大数据时代带来的便利范文

导语：如何才能写好一篇大数据时代带来的便利，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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【关键词】大数据 网络 建设分析

大数据的发展与应用不断深入到人们的日常生活中，例如，人们平时使用的网络购物平台、社交聊天平台都属于大数据背景下的产物。大数据丰富了网络发展，也使网络建设更加完善，更加符合现代化标准。因此，在大数据时代背景背景下做好网络建设工作十分重要，要严格把握大数据时代下的网络建设方向。

1 大数据发展现状分析

信息技术在社会生活中的应用越来越广泛，因此也使得大稻莸姆⒄顾俣炔欢咸嵘，在各个行业中的发挥的作用也越来越大，在一定程度上为经济的快速发展提供了便利。大数据的发展带动了不同领域的快速发展，同时也使大数据的发展更加充满动力。据相关数据统计，大数据市场规模在2011年到2015年期间增加近130亿，符合增长率超过40%。通过对以上数据的分析可知，大数据的发展趋势非常好，并且一些系统在大数据中不断更新，不断突破，使智能化计算机和大数据更好的结合在一起，不断推出更好的应用系统。

2 大数据时代背景下的网络发展趋势

从目前的网络建设情况来看，大数据时代的到来为网络建设的发展带来了便利条件，但是也为网络技术的发展带来了一定的难题和发展障碍，比如在信息传播和数据安全管理等方面。因此，要保证网络建设能在大数据时代背景下能够健康快速发展，就要采取科学有效的管理措施进行网络设计和建设。

2.1 推广网络技术的应用

网络技术环境是网络技术发展的平台，稳定的网络技术环境不仅可以保证网络技术的稳定还可以促进网络技术的快速发展。云计算在许多理财和交易平台中得到广泛应用，云计算是整个运行性过程的核心和基础部分，并且对网络技术等各个相关方面的要求都非常严格，并且随着软件平台的不断更新和发展，对网络技术的要求也不断增多。因此，要做好大数据背景下的网络设计和建设，就必须要做好网络技术的普及和应用，还要进一步开发计算机的硬件和软件功能，做好网络技术的推广应用工作，让更多人参与到网络技术的使用当中，让更多人切实体会到网络技术为生活带来的便利，使网络经济的发展更有动力。

2.2 加强数据信息的结构化建设

在目前大数据快速发展的背景下，信息数量的增长速度也越来也快，并且传播的结构形式也变得越来越复杂，因此，在处理和构建数据的过程中会出现很多不利的影响因素，为整个构建过程带来困难。

在目前的发展阶段，可以根据信息的结构形式将信息分为两个部分，一部分是结构性的信息，另一部分是非结构性的信息。而在通常情况下，非结构化的信息是位于非组织核心系统，非常容易被忽视。而非结构化信息可以分为两类，一类是不能很好融合的非结构性的数字信息，另一类是纸质的数据信息。从目前的发展状况来看，纸质信息在沟通方面的功能和作用依然发挥着不可替代的作用，尤其是在一些业务流程当中。而结构性信息是根据一些必要的格式整理出的信息，是由其组织内的核心系统构建和管理的。非结构化信息往往会受到忽视，因此导致了相应的结构内的信息交流不顺畅，会使非结构化信息与组织核心系统内部的结构化信息不能很好的对接，甚至会造成失控问题出现。

数据结构化对于数据的开发和保障起到了重要作用。结构化的数据管理使数据的处理和加密变得快速有效，并且可以及时准确的分辨出非法侵入的数据信息，保证数据环境的安全。

2.3 完善数据的安全控制系统

数据的安全系统要保证用户的账户、个人信息、以及数据库的操作等安全。异结构的数据安全系统对于保证信息安全有着重要作用。因此，要充分利用大数据快速发展带来的便利，不断发展和创新安全管理和访问控制的程序。因此，异构环境的建立非常重要，可以从以下几个方面进行：首先，要保证所有身份在全局范围内的验证没有异常，并且对用户的各种权限要进行合理的设置。其次，要保证系统的完整状态，重视数据库的安全监控与防范，使得数据库的核心部分得到保证。此外，还要严格监控好其他局部问题，做到充分全面的保障。再次，要加强对网络的安全管理和控制。对于一些常见问题要有充分严谨的应对措施，要做好网络信息加密工作，为异构环境的安全和网络信息的安全输出提供保证。最后，要注意对应用系统和数据库的安全管理。开发人员要保证数据的准确性，为系统和数据库建立做好前期准备工作。

2.4 完善网络数据存储功能

在大数据发展背景下，海量信息的的储存主要是由相应的硬件设施完成的，如果想要使数据的安全性得到提升，就要不断加强储存环境的安全建设。如果要达到安全的数据存储环境，就要有硬件和软件的防火墙保护系统，这样就能在很大程度上阻止一部分非法网络数据入侵和攻击，使非法信息被隔离，保证数据环境的安全。此外，还要做好入侵检测机制的建立工作。要及时做好系统建立所需信息的收集工作，并准确分析和辨别相应的业务请求，为完善网络数据存储功能做好前期准备工作。

3 结束语

综上所述，在大数据时代背景下，网络技术的发展越来越完善，为人们的生活带来越来越多的便利，同时也对数据的安全管理提出更高要求。因此，在大数据的网络建设中，要充分利用各类数据，建立完整的信息安全控制体系，对于不同问题都能及时找出相应的解决对策，为信息安全和网络技术的更好发展提供保障。此外，还要充分认识到大数据时代与信息安全体系的重要联系，要是二者紧密的结合在一起，更好的为网络技术的发展服务。

参考文献

[1]王元卓，贾岩涛，刘大伟等.基于开放网络知识的信息检索与数据挖掘[J].计算机研究与发展，2015，52（02）：456-474.

[2]冯诚，李治军，姜守旭等.无线移动感知网络上的数据聚集传输规划[J].计算机学报，2015，38（03）：685-700.

[3]孙莉玲.大数据时代高校网络舆情研判与治理[J].江海学刊，2016（03）：204-209.

[4]沈敬伟，周廷刚，张弘等.基于改进AOE网络的低频浮动车数据地图匹配算法[J].西南交通大学学报，2015（03）：497-503.

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关键词：大数据；商业银行；风险管理

一、前言

商业银行属于金融机构，主要负责存贷款、汇兑、储蓄等业务，这也决定了商业银行发展过程中不可忽略风险管理。对于商业银行而言，一旦出现风险问题，就会影响到商业银行的资本运作，进而影响到社会经济的稳定发展。进入大数据时代，大数据也开始走进商业银行，为商业银行风险管理带来了一定影响。商业银行要认识到大数据的价值，善于利用大数据来推进风险管理，提高风险管理水平，从而更好地规避风险，推动商业银行的稳定发展。

二、大数据的概述

大数据就是无法通过正常工具处理，需要借助更为先进的方式处理的数据集合[1]。随着信息时代的发展，大数据规模也不断扩大，大数据的价值也不断被挖掘并被广泛利用。大数据具有很大的战略意义，利用大数据技术，可以处理规模大的数据信息，并从中提出有价值的信息，为各行各业的战略决策提供科学的参考。现行社会形势下，大数据开始走进金融领域，在金融行业中的作用也越来越大。深入大数据技术研究，加大大数据开发利用，可以挖掘有价值的金融数据，为金融机构的金融决策提供科学的参考，减少金融机构经营风险的发生。

三、商业银行风险管理的重要性

商业银行是负责存款、贷款、汇兑、储蓄等业务的金融机构，在现代社会经济发展中发挥着重要的作用。企业贷款有赖于商业银行、个人的存贷需求有赖于商业银行，可以说商业银行每天都会流入、支出大量的资金。但是在商业银行办理存贷款业务时，也会面临着一定的风险。以贷款业务为例，当商业银行贷给企业大量资金时，如果贷出去的资金无法在规定时间内归还，就会影响到商业银行的资本正常运作，使得商业银行没有多余的资金去办理其他业务，影响到商业银行相关职能的发挥，严重时还会影响到社会的稳定。因此，做好风险管理至关重要。商业银行只有做好风险管理工作，才能很好地规避风险，保证银行资本的正常运作，更好地服务社会经济发展[2]。

四、大数据给商业银行风险管理带来的影响

（一）大数据给商业银行风险管理带来的有利影响

在商业银行发展过程中，会产生大量的数据，对这些数据进行有效的利用，可以让商业银行了解自身经营状况，方便商业银行制定科学的经营决策，有效规避风险。大数据的出现为商业银行的风险管理带来了巨大便利。首先，大数据技术的应用可以帮助商业银行收集到各种结构化数据和非结构化数据，以这些数据为参考，商业银行可以了解客户的真实情况，减少金融交易中的信息不对称，进而方便商业银行建立全方位的风险管理体系。其次，在大数据的支持下，商业银行可以构建网络平台，简化业务操作流程，不仅可以降低运营成本，同时还能减少操作风险[3]。再者，在大数据普及的时代，商业银行开始深入风险计量技术研究，并且开始应用这一技术。在风险计量技术的支持下，商业银行可以建立更加准确的风险管理决策模式，不仅可以为客户提供便利，也能提高商业银行的风险量化能力。

（二）大数据给商业银行风险管理带来的不利影响

大数据时代，商业银行必然会走上大数据应用道路。然而大数据的应用是建立在互联网基础上的，这也决定了商业银行在享用大数据技术带来便利的同时，也需要面临着一定的信息安全威胁。对于商业银行而言，数据信息是根本，商业银行的一切业务都必须以数据信息为依据，一旦数据信息失真，就会引发安全风险，给客户以及银行自身造成利益损失。另外，商业银行在走上大数据发展道路后，需要匹配与之相应的技术人才，而现阶段商业银行却面临着严重的专业人才困境，这也是商业银行急需解决的一个问题，如果商业银行不配备专业的技术人才，则无法发挥大数据技术应有的作用，进而无法有效应对风险管理工作[4]。

五、大数据时代下商业银行风险管理有效策略

风险管理是商业银行经营发展过程中永恒的主题，与商业银行的生存发展、社会经济的稳定发展密切相关。大数据时代下，大数据虽然便利了商业银行的管理，但是也带来了一定的挑战，这种挑战也要求，商业银行必须采取有效的应对，积极做好风险管理，防范风险的发生。

（一）加大大数据技术的应用

商业银行每时每刻都会产生大量的数据，如何有效处理、利用这些数据对商业银行搞好风险管理工作有着指导性意义。大数据技术的应用很好地解决了当前商业银行面临的困惑，加大大数据技术的应用，可以从海量的数据中提取有价值的信息，为商业银行的风险管理提供科学参考，从而提高风险管理水平，科学防范风险。一方面，商业银行要认识到大数据的优势，善于利用大数据来服务风险管理工作；另一方面，利用大数据技术，构建相应的数据库，将商业银行各项业务办理过程中产生的数据纳入到数据库中，从而实现数据的共享，以便商业银行指定科学的决策[5]。

（三）完善风险管理制度

应用大数据后，商业银行经营环境也会发生相应的变化，这种变化也决定了商业银行必须构建与之相匹配的管理制度。首先，结合大数据发展形势，商业银行要完善风险管理制度，从制度层面对商业银行风险管理工作、要求、目标等作出明确规定，有针对性地约束和规范相关行为；其次，建立有效的监督机制，商业银行在办理信贷业务时，在同一贷款申请后，要密切关注贷款的去向和用途，发现贷款与实际不符时，可追回贷款；再者，建立有效的风险评估机制，在各项业务办理前，要对相关业务存在的风险进行系统分析，确定其风险等级，并根据风险等级采取相应的应对，以此降低风险损失[6]。另外，要落实责任制，将风险管理相关职责落实下去，以此来约束和规范相关行为。

（四）健全信用体系

现行社会形势下，信用逐渐成为一个人、一个企业的代名词，没有信誉的个人、企业是很难享受到相应的金融服务的。因此，要想有效规避风险，商业银行应当建立起完善的信用体系。首先，商业银行要与中央银行信用体系挂钩，以此来约束和规范客户的行为，督促客户按时还款，降低资金风险；其次，商业银行要利用大数据技术，构建属于自身的客户信用体系，将客户的信用情况记录在案，以便更好地规避风险[7]。另外，有关部门要加快完善我国征信体系相关法律法规，以健全的法律法规来保证征信活动的正常开展。

（五）加大专业人才的培养

风险管理是一项系统的工作，商业银行要想做好风险管理工作，很大程度上依赖于壮大的人才。大数据时代下，商业银行风险管理变得更加复杂，这也要求商业银行必须加大专业人才的培养。首先，对现有的业务人员强化风险管理意识培育，提高他们的风险意识，使他们在工作中时刻保持高度警惕，主动去规避风险；其次，加强业务人员对大数据技术的学习，提高他们的大数据应用能力，从而更好地应用大数据来处理数据，提取有效的数据信息。作为工作人员，更要主动去学数据技术，不断完善自身知识结构，提高自身业务能力，以一名合格的业务人员来应对自己的工作，发挥工作主体应有的作用，降低人为风险的发生[8]。

（六）加强数据信息安全管理

在应用大数据技术的过程中，信息安全问题是必须考虑的一个问题。一旦数据信息安全得不到保障，银行决策就会失误，进而容易引发风险。对此，在风险管理中，商业银行要积极做好数据信息安全管理。首选，要从软、硬件入手，提高银行信息系统的安全性，让用户安心使用；其次，要加大信息安全的宣传，提高广大客户对数据信息安全的认识，让客户避免陷入安全骗局；再次，加强客户端的日常维护与升级，不断优化客户端功能，删除客户端漏洞，防止风险发生。另外，深入安全技术研究，加大安全技术的应用，以先进的安全技术为金融风险管理保驾护航。

六、结语

综上所述，大数据时代下，大数据开始得到应用，其价值也逐渐显现出来。对于商业银行而言，数据信息是其各项业务开展的依据，一旦数据信息失真，商业银行决策就会失准、失效，进而引发各种风险。面对大数据崛起的时代，商业银行也格外重视风险管理工作，不仅要善于利用大数据技术来分析银行风险，更要不断完善风险管理机制，加大专业人才的培养，切实做好信息安全管理，从而有效地防范金融风险，保证行业银行稳定发展。

参考文献

[1]聂兴华.大数据背景下商业银行信贷业务与风险管理创新[J].中国集体经济,2021(05):93-94.

[2]邱璜.大数据视角下商业银行运营的风险管理研究[J].中国集体经济,2021(04):84-86.

[3]王雨昕.互联网金融化背景下城市商业银行业务发展策略研究[J].中国集体经济,2021(02):89-90.

[4]傅仙娥.商业银行互联网金融业务风险管理体系建设研究[J].会计师,2021(01):57-58.

[5]蒙玉琴.我国商业银行风险控制防范重点问题研究[J].中国市场,2021(01):37-38.

[6]黄薷丹.大数据时代下商业银行信贷风险管理策略研究[J].产业创新研究,2018(11):75-76+89.

[7]余宏伟.大数据时代下的商业银行风险管理[J].时代金融,2018(30):95+97.

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【摘要】所谓“大数据”即是各种海量数据综合体的统称，最早提出大数据这一概念的是美国芝加哥大学商学院教授――詹姆斯・麦肯锡。并且其认为“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。”，确如此，大数据为我们的生活提供了便捷，更为高中英语教学带来了机遇。作为英语教师，我们应当抓住这一机遇，提高高中英语教学质量。

【关键词】大数据 高中英语 教学策略

高中英语无论是对于理科学生还是文科学生都是必修的一门科目，并且随着经济和科技的全球化，我国同世界各国的友好交流日益密切，急需大量对外型人才，为了能够给国家输送大批合格的高素质人才，作为英语教师的我们，应当抓住大数据带来的教学优势，积极组织恰当的教学尝试，提高高中英语教学有效性。

一、大数据时代信息传递的特点

美国哈佛大学社会学教授加里・金曾经预言“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有的领域都将开始这种进程。”，经过这么多年的实践，我们可以发现其预言确已成真，海量的数据使我们的生活更加方便、快捷和系统化，这是因为人们在实践中有效的把握住了大数据时代下信息传递的特点，并将这些特点结合特殊的技术和理念善加利用，才为我们展示出了一个更为直观的世界。其特点主要为：信息量大、信息类型繁杂、价值密度低、传播速度快，时效性高。因此，从整体上来看，大数据为人们获得更为深刻、全面的洞察力提供了空前的空间和潜力，作为英语教师，我们应当善加利用。

二、大数据优势下提高教学质量的有效策略

1.精确分析学生情况，制定个性教学计划。在大数据时代的背景下，我们可以利用英语系统化工具，如极课大数据软件，来精确分析高中生的英语实际学习情况，进而在得到有效数据的情况下，为学生制定出具有个性化的教学计划。学生先天的学习能力几乎不存在很大程度的差异，但是由于后天学习环境和学习兴趣的不同，往往会造成各种形式上学习成绩的差异性，因此，高中英语教师如果单纯的按照传统“一刀切”的教学方式来开展，那么势必会造成教学资源的浪费，不能照顾到最大多数学生的学习利益，因此，针对这种情况，教师应当制定具有个性化的教学方案，让每位学生都能学到真正属于自己、适合自己的高中英语知识，这就是我们教育所提倡的“因材施教”，而为了实现这一目的，首先我们就需要精确掌握学生的实际学习情况，对高中生有一个最为全面的了解，在大数据时代下，我们可以通过借助一些数据分析软件来实现这一目的，只要学生通过调查问卷或者在线测试的方式回答计算机提出的一些英语问题，那么系统将会自动得出测试的结果，这些结果最终也就会以数据的方式被系统平台所分析，教师再根据平台分析的结果制定出有效的教学计划，从而为高中英语教学有效性保驾护航。

2.利用英语教学资源，便利高中课堂实践。网络中含有丰富的英语教学资源，这些教学资源以各种形式的数据存在于“云端”，为了便利高中英语课堂教学实践，我们可以在课前积极从网络中下载这些有用的英语数据，并将其作为教学内容中的一部分，应用到高中英语课堂实践中，从而提高高中生学习英语的兴趣，也省去了很多教师口语表达的过程，信息化的形象、生动教学方式，可以使高中英语教学变得富有趣味性和系统化，方便了学生接受，更便利了教学，从一定程度上讲，这是师生互利的教学理想状态，因此，高中英语教师应当善于利用“云端”教学资源。

比如，为了提高高中生的英语听力水平，教师可以利用多媒体技术，从“云端”下载一些英语影视资料，如《泰坦尼克号》，让学生在不观看字幕的情况下，仅凭听影视人物中的英语对话，来分析他们的对话内容，从而有效提高高中生的英语听力水平。又如，为了提高高中生的英语阅读能力，教师可以从互联网中下载丰富的英语短文，让学生在线浏览或者储存到学生的电脑、手机中，随时随地练习，从而提高学生的英语阅读能力。互联网中含有的丰富英语教学资源，以大数据存在的方式为高中英语教师提供了教学的便利，教师应当好好把握，并善加利用。

3.结合系统管理平台，提供课下线上辅导。在英语课下，如果高中生遇到了学习中的各种问题，也可以通过登录校园提供的系统管理平台，找到适合自己的学习资源，这里为学生自主学习英语知识提供了海量的英语数据，高中生可以自主选择。如果通过自主学习依然不能解决问题，那么还可以向在线的专业教师寻求帮助，高中生学习数据的分析为这些工具和系统的研发提供数据支撑和理论依据，促使它们能更好的迎合学生的需求，实现其预期达到的效果。大数据的研究能推进和改善学生自主化学习工具和学习管理系统的研发。因此系统的研发就更具针对性和实用性，在运用过程中也更加便利。

概言之，在高中英语教学实践中，作为教师的我们应当抓住大数据时代下英语教学的机遇，迎接新时代英语教学的新挑战，通过运用以上教学策略，如精确分析学生情况，制定个性教学计划；利用英语教学资源，便利高中课堂实践；结合系统管理平台，提供课下线上辅导，假以时日，定会取得高中英语教学的新突破。

参考文献：

[1]胡燕花.大数据时代在大学英语教学评价中的应用价值研究[J].佳木斯职业学院学报，2015，（10）.

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关键词:大数据;高校;教育管理;创新

我国的高校一直都是为我国培养各类高精尖人才的摇篮，并且也一直是我国科技人文方面的弄潮者、带头人。如今我国进入了大数据时代，大数据时代是一个信息爆炸的时代，在这样的时代当中利与弊都是相当明显的，一方面大数据时代的到来可以让学校在教育管理方面变得更加轻松利用互联网就可以完成许多以往极为繁琐的问题，并且无论是在学校与学校之间的沟通交流还是学校与学生之间的沟通交流都会变得极为便利。但另一方面大数据时代的来临也是高校对于自身教育管理模式不得不做出新的审视，从而对高校教育管理进行创新。今天我们就来谈一谈关于大数据时代下高校教育管理创新的相关问题。

一、大数据时代对高校教育管理的创新

(一)大数据时代对高校教育管理的理念与思维进行创新

在传统的教育模式当中教材的制定通常都是少数教师经过自身的教学经验对教材进行较为主观的制定，就算其本身有着调研程序的存在，但是也是具有极大局限性的，无法完整且真实的反应全国教育效果的数据统计出来，因此传统模式下，教材的制定是具有很大局限性的。大数据时代的来临则彻底改变了这样的情况，首先在大数据时代当中我们通过高效的网络调查与统计可以极为迅速的将现有的教材当中，哪一部分是让学生喜欢的具有良好教学效果的，哪一部分又是学生不喜欢的，通过这样的方式我们就可以在最短的时间内找出教材当中的优点和缺点，这些优缺点往往都是较为客观的并不带有太多的主观意识。其实大数据对于教材编写的影响仅仅是大数据对于高校教育管理影响的一个侧面，无论是对于学生经常进入的误区统计，还是对于各个教室教育效果的统计，都在对整个教育管理的理念与思维进行着根本的改变。

(二)大数据时代对高校教育模式进行了创新

在传统的高校教学当中尽管大部分高校课程都是开放式，可以让非本专业的学生进行旁听，但是这种模式却依旧使得教学资源较为集中化，一个高校的教育资源仅仅能集中在其高校本身而无法向其他高校扩散。但是在大数据时代，这种集中化的教学模式将得以根本性的改变，教师可以通过互联网将自己的课程上传到网络当中让学生在网络中听课，一方面可以让学生反复的听课以加深印象和掌握其中的重点，另一方面这种网络化教学所面对的受众是更为广泛的，无论是高校内在读的学生还是其他高校的学生乃至社会人员都可以进行听课，从而使得高校教育不再仅仅限于其一所大学之内，如今这样的网络化教学模式实际上已经悄然来到，例如目前最为流行的MOOC，MOOC集中了优质的教学资源使学生无论身在哪一个大学内都能享受到顶级大学的教学资源。MOOC对于我国的教学资源不均衡现象有着很好的改善，它除了具有其他在线课程教学所具备的优点之外还具备着一些其独特的优点。其实这种在大数据时代下所产生的网络教学模式都与高校教育管理的影响也是十分深远的，使得其不仅需要对传统的课堂教学进行管理，其同样需要将精力放在网络教学方面，以保证其整体的良好教学效果。

(三)大数据时代对高校教育的评价模式进行了创新

在教育评价中利用大数据进行分析，运用技术层面来对于教学进行评价与分析从而对整体的教育综合质量进行提升。大数据时代的到来使得其对于教育的评价不在局限于主观的臆断和个人的经验之谈而是变为了一种具有数据支撑的客观评价，其可以通过在各类教学平台上学生对于各个导师课程的点击量进行统计也可以活跃度调查来对整个教育评价进行数据支持。

二、大数据时代下高校教育管理的发展趋势

(一)增加高校教育管理的预知性

未卜先知或许听起来是较为玄幻的一种说法，但是这种说法在未来的大数据时代当中却变得越来越有依据和底气。我们通过对大数据的分析可以对任何事物的未来进行一个较为客观的判断，虽然这个判断未必是百分之百正确的，但是这样的可能性却是极高的。对于高校教育管理员其实也是如此，高校可以通过对学生与教师各类日常生活活动以及教育活动的数据分析找到学生目前所普遍存在的问题，这里包括了在教学活动中和生活中的问题，并且也可以对未来这些问题的发展趋势做出一个较为合理的判断，其整个过程都是有着各类数据作为支撑的，因此其准确性还是能够有所保证的。大数据的预知性在未来必然会在高校的教育管理当中被越来越多的应用。

(二)高校教育管理将要求教师需要一定的数据分析能力

在未来的教学活动当中高校教师不仅需要优秀的教学能力，其还必须拥有一定的数据分析能力，因为在未来摆在教师面前的不仅仅是一个个的课程方面的难点重点，还包括了各类学生的数据信息，教师必须通过对于这些数据的分析来得出在未来的教学活动当中应当侧重于哪里，又将精简于哪里，从而使得其教学更加具有效率和实用性。

三、结束语

大数据时代的到来对于高校教育管理工作带来影响是一个必然的存在，并且在未来高校的教育管理模式必然也会以创新作为出路，只有在教育管理方面进行创新才可以使得高校的教育更加具有效率，也更加能够使得其培养出的人才对社会更加有益。

参考文献:

［1］中国互联网络信息中心．第34次中国互联网络发展状况统计报告［R］．2014．

［2］教育部．教育信息化十年发展规划(2011－2020年)［Z］．2012．

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关键词：大数据时代；计算机；网络安全

随着社会的发展和科技的进步，大数据时代势不可挡的袭来。大数据时代具有两面性，它一方面可以为人们提供更高速、高效、便捷的网络服务，另一方面也衍生了大量的网络安全问题。基于此，我们必须明确这些问题，并采取科学有效的措施加以解决，以期促进信息技术的发展，最大程度的发挥大数据时代的积极影响。

1大数据时代下常见的计算机网络安全问题

1.1自由化趋势影响网络安全

大数据时代为我们创造了一个开放式的网络环境，越来越多的人利用计算机系统办公、学习、传输数据，这种自由化网络发展趋势带来便捷网络服务的同时，也带来了一定的网络安全隐患。比如数据信息安全性的筛选不到位，让不法分子抓住漏洞制造病毒，先侵入个人计算机系统，然后在互联网范围内大肆传播，导致计算机网络大面积瘫痪、无法正常使用。

1.2云数据经常受到黑客攻击

大数据时代给人们带来的重大利好之一就是云数据，云数据的云端存储功能非常优越，既不占用系统内存，也可以一键下载和传输，还能对海量的信息数据进行智能化分类，给人们的网络生活提供了极大的便利。但正是因为云数据的功能优势，使它成为黑客的重点攻击目标，一点云端的安全防护被黑客攻陷，很多重要的数据信息就会遗失或外泄，如何避免云数据遭到黑客攻击，是当前计算机网络安全亟待解决的问题。

1.3个人隐私信息得不到保障

在大数据时代，计算机网络基本普及，人们使用计算机网络办公、学习已经成为常态。人们想要使用各种各样的网络软件，就必须输入个人信息才能注册、登陆，这些个人信息都得不到保护。此外，还有一些不法分子通过用户的Cookie浏览记录窃取个人信息，然后贩卖用户的个人隐私信息进行非法盈利，相信很多人经常收到一些垃圾短信，这都是个人隐私信息被窃取导致的。

1.4网络消费存在安全风险

在大数据时代，网络消费已经成为人们的生活方式，人们利用计算机网络购物、缴纳各种生活费用，非常的方便。但是网络消费必然涉及到资金，这正是容易发生网络安全问题的重灾区。很多不法分子会侵入用户的消费账号窃取个人资料，甚至利用一些个人隐私信息入侵资金账号，比如转走资金账号中的钱或者盗刷银行卡等等，这些计算机网络安全问题都给人们的网络生活、信息安全和资金安全带来巨大威胁。

1.5供应链数据得不到有效防护

供应链将各个计算机网络用户紧密的联结在一起，这些用户有的是企业、有的是个人，他们通过供应链进行信息的传递和数据资料的传输，不仅可以提高信息的流转效率，也为工作和生活带来了极大的便利。但是目前的供应链数据缺乏可靠的防护，尤其是一些涉及到企业机密的数据信息，在供应链传输过程中经常遭到黑客攻击，导致重要资料泄露、遗失，这不仅是计算机网络安全问题，而且极不利于市场经济的和谐发展。

2大数据时代下计算机网络安全的防护措施

2.1利用防火墙构建基本的系统保护屏障

虽然计算机网络系统本身具备一定的安全防护能力，但是对于应对层出不穷的计算机网络安全问题来说还是远远不够的。从本质上来说，计算机网络安全问题就是不法分子运用网络技术去破坏计算机防护系统，那么想要避免安全问题的发生，就必须从技术层面切入，不断强化计算机的系统防护能力。防火墙是目前最常用的计算机防护技术，它既可以提高计算机的系统防护能力，也能满足多数网络用户的安全防范需求。因此，在大数据时代应对计算机网络安全问题过程中，我们建议企业和个人都安装防火墙，一方面可以为计算机网络构建最基本的系统保护屏障，另一方面也能定期检测外部系统潜在的安全风险，从而做到防患于未然，将计算机网络安全隐患隔绝在保护屏障之外。

2.2利用病毒检测技术消除病毒威胁

计算机网络系统遭到病毒侵袭是最常见的网络安全问题，随着大数据时代的不断发展，病毒的类型不断增多、防护难度也越来越高，这些都加大了计算机网络安全防护的阻力。与其在计算机系统遭到病毒破坏之后再进行修补，不如在病毒入侵之前就采取杀毒措施，将病毒扼杀在萌芽状态。目前，我国的网络病毒检测技术已经较为成熟，可以检测并杀灭大部分常见的网络病毒。基于此，面对大数据时代频发的计算机网络安全问题，我们倡导企业和个人积极运用病毒检测技术，一方面可以妥善消除病毒威胁，另一方面也能营造健康和谐的网络环境。比如，企业和个人用户可以在计算机系统中安装杀毒软件，利用杀毒软件的检测功能及时发现系统病毒，同时杀毒软件还可以对计算机系统的薄弱环节加强防护，一旦发现网络病毒的入侵痕迹，就会发出预警提醒并自动将其杀灭，使计算机网络免受病毒的侵扰，从而提高系统的安全性与可靠性。

2.3使用正确方法操控计算机，严防网络黑客

通常来讲，计算机网络系统如果安装了防火墙和杀毒软件，就具备了较为完善的安全防护能力，但世事无绝对，计算机网络系统由人使用和操控，人的行为是不可控的，这种不可控性为计算机网络安全带来了很多不稳定因素，尤其是置身于当前的大数据时代，计算机网络的用途趋向多元化和复杂化发展，网络用户也在不断进行尝试和摸索，尝试的结果是未知的，摸索的过程也很容易碰壁，一旦触发了系统漏洞，就会给计算机网络安全造成威胁。大多数情况下计算机网络安全问题的成因，并不是防护措施不到位，而是因为使用者采取的操控方法不当，导致计算机系统出现漏洞或者埋下安全隐患，进而为病毒入侵和黑客进攻提供了机会。面对这种不良局面，网络用户必须充分考虑到大数据时代的开发性和两面性，在开发和利用各种数据优势和软件功能时，认真阅读使用指导和注意事项，采取正确方法操控计算机，尽量不要涉足陌生的网络领域或者尝试使用冷门的操控手段，这样一方面可以严防网络黑客，使病毒和黑客没有可趁之机，另一方面也能妥善规避可能发生的网络安全风险，将安全问题限制在可控范围内。在具体的策略实施方面，对于目前大部分使用Windows操作系统的网络用户来讲，如果因为操作方法不当造成系统漏洞，可以运用下载系统补丁的方法修补漏洞，从跟不上提高计算机系统的安全性和稳定性，进而解除病毒和黑客的入侵危机。除此之外，下载补丁只是一种补救措施，对计算机网络产生的安全防护作用也不是万无一失的，特别是面对日益更新的系统病毒，有些系统漏洞一旦形成是无法修复的。基于此，网络用户除了要注重使用正确的计算机操作方法之外，还应该定期对计算机系统进行维护和病毒检测，通过多层次的安全防护，不断完善系统的保护屏障，增强计算机系统安全性与可靠性的同时，也能营造健康的网络生态。

2.4对数据信息的存储和传输进行加密处理

数据信息的存储和传输安全一直是大数据时代下计算机网络安全防护的重点和难点，想要避免重要的数据信息被不法分子破坏和盗取，采取有效的加密处理措施是非常有必要的。目前大部分网络用户都使用静态密码对数据信息加密，虽然具有一定的效果，但还是容易被黑客破解。基于此，升级信息数据加密技术刻不容缓，在静态密码加密的基础上，我们建议网络用户叠加动态口令加密的处理方式，一方面可以让信息数据的加密数据得到升级，另一方面也能给数据信息的存储和传输再增设一道安全屏障，从而使大数据时代的科技优势得到最大程度的发挥。

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【关键词】大数据 计算机信息处理 技术研究

大数据广义上指的是无法在一定范围内进行常规捕捉和管理的数据，是需要新模式和新方案来进行信息收集的。而我国计算机技术的发展带来的结果是网络用户的迅速增长，因此产生的数据量也是非常庞大的。所以这也使得我国的计算机技术要进行全面革新来面对时刻增长的计算机数据，这也是大数据时代下的必然趋势。

1 “大数据”的具体内涵

1.1 基本含义

大数据从字面上理解为数据量大，换而言之就是目前的计算机技术无法将这些数据庞大的信息进行整合和分类，并进行传输。而现阶段对于大数据的具体范围还没有非常明确的定义。

1.2 大数据的优势

1.2.1 数据传输速度快

数据传输速度是大数据的第一大优势。随着网络在我国的普及，计算机用户数量增多必然导致数据的增多，因而用户的需求也会随之提升，所以这就需要对数据进行快速分析整理，并将结果进行传输。而大数据时代下，数据处理已经有了迅速的发展，信息传输速度不再受限于计算机技术。

1.2.2 信息多样化

信息多样化是大数据时代的又一显著特征。在计算机技术不发达的年代，传输信息主要通过文本或是网页的方式，这样的方式不仅效率低，且传输的信息内容单调，缺乏即时性。而大数据的出现很好地解决了这一问题，现如今多样化的数据传输媒介和丰富的格式也给计算机技术带来了质的变化。音频、视频、图像等传输手段更广泛运用于现阶段的信息技术之中，在未来也将继续运用。

2 大数据时代的变革

大数据时代是计算机技术发展的一项重要标志，也是该行业的历史性的进步，对广大用户都产生了重要的影响。现如今，无论是政府机关还是事业单位，亦或是个人，都是大数据时代下的用户，大数据也加深了各方之间的联系，使信息能够更广泛传播，资源共享更为便捷，这也给企业的发展起到了积极的促进作用。然而，在这一过程中仍然有一些我们应该注意到的问题，这些问题如果不能妥善解决，势必会制约大数据时代下计算机技术的发展。在笔者看来，这是一个机遇和挑战并存的过程，具体表现如下。

3 大数据技术的主要体现

3.1 预测分析技术

这项技术是一种对于数据的挖掘和解决方式，可以在数据中实现对于未来结果的计算。在现阶段，很多企业利用大数据来所信息进行收集，并进行模型优化，从而来提升企业的管理水平和业务水平。而用户也可以根据自身需要将这些功能进行选取式利用，从而为各个行业的工作提供便利。

3.2 数据处理技术

包含分布式存储技术好和可视化的数据技术。前者是指利用多台存储器会数据进行分类，是提高系统适用性和稳定性的有效途径。而后者可以对不同种类的数据源进行直观显示，从而将信息展示在用户面前，便于信息的实时分析和资源共享。

4 大数据时代下计算机技术的机遇

网络已经普及于我国的日常生活了工作之中，并在各个领域都发挥了重要的作用。大数据的显著特点就是信息量大，工作要求也更高。尽管在现阶段的计算机技术下处理这些信息仍然有很多需要优化和改进的地方，但是其未来的发展趋势还是非常令人满意的。以一般的公司为例，一个公司进行大数据的管理，可以有效提升每个部门的工作效率，并加强管理层和基层的交流，减少工作中产生的各种突发问题。另一方面，可以让各部门之前形成良好的工作配合，在人力、物力、财力上都做到节省成本，从而让企业能够在激烈的市场竞争中占据重要的地位。又例如在工厂中进行大数据的处理分析，能够有效地了解到市场动态，捕捉市场信息，从而了解到消费者的具体需求和喜好，能够针对性地生产出消费者需要的产品，对于工厂的发展会起到积极的促进作用。因此不难看出，大数据时代下，计算机技术的发展会有很多机遇，只要善于把握，必将能取得令人满意的结果。

5 大数据时代下计算机技术的挑战

5.1 对于存储技术的新要求

巨大的数据信息量必然给未来的存储技术提出了更高的要求，而用户的需求也会随之增加。为了保障用户的体验，就需要在信息处理能力上进行完善和优化。例如在硬件设备、网络宽带等方面就要进行更新，以应对大数据所带来的冲击。无疑这是一个工作量非常大的工程，也需要不断地学习和探索。

5.2 对于信息安全的新要求

信息安全是用户最为关心的问题。在近年来，我们时常看到用户的身份证、个人资料等信息被无故泄露，导致一系列问题的产生。这些信息安全问题产生的原因就是数据的分类和管理不到位。而未来的大数据时代，信息量将比现在有成倍甚至几十倍几百倍的增加，那么如何在这些巨量的信息中保障每个用户的个人信息安全，就成为了未来的一大挑战。网络黑客和各种不法分子也早已熟练运用计算机技术，因此也要求研究人员在未来要针对性地在信息保护方面做出技术上的改进，从而保证用户的信息安全，才能是计算机信息处理技术朝着更加稳定和正确的道路上发展前行。

6 结语

通过研究，可以看到大数据时代下，现阶段的计算机信息处理技术仍然有一些缺陷，在技术层面上需要进行变革和创新。但是随着我国经济水平的不断发展，信息技术也将随之得到提升，未来的云计算机网络必将发挥重要的作用，更加广泛地运用于人们的工作和生活之中。可以肯定的是，计算机信息处理技术是一个潜力巨大的项目，虽然面临着挑战，但是我们要对未来的研究具有信心，相信在未来我国的计算机信息处理技术必将处于世界领先水平。

参考文献

[1]耿冬旭.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术分析[J].网络安全技术与应用，2014（01）：19+21.

[2]冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014（05）：105+107.

[3]斯日古楞.大数据时代的计算机信息处理技术分析[J].电子技术与软件工程，2014（01）：203.

[4]吕敬全.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术分析[J].信息与电脑（理论版），2013（06）：126-127.

作者简介

熊朝廷（1981-），男，四川省绵阳市人。现为四川九洲电器集团有限责任公司工程师。研究方向为电子信息。

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关键词：金融产业大数据时代挑战机遇

一、大数据的简要概述

（一） 大数据的概念。大数据也被称作巨量资料，是指必须通过全新处理方式进行处理后才可具备更高决策力、 自动分析力的数量庞大、增长率高、多元化的信息资产。最开始，大数据的作用在于对网络引擎的需求进行简单地描述，同时对海量数据进批量管理与分析。随着社会的不断发展，大数据的含义也逐渐开始扩展，涉及的内容包括了数据处理速度以及质量。

（二 ） 大数据的发展趋势。在互联网技术飞跃发展的时代中，人们对于大数据的关注度逐渐升高。作为目前主流的大数据，它的战略意义并不仅仅体现在海量数据的掌握方面，更多地在于对一些利用效率较低的数据进行专业、系统地再处理。简单来说，若我们将大数据看作是一个产业链条，那么这一产业链条中盈利最高的部分就在于大数据的加工处理，在各种加工处理的作用下，数据能够实现大规模的价值增加，从而形成推动革命发展的力量。

二、金融产业在大数据时代中面临的机遇与挑战

（一）金融产业面临的机遇。金融产业是大数据的核心生产者，而大数据为金融产业带来的价值也是极高的：金融产业是一种信息高度密集的服务型产业，在运行过程中形成的各种消费记录、贷款记录等都是大数据的产生来源，任何一家金融企业都会在IT设施方面大力投资，因此这些企业中所储备的海量信息能够被充分利用。随着互联网技术的不断普及，金融产业的信息化建设进程也逐渐加速，各种电子信息化金融产业都在金融产业中得到了快速的普及，电子银行、快捷支付等金融产品逐渐走进了人们的生活。这一趋势的持续发展必然会产生海量的金融数据，各种由银行、证券公司、电商输出的非结构化数据将进入数据库中，被收集起来，并通过云计算技术汇总在一起，经过分析后形成多元化数据库。

站在金融产品销售的立场上来看，大数据具有客户需求识别、分析的强大功能，能够开展个性化营销等一对一业务，为客户提供更好的服务。站在风险管理学的立场上来看，大数据这种途径与角度多样化的数据来源能起到对数据深入分析的作用，帮助金融业对市场情况进行及时监控，降低金融风险。由此可见，金融行业在大数据时代中即将面临一场空前的机遇。

（二）金融产业面临的挑战。机遇与挑战永远都是并存的，大数据时代的来临为金融产业带来的不仅是机遇，还有许多前所未有的挑战。

首先，传统金融机构的压力。由现阶段的情况来看，金融服务行业的准入门槛已经被放宽，对于传统金融机构拉屎，他们更期望能够凭借自己独特的优势来占据更多的市场份额。而事实上却并不乐观，传统金融机构的组织架构以及运作规则过于陈旧落后，无法将自己的优势充分发挥出来，在市场中处于劣势地位。例如，目前在网络支付市场中占额最高的企业非支付宝莫属。在大数据时代中，金融机构能够获取更多的非结构化数据，任何用户的上网行为都以数据形式储存在数据库中，这样更有利于金融企业对用户需求的分析，从而促使金融行业的发展。

其次，数据基础设施的压力。任何一个完整的支付流程都是由交易前、交易中、清算、结算、交易后五个环节所构成，其中每一个环节还可以拆分成为若干个细节，每一个细节都由专门的机构进行管理，同时这些环节的运行也必将会带来海量的数据与信息，这些海量信息的相互传递也必然会对支付流程中各基础设施的正常运行造成一定程度的影响。

三、如何应对大数据时代带来的机遇与挑战

在机遇与挑战并存的大数据时代中，金融产业的应对策略关键在于，必须坚持在保持传统机构优势的同时探索新型金融机构的创新方法，实现全方面、多角度的发展。以顶层设计作为出发点，顾全大局，始终以顾客需求与期望为关注焦点，努力构建适用于金融机构的大规模数据库，同时也不能忽略信息化安全的保障工作。这一工作必须基于两大类设施才可实现，首先为软件设施，主要由大量金融产业以及数据处理人才构成，用来保障所有大数据能够获取足够的储备空间，以此来确保金融机构具有充分的能力以及技术来保留大数据信息的原始化，此外还应强化金融企业的内部控制，保障金融企业获取并管理的用户数据的安全性，避免泄露并遗失。其次为迎接设施，主要由IT设备以及信息安全管理系统构成、IT设备主要是用来收集、整理、处理并分析金融机构所获取的金融数据，并确保它的集约化管理，为金融机构以及用户创造更多的便捷，使双方都能够以最快的速度、最便利的方式来获取自己需要的数据。此外，还应在技术水平方面实现信息化安全管理系统的完善，通过身份认证、数字证书等安全认证方式来提高数据的安全性，使数据安全等级实现质的飞跃。

四、结束语

综上所述，大数据时代来临所造福的对象不仅仅为金融产业，它对各行各业都产生了积极的影响。金融大数据的意义也不再局限于自身，它是伴随现代化社会中日益发展的计算机网络技术而产生的，包括了多种来源、多种功能的非传统数据。正是这种金融大数据才使我们的生产与销售行为发生了巨大的改变，同时也影响着企业与消费者，甚至对于传统的市场竞争性质也具有一定的改变作用。在未来，金融大数据对于金融产业，甚至是整个社会的影响也将越来越大，为我国社会经济的发展作出极大的贡献。

参考文献：

[1]孙浩. 大数据的挑战与迎对[J] . 金融电子化. 2012. （ 07） ： 51-52.

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【关键词】大数据；电子商务企业；消费

一、引言

随着信息化时代的不断发展与深入，在网络环境下，电子商务已经成为人们消费的一大主流趋势。由于电子商务的便捷性、易购性，消费者对电子商务消费形式的依赖程度也越来越高。同时科技的飞跃式发展使得计算机、智能手机、移动终端设备的普及程度越来越高，人们的日常生活“痕迹”逐渐变得可追踪可记录。消费者的行为轨迹也通过网站点击率、访问量以及其他多层次多维度的相关网络数据得到跟踪和描述。海量信息已悄然堆积起来，而近年来数据的采集、存储、分析等技术也已经上升到一个新高度，这使得我们真正进入了大数据时代。王惠敏2015年对大数据背景下电子商务的价值创造与模式创新进行了研究，分析了大数据环境下电子商务精准营销、产品创新、价值链协同、服务模式创新等方面，得出了基于大数据的按需定制、线上线下融合、互联网金融等创新模式。2014年，邓志超等人对大数据时代的电子商务服务模式革新展开研究，认为大数据时代的到来为电子商务带来观念的转变以及对数据的新管理模式，使得数据的实际应用更能与企业运营结合，促使服务模式的革新。因为大数据的重要趋势就是数据服务的变革，针对消费者的特性提供相应的个性化服务。研究大数据时代背景下电子商务消费者的消费行为，有利于电子商务企业进行精准定位，满足消费者需求，为消费者提供更好的服务，为电子商务企业打造核心竞争力提供科学依据。

二、相关概念

（一）大数据大数据（bigdata）这一术语早在20世纪80年代就已出现，但长期以来都只在计算机以及信息工程等领域有所运用，影响力不强、价值辐射面也不够广泛。而近年来，云计算、Hadoop等大数据处理技术得到跨越性发展，到2016年，大数据的发展年真正到来。大数据既是基础性的资源，更是重要的生产力，它推动商业模式发生变革，改变着人们的生活方式，大数据正在开启一个全新的时代。关于大数据的概念，虽然已有很多学者进行研究，但目前仍未达成一个相对明确的定义。一般来讲大数据就是指数据的规模非常之大，还包括数据的结构性、复杂性、关联性以及可读取性等特征，且大数据不仅是指那些能够被最终挖掘出社会价值的海量数据，还应该包括大数据相关技术与工具。（二）消费研究电子商务企业在大数据时代下的发展新方向，谋求更好的发展，就必须全方位分析消费过程中相关的全部因素，即：消费客体、消费环境以及消费主体。消费客体是指消费的对象，就是消费的产品或者服务；消费环境是指消费活动发生的环境即消费外部条件，根据《消费经济学大辞典》的解释，消费环境通常包括自然消费环境、人工消费环境以及社会消费环境三个部分。本文着重看人工消费环境，是指专门由人类创造出来的消费环境和条件，例如店铺选址、装潢、水电、灯光效果等等；消费主体是指产生消费行为的个人或单位，是消费市场的主体与核心。需要注意的是，为着重电子商务的研究，本文中所指的消费环境指的是消费过程的人工消费环境，也就是由产品或服务方所提供的交易场所环境。对于电子商务而言，人工消费环境包括网站的设计、排版、色彩搭配、图文、视频、音频等相关建设。本文所指的消费主体针对的是个人。换言之，本文的消费可定义为单个顾客通过各种网络途径进行挑选、购买和电子支付、获取售后服务等一系列综合性消费服务，进而实现网上购物的行为。

三、大数据时代电子商务变化

（一）消费客体的变化在大数据时代，消费者可以从数据库中轻松获取关于这一产品庞大的原材料数据、生产技术数据以及历史使用者反馈数据等相关数据，并通过专门的数据处理分析技术得到产品的质量报告、性能报告、适用范围报告等等一系列便于顾客参考于辨别的科学描述，帮助消费者做出更加理性的消费决定。除此之外，同一产品在不同销售平台或卖家出现，顾客无法快速对比这一问题也将随着大数据的发展得到解决。大数据使得一切的活动都变得有记录可追踪，当消费者浏览某一产品时，网站搜索引擎可以利用大数据找到提供这一产品或服务的所有平台和卖家。并生成上文所提到的相关报告，并根据这些报告按类别排名，便能实现顾客对这一产品的全方位对比，并且根据自己所看重的方面来选择最佳产品。因此，大数据时代的电子商务有助于卖家提供品质优良并且具有独家特色的产品。（二）消费环境的变化消费环境也在发生巨大的变化，消费者对于消费客体附加价值的重视程度日益剧增，并且呈现出多样性、多元化的特点。广大商家必须高度重视消费者对于产品附加价值的追求，电子商务行业也不例外。电子商务企业的战场便是各个展示商品的网站，大数据时代的到来不仅仅简单的要求电子商务卖家的网站如以往一般将商品用图片、文字、视频等元素进行描述，更重要的是要讲求描述过程中的诚信问题，为消费者搭建一个可以安全购买、放心购买的消费环境。在大数据时代，卖家任何一点的虚假广告、不良记录都将会被记录和分析，甚至会在各个卖家网站上出现该商家的从商信用报告。这就加大了商家为谋取暴利出现欺骗消费者现象的成本，迫使商家提高商品描述质量，从根源上杜绝了名不副实、虚假广告等现象的出现。此外，大数据时代的电子商务环境相比以往是一个更加开放的环境，人们更容易对同一商品进行不同平台不同卖家的对比，消费者挑选空间扩大，企业间竞争更激烈。这就使得商家不仅仅要做好自身的网站建设工作，还必须与竞争对手进行细节比拼，在页面上下功夫，在诚信描述的前提之下尽可能的利用消费环境吸引消费者的眼球，让其产生深入了解产品和商家的兴趣。（三）消费主体的变化1.消费者能够更直接的获取和筛选有价值的外界评价信息。在大数据时代到来之前，消费者也可以相对方便的从各个电子商务平台的买家评价和各种社交平台上获取上面平的各种信息与评论。但是这样一来信息量暴增，消费者往往在各说各话的商品介绍和评价信息中失去了权衡利弊的理性，无法真正判断这些信息的可靠性和可借鉴性。因此，信息虽多却毫无意义。相当于消费者的行为并没有真正意义上的受收到这些外界评价的影响。但是随着大数据时代的到来，利用大数据相关技术的分析、挖掘与展示等便能快速处理这些来自各个网站、软件和平台上的介绍和评价信息，为消费者提供更好的消费引导，让这些数据和信息变得有意义有价值。2.消费者的选择多样化、个性化趋势明显。消费者需求也从产品自身的核心价值逐渐向期望价值和附加价值转移，在获得商品功能服务的同时更希望凸显自我的特色与个性，不愿走寻常路。大数据时代下，利用数据挖掘出来的很多实用技术成品已经打入市场，为消费者追最求个性追求自我提供了可能与便利。例如一些电子商务卖家已向消费者提供了免费的3D模拟试衣间，根据消费者信息与历史数据对试衣效果进行评估与建议，让消费者能够在电子商务这样一个虚拟的购物环境中体验线下试衣的效果过程，并且根据自己的喜好、身材等选择自己想要的服饰。很大程度上排除了很多顾客在电子商务挑选衣服时喜欢但又不确定上身效果这样的忧虑。3.消费者对于商品品牌的重视程度有所下降。传统的电子商务品牌知名度和美誉度很大程度上受到产品的质量、顾客的忠诚度以及业界口碑等因素的影响。一方面，大数据时代背景下的生产科学和技术都已经有了质的飞跃，社会整体的生产水平不断提高，生产厂商技术也大有进步，使得普通的商品与已有的品牌商品质量差距不断缩小；另一方面，大数据时代的数据更加精确更加科学，这就使得各个电子商务卖家的相关评论数据发挥其巨大的利用价值，无论品牌与否，消费者都能够快速全面的了解产品本身，从而做出判断。因此，消费者会更多的将注意力集中在产品自身的价值与服务商，而不像以往那般重视产品的品牌与出处。

四、大数据时代的电子商务企业的发展建议

（一）充分利用大数据技术了解消费者需求以及行业动向经过信息时代的积累，海量数据的原始积累已经实现或部分实现，而大数据时代的主要任务就是将这些数据挖掘出来，进行整合处理，使隐藏在这些数据下的社会价值和商业价值得以凸显并加以利用。目前，大数据在电子商务行业的应用已有很多，比如说基于web来挖掘和发现消费者的网络浏览偏好、内容以及消费决策等数据对消费者进行实时分析。同样，还可以根据收集到的同业竞争对手的经营战略、投资方向等历史数据，对其进行分析与预测，观察行业领头羊的发展动向，从而了解更多行业内外部信息，适应瞬息万变的内外部环境，准确把握行业未来的发展趋势。（二）利用大数据做好消费者定位，开展精准营销电子商务拥有便利、易购的特点，这一特点是电子商务的优势但也为其带来了更大的竞争。电商市场上，可以说所有地区的同质产品都成了彼此的威胁，竞争相当激励。再这样环境之下，电子商务企业应该利用大数据对所销售产品的消费人群进行精准定位。这里所指的消费者定位应该包括消费者的消费行为习惯定位与消费者的网络区域定位两个方面。消费者的网络区域定位是指某一产品的目标客户经常浏览的网络平台。（三）科学缩减库存，按订单存货由于信息掌握不完全，对市场把握不清晰，企业极易做出作出错误的决策。大数据时代的信息将会更加全面具体，并且随着大数据技术的发展会使得信息的获取和传递畅通无阻。今后的企业若能真正利用好大数据，所有的决策都将做到有据可循有理可依。电子商务企业能够准确无误的将消费者的需求反馈到生产商那里，就能够按需库存，不再盲目的“跟着感觉走”，可以说是能够实现按订单“私人定制”。因此，电子商务企业应该利用大数据科学缩减库存，按订单存货，降低库存积压带来的商业风险。（四）与大数据相关企业合作，做专业分析随着大数据时代的到来，大数据行业相关的企业应运而生，并且迅速发展壮大起来。比如近年来出现了大量的数据租赁公司、数据分析公司、决策外包公司等基于大数据研究的专职公司，这些公司有这专业的大数据挖掘、分解、降维、处理、分析和应用团队，能够运用专业技术读懂大数据中隐藏的价值，为各行各业做出合理的评估预测，为使用者提供科学的决策依据。当然，电子商务也不例外，电子商务企业应该抓住机会，与专业的大数据行业公司进行合作，更好的把握大数据时代的机遇。（五）提高数据系统建设质量，做好信息安全保障工作

大数据时代也同样有它自身所存在的问题，当前，最为突出的问题便是信息安全、隐私外泄的问题。消费者在进行线上消费的过程中必定会将个人信息透露给网站和商家。大数据时代，这些数据与信息都变得相对透明、公开、容易获取，社会上一些骗子窃取消费者信息甚至与某些不良商家合伙进行诈骗的现象时有发生。为了保障消费者的权益，电子商务企业就必须加强自身职业素养，提高警惕，重视网站建设质量，做好信息安全保障工作，为消费者营造一个安全可靠的消费环境。从根源上杜绝消费者信息泄露的现象。

五、总结

大数据时代，数据无处不在，我们可以用数据表达一切我们追求的东西———利润、个性、效率、速度等等，而这些数据聚集起来便可以构成一个多维度网络，将行业、产品或者是消费者的各种特性反应和描述出来。大数据研究者对这些数据进行研究，从中截取有用信息，对研究对象有更深入更科学的认识，并为其发展趋势做出分析与预测。在电子商务这种虚拟市场中，大数据的应用尤为重要。总之，电子商务企业要以消费者为主体，以消费者需求为导向，依托互联网的便利条件，借助大数据的相关技术和应用，引导、助力企业的发展。

参考文献

[1]王惠敏.大数据背景下电子商务的价值创造与模式创新[J].商业经济研究，2015，(07):76-77.

[2]刘志超，陈勇，姚志立.大数据时代的电子商务服务模式革新[J].科技管理研究，2014，(01):31-34

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【关键词】大数据时代;高校学生;教学管理

高校的管理工作确定了“以人为本”为主的建设目标，学生的管理在高校管理工作中占据着首要地位，因为这个关乎着学校整体的教育水平，学校教育是国家发展的根本。自从大数据的面世，便以一种飞速的状态在全球发展起来，并且这样的发展趋势已然成为了继云计算之后的一种新技术发展潮流。目前，我国的高校发展规模日益壮大，招生人数逐渐增多，由此可见学生管理工作是高校管理的重要部分，加以当前大学生的超前思想观念，其中所带来的问题直接影响着学生的全面发展，同时也加大了学生管理工作的难度系数，但是大数据的高校技术处理能力能有效提升学生管理工作的效率和质量［1］。

一、大数据的内涵

大数据不单单是指大量的数据，它不仅代表着数据的信息量庞大，还包含着后面的显性的数据分析手段和方法。目前还不能以一个统一的说法来为大数据进行定义，因为它是一种新型的技术发展模式，不能对其进行简要的下定义。在21世纪下，学校教育的体系、内容、管理等各个领域均发展着变革，力求满足学生的全面和谐发展，打造终身化、网络化、全民化等的学习型社会。在新格局下，近几年的高校招生规模逐年扩大，学校的教育场所增大、学生人数的增多等现象，这些势必会为高校学生的管理工作带来新挑战，然而传统的教育教学模式已经不能满足当前的高校学生管理工作，面对高校学生管理工作出现的问题和难点应主动去尝试运用大数据的分析模式来解决。现如今很多高校已经具备了大数据的信息技术，并且在研究如何运用大数据的分析能力巧妙地处理学生学习和管理工作面临的问题，从而给高校的学生管理工作带来更好的效益，这个对高校的教育研究者提出了新的要求。比如在美国的德克萨斯大学，学生们在用户的行为异常时就通过利用大数据的分析能力来解决［2］。

二、大数据在高校学生管理工作中的作用

(一)有利于高校学生的身心健康发展。高校大学生如今面临着巨大的压力和责任，比如学习、就业等方面的压力;为社会的发展贡献自身价值的责任，同时还有多元化的社会文化的影响，这些均使学生很难形成强有力的心理素质，而大数据的分析能力技术，就能很好地对高校大学生的心理发展状况进行有效的疏导，比如建立一个心理咨询的网络平台，对一些敏感的事件进行防御措施，以及有效地对问题学生进行针对性的疏导。

(二)提升高校管理工作者的评价程度。高校利用大数据的信息技术能力，能对教育管理工作者的教学历程等进行全程化记录，并且通过展开大数据的分析对教育管理工作者的教学历程和成长发展提出优化的策略，这个对于提高高校管理工作的创新与高效实施具有重要的意义。

(三)体现民主化的管理工作。大数据的信息技术能力能够充分体现高校管理工作的民主化特点，推动着高校学生的管理工作，从而在此基础上能提高高校学生管理工作的质量，高校依托数据技术，管理工作的信息化程度得到了有效的全面提升，高校的教育管理工作者能更好地听取学生们与教职工的意见，同时对这些问题也能很好地进行改善，从而大数据技术的运用实现了高校学生管理工作的民主化发展。

三、在大数据下高校学生管理工作面临的问题

(一)高校的信息数据质量差。由于信息化技术的建设道路上，学校教育部门研究开发和购买了有利于学校学生管理工作的不同技术和合适的应用模式系统，这样就导致着数据交换的通用性不高，很难实现现有的系统数据信息达成共享的作用，数据的使用率大大的降低。并且在数据信息的录入过程中经常性地出现数据维护不稳定与不准确的问题，导致数据信息的质量变差。

(二)高校里没有形成完善的大数据管理体系。随着全国高校的快速发展与改革，数据信息的量也大幅度的更新增长，在信息技术时代问世下，大多数的高校管理模式并没有做出相应的变化，管理部门没有得到确立，传统的管理手段与数据管理模式已经不能适应高校管理工作的需要了，并且数据信息的分散，不能得到有效的集中处理，导致了学生的信息变得絮乱不清，数据信息的一致性、完整性差，这个对于数据信息是一种严重的破坏，大数据的使用没能给高校的学生管理工作带来实际成效，并且还造成了阻碍作用。

(三)管理的手段过于生硬不具灵活性。当前我国教育事业正在寻求突破，进行着大范围的革新，主要目标是以培育学生的全面发展，而从实际情况出发，大部分的高校是以培养学生的专业知识能力与训练为主要教学目标，这就导致了学生步入社会对于专业知识的应用能力不足，知识面小，对于一些事物没有较大的格局，责任心低。这些表面上看是学生自身的因素，其实这也与高校学生的管理工作有着莫大的联系，因为很多高校采用的是生硬的管理模式，不具备灵活变通，对学生进行独断的管理，不能促进学生的全面发展。

(四)传统思维模式影响着大数据信息分析。我国大部分的高校，为了解决一些特定时期的特定问题，大多是采用样本的数据分析与问卷调查的方式进行推理研究的。但是在大数据的时代背景下，如果进行着样本的抽样分析，这无疑是在现如今的科技时代拿着刀剑去战场一般，虽然说某些特定的情况下，采取样本分析是可行的，但这已经不能满足当前时代的需要了。

四、大数据的高校学生管理工作的有效策略

(一)构建数据的交换平台。可以把全校的相关部门的数据信息进行有效整合，利用它们的信息数据来构建一个数据学习平台，突出大数据信息的优势，比如，把学校的教务管理、图书管理、校园公理系统等进行整体性的管理，同时还需构建一个公共的交换共享平台，以便学生能够更好地参与到学校的各种活动中来，有利于信息孤岛能够得到消除，不同院校和学校的部门之间的信息交流更加紧密联系在一起，为大数据的信息技术发展提供了强有力的支持。

(二)设立强有力的大数据标准。为了给予大数据的集成与共享提供强有力的保障，需要把高校管理信息标准与自身学校的实际情况进行整合，制定出一个良好的大数据信息标准，首先完善高校学生的编码，并且要规范，还要确保高校教师与学生的编码具有统一性，高校数据信息的准确性得以保证，在此基础上，还需对数据信息与编码进行不时的更新与管理，保证数据信息的安全性、准确性。对一系列的相关规定进行完善处理。

(三)构建权威机构。高校学生管理数据的建设需要与学生管理数据相结合，一方面对于学生大数据管理中出现的一系列问题进行适当的解决;另一方面对于高校管理工作者在管理途中面临的问题也要时刻注意，对于学生管理工作者提供大数据帮助，还要为师生提供大数据的帮助，为高校的领导层提供决策上面的支持，使相关的全部人员都能在其中获得收益，制定多个具体目标，实行层次决策，为高校学生的管理决策提供帮助。

(四)拓展管理工作业务。现在强调推行全面素质教育，一切从学生的实际发展需求出发，为了学生能更好地适应社会的发展，展现自我价值。这就需要高校要加强学生的实践能力，所以高校学生管理工作也要进行必要业务工作延伸，比如加强学生收集相关数据信息的主动性。

五、结语

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关键词 大数据时代；广播电视技术；转型发展

中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2017）180-0071-01

大数据时代的到来，传统广播电视媒体的发展面临严峻挑战，如何在激烈的市场竞争中占据一席之地，已经严重困扰着传统广播电视媒体。要想在大数据背景下实现进一步发展，占据更多的市场份额，传统广播电视媒体必须在技术上实现创新，以便更好地迎接新媒体带来的挑战。因此，传统广播电视媒体必须要对当前的现状进行分析，对存在的问题要有清醒的认识，借助大数据分析的优势，促进广播电视行业的市场开拓。

1 大数据的基本概念阐述

何为大数据？所谓大数是指所涉及的数据规模庞大、内容繁多，难以通过人工进行整理、分析、归纳和处理，但是通过计算机技术的应用能够将数据在一定时间内被观测、截取及解读，是基于云计算的应用模式[1]。随着大数据时代的到来，社会生产和人们的日常生活、工作已经难以离开大数据。尤其是新媒体，它们在发展过程中对大数据的应用，能够最大限度地发挥出自身的优势，从而获取了巨大的经济效益和社会效益。

2 传统广播电视媒体的发展现状

第一，受众逐渐流失。与新媒体相比，传统广播电视媒体劣势明显，在和新媒体的竞争过程中，这种劣势体现地更加明显。比如，在信息传播的即时性和互动性方面，传统广播电视媒体就难以和新媒体竞争，传统广播电视媒体受到的挑战越来越大。第二，传统广播电视媒体对于观众的具体需求，缺乏有效的数据收集途径。由于受众在收看广播电视节目的时候不需要进行登录操作，这也就导致了广播电视媒体无法将观众的播放和收看记录进行数据整合，缺少有效的连接手段，广播电视媒体也就无法具体分析受众的需 求[2]。第三，网络媒体在l展过程中，对受众的需求具有数据整合能力，为受众提供更好的服务，压缩了传统广播电视媒体的生存空间。第四，传统广播电视人才流失严重。由于新媒体的迅速崛起，吸引了大量的广播新闻从业人员的加入，这就导致传统广播电视媒体在发展过程中不得不面对人才流失的问题。

3 大数据时代广播电视技术的转型及发展

3.1 不断扩大信息的采集范围

在实际操作过程中，传统广播电视媒体除了要采集直播信息外，还要采集用户的点播信息。对用户点播信息进行采集，能够更加直观地掌握用户的喜好和需求，相比于直播信息的采集，点播信息的采集更加便利。在用户的评价方面，传统广播电视媒体一定要有效地对用户评价进行整合，使得这些评价信息能够成为有价值、被利用的信息。另外，在节目播放时间的选择上，传统广播电视媒体一定要更加合理，在确定节目的播放时间之前，必须要进行大数据分析，从而确定节目放送时间表。

3.2 改进采编方式

在大数据时代，广播电视媒体在应用新技术的过程中，还要对数据信息进行有效整合，利用专业技术手段将其变为所需的内容。如果将大数据比作一个“工厂”，那么数据处理则是“加工厂”，“工厂”能够实现多大的效益，很大程度上是由“加工厂”的加工能力来决定的[3]。所以，传统广播电视媒体一定要在采编方式上加以改进。首先，运营商要充分利用机顶盒的运转方式去收集受众的信息，这样可以防止播放收视率的弄虚作假，极大提升基本收视指标数据的可信度。

3.3 创新广播电视视角

众所周知，广播电视节目在对事件进行报道的时候，报道的都是已经发生的事件，是对已发生事件的评价和追问。在大数据时代中，由于社会的生产方式已经发生了明显地变化，传统广播电视媒体要想进一步发展，就必须转变对事件的报道模式。新媒体时代，事物之间的关系不仅仅是单一的因果关系，而是转变为以数据为基础的新型逻辑关系。大数据时代对资源整合与分析，能够对未来的发展趋势进行预测，使得人们关注的焦点不仅在过去发生的事件上，在对未来发展的展望上也更加关注。

3.4 强化数据挖掘理念和技术

大数据时代的到来，数据量和数据范围不断拓展，传统广播电视媒体现有的数据采集和数据处理软件已经难以适应时代的要求，在对海量数据信息进行处理的时候，简单的计算处理方式已经不再使用。因此，对传统广播电视媒体而言，必须要在数据采集和处理软件上实现更新，引进先进的数据处理软件，实现对庞大数据库的整理和分析，借助先进的数据挖掘方式和技术形成对数据的充分应用。

3.5 实现智能化客户管理

前文笔者已经提到，在新媒体的强势冲击下，传统广播电视媒体的受众人数逐年下降，传统广播电视媒体的发展面临严峻挑战。传统广播电视媒体在进行技术转型的过程中，对客户进行智能化管理必不可少。当前，IPTV、网络电视以及手机电视等新型终端电视的不断发展，使得受众在观看电视节目的过程中选择范围更大，受众可以通过手机移动终端随时随地观看自己喜欢的节目，这就直接造成了有线电视用户的流失[4]。因此，传统广播电视媒体在进行发展转型的过程中，必须结合有线电视用户自身的实际情况，建立起数据系统，如客户平台、服务平台，将平台所体现出的特征与客户的流失情况相结合，建立起模型体系，实现对客户流失原因的分析，通过分析获取流失的概率，从而为实现客户管理的智能化，提升电视的使用率，提高客户的满足感奠定 基础[4]。

4 结论

总而言之，大数据背景下，数据不仅仅是单纯的数字符号，而是一种重要的信息。大数据时代，通过对数据的计算处理，使其变成具有很高利用价值的数据信息，对行业的发展具有非常明显的作用。传统广播电视媒体的发展在面临严峻挑战的形势下，必须在传播技术上进行创新，扩大数据信息的采集范围，注重对数据的应用，使得事件报道更具说服力，从而促进传统广播电视媒体技术的转型和发展。

参考文献

[1]方远.基于大数据的广播电视技术转型研究[J].科技传播，2016，23（6）：64.

[2]蔡维坚.试析大数据时代广播电视技术的转型及发展[J].科技创新与应用，2016，34（12）：82-83.