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大数据时代的好处范文1
关键词：大数据；信息安全；防护；技术；管理
信息技术的飞速发展推动着时代的变革，各行各业进入信息数据新时代，大数据系统的运用有利有弊，对于电力行业来说，提高了其生产经营效率，提升了供电服务水平，为电力企业创造了巨大的经济效益。然而，大数据的深入应用也带来了诸多风险，信息安全问题成为时代关注的问题，掌握先进的数据安全防护技术，加强数据安全管理势在必行。
1 电力大数据给企业带来的好处
电力大数据属于一项综合型数据信息，涵盖了企业的生产、运营、销售与服务等多个方面。大数据在电力企业的应用，有效提高了企业工作效率，并科学判断企业运营状况和未来发展方向，从而制定并调整科学的营销政策与方针，促进电力企业朝着正确的轨道运营与发展。正是因为高效率的决策、运营与服务，降低了企业经营成本。通过大数据的分析、监测功能，企业建立起同客户间的紧密联系，实现了对客户的在线服务，全面提升了客户服务水平，从而赢得了更广阔的市场空间，为企业发展创造了预期的经济效益。
2 电力大数据给信息安全带来的风险
大数据背景下，信息数据的运行主要依赖于计算机网络系统，多方数据参与各方共享统一的互联网，势必会带来信息安全问题，这主要体现在：
2.1 数据运行风险
大数据系统时刻需要承担数据存储、分析与处理等工作，需要管理者适时更新技术，缓解数据处理的负担。若技术更新不及时，就可能导致数据运行风险，如：数据丢失、信息失真等。其他的运行故障，如：软硬件兼容性差、系统异构及管理人员操作失误、设备更新不及时等也可能引发数据失真风险[1]。
2.2 黑客攻击风险
黑客攻击问题成为大数据时代信息安全的大问题，黑客攻击通常是专业性较强、有组织、有预谋的攻击，通过窃取大数据、非法获得信息等来进行非法交易，其破坏性较大，甚至可能造成整个大数据系统的瘫痪，为电力企业带来不可估量的经济损失。
2.3 电力企业隐私的泄露
电力企业引入大数据系统的同时，需要将企业信息、员工信息以及其他方面的相关信息到网络数据平台中，信息一旦进入互联网就可能面临着泄密的危险，这些数据若得不到有效管控，很容易造成信息的泄露，从而引发多方面的风险，如：非法分子利用电力企业信息、个人隐私信息等从事非法交易、谋取暴利等，无疑会为企业的发展与运营带来风险。
3 信息安全防护技术措施与管理方法
3.1 信息安全防护技术措施
面对大数据给电力信息安全带来的风险，电力部门必须加大风险管控力度，采用先进的技术积极规避信息安全问题，其中隐私保护技术成为一项关键技术，它包括：加密与密钥管理技术、数字签名技术、身份认证技术等，不同的隐私保护技术发挥着不同的安全保护功能，并形成了一个有机的架构系统，如图1所示。
3.1.1 数据扰乱技术。数据扰乱技术是一项重要的隐私保护技术，它主要是通过扰乱、替换、添加随机变量等来混淆视线，替代重要的数据信息，并对应生成不确定的信息数据，再开展相关的计算操作。
3.1.2 加密与密匙技术。众多的数据信息安全保护技术中，加密与密匙技术成为被认可的标准数据保护技术，此技术依托于科学的加密算法与密钥安全，能够有效确保电力数据信息的安全。
3.1.3 安全多方计算技术。该技术的运行原理为：在各个参与方之间进行协作计算函数，参与方的输入信息保密，不向彼此公开。遇到需要解决的问题时，设计一个函数，相互配合计算此函数，再引入安全多方计算模块来解决问题。此技术能够发挥对数据信息的安全保护功能，防止信息泄露，其隐私保护也有级别划分[2]。
3.1.4 数字签名技术。数字签名技术，就是只有信息的发送者才能产生的别人无法伪造的一段数字串，这段数字串同时也是对信息的发送者发送信息真实性的一个有效证明，该技术可以确保信息传输的完整性。
3.1.5 秘密共享技术。秘密共享，是将秘密分割存储的密码技术，目的是阻止秘密过于集中，以达到分散风险和容忍入侵的目的，该技术是信息安全和数据保密中的重要手段。
3.1.6 身份认证与访问控制技术。所谓身份认证技术，就是对用户的身份信息进行验证与识别的过程，以防范非法用户的非法登录行为。最常见的身份认证技术主要包括：口令核对、识别用户生理特征等。认证成功后，再参照用户具体的身份信息、职能信息等来限制数据的访问范围。通过对各类访问的控制，最终实现对信息的安全保护目标。
3.2 信息安全防护管理方法
大数据时代数据的安全防护不仅要依赖于技术，更重要的是要加强管理，具体应从风险管理系统建设、防护技术的运用和监管等做起。
首先，创建并完善大数据信息安全管理系统。电力企业应认识到大数据安全管理工作的重要性，创建安全管理系统，培养信息技术人才，打造一支先进的信息安全管理工作队伍，及时更新大数据技术，加大平台建设力度，做好风险评估等多方面工作，打造一个标准的安全防护管理系统，发挥对信息数据的保护功能[3]。其次，重视安全防护技术的研发。电力企业为了维护自身的信息安全，必须与时俱进，积极研发信息安全防护技术，加大在信息安全防护方面的投入，鼓励信息技术人员深入研究新技术，时刻保持自身信息防护技术的先进性，发挥技术措施的保护作用。最后，健全完善信息安全法律法规。解决数据安全的问题，需要政府加大对信息安全的重视程度，制定并实施信息安全方面的法律法规，利用法律法规来约束、控制一些不法行为，从而达到对信息安全的保护作用。
4 结束语
大数据技术的深入发展与广泛运用，极大地推动着时代的发展与进步，电力行业作为关系国计民生的重要行业，需要信任并利用大数据技术，然而，也应该加强数据信息安全管理，提高信息防护水平，进而从整体上支持并促进电力企业的发展与进步。
参考文献
[1]邹捷.大数据对信息安全的新挑战[J].计算机光盘软件与应用，2014（13）：163-164.
[2]王继业.电力行业的大数据安全防护[J].中国信息安全，2013（9）：85-86.
大数据时代的好处范文2
关键词：大数据；应用；探索
中图分类号：F27 文献标识码：A
收录日期：2014年8月4日
一、大数据的概念
2012年以来，大数据频繁的出现在各种媒体，人们也在口口相传自己对大数据的理解和认识，那么什么是大数据呢，其实目前也没有一个准确的定义，但是大数据绝对不是数据大，还是通过现象看本质吧，什么是数据呢，传统的数据库存储分析的大多都是数值型的数据，而对于大数据而言，任何信息都是可以用来分析的数据，比如：图像信息、视频信息、文字信息、音频信息等等，这些数据都是可以通过云计算和专业的数据挖掘技术，统计出用户所需要的信息，并为用户决策和预测提供支撑。那么，什么才是大数据呢？大数据有4个基本特征，通过这4个基本特征来判定是不是大数据：
1、体量大。非结构化数据的超大规模和增长占总数据量的80%～90%，比结构化数据增长快10～50倍，是传统数据仓库的10～50倍。
2、多样性。大数据的异构和多样性，很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据），无模式或者模式不明显，不连贯的语法或句义。
3、价值密度。大量的不相关信息，对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能（咨询、报告等））。
4、速度。实时分析而非批量式分析，数据输入、处理与丢弃 立竿见影而非事后见效。
二、大数据的思维变革
1、是全部的数据而不是样本数据。传统的调查方式主要包括全面调查、典型调查、重点调查、抽样调查等，他们的特点是，用到的数据不是所有数据，而是对样本的部分进行调查，通过数学的方法来计算出全部样本的状态或趋势，就是大部分的数据被“代调查”了。
大数据时代的调查分析和传统的方法完全不同，大数据时代的分析是对全部数据进行分析，每个数据都是调查样本，也就是说调查需要的所有数据都是样本，然后通过云计算等信息化技术对所有数据进行运算，得出对需要调查数据的趋势，预测下一步的行为。
2、数据更加杂乱。什么类型的数据都会有，结构化的数据、音频、视频、文字、图片等等，都是大数据分析的数据来源，目前的数据库或数据仓库技术只能处理结构化的数据，对于非结构化的数据束手无策，在精确的信息化时代，只有5%的数据是可以机构化的，剩下的95%都是非结构化的数据，如果不能接受混乱信息，这95%的信息就将无法被利用，只有抛弃精确，允许混杂，才能真正利用大数据。
3、没有因果关系，只有关系。在传统的数据分析里面，我们要对一个现象进行解释的时候，无非就是通过科学的方法来验证这个现象产生的根本原因，然后由这个原因来推导这个现象会不会再次发生。
而对于大数据时代而言，知道是“什么”就可以了，没有必要知道“为什么”，在这里没有因果关系，只有相关关系，我们不一定非要知道现象背后真正的原因，只要让每个数据发出自己真实的“声音”，就够了。
三、大数据对于企业的管理变革
1、企业数据基准。企业可能有源源不断的数据需要收集，无论是社交网络还是车间传感器设备，而且企业都有大量的数据需要处理，企业的管理人员需要了解自己企业运营过程中都产生了什么数据，哪些是有用，哪些可以忽略，以自己企业需求数据为基准，确定收集数据的范围。
2、业务数据是基础。企业在日常运转过程中，产生了大量的数据，而且互不相同、种类多样，由企业的管理人员确认什么数据是企业业务需要的，在大量的数据当中，找到最能反映自己业务情况的数据。
3、信息体系规划。大数据需要使用更多的服务器和存储设备，企业的管理人员需要根据公司的能力、需求以及现状，来规划大数据的基本设备，以解决数据的不断扩大，同时审时度势信息的发展，避免一些不必要的采购。
4、企业对大数据的重视。大数据很时髦，但是并不是所有的信息人员对大数据都了解，同时新兴的大数据开发软件才开始流行，如：Hadoop，MapReduce，NoSQL，企业的信息人员需要多了解相关的技术和工具，为大数据的使用做一些知识储备。
5、培训。大数据时代的来临，企业都会缺少这方面在采集、收集和分析方面的人才，企业面临大数据的挑战，企业要在大数据方面多对员工进行培训，以确保在大数据时代，员工能适应相关的工作。
四、大数据在烟草企业应用探索
1、实现“国家利益至上、消费者利益至上”。在大数据时代真正需要关注的群体是消费者而不是零售客户，通过大数据的方法分析卷烟市场的消费动态，获取卷烟生产、销售的关键指标，将是未来市场分析的主要工作。
2、大数据的获取和分析。大数据的获取有两种途径，自我建立云平台，收集需要的相关数据，通过云计算的方式，来挖掘所需要的数据，对市场进行预测，但是建立云平台和云计算费用偏高，不易实现，而且大数据本身就不是独享的产物，只有最广泛地收集数据，才能准确预测市场变化。数据的获取也可以通过购买的方式获取，可以和拥有大数据的商家合作，根据我们的需求，提供相应的数据，在此数据基础上进行二次加工、分析出所需要的信息。
3、大数据的实际应用。目前，烟草服务零售客户，主要体现在卷烟推介、产品服务、经营指导、店面规划等方面，但是对于指导客户缺乏数据支撑，往往都是感性的指导，没有准确的数据指导，不够直观，或者说没有什么说服力，烟草企业如果通过大数据分析的结果，准确预测出市场的变化、经营的方向，这些数据分析的结果可以直接用于指导客户卷烟经营、品牌引导，数据说话，简单直观，立竿见影。
以上说了很多大数据的好处，作为一个新兴的理念或技术，其实有很多地方让我们担忧，大数据在发挥预测优势的同时，也给我们的安全和隐私带来了威胁，数据使用者应该以负责任的态度使用数据。
在相关的法律法规还没有健全的大数据时代，每个人都是大数据的贡献者，同时也有可能是“受害者”，无处不在的信息或许已经让你变成“透明人”，将无隐私可言，不管你喜欢还是不喜欢。
主要参考文献：
[1]维克托・迈尔・舍恩伯格.大数据时代.浙江：浙江人民出版社，2012.
大数据时代的好处范文3
他的话在当年的《危险边缘》（Jeopardy）智力竞赛得到了验证。当Watson在决赛中击败这项智力竞赛中胜率最高者和赢钱最多者之后，IBM超级计算机第二次实现了电脑对人类的超越。眼见以77147美元的绝对劣势被智能机器击败，天才选手肯・詹宁斯（Ken Jennings）写下这样的文字：欢迎我们的新老大，电脑们。相同一幕在14年前也曾出现，当时，IBM超级计算机“深蓝”（Deep Blue）在国际象棋比赛中多次战胜世界冠军加里・卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）。
在IBM中国研究院院长沈晓卫看来，与以前基于搜索的算法不同，Watson是基于对自然语言的理解，这是IT史上极具突破性的进展――有外媒形容其为“数据驱动智能运算的‘巅峰之作’”。而按通俗的说法是，Watson接收到问题后，通过分析从大量结果中筛选出最合适的答案进行反馈。一言以蔽之，Watson干的活，本质上就是大数据分析。
公开资料显示，全世界每天产生25亿GB数据，其中80%是非结构化数据，需要挖掘和处理才能实现其价值。
“这正是大数据分析的魅力所在。”IBM大中华区大数据中心总监王晓梅向《IT时代周刊》解释道，“一是需要分析系统知道我是谁；二是需要知道我要做什么；三是分析系统能够及时、迅速地实时反馈信息给我；四是希望数据分析系统能够通过交互式学习，通过每天信息量、知识库的增进，提高它的认知能力；最后，希望数据分析系统能够提供一个非常安全、可信任的应用环境。”
她表示，客户对大数据分析的要求正是IBM对“认知计算”的描述，Watson能够通过辅助（Assistance）、理解（Understanding）、决策（Decision）、洞察与发现（Discovery），帮助企业更快地发现新问题、新机遇和新价值。
实际上，Watson所代表的“认知计算”也是IBM的大数据战略方向，并已为此投入重金进行相关技术的研发和生态圈的建立。
今年1月，IBM宣布斥资10亿美元成立IBM Watson集团，用于支撑“云交付的认知计算”和大数据创新领域的开发和商业化。在IBM内部人士看来，该部门成立的重大意义等同于当年PC、服务器业务和成立软件集团对IBM的重要性。之后，IBM正式推出大数据与分析平台Watson Foundations，帮助企业实现阶段性的大数据能力。
王晓梅告诉记者，未来Watson Foundations还能通过功能模块移植到其他平台上。也就是说，不局限于Power，而是成为一个开放平台，“让传统的IBM大数据解决方案用户同样能获得认知计算所带来的好处。”
更让IBM高兴的是，Watson已经得到越来越多客户的认可。去年11月，Watson向合作伙伴提供技术、工具和API编程接口，借助云服务和访问工具合作伙伴开发他们的认知计算软件及系统。首批合作伙伴包括零售业的Fluid、医疗保健领域的MD Buyline以及健康管理领域的Welltok。继2012年与美国第三大银行――花旗银行达成合作后，今年初，新加坡星展银行成为Watson首个亚洲用户。
据市场调研机构Wikibon最新研究报告《大数据供应商收益与市场预测》，IBM连续两年实现大数据市场占有率第一，领跑报告中的70多家大数据供应商。
大数据时代的好处范文4
关键词：大数据时代；统计学；发展
一、大数据时代下统计学概念概述
教科书上对统计学给出了这样的定义“有效搜集整理分析随机性数据，对考察问题给出推断与预测，最终为行动提供数据支持”，这就是统计学。从根本上看，统计学是一门与数据有关的学科。众所周知，美国总统奥巴马通过数据团队的帮助得到连任的机会，阿里巴巴的马云很早就把大数据作为企业发展战略。随着我们走进大数据时代，网络科技给搜集数据带来方便，传统的设备已经无法容纳大量的数据，我们对其进行更新，通过对大数据的分析，我们为社会传递出有效的、有价值的信息，这一切为社会的发展起到了不可替代的推动作用。
统计是社会各界乃至各环节不可或缺的因素，在商品交换过程中，统计有先导作用，市场经济信息也需要统计学的帮助，大数据时代，我们的统计数据不再局限于随机抽样调查，电话调查等高成本的搜集方式，通过互联网及移动终端，我们可以获得更多数据样本，可以说我们的社会进入高速发展的时期，大数据时代下的统计学也进入全新的发展阶段。
二、统计学在大数据时代影响下的变革
1.从样本的角度看，样本概念得到深化
我们知道统计学离不开样本，有效的样本能够正确反映情况，大数据时代样本概念与传统不再相同，通常我们得到诸多网络数据，一种为静态，即直接在客户端创建的数据，无需提取即可使用，成本低，另一种为动态数据，即数据随着时间的推移而变化，最终表现为所有数据的总和，可见此时的样本不局限于随机抽样，直接可以做选定分析。
2.从类型方面看，呈扩大之势
在过去数据通常指结构化数据，有固定的标准，大数据时代数据不仅局限于固定的结构，还有异构数据，再有存储方式也发生了改变，大数据可以直接将探测的信号容纳进去，由网络系统作为工具，可以识别各类结构或非结构的数据并进行快速存储。
3.收集概念得到扩展
传统的统计过程中，我们有目的的进行数据收集，效率低，成本高，随着大数据时代来临，我们将收集步骤化，第一预先处理好数据的识别与处理，第二做好分析，提炼出所需要的信息，最后做好存储，就这么简单。面对大量的数据，我们的分析、识别等都需要注意，大数据不代表万能，我们还是要注意数据的安全性，尽量控制收集成本。
4.数据来源较传统不同
曾经我们根据研究目的去做统计收集数据，这些数据源都是已知的，在核对方面相对容易。大数据时代，我们得到数据变得容易，但通过互联网收集数据后，目的性变弱，大多数记录没有源头，很难识别记录身份，可见，大数据时代做好数据来源登记开始变得重要。
5.量化方式也发生变化
对于传统的结构化数据，量化方式是成熟的，可以将收集到数据直接分析得出结果，大数据时代，很多异化结构数据几乎无法做直接分析取得结论，当下，很多结算及专家在研究处理非机构化数据，力争将大数据时代统计推向新的高端。
6.分析思维发生改变
从分析过程看，传统分析需要进行三步走，即定性、定量，最终定性。大数据时代，统计分析过程仅需要两步即定量、定性；从证实分析方面看，传统思路为假设、验证，事实证明传统证实分析有很大误差，而大数据时代，我们的思维为发现，总结，这是整合，发现最终定论的过程，在此过程中会有很多发现。
7.统计软件变得越来越多
传统统计学中，我们比较熟悉的软件有SPSS、SAS、STATA等，大数据时代，我们分析技术为非关系型，主要以数据中心为基础，将软件与大数据结合，分析过程得到很大简化。综上，大数据时代给了我们更多的主动权，这些更促使我们推动大数据时代统计的发展进步。
三、大数据时代下统计学面临的挑战
大数据时代给我们带来了更多的好处，统计学的大数据化是大势所趋，但传统与更新的交错间还有一些不相容的方面，对于革新我们还是要从各个方面做谨慎考虑与慎重调整。
首先从样本标准的角度看，大数据时代我们可以轻松得到很多样本，此量大到可以视为总体，随着互联网科技的不断发展，大样本标准也应随着发展，传统统计学将界限定在30，大于30为大样本，小于30为小样本，大数据时代这个界限略显低，没办法清除干净干扰信息，这会影响分析结果，因此，加强数据来源的同时还要更新大样本标准，将更大规模的样本数量代替旧有的数量，以适应大数据时代的要求。
其次从样本选取与形式的角度看，传统统计学固定结构化数据内藏着一定的统计规律，尽管我们能够发现研究对象的数量关系，但并不是所有的事物都有量化指标，一些被量化的指标也不一定能够清楚的解读研究对象，目前大数据采集数据超过80%为有结构数据，传统的统计数据库没有办法对这些数据做很好的处理，而大数据通过建立非结构数据库，对数据做有效转化，发挥多元化分析作用，无形中降低了样本的选取标准，将统计范围扩大化。
最后统计软件的开发是一项挑战。我们常用的统计软件主要以构建模型之间的变量与数量关系的方式分析研究对象，如我们熟悉的SPSS等。大数据时代，我们很多以数据为基础做非关系分析技术，谷歌利用MAPREDUCE实现了月处理400PB数据的工作量，雅虎也利用云计算平台实现了100PB的存储工作，未来大量的数据处理需要更快捷更科学的软件，对于软件的研发与升级将是一种挑战。
四、大数据时代下统计学的发展与机遇
1.大数据时代下统计质量更高
从国际数据标准SDDS中得到的统计质量标准可以看到，适用、准确、时效、平衡是统计质量的内涵。其中适用是指统计信息符合要求，统计信息最大化的满足客户的用途，大数据的覆盖很大程度上促进适用功能的提升；传统角度我们说时效性主要指统计的时间更短，让客户及时了解统计信息，大数据时代网络化完全满足时效性各类要求；准确是指估值与真值之间的差别，数据中存在误差在一定范围内属于正常，大数据时代我们的全面性最大程度包容了误差，也缩小的了误差，统计更加真实可信；平衡性也被称之为协调性，大数据时代，数据结果的核对与检验都经得起客户的不断核查，可以使数据的平衡性得到很大提升。
2.大数据时代统计成本降低
首先，从数据收集角度看，大数据时代可以不再依靠人力做电话调查或问卷调查，甚至有些普查动用全国力量，耗费大量人力财力，通过互联网、移动通信等，我们大大降低人力成本，数据收集快，成本低，准确性也高；其次从数据利用角度看，传统统计过程中，一旦资料过期就需要再起启动抽样分析过程，对外公布手段也有局限性，大数据时代，我们收集数据更轻松，且数据可多次被利用，综合比算，数据的成本大大降低。
3.大数据时代统计学作用范围扩大
传统统计学有各种局限性，比如受成本、观念等影响，统计学主要用于行业与部分统计，随着大数据时代的来临，统计学被应用到各行各业，比如、金融、医学、计算机行业等，从这个角度看，社会的新计划让信息传递发生质变，统计学作用价值得到认可并服务扩大，这样推动自身发展的同时更服务社会服务人民，为整个国家发展进步起到不可估量的作用。
参考文献
大数据时代的好处范文5
近几年随着社会的发展，信息技术和计算机在迅猛发展，在各个领域都需要大量的数据，这有利于企业了解市场，而这个时代的数据大爆炸已经不能被现代化的计算机所消化了。在信息化社会，到2020年，全球以电子形式存储的数据量预计将达到35ZB，而这其中，企业数据正在以55%的速度逐年增长。IDC预测，大数据技术与服务市场将在2015年达到169亿美元，年增长率甚至达到40%，这是大数据时代到来的趋势。我们将这些数据称为“海量数据”，这个概念其实在2008年时就已经被提出来了，最早提出是在谷歌成立10周年的庆祝典礼上，被称为“BigData”，后来也曾在杂志上讨论，我们应该如何面对现在的数据大爆炸时代，这不仅是机遇，也是一种挑战。可以这么说，大数据时代是信息社会的变革，是信息化和科技发展的产物，它具有很强的紧迫性，对我们这个时代也有重要意义，如何将数据整理、分析、归纳和共享成为全世界都在关注的事情。大数据时代的到来对于企业来说是更大地挑战，如何在这样的一个时代加强自己的竞争力，把握住每一个客户的资料和数据，成为企业提高国际竞争力的关键。数据流的广泛应用使企业不断审视自己的IT管理模式，逐渐形成规模化、多样化和高速化的企业管理模式，可以说大数据时代的到来对于企业既是机遇又是挑战。
2相关概念
在信息化时代“，数据”成为一个热门词汇，如今数据已经深入到每一个行业和领域，并成为促进生产的重要因素。而“大数据”这样的概念是在数据的基础上逐渐流行起来的，这最早源于美国“。大数据”指的是运用更先进软件和科技对数据进行管理和分析，将数据流整合，将海量的数据进行处理，也就是说，传统的数据管理技术已经不能适应现在的大量数据了，我们要进行新技术的开发，迎接大数据时代的到来。大数据(Bigdata)一般指的是软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据，其单位通常是“TB”。大数据是一个企业在创造了大量非结构化和半结构化数据后，组成一个数据集，其具有4V特性：(1)容量大(Volume)。非结构化数据的超大规模和增长；占总数据量的80%～90%；比结构化数据增长快10到50倍，是传统数据仓库的10～50倍。(2)格式多(Variety)。异构和多样性；很多不同的形式，如文本、图像、视频、机器数据等；没有模式或者模式不明显；不连贯的语法或句义。(3)价值高(Value)。大量的不相关信息的提纯；对未来趋势与模式的可预测分析；深度复杂分析(机器学习、人工智能VS传统商务智能咨询、报告等)。(4)速度快(Velocity)。实时分析而非批量式分析数据输入、处理与丢弃，立竿见影而非事后见效。数据之间的跨应用和跨系统的结构化和非结构化数据体现着数据与数据的复杂关系，这些数据相互之间关联却又相对独立，大量的数据通过储存和分享进行交换和联系。通过对大量数据进行分析、整合和交换，不断创造新的价值，加快生产，发现新领域和新知识，将数据流最大价值化和最大应用化，这是大数据的实质与内涵，简单来说，就是将大数据内部信息进行关联和挖掘。
3大数据给公司带来的挑战
新疆新捷股份有限公司成立于1995年8月，是专业从事天然气终端销售及综合利用的企业。公司秉承中国石油“奉献能源、创造和谐”企业宗旨，坚持昆仑能源“低碳经济、绿色发展”理念，努力将公司建设成为国内一流的天然气终端销售企业。从企业战略着眼，信息就是财富，企业如果对这些大数据管理得当，就可以发掘出更为强大可靠的决策信息。目前大数据时代给企业管理者带来的挑战有如下几个方面。
3.1如何获取大数据现在很多企业所能获取的数据信息有限，仅仅是冰山一角，大约为总数据的15%以下，并且对数据整合程度不够，存在很多非结构化数据和半结构化数据。无法获取足够的数据成为企业发展的障碍，这些对于现代企业来说是一个很大的难题，传统的商业智能系统对大量信息数据的标准化和结构化整合已经不能适应，海量数据的产生需要企业运用先进的手段获取更多，并对信息数据加以整合，这样才能通过大量的数据分析市场需求，增加客户，提高企业的服务质量，不断提升企业的国际竞争力。因此，如何获取大数据成为新疆新捷股份有限公司的一个挑战。
3.2对管理团队的挑战新疆新捷股份有限公司的传统管理模式是高层决策者凭借自己的经验和决策能力下决定，其他管理人员负责完善决策和执行。在大数据时代来临前数据量较小，信息有限且获取信息的成本较高，因此这种传统的管理模式还可以适应企业发展。但随着信息化社会的发展和大数据时代的到来，这种传统的管理模式已经不能适应海量的数据，这更多的是需要新疆新捷股份有限公司通过大量的数据进行分析，结合企业自身的特点，组成管理团队进行决策，这样才能不断适应社会的发展，增强企业的竞争力。决策者在决策过程中的直觉主义已经不能适应大数据时代，这是企业在管理上遇到的一个挑战。
3.3对企业管理流程的挑战多数企业的管理流程是逆向思维方式，也就是说通过在经营过程中出现的问题进行分析，通过一个管理团队的讨论和协商，制定出一套解决方案，这样的管理流程有一定的好处，但也会因为有一些管理问题还没有出现，导致管理上的疏漏，而新疆新捷股份有限公司就曾是这样的管理流程。对于现在海量数据的产生，新疆新捷股份有限公司不能再按照逆向思维模式进行管理了，其应该尽量运用正向思维的管理方式，根据现在大数据时代的特点，进行数据收集，找出数据之间潜在的关系，对客户信息进行整理分析，充分了解客户的需求，进而提出优化方案，这样更有利于企业发现自身的问题，并走在其他企业前面，提高竞争力。
4大数据时代企业管理变革
随着信息流动、网络新生代的成长和数据量的增加，过去传统企业可能通过强大的体制控制力，或者信息不对称的优势地位进行封闭企业管理的模式，在今天已经越来越行不通了。面对海量数据，我们要以数据体现的内容为先决条件，不断适应大数据时代的变革，同时，对企业的管理进行改进和变革，大数据时代下企业管理需要做出变革几点如下。
4.1获取数据在大数据时代，企业最重要的是进行数据的获取，收集一定的数据才能更好地对企业进行管理和实施决策。大数据需要有一个平台，需要进行一个数据的抓取，它有传输、分析、建模、优化等作用，最后产生认知，这些都是在大数据这个平台上所必须具备的一些特性。这些特性使得企业间可以通过大数据平台进行跨行业交流。大数据平台会把全世界的数据进行共享，使得全世界在物理空间的活动都得以体现在大数据平台上，这是一个很重要的概念。对于企业来说，要不断融入这个平台，通过共享数据和收集数据，开发潜在客户。
4.2管理团队的挑战大数据时代的到来对于企业的管理既是机遇又是挑战，对于企业的管理者来说，这有利于数据的收集和分析，我们在面对大数据的挑战时，首先要将数据量化，量化的数据有利于管理效率的提升，管理者通过大量的数据信息掌握公司的业务和客户，对公司内部和外部客户进行管理，提升管理和决策的质量。我们可以通过以下三个方面面对挑战。
4.2.1转变管理模式企业在管理上要与时俱进，要在大数据时代充分了解数据是什么，并通过数据进行有利于自己企业发展的分析，要根据大数据转变管理模式。海量数据是管理的主线，我们应该通过数据说话，利用数据进行潜在客户的挖掘。以往的管理模式都是由高层人员根据自己的经验进行决策和管理，而在大数据时代，我们应该建立一个管理团队，对海量数据进行管理和收集，通过分析数据得出结论，再通过研究讨论，最终确立决策方案。这种管理方式可以给企业带来巨大的商业价值，实现企业对客户进行增值服务的附加值，以数据为主的管理模式更合理，更科学，也更符合大数据时代的特点，此外，还有利于企业增强竞争力，提高管理和决策的效率。
4.2.2转变思维模式面对大数据时代，企业管理者需要对大数据进行量化分析，这和传统的思维模式并不相同，因此需要转变管理者的思维模式。在面对重大决策和企业管理时，要先进行数据查找和数据分析，从数据上得出结论，分析结果，最后再进行决策和管理，这种方式不但会提高管理者的效率，也会提高其他工作人员的积极性和业务执行能力。另外，我们要允许数据做主，也就是说提高数据分析的力度，将来自一线的数据进行分析，通过数据判断决策是否正确，大数据的整理和分析是需要较长的时间来完成的，这对企业来说也是一种挑战。
4.2.3培养人才资源在大数据时代人才资源是一个企业发展的重要因素。如今的高级管理人才越来越稀缺，拥有综合能力的管理人才不多，因此企业应该进行管理人才的培养，只有将人才、科技、管理、决策进行融合和调整，才能使企业清晰自己的发展目标，制定适合自己的发展战略。企业可以在管理人才的选择上挑选一些经验丰富、学历较高的人才，再进行岗前培训和在职培训，提高他们的管理能力和应对大数据时代的能力。企业通过培养视觉化、系统化人才，将企业的海量数据进行快速、高效的整理和分析，从而提高企业竞争力，使企业能充分迎接大数据时代带来的挑战，更好地把握大数据时代出现的机遇。
5结语
大数据时代的好处范文6
[关键词]大数据时代；医院财务档案；档案管理
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.04.109
[中图分类号]R197.322 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2017）04-0-02
0 引 言
大数据时代的到来，为经济发展带来了机遇，大数据的广泛应用能够为工作和生活带来变革性的发展。大数据的发展应用，对医院各项工作也带来了变化，特别是对医院财务档案管理发展的影响更为突出。如何在大数据时代，进一步加强对医院财务档案的管理是本文研究的重要内容。
1 大数据时代和医院财务管理档案的相关概述
1.1 大数据时代
大数据时代是指数据更加全面且复杂的时代，其具有数据海量化、类型众多、价值密度低、速度快、时效高等特点。
1.2 医院档案
医院档案是指医院在正常运营的过程中，从事各项活动所产生的，具有一定价值的原始记录，包括管理、医疗、科研、基建、财务和统计等活动中产生的文件。
1.3 医院财务档案管理
医院财务档案管理是指将医院运营过程中，各个活动事项所产生的各类财务档案进行搜集管理，这一搜集管理要达到统一、集中、规范的要求。医院财务档案管理是要建立分类编号、输入电脑存储以便查询，是一个功能完善的管理系统。
2 大数据时代医院财务档案管理的优缺点
2.1 大数据时代对医院财务档案管理发展的优势
大数据时代的来临，医院利用大数据的优势，可以充分进行信息整合，保证达到医院财务档案信息共享的目的。随着医院的不断发展，需要对医院财务档案做到有效记录和快速查阅，传统的纸质管理和现有的信息化管理还满足不了医院对财务档案管理的需求。借助大数据的医院财务档案管理能够充分发挥大数据、云计算等技术优势，实现高效化和自动化的发展需要。借助大数据的医院财务档案管理可以优化医院的财政管理和档案管理，且对提升人力资源管理也有重要作用，对医院各部门协同，整体凝聚力以及整体工作效率都有提升作用。大数据时代的到来，医院充分利用大数据的优势可以明显提高医院财务档案的使用频率，提高医院财务档案管理的效率。当前的医院财务档案管理的信息化程度还较低，不能满足医院对财务档案信息化管理的要求，大数据时代的来临，可以实现细化财务记录的快速查询和下载保存及分享，彻底抛弃了传统的复制打印，甚至手工抄写，可以保证医院财务档案信息的完整和准确，大大提高了医院财务档案的管理效率，进一步实现了整个医院的快速发展。大数据时代可以显著提升医院财务档案管理的安全性，财务档案记录着医院各个事项的动态，特别是资金的相关情况，安全性是医院财务档案的重要工作，大数据的利用可以有效的保证财务档案信息的安全性，避免了当前信息化程度低或者传统财务档案管理带来的风险，充分发挥了大数据时代财务档案管理的数字技术优势。
2.2 大数据时代对医院财务档案管理发展的不足
大数据时代的到来，给医院财务档案管理带来众多好处的同时，也有一定的不足之处。大数据的应用，不能完全保证医院财务档案信息的真实性，医院各项活动a生财务信息的原始凭证也没有办法保证原始性。医院财务档案信息查询是通过网络进行的，使用人员并没有见到真实的原始财务凭证，只能看到网上上传的信息，这些信息是医院财务档案管理人员通过手工输入电脑实现的，对后期使用者信息识别及纠正都会带来极大的不便，医院财务档案管理人员甚至会因为牟利而对财务档案信息进行篡改，为医院财务带来损失，这与大数据的应用初衷是背道而驰的。大数据的应用对医院财务档案信息不能完全保证其安全性和保密性，所有的信息都通过网络进行计算、查询、使用，在黑客冲击的时代，大数据技术也存在漏洞，在医院财务档案共享和使用的过程中，可能会出现安全性问题，这会给医院带来不必要的损失。
3 大数据时代医院财务档案管理发展面临的问题
3.1 传统的财务档案管理观念
医院财务档案信息化管理已经进行了一段时间，但是，医院财务档案管理的信息化并没有改变医院财务档案管理的观念传统性，这首先表现在医院领导的不重视，医院领导的观念没有随着大数据的到来而改变，仍然沿用传统的方式对医院财务档案进行管理，同时，医院的财务档案管理人员也没有意识到大数据给他们工作带来的影响，没有持续地接受新观念、新技术，导致医院财务档案管理效率不高，财务信息利用率不高，最终导致整个医院的工作效率没有提升。
3.2 管理不规范
医院财务档案管理存在不规范的问题，这种不规范体现在没有一个切实可行的财务档案管理制度，制定的制度也没有切实的贯彻执行，对医院财务档案的保存依然不规范，虽然信息化可以不用经常翻阅原始或者纸质的档案，但是对日常的财务档案信息输入网络后仍然需要保留很长一段时间的原始凭证，这些凭证的保存并没有实现信息化，且保存也没有进行科学的分类和进行必要的防水、防火、防虫、防潮、防盗、防光和防尘等处理，财务档案保管不规范，没有专门的保管场地。
3.3 缺少专业管理人员
档案管理需要有专门专业的人员进行管理，这样才能保证档案得到充分的利用，医院财务档案管理是医院档案管理的重要部分，但却没有专业的财务档案管理人员进行管理，甚至并不是档案管理方面的人员进行的管理，是其他行政内勤人员兼管，没有财务基础的知识和计算机方面的知识，这会对财务档案管理应用大数据起到阻碍作用。
4 大数据时代医院财务档案管理发展的对策
4.1 转变观念
大数据时代的到来，无论是医院的领导还是医院财务档案管理人员，都需要对新时代的技术应用进行观念的更新，合理的、具有针对性的将大数据应用到医院财务档案管理上，可以更好地实现医院财务档案管理的信息化、自动化，实现财务档案管理的高效率。
4.2 扩充专业人员
在医院不断发展的过程中，医院财务档案管理工作也将随之变得复杂，特别是大数据时代的到来，其需要有专业的人员参与到医院财务档案的管理。专业管理医院财务档案的人员需要具备一定的财务知识，以更好、更精准地对医院财务档案进行查询使用，还需要具备一定的计算机网络知识，以更快捷地提取医院财务档案信息，实现快速共享的目的。同时，还要有档案管理的专业技能，保证医院财务档案管理科学有序。
4.3 增强软硬件设施
软件和硬件设施虽是辅助财务档案管理的工具，但是，大数据时代的到来，医院需要加强对软件和硬件设施的升级，特别是软件设施的升级改造。通过大数据的使用，医院不仅可以有效预测和观测医院财务动态，还能提升已发生的财务活动的利用效率。硬件设施体现在原始凭证的科学分类保管，保证在需要查询医院财务原始凭证时能及时提取相关资料。
4.4 大数据应用安全
大数据应用具有众多优势，但是也有其安全性和保密性的问题，这需要有专业的人员对大数据应用环境下医院财务档案管理的安全性作出保障，专业人员可以使用先进的加密技术和使用权限设置，保证医院财务档案的安全，同时也减少了因漏洞导致的泄密风险。
4.5 大稻菰擞玫绞导使ぷ
大数据应用是要切实运用到医院的财务档案管理中，真正实现技术服务工作，提升服务效率，而不是因为不懂或者一味地追求高端技术，导致设备的浪费或影响正常的财务档案管理工作。
5 结 语
大数据时代的到来，改变了传统的医院财务档案管理方式，加速推进了医院财务档案管理的信息化程度。大数据应用于医院财务档案管理可迅速提升医院财务档案的管理效率，从而提升整个医院的管理效率。
主要参考文献
[1]于雅娟.大数据对医院档案管理发展的影响[J].档案管理，2016（2）.
[2]吴青霞.论大数据背景下档案管理“价值链”的生成[J].档案，2016（6）.
