大数据时代的概念精选(九篇)
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第1篇：大数据时代的概念范文
【关键词】 大数据 云计算 技术应用 分析
因为互联网进程的推进，让信息时代中，数据成为了主流探讨的问题。由于数据的处理与分析，能够得到相应的操作数据。因此，在互联网时代中，如何更好的进行数据处理以及资源整合，是目前数据时代的主要处理方式与手段。而大数据时代，则对于数据的处理和整合配置要求更高，对于处理的效率也有一定的要求。因此，随着大数据时代的到来，对于传统的数据处理方式以及处理效率，已经无法满足现代人们对于数据处理的要求。因此，为了能够在大数据时代以及环境下，能够更好的实现对于数据的处理效率。那么，采用云计算技术是必然的选择。云计算机技术可以实现高效的应答处理，基于互联网进行数据的访问，并且能够进行合理的资源配置，从而实现高效率的大数据环境下的数据处理。
一、大数据环境与互联网数据分析
随着信息时代的进程逐步加快，人们的生活与工作，更多的以数据形式来体现，从而实现了数据的时代。在网络数据不断的递增，并且出现了数据庞大的现象的时候。谷歌最早通过大数据的概念，来形容目前的大数据时代。因此，大数据时代的到来，与互联网数据的呈现息息相关，并且起到了非常重要的作用。那么，对于大数据而言，其存在哪些问题和与人们生活与工作相关的内容呢？互联网数据与大数据而言，两者又有着怎样的必然关联呢？
1.1 大数据时代以及大数据环境分析
大数据实际上在一些科研领域中一直有这样的概念，但是由于科研原因，其被人熟知的范围相对较小，属于专业性领域的名词。但是，随着互联网时代的到来，人们对于互联网的熟悉，造成了人们对于数据的概念更加深刻。而互联网环境下，数据是最为主要的资源和呈现方式，这也在一定程度上实现了人们对于互联网数据的认识。因此，由于互联网的推动作用，造成了人们现代所熟悉的大数据时代。那么，大数据时代的代表和标准是什么？
首先，大数据是一种数据的表现形式；人们在互联网时代中，越来越重视数据的作用，由于信息的交互以及远程的沟通，实际上都是网络数据在进行交互，从而形成现在网络化的大数据时代。那么，大数据必然是数据的一种集中表现形式，一种宏观的概念。大数据的目的是通过对互联网数据资源的整合，实现最佳的数据环境，从而进行相应的数据处理。
其次，大数据时代的标准就是数据整合与资源合理分配；大数据时代，数据的整合非常重要。由于数据的交互一般是以零散的方式进行，非常难以得到更好的应用。因此，采用资源合理分配以及数据整合，是非常有必要的。
最后，大数据的代表既是互联网数据；大数据原本就是专业学术领域的名词，而由于互联网的发展，带动了大数据的概念开始转移到互联网世界中，从而被人们所熟悉，并熟知。
1.2 大数据环境与互联网数据分析
互联网是基于数据而建立起来的，不管是互联网的资源还是互联网的协议，实际上都可以采用数据的形式进行呈现，从而凸显数据的重要性。因此，对于互联网数据而言，是形成大数据环境的基础。实际上，在大数据没有从科研领域进入互联网领域的时候，就已经开始了意识到了数据的庞大性。互联网产生的数据是非常庞大的，那么在信息时代的发展进程中，如何合理的应用这些数据，以及如何更加有效的利用这些数据，成为了目前互联网时代的一种管理模式。当大数据环境已经形成并得以蓬勃发展的时候，相关人员开始注意到了大数据的重要性，并且明确了大数据环境下，互联网数据的可行性以及价值。因此，对于大数据环境下的互联网数据而言，可以从以下几个方面进行分析：
第一，大数据环境下，互联网数据的价值得以体现；互联网的数据一般情况下，是为了能够体现网络资源以及资源之间的交互，尤其是在信息交流的过程中，数据的价值体现非常重要。但是，由于互联网的交易价值开始不断被重视，从而在一定程度上影响了对于数据的价值参考。也就是说，实际上大数据环境下，互联网的数据的价值得到了显著的提升。基于大数据的检索技术得以开发和应用，就是为了能够更好的方便对于数据的检索和参考，从而有效的提高其应用价值。
第二，大数据环境下，基于大数据的互联网数据分析更具实际意义；大数据环境下，实际上更加注重对于互联网数据的应用。一些交易网站的建设，一般也都是基于大数据而进行设计与开发的。目前，随着计算机互联网技术的不断深入，让更多的互联网使用用户开始注意到了大数据的重要性。通过大数据的检索可以获取非常庞大的数据信息，根据这些数据信息就可以进行相应的数据处理，从而保证网站的浏览量以及网站的价值。
总之，大数据环境下的互联网数据是非常重要的，并且在一定程度上取代了传统的互联网数据理念。
二、大数据环境下的云计算技术应用
基于以上分析，对于大数据时代以及大数据的环境，都有了非常细致的了解。那么，对于大数据的环境下，如何应用云计算技术呢？采用云计算技术，有着怎样的优势呢？
首先，对于云计算技术的应用，主要是为了能够提高大数据环境的处理效率。云计算是一种广义性的概念，云实际上就是网络的代名词。采用云计算的方式，实际上就是严格遵守网络的计算方式，对数据进行相应的计算，从而保证对于大数据的网络化价值体现。
其次，大数据环境下，采用云计算技术，更重要的是为了保证数据的安全防护。由于大数据环境的出现，让网络数据开始变得更加复杂，从而出现了诸多的网络数据安全问题。尤其是基于大数据的一种检索方式，会让互联网的使用者的安全信息受到侵犯，从而影响了数据的使用安全。而采用云计算的方式，则可以在严格遵守互联网的模式环境下，针对性的进行数据检索，而不会将用户的信息随意的进行呈现，从而降低了互联网用户的安全系数，给大数据环境的发展，带来了一定的影响。
最后，大数据时代是网络信息发展的结果，因为互联网的广阔的应用范围，从而造成了在大数据环境下，可以最大限度的获取最多的信息。但是，正式由于数据的处理过于庞大，从而需要一定的计算方式，来提高数据的处理效率。此外，对于大数据而言，已经不仅仅是数据的庞大的单一表达。实际上，为了大数据也已经融合进入了处理效率的因素，也就是单位时间内处理信息的数量。因此，基于以上的需求，采用云计算的方式，是非常必要的。
三、结语
本文分析了大数据的基本概念以及在互联网环境下，大数据时代的到来以及大数据环境的一些特点，从而解析了为什们需要使用云计算技术的原因。在大数据环境下，互联网数据的价值得以体现，并且成为了最具参考价值的实用性数据。基于大数据的相关技术开发，非常普遍，并且得到了广泛的应用。例如，在搜索引擎中，就出现了基于大数据的搜索机制，从而让数据信息更方便被检索，从而实现了数据的价值体现。当然，设计云计算的原因不仅仅是为了能够让大数据环境下对于数据的处理更加高效与便捷。实际上，也是为了能够更好的进行数据的安全防护。由于大数据的相关处理方式，让用户的网络信息开始出现了一定的危机。那么，云计算的处理方式，是会严格按照互联网的访问机制进行，从而降低了用户的信息风险，提高了大数据的应用范围和应用价值。
参 考 文 献
[1]王佳隽，吕智慧，吴杰，钟亦平.云计算技术发展分析及其应用探讨[J]，计算机工程与设计，2010（20）：4404-4409
第2篇：大数据时代的概念范文
[关键词] 大数据；审计工作；挑战与对策
[中图分类号] F230 [文献标识码] B
一、大数据的有关概念与特征
1.“大数据时代”下CPA审计的概念
大数据作为一项新的技术革命，它给人们带来了大量的数据，科学技术的创新，是信息产业的新现象。大数据具有大容量、多样性、速度性和价值性。大容量指的是数据的数量级的功能，是一个收集的大数据，数据的来源是广泛和大量的。多样性是指大数据的数据类型呈现多样化的特点，多样化指的是数据的产生和传播，因此可以说，在大数据时代，信息的生产者和传播者是每一个人的日常。速度特征是指相对于传统的数据时效性和数据的分析，大数据时代，信息通信速度，数据“保存期更短”。价值特点和前三个特点不尽相同，它表明了时代的大数据信息和数据除了量的优势，而且是一个质的保证，这里指数据的价值性和准确性。“大数据”概念下数据是可以拓展的、可估值的、开放性的，这些特性区分了大数据和传统数据。目前我国互联网经济的快速发展，大数据时代已涉及到审计工作的各个方面。
2.CPA审计在“大数据时代”下的特征
由于社会各届的积极参与，“大数据”才可能成为一个时代。大数据时代的到来也将代表信息社会的到来，因此，审计学科也要积极参与这一新时代，以品味时代的甜蜜，行业的积极调整。大数据时代下的注册会计师审计主要靠云计算信息技术审核，也被称为云审计。文峰（2011）指出，当越来越多的企业提供云服务，越来越多的企业采用云服务。秦荣盛（2014）指出，“云计算”或审计会对审计产生深远影响的大数据，将逐步改变审计技术和方法。因此，作为注册会计师审计和认证服务的事务，也应该使用云计算的概念，以提高审计技术和方法。
二、大数据时代CPA审计工作面临的挑战
1.大数据环境下审计工作的有效性和完整性受到挑战
大数据技术在审计中逐步应用，审计成果不仅有审计报告，还有大量有价值的信息和数据，这些都可以提供给被审计单位完善管理和内部控制审计，从而更广泛的应用审计成果应用。审计工作中获取的大量数据和有关资料进行总结，可以有效地获取企业财务、经营管理和制度设计等方面的内在规律和发展方向。通过大数据技术，我们可以分析被审计单位与审计问题、注册会计师与审计成果，进一步采用信息技术数据化处理，形成审计应用数据库，在下一次审计活动中，注册会计师就可以根据审计计划，通过纪录信息有针对性地按照审计目标进行审计。
2.大数据环境给审计思维模式带来挑战
一些传统的审计方法，在大数据环境下不再合适，例如传统的抽样审计。因此审计抽样方法应该向总体审计方法转变。之前没有对所有数据进行访问、处理和分析，审计方式的思维方式是以小样本性质和随机抽样分析的方式来进行，根据样本分析结果来推断审计对象的总体情况，审核过程更依赖审计抽样方法。但在大数据环境下，它可以收集和分析整个领域的数据，是一种组织和分析所有数据的通用审计方法。因此在大数据环境下，注册会计师审计单位要检查所有相关数据，将审计工作与云审计有效整合，逐步形成审计模式的整体思路。这种基于整体审计模式的思维方式，将为会计师事务所的审计工作带来巨大的挑战。
3.传统的审计技术和审计方法面临挑战
经过多年的逐步的创新和多元化发展，传统的审计工作积累了很多有效的审计手段和审计技术。例如，控制测试常用的观察，访谈，业务流程描述，而且通过测试，实质性测试，检查，库存，确认等。但是，在大数据环境下，许多传统的方法都面临着巨大挑战，审计技术和方法必须在技术创新和变革的不断进步中进行。大数据环境下，数据采集、数据存储、数据处理和分析技术将不断涌现，如果继续使用传统的审计手段和审计技术，就会降低工作效率，如果要有效利用分布式结构、云数据库、联网审计等多种技术手段，就需要不断提高审计能力。
4.大数据时代基于相关分析的审计证据收集面临挑战
在审计证据收集中，通过因果关系分析收集到的审计证据，传统的思维方式是建立在因果关系的基础上，对大数据的分析更会利用相关分析发现和收集审计证据。大数据技术从审计技术角度看，提供了一个从未有过的跨域，可用于量化的相关审计信息的维度，可以记录大量的分析。大数据分析也还是没有改变审计事项之间的关系，然而大数据分析技术的关系开发与利用，使得数据分析的因果关系减少了，而是更多的倾向于应用程序的基础上的相关的数据分析。大数据分析的重要特征是基于相关性分析的证明。这对注册会计师来说，因为长期依赖因果关系进行审计证据的收集和发现，着实面临重大的挑战。
三、大数据时代下CPA审计工作的应对策略
1.加快大数据审计技术应用的法规建设
大数据技术应用要成为会计师事务所依法审计的依据，必须有一个符合其发展规律的法规支撑。云审计数据采集与存储系统的标准化和审计数据分析结果及相关电子证据的法律地位，是大数据技术在注册会计师审计中必须解决的问题。这是大数据技术充分发挥其在注册会计师审计中的重要作用的前提。目前，云计算技术还缺乏相关的法律法规，大数据计算技术的合法化是大数据面临的一个重要而紧迫的问题，尤其是数据的安全性和保密性。因此，利用大数据进行注册会计师审计必须建立一个新的审计制度或准则，而且应该特别强调大数据审计中的审计师的责任。
2.建立行业层面大数据审计分析平台
如果要在审计中实现大数据的应用，需要建立大数据分析平台。大数据审计分析平台建设有两条路径选择：一是中国注册会计师协会审计数据资源的集合，可以满足注册会计师的审计服务需求，云存储架构和云计算技术作为基础，直接构建注册会计师行业级数据审计分析平台；二是建立省级和市级的注册会计师行业数据审计分析平台。在此基础上，各省、市注册会计师行业的大数据审计分析平台整合到注册会计师行业审计数据分析平台。如果没有行业监管，那么审计市场将是一个混乱。因此，加强对行业的监督管理，也是一项必要性工作，包括行业协会的监管和行业自律监管。最好由行业协会或行业主管部门和领导的创立，聘请第三方进行数据维护，这样同时有利于研发投入审计技术。
3.推动大数据审计分析模型和审计软件的开发
行业不同需要的大数据分析模型和发展环境也不同，注册会计师审计行业需要加强对大数据分析模型的研究和软件开发，其中要结合着自身特点。大数据审计分析平台能够真正发挥注册会计师审计领域的作用，关键是要有多个可以有效解决实际问题的数据挖掘分析模型或系统审计软件。详细的合作方式应审核实践专家提供的审核问题需要解决和明确的前瞻性需求，由专家在学术研究中和数据分析工作中加强数据分析数学模型的构建和相关软件的研发。
4.加强对大数据的理解和应用能力
大数据时代是一个新的视野，它将转变生活方式，工作和思维方式，在这场巨大的技术革命中，能够抓住机遇的人，就能成为大数据或强大的数据分析计算能力的拥有者，就可以在未来的竞争中取得胜利。但是，只有审计经验和少量的数据信息或简单的数据来进行审核工作，势必会增加审计风险。因此在大数据时代，会计师事务所必须制定长期战略目标、加强对大数据的全面认知，将云审计纳入事务所的使命和战略目标，从而实现长远利益。而且可以针对个别项目进行大数据审计试点，以培养出更加具有数据分析能力的专业的审计人员。
四、结语
总之，大数据技术的不断发展给审计工作带来了新的契机，使审计工作走向精细、科学、高效，这就要求审计人员在面对新时期的具体工作时，应该树立持续发展的理念，抓住大数据技术对审计工作带来的契机，不断在审计思路和审计方法上进行创新，最大限度地利用大数据带来的机遇，争取不断提高注册会计师在大数据时代的执业能力。
[参 考 文 献]
[1]文峰.云计算与云审计――关于未来审计的概念与框架的一些思考[J].中国注册会计师，2011（2）：34-36
[2]邓川，杨文莺.基于云审计的会计师事务所机遇、挑战及对策[J].财会通讯，2012（10）：83-84
第3篇：大数据时代的概念范文
关键词：大数据;实验室;管理
中图分类号：G647 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）05-0219-02
海量数据已经使我们进入了大数据时代，数据信息的来源、传播速度和传播数量正在影响、改变着人们的思维方式和生活、工作习惯。近年来，基于“大数据”的实验室管理系统的开发以及互联网的实验室管理技术正在兴起[1，2]，那么“大数据”究竟是什么，“大数据”的发展将会给实验室的日常管理带来何种影响或进步，实验室工作者又将如何面对直至驾驭这种进步，是本文主要讨论的问题。
一、“大数据”的概念，特征，相关技术和面临的挑战
（一）“大数据”的概念
一般比较公认的“大数据”概念是：数据量大;数据处理迅速;数据类型多样;数据价值高，密度低。美国互联网数据中心（IDC）将大数据定义为：为更经济地从高频率的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术[3]。另一个对大数据较为抽象的概念是，一种在数据量增长迅速、信息来源繁多庞杂中，实现管理智能的思维形态[4，5]。
（二）“大数据”特征
简称4V特征。为Volume（数据量大）、Variety（种类多）、Value（价值低）、Velocity（高速处理和响应）[6-9]。（1）Volume。指的是由网络应用、科学研究产生的数据量，及从这些数据衍生出来的数据非常庞大。（2）Variety。数据有多种数据源，数据类型多样，结构复杂。（3）Value。在大量数据中，有价值的不多，即价值密度较低。（4）Velocity。大量的数据要求对数据快速处理，实时分析，从分析结果中解释并预测事物的发展。
（三）“大数据”面临的挑战
（1）如何将复杂的数据整合成有机合理的结构成为面临的问题。（2）时效性即对数据处理系统的高速、低耗要求是一个挑战。（3）涉及隐私保护等安全问题，是数据处理和分析的重要方面。（4）高能耗是大数据发展的制约瓶颈。（5）大数据分析结果差异化。复杂的分析过程导致差异的分析结果，差异结果在现实生活中不同程度地影响着人们，反而可能制约了获取知识的能力[10，11]。
二、大数据时代实验室管理的框架[12-15]
高校实验室是高校教学、科研和实训的综合体。科学，规范，高效，安全的现代化管理方式，是实验室管理的发展方向与目标。大数据技术可将先进的网络技术与数据库结合，引入到实验室管理的理念中，提高实验室的信息化管理技术。通过对大量数据的有效分析，为管理者提供决策功能。通过各个信息平善建立，有力保障高校教学和科研有序进行。
大数据时代，利用大数据技术实现实验室高效管理要建立和完善以下系统。
（一）建立实验室大数据的采集系统
主要分为实验室管理信息系统，按角色划分分为学生，实验室管理员和系统管理员，数据包含各种预约信息，成绩查询和登记等系统，实验室仪器设备的基本信息，购买、使用、维护、保养、维修、报废等数据，实验试剂和耗材的信息，实验室人员的管理信息，实验室管理文件信息。采集的数据要尽量使数据全面，完整，从各个方面反映事物的真实性。因此在数据采集阶段要合理设计数据的结构和内容。
（二）建立实验室大数据的存储和处理系统
在采集数据中要做到采集数据完整性和实效性。完整性指信息的统计不仅有简单的数据，还可以采用图片、视频等数据。实效性是指对采集的数据及时更新，如实验室易耗品的使用情况、仪器设备的使用状态、仪器的预约状态等。
（三）实验室管理中通过对大数据进行分析进而形成决策
以往对实验室的管理和决策很大程度上依赖于经验。大数据下管理的决策、预警主要依靠数据的分析。对出现的问题提出后，带着问题对相关的数据分析，提供给管理者解决的方案。
（四）大数据使用过程中的保密和法律问题
大数据一个巨大的优点是数据资源共享，但实验室内很多数据是只能在有限范围内分享的，比如最新的科研数据、客户的送检结果等。因此实验室管理中，在充分发挥大数据优势的同时也要注意信息保密和法律方面的管理。
三、大数据时代实验室管理的特点
（一）实验室安全管理职能化
实验室安全是实现实验室功能的基础保证。门禁系统取代门锁，刷卡出入，视频监控系统可对实验室进出人员控制和监督，并促进实验人员责任心的建立。远程实验室仪器控制和报警系统，可帮助技术人员远程控制实验仪器的操作和电源开关，及时监控实验室仪器和周围环境的安全动态。
（二）实验室试剂耗材的管理更加动态、实时
通过数据库对试剂耗材的使用情况数据分析，在最短的时间内对试剂耗材进行预定和补充，对未来的实验所需加以预测分析。同时对试剂耗材的供货方式，供货速度，供货厂家等分析，可对供货商进行有效控制和监督，保证试剂耗材的质量和安全使用。
（三）实验仪器标准化网络管理
实验仪器的唯一条形码识别管理系统，可保证实验仪器从入库，使用，维护的全网络公开、开放。实验室仪器的预约系统可保证大型仪器管理共享，保证仪器的高效使用。使用全程电子记录和监控，可有效统计和分析仪器的使用率，对今后仪器购买提供有效数据。实验室准入制度的网络化学习、考试、准入，不仅保证实验室仪器者的基本素质，而且对仪器的正常高效运转提供必要保障。另外，反馈的数据提供进一步的网络支持。
（四）实验规章制度和课程多样化学习
写实、生动的动画模拟，可以将刻板文字化的规章制度转化更易接受和领会的方式，加深制度的学习和认识，避免实际中因制度不严格执行导致的失误。很多在现实中危险的事故和实验，可结合大数据的分析和模拟，建立新型的实验教学课程，让学生了解不同实验操作过程可能发生的危害，让学生感受和探索，以避免真正危险事故的发生。
（五）实验室人员管理升级与升级管理
人员管理可在数据系统中划分不同角色，分配不同权限，承担相应义务。实验室人员的管理是为更好保证实验室安全高效运转，实验技术人员可根据现象分析、统计分析，积极协助科研人员的技术开发、仪器升级等工作，并通过数据系统及时了解实验中亟待解决的问题。
四、结语
我国要建设创新型国家，必须全面实施科教兴国与人才强国战略。人才培养是人才强国的重要基础。实验室是人才培养与人才施展才华的基础条件，提升实验室管理水平，更好的服务于人才培养与人才发挥聪明才智，是实验室管理工作持之以恒的追求。大数据时代无疑为这种追求提供了方向和目标。
参考文献：
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第4篇：大数据时代的概念范文
[关键词]金融学研究；大数据思维；金融学
[DOI]1013939/jcnkizgsc201650107
众所周知，从古至今我国的发展都以文字推动为主，尤其是在古代，产生了众多文人墨客，他们在文字中徜徉，充分运用文字的能力来推动时代的发展，然而现今我们逐步进入了大数据时代，这要求我们必须转变传统以文字推动社会发展为主的思维模式，学会用一种数据思维理性地分析问题，并采取有效措施实现问题的解决。古往今来，人类都是随着时代的发展而不断发展的，可以说什么样的时代就造就什么样的人，在大数据时代，必须坚持走共同进步、共谋发展的道路，在金融学领域引进大数据思维，减小金融学研究误差，推动金融界发展。
1大数据思维的相关概念
大数据思维这一概念并不是很早就有的，它是近些年来才产生的，主要包括三个方面内容：一为数量；二为速度；三为种类。大数据思维这一概念一经产生，就引起了互联网公司等部门的高度重视，并逐步应用到相关领域当中。虽然近些年来大数据这一概念被广泛应用，但值得注意的是，此概念仍然缺乏一个统一的标准，一般情况下，常规软件将无法进行获取的数据，称为大数据，这是普遍认为的大数据概念。然而笔者通过长期的研究与实践认为，所谓大数据其实是指数量多且真实性高、速度非常快的数据。在大数据时代，只有充分掌握大数据思维，才能够认识问题，进而解决问题，才能彻底摆脱传统固有的思维方式带来的负面影响，进而提高决策的科学性。
2大数据思维在金融学研究中应用的必要性
对于整个金融学研究领域来说，数据是非常重要的，它关系着金融学研究的成败，是金融学研究中所有决策最根本的依据。只有在科学准确的大数据基础上，才能够对金融学研究过程中所存在的问题进行解决，进而做出科学的决策。具体来说，将大数据思维与金融学研究有机结合在一起，存在以下两方面优势：一方面为大数据思维与金融学研究领域的有机结合，可以进一步促进金融界的发展；另一方面，对于金融市场的进一步拓展来说，大数据思维的应用也具有非常重要的意义。随着社会的发展，时代的进步以及网络水平的提高，金融市场的竞争也愈演愈烈，在这种情况下，如果能够将大数据思维应用到金融研究领域当中，则可以提高企业自身的竞争力，实现金融企业的良性发展。
3大数据思维在金融学研究中的应用
31建立科学健全的数据平台
想要充分发挥大数据的作用，就必须建立数据平台。笔者认为，搭建数据平台的过程中，应当不断地拓展数据的来源渠道，实现数据的广泛收集。以往我们在建立数据平台时，仅仅依靠银行等金融机构所提供的数据来实现，笔者认为，这在一定程度上缩小了数据来源的渠道，不利于数据的搜集。在大数据时代下，必须充分利用互联网站和网上银行等互联网产品，来实现数据的收集，进而搭建大数据平台。在此基础上，还要深入地挖掘这些数据，充分了解不同客户的不同需求，从而实现针对性的个性化服务。
32切实提高自身的风险管理能力
毋庸置疑，现阶段我国绝大部分金融产品都存在一定的风险，这就需要购买者具有强大的大数据思维，则可以有效解决风险较高问题。由此可见，如果将大数据思维应用到金融学研究中，则可以通过大量的数据分析来实现金融决策的科学性。以银行等金融机构为例，银行在对企业进行放贷的时候，就可以运用大数据思维来对企业进行评估，了解企业经营的实际情况，从而最终根据评估结果来决定是否对该企业进行放贷。这种做法直接降低了银行等金融机构的风险。
33提高互联网金融发展水平
金融行业的发展在大数据时代下，已经同数据有机结合在了一起。笔者认为，通过互联网这个平台，我们可以将大数据应用到具体的金融研究当中，彻底改变传统金融企业落后的运营模式，提高企业运营效率，实现企业经济效益的增长。总而言之，互联网企业结合大数据技术为金融服务，是大数据时代金融服务提供的方式之一。
34实现金融学研究思路的拓展
在金融学研究中，如果能够应用大数据思维，则有利于进一步拓展金融学的研究思路，帮助研究者获得有关金融决策的信息。对于研究者来说，应用大数据思维解决金融研究中遇到的问题，可以突破传统数据分析的局限性，使研究思路变得更为广阔。具体来说，应用大数据思维，拓展金融学研究思路，具有以下两方面的积极意义：一是大量的数据有利于进一步提高金融研究的准确性，避免随机性给金融研究带来的负面影响；二是大量的数据分析也丰富了金融学的研究内容，实现了金融研究数据应用的多样化。
4大数据思维在金融研究中应用的主要路径
41实现金融领域自身数据的挖掘
金融研究并不等同于金融行业的研究，其涉及范围非常广泛，内容也非常丰富，因此在进行金融研究的过程中，相关工作者必须运用大数据思维去挖掘数据，只有这样才能够进一步提高金融行业工作效率，确保决策的科学性和准确性。不仅如此，还应当不断拓展思路，实现金融企业的个性化服务，为金融企业的可持续发展奠定基础。避免出现由于决策随机性而导致的金融企业运营问题。
42实现相关行业之间的数据交易
在大数据时代，数据的种类和数量都得到了进一步的丰富，在这么庞大的数据下，没有哪一个企业能够掌握所有的数据，因此实现各行业、各企业之间的数据交换就逐步发展成为企业获取众多信息的有效途径之一。在金融研究中，研究者应当以互利共赢为主要理念，通过企业之间的数据交流和交换实现数据共享，进一步提高信息的利用效率，实现整个金融行业的可持续发展。笔者认为想要更好地发挥大数据在金融研究中的优势，应当建立大数据交易平台。通^这个平台，企业之间可以实现数据交易。除此之外，还可以通过数据交易实现数据应用优势的最大化。
43运用大数据实现自身发展
之所以将大数据思维应用到金融学研究中，主要目的是为了实现金融企业的可持续发展，促使金融企业不断创新产品，满足更多用户的需求。通过运用大数据，我们可以获取各种信息，还可以依据这些信息做出科学的决策，并在此基础上不断创新自身的运营模式，解决运营过程中出现的问题，优化自身结构。除此之外，通过运用大数据，企业还能够不断改进自身的管理模式，实现金融管理的智能化，降低金融风险，为客户提供更优质的服务。
5结论
总而言之，在大数据时代下，金融学研究只有充分运用大数据思维获取大量的数据，才能实现决策的科学性和准确性，并在此基础上为客户提供更加优质的、有针对性的服务，实现企业自身的可持续发展。当然，大数据思维在金融学研究领域中的应用也并非一蹴而就，它是一个长期发展的过程，需要相关工作者共同努力才能够实现。当然我们也应当意识到，大数据思维在金融学研究中的应用并非一蹴而就，但千里之行始于足下，我们可以从点滴小事入手，通过深入挖掘金融领域资深数据和相关之间数据交易的实现等方式来实现。
参考文献：
[1]张顺，殷露琦金融学研究中大数据思维的应用与实践探索[J].品牌，2015（11）：164，166
[2]王燕试论金融学研究中大数据思维的运用[J].现代营销：下旬刊，2016（2）：82-83
[3]陶甄探析金融学研究中大数据思维的运用[J].时代金融，2016（15）：206
第5篇：大数据时代的概念范文
1.大数据的概念
目前人们对大数据的研究较为广泛，但是并没有形成一个明确的概念。综合人们研究成果，文章认为大数据是通过对庞大数量、众多类型的数据进行信息分析、整合、交换等，形成的新知识，它创造了新价值。
2.大数据的特点
大数据主要包括四个基本特点：数据信息量巨大、数据类型丰富、价值遴选难度大、信息数据处理速度快。数据信息量巨大是大数据的显著特点，信息数据实现了三级提升：TBPBZB。信息数据还在以快速增长的态势增加， 信息数据类型也得到极大的丰富，从传统的数字文档、图片等，扩大到音视频、网页、E-mail、定位信息、运动信息、健康信息等多种类型。信息数量的巨幅提升与类型的丰富，提升了信息遴选的难度，但是通过遴选获得的数据信息价值得到有效提升，信息数据处理速度快速，已经达到秒级定律的高度。
二、大数据时代背景下高校档案工作特点
1.档案信息数量剧增
随着高校管理现代化水平不断提升，高校档案信息数量剧增，不仅档案信息数量日益膨胀，而且档案信息的类型也不断丰富，形成了涵盖文档、图文、音视频等在内的各种档案信息数据，而且随着高校信息化管理的不断提升与办学规模的不断扩大，档案信息数量还在不断增加。
2.档案信息需求扩大
大数据时代背景下，高校多个领域也实现了数字化办公，学生学籍管理电子化、提供电子化成绩单等。这无形中加大了高校档案信息需求，迫切需要高校档案工作作出相应的调整，提升信息资源服务能力，以满足社会、全校师生等不断增长的档案信息需求。
3.信息价值不断提升
大数据真正的价值不在于信息的数量，而是信息价值含量。高校档案信息数据不同于其他信息资源，具有相对的领域属性，它是对高校教育教学工作、教科研工作、教育管理工作、人事管理工作等的有效记载，具有真实性、权威性。因此，高校档案信息资源价值更大，具有其他信息资源所不具备的资源价值优势，其资源价值密度高。
4.信息安全面临挑战
大稻菔贝背景下，高校档案数字化发展程度越来越高，开放度也越来越突出。这就使得高校档案资源面临着新的挑战，信息安全问题突出。大数据时代背景下，档案资源的共享也是一个大趋势，鉴于数据信息的立法滞后与法律的不完善，各个高校档案资源建设缺乏统一的标准，这也在一定程度上造成了信息安全隐患，需要高校基于大数据建立信息安全体系。
三、大数据时代背景下高校档案工作转变
1.转变思维方式
（1）解放思想，提升转变主动性。高校档案工作要进一步解放思想，做到与时俱进，提升档案工作转变的主动性，从消极应对变为主动转变，基于大数据优势，树立大数据战略思想，深入挖掘大数据时代高校档案资源价值，提升档案信息资源收集、整合、建设能力，发挥档案资源的最大价值。
（2）解放思维，促进思维活性。大数据时代背景下，高校档案工作要进一步从传统思维中解放出来，摆脱传统档案工作思维的束缚，促进档案工作思维活性，从传统思维中转变出来，形成“数据收集分析量化剖析关系提出方案优化方案”的新思维模式，基于大数据时代背景，转变思维角度，从档案资源服务对象的视角进行思考，充分考虑服务对象的信息数据资源需求、价值追求等，挖掘档案资源的知识价值、资源价值等，真正发挥高校档案资源的价值。
2.转变管理方式
（1）自动化收集。大数据时代背景下，高校档案信息资源数量巨大，信息资源种类丰富，不再是简单的文档与图片等，高校档案收集将借助云平台，实现档案自动化收集，这种收集方式的转变不仅效率高，还能够实现即时自动化信息资源收集。
（2）智能化管理。大数据时代背景下，高校档案管理将云平台强大的信息处理与运算能力，实现对档案信息资源的存储、计算、分类等，大大提升了档案资源管理效率，也提升了档案管理工作的现代化水平。
（3）最优化使用。高校档案价值主要体现在档案资源的使用上，传统档案资源使用方式简单，主要为用户提供凭证或参考决策等简单的服务。大数据时代背景下，档案信息由于借助云平台，不仅能够对档案资源进行有效分析，并且能够对档案信息的发展趋势进行有效预测，档案资源价值更高、密度更大，档案资源潜在价值更高、实现了档案资源最优化使用。
3.转变服务方式
（1）增强服务意识。 大数据时代背景下，高校档案工作要进一步强化定位意识，根据新时期档案工作服务需求与高校发展需要，扩大档案工作定位，从被动、狭隘的档案工作理念中转变出来，树立档案服务意识。
首先，高校档案工作要进一步强化归档意识。高校档案服务能力取决于档案资源的资源效应。高校必须对所有的档案资源进行全归档，扩大高校档案资源的归档面，力求涵盖高校各个领域；其次，加强档案资源的整合与共享。高校档案工作要进一步解放思想，加强与社会档案部门、其他高校档案部门的资源互动与共享，提升高校档案资源的资源效应；最后，提升档案服务的主动性。高校要从被动应对的服务状态中转变出来，向全校师生、社会等主动提供档案服务，同时强化档案信息服务安全意识，为用户提供优质、安全的档案资源服务。
（2）打造个性化服务。大数据时代背景下，高校档案工作出现同质化发展趋向，这就需要高校档案工作打造个性化服务。
首先，高校档案要强化用户群预设。高校档案工作要根据自身档案资源定位于服务特色，细化档案服务群定位，为用户量身定做，提供个性化档案服务，优化档案分类；其次，强化档案信息资源推送服务。大数据时代背景下，高校档案工作要着眼于个性化服务，探索档案资源推送服务，使用户及时地获得档案资源信息；最后，加强品牌服务意识。高校在档案建设过程中，往往形成了具有自身特色的档案服务，高校档案工作要进一步强化档案服务品牌意识，凸显高校档案服务个性与特色。
四、结论
总之，大数据时代为高校档案工作带来极大的发展机遇，同时也带来巨大挑战。高校档案工作要基于大数据时代背景，进一步提升发展意识，解放工作思想与理念，抓住大数据时代机遇，实现高校档案工作的新转变，以更好地彰显高校档案工作的时代价值，为社会发展与高校转型提供更优质服务。
参考文献：
第6篇：大数据时代的概念范文
大数据，毫不夸张地说，这个概念几乎应用到了所有人类致力于发展的领域。线上商场会推送我们偏好的商品，社交媒体网站会猜出来我们可能认识的人，亚马逊可以帮我们推荐想要的书……大数据正在改变我们生活的方方面面。那么到底什么是大数据？大数据是如何改变我们？企业又该如何进行大数据驱动下的营销转型？
大数据来了，你还认识你的客户吗？
最先经历信息爆炸的学科，如天文学和基因学，创造出了“大数据”（Big Data）这个概念。其实大数据并非一个确切的概念。大数据这一概念更多的是指处理大规模数据时人们能够实现的事情，比如工程师们改进数据处理工具时促成了新的处理技术的诞生，以及消除了僵化的层次结构和一致性的数据存储技术等。
大数据通常包括三个应用层次，即管理、洞察和认知。大数据的管理是为了更好地获取、管理和利用机构内的大数据。互联网数据每日剧增，企业需要更好地结合和利用来自机构外部的数据，建立完善的大数据管理中所需要的获取、使用、生命周期等运行机制。大数据洞察是为了更好地了解机构内外的海量数据，分析大数据的方向与应用，以及分析数据模式。大数据认知是利用大数据洞察的能力为业务做指导。利用大数据告诉我们信息如何快速有效地帮助机构运营。分析不是目的，目的是利用大数据的信息提高人类认知能力。
随着大数据的兴起，对企业的营销来说，机遇与挑战并存。收集和分析海量数据能够帮助企业更好地理解商业环境，然而，真正的革命并不在于分析数据的机器，而在于数据本身和企业如何运用数据。 基于大数据分析获得的客户洞察，为企业品牌战略提供优化方向
以传统鞋业为例，以前是商品为王的时代，都是批发渠道为主，百货商场店铺作为主打。而如今，由于电商渠道的兴起，shopping mall对传统百货的冲击，以及社交媒体传播渠道的出现，企业越来越陷入反思：你还认识你的客户吗？以前市场调研只要通过抽样调查的传统方式就足够了，而如今信息瞬息万变，抽样已经不足以了解客户。以前消费者到百货商场买鞋，关注点多聚焦在商品本身，比如品牌、价格、质量、款式等，而现在很多消费者到shopping mall吃饭或看电影，顺便就会买鞋。影响消费者购买的决策性因素已经变得越来越复杂，企业只能借助大数据的力量，为企业多添一只“耳朵”，挖掘大数据相关关系释放出的潜在信息，360度刻画出用户的画像。基于大数据分析获得的客户洞察，为企业品牌战略提供优化方向。
大数据的思维变革
“大数据时代的预言家”维克托・迈尔-舍恩伯格认为，大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变将改变我们理解和组建社会的方法。
第一种转变，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象的所有数据，而不再依赖于随机采样。以前受限于记录、储存和分析数据的工具不够好，人们都依赖于抽样分析，即只能收集少量数据进行分析，从而使分析变得简单化。随着高性能数字技术的流行，人们拥有了能够收集和处理更大规模数据的能力。与局限在抽样分析的小数据范围相比，使用一切可以获取的数据让我们看到了一些以前样本无法揭示的细节信息，从而带来了更高的精确性。
第二个改变，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。传统的数据库只能存储结构化的数据，而信息时代的数据结构化的数据只占5%，也就是当下的数据95%都是非结构化的数据。如果将传统的思维模式运用到数字化、网络化的21世纪，就会错过重要的信息。因此，适当忽略微观层面上的精确度会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。
第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系。在大数据时代，应该寻找事物之间的相关关系，它告诉我们的是会发生什么，而不是为什么发生。相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系。相关关系通过识别有用的关联物来帮助我们分析一个现象，而不是通过揭示其内部的运作机制。建立在相关关系分析法的预测才是大数据的核心。
因此，大数据带来的变革，首先是一种思维的变革。
美克美家是国内家居行业的知名品牌，近年来，受经济增速放缓，市场需求萎靡以及电子商务冲击等因素，实体零售业正面临着重大的冲击。为了应对这种挑战，美克美家进行了全面品牌战略升级。为了提升公司品牌在零售店的移动应用和客户体验，实现线上线下融合，美克美家利用大数据和新技术构建了一个具有信息整合能力、协同能力、洞察能力的应用平台，在实体店中引入了虚拟家居换装、虚拟家居DIY、家具互动体验墙等科技家居互动设施，让整个购物过程实现了从“选购式”到“体验式”的跨越，将家具的销售周期由原来的21天缩短到7天。既给消费者提供更直观的感受和更个性化的客户体验，也直接影响企业零售业务收入增长，同时也有利于企业进行精准营销和渠道管理。
CMO需要重新定义市场
在近日IBM大数据与分析主题周活动中，IBM分享了近3次CMO调研的结果。调研结果正显示了大数据驱动下企业营销转型的趋势。2011年，市场主要目标是从疲于应对的被动局面转变为主动地增强能力上，通过为客户提供价值，推动长期联系，获取价值并衡量成效。2013年，企业面临如何开始缩小与远大目标的差距的挑战。为了应对这一挑战，企业利用先进的分析技术获得深入的客户洞察，设计能够给客户带来价值的体验，并有效地履行对客户的承诺。而2015年调研揭示了一个重大的信息――CMO需要重新定义市场。
第7篇：大数据时代的概念范文
【关键词】大数据；思想道德建设
近年来，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。当前，大数据引领下的智慧科技时代已然来临，社会各行各业都受到前所未有的深刻影响，大数据时代背景下，大学生思想政治教育也要积极地深入探讨新形势下面临的主要问题，从而提高当前高校大学生思想政治教育的针对性与实效性。
一、大数据时代的内涵
信息技术领域原先已经有“海量数据”、“大规模数据”等概念，但这些概念只着眼于数据规模本身，未能充分反映数据爆发背景下的数据处理与应用需求，而“大数据”这一新概念不仅指规模庞大的数据对象，也包含对这些数据对象的处理和应用活动，是数据对象、技术与应用三者的统一。
大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助学生解决实际问题，获得更积极目的和资讯。大数据对象既可能是实际的、有限的数据集合，如某个政府部门或企业掌握的数据库，也可能是虚拟的、无限的数据集合，如微博、微信、社交网络上的全部信息。
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。随着大数据时代的到来，越来越多的大学生通过互联网接触到多样化的信息，涉及到学习、思想、社交、就业等等多个领域。
二、大数据时代对当代大学生思想的影响
目前大数据已经成为社会各领域广泛关注的焦点之一，也是推动社会各行各业发生变革的主要力量之一。高校大学生的思想政治教育工作同样具备大数据的特征。例如：大学生们每天使用的信息交流沟通平台，时时刻刻都在产生由文字、图片、视频、音频、对话、邮件、短消息等构成的海量信息，这些信息集中反映了大学生的思想动态和行为特征。作为高校思想政治教育工作者，如何对这些海量信息进行科学合理有效的收集、整理、筛选、甄别、判断，如何适应和开展大学生思想政治教育工作，如何重新审视高校思想政治教育工作者的主导权和话语权，是需要深入研究和积极实践的重要课题。
1.积极影响。网络大数据时代下的思想政治教育与传统思想政治教育相比具有明显的积极影响。在大数据时代，高校思想政治教育工作者对教育信息掌握更加全面，教育方式更加灵活，教育的主客体关系更加平等，教育载体具有“微传播化”特征，教育方法更加定量化。可以说，网络大数据的出现和发展，引起了社会各方面的发展。对于高校思想政治教育来说更是如此，以前传统的思想政治教育模式受到了巨大的挑战。研究在大数据浪潮侵袭下的高校思想政治教育，是新形势思想政治教育的重点。
2.消极影响。大数据在大大提高思想政治教育效率的同时，不可避免地也带来消极影响。在大数据时代，如洪流般的数据中难免夹杂着大量负面虚假信息，很大程度上对大学生的价值观念、行为方式等带来不好影响，教育的主流价值观念受到这些虚假信息的冲击。这就对高校提出了必须对学生的信息数据进行不断地收集、挖掘和分析的要求，如果这项工作没有做好，将会引起数字鸿沟，造成信息差距扩大。这不仅增加了思想政治教育的难度，也一定程度上导致思想政治教育的权威性降低，减弱了思想政治教育的效果。此外，大数据的普遍应用使得数据传播速度快，信息透明度高，如果网络舆情不加以控制，容易在高校学生中产生不良影响，这也将考验着思想政治教育的效果。
三、大数据时代高校思想道德建设的建议
1.研究数据的创新性。大稻莸乃枷胝治教育，最鲜明的特征就是研究对象的“数据化”。研究对象的数据化最核心的体现就是量化，具体指标可以体现在数据方面，简言之，即用数据说话。传统的思想政治教育工作者主要采用的研究方式有问卷和交流座谈等，实效性很难保证。在大数据时代背景下，人们各项决策的制定都需要借助于相应的数据分析，高校思想政治教学也是如此，要想在大数据时代获得新的发展，就必须紧紧抓住数据化机遇，积极采取一定的措施，构建科学的一体化数据信息平台，在平台上各高校教师针对学生思想情况所做的调查问卷数据等，为思想政治教育研究工作提供量化数据支持。
2.研究方向的全面性。要在当前社会背景下进一步提升对大学生相关思想行为状态信息分析整理的时效性和全面性，首先应该找准学生信息的搜集的切入点，对高校学生信息进行科学的汇总，不仅从网络上调查和分析学生群体的思想发展情况、对社会事件的关注偏向和集中程度、探究学生思想状态与各类事件之间的联系，还需要通过个体数据的整理，反映学生个体的思想成长情况，进而对学生实施该特性化教育指导，提升思想政治教育质量。
第8篇：大数据时代的概念范文
在本书中，对于大数据时代，作者主要提出了三个核心观点： 1、要全体不要抽样。分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本。2、要效率不要绝对精确。我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。3、要相关不要因果。我们不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。
这三个观点在某种程度上颠覆了我们的传统思想。
要全体不要抽样：
传统的统计学方法是解决如何通过选取少量样本，通过对样本的分析，然后推断整体的趋势和规律。而大数据时代告诉我们“样本=全体”，在很多时候，我们不再需要费心去考虑样本抽样、数据过滤等问题。我们利用大量数据，甚至是所有数据，然后用算法去计算分析，从而更精准的找到各个因素之间的相关关系(不是因果关系)，以发现数据之间的规律。
要效率不要绝对精确：
在传统的统计学中，由于抽样的限制，研究往往会对精确度做很严格的要求，譬如置信区间的概念。而大数据时代会把这些条件放的更宽松。我们要学会在精度和效率之前做取舍，要能够容忍错误，学会在瞬息万变的信息中掌握趋势，为下一刻的决策提供依据，这就够了。正如作者所说：“接受数据的不精确和不完美，我们反而能够更好地进行预测，也能够更好地理解这个世界。”
要相关不要因果：
这个观点也区别于我们传统的教育理念。我们习惯于“打破砂锅问到底”、“举一反三”式的教育方式。当我们找到了自以为是的答案时，其实可能只是冰山一角，探索事物背后本质的动机不能停止。但大数据时代告诉我们要放弃对因果关系的渴求，取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。
上述作者提出的三个观点对于大数据的发展具有深远的指导意义。我也深信这三个观点在未来也将长久地改变着我们的社会和生活。对于大数据，接下来我也想谈一谈个人的理解和认识。
大数据时代，统计学依然是数据分析的灵魂。大数据时代提出的观点是“样本=全体”，因此，有一部分人甚至抛出了大数据时代统计无用的观点。他们认为数据中包含了所有的意义，只要计算能力足够强大，就不需要什么理论。但是他们似乎忘了，数据≠信息。一方面，大数据采集的数据是原油而非汽油，不能够直接拿来使用，另一方面，大数据中“全”的概念本身就难以界定。“全”在某种意义上也是一种边界。但如何确定这种边界进而进行数据的全面收集，本身就是一件困难的事情。因此，在大数据时代，数据分析的很多根本性问题和小数据时代并没有本质区别。它在某种程度上是样本的无限放大。
大数据的根基是“数据”。数据是大数据发展的前提。如果没有有效的数据，大数据技术也只是空中楼阁。因此，一方面，如何积累丰富的数据资源，是我们急需解决的问题，另一方面，对于已有的数据资源，如何有效地利用，提高数据标准化、准确性、完整性水平，也需要我们思考。就目前来看，大数据的未来更加关注的是“社会化大数据”，即人和人的关系、人和数据之间的关系。通过对社会化数据分析，使得我们能够对人、社会和商业有更加深入的理解。这也解释了为什么在美国，很多人认为Facebook的价值在某种程度上要大于谷歌。因此，企业在日常运行中，要注重积累这方面的数据资源，同时要配套相应的数据采集标准和方法，最大程度提高数据利用价值。
第9篇：大数据时代的概念范文
一、大数据的相关概念
大数据（Big Data）作为人类一次新的技术革命，它的出现给人们带来了海量爆炸式的信息，革新了众多科技技术，是信息届的一个全新现象。大数据的发展也体现了从理论走向实践的过程，世界范围内最早提出大数据概念的是美国的麦肯锡公司：他们认为大数据就是：“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。”这一定义虽然比较简单，但是获得了大多数学者的认可。大数据具有4V特点，即容量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）、价值（value）。
容量特性就是指大数据在数量维度上的特点，大数据顾名思义就是集合的海量数据，属于人们无法短时间内搜集、理解的数据，它的存储单位由传统的MB，GB，上升至TB乃至PB层面，数据的来源光，数量大，并且根据今年的统计报告可以看出大数据的数据的总量的增长幅度是逐渐变大的，往往呈现倍数增长，所以许多学者把大数据时代定义为爆炸式信息时代。多样性特性就是指大数据时代下的数据数据类型呈现多样的特点，数据的生产与传播方式多样化，可以这样说在大数据时代，我们每个人都是信息的生产者与传播者。速度特性就是指向对于传统的数据分析与数据的时效性来说，大数据时代下，信息的传播交流速度快，数据的“保鲜期”更短。价值特性与前三个特性有所不同，它说明大数据时代的信息和数据不仅具有量的优势，还有质的保证，这里的质指是就是数据的精确性与价值性。
新时期我国的互联网金融快速发展，大数据时代已经参与到审计工作的方方面面，任何事的出现都具有两面性，大数据作为一项技术革新的代表，它的出现与发展对审计工作究竟带来了那些机遇与挑战呢？这一点值得所有审计届同仁共同思考与研究。
二、大数据给审计工作带来的风险
大数据时代的到来使传统的审计工作发生了一些变化，主要体现在审计工作的模式发生了巨大变化，立项依据将由专家经验加风险评估向持续性审计信息触发转变。审计视角将由识别单业务条线风险向运用整合信息全面识别风险转变。审计范围将由抽样审计向全量审计转变，工作方式将由现场加非现场向信息化加智能化的方式转变。就工作方式而言，在大数据时代，审计人员运用智能化的信息技术开展审计，从混杂数据中发掘潜在相关关系，提升审计发现能力，使审计项目更具延展性和纵深性以及科学准确性。但是明确大数据给审计工作带来变化的前提下，还必须准确认识大数据给审计工作带来的挑战，主要是安全问题和数据质与量的问题。
1、安全问题
首先是审计数据的安全问题。审计工作的特殊性决定了审计人员在工作时有一定的保密性，对数据的处理与分析要有科学型，要注重安全性。大数据时代，任何一个主体单位都要与其它主体发生联系，主体间数据的联系众多，联系程度不一，这就使任何一个主体掌握全部数据成为不可能，所以云计算技术便应运而生，但是云计算时代的到来与云技术的不断发展给所有的使用主体都带来了一定的安全风险，一旦有黑客攻击很多数据可能会被篡改甚至损坏消失，这会对审计工作造成无法挽回的损失。所以在运用云计算时一定要有足够的网络安全防防护。审计人员要不断加强网络技术知识的学习，在实践操作过程中要保持警惕与观察力。
2、数据的质量问题
审计工作中，审计人员面对的是大量的数据，大数据时代，要求审计人员在分析数据时不仅要分析海量数据，还要善于发现这些数据之间的联系。但是，由于大数据时代的数据量大，数据类型多，造成数据的量大，而由于技术问题与操作问题也造成数据的质难以保证，所以，数据的质与量的问题一直是大数据时代冲击下审计人员工作的新难点与重点。要想保证数据的质量就要从两个方面着手。首先是电子数据存储的环境，包括内部控制、数据的检查、传输、进而对信息系统进行测试、评估等几个步骤，要细心确认信息系统本身是否存在不合理的地方以及漏洞使得数据不准确、不可靠。另一方面，审计人员可以从电子数据本身入手，通过数据库在内的多种方式来采集电子数据。尽量避免不准确的数据采集给审计工作带来的风险。
三、大数据给审计工作带来的机遇
大数据作为一项技术革命的集合，因为涵盖了大量的数据，所以促进了各行各业的信息交流，加深了社会经济各个环节之间的联系，加速了整个社会信息交流与处理的速度。这使得人们处理的数据总量增大，数据样本增多，对数据精确度的要求降低，更关注数据之间的联系。对于审计工作而言，传统的审计工作方式已经不能适应互联网时代的发展，计算机审计因为在应对大数据时代具有突出优势，所以在审计工作中越来越受到重视。宏观上看大数据给审计工作带来的机遇主要包括两个方面：一个是工作观念的革新，二是工作方式环境的转变。首先是工作观念的革新，传统的审计工作与人员接触很多，审计人员除了要有基本的审计知识还需要具有较高的协调沟通能力，但是大数据时代，许多工作人员都意识到必须革新观念，不断学习计算机技术与网络技术。第二是工作方式与工作环境的变化，就工作方式上，大数据给审计工作带来了新的发展，使得工作效率大幅提高，工作的准确性较之以前有所提高。工作环境上呈现工作范围缩小化，工作成绩扩大化的特点。
