由于各个地区消费者的需求偏好往往存在差异，使得企业在全国布局的仓库库存往往在商品的类型、数量等方面不尽相同。基于云会计平台，通过前端的物联网，企业可以获取各个区域仓库的存货情况。针对库存调拨，通过后端的数据中心进行大数据分析，可以选择在最优的仓库之间进行商品的调配，并根据对调拨结果的分析就以后的商品库存分配进行优化。消费者在网上购买商品时，云会计平台会自动选择就近且有货的库存点进行智能化发货。在存货的运输与存储过程中会涉及到安全问题，尤其是对于高价值的存货，其一旦损失将会对企业造成严重影响。云会计平台下物联网技术的运用，可以做到存货信息流和物流的统一、对存货流向形成监控，具有极强的监测功能。存货信息能够实时反映在云会计平台上，即便出现货物丢失情况，企业也能够即时采取措施应对，确保企业存货的安全性。
二、大数据时代基于云会计的库存管理
（一）采购入库在采购入库阶段
（二）库房调拨在库房调拨阶段
（三）销售出库针对企业的销售出库
销售部门根据经由大数据分析中心分析之后的客户订单向指定的仓库下达发货指令，当指定仓库接收到发货指令之后带有RFID的货物将发往指定地点，同时，货物的地理位置信息与其他信息等由带RFID技术的物联网通过大数据分析中心向仓储管理部门实时反馈，以确保货物的安全以及了解物流信息。在货物到达指定地点后，将会再次向大数据分析中心反馈信息，并向仓储管理部门与销售部门发送货物安全送达的信息，从而完成整个出库过程。
三、结语
3大数据给公司带来的挑战
新疆新捷股份有限公司成立于1995年8月，是专业从事天然气终端销售及综合利用的企业。公司秉承中国石油“奉献能源、创造和谐”企业宗旨，坚持昆仑能源“低碳经济、绿色发展”理念，努力将公司建设成为国内一流的天然气终端销售企业。从企业战略着眼，信息就是财富，企业如果对这些大数据管理得当，就可以发掘出更为强大可靠的决策信息。目前大数据时代给企业管理者带来的挑战有如下几个方面。
3.1如何获取大数据现在很多企业所能获取的数据信息有限，仅仅是冰山一角，大约为总数据的15%以下，并且对数据整合程度不够，存在很多非结构化数据和半结构化数据。无法获取足够的数据成为企业发展的障碍，这些对于现代企业来说是一个很大的难题，传统的商业智能系统对大量信息数据的标准化和结构化整合已经不能适应，海量数据的产生需要企业运用先进的手段获取更多，并对信息数据加以整合，这样才能通过大量的数据分析市场需求，增加客户，提高企业的服务质量，不断提升企业的国际竞争力。因此，如何获取大数据成为新疆新捷股份有限公司的一个挑战。
3.2对管理团队的挑战新疆新捷股份有限公司的传统管理模式是高层决策者凭借自己的经验和决策能力下决定，其他管理人员负责完善决策和执行。在大数据时代来临前数据量较小，信息有限且获取信息的成本较高，因此这种传统的管理模式还可以适应企业发展。但随着信息化社会的发展和大数据时代的到来，这种传统的管理模式已经不能适应海量的数据，这更多的是需要新疆新捷股份有限公司通过大量的数据进行分析，结合企业自身的特点，组成管理团队进行决策，这样才能不断适应社会的发展，增强企业的竞争力。决策者在决策过程中的直觉主义已经不能适应大数据时代，这是企业在管理上遇到的一个挑战。
3.3对企业管理流程的挑战多数企业的管理流程是逆向思维方式，也就是说通过在经营过程中出现的问题进行分析，通过一个管理团队的讨论和协商，制定出一套解决方案，这样的管理流程有一定的好处，但也会因为有一些管理问题还没有出现，导致管理上的疏漏，而新疆新捷股份有限公司就曾是这样的管理流程。对于现在海量数据的产生，新疆新捷股份有限公司不能再按照逆向思维模式进行管理了，其应该尽量运用正向思维的管理方式，根据现在大数据时代的特点，进行数据收集，找出数据之间潜在的关系，对客户信息进行整理分析，充分了解客户的需求，进而提出优化方案，这样更有利于企业发现自身的问题，并走在其他企业前面，提高竞争力。
4大数据时代企业管理变革
随着信息流动、网络新生代的成长和数据量的增加，过去传统企业可能通过强大的体制控制力，或者信息不对称的优势地位进行封闭企业管理的模式，在今天已经越来越行不通了。面对海量数据，我们要以数据体现的内容为先决条件，不断适应大数据时代的变革，同时，对企业的管理进行改进和变革，大数据时代下企业管理需要做出变革几点如下。
4.1获取数据在大数据时代，企业最重要的是进行数据的获取，收集一定的数据才能更好地对企业进行管理和实施决策。大数据需要有一个平台，需要进行一个数据的抓取，它有传输、分析、建模、优化等作用，最后产生认知，这些都是在大数据这个平台上所必须具备的一些特性。这些特性使得企业间可以通过大数据平台进行跨行业交流。大数据平台会把全世界的数据进行共享，使得全世界在物理空间的活动都得以体现在大数据平台上，这是一个很重要的概念。对于企业来说，要不断融入这个平台，通过共享数据和收集数据，开发潜在客户。
4.2管理团队的挑战大数据时代的到来对于企业的管理既是机遇又是挑战，对于企业的管理者来说，这有利于数据的收集和分析，我们在面对大数据的挑战时，首先要将数据量化，量化的数据有利于管理效率的提升，管理者通过大量的数据信息掌握公司的业务和客户，对公司内部和外部客户进行管理，提升管理和决策的质量。我们可以通过以下三个方面面对挑战。
4.2.1转变管理模式企业在管理上要与时俱进，要在大数据时代充分了解数据是什么，并通过数据进行有利于自己企业发展的分析，要根据大数据转变管理模式。海量数据是管理的主线，我们应该通过数据说话，利用数据进行潜在客户的挖掘。以往的管理模式都是由高层人员根据自己的经验进行决策和管理，而在大数据时代，我们应该建立一个管理团队，对海量数据进行管理和收集，通过分析数据得出结论，再通过研究讨论，最终确立决策方案。这种管理方式可以给企业带来巨大的商业价值，实现企业对客户进行增值服务的附加值，以数据为主的管理模式更合理，更科学，也更符合大数据时代的特点，此外，还有利于企业增强竞争力，提高管理和决策的效率。
4.2.3培养人才资源在大数据时代人才资源是一个企业发展的重要因素。如今的高级管理人才越来越稀缺，拥有综合能力的管理人才不多，因此企业应该进行管理人才的培养，只有将人才、科技、管理、决策进行融合和调整，才能使企业清晰自己的发展目标，制定适合自己的发展战略。企业可以在管理人才的选择上挑选一些经验丰富、学历较高的人才，再进行岗前培训和在职培训，提高他们的管理能力和应对大数据时代的能力。企业通过培养视觉化、系统化人才，将企业的海量数据进行快速、高效的整理和分析，从而提高企业竞争力，使企业能充分迎接大数据时代带来的挑战，更好地把握大数据时代出现的机遇。
5结语
1.强化数据治行理念大数据革命必将颠覆银行传统观念和经营模式。通过营造“数据治行”的文化，建立分析数据的习惯，落实全行的数据标准和数据治理，切实提升“大数据”开发利用的综合能力，将现有数据转化为信息资源，让决策更加有的放矢，让发展更加贴近市场需求。
2.建设大数据平台构建处理能力强、扩展性好、开放度及共享度高的大数据存储加工平台，整合行内外、各种形态、跨历史周期的海量数据，并构建统一、全面、稳定的企业级数据模型，为大数据的分析利用提供基础的数据、环境、模型及配套工具等全方位立体式支撑。
3.打造数据分析应用体系构建适应大数据分析的多功能、跨渠道、多粒度的分析挖掘模型和应用体系，为服务质量改善、经营效率提升、金融模式创新提供支持。通过对海量数据的深度分析，全方位调整产品结构、营销模式，从根本上提高风险管理、成本绩效管理、资产负债管理和客户关系管理水平。
4.实现智慧银行的目标智慧银行是指，通过大数据技术不断优化业务办理流程，高效配置金融资源，敏锐洞察并引领客户需求的高度智能化的金融商业形态。智慧银行可提供“银行始终在客户身边”的全场景金融服务，为客户创造最佳服务体验。
二、农业银行大数据平台概述
经过多年的努力探索，农业银行在大数据平台建设的道路上锐意开拓，大胆创新，逐步形成了以四大基础平台、五类数据服务为核心的大数据平台。
三、农行大数据应用实践
农业银行在构建大数据体系时坚持以应用为核心，统筹部署数据平台开发与业务应用，加强业务创新与数据利用的良性迭代，实现传统业务和新型业态的融合发展，充分发挥了数据对全行业务发展和经营管理的支撑作用。借助大数据这把利剑，实现了“营销更精准、服务更贴心、管理更精细、监管更透明、风险更可控、决策更智能”，有效促进了全行经营理念、业务运营、组织流程的不断创新，为全行业务发展和经营管理提供了有力的科技引擎。以下三类应用案例可充分说明情况。
式优化等提供有力支持。以互联网理财客户分析为例，该项分析旨在揭示个人客户购买互联网理财产品与农业银行资金流失的关系。首先采集研究机构等第三方数据，融合内部数据，对整体购买规模进行分析；挖掘购买互联网理财客户的特点，对这一特定客户群体进行综合画像。从而知道“正在发生什么。”然后，采用神经网络、回归等方法，对即将流失的客户进行智能识别，针对不同的客户特点制定不同的客户挽留措施，知道“即将发生什么。”最后，通过对客户和资产流失的深度分析，提出产品层面的创新策略，并给出具体建议；产品优化和创新后，再次综合分析新产品的市场效果，并对产品进行持续优化，实现数据挖掘和产品创新的迭代。
二、大数据思维给新媒体文学带来的理论思考新媒体文学的大数据分析
从学理上带来三组思考:一是大数据推动了新媒体文学的发展，然而新媒体文学能被彻底数据化吗如果不能，那在什么样的层面上可以被数据化新媒体文学与大数据思维融合的真正重要意义在何处二是新媒体文学遭遇大数据思维之后，是否意味着对于新媒体文学的研究可以完全转换为数据式的实证研究如果不能，对新媒体文学的研究还有哪些方面是大数据不可能涉及和完成的三是当我们将文学接受者的大数据作为文学创作的唯一和最高标准之后，新媒体文学在题材选取、形式美学和叙事节奏等方面是否走向绝对迎合读者的趋势如果是的话，新媒体文学作家的意义何在他们又应该采取迎合还是引领的姿态呢
1.1大数据时代的特点研究
随着信息数据的增多，云储存、云计算等云服务平台应运而生。由此可见，在大数据时代下，更好地利用数据储存系统将民间艺术保护与储存下来，将为传承民间艺术做出突出的贡献。
1.2传统民间艺术的现状研究
（1）传统民间艺术的主要研究领域。传统民间艺术主要涵盖了物质产品和精神产品两个方面，物质方面主要包含了以实用为主的一些可视化的具有民族特色的生活生产用品。精神方面主要是指能够满足人们精神需求的民间艺术现象、艺术活动以及一些具有民族特色的民间艺术品。传统的民间艺术具有强烈的民族性，它能够反映每一个民族的精神信仰、思维观念以及文化传统，并且是博大精深的中华文化的体现。
2对传统民间艺术的保护与传承所面临的问题研究
对传统民间艺术的保护与传承所面临的主要问题是其自身的独特性而产生的自身的限制。大多数的民间传统文化根植于民间，并且分布在全国各地，这也将是传统民间艺术保护与传承所面临的最大问题。由于传统民间艺术涉及面多而广，外加上民间艺术从业人员的不足，所以目前对民间艺术的保护只停留在传统的采集照片，收集物品以及访问记录等方面。并没有与大数据时代现代化信息技术相结合，所以对传统民间艺术的保护只停留在表面，并不能真正地把民间艺术传承下来。
3大数据时代下对传统民间艺术的保护与传承研究对策
大数据时代的到来，对于数据的研究与开发也越来越深入，数据处理与储存技术的开发与应用也越来越广泛。我们应该利用这一特点，很好地将民间艺术储存起来。
3.1将数字信息技术与民间文化遗产相结合
3.2中国民间艺术云端服务平台的建设
3.3数字民间艺术博物馆的建立
在大数据时代下，要使民间艺术得到很好的保护和传承，数字民间艺术博物馆的建设将会是推动其保护与传承的最好方式。数字民间艺术博物馆将拥有强大的数据库将民间艺术品很好的储存起来，并且方便人们查阅以及观赏，增加民间艺术品的生命力。
3.4民间艺术品网站的建设
来自生物、医药、医械、临床实验与健康管理等各个方面的数据，构成生物医学的各类大数据资源，它们形式多样，具有自身的特殊性，主要表现在以下几个方面：
（1）原始数据量大，且呈异构、多样性。
（2）难以用数学方式表达其结构及特征。例如：医生对医学影像、信号和其他临床数据的解释多是非结构化的语言或文字形式自由的口述，难以标准化。
（3）数据可能包含冗余的、无意义的或不一致的属性，并且数据经常要更新。
（4）数据采集很难完全避免噪声干扰，而噪声往往会影响处理结果。生物医学大数据处理包括数据的收集、抽取与集成、分析与挖掘、解释和共享等诸多方面，涉及数据库、信息科学、统计学、高性能计算、网络科学、心理学等多个领域。
2生物医学信息处理
2.1数据挖掘在生物医学信息分析中的应用
2.1.1分类（Classification）
分类是根据己知数据的特征和分类结果，为每个类找到合理的模型(构造分类器)，然后用这些模型对新数据进行分类。K最邻近算法、决策树、支持向量机、神经网络等是常用的分类模型构造方法。疾病的诊断和鉴别就是典型的分类过程。例如：美国学者利用数据挖掘软件Clementine，以决策树算法为模型，分析挖掘了医疗机构HealthOrg的数据仓库中有关年龄、BMI指数、腰臀比和周锻炼次数等数据，得出糖尿病患病危险因素的分析结果。此外，还有一些国内外研究者针对肺癌、乳腺癌的诊断数据，通过分类挖掘的方法提高诊断的精确性。
2.1.2聚类（Clustering）
分析聚类分析是将有共同特征或相似度高的数据对象实例聚成一类的过程，常用来研究样品或指标分类问题。聚类分析在生物医学领域已经得到广泛的应用，例如：可以根据流行病学特征属性的相似程度将病例数据划分成若干类，通过比较各个类别之间的临床医学状态特征属性的差异来分析某类疾病。国外学者选取SEER数据库中的217558例肺癌病例，通过分析每个病例的22个临床医学特征属性和23个流行病学特征属性的相似度后，将这些病例划分为20类，这就是典型的聚类分析。
2.1.3关联（Association）分析
关联反映的是一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识，可以通过表征事物特征的两个或多个变量的取值之间存在的某种规律性，找出数据之间隐藏的关联关系。关联现象在生物医学领域普遍存在，例如：临床上的某些疾病会同时呈现几种不同的病症，这些病症之间就表现为一定程度的关联性，而医生诊断病症的过程常常以观察症状为基础。
2.1.4序列挖掘（SequenceMining）
2.1.5图挖掘（GraphMining）
利用待研究的数据对象构建图这种数学模型，然后从图中寻找频繁出现的子图，从而挖掘出有价值的信息。例如：美国学术界整合出2003年H5N1禽流感感染风险地图，经过图挖掘分析出2013年H7N9人类病例区域[11]。此外，从政府管理角度来看，公共卫生部门可以针对覆盖全国患者的电子病历数据库进行图挖掘，从而完成全面疫情的监测。
2.2文本挖掘——生物医学文献信息的大数据处理
2.2.1文本挖掘
2.2.2信息可视化
3总结与展望
二、大数据与交通信息管理的联系
（一）在交通信息管理中的应用
随着社会经济的发展，机动车辆数量大幅增加，与此同时交通管理的复杂性也逐渐增大。而大数据技术可将其虚拟性、集成性、智能型和预测性四个方面的优势运用到交通信息管理之中。首先虚拟性有利于跨区域的信息管理，只需多方共同遵守信息共享原则，就可以在已有的行政区域内解决跨域管理问题；第二，信息集成性有助于建立综合立体的交通信息体系，通过收集不同范围、区域和领域的“数据仓库”，发挥整体通功能；而其智能分析处理，可以辅助交通管理制订出较好的统筹与协调方案，减少人力和物力的使用，合理利用道路交通资源；除此之外，准确分析并提炼各部门数据，模拟出相应的交通预测模型，这将可以有效地推测未来交通运行状态，并验证技术方案的可行性。
（二）存在的问题
1.信息的孤立。不同部门的交通信息系统导致很多数据在物理上彼此隔绝，缺少信息互通。
2.缺乏多样性。由于缺乏处理大数据的技术和能力，分析对象通常是统计学中的抽样样本，将导致分析结果的不全面和不精确。
3.缺乏有效的信息提取与处理。实时动态交通数据包含大量信息，但通常不需要使用全部原始信息。如何对数据信息进行快速提取，是交通数据管理面临的又一难题。
5.多类型数据难以统一管理。多类型交通数据即指传统的数字信息，多元化的空间定位和先进的遥感图像等数据。将其进行统一有效的管理，是交通数据管理需要重点研究的方向。
三、对交通信息管理教学的需求
（一）各高校教学现状
（二）传统教学存在的问题
1.主干课程安排不合理。部分高校所设置的主干课程不能满通信息管理模块所需的基础知识，因此难以实现高效、系统、完整的人才培养体系。
2.缺少专业选修课的引导。对于一个涉及面较广的专业，多数高校的教学模式仍偏向专业必修，而忽视专业选修课。
3.教材更新缓慢。已有的教材存在片面性和过时性的问题，从而无法满足学生对前沿知识全面而准确的了解。
4.形式单一。传统教学主要为理论教学，对大数据技术背景的认识不够充分，不能将学生的工程实践能力和科技创新意识相结合。
5.缺乏实践。传统教学侧重于对理论教学的解释、验证和简单延伸，没能及时将知识消化。
（三）新教学模式提出的要求
2.启发式教学方法。教学方法上，要积极开展创新型教学研究，探索灵活多变、立体化的教学手段。启发式教学的基本精神是根据辩证唯物主义的认识论，引导学生积极探索、发现问题、分析原因和找到解决方案，将知识转化为能力和实力。在传授基本知识的同时，力求将最新的科研成果纳入到课堂之中，让学生的知识与创新意识都能与时俱进。此外，教材也应及时更新，让学生及时接触到前沿信息。
3.提升教师的实践教学水平。要改变学生实践能力，必须从提高教师的实践能力方面着手。加强师资队伍多元化建设，实现双导师制。双导师型教师是指既具有高校教师任职资格，又具有较强专业实践能力的教师。提高实践能力方面可从以下两方面入手：①优化科研环境，鼓励教师积极参与横向课题研究。这样，青年教师不仅能深入了解本学科的前沿知识及工程实践的应用，而且可以使基础理论、专业知识与工程实践紧密结合，从而培养和提高分析、解决工程问题的能力。②校企挂钩，教师的工程实践经验和能力主要通过工程实践锻炼而获得。高校和企业合作，不仅为青年专业教师工程实践创造条件，同时还能为企业提供理论支持。
4.重视实践能力的考核。构建客观的、可操作性强的学生实践能力评价体系。要求评价考核的标准和方法能够将学生成绩分解为一定的量化指标，从而客观科学地评定其实践能力。
四、总结
2技术框架及功能设计
3关键技术分析
3.1数据仓库设计、数据挖掘实现
公交GPS数据每10s上传1包（约100个byte），每辆车平均运行14个小时，1万辆车1个月的GPS实时数据大约为151M，加上调度排班、报警、加油加气、维修保养、票款收入等数据，每个月的实时数据大约500M，若加上视频监控报警采集数据（1个月约30G）将达到1年就是366G，存储10年就是3.7T，这样大规模的数据要快速存取，用以往的关系型数据库管理已经很难满足要求，所以采用大数据技术对这些数据进行存储、清洗、梳理、钻取，按需求将数据分布统维度和粒度生成熟数据保存，采用数据挖掘算法，快速为用户按需提供数据是必然，也是实现基于大数据的云智能公交调度管理系统的基础。
3.2云技术服务技术
大数据存储在数据中心，而应用存在各个离散的终端，网络资源不一致，通讯速度也千差万别，大规模数据快速访问而不耽误公交实时调度，用原始的方法几乎是不可能满足需求，利用云技术，将数据分块、切片、缓存、差异化数据交互等处理，建立云服务及云端应用机制，实现全网硬件资源综合利用的大虚拟网络环境，充分利用网内所有硬件资源，实现公交快速调度作业是该系统的关键所在。