大數據時代信息的特征精選(九篇)
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第1篇：大數據時代信息的特征范文
隨著信息技術的不斷發展與應用，新的信息數據不斷涌現，漸漸形成了一個時刻變化的巨大數據流，這標志著大數據時代的到來。大數據背景下，政治、商業、醫療等各個領域都面臨著快速理解、利用大數據，進而組建有效的大數據時代信息利用模式的挑戰。面臨這一現狀，大數據背景下的網絡信息資源利用要構建一個科學而有效的框架，發揮其實踐價值，已經成為一個迫切的問題。
一、大數據的概念和特征
對于“大數據”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的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的戰略意義不在于掌握了龐大數據信息本身，而在于對這些有潛在意義的數據進行專業化處理。目前通常大數據有下述四個特征：第一，數據體量巨大。第二，數據類型繁多。第三，價值密度低，商業價值高。第四，處理速度快，處理工具演進快。
二、大數據時代網絡信息資源特征
1）開放性與互動性融合
大數據背景下，用戶可以隨時在開放的平臺上對資源進行訪問和共享，大數據時代允許用戶向互聯網上傳信息或通過電子郵件、BBs、blog和rss等和共享形式，使整個網絡信息變成一個互動的過程。
2）更新與傳播速度快
在大數據環境下，每天海量信息產生，同時大量的信息被覆蓋，信息資源淘汰更新周期短，變化快，網絡信息資源定期和實時更新，時效性高.網絡信息的流動非常迅速，任何人任何時間的信息只需很短的時間就能傳送到世界各個終端。
3）資源類型多種多樣
大數據不單是數據量的爆炸性增長，還帶來數據類型的巨大改變，結構化數據占比減少，非結構化數據在大量增加。大數據時代下的信息資源類型豐富，不僅有文字、圖像、視頻、音頻等形式，還有軟件、數據庫，是多媒體、多語種、多類型信息的混合形式。
三、大數據時代網絡信息資源利用原則
1）針對性原則
利用網絡信息資源的根本目的是為了合理使用信息資源。網絡信息資源的利用應該具有針對性，利用前必須對信息用戶的類型、特點、信息需求特征及其發展等情況作深入了解和分析，力求開發出針對性強的、適合用戶需求的信息，滿足用戶的各類需要，避免開發利用中的盲目性。
2）預測性原則
大數據背景下，網絡信息分布具有無序性、不均衡性，不穩定性等特點，沒有形成完善的體系和結構，對網絡信息資源的利用應將空間跨度小而時間跨度大的相關信息進行整合，運用定量分析和定性分析相結合的方法，掌握出事物的脈絡，預測出事物發展趨勢和未來實際需求。Netflix擁有3000萬北美用戶，它通過分析觀看視頻時留下的數據信息，預測出《紙牌屋》將會風靡一時。
3）共享性原則
網絡信息資源在共享中能夠實現資源增值。大數據時代下，網絡信息資源的利用應堅持共享性原則，突破“信息孤島”，實現資源的高效融合共享。各個信息平臺資源的共享有利于提供綜合的信息服務、跨領域跨部門的交互式服務和專向定制服務。
四、大數據時代網絡信息資源的利用
大數據賦予現代網絡信息資源的更多意義，研究如何利用網絡信息資源有利于提高資源的利用效果。
1）大數據改變傳統教育
大數據時代下，教育信息化改革不斷突破，中國傳統“趕鴨上架”式教育模式將發生根本性轉變。目前重慶石堰鎮中心學校，采用了一種“一對一 數字化學習”的模式推動傳統教育的變革。每個學生可以和自己的學習終端進行交互性學習，學習終端里還有相應課程標準和學習評價系統，會根據學生的學習進度、不同學科興趣、知識關聯上的差異地給出個性化教學指導和建議。
未來的學習將是大數據新的驅動因素。未來學習分析系統以學生為中心點，學生、教師、家長、機構四類用戶群被有機整合在學習管理系統里，使課堂教學、家庭輔導和自主學習集于個性化的一體。
2）政府信息資源網絡公開化
未來的政府信息資源共享度將達到新高，不同的部門、數據類型界限將被打破，新型信息平臺將這些不同數據進行多維分析和利用。政府如果將擁有的這些的寶貴信息資源共享給政府內部和社會利用，將會創造更多的價值。比如，大數據時代下全市建成了政府信息資源中心，經濟普查只要上門核對已掌握數據，工作效率大大提高；政府可以公布某地區所有藝術培訓機構的名錄、地址等信息，想做行業相關事業的人，就可以創造更多價值。
政府將合適的信息資源公開于網絡，不僅有望打破政府內部協同的“鴻溝”，降低政府運行成本，還有利于當地技術的進步和經濟的發展。這也將是未來信息資源開放是未來的發展趨勢。
3）個性化定制商業模式
未來大數據的商業模式主要有三種：圈定用戶和針對性營銷、用戶的關聯性分析、完全個性化的定制。大數據時代，營銷將會更多地依賴數據，從而更精準地找到用戶。根據不同平臺的搜集的數據進行挖掘和分析，找到這些數據對應的群體，從而展開個性化的營銷服務。大數據時代下的網絡信息技術能將用戶搜索的內容進行關聯系分析從而給用戶推送用戶有可能需要的內容，以促進新交易的達成。大數據技術的核心是預測，在這個背景下，企業可以基于龐大的數據庫中分析出商品乃至行業發展一個趨勢和方向，為經營決策提供參考。國內著名電子商務公司阿里巴巴淘寶數據魔方就是利用淘寶上的大數據，分析出商品的行業宏觀情況、銷售情況、市場份額情況等，并為其提供經營決策依據。商業領域“大數據”的價值不是數據本身，而在于從龐雜的數據中發現新的知識，對數據的進行深度描述，創造新的價值，從而為用戶提供個性化的服務。
五、結語
今天，在大數據成為趨勢，成為國家戰略的背景下，數據有可能取代“技術”取代“人才”成為當代社會最重要的生產力，而網絡信息資源的背后就是數據，只有科學有效地利用網絡信息資源才能在瞬息萬變的網絡環境中獲得優勢，占據主動地位。才能適應時代的要求，在激烈競爭的信息社會中獲得更大的生存與發展空間。
參考文獻
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[2]李新華.淺談大數據時代的機遇和挑戰[J].通訊世界，2013（08）
第2篇：大數據時代信息的特征范文
【關鍵詞】大數據時代 “四V”特征 流量經營 安全威脅
隨著移動互聯網、物聯網、云計算等的快速發展，及視頻監控、智能終端、應用商店等的快速普及，全球數據量出現爆炸式增長。即使在遭遇金融危機的2009年，全球信息量也比2008年增長62%，達到80萬PB（1015字節），2010年增至120萬PB。據IDC預測，至2020年全球以電子式形存儲的數據量將達32ZB（1021字節）。以120萬PB數據為例，如果將其刻錄在DVD上，再將這些盤片堆疊起來，可從地球到月球壘一個來回！
在此背景下，電信運營商在其網絡無休止擴容的同時，卻面臨“增量不增收”的困境；而一些采用“數據驅動型決策”模式經營的公司，則可將其生產力提高5%～6%。因此，有必要深入研究大數據時代（Big Data Era）的挑戰、價值與務實應對策略。
1 大數據時代的基本特征
據統計，2010年以互聯網為基礎所產生的數據比之前所有年份的總和還要多；而且不僅是數據量的激增，數據結構亦在演變。Gartner預計，2012年半結構和非結構化的數據，諸如文檔、表格、網頁、音頻、圖像和視頻等將占全球網絡數據量的85%左右；而且，整個網絡體系架構將面臨革命性改變。由此，所謂大數據時代已經來臨！
對于大數據時代，目前通常認為有下述四大特征，稱為“四V”特征：
（1）量大（Volume Big）。數據量級已從TB（1012字節）發展至PB乃至ZB，可稱海量、巨量乃至超量。
（2）多樣化（Variable Type）。數據類型繁多，愈來愈多為網頁、圖片、視頻、圖像與位置信息等半結構化和非結構化數據信息。
（3）快速化（Velocity Fast）。數據流往往為高速實時數據流，而且往往需要快速、持續的實時處理；處理工具亦在快速演進，軟件工程及人工智能等均可能介入。
（4）價值高和密度低（Value High and Low Density）。以視頻安全監控為例，連續不斷的監控流中，有重大價值者可能僅為一兩秒的數據流；360°全方位視頻監控的“死角”處，可能會挖掘出最有價值的圖像信息。
2 大數據時代面臨的挑戰
（1）運營商帶寬能力與對數據洪流的適應能力面臨前所未有的挑戰，管道化壓力化解及“云—管—端”的有效裝備也均面臨新挑戰。
（2）大數據的“四V”特征在數據存儲、傳輸、分析、處理等方面均帶來本質變化。數據量的快速增長，對存儲技術提出了挑戰；同時，需要高速信息傳輸能力支持，與低密度有價值數據的快速分析、處理能力。
（3）海量數據洪流中，在線對話與在線交易活動日益增加，其安全威脅更為嚴峻；而且現今黑客的組織能力、作案工具、作案手法及隱蔽程度更上一層樓，典型的有APT（Advanced Persistent Threat，高級持續性安全威脅）。
（4）大數據環境下通過對用戶數據的深度分析，很容易了解用戶行為和喜好，乃至企業用戶的商業機密，對個人隱私問題必須引起充分重視。
（5）大數據時代的基本特征，決定其在技術與商業模式上有巨大的創新空間，這將對可持續發展起關鍵作用。
（6）大數據時代的基本特征及安全挑戰，對政府制訂規則與監管部門發揮作用提出了新的挑戰。
3 大數據帶來的價值
（1）利用大數據特征，借助云計算等有效工具，深度挖掘流量與數據價值，可幫助運營商實施好流量經營，減輕管道化風險，發揚“云—管—端”的智能管道的威力。
（2）多業務環境下掌握用戶體驗效果尤為重要，可從海量用戶數據中深度分析、挖掘出用戶的行為習慣和消費愛好，以實施精準營銷及網絡優化，掌控數據增值的“金鑰匙”。
（3）掌握好大數據的存儲、分類、挖掘、快速調用和決策支撐，并應用于企業的日常運營、維護及戰略轉型中，成為企業可持續發展、維持競爭優勢的當務之急與重要途徑。
（4）充分利用對大數據的分析、挖掘，可幫助找到隱蔽性極強的APT之類的安全威脅，助力信息安全部門找到應對新型安全威脅的有效途徑。
（5）通過對公共大數據的分析、挖掘與利用，可減少欺詐行為及錯誤數據的負面作用、追收逃稅漏稅及刺激公共機構生產力等，幫助政府節省開支。例如英國政府即通過此途徑節省大約330億英鎊/年。
4 大數據時代的應對策略
（1）大數據時代應以智慧創新理念融合大數據與云計算，在大數據洪流中提升知識價值洞察力，實施高效實時個性化運作，建立有效增值的商業模式，確保應對APT之類的新型安全威脅。
（2）電信運營商轉型中流量經營已成共識，即以智能管道與聚合平臺為基礎，以擴大流量規模、提升流量層次及豐富流量內涵作為基本經營方向，并以釋放流量價值為基本目標，可見大數據和云計算的深度融合與此流量經營目標十分吻合。實際上已經有一些運營商借助大數據Hadoop云工具管理與分析網絡中的用戶數據，為日常運維及制定市場戰略等提供有效支撐。
（3）針對大數據時代的基本特征，加強全方位創新。包括IBM、EMC、HP、Microsoft等在內的IT巨頭，紛紛加速收購相關大數據公司進行技術整合，尋找數據洪流大潮中新的立足點。而涉及人工智能、機器學習等新技術的創新應用，已初顯效益。
第3篇：大數據時代信息的特征范文
【關鍵詞】大數據時代；企業管理；創新；必要性
隨著互聯網技術的不斷完善和發展，全球已經進入了大數據時代，各類數據在不斷的增多，在全球范圍內，每年的信息量會增加兩倍以上，因此，大數據被人們廣泛的關注。在大數據時代，應該通過海量的數據分析，對這些多元化的數據進行加工處理，在此基礎上，通過專業化的技術處理，使信息數據更好地促進企業的發展，提高企業的核心競爭力。
一、大數據的相關概念
（一）大數據的概念
如今，大數據還沒有形成一個較為統一的概念，其主要是指海量的資料和數據，其涉及的資料總量非常的龐大，所以，在進行這部分信息處理的過程中，需要消耗大量的時間，并且要對數據進行及時的處理，提高數據管理的效率，為企業的決策提供數據的支持。最權威的定義來自于美國科學基金會，其表述大數據指的是通過互聯網技術和各類傳感設備，可以形成數據流的方式，并且通過視頻和音頻軟件，形成長期的和多元化的數據集合，形成數據的分布式整合。
（二）大數據的特征
其一，大數據的種類比較繁多，不僅僅有常規的結構化的數據，而且還要大量的非結構化的數據，形成各類關聯密切的數據庫，在社會網絡通信的過程中，結合了流媒體等，進行海量數據的收集。其二是數據的容量和體積非常的巨大，數據每秒鐘傳輸的速率也大大的上升。其三是數據的價值密度比較低，在海量的大數據中，很多的信息的價值并不高，需要人們從海量的數據中篩選對自己有用的信息。其四是信息的流動速度快，在大數據背景下，信息的傳遞具有高效性特征，大數據的處理能力得到了強化，而且提高了企業的決策能力。
在對大量的數據進行關聯中，首先要在海量的信息中篩選出有用的信息，然后將這些信息存儲起來，在必要的時候進行數據的分析，將有用的信息挖掘出來，實現數據的應用，分別是數據進行生產、處理和價值的提取，隨著互聯網技術的發展，云計算和物聯網技術實現了發展，這些技術使得企業在進行數據的處理中打破了時間和空間的界限，數據也呈現出爆炸式的增長。
二、大數據時代企業管理創新的必要性分析
在大數據時代下，企業在進行管理方面，實現了創新的管理方式。
（一）企業運營管理的創新
在企業運營的過程中，運用大數據，實現了運營管理的創新，企業在進行運營管理的過程中，要對客戶的潛在需求進行分析，所以其應該洞察客戶的評價，了解客戶的潛在意思，滿足客戶的個性化的需求，通過大數據，可以實現一對一的營銷，對客戶的需求進行個性化的分析，通過對客戶的背景信息的分析，可以制定靜態的信息，對客戶的購買行為進行分析，通過數據的挖掘，對客戶的潛在的喜好進行探究，這樣就能及時為客戶推送他們喜歡的產品的特征，制定合理的產品營銷的策略，激發客戶的購買欲望。
（二）企業人力資源管理創新
在企業中，企業要想提高自己的競爭力，就需要引進大量的人才，人才可以推動企業創新，企業應該著力提高員工的能力，讓員工的凝聚力增強，使他們在企業中產生歸屬感，這樣才能防止人才的大量流失，確保企業正常的運行。通過大數據技術，企業可以了解員工的思想動態，及時了解員工的需求，可以滿足員工的需求，幫助企業進行人力資源的預測和分析，對潛在員工的走向進行預測，使企業更加具有吸引力。通過大數據的方式，建立起人力資源的信息平臺，對員工的基本信息進行獲取后，針對員工經常使用的社交網絡，可以及時的了解他們的生活方式和情感動態。
（三）完善企業的核心競爭力
在大數據背景下，企業在競爭中，地理位置的優勢不再凸顯，這些優勢隨著時空界限的打破變得微不足道，企業在創新中，各類創新的理念也被時代的發展淡化，國家和政府出臺了很多對企業的保護措施，這些措施也不能適應市場的發展，隨著大數據的發展，市場的變化瞬息萬變。所以，在企業制定管理模式中，應該結合大數據，通過有效的數據分析，適應瞬息萬變的市場，通過大數據，可以對企業的信息進行優化，制定出最及時的決策，實現企業內部和外部信息的及時對接，使企業內部的信息得以及時的更新，在生產方面，可以生產中客戶最需要的產品，防止產品生產的盲目性，很多企業在生產中具有滯后性，導致產品在生產出來后，消費者已經不再需求。在企業進行業務決策的過程中，應該充分分析企業的潛在價值，這樣可以節約大量的生產和人力的成本，而且使數據高速的增長，使企業的競爭力得到進一步的完善。
（四）整合電子信息數據
在大數據時代，企業的信息主要以電子數據的形成呈現，電子數據的數量越來越多，企業在進行信息存儲中，占據的空間更多，而且各類信息的類型和范圍越來越大，很多非結構化的信息涌現，信息不僅僅以文字的形式呈現，同時也通過視頻和音頻的方式呈現，但是，很多企業目前在對信息進行處理中，還是局限于對結構化的信息處理，在信息處理的過程中還具有局限性，而且僅僅針對文字和文本的整合，在這個背景下，很多重要的信息就會被企業遺漏。所以，隨著大數據時代的發展，企業應該完善對不同類型數據的處理能力，特別是對視頻和音頻的整合，并且結合圖片，以更加生動的形式展現信息，提高各類數據整合的能力，才能使企業在進行信息和數據管理中更加具有實效性，發揮數據在企業制定決策中的作用。
（五）對同類企業信息數據間的聯系進行整合和規劃
很多企業在對信息和數據整合中，采用了不同的技術，實現了一定程度的創新，但是，在實際的工作中，企業在對信息整合中，還是缺乏規劃性，所以，在不同的企業之g，他們在對數據整合中，各類數據都是獨立整合，缺乏聯系，不能對數據之間的聯系進行密切的分析，企業的各個部門在對數據整合中也缺乏溝通，這就導致了企業在整合數據的過程中缺乏實時性，這樣的數據具有分散性，不能促進企業決策的制定。所以，各個企業，特別是經營方式相似的企業，應該強化聯系，建立統一的規劃，這樣才能確保企業之間的業務共同發展，提供數據信息的前提下，實現數據的共享，建立數據共享機制，才能使大量的數據充分發揮出自身的價值，促進企業、行業和整個市場的發展，共同抵御外部的沖擊。
三、大數據時代企業管理的創新
在大數據時代下，企業在制定管理方針中，應該結合大數據時代的特征，充分運用大數據的優勢，在管理中不斷創新管理模式。
（一）創新企業管理模式
在企業發展的過程中，應該采用移動智能終端的方式，這類技術可以凸顯大數據時代的優勢，使大量的數據資料充分發揮自己的作用，這類技術也是大數據時代的重要特征的體現。海量的數據可以為企業提供全方位的信息，企業在發展中在面對這些信息中，其面對的沖擊不小，而且面對各方面的挑戰，所以，企業的管理人員應該通過這些數據的分析，制定合理的決策，使企業的管理水平得到極大的提升，實現精細化的管理，使員工都可以接受個性化的管理，既可以使員工的個性充分的發揮出來，同時也不會導致企業內部的混亂。還應該提高企業員工對數據信息的認識，信息數據具有開放性特征，員工應該結合傳統的決策，對企業管理方式進行革新。
（二）以數據作為企業運營的決策的依托
在大數據背景下，企業在經營的過程中，要建立起數量和信息的平臺，而且在這個平臺上還要融入微博、微信等軟件，這樣才能使平臺上的數據更加的豐富，才能制定更加科學的決策。企業在進行管理模式創新的過程中，應該充分認識到非結構性數據的重要性，將這些信息與自己的產品和客戶結合起來，增加客戶的體驗，這樣客戶在體驗中才能了解產品的優勢和性能，企業管理人員應該做好對各類非結構性數據的整理和分析，強化對信息的篩選，使自身的服務更加具有實時性特征，這樣才能提高企業經營的效率。而且在制定相關的營銷決策中，應該堅持以數據為依托，這樣才能促進企業更好的發展。
（三）建立起科學的企業網絡
在現代化企業經營的過程中，企業在管理的過程中，不僅僅看重產品，更加應該注重服務的質量，企業應該建立起合理的企業網絡，才能對各項服務進行深層次的分析，這樣才能推動企業各項服務的革新，使企業內部數據庫的作用充分的發揮。在企業內部形成產業鏈，實現產業鏈的資源化發展，對供應商和銷售商的基本情況非常了解，并且建立起合作伙伴，企業應該與客戶、供應商和員工建立完善的聯系這樣才能形成一個信息化的網絡，促進企業全面發展。所以，建立完善的企業網絡是企業完善管理方式的重要環節。
（四）強化數據信息管理人才的培養
隨著大數據的發展，企業已經進入到大數據時代，企業在管理中面臨著各方面的沖擊，所以，要對大量的數據進行管理，創新企業管理的模式，這些都離不開人才。數據管理人員不僅僅要具備良好的計算機操作能力，而且還應該了解管理和營銷方面的知識，要及時的對信息進行處理，要具有出色的隨機應變的能力。所以，企業應該建立起完善的人才培訓機制，才能更好的推動自身的發展。企業在對人才培訓中，應該著力提高他們的專業水平，并且企業在招聘中也應該更加具有針對性，招納大量的適合的人才。
四、結語
在大數據背景下，企業不能僅僅采用傳統的管理方式，應該結合大數據相關的技術，進行數據的整合，企業應該緊跟時代的變化，制定管理模式，強化企業信息數據庫的建立，并且培養專業化的人才，使企業在激烈的競爭中獲得競爭優勢，促進企業的長遠發展。創新是企業發展的重要的環節，企業應該不斷適應大數據環境，創新管理模式，如果在大數據背景下，企業還是沿用傳統的管理方式，那么企業的管理方針就會滯后于企業的發展，導致企業在經營中面臨風險。
參考文獻：
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第4篇：大數據時代信息的特征范文
1.1提升企業的核心競爭力企業在市場競爭中的地理位置優勢隨著大數據時代的到來與深入在不斷淡化，國家或地區在保護企業方面的政策與措施在逐條取消，企業的創新能力也在這快速發展的時代當中逐漸被削弱。高效全面的企業管理模式當中，對數據進行科學合理的分析是必不可少的基礎部分，通過優化和對接企業的數據信息，可以讓企業的可挖掘潛力在業務與決策過程中得到一定的體現。這種方式不僅為企業節約了運用成本，還可以更加高效地驅動企業數據信息的增長，為企業核心競爭力的提升提供了基礎。1.2整合不同的電子信息數據類型企業的電子信息數據存儲量越大，其數據信息的類型就越廣泛，其中音頻、圖片等非結構化數據所含的比重更是大。但是，目前企業在處理數據信息的方法中，僅局限在對文本這類結構化數據的整合能力上，因此，企業需要提高對不同數據類型，尤其是在音頻、圖片等非結構化數據的整合能力，從而實現對企業數據的進一步管理。1.3規劃完善同類企業數據之間的聯系盡管企業的應用在不斷發展和深入，但對企業應用的規劃卻沒有得到對應的加強。各企業之間，尤其是同類型企業之間的數據信息幾乎沒有聯系起來，導致了信息孤島的形成。實際上，企業之間加強數據信息的聯系和規劃更能夠促進自身與整個社會的共同發展，共享不同業務模塊之間的數據信息，才能使信息數據資源得到有效的利用。
2大數據時代中的企業管理的創新
包含著巨大發展潛力的大數據時代，在企業的管理模式中引導的是一種先進的商業模式和科學的管理決策。這些創新要求企業的管理者更新自己的思維，讓更加優秀的數據融入到企業的發展中，為企業的改革注入新的活力。2.1創新企業的管理體制傳統的企業管理體制是類似碎片一樣的體制，不夠全面，也不能使大數據時代的特征得到完全體現。因此，企業的管理者要明確社會的需求，在細節中發現挖掘上級和可拓展的市場，從企業資源配置的優化，企業信息技術應用的高效，企業管理風險的保障等方面創新出現代的更加系統的企業管理體制，進一步推動大數據時代管理的整體化、綜合化和最優化。2.2創新企業的管理方法移動智能終端的應用與普及，也為大數據時代提供了大量的信息數據資料，是大數據時代主要特征：海量的重要提供者，信息數據的海量也就對企業的管理方法提出了更高的要求，它要求企業不僅要使決策的科學性得到提高，而且還要使企業在管理水平方面變得更加精細，確保企業上下全體員工都在管理范圍內。大力培養企業員工的信息數據意識，將企業數據逐漸對外開放、企業決策方式由定性改變為定量等其它途徑都是企業管理方法的有效新途徑。2.3創新企業的管理模式企業可以通過對信息數據存儲庫中的已有數據資料進行分析，從而使企業管理者所作出的有關企業發展方向和發展目標的決策更加宏觀化、系統化。大數據時代快速與靈活的特征還要求企業要定期及時更新信息數據存儲庫內的數據信息資料，從而使企業能夠及時地評估、修改或補充企業管理的相關決策促使企業在變化發展迅速的大數據時代中，提高自身的環境適應能力。與此同時，企業在管理模式的創新中，還需要在數據信息的處理和評估方面建立相適應的應用系統，以確保企業管理模式實現動態化，提升企業管理模式的靈活性能夠更好地在大數據時代中發展下去。2.4企業管理決策的科學化企業創新的管理方式較傳統的更加復雜，這也是大數據時代另外一個重要特征，企業存儲的電子信息數據的量多，增長速度加快使得企業的數據綜合分析體系提出了更高一層的要求，而電子信息數據資料的科學分析是企業管理者進行合理決策的重要前提。企業部門方面也需要進行它的調整和設置，專門精細地完成各項工作，從而確保數據分析的科學性與精確性。
3結語
第5篇：大數據時代信息的特征范文
關鍵詞:大數據;統計學;數據分析;抽樣理論;理論
重構隨著信息科學技術的高速度發展,當代獲取和儲存數據信息的能力不斷增強而成本不斷下降,這為大數據的應用提供了必要的技術環境和可能.應用大數據技術的優勢愈來愈明顯,它的應用能夠幫助人類獲取真正有價值的數據信息.近年來,專家學者有關大數據技術問題進行了大量的研究工作[1],很多領域也都受到了大數據分析的影響.這個時代將大數據稱為未來的石油,它必將對這個時代和未來的社會經濟以及科學技術的發展產生深遠的意義和影響.目前對于大數據概念,主要是從數據來源和數據的處理工具與處理難度方面考慮,但國內外專家學者各有各的觀點,并沒有給出一致的精確定義.麥肯錫全球數據分析研究所指出大數據是數據集的大小超越了典型數據庫工具集合、存儲、管理和分析能力的數據集,大數據被Gartner定義為極端信息管理和處理一個或多個維度的傳統信息技術問題[23].目前得到專家們認可的一種觀點,即:“超大規模”是GB級數據,“海量”是TB級數據,而“大數據”是PB及其以上級別數據[2].
一些研究學者把大數據特征進行概括,稱其具有數據規模巨大、類型多樣、可利用價值密度低和處理速度快等特征,同時特別強調大數據區別于其他概念的最重要特征是快速動態變化的數據和形成流式數據.大數據技術發展所面臨的問題是數據存儲、數據處理和數據分析、數據顯示和數據安全等.大數據的數據量大、多樣性、復雜性及實時性等特點,使得數據存儲環境有了很大變化[45],而大部分傳統的統計方法只適合分析單個計算機存儲的數據,這些問題無疑增加了數據處理和整合的困難.數據分析是大數據處理的核心過程,同時它也給傳統統計學帶來了巨大的挑戰[6].產生大數據的數據源通常情況下具有高速度性和實時性,所以要求數據處理和分析系統也要有快速度和實時性特點,而傳統統計分析方法通常不具備快速和實時等特點.基于大數據的特點,傳統的數據統計理論已經不能適應大數據分析與研究的范疇,傳統統計學面臨著巨大的機遇與挑戰,然而為了適應大數據這一新的研究對象,傳統統計學必須進行改進,以繼續和更好的服務于人類.目前國內外將大數據和統計學相結合的研究文獻并不多.本文對大數據時代這一特定環境背景,統計學的抽樣理論和總體理論的存在價值、統計方法的重構及統計結果的評價標準的重建等問題進行分析與研究.
1傳統意義下的統計學
廣泛的統計學包括三個類型的統計方法:①處理大量隨機現象的統計方法,比如概率論與數理統計方法.②處理非隨機非概率的描述統計方法,如指數編制、社會調查等方法.③處理和特定學科相關聯的特殊方法,如經濟統計方法、環境科學統計方法等[7].受收集、處理數據的工具和能力的限制,人們幾乎不可能收集到全部的數據信息,因此傳統的統計學理論和方法基本上都是在樣本上進行的.或者即使能夠得到所有數據,但從實際角度出發,因所需成本過大,也會放棄搜集全部數據.然而,選擇最佳的抽樣方法和統計分析方法,也只能最大程度還原總體一個特定方面或某些方面的特征.事實上我們所察覺到的數據特征也只是總體大量特征中的一小部分,更多的其他特征尚待發掘.總之,傳統統計學是建立在抽樣理論基礎上,以點帶面的統計分析方法,強調因果關系的統計分析結果,推斷所測對象的總體本質的一門科學,是通過搜集、整理和分析研究數據從而探索數據內部存在規律的一門科學.
2統計學是大數據分析的核心
數的產生基于三個要素,分別是數、量和計量單位.在用數來表示事物的特征并采用了科學的計量單位后,就產生了真正意義上的數據,即有根據的數.科學數據是基于科學設計,通過使用觀察和測量獲得的數據,認知自然現象和社會現象的變化規律,或者用來檢驗已經存在的理論假設,由此得到了具有實際意義和理論意義的數據.從數據中獲得科學數據的理論,即統計學理論.科學數據是通過統計學理論獲得的,而統計學理論是為獲得科學數據而產生的一門科學.若說數據是傳達事物特征的精確語言,進行科學研究的必備條件,認知世界的重要工具,那么大數據分析就是讓數據最大限度地發揮功能,充分表達并有效滿足不同需求的基本要求.基于統計學的發展史及在數據分析中的作用,完成將數據轉化為知識、挖掘數據內在規律、通過數據發現并解決實際問題、預測可能發生的結果等是研究大數據的任務,而這必然離不開統計學.以大數據為研究對象,通過數據挖掘、提取、分析等手段探索現象內在本質的數據科學必須在繼承或改進統計學理論的基礎上產生.
統計數據的發展變化經歷了一系列過程,從只能收集到少量的數據到盡量多地收集數據,到科學利用樣本數據,再到綜合利用各類數據,以至于發展到今天的選擇使用大數據的過程.而統計分析為了適應數據可觀察集的不斷增大,也經歷了相應的各個不同階段,產生了統計分組法、大量觀察法、歸納推斷法、綜合指標法、模型方程法和數據挖掘法等分析方法,并且借助計算機以及其他軟件的程度也越來越深.300多年來,隨著數據量以指數速度的不斷增長,統計學圍繞如何搜集、整理和分析數據而展開,合理構建了應用方法體系,幫助各個學科解決了許多復雜問題.現在進入了大數據時代,統計學依舊是數據分析的靈魂,大數據分析是數據科學賦予統計學的新任務.對于統計學而言,來自新時代的數據科學挑戰有可能促使新思想、新方法和新技術產生,這一挑戰也意味著對于統計學理論將面臨巨大的機遇.
3統計學在大數據時代下必須改革
傳統統計學是通過對總體進行抽樣來搜索數據,對樣本數據進行整理、分析、描述等,從而推斷所測對象的總體本質,甚至預測總體未來的一門綜合性學科.從研究對象到統計結果的評判標準都是離不開樣本的抽取,完全不能適應大數據的4V特點,所以統計學為適應大數據技術的發展,必須進行改革.從學科發展角度出發,大數據對海量數據進行存儲、整合、處理和分析,可以看成是一種新的數據分析方法.數據關系的內在本質決定了大數據和統計學之間必然存在聯系,大數據對統計學的發展提出了挑戰,體現在大樣本標準的調整、樣本選取標準和形式的重新確定、統計軟件有待升級和開發及實質性統計方法的大數據化.但是也提供了一個機遇,體現在統計質量的提高、統計成本的下降、統計學作用領域的擴大、統計學科體系的延伸以及統計學家地位的提升[7].
3.1大數據時代抽樣和總體理論存在價值
傳統統計學中的樣本數據來自總體,而總體是客觀存在的全體,可以通過觀測到的或經過抽樣而得到的數據來認知總體.但是在大數據時代,不再是隨機樣本,而是全部的數據,還需要假定一個看不見摸不著的總體嗎?如果將大數據看成一個高維度的大樣本集合,針對樣本大的問題,按照傳統統計學的方法,可以采用抽樣的方法來減少樣本容量,并且可以達到需要的精度;對于維度高的問題,可以采取對變量進行選擇、降維、壓縮、分解等方法來降低數據的復雜程度.但實際上很難做得到,大數據涵蓋多學科領域、多源、混合的數據,各學科之間的數據融合,學科邊界模糊,各范疇的數據集互相重疊,合成一體,而且大數據涉及到各種數據類型.因此想要通過抽樣而使數據量達到傳統統計學的統計分析能力范圍是一件相當困難或是一件不可能的事.大量的結構數據和非結構數據交織在一起,系統首先要認清哪個是有價值的信息,哪個是噪聲,以及哪些不同類型的數據信息來自于同一個地址的數據源,等等,傳統的統計學是無法做到的.在大數據時代下,是否需要打破傳統意義的抽樣理論、總體及樣本等概念和關系,是假設“樣本=總體”,還是“樣本趨近于總體”,還是不再使用總體和樣本這兩個概念,而重新定義一個更合適的概念,等等.人們該怎樣“安排”抽樣、總體及樣本等理論,或人們該怎樣修正抽樣、總體、樣本的“公理化”定義,這個問題是大數據時代下,傳統統計學面臨改進的首要問題.
3.2統計方法在大數據時代下的重構問題
在大數據時代下,傳統的高維度表達、結構描述和群體行為分析方法已經不能精確表達大數據在異構性、交互性、時效性、突發性等方面的特點,傳統的“假設-模型-檢驗”的統計方法受到了質疑,而且從“數據”到“數據”的統計模式還沒有真正建立,急切需要一個新的理論體系來指引,從而建立新的分析模型.去除數據噪聲、篩選有價值的數據、整合不同類型的數據、快速對數據做出分析并得出分析結果等一系列問題都有待于研究.大數據分析涉及到三個維度,即時間維度、空間維度和數據本身的維度,怎樣才能全面、深入地分析大數據的復雜性與特性,掌握大數據的不確定性,構建高效的大數據計算模型,變成了大數據分析的突破口.科學數據的演變是一個從簡單到復雜的各種形式不斷豐富、相互包容的過程,是一個循序漸進的過程,而不是簡單的由一種形式取代另一種形式.研究科學數據的統計學理論也是一樣,也是由簡單到復雜的各種形式相互包容、不斷豐富的發展過程,而絕不是完全否定一種理論、由另一種理論形式所代替.大數據時代的到來統計學理論必須要進行不斷的完善和發展,以適應呈指數增長的數據量的大數據分析的需要.
3.3如何構建大數據時代下統計結果的評價標準框架
大數據時代下,統計分析評價的標準又該如何變化?傳統統計分析的評價標準有兩個方面,一是可靠性評價,二是有效性評價,然而這兩種評價標準都因抽樣而生.可靠性評價是指用樣本去推斷總體有多大的把握程度,一般用概率來衡量.可靠性評價有時表現為置信水平,有時表現為顯著性水平[8].怎么確定顯著性水平一直是個存在爭議的問題,特別是在模型擬合度評價和假設檢驗中,因為各自參照的分布類型不一樣,其統計量就不一樣,顯著性評價的臨界值也就不一樣,可是臨界值又與顯著性水平的高低直接相關.而大數據在一定程度上是全體數據,因此不存在以樣本推斷總體的問題,那么在這種情況下,置信水平、可靠性問題怎么確定?依據是什么?有效性評價指的是真實性,即為誤差的大小,它與準確性、精確性有關.通常準確性是指觀察值與真實值的吻合程度,一般是無法衡量的,而精確性用抽樣分布的標準差來衡量.顯然,精確性是針對樣本數據而言的,也就是說樣本數據有精確性問題,同時也有準確性問題.抽樣誤差和非抽樣誤差都可能存在于樣本數據中,抽樣誤差可以計算和控制,但是非抽樣誤差只能通過各種方式加以識別或判斷[910].大多數情況下,對于樣本量不是太大的樣本,非抽樣誤差可以得到較好的防范,然而對于大數據的全體數據而言,沒有抽樣誤差問題,只有非抽樣誤差問題,也就是說大數據的真實性只表現為準確性.但是由于大數據特有的種種特性,使得大數據的非抽樣誤差很難進行防范、控制,也很難對其進行準確性評價.總之,對于大數據分析來說,有些統計分析理論是否還有意義,確切說有哪些統計學中的理論可以適用于大數據分析,而哪些統計學中的理論需要改進,哪些統計學中的理論已不再適用于大數據統計研究,等等,都有待于研究.所以大數據時代的統計學必是在繼承中求改進,改進中求發展,重構適應大數據時代的新統計學理論.
4結論
來自于社會各種數據源的數據量呈指數增長,大數據對社會發展的推動力呈指數效應,大數據已是生命活動的主要承載者.一個新事物的出現,必然導致傳統觀念和傳統技術的變革.對傳統統計學來說,大數據時代的到來無疑是一個挑戰,雖然傳統統計學必須做出改變,但是占據主導地位的依然會是統計學,它會引領人類合理分析利用大數據資源.大數據給統計學帶來了機遇和挑戰,統計學家們應該積極學習新事物,適應新環境,努力為大數據時代創造出新的統計方法,擴大統計學的應用范圍.
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第6篇：大數據時代信息的特征范文
關鍵詞：人力資源；大數據時代；機遇挑戰
經過多年的發展，人力資源管理的理論基礎依舊為工業時期中的管理經驗，隨著移動互聯網的出現，人力資源新的管理思想正在發生著深刻的變化，但當下我國人力資源管理的方式以及理論均未出現對應的創新。在人力資源傳統模式的管理中，企業人力資源部門由于對業務的認識缺乏深刻性，未對部門經理以及員工提供出及時直接性的支持，且其制定出的相關政策也缺乏靈活性與針對性，在實際推行中無法與其需求相互契合；同時，人力資源的管理者對事務型工作過于關注，無法提供業務需要的解決方案，因而人力資源部長期以來均被視為企業成本中心。
一、大數據的特征與類型
通常來說，大數據背景下的特征主要體現在三個方面，即多樣性、迅速化以及信息量大。其中多樣性主要體現在大數據形式的地理位置信息、手機GPS信號、傳感器文本、視頻、圖片以及文字等方面；迅速化：在多數狀況中，數據創建速度的重要性高于數量，接近實時或者實時的信息能夠使企業的運作與競爭對手相比更加靈活；信息量大：當下影視娛樂、電子商務、地理信息以及醫療衛生等領域每日均產生出大量的數據，經國際數據企業監測統計，截止到2011年，世界數據總量已高至1.8ZB，且每間隔一年均呈現出增長翻倍的趨勢。除上述三種特征外，有學者認為，大數據還應具備一個全新的特點，但對于這個新特點，各界的看法又各不相同，國際數據公司認為主要是大數據的價值性，即從海量的信息中可發掘出價值性極高的數據；而IBM公司則指出大數據理應具備真實性，例如社交網絡中的言論會帶有情緒化的內容，不一定準確真實。
二、大數據時代背景下人力資源管理面臨的機遇
（一）加強人力資源管理的業務支撐力與專業性
大數據的到來使HR的管理從經驗主義管理轉化為規范化與科學化的管理，且在其技術支持下，職員、崗位、培訓、薪酬、績效以及激勵等均能夠以數據化的形式體現，并歸納為量化的范疇中，使HR的管理更具專業化與高效性。在傳統管理中，對于數據的分析常為生成數據后的總結，管理具有滯后性；但大數據對于數據的分析則著重強調預測性，管理中要體現前瞻性，如傳統的管理對員工的績效水平是利用績效管理來實現；大數據的思路則在于挖掘數據尋找高績效職員的要素特征，并將其作為模型使每位職員均可持續性產生高績效。對于HR數據的分析，傳統方式會根據離職率進行；但大數據則是將所有的職員依照穩定的情況分為多個樣本，通過挖掘數據尋找出與其穩定性有關的特征，構建出可對候選人穩定性進行識別的數學模型，進而通過分析應聘者的簡歷評估其穩定性，為保留環節與后續招聘提供相關參考。
（二）將大數據作為決策的工具，提高人力資源管理的效果
因HR管理的主要對象為人，其能夠定量的程度與由資產、產品、流程以及制度等構成的物相比要低得多，與管理中其他的模塊相比，HR管理中的可量化性較低，這便加大了人力資源管理的難度，主要表現在無法客觀性評估資源管理的價值，充分認同其專業性。在大數據時代下，可使人才的供給與業務戰略匹配，提高投資回報率、定量化與直觀化管理人才，對人力資源管理來說，必須實時掌握信息動態情況，趨勢性分析未來的發展。大數據技術可利用人事信息資源的匯聚，全面關聯性分析其中的人員、組織、崗位以及業務等，對于人才的決策也有數據加以考量；同時，在人才的挑選、培育、應用以及保留等工作中，將大數據技術作為依托，能夠有效實現科學管理中所規定的可分析、可記錄、可測量以及可優化，進而使管理決策的有效性得以大幅度提升。且在大數據的有力支持下，管理人力資源的部門在甄選人才、培訓提升以及鼓勵激勵等當中所發揮的影響與作用將越來越突出。
（三）加強人力資源管理對職員的影響
大數據背景下，人力資源管理將會向普通的職員靠近，通過與職員進行互動來建立數據接口，使大量的交互性數據得以產生，各部門職員也能夠積極參與到人事管理組織的工作中去，拉近職員與人力資源之間的距離，并加強了對職員的影響作用。大數據的利用，不管是員工的生活還是工作，云平臺均會自動收集與處理產生的各種數據，例如企業職員的出勤時間、加班時長、交流溝通的頻率、培訓需求、工作業績，甚至是職員常登陸的微博與論壇等，此類數據均將職員社會關系、工作狀態、能力情況、交往對象、發展潛力以及日常愛好等全面反映出。而人力資源部門可對此類完整全面的信息進行有效掌握，提高對職員的綜合評價與需求的了解，確保人崗配置的精準性。
結語
在大數據時代下，人力資源管理者正處于對自身處境進行改變的良好機遇下，集團化方式、跨行業運營等均要求HR工作者積極創新，突破傳統思維的屏障，勇于“跨界”工作。人力資源部門對大數據技術的利用，還可有效分析能夠對職員產生較大激勵作用的互動模式、行為方式、態度以及物質等等，同時HR還能夠利用移動互聯終端實現對職員績效的激勵與認可，從而使企業員工能夠獲得最大化的成就感與幸福感，達到員工價值同組織價值之間的平衡互動。
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第7篇：大數據時代信息的特征范文
【關鍵詞】大數據時代 高校英語 教育變革 教學改進
在信息技術中，大數據技術作為重要的變革內容，在社會各領域中都得到了廣泛的應用。在信息化社會，全球一體化發展的速度越來越快，英語教學成為高校教育的主要內容。所以在大數據的時代背景之下，高校的英語教學必須要通過有效的教育變革和教學改進，提升教學效率，促進學生的全面發展。
一、大數據時代的特征
在目前的信息技術領域中，大數據是重要的組成部分。由于互聯網技術得到了快速的發展，其已經覆蓋了人們工作生活的方方面面。學生在其學習過程中，也會已經離不開網絡。在此背景之下，產生了大數據這一新興的理念，而大數據也就是巨量資料，而大數據時代的主要特征就是海量信息的快速傳播，各個信息平臺上有數量巨大的、內容豐富的數據，但僅僅是巨大的數據量還不能稱之為大數據時代，其本身具有的意義才更加的重要。當人們將數據平臺上將信息進行挖掘應用，才能夠將其真正的作用發揮出來。
二、高校英語教學中大數據的應用現狀
隨著大數據在各領域中的應用，社會的大數據利用率也比較高。而高校是學生學習生活的主要場所，因此也擁有大量的信息。而在大數據畢竟之下，高校的英語教學只有利用大數據技術，才能提升教學效率、質量和水平。但在目前的高校中，雖然大數據時代的到來，給予了高校教育新的生機，但也存在較多的問題和阻礙，也還將迎更多的挑戰。通過對高校英語教學調查發現，其主要存在以下幾個問題，首先表現為信息化程度不足，沒有能夠對現代技術進行良好的應用。雖然這些問題隨著大數據在教學中的應用得到了一定程度的改善，但是總體來說，高校英語教學過程中，還沒有能夠正確的認識到大數據的重要性，必須及時的進行教育改革和教學改進，才能使其更加適應大數據時代的發展變化。
三、大數據時代的高校英語教育變革與教學改進
1.轉變傳統的教學理念。想要對高校英語教學進行變革和改進，首先就需要將傳統的教學理念進行改變。將學生作為教育的中心，承認學生的主體地位。而英語教師應該作為學習的引導者出現，利用自己的專業知識和教學技巧，為學生建構起知識，激發學生的學習興趣，使其具有學習的主動性和積極性。并且要在英語教學過程中，對學生的實際情況和真實需求進行了解，從而調整教學措施。同時，還需要在教學過程中利用現代化、信息化的教學技術，利用大數據技術平臺，使學生更加適應現代社會的快速發展，并且能夠更好的接受碎片化的知識。教師則可以通過合理的堂活動的設計，進行分組學習，使學生能夠利用課外的時間，使用互聯網資源開展課外課堂的活動，使學生能夠更加積極主動的參與到課堂中。
2.通過大數據營造良好的教學環境。在信息時代，越來越多的信息技術，例如大數據、云計算以及移動互聯網都成為了英語教學的教學方法，學生就能夠通過這些技術長期的處于英語信息環境中，學生學習便利的同時，教師的教學也更加的便利。而且對于教育決策者來說，也有大量數據支持，使其更好的進行決策。這就需要將互聯網大數據和具體的教學環境進行有效的結合，對具有時效性的教學進行計劃，提升高校英語教學效果。對于我國的學生來說，英語屬于第二語言，因此可以利用實踐教學法，加強學生的實踐能力，提升其口語水平，在此過程之中，也能夠利用大數據技術通過網絡技術進行真實的實踐互動體驗。
3.對高校英語教學內容進行改進。學習其他的語言，是為了能夠更好的進溝通，在全球化的背景之下學習一門外語，也是社會對于學生的要求。所以，在進行英語教學時，必須要能夠與學生的生活有密切的關系。這就需要在教學過程中，對傳統的教學內容進行轉變，避免過于的強調英語知識、書面語言的W習。傳統的情況是中國學生對語法知識十分的熟悉和了解，考試成績也往往是卷子的得分居高不下，但是沒有良好的聽說能力差，進行英語對話或溝通時，就出現了啞巴英語現象，知識雖然良好的掌握，但沒有與之適應的語言應用能力。因此，在英語教學中，比需要進行有關生活的真實語言資料的教學內容，讓英語在學生的生活中時刻出現，提升學生的學習興趣。
四、總結
綜上所述，目前社會的主要特征就是信息化、大數據。因此，在高校英語教學中通過大數據技術就能夠有效的提升英語教學的精準性，不僅能夠更好的開展英語教學工作，還能夠提升學生的綜合素質，使其更加符合社會對于人才的需求。想要高校英語教學水平，還需要了解大數據時代的本質特征和發展方向，加快英語教育改革和教學改進。
參考文獻：
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第8篇：大數據時代信息的特征范文
【關鍵詞】大數據時代；檔案管理模式；特征；問題；方法
大數據這個詞語近些年來廣泛地被提及。其通常被廣泛的用來指與信息技術的快速發展與創新有關的大量數據，說明了我們現在正處于一個知識爆炸和擁有海量信息存儲的時代。在這種情況下檔案的管理模式發生了非常重大的變化。其中一個重要的變化是運用大數據時代的網絡信息技術進行檔案的管理，使檔案的管理工作更加科學化、系統化、快捷化。但是我們想要應用好這種新型檔案的管理模式，就要對大數據時代檔案管理模式的特征、存在的問題、管理的方法進行認真的研究，并且在今后的工作中不斷地總結經驗，更好地為檔案管理工作服務。
一、大數據時代檔案管理模式的特征
（一）對資源種類多的檔案進行科學數據管理。大數據時代檔案管理模式的特征是檔案數據資源的種類繁多、業務量巨大，但是必須要進行科學管理。其主要可以從兩個方面得以體現。第一，各個檔案管理部門需要把過去眾多的紙質檔案運用計算機全部的轉換為現在的大數據網絡檔案，其業務量非常的巨大。第二，隨著這種大數據的管理模式，檔案的數據資源量會呈現出幾何式的增長速度，需要對它們進行科學數據管理會花費掉大量的時間與精力的，體現了這種新形勢下檔案管理工作的復雜性和持久性。（二）提高檔案資源利用效率。大數據時代檔案管理模式的特征是檔案資源利用效率的提高。在大數據時代運用網絡科技的技術特點下，通過歸納、分析、整理、總結等方式，檔案管理的利用效率會得到明顯的提高。從這個角度來說，這種新型檔案管理模式的建立對于人們在未來的生活與工作中更好地利用檔案打下了一個良好的基礎。
二、大數據時代檔案管理模式的問題
（一）存在技術瓶頸。大數據時代檔案管理模式的問題是這種新型檔案管理模式的建立存在著技術上的瓶頸。比如：第一，庫房資源就是一個嚴重的技術瓶頸。設計出怎樣的一種軟件及在這種軟件下具有多大的庫房資源可以滿足未來的檔案資源儲存需要，這些都是我們需要認真考慮的問題。第二，傳統的檔案信息資源與現代的大數據信息存儲、存儲的方式、內容、要點等進行怎樣的銜接，這種新型的檔案管理模式在當前的市場經濟中進行怎樣的應用，這些問題都需要我們在今后的實踐工作中運用科學有效的方法來加以解決。（二）法律法規不完善。大數據時代檔案管理模式的問題是法律法規不完善。目前中國還沒有一部關于大數據時代下檔案管理模式的法律法規，這對新型檔案管理模式的未來發展與完善是非常不利的。比如：進入大數據時代檔案管理模式的穩定性問題、安全性問題、監督問題、網絡檔案管理信息的準入問題等等，都需要法律法規的保障。（三）檔案管理部門的義務和職能有待加強。大數據時代檔案管理模式的問題是檔案管理部門的職能與義務需要加強。在大數據時代檔案的種類越來越多、分工越來越細、管理難度越來越大，因此需要檔案管理部門的工作人員加強自己的業務水平和職業道德，對檔案進行科學的管理。比如：有許多的人員從事的是關于國家重要工程的項目研究工作，對于他們的檔案進行管理時需要格外認真和小心，在日常的生活與工作中注意自己的言行不要對他們的個人檔案信息進行任何的泄露，否則很有可能會危害到國家安全和他們負責項目的進度。
三、大數據時代檔案管理模式的方法
從總體而言，在大數據時代進行檔案的管理工作需要我們運用發展的眼光來進行管理理念與工作流程的突破與創新，形成一種科學、高效、便捷、安全、充滿活力的新型檔案管理機制。想要實現這一目標，建立起具有開放性、服務性、標準性的新式檔案管理模式，需要采用一些具有針對性的方法來加以完成。（一）完善檔案資源管理體系。在大數據時代檔案管理模式的方法是完善檔案管理的體系。原因是，具有完善管理體系的檔案管理部門可以使檔案的管理工作呈現出標準化和科學化，保障存儲檔案資源信息的完整與安全，使這些檔案的所有者可以放心地把檔案放在現有的儲存地點。想要完成這一目標，我們可以從以下幾個方面來進行工作。第一，在檔案管理部門內建立一個統一的檔案管理信息中心，對于所管理的檔案進行集中的信息登記。第二，按類別對所管的檔案進行不同類別與地點的保存。第三，運用遠程連接系統把檔案管理信息中心與各個類別的檔案室進行有效的信息鏈接。第四，加強對于檔案管理部門業務人員的技術培訓工作、使他們具有良好的素養進行大數據時代檔案管理的操作。第五，加強對于檔案管理人員的職業道德與精神品質的培訓工作，使他們能夠熱愛自己的崗位、并且遵守崗位的職業道德和行為準則。第六，建立起檔案管理工作的嚴格獎懲辦法，對于在管理工作中出現的嚴重瀆職和泄密行為進行嚴肅的查處，并且進行點名的通報。通過這種方式可以更好地對檔案管理人員進行教育，使其守法認真的進行工作。（二）加強檔案資源防護力度。在大數據時代檔案管理模式的方法是加強檔案資源的防護力度。原因是，網絡科技的飛速發展為檔案管理工作既帶來非常大的便利、同時也帶來了非常大的挑戰。其主要的挑戰是網絡黑客的盛行導致資源信息的攻擊問題與竊取問題越來越嚴重，現在這已經成為一個世界性的難題。所以，在大數據時代檔案管理模式的建立需要運用專業的防護軟件對這些檔案資源進行保護。其具體由以下幾種措施。第一，對于負責具體檔案管理的計算機系統要多設立幾道防火墻有效地對于干擾行為進行攔截。第二，我們也可以通過設立出多個虛假檔案信息資源管理中心，并且對于真實的檔案信息資源中心采用網絡隱藏的方式躲避網絡攻擊和信息竊取行為。第三，對于保存的檔案信息進行數據資料的多種備份工作，保證存儲的檔案信息不會因為各種意外情況而導致數據信息丟失，更好地保障檔案信息資源的安全。（三）進行檔案管理服務創新。在大數據時代，檔案管理模式的方法是進行檔案管理服務的創新。雖然，檔案管理具有明顯的社會性，尤其是一些政府部門的專業檔案管理機構在這一點上表現的最為明顯。但是，從市場經濟的角度來分析，檔案管理機構也是一個市場主體，想要進行更好的生存和發展需要有良好的服務作為保障。比如：開展微笑服務，避免出現過去那種事難辦、臉難看的行為發生。進行良好的本人信息查詢與檔案電子周轉工作，防止檔案遺失或者是部分內容在進行電子傳遞時因為各種情況導致部分檔案信息丟失情況的發生。（四）進行檔案資源管理法律法規的建設。在大數據時代檔案管理模式的方法是進行檔案資源管理法律法規的建設工作，從法律法規上對檔案資源管理工作進行保障。比如：建立專業的檔案信息資源管理法來對檔案資源管理工作的方方面面進行詳細的法律條文列舉。同時各個地方還要出臺檔案管理的相關規定細則條例，嚴格約束工作人員的行為。除此之外，這些法律與具體檔案管理的條文需要在實踐運用中針對出現的新情況和產生的新問題不斷地進行修正與完善，全面地保障我國的檔案管理工作在大數據時代可以得到有序的發展。
四、結論
在大數據時代，對于檔案管理模式呈現出的新變化問題進行認真的研究工作，可以有效地保障檔案管理工作健康有序地運行。
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第9篇：大數據時代信息的特征范文
關鍵詞：大數據時代；科技期刊；出版；編輯
中圖分類號：G232 文獻標識碼：A 文章編號：1672-8122（2016）03-0105-02
20世紀80年代初，著名未來學大師及社會思想家阿爾文?托夫勒（Alvin Toffler）便預言大數據（big data）將成為“第三次浪潮的華彩樂章”。20世紀90年代以來，隨著計算機技術的迅猛發展，上至國家的重大決策，下至人民生活的衣食住行，方方面面的信息均被數字化，并得到有效的儲存。邁入21世紀，人類社會進入了一個大規模生產、分享和應用數據的時代――大數據時代，它強調信息技術的重點由“技術”轉變為“信息”。因此，在以信息為基礎的人文社會科學研究領域，大數據勢必引發其組織決策和業務流程等方面的根本性變革。而為學術研究服務的科技期刊在大數據時代浪潮中，又將面對怎樣的機遇和挑戰呢？
一、大數據的概念與特征
大數據，又稱為巨量資料或海量資料；其是由數量巨大、結構復雜、類型繁多的數據資料構成的數據集合，是以“云計算”為基礎技術支持的數據處理和應用模式。大數據技術是通過集成共享數據，將分散的數據資源轉變為集中的智力資源和知識服務能力。研究機構Garter定義“大數據”為需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資源。簡而言之，從各種類型數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。
大數據的特征通常表現為以下四個方面：數據體量巨大（Volume）、數據類型繁多（Variety）、價值密度低（Value）、處理速度快（Velocity）。這就是人們通常所說的大數據的4V特征，也是大數據區別于傳統數據的顯著特征。
二、大數據時代下科技期刊面臨的機遇
1.出版形態的多樣化。大數據時代，在計算機、互聯網等技術的不斷發展和創新環境下，傳統科技期刊的出版模式已悄然向大數據平臺、多媒介及全媒體模式轉型。科技期刊數據化集群建設得以實現的一個重要條件就是大數據技術的成熟與推廣，隨著大數據平臺技術的建立，科技期刊實現了內容的自主優化、信息服務的個性化，以及出版發行模式的多元化，科技期刊將向著在線投稿及評議系統、編輯管理系統和增值服務系統一體化的方向發展。大數據期刊平臺的構建將通過期刊內容推薦系統、流計算、期刊數據庫和期刊信息整合與治理四大功能板塊完成[1]。大多數科技期刊所采用的紙質媒介，在大數據時代背景下已不能滿足讀者的閱讀體驗，網絡、無線、手持閱讀器的全媒體出版要求凸顯。傳統紙質科技期刊傳播媒介將呈多樣化、全媒體的發展態勢，物聯網、互聯網、移動智能終端等技術平臺，都已成為科技期刊傳播的重要媒介。科技期刊利用數字化、多媒介、全媒體的出版模式，在為讀者提供平面媒體與數字媒體相結合的全新視聽閱讀感受的同時，也獲得了更多途徑和更深層次的推廣效果。
2.業務流程的智能化。隨著計算機技術的迅猛發展，以及云計算技術的成熟，使得任何復雜的數據都可以實現定量化分析[2]。因此，導致編輯工作流程中的信息收集、加工、傳遞等過程的智能化成為可能。科技期刊編輯的目標是將知識差大，且讀者或該領域從業人員感興趣的論文從眾多稿件中挑選出來，體現在編輯出版過程中就是組稿策劃和審稿過程[3]。而過去這一編輯流程基本依靠編輯人員的經驗、價值觀或學術專家提出的建議完成。而現在大數據技術將科技期刊歷史出版物數據化，將全社會、全行業的科技成果數據化，并將這些數據進行整合、分析，從中獲得真實、客觀、準確、全面的學術信息，從而為科技期刊的選題策劃、組稿及審稿提供依據。可以想象在大數據技術提供的真實、客觀、準確、全面的學術信息下，那些“一稿多投”或學術不端、學術腐敗的問題稿件，將無處遁形。在信息的加工過程中，大數據及云計算技術將過去編輯流程中，因編輯習慣不同或各期刊要求各異，而無統一標準的編輯規則模式轉化為統一、有序的編輯規則模式。在這種編輯規則模式下，利用人工智能工具或軟件，有可能實現稿件的計算機“預編輯”。從而減少編輯的重復勞動和簡單勞動，提升編輯質量和編輯效率。
3.評價規則的多元化。目前，對科技期刊及論文的質量和影響力的評估，普遍采用基于文獻計量學的評價體系，如影響因子和被引頻次。然而，由于模擬數據時代采集的數據樣本量小、種類少，導致科技期刊界對定性或定量評價的優劣爭議不斷[4]。大數據時代的到來解決了這一問題。通過文本分析、語義分析、專家印象評估及同行評估等方法，可以實現對科技期刊的定性評價。通過期刊影響因子動態跟蹤、論文被引動態跟蹤、論文瀏覽及下載量動態跟蹤等方法，可以實現對科技期刊的動態評價。通過專家反饋信息采集、同行引用反饋信息采集、讀者反饋與推薦信息采集、廠商應用效果市場反饋信息采集等方法，可以實現對科技期刊客觀評價。因此，基于大數據平臺的科技期刊及論文評估是定性與定量、歷史與現代、靜態與動態、學術價值和經濟效益、主觀與客觀相結合的多元化、綜合性科學評價機制[5]。
4.營銷模式以品牌營銷為主。大數據時代科技期刊的營銷模式是將文化價值、創新價值、版權價值和廣告價值融為一體的新型商業模式。文化價值即科技期刊的學術品牌，是科技期刊建設的最主要目標，有文化內涵、科技含量及藝術價值的品牌形象，不僅保證了科技的發展和文化的繁榮，更是吸引讀者的關鍵，從而獲得更好的經濟效益和社會影響力，實現科技期刊的良性發展。創新價值即是以創新為突破口的跨媒介融合出版，利用大數據技術獲取受眾群體的核心信息，通過大數據分析掌握市場動向，并及時提出有創新性的營銷策略，是科技期刊出版單位需要具備的專業能力。印刷時代建立的傳統版權原則和制度，在大數據時代受到了根本性動搖，傳統版權規則所確立的利益觀、價值觀，以及商業模式也被逐漸解構，特別是隨著數字出版的蓬勃發展，版權資源潛在的巨大市場和價值被重新挖掘和開發。版權產業迎來了前所未有的發展機遇，版權資源成為爭奪主戰場，版權資源的價值亟須重塑[6]。大數據時代，出版載體已向跨行業全媒體模式轉變，出版形態也更加豐富，廣告形式不僅僅局限在傳統期刊投放的平面廣告，聲音、動畫、影像等多媒體形式的廣告將有效地與科技期刊的主題報道內容相結合，讀者在閱讀雜志內容的同時，也反復接受了產品的展示與推廣，加強了品牌宣傳效果，真正達到廣而告知的目的。
5.出版編輯理念面臨的機遇。在大數據時代背景下，要求科技期刊的編輯工作從傳統的文字編輯加工，轉變為全媒體新出版語境下的數字編輯。數字編輯的定義是：在數字圖書、數字報紙、數字期刊、網絡原創文學、網絡教育出版物、網絡地圖、數字音樂、數字視頻、網絡動漫、網絡游戲、數字音像制品、手機出版等出版過程中，從事選題策劃、組織稿件、審核把關和加工整理的專業技術人員[7]。這就要求科技期刊編輯首先從思想上樹立數字編輯理念，深刻理解大數據時代，數字出版背景下編輯工作不斷追求創新和數字技術應用的要求。科技期刊數字出版編輯在推廣重要學術成果、傳播科技文化知識、促進科技期刊發展進程中，不僅是實現期刊全媒體化的先行軍，更是數字出版技術創新的開拓者。數字出版編輯應順應數字出版的潮流，更新數字化出版的編輯理念，主動參與文化、科技成果的數據化，并積極實現數字信息的加工與傳播。在讀者服務方面，編輯也利用大數據技術提供的精準信息，實現對目標消費群體的個體化信息推送，提供更為精準服務。數字出版編輯要不斷適應數字理念的創新，以適應大數據時代不斷深化的移動互聯網終端輸入內容智能化的趨勢[8]。
三、大數據時代下科技期刊面臨的挑戰
1.信息透明化導致期刊生存環境競爭激烈。通過大數據技術，所有科技期刊都將在一個更為透明的環境中生存。所有科技期刊的評價指標，都將作為公共信息，而被公之于眾。例如，中國科學技術信息研究所每年都會將中國科技論文統計源收錄期刊的主要計量指標，如核心總被引頻次、核心影響因子、核心即年指標等，以引證報告的形式，提供給大眾。在這些細化和量化的數據信息面前，科技期刊的優劣勢一目了然。這必將造成優秀期刊的良性發展和劣質期刊的自我淘汰。這種數據公開機制，有可能導致某些優質期刊或優勢學科領域的期刊獲得更多的讀者和作者資源，而對于新創辦的期刊和某些弱勢學科領域的期刊將進入一個更為不利的生存態勢之中。
2.對科技期刊編輯人才隊伍提出了新的要求。隨著大數據理念深入人心，大數據技術的日臻成熟，數字化出版必將成為科技期刊的主要出版形式[9]。因此，數字化編輯也將成為科技期刊編輯工作者的新要求。編輯工作者不僅應具備組稿策劃、文字編輯加工能力外，還應具備內容擴展、內容研究、內容創作等能力，以適應科技期刊在大數據時代下的數字化發展。
3.傳統的盈利模式不再滿足期刊的發展需求。在科技期刊數字化進程中，科技期刊文章無償向全社會提供閱讀已成為必然趨勢。因此，依靠紙質發行、有償下載閱讀的傳統盈利模式，已不能滿足期刊的發展要求。然而，在將來期刊出版社或編輯部是否能成為數據運營的主體，也是一個懸而未決的問題。數據庫運營商有可能通過與科技期刊共同建立和運行數字化出版平臺，或開發數字化產品，來分享雜志的發行和廣告收入。
由此可見，在大數據時代背景下，科技期刊將面臨前所未有的機遇和挑戰。作為科技期刊的從業者，我們要抓住這些機遇，迎接挑戰，完成科技期刊的完美轉型，盡早實現真正意義上的數字化期刊集群化。
參考文獻：
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