大数据时代信息的特征精选(九篇)
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第1篇：大数据时代信息的特征范文
随着信息技术的不断发展与应用，新的信息数据不断涌现，渐渐形成了一个时刻变化的巨大数据流，这标志着大数据时代的到来。大数据背景下，政治、商业、医疗等各个领域都面临着快速理解、利用大数据，进而组建有效的大数据时代信息利用模式的挑战。面临这一现状，大数据背景下的网络信息资源利用要构建一个科学而有效的框架，发挥其实践价值，已经成为一个迫切的问题。
一、大数据的概念和特征
对于“大数据”研究机构Gartner给出了这样的定义。“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。大数据的战略意义不在于掌握了庞大数据信息本身，而在于对这些有潜在意义的数据进行专业化处理。目前通常大数据有下述四个特征：第一，数据体量巨大。第二，数据类型繁多。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快，处理工具演进快。
二、大数据时代网络信息资源特征
1）开放性与互动性融合
大数据背景下，用户可以随时在开放的平台上对资源进行访问和共享，大数据时代允许用户向互联网上传信息或通过电子邮件、BBs、blog和rss等和共享形式，使整个网络信息变成一个互动的过程。
2）更新与传播速度快
在大数据环境下，每天海量信息产生，同时大量的信息被覆盖，信息资源淘汰更新周期短，变化快，网络信息资源定期和实时更新，时效性高.网络信息的流动非常迅速，任何人任何时间的信息只需很短的时间就能传送到世界各个终端。
3）资源类型多种多样
大数据不单是数据量的爆炸性增长，还带来数据类型的巨大改变，结构化数据占比减少，非结构化数据在大量增加。大数据时代下的信息资源类型丰富，不仅有文字、图像、视频、音频等形式，还有软件、数据库，是多媒体、多语种、多类型信息的混合形式。
三、大数据时代网络信息资源利用原则
1）针对性原则
利用网络信息资源的根本目的是为了合理使用信息资源。网络信息资源的利用应该具有针对性，利用前必须对信息用户的类型、特点、信息需求特征及其发展等情况作深入了解和分析，力求开发出针对性强的、适合用户需求的信息，满足用户的各类需要，避免开发利用中的盲目性。
2）预测性原则
大数据背景下，网络信息分布具有无序性、不均衡性，不稳定性等特点，没有形成完善的体系和结构，对网络信息资源的利用应将空间跨度小而时间跨度大的相关信息进行整合，运用定量分析和定性分析相结合的方法，掌握出事物的脉络，预测出事物发展趋势和未来实际需求。Netflix拥有3000万北美用户，它通过分析观看视频时留下的数据信息，预测出《纸牌屋》将会风靡一时。
3）共享性原则
网络信息资源在共享中能够实现资源增值。大数据时代下，网络信息资源的利用应坚持共享性原则，突破“信息孤岛”，实现资源的高效融合共享。各个信息平台资源的共享有利于提供综合的信息服务、跨领域跨部门的交互式服务和专向定制服务。
四、大数据时代网络信息资源的利用
大数据赋予现代网络信息资源的更多意义，研究如何利用网络信息资源有利于提高资源的利用效果。
1）大数据改变传统教育
大数据时代下，教育信息化改革不断突破，中国传统“赶鸭上架”式教育模式将发生根本性转变。目前重庆石堰镇中心学校，采用了一种“一对一 数字化学习”的模式推动传统教育的变革。每个学生可以和自己的学习终端进行交互性学习，学习终端里还有相应课程标准和学习评价系统，会根据学生的学习进度、不同学科兴趣、知识关联上的差异地给出个性化教学指导和建议。
未来的学习将是大数据新的驱动因素。未来学习分析系统以学生为中心点，学生、教师、家长、机构四类用户群被有机整合在学习管理系统里，使课堂教学、家庭辅导和自主学习集于个性化的一体。
2）政府信息资源网络公开化
未来的政府信息资源共享度将达到新高，不同的部门、数据类型界限将被打破，新型信息平台将这些不同数据进行多维分析和利用。政府如果将拥有的这些的宝贵信息资源共享给政府内部和社会利用，将会创造更多的价值。比如，大数据时代下全市建成了政府信息资源中心，经济普查只要上门核对已掌握数据，工作效率大大提高；政府可以公布某地区所有艺术培训机构的名录、地址等信息，想做行业相关事业的人，就可以创造更多价值。
政府将合适的信息资源公开于网络，不仅有望打破政府内部协同的“鸿沟”，降低政府运行成本，还有利于当地技术的进步和经济的发展。这也将是未来信息资源开放是未来的发展趋势。
3）个性化定制商业模式
未来大数据的商业模式主要有三种：圈定用户和针对性营销、用户的关联性分析、完全个性化的定制。大数据时代，营销将会更多地依赖数据，从而更精准地找到用户。根据不同平台的搜集的数据进行挖掘和分析，找到这些数据对应的群体，从而展开个性化的营销服务。大数据时代下的网络信息技术能将用户搜索的内容进行关联系分析从而给用户推送用户有可能需要的内容，以促进新交易的达成。大数据技术的核心是预测，在这个背景下，企业可以基于庞大的数据库中分析出商品乃至行业发展一个趋势和方向，为经营决策提供参考。国内著名电子商务公司阿里巴巴淘宝数据魔方就是利用淘宝上的大数据，分析出商品的行业宏观情况、销售情况、市场份额情况等，并为其提供经营决策依据。商业领域“大数据”的价值不是数据本身，而在于从庞杂的数据中发现新的知识，对数据的进行深度描述，创造新的价值，从而为用户提供个性化的服务。
五、结语
今天，在大数据成为趋势，成为国家战略的背景下，数据有可能取代“技术”取代“人才”成为当代社会最重要的生产力，而网络信息资源的背后就是数据，只有科学有效地利用网络信息资源才能在瞬息万变的网络环境中获得优势，占据主动地位。才能适应时代的要求，在激烈竞争的信息社会中获得更大的生存与发展空间。
参考文献
[1]维克托・迈尔-舍恩伯格，肯尼思・库克耶.大数据时代：生活，工作与思维的大变革，2012
[2]李新华.浅谈大数据时代的机遇和挑战[J].通讯世界，2013（08）
第2篇：大数据时代信息的特征范文
【关键词】大数据时代 “四V”特征 流量经营 安全威胁
随着移动互联网、物联网、云计算等的快速发展，及视频监控、智能终端、应用商店等的快速普及，全球数据量出现爆炸式增长。即使在遭遇金融危机的2009年，全球信息量也比2008年增长62%，达到80万PB（1015字节），2010年增至120万PB。据IDC预测，至2020年全球以电子式形存储的数据量将达32ZB（1021字节）。以120万PB数据为例，如果将其刻录在DVD上，再将这些盘片堆叠起来，可从地球到月球垒一个来回！
在此背景下，电信运营商在其网络无休止扩容的同时，却面临“增量不增收”的困境；而一些采用“数据驱动型决策”模式经营的公司，则可将其生产力提高5%～6%。因此，有必要深入研究大数据时代（Big Data Era）的挑战、价值与务实应对策略。
1 大数据时代的基本特征
据统计，2010年以互联网为基础所产生的数据比之前所有年份的总和还要多；而且不仅是数据量的激增，数据结构亦在演变。Gartner预计，2012年半结构和非结构化的数据，诸如文档、表格、网页、音频、图像和视频等将占全球网络数据量的85%左右；而且，整个网络体系架构将面临革命性改变。由此，所谓大数据时代已经来临！
对于大数据时代，目前通常认为有下述四大特征，称为“四V”特征：
（1）量大（Volume Big）。数据量级已从TB（1012字节）发展至PB乃至ZB，可称海量、巨量乃至超量。
（2）多样化（Variable Type）。数据类型繁多，愈来愈多为网页、图片、视频、图像与位置信息等半结构化和非结构化数据信息。
（3）快速化（Velocity Fast）。数据流往往为高速实时数据流，而且往往需要快速、持续的实时处理；处理工具亦在快速演进，软件工程及人工智能等均可能介入。
（4）价值高和密度低（Value High and Low Density）。以视频安全监控为例，连续不断的监控流中，有重大价值者可能仅为一两秒的数据流；360°全方位视频监控的“死角”处，可能会挖掘出最有价值的图像信息。
2 大数据时代面临的挑战
（1）运营商带宽能力与对数据洪流的适应能力面临前所未有的挑战，管道化压力化解及“云—管—端”的有效装备也均面临新挑战。
（2）大数据的“四V”特征在数据存储、传输、分析、处理等方面均带来本质变化。数据量的快速增长，对存储技术提出了挑战；同时，需要高速信息传输能力支持，与低密度有价值数据的快速分析、处理能力。
（3）海量数据洪流中，在线对话与在线交易活动日益增加，其安全威胁更为严峻；而且现今黑客的组织能力、作案工具、作案手法及隐蔽程度更上一层楼，典型的有APT（Advanced Persistent Threat，高级持续性安全威胁）。
（4）大数据环境下通过对用户数据的深度分析，很容易了解用户行为和喜好，乃至企业用户的商业机密，对个人隐私问题必须引起充分重视。
（5）大数据时代的基本特征，决定其在技术与商业模式上有巨大的创新空间，这将对可持续发展起关键作用。
（6）大数据时代的基本特征及安全挑战，对政府制订规则与监管部门发挥作用提出了新的挑战。
3 大数据带来的价值
（1）利用大数据特征，借助云计算等有效工具，深度挖掘流量与数据价值，可帮助运营商实施好流量经营，减轻管道化风险，发扬“云—管—端”的智能管道的威力。
（2）多业务环境下掌握用户体验效果尤为重要，可从海量用户数据中深度分析、挖掘出用户的行为习惯和消费爱好，以实施精准营销及网络优化，掌控数据增值的“金钥匙”。
（3）掌握好大数据的存储、分类、挖掘、快速调用和决策支撑，并应用于企业的日常运营、维护及战略转型中，成为企业可持续发展、维持竞争优势的当务之急与重要途径。
（4）充分利用对大数据的分析、挖掘，可帮助找到隐蔽性极强的APT之类的安全威胁，助力信息安全部门找到应对新型安全威胁的有效途径。
（5）通过对公共大数据的分析、挖掘与利用，可减少欺诈行为及错误数据的负面作用、追收逃税漏税及刺激公共机构生产力等，帮助政府节省开支。例如英国政府即通过此途径节省大约330亿英镑/年。
4 大数据时代的应对策略
（1）大数据时代应以智慧创新理念融合大数据与云计算，在大数据洪流中提升知识价值洞察力，实施高效实时个性化运作，建立有效增值的商业模式，确保应对APT之类的新型安全威胁。
（2）电信运营商转型中流量经营已成共识，即以智能管道与聚合平台为基础，以扩大流量规模、提升流量层次及丰富流量内涵作为基本经营方向，并以释放流量价值为基本目标，可见大数据和云计算的深度融合与此流量经营目标十分吻合。实际上已经有一些运营商借助大数据Hadoop云工具管理与分析网络中的用户数据，为日常运维及制定市场战略等提供有效支撑。
（3）针对大数据时代的基本特征，加强全方位创新。包括IBM、EMC、HP、Microsoft等在内的IT巨头，纷纷加速收购相关大数据公司进行技术整合，寻找数据洪流大潮中新的立足点。而涉及人工智能、机器学习等新技术的创新应用，已初显效益。
第3篇：大数据时代信息的特征范文
【关键词】大数据时代；企业管理；创新；必要性
随着互联网技术的不断完善和发展，全球已经进入了大数据时代，各类数据在不断的增多，在全球范围内，每年的信息量会增加两倍以上，因此，大数据被人们广泛的关注。在大数据时代，应该通过海量的数据分析，对这些多元化的数据进行加工处理，在此基础上，通过专业化的技术处理，使信息数据更好地促进企业的发展，提高企业的核心竞争力。
一、大数据的相关概念
（一）大数据的概念
如今，大数据还没有形成一个较为统一的概念，其主要是指海量的资料和数据，其涉及的资料总量非常的庞大，所以，在进行这部分信息处理的过程中，需要消耗大量的时间，并且要对数据进行及时的处理，提高数据管理的效率，为企业的决策提供数据的支持。最权威的定义来自于美国科学基金会，其表述大数据指的是通过互联网技术和各类传感设备，可以形成数据流的方式，并且通过视频和音频软件，形成长期的和多元化的数据集合，形成数据的分布式整合。
（二）大数据的特征
其一，大数据的种类比较繁多，不仅仅有常规的结构化的数据，而且还要大量的非结构化的数据，形成各类关联密切的数据库，在社会网络通信的过程中，结合了流媒体等，进行海量数据的收集。其二是数据的容量和体积非常的巨大，数据每秒钟传输的速率也大大的上升。其三是数据的价值密度比较低，在海量的大数据中，很多的信息的价值并不高，需要人们从海量的数据中筛选对自己有用的信息。其四是信息的流动速度快，在大数据背景下，信息的传递具有高效性特征，大数据的处理能力得到了强化，而且提高了企业的决策能力。
在对大量的数据进行关联中，首先要在海量的信息中筛选出有用的信息，然后将这些信息存储起来，在必要的时候进行数据的分析，将有用的信息挖掘出来，实现数据的应用，分别是数据进行生产、处理和价值的提取，随着互联网技术的发展，云计算和物联网技术实现了发展，这些技术使得企业在进行数据的处理中打破了时间和空间的界限，数据也呈现出爆炸式的增长。
二、大数据时代企业管理创新的必要性分析
在大数据时代下，企业在进行管理方面，实现了创新的管理方式。
（一）企业运营管理的创新
在企业运营的过程中，运用大数据，实现了运营管理的创新，企业在进行运营管理的过程中，要对客户的潜在需求进行分析，所以其应该洞察客户的评价，了解客户的潜在意思，满足客户的个性化的需求，通过大数据，可以实现一对一的营销，对客户的需求进行个性化的分析，通过对客户的背景信息的分析，可以制定静态的信息，对客户的购买行为进行分析，通过数据的挖掘，对客户的潜在的喜好进行探究，这样就能及时为客户推送他们喜欢的产品的特征，制定合理的产品营销的策略，激发客户的购买欲望。
（二）企业人力资源管理创新
在企业中，企业要想提高自己的竞争力，就需要引进大量的人才，人才可以推动企业创新，企业应该着力提高员工的能力，让员工的凝聚力增强，使他们在企业中产生归属感，这样才能防止人才的大量流失，确保企业正常的运行。通过大数据技术，企业可以了解员工的思想动态，及时了解员工的需求，可以满足员工的需求，帮助企业进行人力资源的预测和分析，对潜在员工的走向进行预测，使企业更加具有吸引力。通过大数据的方式，建立起人力资源的信息平台，对员工的基本信息进行获取后，针对员工经常使用的社交网络，可以及时的了解他们的生活方式和情感动态。
（三）完善企业的核心竞争力
在大数据背景下，企业在竞争中，地理位置的优势不再凸显，这些优势随着时空界限的打破变得微不足道，企业在创新中，各类创新的理念也被时代的发展淡化，国家和政府出台了很多对企业的保护措施，这些措施也不能适应市场的发展，随着大数据的发展，市场的变化瞬息万变。所以，在企业制定管理模式中，应该结合大数据，通过有效的数据分析，适应瞬息万变的市场，通过大数据，可以对企业的信息进行优化，制定出最及时的决策，实现企业内部和外部信息的及时对接，使企业内部的信息得以及时的更新，在生产方面，可以生产中客户最需要的产品，防止产品生产的盲目性，很多企业在生产中具有滞后性，导致产品在生产出来后，消费者已经不再需求。在企业进行业务决策的过程中，应该充分分析企业的潜在价值，这样可以节约大量的生产和人力的成本，而且使数据高速的增长，使企业的竞争力得到进一步的完善。
（四）整合电子信息数据
在大数据时代，企业的信息主要以电子数据的形成呈现，电子数据的数量越来越多，企业在进行信息存储中，占据的空间更多，而且各类信息的类型和范围越来越大，很多非结构化的信息涌现，信息不仅仅以文字的形式呈现，同时也通过视频和音频的方式呈现，但是，很多企业目前在对信息进行处理中，还是局限于对结构化的信息处理，在信息处理的过程中还具有局限性，而且仅仅针对文字和文本的整合，在这个背景下，很多重要的信息就会被企业遗漏。所以，随着大数据时代的发展，企业应该完善对不同类型数据的处理能力，特别是对视频和音频的整合，并且结合图片，以更加生动的形式展现信息，提高各类数据整合的能力，才能使企业在进行信息和数据管理中更加具有实效性，发挥数据在企业制定决策中的作用。
（五）对同类企业信息数据间的联系进行整合和规划
很多企业在对信息和数据整合中，采用了不同的技术，实现了一定程度的创新，但是，在实际的工作中，企业在对信息整合中，还是缺乏规划性，所以，在不同的企业之g，他们在对数据整合中，各类数据都是独立整合，缺乏联系，不能对数据之间的联系进行密切的分析，企业的各个部门在对数据整合中也缺乏沟通，这就导致了企业在整合数据的过程中缺乏实时性，这样的数据具有分散性，不能促进企业决策的制定。所以，各个企业，特别是经营方式相似的企业，应该强化联系，建立统一的规划，这样才能确保企业之间的业务共同发展，提供数据信息的前提下，实现数据的共享，建立数据共享机制，才能使大量的数据充分发挥出自身的价值，促进企业、行业和整个市场的发展，共同抵御外部的冲击。
三、大数据时代企业管理的创新
在大数据时代下，企业在制定管理方针中，应该结合大数据时代的特征，充分运用大数据的优势，在管理中不断创新管理模式。
（一）创新企业管理模式
在企业发展的过程中，应该采用移动智能终端的方式，这类技术可以凸显大数据时代的优势，使大量的数据资料充分发挥自己的作用，这类技术也是大数据时代的重要特征的体现。海量的数据可以为企业提供全方位的信息，企业在发展中在面对这些信息中，其面对的冲击不小，而且面对各方面的挑战，所以，企业的管理人员应该通过这些数据的分析，制定合理的决策，使企业的管理水平得到极大的提升，实现精细化的管理，使员工都可以接受个性化的管理，既可以使员工的个性充分的发挥出来，同时也不会导致企业内部的混乱。还应该提高企业员工对数据信息的认识，信息数据具有开放性特征，员工应该结合传统的决策，对企业管理方式进行革新。
（二）以数据作为企业运营的决策的依托
在大数据背景下，企业在经营的过程中，要建立起数量和信息的平台，而且在这个平台上还要融入微博、微信等软件，这样才能使平台上的数据更加的丰富，才能制定更加科学的决策。企业在进行管理模式创新的过程中，应该充分认识到非结构性数据的重要性，将这些信息与自己的产品和客户结合起来，增加客户的体验，这样客户在体验中才能了解产品的优势和性能，企业管理人员应该做好对各类非结构性数据的整理和分析，强化对信息的筛选，使自身的服务更加具有实时性特征，这样才能提高企业经营的效率。而且在制定相关的营销决策中，应该坚持以数据为依托，这样才能促进企业更好的发展。
（三）建立起科学的企业网络
在现代化企业经营的过程中，企业在管理的过程中，不仅仅看重产品，更加应该注重服务的质量，企业应该建立起合理的企业网络，才能对各项服务进行深层次的分析，这样才能推动企业各项服务的革新，使企业内部数据库的作用充分的发挥。在企业内部形成产业链，实现产业链的资源化发展，对供应商和销售商的基本情况非常了解，并且建立起合作伙伴，企业应该与客户、供应商和员工建立完善的联系这样才能形成一个信息化的网络，促进企业全面发展。所以，建立完善的企业网络是企业完善管理方式的重要环节。
（四）强化数据信息管理人才的培养
随着大数据的发展，企业已经进入到大数据时代，企业在管理中面临着各方面的冲击，所以，要对大量的数据进行管理，创新企业管理的模式，这些都离不开人才。数据管理人员不仅仅要具备良好的计算机操作能力，而且还应该了解管理和营销方面的知识，要及时的对信息进行处理，要具有出色的随机应变的能力。所以，企业应该建立起完善的人才培训机制，才能更好的推动自身的发展。企业在对人才培训中，应该着力提高他们的专业水平，并且企业在招聘中也应该更加具有针对性，招纳大量的适合的人才。
四、结语
在大数据背景下，企业不能仅仅采用传统的管理方式，应该结合大数据相关的技术，进行数据的整合，企业应该紧跟时代的变化，制定管理模式，强化企业信息数据库的建立，并且培养专业化的人才，使企业在激烈的竞争中获得竞争优势，促进企业的长远发展。创新是企业发展的重要的环节，企业应该不断适应大数据环境，创新管理模式，如果在大数据背景下，企业还是沿用传统的管理方式，那么企业的管理方针就会滞后于企业的发展，导致企业在经营中面临风险。
参考文献：
[1]朱佐为. 互联网背景下企业财务管理创新的必要性探析[J]. 现代商业，2015，08：221-222.
[2]张翠苹. 大数据时代背景下的现代企业管理的创新模式[J]. 商场现代化，2015，28：83-84.
[3]匡瑜. 互网背景下企业财务管理创新的必要性探析[J]. 财会学习，2016，01：39-40.
第4篇：大数据时代信息的特征范文
1.1提升企业的核心竞争力企业在市场竞争中的地理位置优势随着大数据时代的到来与深入在不断淡化，国家或地区在保护企业方面的政策与措施在逐条取消，企业的创新能力也在这快速发展的时代当中逐渐被削弱。高效全面的企业管理模式当中，对数据进行科学合理的分析是必不可少的基础部分，通过优化和对接企业的数据信息，可以让企业的可挖掘潜力在业务与决策过程中得到一定的体现。这种方式不仅为企业节约了运用成本，还可以更加高效地驱动企业数据信息的增长，为企业核心竞争力的提升提供了基础。1.2整合不同的电子信息数据类型企业的电子信息数据存储量越大，其数据信息的类型就越广泛，其中音频、图片等非结构化数据所含的比重更是大。但是，目前企业在处理数据信息的方法中，仅局限在对文本这类结构化数据的整合能力上，因此，企业需要提高对不同数据类型，尤其是在音频、图片等非结构化数据的整合能力，从而实现对企业数据的进一步管理。1.3规划完善同类企业数据之间的联系尽管企业的应用在不断发展和深入，但对企业应用的规划却没有得到对应的加强。各企业之间，尤其是同类型企业之间的数据信息几乎没有联系起来，导致了信息孤岛的形成。实际上，企业之间加强数据信息的联系和规划更能够促进自身与整个社会的共同发展，共享不同业务模块之间的数据信息，才能使信息数据资源得到有效的利用。
2大数据时代中的企业管理的创新
包含着巨大发展潜力的大数据时代，在企业的管理模式中引导的是一种先进的商业模式和科学的管理决策。这些创新要求企业的管理者更新自己的思维，让更加优秀的数据融入到企业的发展中，为企业的改革注入新的活力。2.1创新企业的管理体制传统的企业管理体制是类似碎片一样的体制，不够全面，也不能使大数据时代的特征得到完全体现。因此，企业的管理者要明确社会的需求，在细节中发现挖掘上级和可拓展的市场，从企业资源配置的优化，企业信息技术应用的高效，企业管理风险的保障等方面创新出现代的更加系统的企业管理体制，进一步推动大数据时代管理的整体化、综合化和最优化。2.2创新企业的管理方法移动智能终端的应用与普及，也为大数据时代提供了大量的信息数据资料，是大数据时代主要特征：海量的重要提供者，信息数据的海量也就对企业的管理方法提出了更高的要求，它要求企业不仅要使决策的科学性得到提高，而且还要使企业在管理水平方面变得更加精细，确保企业上下全体员工都在管理范围内。大力培养企业员工的信息数据意识，将企业数据逐渐对外开放、企业决策方式由定性改变为定量等其它途径都是企业管理方法的有效新途径。2.3创新企业的管理模式企业可以通过对信息数据存储库中的已有数据资料进行分析，从而使企业管理者所作出的有关企业发展方向和发展目标的决策更加宏观化、系统化。大数据时代快速与灵活的特征还要求企业要定期及时更新信息数据存储库内的数据信息资料，从而使企业能够及时地评估、修改或补充企业管理的相关决策促使企业在变化发展迅速的大数据时代中，提高自身的环境适应能力。与此同时，企业在管理模式的创新中，还需要在数据信息的处理和评估方面建立相适应的应用系统，以确保企业管理模式实现动态化，提升企业管理模式的灵活性能够更好地在大数据时代中发展下去。2.4企业管理决策的科学化企业创新的管理方式较传统的更加复杂，这也是大数据时代另外一个重要特征，企业存储的电子信息数据的量多，增长速度加快使得企业的数据综合分析体系提出了更高一层的要求，而电子信息数据资料的科学分析是企业管理者进行合理决策的重要前提。企业部门方面也需要进行它的调整和设置，专门精细地完成各项工作，从而确保数据分析的科学性与精确性。
3结语
第5篇：大数据时代信息的特征范文
关键词:大数据;统计学;数据分析;抽样理论;理论
重构随着信息科学技术的高速度发展,当代获取和储存数据信息的能力不断增强而成本不断下降,这为大数据的应用提供了必要的技术环境和可能.应用大数据技术的优势愈来愈明显,它的应用能够帮助人类获取真正有价值的数据信息.近年来,专家学者有关大数据技术问题进行了大量的研究工作[1],很多领域也都受到了大数据分析的影响.这个时代将大数据称为未来的石油,它必将对这个时代和未来的社会经济以及科学技术的发展产生深远的意义和影响.目前对于大数据概念,主要是从数据来源和数据的处理工具与处理难度方面考虑,但国内外专家学者各有各的观点,并没有给出一致的精确定义.麦肯锡全球数据分析研究所指出大数据是数据集的大小超越了典型数据库工具集合、存储、管理和分析能力的数据集,大数据被Gartner定义为极端信息管理和处理一个或多个维度的传统信息技术问题[23].目前得到专家们认可的一种观点,即:“超大规模”是GB级数据,“海量”是TB级数据,而“大数据”是PB及其以上级别数据[2].
一些研究学者把大数据特征进行概括,称其具有数据规模巨大、类型多样、可利用价值密度低和处理速度快等特征,同时特别强调大数据区别于其他概念的最重要特征是快速动态变化的数据和形成流式数据.大数据技术发展所面临的问题是数据存储、数据处理和数据分析、数据显示和数据安全等.大数据的数据量大、多样性、复杂性及实时性等特点,使得数据存储环境有了很大变化[45],而大部分传统的统计方法只适合分析单个计算机存储的数据,这些问题无疑增加了数据处理和整合的困难.数据分析是大数据处理的核心过程,同时它也给传统统计学带来了巨大的挑战[6].产生大数据的数据源通常情况下具有高速度性和实时性,所以要求数据处理和分析系统也要有快速度和实时性特点,而传统统计分析方法通常不具备快速和实时等特点.基于大数据的特点,传统的数据统计理论已经不能适应大数据分析与研究的范畴,传统统计学面临着巨大的机遇与挑战,然而为了适应大数据这一新的研究对象,传统统计学必须进行改进,以继续和更好的服务于人类.目前国内外将大数据和统计学相结合的研究文献并不多.本文对大数据时代这一特定环境背景,统计学的抽样理论和总体理论的存在价值、统计方法的重构及统计结果的评价标准的重建等问题进行分析与研究.
1传统意义下的统计学
广泛的统计学包括三个类型的统计方法:①处理大量随机现象的统计方法,比如概率论与数理统计方法.②处理非随机非概率的描述统计方法,如指数编制、社会调查等方法.③处理和特定学科相关联的特殊方法,如经济统计方法、环境科学统计方法等[7].受收集、处理数据的工具和能力的限制,人们几乎不可能收集到全部的数据信息,因此传统的统计学理论和方法基本上都是在样本上进行的.或者即使能够得到所有数据,但从实际角度出发,因所需成本过大,也会放弃搜集全部数据.然而,选择最佳的抽样方法和统计分析方法,也只能最大程度还原总体一个特定方面或某些方面的特征.事实上我们所察觉到的数据特征也只是总体大量特征中的一小部分,更多的其他特征尚待发掘.总之,传统统计学是建立在抽样理论基础上,以点带面的统计分析方法,强调因果关系的统计分析结果,推断所测对象的总体本质的一门科学,是通过搜集、整理和分析研究数据从而探索数据内部存在规律的一门科学.
2统计学是大数据分析的核心
数的产生基于三个要素,分别是数、量和计量单位.在用数来表示事物的特征并采用了科学的计量单位后,就产生了真正意义上的数据,即有根据的数.科学数据是基于科学设计,通过使用观察和测量获得的数据,认知自然现象和社会现象的变化规律,或者用来检验已经存在的理论假设,由此得到了具有实际意义和理论意义的数据.从数据中获得科学数据的理论,即统计学理论.科学数据是通过统计学理论获得的,而统计学理论是为获得科学数据而产生的一门科学.若说数据是传达事物特征的精确语言,进行科学研究的必备条件,认知世界的重要工具,那么大数据分析就是让数据最大限度地发挥功能,充分表达并有效满足不同需求的基本要求.基于统计学的发展史及在数据分析中的作用,完成将数据转化为知识、挖掘数据内在规律、通过数据发现并解决实际问题、预测可能发生的结果等是研究大数据的任务,而这必然离不开统计学.以大数据为研究对象,通过数据挖掘、提取、分析等手段探索现象内在本质的数据科学必须在继承或改进统计学理论的基础上产生.
统计数据的发展变化经历了一系列过程,从只能收集到少量的数据到尽量多地收集数据,到科学利用样本数据,再到综合利用各类数据,以至于发展到今天的选择使用大数据的过程.而统计分析为了适应数据可观察集的不断增大,也经历了相应的各个不同阶段,产生了统计分组法、大量观察法、归纳推断法、综合指标法、模型方程法和数据挖掘法等分析方法,并且借助计算机以及其他软件的程度也越来越深.300多年来,随着数据量以指数速度的不断增长,统计学围绕如何搜集、整理和分析数据而展开,合理构建了应用方法体系,帮助各个学科解决了许多复杂问题.现在进入了大数据时代,统计学依旧是数据分析的灵魂,大数据分析是数据科学赋予统计学的新任务.对于统计学而言,来自新时代的数据科学挑战有可能促使新思想、新方法和新技术产生,这一挑战也意味着对于统计学理论将面临巨大的机遇.
3统计学在大数据时代下必须改革
传统统计学是通过对总体进行抽样来搜索数据,对样本数据进行整理、分析、描述等,从而推断所测对象的总体本质,甚至预测总体未来的一门综合性学科.从研究对象到统计结果的评判标准都是离不开样本的抽取,完全不能适应大数据的4V特点,所以统计学为适应大数据技术的发展,必须进行改革.从学科发展角度出发,大数据对海量数据进行存储、整合、处理和分析,可以看成是一种新的数据分析方法.数据关系的内在本质决定了大数据和统计学之间必然存在联系,大数据对统计学的发展提出了挑战,体现在大样本标准的调整、样本选取标准和形式的重新确定、统计软件有待升级和开发及实质性统计方法的大数据化.但是也提供了一个机遇,体现在统计质量的提高、统计成本的下降、统计学作用领域的扩大、统计学科体系的延伸以及统计学家地位的提升[7].
3.1大数据时代抽样和总体理论存在价值
传统统计学中的样本数据来自总体,而总体是客观存在的全体,可以通过观测到的或经过抽样而得到的数据来认知总体.但是在大数据时代,不再是随机样本,而是全部的数据,还需要假定一个看不见摸不着的总体吗?如果将大数据看成一个高维度的大样本集合,针对样本大的问题,按照传统统计学的方法,可以采用抽样的方法来减少样本容量,并且可以达到需要的精度;对于维度高的问题,可以采取对变量进行选择、降维、压缩、分解等方法来降低数据的复杂程度.但实际上很难做得到,大数据涵盖多学科领域、多源、混合的数据,各学科之间的数据融合,学科边界模糊,各范畴的数据集互相重叠,合成一体,而且大数据涉及到各种数据类型.因此想要通过抽样而使数据量达到传统统计学的统计分析能力范围是一件相当困难或是一件不可能的事.大量的结构数据和非结构数据交织在一起,系统首先要认清哪个是有价值的信息,哪个是噪声,以及哪些不同类型的数据信息来自于同一个地址的数据源,等等,传统的统计学是无法做到的.在大数据时代下,是否需要打破传统意义的抽样理论、总体及样本等概念和关系,是假设“样本=总体”,还是“样本趋近于总体”,还是不再使用总体和样本这两个概念,而重新定义一个更合适的概念,等等.人们该怎样“安排”抽样、总体及样本等理论,或人们该怎样修正抽样、总体、样本的“公理化”定义,这个问题是大数据时代下,传统统计学面临改进的首要问题.
3.2统计方法在大数据时代下的重构问题
在大数据时代下,传统的高维度表达、结构描述和群体行为分析方法已经不能精确表达大数据在异构性、交互性、时效性、突发性等方面的特点,传统的“假设-模型-检验”的统计方法受到了质疑,而且从“数据”到“数据”的统计模式还没有真正建立,急切需要一个新的理论体系来指引,从而建立新的分析模型.去除数据噪声、筛选有价值的数据、整合不同类型的数据、快速对数据做出分析并得出分析结果等一系列问题都有待于研究.大数据分析涉及到三个维度,即时间维度、空间维度和数据本身的维度,怎样才能全面、深入地分析大数据的复杂性与特性,掌握大数据的不确定性,构建高效的大数据计算模型,变成了大数据分析的突破口.科学数据的演变是一个从简单到复杂的各种形式不断丰富、相互包容的过程,是一个循序渐进的过程,而不是简单的由一种形式取代另一种形式.研究科学数据的统计学理论也是一样,也是由简单到复杂的各种形式相互包容、不断丰富的发展过程,而绝不是完全否定一种理论、由另一种理论形式所代替.大数据时代的到来统计学理论必须要进行不断的完善和发展,以适应呈指数增长的数据量的大数据分析的需要.
3.3如何构建大数据时代下统计结果的评价标准框架
大数据时代下,统计分析评价的标准又该如何变化?传统统计分析的评价标准有两个方面,一是可靠性评价,二是有效性评价,然而这两种评价标准都因抽样而生.可靠性评价是指用样本去推断总体有多大的把握程度,一般用概率来衡量.可靠性评价有时表现为置信水平,有时表现为显著性水平[8].怎么确定显著性水平一直是个存在争议的问题,特别是在模型拟合度评价和假设检验中,因为各自参照的分布类型不一样,其统计量就不一样,显著性评价的临界值也就不一样,可是临界值又与显著性水平的高低直接相关.而大数据在一定程度上是全体数据,因此不存在以样本推断总体的问题,那么在这种情况下,置信水平、可靠性问题怎么确定?依据是什么?有效性评价指的是真实性,即为误差的大小,它与准确性、精确性有关.通常准确性是指观察值与真实值的吻合程度,一般是无法衡量的,而精确性用抽样分布的标准差来衡量.显然,精确性是针对样本数据而言的,也就是说样本数据有精确性问题,同时也有准确性问题.抽样误差和非抽样误差都可能存在于样本数据中,抽样误差可以计算和控制,但是非抽样误差只能通过各种方式加以识别或判断[910].大多数情况下,对于样本量不是太大的样本,非抽样误差可以得到较好的防范,然而对于大数据的全体数据而言,没有抽样误差问题,只有非抽样误差问题,也就是说大数据的真实性只表现为准确性.但是由于大数据特有的种种特性,使得大数据的非抽样误差很难进行防范、控制,也很难对其进行准确性评价.总之,对于大数据分析来说,有些统计分析理论是否还有意义,确切说有哪些统计学中的理论可以适用于大数据分析,而哪些统计学中的理论需要改进,哪些统计学中的理论已不再适用于大数据统计研究,等等,都有待于研究.所以大数据时代的统计学必是在继承中求改进,改进中求发展,重构适应大数据时代的新统计学理论.
4结论
来自于社会各种数据源的数据量呈指数增长,大数据对社会发展的推动力呈指数效应,大数据已是生命活动的主要承载者.一个新事物的出现,必然导致传统观念和传统技术的变革.对传统统计学来说,大数据时代的到来无疑是一个挑战,虽然传统统计学必须做出改变,但是占据主导地位的依然会是统计学,它会引领人类合理分析利用大数据资源.大数据给统计学带来了机遇和挑战,统计学家们应该积极学习新事物,适应新环境,努力为大数据时代创造出新的统计方法,扩大统计学的应用范围.
参考文献:
[1]陈冬玲,曾文.频繁模式挖掘中基于CFP的应用模型[J]沈阳大学学报(自然科学版),2015,27(4):296300.
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[5]靳小龙,王元卓,程学旗.大数据的研究体系与现状[J].信息通信技术,2013(6):3543.
[6]覃雄派,王会举,杜小勇,等.大数据分析:Rdbms与Mapreduce的竞争与共生[J].软件学报,2012,23(1):32-45.
[7]游士兵,张佩,姚雪梅.大数据对统计学的挑战和机遇[J].珞珈管理评论,2013(2):165171.
[8]李金昌.大数据与统计新思维[J].统计研究,2014,31(1):1017.
第6篇：大数据时代信息的特征范文
关键词：人力资源；大数据时代；机遇挑战
经过多年的发展，人力资源管理的理论基础依旧为工业时期中的管理经验，随着移动互联网的出现，人力资源新的管理思想正在发生着深刻的变化，但当下我国人力资源管理的方式以及理论均未出现对应的创新。在人力资源传统模式的管理中，企业人力资源部门由于对业务的认识缺乏深刻性，未对部门经理以及员工提供出及时直接性的支持，且其制定出的相关政策也缺乏灵活性与针对性，在实际推行中无法与其需求相互契合；同时，人力资源的管理者对事务型工作过于关注，无法提供业务需要的解决方案，因而人力资源部长期以来均被视为企业成本中心。
一、大数据的特征与类型
通常来说，大数据背景下的特征主要体现在三个方面，即多样性、迅速化以及信息量大。其中多样性主要体现在大数据形式的地理位置信息、手机GPS信号、传感器文本、视频、图片以及文字等方面；迅速化：在多数状况中，数据创建速度的重要性高于数量，接近实时或者实时的信息能够使企业的运作与竞争对手相比更加灵活；信息量大：当下影视娱乐、电子商务、地理信息以及医疗卫生等领域每日均产生出大量的数据，经国际数据企业监测统计，截止到2011年，世界数据总量已高至1.8ZB，且每间隔一年均呈现出增长翻倍的趋势。除上述三种特征外，有学者认为，大数据还应具备一个全新的特点，但对于这个新特点，各界的看法又各不相同，国际数据公司认为主要是大数据的价值性，即从海量的信息中可发掘出价值性极高的数据；而IBM公司则指出大数据理应具备真实性，例如社交网络中的言论会带有情绪化的内容，不一定准确真实。
二、大数据时代背景下人力资源管理面临的机遇
（一）加强人力资源管理的业务支撑力与专业性
大数据的到来使HR的管理从经验主义管理转化为规范化与科学化的管理，且在其技术支持下，职员、岗位、培训、薪酬、绩效以及激励等均能够以数据化的形式体现，并归纳为量化的范畴中，使HR的管理更具专业化与高效性。在传统管理中，对于数据的分析常为生成数据后的总结，管理具有滞后性；但大数据对于数据的分析则着重强调预测性，管理中要体现前瞻性，如传统的管理对员工的绩效水平是利用绩效管理来实现；大数据的思路则在于挖掘数据寻找高绩效职员的要素特征，并将其作为模型使每位职员均可持续性产生高绩效。对于HR数据的分析，传统方式会根据离职率进行；但大数据则是将所有的职员依照稳定的情况分为多个样本，通过挖掘数据寻找出与其稳定性有关的特征，构建出可对候选人稳定性进行识别的数学模型，进而通过分析应聘者的简历评估其稳定性，为保留环节与后续招聘提供相关参考。
（二）将大数据作为决策的工具，提高人力资源管理的效果
因HR管理的主要对象为人，其能够定量的程度与由资产、产品、流程以及制度等构成的物相比要低得多，与管理中其他的模块相比，HR管理中的可量化性较低，这便加大了人力资源管理的难度，主要表现在无法客观性评估资源管理的价值，充分认同其专业性。在大数据时代下，可使人才的供给与业务战略匹配，提高投资回报率、定量化与直观化管理人才，对人力资源管理来说，必须实时掌握信息动态情况，趋势性分析未来的发展。大数据技术可利用人事信息资源的汇聚，全面关联性分析其中的人员、组织、岗位以及业务等，对于人才的决策也有数据加以考量；同时，在人才的挑选、培育、应用以及保留等工作中，将大数据技术作为依托，能够有效实现科学管理中所规定的可分析、可记录、可测量以及可优化，进而使管理决策的有效性得以大幅度提升。且在大数据的有力支持下，管理人力资源的部门在甄选人才、培训提升以及鼓励激励等当中所发挥的影响与作用将越来越突出。
（三）加强人力资源管理对职员的影响
大数据背景下，人力资源管理将会向普通的职员靠近，通过与职员进行互动来建立数据接口，使大量的交互性数据得以产生，各部门职员也能够积极参与到人事管理组织的工作中去，拉近职员与人力资源之间的距离，并加强了对职员的影响作用。大数据的利用，不管是员工的生活还是工作，云平台均会自动收集与处理产生的各种数据，例如企业职员的出勤时间、加班时长、交流沟通的频率、培训需求、工作业绩，甚至是职员常登陆的微博与论坛等，此类数据均将职员社会关系、工作状态、能力情况、交往对象、发展潜力以及日常爱好等全面反映出。而人力资源部门可对此类完整全面的信息进行有效掌握，提高对职员的综合评价与需求的了解，确保人岗配置的精准性。
结语
在大数据时代下，人力资源管理者正处于对自身处境进行改变的良好机遇下，集团化方式、跨行业运营等均要求HR工作者积极创新，突破传统思维的屏障，勇于“跨界”工作。人力资源部门对大数据技术的利用，还可有效分析能够对职员产生较大激励作用的互动模式、行为方式、态度以及物质等等，同时HR还能够利用移动互联终端实现对职员绩效的激励与认可，从而使企业员工能够获得最大化的成就感与幸福感，达到员工价值同组织价值之间的平衡互动。
参考文献；
[1]李越恒.企业人力资源管理基于大数据的“挖掘”[J].人力资源管理，2015，24（2）：8-10.
[2]郑薇薇.大数据时代企业管理的机遇和挑战[J].时代金融（下旬），2016，23（1）：99-100.
第7篇：大数据时代信息的特征范文
【关键词】大数据时代 高校英语 教育变革 教学改进
在信息技术中，大数据技术作为重要的变革内容，在社会各领域中都得到了广泛的应用。在信息化社会，全球一体化发展的速度越来越快，英语教学成为高校教育的主要内容。所以在大数据的时代背景之下，高校的英语教学必须要通过有效的教育变革和教学改进，提升教学效率，促进学生的全面发展。
一、大数据时代的特征
在目前的信息技术领域中，大数据是重要的组成部分。由于互联网技术得到了快速的发展，其已经覆盖了人们工作生活的方方面面。学生在其学习过程中，也会已经离不开网络。在此背景之下，产生了大数据这一新兴的理念，而大数据也就是巨量资料，而大数据时代的主要特征就是海量信息的快速传播，各个信息平台上有数量巨大的、内容丰富的数据，但仅仅是巨大的数据量还不能称之为大数据时代，其本身具有的意义才更加的重要。当人们将数据平台上将信息进行挖掘应用，才能够将其真正的作用发挥出来。
二、高校英语教学中大数据的应用现状
随着大数据在各领域中的应用，社会的大数据利用率也比较高。而高校是学生学习生活的主要场所，因此也拥有大量的信息。而在大数据毕竟之下，高校的英语教学只有利用大数据技术，才能提升教学效率、质量和水平。但在目前的高校中，虽然大数据时代的到来，给予了高校教育新的生机，但也存在较多的问题和阻碍，也还将迎更多的挑战。通过对高校英语教学调查发现，其主要存在以下几个问题，首先表现为信息化程度不足，没有能够对现代技术进行良好的应用。虽然这些问题随着大数据在教学中的应用得到了一定程度的改善，但是总体来说，高校英语教学过程中，还没有能够正确的认识到大数据的重要性，必须及时的进行教育改革和教学改进，才能使其更加适应大数据时代的发展变化。
三、大数据时代的高校英语教育变革与教学改进
1.转变传统的教学理念。想要对高校英语教学进行变革和改进，首先就需要将传统的教学理念进行改变。将学生作为教育的中心，承认学生的主体地位。而英语教师应该作为学习的引导者出现，利用自己的专业知识和教学技巧，为学生建构起知识，激发学生的学习兴趣，使其具有学习的主动性和积极性。并且要在英语教学过程中，对学生的实际情况和真实需求进行了解，从而调整教学措施。同时，还需要在教学过程中利用现代化、信息化的教学技术，利用大数据技术平台，使学生更加适应现代社会的快速发展，并且能够更好的接受碎片化的知识。教师则可以通过合理的堂活动的设计，进行分组学习，使学生能够利用课外的时间，使用互联网资源开展课外课堂的活动，使学生能够更加积极主动的参与到课堂中。
2.通过大数据营造良好的教学环境。在信息时代，越来越多的信息技术，例如大数据、云计算以及移动互联网都成为了英语教学的教学方法，学生就能够通过这些技术长期的处于英语信息环境中，学生学习便利的同时，教师的教学也更加的便利。而且对于教育决策者来说，也有大量数据支持，使其更好的进行决策。这就需要将互联网大数据和具体的教学环境进行有效的结合，对具有时效性的教学进行计划，提升高校英语教学效果。对于我国的学生来说，英语属于第二语言，因此可以利用实践教学法，加强学生的实践能力，提升其口语水平，在此过程之中，也能够利用大数据技术通过网络技术进行真实的实践互动体验。
3.对高校英语教学内容进行改进。学习其他的语言，是为了能够更好的进沟通，在全球化的背景之下学习一门外语，也是社会对于学生的要求。所以，在进行英语教学时，必须要能够与学生的生活有密切的关系。这就需要在教学过程中，对传统的教学内容进行转变，避免过于的强调英语知识、书面语言的W习。传统的情况是中国学生对语法知识十分的熟悉和了解，考试成绩也往往是卷子的得分居高不下，但是没有良好的听说能力差，进行英语对话或沟通时，就出现了哑巴英语现象，知识虽然良好的掌握，但没有与之适应的语言应用能力。因此，在英语教学中，比需要进行有关生活的真实语言资料的教学内容，让英语在学生的生活中时刻出现，提升学生的学习兴趣。
四、总结
综上所述，目前社会的主要特征就是信息化、大数据。因此，在高校英语教学中通过大数据技术就能够有效的提升英语教学的精准性，不仅能够更好的开展英语教学工作，还能够提升学生的综合素质，使其更加符合社会对于人才的需求。想要高校英语教学水平，还需要了解大数据时代的本质特征和发展方向，加快英语教育改革和教学改进。
参考文献：
[1]颜健生.大数据时代高校英语数字化教学的转型思考[J].鸡西大学学报，2015，03：79-81.
第8篇：大数据时代信息的特征范文
【关键词】大数据时代；档案管理模式；特征；问题；方法
大数据这个词语近些年来广泛地被提及。其通常被广泛的用来指与信息技术的快速发展与创新有关的大量数据，说明了我们现在正处于一个知识爆炸和拥有海量信息存储的时代。在这种情况下档案的管理模式发生了非常重大的变化。其中一个重要的变化是运用大数据时代的网络信息技术进行档案的管理，使档案的管理工作更加科学化、系统化、快捷化。但是我们想要应用好这种新型档案的管理模式，就要对大数据时代档案管理模式的特征、存在的问题、管理的方法进行认真的研究，并且在今后的工作中不断地总结经验，更好地为档案管理工作服务。
一、大数据时代档案管理模式的特征
（一）对资源种类多的档案进行科学数据管理。大数据时代档案管理模式的特征是档案数据资源的种类繁多、业务量巨大，但是必须要进行科学管理。其主要可以从两个方面得以体现。第一，各个档案管理部门需要把过去众多的纸质档案运用计算机全部的转换为现在的大数据网络档案，其业务量非常的巨大。第二，随着这种大数据的管理模式，档案的数据资源量会呈现出几何式的增长速度，需要对它们进行科学数据管理会花费掉大量的时间与精力的，体现了这种新形势下档案管理工作的复杂性和持久性。（二）提高档案资源利用效率。大数据时代档案管理模式的特征是档案资源利用效率的提高。在大数据时代运用网络科技的技术特点下，通过归纳、分析、整理、总结等方式，档案管理的利用效率会得到明显的提高。从这个角度来说，这种新型档案管理模式的建立对于人们在未来的生活与工作中更好地利用档案打下了一个良好的基础。
二、大数据时代档案管理模式的问题
（一）存在技术瓶颈。大数据时代档案管理模式的问题是这种新型档案管理模式的建立存在着技术上的瓶颈。比如：第一，库房资源就是一个严重的技术瓶颈。设计出怎样的一种软件及在这种软件下具有多大的库房资源可以满足未来的档案资源储存需要，这些都是我们需要认真考虑的问题。第二，传统的档案信息资源与现代的大数据信息存储、存储的方式、内容、要点等进行怎样的衔接，这种新型的档案管理模式在当前的市场经济中进行怎样的应用，这些问题都需要我们在今后的实践工作中运用科学有效的方法来加以解决。（二）法律法规不完善。大数据时代档案管理模式的问题是法律法规不完善。目前中国还没有一部关于大数据时代下档案管理模式的法律法规，这对新型档案管理模式的未来发展与完善是非常不利的。比如：进入大数据时代档案管理模式的稳定性问题、安全性问题、监督问题、网络档案管理信息的准入问题等等，都需要法律法规的保障。（三）档案管理部门的义务和职能有待加强。大数据时代档案管理模式的问题是档案管理部门的职能与义务需要加强。在大数据时代档案的种类越来越多、分工越来越细、管理难度越来越大，因此需要档案管理部门的工作人员加强自己的业务水平和职业道德，对档案进行科学的管理。比如：有许多的人员从事的是关于国家重要工程的项目研究工作，对于他们的档案进行管理时需要格外认真和小心，在日常的生活与工作中注意自己的言行不要对他们的个人档案信息进行任何的泄露，否则很有可能会危害到国家安全和他们负责项目的进度。
三、大数据时代档案管理模式的方法
从总体而言，在大数据时代进行档案的管理工作需要我们运用发展的眼光来进行管理理念与工作流程的突破与创新，形成一种科学、高效、便捷、安全、充满活力的新型档案管理机制。想要实现这一目标，建立起具有开放性、服务性、标准性的新式档案管理模式，需要采用一些具有针对性的方法来加以完成。（一）完善档案资源管理体系。在大数据时代档案管理模式的方法是完善档案管理的体系。原因是，具有完善管理体系的档案管理部门可以使档案的管理工作呈现出标准化和科学化，保障存储档案资源信息的完整与安全，使这些档案的所有者可以放心地把档案放在现有的储存地点。想要完成这一目标，我们可以从以下几个方面来进行工作。第一，在档案管理部门内建立一个统一的档案管理信息中心，对于所管理的档案进行集中的信息登记。第二，按类别对所管的档案进行不同类别与地点的保存。第三，运用远程连接系统把档案管理信息中心与各个类别的档案室进行有效的信息链接。第四，加强对于档案管理部门业务人员的技术培训工作、使他们具有良好的素养进行大数据时代档案管理的操作。第五，加强对于档案管理人员的职业道德与精神品质的培训工作，使他们能够热爱自己的岗位、并且遵守岗位的职业道德和行为准则。第六，建立起档案管理工作的严格奖惩办法，对于在管理工作中出现的严重渎职和泄密行为进行严肃的查处，并且进行点名的通报。通过这种方式可以更好地对档案管理人员进行教育，使其守法认真的进行工作。（二）加强档案资源防护力度。在大数据时代档案管理模式的方法是加强档案资源的防护力度。原因是，网络科技的飞速发展为档案管理工作既带来非常大的便利、同时也带来了非常大的挑战。其主要的挑战是网络黑客的盛行导致资源信息的攻击问题与窃取问题越来越严重，现在这已经成为一个世界性的难题。所以，在大数据时代档案管理模式的建立需要运用专业的防护软件对这些档案资源进行保护。其具体由以下几种措施。第一，对于负责具体档案管理的计算机系统要多设立几道防火墙有效地对于干扰行为进行拦截。第二，我们也可以通过设立出多个虚假档案信息资源管理中心，并且对于真实的档案信息资源中心采用网络隐藏的方式躲避网络攻击和信息窃取行为。第三，对于保存的档案信息进行数据资料的多种备份工作，保证存储的档案信息不会因为各种意外情况而导致数据信息丢失，更好地保障档案信息资源的安全。（三）进行档案管理服务创新。在大数据时代，档案管理模式的方法是进行档案管理服务的创新。虽然，档案管理具有明显的社会性，尤其是一些政府部门的专业档案管理机构在这一点上表现的最为明显。但是，从市场经济的角度来分析，档案管理机构也是一个市场主体，想要进行更好的生存和发展需要有良好的服务作为保障。比如：开展微笑服务，避免出现过去那种事难办、脸难看的行为发生。进行良好的本人信息查询与档案电子周转工作，防止档案遗失或者是部分内容在进行电子传递时因为各种情况导致部分档案信息丢失情况的发生。（四）进行档案资源管理法律法规的建设。在大数据时代档案管理模式的方法是进行档案资源管理法律法规的建设工作，从法律法规上对档案资源管理工作进行保障。比如：建立专业的档案信息资源管理法来对档案资源管理工作的方方面面进行详细的法律条文列举。同时各个地方还要出台档案管理的相关规定细则条例，严格约束工作人员的行为。除此之外，这些法律与具体档案管理的条文需要在实践运用中针对出现的新情况和产生的新问题不断地进行修正与完善，全面地保障我国的档案管理工作在大数据时代可以得到有序的发展。
四、结论
在大数据时代，对于档案管理模式呈现出的新变化问题进行认真的研究工作，可以有效地保障档案管理工作健康有序地运行。
【参考文献】
[1]刘阳.大数据时代档案管理模式变化研究[D].湘潭大学,2015.
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[4]刘文照.大数据时代档案管理模式的转换与创新[J].办公室业务,2015（20）:91.
第9篇：大数据时代信息的特征范文
关键词：大数据时代；科技期刊；出版；编辑
中图分类号：G232 文献标识码：A 文章编号：1672-8122（2016）03-0105-02
20世纪80年代初，著名未来学大师及社会思想家阿尔文・托夫勒（Alvin Toffler）便预言大数据（big data）将成为“第三次浪潮的华彩乐章”。20世纪90年代以来，随着计算机技术的迅猛发展，上至国家的重大决策，下至人民生活的衣食住行，方方面面的信息均被数字化，并得到有效的储存。迈入21世纪，人类社会进入了一个大规模生产、分享和应用数据的时代――大数据时代，它强调信息技术的重点由“技术”转变为“信息”。因此，在以信息为基础的人文社会科学研究领域，大数据势必引发其组织决策和业务流程等方面的根本性变革。而为学术研究服务的科技期刊在大数据时代浪潮中，又将面对怎样的机遇和挑战呢？
一、大数据的概念与特征
大数据，又称为巨量资料或海量资料；其是由数量巨大、结构复杂、类型繁多的数据资料构成的数据集合，是以“云计算”为基础技术支持的数据处理和应用模式。大数据技术是通过集成共享数据，将分散的数据资源转变为集中的智力资源和知识服务能力。研究机构Garter定义“大数据”为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源。简而言之，从各种类型数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。
大数据的特征通常表现为以下四个方面：数据体量巨大（Volume）、数据类型繁多（Variety）、价值密度低（Value）、处理速度快（Velocity）。这就是人们通常所说的大数据的4V特征，也是大数据区别于传统数据的显著特征。
二、大数据时代下科技期刊面临的机遇
1.出版形态的多样化。大数据时代，在计算机、互联网等技术的不断发展和创新环境下，传统科技期刊的出版模式已悄然向大数据平台、多媒介及全媒体模式转型。科技期刊数据化集群建设得以实现的一个重要条件就是大数据技术的成熟与推广，随着大数据平台技术的建立，科技期刊实现了内容的自主优化、信息服务的个性化，以及出版发行模式的多元化，科技期刊将向着在线投稿及评议系统、编辑管理系统和增值服务系统一体化的方向发展。大数据期刊平台的构建将通过期刊内容推荐系统、流计算、期刊数据库和期刊信息整合与治理四大功能板块完成[1]。大多数科技期刊所采用的纸质媒介，在大数据时代背景下已不能满足读者的阅读体验，网络、无线、手持阅读器的全媒体出版要求凸显。传统纸质科技期刊传播媒介将呈多样化、全媒体的发展态势，物联网、互联网、移动智能终端等技术平台，都已成为科技期刊传播的重要媒介。科技期刊利用数字化、多媒介、全媒体的出版模式，在为读者提供平面媒体与数字媒体相结合的全新视听阅读感受的同时，也获得了更多途径和更深层次的推广效果。
2.业务流程的智能化。随着计算机技术的迅猛发展，以及云计算技术的成熟，使得任何复杂的数据都可以实现定量化分析[2]。因此，导致编辑工作流程中的信息收集、加工、传递等过程的智能化成为可能。科技期刊编辑的目标是将知识差大，且读者或该领域从业人员感兴趣的论文从众多稿件中挑选出来，体现在编辑出版过程中就是组稿策划和审稿过程[3]。而过去这一编辑流程基本依靠编辑人员的经验、价值观或学术专家提出的建议完成。而现在大数据技术将科技期刊历史出版物数据化，将全社会、全行业的科技成果数据化，并将这些数据进行整合、分析，从中获得真实、客观、准确、全面的学术信息，从而为科技期刊的选题策划、组稿及审稿提供依据。可以想象在大数据技术提供的真实、客观、准确、全面的学术信息下，那些“一稿多投”或学术不端、学术腐败的问题稿件，将无处遁形。在信息的加工过程中，大数据及云计算技术将过去编辑流程中，因编辑习惯不同或各期刊要求各异，而无统一标准的编辑规则模式转化为统一、有序的编辑规则模式。在这种编辑规则模式下，利用人工智能工具或软件，有可能实现稿件的计算机“预编辑”。从而减少编辑的重复劳动和简单劳动，提升编辑质量和编辑效率。
3.评价规则的多元化。目前，对科技期刊及论文的质量和影响力的评估，普遍采用基于文献计量学的评价体系，如影响因子和被引频次。然而，由于模拟数据时代采集的数据样本量小、种类少，导致科技期刊界对定性或定量评价的优劣争议不断[4]。大数据时代的到来解决了这一问题。通过文本分析、语义分析、专家印象评估及同行评估等方法，可以实现对科技期刊的定性评价。通过期刊影响因子动态跟踪、论文被引动态跟踪、论文浏览及下载量动态跟踪等方法，可以实现对科技期刊的动态评价。通过专家反馈信息采集、同行引用反馈信息采集、读者反馈与推荐信息采集、厂商应用效果市场反馈信息采集等方法，可以实现对科技期刊客观评价。因此，基于大数据平台的科技期刊及论文评估是定性与定量、历史与现代、静态与动态、学术价值和经济效益、主观与客观相结合的多元化、综合性科学评价机制[5]。
4.营销模式以品牌营销为主。大数据时代科技期刊的营销模式是将文化价值、创新价值、版权价值和广告价值融为一体的新型商业模式。文化价值即科技期刊的学术品牌，是科技期刊建设的最主要目标，有文化内涵、科技含量及艺术价值的品牌形象，不仅保证了科技的发展和文化的繁荣，更是吸引读者的关键，从而获得更好的经济效益和社会影响力，实现科技期刊的良性发展。创新价值即是以创新为突破口的跨媒介融合出版，利用大数据技术获取受众群体的核心信息，通过大数据分析掌握市场动向，并及时提出有创新性的营销策略，是科技期刊出版单位需要具备的专业能力。印刷时代建立的传统版权原则和制度，在大数据时代受到了根本性动摇，传统版权规则所确立的利益观、价值观，以及商业模式也被逐渐解构，特别是随着数字出版的蓬勃发展，版权资源潜在的巨大市场和价值被重新挖掘和开发。版权产业迎来了前所未有的发展机遇，版权资源成为争夺主战场，版权资源的价值亟须重塑[6]。大数据时代，出版载体已向跨行业全媒体模式转变，出版形态也更加丰富，广告形式不仅仅局限在传统期刊投放的平面广告，声音、动画、影像等多媒体形式的广告将有效地与科技期刊的主题报道内容相结合，读者在阅读杂志内容的同时，也反复接受了产品的展示与推广，加强了品牌宣传效果，真正达到广而告知的目的。
5.出版编辑理念面临的机遇。在大数据时代背景下，要求科技期刊的编辑工作从传统的文字编辑加工，转变为全媒体新出版语境下的数字编辑。数字编辑的定义是：在数字图书、数字报纸、数字期刊、网络原创文学、网络教育出版物、网络地图、数字音乐、数字视频、网络动漫、网络游戏、数字音像制品、手机出版等出版过程中，从事选题策划、组织稿件、审核把关和加工整理的专业技术人员[7]。这就要求科技期刊编辑首先从思想上树立数字编辑理念，深刻理解大数据时代，数字出版背景下编辑工作不断追求创新和数字技术应用的要求。科技期刊数字出版编辑在推广重要学术成果、传播科技文化知识、促进科技期刊发展进程中，不仅是实现期刊全媒体化的先行军，更是数字出版技术创新的开拓者。数字出版编辑应顺应数字出版的潮流，更新数字化出版的编辑理念，主动参与文化、科技成果的数据化，并积极实现数字信息的加工与传播。在读者服务方面，编辑也利用大数据技术提供的精准信息，实现对目标消费群体的个体化信息推送，提供更为精准服务。数字出版编辑要不断适应数字理念的创新，以适应大数据时代不断深化的移动互联网终端输入内容智能化的趋势[8]。
三、大数据时代下科技期刊面临的挑战
1.信息透明化导致期刊生存环境竞争激烈。通过大数据技术，所有科技期刊都将在一个更为透明的环境中生存。所有科技期刊的评价指标，都将作为公共信息，而被公之于众。例如，中国科学技术信息研究所每年都会将中国科技论文统计源收录期刊的主要计量指标，如核心总被引频次、核心影响因子、核心即年指标等，以引证报告的形式，提供给大众。在这些细化和量化的数据信息面前，科技期刊的优劣势一目了然。这必将造成优秀期刊的良性发展和劣质期刊的自我淘汰。这种数据公开机制，有可能导致某些优质期刊或优势学科领域的期刊获得更多的读者和作者资源，而对于新创办的期刊和某些弱势学科领域的期刊将进入一个更为不利的生存态势之中。
2.对科技期刊编辑人才队伍提出了新的要求。随着大数据理念深入人心，大数据技术的日臻成熟，数字化出版必将成为科技期刊的主要出版形式[9]。因此，数字化编辑也将成为科技期刊编辑工作者的新要求。编辑工作者不仅应具备组稿策划、文字编辑加工能力外，还应具备内容扩展、内容研究、内容创作等能力，以适应科技期刊在大数据时代下的数字化发展。
3.传统的盈利模式不再满足期刊的发展需求。在科技期刊数字化进程中，科技期刊文章无偿向全社会提供阅读已成为必然趋势。因此，依靠纸质发行、有偿下载阅读的传统盈利模式，已不能满足期刊的发展要求。然而，在将来期刊出版社或编辑部是否能成为数据运营的主体，也是一个悬而未决的问题。数据库运营商有可能通过与科技期刊共同建立和运行数字化出版平台，或开发数字化产品，来分享杂志的发行和广告收入。
由此可见，在大数据时代背景下，科技期刊将面临前所未有的机遇和挑战。作为科技期刊的从业者，我们要抓住这些机遇，迎接挑战，完成科技期刊的完美转型，尽早实现真正意义上的数字化期刊集群化。
参考文献：
[1] 丁田.大数据时代科技期刊的未来形态[J].中国科技期刊研究，2014（2）.
[2] 贾晓青，王萍，陈清莲.大数据时代科技期刊编辑思维拓展[J].出版科学，2014（6）.
[3] 张小强，张苹，吕赛英.从信息传播角度看科技期刊编辑出版过程及其优化[J].编辑学报，2007（3）.
[4] 朱剑.量化指标：学术期刊不能承受之轻――评《全国报纸期刊出版质量综合评估指标体系（试行）》[J].清华大学学报（哲学社会科学版），2013（1）.
[5] 柴英，马婧.大数据时代学术期刊功能的变革[J].编辑之友，2014（6）.
[6] 张勤.试论大数据时代版权资源的价值重塑[J].中国出版， 2015（11）.
[7] 李超.数字出版人才培养：职称评定的作用[EB/OL].中国数字出版信息网，2013-05-23.
