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大数据论文范文1
我们身处在一个科技大爆炸的时代，以互联网为代表的通信技术和传感技术飞速发展，在生活中的每个角落，我们都能捕捉到大数据的身影，大到每年的国情数据的统计分析，小到在家中用手机下单的一份外卖，不论是社会领域、科研领域还是商业界，如今都被“大数据”掀起了一场革命。曾今被人们幻想的各种天方夜谭，正在通过大数据的技术一步步实现，这也正是验证了摩尔定律，数据的增长速度也是逐年递增，未来的科技发展更是令人难以想象。
2大数据时代的到来
过去，人们为了追求真理，需要进行大量的样本统计与数据分析，但由于样本的数量太过庞大，只能选择抽样的方法来解决问题。如今，伴随着仪器和装置的不断改良，加之各个领域的技术革命，“大数据”的概念开始进入我们的生活，但是目前在国内，还没有给大数据一个明确统一的定义，暂时可以理解为数据量特别大，即4个“v”:数据量巨大(volume)、数据类型多样化(variety)、高速处理(velocity)和价值高(value)。不断增长的数据对人们的思维、工作以及生活已经产生了巨大的影响，生活中各种信息都被数据化上传到云端进行处理，与此同时，利用这些加工后的信息可以为我们带来了更多的便利与色彩，将其称为新世纪的福音似乎也毫不为过，而中国社会的将来，更将是由形形色色的数据信息所构成，而这些数据信息将会在各行各业起到决定性的作用，而如何利用好这些数据资源？如何又在海量的信息中处理好这些数据？这就是大数据的魅力所在。
3大数据的应用
近些年来，大数据的重要性越发凸显，在国际上的地位日益提高，世界上许多国家都将对大数据的研究上升到了国家战略的高度。与计算机发展的初衷一样，大数据的初衷也是服务于军事，但随着这些年来的发展，大数据也正在朝着基础设施化的发展，也走进了普通居民的生活中，在许多重要领域都起到了举足轻重的作用。
3.1交通方面
自改革开放四十年来，随着我国人口的不断增长，交通方面的问题一直难以解决。以广州为例，从1986年到2010年，二十年间人口从1100万增长到1680万，每逢上下班高峰期，道路拥挤交通瘫痪已经屡见不鲜，这无疑给城市的各种相关设施带来了严重的负担。而这种现象在现在的中国并不是特例，而是一种普遍存在的现象，在国外媒体的报导下，中国进入了一个难堪的局面，也确实如此，传统的处理方法确实无法处理如今中国的情况，但智慧的国人想到了利用大数据的帮助，而这里正是通过“大数据”的数据处理与分析功能——通过各种设备对车流量的监控用以实时辅助工作人员并且利用计算机计算出最适合当前状况的方案用以协调和管理交通方面的问题，除此之外，可以根据“大数据”进行分析而得出的结论，由相关部门前往积极修建道路，打通循环，为当前的交通状况分担了很大的压力，加之互联网的盛行与政府的宣传，更多人开始选择其他交通工具，而这一切都离不开“大数据”的帮助。
3.2社交网络
笔者曾在网上看到过一组数据——微信每分钟都会有四十万人次的登录两万人次的聊天，而新浪微博与facebook的转发量更是夸张，推特每天的处理数据量也早已用亿做单位。当然，如此庞大的数据，商家是不可能将他们视为垃圾直接扔掉，而是统统存进数据库里进行大数据分析，因为社交网络所产生的用户数据，在商人眼里可是要远远大于平台本身的。而相对于搜索、电商等大数据，社交用户行为数据传导路径更短，具有更高的价值。据统计，2013年，就单单谷歌就储存了大约10EB的磁盘数据，但问题也就随之而来了，由于大数据的发展是严重依赖于当前硬件设施的水平，所以如何存储和管理如此巨量的数据，是目前研究的热点。不仅限于搜索引擎公司，其他信息技术公司也都面临同样的大数据管理需求。
4大数据的弊端
4.1隐私的泄露
这世上所有的东西都是具有两面性的，“大数据”也不例外。当你传入“大数据”中的个人信息越多，计算机分析出来的结果会更准确，同样的，你泄露的隐私也就会越多。加之如今商业模式早已将大数据归为了一种全新的资源，法律也无法限制不法商人对隐私的泄露。我相信很多人都碰到类似的情况，经常会有很多陌生的电话给你推销各种产品，他们知道你的姓名，性别甚至是喜好，可能有的人觉得不接这些电话对你的生活就没有任何影响，不妨试问一下，这些陌生来电是如何了解到甚至是收集到我们的信息资料的呢？你可能觉得知道一个名字又何妨，但你有想过他们对你的了解远远超过你的想象吗?生活在当今这个数据化的时代，不论你躲在哪里，你的信息都会被各种设备所读取，毫不夸张地讲，你的生活已经被透明化了。不过我相信大多数的正规商家会保证用户的个人信息不被他人所盗取，但一个行业中总有个别人不愿去遵守道德的底线，巨额的利益链驱使他们做出践踏他人尊严的事情，而在我们被扯去最后一块的遮羞布的时候，自己却毫无能力去维护自己的权益，对此，我们也只能把希望寄托在未来，随着大数据科技的不断发展，将会有更加完善的法律政策来保护我们的隐私不被他人所窥探，相信这一天也并不会遥远。
4.2时间与金钱的流失
21世纪，人们最不可或缺的是什么？答案无疑就是手机。手机本身的功能只不过是发送和接收信息，是人们赋予它更多精彩的功能来弥补人们碎片化的空闲时间，但似乎渐渐的，我们好像在手机上所花费的时间越来越多了，并且很多人正常的作息生活都已经受到了影响，你或许会疑惑手机为什么变得这么有趣了？就好像有一个吸盘将我牢牢吸引在上面。其实这一切都要归功于大数据。我们平常在生活中，用智能手机联网进行的所有操作，都是会被统计进入到云数据库中进行分析与计算，他们会根据计算的结果得出每个人最喜欢浏览的网页，不同的年龄段又喜欢怎样的话题，一条条有序不紊的信息经过加工处理，最后分析其规律，再将最符合条件的数据整理推送给你，你自然便会在手指的滑动下，消耗掉大量的时光。同样的，购物软件也是这样的原理，大规模的数据计算出你的喜好并将其牢牢拴住，而你口袋里的钱财自然便是那些商家的囊中之物。这也是大数据令人可怕的地方，也是人们最难避免的陷阱。
5大数据的未来
当今大数据早已渗透到了社会领域的各个方面，而对于大数据的未来也是众说纷纭褒贬不一，但利弊与否似乎并不能阻止大数据的发展，大数据无疑是社会进步的产物，它可以收集、处理、分析数据，给社会带来的价值无可估量，未来或许会在社会中带来更多的价值与惊喜，没有人能定义出它最终的高度会在哪里，但同样也没人敢断言大数据的时代又能存活多久，在历史的长河中，曾有无数的科技产物绽放过光芒，但同样也有无数的科技产物出现过后没多久继而又被新生产物所取代，或许大数据的辉煌也将会转瞬即逝，我不敢肯定地说大数据在未来的社会中会带来多大的社会价值，但我可以负责的说，大数据是这个时代下的产物，它已经将我们的生活引领进入了一个新的时代。
参考文献
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大数据论文范文2
1.1大数据时代的思维方式
人类一直以来都在不遗余力地探索事物的本质和追求能够快速、高效地解决问题的方法，传统上，人们在生产、生活和研究中最常用的方法是因果论，利用因果论推导事物的本质，需要用极其严谨的逻辑方法和缜密的思维，所以能够利用因果论做到这一点的从来只是少数人。理论上每一个件事的发生都是事物本质的片段表现，只要能够收集到足够多的相关信息，通过事件之间的相关关系，就能够跳过繁杂的分析过程，直接还原事物的本质，但是在信息技术出现并普及之前，通过传统的市场调查方法，想要收集到足够的相关信息，几乎是不可想象的事情，甚至令人绝望，现在随着信息技术的发展，网络几乎覆盖了整个地球表面，完全可以在有效的时间段内收集到足够多的信息，信息来源的广泛性和即时性完全能够满足运用相关关系求得事物本质的条件。可以说，大数据就是利用事件之间的相关关系的一种方法论。
1.2大数据时代大学教育典型案例
2007年，美国科罗拉多州的WoodlandParkHighSchool的两个化学老师在课堂教学中采用了一种全新的教学方法，将教学内容制作成视频，有学生课前在家观看学习，教师在视频中布置作业，学生在课堂上完成作业，教师在课堂上对学生进行一对一的指导，结果是学生成绩提高，学习兴趣增加，得到了学生和家长的肯定，这种教学方法就是为“翻转课堂”。受“翻转课堂”的启发，2012年，麻省理工学院和哈佛大学联合创办了在线教育平台edX，斯坦福大学创办了Cours-era、Udacity，开创了大数据技术在大学教育领域应用的先河，现在MOOC(MassiveOpenOnlineCourse，大规模开放在线课程)已经成为了席卷全世界大学教育新风尚，斯坦福大学SebastianThrun与PeterNovig教授开设的“人工智能导论”课程，全世界有超过16万人在线注册学习，2.3万人通过了考试，成为大学教育世界化的典范，现在国际上类似的在线课程几乎涵盖了大学教育的各门学科。2013年，上海高校率先成立了中国的MOOC平台，随后，北京大学、清华大学加盟了edX。
2大数据时代大学教育的特点
大学教育会被时代打上烙印，大学教育的产品要满足时展进步的需求，还要承担为时展进步提供人力资源的责任。现在的大学教育是第二次产业革命的产物，其特点就是批量化、快速的培养了大工业生产所需求的劳动力，现在人类社会已经进入了以信息技术和互联网为基础的信息社会，原有的大学教育在功能上已经跟不上时代的发展和进步了，基于云计算和物联网的大数据技术正在改变着传统的大学教育方式，在大数据技术的支持下，传统的流水线式教育正在向着自组织学习改变，学校和课堂由封闭式变为开放式平台，课程周期以微课程为主，学生学习安排更加个性化，学科之间的界限变得越来越模糊，学习内容不限于书本，还有来源于实际的需求，一刀切式的教育方法正在向个性化发展，教师在学生学习的过程中由占主导地位变为引导者和帮助者。极具戏剧性的是，美国著名的未来学家阿尔文•托夫勒在1970年出版的《未来的冲击》中描述的未来教育的图画与大数据技术支持下大学教育能够做到的惊人的一致。
3大数据对现代大学教育创新的积极影响
3.1更开放的校园
在大数据时代，大学校园的围墙只保留了其象征意义，大学教育通过网络的触手延伸到世界的每一个角落，大学更加兼容并蓄，包容性更强，大学不再是知识垄断的殿堂，而是知识交流、思想碰撞的平台。尤其是MOOC和edX已经在全世界高校范围内被广泛认可并使用的情况下，世界其他国家的学生完全不需要到国际名校去听令人向往的著名教授的课程，在网络上就可以实现了，所以高校教育在一定的意义上已经国际化了。
3.2更符合时代需求的教育理念
教育理念是教育的灵魂，在“有教无类”的教育理念指导下，孔子老师培养出了七十二贤人；没有蔡元培先生提出的“思想自由、兼并包容”的教育理念，就没有现在的北京大学。大学的教育理念应该是培养出有组织能力的人、能够独立做出理性判断的人、能够在繁杂的现象中发现规律的人、能够在激烈竞争的环境中生存发展甚至脱颖而出的人，大数据时代的来临给了现代教育工作者实现这一教育理念的绝佳机会。
3.3更具时效性的教学内容
教科书中知识的特点是系统性和全面性，但是教科书中的知识有一定的时滞性，教学内容大多枯燥无味，很难引起学生的兴趣，学生很难从教科书中了解到专业学科的研究现状和国际前沿的研究方向、研究方法、研究成果。另外，学生一般在学校期间又很少有社会实践，绝大所数学生都是从校园直接进入社会，导致学生毕业后很难直接和社会接轨。大数据时代教师完全有可能收集到来自全世界相关学科最新的前沿信息，在课堂上有选择地向学生介绍，甚至学生在掌握学科基础知识之后，可以在教师的指导下，独立或者分组完成信息的收集、整理和分析工作，让学生能够全方位、多角度地学习知识，可以极大地提高学生学习兴趣。
3.4更具合作性的教学过程
大数据时代教学过程的合作性包括三个层面：一是教师和学生之间的合作，大数据方法改变了传统的教师和学生之间教与学的关系，韩愈提出的“师者,所以传道授业解惑也”。观点的基本条件是教师和学生之间存在信息不对称的现象，大数据时代这一现象被打破了，学生甚至可能在某些领域掌握的信息远远超过教师，所以，教师和学生之间角色的界线再也不可能像从前一样泾渭分明了，这一变化给教师带来了极大的压力和挑战。教师的引导功能和组织功能将被放在突出的地位，学生在教师的指导之下将成为知识的探索者和发现者，教师和学生合作共同完成对传统知识的传承和新知识的探索。二是教师与教师之间的合作，传统教学中教师与教师之间也有合作，但是信息交流手段比较网络时代的效率要低得多，大数据时代教师之间交流在深度和广度上要远远地超过以往的任何时代，同时教师之间的交流对教师业务水平的促进作用是最明显的。三是学生和学生之间的合作，大学期间学生之间相处的时间更久，所以学生之间的合作在时间上远比和教师的合作更多，大数据时代为学生之间的合作提供了更广泛的空间，而且学生之间的交流更轻松，也更容易发现自己的不足之处，并取长补短。
3.5更具开放性的教学过程
开放性教学过程的特点就是以学生为中心、尊重学生的学习诉求、强调师生之间互动。大数据时代的教学过程突破了传统教学在时间、空间和地域上的限制，让课堂变得无处不在，为师生之间、教师之间、学生之间提供了极为方便的交流平台。学生掌握了更强的主动性，学生可以更深入地参与到教学的各个环节，可以向教师提出符合自身条件的学习诉求，教师收集到所有来自于学生的学习诉求之后，和教师或学生讨论出合适的教学内容和方法，并将之运用于课堂教学之中。上述的一切过程都可以通过方便的网络平台高效地完成，并运用大数据手段得到最合理的结果，使教学过程的开放性得以实现。
3.6更有生命力的课堂教学模式
传统的课堂教学媒介是黑板，教师的教学工具是一支粉笔、一块黑板加一本讲义或教案，学生的学习工具是一本笔记加一支笔，教师埋头写，学生埋头抄。现在的课堂教学媒介大多都采用多媒体教学系统，但是无论课堂教学采用何种方式，其学生和教师互动的本质却不会改变，不断变化的是师生之间交流的媒介。大数据时代可以采用小班化、多师同堂、家庭课堂、网络课堂、MOOC等方式更灵活、更能激发学生学习热情的教学模式，运用大数据技术的课堂教学模式，把工业时代流水线式的课堂教学模式变为更符合现代市场经济所需求的人才培养模式。大数据时代课堂教学应该是教师对学生学习行为的支持和服务的具体化表现，进一步开发学生的逻辑判断能力和自组织学习能力，解放学生与生俱来的学习能力，而不是传统的教化和规训。
3.7更有效的教学评价体系
传统的课堂教学评价是通过问卷调查式方法得到的，调查时间一般是在学期的期中与期末之间，内容包括知识掌握、教学过程、教学方法、表达能力、情感交流、教学态度等等，最后由学生打一个优良差的评价。这种方法得到的结果在一定程度上能够反映教师课堂教学的优劣，但是局限性也非常明显，首先是客观性程度会受到许多因素的干扰而有所降低，例如学生因为对期末考试的担心而给课堂教学情况并不理想的任课老师一个过得去的评价，或者任课老师能够对学生的辅导员产生一定的影响，或者是任课教师本身就是院系的领导等等；其次是这种方法几乎没有明确体现出学生的诉求，比如学生没有提出教师课堂教学的哪些方面需要进一步改善；三是没有反映出教师对学生的客观评价。而大数据时代的解决方案能够避免这种局限性，通过收集学生和教师平时在微博、博客、网络社区、校园bbs、飞信、qq群等聊天交友平台中的发言或聊天记录建立一个课堂教学评价分析模型，因为学生在和老师交流时往往会显得比较保守而有所保留，以至于老师无法听到学生的心里话，学生之间的交流由于没有利害关系而明显会更加真诚和真实。一方面学校可以根据分析的结果，对每一个教师提出富有针对性的改善课堂教学的建议或培训计划，从而快速提高教师的课堂教学质量。另一方面学校可以通过不同教师对同一个班级学生的评价，掌握这一班级学生的真实状况，包括生活、学习、思想动态等信息，从而在学生培养方面更有针对性。
3.8更高效的社会信息反馈
大学教育是否成功最后还要经过社会实践的考验，传统的高校社会信息反馈系统收集毕业学生就业信息的手段一般采用电话调查，这种方法很难得到学生一段时间的就业信息，根本没有办法掌握毕业学生就业环境的全面信息，大数据技术可以收集学生就业环境的全面信息，并加以分析，掌握社会实际需求的毕业生需要具有什么样的素质和职业技能，并迅速调整人才培养方案，以适应社会实际的需求。
4大数据时代给大学教育带来的挑战
印度教育学家苏伽特•米特拉在印度乡村街头安装连接互联网的电脑，那里的孩子从没见过电脑，也不会英文，几个月后他发现孩子们在没人教的情况下学会了电脑，他还在其他国家做过很多类似的以数学、语言等为内容的实验，实验结果都与上述情况类似，根据实验结果分析，苏伽特•米特拉对教育提出了新的定义：教育是一种自组织行为。据此，在教育过程中大学和大学老师便要重新寻找自己的定位了。据美国新媒体教育联盟（NMC）的研究，人类学习行为需要的媒介或载体都有其对应的技术基础，也就是以新技术为基础的学习方式会被旧方式阻碍。斯坦福大学SebastianThrun和PeterNovig教授全世界的粉丝超过16万，而且还在持续增加，这在过去是不可想象的，同时也为其他大学教师树立了信心，大学将变成一个巨大的训练场，教师就是教练，这个转变过程需要时间，也会有重重困难，对大学和大学教师来说都是一个巨大的挑战，同时也是一种难得的机遇。
5结语
大数据论文范文3
云计算是一种根据使用量确定付费的模式，这种模式主要是提供便捷的、可用的网络访问，并进入计算资源共享池，这些资源能够被迅速的提供，只需要投入较少的工作，或者与服务供应商进行很少的交流。目前，高能力的计算发展和应用水平已成为一个地区科研实力甚至一个国家综合实力的重要体现。云计算很大程度上提高了资源的服务水平和利用率，而且避免了跨结点划分应用程序所带来的低效性和复杂性。
二、大数据与云计算对会计信息化的推进
(一)大数据拓展了会计信息化的资源利用范围。
随着数字化、软件和处理能力的发展，对可利用的数据的范围进行了进一步的扩大，企业必须敏感地认识到不同类型的信息通过深加工后能给企业带来怎样的财富，更要掌握哪些信息可以通过信息化技术和软件的进步来实现。大数据时代，会计信息化不再只针对会计作业上产生的数据进行分析，而且云计算是世界各大搜索引擎及浏览器数据收集、处理的核心计算方式，因此可以通过云计算将零散的数据整合在一起，提炼其有价值的信息，再将这些信息与传统的会计信息融合，挖掘被忽视的重要信息，提高会计管理决策能力和企业管理水平，这样就能从行业中脱颖而出。
(二)促进了会计信息化成本降低。
传统的会计信息化需要企业自身投入大量的基础设施建设，同时还要考虑硬件与软件的升级和维护，这方面是阻碍会计信息化发展的重要原因，特别是对中小企业的发展。而大数据与云计算融合后，用户可以根据自己的利用资源的多少和时间的长短付费，不再需要前期大量的工作和资金投入。这样，企业也能将重点放在自身的发展上，增强竞争优势。
(三)提高了会计信息化的效率。
传统的会计信息化受到时间和地域等条件的限制，这样信息交流不及时，可能错过稍纵即逝的机会，尤其是竞争激烈的大环境下，信息获取的及时性更加重要的。在大数据时代的背景下，提供云计算的会计信息化系统只需通过互联网就能随时随地的实现与客户的沟通，及时地掌握所需的信息。同时，云计算强大的计算能力，可以更快地形成所需的各项指标，管理者能更快的了解企业的经营状况并识别潜在的风险。
三、大数据和云计算对会计信息化的挑战
(一)会计信息化共享平台发展滞后。
目前，企业信息化逐步在向社会信息化发展，各企业在加工处理自己的会计信息时会形成这个行业整体的信息流。通过会计信息化共享平台，各企业可以随时知道自己的企业在整个行业或地区的地区和影响力，了解自己的强势和弱势，不断强化自己的优势并弥补自己的不足，实现动态地对公司的持续改善管理。这一平台需要在云计算的基础上发挥作用，而云计算供应商要求能够满足不同用户、不同地域和不同业务规则的需求，所以对其适应性、扩展性以及灵活性要求比较高。我国在这方面起步比较晚，国内的云计算平台建设滞后，使云会计这种新型会计信息化发展面临很大的阻碍。
(二)会计信息化共享平台的数据安全性挑战。
大数据论文范文4
关键词：大数据；成本控制体系；成本管理控制链；
成本数据控制系统；成本监督体系大数据(bigdata)，即借助于物联网、计算机技术，通过对数据信息挖掘、整合、分析应用和共享，提供海量信息资产。2016年以来，大数据一词被人们广泛提及，人们用它描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据信息，并将命名与之相关的技术发展与创新时期命名为“大数据时代”。企业在市场经济中，在大数据背景下实行成本控制，需要精确整合、精确分析，将全部经营环节必须按照不变价格进行定值，精确测算增值。然后纳入成本控制流程。要同时根据企业产品的特色、技术含量，以及客观市场环境和自身主观环境，科学、合理地规划项目投入成本最后一步，汇总定值增值，使得企业的成本精确严格。为企业决策提供的科学性和有效性打好基础。
一、传统成本控制体系
成为企业可持续发展的阻力制造业属于传统产业，历来的成本控制都是将重点放在产品生产成本方面，而忽视其他方面的成本控制。且在企业生产成本的控制方面偏重于生产阶段，对产品的设计、开发、配送、售后服务，以及上下游之间的关系等环节的成本控制几乎被全部忽视。最新理论观点认为，企业成本控制是一个整体的过程，是一个庞大的体系，体系内部的各组成部分又是必不可少的有机体。必须做好各个阶段的成本控制，才能有效地控制企业的整体成本。企业必须从全方位角度来分析，重点放在生产经营视角来分析。必须全面的审视成本，将控制的范围覆盖整个过程。由此可知，企业传统的成本控制方法不能切实的控制企业生产经营成本，也不能在提升企业的经济效益方面发挥重要作用。传统的制造业企业成本核算方法是制造成本法，即根据制造成本法，其特征是，通过减少单位产品所占用的制造费用，降低企业产品的单位成本。此时，即使企业的销售量保持不变，企业的利润也会随之增加。这种成本核算方法虽有优势一面，但缺点也是显而易见的。它往往会致使企业不顾经济市场的需求，通过各种手段来提高相关产品的生产量，严重忽视市场规律对企业生产经营的影响。这种做法实际上并未降低企业产品生产的耗费，而是把这部分成本转化在存货成本中，严重虚增资产。所以说，传统的成本核算方法不仅不利于企业成本的控制，可能还会增加成本的投入，严重影响了企业经济效益的提升，对企业的可持续发展形成了阻力。传统的企业成本控制，没有当前的大数据信息时代的观念和思维模式，更无大数据信息时代的背景和技术手段，其在收集、归纳、整理和传递数据信息时大都采用传统的手工处理方式，没有充分的利用计算机技术，更没有使用的信息处理技术作为操作工具，进而导致收集的数据信息不完整、不健全、不具体。由于手工处理信息自身的特殊性使得大部分企业在决策分析时都要参考历史的数据，制定的成本控制方案也仅是一种事后反馈和分析，并不能对生产经营过程进行前馈和实时的分析和处理。此外，传统手工操作的成本控制方法，需要大量的人力和物力，而确定得出的信息数据不及时、不准确，无形之中增加了企业的生产经营成本。
二、大数据时代企业构建成本控制体系的现实选择
大数据背景下制造业企业成本控制体系构建需要形成一整条控制链，从企业产品研发、设计、生产、销售、管理、经营到售后等，都要将各个环节产生的数据收集、整理及归纳挖掘其背后信息价值，借助大数据技术的特点，将产生的信息数据作为企业决策依据，通过各项活动的成本指标量化以及资金流动走向一一捕捉到位，在内外部环境之中构建起信息共享平台，便于各个部门进行成本控制管理，了解成本控制情况，通过各个部门之间的协调合作，提高企业财务决策的有效性，为企业今后发展提供优良的决策支撑，这也是信息时代构建企业成本控制体系构建重要趋势。制造业企业可以根据自身的管理特点和需求，选择不同的成本数据控制体系。
(一)借助成本数据控制系统，构建成本管理控制链
完整成本管理链条是现阶段制造业企业成本管理的理想目标，从资金投入到流动、收回，针对每一项资金进行链条跟踪，实现成本管理理念的固化及高效化，这是在大数据时代背景下企业成本管理的重要发展趋势。例如，从产品设计开始到产品生产，利用大数据资源，企业能够通过个人的浏览记录或者是他们选择的论坛、网站来获取个人的购买偏好，通过研究分析这些数据信息来预测消费者的产品需求，为产品设计提供足够的信息同时也会对产品设计所产生的费用进行数据挖掘。当然这需要实现企业业务与成本数据管理系统的有效链接，全方面地针对企业生产、管理、运营、销售等一系列成本形成过程进行全方位管理。所以，企业尤其是制造业企业在成本管理过程中，需要借助成本数据管理系统，借助信息系统支撑平台，通过成本管理定额及标准的设定，与企业各个部门的工作紧密挂钩。再者就是成本数据管理系统可以提高财务成本管理与合同管理之间的一致性，帮助各级、各类业务部门及时收集、汇总收入数据，通过数据共享实现信息在工作中的有效传递，提高部门之间的协调合作，从而提高企业内部环境的稳定性，提高企业抗风险抵抗力。但是，要注意在成本数据管理系统构建时，逐步完善与成本相关的业务流程标准，借助于电子审批流程的构建，通过对成本数据的信息价值挖掘，实现权责与权限的结合，提高成本管理控制效果，以实现企业成本管理的优化。
(二)构建责任到人的成本数据控制系统，持续优化成本管理体系
大数据时代下，企业成本数据控制系统的构建，除了与企业生产、销售、管理、经营等数据结合以外，还可以从权责方面入手，利用大数据技术实时对各项成本数据的产生、传递以及接收过程实施监管。例如，在生产企业的采购环节中，在互联网技术快速发展的当下，OTO采购模式越来越普及，网上采购不仅可以及时获取原材料的质量、价格、评价，也可以多方面的了解材料供应商的相关情况，企业通过运用先进、科学的数据分析方法来选择最优的供应商。此外，企业产品的生产成本主要包括人工费用、产品制造费用、直接的材料等，产品生产制造费用的控制主要指的是做好产品生产车间的费用控制，产品的测试和模拟过程是一项重要的环节，尤其是一些由众多小部件组成的复杂性零部件，如果其中一个小零件损坏就有可能严重影响产品的正常使用，进而影响整个企业的价值实现。所以，企业在构建成本数据控制系统中，通过激励和惩戒制度，将责任分解到具体岗位，由其对每一项成本支出进行严格的指标把关。一是要在成本核算过程中以大数据技术实现成本数据的全面分析，并分享到平台之中，实现各部门之间的交流共享，以提高企业整体成本管理能力，以及基于成本数据在不同项目及时期的横、纵向对比，提高各部门及各环节对全部工作的成本管理力度，提高企业对成本管理的重视以及为企业决策者提供更有效的信息支持。二是通过对成本管理信息系统的进一步优化，完善成本核算指标以及成本管理权限指标，针对各个岗位的工作特点及内容规范成本管理指标口径，从多个角度规避企业成本风险，提高控制力度和监控程度。三是通过构建成本考核指标、激励机制和奖惩机制，全面落实成本管理与工作绩效之间的挂钩，提高员工对成本控制的责任心和工作热情，将成本管理实效和监督结果及时通过优化管理平台，反馈到各个部门中，及时加强和优化，实现企业成本数据控制系统的全面落实。
(三)以财务数据为基础，构建精准对接的成本数据控制系统
以财务数据构建精准对接成本管理体系，是企业在成本数据控制系统中通过成本与财务数据的精准对接，以付款凭证信息录入财务系统，是企业成本数据控制系统的主要内容。例如，现在商品流通环节中的网络销售，网络销售面向的定单范围较大，其针对的是全部有购买产品欲望的顾客，这种销售方式自然会增加企业产品的销售量。企业销售产品也需要选择适当的销售平台，在销售前一定要先做好对销售平台调研，收集销售群体的信誉情况、认可度、欢迎度和产品的具体销售数量情况等，销售资金流入及支出需要以网络账户的账单作为凭证，将成本支出与收入与财务系统数据进行一一对接，便于企业财务数据与成本数据的校对，降低企业成本财务数据的出错率，提高企业财务管理系统的工作效率。企业在产品配送选择物流合作企业时，除了要考虑经济成本之外，还要充分考虑配送的速度。由于物流企业自身的特殊性，所以根据不同的地区，其收费标准也不同，所以企业要想做好产品配送阶段的成本控制，就需要汇总不同物流企业的数据信息，根据不同的订单输入产品的批次、区域等相关条件来进行约束，通过订单信息数据和物流追踪数据进行双重核对，可以通过在成本管理系统设计导出功能，实现智能化和自动化的财务数据、付款凭证和订单数据的核对，引进先进的信息处理技术，降低财务人工核对及信息输入，让财务人员可以专心从事于管理会计领域，提高企业经营效率和效益，实现财务数据与成本信息的精准对接，从而追本溯源对企业成本资金流动进行核对，提高企业财务系统的管理水平。
(四)实施动态成本日常监管，构建成本监督体系
动态成本日常监管，是要加强企业的月度、季度、年度成本管理控制，针对不同部门各个月度、季度、年度的成本支出和收益取得进行深入分析，利用成本管理信息系统对企业实时动态成本进行计算。例如，在市场调查分析中，企业在产品研究开发阶段通过市场调查和分析，了解当前客户或客户群体的具体需求情况。只有清楚地了解这些情况，企业才能有针对性地开展产品的研究和开发。在这个过程中，通过各项动态财务指标调整实现资金的有效配置，实现对企业实时动态成本的计算。同时，对成本差异数据进行深入分析，利用大数据技术的特点对各项成本数据进行核对和分析。财务人员通过对成本差异数据产生的原因及风险分析，制定相应的解决措施，降低企业发展风险，实现动态成本的监管，从而提高企业成本管理水平。企业可以通过成本预警机制，实现成本预警管理。一旦成本数据差距超过规定的标准，就可以通过预警警告，加强成本控制程度，提高成本管理效果，并且获取实际成本预算执行情况，让企业可以结合自身实际发展，不断调整成本体系，灵活实现成本管理的优化，通过预警或强控等硬性约束，提高企业对财务风险的预警能力。成本监督体系与成本控制体系的结合，能够有效提高企业的成本控制水平，以内部控制制度辅佐动态成本管理，实现成本管理体系的完善化、灵活化。
三、结论
企业成本控制关乎企业长远持久的发展。企业要想在日益激烈的市场环境中占有一席之地，就必须要做好成本控制。成本控制不是简单的一个环节，而是贯穿于企业生产经营的整个过程。将大数据技术与企业成本控制相结合，从而为企业构建一套贯穿于产品研究开发阶段、产品生产制造阶段、商品流通阶段的成本控制体系。通过建构这种体系，从企业生产经营的各个环节控制成本，进而提升经济效益，促进企业实现可持续发展。
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大数据论文范文5
1.海量信息思维模式
以往人们总是尝试先发现问题，再获取相关信息，探索解决之道。而大数据时代，人们总是先尽可能多的去获取和储存信息，而信息数据价值密度低、数据量大，当遇到问题时再尝试解决问题，其解决的效率和精准度率也有所提升。这种“海量信息”的思维在进行服装流行款式、流行色彩的市场调研时，依然十分适用。
2.新媒体思维模式
信息数据附着在各类新媒体之上，数据格式多种多样，从网页论坛、视频、网络日志、微博微信、甚至地理位置信息等等。新媒体思维正在改变服装市场的营销方式，服装企业传统的营销手段是实体店集中推广、平面广告以及电视媒体宣传，节假期间雇佣大量劳动力街头派发促销传单。而大数据时代，服装企业充分利用互联网的植入式广告、病毒式推广以及低成本营销，打造网络交易平台，全方位收集消费者信息数据，分析消费者潜在消费动机与偏好，从而在推广品牌的同时扩大销售量。
二、大数据时代对高校服装设计教育的启示
1.教学方式的变革
随着笔记本电脑、平板电脑逐步进入课堂，教材、教学活动不断被数字化，教育方法应以更丰富多彩的形式融入课堂。网络教学和讨论方式也是大数字时代课堂经常采用的一种教学方式。以服装设计课程为例，在服装风格与流派章节学习中，鼓励学生利用网络资源，进行相关文献查阅，了解不同历史时期服装风格的含义与表现，以演示文档的形式进行小组讨论，并设计“最受欢迎的大学生潮流服饰搭配”问卷进行市场调研，感受数据的多样性以及数据分析方法。
2.课程知识点的设置
“因材施教”的理念在班级授课制中开展有着相当的难度，在有限的教学时间和教学空间内，教师对学生的“材”无法充分的了解和引导。在大数据时代，教师可以对每个学生学习数据进行分析，将学生的整个学习过程数字化，例如知识点可以被数字化并与测试题建立联系，测试题中每道题的完成时间、错题数等都以数据的方式记录。计算机通过错题分析出每个学生对各章节知识点的掌握程度，从而从根本上落实“因材施教”的教育理念。在服装结构设计类课程中，将知识点与知识点进行组合并设计考核题目，例如人体测量部位与原型版的对照练习，放松量章节的知识点与不同类型板型对应，款式分析与服装风格分析相关联，从而建立知识点与测试题的联系，用相关性思维解决结构类课程中的每一个细节问题。
3.侧重对学习过程的评价
随着笔记本电脑、平板电脑逐步进入课堂，教材、教学活动不断被数字化，学生学习过程也将逐渐数字化，学生的学习过程更加受到关注，而对于这些数据的分析与利用，将使得每位学生的发展都有据可依。例如，在服装工艺类课程中，将更注重实验课程环节的设计与实验过程考核，根据自学能力、创新能力和动手能力来评定学生的综合成绩。鼓励学生海量收集学科咨询，通过自主学习发现问题解决问题，而通过不同考核项目的得分，分析学生的自学能力与学习类型。
三、大数据时代对高校服装人才培养提出的新要求
1.获取有效信息数据的能力
互联网上各类教学视频、教学文库林林总总，各类网络学院、网络公开课、精品课程应接不暇。高校须引导学生自主学习，加深学生对当今社会变革的理解和认知，使学生具有大数据思维能力和判别能力，能够在时间学习中利用资源，使数据为专业学习所用。
2.分析数据的能力
要求学生能根据不同的需求，利用有效的问题解决思想和方法论，最终形成有效的数据，并能够为大多数人使用。利用定量和定型的分析方法，挖掘数据之间的相关性，并形成数据分析报告。该项能力需在服装专业考察、服装创新实践平台等实践环节的课程中，得到充分的训练。
3.团队的建立和管理
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伴随互联网技术的快速发展与应用，互联网中的数据量也呈几何数量级产生、增长;当前互联网每分钟产生的数据量比二十年前所有互联网产生的数据还要多。数据存储已由最初Bite、KB、MB发展到今天GB、TB甚至是PB、EB、ZB级，用一个字来衡量就是“大”，我们已经进入到了一个“大数据”时代。互联网中的“大数据”纷乱而复杂，具体表现为五个特点，分别是数据体量大的特点、数据生产快的特点、数据种类多的特点、数据价值密度低的特点和数据价值量大的特点。“大数据”已经逐渐在体现出其巨大的价值;美国麦肯锡咨询公司认为“数据已经渗透到各个行业、领域，已经成为重要的生产因素或者要素之一，下一波互联网发展浪潮必定是对海量数据的挖掘与再利用”;美国著名学者维克托•迈尔－舍恩伯格，也是《大数据时代》的作者，其在书中详细解析了“大数据”，通过大量应用实例来说明未来的石油、金矿必然存在于“大数据”之中。大数据的价值，一方面在于其经过对海量数据的处理，产生了新的价值，使数据成为一种新的、有价值的资源;另一方面大数据也改变了人们传统的发现问题、分析问题的方法，传统统计分析方法是基于“抽样”的，而大数据时代样本不再是总体的一部分，而是“样本=总体”，我们可以通过对近似“总体”数据的分析来发现“抽样”状态下发现不了的问题或者规律，其也逐渐改变了传统科学研究的“因果”思维方式，而转向“相关”，将关注的重点转向“事实”而不是背后的“原因”，了解当前正在发生什么，以便采取措施及时应对。目前，世界各国已经认识到大数据及其潜在的价值，纷纷制订计划、项目来开发与应用大数据资源。如2012年，美国就正式公布了“大数据研发计划”，旨在提高人们分析与处理海量数据、信息的能力，旨在改变人们发现问题、分析问题和解决问题等观察与理解世界的方式、方法，为美国未来的科学与经济发展提供新的动力。我国也专门制定了“中国大数据科学与工程研究计划”，专门设立了大数据科学研究项目专项资金，旨在开发互联网中的大数据资源，深度挖掘与利用海量数据中所蕴藏的巨大价值。
2桥梁工程“大数据”应用的必要性及其现实意义
2．1桥梁工程中“大数据”应用的必要性
桥梁工程中的数据分类，按着收集时间的不同可以为静态数据和动态数据两种。所谓静态数据，是指与桥梁相关的传统信息资料库和借助于科学实验产生的数据。桥梁传统信息资料库是典型的静态数据，这些数据、资源不是定期更新的，按着相关要求一般会被保留十年到二十年时间，不同国家、地区的政府、相关桥梁管理部门都建立有地区所有桥梁工程的资料库，保存地区所有桥梁工程的基本信息，如设计与建成时间、桥梁系统的功能和具体建设与运营部门等数据、信息;除了地方政府、相关桥梁管理部门以外，各级科研单位也在设计、完善相关桥梁统计分析系统，系统中包括与桥梁相关的桥型、跨径、材料和建成时间等信息，以及桥梁病害、桥梁运营状况评定等内容。对于桥梁科学试验数据，其主要是指存在于各大高校、科研单位、科研中心的与桥梁有关的模型试验、振动台试验、风动实验和桥梁荷载试验等产生的实验结果、数据等;这些数据也被分门别类的保存起来，但这类数据一般不对外开放。所谓动态数据，主要是指对桥梁施工过程的监控、成桥运营阶段桥梁健康状况的监测等获得的数据，这类数据来自于安装在桥梁之上的实时监测传感器，如风速仪、温度计、位移传感器、速度传感器、加速度传感器、应变计和GPS等;上述安装的各类传感器，再配以相关采集系统就可以获得与桥梁相关的实时、动态数据信息，这些数据、信息再辅以相关软件分析和处理，就能及时了解桥梁的健康状况，对桥梁的整体健康状态做出评估和预测。无论是长期保存的静态数据，还是实时产生的动态数据，随着时间的增长，这些保存与收集的数据无疑是“海量”的，为了获得更好的桥梁状态分析结果，将大数据思维方式应用其中是必要的也是可行的。
2．2桥梁工程中应用“大数据”的现实意义
借助于大数据对传统信息资料库中数据的分析，可以使我们更好的、全面的了解地区桥梁基本信息，从而为全国其他地区的桥梁统计、国家相关部门桥梁信息的普查与管理提供有价值的参考。与桥梁有关的科研数据的开放与利用，则可以加速学术界中各学者之间的交流、创新，为取得更为丰富的研究成果奠定基础。而桥梁动态数据的可利用价值更大，由于包括了桥梁施工过程中重要的监控数据，使我们可以充分利用大数据思维方式和技术挖掘其蕴含的价值，为日后桥梁工程建设中提高施工质量、优化施工进度、提前预防、预测和解决施工过程中遇到的问题，以及减少不必要的质量事故和经济损失等提供有价值的指导建议。对于成桥运营阶段实时状况的监测数据，是桥梁健康状况重要的评估依据，在大数据思维方式与技术的支持下，使我们准确预测桥梁可能发生的问题及预先采措施防止问题发生成为可能，其也必然是大数据时代背景下桥梁工程监测的发展方向。
3桥梁工程中大数据应用预期存在的问题及有效对策
大数据是一个新兴事物，更是一种全新的思维方式，其在传统桥梁工程中的应用必然会产生一系列新的问题，但这是不可避免的，而需要我们做的就是找出有效的应用策略。
3．1数据的去冗、去噪问题
随着数据量的增长，冗余数据也会随着有价值数据的增多而增多，我们俗称的“噪音”干扰;因此，在对桥梁工程相关数据进行大数据利用时，首先就是要去冗、去噪。面对桥梁上各类传感器收集的海量数据，有效的去冗、去噪方法就是编译相关智能分析软件，借助于“云分析”等管理技术、方法来提高数据处理与利用效率。
3．2信息数据库重复建设问题
在“大数据”背景下，地方府部门、相关科研单位定会兴建与完善自己的桥梁信息与监测数据库，这就会造成重复建设的资源浪费问题。对于这一可预见的问题，最有效的解决途径莫过于在大数据广泛应用之前就提醒地方政府、科研单位等要加强合作，在地方“云计算中心”的支持下建立专门的“桥梁工程大数据系统”，实现彼此数据的开放和共享。
3．3国家政策、资金支持问题
大数据论文范文7
关键词:甘肃;中医药产业;大数据;发展;思路
甘肃是中药材资源大省，也是国家重要的中药原料种植和生产基地［1］。陇药产业是甘肃省的特色产业之一，党和各级政府非常重视，相继出台了一系列扶持和鼓励中药产业发展的措施，把中药产业作为战略性产业和支柱产业，从政策、财政、社会舆论等方面全面入手，为中药产业的发展营造良好的环境［2］，支持陇药产业转型发展和跨越发展。一方面，随着“一带一路”倡议［3］的实施和发展，使得甘肃和国内外各城市之间的关系更为紧密，经济、文化等方面的交流与合作进一步增强，为甘肃省的发展提供了诸多的便利，也为陇药产业发展提供了千载难逢的历史机遇［4］。另外一方面，随着互联网+和物联网的迅速发展，使得社会生活产生了大量的数据，人们的决策越来越依赖于大数据。陇药产业想要实现全面、新型发展，就要利用好大数据［5－6］。大数据可以发挥这方面的优势，它从已有的数据中发现并抽取出有价值的信息和知识，进一步发现被忽略的要素，获得隐含的、以前未知的信息，而这些信息对预测趋势和决策行为是十分有用的［7－8］。鉴于此情况，本文将对甘肃省中药产业发展的相关数据进行挖掘，从而更好的促进甘肃省中药产业的发展。
1资料与方法
1．1资料
数据来源包括两方面，有关甘肃省中药产业发展现状的数据来源于中国知网数据库，采用专业检索方式，检索式为“SU=(‘甘肃’+‘陇’+‘兰州’+‘嘉峪关’+‘金昌’+‘白银’+‘天水’+‘酒泉’+‘张掖’+‘武威’+‘定西’+‘平凉’+‘庆阳’+‘临夏’+‘甘南’)*(‘中药产业’+‘中药材’+‘中药饮片’+‘中药材种植’+‘中药产品’+‘中药企业’+‘中药’)”;有关甘肃省中药产业发展规划的数据来源于甘肃省人民政府办公厅网站，在《甘肃省中医中药产业发展专项行动计划》［9］内容中提取关键词，保存为文本文件。
1．2方法
使用文献题录信息统计分析工具SATI3．1、Bibex-cel分别从中国知网文献数据和《甘肃省中医中药产业发展专项行动计划》内容中提取关键词，统计关键词的频次，并且构建关键词矩阵。在此基础之上，使用Ucinet软件将数据进行预处理以便NetDraw软件能够绘制关键词共现图谱，使用SPSS21．0绘制聚类图谱。
2结果
2．1高频关键词共现分析
共词分析法是指对检索到的数据中出现的词汇共同情况进行分析，从而来确定某个学科领域中的关键词之间的相关性［10］。本文选取出现频率较高的关键词，使用NetDraw软件绘制高频关键词共现图谱。图中的方框代表高频关键词结点，结点的大小表示结点在网络中的作用的强弱，连接结点之间线条的粗细代表着表示相互之间的关系亲疏程度［11］。从图1来看，中药材、当归、中药材种植、产业、中医药产业、定西市、资源、党参、补气药、陇西县这10个关键词为处于中心位置，其他关键词围绕这7个关键词向周围辐射。周围的关键词有:黄芪、现状、指纹图谱、甘草、中草药、中药、白条党参、对策、中药材产业、道地药材、大黄、贵金属、问题等(具体见表1)。说明甘肃省中药产业的发展立足于道地药材，突出了甘肃省中药特色，同时也结合了现代化的科技手段对中药质量进行了检测，目前甘肃中药产业发展面临的主要问题是贵金属超标、产业化程度较低、微量元素不达标、评价标准不够完善等问题。在未来的发展中，甘肃中药产业相关人员和企业，要重视中药产业存在的问题，加快产业化发展，严格控制中药质量，使得甘肃的道地药材走出国门，造福更多的患者。从图2来看，中医药、中药材、中药、甘肃、甘草、当归、道地药材、骨干企业、党参、红芪、产业链、特色、基地、服务、中药饮片、黄芪16个关键词为处于中心位置，其他关键词围绕这16个关键词向周围辐射。周围的关键词有:旅游、大黄、半夏、陇南市、定西市、标准化、种植、板蓝根、生产、绿色发展、兰州市、中成药、创新、皇甫谧、产业、文化、医疗机构、产品、贸易标准、“一带一路”、保健产品等(具体见表2)。说明甘肃省中药产业发展规划主要以发展甘肃省的道地药材为主，以培养和扶持骨干企业为着力点，积极建设与中药产业发展相配套的服务基地、旅游产业、医疗机构、保健产品等，加快中药产业更好的融入到“一带一路”建设中去，从而实现陇药产业的绿色健康发展。
2．2高频关键词聚类分析
聚类分析指将事物按照物理或抽象对象的集合分组后，以属性类似的原则进行分类，从而有利于在整体层面对它们进行了解［12］。分别选取前45个高频关键词，使用SPSS21．0软件绘制关键词聚类图谱。由图3可以看出，甘肃省中药产业发展现状主要集中在10个方面:①陇药产业的市场情况研究(主要包括市场行情、药市这2个关键词);②陇药产业的种植面积研究(主要包括种植面积、播种面积这2个关键词);③陇药产业发展优势及对策研究(主要包括对策、优势、产业发展这3个关键词);④道地药材当归的研究(主要包括当归、补血药、补气药、道地中药材这4个关键词);⑤甘肃省道地药材的质量和含量评价研究(主要包括指纹图谱、质量评价、含量测定、黄芩、道地性、甘草这6个关键词);⑥甘肃中药资源开发利用的研究(主要包括中药资源、开发利用这2个关键词);⑦甘肃道地药材红芪质量控制方面的研究(主要包括红芪、道地药材、质量控制这3个关键词);⑧采用SWOT分析法对甘肃中药产业进行分析(主要包括对策建议、比较优势、产业集群、重金属、产业化等关键词);⑨对甘肃省中药发展建议的研究(主要包括建议、资源、发展现状这3个关键词);⑩甘肃省中药产业的发展主要以中药材种植、中药饮片为主(主要包括中药材种植、产业、发展、中药饮片这4个关键词)。由图4可以看出，甘肃省中药产业发展规划主要集中在10个方面:①甘肃省中药产业发展规划的具体实施举措(主要包括保健食品、产业园区、孵化园、产业园、旅游、养生园等关键词);②甘肃省中药复方的开发研究(主要包括中药饮片、新产品、配方颗粒这3个关键词);③甘肃省中医药文化的传承与创新研究(主要包括文化园、传承、创新这3个关键词);④甘肃省中药产业大品种发展理念的研究(主要包括传承发展、绿色发展、大品种这3个关键词);⑤甘肃省中药产业基地建设和标准化建设(主要包括示范基地、生产基地、标准化这3个关键词);⑥甘肃省道地药材产品标准化建设(主要包括道地药材、黄芪、党参、标准、产品、当归6个关键词);⑦甘肃道地药材及野生药材种植研究(主要包括中药材、种苗、资源、种植、野生药材这6个关键词);⑧甘肃省中药产业未来发展的主要思路(主要包括特色、品种、企业、“一带一路”这4个关键词);⑨甘肃省中药产业在医疗方面发展的方向(主要包括中医医院、养生保健这2个关键词);⑩甘肃省中药产业交易方式的研究(主要包括市场、交易市场、骨干企业、电子商务、平台等关键词)。
3讨论
大数据论文范文8
1.定义
大数据作为新的经济资产类别，与土地、石油、黄金、货币等并列成为经济运行的根本资源，关于其概念定义不是最近出现的，只是在信息化时代的驱动下，重新进入人们的视野，甚至被称为第三次浪潮的华彩乐章。而关于“大数据”的定义，顾名思义就是指数量很大的数据，包含了数量大、结构复杂、类型众多的多种数据，因此又被成为海量资料，是一个大型的数据集合。美国早在2012年就正式启动了大数据研究与开发计划，投资2亿美元提升收集、分析、萃取数据信息的能力。由此可见，大数据时代的到来，使得数据成为各个国家以及各大企业竞争的核心，更可能取代人才成为最具价值的重要载体，利于进一步优化运营企业发展。
2.特点
根据大数据的定义可以明显看出其具有数据量大、形式多样、运算高效、产生价值等4个特点，业界更多使用4V来概括，即Volume、Variety、Velocity、Value。其中数据量大是大数据的显著特点，也是计算机网络存储技术发展必然结果，在计算机相当普及的今天，计算机网络渗透人们的生活、工作、休闲，不但的产生新的数据，此外传感器、探测器等也在产生数据，致使开始使用PB、EB甚至ZB等计数单位。同时，大数据又是多种多样不同类型的数据构成，如：字符、日期、声音、视频、数值、动画等，加速数据量增长的同时，提升了大数据的利用价值。由于大数据数量的巨大以及形式的多种多样，因此在进行数据处理时，更多的要求实时与高效，便于及时根据数据结果决策。当然，大数据的大量使用及推广，不仅仅是因为其具有大量的数据，更重要的是通过对数据的深度采集、分析、处理、挖掘，可以对大数据的数量、多样性、速度进行分析，萃取更多深入的职能的有价值的真正有用信息，最终产生价值。而对大数据进行信息萃取的过程包括数据输入、数据处理与数据输出三阶段。
二、“大数据”时代背景下信息安全存在的主要问题
大数据时代的到来，对全球经济发展来说既是机遇又是挑战，在推进国家与企业发展的基础上，也潜藏着信息安全风险。
1.缺乏对大数据时代的全面正确认识
计算机信息网络的大规模普及推广，是促使大数据时代到来的主要推力，无论是人们在生活工作中的邮件传递，还是网购、下载视频音乐等都会产生新的数据，也存在着个人信息泄露的可能性。进入大数据时代后，信息泄露事件层出不穷，甚至导致个人数据的权利边界都更加模糊，在这样的环境下，人们对大数据时代的认识还不够全面。通过对大数据时代人们最关注的调查分析，发现74.91%选择了个人隐私被侵犯，9.97%选择了经济损失，8.93%选择了浪费时间与精力，5.84%选择了危害个人声誉，0.34%选择了没有损失。根据这一调查可见，人们对于个人隐私被侵犯的选择率最高，最为关注，相对其他的还认识不足。大数据时代的到来，对各方面的信息安全都造成了一定的威胁。
2.集中的大数据库存在安全威胁
全球互联网用户高达3亿，移动上网终端有20亿，联网设备更是多达500亿个，每天产生的数据信息近1EB。如：每天使用谷歌搜索次数近100亿次，淘宝网产生3000万笔交易，2500万张照片共享，加上电话、短信等消息软件产生的数据，更是不可估计。根据相关数据统计，2012年我国在各类媒体上花费的时间较多，其中互联网、手机等占绝大部分。大数据时代信息多集中在几大互联网巨头手中，而互联网的开放性特点又决定了其数据存在一定的泄露风险。目前大数据集群应用数据库并没有采用“围墙花园”模式，并没有对内部数据库进行隐藏，避免其他程序随意访问，因此大数据的架构极其容易暴露。这样集中的大数据库，使得客户端在进行程序操作间，可以同不同节点进行通信，避免验证客户是否具有访问权，加大了信息泄露的可能。
3.大数据技术自身存在风险
当前，大数据技术还不太成熟，自身平台较为脆弱，大数据存储处理技术多采用分布式与大规模结合处理，增大了被攻击的范围。同时，在进行数据分布式处理时，节点处的存储数据多为碎片，难以进行集中统一的安全机制部署。当然在大数据技术中，普遍缺乏一定的内生性安全保障机制设计，多通过外部保障技术来确保信息的安全性，这样的大数据技术在实际应用过程中多缺省配置，失去了对信息的基本安全防护。
4.加大了黑客攻击的可能性
大数据自身的4V特点，增大了黑客攻击的吸引力，刺激黑客全面实施非法攻击。黑客多是有组织有目的的对确定的数据进行攻击，在大数据海量数据信息存储的环境下，黑客更容易通过攻击，获取更多有价值的信息内容，给受攻击方带来名誉、财产等不可预估的损失。如：Android系统使用用户越来越多，产生的数据信息也是海量的，成为黑客攻击的重要对象，当移动设备感染木马被黑客攻击后，当用户使用APP提供的服务后，就会泄露相关的数据信息和访问权限。甚至有的黑客行为主要是针对国家的，给国家社会带来不可估量的后果，因此必须采取措施积极预防黑客的攻击。
三、提升信息安全的途径分析
1.提高公众的安全意识
大数据是一种新兴的宝贵资源，在法律法规的约束下要充分尊重数据所有者权利，这才能充分显示出大数据时代的真正魅力所在。而公众无论在什么情况下，只要将信息到网络上，就会成为大数据的一部分，也就存在信息泄露，被盗用的可能。为了更好的防止大数据信息泄露，确保信息安全，就必须提高公众的安全意识。在进行个人信息公布时格外小心，注意保护与个人信息相关的大数据，避免成为黑客攻击的对象，导致信息泄露造成不要的损失，尽量做到防患于未然。
2.建立异构数据中心安全体系
传统的数据存储通常都会建立完善的防护措施，但大数据的架构较为复杂，多采用虚拟化海量存储技术来进行数据信息资源的存储，用服务的形式提供数据信息操作存储，更需要进一步完善数据的隔离与调用。同时，大数据利用云计算存储数据，为了方便所有者对数据进行存储、分析、挖掘、控制，可以构建一个异构数据中心安全体系，从管理上来增强对大数据信息安全的防护。尤其是，集中的大数据库，更需要格外主要防护，降低出现“棱镜门”事件。
3.加强大数据安全技术的研发
经过无数实践证明，传统的信息安全技术无法适应大数据时代，尤其是大数据时的到来，加速了云计算、物联网以及移动互联网等多种新技术的发展，反而加大了大数据收集、存储、分析、处理的难度。为了进一步从技术上加强对大数据信息安全的防护，应当加大大数据技术研发资金投入，提高相关技术产品，包括信息访问控制、数据加密、数据备份等技术手段的发展，促进大数据安全技术的研发，才能真正有效的推动国家社会的高速发展。
4.完善大数据信息安全体系建立
大数据作为新兴的数据类别，需要相关政策措施进行维护，在“十二五”计划上，工业信息化部将信息处理技术作为新工程提上日程，包含了大数据中的数据存储、分析，以及图像视频分析挖掘等方面。因此，为了防止黑客的攻击，造成信息泄露，必须进一步完善大数据信息安全体系的建立，以实现对大数据信息安全防护的目的。同时，要进一步加快大数据安全防护技术的研发，可以通过在网络设备或是节点上设置访问权限，或是使用SSL技术对登录传输数据实现加密保护。当然，针对重要的大数据信息，还应当实现端对端的数据保护，及时备份相关数据，避免因为系统出现故障造成数据损害、泄露等情况。
四、结语
