大数据时代的特性范文

导语：如何才能写好一篇大数据时代的特性，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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国家形象广告是以塑造“国家品牌”为目的的广告。国家形象广告从广告性质来看，既包括公益广告，也包括商业广告。1997年，布莱尔政府借鉴英国BMP广告公司主管安娜可・艾利维斯的主张，运用国家品牌进行营销，布莱尔以“酷不列颠”打造全新的英国国家形象，用创意和想象打破了人们心目中英国人保守、呆板、沉闷的刻板印象，向世人昭示了一个充满活力、时尚、现代、创新的国度。

广告与媒介相互支撑，相互促进。广告的变化也在某种形式上解释着媒介的变化，广告的每次飞跃式发展，都离不开媒介技术的快速发展。

大数据在不知不觉中降临，英国学者维克托・迈尔-舍恩伯格在其著作《大数据时代》中提到，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。在互联网的初期，井喷的是信息，如今，发展到互联网的第二代，数据被称为整个网络社会的软黄金。大数据时代国家形象广告的传播具有以下三个方面的特点。

传播形态：精准传播

大数据的核心特点是能够“预见未来”。目前，我国拥有6亿多网民，每个用户上网都会留下数据的痕迹，形成一幅庞大的“数据影像”，这些数据的量（Volume，数据大小）、速（Velocity，数据输入输出的速度）、多变（Variety，多样性）与可用（Veracity，可用性），正是大数据的4V特点。

美国学者艾伯特・拉斯洛・巴拉巴西通过复杂的计算和模式推导指出：“93%的人类行为是可以预测的。”互联网可利用Cookie追踪每个受众的信息以及兴趣爱好，再根据这些信息判定出其亚文化信息。广告的传播也从以往单纯的硬广投放，转移至社交媒体上的“众包”与共创广告、制作植入品牌价值的微电影等，进行精准制作以及精准传播。

大数据分析的特点是寻找关联性，基于数据分析达成有的放矢的营销，进行广告的精准推送。大数据时代的国家形象广告是以“技术”为驱动、以海量数据挖掘为前提，对广告市场调查、广告投放以及广告效果进行评估，实现对特定受众的精准传播。利用大数据进行广告调查是必要的手段。匈牙利大型网站HolinfoBank就曾推出了一项名为“你的匈牙利形象”的广告调查，其问卷设计有意区别了匈牙利人和非匈牙利人两个不同的凋查对象群体。大数据对国家公益广告的至关重要，根据对目标受众的大数据分析，可以清楚地了解到国家公益广告的内容制定以及渠道和形式，达到更好的传播效果。

传播策略：个性化互动传播

大数据时代的传播策略是个性化传播，依据对数据的掌握，针对每个受众的特点进行个性化传播。并且，在海量的数据面前，多元化互动成为趋势。

在新媒介环境下，受众有主动权，完全可以避开自己不喜欢的广告，主动挑选自己喜欢的广告。网络可以将信息带到世界各地，不受地域限制。只要网民上网就可以点击接收广告信息，不受播出时间的限制。同时还可以提供海量信息，增加信息传播的深度与广度。微博、微信等移动网络媒体的广告发展迅速，而且传播速度以及传播效果非常乐观，2014年圣诞广告大战中，国外的Levi's广告等在微博以及微信朋友圈传播甚广。

网络上每天产生海量数据，数据之间具有相关性，我国的国家形象广告制作者要透过大数据的统计与调查准确把握国际受众的观赏需求，找到共同的意义空间，学会向西方表达中国故事。国家形象广告的对外传播战略在大数据时代要改变，要通过数据来讲“中国故事”，使传播更加精准，在大数据中展现当代中国的各个方面，传播一个鲜活现代的中国形象，冲刷掉西方意识形态和媒体文化对中国社会的遮蔽。

营销模式：让广告成为内容

不少国家形象广告的效果在国内和国外不尽相同。以人为本，让广告成为内容，在新媒介环境下尤为重要，要根据不同地区的不同受众，制作出相应的广告加以传播。

【本文为河北省社会科学基金项目“新媒体环境下‘美丽中国’国家形象传播策略研究”阶段性成果，项目编号：HB14XW003】

参考文献：

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关键词：信息技术 大数据时代 高职外语教学

一、前言

信息技术的飞速发展，使人类社会来到了大数据的时代。大数据对人类社会产生了极大的影响。然而，大数据技术的意义不在于掌握这些海量的数据信息，而在于怎么合理地应用这些相关的技术。在外语教学中，我们可以合理地将相关的技术应用到教学活动中，作为教学工具、教学手段、教学内容，将大数据技术渗透到教学中，这必将对给我们的外语教学带来新的生机。

在未来的教学中，课堂将不再是学生获取知识的唯一途径，越来越多的网络学习途径将会出现，大数据技术将渗透到我们的教育领域，它对我们的教学产生了重要的影响。在大数据的时代背景下，我们传统的教学必将遭到挑战，作为高职院校的教师，基于高职教育的特殊性，我们该如何开展高职外语教学，如何合理地应用出现的新技术呢？这需要广大教师与相关人员不断地进行探索。

二、大数据的时代特征

人类步入21世纪，随着信息技术的不断发展，信息开始超速繁殖，数字化的信息迅速狂增。信息技术在不断地发展着，如今它已渗透到各行各业、各个领域。它的广泛应用促使社会出现了很多新技术，移动互联网、云计算、物联网，等等。人们在使用这些相关的软件设备时产生了大量的数据，全球的数据量正在快速地增长，大数据的时代已真正到来。在信息化的时代洪流中，“大数据”（big data）这一概念迅速蔓延，成为了各行业的热门话题。大数据具有Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）这四个特点。“大数据”是对疯狂增长的信息的生动描述。互联网开启的大数据时代对人类社会的影响是深远的。

三、大数据对高职外语教学的影响

信息时代的到来，势必给我们的教学带来了很多益处。手机的便捷，让我们的学生随时可以通过网络查阅相关的内容，微信、微博、QQ这些，也为我们的学生提过了大量的信息。这些便捷的渠道，已使学生们习惯于利用网络信息。

在大数据的时代背景下，互联网的快速发展促使很多新型的教学模式出现，如今的微课、慕课、翻转课堂都是面向数字化时代的大学英语教学改革，具有大数据的时代特征。微课是以视频为载体，将某个知识点或者教学环节以微课程的形式出现。这种短小、精致、便捷的微课程，使学生在任何时候、任何地点都可以进行远程自主学习。这种学习，将远程学习方式带到了学生的生活中。慕课是一种网络开放课程，它让我们的教学来到了“在线”时代。一系列的在线网络课程已经形成，这种在信息网络时代下的在线学习，给学生提供了大量的在线课程资源，方便了他们的学习。翻转课堂是指学生先在课前通过网络课程学习平台或是视频等相关资料进行学习，老师不再占用课堂时间讲授知识信息，他们只是在课堂上解答学生学习的疑难点。这种颠覆传统的教学方式主要是为了提高学生的自主学习能力，让他们更真实地去体验获得知识的过程。互联网掀起的数字革命正改变着我们传统的教学方式。微课、慕课、翻转课堂等新型的教学模式，正是大数据时代的历史变革。信息时代下的全新教学模式带给了我们新的理念、新的教学方法。

大数据时代下的互联网为我们的学生提供了丰富的学习资源，灵活、便捷的学习方式，使我们的学生有了更多的自主选择机会。对于外语学习，我们的高职学生可以通过网络获取更多有趣、有意义的视听说等教学资源。不同的学生可以根据自身的情况选择适合自己的内容，根据自身的特性，学生可以有效控制学习的时间和进度。高职学生的外语水平参差不齐，每个人的学习差异较大，他们可以根据自身的情况进行自主学习，因此，这些新时代的教学模式非常适合他们。然而传统的教学模式很难考虑到每个学生的特性，它针对的是全体学生。在大数据时代，传统的教学方式改变了，教师的角色也改变了。这些新出现的教学模式，让我们的教师从传统意义上的传授者变成了引导者。教学的主体不仅仅是教师，学生也是教学的主体。在课堂教学活动中，学生将会更多的融入课堂。高职教育重视的是学生实践能力的培养，大数据时代背景下的新型教学模式，可以更好地培养高职学生的动手能力、自主学习能力、实践能力，这与高职教育的特征是相符合的。

四、如何应对新时代的挑战

的确，在信息化、数据化的社会大环境下，网络教育模式、在线教育模式在教学活动中越来越流行。新时代的这些教学模式在我们的高职教学中越来越流行，他们已渗透到各个学科。然而，信息化的教学似乎只改变了传统的教学方式，它并没有改变教学质量。因此它还有许多不足之处需要我们去改进。要想将这种教育模式作为未来的主流模式，我们需要抓住传统的教学方式的核心，而不是摒弃传统教学的重要理念，将数据化、信息化的东西与高职学生的特性结合起来，创建适合他们的外语课堂教学模式。

大量的知识信息通过网络的形式呈现给学生，会使学生慢慢摈弃传统的课堂教学，忽略课堂教学的重要性，从而开始抵触传统的课堂，而过分依赖网络，学习上产生一种惰性。

新时代下的教学模式使学生也成了教学的主体，对学生的自主学习能力有了更高的挑战。只有具有较高自主学习能力的学生才能够达到一定的学生效果。然而高职学生的特殊性，他们能否真正意义上地达到自主学习？在大数据的时代背景下，为了达到更好的教学效果，外语教师应运用新的教学策略，设计合理的教学活动来促进学生的学习，从而真正提高教学质量，真正意义上地培养学生的外语能力。

总之，大数据时代的到来，为我们的教育教学带来了新的生机，新的教学模式、教学理念让我们的高职教育来到了一个新时代。在未来的教育发展中，大数据必将对高职教学改革产生一定的影响。作为高职院校的外语教师，我们如何应对新时代的挑战，如何将新技术与教学合理地应用，这些需要我们长期的探索与研究。

参考文献：

[1]张静.网络时代的教育与教师角色的转变[J].贵州师范大学学报，2003，（03）.

[2]杨晓丽.高校网络英语教学：问题、特点及教师角色[J].外语电化教学，2005，（01）.

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关键词 大数据 图书馆 知识服务

当前，伴随着信息技术的飞速发展，大数据时代来临了，大数据是IT界继Web2.0、云计算滞后近年流行的词语，大数据通常被认为是一种数据量很大、数据形式多样化的非结构化数据。对于图书馆特别是中学图书馆来说，如何更好的利用大数据技术更好的服务于学生是图书馆的管理者必须思考和解决的一个关键问题。

1大数据时代图书馆面临的挑战

1.1大数据时代图书馆面临着技术难关与人才瓶颈的问题

大数据是一项具有很高难度的前沿技术，只有具备相关学科背景和技术基础的人，才有可能胜任大数据分析的重担，而现阶段图书馆员在信息技术的开发利用方面能力相对欠缺。因此，大数据人才的培养、图书馆员技术能力的提高，是图书馆迎接大数据挑战的先决条件。同时，图书馆也可以通过与掌握相关技术的公司企业进行跨界合作，实现双赢。

1.2大数据时代图书馆面临着数据存贮与处理问题

社会信息化进程的加快，使得信息的重要性日益显现，信息、能源与材料也被誉为是现代社会发展的三大支柱之一。提高民众的信息获取能力、保障信息获取公平、优化信息获取环境、推动信息社会的发展也因此成为了一个国家、地区政府的主要职责之一，随着大数据时代相关业界对大数据的重视及应用，大数据的特性与优势将在日常的生活中将凸显出其巨大的优越性，民众的需求也将随着这些人性化、个性化的高满意度服务出现而对图书馆的服务呈现出明确和迫切的需求，适应社会的发展，满足用户的需求，提供复杂数据的处理也将成为大数据时代图书馆的发展旋律。

我国的图书馆均基本实现了信息化建设，但具体分析不管是国内外的国家计划还是图书馆的信息化发展，其所包括的信息数据建设都还主要是数据库、XML等同类型、不能再细分的单一数据，即都是结构化数据。但随着大数据时代相关业界对大数据的重视及应用，大数据的特性与优势将在日常的生活中将凸显出其巨大的优越性，民众的需求也将随着这些人性化、个性化的高满意度服务出现而对图书馆的服务呈现出明确和迫切的需求，适应社会的发展，满足用户的需求，提供复杂数据的处理也将成为大数据时代图书馆的发展旋律。

1.3大数据时代图书馆面临着信息安全问题

大数据背景下，随着各国对数据的获取和分析能力提升，大量分散的数据中隐含的有价值信息被利用。信息安全也从传统的网络安全、保密管理等可控安全管理已经变为无法预知安全隐患的不可控安全管理。数据的开放与信息安全之间的矛盾越来越突出，大数据的开发使用使得民众的公民隐私保护受到了挑战。

2大数据时代图书馆的服务创新

随着图书馆资源建设的发展和信息技术的应用，图书馆已经具备了“大数据”的特征。首先，图书馆的资源愈加丰富、资源类型繁多、增长速度迅猛；其次，移动图书馆、智慧图书馆、社交网络等的发展，使那些能记录用户痕迹的半结构化数据和非结构化数据日益庞大。因 而图书馆需充分有效的利用这些资源与数据，转变服务理念，拓展服务内容。

2.1强化图书馆职员的素质建设是关键

通过强化图书馆职员的素质建设，建设分门别类的“学科馆员”，从而能够将不同学科根据学生的需求，将信息资源加以收集、分类整理、编制索引资源库，实现资源导航，从而能够大大缩短各类学科的需求者（包括教职工、学生）大大缩短因查找信息耽误的时间。因而，通过强化图书馆职员的素质建设，提升图书馆职员的能力，对图书馆开展个性化信息服务起着至关重要的作用。

2.2 面向用户开展个性化推送服务

随着大数据时代的来临，图书馆的海量信息一方面满足了学生渴求知识的愿望，另一方面也给学生用户带来了极大的阅读挑战。对于任何一个知识需求者来说，穷其一生也不可能了解所有方面的知识，这就要求知识需求者在广泛阅读的基础上关注某一方面的知识领域，而且各个知识需求者具有自身的不同特点、不同的偏好和行为习惯模式，因而每个知识需求者对知识的需求不同，如何在浩如烟海的海量数据中更好、更快的汲取知识的营养，是摆在我们每个知识需求者面前的难题。因此，对于图书馆的管理者来说，创建知识需求的个性化信息环境，并随其需求变化和馆藏资源的更新，把信息更好、更快的推送给用户，不仅可以提升知识需求者对图书馆的满意度，也将极大的提升其参与度，从而进一步提升图书馆的服务。

2.3不断提升图书馆的硬件环境

进行数字资源整合必须结合大数据特点和资源现状，以用户需求为导向，博采众长，突出特色，分阶段、有计划的实施。建立超大型元数据仓储是未来数字图书馆进行资源整合的思路之一，从而实现资源的统一聚合与一站式检索，将云服务与关联数据结合起来实现数字馆藏的组织和聚合，构建“资源――用户”关系模型等思路展开工作，但资源整合也面临着资金、人才、技术等方面的挑战。

参考文献

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数据可视化可以使数据变得更有意义，而且可视化也可以使数据变得更容易理解。数据可视化软件正帮助越来越多的企业从浩如烟海的复杂数据中理出头绪，化繁为简，变成看得见的财富，从而实现更有效的决策过程。很多企业在上了ERP之后，面对海量数据，难以分析，难以清晰的呈现，难以从中发现问题，企业管理者也很难从中找到决策之道。 数据可视化工具能够以一种简便易用的方式将复杂的数据呈现出来，用户更容易理解这些数据，也就更容易做出决策。Tableau、Qlik、Microsoft、SAS、IBM等IT厂商纷纷加入数据可视化的阵营，在降低数据分析门槛的同时，为分析结果提供更炫的展现方式。

俗话说的好：工欲善其事，必先利其器！一款好的工具可以让你事半功倍，尤其是在大数据时代，更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化，还有数据的可交互性；我们还需要跨学科的团队，而不是单个数据科学家、设计师或数据分析员；我们更需要重新思考我们所知道的数据可视化，图表和图形还只能在一个或两个维度上传递信息， 那么他们怎样才能与其他维度融合到一起深入挖掘大数据呢？此时就需要倚仗大数据可视化（BDV）工具，因此，笔者收集了适合各个平台各种行业的多个图表和报表工具，这些工具中不乏有适用于.NET、Java、Flash、HTML5、Flex等平台的，也不乏有适用于常规图表报表、甘特图、流程图、金融图表、工控图表、数据透视表、OLAP多维分析等图表报表开发的。为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，本文将围绕这一话题展开，希望能对正在选型中的企业有所帮助。下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧！

传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。近年来，随着云和大数据时代的来临，数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。因此，在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性：

（1）实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新；

（2）简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点；

（3）更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求；

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对传统的钢铁企业营销模式进行变革，基于互联网大数据信息技术，运用电子商务营销策略创新钢铁企业营销模式、拓展营销渠道对提升钢铁企业营销管理水平、促进钢铁企业转型升级和发展具有重要意义[1]。随着我国经济新常态程度进一步向纵深方向发展，受经济结构调整、供给侧结构性改革以及产能过剩等相关方面的影响，钢铁企业发展面临国内外市场的严峻挑战。大数据时代是一个基于互联网平台，借助大数据管理信息系统对海量数据进行归类处理，从繁杂的海量信息中获取有价值信息的一个数字化的时代。由于当前市场环境的变化以及企业经营管理方式的改变，大数据技术正在以一种潜移默化的形式改变着企业营销模式，传统的营销管理模式已经不能够适应互联网时代的变化以及企业的多元化营销需求。钢铁企业作为我国传统企业的代表之一，大部分钢铁企业存在营销水平较低以及营销渠道单一等现实问题，这些现实问题都大大阻碍了我国钢铁企业管理绩效的提升[2]。

在大数据时代背景下，钢铁企业应该找出市场潜在的消费需求进而实施精准营销策略，利用大数据技术创新钢铁企业营销管理模式、拓展营销渠道。拓展钢铁企业营销渠道，通过精准营销、个性化营销以及多元营销模式提升钢铁企业营销水平成为关键。基于此，本文首先钢铁企业传统营销模式存在的问题进行分析；其次，基于大数据时代背景下，运用电子商务营销模式，拓展钢铁企业营销渠道的必要性进行分析；最后对如何基于大数据时代背景下拓展钢铁企业营销渠道提出政策建议。

一、钢铁企业传统营销渠道结构存在的问题

钢铁作为我国重要的产业之一，钢铁企业在我国具有重要的地位。传统的钢铁企业营销渠道主要是根据钢铁行业的市场环境决定的，而钢铁营销渠道的选择对钢铁企业的营销成本、营销效果具有决定性作用。当前，我国钢铁企业主要采取的是自制渠道以及外购渠道，主要存在以下三个问题：

（一）钢铁企业传统营销渠道结构效果差：高水准的商品营销模式选择应该是该商品的特性及使用范围来确定的。不同的商品所针对的消费群体有所不同，但是钢铁企业传统营销渠道结构在进行钢铁产品的推广时往往以追求营销覆盖面广为目的，不考虑精准营销和个性化营销，不能够做到根据不同钢铁制品的特性以及适用范围针对不同的市场需求采用不同的营销模式，导致实际的营销效果较差[3]。

（二）钢铁企业传统营销渠道结构渠道单一：钢铁企业传统营销渠道结构主要采用的是基于电视、报纸、杂志等相关媒介进行广告推广的单一的营销模式，在互联网时代如果仅仅采用这个单一的营销模式将很难做到消费群体的全覆盖[4]。随着时代的改变，通过网络电子商务营销平台，或者其他社交媒体获取自己所需要的消费信息，想要提升营销覆盖面仅仅借助传统媒体进行营销推广不能够达到其推广钢铁产品的目的。

（三）钢铁企业传统营销渠道结构成本较高。成本和产出之间的关系直接影响钢铁企业营销策略的选择。钢铁企业传统营销渠道结构成本较高。一方面，多层次的营销环节增加了钢铁企业的成本支出；另一方面，由于传统营销策略的选择导致钢铁企业与消费者之间的沟通困难，当发生矛盾，如果钢铁企业不能够及时与消费者进行有效的沟通，将大大增加营销沟通成本、影响营销效果。

二、拓展钢铁企业营销渠道的必要性

大数据时代背景下，运用电子商务营销模式创新钢铁企业营销管理模式、拓展营销渠道对降低钢铁企业营销成本、提升营销水平具有重要意?x。其优势主要体现在以下三方面：

（一）有利于实现精准营销。海量的信息往往隐藏着许多潜在的消费需求，利用大数据技术对交易过程中发生的海量信息进行收集和分析，确定不同钢铁制品的消费市场，钢铁企业根据不同的消费群体和消费偏好，制定多元的营销策略，从而提升营销效果，实现精准营销[5]。

（二）信息反馈及时。钢铁产品营销策略的执行是否能够取得良好效果在一定程度上取决于市场与钢铁企业之间的互交性。也就是说，钢铁企业与市场之间的信息反馈渠道是否流畅。电子商务营销模式可以为钢铁企业和消费者之间提供一个直接沟通的平台，消费者可以直接将其钢铁制品需求及时反馈给钢铁企业，钢铁企业根据消费者需求调整生产，促进钢铁企业的转型升级。

（三）营销成本相对较低。传统的营销模式主要采用的是基于电视、报纸、杂志等相关媒介进行广告推广的单一的营销模式。相较于传统营销模式，钢铁企业采用电子商务营销结构在一定程度上突破了广告推广的时间限制和空间约束，在互联网平台广告推广，成本低、效率高，可以更好的提升营销效果。

三、电子商务营销背景下钢铁企业营销创新路径

针对钢铁企业传统营销渠道结构存在的营销效果差、营销策略单一以及营销成本高的问题，在电子商务营销背景下钢铁企业营销创新路径应做到以下三个方面：

（一）转变营销策略思维：当前，互联网网络成为消费者聚集的主要阵地，钢铁企业应转变传统的营销思维、重视电子商务营销的作用是拓展钢铁企业营销渠道的基础。钢铁企业营销策略制定时应该强化数据信息化意识，明确大数据时代海量信息价值，明确大数据的时代背景，注重互联网在广告推广中的巨大效应。

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当今被称为大数据时代，“数据为王”。手握大数据的阿里巴巴等大数据公司，成为地方政府竞相战略合作的目标；美国的非农指数、新房指数每一次出炉都吸引着全世界的目光，成为各国货币的价格高低、宽松程度，股市及大宗商品的价格走向等等的重要参考。

大数据是信息社会发展到一定阶段的产物，人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着很多领域颠覆性变革的到来。譬如，大数据的应用能够帮助电子商务、物流配送等领域进行消费者行为的判断，进而优化产品的销售模式等。但是，大数据具有三大特性：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。正因如此，面对同样一组大数据，不同的学者、经济学家、分析师可能做出完全不同的分析和判断。

相比大数据的难收集、难把握，生活中的精准小数据其实随手可得，而且很直观，不会产生错觉。茶果农记成本账，政府贴钱采数据。也许正好说明精准小数据的珍贵。当前苏州茶农果农的生产成本到底怎么样，升了或降了多少，政府该采取哪些政策，不能靠估计，而要靠拿出精准的小数据做依据。因此，市物价部门花钱请茶农、果农记录生产过程中的成本投入、产品销售，开展农产品成本调查。此举表面上看，技术含量不高，

实质上这样实地的采集，正好是现实社会最需要的，远比某些借晃眼的大数据之后推断出的结论要实在。身处大数据时代，要关注大数据，也要多关注身边精准的小数据，好处不少。譬如，笔者作为股民判断经济形势基本面，不会过分纠结于CPI、PMI、PPI，而是十分留意通往乡镇公路上的集装箱车辆多不多，老家的出租房租掉没有、租价是多少。因为前者不是自己能够看透的，而后者则很直观。

大数据时代，带领我们走向一个新的世界。但是，对于商业决策者而言，大数据不是灵丹妙药，能不能用好大数据，核心还在于使用者、使用环境和数据结构。大数据挖掘不是黑箱，它需要思想。需要回归到人性，需要洞察，只有将大数据变成小数据，大数据的价值才真正地得以释放。

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大数据，美国热度

互联网上的每一个“你”是否意识到，在浏览网络新闻、收发邮件，在电商下单购物，在社交网站与朋友互动，甚至用手机APP上传自拍照片……你的每一个网络“足迹”都会以“数据”的形式被记录下来，而这些以几何数量级增长的数据正在逐步重构互联网世界，也在重构我们的生活。

如果这样的描述还不足以让你了解“大数据究竟意味着什么”，那么，再引用一次近来最火爆的大数据应用实例——美剧《纸牌屋》。这堪称一部神奇之作，一部让出品方Netflix公司股价飞涨3倍的所谓“数据分析式电视剧”。而且，真正可怕的或许并不是《纸牌屋》的一炮而红，而是Netflix早就“预料”到《纸牌屋》能走红。

在美国电视界，决定一档节目生死的，是数据——收视率。然而，收视率只能用来检验一件“制成品”成功与否，却无法用来预测。Netflix提供的数据却是用来预测的，且其数据分析模型被《纸牌屋》验证是有效的。Netflix是美国在线视频播放和数据平台，其数据库包含了超过3000万用户的收视选择、每天400万条评价和300万次搜索……《纸牌屋》一剧的诞生就是由数据主导的，拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，数千万观众用各自的鼠标“投票”，通过对用户行为的分析，Netflix甚至比观众还要清楚他们自己的喜好。资料显示，Netflix运用搜索技术对比，观察用户的观影习惯，发现了一个“规律”：喜欢看上世纪90年代家喻户晓的BBC剧集《纸牌屋》的观众，同样是《社交网络》、《七宗罪》导演大卫·芬奇（David Fincher）的拥趸，也同样是好莱坞老戏骨、奥斯卡影帝凯文·史派西（Kevin Spacey）的粉丝。于是，Netflix花1亿美元买下《纸牌屋》版权，请来大卫·芬奇担任导演及制作人，凯文·史派西担任主演，这好比一笔由海量用户定制的C2B买卖。

不容否认，当联合国发表大数据政务白皮书 《大数据促发展：挑战与机遇》；当《哈佛商业评论》把数据科学家评选为21世纪最性感的职业；当奥巴马依靠数据挖掘团队用比对手少1亿美元的竞选资金击败对手连任美国总统；当EMC、IBM、Oracle等跨国IT巨头纷纷大数据战略及产品；当国内的风投和互联网大鳄言必称大数据时，一个“用数据说话”的新商业时代正拉开帷幕。

最近，和大数据有关的另一则重磅新闻是谷歌推出的“电影票房预测模型”。据称，该模型能够提前一个月预测电影上映首周的票房收入，准确度高达94%。按照谷歌给出的报告，预测采取了简单的线性模型，主要来自电影的搜索量、电影预告片的搜索量、同系列电影前几部的票房表现和档期的季节性特征几个简单指标。谷歌称：“距离电影上映一周的时候，如果一部影片比同类影片多获得25万搜索量，那么该片的首周票房就很可能比同类影片高出430万美元。”

不难发现，当下最动人的应用故事都发生在美国。去年5月，《华尔街日报》发表文章大胆预言：“我们再次处于三场技术变革的开端，它们可能足以匹敌上世纪的互联网变革。这三场变革的‘震中’都在美国，它们是大数据、智能制造和无线网络革命。”

大数据，中国速度

大数据商业应用第一人维克托·迈尔-舍恩伯格说，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而关注相关关系。大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。

根据赛迪顾问的一份报告，各种统计数据、交易数据、交互数据和传感数据正源源不断地从各行各业迅速生成，全球数据的增长速度之快前所未有，数据的类型也变得越来越多。2012年全球被创建和被复制的数据总量达到2.7 ZB（Zettabyte，10万亿亿字节），是2002年全球数据总量的2亿倍；其中文本、照片、音频、视频、医疗影像等非结构化内容超过85%。

另有资料显示，当今世界在24小时之内，就可以产生出相当于16.8亿张DVD容量的数据；产生2940亿封电子邮件，相当于全美国2年产生的纸质邮件；产生网络社区帖子200万个，相当于《时代》杂志770年的文字总量……人类文明至今获得的全部数据，有90%是在过去2年产生的。预计到2020年，全球数据规模会达到今天的44倍。

大数据概念里的数据，是指具有可追踪、可分析、可量化特性的数据，而对这个意义上的“数据”进行挖掘和分析，依据数据作出商业决策、利用数据提升竞争力，则是大数据产业要做的事情。目前，业界将大数据的商业机会分为两类：一类是以IBM、微软、惠普等公司提供“硬件+软件+数据”的整体解决方案，它以平台性为特征，提供基础服务；另一类是以脸谱、亚马逊、谷歌等公司为代表，基于自身海量的用户信息，提供精准营销和个性化广告推介等。

最新的分析认为，这些传统大数据的商业模式将难以满足诸多传统大型企业及中小型企业不断成长的数据处理需求。“硬件+软件+数据”的整体解决方案，成本高昂，面对海量、繁杂的数据，只有大型企业或者政府才有相应的能力和预算开放大数据。而国内效仿脸谱、亚马逊、谷歌等公司的商业模式，展开数据挖掘服务的企业包括淘宝、新浪等，出于隐私保护及自身利益的考量，数据也必定是封闭的，这将难以满足越来越高的整合化营销需求。因此，大数据时代的到来或将是以颠覆现有格局的面目出现。

根据赛迪顾问的研究，目前我国的大数据产业还处于发展初期，市场规模相对比较有限，2012年仅为4.5亿元；并且目前大数据市场的主导厂商仍以外企居多，国内厂商正快速跟进，整体产业生态环境还不成熟。但是从产业的内涵外延、产业链、市场需求、参与主体等方面综合评价，大数据产业发展动力十分强劲，在未来3～5年产业规模和市场规模都将实现快速增长。

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【摘要】近年来，中国影视行业蓬勃发展，伴随着互联网技术革新，影视业正在与大数据举行一场盛大联姻，以实现交互式的影视制作。国内影视业日渐重视大数据的运用，《小时代》、《失恋33 天》等国产电影因此而获得成功的票房。本文从影视作品的创作、传播、接受环节探讨大数据分析的运用及其意义，以及未来影视大数据的发展趋势。

关键词 大数据 影视业 创作 运营

2013 年被称为影视界的“大数据元年”，运用大数据分析成功营销的影视作品使人们看到了大数据给影视行业带来的无穷潜力。在中国，影视大数据也越来越受到专业人士的重视。2014 年6 月23日，一档寻找电影天才的真人秀节目《全民电影》在吴宇森、章子怡和刘仪伟等明星助阵下拉开帷幕。在这个中国首档全媒体电影项目中，百度利用自身数据优势首次深度介入，对一部电影从选题、融资、组队等制作阶段开始，到发行再到播放的全流程，提供深度数据规划与策略支持。

一、大数据和影视行业

“大数据”一词最早出现在美国著名未来学家阿尔温·托夫勒的《第三次浪潮》一书，2011 年全球著名咨询公司麦肯锡研究所在其发表的报告《大数据：下一个创新、竞争和生产率的前沿》中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素; 而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。①大数据是指所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。②根据Philip Rossum 在《大数据分析》一书中指出的那样，大数据不仅仅指的是数据的大数量，还包括多种类和高速度，这三方面都是保证数据质量的关键要素，缺一不可。③

在传统意义上的影视行业中，影视作品是否能够受到广泛的欢迎，主要依赖的是创作者自身的专业水准，对受众心理的洞悉程度，以及选择演员的眼光等等。大数据的出现使得影视作品的传播方式由之前的单向传播转变为交互传播。影视大数据的数量大，可以从空间维度和时间维度上来分析。（见表1）

影视数据种类多是指影视大数据中包括的影视作品本身的创作信息、销售信息、观众的反馈信息等多个层次，但凡是与影视作品有关的，都囊括在影视数据库中。并且影视大数据的数据库范围也依据不同的分析目的而可大可小。按照戴志强等的分类，影视大数据主要可以分为三大类，即用户大数据、内容大数据和渠道大数据。④

二、大数据与影视创作

中国影视行业近年来飞速发展，以电影行业为代表：

上述表2 和图1 中可以看出，我国以电影为代表的影视行业近4 年正在蓬勃发展，不仅全国电影票房呈现良好的上涨态势，其中国产片票房占比也在持续升高。为此，国产片在创作过程中也在不断借助大数据的力量来制作出符合大众审美情趣的影视作品。由优酷土豆集团携手儒意影业、乐视影业制作的电影《老男孩之猛龙过江》，就是通过对粉丝的情感洞察和行为分析，来指导其内容创作，堪称开创了中国互联网电影的新模式。

在大数据指导下的互联网电影创造过程中，观众可以从被动的受众变为主动的影片制作参与者。以2014 年阿里巴巴推出的“娱乐宝”为例，网民出资100 元即可投资热门影视剧作品，通过投票来决定电影的制作人、导演、男主角、女主角等。首批登录娱乐宝界面的6 个项目—— 电影《小时代3》、《小时代4》、《狼图腾》、《非法操作》以及社交游戏《魔范学院》等，截止到4 月3 日已经全部售罄，共出售78.5 万份，总投资额达到7300 万元。受众能做的不再限于观影后的反馈和评价，而是能够从作品生产初期就提出自己的意见。

同时，受众不仅可以影响制作团队的构建，也可以改变剧情的发展。国外知名电视剧《纸牌屋》通过云计算确定下集剧情，国内虽然没有如此先进的大数据技术，但是通过大数据得到的用户评价确实能够改变编剧的心意。2014 年七夕档热播都市爱情电影《单身男女2》的结局之所以扭转，就是因为早在《单身男女1》上映后，许多观众不满于女主角做出的选择，纷纷留言表示惋惜，于是导演决定在第二部里让女主角再选择一次。

从影视制作方来看，大数据能够使制作方更了解观众的期待，“娱乐宝”则折射出了这些投资人的兴趣爱好，以此帮助电影实现观众的精确定位，包括影片类型、上映时段等。大数据不仅“ 大”而且更“细”，在影视创作阶段的大数据分析应当既包括对于用户历史数据的分析，如通过前期不同类型电影的票房分析、受众对不同题材影视的反馈分析等，又包括用户对电影的期许，如某类用户的特定需求、抛出目前电影创作计划得到的回应等。创作者可以找到与自己风格相契合的受众群体，或者可以使自己受益最大化的定位。

电影《小时代》的出品方乐视影业，根据网络上《小时代》的搜索量，分析了关注《小时代》的人群，最后描绘出《小时代》的目标受众，即“互联网的原住民”。这些90后大部分是郭敬明和杨幂等主创人员的忠实粉丝，也是当前电影市场的主流消费群体。（见图2）

总之，大数据可以提升国产电影的成功率，促进更有特色更高质量作品的生产，同时，大数据提供了一个绝佳的视野帮助国内的制作班底了解国外受众的品位。

三、大数据与影视传播

在中国影视市场，大数据的应用最主要集中于影视传播阶段，中国电影业迎来发展良机与大数据有密不可分的关系。《致青春》、《失恋33 天》、《北京遇上西雅图》、《中国合伙人》等的成功，都离不开大数据在背后的支持。（见图3）

大数据应用于影视作品传播的目的是为了改变以往不但不会提升传播效果反而可能引起反感的狂轰滥炸式统一传播。其传播方式如图4 所示。

目前普遍使用的一种高精准度宣传是利用社交媒体传播。以《小时代》为例，还在拍摄阶段时，原著作者兼导演郭敬明就通过个人微博向网友透露《小时代》的拍摄情况，在临近上映时，郭敬明的个人微博状态几乎全部和小时代有关，不仅如此，郭敬明还和《小时代》的主要演员在微博上互动宣传。采取郭敬明个人微博的宣传方式其实就是一种定向宣传，关注其微博的网友大多为郭敬明的读者粉丝或者对其一定程度感兴趣的人，这部分人很可能成为观众，或者上述分析中的前两者，因此也是宣传的主要对象。

但总体上来说，传播手段的选取要基于对特定用户的特性，在做好用户定位之后，就要利用大数据分析用户的媒介使用偏好或者其他与电影主题相关的特性，以此来定制传播方式。乐视通过分析还发现，《小时代》用户中，女性占到78%，男性占到22%，因此做了很多针对女性的线上线下的活动。⑥

由此看来，大数据强调“大”，但更要“准”，大数据虽然揭示的是群体的共性，但价值更在于细分群体，实现定制化服务。爱奇艺网站就在2013 年推出了“千人千面”的个性化首页，为不同的用户量身定做观看内容，增进用户体验。

四、大数据与影视接收

接收应该包括收受（或适应）和交流两个层面。⑦对于影视作品收受效果的分析不应该只是事后统计分析，更应该是事前分析市场和预测销售前景。由谷歌推出的电影票房预测模型，能够基于数据分析，通过分析电影相关的搜索量来预测电影最终的票房成绩，准确度可高达94%。⑧

同时，对于票房之类的单一指标，存在着难以全面衡量影视作品收受效果的问题。在大数据时代，用户在视频网站的观看记录连同用户的点击、搜索、暂停、跳转等观看行为和使用设备状况及用户的IP 地址等信息都会被程序捕捉到。这些细节可以很好地反映用户喜欢哪些情节，对哪段情节没有观看欲望等，这些方面，是没有办法从是否观看的票房指数中得出的，也是无法从对影片的整体评价中得出的，但是这些细节数据却对影视作品的改进更具有指导意义。另外一方面，用于更全面反映影视作品传播效果的综合指标也在不断更新中。比如2014 年4 月电影频道公布的电影大数据指数即“M 指数”，是以电影的影院、电视、新媒体三大主体市场平台海量信息为核心，运用大数据挖掘技术运算而成的综合指标。⑨又如优酷、土豆推出的“中国网络视频指数”，则是分析互联网平台上的视频综合效果，以娱乐综艺《快乐大本营》为例，“中国网络视频指数”显示了其播放指数、播放设备、播放网站、每一集分析、人群和地区分布等。（见图5）

现在，用户在观影后喜欢在社交媒体上分享自己对影视作品的看法，尤其是年轻的上网一族，这又为大数据分析发挥作用提供了新的源泉。通过词频分析、话题查找等方式，可以把分散在各大社交网站上的零碎感受整合起来，作为分析对象，了解用户的真实想法。值得注意的一点是，为了能够更好地得到用户的反馈，影视创作营销人员应该为受众开创一个反馈交流平台，比如说一个微博公共账号，或论坛贴吧等。用户之间可以形成交流观影感受的圈子，也可以及时向创作者反馈自己的看法。这样一方面，自身构建的数据库得以补充，另一方面，可以增加用户粘度。

所以说，大数据分析影视接收情况，不仅仅是为了了解本次影视作品的传播效果，更是为了了解用户习惯，增加用户忠诚度，为以后的系列片子或者其他相关作品累积经验，以收获更大的成功。

结语

大数据为我国影视行业的发展带来无穷潜力，通过在创作、传播、接收环节的数据分析，能够帮助影视行业实现更精准的用户定位和市场分析，以生产出内容优质、符合受众口味的高质量影视产品，同时能够提升用户服务使之贴合用户习惯。总之，大数据提高了国产电影的成功率，加强了生产者与用户之间的互动，有助于国产片早日走出国门。

参考文献

①⑧张璠，《影视业中“大数据”技术应用》[J]《. 信息技术与信息化》，2014（4）：232-234

②Manyika J， Chui M, Brown B, et al.Big data： The next frontier for innovation,competition， and productivity[J]. 2011.

③Russom P. Big data analytics[J]. TDWIBest Practices Report, Fourth Quarter，2011

④戴志强、朱海澎、潘皓，《影视大数据: 影视互动体验与量化认知的根本》[J].《现代传播》，2014（9）：126-129

⑤中国新闻出版网，《互联网电影新鲜“出炉”》，chinaxwcb.com/2014-01/16/content_284956.htm

⑥陈肃，《大数据，连接电影与观众的“网关”》，http：//tech.qq.com/a/20131119/013653.htm

⑦李兴，《消费时代的作者、读者和文本——对接受美学的新思考》[J]《. 大众文艺》，2008（12）

篇9

【关键词】大数据；信息安全；APT；数据标识；存储监控

一、概述

随着国民经济的不断快速发展，尤其是我国加入世界贸易组织（WTO）之后，我国经济正朝着经济全球化和国际市场化的方向快速发展，从而使得我国各个企业与国外经济体的联系和交流越来越广泛。在经济全球化日益加速的今天，互联网技术的不断优化和更新，企业经济的发展越来越快，经济样式也越来越多，也就催生了企业生产数据的不断增加，尤其是近几年智能网络终端的增加、云计算技术的广泛应用等，互联网的数据量更是呈爆炸式增长。据国际互联网数据中心IDC （Internet Data Center）预计，互联网内现有的数据量90%以上是近几年才产生的，而且每两年就会翻一番的速度增长，到2020年，全球互联网数据量将增加50倍。这就表明，互联网经济已经步入了大数据时代。大数据是指互联网内数据信息量非常巨大且不能用当前常见的工具在正常时间内无法处理的数据信息。由于互联网自身的特点，这些数据绝大多数都是以非结构化的多样化形式存在，但是为人们的决策、规律研究、有用信息挖掘等提供重要的数据依据。随着时代的前进，大数据将会随着互联网络的发展而更具开发性，这也为大数据的私密数据泄露和敏感信息窃取等信息安全问题的解决提出了更大的挑战。所以如何确保数据信息安全性对于在在大数据背景下推动各个政府部门、教育科研机构、企业单位和金融机构等诸多领域的快速安全发展来说具有非常重要的现实意义。

二、大数据简介

上世纪八十年代初，美国著名谢家Alvin Toffler在《第三次浪潮》中提及了“大数据”（Big Data）的概念。大数据是指以计算机技术为基础的规模庞大、利用当前常规的数据处理工具无法在合理时间内进行正常存储、提取、搜索、分析、处理等的数据信息。同时，大数据也代表着异于传统数据信息处理系统的新的技术和框架，可以更加有效、经济地、高频率地、智能地从大容量、不同数据结构和类型的多样化数据中获取有用的价值和信息。

大数据具有五个特征，可以通过4C+V来描述，分别是Volume，Variety，Value，Velocity，Complexity。

其中Volume表示大数据的数据量多、规模巨大的特性。在对大数据进行描述时，常见的GB或者TB的数据存储单位已经不再使用，而是以PB（1024TB）、EB（1024PB）甚至ZB（1024EB）。根据一些资料显示，国际互联网数据中心IDC预测，2020年全球互联网数据量为35ZB。所以，大数据的特点首先就是数据规模庞大。Variety表示大数据的数据结构多样化，数据类型更加复杂，不仅包括常见的计算机处理的结构数据，包括二维或多维的数据结构存储表，而且有很多文件、视频、图片、音频等非结构化的数据信息。由于互联网分布式的特点，加上物联网、云计算等技术平台的不断发展，信息数据的来源逐渐趋于多样化，互联网数据来源逐渐增加，首先是互联网终端用户，在各种互联网应用中产生的文字、图片、视频、音频等各类数据信息，然后就是各种互联网设备以及各种信息管理系统，在生产过程中产生的各种文件、数据库、审计、操作日志等信息数据，最后就是各种物联网的传感设备和信号采集设备，如医疗设备产生的各种生命特征数据、天文望远镜产生的大量天文相关的信息数据等。Value表示大数据的价值密度低的特征。由于大数据数据量多，所以数据基数大，加上对于企业生产决策的有用信息并不多，所以大数据价值密度低也是大数据的另外一个特性。这里值得说明的是，价值密度低不是没有价值，对于企业来说，大数据的存储是一个企业在发展过程中非常宝贵的财富。Velocity表示大数据的数据信息处理速度快的特性，由于大数据基数庞大，所以数据处理速度快将是大数据时代数据处理工具一个最为明显的特征。Complexity表示大数据的复杂性的特征。特别是当前人们要求大数据的智能分析和处理的阶段，大数据处理和分析的复杂性将进一步提升。

三、大数据面临的安全问题

在大数据时代，数据信息成为企业发展的重要资源，然而随着数据的不断增加，大数据的安全风险也会逐渐增加，加上大数据是未来互联网络新的竞争点，必然也成为众矢之的，引发更多的安全为题。

（一）大数据的网络攻击

由于大数据的数据规模庞大，在互联网云端采用分布式存储形式进行存储，相关数据已经形成了统一的视图，就存储形势来看，数据保护相对简单，很容易为黑客留下攻击漏洞，更加便以黑客实施高持续行威胁APT攻击，造成安全问题。由于大数据环境下终端用户非常多，且群体复杂，所以系统很难对网络用户的合法性进行快速实时的判断。所以，大数据为高持续性威胁攻击提供了良好的隐藏环境，APT在一个不确定的时间内进行持续攻击，并且无法被实时检测到，对大数据造成极大的威胁。在2013年3月份，韩国包括KBS以及多家民间企业在内的网站受到黑客的高持续性威胁攻击（APT），导致互联网络受阻，计算机系统瘫痪。在此次APT中，韩国的金融机构共受到1500多次的非法入侵，受害的计算机达48000台，成为2013年度最严重的APT攻击。如图1.所示，为近些年互联网络受到APT攻击的趋势图。

由于高持续威胁攻击具有很强的针对性，且攻击时间长，配合数据挖掘技术等大数据分析攻击和手段，很容易获取大数据中获取有用的数据信息，从而引发数据泄露，造成更大的危害。

（二）大数据的用户隐私

由于大数据对所有网络用户的数据进行汇集存储，在一定程度上，为用户的个人数据的隐私保护埋下了安全隐患。如果大数据安全机制不完善，在用户对个人数据操作不当的情况下，可能会造成一些相关的隐私数据的泄露，从而造成严重的隐私数据的安全问题。大数据的个人用户数据的隐私保护，需要强大的大数据分析和处理技术和完善的隐私数据保护机制，来提升数据安全级别。如果在大数据管理端没有完善的数据管理机制，用户的一些敏感数据信息的所有权和使用权的界定或者分配可能会出现问题，对于大数据分析的应用来说，势必会造成用户隐私数据泄露，引发数据安全问题。

在对大数据进行数据采集和信息挖掘的时候，要注重用户隐私数据的安全问题，在不泄露用户隐私数据的前提下进行数据挖掘，完成有用信息提取。当前，大数据与云计算平台的结合，使得分布式计算的应用逐渐广泛，如何在分布计算的信息传输和数据交换时保证各个存储点内的用户隐私数据不被非法泄露和使用是当前大数据背景下云计算信息安全的主要问题。同时，当前的大数据数据量并不是固定的，而是在应用过程中动态增加的，而传统的数据隐私保护技术大都是针对静态数据的，所以如何有效地应对大数据动态数据属性和表现形式的数据隐私保护也是要注重的安全问题。最后，大数据的数据远比传统数据复杂，现有的敏感数据的隐私保护是否能够满足大数据复杂的数据信息也是应该考虑的安全问题。

（三）大数据的数据存储

大数据的数据类型和数据结构是传统数据不能比拟的，在大数据的存储平台上，数据量是非线性甚至是指数级的速度增长的，各种类型和各种结构的数据进行数据存储，势必会引发多种应用进程的并发且频繁无序的运行，极易造成数据存储错位和数据管理混乱，为大数据存储和后期的处理带来安全隐患。当前的数据存储管理系统，能否满足大数据背景下的海量数据的数据存储需求，还有待考验。不过，如果数据管理系统没有相应的安全机制升级，出现问题后则为时已晚。

四、大数据的信息安全策略

由于大数据自身的宝贵价值，在如火如荼地发展期间，必然要注重大数据的信息安全问题，来从而提升大数据的安全策略，推动大数据下的云计算的广泛应用。

（一）加快大数据信息安全体系建设

大数据的信息安全体系建设不仅是计算机信息技术的发展问题，更是国家数据安全的策略问题。在大数据的发展规划阶段，要在战略角度出发，切实认识到大数据信息安全的重要性，不仅要在技术上加强大数据信息安全体系建设，更要在策略上态度上重视大数据信息安全建设，明确大数据的重点数据保护对象，构建大数据价值等级，加快完成大数据信息安全体系的建设。

（二）实施大数据信息安全技术

大数据的信息安全技术是通过相关的工具和一定的安全策略，构建完善的大数据信息安全模型，来实现数据信息的安全。首先，可以通过一定的工具，在数据收录和存储阶段完成数据类型的划分，并通过数据挖掘等技术，持续自动地对大数据进行分类、分析、评估，从而为有用信息提取做准备，最后要确保大数据框架下各个节点之间的加密安全的通信，降低大数据的攻击。

在数据收录和存储时对数据进行标记处理，是在确保大数据安全性的前提下，对大规模的价值密度低的大数据实现快速运算处理的有效方法。针对数据标识的内容，可以根据系统不同的要求，对数据的类别、敏感等级等进行标记，然后数据管理系统对该表示进行判断之后，存放到数据库中。如图2.所示，为数据标识判断流程图。

如图2.所示，当数据增加标识后，如果数据库内未对该标识进行记录，则会将该表示直接存入数据库。如果已经有记录，则会直接将该数据存入数据库。在数据已经有数据标识之后，则可以通过数据挖掘技术（如决策树、聚类等）对数据进行实施快速处理，为后期有用价值提取做好准备。

在大数据的分布式计算框架下，数据加密的安全传输是加强大数据信息安全的重要问题，可以在分布式框架下的客户端和服务器端配置统一的数据传输加密配置文件，通过将密钥与通信数据的分开存储来增加分布式系统的数据传输的安全性。

（三）加强大数据动态存储机制

大数据的数据存储问题是解决海量数据动态并发存储的安全监控问题，在海量数据的动态存储过程中，要对数据存储程序进程等进行安全监控和检测，同时对系统各种硬件资源如CPU、内存、磁盘、输入输出端口进行全面监控和控制，从而建立高校的动态数据细粒度的分析机制和安全监控机制，确保大数据的海量数据动态并发存储的有序进行，保证大数据管理系统自身的运行可靠性和安全性。

五、总结

大数据的信息安全是针对大数据环境下的网络APT攻击、用户隐私数据保护以及数据存储等安全问题的安全的策略，主要是通过构建完善的大数据信息安全体系、实施数据标识、加密通信以及动态存储监控等方法手段来提升大数据信息安全性，从而为互联网络创建一个安全稳定的大数据环境。

参考文献：

[1]郭三强，郭燕锦. 大数据环境下的数据安全研究[J]. 科技广场. 2013（02）

[2]陈明奇，姜禾，张娟，廖方宇. 大数据时代的美国信息网络安全新战略分析[J]. 信息网络安全. 2012（08）

[3]陈建昌. 大数据环境下的网络安全分析[J]. 中国新通信. 2013（17）

[4]王文超，石海明，曾华锋. 刍议大数据时代的国家信息安全[J]. 国防科技. 2013（02）

[5]吴蓓，刘海光.浅析大数据时代的信息安全[J]. 计算机光盘软件与应用. 2013（15）

[6]钱林红，邓家荣. 信息系统数据安全防范策略[J]. 电脑知识与技术. 2011（12）

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关键词：大数据；网络；安全；隐私；重要性

中图分类号：TP393.08 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）01-0216-02

1 引言

科技在发展、社会在进步，从18世纪工业革命至今，人类社会由农耕时代向工业时代迈进，进入20世纪随着信息技术的迅速发展崛起，人类社会再次向前进步逐渐建立信息王国。21世纪在信息技术及科学技术双重动力推动下，数据时代帷幕即将拉开。以大数据为基础的新时代，人们的生活将趋于个性化、定制化，这将颠覆传统商业统一生产模式，将为社会发展提供新机遇、新气象。然而事物的发展总是伴随着矛盾，我们需辩证统一的审视其利弊，并保持其平衡发展。诚然，大数据技术的发展同样是矛盾的，它的发展与进步一方面是推动时代前进的动力，另一方面也容易造成个体信息的泄露。2016年大数据的发展趋势、利弊的探讨已经进入白热化阶段，并我国诸多企业都已经着实布局大数据市场，譬如阿里巴巴集团的“阿里云”、百度的“百度云”以及“腾讯云盘”、“迅雷云”等。但是在发展过程中，众多占领大数据市场的企业都将目光转向“个人隐私保护”问题上。2016年博鳌论坛对大数据的探讨重点也已然放在了“隐私保护”问题上。大数据时代背景下，网络安全重要性由此可见一斑。

2 大数据时代下的信息网络安全现状分析

2.1 网络病毒对网络安全的威胁

大数据时代下，网络逐渐成为承载个人信息的主要阵地之一，身份信息、银行账户、就业就学信息等个人隐私都“裸”的暴露于网络之上。网络病毒作为不法分子窃取、窥测个人隐私的传统手法，现目前已然是网络安全隐患之一。在信息技术还不够完善且大数据体系还未建立之前，传播病毒的主要目的是盗取用户账号，如QQ账号、百度账号等，其危害性相对而言存在局限性。然而大数据时代下，用户账号信息的泄露则更加容易暴露个人隐私，甚至可能造成用户生命财产损害。譬如现目前较为盛行的微信、QQ诈骗，即是犯罪分子通过转播木马病毒而窃取并控制用户社交软件账号，并根据社交软件所含有的用户信息，掌握用户一般情况从而对亲戚朋友进行针对性诈骗，其诈骗成功率大大提升。因为大数据时代背景下，用户的个人信息较多的暴露在网络上，无论身份信息、就业信息、居住地信息都在大数据系统的监控之中，除此之外交际软件中的聊天记录也将成为犯罪分子直观化分析依据，为犯罪行为的实施提供的更加“可靠”的基础。总而言之，大数据时代背景下，由于病毒传播造成的用户信息泄露现象并不少见，因信息泄露而导致用户及其亲友造成生命财产损害的案例也不胜枚举。这也就凸显了大数据时代网络安全的重要性，这也就强调了建立网络安全屏障的迫切性。

2.2 网络安全管理不到位，网络自身漏洞引发的安全问题

任何网络系统都存在一定的瑕疵，因此网络系统维护是保证网络安全的第一防线。大数据时代下，数据系统并不是是大企业的禁脔，小企业、机关单位、学校甚至个体商户都有可能建构契合自身发展需求的信息数据系统。无论是哪一类的信息数据系统都是存在一定漏洞的，只是大型企业对自身数据系统的维护力度较大，填补漏洞及时因此发生信息泄露的几率相对较低，而部分小企业甚至是机关单位在自身信息数据系统维护上的投入较少，漏洞弥补周期长，安全隐患更加严峻。然而实际生活中，正是由于诸多信息数据系统存在漏洞，这也就造成了网路安全的紧张形势。反映到现实生活中即是网络犯罪事件、电话诈骗事件的激增。譬如近来曝光度较高的大学生被骗的案例中，诈骗团伙大多都清晰的掌握了学生的基本信息如姓名、电话号码、身份证号码等，甚至连学生的专业、班级信息都“如数家珍”。这样的案件使人不禁发出疑问，诈骗团伙是通过何种渠道得到如此详尽的个人隐私信息的。从实际案例分析来看，诸多诈骗犯罪分子收集信息的主要渠道即是利用数据系统存在的漏洞，对其进行非法攻击从而获取受害者信息，最后有的放矢的实施诈骗，这样的诈骗手法成功率高，其受骗金额普遍较高。由此可见，数据系统漏洞正逐渐成为影响网络安全的关键因素之一。一言以蔽之，大数据时代背景下，各个企业及单位应该做好数据系统维护工作，防治因系统漏洞而造成用羰据泄露，以此减少网络犯罪几率。

3 网络安全防范措施

正如上文所言，大数据时代背景下，网络安全问题关系这广大网民的人生财产安全，关系这社会的和谐发展。正因如此，我们就应该采取积极措施，推动网络安全体系建设，具体细则有以下几点：

3.1 做好病毒治理

病毒是影响网络安全的重要因素之一，做好病毒防治的促进网络绿色化、健康化、安全化的必要措施。做好网络病毒防治工作，首先应该提高网名防范措施，引导诸多网名自觉养成病毒查杀意识，并定期进行病毒查杀工作。其次是加强网络安全教育，即针对在校学生及社区群众展开针对性网络安全宣传讲座，促使学生及群众建立网络安全知识体系。最后是做好网络安全监控，即加强网络涉黄、涉暴信息的监控，因为这类信息是病毒的主要传播载体之一。

3.2 加强数据系统管理，做好系统维护工作

大数据时代背景下，信息数据系统承载了客户大量隐私，因此做好的数据系统维护管理是提高网络安全性的必要措施。对于企业与机构而言，需要立足于宏观视角，辩证认识网络安全重要性，以及数据系统维护与网络安全的内在联系，在维护管理工作上加大人力、物力投入，并积极加强系统维护人力资源建设，全面建构科学合理的管理维护体系。

4 结语

综上述，大数据时代背景下，需针对计算机信息安全管理技术在网络系统中的逐步健全，提升用户安全管理的防范意识，推动计算机管理技术在大数据背景下安全使用。

参考文献

[1]张国强.浅析大数据时代下的计算机网络安全防范[J].经营管理者，2015，12：367.