大数据时代产生的原因
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大数据时代产生的原因范文第1篇
摘 要：文章在简述大数据特点及与云计算关系的基础上，分析了大数据带给图书馆的机遇和挑战，同时提出了图书馆的应对策略。
中图分类号：G250.76 文献标识码：A 文章编号：1003-1588（2015）01-0124-03
收稿日期：2014-12-20
作者简介：范春玲（1978―），黑龙江省图书馆副研究馆员。
*本文系2013年度国家社科基金艺术学项目“公共数字文化技术保障体制研究”的研究成果之一，项目编号：13CB128。
1 引言
随着信息技术的飞速发展和各类网络终端的涌现，全球数据量呈现爆炸式的增长。据国际数据公司（IDC）的报告结果：2010年为1.4ZB，2011年增长为1.8ZB[1]，到2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍[2]，大数据时代已悄然来到。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，之后《纽约时报》和《华尔街日报》都在专栏封面上推出了该概念。自此，国际上尤其是美国等发达国家掀起了探究大数据的热潮。2012年奥巴马政府投资2亿多美元推出“大数据的研究和发展计划”，拉开了大数据作为全球性发展战略计划的大幕。
目前，大数据技术还处于探索发展阶段，尚未得到广泛应用。但笔者认为，作为以信息保存、开发和利用为首要任务的公共图书馆来说，应明确认知，在大数据时代对纷繁复杂数据的保存和分析是必须面对的挑战。同时，图书馆人还应以特有的信息敏锐性和职业前瞻性来思考大数据对未来图书馆发展的影响。
2 大数据概述
大数据是互联网发展到现今阶段的必然产物，是由人们日益普及的网络行为所伴生的，受到相关组织、企业采集的，蕴含数据生产者喜好、真实意图的，非传统结构和意义的数据。因此，大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。基于大数据分析的情报信息成为组织机构、企事业单位进行科学决策、生产发展、科技创新的主要依据，因此业界有三分技术、七分数据，得数据者得天下的说法。
2.1 大数据特点
大数据的概念自提出以来，仁者见仁，智者见智，目前尚未有让大家认可的标准表述。但业界对大数据的4V特性保持了一致意见，即：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值）。大数据的4个“V”也就是4个方面的特点：①Volume指数据体量巨大。从TB跃升到PB级别，也就是只有PB级别的数据才可称为大数据。②Variety指数据类型繁多。如目前流行的网络日志、视频、图片、地理位置信息等众多类型的数据。③Velocity指数据处理速度快，即可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。④Value指只要合理充分利用数据并对其进行准确、正确的分析，将会带来非常高的价值回报[3]。
2.2 大数据与云计算的关系
大数据的数量级通常达到PB级别，必然无法用单台的计算机进行处理，而必须采用分布式架构。分布式架构的特点是对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的虚拟化技术、分布式数据库、分布式处理和云存储。因此从技术上看，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，但二者也存在一定的区别：云计算强调的是计算能力，数据是操作对象，而大数据使数据可增加、可共享，管理数据是重点。
3 大数据带给图书馆的影响
虽然大数据在国内尚处于初级发展阶段，但其对各个行业的推进力正日益显现。图书馆历来是新信息技术的研究和实践基地之一，大数据不可避免地对图书馆的发展产生一定的影响。下面笔者将从大数据带给图书馆的机遇和挑战两个方面进行阐述。
3.1 大数据时代图书馆的机遇
3.1.1 大数据使图书馆能清楚了解读者流失原因，应对生存危机。图书馆是我国数字文化服务体系的重要组成部分，在文化大发展大繁荣的背景下，图书馆得到了进一步的发展建设，但是由于更多的数字资源可直接从网上获取，而蓬勃发展的社会化网络交流服务平台也使得图书馆的参考咨询服务不占优势，诸如此类的众多原因，导致公共图书馆的价值被淡化，读者流失较为严重。而在大数据时代，图书馆可以借助大数据技术来分析读者的信息行为，了解读者的需求意愿，还可以更进一步地通过挖掘用户在交互型知识服务过程中的潜在需求，来对读者开展有针对性的特色服务甚至智能化服务，从而吸引读者的到来，应对图书馆的生存危机。
3.1.2 大数据使图书馆的各类资源采购有的放矢。近年来，我国图书馆事业迎来了一个发展，数字化、网络化服务成为图书馆服务的主要内容，国家数字图书馆工程、文化共享工程等数字资源建设共享项目及自建特色数据库和购买的各类型数据库都成为为读者提供服务的馆藏数字资源。而读者在访问和使用这些数字资源和纸质资源时，会在图书馆的各类系统中留存大量的日志信息，比如图书馆自动化管理系统中读者借还书时产生的流通日志以及读者检索书目信息时产生的Opac日志以及各类数据库系统中读者检索、浏览、下载电子资源时产生的日志等。这些数据严格意义上来说称不上大数据，但我们可以运用大数据技术，通过整合、研究这些日志信息，了解和预测读者的需求，进而用有限的采购资金来采购读者所需的资源。比如复旦大学图书馆利用大数据技术，实现了对各种类型的数字资源、系统日志信息和读者信息行为数据的获取和数据建模，建立了图书采访辅助决策支持系统和电子资源使用统计分析及恶意下载监控平台等，它们对复旦大学图书馆的馆藏建设和用户服务等科学决策提供了精确的数据支持。
3.1.3 大数据使构建智能型图书馆成为可能。技术引擎一直是图书馆信息服务的技术核心，而智能型图书馆的实现需要各种智能技术引擎的支持，大数据技术可以帮助我们构建资源及服务推荐引擎、读者需求预测引擎和多维度信息资源获取、分析及决策引擎等。美国Hiptype公司已经完成了用大数据分析技术来分析电子书读者的阅读习惯和喜好的工作，这是国内外图书情报领域首次利用大数据技术构建知识服务社区实体行为智能分析引擎。大数据技术还可以帮助图书馆更加灵活、方便地从海量结构化及非结构化数据中提取有用的知识、模式、关系用于创新读者服务方式，以便建立更加智能、灵活的网络化信息资源组合方式。
3.2 大数据时代图书馆的挑战
3.2.1 图书馆基础设施的挑战。大数据时代，数据成本的降低促使数据量飞速增长，而读者的一言一行、一举一动等产生的是大量的半结构化和非结构化信息数据[4]。这些信息数据的类型格式、组成结构、存在形态等都非常复杂，传统的IT架构和信息储存形式已无法满足要求。虽然云计算的出现理论上解决了海量数据的存储问题，但由于云计算的应用远没有达到理论所期待的程度，图书馆现有的软硬件等基础设施尚无法架构成满足需求的云存储。所以，在大数据时代图书馆的基础设施是首要面对的挑战。
3.2.2 图书馆员思想观念和能力的挑战。大数据技术到目前为止仍然是一项新兴的技术，由于种种原因其尚未被广泛应用，大数据理论仍有待于市场的验证和核实。因此，对于图书馆人来说，对大数据的领悟基本处于模糊的概念认知阶段，认为其离自己很遥远，在心理和行动上无法跟上大数据时代的节奏，在面对一些“可能是良好机会的数据”时没有清醒的认知，没有形成将数据转换成知识的服务意识。而有些馆员即使具备了用大数据技术服务读者的意识，却不具备应用大数据的能力。
3.2.3 图书馆面临技术应用挑战。图书馆界缺乏专业IT技术人才是不争的事实，因此，在大数据时代图书馆如何应用云计算技术及大数据技术来认识、管理和分析其所拥有的各种结构化、半结构化和非结构化数据，如何建立软硬件一体化集成的大数据综合解决方案来完成知识获取、存储、组织、分析和决策等。这些是图书馆在大数据时代不得不面对的技术应用挑战。
3.2.4 图书馆大数据的安全与隐私问题。首先，大数据时代图书馆应用云存储是必然的趋势，但由于云计算尚未制订统一的行业标准和规范，所以，云存储本身给图书馆的大数据带来了存储安全问题;其次，图书馆应用大数据就是对读者在图书馆内不同地点留下的数据痕迹进行分析和挖掘，当从不同独立地点将读者的信息行为汇聚在一起，其隐私很可能被暴露出来。而如何在不暴露读者个人隐私的基础上进行数据分析和数据挖掘，对图书馆来说是一个挑战。
4 图书馆的应对策略建议
大数据时代，图书馆在获得机遇的同时必须面对上文所述的各种挑战和问题。因此，笔者建议图书馆采取以下应对策略。
4.1 图书馆应抓住机遇改善软硬件条件
2013年文化部全国公共文化发展中心提出了实施国家公共文化数字支撑平台项目，该项目以文化共享工程等公共数字文化建设已有的网络及信息化软硬件设施为基础，应用云计算等最新信息技术，构建新型数据中心。为支持该项目的运作，文化部全国公共文化发展中心同时下发了各级中心的软硬件配置最低标准。图书馆应以此为契机，争取地方政府的更大支持和投入，积极改善软硬件条件来应对大数据时代图书馆数据存储能力和运算能力的挑战。
4.2 图书馆应主动尝试应用和研究大数据
一项新技术的产生、发展和成熟必然需要时间的洗礼，大数据技术亦不例外，虽然大数据技术目前尚处于初级发展研究阶段，但图书馆作为信息技术应用的重镇，应勇敢面对质疑的声音，在现有条件允许的范围内积极尝试应用和研究大数据技术，以便让大数据技术更好地服务图书馆界。国外图书馆的一些经验值得我们学习，例如美国的弗吉尼亚州立大学组建科学数据咨询小组，图书馆员充当咨询顾问的角色[5]。还有美国各类型图书馆与俄亥俄州经营电子书、有声读物的经销商OverDrive公司长期合作，公司从图书馆中收集大量数据提供给出版商和其他有合作关系的图书馆，以供开放存取，这些数据主要有图书馆网站访问数据、电子书和数字有声读物的流通数据以及读者的图书需求数据等。同时，OverDrive公司也通过“Buy It Now”网上商店等渠道为图书馆提供其所不具备的书目记录，为读者开辟了发现新图书的途径[6]。OverDrive公司利用大数据技术分析后发现，图书馆的电子书借阅数据分析在拓展图书馆的服务范围的同时，也会提高出版商和经销商图书的销售额，从而取得“双赢”的效果。
4.3 图书馆应注重培养大数据的应用型人才
大数据环境下，图书馆的工作方式和内容都将发生本质的变化。相应的图书馆员的角色和所需专业技能也将发生变化。美国研究图书馆协会提出，研究数据管理将成为大数据时代图书馆员的一项基本能力，而目前绝大多数图书馆员不具备数据管理者必备的综合素质。因此，图书馆当前的任务是在现有基础上，积极拓宽馆员知识面，增强其业务能力，培养和造就一支懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍，使之成为学科信息资源的组织者、传播者、导航者、教育者，促进图书馆事业更好的发展。
4.4 图书馆应充分重视数据安全和读者隐私保护
目前公共云存储有待法律法规的进一步规范以及行业标准的统一来提高其安全性。此时图书馆可以通过混合云存储来规避安全风险，比如把和敏感数据放在私有云上，而把经常使用的、公开的数据放在公共云上;还可以通过云计算技术把文件分割成文件碎片，分别存储在私有云和混合云上。而图书馆利用大数据分析读者信息行为产生的个人隐私问题，需要从技术和人员两个层面解决。在技术上要求在不泄露读者个人隐私的前提下进行数据分析和数据挖掘。同时，图书馆要建立完善的隐私保护制度，要求馆员以良好的职业素养，坚决维护读者的隐私权，达到既不侵犯读者隐私权又能充分发挥大数据的优势为读者服务的目的。
5 结语
目前，大数据技术的研究还处于起步探索阶段，但其会随着云计算、物联网和移动互联网等信息技术的发展而走向成熟。而成熟的大数据技术会将隐藏在图书馆大量数据背后的世界清晰地呈现出来，这将会给图书馆带来革命性的变化，对以往图书馆的服务能力和服务机制产生创新和颠覆。
参考文献：
[1] IDC.The Digital Universe[EB/OL].[2013-06-16].http：///collateral/analyst-reports/idc-extracting-value-form-chaos-ar.pdf.
[2] IDC.The Digital Universe Decade-Are You Ready？[EB/OL]. [2013-06-16].http：//emc.co/collateral/ana-lyst-reports/idc-digital-universe-are-you-ready.pdf.
[3] sec_cn.百度百科[EB/OL].[2014-08-20]. http：///subview/6954399/13647476.htm？fr=Aladdin.
[4] 韩翠峰.大数据时代下图书馆的挑战及其应对策略[J].图书与情报，2012（5）：37-40.
[5] BryanHeidornP.The emergingrole oflibraries incurationande-science[J].Journal ofLibraryAdministration，2011（7-8）：662-672.
大数据时代产生的原因范文第2篇
【关键词】大数据 MOOC 学校教育
【中图分类号】G40-01 【文献标识码】A 【文章编号】1674-4810（2016）01-0005-02
2012年以来，以在线教育的井喷式发展为标志，教育领域迎来大数据时代。不仅大数据成为教育行业的热词，谋划大数据背景下的教育革新更成为教育前瞻者的行动焦点所在，一批国内外著名高校都纷纷开发大规模在线开放课程，标志着一个教育全新时代的到来。
一 学校教育进入大数据时代
1.大数据的内涵
大数据泛指海量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。
每个人在生活中都会产生大量数据，将这些数据收集起来加以分析，就可能找出某些规律，产生有价值的信息。但长期以来，这些数据很难收集和利用，同时也没有相应的数据处理能力。近年来，随着数字设备特别是手机、掌上电脑等移动数字设备的快速普及和互联网技术的快速发展，使得人们在学习、工作、生活中碎片式数据的收集成为可能。同时，以云计算为代表的技术创新使得海量数据的处理成为现实。
根据腾讯公司2015年第二季度财报，微信和WeChat的合并月活跃账户数达到6亿。这6亿用户在微信和WeChat中的活动数据，就是巨量的数据集，腾讯公司据此已在微信朋友圈进行了有精准受众的分类广告推送，为其创造了更多的价值。
2013年，美国《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来发展的三大技术变革。
2.MOOC的兴起标志着学校教育走进大数据时代
MOOC（massive open online courses）即大型开放式网络课程，是2000年以后教育界提出的一个新概念。MOOC2012年在美国顶尖大学兴起，后因Coursera、Udacity、edX三大课程提供商的产生而蓬勃发展。
MOOC教育实现了教育全过程的数字化，把教师传道授业的教学过程、学生问学求道的过程、教师和学生之间的研讨过程等全部教学活动都存储为海量的非结构化大数据，适合在云计算环境中开展在线教育，带有深深的大数据烙印。
2013年以来，中国知名高校对MOOC的蓬勃发展做出了反应。它们一方面积极寻求与国际MOOC提供商的合作，另一方面马不停蹄地自己创办MOOC平台，开发课程。先后有复旦大学、上海交通大学、南京大学与Coursera合作，清华大学加盟edX。同时，清华大学创办了“学堂在线”，台湾交通大学、上海交通大学、西安交通大学、西南交通大学、北京交通大学联合创办了“ewant平台”，上海交通大学创办“好大学在线”，吉林大学创办“吉林大学在线学堂”，深圳大学创办“优课联盟”，复旦大学创办“复旦大学慕课平台”，哈尔滨工业大学创办了“哈尔滨工业大学慕课平台”，等等，在线教育呈井喷式发展。
在中小学教育领域，具有大数据特征的教育改革也在如火如荼地进行。据教育部2015年3月的《全国教育信息化工作专项督导报告》显示：截至2014年11月底，全国6.4万个中小学教学点全面完成了“教学点数字教育资源全覆盖”项目建设任务，实现了设备配置、资源配送和教学应用“三到位”。
无论是国家高度重视的教育信息化建设，还是高校积极进行的MOOC建设，都预示着教育进入大数据时代，预示着学校教育面临一场史无前例的革命，而这场革命可能改变优质教育资源的配置和学校既有的地位。
二 大数据时代的学校教育变革
1.大数据改变学校教育
大数据时代，学校内外每天都产生着海量的数据。在校外，相关的政府管理机构、国家及地方社会经济领域、企事业单位每天产生着海量的数据；在校内，教育教学、管理服务、师生个体也会产生海量的数据。这些大数据逐渐会被有效利用，成为学校教育变革的重要力量。
第一，促进政府、社会对学校的管评模式的变革。“以教育信息化带动教育现代化”是推进我国教育事业改革与发展的战略选择，随着教育信息化的发展，大数据在教育管理中的作用日益凸显。政府对学校的管理将逐步过程化、精细化，社会对学校教育质量的评价则会呈现多元化。比如对一所高校来说，学生和家长对学校教育的评价、毕业生的发展情况、用人单位对学生的评价等，都可能纳入对这所高校的整体评价中，从而改变学校既有地位。
第二，促进学校的定位及学科专业设置的变革。一所学校的定位关系到学校的长远发展和社会功能的发挥，社会经济领域所产生的大数据为学校准确定位提供了科学有力的参考，大数据可以使学校的服务定位、学科专业设置与国家社会人才需求、产业结构更紧密地对接。有效利用大数据的学校将获得生机。相反，与社会经济发展相脱离、与产业结构相脱节的学校与专业将会被时代淘汰。
第三，促进学校教育模式的变革。如今学校教育的模式映射了工业化时代批量生产的模式：铃声、班级、标准化的课堂、统一的教材、按照时间编排的流水线教学场景。但在大数据时代，学校原有的标准化的教育将转由网络完成，而学校教育主要承担学生的个性化教育，更关注每个学生的成功，学校教育因此转向弹性学制、个性化辅导。例如，同样是新闻学专业的学生，对经济感兴趣的可以学经济新闻，对时政感兴趣的可以学时政新闻，对体育感兴趣的可以学体育新闻，对娱乐感兴趣的可以学娱乐新闻。学校通过大数据应用可实现个性化的指导和利用无穷无尽的配套资源，彻底改变传统的教育模式、改变课堂教学模式、改变学生的学习方式，驱动学生个性化发展，从而使学校教育摆脱工业化生产模式，走向“私人定制”。
第四，促进学校管理方式的变革。学生管理、教学管理、服务管理等都将随着大数据时代的发展而改变。随着各类教育资源公共服务平台、教育管理公共服务平台的广泛应用，大数据将全面记录学生的学习生活及成长。学校通过对大数据的分析利用，可以帮助学生进行学习、学业规划，从而更好地管理、服务学生。华东师范大学在2015年新生分宿舍工作上，就利用了大数据，通过移动互联网获得新生的身高、作息时间、兴趣爱好、是否租赁空调等信息，为新生安排生活上合拍的室友。
第五，促进学生考核评价体系的变革。当前对学生的考核评价还是以成绩为主要指标，而大数据将彻底改变这一现状。我国正在推行学生“终身一人一号”的电子学籍管理办法，学生在学习生活等方面产生的大数据，将全面反映一名学生的习惯、能力、责任感、心理状态等状况，从而改变单一的考核评价体系，为学校招生录取、用人单位招聘提供重要依据。
2.得数据者得天下
世界经济论坛2012年报告，认为大数据为新财富，价值堪比石油，这也是edX等在线课程提供商向全世界免费开放、广泛收集数据的原因。数据这么重要，学校如何获得和利用数据？
第一，加快信息化建设。信息化建设不仅是国家对教育现代化的战略选择，也是学校在大数据时代获得长足发展的必要条件，没有信息化建设，就没有学校大数据的产生和利用。
第二，加强与在线教育机构的合作。一所学校自身的数据教育资源和管理服务开发水平有限，因此学校要根据自身实际整合利用校外大数据教育资源。一方面要积极加入国家教育资源公共服务平台、教育管理公共服务平台，并发挥自身的力量；另一方面要加强与优秀在线教育机构的合作，为整个教育信息化服务，促进自身对大数据的获取与利用。
第三，加强与政府、企业及行业性单位的合作。政府数据资源已逐渐开放，以上海为例，2014年就有190项政府数据资源向社会开放，涉及公共安全、公共服务、交通服务、教育科技、产业发展、金融服务、能源环境、健康卫生、文化娱乐等11个领域，使用这些数据将有利推动地方高校的发展。又如，人才资源服务单位的大数据，将为学校人才培养和学科专业设置提供有力支持。
第四，加强大数据应用的研究与培训。大数据具有精准定制、预测等多项功能，但数据本身并不能实现这些功能，需要有专业人员对其进行开发利用。因此，一方面，学校要加大大数据应用专业团队的建设，加大对大数据应用的研究探索。另一方面，大数据又将贯穿于学校教育、管理各个环节，未来学校的各项工作都离不开大数据，所以要加强对教职员工的相关培训。
总之，大数据时代的教育竞争是对核心数据的争夺和利用，学校要想在这场深刻变革中获得长足发展，就得充分认识大数据的重要性，不断获取核心数据，不断挖掘和利用好数据，才能适应新时代教育的发展，才能从变革中胜出，从而促进学校教育的整体发展。
参考文献
大数据时代产生的原因范文第3篇
关键词：大数据；个性化；思想政治教育；改革
中图分类号：G642.1 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）50-0048-02
2012年3月29日，美国奥巴马政府宣布将投资2亿美元实施“大数据研究与开发计划”，该计划的主要任务之一就是希望借助大数据技术来改善美国当前的教育和学习模式。长期以来，美国一直把教育上的领先地位看做是维持其全球领导力的重要保障，此番投入巨资改善教育模式，无疑是传递了一个重要信号――一场借力大数据改变传统教育模式的序幕已经拉开，而这种改变必将对我国传统的高校思想政治教育模式产生强烈冲击。
一、何谓大数据
根据维基百科的定义，“大数据”（Big Data）指无法在一定时间内用通常的软件工具进行捕获、管理的数据集合。大数据的出现是信息社会发展到一定阶段的必然产物。而物联网、云计算技术则为其提供了技术保障。大数据的特点可以总结为4个V，即Volume（体量浩大）、Variety（模态繁多）、Velocity（生成快速）和Value（价值巨大但密度很低）。[1]首先是规模巨大。数据量已从GB到TB再到PB级。Google公司通过大规模集群和MapReduce软件，每月处理的数据量超过400PB；百度每天大约要处理几十PB数据；Facebook注册用户超过10亿，每月上传的照片超过10亿张，每天生成300TB以上的日志数据；淘宝网会员超过3.7亿，在线商品超过8.8亿，每天交易数千万笔，产生约20TB数据。数据集合的增长速度已经远远超过了人们的想象。其次是类型繁多。传统数据集合大多是结构化的，而随着物联网和互联网数据的剧增，音乐、视频、图片等半结构化和非结构化数据的比例大幅上升，至2012年末，非结构化数据量的比例已经接近75%。再次是生成更新速度快，大数据通常以数据流的形式快速动态的产生，时效性非常强，对数据流的掌控程度是有效利用数据的关键。最后是价值密度低。当如此海量规模的数据呈现在人们面前，用户往往无所适从，如何从中挖掘出对用户有价值的信息才是大数据发展的关键点。根据《大数据时代》的作者维克托・迈克-舍恩伯格的观点，大数据的核心功能体现在预测上面。而且这种预测的基础来自于数据的相关性而非因果联系，这是大数据时代带给人类思维方式的最大变革。“知道‘是什么’就够了，没必要知道‘为什么’。在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己‘发声’”。[2]这一点已经在商业、农业、医疗等诸多领域得到了广泛应用。例如：沃尔玛可以根据消费者的采购行为进行数据分析，从而把顾客习惯同时购买的商品摆放在一起进行销售，并且取得了非常好的效果。谷歌公司则通过分析网民搜索内容分析全球流感与相关疫病的状况，建立“谷歌流感趋势”，与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比，该指标追踪疾病的精确率达到97%。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业，对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元，坏账率仅0.3%。[3]这些领域的成功经验无疑给教育行业提供了有益的参考和借鉴。
二、大数据在教育领域的实际应用与启示
大数据在商业领域的大规模应用，很快就扩展到教育领域，并且得到了政府的大力支持。美国教育部门对大数据的运用主要是创造了“学习分析系统”――一个数据挖掘、模化和案例运用的联合框架。这些“学习分析系统”旨在向教育工作者提供了解学生到底是在“怎样”学习的更多、更好、更精确的信息。例如，一个学生最近的学习成绩下降明显，那么是什么原因引起的呢？过去，这只能借助于教师的个人经验，并通过与学生及家长的沟通来寻找答案。但有时学生的日常行为与以往并无区别，甚至连学生自己和家长也找不到原因所在。而借助于大数据则可以发现学生学习成绩下降与日常行为表现的某种相关性，从而帮助教师和家长有针对性地对学生进行辅导和教育。正是看到了大数据在教育领域的美好前景，美国很多著名的商业公司已经开始开发针对个性化学习的数据分析系统，并进入到了实践阶段。例如，美国的IBM公司就与亚巴拉马州的莫白儿中学合作，试图利用大数据分析技术来降低该校的辍学率，并提升学生的整体成绩（该校的辍学率一度达到48%）。“西维塔斯学习”（CivitasLearning）公司则在高等教育领域内建立起规模庞大的跨校学习数据库，里面记录了100多万学生的个人信息记录和700万个课程学习记录，运用大数据技术可以让用户提前发现导致学生成绩下降甚至辍学的警告性信号，并提供改进课程体系和优化教学资源的相关性建议。“梦盒学习”（DreamBox Learning）公司和“纽顿”（Knewton）公司则开发了各自版本的利用大数据的适应性学习（adaptive learning）系统――“我的实验室/高手掌握”（MyLab/Mastering）。这款产品将向数百万名学生提供个性化学习服务，通过提供真实可靠的学习数据来使学校降低教学成本并提升学习效果。虽然这些公司所开发的各式各样的基于大数据技术的学习分析系统还处于实验的初期阶段，具体效果如何目前还不得而知，但是，教育变革的发展趋势已然逐渐清晰。第一，个性化学习将会是未来教育变革的主要突破点，人们盼望已久的因材施教教育模式将逐渐成为可能。第二，数据分析将在教育领域发挥越来越大的作用。未来的教师，将不仅仅是人类灵魂的工程师，而且还是灵魂数据的分析师。每一个教育从业者都应该做好这方面的思想准备。
三、思想政治教育面对教育变革的应对策略
（一）强化数据意识，建立一整套包括数据的积累、存储、标准化与隐私安全的系统解决方案
“大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望”。[4]数据化意识，是大数据时代思想政治教育工作者必须具备的基本素质。数据化就是指“一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程”。而这个过程的关键在于信息记录的标准化。在大学校园里，学生每天的学习、生活等日常行为都会产生大量的数据信息。从上课出勤，到图书馆的借阅记录，从校园一卡通消费情况到校内论坛里的留言情况，从校内视频监控录像到校内快递邮件的收发信息等，这些海量的信息资源在大数据时代都是了解学生思想发展动态的重要基础。而若想将如此庞大的信息转化为数据，必须要求在信息记录的过程中进行标准化操作，并且设立主管部门由专业数据人才进行统筹管理。只有经过标准化处理之后的信息才能转化为数据资源，并从中挖掘出有价值的信息。同时，庞大的数据资源也会带来一系列隐私安全的问题，如何保障数据的安全性，个人数据信息的私密性，这要求高校管理部门和思想政治教育工作者之间的通力合作，紧密配合才可能实现。
（二）转变教学方式，打造个性化的思想政治教育模式
思想政治教育是高等教育的重要组成部分，离不开高等教育发展的大背景与大趋势。未来的高等教育在固守传统校园阵地的基础上，大规模开放远程教育MOODCS模式将是大势所趋。目前，全世界顶尖的高等学府都已经开发或者加入了MOODCS，如哈佛大学和麻省理工学院联合开发的EDX以及斯坦福大学开发的就吸引了大批顶尖知名学府的加入，北京大学和清华大学也已经加入了EDX。MOODCS的最大优势是可以将世界上最优秀的课程资源通过网络实现资源共享，这样可以让那些对某一领域感兴趣的人随时随地聆听这一领域最优秀教授的教诲和指导。这一模式同样适用于我国的思想政治教育课程。目前，各个高校思想政治教育的教学质量参差不齐，缺乏一流的教学名师以及优秀教学资源的不均衡分配是重要原因。如果引入MOODCS模式，一方面，可以让一些优秀的教学名师把主要精力放在课堂教学上面，形成一支以教学名师为核心，包含资料收集、视频制作、剪辑处理、数据分析与技术维护等众多教辅人员组成的教学团队。借助MOODCS平台与大数据技术，实现真正意义上的大规模开放式远程教育。
（三）加强思想政治教育数据人才的培养
大数据人才的匮乏目前已经成为制约大数据未来发展的关键性因素。而思想政治教育领域内的数据人才目前几乎是一个空白领域。在我国当前的教育体制下，数据分析属于理工学科，而思想政治教育属于人文社会学科，二者之间跨度非常大。既要精通数据分析又要熟悉思想政治教育内在规律的人才培养将是未来成败的关键所在。目前来看，思想政治教育作为理论一级学科下面的二级学科，在学科人才的培养和选拔上应该向数理统计专业方向倾斜，尤其是在硕士生和博士生的培养上更是应该注重吸纳数理统计专业的本科生参与进来，丰富思想政治教育学科理工科出身的人才贮备，增设思想政治教育数据分析的研究方向，培养一批能够适应大数据时展的思想政治教育数据分析人才队伍。
参考文献：
[1]李国杰，程学旗.大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域――大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊，2012，（6）.
[2][英]维克托・迈尔-舍恩伯格.大数据时代[M].盛杨燕，周涛，译.杭州：浙江人民出版社，2013：67.
大数据时代产生的原因范文第4篇
【关键词】大数据；社保；档案
一、社保经办流程存在的不足
一个参保单位要为自己的员工办理社保业务，他提交的材料会经过哪些环节呢？
以北京市某社保中心为例。首先，参保单位向社保中心工作人员提交所需要的材料，经审核符合条件后，经办人员为其办理社保相关业务并留存纸质材料。一定周期后经办人员要以月为单位把经办的业务材料整理成档案提交档案科室。档案部门根据自己的工作进度安排档案扫描和装订。但是，如果某一笔业务经过基金监督科监察出现基金预警，那么经办人需要向基金监督科提交当时经办的业务材料，或者由基金监督部门从档案部门调阅此项业务的档案，以便对经办人员的所有操作记录进行筛查和分析，找出异常的原因。
仔细分析，不难看出这个社保部门工作的小片段反应出了社保经办流程中许多不足的地方。
首先，工作效率较低。基金监督部门需要分析某笔基金预警，必须先联系档案部门以及业务经办人确定所需档案存放的地方，然后联系存放人提交档案的复印件给基金监督部门，拿到档案后再进行筛查和分析，找出异常的原因。单此一项工作就需要三个部门甚至更多相关人员的配合，每次查找材料都会耗费大量时间，严重影响了各个部门的工作效率。
第二，浪费了人力、物力、财力。以一项简单的参保单位为员工变更姓名为例，如果是参保单位操作失误，需要提供《个人信息登记表》、《情况说明》、《参保人身份证复印件》共三张纸质材料。如果是参保人更改名称，除了上述材料外还需要参保人户口所在地派出所开具的《变名通知》。以某区社保中心登记科为例，每位窗口工作人员每天都会经办近百笔业务，一个月下来，所需要归档的材料约3000张左右。如果把这3000张材料按照规定的格式整理成档案，至少需要一到两个工作日。档案部门每次接收业务经办部门提交的档案时都需要重新拆封逐张核对，无误后依次扫描录入电脑。社保中心在编人员有限，档案部门往往需要外聘其他人员进行档案整理和录入工作。同时，档案的存放也是非常耗费人财物的。
第三，各环节容易出现差错。经办人收取档案和整理档案，其他部门调阅档案，档案的运送和存放等等环节因为经手人多等主观原因，或者存放久远、天气恶劣、设施不完善等客观原因往往容易造成档案的损毁和遗失。
第四，各个部门之间信息无法共享。各个部门如果需要某项材料进行数据的比对、分析等往往联系需要多个部门才能查阅，无法第一时间掌握信息。接收第一手信息的窗口岗位人员在档案的收集和整理方面，多考虑自己部门的需求，而没有站在全局的角度通盘考虑。从服务对象角度来看，来社保中心经办不同的业务的所提交的材料很多都是有重复的。如果因为经办人员的失误造成收取材料并没有把业务办理妥当，参保单位和个人还需要再次提交全部的材料。因此，给参保单位和社保中心各个部门都造成了一定的麻烦，信息孤岛现象越发严重。
由于历史问题，全国没有统一的标准体系：由于信息化部充分，经办水平还有待提高；由于时展，经办流程急需优化。这些都是社保经办工作发展所面临的困境。
二、优化社保业务经办流程的建议
（一）引入“大数据”的管理理念
随着互联网技术和计算机技术的不断发展，人类社会活动产生的数据正以几何倍数增长，这标志着人类社会已经向大数据时代迈进了。与其他领域相比，政府应用大数据技术，实现大数据理念具有天然的优势。主要原因有两个，一是目前而言，人类社会运行所产生的数据，绝大部分由政府掌握。二是就数据的全面性和使用的便捷性而言，政府也具有企业等主体不具备的绝对优势。因此，政府应当成为大数据战略的先行者和主力军。
大数据给国家治理模式带来的改变不仅仅是技术层面的，更重要的是为我们塑造了一个全新的治理理念，即大数据治国理念：社会运行可以量化、主动发掘信息和需求、通过数据间的关联性进行预测、基于全体数据而不是抽样数据进行分析、重视对数据的分析和使用方法。政府可以从五个方面来应用大数据：一是通过信息透明和共享产生综合效应；二是通过绩效评估提升工作效率；三是通过人群细分使服务更有针对性；四是政务智能化减少失误和防范风险；五是引导公共部门内外部创新。
（二）大数据理念下的社保办理流程构想
笔者认为，大数据理念下的社保经办将会从办理流程和机构设置两个方面发生大的变化：
如图1所示，基本而言，目前社保经办业务的发起主要以单位及个人的申请开始，社保经办机构只是被动受理业务。社保政策和办理流程主要以单方向的告知为主，缺少互动。同时，社保办理时的数据存储和使用也是以本部门为主，缺少信息共享。
如图2所示，未来的社保经办将不再是简单受理业务，社保经办机构将通过大数据平台和大数据技术找出符合业务范围且有办理需求的特定群体，对其进行相关的信息推送，使得服务更主动。未来的社保经办机构的最主要的变化就是，统计分析部门的职能将会大大增强，甚至可能会成立专门的大数据部门。大数据部门将专门承担起对相关数据的分析和发掘工作，为社保政策的制定和社保经办工作的决策提供强有力的支持。
大数据时代产生的原因范文第5篇
大致上讲，目前的大数据来源有两块：交易数据和关联交互数据，前者指业务系统或交易系统产生的数据库，小体量却高价值；后者则是社交网络产生的数据，大体量却低价值。对于这两大数据来源，人们基于大数据理论提出一些解决方案，如把社交网站的数据和电商平台的交易数据关联，进行精准广告投放，产生更大的价值。然而问题是，为何交易系统要共享这些数据？拥有电子商务网站、微博或即时通讯工具的那些互联网巨头，很难说愿意把自己的这些核心数据在没有重大利好前提下与人分享。同时，需要进一步思考的是，即使这些数据能够共享，该用哪一种技术才能实现较高的关联性，来挖掘出潜在的巨大价值？
那么，作为从传统数据挖掘概念延伸而来的“大数据”，现在为何这么热？很大一部分原因，是源自管理学界和商业媒体对于大数据的推崇备至，他们认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手级应用。有不少人沉醉于大数据的大容量、快速和多样性，却忽视了大数据真正能给用户带来的价值。我们不难发现，现在关于大数据成功案例的报道并不多见，尤其缺少那种系统性大项目的成功经验。谷歌预测系统和亚马逊精准广告投放系统，和最近斯诺登爆出的美国棱镜计划，这些可被视为大数据解决方案的“成功”案例。然而，棱镜的“成功”不是由于其技术或方法的先进，而是在于美国政府有着强大的能力来整合谷歌、脸谱网、雅虎等各大互联网服务商的信息，通过数据挖掘实现自己的应用。除此之外，很难觅得其他具有实际意义的案例。
现在，学术界对于大数据的态度相较以前已经冷静很多，不再是一窝蜂地为其叫好。更多的人开始反思大数据的局限性，如曾利用大数据准确预测出美国总统大选结果的纳特・西尔弗，著书讨论大数据带来的究竟是信号还是噪音；也有曾力推大数据的学者认为，大数据不仅仅是海量数据的集合，更重要的是要挖掘出其背后真正的价值。近来，人们也开始反思大数据的真正含义，冷静思考大数据背后的真正价值，尝试构建各种大数据解决方案并应用于各行各业。尤其是在智慧城市建设中，更是不断探索如何盘活已有数据存量，用好大数据增量，来提升城市公共服务能力和管理决策水平。
