大数据时代的主要特征精选(九篇)

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第1篇：大数据时代的主要特征范文

计算机技术的发展和互联网时代的到来，使人们越来越熟悉如电子商务和网络营销等字眼与服务，而随着人们在互联网上花费时间的增多，一些遗留在互联网上的数据通过计算被追踪与处理，并成为了企业营销中的主要分析数据，而随着海量数据的出现，大数据这一概念的出现也逐渐被国内外企业所接受和运用。大数据的主要特征在于“4V”，即数据量大、类型复杂、价值密度低和实效高四种。企业合理手机消费者行为数据并将其归纳为大数据进行分析，能够更为快速的了解消费者的生活方式与消费状态，同时也有助于企业更快的研发出更为贴合消费者心理的营销策略。大数据在市场营销中已然成为了主要的方式。此外，客户数据的海量性和有效性能够帮助企业更好的寻找产品发展新方向。大数据的出现对于企业，尤其是电力营销战略的制定将会具有极其重要的促进意义。

二、大数据在电力营销中的应用策略

大数据时代正在逐渐崭露头角，企业要想顺应时代的变化获得新的发展，就必须对营销体系进行重构，若能够通过大数据资源开展电力营销，必然会产生极大的市场价值。

1通过消费者视角，分析潜在需求行为大数据的特征表现在海量化的数据上，企业要想获得更为精确的信息，就需要通过大数据的分析来寻找顾客的潜在需求。因此，电力营销企业要想做好营销体系的构建，扩大企业经济市场，就要制定好多种方案，在大数据中寻找潜在的客户需求，学会通过客户的视角，对客户的消费行为进行行为与特征分析，从而进一步提高客户满意度，最大化的打开企业知名度。

2精准定位消费群体，开展个性化营销大数据能够为电力营销提供海量的数据信息，让企业能够在追求精准化的同时准确定位自身营销方式，从而划分出消费群体，打造个性化营销。随着社会经济的发展，电力营销企业开始越来越重视营销的精准化，而大数据的出现在一定程度上改变了产品的质量，导致消费者市场也出现变化。消费者市场的划分需要通过大数据进行主要原因自傲与企业所面临的是个体消费者，而不是群体消费，这样一来，个性化的营销必然会成为电力企业的营销主体。

3拓展营销新市场，制定产品新战略大数据是营销策略制定的基础和依据，这对于市场和业务的开拓也具有重要的意义。如腾讯游戏的研发，往往是通过大数据来进行精确地分析，从而使其能够领先于其他手游行业，牢固自己的经济市场地位。运用大数据分析数据，开拓新市场、新业务也是当今时代电力企业营销发展的必然趋势。要想做到领先同行企业，牢固自身市场地位，就需要在产品研发前期深入分析和研发大数据，制定更为符合客户个性化需求的产品战略，并进一步确定产品营销渠道，拓宽产品领域。

4依靠互联网技术，合作开展大数据营销随着互联网营销的兴起，互联网行业将绝大部分的精力都放在了大数据的应用上，大数据的应用也逐渐成为了营销的主要手段。大数据从狭义来看是人们通过互联网的使用而产生的数据，互联网行业拥有者手握最大的数据源，如阿里巴巴、百度和微博等等，其搜索引起联合线下进行，已经覆盖了人们绝大部分的生活。而电力营销要想得到进一步的发展，就要挤入互联网行业中，进行大数据营销。除了在自身领域建立数据资源优势以外，还可以通过业务延伸来实现多元化的发展。

三、结语

第2篇：大数据时代的主要特征范文

关键词 大数据；自制综艺节目；奇葩说

中图分类号G220 文献标识码B

随着云计算等技术发展进入新阶段，大数据在各行业的运用也越来越频繁和深入。而随着百度、腾讯、阿里三大互联网巨头强势进军影视业，大数据对网络自制综艺节目的影响也日渐引人注目。而网络与大数据在技术上的一体性，更使网络自制综艺节目在策划、制作、播出等运营环节的诸多方面都呈现出与传统综艺节目有较大甚至是本质的不同。为更深入地把握大数据下网络自制综艺节目的诸多新特征及其可能的发展趋势，笔者特以《奇葩说》为例进行分析。

一、大数据背量下网络自制综艺节目的现状

2001年5月，麦肯锡在《大数据：下一个创新、竞争和生产率的前沿》的研究报告中，首次提出了“大数据”概念。而后，维克托・迈尔舍恩伯格也在其著作中提出观点，在大数据时代，社会有一种新型能力一“以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见”。随着数字技术的进步，大数据作为分析技术被首先应用于与互联网关系紧密的行业。网络自制综艺节目，正是在这样的大背景下迅速窜红起来的。而爱奇艺依托百度这一平台，就有着近水楼台、得天独厚的优势。

视频网站兴起之初，其综艺节目在来源上通常以购买独播权的方式引进各大卫视或海外的综艺节目，以此吸引点击量并与其它视频网站竞争。这一阶段的网络综艺节目主要是“拿来主义”的思维模式。自2013年广电总局“限娱令”生效以来，各大卫视综艺节目的总量有大幅减少的明显趋势。与此同时，节目版权费用猛增，很多视频网站无法与资力雄厚的一线卫视相抗衡，部分一线卫视（如湖南卫视的芒果TV、浙江卫视的中国蓝TV等）更是研发推出了独家视频播放平台。在此背景下，各大视频网站能够直接“拿来”的综艺节目大幅减少。为求生存，部分视频网站开始立足“网络”探索新出路。

在此探索过程中，视频网站对“网络综艺”的认识开始向更符合网络逻辑的方向转变。立足网络本身的分众化、碎片化等特点，借用新崛起的C2B模式，网络综艺节目开始由传统的“拿来主义”思维模式转变为用户决定产品价值的创新自制思维模式。在“自制”产品的市场逻辑的牵引下，视频网站越来越需要根据“用户群体画像”制作符合用户喜好的综艺节目。于是，如何更精确、更全面地掌握用户特征，也就成为关系生存的大问题。

适逢其会，“云计算”技术诞生，将大数据在技术上的资源整合及智能化的推入了快车道。所以，有人说“对大数据的掌握程度可以转化为经济价值的来源”。云计算技术及其掌握程度，很快成为视频网站的核心竞争力。而爱奇艺在视频网站综艺节目竞争中强势崛起，主要原因也就在其背靠的是百度这一庞大的数据库和强大的“云计算”能力。

依托大数据，网络自制综艺节目成功打破了传统电视综艺节目的同质化、泛娱乐化等弱化节目市场竞争力的特征。有竞争力的视频网站充分利用大数据的预测功能，把自制综艺节目向分众化、精准化方向大步推进。这一点，爱奇艺上由马东工作室独立创作的“说话达人秀”《奇葩说》有一定的代表性。节目用年轻人喜闻乐见的方式，以真实观点的真实表达作为重要标准选拔“奇葩选手”。在马东、高晓松、蔡康永、金星等“最会说话的人”加盟导师团的助力下，《奇葩说》第一季上线当晚就以近一亿次的阅读量占据微博热搜话题榜，并登顶“疯狂综艺季”话题榜冠军，成功跻身百度风云榜综艺榜单前五。2015年2月15日，《奇葩说》第一季以2.3亿次播放量完美收官，第二季收官总播放量达到6.2亿。截至目前，《奇葩说》前两季总点击量已超过11亿，第三季总招商破三亿，被称为“现象级”网络自制综艺节目。《奇葩说》的巨大成功，对网络自制综艺节目的发展有不言而喻的启示意义。

二、大数据背景下网络自制综艺节目的主要特征

结合大数据的预测能力，深入观察《奇葩说》的运营，笔者认为，大数据背景下，网络自制综艺节目的主要特征课概括为以下几点：

（一）以C2B为基一利用大数据实现节目传播的精准化

视频网站自主进行内容创作，起点在于从节目市场导向出发对海量的用户数据进行精准分析并据此发现用户的潜在需求，从而做到受众定位、市场定位、营销策略定位、广告投放定位、传播方式定位的精准化。《奇葩说》将目标受众在百度搜索留下的“记录”以专业模型进行分析比对，利用云计算技术对信息价值进行提炼，利用科学处理后的“用户群体画像”作为节目制作的起点。《奇葩说》的受众主要集中在80后、90后，其制作团队根据数据分析结果，精准化节目内容制定、选手选拔、语言运用、广告营销、宣传推广、周边产品制作等各个环节。如节目组以“马晓康”（马东、高晓松、蔡康永）为导师团，导师穿苏格兰短裙，犀利直接的言辞与节目“脱下虚伪的假面。好好说话”十分契合。在广告投放方面，一改传统的单纯售卖贴片广告、暂停广告及角标广告的形式一通过用户cookie识别及分析等多种方式，利用规模化效应、视频电商等新形式进行精准投放，实现广告效益最大化和最优化。正是基于这样一些原因，《奇葩说》最终选择美特斯邦威为独家冠名商。

第3篇：大数据时代的主要特征范文

【关键词】大数据 英语教学 数据挖掘 学习行为

一、大数据及其影响力

“大数据”近几年来成为一个热门话题，引起各行业的关注。国外对大数据的研究相对早些，而“大数据”这一概念的提出是在2011年5月，全球知名咨询公司麦肯锡了《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》报告，其中提到了大数据，并强调数据在很多行业的重要性，对生产力的发展和技术的创新起着推波助澜的作用。在中国，对大数据的研究也逐渐增多。使用中国知网，以“大数据” 为关键词进行篇名精确检索，发现从2010年起大数据论文开始出现，并逐年增多，并急剧增加。可以推测，大数据也会成为越来越多的受到国内研究者的关注。

但对于大数据的定义并没有一个明确的说法。虽然大数据的定义多种多样，但总结而言，大数据有三大特征，包括数量（Volume）、多样化（Variety）和增速（Velocity）。至于多大规模的数据才算得上大数据，并没有严格的限定，由于其应用领域和所起作用的不同，数据量之间的差异也是很大的。

二、大数据时代为英语教学带来的变化

1.对英语学习者进行分析，提供个性化教学。对英语学习者的分析主要是搜集其在英语学习过程中产生的数据，了解其掌握情况，学习行为及其习惯，发现其存在的问题，预测可能的趋向，以便更好的指导其学习，找到适合其自身的学习路径。处在大数据时代，就是要充分利用英语学习者学习过程中产生的数据，比如其在聊天、社交网站，甚至是游戏中对英语的接受程度和使用情况，先是数据收集，然后进行数据分析。这一数据分析结果不仅能解决学习评估的单一指标还能了解学生的学习习惯，帮助他们找到适合自己的学习方式，发现英语学习的误区，更好的提升自身英语水平。这对于学生的个性化学习和自主化学习有推动作用。

2.个性化学习工具和学习管理系统的研发随着信息化的推进，英语学习也被卷入到信息化的浪潮中，大量的学习工具、学习平台和学习管理系统也都应运而生。英语学习者学习数据的分析为这些工具和系统的研发提供数据支撑和理论依据，促使它们能更好的迎合学生的需求，实现其预期达到的效果。大数据的研究能推进和改善个性化学习工具和学习管理系统的研发。通过大数据的分析能更好的了解学生的学习需求和过程存在的问题，因此系统的研发就更具针对性和实用性，在运用过程中也更加便利。

3.教育数据的挖掘和学习行为的预测。早期的教育数据挖掘所依靠的数据来源较少，主要是通过网站日志的数据进行分析。现在随着网络科技和现代教育技术的发展，新的基于网络的学习工具和在线网络平台的开发，使学生学习数据的收集也变得相对简单起来，所收集的数据量更大，内容也更加多样化。通过数据的收集，数据的建模分析，发现数据分布的规律。现在的数据收集也可以通过学习评价系统获得实时在线评价。因此相比之前对于学生的问卷答案，得到的数据也更加客观。教育数据的挖掘能实现对于学习动机的发现，学习过程的监控和学习行为的预测及导向。因此在大数据时代充分利用数据资源对于更好的实现个性化学习和自主化学习意义重大。

三、大数据利用存在的问题

大数据时代的到来，也就需要相关软件的研发来支撑其发展。比如，现在已经得到应用的，北京词网科技公司开发的批改网（http：//）学生可以通过批改网修改自己作文。批改网不仅能对学生作文进行语法、词汇和篇章方面的修改，而且这些过程都是可以得到实时在线反馈。学生可以通过该网发现自己在词汇、语法、表达等方面的错误，并得到纠正，提升自身的写作水平。重要的是，从学生的英语写作到批改再到学生自己修改这一过程，都得到了记录。这些数据可以用于分析学生在写作中存在的弱点和误区，有针对性的改善写作教学。

数据的收集是一个方面，但另外一个不容忽视的问题是数据的分析。大数据显然不同于以往的数据，其规模之大，数据之复杂，以及数据量的激增都为数据的挖掘增加了难度。但数据的挖掘是有效利用的根本。早期的数据挖掘主要是依靠网站收集数据，但现在运用智能系统和交互式游戏可以提供更多学生行为的数据，还有就是在线学习系统的使用提供的数据量更加庞大，数据类型更加多样。

四、总结

大数据逐渐兴起，会对外语教学产生影响，其影响也是多种多样的。其必然能够辅助英语教学，但问题是要能充分挖掘和发挥大数据。这就需要相关人员提升自身的数据分析技术，必要时也可以寻求专业人员的帮助，这样才能使数据的作用得到充分的发挥。大数据时代依然在各行各业发挥其作用，将来在英语教学中的作用也不容小觑，也必将在英语教育工作者中得到有效的发挥。

参考文献：

[1]魏顺平.学习分析技术：挖掘大数据时代下教育数据的价值 [J].现代教育技术，2013（2）.

[2]陆.大数据及其在教育中的应用[J].现代教育技术，2013（9）.

第4篇：大数据时代的主要特征范文

关键词：大数据时代；企业人力资源管理；创新

随着我国信息技术的高速发展，大数据已经成为现阶段社会发展的主要特征，各企业也都具备了对大数据进行处理的能力。企业利用大数据，对人力资源管理进行分析，能够进一步了解人力资源管理中的一些数据，并且引导管理方式的创新，朝着良好的方向发展。但与此同时，这也对企业内部的人力资源管理也提出了更高的要求。在企业人力管理中运用大数据技术就成为未来企业发展的重点内容。

一、在大数据时代下企业内部人力资源管理的现状分析

在各大企业中，人力资源的规划以及管理取决于企业整体的发展方向[1]。在当下大数据时代的影响下，致使企业原有人力资源资源管理已不再满足企业在发展过程中的需求，人力资源规划的不完善，工作战略的不明确以及落后的管理理念等都导致企业的管理不能够及时对外界的变化做出反应，致使企业人力管理缺乏目标性。有些小型企业中甚至连人力资源部门都没有，缺少人力资源管理方面的专业性人才。大数据技术的应用为企业带来了更大的挑战，因此，企业当前应该重点关注人力资源管理决策的提升。

二、在大数据时代下企业内部进行人力资源管理的重要性

大数据技术的发展制约着企业发展的模式，将大数据技术融入人力资源管理中，能够提升管理的高效性以及先进性。企业想要招纳更多的人才，并且将企业内部员工的潜力充分的开发出来，就应该将员工作为主要资源进行开发以及管理。对企业内部的人力资源进行管理，能够有效的提升员工的技术能力、综合素质以及其工作的效率，与此同时，企业的收益也会随之增加。由此可见，企业对内部人力资源进行管理，有助于企业自身核心竞争力的提升。

三、在大数据时代下企业人力资源创新性管理的有效性对策

（一）企业应该加强对员工的培训工作，坚持人本理念

管理人才在企业对内部员工进行创新性管理的时候，员工工作能力所表现出的局限性会对其产生一定的制约。在企业中，应该建立对员工进行培训的专业部门，在企业领导的带领下，定期组织内部员工进行培训学习。培训要在遵守管理制度的同时，注重员工的综合性发展，坚持“人本”的管理思想，充分的调动员工在工作中的创新意识，使其工作的积极性被带动起来，让每一位员工能够在自我发展的同时促进企业的整体发展。此外，企业要在充分信任员工的同时对其进行管理，使员工能与企业之间的情感得到增进，推动企业与员工之间的共赢。

（二）创新管理方式，强化企业业绩

企业对每位员工进行业绩管理，可以有效的激发员工工作中的潜力[2]。企业应在自身发展的不同时期为员工制定不同的工作任务，让每位员工都能够发挥出自身在工作中的价值，并且能够参与到企业内部的人力资源管理中。与此同时，企业还应该强化自身的管理模式，运用不同的管理方式应对不同的情况。选择适当的时间与其他企业之间进行人力资源管理的经验交流，同时完善自身管理方式。企业可以利用合理化、科学化的赏罚制度对内部员工的工作进行激励，这样能够有效的推动企业在管理方面良性的发展。

（三）企业应该适当的引入一些先进的技术，明确企业发展过程中的核心战略

在企业进行人力资源管理的时候，应该根据自身发展的实际情况制定出科学化的管理规划流程，对企业的核心人才进行确定。并且根据当前所处的大数据时代的特征，认真的权衡其能够为企业带来的相关收入以及支出，要时刻坚持以企业自身盈利的最大化当作企业发展过程中的核心战略目标，尽可能的避免跟风等不良现象的出现。在企业发展的过程中，应该合理的制定出具有弹性以及前瞻性的人力资源管理规划，要注重顺应市场发展的变化以及需求，根据形势的变化，及时进行评估和调整，使各部门之间的管理和监督得到加强。与此同时，企业还应该对人力资源管理团队的建设进行加强，确保企业在市场中的竞争优势，推动企业的不断发展[3]。

四、结论

综上所述，在大数据时代下，企业对内部人力资源进行创新性管理，必然会带给企业内部以及外部带来一定的挑战，在国家以及企业领导的共同带领下，企业对人力资源的创新性管理将会得到持续发展，企业应该加强对员工的培训工作，坚持人本理念管理人才；创新管理方式，强化企业业绩；企业应该适当的引入一些先进的技术，明确企业发展过程中的核心战略。大数据技术将会引领时代的发展，也并将为企业内部的人力资源管理带来巨大的价值。

参考文献

[1]高亚超.大数据时代安徽省中小企业人力资源管理的创新模式研究[J].湖北文理学院学报,2016,(11):75-80.

[2]胡艳华.大数据时代关于企业人力资源管理改革的思考[J].人力资源管理,2016,(08):23-24.

第5篇：大数据时代的主要特征范文

一是通过大数据对用户行为与特征分析。显然，只要积累足够的用户数据，才能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到"比用户更了解用户自己"。这是大数据营销的前提与出发点。过去虽也有"一切以客户为中心"作为口号的企业经营思想，可以想想真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗，或许只有大数据时代这个问题的答案才能更加明确。

二是通过大数据支撑精准营销信息推送。过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。现在的RTB广告的应用则向人们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的是大数据支撑。

三是通过大数据让营销活动更能投用户所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品即可投其所好。如《小时代》在预告片投放后，即从微博、微信上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。

四是通过大数据帮助企业筛选重点客户。许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户?有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关，从用户在社会化媒体上所的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。

五是通过大数据分析更加清晰你的产品消费者的特点。面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像，其目的就是更加精准地分析你的产品消费者特点。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。

在大数据分析架构下的众多商业管理模式中，UFO模型较为引人关注，这里U代表User experience，即用户体验，其对应的方向是产品设计;F代表Freemium，即免费商业模式，其对应的方向是商业模式研究和设计;O代表精细化运营，其对应的方向是产品营销运营。研究认为(2014)大数据在以下三个方面起到不同程度的作用。其中，大数据与U(用户体验)及F(免费商业模式)关联度中等，而与O(精细化运营)关联度最高。

今天我们的经营者大数据分析在商业模式设计、商业模式研究、创新商业模式等方面的能力还比较弱，可能到目前在中国还没看到非常成功的利用大数据分析来设计商业模式的案例，也许是因为计算机目前的智慧还没达到设计商业模式的能力高度。但我们可以通过大数据分析方法进行行业监测以及进行创新监测，从而可以辅助战略规划人员来进行商业模式的设计。

好产品是运营出来的，互联网产品需要不断运营、持续打磨。产品运营的目的是为了扩大用户群、提高用户活跃度、寻找合适商业模式并增加收入。成功的互联网运营要做到精细化运营，成功的精细化运营需要大数据支撑。大数据和互联网思维在此方面关联度最高。所以，企业在大数据的应用场景上，一定是要优先考虑如何通过大数据进行精细化运营，以驱动更好的运营效率和效果的提升。

基于大数据可以更好的做精细化运营监控、更准确的做用户细分、更准确的进行个性化推荐、更合理的进行营销推广效果的评估以及基于用户生命周期进行相关的营销策略创新。具体在以下几个方面值得关注：

1.通过基于大数据的方法进行用户细分。基于大数据可以找出更好的细分维度，并对用户做更好区隔，以辅助产品运营人员做更加准确的用户细分，并洞察每个细分人群的兴趣爱好和消费倾向，对每类用户分别进行有针对性的策划和运营活动。

第6篇：大数据时代的主要特征范文

[关键词]大数据；政府治理；现代化

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.04.117

[中图分类号]D630 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2016）04-0-01

1 大数据对政府治理的意义

1.1 大数据为政府治理能力现代化带来新机遇

首先，大数据为政府治理理念和模式的变化带来新机遇。传统政府职能体系反映的是一种全能型、重管制的行政模式，而以开放、平等、共享为主要特征的大数据时代，政府必须转变治理理念，实现从管制行政向服务行政的转变。政府治理模式要以全面数据来驱动、创新，在大数据的基础上，正确处理政府、市场与社会的关系，科学优化政府治理结构，构建全民共建共享的社会治理格局。

其次，大数据为政府治理决策的精细化和科学化带来新机遇。大数据时代，政府在集成、分析大数据的基础上，利用数据融合、数学模型、仿真技术等科学技术，用科学的方法，按照科学的程序，通过科学的论证，为正确决策提供技术支撑，从而提高政府决策的精细化和科学化水平。

1.2 大数据成为提升政府治理能力的新途径

2015年9月，国务院了《促进大数据发展行动纲要》。在《纲要》中提到，将建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，逐步实现政府治理能力现代化。这表明，在国家顶层设计和统筹规划之中，大数据成为提升政府治理能力的新途径。

大数据具有广度信息聚合、深度数据挖掘、扁平网络传递三大能力，为政府精准管理、政策仿真、危机预警以及社会管理提供了有效手段。政府依靠大数据提供技术支撑，应用新技术进行管理创新，通过数据聚合推动决策科学化，通过扁平网络推动管理精细化，通过数据开放推动执政阳光化，通过个体预测推动服务个性化。[1]

1.3 大数据成为未来国际竞争争夺的“新石油”

大数据是“未来的新石油”，鉴于此，大数据已成为国家重要的基础性战略资源，是国家的核心资产，是综合国力的重要组成部分。未来国际竞争的焦点也是转向数据空间，大数据技术事关国家的安全和未来。我国建设数据强国离不开政府的作用，因此各地政府必须全面推动大数据的发展和应用，加强安全防护能力，保障大数据安全。

2 大数据时代政府治理面临的挑战

在“全面深化改革，推进国家治理体系和治理能力现代化”的时代背景下，我国把大数据确定为国家基础性战略资源，正在进行多维度的顶层设计和统筹规划，但目前依然面临着诸多挑战。

2.1 大数据观念不足

虽然大数据在国家顶层设计和统筹规划之中，但在政府治理领域还没有得到足够的重视，大数据资源管理思维尚未建立。政府部门很少使用大数据技术，加上数据信息缺乏整合与共享，导致政府部门之间协同管理水平、社会服务效率和应急协调能力跟不上，缺乏以数据为基础的精准管理。

2.2 相关体制机制尚未完善

目前，大数据相关法律法规建设相对滞后，滥用大数据、侵犯个人隐私等违法行为频繁发生，现实需要完善的相关法律法规。此外，由于缺乏对数据资源管理的统一标准和应用规则，政府难以在大数据的基础上进行综合治理。因此，必须进一步加强顶层设计和政策支持，完善大数据相关法律法规和技术规范，重视大数据安全体系建设，为大数据在政府治理领域发挥作用创造良好环境。

2.3 大数据人才培养相对滞后

人才不足，是制约大数据发展的主要原因之一。在政府治理过程中，利用大数据平台采集数据、分析数据、共享数据、整合数据和利用数据等环节都必须依靠专业人员来完成，因此，必须加强大数据专业人才队伍建设。

3 大数据时代政府治理能力的现代化

3.1 在政府治理理念中融入大数据思维

大数据既是一场技术革命，更是一次思维革命。传统理念在面临新的逻辑思维的时候，必须要与时俱进，吸收并转变为顺应时代潮流的新思维，才能更好地指导实践活动。政府治理需要形成大数据思维，应树立数据信息开放的思维、数据信息整合的思维、数据信息分享的思维，让大数据成为政府治理的技术路径和技术支撑。

3.2 加强制度建设，为大数据在政府治理领域保驾护航

《促进大数据发展行动纲要》明确了七个方面的政策机制。一是建立国家大数据发展和应用统筹协调机制；二是加快法规制度建设，积极研究数据开放、保护等方面制度；三是健全市场发展机制，鼓励政府与企业、社会机构开展合作；四是建立标准规范体系，积极参与相关国际标准制定工作；五是加大财政金融支持，推动建设一批国际领先的重大示范工程；六是加强专业人才培养，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系；七是促进国际交流合作，建立完善的国际合作机制。

3.3 创新大数据人才培养

针对大数据人才匮乏的实际情况，应积极做好大数据人才培养工作，努力培养具有大数据思维和创新能力的复合型人才。一是鼓励国家高等院校、科研机构建立大数据人才培养机制，设置大数据相关专业，为大数据产业发展输送高水平、复合型精英人才。二是鼓励政府立足本地实际，自行培养人才并积极引进大数据高端人才和领军人才。三是加强政府、企业、高校以及科研院所合作，形成政产学研结合的合作培养人才机制。四是出台相关法律法规，加大政策和资金支持力度，为大数据人才在相关技术研究与运用提供保障。最后，依托社会教育资源开展相关培训活动，广泛普及大数据知识，提高社会整体认知和应用水平。

第7篇：大数据时代的主要特征范文

关键词：大数据;客车企业;营销创新

在营销4.0时代，企业营销以产品为核心必将被以数据为核心取代。2015年两会期间，总理在政府工作报告中提出“互联网+”概念，进一步凸显了大数据的重要性。对于客车企业来说，用户的全面数字化，可以在车型研发、产品定位、营销传播和售后服务等营销过程中实现决策优化。通过大数据分析，可以全方位挖掘用户购车前后的行为，使企业决策更加科学化。同时客车行业也将面临前所未有的革新局面，随着智能手机等移动终端设备的不断普及，客车的市场营销生态正在发生深刻的变化，大数据必将主导客车企业未来的营销格局。

1大数据的概念及大数据营销的特征

大数据的概念最早在20世纪80年代就开始出现。著名社会思想家阿尔文•托夫勒在其著作《第三次浪潮》一书中，将大数据称为“第三次浪潮的华彩乐章”。今天，大数据逐步从信息技术领域走出，对企业生产和销售产生了巨大影响。大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息(维基百科)。大数据有三个特点，即Volume(数量巨大)、Velocity(产生速度快)、Variety(离散的)。大数据营销即利用现代技术对海量数据进行分析，用于企业决策的营销方式。具体来讲，运用先进技术对企业的客户资料进行收集、处理、分析，通过对数据库信息的分类、筛选，对客户价值进行细分，找到最有价值的销售线索。在此基础上，运用差异化化营销策略，为不同客户提供不同的产品及服务，达到精益化营销的目标，进而与客户建立稳定、长期的关系。具体来说，大数据营销具有几方面特点:①基于用户行为进行决策。②基于大数据针对用户的行为满足其个性化需求。③基于大数据分析的实时性和互动性。④基于大数据分析的可测性，提高营销成功率。

2大数据时代对客车企业的有利影响

2.1提高营销的精准度

大数据时代，海量的数据给企业营销带来的是强大的决策支撑。运用相关技术工具对网络数据进行分析，可以得到用户的购买意愿和消费倾向，在此基础上，通过进行促销信息的推广，可以提高用户成交的可能性。同时，可以借助微信等社交媒体进行数据挖掘，通过分析社交媒体中用户的关注与转发，可以进一步确定用户的购买意愿与消费倾向，针对其购买意愿制定的促销策略比较精准。

2.2降低企业的营销成本

传统的客车企业营销主要由企业通过大量人员进行现场调查，采集用户信息，进而用于企业产品设计、生产与销售等方面，耗时长，成本高。大数据时代，企业运用技术手段，对网络上的大数据进行筛选，这些数据对研发部门、生产部门、采购部门、营销部门都有极大的价值。通过数据分析，用于产品质量改进、业务流程简化等方面，可以极大地降低企业的营销成本。

2.3创造用户价值

大数据时代，客车企业不仅仅为客户提品，还可以为用户提供服务和解决方案。通过大数据应用，企业可以在用户体验上为客户创造更多的价值。比如，通过对用户车辆的运行状况进行定期分析，定期提供车辆“体检表”，进行定制化保养，对用户驾驶习惯分析与纠正。通过车辆地理位置和行车路线行为分析，为用户提供方便的出行指南与实时路况信息。

3大数据时代对客车企业的挑战

3.1企业数据整合能力面临挑战

在大数据时代，企业与消费者的沟通渠道呈现多样化的特征。企业需要在海量数据中挖掘潜在客户群，但又存在一些障碍。由于客车产业链还不同步，许多数据只是孤立在不同的组织和机构，没有形成一定的应用价值，因此，需要客车企业拥有强大的数据资源整合能力。目前，大多数客车企业尚不具备这样的能力。

3.2数字营销缺乏技术支撑

目前，大多数客车企业尚未组建单独的社会化媒体营销部门，在营销数据收集能力方面存在一定的不足。另外，由于相关技术人员短缺，在大数据营销方面缺乏执行能力。同时，科学分析方法的缺乏也导致大数据分析没有足够的可信度。

3.3市场竞争加剧

在大数据时代，用户获取信息更加便捷，也更加客观和全面。对于客车企业而言，客观的数据为企业带来了决策的支撑，同时也将企业的优劣展示给了用户。客车行业属于同质化较强的行业，信息的透明对于客车企业来说是一个巨大的挑战，可能会快速失去应有的市场份额。

4大数据时代客车企业营销创新

4.1营销模式优化

大数据时代，微博、微信、社区、论坛等各种新媒体成为企业营销的平台。客车企业必须适应形势，发展适合新媒体环境的营销模式，由传统单向传输模式向新媒体互动营销模式转变。在互动营销模式下，客车企业营销具备以下几个特点:①企业和用户形成信息共同体。企业不再是单一的营销主体，用户也不再是单一的信息接收者。②营销内容侧重信息共享。互动营销模式下，企业要获取用户的反馈，营销创意的内容十分重要。因此要对用户心理进行充分了解，创造有创意的内容，真正让用户喜欢，进而产生共鸣，形成口碑效应，加速营销信息的扩散速度。③注重用户个性化体验。传统营销推广与消费者的个性化传播需求之间存在一定的差距。大数据时代，客车企业可以实时获取用户数据，根据其特点选择适合的媒体，通过具有创意的营销推广内容，提高用户的个性体验，实现精准营销。

4.2注重数据管理平台的搭建

大数据时代，海量数据就是企业竞争力，在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，将有力提升企业的产品竞争力。因此，企业必须从战略上高度重视数据的搜集。第一，客车企业要收集单方数据。单方数据就是企业在营销过程中产生的海量线上、线下数据，对单方数据要实现聚合管理。第二，企业应尽量实现数据共享。在确保企业单方数据安全的前提下，打通与第三方数据的连接，确保双方数据能互联互通。第三，注重竞争对手信息搜集。及时了解竞争对手的营销状况，可以有效提高企业营销的成功率。竞争对手的营销信息分析主要包括品牌传播趋势分析、口碑品类分析、产品属性分布等内容，通过这些信息的搜集分析可以及时监测掌握竞争对手的状况，进而可以保护企业、产品的声誉。

4.3构建协同式管理结构

大数据时代，信息的准确和及时决定了企业决策的质量。因此，为提高效能，客车企业需要快速的反应能力。这就要求客车企业在组织形式上必须采取灵活的方式，强化和IT公司、电商公司的跨界合作。利用线上和线下的管理系统对客户的信息做统计和分析，以数据信息为核心，以客户价值提升为宗旨，将数据决策结果快速实施到企业全价值链体系化精益管理的各环节中。总之，在大数据时代，客车企业间竞争的焦点从产品的竞争转向为争夺客户资源的竞争。客车企业的营销要顺应时代潮流，懂得利用海量数据，在日趋激烈的竞争中取得优势。

作者:李建忠 单位:湖北汽车工业学院

参考文献:

［1］冯芷艳，郭迅华.大数据背景下商务管理研究若干前沿课题［J］．管理科学学报，2013(1):1－9.

第8篇：大数据时代的主要特征范文

近几年来，随着社交网络、电子商务和物联网等技术的深入发展，海量的结构化和非结构化数据已经充斥在人们日常生活的每个角落。大数据已成为一种社会现象：它既是对既往IT技术发展至今的高度抽象和概况，同时也抓住了IT技术服务于人、数据蕴藏价值的本质。如何深入洞察大数据的内涵，成为引导和推动我国大数据产业健康有序发展的关键。

 

探索“大数据宝藏”

在大数据时代，数据已经渗透到各个商业领域，成为企业的战略资产之一。掌握更多的数据，就意味着拥有更多获取数据潜在价值的可能。

全球零售业的巨头沃尔玛于2011年斥资3亿美元收购了一家名为Kosmix的社会化媒体创业公司。以Kosmix团队为核心打造的“沃尔玛实验室”，主要针对社交网络内容和信息进行分类、过滤、优化搜索，为顾客开发了一个分类搜索平台Kosmix.com。沃尔玛通过采用大数据技术，对海量的网络信息进行筛选和分析，可以及时预测出消费者的潜在购买需求，从而可以实现精准营销，扩大企业销售额。

 

大数据不仅在商业领域拥有广阔的应用前景，同时也是政府部门实现科学化、精准化和高效化管理的重要技术手段。例如，在智能交通系统中，每隔一定时段系统就会同步主要路段的交通状况、发生事故及重点拥堵路段、公交运行状况等大量信息。交管部门可以利用新一代大数据中心平台加载相应信息，通过对海量数据进行分类分析，用短信、广播等形式，将实时路况信息发送到车主的终端设备上，从而实现对城市交通的实时化和精准化管理。

 

营造良好的产业发展环境

和任何一个新兴的产业在发展初期都会面临各种挑战一样，大数据正处于产业发展的孕育期，需要各方参与主体共同努力，为其实现快速健康发展营造良好的产业发展环境。

（一）政府主管部门：制定相关规划战略和法律法规，规范行业健康有序发展。政府应提前进行产业规划和布局引导，在政府、金融、电信、医疗、教育等重要经济生活领域注重开放和整合数据，提升大数据应用效能，推进示范应用工程，树立行业应用典范。

 

此外，用户对于信息安全的担忧已经成为制约产业快速发展的主要因素。对于数据主权归属、大数据服务可靠性保障以及出现争端后如何化解与裁决等问题，用户普遍表示关注和担忧。因此政府应该从法律法规和行业标准两个层面，尽快建立完善保障体系，为我国大数据产业发展保驾护航。一方面，可由工信部、国家发改委等主管部门牵头，召集产业各方主体，制定相关的技术标准和运营标准；另一方面，启动大数据领域立法工作，从法律层面解决数据主权归属和用户隐私保护等问题。

 

（二）IT服务厂商：洞察用户对于数据的深层次需求，提供高可靠性解决方案。海量化、多样化、快速化和价值化是大数据的四个主要特征。因此，IT服务商需要洞察不同行业用户对于数据信息的深层次需求，提供从硬件到软件、从产品到服务的一体化解决方案。通过这样高度集成的整体方案，可以保证存储、服务器和数据分析软件系统之间的兼容性、可靠性和扩展性，使用户能够快速部署大数据处理分析环境，尽快实现商业价值。

 

（三）行业用户：深刻挖掘数据资产价值，提升企业智能决策能力。目前绝大多数行业用户对于数据的关注还主要集中在存储和传输环节，在数据量每年大约增长60%的背景下，企业平均只能获取其中25%～30%的数据。行业用户应该高度重视大数据的资产价值，深入挖掘大数据的商业价值，推动企业决策机制从“业务驱动”向“数据驱动”转变，提高企业的市场竞争力。

第9篇：大数据时代的主要特征范文

一、大数据背景的概述

在社会与经济不断发展的趋势下，大数据必然会产生，大数据指的是在日常工作和生活中，人们以数字化的方式去呈现和存储。通俗的讲，可以理解大数据就是巨大的数据信息，由于人们在不断的增加各种需求，所以也在不断的增加这种数据量。例如，人们利用计算机互联网来观看新闻和视频，加速了大数据时代的形成。大数据的主要特征是具有很大的数据量、种类多、速度快。

二、计算机信息处理技术

只要有信息就一定有信息处理，通过利用计算机系统，计算机信息处理技术可以促进信息得到快速、高效的处理。信息系统技术、数据库技术、检索技术等是计算机信息处理系统中所包含的主要技术。信息系统技术是以计算机作为核心部分，信息数据在数据库和通信网络技术的影响下能得到及时准确的处理。数据库技术是信息处理过程中的关键，可以整合数据，加以利用。

三、计算机信息处理技术面临的问题

1、信息的准确性无法保证

基于大数据时代，各类信息爆炸式增长，一个新鲜话题就极有可能在很短的时间内发展出与之相关的大量信息，导致其产生的根本原因就在于网络的特点，其具有交互性、自由性。日渐增多的信息传播渠道，逐渐下降的信息成本，这些原因使每个人可以利用计算机终端对大量信息进行接触，只是人们对信息的准确性捉摸不准。所以，在大数据时代，计算机信息处理技术要考虑的重点问题就是对海量的数据信息如何做出正确的筛选和判断。

2、数据安全问题明显存在

基于大数据时代下，数据信息是否准确是要高度重视起来的，更要重视起信息安全问题。例如，2015年就发生了网易邮箱用户信息被泄露的严重事件，而且用户人数已经过亿，泄露的信息包括用户的IP地址和密码等，还有的用户绑定了手机，被泄露信息后，便有手机被锁或敲诈事件随之发生。尽管在官方微博上网易公司否认了此事，也对其进行解释，但是泄露庞大的信息仍让人们担心网络信息安全。

3、信息安全受到垃圾信息的严重影响

在大数据时代，人们接收到的信息量极大，但是这并不能说明人们也愿意接收垃圾信息。目前，许多用户都受到垃圾广告、垃圾短信以及垃圾邮件的困扰。大多数垃圾信息本不是用户自愿接收的，都是强加的，直接影响到人们的生活，这样也会影响到信息安全。因此，为了促进计算机信息处理技术的发展，垃圾信息处理成了重点。

四、大数据背景下的计算机信息处理技术

1、数据采集及传播技术

计算机处理数据信息前应该先去采集相关数据，当有效的数据被采集之后，才可以去操作这些采集的数据。通常来说，完成数据采集就可以分析和整理这些数据，对其严格分类，再向网络上传播这些经过整理的数据，由此便促使数据的价值能够真正的实现。

2、信息安全保障技术

该技术是大数据时代的一项重要技术，由于数据之间有了更加明显的关联性，如果其中的某个数据或某个部分有安全问题产生，就可能会威胁到其他数据的安全，所以，在大数据时代，要求我们能从整体思路去考虑问题，而不是对单个数据的安全过于关注，大数据时代既给计算机信息处理技术带来了机遇，同时也带来了挑战。现阶段，数据信息处理无法与硬件脱离而独立存在。

3、信息存储技术

互联网技术在大数据背景下发展十分迅速，大量的音频、视频等纷纷出现在网络上，也有了更高的容量存储要求，这无疑是给数据存储技术带来更大的挑战。相比传统存储模式来说，其数据量不高，相关的要求只需一般的计算机性能都完全可以满足的，但是大数据背景下的此要求却难以满足。所以，必须要投入使用性能较高的计算机，并且所配备的存储容量还要更大。如果不去改进传统的信息存储技术，那么消耗的资源非常大，还会增加成本。为此，在大数据时代就要与其特征进行充分的结合，确保所选择的信息存储技术是科学合理的，使大数据信息更快捷、更稳定，使人们的需求得到满足。

五、计算机信息处理技术的发展趋势

1、深入分析数据价值

大数据的广泛应用在很大程度上影响着人们的生活，使得数据在信息化系统中的价值得到显示；通过利用多种技术手段来分析信息，可以分类并整理好各类数据。在准确处理海量数据的前提下，可以预测与估算数据中潜在的信息，将更准确和便捷的服务提供给用户；数据的价值明确之后，就能为人们提供一些生活便利。当数据分析的多个环节完成后，应用效率就得到了提高，而且数据的应用价值也得到进一步的提升。

2、数据与信息安全性提高

基于信息化环境，尤其是在保证网络中数据安全的情况下，大数据时代网络技术才会得到更快的发展。为了数据安全性的提高，必须先分析现阶段存在的主要问题，再不断的提升技术能力以及不断修正，结合信息安全法律法规以及实际情况，积极改造各类安全技术，使网络环境中的个人信息安全能从根本上得到保证。

3、计算机硬件水平提升

对于数据信息的安全、传输、储存来说，计算机硬件水平对其产生的影响是很大的。为此，在大数据背景下，既要充分考量当前的信息处理技术水平，还要促进提高计算机硬件水平。网络发展日渐加快，对比发现计算机硬件水平无法跟上网络的发展速度，两者间产生了极不协调的情况。针对此类情况，为了不被计算机硬件水平所限制，有人提出积极转变传统的计算机网络，使其发展为云计算机网络，使计算机与网络分开发展的格局得到相应的改变，共同的进行开发制造。总之，要想加快发展计算机信息处理技术，只依赖于某个单一公司是远远不够的，而是需要多家企业去参与研发。

4、培养信息处理专业人才

人才是推进科技发展的根本，大数据理论的诞生也不例外，也要依靠那些不懈努力的专业人员，所以也需要更多的相关领域专业技术人员。另外，该领域对从业人员还提出了更高的素质要求，只是了解计算机的一般技术人员是很难胜任的，必须是全面了解科技发展并且能对最新前沿动态能敏锐捕捉的人才能够胜任。这一点对所有企业来说都是相通的，当前所有企业都需要培养的是可以适应时展的应用开发大数据的人才。只有各企业加强对此类人才的吸纳和培养，才能在大数据时代有所作为，并且取得一定成绩。

六、结语