大数据时代的弊端
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大数据时代的弊端范文第1篇
近些年来，科学技术的进步推动着互联网的广泛应用，在此环境背景下，企业生产的创新模式正在悄然显现。互联网、移动计算、云计算等信息技术带领我们进入了大数据时代，它对各领域的涉及使得当今的时代进行着转型，它其中所蕴含的科学价值、经济价值以及社会价值，都为人类提供了创新的源泉。在大数据时代下，不止市场结构、商业模式、组织结构等都会发生变革，企业财务管理也将会发生变革。
一、大数据时代的主要特征
大数据的“大”是指信息处理中的数据集合数量巨大，且处理速度高。它的数据类型不单一，且数据来源不会受限制，它的种类繁多促使它所蕴含的价值不可估量，更易于满足人们对信息个性化和多样化的需求。
二、大数据对企业财务管理的影响
大数据时代的财务管理面临着新的挑战和改变，这其中包含着多方面多层次的改变。根据本企业的具体情况，首先，“大数据财务”的财务数据内涵会发生改变，财务数据的来源将不受限制，且将会是动态化的全过程的数据，数据处理方式也将会实现智能化，这种改变会促使企业内部的战略目标发生改变；其次，“大数据财务管理”的对象和范围也将改变，管理对象的扩大是由于收集的数据多元化，与企业相关的数据都可以收集到，因此，就可以把管理范围扩大到信用管理、风险管理和成本控制等领域，企业内部的经济管理活动将会受到影响；接着，“大数据财务管理”的方法也会发生改变，方法的改变使得它更趋于精准化和智能化，由于公司的具体情况，企业财务管理方法的改变会促使企业的控制方式要进行相应的改变；最后“大数据财务管理”将实现动态全过程管理，详尽的数据和完整的供应链，使得企业的财务管理不再是基于结果的管理方式。
三、大数据信息时代企业传统财务管理的弊端
（一）网络安全问题
网络环境的虚拟化给网络安全造成了巨大的威胁，传统的财务管理主要是单机或者内部网的财务软件，容易造成网络安全问题。网络安全可能造成数据不安全的问题。企业的财务数据是整个企业的关键，一旦由于网络安全原因导致不可用，对企业的打击将会非常大。电子商务是大数据信息时代的主要交易手段，而如果财务管理和业务管理不能一体化，将会加大企业风险。传统的财务管理中缺乏法律规范和技术保障，使之不能与信息时代相适应。另外，例如电子商务的征税、交易的安全、数字签名的确认之类，关于财务管理方面问题的解决，都必须首先解决网络安全问题。还有就是网络安全会引起身份确认和文件的管理方式问题。网络使得企业的商业交易变得简单快捷，但同时在身份验证方面存在不足之处，更使得文件管理不能沿用旧有的管理方法。
（二）难以满足电子商务要求
电子商务需要通过互联网完成贸易合作，整个贸易合作的采购及销售都体现出远程化、实时化、虚拟化，原先财务基本处理数据的职能发生了一些变化。企业原先单一数据化处理已无法适应现在的需要，电子商务需要实现网络在线办公、电子支付、电子货币等，而传统财务管理中各个环节工作时间相对较长，所以需要采用云服务的方式来解决。且电子商务的发展必须依靠集中地财务管理模式，而传统的财务管理不符合这方面的要求，其不能很好的通过网络实现对其下属分支机构实行数据处理和财务资源的集中管理。因此容易造成工作效率低下，以至于难以满足信息时代的发展需求。
（三）和现代企业管理模式不配套
传统的财务管理，使用的是基于内部网的财务软件，应用的是单一的财务处理方式，不能够从管理方式上实现业务协同，而现行的发展需求是各业务部门负责自身数据的采集，才能避免企业财务管理滞后和缓慢。企业各个部门之间的信息不能及时传递，使得业务活动运行容易出现问题。传统的财务管理软件不支持在线办公和移动办公，在电子单据、电子货币、网页数据等方面的处理上都有所欠缺。传统财务管理的弊端在大数据时代下渐渐显露，使得企业在全球市场上的竞争力下降。
四、大数据信息时代企业财务管理变革的方向
（一）树立“大数据财务”的观念
在大数据信息时代下，必须要更新财务管理理念，否则就不能统筹发展方向。跨国公司的财务管理环境相对较为复杂，所以大数据时代下的财务目标、业务流程已不同于往日，占主导地位的信息资源具有共享性和可转移性。在企业的经营管理活动中，信息是最重要的资源。所以，企业的思维必须由“目标驱动决策”转化为“数据驱动决策”。 要确立全球性的战略目标，财务管理目标更不能单一化，而多元化的财务管理目标，需要新的财务管理模式和新的财务管理方式。财务管理模式必须转变为远程处理和集中式管理，这种管理体制的双重性有利于活动和财务管理顺利的开展。此外，这种双重性的管理体制能够实时监控财务状况，以便于规避风险。企业通过互联网对数据进行远程处理、远程报表远程查账、远程审计等，这种集中记账和资金调配的方式，能有效的提升企业的竞争力。另外财务管理方式可以转变为互联网上的虚拟办公室，可以随时随地查询到企业的财务状况，并且实现在线监督往来业务，这种管理方式的创新会大大的提高财务管理的效率。
（二）更新财务管理软件
新型的财务管理软件，不会像传统的财务软件的功能那样相对独立，数据能够实现共享，企业在人、财、物和产、供、销管理中，可以实现一体化。而要实现远程报表、远程查账、网上支付等多种服务，就需要运用Web数据库开发技术研制出企业财务管理应用软件。然后根据协同运作，统筹资金和存货的力度将不会降低。业务数据的准确性和实时性，也将为与企业财务相关的部门提供便利。财务管理软件的更新，有利于财务管理适应于网络经济时代的发展进程。
（三）完善财务管理信息系统
在信息时代到来之前，信息理财不会综合运用计算机网络的文本、超媒体技术，信息也不能够形象直观的展现，信息群体也比较单一，更没有信息种类的区别，对于数量信息和质量信息、财务信息和非财务信息、物质层面的信息和精神层面的信息更没有明确的界限。而由于大数据时代的到来，云系统的构架下Internet、Extranet和 Intranet的基础上建立企业财务管理信息系统，财务的职责也在发生变化，由前端数据的采集输入者转变为后端数据的审核及分析者，使得会计信息传递模式变为“报告主体――信息通道――信息使用者”，它能够掌握企业的所有信息以方便于企业运行。
（四）维护“大数据财务”信息安全
财务信息安全防范体系有利于完善企业内部控制，在内部人员道德、系统资源和计算机病毒这些方面都会有所帮助。为了保障财务网络系统的安全运行，必须在各个方面建立一套行之有效的制度来施行控制。除此之外，还需要有技术控制，就是建立综合的多层面的安全防范措施，设立防火墙和数据加密技术来保障信息安全。此外，在计算机通信中会常常使用到数字签名，所以，应该重视这一方面。安全协议也是维护大数据财务信息安全的一道保护屏障。
总之，大数据时代的到来，为企业发展创造了新的方向，使得企业可选择发展的路径更加多元化，企业的竞争力也随之上升。大数据时代的到来为企业带来的影响是巨大的，使得企业的财务管理必须做出较大的变革，这变革包括树立新的财务观念，更新财务软件，完善财务管理信息系统以及维护信息安全。企业只有在这些方面做出很好的改革，才能够顺应大数据时代的发展潮流，来实现企业的可持续发展。
参考文献：
[1]郑博.论信息时代财务管理的变革[J].经济师，2012（07）.
[2]高小兰.信息时代财务管理的变革[J].企业导报，2011（04）.
大数据时代的弊端范文第2篇
关键词：大数据、信息、分形思维、保护措施
1、网络中的大数据
大数据的诞生差不多是来自当今发达的网络时代，通过网络数据进行大量的统计与归纳而形成。数据的统计是以群体的行为进行大量跟踪调查的出的结果，这个调查具有群体普遍的共性。例如人的基本行为，人的生活动态，社会的发展趋势等等。数据归纳是通过人长期习惯方式进行一种动态的分析总结。人的长期习惯是一种从有意识到无意识的发展过程，这个过程最初是带有一定的目的然后通过不断的重复练习养成的，这种重复的练习是从主观到无意识的状态。大数据的统计与归纳通过这些群体的习惯或者社会的动态可以为未来做出一定性的指导和参考。通过个人可以了解人前期发展过程从而探索今后的发展方向以及发展趋势，同样的，对于企业来说大数据可以促进企业未来的发展以及树立具体的明确的目标。大数据在统计与归纳这些数据的方面最有特色的手段之一是“拓扑方式”，通过“拓扑方式”可以将各个不同的数据进行有关系的联系，这个联系在表面上是相近的，并且差异性也比较大，属于孤立的，然而对于内在的关系来说具有一定的必然联系性。例如人吃饭，为了能够吃到饭，在这个过程中就可能需要使用到一定的工具，比如众所周知的东方人用筷子，西方人用刀叉，并且人可能会吃饭的过程中进行交流、也可能会喝水，可能还有其他额外的行为。从单独的行为来说这些都是孤立的，然而这些孤立在进行有效的连接以后就能够形成一个人在吃饭的整体的系统。如果天天如此，那么喝水就会自然形成从有目的到无目的的行为，交流也是一样的。在生活过程中人对这些行为没有很强烈的关注，因为日复一日以后这些都已经成为生活的一部分成为一种习惯。所以，在网络的世界也就同样是如此，通过网络交流平台及其日记式记录软件，可以在无形过程中形成一种数据的管理。
2、交流平台对数据的产生
以微博、微信、QQ这些比较常用的社交软件为例，通过人的使用可以形成一定的数据，接着这些数据通过不断发展、不断综合最终就会形成大数据。由于科学经济等各方面因素的高速发展，人类社会的节奏越来越快，人在日常生活中面对面的交流机会也就越来越少，进而网络平台几乎成了人沟通交流的主要渠道，因此依靠这些平台、渠道展现人的生活方式也越来越方便。对于生活效率来说确实提高了，并且人交流、自我展现也变得非常简单。然而隐私也在这个过程中无意间进行暴露，人的生活方式、人生活习惯、企业的商业机密、甚至包括各种的机密与隐私几乎裸的展现在网络上。例如通过这些交流的平台我们可以更深入了解别人的生活状态和生活方式。微博像日记一样记录一个人每天在做什么，吃什么，心情如何等等。微信除了上面这些特征以外，还有在线语言聊天、朋友人脉，更深入到银行交易等等，QQ功能则更加强大和全面，利用这些大量的数据就可以分析一家人有几口、基本收入是多少、喜欢去哪里吃饭、并且细致到什么样的习惯等。然而这些信息都是人在生活上没有在意的细小事情，对于自身来说基本没有任何太大的价值。但是对于其他人来说就是反向的。
3、大数据在网络中的弊端
大数据可以让我们的手机内部的信息暴露无遗，利用这些信息这样就可以更进一步的了解目标者，可能你会有这样的疑问：这些信息从哪儿出去的？――网购。”你中了100万”当你收到这个信息时，应该可以这么说：你的信息已经失去了三分之一了。通过分形的思维，手机信息丢失了，那么你可能是从哪丢失的？买东西以后，通过网购商品总量及相关商品信息和具体金额计算出你是否有钱。不同事物的片段之间都是有内在的联系.虽然外表看起来可能是完全不搭边但内在却是联系的。对于具有社会危害性的人来说.利用大数据，有了目的，方法就会更加具体，首先分析经济情况、常出没的地方、喜欢在什么地方吃饭等等。1998年的《国家公敌》电影讲的就是这些。内在的事物都在具有内相似性和重复性。通过大数据分析你的未来发展，”这个人会是我的潜在竞争对手吗，或许是我未来需要打击和防患的内在对手，《美国队长2》如何杀死那些未来的“”，蝴蝶也会引起台风和海啸。若是一家卖场，则可以通过大数据分析，根据消费者的购物情况，分析不同年龄段的人们在不同方面的具体需求，比如，幼年期的儿童倾向于玩具和小零食，而青少年倾向于课外读物与电子产品，中年主妇则是生活用品和服装。通过对这些数据的分析，进一步推断出潜在的消费人群。促进销售，提高销售量。
参考文献：
[1] 维克托・迈尔-舍恩伯格，大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].浙江：浙江人民出版社，2013
大数据时代的弊端范文第3篇
关键词：大数据；高职院校；教学评价
1.问题的界定
《教育评价辞典》对教学评价是这样定义的：“教学评价是指以教学研究为评价对象，进行价值判断的过程。”
大数据时代的一个显要特征，表现在从数据中寻找答案，用数据说话，它的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对含有意义的数据进行专业化处理， 挖掘出大数据的潜在价值。
2.运用大数据模式解决传统教学评价的弊端
（1）统计信息量过大，处理速度慢。采用纸质打分的方式回收打分表后进行统计分析，首先要处理掉无效打分表，其次要对逐条信息进行统计，最后采用数理方法对信息数据进行结果处理。该方式统计信息量过大，而基于大数据的集成化系统，可帮助管理人员减少处理大量数据的操作，简化评价的基础统计分析工作，提高效率。
（2）数据规范程度低，为统计分析带来难度。由于受认知障碍、评价者情绪、填写习惯、人为干扰等因素的限制，现实的打分数据往往数据不规范。而基于规范信息标准的大数据系统的信息，录入过程中会自动筛选剔除不规范数据的填写，全部数据都在规定的标准和技术限定范围内，为统计分析带来了便利。
（3）颖臼量过小，导致统计结果不一定真实。传统媒介下的纸质单据录入由于数据处理技术限制，评价组委会往往通过减少评价者数量的方式以方便操作。这样一来，抽样样本量较低，便很难反映教学评价对象的真实表现和教学效果。
3.构建数字化高职院校教学评价监控概念模型
基于大数据分析方法的数字化高职院校教学评价监控模式并不能直接进行教学评价和管理，却可以有效地为教学质量的管理提供信息支撑。概念模型中的联机分析处理（OLAP）可以对基层数据进行多维分析操作，为决策者提供一种直观易懂的形式从而将查询结果提供给决策者；数据挖掘（DM）则对数据进行高度自动化的分析、推理，从海量数据中挖掘出正确的、有用的以及用户感兴趣的知识。
通过应用大数据理念及技术来对高职院校教学评价体系的各个环节进行业务流程再造，可以使原本封闭的监控环节变成开放模式，使传统的静态数据流变成动态数据流。将大数据理念及技术应用到教学评价之中，可在区域范围内实现可持续发展的示范和引领作用，值得应用推广。
参考文献：
大数据时代的弊端范文第4篇
关键词:大数据时代;高校;行政管理;信息化建设
大数据时代对于高校的行政管理信息化的要求越来越高，因此，高校必须应对这种变化做出及时的调整，才能更加适应时代的发展，做到与时俱进。大数据时代不断影响着人们的思维模式以及行为方式，如果高校的行政管理不能跟上人们思维的进步，就会很容易导致高校都被整个社会淘汰。高校的行政管理者必须充分认识到大数据时代下信息化的重要性，充分理解大数据时代的具体内涵，从而充分利用大数据时代的优势不断的推进高校行政管理的创新和发展。本文主要通过分析大数据时代背景以及大数据时代背景下高校行政管理信息化建设中所面临的问题，并提出了相关的应对措施，希望对于一些高校的行政管理者有一定的参考价值。
1大数据时代背景
大数据这个词最早是由美国著名公司员工肯锡提出来的。现如今大数据的信息化已经在各行各业都有了充分的渗透和体现。传统数据库不能及时从海量信息问题中处理和查询相关信息，已经不能为整个社会的发展。而大数据相对于传统的数据库可以快速方便的查找相关数据，从而节省了时间，也可以对现实有一定的指导实践作用。现如今我国对于信息化的开发和利用已经达到了很高的水平，可以通过整理和优化信息手机系统，从而提高信息化的运用和开发程度，有效地提升管理水平和效率。高校的行政管理可以完全依托于大数据时代的信息数据，创新自己的管理手段和模式，从而提高自身的行政管理水平。
2大数据时代高校行政管理信息化建设中所面临的主要问题
2．1高校传统的行政管理模式
我国很多高校的信息系统仍然处于传统的、更新速度慢的、零散的状态，高校的各个部门对于本部门情况的信息系统开发和维护并不能适应大数据时代的发展。传统的行政管理模式信息化水平较低，并不能对于每一个系统之间的数据进行有效的整合，因此对于各个部门而言，并不能充分实现共享和交流，从而大幅度降低了各个部门工作人员的办事效率。传统的信息化管理模式存在着较大的弊端，并不能完全适应大数据时代的发展，高校行政管理者如果不能进行及时的转换和更新，将不利于高校行政管理信息化整体水平的提高。
2．2数据的安全隐私保护系统不够完善
很多人对于数据的保护安全问题都有一个很大的不信任感，这也是一直以来我国社会上广泛关注的问题。大数据将会广泛地吸收教师和学生的隐私信息，同时也会提高信息泄露的可能性，因此很多高校的行政管理者以及教师和学生都不能放心的将自己的数据传输到网络之中，从而影响着大数据信息化发展的进程。如果不能将数据安全隐私保护系统充分的建立和完善起来，对于高校的行政管理都是一个极大的挑战。
2．3高校缺乏高素质的信息化技术人员
很多高校的教师还保留着传统的教学观念，只是按部就班的将真是传输给学生，而不能充分利用信息化数据来及时的转变自己的教学模式。同时很多高校的行政管理工作人员的大数据意识也比较薄弱，从而不能高效的利用大数据提高高校管理信息化的水平和能力。这是大部分高校都普遍存在的问题，如果不能及时解决，将很大程度的限制高校的行政管理水平和教育管理水平。
3大数据时代高校行政管理信息化建设应对措施
3．1建立完善的高校信息管理平台
传统的行政管理模式已经不能充分适应大数据时代的发展，因此高校的行政管理工作人员必须要从根本上改变传统的行政管理模式，充分利用大数据时代信息化的优势。可以通过大数据技术建立完善的信息管理平台，是相关部门的信息管理系统得到一个充分的整合，使每一个系统之间的信息都能得到有效的交流，这是提高我国高校行政管理信息化水平的必然要求。完善的高校信息管理平台，可以提高行政管理的工作效率和质量水平，也可以使每一个部门之间都得到有效的沟通，从而使整个教育管理系统都处于创新活力的状态。
3．2完善大数据安全防范系统
只有使整个大数据信息化系统是一个安全的状态，才能使每一个教师和学生放心的，积极地将自己的信息递交给学校，因此必须要完善大数据安全防范系统。
3．3提高教师队伍的数据素养能力
高校可以通过鼓励教师运用大数据进行多样化教学来提高教师的数据运用能力，使大数据信息化技术充分的应用到平常的教学之中。综上所述，在大数据时代的背景下，我国高校的行政管理水平必须跟上信息化发展的步伐，否则这将影响着高校的整体教育水平。如果高校行政管理不能跟上大数据时代的步伐，将导致整个高校都呈现出没有活力和创新力的状态，从而被整个社会淘汰。高效的行政管理者必须要充分利用大数据时代的技术和优势，才能积极推动教育的创新和发展。大数据可以使工作人员之间进行快速的信息交流和共享，从而进一步转变自己的教育管理模式和观念，提高整个院校的创新力、活力和竞争力。
参考文献:
［1］陈洁．大数据时代高校行政管理信息化建设研究［J］．青春岁月，2019，(16):65．
［2］韦涛．大数据视域下高校人事档案信息化建设的探讨［J］．数字化用户，2019，(18):118，126．
大数据时代的弊端范文第5篇
关键词 大数据；广电行业；收视率；计算机
中图分类号TP392 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2014）111-0209-02
信息时代背景下，大数据这一概念成为很多研究者所探讨和关注的话题。人们用其来描述和定义信息时代大爆炸产生的大容量数据信息，并将其与相对应的产业技术发展与创新衔接起来。大数据一概念多次出现在世界各大报刊杂志上，并作为专栏封面进行发表，同时该概念也在美国白宫官网新闻和一些互联网的主题讲座中，而且还被很多金融行业作为投资借鉴写入相关论证报告中。随着科学技术的不断发展，计算机技术领域扩展的其它技术手段也得到飞速发展，使得计算机的计算速度、储存容量等相关技术成果不断提高，从而将计算机事业引领到一个新的台阶和高度。
1大数据与广电行业之间的密切关系
1.1大数据与收视率之间的关系
大数据时代下，传统媒体收视率的评估方式已经无法满足大数据时代折算的标准。因此，尼尔森通过收集采样，统计分析家庭配备的互联网，计算用户可以容纳的收视率范围，将流媒体数据与电视收视率结合在一起。这种新型的收视率计算方法不仅能实现24小时跟踪，同时，还能将Amazon、Netflix、Hulu 和Xbox 上的在线视频点播情况记录下来，广泛收集各个平台视频点播情况。
百视通新媒体研究院提出的评估体系得到人们的普遍认可，由此可见，国内外数据咨询服务机构已经开始觉醒，意识到现代媒体与传统媒体的区别，并且逐渐建立新的数据采集标准，其具体体现在几个方面，首先要改良数据采集方式，传统的数据采集缺乏科学性，采集数据容易受到人的主观思维影响，导致统计结果误差范围偏大。所以，改良采集方式主要是将小范围取样改为全样本职能回传数据，改变传统单一的数据采集方式，将单一终端改为PC、平板、手机等全媒体终端；其次，不断扩大数据采集领域，要深入发挥数据挖掘技术，不仅要统计分析明确用户信息，同时还要挖掘潜在的客户资源，通过观察用户浏览、搜索以及分享等历史记录，精确判断用户的消费行为。
1.2 OTT TV中的大数据
OTT TV的商业价值较高，其运作前景也比较有优势，因此，广播电视逐渐向该行业延伸是势在必行的，这也是竞争中的战略机制使然。通过对OTT TV的研究可知，其优势是无可比拟的，例如可以提供从机顶盒一直到电视机、遥控的综合体验，除了广告之外，其交互流程的基础是综合性的，是从大量的用户群体中提取的。总而言之，OTT TV与传统的广播形式有所区别，以往的广播形式较为随意，但是OTT TV的重点是个性和服务性。因此，以OTT TV呈现出的广播电视必须要切实地分析用户的需求和指向，除了重要的许可证之外，用户才是最主要的部分，例如用户观看节目的位置、收视设备、通过何种方式分享节目、保留节目等等，只有以这样的庞大用户为基础，OTT TV才能集体验、观赏、设计为一体，统一发展并创新。
当前的现状决定了广播电视与OTT TV融合所需要具备的条件，例如鉴于OTT TV本身的特殊性（网络方向），CND网络中的数据有其自身的重要性，例如CDN网络数据是供给OTT TV的主要基础，作为广播电视而言，CDN的相关服务单位应该积极与其想合作，从而全方位地测试用户在实际观看中的问题，例如卡顿等，从而针对这些问题为用户提供解决措施，例如多维度性能剖析检测、流媒体管理等等；部分用户还会选择跨屏观看甚至互动，这是一种新兴的体验模式，如果设备没有统一的计算系统，那么用户就无法真正体验到多终端的观赏乐趣，也就是所谓的“孤岛”，因此，单个用户数量增多，就会影响到多用户之间的联系和综合。
1.3 OTT TV的内容和大数据
从美国电视剧《纸牌屋》中可知，大数据的重要性是与日俱增的。Netflix公司从来不会对美剧的收视率进行调查，然而通过了解，观看《纸牌屋》的受众对该剧是非常感兴趣的，这些用户的评级上升到了4000000次/天，搜索次数上升到了3000000次/天，继续分析受众的观看时间等要素，就能充分了解广大受众是否对该美剧有浓厚的兴趣，甚至能了解到该剧已经在美剧市场占据了较大的竞争优势。
从《纸牌屋》的制作和创意上可知，该剧的思想和路线均来源于受众，例如挑选演员、导演，又如通过“大概率”思路预测该剧的收视率。从而彻底将感受、知觉抛诸脑后，取而代之的是实时数据上的优化和确定。这种创新和改变为我国广播电视提供了可借鉴的因素。在我国，电视剧的发行需要依靠大数据完全呈现，并且能够第一时间反馈受众的观看感受。除此之外，上述数据并非简单地展现在互联网上，而是为受众提供了深入了解和探究的平台。又如该节目中有一期介绍女性人流，该节目播出之后，大部分受众都觉得应该严惩做人工流产的医生，然而民意提交到政府后，没过多久，政府就对相关法规进行了修改。因此可知，大数据还能够有效提升民意的反馈效率，能够及时传达民意。
2广电行业如何抓住大数据时展自身
在大数据时代的背景下，广电行业从数据采集的方式、数据采集的范围、数据的分析技术和人才培养的四个方面进行改革。
2.1改良数据采集的方式
在数据采集的方式上， 目前通用的方式是通过抽样采集，从而得到收视行为数据。但是传统的数据采集方式有很多弊端，要解决这些弊端，广电运营商需要通过机顶盒双向网自动回传的方式，来实现海量、全网的数据采集。这种采集模式能够将传统的推算转化为简便的描述统计。新的采集方式能够规避样本偏差或样本污染而导致不严谨的数据，从而提升收视指标数据的可信度。
2.2加大数据采集范围
当今媒体行业的数据采集仅仅局限于人们对节目的喜好或者每个人在不同时间里所看的节目。这种数据采集的方式存在一定的局限性，同时也难以更多挖掘所需要的数据信息。要向满足“大数据”的分析需求，就必须扩大数据的采集范围。以下就扩大数据采集范围提出笔者的几点看法。1）要明确用户对信息的需求情况，通过全网收视率情况来获取用户的信息需求数据，并将每个用户的信息需求与收视率挂钩；2）收集直播收视数据以外的视频点播及其它增值业务数据，尤其是点播业务的收视数据。从全球范围来看，高清视频点播技术具有极大的发展空间，而且也具备非常大的经济效益，是有线网络公司最具意义的增值业务。同时，用户点播高清视频的主动性远超于直播视频，因此，在采集相关数据的过程中，充分考虑用户对节目的喜好是至关重要的；3）收集用户主观评价数据，由于观众对电视节目的满意度和收视率并不是线性对称的，所以获取用户主观评价数据来完善电视节目的评价体系是尤为重要的。如何获取观众主观评价数据具体表现以下两个方面：第一，加大观众直接评价电视节目的机制建设，在电视遥控器上设置相应的评价按键，或者在电视屏幕给予观众对电视节目进行评价。只有这样，现代媒体行业才能够真正了解观众的需求，才能结合观众的意见和建议制作出高品质的电视节目，才能促进行业的发展。
2.3积极推行数据挖掘
相较以往广电行业简单的数据构成，现阶段的大数据绝非人为地统计计算就能得出结果的，因此，我们有必要引进更为先进的数据处理技术，数据挖掘理念正是基于此理念而被提出的。所谓数据挖掘，主要吸收了人工智能及数据库先进理论，其基本任务在于自动分析数据库中的海量数据，自动搜寻其中蕴含潜在价值的数据。不难发现，数据挖掘就是为了提供一个工管理者更好地做出决策的平台，它能够通过预先安装的专家系统，给出核心信息，供决策者分析所用。应用于广电行业，其直接作用表现在以下几点：第一，可以全方位立体化地对用户进行分类；第二，可以挖掘出用户的私人喜好，以供预测节目的收视率，及时作出节目调整。
2.4培养适应大数据时代的人才
“数据科学家”正是为了适应大数据时代，而被培养出来的专业人才，其专业之处在于可以准确快速地开展建模、转换及可视化工作。广电行业需要吸收大量的此类人才，推动本行业的发展。该学科在国外起步较早，2010年即有不少相关人才进入各行各业工作，但在我国，此类人才的培养并未真正起步，因此，我们需要积极吸收国外专业人才，力争培养出更多的“1+1”人才，使其既具备优秀的数据科学知识，又能够迅速融入传媒行业。
参考文献
[1]吴林飞.大数据时代的广电网络客户关系管理[J].中国数字电视，2013，9：39-42.
[2]潘洪涛.大数据时代广电新媒体的发展[J].青年记者，2013，27：21-23.
