大數據時代概念精選(九篇)
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第1篇：大數據時代概念范文
【關鍵詞】 大數據 云計算 技術應用 分析
因為互聯網進程的推進，讓信息時代中，數據成為了主流探討的問題。由于數據的處理與分析，能夠得到相應的操作數據。因此，在互聯網時代中，如何更好的進行數據處理以及資源整合，是目前數據時代的主要處理方式與手段。而大數據時代，則對于數據的處理和整合配置要求更高，對于處理的效率也有一定的要求。因此，隨著大數據時代的到來，對于傳統的數據處理方式以及處理效率，已經無法滿足現代人們對于數據處理的要求。因此，為了能夠在大數據時代以及環境下，能夠更好的實現對于數據的處理效率。那么，采用云計算技術是必然的選擇。云計算機技術可以實現高效的應答處理，基于互聯網進行數據的訪問，并且能夠進行合理的資源配置，從而實現高效率的大數據環境下的數據處理。
一、大數據環境與互聯網數據分析
隨著信息時代的進程逐步加快，人們的生活與工作，更多的以數據形式來體現，從而實現了數據的時代。在網絡數據不斷的遞增，并且出現了數據龐大的現象的時候。谷歌最早通過大數據的概念，來形容目前的大數據時代。因此，大數據時代的到來，與互聯網數據的呈現息息相關，并且起到了非常重要的作用。那么，對于大數據而言，其存在哪些問題和與人們生活與工作相關的內容呢？互聯網數據與大數據而言，兩者又有著怎樣的必然關聯呢？
1.1 大數據時代以及大數據環境分析
大數據實際上在一些科研領域中一直有這樣的概念，但是由于科研原因，其被人熟知的范圍相對較小，屬于專業性領域的名詞。但是，隨著互聯網時代的到來，人們對于互聯網的熟悉，造成了人們對于數據的概念更加深刻。而互聯網環境下，數據是最為主要的資源和呈現方式，這也在一定程度上實現了人們對于互聯網數據的認識。因此，由于互聯網的推動作用，造成了人們現代所熟悉的大數據時代。那么，大數據時代的代表和標準是什么？
首先，大數據是一種數據的表現形式；人們在互聯網時代中，越來越重視數據的作用，由于信息的交互以及遠程的溝通，實際上都是網絡數據在進行交互，從而形成現在網絡化的大數據時代。那么，大數據必然是數據的一種集中表現形式，一種宏觀的概念。大數據的目的是通過對互聯網數據資源的整合，實現最佳的數據環境，從而進行相應的數據處理。
其次，大數據時代的標準就是數據整合與資源合理分配；大數據時代，數據的整合非常重要。由于數據的交互一般是以零散的方式進行，非常難以得到更好的應用。因此，采用資源合理分配以及數據整合，是非常有必要的。
最后，大數據的代表既是互聯網數據；大數據原本就是專業學術領域的名詞，而由于互聯網的發展，帶動了大數據的概念開始轉移到互聯網世界中，從而被人們所熟悉，并熟知。
1.2 大數據環境與互聯網數據分析
互聯網是基于數據而建立起來的，不管是互聯網的資源還是互聯網的協議，實際上都可以采用數據的形式進行呈現，從而凸顯數據的重要性。因此，對于互聯網數據而言，是形成大數據環境的基礎。實際上，在大數據沒有從科研領域進入互聯網領域的時候，就已經開始了意識到了數據的龐大性?；ヂ摼W產生的數據是非常龐大的，那么在信息時代的發展進程中，如何合理的應用這些數據，以及如何更加有效的利用這些數據，成為了目前互聯網時代的一種管理模式。當大數據環境已經形成并得以蓬勃發展的時候，相關人員開始注意到了大數據的重要性，并且明確了大數據環境下，互聯網數據的可行性以及價值。因此，對于大數據環境下的互聯網數據而言，可以從以下幾個方面進行分析：
第一，大數據環境下，互聯網數據的價值得以體現；互聯網的數據一般情況下，是為了能夠體現網絡資源以及資源之間的交互，尤其是在信息交流的過程中，數據的價值體現非常重要。但是，由于互聯網的交易價值開始不斷被重視，從而在一定程度上影響了對于數據的價值參考。也就是說，實際上大數據環境下，互聯網的數據的價值得到了顯著的提升。基于大數據的檢索技術得以開發和應用，就是為了能夠更好的方便對于數據的檢索和參考，從而有效的提高其應用價值。
第二，大數據環境下，基于大數據的互聯網數據分析更具實際意義；大數據環境下，實際上更加注重對于互聯網數據的應用。一些交易網站的建設，一般也都是基于大數據而進行設計與開發的。目前，隨著計算機互聯網技術的不斷深入，讓更多的互聯網使用用戶開始注意到了大數據的重要性。通過大數據的檢索可以獲取非常龐大的數據信息，根據這些數據信息就可以進行相應的數據處理，從而保證網站的瀏覽量以及網站的價值。
總之，大數據環境下的互聯網數據是非常重要的，并且在一定程度上取代了傳統的互聯網數據理念。
二、大數據環境下的云計算技術應用
基于以上分析，對于大數據時代以及大數據的環境，都有了非常細致的了解。那么，對于大數據的環境下，如何應用云計算技術呢？采用云計算技術，有著怎樣的優勢呢？
首先，對于云計算技術的應用，主要是為了能夠提高大數據環境的處理效率。云計算是一種廣義性的概念，云實際上就是網絡的代名詞。采用云計算的方式，實際上就是嚴格遵守網絡的計算方式，對數據進行相應的計算，從而保證對于大數據的網絡化價值體現。
其次，大數據環境下，采用云計算技術，更重要的是為了保證數據的安全防護。由于大數據環境的出現，讓網絡數據開始變得更加復雜，從而出現了諸多的網絡數據安全問題。尤其是基于大數據的一種檢索方式，會讓互聯網的使用者的安全信息受到侵犯，從而影響了數據的使用安全。而采用云計算的方式，則可以在嚴格遵守互聯網的模式環境下，針對性的進行數據檢索，而不會將用戶的信息隨意的進行呈現，從而降低了互聯網用戶的安全系數，給大數據環境的發展，帶來了一定的影響。
最后，大數據時代是網絡信息發展的結果，因為互聯網的廣闊的應用范圍，從而造成了在大數據環境下，可以最大限度的獲取最多的信息。但是，正式由于數據的處理過于龐大，從而需要一定的計算方式，來提高數據的處理效率。此外，對于大數據而言，已經不僅僅是數據的龐大的單一表達。實際上，為了大數據也已經融合進入了處理效率的因素，也就是單位時間內處理信息的數量。因此，基于以上的需求，采用云計算的方式，是非常必要的。
三、結語
本文分析了大數據的基本概念以及在互聯網環境下，大數據時代的到來以及大數據環境的一些特點，從而解析了為什們需要使用云計算技術的原因。在大數據環境下，互聯網數據的價值得以體現，并且成為了最具參考價值的實用性數據?；诖髷祿南嚓P技術開發，非常普遍，并且得到了廣泛的應用。例如，在搜索引擎中，就出現了基于大數據的搜索機制，從而讓數據信息更方便被檢索，從而實現了數據的價值體現。當然，設計云計算的原因不僅僅是為了能夠讓大數據環境下對于數據的處理更加高效與便捷。實際上，也是為了能夠更好的進行數據的安全防護。由于大數據的相關處理方式，讓用戶的網絡信息開始出現了一定的危機。那么，云計算的處理方式，是會嚴格按照互聯網的訪問機制進行，從而降低了用戶的信息風險，提高了大數據的應用范圍和應用價值。
參 考 文 獻
[1]王佳雋，呂智慧，吳杰，鐘亦平.云計算技術發展分析及其應用探討[J]，計算機工程與設計，2010（20）：4404-4409
第2篇：大數據時代概念范文
[關鍵詞] 大數據；審計工作；挑戰與對策
[中圖分類號] F230 [文獻標識碼] B
一、大數據的有關概念與特征
1.“大數據時代”下CPA審計的概念
大數據作為一項新的技術革命，它給人們帶來了大量的數據，科學技術的創新，是信息產業的新現象。大數據具有大容量、多樣性、速度性和價值性。大容量指的是數據的數量級的功能，是一個收集的大數據，數據的來源是廣泛和大量的。多樣性是指大數據的數據類型呈現多樣化的特點，多樣化指的是數據的產生和傳播，因此可以說，在大數據時代，信息的生產者和傳播者是每一個人的日常。速度特征是指相對于傳統的數據時效性和數據的分析，大數據時代，信息通信速度，數據“保存期更短”。價值特點和前三個特點不盡相同，它表明了時代的大數據信息和數據除了量的優勢，而且是一個質的保證，這里指數據的價值性和準確性。“大數據”概念下數據是可以拓展的、可估值的、開放性的，這些特性區分了大數據和傳統數據。目前我國互聯網經濟的快速發展，大數據時代已涉及到審計工作的各個方面。
2.CPA審計在“大數據時代”下的特征
由于社會各屆的積極參與，“大數據”才可能成為一個時代。大數據時代的到來也將代表信息社會的到來，因此，審計學科也要積極參與這一新時代，以品味時代的甜蜜，行業的積極調整。大數據時代下的注冊會計師審計主要靠云計算信息技術審核，也被稱為云審計。文峰（2011）指出，當越來越多的企業提供云服務，越來越多的企業采用云服務。秦榮盛（2014）指出，“云計算”或審計會對審計產生深遠影響的大數據，將逐步改變審計技術和方法。因此，作為注冊會計師審計和認證服務的事務，也應該使用云計算的概念，以提高審計技術和方法。
二、大數據時代CPA審計工作面臨的挑戰
1.大數據環境下審計工作的有效性和完整性受到挑戰
大數據技術在審計中逐步應用，審計成果不僅有審計報告，還有大量有價值的信息和數據，這些都可以提供給被審計單位完善管理和內部控制審計，從而更廣泛的應用審計成果應用。審計工作中獲取的大量數據和有關資料進行總結，可以有效地獲取企業財務、經營管理和制度設計等方面的內在規律和發展方向。通過大數據技術，我們可以分析被審計單位與審計問題、注冊會計師與審計成果，進一步采用信息技術數據化處理，形成審計應用數據庫，在下一次審計活動中，注冊會計師就可以根據審計計劃，通過紀錄信息有針對性地按照審計目標進行審計。
2.大數據環境給審計思維模式帶來挑戰
一些傳統的審計方法，在大數據環境下不再合適，例如傳統的抽樣審計。因此審計抽樣方法應該向總體審計方法轉變。之前沒有對所有數據進行訪問、處理和分析，審計方式的思維方式是以小樣本性質和隨機抽樣分析的方式來進行，根據樣本分析結果來推斷審計對象的總體情況，審核過程更依賴審計抽樣方法。但在大數據環境下，它可以收集和分析整個領域的數據，是一種組織和分析所有數據的通用審計方法。因此在大數據環境下，注冊會計師審計單位要檢查所有相關數據，將審計工作與云審計有效整合，逐步形成審計模式的整體思路。這種基于整體審計模式的思維方式，將為會計師事務所的審計工作帶來巨大的挑戰。
3.傳統的審計技術和審計方法面臨挑戰
經過多年的逐步的創新和多元化發展，傳統的審計工作積累了很多有效的審計手段和審計技術。例如，控制測試常用的觀察，訪談，業務流程描述，而且通過測試，實質性測試，檢查，庫存，確認等。但是，在大數據環境下，許多傳統的方法都面臨著巨大挑戰，審計技術和方法必須在技術創新和變革的不斷進步中進行。大數據環境下，數據采集、數據存儲、數據處理和分析技術將不斷涌現，如果繼續使用傳統的審計手段和審計技術，就會降低工作效率，如果要有效利用分布式結構、云數據庫、聯網審計等多種技術手段，就需要不斷提高審計能力。
4.大數據時代基于相關分析的審計證據收集面臨挑戰
在審計證據收集中，通過因果關系分析收集到的審計證據，傳統的思維方式是建立在因果關系的基礎上，對大數據的分析更會利用相關分析發現和收集審計證據。大數據技術從審計技術角度看，提供了一個從未有過的跨域，可用于量化的相關審計信息的維度，可以記錄大量的分析。大數據分析也還是沒有改變審計事項之間的關系，然而大數據分析技術的關系開發與利用，使得數據分析的因果關系減少了，而是更多的傾向于應用程序的基礎上的相關的數據分析。大數據分析的重要特征是基于相關性分析的證明。這對注冊會計師來說，因為長期依賴因果關系進行審計證據的收集和發現，著實面臨重大的挑戰。
三、大數據時代下CPA審計工作的應對策略
1.加快大數據審計技術應用的法規建設
大數據技術應用要成為會計師事務所依法審計的依據，必須有一個符合其發展規律的法規支撐。云審計數據采集與存儲系統的標準化和審計數據分析結果及相關電子證據的法律地位，是大數據技術在注冊會計師審計中必須解決的問題。這是大數據技術充分發揮其在注冊會計師審計中的重要作用的前提。目前，云計算技術還缺乏相關的法律法規，大數據計算技術的合法化是大數據面臨的一個重要而緊迫的問題，尤其是數據的安全性和保密性。因此，利用大數據進行注冊會計師審計必須建立一個新的審計制度或準則，而且應該特別強調大數據審計中的審計師的責任。
2.建立行業層面大數據審計分析平臺
如果要在審計中實現大數據的應用，需要建立大數據分析平臺。大數據審計分析平臺建設有兩條路徑選擇：一是中國注冊會計師協會審計數據資源的集合，可以滿足注冊會計師的審計服務需求，云存儲架構和云計算技術作為基礎，直接構建注冊會計師行業級數據審計分析平臺；二是建立省級和市級的注冊會計師行業數據審計分析平臺。在此基礎上，各省、市注冊會計師行業的大數據審計分析平臺整合到注冊會計師行業審計數據分析平臺。如果沒有行業監管，那么審計市場將是一個混亂。因此，加強對行業的監督管理，也是一項必要性工作，包括行業協會的監管和行業自律監管。最好由行業協會或行業主管部門和領導的創立，聘請第三方進行數據維護，這樣同時有利于研發投入審計技術。
3.推動大數據審計分析模型和審計軟件的開發
行業不同需要的大數據分析模型和發展環境也不同，注冊會計師審計行業需要加強對大數據分析模型的研究和軟件開發，其中要結合著自身特點。大數據審計分析平臺能夠真正發揮注冊會計師審計領域的作用，關鍵是要有多個可以有效解決實際問題的數據挖掘分析模型或系統審計軟件。詳細的合作方式應審核實踐專家提供的審核問題需要解決和明確的前瞻性需求，由專家在學術研究中和數據分析工作中加強數據分析數學模型的構建和相關軟件的研發。
4.加強對大數據的理解和應用能力
大數據時代是一個新的視野，它將轉變生活方式，工作和思維方式，在這場巨大的技術革命中，能夠抓住機遇的人，就能成為大數據或強大的數據分析計算能力的擁有者，就可以在未來的競爭中取得勝利。但是，只有審計經驗和少量的數據信息或簡單的數據來進行審核工作，勢必會增加審計風險。因此在大數據時代，會計師事務所必須制定長期戰略目標、加強對大數據的全面認知，將云審計納入事務所的使命和戰略目標，從而實現長遠利益。而且可以針對個別項目進行大數據審計試點，以培養出更加具有數據分析能力的專業的審計人員。
四、結語
總之，大數據技術的不斷發展給審計工作帶來了新的契機，使審計工作走向精細、科學、高效，這就要求審計人員在面對新時期的具體工作時，應該樹立持續發展的理念，抓住大數據技術對審計工作帶來的契機，不斷在審計思路和審計方法上進行創新，最大限度地利用大數據帶來的機遇，爭取不斷提高注冊會計師在大數據時代的執業能力。
[參 考 文 獻]
[1]文峰.云計算與云審計――關于未來審計的概念與框架的一些思考[J].中國注冊會計師，2011（2）：34-36
[2]鄧川，楊文鶯.基于云審計的會計師事務所機遇、挑戰及對策[J].財會通訊，2012（10）：83-84
第3篇：大數據時代概念范文
關鍵詞：大數據;實驗室;管理
中圖分類號：G647 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）05-0219-02
海量數據已經使我們進入了大數據時代，數據信息的來源、傳播速度和傳播數量正在影響、改變著人們的思維方式和生活、工作習慣。近年來，基于“大數據”的實驗室管理系統的開發以及互聯網的實驗室管理技術正在興起[1，2]，那么“大數據”究竟是什么，“大數據”的發展將會給實驗室的日常管理帶來何種影響或進步，實驗室工作者又將如何面對直至駕馭這種進步，是本文主要討論的問題。
一、“大數據”的概念，特征，相關技術和面臨的挑戰
（一）“大數據”的概念
一般比較公認的“大數據”概念是：數據量大;數據處理迅速;數據類型多樣;數據價值高，密度低。美國互聯網數據中心（IDC）將大數據定義為：為更經濟地從高頻率的、大容量的、不同結構和類型的數據中獲取價值而設計的新一代架構和技術[3]。另一個對大數據較為抽象的概念是，一種在數據量增長迅速、信息來源繁多龐雜中，實現管理智能的思維形態[4，5]。
（二）“大數據”特征
簡稱4V特征。為Volume（數據量大）、Variety（種類多）、Value（價值低）、Velocity（高速處理和響應）[6-9]。（1）Volume。指的是由網絡應用、科學研究產生的數據量，及從這些數據衍生出來的數據非常龐大。（2）Variety。數據有多種數據源，數據類型多樣，結構復雜。（3）Value。在大量數據中，有價值的不多，即價值密度較低。（4）Velocity。大量的數據要求對數據快速處理，實時分析，從分析結果中解釋并預測事物的發展。
（三）“大數據”面臨的挑戰
（1）如何將復雜的數據整合成有機合理的結構成為面臨的問題。（2）時效性即對數據處理系統的高速、低耗要求是一個挑戰。（3）涉及隱私保護等安全問題，是數據處理和分析的重要方面。（4）高能耗是大數據發展的制約瓶頸。（5）大數據分析結果差異化。復雜的分析過程導致差異的分析結果，差異結果在現實生活中不同程度地影響著人們，反而可能制約了獲取知識的能力[10，11]。
二、大數據時代實驗室管理的框架[12-15]
高校實驗室是高校教學、科研和實訓的綜合體?？茖W，規范，高效，安全的現代化管理方式，是實驗室管理的發展方向與目標。大數據技術可將先進的網絡技術與數據庫結合，引入到實驗室管理的理念中，提高實驗室的信息化管理技術。通過對大量數據的有效分析，為管理者提供決策功能。通過各個信息平善建立，有力保障高校教學和科研有序進行。
大數據時代，利用大數據技術實現實驗室高效管理要建立和完善以下系統。
（一）建立實驗室大數據的采集系統
主要分為實驗室管理信息系統，按角色劃分分為學生，實驗室管理員和系統管理員，數據包含各種預約信息，成績查詢和登記等系統，實驗室儀器設備的基本信息，購買、使用、維護、保養、維修、報廢等數據，實驗試劑和耗材的信息，實驗室人員的管理信息，實驗室管理文件信息。采集的數據要盡量使數據全面，完整，從各個方面反映事物的真實性。因此在數據采集階段要合理設計數據的結構和內容。
（二）建立實驗室大數據的存儲和處理系統
在采集數據中要做到采集數據完整性和實效性。完整性指信息的統計不僅有簡單的數據，還可以采用圖片、視頻等數據。實效性是指對采集的數據及時更新，如實驗室易耗品的使用情況、儀器設備的使用狀態、儀器的預約狀態等。
（三）實驗室管理中通過對大數據進行分析進而形成決策
以往對實驗室的管理和決策很大程度上依賴于經驗。大數據下管理的決策、預警主要依靠數據的分析。對出現的問題提出后，帶著問題對相關的數據分析，提供給管理者解決的方案。
（四）大數據使用過程中的保密和法律問題
大數據一個巨大的優點是數據資源共享，但實驗室內很多數據是只能在有限范圍內分享的，比如最新的科研數據、客戶的送檢結果等。因此實驗室管理中，在充分發揮大數據優勢的同時也要注意信息保密和法律方面的管理。
三、大數據時代實驗室管理的特點
（一）實驗室安全管理職能化
實驗室安全是實現實驗室功能的基礎保證。門禁系統取代門鎖，刷卡出入，視頻監控系統可對實驗室進出人員控制和監督，并促進實驗人員責任心的建立。遠程實驗室儀器控制和報警系統，可幫助技術人員遠程控制實驗儀器的操作和電源開關，及時監控實驗室儀器和周圍環境的安全動態。
（二）實驗室試劑耗材的管理更加動態、實時
通過數據庫對試劑耗材的使用情況數據分析，在最短的時間內對試劑耗材進行預定和補充，對未來的實驗所需加以預測分析。同時對試劑耗材的供貨方式，供貨速度，供貨廠家等分析，可對供貨商進行有效控制和監督，保證試劑耗材的質量和安全使用。
（三）實驗儀器標準化網絡管理
實驗儀器的唯一條形碼識別管理系統，可保證實驗儀器從入庫，使用，維護的全網絡公開、開放。實驗室儀器的預約系統可保證大型儀器管理共享，保證儀器的高效使用。使用全程電子記錄和監控，可有效統計和分析儀器的使用率，對今后儀器購買提供有效數據。實驗室準入制度的網絡化學習、考試、準入，不僅保證實驗室儀器者的基本素質，而且對儀器的正常高效運轉提供必要保障。另外，反饋的數據提供進一步的網絡支持。
（四）實驗規章制度和課程多樣化學習
寫實、生動的動畫模擬，可以將刻板文字化的規章制度轉化更易接受和領會的方式，加深制度的學習和認識，避免實際中因制度不嚴格執行導致的失誤。很多在現實中危險的事故和實驗，可結合大數據的分析和模擬，建立新型的實驗教學課程，讓學生了解不同實驗操作過程可能發生的危害，讓學生感受和探索，以避免真正危險事故的發生。
（五）實驗室人員管理升級與升級管理
人員管理可在數據系統中劃分不同角色，分配不同權限，承擔相應義務。實驗室人員的管理是為更好保證實驗室安全高效運轉，實驗技術人員可根據現象分析、統計分析，積極協助科研人員的技術開發、儀器升級等工作，并通過數據系統及時了解實驗中亟待解決的問題。
四、結語
我國要建設創新型國家，必須全面實施科教興國與人才強國戰略。人才培養是人才強國的重要基礎。實驗室是人才培養與人才施展才華的基礎條件，提升實驗室管理水平，更好的服務于人才培養與人才發揮聰明才智，是實驗室管理工作持之以恒的追求。大數據時代無疑為這種追求提供了方向和目標。
參考文獻：
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第4篇：大數據時代概念范文
[關鍵詞]金融學研究；大數據思維；金融學
[DOI]1013939/jcnkizgsc201650107
眾所周知，從古至今我國的發展都以文字推動為主，尤其是在古代，產生了眾多文人墨客，他們在文字中徜徉，充分運用文字的能力來推動時代的發展，然而現今我們逐步進入了大數據時代，這要求我們必須轉變傳統以文字推動社會發展為主的思維模式，學會用一種數據思維理性地分析問題，并采取有效措施實現問題的解決。古往今來，人類都是隨著時代的發展而不斷發展的，可以說什么樣的時代就造就什么樣的人，在大數據時代，必須堅持走共同進步、共謀發展的道路，在金融學領域引進大數據思維，減小金融學研究誤差，推動金融界發展。
1大數據思維的相關概念
大數據思維這一概念并不是很早就有的，它是近些年來才產生的，主要包括三個方面內容：一為數量；二為速度；三為種類。大數據思維這一概念一經產生，就引起了互聯網公司等部門的高度重視，并逐步應用到相關領域當中。雖然近些年來大數據這一概念被廣泛應用，但值得注意的是，此概念仍然缺乏一個統一的標準，一般情況下，常規軟件將無法進行獲取的數據，稱為大數據，這是普遍認為的大數據概念。然而筆者通過長期的研究與實踐認為，所謂大數據其實是指數量多且真實性高、速度非常快的數據。在大數據時代，只有充分掌握大數據思維，才能夠認識問題，進而解決問題，才能徹底擺脫傳統固有的思維方式帶來的負面影響，進而提高決策的科學性。
2大數據思維在金融學研究中應用的必要性
對于整個金融學研究領域來說，數據是非常重要的，它關系著金融學研究的成敗，是金融學研究中所有決策最根本的依據。只有在科學準確的大數據基礎上，才能夠對金融學研究過程中所存在的問題進行解決，進而做出科學的決策。具體來說，將大數據思維與金融學研究有機結合在一起，存在以下兩方面優勢：一方面為大數據思維與金融學研究領域的有機結合，可以進一步促進金融界的發展；另一方面，對于金融市場的進一步拓展來說，大數據思維的應用也具有非常重要的意義。隨著社會的發展，時代的進步以及網絡水平的提高，金融市場的競爭也愈演愈烈，在這種情況下，如果能夠將大數據思維應用到金融研究領域當中，則可以提高企業自身的競爭力，實現金融企業的良性發展。
3大數據思維在金融學研究中的應用
31建立科學健全的數據平臺
想要充分發揮大數據的作用，就必須建立數據平臺。筆者認為，搭建數據平臺的過程中，應當不斷地拓展數據的來源渠道，實現數據的廣泛收集。以往我們在建立數據平臺時，僅僅依靠銀行等金融機構所提供的數據來實現，筆者認為，這在一定程度上縮小了數據來源的渠道，不利于數據的搜集。在大數據時代下，必須充分利用互聯網站和網上銀行等互聯網產品，來實現數據的收集，進而搭建大數據平臺。在此基礎上，還要深入地挖掘這些數據，充分了解不同客戶的不同需求，從而實現針對性的個性化服務。
32切實提高自身的風險管理能力
毋庸置疑，現階段我國絕大部分金融產品都存在一定的風險，這就需要購買者具有強大的大數據思維，則可以有效解決風險較高問題。由此可見，如果將大數據思維應用到金融學研究中，則可以通過大量的數據分析來實現金融決策的科學性。以銀行等金融機構為例，銀行在對企業進行放貸的時候，就可以運用大數據思維來對企業進行評估，了解企業經營的實際情況，從而最終根據評估結果來決定是否對該企業進行放貸。這種做法直接降低了銀行等金融機構的風險。
33提高互聯網金融發展水平
金融行業的發展在大數據時代下，已經同數據有機結合在了一起。筆者認為，通過互聯網這個平臺，我們可以將大數據應用到具體的金融研究當中，徹底改變傳統金融企業落后的運營模式，提高企業運營效率，實現企業經濟效益的增長。總而言之，互聯網企業結合大數據技術為金融服務，是大數據時代金融服務提供的方式之一。
34實現金融學研究思路的拓展
在金融學研究中，如果能夠應用大數據思維，則有利于進一步拓展金融學的研究思路，幫助研究者獲得有關金融決策的信息。對于研究者來說，應用大數據思維解決金融研究中遇到的問題，可以突破傳統數據分析的局限性，使研究思路變得更為廣闊。具體來說，應用大數據思維，拓展金融學研究思路，具有以下兩方面的積極意義：一是大量的數據有利于進一步提高金融研究的準確性，避免隨機性給金融研究帶來的負面影響；二是大量的數據分析也豐富了金融學的研究內容，實現了金融研究數據應用的多樣化。
4大數據思維在金融研究中應用的主要路徑
41實現金融領域自身數據的挖掘
金融研究并不等同于金融行業的研究，其涉及范圍非常廣泛，內容也非常豐富，因此在進行金融研究的過程中，相關工作者必須運用大數據思維去挖掘數據，只有這樣才能夠進一步提高金融行業工作效率，確保決策的科學性和準確性。不僅如此，還應當不斷拓展思路，實現金融企業的個性化服務，為金融企業的可持續發展奠定基礎。避免出現由于決策隨機性而導致的金融企業運營問題。
42實現相關行業之間的數據交易
在大數據時代，數據的種類和數量都得到了進一步的豐富，在這么龐大的數據下，沒有哪一個企業能夠掌握所有的數據，因此實現各行業、各企業之間的數據交換就逐步發展成為企業獲取眾多信息的有效途徑之一。在金融研究中，研究者應當以互利共贏為主要理念，通過企業之間的數據交流和交換實現數據共享，進一步提高信息的利用效率，實現整個金融行業的可持續發展。筆者認為想要更好地發揮大數據在金融研究中的優勢，應當建立大數據交易平臺。通^這個平臺，企業之間可以實現數據交易。除此之外，還可以通過數據交易實現數據應用優勢的最大化。
43運用大數據實現自身發展
之所以將大數據思維應用到金融學研究中，主要目的是為了實現金融企業的可持續發展，促使金融企業不斷創新產品，滿足更多用戶的需求。通過運用大數據，我們可以獲取各種信息，還可以依據這些信息做出科學的決策，并在此基礎上不斷創新自身的運營模式，解決運營過程中出現的問題，優化自身結構。除此之外，通過運用大數據，企業還能夠不斷改進自身的管理模式，實現金融管理的智能化，降低金融風險，為客戶提供更優質的服務。
5結論
總而言之，在大數據時代下，金融學研究只有充分運用大數據思維獲取大量的數據，才能實現決策的科學性和準確性，并在此基礎上為客戶提供更加優質的、有針對性的服務，實現企業自身的可持續發展。當然，大數據思維在金融學研究領域中的應用也并非一蹴而就，它是一個長期發展的過程，需要相關工作者共同努力才能夠實現。當然我們也應當意識到，大數據思維在金融學研究中的應用并非一蹴而就，但千里之行始于足下，我們可以從點滴小事入手，通過深入挖掘金融領域資深數據和相關之間數據交易的實現等方式來實現。
參考文獻：
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[3]陶甄探析金融學研究中大數據思維的運用[J].時代金融，2016（15）：206
第5篇：大數據時代概念范文
1.大數據的概念
目前人們對大數據的研究較為廣泛，但是并沒有形成一個明確的概念。綜合人們研究成果，文章認為大數據是通過對龐大數量、眾多類型的數據進行信息分析、整合、交換等，形成的新知識，它創造了新價值。
2.大數據的特點
大數據主要包括四個基本特點：數據信息量巨大、數據類型豐富、價值遴選難度大、信息數據處理速度快。數據信息量巨大是大數據的顯著特點，信息數據實現了三級提升：TBPBZB。信息數據還在以快速增長的態勢增加， 信息數據類型也得到極大的豐富，從傳統的數字文檔、圖片等，擴大到音視頻、網頁、E-mail、定位信息、運動信息、健康信息等多種類型。信息數量的巨幅提升與類型的豐富，提升了信息遴選的難度，但是通過遴選獲得的數據信息價值得到有效提升，信息數據處理速度快速，已經達到秒級定律的高度。
二、大數據時代背景下高校檔案工作特點
1.檔案信息數量劇增
隨著高校管理現代化水平不斷提升，高校檔案信息數量劇增，不僅檔案信息數量日益膨脹，而且檔案信息的類型也不斷豐富，形成了涵蓋文檔、圖文、音視頻等在內的各種檔案信息數據，而且隨著高校信息化管理的不斷提升與辦學規模的不斷擴大，檔案信息數量還在不斷增加。
2.檔案信息需求擴大
大數據時代背景下，高校多個領域也實現了數字化辦公，學生學籍管理電子化、提供電子化成績單等。這無形中加大了高校檔案信息需求，迫切需要高校檔案工作作出相應的調整，提升信息資源服務能力，以滿足社會、全校師生等不斷增長的檔案信息需求。
3.信息價值不斷提升
大數據真正的價值不在于信息的數量，而是信息價值含量。高校檔案信息數據不同于其他信息資源，具有相對的領域屬性，它是對高校教育教學工作、教科研工作、教育管理工作、人事管理工作等的有效記載，具有真實性、權威性。因此，高校檔案信息資源價值更大，具有其他信息資源所不具備的資源價值優勢，其資源價值密度高。
4.信息安全面臨挑戰
大稻菔貝背景下，高校檔案數字化發展程度越來越高，開放度也越來越突出。這就使得高校檔案資源面臨著新的挑戰，信息安全問題突出。大數據時代背景下，檔案資源的共享也是一個大趨勢，鑒于數據信息的立法滯后與法律的不完善，各個高校檔案資源建設缺乏統一的標準，這也在一定程度上造成了信息安全隱患，需要高?；诖髷祿⑿畔踩w系。
三、大數據時代背景下高校檔案工作轉變
1.轉變思維方式
（1）解放思想，提升轉變主動性。高校檔案工作要進一步解放思想，做到與時俱進，提升檔案工作轉變的主動性，從消極應對變為主動轉變，基于大數據優勢，樹立大數據戰略思想，深入挖掘大數據時代高校檔案資源價值，提升檔案信息資源收集、整合、建設能力，發揮檔案資源的最大價值。
（2）解放思維，促進思維活性。大數據時代背景下，高校檔案工作要進一步從傳統思維中解放出來，擺脫傳統檔案工作思維的束縛，促進檔案工作思維活性，從傳統思維中轉變出來，形成“數據收集分析量化剖析關系提出方案優化方案”的新思維模式，基于大數據時代背景，轉變思維角度，從檔案資源服務對象的視角進行思考，充分考慮服務對象的信息數據資源需求、價值追求等，挖掘檔案資源的知識價值、資源價值等，真正發揮高校檔案資源的價值。
2.轉變管理方式
（1）自動化收集。大數據時代背景下，高校檔案信息資源數量巨大，信息資源種類豐富，不再是簡單的文檔與圖片等，高校檔案收集將借助云平臺，實現檔案自動化收集，這種收集方式的轉變不僅效率高，還能夠實現即時自動化信息資源收集。
（2）智能化管理。大數據時代背景下，高校檔案管理將云平臺強大的信息處理與運算能力，實現對檔案信息資源的存儲、計算、分類等，大大提升了檔案資源管理效率，也提升了檔案管理工作的現代化水平。
（3）最優化使用。高校檔案價值主要體現在檔案資源的使用上，傳統檔案資源使用方式簡單，主要為用戶提供憑證或參考決策等簡單的服務。大數據時代背景下，檔案信息由于借助云平臺，不僅能夠對檔案資源進行有效分析，并且能夠對檔案信息的發展趨勢進行有效預測，檔案資源價值更高、密度更大，檔案資源潛在價值更高、實現了檔案資源最優化使用。
3.轉變服務方式
（1）增強服務意識。 大數據時代背景下，高校檔案工作要進一步強化定位意識，根據新時期檔案工作服務需求與高校發展需要，擴大檔案工作定位，從被動、狹隘的檔案工作理念中轉變出來，樹立檔案服務意識。
首先，高校檔案工作要進一步強化歸檔意識。高校檔案服務能力取決于檔案資源的資源效應。高校必須對所有的檔案資源進行全歸檔，擴大高校檔案資源的歸檔面，力求涵蓋高校各個領域；其次，加強檔案資源的整合與共享。高校檔案工作要進一步解放思想，加強與社會檔案部門、其他高校檔案部門的資源互動與共享，提升高校檔案資源的資源效應；最后，提升檔案服務的主動性。高校要從被動應對的服務狀態中轉變出來，向全校師生、社會等主動提供檔案服務，同時強化檔案信息服務安全意識，為用戶提供優質、安全的檔案資源服務。
（2）打造個性化服務。大數據時代背景下，高校檔案工作出現同質化發展趨向，這就需要高校檔案工作打造個性化服務。
首先，高校檔案要強化用戶群預設。高校檔案工作要根據自身檔案資源定位于服務特色，細化檔案服務群定位，為用戶量身定做，提供個性化檔案服務，優化檔案分類；其次，強化檔案信息資源推送服務。大數據時代背景下，高校檔案工作要著眼于個性化服務，探索檔案資源推送服務，使用戶及時地獲得檔案資源信息；最后，加強品牌服務意識。高校在檔案建設過程中，往往形成了具有自身特色的檔案服務，高校檔案工作要進一步強化檔案服務品牌意識，凸顯高校檔案服務個性與特色。
四、結論
總之，大數據時代為高校檔案工作帶來極大的發展機遇，同時也帶來巨大挑戰。高校檔案工作要基于大數據時代背景，進一步提升發展意識，解放工作思想與理念，抓住大數據時代機遇，實現高校檔案工作的新轉變，以更好地彰顯高校檔案工作的時代價值，為社會發展與高校轉型提供更優質服務。
參考文獻：
第6篇：大數據時代概念范文
大數據，毫不夸張地說，這個概念幾乎應用到了所有人類致力于發展的領域。線上商場會推送我們偏好的商品，社交媒體網站會猜出來我們可能認識的人，亞馬遜可以幫我們推薦想要的書……大數據正在改變我們生活的方方面面。那么到底什么是大數據？大數據是如何改變我們？企業又該如何進行大數據驅動下的營銷轉型？
大數據來了，你還認識你的客戶嗎？
最先經歷信息爆炸的學科，如天文學和基因學，創造出了“大數據”（Big Data）這個概念。其實大數據并非一個確切的概念。大數據這一概念更多的是指處理大規模數據時人們能夠實現的事情，比如工程師們改進數據處理工具時促成了新的處理技術的誕生，以及消除了僵化的層次結構和一致性的數據存儲技術等。
大數據通常包括三個應用層次，即管理、洞察和認知。大數據的管理是為了更好地獲取、管理和利用機構內的大數據?；ヂ摼W數據每日劇增，企業需要更好地結合和利用來自機構外部的數據，建立完善的大數據管理中所需要的獲取、使用、生命周期等運行機制。大數據洞察是為了更好地了解機構內外的海量數據，分析大數據的方向與應用，以及分析數據模式。大數據認知是利用大數據洞察的能力為業務做指導。利用大數據告訴我們信息如何快速有效地幫助機構運營。分析不是目的，目的是利用大數據的信息提高人類認知能力。
隨著大數據的興起，對企業的營銷來說，機遇與挑戰并存。收集和分析海量數據能夠幫助企業更好地理解商業環境，然而，真正的革命并不在于分析數據的機器，而在于數據本身和企業如何運用數據。 基于大數據分析獲得的客戶洞察，為企業品牌戰略提供優化方向
以傳統鞋業為例，以前是商品為王的時代，都是批發渠道為主，百貨商場店鋪作為主打。而如今，由于電商渠道的興起，shopping mall對傳統百貨的沖擊，以及社交媒體傳播渠道的出現，企業越來越陷入反思：你還認識你的客戶嗎？以前市場調研只要通過抽樣調查的傳統方式就足夠了，而如今信息瞬息萬變，抽樣已經不足以了解客戶。以前消費者到百貨商場買鞋，關注點多聚焦在商品本身，比如品牌、價格、質量、款式等，而現在很多消費者到shopping mall吃飯或看電影，順便就會買鞋。影響消費者購買的決策性因素已經變得越來越復雜，企業只能借助大數據的力量，為企業多添一只“耳朵”，挖掘大數據相關關系釋放出的潛在信息，360度刻畫出用戶的畫像?；诖髷祿治霁@得的客戶洞察，為企業品牌戰略提供優化方向。
大數據的思維變革
“大數據時代的預言家”維克托?邁爾-舍恩伯格認為，大數據的精髓在于我們分析信息時的三個轉變，這些轉變將改變我們理解和組建社會的方法。
第一種轉變，在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象的所有數據，而不再依賴于隨機采樣。以前受限于記錄、儲存和分析數據的工具不夠好，人們都依賴于抽樣分析，即只能收集少量數據進行分析，從而使分析變得簡單化。隨著高性能數字技術的流行，人們擁有了能夠收集和處理更大規模數據的能力。與局限在抽樣分析的小數據范圍相比，使用一切可以獲取的數據讓我們看到了一些以前樣本無法揭示的細節信息，從而帶來了更高的精確性。
第二個改變，研究數據如此之多，以至于我們不再熱衷于追求精確度。執迷于精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產物。傳統的數據庫只能存儲結構化的數據，而信息時代的數據結構化的數據只占5%，也就是當下的數據95%都是非結構化的數據。如果將傳統的思維模式運用到數字化、網絡化的21世紀，就會錯過重要的信息。因此，適當忽略微觀層面上的精確度會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力。
第三個轉變因前兩個轉變而促成，即我們不再熱衷于尋找因果關系。在大數據時代，應該尋找事物之間的相關關系，它告訴我們的是會發生什么，而不是為什么發生。相關關系的核心是量化兩個數據值之間的數理關系。相關關系通過識別有用的關聯物來幫助我們分析一個現象，而不是通過揭示其內部的運作機制。建立在相關關系分析法的預測才是大數據的核心。
因此，大數據帶來的變革，首先是一種思維的變革。
美克美家是國內家居行業的知名品牌，近年來，受經濟增速放緩，市場需求萎靡以及電子商務沖擊等因素，實體零售業正面臨著重大的沖擊。為了應對這種挑戰，美克美家進行了全面品牌戰略升級。為了提升公司品牌在零售店的移動應用和客戶體驗，實現線上線下融合，美克美家利用大數據和新技術構建了一個具有信息整合能力、協同能力、洞察能力的應用平臺，在實體店中引入了虛擬家居換裝、虛擬家居DIY、家具互動體驗墻等科技家居互動設施，讓整個購物過程實現了從“選購式”到“體驗式”的跨越，將家具的銷售周期由原來的21天縮短到7天。既給消費者提供更直觀的感受和更個性化的客戶體驗，也直接影響企業零售業務收入增長，同時也有利于企業進行精準營銷和渠道管理。
CMO需要重新定義市場
在近日IBM大數據與分析主題周活動中，IBM分享了近3次CMO調研的結果。調研結果正顯示了大數據驅動下企業營銷轉型的趨勢。2011年，市場主要目標是從疲于應對的被動局面轉變為主動地增強能力上，通過為客戶提供價值，推動長期聯系，獲取價值并衡量成效。2013年，企業面臨如何開始縮小與遠大目標的差距的挑戰。為了應對這一挑戰，企業利用先進的分析技術獲得深入的客戶洞察，設計能夠給客戶帶來價值的體驗，并有效地履行對客戶的承諾。而2015年調研揭示了一個重大的信息――CMO需要重新定義市場。
第7篇：大數據時代概念范文
【關鍵詞】大數據；思想道德建設
近年來，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，并命名與之相關的技術發展與創新。當前，大數據引領下的智慧科技時代已然來臨，社會各行各業都受到前所未有的深刻影響，大數據時代背景下，大學生思想政治教育也要積極地深入探討新形勢下面臨的主要問題，從而提高當前高校大學生思想政治教育的針對性與實效性。
一、大數據時代的內涵
信息技術領域原先已經有“海量數據”、“大規模數據”等概念，但這些概念只著眼于數據規模本身，未能充分反映數據爆發背景下的數據處理與應用需求，而“大數據”這一新概念不僅指規模龐大的數據對象，也包含對這些數據對象的處理和應用活動，是數據對象、技術與應用三者的統一。
大數據（bigdata），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助學生解決實際問題，獲得更積極目的和資訊。大數據對象既可能是實際的、有限的數據集合，如某個政府部門或企業掌握的數據庫，也可能是虛擬的、無限的數據集合，如微博、微信、社交網絡上的全部信息。
大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。隨著大數據時代的到來，越來越多的大學生通過互聯網接觸到多樣化的信息，涉及到學習、思想、社交、就業等等多個領域。
二、大數據時代對當代大學生思想的影響
目前大數據已經成為社會各領域廣泛關注的焦點之一，也是推動社會各行各業發生變革的主要力量之一。高校大學生的思想政治教育工作同樣具備大數據的特征。例如：大學生們每天使用的信息交流溝通平臺，時時刻刻都在產生由文字、圖片、視頻、音頻、對話、郵件、短消息等構成的海量信息，這些信息集中反映了大學生的思想動態和行為特征。作為高校思想政治教育工作者，如何對這些海量信息進行科學合理有效的收集、整理、篩選、甄別、判斷，如何適應和開展大學生思想政治教育工作，如何重新審視高校思想政治教育工作者的主導權和話語權，是需要深入研究和積極實踐的重要課題。
1.積極影響。網絡大數據時代下的思想政治教育與傳統思想政治教育相比具有明顯的積極影響。在大數據時代，高校思想政治教育工作者對教育信息掌握更加全面，教育方式更加靈活，教育的主客體關系更加平等，教育載體具有“微傳播化”特征，教育方法更加定量化。可以說，網絡大數據的出現和發展，引起了社會各方面的發展。對于高校思想政治教育來說更是如此，以前傳統的思想政治教育模式受到了巨大的挑戰。研究在大數據浪潮侵襲下的高校思想政治教育，是新形勢思想政治教育的重點。
2.消極影響。大數據在大大提高思想政治教育效率的同時，不可避免地也帶來消極影響。在大數據時代，如洪流般的數據中難免夾雜著大量負面虛假信息，很大程度上對大學生的價值觀念、行為方式等帶來不好影響，教育的主流價值觀念受到這些虛假信息的沖擊。這就對高校提出了必須對學生的信息數據進行不斷地收集、挖掘和分析的要求，如果這項工作沒有做好，將會引起數字鴻溝，造成信息差距擴大。這不僅增加了思想政治教育的難度，也一定程度上導致思想政治教育的權威性降低，減弱了思想政治教育的效果。此外，大數據的普遍應用使得數據傳播速度快，信息透明度高，如果網絡輿情不加以控制，容易在高校學生中產生不良影響，這也將考驗著思想政治教育的效果。
三、大數據時代高校思想道德建設的建議
1.研究數據的創新性。大稻蕕乃枷胝治教育，最鮮明的特征就是研究對象的“數據化”。研究對象的數據化最核心的體現就是量化，具體指標可以體現在數據方面，簡言之，即用數據說話。傳統的思想政治教育工作者主要采用的研究方式有問卷和交流座談等，實效性很難保證。在大數據時代背景下，人們各項決策的制定都需要借助于相應的數據分析，高校思想政治教學也是如此，要想在大數據時代獲得新的發展，就必須緊緊抓住數據化機遇，積極采取一定的措施，構建科學的一體化數據信息平臺，在平臺上各高校教師針對學生思想情況所做的調查問卷數據等，為思想政治教育研究工作提供量化數據支持。
2.研究方向的全面性。要在當前社會背景下進一步提升對大學生相關思想行為狀態信息分析整理的時效性和全面性，首先應該找準學生信息的搜集的切入點，對高校學生信息進行科學的匯總，不僅從網絡上調查和分析學生群體的思想發展情況、對社會事件的關注偏向和集中程度、探究學生思想狀態與各類事件之間的聯系，還需要通過個體數據的整理，反映學生個體的思想成長情況，進而對學生實施該特性化教育指導，提升思想政治教育質量。
第8篇：大數據時代概念范文
在本書中，對于大數據時代，作者主要提出了三個核心觀點： 1、要全體不要抽樣。分析與某事物相關的所有數據，而不是依靠分析少量的數據樣本。2、要效率不要絕對精確。我們樂于接受數據的紛繁復雜，而不再追求精確性。3、要相關不要因果。我們不再探求難以捉摸的因果關系，轉而關注事物的相關關系。
這三個觀點在某種程度上顛覆了我們的傳統思想。
要全體不要抽樣：
傳統的統計學方法是解決如何通過選取少量樣本，通過對樣本的分析，然后推斷整體的趨勢和規律。而大數據時代告訴我們“樣本=全體”，在很多時候，我們不再需要費心去考慮樣本抽樣、數據過濾等問題。我們利用大量數據，甚至是所有數據，然后用算法去計算分析，從而更精準的找到各個因素之間的相關關系(不是因果關系)，以發現數據之間的規律。
要效率不要絕對精確：
在傳統的統計學中，由于抽樣的限制，研究往往會對精確度做很嚴格的要求，譬如置信區間的概念。而大數據時代會把這些條件放的更寬松。我們要學會在精度和效率之前做取舍，要能夠容忍錯誤，學會在瞬息萬變的信息中掌握趨勢，為下一刻的決策提供依據，這就夠了。正如作者所說：“接受數據的不精確和不完美，我們反而能夠更好地進行預測，也能夠更好地理解這個世界?！?/p>
要相關不要因果：
這個觀點也區別于我們傳統的教育理念。我們習慣于“打破砂鍋問到底”、“舉一反三”式的教育方式。當我們找到了自以為是的答案時，其實可能只是冰山一角，探索事物背后本質的動機不能停止。但大數據時代告訴我們要放棄對因果關系的渴求，取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。
上述作者提出的三個觀點對于大數據的發展具有深遠的指導意義。我也深信這三個觀點在未來也將長久地改變著我們的社會和生活。對于大數據，接下來我也想談一談個人的理解和認識。
大數據時代，統計學依然是數據分析的靈魂。大數據時代提出的觀點是“樣本=全體”，因此，有一部分人甚至拋出了大數據時代統計無用的觀點。他們認為數據中包含了所有的意義，只要計算能力足夠強大，就不需要什么理論。但是他們似乎忘了，數據≠信息。一方面，大數據采集的數據是原油而非汽油，不能夠直接拿來使用，另一方面，大數據中“全”的概念本身就難以界定?！叭痹谀撤N意義上也是一種邊界。但如何確定這種邊界進而進行數據的全面收集，本身就是一件困難的事情。因此，在大數據時代，數據分析的很多根本性問題和小數據時代并沒有本質區別。它在某種程度上是樣本的無限放大。
大數據的根基是“數據”。數據是大數據發展的前提。如果沒有有效的數據，大數據技術也只是空中樓閣。因此，一方面，如何積累豐富的數據資源，是我們急需解決的問題，另一方面，對于已有的數據資源，如何有效地利用，提高數據標準化、準確性、完整性水平，也需要我們思考。就目前來看，大數據的未來更加關注的是“社會化大數據”，即人和人的關系、人和數據之間的關系。通過對社會化數據分析，使得我們能夠對人、社會和商業有更加深入的理解。這也解釋了為什么在美國，很多人認為Facebook的價值在某種程度上要大于谷歌。因此，企業在日常運行中，要注重積累這方面的數據資源，同時要配套相應的數據采集標準和方法，最大程度提高數據利用價值。
第9篇：大數據時代概念范文
一、大數據的相關概念
大數據（Big Data）作為人類一次新的技術革命，它的出現給人們帶來了海量爆炸式的信息，革新了眾多科技技術，是信息屆的一個全新現象。大數據的發展也體現了從理論走向實踐的過程，世界范圍內最早提出大數據概念的是美國的麥肯錫公司：他們認為大數據就是：“無法在一定時間內用傳統數據庫軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合?！边@一定義雖然比較簡單，但是獲得了大多數學者的認可。大數據具有4V特點，即容量（Volume）、多樣性（Variety）、速度（Velocity）、價值（value）。
容量特性就是指大數據在數量維度上的特點，大數據顧名思義就是集合的海量數據，屬于人們無法短時間內搜集、理解的數據，它的存儲單位由傳統的MB，GB，上升至TB乃至PB層面，數據的來源光，數量大，并且根據今年的統計報告可以看出大數據的數據的總量的增長幅度是逐漸變大的，往往呈現倍數增長，所以許多學者把大數據時代定義為爆炸式信息時代。多樣性特性就是指大數據時代下的數據數據類型呈現多樣的特點，數據的生產與傳播方式多樣化，可以這樣說在大數據時代，我們每個人都是信息的生產者與傳播者。速度特性就是指向對于傳統的數據分析與數據的時效性來說，大數據時代下，信息的傳播交流速度快，數據的“保鮮期”更短。價值特性與前三個特性有所不同，它說明大數據時代的信息和數據不僅具有量的優勢，還有質的保證，這里的質指是就是數據的精確性與價值性。
新時期我國的互聯網金融快速發展，大數據時代已經參與到審計工作的方方面面，任何事的出現都具有兩面性，大數據作為一項技術革新的代表，它的出現與發展對審計工作究竟帶來了那些機遇與挑戰呢？這一點值得所有審計屆同仁共同思考與研究。
二、大數據給審計工作帶來的風險
大數據時代的到來使傳統的審計工作發生了一些變化，主要體現在審計工作的模式發生了巨大變化，立項依據將由專家經驗加風險評估向持續性審計信息觸發轉變。審計視角將由識別單業務條線風險向運用整合信息全面識別風險轉變。審計范圍將由抽樣審計向全量審計轉變，工作方式將由現場加非現場向信息化加智能化的方式轉變。就工作方式而言，在大數據時代，審計人員運用智能化的信息技術開展審計，從混雜數據中發掘潛在相關關系，提升審計發現能力，使審計項目更具延展性和縱深性以及科學準確性。但是明確大數據給審計工作帶來變化的前提下，還必須準確認識大數據給審計工作帶來的挑戰，主要是安全問題和數據質與量的問題。
1、安全問題
首先是審計數據的安全問題。審計工作的特殊性決定了審計人員在工作時有一定的保密性，對數據的處理與分析要有科學型，要注重安全性。大數據時代，任何一個主體單位都要與其它主體發生聯系，主體間數據的聯系眾多，聯系程度不一，這就使任何一個主體掌握全部數據成為不可能，所以云計算技術便應運而生，但是云計算時代的到來與云技術的不斷發展給所有的使用主體都帶來了一定的安全風險，一旦有黑客攻擊很多數據可能會被篡改甚至損壞消失，這會對審計工作造成無法挽回的損失。所以在運用云計算時一定要有足夠的網絡安全防防護。審計人員要不斷加強網絡技術知識的學習，在實踐操作過程中要保持警惕與觀察力。
2、數據的質量問題
審計工作中，審計人員面對的是大量的數據，大數據時代，要求審計人員在分析數據時不僅要分析海量數據，還要善于發現這些數據之間的聯系。但是，由于大數據時代的數據量大，數據類型多，造成數據的量大，而由于技術問題與操作問題也造成數據的質難以保證，所以，數據的質與量的問題一直是大數據時代沖擊下審計人員工作的新難點與重點。要想保證數據的質量就要從兩個方面著手。首先是電子數據存儲的環境，包括內部控制、數據的檢查、傳輸、進而對信息系統進行測試、評估等幾個步驟，要細心確認信息系統本身是否存在不合理的地方以及漏洞使得數據不準確、不可靠。另一方面，審計人員可以從電子數據本身入手，通過數據庫在內的多種方式來采集電子數據。盡量避免不準確的數據采集給審計工作帶來的風險。
三、大數據給審計工作帶來的機遇
大數據作為一項技術革命的集合，因為涵蓋了大量的數據，所以促進了各行各業的信息交流，加深了社會經濟各個環節之間的聯系，加速了整個社會信息交流與處理的速度。這使得人們處理的數據總量增大，數據樣本增多，對數據精確度的要求降低，更關注數據之間的聯系。對于審計工作而言，傳統的審計工作方式已經不能適應互聯網時代的發展，計算機審計因為在應對大數據時代具有突出優勢，所以在審計工作中越來越受到重視。宏觀上看大數據給審計工作帶來的機遇主要包括兩個方面：一個是工作觀念的革新，二是工作方式環境的轉變。首先是工作觀念的革新，傳統的審計工作與人員接觸很多，審計人員除了要有基本的審計知識還需要具有較高的協調溝通能力，但是大數據時代，許多工作人員都意識到必須革新觀念，不斷學習計算機技術與網絡技術。第二是工作方式與工作環境的變化，就工作方式上，大數據給審計工作帶來了新的發展，使得工作效率大幅提高，工作的準確性較之以前有所提高。工作環境上呈現工作范圍縮小化，工作成績擴大化的特點。
