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大數據相關論文:大數據環境中信息素養論文
一、大數據環境中民族地區高校信息素養教育更顯重要
在大數據環境中一些由新興信息技術引發的信息詞語如:物聯網、Web2．0、云計算、移動互聯網等等層出不窮。尤其是大數據環境中智能圖書館、智慧圖書館、服務發現、文獻發現等等熱點信息也是撲面而來、讓人目不暇接。對大數據概念和特點的認識、大數據的管理與應用、在結構性數據、半結構性數據以及非結構性數據等復雜化情況下如何挖掘85%非結構性數據中有價值的信息?金融、電信、保險等行業如何尋找模式能高速、有效的利用大數據幫助組織機構做出更好的商業決策;如何以具備成本效益的方式快速地從Hadoop中存取數據?各行業如何應對大數據時代的到來?等等，諸多的信息知識以及信息的利用都是需要人們去認識和探討并有效進行管理和利用。大數據帶給圖書館的影響與挑戰，以及大數據環境下圖書館服務的模式、未來發展趨勢目前已成為業內人士探討的熱點，在大數據環境中如何加強信息素養教育也是圖書館員要面對和思考的問題。信息素養能力是信息社會對人的發展的核心問題。2003年布拉格宣言中提出“信息素養是終身學習的一種基本人權”。學習查找信息、獲取信息、利用信息是每個人都應該具備的基本素養和權力。高校信息素養教育是指對高校大學生進行如何獲取信息、處理信息的培養和教育，它是通過在高校文獻檢索利用課以及新生入學教育等形式來實現，其內容包括圖書館的使用、文獻信息的獲取、信息意識的培養、信息道德的遵守、信息安全的防范等。高校信息素養教育對象主要是針對大學生讀者，目的是培養大學生對信息的獲取并能有效使用信息，提高大學生適應社會的能力。圖書館員肩負著高校信息素養教育的重要職責。在大數據環境中大數據與知識信息緊密相聯，如何處理和挖掘分析海量數據而獲得有價值的信息，使圖書館的服務質量得以提高，高校教師、圖書館員以及大學生如何在大數據環境中認識和獲取、使用信息，高校信息素養教育就更顯得重要。
二、大數據環境中對民族地區高校信息素養教育提出更高要求
在大數據環境中圖書館提升服務質量，做到創新服務到位并非一件容易的事情。如何借助正在到來的數據技術去從事真正的知識服務是圖書情報行業人士正在思考和實踐應用的問題。王世偉認為:大數據為圖書館數據庫的重組再造以及相應的數據應用和讀者咨詢提出了新的挑戰和新的發展機遇，成為圖書館庫庫相聯的重點。復雜數據的產生與保存、分析等將對圖書館的服務、圖書館館員以及大學生信息素養教育等等也面臨著新的挑戰和影響，如何利用大數據技術去挖掘、識別、組織和分析在服務過程中所遇到的用戶行為中的結構化數據、半結構化數據與非結構化數據等信息，這對拓寬圖書館服務、創新圖書館服務都是必不可少的重要內容。由于大數據時代的到來對圖書館創新服務提出了更高的要求，隨之而來用戶要求也在提高，這必將對信息傳播者的素質要求也越來越高。因此，在大數據環境中對民族地區高校大學生信息素養教育也提出了更高的要求。但從實際情況看，大數據概念及基礎理論知識信息在民族地區高校還是顯得較為陌生，因此，充分發揮圖書館的教育職能，重視提高大學生讀者的信息素養，加強對當今信息的獲取、信息的安全、信息的利用認識和教育迫在眉睫。
三、大數據環境中民族地區高校信息素養教育的幾點思考
(一)加強對民族地區高校大學生對大數據環境諸多信息知識的認識在大數據環境中，“圖書館的傳統業務將向數據分析、數據挖掘方向轉移，對大量數據的分析與處理將成為圖書館的主要業務”［8］120－122，同時，“大數據給圖書館知識咨詢服務帶來機遇，知識咨詢服務是大數據時代圖書館知識服務的主要方式與手段，是一種有別于傳統咨詢服務的創新型服務”。圖書館知識咨詢服務也應當包括信息素養教育的內容。大數據時代圖書館對龐大的各類數據的挖掘與提高數據分析能力是圖書館發展戰略的關鍵，大數據的管理與應用涵蓋了圖書館創新服務模式、讀者借閱習慣、信息捕捉能力、數據挖掘與分析以及加強讀者信息素養提高有效利用信息等，因此，圖書館通過信息知識教育、文獻檢索課教學講座、提供多媒體課件等多種方法對大學生進行大數據概念等基礎理論的認識，如認識大數據概念及4V特征、結構化數據、半結構化數據與非結構化數據;哪些是結構化數據?哪些是半結構化數據和非結構化數據?大數據是如何進行高速獲取和應用等等信息知識，這些較為陌生的信息知識是圖書館館員以及大學生都需要學習和了解的。
(二)加強高校大學生的信息安全教育美國高等教育信息素養能力五大標準其中一條就有:“具有信息素養能力的學生懂得有關信息技術的使用所產生的經濟、法律和社會問題，并能在獲取和使用信息中遵守公德和法律”。它要求圖書館在網絡信息資源的開發與利用的服務過程中，怎樣建立一個符合信息時代的信息倫理機制，使傳播者和用戶懂得如何自由獲取信息的權利，尊重信息知識產權、保護信息隱私、防止信息垃圾及信息污染，不傳播不良信息等，這表明對傳播者也必須有一個統一的行為規范［11］。大數據環境中面臨著讀者隱私安全和隱私保護的問題較為突出，如何維護用戶的個人隱私權是面臨的一個新的要求。圖書館在利用大數據分析用戶過程中，將會遇到用戶隱私保護或泄露等問題，因此，在對讀者個人數據的采集、管理、挖掘、分析提供個性化服務的同時，也要注重用戶個人隱私的維護。要加強高校大學生信息安全教育，引導大學生在獲取和利用信息中遵紀守法。
(三)加強對大學生信息利用的學術規范認識和教育筆者認為:圖書館員獲取信息的能力應當是比較強的一個群體，除了如何考慮讓讀者怎樣去獲取資源并安全有效、的利用資源，還有更重要的一點是引導學生讀者如何規范的利用學術資源，做到學術嚴謹和規范。傳統的圖書館從最早使用目錄柜來整理信息使信息有序化到現在由于數字化的不斷推進，信息源的出現多種多樣:如各種數據庫、音頻視頻、微博、優酷、微信、電子郵件等等各種海量的信息呈現在人們面前，承擔信息素養教育的教師既要要引導學生成為知識的探索者，讓學生根據自己的需求弄清如何獲取、在哪里獲取、如何有效地利用與本課程有關的信息資源等問題，更要加強大學生信息利用的學術規范和教育，這是包括高校教師、圖書館員有效利用信息也必須懂得遵守的一個學術自律行為。
(四)加大圖書館館員的信息能力培養和提高在大數據環境中圖書館作為信息知識服務機構，承擔信息素養教育的教師更應該不斷的學習，提高個人的信息素養能力。加大圖書館館員的信息能力培養，提高圖書館員的信息能力是圖書館創新服務的前提和基礎;圖書館要加大以能力教育為核心的繼續教育，有計劃地實行繼續教育專業人員能力培養，注重圖書館員開拓思維和創新能力的培養，只有提高了教師本身的信息素養能力，才有可能去勝任對學生的信息素養教育工作，否則圖書館員和大學生有效獲取信息、保護用戶信息、規范使用信息等都將會是一句空話。
作者：陸光華單位：黔南民族師范學院
大數據相關論文:大數據應用的交通管理論文
一、上海市公安交通管理信息化的基本情況與“大數據”應用的初步探索和實踐
（一）數據深度挖掘與預測研究對海量數據進行挖掘，分析、提煉出有價值的信息，一直是交警總隊在常態交通管理中努力和不斷嘗試并力求達到的分析動態化、管理精細化的目標。在交通事故預警方面，我們通過對370余萬條交通事故的地點、人員、車輛等信息分析，每年市、區兩級事故易發或死亡人數較多的“黑點”，由總隊定期督促屬地交警支（大）隊限期整改。針對一段時間內本市欺詐性交通事故（俗稱“碰瓷”）高發的情況，我們建立并不斷補充完善了事故“碰瓷”嫌疑人員和車輛黑名單，通過提前預警、發案比對等方式累計鎖定相關嫌疑人415人，取得了很好的成效。在交通狀況評價方面，我們以道路擁堵程度、交通事故數量為主要評價要素，創新性地將各區（縣）地面道路和快速路的整體交通情況以“指數”的形式分色展現，供業務部門和支（大）隊參考。為掌握全市快速路交通流結構和集散規律，我們利用分布在中環及中環以內快速路上約300個斷面構成的車牌識別系統實時采集流量數據，開展了集散性OD分析的探索，即將全市快速路網劃分成20個“小區”，通過數學建模和車輛信息的跟蹤，展現各“小區”間交通流轉移的時空分布特征，為擁堵成因分析、排堵預案制定等提供參考。在道口安保方面，我們通過對歷史數據的分類統計、比較，研究制定了重大活動安保工作的道口查控方案。2010年上海世博會舉辦前夕，時任市委書記的俞正聲同志在G15沈海高速公路朱橋檢查站現場，對“車駕查控系統”的技術架構、實時運作以及海量數據的采集、分析及應用狀況進行了詳細調研，當即要求我們研發“世博道口通行證管理及不停車安檢系統”。上海世博會期間，該系統累計實時關聯10多個數據庫，核發297.7萬余張通行證，不僅將進滬車輛安全審核檢查關口前移，還通過利用“車駕查控系統”的實時比對功能，既做到了“持證”車輛的快速通行，又實現了“逢疑必查”的目標。世博期間，系統比對命中有關車輛1.5萬余輛次，有效提升了民警的工作效率和打擊度，同時也對預防和緩解全市各道口因安檢引發的大面積擁堵問題起到了積極作用，減少了道口現場安檢壓力及對交通的影響，得到了各級領導和社會的一致肯定。在為“大公安”服務方面，我們嘗試定期將網上追逃人員信息與本市機動車檔案進行關聯比對，篩選出在逃人員可能駕駛的機動車信息，累計抓獲在逃人員329名，探索出了“先由人查車、再由車查人”的信息提煉新方法，取得了很好的實戰效果。
（二）數據可視化隨著各類統計、分析數據的不斷增多，各級領導、基層民警都希望通過直接的“可視化”界面展示各類數據和信息。2009年，我們構建了基于GIS地圖的應用平臺，并將采集或共享的實時路況、“110”交通類報警事件、視頻監控、快速路入口匝道控制、停車場泊位等信息在電子地圖上進行分層次展現，這些實時、動態的信息可按需隨時調閱。2010年上海世博會期間，根據安保工作的需要，我們制作了兩張專題圖。“進滬陸路道口流量專題圖”實時展示當日全市進滬道口的機動車流量、“持進滬通行證”機動車流量、5分鐘進滬流量等信息和道口排隊區、安檢區的視頻監控信息。此外，通過對各道口歷史流量的數據統計，提供流量預警信息。“世博園區管控區周邊道路流量專題圖”除整合了全市快速路、高速公路、地面主干道路的實時路況和快速路匝道開閉狀態等信息外，實時展示當日進出世博管控區的機動車流量、5分鐘流量等。兩張圖的應用，為市公安局“二指”坐鎮指揮的領導以及民警實時掌握交通流量、科學指揮、調配警力等提供了依據，受到了充分肯定。
（三）參與“交通指數”的研究經過多年的建設，上海已經完成市區重要道路的交通流信息的采集，并實現以紅、黃、綠三種顏色代表路況的信息。為使交通參與者、客觀地了解本市道路交通的實時通行狀態，向其提供了量化的擁堵指標。2009年，交警總隊在數據應用上的視野不再僅著眼于自身，而是跨出一步，會同市政府相關部門，將手中的靜態數據和市政府相關部門可共享的動態數據關聯起來。繼參與了榮獲上海市科技進步一等獎的“上海世博智能交通系統關鍵技術及應用”項目研發之后，2011年起，交警總隊積極配合上海市城鄉建設和交通發展研究院（原上海市交通信息中心）研究“道路交通指數”。通過對大量采集的各類交通實時數據、歷史數據進行統計、分析、比較，最終用“道路交通指數”這一數值方式來量化描述道路交通運行狀態，同時結合GIS地圖加以分色、分塊展現，并通過網站、微博、手機APP等向公眾實時，力爭做到既能客觀地評價交通擁堵狀況，又能方便出行者的理解與記憶。
二、與當今“大數據”應用的差距
目前，“大數據”的應用處于發展初期，在我國更是剛剛起步。通過多年的實踐和積極探索，交警總隊“大數據”的應用成效明顯，但我們感到，與當今國內外成功的“大數據”應用相比，我們還存在差距，主要表現在：
（一）在理念和思維上仍存在差距隨著互聯網、云計算、移動互聯等相關智能技術的飛速發展，可以預見，“大數據”陳志康：公安交通管理“大數據”的應用與研究在公安交通管理方面的應用也將愈加廣泛。但與其“4V”（即Volume大量、Velocity高速、Variety多樣、Veracity真實性）特點相比，未來“大數據”的應用與發展絕不是簡單依賴數據采集量的擴大，也不僅僅是服務器性能、數據的簡單擴容或累加，而是對于其中蘊含的理念、思維的轉變和突破。與“小數據”時代相比，“大數據”時代的轉變是多方面的。例如，傳統統計方法追求，但“大數據”只預測宏觀趨勢；傳統的統計、研究關注因果關系，而“大數據”更強調數據之間的關聯等。
（二）在技術和手段上仍較為匱乏就我們目前擁有的各類交通管理數據而言，其體量并不能稱之為“大數據”。如果要同各警種的數據相關聯，與市政府相關部門的數據相融合，將數據的應用轉化為生產力，其所面臨的困境還十分明顯，這也直接反映了我們在技術和手段上的匱乏。2009年，我們便已利用“數據倉庫”技術等當時較為成熟和先進的技術開展交通管理核心數據的深度挖掘，力求為業務部門提供更豐富、有效的統計數據，但受限于傳統關系型數據庫的架構，無論在計算效率還是結果表現上均無法得到“質”的突破。此外，我們對于海量視頻的快速檢索、車輛照片關鍵特征的提取等方面仍缺少高效的手段，使得對于這類非結構化數據的應用、管理仍處于初級階段，對其中蘊含的有深層次應用價值的信息無法加以進一步挖掘。“大數據”的處理流程一般可概括為四個步驟，即“采集、預處理、統計分析、數據挖掘”。其中，“預處理”是當前傳統數據處理中被忽視或被弱化的部分，除了受限于主流的關系型數據庫（如Oracle）、集中式存儲等架構外，還與缺少將非結構化數據（例如視頻、圖片、文本、聲音等）向結構化數據（即可以用二維表結構來表達的行數據，例如存儲在數據庫中的記錄）轉換的有效技術手段有著重要關系。所以，現有的統計分析、數據挖掘等絕大多數針對的是結構化數據（目前僅占所有數據量的10%至20%，其余均為非結構化數據），難以真正體現“大數據”多樣性的特點。
三、今后公安交通管理“大數據”的研究與應用方向
（一）研究和建立“公安交通管理大數據應用平臺”結合市公安局“十三五”信息化建設規劃，研究和建立“公安交通管理大數據應用平臺”。不斷學習研究Hadoop、虛擬化等新技術，構建全新的數據存儲、處理技術架構，不但要使數據的存儲容量更大、運算速度更快、展現形式更豐富，更要突破同類數據的局限，從看似毫不相干的數據之間發現關聯性，真正體現“大數據”的精髓。
（二）滿足數據采集的需求，提升管理水平“大數據”應用的核心是數據挖掘，為公安交通管理中遇到的難點問題提供原因分析依據，但其基礎卻是所采集數據的質量和種類。因此，一是要不斷提高各類交通管理相關基礎信息的采集質量，為后續數據處理奠定堅實的基礎。二是要積極建立與市交通委員會、市保監會等社會相關部門的數據共享機制，擴充與機動車、駕駛人、特定行業管理、道路等相關的數據類型。三是依托高校、科研院所等專業力量進行深入研究，力爭突破圖片、視頻等海量非結構化數據的管理難題，運用有效的數據模型和架構，實現類似結構化數據的統一描述、查詢和處理。四是積極會同市公安局相關部門，在數據層面加強與市公安局“警綜平臺”“情報綜合研判實戰平臺”“視頻監控平臺”“治安卡口信息綜合管理平臺”等的對接，為公安交通信息研判分析提供支撐。
（三）抓住重點，突破四個階段的核心技術應用“瓶頸”我們要選擇合適的軟件、工具，真正將數據轉化為信息，并提煉出有價值的信息。在數據采集方面，重點解決高并發數的訪問、操作問題，使服務器、數據庫負載均衡并分片處理。在預處理階段，重點做好“生產庫”向“資源庫”的轉移和數據清洗等工作，滿足后續數據處理的實時計算需求。在統計分析階段，要在了解業務需求的基礎上，著重在不同數據的“關聯性”上下工夫，找到規律。在數據挖掘階段，要力爭實現數據從“事后統計”到“事前預測”的突破。
（四）以管理為中心、應用為導向，建立配套的專業隊伍和管理機制“大數據”的決策不能僅憑經驗，而真正要“拿數據說話”，從深層次看，還需要建立科學的、與之相適應的管理機制。同時，“大數據”的研究、建設、運行、維護、應用等每個環節都需要由會技術、善管理、懂業務的復合型專業人員來承擔。“大數據”時代才剛拉開序幕，目前，其許多技術瓶頸尚未取得突破，數據共享絕非易事，數據安全、共享和隱私保護等方面缺乏法律保護，配套的管理和運作機制尚未形成。但是，“大數據”作為生產力，隨著其不斷發展、應用，必將對公安交通管理工作產生深遠的影響，有力地推動各項業務工作向更高的層次發展。
作者：陳志康單位：上海市公安局交通警察總隊
大數據相關論文:大數據時代醫院人事管理論文
1、創新醫院人事管理的意義
對于醫院人事管理中，基于大數據時代，創新醫院人事管理方法，采取科學的管理方法，應用先進的科技設備，促進人事管理實現現代化的服務。可以為醫院醫務人員提供更加詳細豐富的檔案資源，并且在醫院臨床醫療以及科研教學、護理工作中，都可以提供優勢的檔案服務，提高醫院人事管理效率水平，值得在實際工作中推廣應用，具有一定的可行性。整合醫院人事管理數據，對醫院人事管理數據進行二次利用，有效提升醫院人事管理質量，提升醫院人事精細化管理程度，采用科學化、信息化管理方式，開發云計算的醫院信息平臺，基于云計算技術搭建醫院信息平臺，不僅可以有效地構建統一的訪問門戶，還能整合醫院人事資源，提高醫院人事管理水平。大數據時代，為醫院人事管理提供現代化管理方法以及有效管理手段，創新醫院人事管理工作格局，為醫院人事管理發展創造優勢條件。
2、大數據時代人事管理創新措施
2.1創新人事檔案管理方法
實現醫院檔案網絡化管理，應加強醫院網絡基礎設施建設，為醫院檔案網絡化管理提供設施保障；在醫院檔案網絡化管理中，優化設計醫院的局域網布局，有效實現對醫院網絡設備與基礎設施的結合，醫院加大配備網絡通信設備資金投入，購置高端電腦、打印機、掃描儀，確保醫院檔案向電子檔案的轉化。再者，大數據時代下，對于醫院的人事管理創新中，健全醫院檔案管理制度，收集、整理醫院檔案信息，還應該有效發揮檔案管理的橋梁作用，傳達和收發醫院檔案信息，對醫院檔案匯集的各項信息能進行地提煉、加工、處理，把檔案中方方面面的思想統一起來，推進醫院各項工作的高效運行，拉近醫患之間的距離。
2.2健全人事管理制度
在大數據時代下，對于醫院人事管理，要健全管理制度，確保醫院人事管理的各項工作可以順利開展，完善人事制度管理體制。對于醫院人事管理中，可以避免管理職能隔離，提升醫院資源管理環境，避免計算機邊緣化，重視利用計算機進行醫院人事管理工作，并且可以引進這方面專業人才，嚴格執行規章制度，有效確保人事管理流程的安全運作。在醫院的人事管理中，為了有效確保醫院各科室業務彼此間地順利溝通，安排專職人員管理有關部門，落實人事管理的信息化建設。利用計算機建立人事管理系統，將大數據時代醫院人員信息統計集合起來，加大人員信息利用率，對人事管理中各個數據進行分析，簡化統計任務，提升工作效率和工作質量。提高行政管理水平，優化決策。醫院人事管理中計算機的應用，能夠大容量收集、分析、存儲人事信息，在需要某個信息的時候能夠通過計算機系統及時地查找出來，幫助選擇方案，實現決策化，并且還能促進人事管理的規范化，輔助建立健全指標體系和管理制度，有效提升醫院的行政管理水平。同時計算機還能對人事信息進行加工處理，很好地滿足了人事管理中各種需要，適應新時期對人事管理的新要求。
2.3提升工作人員能力
對于大數據時代醫院人事管理中，提升人事管理中工作人員的計算機水平，強化其人事管理能力。重視人事管理信息化建設工作，重視對業務科室管理人才的培養，如護士、藥劑師、醫生等，強化計算機應用能力培養，提高醫院人事管理人員的信息化素質，對其進行信息化培訓，使其在大數據時代下掌握更多的專業知識，為醫院人事管理工作打下牢固基礎。對于醫院人事管理中，創新人才管理形式，提升人員工作能力，利用大數據時代信息化軟件進行人員考核，每位員工都有屬于自己的固定代碼，以此來查看醫院員工的考勤信息，并以此為根據來進行考勤審批，將審批的薪酬交付管理員，進行員工工資結算。并且選用穩定的人事管理軟件，加強醫院人事管理的內部管理模式，提高自身的管理水平，人事管理人員不僅要熟練掌握計算機應用系統，還要熟悉醫院各方面的工作內容，通過計算機更加科學合理地進行人事管理，提高大數據時代醫院人事管理的效率，要加強大數據時代醫院人事管理人員計算機應用、信息網絡等知識和技術的培訓，強化醫院人事檔案的信息化管理手段，使工作人員可以熟練運用現代計算機技術，管理、制作、保管醫院人事信息。同時要學會對自己掌握的人事信息進行數據分析，為人事決策提供依據。
2.4強化人事監管
在大數據時代醫院人事管理中，由于醫院內部人事數據保密性的問題，故此應該強化人事管理的監管工作，特別是在大數據時代下，更是要加強醫院人事數據的監管，確保數據安全。可以提升大數據時代人事管理系統的數據庫結構性能，可以有效實現對醫院人事資源的充分整合和利用，對醫院人事大數據進行實時、監控，實時監控醫院人事資源，均衡分配醫院人事管理工作，提升醫院大數據時代人事管理效率。降低大數據時代醫院人事管理成本，加大產出收益。通過使用計算機縮短一些基礎事物處理時間，減少人力資源浪費。大數據時代醫院人事管理中，可以利用互聯網，快速獲取人事管理的近期信息，節約醫院人力查找成本，通過醫院對現有的醫務人員進行合理的配置，降低投入成本獲得較大勞動價值。大數據時代下，對于醫院人事管理中，可以通過使用計算機節約下來的時間讓醫院人事管理工作人員，可以思考一些戰略性的措施，為大數據時代醫院取得更大的進步，提供可持續發展的動力。
3結論
綜上所述，對于醫院人事管理中，基于大數據時代，可以創新管理方法，應用云計算優勢，應用信息化網絡技術，實現對大數據時代下醫院人事管理的信息化與網絡化，有效提升當前的醫院人事管理質量，滿足大數據時代醫院的人事管理要求。
作者：馬超燕單位：忻州市人民醫院
大數據相關論文:大數據背景下物流企業論文
一、大數據下第三方物流企業CRM面臨的機遇與挑戰
1.大數據的背景與特點
（1）信息規模大。大數據的發展是與互聯網息息相關的，互聯網技術的時時更新與不斷發展，無疑產生了海量數據。毫不夸張地說，無時無刻不在產生新的數據。常規數據的存儲單位一般為GB或TB，而大數據的單位往往是PB、EB甚至ZB，可見大數據的數據量之大之多。（2）數據的多樣性。以前的數據大都是結構化的數據，現在由于信息的采集、加工與傳輸技術的不斷發展，尤其是在互聯網絡上，產生各種非結構化的數據，代表性的非結構化數據包括音頻、視頻、傳感數據，互聯網上的以博客、微博為代表的文本數據等，使得數據的具體形態呈現多樣性。（3）復雜關聯性。在當今互聯網的時代，產生的各種各樣的聯系，比如在電子商務網站上購物，曾經搜索過的關鍵詞會成為電商網站制定個性化推薦、進行精準營銷的最主要依據，個人在不同的社交網站上所提供的個人信息，以及在電商網站購物所留的具體信息都可以轉成為有效的商業信息。這就表明了數據之間聯系的緊密與密度，也說明了數據間的關聯復雜性。（4）價值密度低。當然，海量的數據并不意味著海量的價值，不可能所有的信息都具有價值，如一些冗余信息。需要利用數據挖掘技術，對海量信息進行有效地提取與挖掘，找到具有價值的數據，并將其運用到商業活動中。
2.大數據時代第三方物流企業CRM面臨的挑戰
在了解了大數據的特征之后，我們便對大數據有了一個清晰的認識。那么在這個以數據為中心的大時代背景下，對第三方物流企業，對現在逐步將客戶升級為企業核心競爭力、強調以客戶為中心的第三方物流企業CRM帶來了什么樣的機遇與挑戰，值得我們深思。CRM既是一種管理理念，也是一種應用軟件，更是一種管理模式。客戶一直都是企業非常重視的資源，而且對客戶的重視早已從交易進行中擴展為注重潛在客戶（即交易尚未發生時）、重視售后管理（即交易發生后），即在整個過程中都強調客戶的地位和重要性。當今充滿信息的時代，人們更加重視客戶的管理，由此可以看出，客戶的概念已經發生很大的變化。客戶概念的泛化，無疑使客戶需求變得具有多樣性、多重性和差異性。在這個數據高速增長、信息高度發達的年代，無疑數據是驅動物流企業發展的動力。那么面對海量數據，低密度的價值數據，物流企業的數據“短板”，與客戶信息、客戶需求之間的矛盾與差距，使得物流企業在大數據時代進行客戶關系管理時面臨嚴峻的挑戰，主要體現在以下幾個方面：（1）數據不足與客戶流失控制與預測不足之間的矛盾。客戶流失一直以來就是企業面臨的重大考驗，而如何能夠有效的控制與預測客戶的流失也一直是長期討論的熱點。針對客戶流失的控制與預測，傳統的方法是建立在收集客戶信息、資料的基礎上，對客戶的滿意度進行分析。而往往這些數據是非常具有局限性的，僅僅是來自第三方物流企業自身積累的客戶服務信息，而且在分析時并沒有突出分析客戶的忠誠度。而現如今客戶的需求多種多樣，且時時變化，客戶的很多信息大多體現在社交網站或商務網站，而且信息的價值密度又比較低，造成物流企業不能很好的去收集、分析客戶的信息，去有針對性的滿足客戶需要，去提高客戶的忠誠度。因此，只能用相對少且相對固定的數據制定客戶流失控制策略，或進行客戶需求預測及市場預測，這些做法往往效果不理想。（2）數據更新不足與客戶聚類以及個性化服務不足的矛盾。對客戶數據進行聚類分析，是第三方物流企業進行客戶關系管理很重要的一個應用方面。第三方物流企業的市場管理、銷售服務等都與客戶關系管理密切相關，都是強調以客戶為中心。而根據數據對不同的客戶群體進行聚類分析能夠做到有針對性的進行管理，在降低客戶關系管理成本的同時，也能夠有效的制定實施營銷策略。而對于物流行業這樣一個數據驅動型的物流企業，數據的更新可以說是至關重要，要求及時將新的信息反饋給管理部門。而普遍的結構化數據，或已有的數據庫數據信息相對陳舊，脫離客戶不斷變化的需求，這必然導致據此制定的各項CRM策略缺少有效性，甚至是營銷策略的失誤。（3）數據類型單一與關聯性分析不足的矛盾。大量單一的客戶結構化數據對已有客戶的需求分析具有一定作用，然后對潛在客戶或提高客戶忠誠度上的作用不是很大。當前信息時代，除了傳統的結構化數據，可以通過各項技術獲得更多的半結構化的如網頁、文本等數據，及一些非機構化數據，這些數據往往和客戶的已有信息相關聯，這些數據的收集與分析，能夠為發展潛在客戶提供基礎。當前第三方物流企業大部分依舊依賴于結構化數據，數據類型比較單一，不能及時了解客戶的進一步需求或與當前需求相關的產品或服務，造成對潛在市場的忽略。（4）客戶需求變化與CRM模式滯后之間的矛盾。許多第三方物流企業對CRM的認識還停留在傳統的與客戶互動及管理方式上，雖然認識到了客戶的重要性，但是在具體客戶關系實施管理上，還存在很多問題，與信息時代的要求嚴重脫節。同時，在海量數據到來之時，又顯得力不從心，無法挖掘出有效的價值信息。這種“遲鈍”導致客戶需求得不到較大滿足，對第三方物流企業而言，面對殘酷的市場競爭，時刻把握客戶的需求，更好地為客戶服務顯得尤為重要。反之，則會導致被潛在客戶所忽視，被老客戶所拋棄，被客戶拋棄意味著企業被市場淘汰。
二、大數據在第三方物流企業CRM中的應用
1.大數據下第三方物流企業CRM框架設計
在將大數據技術應用在第三方物流企業CRM的過程中，在整個CRM框架設計中都要明確體現出整個CRM的工作都是圍繞客戶進行的。各種商業目標定義的來源是客戶，數據挖掘與分析的數據來源也是客戶，具體的商業應用也是作用于客戶。同時，數據的正確獲取，數據的有效預處理，數據的合理存儲，采用的數據處理技術進行數據處理，以及數據挖掘方法和技術的選擇與應用，這些工作都離不開信息技術。包括大規模并行處理數據庫、數據挖掘、互聯網技術、分布式文件系統和可擴展的存儲系統等。該模型以客戶信息為主線，將第三方物流企業的客戶關系管理分為三個層次：客戶信息收集層、客戶信息分析層、信息輸出———客戶服務與支持層，在整個過程中都離不開網絡技術、數據挖掘等技術層面的支持。具體說，在將大數據應用于第三方物流企業CRM中時，及時步需要通過大數據獲取技術得到足夠多的各種類型的數據，主要包括從客戶和市場等企業的外部環境，以及公司銷售記錄等內部渠道，收集各種客戶信息和市場信息，形成大數據集；第二步需要應用包括數據倉庫、數據挖掘和商業智能等技術手段對獲取的大數據集進行計算、匯總，通過“聚類分析”、“關聯分析”、“數據融合”，實現對客戶的個性化分析、競爭情報分析、市場需要變動和產品擴展分析及共性分析，得到應用型數據，這樣做的目的主要解決傳統CRM中個性化服務不足、市場拓展、市場趨勢預測不足的問題；第三步針對第二步的客戶分析，圍繞這個“中心”，把這些信息輸出給客戶或企業內部用來制定各種決策及提供服務支持，形成可行性報告，應用于服務管理、市場管理、銷售管理及物流企業管理。通過整個CRM系統，不僅成功的對客戶信息進行收集、分析、輸出，同時將客戶各種背景數據和動態數據收集整合在一起，同時將運營數據和外來市場數據經過整合、變換載進數據倉庫。不僅重視怎樣從技術上實現對大數據應用的過程，并且著重強調的是解決傳統CRM的弊端，將大數據時代物流企業CRM所面臨的問題在整個流程中進行解決。
2.大數據背景下第三方物流企業CRM應解決的問題
從上圖可看出，將大數據應用于第三方物流企業，不僅需要經過很長時間，還要有非常多的基礎設施建設和掌握有關技術的人才儲備。第三方物流企業在將大數據應用于CRM過程中，需要有完善的基礎設施建設、人才的培養和儲備、有利的政策法規支持，以及第三方物流企業領導層對CRM和大數據足夠的理解和支持的態度。同時，筆者構建的大數據下第三方物流企業CRM模式，是對大數據下第三方物流企業如何能夠更好地做到以“以客戶為中心”的一個探討，在此與各界交流。
作者：宿愷尤翠翠單位：沈陽工業大學管理學院
大數據相關論文:心電圖蜂窩大數據網絡系統論文
1網絡系統功能模塊設計
心電圖蜂窩大數據網絡系統包括心電圖中心服務器、報告診斷中心（可接收由全球各地醫療機構傳來的心電信息）、多種檢查設備（心電圖機、運動平板、動態心電圖等）和終端瀏覽器4個部分。心電圖中心服務器由數據庫、數據儲存和數據轉換系統組成。它運行的系統主要包括：預約檢查申請模塊系統、排隊叫號系統、檢查系統、心電圖輔助分析系統、終端瀏覽系統、專業查詢及統計系統。其中，預約檢查申請模塊與HIS緊密結合，可查詢到患者的預約就診信息；排隊叫號系統幫助患者及時了解大約需要的就診等待時間，以便安排檢查行程。在心電圖檢查結束后，心電圖機通過檢查系統將心電圖數據與HIS中的患者信息進行匹配，再發送到心電圖服務器；服務器運行數字接收程序（MedExXDTJReceived），將心電圖數據入庫。而報告診斷中心通過FTP文件傳送服務自動從服務器下載病歷數據，在心電圖輔助分析系統的協助下，完成心電圖分析、報告編輯等，保存后自動將數據上傳到服務器。醫生工作站打開ECGWeb瀏覽、IE瀏覽等終端瀏覽系統，通過服務器上的臨床心電圖MedExECGWebSetup服務程序瀏覽心電圖及報告［5－6］。
2網絡系統技術方案
心電圖蜂窩大數據網絡系統能夠將分散的心電數據進行集中儲存、轉化、管理、分析和統計，將完成史無前例的心電大數據管理，為全人類的心電學研究提供而豐富的病例資料。除此之外，它還可實現與各級醫療機構的HIS等信息系統的對接，實現心電數據的共享。該網絡系統所涉及的相關技術包括以下幾方面。
2.1心電設備網絡化連接
系統支持將動態心電圖、運動心電圖、數字心電圖機等心電檢查設備連入網絡，從而實現全部心電檢查的網絡化。利用數字化技術，將心電檢查設備等所采集的心電信號數據轉換成心電圖，發送到心電圖中心服務器，實現全院醫生的臨床Web瀏覽。
2.2門診與病房技術支持配備門診預約、登記、心電檢查網絡系統，與醫院HIS進行無縫連接。病房將可使用的不同型號心電設備之間進行數字連接，以打通與全球心電信息網絡的聯系。
2.2.1便攜式心電檢查儀該設備應用于床旁心電圖檢查，支持心電圖的采集、存儲、回放與傳輸。臨床采集心電信號后，通過無線傳輸技術，將心電圖快速傳到心電圖診斷中心，再由診斷中心出具報告。這樣一來，就實現了邊檢查、邊報告，簡化了以往“檢查后再集中報告”的傳統流程，為患者節約了診治時間［7］。
2.2.2心電診斷中心中心設有多功能心電分析系統，心電圖醫生根據專有用戶名和密碼登錄系統，不僅可分析已有記錄的波形和參數，還可隨時調閱相關類型的心電圖進行對比分析與統計等操作；所發出的心電圖報告可保存、打印、審核及傳送。目前，山西醫科大學第二醫院在網絡心電監測診斷方面開展了卓有成效的工作：建立有完備的遠程心電監測中心，構建了城市、社區和農村三級會診系統服務模式，并正逐步健全山西省心電監測數據庫，為解決省內醫療基礎資料分布不均的問題找到了良策。我院自2012年3月起開展院內、院外、院前心電網絡信息化管理，覆蓋全院所有病房、門／急診和體檢中心，并發展院外站點51個，年心電圖檢查量達13萬人次，且呈逐年增長之勢。
2.2.3心電圖中心服務器設立在全球各國家和地區或各級醫院的服務器中心，接收特定范圍內的心電數據并進行數據儲存及轉換，再傳回服務器所在醫院的心電圖數據管理庫，并提供終端計算機的FTP文件傳送服務，與臨床ECGWeb瀏覽、WebService等相應匹配。
2.3統計檢索
該系統具備多種查詢條件，可進行醫生工作量、檢查工作量、設備工作量等的管理統計。不僅如此，它還能方便地對心電圖數據進行查詢、歸納與統計分析，為科研創新和教學工作提供了有力保障。
3全球心電信息網絡系統設計目標
當今在大數據時代背景下，傳統的心電信息業務管理模式正悄然發生著改變。在傳統模式下，人工干預過多，如檢查收費、報告生成等流程皆需人力介入，易造成監管混亂；心電圖與患者病史及臨床診斷脫節，難以實現心電圖數據共享；記錄在熱敏紙上的心電圖容易丟失且保存不便，給心電圖分析及科研資料的積累造成很大的困難［6］。隨著全球心電信息網絡系統的建立，上述問題均能引刃而解。它能為心電圖原始資料的積累和共享搭建理想的平臺，還能實現傳統心電信息業務管理模式下無法完成的目標：（1）實現全球各國、各醫院區域范圍內的患者基礎資料和心電檢查資料的共享。（2）實現基層醫院與中心醫院以及各國專家之間的心電檢查會診功能，從而實現區域內心電圖檢查設備和高端人才資源的共享，乃至從整體上提高全球心電診斷質量和衛生服務水平。（3）搭建院前120急救心電圖檢查遠程診斷平臺，中心醫院根據傳回的心電圖報告及早做好心臟病患者搶救的手術準備。（4）提供對疑難病例的會診支持。（5）患者能夠在區域范圍內任何一家醫療機構獲得同等質量的心電診斷服務，從而方便患者就近就診且避免重復檢查。此外，還能夠方便患者上網查詢自己的心電檢查報告。（6）實現科研素材與業務學習資料的方便獲取，解決了基層醫院心電診斷醫生工作、培訓難以兼顧的難題；能夠促進心電工作者在工作中學習，從而快速提高業務素質。（7）建立各國區域性的心電圖像資料庫和典型病例數據庫，供教學和科研使用；建立各國區域范圍內各家醫院的心電診斷質量追蹤數據庫，以形成從源頭上把關的心電診斷質控體系，從而提升各國心電診斷水平。（8）促進各國區域內醫療信息化建設，為今后構建基于人體健康檔案的衛生信息服務平臺奠定基礎。
4結語
目前，大數據正逐漸引起醫療行業的重視，在國內外掀起了一股醫院數字化的研究熱潮，并應用于醫院管理的方方面面，如心臟病門診康復患者的心電監測、遠程心電圖監測、醫院財務管理等。比較網絡心電圖數據與傳統常規12導聯心電圖后發現：心率、P波時限、PR間期、T波時限等基本參數的檢測結果無明顯差異；在心律失常監測中，前者優于后者，而在心肌缺血定位診斷方面，則是后者優于前者。大數據具有規模性、多樣性和高速性三大特征。我國民族和人口眾多，蘊含著豐富的心電數據，若能建立一個全國性的心電信息數據庫并納入全球心電信息網絡，必將對全人類的心電學研究事業發揮巨大的推動作用。現如今，心血管疾病已成為威脅人類健康的“頭號殺手”，其發病率、病死率逐年上升，心電診斷技術正是不可或缺的輔助診療手段。心電網絡信息系統是把全球各區域范圍內各醫療機構的心電數據進行共享，同時進一步加快全球各區域協同醫療信息化基礎設施建設，并保障全球各級醫院心電圖檢查全流程的數字化和信息化；保障基層醫院與中、高級醫院之間的遠程心電診斷順利進行；確保院前120急救心電圖檢查的數字化采集、記錄并實時傳送到所屬醫院。建立全球心電圖蜂窩大數據網絡系統，是未來科技的發展趨勢，其能夠實現數字化大樣本的集中存儲、調閱和分析，也為建立各國乃至全球心電信息庫和病例資料庫奠定了堅實基礎，有利于心電學教學和科研的積累，實現心電學科的新飛躍。
作者：劉力劉朝暉趙文姣蘆永紅單位：中南大學湘潭臨床學院
大數據相關論文:大數據背景下的國家審計發展論文
一、大數據基本內涵解說
（一）大數據增值價值巨大，商業價值、經濟價值和社會價值不可估量，終極價值在于助力社會進步與升級。美國奧巴馬政府將數據定義為“未來的新石油”，是對其價值最生動的再現。大數據雖然價值密度低，但通過對數據的處理、整合和分析并使用，可創造出巨大的商業價值、經濟價值和社會價值。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態已不斷涌現，大數據成為經濟高速增長的新引擎，正在“吞噬”和重構傳統組織架構，必將引發政府、公共事業、制造業、流通等領域多方位變革。特別是人機“生命共同體”快速進化，大數據將為人類的生活創造前所未有的可量化的維度，成為當代文明建設的助力器，讓社會得以革新與升級，最終改變未來。
（二）大數據橫空出世，源于個人全球化、記憶數字化、社會網絡資本化的全力驅動，是IT業發展演進的歷史使然。大數據不是突然產生的，是IT技術發展的必然產物。大數據浪潮主要源于三大驅動力推動。一是互聯網、移動互聯網及物聯網等新一代信息技術，實現了信息、知識和社會關系網絡乃至“個人”全球化，為大數據提供了廣泛的數據來源。二是數據開放運動和數據民主化，實現了數據的分布式共享和全球性覆蓋，云計算等廉價、高效的存儲提取方式，讓數據成為“共享的社會記憶”，客觀上開啟了大數據時代大門。三是挖掘復雜社會網絡資本價值，加速了大數據技術的深度應用，構成了大數據的經濟驅動力。全球化、數字化和社會網絡資本化齊力推動了大數據大發展。
二、大數據：國家審計改革發展新動力
正在發生和演變的趨勢表明，大數據時代無論對于社會、組織還是個人，都是一次革命，一個巨大的挑戰，一個重大的轉型機遇和飛躍的契機。國家審計無疑也是如此。1.飛速發展的經濟社會新實踐，必將推進國家審計理論與時創新。當前，人工智能、社交網站、RFID、語義網、云計算等技術或理念風馳電掣一般闖入我們的工作生活，數據開放、軟件開源、普適計算、智慧地球等新思想令人眼花繚亂，新的技術和觀念層出不窮。在信息技術環境下，豐富多彩的經濟社會實踐，通過信息交換、權能傳遞和功效聯動等方式，將先進的信息技術、網絡技術、網絡時空觀、數據挖掘、系統集成以及多媒體等多種學科理論和技術思想深層次地植根于審計理論，刺激審計理論的變革和創新。同時，國外一些先進管理理念，如企業再造工程、虛擬組織、穆爾法則(Mooreslaw)、基爾德法則(Gilderslaw)和麥特卡夫法則(Metcalfeslaw)等，與傳統審計理論進行分化、碰撞、對接與融合，必將從廣度和深度上推進審計理論不斷繁衍與創新，審計理論將呈現多樣性、交融性和虛擬性。2.審計客體內涵和外延的擴張，必將呼喚國家審計權力邊界順勢突圍。近年來，經濟社會實踐活動中，計算機、數據庫、網絡等現代信息技術得到了廣泛運用，實物流、資金流表現向無紙化、數字化和信息流的轉變，業務處理和財務管理逐步實現自動化和網絡化，國家審計的審計內容、審計對象、審計資料、審計證據線索等都呈現出普遍電子化、數字化的特點。從而擺脫了傳統帳套、傳統財務信息、紙質的業務軌跡，從被審計單位的財務收支及有關的經營管理活動，會計資料和其他相關資料，擴展到電子數據、系統內部控制和信息系統自身；從財務數據延伸到業務數據；從內部數據關聯到外部數據，審計客體外延和內涵的擴張，突破了以財政財務收支、紙質載體為主的審計權限范圍。必然要求法律賦予審計部門數據采集、技術偵查、行政強制、訴訟等更多權力，以應對大數據時代的高科技舞弊，確保審計職能的充分發揮。3.新型大數據技術的廣泛應用，必將推動國家審計作業流程優化再造。聯機分析、數據挖掘、WEB2.0互聯網審計、云技術等大數據技術普遍運用，將所有的審計內容、審計技術、審計方法納入大數據審計之中。傳統的現場審計作業流程必將改造優化為：了解調查，獲取信息；采集數據，整理數據；進行數據轉換、清理和驗證；創建審計中間表；進行數據分析，找出審計重點；構建審計分析模型，分析數據；延伸落實，審計取證。數據分析成為審計作業的核心。信息技術還可以優化審計項目管理，如利用信息技術為審計項目管理內置一個標準的、符合質量要求的審計作業流程，用以規范審計人員的審計作業行為，使不同背景、不同水平的審計人員能夠執行相同的審計動作。通過虛擬組織形態和數據集成智能化管理，實行遠程控制審計項目，包括審計方案的控制、分工控制和授權控制，為質量控制和風險預防搭建一個良好的、高效的管控平臺。4.國家審計供需矛盾更為激烈，必將要求國家審計主體能力自我革命。審計作為綜合性經濟監督部門，覆蓋領域之廣，涉及的經濟社會活動之多，所產生和集聚的數據規模不可謂不大。大數據價值的發現和挖掘，必定給審計創造了更多需求，打開了更廣闊的市場，對審計供給能力提出了新挑戰。而決定審計供給能力的關隘就是國家審計主體能力。大數據時代，IT審計師將主導國家審計舞臺。而目前，大部分審計人員主要精通財會知識，計算機知識和技能比較欠缺，知識結構還不能滿足大數據技術的要求，數據分析與管理高端人才緊缺。審計人員除了要有專業的審計、會計知識外，必須精通信息技術，掌握網絡、數據庫、電子商務、信息系統的開發與管理和計算機輔助審計技術。優化審計人員能力結構，增強審計干部信息化審計基礎能力、數據采集處理和分析能力、監測指標和模型的構建和分析能力、信息系統內部控制測評能力，尤為緊迫。
三、大數據背景下國家審計發展路徑
無論是組織結構，還是國家文明，只有充分發揮大數據時代的價值、迎接好大數據面臨的挑戰并積極應對，才會處于不敗之地。因此，國家審計應放眼未來，以大數據審計為目標，加快改革創新步伐，搶占審計發展的突破點和制高點，迎接新時代挑戰。
（一）加快理論創新，為大數據審計落地提供實踐指南。要堅持實踐上的“摸著石頭過河”與理論上的“頂層設計”相結合，加強審計理論和實務的研究，在理論上對大數據審計的性質以及由此決定的審計職能與任務等基本問題進行深入研究，構筑起適應大數據時展的、可用于解釋和預測多種審計現象的審計理論。加強與國家信息化咨詢委員會、公安部、發改委、工信部、財政部和國家信息中心等相關部門的合作研討，多角度、更地把握客觀現實及政策約束；組建由學術界專家、審計研究人員和實務骨干組成的團隊，承擔把握前沿熱點、規劃審計思路等工作，為加快大數據審計實踐提供操作指南。要制定大數據審計發展的長遠規劃，堅持把大數據審計作為國家審計發展的核心戰略，從數據、制度、人才和技術等方面逐步積累基礎資源，有計劃、有步驟、長期不懈地堅持推進。要加大宣傳，營造數據審計文化氛圍，革新思想觀念，樹立正確數據觀，建立基于全數據模式、從整體到局部的審計思維模式，用大數據時代精神武裝頭腦。
（二）加快制度創新，健全完善大數據審計相關法規建設。目前，我國電子商務、網絡經濟和計算機應用相關法律法規制定相對滯后于經濟社會實踐活動，有些甚至還是盲區，導致大數據審計的法律地位和權限虛置。要加強電子商務、網絡經濟等相關立法，把電子合同、電子憑證、電子證據、電子簽名的法律效力和保管要求，數據認證機構的管理，電子信息與網絡安全等相關問題，以法律法規的形式明確固化下來，為大數據審計提供法律依據。要強化審計，擴大審計權限，賦予審計審查審計對象計算機信息系統的功能與安全措施，利用網絡和審計軟件進行審計，接入、采集、存儲、提煉審計對象所有數據等的權力。要堅持本土自創與模仿移植相結合，建立健全與大數據時代相適應的審計標準和準則，如制定大數據審計評價準則、技術標準，數據挖掘分析指南，信息系統輸入—處理—輸出的符合性和實質性測試的準則，云計算以及網絡審計準則等，確保大數據審計有法可依、有章可循。
（三）加快機制創新，積極構造政府主導、審計主推、IT企業參與的大數據審計聯動機制。大數據技術在國家審計領域中的推廣應用是技術進步的必然要求，但根據國家審計行業自身的特點，其無法自發地獨自實現，必須積極構造政府主導、審計主推、IT企業參與的多點支撐聯動機制，形成聚合效應。對政府而言，要積極把握大數據戰略機遇，制定積極的政策法規，提供高質量的網絡基礎設施，營造適度寬松的大數據發展環境，鼓勵企業、審計部門進行大數據相關的技術研發與應用創新，從標準、法律和意識形態層面大力引導大數據審計發展。對審計部門而言，要制定戰略數據儲備計劃，加快與被審計單位數據實時互聯互通，消除“信息孤島”，為大數據審計提供數據載體；要逐步建立完善中央和地方的審計數據中心，構建審計管理、審計業務、審計方法和評價信息資源庫，加快推進國家電子審計信息資源目錄體系和交換體系建設，實現數據大集中。對IT企業而言，要深刻洞察大數據審計的需求，提供從硬件到軟件、從產品到服務的一體化解決方案；要專注細分領域創新，提供具有審計行業特色的大數據審計專家級方案。
（四）加快應用創新，不斷研究、探索、實踐大數據審計技術方法。可以預見，大數據時代，審計人員時時刻刻都需要利用信息技術手段處理各種審計業務和工作。要結合審計工作實際，認真研究并積極實踐A/B測試、關聯規則挖掘、分類、數據聚類、眾包、數據融合和集成、數據挖掘、集成學習等大數據分析技術，BigTable、商業智能、云計算、Cassandra、數據倉庫、數據集市、分布式系統等大數據處理技術，以及標簽云、Clustergram、歷史流、空間信息流等可視化技術。要深度分析挖掘審計部門的大數據價值，從“業務驅動”轉向“數據驅動”，實現審計決策和管理智能化。通過云計算的IaaS、PaaS和SaaS三大服務模式，建立國家層面的跨行業、跨領域的審計私有云和審計大數據分析平臺。要建立審計專家和信息技術專家合作的審計信息技術研發模式，加強審計大數據分析模型和軟件的研究開發。建立審計信息技術評選機制，對的審計技術創新進行表彰獎勵。建立審計信息技術庫，把現有審計信息技術分類整理錄入，實現網上查詢、培訓和新技術添加功能，加快大數據審計技術的推廣和應用。
（五）加快知識創新，大力增強審計干部適應大數據時展的實戰能力。大數據審計離不開高水平的審計人才隊伍，培養審計“數據科學家”的使命刻不容緩。審計人員要深刻認識到大數據審計是審計發展的未來趨勢，充分認識到掌握大數據審計知識的極端重要性，主動學習現代知識、優化知識結構，提升自身能力。審計部門應對現有審計人員開展計算機應用技術培訓，將學習計算機及各種知識作為一項長期、艱巨的任務來抓，著力提升審計干部在信息化條件下開展審計工作的能力。力爭通過幾年，使大部分審計人員具備基本的計算機審計技能，做到能打開被審計單位的數據庫并將數據轉換過來；使用相關軟件和數據采集工具多維度開展查詢、分析；在審計現場搭建臨時網絡；排除常見的軟硬件故障等。審計是個與數據充分接觸、依賴數據而生、用數據說話的行業，必然要求審計隊伍有一支數據分析的專家級隊伍，因此要堅定不移地打造審計數據分析團隊，培養一批高端的審計和信息技術復合型人才。
作者：張文宗謝慕廷彭擁軍單位：湖北省審計廳中南財經政法大學湖北省社會科學院
大數據相關論文:基于大數據的管理會計論文
一、精準基礎信息，完善成本管理
（1）標準成本體系及成本差異分析。電力供應瞬間完成，在成本核算上需要將某一段時間內所消耗的資源量綜合起來，與該段時間內產品總量形成關系函數。大數據管理實現了精準、快速收集數據樣本，完成標準成本體系建設的信息采集工作，實現按作業拆分成本費用。在ERP、PMS和CMS等數據平臺幫助下，管理者對電網設備運行維護作業所耗費的標準人、材、機耗用量進行測算，完成輸電網設備運營成本定額標準的定制，設計基于內部結算價格機理的責任中心效益分析方法，評估應用運營成本定額估算項目后期運行成本。數據庫也為體系建成后的成本差異分析提供數字依據，規范成本支出行為，提高全員成本效益意識，精細化管理，標準化建設，實現公司成本管理的持續改進。
（2）不同用戶類型的服務成本比較。電力用戶按客戶類型可分為居民用戶與非居民用戶，不同類型用戶的服務成本千差萬別，大數據幫助企業厘清不同用戶種類的供電服務成本，為公司差異化定價，業績對標提供參考依據，同時建立起營銷部門的成本管理責任制。隨著企業處理大量業務訂單的信息技術成本不斷降低，企業可以估計市場營銷、銷售和分析活動的成本驅動因素是什么。大數據匯總出不同類型用戶營銷服務的次數、時間與耗費，使用服務人員的種類，不同用戶傾向的服務種類，將銷售和服務成本追溯到產品上，鎖定特定顧客的營銷服務成本。研究特定顧客的服務成本是否超過了銷售收益，為將來企業在市場上完成產品及服務定價，提供定制服務做好數據準備。
二、中央數據調度，強化過程管理
（1）信息中心運營監測，率先發現經營問題。管理會計要求對每一個生產過程開展管理，大數據中心將責任中心內部發生的、由管理者直接控制的生產動作和資源消耗過程信息，迅速反饋到責任中心管理者那里，便于責任中心管理者及時作出工作調整。公司運營監測（控）中心建成業務信息資源共享平臺，依據數據治理的要求，對公司經營管理業務“多方位、全流程、全天候”監控，實現各項指標數據“在線監測、在線分析、在線計算”，真實反映公司運營管理現狀，實現快速有效地發現問題，預警并協調，使信息能夠對責任中心管理者產生較大的效用。運營監測（控）中心依據生產、營銷、職能各部門特定工作周期，制定指標數據核查節點及數據整改治理方案，定期（每月、每周、每天、甚至每小時）對外運監報告，責任中心負責人根據監測報告，對報告中提及的工作壞點、差錯進行修正，重點關注有偏差趨勢的數據，遏制不良勢頭的發展。
（2）設備運行全程監控，確保電網穩定。狀態檢修輔助決策系統是以預測評估為主要手段的新型電網資產運維管理模式。模式有機結合了狀態檢修與計算機在線技術，基于設備運行數據分析，顯著提升狀態評價的科學性和評價結果的有效性。系統通過傳感器數據對設備開展狀態評價和風險評估，識別重要設備維修需求，在設備隱患變嚴重或導致更高維修成本前發現問題，自動生成預防性維修任務，減少整體維修成本和停機相關成本。同時幫助確定設備檢修、試驗周期及技改項目，提高檢修的針對性和有效性，避免檢修力量的無差別使用，實現設備動作管理、檢修管理和巡檢管理的自動化。提升人力資源使用效率，設備管理責任制得到更好落實，關鍵設施資產狀況改善，使用期限得以延長。
（3）嚴堵電量滴冒跑漏，線損精細管理。技術線損接近理想值、管理線損趨于零是管理者的目標。為了實現目標，把已建成的PMS、GIS和CMS系統實行數據互聯，逐步完善輸電到配電的一體化線損精細管理。技術線損方面，成立專業小組對線損率不合理母線進行分析，通過分時段、分母線段分析手段來定位線損率不合理的母線分段，配合發現潛在的表計故障及參數設置錯誤，根據分析結果指導各專業制定和落實整改舉措，并結合日常運維做好廠站端監測裝置巡檢、消缺工作，提高線損數據比對成功率。管理線損方面，充分利用用電信息采集系統對已安裝關口表的臺區開展線損分析比對，通過內場分析，排除系統錯誤、統計差錯等內部原因后，將須現場檢查的臺區發送至管理班組，由專業班組對電量異常和線損不合理臺區開展現場檢查，落實后續處理，快速止住電網“出血點”。
三、助力戰略布局，深化績效管理
（1）非財務指標數據匯總及分析。短期財務指標無法地反映企業長期績效，因此評估和報告大量非財務指標比評估月度或季度利潤顯得更為重要。這些指標以公司戰略為基礎，在評估包括生產、市場營銷和研發等方面，是影響企業成功的關鍵因素。從更重要的意義上講，對運營為基礎的非財務指標評估，是管理會計系統回到原有狀態，發揮最廣泛作用的具體表現。設立的評估體系，涵蓋影響企業可持續發展的所有因素，包括考量成本管理水平的成本費用收入比重、每萬元電網資產運行維護成本；考量資產效率的總資產周轉率、單位資產售電量、單位電網投資增售電量；考量資產質量退役設備的平均壽命；考量安全水平的人身輕傷、電網和設備事件數、信息通信安全運行事件數；考量服務質量業擴報裝服務時限達標率、品質服務評價指數；考量安全輸變電系統故障停運平均恢復時間、繼電保護正確動作率；考量創新能力科技進步獲獎指數、管理創新指數。非財務指標評估體系評估企業的可持續發展能力，各指標也實現了同業對標的可能，挖掘企業發展潛力，為企業在行業內的不斷成長指明方向。
（2）升級績效管理提升員工價值。人是企業發展的及時要素，員工價值的提升是企業價值提升的必要條件。通常企業難以評估員工價值的提高，然而一些非利潤性指標如：招聘成功率、員工離職率、曠工情況、連續安全生產天數、技能升級和崗位晉升等指標，可以用于評估企業人力資源的發展趨勢，體現公司以提升績效為導向的企業文化，變員工被動成長為主動成長。設立員工績效積分制評估模式，對員工進行量化考評、多方位打分，績效積分與工資薪點掛鉤。評估將定量考核和定性評價相結合，內容包括關鍵業績指標、重點工作任務指標、工作質量指標、人才當量指標、考勤記錄指標及獲獎情況等。多方位反映員工行為規范、生產安全、技能水平、工作績效的綜合水平。標準是以員工一定時期內完成的工作任務數量和質量的量化累計作為評價員工績效的依據，包括以員工完成的本職工作、上級布置的臨時任務和其他事項為內容的“數量積分”和以完成工作任務的及時性、性、規范性為內容的“質量積分”。各項指標的信息采集由員工績效指標庫和ERP系統提供，員工可依據評估模式，不斷實現自我成長，獲得更高的積分，企業也可清晰掌控現有人力資源情況。
四、利用數據資源，開拓創新領域
（1）實時電價體系的設計與運用。實時電價就是電能實現實時定價，管理者能夠將不同時間段的不同負荷量與電價掛鉤，增加用戶在電力市場的參與度，從而提升負荷因數，減少電力資產的投資，給消費者提供更多的選擇。智能電網的布局在技術上為實時電價做好了準備，公司可以透過大數據關聯，權衡負荷需求和電量供給，將發電到用電的價格迅速計算，然后使用通信技術，將實時價格給用戶，用戶依據電價完成用電負荷的選擇。
（2）電動汽車充電站的布局與選址。推動新能源車商業化和民用化，除了新能源車本身性能不斷提升外，還需要快捷高效的電能補給網絡——充電站網絡。充電站的合理配置、有序建設關系到車輛續航能力和使用成本，充電設施建設成本和利用效率。因此，要追求社會成本最小化，必須合理布局充電站網絡。現階段充電站建設按實際需求建設，隨著新能源汽車公共數據采集監測日益成熟，結合車輛定位數據、交通流量和路網情況，綜合考量電動車的總體需求、車輛里程消耗、充電系統功率等因素建立運算模型，甄選充電站建設區域，設定私人與公共建設區域比例，形成不同層次的快充網絡，并對總量規劃進行布局，建成覆蓋全市主要功能區域的電動汽車快充及服務網絡。
（3）反映地區實體經濟的發展狀況。充分調研把握地區經濟發展規律，統籌考慮電力需求與經濟發展相關關系，獲取大量地區經濟及電力消耗數據，運用大數據模型進行測算，反映各行業生產景氣情況，預測地區經濟未來的發展趨勢，經濟形勢變化對電力需求的影響，地預測未來電力市場供需，適時作出科學合理的電網規劃與建設。在大數據信息技術幫助下，電力企業形成立足于企業戰略愿景的運營管理系統，關注生產營運與營銷服務的每個過程，明晰生產成本和管理成本的結構，提升公司的影響力，改善企業內部管理，實現現代化企業的管理目標。
作者：王蘭君單位：國網上海市北供電公司
大數據相關論文:大數據背景下社區教育論文
一、社區教育網絡平臺發展面臨的現實困境
1．理論研究不夠深入，社區教育網絡平臺缺少源動力目前國內的社區教育理論研究工作沒有一支持續研究的科研隊伍，并且大都照搬遠程教育理論和在線教育機制，缺少詳實的數據依據，由于我國開展社區教育還處于探索階段，很少有可以拿來的經驗可循，盡管國外的社區教育發展經驗豐富于我國，但發達國家的教育機制、設計目標又不同于我國，我們只能去粗取精地借鑒學習，不能照搬國外的理論。實踐證明，沒有理論研究的支撐，平臺就沒有生命力；沒有平臺的實踐和運維，理論研究就找不到方向。可以說，國內在遠程教育、在線學習研究方面取得了一些成果，但是社區教育平臺不同于一般的在線教育，有其自身的特點。因此，我們只能分析把握社區教育的特點，建立符合社區教育的理論研究體系。
2．學習資源的針對性和標準性不強學習資源是保障網絡學習正常發生的基礎，精品資源能夠激發學員的學習動機、提高學習效果。故而從學習資源的制作到應用，都需要我們重點關注。限于當前社區教育方式、方法以及有限的資金，使得提供的教育資源與民眾需求明顯脫節，平臺上動輒幾千、上萬部的視頻資源，可是真正被社區居民所需求的卻屈指可數，這不能不說是主辦方、開發者閉門造車的窘境；平臺上的學習資源主要是由專業人員進行評價和確定資源等級，各平臺資源制作標準不統一，難以在平臺間形成共享，同時這些評價大多偏重于信息技術、多媒體制作方面，民眾不感興趣，當然也不愿參與平臺學習。目前就河北省十多家平臺來看，大部分都以學習資源建設為主。（1）課程資源良莠不齊，課程制作標準不一；資源陳舊，有些資源甚至是十幾年、二十幾年前的課件；存在較多重復建設。（2）從瀏覽次數、下載次數來看，絕大部分資源沒人看。（3）從整站的瀏覽次數及排名來看，平臺使用率非常低。（4）民眾參與程度低，整個平臺仍然貫徹的是填鴨式教育的建設思路（購買或從學校錄制一批課件，讓民眾去學習）；網站缺少交互，無論學習者之間還是指導者與學習者之間。筆者近期在同“唐山終身教育網”的管理層進行交流中就談到“辛辛苦苦搭建的社區教育網站，卻無人問津”，由此可見一斑，河北省其他的平臺無不是這種困境，花大力氣整合、籌集資金購買來的大量自認為精品的教學資源無人問津。
3．學習過程監管粗放，即時通信、反饋的手段制約了學習動力就河北省多家社區教育網絡平臺而言，對使用平臺進行學習過程的監管僅限于提供“時間進度條”的記錄功能，這嚴重抵消了學員的學習積極性，同時學習過程既無即時幫助更沒有即時的激勵策略，學員的學習興趣和學習效率非常低下。這種平臺運行機制無法收集學員在學習過程中的各種反饋，同時網絡平臺提供的各種溝通工具利用率卻很低，這只能反應平臺建設沒有做好最基本的需求分析，閉門造車、想當然才會造成目前諸多學員轉而采用當下流行的QQ、微信等溝通工具。鼓勵在線學習卻沒有提供適度引導，傳達信息卻不考慮學員記憶、建構知識的需求，這是學員對在線學習認可度不高的一個重要原因。平臺上的技術支持既要做到能為學員解決問題，同時又能滿足情感的獲得，因此，就需要在平臺基礎架構上盡量考慮學員的交流、交互習慣和能力，通過技術手段讓學員可以方便地溝通，迎合學員的偏好，這些問題都值得管理者和技術人員權衡考量并作出選擇。
二、大數據背景下社區教育網絡平臺發展的路徑
隨著社區教育網絡平臺的不斷發展，用戶越來越多，使用頻率越來越高，產生的數據也越來越大，這些積累起來的“大數據”隱含了學員的關注點、知識水平、工作領域等信息，正是平臺前期運行積攢出來的大數據為平臺的進一步發展提供了憑證和手段。通過對這些大數據進行挖掘分析，可以探尋如何優化網絡課程的設置，推動學習交互的體驗，有針對性地激發學員自主學習的興趣，提高社區學員使用平臺的歸屬感。在“均衡、公平、內涵、特色”的教育理念引領下，建設一個實用、創新的在線社區教育網絡平臺勢在必行。當前，社區教育網絡平臺覆蓋面廣，參學對象層次不一，組織管理難度大，因此必須搞好一個既接地氣又符合本地實際的平臺頂層設計，它包括構建、資源、流程和技術四個層面。
1．切合實際的需求分析與合理的平臺建設邏輯結構相結合在平臺規劃建設中要有完備的社區教育理論體系作為支撐，建立省、市、縣三級辦學組織服務體系，做好一線調研工作，讓數據真正成為平臺建設的導航；借鑒遠程教育的先進經驗，對資源建設形成標準的框架體系和審核評價機制以及平臺間的資源共享機制；以社區學員為中心，按照組織學習、專題學習、自主選學等教學方式，規劃完整的學習流程，讓社區學員真正體會到平臺帶來的便捷，提高平臺的參與度和粘合度；平臺開發過程中，采用國際標準的通用技術，支持跨平臺部署，支持多用戶和高并發，支持多種數據交換及共享方式。
2．依靠“大數據”信息庫建設個性化的用戶參與及資源配備、推送功能首先，相比成百上千家遠程教育平臺及大型專業視頻網站，社區教育平臺如何粘合社區學員、提高點擊率，是我們做平臺建設要思慮的重中之重；開發技術上沒有優勢，硬件建設上相比商業網站沒有那么高端，運維上也做不到商業公司的推廣力度，再加上目前社區教育平臺資源的針對性不強，那么如何打造一個能為學員提供個性化參與的特色平臺就成為重點課題。綜合“河北終身學習在線”的課表、證書、志愿者等欄目與“唐山終身教育網”在線的個人中心，兩種界面相融合，再進一步加工為流行的個人空間或者微博形式，使得學員參與界面展示豐富、使用方便、個性化強。通過用戶注冊后的個人中心，完成用戶一次登錄后展示的所有信息，界面結構設計合理，欄目配置優良，技術使用方便，并且平臺必須提供用戶自己視頻錄播的參與窗口或地址，讓平臺變成社區學員自己的學習、培訓的舞臺，較大化地滿足用戶能通過平臺推廣自身的教學資源，在個人中心中添加“我會講”“我能幫”“我來做”等社區居民可以一線參與的欄目。其次，平臺可以對單視頻課件進行打點處理或節點提示的方法，由技術人員和領域專家一起提煉視頻中的精彩內容或觀點，將精華總結出來，以簡練的語言標注在視頻進度條上，或者以截圖的方式進行步進提醒，這樣，學員可以通過點擊進度條上的節點提前預覽到后繼的精彩內容，有效地進行選擇性學習。目前這種方法在搜狐視頻、優酷等大型專業視頻網站上已經廣泛采用，為用戶帶來了極大的方便。，學習資源的推送要把組織安排與學員興趣趨勢相結合，充分利用平臺運維以來所產生收集的大數據進行資源推送。在社區教育平臺上學員依據自己的興趣和關注點進行主動的點播學習，平臺根據一定的規則給予適當的資源推送。平臺資源推送要根據學員的關注熱點、工作領域、愛好興趣等大數據資源信息進行，獲取這些大數據最簡單的手段就是收集用戶使用平臺學習過程中產生的“點擊流”數據。點擊流指用戶在互聯網上訪問、對頁面鏈接所作的點擊而留下的記錄，點擊流是學員與課程資源交互時的數據，是學員學習行為的體現，很大程度上反映了學員的興趣和意圖，體現了學員的個性化需要。使用NoSQL建立點擊流數據庫，通過分析Web日志（訪問來源、進入頁面、離開頁面、開始時間、結束時間、訪問時長、訪問頁面數、訪問用戶的Cookie……）收集大數據資源，并對這些大數據進行數據挖掘，可以將學員點擊的數據信息轉化為反映學員興趣和意圖的信息，為個性化學習資源推送服務。此外，學員對學習資源的標注、參與的話題、加入的興趣小組等，也可以作為資源推送的參考依據。社區教育平臺要廣泛學習類似淘寶網這樣的資源推廣技術，在學員打開自己點播的教學資源同時，推送通過大數據信息收集整理而自動生成的可能是學員感興趣的教學資源。這樣，龐大的連續點擊或者學習進程就可以如愿產生了。
3．實時反饋與資源評價相融合，考慮學習過程的情感滿足在大數據背景中，學員打開的課程資源都是自己感興趣的內容，他們會沉浸在這個課程的學習過程中，那么平臺就要為學員提供良好的過程體驗功能，讓學員可以提交自己的反饋信息、記錄學習的疑問，還可以對學習過的資源或內容進行標注，在學習完畢時，平臺還可以根據學習進度、交互情況等給予簡單的評價信息，以優化學員網絡學習的感受；同時，要建立適合的資源評價體系，把學員評價與專家評價相結合，以確定學習資源質量的等級。在學習支持服務上，盡量考慮學員的交流習慣和使用能力，通過技術手段讓學習者更方便地溝通，使學員在解決學習問題的同時獲得情感的滿足。
4．建立移動版學習平臺，以求多方位覆蓋社區居民的學習訴求隨著移動終端、無線通信技術的發展以及3G、4G時代的到來，在遠程教育領域催生了一種嶄新的學習形式———移動學習。由于移動學習具有學習便捷性、碎片性和情境相關性等特點，決定了它是未來遠程教育的重要發展方向。要說社區教育網絡平臺開發的是有針對性學習的社區學員用戶的話，那么移動學習平臺需要培養的是忠實于平臺學習的“粉絲”。但是值得注意的是，移動學習平臺絕非是網絡平臺到移動終端上的復制，而是需要強大的移動學習理論研究與移動學習平臺的構建作支持，移動學習資源的提供則需要專業人員的詳細規劃和研究。社區教育影響著中國教育事業的將來，親和度良好的社區教育網絡平臺又是進行社區教育的主要形式，合理的平臺構建，的開放功能，個性化的界面設計，高度粘合的互動策略，完善的評價、反饋體系，都是一個高端社區教育平臺的重要體現。“大數據”的出現將為社區教育平臺建設提供前所未有的動力和先機，通過大數據分析能夠為每一位參與社區教育的學員開辟一個量身定做的學習環境和個性化的課程學習標準，為學員的多年學習提供一個富有挑戰性而非逐漸厭倦的學習計劃。因此，諸多專家預言未來的在線學習將是大數據驅動的時代，我們應該積極迎接這個新時代，通過大數據來分析學習進程，提高社區教育網絡平臺的建設質量，進一步改善社區教育的方式與方法，促進學員學習效果的提高。
作者：張輝單位：衡水廣播電視大學
大數據相關論文:大數據時代農業銀行金融論文
一、農業銀行大數據戰略：數據治行
緊跟大數據時代的步伐，農業銀行積極推進大數據平臺建設及大數據的價值應用，確立了“大數據體系建設必須以應用為核心，數據平臺開發與業務應用統籌考慮，要做好內部的數據治理，逐步拓展數據來源范圍，充分利用內外部數據資源，不斷提升對全行經營管理的支撐水平。”的總體戰略思想，即：數據是基礎，應用是目標，平臺是支撐，治理是保障。
1.強化數據治行理念大數據革命必將顛覆銀行傳統觀念和經營模式。通過營造“數據治行”的文化，建立分析數據的習慣，落實全行的數據標準和數據治理，切實提升“大數據”開發利用的綜合能力，將現有數據轉化為信息資源，讓決策更加有的放矢，讓發展更加貼近市場需求。
2.建設大數據平臺構建處理能力強、擴展性好、開放度及共享度高的大數據存儲加工平臺，整合行內外、各種形態、跨歷史周期的海量數據，并構建統一、、穩定的企業級數據模型，為大數據的分析利用提供基礎的數據、環境、模型及配套工具等多方位立體式支撐。
3.打造數據分析應用體系構建適應大數據分析的多功能、跨渠道、多粒度的分析挖掘模型和應用體系，為服務質量改善、經營效率提升、金融模式創新提供支持。通過對海量數據的深度分析，多方位調整產品結構、營銷模式，從根本上提高風險管理、成本績效管理、資產負債管理和客戶關系管理水平。
4.實現智慧銀行的目標智慧銀行是指，通過大數據技術不斷優化業務辦理流程，高效配置金融資源，敏銳洞察并引領客戶需求的高度智能化的金融商業形態。智慧銀行可提供“銀行始終在客戶身邊”的全場景金融服務，為客戶創造服務體驗。
二、農業銀行大數據平臺概述
經過多年的努力探索，農業銀行在大數據平臺建設的道路上銳意開拓，大膽創新，逐步形成了以四大基礎平臺、五類數據服務為核心的大數據平臺。
1.四大基礎平臺（1）企業級數據倉庫隨著銀行業數據利用能力的逐步提升，業務分析呈現跨領域分析、高度整合分析、長周期歷史分析等特點，企業級數據倉庫通過對行內跨領域海量數據的高度整合和模型化，形成對客戶、賬務、產品等的統一視圖，使大數據分析成為可能。農業銀行企業級數據倉庫以存儲和處理結構化數據為主要目標，涵蓋了農業銀行存、貸、中間業務等行內業務條線的核心類數據，實現PB級數據的高效存儲，可以滿足全行在各個領域數據分析和價值發現的各類需求，并為全行數據治理提供有力的支撐。如通過網點的多維度、多方位、長歷史周期數據挖掘給出網點資源配置建議，提升運營效率，優化業務流程。（2）信息共享平臺信息共享平臺以存儲和處理行內非結化數據為主，輔以來自行外的社會數據。基于非結構化數據的分析和深度挖掘，在客戶關系管理、中小企業信貸、風險管理、品牌建設等眾多領域發揮了重要的作用。如基于對社交網絡各類非結構化數據的綜合分析可以獲取行外目標客戶；通過機器學習、語音識別、情緒識別等技術，對客服語音記錄進行深度挖掘，發現客戶的需求。（3）實時流計算平臺傳統數據計算平臺多以批量計算為主，數據處理能力較強，但時效性較差。農業銀行的實時流計算平臺采用業界的流計算框架，實現數據的快速采集、交換、處理和應用，主要用于實時營銷、實時客戶服務、欺詐監控、大額動賬監控、系統運營監控等各類對時效性要求比較高的業務場景。如結合持卡人的行為偏好為客戶實時推薦精準的營銷信息、優惠信息和特惠商戶信息，并為特定客戶群體提供實時的有針對性的服務提示。（4）高性能數據處理平臺海量數據的分析挖掘亟須一個高性能環境的支撐，農業銀行高性能數據處理平臺采用大內存處理、分布式、閃存等新技術，以高性能計算為主要特點，實現對海量結構化數據、非結構數據等進行綜合處理、分析和深度挖掘。如通過大數據語義分析和情緒分析追蹤海量網絡信息蘊藏的經濟金融“微信號”，借此判斷未來的市場走勢，為前瞻性風險管理提供參考。
2.五類數據服務農業銀行基于四大基礎平臺的優勢，大力發展應用系統建設，形成了五大類數據服務形式有機結合的數據服務體系。（1）指標檢索服務通過構建全行統一的指標庫，為各個業務條線提供常用指標的檢索服務，在此基礎上提供各類經營管理、監管報送等指標采集、加工及報送服務。（2）即席查詢服務采用特定的工具，構建功能強大的查詢支持庫，滿足各類靈活查詢、臨時查詢及特殊復雜查詢需求。如果說報表是經營管理的瞭望塔，那么靈活的即席查詢就是執行經營決策的指南針。以客戶營銷為例，即席查詢服務可以為全行的客戶經理提供多角度的客戶信息查詢，針對當前市場熱點，提供具體的業務指導。（3）定制化信息服務通過iReport智能資源視窗對信息進行統一管理、分層檢索、靈活配置和個性展示，并針對用戶的不同需求、不同層次及不同偏好，提供定制化、個性化的信息訂閱，聯動郵件、短信、微信等渠道提供主動信息推送服務。（4）多維分析服務多維分析可以幫助業務人員實現多維度、多視圖、多層次的分析，并可以通過下鉆、上鉆、切片、旋轉等操作，提供更加動態、智能的數據分析，發現數據背后的規律。如從機構、時間、客戶、產品類型、渠道、營銷活動等多個維度對產品盈利情況進行綜合分析，進而有效推動產品優化和創新。（5）深度數據挖掘服務海量數據中蘊含的規律和價值通常不直觀，大數據的顯著特點之一就是海量數據的知識發現和數據挖掘。農業銀行基于大數據平臺構建了多個特定領域或主題的數據挖掘實驗室，包括客戶洞察及精準營銷、信用評價及風險評估、輿情分析與客戶情感管理等，緊跟市場發展動態，直面業務熱點、難點，充分挖掘大數據的巨大價值，為業務發展和經營決策提供更加深入的洞察和更加有力的支撐
三、農行大數據應用實踐
農業銀行在構建大數據體系時堅持以應用為核心，統籌部署數據平臺開發與業務應用，加強業務創新與數據利用的良性迭代，實現傳統業務和新型業態的融合發展，充分發揮了數據對全行業務發展和經營管理的支撐作用。借助大數據這把利劍，實現了“營銷更精準、服務更貼心、管理更精細、監管更透明、風險更可控、決策更智能”，有效促進了全行經營理念、業務運營、組織流程的不斷創新，為全行業務發展和經營管理提供了有力的科技引擎。以下三類應用案例可充分說明情況。
1.精準營銷基于大數據的客戶營銷“三步曲”：獲取客戶、客戶畫像、精準營銷（如圖1所示）。通過大數據強大的信息獲取和處理能力，充分挖掘行內外的潛在客戶；通過大數據實現對客戶的360°立體畫像，在掌控客戶行為、洞察客戶情感的基礎上，地預測客戶需求，從而實現精準營銷及交叉營銷。以貴賓客戶信用卡精準營銷為例，農業銀行通過綜合行內外數據，應用聚類分析、關聯規則發現、決策樹等數據挖掘算法，構建了完整的精準交叉營銷模型庫和應用體系，動態實現目標客戶識別、客群劃分、優先級劃分、產品推薦、渠道推薦等功能。在合適的時間，以合適的渠道，通過合適的方式，為合適的客戶推介甚至定制合適的產品，實現差異化、個性化的精準營銷。2.熱點分析農業銀行基于大數據平臺構建了熱點問題專題分析模型庫，對當前的熱點事件進行定期跟進、深度分析和動態監測，為策略制定、產品創新及運營模
式優化等提供有力支持。以互聯網理財客戶分析為例，該項分析旨在揭示個人客戶購買互聯網理財產品與農業銀行資金流失的關系。首先采集研究機構等第三方數據，融合內部數據，對整體購買規模進行分析；挖掘購買互聯網理財客戶的特點，對這一特定客戶群體進行綜合畫像。從而知道“正在發生什么。”然后，采用神經網絡、回歸等方法，對即將流失的客戶進行智能識別，針對不同的客戶特點制定不同的客戶挽留措施，知道“即將發生什么。”，通過對客戶和資產流失的深度分析，提出產品層面的創新策略，并給出具體建議；產品優化和創新后，再次綜合分析新產品的市場效果，并對產品進行持續優化，實現數據挖掘和產品創新的迭代。
3.客戶關系管理通過對數據的深度挖掘，農業銀行構建了全新的、智能的、動態的客戶管理及分析應用體系，實現對客戶全生命周期的客戶關系管理，切實提高對客戶的洞察能力和服務水平，實現“以客戶為中心”。具體包括以下幾方面。新客戶獲取：通過對行外和行內數據的深度分析和挖掘，找到潛在客戶的特征，并進行客戶營銷。客戶價值提升：深度分析客戶綜合價值，并通過具體的、有針對性的營銷策略提升潛力客戶的價值。客戶發展：動態識別客戶日常生活中的重要事件，進行事件營銷、社交網絡營銷和同理心營銷，提高客戶的粘性和忠誠度。客戶成熟：洞察忠誠客戶的金融需求，并及時感知變化，從而進行差異化服務，真正實現“伴您成長”。客戶衰退：通過持續的數據分析和監測，對衰退客戶進行及時的營銷干預，激發其活力，發現其新的業務需求。客戶流失預測及挽留：智能識別即將流失的客戶，并深度分析其特點，找到客戶的痛點，進行有針對性的精準挽留。在當前這個不斷創造奇跡的大數據時代，農業銀行將大力推進大數據平臺及數據分析應用體系的建設和完善，將數據的價值切實應用到業務發展和經營管理的每一個環節，在大數據時代走出更加堅定、卓有成效、有農業銀行特色的金融創新發展之路。
作者：王赤紅趙維平趙存超耿博單位：中國農業銀行股份有限公司軟件開發中心
大數據相關論文:大數據時代電子商務物流論文
一、電子商務物流反饋特征
(一)反饋信息電子化物流信息化、電子化是電子商務物流的基本要求，是以電子計算機為主、以各種電子設備為輔助工具的物流信息形成、傳遞、儲存的管理方式，不同于計算機誕生之前物流信息反饋主要通過書面、口頭形式進行傳遞和儲存。物流信息作為企業信息化的重要組成部分，物流信息電子化減少了企業組織的差旅費用、提高了工作效率、降低了勞動強度、減少了污染和擁擠等等。但是，電子化的信息出現了泛濫、甄別困難等問題，同時計算設備的損壞可能導致大量信息的損失等。在電子商務時代，要提供的服務，物流系統必須要有良好的信息處理和傳輸系統。
(二)反饋內容化云計算的出現，為處理大量不規則的“非結構數據”提供了技術方法。以云計算為基礎的物流技術，可以便宜而有效地將物流活動中大量、、多變的數據內容存儲下來，并隨時進行分析和計算。這些技術主要有數據采集技術、數據存儲技術、數據交換技術、數據處理技術等。采集技術有傳感器、掃描儀等，在物流中移動數據采集器(MDE)經常用于對倉庫庫存的盤點或者貨架上預訂數據采集，該技術在運輸部門或者外部服務也有重要的價值。另外，電子數據載體如芯片、程序化數據載體(PDP)、移動數據存儲器(MDS)及衛星接收發送裝置，可以超越數米的距離進行讀取、編輯和存儲;電子數據交換(EDI)可以節省時間、提高質量和降低成本。物流信息技術是物流現代化的重要標志。
(三)反饋速度迅捷化電商物流服務業不同于傳統物流服務業，快速反應是電商物流企業的核心競爭力。電子商務物流重在提供及時的服務、信息和決策反饋。目前，在大型的配送公司里，ECR和JIT系統使得顧客化服務得以快速響應。ECR即有效客戶信息反饋，據此可做到客戶要什么就生產什么，而不是生產出東西等顧客來買。物流企業快速反應的影響因素主要有信息系統、顧客服務、時間管理、成本控制、物流硬件、協調控制和物流人才等。
(四)反饋信息社會化在我國，企業甚至是上市公司信息披露不足，而數據、信息共享是電商時代的趨勢和必然。因此，如何建立信息處理系統，及時獲得必要的信息，對電子商務物流企業來講，是個時代的考驗，更是個難題。在將來的物流系統中，“24小時送達”成為物流配送的追求，搭建社會化物流平臺成為電商企業共同的事業。阿里巴巴從2011年開始規劃的天網地網，就是要做一個信息平臺，向物流合作伙伴開放相關信息接口以分享數據。數據服務是阿里巴巴物流戰略核心，更是未來大物流系統的支撐。未來物流系統的輸出內容———信息，可以當作獨立的商品或者作為商品成分進行出售。
二、電子商務物流服務業的反饋機理
反饋是大數據時代物流組織受社會需求推動，為了滿足企業和消費者的個性化需求，運用收集、存儲和融合信息的技術方法，引發的以數據化為核心的物流管理變革。隨著互聯網在經濟與社會活動中的廣泛滲透，將電子商務物流產業發展推向新的高度，其發展日益受到政府、企業、消費者和環保主義者的廣泛關注。企業和消費者的滿意度，取決于快速響應的物流管理系統。
(一)電子商務物流服務流程電子商務物流服務流程，可以用圖直觀表示，通過流程圖可以窺見電子商務物流的反饋流程和反饋形式。圖1融合了B2B、B2C、C2C交易的物流服務流程，不同的電子商務模式交易特點不同，但都具備總物流量大、服務范圍廣的特點，服務內容和服務特點基本相同，物流服務一般都采用第三方物流。B2B和B2C電子商務物流關鍵在遠程運輸，而C2C的關注點在末端配送。
(二)電子商務物流反饋內容電子商務物流服務內容涵蓋了訂單管理和數據分析、倉儲與分揀、運輸配送與交付、逆向物流服務、回收物流服務和客戶服務。可以講，電子商務物流服務內容有多廣，物流系統反饋的信息內容就有多豐富。物流系統會對顧客提交的訂單相關數據進行分析，透過分析報告可以幫助制造商以及經銷商及時了解市場，便于隨時調整市場推廣方法;電子商務物流系統可以對倉儲和分揀中心進行監測，提供有效的庫存管理信息，使制造商或者經銷商保持合理的庫存;電子商務物流系統通過網絡將供應鏈節點信息進行集成、整合，將實物庫存信息化作為虛擬庫存;運輸配送與交付環節，通過融合多種終端技術采集物流信息并進行綜合處理，增強了物流企業對物流配送過程的可控性，消費者則通過互聯網對配送企業和商品“寶貝”信息流動實時狀態了如指掌;電子商務的逆向物流反饋服務關鍵在提高顧客滿意度。當然，隨著環境保護的加強，廢棄物處置問題不斷受到關注，物流系統必須提供回收服務物流服務，這有利于提高物流企業在電子商務市場上的低碳競爭力。追求客戶滿意，挖掘潛在需求是電子商務物流企業不斷創新的動力。
(三)電子商務物流反饋技術物流技術指物流活動中所采用的自然科學與社會科學方面的理論、方法，以及設施、設備裝置與工藝的綜合。而電子商務物流反饋技術，主要指物流服務流程中物資信息的收集、存儲和融合方法。先進的信息融合技術提高了物流系統的信息處理與控制能力，使物流配送信息的交互和處理跨越時空限制，通過終端物流信息反饋與融合，實現信息到實際操作的高速轉換，為物流企業決策層提供信息支持，從而不斷提高物流企業的服務能力。常用的物流信息反饋設備有:各種傳感器、GPS定位設備、射頻識別設備、掃描器等;信息融合方法有:嵌入約束法、證據組合法、人工神經網絡法等;信息傳輸交換技術有:計算機網絡技術、電子數據交換技術等。
三、對大數據時代電子商務物流行業發展的建議
大數據作為信息革命的第二個高潮，為電子商務物流行業的發展提供了廣闊的空間。電子商務物流行業必須樹立并強化數據優化行業的理念，以大數據的眼光，加強大數據研究，為客戶提供更先進、增值性的服務。
(一)樹立并強化大數據理念現代物流的發展趨勢是全球化、信息化、系統化、標準化和多功能化，而數據化則是現代物流的核心。當前電子商務物流體系雖然在業務經營中加強了對數據的分析和應用，但缺乏對大數據應用的戰略性思考和主動挖掘意識。信息采集較多，但深度加工挖掘較少，導致大量的數據信息成為“睡眠數據”而不能發揮其應有的價值。客戶細分不夠精準，沒有在業務營銷和客戶關系管理活動中運用科學模型，缺乏對客戶服務需求的偏好判斷和消費行為習慣的細分。在大數據時代電子商務物流的發展必須要有效整合大量的數據，通過各種分析模型，將數據轉化為信息資源，只有這樣才能將大數據作為戰略性資產，為行業管理和決策提供強有力依據。
(二)開拓新的數據服務市場目前，電商業、物流業的發展呈現跨界競爭，電子商務企業進軍物流行業，物流企業開發電子商務，行業間呈現交叉融合發展。當大家的目光還停留在究竟是做電商賺錢還是搞物流賺錢時，我們可將大數據看成一個大市場，聯合電商業、物流業、銀行業乃至通訊業合作，通過各大行業間的數據存儲、加工、分析、融合，形成大數據產品，提供大數據服務，開辟數據服務市場。
(三)構建大數據物流體系構建大數據物流體系，就是電子商務企業和物流行業都要樹立數據觀念，從經營管理理念上重視大數據，在人才隊伍建設上吸納數據分析人才，從供應鏈條上強化數據信息的收集、存儲和處理技術，對物流、商流、信息流、資金流進行計劃和控制，也就是采用信息數據處理和融合技術對電子商務物流服務進行優化整合，打造及時精細的高端物流服務體系。
作者：韓小改單位：洛陽理工學院經濟與工商管理系講師
大數據相關論文:基于大數據的網絡信息論文
1大數據時代下網絡信息資源的概況
網絡信息資源是指計算機或信息終端等以通信為手段通過網絡再現出來的集聲音、文字、圖像于一體的各類信息資源的總和，其實質是電子出版的高級形式，大數據的到來構成了網絡信息資源的多個來源，特征如表2所示。由于我國網絡信息資源建設相對較晚，雖著手進行資源調優，但在挖掘有效的網絡信息方面，還存在著諸多問題，如：數據結構的處理不健全、缺乏深層挖掘研究、度量模型的不健全或缺失等。
2相關概念
本節以“文獻”為例，介紹大數據時代下網絡信息資源所呈現的社團模式及其概念。定義1.文獻網絡信息資源（LNIR）LNIR=<ArtID，ArtN，AutN[]，Abst，Keys[]，Clc，Doc>，其中，ArtID是文獻編號，具有值；ArtN是文獻名字；AutN[]是文獻作者及其相關信息，可具有多個值；Abst為文獻摘要；Keys[]為文獻關鍵詞，可具有多個值；Clc為文獻的中圖分類號；Doc為文獻的標識碼。定義2.作者社團（LNIRAS）設LNIRi與LNIRj組成一個作者社團當且僅當（LNIRi.ArtID≠LNIRj.ArtID）∩（LNIRi.AutN[]∩LNIRj.AutN[]≠NULL）。定義3.關鍵詞社團（LNIRK）設LNIRi與LNIRj組成一個關鍵詞社團當且僅當（LNIRi.ArtID≠LNIRj.ArtID）∩（LNIRi.Keys[]∩LNIRj.Keys≠NULL）。定義4.主題社團（LNIRAN）設LNIRi與LNIRj組成一個主題社團當且僅當（LNIRi.ArtID≠LNIRj.ArtID）∩（Compare（LNIRi.ArtN.getString（），LNIRj.ArtN.getString（））≠NULL）。定義5.分類號社團（LNIRCL）設LNIRi與LNIRj組成一個分類號社團當且僅當（LNIRi.ArtID≠LNIRj.ArtID）∩（LNIRi.Clc.trimNums（）=LNIRj.Clc.trimNums（））。
3網絡信息資源社團及模型
由于大數據時代網絡信息資源的急劇暴增，使得網絡信息資源的價值密度備受關注。將網絡信息資源分類整理，不僅信息量過于龐大，而且由于學科之間的交織或科研需要，各個分類之間也是緊密聯系的。現本文就文獻網絡信息資源所形成的模型做簡要介紹。假設有5篇文獻，根據定義1，設這5篇文獻如圖1所示；可分別形成作者社團（見定義2）、關鍵詞社團（見定義3）、主題社團（見定義4）、分類號社團（見定義5）。本節列舉作者社團與關鍵詞社團，其中，設作者社團的度為1，即可以形成以1個或以上的作者為中心的社團；設關鍵詞的社團為2，即可以形成2個或以上的關鍵詞為中心的社團。圖2列舉了圖1中A1、A2、k1、k2、k3形成的社團如圖2所示。由圖1可得，作者社團有：LNIRAS（A1，A2）={LNIR1，LNIR4}；LNIRAS（A1）={LNIR1，LNIR2，LNIR4}；LNIRAS（A2）={LNIR1，LNIR3，LNIR4，LNIR5}；關鍵詞社團有：LNIRK（k1，k2，k3）={LNIR1}；LNIRK（k1，k2）={LNIR1}；LNIRK（k2，k3）={LNIR1，LNIR5}；LNIRK（k1，k3）={LNIR1，LNIR3}。由此可以清晰得看出各個網絡資源及其之間的關系，為海量數據的挖掘提供了便利。
4結語
本文首先介紹了大數據的概況與網絡信息資源目前的概況，然后提出了本文所描述的相關概念，舉例說明了大數據中網絡信息資源的社團模型，為后續對大數據中關聯數據的處理及有效信息的挖掘提供了模型。
作者：馮秋燕單位：河南財經政法大學
大數據相關論文:大數據時代網絡信息論文
1網絡信息安全和保密技術特征
1.1可用性網絡信息安全和保密技術的可用性是指經授權許可的用戶可以根據需求，使用網絡信息，即網絡信息服務在需要的情況下，允許授權的用戶進行信息使用，或當網絡信息系統部分受到影響時，仍可以為授權用戶提供有效的服務，可用性是網絡信息系統向授權用戶提供安全保護的一項措施。
1.2性網絡信息安全和保密技術的性是指網絡信息系統能在設定的時間和條件下，完成規定的任務，從而保障網絡信息系統的正常運行。
1.3保密性網絡信息安全和保密技術的保密性是指網絡信息不被非授權用戶使用、修改等操作，保密性是防止信息資源泄露給非授權用戶，保障信息資源只能為授權用戶使用。
2網絡信息安全和保密層次結構
2.1物理安全網絡信息安全和保密的物理安全是指在物理介質層上對網絡信息進行安全保護，物理安全是網絡信息安全的基本保護層，是整個網絡信息安全和保密系統必不可少的組成部分。
2.2安全服務安全服務是指應用程序層對信息資源進行分析，從而保障信息資源的完整性和真實性，然后對信息資源進行保密，防止各種攻擊手段和安全威脅，為用戶提供安全的信息資源。安全服務的內容有安全連接、安全協議、安全機制等。
2.3安全控制安全控制是指對網絡信息系統的信息傳輸、儲存等操作進行管理控制，確保在傳輸、儲存過程中，信息資源不被刪除、更改，安全控制的重點是在網絡信息處理過程中，對信息進行安全保護。
3網絡信息安全和保密的威脅來源
3.1惡意攻擊惡意攻擊是指人為惡意的攻擊網絡信息系統，造成信息丟失、篡改等現象，惡意攻擊可以分為主動攻擊和被動攻擊兩種情況，主動攻擊是指利用各種手段有選擇性的修改、刪除、添加、偽造信息；被動攻擊是指在保障網絡信息系統正常運行的情況下，竊取、、破譯、截獲信息資源。人為惡意攻擊的危害性非常大，對網絡信息系統的運行有很大的影響。
3.2安全缺陷網絡信息系統是由多個技術領域組成的，有計算機系統和通信線路中存在安全缺陷，從而為網絡信息系統的安全留下一定的隱患。由于計算機的硬件很容易受到人為破壞，而軟件資源很容易受到病毒的干擾和破壞，而通信線路容易受到攻擊，因此，網絡信息系統具有一定的安全缺陷。
3.3軟件漏洞網絡信息系統由軟件和硬件組成，由于軟件程序的編程方式多種多樣，導致網絡信息系統的軟件很容易留下一些安全漏洞，如操作系統的安全漏洞、數據庫的安全漏洞、IP協議的安全漏洞、網絡軟件和網絡服務的漏洞、口令設置漏洞等，這些安全漏洞對網絡信息的安全狀態有很大的影響。
4提高網絡信息安全和保密的措施
4.1采用安全性高的系統和數據加密技術網絡信息系統的安全等級從高到低可以分為A級、B3級、B2級、B1級、C2級、C1級、D1級等，常用的網絡信息系統為C2級操作系統，對于極端重要的系統可以選擇B級操作系統，對于保密要求高的信息，要將傳統的信息加密技術和新型的信息隱藏技術結合起來，從而保障信息在傳輸、儲存過程的安全，利用隱藏技術、數據嵌入、數字水印、指紋等手段，能將機密的信息隱藏在普通的文件中，然后利用網路進行傳遞，確保信息保密的性，從而保障信息資源的安全。
4.2安裝防病毒軟件和防火墻要在主機上安裝防病毒軟件，對病毒進行定時檢測，主動截殺病毒，對系統進行檢測，這樣不但能有效的減少病毒對網絡信息系統的危害，還能有效的對文件、郵件等進行監控。防火墻是由軟件和硬件組成而成的，它能在內部網和外部網中間建立一個安全網管，對數據包進行過濾，控制網絡信息的流向，隱藏內部IP地址，防火墻還能對系統進行網絡安全隔離，對外網用戶的非法訪問進行控制，有效的防治外部的拒絕服務攻擊。防火墻不但能防止外部的惡意攻擊，還能屏蔽網絡內部的不良行為，防止其將保密信息泄露出去。
4.3安裝入侵檢測系統和網絡誘騙系統入侵檢測系統是保障網絡信息系統防御體系的重要組成部分，入侵檢測系統由軟件和硬件共同組成，完善的入侵檢測系統能對內部攻擊和外部攻擊進行防護，有效的彌補防火墻靜態防御不足的問題，入侵檢測系統能在網絡信息系統受到危害前，進行攔截和報警，能及時的消除系統存在的安全隱患。網絡誘騙系統是指構建一個和真實網絡信息系統相同的系統，誘騙入侵者進行攻擊，從而檢測出入侵者攻擊的重點，然后對其進行重點保護，同時收集入侵者的相關信息，分析入侵者的目的及入侵手段，為入侵者的惡意破壞行為提供有效的證據。
5結語
安全是網絡信息系統一直關心的問題，要充分利用先進的科學技術和管理手段，多方位的對網絡信息系統進行監測、管理，盡量做到零風險，從而保障網絡信息系統安全、穩定的運行，確保網絡信息的安全和保密。
作者：元博單位：天津市濱海新區規劃和國土資源地理信息中心
大數據相關論文:大數據時代的職校計算機應用論文
一、大數據時代對學生計算機應用能力的要求
在大數據時代環境下，信息的獲取和選擇、信息技術的掌握應用，直接影響知識的生產、科技的創新和成果的轉化。大數據時代對高校的教學、學生的計算機應用能力提出了新的要求。產業界需求與關注點發生了重大轉變，企業關注的重點轉向數據，計算機行業正在轉變為真正的信息行業，從追求計算速度轉變為關注大數據處理能力，軟件也將從編程為主轉變為以數據為中心。學生要學會對數據的去冗分類、去粗取精，從數據中挖掘知識，要能夠把大數據變成小數據，要在不明顯增加采集成本的條件下盡可能提高數據的采集質量。要研究如何科學合理地抽樣采集數據，減少不必要的數據采集。
二、大數據時代背景下的教學策略
（一）營造適合學生發展的軟硬件環境信息時代的發展使得高職院校圖書館和數據中心具備了大數據的特征。科學研究和科技創新越來越依賴于對數據的管理和利用，打造良好、適宜的軟硬件環境是提高職業院校學生信息素養的基礎。目前互聯網技術及應用普及度較高，建設智慧校園可為學生提供更多的接觸信息資源的機會。加強高職院校數據中心和網絡中心的建設力度，在依托傳統圖書館文獻存儲量的基礎上，增加館藏圖文電子數據、電子文獻與多媒體文獻，打造信息化圖書館，為學生提供多元化的信息資源與服務。加強校園社交網絡平臺的建設，利用微信等新型傳播媒介，采用主動推送的方式傳遞正能量，提供有益于學生健康成長的信息，監控、屏蔽不良信息的傳播，過濾影響學生身心健康的不良信息，構建適合高職院校學生學習的良好環境。
（二）發揮數字化圖書館在教育過程中的核心作用數字化圖書館的建設是圖書館業今后發展的主要方向。數字化圖書館也是一個科技含量較高的系統工程，高職院校各級領導應正確認識，加強資金投入，充分發揮其對教育過程的支持作用。數字化圖書館的典型特征是存儲數字化、操作計算機化、傳遞信息網絡化、信息存儲自由化和結構連接化，可與高職院校的基礎建設可以同步推進。在建設與發展過程中，教師要積極引導學生充分利用數字化信息資源。學生在使用數字化圖書館的過程中會產生一系列的行為特征數據。通過對學學習路徑和學習偏好的數據分析，根據其特點與實際量身設計合理的信息資源智慧導航，從而為學生學習新技術、新知識提供個性化的服務。
（三）加強學生創新能力的培養在知識經濟時代，創新決定著一個國家和民族的綜合實力和核心競爭力。培養具有創新能力、實踐能力的高素質技能人才，是高職院校人才培養的一個重點方向，也是高職辦學的特色及亮點。創新能力培養的關鍵是創新思維的培養，而創新思維的核心在于思維的獨特性和新穎性。在大數據時代，學生面臨眾多數據資源。教師需要對學生提供專業的指導，讓學生學會利用互聯網技術和計算機軟件工具解決實際問題，在解決問題的過程中培養創新思維。高職院校應努力營造創新教育環境，結合創新教育，大力推進素質教育。將“小發明、小創造”“大學生實踐技能展演”“大學生才藝展示”等活動納入校園文化活動中。組織學生參加各行業舉辦的職業技能大賽，實現從應試教育向素質教育的轉軌，培養實用型、創新型的復合技能人才。充分重視學生的個性發展，建立專業的師資隊伍對學生的創造發明活動給予強有力的技術指導。對于技術含量高的、有市場推廣價值的創造發明活動，要引導學生進行自主創業，帶動就業。加大創新教育課程的開發與建設力度，強化學生創新能力的培養。
（四）培養學生對信息技術的興趣與愛好興趣是好的老師，是激發學生學習積極性的動力，是激發創新能力的必要條件。學生只有對身邊的事物發生了興趣，才會活躍思維，激發潛力。在課程設計中加入了生動、形象、貼近工作、貼近生活的典型案例，可以有效地激發學生的學習興趣，讓學生樂在其中，愉快地完成學習任務。教學實踐環節也應緊密圍繞著學生熟悉的事物、案例來開展教學。授課教師應了解信息技術在行業的實際應用狀況，根據不同專業的特點，結合學生，的知識體系結構精心準備授課內容，確定課程的重難點。在教學過程中，通過師生互動了解學生對課程內容的掌握程度，因材施教、精選案例、突出重點，從培養學生興趣與愛好入手，讓學生在輕松、愉悅的課堂教學中學習信息技術在專業領域的近期應用，了解近期的前沿學科理念，學握較新的實用技術。教師如果在教學活動中能及時、地解決學生在學習實踐中遇到的疑難，并指導他們完成實訓內容，將有助于學生在學習過程中獲得成就感，激發學習的積極性、主動性和創造性。教師動手實踐能力將使得更多的學生得到有效指導和幫助，實現高質量的課堂教學。
（五）探索高效教學模式根據高職人才培養目標的要求，計算機課程的教學需要與時俱進，隨著各行業大數據產業的不斷發展與應用而不斷進行調整、創新。通過對學生在校期間學習、生活的軌跡進行搜集、整理，形成基礎數據，進而分析他們的學習行為、學習喜好和思維模式，制定適合他們發展的教學方法，有針對性地培養和提高他們的計算機應用能力。利用各種輔助軟件，開展行之有效的教學實踐活動，讓學生在“做中學，學中做”。提高各專業學生的計算機應用操作能力，使他們掌握互聯網技術、計算機信息技術、電子商務等。以醫學影像技術專業為例，學生既要學會影像閱片操作，又要掌握近期的X線機、CT、MRI等先進檢查設備的使用與操作。如果能夠將醫學影像技術專業與計算機應用實踐教學相結合，找出兩者的學科交叉點，構建適合時展需要的復合型人才培養模式，將會起到事半功倍的作用。在大數據的背景下，各行各業都需要利用信息技術，特別是數據庫技術、大數據分析技術，用以改變生產、經營、管理、工作、生活等的方式。因此各專業的畢業生都面臨著行業對大數據的使用與開發的迫切需求。培養學生解決問題的實際操作能力，顯得尤為重要。在專業課程的教學中，通過對大數據的應用與計算機應用技術的滲透，不但能激發學生學習專業技能的積極性，而且可以引導學生形成應用計算機解決專業問題的思維模式，對他們將來適應大數據環境下工作具有積極的引導意義。以專業培養目標為基礎，合理對計算機課程進行設置與安排教學，將大數據知識、信息技術知識、計算機應用知識融入到各課程的教學中，構建適合高職類學生學習特點的高效教學模式。
（六）加強師資隊伍建設加強師資隊伍建設是提高學生計算機應用能力的關鍵。計算機應用基礎課程的教師，首先應該是計算機應用方面的專家，既能掌握扎實的理論基礎知識，又能熟練地操作計算機，善于使用相關行業軟件。在教學中能夠起到良好的操作示范作用，給予學生無形的感染力和號召力，增強學習的主動性與積極性。在實踐教學過程中，計算機任課教師不僅要與專業課教師緊密合作，整合校內已有的專業資源和信息技術資源，充分利用好大數據，而且要與行業、企業加強聯系，采取走出去、引進來的方式，讓學生在校期間就能充分接觸各種面向實際應用的信息技術產品與工具。學校要制定行之有效的師資隊伍培養計劃，緊密結合企業、行業的實際需求，建設“雙師型”教師隊伍，加強現代信息技術應用能力培訓。教師應深入企業、行業，了解企業人才需求，了解企業使用的近期應用軟件動態與進展，充分利用好企業、行業大數據資源的研究近期成果，更新知識結構，提高實踐操作水平。
大數據時代是信息化社會發展的必然趨勢。高職院校在教學實踐中要跟隨時展的潮流，在教學思想、教育理念上做出迅速調整，并跟進制定適合學生發展的計算機應用能力培養實施方案，有效提高學生的計算機應用能力，增強就業競爭優勢，滿足行業、企業及社會對復合型職業技能人才的需要。
作者：馮橋華單位：安順職業技術學院招生與就業指導處
大數據相關論文:大數據環境下知識管理論文
一、大數據環境下知識管理概述
1．知識管理的含義。隨著知識經濟的到來，知識發揮著越來越重要的作用。因此，對知識進行系統的管理，有助于學習者更好更快的進行研究、學習與應用。知識管理是建立在知識經濟基礎上的新的管理科學觀念，它是指以企業知識為基礎和核心的管理，是對企業生產和經營所依賴的知識及收集、組織、創新、擴散、使用和開發等一系列過程的管理，也是對知識連續過程的管理，以滿足企業現有和未來的需要，確認和利用已有的和獲取的知識資產，開拓新的機會。
2．知識管理現狀。從知識管理的方法來說:目前我國各行業知識管理的難題在于，即便擁有最完備、最規范的文獻資源體系，仍無法直接面向戰略管理的問題和對象，系統化地獲取、梳理并理解知識。其根本原因在于，以往無論哪一類型、哪種渠道的知識傳播者，均未能真正確立面向服務對象的知識服務理念，且對知識服務必須依賴知識管理的規律認識不清。從企業內部來說，一方面從管理者到員工，大多還沒有意識到知識管理的重要性，現有的知識雜亂無序的散布在企業內部，像隨處可見的空氣一樣，雖然珍貴，卻得不到應有的重視;另一方面，企業的各部門進行組織管理時，都還未嘗試，將知識管理應用于企業的戰略管理，這不符合時代的要求與市場的需求。
二、企業戰略管理概述
1．企業戰略管理的含義。企業戰略管理一詞最早由安索夫在1976年出版的《從占率規劃到戰略管理》一書中提出，解釋為將企業的日常業務決策同長期計劃決策相結合而形成的一系列經營管理業務，不同的研究者對戰略管理的理解不同，普遍的觀點可表述為:企業戰略管理是確定企業使命，根據外部環境和內部運營要素確定企業的目標，保障目標的正確落實并使企業使命最終得以實現的一個動態過程。具體可分為確定企業使命，對各種可能的方案進行戰略分析，綜合內外部因素，進行戰略選擇，戰略實施，根據方案的運行效果進行戰略評價。
2．對傳統戰略管理的評價。傳統的戰略管理以企業目標為導向，將企業看成是一個開放的系統，整個企業好像一臺計算機，戰略好像主機，是整個計算機的內核與關鍵，統籌指揮企業內部各個部門協調有序的工作，顯示器所顯示的清晰的文字與圖像是企業的外在形象，即企業呈現在市場上的風貌與狀態，這依賴與高層管理者以企業戰略為核心，進行正確的決策，企業員工的執行，財務部門合理的投資、籌資方案，市場部門的優勢宣傳等人力、物力、財力等實體投入與知識、技能、觀點等非實體投入，當然，計算機不是孤立的，網絡提供了廣闊的與外界聯系的空間與渠道，企業也是如此，在整合內部資源的同時，也要關注外部環境的變化，如政策環境對企業戰略目標的影響，市場環境及消費者需求對戰略方案的影響，有時需要我們不斷調整現有的方案，以達到實現企業目標的目的，這是個復雜且動態的過程，需要企業的管理及經營者不斷的實踐、嘗試、思考、改革、創新。
三、知識管理與企業管理的融合
企業通過知識的創新突破得到成長，而知識要創新，要突破與企業的知識積累密切相關，而知識必須通過學習獲得，通過不斷的學習、探索，掌握并儲存知識，知識的量的積累到達一定程度的時候就會有質的飛躍，在知識的突破點達到創新的成果，循環往復，是一個連續學習、積累、創新的過程。企業知識學習的途徑可以分為企業外部學習和企業內部交流。所謂外部學習是通過與其他企業、機構、企業外部的人員、環境等進行交流與聯系，結合企業自身的特點，或為企業解決現存的問題提供解決的思路或和途徑，或為企業未來的發展提供全新的視角，或填補企業的知識空白，或將現有的陳舊的知識進行更新，不可否認，有些知識表面上看來并不適用于本企業，可是，通過一些轉化、改良與組合后，將為企業所用。總之，通過外部的學習，將知識為一種工具，整合、應用企業的資產與資源，并結合企業現有的知識，推動知識的創新突破，從而應用于企業的產品與服務，實現利潤的增長與企業價值的提升。內部學習主要是企業內部同一個部門之間、不同部門之間的同級之間、上下級之間的交流與聯系，這些知識來自于人腦，內化為人的思維方式，做事習慣等，外化為人的行動，是最難被學習的，卻是企業最寶貴的資源。通過企業內部人與人的溝通交流，不僅將企業現有的知識儲備進行整理、串聯、融合，而且不同思維的碰撞有利于知識創新，將這些新舊知識加以提煉、整合，去粗取精，以企業長遠的戰略目標為導向，以近期戰略目標依據，將知識的管理與戰略管理進行有效融合，實現從戰略主導的企業向知識型企業的過度與轉化，實現企業的長遠發展。另一方面，大數據時代的到來，也為企業進行有效的知識管理提供了新的方法和平臺。知識管理不能簡單地理解為信息數據庫的整合與構建。過去10多年來，各行業企業獲取知識、信息與情報，主要通過文獻數據庫檢索來實現。這種以“大資源”、“大發現”為特征的圖情模式，以國內外資源整合、文獻類型與學科分類為基礎，簡單檢索、高級檢索、聯邦檢索、專業檢索、跨庫檢索等數據庫技術為支撐，在互聯網與信息技術發展初期，對各行業構建數字化文獻情報服務體系、促進新知識推廣與應用、提升利用知識開展創新的信心等方面，均起到不容小視的重要作用。在調研、深入認識各行業戰略管理特征與知識管理需求的基礎上，從知識文化傳播頂層設計與未來發展的角度，開始了打造知識服務產業新模式的“二次創業”，并圍繞資源加工、知識挖掘、產品研發等提出了知識管理的新的發展要求與方向:
1．是借助主題標引技術，實現面向研究問題及對象的查全查準。
2．是借助XML與知識挖掘技術，實現面向知識的直接檢索。
3．是面向各行各業戰略管理與創新需求，提供新穎、、可定制的知識服務。
四、結語與展望
大數據環境下的知識管理對于企業來講，更像是一把雙刃劍。一方面，大數據環境下的知識管理為企業提供了把握和預測產業方向、市場規律及運行軌跡的重要工具;另一方面，眾多知識的涌現，需要管理者有更高的素質、更清晰的規劃以及更獨到的眼光從眾多的知識中進行提取、整合，辨別對企業的戰略目標有用的知識資源，為企業所用，這就給給公司治理、戰略管理、創新決策等帶來諸多挑戰。“知識經濟時代將是知識管理型企業的時代，只有懂得運用知識管理開展戰略管理的企業才是最有發展前途與增長前景的企業。自身戰略管理與知識管理深度耦合，絕并非1+1=2那么簡單，需要結合現今大數據環境，考慮企業內部的現有資源及自身的條件，同時兼顧市場的風云巨變，知識管理與戰略管理的耦合的深度還有待我們去探索與發現。
作者:董雙珠 曾令強 單位:中國海洋大學
大數據相關論文:大數據時代下傳統民間藝術論文
1大數據時代下傳統民間藝術的現狀研究
1.1大數據時代的特點研究
隨著信息數據的增多，云儲存、云計算等云服務平臺應運而生。由此可見，在大數據時代下，更好地利用數據儲存系統將民間藝術保護與儲存下來，將為傳承民間藝術做出突出的貢獻。
1.2傳統民間藝術的現狀研究
（1）傳統民間藝術的主要研究領域。傳統民間藝術主要涵蓋了物質產品和精神產品兩個方面，物質方面主要包含了以實用為主的一些可視化的具有民族特色的生活生產用品。精神方面主要是指能夠滿足人們精神需求的民間藝術現象、藝術活動以及一些具有民族特色的民間藝術品。傳統的民間藝術具有強烈的民族性，它能夠反映每一個民族的精神信仰、思維觀念以及文化傳統，并且是博大精深的中華文化的體現。
（2）傳統民間藝術的存在現狀及其重要性。隨著社會的發展，人們的生活方式以及生活觀念不斷地受整個社會環境的影響而發生著改變，人們的視野越來越多的關注在所謂的現代化的產品以及所謂的潮流上面，而對于真正的傳統卻越來越少的人去關注。據調查顯示，每年有大量的民間手工藝品、民間紡織工具、民間交通工具以及民間交通器具在大量的消失，并且就算是能夠滿足人們精神需求的民間戲曲、民間舞蹈、民間藝術活動每年也都在大量的丟失。民間藝術這一現狀應該引起我們所有人的反思，如果我們連我們傳統的東西都保護不好，拿什么去發揚我們的中國傳統文化。傳統民間藝術的發展及其生存環境，如果我們不將其保護與傳承下來，它也會隨著工業社會的發展遭受著如同自然資源和生態環境一樣的破壞。
2對傳統民間藝術的保護與傳承所面臨的問題研究
對傳統民間藝術的保護與傳承所面臨的主要問題是其自身的獨特性而產生的自身的限制。大多數的民間傳統文化根植于民間，并且分布在全國各地，這也將是傳統民間藝術保護與傳承所面臨的較大問題。由于傳統民間藝術涉及面多而廣，外加上民間藝術從業人員的不足，所以目前對民間藝術的保護只停留在傳統的采集照片，收集物品以及訪問記錄等方面。并沒有與大數據時代現代化信息技術相結合，所以對傳統民間藝術的保護只停留在表面，并不能真正地把民間藝術傳承下來。
3大數據時代下對傳統民間藝術的保護與傳承研究對策
大數據時代的到來，對于數據的研究與開發也越來越深入，數據處理與儲存技術的開發與應用也越來越廣泛。我們應該利用這一特點，很好地將民間藝術儲存起來。
3.1將數字信息技術與民間文化遺產相結合
大數據時代的到來，為數字信息技術的發展提供了強有力的平臺。同時也促使了數字信息技術突飛猛進的跨越。將數字信息技術與傳統的民間藝術相結合，突破了我們傳統的對于民間藝術記錄收藏的形式，其方便快捷的將民間藝術整合、收藏、記錄了下來，并且也為民間藝術的保護節省了勞力成本與時間成本，同時也方便了人們對于感興趣的民間藝術的查閱與展示。同時，我們也可以利用數字信息技術研發民間藝術圖案輔助設計系統，使民間傳統融入現代設計中。使傳統民間文化真正地為“生活服務”。在當代的藝術和設計有史以來最商業化的時候，保持藝術和學術純粹的張力和良知，將傳統民間文化與當代設計相結合，賦予當代設計別樣的韻味。例如，愛馬仕的中國品牌“上下”就是利用中國傳統的紋樣、雕刻、染織等技術對于產品進行再設計，很好地利用了傳統民間工藝的商業價值，賦予現代設計獨特的魅力。同時很好的傳承與發展了博大精深的中國傳統文化。總的說來，現代化數字技術的應用也是使傳統的民間藝術能夠更好地保護與傳承下來，使其不再停留在沒有人觀望的層面，其已經成為一種非常重要的非物質文化遺產，它的保護與傳承，能夠讓更多的人去了解它們獨特的文化。
3.2中國民間藝術云端服務平臺的建設
注重于打造一個具有云儲存、云計算、云分析、大數據等功能的云端服務平臺。本系統是基于云端系統的文件存儲平臺，管理用戶上傳關于民間藝術資源遺產的相關文件到云服務器端，上傳文件類型包含普通文件、圖片、音頻、視頻等各種類型文件，并對文件進行相關屬性說明。系統通過集群式應用、網格技術和分布式文件系統將上傳的大量的各種類的文件存儲在一個分布式的不同類型的存儲設備中，通過應用軟件協同工作共同對外提供數據文件的數據存儲和業務訪問，但這些對用戶來說是黑匣子式的，用戶只需要關注文件的文性，專注于非物質文件遺產的整理，而無需關心實現的方式和方法，系統將高度智能化的為用供數據的存儲和整理工作。用戶在訪問時可以通過WEB或手機APP等方式進行文件的檢索和訪問，云服務將自動計算采用的訪問路徑為用戶提供文件的檢索和訪問。
3.3數字民間藝術博物館的建立
在大數據時代下，要使民間藝術得到很好的保護和傳承，數字民間藝術博物館的建設將會是推動其保護與傳承的好方式。數字民間藝術博物館將擁有強大的數據庫將民間藝術品很好的儲存起來，并且方便人們查閱以及觀賞，增加民間藝術品的生命力。
3.4民間藝術品網站的建設
民間藝術品網站的建設可以更好地把民間藝術品與市場相結合，給正在做民間藝術品的手工藝人提供一個讓其藝術品走向市場的平臺，并且增加民間手工藝人的信心。據調查顯示，目前市場上并沒有一個真正的關于民間藝術品的網站，建設這樣一個網站，可以按照地域、產品特點、產品形式進行分類，不僅僅可以很好地保護民間藝術，而且能夠使這些民間藝術真正的走進人們的視野，以后使越來越多的人來關注民間藝術，這將是對民間藝術好的傳承。
作者:王彬雪 單位:上海大學
