浅谈大数据时代
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浅谈大数据时代范文第1篇
中图分类号：G25 文献标识码：A
经济社会的发展带领我们进入大数据时代，大数据时代必然带来新的变革与机会。在大数据时代背景下，需要重新理解数据和信息的定义与特点，从而实现生活、工作和思维的变革。
一、大数据时代的必然出现
大数据的概念最早由麦肯锡咨询公司提出，顾名思义即数量规模庞大的数据，体现数据的规模性、多样性、高速性和价值性四大特点。大数据是信息处理与计算技术的延伸，也是社会进步和发展的必然趋势。
在信息和网络技术飞速发展的情况下，社会生活中越来越多的活动实现了数字化。随着数据生成的自动化、数据生成速度的快速化，数据量随之迅猛增长。存储设备、内存、处理器等电脑元件成本的不断下降，使之前昂贵的大数据存储和大数据处理更加便宜，为数据量飞速增长提供了有效的保证，从而使得大数据的存在成为可能。信息技术的飞速发展，为数据的生产、存储提供有力的基础，并且允许数据形式的多样化，从而促进了大数据时代的产生和发展。随时随地通过各种方式和手段，上传和下载、或共享文字、图片、音频和视频等各种形式的数据，越来越多各种形式的数据提供给人们使用。数字化已经成为经济社会发展的必然趋势。与生产过程必须依赖硬件设备和人力资本一样，企业的业务活动、创新、成长也越来越离不开大量数据的支持。也就是说，社会生活中的任何一项业务活动都与大量的数据紧密相联，每一个人都是数据的产生者，同时又是数据的使用者。数据量与日俱增，数据结构繁杂多变，数据产生速度越来越快，数据带给我们的价值远远超过以前，我们已经进入了大数据的时代。
在大数据时代，有计算机技术的支持可以分析处理更多的数据，甚至可以处理某个特定范围的所有数据。随着数据数量的不断增加，使我们的思维有所改变不再只关注数据的准确性，不再关注数据的之间的因果关系。大数据为工作、生活和思维带来了改变，所以需要对数据和信息的重新界定。
二、大数据时代带来大规模的数据
数据的一般定义为，科学实验、检验、统计等获得的和用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值。随着数据定义的发展，不同研究领域数据已不再单纯局限于数字本身，它是载荷或记录信息的符号，并且是按照一定规则排列组合的符号，除数字以外，数据表达方式也可以是文字或图像，甚至是任何代码。数据无所不在，充斥于社会生活中的每一个角落、每一个人、每一个组织都在使用数据。数据的海量生产、共享和应用已经成为必然。在大数据时代背景下，数据具有传统数据所不具备的独特特点。
首先，数据产生数量庞大。数据量非常大是大数据的首要特点之一，大数据时代的数据量不再用TB为存储单位，而是以PB、EB、ZB为存储单位。社会生活中每天产生的数据量已经远远超过过去每7年所产生的数据量。企业的磁盘存储量及个人电脑和笔记本的存储量超过了7EB字节。经济社会被如此庞大的数据量所包围，这也正是大数据时代下重大变化之一，即用数据来表示社会生活中的各种活动。
第二，数据增长、变化速度飞快。这既是大数据时代所具有的独特之处，也给大数据的处理带来机会与挑战。大数据环境下，数据产生、存储和处理、并不断更新的速率十分惊人。因特网上每秒钟产生的数据量超过了20年前整个因特网所存储的数据量，可见大数据产生速度之快，数据处理变化之快。数据生产量飞速增长的同时，要求创新出更快更好的数据处理技术。才能满足这个用数据说话、竞争异常激烈的大数据时代对数据的要求。通过快速地有效地处理不断更新不断变化的大规模的数据量，才能获得竞争优势，才能在大数据时展和进步。
第三，数据表示方式越来越多。多样性也是大数据的重要特点之一。大数据以多种多样的形式涌现，文字、语音、图像、视频等形式。随着大数据时代的发展，新的数据来源与数据形式会不断出现。如此多样化的数据对数据非结构的存储要求更高，从而要求改变传统的数据库。另一个方面，大量、繁杂的数据中却保存着更多的有价值的信息，这也是数据多样性带来的数据价值的体现。
第四，数据具有较高的价值。数据数量巨大并且价值总量也很高，但价值密度却很低。连续不断的视频数据中，有用的数据可能仅仅只有几分钟甚至是几秒钟。大数据的价值体现在数据的数量多，进而带来更多的价值，但是从繁杂的大数据中找到有用、有价值的准确数据也是大数据时代带来的挑战。
三、有意义的数据才是信息
在很多情况下，数据和信息两个词常被赋予同样的定义。严格意义上讲，二者间是不同的。数据是对信息数字化的记录，是一种表示的符号，其本身没有实际意义。信息则是指把数据放到一定的背景下，对于数字进行解释并赋予意义，也就是说信息是有意义的数据。但在进入信息时代后，人们趋向于把所有存储于计算机上的信息，无论是数字还是音乐，甚至连视频都统称为数据。
信息具有价值性，有意义有价值的数据才是信息，信息是使用者可以利用的数据。信息是真实的，可以客观地反应现实世界的，相反不符合客观事实的信息是没有价值的。反应客观事实并且不虚假的数据才是信息。信息比数据更有时效性，过期的数据对现实没有用处不是信息。如果反应客观事物的所有数据都可以找到那么这样的信息就是完整的。不同的载体可以承载相同的信息，与数据相同信息具有多样性和变换性。信息可以被共享，共享后的信息价值相对会下降，因此为了获得更多的利益，必须寻找新鲜的信息。
迅猛增长的数据数量，快速涌现的新数据，千变万化的数据表现形式，不断增加的数据价值，以及不断创新的计算机技术给大数据时代打下了夯实的基础，标志着数据化的必然趋势，也标志着经济社会已经迈入大数据时代。在大数据时代对数据和信息的理解要有所变化，需要我们重新审视，重新区分数据和信息，这样有助于我们在大数据时代获得更多更好更有价值的信息，从而在竞争激烈的大数据时代获得竞争优势。
浅谈大数据时代范文第2篇
关键词：大数据；互联网；应用行业
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）06-0255-02
互联网是一个互动的平台，并且可以互相沟通，互相交流。每天打开网络，扑面而来的不仅仅是各类信息也许是或正要发生的改变，人们无时无刻不被包围在这张无形的网中，成为人们日常生产和生活中不可缺少的一部分。短短几十来年的爆炸式发展，深刻改变了人们的工作、工作及生活方式，甚至影响了整个社会进程。而就在互联网在高速发展中前行时，大数据时代已悄然而至。
1 什么是大数据
大数据（big data）的概念是由美国硅图公司（SGI）的首席科学家John R.Masey于1998年提出的，大数据是一个数据集，是指在无法容许的时间范围内用常规软件工具对其内容进行捕捉、管理和处理的数据集合。最先提出“大数据时代”到来的是全球领先的咨询公司麦肯锡，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、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。
业界将大数据的特征归纳为四个“V”，第一，具有海量的数据规模（Volume），大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，多样的数据类型（Variety），在编码方式、数据格式、应用特点等方面存在的差异，多信息源并发形成了大量的异构数据，例如网络日志、视频、图片、地理位置信息等等；第三，价值密度低（Value），商业价值高；第四，快速的数据流转（Velocity），涉及到感知、传输、决策、控制开放式循环的大数据，对数据实时处理有着很高的要求，通过传统数据库查询模式得到的“当前结果”很可能已没有价值了，最后这一点也是和传统的数据挖掘技术存在着根本性的差异。
2 互联网中大数据的应用
麦肯锡称：“今天的数据，已经渗透到当今每个行业和业务功能区域，成为一个重要的生产要素。人们对于大量的数据挖掘和利用，预示着一个新的生产力增长和消费者剩余影响的到来。”大数据在物理、生物、环境、生态学等领域以及军事、金融、通信等行业存在已有一定时间，近年来，互联网和信息产业的发展已引起了人们的关注。互联网行业的大数据是指这样一种现象：互联网公司在日常运营中形成的积累用户网络行为数据，其特点是海量的数据规模、多样的数据类型、价值密度较低、快速的数据流转及时效性要求高。毫无疑问，大数据将加速推动互联网的发展。大数据能提供宏观经济分析服务，能有效地支持信息消费，大数据的应用也体现在我们的生活之中。中国互联网协会理事长邬贺铨在河南省首届互联网大会主题演讲中指出“随着互联网的快速发展产生大数据，大数据反过来加速推动互联网各种各样应用的演进。在可预见的将来，通过对大数据的全面挖掘将产生更多新的应用，将促使产生更多的新业态，将给我们带来更多的便利和惊喜。”
2.1 网络广告个性推送
很多人讨厌广告的原因，在于它推送的是对你无用的信息。互联网的出现更是放大了这一特点，而如今人们发现自己搜索过的或者买过的商品都能被针对性的推荐，出现在浏览的网页广告中。这便是随着信息数量的持续增加，大数据的到来，在这些数据中，隐藏了消费者的消费习惯、市场的变化、产品的趋势以及大量的历史记录，这些关键数据对于企业和组织的后续运营和发展起到了至关重要的作用。更准确的营销手段已经成为了一种广告工具，这种个性化的广告推广，主要是为了缩小范围来针对某一类人群。美国亚马逊的推荐系统就是一个很好的例子，亚马逊收集了大量来自每个客户的数据，如曾经购买了的哪些商品，以及哪些商品只是浏览而没有购买，浏览时停留了多久，还有哪些商品是合并在一起购买的，利用大数据分析准确判断出客户的兴趣爱好、购买意愿，通过它寻找到产品之间的相关性，并以此来推荐关联性最高的产品给客户。亚马逊的最终期望是达到最成功的推荐应该只有一样，那就是用户要买的下一样产品。
而“京东+腾讯”这样的“电商+社交”的合作在全球尚未有先例，目前在国内第一次尝试打通。前不久，京东和腾讯签订了“京腾计划”，所谓的“京腾计划”指的是京东和腾讯将基于各自最强资源和产品建设名为“品商”的创新模式生意平台，旨在为品牌商提供一套有效的品牌建设、提高营销效果和客户体验的完整的解决方案，基于腾讯的社交行为数据和京东的购物行为数据，才能对用户的喜好做出精准判断，为品牌商提供精准的目标消费群体画像和多维的联系接触渠道，帮助品牌商实现精准营销，精准投放广告。
2.2 网络安全
大数据已经与我们的生活息息相关。微博的社交关系，淘宝的购物记录，GPS导航的移动数据，快递的物流信息……这些形形的数据包括了人们的各种行为细节，同时也记录了人们大量的个人隐私。不难看出，大数据时代的到来，给传统的网络与信息安全带来了新的问题，传统防御威胁的手段已逐渐失效。大数据将安全带入了一个全新、复杂和综合的时代，不安全的那些蛛丝马迹在浩瀚数据的掩护下，正在精准地发起一次又一次的攻击。近年来，有关网络威胁导致服务器宕机、个人和企业信息泄露事件频繁发生，网络信息安全问题已成为全球关注的焦点。然而，任何事物都具有两面性，人们常常担心大数据带来的不安全性，但同时大数据技术也是一种保户信息安全的工具。
对于互联网，利用传统安全设备从终端数据或本地网络中发现未知的威胁，就如在森林中找到指定的叶子，效率极低。从技术、人员、数据等几个方面拥抱大数据技术，基于数据为驱动来解决问题。在数据采集、测试、分析的过程中以威胁为中心，利用数据来驱动安全是一种检测APT类型威胁（高级持续性威胁）的有效手段。
3 互联网与大数据颠覆传统行业
如在教育行业，教师可以利用大数据技术和智能算法对每位学生的学习情况进行分析，依据学生在作业中反映出来的薄弱知识点，定向推送学习内容和测试题目，有效提升学习效率。在高考志愿填报和录取环节，让互联网大数据为考生提供帮助，根据分数、兴趣、专长选上自己心仪的大学和专业，大大减少了志愿撞车，这在过去几乎无法想象。其背后揭示的趋势更令人兴奋，技术不仅在弥合知识鸿沟，技术背后的“隐力量”正在逐渐打破信息的不对称，推动教育公平。而且，随着用户的激增，大数据的运算技术将被进一步开发，未来借助智能化的大数据运算技术，学习内容将会“靶标式”推送，只针对个人，而不针对多人，一直以来教育所追求的“因材施教”将会完全实现，那么这将彻底改变传统的学习模式。同时，建立大数据心理模型，对学生进行个性化的发展及长远规划，将单一的以成绩为主导的教育转变为对个性的全面认可与挖掘，从单一走向多元。
又如电视剧《纸牌屋》的大获成功更是让全球影视界对大数据的应用刮目相看。美国视频网站NetFlix收集数据如观众在视频观看过程中的每一次暂停、快进，或是对这个视频的评论，基于大数据投资拍摄的这部电视剧，无论是剧情设置还是选择演员、导演阵容，都以用户在网站上的行为和使用数据做支撑，从而受到观众热捧，NetFlix也凭借该剧名利双收。这些由观众在不经意间产生的“数据”，正成为影视业提取数据的一个方式。而正是这些数据，影响着影视剧从前期拍摄到后期营销的全产业链。
互联网与大数据的价值最好的体现在对已有行业潜力的再次挖掘，而不仅在于自身能生产多少新东西，用互联网思维和大数据思维去重新提升传统行业，使得信息透明化、对称化，对产生的大数据进行整合利用，也使得资源得到最大化利用。
参考文献：
[1] 官建文， 刘振兴， 刘扬. 国内外主要互联网公司大数据布局与应用比较研究[J]. 中国传媒科技， 2012（17）： 45-49.
浅谈大数据时代范文第3篇
[关键词] 大数据；金税三期；税务
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 01. 077
[中图分类号] F812.42 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）01- 0136- 02
0 引 言
金税工程是经国务院批准的国家级电子政务工程，是国家电子政务“十二金”工程之一，是税收管理信息系统工程的总称。自1994年上半年到2001年上半年先后经历了“金税一期”和“金税二期”建设阶段。2005年9月7日，国务院审议通过金税三期工程项目建议书；2007年4月9日，发改委批准金税三期工程可研报告；2008年9月24日，发改委正式批准初步设计方案和中央投资概算，标志金税三期工程正式启动。金税三期工程的启动，充分体现了信息技术对税收管理服务和制度创新的支持作用，打破了税收部门之间以及各个层级机构之间的限制，在全国范围内形成统一的、不受时空限制的共享税务管理平台，优化了税收流程，提升了税收服务水平和工作效率。对进一步规范税收执法和优化纳税服务，提高纳税人遵从度和满意度具有重要意义。
1 金税三期工程优势亮点
金税三期工程正式启动以来，我国利用覆盖全国税务机关的计算机网络对增值税专用发票和企业增值税纳税状况形成了进行严密监控的一个完整体系。是否有能力采集数据是现代社会发展的关键。目前，西方的税收体系只能管理到资金流，我国由于具有全局规划的优势，在这方面已经走得更远。在税收大数据时代，我国金税三期工程颇具优势亮点。
1.1 建立了统一的征管平台
全国范围内涉税数据“大集中”的实现，是整个金税三期工程的核心，也将是我国未来税收信息化体系的核心支柱。“大集中”是一个有关涉税信息的收集、交换、流转、管理、分配、处理等职能整合、优化、重组的过程，实现真正意义上的统一税制的统一管理。此外，由于金税三期系统能够对涉税数据进行分类管理，税务工作人员可以利用大数据分析技术将纳税人所处行业、企业规模、经营状况以及管理水平等数据进行深入分析，挖掘出纳税人发生问题概率畸高的风险点，合理规避税务管理风险因素，降低税收征管风险发生的概率。
1.2 构建了现代纳税服务体系
税收工作的核心目标是履行法定的收入职能，金税三期系统从该目标出发，通过运用现代信息技术提高了税收征管的效率和纳税服务的质量，为纳税人构建了现代纳税服务体系，充分地体现了对纳税人合法权益的尊重和保护。首先，金税三期系统将税务管理的各个业务整合在一个平台中，纳税人在办理税务业务时不需要来回奔波于各个部门，实现了服务的便捷性和统一性。其次，金税三期系统支持多种申报方式，纳税人既可以选择网上申报，也可以选择电话申报、短信申报、邮寄申报、自动终端申报等，多元化的申报方式既方便了纳税人也丰富了纳税服务内容。再者，金税三期的数据分析与辅助决策支持平台给予纳税人对税务服务评价的渠道，完善了税务工作人员评价体系，为纳税机构改进工作提供参考。
1.3 实现了税务管理信息化战略
金税三期工程改变了传统的税务处理手段和处理模式，建立了税收管理信息系统，实现了税务管理信息化战略。金税三期系统的上线和运用，税收征管改革的重点逐步由凭证管理转向数据管理，逐步朝向信息化、数据化、网络化的方向不断推进，提升了税务工作人员的服务水平和工作能力，为税务专业化管理的转型奠定了基础。
2 大数据背景下金税三期系统存在的问题
在大数据环境下，税务管理人员需要处理海量的信息，从系统层面看，金税三期系统存在着数据采集不深入、数据信息难以归集、数据分析指标缺乏以及数据应用水平低等不足。
2.1 数据采集不深入
获取企业涉税信息渠道单一，难以对企业报告交易信息的真实性和完整性进行判断是制约税务审计有效性的重要因素之一。金税三期系统中，纳税人设立环节的数据采集主要是通过系统的“登记―税务登记”模块，需要采集纳税人的基本数据、法人和财务人员、注册资本、总分机构数据以及投资总额等内容。在生产经营环节，数据的采集主要是通过“申报”和“征收”模块，由于税务部门无法直接获得供货、购买以及销售等数据，数据的采集只能局限于纳税人的主动报送，而一些纳税人为了偷税漏税往往在财务数据中隐藏真实的经营情况，税务机关在数据采集上缺少主动性和真实性。
2.2 数据信息难以归集
在实际的数据归集工作中，由于全员建档思路的唯一档案完全依赖于企业和个人的有效身份证件信息的获取，对于在国内没有设立分支机构的非居民企业信息而言，如果没有办理组织机构代码证书，税务机关就无法判断其身份的唯一性，档案的建立无法满足唯一性的要求，涉税信息难以归集。再者，由于信息的归集在一定程度上依赖于纳税人的主动性，如果纳税人没有按照要求向税务机关主动办理税务登记，税务机关缺乏纳税人的组织机构代码证书，企业唯一档案无法建议，税务机关的涉税信息也难以归集。
2.3 数据分析指标缺乏
在大数据环境下，“金税三期”系统掌握了纳税人大量的涉税信息，这些信息是税务管理人员有效识别并且规避税收风险的依据。但是，各地税机关在实际数据分析中应用的分析指标并不均衡并且处于各自为战的状态下，指标的合理性和分析的深度都无法满足大数据环境的要求。大部分分析方法和分析指标只是用于检验企业报送的数据是否准确，无法对大数据进行深入并且细致的分析，也无法提高审计的有效性。
2.4 数据应用水平低
在金税三期系统中，通过“定制查寻”模块可以查询到纳税人的一系列涉税信息，如法制类、发表类、优惠类以及申报类等信息。但是当前的金税三期系统只能对纳税人的涉税信息进行汇总统计和查寻，不能运用一些数据挖掘工具进行数据挖掘和数据的深入分析，缺乏直接的数据分析技术支持。例如，通过征收查询可以查询到纳税人开票入库的数据，但是无法分析企业是否根据生产经营状况足额缴纳入库。再如通过稽查查询可以查询到纳税人稽查立案的情况，但是却无法分析纳税人是否存在偷税漏税的行为。总体而言，在大数据背景下，金税三期系统数据应用水平较低。
3 加强大数据在金税三期税务管理中的应用
大数据时代，税务数据分析的数据源并不局限于税务行业，而是涉及到社会的方方面面。所以要以跨行业数据源的视角，才能解决现实中的问题。
3.1 利用大数据分析预测纳税人税收遵从情况
大数据环境下，税务部门的税务系统可以与其他机构系统相连接，通过大数据对纳税人的生产经营活动进行分析，预测纳税人税收遵从情况。例如，在税务申报征收中，“金税三期”系统可以利用大数据平台与工商部门信息共享，获取纳税人的合同订单、原材料及产品信息，分析纳税人的生产经营状况，将纳税人的收入所得与其缴纳的税款进行对比，准确定位纳税人的税源和税收等级，避免纳税人出现偷税漏税的现象。
3.2 利用大数据进行税务稽查，防范风险
大数据环境下，由于各个部门各个系统的数据都是共享的，案源、稽查、审理、执行等环节得到紧密的衔接，各个环节交接过程中浪费的时间得到缩短，提高了管理的效率。再者，“金税三期”系统还可以通过对比欠税纳税人银行账户信息、工商登记信息、公安法人管理信息以及工资支付情况等信息，及时掌握欠税人的资金流向，对欠税人的资金进行动态监控，防止欠税人进行资金转移，降低税款流失的风险。
3.3 利用大数据为纳税人提供专业化的服务模式和内容
大数据不仅能为税务部门的税务工作提供方便，而且也能够为纳税人提供更加专业的服务。基于大数据应用的税务服务，通过纳税人行为的主动分析可以为纳税人提供实时、动态、个性化的服务。在纳税人纳税之前，基于大数据的“金税三期”系统能够根据纳税人的企业特点、经营范围、经营模式以及规模大小等为纳税人提供相关的政策公告、信息查询和自动算税等服务。在纳税人纳税的过程中，“金税三期”系统为纳税人提供了一个现代化的纳税服务体系，纳税人通过多种纳税渠道即可实时申报纳税。在纳税人缴纳税款之后，纳税人可以通过税务平台查询纳税公开信息，也可以对工作人员的服务提出建议和举报，为纳税人的维护权益提供渠道。
总之，金税工程三期的实施必将为税收征管工作提供更有力的支撑，它是税收管理信息化建设一个大的里程碑，也将是税收工作全面提升的一个重要阶段。
主要参考文献
[1]谭荣华，何国煜，刘若鸿. “金税三期”框架内纳税服务问题的探讨[J]. 中国税务，2010（5）：54-56.
浅谈大数据时代范文第4篇
关键词：大数据时代;航海保障;信息
中图分类号：TP274;F416.6 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2015）06-0131-02
“大数据”是一个抽象的概念，尚未被明确定义。业界主流的定义大多从大数据的特征出发，进行阐述和归纳。诸多定义中，最具代表性的是3V定义，即：大数据必需满足三个特点：规模性（volume）、多样性（variety）和高速性（velocity）。全球顶尖咨询公司麦肯锡，第一个提出了“大数据”时代到来。麦肯锡声明：数据已经渗透到如今各行各业的职能领域，成为了关键的生产因素;挖掘并运用海量的数据，正是新一轮的生产率增长，以及消费者盈余的新浪潮到来的预兆。在大数据的洪流中，未来不再难以捉摸。无论是个人的隐私问题，还是国家的安全问题，都将受到大数据分析的影响。
1 大数据推进行为模式的改革
大数据推进行为模式改革主要体现在以下几个方面。
1.1 推动信息透明化，主动推送重要信息
在大数据时代，航海保障部门应顺势而为，抓住实现信息透明化的机遇。强调多元的主体共同治理，是现代社会的发展趋势。应对时代变革，必须以“建立并完善一个开放、透明、公民参与、多方合作的公共部门”为重要战略。公共部门在这场变革的一个关键转变是，数据“被索取”的行为模式，将向“主动推送”转变。公共部门运用技术工具对大数据进行计算处理，整合并关联分析，再深度融合传统互联网与微信、微博等移动新媒体，可以为用户提供个性化的信息推送服务，并与用户产生更多互动交流。
除此之外，信息透明化使得让数据走出公共部门，通过鼓励社会团体与个人进行创新应用，实现数据再利用，发挥出大数据库巨大的潜在价值。公共部门所持有的大数据库的访问权限逐渐放开，应用范围逐渐广泛，利益相关者的工作效率也将随之提高。打破部门分割，连接数据孤岛，将不仅为航运业，也会为其他行业的社会生产提供巨大的“数据红利”。
1.2 及时预测用户需求，提供智慧的公共服务
大数据的核心价值，是通过整合分析海量数据，判断未来趋势走向。从个别数据，乃至一年数据、区域数据中，都有可能难以总结其规律，但随着数据长时间积累，多个区域数据综合，规律将更容易被捕捉到并加以应用。在美国人口密度最高的新泽西州，成功地大范围实施了以大数据分析为基础的“INRIX“的交通综合管理系统，为当地居民提供了高度准确的交通信息，极大地节约了外出所需花费的时间和成本。
航海保障部门须充分利用大数据的价值，由“收集数据者”转变为“数据分析者”，进而提升公共服务的智慧程度。目前航海保障领域在开展的云计算和数据挖掘等技术，将成为数据向“智慧”的转变的重要手段。通过大数据分析技术，可以超前挖掘预测用户需求，形成更精准高效的决策，不断提高服务的前瞻性和定向性。收集处理数据并预测用户需求，很快会成为公共部门的重要职责，其技术能力也将成为部门的核心竞争力。
1.3 细分用户群体，定制政策
麦肯锡研究发现，按照个人或群体特点，细分与定制公共服务，将提升服务效率、服务效果，以及用户满意度。大数据时代的到来，恰恰符合了以细分用户群体为基础的政策定制模式的要求。决策的一个重要环节是采集与分析信息，利用现有的数据融合、模型建设与仿真模拟等技术，能够为公共部门决策提供有力的科学依据。举个例子，德联邦的劳工局利用大数据分析技术，对民众群体进行细分，从而改变了对失业群体的政策，不仅节约了公共部门的开支、还减少了再就业的时差，有效提升了民众满意度。
2 大数据改革实施的具体对策
根据航海保障部门当前的实际情况，为了顺利实施大数据改革，有以下三方面对策。
2.1 对接与完善大数据相关的规章制度
大数据的应用必须在法律保障与约束下进行。美国为了推行大数据战略，推行了数部相关的国家法案，如《加强网络安全法》等。我国受研究年限的影响，尽管加快了立法进程，目前的相关法律法规发展仍不够完善，存在着缺乏纲领性文件、体系不健全等诸多问题。作为提供航海保障的公共部门，我们一方面要落实已有的法律法规，另一方面必须培养前瞻性与专业性思维，主要是积极加强大数据建设的国际交流合作，参与制定相关的国际规则，以此促进航海保障方面的大数据管理与国家、国际制度对接。
2.2 对数据进行分级评估
在认识到数据的重要性后，要在数据分析之初，有意识地建立数据分级评估体制。评估体制具体可包括：一项数据的安全级别、可用性等级等。所谓“安全级别”，即数据是否适合完全公开，是否有涉及比如个人隐私、商业机密，甚至国家安全。安全级别被严格区分，才能科学有序地处理数据共享与隐私之间的可能存在的矛盾。
2.3 培养大数据人才队伍
进入大数据这个新生领域，如何才能建立起一支专业的人才队伍，是各个行业都面临的问题。可根据三个层面来进行人才培养。①培养领导干部的新思维习惯：只有当领导干部站在战略高度审视大数据，以大数据思维来进行决策，才能使大数据战略顺利实施;②重视大数据骨干技术人员的选拔、培养与后备。据报道，大数据分析师在全球都属于最紧缺的职业之一。开展与高校等科研机构的人才培养合作，并进行业内数据分析合作，都将有利于解决当前骨干人才资源匮乏的问题;③培训大数据应用技术人员。应用技术人员位于最基础的层次，主要指具体的大数据软件操作人员。
3 结 语
本文介绍了大数据的概念和特点，并列举大数据对航海保障部门的行为模式改革的推进作用，指出了“对接与完善大数据相关的规章制度”、“对数据进行分级评估”和“培养大数据人才队伍”等三方面的实施对策。本文在党的十“加强网络社会管理”精神的基础上，思考大数据时代对我国航海保障事业发展所产生的深远影响，对航海保障部门大数据改革进行了探索性研究。
另外，本文还强调以下几点：①大数据是伴随技术发展出现的新事物，它在公共服务领域应用实例相对较少，公共部门在行为模式的改革过程中，应时刻保持对各个层面问题的关注;②不能照搬国外模式。中国国情的多样性，意味着大数据时代秩序的建立也难以一蹴而就。改革需要海事管理部门、航运界和学术界，共同合作来探索大数据之路的正确方向。
参考文献：
[1] 迈尔・舍恩伯格（英）.周涛（译）.大数据时代[M].杭州：浙江人民出版社，2013.
[2] 涂子沛.大数据：正在到来的数据革命，以及它如何改变政府、商业与我们的生活[M].桂林：广西师范大学出版社，2013.
[3] 尼古拉・尼葛洛庞帝（美）.胡泳（译）.数字化生存[M].海口：海南出版社，1997.
[4] 袁峰.网络社会的政府与政治[M].北京：北京大学出版社，2006.
浅谈大数据时代范文第5篇
关键词：学生管理；智能化；大数据时代；智能化管理体系
中图分类号：G647 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）30-0015-02
落实信息化管理是保证高校适应信息时代的发展需要的前提，在管理学生信息的过程中要应充分利用先进的网络技术，构建数字化信息空间，推动校园智能化发展，全面提升学生管理水平。智能化管理应用范围的扩大及数据量的快速增长趋势，必然会促进学生智能化管理系统的发展，因此智能化关联系统具有非常广阔的应用前景。
一、大数据时代背景下学生工作智能化管理的意义
作为学校常规管理工作的一个重要内容，学生信息的管理对于学校来说有着非常重要的意义，同时也是一项非常复杂、烦琐的工作。近年来，各大院校扩办学规模，学生的人数不断增多，使得学生的信息数量和信息种类快速增长。如果仍以人工方式进行学生工作和信息管理，不仅会造成人力、物力的浪费，还容易出现误差，无法保证学生信息管理的准确性和规范性。因此，建立一套高效稳定、完整统一、安全可靠的学生工作管理方式迫在眉睫。
伴随着信息技术的迅速发展，我们逐步步入大数据时代。在大数据时代背景下，数字化、信息化在各个行业都有着广泛的应用，也带动了各大高校学生管理模式的发展和进步。近年来，教育信息化的进度不断推进，各大高校校园网的普及率也逐渐提高。而作为校园网的一个重要组成部分，学生智能化管理系统的建设和发展越来越受到学校管理人员的重视，并成为高校一项迫在眉睫的重大任务。学生工作智能化管理可以有效提升高校学生管理工作的效率，方便学生更好地管理个人信息，同时以全新的方式增进学生间、师生间的沟通交流，从而提高教务管理工作的效率，减少管理工作负荷，降低工作的复杂性，降低一般简单、重复劳动的岗位系数。
二、智能化学生管理工作体系的构建
现代信息技术以及大数据应用技术的进步，为高校建立立体化、全覆盖的智能化学生工作管理体系提供了一定的物质和技术基础。具体而言，智能化学生管理工作体系主要由以下管理系统组成。
1.教学和学生信息管理系统。学生的教学和基本信息管理是学校管理工作的重中之重。在教学和学生信息管理系统中，学生基本信息主要是由系统管理员来更新数据库，其拥有对学生信息修改、删除、添加等的功能。同时学生进入系统后，也可以查询自己的信息，并进行一些修改操作。而课程管理是继学生管理后的第二项重要工作，指的是对学校课程信息的修改、删除、添加、查询等操作，能够管理学生的选课信息。学生基本信息管理系统要将学生作为中心，以实现学生信息关系的自动化、规范化、系统化为目标，主要任务是利用计算机来及时、准确地对课程信息进行删减、增加，方便学生课程的安排，为学生提供课程培训的一种统一的管理模式。大学生管理系统的功能需求主要表现在以下几个方面：（1）系统用户权限管理设计。教师、管理员及学生是大学生管理系统的三种主要用户，不同用户在系统中的功能权限各不相同。教师用户通过该系统能够维护个人信息，查看个人授课情况和授课学生信息，同时管理学生的成绩；管理员是实现该系统管理功能的主要用户，可以管理学生奖惩信息、设置培训课程信息、管理学生、教师和班级的信息。而学生用户在该系统中能够管理个人的基本信息，查看教师信息和个人信息，还能对个人奖惩信息、考试成绩进行查阅。（2）学生基本信息管理。学生信息管理系统的设计的重点就是学生信息管理，学生信息管理具体功能分为添加学生、修改学生信息、删除学生、查看学生信息等。管理员在管理学生信息的过程中要以管理员的角色登陆系统，教师用户在系统中可以查看所教授的课程中学生的信息，学生登陆系统后可以修改个人信息并查看个人信息。（3）班级管理设计。大学生管理系统将班级作为基本单位，结合学生的课程要求来管理学生。管理员管理班级是实现班级管理设计的主要途径，具体功能主要涵盖添加班级、修改班级信息、删除班级、查看班级信息等。（4）课程管理。学校结合学生的情况和需要设置的教学课程，管理员对课程管理的具体功能分为添加课程、修改课程信息、h除课程、查看课程信息等。（5）成绩管理。大学生信息管理系统中的成绩管理主要是教师结合学生的课程考试成绩，由管理员对学生的成绩进行管理，而成绩管理具体功能可以分为录入成绩、修改成绩信息、删除成绩、查看成绩信息等。
2.学生宿舍管理智能化管理系统。学生宿舍不仅是学校的重要基础设施，也是大学生学习和生活的重要场所。随着大数据时代背景下校园数字化步伐的加快，学生宿舍管理也逐步向智能化方向发展。而基于智能化管理的学生宿舍管理系统的主要功能是：学生宿舍管理任官或工作人员可以基于本系统对新生办理入住，对毕业学生进行迁出，同时对上述学生的资料进行一定的编辑和存档；相关人员也可对所有学生的信息进行查询；学校财务人员可以对学生住宿期间发生的费用进行管理、记录和查询，系统可以对上述信息进行分类统计，具有查看收支明细的功能。
3.智能考勤系统。学生的考勤管理是学生管理的重要内容，也是一项十分繁杂、单调的管理任务。以现代信息技术和大数据技术为支撑，可以建立起智能考勤系统，实现学生考勤工作的智能化管理。具体而言，智能考勤系统主要具备以下功能：（1）学生的实时出勤查询功能。在智能考勤系统下，不需要进行任何考勤设置，即可实时查询学生的出勤记录和缺勤情况。如有特殊需要，也可以根据不同条件，查询班级或部分学生的出勤记录并提供详细的出勤明细。（2）基本出勤处理功能。智能考勤系统可以根据预先设定的参数，对各种出勤数据进行智能化处理，自动判断学生的迟到、早退、旷课情况。在上述查询功能中还可以按特定条件进行查询，例如可以输入分钟数，查询迟到时间大于此数的所有学生。（3）考核自动扣分功能。智能考勤系统能够按要求自动统计某时段内出勤应扣操行分数，方便学校的平时考核和期末考核。
三、智能化学生管理工作体系的实施建议
1.建立准确完善的学生信息数据库。虽然信息化管理技术已经在高校学生管理中得到了广泛运用，但是大部分高校仍在采用系统间数据交换的方式以实现不同管理系统之间的信息共享与数据交换。这样做虽然有利于不同管理系统之间的互联互通，但是由于不同系统之间的数据不一，也给学生管理工作的智能化发展带来了一定的障碍。因此，建议高校建设数据唯一、可以共享的学生基础信息数据库，为管理者提供实时、准确的数据。
2.依靠物联网技术实现学生信息的智能化采集。实时、准确采集学生信息是实现高校学生智能化管理的物质基础，建议高校利用现代物联网技术来实现上述信息的自动采集。以学生的考勤信息采集为例，高校可以在教学楼或教室门口装上基于RFID技术的无障碍通道。当上课学生带着贴有RFID标签的卡片进入或走出教室时，管理系统就会记录下相应的时间。学生的迟到、早退、旷课等考勤情况只需查阅记录便可统计出来。
3.通过对数据的智能分析实现其应用价值。学生管理信息的采集和积累归根结底是为了使用，高校要基于这些信息生成对管理决策提供有益的分析结果。例如，对学生宿舍管理系统的数据，可以自动生成经常晚归或夜不归宿的学生名单，进而对这一群体的日常生活、学习情况进行追踪，以便可以及时发现问题并进行处理。因此，减轻工作量并不是学生管理实现智能化的唯一目的，甚至不是主要目的，其核心价值在于通过数据信息加工使数据进一步增值，从而为广大管理人员进行学生管理提供实质性的帮助。
四、结语
随着现代科技，特别是计算机信息技术的进步，智能化业已成为学生管理的趋势。对学校而言，构建智能化管理体系，还需要学校领导的高度重视，在政策、经费和人员上予以充分支持，最终建立健全与学生管理智能化发展相适应的各项规则和制度，以保障智能化学生管理体系的正常运转并发挥出其应有的作用。
参考文献：
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