工商管理大数据管理方向介绍？
一、工商管理大数据管理方向介绍？
培养具备理财、管理、经济、金融等方面的财务管理基本理论知识，具备新技术应用和实践能力，熟悉财经法规，具有良好的职业道德和出色的沟通能力，能在工商、金融企业、事业单位及政府部门从事财务、金融管理以及教学科研工作的高级专业技能人才。
财务管理研究筹资、投资、绩效、监督等管理活动，将数据、信息、绩效、风控有效结合，打造“智商+情商+数商”的专业人才，与时俱进，跨界融合。
二、数据科学与大数据技术与大数据管理与应用的区别？
答：一、侧重点不同。‘大数据技术与应用’主要侧重于大数据的存储、处理和分析技术、包括数据挖掘、机器学习、数据仓库、分布式计算等方面的研究，旨在开发大数据相关的应用程序和系统，以满足商业和企业的需求。
‘数据科学与大数据技术’则更加注重数据本身的分析和应用，强调数据探索和建模技术以及数据科学的应用，包括统计学、数学建模、机器学习、人工智能等技术对数据的分析与应用，主要面向对实际问题的解决和业务价值的探索。
二、培养目标不同。‘大数据技术与应用’旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。
‘数据科学与大数据技术’主要培养学生数据科学的基础知识、理论及技术，包括面向大数据应用的数学、统计、计算机等学科基础知识，掌握数据建模、高效分析与处理，统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能。了解自然科学和社会科学等应用领域中的大数据，具有较强的专业能力和良好的外语运用能力，能胜任数据分析与挖掘算法研究和大数据系统开发的研究型和技术型人才。
三、如何利用大数据提升城市管理能力？
习近平总书记在 2017 年 3 月 5 日召开的十二届全国人大五次会议中指出，“要强化智能化管理，提高城市管理标准，更多运用互联网、大数据等信息技术手段，提高城市科学化、精细化、智能化管理水平。” 随着大数据时代的到来，大数据技术为城市数据的采集、存储、分析、运用提供了系统的技术支撑， [1] 将大数据的理论技术与城市管理相结合创新城市管理体系，运用新思维和新方式解决“城市病”等顽症，是目前中国城市管理面临的重大课题，也为积极探索符合我国城市特点和规律的城市管理新路指明了方向。一、提高城市管理决策科学化水平长期以来，传统政府决策下由于受信息不对称、无法模拟、难以预测等局限，决策科学化水平难以保证。随着城市公共事务日益复杂以及信息社会初具雏形，仅凭人为判断已经很难全面了解正在发生的事情，从而给出正确的判断。因此，政府部门要想提高城市决策的科学性，就需要把大数据思维与技术运用到政府治理与决策中，依靠数据采集、统计和分析来直观呈现城市各行业运行情况，通过相应的数据挖掘辅助城市部门进行科学决策，用“数据说话”。同时，在决策实施过程中大量客观数据能够快速反馈给城市决策者，对决策的实施过程和效果进行实时监控，能够全面掌握决策的实施效果和下一步的改进方向，真正做到跟踪决策实施，优化决策过程。
1、大数据为城市管理者提供了更高的开放性的管理决策环境，促进城市科学化管理水平的提升 传统的政府部门和决策机构处于一种信息不对称的决策环境中，城市各级单位间存在着体制壁垒，数据无法充分及时地得到共享，从而导致城市管理者掌握的信息不准确不全面，因此管理决策的科学水平具有一定的局限性。随着大数据技术在城市管理中不断地嵌入与融合，体制、数据和人员之间的壁垒被打通，孤岛被链接，依托各级城市部门共建共享统一大数据平台，城市管理者开始用数据说话，从而促进城市科学化管理水平的进一步提高。例如，城管大数据平台的交通趋势分析吸纳城市教育部门推送的开学或考试等内部数据后，比交通部门常规预测依靠经验的科学性要高得多。
2、大数据构建全新的管理分析模式，促使城市科学化管理水平的提升传统的城市管理基于因果分析，利用通盘综合分析各种因素及相互关联的影响，进行城市判断和预测。但是随着移动互联网和物联网等新一代信息技术在城市建设中的广泛渗透，城市数据呈现出规模巨大、类型多元、速率升级等新特征，而这些特征是传统的城市管理模式难以应对的，这必然导致城市管理效能的大打折扣，科学化程度不高。城市管理中的大数据应用最大的价值在于能从海量低相关或非显性相关的城市数据中，挖掘和提炼出对城市决策、预测和指挥等管理工作有价值的新数据，并通过机器学习算法、人工智能 AI、并行计算等大数据技术发现新信息，从而服务于大数据时代的城市管理。例如城市的公共卫生部门可以通过大数据平台分析近期搜索引擎中数亿条的检索记录的舆情分布、线上药品搜索与订单趋势走向甚至数字图书馆中的特定书目的查询和借阅统计来对某种特异流行病的趋势预测，而这种预测较城市医院的样本抽样分析与上报相比，不但行政效能获得突破性的提升，同时管理工作的科学性也得到了充分的保障。作为城市管理者，可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。
3、大数据引入虚拟化、可视化的数据呈现方式，进一步提高了城市科学化管理水平传统的城市管理者利用地图沙盘、视频会议、情景案例等桌面推演的方式来锻炼检测预警素质和应急处置能力。但是一方面，由于推演的过程中数据只是以单板的二维表格样式呈现，不利于城市管理者形成直观判断结果；另一方面，推演的过程只是基于过去的个别经验和有限的信息，人为主观因素影响作用较大，其结果具有较大的滞后性、不稳定性、单一性，这必然导致城市管理，尤其是公共安全领域，存在风险评估不足、监测研判不及时、备案配置不足等问题。大数据拥有城市虚拟化和数据可视化等先进的信息技术，通过为城市建立虚拟模型，导入仿真实时数据，再通过可视化技术将不同控制参数下的云计算结果以直观的形式呈现给政府部门和决策机构。例如，城市管理部门基于市民手机的 GPS 或基站定位数据，根据不同城区的位置分布，进行不同程度的色块填充，就可以实时渲染出城市的等值线地图（也称热力图）。这样，城市内各个区域的人员密度分布就可视化地呈现给管理者，从而为交通治理、公共安全等管理工作提供科学支撑，提升科学管理水平。二、提高城市管理社会精细化水平从粗放型到精细型管理，是城市管理的必然趋势。实现城市管理精细化，成为全国各大中型城市政府的一项重要任务。越来越多的管理者认识到“城市管理应该像绣花一样精细”，而大数据技术恰恰是实现这一愿景的最佳手段之一。大数据引领下的城市精细化管理是一个全覆盖、全天候、全对象、全过程的科学管理状态，是城市管理创新的重要措施，也是提高精细化管理水平的重要途径。第一，大数据在城市既有信息基础设施基础上进行整合，20 /2018.5 引入无人机视频摄录、车载移动图像抓拍、工业机器人等数据采集技术，克服了城市管理中区域范围大、受干扰因素多、人工维护死角等问题，将城市更细微更详尽的数据采集并传输回城市大数据管理平台，绘制了一张覆盖整个城市的数据地图，从而便于城市治理部门的进一步精细化管理。第二，传统的城市精细化管理工作依赖于更多人力资源的投入和人机对话，夜间的管理工作必然导致管理成本上升，效能下降。大数据引入智能视频、红外传感、RFID 等物联网数据处理技术，城市信息的采集、传输、处理甚至分析都是“物物对话”，全天候式的大数据介入不但可以大大降低城市精细化管理成本，还可以大大提高城市精细化管理效率。第三，仰仗大数据城市管理可以实现精准信息的推送。
4、提高和培养大数据意识思维我国城市政府部门利用大数据进行城市管理的水平相比于欧美西方城市相对较低。不得不承认造成这种现象，一方面是由于我国的大多数城市的数据文化匮乏，城市数据的公信力弱，质量低，一致性差是不争的事实；另一方面，主要是城市管理部门的信息化认识不均衡，用信息技术解决问题的氛围不浓，用数据思考说话办事的意识不足，消极对待甚至无动于衷的城市管理乱象也广泛存在。培养数据意识和建设数据文化，迫在眉睫。为此，政府应该发挥主导作用，加大数据管理城市的舆论宣传，力争在全社会形成“用数据思考，用数据说话，用数据决策，用数据创新”的城市大众文化氛围。同时，要培养大数据观念，善于借助技术手段拓展城市管理思维，摒弃个人经验和长官意志的城市管理陋习。此外，培训管理者大数据学习意识，将数据的知识纳入公务员培训体系，将大数据作为管理文化建设的一环。
5、加强组织领导，强化政策支持大数据城市管理工作，应由信息化部门牵头，建立跨部门、跨城区、跨行业的大数据城市管理协同推进机制，加大重大建设部门协调力度，统筹全城区大数据应用和数据融合。成立大数据城市管理领导小组等领导机构，并下设办公室在信息化部门进行日常业务工作，负责统筹领导和协调数据融合应用推广。整合城市管理方面的技术支撑力量，设立大数据城市管理创新专家委员会，加强发展战略研究，为大数据城市管理的相关项目、工程和任务提供决策支持，夯实大数据城市管理工作业务基础。面向大数据城市管理，修订政府信息公开条例。积极研究城市数据开放与保护制度。制定城市信息采集、传输、存储的管理规范。建立城市管理数据库的顶层设计体制和共享利用机制。推动城市个人信息采集、应用、保护的立法工作。明确大数据城市管理相关优惠帮扶政策，在用地供给、电力供给等方面加大力度。鼓励城市中政府部门购买信息服务、以租代建，进行大数据产品应用和融合。
6、加强资金保障资金保障是政府进行大数据城市管理的一项重要措施 , 通过一系列资金保障制度的建立使各部门、各企业能够了解城市大数据应用目标，明确各自职责，实现资金充分利用。城市财务资金建立大数据发展专项资金，通过专项资金投入的设立，引导社会资本共同发起城市大数据投资基金、产业投22 /2018.5 资基金、PPP 基金共同构建多层次投资体系，满足城市大数据各级企业在其不同阶段，不同城市应用领域的发展需求。引导和鼓励银行、证券、信托等金融机构支持城市大数据金融体系建设和投资。鼓励金融机构面向城市应用的大数据企业优先给予信贷支持，围绕城市大数据应用开发和创新个性化金融产品，为城市重点大数据项目提供支撑。鼓励各类政策性担保机构主动扩大业务规模，对大数据企业在担保风险上分担比例，担保费率等方面给予最大限度的支持。支持大数据企业利用知识产权质押进行资本市场融资，解决发展的资金瓶颈问题。
7、培养复合型人才人才是大数据的关键，尤其是数据科学和数据分析方面的专业技术人员，是连接城市管理业务和数据应用技术的桥梁。但当前大数据人才培养存在起步晚、规模小、行业规范不统一等问题，既掌握大数据理论与技术又谙熟城市管理经验的人才更是存在巨大的缺口。因此，培训和培养大量面向城市管理的大数据复合型人才，显得越来越重要。复合型人才不仅需要具备精湛的城市管理能力，还需要拥有较高的数据收集整合的能力、数据鉴别挖掘的能力、数据分析利用的能力以及将大数据与城市管理各行业融合的能力。
8、鼓励面向城市应用的技术创新吸引国内外优秀的大数据分析服务商、解决方案提供商、数据设备制造商在城市落户，集聚大数据研发中心、工程技术中心、大数据示范工程等创新资源，加强面向城市应用的大数据核心技术攻关，布局城市大数据创新重大专项，积蓄创新发展动能。另一方面，加速推进科研成果转化，整合产学研优势资源发展城市数据应用为牵引的跨学科、跨行业、跨领域的数据融合技术，共同推进大数据相关理念和技术的应用推广，形成具有城市个性特色的大数据产业和应用生态体系。
9、防范数据风险从近几年来爆发的数据安全事件看，城市的大数据安全仍然受到严峻的挑战。首先，基础设施是城市大数据的坚固支撑，但数据机房的等级保护、运维人员的安全操作、数据行为的合规审计都是不容忽视的安全漏洞来源。其次，大数据倡导城市中多系统的共建共享、互联互通，泛在化的网络广泛应用，使得通讯信息直接暴露在自然环境中，信息完整性损害风险陡增， [3] 这就对大数据加密、传输和解密的过程提出了挑战。最后，隐私保护问题也越来越突出。用户隐私数据被非法买卖、移动互联网陷阱随处可见、市民检索记录被用于精准广告推销，这些隐私保护问题可能随时导致一个城市的数据瓦解乃至崩溃。为此，首先要构建城市数据安全保障体系。加强大数据环境下城市信息安全认证体系建设，会同城市管理各相关部门做好安全顶层设计，有效保障数据采集、传输、处理等环节的可控性、可用性、完整性、保密性。围绕城市应用系统安全、数据基础设施安全、云计算平台安全、数据通信安全、数据灾备安全、数字身份认证等方面，探索建立城市大数据安全保障体系。
四、大数据管理类专业好不好？
大数据管理与应用这个专业挺好的。
值得大家考虑。 本专业主要是以互联网和大数据为背景,主要研究大数据分析理论和方法,在经济管理中的应用,以及大数据管理与治理的方法。 大数据管理与应用课程包括,数学分析,高等代数,普通物理数学以信息科学概论,数据结论,数学科学导论,程序设计导论,程序设计实践,离散数学概论与统计,算法分析与设计,数据计算智能数据库系统概论,计算机系统基础,并行体系结构与编程,非结构化大数据分析,算法导论,,经济管理。等等方面开展课程,从我以上列出的课程就不难发现这门专业的课程是繁多的。 但也不难知道这个专业是当前比较热门的一个专业。
五、什么是大数据风险管理？
大数据风险管理是指利用大数据技术和方法，对企业或组织的风险进行全面、深入的分析和管理。
通过对大量数据的收集、整合、分析和挖掘，可以发现潜在的风险因素，预测风险事件的发生概率和影响程度，从而采取相应的风险控制措施，降低风险损失。
大数据风险管理可以应用于各个领域，如金融、保险、医疗、物流等。
在金融领域，大数据风险管理可以帮助银行、证券公司等机构识别欺诈行为、预测市场波动、优化投资组合等；在保险领域，可以帮助保险公司评估风险、制定保险策略、提高理赔效率等。总之，大数据风险管理可以帮助企业或组织更好地识别和管理风险，提高决策效率和风险控制能力。
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