大数据时代的含义精选(九篇)
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第1篇：大数据时代的含义范文
【关键词】大数据 计算机信息处理 技术研究
大数据广义上指的是无法在一定范围内进行常规捕捉和管理的数据，是需要新模式和新方案来进行信息收集的。而我国计算机技术的发展带来的结果是网络用户的迅速增长，因此产生的数据量也是非常庞大的。所以这也使得我国的计算机技术要进行全面革新来面对时刻增长的计算机数据，这也是大数据时代下的必然趋势。
1 “大数据”的具体内涵
1.1 基本含义
大数据从字面上理解为数据量大，换而言之就是目前的计算机技术无法将这些数据庞大的信息进行整合和分类，并进行传输。而现阶段对于大数据的具体范围还没有非常明确的定义。
1.2 大数据的优势
1.2.1 数据传输速度快
数据传输速度是大数据的第一大优势。随着网络在我国的普及，计算机用户数量增多必然导致数据的增多，因而用户的需求也会随之提升，所以这就需要对数据进行快速分析整理，并将结果进行传输。而大数据时代下，数据处理已经有了迅速的发展，信息传输速度不再受限于计算机技术。
1.2.2 信息多样化
信息多样化是大数据时代的又一显著特征。在计算机技术不发达的年代，传输信息主要通过文本或是网页的方式，这样的方式不仅效率低，且传输的信息内容单调，缺乏即时性。而大数据的出现很好地解决了这一问题，现如今多样化的数据传输媒介和丰富的格式也给计算机技术带来了质的变化。音频、视频、图像等传输手段更广泛运用于现阶段的信息技术之中，在未来也将继续运用。
2 大数据时代的变革
大数据时代是计算机技术发展的一项重要标志，也是该行业的历史性的进步，对广大用户都产生了重要的影响。现如今，无论是政府机关还是事业单位，亦或是个人，都是大数据时代下的用户，大数据也加深了各方之间的联系，使信息能够更广泛传播，资源共享更为便捷，这也给企业的发展起到了积极的促进作用。然而，在这一过程中仍然有一些我们应该注意到的问题，这些问题如果不能妥善解决，势必会制约大数据时代下计算机技术的发展。在笔者看来，这是一个机遇和挑战并存的过程，具体表现如下。
3 大数据技术的主要体现
3.1 预测分析技术
这项技术是一种对于数据的挖掘和解决方式，可以在数据中实现对于未来结果的计算。在现阶段，很多企业利用大数据来所信息进行收集，并进行模型优化，从而来提升企业的管理水平和业务水平。而用户也可以根据自身需要将这些功能进行选取式利用，从而为各个行业的工作提供便利。
3.2 数据处理技术
包含分布式存储技术好和可视化的数据技术。前者是指利用多台存储器会数据进行分类，是提高系统适用性和稳定性的有效途径。而后者可以对不同种类的数据源进行直观显示，从而将信息展示在用户面前，便于信息的实时分析和资源共享。
4 大数据时代下计算机技术的机遇
网络已经普及于我国的日常生活了工作之中，并在各个领域都发挥了重要的作用。大数据的显著特点就是信息量大，工作要求也更高。尽管在现阶段的计算机技术下处理这些信息仍然有很多需要优化和改进的地方，但是其未来的发展趋势还是非常令人满意的。以一般的公司为例，一个公司进行大数据的管理，可以有效提升每个部门的工作效率，并加强管理层和基层的交流，减少工作中产生的各种突发问题。另一方面，可以让各部门之前形成良好的工作配合，在人力、物力、财力上都做到节省成本，从而让企业能够在激烈的市场竞争中占据重要的地位。又例如在工厂中进行大数据的处理分析，能够有效地了解到市场动态，捕捉市场信息，从而了解到消费者的具体需求和喜好，能够针对性地生产出消费者需要的产品，对于工厂的发展会起到积极的促进作用。因此不难看出，大数据时代下，计算机技术的发展会有很多机遇，只要善于把握，必将能取得令人满意的结果。
5 大数据时代下计算机技术的挑战
5.1 对于存储技术的新要求
巨大的数据信息量必然给未来的存储技术提出了更高的要求，而用户的需求也会随之增加。为了保障用户的体验，就需要在信息处理能力上进行完善和优化。例如在硬件设备、网络宽带等方面就要进行更新，以应对大数据所带来的冲击。无疑这是一个工作量非常大的工程，也需要不断地学习和探索。
5.2 对于信息安全的新要求
信息安全是用户最为关心的问题。在近年来，我们时常看到用户的身份证、个人资料等信息被无故泄露，导致一系列问题的产生。这些信息安全问题产生的原因就是数据的分类和管理不到位。而未来的大数据时代，信息量将比现在有成倍甚至几十倍几百倍的增加，那么如何在这些巨量的信息中保障每个用户的个人信息安全，就成为了未来的一大挑战。网络黑客和各种不法分子也早已熟练运用计算机技术，因此也要求研究人员在未来要针对性地在信息保护方面做出技术上的改进，从而保证用户的信息安全，才能是计算机信息处理技术朝着更加稳定和正确的道路上发展前行。
6 结语
通过研究，可以看到大数据时代下，现阶段的计算机信息处理技术仍然有一些缺陷，在技术层面上需要进行变革和创新。但是随着我国经济水平的不断发展，信息技术也将随之得到提升，未来的云计算机网络必将发挥重要的作用，更加广泛地运用于人们的工作和生活之中。可以肯定的是，计算机信息处理技术是一个潜力巨大的项目，虽然面临着挑战，但是我们要对未来的研究具有信心，相信在未来我国的计算机信息处理技术必将处于世界领先水平。
参考文献
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[4]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（理论版），2013（06）：126-127.
作者简介
熊朝廷（1981-），男，四川省绵阳市人。现为四川九洲电器集团有限责任公司工程师。研究方向为电子信息。
第2篇：大数据时代的含义范文
北京市普利门电子科技有限公司 北京 100041
[摘要]随着大数据时代的到来，对企业档案管理方式提出了新的机遇和挑战，本文论述了大数据的含义和特征，分析了大数据时代企业档案管理创新的必要性，并从四个方面对如何进行档案管理创新提出了对策建议。
[
关键词 ]档案管理；大数据；创新
一、大数据的含义
大数据（Big Data）是继云计算、物联网之后IT产业的又一次创新性技术变革。大数据，指的是所涉及的数据资料、信息量的规模巨大到无法通过目前主流软件系统工具，在合理可控的时间范围内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业、政府等经营决策更积极目的的资讯。
大数据具有4个基本特征：数据体量巨大，从TB级别跃升到PB级别；第二，数据类型繁多，这些数据类型繁多，格式不一，结构不同；第三，价值密度低，商业价值高；第四，处理速度快，需要实时获取需要的信息，这一点和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
二、大数据时代档案管理创新的必要性
档案管理是企业管理的一项重要基础工作，对企业项目的运作、市场定位、营销策略有着重要的指导性作用，是企业加强内部管理和控制的重要基础。大数据时代的到来，已给档案管理工作烙上了深深的大数据印记。与传统档案管理方式相比，大数据时代下企业档案具有媒体形式多、数据量大的特点。同时，当前企业在档案管理方面面临诸多瓶颈：繁杂的数据类型和多样的存储格式使电子文件很难被统一收集，容易形成一个个“信息孤岛”；对数据利用的方式单一，缺乏多元化的利用手段；对信息档案的安全控制难度也很大。
显然，传统企业档案管理工作已不适应大数据时代的特点，企业如何做好档案管理与档案管理如何在新时期为企业服务,已成为企业档案管理工作的核心问题。
三、大数据时代下如何进行档案管理创新
档案管理创新是综合运用各种知识和技能，有效地管理和开发档案资源，最大限度地满足知识经济和大数据时代对档案信息的要求。要创新档案管理，就必须适应现代企业和新时期的发展要求，梳理新的观念，建立新的管理制度，采用新的管理方法，完善新的服务方式。通过实现档案管理的创新，加强档案资源的建设，才能保障体量巨大的档案数据长期安全可读，并在海量数据中快速准确的搜索挖掘到有价值的档案信息，为企业提供更好的服务。
1.档案管理观念创新
多年来，许多企业的档案工作一直处于被动状态，“重藏轻用”。大数据时代，必须转变观念，充分认识管理是必要的手段，利用才是真正的目的。档案管理人员要加强思想观念方面的创新，必须要对档案管理工作的变化有明确的认识。只有对管理创新的意义有了较高的认识，才能重视、支持管理创新。
2.档案管理制度创新
档案工作制度应纳入企业规章制度体系。尤其是在在大数据时代，由于档案信息体量大，类型结构复杂多样，更需要我们制定电子文件管理等相关的电子数据档案管理标准及管理制度，明确目的和标准，以此规范各类档案管理行为，将看似无序无法管理的档案信息变成有法可依的有序管理。企业档案管理制度建设应以《中华人民共和国档案法》、《档案管理整理规则》等相关法律法规为基础。除制定专门的档案工作制度外，企业还应在其他相关制度中体现档案工作要求，与档案管理制度衔接，确保企业档案工作经常化、制度化推进。同时，单位还须定期组织管理人员对国家相关制度和法律进行学习，对单位管理制度进行更新和补充，从单位的实际情况出发提高管理效率。
3.档案管理方法创新
企业应运用现代管理方法，提高档案完整率、有效性和利用率。尤其是信息技术在企业生产、管理中的大量应用又为企业的档案管理提供了一个很好的转变契机，促使企业档案管理从基于目录的简单查询共享阶段向综合的数据挖掘和知识的深度整合方向转变。目前，运用在大数据管理中的技术主要有：数据仓库(data house ware)、群件(groupware)、知识地图(knowledge map)、超文本技术(hypertext)、元数据(metadata)等。因此，我们必须积极利用各种信息技术，开发具有数据分析和决策支持功能的档案知识管理系统，推动企业档案管理水平的提高。
4.档案管理服务创新
企业档案的生命线就是为科研生产、经营管理等中心工作服务。档案服务是档案管理的中心，档案工作通过服务才能发挥其应有的作用。档案服务创新要从服务范围、服务内容和服务方式等方面进行创新，如提高档案的查全率和查准率，缩短查调档案的时间，简化查询程序，优化档案检索工具。在确保档案服务的及时性及针对性的同时，能够积极主动的对档案资料信息的需求者提供全面的信息服务，并综合运用各种技术手段，深入挖掘庞大数据背后蕴藏的有价值信息，提高档案使用者的满意度。
参考文献
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[ 2]张淑勤.浅议新时期如何做好企业档案管理工作[J ].现代商业,2014(2):137-138.
第3篇：大数据时代的含义范文
关键词：大数据时代 高校档案 信息服务 创新
中图分类号：G71724文献标识码：A文章编号：1009-5349（2017）04-0127-02
在高校中，档案信息资源是高校最具保留价值的信息之一。自改革开放以来，我国高校不断增多并且规模不断扩大，留下的档案资料只增不减，如何使这些资料有条理地、长久且完整地保存下去是目前备受关注的话题。档案是内容准确、利用价值高且全面的资料，以往都是存放在固定且保密的位置，但普遍存在丢失资料和占据空间等问题，有些高校为了节约储存空间，在学校办学过程中产生的一些教学改革、科研、W科建设、师资力量、学生管理、党群以及相关部门的资料没有及时有效地归档。大数据技术的出现，很好地解决了这些方面的问题，实现了相应数据的有效归档以及高效利用。
一、大数据含义的相关理解和特征
1.大数据的含义
有关于大数据的定义有很多，有几个定位较为全面的是：麦肯锡全球研究所认为大数据是一种在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合；Gartner是一个较为权威的信息技术研究公司，它对大数据的理解是：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。还有一些其他的理解，都对大数据的运用价值表示肯定。将大数据技术运用于高校档案管理及档案信息服务建设，能够促进其结构完善，加快信息数据储存和收集。
2.大数据的特征
大数据具有四个个性鲜明的特征，一是数据容量很大，之前的“小数据”系统已经不能够满足很多组织或团体的需求，大数据系统将TB的容量上升到PB的容量；二是数据类型多，现如今数据类型有网络日志、视频、图片、地理位置等，这些信息都能以数据符号储存；三是价值密度低，商业价值很高，例如如果储存视频，尤其是监控数据，一段视频储存数据中只有几个数据符号有价值；四是处理速度快，以秒来计算其处理速度，快速实时获取所需的信息，这是与传统储存数据系统反差最大的一个特征。
二、大数据与档案的关系
《档案法》规定：档案是指过去和现在的国家机构、社会组织以及个人从事政治、军事、经济、科学、技术、文化、宗教等活动直接形成的对国家和社会有保存价值的各种文字、图表、声像等不同形式的历史记录。单从档案的定义来看，除电子档案外，其他载体形式的档案与大数据没有任何关系，只有档案记录的信息可以称之为数据。从档案的特征来分析，档案具有社会性、历史性、确定性及原始记录性。而大数据也具有类似的特征，大数据也是人类社会活动的原始记录，其内容也具有确定性，且其记录的内容只反映事物已经完成的状态，同样具有原始记录性。因此，档案与大数据的关系仅是具有相似的特征，大数据是具有鲜明档案特性的数据集合。但是，从数据的保存价值来说，有些数据集合对国家和社会没有永久的保存价值，不需要永久保存。真正与大数据有直接联系的，只有电子档案一种形式，电子档案与大数据之间是种概念与属概念的关系。
三、高校档案信息服务提升的必要性
1.高校档案信息服务提升是顺应大数据时代的必然要求
在大数据环境下，产生的信息数据量大、种类多、并且这些数据信息的密度低，处理起来速度快。为顺应时代变化，高校档案信息服务系统需要快速改变发展模式，在此环境下寻找新方向，避免与时代脱节，避免有价值的资料丢失，最大化运用高校档案服务资源，发挥其具有的价值。
2.高校档案信息服务提升是数据信息服务的时代需求
根据调查发现，现在人们获取信息的手段各式各样，并且需求的信息也是多样化的，出现这种现象的根源在于人们的信息获取观念发生了改变。伴随着信息供给方要不断地拓展信息处理和发出方式，以数据、示例描述一个观点，增加说服力，提高服务质量，现在高校档案信息服务还没有做到这一点，高校档案信息服务部门必须做到与社会发展和需求相匹配，建立新型的档案信息服务模式。
3.高校档案信息服务提升是促进自我发展的内在要求
现在各组织或团体内部产生和获取的信息不但数量巨大，且种类繁多，尤其是高等院校，人口基数大，信息资料量也相应大一些。传统的服务方式在现在环境中使用显得比较拖沓，服务范围小，受益者少，并且服务过程比较死板，手续多，用户对此系统反映不好。必须转变高校档案管理和服务模式，才能保证其长效发展。
四、大数据时代高校档案信息服务水平提升策略
1.基于大数据理念合理定位，深挖高校档案信息资源价值
在大数据环境下，无论是资源的提供者还是资源需求者都很重视资源的经济价值和实用性。对于高等院校来说，其内部信息资源被分门别类，学生和老师可以输入关键字来获取信息，但是学校作为提供规范的教育平台，其内部资料具有方向感，也就是信息供给者根据环境有针对性地一些信息，需求者只能获取教育相关的信息。为了更加细化信息，提高高校发展速度，需要明确高校档案信息服务方向，再确定发展模式和发现方法，找出合适的大数据产品，简化信息挖掘方法，提供档案共享平台。在大数据背景下，高校档案管理人员应该科学地运用大数据技术不断地挖掘档案信息资源价值，打破以往档案资源不能外泄的思想，拓展档案信息资源建设的广度与深度。
2.推动档案信息资源内外整合，构建智能化信息服务平台
在大数据环境下，处理复杂的信息一定要有信息资源整合意识。做到信息整合首先要仔细分析和优化档案信息资源的结构，根据学校发展方向，有目的地收集信息，扩大资源途径，将传统的、纸质的资料与现在的档案信息资料进行整合，将档案信息的侧重点突出，形成有自己特色的服务系统。此外，学校不能闭门造车，要加强与第三方高校档案资源、网络档案资源的合作关系，将获取的信息进行整合，充实现有的信息数据系统。从上面分析大数据特征可以看出，在大数据环境下信息处理速度快，施行一秒钟处理信息计划，因此，高校档案信息服务管理和服务部门的工作者要充分利用技术手段，提高服务平台智能化水平，根据高校发展方向，不断地完善和革新服务平台，满足用户需要。
3.充分运用云计算的架构优势，推动高校档案数字化升级
现在信息大部分是以数字形式存储，为提高高校档案信息服务水平，推动档案信息的数字化升级是必需的，在目前的l件下，信息数字化升级过程比较复杂，在升级过程中要保证信息含量高，信息的准确度好，保证不会出现信息遗漏或更改的现象。此外，现在为了提高高校档案信息的数字化升级效率，引进云技术，在构建信息网络构架上具有一定的优势，高校档案管理部门科学合理地使用该技术，提高信息资源使用的灵敏度和广度，扩大用户使用权限。
4.加强档案信息服务思想认识，探索档案服务多元化模式
在大数据环境下，无论是用户还是信息资源的提供者都需要具有资源共享的思想，获得一加一大于二的效果，充分发挥档案信息资源的价值，尤其是高校档案管理者，更需要具有资源共享的思想。不过在进行资源共享之前需要对档案信息资源进行分类，重点在于权限分类，在确保信息资源安全的前提下，将一定权限范围内的信息进行分享，也吸收其他院校的优秀资源，不断提高档案信息服务质量。此外，将无形的信息资源转化成有形的经济价值还需要信息服务部门探索多元服务模式，从服务高校行政部门，向服务全校师生、服务社会转变，最大限度地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。
5.构建完善的资源共享体系和共享模式
通过大数据技术能够获取很多的便利，实现了校内众多资源的有效共享，让档案信息的采集工作、管理工作等都形成了有效的协同互动。另外，大数据技术加强了各个档案之间的共享效率。大数据中的DWA技术能够对档案进行统一的管理，大数据技术管理下多种类型的共享模式，统一在大数据技术中心平台的管理控制之下，利用P2P技术，构建起对等的网络。在这一环境当中，每一个登录档案资源库的客户端都变成了收集端和利用端，各节点之间在大数据技术的处理下实现着平等的资源信息互换。
五、结语
在大数据时代，高校档案管理既面临严峻的挑战，也有很多发展机遇，如何把握机会发展自己是当前面临的困难。现在服务行业发展迅速，作为服务于高校的档案工作人员，也有必要提升自身的服务意识，在实践中探索其发展方向，面对大量数据，挖掘其中蕴含的价值，树立大数据理念，利用新技术、新措施、新手段大胆尝试创新，提升档案信息资源数据的精准性、价值的真实性，不断推进高校档案信息服务质量。
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第4篇：大数据时代的含义范文
【关键词】大数据时代;企业档案管理;挑战;对策
1前言
随着人类社会向信息、知识经济广泛的深入发展，社会、企业每天产生海量的数据，整个世界进入了大数据时代。各行业都面临着对庞大而复杂的数据进行有效管理的巨大挑战，人们逐渐认识到对自身产生和拥有的大数据进行有效管理的重要性和迫切性，档案行业也不例外。如今，航空企业正积极推进数字档案馆建设，各类电子文件正以前所未有的速度不断增长，那么在大数据时代，如何做好企业档案管理，并深入挖掘和利用档案信息资源为科研生产一线服务，已成为企业档案工作面临的重要课题。
2大数据的含义和特点
2．1什么是大数据
大数据，又称巨量资料、海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理。并整理成为帮助用户筛选决策的积极资讯。大数据描述的是随着数据量和数据类型激增而逐渐衍生出来的一种现象，不仅包括数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集，还包括对这种数据集进行高速采集、处理与分析以提取价值的技术架构与技术过程［1］。
2．2大数据的特点
大数据的特点一般归纳为“4V”，一是数据体量巨大(Volume)。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。二是数据类型繁多(Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。三是价值密度低(Value)。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。四是处理速度快(Velocity)。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。
2．3档案大数据
档案大数据是在档案方面涉及的资料量巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到的撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。近年来，各级档案行政管理部门都非常重视档案信息化建设，大力加快数字档案馆建设步伐，开展传统载体档案数字化，积极进行电子文件的归档接收工作。随着档案信息化建设的加快，档案信息资源呈爆炸式增长，主要呈现出以下特点:(1)档案资源巨大。为积极适应航空工业信息化发展需要，航空工业档案馆于2007年在中央企业中率先启动了首批16家数字档案馆建设试点，制定了《航空工业企事业单位数字档案馆等级考核评定验收管理办法》，组织开展评定验收。首批16家数字档案馆建设试点单位已完成考核评定验收。随着信息技术应用和数字档案馆建设，产生大量的电子文件将形成一个巨大的档案信息资源中心。(2)档案资源类型多。在传统的档案信息资源中，主要以结构化数据为主，随着信息技术应用和数字档案馆建设，档案信息资源的种类越来越多，档案信息不仅涵盖传统意义上的馆藏档案资源，而且包括各类现行文件、产品数据等。其载体形式包括语音、视频、图形、图像等，形成以档案信息为核心内容的企业综合信息资源库。(3)档案价值高，但价值密度低。价值密度的高低和数据总量的大小成反比。从档案的本质属性来看，档案具有重要的利用价值，但通常我们利用的数据却非常小。在航空企业里，档案汇集了企业在科研、生产及经营管理活动中所形成的全部成果，这些档案信息蕴含着巨大潜能，需要人员和技术的密切配合，方能将其转化为更大的真正价值。(4)档案资源处理要求高。档案数据海量增加，加大了用户在海量数据快速查询所需信息的难度。在庞大的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
3大数据时代企业档案管理面临的机遇
3．1大数据时代给档案管理带来了机遇
传统档案管理在某种程度上需要依托特定的基本单位，随着大数据的到来，纸质档案会越来越少，数据化档案会越来越多，以“卷”或“件”为单位的档案管理方法已经无法适应一些新环境，档案人员会将花更多的时间和精力监控档案数据的生成及保障档案数据的长期安全性与可读性，不在局限于电子档案的收集、整理和利用。
3．2有利于档案利用价值的提升
由于传统的档案管理主要以纸质档案和各种电子档案为主，各类档案的利用基本上处于被动的利用地步，检索和利用这些档案要话费过多的时间和金钱，因此难以调动人们使用这些档案的积极性，而大数据在处理海量数据和分析复杂数据方面具有超强的能力，通过借助云平台，从海量的档案数据中自动搜索隐藏于其中有着特殊关系性的信息，并对其进行集中和分析，让挖掘和分析出来的档案信息更好的被利用。用户可以在海量的信息海中快速检索和搜索自己所需要的各类信息，更方便人们去挖掘和使用这些蕴藏在各类档案中的有效信息，将原来的“死档案”变成“活信息”，这也无疑进一步提高了档案的利用价值。
4大数据时代企业档案管理遭受的挑战
4．1传统的档案管理模式受到很大冲击
传统的档案管理工作主要是在对各类档案进行分门别类的、有区别有层次的档案管理理念的指导下进行各类档案的整理和管理，而在大数据时代，面对海量的档案数据，只能以“件”或“数据库”为管理对象，这就要求档案管理者在有原本档案分类处理的能力之外，还要具有极强的决策能力、信息识别能力以及信息发现能力，这必将对原有的档案管理理念和方法带来极大地冲击和挑战。
4．2数据的安全与保密成难题
大数据在给人们带来便捷获取档案资源的同时，也在数据安全与隐私的维护上存在很大的隐患，这既存在理念和技术层面上的因素，也涉及法律方面的问题。从国家层面上来说，带有国家密级的档案的泄露，会给国家造成重大的损失，严重的还可能危机国家安全。在面对数据的安全和隐私问题上，我们肩负三大任务:一是完善各种软硬件系统将安全风险降低程度;二是处理敏感数据过程中要设法、保护数据隐私，实现信息的保密;三是在开放的数据环境下设法避免数据被恶意使用，保证合法数据在正常状态下使用。
4．3技术挑战
大数据的容错计算相当困难，算法极其复杂，档案管理系统只能将失败的概率尽可能降低到可接受的范围，而不能完全排除。其次，大数据环境下的档案管理系统采用的是云计算技术，其优势在于聚集工作负载，提高资源共享度，这必然增加档案管理系统运行成本，同时，还会加大系统出现故障的频率。再次，档案管理系统存储了海量的档案数据，且种类繁多，结构多样，现在档案系统面临的关键问题是如何鉴定和区分数据的有用与否。
4．4大数据时代给档案管理人员的工作提出了更高的要求
大数据时代背景下的档案管理工作不断的专业化、多元化以及开放化，且档案收集、档案管理以及档案的利用都在不断的改进与改变，而档案管理的这些改进与改变，对档案管理工作者的管理理念、管理专业能力、以及档案处理技术等都有着更高的要求，这些都使得现代档案管理工作人员面临着更高的挑战。
5大数据时代企业档案管理的对策与创新举措
无论面对的是机遇还是各种严峻的挑战，我们都应积极的应对，不失时机地将档案工作推上一个新高度。在大数据时代下，档案部门应摆脱传统思维的限制，建设“大档案”，尤其是随着大数据时代的逐步来临，更应积极改革与创新，以应对并跟上大数据时代步伐。
5．1以数字档案馆为载体构建档案大数据，实现数据共享
数字档案馆的信息不仅涵盖传统意义上的馆藏档案资源，而且包括各类现行文件、产品数据等。其载体形式包括语音、视频、图形、图像等，形成以档案信息为核心内容的企业综合信息资源库，可有效满足企业对各类信息资源的需求，建成海量档案信息资源存储中心，这些数量庞大的档案资源经数字化技术处理或电子文件采集归档后，进行安全有序存储，并通过档案管理平台，提供网络化的共享和利用。在大数据时代下，档案系统中，除了大量的类型繁多档案数据之外，还有海量的用户行为数据，包括浏览、点击、借阅等，用户行为数据也是构成档案大数据的重要组成部分，本身的利用价值不亚于档案本身。
5．2完善大数据相关技术在档案管理中的运用
为了档案管理工作在大时代的背景下更进一步的优化与发展，就必须要完善大数据相关技术在档案管理中的应用。这就需要档案管理部门积极与专业的具有相应保密资质的大数据开发公司或者机构进行合作，在大数据公司的技术支持下，结合档案管理部门的实际情况，开发设计出适合档案管理部门的大数据技术和工具，来满足档案管理部门的发展需求。在大时代背景下的档案管理还与云计算、云储存以及虚拟技术有关，因此为了档案管理更好的发展，还必须与这些技术部门进行合作，在大时代背景下的档案管理中应用到的相关技术都可以得到专业的技术支援，进而不断的完善，使得档案管理工作可以更加有效的、高效的、高质量的进行。档案管理运用大数据技术需注意的问题:(1)大数据技术实现问题。大数据技术相比较传统技术更为复杂。档案大数据管理系统通常是一个由很多节点组成的分布式系统，实现起来较为困难，这就要求档案管理者打破专业限制，找寻与专业的具有相应保密资质的大数据开发公司或机构进行合作，将档案需求和大数据技术结合起来，才能开发出适合档案行业特点的大数据平台。(2)信息安全问题。企业档案记载和反映了企业科研、生产与经营管理活动的过程和结果，是企业科技进步与长远发展的基础，但有时人为操作的失误、系统软硬件的故障、计算机病毒等原因都会造成档案数据的破坏或丢失，会给企业甚至国家造成巨大的损失。对于航空企业，安全问题容不得半点马虎。(3)保密问题。大数据时代下，档案信息主要通过网络传输，容易被复制和扩散，导致档案信息资源在开发和利用的过程中可能出现信息的泄露的问题，由于航空企业涉及国防、军事、科技等领域，档案层次高，一旦造成泄密会直接危及国家的利益和安全。因此，在实现档案信息资源合理利用的同时，必须确保档案的安全。
5．3加快档案管理人员的知识更新
在档案信息化高速发展的今天，计算机技术为档案管理注入了新鲜的血液，加快了数字化建设的步伐，作为档案人员，应该转变传统档案管理理念，增强对数字化管理的重视程度，重点放在数字化管理和网络化资源建设上。因此，档案人员应加强微机学习，努力提高计算机水平。在学习现代化知识中，不断拓展档案创新的新局面，形成一个既能全面了解档案理论知识，又能熟练掌握计算机操作技术的复合型档案管理人才的发展格局。除外，要加强档案硬件及网络基础设施建设，为档案管理人员创造出良好的外部环境，培养出一支综合素质高的档案管理队伍。
6结语
大数据时代的到来给当代档案管理工作既带来了机遇，同时也带来了一定的挑战。作为档案工作者，要努力抓住新时代的机遇，严肃对待挑战，不断学习和创新，围绕企业的科研生产与经营管理工作对档案管理方式和手段进行深入思考、重新认识。充分运用新技术，在时代浪潮地推动下，更好地开发和利用档案信息资源中蕴藏的巨大知识宝藏，从而真正在大数据时代背景下发挥档案管理的重要价值。
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第5篇：大数据时代的含义范文
关键词：大数据 图书馆 信息技术 科学管理
中图分类号：G258.6 文献标识码：A 文章编号：1003-9082（2014）03-0020-02
大数据时代已经到来，正如麦肯锡所言，“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。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”在日常的生活和学习、工作中，人们可以非常便利地利用计算机和网络获取自己所需要的绝大多数资料，几秒钟，我们就可以搜索到所需资料，然后轻松复制或下载；几秒钟，我们便可以轻松计算出一道复杂数学题的结果；一分钟，微博上新发的数据量便可以轻松超过10万；几天时间，我们就可以在交友网站上认识成千上万的来自世界各地的朋友；如此等等。大数据带给我们几何量级的信息冲击，依靠宽带、云计算、物联网等为人们提供了解决各种困惑的办法，致使社会经济、政治和文化等一切方面的发展方式都发生了重大变化。
图书馆也不可避免地受到了大数据带来的冲击和挑战。有人怀疑，在网络和信息如此发达的社会，我们还需要图书馆吗？图书馆在知识爆炸的时代该何去何从？本文基于这些疑问展开讨论，探讨大数据时代图书馆的建设策略。
一、大数据的概念
目前对大数据的概念还没有统一认定。在维克托・迈尔-舍恩伯格及肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》中，大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法。而信息技术研究机构Gartner？Group公司认为“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。本文认为，大数据不仅包含了“海量数据”的含义，而且在内容上超越了海量数据。除了指数量巨大的数据，还指数据的时间或速度维度（涉及数据流、结构化与非结构化数据的处理速率及效率）。大数据通常用来形容人们创造的大量结构化和非结构化数据（图像、声音等），其特点都与数和结构有关，通常被称为4“V”，即数据体量巨大、类型繁多、处理速度快、价值潜力大（Volume，Variety， Velocity，Value）。
大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域，目前人们谈论最多的是大数据技术和应用。在浩如烟海的数据世界中，如能迅速准确地选取最有用的信息为我所用，便开启了智慧生活的大门。从这个意义出发，我们可将大数据定义为“大数据（big data），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、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。”
二、大数据时代图书馆面临的挑战
在“以海量、高增长率和多样化的信息资产”为主要特征的“大数据时代”，高校图书馆面临的挑战主要来自四个方面：
1.技术更需先进
大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。大数据需要特殊技术以有效处理数据，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网、可扩展的存储系统等。首先，存储能力的增长远远落后于数据量的增长，设计最合理的分层、分级存储架构已成为信息资源管理及知识服务体系的关键；其次，移动互联网技术的完善，使得数据移动较之以往更为频繁，而数据的移动亦成为信息资源管理最大的开销，这就促使知识管理从传统的数据围绕着计算能力转，转变为计算能力围绕着数据转；第三，高通量计算机、高可靠性、高可扩展性、高可用性的规模、语义、统计及预测性等数据分析技术、新的数据表示方法等都是亟待解决的技术问题。
2.资源更需特色
清华大学苏研院大数据中心主任林辉说：“大数据时代的到来，将会带来人类文化的一场革命。”高校师生对图书馆资源的需求不断加大，图书馆如何在这样的大环境下克服自身困难，利用有限经费建设特色馆藏，更充分地发挥图书馆有限资源的效益，是图书馆在大数据时代面临的重要挑战。有针对性地建设特色资源的建设是提高图书馆地位与作用的必经之路，如果馆内文献比比皆是，随便在哪里都能检索到，势必失去吸引力。
3.管理更需科学
一直以来，我国图书馆的管理水平与发达国家存在较大差距，图书资源无法得到最佳利用，自动化水平低，人性化管理不足，专业性欠缺。大数据这个外部环境的积极发展必然影响到图书馆的内部管理。图书馆收藏信息资源的格式由书籍向书籍和数码资料转变了，由此研究我国高校图书馆新的发展趋势和相应的管理理念变得十分必要。
4.服务更需完善
大数据时代，图书馆的服务体系需要进一步完善，服务质量需要提升。技术的要求和用户要求的变化必然推动图书馆服务的提升，大数据时代的图书馆服务模式是对海量信息进行搜集、组织、分析、决策，因而其服务更具有针对性和鲜明性，在调整文献服务、信息咨询、学科服务的同时，将在很大程度上向信息处理与服务方面发展。
三、大数据时代图书馆的建设策略
1.建设数字图书馆
第6篇：大数据时代的含义范文
关键词:大数据;法律保护;制度建设
网络化、信息化的时代，数据爆炸式增长，大数据面临着一个关键性问题———隐私与安全。用户在互联网的所有足迹都可能被他人所掌握，暴露的不仅是个人隐私，还有商业机密、金融数据信息等，因此，必须加强大数据法律制度建设。
1大数据概述
1．1大数据概念
大数据也叫巨量资料，产业、经济以及技术界对大数据有不同的定义与理解，价值、多样、高速以及大量是大数据的四个基本特征。
1．2大数据来源
大数据的来源大致可分为三类:首先，来源于人。具体是指人们在使用互联网过程中所产生的视频、图片以及文字;其次，来源于机。具体是指计算机系统中所产生的数据，以多媒体、数据库以及文件等形式存在，同时也包括日志、审计等系统自动生成的信息;最后，来源于物。具体是指数字设备所采集的数据，如天文望远镜产生的大量数据、医疗物联网产生的各项数值、摄像头产生的数字信号等［1］。
2大数据法律保护的基本原则
2．1数据主权原则
大数据法律保护，首先遵循的原则就是数据主权原则。在法律保护制度建设中，所谓的数据主权主要指的是，一个国家独立自主地对其数据进行保护、利用、控制、管理以及占有的权利。
2．2数据保护原则
数据保护原则主要包括两方面的含义，其一，是指数据并不属于共有财产，属于大众所有;其二，数据的所有内容都应该交由法律进行保护。在通过法律来保护大数据的过程中，保护的不仅仅是数据的权属关系，还应该保护和赋予权利人对数据的处理权限，另外，为了确保数据的再生与再利用，应该以法律为基础，对数据流通进行有效规范。
2．3数据自由流通原则
数据自由流通原则包含两层含义，其一，确保数据的自由流通，其在自由市场的流通是当今社会赖以维系的根基，因为其已成为社会生产中的基本要素。随着科技的不断进步，数据自由流通自然也就成为了人类社会进步与发展的客观要求。其二，避免大数据遭垄断。在大数据自由流通市场上，一些不法分子时常利用数据技术等优势，有意阻碍和控制数据的自由流动，此时法律需发挥作用，杜绝其在数据的质量、时效以及数量方面进行垄断。
2．4数据安全原则
数据安全原则包含两层含义，其一，确保数据的安全完整性。不仅要保护处于静止状态的数据不被利用、伪造、篡改以及被访问，而且要保护处于传输状态的数据不被篡改，避免缺损、丢失现象的发生。其二，数据安全的原则在于确保数据能够安全使用。也就是说在数据使用过程中，要确保其具备保密性，数据的内容仅取得授权的机构或者个人有权利知晓，当然数据系统中的公开信息不限于此［2］。
3大数据法律保护制度建设构想
3．1大数据法律保护制度理论定位
大数据保护主要目的是避免数据面临泄露、变更、利用、毁坏以及接触的危险，制止不法分子利用数据技术优势获取数据信息，通常将这行为视为“搭便车”。所以构建的大数据法律保护制度，应该反此种不正当竞争，可以说是一种新发展起来的特殊类型的反不正当竞争法律制度。以反不正当竞争的理论模式进行大数据法律保护制度的建设，其所覆盖的法律范围非常广泛，并且可以不断发展。总之，确保大数据不被非法泄露、变更、利用、毁坏以及接触，需要通过正常的渠道储存、传输，可以有效避免信息垄断的危险［3］。
3．2大数据法律保护制度理论模式
3．2．1受法律保护的大数据范围
大数据包括图像、语音、数据、文本等多种形式，因此，只要数据通过条理或者系统的方式编排整理，并且由独立的材料、数据以及作品组成，都属于法律保护的对象。大数据的具体保护范围应包括:第一，针对商业秘密进行保护。是指经权利人采取保密措施、具有实用性、能为权利人带来经济利益、不为公众所知悉的经营信息、技术信息。第二，针对签订授权的数据进行保护。在数据通过合同授权的情况，如果存在有违反合同约定内容的情况，那么必须要给予相应的保护。第三，针对不正当使用大数据进行保护。在竞争中，大数据的使用必须以诚信、公平、平等为原则，如果大数据使用者对其他经营者造成损害，扰乱了社会经济秩序，那么法律就会针对不正当使用者进行制裁，同时给予受损害保护、补偿。第四，针对个人信息的保护。个人信息具备隐私性，法律有义务保护个人隐私数据不被他人利用，在互联网时代，个人信息很可能会在网上留下痕迹，此时法律将起到至关重要的作用。
3．2．2大数据运用权利内容的确定
大数据运用权利内容，具体可以包括技术保护权、提取、再利用权，制作者维护数据信息内容完整、准确、真实权利，还有适当引用与教学研究需要的权利、新闻报道、政府行为需要的权利。第一种类型是技术保护权。对于数据制作者来说，技术保护权不可或缺，将大数据分为实质性内容和非实质性内容进行法律保护，是确保数据公平、效率的前提与基础。针对于实质性数据与非实质性数据的判断，要以数据制作者市场利益受到损害的程度为依据;以数据内容再利用的地理范围、程度、持续时间、数量或者被提取的次数为依据;以数据使用者普遍看法为依据。第二种类型是提取权。首先，实质性部分具体是指将数据内容全部或者实质性内容从一个媒介转移到另一个媒介。作为数据权属拥有者，其有权利限制他人在未经许可的情况进行数据信息的转移。因此，可以说未经数据拥有者授权的情况下，影印行为、对传统非电子数据库的扫描行为、网上下载行为、窃取信息的行为，都将侵犯数据拥有者的提取权行为。其次，非实质性部分是指针对于没有实质性内容的数据信息，可以系统、重复的提取，但如果对数据制作者合法权益造成损害或者对数据正常利用起冲突，将受到法律的制止。第三种类型是再利用权。首先，实质性部分具体是指权利主体享有的，禁止用户通过利用网络手段、发行、出租、展示、演出以及放映以及其他任何形式，向公众提供数据的实质部分甚至全部内容。其次，非实质性部分，对于非实质性的数据信息，可以系统、重复的再利用，但如果对数据制作者合法权益造成损害或者对数据正常利用起冲突，将受到法律的制止［4］。第四种类型是维护数据内容完整、准确、真实的权利。具体是指行为人的行为与数据权属与拥有者的正常利用相冲突，或者损害数据拥有者的合法利益，权利人则有权禁止他人再利用或者重复系统的摘录数据内容。第五种类型是适当引用与教学研究需要的权利。为了说明教学、批评、评论、举例、解释、说明或者分析目的，另外，为研究、科学等非商业性目的，摘录、传播数据信息，同时没有对数据相关市场造成损害是受法律保护的。第六种类型是新闻报道的权利。以新闻报道为目的，向公众提取、提供数据内容，但要保障适时性，如果报道的数据内容对市场竞争造成影响或者对数据拥有者造成损害，则将受到限制。第七种是政府行为需要的权利。政府如果有情报活动、保护、调查的需求，则拥有提取传播的权利。
3．2．3大数据制作者义务内容的确定
本着权利义务对等的原则，数据制作者需要承担两项义务:第一，作为数据制作者其有义务对数据内容的完整性、准确性以及真实性进行维护。第二，数据制作者必须保证数据内容不虚假，如果数据制作的信息内容缺乏承诺的完整性、准确性以及真实性，并且对他人造成了财产损失甚至人身损害，此时制作者需要承担更换、修改或者退货的义务。
3．2．4大数据法律权利保护的条件
是否为数据权属拥有者是有前提条件的，具体条件是必须在数据制作中有实质性投入，如投入金钱、时间，或者是通过正常法律途径转让到自己手中的数据。具体是指，数据权属拥有者在数据内容的编排、制作上构成独创性数据信息，此时可以给予相应的法律保护，另外，对于不构成独创性的数据信息，只要权属拥有者能够证明其数据是通过正常渠道、有实质性投资，那么其同样拥有受法律保护的权利。然而对于实质性投资标准的判断，可以有三种行为为判定标准:第一，向公众提供或者系统、重复的复制数据信息的非实质性内容，但是对数据制作者的合法权益有损害或者与数据的正常利用相冲突。第二，以在线传输、出租、发行等方式向公众提供质量和数量上为实质性内容或者数据全部内容的行为。第三，在质量和数量上为实质性内容或者暂时和永久复制数据全部内容的行为。总之，在上述条件下才给予其著作权保护，这便是大数据权利保护的条件。
3．2．5大数据法律权利保护期限
针对大数据法律权利制定保护期限，主要是为了避免私人对信息的垄断，对于超过保护期的数据，公众有不受限制自由使用的权利。对于数据信息法律权利保护期限的具体时间，需要根据实际的数据内容评判，如果是数据库中的信息，国际上的保护期限为15年。因此，我国在保护期限的制定上，可以借鉴国际上的做法。在保护期间内，如果数据属权拥有者对数据信息进行修改、增减或者重新制作，那么数据保护期限需要重新起算。
3．2．6侵害大数据法律权利的责任形式
作为数据权属拥有者的合法权益，必须在法律的保护之下，制止侵害数据保护权利的所有行为，提高不法分子的违法成本。为了确保大数据法律保护的有效性，保障知识产权法律制度的统一性，在大数据法律保护制度建设中应该明确规定侵权人所应承担的法律责任。对于侵害大数据法律保护权利者所应承担的责任，可以参考著作权法的相关规定，具体可以划分为刑事责任、民事责任，具体的形式包括:赔礼道歉、停止侵害行为，如果造成权利人损失的，需要承担相应的赔偿，损失金额可以参照许可使用费来确定。性质更为严重的，造成权利重大损失的，可以参照刑法关于侵犯知识产权罪的相应制裁和处罚规定［5］。大数据对人们的思维模式以及日常生活方式有着重大影响，构建大数据法律保护制度是提升我国综合实力、提高大数据产业发展、解决日渐突出的数据纠葛的基本要求，对我国法律体系的完善至关重要。
参考文献:
［1］隋映．基于大数据分析的云安全管理系统设计［J］．电子世界，2015(10):23．
［2］齐爱民，盘佳．数据权、数据主权的确立与大数据保护的基本原则［J］．苏州大学学报，2015(1):20－22．
［3］宋曦．大数据时代的个人信息保护机制研究［D］．重庆:重庆大学，2014．
第7篇：大数据时代的含义范文
【关键词】大数据时代；人工智能；计算机网络技术
引言
科学技术的飞速发展，使计算机网络成为人们生活和工作的重要组成部分。在计算机应用领域，将人工智能与大数据进行融合，可有效解决计算机网络管理中安全性的问题。然而，在大数据时代背景下，由于人工智能技术的发展仍处在探索阶段，在计算机网络技术中的应用还存在许多问题。基于此，深度探讨人工智能应用优势，并针对人工智能在计算机网络技术中的应用提出几点建议，具有十分重要的意义。
1大数据时代人工智能技术的含义及应用优势
1.1大数据下的人工智能技术
人工智能作为计算机技术体系下的分支，是一门融合开发和研究为一体，主要作用于开发人类智慧所应用的科学技术。在人工智能不断发展的历程中，对于人工智能的探索逐渐延伸至管理学、语言学、社会学等学科，使人工智能能够更好地接近人类大脑，完成对社会中存在各类要素和信息的采集，并模拟出人脑对图像和声音出现的反应。在大数据时代背景下，人工智能可借助大数据内容多和规模大的特征，替代人们完成部分工作，为人们生活和生产提供便利，以进一步增强人们的幸福感。人工智能与大数据的配合，可将人类思考习惯进行数字化处理，并完成对数据的储存。在未来发展中，人工智能可实现对人类日常生活的复制，实现机械化的自动操作和控制。通过大数据和人工智能的相互配合，可为人类和技术的发展提供更广阔的空间。1.2大数据时代下人工智能在计算机网络技术中的应用优势在大数据时代背景下，人工智能在计算机网络技术中应用所体现的优势，主要体现在以下几方面：①完成对信息的预测，在计算机网络运行中，要想提升运转速度就要及时处理系统中存在的模糊数据，但对于这部分信息价值的辨别存在一定的难度。如依照传统处理方法会增加系统运行成本，对系统造成影响。在大数据时代人工智能的干预，可依据模糊分析理论更有效辨别信息价值，完成对信息的预见，进而实现计算机网络运行效率的提高。②增加网络监管能力，计算机系统的快速发展使得计算机网络结构日趋复杂，为网络监管带来难度。而人工智能的参与可实现对网络的分类管理，不但提升管理的效果和能力，还为网络营造更加安全的环境。③人工智能强化数据整合，在人工智能和大数据相互协作下，对于计算机网络空间中存在的信息进行快速整合，完成对各类资源的有效配置。还可加快资源整合的速度，减少资源的消耗，降低计算机网络的运行成本。
2大数据时代下人工智能在计算机网络技术中的应用对策
2.1计算机网络安全管理中人工智能的参与
①在计算机网络网络安全入侵检测中应用人工智能。在大数据时代下，计算机网络环境日趋复杂，各类病毒和木马的入侵可对网络造成不可逆的影响。而在计算机网络管理中应用人工智能，可通过对以往入侵情况的分析，建立数据集成的系统，通过数据编码将入侵特征进行编码转换，在系统中储存完整的信息。一旦计算机网络出现入侵系统的情况，对网络安全造成威胁，系统就可依据设定对入侵类型进行辨别，并完成安全处理，保障计算机系统和网络的安全。②数据挖掘技术在计算机网络安全管理中的应用。数据挖掘主要是指将网络从主机会话中分离出来，并通过对网络控制实现计算的规范化，并将其产生的数据储存到数据库中，在遇到网络风险时就能完成数据的辨别。③人工神经模拟。人工智能的模拟技术可模仿人类大脑的思考和处理逻辑，在网络运行中，可对噪声等要素进行识别，并通过检测，完成对网络的安全性检查，提升网络运行安全性，提升检测的质量。④危险信息拦截和垃圾处理。在计算机网络安全管理中，人工智能可在网络系统中建立智能防火墙，对部分危险信息进行识别，并完成拦截。还可在系统设置访问权限，提升安全防控的效果。同时，在垃圾处理方面，人工智能和大数据的相互配合，可实现对网络遗留数据痕迹和垃圾的检测，快速找到包含病毒的文件，并在人工智能处理模式下完成病毒的处理，消除网络中存在的安全隐患。另外，人工智能可完成对系统资源的扫描，通过对信息的分析和处理，将数字化数据反馈给用户，使用户更加直接地了解计算机网络的运行状况，为进一步保障计算机网络安全提供帮助。
2.2计算机网络管理系统中人工智能的导入
①系统数据库技术。在计算机网络系统中，利用人工智能技术将计算机系统运行的内容转化为数据，将简单内容在变为复杂的程序，在运行中对其进行不断的优化，找到有效的运行方式，实现对系统对有效的管理。这种人工智能和大数据的相互配合，可有效弥补传统数据加工在内容逻辑性方面的缺陷，并通过数据库的建立，使得计算机网络系统在运行速度和储存空间方面都得到提升。②智能问答技术。在计算机网络搜索功能中，人工智能技术的参与可使得用户利用部分有效信息就能获得海量的资源，提升网络资源的使用效率。这种智能问答方式主要以简单指令为核心，通过对关键词的识别在海量数据中快速筛选到相关的资料，获取到用户需要的内容。这种工作方式可减少搜索的时间，完成对资源的合理应用。比如，用户在搜索栏中输入“流行乐”，当下在音乐市场中流行的乐曲都能显示出来，并带出“流行乐”相关的搜索标签，找到更多相关的信息和数据，减少搜索的时间，并提升搜索的整体质量。③智能技术。计算机网络系统可完整记录用户的搜索数据，并从海量资源中挑选出相关内容，完成对用户的精准推送，这种服务的机制，可减低用户大量搜索的时间，并在短时间内找到更有效的相关信息，提升计算机网络系统的应用效果，带给人们更多的便利和帮助。
2.3计算机网络运营系统中人工智能的支持
目前，计算机网络与行业领域的深度融合，奠定了计算机网络的发展基础。同时计算机网络所支持的各类平台，可为整体网络管理工作的开展提供对接渠道，依托于信息传输机制，可有效提高数据传输的时效性，进一步为行业的发展提供保障。（1）在企业管理方面。大多数企业在运行过程中，将产生大量的数据信息，有价值与无价值的信息将呈现出同步传输的模式，计算机网络系统的应用，则是对此类数据信息进行有效整合与分类，为管理人员提供一定的信息决策支持。人工智能的融合，对于原有的计算机网络运营系统来讲，则可有效建立起一种基于人工智能实现的运算环境，通过大数据技术的价值信息挖掘、神经网络与模糊网络的精密算法等，可有效提高数据信息的统计能力，以此来节约企业资金成本的投入。此类人工之能的导入可为企业经济管理建立一种数据运营框架，在相关信息的输入下，可按照有序性的运算模式实现数据的分析，进而提高企业自身的运营质量。（2）在教育教学方面。计算机网络与教育领域的结合，是我国教育改革的一个重要实现载体，通过网络海量资源的支持，可为学生提供更为全面的信息。例如，以人工智能技术为载体的信息分配机制，其可有效建立起一智能化数据体系，学生通过网络进行作答时，计算机系统的分配机制可依据学生作答情况，将各类信息进行精准记录。同时，平台本身还可依据学生的作答信息进行学习行为方面的预期分析，然后针对某一时间点下数据信息呈现出的异常特性来分析出学生学习行为的发展方向，并将此类信息及时反馈到系统中。通过此类信息的正确界定，可对教师的教学行为以及学生的学习行为等进行有效规范。人工智能的支持下，可令计算机网络呈现出智能化运作的特性，对于当前信息时代的发展态势来讲，智能化、自动化的运营模式在行业领域中属于一种必然导向，为此，应针对行业本身的需求，界定出技术的应用形式，以此来发挥出技术应有的价值效果。
第8篇：大数据时代的含义范文
一、大数据的含义与特点
对于大数据的含义，指的是在各个行业中涉及到的资料无法用主流软件工具进行管理时，帮助用户对信息进行筛选和管理的服务。随着数据量的增加，大数据已经成为必然的趋势。大数据的特点主要体现在以下几方面：（1）数据的规模巨大，计算机中硬盘的容量是TB量级，这是个人的计算机，而企业的计算机中数据量已经达到了EB量级。（2）大数据的类型多样，数据可以进行分类，分成结构化和非结构化两种。（3）大数据的价值密度比较低，使用计算机相关算法和平台就可以对数据进行科学的筛选。（4）大数据时代下，数据的处理速度十分快，特别是在电力行业中，企业为了参与利益的竞争正需要这种大数据技术[1]。
二、大数据时代下电力企业档案资源管理的优势
电力企业经营中会产生大量的档案资源，传统的电力企业档案资源管理多数依靠人工操作，工作量大且错误率无法控制，影响企业的经营和对资料的使用参考。随着信息化技术的发展和计算机技术的进步，大数据时代背景下，提高了电力企业档案管理工作的效率，从传统的纸质化档案逐渐转变为电子形式的档案，简化了电力企业档案资源管理的内容，工作人员可以利用软件对信息进行管理，降低了工作的难度，减轻了工作的压力。在电力企业档案资源管理中增加了使用互联网技术的力度和信息技术的力度，电力企业档案资源管理工作在高效完成的同时，也对企业的成本进行合理的控制。
大数据时代下电力企业档案资源管理的优势也体现在企业的可持续发展上，高效率高质量的电力企业档案资源管理不仅仅可以了解到企业当前的发展状态，还能够在企业经营遇到问题的时候结合发展的经验进行有效的对策制定，同时，企业管理者还可以根据多年保存下来的数据信息在大数据技术的支持下，系统对数据进行整理与分析，并形成有利用价值的评估图表，方便电力企业的管理人员对公司的发展做出专业化的判断，帮助电力企业的可持续发展和经济的可持续增长[2]。
三、利用大数据提升电力企业档案资源管理和服务能力的有效途径
（一）树立数据即资源的理念，确立数字化档案管理新模式
电力企业想要利用大数据对电力企业档案资源管理有所帮助，就要从理念方面进行分析，建立起数据即资源的理念，电力企业的数据库中可以帮助企业决策者对未来的使其进行语言，这些数据看似微不足道且杂乱无章，却也是不可或缺的资源信息，如果能够将这些资源信息开发并利用，就会为企业带来更多的商机。从2016年开始，我国创新科技奖当中就有和大数据有关的项目，参赛者可以利用大数据显示出来的信息和资料，对模型进行推导，从中发现事物发展的规律，取得这一方面的研究成果。电力企业应该对大数据进行挖掘并加以分析，提高企业的战斗力，在电力企业档案资源管理中树立起数据即资源的理念，信息的载体就是档案华，所有的信息资源中可以深入挖掘出自己想要研究的项目，所提炼出来的价值和劳动力资本一样，可以在电力企业发展中注入新的活力，由此可见，数据也是一种生产力。
大数据时代下改变了电力企业档案资源管理的传统模式和工作状态，档案咨询是电力企业档案资源业务中的重要内容，过去的档案咨询十分被动，且效率较低，而大数据电力企业数字化档案管理新模式下，大量的信息咨询业务可以在网络中进行，用户无需前往电力企业排队信息咨询，只要在家中利用计算机输入自己的账号登录，就能查到自己想要的信息情况。对此，建议电力企业建立起较为完善的查询与录入体系，并做到电力企业档案资源一站式管理和一键式服务，所有的信息及时进行分类，自动录入到系统中，信息带有编号，用户在搜索栏中根据关键词进行查询即可。
为了保证广大用户的原始资料准确性，完善档案信息，提高客户服务质量，某电力企业组织营销人员对辖区内低压台区展开表计、客户档案清查，确保客户资料真实有效、表计信息准确无误，以便为客户系统建档立户。营销人员重点对电价执行、电能计量装置管理、变压器容量、用户用电性质、违约用电及窃电、临时用电计量情况等逐户进行检查，同时严厉打击窃电行为，坚决遏制违章用电行为，坚持每个台区核查过后立即巩固成果，避免重复普查，全力确保营业普查工作达到预期的目的[3]。
（二）建立档案信息数字化一站式管理
大数据时代背景下，档案数字化和数据化之间有着差别，档案数字化指的是将众多繁杂的信息转变成电子化存储方式，再将信息变为二进制代码存到计算机系统中，方便进行下一步的处理。而档案数据化指的是将这些信息进行分析和计算，并且提炼出来，根据存在的客观规律进行结果的于是，只有这些信息被数据化以后才会发挥出潜在的价值，电力企业档案资源管理下档案信息数字化完成了档案从纸质化发展到数字化，再从数字化发展为数据化，在一站式管理中将数据信息化中可以量化的数据进行分析，从而发挥它存在的价值。
（三）利用大数据创建智慧档案室一键式服务
电力企业档案资源管理中，通过人脑和数据模型将收集到的数据进行分解，分类后再合并，电力企业中大数据不是指样本数据，而是通过数据分析后对企业发展的趋势预见，提高企业电力企业档案资源数据产品的竞争实力，提高档案部门的服务能力，档案工作吧不再繁杂枯燥，在搜索引擎中可以实现一键式服务。用户在电力企业的网站中数据与项目有关的数据或者关键词，就能实现对信息的查询功能，高效省时，甚至可以从这些数据当中分析企业的发展情况，从评价中得知产品的质量，也为广大用户提供参考与借鉴。
某电力公司档案管理始终认真贯彻实施《中华人民共和国档案法》和《省档案管理条例》等一系列法律法规，不断丰富并完善档案资源，加强档案工作制度建设，提高档案安全保障能力，加快推进档案数字化工作， 配备了电脑、打印机、复印机、高速扫描仪等先进设施设备，利用OA办公系统平台，使电子公文传阅及归档更加方便快捷、电子公文更加规范，最终实现了大数据创建智慧档案室一键式服务。
（四）从技术方面和人力资源方面分析
建议电力企业建设智慧档案平台，在平台中有相关管理机制，保证系统的流畅性，有核心系统进行分析和存储数据，实现平台资源的实时共享与数据整合，智慧档案平台在管理方面可以实现自动化，所有文字档案从文字输入变为数字化录入。一些电力企业还会使用相关软件进行档案资源管理，对各个类型的数据进行分类，利用内搜索引擎，提高数据的加工能力，数据变得更加富有价值。随着信息化技术的更新与变革，在未来还会有更加优秀先进的技术出现在档案资源管理工作中，提升电力企业的档案资源服务能力，降低档案工作者的工作压力，为广大用电户提供便利与帮助，实现电力企业的名誉和品牌效应。
在人力资源方面，电力企业可以组建专业化人才队伍，利用大数据背景下创建新的档案资源管理模式，提升服务能力，聘用全面化档案管理人才，不仅具有扎实的档案管理知识和电力行业理论知识，同时懂得使用档案资源管理系统和软件的熟练运用。电力企业也可以派遣员工去进修学习，学习如何使用计算机系统对档案资源进行管理，在为用户提供信息咨询服务的时候应该如何省时高效，赢得用户的好评，完善奖励机制和绩效机制，让员工更加重视电力企业档案资源管理工作，注重做好对用户的服务，实现个人能力的增长与提升。
第9篇：大数据时代的含义范文
【摘要】本文基于高中生个性化学习，我们认为，链源：“数据收集”链宿：“数据分析”，链节为“数据描述”的“内容数据链”，通过各种形式的数据联动，使统计内容数据链外化为“统计能力链”，内化为“统计知识链”，发展为“统计素养”链，成为对高中生有重大影响的“统计思想链”。
【关键词】大数据 高中统计 数据分析 内容数据链
大数据的价值性，快速性，大量性，多样性，和预测功为教育提供了一种可能目前教育的形式多种多样，慕课、微课、网络公开课等等。大数据时代下的教育是怎样的呢？是基于个性化学习，是量化的，自我组织学习内容的教育，不仅要了解学生“心声”，认知水平和学习兴趣，而且要师生互动、合作探讨学习内容，将传统课程、教学、教材的内容数据化，利用可视化技术，提高学习兴趣。提升内容吸引力。高中统计内容必须系统化、过程方法直观化，这对高中的统计内容提出了挑战。使专题块和课程案例集以数据知识链为核心，使教育在大数据时代下的“量化”。
一、高中统计内容的新契机是大数据
使教育由数字支撑变化到数据支撑。高中统计教学场景布置，统计内容设计，学习场景的变革等等过去靠“敲脑袋”或者“理念灵感加经验”的东西，在背景为物联网、云计算、大数据下，变成一种由数据支撑的“行为科学”.用数据分析的方法对高中统计内容进行分析、挖掘，利用大数据更改高中统计内容，建立主线为“统计知识链”、目标为培养“数据分析能力”首尾呼应内容数据链，使高中统计内容的系统更加优化。
由于各种原因使高中统计内容，没有得到较好的发展.直到国家教育部颁布了各种政策，统计才得以发展.然而各种问题的存在仍然困扰着我国统计教学发展。大数据关注每一位学生的个性化需求与发展，关注学生的自我意识，分析群体心理，让教师关注学生的兴趣爱好，选择适合学生的方法，让学生自主的、创新的学习。
正如教育家张韫所说：“大数据时代的到来，让社会科学领域的发展和研究从宏观群体逐渐走向微观个体，让追踪每一个人的数据成为可能，从而让研究每一个个体成为可能.对于教育研究者来说，我们将比任何时候都更接近发现真正的学生。”大数据在充分了解学生各种需求，目前处于的状态的情况下合理运用各种统计内容，各种现代化的教学方式，不拘泥于传统化教学方式，利用各种资源形成螺旋式上升的统计内容数据链。使每一位学生都乐于学习，其个性化学习需求成为可能。
二、高中统计内容数据链在大数据视域下的内涵
数据高中统计内容的核心研究对象，数据分析是重点，统计学习是在初中的基础上，进一步学习数据统计方面的各种方法；用各种操作培养学生的归纳推断能力、统计思维、数据分析素养，提升学生在数据分析方面的能力，统计内容数据链为学生统计能力的提升提供了研究平台。把课程目标，学生需求、与大数据算法，数据链式结构有机结合起来是大数据视域下的统计内容数据链核心思想，利用大数据，将统计内容数据化，增强内容的可读性，衔接性、合理性、连贯性，织成统计知识，形成统计内容数据链。例如：具体环节为：链宿是“样本估计总体、”等数据分析方法，链源是“系统抽样，等距抽样、分层抽样”，链节是的数据描述、统计图形.通过统计知识的实际应用使“统计知识链”为统计内容数据链的内化，“统计能力链”为其外化，“统计能力链”，“统计素养链”为其发展，成为对学生产生重大影响的“统计思想链”所以，利用大数据的科学方法可使统计内容体系最终形成的统计思想体系；数据结构的链式模型，将促进学生创新思维，增强学生的参与积极性，使高中统计集“知识链、能力链、素养链、思想链”于一体。
三、高中统计内容大数据视域下下的数据链设计
（一）高中数学统计内容知识结构
各种版本的高中数学统计内容都介绍了基本的获取样本数据的获取，提取方法，就是我们常说的用样本推断总体，部分推断整体.统计知识注重培B学生数据分析的能力，利用实例讲解数据的各种思想，方法结合在一起，提高学生的综合能力。例如：结合具体问题情境，学习如何进行数据收集，分析，如何思维理解其含义。
（二）高中数学统计内容的教学要求
课标充分重视高中数学统计内容，并采取了有效的改进和创新措施。教学过程中，注重学生自我特长的发展，创新教学方式，不拘泥于传统的书本知识，强调以人为本，面向未来，让学生有数据意识，学会用数据说话，将统计知识运用于实践。
（三）高中统计内容在大数据视域下数据链设计
量化教育是大数据时代的可行教育，通过数据了解学生的个性化需求，促进学生的个性发展，注重创新式培养。结合教材利用现代化信息技术设计出学生乐于接受的教学方式。从“数据读心”，到“抓心入心”，再到“知心交心”，最终形成“数据育心”的培养链是统计内容数据链的设计原则。例如：分层抽样内容数据链的设计.首先，将分层抽样知识系统化。其次，将分层抽样的过程方法直观化。最后，依据统计内容数据链的设计原则和学生个性化学习需求，动态生成分层抽样内容数据链。把具体问题数据化。使分层抽样内容数据链成为满足自我发展需要的“知识链、方法链、素材链”。
四、结语
综上所述，对统计内容数据我们应该就地取材，因地制宜，开创多种方式的教学方式，注重学生的个性化需求，不要拘泥于传统的教材，注重培养学生的创新思维和自主参与能力，要让学生发挥主观能动性，积极主动的自己去思索，发展自己的特长，学会将具体的事情数据化不用数据的思想去思考问题，去看世界，老师也要探索更好的教学方法。将现代化的科学技术与传统枯燥的教材相结合创造出一种能够发挥学生潜能，特长的教学方式，要循循善诱，引导学生。总之，统计内容数据链能更好地使学生不断提升自己的数据分析“能力链”使学生学会用统计思想、统计方法、统计思维、统计观念、统计意识来认识世界，改造世界。
参考文献：
[1]魏忠，何立友.大数据时代的教育革命[J].考试：理论与实践，2014，（4）.
