大數據時代數據的重要性精選(九篇)
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第1篇：大數據時代數據的重要性范文
關鍵詞：大數據；數據分析；數理統計
基金項目：華北理工大學研究生教育教學改革項目資助（項目編號：K1503）
基金項目：華北理工大學教育教學改革研究與實踐重點項目資助（項目編號：Z1514-05；J 1509-09）
G643；O21-4
谷歌公司的經濟學家兼加州大學的教授哈爾?范里安先生過去說過統計學家將會成為像電腦工程師一樣受歡迎的工作。在未來10年里，人們獲得數據、處理數據、分析數據、判斷數據、提取信息的能力將變得非常重要，不僅僅在教育領域，各行各業都需要數據專家，“大數據”時代的到來使得數據處理與分析技術日新月異，深刻的影響著各個行業、領域及學科的發展，尤其是與數據關系密切的行業及學科，而作為工科各專業碩士研究生重要的公共基礎課數理統計學是天生與數據打交道的學科。
怎樣在“大數據”時代背景下培養出適應面向企業自主創新需求的數據分析人員或掌握現代數據處理技術的工程師，如何把當下流行的“大數據”處理技術與相關數理統計學課程教學有機的結合，以激發學生對數據處理與分析技術發展的興趣，這些都是我們在與數理統計學相關的課程教學中不得不思考的問題。然而，當前高校工科各專業碩士研究生數理統計教學的現狀卻與其重要程度相去甚遠，整個教學過程的諸多環節都存在較大的不足，主要表現為：1.教學內容偏重理論，學生學習興趣不高；2. 輕統計實驗；忽略對統計相關軟件的教學；3.沒有注重數理統計的學習與研究生專業相結合，實用性強調不夠。4. 輕能力培養；輕案例分析等。
這些現象導致的直接后果就是學生動手能力上的缺陷和創新能力的缺乏， 不能夠自覺利用數理統計知識解決實際問題， 尤其缺乏對統計數據的分析能力。因此，需要數理統計學隨著環境的變化不斷創新新的數理統計思維和教學內容。避免教學內容與大數據時代脫節。為此筆者在該課程的教學過程中，有意識地進行了一些教學改革嘗試。提出了幾點工科研究生數理統計教學的改革措施。
（1）調整教學內容，將與數理統計相關的大數據處理案例引進課堂。有很多有普遍性的應用統計實際案例，可以在本課程的教學過程中有選擇的引入介紹給學生，讓學生們了解利用所學統計方法進行實際數據分析的操作過程和得出結論的思維方法。以期解決工科研究生對確定性思維到隨機性思維方式的轉變的不適應性。
（2）適應大數據時代數理統計學課程的教學環境。實現教學方式的多樣性。大數據時代背景下，互聯網十分發達，學生根據自己的興趣去收集、整理和分析數據，既可以改變他們對統計方法的進一步認識，也可以增加他們的學習興趣。甚至可以以專業QQ群，郵件的方式和同學、老師之間相互交流，交流者處于相互平等的地位，可以暢所欲言，隨時隨地都可以交流，起到事半功倍的效果。這種交流使得教師不再是知識的權威，而是把教師上課作為一種更好自主學習的引導，這種交流使得他們的思想變得更加成熟。同時參與各種網絡論壇，貼吧回答問題等使得他們更能體現自己的價值，這種交流也使得學生的學習熱情和學習精神得到更好的激發。
（3）引導工科研究生開展與本專業相結合的課題研究，強調實用性，注重統計思維能力培養。適應大數據時代數理統計學課程教學環境，實現教學方式的多樣性。以期彌補學生缺少數據分析實例的訓練，解決學以致用的不足。在目前的數理統計教學安排下，受學時所限，如果相當一部分時間用來學習公式、定理的推導及證明，勢必沒有時間進行實際的數據分析練習。在大數據時代背景下，隨著海量數據、復雜形式數據的出現，使得統計方法的發展和以前有了很大的不同，沒有實際的數據分析訓練，學生們就無法對統計的廣泛應用性及重要性有深刻的體會，也不利于保持和提高他們的學習興趣。這要求具體工作者提出新的統計思想和方法，加深對已有統計思想的理解，以解決實際問題。
（4）改革成績評定方式。現有的考試模式為通過有限的一到兩個小時的期末考試，進行概念的辨析和理論及方法的推導計算，由此來判斷研究生關于數理統計課程的學習情況有很大的不足，特別是對可以利用軟件進行的某些實際數據分析的考察沒有辦法實現。因此，有必要通過日常課堂“論文選題―提交―討論”與期末理論考試相結合的形式對學生數理統計學習進行考核。加大對學生平時考察的力度，相應地減少期末考試成績的比重。讓學生選擇一些與自己專業有關的數據進行嘗試性的數據分析、一些統計科普著作的讀書報告等并寫成論文的形式提交，做為對學生成績的評定方式，更能綜合、客觀地評價學生的學習情況。
數據分析在現代生活中發揮的作用越來越大，而道磽臣品椒可以與數據分析有機的結合，從而在提高數據分析效率的同時，保持分析結果的有效性，為生產和實踐活動提供準確的參考。以上的思考和建議僅是我們在教學研究和教學過程中的一點體會，還有許多工作亟待深入，比如適合工科研究生數理統計課程的大數據案例選取，與課程內容的有效銜接；案例教學法如何實施；教學方式多樣化問題；課堂教學與網絡交流結合；理論介紹與軟件應用訓練結合問題等。教學改革與實踐是一項艱巨的任務，以培養學生的實際運用能力和正確解釋數據分析結果的能力為目的，強調統計思想和方法應用的培養，讓學生們了解利用所學統計方法進行實際數據分析的操作過程和得出結論的思維方法將是一項長期的工作。
參考文獻
[1].游士兵，張 佩，姚雪梅.大數據對統計學的挑戰和機遇[J].珞珈管理評論， 2013， （ 02）： 165-171.
第2篇：大數據時代數據的重要性范文
本文簡要介紹了大數據與大數據思維以及大數據的發展趨勢，分析了在金融學研究中運用大數據思維的重要性，詳細介紹了大數據思維在金融學研究中的應用，并以此為基礎深入介紹了在金融學研究中運用大數據思維的主要方法和具體方式。
關鍵詞：
金融學；大數據；大數據思維；金融研究
1.大數據與大數據思維概述
1.1大數據與大數據思維大數據是近些年來才熱門起來的一個名詞，其也引起了包括互聯網公司以及國家決策部門的高度重視。雖然大數據一詞已經廣泛普及，但是當期學界對于大數據卻仍然沒有一個非常統一和明確定義。通常人們將一些無法運用常規的軟件工具在短時間內對數據進行捕獲、處理與分析的數據集稱為大數據。大數據，顧名思義，其具有數據量大、數據真實性高、高速、數據多樣性好的特點。計算機技術的快速發展是大數據能夠盛行的基礎，大數據是需要采用新的數據處理才能具有更強的參考性、真實性以及可行性的海量、高增長率和全面性的信息資產。大數據思維是伴隨著大數據發展而來的時代產物，在大數據時代人們只有善于利大數據本身的價值，徹底擺脫傳統的思維方式，立足于數據去分析問題，才能提高決策的合理性和科學性。
1.2大數據的發展趨勢（1）數據種類越來越全面，數據來源不斷增加。伴隨著互聯網、物聯網、計算機以及手機的不斷發展，大數據建設過程中的數據來源日益增多，數據庫中的數據已經涵蓋了人們日常生活中出現的各種種類的數據。（2）數據存儲、分析計算朝著高速性方向快速發展。超級計算機的發展為大數據的處理以及儲存提供強力的保障，開放的數據存儲與分析平臺也為大數據的工業運用掃清了障礙。（3）數據分析重要性日益突出。大數據時代數據的豐富性是前所未有的，只有通過科學合理的數據分析才能提煉出更多有用的信息。（4）大數據方面的政策以及法律法規不斷得到完善。在數據庫不斷發展與完善的大背景下，大數據的建設工作也得到了政府部門的高度重視，國家層面的大數據建設規劃也相繼推出。
2.在金融學研究中運用大數據思維的重要性分析
在金融學研究中數據是最基礎的依據，只有準確的數據基礎，決策者才能做出正確的判斷。在大數據盛行的當下，數據的豐富性和海量性增大了金融學研究的難度，但與此同時也有效降低了金融研究中判斷失誤帶來的風險。在金融學研究中運用大數據思維的重要性主要體現在以下幾個方面：（1）大數據思維能夠對金融界的興衰成敗產生巨大的影響。大數據時代，任何金融分析都離不開數據，誰擁有更多、更全面的數據，誰就有更多的主動權，這也是諸如阿里巴巴、京東等傳統金融界的“門外漢”能夠在大數據時代迅速發展自己的金融業務的主要原因之一。（2）大數據思維有助于擴寬金融市場。隨著大數據時代的到來，金融市場的競爭變得愈加激烈，只有在金融學研究的過程中充分的運用大數據思維，發揮大數據的優點，為客戶提供更加優質的服務，金融企業才能立于不敗之地。
3.大數據思維在金融學研究中的具體運用
3.1完善數據平臺建設數據是大數據發展的基礎，在完善數據平臺的建設過程中，擴寬數據來源渠道是首要任務。在傳統的金融數據平臺建設過程中數據主要是來源于銀行的各個網點，而如今人們日常瀏覽的門戶網站、手機APP、網上銀行等互聯網產品都是數據的來源。數據平臺的建設主要目的是為了開發更多的客戶滿意的產品，從而更好地為客戶服務。在數據平臺的建設過程中，需要運用大數據的思維來完成數據的獲取、存儲以及分析等工作，能夠極大的彌補傳統的數據挖掘方法在數據豐富性、全面性等方面存在的不足，也能夠最大限度地提高數據平臺的科學性和合理性。
3.2運用大數據思維提高風險管控能力眾所周知大部分金融產品或多或少的都存在一定程度的風險，任何金融決策失誤都可能帶來巨大的財產損失。因此在金融學研究的過程中，應該通過大數據分析的方式來提高金融決策的準確性，將風險控制在可控的范圍之內。例如銀行對中小企業進行放貸時，便可運用大數據分析的手段對借貸企業的銷售、資金、社會認可度等信息進行評估，最終再根據評估的結果來擬定企業的最大借貸額度。海量的數據分析可以提高數據分析結果的準確性，其能夠有效地避免傳統的取樣數據在全面性方面存在的不足，因此在金融學研究的過程中運用大數據思維將有助于提高金融企業的風險管控能力。
3.3促進互聯網金融的發展互聯網金融是大時代背景下金融行業的典型產物，其充分的結合了大數據與金融業的特點，通過互聯網這個快速發展的平臺，徹底地改變了傳統的金融企業的經營模式。擁有大數據技術的互聯網公司自行發展金融業務或者是與傳統的金融企業合作是當下互聯網金融發展的主要形式，但是無論是何種形式的互聯網金融，其基礎都是大數據，大數據金融模式是推動互聯網金融產品改革的主要因素，其也是互聯網金融能夠快速發展的主要原因。
3.4大數據分析擴展了現代金融學的研究思路在金融學研究中運用大數據思維，有助于研究者獲得更大樣本的信息量，去進行實證研究和數據分析，這能夠在一定程度上突破傳統的數據分析存在的局限，擴展現代金融學的研究思路。大數據分析可以擴展現代金融學的研究思路具體體現在以下方面：（1）大量的數據能夠提高數據的準確性，可以有效地避免取樣數據所存在的隨機性和偶然性，從而能夠有效地提高所得結論的說服力。（2）海量的數據能夠金融學的研究內容變得更加豐富。大數據的“大”不僅僅是體現在數目上，其還包括數據種類的“多”，如今的數據早已不僅僅傳統認為的單一的結構化數據，其還包括各種各樣的非結構化數據，這也是圖片、視頻等音頻信息越來越被金融企業重視的主要原因之一。
4.金融界學數據思維的方式
大數據思維的重要性毋庸置疑，但是當前金融界中大數據思維意識不足仍然是普遍存在的問題，加強大數據思維的學習刻不容緩。金融界學數據思維，應該從以下幾個方面入手：（1）成立專門進行大數據研究的部門。金融企業應該根據企業自身的實際情況設立負責大數據工作的崗位，例如大中型企業成立數據研究部，負責收集數據、分析數據并出臺參考方案，小企業設立數據收集員，主要是通過互聯網、電視等途徑收集相關數據。（2）與專門從事大數據研究的企業建立合作伙伴關系。雖然說大數據的入門門檻較低，但是由于硬件設備、資金以及其他方面因素的限制大部分金融企業自己建立的數據庫都難以與專門從事大數據研究的企業相比，因此與大數據機構開展合作也是一種不錯的方式。（3）在運用的過程中不斷普及大數據思維。在日常的金融研究過程中通過講座與培訓的方式，培養金融研究人員的大數據思維，從而讓其能夠做到學以致用。
5.在金融研究中運用大數據思維的主要方法
5.1挖掘自身以及相關領域大數據金融研究涉及的內容眾多，因此在實際的運用過程中必須學會用大數據思維去挖掘自身以及相關領域的數據，只有如此才能提高金融工作的工作效率。并且通過挖掘數據的方式，還能夠為金融研究者提供更多的思想依據，讓其開發出更加適合客戶的個性化服務。此外通過對自身領域的數據進行深入的分析，還有助于企業及時發現自身存在的問題，能夠使企業做到防患于未然。只有在日常的金融研究工作中常用大數據思維，大數據智慧才能得到釋放，其優點才會變得更加明顯突出。
5.2參與大數據交易或者互換資源大數據時代，數據的豐富程度是前所未有的，沒有哪一個企業敢說其能夠掌握所有的數據，因此數據的交易或者互換將是未來發展的一個主要方向。在金融研究的過程中，同樣需要互利共贏的意識，只有通過企業將的合作，加強信息之間的共享，才能提高信息的利用率，才能使得整個行業更加快速的發展。為了更好地發揮大數據的優勢，大數據交易中心應運而生，企業可以通過大數據交易中心這個平臺來獲取自身需要的數據信息，企業的通力合作最終才能實現“1+1>2”的效果。在大數據的沖擊下，各自為營孤軍奮戰的金融企業經營模式已經不能滿足時代的需求，數據的交易與互換將是為來的主要發展方向
5.3使用大數據為自身發展服務在金融學研究學數據思維的主要目的便是促進金融企業的快速發展，其得其能夠更好地滿足用戶的需求。通過大數據所帶來的各種信息，金融企業可以對自身的運營模式進行評估，及時發現企業運作中存在的問題，也能夠為企業去優化自身結構指明方向。此外通過大數據，金融企業還能夠去自己的管理模式進行改進，能夠幫助金融企業早日完成智慧化改革，不斷降低金融風險，在為客戶提供更加優質的服務的同時，也能為國民經濟的發展提供更加有力的保障。
6.結語
大數據是當今時代的一個主要發展方向，金融學研究同樣離不開大數據的支持。金融研究者只有更好的應用大數據思維，才能最大限度地發揮大數據帶來的優勢，為客戶提供更加優質的服務。
參考文獻：
[1]唐方杰.大數據金融漸行漸近[J]銀行家.2014（03）
第3篇：大數據時代數據的重要性范文
關鍵詞：大數據；信息安全；防護；技術；管理
信息技術的飛速發展推動著時代的變革，各行各業進入信息數據新時代，大數據系統的運用有利有弊，對于電力行業來說，提高了其生產經營效率，提升了供電服務水平，為電力企業創造了巨大的經濟效益。然而，大數據的深入應用也帶來了諸多風險，信息安全問題成為時代關注的問題，掌握先進的數據安全防護技術，加強數據安全管理勢在必行。
1 電力大數據給企業帶來的好處
電力大數據屬于一項綜合型數據信息，涵蓋了企業的生產、運營、銷售與服務等多個方面。大數據在電力企業的應用，有效提高了企業工作效率，并科學判斷企業運營狀況和未來發展方向，從而制定并調整科學的營銷政策與方針，促進電力企業朝著正確的軌道運營與發展。正是因為高效率的決策、運營與服務，降低了企業經營成本。通過大數據的分析、監測功能，企業建立起同客戶間的緊密聯系，實現了對客戶的在線服務，全面提升了客戶服務水平，從而贏得了更廣闊的市場空間，為企業發展創造了預期的經濟效益。
2 電力大數據給信息安全帶來的風險
大數據背景下，信息數據的運行主要依賴于計算機網絡系統，多方數據參與各方共享統一的互聯網，勢必會帶來信息安全問題，這主要體現在：
2.1 數據運行風險
大數據系統時刻需要承擔數據存儲、分析與處理等工作，需要管理者適時更新技術，緩解數據處理的負擔。若技術更新不及時，就可能導致數據運行風險，如：數據丟失、信息失真等。其他的運行故障，如：軟硬件兼容性差、系統異構及管理人員操作失誤、設備更新不及時等也可能引發數據失真風險[1]。
2.2 黑客攻擊風險
黑客攻擊問題成為大數據時代信息安全的大問題，黑客攻擊通常是專業性較強、有組織、有預謀的攻擊，通過竊取大數據、非法獲得信息等來進行非法交易，其破壞性較大，甚至可能造成整個大數據系統的癱瘓，為電力企業帶來不可估量的經濟損失。
2.3 電力企業隱私的泄露
電力企業引入大數據系統的同時，需要將企業信息、員工信息以及其他方面的相關信息到網絡數據平臺中，信息一旦進入互聯網就可能面臨著泄密的危險，這些數據若得不到有效管控，很容易造成信息的泄露，從而引發多方面的風險，如：非法分子利用電力企業信息、個人隱私信息等從事非法交易、謀取暴利等，無疑會為企業的發展與運營帶來風險。
3 信息安全防護技術措施與管理方法
3.1 信息安全防護技術措施
面對大數據給電力信息安全帶來的風險，電力部門必須加大風險管控力度，采用先進的技術積極規避信息安全問題，其中隱私保護技術成為一項關鍵技術，它包括：加密與密鑰管理技術、數字簽名技術、身份認證技術等，不同的隱私保護技術發揮著不同的安全保護功能，并形成了一個有機的架構系統，如圖1所示。
3.1.1 數據擾亂技術。數據擾亂技術是一項重要的隱私保護技術，它主要是通過擾亂、替換、添加隨機變量等來混淆視線，替代重要的數據信息，并對應生成不確定的信息數據，再開展相關的計算操作。
3.1.2 加密與密匙技術。眾多的數據信息安全保護技術中，加密與密匙技術成為被認可的標準數據保護技術，此技術依托于科學的加密算法與密鑰安全，能夠有效確保電力數據信息的安全。
3.1.3 安全多方計算技術。該技術的運行原理為：在各個參與方之間進行協作計算函數，參與方的輸入信息保密，不向彼此公開。遇到需要解決的問題時，設計一個函數，相互配合計算此函數，再引入安全多方計算模塊來解決問題。此技術能夠發揮對數據信息的安全保護功能，防止信息泄露，其隱私保護也有級別劃分[2]。
3.1.4 數字簽名技術。數字簽名技術，就是只有信息的發送者才能產生的別人無法偽造的一段數字串，這段數字串同時也是對信息的發送者發送信息真實性的一個有效證明，該技術可以確保信息傳輸的完整性。
3.1.5 秘密共享技術。秘密共享，是將秘密分割存儲的密碼技術，目的是阻止秘密過于集中，以達到分散風險和容忍入侵的目的，該技術是信息安全和數據保密中的重要手段。
3.1.6 身份認證與訪問控制技術。所謂身份認證技術，就是對用戶的身份信息進行驗證與識別的過程，以防范非法用戶的非法登錄行為。最常見的身份認證技術主要包括：口令核對、識別用戶生理特征等。認證成功后，再參照用戶具體的身份信息、職能信息等來限制數據的訪問范圍。通過對各類訪問的控制，最終實現對信息的安全保護目標。
3.2 信息安全防護管理方法
大數據時代數據的安全防護不僅要依賴于技術，更重要的是要加強管理，具體應從風險管理系統建設、防護技術的運用和監管等做起。
首先，創建并完善大數據信息安全管理系統。電力企業應認識到大數據安全管理工作的重要性，創建安全管理系統，培養信息技術人才，打造一支先進的信息安全管理工作隊伍，及時更新大數據技術，加大平臺建設力度，做好風險評估等多方面工作，打造一個標準的安全防護管理系統，發揮對信息數據的保護功能[3]。其次，重視安全防護技術的研發。電力企業為了維護自身的信息安全，必須與時俱進，積極研發信息安全防護技術，加大在信息安全防護方面的投入，鼓勵信息技術人員深入研究新技術，時刻保持自身信息防護技術的先進性，發揮技術措施的保護作用。最后，健全完善信息安全法律法規。解決數據安全的問題，需要政府加大對信息安全的重視程度，制定并實施信息安全方面的法律法規，利用法律法規來約束、控制一些不法行為，從而達到對信息安全的保護作用。
4 結束語
大數據技術的深入發展與廣泛運用，極大地推動著時代的發展與進步，電力行業作為關系國計民生的重要行業，需要信任并利用大數據技術，然而，也應該加強數據信息安全管理，提高信息防護水平，進而從整體上支持并促進電力企業的發展與進步。
參考文獻
[1]鄒捷.大數據對信息安全的新挑戰[J].計算機光盤軟件與應用，2014（13）：163-164.
[2]王繼業.電力行業的大數據安全防護[J].中國信息安全，2013（9）：85-86.
第4篇：大數據時代數據的重要性范文
換言之，大數據一詞已經無處不在，其被用于承載所有類型的概念，包括海量數據、實時數據、社交媒體分析、下一代數據管理能力等。對于企業來說，對大數據的理解不應僅僅局限于技術領域，而應成為一項業務上需要優先考慮的任務，因為它能夠帶來全球整合經濟時代商業模式的巨大變革。
目前，業界已經從對大數據重要性的認識階段，發展到實踐大數據必要性的戰略實施階段。中國市場在大數據概念產生的初期便已經步入大數據認知和探索階段，并逐步成為全球市場最具行動力的市場之一。據IDC預測，2013年中國大數據市場將達到1.8億美元。而賽迪顧問數據顯示，到2016年，中國有望成為世界最大的大數據市場，市場份額達到8.03億美元（約50億人民幣）。
數據改變世界
在感知化、物聯化和智能化的交會下，世界的面貌即將改變。
2013年7月11日，IBM 2013技術峰會（IBM Tech Summit 2013）在京舉行。牛津大學教授、大數據權威專家、《大數據時代》作者維克托·邁爾-舍恩伯格博士在會上表示：“大數據開啟了一次重大的時代轉型，正在變革我們的生活、工作和思維。中國是世界上最復雜的大數據國家，面臨著充滿變化的局面和無限的可能性，但是她同時也擁有最大的發展機會。因為在大數據環境下，充分的數據樣本能夠幫助企業揭示規律，更好的洞察和預測未來；另外，中國人憑借在數學和統計方面的優勢，成為全球矚目的大數據人才據點。我很高興看到，在IBM和牛津大學年初的大數據調研中，中國市場有四分之一的企業已經步入大數據實踐階段。這表明中國不僅快速把握了創新的趨勢，更有可能成為全球大數據領域的先驅。”
在大數據和分析領域，IBM已充分展現了在該市場的領先優勢。近期，IBM被IT分析機構capioIT評為2013年亞太區商業智能和分析解決方案供應商行業第一名 。作為目前業界唯一能夠集咨詢、服務、軟硬件綜合實力，提供端到端全面整合解決方案的廠商，IBM相關產品和服務覆蓋了“大數據”相關領域的各個階段和各個領域。
IBM軟件集團大中華區戰略及市場總監吳立東認為：在大數據時代，企業既可以基于數據更好地做到以客戶為中心，也可以利用大數據幫助企業整合后端業務，從而更好地為客戶服務。
同時，IBM在全球的大數據實踐已經深入到包括中國在內的全球市場的各個行業。包括電信、金融、醫療、零售、制造等全球30000家客戶已在IBM大數據平臺及大數據分析等技術和理念支持下獲得收益。
前不久，IBM更是推出了大數據方面的多款產品和技術，大力提升了其分析產品的加速性能，簡化了開發和運營，并推出了企業級別的開源Hadoop系統，同時推出了企業移動業務解決方案MessageSight，以及升級DB2 10.5等系列產品。在認知計算領域，更推出第一款面向消費者的Waston應用。其中，業內首創的分析加速技術BLU Acceleration，延續了傳統的內存管理系統功能，能夠幫助用戶更快速地抓取關鍵信息，并將數據分析速度提高25倍。全新的“大數據專家”PureData for Hadoop系統能夠大幅提升企業部署Hadoop的速度，同時降低部署難度。新版本企業級Hadoop產品InfoSphere BigInsights可以利用現有的SQL技術，更便捷地開發應用組件。
技術維新助力再現代化
隨著IT技術的進一步發展，技術正在彰顯著前所未有的特殊作用，人們對技術的追求也越來越迫切。
IBM全球副總裁兼大中華區軟件集團總經理胡世忠表示：“最新的IBM全球CEO調研顯示全球企業領導者將技術列為最重要的外部力量，而‘科技是第一生產力’一直被廣大中國的企業家和技術人們奉為至理名言。IBM認為，在由新一代技術組成的智慧計算時代，中國的企業家們需要更為戰略地思考信息科技的定位，將其運用到自身的變革轉型之中。作為智慧地球的推進者，IBM正在引領商業和科技的創新，通過業務前線化實現以客戶為中心的業務轉型，通過企業內部全面整合大幅優化流程和運營，充分發揮最新的科技能力，攜手合作伙伴幫助中國企業、組織和政府共同打造‘再現代化’發展的全新方式。”
IBM大中華區軟件中間件集團總經理李紅焰也表示，“人們已經逐漸意識到技術的復雜性和可消費性，技術的可消費性決定了技術的價值，如何讓數據為我所用，成為IT發展的目的。”
第5篇：大數據時代數據的重要性范文
關鍵詞：數據審計；審計風險；控制方法
中圖分類號：F239 文獻標識碼：A
原標題：數據審計時代審計風險控制的探究
收錄日期：2017年1月20日
一、審計變革：數據審計時代
在大數據時代的背景下，對于“大數據”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義：“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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。強調了公司企業的商業成功模式從數據擁有量的大小向公司對于數據的解讀、處理能力大小轉變。對于很多行業而言，傳統的商業競爭更多地表現為“數據的戰爭”。大數據擁有以下特點（5V）：第一，數據容量巨大（Volume），數據的吞吐量從過去的GB、TB為單位躍升至ZB甚至更大的PB；第二，處理速度快（Velocity），即資料輸入、輸出的速度快，要求在以秒為單位的時間內進行數據處理，否則數據就失去價值了，這一點對數據的挖掘技術有了更高的要求；第三，數據種類多（Variety），數據呈現出更多種類的表現形式，數據的來源形式也呈現出復雜的多樣性，數據的多樣性給數據帶來了更強的生命力；第四，商業價值高（Value）。集聚的數據具有更高的商業價值，數據不再單獨分割，更多地表現為一個數據的云層；第五，真實性（Veracity），處理數據時，對數據的真實性有了更高的要求，只有真實的高質量的數據才能真正起到支持決策的作用。
近年來，云計算、物聯網和移動互聯網的不斷演進與發展使大數據資產的價值愈加重要，技術的互相融合勢必放大和強化大數據對各行各業的影響。這對于審計行業而言，面臨的是一種數據審計思維模式。在根植于大數據的“數據審計”時代下，企業的人、財、物有了更為深度的融合，被審計企業的生產經營情況、被審計企業的各部門間的財務活動痕跡產生了大量多樣性的數據，這些數據包括被審計單位營運信息系統數據、管理層等各方的網絡數據、智能化設備的監控數據。審計從業人員需要思考，如何通過這些產生的大量數據來構建治理審計模式、提升風險評估的數據化支撐能力、擺脫傳統風險導向審計模式的局限、轉變數據處理治理審計模式，要求具備更高的數據識別、處理、挖掘能力，在海量數據中識別出對有助于改進審計工作質量、降低審計風險的信息，支持相關決策者和信息使用者作出相關決策，實現審計全覆蓋。
二、數據審計時代審計風險分析
傳統的審計風險模型是由美國注冊會計師協會（AICPA）于1983年提出的，它用數學模型表示為：AR=IR×CR×DR。其中：AR指審計風險（Audit Risk），IR指固有風險（Inherent Risk），CR指控制風險（Control Risk），DR指檢查風險（Detection Risk）。在數據審計背景下，審計的風險表現形式有了更豐富的表現形式，突出表現在固定風險和檢查風險。數據的安全性風險對原有的固有風險組成產生了影響，數據的運用與以及分析的難度上升也將導致審計檢查風險的提升。隨著大數據時代的發展，傳統的風險導向審計模型的缺陷日益凸顯。因此，新準則制定了新的審計風險模型：審計風險=重大錯報風險×檢查風險，其中，重大錯報風險包括兩個層次：一是會計報表整體層次；二是交易類別、賬戶余額、披露和相關陳述層次，會計報表整體層次的重大錯報風險是指同會計報表整體關系緊密的重大錯報風險或對許多認定都有潛在影的重大錯報風險。所以，在數據審計背景下，實施數據風險評估程序，基于審計人員職業判斷的基礎上，更應該專注于獲取數據本身所產生的風險。同時，審計人員應注重利用大數據信息對被審計單位的控制環境進行分析，識別出存在的數據風險點，形成數據審計模式。
隨著世界邁入大數據DT時代，被審計單位所處的內外市場環境愈發復雜，相比IT時代被審計單位將面臨更大的風險壓力，審計主體也將面臨比之前更大的出現重大錯報風險的可能性。審計人員審計后發表不恰當審計意見的可能性也將加大。而在傳統的風險導向審計模式中，仍然采用的是抽樣審計的模式。抽樣審計的模式是依賴對審計對象總體篩選一些樣本進行測試，并根據樣本情況推斷總體情況。但在數據審計時代下，審計抽樣的工作變得更加復雜，抽取具有代表性的風險樣本同樣無法避免固有的風險誤差，無法準確地反映出總體的情況，加之，各類被審計單位的內源性和外源性數據高度粘合，增加了數據抽樣工作產生的數據誤差，這些數據誤差增加了審計人員發表不恰當審計意見的可能性，從而導致數據審計風險的增加。
在數據審計時代，審計單位和被審計單位的信息博弈日趨激烈。根據信息不對稱理論可以研斷，信息博弈雙方之中掌握數據信息優勢的被審計單位在博弈中占據有利地位，而會計師事務所則處于信息劣勢。而處于信息優勢的被審計單位會利用其自身的信息作出對另一方不利的決策，從而出現逆向選擇的現象。根據委托-理論，處于人一方的審計單位往往是處于信息劣勢的一方，作為委托方的被審計單位往往利用其信息的優勢，產生隱瞞真實的財務數據、編制虛假財務報告、進行財務舞弊的風險，尤其是對處于虧損經營性企業而言，企業舞弊的可能性更大。而作為審計單位而言，鑒于自身生存壓力，為了搶奪客戶，為了迎合客戶需求，往往將審計程序簡化，減少審計成本，很多審計程序往往都流于形式，這都增加了審計人員發表不恰當審計意見的風險。
在此基礎之上，作為財務報表信息使用者的利益相關者對方的審計單位具有很高的審計期望，尤其在大量數據中需要找出前瞻性數據的投資決策者而言，他們對審計質量的期望容易與實際的審計工作質量產生差距，一方面財務信息使用者希望審計人員能夠客觀工正地開展審計工作，保證相關財務報表能披露單位真實的財務信息和經營狀況；另一方面審計單位收取了委托企業的審計費用，應該站在被審計單位的立場上開展審計工作。這就使得審計單位處于一個矛盾的地位，使得審計人員苦惱于應站在哪一方的立場上出具審計意見，無形中產生了一定的數據審計風險。
三、數據審計時代審計風險控制措施
數據審計時代的到來，對于獨立審計行業帶來的影響，更大程度上是基于云計算、物聯網和移動互聯網技術層面引起的一種科研范式的變革，如何對被審計單位的海量信息進行整合，進而進行數據分析和數據預測，以降低審計風險和提高審計工作效率提出如下控制措施。
（一）采用總體抽樣法替代原有的抽樣審計方法。在數據審計時代，審計工作的測試程序不再依賴抽樣分析，而可以采集和處理事物整體的全部數據。被審計單位的數據更為透明化，而且更為詳實，審計人員只需要通過云端技術連接被審計單位內部信息系統獲取全部相關信息。過去的抽樣審計工作模式是基于成本效益的原則，無法對每一筆業務進行詳細地審查，從而產生了抽樣審計。抽樣審計盡管抽取的樣本具有代表性，但無法完全消除其固有風險。但在數據審計時代下，審計人員通過云計算技術可以完全實現對被審計單位信息的全樣本抽樣，并且對審計證據等信息獲取的成本也大大降低，通過對總體抽樣方法的實現，更新了審計檢查技術，對全樣本的分析，大大減少了審計人員出現檢查失誤的風險，從而減少了審計人員出具錯誤審計意見的可能性，加強對數據審計風險的防范。
（二）加強審計人員信息運用、挖掘、預測能力的培養。審計人員的工作能力、職業素養的高低一直是審計風險產生的主體原因。在風險導向審計工作模式下，要求審計工作人員具備識別被審計單位重大錯報風險的能力，分析被審計單位所處的行業風險、企業戰略層面上的風險能力。這些能力一般來源于審計人員的專業判斷，它來自于審計人員綜合素質和豐富的實踐經驗，以及行業知識的豐富程度。在數據審計時代下，一方面對審計人員專業勝任能力提出了更高的要求。具體表現在：要求審計人員具備一定的計算機、互聯網以及相關數據分析軟件的技術運用能力，在大數據環境下開展數據審計工作，通過獲取被審計單位內外部相關的財務數據、行業數據、供應鏈運行數據、控制環境數據等，對數據進行深度地挖掘、分析，預測出未來被審計單位的相關能力高低、現金流量大小、行業變化情況等，對高價值高質量的信息進行有效整合，以支撐審計人員出具正確客觀的審計意見，降低審計風險；另一方面審計人員應該利用大數據給人們帶來的獲取數據更為便利這一優勢，加強相關經驗交流學習，建立多行業的經驗交流平臺，借助互聯網平臺實時關注相關行業的內外部環境變化，進行信息交互，提升自身的工作能力與實踐經驗，以達到數據審計時代下對審計工作效率提升的這一要求。提高對被審計單位的信息獲取和處置能力，有助于審計人員與被審計單位在信息博弈中取得優勢地位，掌握更多的有效信息，有助于識別被審計單位的舞弊動機，降低審計風險。
（三）建立完善被審計單位數據庫。數據審計環境下要求被審計單位必須建立起一個完善的中心數據庫，被審計單位的各類信息都將儲存在此數據庫內，涵蓋了各項相關經濟活動的信息、實物資產、人力資源等，并且通過互聯網存儲在云端。審計人員可以通過互聯網與中心數據庫進行連接，直接獲取被審計單位的相關信息和財務數據，對被審計單位的各項經濟活動進行有效的監控，對各項實物資產進行實時的盤點，提高審計工作效率的同時，能夠對重大錯報風險進行有效的防范。諸如獐子島事件再一次強調了存貨監盤的重要性，在數據審計環境下，此類事件完全可以避免，通過連接被審計單位的中心數據庫實施對被審計單位的存貨實施實時的監盤，同時在互聯網同時獲取氣象、水文等數據進行分析，有效地預見“冷水團”對生物性資產的影響，識別出存貨存在的相關風險。同時，被審計單位要及時升級相關的軟件和硬件，以防范潛在的信息安全風險，數據審計時代面臨著數據量的爆發性沖擊，要適時地對相關財務軟件進行升級，定期維護。審計人員應進行相關數據的維護，確保有關信息的保密性，做好數據采集、數據集成、數據清洗等工作，防范錯誤信息對審計工作的影響。可以加強以下兩個環節的控制：一是防止APT攻擊。借助大數據處理技術，針對APT安全攻擊能力隱蔽、潛伏長、攻擊方式和方法不確定等特征，設計具備實時檢測能力與事后回溯能力的全流程審計方案，預防并阻止運行隱藏有病毒的應用軟件、程序；二是用戶訪問限制。可以根據數據的秘級程度和審計查詢需求設定不同的權限等級，并嚴格控制用戶訪問權限。
（四）被審計單位塑造有控制觀念的企業文化。完善的內部控制制度是實現控制目標的重要保證，也是降低審計風險的重要手段。在數據審計時代，需要進一步完善被審計單位的內部信息系統，利用信息技術手段，對被審計單位相關的經營活動進行有效的監督，以保證其活動合法合規，確保財務報告及相關信息真實完整，審計人員通過被審計單位的內部信息系統的運行情況，評價內部控制制度的有效性，監督其是否得到有效的實行。被審計單位應利用大數據時代數據的開放性、透明性，通過互聯網進行內部控制制度設計的交流實習，學習其他企業的內部控制制度的可取之處。
有效的內部控制制度設計可以有效地防范管理層舞弊，而有效的內部控制仰賴企業成員的控制意識，企業文化是內部控制要素的組成部分。在大數據時代下塑造控制觀念的企業文化，培養員工的控制意識，凸顯出其重要性。從東芝公司審計失敗事件看出，有效的內部控制制度以及先進的企業文化建設關乎一個公司的存亡。歷史達百年之久的制造業巨頭日本東芝公司因公司財務舞弊導致公司信譽瞬間崩塌，其根源在于其家族式的企業文化致使管理層可以凌駕于內部控制之上，高管一言堂，內部審計失效，管理層可以任意操縱利潤，大規模參與會計造假，審計人員發生道德風險及缺乏謹慎性使其過分依賴東芝內部審計機構，未能有效對東芝內部控制系統、重要性水平及審計風險進行恰當性評估致使最終審計失敗。
主要參考文獻：
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第6篇：大數據時代數據的重要性范文
統計學論文2000字(一)：影響民族院校統計學專業回歸分析成績因素的研究論文
摘要：學習成績是評價學生素質的重要方面，也是教師檢驗教學能力、反思教學成果的重要標準。利用大連民族大學統計學專業本科生有關數據（專業基礎課成績、平時成績和回歸分析期末成績），建立多元線性回歸模型，對影響回歸分析期末成績的因素進行深入研究，其結果對今后的教學方法改進和教學質量提高具有十分重要的指導意義。
關鍵詞：多元線性回歸；專業基礎課成績；平時成績；期末成績
為了實現教學目標，提高教學質量，有效提高學生學習成績是很有必要的。我們知道專業基礎課成績必定影響專業課成績，而且平時成績也會影響專業課成績，這兩類成績與專業課成績基本上是呈正相關的，但它們之間的關系密切程度有多大？它們之間又存在怎樣的內在聯系呢？就這些問題，本文主要選取了2016級統計專業50名學生的四門專業基礎課成績以及回歸分析的平時成績和期末成績，運用SPSS統計軟件進行分析研究，尋求回歸分析期末成績影響因素的變化規律，擬合出關系式，從而為強化學生的后續學習和提高老師的教學質量提供了有利依據。
一、數據選取
回歸分析是統計專業必修課，也是統計學中的一個非常重要的分支，它在自然科學、管理科學和社會、經濟等領域應用十分廣泛。因此研究影響統計學專業回歸分析成績的相關性是十分重要的。
選取了統計專業50名學生的專業基礎課成績（包括數學分析、高等代數、解析幾何和概率論）、回歸分析的平時成績和期末成績，結合多元線性回歸的基礎理論知識[1-2]，建立多元回歸方程，進行深入研究，可以直觀、高效、科學地分析各種因素對回歸分析期末成績造成的影響。
二、建立多元線性回歸模型1及數據分析
運用SPSS統計軟件對回歸分析期末成績的影響因素進行研究，可以得到準確、科學合理的數據結果，全面分析評價學生考試成績，對教師以后的教學工作和學生的學習會有較大幫助。自變量x1表示數學分析成績，x2表示高等代數成績，x3表示解析幾何成績，x4表示概率論成績，x5表示平時成績；因變量y1表示回歸分析期末成績，根據經驗可知因變量y1和自變量xi，i=1，2，3，4，5之間大致成線性關系，可建立線性回歸模型：
（1）
線性回歸模型通常滿足以下幾個基本假設，
1.隨機誤差項具有零均值和等方差，即
（2）
這個假定通常稱為高斯-馬爾柯夫條件。
2.正態分布假定條件
由多元正態分布的性質和上述假定可知，隨機變量y1服從n維正態分布。
從表1描述性統計表中可看到各變量的平均值1=79.68，2=74.66，3=77.22，4=78.10，5=81.04，1=75.48；xi的標準差分別為10.847，11.531，8.929，9.018，9.221，y1的標準差為8.141；有效樣本量n=50。
回歸分析期末成績y1的多元回歸模型1為：
y1=-5.254+0.221x1-0.4x2+0.154x3
+0.334x4+0.347x5
從表2中可以看到各變量的|t|值，在給定顯著水平？琢=0.05的情況下，通過t分布表可以查出，自由度為44的臨界值t？琢/2（44）=2.015，由于高等代數x2的|t|值為0.651小于t？琢/2（44），因此x2對y1的影響不顯著，其他自變量對y1都是線性顯著的。下面利用后退法[3]剔除自變量x2。
三、后退法建立多元線性回歸模型2及數據分析
從模型1中剔除了x2變量，多元回歸模型2為：
y1=-5.459+0.204x1+0.149x3+0.377x4+0.293x5（5）
在表4中，F統計量為90.326，在給定顯著水平？琢=0.05的情況下，查F分布表可得，自由度為p=4和n-p-1=45的臨界值F0.05（4，45）=2.579，所以F>F0.05（4，45），在表5中，所有自變量的|t|值都大于t？琢/2（45）=2.014，因此，多元回歸模型2的線性關系是顯著的。
四、結束語
通過對上述模型進行分析，即各個自變量對因變量的邊際影響，可以得到以下結論：在保持其他條件不變的情況下，當數學分析成績提高一分，則回歸分析成績可提高0.242分[4-5]；同理，當解析幾何成績、概率論成績和平時成績每提高一分，則回歸分析成績分別提高0.149分、0.377分和0.293分。
通過對學生專業基礎課成績、平時成績與回歸分析期末成績之間相關關系的研究，一方面有利于教師把控回歸分析教學課堂，提高教師意識，注重專業基礎課教學的重要性，同時，當學生平時成績不好時，隨時調整教學進度提高學生平時學習能力；另一方面使學生認識到，為了更好地掌握回歸分析知識，應加強專業基礎課的學習，提高平時學習的積極性。因此，通過對回歸分析期末成績影響因素的研究能有效的解決教師教學和學生學習中的許多問題。
統計學畢業論文范文模板(二)：大數據背景下統計學專業“數據挖掘”課程的教學探討論文
摘要：互聯網技術、物聯網技術、云計算技術的蓬勃發展，造就了一個嶄新的大數據時代，這些變化對統計學專業人才培養模式的變革起到了助推器的作用，而數據挖掘作為拓展和提升大數據分析方法與思路的應用型課程，被廣泛納入統計學本科專業人才培養方案。本文基于數據挖掘課程的特點，結合實際教學經驗，對統計學本科專業開設數據挖掘課程進行教學探討，以期達到更好的教學效果。
關鍵詞：統計學專業；數據挖掘；大數據；教學
一、引言
通常人們總結大數據有“4V”的特點：Volume（體量大），Variety（多樣性），Velocity（速度快）和Value（價值密度低）。從這樣大量、多樣化的數據中挖掘和發現內在的價值，是這個時代帶給我們的機遇與挑戰，同時對數據分析技術的要求也相應提高。傳統教學模式并不能適應和滿足學生了解數據處理和分析最新技術與方法的迫切需要。對于常常和數據打交道的統計學專業的學生來說，更是如此。
二、課程教學探討
針對統計學本科專業的學生而言，“數據挖掘”課程一般在他們三年級或者四年級所開設，他們在前期已經學習完統計學、應用回歸分析、多元統計分析、時間序列分析等課程，所以在“數據挖掘”課程的教學內容選擇上要有所取舍，同時把握好難度。不能把“數據挖掘”課程涵蓋了的所有內容不加選擇地要求學生全部掌握，對學生來說是不太現實的，需要為統計學專業本科生“個性化定制”教學內容。
（1）“數據挖掘”課程的教學應該偏重于應用，更注重培養學生解決問題的能力。因此，教學目標應該是：使學生樹立數據挖掘的思維體系，掌握數據挖掘的基本方法，提高學生的實際動手能力，為在大數據時代，進一步學習各種數據處理和定量分析工具打下必要的基礎。按照這個目標，教學內容應以數據挖掘技術的基本原理講解為主，讓學生了解和掌握各種技術和方法的來龍去脈、功能及優缺點；以算法講解為輔，由于有R語言、python等軟件，學生了解典型的算法，能用軟件把算法實現，對軟件的計算結果熟練解讀，對各種算法的改進和深入研究則不作要求，有興趣的同學可以自行課下探討。
（2）對于已經學過的內容不再詳細講解，而是側重介紹它們在數據挖掘中的功能及綜合應用。在新知識的講解過程中，注意和已學過知識的融匯貫通，既復習鞏固了原來學過的知識，同時也無形中降低了新知識的難度。比如，在數據挖掘模型評估中，把混淆矩陣、ROC曲線、誤差平方和等知識點就能和之前學過的內容有機聯系起來。
（3）結合現實數據，讓學生由“被動接收”式的學習變為“主動探究”型的學習。在講解每種方法和技術之后，增加一個或幾個案例，以加強學生對知識的理解。除了充分利用已有的國內外數據資源，還可以鼓勵學生去搜集自己感興趣的或者國家及社會大眾關注的問題進行研究，提升學生學習的成就感。
（4）充分考慮前述提到的三點，課程內容計劃安排見表1。
（5）課程的考核方式既要一定的理論性，又不能失掉實踐應用性，所以需要結合平時課堂表現、平時實驗項目完成情況和期末考試來綜合評定成績。采取期末閉卷理論考試占50%，平時實驗項目完成占40%，課堂表現占10%，這樣可以全方位的評價學生的表現。
三、教學效果評估
經過幾輪的教學實踐后，取得了如下的教學效果：
（1）學生對課程的興趣度在提升，課下也會不停地去思考數據挖掘有關的方法和技巧，發現問題后會一起交流與討論。
（2）在大學生創新創業項目或者數據分析的有關競賽中，選用數據挖掘方法的人數也越來越多，部分同學的成果還能在期刊上正式發表，有的同學還能在競賽中取得優秀的成績。
（3）統計學專業本科生畢業論文的選題中利用數據挖掘有關方法來完成的論文越來越多，論文的完成質量也在不斷提高。
（4）本科畢業生的就業崗位中從事數據挖掘工作的人數有所提高，說明滿足企業需求技能的人數在增加。繼續深造的畢業生選擇數據挖掘研究方向的人數也在逐漸增多，表明學生的學習興趣得以激發。
教學實踐結果表明，通過數據挖掘課程的學習，可以讓學生在掌握理論知識的基礎上，進一步提升分析問題和解決實際問題的能力。
第7篇：大數據時代數據的重要性范文
大數據時代的到來，讓數據成為人們關注的焦點，各個行業的研究人員紛紛挖掘數據的潛力，發現其價值。但現在，大數據的信息收集、整理存在很大的安全風險，安全問題突出，即信息安全已經成為限制大數據發展的主要因素。對此，文章給出了相應的應對策略，有效解決了大數據信息的安全問題。
關鍵詞：
大數據；信息安全；風險框架
1大數據時代的特點與信息發展方式的變革
1.1大數據時代特點
1.1.1海量性
大數據時代，存儲與網絡技術快速發展，很多移動設備無時無刻都在產生大量的信息，數據規模不斷擴大，也變得越加完整，向海量化的趨勢發展。
1.1.2多樣性
現在，每個設備既相對獨立又是整個網絡的一部分，任意一個人都是信息的接受者與傳遞者，數據量呈現出大量增長的趨勢，數據具有多樣性，它主要體現于文本、音頻、視頻等，并根據各個信息之間的關聯性，重新加工、分析，把它們變成可以使用的信息[1]。
1.1.3高速性
移動互聯網應用規模的擴大，使人們對數據的需求逐漸增加，需快速處理大量的數據，幫助決策。以云計算為基礎的Hadoop數據框架，其使用集群的力量，用較短的時間處理信息并存儲，加快信息的傳輸速度，使數據信息帶來更多的利益。
1.1.4價值性
人們善于從數據中發現信息，為自己提供服務，這是大數據信息應用的目的。但如何找到有價值的信息，需從海量的信息中提取，這表明了大數據信息的價值有待提高。
1.2信息發展方式的變革
1.2.1傳播方式
傳播方式的改變主要體現在3方面，打破了原有的規則。（1）話語權發生了轉移，即進入大數據時代后，各傳媒開始開辟網絡平臺，讓傳統媒體的話語權逐漸轉向網絡。（2）傳播渠道的改變。網絡環境下，微博、微信成為主要的數據、信息傳遞的平臺，具有即時性與共享性。（3）有較強的傳播主動性與精確性。很多企業會根據用戶的瀏覽習慣，為其提供大量信息。
1.2.2生產方式
根據受眾對數據的需求，生產信息，提供定制服務。以數據分析為基礎，構建新的數據生產方式，主要用于取悅大眾。
2大數據時代下的安全風險
大數據的安全包含兩點：（1）內部系統的不足；（2）外部系統的漏洞。前者是因為組織自身管理不足出現的問題，后者是社會大環境的變化引發的安全問題。
2.1系統內部的漏洞
2.1.1基礎設施
從基礎設施的角度分析是，由于基礎設施老舊、損壞等原因，出現的數據安全風險，它分為兩方面，分別是自然災害與網絡硬件。（1）自然災害屬于不可抗力因素，像是地震、臺風、火災等，而數據收集是通過線路把信息傳送到服務器，自然災害發生后，破壞服務器，造成大量數據丟失。同時，除自然災害外，也存在不可控的因素，比如停電等，數據傳輸被迫中斷[2]。（2）數據量快速增長，但因為硬件設施落后，達不到數據處理、存儲的要求，并且，硬件老化也會減緩數據的傳輸。所以，如果數據傳輸的功能性降低或老化，都會讓系統崩潰，丟失傳輸的數據，影響數據傳輸的安全。
2.1.2數據隱私
數據隱私是指處理、分析數據時，可能出現信息泄露的問題。可從兩點論述：（1）數據組合是把不同的數據組合在一起，但這種組合方式是從多個組合池內搜集，在原有風險的基礎上進一步增加了風險，使用戶身份的特征更加明顯。（2）對數據的分析，是挖掘數據深層次的信息與價值，同時，可能會給用戶的信息安全構成威脅，發現用戶隱私[3]。
2.1.3數據管理
數據信息管理不善導致的數據暴露，其原因可能是操作失誤、信息泄露等。（1）數據管理較為復雜，操作失誤會影響系統的正常運行。（2）信息泄露有兩種情況，有惡意和非惡意的區分，前者是人為操作，后者是工作缺少規范性，沒有完善的安全保護制度。
2.1.4技術問題
技術問題是操作存在漏洞，其可從安全防護與實施監測角度分析。對于安全防護，使數據大量增加，需提高安全防護的技術水平，及時更新，減少防護的漏洞。而實時監測具有滯后性，檢測的頻率高，周期較長，有很多潛在的安全漏洞沒有檢測出來。
2.2系統外部的漏洞
2.2.1法律法規
數據保護法的建立以明確數據收集為目的，不可把某個目的數據收集用于其他目的，告訴用戶其信息正在使用，用戶信息的使用需得到認可，私人數據保持準確，數據有保存的期限。
2.2.2行業自律
很多企業會以自身經營情況為參考，制定信息安全政策，有的為了得到更多的利益，會篡改政策信息，沒有約束自己的行為，缺少良好的行業自律。
2.2.3個人信息安全
現在的技術可以實時跟蹤一個人，其會利用網絡跟蹤、頻率識別等方式，確定個人所在的坐標，進行視頻監控，同時得到其財務數據，讓個人隱私全部暴露出來，同時，有的企業會把已知的電話信息賣給其他人，但無法采取任何打擊措施。這些都導致了用戶的信息安全受到影響，個人隱私得不到保證。
2.2.4黑客入侵
黑客的入侵，進一步加劇了信息安全風險。其原因是，大數據有很高的價值，有一定的誘惑力，吸引其攻擊，同時，整個網絡環境中，數據更加明顯，也更容易受到對方的攻擊，黑客會利用網絡系統中的漏洞，找到并進攻目標，增加風險。
3大數據時代下風險的應用策略
3.1及時更新設備，加大維護力度
優化基礎設施包括以下兩方面：（1）及時檢查設備的運行情況，發現設備運行存在的問題，及時解決，如果設備老化，需及時更換，同時，也要檢查網絡線路是否完整，并及時更新計算機使用的軟件，以及降低設備運行故障導致數據丟失的概率。（2）制定應急預案，人們可根據已經出現的運行故障，制定應對方案，一旦出現突發事故可以馬上應對，使基礎設施高效運轉，確保數據的安全[4]。
3.2使用技術規避風險
這是確保數據安全的方式之一，要提高安全防護的水平，真正做到實時監測。安全防護給數據提供安全保護，有一層無形的保護網，以免數據受到攻擊，比如防火墻。而實時監測是對數據進行檢測，及時發現系統的漏洞，馬上修補，不會給病毒、木馬、黑客的入侵提供機會，但現在應用的技術存在一定的不足，需要不斷改進，確保數據安全。同時，也可以加入保護用戶信息的技術，比如匿名保護技術，不會泄露用戶隱私[5]。
3.3保證數據的真實
大數據的價值是其可以分析出有價值的信息，預測未來的發展方向，為決策提供理論支持，但這些必須以真實、有效作為前提。如果數據的真實性有待考證，則可信度必然會降低。所以，各企業、組織收集數據時，需考察數據的真實性，確定數據的來源渠道，從眾多信息系統中找出虛假不實的信息并排除。同時，數據的選擇具有主觀性，即會受到人為因素的影響，因此，要盡量減少人為因素對數據收集工作的影響，找到最新的數據版本，保證數據傳輸中真實性不會受損。
3.4提升行業的自律性
企業或組織是數據的持有者，其義務是保證數據的安全，約束自己的行為，使自己有自律性。其要做到以下兩點：（1）制定信息安全保護制度，有明確的保護措施。即從組織的角度分析，數據的訪問要設置訪問權限，根據數據的重要程度，設定訪問人數，這種方式可有效控制數據傳播的范圍，以免泄漏。一旦出現數據泄露，需追究相關人員的責任，找到信息泄露的根本原因與源頭。對于合作者，其要按照組織制定的政策信息操作，遵守操作規范，不會因為操作失誤導致信息泄露，或是為了得到利益把數據交給競爭對手或其他人。（2）規范信息處理的程序，組織處理收集數據時，必須保護用戶的隱私，不會讓其他人分析出用戶的身份，對此，可刪除與用戶有關的敏感信息，并用聚合的方式歸攏信息，把有典型特點的數據淡化，降低用戶被識別的風險。
3.5強化人們的信息安全意識
現在生活中，社交網絡中信息的大量傳播，漸漸淡化了人們的安全意識，安全意識匱乏，同時，要明確的一點是，用戶隱私的泄露，除了有黑客攻擊、商家倒賣等，也和個人不保護有關。所以，對數據信息安全的保護，必須強化個人的安全意識，即加大宣傳力度，讓其認識到信息安全的重要性，不會主動向他人透漏信息。對于需要實名注冊的活動，嚴格甄別，再三考慮后確定是否參與。若發現自己私人信息被竊取，馬上向有關部門舉報，或提出訴訟，維護自己的權益。
4結語
大數據時代的到來，雖然會給社會發展提供數據能源，但同時也帶來很多風險，如何規避風險，提高數據傳輸的安全性，需要人們主動思考。對此，其可以從內部與外部兩方面討論，以提高數據的真實性與可信度，規范行業的自律性，強化個人的信息安全意識，及時更新設備，加大維護力度，有效規避風險，積極應對，優化對數據的管理與監測。
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第8篇：大數據時代數據的重要性范文
關鍵詞：醫療保險；檔案；信息化；對策
檔案資料是社會經濟發展必不可少的寶貴信息資源，隨著技術的發展與進步，檔案由最初的紙質存檔發展成現在的電子存檔，與之相應的是對檔案信息化的需求進一步增強。而如今迅猛發展和廣泛應用的信息技術，更是為檔案的信息化建設創造了前所未有的契機。作為我國五大保障險種之一的醫療保險，其系統涉及到群眾根本利益，其檔案管理工作就顯得尤為重要，在“大數據”和“互聯網+”背景下，檔案管理的信息化是利國利民的，也是勢在必行的。
一、醫療保險檔案信息化建設的重要性
楊公之主編的《檔案信息化建設導論》中定義檔案信息化建設為：“在國家檔案行政管理部門的統一規劃和組織下，在檔案管理活動中全面應用現代信息技術，對檔案信息資源進行處置、管理和提供利用服務。”醫療保險檔案信息化建設作為醫療保障系統檔案信息化建設的一個重要組成部分，尤其是在當前快速發展的信息社會中，信息技術變革了醫療保險傳統的信息管理模式，使得以計算機及檔案管理軟件應用為主，利用計算機、掃描儀等對檔案進行搜索、存儲和管理，成為了醫療保險檔案管理方式發展的必然趨勢，也是醫療保險實現信息共享、實現與醫療保險系統聯網，保障人民群眾效益的重要手段。
二、全面完成醫療保險檔案信息化建設的主要任務
1.完善醫療保險檔案管理基礎設施
醫療保險檔案的管理需配置足夠面積的醫療保險檔案室，檔案室內要配備足夠的檔案管理設備，例如檔案柜，殺蟲劑，干燥劑等，與此同時，電子檔案儲存應用還需服務器智能設施、制冷設備、干燥設備、防火設備、自動溫控設備等軟硬件設施。由于數據服務器為檔案管理人員提供了極大的便捷，檔案管理人員可以通過計算機等數據服務器進行醫療保險檔案的收文、查詢、借閱、返還等檔案的歸檔利用和管理工作。同時由于醫療保險工作面對的社會群體具有廣泛性及醫療保險處本身具有的社會公益性等特點，醫療保險電子檔案信息更加復雜繁多，對于數據服務器基礎配置也有著更高的要求，因此提高醫療保險檔案管理部門的數據庫服務器硬件配置和網絡拓撲率，是進行醫療保險檔案信息化建設的必要條件。另外，隨著醫療保障制度的進一步完善，醫療保險涉及人員范圍的進一步擴大，建立和完善醫療保險檔案信息系統局域網，使檔案管理的各項工作趨于網絡化，在一定范圍內實現醫療保險檔案信息的共享，是現階段人民群眾對加強醫療保險電子檔案信息利用的迫切要求。
2.制定嚴格的醫療保險電子檔案歸檔及管理規范
檔案信息電子化主要是通過計算機、掃描儀等現代數據錄入設備將檔案資料整理輸入數據庫服務器，使之轉變成數據資料再加以儲存和應用。其一，根據相關法律法規，因地制宜地制定醫療保險檔案管理規范，并定期組織醫療保險檔案管理人員學習最新的檔案管理辦法，根據新法規及時修正檔案文件管理規范。其次，建立健全醫療保險檔案目錄數據庫，建立健全醫療保險檔案電子數據的索引機制，對醫療保險檔案實現數據化管理，規范醫療保險檔案電子數據的歸檔與管理，保證電子檔案信息的科學保管和有效利用。再次，注重特殊病號、特殊報銷比例的醫療保險電子檔案的管理，方便醫療保險檔案管理人員及時查閱。
3.培養與發展高素質醫療保險檔案管理人才
（1）醫療保險檔案管理人員需要具備較高的政治修養與責任心，這就要求醫療保險檔案管理人員要熟悉檔案管理政策，具備良好的職業道德和強烈的責任感，有扎根醫療保險檔案基礎工作的信心和決心。
（2）醫療保險檔案管理人員需要具備電子檔案專業技能。針對新形勢對檔案工作的要求，醫療保險檔案管理人員面對信息時代“打鐵還需自身硬”，需要加強信息技術的學習，加強信息技術的實踐，熟練掌握現代數據挖掘技術、大數據分析技術等新興信息技術，使醫療保險檔案管理跟的上信息時展的步伐。
（3）醫療保險檔案人員需要是具備綜合素質的復合型人。
新形勢下，醫療保險檔案需要管理方法、紙質檔案、數據庫服務器三位一體的復合型人才，綜合運用管理理念、計算機知識、信息技術知識、檔案專業知識等，從而對檔案工作進行有效的管理。同時也需要用現代網絡技術整合醫療保險傳統檔案管理模式，為醫療保險檔案信息化建設提供有力的網絡梳理與網絡保障。
4.注重醫療保險檔案信息數據安全
由于電子信息應用會受到來自病毒和黑客等問題的影響，因此保管醫療保險檔案數據的服務器各種防病毒措施及設備要完善，針對部分需要提供網絡共享的醫療保險電子檔案信息資源，必須提供有效的網絡安全保障；在檔案信息化的同時，更不可忽視紙質檔案的保存，要“兩條腿走路”“兩套賬并存”，要實現電子檔案與紙質檔案并存。
醫療保險檔案信息化建設是一項長期、全面而又具體的工作，它需要完善的基礎設施、先進的管理規范、優秀的檔案管理人員、嚴謹的安全措施等各方面的綜合配合，實現醫療保險檔案信息化建設是醫療保險現代化管理的重要組成部分。信息化是當今世界和社會發展的大趨勢，只有積極推動醫療保險檔案信息化建設進程，才能適應社會和時展的需要，更好地服務社會。尤其是醫療保障險種的社會公益性決定了其服務團體的廣泛性，而其自身檔案信息化建設歷程又是社會檔案信息化建設歷程的直接體現，因此，加強醫療保險檔案信息化建設不只是醫療事業可持續發展的需要，更是整個社會可持續發展的必然要求。
參考文獻：
[1]張榮蓉.淺談企業檔案信息化建設[J].科技信息，2012.
第9篇：大數據時代數據的重要性范文
2012年8月3日，“巔峰匯，展望未來──2012戴爾高層客戶峰會”在麗江舉行。在會上戴爾公司與北京大學計算機科學技術研究所共同簽署了虛擬集成系統（VIS）聯合實驗室項目合作備忘錄，并宣布戴爾為北京大學設計、建造的基于戴爾虛擬集成系統（VIS）解決方案的聯合實驗室正式落成。
會后，北京大學計算機科學技術研究所副所長郭宗明及戴爾（中國）有限公司公共事業部教育行業總經理王珊圍繞數據中心的建設解答了記者的疑問。
郭宗明副所長介紹說，目前研究所設置了九個研究方向，隨著研究工作的不斷深入和研究成果的不斷積累，僅以視頻為例，就需要大量的存儲空間，同時為了保證研究工作的方便展開，對于資源的分類及讀取都提出了更高的要求。而實際情況是，由于缺乏全面的系統化的技術及服務支持，教師們各自為政，花費了很多精力建設自己的教學平臺，但各個平臺之間不能實時共享，容易造成資源浪費，也容易阻礙信息的流通。當然，其他的一些問題，如機房的空間、電源的供應等問題也日益凸顯。他表示，研究所現在用的是戴爾為其量身打造的一套私有云平臺來提供PaaS服務，戴爾提供了很完美的定制化方案，最大限度地幫助研究所解決了自身的問題。這類定制化方案的實施，在未來的系統升級時，也能帶來靈活的可擴展性和可配置性。他表示，此次合作將延續和鞏固與戴爾的戰略協作伙伴關系，將為新一代數據中心新功能的開發提供更多的創新理念。
王珊總經理就該中心的建設方案做了詳細的闡釋，指出該數據中心主要采用戴爾虛擬集成系統（VIS）解決方案和“互聯校園”教育信息化技術。戴爾VIS能幫助用戶掃清采用虛擬化的障礙，能有效的提高數據中心效率。其開放式體系結構意味著用戶可以隨時做出改變，并選擇適合自己組織的技術和采用進度。PowerEdge C 6100服務器的超密集型2U基礎架構，支持多達四個服務器節點，節省了空間，電源和冷卻功耗更低。AIM管理器可以創建動態的基礎架構，適應不斷變化的客戶需求，可以輕松管理虛擬和物理服務器構架，推進虛擬化部署，減少服務器數量。深度定制化是戴爾解決方案的一個特點。同時，她還從基礎教育、職業教育、高等教育三方面談了戴爾產品及服務在教育領域的應用情況。
大數據時代的到來，使得越來越多的教育領域客戶認識到存儲數據、保護數據、整合數據的重要性和迫切性，同時，運維的任務日益繁重也讓教師們不堪重負，不能把更多的精力投入到教學或研究中去。戴爾與北京大學計算機科學技術研究所的此次合作，必將有利于推動教育管理信息化的發展。
