关键词： 大数据   计算机应用技术   课程体系   教学模式  

摘要： 大数据时代,计算机应用技术已成为现代生活中不可或缺的一部分,其重要性不言而喻。高校应高度重视计算机应用技术教学,并充分利用大数据优势开创数据时代计算机技术教学新业态,以提升教学效果,为培养高素质的信息技术人才奠定坚实基础。于此,高校应凭借大数据思维构建专业、系统化的计算机应用技术课程体系;应借助大数据技术丰富教学方法,强化计算机技术教学的课堂活力;还应组织区域级的实践模拟大赛,积累实践经验,以此推动教学模式的创新与发展。

关键词： 大数据   社会救助   档案管理   特点  

摘要： 社会救助档案工作是社会民生档案建设的重要内容,要实现精准帮扶,必须要有完善的社会救助档案作为支持。在大数据技术快速发展的时代背景下,社会救助档案管理发生诸多变化,开始向数据化、精准化、多部门联动的方向发展。文章详细探讨大数据背景下如何做好社会救助档案管理工作,以期为从业者提供参考。

关键词： 大数据分析   国有企业   内部控制   优化  

摘要： 大数据分析为国有企业提供了优化内部控制不一样的思路。国有企业借助大数据技术整合并分析海量数据可以精准识别风险、提高决策效率、优化资源配置并增强财务管理的规范性。本文主要针对基于大数据分析的国有企业内部控制优化策略加以分析,针对现有的内控体系提出了加强信息化建设、完善内控制度、强化大数据技术应用及员工培训等措施,希望凭借以上措施可进一步提高企业运营效能。

关键词： 大数据时代   财务分析转型   数据分析  

摘要： 随着物联网、区块链、人工智能等信息技术的发展,大数据时代迅速到来,如何迅速高效利用大数据,对很多企业来说已迫在眉睫。企业为适应大数据时代的发展,可通过构建智能化的数据中心、分类构建指标体系、提高员工的数据分析能力、财务分析流程再造等方式,对财务分析进行转型,由单纯的财务分析转向财务数据分析、非财务数据分析,由财务人员主导的数据分析转向各部门根据自身需求进行的数据实时分析。

关键词： 企业税务   风险防控   筹划策略   大数据时代   决策支持系统   策略思考   大数据技术   信息获取  

摘要： 随着大数据技术的迅猛发展,企业税务筹划管理模式正在发生深刻变革。文章以大数据时代企业税务筹划管理为研究对象,深入分析了大数据对企业税务信息获取、筹划策略制定及风险防控等方面的影响。通过探讨税务数据收集整合、政策变化应对及筹划创新等管理要点,提出了建立完善的税务筹划管理体系、加强人才培养、优化决策支持系统以及深化税企合作等具体策略,为企业提升税务筹划管理水平提供了理论指导和实践参考。

关键词： 大数据   隐私保护   技术应用   挑战应对   法规伦理  

摘要： 随着大数据时代的到来,数据量的爆炸式增长和多样化使隐私泄漏风险剧增,隐私保护技术的研究与应用愈发重要。详细阐述了大数据隐私保护相关理论基础,包括环境特性及隐私保护核心概念。深入分析了该技术在医疗健康、金融、互联网社交等典型领域的应用。探讨了隐私保护技术面临的性能效率、算法复杂性、法规合规性及社会伦理等多方面挑战,并提出应对策略。旨在为个人、企业及社会在大数据环境下的隐私保护提供理论与实践指导,促进隐私保护与数据价值释放的协同发展。

关键词： 事业单位预算   主要提供者   服务效能   大数据   绩效评价   动态监控   信息技术   考核指标体系  

摘要： 伴随着信息技术的迅猛发展,大数据时代已然来临,深刻地改变着社会经济的运行模式与管理理念。在这一浪潮中,事业单位作为公共服务的主要提供者,其预算执行考核与绩效评价工作也面临着前所未有的机遇与挑战。传统的预算管理模式往往依赖于事后统计与人工分析,存在数据滞后、指标单一、评价片面等诸多弊端,难以适应现代社会对事业单位高效资源配置与高质量公共服务的要求。而大数据所蕴含的海量、高速、多样且具有潜在价值的信息资源,为突破这些局限提供了可能。通过大数据技术,能够实时采集、整合与深度挖掘事业单位预算执行及业务运营过程中的各类数据,从多维度构建更为科学全面的考核指标体系,实现对预算执行的动态监控与精准预警,以及绩效评价的客观公正与可视化呈现。文章聚焦大数据驱动这一视角,深入剖析其在事业单位预算管理中的重要性,详细阐述基于大数据构建的预算执行考核与绩效评价创新模式,包括数据应用、指标体系优化、监控预警及结果展示等多方面举措,提出了大数据在预算执行考核与绩效评价中的应用,包括数据收集与整合、考核指标体系优化、实时监控与预警机制、绩效评价数据挖掘与分析以及绩效评价模型构建和绩效评价结果可视化展示等,旨在助力提升事业单位预算管理水平与公共服务效能。

关键词： 金融保险行业   数字化转型   风险管理   大数据   人工智能  

摘要： 为了应对金融保险行业数字化转型对风险管理带来的深刻影响,本文通过文献分析、案例研究和实证分析等方法,探讨了数字化转型背景下金融保险行业风险管理的变革与创新。研究发现,大数据、人工智能等技术的应用显著提升了风险识别、评估与控制的效率和精准度,但同时也对传统风险管理模式提出了新的挑战。数字化转型不仅改变了风险管理的技术手段,还推动了风险管理体系的整体优化。本文进一步提出了完善风险管理体系、加强新技术应用的政策建议,以期为金融保险行业在数字化转型过程中实现风险管理的科学化、智能化提供理论支持和实践指导。

关键词： 银行数字化转型   数据资产治理   大数据技术   双评估体系  

摘要： 在数字经济发展的背景下,各行各业利用金融科技手段进行数字化转型已经成为不可阻挡的趋势。其中,大数据技术作为核心手段之一,赋能传统商业银行挖掘各类业务数据价值,寻求价值突破。当前,商业银行作为数字化转型程度最高的行业之一,主要关注点在数字化经营业务上,利用大数据技术进行数据资产管理的能力稍显不足。因此,为解决商业银行数据资产治理方面的难题,本文依据数据在基础平台流动的路径和上中下游系统中的关键价值点,构建了一套大数据可持续发展的双评估体系。双评估体系支持对各类数据在价值创造活动中的全面评分,同时能对数据特征进行可视化的数据画像和图式关联描述。该评估体系还符合银保监会和央行对大数据资产进行生命周期管理的要求,并能够通过逆向工程验证辅助基础平台实现功能网络的不断改进和完善。

关键词： 大数据   键值存储系统   日志结构合并树   学习型索引   缓存  

摘要： 在数据量飞速增长的大数据时代背景下,基于日志结构合并树的(Log-Structured Merge-Tree-based,LSM-Tree-based)键值存储系统因其优秀的灵活性与扩展性被广泛应用于NoSQL系统。但是,传统的LSM-Tree结构键值存储系统在查询数据时,因搜索多个SSTable引起的读放大问题会产生额外的I/O开销,影响系统性能。针对这一问题,提出了一种新型键值存储系统优化设计方案——FCLI-LSM。FCLI-LSM结合了细粒度键值对缓存和学习型索引的优化方法,旨在提升基于LSM-Tree结构的键值存储系统的查询性能。通过对数据访问热点的分析,FCLI-LSM对数据进行热、温、冷数据的三级分级。FCLI-LSM为热数据设计了基于键值分离的细粒度缓存机制,有效减少了读放大问题带来的额外I/O开销;此外,还设计了一种针对学习型索引的缓存亲和优化,进一步提高了存储系统对温数据的查询效率。实验结果表明,与现有的查询优化方案相比,FCLI-LSM能带来超过40%的平均查询时延下降以及超过1.7倍的系统吞吐率提升。