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[关键词]高校管理 教育信息化 云计算
[中图分类号] G647 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437(2015)03-0181-02
据CNNIC《第34次中国互联网络发展状况统计报告》显示,截至2014年6月,我国网民规模达6.32亿,较 2013年底增加1442万人;互联网普及率为46.9%,较 2013年底提升了1.1个百分点,中国互联网普及率正趋于饱和。由此,计算机信息技术正逐层渗透到社会生活的各个方面。高校教育管理信息化以数字化为依托,在管理效率、教学质量及科研创新等方面都有突破性举措,但数量日益巨大、分析日渐庞杂的存储数据也给高校教育管理带来了实际挑战。高校信息化建设在结构化与非结构化数据都迅猛增长的现在,构建以云计算为基础的教育管理信息化新模式势在必行。
一、高校信息化建设促成教育与管理双赢发展
信息技术的更新换代是难以预料的,覆盖范围、替换速度、处理能力都无法掌握,但其始终都是在追求更卓越的发展。高校教育管理信息化建设紧跟网络发展进程,在明确教育建设目标的同时,也为其提高管理效率保驾护航。
高校管理工作所涉及的主体部门较为复杂,工作信息传递的准确性与时效性更是硬性要求。尤其是高校教育管理覆盖范围广、涉及人数多,学生、教师、行政人员及校外工作的对接,都对管理效率与管理成本的协调提出了更高的要求。人力、物力、财力和时间的收支情况也决定了管理效率和效能的上升空间。
高校信息化建设在重新整合高校各部门工作业务的基础上,极大地提高了校园运行效率。例如高校新生入学,以往新生办理入学手续烦琐,涉及管理部门如教务处、后勤处、财务处等极为分散,给新生入学造成了一定困扰,但如今信息化建设使学生从入学到毕业整个学习期间都处于信息化管理的便捷方式中。
2013年新生入学季,北京科技大学2013级3000多名新生能够在“迎新网”上完成“电子”报到,新生登录“迎新网”后,填写一张个人基本信息的电子表格,之后入校后的住宿条件、宿舍楼房间号、床铺位置、图书证号等就会准确地显现出来。新生入校后,学校迎新人员只需扫描通知书上的条码或刷学生的二代身份证即可瞬间完成身份的核验。南开大学2013级4000多名研究生也可使用该校开发的“研究生新生服务网”完成报到手续。
以往新生烈日下排队办手续的情况有所缓解,使新生及高校工作人员的压力也大为减轻。但这只是高校信息化建设在管理工作方面的革新,教育方面也同样在制造着惊喜。
随着实验教学的大量投入使用,传统实验室已经日益无法满足广大师生的实验需求及提高实验创新能力,各大高校现已陆续研发、使用网络虚拟实验室,以满足各层次的实验需求和目的。
虚拟实验室是一种基于Web技术、VR虚拟现实技术构建的开放式网络化的虚拟实验教学系统,是现有各种教学实验室的数字化和虚拟化。虚拟实验室由虚拟实验台、虚拟器材库和开放式实验室管理系统组成,可供学生自己动手配置、连接、调节和使用实验仪器设备。教师利用虚拟器材库中的器材可自由搭建任意合理的典型实验或实验案例。
近年高校扩招,实验室的使用率和实验设备的耗损率都大幅提高,实验室的供不应求也使学生的理论储备与实践操作产生了分化。高校虚拟实验室的构建及时拓宽了实验操作渠道,这对培养学生的动手能力、创新能力及学习主动性都产生了积极效果。学生只要在网络上即可操作虚拟实验仿真系统和教学系统,使实验操作不再受时间空间限制,在虚拟实验平台达到高校实验教学始终追求的学以致用、学用结合的目的。
高校教育管理信息化带来的技术革新,不断提高着管理效率、工作效率、教学效率及高校核心竞争力,在切实给高校建设带来裨益的同时,日积月累、急速递增的数据量也给高校教育管理信息化建设提出了亟待解决的问题。
二、数据积累给高校教育管理带来了什么
信息时代,数据在碎片化信息充斥的信息环境中,给我们提供精准的指导性意见。但随着高校非结构化数据的飞速更新,迫切需要数据积累,却又难于数据挖掘。海量数据库面临解析难题,背后却指示着提升高校教育管理效率与质量的答案。
上海大学的新生在大一阶段没有具体专业划分,只是根据高考志愿填报的学科大类接受通识教育,大一结束后,每个人再根据自己的兴趣爱好、高考成绩以及大一成绩排位等填报具体的专业志愿,学校最后根据新生填报的志愿分流。
2013年9月,上海大学2012级的4400多名学生完成了专业分流。在这次专业分流前,上海大学提供了往届毕业生的就业去向以及来自用人市场各行业人才需求等信息,学生可根据往届毕业生就业去向、签约单位以及不同行业的用人需求等数据信息,选择其大学期间所读专业。据专业分流后的统计数据显示,第一志愿满足率达到59.3%,前三志愿满足率达到85.7%,这两个数字都大大高于传统高校先填专业后录取的志愿满足率。新生中,前六志愿都未满足继续被调剂专业的学生比例低于5.5%,而在普通高校,调剂专业平均率为12%。
同样,经过2000年-2011年上海大学招收的春考生、秋考生及插班生的平均成绩分析,2012年上海大学决定退出上海春季高考。
无论是分门别类的数据组还是10年累计叠加的参考值,都显示着这些数字背后庞大的数据量及繁杂的数据分析。用数据说话,就要有海量数据库做支撑,而随着时间流逝,这将是无法估计的数据量。数据积累、分析,对于高校招生、教育、管理、就业,甚至解决已经出现却未显现的问题,都是影响改革方向的决策之一。
面对海量增长的非结构化数据,其数据格式多样、数据存储分散、数据总量大、增长速度快、数据分析难,却是高校提升教育管理效率,引导教育管理改革的参考指标。但数据信息更新迅速,收集不及时、整理不完善、分类不明晰、归纳不科学、分析不专业的情形,又给高校数据整合提出无法一蹴而就的现实考验。
数据积累给高校教育管理改革指引着方向,却也设置着障碍。随着数据量的倍速积累,高校信息化建设正在为这一难题寻找着解决方案。
三、高校教育管理信息化建设行走在云端
现今高校建设中面临的一大挑战便是学生、教师、行政人员在生活、教育、科研、管理等方面产生的数据资源保有量高速增长问题。随着高校所涉学科的不断扩充,数据资源所覆盖的范围也同期高速增长。各层级、院系、科室间的工作衔接所构成的管理工作网络,同样面临着办公高效、决策精准的问题。
而现今在各领域不同程度纵深应用的云计算平台,正是高校相区别于传统技术模式的教育管理信息化的发展方向。云计算是由分布式计算、虚拟化、网络存储、负载均衡等新兴的信息技术融合而成的技术集合,其大规模、高稳定性、虚拟化、高可扩展性、低使用成本等特点正是高校教育管理信息化建设所需的计算机应用模式。
我国正计划建设覆盖全国、分布合理、开放开源的基础云环境,支撑形成云基础平台、云资源平台和云教育管理服务平台的层级架构。到2015年,初步建成国家教育云基础平台,支持教育云资源平台和管理服务平台的有效部署与应用,可同时为IPv4和IPv6用户提供教育基础云服务。
开放共享和数据挖掘是云计算之于高校教育管理工作的核心应用。高校通过虚拟服务器将数据资源上传至云平台实现资源共享。高校各部门间的信息传递、全国高校共享优质资源、面向社会大众开放的高校数字图书馆,都可以通过移动终端随时随地接收数据资源,优化高校资源的利用率。
而作为管理层,高校亟须数据挖掘提供决策依据。如高校招生方式、选修课程设置、就业形势分析等,通过云计算对大数据的提取、存储、分析、发现等数据处理,形成显性的、有价值的情报,结合实际情况一起形成科学的论证,为教育管理的决策提供科学依据,提升事务处理、业务监管、动态监测、评估评价、决策分析等工作的整体效率。
国家着力建设高校教育管理云服务平台,是对基于云计算的教育管理信息化模式带来的积极效果的肯定。现阶段云服务模式教育平台处于起步阶段,将有更多未开发的应用领域及未知难题出现,例如海量数据存储在云端,如何保障其数据安全,数据加密技术的应用升级是否能够有效遏制恶意攻击带来的数据丢失及泄密。这将是更待深思解决的课题与方向。
[ 参 考 文 献 ]
[1] 中国互联网络信息中心.第34次中国互联网络发展状况统计报告[R].2014.
大数据在基础教育领域的应用形式
《2016新媒体联盟中国基础教育技术展望:地平线项目区域报告》指出:中国的基础教育展现出越来越多的学校开始采集与学习活动相关的数据来实时调整教学内容和教学方法的趋势[2],这说明大数据在基础教育领域的应用越来越普及。
教育大数据可分为四个层面,分别是基础层、状态层、资源层、行为层。基础层存储的是基础性的国家教育数据,状态层存储的是各种教育环境、教育装备以及教育业务的运行状态信息,资源层存储的是各种状态的教学资源,行为层存储的是广大教育用户的行为数据[3]。
基础教育的教与学中,主要有基础层、资源层和行为层三种数据。基础层中,存储着国家规定采集的教职工与学生的年龄、性别、籍贯等一些基础信息;资源层中,存储着包括教师教案和教材在内的课程资源以及包括试卷、课下作业在内的课业测试与作业;行为层中,存储着学生的学习行为、管理人员的操作行为、教师的教学行为以及学生的兴趣、动机、消费情况等其他描述。
实际上,国外已经开始了基础教育领域的大数据的实践活动。美国的一些企业,如IBM、“希维塔斯学习”(Civitas Learning)、“梦盒学习”(Dream Box Learning)和“纽顿”(Knewton)公司等等,已经与学校展开了大数据方面的合作;另外,总部位于加拿大安大略省沃特卢的教育科技公司“渴望学习”(Desire 2 Learn)已经推出了名为“学生成功系统”(Student Success System)的新产品,这项产品是基于他们自己过去的学习成绩数据预测并改善其未来学习成绩的大数据服务项目。
大数据在基础教育领域的应用成效
自全球知名的麦肯锡咨询公司提出“大数据”的概念以来[4],大数据已经逐渐火热起来。在互联网技术的支撑下,大数据的潜在价值被不断挖掘,过去基础教育领域教与学过程中很多难以破解的问题也有了解决方案,这大大便利了基础教育领域中的教师与学生,教师的教学理念与学生的学习方法也随之产生变化。
1. 转变教师教育思维,提高教师的工作效率
在每天的教学活动中,都会产生大量的数据,教师每天都要花很长的时间去处理这些数据。大数据的产生,可以帮助教师自动收集分析数据,无需再特定收集。此外,数据驱动的滚动式教学,可以方便教师随时查阅学生的相关信息,并通过数据支撑找到重难点和学生的薄弱环节[5]。这样一来,不仅信息的准确率上去了,教师的工作效率也得到了提升。
教师通过学习分析工具将大数据中重要、有价值的资源和数据整理出来,可为教育教学改革提供客观的建议和帮助[6],这可以促进师生的个性化发展。特定的资源被整合出来,从而挖掘出每位学生的个性化特点,设计出针对每一位学生的个性化教学方案,更好地满足学生的个性化需求。
在大数据的支持下,教师能够很快地掌握每位学习者的学习数据,这些数据记录着学生的学习行为。分析这些学习行为数据,可以了解学习者的学习状况、预测其学习结果、诊断其学习需求与问题,从而开展个性化学习方案。教师逐步由教学者转变为帮助每位学生个性化学习与发展的指导者[7]。
数据的筛选工作和个性化教学方案的定制要求教师转变自身的教学思维,提升自己的知识储备能力,提高自身的专业素养和文化素养[8],这样才能应对大数据的挑战。通过大数据技术的支持,教师能够认识最真实的自我,彰显教学个性和智慧,开展灵活多样的个性化教学,最终实现个体的个性化专业发展[9]。所以可以预见的是,重视大数据其实也是一次思维方式的变革[10]。
2. 减轻学生的学业负担,促进个性化学习
伴随着大数据时代的来临,各种学习支持工具也更加火热。QQ、微信、微博等社交媒体的兴起和移动APP学习软件的兴起,不仅可以有效帮助学生学习,还可以减少无效的重复训练,提高学习效率。这样一来,学生的学习负担一下子减轻了许多。
大数据在教育领域中的应用给教育教学带来一个新的发展,即实现个性化教育,从真正意义上实现群体教育向个体教育的转变[11]。大数据提供了真实有效且极具个性化的信息,学生们可以通过大数据找寻自己学习中的问题,从而对自己的学习行为进行优化;通过大数据,学生还可以找出自己的薄弱环节,从而得到教师更好的指导和支持,进而提高学业成绩[12]。
大数据能够全面记录学习者的学习行为,通过科学地分析,学习者能够更加了解自己的学习情况,得到科学的学习建议,帮助学习者全面地制定学习计划,从而达到提高学习成绩的目的。此外,大数据技术对学习者的学业评价数据(如考试成绩、平时作业完成情况等)还可以分阶段、有步骤地定期评估学生的阶段性发展状况,并适时地为学习者提供发展建议。
3. 促进学校教育质量的提升
教师通过对学生学习行为的深入分析,可以挖掘到学生学习的弱点,通过与不同教师的协商合作,设计出全班课程教案、学生课堂活动和具有针对性的教学方案,分步骤、有目的地进行教学,从而达到提高学生学业成绩的目的。
此外,大数据支持下的评价工具所采集的数据,大大改变了评价机制,也为教学改革带来机遇。各种智慧教学与管理平台的不断涌现,为数据的采集和深度挖掘工作提供了有利的条件,彰显了大数据在完善教育评价手段上的独特优势。在教学评价中利用大数据分析,可以通过技术层面来评价、分析,进而提升教学活动,从依靠经验评价转向基于数据评价[13]。
大数据通过技术手段,记录教育教学的过程,实现了从结果评价转向过程性评价[14]。通过这些数据,可以根据学生的学习需求的变化不断改变教学策略和教学活动,定期更新教学方案,实现对教学效果的动态监测。同时,教师也可以通过这些数据,反思自己的教学行为,从而改善自身的教学,提升自身的素质。
大数据在我国正处于起步阶段,但是大数据时代的到来也对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战[15],如何利用大数据来处理当前基础教育中的难题依旧困扰着我们,而大数据带来的挑战也需要人们提出更多的解决方案。当前在大数据时代基础教育领域中出现的难题,不仅需要教师提升自身的素质,同样也需要国家的政策支持。
参考文献
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关键词:大数据;高校教学资源;数字化校园;应用研究
中图分类号:G43 文献标识码:A 论文编号:1674-2117(2015)01-0107-03
现今,人们正在利用各种信息化技术打造一个以互联网为基础的“数字化校园”,逐步实现“从环境(包括设备、教室等)、资源(如图书、讲义、课件、信息等),到活动(包括教、学、管理、服务、办公等)的全部数字化”。[1]这样的校园为我们提供了可以“量化一切”的大数据,高校在“拥有了数据分析的工具(统计学和算法)以及必需的设备(信息处理器和存储器)”[2]的基础上运用大数据思维开始了教学资源开发与利用的创新发展之路。
迎接大数据时代与教学资源的变迁
信息技术、网络技术的发展让我们每天都处在信息洪流之中。对大数据的理解,已经不能简单地停留在“数据大”这个层面,而应该从技术、思维、应用等多个层面进行综合评价与分析。云技术的诞生解决了大数据存储、计算与分析等技术层面的问题,如今,更需要思考的是大数据给我们的思维带来的变革,即我们需要的“不是随机样本,而是全体数据;不是精确性,而是混杂性;不是因果关系,而是相关关系”。[3]以及,大数据在社会经济、政治、教育、人文等领域的具体应用。
教学资源的研究是现代教育技术关注的一个重要方面。随着人们对教育技术的认识不断深化,教学资源的重要性也被凸显出来,成为高校教学改革发展的前沿阵地。关于教学资源的界定,国内外学者纷纷从不同角度进行了阐述和分析。根据AECT94的定义,教学资源被认为是指支持学习的资源,包括支持系统、教学材料与环境等。而在国内学者顾明远教授主编的《教育大辞典》中,教学资源是指“支持教学活动的各种资源。分为人类资源和非人类资源,人类资源包括教师、学生学习小组、课外活动小组、旅行小组、课外辅导员、家长、社会成员等。非人类资源包括各媒体和各种教学辅助设施。传统媒体有粉笔、黑板、印刷媒体、实物、实物模型、挂图等。现代媒体有投影、幻灯、电影、电视、语言试验室、计算机、视盘等。此外,还有各种社会教育性机构,如视听中心、图书馆、博物馆、少年宫等”。[4]
以上界定虽然角度不同,但其核心思想是一致的,即认为教学资源是为教育教学服务的各种资源的总称。而大数据时代,在高校“数字化校园”建设过程中,教学资源以一种新的姿态呈现在我们面前,即“数字化”形态与“数据化”应用,如网络精品课程、视频公开课程、数字化专业素材库、翻转课堂、微课等。
互联网催生下的高校教学资源开发与利用现状
如今,在课堂教学开始前,教师可以利用计算机、摄像设备等登录视频教学课程网站,开启“视频课堂”软件录制整个课堂教学过程,并同步上传至相关课程网站。课堂教学结束后,师生可以通过“课后论坛”或者微博、微信等新媒体手段进行交流和互动,学生们还可以登录课程网站再次浏览课堂教学实况,巩固学习效果。这样的教学模式不仅将课堂教学延续到了课后,将线下学习扩展到了线上,而且充分利用互联网平台将教学资源进行了优化整合与合理利用。
在当今的大学校园中,师生的各种活动都离不开网络系统的支持,形成了以办公管理和教学科研为典型的网络应用。师生在应用的时候,后台生成了海量的结构与非结构的数据信息。高校利用云计算将这些数据信息进行存储、挖掘、分析与计算,从而找到其中暗含的巨大的资源价值,进一步为教学服务。例如,高校教学部门和信息管理服务部门可以协作,通过对某一课程网络视频的点击量、浏览时间、关联内容搜索等数据进行分析,获得学生进行视频学习的目的与动机,进而可以对相关课程的教学质量进行监控,找到课堂教学中存在的问题,促进教师改进课堂教学,提高学生的实际学习效率,形成“教”与“学”整个学习过程的良性互动与循环。在这个过程中,相关数据的挖掘及分析发挥了巨大的作用,这是单纯的课堂教学难以实现的。
由此可见,在数字化校园中,教学资源已经远远超越了传统认识中的教材、教具、教师,而向更广更深的层面发展,其中最为显著的变化就是教学资源的“数据化”呈现。数据作为一种资源,为个人和组织服务的思想在大数据时代得到了充分的印证与实践。越来越多的个人和组织成为大数据应用的受益者。
高校教学资源的大数据应用之道
在大数据时代,“数据化”的教学资源成为高校教学改革与发展的巨大宝藏。高校教学资源的管理者和应用者必须深谙其道,才能真正实现教学资源的合理开发与整合利用。
1.看清本质,推动教学资源由“数字化”向“数据化”转变
“数字化”与“数据化”是两个不同的概念。在《大数据时代》一书中指出“数字化是把模拟数据转换成用0或1表示的二进制码,便于计算机对数据进行处理,涉及的内容有文本、图像、视频、音乐等。计算机技术是数字化的基础。而数据化是一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程”。[5]对内容的计量和记录是数据化的前提,而这种能力在数字化时代来临之前人类就已经具备了。例如,19世纪中叶,航海家莫里通过人工绘制了120万个数据点,组成导航图为航海服务,揭示了隐藏在数据中的价值,这可以算是大数据应用的最早实践之一。由此可见,数字化带来了数据化,但是数字化无法取代数据化。
目前,我国高校都在不同程度地推进“数字化校园”建设,这个过程对教学资源的影响是显而易见的。越来越多的教学资源以数字化的形式呈现在学生面前。以清华大学为例,目前完成的音视频教学专题片有660余部,精品课程课堂实录近百门3700学时,研制多媒体网络课程近100门;数字音视频资源库采集、存储、编目视频数据近6000个节目,内容包括各类教学专题片,精品课程、优秀教师课堂实录、教师岗位培训、名家讲座、新闻宣传专题等,容量达12TB。[6]如此规模的数字化教学资源极大地丰富了学生的学习内容,为混合式学习的开展奠定了坚实的资源基础。
但是,高校在利用大数据思维开发利用教学资源时一定要清醒地认识到,对教学资源的大数据处理和应用,不应止于对传统教学资源的数字化处理和转化,而应该向数据化以及挖掘数据中暗含的教学价值方面转化,真正读懂数据。
2.挖掘大数据,寻找教学资源的新价值
高校必须要有意识地主动搜集、存储和挖掘教学过程中形成的大数据。通过对数据的挖掘,探寻数据中蕴含的新的利用契机,开发出新的教学资源。例如,通过数据监控和采集发现某一门视频课程的点击率持续增高,那么,在这样的数据背后作为教学资源的管理者和使用者就应该思考其中的缘由是什么,而随着深入的了解和分析,我们可能发现或者是学生的兴趣点发生了转移,或者是就业需求的使然,又或者有其他原因……这样在以后的教学中就“有据可循”,能合理安排和利用相关教学资源为教学服务。
3.开放大数据,实现教学资源的共建共享
大数据时代,数据的潜在价值需要在不同的数据集之间的开放流动中被激发。不同高校间优质教学资源由于竞争等因素,导致了数据保护和数据壁垒的出现,限制了优质教学资源作用与功能的发挥。因此,打破高校教学资源流通的壁垒,开放相关数据信息,共建共享高校优质教学资源势在必行。
目前,许多高校已经意识到封闭与保护不能带来学校的发展,只有资源的流动才能为高校注入新鲜血液,才能带来高校发展的新契机,才能实现中国高等教育的全面发展。为此,各所高校都在不断进行各种尝试,如联合进行网络开放课程的建设等。
另外,通过网络数据监测与分析,我们发现目前人们上网习惯以及网络接入方式已经发生改变,利用移动终端上网的人越来越普遍,而且上网时间也呈现碎片化的趋势,大学生群体正是这种改变的典型代表。高校在教学过程中对网络资源的开发与利用上也应据此有所改变,实现网络接入资源的融合。即将校园有线网络、无线网络以及移动网络进行融合,为教学搭建一个统一的数据平台,以达到顺畅的交流与互动。
参考文献:
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[4]顾明远.教育大辞典[M].上海:上海教育出版社,1998.
关键词:大数据;市场营销;专业教学;
中图分类号:G648 文献标识码:B 文章编号:1672-1578(2016)01-0028-01
在过去的数年中,以信息技术和网络技术为支撑的大数据技术展现了蓬勃的生命力,也在社会的各个领域得到了广泛的应用,在市场营销中有着重要的应用。高校作为培养高等人才的主要阵地,必须结合大数据技术的新发展,探讨大数据背景下的专业人才培养体系的调整和转变,以适应新形势下社会对高等人才的需求。
1.大数据的内涵和特征
大数据是一个十分抽象的概念,业界对于大数据较为贴切的认识是"大数据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企业经营决策目的的资讯"。大数据最鲜明的特征是种类多、速度快、容量大、流量快、价值高,大数据的这种特点是有别于以往传统的数据概念,大数据不仅要搜集海量的数据,还要根据这些海量的数据分析、挖掘、处理得到有用的有价值的信息。这意味着每个数据都能在互联网上获得生命,产生智能,散发活力和光彩。
2.大数据对企业市场营销行为的影响
2.1 企业的市场营销规划周期将缩短。大数据技术在市场营销行业中的应用会造成企业的市场营销规划周期的缩短,企业的市场营销规划是一个长期工程,通过长期性、根本性和方向性的企业与社会环境互动,但是大数据引起市场营销后,各种结合互联网技术的新型的市场营销手段层出不穷,市场营销有了大数据的支持,营销目标人群的精准度大幅提高,企业要及时根据当前的营销状况,调整市场营销策略,这样企业才不会在市场营销过程中落伍,销售目标才能完完成。
2.2 同类企业市场营销竞争更加激烈。企业的发展是基于新产品的开发和市场营销行为的成功,在技术水平基本持平的行业,产品的性能没有什么本质的差别,因此决定企业发展好坏的重要原因就是企业的市场营销水平。正确的市场营销策略、大范围的市场推广、精准的目标群体主动影响等都是企业市场营销的重要原因,大数据作为一个开放的环境和平台,可以为每一个企业服务,大数据提高的海量数据分析结果可以为企业制定差别化的市场营销方案,这会导致同行业的企业市场竞争越发激烈,加速了市场的优胜劣汰选择。
2.3 大数据对企业的市场营销将更加重要。大数据的出现使企业在制度市场营销方案时更加的科学,基于大数据的分析和判断能提高市场营销的效率和准确度,传统的市场营销是基于对市场大众的抽样调查,调查分析结果和真实情况还具有一定的偏离度,尤其是对于特殊行业。在大数据背景下的整个企业营销流程中,各种相关的数据调查和数据库有力地支持了市场营销方案的制定,使企业的市场营销行为更加的科学化和规范化。
3.大数据对市场营销专业教学的挑战
3.1 传统的市场营销专业教学缺乏大数据相关内容。大数据作为近些年发展起来的一项技术,在各行各业得到了广泛的应用,展现了很高的发展潜力,基于海量数据的快速分析,能够对社会公众群体的特征和行为进行统计性、科学化的概括,这种分析和判断的结果对于市场营销专业具有重要的作用,能大幅度提高市场营销的效率和效果,甚至可以说大数据技术的应用能引起市场营销专业的变革。传统的市场营销专业教学缺少关于大数据的相关知识,为了保证高校培养的学生能有效满足企业的需要,必须在专业课程培养体系中加入大数据技术、网络技术、搜索技术等,提高学生的专业能力。
3.2 传统的市场营销专业教学缺乏实训课程。市场营销是一门应用性、实践性很强的管理学科,在传统的课堂教学中,要尽可能地使学生做到理论联系实际,提高其实践能力,能够学以致用,但是往往在教学过程中还是能听到学生说,市场营销很抽象,感觉离自己很远,不好理解,也不好操作,总的来说传统的市场营销教学主要以教为主,学生的实训实操碍于客观条件长期被忽略,学生在校期间对于市场营销的理解是碎片化、理论化的,这十分不利用大数据背景下的市场营销人才的培养。
4.大数据背景下市场营销专业教学改进策略
4.1 及时更新市场营销教学内容。在大数据的社会背景下,企业的市场营销模式层出不穷、推陈出新,令人眼花缭乱,国内现行的教学体系基本沿用菲利普・科特勒的市场营销学课程体系,长期以来教材和教法相对固化,不利于培养学生的创新精神,也不能满足当下的大数据应用背景要求,因此高校市场营销专业教学要突破以往的旧体系,实时引入新知识、新内容、新教法,培养学生的专业能力和创新精神,以适应大数据时代企业对市场营销人才的需要。在教学过程中及时跟踪大数据市场营销经典案例,在课堂上和学生们探讨分析,引导学生使用大数据结论指导市场营销工作的开展。教师要及时调研大数据发展的新成果,及时引入课堂,使学生能接受最新的教学内容。
【关键词】大数据时代;企业;营销策略
1大数据对企业营销的影响
经济社会不断发展,助推了现代信息技术的革新,大数据逐渐成为时展的先声,成为社会进步的见证。大数据是若干数据的集合,汇总了海量数据信息,成为巨大的资源库。为了快速处理数据,提取有效信息,大数据技术应运而生[1]。大数据含括的内容非常广泛,除了传统数据之外,还包括一些视频数据、音频数据等等。大数据的处理方式复杂,对技术提出要求,云计算满足了数据需要,开发了大数据的信息价值,应用范围正在不断扩大。大数据对社会发展产生重要影响,对企业的辐射作用非常大。以营销为例,大数据汇总了用户的需求信息,企业依靠大数据技术,能够对用户需求进行分类,并根据用户需求提供相应服务,提高内部的营销水平。大数据为企业营销指引了正确的方向,企业可以根据大数据制定营销管理目标,预测市场的发展方向,获得更多的发展机遇。当然,大数据也给企业带来了挑战:在大数据时代,市场处于时时变化之中,企业必须构建现代化的营销体系,加大产品创新力度。同时,企业需要不断更新营销理念,顺应市场的发展变迁,创造更多的经济效益。鉴于大数据有利有弊,企业必须采用高效营销策略,不断提升自身的营销竞争力。
2大数据时代企业的营销策略
2.1开展数据营销
在大数据时代背景下,企业营销出现了新变化,传统营销方式逐渐落后于时展的潮流,企业需要把握机遇,充分认识大数据特征,并依靠大数据进行营销。与传统营销相比,大数据营销更具挑战性,其可能获得的收益也更多。大数据以互联网作为依托,企业可以调用互联网中的数据信息,把握用户的最新需要,并根据用户需求优化设计产品等。我国推行市场经济,全球化加速了国内市场和国外市场的整合,企业所处的市场环境更加复杂。大数据对国内外市场数据进行了汇总和分类,企业可以根据市场数据制定营销策略,在第一时间了解市场的变化信息。营销部门根据数据设定营销策略,能够创造更多的经济效益,并抢先在竞争对手之前推出新产品。为了提高数据营销效率,企业需要做到以下几点:第一,企业应该获得更多市场数据。部分企业眼光狭隘,仅仅对月份市场数据进行了调研,以偏概全对市场认知不足,难免在市场竞争中陷入不利位置。针对这一情况,需要放长眼光,获得更多数据,并对数据发展趋势进行分析,从中洞察用户的个人需求等,理解消费者的消费情感。同时,企业要对市场发展方向进行预测,以便快速调整营销策略,提高营销质量。第二,企业应该引导客户参与。企业需要秉持消费者优先的原则,让消费者投入营销工作之中,为营销部门提供可行性意见,增进彼此之间的联系,深化消费者对企业的情感体验。第三,企业应该开展精准营销。不同消费者群体有着不同的消费需求,企业需要获取不同消费者群体的消费记录数据,进行一对一的产品信息推送[2]。
2.2构建数据平台
在大数据时代背景下,企业之间的各部门需要建立互通联系,各部门需要共享客户数据库内的信息,并依据客户数据库开展各项工作。在传统营销过程中,客户数据受到了忽视,客户需求并没有得到充分满足,企业与客户并未建立对话关系,其推出的产品营销范围有限。针对这一情况,企业需要改进营销行为,打造专业化的营销数据平台,并将客户数据作为重要资源。一方面,企业应该引入更多的技术资金,引进大数据技术,形成完善的客户数据库,并要求各部门共享信息,根据数据捕捉客户的消费动态,记录客户的消费行为,分析客户的消费习惯等,对客户的消费倾向进行有效预测。另一方面,企业应该制定市场调研表,对竞争对手的产品信息进行获取,关注竞争对手的最新动态,并制定相应的营销方案,在竞争中占据有利位置。为了避免数据泄露,企业应该采用数据加密技术等,对数据平台进行定期更新和维护。
2.3培养新型人才
传统营销人才并未充分认识到大数据技术的重要作用,对大数据内涵不甚了解,针对这一情况,企业应该加快人才培养的步伐,打造专业化的数据营销人才团队。首先,企业应该加大宣传力度,明确大数据的重要作用,并定期开展培训教育工作,对营销部门进行培训。其次,企业应该将培训考核和营销人才的薪资待遇联系在一起,以培训考核结果分配薪资,增强营销人才的警惕意识。再次,企业应该邀请技术人员开展讲座等,为营销人才介绍数据收集、数据管理的方法等,不断增强营销人才的数据分析能力。
近日,记者点击进入由贵州移动联合清镇市公安局部门定制开发的大数据流动人口管理应用界面,上述数据以扇形图、柱状图等形式呈现,一目了然。
该应用通过对海量数据的挖掘整理,准确识别流动人口,一旦出现异常聚集等情况,公安部门就能及时察觉。
事实上,流动人口大数据管理应用仅仅是贵州移动充分利用通信领域数据资源,跨界探索,主动与其他行业寻求大数据战略合作取得的成果之一。
2016年,贵州移动在旅游交通、金融征信、社会治理等领域推出了一批大数据应用产品,这些产品在“2016年中国大数据产业峰会”等大数展会上面向公众开展体验,取得较好的社会反响。
贵州移动大数据运营中心市场运营总监顾嘉介绍,大数据产业的核心是数据资源,没有数据的聚合,整个产业就是无源之水。2017年,在基本实现大数据1.0的基础上,贵州移动在大数据领域将进一步引入互联网爬虫数据、内存数据库技术、增强型流处理能力,通过复杂数据处理引擎进一步融合流量经营和一体化营销应用能力,将平台提升至8PB存储+20000万TPMC的强大计算能力。
借助数据的聚合,为贵州各领域提供数据参考的并非只有贵州移动。
依托贵州联通大数据平台实时计算得出的贵州旅游大数据综合指数,通过旅游数据深度融合,从景区等级、天气、适游季节、交通拥堵、游客饱和度、网上关注度、客流来源、消费能力等多个方面进行的数据分析,能简单明了地反映全省旅游资源运行情况,在为政府部门的旅游管理提供依据的同时,也为游客出行提供参考。
贵州旅游大数据平台在关键技术上通过贵州联通和中国联通集团总部两级联动,解决海量信令数据(大意为非实用数据)采集、加工存储、分析挖掘以及提供服务等问题,在设计理念上平台参考大数据技术,采用混搭式技术架构设计数据处理平台,有力支撑海量信令数据在旅游行业的应用。
此外,中国联通通过对全国联通用户在贵阳产生的各类信令数据、上网数据、通信数据、业务数据、用户数据等海量数据进行计算分析,协助贵阳市群工委筛选分析贵阳市内疑似闲散人员,辅助城市社区安全管理。
2016年,贵州电信借助大数据与黔西南州委州政府合作“互联网+”教育大数据示范项目,覆盖全州1400多所学校、15000多间教室及70余万学生,实现教育部中央电化教育馆的国家基础教育资源公共服务平台落地,打造了全国领先的教育信息化精准扶贫模式。
……
随着三大电信运营商贵安数据中心正式投入运营,可承载服务器配置15万台以上,今年力争达到50万台。截至目前“云上贵州”系统平台已承载481个应用系统,共集聚7万GB数据。教育部、公安部、中科院和多家大型互联网企业的数据资源纷纷落户贵州。(责任编辑/蒙 B)
杭州泰一指尚科技有限公司,是中国领先的“互联网+”解决方案提供商。公司通过大数据技术和商业模式创新,构建了包括大数据、数字营销及移动化在内的三大商业能力开放平台,面向传统企业、传统媒体及传统广告公司提供数据咨询、数据能力开放、数据管理平台定制开发、广告营销平台定制开发、移动电商解决方案、移动媒体解决方案等一体化“互联网+”转型升级服务。泰一指尚致力于成为中国“互联网+”组织头脑和践行者,助力中国传统企业互联网化和国际化。
泰一指尚通过敏锐的市场洞察和行业服务经验,形成了覆盖快消品、金融、汽车、房地产、教育、电商产业、时尚产业、传媒产业等在内的“互联网+”解决方案,帮助他们在激烈的竞争红海中脱颖而出。
在产品方面,泰一指尚依托自身大数据技术和商业模式创新,构建大数据、数字营销、移动化三大商业能力开放平台,面向传统企业、传统媒体及传统广告公司提供一体化“互联网+”转型升级服务。同时,旗下大数据全媒体营销企业AdTime,可为广告主提供一站式整合营销服务及解决方案。泰一指尚旗下主要产品有:
DataMust,大数据能力开放平台,拥有全网实时数据分析系统。利用数据挖掘算法、标签体系以及全网数据技术,借助骨干数据网络以及自由数据沉淀,逐步研发出行业领先的大数据产品,为客户搭建用户数据管理平台,提供商业决策服务。
Admatrix,数字营销能力开放平台,凭借多年的数据积累和算法优势, 有效整合媒体资源,为客户优化广告内容,向广告业生态链开放八项数字营销能力,通过开放模式为行业客户定制营销平台。
Biapost,移动化平台,依托大数据平台与移动互联特征,为客户定制一站式移动化商业解决方案。
关键词:大数据;云计算;职业教育
中图分类号:G424 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2014)09-1853-01
2012年,联合国大数据政务白皮书,提出了各国政府(包括联合国在内)的一个历史性机遇:利用丰富的大数据对社会经济做出具体的分析,帮助政府更好的运行经济服务社会。同年,奥巴马在美国白宫宣布将“大数据战略”上升为国家意志,将大数据定义为“未来的新石油”并加大投资拉动相关产业。2013年12月5日-5日,由中国计算机学会主办,中国CCF大数据专家委员会承办的主题为“应用驱动的架构与技术”的中国大数据技术大会,这次大会成为大数据技术与应用深度结合的新起点,成为产业界、科技界与政府部门密切合作的新平台,进一步推动我国大数据的产学研。2014年3月1日,在北京举行的贵州・北京大数据产业推介会上,贵州共获投730.2亿元用于大数据产业的发展,这一伟大的壮举将全面推动贵州互联网,网络营销发展进而影响贵州经济发展。百年大计,教育为本,在贵州“后发赶超,跨越发展”的过程中,教育的改善提升成了社会发展步伐是否稳健的重心,随着大数据的到来,贵州的教育正张开腾飞的羽翼迎接新一轮的跨越赶超,贵州在全国率先完成中小学生学习信息管理系统,学生学籍信息入库。为加快推进职业人才培养体系建设,促进经济工作稳定快速发展,省教育厅、人社厅等多家单位携手并进,联合出台了加快职业人才教育培养的实施方案,以贵阳为中心,打造职业教育核心发展区,规划高职办学规模达到25万人,为贵州大数据产业发展提供充足的人才保障,建成具有贵州特色的现代职业教育体系。在大数据背景的前提下,贵州的职业教育发展将踏上更加非凡和精彩的跨越之旅。
1 大数据、云计算简介
麦肯锡公司在2011年了一个前沿领域的研究:大数据。虽然到现在为止没有一个明确的定义,但是,大数据不是海量数据的表面理解,具有数据体量巨大,数据类型繁多,价值密度低,处理速度快等特点。 “云计算是通过网络提供可伸缩的廉价的分布式计算能力”。云计算代表了以虚拟化技术为核心、以低成本为目标的动态可扩展网络应用基础设施,是近几年来最有代表性的网络计算技术与模式。从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
2 高职院校大数据条件下云计算的应用
云计算的应用使得高校在信息工具化的时代能够脱离原始的“信息孤岛”现象,集中了原本分散的国内及世界的教育资源,让社会与学校,学校与教师,教师与学生之间有了更深的互动和相互带动,把社会各行各业对教育有利的资源通过计算机与网络终端带动教育的发展。高职教育与传统的本科教育不同,重点是培养学生的实际操作能力,通过资源库的分析和选取并优化应用,可以提高高职教育的目标性。
2.1 依据社会人才需求信息,调整专业设置
目前的社会公开招聘信息都是通过互联网至少在全国范围内进行公开招考的,近几年,百度等各大网站都可以轻易的分析出
招聘的条件和专业。各大中型企业招聘的专业类型等都可以通过数据提取,数据分析得到各专业的需求状况,通过这些计算、分析这些大数据,可以适当迅速的调整专业设置和专业学习计划,以适应信息瞬息万变的时代需求。
2.2 利用数据库优秀教育资源,提高教学效果
近年来,各大高校,职院都在进行重点专业的课改工作,很多优秀的课程教学视频和配套资源等上网,通过相关网站对教育资源的数据进行搜索,在相应的学院,教研室,进行数据的分析和研讨,经过相应的更改后可以直接应用我们的教学和管理中,可以充分吸取网络教育资源的精华,变成自己教学工作进步的工具。
2.3 充分利用电子图书馆,扩展“校企合作”的形式
贵州是教育相对落后的地区,首先,经济基础决定上层建筑,资金配套的硬件措施是制
约学校教学工作前进的桥梁,近几年,国家的西部发展计划和贵州省对教育尤其是职业教育的大力支持,使得,学校的教学环境有了很大的改善,很多学校都配套修建了电子图书馆和电子信息实训室。“校企合作”首先在发达地区开展,在贵州,合作项目近三年才开始试行,以贵州职业技术学院为例,2012年,由政府搭台的“中兴网络学院”项目达成协议,中兴在贵州职院第一次投入一千万元建立实训室并开始招生,除了学校教学计划必须完成的课程外,中兴选派有实战经验的一线老师加强学生实训的教学和指导,让学生更深入的练习自己的职业技能,除了学习学校扎实的基础理论,更吸收了中兴企业信息化的优势。
3 高职教改的新方向
面向大数据的云计算主要是为学院提供基于云架构的知识、信息的存贮,但对于这些数据的科学性分析和研究并不完备,尤其是职业院校需要的不仅仅是可以相对容易验证真理的理论知识,主要是一线的先进生产力和技术的学习和研究资料,所以认真学习和研究大数据的处理方式,将是未来高职在大数据方面的发展新方向,当然事物两面性的原则,大数据的网络环境也为学院的发展带来负面的影响,比如,随处可见的传感器和摄像头等,都可能会泄露学校和学生的私人隐私信息,暴露学校的科研痕迹和学生的行踪轨迹,从而对学生的个人安全等起到威胁作用,所以,隐私信息保护系统也是当下研究的热点问题。
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