時間：2023-05-30 10:54:59
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇關于大數的信息，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
【關鍵詞】 交通信息化 大數據時代 契合
在大數時代，信息技術的飛速發展，已經廣泛應用在各個領域，在交通領域發展過程中，信息化方式也發生了不同程度的變化，尤其是智能交通的出現， 一定程度上促進了交通信息化變革的發展。只有積極對其進行研究分析，才能從根本上提高工作質量。
一、交通信息化以及大數據的探究
在我國交通發展過程中，交通信息化是智能交通的前身，各種信息功能也發生了不同程度的變化，不僅提高了工作質量，而且也是智慧城市建設的關鍵所在。在應用過程中其主要特點是以信息的收集、分析處理、交換、利用等為主，提供多樣化的交通服務，并且其融合了先進的通信技術、數據通信技術等，形成了一個完善的交通管理系統，能夠全面對交通管理系統的發展。 在智能交通管理系統建設，首先能夠促進交通事業的持續發展，其次，能夠加強對交通的監督的管理，預防交通事故的發生；最后，能夠有效提高交通運行的總體管理水平。交通行業信息化主要包含的內容較多，例如：以GIS技術為基礎的交通業務的開發應用、數據庫技術以及數據挖掘技術、系統集成技術為核心，然后在城市交通、公路、水運等方面進行應用，
二、大數據時代下交通信息化的契合分析
2.1大數據綜述
在社會發展過程中，所謂的大數據主要指的是在對事物分析利用中資料較多，并且相應的軟件工具已經不能滿足實際的數據需求，不能正常對相應的數據進行整理、分析、利用，不能為系統的正常運行提供服務。在1980左右，國內一些專家就已經意識到大數據的重要性，在社會發展過程中，大數據已經逐漸應用到互聯網中。 據美國互聯網中心的數據顯示，互聯網數據每年都呈現遞增趨勢，并且全世界的大數據基本上都是近幾年才產生，這些信息涵蓋的內容較多，在各個行業發展中，測量以及傳遞也會產生很多數據信息。在一些關于大數據的著作中，都對大數據的主要特征進行概括總結，其主要特點主要表現在：數據量較大、數據傳輸速度高、數據呈現出多樣化、數據價值較大，這四個特點也顯示出了在大數據應用中，各種大數據的數量較多，能夠實現體量級別的跨越；數據涵蓋內容較多，能夠滿足數據多樣化的需求。另外，大數據在應用過程中，具有很大商業價值，且價值密度較低，例如：在數據傳輸過程中，只需要幾秒就能完成，這也是傳統數據應用中存在的主要差距。
2.2大數據是交通信息化主要的發展方向
學者在研究過程中發現到2018年全世界的數據總量會達到29%的增長幅度， 如果以原來的148.7億美元來計算，到2018年為止，就會增加到463.5億美元。 傳統交通信息化已經不能滿足現階段大數據時代的發展需求，只有面向智能化方向發展，才能滿通信息化的發展需求，在轉型發展過程中，相應的數據信息也都已經實現智能處理，由此可以看出，大數據對于交通信息化的發展具有積極影響，并且在各種先進技術不斷應用過程中，大數據能夠實現一些理論上存在的工作，并且大數據已經逐漸和人們的日常生活融合在一起，其作用也越來越大，已經從原來的預測逐漸轉變為依據城市交通的運行狀況對其進行調整，保證交通的正常運行。在交通信息化的發展過程中，由于大數據的影響，交通信息也呈現出多樣性。例如：在交通運輸過程中，其主要的生產量也會隨著運輸量的增加而逐漸增加。據相關數據顯示，全世界交通信息的總量已經成倍的在增加， 大數據多帶來的影響也讓數據的非結構性特征逐漸彰顯出來。
三、交通信息化建設途徑分析
1、交通服務系統分析。交通服務系統主要是以交通信息數據為基礎，為交通管理以及公眾服務提供技術支持。系統在應用過程中，可利用互聯網技術建設公眾服務信息網，為出行者提供氣象環境信息、路網交通狀況、路況視頻信息和交通事件信息等，同時，也可以通過信息網及時向公眾宣傳交通行業的時政新聞、管理法規等。此外，公眾出行交通服務系統還要與交通廣播電臺等媒體合作，實現交通信息的實時共享，為出行者提供可靠的出行信息。
2、視頻管理服務分析。在交通信息化建設中，可運用先進的視頻流量檢測技術和事件檢測模型，構建視頻分析服務管理系統，實時監測路網交通信息，檢測擁堵、事故等交通事件，并及時向用戶相關信息。通過視頻分析服務，用戶可掌握道路情況，有效規避交通事件的發生。
總結：綜上所述，在大數據信息背景下，積極對交通信息化與大數據時代契合的研究進行分析具有重要意義，能夠提高交通信息化的發展，促進我國交通事業的發展。
參 考 文 獻
[關鍵詞]大數據 云計算 專業課程建設
[中圖分類號] G642.3 [文獻標識碼] A [文章編號] 2095-3437（2013）24-0005-02
基因組學、蛋白組學、天體物理學和腦科學等都是以數據為中心的學科[1]。這些領域的基礎研究產生的數據越來越多。大數據已經成為科技界和企業界關注的熱點。2012年3月，美國奧巴馬政府宣布投資2億美元啟動“大數據研究和發展倡議”[2]，美國政府認為大數據是“未來的新石油”，將大數據上升為國家意志，其重要性可以與當年提出的“信息高速公路”相比較。當前國內高校的信息管理系統專業在培養人才的課程建設方面存在嚴重的滯后和偏差問題。本文主要根據當前信息技術發展和社會需求現狀，分析大數據對信息管理專業教育的影響，并根據信息技術、社會需求和培養人才現狀提出信息管理專業課程建設的方法和內容。
一、大數據的影響
哈佛商業評論（Harvard Business Review）作者Thomas等人將數據分析稱作“21世紀最熱門的職業”。[3]數據為王的大數據時代已經到來，企業信息化建設也從信息系統開發和應用轉移到建立大數據處理平臺的數據中心方面，工作崗位對人才的需求除了軟硬件工程師外，還增加了數據工程師職位等。美國的費埃哲公司（FICO）[4]，主要負責為政府機構和銀行、保險、醫療、零售等行業的客戶運作大數據項目。卡耐基梅隆大學（Carnegie Mellon University）、麻省理工學院（MIT）以及北卡羅來納大學（University of North Carolina）等都有非常知名的數據學專業，還有許多其他大學也相繼開設了數據學課程。[5]這些信息對于高等教育信息管理專業的課程建設和正在挑選大學和專業的學生有所借鑒。
二、信息管理專業課程建設
基于以上分析，大數據與云計算密切相關，云計算的目的是解決大數據計算問題。作者認為當前信息管理專業課程面臨著圍繞大數據相關的教學改革，進行專業課程調整可以分為兩個方面：
1.關于信息系統應用相關課程建設，一方面，考慮應用系統課程中增加將傳統的應用系統遷移到云計算平臺的方法和技術；另一方面，增設云計算的移動應用理論和開發技術，而不局限于傳統的Web和HTML開發技術等內容。
2.數據庫相關課程建設，一方面，增設分布式數據庫系統和數據存儲建設課程；另一方面，增設云計算環境的大數據處理平臺開發方法和技術。關于數據庫相關的主干課程建設規劃如表2所示。
表2 數據庫相關的主干課程建設計劃表
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三、結語
大數據是當前信息技術的主題，云計算的出現無疑為發掘大數據價值提供了技術保障。歸根結底，大數據的用途在于發現數據中隱藏的價值，即數據中隱藏的數據。同樣，高校的信息管理專業必須培養滿足社會需求的人才，利用其掌握的知識和技能為社會創造財富。因此，專業學科建設的課程內容應該體現當前大數據時代的特征。
[ 參 考 文 獻 ]
[1] 李國杰.大數據研究的科學價值.計算機學會通訊[J].2012，8（9）.
[2] Tom Kalil.Big Data is a Big Deal[DB/OL].http：//whitehouse.gov/blog/2012/03/29/big-data-big-deal.
[3] Thomas H.Davenport，D.J.Patil.Data Scientist：The Sexiest Job of the 21st Century[DB/OL]. http：///2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century/ar/1.
摘要：為提升網絡質量和用戶感知，通過對中國聯通網絡現狀和客戶需求進行深入分析，建立了網絡質量評價、網絡價值評估、用戶追
>> 關于面向5G移動網絡綠色通信關鍵技術的相關分析 大數據分析在移動網絡投訴中的應用 面向城市信息感知的社交網絡大數據分析 關于構建節能型5g移動網絡的技術探討 NTT DoCoMo攜手NEC測試5G移動網絡 5G移動網絡服務有望2018年到來 面向5G移動通信技術的射頻關鍵技術研究 移動網絡的用戶行為及用戶價值區域特征的分析研究 面向大數據分析的信息管理實踐教學體系構建 網絡業務用戶體驗中大數據分析的作用與管理 關于移動網絡3G鑒權問題的分析研究 5G網絡軟件化的分析 5G網絡架構的標準研究進展 5G蜂窩網絡架構分析 5G網絡的端到端客戶感知評估方法 大數據分析的移動端在網絡課堂教學中的應用 基于大數據分析的移動通信網絡規劃方法 試論大數據分析在移動通信網絡優化過程中的運用 大數據分析在移動通信網絡優化中的應用 基于移動信令數據分析的大數據中間件研究 常見問題解答 當前所在位置：.
[2] 李治國. KPI與業務體驗相結合的移動寬帶客戶感知評價體系研究[J]. 移動通信， 2015，39（12）： 92-96
[3] 李治. 基于覆蓋控制的FDD-LTE網絡質量管控體系研究[A]. 2015 LTE網絡創新研討會論文集[C]. 2015.
[4] 維克托?邁爾-舍恩伯格，肯尼斯?庫克耶. 大數據時代[M]. 杭州： 浙江人民出版社， 2013.
[5] 中國聯通河南省分公司. 中國聯通移網用戶感知大數據分析系統項目建議書[Z]. 2016.
[6] 中國互聯網絡信息中心. 第37次中國互聯網絡發展狀況統計報告[R]. 2016.
[7] 中國聯合網絡通信集團有限公司. 2016年運維專業線考核指導意見[Z]. 2016.
[8] 中國聯合網絡通信集團有限公司. 中國聯通2016年移動網絡優化工作指導意見[Z]. 2016.
[9] 中國聯合網絡通信集團有限公司. 中國聯通客戶口碑（NPS）2016年一季度綜合測評報告[R]. 2016.
[10] 中國聯合網絡通信集團有限公司. 中國聯通VoLTE總體技術要求V1.0等14項企業標準[S]. 2015.
今年8月19日國務院常務會議通過《關于促進大數據發展的行動綱要》，這意味著我國大數據發展迎來頂層設計，將有助于培育經濟發展引擎。
在商業界，大數據已經開始成為很多企業的生意，貴陽大數據交易所等交易平臺也紛紛成立，以搶占各區域、細分領域市場先機。但是目前，有意愿交易大數據的企業和機構還不多。大數據交易的安全性、定價的合理性、客戶信息的保密性，都在一定程度上影響著大數據業務的規模和發展空間。
今年5月，成立僅一個月的貴陽大數據交易所推出的《2015年中國大數據交易白皮書》顯示，預計到2020年，中國大數據產業市場規模將超過去年規模的10倍，由2014年的767億元擴大至8228.81億元。
面對如此龐大的市場潛力，大數據交易平臺應運而生，試圖占得市場先機。前景固然美好，不過，諸多數據商卻仍持觀望態度。貴陽大數據交易所官網也未透露目前旗下會員有多少，尤其是VIP會員的數量。
大數據全國擴張地圖。
今年4月14日，貴陽大數據交易所正式掛牌成立，注冊資本5000萬元，涉及貴州陽光產權交易所、中天城投、亞信數據、九次方大數據等6大股東。
貴陽大數據交易所可以交易30種大數據，包括金融、政府、醫療、能源、交通、社交、物流、征信、房產等，類似“網上商城”，實行會員制。
除了貴陽大數據交易所，不少地方也在醞釀發展大數據交易系統。早在2011年5月，北京軟件與信息服務交易所由工信部、北京經信委和海淀區投資推動成立，旗下運作的“北京大數據交易服務平臺”于2014年底上線。
數據“質量”驅動需求。
大數據能為企業帶來什么解決方案？什么樣的數據才是企業需要的？
碧桂園集團云貴區域投資拓展部相關負責人周靈梓說，“從去年到現在，我一共拿了8個地塊。在拿地過程中，對準確、真實和全面地獲取拿地信息有著深刻的感受和強烈的需求。如果拿錯地，后續的負面影響很大。”
在周靈梓看來，通過大數據交易的電腦程序分析，得到大家共同認可的數據很重要，以前地產機構的很多數據來源不同，結論差異較大，勢必困擾房企的投資決策。
金科股份品牌總監夏紹飛對此也深有感觸，“我們一直跟中國指數研究院、克而瑞等機構長期合作，一年要支付咨詢費幾十萬元。光拿到數據沒用，關鍵是數據本身的質量，尤其是機構的分析。”
東原地產集團戰略投資部相關負責人周大佐打比方說，房企拿地就是一個“算賬”的過程，真正拿地時只有幾個數據，但決策前往往需要成千上萬的數據支撐。他認為，大數據交易的關鍵是數據要有用。
“我覺得現在一些第三方機構就很厲害。為了確定一塊地周邊的客源結構，他們專門派人站在街上‘數車’，比如價值30萬以上的車輛有多少。”周大佐說，他們暫時還沒看到交易所有這么強大。
貴陽大數據交易所相關人士解釋說，“我們也不會簡單地充當數據搬運工的角色，交易所將積極發揮數據質量認證、數據格式標準化、數據金融工具的作用。”定價暫難市場化大數據平臺交易欠活躍
大數據時代，如果你是某家實力房企的營銷操盤手，想盡快知道某個片區的有效消費客群情況，通過貴陽大數據交易所這個平臺購買數據。但如果數據出錯造成推盤失敗，這怎么辦？
一位業內資深人士指出，目前，大數據的價值由買賣雙方根據自己所認定的價值進行評估，決定數據的價格。而交易的困惑實際上就在于交易雙方信息的不對稱性，更具體一點就是買方需求與賣方供給之間存在大數據交易信息的“錯位”。
交易“定價”之惑。
在北京大數據交易服務平臺上，點開“數據交易”一欄，針對數據類型一項，共分為原始數據、加工后數據、其他和行業報告，95%以上的數據為行業報告，一共13個頁面，掛牌價僅為100元。
唯有“企業大數據精準分析服務”一項屬于原始數據，掛牌價30萬元，而“輿情監控分析”一項，數據類型不明確，掛牌價為50萬元，這些數據幾乎都出自九次方大數據終端。
在貴陽大數據交易所，針對產品定價，專門劃分了數據的6個維度，包括數據實時性、數據樣本覆蓋面、數據完整性、數據品種、時間跨度與數據深度，推行實時交易。
貴陽大數據交易所表示，不同品種的大數據價格機制是不一樣的，實時價格主要取決于數據的樣本量和單一樣本的數據指標項價值，而后通過交易系統自動定價，價格實時浮動。
交易存信息不對稱風險。
按照貴陽大數據交易所的設計，大數據交易最終要在買賣雙方之間達成共識。如果買方急需的數據信息并非賣方所提供的信息，如何解決？發生糾紛之后，交易所將如何處理？發生這種情況的根源又是什么？
一位業內人士說，這種情況下，交易風險又會反饋到交易所的大數據定價機制。
關鍵問題是，目前大數據交易所在定價機制上仍然難以做到市場化。那么，到底如何看待上述可能會發生的潛在問題？
貴陽大數據交易所工作人員解釋說，如果數據買方對購買的數據信息與其描述的內容不符，他們可以向交易所投訴，由交易所及時處理。此外，他們對數據提供商有相關的資格審查，比如企業資質夠不夠，審核相關數據信息是不是涉及隱私等。
基于此，大數據交易所需要投入多大的人力、設備等成本？上述業內人士說，“這個是非常難的事情，你要看貴陽或北京集聚了多少人才去搞這個事情。”
在該人士看來，現在有一個基礎技術有待突破，即數據標簽、數據水印，也就是說，從這個交易所里出來的數據必須打上數據水印，這涉及到信息安全技術，目前只有國家信息中心有這個能力解決。
大數據時代的隱私：邊界正變得暖昧不清
人們重視隱私的保護，但同時也相信未來是一個由數據推動的時代。不過，大數據使用的普及必然會涉及到侵犯隱私的問題，這聽起來的確是相互矛盾的事情。
不可否認，大數據是座金礦，通過數據挖掘，人類所表現出的數據整合與控制力量遠超以往。但大數據又是把雙刃劍，國家和企業在大數據獲益的同時，個人隱私保護的話題卻變得曖昧不清，也使業內外對隱私保護的爭論延綿不絕。
大數據打破寧靜。
說到個人隱私，有這樣一個段子：一個客戶打電話訂購比薩，客服人員馬上報出了他的電話和家庭住址，推薦了他喜歡的口味，報出他最近去圖書館借過什么書，信用卡已經被刷爆，了解他房貸還款金額，知道他丈母娘剛動過心臟搭橋手術，甚至還準確定位出他正在離比薩店20分鐘路程的地方騎著一輛摩托車……
分散在各個系統中的海量數據乍一看價值不大，但如果把它們深入整合、挖掘，就能知道一名消費者的性格、愛好以及消費習慣等信息，這些信息對商家非常有價值。但對消費者來說，你的寧靜生活卻從此被打破。
數據如果是在相同業務范圍內使用，沒有必要去界定隱私；但業內人士也承認，在大數據交易過程中，用戶的隱私存在泄露風險。一旦形成大數據模式，各個系統之間產生的數據就會互聯互通，數據被用于他途，用戶隱私泄露的可能性就會加大。
直接過濾掉個人信息，是否就能防止信息泄露？有業內人士認為，大數據在涉及交換、分析、挖掘時，個人信息是無法直接過濾的。
此外，不同商家的所謂信息共享也會讓你的隱私信息有被整合、挖掘的“危險”。這些個人隱私數據散落在中介、銀行、保險、航空公司等機構間，危險性可能不大，但如果被共享之后，又被系統整合、相互印證的話，消費者的個人基本信息，甚至性格、愛好以及生活軌跡等信息將被他人一覽無余，很多普通人在他們面前將變成“透明人”。
隱私保護應跟上步伐。
大數據系統與傳統數據系統不同，區別在于，前者包含了很多外源性數據，這些數據本身存在價值。比如你在淘寶購物創造了一個數據，這個數據對于淘寶而言就是外源性的。當無數外源性的數據整合并被分析之后，便構成了大數據系統。一旦形成大數據模式，各個系統之間產生的數據就會互聯互通，從而產生極大價值。因此，傳統數據時代的“隱私”與大數據語境下的“隱私”，無論是內涵還是外延，均有極大不同。
一般而言，人們對于隱私的定義是：一種與公共利益、群體利益無關，當事人不愿他人知道或他人不便知道的個人信息。其本身并不涉及公共、群體利益。業界有一種聲音認為，隨著大數據時代的深入，這個社會對隱私的定義一定會逐漸改變，考慮到技術的發展，眼下認為是隱私的信息，或許幾年后就不再敏感。
在監管層面，由于現階段《民法通則》沒有完整的關于“隱私”的概念，國家也無明文規定來規范大數據交易市場，諸如云計算和大數據應用都或多或少在灰色地帶游走。
上海杜躍平律師事務所律師杜躍平表示，可以從源頭上抓起，即默認禁止狀態，未列舉的內容默認為不被允許。
美國目前仍在使用的是1970年就通過的《公平信用報告法》，旨在對大型主機侵犯人們的隱私進行防護。該法案允許信用咨詢公司收集個人財務信息，但收集所得信息只能用在三個方面：信用、保險以及就業。
1旅游大數據的內涵
大數據主要指計算機中的海量數據，數據中存在大量的信息且信息趨于多元化，因此這便要求數據的處理要更為迅速。大多數對數據的處理依賴于云計算，云計算改變了原先獲得資源的傳統方式。大數據的到來提高了旅游行業的信息獲取效率，但于此同時也提高了行業對大數據的利用程度、利用方式。如大數據基本規則所言:BiggerthanBigger．(沒有最大，只有更大)。若沒有對大數據進行有效的利用，那就無法把握市場情況，無法捕捉消費者的心理。旅游服務業供應鏈作為旅游業的核心，其從基礎設施生產商、提供衣食住行出游娛樂的旅游供應者、中介到旅游管理部門，此間的每個部分無不產生著海量的數據。而整個旅游服務業供應鏈伴隨著各種信息數據的交互，呈現處4大顯著特征，分別是:數據體量大、數據類型多樣、價值密度低以及數據流速高。這些數據特征也被稱為“旅游大數據”［1］。由此，充分發揮大數據的作用有利于帶動國民經濟的發展以及帶動各個行業的發展。旅游大數據的構成部分為結構部分與非結構部分。結構化大數據指數據庫，非結構化指除數據庫以外的所有格式的數據，像辦公文檔、網頁、視頻音頻影像等。對于旅游管理數據而言，結構化數據包括旅游相關企業的核心數據，非結構化數據包括各大網點的旅游數據，例如景區的監控視頻，旅游的音頻，游客的評價，各類應用對景點及其服務設施的評價、推廣營銷或游客真實反饋等數據。
2大數據對旅游管理的發展影響
大數據能夠對旅游管理的發展產生重大的影響離不開其發展的特點，大數據的發展主要有三大特點，一是信息處理快。大數據下的眾多用戶構成一個龐大的網絡，信息可同時在一定的范圍內迅速傳播，這種爆炸式的信息傳遞也刺激著了信息的處理速度。二是信息數據開放性強，信息資源的不斷開放使信息在一定程度會失真，且信息的泛濫不利于信息的綜合性管理，這也會導致企業在收集消費者相關信息時出現數據上的不準確。三是信息數據具有應用廣泛的特點。大數據的應用已遍及生活的方方面面，大到通過云計算實現稅務信息、銀行記錄等，小到日常的生活軌跡通過云計算實現數據化信息記錄，如微博景區推薦，旅游攻略普及、景點視頻存儲等［2］。大數據對旅游管理的發展影響主要包含以下三點。1)大數據能夠提高旅游行業的服務質量。利用大數據對旅游管理的數據信息進行全面分析，利于旅游管理對旅游數據進行詳盡準確的推理，通過數據的收集與推理，旅游景點及其相關部門對公共服務設施的整改能盡可能迎合旅客的需求，提高游客對景點以及旅游服務的滿意度，為游客打造美好安逸舒適的旅行服務，從而增進客流量，贏得收益。2)大數據的應用有利于改善旅游行業的經營管理。旅游行業在對旅游信息進行挖掘的同時有效的指導了旅游行業的發展趨勢，對于公共服務及設施的完善進行有效管理。包括游客在使用的旅游產品，旅游行業相關部門也可根據大數據中游客的喜好開發周邊產品，使得利潤多元化，另一方面大數據也能檢測出旅游企業的運行情況，進而推進旅游企業的健康發展，這樣也能促進旅游行業的不斷成長。3)大數據的應用有利于企業更新營銷策略。當前，旅游業的發展也帶動了諸多旅游相關企業的發展，在傳統旅游業中，營銷策略單薄、沒有具體清晰的目標客戶的旅游企業無法在旅游市場占據較大份額。因此通過大數據分析，有助于企業了解目標客戶類型以及自身企業的競爭優勢，再結合消費者群體的劃分有助于提高自身經營策略。通過有效的市場分析，有利于該企業在市場中占據有利的地位。
3大數據在旅游管理中的應用分析
旅游大數據有宏觀與微觀兩個方面，宏觀數據能反映景區旅游發展的整體情況，而微觀數據能反映消費者個人旅游偏好、消費習慣等個體差異，據此可知大數據的應用可從整體的旅游規劃的角度分析如何應用旅游管理，也可從旅游市場細分、精準營銷、個性化服務等對消費者個體這樣的微觀領域進行分析。3．1大數據在旅游管理中的旅游規劃及宏觀調控。在傳統應用方面，旅游規劃專業機構可結合深度市場數據分析以及消費者需求的預測，對該旅游市場的消費需求做出更為精確的分析，并給予更為客觀合理的市場分析結論，而這樣的市場分析可以是通過預測景區在投入市場運行時的規模需求，使景區范圍能更貼合游客的需求，相關旅游企業能據此對旅游區做出更為科學的景區核心設計和運營措施，有助于企業規劃跟上市場需求變化。另外，在計算機技術的運用及互聯網技術得到廣泛應用的背景下，旅游規劃也提出了新的規劃理念，譬如“互聯網與游客思維”，“大數據的應用”，“跨界合作”，“互利共贏”等新思維也加入到了旅游規劃中，有的景區還為此設置了沒有景區管理特征的景區，設此目的的景區的利潤來源不再是依靠傳統景區門票與景區本身價值，而是通過依靠全域景區的目的地形象，將利潤來源拓展為以周邊產品為主，結合景區本身進行服務設施的開發，這樣不僅提高了景區的利潤范圍以及景區服務設施，還無形中增大了游客對景區的吸引力。3．2大數據在旅游管理中的精準營銷。大數據從微觀角度可利用游客市場進行的細分對其實施精準營銷策略。市場細分是根據旅游大數據對游客的消費偏好、行為特征、消費心理等來定位目標消費人群，并根據大數據所提供的信息，選擇合適的競爭優勢，進而細分旅游市場［3］。在細分旅游市場時，旅游行業相關企業可根據企業自身的競爭優勢選擇合適的市場競爭戰略，譬如成本領先戰略、差異化戰略、集中化戰略等，最終達到精準營銷的目的。于旅游供應中介商而言，利用大數據對游客市場進行細分后便于通過精準營銷對相應的目標消費群體進行投放廣告，進而培養潛在客戶，同時，還可采用相應措施培養新的客戶群體，提升客源市場的轉換率。而對于一些較為負面的游客景區評價情況，相關管理部門可通過大數據統計出負面評價的具體內容并進行原因分析，及時采取補救措施，提升景區的服務質量，進而提高景區對游客的吸引力。
參考文獻
［1］田秋陽．關于大數據在旅游管理中的應用分析［J］．度假旅游，2018(12):100，105．
［2］郝秀婷．關于大數據在旅游管理中的應用探討［J］．度假旅游，2018(11):192，206．
［3］張力驊．大數據背景下智慧旅游管理模式研究［J］．品牌研究，2018(3):22－23．
作者:賈淑滟單位:山西旅游職業學院
關鍵詞 大數據；科技新聞傳播；可行性；現實困境；優化策略
中圖分類號G2
文獻標識碼A
文章編號1674-6708（2016）151-0078-02
1 大數據及其帶來的機遇和挑戰
提到大數據，業界通常會將其特點歸納為4個“V”，即多樣性（Variety）、體量（Volume）、速度（Velocity）和價值（Value）。通俗來講，大數據就是具有“來源多樣、數量巨大、處理速度極快、有多重價值”特征的數據。然而，大數據的應用并非簡單的事情。在筆者看來，大數據所具有的“多樣性”和“體量”的特點，使得其“速度”和“價值”的實現困難重重。如果把“多樣性”和“體量”看作是大數據與生俱來的特點的話，那么“速度”和“價值”在新聞界的實現則需要從業人員來助它一臂之力。
彭蘭教授在《“大數據”時代：新聞業面臨的新震蕩>一文中提出了當今新聞業面臨的兩大挑戰：“一方面，社會化媒體的興起使得公民新聞在一定程度上侵蝕著過去專業媒體的領地；另一方面，在大數據技術等的支持下，計算機這樣一種“機器”，也在對媒體人形成直接的沖擊。”大數據時代，海量數據改變了傳統的信息傳播方式，新聞業正面臨巨大的震蕩。在科技傳播領域，科技類新聞也正經歷著大數據帶來的變革，感受著新技術帶來的不安與彷徨。與此同時，大數據也為新聞傳播帶來了新的發展機遇，為其探索和開辟新的傳播路徑提供了可能。廣大科技新聞工作者應與時俱進，積極創新工作方式，為增強科學傳播力度、提高新聞媒體在科技傳播中的地位和影響貢獻自己的力量。
2 大數據在科技新聞傳播領域應用的可行性及現實困境
在大數據時代，信息傳播方式的轉變已是大勢所趨。那么，在科技新聞傳播領域，運用大數據技術進行新聞生產，有沒有現實的可能性呢？答案是肯定的。甚至可以說，科技類傳媒在數據新聞生產方面具有特有的優勢。然而，任何事物的發展都不會是一帆風順的，大數據技術在科技新聞傳播領域的具體應用也存在著現實的困境。下面，筆者將從技術和內容兩個方方面對其可行性和現實困境進行分析。
2.1 技術層面
從可行性的角度來看，科技傳播者更易接受新技術，這有利于大數據在科技新聞中的應用。數據新聞的生產，需要以大數據技術的應用為前提。然而，在傳統媒體中，不同程度地存在著安于現狀、拒絕改變的現象，一些從業者甚至對新技術具有抵觸心理，這些問題嚴重阻礙了大數據技術在新聞生產中的應用。作為科技信息的傳播者，科技新聞從業者相較于其他新聞從業者而言，對于科學技術的接觸頻率更高、掌握程度更深，在觀念上更易接受新技術，在大數據技術的應用實踐中也必然會更為積極、主動。
然而，數據技術普及率低、實際操作難度大等問題仍給大數據在科技新聞傳播領域的應用帶來不小的現實障礙。雖然科技新聞工作者對技術的接受程度較高，但他們作為非技術人員，對于大數據的實際了解和掌握程度十分有限。新聞單位缺乏相關專業技術人員，而其數據新聞生產的實際操作者
記者和編輯又缺乏熟練的大數據相關技能，這使得數據新聞生產存在實際操作者不懂技術運用，而懂技術的人又不懂內容編排的現實困境。在新聞生產領域，內容與技術不是相互獨立的關系，而是相互制約、相互影響的兩個方面。如何達到技術與內容的統一是數據新聞生產亟須解決的問題。
2.2 內容層面
科技領域豐富的數據資源從內容上為大數據在科技新聞傳播領域的應用提供了可能性。數據新聞的生產不僅需要技術支持，更需要內容支撐。數據新聞的主要內容來源就是大量的有規律、有價值的數據。科技工作離不開數據，同時又能夠產生大量的數據。在科技研發領域，有觀測數據、實驗數據等；在科技應用領域，有運行數據、監測數據等。除此之外，科技領域還涉及其他各種數據資源，體量非常龐大。這些數量可觀的數據資源是科技領域運用大數據技術生產信息量大、濃縮度高的數據新聞的內容支撐。
然而，任何事物都是具有兩面性的，數量龐大的科技信息資源在為科技新聞提供內容支撐的同時，也給新聞工作者快速篩選有用信息帶來了極大困難，影響著新聞的時效性，并最終影響新聞價值的實現。在各個行業、領域，信息正以數據存儲的方式高速增長著，海量信息這筆寶貴的財富仍有待開發和挖掘。雖然大數據在總體上蘊含著巨大的價值，但其本身卻有著價值密度低的特點，也就是說單位數據的價值量并不高。面對龐大的、繁雜的科技數據資源，科技新聞工作者要想快速地發現有價值的數據并發現數據間的關聯，是一件非常困難且費時費力的事情。
綜上所述，大數據的高技術性以及新聞生產者的專業背景，使得其在可操作性上難從人愿；而科技數據所具有的“多樣性”和“大體量”的特點，使得科技類數據新聞生產者在提升“速度”和挖掘“價值”的道路上舉步維艱。
3 大數據在科技新聞傳播領域應用的優化策略
可操作性是大數據技術得以普及的基礎，而速度和價值又是新聞不可拋棄的兩個重要方面。首先，新聞以價值為準繩，科技類數據新聞若不能準確提供有價值的內容，將會影響信息傳播的效果。工信部賽迪智庫軟件與信息服務業研究所所長安暉曾指出：“大數據應用是對特定的大數據集合，集成應用大數據技術，獲得有價值信息的行為。”可以看到，不論在哪個行業，大數據應用的最終目的都是獲得價值，具體到新聞領域，就是要獲得有新聞價值的信息。其次，新聞以時效為標尺，科技新聞工作者若不能提高生產速度，將會影響信息傳播的效率。《中國質量報》于2014年5月28日刊登的《大數據時代速度決定生存》一文指出了大數據時代速度的極端重要性。文中寫到：“大數據時代是速度競爭時代……時間是世界上最稀缺的資源。……以大數據為核心的數字經濟的實質就是速度經濟。未來的競爭是節約經營循環時間的競爭，是最先到達顧客并滿足顧客的速度競爭。”
現在的新聞業已經走向產業化經營，加入到了市場競爭的洪流之中。如果模糊價值、漠視效率，媒體必將會被淹沒。從這個角度來說，大數據時代的新聞業對新聞價值和時效有了更高的要求。在科技傳播領域，科技新聞傳播效率不高、傳播效果不佳不僅會降低媒體自身的公信力和影響力，而且還會影響科技成果的轉化速度、影響科學知識的普及推廣。基于此，筆者針對大數據在科技新聞傳播領域應用的現實困境做了進一步的探索，希望調動各方力量，找到切實可行的優化策略，使科技新聞傳播媒體熟練運用大數據技術并且做好做精科技類數據新聞。
3.1 國家層面：主管部門應加強政策指導
大數據技術在新聞業的應用尚屬于起步階段，需要國家統籌各方資源給予其理論和技術上的指導以及資金和政策上的支持。萬事開頭難，只要現階段開好頭，在不久的將來大數據技術將會得到更好的、更廣泛的應用。目前，國家已出臺部分關于大數據應用的文件，如《關于數據中心建設布局的指導意見》《關于運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》等，但是還沒有專門針對新聞領域大數據應用的政策文件，這是一塊亟須填補的空白。國家新聞出版廣電總局及中國科學技術協會應加快政策制定步伐，早日出臺大數據在科技傳播中應用的指導意見，使科技傳播走在同行的前面、走在時代的前沿。
3.2 企業層面：新聞單位應做好整體規劃
雖然目前國家層面的具體指導意見缺位，但各個科技類新聞單位可以發揮企業機動靈活的特點，瞅準形勢、下定決心，及早做好本單位的大數據應用發展規劃，以期在數字化轉型的路上走得更早、更快且更好。然而，就目前的情況來看，運用大數據技術的科技新聞單位還十分有限，就連影響較大的《科技日報》都鮮有數據新聞，雖然在其主辦的網站中國科技網上開設有“數據新聞”專欄，但其發展還很不成熟，數量有待增加、質量有待提高。大數據技術的應用將是未來媒體發展的一大趨勢，科技類新聞單位應以積極樂觀的心態看待大數據的發展前景，勇于改變現有的生產模式、傳播模式和經營模式，下定引進、運用大數據技術的決心，制定整體發展規劃，做好宣傳動員、人才培養、數據新聞生產等具體工作，為同行做好示范、為員工做好指導。
大數據技術的應用以及科技領域的海量數據對科技新聞工作者提出了新的要求，編輯記者應轉變思維方式，提高工作效率，培養自身的新聞敏感和信息篩選能力。《中國產經新聞》記者張蕭然在《大數據時代：安全第一，還是效率第一？》一文中指出：“之所以稱為大數據時代，不單是指數據之大，規模只是先決條件，更主要是指數據正在成為一種資產或者生產資料。任何行業、任何領域都會產生有價值的數據，而對這些數據的統計、分析、挖掘和人工智能則會創造意想不到的價值和財富。”大數據時代強調的是對大規模數據的綜合處理能力，新時期的科技新聞傳播者應努力培養自身的這種能力，以充分利用科技領域相當豐富的數據資源，為科技新聞的傳播找到新的出路。
摘要：從大數據的定義、醫療行業大數據入手，介紹醫療行業大數據應用現狀，探討大數據在醫療機構運用的作用，重點分析醫療機構
>> 大數據條件下的檔案資源管理信息化建設探究 大數據背景條件下如何加強醫院信息化建設 淺談醫療機構檔案的信息化建設 連鑄機試驗數據在信息化條件下的管理與應用 軍用電池試驗數據在信息化條件下的管理與應用 基于信息化視角的醫療機構內部審計初探 基于信息化條件下高職思想政治工作的思考 信息化條件下建筑業農民工數據資源中心建設的思考 大數據條件下兒童閱讀的思考 大數據下的會計信息化應用 淺談基層醫療機構信息化困境 淺談基層醫療機構信息化困境分析 醫療機構軟件信息化建設路徑 大數據深化醫療信息化 信息化條件下數字教學資源建設與應用思考 關于推動信息化條件下指揮信息系統建設的思考 醫療機構信息化管理存在的問題及解決對策 基于信息化條件下的審計質量風險控制問題研究 基于互聯網條件下媒體運營管理的信息化 基于信息化教學條件下的電子專業教學分析 常見問題解答 當前所在位置：l.
[2]朱蕊.彭.醫療大數據的應用[J].中國西部科技，2015，05：95-97.
[3]Big data， ，2014-11
[8]醫療行業大數據應用的15個場景[EB/OL].（2010-02-20）[2013-11-10]..
[9]何菲.騰訊智慧醫療：為全行業提供零配件[J].2015，409（7）：55-57.
[10]市衛生計生委."云醫院"：智慧醫療新實踐[J].寧波通訊，2015，409（5）：70-71.
[11]李愛梅，趙丹，熊冠星，等.等待是一種折磨？等待時間知覺及其導致的非理性決策行為[J].心理科學進展，2014，171（11）：1670-1690.
[12]安暉，陳陽，張鼎，等譯.大數據：創新、競爭和生產力的下一個前言領域[R].賽迪譯叢，2012（25）：2.
[13]嚴霄鳳，張德馨.大數據研究[J].計算機技術與發展，2013，23（4）：168-172.編輯/丁一
關鍵詞：大數據環境；政府統計工作；信息技術應用
大數據可以說是計算機和互聯網結合的產物，它的出現代表著全球已經建立起了移動化、智能化、自動化的網絡系統，是在“云計算”、“物聯網”、“數字城市”基礎上的延伸與加強，已經成為一種標志性的概念。據相關資料顯示，我國在2010年，全球范圍內產生的2.2ZB（約合1.6萬億GB）數據量已經遠遠超出了世界人均擁有的300GB數據水平，預計到2020年，數據量將達到50ZB。隨著政府統計工作的開展，如何利用有限資源與信息技術做好統計工作，如何將數據資源有效整合到一起是打造服務型政府的關鍵，也是政府統計工作當中最重要的一環。
一、“大數據”概述
專業機構對“大數據”是這樣定義的：“大數據”首先作為一種新型的處理模式具有非常強的決策效果與洞察效果，其流程化能力也非常強，這種特征明顯比多樣性的信息資產更具優越性，而且大數據最核心的價值就是對海量數據進行存儲和分析。其特征表現為：第一，數據體數量龐大。能夠順利從TB級升級為PB級；第二，數據類型較多[1]。比如，網絡日志、聲音、圖片、地理信息等內容；第三，數據價值密度較低，但具有商業價值。比如，在對視頻進行連續監控過程中，有利用價值的數據停留的時間非常短，以2～3秒居多；第四，數據處理的速度快。數據處理遵循1秒定律，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息，這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。此外，云計算、移動互聯網、平板電腦、PC機也在全球范圍內得到了廣泛利用，這些都是數據的來源。隨著IT技術的進一步發展，人們對大數據的研究也在顯著增強。
二、分析大數據對政府統計的優勢與重要性
（一）優勢
首先，“大數據”是相對于傳統“小數據”而言的，傳統數據時代由于收集數據非常耗時、昂貴和困難，數據處理的成本很高，所以只能處理部分信息系統中產生的非常規范的數據，而對于文本、圖片等數據則無法處理，而且當數據量非常大時，只能通過抽樣的方式來降低數據量，再通過科學的調查計算完成調查任務；而在大數據時代，數據收集和存儲將會更便宜、更容易，使用數據的成本將會更低，數據分析工具也會更加優化，所以，大數據相比起現有的其它技術而言，其“廉價、迅速、優化”三方面的綜合成本是最優的。其次，大數據具有非常強的生命力。大數據與企業當中的固定資產、人力資源有很多相似的地方，這些也成為了生產過程中的一項重要要素，但又與其他的傳統要素存在差異，使用的人越多，其價值就越大，數據也會在成本上有所降低，同時受時間與地域的限制較小，折舊、重復性的成本累計不會出現，重復性的增值情況也較少。第三，大數據具有一定的競爭力。曾有專家將Date.Gov比喻成一個巨型輪船，西方各國紛紛登陸，因為這些國家對數據開放時間與程度較高，進而決定了這些國家的地位與市場競爭力[2]。
（二）重要性
1、有利于改進數據采集與處理方式
企業進行聯網直報，是當前政府統計工作中較為常用的信息化工具，能夠對信息與數據做出有效采集，對于統一政府開展工作的業務流程有著重要作用，使各項數據能夠規范整理、確保了數據質量與安全性，但是管理模式卻很單一，制度也不夠健全。大數據的出現能夠實現數據收集與利用的統一，并能與實際工作相結合，明確各項業務系統中的關聯，能對空缺、錯誤、更新差的數據進行處理，以提高數據處理質量。
2、有利于數據分析與挖掘
大數據時代下，隨著大量信息的涌入，靜態數據已經不能滿足政府決策需求，通過大數據戰略能夠使用云計算對海量數據進行挖掘，發現數據的潛在價值，將孤立的數據連接起來，為政府深入、全面分析問題提供引導，并能實現準確預測。對政府來說，在政治決策過程中，將會更完善，更理性并且更基于事實，對于管理一個愈加復雜的社會，這是至關重要的。
三、大數據將給統計部門帶來的機遇與挑戰
（一）機遇
大數據技術的運用還能夠推動政府統計模式的轉變，使傳統統計方法開始向大數據戰略轉移，推動了行業變革，為政府帶來了非常多的發展契機。統計部門能夠構建其數據平臺，將其作為基礎打造出更為專業、靈活的大數據分析團隊，在服務形式上、業務辦理上都將得到啟發與幫助[3]。
大數據為統計工作創造了更廣闊的舞臺，使政府數據信息收集渠道拓寬了，成為了政府數據收集的“第二道軌道”，以此能夠判斷出諸如經濟景氣情況、主要商品價格走勢等，比如，2009年，谷歌成功利用大數據預測到了H1N1禽流感的爆發。
大數據的種種優勢都在具體統計工作中得到了驗證。以國家統計局為例，2010年國家統計局積極開展了“四大工程”信息建設，分別為單位名錄統一、一套表調查制度的統一、數據采集處理的統一以及聯網直報系統的統一。在這些建設內容基礎上，大數據應用空間更為廣泛，比如，房地產價值指數可以利用網簽數據計算出來，使操作流程得以簡化，計算更為方便。
（二）挑戰
1、由“數據采集”到“數據分析”。隨著大數據時代的來臨，數據分析與處理能夠使靜態的數據重新發揮其價值，數據間的關聯性、預測性逐漸成為了政府工作的核心。政府部門將這些作為主要的工作內容，能夠引導社會、服務社會，成為政府分析數據的關鍵所在，同時也對政府提出了更高要求，而目前政府部門對大數據環境下的理論研究、使用標準等都存在空缺，且大數據應用的核心環節（即數據處理與價值挖掘）也缺少復合型專業人才。因而，大數據對政府統計的機構設置、專業要求等提出了新的要求。
2、由統計數據“實報”走向“精報”。面對大量的信息資源，政府需要的不是這些信息，而是要求統計部門將多余的數據刪除，將有價值的留下，對信息進行精細化處理，從而達到服務大眾的目的[4]。這就要將公眾“實報”轉變為“精報”，數據處理要更精準才行。
四、關于政府統計中大數據應用的若干建議
（一）不斷對“一套表”統計制度進行完善
過去的專業布置、分類審核、分類匯總只是簡單的對數據匯集處理，只體現在“物理變化”上。為此，政府需要建立起統計基層的“一套表”制度，實現統計的“化學變化”，將過去的專業統計限制消除，轉變過去重復布置、重復統計的情況，只要沿著“元數據”發展路線就能實現數據的及時共享、減少了填表帶來的麻煩。
（二）不斷對“網上直報”業務處理平臺進行完善
對于一些地方政府來說，采集功能的擴展度非常低，并且缺少數據統計的接口，為確保政府部門統計工作的順利開展，就要對“網上直報”業務處理平臺進行調整[5]。一方面增設縣區“一套表”數據審核、匯總功能；另一方面開通網上數據匯總、報表設計、數據采集、調查分析等，將各項統計業務全面集中到網絡平臺上開展，進而構成一個集統計對象、統計工作、調查分析為一體的綜合性業務處理平臺。
（三）建立其統計的元數據系統
元數據（metadata）又稱為中介數據，是關于數據的數據，是描述數據及其環境的數據。是一種對數據采集、覆蓋范圍、數據質量的個信息的一種描述[6]。建立起統計元數據庫能夠對過去的數據做出管理，對政府統計業務進行整合。結合數據環境建立起制度元數據、技術元數據、管理元數據等。制度元數據庫中包含了目錄、報表、調查對象等內容，實現對其的規范；技術元數據庫中包含了數據來源、轉換規則等，實現了對數據的統一描述，實現了存取上的統一。另外還能對每個元數據的時間、指標、地址進行定位分析，形成三維管理，使查詢服務效果增強。
（四）政府部門成為大數據的實踐者。為更好地提升服務能力，樹立更加開放、透明、負責、高效的政府形象，首先要創造條件，鼓勵大數據在政府部門和公共事務，尤其是關系國計民生的關鍵行業率先使用。第二，要加強橫向合作，即一方面加強政府各職能部門的合作，另一方面要加強與各種類型的大數據生成企業的合作，提高數據資源的有效利用率和共享率。第三，要完善數據制度。針對大數據即時產生、內容豐富、形式多樣、主體多元等諸多特點，增加統計數據的內容，豐富數據的形式，提高數據的頻率和時效性，加強對數據的解讀，更好地滿足社會各界對統計數據多樣化需求。
結束語
本文主要對大數據環境下政府統計工作面臨的機遇、挑戰進行了分析，并結合這些問題提出了幾點關于大數據環境下政府統計工作的建議，依靠大數據的諸多優勢使政府統計工作得以穩定、持續開展。（作者單位：山西省長治市郊區統計局）
參考文獻：
[1] 劉道偉，張東霞，孫華東等.時空大數據環境下的大電網穩定態勢量化評估與自適應防控體系構建[J].中國電機工程學報，2015，35（2）：268-276.
[2] 王寧，李杰.大數據環境下用于實體解析的兩層相關性聚類方法[J].計算機研究與發展，2014，51（9）：2108-2116.
[3] 孫浩，何曉紅.動態數據環境下基于信息熵的相對離群點檢測算法[J].計算機應用，2010，30（5）：1284-1286.
關鍵詞：大數據時代；人力資源管理；創新模式
伴隨著信息時代的到來，大數據已漸漸的成為我們新時代的特征。大數據作為一項包含信息科學、管理學、心理學等學科的創新理念，它的出現為各行各業都帶來了一定的影響，所以現今社會也在逐步的進入“大數據時代”。其中人力管理領域也深受其影響，并逐漸的呈現出一種嶄新的局面。國有企業是維護社會正常運轉的一個重要組成部分，因此在人力管理方面應積極響應大數據的號召，以做到積極創新，從而保障單位自身得以持續、穩定的健康發展。因此本文以大數據時代人力資源管理創新模式研究為探討話題進行了分析與闡述。
一、當前人力資源管理在發展過程中存在的問題
關于當前人力資源管理在發展中存在的問題，主要有三點，首先是在對人力資源進行管理的過程中缺乏復合型人才。在信息化時代的背景下，國有企業往往要承擔著一定的社會職能，這就要求其不僅要在人力管理模式上進行改變，在對管理人員所具有的素質上也做出了更高、更多的要求。而隨著大數據時代的到來，其所要開展的工作內容已經不僅是加強人們彼此溝通這么簡單了，而是也包括了對數據的整理與分析。這就要求管理人員既要具有較強的理論知識和管理技能，也要對相關政策具有一定的把握能力，同時，也能夠熟練的操作網絡技術，具備積極的工作態度，敢于探索與創新的精神等。但是目前從現今管理部門的實際情況上看，這樣的管理人員十分的匱乏，對于政策落實以及單位的整體發展都會產生不利的影響[1]。其次是管理觀念太過陳舊。在大數據時代下，國有企業各級領導也應及時的對自身的管理理念進行更新，并以創新為向導對人員管理的新模式、新方法，新方式進行探索。但從目前的現狀上看，一些管理層的領導往往只對單位內部的技術、資金、財務等問題加以重視，而對人力管理工作卻常常采用忽視的態度，導致一些管理人員產生思維惰性，不能夠及時的創新管理理念，只將目光放在單位內部，并將人力管理視為單位中的常規管理，對自身所處的位置也缺乏一個正確的認識，只是對所指定的相關制度進行開展，而嚴重的忽略了對員工進行的培訓和激勵。這樣傳統的管理觀念顯然已經無法滿足大數據時代下的要求，成為單位整體進步與發展的障礙。最后是管理方式處于落后的狀態。在大數據時代的背景下，信息技術的應用與推廣為培養人才的速度與質量起到了一個提升的作用，同時對各個單位的管理與人才培養也提出了更高、更新的要求。當前，一些較為基層的單位在進行人力管理中的信息化水平較低，導致這一現狀的原因主要有兩個方面，一方面是單位沒有對人力管理的信息化建設引起足夠的重視，導致信息設備的數量較少，也較為陳舊。另一方面是管理人員缺乏對信息技術的接受能力，往往更為習慣手工方式進行人力管理工作的開展，這樣不僅使管理效率受到了一定的影響，也不利于單位的整體發展。
二、大數據時代下對人力資源管理創新模式的研究
（一）創新管理理念
要想更好的在大數據時代下對人力管理創新模式進行探究，首先就應創新管理人員的管理理念，以正確的對人力管理的內涵和意義進行理解，從而更好的構建“以人為本”的管理觀念，這同時也是新時代對人力管理所提出的要求，更是創新人力管理模式的關鍵所在[2]。人力資源是單位中的核心部分，對于激發員工的工作熱情有著關鍵性的意義。因此一定要對人力管理的重要作用有一個充分的認識，并將管理目標落到實處，以更好的跟隨時代的變化與發展，樹立與時俱新的管理理念。管理人員在充分的掌握人力管理內容之后，應將以往以“事”為中心的管理模式成功的轉化為“以人為本”的新式管理模式。另外為了更好的適應大數據所提出開放性的相關要求，也要在管理過程中秉持一個開放的態度和思想，從而以積極的面貌將人力管理與信息技術更好的進行融合，以打破傳統人力管理的局限，對大數據下創新的管理理念進行學習和應用，并與內部員工進行溝通交流，以逐步的提高管理人員對于自身的管理意識，從而有效的推動創新管理模式的形成。
（二）創新管理模式
在大數據時代背景下，管理人員應對工作人員的工作內容與工作崗位進行明確劃分，從而以此為基礎，更好的創新管理模式。要想構建“個性化”的新型管理模式，就應對單位中各級人員的實際情況，素質，能力等進行分析，以更好的進行人崗匹配。對人力管理建立信息系統可以有效的達成這一目標嗎，在對人員的相關數據采集之后，通過“大數據”的方法進行分析，以對人員流動的預測、考核等進行分析，從而更好的制定培訓內容，以對人力管理進行提供相關的預判，并為管理人員的工作開展提供服務。
（三）實現管理信息化
在大數據時代下，信息技術得到了快速的發展，并被廣泛的應用到了各行各業中，產生了一定的積極影響。因此管理人員在人力管理工作的開展中也應對信息化加以重視，從而更好的提升工作效率，加強人力管理的信息化和現代化。各級的管理人員在進一步加強對信息技術的重視的同時，也要對信息技術進行合理的利用，并對人員管理建立信息系統，引入先進的管理軟件，通過建立學習中心的手段以全面的提升人力管理的信息化水平，從而真正的提高管理人員的專業素質，以對人力規劃與人力管理起到一定的創新作用[3]。
三、結論
綜上所述，大數據的理念已經在各個行業中不斷的深入，人力管理也隨之深受影響。因此轉變以往的管理模式已經迫在眉睫。國有企業是社會發展中的重要部分，所以應及時的轉變管理理念，引進創新的管理方式，以全面的實現信息化，從而更好的保障人力管理效率的提升，以為社會更好的提供優質服務。更多關于大數據時代人力資源管理創新模式的研究，讓我們在未來的實踐中一起探索吧。
參考文獻
[1]孫雙進.大數據時代企業人力資源管理變革問題探討[J].中國集體經濟,2017,(12):94-95.
[2]高亞超.大數據時代安徽省中小企業人力資源管理的創新模式研究[J].湖北文理學院學報,2016,(11):75-80.
【關鍵詞】信息化 大數據 風險因素
對“大數據時代”這一概念的提出，是全球知名咨詢公司麥肯錫提出的，其認為數據將會在日后的生產中起到決定性的作用，會通過在每一個行業進行逐漸的滲透，可以運用及挖掘出大量的數據信息。類型繁多、數據量大、速度快、時效高、價值密度低是大數據時代所具有的優勢特色。圖片、音頻、網絡日志、視頻、地理位置信息等都包含于其中，所以有更高的要求標準在其數據處理能力之中提出；之所以說其數據量大，是因為當前P、E或Z，是其起始計量單位；且相較于傳統的數據，其就具有著更高的時效性，更快的速度。
一、大數據環境下的會計信息化風險因素
（一）水平較低的操作人員
當前，在我國會計信息化的應用領域，因為一些具有一定的計算機操作經驗及能力，卻無法將大數據時代要求所滿足的操作人員的存在，促使受到一定的限制，發展比較緩慢，他們之中的大多數是具有較低專業水平的，所以會有信息數據計算失誤的現象時常出現，致使操作人員的操作水平比較低，增加了會計信息化發展過程中的風險。而且在這樣的階段之中，會對會計信息的工作質量及效率產生一定影響作用的，是會計人員的工作能力。
（二）不完善的會計信息化法規和標準
做好會計信息的統一收集和整理，就有機會更好的在物聯網環境下，實現會計信息化。伴隨著大數據時代的到來，其標準及規范阻礙到了會計信息化的發展，致使混亂不堪的相關的技術標準出現。現如今，企業在對云會計使用的過程中，因為我國還沒有完善會計信息化的標準及規范，假設有非法問題的出現，就會影響到企業會計人員對使用云會計的積極性，無法及時尋求法律保護，阻礙了會計信息化的發展。
（三）構建不完善的會計信息化共享平臺
為了更好的實現其共享，需要建會計信息化共享平臺。就將百度云作為當下的例子，用戶可以在其中查找自己所需要的信息，也可以將一定的信息傳送到其中，和他人共享。在當今的社會之中，需要借助于計算機的輔助的是會計信息化的共享平臺。
（四）存在安全隱患的會計信息化共享平臺
人們有了更高的要求標準，關于提出的信息安全性，伴隨著人們思想觀念的不斷轉變。在大數據的時代之下，會對企業的成敗產生極大影響作用的，是信息的安全與否。對于一個企業的發展而言，對企業發展進程產生直接影響作用的，是商業機密，因為其是至關重要的。在一般的情況下，因為有較大的安全隱患存在于會計信息化共享平臺中，所以大多數企業是不樂意他人掌握企業會計數據的。伴隨著電腦的普及及信息科學技術的發展，一些不法分子對共享平臺中的信息資源的獲取，是通過借助病毒或者是木馬程序。
二、大數據環境下的會計信息化風險對策
（一）工作人員綜合素質的提升
在大數據環境之下，需要專業技術人員掌握相關電子信息技術及應用技術，需要專業技術的支持，以及需要對會計信息化的了解和認識的加強。所以，為了更好的推動會計信息化的建設，需要從根本上提升會計工作人員的綜合素質。除此之外，會計的工作人員還需要掌握及了解企業的實際運行狀況，分析企業發展過程中所存在的利弊，這些對提升會計工作人員的綜合素質都是非常重要的。盡管我國相關技術手段發展緩慢，以及會計信息化起步較晚，無法良好的推動起我國會計信息化的發展，相關技術人員比較匱乏，綜合素質較低。
（二）對會計信息化的規范和標準的完善
在規劃會計信息化的過程中，針對其中存在的風險，需要通過法律手段積極的進行控制，對其標準及規范的完善及補充，需采取積極的措施，從而在最大程度上確保會計信息化的健康發展。除此之外，政府有關部門還需要完善會計信息化的規范和標準，制定和云會計相關的法律和規范，加快信息安全立法的進程。另外，還需責令其定期整改其中發現的問題，監管各大供應商的云計算服務許可，構建外部監管機構，從而打下良好的基礎，關于大數據時代下的會計信息化發展。
（三）加快會計信息化共享平臺的建設
為了更好的實現會計信息化的發展，需要基于會計信息化共享平臺，盡管其中有一定的風選存在，但是有有效規避風險的措施。所以，需要大對會計信息化共享平臺的建設，企業及國家相關部門對其給予高度重視，從而更好的推動會計信息化的發展，基于大數據背景之下。
（四）對內部控制制度的建設的加強
在大數據社會之下，完善內部控制制度，是有效預防會計信息化風險的關鍵，這樣不僅可以提高安全管理的質量，還可以證會計信息化發展的順利進行。在進行內部控制制度建設的過程中，企業需要將和其對應的安全保衛制度所掌握，合理、科學的運行每一項新技術，保證會計信息化各個環節的順利進行；還需要完善及制定內部控制制度，按照企業的實際工作情況，還需按照已經制定好的制定制度進行管理；還需建立相應的制約機制，約束每一位人員的日常工作行為，優化崗位人員管理制度，加大內部工作人員的管理力度，確保其工作的有效性，好的實現對內部人員行為的約束。
三、結語
在當前的社會中，我國正處于大數據時期，其中帶有一定的風險性，以及在一定的程度上推動了會計信息化的發展。且會計信息化，已經成為了大數據背景下企業中重要組成，將會計信息化的建設工作做好是非常重要的。大數據可能在其發展及應用中，遇到各式各樣的問題，盡管也可以獲得根本上的變革。
參考文獻：
[1]王曉婷.大數據時代下會計信息化的風險因素及防范措施[J].企業改革與管理，2016，（01）：125-126.
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[2] 惠越超.低成本射頻識別系統安全研究[D].蘇州：蘇州大學，2010.
[3] JIN Hong-ying，TIAN Min.Research on Security Issues of RFID Technology in IOT[C].CITCS2012： Lanzhou， Gansu，China，2012.
[4] 王良民，茅冬梅，梁軍.基于RFID系統的隱私保護技術[J].江蘇大學學報：自然科學版，2012，33（6）.
[5] 廖志鵬，黃俊，雷杏.基于RFID超低功耗射頻標簽的研究與實現[J].壓電與聲光，2012，34（6）.
[6] 高飛，薛艷明，王愛華.物聯網核心技術——RFID原理與應用[M].北京：人民郵電出版社，2010.
[7] 米志強，楊署.RFID安全策略分析[J].物流工程與管理，2009，33（5）.
[8] 周曉光，王曉華.射頻識別（RFID）技術原理與應用實例[M].北京：人民郵電出版社，2006.
[9] 趙軍輝.射頻識別技術與應用[M].北京：機械工業出版社，2008.
[10] 高超.RFID通信軟件設計[D].南京：南京理工大學，2009.
[11] 李洪旭，劉宇紅.DES算法在RFID安全中的應用[J].通信技術，2012（12）.
[12] 胡婕.RFID安全認證的研究與應用[D].南京：南京郵電大學，2011.
1 大?稻菁際醴治?
1.1 大數據的概念分析
伴隨信息技術的發展，大數據逐漸滲透到了各行各業的發展之中，而且使用范圍逐漸擴大，將其融入到高校教育管理的過程中，全面提升教育的整體機制，促進教育的優化創新。我國對大數據技術進行了分析總結《國務院關于印發促進大數據發展行動綱要的通知》，大數據呈現出容量大、類型多以及存取速度快的現象，通常情況下，可以將數據基礎類型分為以下幾種：第一，通過信息資源的采集進行教育管理信息化體系的構建。第二，實現大數據體系的個性化分析；第三，保證教育體系辨識項目的穩定分析。在問題研究的過程中，通過對數據信息以及數據資源的分析，保證信息資源的深化，為價值信息以及數據關系的穩定處理提供有效依據，保證項目決策行為及決策方法的穩定性。
1.2 大數據的特點分析
第一，數據容量的巨大化，在大數據背景下，云計算、物聯網以及互聯網+技術呈現出優化性的發展狀態，實現了大數據容量系統的巨大化發展。第二，數據種類的多樣化。隨著傳感器、智能設備以及社交協作加護的分析，可以為數據種類提供較為豐富的結構支持，通過與傳統關系型數據、文本、音頻以及視頻等結構體系的優化，可以實現非結構數據的合理調整。第三，數據處理的快速性。在網絡技術優化發展的背景下，需要通過軟件性能的優化分析， 進行數據資源的有效處理。同時，在數據處理及分析的過程中，可以將管理數據進行系統化的分析，保證教育管理數據挖掘的前端化，有效提升高等教育管理的核心需求。第四，數據價值的真實性分析。在數據系統分析中，數據量的確定需要有真實性的數據系統作為支撐，通過對大數據資源的科學處理，及時發現管理數據的基本內涵，展現大數據環境下工作項目設計的優化性。[1]
2 大數據背景下高等教育管理分析
2.1 大數據背景下高校教育管理信息化進程相對滯后
對于高等教育管理平臺而言，其管理項目的設計需要與信息化平臺建設進行充分性的融合，但是，在現階段高校教育管理體系構建的背景下，其教育模式存在著一定的限制，具體內容體現在以下幾個方面：第一，院校基礎設施建設相對滯后。對于很多高校而言，在大數據時代背景下，其教育管理信息化平臺建設相對不足，教育管理等數據的更新速度相對較慢，數據資源相對零散，導致信息管理系統缺少有效整合，為高校信息管理平臺的設計造成了嚴重制約。第二，高校信息化軟件平臺設計相對滯后。通過對現階段高校教育管理平臺性化的構建分析，其軟環境對人才的儲備以及培養功能相對滯后。對于大數據平臺而言，其數據的獲取難度相對較大，而且，在數據整理、分析以及算法確定的過程中，其數據的統計方法較為科學，但是一些專業性人才隊伍的構建相對滯后，嚴重影響了高等教育管理隊伍的信息化建設。
2.2 大數據背景下高等教育管理數據獲得有待提高
對于高等教育管理體系而言，其數據的調研及獲取需要高效性的數據平臺，教育部門于2013年了《關于編制高校畢業生就業質量年度報告的通知》，提出了高校人才培養 的戰略化發展目標，并在此基礎上提出了第三方調研及評估機制，實現數據管理中人才培養的核心宗旨。在高校第三方評價機制確立的背景下，需要提出更為客觀、可信以及優化性的人才培養管理機制，保證數據調研及分析的合理性。但是，在現階段高等教育管理體系確立的過程中，高校并沒有及時適應大數據的發展進程，其教育管理中的數據調研相對滯后，導致數據資源的整合缺乏系統性。[2]
2.3 大數據背景下高等教育管理的數據挖掘相對不足
在數據挖掘分析的過程中，主要是在數據庫分析中，按照搜索算法的隱含意義分析，進行潛在價值信息的分析。通過大數據資源的運用，需要通過數據的收集進行數據資源的信息挖掘，并通過數據的分析進行教學結果的改善，提升整體的教學質量。在調研數據獲取項目分析中，需要將學生的學習狀況、學生的整體特征等進行綜合性的分析，保證數據資源的合理挖掘。同時，在事實角度中進行問題分析時，需要運用數據進行決斷的判定，有效提高數據挖掘的應用技術，改善實際的教學質量，優化教學成果，實現大數據背景下，高等教育管理需求的充分性滿足。但是，在現階段教育體系資源優化的背景下，高校的專業管理人才隊伍相對匱乏，在數據獲取中所運用的算法及數據模型不能得到合理性的設計，導致高校管理中的數據挖掘出現了一定的不足因素，為高校教育管理工作的提出帶來影響。[3]
3 大數據背景下高等教育管理的對策分析
3.1 確立明確性的高等教育管理大數據觀
大數據作為一種新型的時代產物，在高等教育系統優化的背景下占據著十分重要的促進作用，為了實現教育管理項目的科學化、系統化，在高等教育管理對策分析的過程中，需要明確以下幾種數據觀念，其具體的內容體現在以下幾個方面：第一，通過對高校數據驅動文化的建設分析，需要幫助高校教育工作者以及學生進行大數據內容的分析，掌握大數據時代背景下相關項目內容的作用及意義，使大數據成為時代運行背景下教學管理中的重要資源。第二，在高校教育管理對策優化的背景下，也需要高校管理者形成“用數據說話、用數據管理”的文化氛圍，促進高校教育體系的穩定改革，優化高校教學工作以及管理工作的科學性，實現數據資源與教學管理工作的穩定融合，保證高校教育管理信息資源建設的精細化、智能化以及可觀化，促進教育管理水平的整體提升。第三，在大數據平臺構建的過程中，需要對大數據處理資源進行科學化的分析，避免大數據背景下學生信息的泄露，實現數據資源管理平臺的穩定構建。
3.2 實現高等教育管理數據信息平臺的完善建設
高校數據信息平臺建設是高等教育大數據資源結構優化的基礎性保障，但是，對于一些高校而言，在信息化管理平臺設計的過程中，其存在著資金、人才管理資源缺乏的現象，導致大數據信息平臺的建設理念相對滯后。因此，在現階段教育體系優化的背景下，需要將高等教育管理目標下大數據平臺的建設作為基礎，通過與教育體系的穩定融合，實現高等教育管理數據平臺的信息化設計。首先，通過對高校現有資源的整合分析，對高校特色化的發展結構進行調整，并在零散信息項目分析中，將數據資源有效地置入到系統平臺之中，充分保證數據系統平臺設計的開放性，為后期數據系統更新及維護提供穩定支持。其次，通過對學校現有財力資源的分析，引進成熟性的數據分析系統，提高院校對數據系統購買以及數據資源分析的契合性因素，實現數據資源優化及系統管理的科學性。[4]
3.3 培養專業性的數據化師資管理隊伍
在高校教育管理平臺設計的過程中，教師作為核心組成，需要逐漸提高自身的大數據應用與管理意識，從而為數據資源的優化及分析提供穩定支持。通常情況下，在高校師資隊伍構建的過程中，其隊伍形式分為以下兩個方面，一方面是從事教學、科研的專業性教師隊伍，另一方面是從事大數據研究的技術性人才。在現階段大數據時代背景下，在人才隊伍優化的過程中，需要對高校中教學、科研隊伍的教師進行大數據思維的融入，使這類教師在日常工作的過程中可以形成數據資源管理理念，強化自身的操作意識，為信息的轉換提供良好支持。同時，高校在大數據背景下，也需要引導專業性的教師積極參與到大數據教學改革及實踐的背景之中，通過對大數據教學平臺系統的運用，實現信息資源的收集與及時的反饋，實現自身教學管理工作的科?W改進。而且，高校需要將大數據專業性人才的培養作為重點，通過與各個企業的合作交流，擴大數據研究型技術人才的發展渠道，為國家輸送專業性的人才隊伍，并在最終程度上促進高校大數據資源運用中技術型人才培養的核心目的。[5]
