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大数据时代带来的便利范文1
0 引言
随着大数据时代的到来，网络思想政治教育体系也得到了初步建立。在“互联网+网络思想政治教育”的推动下，其网络思想政治教育的方式也在逐步创新。在大数据的时代背景下，网络思政教育发展得到了机遇，但同时也面临挑战。在网络思政教育过程中，需要分析大数据本质特征、明确网络思政教育数据意识、顺应量化分析新崛起、更新网络思政教育模式等，从而更好地展开网络的思想政治教育。
1 大数据时代背景下网络思想政治教育的新环境
1.1 大数据时代的发展历程
大数据这个词主要是在2009年开始被流行并被运用起来的，到2013年大数据就涉及各个领域及各个行业，并被广泛应用，并在一定程度上促进了某些行业以及领域的改革，这也就标志着大数据时代的到来。因此，这一年也就被叫作大数据元年。不管我们自身以怎样态度来对待这个大数据时代，大数据时代都已经发展起来，并且在以后各个行业以及领域的发展过程当中在一定程度上得到应用，并且也离不开大数据，都需要依托大数据所带来的便利来进行相应的发展。
由于社会的不断发展，科学技术水平的不断提高，使得通信技术以及互联网都得到了发展，并且被运用得越来越广泛，人们的生活也越来越依靠它，更能够为我们带来便捷。也正是这样，才会使得大数据得到运用和发展，同时，这也使得大数据出现具有一定的必然性。大数据时代的出现就是信息由量变到质变的一个结果。由于数据正在以飞快的速度进行发展，所以旧的数据统计方法已经不能满足数据发展的需要，也正是受这样情况的影响，大数据诞生并得到广泛运用，大数据时代到来。
1.2 大数据的本质特征
大数据不仅仅是一门技术，在技术之外，大数据还是一种价值观和方法论，大数据为人们所带来的便利是只有大数据能够带来的，大数据所带给人们的东西是其他小规模数据无法完成的一件事情，大数据不仅能够帮助人们获取全新的认知，还能够帮助人们在一定程度上创造新的价值；大数据除了能够改变人们的生活方式外，还能在一定程度上改变市场结构、相关企事业单位的机构以及政府和人民的关系等，在一定程度上使得各行业以及各领域发展日趋完善。大数据的本质特征十分的明显，其具有一定的定量因素，能够让网络思想政治教育体系得到全方位的完善，同时还能与时代背景相互结合，让教育数据得到持续更新。从一定的角度上来看，大数据的产生和我们每一个人都有着一定的关联，因为我们每一个人都是大数据中数据的制造者、传播者、共享者以及被分析的对象。其本质特征具有先进性、科学性以及相互关联性。
2 大数据时代背景下网络思想政治教育的新形式
随着各国经济的不断发展，科技水平的不断提高，互联网也逐渐发展成移动互联网，而移动互联网的发展也更一步促进了大数据的发展，移动互联网主要有智能手机、平板电脑以及一些智能设备等，当这些设备连接网络并运用就能产生数据，而数据的接受者将数据进行分类处理并对其进行相关的研究就能被加以利用，最终分析结果又被加以利用。当然，这也呈现了大数据时代不好的一面，那就是使个人的隐私及其他方面受到了威胁，如果对大数据不能进行规范地利用的话。在对大数据进行运用的过程当中，如果有些人不遵守相关的法律法规，就会出现一些问题，问题主要有个人隐私问题、数据的安全问题以及出现虚假数据问题等。这就需要我们制定更加完善的法律法规，在一定程度上减少或尽可能地避免问题的产生。不管大数据时代为我们带来的是机遇还是挑战，它都已经成为了网络思想政治教育的新环境，且这一环境是无法回避的。
3 大数据时代背景下网络思想政治教育的新发展
从大数据产生到大数据被广泛利用，它所表现出来的价值是无穷的、是取之不尽用之不竭的，它所表现出来的价值主要分为两类，一类是科学价值，另一类是社会价值。这也就代表着大数据将被更多的领域运用，它给我们所带来的价值是无穷的。也正因为这样，我们就需要使得大数据应用更加规范，因为不规范的应用将会带来一些消极影响，因此，网络思想政治教育也应该积极行动起来，主动适应大数据时代所带来的改变。
3.1 确立网络思想政治教育的数据意识
对于大数据的本质特征，还没有一个比较准确的答案，我们所研究出来的答案只不过是与准确答案无限接近，我们所研究得出的答案就是：大数据时代的到来，就意味着人们所产生的意识被趋向于数据化，这代表着人类的认识将发生一个根本性的转变，有了大数据的发展，大数据时代的到来，会使得人们认为这世界都是由信息构成的，信息围绕在我们身边，充斥在我们生活当中的各个角落，这种对世界的认识从根本上发生了改变。还有一种对大数据的本质认识是：大数据时代的到来，使世界被数据化，就只有你想不到没有信息做不到的事情。由此可见，大数据时代的到来使我们社会发生了很大的变革，因此网络思想政治教育必须主动去适应大数据时代的到来。我们现在要做的就是对大数据进行更深层次的研究，研究大数据到底能够为我们带来怎样的影响，这样做主要就是为了使得网络思想政治教育得到新的发展。关于对大数据进行思想政治教育方面的研究主要从三个方面进行研究：一是全面了解和分析大数据的本身；二是在理解大数据本身的基础上，对大数据进行系统地分析，分析它所带来的机遇和挑战；三是主动确立数据意识，充分了解大数据所带来的价值。
3.2 顺应量化研究的新崛起，创新网络思想政治教育的研究范式
在进行网络思想政治教育研究时，主要使用的方法是定性研究和定量研究相结合方式，在使用这一方法时，受人们关注的是定量研究，因为定量研究通常比较复杂，除了这一点外定量研究所得出的结论将直接影响到定性分析。在进行网络思想政治教育定量研究的过程中，由于人的思想有不确定因素的存在，所以这又给定量研究提出了又一难题，但是有了大数据的产生，使得人的意识变为数据化，这就使得定量研究变得更加便利，而这种研究方式在一定程度上改变了网络政治思想教育的现有的研究方式。如果大数据时代要真正推进网络思想政治教育，主要通过以下几个方面进行：①确立一种适应大数据时代全新的定性研究与定量研究的方式；②与一些相关的企业或者部门建立一种合作关系，使得可以获取相关的数据，从而为网络政治教育提供依据；③建立数据分析团队，对所收集到的信息进行有关方面的研究，得出相应的结论；④建立网络思想政治教育的平台，使得能够掌握教育对象的实时思想状况，并进行有关方面的教育。
3.3 宏观覆盖与微观深化相结合，找准网络思想政治教育的着力点
在进行网络思想政治教育时，我们可以采用宏观覆盖与微观深化相结合的方式。通过这样的一种方式我们就能够找准网络思想政治教育的着力点，找准着力点之后，我们就能够使网络思想政治教育更为有效地进行，并且所产生的效果将更佳的明显。宏观覆盖主要指的对网络思想政治教育中的基本要素、结构、功能以及原则等进行覆盖，微观深化就是对大数据时代的教育形式和内容进行深化。
大数据时代带来的便利范文2
登入自己的账号后，个性化首页呈现的才是张晨关注的信息。
2013年，雅虎推出了个性化首页和原生广告，让大数据的研究成果直接体现在用户体验以及网站商业价值的同步提升上。
“雅虎的媒体产品是由数据驱动”
数字商业时代：2013年，雅虎在大数据上还做了哪些事情，部署在哪些方面，颇有成效的是哪些，还有哪些不足？
张晨：2013年2月，雅虎推出了个性化首页，为全球8亿用户带来了精彩愉悦的定制内容服务。个性化内容的推送全是基于大数据的分析来进行的，这一块的底层平台也是我们雅虎北研的团队来开发的。
2013年，Flickr开始为9000万用户提供1TB的存储空间。这对用户来讲是一件非常好的事情，但是对于技术团队，怎样让大数据的处理和存储更高效、成本更低就成为一个很大的挑战。我们北京的MobStor团队就承担了这个任务。通过他们的工作，雅虎大数据的存储成本显著降低，效率也有很大的提高。
数字商业时代：大数据在雅虎内部的重要性如何凸显？雅虎内部的工作模式、方法是如何被大数据改变的？
张晨：我们在雅虎实验室有很多大数据领域的科学家直接参与到产品开发的过程中，大数据相关产品的开发团队还包括精于数据分析的产品经理、大数据系统和数据挖掘领域的工程师以及能够基于数据进行设计的设计师。比如雅虎新推出的个性化主页里面的瀑布流界面，就是包含了设计、产品、科学和工程等多方面努力的成果，它也在随着我们对数据处理和分析的深入开发而越变越精准。
雅虎自2006年以来就在大数据上有大规模的投入，目前雅虎不仅在大数据底层架构的开发上扮演重要角色，还领导了业界基于大数据的网络应用开发。我们已经看到深度的数据挖掘给雅虎广告业务带来的巨大提升，更重要的是，雅虎所有的媒体产品也是由大数据来驱动的。比如基于大数据的高度个性化不仅提升雅虎主页的用户体验，也涵盖了所有二级页面和移动应用。大数据帮助我们在2013年将全球用户数提升到8亿，超越谷歌再次成为全美访问用户数最多的网站。
数字商业时代：你怎么看当今世界大数据的发展态势？大数据可以为中国带来什么？
张晨：根据研究机构的预测，到2015年联网设备的总量将达到250亿台，包括PC、平板电脑和智能手机，还有即将进入人们生活的智能电视、智能汽车、智能建筑、移动健康监测设备等，它们将产生1.6ZB的数据，是目前全球云计算网络年度流量的12倍。（本刊注：1ZB=1024EB，1EB=1024PB，1PB=1024TB）是目前全球云计算网络年度流量（130 EB）的12倍。所以从全球范围看，数据大爆炸是正在发生的事，而激增的数据也推动着IT和互联网行业不断提出更高能效、更低成本的大数据应用解决方案。
中国的人口规模和经济规模决定了中国的数据资产规模，这位大数据技术的发展提供了最基本的数据资源。而大数据技术以开源为主，目前也没有形成绝对的技术垄断，大家都在同一个起跑线上，这也是一个好的方面。
大数据技术的发展给全球商业和人类生活都带来了重大的变革，中国企业也要自我革新来迎接这个潮流。对中国用户来说，越来越多基于大数据挖掘和分析的产品将让用户体验进一步提升，让大家的生活更便利。
“人才短缺是最大的挑战”
数字商业时代：大数据的革命性如何体现？谁将会成为大数据的真正受益者？
张晨：商业决策者和普通用户都将在大数据中受益。随着大数据技术从概念走向成熟， 基于精准、快速大数据分析的商业决策将成为许多公司成功的关键。普通用户将享受大数据给生活带来的便利，享受更智能更个性化的日常体验。
数字商业时代：移动互联网时代，大数据面临哪些机遇和挑战？
张晨：机遇方面，在移动时代，屏幕变得越小，用户对相关性的需求就越高。大数据带来的精准内容推送，将让移动互联网体验更加顺畅和愉悦。大数据技术的发展还将挑战传统产业和商业模式，并将催生一批新公司、新业务。
我们面对的挑战首先是人才短缺。一份麦肯锡公司的研究报告表明，预计至2018年，仅美国就将有14万～19万名拥有大数据深度分析能力的人才缺口，同时还需要150万位可以通过大数据分析做出有效决策的经理人和分析师。
数字商业时代：大数据应用下一步要解决的难点在哪些方面？对于雅虎而言的难点是什么？
张晨：更加巨大的数据规模、更加深入的数据挖掘、更快和更深的建模都是下一步大数据技术要解决的难点。数据规模将会是雅虎的一大挑战，我们拥有全球最大的私有云，数据量之大是绝大部分公司无法比拟的。
大数据时代带来的便利范文3
随着信息技术的发展，大数据时代已经来临为了提高科研、教育与国家安全能力，2012年3月美国启动了大数据研究和发展计划，这表明大数据已上升为国家战略资源。大数据时代带来的相关思维、数据量、数据类型、数据处理技术等方而的变化将推动各行各业的转变，其中作为经济社会健康运行免疫系统的审计行业也会受到大数据应用的影响而发生变革。我国审计行业在大数据时代下会受到怎样的影响，而对这些影响应采取哪些应对举措，从而缩小与西方发达国家审计水平的差距，这是一个值得研究的课题，木文在阐述大数据概念和特点的基础上，分析了大数据时代给审计带来的影响，进而提出了在大数据环境下推动审计发展的建议，期望促进审计与大数据应用有效融合。
二、大数据对审计行业的影响分析
从审计行业的历史发展来看，信息化技术的变化对审计导向、审计抽样方法、审计模式、审计管理等方而有着重要影响，大数据时代所带来的新技术、新思维的变革，笔者认为对审计行业主要有以下四方而的影响。
1.审计模式的影响
(1)持续性审计将成为审计发展的方向和核心。传统的审计为事后审计或周期审计，这种相对滞后的审计模式在一定程度上削弱了审计的监督作用，对于审查银行、保险等时效性很强的行业，审计往往处于较为被动的局而。持续性审计的概念在理论研究方而由来已久，但受信息技术水平的限制，持续性审计在我国应用很少。大数据技术为审计模式向持续性转变提供了条件，审计主体可以对被审计单位持续采集数据，开展审计风险评估、审计跟踪、专项分析、督促整改等活动，动态掌握被审计单位的业务运营与风险异动情%}，实现对被审计单位全而、持续的审计覆盖，解决传统事后审计带来的时滞问题，降低审计错误和风险，提升审计效果与效率，促进审计从监督导向型向服务导向型发展。
(2)审计作业模式将发生变化。大数据时代下信息量的急剧扩大、数据挖掘和分析技术的广泛运用，将会改变原有的审计项目作业模式，大幅提升审计效能。一是审计立项依据将由风险评估与专家经验向以持续性审计过程中的信息触发转变。通过持续性审计中发现的某些关键信息作为触发点进行审计项目立项，将提升审计的时效性与针对性。二是审计范围将由抽样审计向总体审计转变，审计思维模式由局部转为整体。通过大数据技术的应用，审计可以覆盖与审计对象相关的所有数据，使得审计主体对被审计单位的业务活动掌握更加全而，加强了审计的全局观与系统性，从而降低抽样审计可能带来的重大审计风险。三是工作方式将由非现场为辅向非现场远程审计为主转变。在大数据与石计算技术应用逐渐普及的环境下，非现场远程审计将成为今后审计的主要工作方式，审计主体通过远程抽取数据持续开展审计、监控与分析，被审计单位主要通过网络报送大量数据与资料，从而使得审计更具延展性、纵深性、时效性。
2.审计技术的影响
1)审计数据分析需要构建石计算平台。大数据的特征之一就是数量巨大，传统的审计数据平台难以承载海量数据的分析工作，因此需要充分运用石计算技术，构建石计算平台，对所有相关数据进行收集、整合、挖掘，以满足大数据时代下的审计效率。此外，由石计算衍生而来的石存储技术，可为审计提供以互联网为基础的、容量巨大在线存储服务。审计人员现场审计时可通过石存储网络访问数据，克服了以往审计对工作地点要求相对固定的弊端，为在大数据环境下开展审计工作提供了便利。
2)审计需要广泛应用NOSQL技术。传统的审计数据存储在关系型数据库系统中，与之相配套的查询语高则是SQI,(结构化查询语高)，它需要对每个存储变量设置字符长度、类型等，数据模式是静态的。大数据时代下审计人员而对的数据范围激增，数据动态变化特征明显，数据内容也扩展到图像、视频、WFB网页、GPS数据等非结构化数据，这些非结构化数据无法存储在关系型数据库中，因此SQI,无法完全满足新时代下审计工作的需求。可以预见的是，大数据环境下的审计工作将广泛使用NOSQL数据库系统，以满足从海量数据中快捷有效地挖掘价值信息。
三、推动大数据时代下我国审计行业发展的建议
1.制定大数据环境下审计行业发展战略
大数据时代是信息化技术高速发展的产物，在未来较长的一段时期内将对审计思维、模式、技术方法等将产生重大影响。为了使我国审计行业在大数据环境下持续健康发展，需要国家审计机构或审计行业协会牵头，联合信息技术、人力资源管理等部门一同从技术、法律法规、人才建设等方而重新审视我国审计行业发展战略，制定适合大数据时代下审计发展的战略，指导我国稳步有序地实现大数据在审计领域的有效运用。
2.加强信息化审计相关立法建设
目前我国关于信息化审计方而的法律法规还很少，为了有效推动大数据在审计行业的应用就必须加强信息化审计相关立法建设，增加审计行业应用大数据的相关条例，使得利用大数据开展审计有法可依，有法可循，促进审计行业在信息化时代规范发展。大数据审计涉及大量敏感信息，为了有效降低由于数据安全问题产生的风险，需在大数据存储、应用、管理等安全方而制定配套的法律法规，构建完善的信息化审计法律体系。
3.加快建立审计数据库与分析平台
一方而，我国审计机关、社会审计机构及企业应根据各自需求，充分运用适应大数据环境的NOSQL技术、处理技术、石计算技术等建立适合自身的审计数据库，数据库应包含被审计对象的历史信息、相关行业信息、相关规章制度、审计档案等，同时积极应用石计算存储实现远程存储与移动审计，提升审计效率。另一方面，大数据环境下影响审计效果的重要因素之一为数据分析与挖掘能力，因此需要通过技术团队与业务团队共同构建大数据审计分析平台，合理运用数据挖掘、机器学习等方法，对海量数据进行快速与深度分析，从而及时发现审计疑点，准确定位风险，提升审计效果与效率。
4.完善审计管理模式
目前我国大部分审计主体审计管理信息化程度与大数据环境下的要求仍有一定距离，审计方式仍以现场审计为主，远程审计与持续审计尚不普遍。各审计主体应结合自身实际，合理调整组织架构与审计方式，积极探索与创新，建立以标准化、信息化为导向的计划管理、质量监控管理、审计成果运用管理等全过程的审计管理模式，促进审计由事后检查为主向事前预防、事中控制为主转变，充分发挥审计在国家经济社会运行中的免疫系统功能。
5.加强大数据环境下审计人才的培着
我国大部分从事审计行业的人员知识结构单一，同时具备财经审计与信息化知识能力的较少，这将影响大数据环境下的审计效果与效率。一是要健全审计人员培着机制，有计划、有针对性地对不同层次的人员进行培着提升，使其充分利用大数据所带来的便利。二是提升审计人员对数据的分析与评估能力，只有这样才能真正利用好数据挖掘、群集分析等方法，快速、合理地解读数据，辨认出数据隐含的真正价值，成为名副其实的数据审计师。二是加强审计人员风险意识与风险防范能力，避免由于数据伪造、安全等问题带来的审计风险或损害相关主体的利益。
大数据时代带来的便利范文4
【关键词】大数据；信息安全；新特点；新要求
大数据是当今社会科技发展以及产业化发展的融合体，随着国际化进程的加剧，数据信息的数量、发展规模和流通速度都发生巨大变化，特别是与国际信息的联接与交互，对我国的外交、经济、军事、政治、文化等都产生深远影响，同时也给我国传统的信息安全管理带来了新的挑战，分析大数据时代的发展趋势对于探讨其特点和要求有重要意义。
一、大数据时展趋势探讨
大数据属于数据集合，其特点主要表现为：类型多、容量大、应用便利、存取便捷，其发展速度快且管理方法科学已经成为新一代最重要的信息技术。大数据背景下逐渐形成万物互联的发展趋势，这种模式促进了全球经济的发展，也使新的国际经济模式发展趋于网络化、数据化、智能化、共享化、便捷化、互联化，信息安全也随之进入到大数据时代。近年来，发达国家相继推出与大数据相关的国家发展战略，大数据已经成为经济发展和转型的新动力，并为国家发展带来了新的机遇和挑战。外国的大数据国家发展战略为我国发展大数据战略提供了借鉴经验，在2014年我国正式提出大数据行动纲领，2016年“十三五”期间，国家将发展大数据作为未来发展战略，更加明确其经济意义和战略意义。在大数据时代背景下，我国的信息安全管理工作也迎来了新的发展机遇，数据实现了线上线下、软件硬件、人与万物、政府与行业间的融合、分享、跨越以及渗透，实现了数据间的有效联接。但是伴随机遇而来的是挑战，大数据给信息安全带来发展的同时也使信息安全管理工作变得更为综合性、动态性、交织性、复杂性，使人们不得不对信息安全管理工作树立新的认知。
二、基于大数据时代背景下的信息安全新特点分析
大数据的特点与风险特点极为相像，大数据在发展过程中，给人们带来便利、驱动、转型、发现的同时，也给信息安全管理带来了风险和威胁，并且使信息安全在新形势下呈现出新的特点。与信息安全传统模式相比，大数据时代的信息安全其性质、内容、形态、空间、时间都发生一定变化，并且处于重构阶段，使信息安全管理呈现出综合安全、规模安全、跨域安全、泛在安全、隐形安全等特点。1.综合安全基于大数据背景下，信息安全使协同、整合、互联、交叉、共生、跨界、双赢、互动等发展成为大热词汇，大量数据信息正在向民生管理、城市建设、产业发展以及行政事务的方向发展，我国的信息安全也呈现出综合安全的新特点，如何坚持国家的综合安全观念，保证我国的人民安全、政治安全、经济安全、社会安全、文化安全、军事安全，并依托国际安全，形成具有中国特色的国家信息安全道路，成为我国目前探索综合安全发展的重点。2.规模安全万物互联是大数据时代的主要特征，促使其信息传播呈现出新的形态，实现了物与物之间的联接、物与人之间的联接、人与物之间的联接以及人与人之间的联接。随着互联网信息技术的发展，中国的网民数量急剧增加，截止到2015年我国的网民数量已经接近7亿，其网络活动的轨迹均被抓取并记录，数据概念已经渗透到各个领域和各个行业，为人类生产和生活提供数据参考。同时巨量的数据信息在数据中心的汇聚，使数据规模化风险加剧，并时刻威胁着个人的信息安全，例如：黑客盗取个人信息资料等。3.跨域安全随着经济全球化的发展，信息、人才、知识等都实现了跨区域传递和流通，这些新兴模式使我国的数据资料实现了国家间的互连互通，在增加信息交互便捷的同时信息安全的威胁也相应增加。针对跨境信息风险问题，需要国家及时建立跨境数据检测体系，控制和管理好国家的跨境数据传导，以实现国家信息安全。4.泛在安全在大数据发展中，由于网络的便利性使得信息资料可以快速的渗透到各个领域内，且实现了跨国家、跨行业、跨部门，并体现出即时性特点，信息流快速且隐蔽流动，渗透面积强且影响广泛。笔者认为计算机信息管理已经从静态管理模式转变为动态管理模式，并且管理时间要求也更为严格。5.隐性安全基于大数据背景下的信息安全主要表现有以下几点：其一，数据信息呈现出泛滥和冗余的特点，造成“脏数据”过量，导致有价值的信息被淹没，需要加强数据管理和控制，才能保证有价值信息能够被及时挖掘，保证其价值发挥。其二，跨境互联使信息质量产生变化，在进行信息管理中需要进行深度挖掘，以便实现深度分析。其三，移动信息技术改变了传统的点对面的传播方式，实现了点对点以及圈对圈的新型传播，其隐蔽性良好同时也带来了新的信息安全挑战。其四，基于大数据视角下的新型线上业务中，存在不法分子线上犯罪现象，由于线上犯罪隐蔽性强，危害性也就更大。
三、基于大数据时代背景下的信息安全新要求分析
（一）管理模式新要求
基于大数据背景下的信息安全管理，要求国家在创新要求的驱动下明确总体安全的理念。在体制上，改变单打独斗的方式形成新的协同作战方式；在技术上，改变以往核心技术依赖于进口的局面，加大科技研发力度，实现核心技术自我开发能力；在机制上，将静态管理手段转变为动态管理方式；在方法上，改变经验为主的管理方法形成预防、应对、弥补的管理线路；在传递方式上，改变传统的垂直传递方法，形成扁平式传递路径；在人才选拔上，改变了传统的选拔机制，更注重人才的综合素质、专业能力、创新能力。
（二）管理路径新要求
大数据的发展是一把双刃剑，在给人们带来信息便利的同时还带来了众多的虚假信息以及信息垃圾。为了有效的利用大数据，需要加大数据管控能力，特别是需要进行分布式进行数据观察，以达到数据信息的合理利用。大数据在发展过程中还存在不完善之处，经常有不法分子利用网络进行谣言传播以及煽动是非，造成网民认知混乱，对数据分析缺乏理性。因此，在信息管理工作中要注意科学进行信息管理，做好信息去伪存真工作，还原良好的大数据环境。
（三）管理政策新要求
根据大数据发展特点以及信息安全发展规律，国家机关要及时的进行数据法制化管理，保证我国的数据信息发展可以有法可依，有章可循。采取统一管理方法，在信息开放的环境下实现有效管理，改变以往信息网络各自为政的现象，通过整合优化实现数据信息价值的扩大，以确保将信息风险降到最低，在网络信息快速发展的今天，通过有效的法律保障，将个人信息风险最大限度降低，既保证信息流动自由，又保证建立完善的法律保障体系。
四、结语
大数据时代带来的便利范文5
大数据时代实质上指的是信息时代，因为大数据的大内涵指向为计算，数据则是指信息，也就是说，大数据从本质上来说就是一种关于信息的处理技术，其以计算为主要特征。同时，在大数据时代的背景之下需要理解大数据与云计算之间的关联性。因为在数据积累越来越多、处理需求越来越高的情况之下，只有依靠更为精密的计算器才能解决数据积累库存的问题。下面就以此为前提具体分析大数据时代背景下的计算机信息处理技术。
关键词：
大数据；计算机；信息处理技术
当前，人类的认识已确定了以“关系”作为解释万事万物的基本事实，并且认为在人类社会中，只有有效处理人与人、人与物之间的信息交流问题，令其实现快速化、精准化的对接才能较好促进人类社会的演进与发展。因此，在这种较为进步的理念基础上，目前的计算机信息处理技术应作为工具、方法、意图而为人类走出困境及可持续发展发挥更大的作用。
1大数据特征及影响
大数据的特征主要体现在三大方面，分别是数据量、存储空间、处理速度。因而在计算机处理信息时，需要鉴别区分数据种类，如区分文字、图片、视频、网页格局此类信息就有助于提高处理的便利性。根据现有社会结构中起作用的企业集团观察，大数据的影响主要是令原来的制造生产“6+1”产业链转变为“4+1”。比如，传统的制造业生产中要求根据产品设计、原料运输、生产加工、订单处理、市场营销、零售六大环节进行按部就班地生产制造，而运用大数据之后就可以较好打破这种产业链的“程序”，从而实现重新排列组合。比如，当建立大数据平台之后，就可以较好利用数据信息，网络平台首先以“订单处理”作为主要切入口，然后压缩其中的环节，提高生产效率，实现零库存，最终实现订单处理、生产设计、原料运输、生产加工的新型产业链闭环。也就是说，通过运用大数据方法，能够有效按照信息采集、数据分析、文字表述等步骤，较好实现以消费者为主导的制造生产计划，令市场经济环境下的企业运作更具有计划性、可控制性，既有利于资源的合理配置，也能够为企业的发展提供理性规划选择。
2计算机处理技术分析
计算机数据处理技术中包括以信息为主要处理对象的获取、传输、加工、存储、感知、安全、发展、问题。具体如下。
2.1获取-加工-传输
计算机信息处理技术以互联网作为基础，由于它的交互属性，因而在整体上要完成的是一种数据信息的传达—处理—接收过程。其中处理部分是计算机信息处理技术发挥重要作用的领域。比如，以搜索为例，在引擎中消费者或用户往往需要通过“关键词”检索自己所需的“相关信息”，因此，计算机信息处理在这个方面就需要提前分类与处理信息。（1）从获取信息的层面观察，手段的合理性非常重要，其中要求设置一个具有实时性的监控机制，以此达到及时存储处理、垃圾处理，其目的在于提高软件操作效率，有效实现数据处理的合理化。（2）从处理信息的角度观察，其中的处理主要是以交互性为前提，从处理信息本身、用户需求两个方向考虑实施数据信息的“加工”，通常要求按照性质、功能、学科、“热冷”（使用频率）等进行科学分类，以此为使用者提供便利。（3）从传输的角度分析，其主要是通过信息平成，其中的传输要求计算机处理技术为其提供安全性、可控制性。
2.2存储-感知-安全
大数据的数量积累决定了在其在存储方面的困难及占用空间的无限扩展，因此，除了实时存储、清除之外，最重要的是发展一种新的技术，令存储能够更为安全、高效集中。比如，DEEPWEB数据感知技术、安全技术就可以为其保驾护航。（1）时代背景决定了大数据积累库存量的持续增长、快速增长，因此，在信息处理过程中要求以这种增速作为主要特征，运用一系列技术手段，更为安全、快速地完成处理，具体要求提高处理效率。从存储信息的手段实现观察，应以分类原则为基础，尽量从结构形式进行数据的高效化存储。（2）感知重点集中于DEEPWEB数据感知，其中主要的内容指的是将其与获取技术进行结合，利用网络深层空间技术实现数据信息抽取、分析，其处理过程以动态化的数据访问作为整理手段，集合效率较高。（3）在数据信息的安全技术处理层面观察，要求从多个层面着手，包括重点数据的检测、信息技术产品的开发、计算机信息安全体系的建构等。根据现阶段的安全防护要求分析，应注重操作人员、计算机信息处理人员的共同努力，如操作者或用户应注重应用时的安全性，降低危险发生的可能性。计算机信息处理技术人员则应尽量过滤、禁止危险信息。
2.3发展-问题
信息技术推动互联网发展的过程中，显著的特点在于易变性，因此，在实践过程中要求计算机信息处理技术的主体能够拥有一个动态化的发展理念，始终站在发展的前沿为用户的使用提供便利。下面先说明发展的基本方向为向云计算网络转化发展，然后指出当前计算机信息处理技术分析中不可忽视的两大难题。（1）计算机所处的网络环境因其本身的属性、局限性决定了它的硬件的使用范围，同时要求实现计算机网络向云计算机网络的转换，尤其是在当前数据越来越多的情况下，其发展理念趋向于网络数据、计算机硬件之间的分离，并以此达到转化目的。（2）第一个问题是作为工具的“双刃性”。计算机信息处理的基本面集中于网络之中，而这种以“符号系统”构建起来的语言编程往往由于工具使用主体的多元性而使作为工具的计算机信息处理技术具有“双刃性”。第二个问题是数据信息的“无用化”。作为知识的数据信息第一次发生质的飞跃是由于印刷术的推动，最近一次根本性的转变则主要是依赖于信息技术。当前在大数据的时代背景之下，云计算的发展成为了必要条件，只有研发一系列计算软件才能真正应对当前的大数据时代。在这个方面机器优于人，但人类与信息处理之间脱离却产生了一个重要的后果，即数据信息的无用化，比如，碎片化信息、海量集中信息中的选择性决定了威廉姆斯所说的“传播的控制性”，所以在这种情况下，数据信息作为一种处理对象、传播对象，它更多是在一种选择之中完成“单向供应”。
3结语
大数据时代背景下的计算机信息处理技术相对复杂，专业化程度高、处理技术难度大，人脑处理的方式已很难适应目前所面临的大数据，因此，应注重对于云计算网络的研究、引入、运用，以此实现大数据处理的“机器化”。根据现阶段的发展状况观察，建议在计算机信息处理技术方面增加技术研发投入，同时，尽量开发数据处理针对性较强的专业化软件，较好应对大数据时代，以及所带来的挑战。
参考文献
[1]杨洁.办公自动化中计算机信息处理技术的应用探析[J].科技资讯,2016(16).
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大数据时代带来的便利范文6
[关键词]大数据；宏观经济；机遇与挑战；分析
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.42.028
2015年9月份，国务院与工信部联合印发了《促进大数据发展行动纲要》，明确要求在“十三五”规划中重点推动大数据的发展和应用，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，这也为在大数据时代下更加精准、更加高效地开展宏观经济分析提供了政策保障。
1 大数据在宏观经济分析中的重要作用
1.1 为宏观经济分析提供丰富的数据支持
我国经济发展正处于“三期叠加”的关键时期，影响宏观经济发展的因素也是多种多样，要想保证宏观经济分析结果的准确性和时效性，就必须以大量的数据信息做样本，对数据样本进行客观、专业的处理和评估。传统的宏观经济数据获取方式存在诸多弊端：一方面是数据样本数量有限，难以反映出影响宏观经济发展的整体因素；另一方面是数据获取途径少，时效性低，往往与现阶段的经济发展现状不相符合。而大数据技术借助于计算机、互联网和电子信息技术，能够在短时间内获取各个部门、各个行业的经济发展数据，例如全国旅游消费总额、全国商品房年销售总量等。可以说，只要数据分析部门获取了相应的数据调查权限，就可以随时调用管辖范围内与宏^经济分析相关的数据内容，从而极大地丰富了宏观经济分析所需的样本容量和样本种类，确保了宏观经济分析的准确性和时效性。
1.2 为宏观经济分析提供更多的方法
传统的宏观经济分析手段，由于受技术条件和工作理念的影响，往往采用统计分析和随机抽样分析的方式，近似地反映或推断出宏观经济的分析结果。随着市场经济的深化改革和我国经济体制结构的转变，传统的宏观经济分析手段难以适应国家经济发展的需要，云时代的到来和大数据技术的出现为宏观经济分析提供了更多种类、更加简便的分析方法。例如，传统的宏观经济分析由于获取数据困难，因此采用“随机抽样反映整体”的分析方法，其分析结果与实际情况必然会存在较大误差；而大数据的分析是以海量的数据样本为基础，并且样本种类丰富，基本上涵盖了影响宏观经济发展的所有行业，在此基础上得出的分析结论无限趋近于我国宏观经济发展的实际情况，提高了宏观经济分析的可靠性。
1.3 优化了宏观经济分析的技术
大数据分析与单纯的计算机数据统计的不同之处在于：计算机数据统计只能进行初步的数据分类和整理，并以数字、图标等形式展示出来，虽然具有较强的直观性，但是不能深层次地反映宏观经济内容。而大数据分析融合了计算机、电子信息和数学建模等多个专业技术，以海量数据为基础，建立数学分析和统计模型，利用分析模型对数据进行深层次的分析、处理和加工，并结合了语音识别、图像识别等技术，提高了数据分析技术的专业化水平。
2 大数据在宏观经济分析中的机遇与挑战
2.1 大数据时代宏观经济分析具有的机遇
大数据技术融合了多种现代化数据获取和分析技术，为宏观经济的精确分析提供了诸多便利条件，从当前的发展形式看，大数据在宏观经济分析中的主要机遇有以下几方面：首先，大数据技术使“在短时间内获取海量数据”成为了可能，为宏观经济分析提供了必要的基础保障。无论是进行宏观经济分析还是其他各类专业统计，数据获取都是最基础也最为关键的环节。数据样本的丰富度和样本容量，直接决定了后期分析结果能否反映实际情况，而数据样本越多，则最终分析结果越趋近于实际。除此之外，宏观经济是一个动态发展、不断变化的过程，这就要求数据样本在“获取-分析-得出结论”这一过程中占用尽可能少的时间。因此，数据分析师历来重视数据样本数量和样本获取速度，大数据技术兼具上述两种分析要素，在宏观经济分析中占据较大优势。其次，大数据扩充了宏观经济分析的空间广度，使数据价值得以体现。通过计算机互联网获取基础的数据信息，不仅能够有效跨越时间和空间的限制，而且在数据价值上也得到了一定的提升，并且利用专业数据分析软件和数学模型，拓展了数据所包含信息的深度与广度，为新时期进行宏观经济分析提供了有力支持。
2.2 大数据时代宏观经济分析面临的挑战
大数据技术在带来诸多便利的同时，其自身也存在着一些有待改进的地方，主要表现为：首先，大数据所采集的数据量大，但是缺乏有效的数据筛选标准，导致数据中夹杂着部分无用或不相干的信息。例如我们在采集“全国旅游消费总额”相关的数据时，可能会搜索到与旅游相关的“交通运输量”的信息，但是这些信息并不会对宏观经济分析起到影响，反而增加了样本总容量。因此，如何加强信息甄别和筛选，是下一步大数据技术优化的重要内容；其次，数据的安全性仍然有待提高。由于前期采集数据量非常大，但是进行宏观分析是一些相对漫长的过程，这些数据在保存期间如何确保安全性，关系到后期宏观经济分析的最终结果。虽然部分数据库建立了相对完善的防火墙和病毒查杀系统，但是也很难彻底根除非法访问的风险；最后，大数据时代的宏观经济分析需要大量专业化人才，但是从现阶段相关从业人员的整体情况看，大数据分析人才数量难以满足行业发展需要。
3 提升大数据对宏观经济分析作用的对策
3.1 构建良好的大数据获取环境
政府应当主导建立一个大数据的收集体系，在一些重要的宏观经济领域制订大数据的收集计划，从而保证大数据的获取。为此政府部门应当做好以下具体的工作：首先，政府部门要从思想认识上提高对大数据的重视程度，对于大数据在宏观经济研究中的价值予以认可。从而在实际的工作中能够形成稳定的资金投入并在政策法规上为大数据的应用提供便利条件。其次，政府应当加大高校或者是相关研究机构在大数据应用上的研究投入力度，支持研究机构在大数据应用上的深度挖掘，从而更好地发挥大数据的作用。最后，政府应当支持企业采用现代化的信息管理手段，从而为大数据的获取提供基础性的条件。利用企业的信息化系统可以快速地获取企业的相关发展数据信息，从而为宏观经济的大数据分析提供基础材料。
3.2 提升大数据的采集与管理工作水平
制定规范化的大数据采集与管理体系，保障用于宏观经济发展的大数据均能够得到有效的采集，并且还要确保数据的真实性。在利用大数据进行宏观经济的分析中大数据是基础的分析材料，所以有效地采集到大数据是十分重要的。首先，要规范大数据的采集工作流程，制定科学的大数据采集体系，从而促进大数据采集工作的有序开展。其次，对于在大数据采集过程中因小集体利益而不配合采集的个人或者是单位，应对其进行一定的处罚，从而威慑这些干扰大数据采集工作的不良情况。最后，要对大数据采集人员进行培养和提升，从而使其掌握较为熟练的大数据管理技能，为大数据的更好地应用提供条件。
3.3 培养大数据分析与应用人才
在大数据的应用中人才是其中的关键性组成部分，高素质的大数据分析与应用人才能够为宏观经济的分析提供有力支撑。为此，就必须在大数据人才培养上进行改进和提升。为此，应当做好以下内容：首先，政府部门应当重视大数据分析与应用人才的培养，出台各类支持性的培养政策。其次，高校应当根据现实的需求而开始相关的专业和课程，从而发挥大数据分析与应用人才培养的基地作用，以便为社会输送大量的大数据专业应用人才。最后，企业也应当在大数据人才培养上做出自己的贡献，对于企业内部的数据管理人员进行专业技能提升的培训，从而帮助他们掌握更多的大数据分析与应用的实际技能。
4 大数据与宏观经济政策制定
大数据革命为政府的宏观经济政策制定提供了机会。政府在政策制定上可以通过大数据分析系统提升公共服务质量，增加服务种类，并为公共服务提供更好的政策指导。同时，在大数据分析的运用、提高效率与其他政策和技术协同以及为公共服务领域带来变革等方面，政府可以加大重视和投入力度，为经济的进一步发展提供支持。
大数据给政府的经济统计工作带来了巨大影响。首先，面对大数据带来的技术变革，政府应该将其纳入政府统计之中。经济统计要充分利用大数据时代提供的技术和条件，促进政府统计工作的变革。例如“10亿价格项目”便是政府应对大数据变革的成功典范。其次，面对大数据带来的统计对象扩充，政府不但应当重视结构化数据，更应当重视挖掘非结构化数据，以期找寻出恰当的经济统计指标。大数据时代，非结构化数据包含更多信息，而且利用互联网进行的数据挖掘，不仅可以得到数字资源，文本数据也可以通过挖掘获得。最后，面对大数据带来的统计资源的拓展，政府应该将其统计资源拓展到政府以外，重视拓宽其他数据资源。在过去，政府靠自己的力量收集数据，但在大数据时代，人人都是数据的制造者。例如，谷歌和百度等数据巨头拥有大量政府无法获取的数据资源。政府要想办法让数据巨头将数据放到统计中来，而不能仅靠自己调查统计。
5 结论与展望
大数据时代极大地拓宽了信息来源、提高了获取信息的时效性，同时，新信息的非结构化对宏观经济分析的技术和方法提出了新的要求。在大数据背景下，由于数据噪声的存在，宏观经济数据挖掘变得十分重要，这就要改进技术，加强对非结构化和半结构化数据的挖掘。实时、快速、海量的数据为更加准确的宏观经济预测提供了可能，宏观经济预测模型也有待于进一步更新。在大数据时代，可以将机器学习算法引入宏观经济分析，改进宏观经济分析技术，解决“维数灾难”，提高宏观经济分析的准确性。大数据时代也将促进政府经济政策制定的变革，提升政策的时效性，提高政府服务效率。
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