大数据的采集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到其内在规律。

大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。

大数据的应用。大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。

考察决策的效果

　　随着管理幅度、管理半径的加大，企业的高层需要决策的内容越来越多，情况也越来越复杂，因此，决策者往往希望能够更的了解信息，以便做出科学的决策，于是会议开始变得漫长，"花一个小时汇报、再花一个小时讨论、后花15分钟拍脑袋"就成了常见的现象。因此，我们需要考察会议决策的效果，考察企业能否在会前完成汇报内容，提前相互知会;考察能否在会前完成思想统一;考察会后的决策跟进措施能否有效落实。用一个管理人员的说法就是"会议应该仅为决策"。

　　在诊断过程中，常用的方式是问卷调查，依据诊断步骤，依次对每一个诊断的要素进行交叉调研、访谈，项目资金投入及稳定回报论证报告，以了解企业真实的现状，并通过雷达图的形式将诊断结果显性化。通过前面五个步骤，企业应该能够基本了解自身在项目运营管理的现状，并能自行设定提升目标进行针对性的改进行动。同时，结合企业的战略需要或管理的迫切性要求制定短期提升目标，并采取相应措施推进该目标的实现。

企业长期偿债能力的影响因素：

1、企业的盈利能力。在短期偿债能力分析的影响因素中我们已谈到企业的盈利能力。在短期债务中，主要考虑的是流动资产结构、流动负债结构、企业能力等。在长期债务偿还能力的分析中，所衡量的时间较长，包括的因素也更加复杂。企业的盈利能力强，说明从融通资金中创造的利益大，投资效果好，长期偿债能力就强；相反，如果企业长期亏损，则要通过资产来，从而影响企业正常运转。

2、企业经营现金流量。企业的债务需要用现金来清偿，这里就出现了一个问题，公司的盈利等于现金吗？是否定的。只有在企业有足够强的能力的情况下，有充裕的现金，方能保证其偿还能力。

3、企业的权益资金。权益资金的稳定程度如公司将大多利润分配给投资者，偿还债务的可能性就会降低。从另一角度来看，如债权人把利润的大部分留在企业，权益资金便会增加，对投资人而言并无任何实质影响，于企业则不然，偿还债务的能力将会大幅提高。

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