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　　3.智能原则。本数据平台的建立智能化，现在的数据信息技术已经发生了翻天覆地的变化，而且计算机有丰富的处理数据的能力、信息存储和先进的分析技术。通过相关关系分析法的社会责任信息披露的大数据分析工具能够容易地对采集到社会责任信息披露的大数据，从而达到智能化的目标。
　　（二）企业社会责任披露信息数据的获取
　　大数据获取是通过网络通信体系、数据传感体系、智能识别体系、传感调配体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的社会责任信息披露大数据智能识别、跟踪、定位、接入、传输、监控、信号转换、初步处理以及管理等。社会责任信息披露的大数据的获取包含企业披露社会责任信息数据的获取、第三方鉴证信息的获取以及综合决策分析数据的获取。
　　首先应认识到社会责任信息披露大数据中的数据不是传统的数据，它包含专门披露社会责任信息网站的披露数据、外部传媒系统信息数据和一些包含企业社会责任报告和非报告形式的企业社会责任信息等数据信息。为了获得高质量的社会责任信息，应将社会责任信息要素严格区分，比如“社会责任”“环境责任”“员工责任”等。社会责任信息披露知识包含基本的企业责任、环境责任、人员责任等，知识的获取是指系统自动获取外部传媒机构等的相关知识，或从数据仓库中获得的知识，然后分类整理以恰当的形式存入知识数据库。
　　（三）企业社会责任信息披露数据加工存储
　　社会责任信息大数据存储中，社会责任信息披露大数据是基于企业级别收集的，平台需要存储全面的社会责任信息大数据。从基本社会责任信息核算中所有的社会责任信息业务数据到智能化综合决策分析的其他社会责任信息数据都存储在数据库中。社会责任信息披露的数据库的构建种类如下：社会责任信息业务数据库是将企业披露的各项业务的数据资料之间建立联系之后形成的。在社会责任信息披露业务数据库中，为了保证原始的社会责任信息数据的质量，投资者等社会责任信息使用者可以进行少量的汇总，而不是社会责任信息人员提前汇总。知识仓库是将知识库中的经验数据、经营成果、社会责任信息核算管理办法等知识构建形成的集合，也就是说由关于社会责任信息披露的知识库共同组成的。方法仓库是指存储方法模块的工具，它能够为数据分析以及挖掘方法做出指导。
　　（四）企业社会责任信息数据的分析输出
　　社会责任信息披露信息大数据分析输出是在改进已有数据挖掘技术的基础上进行的，首先，开发新型的数据挖掘技术，将案例库的企业责任、经济责任、环境责任等披露的各种信息集成各种呈现工具对存储在分布式数据库的大数据进行多维分析、分类、汇总和数据挖掘等，之后通过客户端人机交互界面动态呈现预测挖掘的结果来满足信息使用者常见的分析需求。本文将社会责任信息大数据挖掘分为社会责任信息业务数据挖掘、社会责任信息知识挖掘和其他综合决策分析数据挖掘。社会责任信息业务数据挖掘是管理者可以自行从数据库中获取社会责任信息业务数据并结合相关模型、算法处理分析，得到理想的结果来满足信息使用者的需求。比如：投资者关心企业的经营状况，可以将所需业务数据获取处理后进行交互可视化展示。社会责任披露信息的知识挖掘是通过全文检索、语义检索等技术，推荐并模糊查找社会责任信息知识，并将社会责任信息知识结合社会责任信息业务数据分析和综合决策分析，实现知识共享、评估、固化。
　　四、结论和建议
　　大数据将会是未来社会发展的大趋势，企业社会责任信息披露的各个方面将受到深远的影响。本文以问题的提出、平台设计的可能性和平台设计的整体框架为基础，设计了大数据环境下企业社会责任信息披露的平台，期待其能够帮助理论界和实务界更好地做出决策，应对新一轮大数据时代的到来。同时，通过上述分析也可以看到，企业社会责任信息披露在这一趋势中与其说遇到新的挑战，不如说是遇到新的机遇，社会责任信息披露将要在新的环境下有新的解决思路，企业披露的社会责任信息将更加被人们重视。

基于大数据的企业社会责任信息披露平台设计

2017-01-13 10:14　来源: 互联网作者：孙伟陈鑫浏览次数 2621

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