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大數據時代的認識范文1
網絡技術的創造和發展對我們現在生活的影響與變革無處不在，并且逐漸延伸到人們思想深處?！癳”這個代表著時尚與前沿的字母，已經不僅是一件漂亮的外衣，而且更是開啟管理智慧、變革管理思想和提升管理水平的“精靈”可以看到，近來帶上“e”的 HR研討會、文章以及其他的信息收到了HR從業者及每一個職業經理人格外的關注和青睞。但在”e-HR”里，這個“e”究竟代表這什么？“e”的核心理念與價值是什么？中國企業如何以及何時會實現HR的“e”化？帶著這些問題我通過資料了解幾家HR軟件開發與企業和一些相關HR從業者。
“e-HR”，是新時代下人力資源管理的趨勢，網絡技術的成熟與運用是基礎，ERP、CRM、SCM以及ASP等概念的出現和具體實施是其存在和發展的大環境，而對于人力資本開發和增值的迫切性是其終極原因，原因在于人力資源是企業經營諸要素中的第一位資源，技術和資金相對于人力資源已經退居其次?！癳-HR”不僅使企業的人力資源管理自動化，實F了與財務流、物流、供應鏈、客戶關系管理等系統的關聯和一體化，而且整合了企業內外人力資源和資源與企業的人力資本經營相匹配，使HR從業者真正成為企業的戰略性經營伙伴。
SAP人力資源管理系統的開發經理曹勇博士認為“e-HR”的e體現在一下三個方面：1.基于互聯網的人力資源管理流程化與自動化。2.實現人力資源管理的B2B。3.實現人力資源管理的B2C。顯然，對于中國企業的經營狀況和環境來說，人力資源的“e”化還有一段漫長的路要走，當然不乏一些國內的跨國大企業和優秀企業已經完成了“e-HR”。分析我國要達到完全成熟的“e-HR”需要的環境和條件，我認為還需要以下幾點：1.企業與管理者對現代人力資源管理的意識和普遍重視。2.軟件的發展和上下游企業的繁榮發展是“e-HR”基礎中的基礎。3.有一大批適合企業經營需要的人力資源管理從業者。4.政府的宏觀人力資源開發環境和系統成熟。5.人力資源服務提供商市場成熟，人力資源管理每個環節都有成熟的HR服務提供商。6.對人力資源管理不斷改革、總結和研究是人力資源不斷向前發展的思想源泉。
“e-HR”并不是將人力資源簡單的電腦化和將人力資源資料簡單信息化，從架構上來看“e-HR”是ERP的一個模塊，但也可以說是一個獨立但可以和ERP相容的小信息系統。一旦導入“e-HR”每位員工都能輕易的經由內部網絡取得人力資源的信息與服務，甚至還可以上網更新自己的認識資料，提高了人力資源使用效率和更新速度?！癳-HR”的使用者大致可分為“管理層”與“一般員工”兩大類，例如某公司的“e-HR”桌面設計如下：
以上僅是舉例，如導入的“e-HR”功能越多，桌面越豐富。而且每家公司對人力資源需求不同，桌面也不同。
“e-HR”好處多多，它顛覆了傳統的人力資源管理，是人力資源管理呈現了不一樣的作業形態?？傮w而言使用“e-HR”可以突破時間限制隨時提供HR服務，可以突破空間限制隨地、隨時提供HR服務不分國內國外，可以突破人數限值可以多人同時操作系統維護數據，縮短作業時間，可以節省人力資源管理的直接成本與間接成本，使用電腦和網絡可以提供更方便更準確的數據和服務。
大數據時代的認識范文2
關鍵詞：大數據信息時代；人力資源管理；變革；思考
中D分類號：F272.92 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2017）003-0-01
前言
信息技術發展突飛猛進，成為推動社會生產力發展的巨大動因。大數據的概念已經悄然滲透到人們生產和生活的方方面面。企業應當把握大數據時代的有利契機，積極進行人力資源管理的大數據改革，敞開懷抱擁抱這場人力資源管理的變革。而企業管理者如何利用大數據去實現企業的自我管理和自我完善革新，是擺在面前的一個重要課題。
一、大數據對企業人力資源管理工作的影響
總理在2017年政府工作報告中指出，數字經濟時代已經來臨，數字經濟和數字家庭是我國今后經濟發展的目標之一。數字時代尤其是大數據時代，機遇和挑戰并存，企業如果能將生產經營和大數據有機結合，企業勢必借勢發展，反則企業發展將會受阻。通過利用大數據，企業內部的各種數據轉變為可以比較、量化的數據，通過數據發現問題，進而有針對性的對企業人力資源管理工作進行優化[1]。
大數據時代，對企業來說無疑面臨著巨大的挑戰，面臨更高的要求，同時也給企業的管理帶來了機遇。大數據可以促進產業結構的創新和改革，還會對企業的管理工作、企業未來發展戰略的定位產生一定影響，所以說大數據具有一定的技術價值。因此，企業要進一步保證人力資源信息的數據化管理，可以引進數據在資源管理中發揮主導性作用，在企業發展過程中借助大數據改革人力資源管理工作。同時大數據也是一把雙刃劍，一定程度上存在企業與員工信息被泄密的風險。大數據并不是一成不變的，企業內部與外部的變化會引起人力資源管理的變化。在這種環境下，加強人力資源管理工作離不開數據管理的高度負責，加強和重視數據的過濾和選擇，確定最高效有力的管理策略。
二、企業人力資源管理在大數據時代暴漏的問題
1.部分企業管理者思想認識不到位
通常情況下，觀念的革新和進步首當其沖的影響著改革和創新活動，要想保證管理模式等方面的創新和發展離不開先進的觀念來進行指導。傳統的人力資源管理理念落后，造成人力資源管理很難獲得創新與發展。人力資源管理者對大數據的概念認識不足，不能接受并應用新事物，是導致人力資源管理舉步維艱的重要原因。
2.處于人力資源管理支配地位的制度較為滯后
處于人力資源管理支配地位的制度較為滯后，跟不上大數據時展的需要。在人力資源管理的過程中仍舊采用傳統的管理方式，對員工采取控制和管理的方式，忽視了“以人為本”的理念，這種管理方式具有明顯的缺陷性[2]。
3.企業人才資源培訓和繼續教育較為滯后
不可否認，隨著科學技術的飛速發展，生產力水平獲得極大提高，無論在培養人才的速度還是培養效率方面，都獲得極大提高。但是當今社會，企業間的競爭更加劇烈，對人才需求的缺口越來越大。大數據時代人力資源人才的培養遠遠不能滿足人才的需求，成為阻礙人力資源管理創新的因素之一。
三、企業人力資源管理在大數據時代背景下的對策
1.構建大數據與人力資源規劃體系：事實+數據
企業人力資源管理的最終目標是指導和把握企業的發展情況，主要的任務是預測人員的需求情況，分析企業的員工流動情況。處于大數據時代背景，企業人力資源管理工作主要是通過收集和掌握企業的員工的數據情況，建立相關的結構化和非結構化的數據庫，進而分析每位員工的基礎、能力、效率和潛在數據，從而對員工的流動性、員工的情況作出全面的分析[3]。如此以來，對員工的情況及時做出預判，有利于企業從容應對人力資源管理工作。以“事實+數據”的形式確定工作方案和計劃有利于對員工的數據進行統計和分析。
2.提升大數據與人才招聘配置：網絡+數據
企業在大數據時代背景下發展主要依靠智力資源，也就是說，人才資源是推動未來企業發展的重要因素。在人力資源招聘中，企業要善于利用大數據，加大人才引進的數據化，數字挖掘分析人才資源的相關情況，提高對人才的使用效率。新型的社交網絡擁有龐大的數據群體，且涵蓋了個人多方面的信息，招聘者可以直接了解到應聘人員的基本信息以及詳細信息，甚至包括其愛好和性格特征，以及相關的隱私數據。社交網絡的迅速發展，為企業人才招聘工作拓寬了渠道。企業的人力資源招聘者借助數據庫，以自己人才的需求目標為條件進行搜索和甄別，提高人才甄選的效率和成功率[4]。從另一方面來說，借助大數據對人才的搜索和甄別，可以屏蔽人才招聘者的行為，充分提高招聘質量，節約招聘成本，并大大提高了招聘的效率。
3.建立大數據與員工考核機制：多元化+數據
傳統的人才評價方式主要依靠領導者的主觀判斷，或者僅僅依靠少量的數據記錄，評判標準有失公允。但是，大數據時代，完善的數據考核機制和勝任力分析工具有效避免這一缺陷。企業可借助大數據的分析和應用，全面分析員工各方面的工作績效，有利于公平評價員工的能力，提高員工工作的積極性和有效性。另一方面，借助大數據這一交流平臺，員工可進行有效的交流和討論。通過民主評議和電子投票的方式，提高員工的參與度，增加考核透明化，提升員工對企業的忠誠度。
四、結語
綜上所述，大數據時代對于整個國家、社會、企業的影響力不言而喻。對于企業，大數據推動了企業的創新性變革，促進了企業的調整和戰略升級。作為企業的管理者乃至企業的人力資源管理者，要具有大數據的眼光，實現人力資源管理工作的創新與變革，是完善人力資源管理體系，提高企業核心競爭力的重要手段。
參考文獻：
[1]和云，安星，薛競.大數據時代企業人力資源管理變革的思考[J].經濟研究參考，2014，63：26-32.
[2]李越恒.企業人力資源管理基于大數據的“挖掘”[J].人力資源管理，2015，02：8-10.
大數據時代的認識范文3
關鍵詞：大數據；大學生；社會責任消費行為
中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2017）08-0004-02
隨著社會的發展，科學技術的不斷進步，推動了信息技術的發展，被廣泛地應用到了各個領域當中，從而產生了越來越多的信息數據，使當前社會進入到了大數據時代。這些數據的產生為社會的發展起到了重要幫助，其中就包括了對社會責任消費行為的影響。但是在我國當前階段中，人們對這一內容的了解程度還不是很高，很多人員都未聽說過這一概念。因此，對基于大數據時代下的大學生社會責任消費行為進行研究具有重要意義，不僅可以使人們更好地對這一概念進行了解，而且能夠喚醒人們的社會責任意識，為社會的發展提供了重要幫助。
1概念介紹
1.1大數據
當前階段中，雖然大數據的定義有很多，但依然未形成統一的認可，在我國，對大數據的定義為：內容非常龐大，種類非常繁多的數據。以宏觀的層面來說，可以將大數據看作是一個紐帶，將現實、物理世界以及虛擬網絡連接起來，利用數據的形式，將各種各樣的信息表現出來，如人們需要對這些數據進行應用時，可以利用計算機、移動設備等將信息導出，為人們的生活與工作提供了便捷。大數據發展到了今天，具有以下四個特點：第一個特點就是大量化的特點（Volume），也就是說其數量非常的多，這也是其最主要的一個特點。；第二個特點是多樣化的特點（Variety），也就是說大數據的體現形式有很多種，從結構上來看，其包括了兩種類型，一種為結構化數據，這一部分數據可以有效地通過數據庫二維邏輯表現出來，另一種為非結構化數據，這一部分數據包括了很多，有影像、文檔、日志、圖片等多種形式，其中非結構化數據占的比重較多，幾乎達到了總數據量的80%；第三個特點就是快速化得特點（Velocity），不論是數據的形成過程，還是數據的傳遞過程，都相當的迅速；最后一個特點為價值（Value）密度低的特點，雖然大數據的數量較多，但其中大多數都是無用的數據，有用的只是占據很小的一部分。通過這些大數據，可以準確的獲得大學生消費的一些信息，通過對這些信息的分析，推斷出大學生社會責任感的實際情況。
1.2社會責任消費行為
在19世紀末與20世紀出，就出現了社會責任消費行為這一詞語，然而在詞語出現的早期，人們缺乏對這一概念的認識程度，未對相關內容進行研究，直到上世紀80年代中期，Web-ster才開始進行研究，對具有社會責任消費意識的群體進行了定義：這類人群在消費的過程中，在保證自己消費正常的基礎上，能夠對社會進行一定的考慮，避免自身的消費對社會發展造成一定影響。在這一定義當中，雖然未體現出社會責任消費行為的概念與定義，但是該定義的提出，為之后社會責任消費行研究打下了良好基礎。在此基礎上之上，相關學者對其進行了更加深入的研究，其中Roberts認為，人們在消費的過程中，不同的社會責任消費行，會對社會的發展帶來不同的影響，其中積極作用較多，負面的作用較少。對大學生責任消費行為的研究，可以更好地對我國當前大學生的社會責任管進行了解，并通過了解的情況來進一步提升大學生的價值觀與理想觀，從而推動我國社會更好的發展。
2大學生社會責任消費行為調查
大學生經過了12年的學習之后，不僅知識水平較高，而且對于新理念的接受能力較強，因此，成為了計算機、移動設備的主要使用群體，正是這一因素的影響，使大學生成為了大數據的主要來源。據相關數據顯示，截至2015年6月，我國網民中大學生群體的占比最高，在24%以上。同時，由于大學生接受了高等級的教育，與普通人群相比，思維與思想上會存在很大的變化，特別是在追求個性與自由的方面。受到這兩個因素的影響，在我國之后消費市場發展的過程中，大學生將會占據最主要的地位。因此，研究大數據時代下大學生社會責任消費行為非常的重要。
3調查結果分析
通過對網絡當中對不同層次的大學生進行調查，可以得到以下幾個結果：1）當前階段，存在一種新型的營銷方式，即善因營銷，這一營銷方式是在營銷的過程中，更多的重視營銷當中產生了公益性，而將利益放置到了次要位置上，這樣不僅使企業建立更好的形象，而且對社會的發展起到了積極的影響。在大學生消費的過程中，很多大學生與善因營銷具有相同的理念，對同一種類商品進行選擇時，更愿意選擇善因營銷的商品；2）在社會責任消費行為當中，可以將其分為四個層次，分別為經濟、法律、倫理與慈善，大學生消費的過程中，70%以上人員都會對企業的這些責任進行觀察，在商品性能、價格基本相同的前提下，更喜歡選擇按照這些責任運行的企業生產的商品。并且，對于責任而言，也具有一定的輕重程度，企業達到了慈善與倫理的責任，大學生會更加的傾向；3）對于企業濫用童工的現象，大多數學生消費時未考慮這一問題。但對于其他一些不良行，如對環境造成了嚴重破壞，出F惡意欺騙等問題時，大多數大學生都表示反對，不愿意購買該企業生產的產品；4）大學生消費的過程中，具有較高的節能環保意識，對商品選擇時，首先需要對這一方面進行考慮；5）大學生消費的過程中，65%左右的人員都能夠對一些廢物進行回收或利用，如每次購物時，都會自備購物袋，并在購物袋損壞之后，將其放置到正確的處理場所；6）在生活消費當中，將近70%的大學生在日常生活當中，選擇能耗低、污染小的交通工具或電氣設備。另外還有20%的人有表示無所謂，認為這種消費行為可有可無；7）大學生消費的過程中，如在資金不充足的情況下，大多數大學生都會選擇網絡金融貸款的方式獲得資金，對商品進行購買。
大數據時代的認識范文4
關鍵詞：大數據時代；戰略人力資源；管理
中圖分類號：C93文獻標識碼： A
一、戰略性人力資源管理的概念
戰略性人力資源管理體系就是指在公司戰略框架下對人力資源進行管理、使用、維護、開發以及監測，為的就是創造協同價值、達到企業戰略目標的一種方法體系。其中包括戰略性組織管理體系、戰略性人力管理理念、戰略性工作管理體系、戰略性薪酬管理體系、戰略性人力資源配置體系、戰略性績效管理體系、戰略性人才培養體系以及戰略性培訓教育體系等。戰略性人力資源管理的核心職能包括四個方面，分別是人力資源的開發、人力資源的評價、人力資源的配置以及人力資源的激勵。通過這四個核心職能來構建科學有效的“招人、用人、育人以及留人”的人力資源管理機制。戰略性人力資源配置的核心任務是在公司的戰略性目標的基礎上來配置人力資源，根據定員標準來對人力資源進行實時動態的調整，引進一些滿足要求的戰略性人才，對現在的人員進行合理的職位調整以及職位優化，建成有效的人員退出機制，以達到輸出那些不滿足公司要求的人員。戰略性人力資源開發的核心任務在于對公司現有的人員進行有序的系統的開發和培養，以提高他們的素質和質量，來達到公司的戰略性要求。
二、人力資源管理中的大數據
1、原始數據：記錄員工基本信息
所謂原始數據，主要是指那些能夠真實反映員工自身素質的被數字化的“個人信息”。這些數據信息，就像是記錄員工成長軌跡的時間軸，忠實的記錄了員工各方面的原始能力情況，真實反映員工的個人素質，能夠在人才招聘的過程中，給予人力資源管理部門提供客觀的參考。具體而言，這類數據包括個人的基本信息，如年齡、學歷信息、專業、基本技術技能水平、崗位工作時間、工作年限、崗位級別、班組、現任職務等。
2、能力數據：再現員工受訓情況
原始數據記錄的是員工從事勞動之前已經產生的，能夠反映自身能力、素質的原始信息。這些數據能夠在一定程度上反映出員工在進入新崗位之前的能力水平，但是卻無法體現員工的動手能力，或者說無法準確反映出員工在當前階段的實踐能力。這種實踐能力的獲知，需要人力資源管理部門掌握能夠對員工的勞動能力進行量化分析的能力數據。具體地說，包括員工培訓經歷、接受專業培訓課程的時長、培訓考核情況、解決問題時的效率、參與競賽結果、獎懲情況等等。能力數據能夠在人力資源管理部門考核員工的崗前培訓效果等環節發揮巨大的作用，有助于讓人力資源管理部門客觀地了解員工的學習效果。
3、效率數據：展現員工工作效果
人力資源管理工作，除了員工招聘、進行工作考核外，了解員工入職后的工作情況，針對相關的情況制定人力資源的培訓計劃也是十分重要的內容。為準確了解員工日常的工作效率，科學地制定人力資源培訓計劃，人力資源管理部門需要了解能夠客觀反映員工工作效率的有關數據，這類數據主要包括工作任務完成效率、單項任務完成時間，甚至是壞件率、故障率等。
4、潛力數據：預示員工發展前途
在人力資源管理工作中，適時為企業發掘優秀人才也是一項十分重要的任務。要很好地完成這樣一項任務，人力資源管理部門就需要考核能夠反映員工發展潛力的潛力數據。這些潛力數據主要是指那些能夠比較客觀地反映出員工勞動效率的提升和勞動效果的提高，以及能夠比較客觀地反映員工勞動能力呈現出持續增長狀態的數據，例如工作效率提升率、收入漲幅水平、職稱提升頻率、業績提升率等。
三、人力資源管理大數據的挖掘
1、尊重事實基礎上搜集
人才招聘是人力資源管理的第一步，要在這一環節便充分發揮“大數據”的價值，需要我們在日常工作中注意全面、廣泛地搜集員工的各項真實數據信息。這些信息既包括員工所提交的各類個人資料所反映出的原始資料信息，也包括與這些信息相關聯的，基于科學分析基礎上得到的一些綜合數據。這就要求人力資源部門的工作人員秉著“事無巨細”的原則，將所有可能搜集到的信息全部進行數據化處理，在意識上強化數據的全面性和廣泛性，避免因主觀判斷而導致數據的遺漏或弱化。
2、預見性地積累數據
人力資源部門每天會面對各種各樣的報表、大量的人員簡歷及統計數據，這些信息有助于做出更加理性的決策。傳統的人力資源管理系統主要關注于人力資源規劃、績效、薪酬、招聘、培訓及員工關系6大模塊，隨著不斷地推廣應用，這些模塊也得到了日趨完善。如果說，傳統人力資源管理是對人力資本的現狀進行管控，那么，進行人力資源的規劃與預測則是現代人力資源管理的一項重要職能。目前的信息管理系統，在預測企業未來的人力資源走勢，預判員工的成長曲線、離職傾向等方面十分困難。借鑒“大數據”理念，結合企業自身發展戰略目標和實際情況，從現有數據入手，制定科學、合理的大數據戰略規劃，不斷匯集、整理、分析和挖掘各項人事業務及組織人事信息，不斷探索人力資源管理系統的大數據管理，加強各類職能業務關系，用數據提升我們的管理“智慧”。
3、拓展獲取信息的渠道
目前在高等教育中所流行的大規模網絡公開課(MOOC)的教育模式可為企業的人力資源管理工作提供借鑒。MOOC是一種新興在線學習平臺，它一方面在更大范圍內為有學習需求的人們提供了獲取知識的機會，另一方面通過這個匯聚了眾多學習者在平臺上學習、使用，從而收集到更多學習者的行為數據，通過對群體行為的數據分析、找出規律，打造更好的在線平臺，提高學習效率。企業可以利用在線培訓，分析得出職工的培訓需求，進而使培訓工作變得更有針對性；開展在線能力測評，借助員工的業務能力、職場適應力、抗壓力等各方面的評估結果，為職工本人提供有利建議，并應用于培訓、選拔等多個環節。
利用大數據提升現代人力資源管理工作的效率，簡單的說就是將人力資源管理工作的每一步都建立在對客觀數據分析的基礎上。通過對相關數據的分析和整理，為人力資源管理工作的開展提供數據依據，并根據數據結果科學制定人力資源管理策略，包括為推動人力資源管理工作持續進步而進行分析和預測。目前在大數據的應用過程中，大數據人才的緊缺是一個世界范圍內的共性問題，為破解大數據時代的人才瓶頸，各國也正著手加快大數據相關人才的培養工作。在積極開展專業人才培養的同時，我們也看到了令大多數普通人感到高興的趨勢：一些全球頂尖的信息技術公司正致力于讓對大數據的利用更多地走入尋常百姓生活。微軟全球高級副總裁、大中華區董事長兼首席執行官賀樂斌表示：“微軟大數據愿景是，希望基于標準化的產品，使所有人都能夠在任何時間、任何地點利用數據，并更好地做出決策。任何人，只要他需要針對業務或日常生活做決策，就能夠獲取數據，并有工具幫他把這些數據變成有意義的數據，然后基于這些數據做出更好的決策而不需要其他人為他專門準備這些數據。”
結束語
綜上所述，在現代經濟快速發展，社會不斷進步，經濟全球化發展，傳統的人力資源已經無法滿足現在的經濟發展。在傳統的人力資源管理的基礎之上，戰略性的人力資源管理占人力資源管理的主導地位。市場競爭日益激烈，企業之間競爭的核心其實就是人才之間的競爭。
參考文獻
[1]高艷.戰略性人力資源管理[J].中國人力資源開發，2009（11）
大數據時代的認識范文5
【關鍵字】大數據；云存儲；資源柜；資源共享
一、研究背景
國家教育信息化十年發展規劃（2011-2020年）、國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010-2020年）在推進數字化校園建設中都提出要“建立優質數字教育資源和共建共享環境”，高校也紛紛加強數字教育資源及其平臺的建設與采購，數字教育資源建設受到越來越廣泛的重視，以網絡為載體的海量數字教育資源也成指數級增長，它們為學生由單一的課堂教學轉變成多種網絡教學平臺支撐下的數字化學習模式提供了基礎保障。隨著信息技術的快速發展，大數據時代對未來學習的理想模式提出了新的要求，泛在學習已逐漸成為下一代數字化學習的重要發展方向。但是目前各種教育資源的研究主要集中在師生如何從互聯網海量的資源中快速、準確的發現資源，而對之后資源的存儲、閱讀及后期的學習并沒有過多的關注和研究，即難以滿足目前泛在學習所要求的教育資源的永久性、可獲取性、即時性及交互性等。
二、當前數字教育資源存儲模式的不足分析
大數據時代下學生可獲取的海量數字教育資源在表現形式上、存儲格式上多樣化，如各類文獻資源、電子書籍、視頻資源、動畫類資源或是網頁等，但這些資源受制于通信、傳遞和傳播的物理距離以及信息集成商對資源的壟斷，來源方式多種。如電子書籍、文獻等資源主要以單位圖書館集中購買后建設數字圖書館，通過限定在局域網絡內為本單位用戶服務的管理模式；視頻、動畫等多媒體資源主要以單位集中采購、網絡搜集或是教師自建后架構多個資源平臺的模式為本單位用戶服務的管理模式。這些各單位獨立采購搭建來提供服務的傳統管理模式只能服務于本地用戶，數字教育資源的共享程度受制于人力、物力、財力和資源數量等，大數據的優勢也無法體現。因此為進一步促進資源共建共享的廣度與深度，各高校在原有的區域教學資源聯盟的基礎上利用各種云計算等新技術對大資源平臺建設進行了深入的研究，使得學生可以跨平臺、跨地域獲取更大范圍的數字教育資源。
現行或當前在研的教育資源存儲模式下師生獲取數字教育資源普遍采用登錄平臺將所需的資源下載后存儲至本地客戶機或是轉移至存儲設備、網絡存儲上；閱讀時讀者再從存貯了資源的存儲設備或網絡存儲上將資源復制遷移全客戶機并借助于客戶機提供的對應閱讀軟件進行學習。并無學習資源柜的概念。學習者學習時受制于地理位置和機器對象。無法滿足隨時隨地的移動泛在式的學習，學習效率不高。在資源保存上如果采用客戶機和存儲設備的保存方式遭遇硬件故障等意外情況會造成數據的丟失；如果采用將其存放到如FTP空間、網盤等網絡存儲上的模式，服務器故障會造成服務中斷甚至數據的丟失，并且由于當前網絡存儲只提供簡單的目錄管理功能，隨著學習過程的不斷累積，資源的不斷獲取，資源文件數量與大小急劇增長，存儲和管理也越來越混亂，學習效率低。
三、基于云存儲的個人云資源柜的模型設計與實現
面對大數據時代下這些數量龐大、形式豐富的數字化教育資源，構建一個基于云存儲的、提供高效安全管理等功能的個人云資源柜，將為解決海量數字教育資源獲取后存儲、學習過程中出現的問題、提高學生的學習效率提出了一個新的解決思路。
1 云存儲
云存儲是為了適應存儲和管理當前數據呈TB級速度增長的海量數據，通過集群應用、網格技術和分布式文件系統等技術，將網絡中大量各種不同類型的存儲設備通過虛擬化技術共同對外提供數據存儲和業務訪問功能的系統，是云計算的延伸與發展。與以往存儲方式不同的是云存儲并非是一個硬件設備意義上的云，它融合了網絡設備、存儲設備、服務器、應用程序、公共訪問接口、接入網和客戶端程序，為用戶提供存儲和數據訪問服務。通過服務提供商提供的云存儲服務，用戶無需考慮存儲設備的型號、磁盤的容量和類型，也無需考慮具體采用何種接口和傳輸協議及存儲和服務器之問的連接電纜等，即可快速建立自己的數據中心并將本地數據部署至網絡存儲，所有的授權用戶通過連接互聯網的終端設備即可連接至云存儲并訪問上面的數據。
2 個人云資源柜服務模型構建
隨著為信息提供載體服務的互聯網絡計算設備正以各種方式滲透到人們的生活中，人們也對信息服務提供的便捷、連貫性提出了進一步的要求。因此構建的個人云資源柜的目標是：在計算和通信無所不在的基礎上，面對多種終端設備的用戶能夠隨時隨地便捷的存儲和獲取所需的學習資料，進而連貫地學習以獲得知識。通過分析目前數字教育資源的流轉過程和各類資源平臺的特點，結合云存儲服務的特性，構建面向服務的層次化體系結構的個人云資源柜（如圖1），以滿足學生在急劇增長的海量教育資源的學習需要，自上而下由應用訪問層、管理層和存儲層等構成。
應用訪問層是直接面對用戶的層，任何一個獲得授權的用戶（教師、學生、單位、廠商、管理員等），借助接入互聯網的終端設備（如PC、手機、移動多媒體等）就可以在任何時間、任何地點通過瀏覽器或客戶端接入服務。普通用戶注冊申請個人云資源柜或是經統一身份認證后進入個人的云資源柜，實現資源訂閱服務、文件目錄的管理、個人資源庫的管理、個人共享資源的管理、資源導航服務及資源的學習等。管理員擁有包含資源、用戶、權限、監測、統計、資源推送服務等的管理。在應用服務層預留了標準化的API接口，為各種教育資源平臺（如文獻資源庫平臺、視頻點播平臺、課件資源平臺等）的接入提供了支持，為個人云資源柜的用戶提供了海量資源的導航。
應用訪問層是直接面對用戶的層，任何一個獲得授權的用戶（教師、學生、單位、廠商、管理員等），借助接入互聯網的終端設備（如PC、手機、移動多媒體等）就可以在任何時間、任何地點通過瀏覽器或客戶端接入服務。普通用戶注冊申請個人云資源柜或是經統一身份認證后進入個人的云資源柜，實現資源訂閱服務、文件目錄的管理、個人資源庫的管理、個人共享資源的管理、資源導航服務及資源的學習等。管理員擁有包含資源、用戶、權限、監測、統計、資源推送服務等的管理。在應用服務層預留了標準化的API接口，為各種教育資源平臺（如文獻資源庫平臺、視頻點播平臺、課件資源平臺等）的接入提供了支持，為個人云資源柜的用戶提供了海量資源的導航。
管理層是個人云資源柜云存儲的核心層，實現了底層的存儲設備與上層應用的無縫連接。通過集群系統、分布式文件系統及網格計算等技術，實現云存儲中的各個存儲設備間諸如存儲監控、調度、副本管理等的協同工作；利用內容、P2P技術實現數據的與傳輸，利用數據壓縮技術、數據比對技術實現冗余數據的刪減，為用戶提供更大更強更好的數據訪問性能；利用各種數據各份、數據加密、數據容災技術來保障教育資源數據的自身安全和服務的穩定。
存儲層是個人云資源柜云存儲的硬件層，用戶所關心的個人云資源柜的資源和支撐各種資源平臺的海量學習資源（如：文獻資源、視頻資源、課件資源、電子書、專題學習和其他資源）就存儲在其中。該層是云存儲最基礎的部分，為整個云存儲系統提供基本的網絡環境、物理存儲資源和邏輯存儲資源，它是由FC光纖通道存儲設備、NAS和iSCSI等IP存儲設備或SCSI、SAS等DAS存儲設備云存儲組成的海量數據池。系統中的存儲設備大部分由分散在不同地域的現有的存儲設備通過廣域網、互聯網、光纖等將其連接整合形成，運用統一的存儲設備管理系統將不同型號的存儲設備虛擬化整合成有機兼容的整體，實現存儲設備的虛擬化集中管理，以及硬件的狀態監控、故障維護和管理軟件的升級。
3 個人云資源柜的服務實現過程
對于用戶來說使用個人云資源柜服務主要側重于海量數據的上傳存儲及資源的讀取下載。鑒于存儲在個人云資源柜上的數字資源種類繁多、大小不一等特點，個人云資源柜在架構上采用大量廉價的服務器以Hadoop的具有高容錯、可伸縮和廉價存儲等優點的HDFS（Hadoop Distributed File System）方案組成存儲設備實現數據的存儲。HDFS采用主從式架構對大文件的存儲讀取具有較好的支撐，但山于NameNode內存開銷等問題對以海量小文件為主的數字資源地存儲和讀取支持并不理想，因此在個人云資源柜的服務實現過程中將對其做進一步的改進以提高性能（如圖2），其中CabServer端完成與客戶端的交互、內部小文件的判斷合并及與HDFS端的文件讀取存儲等交互工作。
資源存儲過程：首先用戶通過身份認證后進入個人云資源柜，根據資源性質建立資源所屬學科種類后向服務器端發送請求并提交本地資源的路徑，在CabServer端由Webserver接受存儲請求并判斷是否小于閥值（小于閥值認定為小文件），大文件通過HDFS客戶端將其存儲至HDFS，小文件則以時間為維度將各種時間靠近的小文件合并并生成標記小文件和大文件的對應索引Cablndex，HDFS客戶端將大文件信息發送給HDFS端，HDFS的NameNode根據DataNode節點信息借助HDFS客戶端中的大文件傳輸模塊將數據塊傳輸至指定的DataNode位置，傳輸成功后，發送成功標志tags給CabServer，完成Cablndex數據的文件映射、偏移等信息的更新，最后給用戶一個存儲成功的通知。
資源讀取過程：首先用戶通過身份認證后進入個人云資源柜，在資源柜目錄中選擇目標資料后，CabServer端的Webserver接受資源讀取請求并確認目標是否大文件，大文件通過HDFS客戶端從HDFS中的NameNode確定DataNode的ID后獲取目標資源，小文件則查詢CabServer端的Cablndex信息，獲取該小文件的文件偏移位置及該組文件在NameNode中映射位置，最終從HDFS端中J下確的DataNode數據節點獲取數據信息并返回給用戶。
個人云資源柜除了為用戶提供一個移動的電子書柜實現資源與本地讀取存儲交互外，還可作為各類部署在云計算平臺上的資源平臺的補充模塊，學生通過統一身份認證后從資源統一搜索模塊中搜索資源，即可將對接在資源平臺上所需的資源勾選加入至自己的個人云資源柜中；學生將個人云資源柜的資源設置共享后，各類教育資源平臺也可將其擴充至資源庫中，實現資源的共享。
四、實驗效果評價
實驗采用6臺主頻為2.27GHz，內存為4G，硬盤為500G的Fujistu RX300的機器，其中I臺為NameNode，5臺為DataNode。每臺機器安裝Ubuntu10.10的操作系統，部署的Hadoop版本為1.0，Java版本為JDKl.6，網絡環境是百兆以太網來構建云存儲環境。
依照實驗測試結果，分別對傳統資源模式與個人云資源柜模式下從移動學習效果、使用管理、資源安全可靠性、存儲可擴展性能等多個方面進行了比較（如表1）。學習效果上，較傳統資源模式，個人云資源柜學習模式下資源一次獲取后就終身享有并支持隨時隨地的閱讀；同時由于資源在云端的存儲不會由于客戶端硬件損壞而導致資源丟失，由于云存儲的冗余可靠性也不會由于資源平臺硬件損壞造成的服務中斷導致學生無法學習；并且云存儲的可擴展性也很好地滿足了海量資源對數據空間的需求。
個人云資源柜中在實際運行中將采用幾百臺數據節點構建的云存儲環境為用戶服務，通過云存儲的各種技術保證個人云資源柜服務的連續性，并支持學生可隨時隨地與個人云資源柜交互進行移動的泛在學習，所以在性能測試中將著重關注個人云資源柜上存儲、讀取文件的速度。圖3顯示了個人云資源柜中改進的HDFS方法與傳統HDFS方法在隨小義件數據量逐漸增大下數據隨機讀取耗時的對比，實驗對比結果表明改進的HDFS算法具有較好的性能。在數據的寫入上，傳統HDFS模式下存儲約1280000個小文件耗時11.7，而采用了將小文件合并成了大文件的算法對于NameNode與DataNode的交互次數極大的遏制，寫入耗時5.1小時，速度得到較為明顯的提升。
大數據時代的認識范文6
【關鍵詞】大數據 個人征信 機遇與挑戰
我國個人征信系統自2006年1月實現全國聯網以來，在化解信貸風險和推動社會信用體系建設等方面發揮了重要的作用。然而近幾年隨著互聯網技術的發展，大數據時代的到來，傳統的征信模式已經不能滿足市場的需要，一種新的征信方式――大數據征信走進人們的視野。大數據征信是將大數據技術應用于征信業務，能夠極大提升信用信息的采集維度和處理效率。隨著2015年8張互聯網個人征信公司牌照的申報驗收，我國的個人征信業務正式邁入大數據征信的新階段。采用大數據征信模式，一方面使我國個人征信行業在非金融領域信息的獲取、信用產品的應用等方面面臨新的發展機遇；另一方面我國個人征信業務起步較晚，相關法律制度和市場監管體系建設還不完善，大數據技術在我國個人征信業務中的應用又會面臨諸多挑戰。本文以大數據征信為出發點，分析大數據時代我國個人征信面臨的機遇與挑戰，并對個人征信業務今后在我國的發展提出一定的政策建議。
一、大數據時代我國個人征信發展的機遇
（一）征信數據的來源廣泛
與傳統征信模式相比，大數據時代個人征信數據的來源廣泛而多樣。就征信對象而言，截至2015年4月底，央行征信中心有效覆蓋了8.6億自然人的信息，而其中有信貸記錄的自然人僅為3.61億人。而我國目前已有7億網民，其中使用移動互聯網的網民達到5億，移動支付前景廣闊，在大數據時代利用互聯網平臺能夠有效擴大征信對象的范圍，從橫向上增加征信數據的范圍，是對目前央行征信系統很好的補充。就征信數據的內容而言，大數據征信收集的數據除傳統個人征信依靠的信貸信息和部分公共信息，還包括征信對象的消費、社交及網絡行為等信息，其獲取的數據具有海量性、實時性、結構復雜等特征，通過對數據進行深入挖掘，可以從多個維度對主體的信用狀況進行綜合評價，在縱向上增加了征信數據的廣泛性。
（二）征信市場的發展多元化
央行的個人征信系統基本覆蓋全國的傳統信貸市場，是我國個人征信體系的基礎。但隨著經濟社會的發展，央行征信系統提供的產品與服務已不能滿足某些企業的定制性產品需求，大數據時代的個人征信市場處公共征信機構外，還要有民營的市場第三方機構作為有力補充，2015年八家開展個人征信業務準備工作機構名單的公布標志著我國個人征信市場打破了政府主導的局面，開始進入多元化的發展階段。市場第三方征信機構重點服務于中下游市場，在這8家入選個人征信試點的機構中，有以互聯網企業為背景的，也有以金融機構和傳統征信機構為背景的，各家機構依據各自的優勢充分發揮自身特長。2015年，我國個人征信行業潛在市場規模為1623.6億元，而實際市場規模僅為151.4億元，個人征信市場成長空間巨大。未來，隨著行業的進一步開放，更多的機構會進入個人征信行業，個人征信市場將會呈現更加多元化的發展。
（三）征信產品的應用場景多樣
與傳統征信產品的種類和應用相比，大數據時代個人征信機構將會提供滿足不同需求的多樣化征信產品和服務，如各種評分、信用報告、反欺詐服務及其他增值服務等。隨著信審效率的提高和用戶體驗的增加、征信業務執行方及授信模式的變化，征信產品的應用場景將會不斷擴展。除金融領域外，個人征信產品可用于租房、快速安檢等多個生活場景，以及通過征信產品對客戶進行行為研究、精準營銷、畫像等拓展性應用。以芝麻信用為例，其將客戶的信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質及人脈關系信息進行加工、整理、計算后得出信用評分，即芝麻分，分數越高代表信用水平越好，可應用的場景越豐富。目前芝麻分已經能夠在購物、金融、出行、住宿等多個場景中應用。
二、大數據時代我國個人征信面臨的挑戰
（一）信息主體的權益保護
大數據時代個人征信的核心是信息的收集與整理。利用互聯網技術能夠收集到大量復雜且多樣的數據，這些數據涵蓋信息主體在信貸、購物、社交等多個領域的活動，對某些敏感信息的采集可能會侵犯信息主體的隱私權。同時，個人征信所需的數據除征信機構自身積累的數據外，還有部分來自于社交平臺或電商平臺提供的數據，以及來自于信用主體自身提交的數據。在這些數據的獲取中，要有效解決信息主體對數據使用的知情權問題。此外，大數據征信高度依賴于互聯網技術，對網絡信息的安全性提出了較高的要求。而一旦信息被泄露或信息主體權益被侵犯，采取何種途徑進行有效救濟也是個人征信所面臨的挑戰。
（二）信用評價的準確性
在大數據征信模式下，將收集的數據劃分維度并賦予相應權重的信用評價技術是個人征信機構競爭力的核心，也決定著對個人信用評價的準確性。目前我國還未建立信息共享平臺和統一數據標準，個人征信機構獲取的數據源不同，處理數據時各自有所側重，評價指標各有不同，可能無法對主體的信用狀況作出全面準確的評價。此外，個人征信行業并沒有統一的信用評分標準，首次獲得批準籌備的8家民營個人征信機構在打分范圍上各有不同，如芝麻信用的打分范圍是350-950，前海征信和考拉征信的打分范圍是300-850，而華道征信的打分上限則為1000分，各家機構之間無法進行橫向比較，不易通過各種征信產品綜合判斷主體信用狀況。同時，隨著經濟社會環境的發展變化，各種評分模型應不斷在實踐中被驗證、調整和豐富，提高信用評價的準確性。
