現代科技的發展給人們的生活帶來了許多新變化，消費者越來越強調自我，追求個性，企業在捕捉消費者越來越多樣化的需求上面臨更多挑戰。以IT應用技術、智能通信技術為基礎的精準營銷應運而生。正如現代營銷之父菲利普•科特勒所認為，市場營銷是企業需要更精確的有效通信和市場營銷策略的實施過程，同時交流通信的結果是必須能夠計算出來，并且市場營銷可利用高效的通訊得到較大利潤。在智能數據挖掘分析時代，我們可以通過對數據的AI＋挖掘的管理、準確程度與精密程度、選擇客戶與市場定位等多方位來展現精準營銷的價值。

一、引言

大數據應用于精準營銷就是在大數據的支撐下，盡可能多地獲取消費者的信息，從中分析挖掘他們的潛在需求，并利用數據技術進行精準的廣告投放，使營銷更具針對性。首先，大數據為精準營銷提供了海量的數據信息[1]。在互聯網中，用戶的信息行為都能轉化為數據，企業通過分析這些數據，挖掘消費者的潛在需求，運用信息技術進行精確的、個性化的廣告投放，實現精準的營銷。同時，在營銷過程中，每一個用戶的Cookies數據是可記錄和查詢的，即與目標用戶的每一次接觸都會留下痕跡，利用這些“痕跡”可以建立一個消費者數據庫，實現客戶的信息管理。大數據使更高效的精準營銷得以實現，精準營銷又為大數據提供更多信息積累。

二、大數據下的精準營銷模式

1.受眾精準。大數據技術為營銷找到更能滿足業務需求的受眾。通過對數據的整合分析，我們可以得出清晰的用戶畫像，了解用戶的個性與需求，從而實現一對一的精準投放和服務。如擁有強大的數據管理平臺（DMP）的TalkingData，能對超過20億移動受眾人群的數據進行匯聚、清洗、萃取，結合一系列算法模型，輸出人群分類標簽數據體系和目標受眾分析工具。由此，企業可以更加精準地找出目標受眾，進行針對性的廣告投放。2.成本精準。大數據技術使廣告投放更加精準，提升了廣告的轉化率和回報率，大大節約了成本。在大數據的支持下，我們能挖掘大量與消費者相關的數據信息，從中分析出消費者的基本屬性、興趣愛好、消費習慣、消費需求等，更加準確地定位目標受眾并進行細分。再運用人群定向技術，精準地向受眾投放針對性的廣告。這樣的精準投放，改變了以往大范圍無目的的廣泛投放模式，大大節約廣告投放成本，避免浪費。同時，精準的廣告信息往往能主動迎合消費者的需求，更容易使其對產品和服務產生好感，從而大大提高了廣告的轉化率和回報率。企業通過大數據進行精準營銷，可最大程度降低營銷成本，提升品牌價值。3.效果精準。運用大數據對消費者的需求進行篩選跟聚合，使精準營銷的層次得到進一步提高。在大數據技術的支撐下，我們可以得到清晰的目標受眾定位，有效細分人群，提供針對性較強的個性化聚合服務。改變了以往精準營銷提供綜合化服務的局面，大大提高了營銷的效果。如，網舟科技通過對用戶線上線下的數據進行只能篩選，為不同的使用情境建構了不同的推薦機制，使推薦引擎從以往的綜合化服務轉向個性化聚合服務。由此，商品導購更加智能化，消費者好感度增強，有效提高產品和服務的銷量，增強了營銷的效果。

三、大數據在精準營銷中的應用

1大數據與歷史文化名城展示利用結合的優勢

1.1大數據對大量數據信息的處理

由于歷史文化名城展示與利用涉及到的內容很多，包括歷史學、地理學、建筑學、社會學、景觀生態學等，與此同時，隨著科學技術的進步，先進的數據采集、建筑測繪等軟硬件設施已經大量應用于歷史文化名城的展示與利用當中，在此過程中產生了數量龐大的數據信息，而大數據能夠對這些龐大的數據信息進行快速準確的處理．所謂“大數據”就是指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產．例如，三維激光掃描技術是一種通過激光反射的原理，將被測量對象通過三維激光掃描系統的處理，構建成一整套的點云數據模型，在此基礎上，通過專業的三維軟件技術對于被測對象進行逆向的數字化構建，從而能夠進行后續的數字化的研究與利用．在此過程中，點云數據會大量涌現，尤其是對于展示與利用真實性要求更高的項目而言，所產生的數據將會無限接近于真實的被測對象，數據會呈現出幾何數量級增長．數據量大，能夠促進歷史文化名城展示與利用在探索方法和研究理念的層面上產生根本性的變革．對于早期的歷史文化名城的展示與利用來說，由于受到認知性和數據分析能力的影響，人們就某一處歷史文化名城的展示與利用的形式、內容以及方法上，僅僅是能夠通過數量有限的樣本案例和數據資料，利用較為傳統的技術手段進行數據的分析、評估和管理．大數據的應用，能夠將大量的歷史文化名城的相關信息進行有目的性的篩選和處理，為展示利用的方式、方法在名城中的應用，提供了較為全面和具體的對策措施，提高展示利用實施的精確性．

1.2大數據對多樣數據類型的處理

歷史文化名城在展示利用時涉及到的數據繁多復雜．單就其中的某一處歷史建筑來講，《歷史文化名城、名鎮、名村保護條例》對建筑本身的歷史檔案包括了5項內容:1)建筑藝術特征、歷史特征、建設年代及稀有程度;2)建筑的有關技術資料;3)建筑的使用現狀和權屬變化情況;4)建筑的修繕、裝飾裝修過程中形成的文字、圖紙、圖片、影像等資料;5)建筑的測繪信息記錄和相關資料．除此之外，還有關于歷史沿革、歷史事件、地名典故、名人軼事等資料．上述幾項內容，基本涵蓋了一處歷史建筑的歷史價值和人文價值，這些詳細資料，在歷史文化名城的展示利用時會起到舉足輕重的作用．在歷史文化名城的展示利用的過程中，數據的類型非常多，有圖片資料、文字資料、影像資料、圖紙資料、點云數據等．在以往展示利用處理數據信息的時候，利用傳統的數據處理技術，事先定義好結構化的數據．結構化數據是將對象數據向便于查詢、處理的方向抽象的結果．結構化數據即行數據，存儲在數據庫里，可以用二維表結構來邏輯表達實現的數據．結合到典型場景中更容易理解，比如企業ERP、財務系統;醫療HIS數據庫;教育一卡通;政府行政審批;其他核心數據庫等．在結構化數據過程中，通常會忽略一些特定條件之下所不必考慮的細節，篩選出有用信息．隨著互聯網技術、展示利用技術以及測繪技術的快速發展和演進，非結構化的數據大量的出現，難以用結構化來進行表示，在存儲記錄數據的同時還要儲存數據的結構，增大數據存儲和處理的難度．相對于結構化數據而言，不方便用數據庫二維邏輯表來表現的數據即稱為非結構化數據，包括視頻、音頻、圖片、圖像、文檔文本等形式．具體到典型的案例中，如醫療影像系統、教育視頻點播、視頻監控、國土GIS、設計院、文件服務器PDM/FTP)、媒體管理等具體應用資源，這些行業對于存儲需求包括數據存儲、數據備份以及數據共享等．目前在歷史文化名城展示與利用當中，所利用的數據大部分都是非結構化的數據，而這些非結構化的數據將會逐漸成為主流化的數據．隨著歷史文化名城保護的發展，與展示利用相關的影響因子指標數量上必定會更加的豐富和細化．為了滿足歷史文化名城展示與利用的目的，在相關數據激增的同時，新的數據類型還會不斷出現，很難用一種或是幾種規定的模式來描述趨于復雜、多樣性的數據形式．而大數據與傳統的數據處理方式最大的不同之處就是，它在非結構化數據和信息的方面能夠最大限度地將大量歷史文化名城展示與利用的相關影響因子指標的細節信息進行數據非結構化，可以減少在數據處理過程當中的數據流失現象，為展示與利用提供更加充分的情報信息與技術支撐．

1.3大數據對數據信息的快速處理

摘要：互聯網的普及與信息技術的創新發展，開啟了大數據時代。當前數據分析已經成為企業管理的重要手段，而會計信息作為企業內部控制建設中的關鍵因素，運用大數據手段挖掘其中潛在的經濟管理價值則成為企業參與市場競爭的重要舉措。從目前的大數據發展趨勢來看，企業建立會計信息化體系已經成為其發展的必然選擇，但是在會計信息化建設中的問題也是不可避免的。基于此，本文從大數據時代的會計信息化建設中存在的問題出發，對相應的發展對策進行探究。

關鍵詞：大數據時代；會計信息化；問題；對策

會計信息化是信息時代企業適應市場競爭環境的必然選擇，是會計工作與現代信息技術的有機結合。進入到大數據時代，海量信息由于規模上的優勢，使其潛在價值也不斷提升，因此，收集、分析、利用大數據已經成為現代企業管理學發展中的一個新的分支。從會計對企業管理的重要性來看，做好大數據挖掘，能夠極大地提高企業會計工作的速度和質量，有效地控制會計成本，體現會計的管理價值，提高經營管理決策的科學性。但是目前在我國企業的會計信息化建設過程中，大數據的運用依然面臨諸多的問題。

一、大數據時代的會計信息化建設中存在的問題

1.數據平臺構建不完善。大數據的產生和應用依賴于云計算平臺，通過平臺不同行業、不同企業、不同業務實現信息的分享。對于企業而言，要想建立一個完善的系統平臺，需要投入大量的資金、人力、物力、技術等市場資源，這種消耗是企業難以承受的，但是從目前市場環境來看，我國數據平臺的搭建依舊處于初級階段，企業要想利用數據平臺實現會計信息化建設還存在諸多阻礙。2.數據分析缺乏標準。從會計信息化建設的角度講，企業的大數據分析需要建立在一定的技術標準之上，這樣才能確保數據分析結果在各環節的傳遞與分享。但是目前企業在會計管理中對平臺建設缺乏投入，對云計算的使用依舊停留在形式化層面；再加上國家法律法規的不完善，使得企業的會計信息化在數據分析方面舉步維艱。3.數據的安全管理存在漏洞。在互聯網時代，我們在享受海量信息帶來的便利的同時，必然要面臨信息安全的問題。在企業會計信息化建設中，企業對大數據的應用都保持著積極樂觀的態度，但是對大數據存在的安全隱患卻視而不見，使得會計信息安全成為威脅企業經營效果的關鍵性因素。4.會計工作人員的素質有待提高。高素質的會計專業人員是企業在大數據環境下，適應信息化要求的關鍵。但是目前許多企業的會計專業人才還是愿意使用和延續傳統的會計工作方式，缺乏對大數據時代的適應性，影響了會計信息化的推進和發展。

二、大數據時代的會計信息化建設的相關對策

摘要：隨著科技的進步，互聯網技術應用到各行各業，改變了人們的生活方式。通過微信、微博、淘寶這些軟件的使用展現了人們的喜好和習慣，并以數據的方式進行呈現和記錄。互聯網用戶的大幅度增加和電商行業的興起，使得傳統的營銷模式也產生了變化，大數據精準營銷的網絡營銷隨之出現。這種網絡營銷有目標性強、費用低、高回報的特點。本文通過對大數據精準營銷進行研究，探討如何利用互聯網數據進行精準的網絡營銷。

關鍵詞：互聯網；大數據；網絡營銷；策略研究

在很多人還沒搞懂什么是PC互聯網的時候，移動互聯網就出現了；在還沒有搞懂什么是移動互聯網的時候，大數據時代又來臨了。在市場經濟和科技飛速發展的今天，大數據所蘊含的營銷價值也越來越大。通過大數據精準營銷可以實現與客戶一對一的連接，實現營銷的個性化、具體化、一致化。大數據精準營銷的網絡營銷是現在企業市場營銷的主要方式，傳統的營銷模式已不能被現代社會所接受，大數據精準營銷的網絡營銷必然充分釋放營銷的價值。

一、大數據精準營銷的網絡營銷優勢

（一）對客戶信息的收集與處理。在大數據時代下，人們的隱私無處可藏。我們無法抵抗信息化時代的浪潮，一個人只要上網，在獲取便利的同時，必然會留下相應蹤跡。通過對數據的分析，我們可以從中得到一個人的基本信息，如年齡、性別、聯系方式、基本職業等，通過對人的購買記錄進行數據分析會了解到一個人的購買能力、消費水平、喜歡的商品類型、常買的商家。通過這些數據，我們可以了解到客戶的消費偏好和消費心理。通過對數據的信息收集與處理，從而進行準確的分析判斷，找到與公司品牌定位相符合的目標用戶，篩選出無用信息。在實施網絡營銷策略之后，對于用戶的反饋可以進行數據分析，對客戶提出的建議進行充分的了解，更好的服務客戶，提升產品，并對原有的營銷策略進行改進。如果客戶沒有在網絡中進行反饋，也可以通過對客戶過往的消息記錄進行數據分析，通過數據從而了解客戶的需求，從中得知對產品可能存在的一些建議。（二）準確的市場定位。通過對大數據的分析，我們可以清晰的看到目標客戶的行為特征，他們的需求以及他們的消費能力。通過對大眾所需要的服務需求中來確定企業所要提供產品的種類。大眾是否有需要，受眾人群是否廣大，人們的消費水平是否足夠？過去傳統的網絡營銷方式，往往以市場為參考和決策者的過往經驗而制定，但由于市場經濟的自發性和延遲性，傳統網絡營銷，常常跟不上市場的需求。通過大數據的詳細分析，進行精準營銷，了解用戶的消費特征，提前預知市場的發展變化，判斷市場的發展趨勢，在大數據精準營銷的模式下挖掘新的商業價值。互聯網背后蘊藏著成千上萬的目標客戶，通過對大數據的分析理解預測客戶的行為，得到精準的信息，從而對產品進行市場定位。大數據精準營銷的網絡營銷能夠幫助企業降低成本，獲取最大的利潤，把有可能的損失降到最低，有效的實行資源的最大化分配。在數據中提取潛在的、有大價值的客戶信息，并對此制定準確有針對性的營銷計劃。增加與用戶間的互動，增強對客戶體驗的吸引力，在恰當的時間通過合適的渠道，把相關產品信息和服務提供給最有價值的目標顧客。（三）在激烈的市場競爭中保持優勢。現在各行各業的競爭越發激烈，公司業務的發展，尤其是對新業務的推廣，成為企業運營中的一個難點。傳統的網絡營銷一般是通過簡單的數據統計以及曾經的營銷經驗，從中得出營銷辦法。但這樣的營銷缺乏科學性和針對性，沒有站在用戶的角度進行考慮，在營銷過程中缺乏實用性。在大數據精準營銷的網絡營銷中，通過使用大數據技術來尋找用戶對相關產品的感性程度來推薦產品。例如，中國移動運營商通過對大數據的分析和云計算，根據客戶的購買記錄，點擊行為推薦可能感興趣的產品，給用戶推薦適合他們的套餐或者相關業務，對用戶的點擊偏好進行數據分析，劃分不同的客戶群體。像淘寶也會根據你曾經的瀏覽記錄和購買記錄，找出有可能喜歡的商品進行頁面推送，這在無形中增加了用戶的體驗，有效的進行了網絡營銷。

二、大數據精準營銷的網絡營銷策略

隨著網絡信息技術的飛速發展，搜索引擎成為廣大網民的重要網絡信息平臺，人們按照自己的需求和興趣，利用其檢索服務功能查詢和獲取信息。這期間，龐大的網絡搜索數據被網絡搜索工具記錄下來。有研究表明，這些龐大的搜索數據與現實的社會行為之間存在一定的相關性。互聯網已成為游客搜索旅游信息及購買旅游產品的有效手段，旅游網站信息成為旅游開發者和旅行商向旅游者提供服務和促進購買的重要渠道，挖掘出用戶對旅游的網絡關注度和實際旅游需求的關系，了解旅游需求趨勢是研究的新角度。

1國外研究綜述

1.1旅游網絡信息導引作用探究

近年來，國外學者針對無形信息流對有形人流的導引作用問題進行了有益探索，包括旅游網站信息對潛在游客導引作用的說明，旅游網站對有形人流的導引過程和導引機理分析。主要研究通過針對供需行為，對旅游網站在線服務能力和旅游網站使用者滿意度之間的協同關系進行了研究，并提出了反映網站信息流與現實人流關聯性的模型。

1.2基于網絡搜索數據的時空導引作用的定量估算研究

基于網絡搜索數據的預測研究始于醫藥領域，最早是利用網絡搜索指數提前預測出流感發病情況及流感的死亡率。在房地產方面也有類似的實證研究，發現網絡關注度對美國房屋的交易價格和交易量具有較強的預測能力；這些研究對基于網絡搜索技術的旅游行為預測研究起到促進和深化作用。在量化研究方面，主要集中在建立回歸分析模型，對美國零售業、房地產業、交通運輸業、旅游行業的產品銷量進行預測，在傳統的回歸模型的因變量中加入與預測對象有關的關鍵詞關注度指數，預測結果的精度均有較大的改善。國外在宏觀經濟領域，通過網絡搜索指數與宏觀經濟的研究主要集中在失業率、消費、股市指數、經濟現象和經濟衰退等方面。研究表明，在龐大的網絡搜索數據被網絡搜索工具記錄下來的過程中，這些龐大的搜索數據與現實的社會行為之間存在一定的相關性。在旅游網絡行為方面成果較少，大部分研究側重于網絡整體性信息與某些社會行為宏觀的、概括性的關聯性研究。

一、大數據及其特征

計算機技術的發展和互聯網時代的到來，使人們越來越熟悉如電子商務和網絡營銷等字眼與服務，而隨著人們在互聯網上花費時間的增多，一些遺留在互聯網上的數據通過計算被追蹤與處理，并成為了企業營銷中的主要分析數據，而隨著海量數據的出現，大數據這一概念的出現也逐漸被國內外企業所接受和運用。大數據的主要特征在于“4V”，即數據量大、類型復雜、價值密度低和實效高四種。企業合理手機消費者行為數據并將其歸納為大數據進行分析，能夠更為快速的了解消費者的生活方式與消費狀態，同時也有助于企業更快的研發出更為貼合消費者心理的營銷策略。大數據在市場營銷中已然成為了主要的方式。此外，客戶數據的海量性和有效性能夠幫助企業更好的尋找產品發展新方向。大數據的出現對于企業，尤其是電力營銷戰略的制定將會具有極其重要的促進意義。

二、大數據在電力營銷中的應用策略

大數據時代正在逐漸嶄露頭角，企業要想順應時代的變化獲得新的發展，就必須對營銷體系進行重構，若能夠通過大數據資源開展電力營銷，必然會產生極大的市場價值。

1通過消費者視角，分析潛在需求行為大數據的特征表現在海量化的數據上，企業要想獲得更為精確的信息，就需要通過大數據的分析來尋找顧客的潛在需求。因此，電力營銷企業要想做好營銷體系的構建，擴大企業經濟市場，就要制定好多種方案，在大數據中尋找潛在的客戶需求，學會通過客戶的視角，對客戶的消費行為進行行為與特征分析，從而進一步提高客戶滿意度，最大化的打開企業知名度。

2精準定位消費群體，開展個性化營銷大數據能夠為電力營銷提供海量的數據信息，讓企業能夠在追求精準化的同時準確定位自身營銷方式，從而劃分出消費群體，打造個性化營銷。隨著社會經濟的發展，電力營銷企業開始越來越重視營銷的精準化，而大數據的出現在一定程度上改變了產品的質量，導致消費者市場也出現變化。消費者市場的劃分需要通過大數據進行主要原因自傲與企業所面臨的是個體消費者，而不是群體消費，這樣一來，個性化的營銷必然會成為電力企業的營銷主體。

一、定制化服務的關鍵是數據

大數據時代設計創新主要體現以互聯網為平臺的網絡終端創新，如智能手機、平板電腦、導航產品和電子支付等生活類產品及服務的創新設計，以及與此相關的后臺基礎設施創新，如云計算、通訊、軟件工程等技術領域。知名IT評論家謝文認為，目前網絡業創新過程中，對大數據的獲取可分為三種戰略：前臺、中臺和后臺為主的模式。蘋果、Facebook和亞馬遜分別是這三類模式成功的典范。蘋果通過設計、銷售各種互聯網終端產品，通過Ios系統下的Itune網上商店將產品和服務集成來匯集數據，形成自成體系的規范數據標準平臺，這種商業模式讓蘋果獲得了巨大成功，表明工業設計有效利用大數據可實現產品和商業的成功。Facebook則抓住目前頗具人氣的網絡社交需求，依托Web2.0系統平臺的構建和運營來獲取各種標準化、結構化的用戶數據，形成開放、龐大的共享數據流。亞馬遜則通過建立強大的網絡營銷后臺獲取網絡用戶的各種需求數據，再結合電商形成開放平臺，為用戶提供量身定制的各類個性化服務，為電商提供行業所需的大數據。在口碑營銷成為王道的電商時代，借助互聯網提供的營銷數據，掌握消費者的需求，企業能夠及時調整設計、生產和制造策略，并通過3D打印快速實現消費者的個性化定制需求。這就需要通過網絡獲取用戶數據，同時用科學方法分析這些數據所體現的用戶消費心理、行為，最終轉換為有用的設計語言。傳統的產品設計、制造是一種線下行為，遠離互聯網，與消費者之間的溝通和交流存在時間差，獲取的消費者數據十分低效。“3D打印”技術的出現讓物質產品的設計、生產實現了數據化，傳統制造業和互聯網行業的高度融合，不但拓展了網絡行業的產業邊界，也為制造業的定制化服務提供了巨大空間。針對用戶的產品定制，借助強大的物聯網可實現低成本營銷，真正實現個性化設計和按需生產，這讓傳統制造業進入到大規模、打破時空界限的全新發展階段。這種借助互聯網、物聯網形成的新型產業鏈和商業模式改變了傳統制造業，讓企業從產業鏈上游及戰略規劃階段就可集成物質化產品設計、制造和流通過程所需的各類數據，這要求制造業企業必須具備互聯網思維，要求工業設計必須依靠網絡集成各種數據，及時獲取消費者需求。

二、大數據時代的工業設計

互聯網打造了全新的社會形態和生活方式，人們的工作、生活已離不開網絡，通過網絡消費者可實現交友，衣、食、住、行各種所需。謝文認為，未來通過網絡有望實現三方面創新，個人數據集成、公共服務數據集成及物質生產集成。如收集消費者在網絡上的言談舉止和生活中所有活動產生的數據，建立“數據人”模型，為線下的制造業提供人的需求數據；集成線上的公共服務數據為國家、政府和組織提供服務支持；集成物質生產數據實現制造業的數據化生存。對工業設計而言，網絡連接消費者、社會和物質產品組成的三維空間，融合各種大數據，可支持制造業的轉型與社會進步。這正是新形勢下工業設計的發展方向，即通過設計具體的服務產品，為消費者創造感性價值，實現消費者情感上對個性、品位和身份的追求。這些服務化產品在提供高品質服務的同時，以技術推動組織和社會創新，實現人、組織、社會和環境的可持續發展。此時的工業設計從“提供功能，方便使用”的問題解決方案，轉向“講述故事，創造意義”的“造意”階段，“造意”正成為當下產品設計新的關注點。借助網絡獲取用戶數據，讓產品滿足基本功能的同時，更多地向消費者講述故事，引起消費者的回憶和聯想，成為當下產品設計成功的關鍵。

三、結語

互聯網、3D打印塑造了以大數據為特征的這個時代，大數據是平臺（移動互聯網），造意是手段（感性價值創造），用戶體驗是目的（價值實現），構成了新時代工業設計的基本構架。大數據時代，一切皆可量化，對設計教育而言，“研究驅動設計，設計驅動創新”將是工業設計改革的方向，這要求在學科層面成立設計研究學會，基于對各種用戶數據量化的科學研究為制造業服務。2014年初，中國工業設計協會成立了設計研究專業委員會，這是一個可喜的進步，標志著中國工業設計教育由基礎實踐型向科學研究型發展邁出了開拓性的一步，但未來依舊任重道遠。

一、云會計面臨的兩大困境

云會計可以讓企業將工作重心轉移到經營管理上，而將會計信息化的基礎建設和軟件服務工作外包給互聯網企業，這種模式所帶來的優勢和效率顯而易見，將推動企業管理模式的轉變和思維模式的轉變。與此同時，要在企業中推廣云會計的應用，還存在著急需突破的困境，這些困境不但制約云會計服務商的發展壯大，也無法消除企業采納云會計的種種疑慮。首先是數據標準缺失困境。目前尚沒有明確的指導性和約束性文件，云會計服務商只是憑著商業邏輯開發相關的軟件并提供硬件基礎服務，用戶也只是根據自身需要選擇相應的服務，至于是否符合未來云會計數據的要求，則無暇顧及。各廠商在開發產品和提供服務的過程中各自為政，為將來不同服務之間的互連互通帶來嚴重障礙。例如，用戶將數據托管給某個云會計服務商，一旦該服務商破產，用戶能否將數據遷移至另一個云會計服務商？如果用戶將數據同時托管給多個云會計服務商，能否便捷地執行跨云的數據訪問和數據交換？目前在數據的處理標準方面還沒有具體的突破，尤其是在數據匯集以后，如何整理？如何分析？如何訪問？是三個密切聯系又急需解決的問題。在大數據環境下，數據該如何共享？如何保持一致性？也必須有標準來支撐。另外，數據的質量標準是保證數據在各個環節保持一致的基礎，這方面的缺失使數據的應用范圍受到極大約束。由于數據標準的缺失，導致云會計的應用及服務標準也難以制定，如何對不同云會計服務商提供的服務進行統一的計量計費？如何定義和評價服務質量？如何對服務進行統一的部署？這些問題也使得云會計的普及舉步維艱。其次是安全問題困境。云會計的安全不僅涉及當事企業，也與許多第三方企業的利益息息相關，這個問題解決得好，可以極大地促進云會計的發展，否則將使涉事企業面臨經濟、信用等多方面的巨大損失。一是存儲方面的安全問題，云會計的存儲技術運用虛擬化及分布式方法，用戶并不知道數據的存儲位置，云會計服務商的權限可能比用戶還要高，因此云會計的數據在云中存儲時，如果存儲技術不完善，那么會計信息面臨嚴重的安全隱患。二是傳輸方面的安全問題，傳統的會計數據在內部傳輸時，加密方法一般比較簡單，但傳輸到云會計服務商的云端時，可能被不法用戶截取或篡改，甚至刪除，將導致重大的損失。

二、數據標準困境的解決方法

要解決云會計中的數據標準困境，必須厘清數據標準的制定原則和制定思路，才能推動云會計的健康發展。

（一）數據標準的制定原則

云會計的最大特點是數據海量、數據互通、數據復雜等不同于以往會計信息系統中的結構化數據格式，是一種大數據的表現形式。標準化的云會計數據不但有助于解決“信息孤島”問題，更可以大大降低數據的使用成本、軟件的兼容成本等。在制定標準化數據過程中，要樹立高效性、可用性、經濟性三者互相協調的觀念，既要反對簡單沿用他國標準的做法，也要摒棄完全定制化的觀念，要堅持可持續、可協同的標準化思路。高效性是指云會計的數據標準要使得產出投入比最大化，如系統方面的投入與系統運算能力是否協調，存儲空間的效率是否高效，數據中心的能源消耗是否最小化，設備的維護成本是否最低等；云會計的高效性直接影響到云會計服務商與企業用戶的可持續發展，否則許多投入成本可能會演化為沉沒成本。可用性是指云會計的數據標準不僅使云會計服務商能夠滿足用戶當前的需求，而且能夠不斷升級，滿足用戶的未來需求。可用性越好，那么在發生業務變動時，系統的遷移性越好，即使在發生系統故障時，恢復時間也能最短化。經濟性要考慮全周期的成本，如標準建設的成本、標準應用的成本等，另外一個值得注意的是用戶的學習成本，雖然它不一定直接與用戶的經濟成本掛鉤，但會影響到用戶使用系統的積極性，一個難以掌握、難以使用的標準終究會遭到用戶的拋棄，沒有長久的生命力。

1大數據時代的特點

1.1數據規模較大

數據的量的累積規模大是大數據存在的物質屬性。比較傳統的數據，大數據的量的標準明顯大大提高，從TB轉為PB和ZB。隨著時間的推移和數據管理技術的不斷進步，符合大數據標準的數據集的規模也不斷地增長。導致數據的量比以前大和多的原因很多，主要是由于隨著互聯網的迅速普及，人們獲得信息非常方便，這個過程會產生大量的數據，也就是說，當你獲得信息的同時也產生了信息，你的每次瀏覽和點擊也提供了大量的數據。

1.2數據種類很多

數據的種類是數據的外在形式，是指它的表現樣態。原來數據的表示形態和種類有限，數據的維度也相對較低，數據類型簡單，大多采用表格的形式和文本進行呈現。在對數據處理的過程中只是對于數值本身進行處理，沒有對數據之間的關聯和架構進行分，因此也就不能產生新的價值和意義。隨著人們生活的豐富好技術的發展，人們對于能獲得到事物幾倍的諸多信息，因此對于同一事物的數據就越多。數據甄選和過濾技術的出現，數據就成了事物意義的描述，數據量就以幾何級的方式增長。

1.3數據處理數據極快

1大數據概論

1.1大數據等于大機遇與大問題

數據的數量隨著現代企業的發展以指數級的速度與日俱增，從這些數據中提取有商業價值的信息的期望也隨之增加。越來越多的企業領導人明白，近乎實時的大量數據收集分析可以幫助他們應對市場趨勢，在日益嚴酷的經營環境中占據一個獨特的競爭優勢。隨著大數據主動獲取越來越多的數據，為企業領導人提供了增強的商業價值同時，企業在存儲數據方面將面臨著巨大的風險和威脅。

1.2大數據等于大安全威脅

公司剛開始體驗到大數據的優越，像任何新的戀情一樣忽視對方的缺陷。然而，了解這些海量數據存儲包含大量的“有毒”的數據對用戶來說是很必要的。有毒數據是指脫離控制后會造成損害的數據。通常情況下，有毒數據包括監護信息如信用卡號碼，個人可識別信息（PII）如身份證號碼，和個人的健康信息（PHI）和敏感的知識產權，包括商業計劃和產品設計。如今，網絡黑客和一些商正在偷這類有毒的數據。安保不全和缺乏控制的大數據環境可能會使這些惡意行為更容易。隨著大數據熱度的消退，公司必須意識到大數據環境問題，并適當控制和保護他們的大數據環境。

1.3大數據等于大安全挑戰