大数据时代的重要性精选(九篇)

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第1篇：大数据时代的重要性范文

关键词：大数据时代；电力营销管理；创新路径

随着网络信息技术的不断进步，大数据营销逐渐进入到各行各业中，在进行数据收集、处理及分析的过程中相对于传统的方式表现出较大的优势，例如，在进行电力营销管理的过程中，可通过大量的数据掌控到客户的具体需求特征，以便制定出更多针对性的策略来增强整个管理工作的质量与效率。因此，对大数据时代背景下电力营销管理的创新路径进行分析有着较为重要的意义。

1.当前大数据时代背景下电力营销管理的创新存在的相关问题

1.1未充分认识到大数据时代给营销管理创新工作发展的重要性

由于电力行业是我国国企长期垄断性行业，导致对于时代变迁给自身工作带来的影响敏感性较差，再加上内在的发展动力较为欠缺，在进行营销管理的过程中，很多电力企业的管理层所秉持的管理理念已经严重与当前实际管理工作相符，究其根本原因是由于其并没有认识到在大数据时代下实现自身创新发展的重要性，导致营销管理创新工作在发展的过程中非常缓慢，降低了创新工作开展的实际效果。

1.2在具体利用大数据时系统性较为匮乏

在众多电力工作当中，开展高质量的电力营销管理是其中最为关键的工作之一。国内很多地方电力企业在自身工作中也认识到了充分利用大数据实现自身管理路径创新的重要性，同时也采取了一定的策略来增强应用效果。但是从具体应用情况来看，大数据应用系统性较为匮乏表现得非常严重，例如，部分部门仅通过几个简单的数据处理软件就完成了对营销管理工作的处理，还有部分企业在进行电力抄表时，仍旧停留在使用人工抄表的方式，该种方式不仅不利于提升整个工作的效率，同时还非常容易出现各种类型的错误，这和当前大数据背景的具体要求是严重不相符的。此外，在进行营销宣传的过程中，并没有系统化利用各种现代化传媒手段，传统的方式仍旧普遍存在，使用的一些大数据时代下的宣传营销手段在具体实施的过程中并没有发挥出由点到线、由线到面的作用。

1.3必要的监管措施也非常缺乏

由于当前在开展营销管理工作创新发展的过程中，对于大数据时代背景中包含的先进技术，很多管理人员并没有一个清楚的认识，导致所需的监管工作也出现了漏洞百出的情况。特别是当前电力企业总体的规模往往相对较大，虽然管理层从当前大数据时代的具体要求出发制定了一些营销管理创新策略，但是在具体落实的过程中由于监管环节的缺失，很多较好的措施并没有真正落地。

2.大数据时代背景下电力营销管理的创新路径

2.1全面认识到在大数据背景下增强电力营销管理创新工作的重要性

在当前这个大数据时代下，传统的电力营销管理策略在很多方面已经不能适应时代的需求，开展创新非常重要。在具体实施的过程中，电力企业的领导层与管理层应当转变自身认知理念，抛弃传统落后的观点与想法，真正认识到在开展营销管理过程中对大数据利用的重要性。同时，在单位内部应当根据自身情况，可设定出专门的研究部门，投入专门资金，从而更好实现自身“提质增效”的发展。

2.2充分利用大数据，为客户提供出精准服务

随着时代的变迁，人们对电力营销质量提出了更高的要求的，传统的仅仅满足用户使用的水平已经成为人们的最低要求。而大数据时代为电力企业提升自身服务提供了可能，电力企业在开展具体的营销管理创新的过程中，可通过对客户日常消费习惯、消费需求等方面情况出发，使用大数据进行分类汇总，实现为这些目标客户打造出有较强的目的性与针对性的服务，全面增强人们对电力营销管理的认同感与满意度。此外，这个过程中，还可以使用大数据开拓出更多电力营销产品，通过大数据发现市场的需求与自身传统营销管理过程中存在的一些问题，从而以需求为创新导向、以问题为管理创新优化方向，确保电力企业在日益激烈的市场竞争中可保持更强的活力，更好地适应整个电力市场竞争的需求，不断提升自身在电力市场中的核心竞争能力。

2.3充分利用互联网技术，创新性开展电力大数据营销管理

当前各种营销活动均与互联网有着密切的联系，因此，电力企业也应当充分认识到当前互联网对于自身创新营销管理工作的重要性。充分借助大数据的方式开展相关的管理活动。在具体实施的过程中，需要从客户的角度出发，例如，通过对用户用电习惯等方面进行大数据分析，给用户更好节约用电提供出更为建设性的意见。此外，这个过程中，还可以通过构建电力系统数据库的方式，对电力营销管理各项业务进行全面分析，找出其中的症结，实现电力营销管理工作更加多元化发展。

3.结束语

综上分析，在大数据的时代背景下，若仍旧沿用传统的电力营销管理方式，在很多方面已经表现出较大的弊端，影响到管理工作创新开展，因此，这就要求相关的技术人员在具体工作中，应当从自身管理情况出发，准确把控大数据时代给电力营销管理工作带来的机遇与调整，充分利用大数据实现管理工作创新发展。

参考文献：

[1]方志丹.数据分析技术对电力行业信息化数据的应用思路及探讨[J].科技创新导报,2015,12(28):57-58.

[2]赵晓东.面向大数据的供电企业电力营销服务体系构建分析[J].内蒙古电力技术,2016,34(04):29-31.

[3]刘丹,曹建彤,王璐.基于大数据的商业模式创新研究[J].当代经济管理,2014,36(06):20-26.

[4]楼凤丹,裴旭斌,王志强,纪德良.基于云计算及大数据技术的电力搜索引擎技术研究[J].电网与清洁能源,2016,32(12):86-92+99.

第2篇：大数据时代的重要性范文

本文简要介绍了大数据与大数据思维以及大数据的发展趋势，分析了在金融学研究中运用大数据思维的重要性，详细介绍了大数据思维在金融学研究中的应用，并以此为基础深入介绍了在金融学研究中运用大数据思维的主要方法和具体方式。

关键词：

金融学；大数据；大数据思维；金融研究

1.大数据与大数据思维概述

1.1大数据与大数据思维大数据是近些年来才热门起来的一个名词，其也引起了包括互联网公司以及国家决策部门的高度重视。虽然大数据一词已经广泛普及，但是当期学界对于大数据却仍然没有一个非常统一和明确定义。通常人们将一些无法运用常规的软件工具在短时间内对数据进行捕获、处理与分析的数据集称为大数据。大数据，顾名思义，其具有数据量大、数据真实性高、高速、数据多样性好的特点。计算机技术的快速发展是大数据能够盛行的基础，大数据是需要采用新的数据处理才能具有更强的参考性、真实性以及可行性的海量、高增长率和全面性的信息资产。大数据思维是伴随着大数据发展而来的时代产物，在大数据时代人们只有善于利大数据本身的价值，彻底摆脱传统的思维方式，立足于数据去分析问题，才能提高决策的合理性和科学性。

1.2大数据的发展趋势（1）数据种类越来越全面，数据来源不断增加。伴随着互联网、物联网、计算机以及手机的不断发展，大数据建设过程中的数据来源日益增多，数据库中的数据已经涵盖了人们日常生活中出现的各种种类的数据。（2）数据存储、分析计算朝着高速性方向快速发展。超级计算机的发展为大数据的处理以及储存提供强力的保障，开放的数据存储与分析平台也为大数据的工业运用扫清了障碍。（3）数据分析重要性日益突出。大数据时代数据的丰富性是前所未有的，只有通过科学合理的数据分析才能提炼出更多有用的信息。（4）大数据方面的政策以及法律法规不断得到完善。在数据库不断发展与完善的大背景下，大数据的建设工作也得到了政府部门的高度重视，国家层面的大数据建设规划也相继推出。

2.在金融学研究中运用大数据思维的重要性分析

在金融学研究中数据是最基础的依据，只有准确的数据基础，决策者才能做出正确的判断。在大数据盛行的当下，数据的丰富性和海量性增大了金融学研究的难度，但与此同时也有效降低了金融研究中判断失误带来的风险。在金融学研究中运用大数据思维的重要性主要体现在以下几个方面：（1）大数据思维能够对金融界的兴衰成败产生巨大的影响。大数据时代，任何金融分析都离不开数据，谁拥有更多、更全面的数据，谁就有更多的主动权，这也是诸如阿里巴巴、京东等传统金融界的“门外汉”能够在大数据时代迅速发展自己的金融业务的主要原因之一。（2）大数据思维有助于扩宽金融市场。随着大数据时代的到来，金融市场的竞争变得愈加激烈，只有在金融学研究的过程中充分的运用大数据思维，发挥大数据的优点，为客户提供更加优质的服务，金融企业才能立于不败之地。

3.大数据思维在金融学研究中的具体运用

3.1完善数据平台建设数据是大数据发展的基础，在完善数据平台的建设过程中，扩宽数据来源渠道是首要任务。在传统的金融数据平台建设过程中数据主要是来源于银行的各个网点，而如今人们日常浏览的门户网站、手机APP、网上银行等互联网产品都是数据的来源。数据平台的建设主要目的是为了开发更多的客户满意的产品，从而更好地为客户服务。在数据平台的建设过程中，需要运用大数据的思维来完成数据的获取、存储以及分析等工作，能够极大的弥补传统的数据挖掘方法在数据丰富性、全面性等方面存在的不足，也能够最大限度地提高数据平台的科学性和合理性。

3.2运用大数据思维提高风险管控能力众所周知大部分金融产品或多或少的都存在一定程度的风险，任何金融决策失误都可能带来巨大的财产损失。因此在金融学研究的过程中，应该通过大数据分析的方式来提高金融决策的准确性，将风险控制在可控的范围之内。例如银行对中小企业进行放贷时，便可运用大数据分析的手段对借贷企业的销售、资金、社会认可度等信息进行评估，最终再根据评估的结果来拟定企业的最大借贷额度。海量的数据分析可以提高数据分析结果的准确性，其能够有效地避免传统的取样数据在全面性方面存在的不足，因此在金融学研究的过程中运用大数据思维将有助于提高金融企业的风险管控能力。

3.3促进互联网金融的发展互联网金融是大时代背景下金融行业的典型产物，其充分的结合了大数据与金融业的特点，通过互联网这个快速发展的平台，彻底地改变了传统的金融企业的经营模式。拥有大数据技术的互联网公司自行发展金融业务或者是与传统的金融企业合作是当下互联网金融发展的主要形式，但是无论是何种形式的互联网金融，其基础都是大数据，大数据金融模式是推动互联网金融产品改革的主要因素，其也是互联网金融能够快速发展的主要原因。

3.4大数据分析扩展了现代金融学的研究思路在金融学研究中运用大数据思维，有助于研究者获得更大样本的信息量，去进行实证研究和数据分析，这能够在一定程度上突破传统的数据分析存在的局限，扩展现代金融学的研究思路。大数据分析可以扩展现代金融学的研究思路具体体现在以下方面：（1）大量的数据能够提高数据的准确性，可以有效地避免取样数据所存在的随机性和偶然性，从而能够有效地提高所得结论的说服力。（2）海量的数据能够金融学的研究内容变得更加丰富。大数据的“大”不仅仅是体现在数目上，其还包括数据种类的“多”，如今的数据早已不仅仅传统认为的单一的结构化数据，其还包括各种各样的非结构化数据，这也是图片、视频等音频信息越来越被金融企业重视的主要原因之一。

4.金融界学数据思维的方式

大数据思维的重要性毋庸置疑，但是当前金融界中大数据思维意识不足仍然是普遍存在的问题，加强大数据思维的学习刻不容缓。金融界学数据思维，应该从以下几个方面入手：（1）成立专门进行大数据研究的部门。金融企业应该根据企业自身的实际情况设立负责大数据工作的岗位，例如大中型企业成立数据研究部，负责收集数据、分析数据并出台参考方案，小企业设立数据收集员，主要是通过互联网、电视等途径收集相关数据。（2）与专门从事大数据研究的企业建立合作伙伴关系。虽然说大数据的入门门槛较低，但是由于硬件设备、资金以及其他方面因素的限制大部分金融企业自己建立的数据库都难以与专门从事大数据研究的企业相比，因此与大数据机构开展合作也是一种不错的方式。（3）在运用的过程中不断普及大数据思维。在日常的金融研究过程中通过讲座与培训的方式，培养金融研究人员的大数据思维，从而让其能够做到学以致用。

5.在金融研究中运用大数据思维的主要方法

5.1挖掘自身以及相关领域大数据金融研究涉及的内容众多，因此在实际的运用过程中必须学会用大数据思维去挖掘自身以及相关领域的数据，只有如此才能提高金融工作的工作效率。并且通过挖掘数据的方式，还能够为金融研究者提供更多的思想依据，让其开发出更加适合客户的个性化服务。此外通过对自身领域的数据进行深入的分析，还有助于企业及时发现自身存在的问题，能够使企业做到防患于未然。只有在日常的金融研究工作中常用大数据思维，大数据智慧才能得到释放，其优点才会变得更加明显突出。

5.2参与大数据交易或者互换资源大数据时代，数据的丰富程度是前所未有的，没有哪一个企业敢说其能够掌握所有的数据，因此数据的交易或者互换将是未来发展的一个主要方向。在金融研究的过程中，同样需要互利共赢的意识，只有通过企业将的合作，加强信息之间的共享，才能提高信息的利用率，才能使得整个行业更加快速的发展。为了更好地发挥大数据的优势，大数据交易中心应运而生，企业可以通过大数据交易中心这个平台来获取自身需要的数据信息，企业的通力合作最终才能实现“1+1>2”的效果。在大数据的冲击下，各自为营孤军奋战的金融企业经营模式已经不能满足时代的需求，数据的交易与互换将是为来的主要发展方向

5.3使用大数据为自身发展服务在金融学研究学数据思维的主要目的便是促进金融企业的快速发展，其得其能够更好地满足用户的需求。通过大数据所带来的各种信息，金融企业可以对自身的运营模式进行评估，及时发现企业运作中存在的问题，也能够为企业去优化自身结构指明方向。此外通过大数据，金融企业还能够去自己的管理模式进行改进，能够帮助金融企业早日完成智慧化改革，不断降低金融风险，在为客户提供更加优质的服务的同时，也能为国民经济的发展提供更加有力的保障。

6.结语

大数据是当今时代的一个主要发展方向，金融学研究同样离不开大数据的支持。金融研究者只有更好的应用大数据思维，才能最大限度地发挥大数据带来的优势，为客户提供更加优质的服务。

参考文献：

[1]唐方杰.大数据金融渐行渐近[J]银行家.2014（03）

第3篇：大数据时代的重要性范文

【关键词】大数据时代；计算机；创新能力；国家；社会

0 引言

互联网新兴起的服务，如云计算、移动互联网和物联网等，使得人类社会面临的数据类型越来越多，数据量越来越大，这标志着人类社会进入了大数据时代。2013年被称为“大数据元年”，在经过多年的积累、发展到一定程度之后，大数据对人类社会的影响开始显现[1-2]。步入2014年以后，大数据对人类各个生活领域的影响进一步加深，对教育领域的影响尤为深刻[3]。创新是一个民族进步的灵魂[4]，创新能力更是一个国家繁荣昌盛的永久动力。进入大数据时代，对广大高校学生尤其是计算机类学生创新能力的培养就显得尤为重要。这是因为自上世纪以来，计算机成为了支撑我国社会发展必不可少的基本工具之一。计算机行业中的一系列技术革新，更是极大推动了我国社会的进步。对广大高校中计算机类学生创新能力的培养，有利于提高他们的综合素质，使他们在激烈的行业竞争中脱颖而出，迎接大数据时代所面临的各种挑战；也有助于促进我国的科技发展，全面提升我国的综合国力。本文首先给出了创新与创新能力的定义，接着阐述了大数据时代计算机类学生创新能力培养的重要性，最后从创新能力培养现状、创新能力问题剖析和创新能力培养途径三个方面对如何培养大数据时代计算机类学生的创新能力进行了探讨。

1 创新与创新能力

熊彼特于1911年首次提出“创新理论”，之后又对其做了进一步的完善与提高，最终形成了以“创新理论”为基础的独特理论体系。熊彼特指出：创新就是建立一种全新的生产函数，也就是说把一种以前从来没有过的，关于生产要素和生产条件的“新组合”引入生产体系[5]。熊彼特还认为资本主义国家的经济增长和社会发展均依赖于创新，不进行创新资本主义国家就没有出路。后来创新理论有了进一步发展，出现在文化建设、科技发展、企业管理和制度构建等多个领域，并由此衍生出文化创新、科技创新、管理创新和制度创新等一系列广义上的创新。

创新能力是指人在顺利完成以原有知识、经验为基础的创新活动中表现出来的潜在心理品质，是个人提出新理论、新概念或发明新技术、新产品的能力[6]。在大数据时代，对计算机类学生而言，创新能力应该包括创新意识、创新基础、创新方法和创新才能四个方面。创新意识包括冒险精神、自信心、求是态度和渴望创新的精神等。创新基础包括基础知识、专业知识、交叉学科知识、随时学习的新知识和社会常识等。创新方法包括综合分析与概括方法、比较方法、演绎方法、反问方法、“用手去想”的方法和有意识与无意识相结合的方法等。创新才能包括观察能力、思考能力、想象能力、理解能力、记忆能力、工程设计能力、信息获取能力、信息处理能力和实际操作技能等。

2 大数据时代计算机类学生创新能力培养的重要性

2.1 促进国家和社会发展

随着我国高等教育的普及，对高校工作者而言，如何提高广大高校学生的创新能力就成为一个非常重要的问题[7-8]。这是因为广大高校学生的创新能力对全社会创新能力、乃至整个国家核心竞争力都有着重要影响。由计算机时代过渡到当前的大数据时代[9]，计算机行业迎来了一系列挑战：计算机、移动设备和终端设备等都面临解决结构化、半结构化和非结构化数据的处理、存储、通信和传输等难题；与大数据相关的各种高新技术层出不穷，令人目不暇接；此时人才市场也需要更加专业的大数据存储人才、大数据分析人才和大数据应用人才等。所有这些挑战的解决，均有赖于计算机行业的技术创新。由此可见，培养计算机类乃至全体高校学生的创新能力，并让创新成为他们的一种习惯，有利于培养更加专业的高素质人才，有利于贯彻党的基本教育方针，有利于促进国家和社会的进一步发展。

2.2 提高广大高校学生综合素质

应试教育在我国盛行已久，通常家长根据考试成绩来衡量孩子的优劣，教师则是根据考试成绩来认定他们的学习效果。在中小学如此，广大高校也如此。这样导致大批高校毕业生“高分低能”的现象比较严重，以至于进入社会后不能胜任新的工作岗位。步入大数据时代，计算机行业对人才的需求越来越强烈，对人才综合素质的要求也越来越高。只有在宏观论证与总体推进的基础上，开展一系列创新能力培养活动，进而形成培养创新能力的完整体系，才能提高计算机类乃至全体高校学生的综合素质，最终为大数据时代国家和社会的高效发展培养合格的专业人才。

2.3 优化学科设置

计算机学科是一门研究计算机的设计、制造和利用它进行信息获取、表示、存储和处理等的理论、方法、技术和原则的科学。计算机类专业教学的主要目的就是让学生掌握计算机学科的相关基础知识，接受严格的相关科学训练，进而培养较高的专业素质和较强的创新意识，最终能够对成熟理论进行一定的分析，对成熟技术和方法进行一定的应用。从大数据的处理过程来看，大数据处理的关键技术包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）[10]。而且所有大数据的处理都需要以《大数据概论》、《分布式并行处理技术》、《数据库原理与应用》、《算法设计与分析》、《数据挖掘》和《高级语言程序设计》等课程做铺垫。由此可见，在大数据时代要突出对计算机类学生创新能力的培养，除对现有相关课程强化之外，还需开设相关的大数据课程来弥补空缺。同时在教学过程中，教师不但要了解大数据的概念、发展和应用领域，还要研究其在当今社会的需求和影响，以此为依据来改善课程考核方式和课程开展环境，最终全面优化学科设置，提高广大计算机类学生的创新能力。

4 结论

（1）创新是一个民族进步的灵魂，创新能力更是一个国家繁荣昌盛的永久动力。大数据时代加强计算机类学生创新能力的培养对促进我国信息产业的持续发展具有非常重要的理论与现实意义。

（2）本文首先给出创新与创新能力的定义，接着分析大数据时代培养计算机类学生创新能力的重要性，总结计算机类学生的创新能力培养现状，剖析计算机类学生创新能力培养中存在的问题，最后从激励机制、培养体系、实践教学、学习环境、教师个人创新能力和学生科技素养六个方面出发，对大数据时代如何培养计算机类学生的创新能力进行了探讨。

（3）大学生创新能力的培养任重而道远。笔者结合自身的教学与科研经历，对当前如何培养高校计算机类学生的创新能力提出了个人见解，以期达到抛砖引玉的作用。

【参考文献】

[1]李文莲，夏健明.基于“大数据”的商业模式创新[J].中国工业经济，2013（5）：83-95.

[2]温孚江.农业大数据研究的战略意义与协同机制[J].高等农业教育，2013（11）：3-6.

[3]姜双林.大数据时代下高职通识教育实践探索[J].教育与职业，2014（30）：165-166.

[4]张红.论历史教学中的素质教育[J].湖北经济学院学报：人文社会科学版，2006，3（12）：175-176&150.

[5]王蕾，曹希敬.熊彼特之创新理论的发展演变[J].科技和产业，2012，12（6）：84-88.

[6]田新蕊，王海英.创新能力实用教程[M].北京：石油工业出版社，2009：21-22.

[7]陈昌贵，曾小军.通过协同创新提升学生创新能力[J].江苏高教，2013（1）：16-19.

[8]李晓.运用信息技术培养大学生创新能力的策略研究[J].云南民族大学学报：哲学社会科学版，2015，32（2）：155-160.

第4篇：大数据时代的重要性范文

【关键词】大数据 数据挖掘 网络安全 云安全服务

如今，数据正在以空前的规模产生，并被分享与应用。对于大数据的价值，我们所看到的只是冰山一角，绝大部分都被隐藏在表面之下。幸运的是数据挖掘技术、机器学习以及云计算等技术的出现与不断发展，使得我们从浩瀚的数据海洋中找到了所需要的价值。然而，正是由于大数据已经渗透到我们生活的方方面面，随之而来的网络安全问题日益严峻。数据存储的安全性与隐私性如何得到保障为人们带来了巨大的担忧。网络安全问题在一定程度上制约着大数据时代的发展，如何面对安全问题的挑战显得尤为重要。

1 大数据

毋庸置疑，大数据正在开启着时代的转型。大数据正在改变着我们的传统生活，正在改变着我们认识世界、探索世界的方式，推动着新的发明、新的创造，而更多的惊喜与改变也即将到来。

一家名为Farecast的美国公司，通过分析机票价格的走势以及升降的幅度进行票价的预测，以此来帮助消费者抓住最佳的购票时机，截止到2012年，该预测系统已对近十万亿条美国国内航班的票价进行了数据分析，在此基础上的票价预测准确度高达75%，凡是使用该预测系统进行购票的旅客，大概平均每张票节省几十美元。

这是在大数据时代下衍生出来的一种新型的能力：以一种前所未有的方式对大量的数据进行全面的分析，以此来获得更大的价值。在此过程中，需要注意两方面的问题：

（1）海量数据的产生。

（2）如何对其进行有效的分析。

据统计，谷歌公司每天要处理的数据量相当于美国国家图书馆纸质刊物所含数据量的上千倍，而Facebook每天更新的照片数是上千万张、该网站上留下的评论是每天数十亿次。数据量的庞大与增长速度之快超出我们的想象。与此同时，数据挖掘技术的出现，云计算的产生为处理海量的数据提供了有效的帮助。数据挖掘使得我们找到了隐藏在海量数据中的规律，这也同时需要机器学习等技术的支持。而云计算使得对数据的分析更加的快捷与全面。云计算以其方便、快捷、经济、高效的特点吸引了越来越多的目光。它是继互联网经济繁荣之后的又一个计算机行业的快速增长点。

正是由于有这些技术的支持，使得大数据时代的核心――预测可以应用在许多方面。在不久的将来，计算机系统会改变甚至取代现有的那些单纯依靠人力去判断的领域。

2 网络安全

由于进行大数据分析的人们看到了大数据背后隐藏的价值，这也使得他们为了追求更多的价值进而不断的进行着数据的采集、存储与利用。随着数据存储成本的持续下跌，而数据分析的工具与技术却越来越先进，这些被采集与利用的数据将会爆发式的增长。尤其是在互联网时代，大数据还会带来更多的威胁，因为大数据的核心思想便是利用数据规模的增长来进行分析与决策的。

大数据的价值并不单纯来源于它的基本用途，而是更多的体现在它的二次利用上。由于购物，亚马逊熟悉了我们的购物习惯；由于浏览网页，谷歌熟悉了我们的浏览习惯……更为重要的是，在大数据时代下，对很多数据进行搜集时并没有想到可以用于其它用途，但最后往往产生了很多新的用途。大数据威胁着数据的安全性与隐私性。

目前，云计算在大数据时代下扮演着一个尤为重要的角色。它将大量的计算资源、存储资源整合在一起，发挥出强大的力量，而它首要面对的便是安全问题。2009年，谷歌公司发生大量用户文件被外泄的事件，同年，亚马逊的某些网站瘫痪，2014年，苹果云端被黑客攻破，造成个人数据的外泄。然而，目前关于云计算与云安全之间的关系一直存在两种截然不同的观点。一种观点认为采用云计算反而对数据安全性有着很大的帮助。通过集中部署云计算中心，组织更加专业与合格的队伍来进行安全管理，避免了当前由个人维护的不可靠性。第二种观点认为，集中管理之后，云计算中心更容易成为黑客攻击的目标，云安全将会面对更大的挑战。

3 安全防护

信息安全领域的发展历程可以告诉我们，信息技术的重大变革对信息安全起着至关重要的影响。在计算机出现以前，信息安全学科的主要研究内容为密码学，以实现通信的保密为主要目标。计算机时代来临以后，信息安全主要围绕建立安全防护体系来进行，于是有了操作系统的安全、数据库管理系统的安全、防火墙的安全等问题。如今，进入了大数据时代，云端的数据与计算集中在了一起，海量信息的处理需求成了安全措施考虑的目标。

因此，以目前的情况来看，大数据时代实现网络安全，不仅要在关键技术方面，还要在标准、法规以及管理制度等多个层面进行管理与规范。

从关键技术方面来讲，数据加密、入侵检测等技术需要进一步的发展，以适应新时代下的需求。而标准、法规与管理制度在实现网络安全的问题中，其重要性并不低于关键技术的突破。由于数据的价值很大一部分体现在其二级用途上，但在进行数据搜集时并没有做出应有的考虑。所以，在大数据时代，对数据安全性与隐私性的保护，应当侧重于让数据的使用者承担更多的责任，而不仅仅是在采集数据时考虑是否已征得个人的同意。

4 结束语

大数据时代的给我们带来了机遇与风险，我们既要把握机遇，利用数据加快时代前进的脚步，同时也要将风险降到最低，实现网络安全。而网络安全并不仅仅是技术问题，更是管理问题，制度问题，设计标准化、法律法规等许多层次与方面，需要大家共同的努力才能实现网络的安全。

参考文献

[1]金青虎.计算机网络安全问题及对策[J].品牌（下半月），2015.

[2]张启良.大数据时代与我们的生活[J].统计与咨询，2016.

[3]何明，刘东鑫，沈军.网络安全架构演进思路探讨[J].电信科学，2013.

[4]马秋野，杨艳凤.大数据时代电子商务的发展之路探析[J].现代工业经济和信息化，2013.

第5篇：大数据时代的重要性范文

关键词：大数据 人类文明 高中学生 科技信息

中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1003-9082（2017）06-0009-01

前言

近年来，科技信息共享平台的重要性日渐凸显，不仅能够推动城市发展，促进时代的进步，而且能够为更多用户提供他们想要的资料，促进个人发展。大数据时代下，科技信息资源共享平台的建设，是我国科技文明建设的关键环节和关键内容。笔者从以下三方面对这一课题展开论述。

一、科技信息资源共享平台的现存问题

1.由于地区不同造成建设不均衡

信息资源共享平台的建设期间，受到不同地区所处的地理位置因素影响，导致我国信息共享平台的建设存在地区差异，发展失衡。具体表现为，在信息资源共享平台建设的过程中，经济发达的东部沿海地区，自身的基础资源建设较好，且具备雄厚的经济支持，能够为其提供有利的支持，平台建设较为顺利。如国家科技图书文献中心的建设，因为有足够的资金支持，为后续的平台运行提供了基本保障。而那些经济发展水平较低的地区，信息资源贡献平台的建设则相对落后，又缺少资金支持，导致其长期以来，共享平台的建设速度缓慢。

2.协调机制不够健全完善

随着时代的进步，政府在科技信息资源贡献平台建设当中给予了更多的支持，但是，各个地区的建设并没有协同发展，而是各自为战，缺少统一的管理与科学规划。有一些地区认识到合作的重要性，与其他地区进行合作，但是这种合作仅仅停留在表层合作阶段，如召开会议和讲座，没有真正建立一套具有针对性的协调机制，同时，也缺乏法律的保证，因而信息资源无法进行整合，进而无法提供信息共享服务。

3.服务水平不高

对大数据时代的发展需求分析，我国信息共享平台的建设服务水平，与预期的标准还有一定的差距，同时不同的地区，对服务水平的要求也不尽相同，因此，科技信息资源的整合、共享难度较大。除此以外，不同地区的共享平台技术大体一致，但是，其信息来源却有着极大的不同，这一问题导致不同地区的数据信息库难以共联，一定程度上阻碍了信息共享平台的发展。

二、实现科技信息平台的大数据化

1.大数据概述

“大数据”概念诞生于20世纪80年代，在2009年，大数据才受到人们的重视。随着时代的发展，人们逐渐步入大数据时代，改变了人们处理数据的方式，由样本数据升级为全部数据，这说明人们更加看重信息之间的关联性。对任何一个国家而言，大数据都是一把双刃剑，在带来机遇的同时，也为其带来的严峻的挑战。只有以数据为基础，对其进行研发，搭建更为先进的数据平台，才能提高自己的竞争实力[1]。

2.大数据化平台建设方案

对大部分人而言，“大数据”是新时代的产物，是一个专有名词，大数据被看作是一种可以高效解决问题的思想和方法。大数据是如何高效解决问题的呢？主要是对人类生产生活活动中，产生的各个数据进行收集、整理、分析、处理，然后得到人们所需要的信息，通过对数据的分析研究，找到解决问题的有效方法。

2.1选用大型服务器

原有的基础建设平台中，以分布式服务器为主，难以满足大数据平台建设，因此，要选择大型服务器，一方面可以减少对分布式服务器的使用，节约能源，另一方面，可以减少服务器之间联通情况的观察与检测，减少人力财力的支出。

2.2云计算虚拟设计

云计算虚拟设计的应用，可以提高信息平台的服务质量，通过虚拟化手段，可以实现对管理软件的统一管理，在业务系统种类繁多的情况下，也可以保证系统的正常运转，并做好系统的维修、保护工作。

三、科技信息资源共享平台的未来发展

1.检索资源更快

资料的种类存在差别，因此，对数字资源种类的划分，可以根据不同的标准进行划分，一般情况下可以分为以下五种，一是图书、二是论文、三是报纸、四是杂志期刊、五是视频。若用户想要对资源进行确切的查找，则可以通过已经划分的五种分类进行查找，这样的查找方式必然缩减查找时间，提高资源查找的效率。若资源的查找，需要跨库进行，因为已经为不同的数据信息库建立连接，因此，用户也无需多次登录，可以直接进行跨库查找。一般情况下，查找的检索词为题目、作者、时间等等，只要用户登录后输入检索词，则信息资源贡献平台可以在所有资料库进行查找，实现一站式搜索，此时，检索资源会更加快捷，同时，准确性也会更高[2]。

2.智能跨库检索

一个信息平台中包含众多数据库，因此，用户在检索过程中，登录一个数据库后，想要登录另一个数据库时，若需要进行二次登录，并二次输入检索词，则增加了检索步骤，消耗更多的检索时间，降低用户信息检索的效率。智能跨库检索的出现，极大的方便了用户的信息查找，用户只要输入一次关键词，就可以准确的检索到自己需要的信息，同时，检索有效的减少了用户的检索时间和检索操作。用户甚至可以通过言语查找，搜索到含义相同的外文资料。此外，智能检索还体现在若用户无法判定关键词，只要用户输入一个句子，则系统能够对这个句子进行智能拆分，帮助用户准确的找到想要检索的资料。

3.优化检索结果

跨库检索的实现，一方面，方便了用户的检索，另一方面，跨库检索自身具备的优化功能，可以提高检索结果的准确性。除此以外，信息资源共享平台，应该优化、升级现有的句、段检索的功能，提高用户信息检索的灵活性，为用户提供更加优质的信息检索服务[3]。

总结

综上所述，本文立足大数据时代，对科技信息资源共享平台的发展做出了分析和探究。作为一名高中学生，笔者深知自己的学识浅薄，对科技信息资源共享的了解也不够深入和透彻，因此，本篇文章当中也定然存有一些不足和狭隘之处，希望相关领域的工作人T能够对文章作出指导和批评，使文章论述更加文章，为信息资源共享平台的建设做出更大的贡献。

参考文献

[1]殷勤. 基于站群系统数字化科普资源共享平台设计与实现[D].厦门大学，2014.

第6篇：大数据时代的重要性范文

关键词：数理统计；大数据；企业管理

随着科技的发展和信息传播速度的增加，人们处于信息爆炸的时代。与传统的数据相比，在大数据时代，数据具有哪些变化？传统的数理统计方法将会发生怎样的变革？数据处理方式的变化以及数据传播速度的增快将会对企业管理产生怎样的影响？本文重点分析了数理统计方法在大数据时代下企业管理中的运用，从而促进企业不断适应变化，实现长远发展。

一、数理统计的概念与特点

运用数理统计的方法分析生活中的各种数据逐渐成为科学研究的一种趋势，在相关数据的基础之上，通过运用数理统计的方法，可以判断事物发展的趋势，从而归纳出一些客观规律来指导我们的生活，提高生活质量。所谓的数理统计是指运用定量描述的方法分析随机变量之间的关系，通过有限次的观察实验得到数据，发现数据之间的内在规律，并判断整体的数据规律性。基本特点是以实验观察为基本出发点，以概率论作为基础，选择数学模型并进行验证。正确运用充数理统计的方法的前提是掌握数理统计的基本概念和基本思想，而总体和样本是数理统计的基本概念，总体是研究对象的全体，样本是研究对象的一部分。通过样本的信息对总体进行推断是数理统计的基本思想。

二、大数据的概念与特点

目前，学者们对于大数据没有达成统一的定义。一般来说，大数据是指数据资料非常庞大，无法运用目前的软件在短时间内进行数据的分析与处理。它是对大规模数据管理和技术平台的泛称，与传统的大规模数据不同，它除了数据的爆炸性增长之外，还包括对于数据的分析、处理和应用，最终实现挖掘大数据潜在价值的目的。大数据具有数据庞大、种类较多、价值性、处理速度快的特点。与传统的数据不同，在大数据时代，我们分析的数据总量巨大，并不再仅仅依靠传统的随机抽样的方法，除外，由于数据总量庞大，有着多样性和丰富性的特点，使得我们无法确定数据的使用目的。在大数据时代，仅仅依靠传统的几种工具无法实现对于数据的处理和分析，而是运用强大的云计算能力进行数据的处理与分析。

三、大数据时代对于数理统计的影响

统计学是一门具有三百多年历史的学科，在长期的发展过程中，不断吸纳各家之长，使得统计学的发展充满生机与活力。大数据时代的到来，为统计学的发展带来发展机遇的同时又带来巨大的挑战。具体如下：1.大数据对于样本和总体的影响众所周知，数理统计是通过具有代表性的样本推断总体的基本情况，从而对于社会经济发展的总体趋势做出判断。而具有代表性的样本是通过抽样的方式实现的，然而，在大数据时代，虽然信息量庞大，数据类型多样，但是大数据也存在着样本缺乏代表性、噪声等问题，因此，通过抽样的方法对于数据进行分析可能会存在一定的偏差。传统的数理统计方法收集到的数据具有结构化的特点，然而，在大数据时代，数据类型多种多样，容量超大，因此，样本数据与大数据存在很大的不同。样本数据有着特定的研究目的，运用抽样的方法获得数据，具有数据有限的特点。基于样本数据的特点，它的应用空间十分有限，通常无法满足多层次、多样化的需求特点，在抽样过程中出现偏离方案的现象时，抽样便无法进行，因此，样本数据分析的方法无法得到广泛推广。而大数据不仅包含的信息量巨大，而且不受各种限制即可以接纳各种各样的数据类型。与样本数据相比，大数据的优点是数据选择空间巨大，可进行多角度、多方面的数据分析。更为重要的是由于样本数据有限，可能无法判断出数据的某些规律，而通过大数据，某些规律可能会十分清晰。样本数据中无法发现的弱小信息，在大数据中可以找到。在样本数据中被认为是异常的值，在大数据中可能会被接受。因此，在大数据时代背景下，我们认识事物的能力大大提高，充分发掘有用的信息，抓住很多决策分析的机会，促进对于各种社会现象的理解和认识。综上所述，在大数据时代背景下，既可以作为总体也可以作为样本。随着社会的进步、互联网技术的发展，人们处理各种复杂信息的能力大大加强，从多样化的数据中获取有价值的信息越来越多，社会迅速进入大数据时代。在大数据时代，不仅人们的生产方式和生活方式发生巨大变化，企业管理也面临着新的机遇和挑战。2.相关分析发生变化大数据时代的到来使得相关分析发生变化，弥补了传统数据分析中的不足。首先，大数据时代的相关分析必须满足“通用性”和“均等性”的准则，并且结果不受变量间形式的影响。近年来，随着大数据的影响力逐渐增加，国外诸多专家和学者充分认识到大数据的相关分析的重要意义，并且对于改进大数据的相关分析进行了深入的研究。以Reshef（2011）等代表的学者提出了最大信息系数的研究方法，从而有效识别变量间的非函数相关关系。在此基础之上，一些学者提出了随机相关系数和最大相关分析的研究方法1。总之，新的相关分析方法涌现说明国内外学者发现传统的相关分析中存在的缺陷，无法满足大数据时代数据分析的要求，与此同时，他们也认识到大数据时代相关分析的重要性。因此，当务之急是统计分析方法顺应大数据发展的要求。

四、数理统计方法在大数据时代下企业管理中的运用

1.大数据推动企业变革大数据对于企业管理方式产生十分深远甚至是颠覆式的影响，例如：营销方式的变化，商业模式的改变等等。在大数据时代，一个核心问题是数据的预测，大数据意味着一切以数据化的形式存在，也就意味着透明化。除外，数据也不再像过去那样被认为是陈旧的和静止的，在相关数据收集收集完毕后便不再具有价值。大数据时代，通过对原来的数据进行挖掘，可能会发现有用的信息。而对于企业来说，大数据时代要做到运用数理统计的方法做到决策的数据化，实现由过去依靠感觉进行决策向利用数据进行决策的转变。即使过去部分企业认识到数据的重要性也仅仅关注过去的、已经发生的数据，而这些数据存在着滞后的缺陷，管理者依靠主观经验进行决策，那么决策的风险较大。而在大数据时代，管理者充分运用数理统计的方法分析过去、正在发生的全部数据，充分挖掘各种有用的信息，以制定科学合理的决策，从而促进企业的发展。2.进一步提升企业的人力资源价值众所周知，人力资源在企业的成长和发展过程中发挥着至关重要的作用。大数据具有及时性、高处理速度的特点，充分保证数据的真实性和有效性，有利于企业进行科学决策，发现适合企业发展的优秀人才。传统的企业人才招聘方式为结合企业的战略目标、岗位分析等设定相关标准，然后依据这些标准对简历进行筛选，那么与企业战略目标和岗位分析标准契合度较高的候选者即为企业需要的人才。然而，首先各类标准的制定可能是片面的，因此，招聘到的人才可能不符合企业的要求。除外，面试是一个依靠情商和智商综合判断的过程，及时设定了各种硬性指标，在实际的面试中，HR可能受多种综合因素的影响，难以做出正确的决策。而在大数据时代背景下，可以减少这种不确定性的影响。通过数理统计的方法，对于收集到的各种数据进行收集、处理和综合分析，发现求职者的各种素质和企业招聘人才之间的关联性，找到真正适合企业发展的人才。并且随着企业收集到的信息越来越多，发现适合企业的优秀人才的概率会越来越大。通过这种招聘方式，不仅可以大幅度降低招聘成本，而且能够拓宽企业招聘渠道，丰富企业招聘形式，提高企业招聘的精确度，促进企业的长远发展。随着数据处理方式的不断改进，人们对于大数据挖掘到的信息必将越来越丰富，这有利于提高企业决策的科学性，推动企业的长远发展。

参考文献：

[1]程鑫，石洪波.大数据时代传统相关分析的局限性与拓展[J].统计与决策，2015,05,；73-74.

[2]邱东.大数据时代对统计学的挑战[J].统计研究，2014，31（1）：16-17.

第7篇：大数据时代的重要性范文

[关键词]大数据；网络整合；消费行为

[DOI]1013939/jcnkizgsc201707119

以往，在对消费者行为进行研究的时候，更关注的是消费者行为本身，通过问卷调查、个人访问等形式，实现人口统计学资料、消费意向等信息的采集，从而应用于研究分析消费者行为。在大数据时代下，由于网络平台样式和消费者购物习惯的变化，传统的对于消费者行为研究的方式无法满足当前大数据时代下消费者消费习惯的变化要求。因此，本次对大数据背景下基于网络整合数据的消费者行为研究是有必要的，也是非常具有现实意义的。

1 传统消费行为研究与大数据时代研究的对比分析

11 消费者行为研究模型框架发展

消费者行为研究模型框架的发展主要可以分为三个阶段，即爱达模式、AISAS模式以及SIPS模式，通过对三个模式的研究，可以了解到消费者行为的发展历程。

第一阶段，爱达模式阶段。早在1898年，路易斯就已经提出了爱达模式，爱达模式也成为了最早研究消费行为的成熟理论之一，20世纪20年代中期，研究人员在爱达模式原有的四阶段模式基础上增添了“记忆阶段”，提出了五阶段的爱达模式。[1]

第二阶段，AISAS阶段。2005年，日本电通提出了AISAS模型，并将该模式分为五个阶段，分别为注意阶段、兴趣阶段、搜索阶段、行动阶段以及分享阶段，其中，搜索和分享已经具备互联网性质，并对互联网时代下消费者主动行为的重要性作了详细说明。[2]

第三阶段，SIPS模式阶段。SIPS 模式是2011年日本电通在AISAS的基础上提出来的。SIPS 模式分为四部分，分别是共鸣、确认、参与和共享扩散。SIPS模式将共鸣、确认、参与和共享扩散四个部分的内容分析得非常清晰，该模式的建立也标志着消费者行为研究进入了数字时代。[3]

12 消费者行为研究路径与数据采集方式的转变与发展

早期，对消费者行为的研究主要是消费记录的追踪和分析方面，也正是因为这些研究，为之后对消费者行为进行深层次的研究奠定了基础。现阶段，在消费者行为研究方面，已经实现了从理解消费者行为到掌握消费者意图，从追踪消费者消费记录到新兴数据源方向转变，比如各种社交媒体平台、搜索引擎等。如今，很多企业或者平台为了能够对消费者行为进行更加细致的研究，可以从相关网站获取到消费者行为的数据，通过整合分析，利用到战略的制定当中。另外，在传统的消费者行为研究中，通常都是经过对数据进行分类后获取调查结果，将研究目标限定在当前的消费者行为当中。然而，就目前的大数据形势而言，研究者可以整合各个平台的数据信息，深入地对数据信息进行剖析，不仅可以获取到当下消费者行为信息，还可以实现对消费者行为的趋势分析，进而保证企业或者品牌制定出的营销战略科学、合理。

2 大数据在基于网络整合消费者行为中的应用分析21 消费者行为分析

传统的研究消费者行为的时候，一般采取的是抽样调查的方式进行研究，以随机选择的方式选择被采访对象，通过定量或者定性的调查方式获取相关研究数据，从而对消费者行为进行研究分析。与传统社会学研究模式不同的是，在当前的大数据背景中，消费者行为研究的模式已经发生了明显改变，由原先主要注重消费者行为本身的研究，逐渐转向了对互联网沉淀的海量数据的聚类、挖掘和运算，借助相关数据分析软件对静态数据、动态数据进行分析并建模，并为之后营销战略的制定提供参考依据。[4]

消费者行为可以分为线上和线下两种。线上消费者行为指的是基于Web挖掘消费者的媒介习惯、消费爱好以及消费倾向等；线下消费者行为是指建立在传统的购物学研究基础上，借助购物车应答程序等创新设备获取实时的位置数据，了解消费者的消费行为和购物习惯。[5]另外，线下消费还可以通过和监控设备相连的图片分析程序记录消费者店内行为等信息。

22 消费者精准细分

Web 20互联网时代，消费者的精准细分主要有四个阶段，即门户时代、搜索引擎时代、社交媒体时代以及大数据时代。门户时代对目标人群的定位需要依靠网站来进行，搜索引擎时代主要是通过提取消费者搜索过程中键入的关键词进行细分，在社交媒体时代可以通过更加广泛的渠道对消费者进行细分。进入大数据时代，对消费者的划分则更加细致。目前，在对消费者行为进行研究的过程中，可以借助静态数据库升级为实时数据流的特点，记录消费者线上消费行为的轨迹。另外，还可以了解到消费者浏览网站的习惯、浏览倾向以及消费评论等，在对这些线上数据进行分析的时候，可以结合线下的人口学特征、线下消费记录以及传统的CRM结合，使得企业能够对消费者进行更加细致的划分。[5]

23 消费者定位和情感分析

消费者定位包括两个方面的内容。首先，针对消费者消费行为或轨迹的定位，通过数据分析进行精准定位，比如通过对消费者浏览网站的记录可以分析出消费者对哪一类产品或者哪一类信息更具有倾向性，通过对消费者倾向性的研究，从中获取有价值的信息，从而为企业或者品牌精准营销的实现奠定基础。其次，关于地理位置的精准定位，通过采用智能移动终端的个人位置向用户推送信息。

另外，在分析消费者情感的基础上，研究者可以从中得到有价值的信息，并为消费者行为分析提供参考依据。企业或者品牌在制定营销战略之前，可以借助情感分析得出的相关数据，观察消费者对营销传播的反应，通过消费者的反应表现及时做出针对性的改进和调整。例如，常见的脸书中的“like”功能、新浪微博中的“喜欢”功能，消费者可以在里面表达出自己的观点和看法，这就实现了消费者的情感反馈。在日常的工作生活中，消费者经常会同身边的人就消费方面的内容进行沟通和交流，对某物品或评论交换意见，然后做出消费决策，这是非常明显的情感分享体现，所以情感分析在消费者研究过程中的重要性不言而喻。

3 结 论

总之，消费者行为研究在不断地变化发展，在大数据背景下，基于网络整合数据的消费者行为研究，应当在传统研究的基础上注重数据分析，整合网络数据源，从中筛选有价值的数据进行分析，从而预测消费者行为的消费的前期意象、评估事后行为，这将成为未来消费者行为研究的重要突破口。

参考文献：

[1]陈思大数据背景下基于网络整合数的消费者行为分析[J].新闻传播，2013，16（8）：23-24

[2]吴恽基于大数据的消费者行为和餐饮空间规划研究[J].包装工程，2016，50（8）：20-23

[3]朱光婷，朱君璇大数据环境下网络消费者行为研究[J].统计与决策，2014，36（23）：59-61

第8篇：大数据时代的重要性范文

随着社会的发展进步，数据已经融入了我们生活的方方面面，我们迈进入了大数据的时代。文本、图像、音频、视频、网络用户的行为习惯和人与人之间的关系，日积月累在互联网上形成了庞大的数据，这些数据体量大、类别大，并且产生的速度非常快，对这些数据进行挖据和分析，并且找出对人类发展有价值的信息和规律，将是这个信息大爆炸的时代的又一次的革命，其生产价值和社会价值不可估量。如今大数据已经在各行各业中得到了广泛的应用，政府的行为、企业的经营模式、个人的生活和思维方式都在大数据的影响下不断地变化着。同时，也影响着教育领域的发展，为学校的管理的革新提供了新的思路和方法。通过学校内部的信息管理平台、校外的一些教育机构、学习视频网站，还有学生之间交流的QQ、微信、博客和人人网等等，我们获得了大量的有价值的数据，如何利用这些数据对学校管理进行改革创新更好的为学生和教师服务是我们现在所要面临的问题。

二、大数据时代下学校管理的发展方向

伴随着数据时代的来临，不少的学校将数据引入到了信息化系统和教育装备上，为教学管理带来了极大的便利，然而却忽视了数据隐藏着的更大的作用，即数据的挖掘、分析和整合。如果教育界把重点成功地转移到数据的挖掘、分析和整合，我们将迎来教育的又一次变革。开发新一轮的数据分析教育基础平台，将会对教师的教育方式、学生的学习方法、学生与老师的交流沟通、学校网络系统的运行、学校教学教务的管理、进行教育决策等各个方面产生深远的影响。此外，数据在影响学校发展的同时也成为了学校之间竞争的核心要素，为了跟随时展的步伐，必须加大加深对数据的挖掘和应用。

1.对数据进行整理

数据是数据分析的基础。学校追求发展，科学的管理推动着学校发展，而大数据为学校科学管理水平的提升创造了可能，我们要实现对数据分析和挖掘，首先我们必须积累海量的数据，然后对进行初步的归类和整合。没有对数据的初步整理，就不能有效的进行数据的分析和探究，更加谈不上对数据的应用了。因此，学校需要建立有效完备的信息系统，比对信息系统进行适当的管理，有效有序的录入学生的信息、教职员工的信息、科研的信息和与学校管理相关的各方面的信息。为数据的进一步应用做好充足准备。

2.对数据进行分析

没有数据的挖掘和分析就不能实现管理。新时代下数据化管理融入了学校管理的的各个方面，提高了学校管理效率和水平，强化了学校管理的数据观念。学校发展依赖数据，数据的挖掘和分析的可视化的结果影响着学校的办学的理念、发展计划的制定、教师的教育体系、学校重要的决策等。所以在初步数据整理的基础上，进行数据的进一步分析，将是学校要进行的另外一项重要的任务。如果没有对大数据的挖掘和分析，就不能对数据资源进行掌握和利用，就更加不可实施有效的科学的管理，也会对学校未来的发展形成障碍，故而学校应重视数据的量化，配备专门的人员和部门对数据进行有效的分析整理，将管理层级进一步扁平化，致力于教育数据资源的采集、组织和管理，数据资源价值的挖掘以及核心数据资源、紧密相关的数据资源的利用等职能上来。让数据成为学校发展路上强大的“武器”。例如，在教学过程中，教师可以根据学生的数据进行分析就可以对学生进行初步的了解，减少一些主观判断上的失误，更好的因材施教。

3.数据的安全

学校收集到的数据包含了每个学生、教师和学校员工的信息，这些信息有些是存在隐私的，因此保护教师、学生和员工的个人信息将是学校的一项重要的职责，也是学校现代化管理的重中之重。

4.学校管理的创新

利用处理好的数据和分析到的结果，实现学校管理方法的创新。随着数据时代的不发展，学校对数据的收集的完整性和全面性，对数据挖掘和分析结果的客观有效性不断地提升，很多学校管理的中存在的问题也逐渐的找到了原因，得到了有效地解决。这种管理技术和理念的革新，实现了管理的精细化，带来了学校管理的创新。比如，学校的管理者可以根据学生在数据空间留下的信息就可以很容易的了解到学生的近况、兴趣爱好和需求等。

三、如何具体地利用数据从事学校管理

大数据作为新时代下社会发展的核心竞争力，也为学校的发展带来了新的机遇，如何利用好数据抓住机遇，在今后谋取更好的发展是每个学校管理者必须面对和思考的问题。

1.理解大数据的重要性

大数据反应着教师学生的需求、学生老师之间的关系、教师教学的水平、学校管理中存在的问题等等，大数据在学校管理中的重要性不言而喻。而有些学生、教师和学校的一些管理者对于数据的认识还不够充分，所以学校管理中我们应重视对大数据观念和大数据思维方式的转变，让数据推动教学质量，推动科学决策，推进学校各个方面的改革和发展。

2.实施大数据的发展战略

学校管理者应该站到学校发展的战略上来考虑大数据的价值，将大数据列入学校发展战略的重要的位置上来，重视教育信息化得发展和建设，充分的利用数据资源进行开发、分析和应用。此外，学校也应该注重数据建设的质量问题，保证数据的有效性，提高数据利用的高效性。同时，加强数据的可视化和数据的共享性，建立相应的数据平台，这对于满足公众对数据的需求，扩大数据的应用和影响力，改善学校管理，推动学校的发展都有着重要的意义。

3.大数据机制的实现

第9篇：大数据时代的重要性范文

关键词：大数据时代；网络安全问题；现状；策略

一、大数据的相关知识

在信息时代，计算机技术及互联网技术解决了信息储存问题，其将巨大的信息量安全、稳定地储存起来，有利于有效管理企业。大数据时代不仅要求通过网络储存海量信息，同时也对信息的传播速度提出了新的要求。近年来大数据作为存储信息的重要方式，得到了社会的广泛关注，科研人员在这方面加大了研究力度。

二、大数据时代下网络安全问题的基本内容

网络环境安全是海量信息传递的重要保障。在网络安全问题上主要包括两个方面，一是信息的保护问题，二是信息的高效传播。在信息传递的过程中，一些不法分子用不正当手段窃取信息，导致客户信息遭到泄露，给用户带来了不必要的损失。另外，在信息的传播过程中，需要有强大的网络硬件功能提供支持，这就需要在软件中加入监督管理的功能，避免外界病毒的侵袭。

三、大数据时代下网络安全现状

近些年大数据信息技术在社会各行各业中得到了广泛应用，其在给人们生活带来便捷的同时，在网络安全问题方面仍存在很多不足之处，网络环境安全性较差，给人们的信息带来了安全隐患。据相关调查显示，网络黑客仍然严重威胁着社会经济的正常发展，主要表现为对大数据信息的窃取，对网站的攻击等。由此可见，大数据时代下的网络安全问题不容忽视，其中还有很多问题有待解决。

四、大数据背景下应对网络安全问题的对策

1.树立安全防范意识

社会的不断进步，信息量的不断增加，需要专业技术人员的科学管理，因此树立安全防范意识是确保信息安全的第一步。树立安全防范意识，首先要了解W络安全对信息安全传播的必要性。比如客户数据信息的隐私保护方面，应明确信息对客户的重要性，要对承载信息输送的网络环境进行全方位的保护，在安全防护中降低风险，提高效率。

2.完善网络安全中的数据加密

客户信息的绝对安全是新时代大数据背景下的关键性问题，主要体现在客户信息的安全传递方面。网络技术虽然在不断发展，但在信息的输送中仍然存在着很多安全隐患，特别是在存储安全方面。因此在信息数据的加密方面，要基于网络技术设定较为高级的密码模式，可以设置多种密码。在密码的设定中，利用计算机硬件的监管功能抵御病毒的侵袭，充分确保用户信息的完整与安全。

3.做好病毒入侵检验以及防范工作

网络安全问题是当今十分热门的话题，新时期下的网络安全问题主要是指对网络病毒的监管防治。很多大型网站被不法分子攻破的主要原因是抓住了网站的漏洞，将病毒导入其中，从而进行大规模的破坏，最终导致网站瘫痪，给客户造成了无法挽回的经济损失。不难看出，病毒对侵袭网站所造成的后果是难以预计的，因此我们必须在网站运行期间开展安全防范工作。病毒的防范工作主要从两方面进行：一方面，要对外界可能入侵的病毒进行监管，提早发现病毒，利用先进的网络监测技术进行全方位的检查；另一方面，在病毒侵入后，计算机的杀毒软件应自动修复漏洞，查杀病毒，保证网络信息安全。

五、结语

综上所述，网络安全问题是大数据时代亟须解决和完善的重点问题。大数据时代下的信息安全输送是客户信息的重要保障，因此要树立网络安全意识，对病毒的侵袭进行有效的监管和防范，不仅要保证信息传输的高效、完整，还要在信息加密上确保绝对安全，采取针对性较强的安全防范手段，保证客户信息的安全、稳定。

参考文献：

[1]张传勇.基于大数据时代下的网络安全问题分析[J].网络安全技术与应用，2015（1）：101.

[2]陈永.基于大数据时代下的网络安全问题研究[J].数字技术与应用，2014（11）：184.