大数据时代数据的特点精选(九篇)

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第1篇：大数据时代数据的特点范文

关键词：大数据时代；数字出版产业；发展趋势

中图分类号：G23 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）08-0026-02

随着互联网新科技的不断研发和应用，信息化进程日益加快，大量数据呈爆炸式增长，大数据时代应运而来。数字出版产业要持久发展就必须重视并顺应大数据带来的巨大变革，积极面对大数据带来的挑战。对大数据时代数字出版产业的发展趋势进行分析，有利于数字出版企业做好充分的准备，抓住发展机遇。

一、大数据时代的内涵和特点

（一）大数据时代的内涵

目前，大数据已经在全球范围内运用到社会生产生活的方方面面，各国对大数据的研究和应用也已经提上日程，大数据对经济增长和科技创新的重大作用正在显现，大数据时代已经到来[1]。

人们普遍认为，大数据是在一定时间内，无法用常规软件工具对其内容进行获取、管理和处理的数据集合。大数据用户可以利用其承载的信息进行决策优化，而这些用户既可以是政府机关、也可能是社会媒体或者商业运营者。

（二）大数据时代的特点

大数据的特点主要包括数量规模大、类型广泛、实时快速性和价值密度低四个方面。

大数据的数量规模来自于各运营系统的数据库，目前主要是互联网用户产生的大量内容，这些内容的规模正在日渐上涨，加上未来物联网中传感器生成的数据，人类社会的数据集成量将大大超出目前的计算程度[2]。

随着互联网应用的大范围普及，信息化带来的包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的数据类型众多。其中，日常生活中运用程度最高的视频、音乐、图片和定位等产生的半结构化和非结构化数据在3/4以上，这一数据在互联网技术不断提升的过程中将持续增长，而企业所产生的结构化数据所占比率较低。

大数据的产生是以数据流的形式，其速度之快对数据分析的技术要求非常高，以往的数据库技术难以对这些实时数据进行全面分析，这也导致了大数据价值的降低。

大数据在经过处理分析后，具有重大的决策价值。但目前由于技术的限制，可利用的有价值信息较少。

二、大数据时代数字出版产业的发展趋势

（一）利用大数据技术实现精准营销

目前数字出版行业的营销已经涉及微信、微博、电子邮箱等互联网新媒体手段，但其营销效果仍然难以达到预期目标，这就要求电子出版业对不同年龄、不同性别、不同工作甚至不同地区、不同时间段的读者的阅读偏好、心理预期及行为标准进行更加具体细致的分析和了解，并据此对出版内容和营销策略进行调整和更新。而大数据技术可以实现对大规模数据进行整合处理和研究分析，更加精准地掌握客户的需求规律[3]，从而更加精准地进行营销策划，保证在日趋激烈的竞争环境中占据有利位置。

（二）基于大数据的个性化选题策划

数字出版行业选题策划通常要经过信息采集、市场调查、目标客户群确立等诸多环节，不但浪费了大量的时间和成本，而且由于调研结果往往真实性、科学性和有效性不足，导致很多选题难以与读者的预期相一致。传统的根据编辑约稿和作者投稿来选题策划的形式已经难以满足读者要日益个性化和多样化的阅读需求[4]。

数字出版行业的选题策划只有把握读者的心理和需求，才能实现长远发展。因此，利用大数据实施精确化营销就显得尤为重要。在此基础上，数字出版行业的出版内容要根据读者的需求进行个性化选题策划，同时，要实现与各种新媒体渠道、交易平台以及读者的阅读终端的无障碍连接，以便利用大数据技术对客户的需求进行及时捕捉和分析。

（三）消费者对数字内容产品的付费意愿会大大提高

现阶段，我国网民对数字内容的下载及浏览主要是基于免费方面，数字内容的付费模式在我国仍然没有有效建立，这也是数字出版行业发展过程中的重要障碍之一，其关键原因是数字内容难以真正满足消费者的需求及支付体系的不健全。

数字出版行业在有效利用大数据进行消费者需求分析，并根据消费者的需求进行个性化服务后，要注重与消费者之间的感情维护和后续追踪反馈，切实将消费者的需求放在首位，消费者自然就会接受电子内容付费模式。同时，数字出版企业要不断优化完善数字内容支付系统，保证下载和支付途径简便易行，支付手段要随支付方式的发展及时进行添加变更，减少消费者的支付困扰。

（四）观念更新和人才储备是数字出版行业发展的关键

在大数据时代背景下，数字出版行业管理人员必须意识到大数据对产业战略发展的影响，大数据环境下，企业只有顺应潮流，积极转型才能长足发展，传统的企业发展模式已经难能与时展的需求相适应了[5]。

大数据技术带来的信息资源将成为企业最重要的资源之一，企业对数据内容的选题策划、广告投放、产品效果预测都离不开大数据技术的信息分析，大数据在数字出版行业决策中的作用将会越来越明显。

大数据技术使消费者需求得以分析和把握，底殖霭嫘幸档囊滴窳鞒唐笠底橹都会以读者的需求为中心进行设置和调整，以实现数字出版的效益最大化。

此外，大数据时代数字出版企业在实现对自有数据库的管理和与新媒体平台及支付渠道的无障碍对接过程中，对专业人才的需求量大幅度提升。因此，数字出版行业对集数据管理和分析、互联网运营以及市场营销能力于一体的综合性人才的储备和培养力度将不断增长。

（五）与互联网和大数据产业的合作力度加强

目前，数字出版行业尚不具备大数据应用技术和环境，要想在大数据时代保持长足发展，就要加强与互联网行业与大数据企业的合作[6]。

数字出版行业的销售和客户信息大都掌握在平台运营商和社交媒体的手里，受成本制约，很多数字出版企业都未建立自有数据库，对大量客户信息的采集和分析y度自然也非常大，而数字出版企业要面对大数据带来的挑战并抓住其提供的机遇，就必须对这些信息进行有效的利用，因此，数字出版商要拓宽与互联网和大数据企业的合作渠道，建立稳定长久的合作关系，为消费者提供更好的针对，促进数字出版行业在大数据时代的持续发展。

（六）以消费者需求为导向进行业务流程和企业组织结构调整

随着大数据技术的发展，数字出版产业的业务流程设计将以用户需求导向为核心。首先，数字出版行业业务流程将依靠大数据技术的支撑，更加清晰的了解消费者的需求，并及时满足消费者的需求。其次，大数据为数字出版行业提供的数据分析将大大超出传统市场调查统计数据的科学性和准确性，大数据提供的数据分析结果将成为数字出版行业整个业务流程的决策依据。此外，大数据技术的发展能够使数字出版行业业务流程平台的各个环节均与互联网有效连接，直接与读者进行线上互动、交流、合作实现数字内容的个性化服务。

数字出版产业业务流程向用户需求导向发展的过程中离不开与之适应的企业组织结构。因此，在大数据技术的不断发展过程中，数字出版企业的组织结构也要向消费者需求导向转变。首先，在大数据技术的支撑下，数字出版企业的数据分析部门的重要性将逐步显现出来，从单纯的成本部门向利润创造部门转变。其次，随着消费者对数字内容的付费意愿增强及利用大数据分析进行精准营销的推行，数字出版企业将对数字内容提供商有更加明确的定位，其业务将向数字内容提供聚集。此外，由于大数据的商业价值受时空变化的影响较大，数字出版企业原有的金字塔式层级组织结构已经不能适应大数据时代的发展，因此，必须建立能够及时满足消费者需求的弹性化网络式的组织结构。

三、结论

大数据时代是互联网技术发展的必然趋势，它必将带来全球性的技术变革，信息的传播速度将会更快，利用效率将会更高。它为商业发展带来前所未有的挑战和机遇，消费者的需求在这一时代背景下的受关注度空前提高，消费者具有了更多的选择权，掌握了更大的主动权，对个性化服务的要求更高，由此带来的市场供需关系的改变，对企业的产品设计和营销策略也提出了新的要求和挑战。

数字出版行业作为国家支持的新兴出版业态，要想充分利用和挖掘大数据技术带来的巨大发展机会和商业价值，就必须从战略高度上意识到大数据时代已经到来。大数据蕴涵着大量的信息，进行处理分析后的信息具有巨大作用。随大数据技术的不断发展和运用，数字出版行业必然向精准营销、个性化主题策划、读者对数字内容的付费意识增强和企业对专业化人才的需求量不断增加、与互联网企业和大数据企业的合作加强的趋势发展。因此，数字出版行业要从现在开始注重对数据的采集、整理、分析和运用，提高应对外界环境变化的能力，增强自身的竞争力，实现数字出版行业在大数据时代的持续发展。

参考文献：

[1] 孙玉玲.大数据时代数字出版产业的发展趋势[J].出版发行研究，2013，（4）：5-8.

[2] 陈尼佳.大数据时代数字出版发展趋势研究[J].现代商贸工业，2015，36（17）：12-13.

[3] 路晓鸽，李铭娜.大数据时代传统出版产业的转型思考[J].商业经济，2015，（5）：69-70，81.

[4] 肖镘洁.大数据时代数字出版产业发展趋势分析[J].黑龙江科学，2015，（19）：118-119.

第2篇：大数据时代数据的特点范文

［关键词］大数据　财务分析　信息共享　数据相关

大数据时代数据信息孤岛及数据壁垒等现象将逐步消失，数据资源将实现开放、共享的新格局。如何利用大数据提高财务分析质量，发挥财务决策参谋作用，帮助企业提高经济效益，实现价值最大化是财务人员转型即将面临的新问题。

一、传统财务分析存在的不足

（一）财务分析只关注财务数据，不关注业务指标。传统的财务分析主要集中在三张报表，就数据分析数据，强调数据之间的因果关系。虽然报表分析一定程度也能反映公司的盈利能力、偿债能力等，但财务报表数据只是定量分析，且跟会计政策的选择和会计人员的主观判断相关，尤其当业务部门和财务部门联系不密切时，财务人员无法掌握生产经营环节中的生产要素、成本费用以及经营管理风险等信息时，对业务层面的分析也仅停留在表面，不能对投资者或者经营者提供具有实际价值的改进建议。

（二）财务分析只重视短期效益，不关注长期战略目标。传统的财务分析只选择两三年的数据对比，通常是与上年同期比较、与年度预算比较。由于分析期间短，易造成管理层只顾眼前利益，不考虑长远目标。马歇尔曾在分析成本问题时引入了时间因素，他认为，在短期内成本有固定成本和可变成本之分，但从长期看，所有的成本都是可变的。因此，对战略目标执行情况进行评估时，需要选择更长的时间跨度分析。

（三）财务分析只关注自身发展，不关注外部环境的变化。传统的财务分析主要针对公司内部，个别延伸到行业分析。在竞争日益激烈的市场经济环境下，只关心行业指标远远不够，还要关心整个产业链的上下游变化。以钢铁行业为例，钢铁行业下游需求下降，整个钢铁行业都出现产能过剩的现象，如果财务不关注外部环境，那针对产能过剩提出的建议只是加快销售，在当前的宏观形势下，显然这个建议不切合实际。所以想做好财务分析，财务部门必须和业务部门通力合作，从外部数据中提取有价值的信息，为提高企业经济效益出谋划策。

二、大数据时代对财务分析的影响

（一）大数据时代能够提高财务分析的维度。大数据时代可以取得数据的来源非常多，不仅有内部业务数据，还有政策数据、经济数据等外部数据。数据的类型也多种多样，包括量化数据和非量化的数据。数据的开放性和数据资源的共享能够提高财务分析的维度，帮助财务人员多角度全面分析公司的经营情况和财务状况。

（二）大数据时代能够提高财务分析的深度。大数据时代更加关注数据间的关联关系，运用大数据技术对历年数据进行分析，通过对业务指标设定各种变量，根据变量之间的依随变化找寻与财务数据的关联关系，分析业务数据与财务数据之间的联动效应。

（三）大数据时代能够提高财务决策支持作用。大数据时代对企业决策所依据的信息完整性要求越来越高。企业在进行经济决策时，不仅要从自身角度考虑，更要从整个经济环境入手，引入外部数据源，进行多种数据的融合汇总，再运用大数据技术，从巨大的数据库中提炼出有价值的信息，在数据的分析和预测的基础上，帮助企业做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值。

三、如何利用大数据提高财务分析质量

（一）对历史数据进行深加工，挖掘数据间的关联。利用大数据的巨大数据源和数据处理能力，对企业成立以来的财务数据、业务数据以及行业数据进行加工整理，挖掘数据之间的关联关系，找出企业内部的增值作业和非增值作业。在考虑战略目标的前提下，帮助企业尽量减少或者避免那些带来较少经济效益甚至没有经济效益的非增值作业。

（二）打通业务到财务的信息通道，实现信息资源共享。建立全面的信息化系统，从业务前端开始采集数据，确保生产经营中各环节的数据信息，及时、完整、准确地传递到财务部门，实现企业业务流、信息流、资金流和价值流同步。让财务全面深度融入业务，充分发挥财务管理的价值分析和控制职能，实现企业资源的高效配置和运用。

（三）加强对业务指标的分析，找出业务管理的薄弱环节。业务是企业的核心，财务报表是企业各项业务活动数字化的表现。因此，财务分析不仅要分析财务指标，还要对指标背后的业务情况进行全面了解。财务必须要懂业务，从业务角度观察业务的变化对企业经营状况的影响，同时，对业务分析的结果要及时反馈给业务部门，做好业务工作的服务保障，帮助业务更好的提升。

第3篇：大数据时代数据的特点范文

“每一轮新技术革命的爆发都会对企业的管理模式和运营模式产生深刻的影响，新IT与企业管理创新的融合催生了新的业务模式。大数据正在重构企业智慧，推动企业转型升级。” 浪潮集团执行总裁王兴山在以“大数据重构企业智慧”为主题的浪潮2014新财年企业信息化战略会上指出，“我们身处在一个变革时代，需求和技术驱动着中国管理软件产业的快速发展。与此同时，国产化的春天也给管理软件产业带来了巨大的发展机遇。”

近年来，云计算、移动互联、社交网络、大数据等技术驱动着新IT时代的到来。新IT时代的企业信息化的一个典型的特点是以数据重构商业模式、服务与产品、经营理念。王兴山认为，大数据时代下企业信息化架构强调云计算、大数据、社交网络和移动应用，用新技术不断颠覆传统企业的运营模式，帮助企业实现差异化创新。

新财年浪潮企业信息化战略是发展2大平台软件、提升5大应用产品、深化10个优势行业、推动100家大企业云落地、聚合1000家合作伙伴，以新思维、新工具、新方法帮助企业用户用大数据重构企业智慧，推动企业转型升级。新战略主要包含以下5方面内容：发挥浪潮在技术方面的领先优势，加强平台研发投入，大力发展2大平台产品：企业云应用平台GSP+和大数据服务平台IOP，推动在新IT环境下的企业信息化建设；强化“引领高端”，面向管理创新和新IT融合需求，围绕管理会计、财务共享服务、电子采购、数据商业分析、移动应用5大热点领域，全面提升浪潮GS、HCM、CRM、BA、PS全线管理软件产品；坚持“专注行业”，推动在军工、建筑、制药、储备、快消品、装备制造、采掘、船舶、化工、交通10大优势行业的深度应用，实施100家企业数据整合业务，全面推动企业管理升级；基于浪潮第四代数据中心的平台，按照浪潮企业云落地路线图，大力发展企业托管云与大数据整合服务，同时发展以 CRM、SRM、HCM为重点的公有云服务，2014年推动100家企业云落地；进一步加强区域本地化建设，2014重点发展1000家合作伙伴，提升面向客户的本地化、专业化服务能力建设，做客户最信赖的伙伴。

大数据作为实现新IT与企业管理创新融合的关键技术，是重构企业智慧的灵魂。但王兴山指出，大数据重构企业智慧需要新的思维、工具、方法作为支撑。针对大数据时代企业信息化应用特性，浪潮全线管理软件产品将全面支持大数据时代的企业信息化架构。企业用户可以利用浪潮企业云平台（GSP+）重构传统应用，实现应用集成及与电商、社交平台对接；在浪潮BA基础上利用大数据平台实现数据整合，建立创新应用；再建立自主商城，借助社交商务实现全渠道协同。此外浪潮将打造成一个集商业分析平台、数据整合平台、数据采集与存储平台为一体的大数据平台，全面整合企业财务、ERP、HCM、CRM、OA等系统内部数据，以及电商、社交、宏观经济、上下游、互联网、物联网等外部大数据，从而帮助企业充分挖掘急速增长的内外部数据价值，发现和把握商机，最终实现企业内部的协同办公和产业链的业务协同，提升运营效率。

第4篇：大数据时代数据的特点范文

【关键词】大数据 信息处理 发展

1 大数据时代计算机信息处理技术

计算机信息处理技术主要包括了对信息数据的收集、存储、传播以及数据的保护等。

1.1 数据的收集及传播技术

计算机在进行数据处理之前，首先需要进行数据收集，当收集到有效的数据之后，才能对这些收集而来的大量数据进行各种操作。当数据工作收集工作完成后，就能够对这些数据进行归类、分析和整理，然后将整理之后的数据传播到网络中，通过网络来实现这些数据的价值。

1.2 信息的存储技术

大数据时代背景下，随着网络中各种视频、影像以及虚拟化等内容越来越多，数据容量的不断增加，对数据存储技术带来了巨大的挑战。在普通数据存储过程中，由于所涉及的储存数据量普遍较小，因此对计算机及网络的性能要求不高，普通计算机及网络均能满足这些数据的存储要求，然而大数据由于其数据量通常非常大，就要求更高的计算机性能及网络性能来保证存储效率。如果将普通数据存储技术应用到大数据的存储中，会造成大量的资源消耗，因此，需要结合大数据的特点，采用新的方法进行大数据存储，保证大数据信息的快捷、稳定存储。

1.3 信息安全技术

在大数据背景下，各种数据信息已经脱离了原来独立的形式而形成了相互关联的数据结构，但是受限于这种关联结构，其中的某个数据出现问题时，其它数据也会随之受到影响。对信息的安全管理也不在是建立在单个数据或者是单个数据的基础之上，而是需要同时对整个信息系统进行管理，这就为当前计算机信息处理技术带来了极大的发展机遇，同时也是其面临了巨大的挑战。当前计算机信息处理技术由于受到硬件性能的限制，还无法完全满足大数据安全管理工作的性能需求，但是这也为计算机网络的发展创造了条件。为了保证大数据信息的安全，就需要不断发展信息安全技术。首先，需要加强当前信息安全体系的建设，在加强安全体系建设的同时，还需要对技术管理人员进行新技术的培训，提高技术人员对新管理体系的适应能力和管理能力，确保新的安全体系的作用能够充分发挥，为大数据信息的安全提供保障；其次，需要加快大数据安全相关的技术研究工作，随着大数据时代数据结构及总体容量的变化，当前的信息安全技术难以对大数据进行全面的安全监测，应该全面加强新的信息安全技术的开发，通过技术的更新实现对大数据信息的全面监测，全方位保障数据的安全；最后，在新的安全技术出现之前，大数据的存储管理容易造成数据的泄露，同时，由于当前监测方式无法对数据进行全面监测，还容易导致数据存在一定的安全隐患，因此，在当前技术条件下，可以将重点数据信息作为监测的首要对象，通过确保重要信息的安全来保障整体信息的安全性。在当前技术条件下，这是行之有效的办法。

2 大数据时代计算机信息处理技术面临的挑战与重要机遇

大数据时代的来临，带来了许多新的问题，这为计算机信息处理技术带来了极大的挑战，同时由于数据处理的要求促使人们加快新技术的研发，这也为计算机信息处理技术带来了新的发展机遇。由于大数据在数据容量及结构上面的变化，利用当前的计算机信息处理技术来对大数据进行管理，还面临着较大的问题，计算机软件在运行过程中，依然会遭受到来自互联网的病毒恶意攻击的问题，同时由于其复杂的数据结构，在进行存储和使用的过程中，由于涉及的操作环节较多，容易造成数据的泄露，另外，大数据技术本身也可能成为黑客的一种攻击手段。针对上述的一系列问题，目前的计算机信息处理技术还无法实现全面解决。大数据的出现对计算机信息处理技术提出了新的要求，人们为了提高对大数据的处理性能以及加强对其的安全保证，需要根据其具体需求对新的计算机信息处理技术进行研发和创新，使计算机在进行信息处理的过程中，实现对当前互联网环境进行全面的监控和判断，以实现对大数据的全面监控并实现对来自网络的恶意攻击的防御，保证大数据的安全。

3 大数据时代计算机信息处理技术的发展方向

大数据通常具有容量大、结构复杂等特点，相对于传统数据独立的形式，大数据中各种数据之间形成了相互关联的结构，这些特点使得现有计算机信息处理技术难以进行有效处理。当前计算机网络通常都是以硬件为基础进行构建的，这种架构方式存在一定的局限性，网络的性能会在较大程度上受到计算机性能的限制。因此，需要探索新的计算机网络结构，以满足大数据处理的网络需求。未来的网络首先需要建立开放式的网络传输结构，这样才能将网络的信息与计算机硬件分离开来，然后通过对网络架构进行定义并使用相关的网络软件使网络技术向更高的方向发展。

随着大数据处理时代的到来，计算机与计算机网络逐渐融合在一起，形成了一种新的计算机网络结构，这种新结构的出现对大数据技术的发展具有重要意义。它不但颠覆了传统的计算机信息处理技术及网络，同时也为推动计算机处理技术的不断发展建立了坚实的基础；另外，很多计算机信息处理技术的研发和应用已经不再局限于单一形式进行，而是通过网络，将许多小型的公司进行联合，共同进行新技术的研发。

4 结论

随着大数据处理时代的到来，对计算机信息处理技术提出了新的要求。为了满足这一要求，人们会对计算机信息处理技术以及硬件技术进行不断研究和更新，促进计算机信息处理技术的快速发展。相信在不久的未来，计算机信息处理技术会发展会推动现代社会的不断进步和发展。

参考文献

[1]吕敬全."大数据"时代背景下计算机信息处理技术分析[J].信息与电脑，2013，（6）：126-127.

[2]庄晏冬.智能信息处理技术应用与发展[J].黑龙江科技信息，2011，（27）：46.

[3]艾伯特・拉斯洛，巴拉巴西著，马慧译.爆发：大数据时代预见未来的新思维[M].中国人民大学出版社，2012.

第5篇：大数据时代数据的特点范文

一、大数据

大数据自身是一个相对抽象的概念，目前对与大数据并没有一个统一概念。一个研究大数据的机构给了大数据一个定义，经过特定的处理方法，使的数据更加具有决策力，并且在流程上得到了进一步优化的高效信息资源。

目前大数据具有以下特点：（1）海量化是大数据的一个关键数据，虽然在学术上，大数据并没有一个明确的定义，但是在通常情况下，大数据与其它存储单位相比要高上一个等级。（2）高速性，这是大数据的一个关键特征，通信技术的飞速发展，使数据的接收和发送都能够在短时间内完成，保证了信息的传递的高速性，很好的避免了信息传递时延所带来的危害。（3）多样化，在现代数据信息领域的飞速发展，数据可以通过不同的形态表示，这一方面丰富数据的内容，另一方面也丰富了数据的形式。现代数据具体分为以下两个方面：①非结构化数据。②结构化数据。非结构化数据中的内容会随着互联网数据的变化和技术手段的改变而发生改变，其主要是通过人与机器、人与人以及机器与机器之间的相互交流而形成的数据。结构化数据，主要指的是通过正常交易而形成的数据，在处理结构化数据上需要依据特定的程序进行，最终实现对数据的存储与记录。

二、大数据影响管理决策环境

目前，随着大数据内容的飞速发展，数据量的提升速度十分明显。已经从传统的TB级别升级到了ZB级别，存储量得到了飞速发展。由此可见，在大数据时代下，数据存储量呈明显上升趋势。以及相关统计数据显示，目前全球接入互联网终端的设备已经超过了150亿台，并且互联网数据每年还都在以飞快的速增长着。随着互联网中数据的日益攀升，目前我国已经处于大数据时代，在该背景下，企业管理决策必须要对市场中所涉及到的所有数据加以分析，并对其进行整理，然后再加以利用，从而企业的发展奠定强有力的支持。在信息技术高速发展的今天，大数据将会对企业运行过程中所应用信息的收集，决策的制定，以及最终的选择都会造成一定影响，这种影响也将会对企业中管理者的行为造成影响。目前的研究现状表明，目前我国多数企业在发展过程中都都对数据驱动进行了应用，而对企业的运行现况进行分析可以发现，应用数据对企业进行驱动，取得了不错的效果，尤其是可以改善企业的财务状况，从而促进了企业的发展。

企业运行中通过应用数据，加快企业发展。目前，大数据已经成为了现代企业发展过程中应用一项关键内容。但是，目前我国企业对大数据的应用还处于初级阶段还存在许多不足之处，许多企业在面对大数据所带来的机遇还抱有观望态度。企业在发展过程中，对大数据进行合理分析，通过分析产生良好的决策内容，为企业的决策予以支持，由此可见，大数据可以为企业提供良好的发展环境。

三、大数据影响管理决策参与者

1.数据分析师

在数据的支持下，数据分析师在具体工作中可以通过统计分析和分布式处理等手段对企业运行过程中所应用的手段以及业务操作过程中所涉及到的多项内容进行整合，通过简单的方式将信息传递给决策者，并通过数据为企业创造出大量的服务型人才，促进企业的快速发展。但是从我国企业的实际情况来看，数据分析师型人才短缺，需要经过多年的培养，而大数据正好为培养数据分析师提供了有利的支持。

2.管理决策者职能的转变

长期以来，大数据内容的变化主要依靠经验，以及相关工作人员的知识储备提高管理能力，过去被管理者所应用的直觉判断将会逐渐被精准的数据分析所代替，这一现象也就导致了决策主体在企业运行过程的职能发生了转变。企业内部的高层管理者合理分析企业的实际情况，同时传统企业在运营过程中所生成的数据在具体应用过程中会呈现出不全面等特点，因此企业管理者需要对自身多年的工作经验进行总结，完成对管理内容的准确分析与判断，从而完成最终的决策。在大数据时代背景下，可以在分析数据的基础上，基于实际情况对问题进行思考，结合管理者的工作经验，提高决策的准确性。对于企业中的员工和一般管理者，大数据可以使其在决策信息内容的获取上变得更加方便，从而使企业管理者的决策水平和决策能力都得到提高，企业中所涉及到的决策内容更加倾向员工。在电子科技水平高速发展的今天，电子信息技术的飞速发展使得各个领域中的许多内容都发生了融合，不同产业之间的界限变得更加模糊，社会决策得到了快速发展。在该情况下，多元化环境内容变得更为明显，决策来源变得更加丰富，并且有着逐步扩大的俄趋势，企业在发展中，全员管理决策方式已经得到了关注，并且正在普及中。

四、大数据影响管理决策组织

在大数据背景下，企业中的决策参与者的角色都发生了较大变化，企业的中的决策权重将会得到重新分配，这势必会对企业的决策文化和组织结构造成影响。

1.企业管理决策文化

大数据对我国企业的管理决策文化有着巨大的影响。在大数据时代下，关键的并不是我们想的内容，而是我们知道哪些内容。企业在发展过程中，利用大数据进行相应的据测，第一要对思维模式进行合理转变，当企业有重大决策时，先收集数据，然后对收集到的数据进行分析，最后在进行决策，在数据的影响下，企业中管理者的思维也会发生变化，企业中的员工对大数据进行合理应用，据测执行能力也会得到进一步提升。第一，企业管理者的在驱动决策过程中要对大数据进行合理应用，在庞大数据的支持下，做出合理的决策，分析是一个漫长的过程，企业中的员工对一线数据的分析结果进行应用，利用合理的分析结果推翻企业高层领导的直觉判断，这将使现代企业在发展过程中，决策文化发生重大改变。第二，基于决策知识和决策认识的收集、创造、共享和激励制度，构建具有学习性质的企业文化，从而提高大数据环境下，企业中所有人员的决策水平，培养基大数据的企业制度和文化，这也是大数据环境下的客观要求。

2.企业管理决策组织

企业决策组织的两项关键因素是分散决策和集中决策的决策权分配和决策选择。从分散决策和集中决策对问题进行分析，通过合理的方式，对可预测的对企业影响较小的环境进行组织，可以很好的构成集中分层决策结构，而对于无法预知的环境以及企业在运行过程中所需要面对的特殊环境，采取分散式决策则更加有效。动态变化环境下，分散决策结构更为重要。目前，IT技术已经被作为一种合理的手段，提升企业处理数据的综合能力。除此之外，企业组织机构在一定程度上还会受到知识转移、知识分布、等综合因素的影响，如果知识高层领导的分布为集中式，在决策结构上则应当采用集中决策，如果知识的分布为分散式，则采用分散决策结构，加快企业的发展脚步。

大数据环境使决策变得更加复杂，企业的决策要想有效，就必须具时效性，并且要规范决策知识的分布。目前，从决策的分配状况来看，我国大多数企业在具体运营过程中效率不高的关键原因就是决策权和人员不匹配。从理论上来说，随着企业员工掌握信息量的增加，对应的决策权利也越大，因此知识与权利也就具有更好的匹配度，企业中所涉及到的各项指标也就越好。在电子科技高速发展背景下，“金字塔”结构类型的企业管理模式逐渐权利分散化和企业管理网络化所代替，这也体现了人本管理。大数据时代下，企业中的普通员工具备了决策的权利，企业在发展中扁平化管理趋势变得更加明显，也是未来企业管理模式的主要发展方向。对大数据环境对企业管理结构造成的影响的分析，应当在有效利用数据的基础下进行，这也是大数据背景下，企业需要创新的一项重要内容。

第6篇：大数据时代数据的特点范文

同有飞骥科技股份有限公司（以下简称“同有科技”）专注存储三十年，始终走在技术前沿，在大数据时代成功转型为大数据存储架构提供商，凭借深厚的技术积累和行业经验，重新定义DT时代存储。

数据改变未来

数据是国家基础性战略资源，拥有数据就是拥有价值。在政府、科研院所、金融、社保、医疗卫生、教育、能源、制造、大型连锁商业企业、大型物流企业、广电、互联网等行业，数据业务呈现出前所未有的繁荣，相应地也对存储系统提出了多样化需求。卫星导航、气象计算、生物计算、行为预测、人脸识别、商业智能、虚拟现实等大数据应用层出不穷，人们对于“数据智能化”的需求也越发强烈。DT时代的数据中心规模变得越来越庞大，业务应用处理愈发繁复，需要底层设备感知应用，智能调配，高效响应的需求渐成业界主流。因此，数据中心现代化已成为必然选择，数据存储成为顺应信息时代变革须解决的首要问题。同有科技坚持立足传统、打破传统，让数据改变未来。

传统的数据中心一般按照基础设施层、信息资源层、应用支撑层和应用层四层进行规划设计和部署。在这种方式下，数据中心面临来自业务应用的诸多挑战：总体落后、灵活性差、资源调配能力低、自动化管理程度低、缺乏改造规划、人员培养难。DT时代数据中心，伴随着业务应用模式的革命性变化，必然对数据中心有新的要求：感知化、智能化、高效化、模块化、虚拟化、高可靠、高冗余、绿色节能。

经过多年的技术研发积累，同有科技凭借对市场的判断和对行业用户应用的需求，开发设计出一系列智能高效存储系统和解决方案，满足DT时代云计算、物联网、移动互联、社交网络等更新应用的不同需求。同有科技拥有全闪存、多控虚拟化、分布式集群等核心技术，为各行业云中心、大数据平台提供信息系统核心基础架构。

同有科技云计算时代数据中心解决方案通过多控存储平台，存储虚拟化、存储双活和远程容灾等技术，实现多站点间数据资源的共享和动态调度，帮助用户构建跨区域的云数据中心。

同有科技努力为推动大数据产业持续健康发展，实施国家大数据战略，实现我国从数据大国向数据强国转型做出贡献。

应用定义存储

在传统的IT时代，无论是厂商、渠道还是用户，对于应用都没有进行明确、精准的定义和分析。在面对存储时，无论是强调极高的性能、极大的弹性，还是提起极强的可靠性、易用性等，都仍然停留在以产品为中心的阶段。然而，在DT时代，应用的特点、方式、规模等都发生了翻天覆地的变化，以产品为中心的思路已经不能满足时展与用户需求，以应用为中心的存储变革迫在眉睫。

在大数据存储创新道路上，同有科技有清晰明确的价值主张，与众不同的产品理念。同有科技认为，应用为王，应用是存储需求的起点、核心和终点，大数据时代的应用需要被量化、计划并进行规划。同有科技把握应用规律和需求，并将感知、智能、高效融入到新产品和新解决方案中，这正是同有科技先进的创新之处。

同有科技在集中存储的基础上，持续优化技术细节，同时打破传统需求局限，以用户的业务需求和发展为中心，开发出一系列具备按需交付、可定制、自动化的大数据存储系统。

现今用户要求存储设备的需求大都具有感知、智能、高效的特性，正如同有科技对产品的追求一样。感知引擎使得应用在桌面端的展示、在服务器端的运行、在网络链路上的传输、在控制器上的负载变化能被自动感知。智能引擎为不同类型、不同级别、不同规模的应用，提供自动化、定制的IO控制器资源、带宽资源、空间资源、安全资源，彻底实现传统计算和存储的解放，成就按需交付的数据中心。

基于多年的专业经验积累，同有科技建立了一套专业的存储生产力方法论，深刻剖析用户业务实质并加以量化，高效发挥存储的效能，为用户建立弹性、高效率、高收益的存储系统。

基于同有科技完善的数据存储和数据保护产品，结合数据中心应用系统和数据存储需求，同有科技推出一系列贴合应用的解决方案，覆盖云数据中心中数据库、服务器虚拟化、高性能计算、大数据分析等业务需求，能满足不同应用系统对存储系统高性能、高可靠、大容量等需求，建设应对不同业务、不同等级的数据存储、备份、容灾完善的数据业务系统。

其中，支撑云计算平台的云基础架构解决方案，通过与Openstack等云管理平美结合，按照客户的特定需求和应用场景提供不同应用所需的存储资源，实现网络环境下的计算资源、存储资源和数据资源的有效共享。同时，可实现云数据中心建设目标，提供大数据分析基础架构。

我国发展大数据拥有丰富的社会数据资源和巨大的潜在应用优势。从国家战略、人民需要、市场需求考虑，大数据广泛服务各行各业，从而促进各产业的融合发展，利用大数据培育发展制造业新业态。针对大数据应用，同有科技的存储产品可与Hadoop等大数据分析平台结合，有效解决海量数据存档、数据加工处理、业务数据挖掘分析等业务难题，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。

随着全球企业IT向DT转变，闪存的利用得到了更大的重视。为了满足密集处理型业务极致性能需求，针对频繁交易的核心数据库系统，同有科技提供了一系列闪存解决方案，能够消除存储瓶颈并始终如一地提供微秒级的响应速度，和250万的IOPS数据交互能力，从而帮助客户大幅提高关键业务应用程序的性能。

助力企业转型

当今世界，新一轮科技革命和产业变革正在兴起，信息产业格局面临巨大变革。在大数据的推动下，我国面临加快发展重大机遇。抓住机遇，就能成就稻萸抗。同有科技凭借大数据应用的创新技术、完善的产品和解决方案以及覆盖全国的营销服务网络，为多个国家级机构数据安全保驾护航。

为帮助企业转型，同有科技以软件定义为基础、贴近应用为核心、满足客户需求为方向，打造有竞争力的产品和服务体系，已经服务政府、科研院所、金融、交通 、医疗、教育、能源等多个行业用户。

在保证产品品质的前提下，同有科技提出独特的服务理念，从用户的应用出发，为用户打造全方位的顾问式服务。

在需求调研和方案设计阶段，同有科技深入了解用户业务特点和数据类型，与业务人员进行深入沟通，一起确定需求，再根据多年的行业经验，为用户打造最贴近应用的解决方案。

在实施阶段，协助用户把控全局风险点，根据系统运行状态优化实施方案，以达到最优的效果。

第7篇：大数据时代数据的特点范文

【关键词】大数据时代 初中教学 信息技术

【中图分类号】G633.67 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2016）32-0135-01

21世纪用信息引领当代生活，无论是社会团体还是个人都需要熟练掌握并运用信息技术。网络化已经成为各大产业的代名词，与人们生产生活紧密相连，网络电话、智能小区、网上银行等信息产业层出不穷，近几年特别呼吁建立数字化城市、数字化地球。这些都使人们看到：不掌握先进的信息技能，将难以立足信息社会。

1.大数据时代的特点

1.1数据快速增长

大数据时代最显著的特点无疑就是数据的飞速增长，以谷歌公司为代表，谷歌公司无时无刻都需要处理大量的数据，其数据总量超过了24PB。24PB有多大呢？24PB相当于104.8万多个GB，与美国国家图书馆所有的纸质出版物的数据量相比，谷歌公司每天处理的数据量是它的上千倍。由此可见，大数据时代数据的增长量十分惊人。南加利福尼亚大学安嫩伯格通信学院的马丁・希尔伯特曾经做了一项研究，该研究显示全球数据储存量在2007年就已经超过了300EB，把这个数据换算成GB就是3000亿个GB，所有的数据中有高达93%的数据为数字数据，并且随着时代的发展，数字数据还将会持续增长。

1.2带动互联网与行业发展的融合

大数据时代带动互联网与行业发展的融合，各行各业都以此作为新的商机，借助其发展寻求经济新的增长点和创新点，当然我们的教育行业也不例外，要知道大数据本身就与信息技术紧密相连，信息技术借助大数据的发展，可以丰富教学手段，不断推动素质教育的改革和创新。

2.初中信息技术教学问题

现代社会的进步与发展已经与信息技术紧密相连，信息技术成为最先进的社会生产力，并且还在不断的更新，不断地发展进步。而当代的初中生是祖国未来的希望，是民族发展的栋梁，所以必须要充分掌握和运用信息技术知识和技能，基于此，教育部门一定要及时更新和补充信息技术课程教材，可以让学生与时俱进的了解世界信息技术发展的信息，培养自身适应社会发展潮流的能力。但执行的结果却差强人意，很多初中使用的信息技术教材还是一成不变，不但没与科技发展接轨，更没有加强与大数据、云计算等前沿科学的联系，无法提供给学生有用的资源，不利于教学的发展。

3.基于大数据的初中信息技术教学策略

3.1 形成信息化的教学观念

传统的教学模式通常是一师多生，无法完成理想中的因材施教，更加无法去了解每一位学生的原有基础，做到逐一指导。在翻转课堂、MOOC课程以及微课堂的背景下，需要逐步优化教学观念，形成了一对一的人性化教学理念。通过 “人机一对一”教学模式，促使学生精力集中，状态饱满。同时，通过学习信息化管理平台，师生进行一对一的沟通交流，不断强化学生的学习质量，从而表现出大数据时代下教学模式的发展趋势。

2.2 耐心辅导，培养学生的自信心和兴趣感

学生在上机过程中出现问题是无法避免的，当然，问题的深浅度不一，初中生正值青春期，心里是比较敏感和脆弱的，一旦很难理解学习内容，就会失去兴趣和信心，反之，如果对学习内容得心应手，就会倍增信心，兴趣也就回来了。站在教师的角度思考，就是要耐心聆听学生提出的每一个问题，做到具体情况具体分析，并加以延伸，必要的时候要进行实际演示操作，使课堂氛围活跃起来。

2.3 分层次教学

截止到现在，我们国家对于计算机的使用情况，已经处于普及状态，很多学生的家庭都有进行安装，但是，也有一部分同学因为某种原因，没有接触过，这两种情况的出现，不利于初中的信息技术课程的学。基础扎实的学生会因为讲课进度慢和乏味，逐渐失去原有的兴趣，无基础的学生会因为跟不上课程进度而失去学习的信心。所以，开展教学的时候，需要采用分层次教学法。教授新内容之前，需要进行相应的测试，对于基础较差的学生，需要按部就班的按教材学习，从易到难的操作计算机;对于那些已经熟练掌握教材上所要求内容的学生，只要做好本节课的随堂练习，就可以安排一些课外延伸任务，激发他们的学习兴趣;实践证明，这种做法提高了他们学习的积极性，在掌握新知识的同时，也提高了学生获取信息和处理信息的能力。

2.4利用FLASH动画创作教学

以弹球自由落体运动的Flas制作为例，笔者在教学实践中发现，虽然学生早在运动规律教学中已经掌握了运动轨迹的相关知识，但当学生借助Flash软件亲手实现弹球自由落体运动的时候，部分学生仍不会运用基本的运动规律，将弹球自由落体运动的Flas制作简单地处理成小球匀速下落后停止运动。这不是Flash制作水平的问题，而是动画思维缺失的问题。这就需要教师不断地启发和引导，提高学生的形象思维、抽象思维、灵感思维、假定性思维能力。

综上所述，我们进行学校教育的教师团队，一定要深入分析了解大数据时代的信息产物，认真总结存在的不足，从中吸取经验，做到从理论到实践应用的转化，尽可能运用好大数据技术，对学校现有的教学模式进行改革，发扬教学的多元化理论，不断提高教学的有效性。

参考文献：

[1]靖天中.《中小学信息技术课常见的误区》人民教育出版社网站.

第8篇：大数据时代数据的特点范文

安全管理是煤矿管理工作中的核心，对煤矿的安全生产与运营有着至关重要的作用。传统的安全管理模式虽然取得了一定的成效，但仍有诸多不足之处，大数据的出现对这些不足有良好的矫正作用。文章首先概述了大数据的概念以及意义，然后就如何在煤矿安全管理中应用大数据提出了几点建议，包括转变管理思维、落实重点管理、强化事故分析等。

关键词：

煤矿；大数据；安全管理

0引言

安全工作是煤矿所有工作中的重中之重，它渗透于煤矿生产、加工、销售等各个环节，如何有效增强煤矿的安全管理，是提升煤矿综合管理水平，促进煤矿长远发展的重要保证。信息时代的到来对煤矿生产管理带来了许多机遇与挑战，不少煤矿已经投入信息化建设之中，并未安全管理积累了海量的数据，如监测数据等。由于分析工具的不完善，这些数据并没有得到充分地开发利用，因而其价值也并未完全实现。大数据的出现对解决此一问题提供了很好的契机，笔者从此出发，就大数据助力煤矿安全管理做了相应的研究。

1大数据的概述

大数据是信息技术发展到一个新阶段的产物，它最早由美国数据科学家提出，后经由麦肯锡研究院发表的研究报告而盛行全球。大数据，顾名思义，以“大”为特征，它强调数据的海量性，数据规模甚至了超过了传统数据库软件的工作能力范围，不得不依托于云计算来处理。总而言之，大数据有以下五个重要表征：体量大、类别多、速度快、真实性高以及价值密度低[1]。大数据是大数据时代的信息处理技术，它以云计算为基础，将大量结构化、半结构化乃至非结构化的数据分布到不同计算机构成的信息资源池中，从而获得分析与预测的结果。大数据相比于传统的信息处理技术而言，它有着多重价值。首先，大数据以海量的数据为基础，这符合当前信息时代数据爆炸的现状，是应对时展的必然产物；其次，大数据强调速度与价值，它能在最短的时间内对数据进行分析处理，从而在无数的数据中挑选出最有价值的部分，也就是说大数据的洞察力是其存在的客观依据；最后，大数据与云计算是不可分割的整体，随着信息时代的深入发展，它们已在全球范围内引发了一场商业与技术的双重变革，大数据正是大数据时代不可或缺的重要工具。

2大数据应用于煤矿安全管理中的策略研究

安全问题长期以来是制约我国煤矿发展的老大难问题，尽管2014年我国的煤炭百万吨死亡人数比率已经下降到0.255，但相比于其他产煤大国如美国、澳大利亚等，仍然有不小的差距[2]。大数据的出现为煤矿加强安全管理提供了一个窗口和契机，并且煤矿数据本身也存在着体量大、变化快、价值密度低等大数据的特点，因而，将大数据应用于煤矿安全管理之中是必然之举。

2.1强化技术认知，转变管理思维

信息化建设是煤矿为应对时展而采取的改革举措，经过多年的努力，已取得初步成效，并诞生了大量的数据，诸如矿山地质数据、矿图数据、环境监测数、视频监控数据等，这些数据分结构化数据与非结构化数据两种，其中非结构数据占绝对主体。管理者必须转变过往的管理思维，由抽样分析转变为全样本数据分析。大数据以分析煤矿结构化以及非结构化的全体数据为工作内容，它相比于抽样分析而言，尽管在数据的精确性上有所不如，但全面性大为增强，不仅如此，大数据还能发掘不同数据之间的关联性，并有效地捕捉传统分析工具中容易忽视的细节，从而逐步降低煤矿安全管理中的人为性错误。

2.2落实重点管理，做到实时监测

煤矿安全管理是一个系统性的工程，它包含很多层面的内容，如安全作业制定的制定、矿工安全作业的培训等等。面对如此复杂的管理内容，管理者要善于把握重点，如此才能做到高效管理，提升煤矿的安全水平。目前，随着煤炭事业的不断发展与转型，煤矿机械化与自动化程度与日俱增，甚至可以说，矿山设备能否安全运行对煤矿的安全生产起到了决定性的作用。在传统的管理模式中，通常是在设备出了问题之后再进行检修，这不仅耽误了煤炭的生产，还会给煤矿工人带来安全风险。大数据则为化解此一难题提供了很好的契机，管理者可以在重点矿山设备如矿井通风机上安装遥感器，记录并收集诸如风速、振幅等数据信息，通过大数据对所有数据进行分析和对比，及时将异常现象呈现出来，从而尽早安排工作人员在故障发生之前就进行相应的检修，降低设备损失，提升安全性能。

2.3强化事故分析，做好预先防范

安全事故是煤矿开采中难以避免的现象，同时也是煤矿安全管理过程中所极力防范的现象。尽管，我国每年由于煤矿事故而死亡的人数已由2002年的7000余人将至2014年的931人，但我国仍然是矿难死亡人数的主要国家之一，采矿事业仍然未脱去高危行业的帽子。事故分析是安全管理的重要内容，它能够通过事故发生原因的追溯、相关责任人的惩办来起到安全教育的作用。但这种分析仍然是浮于表面的，它对安全管理的效用也十分有限。大数据的出现为事故分析提供了一个新的视角，它能够从数据分析的角度来重新找寻事故发生的规律、模式，从而为煤矿采取针对性的防范措施提供可靠的建议。就以瓦斯事故爆炸而言，传统的事故原因分析大都从火源、甲烷浓度以及设备、管理等要素入手，缺乏全面性与细致性，有时候得出的结论也缺乏说服力。大数据则会全面收集瓦斯爆炸区域的所有数据，包括空气参数、抽采参数等等，进而分析与推测，并形成相应的结论。这种事故分析方式更具科学性，对未来的安全管理工作也更具指导性，是煤矿做好事故预先防范的基础。

3结语

大数据时代的到来为各行各业的安全管理带来了不小的机遇，煤矿事业也不例外。大数据在数据的收集、处理、分析上更具全面性，对于煤矿的安全管理也更为有效。因此，煤矿管理层应该从将大数据应用于煤矿的日常管理之中，从管理思维、管理重点以及事故分析三个层次做好相应的工作。

作者：刘宝庆 王猛 单位：枣庄矿业集团田陈煤矿

参考文献：

第9篇：大数据时代数据的特点范文

大数据指的是由于数量巨大、一时无法通过当前所常用的软件工具，进行有效获取、整理以及分析处理，而为社会经济活动提供决策贡献的数据信息。大数据的最大特点在于它的大，能够称之为大数据的数据量是极为庞大的，在以往的时代数据存储所使用的单位最大的是TB（即1024GB），而现在已经发展到了ZB（即1024EB），预计在2020年，全球的数据量将会超过40ZB。另外，当前数据的类型较为多样，不仅包括文字、图片和网页，还包含地理位置、视频等形式；且当前数据的产生、获得和传输的速度非常快，具有很强的时效性；同样，大数据中也蕴含着巨大的价值，通过数据挖掘和分析可以从中得到对企业来说具有重要意义的信息，有效地加以利用后，将会为企业赢得非常高的回报和收益。因此，大数据时代为企业的经营管理和决策带来了全新的机遇。

2大数据时代下企业管理模式创新中存在的问题

2.1企业管理者对大数据的关注度较低

就当前我国大数据时代下企业管理模式创新的过程中存在企业管理者对大数据关注度较低的问题，其主要表现在：

第一，在企业管理者对大数据的关注点存在偏差。当前我国企业管理者在实施企业内部管理创新的过程中，对大数据的关注点在于如何从大数据中获得企业发展新契机，忽略了大数据为企业自身发展管理效率和管理质量带来的好处。

第二，企业管理者对大数据的关注点在于对企业竞争信息的获取和市场竞争趋势信息的获取，而对大数据的市场发展信息、客户管理信息、员工管理信息等重视程度明显不足。

2.2大数据缺乏安全性建设保障

大数据缺乏安全性建设是目前我国企业管理模式创新中普遍存在的一个问题，其主要表现在：

第一，企业在大数据环境下积极实施企业管理模式创新，对企业的运行数据、财务信息、客户信息等实施大数据管理。但是，对相关信息储藏、管理、传递方面的安全性侧重性明显不足，进而导致客户信息丢失，企业信息丢失等问题，严重制约企业的发展。

第二，大数据时代下我国整体信息技术得到了提升，而不法分子利用法律漏洞和企业管理漏洞实现企业大数据入侵，获取企业内部财务信息，对企业的发展造成了经济损失，严重制约了企业的发展，而这正反映了我国企业在大数据时代下管理模式创新中缺乏安全性建设的问题。

2.3大数据人才缺乏专业性

人才建设是企业管理创新的核心，也是保障企业管理创新开展的关键。但是，当前我国企业对大数据时代下管理模式创新中人才严重缺乏专业性[5]。

首先，在人才引进机制上企业并没有设定标准专门吸纳大数据管理人才，而是采用传统人才招聘标准实施人才的引进。

其次，在人才在岗培训中也没有增加对大数据管理人才的培养，企业内部人才对大数据的理论知识掌握程度不足，只能依靠在实践经验中摸爬滚打而实现内部管理模式创新，严重拉慢了企业管理模式创新的进度，制约了企业的发展。

3大数据时代对于企业管理创新的措施

3.1将数据作为决策以及运营的基础

当前时期，企业传统收集数据的平台在保持正常运转的状态下，积极探求创新性数据管理平台创建工作。实际上，企业面对社交网络中的图像、微博、视频等信息开创建设一种新型的非结构化信息为标准的数据平台。企业数据信息的收集应从搜索范围、搜索深度上下功夫，运用收集到的数据进行剖析得出企业声誉度的建立以及营销方案的设计，全方位推进企业发展。企业管理者面对数据管理工作应从监控方面入手，应注重产品信息展示的时效性，产品服务信息要第一时间被消费者知晓，使得数据管理工作能够落到实处。企业管理模式中首创精神的体现，应表现为在非结构化数据方面实现和产品、服务的无缝对接，并在服务、销售过程中重新收集相关数据，及时更新完善数据库。

根据数据进行决策的制定，具體应在社交网站和微博中非结构性数据，通常以文章形式为展现方式，使产品让消费者得以熟悉，不断提升企业的名誉度。将数据通过科学性处理，了解企业在社会中的声誉特点，确定消费者心中对于企业的判别度，以此为基准来推进市场跟踪和市场分析工作，企业管理模式以此为依据进行适应性改变。

3.2重视数据管理岗位从业者的专业性培养

大数据时代背景下，将以更高的标准要求企业管理工作。企业管理模式面对不断的改进，依托高端管理人才在企业管理方面做出的实践性努力。数据技术岗位从业者在此项工作中尤为重要，其岗位工作决定了数据处理的准确性和科学性。数据处理从业人员，应从基础知识中熟知市场营销专业相关内容、信息技术相关内容，还需要能够独立处理数据以及信息实践操作的能力。这种集聚理论性以及实践性知识为一身的专业从业者，才能适应大数据时代的企业管理工作。从数据中发现企业以及社会的联动效应，将数据只用作于数据信息的开发环节。企业应成立专门数据处理机构，让员工意识到数据信息在企业日常工作中的重要性。企业在招聘数据管理岗位从业者时，应注重相关理论知识以及实践操作能力，应对该岗位从业人员进行定期以及不定期知识的更新培训，帮助其掌握最新数据信息相关理论以及操作经验。

3.3企业网络建立过程中保障科学性

企业网络是否具有科学性能够促使数据发挥更大的作用。企业产业链中包含的供应商、客户、内部管理机构、企业合作对象、员工等方面，从关系建立过程中形成具备企业自身特点的数据信息库，有利于在企业发展中获取有效信息，能够推进企业管理工作实现创新。当前企业管理工作应摒弃只注重产品本身（产品营销、成本因素、产品信息），更多的努力应放在企业服务的提升方面。企业管理模式创新应注重产品自身、服务标准、企业人员信息采取层次化的方式进行加工，使企业信息网络实现不断完善。

3.4建立高效的企业信息网络

在大数据时代，企业不再依靠以产品为核心，注重产品、营销和成本信息的管理模式，而是将企业服务和服务质量作为重点.首先构建一个企业数据信息网络，将企业的产品、成员和服务等各方面的数据信息纳入其中，并进行加工处理，以便更好地进行企业内部管理；其次，将企业生产经营的上下游节点企业、合作伙伴、客户等成员的数据信息录入企业信息数据库，然后将企业内外部的数据信息进行相关性的分析和研究，并通过这些有機联系，形成一个完整的、带有自身特色的企业信息网络，为企业在大数据时代的发展和管理创新提供强大的信息支撑。