導(dǎo)語(yǔ)：如何才能寫(xiě)好一篇大數(shù)據(jù)時(shí)代信息的特征，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)時(shí)代 信息安全 問(wèn)題

1 大數(shù)據(jù)的特征和大數(shù)據(jù)涉及的相關(guān)內(nèi)容

1.1 大數(shù)據(jù)的主要特征分析

處在大數(shù)據(jù)時(shí)展背景下，大數(shù)據(jù)的特征體現(xiàn)也比較鮮明，首先在海量信息數(shù)據(jù)的特征方面就比較顯著。在計(jì)算機(jī)的硬盤(pán)容量已經(jīng)進(jìn)行了升級(jí)，在容量上也大大的擴(kuò)大了，在數(shù)據(jù)的規(guī)模上也不可同日而語(yǔ)。這就對(duì)信息技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展有著重要的促進(jìn)作用，這也是大數(shù)據(jù)時(shí)代的一個(gè)重要標(biāo)志。再者是大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)信息種類(lèi)的多樣化，多樣化類(lèi)型的傳感器以及終端設(shè)備都是大數(shù)據(jù)信息數(shù)據(jù)的源頭[1]。這樣就形成了數(shù)據(jù)類(lèi)型的多樣化。

1.2 大數(shù)據(jù)涉及的相關(guān)內(nèi)容分析

大數(shù)據(jù)發(fā)展下涉及到的內(nèi)容是比較多的，在網(wǎng)絡(luò)的安全問(wèn)題上是大數(shù)據(jù)發(fā)展下的重要問(wèn)題內(nèi)容。大數(shù)據(jù)的發(fā)展為網(wǎng)絡(luò)犯罪也提供了很大的便利，使得范圍的模式發(fā)生了變化，并且在犯罪的水平上也比較高，這就對(duì)信息安全帶來(lái)了很大的威脅。再有是涉及到的云數(shù)據(jù)，在云計(jì)算的應(yīng)用下，也是面臨著一些問(wèn)題，使得在對(duì)數(shù)據(jù)的處理過(guò)程中會(huì)有著諸多不可測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)。另外在個(gè)人設(shè)備管理的問(wèn)題上，移動(dòng)設(shè)備的應(yīng)用廣泛化，使得數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和訪問(wèn)等都變得比較簡(jiǎn)單化，這也存在著信息安全的問(wèn)題[2]。最后在涉及到的數(shù)據(jù)保密的內(nèi)容層面也是需要急迫解決的。對(duì)于這些內(nèi)容都要能夠充分的重視。

2 大數(shù)據(jù)時(shí)代下信息安全問(wèn)題和解決策略探究

2.1 大數(shù)據(jù)時(shí)代下信息安全問(wèn)題分析

大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下的信息安全問(wèn)題也比較突出，主要體現(xiàn)在人們對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的信息安全的意識(shí)沒(méi)有得到強(qiáng)化，對(duì)信息的安全防范意識(shí)不足。網(wǎng)絡(luò)的安全性問(wèn)題在當(dāng)前的社會(huì)發(fā)展中愈來(lái)愈嚴(yán)重，在一些社交平臺(tái)或公共購(gòu)物平臺(tái)等，都可能對(duì)個(gè)人的信息造成泄漏，由于網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)放性特征，也使得個(gè)人的信息安全得不到有效的保障。而當(dāng)下的公眾在信息安全的防范意識(shí)上還不是很強(qiáng)，這就使得信息安全問(wèn)題發(fā)生的可能性就增大了。

再者，大數(shù)據(jù)環(huán)境下的信息已經(jīng)成為高級(jí)可持續(xù)攻擊載體。大數(shù)據(jù)自身的價(jià)值密度低的特征下，使得外界的環(huán)境影響比較敏感，容易受到黑客的攻擊。而這些攻擊的代碼是處在大數(shù)據(jù)當(dāng)中的，所以進(jìn)行安全服務(wù)鑒別中就存在著很大的難度。這樣就使得大數(shù)據(jù)信息成為了可持續(xù)攻擊的一個(gè)載體，在這一方面的問(wèn)題要能充分的重視，結(jié)合實(shí)際進(jìn)行應(yīng)對(duì)。

另外，大數(shù)據(jù)環(huán)境中的信息安全問(wèn)題還體現(xiàn)在智能終端的威脅。移動(dòng)智能終端在我國(guó)的使用數(shù)量不斷的增長(zhǎng)，這就使得智能終端的信息也比較多，在信息的安全性方面就存在著很大的隱患。智能終端一旦被破壞，就會(huì)使得信息丟失，而受到病毒的控制也會(huì)造成信息的安全性得不到有效保證[3]。

2.2 大數(shù)據(jù)時(shí)代下信息安全問(wèn)題的解決策略

對(duì)于大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下的信息安全問(wèn)題的解決，要能從多方面進(jìn)行考慮。首先在數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化措施的實(shí)施上要重視，這對(duì)信息安全保護(hù)有著重要作用發(fā)揮。由于大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)信息比較復(fù)雜，在數(shù)量上也比較大，通過(guò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和加密管理，就比較方便處理。能夠在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化基礎(chǔ)上對(duì)入侵的數(shù)據(jù)就能實(shí)現(xiàn)智能化的辨別，在信息的安全系數(shù)上就得到了有效提升。

再者，大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)信息安全的防范要進(jìn)一步加強(qiáng)敏感數(shù)據(jù)的監(jiān)管力度。大數(shù)據(jù)的海量信息的特征，使得在管理上存在著諸多難度，這就為黑客信息掃描檢測(cè)漏洞提供了可能。故此政府方面要在大數(shù)據(jù)的監(jiān)管力度上進(jìn)行加強(qiáng)，在管理制度上結(jié)合實(shí)際進(jìn)行有效完善，并要能夠?qū)σ苿?dòng)設(shè)備的安全使用進(jìn)行保障。從大數(shù)據(jù)的使用流程以及方法層面嚴(yán)格執(zhí)行，這樣才能保證對(duì)信息安全的保證。對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下的信息安全問(wèn)題的解決，還要能從大數(shù)據(jù)平臺(tái)建立方面得到加強(qiáng)。

另外，強(qiáng)化大數(shù)據(jù)信息安全技術(shù)的應(yīng)用，不斷的將安全保障技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化。信息的安全性保障離不開(kāi)技術(shù)的支持，要定期的對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的潛在漏洞實(shí)施掃描，在信息的安全防御層面進(jìn)行有效加強(qiáng)。在大數(shù)據(jù)的技術(shù)研發(fā)方面要進(jìn)行加強(qiáng)，將數(shù)據(jù)加密技術(shù)以及安全訪問(wèn)控制技術(shù)等得到有效應(yīng)用，從整體上將信息安全的防范能力進(jìn)行加強(qiáng)[4]。要能通過(guò)相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用，從數(shù)據(jù)信息的泄漏重點(diǎn)領(lǐng)域加以強(qiáng)化，通過(guò)對(duì)設(shè)備的訪問(wèn)權(quán)限設(shè)置，以及通過(guò)SSL技術(shù)的應(yīng)用等，全面加強(qiáng)數(shù)據(jù)信息的安全保護(hù)作用。

例如：應(yīng)用沙箱（Application Sandboxing）是一項(xiàng)借鑒于 Trusted BSD的技術(shù)。通過(guò)這一功能，可以對(duì)特定資源進(jìn)行定義，對(duì)應(yīng)用的訪問(wèn)權(quán)限作出限制，包括網(wǎng)絡(luò)資源、內(nèi)存及部分文件系統(tǒng)等。Gatekeeper是一項(xiàng)能讓Mac電腦免遭惡意軟件入侵的技術(shù)。有了Gatekeeper，你可以讓那些被允許在Mac電腦上運(yùn)行的應(yīng)用，只能通過(guò)Mac App Store獲取并簽名，或成為由合法開(kāi)發(fā)者簽名的應(yīng)用。

不僅如此，對(duì)大數(shù)據(jù)信息安全的保護(hù)還要從法律層面進(jìn)行加強(qiáng)，完善網(wǎng)絡(luò)信息的法律法規(guī)的保障措施。對(duì)個(gè)人隱私信息以及公共信息的安全保護(hù)進(jìn)行加強(qiáng)，從法律層面來(lái)建設(shè)安全信息的保障體系，將信息安全的法律化要制定細(xì)化可操作的制度加以防范。

3 結(jié)語(yǔ)

總而言之，大數(shù)據(jù)背景下的信息安全防范愈來(lái)愈重要，要不斷的將信息安全保護(hù)措施合理化的加以實(shí)施，從根本上保障個(gè)人以及企業(yè)的信息安全性，只有如此才能真正的對(duì)信息安全起到保障作用。此次主要從大數(shù)據(jù)環(huán)境下的信息安全問(wèn)題和保障的措施實(shí)施進(jìn)行了重點(diǎn)分析，希望有助于實(shí)際的信息安全保護(hù)。

參考文獻(xiàn)：

[1]張茂月.大數(shù)據(jù)時(shí)代個(gè)人信息數(shù)據(jù)安全的新威脅及其保護(hù)[J].中國(guó)科技論壇，2015（07）.

[2]閆利平，申?duì)N，張磊.完善大數(shù)據(jù)時(shí)代地方政府信息公開(kāi)的思考[J].法制博覽，2015（01）.

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關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 統(tǒng)計(jì)特征 情報(bào)關(guān)鍵詞 關(guān)鍵詞提取 方法

1 大數(shù)據(jù)的含義及特征

大數(shù)據(jù)即人們常說(shuō)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，它借助計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，可以存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)，并保證數(shù)據(jù)的真實(shí)性。體量、速度和多樣性是大數(shù)據(jù)定義中的關(guān)鍵內(nèi)容。其基本特征主要有：第一，大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)總量增長(zhǎng)規(guī)模非常大。同種類(lèi)型的數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中處于快速增長(zhǎng)狀態(tài)。第二，數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的速度非?？?，以指數(shù)級(jí)持續(xù)增長(zhǎng)模式為主。第三，新的數(shù)據(jù)來(lái)源渠道越來(lái)越多，新的數(shù)據(jù)類(lèi)型也不斷豐富。第四，大數(shù)據(jù)的價(jià)值不斷上漲，大數(shù)據(jù)可以為企業(yè)發(fā)展帶來(lái)更多商機(jī)，是現(xiàn)代企業(yè)發(fā)展過(guò)程中必不可少的內(nèi)容。

2 相關(guān)研究現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題

情報(bào)關(guān)鍵詞是表述某個(gè)文件或者論文中重要內(nèi)容的詞語(yǔ)。本文中介紹的大數(shù)據(jù)時(shí)代基于統(tǒng)計(jì)特征的情報(bào)關(guān)鍵詞是指以網(wǎng)頁(yè)為主的關(guān)鍵內(nèi)容，提取關(guān)鍵詞的主要目的是分析語(yǔ)義和對(duì)核心詞語(yǔ)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。網(wǎng)頁(yè)關(guān)鍵詞在自動(dòng)摘要、信息檢索以及自動(dòng)問(wèn)答等形式中都存在較多不確定因素，導(dǎo)致大數(shù)據(jù)時(shí)代基于統(tǒng)計(jì)特征的情報(bào)關(guān)鍵詞提取方法問(wèn)題重重。

3 大數(shù)據(jù)時(shí)代基于統(tǒng)計(jì)特征的情報(bào)關(guān)鍵詞提取方法

3.1 關(guān)鍵詞提取方法的分類(lèi) 關(guān)鍵詞提取方法分四類(lèi)：第一，基于語(yǔ)義的方法。以詞典為依據(jù)，對(duì)詞和句子進(jìn)行分析，對(duì)詞和句子進(jìn)行分類(lèi)標(biāo)注，滿(mǎn)足計(jì)算機(jī)對(duì)多重信息片段的實(shí)際需求，通過(guò)計(jì)算獲得情報(bào)關(guān)鍵詞。第二，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。利用機(jī)器對(duì)訓(xùn)練語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練，結(jié)合各項(xiàng)系數(shù)的實(shí)際狀況，確立相關(guān)的參數(shù)、建立準(zhǔn)確的模型。第三，基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的方法。明確候選特征詞之間的關(guān)系，以既定的規(guī)則為出發(fā)點(diǎn)，構(gòu)建一個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算出節(jié)點(diǎn)權(quán)重系數(shù)和介數(shù)，最大的綜合值即為關(guān)鍵詞。第四，基于統(tǒng)計(jì)的方法。詞語(yǔ)具有相關(guān)統(tǒng)計(jì)信息，以統(tǒng)計(jì)信息為基礎(chǔ)，提取相關(guān)關(guān)鍵詞。

3.2 關(guān)鍵詞提取方法的構(gòu)造

3.2.1 中文詞語(yǔ)的特征及自動(dòng)分詞。中文詞語(yǔ)通常由兩個(gè)或者兩個(gè)以上的漢字組成，句子具有連續(xù)性，要求研究人員利用大數(shù)據(jù)對(duì)中文句子進(jìn)行分析之前，將句子劃分為若干小部分。目前已經(jīng)有自動(dòng)標(biāo)注詞性的系統(tǒng)，可以自動(dòng)過(guò)濾詞和通用詞語(yǔ)。

3.2.2 網(wǎng)頁(yè)文本的結(jié)構(gòu)特征及詞語(yǔ)統(tǒng)計(jì)特征。MTML是一種標(biāo)記語(yǔ)言，該標(biāo)記語(yǔ)言的證書(shū)的目的是描述網(wǎng)頁(yè)文檔內(nèi)容，以成對(duì)的標(biāo)記符號(hào)為依據(jù)，明確顯示網(wǎng)頁(yè)的各個(gè)部分。詞語(yǔ)統(tǒng)計(jì)的特征主要有：如果某篇文章中某個(gè)詞語(yǔ)出現(xiàn)的頻率比較高，在其他文本中出現(xiàn)的頻率偏低，那么，這個(gè)詞語(yǔ)即可作為候選關(guān)鍵詞；同一詞語(yǔ)在不同標(biāo)記符號(hào)中對(duì)文章內(nèi)容的反映結(jié)果不一樣，也就是說(shuō)詞語(yǔ)出現(xiàn)的位置對(duì)關(guān)鍵詞的選擇有至關(guān)重要的作用。

3.2.3 詞語(yǔ)過(guò)濾。文本中通常會(huì)存在大量噪聲詞。噪聲詞與文章的內(nèi)容聯(lián)系不大，噪聲詞在文本中和文本集合中出現(xiàn)的頻率均比較高，噪聲詞通過(guò)詞頻和文本頻率乘積的離散系數(shù)自動(dòng)過(guò)濾。不同內(nèi)容的文本長(zhǎng)度不一樣，噪聲詞在文本中出現(xiàn)的頻率數(shù)受文本長(zhǎng)度的影響，離散系數(shù)是指某個(gè)詞語(yǔ)在文本中的波動(dòng)程度，詞語(yǔ)的離散系數(shù)與該次在文本中出現(xiàn)的穩(wěn)定性成正比，也就是說(shuō)，離散系數(shù)越大，該次在文本中的穩(wěn)定性越差。

3.2.4 中文關(guān)鍵詞提取流程圖。本文以TfDf指標(biāo)為依據(jù)，采用離散系數(shù)的方法將文本中存在的噪聲詞過(guò)濾除去，對(duì)候選關(guān)鍵詞共現(xiàn)概率分布進(jìn)行分析。確定TFIDF和候選關(guān)鍵詞的位置信息，以TFIDF-SK為計(jì)算方法，以函數(shù)TFIDF-SK值作為關(guān)鍵詞重要性的衡量標(biāo)準(zhǔn)。TFIDF-SK算法系統(tǒng)流程圖如圖1所示。

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圖1 TFIDF-SK算法系統(tǒng)流程圖

TFIDF-SK算法將輸入文本集合進(jìn)行處理，處理工作中必須將文本集合中的噪聲詞過(guò)濾除去，做好詞語(yǔ)統(tǒng)計(jì)特征；將收集到的信息計(jì)入特征計(jì)算模塊，該模塊的主要功能是計(jì)算TFIDF值、詞語(yǔ)位置信息和偏度；進(jìn)入關(guān)鍵詞重要性衡量模塊，計(jì)算出TFIDF-SK值；判斷關(guān)鍵詞重要性度量大小，輸出文本中的情報(bào)關(guān)鍵詞。

4 結(jié)束語(yǔ)

目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代基于統(tǒng)計(jì)特征的情報(bào)關(guān)鍵詞的提取方法均有統(tǒng)一評(píng)價(jià)，在實(shí)際發(fā)展過(guò)程中強(qiáng)化統(tǒng)計(jì)特征情報(bào)關(guān)鍵詞的提取方法顯得尤為重要。因此，研究人員必須在了解大數(shù)據(jù)含義及特征的前提下，針對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代基于情報(bào)關(guān)鍵詞提取方法存在的問(wèn)題，對(duì)相關(guān)方法進(jìn)行深入研究，保障情報(bào)關(guān)鍵詞的穩(wěn)定性。

參考文獻(xiàn)：

[1]羅繁明，楊海深.大數(shù)據(jù)時(shí)代基于統(tǒng)計(jì)特征的情報(bào)關(guān)鍵詞提取方法[J].情報(bào)資料工作，2013.

篇3

進(jìn)入2010年以來(lái)，大數(shù)據(jù)（Big Data）一詞越來(lái)越多地被提及與使用，人們用它來(lái)描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)，它已經(jīng)出現(xiàn)過(guò)在《紐約時(shí)報(bào)》、《華爾街時(shí)報(bào)》的專(zhuān)欄封面，進(jìn)入美國(guó)白宮網(wǎng)的新聞，現(xiàn)身在國(guó)內(nèi)一些互聯(lián)網(wǎng)主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺(jué)靈敏的國(guó)君證?、固┚?、銀河證壞刃唇了投資推薦報(bào)告，大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)臨據(jù)。

有人說(shuō)21世紀(jì)是數(shù)據(jù)信息時(shí)代，移動(dòng)互聯(lián)、社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)大大拓展了互聯(lián)網(wǎng)的疆界和應(yīng)用領(lǐng)域。我們?cè)谙硎鼙憷耐瑫r(shí)，也無(wú)償貢獻(xiàn)了自己的“行蹤”。

國(guó)務(wù)院的《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“綱要”）將大數(shù)據(jù)發(fā)展確立為國(guó)家戰(zhàn)略。黨的十八屆五中全會(huì)明確提出，實(shí)施“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃，發(fā)展分享經(jīng)濟(jì)，實(shí)施國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。大力發(fā)展工業(yè)大數(shù)據(jù)和新興產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)推動(dòng)信息化和工業(yè)化深度融合，從而推動(dòng)制造業(yè)網(wǎng)絡(luò)化和智能化，正成為工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展熱點(diǎn)。

二、什么是大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)（big data，mega data），或稱(chēng)巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

在維克托?邁爾-舍恩伯格及肯尼斯?庫(kù)克耶編寫(xiě)的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值）。

大數(shù)據(jù)（Big Data）是指那些超過(guò)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)處理能力的數(shù)據(jù)。它的數(shù)據(jù)規(guī)模和轉(zhuǎn)輸速度要求很高，或者其結(jié)構(gòu)不適合原本的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。為了獲取大數(shù)據(jù)中的價(jià)值，我們必須選擇另一種方式來(lái)處理它。數(shù)據(jù)中隱藏著有價(jià)值的模式和信息，在以往需要相當(dāng)?shù)臅r(shí)間和成本才能提取這些信息。如沃爾瑪或谷歌這類(lèi)領(lǐng)先企業(yè)都要付高昂的代價(jià)才能從大數(shù)據(jù)中挖掘信息。而當(dāng)今的各種資源，如硬件、云架構(gòu)和開(kāi)源軟件使得大數(shù)據(jù)的處理更為方便和廉價(jià)。即使是在車(chē)庫(kù)中創(chuàng)業(yè)的公司也可以用較低的價(jià)格租用云服務(wù)時(shí)間了。對(duì)于企業(yè)組織來(lái)講，大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在兩個(gè)方面：分析使用和二次開(kāi)發(fā)。對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析能揭示隱藏其中的信息。例如零售業(yè)中對(duì)門(mén)店銷(xiāo)售、地理和社會(huì)信息的分析能提升對(duì)客戶(hù)的理解。對(duì)大數(shù)據(jù)的二次開(kāi)發(fā)則是那些成功的網(wǎng)絡(luò)公司的長(zhǎng)項(xiàng)。例如Facebook通過(guò)結(jié)合大量用戶(hù)信息，定制出高度個(gè)性化的用戶(hù)體驗(yàn)，并創(chuàng)造出一種新的廣告模式。這種通過(guò)大數(shù)據(jù)創(chuàng)造出新產(chǎn)品和服務(wù)的商業(yè)行為并非巧合，谷歌、雅虎、亞馬遜和Facebook它們都是大數(shù)據(jù)時(shí)代的創(chuàng)新者?！?/p>

三、大數(shù)據(jù)的四個(gè)特性

（一）海量性：企業(yè)面臨著數(shù)據(jù)量的大規(guī)模增長(zhǎng)。例如，IDC最近的報(bào)告預(yù)測(cè)稱(chēng)，到2020年，全球數(shù)據(jù)量將擴(kuò)大50倍。目前，大數(shù)據(jù)的規(guī)模尚是一個(gè)不斷變化的指標(biāo)，單一數(shù)據(jù)集的規(guī)模范圍從幾十TB到數(shù)PB不等。簡(jiǎn)而言之，存儲(chǔ)1PB數(shù)據(jù)將需要兩萬(wàn)臺(tái)配備50GB硬盤(pán)的個(gè)人電腦。此外，各種意想不到的來(lái)源都能產(chǎn)生數(shù)據(jù)。

多樣性：一個(gè)普遍觀點(diǎn)認(rèn)為，人們使用互聯(lián)網(wǎng)搜索是形成數(shù)據(jù)多樣性的主要原因，這一看法部分正確。然而，數(shù)據(jù)多樣性的增加主要是由于新型多結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，以及包括網(wǎng)絡(luò)日志、社交媒體、互聯(lián)網(wǎng)搜索、手機(jī)通話(huà)記錄及傳感器網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)類(lèi)型造成。其中，部分傳感器安裝在火車(chē)、汽車(chē)和飛機(jī)上，每個(gè)傳感器都增加了數(shù)據(jù)的多樣性。

（二）高速性：高速描述的是數(shù)據(jù)被創(chuàng)建和移動(dòng)的速度。在高速網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，通過(guò)基于實(shí)現(xiàn)軟件性能優(yōu)化的高速電腦處理器和服務(wù)器，創(chuàng)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流已成為流行趨勢(shì)。企業(yè)不僅需要了解如何快速創(chuàng)建數(shù)據(jù)，還必須知道如何快速處理、分析并返回給用戶(hù)，以滿(mǎn)足他們的實(shí)時(shí)需求。根據(jù)IMS Research關(guān)于數(shù)據(jù)創(chuàng)建速度的調(diào)查，據(jù)預(yù)測(cè)，到2020年全球?qū)碛?20億部互聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備。

（三）易變性：大數(shù)據(jù)具有多層結(jié)構(gòu)，這意味著大數(shù)據(jù)會(huì)呈現(xiàn)出多變的形式和類(lèi)型。相較傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)存在不規(guī)則和模糊不清的特性，造成很難甚至無(wú)法使用傳統(tǒng)的應(yīng)用軟件進(jìn)行分析。傳統(tǒng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)隨時(shí)間演變已擁有標(biāo)準(zhǔn)的格式，能夠被標(biāo)準(zhǔn)的商務(wù)智能軟件識(shí)別。目前，企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)是處理并從各種形式呈現(xiàn)的復(fù)雜數(shù)據(jù)中挖掘價(jià)值

（四）價(jià)值型：大數(shù)據(jù)技術(shù)離你我都并不遙遠(yuǎn)，它已經(jīng)來(lái)到我們身邊，滲透進(jìn)入我們每個(gè)人的日常生活消費(fèi)之中，時(shí)時(shí)刻刻，事事處處，我們無(wú)法逃遁，因?yàn)樗鼰o(wú)微不至：它提供了光怪陸離的全媒體，難以琢磨的云計(jì)算，無(wú)法抵御的仿真環(huán)境。大數(shù)據(jù)依仗于無(wú)處不在的傳感器，比如手機(jī)、發(fā)帶，甚至是能夠收集司機(jī)身體數(shù)據(jù)的汽車(chē)，或是能夠監(jiān)控老人下床和行走速度與壓力的“魔毯”（由GE與Intel聯(lián)合開(kāi)發(fā)），洞察了一切。通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)，人們能夠在醫(yī)院之外得悉自己的健康情況；而通過(guò)收集普通家庭的能耗數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)給出人們切實(shí)可用的節(jié)能提醒；通過(guò)對(duì)城市交通的數(shù)據(jù)收集處理，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)城市交通的優(yōu)化。

四、大數(shù)據(jù)的三個(gè)特征

除了有四個(gè)特性之外，大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)還呈現(xiàn)出其他三個(gè)特征。

第一個(gè)特征是數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多。包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類(lèi)型的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。

第二個(gè)特征是數(shù)據(jù)價(jià)值密度相對(duì)較低。如隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，信息感知無(wú)處不在，信息海量，但價(jià)值密度較低，如何通過(guò)強(qiáng)大的機(jī)器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價(jià)值“提純”，是大數(shù)據(jù)時(shí)代亟待解決的難題。

第三個(gè)特征是處理速度快，時(shí)效性要求高。這是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘最顯著的特征。

五、大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)生活、工作的影響

大數(shù)據(jù)，其影響除了經(jīng)濟(jì)方面的，它同時(shí)也能在政治、文化等方面產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響，大數(shù)據(jù)可以幫助人們開(kāi)啟循“數(shù)”管理的模式，也是我們當(dāng)下“大社會(huì)”的集中體現(xiàn)，三分技術(shù)，七分?jǐn)?shù)據(jù)，得數(shù)據(jù)者得天下。

大數(shù)據(jù)最核心的價(jià)值就是在于對(duì)于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和分析。相比起現(xiàn)有的其他技術(shù)而言，大數(shù)據(jù)的“廉價(jià)、迅速、優(yōu)化”這三方面的綜合成本是最優(yōu)的。

正是利用這三個(gè)方面的優(yōu)勢(shì)，大數(shù)據(jù)也影響著我們的衣食住行：

（一）自淘寶創(chuàng)立以來(lái)，大眾的消費(fèi)方式越發(fā)多元化，O2O、B2B等方式越來(lái)越豐富人們的日常生活。今類(lèi)似的網(wǎng)站應(yīng)用有很多都與數(shù)據(jù)以及地理信息相關(guān)，作為其代表之一，大眾點(diǎn)評(píng)正是數(shù)據(jù)與地理信息的相互結(jié)合的優(yōu)質(zhì)結(jié)晶。

篇4

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；企業(yè)管理模式；創(chuàng)新

一、大數(shù)據(jù)的概念和特征

1.大數(shù)據(jù)的概述

大數(shù)據(jù)是利用網(wǎng)絡(luò)或者社交手段對(duì)信息進(jìn)行獲取和處理，并結(jié)合企業(yè)經(jīng)營(yíng)和管理模式，從中篩選出符合企業(yè)發(fā)展需求的信息資料，為企業(yè)發(fā)展所用。在信息轉(zhuǎn)化過(guò)程中，需要具有較強(qiáng)的決策能力和洞察力，這樣才能在龐大的數(shù)據(jù)中選出更多有價(jià)值的內(nèi)容，滿(mǎn)足企業(yè)發(fā)展需求，實(shí)現(xiàn)發(fā)展目標(biāo)。

2.大數(shù)據(jù)的特征

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，打破了傳統(tǒng)信息數(shù)據(jù)的單一性，滿(mǎn)足了各行業(yè)發(fā)展的實(shí)際要求。具體來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)的特征主要有：（1）信息儲(chǔ)量大大數(shù)據(jù)時(shí)代下，信息數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)量已經(jīng)不能按照倍數(shù)計(jì)算了，其由原來(lái)的TB升級(jí)到了PB，且是以每年為單位快速遞增的。（2）種類(lèi)繁多大數(shù)據(jù)下，信息數(shù)據(jù)不再是單一針對(duì)某一行業(yè)而存在的，其具有綜合性和系統(tǒng)性，可以應(yīng)用在多個(gè)領(lǐng)域內(nèi)。再加上圖像、視頻、音頻等形式的出現(xiàn)，極大的滿(mǎn)足了使用者的需求。（3）價(jià)值密度低、處理速度快數(shù)據(jù)的增多使得企業(yè)在數(shù)據(jù)處理上，如果仍沿用傳統(tǒng)處理方式，很容易降低信息利用率，因此需要大數(shù)據(jù)技術(shù)作為輔助，提升信息處理效率，減少時(shí)間浪費(fèi)，增強(qiáng)信息準(zhǔn)確性。

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代下企業(yè)傳統(tǒng)管理模式存在的弊端

1.管理人員對(duì)大數(shù)據(jù)的缺乏正確認(rèn)知

大數(shù)據(jù)雖然為企業(yè)的發(fā)展帶來(lái)的更多機(jī)遇，但是由于管理人員對(duì)大數(shù)據(jù)的認(rèn)知缺乏正確性和合理性，使得大數(shù)據(jù)的應(yīng)用受到了一定制約，阻礙了企業(yè)發(fā)展目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。另外，管理人員雖然意識(shí)到大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)發(fā)展所帶來(lái)的作用和價(jià)值，但是并未對(duì)其進(jìn)行深入的研究和探索，只是掌握表面的信息處理方式，認(rèn)為只要具備足夠的信息資源即可以實(shí)現(xiàn)企業(yè)的目標(biāo)，這使得企業(yè)在管理中存在較多的漏洞，反而制約了企業(yè)發(fā)展目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

2.企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的掌握能力較差

大數(shù)據(jù)時(shí)代下面臨著海量信息數(shù)據(jù)的收集、分析和整理工作，企業(yè)除了要對(duì)原有的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行處理外，還要對(duì)圖片等非結(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù)予以處理，這樣才能在海量的信息資源中找出更多有價(jià)值的內(nèi)容，提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。不過(guò)在數(shù)據(jù)整合和處理上，企業(yè)如不能有效掌握大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用，就使得信息處理存在很多問(wèn)題，降低了信息數(shù)據(jù)處理效率，影響了管理工作效用的發(fā)揮。

3.專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析人才缺失嚴(yán)重

對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析和運(yùn)算能夠幫助企業(yè)更好的實(shí)行風(fēng)險(xiǎn)管控，保證企業(yè)決策的合理性、科學(xué)性。而要想實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確分析，則需要加大對(duì)專(zhuān)業(yè)人才的培訓(xùn)力度，不過(guò)很多企業(yè)并未意識(shí)到專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)的重要性，仍在沿用傳統(tǒng)老舊的處理模式，而降低了信息數(shù)據(jù)利用率。另外，在數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)過(guò)程中，受到人力資源等方面因素的限制，使得企業(yè)專(zhuān)業(yè)人才缺乏現(xiàn)象越來(lái)越嚴(yán)重。

三、大數(shù)據(jù)時(shí)代下企業(yè)管理的創(chuàng)新思維

數(shù)據(jù)作為企業(yè)管理中的核心內(nèi)容，對(duì)于企業(yè)管理工作的開(kāi)展有著重要意義。在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景的影響下，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和管理思維理念已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)快速變化環(huán)境的需求，需要結(jié)合時(shí)展特征，對(duì)企業(yè)管理模式進(jìn)行創(chuàng)新，以推動(dòng)企業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展，提高競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力。

1.全數(shù)據(jù)分析

由于受到科技水平的影響，在小數(shù)據(jù)環(huán)境下，其所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)資源也具有一定的局限性，一般在數(shù)據(jù)分析時(shí)，都是采用抽樣方法，隨機(jī)抽取少量的數(shù)據(jù)樣品進(jìn)行分析，為企業(yè)所用，這種方式雖然為企業(yè)發(fā)展帶來(lái)的一定的數(shù)據(jù)支持，但是卻很難保證數(shù)據(jù)的實(shí)效性。而在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，信息量相對(duì)較大，信息獲取途徑也較為方便，所以在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中會(huì)采用全數(shù)據(jù)分析方法，不僅保證了數(shù)據(jù)提取的有效性和實(shí)用性，也加強(qiáng)了信息處理效率，為企業(yè)提供更加全面的數(shù)據(jù)支持。

2.精確性和混雜性

隨著信息數(shù)據(jù)的不斷增多，其內(nèi)部存在的問(wèn)題信息數(shù)量也在增加，這使得信息數(shù)據(jù)分析存在一定的不穩(wěn)定和不準(zhǔn)確性。該情況對(duì)于小數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)說(shuō)，細(xì)微的誤差產(chǎn)生都會(huì)導(dǎo)致信息數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確率出現(xiàn)問(wèn)題，進(jìn)而影響企業(yè)管理的質(zhì)量，造成問(wèn)題的產(chǎn)生；但是對(duì)于大數(shù)據(jù)環(huán)境來(lái)說(shuō)，細(xì)小誤差的產(chǎn)生則不會(huì)帶來(lái)較大影響，再加上容錯(cuò)率的存在，在數(shù)據(jù)分析處理上，不僅不會(huì)帶來(lái)問(wèn)題，還會(huì)增加數(shù)據(jù)深入挖掘的力度，并從中獲取更多有價(jià)值的內(nèi)容，為企業(yè)發(fā)展提供助力。數(shù)據(jù)中有9成以上的數(shù)據(jù)都屬于非機(jī)構(gòu)化的，要想增大對(duì)這些數(shù)據(jù)的利用率，就必須接收其混雜性。

3.追求確定關(guān)系而不是因果關(guān)系

在小數(shù)據(jù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)分析主要為了追求因果關(guān)系，但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)的分析主要是為了確定兩者之間的關(guān)系，并通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。通過(guò)這樣的分析法能夠更好的找出其中的價(jià)值信息，為企業(yè)發(fā)展提供幫助。

四、大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)管理的創(chuàng)新模型

企業(yè)管理模式的創(chuàng)新離不開(kāi)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，而通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的分析則是解決大數(shù)據(jù)問(wèn)題的主要手段?？梢哉f(shuō)，兩者之間是存在著某種耦合關(guān)系的。所以在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，企業(yè)應(yīng)該圍繞數(shù)據(jù)問(wèn)題構(gòu)建完善的管理創(chuàng)新模式，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)與企業(yè)管理之間的有效融合，提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)實(shí)力。

1.數(shù)據(jù)平臺(tái)的形成

數(shù)據(jù)平臺(tái)的建立對(duì)于大數(shù)據(jù)下企業(yè)的管理和發(fā)展有著重要作用。利用數(shù)據(jù)平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)企業(yè)所需信息數(shù)據(jù)的收集、分析、處理和傳輸工作，及時(shí)找出管理中存在的問(wèn)題，幫助企業(yè)各項(xiàng)活動(dòng)的開(kāi)展，實(shí)現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新管理目標(biāo)。

2.動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和創(chuàng)新方案的實(shí)施

創(chuàng)新方案的實(shí)施不僅是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析，同時(shí)也是績(jī)效數(shù)據(jù)積累的過(guò)程，通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的整合，一方面為數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的完善提供了幫助，另一方面也為創(chuàng)新方案落實(shí)中存在的問(wèn)題進(jìn)行了實(shí)時(shí)的監(jiān)督和優(yōu)化。

五、大數(shù)據(jù)時(shí)代下創(chuàng)新企業(yè)管理模式的有效策略

從企業(yè)發(fā)展角度而言，大量的數(shù)據(jù)以及用戶(hù)信息具有較高的商業(yè)價(jià)值。為了更好地順應(yīng)大數(shù)據(jù)發(fā)展需求，企業(yè)需要對(duì)原有的管理模式和理念進(jìn)行革新和優(yōu)化，尋求創(chuàng)新之道，以推動(dòng)企業(yè)的穩(wěn)定前行。

1.提升管理人員的認(rèn)知水平，明確大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)管理的重要性

在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景的影響下，管理人員應(yīng)樹(shù)立正確的認(rèn)知態(tài)度，明確信息數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)管理的重要性，并以此為基礎(chǔ)，合理規(guī)劃大數(shù)據(jù)計(jì)劃內(nèi)容，提升企業(yè)運(yùn)行中數(shù)據(jù)信息的收集和處理效率，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)自身的實(shí)用價(jià)值。管理者應(yīng)該定期對(duì)大數(shù)據(jù)知識(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí)，這樣才能在開(kāi)展工作時(shí)，與時(shí)俱進(jìn)，適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代背景的不斷變化。

2.合理利用大數(shù)據(jù)，提高決策準(zhǔn)確性

通過(guò)大數(shù)據(jù)的分析和運(yùn)算能夠幫助企業(yè)更好的規(guī)避運(yùn)營(yíng)中存在的風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)，提高決策的準(zhǔn)確性，保證企業(yè)運(yùn)營(yíng)的安全和穩(wěn)定。另外，在對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究的過(guò)程中，還有助于管理人員準(zhǔn)確地了解企業(yè)現(xiàn)今的財(cái)務(wù)情況和生產(chǎn)狀況，從而制定合理的調(diào)整措施，保證經(jīng)濟(jì)效益的最大化。對(duì)于企業(yè)外部來(lái)說(shuō)，有助于企業(yè)了解同一行業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展情況，有助于企業(yè)及時(shí)地對(duì)相關(guān)決策做出正確的調(diào)整，從而樹(shù)立起全新的管理模式。

3.利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造效益

原有的企業(yè)管理中，側(cè)重點(diǎn)在結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)上，而在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，管理人員有必要加大對(duì)非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的重視力度，并將其融入到管理工作中來(lái)，以完善信息數(shù)據(jù)庫(kù)的建立。另外，應(yīng)將收集到的信息數(shù)據(jù)通過(guò)不同渠道進(jìn)行展示和宣傳，讓員工了解數(shù)據(jù)的作用，明確企業(yè)發(fā)展目標(biāo)，調(diào)動(dòng)工作積極性。再者，加強(qiáng)市場(chǎng)趨勢(shì)分析，為企業(yè)創(chuàng)新提供幫助。大數(shù)據(jù)有效地提高了企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益，大數(shù)據(jù)時(shí)代，海量的數(shù)據(jù)為企業(yè)提供了海量的客戶(hù)。為此，企業(yè)要充分的利用這一點(diǎn)，仔細(xì)的篩選數(shù)據(jù)，挖掘更多的潛在客戶(hù)。

4.加大數(shù)據(jù)分析和人才培養(yǎng)的力度

大數(shù)據(jù)時(shí)代下，企業(yè)對(duì)于專(zhuān)業(yè)人才的需求也在不斷增加，因此在人才招募上，應(yīng)盡可能以復(fù)合型人才為主，以確保大數(shù)據(jù)在企業(yè)管理中作用的發(fā)揮。另外，企業(yè)要加大對(duì)自身現(xiàn)有人員的培訓(xùn)力度，以提高員工的數(shù)據(jù)意識(shí)和專(zhuān)業(yè)技能水平，通過(guò)講座等培訓(xùn)活動(dòng)的開(kāi)展，擴(kuò)充人才的儲(chǔ)備量，為企業(yè)發(fā)展創(chuàng)造條件。

六、結(jié)束語(yǔ)

在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，企業(yè)需要結(jié)合自身需求以及時(shí)展特征，創(chuàng)新和優(yōu)化傳統(tǒng)管理模式，適應(yīng)市場(chǎng)發(fā)展要求，以此提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，促進(jìn)企業(yè)的穩(wěn)步前行。

參考文獻(xiàn)

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篇5

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；信息處理技術(shù)；云計(jì)算；數(shù)據(jù)挖掘；安全保障

引言

信息技術(shù)以及網(wǎng)絡(luò)科學(xué)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，使得各個(gè)領(lǐng)域中的信息和數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出了爆炸式增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。在海量的信息數(shù)據(jù)中，除了有效信息之外，還充斥著許多垃圾信息。如果不能運(yùn)用合理有效的信息數(shù)據(jù)處理技術(shù)，對(duì)各項(xiàng)信息的種類(lèi)與內(nèi)容進(jìn)行判斷，則會(huì)影響社會(huì)現(xiàn)代化建設(shè)的效率。因此，本文對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代下的計(jì)算機(jī)信息數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行研究，具有鮮明的現(xiàn)實(shí)意義。

1大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下計(jì)算機(jī)信息技術(shù)內(nèi)容

計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)主要包括了建模、數(shù)據(jù)信息采集、處理加工以及存儲(chǔ)等多個(gè)環(huán)節(jié)，具體流程如圖1所示。

1.1建模

建立模型是大數(shù)據(jù)時(shí)代下計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，通過(guò)建立模型的方式可以為后續(xù)數(shù)據(jù)信息的分析和處理創(chuàng)造便利條件。在模型中進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，更加直觀易懂[1]。目前，以大數(shù)據(jù)為依托的信息模型主要包括了流處理和批處理兩種形式，在具體的模型建構(gòu)中，技術(shù)人員要根據(jù)信息數(shù)據(jù)的處理需求，建立適合的模型，以起到提升數(shù)據(jù)處理效率的效果。

1.2采集

與以往的信息數(shù)據(jù)處理方式不同，大數(shù)據(jù)時(shí)代下的信息數(shù)據(jù)面臨諸多挑戰(zhàn)。多樣化、大容量的數(shù)據(jù)信息特征，要求計(jì)算機(jī)信息技術(shù)能對(duì)各項(xiàng)信息進(jìn)行有效采集和精準(zhǔn)篩選。一般來(lái)說(shuō)，技術(shù)人員要運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的篩選，以保障計(jì)算機(jī)信息數(shù)據(jù)處理的正確性。大數(shù)據(jù)時(shí)代信息數(shù)據(jù)的處理和加工要保證科學(xué)性，符合新時(shí)期計(jì)算機(jī)信息技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)處理的實(shí)際需求。

1.3存儲(chǔ)

因?yàn)榇髷?shù)據(jù)時(shí)代下的信息種類(lèi)和數(shù)量都較多，所以需要借助新的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全有效存儲(chǔ)。目前，云存儲(chǔ)空間已經(jīng)成為了人們首選的新型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式。這種處理模式具有空間大、速度快和安全性高的優(yōu)勢(shì)，符合大數(shù)據(jù)時(shí)代下人們對(duì)于信息數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的需求。云端的信息數(shù)據(jù)處理以及存儲(chǔ)，為海量信息提供了穩(wěn)定的存儲(chǔ)平臺(tái)，同時(shí)也為后續(xù)信息的調(diào)取提供了方便。

1.4加工

信息數(shù)據(jù)的加工是大數(shù)據(jù)時(shí)代下應(yīng)用計(jì)算機(jī)信息技術(shù)對(duì)信息進(jìn)行處理的重要環(huán)節(jié)，在此環(huán)節(jié)中，技術(shù)人員要根據(jù)時(shí)代特征、企業(yè)需求以及數(shù)據(jù)本身的類(lèi)型，選擇合理的計(jì)算機(jī)信息技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理。經(jīng)過(guò)處理之后可以上傳到云端空間進(jìn)行存儲(chǔ)，或者直接傳出到企業(yè)終端進(jìn)行使用。

2大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下計(jì)算機(jī)信息技術(shù)處理面臨的問(wèn)題

2.1信息種類(lèi)繁多

進(jìn)入到大數(shù)據(jù)時(shí)代，越來(lái)越多的信息和數(shù)據(jù)進(jìn)入到企業(yè)日常經(jīng)營(yíng)和管理工作當(dāng)中。從一方面講，雖然這種發(fā)展?fàn)顟B(tài)為企業(yè)的多樣化管理提供了豐富的資源支持，但是，從另一個(gè)方面進(jìn)行分析，也能看出企業(yè)如何在眾多信息當(dāng)中快速且精準(zhǔn)地篩選出有效的信息，成為了企業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)面臨的一項(xiàng)重大難題。與之前的信息化時(shí)代相比，大數(shù)據(jù)時(shí)代下，計(jì)算機(jī)信息技術(shù)需要從海量信息資源中進(jìn)行有效信息定位，因此實(shí)際的工作量會(huì)大大增加。不僅如此，在信息篩選中還會(huì)受到網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中不穩(wěn)定因素的影響，其面臨的安全威脅也明顯增強(qiáng)[2]。由此可以看出，為了從根本上解決信息技術(shù)不穩(wěn)定性因素的影響，相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)人員要不斷地更新計(jì)算機(jī)信息技術(shù)，使其適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)展的需求，為企業(yè)和社會(huì)的現(xiàn)代化信息建設(shè)提供幫助。

2.2新型人才缺失

大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨加大了對(duì)計(jì)算機(jī)信息技術(shù)本身的挑戰(zhàn)，同時(shí)也提升了對(duì)新型網(wǎng)絡(luò)技術(shù)人才的要求。無(wú)論是在以往的信息社會(huì)還是在大數(shù)據(jù)背景下的新型信息化社會(huì)，技術(shù)人才的作用都十分關(guān)鍵。從企業(yè)發(fā)展的角度進(jìn)行分析，以往企業(yè)的發(fā)展會(huì)受到傳統(tǒng)觀念的影響，因此對(duì)于人才的培養(yǎng)以及重視程度要求都較低。這一情況會(huì)使在專(zhuān)業(yè)化建設(shè)方面存在人才不足的問(wèn)題，進(jìn)而無(wú)法為其后續(xù)的發(fā)展提供及時(shí)、有效和專(zhuān)業(yè)性的指導(dǎo)。無(wú)論是從企業(yè)本身經(jīng)濟(jì)效益方面，還是整體社會(huì)效益方面，都會(huì)產(chǎn)生十分不利的影響。為了徹底解決這一問(wèn)題，企業(yè)在現(xiàn)代建設(shè)中，除了要對(duì)技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)之外，還要重視新型技術(shù)人才的培養(yǎng)。提高對(duì)人才的重視程度，并為員工打造更適合的培訓(xùn)方式，提升專(zhuān)業(yè)能力與綜合素養(yǎng)。

3大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下計(jì)算機(jī)信息技術(shù)處理問(wèn)題的應(yīng)對(duì)方法

3.1案例概述

以R搜索引擎模型為例，在原本搜索引擎中，采用的是橫向搜索的模式，這種搜索模型并不能有效地結(jié)合用戶(hù)的特征，對(duì)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化的處理。進(jìn)入到大數(shù)據(jù)時(shí)代，搜索引擎模型的設(shè)計(jì)單位明確認(rèn)識(shí)到了模型中存在的不足之處，因此借助大數(shù)據(jù)時(shí)代下的新型計(jì)算機(jī)信息技術(shù)，對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)，期望可以提高實(shí)際應(yīng)用有效性[3]。

3.2需求分析

R搜索引擎模型期望將原本的橫向搜索模式調(diào)整為垂直的搜索模式，并在原本的信息數(shù)據(jù)處理模塊中增加二次處理模塊，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化的信息數(shù)據(jù)處理。二次處理模塊要求具備分類(lèi)、去重的功能，以便提升模塊應(yīng)用后搜索結(jié)果的精準(zhǔn)性，同時(shí)提升信息數(shù)據(jù)搜索的速度。

3.3改進(jìn)方法

3.3.1云計(jì)算為了使該搜索引擎模型達(dá)到預(yù)期的設(shè)計(jì)效果，技術(shù)人員運(yùn)用了大數(shù)據(jù)時(shí)代下的新型計(jì)算機(jī)信息技術(shù)，將云計(jì)算功能納入到了系統(tǒng)模型中。通過(guò)將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)緊密地結(jié)合起來(lái)，發(fā)揮出了整合后的雙重優(yōu)勢(shì)。云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，確保了計(jì)算機(jī)硬件設(shè)備更新之后的優(yōu)勢(shì)可以有效發(fā)揮，特別是隨著高新電子科學(xué)技術(shù)的不斷改革與完善，計(jì)算機(jī)硬件設(shè)備的更迭也要與時(shí)俱進(jìn)，否則最終將會(huì)因?yàn)殡y以適應(yīng)時(shí)代的發(fā)展和現(xiàn)實(shí)需求，而導(dǎo)致計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理工作失效的情況。云計(jì)算的應(yīng)用促成了開(kāi)放式網(wǎng)絡(luò)模式的建立，公眾們擺脫了網(wǎng)絡(luò)中心的局限性，R搜索引擎借助云計(jì)算靈活和開(kāi)放獨(dú)特性，逐漸發(fā)揮出來(lái)互聯(lián)網(wǎng)模式的優(yōu)勢(shì)，提升了信息數(shù)據(jù)的初始處理速率[4-5]。

3.3.2高端人才人才是計(jì)算機(jī)信息技術(shù)應(yīng)用的保障，人才本身的能力和水平，會(huì)影響到計(jì)算機(jī)信息技術(shù)發(fā)揮的有效性與合理性。在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，計(jì)算機(jī)信息技術(shù)相關(guān)專(zhuān)業(yè)的高端人才需求量大幅度增長(zhǎng)。部分企業(yè)雖然在發(fā)展的過(guò)程中搭建了各種不同的網(wǎng)絡(luò)媒體平臺(tái)，但是由于缺乏相應(yīng)的技術(shù)人才，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的后續(xù)維護(hù)成為了一項(xiàng)難題。對(duì)此，R搜索引擎除了積極引進(jìn)先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)人才之外，還對(duì)內(nèi)部的人才結(jié)構(gòu)進(jìn)行了調(diào)整。比如，R搜索引擎將搜索引擎功能和視覺(jué)信息處理技術(shù)相互結(jié)合，提出用主動(dòng)光源而非算法來(lái)解決。團(tuán)隊(duì)提出的CCA方法可以把可見(jiàn)光圖像和近紅外圖像提取一個(gè)共同特征，在CCA的空間來(lái)進(jìn)行，然后用各種各樣的局部特征進(jìn)行處理和濾波，提取一些共同特征。R搜索引擎將發(fā)展目光放得更為長(zhǎng)遠(yuǎn)，在發(fā)展的過(guò)程中，從降低成本、提升競(jìng)爭(zhēng)力等方面進(jìn)行了人才的專(zhuān)項(xiàng)培養(yǎng)，將高端科學(xué)技術(shù)作為依托，為搜索引擎模型和企業(yè)的長(zhǎng)久發(fā)展提供了戰(zhàn)略性支持[6]。

3.3.3數(shù)據(jù)挖掘大數(shù)據(jù)背景下，各項(xiàng)信息數(shù)據(jù)的處理技術(shù)都得以充分完善，越來(lái)越多的信息和數(shù)據(jù)匯聚到了一起，不同數(shù)據(jù)之間內(nèi)在的聯(lián)系性也得以增強(qiáng)。但是，因?yàn)椴糠謹(jǐn)?shù)據(jù)為冗余數(shù)據(jù)的范疇，在社會(huì)現(xiàn)代化建設(shè)中并不能發(fā)揮出實(shí)際效用，所以如何從這些數(shù)據(jù)中挖掘出有效信息，成為了R搜索引擎相關(guān)領(lǐng)域工作人員實(shí)際工作主要目標(biāo)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)化，除了可以提升數(shù)據(jù)篩選的效率之外，還可以達(dá)到節(jié)約信息數(shù)據(jù)搜索與處理的成本。計(jì)算機(jī)信息技術(shù)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能提升技術(shù)本身對(duì)于數(shù)據(jù)信息的分析與加工處理能力，最終發(fā)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)之間存在的內(nèi)在聯(lián)系，篩選出有利于社會(huì)建設(shè)的有效信息[7-8]。

3.3.4安全保障大數(shù)據(jù)發(fā)展背景下的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境開(kāi)放性進(jìn)一步增強(qiáng)，當(dāng)大眾通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行有效對(duì)信息搜索與篩選時(shí)，不可避免地會(huì)暴露自己的部分信息，如果缺乏合理有效的監(jiān)管，很有可能被不法分子利用，竊取個(gè)人信息，損害個(gè)人利益，并且還會(huì)對(duì)社會(huì)的發(fā)展造成危害。因此，互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的安全性和保障性技術(shù)十分重要，特別是在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，以往的信息管理系統(tǒng)不能對(duì)網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行高效篩選，而經(jīng)過(guò)改進(jìn)的大數(shù)據(jù)信息技術(shù)，R搜索引擎不僅實(shí)現(xiàn)了高效處理，同時(shí)也增強(qiáng)了管理工作的科學(xué)性和安全性。面對(duì)多種不同類(lèi)型的網(wǎng)絡(luò)攻擊以及計(jì)算機(jī)病毒侵入，都可以幫助企業(yè)和個(gè)人保護(hù)各自的信息不受到侵害[9-10]。

3.4結(jié)果分析

R搜索引擎在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，對(duì)計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)進(jìn)行了調(diào)整，同時(shí)引進(jìn)并培養(yǎng)了現(xiàn)代化的高端技術(shù)人才，為產(chǎn)品模型的優(yōu)化升級(jí)提供了強(qiáng)大動(dòng)力支持。經(jīng)過(guò)一系列改革之后，R搜索引擎最終將服務(wù)器的穩(wěn)定性提升了23.4%，并且網(wǎng)站的更新頻率、外鏈數(shù)量以及流量排名等都進(jìn)入到了前3位，用戶(hù)綜合體驗(yàn)排名第1。

篇6

關(guān)鍵詞 大數(shù)據(jù)；信息安全；隱私保護(hù)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-7597（2014）10-0072-01

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，信息與數(shù)據(jù)的分析、研究都更加復(fù)雜、繁瑣，并且難以管理。根據(jù)相關(guān)調(diào)查統(tǒng)計(jì)，僅過(guò)去三年內(nèi)全球的數(shù)據(jù)產(chǎn)生量就超過(guò)了過(guò)去四百年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量。隨著數(shù)據(jù)的不斷增多，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)安全性和隱私性的要求愈加嚴(yán)格，大數(shù)據(jù)的安全與隱私問(wèn)題也日益凸顯。如何應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代下的數(shù)據(jù)安全性挑戰(zhàn)，是全球都應(yīng)積極思考的問(wèn)題。

1 大數(shù)據(jù)綜述

1.1 大數(shù)據(jù)的特性以及來(lái)源

一般來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)指的是難以使用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)處理工具、方法處理，且規(guī)模龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。其特性可以歸結(jié)為四點(diǎn)，即規(guī)模性、多樣性、高速性以及價(jià)值性。大數(shù)據(jù)往往需要借助于一些機(jī)器才能得以產(chǎn)生，其產(chǎn)生的來(lái)源有許多方面，主要有：傳感器、網(wǎng)站點(diǎn)擊、射頻ID以及移動(dòng)設(shè)備等。

1.2 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用目標(biāo)

根據(jù)大數(shù)據(jù)的分析現(xiàn)狀來(lái)看，其被廣泛應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域、科學(xué)領(lǐng)域、醫(yī)藥領(lǐng)域等多個(gè)領(lǐng)域中。大數(shù)據(jù)在各個(gè)領(lǐng)域中的用途迥異，但應(yīng)用目標(biāo)相似，主要有：1）通過(guò)對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、挖掘，可以及時(shí)獲取有價(jià)值的信息。這些信息的挖掘有助于人們透過(guò)現(xiàn)象看到事物本質(zhì)，進(jìn)而更好、更快地把握住其發(fā)展規(guī)律，實(shí)現(xiàn)對(duì)事物發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。2）通過(guò)長(zhǎng)期的、多角度的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、積累、對(duì)比，可以總結(jié)出用戶(hù)的個(gè)性化特征。企業(yè)能夠利用這些個(gè)性化特征，掌握用戶(hù)的行為習(xí)慣，對(duì)用戶(hù)進(jìn)行定位、分類(lèi)，進(jìn)而針對(duì)不同群體提供個(gè)性化的服務(wù)。3）通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以及時(shí)辨別出數(shù)據(jù)的真?zhèn)涡?。網(wǎng)絡(luò)是把雙刃劍，它一方面為信息的共享創(chuàng)造了有利的條件，另一方面也使得虛假信息的傳播更為迅速。前文中提到，大數(shù)據(jù)具有多樣性、高速性，因而可以利用大數(shù)據(jù)辨別信息的真?zhèn)涡?，有效?shí)現(xiàn)對(duì)海量信息的去粗取精、去偽存真。

2 大數(shù)據(jù)面臨的安全考驗(yàn)

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，其帶給我們機(jī)遇、價(jià)值的同時(shí)，還帶來(lái)了新的安全挑戰(zhàn)。近年來(lái)，大數(shù)據(jù)的安全與隱私問(wèn)題廣為關(guān)注、擔(dān)憂(yōu)，而“棱鏡門(mén)”的曝光更加凸顯了這一問(wèn)題。不同于傳統(tǒng)的安全性問(wèn)題，在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)面臨的安全考驗(yàn)主要有以下幾個(gè)方面。

2.1 用戶(hù)隱私保護(hù)考驗(yàn)

事實(shí)證明，如果大數(shù)據(jù)沒(méi)有得到妥善的處理，會(huì)為用戶(hù)的隱私帶來(lái)極大的威脅。根據(jù)受保護(hù)對(duì)象的不同，可以將隱私保護(hù)分為三類(lèi)，即位置保護(hù)、連接關(guān)系保護(hù)以及標(biāo)識(shí)符保護(hù)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，用戶(hù)隱私所面臨的威脅不只是個(gè)人的隱私泄露這一方面，還包括大數(shù)據(jù)對(duì)其狀態(tài)及行為的分析預(yù)測(cè)。現(xiàn)在很多企業(yè)認(rèn)為只要將信息進(jìn)行匿名處理，公布不含有用戶(hù)標(biāo)識(shí)符的信息，就能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)用戶(hù)的隱私進(jìn)行保護(hù)了，然而事實(shí)證明，這種做法取得的保護(hù)效果并不理想?？偟膩?lái)說(shuō)，目前對(duì)用戶(hù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、儲(chǔ)存、使用以及管理等工作時(shí)，均缺乏相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范以及監(jiān)管，對(duì)企業(yè)自律性過(guò)于自信以及依賴(lài)。此外，用戶(hù)并不會(huì)被告知其隱私信息被用于何處。

2.2 大數(shù)據(jù)的可靠程度

目前人們普遍認(rèn)為擺在眼前的數(shù)據(jù)就是事實(shí)，其可以充分證明一切。然而，數(shù)據(jù)是具有一定欺騙性的，如果不能對(duì)其進(jìn)行甄選，很容易被數(shù)據(jù)的假象欺騙。大數(shù)據(jù)的這種欺騙性主要反映在兩個(gè)方面，一方面是偽造的數(shù)據(jù)，另一方面是失真的數(shù)據(jù)。為了達(dá)到某種效果，可能會(huì)有人通過(guò)偽造數(shù)據(jù)來(lái)制造假象，進(jìn)而對(duì)數(shù)據(jù)分析人員進(jìn)行誘導(dǎo)。由于數(shù)據(jù)的規(guī)模性和多樣性，真假信息往往很難被辨別，從而造成錯(cuò)誤的結(jié)論。此外，由于在數(shù)據(jù)收集、儲(chǔ)存等過(guò)程中出現(xiàn)的誤差，很容易造成數(shù)據(jù)失真，會(huì)對(duì)其分析結(jié)果造成一定的影響。

3 大數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)技術(shù)

3.1 數(shù)據(jù)溯源技術(shù)

該技術(shù)在大數(shù)據(jù)概念形成之前便被廣泛采納，其旨在幫助使用者確定數(shù)據(jù)的來(lái)源，進(jìn)而檢驗(yàn)分析結(jié)果是否正確，或?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行更新。標(biāo)記法是該技術(shù)的基本方法，并且，在實(shí)踐過(guò)程中逐漸演化為Why和Where兩種形式，側(cè)重點(diǎn)分別為計(jì)算方法和出處。該技術(shù)在文件的溯源以及恢復(fù)等工作中發(fā)揮著巨大的作用，并且可被運(yùn)用于云存儲(chǔ)場(chǎng)景之中。2009年，數(shù)據(jù)溯源技術(shù)被相關(guān)報(bào)告列為三大確保國(guó)家安全的重要技術(shù)之一，其在未來(lái)數(shù)據(jù)信息安全領(lǐng)域中仍具有很大的發(fā)展空間。

3.2 角色挖掘技術(shù)

RBAC（以相關(guān)角色為基礎(chǔ)進(jìn)行訪問(wèn)控制）在早期采用自頂向下的管理模式――以企業(yè)角色為依據(jù)進(jìn)行角色分工，后期選用了自底向上的管理模式――根據(jù)現(xiàn)有角色自動(dòng)實(shí)現(xiàn)角色的優(yōu)化與提取，后者即為角色挖掘。通常情況下，使用該技術(shù)可以根據(jù)用戶(hù)的點(diǎn)擊情況，自動(dòng)對(duì)其進(jìn)行角色生產(chǎn)，不僅能及時(shí)完成個(gè)性化服務(wù)，還可以針對(duì)用戶(hù)的異常行為發(fā)現(xiàn)潛在的危險(xiǎn)。

3.3 身份認(rèn)證技術(shù)

該技術(shù)通過(guò)采集并分析用戶(hù)及其使用設(shè)備的行為數(shù)據(jù)，獲取用戶(hù)及其使用設(shè)備的行為特征，進(jìn)而可以通過(guò)利用獲取的特征信息對(duì)操作者及其使用設(shè)備的行為進(jìn)行驗(yàn)證，以確定其身份。身份認(rèn)證技術(shù)的使用增加了黑客的攻擊難度、減輕了用戶(hù)的負(fù)擔(dān)，并且切實(shí)統(tǒng)一了不同系統(tǒng)的認(rèn)證機(jī)制。

4 總結(jié)

總而言之，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)不僅為人類(lèi)社會(huì)帶來(lái)了發(fā)展機(jī)遇，也帶來(lái)了前所未有的安全挑戰(zhàn)，加強(qiáng)信息安全、保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的口號(hào)響徹全球。若要真正實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)安全與隱私的保護(hù)，就應(yīng)從大數(shù)據(jù)安全漏洞著手，積極發(fā)展、運(yùn)用數(shù)據(jù)溯源、角色挖掘、身份認(rèn)證等保護(hù)技術(shù)，同時(shí)還要建立、健全相關(guān)的體制法規(guī)，實(shí)現(xiàn)一手抓技術(shù)、一手抓政策，全面的對(duì)大數(shù)據(jù)安全與隱私進(jìn)行保護(hù)。

參考文獻(xiàn)

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篇7

大數(shù)據(jù)作為互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算之后IT產(chǎn)業(yè)重大應(yīng)用技術(shù)，正在重新定義社會(huì)管理與國(guó)家戰(zhàn)略、組織決策、企業(yè)業(yè)務(wù)流程等概念。以互聯(lián)網(wǎng)為代表的新興信息技術(shù)大量運(yùn)用導(dǎo)致全球范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)信息以幾何級(jí)數(shù)遞增，這種爆發(fā)式增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)將改變?nèi)藗兩畹母鱾€(gè)方面，同時(shí)大數(shù)據(jù)也會(huì)影響企業(yè)的行為模式，改變企業(yè)的決策方式。

1．1大數(shù)據(jù)的概念

不同的人對(duì)“大數(shù)據(jù)”有不同的理解。從企業(yè)管理的角度上看，筆者認(rèn)為大數(shù)據(jù)有以下內(nèi)涵:①大數(shù)據(jù)是一個(gè)決策支持系統(tǒng)，可以提供海量的數(shù)據(jù)信息，通過(guò)梳理、篩選、分類(lèi)，大數(shù)據(jù)能夠揭示出各種隱含且有用的信息，幫助決策者在復(fù)雜的環(huán)境下科學(xué)地進(jìn)行決策，從而克服拍腦門(mén)、拍胸膛、拍屁股的“三拍”決策模式。②大數(shù)據(jù)是一個(gè)技術(shù)平臺(tái)，通過(guò)這個(gè)平臺(tái)可以為傳統(tǒng)產(chǎn)品改造和升級(jí)指明方向，從而提升其產(chǎn)品技術(shù)含量、降低成本增加其附加值。③大數(shù)據(jù)是一種定量分析的能力，可以提升企業(yè)管理者洞察事物本質(zhì)的能力、優(yōu)化生產(chǎn)流程的能力。大數(shù)據(jù)的意義在于提升數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)化加工處理能力，大數(shù)據(jù)能否帶來(lái)利益在于能否通過(guò)數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值增值。④大數(shù)據(jù)是一種分析工具，由于社會(huì)分工越來(lái)越專(zhuān)業(yè)，數(shù)據(jù)挖掘工具越來(lái)越多，這就要求企業(yè)決策者了解和掌握這些有效的分析工具。大數(shù)據(jù)要求企業(yè)決策者具備學(xué)習(xí)能力和知識(shí)更新能力，要求企業(yè)決策者提升定量分析的能力。透過(guò)特定的大數(shù)據(jù)分析工具，可以使企業(yè)決策者更好地解析產(chǎn)品和市場(chǎng)中的特定信息，了解產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)地位和客戶(hù)信息，可以為企業(yè)提供更精準(zhǔn)優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。⑤大數(shù)據(jù)提供一個(gè)完整的過(guò)程分享?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代可以提供此前無(wú)法分享的信息，客戶(hù)現(xiàn)在通過(guò)大數(shù)據(jù)可以了解產(chǎn)品在企業(yè)訂單、生產(chǎn)、制造和運(yùn)輸過(guò)程的全部動(dòng)態(tài)信息。

1．2大數(shù)據(jù)的特征

一般意義而言，大數(shù)據(jù)有以下幾個(gè)特征:①數(shù)據(jù)種類(lèi)多(Variety)。從財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)到社交媒體數(shù)據(jù);從文字圖表到圖像;從音頻文件到視頻數(shù)據(jù)等各種類(lèi)型數(shù)據(jù)。②數(shù)據(jù)量大(Volume)。隨著互聯(lián)網(wǎng)和通信技術(shù)能力的提升，能夠產(chǎn)生超越歷史的海量數(shù)據(jù)信息。③變化速度快(Velocity)。如亞馬遜每天產(chǎn)生630萬(wàn)筆訂單。有人經(jīng)過(guò)測(cè)算，2003年以前人類(lèi)創(chuàng)造并記錄的所有信息量的總和為5TB，而現(xiàn)在產(chǎn)生同樣的數(shù)據(jù)量?jī)H需兩天。④蘊(yùn)藏的商業(yè)價(jià)值大(Value)。大數(shù)據(jù)猶如一個(gè)巨大的寶藏，蘊(yùn)含著無(wú)盡的財(cái)富。這就是大數(shù)據(jù)的4V特性。

2大數(shù)據(jù)在企業(yè)管理中的作用

2．1宏觀作用分析

(1)用于PEST分析。PEST分析方法即大數(shù)據(jù)用于對(duì)政治或政策、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、社會(huì)環(huán)境和科學(xué)科技等幾個(gè)方面進(jìn)行的分析。(2)用于市場(chǎng)潛力分析。將大數(shù)據(jù)用于分析人口規(guī)?？偭俊⒌貐^(qū)分布、性別與年齡結(jié)構(gòu)、收入與消費(fèi)結(jié)構(gòu)、常住與流動(dòng)性等方面;還可以分析行業(yè)規(guī)模、細(xì)分市場(chǎng)增長(zhǎng)潛力及行業(yè)發(fā)展方向，獲得更多市場(chǎng)開(kāi)發(fā)信息，減少開(kāi)發(fā)成本和無(wú)效的廣告支出，提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。(3)用于行業(yè)集中度分析。集中度分析又稱(chēng)為行業(yè)集中率，是指某行業(yè)的前n家最大的企業(yè)產(chǎn)銷(xiāo)量占市場(chǎng)總額的百分比。集中度有絕對(duì)集中度與相對(duì)集中度之別，可以分別進(jìn)行計(jì)算。(4)用于發(fā)現(xiàn)快速成長(zhǎng)的新興產(chǎn)業(yè)。通過(guò)大數(shù)據(jù)，可以了解那些產(chǎn)品和用戶(hù)增長(zhǎng)速度飛快的企業(yè)，例如隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，電子商務(wù)獲得了快速成長(zhǎng)的空間，物流企業(yè)如雨后春筍般地增長(zhǎng)趨勢(shì)。大數(shù)據(jù)可以輔助發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)快或者用戶(hù)量增長(zhǎng)快的企業(yè)。

2．2微觀作用分析

(1)更高效的供應(yīng)鏈管理。例如一家服裝小企業(yè)，通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)直接把產(chǎn)品從工廠送達(dá)到全球各地的用戶(hù)手中，使國(guó)外市場(chǎng)的銷(xiāo)售額比上年同期增加了70%，但交易成本只是過(guò)去的1/10。說(shuō)明這家企業(yè)通過(guò)大數(shù)據(jù)縮短了銷(xiāo)售路徑、節(jié)約了銷(xiāo)售成本、增加了利潤(rùn)。過(guò)去銷(xiāo)售環(huán)節(jié)中要經(jīng)歷國(guó)內(nèi)出口商—國(guó)外進(jìn)口商—批發(fā)商—零售商的路徑模式，而現(xiàn)在可以直達(dá)用戶(hù)，大大提高了供應(yīng)鏈的物流效率。(2)更快捷地獲取信息?？ǚ蚴称饭就ㄟ^(guò)采用IBM大數(shù)據(jù)與分析方案，在10．5億條博客、論壇和討論版的內(nèi)容中抓取了47．9萬(wàn)條關(guān)于Vegemite新產(chǎn)品的討論信息，并進(jìn)行深層分析，最終高效地完成了產(chǎn)品升級(jí)。該案例表明大數(shù)據(jù)平臺(tái)使企業(yè)能比過(guò)去更快捷地獲取信息并取得決策優(yōu)勢(shì)，從而增強(qiáng)企業(yè)的應(yīng)變力［3］。(3)更有效地提供服務(wù)。菲亞特汽車(chē)公司通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，提前預(yù)測(cè)哪些人會(huì)購(gòu)買(mǎi)特定型號(hào)的菲亞特汽車(chē)。通過(guò)采用IBM大數(shù)據(jù)的解決方案，將目標(biāo)客戶(hù)的響應(yīng)率提高了15%～20%，客戶(hù)忠誠(chéng)度提高了7%，54%的客戶(hù)在第二次購(gòu)車(chē)時(shí)仍選擇了菲亞特?？梢?jiàn)，企業(yè)通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的相關(guān)分析，使得客戶(hù)目標(biāo)更明確、服務(wù)更有效。(4)更精準(zhǔn)的廣告投放。2012年Facebook公司的廣告收入高達(dá)43億美元，是因?yàn)镕acebook提供了新的廣告系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有傳統(tǒng)廣告所沒(méi)有的新功能。只要廣告客戶(hù)將眾多的產(chǎn)品照片上傳到其數(shù)據(jù)庫(kù)，用戶(hù)一旦登錄Facebook，該廣告系統(tǒng)便會(huì)根據(jù)不同用戶(hù)的年齡、興趣、特點(diǎn)，自動(dòng)生成相關(guān)廣告，投放的依據(jù)是對(duì)用戶(hù)“關(guān)系圖譜”的數(shù)據(jù)分析。(5)更強(qiáng)大的風(fēng)險(xiǎn)防范能力。大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)面對(duì)的經(jīng)營(yíng)管理環(huán)境存在著許多潛在的未知風(fēng)險(xiǎn)?；ヂ?lián)網(wǎng)言論影響效應(yīng)被放大，企業(yè)在發(fā)展過(guò)程中更易受到外界包括輿論環(huán)境的影響。企業(yè)在面對(duì)這些不可預(yù)知的對(duì)企業(yè)發(fā)展有較大影響的因素，應(yīng)有針對(duì)性地利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確分析，找出對(duì)企業(yè)存在隱蔽性威脅的因素，進(jìn)而采取相應(yīng)措施來(lái)規(guī)避這些威脅因素，防范企業(yè)各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)調(diào)查顯示，大多數(shù)企業(yè)決策者在被問(wèn)到大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)有哪些作用時(shí)，回收統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明:①可以改善客戶(hù)關(guān)系;②可以?xún)?yōu)化企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理;③可以提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)與財(cái)務(wù)管理水平;④可以幫助企業(yè)開(kāi)拓新的業(yè)務(wù)模式;⑤可以提升員工的協(xié)作能力。

3大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)管理的新特征

3．1企業(yè)與外界信息互動(dòng)更加頻繁快捷

信息來(lái)源更廣泛，信息互動(dòng)更快捷。一些企業(yè)為了適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的變化，正在構(gòu)建自己的信息平臺(tái)。通過(guò)信息平臺(tái)，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)與外界的即時(shí)溝通與對(duì)話(huà)。例如武漢中商旗下的中商百貨連鎖公司和中商平價(jià)連鎖公司都已建立微信公共平臺(tái);天虹商場(chǎng)宣布與微信合作;友阿股份與騰訊合作建設(shè)微信公眾平臺(tái)。

3．2“數(shù)據(jù)”成為越來(lái)越重要的戰(zhàn)略資源

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，“資源”的概念正發(fā)生變化，企業(yè)資源不僅指原材料、生產(chǎn)設(shè)備、員工、技術(shù)專(zhuān)利，還包括大數(shù)據(jù)信息;不僅指具有實(shí)物形態(tài)的煤炭、石油、天然氣、金屬資源和農(nóng)產(chǎn)品等，還包括看不見(jiàn)摸不著的企業(yè)數(shù)據(jù)信息?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代每分鐘都在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，這些龐大的數(shù)據(jù)資源構(gòu)成了數(shù)據(jù)加工企業(yè)的原材料，其產(chǎn)品可以幫助企業(yè)生產(chǎn)者更好地了解世界、了解市場(chǎng)、了解不同人群的需求方式。大數(shù)據(jù)日益成為企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的重要環(huán)節(jié)，被許多公司視為一種可計(jì)算的真實(shí)財(cái)富。2006年，微軟以1．1億美元的價(jià)格購(gòu)買(mǎi)了大數(shù)據(jù)公司Forecast。2008年，谷歌則以7億美元的價(jià)格購(gòu)買(mǎi)了為Forecast提供數(shù)據(jù)的ITASoftware公司?？梢?jiàn)，大數(shù)據(jù)時(shí)代改變了企業(yè)現(xiàn)存條件下的資源概念，數(shù)據(jù)正在成為企業(yè)的重要資源。

3．3內(nèi)部信息更加公開(kāi)透明

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，公眾有更多機(jī)會(huì)參與并監(jiān)督企業(yè)社會(huì)責(zé)任報(bào)告的制定與執(zhí)行的全過(guò)程。密切關(guān)注企業(yè)履行社會(huì)責(zé)任的理念、過(guò)程、方式，監(jiān)督企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)對(duì)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境等領(lǐng)域造成的直接和間接影響。公眾有權(quán)要求公司承擔(dān)更多的社會(huì)責(zé)任，過(guò)去那種不關(guān)心社會(huì)責(zé)任追求股東利潤(rùn)最大化的企業(yè)運(yùn)營(yíng)方式，帶來(lái)了許多負(fù)面后果，如損害雇員的健康和福利、損害居民環(huán)境等問(wèn)題［6］。隨著信息的開(kāi)發(fā)透明，那些不承擔(dān)社會(huì)責(zé)任的企業(yè)將暴露在大數(shù)據(jù)的陽(yáng)光下而無(wú)處藏身，會(huì)受到公眾的輿論指責(zé)進(jìn)而影響企業(yè)自身形象。

3．4更便捷的即時(shí)服務(wù)與過(guò)程分享

大數(shù)據(jù)時(shí)代使溝通更加便利和即時(shí)，企業(yè)可以通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)與企業(yè)內(nèi)部員工溝通，也可以通過(guò)平臺(tái)與企業(yè)外部客戶(hù)與供應(yīng)商之間進(jìn)行溝通與互動(dòng)。例如社交媒體通過(guò)挖掘用戶(hù)數(shù)據(jù)制定有針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)策略，用戶(hù)所發(fā)表的評(píng)論、圖像、視頻及對(duì)評(píng)論的支持與反對(duì)，蘊(yùn)含著用戶(hù)消費(fèi)傾向。

3．5數(shù)據(jù)挖掘工具成為企業(yè)決策的重要幫手

數(shù)據(jù)挖掘是從大量、不完全、有噪聲、隨機(jī)、模糊的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不明確，但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘是一門(mén)交叉學(xué)科，它把人們對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用從低層次的簡(jiǎn)單查詢(xún)，提升到數(shù)據(jù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)與智慧凝練。數(shù)據(jù)挖掘需要各種復(fù)合技術(shù)人才將數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)、統(tǒng)計(jì)原理、人工智能技術(shù)、并行計(jì)算方法等內(nèi)容的知識(shí)進(jìn)行融合創(chuàng)新，正在形成新的技術(shù)熱點(diǎn)。有條件的公司應(yīng)當(dāng)加大情報(bào)研究和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)投入，招聘數(shù)據(jù)分析師，對(duì)企業(yè)所在的行業(yè)、市場(chǎng)前景、競(jìng)爭(zhēng)狀況、發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)和預(yù)警，為企業(yè)決策提供有效支持。在全球500強(qiáng)企業(yè)中，90%以上的重要投資與經(jīng)營(yíng)決策都取決于充分的數(shù)據(jù)分析支持。在歐美等發(fā)達(dá)地區(qū)，數(shù)據(jù)分析普遍被作為運(yùn)營(yíng)決策的前提要素，為社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展發(fā)揮了巨大作用。

4大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)的對(duì)策

4．1建立有效的信息平臺(tái)，防范企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)

信息為客戶(hù)和顧客提供更好的選擇，企業(yè)只能做好自身工作才能立于不敗之地。通過(guò)信息平臺(tái)，將客戶(hù)資料進(jìn)行科學(xué)分類(lèi)，按照不同的分組標(biāo)志將客戶(hù)劃分為不同的客戶(hù)群體，研究不同客戶(hù)的習(xí)慣、行為、企業(yè)文化、愛(ài)好特點(diǎn);重視對(duì)大客戶(hù)的管理，盡可能滿(mǎn)足大客戶(hù)的需求，優(yōu)先保障對(duì)大客戶(hù)的供應(yīng)，聽(tīng)取大客戶(hù)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量改進(jìn)方面的要求，邀請(qǐng)大客戶(hù)參與技術(shù)革新和產(chǎn)品升級(jí)方案。不忽略中小客戶(hù)的需求，有差別地定制出符合其不同需要的特色產(chǎn)品，更好地滿(mǎn)足中、小客戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的需求。

4．2與信息技術(shù)的深度融合，加快實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)

有專(zhuān)家指出，大數(shù)據(jù)將會(huì)在未來(lái)10年內(nèi)改變幾乎每一個(gè)行業(yè)的業(yè)務(wù)功能，促進(jìn)各行業(yè)的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型和升級(jí)。美國(guó)的17個(gè)行業(yè)中，已經(jīng)有15個(gè)行業(yè)大公司擁有大量的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，其平均擁有的數(shù)據(jù)量已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了美國(guó)國(guó)會(huì)圖書(shū)館所擁有的數(shù)據(jù)量。在醫(yī)療與健康行業(yè)，根據(jù)麥肯錫預(yù)測(cè)，大數(shù)據(jù)將使美國(guó)醫(yī)療市場(chǎng)每年多獲得3000億美元的新價(jià)值，并使全國(guó)醫(yī)療開(kāi)支減少1/3。在制造領(lǐng)域企業(yè)將采用IT系統(tǒng)，包括電腦輔助設(shè)計(jì)、工程制造、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)管理的數(shù)字制造平臺(tái)PLM，將多種系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集整合在一起，滿(mǎn)足多種功能和特色的需求。此外，在智能交通、再生能源、新材料、貿(mào)易零售、餐飲服務(wù)等行業(yè)，正在以大數(shù)據(jù)為契機(jī)，加速其與大數(shù)據(jù)的融合，形成大批“互聯(lián)網(wǎng)+”企業(yè)。

4．3借助企業(yè)外腦，提升企業(yè)服務(wù)水平

由于行業(yè)差異，專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)信息分析公司能夠提供更專(zhuān)業(yè)的信息服務(wù)。專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析公司通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)分析去發(fā)現(xiàn)隱含的問(wèn)題，提出專(zhuān)業(yè)診斷，為科學(xué)決策提供依據(jù)。例如，淘寶作為一種新興的商業(yè)模式平臺(tái)，以顧客訂單需求為導(dǎo)向，發(fā)掘大數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析，進(jìn)而能夠針對(duì)性地為顧客提供個(gè)性化服務(wù)。

4．4更加重視新技術(shù)的推廣與應(yīng)用

新技術(shù)的應(yīng)用是大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的基礎(chǔ)和源泉。在不久的將來(lái)，也許很多原來(lái)單純依靠人類(lèi)自身判斷力的領(lǐng)域應(yīng)用，最終都將被計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘功能所普遍改變甚至取代。一小片合適的信息，也許會(huì)促使創(chuàng)新邁進(jìn)一大步;一組數(shù)據(jù)，也可能會(huì)超出數(shù)據(jù)收集人難以想象的應(yīng)用，甚至可能在另一個(gè)看起來(lái)毫不相關(guān)的領(lǐng)域得到應(yīng)用。借助這些創(chuàng)新型的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，數(shù)據(jù)的能量將會(huì)層層被放大。下一代互聯(lián)網(wǎng)實(shí)際上就是一個(gè)全球的數(shù)據(jù)庫(kù)網(wǎng)，在這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)網(wǎng)中，計(jì)算機(jī)可自動(dòng)為用戶(hù)搜尋、檢索和集成網(wǎng)上最新技術(shù)的信息，加快技術(shù)更新和應(yīng)用的步伐。

4．5更加重視企業(yè)的社會(huì)責(zé)任

大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)應(yīng)當(dāng)將利潤(rùn)與企業(yè)社會(huì)責(zé)任很好地統(tǒng)一起來(lái)。讓企業(yè)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與其社會(huì)價(jià)值和環(huán)境保護(hù)相結(jié)合。大數(shù)據(jù)時(shí)代將企業(yè)直接置于公眾的監(jiān)視之下，因此企業(yè)要取得良好的經(jīng)濟(jì)利益必須注重企業(yè)的社會(huì)責(zé)任。全球500強(qiáng)企業(yè)中90%以上的重要投資與經(jīng)營(yíng)決策都充分依賴(lài)大數(shù)據(jù)分析支持?！爸挥心切┠軌虮M早發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)價(jià)值，并及時(shí)反映到業(yè)務(wù)中，從而樹(shù)立競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)地位的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)，才能在如今充斥著多種多樣數(shù)據(jù)的時(shí)代中生存下來(lái)”。只有充分認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)管理的特征，加速與信息技術(shù)的深度融合，提前應(yīng)對(duì)環(huán)境變化的企業(yè)，才能在未來(lái)發(fā)展中抓住先機(jī)快速發(fā)展。

5結(jié)論

篇8

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代的特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)成為企業(yè)生存與發(fā)展的基石，任何受眾在接觸媒體時(shí)都會(huì)留下痕跡，其行為都可以被監(jiān)測(cè)，這些數(shù)據(jù)都與該媒體的受眾息息相關(guān)，這些數(shù)據(jù)也是大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)。

維克托?邁爾―舍恩伯格在他的著作《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中提到，大數(shù)據(jù)的精髓在于我們分析信息時(shí)的三個(gè)轉(zhuǎn)變：第一個(gè)轉(zhuǎn)變就是，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們可以分析更多的數(shù)據(jù)，有時(shí)候甚至可以處理和某個(gè)特別現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，而不再依賴(lài)于隨機(jī)采樣。第二個(gè)改變就是，研究數(shù)據(jù)如此之多，以至于我們不再熱衷于追求精確度。第三個(gè)轉(zhuǎn)變因前兩個(gè)轉(zhuǎn)變而促成，即我們不再熱衷于尋找因果關(guān)系，而應(yīng)該尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的上述特征恰好符合決策理論“管理就是決策”的基本思想，本文基于這些特征，對(duì)決策理論在企業(yè)管理中的應(yīng)用進(jìn)行分析，進(jìn)而提出大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)管理面臨的挑戰(zhàn)。

二、決策理論與大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)管理

1.決策理論。決策是人類(lèi)的固有行為。有管理，就有決策?，F(xiàn)代決策理論在20世紀(jì)40年代以后由美國(guó)卡內(nèi)基――梅隆大學(xué)的H.A?西蒙和斯坦福大學(xué)的J.G?馬奇等人倡導(dǎo)并發(fā)展起來(lái)的。西蒙等人研究了決策思維的信息輸入、加工及輸出過(guò)程，并將這些研究成果擴(kuò)展到計(jì)算機(jī)科學(xué)的研究范圍，用計(jì)算機(jī)程序來(lái)模擬人的決策過(guò)程，產(chǎn)生了人工智能的新科學(xué)，為現(xiàn)代決策理論奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

現(xiàn)代決策理論認(rèn)為，組織的全部管理活動(dòng)的中心過(guò)程就是決策。決策貫徹于管理的全過(guò)程，管理就是決策。西蒙的以“理性有限論”為基礎(chǔ)的“滿(mǎn)意決策理論”是現(xiàn)代管理學(xué)派的典型代表。

影響領(lǐng)導(dǎo)者制定決策的因素是多方面的，有外部的環(huán)境、政策、法律等因素，同時(shí)也涉及決策者自身的性格特征。Rowe提出了影響決策的四力模型，他認(rèn)為決策的制訂及決策的執(zhí)行過(guò)程中，決策者會(huì)受到四種力量的影響，分別為外部環(huán)境、內(nèi)部組織、任務(wù)要求及個(gè)人需求。

2.決策理論在企業(yè)管理中的應(yīng)用。大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測(cè)，是把數(shù)學(xué)算法運(yùn)用到海量的數(shù)據(jù)上來(lái)預(yù)測(cè)事情發(fā)生的可能性。對(duì)事情的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)是決策的基礎(chǔ)。

（1）大數(shù)據(jù)下的企業(yè)外部環(huán)境。大數(shù)據(jù)的主要特點(diǎn)之一是“復(fù)雜多變”，“變”已經(jīng)成為企業(yè)面臨的一種常態(tài)化的環(huán)境。數(shù)據(jù)的多樣性（多源、異構(gòu)、多模態(tài)、不連貫語(yǔ)法或語(yǔ)義等） 、低價(jià)值密度（大量不相關(guān)信息、知識(shí)“提純”難度高）、實(shí)時(shí)性（數(shù)據(jù)需實(shí)時(shí)生成、存儲(chǔ)、處理和分析）等復(fù)雜特征日益顯著。

數(shù)據(jù)來(lái)源極其廣泛，數(shù)據(jù)類(lèi)型極為繁雜 。這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的發(fā)展使當(dāng)今的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境成為了一個(gè)巨大的、精準(zhǔn)映射并持續(xù)記錄人類(lèi)行為特征的數(shù)字世界。這一數(shù)字世界所蘊(yùn)藏并不斷積累的大量數(shù)據(jù)已成為深刻理解人在社會(huì)和商務(wù)活動(dòng)中的行為規(guī)律的必要依托。企業(yè)最常用的是交易數(shù)據(jù)和交互數(shù)據(jù)（如社區(qū)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、新聞媒體數(shù)據(jù)、微博數(shù)據(jù)、微信數(shù)據(jù)），把交易數(shù)據(jù)和交互數(shù)據(jù)糅合起來(lái)進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理，就有機(jī)會(huì)開(kāi)展業(yè)務(wù)創(chuàng)新，促進(jìn)整個(gè)業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型。大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)處在社會(huì)媒體、在線用戶(hù)群體、上下游企業(yè)合作和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手構(gòu)成的“網(wǎng)絡(luò)生態(tài)系統(tǒng)”中。在這種環(huán)境下，企業(yè)的運(yùn)作需要趨于動(dòng)態(tài)化和網(wǎng)絡(luò)化，與多個(gè)方面的利益相關(guān)者建立動(dòng)態(tài)的“虛擬社區(qū)”或者“企業(yè)聯(lián)盟”。有效實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化和信息共享，形成協(xié)同共生機(jī)制，以應(yīng)對(duì)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。

（2）大數(shù)據(jù)下的決策者個(gè)人需求。長(zhǎng)期以來(lái)，管理者依靠經(jīng)驗(yàn)、理論和思想做決策。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，直覺(jué)判斷要讓位于精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析。企業(yè)高管需要關(guān)注的是發(fā)現(xiàn)和提出正確的問(wèn)題，而不用擔(dān)心解決問(wèn)題需要的數(shù)據(jù)缺失或者無(wú)法獲取。也就是說(shuō)，大數(shù)據(jù)讓決策重心重回問(wèn)題本身。

大數(shù)據(jù)背景下，產(chǎn)品和服務(wù)的提供以及價(jià)值創(chuàng)造逐步走向社會(huì)化。主動(dòng)引導(dǎo)用戶(hù)參與產(chǎn)品的創(chuàng)意、設(shè)計(jì)、質(zhì)量保證、市場(chǎng)推廣、銷(xiāo)售和客戶(hù)關(guān)系管理等環(huán)節(jié)，根據(jù)與用戶(hù)的互動(dòng)改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)，以實(shí)現(xiàn)企業(yè)的快速發(fā)展。在這過(guò)程中，一線員工和基層管理者的作用空前重要，他們是企業(yè)獲得決策所需信息的基礎(chǔ)。

（3）大數(shù)據(jù)下的企業(yè)任務(wù)要求。任務(wù)要求是指企業(yè)執(zhí)行任務(wù)所需的不同技能、知識(shí)和技術(shù)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的重要特征是針對(duì)全部數(shù)據(jù)而非樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，尋求相關(guān)關(guān)系而不是因果關(guān)系。因此超大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)應(yīng)用需要解決的核心問(wèn)題。云計(jì)算是一個(gè)管理和處理大數(shù)據(jù)的有效工具和基礎(chǔ)平臺(tái)，為數(shù)據(jù)處理、管理和分析提供支撐。云計(jì)算主要解決兩個(gè)問(wèn)題，一是將大量異構(gòu)和本質(zhì)不同數(shù)據(jù)源結(jié)構(gòu)化；二是對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行管理、處理和轉(zhuǎn)換，為商業(yè)智能（BI）和企業(yè)決策服務(wù)。另一個(gè)重要技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用信息和知識(shí)的過(guò)程。

（4）大數(shù)據(jù)下的內(nèi)部組織。大數(shù)據(jù)下員工廣泛參與導(dǎo)致決策權(quán)的重新分配，進(jìn)而影響企業(yè)決策組織結(jié)構(gòu)和決策文化。企業(yè)決策組織結(jié)構(gòu)重要的兩項(xiàng)因素就是集中決策、分散決策的選擇和決策權(quán)分配問(wèn)題。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，以“金字塔”型為代表的傳統(tǒng)組織結(jié)構(gòu)被企業(yè)管理網(wǎng)絡(luò)化、權(quán)力分散化和體現(xiàn)人本管理的扁平化組織結(jié)構(gòu)所替代。大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)決策需要全員參與，扁平化組織結(jié)構(gòu)的趨勢(shì)更加明顯，決策權(quán)也應(yīng)該做出相應(yīng)的調(diào)整。

三、大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)管理面臨的挑戰(zhàn)

1.大公司數(shù)據(jù)壟斷。大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)是企業(yè)獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)。Google、Facebook、亞馬遜、阿里巴巴、騰訊和百度等國(guó)內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)巨頭可以很容易獲得海量的用戶(hù)互動(dòng)數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)，但是對(duì)于廣大中小企業(yè)而言，獲取數(shù)據(jù)則相對(duì)比較困難。互聯(lián)網(wǎng)巨頭可以獲得類(lèi)似于上個(gè)世紀(jì)能源巨頭企業(yè)的壟斷地位，并且數(shù)據(jù)是有累積效果的，數(shù)據(jù)的累積可以讓數(shù)據(jù)的邊際價(jià)值上升，從而進(jìn)一步增強(qiáng)大企業(yè)的壟斷。

2.大數(shù)據(jù)管理成本的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)分析需要企業(yè)在軟硬件設(shè)備上的大量投入。企業(yè)面臨海量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，快速有效的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，需要一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，而現(xiàn)階段數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)價(jià)格相當(dāng)昂貴。這些數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的運(yùn)行對(duì)硬件的要求近乎苛刻，高配置的硬件設(shè)備也價(jià)值不菲。這對(duì)于廣大中小型企業(yè)來(lái)說(shuō)是一個(gè)很大的負(fù)擔(dān)。

大數(shù)據(jù)管理能耗成本也不容小覷。在能源價(jià)格上漲、數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)規(guī)模不斷擴(kuò)大的今天，高能耗已逐漸成為制約大數(shù)據(jù)快速發(fā)展的一個(gè)瓶頸，從小型集群到大規(guī)模數(shù)據(jù)中心都面臨著降低能耗的問(wèn)題。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，《紐約時(shí)報(bào)》和麥肯錫經(jīng)過(guò)一年的聯(lián)合調(diào)查，最終在《紐約時(shí)報(bào)》上發(fā)表文章“Power， pollution and the Internet”調(diào)查顯示Google數(shù)據(jù)中心年耗電量約為300萬(wàn)瓦，而Facebook則在60萬(wàn)瓦左右。

3.信息安全的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)給企業(yè)核心信息的保存帶來(lái)了技術(shù)上的難題。交易數(shù)據(jù)和交互數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和傳輸都是在互聯(lián)網(wǎng)中進(jìn)行。這個(gè)過(guò)程中存在很多客戶(hù)終端和節(jié)點(diǎn)，給數(shù)據(jù)安全帶來(lái)了很大的風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)為降低成本通常把企業(yè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云端，云服務(wù)商可以看到企業(yè)管理和決策的全部數(shù)據(jù)，商業(yè)秘密泄露的風(fēng)險(xiǎn)非常大。另一方面，企業(yè)的數(shù)據(jù)涉及大量用戶(hù)的隱私信息，包括客戶(hù)位置、交易歷史、個(gè)人偏好等信息。這些信息使用不當(dāng)或者泄露很可能使企業(yè)陷入法律糾紛，為企業(yè)帶來(lái)災(zāi)難式的不良影響。

4.大數(shù)據(jù)人才稀缺的挑戰(zhàn)。從大數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值，至少需要三類(lèi)關(guān)鍵人才隊(duì)伍：一是進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的資深分析型人才；二是精通如何申請(qǐng)、使用大數(shù)據(jù)分析的管理者和分析家；三是實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的技術(shù)支持人才。但是，目前大數(shù)據(jù)從業(yè)人員面臨巨大的缺口。據(jù)麥肯錫全球研究所的一項(xiàng)調(diào)查預(yù)測(cè)，美國(guó)在未來(lái)六年內(nèi)，擁有扎實(shí)分析技能的人才有14萬(wàn)至19萬(wàn)的人員缺口，而懂得使用相應(yīng)工具分析大數(shù)據(jù)、作出合理決策的管理和分析人員預(yù)計(jì)有100萬(wàn)的人員缺口。

篇9

網(wǎng)絡(luò)輿情是指在一定的社會(huì)空間內(nèi)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)圍繞中介性社會(huì)事件的發(fā)生、發(fā)展和變化，民眾對(duì)公共問(wèn)題和社會(huì)管理者產(chǎn)生和持有的社會(huì)政治態(tài)度、信念和價(jià)值觀。關(guān)于大數(shù)據(jù)，當(dāng)前有多種解釋?zhuān)玫淖疃嗍?V，即大數(shù)據(jù)具備規(guī)模性（Volume）、多樣性（Variety）、高速性（Velocity）、價(jià)值性（Value）四個(gè)特征。規(guī)模性指數(shù)據(jù)量巨大；多樣性指數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多；高速性指數(shù)據(jù)創(chuàng)建、處理和分析的速度在持續(xù)加快，大數(shù)據(jù)的價(jià)值往往呈現(xiàn)稀疏性。本文旨在探討大數(shù)據(jù)背景下的網(wǎng)絡(luò)輿情新特點(diǎn)及其管理。

大數(shù)據(jù)時(shí)代網(wǎng)絡(luò)輿情的特點(diǎn)

第一，體量巨大。據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）研究報(bào)告，到2020年，全球數(shù)據(jù)使用量預(yù)計(jì)暴增44倍，達(dá)到35.2ZB（1ZB相當(dāng)于13億中國(guó)人每人一臺(tái)1000G容量的電腦所儲(chǔ)存的信息量），至2012年，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占有比例將達(dá)到互聯(lián)網(wǎng)整個(gè)數(shù)據(jù)量的75%以上，比結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增長(zhǎng)快10到50倍。

第二，類(lèi)型復(fù)雜。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)信息紛繁復(fù)雜，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)形式和來(lái)源也多種多樣，涵蓋了文本、音頻、圖片、視頻等不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)，使網(wǎng)絡(luò)輿情信息變得更加復(fù)雜。

第三，價(jià)值密度低。受到存儲(chǔ)和計(jì)算成本因素的影響，大數(shù)據(jù)的價(jià)值密度遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中已有的數(shù)據(jù)。目前許多數(shù)據(jù)仍處于“孤島”狀態(tài)，單一或少數(shù)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)不僅價(jià)值有限，而且還存在片面性風(fēng)險(xiǎn)。大量的不相關(guān)信息中，需要沙里淘金。

第四，傳播速度快。大數(shù)據(jù)是一種以實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、實(shí)時(shí)結(jié)果導(dǎo)向?yàn)樘卣鞯慕鉀Q方案，要求網(wǎng)絡(luò)輿情信息處理更加迅速，包括兩個(gè)層面：一是數(shù)據(jù)產(chǎn)生得快。有的數(shù)據(jù)是爆發(fā)式產(chǎn)生，有的數(shù)據(jù)是涓涓細(xì)流式產(chǎn)生，但是由于用戶(hù)眾多，短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量依然非常龐大。二是數(shù)據(jù)處理得快。在數(shù)據(jù)處理方面，有一個(gè)著名的“1秒定律”，即要在秒級(jí)時(shí)間范圍內(nèi)給出分析結(jié)果，超出這個(gè)時(shí)間，數(shù)據(jù)就失去價(jià)值了。

大數(shù)據(jù)時(shí)代網(wǎng)絡(luò)輿情的新變化

首先，網(wǎng)絡(luò)輿情信息空前繁榮。人們利用各種新媒體工具在網(wǎng)絡(luò)發(fā)表意見(jiàn)，闡述觀點(diǎn)，使很多社會(huì)話(huà)題在一段時(shí)間內(nèi)成為街談巷議的焦點(diǎn)。據(jù)2015輿情藍(lán)皮書(shū)指出，2015年1月1日至2015年10月31日的500件社會(huì)熱點(diǎn)事件的統(tǒng)計(jì)表明，其中44.4%的事件由互聯(lián)網(wǎng)披露而引發(fā)公眾關(guān)注；可以明確源發(fā)于“兩微一端”（微博、微信、移動(dòng)客戶(hù)端）的有64件，占12.8%。由此可見(jiàn)，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)社會(huì)輿論的議程設(shè)置的影響巨大，已成為思想文化信息的集散地和社會(huì)輿論的放大器。

其次，傳統(tǒng)媒體的議程設(shè)置能力下降。據(jù)2015輿情藍(lán)皮書(shū)指出，在移動(dòng)終端平臺(tái)，微博、微信、客戶(hù)端的覆蓋人群和影響力不斷擴(kuò)大。微信覆蓋了90%以上的智能手機(jī)，55.2%的微信用戶(hù)每天打開(kāi)微信超過(guò)10次。“兩微一端”成為很多中國(guó)人了解新聞時(shí)事的第一信息源，特別是擁有月活躍用戶(hù)6.5億的微信，成為社會(huì)輿論的新引擎；與此同時(shí)，報(bào)紙、雜志、電視等傳統(tǒng)媒體的議程設(shè)置能力進(jìn)一步下降。

第三，突發(fā)事件話(huà)語(yǔ)體系不可控性增強(qiáng)。突發(fā)事件話(huà)語(yǔ)體系在以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的社會(huì)化媒體中呈現(xiàn)出迥異于傳統(tǒng)輿論的一些特征，如輿論主體的匿名性與參與渠道的廣泛性、傳播空間的無(wú)界性與意見(jiàn)匯聚的實(shí)時(shí)性、議題生成的自發(fā)性與輿論發(fā)展的不確定性等。加之，目前我國(guó)正處于突發(fā)事件的高發(fā)期，多種誘發(fā)因素、連環(huán)作用，增加了更多的不確定性，因此，突發(fā)事件的話(huà)語(yǔ)體系較之以往不可控性增強(qiáng)。

大數(shù)據(jù)時(shí)代網(wǎng)絡(luò)輿情的應(yīng)對(duì)與管理

首先，大數(shù)據(jù)時(shí)代的輿情監(jiān)測(cè)。大數(shù)據(jù)輿情監(jiān)測(cè)是為適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的輿情和服務(wù)而發(fā)展起來(lái)的，其主要專(zhuān)注于通過(guò)海量信息采集、智能語(yǔ)義分析、自然語(yǔ)言處理、數(shù)據(jù)挖掘，以及機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，不間斷地監(jiān)控網(wǎng)站、論壇、博客、微博、平面媒體、微信等信息，及時(shí)、全面、準(zhǔn)確地掌握各種信息和網(wǎng)絡(luò)動(dòng)向，從浩瀚的大數(shù)據(jù)宇宙中發(fā)掘事件苗頭、歸納輿論觀點(diǎn)傾向、掌握公眾態(tài)度情緒，并結(jié)合歷史相似和類(lèi)似事件進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)建議。面對(duì)數(shù)億網(wǎng)民和浩如煙海的網(wǎng)絡(luò)言論，網(wǎng)絡(luò)輿情的監(jiān)測(cè)和分析越來(lái)越依賴(lài)輿情大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與平臺(tái)。

其次，大數(shù)據(jù)時(shí)代的輿情研判。通過(guò)分析處理整群數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，結(jié)合人工經(jīng)驗(yàn)，可以對(duì)輿情發(fā)展態(tài)勢(shì)和影響進(jìn)行研判。

1.對(duì)趨勢(shì)做出正確的判斷是大數(shù)據(jù)時(shí)代輿情管理的核心。大數(shù)據(jù)的目標(biāo)是前瞻與預(yù)測(cè)，國(guó)外研究人員發(fā)現(xiàn)，一個(gè)地區(qū)Google搜索關(guān)鍵詞中的“流感癥狀”等出現(xiàn)的高峰，要比醫(yī)院急診室里流感患者增加出現(xiàn)的時(shí)間早兩三個(gè)星期；在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方面，Google房產(chǎn)相關(guān)搜索量的增減趨勢(shì)比地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)學(xué)家的預(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確。大數(shù)據(jù)的蓬勃發(fā)展給輿情監(jiān)控帶來(lái)挑戰(zhàn)，也給輿情管理提出更高的要求，不但要通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)手段，分析事件的關(guān)注程度、傳播情況、發(fā)展趨勢(shì)、網(wǎng)民情緒變化，還要深入某個(gè)觀點(diǎn)的影響程度、影響人群，從而預(yù)測(cè)輿情走向，并對(duì)趨勢(shì)做出正確的判斷。

篇10

關(guān)鍵詞信息技術(shù)；大數(shù)據(jù)；新聞傳播

當(dāng)今社會(huì)已經(jīng)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)對(duì)社會(huì)生活的影響越來(lái)越廣泛和深刻。無(wú)論是日益火爆的網(wǎng)上購(gòu)物，還是一款新聞App的發(fā)展，都離不開(kāi)大數(shù)據(jù)時(shí)代的影響。而作為國(guó)家上層建筑的新聞傳播領(lǐng)域，更需要大數(shù)據(jù)的分析和作用。

1大數(shù)據(jù)在我國(guó)的發(fā)展及特征

“大數(shù)據(jù)”是指以多元形式，自許多來(lái)源搜集而來(lái)的龐大數(shù)據(jù)組，往往具有實(shí)時(shí)性。近幾年，我國(guó)也逐漸地進(jìn)入到了大數(shù)據(jù)時(shí)代，利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的領(lǐng)域越來(lái)越廣泛。作為一個(gè)新生事物，大數(shù)據(jù)具有以下幾個(gè)特征：1）數(shù)據(jù)龐大：所謂大數(shù)據(jù)時(shí)代，首先就是擁有龐大的數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)收集在一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中，等待需要時(shí)再進(jìn)行刷選。數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)時(shí)代的基礎(chǔ)，這里的數(shù)據(jù)可能來(lái)自各個(gè)地方，無(wú)論是社交媒體上的數(shù)據(jù)，還是日常生活的數(shù)據(jù)，都是這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)該收集的東西。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)與互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展密不可分，可以說(shuō)，正是由于互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，才使得大數(shù)據(jù)具有了發(fā)展的可能性。通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)收集人員可以獲得大部分自己想要獲取的信息；而大數(shù)據(jù)的發(fā)展又反過(guò)來(lái)促進(jìn)了互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。2）數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣：大數(shù)據(jù)時(shí)代的第一個(gè)特征是數(shù)據(jù)龐大，而數(shù)據(jù)龐大也就意味著該數(shù)據(jù)庫(kù)里的數(shù)據(jù)類(lèi)型具有多樣性。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，已經(jīng)不單單只有文字的數(shù)據(jù)了，而其他一些數(shù)據(jù)形式，比如，圖片、音頻、視頻等都將會(huì)成為大數(shù)據(jù)時(shí)代重要的數(shù)據(jù)信息。3）數(shù)據(jù)的平均價(jià)值較?。捍髷?shù)據(jù)是時(shí)代，任何的數(shù)據(jù)信息都會(huì)被收集到數(shù)據(jù)庫(kù)中，這就會(huì)導(dǎo)致一個(gè)問(wèn)題，即，所收集的信息的價(jià)值較小。因?yàn)?，大?shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)收集是廣而大的收集，這里的數(shù)據(jù)收集主要是以數(shù)量龐大為前提的，而不是以密集和所需為前提，所以，必然會(huì)導(dǎo)致所收集的數(shù)據(jù)信息并不一定都具有價(jià)值?；蛟S，有的數(shù)據(jù)信息早已失去了存在的意義。4）處理速度快：上文已經(jīng)提到，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)離不開(kāi)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代具有引領(lǐng)作用。通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)世代處理信息的速度達(dá)到了實(shí)時(shí)的程度，即1秒定律。在全球范圍內(nèi)，都存在著互聯(lián)網(wǎng)的信號(hào)，只要具有這種聯(lián)通的信號(hào)，任何信息將會(huì)進(jìn)行實(shí)時(shí)的傳播，大大提高了數(shù)據(jù)傳播的速度和效率。

2大數(shù)據(jù)對(duì)新聞傳播領(lǐng)域的影響

新聞傳播領(lǐng)域作為一個(gè)國(guó)家的上層建筑領(lǐng)域，對(duì)一個(gè)國(guó)家的發(fā)展具有重要的作用?？v觀新聞傳播發(fā)展的歷史，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，新聞纏脖的發(fā)展離不開(kāi)技術(shù)的支持。從最初的印刷技術(shù)到電子信息技術(shù)再到后來(lái)的互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)時(shí)代，新聞傳播受到技術(shù)的影響越來(lái)越深刻。技術(shù)的發(fā)展不僅改變了新聞傳播領(lǐng)域的內(nèi)容，也改變了新聞傳播領(lǐng)域的形式。尤其在大數(shù)據(jù)時(shí)代，新聞傳播領(lǐng)域受到技術(shù)的影響更是深刻，具體表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

2.1大數(shù)據(jù)對(duì)新聞傳播內(nèi)容的影響

傳統(tǒng)新聞傳播時(shí)代，新聞內(nèi)容是通過(guò)記者的采訪而獲得的，而新聞的內(nèi)容全部是來(lái)自記者的采訪，并沒(méi)有太多其他的內(nèi)容，而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，除了一些記者采訪的內(nèi)容，新聞傳播的內(nèi)容還增加了一些其他的內(nèi)容。比如，通過(guò)數(shù)據(jù)的篩選，找出那些和該事件相似的情況，并對(duì)其進(jìn)行對(duì)比，找出兩者的相同點(diǎn)和不同點(diǎn)，然后根據(jù)這些內(nèi)容，找出解決事情的辦法，讓事物朝著更好的方發(fā)展。大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)新聞傳播內(nèi)容的影響還表現(xiàn)在：新聞傳播的內(nèi)容多了數(shù)據(jù)的支撐。我們知道，數(shù)據(jù)對(duì)一件事情具有強(qiáng)烈的說(shuō)服性，新聞傳播的內(nèi)容里如果加入數(shù)據(jù)的話(huà)，那新聞傳播的內(nèi)容將更具有權(quán)威性，這對(duì)新聞傳播是有很大的優(yōu)勢(shì)的。

2.2大數(shù)據(jù)對(duì)新聞傳播寫(xiě)作方式的影響

大數(shù)據(jù)時(shí)代，記者外出采訪獲得新聞信息之外，更多的通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比來(lái)進(jìn)一步獲得消息的準(zhǔn)確度和豐富性。大數(shù)據(jù)時(shí)代的新聞傳播寫(xiě)作方式更加獨(dú)特性和豐富性，記者的外出采訪只是其中的一小部分，而更多的是對(duì)數(shù)據(jù)的分析和獲得。在傳統(tǒng)的新聞傳播時(shí)代，記者外出采訪到新聞后，需要回到媒體來(lái)進(jìn)行分析寫(xiě)作，而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，消息的傳送具有了實(shí)時(shí)的程度，記者可以在外一邊采訪，消息可以一邊地傳送到媒體室，通過(guò)媒體室的工作人員的編寫(xiě)，可以最快速度地傳發(fā)出去，大大增加了新聞傳播的寫(xiě)作效率。同時(shí)，也提升了媒體的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

2.3大數(shù)據(jù)對(duì)新聞傳播方式的影響

在傳統(tǒng)的新聞傳播時(shí)代，媒體資源被一些媒體和國(guó)家的占有，大眾很少能接觸到媒體資源。而傳統(tǒng)的新聞傳播方式更多的是通過(guò)傳統(tǒng)媒體進(jìn)行，比如，通過(guò)報(bào)紙、廣播和電視進(jìn)行傳播，傳播的速度慢，而且只是單向傳播，普通民眾幾乎無(wú)法表達(dá)自己的想法和建議。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，新聞傳播的方式發(fā)生了巨大的改變。新聞傳播的方式已經(jīng)不單單依靠傳統(tǒng)的媒體，而更多的是依靠一些新興的媒體。在新興媒體日益發(fā)達(dá)的今天，新聞傳播更多通過(guò)新興媒體來(lái)進(jìn)行。例如，現(xiàn)在的新聞傳播更多的通過(guò)手機(jī)、電腦的門(mén)戶(hù)網(wǎng)站以及新聞?lì)怉pp來(lái)進(jìn)行。在智能手機(jī)日益火爆的今天，通過(guò)手機(jī)來(lái)進(jìn)行新聞傳播將會(huì)大大提升傳播的速度和效率。

2.4大數(shù)據(jù)對(duì)新聞傳播從業(yè)人員的影響

在傳統(tǒng)媒體時(shí)代，新聞傳播的從業(yè)人員具有明確的分工。記者是負(fù)責(zé)采編的，編輯是負(fù)責(zé)新聞編輯的，臺(tái)長(zhǎng)的負(fù)責(zé)審核和把關(guān)的，不同的職位具有不同的分工。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，媒體的分工有所改變。工作人員不能只是單獨(dú)工作的掌握者，而且還需要擁有多項(xiàng)技能，需要是一位全能人員。同時(shí)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，需要有專(zhuān)門(mén)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的人員。大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)新聞傳播人員的影響是深刻的，如果無(wú)法適應(yīng)這樣的現(xiàn)狀，那將會(huì)面臨被淘汰的可能；如果能適應(yīng)當(dāng)今的潮流，那將會(huì)成為這個(gè)時(shí)代的幸運(yùn)兒。因?yàn)?，在大?shù)據(jù)時(shí)代，一切都變化萬(wàn)千，什么東西都變得不那么的確定，如果具有很好的適應(yīng)能力，將會(huì)在這個(gè)變化多端的時(shí)代生存下去。

3新聞傳播領(lǐng)域如何更好地利用大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)新聞傳播具有重要的影響，新聞傳播領(lǐng)域可以很好的依靠大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)發(fā)展自己。利用好大數(shù)據(jù)時(shí)代，對(duì)新聞傳播領(lǐng)域的影響是巨大的，不僅對(duì)新聞傳播領(lǐng)域具有很重要的影響，而且，還對(duì)其他方面也具有積極的影響。

3.1提高新聞工作者對(duì)大數(shù)據(jù)信息技術(shù)認(rèn)知程度

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，社會(huì)上的數(shù)據(jù)信息越來(lái)越豐富且海量，不同的數(shù)據(jù)信息混雜在一起，其中包括社會(huì)各界的信息，有國(guó)家政策的，有社會(huì)民生的，也有娛樂(lè)信息，如何在這些海量信息中進(jìn)行正確的認(rèn)知，需要工作人員擦亮自己的眼睛。針對(duì)上述情況，需要新聞工作者提高對(duì)大數(shù)據(jù)信息技術(shù)的認(rèn)知程度，積極看待搜集數(shù)據(jù)的正確性，在各項(xiàng)數(shù)據(jù)中積極采用相關(guān)數(shù)據(jù)，并靈活運(yùn)用新興的新聞傳播媒體，例如微博、微信等軟件。

3.2加大培養(yǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)專(zhuān)業(yè)人員力度

在大數(shù)據(jù)信息技術(shù)的匯總、分析、采集工作中，不但需要新聞工作者的參與，還需要相關(guān)專(zhuān)業(yè)人員，如計(jì)算機(jī)程序員、數(shù)據(jù)分析采集師等和新聞工作者之間協(xié)調(diào)合作，才能將大數(shù)據(jù)信息技術(shù)中煩瑣的信息數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可視文字以及各類(lèi)專(zhuān)業(yè)圖表，對(duì)新聞傳播工作起到積極作用，如信息統(tǒng)計(jì)表等新聞工作者可以識(shí)別的數(shù)據(jù)。因此，新聞傳播行業(yè)在面對(duì)信息化時(shí)代挑戰(zhàn)時(shí)，應(yīng)加大培養(yǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)專(zhuān)業(yè)人員的力度以及儲(chǔ)備新技術(shù)人才。我國(guó)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代的時(shí)間較晚，相應(yīng)的技術(shù)人員較為短缺，培養(yǎng)這樣的技術(shù)人員越來(lái)越重要。國(guó)家需要加大對(duì)這類(lèi)人才的培養(yǎng)力度，加大資金的投入，盡快地培養(yǎng)出這方面的專(zhuān)業(yè)人才，來(lái)適應(yīng)這個(gè)時(shí)代的發(fā)展。