大数据时代的影响范文

导语：如何才能写好一篇大数据时代的影响，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 数据中心 海量 价值

智能电网在发电、输电、变电、配电和用电各个环节产生了海量的数据，电网数据类型复杂，并且数据体量已极具规模，传统数据中心已无法满足海量复杂数据的处理和分析要求。目前，电力企业数据中心已初步完成了结构化数据库、实时数据库、非结构化数据库、地理信息数据库的建设，但是各数据库分别独立部署，数据共享和关联性不高，传统数据中心平台难以快速处理海量复杂数据、无法满足大数据时代下的数据挖掘需求，无法支撑不同类型数据的关联分析应用。因此，电力企业需要积极思考传统数据中心需要如何应对大数据的挑战。

一、大数据的特征

目前大数据（Big Data）在业界尚无形成统一的定义，引用麦肯锡全球研究院在《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》报告中的描述，即：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。虽然大数据的定义还未统一，但大数据的特征却是明确和公认的。

数据体量巨大（Volume）。企业的各种终端设备和传感器产生了大量的数据，PB级的数据集规模可谓是常态。

数据类型繁多（Variety）。大数据时代，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些不同类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

处理速度快（Velocity）。这是大数据区分于传统数据中心的最显著特征，在海量的复杂数据面前，数据的处理效率就是企业的生命，并且受数据时效性的制约，大数据要求处理速度更快、实时性更高。

价值密度低（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比，一段1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何在海量的复杂数据中快速完成数据价值的“去噪”和“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

二、大数据对传统数据中心的影响

目前，多数企业已建成一体化企业级数据中心平台，能够满足日常业务的需求，但大数据时代对传统数据中心的数据存储能力、数据处理能力、数据交换能力、数据展现能力以及数据挖掘能力都提出了更高的要求，大数据对传统数据中心提出了新的挑战。

2.1 非结构化数据的重要性越来越大

传统数据中心的数据一般来源于用户通过个人电脑、移动终端、POS机等常规渠道生成的结构化数据。而大数据时代数据类型多样化，半结构化数据和非结构化数据呈现爆发式增长，且增长速度远远超过结构化数据。这些通过传感器、监测仪、机读仪器等机器设备产生的天气、位置、音频、文本等海量复杂数据越来越多，企业开始使用这些数据来改进产品、提高效率、寻找缺陷，其数据的重要性将会越来越大。

2.2 数据的时效性要求越来越高

传统数据中心的数据更新周期基本为日、周、月，辅以少量的实时数据更新，商务智能也基本以日、周、月、季度和年为时间维度的静态数据分析。大数据时代，对数据的处理速度和数据的时效性提出了更高要求，而当今社会日益加剧的商业竞争让每个企业都希望能通过实时分析报表和结果数据来随时掌握企业运营状况，并迅速作出决策和判断。以电力电量平衡测算为例，需要实时采集电网数据、实时分析、实时计算，快速测算结果，并反馈至电力调度部门进行有序用电执行预案的实时决策，如果相关数据获取不及时则会大大影响调度部门对有序用电的分析和决策。

2.3 大数据改变数据分析模式

传统数据分析以结构化数据分析为主，业务分析更是以被动式信息接受为主。大数据时代下，随着数据的累积和增加，可做的分析和对比也越来越多。通过对大量的数据进行分析，从而揭示数据之间隐藏的关系、模式和趋势；通过结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的融合关联分析，实现文本分析、数据挖掘、图形分析、空间分析等数据分析模式，为决策者提供不同角度不同形式的分析判断依据。

2.4 大数据影响信息基础架构

目前电力企业数据中心主要以Unix为代表的操作系统服务器硬件平台、以Oracle关系型数据库为代表的企业级数据存储平台和以BW（数据仓库，Business Warehouse）、BO（业务对象，Business Object）为代表的企业级商务智能分析平台组成。随着智能电网的发展，半结构化和非结构化数据呈现出快速增长的势头，大量部署的传感器、监视器、智能交互终端等设备都可以成为数据来源，并且其数据量大大超过了结构化数据。大数据时代下，分布式处理的软件框架使得x86服务器开始大行其道，列存储、内存数据库、NOSQL存储、流计算等技术将成为数据存储和处理的主流技术。

传统数据中心商务智能专注单一数据集的分析处理，这造成了不同类型数据之间的割裂。而大数据分析聚合多个数据集，注重不同类型数据的融合集成与关联分析，是一种综合关联性分析。因此，传统数据中心分析处理架构已无法适应大数据时代的分析要求。

三、大数据时代下传统数据中心发展的思考

大数据的核心价值在于从海量的复杂数据中挖掘出有价值的信息，通过大数据技术进行更快地分析、更准确地预测，发掘出新的业务模式，创造新的商业发展机会。因此，大数据时代下，企业迫切需要思考如何应用大数据技术改造完善已有数据中心平台，提升企业的数据处理能力，提高数据分析水平，将大数据融入企业的整体数据方案。

3.1 部署大数据分布式处理框架

分布式处理框架是大数据时代下数据中心架构的基本特征，包括分布式存储和分布式计算。分布式存储采用了可扩展的系统架构，利用多台存储服务器分担存储负荷，它不但提高系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。分布式计算将大量的分析计算任务分解为若干小任务，然后将分解后的任务分配到不同的处理节点，最后将计算结果综合起来得到最终的结果。分布式计算具有更强的并行计算能力和扩展性，且适合多类型数据的混合处理，因此，电网企业需要在原有数据中心架构基础上，构建分布式处理框架，提升数据存储和处理能力。

3.2 研究构建大数据分析处理架构

梳理电网企业数据中心现有的技术架构，研究大数据关键技术，结合目前行业主流的大数据处理架构，重点研究基于大数据平台的数据中心信息基础架构，在保护企业现有信息化投资的基础上，探索适合自身的大数据解决方案，将大数据融入企业整体数据方案。利用大数据技术改造完善数据中心分析处理架构，研究融合结构化数据、实时数据、位置数据和非结构化数据的大数据信息基础架构，构建企业级大数据分析与挖掘平台，实现不同类型数据的融合集成与关联分析，支撑大数据分析应用，提升数据分析和挖掘能力。

3.3 利用大数据分析创造价值

数据的核心是发现价值，驾驭数据的核心是分析。如何驾驭大数据，如何在海量数据中挖掘有价值的信息是重中之重，因此企业更应专注于数据中隐藏的价值，通过应用大数据技术分析，充分挖掘数据的核心价值，不断优化业务流程，降低管理成本，辅助企业做出科学的决策，为企业的持续创新与发展积蓄力量。

信息的影响力取决于数据关联的能力，聚合多个大数据集所获得的新的洞察力要远远超出单一大数据集所获得的洞察力。例如种子公司与农作物保护提供商和气象部门合作就综合利用了多个大数据集，包括天气数据、土壤湿度数据、土壤类型数据、种子数据和其他数据，对这些数据进行交叉关联分析，可以帮助种植户收获更高的产量。而在电力企业，将来自配电、用电、客户、天气等不同数据源的数据经过转换、整合，将会产生新的业务价值。对电力交易数据、气候数据与客户家庭年龄结构、生活习惯等因素融合分析，了解客户用电行为，满足客户的差异化需求，并通过探寻深层需求开辟新的增值业务空间。

3.4 如何让数据驱动业务

如何让数据驱动业务，这是大数据时代下数据中心必须思考的关键问题。传统数据中心疲于应付业务部门的需求，而大数据时代下，数据的复杂性决定了数据中心需要更加快速地应对业务需求的变化和不确定性，因此数据中心必须由数据的保管者和服务者转变为数据的管理者和决策者，从被动的响应业务部门的要求转变为主动向业务部门提供数据服务。

数据驱动业务是指数据作为一种生产力将数据分析挖掘的信息实时、主动地反馈给业务决策者并影响、反哺企业业务的过程。大数据时代下，可以对企业业务进行全过程分析、全方位监控、模拟预测，实时进行反馈，并及时调整决策改善业务发展方向，使得业务可以从数据上立即得以感知，业务可以用数据评价并由数据决策。

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关键词：大数据时代；会计和审计；作用及影响；分析探究

大数据时代对企业会计工作和审计工作的改革有着一定的促进作用，海量化的信息数据，导致数据内部之间的关系变得更为复杂，很大程度上影响着企业领导者在决策方面的科学性。但是，大数据时代也推动了企业会计工作和审计工作的不断完善和创新发展，为企业的未来发展提供了良好的前景。所以，将大数据融入企业会计工作和审计工作的过程中去，已经成为当前企业发展中的必然趋势，有利于提升企业会计工作和审计工作的效率，促进企业的可持续健康发展。

一、大数据时代对会计和审计的影响

（一）大数据时代对企业会计的影响

大数据时代对企业财务会计有着重要的影响。大数据时代使得企业财务会计的非结构性信息数据不断增多，并且普遍的融入会计的信息当中，这成为了大数据时代的重要标志，可以实现结构性数据和非结构性数据的有机结合，提高会计对信息数据的分析效率，进而有效分析当前企业经济的发展现状。大数据时代的信息数据呈现出海量化的特征，使得公允价值更加透明化，有利于提升公允价值的公信力和可信度。此外，大数据时代还在一定程度上转变了企业财务管理工作人员的职能，使其可以对所搜集到的所有信息数据进行有机地整合，并通过相关的财务管理工作流程，提高对企业财务数据的统计质量。大数据时代对管理会计也有着重要的影响。管理会计工作在提高企业效益和管理能力方面有着重要的作用，在管理会计工作中需要对管理的各个流程和步骤及时的做好应对措施。大数据时代的逐渐到来，给企业内部的财务信息带来的巨大的变化，当前所拥有的信息数据已经不能有效满足企业的发展实际要求，所以，管理会计应该不断为企业提供完善的信息，认真分析企业发展的实际情况和竞争企业的相关信息，充满利用和挖掘大数据，并将搜集到的信息数据进行全面的分析研究，正确的掌握企业的发展信息，进而有效降低企业发展的经营风险，促进企业管理水平的不断提升。

（二）大数据时代对企业审计的影响

一方面，大数据时代，原有的审计方法已无法满足人们对信息数据的获取需求，在一定程度上给企业审计数据和审计结果的判定带来了影响。在传统企业审计工作中，主要是通过随机抽样的形式来进行，用最小的投资成本收获最大的收益，但是这种审计方法发生错误的概率较大，很容易造成审计风险。但是，在大数据时代，企业审计工作人员要对内部存在的风险问题进行明确和科学的决策。另一方面，企业运用传统阶段性质的审计方式，已经难以有效的对数据处理和分析过程进行有效的监督，而且企业通常利用事后审计的工作方法，无法及时向企业领导层提供相关信息，给领导层的决策工作带来了一定的难度。而大数据时代的审计工作，可以有效地降低企业审计工作存在的风险，及时有效地向企业领导提供信息数据，促进企业决策的科学性。

二、大数据时代会计和审计的发展策略

（一）大数据时代会计的发展策略

首先，企业应该建立大数据资产，并对大数据资产进行有效的运用，系统分析用户对数据的使用效果和具体使用情况，确定企业的未来发展方向。同时，还可以有效利用大数据对用户的行为趋向进行预测，有效判断企业在行业发展中地位，根据市场的实际需求情况，找准自身的定位，尽可能的满足用户的各项需求，实现企发展的长期高效性。所以。企业应该抓住大数据时代带来的发展机遇，正确认识大数据资产的重要性，提升对网络信息的管理能力和水平，提升企业发展的经济效益和社会效益。其次，通过云平台和云计算的有效使用，极大的拓展的大数据的发展空间，提升了获取信息的便捷性，并且有效限制各种非法信息和恶意信息的侵入，有效提升了大数据信息的安全性。最后，应该在企业系统内部建立相应的身份验证功能，保证大数据的安全，提高企业信息平台的有效性和可信度。

（二）大数据时代审计的发展策略

一方面，企业应该正确认识大数据审计工作的艰难性。想要实现大数据在审计工作中的有效应用，就需要企业领导掌握相关的审计知识，实现对数据信息的科学分析。同时，还应该突破传统的审计工作方式，优化审计流程。做好对大数据信息的保密工作，保证企业信息数据生成和数据传输的安全性。另一方面，企业应该加大对审计工作的投入力度。因为我国企业对大数据的应用还处于较为初级的阶段，所以，在应用中应该加大物力和人力的投入力度，对数据的具体使用情况进行合理的规划。此外，企业审计部门应该提高对审计工作的重视力度，并树立一个长期的发展目标，提升自身对信息数据的分析能力，提高企业审计工作的效率。

结论

总之，大数据时代的到来，为企业的会计工作和审计工作带来了巨大的影响，在一定程度上改变了企业会计和审计的工作模式，为企业的会计工作和审计工作带来了严峻的挑战和发展机遇。在这样的背景下，企业应该正确认识大数据的重要性，建立企业内部的大数据资产，保证企业财务信息的安全性；同时，企业还应该正确认识大数据审计工作的艰难性，加大对企业审计工作的投入力度，提升企业的管理能力，保证企业会计工作和审计工作的顺利进行，促进我国企业的可持续健康发展。

参考文献：

[1]黄丹.大数据时代的会计、审计发展走向初探[J].中国乡镇企业会计,2015,12:196-197.

[2]张.大数据时代对会计和审计的影响分析[J].财会学习,2016,03:92.

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关键词：大数据 教育 个性化教育

一、何为大数据

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB（1TB=1024GB）规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结（Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity），即体量大、多样性、价值密度低、速度快。

第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多，如网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。

第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

二、大数据与传统数据的区别

大数据与传统数据的区别在于对于“数据”的理解更为深入，许多我们曾经并没有重视的，或者缺乏技术与方法去收集的信息，现在都可以作为“数据”进行记录与分析。大数据与传统数据最本质的区别体现在采集来源以及应用方向上。

传统数据挖掘方式，采集方法、内容分类，采信标准等都已存在既有规则，方法论完整。大数据挖掘是新鲜事物，还还没有形成清新的方法、路径以及评判标准。

传统数据来源于阶段性的、针对性的评估，其采样过程可能有系统误差;大数据来源于过程性的、即时性的行为与现象记录，第三方、技术型的观察采样的方式，误差较小。

传统数据分析所需要的人才、专业技能以及设施设备都较为普通，易获得：大数据挖掘需要的人才，专业技能以及设施设备要求较高，并且从业者需要有创新意识。

三、大数据对教育的影响

1.对教育理念和教育思维的影响

随着大数据时代的来临，教育理念、教育思维方式也有了很大改变。教育领域各方面都充满了大数据。学生、教师的一言一行，学校里的一切事物，都可以转化为数据。当每个在校学生都能用计算机终端学习时，包括上课、读书、写笔记、做作业、发微博、进行实验、讨论问题、参加各种活动等，这些都将成为教育大数据的来源。大数据比起传统的数字具有深刻的含义和价值。教育将不再是靠理念和经验来传承的社会科学，大数据时代的教育将步入实证时代，变成一门实实在在的基于数据的实证科学。大数据使得教育者的思维方式发生了深刻变化。传统的教育大多是教育主管部门和教育者通过教学经验的学习、总结和继承来展开的，但是有些经验是不具有科学性的，常识有时会影响人们的判断。大数据时代将可以通过对教育数据的分析，挖掘出教学、学习、评估等符合学生实际与教学实际的情况，这样就可以有的放矢地制定、执行教育政策，制定出更符合实际的教育教学策略。

2.对个性化教育的推动作用

大数据对教育带来的一个变化在于实施个性化教育具有了可能性，真正实现从群体教育的方式转向个体教育。利用大数据技术，我们可以去关注每一个学生个体的微观表现。通过这些微观数据的整合能够诠释教学过程中学生个体的学习状态、表现和水平。大数据技术将给教师提供最为真实、最为个性化的学生特点信息，教师在教学过程中可以有针对性地进行因材施教。比如，在课堂学习过程中，哪些学生注意基础部分，哪些学生注意实践内容，哪些学生完成某一练习，哪些学生可以阅读推荐书目，等等。不仅如此，当学生在完成教师布置的作业时，也能通过数据分析强化学习。比如，通过电子设备做作业时，某一类型的题目有几次全对，就可以把类似的题目跳过;如果某个类型的题目犯错，系统则可进行多次强化，这样不仅提高了学习效率，也减轻了学生的学习负担。

3.重新构建教学评价方式

教学评价中利用大数据分析，可以通过技术层面来评价、分析，进而提升教学活动，从依靠经验评价转向基于数据评价。教学评价的方式不再是经验式的，而是可以通过大量数据的“归纳”，找出教学活动的规律，更好地优化、改进教学过程。通过大数据分析，还可以发现学生思想、心态与行为的变化情况，可以分析出每个学生的特点，从而发现优点，规避缺点，矫正不良思想行为。此外，大数据通过技术手段，记录教育教学的过程，实现了从结果评价转向过程性评价。同时，这些数据也可以促使教师进行教学反思，自己在哪些方面需要改进，从而促进和优化教学实施过程。

4.加强学校基于数据的管理

大数据对于学校管理具有重要的价值，有利于实现学校管理的精确化、科学化。学校管理离不开信息，学校是培养各类专门人才、传授知识和创造知识的场所，拥有众多的专业学科，与国内外联系广泛，每天进行着各种教学、科研及其管理活动，蕴藏着十分丰富的信息资源。学校管理中的各种决策和控制活动，都是以大量的数据为基础的，并不断产生各种新的数据。大数据的处理和挖掘对于学校管理具有关键作用。利用大数据技术，着眼于管理决策、管理活动、管理过程控制，全面归集学校管理大数据。比如，针对教务管理、行政管理、科研管理、人事管理、财务管理、后勤管理等各类领域，进行全校系统的规划、梳理，具体细化数据收集标准规范，及时归集，形成全校管理大数据。同时，针对重要管理对象的数据，由多个源头、从不同方向对同一个对象进行数据记录，数据之间可以互相印证，形成多源的管理对象大数据。此外，利用大数据分析技术，为学校网络信息安全管理也提供了重要的手段。

结束语：

在大数据大环境下，对现代教育既是机遇，更是挑战，大数据必将对教育的方方面面产生深远的影响，从而带来一场教育界的大革命。

参考文献

[1] 魏忠 何立友 大数据：开启面向未来的教育革命 [J] 中小学信息技术教育 2013（10）

[2] 沈学瑁 大数据对教育意味着什么 [J] 上海教育科研 2013（9）

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随着云计算的来临，大数据（Big date）受到越来越多的关注。此概念最早由美国提出，研究机构Gartner给出了定义，即“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。维基百科将大数据定义为无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。《著云台》的分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

二、大数据的特征

大数据的特征有很多词语可以用来表示，2001年DougLaney最先提出“3V”模型，包括数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）。IBM将其特征定义为4V，即规模性（Volume）、高速性（Velocity）、多样性（Variety）和价值性（Value）。

1.规模性（Volume）

数据巨大的数据量以及其规模的完整性，非结构化数据规模比结构化数据增长快，数据的存储量和产生量巨大，数据具有完整性。

2.高速性（Velocity）

实时分析产生的数据流以及大数据。现实中对数据的实时性要求较高，能够在第一时间抓到事件发生的信息。当有大量数据输入或必须做出反应时能够迅速对数据进行分析。

3.多样性（Variety）

多样性指有多种途径来源的关系型和非关系型数据。有很多不同的形式，除了简单的文本分析外，还可以对机器数据、图像、视频、点击流以及其他任何可用的信息进行分析。利用大数据多样性的原理就是：保留一切对你有用的你需要的信息，丢弃那些你不需要的信息。发现那些有关联的数据，加以收集、分析、加工，使其变成可以利用的信息。

4.价值性（Value）

大量不相关数据的提纯，体现大数据运用的真实意义所在。价值具有不确定性、稀缺性、多样性。正如稻草堆中寻找一根针，运用大数据技术，就能轻易的寻找到。

三、大数据对企业管理的影响

1.大数据对企业管理思想的影响

大数据时代的来临改变了企业的内外部环境，引起了企业的变革与发展。企业越来越智能化，管理实现了信息化。企业中的数据收集、传输利用需要现代管理思想的支撑。

大数据环境下的企业管理应当以人为本，在实践的基础上运用现代信息化技术，采用柔性管理，将数据当做附加资产来看待。企业运营离不开数据的支撑，企业管理当中如果不能够深刻认识到大数据的重要性，仅仅以公司短期盈利作为目标，是缺乏战略性的思考。有效的利用数据分析结果，提前进行预测，抓住市场先机、顾客需求，就能主动赢得市场，才能在企业管理与销售业绩上创造出更大的财富。

2.大数据对企业管理决策的影响

大数据背景下数据的分析利用是企业决策的关键。首先，大数据的决策需要大市场的数据。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案选择、决策方案制定和评估等决策实施过程，对企业的管理决策产生影响。大数据决策的特点体现在数据驱动型决策，大数据环境下的管理决策对于企业不仅是一门技术，更是一种全新的决策方式、业务模式，企业必须适应大数据环境对管理决策的新挑战。

其次，大数据对决策者和决策组织提出了更高的要求。大数据时代改变了过去依靠经验、管理理论和思想的决策方式。管理决策层根据大数据分析结果发现和解决问题、预测机遇与挑战、规避风险。这就要求决策层具有较高的决策水平。由于大数据背景下需要企业全员的参与，动态变动环境下，决策权力更加分散才有利于企业做出正确的决策。这就要求企业的组织更加趋于扁平化。

3.大数据对企业人力资源管理的影响

人力资源是企业中最宝贵的资源，是企业创造核心竞争力的基础。基于大数据技术，企业将大大提高人力资源管理的效率和质量。有效的加快人力资源工作从过去的经验管理模式向战略管理模式的转变。

公司从员工招聘到绩效考核与培训，积累了大量的各类非线性数据，这些数据都是无形的资产，利用大数据技术，将这些数据进行整合分析利用，能够为企业带来巨大贡献。首先，在员工招聘上，只需将单位用人要求与员工各项能力数据相匹配，结合人力资源招聘的经验，便可轻松选出符合要求的员工。其次，在绩效考核上，进行标准化管理，将员工日常的各类数据进行分析，设定等级标准，即可得出客观公正的考核结果。这大大排除了绩效管理的主观性与不全面性。最后，根据大数据的分析结果，针对不同员工区别培训，更有效率的提高了培训水平。

4.大数据对企业财务管理的影响

大数据使财务管理的模式和工作理念颠覆性的改变。首先，财务管理更加稳健。公司将各类财务数据在大数据技术下进行发掘，提纯出更多有用的财务信息，及早的发现财务风险，为管理决策者提供重要的决策依据，做出正确的决断。其次，财务数据的处理更加及时高效。财务数据在企业日常运营当中举足轻重，企业的各项交易都依赖于财务数据的分析，企业基于大数据，通过对财务数据的分析和处理，能够改进财务管理工作的运行模式，并且是有效率的，企业资金资本运作成本降低和压缩了，利润相应提高了。企业资源最丰富的积累，最基础的财务数据，通过大数据技术进行对财务数据，整理和分析，实现了企业价值增值。

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[关键词]国际经济合作；影响因素；；世界经济再平衡

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.42.177

1 引 言

20世纪60年代末70年代初，国际政治经济学就已经成为世界政治和社会的重要研究话题。许多研究者在自己的文章中，通过自己的观点阐述了对国际经济合作的理解，可以看出每个人的想法以及理解各有不同。

世界经济的平衡，有利于世界经济的和谐发展，同时也能改善政治等方面的问题，促进各国家的友好合作。世界经济再平衡的实现，同时也加快了国际经济的发展。所谓的国际经济合作就是为了满足各个国家现阶段所需要的经济要求，互相调整。众所周知，几年前发生的经济危机，不仅需要国际经济合作，还需要更多人的关注。对于国际经济学的不同流派的经济合作思想的运用，从中我们可以得到很多启发。

2 国际政治经济学的流派划分

据了解，目前的国际政治经济学被分为了三大流派，即：、民族主义以及自由主义。在国际政治经济学的分类中，只能把的观点以及理论放在一个单独的位置来对待。我们所了解的国际政治经济学，在一定的程度上依附了葛兰西学派、世界体系论以及结构主义学派的研究，他们都共同坚持了的观点论，认为在世界范围内和谐劳资关系是不可能实现的，只是为了实现本阶级物质经济利益的最大化。

3 以为首的国际经济合作思想

3.1 依附论的观点

依附论的类型很多，不同类型的依附论要求国家走不同的发展方向，对于发展中国家而言，激进的依附论表示发展中国家想要得到发展，必须中断和中心国家的政治经济往来，说明其对于国家经济合作的反对。

第一，正统的依附论。与发达资本主义国际体系的不平等合作是阻碍发展中国家不能很快融入发达资本主义体系的重要因素。Dos Santos认为，所有的发展中国家应该联合起来进行改革，应该学会自强，改革内部的政治经济结构，也就是“南南合作”。

第二，改良的依附论。发展中国家除了不断地努力、增强自己的实力以外，还要和发达国家保持良好的关系，进一步发展与发达国家的合作，然而现有的国际间政治经济的秩序并不利于发展中国家，主要偏袒发达国家的经济发展，为了改变这种不合理的局势就需要与发展中国家积极沟通，倡导建立利于发展中国家发展的秩序，帮助发展中国家更好、更快地发展政治经济。改良后的依附论和正统激进截然不同，它不仅仅表示“南南”之间要加强合作，还强调“南北”的沟通。

3.2 世界体系类的观点

根据国家的军事实力和在世界市场上的影响力，判断各个国家在世界经济中所获取的经济剩余。在世界体系论的语境下，都在进行着合作关系。这种合作的最终目的是为了建立“社会主义世界政府”。世界体系论的论点比较理想化，有着丰富的想象力，和世界经济发展的现实有很大的差距。

4 非流派的国际经济合作思想

4.1 霸权稳定论的观点

传统的现实主义理论变成了现在的霸权稳定论，就是新现实主义。霸权稳定论的观点认为，国际关系的研究不仅有相互合作还有相互之间的冲突，但是还要以国家之间的合作为重点来研究。对于霸权国家来说，希望将自己的霸权体系延伸到全球和其他国家进行合作；而对于非霸权国家来说，只要不损害自己国家的利益，是可以和霸权国家进行国际经济合作的。因为合作可以让霸权国家占主导地位。

4.2 相互依存论的观点

随着时间的推移，经济学家提出的经济相互依存论已经演变成了现在的相互依存论。这一理论既增进了各个国家的和谐相处，有利于国际间的经济政治合作，但是也抑制了其经济的自由发展。国际行为主体的多元化的形成解决了这一问题。

5 两大流派的国际经济合作思想的本质区别

流派和非流派阐述的观点有很大不同，特别是在对于国际经济合作上的论点有本质上的区别。以下观点也证明了非流派的国际经济合作思想的观点的说服力不及流派。

5.1 理论史观不同

际间合作中经济合作是其中的重要环节，思想认为经济合作很重要，并不仅仅等同于是国际间的政治合作，然而非思想认为国际间经济合作仅仅只是国际间的政治合作，没有其他意味。在流派的观点中，一直认为经济是基础，流派则强调的是，经济基础决定着上层建筑唯物史观。

非流派认为现阶段应该注重的是国际间的政治合作，认为国际间的经济合作是在政治制度框架下的，而流派觉得应该从合作关系再发展到国际间的政治领域当中。

5.2 理论的立场不同

流派主张公正、持续性原则，而非马克思流派是站在西方的立场看待问题。流派体现的是维护世界和平，寻求共同发展。而非流派只是为了获取个人利益，不会与弱者共同发展。

5.3 有无依据的区别

的思想更贴近实际生活，它能够经得起实践的检验。比如，在前面提到过可行的“南北”之间多进行沟通交流，现如今的实际情况证明，这个想法是行得通的。

而非流派的思想是没有现实根据的，在现实当中，对于国际经济仍然是最关注的，但不去重视国际经济的合作。现实中，国家之间的是否相互依存度都把它当作多边关系来对待。

6 对世界经济再平衡的想法

第一，国际间经济合作模式也决定了其他之间的合作模式，国际经济合作促进了各国国际合作发展，我们通过国际经济的合作，为世界经济注入了增长动力，可以通过各国之间的相互交流、经验的互相交流，可以进一步改进市场的经营模式。为了各国的长远发展着想，可以进行构造新的模式结构。我觉得这些都是可以实施的。对于像发展中的国家来说，还是要先维护好本国的经济利益。

第二，发展“南北合作”并非不可能实现，为了实现世界经济再平衡，在新兴体经济国家的自身结构还有模式，在和发达国家之间需要进行一些良好的互动。现在许多不同“级别”的国家都在多边体系的平台上实现了互相依存，这是一个很好的开端。这样的模式对于发展中国家来说，通过进一步的调整和改革，实现更好的发展，争取更大的空间。

第三，国际公共产品对于所有的国家都是受益的，所以各国都要发挥出自己的特有优势。对于国际经济合作，应当“放长线钓大鱼”，只要我们建设好例如水利工程、运输以及通信等这类大型的设施建设，各个国家都能够享受到世界发展的好处。另外我们要倡导以市场导向为主的原则，坚持把政治导向和市场导向进行结合。

第四，由于受各方面因素的影响，各国之间会因为相互依存的关系导致利益上的冲突。所以我们一定要对国家经济合作提供制度保障，才会避免不必要的冲突。多边体系有利有弊，虽然可以搭建更广阔的平台，但是国际经济之间的关系会变得紧张起来。随着时间的推移，我们会发现原本的国家相互依存性已经不见了，所带来的不_定因素的风险会更大。因此对于国际经济制度的优化是有必要的。出现的这些问题还是很严重的，首先由于发展中国家在国际经济秩序中占据的地位不重要，容易被忽视，因此发展中国家一定要立正地位，表示出自己在国际经济秩序中所占份额，同时国际经济秩序本身也存在一定问题需要纠正，要制定出一个合理的、有助于避免瘫痪的长效机制。我们还要加大对这类人才的培训力度，避免一些不必要发生的事故。

第五，国际间的政治经济秩序对发展中国家而言是机遇也是挑战，只有加强国际间的沟通才能更迅速地建立合理的国际经济秩序，这就要求大家首先在对国际经济秩序的观念上进行改变，要与时俱进，接纳新潮流，只有我们大家齐心协力，才能成功。除了这些，在各个国家之间的文化地域等方面的交流上要积极开展活动，更积极地获得其他国家人民的支持。全球人类都应该是不分种族、不分地域的，是应当友好合作的，只有大家齐心协力才能保障有一个和平的环境，才能为国际和平做出贡献，各国之间才能够友好相处。才能使国际文化在经济效用上有超常的发挥。通过开展国际经济合作，各个国家都实现了构建和谐世界，打造美好未来的目标。我们只有通过各国之间的互相交流与合作，才能够推动国际经济合作，同时也能避免不必要的冲突。我们共同的目标是世界和平。

7 结 论

通过对上述观点的讲述，可以看出大数据时代对国际经济合作的影响很大，如今随着时代的不断发展和进步，我国增加了与世界各国的友好往来，促进了我国的政治经济快速发展。随着国家的发展和科技的不断创新，我国培养出了许多优秀人才，同时也加强了与其他国家之间互相进行深切的交流与分享，促进与其他国家之间的友好来往。

参考文献：

[1]宋秀琚.国际合作理论：批判与建构[M].北京：世界知识出版社，2006.

[2]裴长洪.后危机时代经济全球化趋势及其新特点、新态势[J].国际经济评论，2010（4）.

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[3]陶皖，罾冢大数据时代对高校人才培养模式的影响――以信息系统专业为例，计算机教学与教育信息化 （2013年28期）

[4]朱培栋，等. 网络思维：互联网时代新思维[J]. 计算机学会通讯， 2012，8（12）：51-53.

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（一）数据1.0时代

数据分析出现在新的计算技术实现以后，分析1.0时代又称为商业智能时代。它通过客观分析和深入理解商业现象，取缔在决策中仅凭直觉和过时的市场调研报告，帮助管理者理性化和最大化依据事实作出决策。首次在计算机的帮助下将生产、客户交互、市场等数据录入数据库并且整合分析。但是由于发展的局限性对数据的使用更多的是准备数据，很少时间用在分析数据上。

（二）数据2.0时代

2.0时代开始于2005年，与分析1.0要求的公司能力不同，新时达要求数量分析师具备超强的分析数据能力，数据也不是只来源于公司内部，更多的来自公司外部、互联网、传感器和各种公开的数据。比如领英公司，充分运用数据分析抢占先机，开发出令人印象深刻的数据服务。

（三）数据3.0时代

又称为富化数据的产品时代。分析3.0时代来临的标准是各行业大公司纷纷介入。公司可以很好的分析数据，指导合适的商业决策。但是必须承认，随着数据的越来越大，更新速度越来越快，在带来发展机遇的同时，也带来诸多挑战。如何商业化地利用这次变革是亟待面对的课题。

二、大数据营销的本质

随着顾客主导逻辑时代的到来以及互联网电商等多渠道购物方式的出现，顾客角色和需求发生了转变，世界正在被感知化、互联化和智能化。大数据时代的到来，个人的行为不仅能够被量化搜集、预测，而且顾客的个人观点很可能改变商业世界和社会的运行。由此，一个个性化顾客主导商业需求的时代已然到来，大数据冲击下，市场营销引领的企业变革初见端倪。

（一）大数据时代消费者成为市场营销的主宰者

传统的市场营销过程是通过市场调研，采集目前市场的信息帮助企业研发、生产、营销和推广。但是在大数据以及社会化媒体盛行的今天，这种营销模式便黯然失色。今天的消费者已然成为了市场营销的主宰者，他们会主动搜寻商品信息，货比三家，严格筛选。他们由之前的注重使用价值到更加注重消费整个过程中的体验价值和情境价值。甚至企业品牌形象的塑造也不再是企业单一宣传，虚拟社区以及购物网站等的口碑开始影响消费者的购买行为。更有甚者，消费者通过在社交媒体等渠道表达个人的需求已经成为影响企业产品设计、研发、生产和销售的重要因素。

（二）大数据时代企业精准营销成为可能

在大数据时代下，技术的发展大大超过了企业的想象。搜集非结构化的信息已经成为一种可能，大数据不单单仅能了解细分市场的可能，更通过真正个性化洞察精确到每个顾客。通过数据的挖掘和深入分析，企业可以掌握有价值的信息帮助企业发现顾客思维模式、消费行为模式。尤其在今天顾客为了彰显个性，有着独特的消费倾向。相对于忠诚于某个品牌，顾客更忠诚与给自己的定位。如果企业的品牌不能最大化地实现客户价值，那么即使是再惠顾也难以保证顾客的持续性。并且，企业不能奢望对顾客进行归类，因为每个顾客的需求都有差别。正是如此，大数据分析才能更好地把握顾客的消费行为和偏好，为企业精准营销出谋划策。

（三）大数据时代企业营销理念――“充分以顾客为中心创造价值”

传统的营销和战略的观点认为，大规模生产意味着标准化生产方式，无个性化可言。定制化生产意味着个性化生产，但是只是小规模定制。说到底，大规模生产与定制化无法结合。但是在今天，大数据分析的营销和销售解决的是大规模生产和顾客个性化需求之间的矛盾。使大企业拥有传统小便利店的一对一顾客关系管理，以即时工具和个性化推荐使得大企业实现与顾客的实时沟通等。

三、基于数据营销案例研究――京东

京东是最大的自营式电商企业。其中的京东商城，涵盖服装、化妆品、日用品、生鲜、电脑数码等多个品类。在整个手机零售商行业里，京东无论是在销售额还是销售量都占到市场份额一半的规模。之所以占据这样的优势地位，得益于大数据的应用，即京东的JD Phone的计划。

JD Phone计划是依据京东的大数据和综合服务的能力，以用户为中心整合产业链的优质资源并联合厂商打造用户期待的产品和服务体验。京东在销售的过程中，通过对大数据的分析，内部研究出一种称为产品画像的模型。这个模型通过综合在京东网站购物消费者的信息，例如：年龄、性别、喜好等类别的信息，然后进行深入分析。根据分析结果结合不同的消费者便有诸如线上的程序化购买、精准的点击等营销手段，有效的帮助京东实现精准的营销推送。不仅如此，通过对于后续用户购物完成的售后数据分析，精确的分析商品的不足之处或者消费者的直接需求。数据3.0时代的一个特征便是企业不在单纯的在企业内部分析数据，而是共享实现价值共创。所以，京东把这些数据用于与上游供应商进行定期的交流，间接促进生产厂商与消费者沟通，了解市场的需求，指导下一次产品的市场定位。总的来说，这个计划是通过京东销售和售后环节的大数据分析，一方面指导自身精准营销，另一方面，影响供应商产品定位和企业规划，最终为消费者提供满足他们需求的个性化产品。

四、大数据营销的策略分析

（一）数据分析要树立以人为本的思维

“以人为本”体现在两个方面，一方面是数据分析以客户为本，切实分析客户的需求，用数据分析指导下一次的产品设计、生产和市场营销。另一方面，以人为本体现在对用户数据的保密性和合理化应用。切实维护好大数据和互联网背景下隐私保护的问题，使得信息技术良性发展。

（二）正确处理海量数据与核心数据的矛盾

大数据具有数据量大、类型繁多、价值密度低和速度快时效高的特点。所以在众多海量的数据中，只有反映消费者行为和市场需求的信息才是企业所需要的。不必要的数据分析只会影响企业做出正确的决策。鉴于此，首先企业需要明确核心数据的标准；其次企业要及时进行核心数据的归档；最后要有专业的数据分析专业队数据进行分析，得出科学合理的结果以指导实践。

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关键词信息技术；大数据；新闻传播

当今社会已经进入了大数据时代，大数据对社会生活的影响越来越广泛和深刻。无论是日益火爆的网上购物，还是一款新闻App的发展，都离不开大数据时代的影响。而作为国家上层建筑的新闻传播领域，更需要大数据的分析和作用。

1大数据在我国的发展及特征

“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。近几年，我国也逐渐地进入到了大数据时代，利用大数据进行分析的领域越来越广泛。作为一个新生事物，大数据具有以下几个特征：1）数据庞大：所谓大数据时代，首先就是拥有庞大的数据，所有数据收集在一个数据库中，等待需要时再进行刷选。数据是大数据时代的基础，这里的数据可能来自各个地方，无论是社交媒体上的数据，还是日常生活的数据，都是这个数据库应该收集的东西。大数据时代的到来与互联网的发展密不可分，可以说，正是由于互联网的发展，才使得大数据具有了发展的可能性。通过互联网，大数据收集人员可以获得大部分自己想要获取的信息；而大数据的发展又反过来促进了互联网的发展。2）数据类型多样：大数据时代的第一个特征是数据庞大，而数据庞大也就意味着该数据库里的数据类型具有多样性。在大数据时代，已经不单单只有文字的数据了，而其他一些数据形式，比如，图片、音频、视频等都将会成为大数据时代重要的数据信息。3）数据的平均价值较小：大数据是时代，任何的数据信息都会被收集到数据库中，这就会导致一个问题，即，所收集的信息的价值较小。因为，大数据时代的数据收集是广而大的收集，这里的数据收集主要是以数量庞大为前提的，而不是以密集和所需为前提，所以，必然会导致所收集的数据信息并不一定都具有价值。或许，有的数据信息早已失去了存在的意义。4）处理速度快：上文已经提到，大数据时代的到来离不开互联网的发展，互联网对大数据时代具有引领作用。通过互联网，大数据世代处理信息的速度达到了实时的程度，即1秒定律。在全球范围内，都存在着互联网的信号，只要具有这种联通的信号，任何信息将会进行实时的传播，大大提高了数据传播的速度和效率。

2大数据对新闻传播领域的影响

新闻传播领域作为一个国家的上层建筑领域，对一个国家的发展具有重要的作用。纵观新闻传播发展的历史，我们会发现，新闻缠脖的发展离不开技术的支持。从最初的印刷技术到电子信息技术再到后来的互联网和大数据时代，新闻传播受到技术的影响越来越深刻。技术的发展不仅改变了新闻传播领域的内容，也改变了新闻传播领域的形式。尤其在大数据时代，新闻传播领域受到技术的影响更是深刻，具体表现在以下几个方面：

2.1大数据对新闻传播内容的影响

传统新闻传播时代，新闻内容是通过记者的采访而获得的，而新闻的内容全部是来自记者的采访，并没有太多其他的内容，而在大数据时代，除了一些记者采访的内容，新闻传播的内容还增加了一些其他的内容。比如，通过数据的筛选，找出那些和该事件相似的情况，并对其进行对比，找出两者的相同点和不同点，然后根据这些内容，找出解决事情的办法，让事物朝着更好的方发展。大数据时代对新闻传播内容的影响还表现在：新闻传播的内容多了数据的支撑。我们知道，数据对一件事情具有强烈的说服性，新闻传播的内容里如果加入数据的话，那新闻传播的内容将更具有权威性，这对新闻传播是有很大的优势的。

2.2大数据对新闻传播写作方式的影响

大数据时代，记者外出采访获得新闻信息之外，更多的通过对数据的分析，通过对数据进行对比来进一步获得消息的准确度和丰富性。大数据时代的新闻传播写作方式更加独特性和丰富性，记者的外出采访只是其中的一小部分，而更多的是对数据的分析和获得。在传统的新闻传播时代，记者外出采访到新闻后，需要回到媒体来进行分析写作，而在大数据时代，消息的传送具有了实时的程度，记者可以在外一边采访，消息可以一边地传送到媒体室，通过媒体室的工作人员的编写，可以最快速度地传发出去，大大增加了新闻传播的写作效率。同时，也提升了媒体的核心竞争力。

2.3大数据对新闻传播方式的影响

在传统的新闻传播时代，媒体资源被一些媒体和国家的占有，大众很少能接触到媒体资源。而传统的新闻传播方式更多的是通过传统媒体进行，比如，通过报纸、广播和电视进行传播，传播的速度慢，而且只是单向传播，普通民众几乎无法表达自己的想法和建议。在大数据时代，新闻传播的方式发生了巨大的改变。新闻传播的方式已经不单单依靠传统的媒体，而更多的是依靠一些新兴的媒体。在新兴媒体日益发达的今天，新闻传播更多通过新兴媒体来进行。例如，现在的新闻传播更多的通过手机、电脑的门户网站以及新闻类App来进行。在智能手机日益火爆的今天，通过手机来进行新闻传播将会大大提升传播的速度和效率。

2.4大数据对新闻传播从业人员的影响

在传统媒体时代，新闻传播的从业人员具有明确的分工。记者是负责采编的，编辑是负责新闻编辑的，台长的负责审核和把关的，不同的职位具有不同的分工。在大数据时代，媒体的分工有所改变。工作人员不能只是单独工作的掌握者，而且还需要拥有多项技能，需要是一位全能人员。同时，在大数据时代，需要有专门进行数据分析的人员。大数据时代对新闻传播人员的影响是深刻的，如果无法适应这样的现状，那将会面临被淘汰的可能；如果能适应当今的潮流，那将会成为这个时代的幸运儿。因为，在大数据时代，一切都变化万千，什么东西都变得不那么的确定，如果具有很好的适应能力，将会在这个变化多端的时代生存下去。

3新闻传播领域如何更好地利用大数据

大数据时代对新闻传播具有重要的影响，新闻传播领域可以很好的依靠大数据时代来发展自己。利用好大数据时代，对新闻传播领域的影响是巨大的，不仅对新闻传播领域具有很重要的影响，而且，还对其他方面也具有积极的影响。

3.1提高新闻工作者对大数据信息技术认知程度

在大数据时代，社会上的数据信息越来越丰富且海量，不同的数据信息混杂在一起，其中包括社会各界的信息，有国家政策的，有社会民生的，也有娱乐信息，如何在这些海量信息中进行正确的认知，需要工作人员擦亮自己的眼睛。针对上述情况，需要新闻工作者提高对大数据信息技术的认知程度，积极看待搜集数据的正确性，在各项数据中积极采用相关数据，并灵活运用新兴的新闻传播媒体，例如微博、微信等软件。

3.2加大培养大数据技术相关专业人员力度

在大数据信息技术的汇总、分析、采集工作中，不但需要新闻工作者的参与，还需要相关专业人员，如计算机程序员、数据分析采集师等和新闻工作者之间协调合作，才能将大数据信息技术中烦琐的信息数据转换为可视文字以及各类专业图表，对新闻传播工作起到积极作用，如信息统计表等新闻工作者可以识别的数据。因此，新闻传播行业在面对信息化时代挑战时，应加大培养大数据技术相关专业人员的力度以及储备新技术人才。我国进入大数据时代的时间较晚，相应的技术人员较为短缺，培养这样的技术人员越来越重要。国家需要加大对这类人才的培养力度，加大资金的投入，尽快地培养出这方面的专业人才，来适应这个时代的发展。

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【关键词】大数据时代；档案管理；思考；策略

随着科学技术的迅猛发展，大数据将开启新的时代篇章。它的到来似乎比我们想象的更加迅猛，大数据所引领的潮流已经走入了大众的日常，影响着我们的思维模式和生活方式。而大数据时代的到来势必会影响档案管理工作的发展，这是档案工作者们应该认真面对、理性思考、积极应对的重要问题。

一、档案工作在大数据时代下的深远影响

在大数据的普及与运用之前，档案管理工作范围十分狭隘。档案工作者采集数据的工作十分繁杂和困难，在档案的传输和储存方面难度系数更是让人胆怯。这样繁琐、任务量大的工作给档案工作人员造成了极大的困扰，由此造成一系列的档案数据不全、档案数据片面问题。在工作量极大的同时并未满足档案管理工作的需求。不全面的数据造成了样本采集的不客观、不真实，无法反应真实状况，这极大的削弱了档案管理工作的积极意义。

大数据时代的到来，使得以上问题迎刃而解。大数据时代的信息技术保障了全面、客观的数据来源，解决了数据片面等问题。将档案管理工作更加有效的运行下去，大数据为此提供了最为权威的技术支持。促使档案管理工作取得了极大的进步和飞速发展。与此同时，大数据时代的到来有效的节约了劳动力，服务工作更为人性化。信息技术对档案管理的大力支持，使得档案管理工作更加的简单易行、节约成本同时避免了人才浪费。大数据时代支撑着档案管理工作的运行，信息技术的发展将使得档案管理工作更具有现实意义。

二、研究档案工作在大数据时代下的发展

大数据信息时代背景之下，满足了档案管理工作具体、客观的根本要求。档案管理工作正在逐步实现全数字化。但是，问题随之而来，如何实现海量数据的压缩、存储、更新成了棘手问题。大数据时代中，如何使档案管理工作越来越具体，使管理资料不断得到完善，最大程度的满足档案使用者的需求。所以解决以上问题成为了档案管理工作继续发展的前提。

（一）完善管理体系

首先，大数据操纵下的档案管理事业必须拥有完善的管理体系。管理阶层的工作人员更应该一丝不苟、实事求是的敬业精神。这是档案管理工作得以有效运行的前提，只有这样我们那才能够通过档案管理得到最有效最权威的数据。此外，档案管理人员应该具有充分的科学知识、信息来源。从大数据角度出发，有才能对档案管理工作进行合理的分析与管理。与此同时，大数据时代要求档案工作人员有不屈不饶的上进心、不断自我提高的决心、勇于探索新领域的探求精神。档案管理人员是档案管理体系中极为重要的一部分，档案管理工作要求，档案管理人员有一定科学技术，熟悉操作各种数据模型。除此之外，对于档案管理工作如何高效运行，要求档案管理体系中建立健全的数据模型和操作系统，不断优化并且更新。以保障数据的处理、收集工作能够有效运行。从而满足档案需求者的需求。

（二）“资源整合”得到实现

在信息技术的广泛运用下，大数据时代已经走入档案管理工作的资源整合阶段。面对资源信息零散、无序的状态，档案管理工作无法实现互通，大数据的介入增大了档案管理工作的工作量。那么如何使档案带来的信息串联起来实现资源共享，成为了大数据时代背景下档案管理工作要解决的首要问题。庆幸的是，当今科学技术已经运用云计算初步解决了这一问题。资源整合的实现标志着档案管理工作的新阶段。档案所带给我们的信息将会越来越具体化并且最大化的实现资源共享。避免了资源浪费，节约了劳动力和劳动成本。

（三）“多方合作”得到实现

大数据促进了档案管理事业的进步不仅仅体现在方便、共享方面，同时让档案管理在更多方面得到运用。大数据的时代背景下，任何公司、机构都无法摆脱大数据的操控。对档案管理工作来讲这无疑是一个很好的机会。档案管理工作通过与其它部门的合作可以扩大自己的业务量，有效的促进了档案管理事业的进步与发展。大数据时代背景之下，大数据为档案管理工作带来极大挑战的同时也为档案管理部门带来便利和发展机会。

三、档案管理工作前景分析

档案管理工作的进步应运而生，它符合大数据之下的时代背景。随着科学的进步，档案管理方式方法不断发生着变化，它的每一步都极大的迎合了大数据时代。档案管理工作为大众提供完整的数据信息，全方位的服务信息。但是档案管理工作仍然有不足之处。例如，没有将大数据所带来的影响挖掘到极限，档案管理工作人员仍存在一定的工作误区，科学技术掌握不足等。

总体而言，在大数据的时代背景下，档案管理工作将一路高歌猛进，全方位的服务大众。档案管理工作将成为大数据时代背景之下不朽的杰作。档案管理工作将促进社会的进步，科学技术的发展创新。在信息泛滥的大数据时代，档案管理工作极大的方便了我们的生活。提高了我们的生活质量。档案管理工作将持续有效的运行下去。

参考文献：

[1]周婷.大数据时代下档案发展的几点思考[J].新闻研究导刊，2014，05：44

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关键词：大数据；统计；统计工作

中图分类号：C81 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）009-0000-01

前言

伴随着我国经济水平的提高，计算机、网络信息技术的不断发展和高速普及。大数据时代的到来，给世界的各个行业的统计工作带来了挑战。大数据时代的海量数据不仅数据类型和来源形式都区别于传统统计工作中的数据类型和形式，而且其数据的新型模式也给世界的各行业的统计工作带来了发展的机会。由此，本文笔者针对大数据时代对我国的统计工作带来的影响，提出了相应的意见，并作出如下论述：

一、大数据的含义和特征

（一）大数据的含义

最早的IT行业的相关数据库领域提出了有关大数据的相关概念，其认为大数据是指其数据量的额度很大以及数据的来源形式和结构都是多样化的，其处理方式需要新型模式的处理系统，才能使整个海量多样化的数据信息资产具有强大的决策力和洞察力。从传统的数据的分类来看，“大数据”是指大量的数据信息无法应用传统的工具和流程进行处理和分析。到目前为止，还没有权威的机构对大数据进行科学规范的定义，但是大数据时代的到来对社会的各个行业的统计工作和流程产生了强烈的冲击。

（二）大数据的特征

1.数据的巨大容量

数据的级别发生跨级，由TB级别直接升级到PB级别。大数据的海量的额度是传统的统计容量不可比拟的。据相关的数据显示，近几年，世界的整体信息量的储存的速度要快于世界经济的发展速度。计算机的信息数据的处理速度则快于世界的经济发展速度。

2.数据的多样类型

数据的来源形式和数据结构类型都具有多样性。互联网技术的高速发展，网络的普遍应用，使网络视频和图片等数据信息每天以高速的存储速度进行储存，但是用户无法全面有效应用这些数据。

3.数据的价值的密度低

海量的数据其内容量巨大，但其应用的价值并不是全部的数据内容，而是其中的一小部分，例如：公交车的车内录像，每天都进行着了大量的信息记载，但是，车内出现打闹现象。其车内录像的相关视频所提供的有价值的信息就是大量的视频数据中的仅一两秒与打闹信息相关的数据内容。

4.数据的处理速度快

大数据时代的数据处理挖掘技术与传统的区别很大，其数据的来源和承载方式是不同的，例如：电脑、手机、互联网等，这些载体的处理模式和方式与传统的方式有很大程度的不同[1]。

二、大数据时代对统计工作的影响

（一）大数据时代对经济统计的影响

首先，大数据时代的到来，改变了数据的收集方式。传统的数据收集方法是进行普查、问卷调查和抽样调查等。面对当今海量的数据形势，传统的数据收集方法已经无法满足客户对数据的收集速度和数量的要求。这就促使了数据的收集和处理方式的转变。使数据的处理模式能够适应当前的海量的数据形势。其次，数据的分析模式发生了改变。传统的数据在收集之后，进行随机的抽样分析。大数据时代的来临，抽样的分析模式已经无法适应时代对数据的准确性的要求。海量数据进行分析的系统模式逐渐形成了全数据的分析模式，使其准确性和时效性得到了很大的提高。最后，数据之间的因果关系淡化。传统的少量数据中存在着明显的因果关系，而大数据时代的到来，数据之间的因果关系淡化，需要用户在进行数据的分析时关注数据的相关的信息关系，从而实现数据的价值化[2]。

（二）大数据时代对政府统计的影响

1.扩大了居民消费价格调查统计的范围

我国传统的居民消费价格（CPI）的调查主要进行的是实体店，例如：超市、购物中心等服务消费场所的消费价格的调查。由于，近几年，网上购物和电子商务的相继产生和发展，居民的消费渠道增多，使其市场价格的统计范围扩大。仍以传统的统计模式则无法满足当前的发展形势需要。传统的CPI的统计数据具有一定的滞后性，采取新形式的大数据的技术能够提高CPI统计数据的时效性和质量。

2.改变了传统的人口统计模式

我国的人口量一直居世界首位，传统的人口普查是通过入户调查、填写问卷等形式进行相关数据的储存。近几年，人口流动的速度较大，其传统的统计模式已经无法满足当今社会人口流速快的要求。利用大数据统计模式，能够高效的进行全国的人口统计。

三、大数据背景下的统计发展的对策

（一）建立大数据统计科学的机构体系

统计的相关部门依据互联网技术的高速发展，建立大数据在收集、整理和分析这三个步骤相对应的科学系统的机构体系。数据的收集要以建立大数据多样结构化的信息积累为基础，对数据内容和数据间的关联性和匹配性进行整合和分析。使统计工作在大数据时代的背景下能够更加的具有客观性和权威性。

（二）建立统计信息资源的分享平台

互联网电子信息技术的高速发展，海量的信息数据在互联网平台进行分享。但是，企业和政府之间的数据信息是没有分享平台的。大数据时代的到来，要全方位的打破传统的信息隔离状态，实现大数据时代的数据价值。政府机构需要构建可以进行海量数据分享、存储的安全平台，使全国跨地区和跨层级都可以在这个大数据的统计信息交流平台进行信息的传送和整理，实现大数据时代海量数据的应用性[3]。

四、结论

随着全球互联网技术的发展，大数据时代的悄然而至。为我国的统计工作的发展带来了机遇和挑战。我国要利用高速发展的电子信息技术，构建大数据时代的统计数据信息的科学体系，促进我国统计工作的高速发展。本文笔者希望通过对大数据背景下统计发展的相关内容的论述，能为统计工作者提供借鉴。

参考文献：

[1]程开明，庄燕杰.大数据背景下的统计――第十七次全国统计科学讨论会综述[J].统计研究，2014，08（01）：106-112.