大数据时代弊端范文

导语：如何才能写好一篇大数据时代弊端，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 信息安全 隐私保护

互联网的蓬勃发展使得大数据迅猛增长，大数据已成为近年来的热门话题。大数据的应用甚为广泛，无论是在学习、生活中的应用，还是在医疗、交通上的应用，都对我们的生活有很大帮助。但现阶段，大数据的发展还处在不完善阶段，在为我们带来便利的同时，它也带来了很多负面影响，其中，信息安全与隐私保护是亟待解决的问题。如何扩大它的益处，抑制它的弊端，成为我们必须研究的一个课题。

一、大数据综合叙述

1.1大数据的含义

大数据又叫巨量数据集合，指用新的处理模式才可以处理的规模大并且复杂的数据。具有大规模、高速性、多样性的特点。大数据一般来源于人、物、机：来源于人的数据主要是人们在使用互联网时产生的文字、图画、视频等信息数据；来源于物的大数据主要是各类设备采集收集的数据；来源于机的大数据主要是指计算机系统产生的数据。现在，大数据已在多领域进行应用，它的意义不仅在于对大量数据的掌握，更在于如何处理大量信息，使大数据产生更大效益的技术。

1.2大数据的结构特点

大数据与传统数据库相比较，大数据的信息量更大，分析查询更为困难。大数据有五个特征：一是规模大，大数据信息量巨大，2015年已达到8ZB；二是大数据具有多样性，数据种类多种多样，例如文本、图片、音频、视频等各种形式；三是大数据处理具有高速性，信息时代，人们对获取信息的速度要求越来越高，大数据能使你一秒从众多信息中获取你想要的信息；四是大数据具有很大价值性，只要人们对其合理准确应用，就会得到很大的价值回报；五是大数据具有双面性，它是把双刃剑，既能带来巨大效益，又存在很多弊端和负面影响。

1.3大数据的应用目标

大数据在科学、商业、医学等多个领域都有广泛应用，用途大不相同，但总结起来，其应用目标不外乎三种：（1）帮助人们认识事物，并预测事物的发展，为人们采取措施提供依据。（2）通过大数据，不仅可以掌握群体特征，还可以得知个体特征，方便对用户进行个性化服务，以满足个人需求。（3）在信息爆炸的时代，辨别信息真伪尤其重要，错误信息的采用可能会导致严重后果。目前人们已经采用大数据来辨别信息真假，通过大数据来过滤错误信息，为人们筛选出可用的正确信息。

二、大数据目前面临的挑战

2.1个人隐私泄露，带来信息安全隐患

若不能正确处理大数据，就极有可能侵犯顾客隐私，导致个人隐私泄露。因需要保护的隐私内容不同，隐私保护可分为位置隐私保护、标识符匿名保护、连接关系匿名保护等。大数据的错误应用不仅会泄露个人隐私，还可以通过已有信息，对人的行为进行预测，能推测出用户的隐私、兴趣、喜好，甚至能准确定位客户位置。目前，大数据的管理监督体系不完善，搜索和存储技术有待发展，这使得大量隐私泄露，产生不可挽救的损失。

2.2大数据可信性有待考证，带来决策失误

如今大数据已引起热议，一些人对其称赞有加，并从预测性的分析中发现了海量的非结构化数据是否完整，也有一些人称大数据存在很多隐患，不易操控，无法带来变革性成果，因此大数据的可信性还有待考证。大数据时代伴随着信息泛滥，很多数据是没有经过考证的或虚假的，用户很容易受到欺骗并盲目采用，这会导致事件结果产生严重误差，影响事件的准确性，造成严重损失或混乱。

2.3大数据隐私保护技术欠缺，使得大数据的弊端越来越明显

信息时代，大数据的使用十分广泛，但缺少相应的监督体系及有效的管理制度，信息真假难辨，可利用性低，相关技术不足，对信息缺乏保护，这些都使得大数据的弊端越来越明显。一些信息误传和隐私泄露，会威胁个人财产安全，甚至影响社会稳定和发展[1]。

2.4数据库的使用监管有明显的安全隐患

在互联网上，用户有时会被强制要求填写大量个人信息，而用户对信息的去处及使用途径并不清楚。而有关企业或部门对采集到的信息缺乏管理，导致用户信息泄露。大数据缺乏相关的问责和监督机制。这些都导致数据库的安全机制存在巨大缺陷。

三、大数据安全和隐私保护的关键技术

3.1大数据的匿名的保护技术

数据匿名保护技术是大数据安全及隐私保护的基本手段及关键技术。通过信息匿名躲避攻击者的攻击行为，从而避免个人隐私泄露。目前，这一技术正在使用并不断发展与完善。

3.2信息溯源的技术

这种技术最早是应用在数据库范围中，后来应用到信息安全与隐私保护上。这种技术使数据可以很快追溯到信息来源，缩短用户辨别真伪的时间，还可以帮助用户检验结果是否正确及确定数据运算。信息溯源技术中采用最多和最基本的的方法是多位思欠ǎ记录数据的计算方法（Why）和数据出处（Where）。数据溯源技术现在已取得巨大成就，在对云储存场景应用、文件溯源和恢复上做出重大贡献。

3.3角色的挖掘技术

当前使用最为广泛的访问控制模型便是基于角色的访问控制（RBAC），角色访问控制最早是用“自上而下”的模式，但是现在人们发现此种模式能够更好的完成算法的编制，有利于角色的自动提取和优化，也就是“角色挖掘”。以整合和分配用户角色的方式，控制管理用户相关权限，并且自动实现角色优化和提取。角色挖掘技术不仅可以给用户提供个性化服务，同时还可以对一些用户行为进项监控。这一技术的使用，使得大数据的发展更加安全，为人类谋得更多福利。但是目前想要大范围的使用还需要解决数据集的动态变更等问题[2]。

3.4实行身份认证的技术

身份认证就是在网络中确认操作人的身份。传统的技术是通过认证用户口令或数字凭证等来进行鉴别，但这存在很大弊端，不够便捷，限制了认证技术的广泛应用。而在此技术中加入大数据分析则很好的完善了它的不足。身份认证技术通过分析和采集用户行为来总结用户的习惯和特点。这不仅可以通过对照这些结果对用户身份进行验证，还降低了黑客盗取信息的可能性，极大地促进了大数据的发展，保护了用户的个人隐私。

3.5其他技术

（1）建设隐私保护机构。目前，很多发达国家都建立了较为完备的用于保护网络隐私等各种隐私内容的隐私保护机构。这些机构既有执法功能，同时又进行宣传教育以及普及法律知识。而我国目前虽也有一些机构负责保护隐私，但缺少专门机构来保障和维护个人隐私，无法满足大数据时代下，人们对个人隐私保护的要求。

（2）引导企业对隐私数据合理利用。强制性的禁止企业及相关组织利用客户隐私数据反而会适得其反，不如合理引导企业对客户隐私数据正确利用，这反而会更利于大数据安全和隐私保护。政府应完善相关法律法规，明确数据可使用范围，划分隐私安全等级，允许在保障用户隐私安全的基础上适当使用隐私数据来获取一定利益，这既保证了客户隐私安全又能促进国家经济发展。

结语：大数据的飞速发展给我们带来了许多便利，但它也存在大量安全问题。本文主要讲述了大数据发展中面临的一些重要问题，并探究了解决这些问题的相关技术和方法。总的来说还应对相关技术进行进一步研究，来促进大数据发展，解决安全问题，保护个人隐私。相信在社会的不断进步中，这些问题都会得到很好的解决。

参 考 文 献

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一、大数据与统计学的区别

统计知识在大数据的利用研究中有多样化的应用形式，主要是对“大数据”进行肢解，对爆炸增长的数据信息进行搜索、分类以及整合主要依赖于统计学。因此，大数据的相关研究在一定程度上运用了统计学的知识。但是，大数据的使用尚未被统计学这门学科充分利用，这主要是因为大数据的运用方式，使用模式和统计学之间存在着重要差异。统计学主要利用的是样本统计资源，样本主要在根据既定的概率标准从总体中抽样调查，但是随机抽样调查是带有成本属性的，例如消耗时间、资本投入的成本等。在样本数量逐渐增加的情况下，样本估计的误差范围是伴随着总体样本数量的增大而逐渐增加的，这是样本统计学不能忽视的缺点。大数据时代最具代表性的就是海量的信息数据化以及即时电子商务信息，大数据在整体上呈现出“总体样本数据化”的趋势，这样的特征恰好可以补充样本统计的弊端。大数据环境下的整体样本统计即使可以囊括全部的样本容量，但是因为很多情况下数据具有非结构性和半数据化的特征，而且大量的数据资源呈现的是重视尾部分布的状态，方差、标准差等标准化的方法变得毫无意义，整体依靠性和不稳定性经常会超越经典时间内的时间序列的整体假设性，所以概率论的应用范围呈现狭窄化的发展趋势。因此，统计学在利用大数据进行样本统计的过程中，可以对整体上的数据资源进行融合和选择，这和样本统计中的数据化处理技术存在异曲同工之妙。

二、大数据时代统计学教育的发展

1.全面培养人才素质

统计学专业的学生需要具备良好与人交往能力。统计学的学生很多都是理科出身的学生，不善于交际。但是在日常的工作中，有数据经验的科学家应该经常和每个部门的工作人员交流，协同工作。怎么样才能让颇具专业性的数据分析结果让普通的老百姓也可以读懂，让每个部门的工作人员都能无障碍地理解，这是不容易做到的。要训练自己的交往能力和沟通技能，主动地参加演讲活动是不错的渠道，演讲活动锻炼了演讲者的自信，在整个演讲的过程中，能否清晰地表达自己的思想以及给人以信服力是至关重要的。需要培养数据常识，广其见闻。数据科学家经常面对各种各样的海量数据，并需要从这些数据中挖掘出有价值的信息，这就需要数据科学家具有强烈的数据敏感性。对数据的敏感程度的训练不是一蹴而就的，要经过长时间的积累和数据分析工作的磨练，同时也可以根据阅读数据分析材料积累阅历，提升对数据资源的敏感程度。

2.培养应用型人才

大数据时代培养的数据科学家需要两方面的基本素质，第一是概念性，也就前面所说的数据科学家需要掌握的基本素养和专业知识；第二是实践性，也就是本文中我们提及的应用型人才，也就是实际操作中处理数据的能力。在高校开展大数据分析研究生学科，最大的问题是没有可用的数据，这就需要高效与大数据企业合作，进行研究生的联合培养，注重学生的实际操作能力，这里面涉及到我们的应用统计学专业硕士的双导师培养制度，一名校内导师一名校外导师，校内导师注重学生的概念性，校外导师注重学生的实践性，学生通过在校外导师单位的实习，从而熟悉并且掌握实际工作中所需要的技能。

3.促进统计与数学、计算机学科合作

“大数据”时代需要的海量数据分析资源仅仅凭借统计学科单一学科的发展是不能满足发展需求的，大数据的数据结构性特征已经抛弃了传统意义上的数据分析模式的非智能化框架，而且数据分析需要利用新型的数据运算方式以及计算机技能分析，这也是进行数据分析工作的拦路虎。所以，数据科学家的成长仅仅依靠单一的统计学科知识的学习是远远不够的，其需要的是数学、计算机和统计学三门学科融合发展，紧密结合。三门学科之间交叉发展，融会贯通，这样既可以发挥学科的优势资源，同时也能弥补其他学科的弊端。

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关键词：大数据时代；会计信息化；对策

互联网技术广泛应用和迅速普及以及云计算技术等发展应用，预示着中国已经开始步入了以大数据发展为核心的信息时代。大数据作用在会计信息化上的表现是，在很大程度上提高了会计信息化工作的速度和质量，也减少了会计工作的成本。大数据信息资源的优点在会计信息化工作中得到很好的发挥，但是，也因为大数据发展和应用的时间不长，导致在实际会计信息化工作中还是存在很多风险。为了实现会计信息化的高速健康和良性发展，需要对会计信息化进行研究和分析。

一、基于大数据的会计信息化的特点

1．资源的丰富性和共享性

跟传统会计行业的工作模式以及工作细节不同，基于大数据的特征，会计信息化工作模式已经将传统的记账、算账以及报账等工作进行了简化和自动化，增强了会计数据处理的准确度以及规范度。然而，会计工作仍存在的、比较严重的问题是会计信息过于保守和闭塞，会计信息之间的共享与交流存在一些问题。但是，大数据以及信息资源的共享特征能很好地解决这个问题，加强会计信息之间的流转以及共享。

2．减少工作成本

大数据时代会计信息化收集或应用的数据以及信息的数量非常庞大，但是大数据背景下会计信息化的工作成本却大幅度减少了。因为使用大数据的会计信息化工作模式依赖的是对云数据功能的在线应用，云服务是一个信息量充足且全面共享的服务功能，并不需要我们自行购买大量的软件、硬件等并花费进行升级以及更新等。同时，因为信息化能减少很多的人力物力，这在很大程度上减少了工作成本。

3．优化工作速度以及质量

在大数据的时代背景下，应用云服务的会计信息化工作模式只要在连接互联网的条件下，就能够对数据进行自动的搜集、整理、以及科学分析和快速处理。在实际工作中，以往繁琐复杂的工作内容，都通过云会计的超强运算能力，得以迅速完成，在很大程度上提高了会计工作的工作效率。

二、大数据时代背景下的会计信息化风险与弊端

大数据时代背景下的云计算技术逐步走向成熟，在很大程度上推动了会计信息化的高速发展，但云计算技术的应用也增加了会计工作的风险和弊端。

1．共享平台的创建不及时、不充分

大数据的产生和应用依赖于云计算平台的创建。因为不同行业不同业务对共享平台的需求各不相同，这就需要共享平台创建时要注意其灵活性、实用性以及扩展性。因此，要搭建一个云计算平台可能会需要投入很多的资金、人力、物力、技术以及时间。这个创建过程会产生巨大的消耗，也会需要很大的支持。目前，我国会计信息化的云计算共享平台的研发以及搭建还处于初级阶段，已经很难满足会计信息化发展的巨大需求。云平台创建的不及时，以及可投入使用的云平台数量不够充分，都严重影响甚至阻碍了会计信息化的发展。

2．相关标准与制定不完善

在大数据逐渐普及的新时代背景下，很多企业已经开始认识到会计信息化在企业发展中所起到的重要作用。这在思想认识上为会计信息化的建立以及发展奠定了良好的基础，然而会计信息化的建立和发展更需要建立的一个统一的规范的技术标准。规范的标注是会计信息化长远有序发展的基础。企业在应用云计算来实现资源共享的目的的同时，还应该注意到企业的重要信息的安全性。如若发现处理不当，甚至给企业的发展带来相关损失时，就需要相关的法律法规进行管理和规范。但是目前，我国大数据相关的法律法规的建立还不够健全和完善，这就严重阻碍了会计信息化的发展。

3．安全性的保障力度不够

在大数据时代背景下，我们在享受互联网云数据带来的便利同时也承担着一些风险和挑战。针对大数据的应用，最明显和致命的危险就是会计信息化的安全问题。任何一家企业的会计信息以及数据都是对企业的发展影响很大的重要因素。但是，我国很多企业都没有认真对待这个问题。企业对大数据的应用都乐此不疲，但是对大数据存在的安全隐患却大多选择视而不见。甚至一些会计信息系统在设计上存在一些漏洞，更加加剧了会计信息系统的安全性问题。最常见的问题就是会计信息系统的登录方式过于简单，很容易被破解或者盗用。还有各种外部网络，病毒、木马等对会计信息化带来风险。

4．所需专业人员不足

在信息科技时代，要想使用大数据，企业需要建设会计信息化高素质的人才队伍。高素质的会计专业人员是良好使用云计算会计信息化模式的关键。会计工作人员应该具有超强的专业水准、良好的职业技能以及高尚的品德操守。因为高素质的专业人才更容易接受、学习并使用大数据时代下的会计信息的新技术。但是，目前我国很多企业会计专业人才的数量都不够，一些老员工还是愿意使用和延续过去传统的会计工作方式，对会计信息化的推进和发展带来巨大的阻碍。

三、在大数据时代背景下会计信息化风险的防范对策

1．加速共享平台的创建

会计信息化的发展需要加速我国共享平台的创建，应该改变以往仅仅依赖国外先进平台的状态，加速我国资源共享平台的自主研发以及创建工作。云共享平台的创建不可避免地需要投入大量的资金和人力物力，如果单凭一个企业进行创建可能需要很长的周期无法适应企业发展的需要，因此可以考虑联合多个企业的力量进行资源整合和资源共享。

2．加强信息的安全保障

加强大数据背景下的信息安全问题是会计工作的重中之重，这就要求云计算平台系统能更加科学、严谨和完善。首先，可以加强会计信息化系统用户的认证以及安全设置。在传统登录方式的基础上，严格划分用户的使用权限。其次，对重要数据进行严格的控制和加密设置。在技术上对信息安全进行严格把控，并根据实施情况进行不断的更新和调整。特别重要的信息数据一定要进行备份保存。

3．完善相关的法规和标准

目前，我国的会计信息化发展脚步逐渐加快，我国现存的法律、法规以及会计行业的基本标准已经无法适应和跟上会计信息化的脚步，因此建立和完善会计信息化的法规和标准刻不容缓。相关法律法规的制度是保障会计信息化长远发展的强大后盾，严格的行业标准是会计信息化拓展自身发展空间的重要依托，因此，希望有关部门对会计信息化的相关法规和标准的制度能够及时并且逐步完善。

4．培养高素质人员

在大数据的时代背景下，企业会计人员需要提升自己的专业水平、专业能力，还要懂得如何使用计算机技术以及相关的信息技术。因此，需要培养并提升会计人员的综合素质，为会计信息化的建设提供高素质人才。可以定期对会计人员进行会计专业知识的教育和培训，以及相关计算机知识和大数据应用知识的教育和培训。大数据时代背景下对人才的要求越来越高，会计人员也应该主动投身到提升自己的行列中，不断发展、不断进步，将自己打造成高素质的综合型人才。

四、结束语

大数据时代的到来，给企业会计工作带来了很大的影响和变革。打破传统的会计工作模式，建立起依托于信息化和大数据的新型会计工作模式，这种模式存在着很大的便利也存在一些风险，企业要懂得运用合理的对策，解决风险，利用信息化和大数据为企业长远发展创造广阔的空间。

参考文献：

［1］刘楠．大数据时代下会计信息化发展的研究［J］．新丝路（下旬），2016，（04）：43．

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关键词：大数据；量化投资；量化选股

中图分类号：F830 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）17-0106-01

量化投资理论是从20世纪50年代由马克维茨创造性地提出了用均值方差最优的数字方法来选择最优投资组合。由于当时对数据的处理量过大而复杂，因此，直到1990年后随着计算机被广泛使用，以量化作为核心的投资基金才逐渐超越传统的基金。量化选股策略是针对中国股票市场特性，从众多的指标参数中找出能够较为合理解释股票收益率的有效且不冗余的因子，并根据这些因子在选股策略中所占的权重来构建量化投资策略。随着信息技术的日异发展，资本市场深化改革步伐加快，证券市场间同业经营，居民消费等领域也迎来了信息数据量呈现几何级数增加现状。运用大数据思维分析众多股民的知识结构、行为习惯对股票投资形式的认知而形成固有模式思维，“大数据”思维正以不同形式、路径的方式影响着证券选股策略。大数据技术的战略意义不在于其庞大的信息数据量，而在于对含有意义的数据根据建模权重进行专业量化处理，帮助大家对于股票进行优化选股有着重要研究意义。因此，基于大数据思维模式分析多因子量化选股策略更加适用这样的市场，给投资者提供更好的参考模型。

作为量化投资界的传奇人物詹姆斯・西蒙斯，他曾因“用公式打败市场”的故事在金融界中为人津津乐道。在1989年由他创办的基金成立至今的20年时间里，该基金持续地获得了每年平均35%（扣除费用后）净回报率，而同期被称为“股神”的巴菲特每年平均回报率也才大约在20%左右。即使在金融危机的2008年，该基金仍然获得了80%的高额回报，“最赚钱基金经理”对西蒙斯来说无出其右。

目前，国内对量化投资策略研究还比较少，做量化交易的基金也相对较少，投资者对量化投资仍持怀疑态度。另外，中国目前的资本市场还不完善，做空机制以及金融衍生工具相对较少，股票市场上仍然采用T+1的交易模式，这些都导致了量化投资在中国市场的发展弊端。但是，随着股指期货等新的做空金融衍生工具的推出，量化投资开始走入“中国大妈们”的视野。

运用量化思维投资证券选股策略在国外已有四五十年。量化投资从无到有一直是很神秘的，人们把它叫做“黑匣子”。但是，当时的量化投资证券选股策略大多仅仅是数学模型，并不是人们想象的那么神秘。量化投资证券选股策略之所以弄得这样神秘是因为：（1）是为了保护其知识产权，防止侵权；（2）是为了防止其策略扩散后影响整个投资比率的失衡，缩短该策略的寿命；（3）是为了控制投资风险，如果该策略细节被投资对立面获得，则有可能会造成被动的投资效果。因此，投资公司、基金经理是不会说出其量化投资策略的。这是由于金融动荡中如果没有好的投资策略及对风险的控制力就有可能把老本亏个精光。

随着时间流逝，任何投资策略的盈利模式都会被市场所消化，量化投资策略也会随着时间的变化而改变。在量化投资证券选股这方面，重要的不是策略这一表面形式，而是掌握量化投资证券选股的研究模式。大家不必要去追逐那些形式的数学公式、策略模型，而应该根据现在大数据时代下对海量证券股票信息的合理分析整合，去学习、改进新的证券选股模式，以适应未来发展需要。

大数据时代的到来也给新形势下运用多因子量化模式选股带来极佳的发展机遇。

参考文献：

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关键词：大数据时代；公共管理；统筹能力

1引言

公共管理强化了政府的治理能力，也提升了政府绩效和公共服务品质。当前阶段我国房地产建筑工程的施工比例明显上升，建筑工程的管理弊端也暴露的更加明显起来，公共管理应结合大数据优势发挥其应有的管理效果。

2大数据时代公共管理面临的挑战

公共管理是维护社会正常发展状态，推进我国现代化建设进程的关键管理路径，大数据时代下，数字成为了信息的主要载体，也成就了全新的科技时代。但是大数据时代同时也对公共管理造成了一定的冲击，以下对大数据时代下公共管理面临的挑战进行分析：第一，现阶段中，房地产建筑工程的建设施工是我国强化社会基础设施供给力度的关键路径，统筹意识缺失是公共管理在大数据时代中面临的较为明显的挑战，这一挑战的出现是大数据与建筑工程管理衔接不良导致的；第二，管理安全问题。大数据时代中，信息的传播效率明显提升，这一特征体现于房地产建筑工程的公共管理上时，整体呈现了公共管理安全性下降的趋势；第三，信息共享性不足。当前阶段，公共管理作用于房地产建筑工程时，展现了一定的孤岛效应，公共管理与大数据模块的连接性较低；第四，公共管理人才匮乏。就房地产建筑工程而言，其建筑比例逐年上升，大数据时代中，实施有效的公共管理既需要能力也需要配合[1]

3公共管理在大数据时代的创新路径

3.1实施精细化管理

现代社会中，房地产建筑工程作为基础设施建设中的关键构成，在我国推进“美丽中国”规划进程时，占据了较大的规划实施比例。从概念上来看，公共管理是研究以政府行政组织为核心的各种公共组织管理公共事务的活动及其技术、方法的学问。因此，大数据时代的来临于公共管理而言，更是一种全新的机遇，以下对实施精细化管理提出相关建议：第一，公共管理人员在管理过程中，应该以我国相关政策为指导，建立公共管理与建筑工程大数据之间的有机联系，从而从大数据中获取房地产建筑工程相关信息，达到统筹管理的目的；第二，为进一步提升公共管理在房地产建筑工程中的管理力度，相关人员应该构建建筑工程大数据与公共管理之间的连接体系，保证房地产建筑工程质量。

3.2保障信息安全

现代社会中，我国房地产建筑工程的建设施工难度逐渐加大，传统公共管理方式在面临新型建筑环境时，出现了一定的落后现象。大数据时代的来临，为房地产建筑工程的管理提供了可持续发展方针，为解决公共管理在房地产建筑工程上的信息安全管理问题提出以下几点建议：第一，公共管理人员在进行房地产建筑工程管理时，应具备较高的安全防范意识，在与大数据环境进行连接的过程中，强化管理信息的保障性，以我国建筑工程的施工环境和建筑全局为基础，采取相关措施，树立有效的安全屏障；第二，公共管理人员在进行房地产建筑工程管理时，为全面保障信息安全，应立足于房地产建筑工程管理现状，构建信息安全保障体系，并对其进行严格推进。

3.3强化互联互通能力

大数据时代的降临，大大提升了房地产建筑工程的施工效率，为进一步提升我国建筑工程质量的稳定性，通过公共管理对工程进行有效监管是可行性路径之一。统观大数据时代特点，公共管理只有建立了良好的互联互通的能力，才能发挥大数据优势，促进我国房地产建筑行业的发展，以下对强化互联互通能力提出相关建议：第一，公共管理人员应立足于当前房地产建筑工程管理现状，对工程管理人员的构成进行调查，并以此为基础，构建公共管理与大数据的联通网络，从而提升信息传递效率，实现数据的多方共享；第二，互联互通能力与公共管理人员的管理意识有着密不可分的关系，因此，相关部门还应致力于管理人员管理意识的提升，以全面推进公共管理的发展[2]。

3.4强化人才建设

当前阶段我国实施的公共管理具有明显的管理效果，健全了社会管理体系，其在房地产建筑工程中的管理应用，也显著提升了房地产建筑工程的工程质量。大数据时代中公共管理要想进一步发挥管理能力，还应强化公共管理人才的建设力度，以下对其提出相关建议：第一，对公共管理人员进行有效培训，并设置能力考核环节，重点考评公共管理人员的管理意识水平和公共管理与大数据之间的连接能力；第二，为进一步提升公共管理水平，解决管理难题，相关人员可邀请公共管理和大数据的行业内专家对公共管理人员进行协同教育，传授相关管理经验，解答公共管理人员的管理疑惑，从而提升公共管理人员的管理能力。

4结束语

总而言之，大数据时代下公共管理面临着较大的挑战，但是，公共管理不应将大数据时代的来临视为洪水猛兽，而应详细分析大数据优势，并将其应用于创新管理中，以全面建设我国的和谐管理局面，促进我国的可持续发展。

参考文献

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【关键词】大数据 政府统计 发展政府统计

国家政策的制定，各种决策的产生都需要政府统计部门进行全面的信息统计工作。政府的统计工作的有效进行是维护国家大环境平稳运行的有力保障，对社会和谐发展也具有重要意义。面对“大数据”时代的来临，政府应该正确认识大数据的基本内涵，重视其对统计工作的影响，积极主动配合大数据的时代特点进行政府统计工作的调整。

一、大数据时代

大数据时代的产生是伴随着信息的数字化和智能化的发展形成的[1]。近年来信息领域的专家对其产生与发展讨论激烈，在讨论过程中使人们意识到大数据的重要性。大数据的特点是容量大，形式复杂，数据生成快且信息价值密度低。其中形成的数据整体规模不断扩大，导致信息数据的跳跃式发展状态。随着数据来源渠道的增多，数据的结构也发生改变，其结构类型包括结构化、非结构化、半结构化。数据的数量与速率的提升，导致其利用程度大大提升，使其在诸多领域发挥其应用价值，因此，对于政府的统计工作也具有重要意义。

二、大数据时代对政府统计工作的意义

（一）改变传统的政府统计工作的特点

（1）数据量整体提升，改变数据的有限性。传统的政府统计要在一定时间内处理大量来自各种门类，各种行业的报表，这些报表的上交都是统计工作人员根据相应的调查目的，要求企业直接上交的数据信息，虽然数据的整体数量大，但其数据的有限性突出。在大数据的背景下，政府的统计部门在进行报表的收集和处理时，各企业对其报表进行数字化的转换，然后进行数字化的数据传输，使收集过程变得简单明了，由于政府统计人员在进行数据收集时没有目的性，各行业的数据按规定定期上交，使统计数据成倍增长，从而减弱了数据的有限性特点。

（2）改变其单一类型的特点。传统的政府统计工作处理的数据类型主要以文字、表格、数字为主，导致数据的处理类型单一，大数据的运用，改变了传统、单一的数据处理类型，其类型由文字、表格、数据转化为多种形式的可以被计算机所识别的数据。例如，多媒体的音频、视频、图片等。

（3）改变数据分析的难度。传统的政府统计工作由于对企业报表的调查目的性强，使数据在收集、处理时程序简单，核算方式、核算结果都比较明确，数据收集与数据调查的关联性大，使数据分析过程简单容易。现今大数据的广泛应用使数据的收集与调查关联性减弱，大量的数据涌入统计系统，统计人员在进行调查时要将众多数据信息进行目的性的分类，在分类中根据调查目的进行数据的分析，导致数据分析难度加大，缺乏高超的技术性分析，很难得出有价值、有作用的分析结果。

（二）提高政府名录库建设

统计部门进行政府名录库建设是其基本工作职能之一，政府名录库的建设可以促进统计工作的有效进行。现今，大数据的背景下，信息之间交流日趋便捷，交流渠道多样，导致数据的总体数量逐步提升。政府应根据现今社会的发展模式，充分利用大数据，将企业的发展动向，和企业的发展现状相结合，分析企业出现状况的原因，从而促进企业的发展。另一方面，在动态的数据分析中，发现企业新的利益增长点，从而形成数据更新及时，数据涵盖全面的名录库，使其服务企业，服务政府的功能得以实现。

（三）促进统计知识宣传氛围的形成

现今，政府的统计部门由于工作量大，工作过程具有严格的保密性，导致对政府统计部门的工作质疑声越来越多，人们对统计知识的了解不足也导致对政府统计部门的不信任。在大数据的背景下，技术得到前所未有的更新，技术的更新使统计部门在进行数据的传输中速度加快，为促进统计知识宣传氛围的形成提供了技术保障。在逐步进行统计知识宣传中，打破人们对于统计部门的思维定式，消除统计部门在人们心中的疑虑，使统计工作得到人民大众的支持。

（四）改进数据的采集、数据的处理

传统的政府统计数据的采集和处理均采用联网直接报表的形式，其形式虽然对统计工作有一定的积极影响，但其存在的弊端也十分明显。在大数据的背景下，政府统计部门建立一个新的信息处理系统。在新的程序运行下进行数据的采集，对数据的质量进行合理的分析，找出其存在的问题，针对问题进行及时处理，减少系统中数据的错误以及更新不及时的问题出现，从而提高统计数据的质量，促进政府统计工作的有效进行。

（五）强化数据分析能力

政府的统计工作的重点停留在业务数据的处理层，国家在进行决策使难以从静态的数据中提炼大量的有价值的信息[3]。在“大数据”时代，数据的静态形式渐渐消除，利用大数据中的“云计算”技术，可以同时进行大量数据的运算，将计算结果进行动态的呈现，使数据中的潜在价值得以有效发挥，在计算中建立数据与数据之间的内在联系，使政府统计工作高效、准确。

综上所述，政府的统计工作在面对大数据时代的来临时，首先要正确认识大数据的基本内涵，充分运用大数据的优势促进政府统计工作的进行。注重依靠大数据在改变传统的政府统计工作的特点，加快政府名录库建设，促进统计知识宣传氛围的形成，改进数据的采集、数据的处理方式，强化数据分析能力方面的意义，从而促进政府统计工作的顺利完成。

参考文献：

[1]李冬梅.大数据时代背景下政府统计工作模式创新及其配套举措研究[J].统计与咨询，2014，（01）.

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【关键词】大数据时代 民办教育 管理模式 变革 研究

中图分类号：G4 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1672-0407.2016.11.004

民办教育作为教育体系的重要组成部分，虽然发展还不是很成熟但他有自己独特的亮点。大数据时代背景下各行各业已经发生翻天覆地的变化，教育行业更是要抓住大数据时代背景下的发展机遇，尚不健全的民办教育体系要反思自身的不足之处，完善民办教育的管理模式，制定相关的科学措施来增加民办教育管理模式的魅力和活力。大数据时代下涌现了大量科学效率的大数据技术，善于应用大数据技术来提高民办教育管理的效率，革新传统的民办教育管理模式，减少民办教育管理中存在的问题是对民办教育的极大推进。发展才是硬道理，只有时刻进行改革创新、扬长避短、查缺补漏才能真正做到与时俱进，管理模式的变革是则是对民办教育发展的推动和促进。

一、大数据时代下民办教育管理模式的弊端

大数据时代是科学技术蓬勃发展、改革创新的时期，然而一些民办学校还在延续传统陈旧的管理模式，没有充分利用到大数据技术的优势。比如在课堂上还在单调地进行教师与学生直接枯燥的教育方式，多媒体等技术还没被纳入课堂教育形式，很大方面使学生丧失了多课堂学习的兴趣。再者就是学校的学生反馈模式还很匮乏，学生不能及时提出自己在学习中遇到的困惑和意见，不能将自己对学校教育模式的改革建议及时传达到学校的管理阶层，这是对学校拥有的改革资源的极大浪费和损失。

二、大数据时代民办教育模式进行创新变革的意义

（一）给民办教育管理模式注入新鲜的活力和动力

大数据时代背景下是互联网高速发展的阶段，民办教育管理模式要紧跟互联网发展的步伐，利用先进科学的信息技术减少复杂繁琐的教育管理过程，提高民办教育管理的效率。在新时代中，要具有展望前沿的目光和格局，积极接受和引进新鲜的创新管理技术，不能恪守教条，否则只能被时代的滚滚车轮碾压车下。计算机的普及在大数据时代已经成效显著，充分合理地运用到民办教育管理中，可以优化管理模式，提高民办教育管理者的技能水平，从而极大地提高学生的综合素质，培养学生积极主动的学习热情。

（二）很大程度上扩宽了民办学校学生的受教育渠道

要知道民办教育的发展是社会的需要，在很大程度上促进了社会经济的发展，为我国提供了大量的工作岗位，解决了很多家庭的生活窘境，积极培养了很多优秀的社会人才。大数据时代下，民办教育积极引进计算机进行教学，尽力为学生创造更加优越的学习条件和学习设施，这是对学生最大的恩惠。学生可以借助计算机查阅自己不懂的学习问题，在网上寻找和探究更加全面和便捷的解决方案，极大地开发了学生的思维、开阔了学生的眼界;在一些教育师资不是很优厚的学校，学生也可以打开电脑在网上听一些世界优秀讲师的授课内容，不仅可以调动学生的学习激情，还让学生拥有了探索世界、走出井底世界的欲望，这是新时代背景下教育事业的一大突破。

（三）增加学生与教师之间的沟通交流

众所周知，传统的教育课堂都是教师在台上不厌其烦地讲授课本知识，台下鸦雀无声、一片死寂，教师很少与学生进行互动交流，学生遇到问题有时碍于羞怯不会及时找教师解答，从而形成恶性循环，严重降低教师的教学质量。在大数据时代下，民办学校自由性较大，可以根据自身的不足及时作出应对的措施，在教学上应用一些数据技术，通过先进的教育设备可以有效关注到学生的学习漏洞，做好学生面临的学习问题的记录，在授课时能够有的放矢，及时弥补学生学习上的薄弱环节，这种抓住学生学习心理的教学会极大拉近师生之间的关系，促进师生几件的交流。

三、大数据时代下进行民办教育管理模式革新的举措

（一）加大教师素质的培养

民办学校中的老师与其他学校的老师没有区别，既不能自视清高，也不能妄自菲薄。身为一名教师更要与时俱进，充分掌握先进的教育技术，灵活运用教育设备中的软件和程序，能够充分熟悉数据的处理流程，这是对学校和学生的负责。民办学校的管理者要加大投入定期进行教师培训，保证学校的教师及时把握最新的教育技术，最大程度上保障学校的教育水平保持在教育前沿。初次之外还要设立奖罚制度，针对在教学上取得优异成绩的教师必须给予相应的褒奖和奖金，当然，遇到迟到早退、疏于职守的教师也要采取一定程度上的处罚，毋庸置疑这将是最明智的促进教师开展工作的措施。

（二）积极开展多媒体教学工作

多媒体教学是大数据时代的召唤，当今时代根本无法忽视信息爆炸带来的影响，很多学生不能接受枯燥乏味的传统课堂教授，学校必须采取学生喜于乐见的方式来吸引学生的学习精力。教师必须掌握多媒体的使用，熟练多媒体教学课件的制作，在课件的制作过程中必须多于学生进行沟通，听取学生的意见，在课间中加入学生想要了解和看到的知识点，这样会调动学生学习的积极性，无形中带动学生加入课件的制作中，学生在课堂上也会集中精力，更有学习冲劲儿，毕竟学生有心血在课件中。

（三）引进明智的评价机制

纵观我国的教育行业，大多数学校都是以学习成绩作为判断学生优劣的唯一标准，从而也使学生形成了一种为考试而学习的思维定式，很大程度上限制了学生能力的发展。民办教育学校就可以取其精华去其糟粕，在教学上加入一些其他的能力培养形式，比如将计算机的应用加入到评价学生能力的测试中，促进学生全面发展，培养学生的综合素质，了解社会数据信息发展的程度。

四、结语

教育事业一直是我国重点发展的朝阳行业，在我国经济中拥有不可忽视的推进作用。因此我们必须加强教育管理模式的变革，尤其是大数据时代中的民办教育更要受到国家的关注，因为这是为国家解决就业问题的新兴企业。在大数据时代中，民办教育更要加大对教师的培养力度，不断改进教学制度，结合数据技术优化我国的教育管理模式。

参考文献

[1]郑立海.大数据时代的教育管理模式变革（下转第5页）（上接第4页）刍议[J].中国电化教育，2015，07：32-36.

[2]周湘林.大数据时代的教育管理变革[J].中国教育学刊，2014，10：25-30.

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关键词：大数据；互联网；大学英语

中图分类号：H08文献标识码：A文章编号：1674-120X（2016）29-0035-02收稿日期：2016-08-01

一、大数据时代背景 自2009年以来，“大数据”成为互联网信息技术行业的热门词汇。目前，学界对大数据还没有完全统一的定义，但是目前能够达成的基本一致的观念则是：大数据涵盖两个基本内容，一是海量的基础数据；二是对这些基础数据的分析和处理。简单来讲，大数据技术就是从各种浩瀚的数据中，快速获得有用或者有价值信息的技术。

二、大数据时代背景下的英语教学大数据时代的基本特征就是网络的快速发展，以及由此而生的各类在线网络教育平台、学习客户端，微博、微信公众号等，这些学习的媒介也不再局限于电脑，而是延伸到手机、平板电脑等更加方便和智能的工具了。这种发展的直接结果就是，学习者可以随时随地实现在线学习或者下载学习，并且这些学习内容多数是免费和易得的。

1优势

（1）加大真实语言材料的输入。大量网络数据的呈现，为语言学习者提供了接触大量真实、实用的语言材料的机会。在各种真实语言材料和信息的暴露下，语言学习者可以感受到真实的语言学习环境，这就打破了传统的只听教师“传道”的传统模式，改善了语言学习者认为“外国太遥远，文化太难感受”的非本族语的学习环境和氛围。因而，大数据环境下，学生可以看最新的新闻、电影等，这些信息以多元化的形式呈现在学习者面前：文字、图片、音频、视频甚至在线的一对一与外国人面对面的交流。这些都为学习者提供了较为真实的语言材料的输入和文化背景的了解。

（2）实现学习者的主动与互动。教育的目的在于实现学习个体的最大成长，然而学习者的个体差异是不可避免的，尤其是语言能力与水平，由于地区差异或者教育环境的差异等各种主客观因素更是参差不齐，这种背景下，实现个性化和差异化教学几乎是不可能完成的任务。那么，大数据的发展则为这个问题的解决提供了契机。一方面，学习者可以结合自己的学习基础、目的与兴趣，建立自己的课外学习体系，然后通过网络数据寻求符合自己需求的信息；另一方面，教师可以通过布置各种类型的课外学习任务，让学习者可以真正地实现自主学习和主动学习。互联网提供的广泛、多样的学习方式为让学习者不再“孤单”，而是互动性加强。

（3）实现终身学习的目标。大学英语的课程设置尽管由于各高校的情况而异，但有一个趋势却是共性，即大学英语的课时在逐步压缩。这样做是有其理论探索与长期的实践基础的，我们这里不讨论压缩的问题，而是将问题集中在压缩后的状况：①学生觉得整体课时少，学不到什么东西；②没有了大学英语课，英语学习的机会更加少了，退化现象也更为严重。那么，在大数据时代，网络的发展及资源的丰富、易得，为学习者提供了很好的后续学习平台，使得学生的学习不再囿于课本与课堂了，学习时间被拉长了，学习空间被扩大了，终身学习的目标也可以实现了。

2弊端

（1）时间碎片化。学生面临各种各样纷繁复杂的学习软件、网站、客户端时，往往不知所措，不知道该如何选取真正有效、有价值并且符合自己学习需求和规律的资源。所以结果往往是干脆一个都不用，或者一个接着一个地试用，最后终于挑选出了适合自己的，虽然结果是好的，却也浪费了大量的时间与精力。另外，大数据的“海量”特征，也容易让学习者分心，比如他们在寻求某一项特定的任务答案时，往往会被其他不相干的信息所干扰或者脱离了原始任务的轨道。

（2）资料碎片化。对于教师来说，在课堂教学内容的准备上，需要耗费大量的时间与精力来甄别和选取网络材料。教师如果在海量的数据面前缺乏甄别和选取的能力与经验，难免会把失真或者缺乏可信度的材料用于课堂教学，给学生以错误的知识输入与引导。对于学生来说，在海量的资源里寻求真实可靠的、有价值的信息是一个极具挑战和需要学习的过程。另外，大数据时代的一个典型特征就是数据的流动快、时效性高，因而给教师提出了一个巨大的挑战，即材料的选取、使用都要具备时效

性，换而言之，即教师的课堂内容不能再“吃老本”了，而是要根据数据的变化及时做出变更。对于学生来说，资料的选取和甄别也将更有挑战。因此，在资料的选取和甄别方面，不仅需要教师摸索出一套高效可行的方法，也需要学生们互相交流和学习，在实践中去摸索规律。

三、大数据时代背景下的教学建议1教师需要转变教学观念

蒙岚（2014）在《大数据时代的教育变革与教学改进――以加拿大与中国的英语教学为例》一文中提出了“将互联网大数据与传统教学方法中适合具体教学的环境相结合，模拟ESL教学环境”的建议。对于这个建议，笔者认为，不是不可行，但是对于目前整体的语言教学软环境和硬件设施来看，任重而道远。那么，笔者根据在此提出更加实际的建议，即教师需要转变教学观念。教师应该认识到，任何教材都是某项学习内容的模本而已，是某种特定教学理念的体现，而不是用来限定课堂内容和教学方式的。教师可以以教材为源，探索教材之外的料，让学习者能够更加立体地理解和学习材料。

2学生需要转变学习观念

中国学生的学习长期受到“教材”和“应试”这两种东西的影响，因而阻碍了他们“放眼看世界”的能力，他们的学习也基本还停留在啃书本、做笔记、复习考试的阶段。如果换种观念，认为语言最根本的特征就是其工具性，它可以带我们看世界，它就是我们的“第三只眼睛”，采用这种语言学习态度，语言自然会鲜活起来，学习语言的兴趣的也会自然生成，因为这时的语言学习状态已经悄悄由“学习”转换为“习得”的过程。

3探索更加合适的教学模式

既然到了大数据时代，教师们也应该随着时代的变化而采用新的教学方法和模式。比如说，最近几年，微课模式已经进入了教育者或者教育研究者的视线，从理论到实践，我们都可以查找到大量的资料。微课，简单地表述就是，用流媒体的形式展示某一个课程内容，流媒体多半表现为视频形式，时间长度往往不超过半小时，因而具备“微型课堂”的特征。然而，微课的内容基本供学生作为课外学习内容，作为课堂内容的结合与补充。另外，翻转课堂也是目前教育者纷纷探究的课程模式，它也是主要运用现代教育技术，实现让学生进行课后及课外自主学习的目的。当然，到底如何利用大数据时代提供的各种有利条件，将其与教师所处的教育环境与条件相结合，发展更为合适的教学模式，这是一个漫长的理论与实践的摸索过程。

参考文献：

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随着云计算、移动互联网和物联网等新一代网络信息技术的创新和应用普及，人类进入了大数据时代。大数据是一个变革，是一个新浪潮，正在影响着我们的生活、工作甚至思维，改变着各行各业的管理模式和工作方式。将大数据的管理思维和方法运用到人力资源管理的六大模块，能够促进用人制度的信息化和科学化，使人力资源管理更加高效、客观。本文概括性地分析了“大数据”的特点和价值，对大数据在人力资源管理中的具体运用进行了详细地阐述。

关键词：

大数据；人力资源管理；运用

一、大数据与人力资源管理

1.大数据的特点

大数据，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。简单来说，大数据就是将大量零散的信息数据进行及时地记录、筛选、分析，并最终归纳出企业需要的系统化的信息。大数据具有规模化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Variety）、精确性（Veracity）的特点。将大数据运用于人力资源管理，简单来说就是将每一环节的人力管理工作都建立在对客观数据分析的基础上，通过大数据技术分析，为人力资源管理工作提供数据支持，并根据分析结果来制定各项人力资源管理策略。2.大数据对人力资源管理的影响（1）革新人力资源资源管理理念。在大数据时代下，人力资源管理者需要及时转变思想观念，树立开放的管理理念，用大数据思维思考人力资源管理工作，实现信息技术与人力工作的完美结合。（2）解决传统人力资源管理的弊端。传统的人力资源管理存在信息杂碎、组织效率低下、决策不科学、人力物力耗费大等问题，而大数据具有信息资源高度共享、易获取、数量大、更新快的特点，采用信息化的管理方式，运用统计分析方法进行预测、分析、评价，缩短了信息的交换、传递、不对称，促使人力资源管理更快捷、透明、合规。（3）提升人力资源管理工作的效率。大数据化思维下，企业可以利用现代化的信息技术，建立一套完整的人力资源管理系统，通过系统的信息化、标准化、规模化的网络自助管理和服务，来简化工作流程、节约人工成本、提高工作效率。

二、大数据在人力资源管理中的具体运用

1.在人力资源规划中的运用

借鉴“大数据”理念，结合企业自身发展战略目标和实际情况，不断汇集、整理、分析和挖掘各项人事业务及组织人事信息，有助于制定科学、合理的大数据战略规划，加强各类职能业务关系，用数据提升人力资源管理“智慧”。一方面，利用大数据技术能有效分析行业发展趋势及自身竞争力，使企业制定科学的战略发展目标，明确中长期人才需求，做好人才储备工作；另一方面，通过对岗位信息的分析，结合企业业务重点，可以得到人员供给、需求变化情况，及时准确地预测短期内的人员需求，及时制定策略实现人员供需求平衡。例如IBM，通过创建ProfessionalMarketplace数据库的方式，利用数学分析实现公司人力资源管理的最佳配置。

2.在企业招聘与配置中的运用

在以往的人才招聘中，HR在简历筛选中大多凭经验和直觉，不能真正全面的了解面试者，存在很严重的信息不对称，企业处于比较被动的局面。而在互联网时代，社交网络招聘具有开放性、互动性的特点，较真实、全面地反映了应聘者的兴趣爱好、从业经历、价值观念等企业平时难以获得的信息。利用人才评测与管理系统建立起来的数据，能够准确地确定各个岗位所需人才的类型，从而为招聘和选材都提供可靠的依据。在人员配置过程中，凭借专业的数据处理技术，应用相应的算法，建立企业所需员工模型，通过人岗匹配度分析，能够快速筛选出最合适的求职者，从而提高招聘效率，减少招聘成本。例如Google，就是利用大数据分析得出一套数学模型，再根据这套数学模型去寻找合适人才。

3.在薪酬绩效管理方面的运用

不断探索人力资源系统的大数据管理，应用大数据技术，建立人才评测与管理系统，企业可以较容易地收集到员工的工作状态、学习情况，对这些工作信息进行分析，就能比较客观地评估每位员工，从而增加绩效考核的客观性与可比性。再对记录下来的这些数据进行分析处理，结合企业的绩效酬薪标准，计算机便能自动得出员工的工作考核结果及绩效工资。此外，大数据技术不仅能计算自己企业的工资标准，还能结合互联网上的信息进行不同企业薪酬标准的横向比较，为企业确定自己在同类企业的薪酬分位、薪酬竞争力提供便利。

4.在人才开发与培养中的运用

首先，大数据能够通过一定的技术处理，使反映员工自身素质的个人信息“被数字化”，这些数据原始的记录了员工各方面的能力情况，能够在人才招聘中，给予人力资源管理者提供客观的参考。其次，大数据包含的员工培训经历、培训考核等的数据，反映了员工再培训及能力的拓展情况，能够为人力资源管理部门考核员工的岗前培训效果发挥一定的作用。再次，通过大数据分析，能够分析出员工已有能力与期望能力之间的差距，从而为科学的制定培训计划提供有效的参考。最后，通过数据化的分析，能够计算出工作效率提升率、业绩提升率等反映劳动能力提升、劳动效果提高的数据，从而为培训效果的跟踪与评价提供了方法。

三、结语

在知识经济背景下，企业管理者不断将大数据思维及技术方法引入人力资源管理，以提高管理效率。但对企业来说大数据不仅是机遇，也是挑战。企业能获取的数据量不足、数据处理技术受限、数据安全问题等，都是人力资源管理应用大数据面临的挑战。因此，在新形势下，只有不断加强大数据技术的研究、建立完善的数据管理制度、构建强效的数据保护措施，才能适应时展的要求，充分发挥大数据在人力资源管理中的作用。

参考文献

[1]李婷.“大数据”对人力资源管理的影响[J].商，2015，（15）：50.

[2]王奕.大数据时代人力资源管理的变革研究[J].赤峰学院学报：自然科学版，2016，32（23）：171-173.

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关键词：跨境电商；大数据；外贸企业；影响因素

在以前，我国的对外贸易增长率不到10%，在跨境电子商务到来后，我国的电子商务交易额每年都呈现递增的趋势，跨境电子商务实现了将我国的商品出售到国外，也实现了将国外的产品引入我国，通过借助速卖通和亚马逊等软件的使用，使我国的跨境电子商务平台得到了更好地发展。

一、大数据时代的到来

现在，我国已经进入了大数据时代，我国的大型电子商务网络可以借助大数据的优势，增加跨境贸易的订单，在大数据技术的发展下，能够对最底层的数据进行分析，从而能够获得更多的数据和资料，增加消费者的数量。

二、影响跨境电子商务发展的相关因素

在进行跨境电子商务发展的过程中，影响因素是比较多，有外部因素，同时也有内部的因素，企业的发展战略起到决定性作用，同时，网站和信息的管理也是比较重要的。

1.外部营销因素。在对外国的消费者进行了解的基础上，了解他们在进行电子商务交易中惯用的搜索习惯，从而制定出符合实际的电子商务发展战略，能够使企业内的网站更容易被国外的电子商务客户接受。在互联网上，能够展示成千上万的产品，所以，在产品销售的过程中，如何采用正确的方式推销自己的产品是相当重要的。客户是企业发展的主要动力，企业应该通过网络及时了解客户的需求，企业在做外贸的时候，特别是针对欧美市场的客户时，应该采用电子商务的形式，在欧美地区，电子商品平台已经相当的普及。所以，企业也应该加快相关与电子商务信息的发展，从而能够针对国际大环境，促进商品的营销。

2.内部运营因素。跨境电子商务是外贸的信息化的产物，所以，企业在进行跨境电子商务的时候，应该提高自身的信息化技术，完善信息化设施，确保企业的员工都具有较高的信息化的技术，能够使电子商务平台运转良好。在进行对外贸易的时候，贸易的阶段不同，跨境电子商务实现的作用也是不同的，所以，跨境电子商务在执行的过程中还应该充分地考虑到对外贸易的流程，建立完善的网站信息，实现网站内容的及时更新，实现信息的共享，能够与客户及时地否通。

3.领导层决策因素。在企业中，面临的经营环境越来越复杂，企业在经营的过程中，应该根据自身的特点选择电子商务的平台，而且要注意商品的推广机制。

三、大数据时代下跨境电子商务的发展

1.大数据在外部营销中的应用。大数据营销能够获得丰富的商品内容，而且能够建立线上和线下的数据库，能够针对海量的客户进行数据的分析，消费者在购物前，也能够通过对海量信息的分析，最后决定购买的目标。大数据时代下，跨境电商在进行外部营销的过程中，能够实现渠道的优化，按照互联网顾客的行为，从而能够分析顾客对哪类产品比较喜欢，而且，能够挖掘大量的潜在客户，从而在对客户的分析中，从而能够确定营销的策略，通过建立门户网站的形式，吸引更多的顾客。而且，在大数据背景下，可以实现数据推送的精确化，消费者在浏览网络后，企业能够通过对这些浏览信息进行分析，从而能够分析消费者的喜好。

2.大数据在内部运营的应用。将大数据应用内部运营的过程中，可以通过提高企业内部信息的管理，从而能够信息的收集更加得完善，能够为企业提供大量的市场信息，从而能够提高企业的运营效率。企业可以结合大数据优化自身的网站，对网页进行优化，使网页的内容更加得详实，而且能够使网站的内容更加有条理，使客户能够更加便利的浏览产品的信息。而且，通过大数据，能够完善店内的运营，企业可以通过顾客的评论，了解顾客的需求，发展自身在经营的过程中存在的问题，从而能够完善营销观念。通过大数据的营销，能够使消费者更加信息企业，通过海量的数据进行辨析，可以分析出顾客的各类需求，能够分析顾客是潜在客户还是长期的客户，从而制定相关的政策，留住顾客，而且能够开发潜在的客户。客户在进入网站后，时间不长就离开，这时可以采用一系列措施吸引顾客，对于那些长期的客户，可以通过一些优惠活动，防止客户的流失。在大数据时代的发展下，大数据实现了对消费者在生活中所产生了片段化的数据整理到一起，从而能够实现大数据的营销价值。现在，人们的生活方式发生了一系列的改变，人们在购物的过程中喜欢在网上搜索，而且信息传递更加具有实效性，人们更喜欢来分享即时的状态，人们的自我表现行为也发生了变化，人们现在都喜欢展现自我，展现个性，而且，现在人们的生活方式实现了多元化，因此，消费者的心理也是不同的，商家在经营的过程中很难通过调查分析消费者的心理。

四、结语

现在，商家的营销方式越来越多元化，不仅仅可以采取实体营销的方式，而且，现在实体营销也存在一定的弊端，因为现在消费者的消费行为是多元化的，人们的生活方式也不同，通过实体营销不能抓住消费者的心理，因此，在大数据背景下，能够抓住消费者的动机，促进跨境电子商务的发展。

参考文献：

[1]王碧宏.大数据时代下跨境电商发展的影响因素研究[J].佳木斯职业学院学报，2014，12：188-189.

[2]原征，张宝明.跨境电商农产品质量安全影响因素研究[J].改革与开放，2015，03：83-85.