大数据时代的优势精选(九篇)

前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的大数据时代的优势主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。

第1篇：大数据时代的优势范文

今年8月19日国务院常务会议通过《关于促进大数据发展的行动纲要》，这意味着我国大数据发展迎来顶层设计，将有助于培育经济发展引擎。

在商业界，大数据已经开始成为很多企业的生意，贵阳大数据交易所等交易平台也纷纷成立，以抢占各区域、细分领域市场先机。但是目前，有意愿交易大数据的企业和机构还不多。大数据交易的安全性、定价的合理性、客户信息的保密性，都在一定程度上影响着大数据业务的规模和发展空间。

今年5月，成立仅一个月的贵阳大数据交易所推出的《2015年中国大数据交易白皮书》显示，预计到2020年，中国大数据产业市场规模将超过去年规模的10倍，由2014年的767亿元扩大至8228.81亿元。

面对如此庞大的市场潜力，大数据交易平台应运而生，试图占得市场先机。前景固然美好，不过，诸多数据商却仍持观望态度。贵阳大数据交易所官网也未透露目前旗下会员有多少，尤其是VIP会员的数量。

大数据全国扩张地图。

今年4月14日，贵阳大数据交易所正式挂牌成立，注册资本5000万元，涉及贵州阳光产权交易所、中天城投、亚信数据、九次方大数据等6大股东。

贵阳大数据交易所可以交易30种大数据，包括金融、政府、医疗、能源、交通、社交、物流、征信、房产等，类似“网上商城”，实行会员制。

除了贵阳大数据交易所，不少地方也在酝酿发展大数据交易系统。早在2011年5月，北京软件与信息服务交易所由工信部、北京经信委和海淀区投资推动成立，旗下运作的“北京大数据交易服务平台”于2014年底上线。

数据“质量”驱动需求。

大数据能为企业带来什么解决方案？什么样的数据才是企业需要的？

碧桂园集团云贵区域投资拓展部相关负责人周灵梓说，“从去年到现在，我一共拿了8个地块。在拿地过程中，对准确、真实和全面地获取拿地信息有着深刻的感受和强烈的需求。如果拿错地，后续的负面影响很大。”

在周灵梓看来，通过大数据交易的电脑程序分析，得到大家共同认可的数据很重要，以前地产机构的很多数据来源不同，结论差异较大，势必困扰房企的投资决策。

金科股份品牌总监夏绍飞对此也深有感触，“我们一直跟中国指数研究院、克而瑞等机构长期合作，一年要支付咨询费几十万元。光拿到数据没用，关键是数据本身的质量，尤其是机构的分析。”

东原地产集团战略投资部相关负责人周大佐打比方说，房企拿地就是一个“算账”的过程，真正拿地时只有几个数据，但决策前往往需要成千上万的数据支撑。他认为，大数据交易的关键是数据要有用。

“我觉得现在一些第三方机构就很厉害。为了确定一块地周边的客源结构，他们专门派人站在街上‘数车’，比如价值30万以上的车辆有多少。”周大佐说，他们暂时还没看到交易所有这么强大。

贵阳大数据交易所相关人士解释说，“我们也不会简单地充当数据搬运工的角色，交易所将积极发挥数据质量认证、数据格式标准化、数据金融工具的作用。”定价暂难市场化大数据平台交易欠活跃

大数据时代，如果你是某家实力房企的营销操盘手，想尽快知道某个片区的有效消费客群情况，通过贵阳大数据交易所这个平台购买数据。但如果数据出错造成推盘失败，这怎么办？

一位业内资深人士指出，目前，大数据的价值由买卖双方根据自己所认定的价值进行评估，决定数据的价格。而交易的困惑实际上就在于交易双方信息的不对称性，更具体一点就是买方需求与卖方供给之间存在大数据交易信息的“错位”。

交易“定价”之惑。

在北京大数据交易服务平台上，点开“数据交易”一栏，针对数据类型一项，共分为原始数据、加工后数据、其他和行业报告，95%以上的数据为行业报告，一共13个页面，挂牌价仅为100元。

唯有“企业大数据精准分析服务”一项属于原始数据，挂牌价30万元，而“舆情监控分析”一项，数据类型不明确，挂牌价为50万元，这些数据几乎都出自九次方大数据终端。

在贵阳大数据交易所，针对产品定价，专门划分了数据的6个维度，包括数据实时性、数据样本覆盖面、数据完整性、数据品种、时间跨度与数据深度，推行实时交易。

贵阳大数据交易所表示，不同品种的大数据价格机制是不一样的，实时价格主要取决于数据的样本量和单一样本的数据指标项价值，而后通过交易系统自动定价，价格实时浮动。

交易存信息不对称风险。

按照贵阳大数据交易所的设计，大数据交易最终要在买卖双方之间达成共识。如果买方急需的数据信息并非卖方所提供的信息，如何解决？发生纠纷之后，交易所将如何处理？发生这种情况的根源又是什么？

一位业内人士说，这种情况下，交易风险又会反馈到交易所的大数据定价机制。

关键问题是，目前大数据交易所在定价机制上仍然难以做到市场化。那么，到底如何看待上述可能会发生的潜在问题？

贵阳大数据交易所工作人员解释说，如果数据买方对购买的数据信息与其描述的内容不符，他们可以向交易所投诉，由交易所及时处理。此外，他们对数据提供商有相关的资格审查，比如企业资质够不够，审核相关数据信息是不是涉及隐私等。

基于此，大数据交易所需要投入多大的人力、设备等成本？上述业内人士说，“这个是非常难的事情，你要看贵阳或北京集聚了多少人才去搞这个事情。”

在该人士看来，现在有一个基础技术有待突破，即数据标签、数据水印，也就是说，从这个交易所里出来的数据必须打上数据水印，这涉及到信息安全技术，目前只有国家信息中心有这个能力解决。

大数据时代的隐私：边界正变得暖昧不清

人们重视隐私的保护，但同时也相信未来是一个由数据推动的时代。不过，大数据使用的普及必然会涉及到侵犯隐私的问题，这听起来的确是相互矛盾的事情。

不可否认，大数据是座金矿，通过数据挖掘，人类所表现出的数据整合与控制力量远超以往。但大数据又是把双刃剑，国家和企业在大数据获益的同时，个人隐私保护的话题却变得暧昧不清，也使业内外对隐私保护的争论延绵不绝。

大数据打破宁静。

说到个人隐私，有这样一个段子：一个客户打电话订购比萨，客服人员马上报出了他的电话和家庭住址，推荐了他喜欢的口味，报出他最近去图书馆借过什么书，信用卡已经被刷爆，了解他房贷还款金额，知道他丈母娘刚动过心脏搭桥手术，甚至还准确定位出他正在离比萨店20分钟路程的地方骑着一辆摩托车……

分散在各个系统中的海量数据乍一看价值不大，但如果把它们深入整合、挖掘，就能知道一名消费者的性格、爱好以及消费习惯等信息，这些信息对商家非常有价值。但对消费者来说，你的宁静生活却从此被打破。

数据如果是在相同业务范围内使用，没有必要去界定隐私；但业内人士也承认，在大数据交易过程中，用户的隐私存在泄露风险。一旦形成大数据模式，各个系统之间产生的数据就会互联互通，数据被用于他途，用户隐私泄露的可能性就会加大。

直接过滤掉个人信息，是否就能防止信息泄露？有业内人士认为，大数据在涉及交换、分析、挖掘时，个人信息是无法直接过滤的。

此外，不同商家的所谓信息共享也会让你的隐私信息有被整合、挖掘的“危险”。这些个人隐私数据散落在中介、银行、保险、航空公司等机构间，危险性可能不大，但如果被共享之后，又被系统整合、相互印证的话，消费者的个人基本信息，甚至性格、爱好以及生活轨迹等信息将被他人一览无余，很多普通人在他们面前将变成“透明人”。

隐私保护应跟上步伐。

大数据系统与传统数据系统不同，区别在于，前者包含了很多外源性数据，这些数据本身存在价值。比如你在淘宝购物创造了一个数据，这个数据对于淘宝而言就是外源性的。当无数外源性的数据整合并被分析之后，便构成了大数据系统。一旦形成大数据模式，各个系统之间产生的数据就会互联互通，从而产生极大价值。因此，传统数据时代的“隐私”与大数据语境下的“隐私”，无论是内涵还是外延，均有极大不同。

一般而言，人们对于隐私的定义是：一种与公共利益、群体利益无关，当事人不愿他人知道或他人不便知道的个人信息。其本身并不涉及公共、群体利益。业界有一种声音认为，随着大数据时代的深入，这个社会对隐私的定义一定会逐渐改变，考虑到技术的发展，眼下认为是隐私的信息，或许几年后就不再敏感。

在监管层面，由于现阶段《民法通则》没有完整的关于“隐私”的概念，国家也无明文规定来规范大数据交易市场，诸如云计算和大数据应用都或多或少在灰色地带游走。

上海杜跃平律师事务所律师杜跃平表示，可以从源头上抓起，即默认禁止状态，未列举的内容默认为不被允许。

美国目前仍在使用的是1970年就通过的《公平信用报告法》，旨在对大型主机侵犯人们的隐私进行防护。该法案允许信用咨询公司收集个人财务信息，但收集所得信息只能用在三个方面：信用、保险以及就业。

第2篇：大数据时代的优势范文

随着信息技术尤其是互联网的发展，人们生产数据的能力越来越强。宽带普及带来的巨量日志和通讯记录，社交网络每天不断更新的个人信息，非传统IT设备产生的数据信息，以及持续增加的各种智能终端产生的图片及信息，这些爆炸性增长的数据充斥整个网络。在这样的背景下，对在大数据时代下旅游业的应对展开研究并提出建议，有着典型和现实的意义。

一、大数据的特点

大数据本身并不是一种新的技术，也不是一种新的产品，而是这个时代出现的一种现象，是近来研究的一个技术热点。大数据作为一个专有名词成为热点，主要应归功于近年来互联网、云计算和物联网的迅猛发展。大是一个相对概念，大数据不仅指数量上的大。大数据具有以下4个特点：1.数据体量巨大。大型数据集，从TB级别，跃升到PB级别。2.数据类别繁多。数据来自多种数据源，数据种类和格式冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。如：网络日志、视频、图片、地理位置信息等。3.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一两秒钟。4.处理速度快。包含大量在线或实时数据分析处理的需求。物联网、云计算、移动互联网、手机、平板电脑、计算机以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器等，都是大数据的数据来源或承载方式。如：网络日志、传感器网络、社会网络、互联网文本和文件、呼叫详细记录、医疗记录、视频档案和大规模的电子商务等。

二、发展前景

随着大数据的应用热潮，国内旅游行业也开始重视大数据的应用。很多旅游企业、旅游研究机构、旅游管理部门也已经开始关注、研究和应用大数据。

大数据在旅游行业的应用，Hopper旅游网站做的很精准，该网站通过应用大数据技术，为游客提供最佳的旅游景点推荐。截至目前，已经抓取了超过5亿页旅游数据，而这一数字有望在今年年底达到10亿。除Hopper外，社交旅游网站Tripl、酒店整合搜索引擎De-alAngel、酒店声誉管理公司Ol-ery、基于互动式地图的一站式旅游解决方案Georama、有关餐厅质量检验的数据收集平台HD-Scores、行程记录和体验分享平台Esplorio等均已在大数据应用领域开始了一定的尝试。智游啦是一家基于大数挖掘、为游客提供“微攻略”的旅行规划服务网站。游客只要在网站点击想要去的地方，便会自动弹出相关的吃住行游购娱产品，这些产品不是简单的列表，而是基于网络评价的好坏筛选出来的精品。其他如携程、艺龙、去哪儿等平台型旅游企业也已经开始应用大数据，改进自己的产品体系，为企业发展提供数据支持。

除在线旅游企业之外，旅游行政主管部门也是运用大数据的积极尝试者。山东走在了全国的前列，省旅游局跟百度合作，通过百度的数据准确的反映山东旅游的客源市场在哪里、哪些产品是消费者关注的等等，这就为精准营销提供了重要的数据支撑。山东对大数据的应用还不仅限于营销，目前，山东省旅游局已经开展旅行社团队跟踪监测、景区人数监测，并与公安部门合作获取了公安住宿联网数据，这些数据对于山东旅游行业管理提供了重要的决策依据。

目前，旅游行业还没有作为一个独立的产业列入国家产业目录，这就造成了全国统一、标准化的统计数据相对欠缺。无论是政府决策、学术研究，还是企业经营，都会面临数据相对缺乏的困境。但是，如果能够应用大数据，那么旅游行业就不愁没数据了。有了大数据，可以准确预知客流趋向，进而采取相应的措施疏导客流；有了大数据，可以知道游客喜欢什么样的产品，进而开发建设适销对路的产品；有了大数据，还可以知道游客需要什么样的公共服务，进而改进旅游公共服务等等。

三、面临的问题

虽然大数据是个好东西，在旅游行业的应用前景也非常广阔，但是整个行业对于大数据的应用，仍存在较大的障碍。这些障碍来自于数据的收集，更来自于数据的分析和挖掘。

1.大数据研究的重要条件是数据开放，但目前我国的数据开放程度远不能达到应用的要求。目前，大数据的最主要来源是互联网，但是随着人们对大数据价值的认识，越来越多的平台将数据看做是重要的资产。旅游行业只有携程、艺龙、去哪儿等大的旅游在线企业才掌握足够大的数据，而这些企业数据却不是开放的。因此要获得这些数据，必须要获得许可。2.现在计算机处理的大多是结构化数据，但这些信息只占互联网上流动信息的约10%。其他90%数据是非结构化数据，它们存储在音频、视频、社交媒体、网络日志等中，不直接以结构化模式储存。这就使管理和分析这些非结构化的数据变的很困难。3.大数据应用的根本在于从不相关的数据中找到相关性，如何分析纷繁复杂的数据至关重要，这就需要既懂行业、又懂数据的人进行专业化的分析。但是目前懂数据的人不懂旅游，懂旅游的人不懂数据。当前对大数据的研究主要在IT领域，旅游行业对于大数据的研究很少。4。隐私是大数据时代不得不面对的一大难题，当用户在浏览网页时，浏览偏好可能被记录；在下载手机应用时，需求偏好也可能被记录；甚至旅行时对旅行社、旅游景区、酒店的偏好都可能被记录等等，这就使用户的一言一行、一举一动都在网络上暴漏在众人面前，没有任何隐私可言，从而产生抵触心理。

四、应对建议

旅游是一项庞大、复杂的经济社会活动，利用大数据进行产业运行情况分析，进行产业运行监测，对产业实施有效管理，是推动旅游业科学发展、建设现代旅游产业的必要手段。尤其是在大数据时代，旅游行业应该未雨绸缪，为以后大数据的应用做准备。

1.制定国家级旅游大数据发展战略。由国家旅游局和信息主管部门牵头，联合相关部委和旅游行业，实施人才培养工程，开展基础技术研发，完善国家信息安全保障体系，积极应对大数据时代带来的挑战，及时抓住大数据时代为我们带来的机遇，让大数据为我所用。2.各级旅游管理部门要借助目前智慧旅游平台的建设，对游客旅游过程中、旅游企业经营活动中、旅游管理和目的地促销活动中产生的所有数据和涉旅部门的所有数据进行收集和分析，同时与百度、谷歌、淘宝等主要网络搜索引擎和旅游电子运营商合作，建立数据合一的旅游大数据资源，为以后大数据的应用打好基础，从而为旅游决策提供可靠的依据和支撑。旅游管理部门应该有计划地公布旅游业运行的原始数据，鼓励技术公司开发基于原始数据的应用平台，服务于游客和旅游企业及旅游管理部门。3.旅游企业要逐步通过对大量数据的分析和挖掘，指导和管理工作，如酒店更加精准地根据顾客特征和偏好推荐有吸引力的旅游产品和服务、旅游景区更好地进行客流疏导和调控、旅行社更方便地整合信息资源而开发出更有针对性和个性化的旅游产品等。首先要从企业内部管理系统着手，增强企业内部的数据化程度，进而改造优化内部管理流程；在客户管理方面则应该加强客户信息的收集，注重客户数据的积累，而不是简单地把这些数据放弃。4.谷歌、百度、携程、艺龙、去哪儿等大型平台型网络都掌握着海量的数据。微博、微信、视频网站、社交网站等都产生以亿计的数据。这其中既包括预订网站中用户的预订频率、价位，也包括旅游攻略网站中用户对酒店床垫软硬的评价、对旅游景点公共服务设施是否齐全的描述，这些信息可能是文字，也可能是图片或视频音频。如果使用这些数据的价格较低，确实有价值，旅游企业完全可以通过购买数据服务来提升自身素质。

第3篇：大数据时代的优势范文

关键词：长距离大运量 带式输送机 跑偏 卷带 滚筒

1 长距离大运量带式输送机设计计算

■

胶带缠绕示意图

1.1 基本参数

物料：原煤 堆积密度：1.1t/m3 动堆积角：20°

粒度：≤300mm 带宽：B=1600mm 带速：V=4m/s；

运量：Q=3500t/h 运距：L=4200m 储带长度：≥140m

1.2 预选条件

1.2.1 胶带

PVG2000S上胶层3mm，下胶层2mm，厚度17mm，重量22kg/m2，抗拉强度：纵向2000N/mm，横向400N/mm。

1.2.2 托辊

①φ159（307）上托辊L=600mm，下托辊L=900mm；②上托辊间距1.5m，三托辊品字形布置35°，下托辊间距3m，二托辊V形布置10°；③上托辊L=600mm，转动部分质量12.97kg/件；下托辊L=900mm，转动部分质量18kg/件。模拟摩擦系数选0.025。

1.2.3 滚筒

滚筒和皮带摩擦系数0.4；滚筒直径φ1030，包角210°；1点为最小张力点，7点为最大涨力点。

1.3 圆周力及功率计算

圆周力 F=381464N，轴功率P=1503 KW，电动功率 P=2036KW，传动效率0.9，电压降与多机不平衡系数 0.94，备用系数 1.1。

选择两滚筒传动，功率配比为1：1，决定选用4台500KW电机。

1.4 张力计算

1.4.1 根据传动条件

功率配比：1：1，摩擦系数：μ=0.4；

传动滚筒Ⅰ圆周力： F1=187973.6N；

传动滚筒Ⅰ围包角：ω=210；

传动滚筒Ⅱ圆周力： F2=187973.6N；

传动滚筒Ⅱ围包角：ω=210；

动载荷系数：Ka=1.3；

对传动滚筒Ⅰ：S1min=73334.5N；

对传动滚筒Ⅱ：S2min=73334.5N；

所以按传动条件，最小张力应大于73334.5N。

1.4.2 按垂度条件

对承载分支：S12min=51181.6N，对回空分支：S11min=12949.2N，所以按垂度条件，最小张力应大于51181.6N

回空分支各项阻力总和：F3=49928.7N，主要阻力：FH3=47828.7 N，倾斜阻力：FST3=0。

综上计算最小张力为：S2min=73334.5N，承载分支各项阻力总和：F4=313719.2N。

主要阻力：FH4=311750.4N，倾斜阻力：FST3=0。

1.4.3 各特征点张力的确定

S1=73334.5N S2=87565.3N S3=137493.9N

S4=141618.8N

S5=455338.0N S6=468998.1N S7=73334.5N

S8=483068.0N

最大张力：Smax=483068.0N

1.5 输送带强度校核

输送带安全系数：SA=7.1，所以PVG2000胶带符合要求。

1.6 拉紧力及拉紧行程

拉紧力：Fsp=474358N，需涨紧力达500kN涨紧装置。

拉紧行程：Lsp=89.2m。

1.7 托辊受力

上托辊静载计算：

P0=0.8×1.2×（243+32）×9.8=2587.2N；

下托辊静载计算：P0=0.63×3×32×9.8=539N；

上托辊动载计算：

P0=2587.2×1.2×1.21×1.10=4133N；

下托辊动载计算：Pu=593×1.2×1.1=783N；

2 设计方案说明

2.1 总体布置设计方案

总体布置采用机头4×500KW集中驱动。

2.2 变频器设计方案

本机设计采用矿用隔爆兼本质安全型变频调速器，能够实现带式输送机优越启动、停车及多机功率平衡功能。

2.3 电机设计方案

电机防爆变频电动机，功率500KW，外壳防护等级不低于IP55，绝缘等级不低于H级，具有三相绕组温度保护。

2.4 减速机设计方案

减速器选用型号为H2SH14+FAN，速比i=20，平行轴布置。

2.5 联轴器设计方案

联轴器选用带涨紧套的蛇型弹簧联轴器，型号为：高速联轴器选用1110TBW；低速联轴器选用1190H-SLD。

2.6 制动系统

选用型号为：BYWZ5-500/201，安装于电机和减速机中间。

2.7 滚筒设计方案

主滚筒直径选用φ1030mm，铸焊结构，满足使用强度要求，采用自动焊接。滚筒胶面陶瓷包胶，胶料具有阻燃、抗静电功能，厚度不小于15mm。传动滚筒采用外置轴承，轴承座为分体结构，轴与接盘连接采用涨套连接方式，传动滚筒轴承留有温度测试点，并且装设温度传感器（PT100），结构为双出轴，满足驱动装置左右互换。轴径大于200的改向滚筒全部采用胀套连接，铸焊结构。

2.8 托辊设计方案

托辊直径为φ159mm，托辊轴选用φ42热轧圆钢进行加工，轴承采用托辊专用大游隙轴承。

2.9 机架设计方案

2.9.1 采用独立的卸载三角架结构。国产化设计卸载部大多采用伸出梁结构。在长距离、大运量带式输送机受力要求下，明显刚度不足，我们设计时采用独立的三角架结构受力合理、稳定性好。

2.9.2 传动机架采用倒T型整体框架结构。该结构两个传动滚筒均与胶带的干净面接触，减少了传动滚筒因粘煤引起的胶层磨损，同时二驱动滚筒间距达15000mm，减少了胶带的弯曲应力，保护胶带。

2.9.3 驱动底座采用大箱体结构。驱动底座设计成整体大箱体结构，刚度大、强度高、不易变形、焊后整体加工，在装和减速器安装孔前后左右均设计顶丝板，便于安装找正，在底部四角也设计四个螺纹孔，便于整体地面找平。

2.9.4 贮带仓刚性结构及有效防止游动小车跑偏机制。储带仓底座采用前后贯通的两根[40槽钢作为主架及游动小车轨道，强度和刚度完全满足要求。游动小车及托辊小车车轮同一侧采用带“V”形槽车轮，同时轨道面一侧焊反V形导轨作为定位轨道，且车轮上下设有止爬轮，左右设有导轮，保证游动小车不掉轨。

2.9.5 巷道起伏不平的可调装置。储带仓的支脚设有多孔，通过螺栓调节螺孔位置，可适应局部起伏不平的巷道地形，使游动小车轨道保持在同一水平上。

2.10 创新的全液压涨紧卷带装置

液压卷带装置是我公司为本机配制的最新研发的产品，用于工作面顺槽带式输送，卷带装置独立使用一台液压泵站，置于贮带仓架后方，纵向长度为9200mm，可极大提高工作效率，降低工人劳动强度，提带式输送机可靠性，保证安全生产。

2.11 快装机身

本机的设计采用快装结构，纵梁与支腿、纵梁和H架的连接采用“E”型销。

3 提高整机性能的改进措施

根据我公司设计、生产、制作和调试三条DSJ160/350/

G3×500+3×500可伸缩带式输送机的经验，有针对性的作了以下改进：

3.1 清扫器

机头部、卸载部各加一套重型清扫器，保证清煤效果，有效防止胶带回煤。

3.2 张紧小车

张紧小车机身加强，张紧横梁制作成方箱梁结构，采用整体腹板，增加其防扭转刚度，防止张紧横梁产生变形。机架加长，并在后部两改向滚筒间加装了防跑偏挡辊，有效解决张紧小车内胶带跑偏和机架刮胶带问题。

3.3 上、下防跑偏立辊

重新设计了上、下防跑偏立辊，立辊直径由原来的φ60mm增加至φ89mm，轴承采用306KA大游隙托辊专用轴承，全部安装于纵梁上，增加其刚度的同时，更加有效地防止胶带跑偏。

4 结束语

随着大型高产高效矿井的开发，长距离、大运量、大功率输送设备的需求量越来越大，短距离带式输送机已不能满足高产高效矿井对煤炭大输送量的要求，必须设计开发长运距、大运量的可伸缩带式输送机，以保证带式输送机高效、快捷和畅通的运输。

参考文献：

[1]北京.起重机械研究所编 DTⅡ型固定带式输送机设计选用手册[M].北京.治金工业出版社，1995.

[2]宋伟刚编.特种带式输送机设计[M].北京.机械工业出版社，2007.

[3]中华人民共和国煤炭部编.中华人民共和国煤炭行业标准.MT/

第4篇：大数据时代的优势范文

[关键词]大数据；高校；档案；服务

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.24.112

[中图分类号]G717.24；G270.7 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2016）24-0-01

每一场信息技术变革都对人们的生活与认知方式产生深远的影响，高校档案信息服务人员必须认识大数据时代自我提升的紧迫性与必要性，从传统档案信息服务理念中转变过来，积极探索基于大数据背景下高校档案信息服务水平提升的有效策略，提升档案信息服务的能力与水平。

1 高校档案信息服务水平提升的必要性

1.1 高校档案信息服务水平提升是顺应大数据时代的必然要求

大数据时代，数据信息量庞大、数据信息类型丰富、数据信息的密度偏低、信息处理速度快。大数据时代的这些特点，迫切需要高校档案信息服务做出相应的改变，采取有效的措施实现自身的新发展，否则就难以满足大数据时代的发展要求，难以发挥高校档案信息资源的价值。

1.2 高校档案信息服务水平提升是数据信息服务的时代需求

大数据时代，人们的信息获取观念产生了重大转变，社会需要信息供体转变信息供给方式，树立“数据为主”的信息服务观念。高校传统的档案信息服务显然已经难以适应社会以“数据为主”的信息服务理念，必须基于社会档案信息服务需要，建立新型的档案信息服务模式，顺应信息时代的要求。

1.3 高校档案信息服务水平提升是促进自我发展的内在要求

大数据时代，信息量巨大，资源类型丰富，高校档案信息服务面临着新的发展形势。高校档案信息传统服务已经表现出一定的滞后性，服务面不广，服务缺乏灵活性、便捷性，大大制约了高校档案事业的进一步发展。高校档案管理工作只有进一步提升档案信息服务水平，才能实现由内而外的发展，扩大档案管理工作影响力。

2 大数据时代高校档案信息服务水平提升策略

2.1 基于大数据理念合理定位，深挖高校档案信息资源价值

2.1.1 基于大数据理念合理定位

大数据时代，信息资源的价值是所有信息供体与需求对象关注的重点。高校档案信息服务水平的提升必须基于大数据时代档案信息供给与需求特点，科学合理定位高校档案信息服务方向。高校根据档案信息服务定位，做到因校制宜，因人定制，积极寻找适合高校档案管理特点的大数据技术产品，提升档案信息服务的智能化水平。

2.1.2 推动高校档案信息资源增值

大数据为高校档案资源的挖掘创造了便捷的条件，也为档案资源的共享搭建了平台。高校档案信息资源管理者，必须利用大数据时代资源量巨大、信息类型丰富等优势，深入挖掘高校档案信息资源价值，摆脱狭隘的档案资源建设观念，拓展档案信息资源建设的广度与深度。

2.2 推动档案信息资源内外整合，构建智能化信息服务平台

2.2.1 加强信息资源整合意识

大数据时代，高校档案工作要获得更好发展，必须根据大数据时代资源结构特点，进一步优化档案信息资源结构，拓展资源建设的视角，推动高校传统档案资源与最新档案信息资源整合，发挥高校档案资源自身优势；同时，加强高校档案资源与第三方高校档案资源、网络档案资源的整合，使高校档案资源建设走出封闭式建设模式，利用外在档案信息资源进一步优化高校档案资源结构。

2.2.2 提高服务平台智能化水平

大数据时代的一个显著特点是信息处理速度快速，因此，高校档案信息服务人员必须借助信息技术优势，进一步提高档案信息服务平台智能化水平。高校要根据档案信息服务定位，完成档案信息服务平台的更新与升级，为用户提供快速、便捷的档案信息服务。

2.3 充分运用云计算的架构优势，推动高校档案数字化升级

2.3.1 推动信息数字化升级

高校档案信息管理者要提升服务水平，必须推动档案信息的数字化升级。档案信息的数字化升级是一项复杂的工作，既要保证档案信息数字化升级的技术含量，又要确保档案信息数字化升级过程中的信度。

2.3.2 凸显云技术架构优势

为了进一步提升档案信息数字化升级效率，高校要充分利用云技术优势，发挥云技术在高校档案信息数字化建设中的架构优势，突出档案信息资源运用的灵活性与可扩展性，满足用户更高层次的档案信息需求。

2.4 加强档案信息服务思想认识，探索档案服务多元化模式

2.4.1 树立资源共享理念

大数据时代，信息资源服务理念应该是发挥档案信息资源的最大价值。高校档案信息服务必须转变思想理念，根据档案资源的运用价值与权限进行合理分类，在确保档案资源安全的前提下，进一步加强档案资源共享理念，使档案信息资源发挥更大的价值。

2.4.2 探索多元服务模式

大数据背景下，档案是一种资源，能够被转化为实际的价值。这就需要高校档案信息服务人员积极探索多元化服务模式，从服务高校行政部门，向服务全校师生、服务社会转变，最大程度上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。

3 结 语

高校档案信息服务人员必须提升服务意识，加强实践探索，基于大数据时代特点，积极探索高校档案信息服务水平提升的有效路径，使高校档案工作贴近时代需求，始终焕发出生命力，推动高校档案事业发展。

第5篇：大数据时代的优势范文

关键词 大数据 图书馆 服务

中图分类号：G250 文献标识码：A DOI：10.16400/ki.kjdks.2016.10.089

Abstract Under the background of the era of big data， the library should actively expand the service channels， seize the opportunity to develop in the era of big data. To customers as the center， to provide personalized service； by means of micro platform， to further promote the micro service； to strengthen the integration of resources， provide one-stop service； play the data analysis， focus on the hospital specialties service； according to the application data and provide scene of service， so that the library develops bettert.

Keywords big data； library； service

“在大数据时代背景下，图书馆的物理形态、服务方式、资源存储及用户群体等都发生了巨大变化，同时图书馆在大数据运作的过程中也面临了新的挑战。”①医院图书馆要抓住大数据时展机遇，积极转变服务理念，努力拓展服务渠道，构建多渠道服务模式，为客户提供更优质服务，以赢得更好的发展。

1 客户中心的个性化服务

1.1 大数据时代个性化服务需求

大数据时代最显著的特点是信息量巨大，信息价值密度小，数据处理速度快。“大数据是伴随云计算等技术发展成熟而日趋可控、能从其超大容量且复杂多样当中迅速发掘出可观价值、主要以互联网为平台的一种数据形态描述。”②大数据时代信息资源丰富，不仅给图书馆带来机遇，也给客户提供了大量的信息。客户获取信息的渠道越来越广。信息获取渠道的丰富化，需要图书馆增强服务主动性，发挥图书馆价值密度大优势，针对客户提供个性化服务，这将是医院图书馆服务的一个大趋势，也是大数据时代个性化服务的需要。“个性化服务是图书馆在网络和数字信息环境下，提高服务质量，赢得发展机遇的重要选择。”③

1.2 大数据时代个性化服务实践

（1）服务技术提升。大数据时代下，医院图书馆个性化服务将以“技术”为支撑，提升服务技术。从用户的注册、登录、信息供给等多个方面提升技术要求。既要满足客户个性需求，强化信息推送技术，又要做好用户信息安全与推送信息传输的安全性。

（2）服务模式提升。大数据时代，图书馆服务要及时更新服务模式，以更好地顺应大数据时代的要求。个性化服务模式的构建重点在于分析客户的需求，包括信息内容个性化需求、信息获取习惯需求、根据客户的个性化需求构建新型服务模式。

（3）服务内容优化。服务内容是图书馆个性化服务提升的关键，在前者基础上，图书馆要重点优化服务内容。首先，快速的信息获取入口。大数据时代下，信息资源的丰富性大大降低了信息资源的价值密度，这就需要信息推送者能够给客户需求，快捷地传达信息推送内容，使客户能够快速地进行信息搜索，获得一个快捷的信息获取入口；其次，智能化推送服务。个性化服务的一个关键内容是智能化信息推送，根据用户的数据信息搜索进行智能化分析，向客户进行有目的地进行信息推送。

（4）电子邮件服务。电子邮件服务是个性化信息服务常用的服务形式，将有助于进一步提升图书馆个性化服务水平。电子邮件操作简单，服务主题明确，能够大大提升个性化服务水平，使客户享受到个性化服务。

2 基于微平台的微服务

随着信息网络技术的快速发展，基于微平台的微服务凭借自身的诸多优越性快速崛起。“微服务理念如何在图书馆中得到应用是一个新兴话题，也是一个值得研究的问题。”④微服务能够将读者的零碎时间利用起来，进行微阅读，以获取感兴趣的信息。

2.1 大数据时代微服务需求

现代生活节奏快，人们对信息的需求方式产生变化，迫切需要一种新的信息获取方式，突破信息获取的时空限制，信息获取更加便捷，能够在信息获取的过程中进行有效互动，微服务正是基于客户信息获取需求的产物。在大数据时代，客户能够借助移动客户端，例如手机、ipad等，利用个性化时间，获取需要的信息，而且阅读具有很大的便捷性，互动性强。

2.2 大数据时代微服务

（1）开发微服务系统。图书馆要基于客户移动阅读的需要，开发图书馆微服务系统，例如开发图书馆APP软件，为客户提供灵活便捷的移动信息供给模式。客户只需要下载APP软件，在手机客户端安装就可以实现微阅读服务，实现图书馆资源搜索，图书阅读预定、移动在线阅读等。微服务系统的开发，将有助于推动图书馆智能化服务进程。

（2）微阅读信息整合。图书馆信息资源很丰富，具有资源数量大、零碎化等特点，客户难以快速地获取信息。图书馆要借助微服务系统，加强微阅读信息整合，利用微平台，为客户提供有价值的阅读信息。首先，借助微阅读系统智能化功能，自动记录客户的搜索记录，了解客户的信息需求内容，根据客户的信息需求，向客户进行有针对性的信息推送；其次，要借助微平台，及时图书馆新图书信息，使客户快速获取最新的图书信息，丰富图书馆馆藏图书信息资源；第三，图书馆还可以借助微平台与客户进行有效互动，构建新型互动型服务模式，例如开展阅读需求调查，主题阅读等，更好地满足客户多元化阅读需求。

3 资源整合一站式服务

3.1 资源整合一站式服务必要性

在大数据时代，图书馆要具有资源整合意识，通过资源整合构建一站式服务体系。一站式服务体系是大数据时代的要求。大数据时代，图书馆要获得更好的生存与发展，除了发挥自身的优势外，必须要加强与其他信息供给平台的整合，丰富图书馆馆藏信息资源，以便向更广泛的客户提供信息服务；一站式服务也是客户信息需求的客观需要。信息资源的日益丰富，使客户获得更多的信息获取渠道，客户对图书馆信息服务水平提升也提出了更高要求，一站式服务为客户提供了便捷的信息获取渠道，极大地方便了客户的信息需求。

3.2 资源整合一站式服务

资源整合的一站式服务可以为客户提供各种类型的数据信息资源，这些数据信息需要借助与其他信息供给平台合作。影响资源整合最主要的问题是信息资源整合的标准。因此，资源整合一站式服务必须要根据医院图书馆发展定位，做好与其他资源信息平台或者机构的标准对接，建立相对统一的数据对接标准，发挥图书馆组织优势。其中一个重要的资源整合形式是加强与客户的资源整合，图书馆在为客户提供馆藏图书信息资源时，倡导读者从单一的信息资源接受者角色中转变出来，积极成为资源的贡献者。图书馆可以采取贡献值累积的形式，使客户在贡献资源信息时，获得一定数量的贡献值。在客户消费信息资源时，抵充消费值。

此外，还要着重加强与其他图书馆馆藏资源共享。每一个图书馆在长期的发展中，都形成了具有自身特色的馆藏数据资源。资源一站式服务通过图书馆之间的合作，可以进一步发挥自身的信息资源优势，同时又借助其他图书馆资源，实现与其他图书馆资源的共享，为客户提供一站式服务，使客户更加便捷地获取信息。

4 数据分析的科别服务

大数据时代下，图书馆发展出现同质化现象，要突破图书馆这一发展瓶颈，需要图书馆根据大数据时代的优势，突破大数据时代下图书馆发展的瓶颈。图书馆要发挥大数据时代信息处理速度快速的特点，通过数据分析，提升图书馆信息资源的密度价值。医院图书馆馆藏图书信息行业特征比较明显，这既是图书馆发展的局限性，也是医院图书馆的发展优势。

医院图书馆在大数据时代下，要具有聚焦意识，对馆藏图书信息资源进行分门别类的信息加工与处理，对所有信息进行智能化处理，将医院图书馆信息资源分为两大类别：公共图书资源与医院行业图书资源。在医院行业图书资源子系统，基于医院科别建立类似于“百科全书”的医院行业图书馆信息系统。根据医院科别信息资源需求，向科别纵深处做大做强馆藏图书科别信息服务，从求全发展思路向“精细化”发展思路转变。这既是发挥医院图书馆传统发展特色的需要，也是弘扬图书馆建设特色的需要。

图书馆科别服务模式，将进一步提升资源信息的价值密度。通过数据分析，将图书馆医院行业信息资源进行分类，归纳出不同科别信息需求，深入推进科别信息知识服务，满足科别信息需求对象的信息需求。大数据背景下，数据的快速分析与处理，将对现有的数据进行分析，突出信息资源需求主题，从浏览记录与客户的科别搜索记录，洞察科别知识需求趋势，从而更好地更新与丰富医院图书馆馆藏资源，提升资源更新针对性与医院图书馆行业服务品质。

5 数据应用场景化服务

大数据时代信息爆炸式呈现，既为人们提供了大量的信息资源，又使信息资源价值密度大大降低。在这种信息资源供给模式下，作为信息供给平台或者组织，谁能够有效地进行数据信息处理，提升信息资源的价值密度，谁就能够获得更好的发展。

图书馆要发挥自身的优势，积极提升医院图书馆信息资源的密度价值，信息资源场景化就是一条便捷的途径。所谓信息资源呈现的场景化就是使资源供给具有可视性，使客户能够快速地获取所需要的信息资源，减少资源搜索时间，提升资源利用效率。图书馆要将数据应用场景化作为今后发展的一个重点，对医院数据进行可视化处理。医院要按照图书馆数据信息的应用场景，对图书馆信息资源进行优化处理，为客户模拟出快捷的应用场景，突出图书信息资源的“场景主题”，客户根据数据应用场景就能够快速地搜索到需要的信息资源；图书馆也可以通过数据客户应用场景，展现图书馆信息资源的应用情况，为其他客户提供借鉴与参考，提升客户图书馆馆藏信息资源利用效率。

总之，大数据时代信息呈现出爆炸式增长。医院图书馆要抓住大数据时展机遇，积极转变发展与服务理念。图书馆要通过开创多元化服务渠道，发挥大数据优势，从图书馆同质化发展中走出一条适合自己的发展道路，为客户提供更优质的服务，在服务客户的同时，实现图书馆的新发展。

注释

① 黄春英.探究大数据时代下图书馆的服务创新与发展[J].才智，2014（6）：67.

② 熊莉君，张福阳，张灿.图书馆在大数据时代的发展[J].河北科技图苑，2013（6）：34.

第6篇：大数据时代的优势范文

1引言

大数据时代的到来，对国内企业的运作模式产生了巨大的影响，各行各业的领先企业纷纷把云计算、大数据分析融入企业管理与发展中。随着科学技术的不断普及，越来越多的企业加入大数据的使用浪潮中，显然传统的管理模式已经无法满足现代企业的发展和壮大。因此，企业的管理者一定要掌控好大数据时代中企业的发展方向，把握机遇积极地寻找适合企业管理模式改革的新举措[1]。

2大数据的相关概述

2.1大数据的概念

大数据实际上是指：网络集成数据，其最核心的部分是将庞大的网络数据程序逐层细分，然后细化成一个个简单的小程序。从用户使用角度来看，大数据对各个分支细化小程序的处理结果是非常科学严谨的，从而使用户的使用感不断加强。

2.2大数据的相关特点

大数据之所以被现代企业所广泛使用，究其原因是大数据具有非常明显的优势：功能强大。首先，正如其字面意思，大数据所包含的数据是非常庞大的，随着经济社会的发展，人们的消费需求也越来越多样化，随之会产生很多的消费数据。所以数据的不断累积，为企业对个人的分析提供了非常有利的参考数据。其次，大数据的组成结构也非常丰富，按照数据形态来分，可以分为结构化数据和非结构化数据以及半结构化数据。这些数据类型不同，其对应的功能也不尽相同。最后一点，大数据的处理速度非常之快，人们几乎是可以得到即时的消息[2]。

3大数据时代企业管理创新的必要性

3.1提高企业的竞争力

随着社会逐步进入大数据时代，不仅地域界限的影响被减弱，而且地理位置的优势也随着大数据的发展而被减弱，可以说企业依靠地理位置而产生的优势已经不再明显。与此同时，大部分地方政府对地方企业的政策保护也在逐渐减少，随着地理优势以及政策保护的减少，越来越多的企业面临着生产和发展的双重困境。此时，大数据在企业中的使用就显得尤为重要，大数据可以为企业减少人力成本的支出，同时合理规划企业的发展方向，在降低企业运营成本以及提高企业决策合理性方面，大数据都显示出明显的作用，这一优势使得企业的综合竞争力得到明显的提升[3]。

3.2整合电子信息数据

大数据所包含的信息量十分的丰富，而且信息的来源渠道也是非常的广泛。企业以往采用的传统数据处理模式，对音频、视频、图片类的数据文件处理能力十分欠缺，往往只能集中处理一些文本类的数据。使用传统数据处理模式的公司，一般都是企业信息量较小、信息分散速度较慢的公司，公司内部无法实现信息数据的及时更新与分享。而处于大数据时代背景下，企业可以充分利用大数据的优势，加强企业内部信息的处理速度，整合各个不同渠道的信息数据，为企业的发展方向提供科学合理的规划路线，有效促进企业的长远发展[4]。

4大数据时代企业管理存在的问题

4.1缺乏对大数据的正确认识

企业管理决策的制定绝对不能脱离有效数据的支持。因为，大数据具有以下的优势：大量、高速、多样、低价值密度、真实性。以上的这些因素可以有效地提高企业管理者对企业实际发展情况的认知程度，并且对企业发展方向提供具有决策性的建议。然而实际工作中，很大一部分企业却没有将大数据应用到企业管理工作中，这部分企业的管理者仍然只推行传统的工作模式，他们没有给予大数据相应的重视程度，所以员工在工作时，只关注数据表面上呈现出来的损益情况，对造成这些现象的本质原因并没有进行深入的了解和研究，从而导致企业对外部的发展趋势一概不知，不能及时地在市场变革中改变自己的航向，使企业在发展中不断遇到阻碍，甚至是逐渐走向败落[5]。

4.2企业管理信息技术水平不高

随着大数据技术的普及使用，各个企业的信息管理平台也逐渐走向完善。但是，结合当前部分企业的信息化管理平台的建设进程来看，并未使用最先进的信息技术，由此便对企业的创新管理模式造成了一定的影响。很大一部分企业，其硬件设备以及软件调控设备，都不能满足大数据技术的操作要求。

5大数据时代企业管理的策略

5.1有效创新企业管理模式

身处于大数据时代浪潮中的企业，一定要紧跟时展的步伐，积极寻找适合企业发展的改革措施。企业管理者一定要积极改变企业的管理模式，使用科学合理的新方法取代以往的传统管理模式。同时，企业管理者要注意加强企业内部部门之间的沟通与交流，通过大数据技术的使用，让每一位企业员工可以进行及时的信息交流与共享，通过大数据技术的应用，员工可以更加细致地了解自己的工作方向，而企业也可以借助大数据的分析结果综合评估企业员工与岗位之间的匹配度，从而合理优化人才的使用[6]。

5.2建立企业管理数据平台

如果想在大数据的时代背景下，创新企业内部的管理模式，其核心内容就是要在企业创新管理模式中充分地发挥大数据的作用。首先，企业需要建立自己的数据库，使大数据技术的使用有足够的素材。然后，组建相应的管理体系，加强对大数据收集范围的扩展，从而为企业的大数据分析带来更为全面的结果。最后，企业的大数据库要与全网络平台进行对接，积极推进数据网络平台的建设进程，使自身的数据资源更加丰富。通过网络数据资源的共享使用，公司可以与其他同行业或者同一领域的企业建立良好的战略合作关系，使得双方的大数据使用更加具有针对性，从而更好地为企业发展提出建议。

5.3培养企业管理优秀人才

专业管理人才的培养，是企业管理模式创新必不可缺的部分。企业需要为人才的发展和培养提供合适的发展空间和发展平台。企业尤其要加强对员工信息素养方面的培养，因为企业管理信息化是当今企业发展的主流趋势。通过信息素养的加强，员工可以逐渐提升自身的信息应用技术，例如，企业可以采用“委托培训”的方式，为员工寻找适合的培训平台进行专业化培训。通过专业化训练平台的训练，员工的工作理念以及工作技能都会得到大幅度的提升，从而为企业管理方式的创新注入新鲜的活力，帮助企业缩短改革周期，加快速度追赶上社会发展的步伐。

6结语

综上所述，随着大数据时代的到来，传统的企业管理模式受到了严重的冲击，这就需要企业管理模式进行创新改革。未来，大数据将广泛应用于企业管理。做好大数据时代企业管理模式创新研究，将有助于我国许多企业更好地在大数据环境中生存。企业要发展，就必须用大数据思维进行企业管理创新，更有利于企业的长期稳定发展。

【参考文献】

【1】吴宜纯.大数据时代企业管理创新研究[J].中国管理信息化,2017,20(12):53-54.

【2】方瑾楠.大数据时代企业管理创新中的政府因素[J].现代交际：学术版,2017(22):48-48.

第7篇：大数据时代的优势范文

随着我国计算机技术和网络技术的不断发展，在社会中云计算、互联网等技术获得了广泛的应用。同时应用存储，视频监控和智能终端等方面的应用加速了全球范围内数据的爆炸性增长。这说明我国已经走向了大数据时代。企业处于大数据的时代背景下，对企业的经营和发展会造成极大的挑战，同时也会形成新的发展机遇。企业抓住这一机遇加强对现代企业的创新管理，可以使企业获得更加健康、持续的发展。

大数据时代的基本情况

大数据这一理念被首次提出于美国。在行业和业务职能中需要渗透这些数据，从而更好的开展各项业务。在实际应用过程中产生的价值较大。人们对于现代社会大数据的渗透可以产生较大的社会价值，人们对于大数据的理解是在某一特定的时间内，如果只是使用常规工具，无法获取管理数据，那么企业的管理就会限于无序中。大数据属于海量数据，主要利用的是计算机技术和数据库技术，对其进行处理存在一定的困难。大数据的特点是多样化和大量化，数据量级也从TB级别转化为EB级别。到2013年开始，全球的数据量.已经超过了1.18ZB。如果在纸上记录这些数据，其面积将会超过50个美国的国土面积，根据业内人士的预测，全球电子形式的数据在2020年超过了30ZB。地理位置，视频和图像的数据类型不同。大数据具有速度快等优势，从数据中获取信息非常便，科学分析对这些数据可以获得良好的收益和回报。

大数据时代下企业管理模式创新

大数据时代背景下，传统的企业管理模式已经不能适应我国社会发展的需要，加强对企业管理模式的创新非常必要。在管理模式不断创新的基础上，才能形成科学的企业管理模式，企业的运营和发展也会更加顺利。以下主要探析大数据时代下企业管理模式的创新。

将大数据作为企业的重要发展战略。现阶段，很多企业管理者对于大数据的认识还停留在海量数据阶段，对大数据可能带来的商业价值缺乏清醒的认知。大数据的商业价值较大，企业可以将其上升至战略地位。这就需要企业将重要决策和大数据的分析结果联系起来。企业不仅要认识到结构化数据，而且要重视非结构化数据的作用。媒体报道，社交网络、企业网站和微信等渠道，这种非结构化数据平台或数据中心的各种数据信息的存储非常必要，对于企业相关数据的变化可以达到随时监测的作用。在日常经营活动中，数据分析结果的应用非常必要，这样可以摆脱传统的商业管理模式，企业的创新变革会有新的突破。

加强企业经营管理思维方式的转变。思维方式的转变对企业管理意义重大。在企业传统的经营管理模式中，主要是通过逆向思维进行管理。这种管理方式的管理节奏比较拖沓，滞后性强，导致整个管理过程的效率较低。这种情况无法和大数据时代的发展情况相适应。企业对这种思维方式的摒弃，通过正向思维经营管理企业，可以达到更好的管理效果。这就需要企业充分认识大数据，并根据大数据的时代特点搜集数据并加强数据的处理，这样就能明确数据之间潜在的关系，在主动发现问题，分析问题的基础上更好的解决问题。这样才能达到高效的企业经营管理目标，从而增强企业的竞争力。

加强大数据管理人才队伍建设。大数据已经成为现代社会的常态，将大数据上升至企业战略高度的前提是加强人才队伍建设，主要包括管理人才的培养，大数据技术人才的培养等。管理型人才需要具备市场营销，信息技术、企业管理和运营管理等综合知识，在此基础上可以加强对数据优势的利用，从而更好的发挥数据的重要作用。技术型数据人才需要具备大数据方面的专业知识和技能，主要包括数据仓库、数据挖掘、联机分析处理等功能。企业人才队伍建设，能蛲ü数据加强社会和企业之间的互动，在此基础上会形成员工和企业的数据意识。另外，企业对内部大数据优势的发挥非常重要，这样可以整合企业价值链的数据资源，企业和客户，供应商、内部管理者之间需要加强联系，形成的信息网络具有可持续发展的优势，并且具有自身的特色，从而加强对企业管理模式的创新。

建立科学的企业网络。科学完善的企业网络可以发挥数据作用，同时也能加强企业产业链的资源化，可以明确供应商的信息资料和内部管理人员的关系。通过这种方式建立的信息网络能够满足企业的实际发展需求，这样企业的创新管理才有实现的可能性。现代企业在创新管理过程中，需要打破以产品为中心的经营模式。在重视产品信息时，需要利用科学的管理方式加强对产品信息的管理，对提供的服务要加强重视，通过层次化的方式对产品和服务加强处理，更新企业的信息网络，加强对企业管理模式的创新。

第8篇：大数据时代的优势范文

【关键词】 大数据时代 区域教育数据网络建设、均衡发展

引言

网络科技不断发展，人类收集、贮存、分析和运用数据的能力也得到巨大的提升，尤其借助于网络这个便利的工具，极大便捷了人们生活的各方各面。利用大数据的优势更好地开展教育管理工作，积极解决授课模式单一等弊端，丰富教课方式及内容，尽可能促进教育事业的发展。大数据的不断更新进步，促使教育事业不断进步，不断丰富多样化。大数据能够很好的缩短传统教育的弊端，体现大数据教育的优势。

一、大数据时代是什么

进入21世纪以来，大数据不断被越来越多的人提及，不断渗透到人们的一行一动中。大数据时代已经降临，存在于每个人的身边。官方解释，大数据就是数据，海量的数据。现代社会是一个迅速发展变化的社会，数据蓬勃壮大。作为这个社会飞速流转的产物，大数据也吸引了越来越多人的关注。大数据时代是依赖于全部数据中，提取重要以及针对性信息。通过大数据，掌握大体方向，不再疯狂的执着于精确度，把微观的视角适当移到宏观层面上来。抛弃曾经近乎牛角尖的因果，以更开阔的眼光看待事物之间的联系。大数据不仅丰富了我们的生活，也在不断提升人们看世界的高度。

大数据，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 “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。大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“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。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。篮球比赛当中利用大数据对球员的个人在比赛场上的数据分析，可以帮助比赛变得更加精彩。一分钟内，微博推特上新发的数据量超过20万；社交网络“脸谱”的浏览量超过500万……这些都是大数据在我们身边的体现。它神圣又亲切。渗透了我们身边的方方面面，我们需要它，离不开它。大数据对我们至关重要，我们的不断发展对大数据也有重大影响。

二、大数据时代区域网络建设对教育的意义

教育大数据有广义和狭义之分。广义的教育大数据泛指所有来源于日常教育活动中人类的行为数据；而狭义的教育大数据是指学习者行为数据，它主要来源于学生管理系统、在线学习平台和课程管理平台等。教育的最基础功能是影响经济发展。教育对人们思想精神状态的影响巨大，而大数据时代区域网络建设可以促进教育的实施，便于人类接受教育。大数据时代区域网络建设将教育化解为数据，更加易于理解和吸收。通过数字、文字、图片、音频各种各样的形式传递给人类。相对于之前枯燥的文字解读，人类更愿意接受丰富多样的大数据。

大数据改变教育。大多数对于课堂的评价，基于课堂的完整性，层层结合，逻辑清晰等表面的审视。并非从内去评价这节课是否起到了它所该起到的效果，是否生动活泼，是否被学生理解接受，被教育者是否从内心真正接受教育。听课果者会根据自己的经验来假设学生的体验，而学生真正的体验如何，却没有强大的技术与数据源可提供分析与实证。传统的教育研究往往是经验式的，总是以第一方的角度去认为某些因素对学生很重要，对课堂很重要，比如提问有效性，课堂的节奏等。这就显示了传统教育的弊端，无法很好的落实事件真正的效应，这就更加突显大数据教育的便利与平易近人性。

课堂网络教育不仅丰富课堂文化，增添课堂乐趣，也加深了师生之间的交流。无论在知识专业方面，还是人际关系方面都起到了极大的促进作用。大数据的到来，恰恰正是能从技术层面让体验者的感受紧以量化与显现。

迅速发展的大数据技术已广泛应用于各个行业，教育行业更应顺应时展潮流。随着教育信息化的不断推进，各种教育管理与服务平台的建设完善，大数据无声无息却有模有棱的进入了教育行业。各种Office、PPT、Word被轻松的运用于课堂，网络。学者不仅可以在课堂接受教育，还可以仅仅通过一张屏幕学习知识。教育的传播途径被极大扩展，教育事业将更好的前进和发展。

三、大数据时代区域教育均衡发展新思路

大数据时代已经到来，大数据正在成为推动教育系统颠覆性创新与变革的科学力量。大数据所带来的，并非源于我们电脑的硬盘变大了，CPU处理速度更快了，而是在我们的教育中的地位更在稳固了。大数据带给教育的意义是非比寻常的，通过大量数据分析与运用，使教育形式多样化，增大被教育者人群，强化教育者能力。时代在进步，时事新闻，身边小事乃至国家大事都在不断变换着。在风云骤变的时代，不能仅限于传统教育。

教育大数据在辅助科学制定教育政策、教育均衡发展、提升教育质量、优化教学效果、因材施教等方面的重要作用。目前大数据在教育实践中仍存在诸多问题。大数据的应用基础是对海量数据的拥有，这就涉及数据存储技术的挑战，以及用于数据处理和分析的技术挑战。对于高科技人才以及专业数据人才，我国仍处于欠缺状态。其次，大数据的教育应用中，数据采集和问题解决分析是核心环节，应用开发者要面对的就是数据采集技术和问题解决分析技术的挑战。这就需要技术工作者不仅要有强大坚实的专业基础，还要并存强大的心理。要不断加大对专业人才的培养，进而促进大数据的应用。

在教学方面，将从数字化教学走向智慧教学。智慧教学是教师在智慧教学环境下，充分利用各种先进信息化技术和信息资源开展的教学活动。较之传统的数字化教学，智慧教学更加高效、开放和多元，教学活动参与者之间的沟通更加通畅，互动更加深入，教师的备课、作业批改、教学评价等更加智能化。

我们要将大数据运用到教育中来，但是，在应用大数据的时候，要权衡利弊，用适当的方式淋漓尽致的发挥大数据的优势。使大数据能够发挥在教育事业中的巨大能量，丰富教育事业的同时，不断创新思路发展大数据。

四、结论

教育行业要顺应时代，与时俱进，教育数据网络的构建常以教育数据中心为核心纽带进行整体架构。以教育信息化促进区域教育均衡发展是信息时代教育发展的必然选择在大数据时代，要利用网络信息技术优势和数据量化研究方法，提升高校网络意识形态建设科学化水平。

大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据。在社会进步的洪流中，教育事业要加快步伐，适当的摒弃传统教育的弊端，利用大数据时代带来的便利大力发展教育事业，使教育事业源源不断注入新鲜血液，更好的面对未知的将来。

参 考 文 献

[1] 杨现民，唐斯斯，李冀红.教育大数据的技术体系框架与发展趋势-”教育大数据研究与实践专栏”之整体框架篇[J].现代教育技术，2016-09-11.

第9篇：大数据时代的优势范文

关键词:大数据时代；非现场管理；优势；对策

非现场监管，是指监管人员通过网络通讯对监管对象开展远程监控、核查的一种工作模式。非现场监管以大数据时代下信息电子化，数据电子化传播的技术为依托，通过网络通讯获取核查对象的数据，再通过相关的数据分析技术，实现对监管对象的实时监控。这一种新的监管模式给监管部门带来了新的挑战与活力，同时，由于其还处在一种不太成熟的阶段，还有许多内容需要改进。

一、大数据时代视角下监事会非现场监管的优势

(一)有利于实现全面监管

在大数据时代到来之前，监管部门对许多企业、单位的监管只能依靠人工核查，限于资源和技术水平的不足，核查只能依据一定条件进行抽样或者等待司法线索协助核查，监管部门完全不具有主动性，监管不具有时效性，也无法保证监管效果。而大数据时代下，非现场监管，依托电子数据和相关的数据分析技术，能够在一定程度上实现对所有线索的全面监管。

(二)有利于增强监管的独立性

在现有的监管模式下，监管部门依托现场检查对市场进行监管，在检查过程中，只能依据被检查单位所提供的纸质报表等实物证据进行核查，数据的真实性无法保证，监察过程十分被动。而非现场监管中，监察人员可以通过互联网平台，对核查单位的相关数据进行分析取证，占据了监管的主动性，增强了监察过程的灵活性和独立性。同时，非现场监管的监察方式，能在一定程度上避免监察人员与被检查单位人员的接触，从而保证监察人员所做判断与结论的公正、公允。

(三)有利于节约监管成本

非现场监管的监管方式，一方面节约了监管人员的工作时间，另一方面，也节约了监管成本。非现场监管能够节约去现场取证、查证的时间，从而节约人力成本。同时，通过互联网分析数据，再去现场核查结论的工作方法，能够提高监管人员的工作效率与工作效果。

二、大数据时代下监事会非现场监管的相关建议

就目前的情况看，我国大部分监管部门已经开始重视非现场监管的监管模式，也开始在探索实践，但并没有取得较好的效果，首先因为当前的监管模式并不能很好的适应大数据的要求，其次当前的技术手段和人才素养都有待改进。就此，以下提出几点改进意见：

(一)健全非现场监管制度与工作机制

虽然大数据时代已经来临，但我国的非现场监管仍处于一种不成熟的阶段，非现场监管想要发挥出最大效益，需要一套科学、合理的非现场监管机制作为保障。在非现场监管的情况下，监管部门需要将其监管的目标、内容、程序等规章制度的形式确定下来，同时改进与之相关的工作制度与管理方法，使非现场监管有据可依。

(二)增强相关数据的准确性、合法性

监管部门要结合监管的实际需要与被监管对象的实际情况，在分析考证监管对象的业务和信息系统后，制定合理的数据采集方案。同时，要确保数据采集设备和人员的专业性，以保证数据获取、传输、储存过程中的真实性和完整性。

(三)优化信息平台与技术手段

监管部门要实时更新信息技术平台与技术手段。要合理优化配置数据传输、处理的软件和硬件设备，以确保技术、设备能实时与监管核查需求相适应、相匹配。同时，监管部门应设有专业人才对信息平台进行研究，对大数据的存储。索引等进行不断的探索，以寻找最优方案。要不断的总结并优化数据处理办法，通过更加精细的数据分析手段，更精确的预测数据风险，制定预警指标，最终实现非现场监管的规范化和标准化。

三、结束语

大数据时代的到来是科学技术发展的必然趋势，非现场监管也是在新的时展下，监管部门实现更好、更高效监管的必然手段。新的监管模式给监管部门带来机遇的同时，必然要面临一系列的问题，本文就当前形势给出了完善非现场监管制度、加强数据质量、完善技术手段和加强人才队伍建设四点建议。非现场监管模式的推广与实践必然还是一个复杂、长远的过程，希望以上建议，能对相关监管部门有所用处。

参考文献: