大数的认识

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大数的认识范文第1篇

摘要：会计作为一种企业管理活动，其本质实际上是会计数据信息的管理。互联网、传感技术、云计算等新技术的应用使非结构化、碎片化数据急剧增加，大数据时代已经到来。本文探讨大数据时代将会对会计世界的基本认识，如认知方式、会计数据的构成、会计数据分析方法、会计信息质量以及企业会计行为等方面的影响。

关键词：大数据 会计数据 非结构化 会计理论

一、问题的提出

随着以博客、社交网络等为代表的新型信息方式以及以互联网技术、云计算技术等为代表的新技术的产生，全球数据量出现了爆炸式增长。据统计，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），2倍于2012年，相当于2009年全球的数据总量。预计到2020年，中国产生的数据总量将是2013年的10倍，超过8.5ZB。近三年来，大数据作为一种新生事物，已经成为了学术界、企业界以及政府机构的关注热点。如：以“大数据”为主题的研究文献出现了井喷式增长，达到14 000余篇； IBM、亚马逊、甲骨文、Google等国际知名企业已经构建了大数据平台，大数据已经成功应用到了医疗行业、能源行业、通讯行业、零售业，并取得了巨大的经济效益；各国政府都已经意识到大数据的重要意义，纷纷做出了发展大数据的计划，如美国政府于2011年3月份了“大数据研究和发展倡议”，投资2亿以上美元，正式启动“大数据发展计划”，计划在科学研究、环境、生物医学等领域利用大数据技术进行突破；联合国于2014年5月了名为“Big data for development：Challenge&opportunities”报告，该报告阐述了大数据时代各国特别是发展中国家在面临数据洪流的情况下所遇到的机遇与挑战；我国政府已经把发展大数据作为经济发展的新的增长点，出台了大数据发展计划。

会计作为企业的一项管理活动，主要是通过对企业在生产、经营过程中产生的会计数据进行确认、计量、记录、报告与分析来实现的。目前的会计数据都是结构化数据，主要是以定性分析数据为主，如金额、数量、重量、日期、时间等；定性分析数据为辅，如质量、颜色、好坏评价、型号、技术等，并通过数据之间的因果关系的追溯来衡量会计数据的客观性与真实性。随着大数据时代的来临，数据将在数量、类型与性质等方面发生巨大改变，将会出现大量的非结构化、碎片化的数据。一方面，会计需要为经济发展服务；另一方面会计也将受到经济发展的影响，那么，在大数据时代里，非结构化、碎片化数据急剧增加，并将占主导地位的新形势下，将会对会计数据产生什么样的影响？会计将如何适应该新形势，并如何发展等一系列的问题都将是会计学界亟需思考与重点研究的课题。本文试图去思考与研究这几个方面的问题，抛砖引玉，期待更多的学者在这方面做出更多的有效的研究。

二、大数据时代对会计的影响研究

（一）大数据时代对会计世界认知方式的影响

人类活动纷繁复杂、多种多样，但人类活动过程、活动结果以及活动中存在的各种关系都会留下痕迹，这些痕迹可以通过新技术的应用以数据的形式进行记录，在记录的过程中就产生了相应的结构化或非结构化数据。业界通常用4个V（即Volume、Variety、Value、Velocity）来概括大数据区别于传统数据的显著特征，这4个显著特征向人们传递了多样、关联、动态、开放、平等的新思维，这种新思维正在渗透到我们的生产、生活、教育、思维等诸多领域，逐渐改变人类认识、理解世界的思维方式。一些大数据学者把大数据提高到世界本质的高度，认为世界万物皆可被数据化，一切关系皆可用数据来表征，如：黄欣荣（2014）认为随着大数据时代的来临，数据从作为事物及其关系的表征走向了主体地位，即数据被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界；田涛（2012）认为未来生产力的三大要素是人力、资本和数据，大数据已经成为与自然资源、人力资源同等重要的战略资源。在大数据时代，该种新思维认为全体优于部分，杂多优于单一，相关优于因果，从而使人类的思维方式由还原性思维走向了整体性思维。

此外，通过对经济活动的数据化，并对该数据进行分析，能够实现对某一事物定性分析与定量分析的统一，能够促使那些曾经难于数据化的人文社会科学领域开展定量研究。从目前的研究来说，无论是规范研究还是实证研究，基本上都是通过寻找事物之间的因果关系来解释或揭示某一规律或现象，会计更是如此。会计更是通过强调经济活动之间以及会计数据之间的因果关系来保证经济业务以及会计数据的客观性、真实性与可靠性。由于信息传递的弱化规律的客观存在，通常来说，人们无法对于超过一定层级关系的因果关系链条以及本就不明显的因果关系做出准确判断与分析，如：报表数据与原始凭证之间由于经过了几次的数据加工，报表数据只能反映出企业最终的整体情况，却很难推导或还原出当时的原始凭证的实际情况；同时，因果关系只能做单向的逻辑推导，即“因果”，而不能“果因”，因为“因果”是确定的，唯一的，而“果因”则是不确定的，有多种可能性。在会计大数据的时代，人们可以利用数据量的优势，通过数据挖掘从海量会计数据的随机变化中寻找蕴藏在变量之间的相关性，从而在看似没有因果关系或者因果关系很弱的两个事物之间找到他们既定的数据规律，并通过其中的数据规律以及数据之间的相关关系来解释过去、预测未来，并可以做到因果的双向分析，从而补充了传统会计中的单一因果分析方法的不足。由此可见，大数据将会改变人们对客观世界，乃至会计世界的认知方式。

（二）大数据时代对会计数据的影响

会计是以货币为主要计量单位，以凭证为主要依据，借助于专门的技术方法，对一定单位的资金运动进行全面、综合、连续、系统的核算与监督，向有关方面提供会计信息、参与经营管理、旨在提高经济效益的一种经济管理活动。简单来讲，会计是通过对数据，尤其是会计数据的确认、计量、报告与分析，帮助企业的管理者来管理企业，并向外部利益相关者提供会计信息的一种管理活动。

目前的会计数据包括各种各样的数据，可以归纳为三类：（1）用来进行定量描述的数据，如日期、时间、数量、重量、金额等；（2）用来进行定性描述的数据，如质量、颜色、好坏、型号、技术等；（3）不能单独用来表示一定意义的不完整的、非结构化、碎片化的数据。目前对会计数据的处理还仅仅局限在第一种定量描述的数据的处理，尤其是那些能够以货币来进行计量的经济活动所表现的会计数据，因为这种数据既能比较方便地进行价值的转换与判断，又能很直观地还原出企业的生产经营过程，从而使利益相关者可以通过会计数据信息了解企业生产经营过程以及生产经营结果。定性描述的数据与定量描述的数据相比，存在一个很大的缺陷，那就是定性数据只能大概推断出企业生产经营过程，而不能还原出企业的生产经营活动过程，比如，这个产品质量好，只能推断出企业经营过程良好，那怎么个良好法，在哪个生产步骤良好，这个企业的良好和别的企业的良好一样还是不一样，我们就难以知晓。所以，定量数据的过程和结果能够互为因果推断，而定性数据只能达到经营过程是因，经营结果是果的推断。对于第三种不完整、非结构化、碎片化的会计数据在因果关系的推断来看，存在更为严重的问题，因为不完整、非结构化以及碎片化的特征，该类数据会导致因果关系推断的障碍，该类数据无法推断出经营结果，经营结果也无法还原经营过程。从目前会计数据的使用情况来看，定量描述的数据经常使用，定性描述数据较少使用，非结构化、碎片化数据基本没有使用；从企业的整个会计数据的作用来看，定量描述的数据作用固然重要，尤其是金额数据，但是定性描述数据以及非结构化、碎片的数据也很重要，会对会计信息使用者产生重要的影响，甚至也会影响到会计信息使用者的决策，比如，好的商品质量能扩大企业的知名度，会给企业带来巨大的商誉，进而给企业带来超额利润。由于定性描述数据以及非结构化、碎片化数据的内在缺陷，这些数据的作用目前还无法发挥出来，也阻碍了会计理论与会计实务的发展。

互联网、物联网、传感技术等新技术的应用，不仅实现了人、机、物的互联互通，而且还建立了人、机、物三者之间智能化自动化的“交互与协同”关系，这些关系产生了海量的人、机、物三者的独立数据与相互关联数据，目前那些难以用货币化来计量的经济活动，其实都可以通过以上新技术来进行记录，记录过程中相应的会产生大量的数据，这些数据不仅有数字等结构化数据，还有规模巨大的如声音、图像等非结构化、碎片数据。随着大数据时代的到来，定性描述数据以及非结构化、碎片化的数据，尤其是非结构化、碎片的数据的增长速度将远远超过定量描述数据的增长速度，非结构化、碎片化数据以及定性描述数据将会成为会计数据的主导。虽然定性描述数据以及非结构化、碎片数据存在内在的缺陷，但是在大数据时代，却可以使用大数据挖掘技术发挥出该类型数据的会计作用。虽然这些数据不能完整、全面、清晰地推导与反映出企业的经营结果和经营过程，但是大量的这些数据放在一起，却能够利用它们之间存在的相关关系推导与反映出企业的经营过程与经营结果，比如，你把一个生产步骤细分为成千上万个步骤或者更大程度的细分步骤，一个细分步骤不能表示什么含义，但是把这大量的细分步骤组合到一起同样能够构成一个完整的步骤，那么就能达到定量描述会计数据的相应功能。在传统的会计理论中，使用的会计数据基本上都是属于定量描述数据，主要的原因有两个：一是定性描述的数据不能准确地以货币来计量；二是数据量小的时候，利用数据的相关性关系远不能达到因果关系推导出来的结果那样准确、那样令人信服，原因在于数据量小的时候，利用相关关系推导出来的结果随机性较大。传统会计选择那些定量描述性的数据作为会计数据，实际上是时代的局限性决定的。随着互联网、云技术、大数据挖掘等新技术的使用，非结构化、碎片化数据急剧增加，非结构化、碎片化数据真正成为了大数据，这些数据已成为企业的重要资源，将会影响到企业的可持续发展。从统计学角度来看，非结构化、碎片化的会计数据摆脱了小数据的必须使用因果关系分析的内在局限性，利用相关关系的数据分析可以达到因果关系的数据分析的同样效果，从而为非结构化、碎片化数据应用于会计提供了可行的理论基础与技术支持。因此，在大数据时代，这些定性描述的数据以及非结构化、碎片化的数据丰富了会计数据的种类，扩大了会计数据的来源渠道。在大数据时代，会计数据将由三部分构成：第一部分是定量描述性数据；第二部分是定性描述性数据；第三层为非结构化、碎片化会计数据。目前的会计数据实际上是直线型的数据，大数据时代的会计数据将变得更加立体化，有可能出现三维或者多维形式的会计数据。

（三）大数据时代对会计数据分析方法的影响

在大数据时代来临之前，描述性数据与非结构化、碎片数据很少被纳入会计数据范畴，会计实务也很少使用这类数据，这类型的数据那时还不能称为会计数据。大数据时代，可以利用数据量的优势，通过数据之间相关关系的分析达到因果关系分析的同等效果、同等的可靠性与客观性。因此，在大数据时代，数据量的优势以及数据挖据分析方法在会计领域的使用将促使描述性数据与非结构化、碎片化数据转变成为会计数据，丰富了会计数据的内容与来源，提高了描述性会计数据与非结构化、碎片化会计数据在会计理论与实务中的应用价值，从可靠性与相关性两个方面同时提高会计信息的质量。其实，在大数据时代，描述性数据与非结构化、碎片化数据能够成为会计数据的一个必要条件就是能够通过这些数据与企业价值（或企业未来现金流）之间相关性的分析较为准确地找到它们之间的数量关系。大数据挖掘技术融合了现代统计学、知识信息系统、决策理论和数据库管理等多学科知识，可以完成从海量数据中发现特定的趋势和关系。大数据挖掘技术在会计理论和实务中的应用，能有效地从大量的、不完全的、模糊的、碎片化的、非结构化的实际应用数据中，找到隐含在该类数据与企业价值之间的相关的数量关系。随着互联网、物联网、传感技术、云计算等新技术的发展，客户关系方面的网络数据、生产过程中的生产作业记录数据、采购过程动态监控记录等方面的数据每天都呈海量增加，非结构化、碎片化数据的趋势越来越明显。传统的数据分析技术在面对大数据时已经显得力不从心，很难解决大数据的存储、分割、高效计算的问题，大数据借助云平台技术。同时，随着大数据概念的提出以及大数据商业价值的开发，大数据挖掘技术得到了长足发展，大数据应用软件与操作系统相继出现，如DB2数据库软件、Hadoop系统、Infosphere Streams流数据、Netezza等，这些大数据应用软件和操作系统解决了描述性数据以及非结构化、碎片化数据与企业价值之间数量关系寻找的技术问题，同时会计大数据也将促进数据挖掘技术的发展与应用。

（四）大数据时代对会计信息质量的影响

对于大数据对会计信息质量的影响研究的相关文献非常稀少，目前只有袁振兴等（2014）在《大数据对会计的挑战及其应对》一文中提出“大数据会降低会计信息的准确性质量要求”的观点，那么果真如此吗？下面我们来进行仔细分析。

根据国际标准化组织1994年颁布的ISO 8402-94《质量管理和质量保证-术语》中有关质量的定义，会计信息质量是会计信息满足明确和隐含需要能力的特征总和。会计信息质量要求是对企业财务报告中所提供会计信息质量的基本要求，它主要包括可靠性、相关性、可理解性、可比性、实质重于形式、重要性、谨慎性和及时性等。根据前面大数据时代会计数据的来源构成分析可知，大数据时代会计信息包括定量描述会计数据、定性描述会计数据以及非结构化、碎片化会计数据，这三类会计数据在数量以及作用上是不一样的。从会计数据总量来看，随着大数据的兴起，非结构化、碎片化数据数量将会大大增加，非结构化、碎片化数据将会占主导地位；从数据的价值密度来看，很明显定量描述会计数据要比非结构化、碎片化数据的价值密度要高得多，由此将会出现一个问题：会计数据的使用将会选择以哪一类会计数据为主？从会计的作用以及会计存在的必要性来看，会计之所以存在完全是因为会计能够通过自己的一整套体系为信息使用者提供有益的信息，从而帮助其做出正确的决策。虚假的会计信息不仅无助于会计信息使用者做出正确的决策，而且还会诱导会计信息使用者做出错误的决策，因此，要帮助会计信息使用者做出正确的决策，会计数据的真实可靠就是一个必要的条件。从目前会计理论以及会计实务来看，会计要求以取得的真实发生的经济业务对应的单据作为记账依据，报表的数据才能真实客观地反映出企业的生产经营过程以及企业的财务状况、盈利状况以及现金流量状况等。因此，从会计生存与发展的角度来看，不管是传统的小数据时代还是大数据时代，提供真实可靠的会计信息，帮助信息使用者做出正确的决策的本质是不会改变的，否则会计将失去存在的必要了。从数据取得的难易程度来看，定量描述的会计数据要比非结构化、碎片化数据容易的多；从数据取得的成本来看，定量描述的会计数据要比非结构化、碎片化数据成本低很多，从数据的有效性来看，大数据中的无效数据会更多，可能对正确结果的干扰会更大；从数据分析的难易程度来看，因果关系的分析要比相关性分析更直接，更让人掌握和理解，因此，大数据时代的会计数据肯定是以定量描述性数据为主，定性描述会计数据与非结构化、碎片化会计数据为辅，从而也决定了以后的会计数据的计量手段同样还应是以货币计量为主，其他计量为辅的做法。目前会计理论与实务的发展遇到了困境，如，人力资源会计、行为会计、企业社会责任会计、环境资源会计等，其主要原因在于这些重要的会计领域难以定量描述，难以准确地反映在报表上，而大数据的产生以及大数据挖掘方法的应用将会促进这些领域的定量描述，把这些领域逐渐纳入到会计核算体系，更真实、更全面地反映某一会计主体的生产经营过程以及经营结果，将从可靠性与相关性等几个方面提高会计信息的质量。

（五）大数据时代对企业会计行为的影响

由以上分析可知，大数据时代的到来影响着会计数据的构成，传统数据中的那些定性描述数据和非结构化、碎片化将转变成了会计数据。一方面，会计数据范围的扩大使企业更多的信息能够纳入到会计核算体系，尤其是那些非结构化、碎片化会计数据蕴含的会计信息，从而能够让企业更准确地计量这些领域对企业的贡献，以采取更有效的应对措施，最终将促进与改善企业的生产经营行为。另一方面，随着社会形势的发展，一些原来被认为重要但难以用定量描述数据进行计量的那些会计信息，如企业家能力、智力资本等，不管是对目前的企业还是对利益相关者来说，这些会计信息越来越重要，纳入会计核算范围的要求也越来越强烈。2000年里斯本欧盟高级会议期间，欧盟委员会主席Romano Prodi提出“我们在企业家活动领域中的缺位需要认真对待”，有大量证据表明经济增长和生产效率的改进的关键依赖于一个经济体中的企业家能力，由此可以看出企业家能力对企业的重大作用。大数据时代，将会有助于将企业家能力这类对企业很重要却又难以计量其价值的要素纳入企业的会计核算体系。同样以企业家能力来说，大数据时代帮助企业准确计量该要素对企业的价值，那么企业就可以根据企业家能力的价值来给予合适的报酬，这样既能减少优秀企业管理者的跳槽行为，还可以进一步促进企业家工作的积极性，为企业吸引更多的优秀企业家。优秀企业家可以更有效地降低库存，提高存货周转率；改变融资方式与融资策略，降低融资成本；改变经营策略，扩大市场占有率；改变投资组合，增加投资收益；改变利润分配方式，有效利用企业的自有资金；改变会计政策的选择，选择符合企业利益的会计政策与方法；分析大数据信息，发现潜在市场与商机等。因此，大数据将会改变企业的行为。

三、结论

会计作为企业管理活动，其本质实际上是价值数据信息的管理。根据以上分析，可以得到以下几个结论：（1）互联网、传感技术、云计算等新技术的应用使非结构化、碎片化数据急剧增加，海量的非结构化、碎片化的数据在大数时代的特定背景下成为了会计数据，丰富了会计数据的内容；（2）由于非结构化、碎片化会计数据的内在特点，非结构化、碎片化会计数据在大数据时代也只能是定量描述性会计数据的有益补充，而不会改变定量描述性会计数据的基础地位；（3）在真实的大数据样本的基础上，相关性的数据分析能够基本达到因果关系的精确分析效果，为大数据时代会计理论的发展提供了数据基础与分析方法手段，大数据将会对会计理论与实务的发展产生积极影响，尤其对目前那些难以计量却又非常重要的会计领域，如企业家能力、智力资本、企业社会责任会计、环境资源会计等领域产生重大影响。

参考文献：

[1]黄欣荣.大数据时代的哲学变革[N].光明日报，2014-12-7.

[2]Gartner.2013年企业将大规模投资大数据技术[J].通讯世界，2013，（04）.

[3]管天云，候春华.大数据技术在智能管道海量数据分析与挖掘中的应用[J].现代电信科技，2014，（2）.

大数的认识范文第2篇

关键词：大数据；个人信息安全；表现；措施

中图分类号：G206 文献标识码：A 文章编号：1672-8122（2014）08-0033-02

伴随着科技进步，互联网及移动互联网的快速发展，云计算大数据时代的到来，人们的生活正在被数字化，被记录，被跟踪，被传播，大量数据产生的背后隐藏着巨大的经济和政治利益。大数据犹如一把双刃剑，它给予我们社会及个人的利益是不可估量的，但同时其带来个人信息安全及隐私保护方面的问题也正成为社会关注的热点。今年两会期间，维护网络安全被首次写入政府工作报告。全国政协委员、联想集团董事长兼CEO杨元庆也在会议上呼吁“政府对个人信息安全立法，加强监管，并在整个社会中树立起诚信文化”。大数据时代下维护个人安全成为重中之重。

一、大数据时代下个人信息受到侵犯的表现

（一）数据采集过程中对隐私的侵犯

大数据这一概念是伴随着互联网技术发展而产生的，其数据采集手段主要是通过计算机网络。用户在上网过程中的每一次点击，录入行为都会在云端服务器上留下相应的记录，特别是在现今移动互联网智能手机大发展的背景下，我们每时每刻都与网络连通，同时我们也每时每刻都在被网络所记录，这些记录被储存就形成了庞大的数据库。从整个过程中我们不难发现，大数据的采集并没有经过用户许可而是私自的行为。很多用户并不希望自己行为所产生的数据被互联网运营服务商采集，但又无法阻止。因此，这种不经用户同意私自采集用户数据的行为本身就是对个人隐私的侵犯。

（二）数据存储过程中对隐私的侵犯

互联网运营服务商往往把他们所采集的数据放到云端服务器上，并运用大量的信息技术对这些数据进行保护。但同时由于基础设施的脆弱和加密措施的失效会产生新的风险。大规模的数据存储需要严格的访问控制和身份认证的管理，但云端服务器与互联网相连使得这种管理的难度加大，账户劫持、攻击、身份伪造、认证失效、密匙丢失等都可能威胁用户数据安全。近些年来，受到大数据经济利益的驱使，众多网络黑客对准了互联网运营服务商，使得用户数据泄露事件时有发生，大量的数据被黑客通过技术手段窃取，给用户带来巨大损失，并且极大地威胁到了个人信息安全。

（三）数据使用过程中对隐私的侵犯

互联网运营服务商采集用户行为数据的目的是为了其自身利益，因此基于对这些数据分析使用在一定程度上也会侵犯用户的权益。近些年来，由于网购在我国的迅速崛起，用户通过网络购物成为新时尚也成为了众多人的选择。但同时由于网络购物涉及到的很多用户隐私信息，比如真实姓名、身份证号、收货地址、联系电话，甚至用户购物的清单本身都被存储在电商云服务器中，因此电商成为大数据的最大储存者同时也是最大的受益者。电商通过对用户过往的消费记录以及有相似消费记录用户的交叉分析能够相对准确预测你的兴趣爱好，或者你下次准备购买的物品，从而把这些物品的广告推送到用户面前促成用户的购买，难怪有网友戏称“现在最了解你的不是你自己，而是电商”。当然我们不能否认大数据的使用为生活所带来的益处，但同时也不得不承认在电商面前普通用户已经没有隐私。当用户希望保护自己的隐私，行使自己的隐私权时会发现这已经相当困难。

（四）数据销毁过程中对隐私的侵犯

由于数字化信息低成本易复制的特点，导致大数据一旦产生很难通过单纯的删除操作彻底销毁，它对用户隐私的侵犯将是一个长期的过程。大数据之父维克托・迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schonberger）认为“数字技术已经让社会丧失了遗忘的能力，取而代之的则是完美的记忆”[1]。当用户的行为被数字化并被存储，即便互联网运营服务商承诺在某个特定的时段之后会对这些数据进行销毁，但实际是这种销毁是不彻底的，而且为满足协助执法等要求，各国法律通常会规定大数据保存的期限，并强制要求互联网运营服务商提供其所需要的数据，公权力与隐私权的冲突也威胁到个人信息的安全。

二、大数据时代下个人信息安全保护的措施

（一）将个人信息保护纳入国家战略资源的保护和规范范畴

大数据时代个人信息是构成现代商业服务以及网络社会管理的基础，对任何国家而言由众多个人信息组成的大数据都是研究社会，了解民情的重要战略资源。近年来大数据运用已经不再局限于商业领域而逐步扩展到政治生活等方方面面。国家也越来越重视通过对大数据的分析运用从而了解这个社会的变化以及人民的想法，甚至从中能够发现很多社会发展过程中的问题和现象，这比过去仅仅依靠国家统计部门的数据来的更真实全面，成本也相对较小，比如淘宝公布的收货地址变更数据在一定程度上揭示了我国人口的迁移，这些信息对于我国的发展都是至关重要的。

因此将个人信息保护纳入国家战略资源的保护和规划范畴具有重要的意义。2014年政府工作报告首次提出了“维护网络安全”这一表述意味着网络安全已上升国家战略。这是我国在大数据时代下对个人信息保护的重要事件，也具有里程碑的意义。

（二）加强个人信息安全的立法工作

大数据时代对个人信息安全保护仅仅依靠技术是远远不够的，关键在于建立维护个人信息安全的法律法规和基本原则。这方面立法的缺失目前在我国是非常严重，需要积极推动关于个人信息安全的法律法规的建立，加大打击侵犯个人信息安全的行为。2014年两会期间全国政协委员、联想集团董事长兼CEO杨元庆呼吁政府加强对个人信息安全的立法和监督，引起了社会各界广泛关注和重视，这充分说明这个问题已经成为一个重要的社会问题。我本人对个人信息安全立法工作有以下几点建议：第一，必须在立法上明确个人信息安全的法律地位。个人信息安全与隐私权“考虑到法律在一般隐私权上的缺乏，要对网络隐私权加以规范就有必要先完善一般隐私权的规定，因此首先应通过宪法明确规定公民享有隐私权。[2]”第二，必须从法律上明确采集数据的权利依据。由于在数据采集过程中经常发生对个人信息的侵害，因此无论是政府还是互联网运营服务商都必须遵循一定的原则和依据。政府采集数据的行为应该符合宪法的要求，而互联网运营服务商采集数据必须要经过当事人同意。第三，制定关于个人信息安全的专门法律。2003年国务院信息办就委托中国社科院法学所个人数据保护法研究课题组承担《个人数据保护法》比较研究课题及草拟一份专家建议稿。2005年，最终形成了近8万字的《中华人民共和国个人信息保护法（专家建议稿）及立法研究报告》。但到目前为止我国的个人信息保护法仍没有立法，因此加快这个立法过程是当务之急。

（三）加强对个人信息的行政监管

大数据时代下个人信息及隐私都具有很高的经济价值，许多商业机构利用这些都能够谋取很高的商业利益，因此政府对于个人信息的监管就显得尤为重要，具体来说就是应该制定关于大数据的个人信息安全标准。

我国已于2013年2月1日起实施首个个人信息保护国家标准――《信息安全技术公共及商用服务信息系统个人信息保护指南》。该标准最显著的特点是规定个人敏感信息在收集和利用之前，必须首先获得个人信息主体明确授权。这充分标志着我国对个人信息行政监管上了一个新台阶。

（四）加强对个人信息的技术保护

技术手段是对个人信息最直接的保护方式，也是法律手段的重要补充。在法律法规还没有完善的情况下，技术保护成为个人信息保护最主要的方式。但是我们看到现代技术发展非常迅速，侵权者们的水平也迅速提高，过去的许多技术保护手段都已被一一破解，这给我国的信息产业界提出了很高的要求。为此国家和社会各界应该充分重视信息技术的创新开发，培养技术人才，提高我国信息技术水平从而为个人信息保护提供保障。

（五）加强行业自律与监管

行业自身的相互监管监督是个人信息安全保护最有效也是成本最低的方法。因此相关部门应该组织涉及大数据的企业成立相关的行业组织了，并制定行业内部的标准或公约，以及相互监督的权利和义务，并为这些行业组织提供相应的资金和政策的支持。

大数据时代的到来极大地促进整个社会的发展。大数据在各行各业中的运用，使我们精确地了解到过去通过抽样调查很难了解的许多东西，让我们更深刻地认识了这个社会，从而更进一步改善这个社会。我们不应该否认大数据带来的益处，同样我们应该使这种益处最大化。但大数据带来的对个人信息安全的威胁我们也应该有着充分的认识。保护个人信息不仅是对社会每个成员的保护，更是对国家安全以及社会长期持续健康发展的保护。

参考文献：

[1] （英）维克托・迈尔-舍恩伯格著.袁杰译.删除――大数据取舍之道[M].杭州：浙江人民出版社，2013.

[2] 李欲晓.云计算大数据时代个人隐私保护刻不容缓[J].理论导报，2013（7）.

大数的认识范文第3篇

进入大数据时代后，人们能够在多领域多层次下获取全面、完整的信息量，用于在当前世界中获取新知识和探索新经验，进一步获取大量的商机。大数据时代的到来，为企业的人事档案这类用于数据整理和归类的工作来说，既提供了机遇，同时也带来了新的挑战，此外，还为我们在思路和方法上开辟了新的路径。当前，在我国的企业中一般都是以收集、整理和保存作为人事档案管理共组的基本模式和内容，并不能真正意义上达到大数据时代对数据的管理需要。当前科技十分发达，运用大数据理念对人事档案进行统一管理，是我们需要面临的重要问题。

一、企业人事档案管理存在的问题

在企业人事档案管理中作用，有一个经常被提起的话题，就是人事档案缺乏完整性和全面性。进入大数据时代后，对数据的需求量和管理量的要求很高，更重要的是要求研究数据的完整性和真实性。

1.保密性原则导致档案所有人无法及时完整地核对、补充个人信息

人事档案在企业中是重要的机密文件，一般会有专门的人员统一进行整理、检查、审核、保存和传递，档案所有人是没有资格自行申请的，特别是一些保密级别高的个人人事资料，就算是档案所有人自己在申请查看这一方面，也是没有资格的。这些因素导致了档案所有人不能及时了解自己的档案信息，档案所有人也没有办法及时了解，更没有办法做到及时补充和完善了。

2.档案所有人的个人重视程度不够

人事档案是一个人所经历的所有历程和在各个方面所取得的成绩的信息档案汇总资料，需要有专业的档案管理人进行记录和整理，非专业人员是无法认识到档案的重要性的，同时也不会明白档案中需要记录的重要信息有哪些。企业一般在市场和科研上投入大量的人力、经理和物力，而忽视了个人档案的整理和完善工作。

3.人事档案收集频率过低，导致归档信息有所丢失

我国在考察教职工年度工作成果的时候，一般采取年度总结的汇报方式，考察教职工的各项工作表现，同时在必要的时候还要将证明材料一并归入到个人档案中。但是由于一年的时间过长，很多重要资料在时间面前都失去了重要价值，同时由于保管不当，还会出现资料丢失的情况，这些问题都直接导致了人事档案信息的丢失。

4.企业人事档案信息归档存在的问题

首先，人事档案或者是业绩档案在归档前都要经过仔细的筛选和审查，而且要严格遵循“优先归档重要信息，其次归档重要信息，对于一般的无用信息采取不归档”的原则。在企业中专门有专业工作人员来从事信息的判断工作，而这些工作人员在学历水平、知识结构和个人喜好等方面都会影响到归档信息的评估，造成在归档过程中误判或丢失一些重要信息，或者是存储了一些无用信息。丢失部分的重要信息，有可能在企业的长期发展战略的制定和人才培养以及科研团队的组建工作中用到，所以信息的丢失会造成档案失去了参考价值。

其次，在企业中，人事档案部门一般采取条目式或概要性的归档方式来管理企业人事档案存储工作，重点关注记录发生时间、地点、内容和造成的结果，以及产生的重要影响等。详细内容则由档案所有人自己保管，对于一些重要成果也可以保存在相关的职能部门。如果需要调取具体的信息内容的时候，若只是人事档案中的资料无法满足这一需求，可以求助于其他部门提供资料。因此，人事档案信息归档是目前企业人事档案管理要解决的主要问题之一。

二、人事档案管理制度中存在问题的解决措施

1.建立完善的人事档案数据库

（1）人事档案的保密形式

人事档案中由个人填写，完善个人信息、教学成果和科研成果，这部分信息可以采取开放式的处理方式，便于档案所有人及时查看和随时完善，确保归档资料的全面和完整，至于组织评价等重要信息，要采取保密原则进行封闭式管理。

（2）加大宣传力度，提高员工档案意识

企业人事档案管理部门要扩大宣传，让职工了解到人事档案的重要性，培养职工的档案管理理念，培养他们主动完善人事档案的好习惯。

（3）创建人事档案实时更新平台

大数据时代对于数据的真实性和实效性的要求比较高，企业的人事档案管理部门要及时更新人事档案信息，做好人事管理和服务等工作，将数据信息及时、准确的录入到人事档案数据库中，保护职工在科研和创作，以及社会服务的业绩的安全性、准确性和及时性。

2.创新“大档案”思维，掌握人事档案信息

进入大数据时代后，人们已经不用担心海量信息的分析、整理和存储的工作。数据分析在档案管理工作中的作用更加突出，如果这些数据都记录在书中，那么这些书连起来能够覆盖整个中国高达52次。若说这些数据存储在光盘上，那么把这些光盘堆起来可以从地球推到月球上，并且可以堆成五堆。我们相信随着科技的发展和进步，在存储方面的技术水平也会越来越高，所以在信息的存储上，我们可以对企业的档案信息进行更加有效的管理。企业要根据自身的实际发展情况，建立起适合自己的大档案体系，从而促进企业的生产发展。大档案体系主要指的是在端口中能够迅速、准确和全面的搜索到个人的全部信息资料，即个人基本信息、工作情况、科研成果、等所有信息，包括各个方面、各种形式（文字、图片、视频）的全部资料。大档案体系的建立能够有效提升企业各部门的办事效率，同时对于企业的统筹规划、人才评估和科研团队的组建都有十分重要的意义。但是大数据时代背景下档案的建立需要对信息安全进行管理，用于用户的权限设定、限制访问权限和标注等级和密级，这样可以防止企业的人事信息泄露，维护企业人事信息的安全。

3.组建“大档案团队”

进入大数据时代后，建立“大档案”体系是包含在人事档案管理工作中的，是人事档案信息量的庞大需要专业的管理人才对档案进行管理，建立完整的信息数据库，才能够加强对企业人事档案的管理。大数据的核心作用是预测和统计，为企业寻找需要的人才。所以认识档案信息要做到数据化而不是数字化。数据化和数字化听起来差不多，但是实际内容南辕北辙。数据化是将数据转化为表格用来分析量化形式。数字化指的是将模拟数据转换成数字的二进制码。比如说数字化的表现形式就是通常说的电子书，通过数据化的统计为企业人事信息管理产生重要的作用。因此，企业的人事档案若要实现实时检索，就必须要进行数据化，真正意义上的发掘数据的价值。

进入大数据时代后，企业要进一步加强人事档案信息管理就要做到以下几个方面：首先，整合企业数据能力，对企业人事信息档案进行有效的管理；其次，挖掘数据的背后价值和准确制定行动纲领的能力；最后是行动时精确、快速地能力。企业大档案的数据建立，为企业人事信息档案管理带来了很大的方便。因此，企业要建立专业的信息管理团队，对企业人事档案信息进行管理，需要有各学科门类的顶级专家学者、资深的人力资源从业人员、IT精英、数据分析高手等共同构成。根据各个学科的不同特点和院校的下一步发展计划，首先进行程序设计，其次有人事档案信息为我们提供相应的数据，最后为了促进企业的进一步发展，制定相应的发展战略和制定培养，优化设置课程，此外还要根据准确的数据分析组建一支科研团队。通过分析员工的基本信息，可以了解到员工的年龄层次、学历水平、男女比例等信息，在现阶段，想要做到这些还十分简单，随着大数据的发展，相信会取得良好的成果，通过分析员工的科研成就，可以清楚地了解到企业的整体上的科技水平。科研团队的建立可以从各个方面保障企业的持续健康的发展。

大数的认识范文第4篇

举个例子，在中国这个文明古国的现代化进程中，是什么让陌上青青变成高速公路，是什么让草棚茅屋变成摩天大楼，又是什么让驴骡马车变成四只轮子的钢铁走兽呢？当然这是一个渐进过程，如果一定要追根溯源的话，变化开始自1863年的一次谈话。《清史稿》里记载，第一个在耶鲁大学获得学士学位的中国学生容闳几度救国无门，失望之余朋友力劝他去拜访一下时任两江总督的，说这个人真不一样，你要是看了不满意再回美国也行。当时的士大夫阶层并不了解什么耶鲁，耶鲁大学的学士在他们眼里跟个江湖术士没什么差别。容闳到了安庆，没想到一屁股坐到他对面，张口就问：你准备怎么救国？容闳说救国首先要有工厂，工厂首先需要母机。一听就糊涂了，什么“母鸡”？容闳接着解释，大帅，母机不是用来下蛋的，而是“能够生产机械的机器”。哪里可以找到呢？容闳说可以去美国购买，需要纹银6万两。当即拍板让账房支出6.8万两，委托容闳进行近代中国最早的一次大规模“海外代购”。

可以想象身边观者对于“不知所谓”的举动该有多么不解。当时正在带领湘军与交战，这笔巨款当属军费。好在湘军快打赢了，没什么人敢反对如日中天的湘军主帅。容闳拿到钱后却立即“失踪”，两年时间音信全无。

原来，容闳回到美国适逢南北战争，万事难办举步维艰。清美之间当时连外交关系都没有，距离电报广泛应用于通讯也还有半个多世纪，美国的消息传到太平洋彼岸用的是轮船的速度。不管怎样，容闳两年后带着从底特律采购回来的100具母机回国了。李鸿章、通力运作，在上海成立了中国历史上第一个现代化的工厂：江南制造局。我们今天使用的一针一线，一个螺丝一把剪刀，所有现代化的生活方式可以说都发轫于江南制造局。

这个例子想说明什么呢？首先中国现代化的进程是多么不容易，除了思潮激荡战争使生灵涂炭，是做实业的人真正改变了中国，不能因为他们忙得没有时间书写历史而被我们遗忘。其实是在他们做事情的基础上，我们才有了接受现代文明发展成果的机会，才有了思想的点滴变化，进而才能谈谈理想和各种主义。其次，西方文明用“母机”向我们直观展示，走到哪里算哪里的混沌思维是多么要不得，有步骤有逻辑有计划的解决问题才是正道。

那么在个人成长的过程当中（其实就是个人思想发展的过程），有没有一种“能够生产机械的机器”呢？我认为是有的。这方面我一直主张“思维大树”的模型。简单说来，我们每个人的思想体系都能被看成一棵树。我们降临尘世的时候它是一棵孱弱树苗，通过不断的浇灌培养修剪嫁接，终至参天大树。当然每个人的大树自有分别，郭敬明的似倔强桃花，韩寒的像自由白杨，德国哲学家们心中一棵棵是不甚美观却千年不死的胡杨，爱伦·坡、阿加莎·克里斯蒂、史蒂芬·金有鬼树怪树，所以奇景可观。光棍流氓也有树，不过大多疤癞遍布枝桠斜出，精神世界也就弱小到可怜了。

这棵树是分主干和枝叶的，我们普通人无法自发生长，一般要借力成长，对于中学生朋友们来说，心中的还只是未成年的小树，抓到机会都好借力成长。长大后你想成为一个什么样的人呢？大部分人可能会想成为社会精英。那就一定要看史蒂芬柯维的《高效能人士的七个习惯》，这是精英群体思维之树主干的主干，根基的根基（终于说到本尊了，容我长吁一口气）。

既然是根基主干，《七个习惯》讲的实际上是一种人生态度。我记得看过国内的一个电视节目，几位大学生应聘当企业家的秘书。在回答“如何给工作繁忙的总裁安排时间”这个问题的时候，一位女大学生侃侃而谈：我会将他的待办事务划分成重要而紧迫（如处理企业危机）、重要而不紧迫（如制定发展计划）、不重要而紧迫（开各种会）、不重要而不紧迫（喝咖啡消磨时间）四大类，重点在于最优先处理的不是第一类“最重要最紧迫”，而是第二类“重要而不紧迫”。这个答案很棒，因为它属于一字不差裸的抄袭有没有，节选自《高效能人士的七个习惯》习惯三——要事第一。

对于中学生朋友来说，四类事件可以这样划分：准备考试——既重要又紧迫；制定学习计划，包括安排时间读课外书——重要而不紧迫；完成某些作业——不重要而紧迫；打球打游戏打牌——不重要又不紧迫。老去做不重要又不紧迫事情的人，他们的成绩已经有目共睹了。我们忽略的是，习惯于处理既重要又紧迫事件的学生，通常也不是好学生（不管指成绩还是个人全面发展）。正确的方法是把真正重要而往往不紧迫的事情（制定计划、分析个人擅长和不擅长的学科并找到改进的方式、读对人生真正有益的书籍）优先处理，养成习惯以后，碰到紧迫的危机（临时考试）或者难题，才能迎刃而解。

难能可贵的是，《七个习惯》不仅这样教你做事，而且倡导理性为人。在作者史蒂芬柯维的划分下，“陪伴家人”属于最该做的“重要而不紧迫”事务之一，因为如此精英们才能拥有一个幸福家庭，成为情感的最坚强支柱，否则耀眼成功也难免坍塌。读懂了这一点，我们在观察国外优秀职业经理人的时候就能明白他们为什么常常放下一切工作去度假。随着欧美企业文化的渗透，国内精英也渐渐把这种方式视为理所当然了。

《七个习惯》总体上是倡导一个人从“依赖期”经过“独立期”向“互赖期”转变。何为“依赖期”呢？小时候遵循父母和老师指令行事的孩子无疑处在依赖期。这个依赖期可长可短，有些人中学阶段走完了，有些人长达一辈子。热恋时依赖恋人、成家后依赖另一半、工作时依赖团队的领导、老了依赖子女的照顾。没有主见、不能独立完成工作、精神和身体莫名其妙的脆弱，不知道自己要什么、为什么来到这个世界、对他人意味着什么，内心贫困可悲。在青春期阶段（我们国家或许延宕到大学毕业以后的几年），大部分人突破了依赖期，这个时候你就不用回答“你学习是为老师学的吗”或者“你工作是为父母工作吗”之类的无聊问题，目标明确地奔着自己想要成为的那种人而去。不过，《七个习惯》告诉我们，进入“独立期”远远不够，我们还要跟那些依赖期阶段努力摆脱过的父母、老师、同学、同事、伴侣再次合作，在各自拥有独立人格的前提下互相成就。打个不恰当的比喻，这时候你不再把同学的作业本拿来一抄了事，而是各自做完再互换互评，找到对方不易发现的不足，分析加提醒后共同前进。尽管少见，但是你的同学们中间存在已经走到“互赖期”的优秀分子，我说的对吗？赶紧和他们交朋友，培养一个终生伙伴。

《高效能人士的七个习惯》在全球以32种语言发行超过1亿册，仅凭这本书就给作者带来几亿美元的收入。此外，他还有《幸福家庭的七个习惯》、《高效能人士的第八个习惯》等一系列改变地球人命运的书籍。列举这些不是用金钱或名誉来衡量科维的人生，而是证明他亦是一名因《七个习惯》这本书谈到的思维方式而获得成功的高效能人士。更何况史蒂芬柯维的家庭生活也相当完美，作为一个有9个子女和52个子孙的父亲兼祖父，他终身保留一个习惯：每周有一个不扰的工作日的夜晚与家人聚会。

大数的认识范文第5篇

在我们咿呀学语的时候，书就伴着我们，随我们一同成长。书是美丽的，是奇妙的，是神圣的！心情烦躁时捧起一本书，你会被它的情节所吸引，迟迟不想放下，如饥似渴地读，废寝忘食地看，直到翻完最后一页，长吁一口气，揉揉发酸的眼睛，才发现先前的烦恼早已烟消云散。

读书是最大的乐趣，一次次地读《海的女儿》，一次次地被小人鱼的善良和她悲惨的命运所感动；一次次地读《拇指姑娘》，一次次地为她的幸福结局而感到高兴；一次次地读《白雪公主》，一次次地加深了对恶毒皇后的憎恨……是书让我懂得了人的善与恶，是书让我明白了怎样做人。

小时候，我们因读书而学会了识字，因读书学会了礼貌待人，现在呢？随着年龄的增长，生活就越来越离不开书了，上学是为了读书，课外也需要看书，“书”这个字眼已经在我们心里生了根。学习需要书，生活更离不开书，书成了人生中不可缺少的一部分。