淺談大數(shù)據(jù)時(shí)代下的企業(yè)財(cái)務(wù)管理

魏曉梅++吳鵬躍

【摘 要】隨著互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算的成熟，大數(shù)據(jù)吸引了各行業(yè)的關(guān)注，并在各領(lǐng)域中協(xié)助企業(yè)創(chuàng)新運(yùn)營(yíng)模式、拓展新業(yè)務(wù)。而對(duì)高效的企業(yè)管理來(lái)說(shuō)，財(cái)務(wù)管理是關(guān)鍵所在。因此，在大數(shù)據(jù)時(shí)代中如何讓財(cái)務(wù)管理和大數(shù)據(jù)有效結(jié)合成為企業(yè)的關(guān)注焦點(diǎn)。本文主要對(duì)大數(shù)據(jù)在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的作用進(jìn)行分析，并提出其面臨的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)；企業(yè)財(cái)務(wù)管理；變革；挑戰(zhàn)

1 大數(shù)據(jù)的形成

“大數(shù)據(jù)（Big Data）”一詞首先由麥肯錫公司發(fā)布于世。在2011年，該公司的全球研究院發(fā)布了名為《大數(shù)據(jù)：下一個(gè)創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)和生產(chǎn)力的前沿》的研究報(bào)告。報(bào)告中將其定義為一種在獲得、存儲(chǔ)、管理、分析方面遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合。

20世紀(jì)90年代到21世紀(jì)初為大數(shù)據(jù)發(fā)展的萌芽期，又稱數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)階段。該階段的大數(shù)據(jù)主要集中于探索算法、模型、模式。當(dāng)理論和技術(shù)逐漸成熟時(shí)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、知識(shí)管理系統(tǒng)等商業(yè)智能工具和知識(shí)管理技術(shù)開(kāi)始被應(yīng)用。

2003年到2006年，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的普及，大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)出現(xiàn)。相比起傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析局限于分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)處理能夠同時(shí)分析結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。大幅度改善了數(shù)據(jù)分析的速度和成果質(zhì)量。因此，這段時(shí)期又稱為大數(shù)據(jù)的突進(jìn)期。

2006至2009年，并行運(yùn)算和分布式系統(tǒng)形成。這段時(shí)期又稱大數(shù)據(jù)發(fā)展的成熟期。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)特有的對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘，單臺(tái)計(jì)算機(jī)無(wú)法負(fù)荷，只能依靠云計(jì)算。因此，該階段的大數(shù)據(jù)研究主要集中于云計(jì)算、大規(guī)模數(shù)據(jù)集并行運(yùn)算算法、 “Hadoop”（開(kāi)源分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)）等。

自2010年以來(lái)，大數(shù)據(jù)已經(jīng)拓展到社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域，打破了“IT行業(yè)特有”的固化認(rèn)識(shí)。同時(shí)，因?yàn)橹悄苁謾C(jī)的普及令數(shù)據(jù)的碎片化、分布式、流媒體特征更明顯，移動(dòng)數(shù)據(jù)暴增。大數(shù)據(jù)的技術(shù)領(lǐng)域和行業(yè)邊界也被徹底打破，不但引領(lǐng)了電子商務(wù)、O2O、物流配送等行業(yè)的應(yīng)用創(chuàng)新，也對(duì)各領(lǐng)域都有變革式的影響。

2 大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

21世紀(jì)初，在高德納分析員道格·萊尼的演講中，他提到了數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的三大特點(diǎn)，即：數(shù)據(jù)數(shù)量（Volume）；數(shù)據(jù)傳遞速度（Velocity），數(shù)據(jù)分類（Variety）。

在萊尼的基礎(chǔ)上，IBM公司提出了4V理論，經(jīng)過(guò)多年歸納發(fā)展，現(xiàn)在形成的主流觀點(diǎn)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)可以概括為“4V”，即：數(shù)據(jù)大量化（volume），種類多樣化（variety），時(shí)效迅速化（velocity），價(jià)值密度化（value）。

數(shù)據(jù)大量化指的是大數(shù)據(jù)擁有的數(shù)據(jù)數(shù)量極多。大數(shù)據(jù)的計(jì)量單位最低從P（一千T）起首。并且現(xiàn)在還在快速增長(zhǎng)。IDC研究表明，到本世紀(jì)20年代，世界數(shù)據(jù)總額即將達(dá)到35.2ZB，現(xiàn)在總額的44倍。這表明它的上升速率將達(dá)到每年增長(zhǎng)60%。

種類多樣化是指數(shù)據(jù)的來(lái)源和格式。大數(shù)據(jù)可以有不同來(lái)源，如社交網(wǎng)絡(luò)、通話記錄等，而這些來(lái)源又在格式轉(zhuǎn)換方式、保存在文件或記錄中的格式、運(yùn)用特點(diǎn)等方面存在差異，多種來(lái)源共存導(dǎo)致為數(shù)眾多的數(shù)據(jù)有不同的格式結(jié)構(gòu)。

時(shí)效迅速化一方面是描述數(shù)據(jù)分析和處理的速度。由于科技在迅速前進(jìn)，對(duì)數(shù)據(jù)分析的速度要求自然大幅增加。另一方面是指數(shù)據(jù)的刷新速度快。過(guò)去變化緩慢的事現(xiàn)在成了瞬息萬(wàn)變的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，時(shí)效性極強(qiáng)。

價(jià)值密度化是指由于數(shù)據(jù)的數(shù)量極大，大數(shù)據(jù)的價(jià)值也巨大。但在海量數(shù)據(jù)中，需要使用者進(jìn)行深度的篩選和排查，以得到占總數(shù)極小部分的有效信息。

3 企業(yè)財(cái)務(wù)管理在大數(shù)據(jù)時(shí)代的應(yīng)用

京東商城是我國(guó)電商的突出代表，作為一個(gè)在全國(guó)各地都設(shè)有倉(cāng)儲(chǔ)、物流及客戶范圍遍及全國(guó)的電商巨頭，對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理及利用是其經(jīng)營(yíng)中的重要環(huán)節(jié)。因此，本文將其作為案例，分析財(cái)務(wù)管理在大數(shù)據(jù)時(shí)代下的應(yīng)用。

3.1 供應(yīng)鏈模式——降低存貨周轉(zhuǎn)率

作為中國(guó)最大的自營(yíng)電商平臺(tái)，自建立起，京東一方面持續(xù)完善倉(cāng)儲(chǔ)等基礎(chǔ)設(shè)施，一方面對(duì)收件、上架、掃描、打包、送貨等中間環(huán)節(jié)進(jìn)行修正和重設(shè)，以求縮短時(shí)間降低費(fèi)用。這些投入降低了存貨周轉(zhuǎn)率，改善了用戶體驗(yàn)，鍛造出的“高效率，低成本”的供應(yīng)鏈模式成為了京東成功的重要方式之一。

對(duì)自建物流倉(cāng)儲(chǔ)體系的供應(yīng)鏈?zhǔn)诫娚虂?lái)說(shuō)，大部分成本來(lái)自對(duì)倉(cāng)庫(kù)存貨的管理，如果存貨周轉(zhuǎn)率低下，就會(huì)使成本增加，利潤(rùn)減少。所以京東在對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施投入的同時(shí)也在升級(jí)IT技術(shù)。例如，京東不斷改善提升自身的后臺(tái)支撐系統(tǒng)，使其更為高效和高度標(biāo)準(zhǔn)化的收集網(wǎng)站或相關(guān)程序上的點(diǎn)擊、交易、瀏覽等數(shù)據(jù)，并對(duì)其從生產(chǎn)需求、產(chǎn)品營(yíng)銷、庫(kù)存增減角度做出分析。使供應(yīng)商和銷售方對(duì)生產(chǎn)供應(yīng)和營(yíng)銷策略及時(shí)作出相應(yīng)調(diào)整。

3.2 供應(yīng)鏈金融——快速放款，降低風(fēng)險(xiǎn)，減少壞賬

京東作為國(guó)內(nèi)的電商平臺(tái)巨頭，與其有效降低存貨周轉(zhuǎn)率的供應(yīng)鏈模式相匹配的是一再升級(jí)完善的供應(yīng)鏈金融服務(wù)服務(wù)。通過(guò)與銀行合作，能夠有效管理小企業(yè)的資金流和物流，降低小企業(yè)的融資風(fēng)險(xiǎn)，減緩小企業(yè)的資金流轉(zhuǎn)壓力，同時(shí)也是集中更多商家加盟京東的一大向心力。

2012 年年底，京東開(kāi)始該項(xiàng)服務(wù)，即把供應(yīng)商的應(yīng)收賬款按單筆融資推給銀行，但該法效率低，基本要2～5 天才能放款，事后較難監(jiān)管。2013 年7 月，在整理分析了京東平臺(tái)數(shù)據(jù)后，技術(shù)人員發(fā)現(xiàn)可通過(guò)數(shù)據(jù)整合的方式，把數(shù)據(jù)集成一個(gè)數(shù)據(jù)池，把應(yīng)收賬款的各種進(jìn)項(xiàng)和負(fù)項(xiàng)放進(jìn)去，形成了京東供應(yīng)鏈金融最初的授信和風(fēng)控管理系統(tǒng)。這個(gè)高度互動(dòng)化的平臺(tái)能夠根據(jù)采購(gòu)、銷售、財(cái)務(wù)等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，然后生成一個(gè)短期授信業(yè)務(wù)的存量管理指標(biāo)，如果申請(qǐng)的金額在該指標(biāo)內(nèi)，從審批到放款的全部過(guò)程甚至只需要幾秒鐘。這就是“京保貝1.0”時(shí)代。

2014 年10 月28 日，“京小貸”出世。它利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)授信和準(zhǔn)入，并有多個(gè)數(shù)據(jù)模型控制貸款流程及貸后監(jiān)控，具有操作簡(jiǎn)便、循環(huán)額度、自主利率、還款靈活等特點(diǎn)。根據(jù)大數(shù)據(jù)信用基礎(chǔ)，京東就可以對(duì)線上供應(yīng)商提供無(wú)抵押、額度達(dá)最高200 萬(wàn)的小額信貸。

金融作為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中的食物鏈頂端，兩者相輔相成，為京東帶來(lái)了更大的收益和發(fā)展前景?；ヂ?lián)網(wǎng)發(fā)展導(dǎo)致的海量數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新給京東的金融板塊負(fù)責(zé)人們指出了新的發(fā)展路線，同時(shí)他們高水平的分析管理能力也發(fā)揮了大數(shù)據(jù)時(shí)代的特點(diǎn)。京東這兩款產(chǎn)品一方面解決了供應(yīng)商快速回款的問(wèn)題，減弱了對(duì)供應(yīng)商的資金占有額。另一方面在平臺(tái)內(nèi)部形成了服務(wù)閉環(huán)，有助于爭(zhēng)奪小微商家，綁定供應(yīng)商。據(jù)數(shù)據(jù)顯示，在前幾季度，商家做京小貸的次數(shù)和其業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率有明顯正向關(guān)系。即利用京小貸貸款次數(shù)越多的商戶，其業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率越高。

由此可見(jiàn)，在開(kāi)展供應(yīng)鏈金融服務(wù)后，京東的整體發(fā)展越來(lái)越快，并進(jìn)入了一個(gè)良性循環(huán)。

3.3 用戶畫(huà)像——“千人千面”的精準(zhǔn)營(yíng)銷

針對(duì)到個(gè)人的精準(zhǔn)營(yíng)銷是京東的一大特色。京東會(huì)不定期給用戶發(fā)送郵件，推送他們認(rèn)為客戶需要的商品。而這也是京東應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)拓展的一種戰(zhàn)略。即通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)用戶在平臺(tái)上的行為進(jìn)行數(shù)據(jù)提取，然后建模分析，模擬出不同用戶的個(gè)人情況。這些模擬能夠協(xié)助定位用戶的偏好和需求，再聯(lián)系不同的場(chǎng)景，例如咨詢后并未購(gòu)買(mǎi)，加購(gòu)物車(chē)后又刪除等，制定針對(duì)特定場(chǎng)景的營(yíng)銷策略，在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間，如商品有折扣或平臺(tái)有活動(dòng)時(shí)，發(fā)送郵件給用戶。

正是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的結(jié)合，現(xiàn)在的京東已經(jīng)可以把數(shù)據(jù)提取分析后的模擬用戶個(gè)人情況設(shè)置為郵件中的選項(xiàng)，這樣就可以讓所有郵件運(yùn)營(yíng)者迅速快捷的甄別適合該類別郵件的用戶群，同時(shí)，京東也在極力豐富擴(kuò)充郵件內(nèi)容設(shè)定，盡可能細(xì)致化多樣化，使用戶體驗(yàn)得到更大的改善和提升。

4 企業(yè)財(cái)務(wù)管理在大數(shù)據(jù)時(shí)代的機(jī)遇和挑戰(zhàn)

4.1 大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)財(cái)務(wù)管理的機(jī)遇

4.1.1 大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)財(cái)務(wù)管理目標(biāo)的深刻化

現(xiàn)實(shí)企業(yè)財(cái)務(wù)管理中，眾多管理者將公司價(jià)值等同于公司股價(jià)。然而就2015年通信設(shè)備股票數(shù)據(jù)看，梅泰諾2015年取得了5000萬(wàn)的凈利潤(rùn)，市值達(dá)到110億；而天孚通2015年取得了1.02億的凈利潤(rùn)，企業(yè)市值卻只有57億。

這表明，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，投資者判斷企業(yè)價(jià)值，開(kāi)始更多考慮企業(yè)的商業(yè)模式、核心競(jìng)爭(zhēng)力和持續(xù)創(chuàng)新力。同理可知，企業(yè)的財(cái)務(wù)管理不能只著眼于表面的財(cái)務(wù)信息，而該將實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)管理根本目標(biāo)的關(guān)鍵深化，著眼于企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。決定這些的是數(shù)據(jù)資源，這意味著企業(yè)大數(shù)據(jù)和云計(jì)算戰(zhàn)略將會(huì)成為差異化戰(zhàn)略、成本領(lǐng)先戰(zhàn)略、集中化戰(zhàn)略之外的第四種企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略，并且會(huì)對(duì)其他三大戰(zhàn)略產(chǎn)生重要影響。4.1.2 企業(yè)財(cái)務(wù)決策信息范圍廣泛化

大數(shù)據(jù)環(huán)境下，企業(yè)為做出財(cái)務(wù)決策獲取數(shù)據(jù)的范圍十分廣泛，而且獲得決策信息具有成本更低、速度更快、針對(duì)性時(shí)效性更強(qiáng)的特點(diǎn)。財(cái)務(wù)管理不再只是管理資金、控制成本的范疇，而是和企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理有一體化趨勢(shì)，并且還會(huì)將所有管理內(nèi)容數(shù)據(jù)化、模塊化。同時(shí)企業(yè)也要在內(nèi)部實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)與業(yè)務(wù)信息的共享，尤其是大型集團(tuán)企業(yè)的各級(jí)子公司和分公司、各個(gè)部門(mén)和業(yè)務(wù)單元，都要打破信息隔閡，實(shí)現(xiàn)信息一體化。

4.1.3 企業(yè)財(cái)務(wù)管理決策流程和標(biāo)準(zhǔn)變革

決策是企業(yè)財(cái)務(wù)管理的重要職能。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理決策是一種靜態(tài)管理，對(duì)實(shí)時(shí)信息的獲取較差，管理者很難依靠對(duì)信息的準(zhǔn)確分析作出決策，因此更依賴過(guò)往經(jīng)驗(yàn)和個(gè)人能力，而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)能得到海量、多樣、準(zhǔn)確的信息，對(duì)信息進(jìn)行管理分析成為了決策的基礎(chǔ)。這也導(dǎo)致傳統(tǒng)模式的流程發(fā)生質(zhì)的改變，其中最重要的是停止挖掘信息間的因果關(guān)系，反之，進(jìn)一步關(guān)注信息間相關(guān)關(guān)系，對(duì)看似不相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析成為了發(fā)現(xiàn)投資機(jī)會(huì)的途徑之一。

4.1.4 企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理的變革

企業(yè)財(cái)務(wù)管理和財(cái)務(wù)分析的核心是財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。由于大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，現(xiàn)階段財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)量急劇擴(kuò)大，與非財(cái)務(wù)信息的相關(guān)性也極大提高。因此，企業(yè)要改變傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理方式，不能將關(guān)注范圍局限在財(cái)務(wù)信息內(nèi)，而要開(kāi)拓到更多的非財(cái)務(wù)信息范圍中去。同時(shí)，企業(yè)不能再只選擇處理部分?jǐn)?shù)據(jù)，而要將全部財(cái)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)一并處理。

4.1.5 企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理變革

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，財(cái)務(wù)人員將更多的利用大數(shù)據(jù)從整體上把握企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，其中外部資源是比內(nèi)部財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)更加實(shí)用和直接的風(fēng)險(xiǎn)管理工具。同時(shí)，大數(shù)據(jù)也令審計(jì)師更容易發(fā)現(xiàn)大規(guī)模欺詐，使企業(yè)能實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)。

4.2 大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)管理的挑戰(zhàn)

在大數(shù)據(jù)和云計(jì)算時(shí)代，為了實(shí)現(xiàn)上述的財(cái)務(wù)管理的大變革，企業(yè)還面臨著許多挑戰(zhàn)。

4.2.1 對(duì)硬件設(shè)施和技術(shù)的挑戰(zhàn)

為了滿足對(duì)數(shù)據(jù)處理的要求，企業(yè)需要建立財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)中心開(kāi)發(fā)平臺(tái)。然而在硬件架構(gòu)方面，目前大部分廠商只是在對(duì)原有技術(shù)做擴(kuò)容，但這遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，大數(shù)據(jù)需要在重新設(shè)計(jì)的架構(gòu)上應(yīng)用，即一方面運(yùn)用原有技術(shù)，一方面進(jìn)行擴(kuò)展和自主創(chuàng)新。但這些基本架構(gòu)技術(shù)不是一家廠商能提供的，許多企業(yè)也不具備財(cái)力和愿望去負(fù)擔(dān)升級(jí)更換硬件設(shè)施的條件。另外，目前各廠商提供的大數(shù)據(jù)軟件尚不成熟，不能適用于各種大數(shù)據(jù)情景需求。

4.2.2 對(duì)人才需求的挑戰(zhàn)

根據(jù)中國(guó)商業(yè)聯(lián)合會(huì)數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會(huì)統(tǒng)計(jì)，未來(lái)中國(guó)基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)分析人才缺口將達(dá)到1400萬(wàn)，而在BAT企業(yè)招聘中，60%以上在招大數(shù)據(jù)人才。由此可見(jiàn)，大數(shù)據(jù)時(shí)代的人才短缺情形嚴(yán)峻，并將長(zhǎng)期持續(xù)。而這一問(wèn)題也反映在企業(yè)財(cái)務(wù)管理上，由于大數(shù)據(jù)的時(shí)效性和大量性，企業(yè)對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表的及時(shí)性和數(shù)模建立分析能力的要求大幅提升，除此之外，財(cái)務(wù)人員還要面臨對(duì)實(shí)時(shí)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析預(yù)測(cè)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、決策分析與支持、風(fēng)險(xiǎn)管理、 信用管理、作業(yè)成本管理等多方面需求，然而，現(xiàn)在多數(shù)企業(yè)很難招聘到合適的人才，內(nèi)部資金鏈和成本管理讓他們也無(wú)法在人才培養(yǎng)上投入足夠的資源。

4.2.3 數(shù)據(jù)真實(shí)性、安全性的挑戰(zhàn)

除“4V”特性外，IBM提出了第五個(gè)V，即真實(shí)性（Veracity）。大數(shù)據(jù)的數(shù)量巨大，質(zhì)量卻魚(yú)龍混雜，由于來(lái)源于各個(gè)領(lǐng)域，不可避免的含有虛假信息，如不能剔除，可能會(huì)對(duì)分析和決策造成影響，失去大數(shù)據(jù)的意義。如何獲得真實(shí)可靠的數(shù)據(jù)，企業(yè)必須要尋求辦法。

另外，大數(shù)據(jù)的收集和使用中有關(guān)個(gè)人隱私的數(shù)據(jù)也是爭(zhēng)論焦點(diǎn)。數(shù)據(jù)持續(xù)增長(zhǎng)帶來(lái)了數(shù)據(jù)安全問(wèn)題。企業(yè)需要從新角度來(lái)確保數(shù)據(jù)安全，即在創(chuàng)建之初就給數(shù)據(jù)提供安全保障，只加強(qiáng)最后保存環(huán)節(jié)的安全措施已被證明于事無(wú)補(bǔ)。

5 結(jié)論

綜上所述，大數(shù)據(jù)已滲透到企業(yè)運(yùn)作的各方面，是推動(dòng)財(cái)務(wù)管理改革的契機(jī)。運(yùn)用好大數(shù)據(jù)，企業(yè)才能在持續(xù)經(jīng)營(yíng)中良好地規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)分析海量的數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，做出正確的決策，才能使企業(yè)價(jià)值最大化，開(kāi)辟新天地，進(jìn)入良性循環(huán)。而對(duì)財(cái)務(wù)管理人員來(lái)說(shuō)，當(dāng)下最重要的是與時(shí)俱進(jìn)，提升自身的能力，將大數(shù)據(jù)融入到日常財(cái)務(wù)處理中，為企業(yè)的利益與發(fā)展做貢獻(xiàn)。每個(gè)新的事物總是要經(jīng)歷陣痛，在不斷地變革中走向成熟，大數(shù)據(jù)也不例外。