作文是一項重要的語文活動，有助于培養學生的思維能力和表達能力。下面是一些優秀的范文范本，希望能夠給大家提供一些幫助和參考。

大數據營銷創新研究論文

大數據從被人們所熟知到現在各大領域的廣泛應用，標志著人類已經正式走入“第三次工業革命”時代。大數據在營銷領域的應用使傳統的營銷活動變得更加的科學化和個性化，本篇大數據論文的筆者認為，在享用大數據帶來的便利同時，需要兼顧大數據帶來的倫理問題。

近些年隨著移動互聯網、物聯網、云計算的迅猛發展，it業又出現了一個新名詞——大數據（bigdata），“大數據”（bigdata）的橫空出世是it行業又一次顛覆性的技術變革，且已在各行各業逐漸形成燎原之勢，大數據的出現不僅給當今世界帶來了翻天覆地的變化，同時也潛移默化的影響著人們生活的各個領域。

對于大數據的概念，迄今為止仍然沒有形成統一的準確定義，francisdiebold是第一個提出“大數據”術語的學者，他認為：大數據就是正在激增的數量和潛在的相關數據，主要是當今空前發展的數據記錄和存儲技術。而meta集團（現為gartner）的分析師douglaslaney（）在研究報告中，就指出數量（volume）、速度（velocity）和種類（variety）的增加可能是未來的一大趨勢。雖然這一描述最先并不是用來定義大數據的，但在此后的十年間很多企業如ibm和微軟仍然使用這個“3vs”模型來描述大數據。對此也出現了一些不同的意見，大數據及其研究領域具有影響力的領導者的國際數據公司（idc）在20做的報告中定義大數據為：“大數據技術描述了新一代的技術和架構體系，通過高速采集、發現或分析，提取各種各樣的大量數據的經濟價值。”從這個定義來看，大數據的特點可以總結為4個v，即volume（數量），variety（種類），velocity（速度）和value（價值）。4vs和3vs的不同之處就是增加了一個價值，指出了大數據最為核心的問題就是如何從規模巨大、種類繁多、生成快速的數據集中挖掘價值。demauro，a-，greco，m-和grimaldi，m-（）對大數據的定義進行了統一：大數據指的是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產。由于利益相關者的角度不同，因此學者們對大數據定義的表述也不盡相同，但大數據的重要性卻得到了一致的認同，即大數據在其數據量、數據復雜性和傳播速度三大方面都顯著的超出了傳統的數據形態，也超出了現有的技術處理手段。

正是有了數據的爆炸式增長，大數據已經在學術領域、商業領域乃至政治領域都得到了密切的關注。《nature》出版了專刊“bigdata”，從互聯網技術、網絡經濟學、超級計算、環境科學和生物醫藥等多個方面介紹了大數據帶來的挑戰。年《science》推出關于數據處理的專刊“dealingwithdata”，討論了數據洪流（datadeluge）所帶來的機遇，同時也指出如果能夠有效地利用好這些數據，人們將會得到更多的機遇，并能對社會發展產生巨大的推動作用。

國外學者danielnunan（）就指出了大數據可能會產生影響的五大領域：社交網、數據所有權、存儲問題、數據收集、公眾隱私，因此大數據時代各大領域都將迎來新一波的迅猛發展期，同時它也決定了未來商業的發展趨勢，尤其在營銷領域大數據與營銷的結合更是顛覆了傳統的營銷模式。

2-1營銷活動將更科學化。

大數據的特征是容量大、種類多、高速度和有價值，因此大數據時代的營銷不再是基于經驗和直覺，而是基于科學的數據分析進行精準營銷。曾經有過一個經典的大數據案例講的就是“啤酒與尿布”的故事，在20世紀末的美國沃爾瑪超市中，超市的管理人員意外的發現兩個毫無關聯的物品啤酒和尿布會經常同時出現在一個購物籃中，后續研究發現原來是因為美國一般都是年輕的爸爸出來為小嬰兒購買尿布，順便為自己購買啤酒，當然其中就用到了商品間的關聯算法，而大數據正是通過海量的數據來實現精準的營銷為企業競爭贏得先機。

2-2營銷活動將更個性化。

隨著數據的挖掘、采集、分析等環節的效率不斷地提高，大數據的大容量、高速度、多樣性以及高價值四個特點使得個性化的營銷服務成為可能。營銷的最終目的就是能夠準確的了解每一個潛在的或者現實的客戶需求并為其提供滿意的產品和服務從而實現利潤最大化，而大數據恰好能夠利用其顯著的優勢，從海量的數據中提取有用的信息，準確地把握客戶的興趣點，了解客戶的個性偏好，因此大數據背景下利用網絡技術平臺提供個性化服務是未來的一大趨勢。

2-3企業營銷組織機構和人員工作職能將圍繞數據展開。

大數據時代下對于企業來說數據是最重要最珍貴的資源，因而數據的收集和整理以及數據的分析和處理將是營銷人員制勝的關鍵。因此營銷人員的工作將更多的是圍繞著數據的采集、分析和處理展開。在營銷領域采用數據挖掘是營銷發展到一定階段的必然趨勢，而數據挖掘技術的應用能對企業的營銷管理帶來很多顯著的利益，因此未來企業的營銷人員的職能會發生轉變，以數據挖掘、分析為主的組織機構將會成為企業的重要職能部門。世界著名的管理咨詢公司埃森哲和麥肯錫都先后發布報告稱，數據科學家的需求將會持續擴大，未來如何培養高技能的數據人才會是各大數據業務公司的重中之重。

2-4營銷活動將可預測。

大數據是一場技術性的革命，海量的數據資源使得營銷管理開啟量化的進程，而運用數據進行決策是大數據背景下營銷模式的一個重要特征。未來企業的競爭將是數據的競爭，誰能挖掘潛在的客戶掌握客戶的需求誰將能取勝，因此企業營銷活動的成敗關鍵就在于是否能準確地判斷顧客的價值，而大數據的出現使得營銷管理活動能夠實現精確的預測成為可能。大數據之“大”就是數據量大，能搜集全面和綜合的數據，并再結合數據算法建模的使用，便能充分地挖掘數據間的相連性，從而來預測市場的發展趨勢，幫助提升營銷活動的'可預見性。

總之，大數據時代的到來給營銷領域帶來了巨大的商機。可正當人們還沉浸在大數據所帶來的各種便利和價值的時候，有一個問題已慢慢引起了全世界的關注，即大數據營銷活動中一些有悖于道德倫理問題的存在令人擔憂。

3大數據時代面臨的挑戰。

3-1數據的質量問題和數據人才的缺乏。

大數據的“大”是指數據量大，但數據量大不一定代表信息量大或者數據的價值大，相反由于數據量太大容易造成很多繁雜無用的垃圾數據的泛濫。高質量的數據是大數據發揮效能的重要手段，因此如何應用相應的技術手段對大量的數據進行深加工成為企業發展的關鍵。同時由于大數據時代營銷人員的職能已逐漸轉化為數據相關的工作，而數據人才的缺乏也是當今營銷領域的一大挑戰，因此如何培養數據人才充分利用數據的挖掘采集和分析技術來獲取高質量的數據信息是我們的當務之急。

3-2數據的復雜化難以管理。

當今世界對數據的爭奪問題已日趨白熱化，各大企業都為獲取有效的數據信息來贏得競爭的優勢。雖然數據就像黃金一樣把它們放在一個數據庫可以保證安全，但這卻不是一個實際的處理方案，一方面沒有那么大的內存去存儲；另一方面由于數據的珍貴，每個企業都小心翼翼地將數據當作財產一樣存儲在不同的服務器上，彼此之間互不連通形成一個個“數據孤島”。而大數據時代又需要廣泛的研究數據間的相關性才能從中發現客觀規律，需要個體和集體的配合才能實現數據的共享從而實現數據的價值最大化。

3-3公眾和個人隱私問題日益凸顯。

當今數據的收集和存儲能力已遠遠超過了數據的利用率（jacobs，），而目前這兩種能力還不能有效的結合，使得數據的利用率較低且數據的泛濫很可能會使得公眾的隱私受到侵犯。在大數據的營銷過程中很多用戶相關的信息都是以數據的形式存儲在電腦上，而互聯網的廣泛傳播使得數據的隱私問題越來越令人擔憂。例如，很多企業為了經濟利益將用戶的個人資料私自出售，甚至還有一些不法分子竊取用戶的個人信息對用戶進行詐騙等，這已給個人造成了嚴重的困擾。

3-4數據精準性與服務精準性不對稱。

盡管大數據營銷可以讓企業了解客戶的需求，但精準的數據不一定能全面把握客戶的心理活動。比如說一個顧客一直徘徊在商場一樓的鞋子特價區，此時這個顧客的舉動可能說明了這個顧客對鞋子是有需求的，但不能說明這個顧客一定是一個價格敏感者。盡管大數據的確能夠發現、跟蹤和分析消費者的每個顯性變化，但卻無法全面把握消費者的內心活動，因為顧客的購買心理本來就是一個“暗箱”，他的購買行為是由很多因素綜合決定的，可能是心理，可能是價格，還有可能是環境因素，等等。因此盡管大數據能夠提供精準的數字，但卻很難提供精準的預測，這里面涉及了一個不可確定性因素，就是顧客的心理。

4大數據背景下營銷領域倫理問題的解決途徑。

大數據對于營銷領域來說是一把雙刃劍，既是機遇也是挑戰。它既能給企業帶來巨大的商業價值，有效地提升企業的競爭力，同時也可能因為安全隱患問題給社會帶來極大的危害。因此，本文試著從國家、企業以及技術手段三個層面來探討如何有效地規避大數據自身帶來的倫理問題。

4-1國家應當制定相應的法律法規來約束不法行為。

由于我國相對于西方發達國家來說，大數據營銷起步較晚，因此相關的法律法規還不是很健全，許多不法分子利用一些法律漏洞來竊取消費者的隱私、侵害消費者的利益。從宏觀層面來說，國家是市場有序進行的保證，而法律是依靠國家的強制力來維護公共生活的秩序。因此國家應加強相關的法律法規的建設來嚴厲打擊不法分子、保護消費者的隱私安全。

4-2通過行業自律來約束自身的倫理機制。

由于法律僅僅是外在的約束因素，而要從根本上解決問題還需要加強行業的內在自律性，加強企業的內在道德觀念，自覺的遵守道德約束。而事實證明，企業通過建立消費者隱私的保護機制，依法保障消費者的合法權益，是解決這些倫理問題的源頭。（3）利用技術手段解決自身的問題。大數據的安全隱患問題是由大數據發展過程中自發產生的，因此可以充分的利用技術的優勢有效的規避這些問題。人的自律行為是需要相當大的決心的，因為往往拒絕不了利益的誘惑，而法律的制定往往是滯后于技術的進步，人們往往是等到出現了問題后才會想辦法制定相關法律，事實上也正是因為技術的不完善才給了那些不法分子鉆空子的機會，因此依靠技術自身的優勢來解決大數據背景下營銷倫理問題是最切實有效的。

5結論。

大數據與營銷管理領域的結合也是時代發展的必然趨勢，更是企業在激烈競爭下取勝的關鍵舉措。與此同時，我們在享受大數據帶來的巨大商業價值時，也應客觀的認識到大數據時代的安全相比傳統安全更加復雜，對此理應結合法律的強制措施和行業的自律以及技術的顯著優勢，來保障大數據背景下營銷朝著正確的方向發展。

大數據時代教學建設論文

去年的“云計算”炒得熱火朝天的，今年的“大數據”又突襲而來。仿佛一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推起“大數據”來了。于是乎，各企業的cio也將熱度紛紛轉向關注“大數據”來了。有一張來自《程序員》微博的漫畫很形象。我覺得這張圖，很真實地反映了現實中小企業云計算，大數據的現狀。

不過話又還得說回來，《大數據時代》是本好書。

當然，很多it知名人士也大力推薦，寫了好多讀后感來表述對這本書的喜歡沒看此書之前，對所謂大數據的概念基本上是一頭霧水，雖則有了解關注過現在也比較火熱的bi，覺得也差不多，可能就是更多的數據，更細致的數據分析與數據挖掘。看過此書后，感覺到之前的想法，只能算是中了一小半吧―。巨量的數據，而另一前：著眼于數據關聯性，而非數據精確性，或許才是大數據與現時bi的不同，不僅僅是方法，更多的時思想方法。不過坦白講，到底是數據的關聯性重佳，還是數據的精確性更好，還真的需要時間來檢驗一下，至少從現在的數據分析方法來論，更多的傾向于數據的精確性。

看完此書，我心中的一些問題：

1、什么是大數據？

查了查百度百科，是這樣定義的：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、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的4v特點：volume、velocity、variety、veracity這個好像是ibm的定義吧。

以個人的觀點來看：數據海量，存儲海量都是大數據的基本原型吧。

2、大數據適合什么樣的企業？

誠然，大數據的前提是海量的數據，只有擁有巨量的數據資源，方能從中查找出數據的關聯性，才可以讓通過專業化的處理，讓其為企業產生價值。針對電信運營，互聯網應用這樣海量用戶的數據的大企業，也是在應用大數據的道路上擁有得天獨厚的條件，但是針對中小企業呢？銷售訂單數據？若非百年老店，估計數據也是少得可憐，能用的可能只有消費者數據了吧。貌似大多數廠商，用來舉例的也就是消費都購買行為分析為最多。

3、大數據帶來的影響。

1）預測未來書中以google成功預測了未來可能發生流感的案例來開篇，表明通過大數據的應用，可以為我們的生活起一個保駕護航的指向標。實質很簡單，技術改變世界。

3）變革思維書中所說：因為有海量的數據作基礎，未來，我們可能更關注數據的相關，而非精細度。對這條，本人還是持保留意見的。

云計算環境下的大數據可靠存儲關鍵技術概述論文

經濟發展迅速的今天，在各行各業都會應用到數據信息處理技術以及計算機技術、通信技術等對相關數據做出一定的有效處理，當下看來，海量信息顯然單靠計算機無法滿足其處理操作，類似存儲、計算等，這一背景下，基于云計算環境的分布存儲技術研究應運而生，首先研究其可擴展性。研究之前先分析傳統的數據存儲計算，其通過冗余的磁盤實現相關要求，那種采取與流行時進行提高數據存儲可擴展性的方式雖然確實實用了一定時間，它在一定程度上實現滿足了數據的存儲空間，只是基于云計算之中的龐大的海量的數據節點，其存儲的數據規模以及相關數據中心的規模仍然處在不斷擴大的趨勢之上，不斷增長的需求存儲容量顯然不能由磁盤預留方式來實現了。因此，云計算環境下的分布存儲技術又到達了一個致高點。云服務提供商的數據中心不可能采取冗余磁盤預留的方式來擴展存儲空間，并且它也不可能在建立之初將所有的操作都完完全全規劃好，譬如說谷歌當前看來，已經在全球的數據中心就有36個，并且每一個數據中西所包含的計算機節點達到了數百萬個；再譬如微軟的數據中心，對外宣稱其將會在全球建設多余二十個數據中心，同時在九月份已經在芝加哥形成了全球最大的模塊化數據中心，其中包含了二百二十多個集裝箱，同時每一個集裝箱中機器數都在兩千作用，其服務器還會以十四個月為周期進行成倍增長，趕超摩爾定律增長速度，因此，基于數據中心的網絡可擴展性進行研究意義十分重大，以期能夠適應當下不斷增長、擴展的應用需求。

2.2容錯性研究。

云計算提供商僅僅依靠傳統的提高容錯性的方法進行操作顯然滿足不了當下的需求，這是因為傳統的容錯性提高辦法是經由高性能的服務器、raid技術或者是專用的存儲設備來進行相關操作，完成這一內容的成本十分高昂，根本無法滿足現今云計算提供商的要求，除上述之外云計算之中龐大的節點以及數據規模注定了極高的失效概率。在云計算這一大環境下，操作失效非常常見。譬如在谷歌公司中，就曾在零六年做出過一份報告，即在云計算環境的分布存儲技術的數據中心內部，平均每一個mapreduce作業的運行過程之中就包含了五個失效的節點；每一個擁有著四千個節點金星運行的mapreduce作業的相關數據中心中，幾乎平均六個小時中就有一個小時的磁盤失效時間，這無疑會給云服務的提供商和資源應用者帶來不同程度的麻煩和損失。除了上述之外，還有很多情形下會造成失效的結果。總而言之，云計算環境下分布存儲的頻頻失效必將帶來不同程度上的損失，其程度不可估量，因此當下而言，容錯成為云計算環境之下分布存儲所面臨的一項巨大挑戰，同時其亟待解決。關于云計算環境下的分布存儲，想要更為徹底有效科學的提高其容錯性，單研究節點之間的相互關聯關系，以提高在屋里拓撲結構上的容錯性是遠遠不夠的，與此同時，必須同時研究在節點上存儲著的數據的相關組織和管理操作，以提高數據容錯性，達到最終目的。

2.3成本控制方面。

云計算環境下的數據存儲技術之所以需要在成本控制方面做出一定的研究，是因為傳統的分布存儲所需要管理組織的節點和數據的規模都非常顯，能耗相對也自然比較小，同時于企業而言，低消耗下他們是愿意通過成本輸入來交換可靠性能以及效率的。然而，在云計算環境下的分布存儲，其能耗是非常大的，同時為了使設備處在正常運轉的狀態之下，能耗還要增加很大一部分。在24*7的運行模式下，在數據中心的存儲開銷中非常重要的一個組成部分就是能耗。曾有研究人員作出相關研究發現，基本上每一臺服務器四年的能耗與其相關硬件的成本不相上下，而且一旦能耗有所降低，在很大程度上還可以提高磁盤等一些硬件設備的運行壽命，這些都會大幅縮減整個數據中心的成本，因此就可以說，當下云計算環境下的分布存儲面臨的又一大挑戰就是如何降低能耗進而降低成本，相繼會產生的優良效果就是能源得到節約，環境得到保護。總而言之，云計算環境下的分布存儲需要研究的重大內容即盡可能多角度的對設備的制冷消耗進行研究，從而期望在更大程度上降低云計算的成本費用。

3數據中心網絡構件技術。

3.1以服務器為中心。

之所以會研究到數據中心網絡構件技術，是因為數據中心是使得云計算得以正常運行的基礎所在，通常來說，它主要的包括著兩個部分，分別是軟件和硬件，軟件即數據中心提供出服務時所應用到的`軟件；硬件即數據中心的相關計算機設備以及支撐系統的一些基礎設施。以服務器為中心的結構，主要即是在每一個數據中心的相關服務中都會安裝網卡，且數量較大，然后運用網線把網卡和服務器進行連接，繼而成為一個完整的網絡整體，這樣做的目的之一是增大數據中心的存儲功能。以服務器為中心的結構在結構的組成以及線路的連接兩個方面都比較簡單，從而達到確保網絡底層與服務器之間的有效數據交互，當前看來還有功能更甚強大的路由算法，然而這一結構自身也存在著一定的不足，即由于數據信息會占據相當大的服務器計算資源，就會導致存在一些鏈路無法實現功能，繼而使得服務器的數據壓力更大，服務器的計算速率自然受到一定程度的影響，成本的費用以及功能的損失兩方面來說都產生了一定的消極影響。

3.2以交換機為中心。

以交換機為中心的網絡構件結構其實最主要就是對于交換機的應用，交換機將每一個服務器的數據中心有效地連接，再通過交換機進行數據包轉發，當然，云計算環境下的分布存儲，相關的服務器負責的功能有所不同，其只是對于數據信息的存儲以及處理負責。通常以交換機為中心的網絡構件被交換機分成了三層，最為主要的分別是核心層、邊緣層以及聚合層。云計算環境下的數據中心中，經由交換機作為中心的網絡構件結構具有的優點有操作簡便，穩定高效，同時還可以通過交換機的應用實現一些擴展功能，然而，這一結構也存在著一些難以避免的缺陷，比如由于交換機的使用，導致整個數據中心的操作具有不夠良好的靈活性、較低的服務器利用效率以及交換機資源的浪費等，通常而言，這一結構在傳統的數據中心網絡構件中應用較多。

3.3混合模式。

混合模式顧名思義就是將上述兩種數據中心網絡結構進行有機的結合，進而形成一種功能上更加強大，實現互補的新型結構。在混合模式的結構中，主要是將交換機作為將服務器進行連接的節點，同時配合安裝在服務器中的多個網卡，除此之外，混合模式的網絡結構中實現了特定場景下的網絡結構，它綜合上述兩種結構的優勢，因此比其更加的靈活自由，同等性能的條件下，對于數據中心的成本而言有一定的降低功能。

4結束語。

總而言之，云計算中龐大的數據節點以及相關的網絡設備進行有效的有機結合，進而就形成了一個或者是一些較為大規模的數據中心點，從而達到向用戶提供一些基本性質的服務，使得客戶的使用需求得到滿足。總而言之，云計算環境下的分布存儲技術使得龐大的數據信息得以存儲，存儲位置即為數據中心內部中的眾多節點中的不同節點之上，更為甚者會存儲到在不同數據中心的不同節點上。整體來說，基于云計算環境的分布存儲技術它所研究的主要內容即上述內容，如何實現有效地組織和管理在數據中心中進行存儲的大量數據信息。

參考文獻：

云計算環境下的大數據可靠存儲關鍵技術概述論文

摘要：云計算是一種全新的計算模式，其在科學計算以及商業計算領域發揮的作用不可估量，當前在學術界以及企業界等都受到了非常廣泛的關注。云計算環境下的分布存儲技術?整體而言，它研究的主要內容是在數據中心上對于數據的相關管理和組織，是云計算環境的核心內容和最基礎設施。通常來說，數據中心是由上百萬級別的節點綜合組成的，因此這也就自然造成了數據失效的經常發生，這就對云計算的推廣和應用造成了向大限度的限制，基于上述一些層面，對于云計算環境下的分布存儲技術進行研究意義重大。

隨著信息技術的飛速發展，社會和科學也已不可估量的速度飛速行進著，與此同時，在各行各業中不斷推進和廣泛應用的信息化向信息技術發出了更新一輪的巨大挑戰，對信息技術向前發展起到了促進作用。云計算隨著存儲、通信技術以及計算等的發展而出現并得以廣泛應用，使得用戶能夠更便捷、適時地訪問云服務提供商提供的信息資源，整體來說，云計算同時具備著高可靠性、虛擬化、超大規模、價格低廉等特性，極大程度上滿足了海量數據存儲要求。在這一環境下的分布存儲技術作為云計算的基礎，雖然功能強大，然而從當前形勢看來，它面臨著巨大的挑戰，因此需要不斷地做出分析和研究。

1云計算技術。

云計算是一種為了能夠更好地滿足相當數量的數據信息的計算以及存儲等相關服務，同時跟隨當下形勢呈現出非常流行趨勢的通信技術而產生的新型的、能夠為各行各業進行分享基本數據資源的一種計算模型。云計算服務提供商基本上是不參與相關流程的，云計算機能夠保證用戶實現隨時、便捷且放百度呢存儲服務、訪問網絡服務、計算服務等一系列資源。源頭上看來，云計算服務提供商是將龐大的數據節點以及相關網絡設備進行科學有效的有機結合，繼而就可以形成一個或者是一些具與一定規模的數據中心，進而由這一數據中心向有所需的用戶提供到他們需要的服務，最大程度上滿足了用戶的使用要求。

關于云計算這一方面做出的相關研究表明，云計算具有最為顯著的屬性包括高穩定性、可擴展性以及規模超大燈，因此就可以在相應的環境下很好地實現龐大數據信息的存儲操作，存儲的位置多為不同數據中心的不同節點之上，即存儲在這些節點之上的數據信息都是透明的、共享的，因此一旦用戶有哪一方面的需求，只需通過云計算服務提供商提供出的數據訪問接口就可以滿足自己需求，獲取到其中心內部存儲的數據信息。然而當前看來，基于云計算環境的分布存儲技術顯然也是遇到了一些巨大的挑戰，云計算數據中心的數據量、數據信息的規模是非常可觀的，無疑會為數據中心的相關有效成本費用、容錯性以及可擴展性等方面帶來挑戰，需要我們不斷地做出分析研究。

大數據時代教學建設論文

“除了上帝，任何人都必須用數據來說話。”――這是《大數據時代》中出現的讓人印象深刻的一句話，也是全書力圖傳遞的信息。在數字信息時代，數據和空氣一樣遍布生活，對于有些人來說，數據無意義，而對于有些人來說，數據，即真相。

美國是《大數據時代》的主角，全書通過講述美國半個多世紀信息開放、技術創新的歷史，公共財政透明的曲折、《數據質量法》背后的隱情、全民醫改法案的波瀾、統一身份證的百年糾結、街頭警察的創新傳奇、美國礦難的悲情歷史、商務智能的前世今生、數據開放運動的全球興起，web3?0與下一代互聯網的未來圖景等等，為讀者一一細解數據創新給公民、政府、社會帶來的種種挑戰和變革。

透過全書，一個立體的美國及美國人民的思想呈現在我們面前――美國人民執著于個人隱私的保護，卻又不遺余力地推動著政府信息的透明與公開。

讀完此書，對生活中的數據及數據處理突然有了很大的興趣。如果有一天，處處以數據說話，那么，政治、制度、生活將更加清明，事故、將降到最低點。

作為信息技術教師，是有必要閱讀此書的！有慧根的教師將能從書中挖掘出信息技術特有的.文化以及能用于教學的鮮活案例。

每天能用來閱讀的時間很少，總是要等到夜深疲倦時才有空打開書本，總是在眼睛極不舒服的情況下堅持閱讀，《大數據時代》就這樣在堅持中溶入我的思想。

大數據時代教學建設論文

20xx年5月世界著名咨詢機構麥肯錫公司發布了《大數據：下一個競爭、創新和生產力的前沿領域》的研究報告，宣告“大數據”時代已經到來。大數據時代的到來對人力資源管理帶來了新的變化和機會。通過運用大數據思維方式，利用移動互聯網+的新技術、新方法能夠進一步完善人力資源管理信息系統，使人力資源管理更加專業化、科學化，為人力資源管理信息化建設邁入4.0創造了條件。

二、人力資源管理信息化歷程。

人力資源管理信息化，主要是指企業基于互聯網，依托先進的人力資源管理理論，以軟件系統為平臺，通過信息技術對人力資源進行優化配置的動態過程。人力資源信息化是信息時代人力資源發展的必然趨勢，是企業及時滿足業務需求，實現企業高效的人力資源管理，增強企業核心競爭力的必然手段。筆者認為人力資源管理信息化隨著信息技術的發展經歷了1.0、2.0，3.0并在向4.0進發的歷程。

人力資源管理信息化1.0階段指的是上世紀80年代初，隨著計算機在管理領域的普遍應用，國外一些先進的應用軟件企業開始將關注點聚焦于人力資源管理領域。首先利用應用軟件進行的是人力資源管理中最復雜最繁重的薪資管理，這大大降低了該項工作的繁冗程度并且提高了效率。由于當時計算機網絡不是很普及，人力資源管理系統基本是孤立地、單一的軟件。

隨著數據技術、網絡技術的發展，人力資源管理系統邁入2.0時代。人力資源管理信息化已經開始觸及人力資源管理的各個方面。但是受限于數據計算能力和應用處理能力，對于大型集團的人力資源管理系統一般是按分支機構分別購置服務器部署運行，各分支機構定期匯總數據上報總部。人力資源管理系統2.0時代基本已經實現人力資源管理基礎信息的電子化，使hr人員從繁重的基礎信息處理工作解脫出來，有更多的時間去考慮組織及員工的發展需求。但是在2.0階段，人力資源管理系統對于數據的分析和應用還停留在簡單的報表階段，還未形成對人力資源數據的預警、預測、數據挖掘和分析。

進入21世紀后，隨著計算機和互聯網技術的發展，人力資源管理系統采用數據大集中以及基于互聯網訪問的技術，從單一的人力資源部門的電子化軟件擴展到涉及公司各個層面的關鍵信息系統。通過面向全員的信息化工具，人力資源管理系統3.0階段一方面可以通過系統全面落實人力資源管理規劃，另一方面通過延伸人力資源管理范圍，提高各級人員參與人力資源管理的程度，有效地改善了人力資源部門的服務范圍和服務質量。人力資源管理系統3.0階段由于采用數據大集中技術，對數據的挖掘分析以及多維度的預警、預測已經成為可能。人力資源管理的數據優勢已經在企業經營分析、管理決策中逐漸發揮出來。企業人力資源管理部門以及各級管理者已經開始利用人力資源數據提升經營決策的科學性。

隨著大數據時代和移動互聯網時代的到來，將大數據的概念和技術引入人力資源管理將進一步提升人力資源管理信息化水平，人力資源管理信息化將步入4.0時代。

大數據這一概念，首先要從“大”入手，“大”是指數據規模，大數據一般指在10tb（1tb=1024gb）規模以上的數據量。大數據同過去的海量數據有所區別，其基本特征可以用4v來總結，即體量大（volume），數據從tb級別躍升到pb級別，龐大且連續的數據流使得數據更具完整性；多樣性（variety），數據類型繁多，數據來源及承載方式多樣化；速度快（velocity），數據可以高速地存儲，借助于云計算，即使在數據量非常龐大的情況下，也能做到實時處理；價值的稀疏性（value），信息海量但價值密度低，猶如大海撈針卻彌足珍貴。

進入大數據時代，對人力資源管理及其信息化建設將帶來巨大的機遇和挑戰，人力資源信息化在4.0階段將呈現出以下特點：

1.人力資源管理系統數據的多樣化及社交化。

在大數據時代，忠實地采集、記錄人類活動的一切數據是基礎。人力資源管理系統數據在大數據時代將不再局限于人力信息檔案或者“人事部門”的數據。企業的經營數據、利潤數據等業務數據也將納入人力資源管理數據范疇。同時員工的社交數據、地點數據、工作數據等碎片數據也將被系統采集和分析。人力資源管理系統的數據模型和數據存儲方式將被重新定義以滿足數據存儲、處理和分析所必需的高速和敏捷。

2.人力資源管理系統“移動化”與安全性。

為了能夠隨時隨地獲取“與人相關”的數據，大數據的收集渠道將不再僅僅局限企業內部的信息系統，人力資源管理系統必須具有隨時隨地獲取數據的能力。人力資源管理系統數據獲取將更多地依靠移動端甚至是傳感器等新技術的使用，人力資源信息化需要打造一條有效連接hr所服務的管理者和員工的信息高速公路。由于“人的數據”高度連接和聚合，數據的安全性和隱私保護將成為一個重要課題。有效地解決數據的公開和隱私的問題將是人力資源信息化建設者必須面對和解決的一個重要挑戰。

3.人力資源管理系統工具的多樣化。

在擁有和采集了大量人力資源日常數據后，對數據的分析、整理、整合的能力將至關重要。傳統的、單一的人力資源管理系統將無法勝任如此龐大的.數據處理任務。通過采購第三方的數據處理、分析工具將有利于提升人力資源管理系統的數據分析能力，有利于企業通過數據驅動人力資源管理創新。

同時，在人力資源管理人才招聘、人才測評、薪酬管理、人才績效等垂直應用方面，由于大數據分析強調預測性以及前瞻性管理，人力資源管理應用將更具有專業性，市場上將出現多種專業性的應用工具。在人力資源信息化建設上，企業可以根據自身需要自主、靈活地選擇專業化的工具，滿足企業個性化需求。

4.人力資源管理系統“云服務化”

隨著大數據和互聯網技術的不斷融合，基于云計算、云平臺的人力資源服務平臺將不斷涌現。數據按需計算，企業按需付費的模式將不斷成熟。對于傳統企業來說，人力資源信息化將有了更快捷、便利的選擇。企業信息化部門在實施人力資源信息化時將不再需要購置大量設備、采購產品軟件后進行個性化實施，而只需按照企業需要購買相應的云服務即可。同時，由于在大數據應用的復雜性，不具有很強技術實力的企業可以借助云計算能力充分挖掘數據的價值，突破企業計算能力的壁壘，實現人力資源大數據應用。

大數據時代，企業的競爭將是數據應用能力的競爭。人力資源信息化建設的從業者利用大數據技術建設更加專業化、智能化的信息系統，為人力資源管理服務提供更加客觀、科學的數據服務將給企業創造出巨大的價值。人力資源信息化建設也會因為大數據技術的應用邁入一個嶄新的時代。

參考文獻。

[1]周光華.基于“大數據”價值對人力資源管理的思考。

[2]唱新.大數據在人力資源管理體系的應用。

[3]李柯.大數據時代人力資源管理的機遇、挑戰與轉型升級。

統計學與大數據論文

探究式教學法是教師在教學過程中以問題為教學研究對象，組織教學內容，使學生通過對問題的了解、資料查詢、閱讀、思考、研究、探討、交流和聽講，學會獲取知識和應用知識，收集和辨析有效數據，系統地分析問題，獲得解決問題的答案，并進行交流、評價的一種教學方法。其核心內容是通過問題的設定進而激發學生的學習熱情，變被動為主動，把學生真正當成教學主體，培養學生養成創新思維模式。在摸索和探究中不斷前行，從而系統地掌握課程知識內容并形成完整知識體系。

統計學原理課屬于經濟與管理類專業的一門必修基礎課程。對構建學生基本知識體系，逐步形成分析和解決問題的方法體系尤為重要。然而該課程內容較多，包括了統計工作過程、綜合指標體系、動態數列分析、指數分析、抽樣調查推斷、統計預測等多項內容。每一項內容均由完整的理論知識和獨特的方法構成。知識點較多且晦澀難懂，學生不易理解掌握。尤其在以往的傳統教學模式下，老師賣力地講，拼命地試圖將理論知識與生產生活實踐相結合，卻始終無法有效激發學生的學習熱情。最終是“教師講得累、學生打瞌睡”。鑒于此，我們結合經濟與管理專業的非統計類專業特點，在我校四個經濟與管理類專業的統計學原理教學中逐步引入“探究式教學”方法，把教學的主體定位到學生，充分挖掘學生的主觀能動潛力，拓展學生的創新思維模式，增加學生實際動手能力。把教學課堂變成探究討論場所，讓傳統的教學活動重新激起一個又一個的思維漣漪，收到了較好的教學效果。

一探究式教學法在統計學原理課程中的實施環節。

1問題選取。

要依據教學大綱的定位，同時又要結合非統計專業的現有實際，結合我校應用型本科的基本定位，選擇難易適中且和工作實踐緊密結合的內容。做到由易到難，逐漸加大難度，穩步推進，慢慢形成學生的探究思維定式。

在實施探究式教學的初期階段，應選取單一的并能夠在較短時間內完成的問題。最好是能夠當堂形成結論且給學生較深的印象。隨著探究問題的不斷深入，結合教學大綱，問題的.選取進一步深化，逐步設置有一定探究壓力但系統性不強并限定探究學習難度的問題。此時可以按照不同的抽樣標準實施抽樣，讓各抽樣小組分別觀察其組內的方差水平。在此基礎上一旦實施整群抽樣，則誤差水平可能的變動趨向。也可以就靜態指標和動態指標的特點提出問題，讓學生分別去對應會計課程的存量指標和流量指標，以學科之間的交叉和連貫激發學生的探究熱情。等到學生逐步適應探究式學習這一新的學習模式后，教師就可以布置系統的、需要學生分組分任務在較長時間內才能完成的任務。

2布置問題。

將選取的問題布置給各個小組。小組根據問題的大小與多寡，通常5～6人為一個小組。對于較單一的問題，可以多分幾個組，各組的問題不強調其唯一性，可以重復，以便于比較不同小組的完成質量。對于較為復雜的問題，可根據問題的數量和工作任務情況，先確定各組組長(初期組長可由教師根據學生的綜合能力統一指定，但隨著探究活動的逐步開展，組長應鼓勵個人報名或學生推薦)，然后由學生根據自己的知識側重和個人喜好選擇小組成員。每一個小組承擔不同的探究任務。但無論問題難易程度如何，都必須確保每一個學生分擔不同的探究任務，不允許有學生輪空，也禁止探究能力較強的學生大包大攬(但不排除必要的協作)。

3迅速完成組內分工。

各組領取任務后，在較短時間內由組長在本組內根據個人的特長確定組內分工(3～5分鐘即可)。制定抽樣方案、實施抽樣、搜集整理數據、查閱資料、分析推斷、撰寫報告等。對于具有共性并較為重要的知識點，應要求每一個學生都獨自完成，不因分工而隔斷知識體系。

4收集分工情況，據此串講知識點，引導學生的工作方向。

教師可收集各組分工情況的書面結果，根據分工結果分別講授各方面、各環節涉及的知識內容。講解應詳略得當，有針對性，可以打破書本固有的知識點順序。告訴學生在各自的工作中可能涉獵的知識內容，資料查找的方向以及分析解決問題要用到的方法。說到統計指數，涉及同度量因素，就涉及了物量指標和價值指標問題，涉及派氏、拉氏指數的選取，常用的cpi確定方法同樣會牽扯到基期的選擇、權數的確定。因而鼓勵學生去查找相應的文獻資料，并進一步思索可能出現的新問題。拉氏、派氏指數分別代表了哪一種思維定勢和探究趨向?指數體系的確立基于什么考量和出發點?指數體系的確立和因素分析的實際意義在哪里?等等。這種串講，既為學生指明了工作的方向，幫助學生打開思路，同時又告知了基本的分析方法。

5文獻檢索，初步探究。

學生根據教師的點撥，依據各自工作任務，分頭查閱相關文獻資料。指導學生利用圖書館、互聯網查閱相關的統計公報、統計年鑒、報紙雜志和相關學科的理論知識。并在此基礎上對所持問題進行初步探究。資料文獻的查閱也是一個循序漸進的過程。學生很可能在探究初期只是查閱了和問題直接相關的表象資料，而忽略了深層探究所需數據的收集，結果出現“頭疼醫頭、腳疼醫腳”的局面。

6集中討論，相互激勵，深入探究。

各小組成員在收集相關資料并形成初步意見后，可及時組織大家集中討論。每個人均可闡述自己觀點，對所選用數據資料的可信度，使用方法是否得當等，聽取他人意見。討論過程中可有效實施相互的智力激勵，迸發出靈感火花，為進一步發現深層次問題，探究和解決深層問題打下良好基礎。

7課堂交流、匯報。

學生在組內討論探究的基礎上，各自完成分工任務。形成統一意見后，應將成果制作成ppt文檔。在規定時間內由教師組織集中進行課堂交流、匯報。由各組主講人通過ppt演示本組工作過程和工作成果，允許組內其他成員加以補充完善。

8教師講評。

根據各組匯報結果，教師要進行及時講評。既要對學生的分析運用能力給予充分肯定，又要對其在方法、思路上存在的問題給予指正。指導學生及時轉換思路，回歸正確的探究方向。探究式教學雖能夠有效激發學生的探究熱情，但由于學生認識問題和所學知識的局限性，極易形成學生“鉆進去、出不來”。問題的疊加效應可能會打擊學生探究熱情，或導致“不可知論”。教師的及時講評和肯定，是進一步引導學生回歸探究學習正途的指南針。

二探究式教學法在應用中應注意的幾個問題。

探究式教學可以很好地調動學生的學習積極性，最大程度激發學生的探究創新活力，提升教學質量和強化教學效果。但是在實際應用時必須注意以下幾個問題。

探究式教學從表面看是把探究學習的主體轉化為學生，但實質上繩子的另一端是教師。教師的備課、引導、啟發在整個教學環節中起著至關重要的作用。教師的備課任務不僅不能削弱，而且更應該得到加強。從問題的選取設定到最后的驗收講評，教學的主線仍然緊握在教師手中。哪些問題可以選來作為探究目標，什么樣的問題可以實施分組討論、協作完成，都需要教師精心設計。這就需要教師具備完備的知識體系和對教學方法的綜合把控能力。需要教師不斷充電并擇機走向生產實踐一線，了解學科發展動態，始終站在學術發展前沿。

2探究式教學需要教師的及時引導和啟發。

在實施這種教學方法的初期，由于學生對新的教學模式一時難以適應，會因各小組組織不力，學生無從下手，不了解整個教學活動的核心內容，而產生畏懼情緒。因而教師要及時地加以引導，為學生指明工作的方向并及時答疑解惑。教師可以利用常規教學課堂平臺，也可以利用互聯網的相應溝通平臺或手機飛信、微信等方式，收集學生意見和問題并及時給予指導，將學生引導到獨立探究、合作探究的學習環境中，逐步形成探究式學習的良好氛圍。

3探究式教學仍需要傳統的課堂講授模式加以配合。

對于學科的基礎知識、基本概念我們很難將之歸為探究式問題。加之學生在接收一門新的課程知識時往往出現短暫的不適應。因而教師仍要利用講堂這一平臺向學生講解基礎知識。教師在講授這些內容的時候應著力使用啟發式教學方法，多列舉實例，多提出問題，逐步培養學生思考問題的能力，并產生探究問題的沖動和欲望。進而實現從傳統教學模式向探究式教學的自然過渡。

4探究式教學課后占用時間較多，容易加大學生的學習負擔。

教師要合理安排探究式教學內容。挑選有針對性和實際意義的內容作為選題，并適度調整教材體系中的相關章節。做到教學有重點、探究有實效。把一些容易理解和掌握的知識交給學生自我消化，或由教師使用傳統方式串講帶過，把核心知識且具有探究的條件和意義的章節認真組織學生探究學習。避免全面開花、拘于形式，結果造成學生到最后勞神費力、難有所獲。

統計學原理課程內容較多，結構復雜且難懂。但卻是經濟與管理類專業學生必修的一門方法論學科，在整個學科知識體系中占有重要位置。傳統的課堂講授模式無法激發學生的學習熱情，很難收到良好的教學效果。實施探究式教學法，可以充分調動學生主觀能動性，培養學生學習探究的良好習慣，為今后的實際工作和終身學習奠定基礎。教師要先弄清楚探究式教學的真正意義，對探究式教學的實施環節、問題的選取、節奏的把控、效果的評定有著全面而深刻的認識。欲使探究式教學能夠實現預期教學目的而非只是“標新立異”，則需要教師不斷充實完善自我，做到高屋建瓴、游刃有余。

大數據時代教學建設論文

大數據時代的來臨，使企業進入戰略績效管理信息化時代加快了腳步，然而，企業cio在面對繁雜、龐大的數據信息時，如何做到價值最大化的被企業利用，為企業戰略績效管理系統服務，需要一套龐大、嚴謹的戰略管理體系支撐，在以企業戰略管理體系的框架支撐下，數據才能使管理系統如虎添翼，引領企業飛速發展。

研究esp系統發現，建立大數據時代下的戰略績效管理信息化系統，先要明確發展戰略目標，在此基礎上，為數據信息的價值實現構建管理體系框架，數據信息能否被有效利用取決于戰略管理系統的體系設計。

大量的數據信息在全面、有序的企業戰略管理框架中被歸類、識別，并通過戰略管理系統中的分析工具被分析、重置，再通過輔助保障系統將分析后的數據信息按流程、組織，系統的輸送給終端。形成一整套企業戰略管理信息化系統，以便于員工高效和正確的運用數據，真正實現數據可用性。

從管理信息化落地執行的角度看，esp的貢獻在于能夠幫助企業管理信息化高效的實現，全面落地、徹底執行并可視化監控和有效的評估，否則企業再好的戰略、全面的管理體系落不了地、也不能產生很好的效果，更談不上發展。

大數據時代教學建設論文

摘要：隨著就業信息化建設的發展，信息技術已經被廣泛應用于高校畢業生就業中，就業信息化建設是近年來大學生就業問題關注和努力的重點方向。但目前就業信息化建設中依然存在很多不足，如信息整合程度低、信息利用率低下、信息平臺功能不完善、信息交流不足、網絡求職成功率偏低等。在當今大數據時代背景下，就業信息化建設迎來了新的發展機遇。

關鍵詞：大數據;信息化;就業。

隨著互聯網的發展，信息技術被廣泛用于生活、工作、學習、服務、交通、生產等各個領域，改變了世界，為人類帶來了諸多便利。就業信息化建設對我國經濟社會發展穩定具有重大戰略意義。在各種信息化平臺的幫助下，大學生能夠更容易、更便捷地找到就業崗位，在我國高校擴招造成畢業生數量逐年遞增的情況下，極大地緩解了社會的就業壓力，為我國經濟建設提供了各方面的勞動力和人才。因此國家高度重視就業信息化建設，21世紀以來，黨中央、國務院、教育部多次下達指令，要求大力開展各項就業信息化建設工作。

一、目前我國就業信息化建設的現狀及不足。

經過十幾年的努力，目前我國就業信息化建設已經基本完善，形成了以各級政府就業指導部門、用人單位、高校、畢業生為核心的就業信息化體系，通過各種信息化平臺，把各級政府就業指導部門、用人單位、高校、畢業生連接起來。各級政府就業指導部門網絡平臺、各高校就業指導中心網站、各種招聘信息、畢業生求職信息等信息化要素的相互作用，實現大學生完成就業。但目前我國就業信息化建設依然存在很多不足，主要有一下幾點：

(1)信息整合程度低、信息利用率低下。目前已有的就業信息平臺數量很多，各種就業平臺發布的信息數量非常巨大，但信息分布松散，整合程度較低。比如，同一崗位的招聘信息，可能會在多個不同的招聘網站上看到，求職者需要到多個求職網站去搜尋。這就增加了求職者獲得求職信息的時間成本，導致信息利用率低下。

(2)信息化建設視野狹窄，平臺之間聯系不夠，信息交流不足。政府部門在信息化建設統一規劃方面做得不好，沒有從高的層面進行部署，建設視野不夠寬廣。各個信息平臺一葉障目，平臺之間的聯系不夠緊密，最終導致了信息交流不足。

(3)信息平臺功能不完善，不能更好服務就業工作。目前大部分的信息平臺以發布就業信息為主，一些平臺具備網絡簡歷投遞的功能，但這些對于實現求職者順利就業是不夠的。求職者需要通過信息化平臺了解到當前就業形勢、各行業就業現狀、薪酬水平、地域差異、前景分析等信息，需要得到實時疑問解答，進行廣泛交流，這些都是當前的信息平臺所缺乏的功能。

(4)網絡求職成功率不高。十幾年來信息化建設促進了大學生就業工作的開展，越來越多的求職者在網上進行簡歷投遞等求職活動，但不可否認的一個事實是招聘會、宣講會、人才市場對于就業依然作用突出。調查顯示，很多求職者認為網絡對于求職的最大幫助是提供便捷、高效、廉價的就業信息，而網絡招聘中簡歷投遞成功率太低，所以求職者更愿意到招聘現場去求職，各地招聘現場的火爆狀況就是很好的證明。這也說明了目前信息化對求職的幫助仍然處于較低的水平。

隨著信息化技術的發展，家用電腦、智能手機、寬帶技術、移動互聯網、物聯網等數據來源及數據承載方式的高速發展，全球的信息數據量出現了跨越式增長，信息大爆炸成了時代的特征，大數據時代已經正式到來[1]。

大數據(bigdata，megadata)，或稱巨量資料，指的是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產[2]。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，而采用所有數據進行分析處理。大數據的特點可以概括為4v：volume(大量)、velocity(高速)、variety(多樣)、value(價值)。大數據最核心的價值就是在于對于海量數據進行存儲和分析。大數據技術可以從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值的信息。

利用大數據技術可以解決目前就業信息化建設中存在的種種不足，進一步加強就業信息化建設，更好幫助大學畢業生就業。

(1)加強預測分析，更好開展就業指導工作，加強就業針對性。大數據技術通過對國內國際形勢、當前經濟發展、過往就業信息、地域信息等大量數據進行分析，預測就業形勢、各行業就業前景、薪酬水平、地域競爭狀況、行業前景等能內容進行分析，給出可靠的預測數據，便于政府就業指導部門更好安排部署就業工作;企業可以合理安排招聘崗位，選擇適合的求職者，避免員工頻繁跳槽現象，節約招聘成本;高校可以更好地開展大學生就業指導工作，大學畢業生根據自己專業、興趣、愛好、特長、個人發展規劃，有針對性地明確求職目標，進行充分的求職準備。這些能加強各方面開展就業工作的針對性。

(2)高度整合信息，緊密聯系信息平臺，加強信息交流，提高信息利用效率。通過對大量信息的收集和分析，大數據平臺可以完成信息的高度整合，使各個信息平臺緊密聯系在一起，平臺之間的信息可以實現快速交流，大幅度提高信息利用效率。在大數據的幫助下，求職者搜尋求職信息時，重復的信息可以自動合并，同一類信息可以全部展現，信息獲取效率得以提高;求職者的簡歷、求職信等求職信息可以儲存在云端，在需要時隨時可用于不同的網絡招聘，這樣求職者可以省去大量重復寫簡歷的時間;通過大數據綜合分析，網絡上的虛假招聘信息可以迅速被識別剔除，信息審核得以強化，避免求職者上當受騙。

(3)完善信息平臺功能，擴展信息平臺種類，提高網絡求職成功率。大數據技術可以進一步完善各信息平臺的功能。信息平臺將不僅僅提供求職信息，還會增加就業分析預測、實時交流、就業指導、網絡簡歷投遞和篩選、視頻面試等功能。

隨著大數據技術的發展，信息的傳播已經不只是依賴電腦，智能手機、便攜平板電腦、智能穿戴設備都成了信息傳播媒介，信息平臺也不再局限于互聯網網站，qq、微信、微博等實時交流工具和各種app應用也成了新的信息平臺，更加方便、快捷地發揮作用，借助于這些平臺，求職者可以隨時、隨地進行信息瀏覽、投遞簡歷、疑難詢問、交流溝通等，企業hr可以隨時發布信息、篩選簡歷、疑問解答、視頻面試等，極大地提高求職的便捷性和成功率。

總而言之，大數據時代的到來，為以后的就業信息化建設提供了新的發展機遇和發展思路，充分利用大數據技術的各種優點和優勢，就業信息化建設將更好服務于就業工作。

參考文獻：

[2]楊旭，湯海京，丁剛毅.數據科學導論[m].北京理工大學出版社，2014.

大數據與信息管理論文

隨著時代的快速發展，招標代理企業的信息化進程是未來社會需求的必然產物，所以，企業只有不斷提升信息化建設的速度、提高自動化運營的效率，才能與時代的發展保持一致，以免被社會所摒棄。在招標代理企業的信息化管理過程中，還必須引進先進的管理觀念、高質量的人力資源以及科學的管理模式等。

信息化;招標代理;企業管理。

第一，重視程度不夠。由于高校對檔案管理重視程度不夠，在檔案管理工作中，沿用傳統的工作模式，對檔案進行人工檢索、整理、立卷和歸檔。即使大部分高校引進了先進的計算機設備，但是仍然只是發揮基本的輸入、輸出功能。由于缺乏現代化的管理系統，使得高校的檔案管理工作繁瑣，效率低下，限制了檔案管理的價值。教師及學生的檔案采集不全，檔案卷內目錄填寫不完整，檔案序號、文件編號、責任者、卷內文件的起始時間等信息有遺漏，檔案文件保密級別不限定。第二，從事檔案管理的人員素質不夠。部分高校沒有嚴格按照規定，完成檔案管理工作，甚至缺乏專門的檔案管理，只是簡單的將檔案堆在墻角里，使得檔案丟失，這給檔案查找工作帶來非常大的困難。而且從事檔案管理的人員，大部分是為了解決高校代課老師或教授配偶的工作，臨時安排的，他們大部分人員缺乏計算機操作技能，不能利用計算機技術對檔案信息進行開發和研究，并且缺乏工作積極性。第三，檔案管理平臺不健全。近些年來，高校電子文檔、表格、音頻、視頻等各種數據信息，種類繁雜，這些龐大的數據信息難以有效的管理及存儲。高校檔案數據資源不斷擴張，若不引入虛擬云存儲技術，就有可能引發資源存儲容量不夠，導致數據庫膨脹危險。

大數據的意義不是數據信息龐大，而是對數據信息進行高質量的處理。面對大數據時代的到來，高校如何在招生、教學、管理、就業方面進行大數據整合和管理，為高校的發展提供技術支持，是學校發展的重點工作。目前，很多學校已經建立了信息門戶、統一用戶管理與身份認證、綜合信息服務門戶，已經在信息管理中取得了進步，但是目前高校檔案管理仍存在很多挑戰。第一，組織維度。高校內各個部門應該優勢互補，實現不同類型的大數據資源的優質整合。例如在高校內各部門建立數據管理機構、將數據整合和管理常態化，該機構由各個部門分管領導直接負責，協調部門內部事務，并將數據整合工作納入年終評價體系，保障數據整合工作的效果。為加強高校檔案管理，建議高校成立活動領導小組和工作小組。如下：其一，領導小組。組長；副組長；成員；職責；其二，工作小組。組長；副組長；成員；職責：統籌安排檔案管理，研究制定管理措施；負責對檔案信息進行協調、監督、考核。工作小組辦公室設在公司后勤，負責日常工作聯系及相關組織工作。第二，數據維度。高校檔案來源豐富，包括教師和學生的人事檔案、學籍檔案、醫療保健檔案、試題庫、學校的基建檔案、學校的資產檔案、財務原始報銷憑證、公文、電子郵件等。在檔案大數據應用時，要將檔案資源進行數據模型的轉換，將二維的信息轉換為多維的模型。第三，技術維度。在高校大數據時代，信息應用服務引領高校檔案由常規分析向廣度、深度分析轉變。師生用戶可以共享檔案信息，并從海量檔案信息中，挖掘出自己可用的信息，并從這些信息資源中進行價值判斷和趨勢分析，找出用戶和檔案之間的邏輯關系。4g移動通信終端、云技術與云存儲服務、校園app等媒介渠道的引入，可以解決檔案資源存儲的問題。

第一，增強服務意識，提高服務水平，爭取領導重視。大數據時代的來臨，檔案管理工作會面臨許多新情況、新特點、新問題。實現現代化的管理，需要提高領導干部的檔案意識，配備先進的設備，實現檔案管理的現代化，網絡化。第二，加強檔案管理教育培訓，提高管理人員的綜合素質。大數據的管理不在是傳統的簡單數據和信息的歸集，在信息化管理工作中，提高管理人員的素質是有必要的。加強人才培養，實現競爭上崗，培訓上崗，加強業務宣貫，為檔案管理創造一個新臺階。第三，提高檔案管理信息化利用水平。引進現代化檔案管理設備，用于快速檔案查閱、檢索、分析，提高工作效率，實現檔案管理的現代化辦公。一是加大資金投入，不斷完善檔案信息數據庫，不斷摸索檔案應用軟件和實際工作的結合，建立可行的檔案信息系統，提高檔案數據的實用性，使得檔案查閱更快捷、更方便、更可靠。二是建立規范的制度保障體系，提高信息化管理的技術水平。

今年兩會，大數據第一次出現在政府的工作報告中，這表明，大數據已經上升到國家層面。為了適應大數據時期，檔案管理工作對管理人員的要求越來越高，學習現代計算機技術、網絡技術、多媒體技術，跟上當代時代的節拍，對高校的發展有著重要的意義。

作者:張賢恩高秀英單位:棗莊市團校。

[1]楊似海，閆其春.大數據背景下的高校圖書館檔案管理策略研究[j].四川圖書館學報，2016，4（35）:81.

云計算環境下的大數據可靠存儲關鍵技術概述論文

大數據環境云計算中，電子商務的未來發展也受到了一定程度的影響，主要在關系型數據庫和搜索引擎方面實現優質的發展，分析如下：

2.1關系型數據庫影響。

電子商務的關系型數據庫，運行在分布式的環境內，屬于云計算提供的運行條件。云計算對電子商務關系型數據庫的影響，促使電子商務業務能幫分布在不同的服務器內，利用關鍵對象，即可獲取電子商務的業務信息。云計算在電子商務關系型數據庫的未來運行中，打破了空間、時間的限制，減少了電子商務運行響應的時間，促使電子商務的數據庫，始終保持在高效運行的狀態，保持數據同步，數據庫在不同的單位內，也能明確電子商務數據庫之間的關系。如果云計算無法把控電子商務的關系型數據庫，就會影響電子商務在大數據環境中的狀態。由此，大數據環境下云計算對電子商務關系型數據庫的未來影響，決定了電子商務業務的發展方向，強調電子商務在云計算環境中的安全性。

2.2搜索引擎的影響。

云計算對電子商務未來的影響，效益最高的是搜索引擎方面。云計算對電子商務搜索引擎的未來影響，能夠幫助電子商務準確的識別搜索請求，判斷搜索引擎中的隱藏信息。大數據環境下的云計算，在電子商務的搜索引擎中，提供了網頁搜索服務、整合搜索服務、語言機器翻譯服務和語音搜索服務功能，在電子商務業務中，實現了多樣化、多渠道的搜索服務，保障電子商務在各種各樣的搜索下，均能為用戶提供指定的服務，以免增加電子商務搜索引擎的服務壓力，體現大數據環境云計算的未來影響。

3結束語。

大數據環境下的云計算，為電子商務的運作提供了資源和條件，改善了電子商務的運行環境。大數據環境云計算對電子商務的影響，體現在多個方面，促進了電子商務的未來發展。大數據環境云計算的運用，提高了電子商務的發展效率，在此基礎上，降低了電子商務的成本與資源消耗。

參考文獻:。

大數據時代教學建設論文

如今說起新媒體和互聯網，必提大數據，似乎不這樣說就out了。而且人云亦云的居多，不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典著作――舍恩佰格的《大數據時代》。維克托?邁爾舍恩伯格何許人也？他現任牛津大學網絡學院互聯網研究所治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和ibm等全球企業，他是歐盟互聯網官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后擔任多國政府高層的智囊。這位被譽為：大數據時代的。預言家“的牛津教授真牛！那么，這位大師說的都是金科玉律嗎？并不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，才能能與之進行一場思想上的對話。

舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業變革和管理變革。

在第一部分”大數據時代的思維變革“中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：

一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。

二、更雜：不是精確性，而是混雜性。

三、更好：不是因果關系，而是相關關系。對于第一個觀點，我不敢茍同。

我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統計方法來進行分析，并不一定需要全部數據。聯系到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限于目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。

我同意舍恩伯格的第二觀點，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思。”大數據的簡單算法比小數據的復雜算法更有效。“更具有宏觀視野和東方哲學思維。對于舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同。”不是因果關系，而是相關關系。“不需要知道”為什么“，只需要知道”是什么“。傳播即數據，數據即關系。在小數據時代人們只關心因果關系，對相關關系認識不足，大數據時代相關關系舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來？為何而用？如果我們完全忽略因果關系，不知道大數據產生的前因后果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。

世間萬物的復雜性多樣化并非非此即彼那么簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎？其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什么語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出”不是因果關系，而是相關關系。“這一論斷時，他在書中還說道：”在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足于僅僅知道‘是什么’時，我們就會繼續向更深層次研究的因果關系，找出背后的‘為什么’。“[i]由此可見，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。

大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可”量化“，大數據的定量分析有力地回答”是什么“這一問題，但仍然無法完全回答”為什么“。因此，我認為并不能排除定性分析和質化研究。數據創新可以創造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置于數據應用的商業系統中，而沒有把它置于整個社會系統里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。

在風險社會中信息安全問題日趨凸顯。如何擺脫大數據的困境？舍恩伯格在最后一節”掌控“中試圖回答，但基本上屬于老生常談。我想，或許凱文?凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題？至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道：”大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考的答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。“謝謝舍恩伯格！讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標準答案，只是參考的答案。

此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什么叫數據？什么叫大數據？數據分析與數據挖掘的區別，數字化與數據化有什么不同？讀前做些功課讀起來就比較好懂了。

大數據的心得體會論文

在當今科技發展迅猛的時代，大數據已成為不可忽視的重要資源。它為我們的生活帶來了很多改變，也給企業、政府和個人提供了更多機會。通過對大數據的學習和實踐，我意識到了大數據的重要性和潛力。在這篇文章中，我將從數據收集、數據分析、數據隱私、數據治理和數據應用五個方面分享我對大數據的心得體會。

首先，數據收集是進行大數據分析的基礎。無論是企業、政府還是個人，我們都應該積極參與數據收集。在大數據時代，每個人都是潛在的數據生成源。企業可以通過設備和傳感器收集銷售數據和用戶行為數據，政府可以利用數據收集來改善公共服務，個人可以通過社交媒體和移動應用來分享自己的數據。數據的多樣性和數量越大，分析結果越準確，應用場景也會更多。

其次，對數據進行分析是利用大數據的核心。大數據分析可以幫助企業和政府發現隱藏的模式和趨勢，為決策提供有力支持。在我們的日常生活中，大數據分析也是無處不在的。我們可以通過購物網站推薦來發現感興趣的產品，通過社交媒體的算法來找到和我們興趣相投的人。然而，大數據分析不僅僅是利用算法和工具，還需要人的智慧去理解數據背后的故事。

第三，數據隱私是大數據時代面臨的主要問題之一。隨著數據的不斷增長，隱私問題也日益突出。個人數據的泄露可能導致信息被濫用，對個人和社會帶來無法估量的風險。因此，數據隱私保護應該成為我們在使用大數據時考慮的重要因素。政府需要制定相應的法律和法規來保護個人隱私，企業需要建立嚴格的數據使用和保護機制，個人也應該提高自我保護意識，選擇安全可靠的應用和平臺。

第四，數據治理是保障數據質量和安全的重要手段。數據治理是一種組織和管理數據的方式，涉及到數據的標準化、清洗、分類和存儲等方面。數據治理的目標是確保數據可靠和可用，提高數據價值和利用率。在數據治理過程中，需要建立明確的責任和權限，制定相應的規范和流程，采用合理的技術手段來保護數據的完整性和安全性。

最后，大數據的應用是實現數據價值的最終目標。大數據的應用可以涵蓋各個領域，如金融、醫療、交通和教育等。通過大數據分析，金融機構可以預測風險，提高客戶滿意度；醫療機構可以個性化治療，提高療效；交通部門可以優化交通流量，減少擁堵；教育部門可以根據學生的興趣和能力提供個性化教育。大數據的應用可以為企業提供競爭優勢，為政府提供決策支持，為個人提供個性化服務。

綜上所述，大數據是當今信息社會的重要資源，對企業、政府和個人都具有重要意義。通過對大數據的學習和實踐，我深刻認識到了數據收集、數據分析、數據隱私、數據治理和數據應用的重要性和挑戰。在未來的發展中，我們需要更加重視數據的收集和利用，同時加強對數據隱私的保護和數據治理的規范，以實現大數據的最大價值。

大數據論文范文

職責：

4、承擔分析報告撰寫的主筆工作。

任職資格：

1、本科以上學歷；

4、具備數據操作能力，熟練使用excel，熟練使用spss等至少一種統計軟件；

5、具備獨立完成ppt制作，報告撰寫能力；

6、良好的英文寫作能力，能撰寫英文分析報告；

7、良好的溝通與表達能力，能與客戶對接需求。

大數據時代的大數據管理研究論文

摘要：傳感器網絡協議作為傳感器與傳感器之間，傳感器與用戶之間的通信媒介，在數據傳輸過程中因缺乏數據管理，經常導致傳輸給用戶的數據是混亂的。針對上述問題，研究一種基于數據管理的傳感器網絡協議。該協議采用分層思想，將傳感器網絡協議分為四層：物理層、訪問控制層、網絡層以及應用層，并將傳感器網絡協議層集合成網絡協議棧，完成數據有序傳輸。

關鍵詞：數據管理；傳感器；網絡協議；協議層；協議棧。

目前存在的傳感器網絡協議由于層次劃分的并不明確，經常導致采集到的數據出現混亂，不利于后期的數據管理（存儲、處理和應用等）[1]。因此為方便后期數據管理，在數據管理的前提下，對傳感器網絡協議進行研究，以期解決數據混亂的問題。首先構建傳感器網絡協議層，協議層主要包括物理層、訪問控制層、網絡層以及應用層；然后將各層組合在一起構建傳感器網絡協議棧，協議棧主要為各層之間的數據傳輸提供軟件方面的指導。基于數據管理的傳感器網絡協議研究，為數據通信工作奠定基礎，加快了數據的`獲取，方便了數據傳輸。

一、傳感器網絡協議研究。

傳感器網絡是微電子技術、嵌入式信息處理技術、傳感器技術等幾種結合并構建的一種屬于計算機網絡。數據量大且繁雜是當代大數據時代的特點，如果不對數據加以處理，人們要想快速、有效獲得自己需要的數據，無疑大海撈針的，因此為應對當前傳感器網絡存在的問題，將設計好的網絡協議嵌入其中是當前研究的重點課題之一[2]。

（一）傳感器網絡協議層。

為解決傳統傳感器網絡協議劃分不明確，導致數據混亂，不利于數據管理的問題。本次研究的傳感器網絡協議明確劃分為4個層次，每個層次負責數據管理過程中的不同步驟，以規范數據流向。下圖1為是傳感器網絡協議結構圖。從圖1中可以看出，本次研究的傳感器網絡協議一共分為4層：物理層、訪問控制層、網絡層以及應用層[3]。（1）物理層。傳感器網絡協議物理層主要負責定義物理通信信道和與訪問控制層之間的連接。簡單的說，就是接收或發送傳感器前端攝像頭采集到的數據，以及維護由以上數據構建的數據庫。（2）訪問控制層。傳感器網絡協議物理層主要負責物理層中數據的分類管理和傳輸。分類管理主要根據采集的數據類型進行分類確認，而傳輸主要是將分類結果進行傳輸。（3）網絡層。傳感器網絡協議網絡層是整個協議中的核心層次，主要負責傳感器與傳感器、傳感器與觀察者之間的通信以及信息交流。在網絡層中可以實現多種異構數據的兼容、融合以及轉換、傳輸，為后續數據管理做好前期的工作準備，使得不必在后期進行二次處理[4]。（4）應用層。傳感器網絡協議網絡層是整個協議中的最后一個層次，主要負責與用戶之間的數據交互，也就是將以上幾層的數據分析結果按照用戶的請求發送給用戶。

（二）傳感器網絡協議棧。

協議棧，又被稱為協議堆疊，是上述介紹的4個層次的總和，其實質反應了數據的往復傳輸過程。從下層協議的數據采集到數據傳輸再到上層協議的數據呈現，之后又從上層協議發出命令，命令下層傳感器進行數據采集。傳感器網絡協議棧協調了不同層級之間的數據屬性，在協議體系中，數據按照規定的格式加入自己的信息，形成數據位流，在各層級之間傳遞[5]。傳感器網絡協議標準采用了ieee802.15.4標準，各層級之間利用接入點實現數據交流和管理，一般接入點有兩個，一個接入點負責數據傳輸，另一個接入點負責數據管理。在傳感器運行過程中，各種不同屬性的數據在不同層級上奉行不同命令。這樣做有利于數據的有效分類，使得數據管理更為方便。

二、結束語。

傳感器能夠監測外部環境信息并按一定規律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求，廣泛應用工業生產、機械器件制造、災害監測、氣象預測等諸多領域。但是由于傳感器的監測是實時監測，所以數據量過于龐大，如果不加以管理，將會直接影響后期數據分析結果。本次研究針對上述問題，將數據管理作為中心指導思想，進行傳感器網絡協議研究，以期為數據管理做出技術支持。

參考文獻。

大數據論文范文

職責：

1、負責構建數據挖掘與數據分析體系，負責海量運營數據的分類匯總和分析研究；

3、負責數據管理團隊的建設工作，有效領導數據分析與挖掘團隊支持和推動業務發展；

4、協助完成業務關鍵目標指標制定、目標達成過程管理。

任職資格：

1、數學、統計學，計算機軟件相關專業全日制本科及以上學歷，至少4年相關工作經驗；

4、對業務變化有敏銳的洞察力；能利用數據對于業務形態與商業模式有深入的理解；

5、數據敏感、善于創新、思維敏捷、精力充沛，溝通能力強，具備較強的團隊合作精神并能夠承受較大工作壓力。

大數據畢業論文：大數據時代

伴隨著科技進步，互聯網及移動互聯網的快速發展，云計算大數據時代的到來，人們的生活正在被數字化，被記錄，被跟蹤，被傳播，大量數據產生的背后隱藏著巨大的經濟和政治利益。大數據猶如一把雙刃劍，它給予我們社會及個人的利益是不可估量的，但同時其帶來個人信息安全及隱私保護方面的問題也正成為社會關注的熱點。今年兩會期間，維護網絡安全被首次寫入政府。

工作報告。

全國政協委員、聯想集團董事長兼ceo楊元慶也在會議上呼吁“政府對個人信息安全立法，加強監管，并在整個社會中樹立起誠信文化”大數據時代下維護個人安全成為重中之重。

(一)數據采集過程中對隱私的侵犯。

大數據這一概念是伴隨著互聯網技術發展而產生的，其數據采集手段主要是通過計算機網絡。用戶在上網過程中的每一次點擊，錄入行為都會在云端服務器上留下相應的記錄，特別是在現今移動互聯網智能手機大發展的背景下，我們每時每刻都與網絡連通，同時我們也每時每刻都在被網絡所記錄，這些記錄被儲存就形成了龐大的數據庫。從整個過程中我們不難發現，大數據的采集并沒有經過用戶許可而是私自的行為。很多用戶并不希望自己行為所產生的數據被互聯網運營服務商采集，但又無法阻止。因此，這種不經用戶同意私自采集用戶數據的行為本身就是對個人隱私的侵犯。

(二)數據存儲過程中對隱私的侵犯。

互聯網運營服務商往往把他們所采集的數據放到云端服務器上，并運用大量的信息技術對這些數據進行保護。但同時由于基礎設施的脆弱和加密措施的失效會產生新的風險。大規模的數據存儲需要嚴格的訪問控制和身份認證的管理，但云端服務器與互聯網相連使得這種管理的難度加大，賬戶劫持、攻擊、身份偽造、認證失效、密匙丟失等都可能威脅用戶數據安全。近些年來，受到大數據經濟利益的驅使，眾多網絡黑客對準了互聯網運營服務商，使得用戶數據泄露事件時有發生，大量的數據被黑客通過技術手段竊取，給用戶帶來巨大損失，并且極大地威脅到了個人信息安全。

(三)數據使用過程中對隱私的侵犯。

互聯網運營服務商采集用戶行為數據的目的是為了其自身利益，因此基于對這些數據分析使用在一定程度上也會侵犯用戶的權益。近些年來，由于網購在我國的迅速崛起，用戶通過網絡購物成為新時尚也成為了眾多人的選擇。但同時由于網絡購物涉及到的很多用戶隱私信息，比如真實姓名、身份證號、收貨地址、聯系電話，甚至用戶購物的清單本身都被存儲在電商云服務器中，因此電商成為大數據的最大儲存者同時也是最大的受益者。電商通過對用戶過往的消費記錄以及有相似消費記錄用戶的交叉分析能夠相對準確預測你的興趣愛好，或者你下次準備購買的物品，從而把這些物品的廣告推送到用戶面前促成用戶的購買，難怪有網友戲稱“現在最了解你的不是你自己，而是電商”。當然我們不能否認大數據的使用為生活所帶來的益處，但同時也不得不承認在電商面前普通用戶已經沒有隱私。當用戶希望保護自己的隱私，行使自己的隱私權時會發現這已經相當困難。

(四)數據銷毀過程中對隱私的侵犯。

由于數字化信息低成本易復制的特點，導致大數據一旦產生很難通過單純的刪除操作徹底銷毀，它對用戶隱私的侵犯將是一個長期的過程。大數據之父維克托?邁爾-舍恩伯格(viktormayer-schonberger)認為“數字技術已經讓社會喪失了遺忘的能力，取而代之的則是完美的記憶”[1]。當用戶的行為被數字化并被存儲，即便互聯網運營服務商承諾在某個特定的時段之后會對這些數據進行銷毀，但實際是這種銷毀是不徹底的，而且為滿足協助執法等要求，各國法律通常會規定大數據保存的期限，并強制要求互聯網運營服務商提供其所需要的數據，公權力與隱私權的沖突也威脅到個人信息的安全。

(一)將個人信息保護納入國家戰略資源的保護和規范范疇。

大數據時代個人信息是構成現代商業服務以及網絡社會管理的基礎，對任何國家而言由眾多個人信息組成的大數據都是研究社會，了解民情的重要戰略資源。近年來大數據運用已經不再局限于商業領域而逐步擴展到政治生活等方方面面。國家也越來越重視通過對大數據的分析運用從而了解這個社會的變化以及人民的想法，甚至從中能夠發現很多社會發展過程中的問題和現象，這比過去僅僅依靠國家統計部門的數據來的更真實全面，成本也相對較小，比如淘寶公布的收貨地址變更數據在一定程度上揭示了我國人口的遷移，這些信息對于我國的發展都是至關重要的。

因此將個人信息保護納入國家戰略資源的保護和規劃范疇具有重要的意義。2017年政府工作報告首次提出了“維護網絡安全”這一表述意味著網絡安全已上升國家戰略。這是我國在大數據時代下對個人信息保護的重要事件，也具有里程碑的意義。

(二)加強個人信息安全的立法工作。

大數據時代對個人信息安全保護僅僅依靠技術是遠遠不夠的，關鍵在于建立維護個人信息安全的法律法規和基本原則。這方面立法的缺失目前在我國是非常嚴重，需要積極推動關于個人信息安全的法律法規的建立，加大打擊侵犯個人信息安全的行為。2017年兩會期間全國政協委員、聯想集團董事長兼ceo楊元慶呼吁政府加強對個人信息安全的立法和監督，引起了社會各界廣泛關注和重視，這充分說明這個問題已經成為一個重要的社會問題。我本人對個人信息安全立法工作有以下幾點建議：第一，必須在立法上明確個人信息安全的法律地位。個人信息安全與隱私權“考慮到法律在一般隱私權上的缺乏，要對網絡隱私權加以規范就有必要先完善一般隱私權的規定，因此首先應通過憲法明確規定公民享有隱私權。[2]”第二，必須從法律上明確采集數據的權利依據。由于在數據采集過程中經常發生對個人信息的侵害，因此無論是政府還是互聯網運營服務商都必須遵循一定的原則和依據。政府采集數據的行為應該符合憲法的要求，而互聯網運營服務商采集數據必須要經過當事人同意。第三，制定關于個人信息安全的專門法律。2017年國務院信息辦就委托中國社科院法學所個人數據保護法研究課題組承擔《個人數據保護法》比較研究課題及草擬一份專家建議稿。2017年，最終形成了近8萬字的《中華人民共和國個人信息保護法(專家建議稿)及立法研究報告》。但到目前為止我國的個人信息保護法仍沒有立法，因此加快這個立法過程是當務之急。

大數據的心得體會論文

隨著信息技術的發展和智能設備的普及，大數據已經成為當今社會的熱門話題。作為數據時代的核心，大數據不僅改變著人們的生活方式，也深刻影響著社會經濟發展。在長時間的學習和實踐中，我對大數據有了一些心得體會。本篇文章將從數據的來源、數據的處理、數據的應用、數據的挑戰以及數據的未來五個方面，對大數據進行思考和總結。

首先，大數據的來源不僅包括了傳統的企業內部數據，而且還包括了社交媒體、物聯網、日志文件等非結構化和半結構化數據。與傳統的數據相比，大數據具有體量大、速度快和多樣性的特點，因此更加具有價值。大數據的產生與人們日常生活中的各個方面密不可分，例如我們在社交媒體上發布的照片、留言、評論等、在手機、電視、汽車等智能設備上的操作和行為也都產生了大量的數據。因此，我們要充分利用這些數據，挖掘出數據中的價值。

其次，對大數據的處理成為突破瓶頸之一。由于大數據的特點，傳統的數據處理方法已經不能滿足當前的需求。因此，人們開始采用云計算、分布式存儲和分布式計算等新技術。云計算可以提供強大的計算和存儲能力，分布式存儲可以方便地處理大規模數據的存儲，分布式計算可以加速大規模數據的處理。同時，機器學習和深度學習等算法的出現，為數據處理提供了新的思路。通過建立合適的模型和算法，可以更好地處理大數據，并從中發現隱藏的規律和關聯。

第三，大數據的應用已經滲透到各個領域。在商業領域，大數據可以幫助企業更好地了解客戶需求、優化產品設計、優化營銷策略等，從而提高企業的競爭力。在醫療領域，大數據可以幫助醫生更準確地診斷疾病、制定個性化治療方案。在城市管理中，大數據可以幫助政府更好地了解城市運行的狀態，制定科學合理的城市規劃和交通管理。在交通領域，大數據可以幫助交通公司更好地安排班車和線路，提高乘客的出行效率。

然而，大數據也面臨著一些挑戰。首先是數據安全和隱私問題。大數據的應用離不開個人信息的采集和存儲，而這又與用戶的隱私密切相關。因此，我們需要建立合理的數據保護機制，使用戶數據安全可控。其次是數據質量問題。大數據的質量直接影響數據分析和決策的準確性和有效性。因此，我們需要加強數據質量的管理和控制。此外，大數據的運營和維護也需要相應的技術和人才支持，這對于很多企業來說是一個挑戰。

最后，對于大數據的未來，我非常看好。隨著技術的進步和應用場景的拓展，大數據將會有更廣泛的應用。例如在智能家居領域，大數據可以幫助家庭更智能地控制和管理各類設備。在教育領域，大數據可以幫助教育機構更好地了解學生的學習情況和學習模式，從而制定更適合的教學方案。在環保領域，大數據可以幫助我們更好地了解環境污染的情況，從而制定合理的治理方案。

總之，大數據已經成為時代的潮流，對于社會發展和個人生活都起到了重要的推動作用。對于大數據的深入思考和理解，有助于我們更好地把握和利用數據，發現新的需求和機遇。希望未來大數據的應用能夠更好地服務于人類的發展和進步。

大數據運維工程師崗位的工作職責概述

職責：

2、負責內部大數據自動化運維以及數據化運營平臺開發工作;。

4、深入理解數據平臺架構，發現并解決故障及性能瓶頸，打造一流的數據平臺;。

5、持續的創新和優化能力，提升產品整體質量，改善用戶體驗，控制系統成本。

6、善于表達、理解客戶數據服務需求，具備數據需求轉化落地能力。

任職要求：

1、大學本科及以上學歷，計算機或者相關專業;。

2、深入理解linux系統，運維體系結構，精于容量規劃、性能優化;。

4、具備很強的故障排查能力，有很好的技術敏感度和風險識別能力;。

5、能夠承受較大的工作壓力，以結果和行動為準則，努力追求成功;。

7、熟悉分布式系統設計范型，有大規模系統設計和工程實現的了解者優先。

8、具有運營商流量數據加工處理經驗者優先。