大數據時代的含義精選(九篇)
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第1篇：大數據時代的含義范文
【關鍵詞】大數據 計算機信息處理 技術研究
大數據廣義上指的是無法在一定范圍內進行常規捕捉和管理的數據，是需要新模式和新方案來進行信息收集的。而我國計算機技術的發展帶來的結果是網絡用戶的迅速增長，因此產生的數據量也是非常龐大的。所以這也使得我國的計算機技術要進行全面革新來面對時刻增長的計算機數據，這也是大數據時代下的必然趨勢。
1 “大數據”的具體內涵
1.1 基本含義
大數據從字面上理解為數據量大，換而言之就是目前的計算機技術無法將這些數據龐大的信息進行整合和分類，并進行傳輸。而現階段對于大數據的具體范圍還沒有非常明確的定義。
1.2 大數據的優勢
1.2.1 數據傳輸速度快
數據傳輸速度是大數據的第一大優勢。隨著網絡在我國的普及，計算機用戶數量增多必然導致數據的增多，因而用戶的需求也會隨之提升，所以這就需要對數據進行快速分析整理，并將結果進行傳輸。而大數據時代下，數據處理已經有了迅速的發展，信息傳輸速度不再受限于計算機技術。
1.2.2 信息多樣化
信息多樣化是大數據時代的又一顯著特征。在計算機技術不發達的年代，傳輸信息主要通過文本或是網頁的方式，這樣的方式不僅效率低，且傳輸的信息內容單調，缺乏即時性。而大數據的出現很好地解決了這一問題，現如今多樣化的數據傳輸媒介和豐富的格式也給計算機技術帶來了質的變化。音頻、視頻、圖像等傳輸手段更廣泛運用于現階段的信息技術之中，在未來也將繼續運用。
2 大數據時代的變革
大數據時代是計算機技術發展的一項重要標志，也是該行業的歷史性的進步，對廣大用戶都產生了重要的影響。現如今，無論是政府機關還是事業單位，亦或是個人，都是大數據時代下的用戶，大數據也加深了各方之間的聯系，使信息能夠更廣泛傳播，資源共享更為便捷，這也給企業的發展起到了積極的促進作用。然而，在這一過程中仍然有一些我們應該注意到的問題，這些問題如果不能妥善解決，勢必會制約大數據時代下計算機技術的發展。在筆者看來，這是一個機遇和挑戰并存的過程，具體表現如下。
3 大數據技術的主要體現
3.1 預測分析技術
這項技術是一種對于數據的挖掘和解決方式，可以在數據中實現對于未來結果的計算。在現階段，很多企業利用大數據來所信息進行收集，并進行模型優化，從而來提升企業的管理水平和業務水平。而用戶也可以根據自身需要將這些功能進行選取式利用，從而為各個行業的工作提供便利。
3.2 數據處理技術
包含分布式存儲技術好和可視化的數據技術。前者是指利用多臺存儲器會數據進行分類，是提高系統適用性和穩定性的有效途徑。而后者可以對不同種類的數據源進行直觀顯示，從而將信息展示在用戶面前，便于信息的實時分析和資源共享。
4 大數據時代下計算機技術的機遇
網絡已經普及于我國的日常生活了工作之中，并在各個領域都發揮了重要的作用。大數據的顯著特點就是信息量大，工作要求也更高。盡管在現階段的計算機技術下處理這些信息仍然有很多需要優化和改進的地方，但是其未來的發展趨勢還是非常令人滿意的。以一般的公司為例，一個公司進行大數據的管理，可以有效提升每個部門的工作效率，并加強管理層和基層的交流，減少工作中產生的各種突發問題。另一方面，可以讓各部門之前形成良好的工作配合，在人力、物力、財力上都做到節省成本，從而讓企業能夠在激烈的市場競爭中占據重要的地位。又例如在工廠中進行大數據的處理分析，能夠有效地了解到市場動態，捕捉市場信息，從而了解到消費者的具體需求和喜好，能夠針對性地生產出消費者需要的產品，對于工廠的發展會起到積極的促進作用。因此不難看出，大數據時代下，計算機技術的發展會有很多機遇，只要善于把握，必將能取得令人滿意的結果。
5 大數據時代下計算機技術的挑戰
5.1 對于存儲技術的新要求
巨大的數據信息量必然給未來的存儲技術提出了更高的要求，而用戶的需求也會隨之增加。為了保障用戶的體驗，就需要在信息處理能力上進行完善和優化。例如在硬件設備、網絡寬帶等方面就要進行更新，以應對大數據所帶來的沖擊。無疑這是一個工作量非常大的工程，也需要不斷地學習和探索。
5.2 對于信息安全的新要求
信息安全是用戶最為關心的問題。在近年來，我們時常看到用戶的身份證、個人資料等信息被無故泄露，導致一系列問題的產生。這些信息安全問題產生的原因就是數據的分類和管理不到位。而未來的大數據時代，信息量將比現在有成倍甚至幾十倍幾百倍的增加，那么如何在這些巨量的信息中保障每個用戶的個人信息安全，就成為了未來的一大挑戰。網絡黑客和各種不法分子也早已熟練運用計算機技術，因此也要求研究人員在未來要針對性地在信息保護方面做出技術上的改進，從而保證用戶的信息安全，才能是計算機信息處理技術朝著更加穩定和正確的道路上發展前行。
6 結語
通過研究，可以看到大數據時代下，現階段的計算機信息處理技術仍然有一些缺陷，在技術層面上需要進行變革和創新。但是隨著我國經濟水平的不斷發展，信息技術也將隨之得到提升，未來的云計算機網絡必將發揮重要的作用，更加廣泛地運用于人們的工作和生活之中。可以肯定的是，計算機信息處理技術是一個潛力巨大的項目，雖然面臨著挑戰，但是我們要對未來的研究具有信心，相信在未來我國的計算機信息處理技術必將處于世界領先水平。
參考文獻
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作者簡介
熊朝廷（1981-），男，四川省綿陽市人。現為四川九洲電器集團有限責任公司工程師。研究方向為電子信息。
第2篇：大數據時代的含義范文
北京市普利門電子科技有限公司 北京 100041
[摘要]隨著大數據時代的到來，對企業檔案管理方式提出了新的機遇和挑戰，本文論述了大數據的含義和特征，分析了大數據時代企業檔案管理創新的必要性，并從四個方面對如何進行檔案管理創新提出了對策建議。
[
關鍵詞 ]檔案管理；大數據；創新
一、大數據的含義
大數據（Big Data）是繼云計算、物聯網之后IT產業的又一次創新性技術變革。大數據，指的是所涉及的數據資料、信息量的規模巨大到無法通過目前主流軟件系統工具，在合理可控的時間范圍內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業、政府等經營決策更積極目的的資訊。
大數據具有4個基本特征：數據體量巨大，從TB級別躍升到PB級別；第二，數據類型繁多，這些數據類型繁多，格式不一，結構不同；第三，價值密度低，商業價值高；第四，處理速度快，需要實時獲取需要的信息，這一點和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。
二、大數據時代檔案管理創新的必要性
檔案管理是企業管理的一項重要基礎工作，對企業項目的運作、市場定位、營銷策略有著重要的指導性作用，是企業加強內部管理和控制的重要基礎。大數據時代的到來，已給檔案管理工作烙上了深深的大數據印記。與傳統檔案管理方式相比，大數據時代下企業檔案具有媒體形式多、數據量大的特點。同時，當前企業在檔案管理方面面臨諸多瓶頸：繁雜的數據類型和多樣的存儲格式使電子文件很難被統一收集，容易形成一個個“信息孤島”；對數據利用的方式單一，缺乏多元化的利用手段；對信息檔案的安全控制難度也很大。
顯然，傳統企業檔案管理工作已不適應大數據時代的特點，企業如何做好檔案管理與檔案管理如何在新時期為企業服務,已成為企業檔案管理工作的核心問題。
三、大數據時代下如何進行檔案管理創新
檔案管理創新是綜合運用各種知識和技能，有效地管理和開發檔案資源，最大限度地滿足知識經濟和大數據時代對檔案信息的要求。要創新檔案管理，就必須適應現代企業和新時期的發展要求，梳理新的觀念，建立新的管理制度，采用新的管理方法，完善新的服務方式。通過實現檔案管理的創新，加強檔案資源的建設，才能保障體量巨大的檔案數據長期安全可讀，并在海量數據中快速準確的搜索挖掘到有價值的檔案信息，為企業提供更好的服務。
1.檔案管理觀念創新
多年來，許多企業的檔案工作一直處于被動狀態，“重藏輕用”。大數據時代，必須轉變觀念，充分認識管理是必要的手段，利用才是真正的目的。檔案管理人員要加強思想觀念方面的創新，必須要對檔案管理工作的變化有明確的認識。只有對管理創新的意義有了較高的認識，才能重視、支持管理創新。
2.檔案管理制度創新
檔案工作制度應納入企業規章制度體系。尤其是在在大數據時代，由于檔案信息體量大，類型結構復雜多樣，更需要我們制定電子文件管理等相關的電子數據檔案管理標準及管理制度，明確目的和標準，以此規范各類檔案管理行為，將看似無序無法管理的檔案信息變成有法可依的有序管理。企業檔案管理制度建設應以《中華人民共和國檔案法》、《檔案管理整理規則》等相關法律法規為基礎。除制定專門的檔案工作制度外，企業還應在其他相關制度中體現檔案工作要求，與檔案管理制度銜接，確保企業檔案工作經常化、制度化推進。同時，單位還須定期組織管理人員對國家相關制度和法律進行學習，對單位管理制度進行更新和補充，從單位的實際情況出發提高管理效率。
3.檔案管理方法創新
企業應運用現代管理方法，提高檔案完整率、有效性和利用率。尤其是信息技術在企業生產、管理中的大量應用又為企業的檔案管理提供了一個很好的轉變契機，促使企業檔案管理從基于目錄的簡單查詢共享階段向綜合的數據挖掘和知識的深度整合方向轉變。目前，運用在大數據管理中的技術主要有：數據倉庫(data house ware)、群件(groupware)、知識地圖(knowledge map)、超文本技術(hypertext)、元數據(metadata)等。因此，我們必須積極利用各種信息技術，開發具有數據分析和決策支持功能的檔案知識管理系統，推動企業檔案管理水平的提高。
4.檔案管理服務創新
企業檔案的生命線就是為科研生產、經營管理等中心工作服務。檔案服務是檔案管理的中心，檔案工作通過服務才能發揮其應有的作用。檔案服務創新要從服務范圍、服務內容和服務方式等方面進行創新，如提高檔案的查全率和查準率，縮短查調檔案的時間，簡化查詢程序，優化檔案檢索工具。在確保檔案服務的及時性及針對性的同時，能夠積極主動的對檔案資料信息的需求者提供全面的信息服務，并綜合運用各種技術手段，深入挖掘龐大數據背后蘊藏的有價值信息，提高檔案使用者的滿意度。
參考文獻
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第3篇：大數據時代的含義范文
關鍵詞：大數據時代 高校檔案 信息服務 創新
中圖分類號：G71724文獻標識碼：A文章編號：1009-5349（2017）04-0127-02
在高校中，檔案信息資源是高校最具保留價值的信息之一。自改革開放以來，我國高校不斷增多并且規模不斷擴大，留下的檔案資料只增不減，如何使這些資料有條理地、長久且完整地保存下去是目前備受關注的話題。檔案是內容準確、利用價值高且全面的資料，以往都是存放在固定且保密的位置，但普遍存在丟失資料和占據空間等問題，有些高校為了節約儲存空間，在學校辦學過程中產生的一些教學改革、科研、W科建設、師資力量、學生管理、黨群以及相關部門的資料沒有及時有效地歸檔。大數據技術的出現，很好地解決了這些方面的問題，實現了相應數據的有效歸檔以及高效利用。
一、大數據含義的相關理解和特征
1.大數據的含義
有關于大數據的定義有很多，有幾個定位較為全面的是：麥肯錫全球研究所認為大數據是一種在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合；Gartner是一個較為權威的信息技術研究公司，它對大數據的理解是：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。還有一些其他的理解，都對大數據的運用價值表示肯定。將大數據技術運用于高校檔案管理及檔案信息服務建設，能夠促進其結構完善，加快信息數據儲存和收集。
2.大數據的特征
大數據具有四個個性鮮明的特征，一是數據容量很大，之前的“小數據”系統已經不能夠滿足很多組織或團體的需求，大數據系統將TB的容量上升到PB的容量；二是數據類型多，現如今數據類型有網絡日志、視頻、圖片、地理位置等，這些信息都能以數據符號儲存；三是價值密度低，商業價值很高，例如如果儲存視頻，尤其是監控數據，一段視頻儲存數據中只有幾個數據符號有價值；四是處理速度快，以秒來計算其處理速度，快速實時獲取所需的信息，這是與傳統儲存數據系統反差最大的一個特征。
二、大數據與檔案的關系
《檔案法》規定：檔案是指過去和現在的國家機構、社會組織以及個人從事政治、軍事、經濟、科學、技術、文化、宗教等活動直接形成的對國家和社會有保存價值的各種文字、圖表、聲像等不同形式的歷史記錄。單從檔案的定義來看，除電子檔案外，其他載體形式的檔案與大數據沒有任何關系，只有檔案記錄的信息可以稱之為數據。從檔案的特征來分析，檔案具有社會性、歷史性、確定性及原始記錄性。而大數據也具有類似的特征，大數據也是人類社會活動的原始記錄，其內容也具有確定性，且其記錄的內容只反映事物已經完成的狀態，同樣具有原始記錄性。因此，檔案與大數據的關系僅是具有相似的特征，大數據是具有鮮明檔案特性的數據集合。但是，從數據的保存價值來說，有些數據集合對國家和社會沒有永久的保存價值，不需要永久保存。真正與大數據有直接聯系的，只有電子檔案一種形式，電子檔案與大數據之間是種概念與屬概念的關系。
三、高校檔案信息服務提升的必要性
1.高校檔案信息服務提升是順應大數據時代的必然要求
在大數據環境下，產生的信息數據量大、種類多、并且這些數據信息的密度低，處理起來速度快。為順應時代變化，高校檔案信息服務系統需要快速改變發展模式，在此環境下尋找新方向，避免與時代脫節，避免有價值的資料丟失，最大化運用高校檔案服務資源，發揮其具有的價值。
2.高校檔案信息服務提升是數據信息服務的時代需求
根據調查發現，現在人們獲取信息的手段各式各樣，并且需求的信息也是多樣化的，出現這種現象的根源在于人們的信息獲取觀念發生了改變。伴隨著信息供給方要不斷地拓展信息處理和發出方式，以數據、示例描述一個觀點，增加說服力，提高服務質量，現在高校檔案信息服務還沒有做到這一點，高校檔案信息服務部門必須做到與社會發展和需求相匹配，建立新型的檔案信息服務模式。
3.高校檔案信息服務提升是促進自我發展的內在要求
現在各組織或團體內部產生和獲取的信息不但數量巨大，且種類繁多，尤其是高等院校，人口基數大，信息資料量也相應大一些。傳統的服務方式在現在環境中使用顯得比較拖沓，服務范圍小，受益者少，并且服務過程比較死板，手續多，用戶對此系統反映不好。必須轉變高校檔案管理和服務模式，才能保證其長效發展。
四、大數據時代高校檔案信息服務水平提升策略
1.基于大數據理念合理定位，深挖高校檔案信息資源價值
在大數據環境下，無論是資源的提供者還是資源需求者都很重視資源的經濟價值和實用性。對于高等院校來說，其內部信息資源被分門別類，學生和老師可以輸入關鍵字來獲取信息，但是學校作為提供規范的教育平臺，其內部資料具有方向感，也就是信息供給者根據環境有針對性地一些信息，需求者只能獲取教育相關的信息。為了更加細化信息，提高高校發展速度，需要明確高校檔案信息服務方向，再確定發展模式和發現方法，找出合適的大數據產品，簡化信息挖掘方法，提供檔案共享平臺。在大數據背景下，高校檔案管理人員應該科學地運用大數據技術不斷地挖掘檔案信息資源價值，打破以往檔案資源不能外泄的思想，拓展檔案信息資源建設的廣度與深度。
2.推動檔案信息資源內外整合，構建智能化信息服務平臺
在大數據環境下，處理復雜的信息一定要有信息資源整合意識。做到信息整合首先要仔細分析和優化檔案信息資源的結構，根據學校發展方向，有目的地收集信息，擴大資源途徑，將傳統的、紙質的資料與現在的檔案信息資料進行整合，將檔案信息的側重點突出，形成有自己特色的服務系統。此外，學校不能閉門造車，要加強與第三方高校檔案資源、網絡檔案資源的合作關系，將獲取的信息進行整合，充實現有的信息數據系統。從上面分析大數據特征可以看出，在大數據環境下信息處理速度快，施行一秒鐘處理信息計劃，因此，高校檔案信息服務管理和服務部門的工作者要充分利用技術手段，提高服務平臺智能化水平，根據高校發展方向，不斷地完善和革新服務平臺，滿足用戶需要。
3.充分運用云計算的架構優勢，推動高校檔案數字化升級
現在信息大部分是以數字形式存儲，為提高高校檔案信息服務水平，推動檔案信息的數字化升級是必需的，在目前的l件下，信息數字化升級過程比較復雜，在升級過程中要保證信息含量高，信息的準確度好，保證不會出現信息遺漏或更改的現象。此外，現在為了提高高校檔案信息的數字化升級效率，引進云技術，在構建信息網絡構架上具有一定的優勢，高校檔案管理部門科學合理地使用該技術，提高信息資源使用的靈敏度和廣度，擴大用戶使用權限。
4.加強檔案信息服務思想認識，探索檔案服務多元化模式
在大數據環境下，無論是用戶還是信息資源的提供者都需要具有資源共享的思想，獲得一加一大于二的效果，充分發揮檔案信息資源的價值，尤其是高校檔案管理者，更需要具有資源共享的思想。不過在進行資源共享之前需要對檔案信息資源進行分類，重點在于權限分類，在確保信息資源安全的前提下，將一定權限范圍內的信息進行分享，也吸收其他院校的優秀資源，不斷提高檔案信息服務質量。此外，將無形的信息資源轉化成有形的經濟價值還需要信息服務部門探索多元服務模式，從服務高校行政部門，向服務全校師生、服務社會轉變，最大限度地發揮高校檔案資源的價值。檔案信息資源的多元化服務模式需要進一步深化，根據資源類型與用戶群體特征，構建多元化、個性化、業務化檔案信息服務新模式。
5.構建完善的資源共享體系和共享模式
通過大數據技術能夠獲取很多的便利，實現了校內眾多資源的有效共享，讓檔案信息的采集工作、管理工作等都形成了有效的協同互動。另外，大數據技術加強了各個檔案之間的共享效率。大數據中的DWA技術能夠對檔案進行統一的管理，大數據技術管理下多種類型的共享模式，統一在大數據技術中心平臺的管理控制之下，利用P2P技術，構建起對等的網絡。在這一環境當中，每一個登錄檔案資源庫的客戶端都變成了收集端和利用端，各節點之間在大數據技術的處理下實現著平等的資源信息互換。
五、結語
在大數據時代，高校檔案管理既面臨嚴峻的挑戰，也有很多發展機遇，如何把握機會發展自己是當前面臨的困難。現在服務行業發展迅速，作為服務于高校的檔案工作人員，也有必要提升自身的服務意識，在實踐中探索其發展方向，面對大量數據，挖掘其中蘊含的價值，樹立大數據理念，利用新技術、新措施、新手段大膽嘗試創新，提升檔案信息資源數據的精準性、價值的真實性，不斷推進高校檔案信息服務質量。
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第4篇：大數據時代的含義范文
【關鍵詞】大數據時代;企業檔案管理;挑戰;對策
1前言
隨著人類社會向信息、知識經濟廣泛的深入發展，社會、企業每天產生海量的數據，整個世界進入了大數據時代。各行業都面臨著對龐大而復雜的數據進行有效管理的巨大挑戰，人們逐漸認識到對自身產生和擁有的大數據進行有效管理的重要性和迫切性，檔案行業也不例外。如今，航空企業正積極推進數字檔案館建設，各類電子文件正以前所未有的速度不斷增長，那么在大數據時代，如何做好企業檔案管理，并深入挖掘和利用檔案信息資源為科研生產一線服務，已成為企業檔案工作面臨的重要課題。
2大數據的含義和特點
2．1什么是大數據
大數據，又稱巨量資料、海量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理。并整理成為幫助用戶篩選決策的積極資訊。大數據描述的是隨著數據量和數據類型激增而逐漸衍生出來的一種現象，不僅包括數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集，還包括對這種數據集進行高速采集、處理與分析以提取價值的技術架構與技術過程［1］。
2．2大數據的特點
大數據的特點一般歸納為“4V”，一是數據體量巨大(Volume)。當前，典型個人計算機硬盤的容量為TB量級，而一些大企業的數據量已經接近EB量級。二是數據類型繁多(Variety)。這種類型的多樣性也讓數據被分為結構化數據和非結構化數據。三是價值密度低(Value)。如何通過強大的機器算法更迅速地完成數據的價值“提純”成為目前大數據背景下亟待解決的難題。四是處理速度快(Velocity)。這是大數據區分于傳統數據挖掘的最顯著特征。
2．3檔案大數據
檔案大數據是在檔案方面涉及的資料量巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到的擷取、管理、處理并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的信息。近年來，各級檔案行政管理部門都非常重視檔案信息化建設，大力加快數字檔案館建設步伐，開展傳統載體檔案數字化，積極進行電子文件的歸檔接收工作。隨著檔案信息化建設的加快，檔案信息資源呈爆炸式增長，主要呈現出以下特點:(1)檔案資源巨大。為積極適應航空工業信息化發展需要，航空工業檔案館于2007年在中央企業中率先啟動了首批16家數字檔案館建設試點，制定了《航空工業企事業單位數字檔案館等級考核評定驗收管理辦法》，組織開展評定驗收。首批16家數字檔案館建設試點單位已完成考核評定驗收。隨著信息技術應用和數字檔案館建設，產生大量的電子文件將形成一個巨大的檔案信息資源中心。(2)檔案資源類型多。在傳統的檔案信息資源中，主要以結構化數據為主，隨著信息技術應用和數字檔案館建設，檔案信息資源的種類越來越多，檔案信息不僅涵蓋傳統意義上的館藏檔案資源，而且包括各類現行文件、產品數據等。其載體形式包括語音、視頻、圖形、圖像等，形成以檔案信息為核心內容的企業綜合信息資源庫。(3)檔案價值高，但價值密度低。價值密度的高低和數據總量的大小成反比。從檔案的本質屬性來看，檔案具有重要的利用價值，但通常我們利用的數據卻非常小。在航空企業里，檔案匯集了企業在科研、生產及經營管理活動中所形成的全部成果，這些檔案信息蘊含著巨大潛能，需要人員和技術的密切配合，方能將其轉化為更大的真正價值。(4)檔案資源處理要求高。檔案數據海量增加，加大了用戶在海量數據快速查詢所需信息的難度。在龐大的數據面前，處理數據的效率就是企業的生命。
3大數據時代企業檔案管理面臨的機遇
3．1大數據時代給檔案管理帶來了機遇
傳統檔案管理在某種程度上需要依托特定的基本單位，隨著大數據的到來，紙質檔案會越來越少，數據化檔案會越來越多，以“卷”或“件”為單位的檔案管理方法已經無法適應一些新環境，檔案人員會將花更多的時間和精力監控檔案數據的生成及保障檔案數據的長期安全性與可讀性，不在局限于電子檔案的收集、整理和利用。
3．2有利于檔案利用價值的提升
由于傳統的檔案管理主要以紙質檔案和各種電子檔案為主，各類檔案的利用基本上處于被動的利用地步，檢索和利用這些檔案要話費過多的時間和金錢，因此難以調動人們使用這些檔案的積極性，而大數據在處理海量數據和分析復雜數據方面具有超強的能力，通過借助云平臺，從海量的檔案數據中自動搜索隱藏于其中有著特殊關系性的信息，并對其進行集中和分析，讓挖掘和分析出來的檔案信息更好的被利用。用戶可以在海量的信息海中快速檢索和搜索自己所需要的各類信息，更方便人們去挖掘和使用這些蘊藏在各類檔案中的有效信息，將原來的“死檔案”變成“活信息”，這也無疑進一步提高了檔案的利用價值。
4大數據時代企業檔案管理遭受的挑戰
4．1傳統的檔案管理模式受到很大沖擊
傳統的檔案管理工作主要是在對各類檔案進行分門別類的、有區別有層次的檔案管理理念的指導下進行各類檔案的整理和管理，而在大數據時代，面對海量的檔案數據，只能以“件”或“數據庫”為管理對象，這就要求檔案管理者在有原本檔案分類處理的能力之外，還要具有極強的決策能力、信息識別能力以及信息發現能力，這必將對原有的檔案管理理念和方法帶來極大地沖擊和挑戰。
4．2數據的安全與保密成難題
大數據在給人們帶來便捷獲取檔案資源的同時，也在數據安全與隱私的維護上存在很大的隱患，這既存在理念和技術層面上的因素，也涉及法律方面的問題。從國家層面上來說，帶有國家密級的檔案的泄露，會給國家造成重大的損失，嚴重的還可能危機國家安全。在面對數據的安全和隱私問題上，我們肩負三大任務:一是完善各種軟硬件系統將安全風險降低程度;二是處理敏感數據過程中要設法、保護數據隱私，實現信息的保密;三是在開放的數據環境下設法避免數據被惡意使用，保證合法數據在正常狀態下使用。
4．3技術挑戰
大數據的容錯計算相當困難，算法極其復雜，檔案管理系統只能將失敗的概率盡可能降低到可接受的范圍，而不能完全排除。其次，大數據環境下的檔案管理系統采用的是云計算技術，其優勢在于聚集工作負載，提高資源共享度，這必然增加檔案管理系統運行成本，同時，還會加大系統出現故障的頻率。再次，檔案管理系統存儲了海量的檔案數據，且種類繁多，結構多樣，現在檔案系統面臨的關鍵問題是如何鑒定和區分數據的有用與否。
4．4大數據時代給檔案管理人員的工作提出了更高的要求
大數據時代背景下的檔案管理工作不斷的專業化、多元化以及開放化，且檔案收集、檔案管理以及檔案的利用都在不斷的改進與改變，而檔案管理的這些改進與改變，對檔案管理工作者的管理理念、管理專業能力、以及檔案處理技術等都有著更高的要求，這些都使得現代檔案管理工作人員面臨著更高的挑戰。
5大數據時代企業檔案管理的對策與創新舉措
無論面對的是機遇還是各種嚴峻的挑戰，我們都應積極的應對，不失時機地將檔案工作推上一個新高度。在大數據時代下，檔案部門應擺脫傳統思維的限制，建設“大檔案”，尤其是隨著大數據時代的逐步來臨，更應積極改革與創新，以應對并跟上大數據時代步伐。
5．1以數字檔案館為載體構建檔案大數據，實現數據共享
數字檔案館的信息不僅涵蓋傳統意義上的館藏檔案資源，而且包括各類現行文件、產品數據等。其載體形式包括語音、視頻、圖形、圖像等，形成以檔案信息為核心內容的企業綜合信息資源庫，可有效滿足企業對各類信息資源的需求，建成海量檔案信息資源存儲中心，這些數量龐大的檔案資源經數字化技術處理或電子文件采集歸檔后，進行安全有序存儲，并通過檔案管理平臺，提供網絡化的共享和利用。在大數據時代下，檔案系統中，除了大量的類型繁多檔案數據之外，還有海量的用戶行為數據，包括瀏覽、點擊、借閱等，用戶行為數據也是構成檔案大數據的重要組成部分，本身的利用價值不亞于檔案本身。
5．2完善大數據相關技術在檔案管理中的運用
為了檔案管理工作在大時代的背景下更進一步的優化與發展，就必須要完善大數據相關技術在檔案管理中的應用。這就需要檔案管理部門積極與專業的具有相應保密資質的大數據開發公司或者機構進行合作，在大數據公司的技術支持下，結合檔案管理部門的實際情況，開發設計出適合檔案管理部門的大數據技術和工具，來滿足檔案管理部門的發展需求。在大時代背景下的檔案管理還與云計算、云儲存以及虛擬技術有關，因此為了檔案管理更好的發展，還必須與這些技術部門進行合作，在大時代背景下的檔案管理中應用到的相關技術都可以得到專業的技術支援，進而不斷的完善，使得檔案管理工作可以更加有效的、高效的、高質量的進行。檔案管理運用大數據技術需注意的問題:(1)大數據技術實現問題。大數據技術相比較傳統技術更為復雜。檔案大數據管理系統通常是一個由很多節點組成的分布式系統，實現起來較為困難，這就要求檔案管理者打破專業限制，找尋與專業的具有相應保密資質的大數據開發公司或機構進行合作，將檔案需求和大數據技術結合起來，才能開發出適合檔案行業特點的大數據平臺。(2)信息安全問題。企業檔案記載和反映了企業科研、生產與經營管理活動的過程和結果，是企業科技進步與長遠發展的基礎，但有時人為操作的失誤、系統軟硬件的故障、計算機病毒等原因都會造成檔案數據的破壞或丟失，會給企業甚至國家造成巨大的損失。對于航空企業，安全問題容不得半點馬虎。(3)保密問題。大數據時代下，檔案信息主要通過網絡傳輸，容易被復制和擴散，導致檔案信息資源在開發和利用的過程中可能出現信息的泄露的問題，由于航空企業涉及國防、軍事、科技等領域，檔案層次高，一旦造成泄密會直接危及國家的利益和安全。因此，在實現檔案信息資源合理利用的同時，必須確保檔案的安全。
5．3加快檔案管理人員的知識更新
在檔案信息化高速發展的今天，計算機技術為檔案管理注入了新鮮的血液，加快了數字化建設的步伐，作為檔案人員，應該轉變傳統檔案管理理念，增強對數字化管理的重視程度，重點放在數字化管理和網絡化資源建設上。因此，檔案人員應加強微機學習，努力提高計算機水平。在學習現代化知識中，不斷拓展檔案創新的新局面，形成一個既能全面了解檔案理論知識，又能熟練掌握計算機操作技術的復合型檔案管理人才的發展格局。除外，要加強檔案硬件及網絡基礎設施建設，為檔案管理人員創造出良好的外部環境，培養出一支綜合素質高的檔案管理隊伍。
6結語
大數據時代的到來給當代檔案管理工作既帶來了機遇，同時也帶來了一定的挑戰。作為檔案工作者，要努力抓住新時代的機遇，嚴肅對待挑戰，不斷學習和創新，圍繞企業的科研生產與經營管理工作對檔案管理方式和手段進行深入思考、重新認識。充分運用新技術，在時代浪潮地推動下，更好地開發和利用檔案信息資源中蘊藏的巨大知識寶藏，從而真正在大數據時代背景下發揮檔案管理的重要價值。
參考文獻:
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［3］王玲，張妍妍．大數據時代檔案工作面臨的大機遇與大挑戰［J］．蘭臺世界，2014(6)．
第5篇：大數據時代的含義范文
關鍵詞：大數據 圖書館 信息技術 科學管理
中圖分類號：G258.6 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9082（2014）03-0020-02
大數據時代已經到來，正如麥肯錫所言，“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”在日常的生活和學習、工作中，人們可以非常便利地利用計算機和網絡獲取自己所需要的絕大多數資料，幾秒鐘，我們就可以搜索到所需資料，然后輕松復制或下載；幾秒鐘，我們便可以輕松計算出一道復雜數學題的結果；一分鐘，微博上新發的數據量便可以輕松超過10萬；幾天時間，我們就可以在交友網站上認識成千上萬的來自世界各地的朋友；如此等等。大數據帶給我們幾何量級的信息沖擊，依靠寬帶、云計算、物聯網等為人們提供了解決各種困惑的辦法，致使社會經濟、政治和文化等一切方面的發展方式都發生了重大變化。
圖書館也不可避免地受到了大數據帶來的沖擊和挑戰。有人懷疑，在網絡和信息如此發達的社會，我們還需要圖書館嗎？圖書館在知識爆炸的時代該何去何從？本文基于這些疑問展開討論，探討大數據時代圖書館的建設策略。
一、大數據的概念
目前對大數據的概念還沒有統一認定。在維克托?邁爾-舍恩伯格及肯尼斯?庫克耶編寫的《大數據時代》中，大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而采用所有數據的方法。而信息技術研究機構Gartner？Group公司認為“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。本文認為，大數據不僅包含了“海量數據”的含義，而且在內容上超越了海量數據。除了指數量巨大的數據，還指數據的時間或速度維度（涉及數據流、結構化與非結構化數據的處理速率及效率）。大數據通常用來形容人們創造的大量結構化和非結構化數據（圖像、聲音等），其特點都與數和結構有關，通常被稱為4“V”，即數據體量巨大、類型繁多、處理速度快、價值潛力大（Volume，Variety， Velocity，Value）。
大數據可分成大數據技術、大數據工程、大數據科學和大數據應用等領域，目前人們談論最多的是大數據技術和應用。在浩如煙海的數據世界中，如能迅速準確地選取最有用的信息為我所用，便開啟了智慧生活的大門。從這個意義出發，我們可將大數據定義為“大數據（big data），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、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。”
二、大數據時代圖書館面臨的挑戰
在“以海量、高增長率和多樣化的信息資產”為主要特征的“大數據時代”，高校圖書館面臨的挑戰主要來自四個方面：
1.技術更需先進
大數據是繼云計算、物聯網之后IT產業又一次顛覆性的技術變革。大數據需要特殊技術以有效處理數據，包括大規模并行處理數據庫、數據挖掘電網、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網、可擴展的存儲系統等。首先，存儲能力的增長遠遠落后于數據量的增長，設計最合理的分層、分級存儲架構已成為信息資源管理及知識服務體系的關鍵；其次，移動互聯網技術的完善，使得數據移動較之以往更為頻繁，而數據的移動亦成為信息資源管理最大的開銷，這就促使知識管理從傳統的數據圍繞著計算能力轉，轉變為計算能力圍繞著數據轉；第三，高通量計算機、高可靠性、高可擴展性、高可用性的規模、語義、統計及預測性等數據分析技術、新的數據表示方法等都是亟待解決的技術問題。
2.資源更需特色
清華大學蘇研院大數據中心主任林輝說：“大數據時代的到來，將會帶來人類文化的一場革命。”高校師生對圖書館資源的需求不斷加大，圖書館如何在這樣的大環境下克服自身困難，利用有限經費建設特色館藏，更充分地發揮圖書館有限資源的效益，是圖書館在大數據時代面臨的重要挑戰。有針對性地建設特色資源的建設是提高圖書館地位與作用的必經之路，如果館內文獻比比皆是，隨便在哪里都能檢索到，勢必失去吸引力。
3.管理更需科學
一直以來，我國圖書館的管理水平與發達國家存在較大差距，圖書資源無法得到最佳利用，自動化水平低，人性化管理不足，專業性欠缺。大數據這個外部環境的積極發展必然影響到圖書館的內部管理。圖書館收藏信息資源的格式由書籍向書籍和數碼資料轉變了，由此研究我國高校圖書館新的發展趨勢和相應的管理理念變得十分必要。
4.服務更需完善
大數據時代，圖書館的服務體系需要進一步完善，服務質量需要提升。技術的要求和用戶要求的變化必然推動圖書館服務的提升，大數據時代的圖書館服務模式是對海量信息進行搜集、組織、分析、決策，因而其服務更具有針對性和鮮明性，在調整文獻服務、信息咨詢、學科服務的同時，將在很大程度上向信息處理與服務方面發展。
三、大數據時代圖書館的建設策略
1.建設數字圖書館
第6篇：大數據時代的含義范文
關鍵詞:大數據;法律保護;制度建設
網絡化、信息化的時代，數據爆炸式增長，大數據面臨著一個關鍵性問題———隱私與安全。用戶在互聯網的所有足跡都可能被他人所掌握，暴露的不僅是個人隱私，還有商業機密、金融數據信息等，因此，必須加強大數據法律制度建設。
1大數據概述
1．1大數據概念
大數據也叫巨量資料，產業、經濟以及技術界對大數據有不同的定義與理解，價值、多樣、高速以及大量是大數據的四個基本特征。
1．2大數據來源
大數據的來源大致可分為三類:首先，來源于人。具體是指人們在使用互聯網過程中所產生的視頻、圖片以及文字;其次，來源于機。具體是指計算機系統中所產生的數據，以多媒體、數據庫以及文件等形式存在，同時也包括日志、審計等系統自動生成的信息;最后，來源于物。具體是指數字設備所采集的數據，如天文望遠鏡產生的大量數據、醫療物聯網產生的各項數值、攝像頭產生的數字信號等［1］。
2大數據法律保護的基本原則
2．1數據主權原則
大數據法律保護，首先遵循的原則就是數據主權原則。在法律保護制度建設中，所謂的數據主權主要指的是，一個國家獨立自主地對其數據進行保護、利用、控制、管理以及占有的權利。
2．2數據保護原則
數據保護原則主要包括兩方面的含義，其一，是指數據并不屬于共有財產，屬于大眾所有;其二，數據的所有內容都應該交由法律進行保護。在通過法律來保護大數據的過程中，保護的不僅僅是數據的權屬關系，還應該保護和賦予權利人對數據的處理權限，另外，為了確保數據的再生與再利用，應該以法律為基礎，對數據流通進行有效規范。
2．3數據自由流通原則
數據自由流通原則包含兩層含義，其一，確保數據的自由流通，其在自由市場的流通是當今社會賴以維系的根基，因為其已成為社會生產中的基本要素。隨著科技的不斷進步，數據自由流通自然也就成為了人類社會進步與發展的客觀要求。其二，避免大數據遭壟斷。在大數據自由流通市場上，一些不法分子時常利用數據技術等優勢，有意阻礙和控制數據的自由流動，此時法律需發揮作用，杜絕其在數據的質量、時效以及數量方面進行壟斷。
2．4數據安全原則
數據安全原則包含兩層含義，其一，確保數據的安全完整性。不僅要保護處于靜止狀態的數據不被利用、偽造、篡改以及被訪問，而且要保護處于傳輸狀態的數據不被篡改，避免缺損、丟失現象的發生。其二，數據安全的原則在于確保數據能夠安全使用。也就是說在數據使用過程中，要確保其具備保密性，數據的內容僅取得授權的機構或者個人有權利知曉，當然數據系統中的公開信息不限于此［2］。
3大數據法律保護制度建設構想
3．1大數據法律保護制度理論定位
大數據保護主要目的是避免數據面臨泄露、變更、利用、毀壞以及接觸的危險，制止不法分子利用數據技術優勢獲取數據信息，通常將這行為視為“搭便車”。所以構建的大數據法律保護制度，應該反此種不正當競爭，可以說是一種新發展起來的特殊類型的反不正當競爭法律制度。以反不正當競爭的理論模式進行大數據法律保護制度的建設，其所覆蓋的法律范圍非常廣泛，并且可以不斷發展。總之，確保大數據不被非法泄露、變更、利用、毀壞以及接觸，需要通過正常的渠道儲存、傳輸，可以有效避免信息壟斷的危險［3］。
3．2大數據法律保護制度理論模式
3．2．1受法律保護的大數據范圍
大數據包括圖像、語音、數據、文本等多種形式，因此，只要數據通過條理或者系統的方式編排整理，并且由獨立的材料、數據以及作品組成，都屬于法律保護的對象。大數據的具體保護范圍應包括:第一，針對商業秘密進行保護。是指經權利人采取保密措施、具有實用性、能為權利人帶來經濟利益、不為公眾所知悉的經營信息、技術信息。第二，針對簽訂授權的數據進行保護。在數據通過合同授權的情況，如果存在有違反合同約定內容的情況，那么必須要給予相應的保護。第三，針對不正當使用大數據進行保護。在競爭中，大數據的使用必須以誠信、公平、平等為原則，如果大數據使用者對其他經營者造成損害，擾亂了社會經濟秩序，那么法律就會針對不正當使用者進行制裁，同時給予受損害保護、補償。第四，針對個人信息的保護。個人信息具備隱私性，法律有義務保護個人隱私數據不被他人利用，在互聯網時代，個人信息很可能會在網上留下痕跡，此時法律將起到至關重要的作用。
3．2．2大數據運用權利內容的確定
大數據運用權利內容，具體可以包括技術保護權、提取、再利用權，制作者維護數據信息內容完整、準確、真實權利，還有適當引用與教學研究需要的權利、新聞報道、政府行為需要的權利。第一種類型是技術保護權。對于數據制作者來說，技術保護權不可或缺，將大數據分為實質性內容和非實質性內容進行法律保護，是確保數據公平、效率的前提與基礎。針對于實質性數據與非實質性數據的判斷，要以數據制作者市場利益受到損害的程度為依據;以數據內容再利用的地理范圍、程度、持續時間、數量或者被提取的次數為依據;以數據使用者普遍看法為依據。第二種類型是提取權。首先，實質性部分具體是指將數據內容全部或者實質性內容從一個媒介轉移到另一個媒介。作為數據權屬擁有者，其有權利限制他人在未經許可的情況進行數據信息的轉移。因此，可以說未經數據擁有者授權的情況下，影印行為、對傳統非電子數據庫的掃描行為、網上下載行為、竊取信息的行為，都將侵犯數據擁有者的提取權行為。其次，非實質性部分是指針對于沒有實質性內容的數據信息，可以系統、重復的提取，但如果對數據制作者合法權益造成損害或者對數據正常利用起沖突，將受到法律的制止。第三種類型是再利用權。首先，實質性部分具體是指權利主體享有的，禁止用戶通過利用網絡手段、發行、出租、展示、演出以及放映以及其他任何形式，向公眾提供數據的實質部分甚至全部內容。其次，非實質性部分，對于非實質性的數據信息，可以系統、重復的再利用，但如果對數據制作者合法權益造成損害或者對數據正常利用起沖突，將受到法律的制止［4］。第四種類型是維護數據內容完整、準確、真實的權利。具體是指行為人的行為與數據權屬與擁有者的正常利用相沖突，或者損害數據擁有者的合法利益，權利人則有權禁止他人再利用或者重復系統的摘錄數據內容。第五種類型是適當引用與教學研究需要的權利。為了說明教學、批評、評論、舉例、解釋、說明或者分析目的，另外，為研究、科學等非商業性目的，摘錄、傳播數據信息，同時沒有對數據相關市場造成損害是受法律保護的。第六種類型是新聞報道的權利。以新聞報道為目的，向公眾提取、提供數據內容，但要保障適時性，如果報道的數據內容對市場競爭造成影響或者對數據擁有者造成損害，則將受到限制。第七種是政府行為需要的權利。政府如果有情報活動、保護、調查的需求，則擁有提取傳播的權利。
3．2．3大數據制作者義務內容的確定
本著權利義務對等的原則，數據制作者需要承擔兩項義務:第一，作為數據制作者其有義務對數據內容的完整性、準確性以及真實性進行維護。第二，數據制作者必須保證數據內容不虛假，如果數據制作的信息內容缺乏承諾的完整性、準確性以及真實性，并且對他人造成了財產損失甚至人身損害，此時制作者需要承擔更換、修改或者退貨的義務。
3．2．4大數據法律權利保護的條件
是否為數據權屬擁有者是有前提條件的，具體條件是必須在數據制作中有實質性投入，如投入金錢、時間，或者是通過正常法律途徑轉讓到自己手中的數據。具體是指，數據權屬擁有者在數據內容的編排、制作上構成獨創性數據信息，此時可以給予相應的法律保護，另外，對于不構成獨創性的數據信息，只要權屬擁有者能夠證明其數據是通過正常渠道、有實質性投資，那么其同樣擁有受法律保護的權利。然而對于實質性投資標準的判斷，可以有三種行為為判定標準:第一，向公眾提供或者系統、重復的復制數據信息的非實質性內容，但是對數據制作者的合法權益有損害或者與數據的正常利用相沖突。第二，以在線傳輸、出租、發行等方式向公眾提供質量和數量上為實質性內容或者數據全部內容的行為。第三，在質量和數量上為實質性內容或者暫時和永久復制數據全部內容的行為。總之，在上述條件下才給予其著作權保護，這便是大數據權利保護的條件。
3．2．5大數據法律權利保護期限
針對大數據法律權利制定保護期限，主要是為了避免私人對信息的壟斷，對于超過保護期的數據，公眾有不受限制自由使用的權利。對于數據信息法律權利保護期限的具體時間，需要根據實際的數據內容評判，如果是數據庫中的信息，國際上的保護期限為15年。因此，我國在保護期限的制定上，可以借鑒國際上的做法。在保護期間內，如果數據屬權擁有者對數據信息進行修改、增減或者重新制作，那么數據保護期限需要重新起算。
3．2．6侵害大數據法律權利的責任形式
作為數據權屬擁有者的合法權益，必須在法律的保護之下，制止侵害數據保護權利的所有行為，提高不法分子的違法成本。為了確保大數據法律保護的有效性，保障知識產權法律制度的統一性，在大數據法律保護制度建設中應該明確規定侵權人所應承擔的法律責任。對于侵害大數據法律保護權利者所應承擔的責任，可以參考著作權法的相關規定，具體可以劃分為刑事責任、民事責任，具體的形式包括:賠禮道歉、停止侵害行為，如果造成權利人損失的，需要承擔相應的賠償，損失金額可以參照許可使用費來確定。性質更為嚴重的，造成權利重大損失的，可以參照刑法關于侵犯知識產權罪的相應制裁和處罰規定［5］。大數據對人們的思維模式以及日常生活方式有著重大影響，構建大數據法律保護制度是提升我國綜合實力、提高大數據產業發展、解決日漸突出的數據糾葛的基本要求，對我國法律體系的完善至關重要。
參考文獻:
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第7篇：大數據時代的含義范文
【關鍵詞】大數據時代；人工智能；計算機網絡技術
引言
科學技術的飛速發展，使計算機網絡成為人們生活和工作的重要組成部分。在計算機應用領域，將人工智能與大數據進行融合，可有效解決計算機網絡管理中安全性的問題。然而，在大數據時代背景下，由于人工智能技術的發展仍處在探索階段，在計算機網絡技術中的應用還存在許多問題。基于此，深度探討人工智能應用優勢，并針對人工智能在計算機網絡技術中的應用提出幾點建議，具有十分重要的意義。
1大數據時代人工智能技術的含義及應用優勢
1.1大數據下的人工智能技術
人工智能作為計算機技術體系下的分支，是一門融合開發和研究為一體，主要作用于開發人類智慧所應用的科學技術。在人工智能不斷發展的歷程中，對于人工智能的探索逐漸延伸至管理學、語言學、社會學等學科，使人工智能能夠更好地接近人類大腦，完成對社會中存在各類要素和信息的采集，并模擬出人腦對圖像和聲音出現的反應。在大數據時代背景下，人工智能可借助大數據內容多和規模大的特征，替代人們完成部分工作，為人們生活和生產提供便利，以進一步增強人們的幸福感。人工智能與大數據的配合，可將人類思考習慣進行數字化處理，并完成對數據的儲存。在未來發展中，人工智能可實現對人類日常生活的復制，實現機械化的自動操作和控制。通過大數據和人工智能的相互配合，可為人類和技術的發展提供更廣闊的空間。1.2大數據時代下人工智能在計算機網絡技術中的應用優勢在大數據時代背景下，人工智能在計算機網絡技術中應用所體現的優勢，主要體現在以下幾方面：①完成對信息的預測，在計算機網絡運行中，要想提升運轉速度就要及時處理系統中存在的模糊數據，但對于這部分信息價值的辨別存在一定的難度。如依照傳統處理方法會增加系統運行成本，對系統造成影響。在大數據時代人工智能的干預，可依據模糊分析理論更有效辨別信息價值，完成對信息的預見，進而實現計算機網絡運行效率的提高。②增加網絡監管能力，計算機系統的快速發展使得計算機網絡結構日趨復雜，為網絡監管帶來難度。而人工智能的參與可實現對網絡的分類管理，不但提升管理的效果和能力，還為網絡營造更加安全的環境。③人工智能強化數據整合，在人工智能和大數據相互協作下，對于計算機網絡空間中存在的信息進行快速整合，完成對各類資源的有效配置。還可加快資源整合的速度，減少資源的消耗，降低計算機網絡的運行成本。
2大數據時代下人工智能在計算機網絡技術中的應用對策
2.1計算機網絡安全管理中人工智能的參與
①在計算機網絡網絡安全入侵檢測中應用人工智能。在大數據時代下，計算機網絡環境日趨復雜，各類病毒和木馬的入侵可對網絡造成不可逆的影響。而在計算機網絡管理中應用人工智能，可通過對以往入侵情況的分析，建立數據集成的系統，通過數據編碼將入侵特征進行編碼轉換，在系統中儲存完整的信息。一旦計算機網絡出現入侵系統的情況，對網絡安全造成威脅，系統就可依據設定對入侵類型進行辨別，并完成安全處理，保障計算機系統和網絡的安全。②數據挖掘技術在計算機網絡安全管理中的應用。數據挖掘主要是指將網絡從主機會話中分離出來，并通過對網絡控制實現計算的規范化，并將其產生的數據儲存到數據庫中，在遇到網絡風險時就能完成數據的辨別。③人工神經模擬。人工智能的模擬技術可模仿人類大腦的思考和處理邏輯，在網絡運行中，可對噪聲等要素進行識別，并通過檢測，完成對網絡的安全性檢查，提升網絡運行安全性，提升檢測的質量。④危險信息攔截和垃圾處理。在計算機網絡安全管理中，人工智能可在網絡系統中建立智能防火墻，對部分危險信息進行識別，并完成攔截。還可在系統設置訪問權限，提升安全防控的效果。同時，在垃圾處理方面，人工智能和大數據的相互配合，可實現對網絡遺留數據痕跡和垃圾的檢測，快速找到包含病毒的文件，并在人工智能處理模式下完成病毒的處理，消除網絡中存在的安全隱患。另外，人工智能可完成對系統資源的掃描，通過對信息的分析和處理，將數字化數據反饋給用戶，使用戶更加直接地了解計算機網絡的運行狀況，為進一步保障計算機網絡安全提供幫助。
2.2計算機網絡管理系統中人工智能的導入
①系統數據庫技術。在計算機網絡系統中，利用人工智能技術將計算機系統運行的內容轉化為數據，將簡單內容在變為復雜的程序，在運行中對其進行不斷的優化，找到有效的運行方式，實現對系統對有效的管理。這種人工智能和大數據的相互配合，可有效彌補傳統數據加工在內容邏輯性方面的缺陷，并通過數據庫的建立，使得計算機網絡系統在運行速度和儲存空間方面都得到提升。②智能問答技術。在計算機網絡搜索功能中，人工智能技術的參與可使得用戶利用部分有效信息就能獲得海量的資源，提升網絡資源的使用效率。這種智能問答方式主要以簡單指令為核心，通過對關鍵詞的識別在海量數據中快速篩選到相關的資料，獲取到用戶需要的內容。這種工作方式可減少搜索的時間，完成對資源的合理應用。比如，用戶在搜索欄中輸入“流行樂”，當下在音樂市場中流行的樂曲都能顯示出來，并帶出“流行樂”相關的搜索標簽，找到更多相關的信息和數據，減少搜索的時間，并提升搜索的整體質量。③智能技術。計算機網絡系統可完整記錄用戶的搜索數據，并從海量資源中挑選出相關內容，完成對用戶的精準推送，這種服務的機制，可減低用戶大量搜索的時間，并在短時間內找到更有效的相關信息，提升計算機網絡系統的應用效果，帶給人們更多的便利和幫助。
2.3計算機網絡運營系統中人工智能的支持
目前，計算機網絡與行業領域的深度融合，奠定了計算機網絡的發展基礎。同時計算機網絡所支持的各類平臺，可為整體網絡管理工作的開展提供對接渠道，依托于信息傳輸機制，可有效提高數據傳輸的時效性，進一步為行業的發展提供保障。（1）在企業管理方面。大多數企業在運行過程中，將產生大量的數據信息，有價值與無價值的信息將呈現出同步傳輸的模式，計算機網絡系統的應用，則是對此類數據信息進行有效整合與分類，為管理人員提供一定的信息決策支持。人工智能的融合，對于原有的計算機網絡運營系統來講，則可有效建立起一種基于人工智能實現的運算環境，通過大數據技術的價值信息挖掘、神經網絡與模糊網絡的精密算法等，可有效提高數據信息的統計能力，以此來節約企業資金成本的投入。此類人工之能的導入可為企業經濟管理建立一種數據運營框架，在相關信息的輸入下，可按照有序性的運算模式實現數據的分析，進而提高企業自身的運營質量。（2）在教育教學方面。計算機網絡與教育領域的結合，是我國教育改革的一個重要實現載體，通過網絡海量資源的支持，可為學生提供更為全面的信息。例如，以人工智能技術為載體的信息分配機制，其可有效建立起一智能化數據體系，學生通過網絡進行作答時，計算機系統的分配機制可依據學生作答情況，將各類信息進行精準記錄。同時，平臺本身還可依據學生的作答信息進行學習行為方面的預期分析，然后針對某一時間點下數據信息呈現出的異常特性來分析出學生學習行為的發展方向，并將此類信息及時反饋到系統中。通過此類信息的正確界定，可對教師的教學行為以及學生的學習行為等進行有效規范。人工智能的支持下，可令計算機網絡呈現出智能化運作的特性，對于當前信息時代的發展態勢來講，智能化、自動化的運營模式在行業領域中屬于一種必然導向，為此，應針對行業本身的需求，界定出技術的應用形式，以此來發揮出技術應有的價值效果。
第8篇：大數據時代的含義范文
一、大數據的含義與特點
對于大數據的含義，指的是在各個行業中涉及到的資料無法用主流軟件工具進行管理時，幫助用戶對信息進行篩選和管理的服務。隨著數據量的增加，大數據已經成為必然的趨勢。大數據的特點主要體現在以下幾方面：（1）數據的規模巨大，計算機中硬盤的容量是TB量級，這是個人的計算機，而企業的計算機中數據量已經達到了EB量級。（2）大數據的類型多樣，數據可以進行分類，分成結構化和非結構化兩種。（3）大數據的價值密度比較低，使用計算機相關算法和平臺就可以對數據進行科學的篩選。（4）大數據時代下，數據的處理速度十分快，特別是在電力行業中，企業為了參與利益的競爭正需要這種大數據技術[1]。
二、大數據時代下電力企業檔案資源管理的優勢
電力企業經營中會產生大量的檔案資源，傳統的電力企業檔案資源管理多數依靠人工操作，工作量大且錯誤率無法控制，影響企業的經營和對資料的使用參考。隨著信息化技術的發展和計算機技術的進步，大數據時代背景下，提高了電力企業檔案管理工作的效率，從傳統的紙質化檔案逐漸轉變為電子形式的檔案，簡化了電力企業檔案資源管理的內容，工作人員可以利用軟件對信息進行管理，降低了工作的難度，減輕了工作的壓力。在電力企業檔案資源管理中增加了使用互聯網技術的力度和信息技術的力度，電力企業檔案資源管理工作在高效完成的同時，也對企業的成本進行合理的控制。
大數據時代下電力企業檔案資源管理的優勢也體現在企業的可持續發展上，高效率高質量的電力企業檔案資源管理不僅僅可以了解到企業當前的發展狀態，還能夠在企業經營遇到問題的時候結合發展的經驗進行有效的對策制定，同時，企業管理者還可以根據多年保存下來的數據信息在大數據技術的支持下，系統對數據進行整理與分析，并形成有利用價值的評估圖表，方便電力企業的管理人員對公司的發展做出專業化的判斷，幫助電力企業的可持續發展和經濟的可持續增長[2]。
三、利用大數據提升電力企業檔案資源管理和服務能力的有效途徑
（一）樹立數據即資源的理念，確立數字化檔案管理新模式
電力企業想要利用大數據對電力企業檔案資源管理有所幫助，就要從理念方面進行分析，建立起數據即資源的理念，電力企業的數據庫中可以幫助企業決策者對未來的使其進行語言，這些數據看似微不足道且雜亂無章，卻也是不可或缺的資源信息，如果能夠將這些資源信息開發并利用，就會為企業帶來更多的商機。從2016年開始，我國創新科技獎當中就有和大數據有關的項目，參賽者可以利用大數據顯示出來的信息和資料，對模型進行推導，從中發現事物發展的規律，取得這一方面的研究成果。電力企業應該對大數據進行挖掘并加以分析，提高企業的戰斗力，在電力企業檔案資源管理中樹立起數據即資源的理念，信息的載體就是檔案華，所有的信息資源中可以深入挖掘出自己想要研究的項目，所提煉出來的價值和勞動力資本一樣，可以在電力企業發展中注入新的活力，由此可見，數據也是一種生產力。
大數據時代下改變了電力企業檔案資源管理的傳統模式和工作狀態，檔案咨詢是電力企業檔案資源業務中的重要內容，過去的檔案咨詢十分被動，且效率較低，而大數據電力企業數字化檔案管理新模式下，大量的信息咨詢業務可以在網絡中進行，用戶無需前往電力企業排隊信息咨詢，只要在家中利用計算機輸入自己的賬號登錄，就能查到自己想要的信息情況。對此，建議電力企業建立起較為完善的查詢與錄入體系，并做到電力企業檔案資源一站式管理和一鍵式服務，所有的信息及時進行分類，自動錄入到系統中，信息帶有編號，用戶在搜索欄中根據關鍵詞進行查詢即可。
為了保證廣大用戶的原始資料準確性，完善檔案信息，提高客戶服務質量，某電力企業組織營銷人員對轄區內低壓臺區展開表計、客戶檔案清查，確保客戶資料真實有效、表計信息準確無誤，以便為客戶系統建檔立戶。營銷人員重點對電價執行、電能計量裝置管理、變壓器容量、用戶用電性質、違約用電及竊電、臨時用電計量情況等逐戶進行檢查，同時嚴厲打擊竊電行為，堅決遏制違章用電行為，堅持每個臺區核查過后立即鞏固成果，避免重復普查，全力確保營業普查工作達到預期的目的[3]。
（二）建立檔案信息數字化一站式管理
大數據時代背景下，檔案數字化和數據化之間有著差別，檔案數字化指的是將眾多繁雜的信息轉變成電子化存儲方式，再將信息變為二進制代碼存到計算機系統中，方便進行下一步的處理。而檔案數據化指的是將這些信息進行分析和計算，并且提煉出來，根據存在的客觀規律進行結果的于是，只有這些信息被數據化以后才會發揮出潛在的價值，電力企業檔案資源管理下檔案信息數字化完成了檔案從紙質化發展到數字化，再從數字化發展為數據化，在一站式管理中將數據信息化中可以量化的數據進行分析，從而發揮它存在的價值。
（三）利用大數據創建智慧檔案室一鍵式服務
電力企業檔案資源管理中，通過人腦和數據模型將收集到的數據進行分解，分類后再合并，電力企業中大數據不是指樣本數據，而是通過數據分析后對企業發展的趨勢預見，提高企業電力企業檔案資源數據產品的競爭實力，提高檔案部門的服務能力，檔案工作吧不再繁雜枯燥，在搜索引擎中可以實現一鍵式服務。用戶在電力企業的網站中數據與項目有關的數據或者關鍵詞，就能實現對信息的查詢功能，高效省時，甚至可以從這些數據當中分析企業的發展情況，從評價中得知產品的質量，也為廣大用戶提供參考與借鑒。
某電力公司檔案管理始終認真貫徹實施《中華人民共和國檔案法》和《省檔案管理條例》等一系列法律法規，不斷豐富并完善檔案資源，加強檔案工作制度建設，提高檔案安全保障能力，加快推進檔案數字化工作， 配備了電腦、打印機、復印機、高速掃描儀等先進設施設備，利用OA辦公系統平臺，使電子公文傳閱及歸檔更加方便快捷、電子公文更加規范，最終實現了大數據創建智慧檔案室一鍵式服務。
（四）從技術方面和人力資源方面分析
建議電力企業建設智慧檔案平臺，在平臺中有相關管理機制，保證系統的流暢性，有核心系統進行分析和存儲數據，實現平臺資源的實時共享與數據整合，智慧檔案平臺在管理方面可以實現自動化，所有文字檔案從文字輸入變為數字化錄入。一些電力企業還會使用相關軟件進行檔案資源管理，對各個類型的數據進行分類，利用內搜索引擎，提高數據的加工能力，數據變得更加富有價值。隨著信息化技術的更新與變革，在未來還會有更加優秀先進的技術出現在檔案資源管理工作中，提升電力企業的檔案資源服務能力，降低檔案工作者的工作壓力，為廣大用電戶提供便利與幫助，實現電力企業的名譽和品牌效應。
在人力資源方面，電力企業可以組建專業化人才隊伍，利用大數據背景下創建新的檔案資源管理模式，提升服務能力，聘用全面化檔案管理人才，不僅具有扎實的檔案管理知識和電力行業理論知識，同時懂得使用檔案資源管理系統和軟件的熟練運用。電力企業也可以派遣員工去進修學習，學習如何使用計算機系統對檔案資源進行管理，在為用戶提供信息咨詢服務的時候應該如何省時高效，贏得用戶的好評，完善獎勵機制和績效機制，讓員工更加重視電力企業檔案資源管理工作，注重做好對用戶的服務，實現個人能力的增長與提升。
第9篇：大數據時代的含義范文
【摘要】本文基于高中生個性化學習，我們認為，鏈源：“數據收集”鏈宿：“數據分析”，鏈節為“數據描述”的“內容數據鏈”，通過各種形式的數據聯動，使統計內容數據鏈外化為“統計能力鏈”，內化為“統計知識鏈”，發展為“統計素養”鏈，成為對高中生有重大影響的“統計思想鏈”。
【關鍵詞】大數據 高中統計 數據分析 內容數據鏈
大數據的價值性，快速性，大量性，多樣性，和預測功為教育提供了一種可能目前教育的形式多種多樣，慕課、微課、網絡公開課等等。大數據時代下的教育是怎樣的呢？是基于個性化學習，是量化的，自我組織學習內容的教育，不僅要了解學生“心聲”，認知水平和學習興趣，而且要師生互動、合作探討學習內容，將傳統課程、教學、教材的內容數據化，利用可視化技術，提高學習興趣。提升內容吸引力。高中統計內容必須系統化、過程方法直觀化，這對高中的統計內容提出了挑戰。使專題塊和課程案例集以數據知識鏈為核心，使教育在大數據時代下的“量化”。
一、高中統計內容的新契機是大數據
使教育由數字支撐變化到數據支撐。高中統計教學場景布置，統計內容設計，學習場景的變革等等過去靠“敲腦袋”或者“理念靈感加經驗”的東西，在背景為物聯網、云計算、大數據下，變成一種由數據支撐的“行為科學”.用數據分析的方法對高中統計內容進行分析、挖掘，利用大數據更改高中統計內容，建立主線為“統計知識鏈”、目標為培養“數據分析能力”首尾呼應內容數據鏈，使高中統計內容的系統更加優化。
由于各種原因使高中統計內容，沒有得到較好的發展.直到國家教育部頒布了各種政策，統計才得以發展.然而各種問題的存在仍然困擾著我國統計教學發展。大數據關注每一位學生的個性化需求與發展，關注學生的自我意識，分析群體心理，讓教師關注學生的興趣愛好，選擇適合學生的方法，讓學生自主的、創新的學習。
正如教育家張韞所說：“大數據時代的到來，讓社會科學領域的發展和研究從宏觀群體逐漸走向微觀個體，讓追蹤每一個人的數據成為可能，從而讓研究每一個個體成為可能.對于教育研究者來說，我們將比任何時候都更接近發現真正的學生。”大數據在充分了解學生各種需求，目前處于的狀態的情況下合理運用各種統計內容，各種現代化的教學方式，不拘泥于傳統化教學方式，利用各種資源形成螺旋式上升的統計內容數據鏈。使每一位學生都樂于學習，其個性化學習需求成為可能。
二、高中統計內容數據鏈在大數據視域下的內涵
數據高中統計內容的核心研究對象，數據分析是重點，統計學習是在初中的基礎上，進一步學習數據統計方面的各種方法；用各種操作培養學生的歸納推斷能力、統計思維、數據分析素養，提升學生在數據分析方面的能力，統計內容數據鏈為學生統計能力的提升提供了研究平臺。把課程目標，學生需求、與大數據算法，數據鏈式結構有機結合起來是大數據視域下的統計內容數據鏈核心思想，利用大數據，將統計內容數據化，增強內容的可讀性，銜接性、合理性、連貫性，織成統計知識，形成統計內容數據鏈。例如：具體環節為：鏈宿是“樣本估計總體、”等數據分析方法，鏈源是“系統抽樣，等距抽樣、分層抽樣”，鏈節是的數據描述、統計圖形.通過統計知識的實際應用使“統計知識鏈”為統計內容數據鏈的內化，“統計能力鏈”為其外化，“統計能力鏈”，“統計素養鏈”為其發展，成為對學生產生重大影響的“統計思想鏈”所以，利用大數據的科學方法可使統計內容體系最終形成的統計思想體系；數據結構的鏈式模型，將促進學生創新思維，增強學生的參與積極性，使高中統計集“知識鏈、能力鏈、素養鏈、思想鏈”于一體。
三、高中統計內容大數據視域下下的數據鏈設計
（一）高中數學統計內容知識結構
各種版本的高中數學統計內容都介紹了基本的獲取樣本數據的獲取，提取方法，就是我們常說的用樣本推斷總體，部分推斷整體.統計知識注重培B學生數據分析的能力，利用實例講解數據的各種思想，方法結合在一起，提高學生的綜合能力。例如：結合具體問題情境，學習如何進行數據收集，分析，如何思維理解其含義。
（二）高中數學統計內容的教學要求
課標充分重視高中數學統計內容，并采取了有效的改進和創新措施。教學過程中，注重學生自我特長的發展，創新教學方式，不拘泥于傳統的書本知識，強調以人為本，面向未來，讓學生有數據意識，學會用數據說話，將統計知識運用于實踐。
（三）高中統計內容在大數據視域下數據鏈設計
量化教育是大數據時代的可行教育，通過數據了解學生的個性化需求，促進學生的個性發展，注重創新式培養。結合教材利用現代化信息技術設計出學生樂于接受的教學方式。從“數據讀心”，到“抓心入心”，再到“知心交心”，最終形成“數據育心”的培養鏈是統計內容數據鏈的設計原則。例如：分層抽樣內容數據鏈的設計.首先，將分層抽樣知識系統化。其次，將分層抽樣的過程方法直觀化。最后，依據統計內容數據鏈的設計原則和學生個性化學習需求，動態生成分層抽樣內容數據鏈。把具體問題數據化。使分層抽樣內容數據鏈成為滿足自我發展需要的“知識鏈、方法鏈、素材鏈”。
四、結語
綜上所述，對統計內容數據我們應該就地取材，因地制宜，開創多種方式的教學方式，注重學生的個性化需求，不要拘泥于傳統的教材，注重培養學生的創新思維和自主參與能力，要讓學生發揮主觀能動性，積極主動的自己去思索，發展自己的特長，學會將具體的事情數據化不用數據的思想去思考問題，去看世界，老師也要探索更好的教學方法。將現代化的科學技術與傳統枯燥的教材相結合創造出一種能夠發揮學生潛能，特長的教學方式，要循循善誘，引導學生。總之，統計內容數據鏈能更好地使學生不斷提升自己的數據分析“能力鏈”使學生學會用統計思想、統計方法、統計思維、統計觀念、統計意識來認識世界，改造世界。
參考文獻：
[1]魏忠，何立友.大數據時代的教育革命[J].考試：理論與實踐，2014，（4）.
