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关键词： 大数据   金融风险   管理策略  

摘要： 随着大数据技术的飞速发展,其在企业金融风险管理中的应用日益广泛且深入。本文深入探讨了大数据时代背景下,企业如何有效整合与利用海量数据资源,通过数据分析与挖掘、风险防控与应对、以及合规与监管等策略,全面提升金融风险管理水平。文章首先概述了大数据技术在金融风险管理中的重要作用,随后详细阐述了数据整合与共享、数据分析与挖掘、风险防控与应对、以及合规与监管等关键策略的具体实施路径和技术要点。通过案例分析与实践经验总结,本文为企业在大数据时代下优化金融风险管理策略提供了有价值的参考和借鉴。

关键词： 智慧物流   大数据   测度   AHP-EWM  

摘要： 科学测度大数据环境下智慧物流发展水平有利于推动区域智慧物流的发展。文章在剖析大数据环境下智慧物流内涵的基础上构建测度指标体系,运用AHP-EWM组合赋权模型测度2018—2020年我国31个地区智慧物流发展水平,并对其驱动因素、区域性差异进行分析,然后采用K-means聚类算法对各地区综合得分及指标得分进行梯度格局划分。研究表明:指标驱动作用存在差异性;区域智慧物流发展水平呈现东、中、东北和西部地区依次递减;省域智慧物流发展优劣各异,急须提高。

关键词： 大数据   制造业   全面预算管理  

摘要： 随着科学技术的持续进步,制造行业得到逐渐进步与发展,相关技术应用的重要性也日益凸显,受到社会各界广泛关注,基于此,简单分析在大数据背景下进行制造业全面预算管理的重要意义,并深入探究基于大数据背景下的制造业全面预算管理的策略,具体涉及整合数据资源、培养数据分析能力、制定预算管理指标、实施预算协同管理等内容,以供业内人士参考。

关键词： 先发优势   管理信息平台   齐抓共管   城镇燃气   大数据   智慧监管   全链条   推广运用  

摘要： 为抓实抓好瓶装燃气安全工作,贵阳市充分发挥大数据先发优势,搭建“贵阳市气瓶追溯管理信息平台”,实现全链条全过程闭环管理、智慧监管,得到全国城镇燃气安全专项整治专班肯定,并进一步在全省推广运用。

关键词： 数字化时代   高校会计   大数据平台   构建策略  

摘要： 本文探讨了构建会计大数据平台的基础设施与技术要点,包括数据存储与管理系统的选择以及云计算、虚拟化和容器化技术在平台实施中的应用.技术支持方面介绍了Hadoop和Spark等大数据处理技术的重要性以及数据安全和隐私保护的关键措施.在设计与实施策略部分,讨论了需求分析与规划、平台架构设计和数据分析与应用的关键步骤和方法.

关键词： 低压台区   线损管理   大数据  

摘要： 智慧电网建设背景下,对于海量电力数据的研究与挖掘,成为电力企业线损诊断、管理的重要手段。本文研究依托数据挖掘技术构建了低压台区线损管理系统,以此采集、分析海量电力数据。结果显示,该系统能精准定位线损异常问题,并展示分类标签,直观体现台区异常指标,反馈异常致因,在提高异常排查效率的同时,缩短排查时间,有效提高台区线损管理效能。

关键词： 绿色金融   中小企业   智能制造   欧洲委员会   大数据   云计算   绿色设计   自然资源  

摘要： 一、国内外的绿色金融发展概况,在国际上,绿色金融发展较快。早在2014年,《联合国环境计划》启动绿色金融设计探索项目,该项目是发展中国家数字资金支持发展项目的首项考量。在2019年,欧洲委员会专题《欧洲绿色协议》规定了欧盟经济和技术终结绿色生产,投资和金融行动的地方框架。欧盟要发展大数据、宇宙智慧、在线想法、5G和云计算,乐观使用自然资源、空中和水资本,助力企业制造绿色设计和生产平台,结合了智能制造、绿色供给和减排。

关键词： 大数据   财务会计信息   挖掘与分析   理论框架   实践策略  

摘要： 为深入探究在大数据环境下对财务会计信息进行挖掘和分析,理清大数据和财务会计信息间的密切联系,并分析大数据是如何改变传统财务会计信息处理模式的。述及财务会计信息挖掘方法与技术挑战及如何利用挖掘结果来优化财务管理流程、提高决策效率等。建基于大数据的财务会计信息分析理论框架及分析策略。最提出在大数据的背景之下,对财务会计信息进行挖掘和分析的一些切实可行的策略。这些研究既对认识大数据对于财务会计信息处理的潜在价值具有理论支撑作用,又对企业实际工作中对大数据的有效利用具有指导作用。

关键词： 云计算   部门网系建设   软件运维自动化   中国设备工程   技术转型  

摘要： 随着数字化转型的推进,云计算逐渐成为企业技术架构的重要组成部分,中国设备工程行业作为国家重要的基础工程部门,也正面临技术升级与转型的需求。本文针对云计算在中国设备工程部门网系建设中的应用进行深入的探讨,并结合实际案例,分析基于云计算的软件运维自动化技术及其在项目中的实际应用。云计算不仅可以提高部门网系建设的效率和可靠性,而且为设备工程带来新的业务机会和市场竞争优势,本文旨在探讨云计算在部门网系建设中的关键作用以及基于云计算的软件运维自动化技术如何为行业带来的新机遇。

关键词： 分布式计算机系统   大数据分析   分布式存储   分布式计算框架  

摘要： 本文深入研究了分布式计算机系统在大数据分析中的关键作用和应用。首先,概述了分布式计算机系统的基本原理与技术,包括其并行处理、数据分散存储以及容错机制等核心特点。其次,详细探讨了分布式计算机系统在大数据分析中的具体应用,包括分布式存储、分布式计算框架、分布式数据库以及实时数据流处理等方面。分布式存储解决了海量数据的存储问题,提高了数据的可靠性和扩展性;分布式计算框架如MapReduce则大幅提升了大数据处理的效率;分布式数据库如Cassandra和HBase为大规模数据的存储和查询提供了有力支持;实时数据流处理如Apache Storm和Apache Flink满足了实时性分析的需求。这些应用共同推动了大数据分析技术的发展,为各行各业的数据应用提供了强大的技术支撑。