安徽欣科云数据服务有限公司 企业发展动态趋势及股权估值

风险与风险管理1930年，美国宾夕法尼亚大学所罗门·许布纳博士在美国管理协会发起的一次保险问题会议上提出风险管理（RiskManagement）这一概念，其后风险管理迅速发展成为一门涵盖面甚广的管理科学，尤其是从20世纪六七十年代至今，风险管理已几乎涉及经济和金融的各个领域。1997年度诺贝尔经济学奖获得者罗伯特·默顿教授将“风险管理”和“资金的时间价值”与“资产定价”称为“现代金融理论的支柱”。

制定计划的基本思路是：发挥优势因素，克服弱点因素，利用机会因素，化解威胁因素；考虑过去，立足当前，着眼未来。运用系统分析的综合分析方法，将排列与考虑的各种环境因素相互匹配起来加以组合，得出一系列公司未来发展的可选择对策。在SWOT分析之后进而需用USED技巧来产出解决方案，USED是下列四个方向的重点缩写，如用中文的四个关键字，会是“用、停、成、御”。USED分别是如何善用每个优势？如何停止每个劣势？如何成每个机会？如何抵御每个威胁？SWOT分析在理想的状态下，是由专属的团队来达成的，一个SWOT分析团队，好由一个会计相关人员，一位销售人员，一位经理级主管，一位工程师和一位专案管理师组成。

大数据时代的到来，简单的说是海量数据同计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时启人类社会利用数据价值的另一个时代。大数据（Big Data）又称为巨量资料，是数据大、数据来源广阔（日志、视频、音频），大到PB级别，现阶段的框架是为了解决PB级别的数据；截止目前，人类生产的所有印刷材料的数据量也不过200PB；阿里、京东、苏宁基本都沉淀了PB级别；相当于一家BAT公司（、阿里、腾讯）**过去整个人类时代生产的印刷资料大数据是处理海量数据的，工作是存储,清洗,查询,导出,需要SQL语句和编程工具脚本支持大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

指标系统的构建应该通过借鉴和吸取国内外的研究经验和成果，便于国内各个地区对比，又能经过适当的调整而方便国际比较，同时又可以进行动态对比。这要求在选择指标时，必须考虑到指标的历史延续性，同时考虑支撑分析和预测的可能性。因此，为了加强各个区域投资环境的可比性，必须准确地分析和研究统计资料及其含义，参考统计年鉴和其他相关年鉴及文献，选用范围和口径相对一致的相对指标和平均指标，同时也选用一些总量指标，一方面可以确保因素变量不会因为经济规模、人口多寡或面积大小等因素的影响而使分析结果产生偏差，另一方面也可以增加指标体系的综合性和关联性。
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