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你所不知道的“大數(shù)據(jù)”
發(fā)布時間:2021-11-26

在全球數(shù)字經(jīng)濟浪潮下,財務(wù)智能化時代已經(jīng)到來,加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為企業(yè)關(guān)注和發(fā)展的重點。大多財務(wù)人員目前從事的財務(wù)工作還是財務(wù)核算、報表審計等基礎(chǔ)性內(nèi)容,對大數(shù)據(jù)、信息系統(tǒng)等新興科技并不了解,更不用談數(shù)據(jù)的管控與分析。因此在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時代變革下,很多公司開始重新思考經(jīng)營管理模式的轉(zhuǎn)變,運用數(shù)字技術(shù)革新傳統(tǒng)財務(wù)流程,以推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展,實現(xiàn)利潤增長。IMA美國管理會計師協(xié)會率先在CMA(國際注冊管理會計師)認(rèn)證考試中加入“科技與分析”模塊,助力更多財務(wù)人員數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展。今天主要給大家介紹CMA考試認(rèn)證中的科技與分析模塊中的“大數(shù)據(jù)”。

1.“大數(shù)據(jù)”定義

“大數(shù)據(jù)”就是數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)集合。它的定義是隨著時代的變化而變化的。在大家的傳統(tǒng)認(rèn)知中大數(shù)據(jù)就是大量的數(shù)字,但其實數(shù)據(jù)的形式是多樣化的。舉個簡單的例子:每天大家不知道吃什么的時候就會打開大眾點評,查看自己感興趣的店鋪下面的評論,從而決定要去哪家店用餐。大眾點評的評論信息給我們提供了決策指導(dǎo),這些評論信息也屬于“大數(shù)據(jù)”中的文本相關(guān)的數(shù)據(jù),而這種數(shù)據(jù)的形式也就是近20年左右才開始興起,因為技術(shù)手段的進步,我們能處理的數(shù)據(jù)類型越來越多,幾百年前圖像與音頻肯定不能算是數(shù)據(jù),但是現(xiàn)在他們都屬于大數(shù)據(jù)的范疇。目前在學(xué)術(shù)領(lǐng)域并沒有一個對大數(shù)據(jù)的學(xué)術(shù)定義, 但IBM定義的大數(shù)據(jù)的五個“V”很好地概括了大數(shù)據(jù)的特征。

基于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)大數(shù)據(jù)目前可以主要分類為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

我們office辦公軟件中的 excel里面的電子表格、關(guān)系數(shù)據(jù)庫等都體現(xiàn)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要呈現(xiàn)為社交媒體、電子郵件、視頻、圖像、音頻、文本,90%以上的大數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),并且每年成指數(shù)型增長。如何應(yīng)用好這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),來給企業(yè)和我們的生活創(chuàng)造價值,給大家舉幾個視頻、圖像、文本在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中的應(yīng)用。

2.“大數(shù)據(jù)”在刑偵領(lǐng)域的應(yīng)用

大家在這一生中最多可能記住幾百張臉,但機器它能夠記住的臉至少有成千上萬張,甚至數(shù)量多的超乎我們的想象,應(yīng)用這項技術(shù),警察抓捕罪犯的效率就很高了,比如說著名的吳謝宇弒母案。

吳謝宇是北京大學(xué)的高材生,是一個智商很高的罪犯,他的反偵察能力也很強,警方三年人肉追捕都失敗了,最后機場的監(jiān)控視頻應(yīng)用了人臉識別技術(shù),吳謝宇被監(jiān)控設(shè)備4次抓拍,每次相似度比對都大于98%,警方鎖定了罪犯,實行了抓捕。這就是視頻圖像數(shù)據(jù)在人工智能上的應(yīng)用。

3.大數(shù)據(jù)”在醫(yī)學(xué)的應(yīng)用

放射科醫(yī)生通過放射影像圖片識別腫瘤,人工智能在識別腫瘤這方面的技術(shù)上在未來還會有一個突破,通過機器人工智能的精確度會遠遠高于醫(yī)生看片的精確度。癌癥腫瘤識別和人臉識別是類似的問題,只要有足夠多的訓(xùn)練數(shù)據(jù),那么腫瘤識別技術(shù)就會大大節(jié)省很多醫(yī)生看片的時間,從而提高醫(yī)生的效率。

4.大數(shù)據(jù)”在生活中的應(yīng)用

假設(shè)現(xiàn)在大家想自己開一家餐飲店,但是預(yù)算和技術(shù)有限,我們肯定會探究哪些因素對好評率的影響最大。我們可以利用大眾點評上的評價來探索比如說口味、環(huán)境、服務(wù)、有無提供停車信息、團購、特色等對好評率影響。用文本挖掘技術(shù)進行建模分析,哪個因素對好評率的影響最大,從而做出合理的戰(zhàn)略規(guī)劃。

5.DIKW模型

從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)價值就如同煉金術(shù)一樣,是一個除去雜質(zhì)并且層層提純的過程。這兩年企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型很熱門,零售業(yè)領(lǐng)域出了“新零售”,生活領(lǐng)域也出現(xiàn)了各種智能家居數(shù)字化場景的應(yīng)用。企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過 DIKW模型闡釋:


金字塔的最底端——數(shù)據(jù)(Data),是一種原始的記錄,數(shù)據(jù)之間是分散和孤立的,沒有建立相互的聯(lián)系。通過加工和處理數(shù)據(jù),變成了有邏輯的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)就有了意義,這就是信息(Information),信息往往能回答時間、地點、人物、發(fā)生了什么。從信息再到知識(Knowledge)就是對信息加以應(yīng)用,通過數(shù)據(jù)分析,建立模型,我們分析數(shù)據(jù)背后隱藏的模式,進而回答如何做。通過知識,指導(dǎo)我們的決策。從知識到智慧,我們需要思考為什么數(shù)據(jù)會有這樣的模式,從而進行預(yù)測和應(yīng)用。智慧是金字塔的最頂端,從金字塔的底端到頂端是越來越不可編程的,就像智慧是人類區(qū)別于其他生物和人工智能的重要特征。

企業(yè)想要實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,做出有效的決策,必須構(gòu)建起自己的DIKW體系,將這套體系實施落地,創(chuàng)建自己的算法和模型,從而更好地預(yù)測來面對市場的需求。

本文由海大瑞財CMA教育中心陳老師提供



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