大数据时代的理解范文
时间：2023-12-28 17:49:52
导语：如何才能写好一篇大数据时代的理解，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。
篇1
关键词：大数据；管理会计；企业管理；转型
信息化时代，交流的工具得到发展，信息的传播也通过各种渠道为人所知，相对于传统会计管理中信息的静态化、迟滞化的特征，大数据将加快信息的流动，实现数据的共享，帮助企业实现互通有无，这从信息上保证了企业走出信息不对称的窘状，同时也要求企业要顺势而为并且积极的改变企业管理会计的结构转型，优化企业管理，提升企业在大数据时代下发展的能力，引入大数据平台实现企业走出去的目标.
1大数据的概念界定
信息化时代，数据能够通过手机互联网快速的生成与传播，通过数据的分析与管理加快企业以及其他市场主体做出快速的抉择，作为数据中转地的数据处理中心将拥挤来自各个地方的数据，通过“云计算”以及“云处理”将抽象的社会发展现象可视化量化，分析相关因素的相关性.大数据正是在这种背景下诞生的，作为信息互联网行业的专有名词的大数据已经延伸到各个行业各个领域中，为行业发展提供了有利的工具.简而言之大数据时代具有以下特点.
1.1数据规模大
信息化时代下，数据的传输较之传统数据更具有优越性，数据内存容量大，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）.这是传统的数据度量所不能衡量的.
1.2种类繁多
进入大数据时代，数据的种类涉及到各个行业各个领域，呈现多样化的态势，各种社会现象可以通过量化，以数据的形式来表现出来，如在信息时代经常使用的视频、音频以及图片等.多种形式的数据以各自独特的优势存在于互联网空间中.
1.3价值密度低
大数据时代，数据价值密度降低.这主要表现在数据量的存储上积累较多，数据变化周期较快，产生数据更新时间较短，一些数据适用时间不长，产生的有效价值就不高，在繁多的价值中，不可避免的存在着一些没有价值的数据.大数据时代特征在很大程度上影响着产业结构的发展，对管理会计的发展不言而喻.在大数据时代下企业通过物联网处理存储相关的数据，在这个时代背景下了解会计数据的特征可以很好的实现会计数据与大数据时代特征的对比.会计数据的特征表现在会计数据具有无形性和粘性.会计数据来源于企业业务发展的实际情况，实际情况决定会计数据的高低两者间存在着依附的关系.会计数据的存储在大数据时代也随之改变，在传统数据时代，会计数据一般存储较为固定隐秘的公司账目表上或者存储在固定的公司计算机硬盘中，然而大数据时代改变了这种情况，会计数据存储于云平台，通过平台的中转，数据可以更方便的获取，当然这种获取不是无偿的，而是有条件的限制，在一般情况下，会计数据的供给方和需求方不是同一主体，这就要求在数据的共享上设置一定的限制，规范化数据的使用情况.
2大数据时代管理会计发展现状
管理会计和财务会计是公司会计管理中的重要组成部分，在我国对管理会计的应用在改革开放后，其内容上多借鉴西方管理会计发展的经验.由于我国管理会计发展较晚，起步较低，发展中仍存在一些问题.管理会计的理论和实践上有巨大的空间可以提升.在大数据时代，管理会计应根据实际情况抓住机遇实现管理会计的结构优化以及发展质量的提升.
2.1缺乏与管理会计相对应的企业管理模式
管理会计的效果好坏关系到企业管理的质量，充分优化管理会计的发展将带动企业的发展.在当前我国企业管理采用市场化的模式管理，但是企业的决策权力仍然属于企业负责人，企业负责人可以根据自己的市场经验以及对经济形势的判断决定企业发展的战略，这样就将管理会计的作用弃之一旁，企业的会计信息很大程度上被忽视.企业发展经济形势的恶化很大程度上与决策的不科学有关.同时在我国坚持以公有制为主体，国有经济在国民经济中占主体的作用，而国有经济企业负责人由国家统一任命，也就是其他的管理者不能够通过建立在管理会计信息基础上来实现竞争.而一些家族企业更是根据大家长的意志来决定企业发展的方向.
2.2管理会计对定量分析的作用强调过高
在数字化时代，通过将事物的发展状态进行量化可以清晰的了解事物进展程度，引入量化数据方便事物的对比.但是在社会发展过程中过于重视对定量分析的作用，尤其是对一些不能够通过定量分析的经济现象人为的设计出数学模型建构量化理论，这样操作的结果就使得理论远远的偏离了实际情况.2.3管理会计的理论体系不完善我国管理会计发展起步晚的现实性情况决定了我国与西方国家在管理会计理论上存在的差距.与此同时，改革开放，经济的快速发展要求管理会计理论要紧跟时代的步伐，为经济发展提供理论支撑，在补习功课的压力下，我国管理会计的理论体系仍然还不是很完善.管理会计理论上的匮乏是其发展滞后的主观原因，而在企业管理实务上，一些与国情与企业运行实际情况不符合以及不适用的理论也导致理论适用性的滞后.
3大数据时代对管理会计发展的影响
大数据时代，各个行业处于相互交织的状态，任何一个行业的发展变化都会波及其他行业的发展，以数字为媒介，以信息技术为依托，信息实现动态的运转与变化.大数据从外部环境以及内部因素影响管理会计的发展.不仅仅给管理会计的发展带来了机遇也给管理会计发展带来了一定的挑战.
3.1预算环节迎来发展的机遇
预算是企业发展的关键环节，合理科学的预算将给企业盈利目标带来稳定性的保障.大数据时代的到来将为全面预算的各个环节提供各种技术支持，使企业能够实现健康稳定的发展.首先在预算的编制上，大数据可以帮助企业收集企业发展的各种信息数据，丰富企业预算编制的信息，帮助企业决策者全方位的了解企业的发展形势，企业决策者可以根据预算的执行报告数据分析来合理的定位下一阶段企业发展的战略.在预算的控制和分析阶段，大数据能够将企业中的各个部门有效的联系起来，实现财务状态的一体化，分析各个部门的实际情况，有针对性的分配各部门的资源，高效运行企业.
3.2管理决策发展迎来机遇
企业的管理除了企业财务上的管理还包括企业发展战略的筹谋以及人事上的安排.大数据在预算上提供数据技术的支撑，同时在管理决策与人事安排也能供给相应的技术保障.大数据的时效性决定了其信息更新换代快，企业负责人如果能够及时抓住关键信息就能够调整企业发展的战略，争取更大的利润空间.大数据的分享平台使得每一个个体都拥有着共同的信息，解决了信息孤岛的现象，也改变了传统的组织管理结构，现在平等的扁平化的组织结构将帮助企业员工掌握决策知识，形成相对分散化的决策形式.在大数据时代下，员工通过数据化的绩效考核方式完成工作争取绩效，实现公司的发展，在数据平台上的绩效信息能够保证相对公平的竞争环境，有利于个人在公司中的发展.
3.3会计数据处理面临挑战
大数据时代数据的处理效果对企业的发展起着至关重要的作用.传统的数据处理方式已经不再适用于现代企业的发展，因此需要及时采用互联网信息技术，转变传统的抽样方法进行数据的提取抽样，转变强调数据精确度的思维方式加强对经济数据相关性的了解与认知.在面对多样化以及时效短的大数据，如何处理繁多的会计数据则成为大数据时代下企业最具有挑战性的任务.管理会计需要从传统中的手工操作中转型到信息化的业务处理上，采取新的方式来提取有价值的数据进行分析.大数据时代将数据转化为简单直观易理解的形式，这样一方面提高了企业工作的效率另一方面也从抽象的具体数据中解放出来应用在具体的项目中.
4大数据时代管理会计发展的策略选择
大数据是时代的潮流，将其与管理会计结合在一起也是行业发展所必须的策略选择.通过各种方式的选择可以将管理会计的发展引入到一个新的层面上，改善企业的管理，当然具体到现实企业管理中还需要结合实际情况合理优化策略选择.
4.1迎接大数据时代，提高管理会计中大数据意识
在互联网信息技术的裹挟下，企业管理应用大数据才能够实现企业的快速发展，提高企业的管理效率.而在应用大数据前必须明确大数据的意义以及大数据与相关业务结合的关键环节及其机理，只有对大数据有了全面的了解后才能够将大数据明确的应用在工作业务汇总.在管理会计的发展汇总，信息资源的开放和共享将为企业发展解决信息不对称的问题，企业能够从丰富的数据库中提取有益于自身企业发展的信息，从而利用信息的价值实现发展.对大数据与管理会计的结合要通过实践和理论总结两个方面来开始，把握国内与国外两个大局，密切结合市场动态，将大数据应用于管理会计中.
4.2提升管理会计人才的综合素质加强对大数据的驾驭能力
大数据与管理会计结合的效果如何除了战略方法上的合理与科学安排外还要重视具体操作的工作人员的综合素质.互联网信息技术综合计算机以及其他学科知识，而管理会计又需要具有会计方面专业知识技能的人才，只有同时具备这两个方面素质的人才才能够驾驭大数据背景下管理会计的发展方向.管理会计人才要有市场的洞察力以及互联网技术的开放理念，将两者结合，充分发挥主观能动性，发挥创新精神实现企业的跨越发展.
4.3构建大数据信息处理平台优化管理结构
大数据时代，数据拥堵，企业获取的数据需要拥有足够的存储空间才能够应对多样化且数量巨大的数据.数据出现需要拥有能够处理数据的平台提取有用的数据进行数据分析.只有这样才能够帮助企业做出快速的反应，合理的安排经营战略，定位自己的经营目标.大数据中数据随时更新，数据在虚拟化的平台中得到应用，企业需要做的就是将数据进行加工分析进行存储，特别是针对繁杂的数据，企业就需要安排资源进行分类，通过数据处理信息平台很好的解决了数据处理的问题，企业也不必担心数据的流失给企业带来的损失.
5结语
综上所述，信息化时代，信息的爆炸性传播给企业带来了机遇也带来挑战，在外部性条件的改变下，企业内部发展也经过一定转型，特别是管理会计结构.实现管理会计与大数据有效的结合无论对企业发展还是对互联网的开发应用都有一定的意义.这种结合将有价值信息及时的应用在社会发展的关键环节中，加快了社会经济发展的步伐.
作者:李佳妍 单位:广东理工学院
参考文献：
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〔2〕田晓菲,许诺.信息化背景下的管理会计实践———以美的集团为例[J].财务与会计(理财版),2014(04).
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〔4〕张玲.大数据时代云计算对企业会计信息化的冲击[J].电子测试,2013(19).
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〔7〕张翠翠.推进管理会计在企业中的应用[J].财会学习,2015(08).
〔8〕孟岩,周航,刘沓.大数据时代环境管理会计发展探究[J].财会通讯,2015(07).
篇2
[关键词] 大数据时代；高校教师；内涵；定位
[中图分类号] G645 [文献标识码] B
一、大数据时代对教学的影响
大数据目前成为当今时代的关注热点，数据已被列为物质资本、人力资本后的另一类重要的生产要素，未来如何利用大数据将是提升竞争力的关键。在大数据的内涵和本质上，以往就已经出现过“大规模数据”和“海量数据”等概念。大数据的范围是十分广泛的，既包括各类组织数据库中实际、有限的数据集合，也包括虚拟、无限的数据集合，如微博、微信和社交网络上的全部信息。目前的“大数据”概念，已经不仅仅指规模庞大的数据对象，更包括对大量数据对象的处理、应用等动态活动和过程，大数据是数据对象、技术与应用的三者的统一。
大数据背景是一种冲击，让信息和知识以更快速、更平等的方式进入每个人的生活中，学习的概念已经发生了变化。大数据时代数据量增加速度的上升，而数据获得和存储处理成本却大幅度降低，使发生在各个地方的实情都可以变成数据。因此，学生可以通过各种个性化手段，摄取并分析信息，随时随处进行“学习”。
大数据时代对教师和学生都产生了冲击。一方面学生面对巨大的信息量和数据时代的到来，对学习的理解、心态和期望都发生了变化，具体体现在：一是学生对学习的理解发生了变化。由于数据获得的简便性，随时随处可以获得信息，因此课堂学习只是学生理解周围世界的一部分来源。二是学生的学习心态发生了变化。自主学习的学习效果和自我需求满足程度可能高于课堂学习，导致学生自主学习与课堂学习时间出现争夺。三是学生对教师的期望发生了变化。大数据时代信息和数据获取的平等性，使学生不再依赖教师传授的知识，学生期待能在课堂中得到不一样的教育体验。
大数据背景同样也引发了教师在教学中的一系列问题，具体体现在：第一，传统教学方法无法完成新环境下的教学要求，引发课堂主体即学生对课堂学习重视度的降低。第二，教师新教学方法使用的限制，评估新教学方法效果的长期性和评估角度困难带来的革新难度。第三，大数据背景使教师自身定位发生变化，教师的内涵变化和如何去适应大数据时代，需要教师做出行为调整。
二、教育对大数据的积极利用及局限
面对大数据时代给教育带来的正面和负面的冲击，教育界积极思考了如何对大数据时代中的有利因素加以利用。大数据时代的教育应该在教育数据的挖掘、学习和数据分析方面开展，并据此改进自适应学习系统，最终实现个性化学习。还可以通过大数据建立更好的模型来对学生的学习和未来行为进行预测。
目前教育界对大数据具体的利用主要体现在以下几点：第一，利用技术设计新式教学系统，由专门的教育机构或企业来收集和挖掘学生的自学数据，自动为每位学生提供个人学习计划。第二，开发了新的课堂模式，如在线学习、智能辅导系统、虚拟实验室、仿真教学等新课堂形式。第三，利用数据发现学生异常行为，如分析学生日常行为中的异常信息数据，发现学习中断、学生退学、辍学等或其他的学生个人的异常行为。但目前在实践上述手段上还存在着各种问题。第一，由于条件限制，无法在新式课堂中全面普及终端机。第二，教师对新软件接受度不高，研究显示教师们很少使用开发的新教学软件中的功能，教师对系统设计的培训内容评价不高且不会把数据使用当作课堂实施中的必要部分。
通过以上方面我们发现，大数据时代的教育如果仅仅引入数据对象和技术，只能解决一部分问题。使用数据主体的人即教育工作者必须发挥新作用，否则对于数据的应用仅仅是提高了教育的“效率”或丰富了教学的手段，只是“锦上添花”却没有直面大数据时代教育教学的真正困惑。在新的教育系统和新式教学手段普及过程中，作为教育工作者需要在渐变的教学系统中实现持续性的教学，大数据背景下的教师教学中应该实践新理念。
三、大数据背景下教师的内涵变化和新定位
（一）大数据背景下教师内涵的变化
大数据背景下的深刻变化，需要社会和教学管理者用一种新思维来重新理解教师，理解课堂中教师的内涵。大数据时代背景下，教师在课堂中的作用和重点已经发生了改变，即由原有的知识传授导向转变为学习指导导向，大数据时代教师教学的重点将在于设计和引导学生的自主学习，挖掘学生的个性化特质，并在课堂中有针对性的解决。教师的作用将更加侧重为设计、引导和交流。与此同时，培养学生的数据敏感度和学习分辨及获取信息的方法也是教师应着重加强的教育教学重点。这种作用的变化，相应地使课堂重点也发生转移。
（二）课堂中教育教学中教师的新定位
1.培养和建立学生的适应性学习行为。大数据背景下，教师应侧重培养和引导学生的自我学习行为，培养学生自主学习的能力。由于大数据时代，学生获取知识的途径多元化，课堂教学的比例会随着新学习手段的加入而逐步减少。教师应在有限的课堂教学中，帮助和引导学生树立自主学习目标，引入自下而上的目标管理方法，让学生在教师协助下对自主参与设定的目标进行自我管理。通过目标分解，让学生清晰学习动机，完成自己个性化学习目标的设计和执行等过程。
2.加强数据获取和分辨的训练。苏迎特分析，只有三种最基本的东西是在今后的大数据时代学生用得到和必须学的：第一是阅读；第二是搜索；第三是辨别真伪。大数据时代的教育重点应该是数据取向的训练。大数据时代信息数量虽增多，但数据的本质仍要通过数据的辨识步骤体现出来。重要的是学生的积极主动思考，知道自己想要的是什么数据，用数据完成什么，否则就会淹没在数据的海洋之中。要在学生离开课堂之前教会学生未来如何独立的通过个人力量完成对数据的利用，并贯彻终身学习的理念。
3.完成个性化学习设计，引入新教育手段。由于社会转型，需要的不再是工业时代的标准化人才，个性化人才会更有市场，未来的教育也应该是个性化的，以受教育者个人需求为导向。统一的教育标准只是教育人员对个人的一种自我要求，个性化的时代背景不会要求把人才都按照统一的标准培养出来。个性化人才需求，使相应的个人成长和受教育阶段也应该是个性化的，教师应该考虑如何满足学生的需求。教育和教学软件所起到的智能分析和设计作用应该被充分的利用，通过智能分析和设计，加上教师在课堂中通过对学生个性化需求的了解和判断，制定出更加符合学生需求的个人学习计划和未来成长规划，这个步骤在学生、教师及智能分析软件的相互激发下完成，交流程度越高，个性化设计的效果越好。
四、学校组织形式和教育系统协调一致的变化
大数据背景下教育教学的变革，即是教师需要参与的工作，更是学校管理者应该思考的问题。诸如学习管理系统的研发人员、教师和管理层多方的参与者将出现作用和分工的调整和整合，引起学校组织形式的变化。在分工与合作方面，学习管理系统的研究和开发人员需要探索如何更好地理解和使用教育数据来挖掘和分析学习过程，提高教育和学习中的数据应用。而如何建立一个与变化相配合的新式学校组织体系，将是学校管理者的思考重点。教师在开发学习管理系统方面，需要与研发人员通力合作，或出现教师同时担当设计者的情况。
综上可见，大数据时代引发了教学方法、教师和课堂的转变，也会带动学校组织形式和管理方法的革新。这种革新将完成教师角色的再造、教学模式的再造、学校组织机构再造和教育管理方式的再造，并同时伴随着各种突破式的创新方式的引入。作为课堂教学的设计者、引导者和交流者，教师应主动调整自己的教学思维，在创新教学方面进行持续的思考和实践。
[参 考 文 献]
[1]张杰，王慧，吴成良.专家学者论大数据价值[J].现代管理，2013（8）
[2]张渝江.迎接大数据给教育带来的挑战[J].中小学信息技术教育，2013（10）
[3]江伟硕.信息很热，数据很忙，畅想大数据对教育的影响[J].中国信息技术教育，2013（5）
[4]孟小峰，李勇，祝建华.社会计算：大数据时代的机遇与挑战[J].计算机研究与发展，2013（11）
篇3
所谓大数据时代，就是一个数据量已经到了大小超过了现有典型的数据库软件和工具的处理能力，而必须使用在数十、数百甚至数千台服务器上同时平行运行的软件来处理。早在2012年3月29日，奥巴马政府了《大数据研究与发展计划倡议》，宣布启动对大数据的研发计划，6个联邦部门和机构将新投入超过2亿美金推动大数据提取、存储、分析、发现等领域技术与工具的发展。从此，大数据在一个国家层面被人们所知道，并且登上了世界的舞台。如今，在互联网时代，随着电子商务的高速发展，大数据在其领域的重要性越发凸显。
二、大数据时代下电子商务的发展
（一）电商推出一系列的增值业务
大数据时代到来了，给电商带来了新的发展空间。继推出支付宝等业务后，阿里巴巴近期又宣布启动移动端百川计划，旨在分享阿里巴巴在技术、商业、数据方面的资源给移动开发者。开发者可根据自己的意愿进行傻瓜化搭建App。百川计划与大数据是分不开的，众多开发账号中存在大量数据，尤其部分垂直领域App其数据由于涉及用户阿里巴巴过去不太涉及的小细分领域数据，其有效性及珍贵性是阿里巴巴大数据战略非常或缺的。而一旦这些数据与淘宝系统中账号进行打通对接，整个阿里巴巴大数据的维度将会囊括购买、兴趣甚至搜索等多方维度，成为真正意义上的大数据平台。有大数据为基础，不光为阿里巴巴电商部门服务，支付宝的小微金融也将获得更全面的数据支持，征信以及消费数据基础也因此而完善。
（二）深层次了解用户，提供更精准服务
京东金融提出打造金融快消品，变大数据为厚数据的概念。将大数据转变为厚数据分析，为用户提供更精准的金融服务。京东在电子商务领域经营多年，长期积累下的用户基础属性信息、购买行为与偏好、支付而产生的资金流信息和部分银行信息以及物流端而产生的地理位置等线下非结构化数据等，构成了京东大数据金融的核心资产。通过对用户购买的品类、下决策的时间等厚数据分析，从而挖掘出用户对消费金融的不同诉求。不同维度的数据间可进行相互校验，而基于这些数据资产可以对用户收入水平、支付能力、还款能力、还款意愿等维度进行全方位的综合判断。
（三）第三方支付成主流交易方式
自2004年支付宝的问世至今，第三方支付已经走过了十一年的历程，在这一过程中支付宝借助集团优势，推出小额贷款产品;银商基于庞大的线下用户以及多年积累的用户数据，展开的POS贷款服务;快钱基于对用户产业链的深度渗透，提出支付2.0概念，还有汇付天下的POS贷款业务等。由此看出，目前基础业务之上的各类增值服务的丰富程度成为各家支付公司的核心竞争力。预计未来第三方支付交易规模增速将维持在30%左右的水平，到2017年，第三方支付交易规模或将超过50万亿。
三、大数据时代下的挑战
（一）第三方支付的业务拓展难度加大
在过去的十多年间，几乎所有第三方支付企业都面临一个共同的问题，即支付业务越来越沦为一家支付公司的基础业务。各家支付公司在线下POS、线上支付技术等领域的竞争越来越同质化，使得传统支付业务利润越来越薄。而未来能够为企业提供全方面的财务与资产服务，成为现阶段支付公司发展的重要方向之一。然而，整体增速的下滑，以及新渗透行业对原有支付格局的影响越来越大，都说明第三方支付的传统优势领域业务拓展难度越来越大。
（二）数据人才、数据分析、数据挖掘能力的缺失
历经十年发展各家支付公司积累了大量用户数据，包括企业交易流水、不同时期用户账户资金变动规律以及用户支付习惯等。对于这些数据的挖掘和利用，成为摆在支付公司面前最新的课题。企业数据处理能力将成为核心竞争力。大数据时代，随着用户的增多，交易的频繁，对支付企业的数据处理能力提出了更高的要求，这不仅会影响用户体验，还会给用户造成潜在的资金损失。而且数据人才、数据分析、数据挖掘能力的缺失，也成为增值服务创造的最大阻力。
（三）变“薄数据”为“厚数据”的严峻挑战
大数据仅仅是大量的“薄数据”，它们是通过对人们的活动和行为进行跟踪而获得的。人们最常去的地方，在网上搜索的东西，每天睡了多久等等，这些数据是通过人们浏览器中的“cookies”、手机上的GPS来收集的。这些信息无疑是重要的，但人们不能通过它们来获得对人的完整理解。为了真正地了解人们的真正需求和爱好，人们不仅需要大数据，而且需要厚数据。厚数据不仅包括事实，而且包括事实的前后联系。大数据对人们进行简单化的理解;厚数据则试图通过人们与周围世界的联系来理解人。只有理解人与周围世界的联系，人们才能从整体上认识人类，认识这个世界。所以，如何把数据变“厚”，成为摆在电商发展道路上的一块巨石。如何移除它，是每一个电商要思考和解决的问题。
篇4
关键词：大数据时代；大数据；统计学；
一、大数据与统计学
（一）大数据与统计学关系密切
简单来说，我们可以分为两个方面来理解大数据：若“大数据”作为形容词，则描述的是大数据时代数据的特点；若“大数据”作为名词，则体现的是数据科学研究的对象。对大数据的定义有非常多，不同领域不同专业对大数据的界定都会有些许不同。通俗地说：大数据是目前人类所有可抓取、可记录、可存储的信号集合。这个包含了一切信号的集合将非常非常之庞大、多样、繁杂，并且还在不停地、迅速地增加。现代互联网和信息技术的飞速发展，使得人类开始有能力收集、储存、分析、处理这些从前无能为力的数据，从中挖掘出有用的信息促进社会的发展。迈尔•舍恩伯格说：大数据发展的核心动力就是人类测量、记录和分析世界的渴望。而统计学正好是收集、整理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。由此可见大数据与统计学关系密切，将大数据与统计学结合发展潜力无穷。
（二）大数据时代下的非结构化数据与结构化数据需整合
对接统计研究可根据自身的目的收集总体数据或样本数据，但如果总体太过庞大，以过去的技术方法来收集总体数据成本会很高，受于限制统计研究更多收集得是样本数据。如今，人类已经开始能够在合适的成本下获得大数据，大数据的广博给统计研究带来了新的发展方向。我们需要着重研究的一个方向就是如何将结构化数据和非结构化数据对接。大数据的核心是数据，统计学的研究对象也是数据，但是它们获得的数据性质有所不同：大数据收集的多是半结构化和非结构化的数据，通俗地理解，先获得数据，再整理结构（如声音、图片、视频等信息）；传统统计学收集则主要是结构化数据，先定好结构，再根据目标结构收集数据（如数字、符号等信息）。拿非结构化数据和结构化数据来说：大数据时代使得我们有更多可以分析利用的数据，使得统计研究不仅可以在有更多的结构化数据的情形下进行；对于一些领域的研究工作还可以设法将非结构化数据和结构化的数据结合起来分析。如何实现非结构化数据与结构化数据的结合？首先，完善非结构化数据的整合，然后我们可以用结构化数据做数量说明，非结构化数据加强描述；或是提高数据处理技术，实现结构化数据与非结构化数据的互相转化，选择能更好说明问题的数据形式作为后续分析基础。这都是值得再深入思考研究的新问题，而且这不仅仅是大数据和统计研究的事，同时需要计算机技术的一同创新发展。统计研究的范围在大数据时代越来越大，能用数据说明的问题越来越多。
（三）大数据时代下的相关分析与因果分析发展并重
《大数据时代》一书中表示：大数据时代的一个显著变化是：相关分析比因果分析更重要。我的看法是：大数据时代下，市场确实会对相关分析有着更强的关注度，但这并不意味着因果分析的重要性会有褪色。统计学中既有相关分析，也有因果分析，要对它们有合理的了解，首先需要明确的是相关关系和因果关系之间的联系，简单说：有相关关系不一定有因果关系，有因果关系则一定有相关关系。大数据时代，相关关系变得比以前更加为人所关注的原因：一方面，在很多领域的应用里，相关分析比因果分析更简单可行；另一方面，因为相关关系足以体现事物之间的一定联系，在商业效益上更为经济有效。因此在商业利润的推动下，相关关系也会更加受到青睐。但是我们不能就此否定因果关系的重要性，因果关系是对数据更加深度地分析：相关关系让我们知道了“是什么”，因果关系是让我们知道了“为什么”。倘若只是在商业经济上的利用和成本考虑，“是什么”在很多时候就以足够；但如果是在科学研究领域，“知其然而不知其所以然”就远远不够了。结合现实发展需要，可在分析确定相关关系后，根据情况研究因果关系，若能够得出因果关系，那肯定是更具价值和意义的。探求“为什么”始终是人类探索世界的动力,因果分析是人类永恒的使命。
二、结语
大数据时代的到来几乎对每个领域都有着不可忽视的影响。大数据与统计学关系密切，大数据的出现对统计学的意义是非凡的，我们应把握住大数据时代和统计学的可结合点。其一，完善非结构化数据的整合，深入研究如何实现非现结构化与结构化数据的对接，都需要我们思维上的创新、数据处理技术上的提高。其二，在注重相关分析的同时，不能丢掉对因果分析的研究，应合理并重，实现大数据的进一步利用，真正挖掘出数据的价值。对于以数据为研究对象的统计学科，大数据时代就是统计学变革创新的时代，统计研究工作人员也应把握机会思考创新，为统计学增添新的生命力。
参考文献：
[1]朱建平,张悦涵.大数据时代对传统统计学变革的思考[J].统计研究,2016(02):3-9.
[2]朱建平,章贵军,刘晓葳.大数据时代下数据分析理念的辨析[J].统计研究,2014(02):10-19.
篇5
据国际咨询机构研究，全球大企业用于大数据业务投资与市场开拓的投入逐年增长。大数据运用的核心是预测。用大数据技术“预测未来”，将成为经济增长的重要动力。美国预测分析专家埃里克・西格尔在他的《大数据预测》一书中说，数据会如野火般蔓延，“爆炸式的数据增长、功能更加强大的计算机、更加广泛深入的理解以及科学的发展”，将会推动预测技术的不断发展，无论是企业还是政府机构，都要做出数以百万计的运营决策来实施服务，而预测技术则能引领这些决策。
大数据“开启重大时代转型”，随着人们对大数据改变生活、生存方式的认识理解逐渐深入，大数据产业被顺理成章提升到政府决策层面。从经济成长角度，麦肯锡公司对大数据概念的解释，是最有诱惑力、影响也是最广泛的。麦肯锡公司的报告称，“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。人们对海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
可以肯定，在新兴产业家族中，基于数据搜集与分析、以开发数字生产力为核心的生产方式是大势所趋。大数据的运用目前还处于探索阶段，但人类在互联网、物联网运用上的智慧，已经印证了基于信息共享机制的“地球村”预言，大数据正在推动人类的“数字化生存”。
其实数字世界早已深刻改变了现实生活，人们对生存或存在方式的选择多了起来，吃喝玩乐、油盐酱醋、工作交流都不再拘泥于传统实现途径。但显然，这只是一个开始。“我们的生活以及理解世界的方式”正在发生巨大改变，我们的知识结构和知识生产方式也在不断被创新，这是拜“大数据”所赐。这些改变与创新中，所蕴藏的经济潜能与商业价值，正在被人们挖掘、整合。
在大数据概念流行之前，曾有“数字地球”、“数字城市”的说法，不少地方也提出过“数字城市”建设构想和规划。比如贵州在10年前就有“数字贵州”建设总体规划，当时媒体称之在“西部欠发达省区中具有先行示范作用”。目前看，“数字贵州”战略大大提升了贵州信息化水平，这对贵州大数据战略规划非常重要。因为大数据战略或产业构建，需要具备相当的信息化基础。
篇6
“我们期待IBM信息管理软件在即将到来的2012年呈现更加快速的增长，成为大数据时代中信息管理的利器。IBM一直提倡‘Think Big’，鼓励自身深入思考、突破创新。在如今的大数据时代，我们对‘Think Big’有了崭新的诠释：Think of All Things That Big Data Makes Possible――深入思考并发掘大数据的无限可能，而这也正是IBM信息管理解决方案致力于为用户创造的价值。”IBM软件集团大中华区信息管理软件总经理卢伟权表示。
这是一个不折不扣的“大数据时代”。据统计，全球90%的数据都是在过去两年中生成的。为了应对数据大爆炸的挑战，IBM推出针对大数据的全面解决方案，彻底突破了传统数据仓库和单一的数据管理体系，能够为企业组织提供实时分析信息流和Internet范围信息源的能力，实现更为经济高效的大数据管理，并为在此之上的业务分析和洞察奠定坚实基础。
IBM中国开发中心信息管理首席架构师及大数据架构师陈奇博士表示：“汹涌而至的大数据时代带来严峻的挑战。然而，挑战背后也蕴藏着无限的机遇。IBM可以帮助各行各业的客户将其数据价值不断延伸，为企业发掘发展动力。我们的大数据平台愿景就是将大数据融入企业，通过IBM大数据解决方案和客户端及合作伙伴解决方案，为用户提供优化的大数据环境，更加积极及时、经济高效地从规模化、多样化和高速化数据中提取有效观点，帮助用户获得突破性的洞察力和价值，化挑战为机遇，化大数据为高价值。”
IBM大数据解决方案实现了针对大数据管理的企业级可靠性和适应性实时分析，在行业中具有突出的优势。其最广泛的平台与数据仓库、数据库、数据集成、业务流程管理等组件充分集成，得以将大数据融入企业，充分满足各种业务需求，帮助企业稳步发展。
IBM大数据解决方案跨多个行业，能够帮助多渠道客户分析其观点和体验。目前已有数千家新客户正在转到应用IBM的大数据解决方案上，以便从最广泛的大数据中获取可执行的洞见。丹麦能源企业维斯塔斯（Vestas）通过使用IBM大数据软件分析PB级别的天气数据，改善风力涡轮机的放置位置，从而获得最佳能量输出效果，以前需要数周方可完成的分析现在仅需不到1个小时就可完成。
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关键词：大数据应用经济学教学模式教学改革
在当前以互联网和物联网等网络渠道为主的信息化时代下，人们已经进入到了大数据时代。社会学教授加里•金称，“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化的过程，无论学界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”大数据的概念和模式已经渗透到了社会的各个领域和层面，冲击着人们已有的理念和习惯，高等教育领域必然也位列其中。应用经济学主要是和理论经济学相对应的学科范围，指应用经济学的相关原理和逻辑方法分析国民经济各领域中的经济现象和经济关系，是一门与现实社会经济发展密切关联的学科，具有较强的应用性和实践性。在大数据时代下，应用经济学的教学与研究也面临着一些挑战和机遇，对相应的教学改革模式进行探析，便于更有效地提高教学效果和效率，增强教师和学生的时代契合性和学术认知力，提高教学的时效性和有效性。当前很多国内学者来研究大数据时代或环境下对高等教育所产生的影响和对应的调整策略，研究成果主要集中在近三年，得到了一些有益的结论，如朱建平和李秋雅（2014）对大数据和大数据时代等相关概念进行了界定，分析对大学教学的影响，并提出了全新的教学理念。刘文虎（2014）探讨了大数据管理对高等教育产生的影响，并对其应用前景给出了预测。朱怀庆（2014）总结了大数据的特点，认为大数据给统计学教学带来了极大的挑战，在此背景下应建立复杂性思维和统计思维，培养学生的应用能力。白迪（2014）认为为了应对大数据时代对高校思想政治理论教学的挑战，应通过各种创新途径提高思想政治理论课的时效性。王玉莲（2014）认为大数据对市场营销教学的影响，主要体现在对教学内容的巨大变化和对教学方式的冲击。陈坚林（2015）探讨了大数据、慕课及外语教学的关系。王林毅和于巧娥（2015）认为大数据时代给传统教育提出了挑战，大数据的优越性迫使教学模式变革。综上所述，高等教育的任何领域都将受到大数据时代带来的冲击，如何更有针对性地追随时展带来的改革，对于高校教师更好地把握现代教育理念和教育效果至关重要。
一、大数据时代的发展与特征
维基百科对于大数据的定义：“大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策目的的资讯。”大数据是当前时代所特有的一种现象，具有速度快、容量大、价值高等特征，在当前的时代背景下能够使人们更迅速地获取相关信息和资源，并能够快速地把复杂的数据进行分析和处理，得到对人们的生产和生活有价值的规律。大数据这一现象在当前时代下发展迅速，并很快地渗透到各个领域，以至于人们都不可避免地要受到这一现象的影响，紧跟时展的背景和潮流才能使自己在所处的领域不至于落伍，甚至被时代遗弃，丧失竞争力。当前我们所处的大数据时代，是一个建立在网络平台上的以数据收集及整理为基础并对数据进行智能处理的时代，我们每个人都身处其中，每个人的行为和表现既是数据处理的基础资料，也是数据时代特征反馈在个人身上的客观体现。同时，在这个过程中也需要每个人具备辨别、提炼和甄别的能力，充分利用好大数据时代的便利性，尽力避免其带来的负面作用。大数据时代的各种细节已经充斥到了生活生产的各个领域，全面地融入到了社会生活之中，对于高等教育领域的改革也提出了新的机遇和挑战。
二、高校应用经济学教学的传统模式
应用经济学是经济管理专业的必修课，在应用经济的课堂内容中很多都是针对当前经济发展实际问题的，在全球经济迅速发展和多元化的背景下，应用经济学的教学需要和相关人才的需求日益增多。当前很多的本科院校在应用经济学的教学上仍然采用传统的模式，在课堂上注重理论的介绍，结合个体案例，提出相关见解，教学方式较为单一。本部分以应用经济学专业课教学为例，探讨应用经济学教学的传统方式及不足。
（一）教学方式单一，注重理论讲解
传统的教学模式中，大多数高校应用经济学的教学过程仍然以理论知识教授为主，学生被动接受相关知识，并结合案例加深理解。学生需要具备较强的理论知识功底，因此课堂理论讲解往往占据了较多的课时和教师精力，在课堂上学生发表讨论，发表个人讲解的时间和机会不多，这种模式在某种程度上可以提高课堂知识传授的效率，但是学生的综合知识应用能力和个人讲解培养能力的提高并不明显，较难使用当前日新月异的社会经济变化态势。
（二）案例数量有限，缺乏强针对性
应用经济学的教学过程中，基于现实经济发展的案例分析是必不可少的部分，但是在传统的教学过程中，教师可以引用的案例数量有限，且不能够随时更新和与时俱进，缺乏与时展的紧密契合性，很多已经不符合当前社会经济发展的现实和需要，针对性较弱，使得学生的理解、认知和分析能力的提升幅度有限。
（三）学生思想受限，欠缺个性发展
在传统的教学模式中，教师以课堂讲授为主要形式，学生以理论学习为主要目的，教师掌握整个教学流程和课堂局面，通过专门的知识技能和身份定位成为绝对权威者，对教学过程和学生具有控制和支配的话语权，彼此之间缺乏有效深入并结合现实的充分互动，造成学生将所学的知识与现实社会经济发展情况相对接的时候，出现错位和偏差。
三、大数据时代对高校应用经济学教学的冲击与挑战
大数据时代下对于应用经济学教学进行改革，可以提高经济管理专业学生将理论知识转化为综合素养的能力和优势，提高学习的效率，并为未来的职业生涯奠定基础。
（一）应用经济学的研究内容发生巨大变化
应用经济学主要指运用理论经济学的基本原理和分析方法来研究国民经济中各领域的经济活动和经济管理的规律，在大数据的时代下经济环境和经济活动方式已经发生了翻天覆地的变化，各种新技术、新媒体、新理念成为主流趋势，原有的经济活动运行方式、运行规律、统计方法、更新速度都发生了巨大的变革，因此在大数据的背景下，应用经济学的研究内容和研究方法发生了巨大的变革。
（二）应用经济学的教学方法亟待变革
传统课堂上的应用经济学教学方法主要是首先教师进行理论部分的讲解，随后配合相应的案例进行分析，学生往往是被动地接受相关信息，大部分可以实现在课堂上的讨论和互动。但是在大数据的时代背景下，学生可以在互联网、物联网等相关媒体上收集到大量咨询和信息，且可以实现较强的针对性，在获取信息和分析信息的过程中可以增强分析能力、辨别能力和归纳能力，基于这样的一个过程可以成为课堂案例分析的主动者甚至主导者，因此大数据时代下学生获取知识和信息的能力更加多元化和便捷化，应用经济学的教学方法亟待变革。
（三）应用经济学的教学平台更加多元化
在大数据的时代背景下，很多国内外高校和教育机构都开通了教学网络平台，教育部也向全国高校征集了系列视频公开课程，面向全社会开放和共享。这些多元化的教育教学网络平台给高校的各学科教育带来了巨大的变化，也给教育模式改革带来了更多的压力。应用经济学也在其中。同时，在教学过程中，学生获取知识的途径也更加便捷，可以与教师和同学进行分享，增强了学生和教师的教学互动性。
四、大数据时代下高校应用经济学教学的发展趋势
时代在不断地发展，大数据时代下也意味着对高等教育人才的培养的要求在不断提高。应用经济学的教学是与当前经济发展现实紧密相关，应在大数据的时代背景下积极进行教学改革探索。
（一）紧跟时展的最新动态更新教学内容
大数据时代为高等教育提供了丰富的教学资源和多元化的思维空间，这让学生能够有更丰富的资源和信息获取渠道，但是也给教师的备课过程和教学环节带来了更大的压力，同时要求教师应该紧跟时展的步伐和数据资讯更新的速度，保持对新鲜事物的新知识讯息的敏感性和接受能力，并能够将这些很好地转化为课堂教学的内容传递给学生。同时，教师需要及时的根据时展的变化转变已有的思维方式和习惯，与时俱进，积极把握应用经济学领域的发展动态和前沿，调整已有的惯性思维，不断更新教学内容，开发新的教学手段，以便顺应大数据时代下对应用经济学教学的需要。
（二）在课程教学中更注重学生的创新意识的培养
基于大数据时代下的应用经济学教学实践更利于学生创新意识的培养，大数据时代能够通过特定的软件和互联网手段收集整理当前发生的各种经济现象，并通过数据整理进行理论上和逻辑上的分析和归纳，从而揭示隐藏在其背后的经济规律和趋势，这些都有助于学生创新性、探索性和抽象性意识的培养。因此，在应用经济学的教学过程中，应注重培养学生的创新意识，鼓励学生积极交流看法和心得，协同创新、相互促进，在已有的经济现象中发现规律学为所用。
（三）利用数据的多元化和丰富化培养学生的学习兴趣
在大数据时代下，网络上的信息资源十分丰富，呈现出多元化、趣味性、数字化的特点，这些都溃于培养学生的学习兴趣，提高教学效果。在应用经济学的教学过程中，教师可以根据教学的需要充分利用网络教学平台，有针对性和启发性地给予学生一些建议性的网站和信息来源，让学生对现实经济现象抱有强烈的兴趣和探索欲，积极主动地汲取知识和信息，在探索和学习的过程中能够自己发现规律得到结论，提高教学效果和教学效率。
（四）在教学过程中注重教师和学生角色的转变
大数据时代下的大规模在线教育平台给学生提供了获取知识和信息的重要途径，这将彻底改变传统应用经济学教学课堂中教师讲解、学生聆听的模式，教师不再是获取知识和信息的主要来源，甚至可以减少部分课堂讲授的环节以便于开展个性化的培养和教育模式，这将导致教师和学生角色的转变。在此过程中，教师需要进一步提高和深化自身的理论基础，同时掌握更多的经济现实中可能出现的问题和现象，尤其是热点和前沿问题，以便应对学生的咨询，能够给与学生更好的解释和辅导，这对教师以往的教师绝对权威性提出了挑战，同时也对教师的综合素质要求更高。对于学生来说，也需要改变以往在课堂上被动听讲和回答教师问题的定位，在大数据的时代大量教学资源的可获取的便利条件下，应积极主动的搜寻、思考、辨别和总结，培养自身的思考能力、质疑能力和对当前经济现象的深入理解能力，变被动的聆听者为主动的思考者和探索者。
参考文献：
[1]王玉莲.大数据背景下关于市场营销教学的思考[J].黑龙江教育,2014(11)
[2]朱建平,李秋雅.大数据对大学教学的影响[J].中国大学教学,2014(9)
[3]刘文虎.大数据管理与高等学校教学[J].中国教育信息化,2014（9）
[4]朱怀庆.大数据时代对本科经管类统计学教学的影响及对策[J].高等教育研究,2014(9)
[5]白迪.大数据时代高校思想政治理论课教学研究[J].高教论坛,2014(10)
[6]陈坚林.大数据时代的慕课与外语教学研究[J].外语电化教学,2015(1)
篇8
关键词 大数据时代；传统媒体；媒体转型；数据新闻
中图分类号G206.2 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2013）110-0008-02
大数据时代，传统报业转型势在必行，关键问题是转向何方以及如何转，新媒体无疑是大方向。从国内的发展情况来看，近年来传统媒体纷纷开展媒体融合、搭建图文+音频+视频等多种传播平台、采用多维度、全方位的数据新闻的报道模式，借助互联网技术逐步走向新媒体和媒体融合。然而，庞大的资金投入、资源的缺陷以及能力的局限，使得大数据时代下任何一家传统媒体都不可能做到面面俱到。因此，数据化和对数据的重视、处理，决定传统报业转型升级的方向和高度。
1大数据时代传统报业转型的机遇
环顾当今的世界，大数据已然成为一个国家最核心的社会资源和竞争力，获取和运用大数据的必要性对国家硬实力和软实力的水平都提出了很高的要求。与西方发达国家相比，中国的政府部门在社会中的地位要强得多，可作为的范围要广得多，尤其是拥有公共数据资源的数量更要大得多，但是其对外开放的程度却很低。因此，只要政府下定决心放开对数据的垄断与监控，实施开放式的数据战略，取得的综合经济效益和社会效益将更加显著。而对于媒体来说，在这个由开放的公共数据和自身拥有的数据资源相互融合所形成的新的产业链中，它们将占据重要的地位。
法国数字集团总经理Frédéric Filloux认为，其他行业得到有效利用的大数据同样适用于数字媒体产业，现实中传统媒体的忽视与不作为导致大量读者群自身形成的大数据价值还没有被挖掘出来。因此，使用行为数据可以增强新闻服务对读者的吸引力，从而带给媒体运营者更大的利益。
在十几年的信息化和数字化的变革中，无论是从报纸电子化到办公自动化还是从多媒体到媒体整合，传统媒体也在不断积累其自身拥有的媒体资产，包括海量的图片、文字、音视频资料，以及历史数据库、待编稿件库、图片数据库、社交网络、其他通讯社稿件等多种形式的数据资料。同时，开放的互联网全媒体平台所聚集的各种用户群体的社交信息，也为传统媒体提供庞大的数据背景。这些海量的数据可以说是传统媒体在大数据时代的主要优势之一。
在数据技术方面，数据挖掘技术和云计算能以较低的成本进行信息的收集和处理。例如，云计算的开发和广泛使用使普通中小企业使用大数据的门槛大大降低，同时也使得以前因高昂的收集和处理成本而放弃大量有价值的数据及信息的局面焕然一新。尤其是对于传统媒体来说，由于多媒体采编技术的使用，以及高分辨率和清晰度的音频、视频格式的更新，在大数据相应技术的支持下，记者、编辑等新闻工作者在单次采访或新闻节目中获取和处理的信息量大大增加，在新闻生产的流程中，几乎所有的新数据和老数据都有可能派上用场，并发挥价值。
在信息本身的数量与质量方面，传统媒体在新闻生产与传播的过程中产生的信息越来越多，拥有的非结构化的数据也越来越多。而一旦掌握与大数据相关的处理工具和技术，传统媒体就能够对大量非结构化的数据进行深加工和重新组合，在增强新闻价值和社会价值的同时，做好信息集成服务工作，满足社会各个阶层和各种群体、对信息的需要。
在新闻传播效果上，媒体通过大数据的分析方式，对受众的需求和行为习惯等相关信息进行，可以改变刻板印象的形成，促进新闻报道框架结构更合理的运用；同时也有利于更清晰地理解议程设置与受众个体心理和行为特征的关系，这些都无疑对媒体提升传播效果和传播价值的目标大有裨益。
2大数据时代传统报业转型的挑战
2.1针对数据本身面临的挑战
虽然，大数据的特征之一是海量数据，但这并不代表大数据就等同于海量的数据。大数据包含信息又不局限于信息，而是社会个人和社会群体在进行各种活动时所产生的巨量数据群。因此，对于媒体，尤其是传统媒体而言，对数据的分析挖掘应用实属不易。媒体在信息时代想要提高竞争力，势必面临着这样几个难以逃避的问题：能不能成功构建大数据平台，能不能顺利采集和分析大数据，能不能有创意地对大数据进行有价值的挖掘应用。
大数据时代传统媒体所面临的挑战中，一个主要的部分就是缺乏数据加工能力。在大数据时代，由于数据处理技术和服务器集群在数据处理过程中扮演着重要的作用，导致数据的所有权与使用权将日益集中于提供硬件与软件服务的供应商手中，这也使得技术对媒体发展的制约显得愈加明显。
此外，包括舆情分析、情感分析、受众偏好等与社会学、传播学有关的大数据问题，我国理论界才刚刚开始研究。目前社会中用于新闻实践的大数据研究工具还不成熟，探索分析媒体运营的环境并不良好，大量的壁垒与隔阂仍然存在于跨领域跨行业的数据共享与整合中。然而只有跨领域、跨学科、全面综合的数据分析才有可能引发真正的知识和理论的形成，进而创造价值，这正是当今大数据时代中国传统媒体所缺乏的。
2.2针对新闻工作者面临的挑战
有理由相信，大数据时代的产生与发展不会使新闻工作者的职业消失，但新闻工作者的知识储备和综合素质需要进行相应的换代升级。从这个意义上讲，新闻工作者在大数据时代面临的转型挑战主要体现在3个方面：
1）如何从海量数据中挖掘新闻。传统媒体要依靠高素质的人才和专业队伍，充分分析利用大数据资源，善于从尚未引起人们注意的冰山一角挖掘出隐藏的新闻价值，从海量信息中寻找、加工、整合新闻信息，担当好“把关人”“数据分析者”的角色；
2）如何将数据可视化。如何解决数字抽象枯燥不易理解的难题，用数据讲故事，要求新闻工作者不仅要善于从数据中挖掘新闻，还要善于用数据讲故事，运用文本解释数据集、静态或交互式的可视化数据、视频作品等文本信息，以全息化的视觉呈现方式传递信息；
3）如何保证数据的真实性和准确性。这要求传统媒体的新闻工作者在拥有“新闻鼻”、“新闻眼”的同时，更要有敏锐的数字感知能力，能够洞悉并验证具有新闻价值和社会价值的大数据来源是否可靠、数据获取程序是否科学、数据是否具有典型性和可比性、以及数据能否可视化等。新闻工作者要熟练地掌握各种数据技术的使用方法，准确地处理各种数据资料，提高数据的可信度和价值。
3 以大数据为支点，推动传统媒体全面转型
3.1树立以大数据推动传统媒体转型升级的理念
在互联网时代技术革命的冲击下，对于传统媒体来说，以大数据的视野和观念主动融入这个时代，顺应潮流，建立起有特色的新理念和新平台，将是其走向现代传媒的新起点。
回顾过去20年，互联网技术逐步改变了传播业生态格局，对传统媒体形成强烈的冲击。而传统媒体面对新技术包括大数据还存在一下误区：一是漠不关心，错失良机；二是略有耳闻，但没有付诸行动，直至地盘被蚕食；三是有认识但又比较盲目，缺乏脚踏实地的实施步骤。传统媒体需要理性面对大数据带来的影响，承认差距并梳理不上落下的功课，同时避免盲目，结合自身优势和特色，做好顶层设计和路径比较，将大数据提升到战略高度，视为其生存发展的基点。
3.2建立与数据化运作相匹配的管理制度，提升对数据的分析和展示能力
哈佛商业评论认为，大数据本质上是“一场管理革命”。要真正发挥大数据向传统媒体转型的引爆和支撑作用，必须改变管理理念和模式，建立一系列与之适配的管理体制、机制。
首先是组织架构。传统媒体要改变技术与采编、经营、管理相对分离的架构，建立符合互联网逻辑的产品经理负责制和项目负责制，建立专门的机构和系列规章制度，引导全员围绕大数据行事。
其次是让技术基因渗透到整个生产过程。传统媒体一直以内容基因为发展要素，技术部门更多承担辅助角色，这也造成了管理层对最前沿的技术缺乏了解，管理成本居高不下。大数据时代，流程中的技术基因决定了流程运转的合理性和成本。
再次，传统媒体要通过内部培训、多岗位锻炼等途径来挖掘人才，培养同时兼备数据分析和数据处理技术的人才。
最后，要引导和强化采编、经营者和技术开发者、设计者的合作。大数据时代，整体作战、团队配合显得尤为重要。
3.3呼吁全社会共同丰富和开放数据
借助于互联网、云计算和新媒体，今天的时代已是一个大数据产生并逐步公开于社会的时代，丰富的数据背景是所有大数据产业存在和发展的前提。我国拥有的数字化的数据资源远远低于欧美，国内公共部门和制造业的大数据资源积累尚处于起步阶段，在公共信息资源披露和共享方面，很多政府官员有各种顾虑，有的甚至把数据视为部门财产而拒绝向公众公开。即使就已有有限的数据资源来说，还存在标准化、准确化、完整性低，有很多“信息孤岛”、利用价值不高的情况，这大大降低了数据的价值。传统媒体拥有一定的社会话语权，应该在这方面带头呼吁全社会来共同建立一个良性发展的数据共享生态系统，以包容的心态开放数据、拥抱数据创新。
参考文献
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篇9
大数据，毫不夸张地说，这个概念几乎应用到了所有人类致力于发展的领域。线上商场会推送我们偏好的商品，社交媒体网站会猜出来我们可能认识的人，亚马逊可以帮我们推荐想要的书……大数据正在改变我们生活的方方面面。那么到底什么是大数据？大数据是如何改变我们？企业又该如何进行大数据驱动下的营销转型？
大数据来了，你还认识你的客户吗？
最先经历信息爆炸的学科，如天文学和基因学，创造出了“大数据”（Big Data）这个概念。其实大数据并非一个确切的概念。大数据这一概念更多的是指处理大规模数据时人们能够实现的事情，比如工程师们改进数据处理工具时促成了新的处理技术的诞生，以及消除了僵化的层次结构和一致性的数据存储技术等。
大数据通常包括三个应用层次，即管理、洞察和认知。大数据的管理是为了更好地获取、管理和利用机构内的大数据。互联网数据每日剧增，企业需要更好地结合和利用来自机构外部的数据，建立完善的大数据管理中所需要的获取、使用、生命周期等运行机制。大数据洞察是为了更好地了解机构内外的海量数据，分析大数据的方向与应用，以及分析数据模式。大数据认知是利用大数据洞察的能力为业务做指导。利用大数据告诉我们信息如何快速有效地帮助机构运营。分析不是目的，目的是利用大数据的信息提高人类认知能力。
随着大数据的兴起，对企业的营销来说，机遇与挑战并存。收集和分析海量数据能够帮助企业更好地理解商业环境，然而，真正的革命并不在于分析数据的机器，而在于数据本身和企业如何运用数据。 基于大数据分析获得的客户洞察，为企业品牌战略提供优化方向
以传统鞋业为例，以前是商品为王的时代，都是批发渠道为主，百货商场店铺作为主打。而如今，由于电商渠道的兴起，shopping mall对传统百货的冲击，以及社交媒体传播渠道的出现，企业越来越陷入反思：你还认识你的客户吗？以前市场调研只要通过抽样调查的传统方式就足够了，而如今信息瞬息万变，抽样已经不足以了解客户。以前消费者到百货商场买鞋，关注点多聚焦在商品本身，比如品牌、价格、质量、款式等，而现在很多消费者到shopping mall吃饭或看电影，顺便就会买鞋。影响消费者购买的决策性因素已经变得越来越复杂，企业只能借助大数据的力量，为企业多添一只“耳朵”，挖掘大数据相关关系释放出的潜在信息，360度刻画出用户的画像。基于大数据分析获得的客户洞察，为企业品牌战略提供优化方向。
大数据的思维变革
“大数据时代的预言家”维克托・迈尔-舍恩伯格认为，大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变将改变我们理解和组建社会的方法。
第一种转变，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象的所有数据，而不再依赖于随机采样。以前受限于记录、储存和分析数据的工具不够好，人们都依赖于抽样分析，即只能收集少量数据进行分析，从而使分析变得简单化。随着高性能数字技术的流行，人们拥有了能够收集和处理更大规模数据的能力。与局限在抽样分析的小数据范围相比，使用一切可以获取的数据让我们看到了一些以前样本无法揭示的细节信息，从而带来了更高的精确性。
第二个改变，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。传统的数据库只能存储结构化的数据，而信息时代的数据结构化的数据只占5%，也就是当下的数据95%都是非结构化的数据。如果将传统的思维模式运用到数字化、网络化的21世纪，就会错过重要的信息。因此，适当忽略微观层面上的精确度会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。
第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系。在大数据时代，应该寻找事物之间的相关关系，它告诉我们的是会发生什么，而不是为什么发生。相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系。相关关系通过识别有用的关联物来帮助我们分析一个现象，而不是通过揭示其内部的运作机制。建立在相关关系分析法的预测才是大数据的核心。
因此，大数据带来的变革，首先是一种思维的变革。
美克美家是国内家居行业的知名品牌，近年来，受经济增速放缓，市场需求萎靡以及电子商务冲击等因素，实体零售业正面临着重大的冲击。为了应对这种挑战，美克美家进行了全面品牌战略升级。为了提升公司品牌在零售店的移动应用和客户体验，实现线上线下融合，美克美家利用大数据和新技术构建了一个具有信息整合能力、协同能力、洞察能力的应用平台，在实体店中引入了虚拟家居换装、虚拟家居DIY、家具互动体验墙等科技家居互动设施，让整个购物过程实现了从“选购式”到“体验式”的跨越，将家具的销售周期由原来的21天缩短到7天。既给消费者提供更直观的感受和更个性化的客户体验，也直接影响企业零售业务收入增长，同时也有利于企业进行精准营销和渠道管理。
CMO需要重新定义市场
在近日IBM大数据与分析主题周活动中，IBM分享了近3次CMO调研的结果。调研结果正显示了大数据驱动下企业营销转型的趋势。2011年，市场主要目标是从疲于应对的被动局面转变为主动地增强能力上，通过为客户提供价值，推动长期联系，获取价值并衡量成效。2013年，企业面临如何开始缩小与远大目标的差距的挑战。为了应对这一挑战，企业利用先进的分析技术获得深入的客户洞察，设计能够给客户带来价值的体验，并有效地履行对客户的承诺。而2015年调研揭示了一个重大的信息――CMO需要重新定义市场。
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关键词：大数据时代 高校档案 信息服务 创新
中图分类号：G71724文献标识码：A文章编号：1009-5349（2017）04-0127-02
在高校中，档案信息资源是高校最具保留价值的信息之一。自改革开放以来，我国高校不断增多并且规模不断扩大，留下的档案资料只增不减，如何使这些资料有条理地、长久且完整地保存下去是目前备受关注的话题。档案是内容准确、利用价值高且全面的资料，以往都是存放在固定且保密的位置，但普遍存在丢失资料和占据空间等问题，有些高校为了节约储存空间，在学校办学过程中产生的一些教学改革、科研、W科建设、师资力量、学生管理、党群以及相关部门的资料没有及时有效地归档。大数据技术的出现，很好地解决了这些方面的问题，实现了相应数据的有效归档以及高效利用。
一、大数据含义的相关理解和特征
1.大数据的含义
有关于大数据的定义有很多，有几个定位较为全面的是：麦肯锡全球研究所认为大数据是一种在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合；Gartner是一个较为权威的信息技术研究公司，它对大数据的理解是：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。还有一些其他的理解，都对大数据的运用价值表示肯定。将大数据技术运用于高校档案管理及档案信息服务建设，能够促进其结构完善，加快信息数据储存和收集。
2.大数据的特征
大数据具有四个个性鲜明的特征，一是数据容量很大，之前的“小数据”系统已经不能够满足很多组织或团体的需求，大数据系统将TB的容量上升到PB的容量；二是数据类型多，现如今数据类型有网络日志、视频、图片、地理位置等，这些信息都能以数据符号储存；三是价值密度低，商业价值很高，例如如果储存视频，尤其是监控数据，一段视频储存数据中只有几个数据符号有价值；四是处理速度快，以秒来计算其处理速度，快速实时获取所需的信息，这是与传统储存数据系统反差最大的一个特征。
二、大数据与档案的关系
《档案法》规定：档案是指过去和现在的国家机构、社会组织以及个人从事政治、军事、经济、科学、技术、文化、宗教等活动直接形成的对国家和社会有保存价值的各种文字、图表、声像等不同形式的历史记录。单从档案的定义来看，除电子档案外，其他载体形式的档案与大数据没有任何关系，只有档案记录的信息可以称之为数据。从档案的特征来分析，档案具有社会性、历史性、确定性及原始记录性。而大数据也具有类似的特征，大数据也是人类社会活动的原始记录，其内容也具有确定性，且其记录的内容只反映事物已经完成的状态，同样具有原始记录性。因此，档案与大数据的关系仅是具有相似的特征，大数据是具有鲜明档案特性的数据集合。但是，从数据的保存价值来说，有些数据集合对国家和社会没有永久的保存价值，不需要永久保存。真正与大数据有直接联系的，只有电子档案一种形式，电子档案与大数据之间是种概念与属概念的关系。
三、高校档案信息服务提升的必要性
1.高校档案信息服务提升是顺应大数据时代的必然要求
在大数据环境下，产生的信息数据量大、种类多、并且这些数据信息的密度低，处理起来速度快。为顺应时代变化，高校档案信息服务系统需要快速改变发展模式，在此环境下寻找新方向，避免与时代脱节，避免有价值的资料丢失，最大化运用高校档案服务资源，发挥其具有的价值。
2.高校档案信息服务提升是数据信息服务的时代需求
根据调查发现，现在人们获取信息的手段各式各样，并且需求的信息也是多样化的，出现这种现象的根源在于人们的信息获取观念发生了改变。伴随着信息供给方要不断地拓展信息处理和发出方式，以数据、示例描述一个观点，增加说服力，提高服务质量，现在高校档案信息服务还没有做到这一点，高校档案信息服务部门必须做到与社会发展和需求相匹配，建立新型的档案信息服务模式。
3.高校档案信息服务提升是促进自我发展的内在要求
现在各组织或团体内部产生和获取的信息不但数量巨大，且种类繁多，尤其是高等院校，人口基数大，信息资料量也相应大一些。传统的服务方式在现在环境中使用显得比较拖沓，服务范围小，受益者少，并且服务过程比较死板，手续多，用户对此系统反映不好。必须转变高校档案管理和服务模式，才能保证其长效发展。
四、大数据时代高校档案信息服务水平提升策略
1.基于大数据理念合理定位，深挖高校档案信息资源价值
在大数据环境下，无论是资源的提供者还是资源需求者都很重视资源的经济价值和实用性。对于高等院校来说，其内部信息资源被分门别类，学生和老师可以输入关键字来获取信息，但是学校作为提供规范的教育平台，其内部资料具有方向感，也就是信息供给者根据环境有针对性地一些信息，需求者只能获取教育相关的信息。为了更加细化信息，提高高校发展速度，需要明确高校档案信息服务方向，再确定发展模式和发现方法，找出合适的大数据产品，简化信息挖掘方法，提供档案共享平台。在大数据背景下，高校档案管理人员应该科学地运用大数据技术不断地挖掘档案信息资源价值，打破以往档案资源不能外泄的思想，拓展档案信息资源建设的广度与深度。
2.推动档案信息资源内外整合，构建智能化信息服务平台
在大数据环境下，处理复杂的信息一定要有信息资源整合意识。做到信息整合首先要仔细分析和优化档案信息资源的结构，根据学校发展方向，有目的地收集信息，扩大资源途径，将传统的、纸质的资料与现在的档案信息资料进行整合，将档案信息的侧重点突出，形成有自己特色的服务系统。此外，学校不能闭门造车，要加强与第三方高校档案资源、网络档案资源的合作关系，将获取的信息进行整合，充实现有的信息数据系统。从上面分析大数据特征可以看出，在大数据环境下信息处理速度快，施行一秒钟处理信息计划，因此，高校档案信息服务管理和服务部门的工作者要充分利用技术手段，提高服务平台智能化水平，根据高校发展方向，不断地完善和革新服务平台，满足用户需要。
3.充分运用云计算的架构优势，推动高校档案数字化升级
现在信息大部分是以数字形式存储，为提高高校档案信息服务水平，推动档案信息的数字化升级是必需的，在目前的l件下，信息数字化升级过程比较复杂，在升级过程中要保证信息含量高，信息的准确度好，保证不会出现信息遗漏或更改的现象。此外，现在为了提高高校档案信息的数字化升级效率，引进云技术，在构建信息网络构架上具有一定的优势，高校档案管理部门科学合理地使用该技术，提高信息资源使用的灵敏度和广度，扩大用户使用权限。
4.加强档案信息服务思想认识，探索档案服务多元化模式
在大数据环境下，无论是用户还是信息资源的提供者都需要具有资源共享的思想，获得一加一大于二的效果，充分发挥档案信息资源的价值，尤其是高校档案管理者，更需要具有资源共享的思想。不过在进行资源共享之前需要对档案信息资源进行分类，重点在于权限分类，在确保信息资源安全的前提下，将一定权限范围内的信息进行分享，也吸收其他院校的优秀资源，不断提高档案信息服务质量。此外，将无形的信息资源转化成有形的经济价值还需要信息服务部门探索多元服务模式，从服务高校行政部门，向服务全校师生、服务社会转变，最大限度地发挥高校档案资源的价值。档案信息资源的多元化服务模式需要进一步深化，根据资源类型与用户群体特征，构建多元化、个性化、业务化档案信息服务新模式。
5.构建完善的资源共享体系和共享模式
通过大数据技术能够获取很多的便利，实现了校内众多资源的有效共享，让档案信息的采集工作、管理工作等都形成了有效的协同互动。另外，大数据技术加强了各个档案之间的共享效率。大数据中的DWA技术能够对档案进行统一的管理，大数据技术管理下多种类型的共享模式，统一在大数据技术中心平台的管理控制之下，利用P2P技术，构建起对等的网络。在这一环境当中，每一个登录档案资源库的客户端都变成了收集端和利用端，各节点之间在大数据技术的处理下实现着平等的资源信息互换。
五、结语
在大数据时代，高校档案管理既面临严峻的挑战，也有很多发展机遇，如何把握机会发展自己是当前面临的困难。现在服务行业发展迅速，作为服务于高校的档案工作人员，也有必要提升自身的服务意识，在实践中探索其发展方向，面对大量数据，挖掘其中蕴含的价值，树立大数据理念，利用新技术、新措施、新手段大胆尝试创新，提升档案信息资源数据的精准性、价值的真实性，不断推进高校档案信息服务质量。
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