為企業的長期健康發展提供重要保障。
(三)傳統處理型向信息管理型轉變
隨著社會的不斷進步，企業的信息化程度越來越高，對信息技術的應用也越來越廣泛。特別是在管理會計工作中，信息技術的有效應用對于提高工作質量有著極大的幫助。在大數據時代，由于企業的數據不斷增加，傳統的信息處理方法已經無法滿足管理會計工作的需求，加強信息管理，提高信息化水平已刻不容緩。此外，通過將信息技術重點運用在大數據處理上，可以有效地提高信息的準確性、及時性和完整性，從而更有利于管理會計工作的開展。
二、大數據時代管理會計面臨的問題
管理會計作為會計的一個分支，是精細管理和價值創造的重要工具。然而一直以來，管理會計由于高水平人才缺乏，常常不受企業高級管理層的重視。企業的會計工作往往集中在財務核算上，賬務處理和報表編制占據了主要工作精力。為企業提供決策支持的管理會計沒有得到應有的地位。具體來說，當前管理會計所面臨的問題包括：
(一)企業對管理會計重要性認識不足
在我國，財務人員晉升到企業高級管理層的情況較為罕見。企業經營過程中，往往側重于營銷、生產、質量等環節。而財務管理作為企業管理中的重要一環，受到的重視程度不高。管理會計作為會計體系中的重要組成部分，可以為企業的生產經營活動提供關于規劃、控制和考核等方面的重要信息，并協助管理者進行決策。部分企業的經營決策者由于缺乏分析和理解會計信息的能力，所以并不十分重視管理會計所提供的資料，使得管理會計在企業中的重要性下降。此外，一些中小型企業則認為管理會計是大型企業才需要的，對于中小型企業，管理會計成為了可有可無的存在。
(二)高水平管理會計人才不足
在我國，目前適應企業需求的高水平管理會計人才嚴重不足。這主要是兩方面的因素造成的：第一，對會計專業的培養存在問題。在我國的大學教育中普遍偏重財務會計，而不注重管理會計。同時，專業學科的設置較為單一，授課的知識面相對較窄。對于一個合格的管理會計人員來說，不僅要具備扎實的財務專業知識，同時還需要具備廣泛的其他專業學科知識，以適應不同工作環境下的需要。第二，企業會計人員的整體專業素質亟待提高。許多企業的會計人員對管理會計的認識不足，還停留在基礎的財務分析方法上。事后記賬、出具報表成為主要的日常財務工作，極少主動將管理會計的方法與實際工作中獲取的信息有效結合起來進行分析。同時，一個優秀的管理會計，不僅要懂得管理、數學和經濟等方面的知識，還要全面了解企業的經營流程。目前，這類復合型人才在我國相當缺乏。
三、大數據時代管理會計工作提升路徑
這是一個高度信息化，到處充斥著數據的時代。管理會計的作用恰恰是基于廣泛數據分析，為管理者進行科學決策提供保障。因此，無論是在國家層面還是企業層面，都應該盡快轉變觀念，認識到大數據時代管理會計工作的重要性，并加強管理會計人才的發掘和培養。具體來說，大數據時代管理會計工作的提升路徑可以包括：
(一)建設管理會計體系
首先，在國家層面應將會計準則與國際接軌，同時加大對管理會計理論的研究，并結合中國實際情況，制定一套適應中國國情的管理會計體系；其次，在高等教育層面應合理設置課程，加強管理會計學習，并適當融入大數據相關知識，以適應新形勢的要求；最后，將大數據下管理會計實踐中的優秀案例和先進經驗，列入會計人員后續教育項目中，供廣大從業人員交流和學習。
(二)部署財務職能轉型
在大數據時代，財務職能的發展趨勢是協助企業進行資產管理、風險控制、決策支持、價值引領等方面。傳統的財務職能應盡快部署轉型，將日常的標準化、重復性工作進行剝離、集中或外包，并重新定義財務流程和崗位職責，將管理會計作為企業財務職能的核心。
(三)培育管理會計人才
數據來源廣泛、體量巨大、種類繁多，這些都是大數據時代的標簽。只有通過專業的管理會計人才進行深度的挖掘和分析，才能從中得出對企業決策有價值的信息。因此，人才是企業有效運用管理會計的關鍵因素。要加強管理會計人才的培育，一方面可以加大招聘力度，通過豐厚的薪酬待遇和良好的工作環境，吸引優秀的人才加入；另一方面，通過對現有員工開展培訓和交流等活動，提升員工能力，補齊知識短板，更好地適應企業的要求。
(四)強化管理會計地位
高級管理層要充分意識到管理會計對企業的重大意義，并促進企業的經營管理層重視管理會計。除此之外，還要加強財務人員的組織地位，給予一定的權力以便順利開展信息搜集、整理和分析等工作，深化管理會計的應用。
四、大數據時代管理會計的價值展望
大數據時代對數據的應用日趨廣泛，管理會計工作者應發散思維，積極尋找為企業創造價值的領域。目前，在大數據時代管理會計的價值展望包括：
(一)決策支持
在傳統的企業管理中，由于數據缺乏，決策往往是憑決策者的經驗和商業直覺來進行判斷。大數據則對企業決策方式產生了重大影響，通過歷史數據的積累和數學建模、數據挖掘技術等方式，能夠提供更理性的數據決策模式。管理會計可以充分利用大數據分析方面的優勢幫助企業進行決策。當遇到重大決策問題時，管理會計應盡可能全面的收集企業內外部數據，為決策者做出合理決策提供保障。
(二)預測支持
在傳統的管理會計中，較少涉及預測職能。而在目前的大數據應用領域，最突出的就是預測技術。預測技術可以拓展管理會計的職能范圍，并作為管理會計為企業創造價值的重要方式。以銷售環節為例，企業急需依據客戶的個人身份、購買記錄、位置信息、社交習慣等信息構建預測模型，進而有針對性的進行分類促銷。數據越大越精確，越有利于模型作出準確的預測。目前，許多企業都在加大對預測領域的投入，管理會計應利用自身專業性，幫助企業建立預測模型，從而提升企業管理效率與運營績效。
(三)控制支持
控制是指企業為管理風險、增加實現既定目標的可能性而采取的行動。這些行動由管理層負責計劃、組織并指導實施，為實現目標和目的提供合理保證。大數據時代強調企業對日常經營管理活動進行全面地記錄和分析，因此提升控制的效率被視為決定性因素。管理會計中的流程管理和內部控制等，將極大地加強企業對于運營的控制，從而保證運營效率。
(四)評價支持
管理會計負責對組織內部的個人、機構或項目進行評價，其評價標準即包括財務信息，也包括大量非財務信息，從而有效規避單純依賴財務信息評價的缺陷。大數據時代對評價職能進行了改變，在傳統的評價中，企業更側重內部評價，而大數據時代因為擁有大量外部信息作為評價依據，所以應該加強從客戶價值的角度進行評價。管理會計的業績評價工具可以更好的適應這種轉變，從而提升管理會計的價值。
五、結束語
管理會計是企業發展的關鍵工作之一，隨著大數據時代企業數據的日益豐富，管理會計的工作也面臨著許多挑戰。如果拒絕適應和改變，不僅會對企業會計數據的收集、整理和應用等工作造成困擾，甚至還會對企業的發展形成制約。管理會計應把握時代的脈搏，積極的面對大數據，深入地分析大數據，從而為企業管理層提供有價值的信息。作為企業則應該緊緊抓住這一契機，采取有效措施積極應用大數據，使企業的發展再上一個新的臺階。筆者結合自身多年工作經驗，以及對管理會計的認識，論述了在大數據時代管理會計面臨的變革和問題，并闡述如何更好地提升管理會計工作，創造出更多的價值。希望本文能為讀者對提高管理會計的工作質量、創造管理價值提供一些思考和啟發，共同為推動國家經濟的發展，保障經濟平穩運行貢獻力量。
作者:袁莉萍 單位:南通新源投資發展有限公司
參考文獻:
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[2]趙慧.大數據引領管理會計變革[N].中國會計報，2015.
互聯網和信息技術的發展引發了思維方法、生活方式和商業模式的巨大變革。在全球化商業語境下，“大數據時代”標志著營銷宏觀環境的新挑戰，它要求電商品牌運用海量數據處理系統對消費者從信息搜集到購買產品甚至購買后的行為進行跟蹤和搜集，針對消費者的需求做出更加實時和精細化的決策。回顧剛剛過去的2012年，中國電商的龍頭老大阿里巴巴集團隆重推出了醞釀多時的B2C業務新品牌—“天貓”，希望通過這個品牌吸引原淘寶商城和淘寶C2C平臺上對質量/品牌敏感的消費者，創造以品牌商和質量為顧客價值訴求的B2C品牌形象。然而，2012年“雙十一”“雙十二”的促銷策劃帶來的轟動性效應，卻仍然是以價格戰作為噱頭。
低價策略對電商品牌的傷害
盡管天貓創造了商業的神話，但長期來看，電商品牌建設卻不能依賴價格戰，因為不僅傳統理論對價格戰弊端的批判在電商領域依然有效，而且網絡購物的交易模式還把傳統的價格戰的弊端放大了。除了傳統的對低價策略的詬病，具體來說，互聯網上的低價商戰還具有以下特點。
網絡購物者的轉移成本幾乎為零。大數據技術使消費者獲得了前所未有的產品信息和比價能力。比價應用工具的普及會把走低價策略的同類產品價格迅速拉扯至最薄。低價促銷吸引到的只是對價格敏感的“趕集群眾”，這個群體永遠追逐網上的價格洼地，有利則紛至沓來，無利則作鳥獸散。連傳統零售業中經常使用的“價格誘餌”效應都不顯著，更不要說品牌忠誠和黏性了。
電商品牌形象難建易毀。由于是虛擬世界的品牌，不像傳統零售商那樣有實體店鋪可以親身體驗，消費者對電商品牌的聯想依賴于幾個比較有限的線索，比如第三方背書、口碑、競爭者和價格。原淘寶C2C平臺雖然是市場的開拓者，享有先發優勢，但是管理的混亂也帶來一些“廉價、雜亂、盜版猖獗”的負面聯想。把“淘寶商城”更名“天貓”本來可以很有效地剝離這種負面聯想，引流和聚集對品牌和質量有需求、對價格不那么敏感的網絡購物客，如果頻繁地使用低價策略，將不利于強化優質、信譽的品牌聯想。此外，整個2012年低價促銷戰火紛飛，京東、當當、酷巴、蘇寧易購以及一些中小電商無不卷入，給消費者留下“電商就是走低價”的印象，再加上操控價格的種種不實手段在網上曝光，已經產生了不小的負面效應，如果一味混戰，則不利于品牌差異化。
過低的利潤不利于生產商的健康發展。從某種意義上說，電商的價格戰不過是把傳統渠道中生產與經銷商品牌之爭的老戲碼搬到了網上。天貓挾天子（消費者）以令諸侯（生產商），搭臺唱戲名利雙收，生產商躬身掏腰包苦不堪言，不似要把生態圈做肥做茂的樣子。生產商不可能老不賺錢，為了生存，許多品牌商悄然把電商作為消化滯銷商品的渠道，或是故意制造斷貨、缺貨，或是內部價格調整，人為造成價格波動虛標高價再人為造成打折降價。這些后臺管理問題在大數據時代下迅速曝光，削弱了品牌對中高端消費者的吸引力。生產商為了自身的利益人為制造虛假的降價，這些手段在信息透明度高的互聯網上被曝光和大量傳播，不僅對生產商信譽和品牌形象造成不利的影響，也削弱了網絡平臺提供商品牌（如天貓）對中高端消費者的吸引力。
電商品牌的價值增值策略
必須承認，低價將繼續成為電商的一面旗幟。信息的公共性將電子商務平臺向買方市場的方向拉扯，強大的搜索引擎和網絡比價技術大大提升了網購者的議價能力，同類產品比價不再頗費功夫，最終把同類產品的行業利潤攤至最薄。正如克里斯·安德森所描繪的那樣，內容、服務和軟件在信息時代下都不可避免地趨向免費。電商對于標準化的產品可以并且應當采取低價定位，作為長期吸引顧客的旗幟。在價格優勢的基礎上，電商品牌必須創造稀缺性的、無法復制的產品和服務來補充和豐滿品牌形象，做到人無我有，人有我精，人精我早，信譽為王，打差異化牌才能利用大數據時代的特點和價值真正走出差異化的增值路線。
產品種類人無我有。網絡文化觀察者凱文·凱利將網絡經濟時代難以被復制、克隆或再造的價值稱為原生性價值。網絡品牌增值點必須靠尋找原生性的價值才能實現。一些特定的產品和型號在傳統商店找不到或者很難找，只能在網上才能買到，這是很多消費者選擇網絡購物的原因，這一類消費者價格敏感度低，品牌忠誠度高，是電商品牌的優質顧客資源。
產品定制人有我精。網絡平臺聚合商應當優化大數據平臺的運算速度和處理能力，不斷挖掘消費者的特殊性需求，和制造商合作，共同打造深度定制的產品與服務。比如亞馬遜優良的用戶界面，被描述為“比消費者更了解他們自己”。
產品人精我早。對于高科技產品和高附加值的新產品，要趕在信息普及、產品擴散之前將產品和服務交付目標客戶，就是利用時間差獲得價值增值，才能在早期用戶和中高端客戶中營造優良的品牌形象。
品牌形象信譽為王。在中國電商的大環境中，稀缺的原生性價值還包括信任。淘寶當年大勝國際電商巨鱷ebay，就在于后者并不了解中國發展落后的商務信任體系，而淘寶則通過支付寶和阿里旺旺這兩個服務幫中國消費者解決了后顧之憂，培養起中國第一批網購群體。信任得之不易，需要十分珍惜。而天貓的品牌形象正應當落在網絡信譽和消費者信心保障上。
也就是說，在品牌定位方面，電商應當摒棄簡單粗放的價格戰，以價格為杠桿吸引顧客，并通過數據挖掘和數據分析為網絡消費者提供個性化的增值服務，徹底擺脫低價同質的泥沼。具體來說，一方面要為標準化產品定出長期的低價路線，把電商的價格優勢固定下來；另一方面要幫助生產商運用新的技術和數據管理方法，將消費者需求精確地轉化為定制化生產、精細化管理和個性化服務，進一步增強平臺的服務的體驗效果，并以這一部分價值增值獲取品牌忠誠度和溢價。
