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大數據時代的特性范文1
（陜西天元通信規劃設計咨詢有限公司陜西西安710000）
【摘要】進入2012年以來，大數據（BigData）一詞越來越多地被提及與使用，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數，它已經出現過在《紐約時報》、《華爾街時報》的專欄封面，進入美國白宮網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國君證劵、國泰君安、銀河證劵等寫進了投資推薦報告，大數據時代來臨。
關鍵詞 大數據；云計算；海量；發展；影響
BigDataeracreeping
MaChao
(ShaanxiTianyuanCommunicationPlanningandDesignConsultingCo.,LtdXi´anShaanxi710000)
【Abstract】Sinceenteringin2012,bigdata(BigData)ismentionedmoreandmorewiththeuseoftheterm,themassivenumberofpeopleuseittodescribeanddefinetheeraofinformationexplosiongenerated,ithasappearedinthe"NewYorkTimes","WallStreetJournal"columncover,intotheUnitedStatesWhiteHousenetworknews,comingoutofsomedomesticInternettopicsinthelecturesalon,andeventhesenseofsmellmonarchsecurities,GuotaiJunanSecurities,Galaxysecuritiesandotherinvestmentrecommendationwrittenreport,bigDataera.
【Keywords】Bigdata;Cloudcomputing;Mass;Development;Impact
1.什么是大數據？
大數據（BigData）是指那些超過傳統數據庫系統處理能力的數據。它的數據規模和轉輸速度要求很高，或者其結構不適合原本的數據庫系統。為了獲取大數據中的價值，我們必須選擇另一種方式來處理它。數據中隱藏著有價值的模式和信息，在以往需要相當的時間和成本才能提取這些信息。而當今的各種資源，如硬件、云架構和開源軟件使得大數據的處理更為方便和廉價。即使是在車庫中創業的公司也可以用較低的價格租用云服務時間了。對于企業組織來講，大數據的價值體現在兩個方面：分析使用和二次開發。對大數據進行分析能揭示隱藏其中的信息。
1.1大數據四個特性。
（1）海量性：目前，大數據的規模尚是一個不斷變化的指標，單一數據集的規模范圍從幾十TB到數PB不等。簡而言之，存儲1PB數據將需要兩萬臺配備50GB硬盤的個人電腦。此外，各種意想不到的來源都能產生數據。
（2）多樣性：一個普遍觀點認為，人們使用互聯網搜索是形成數據多樣性的主要原因，這一看法部分正確。然而，數據多樣性的增加主要是由于新型多結構數據，以及包括網絡日志、社交媒體、互聯網搜索、手機通話記錄及傳感器網絡等數據類型造成。其中，部分傳感器安裝在火車、汽車和飛機上，每個傳感器都增加了數據的多樣性。
（3）高速性：高速描述的是數據被創建和移動的速度。在高速網絡時代，通過基于實現軟件性能優化的高速電腦處理器和服務器，創建實時數據流已成為流行趨勢。企業不僅需要了解如何快速創建數據，還必須知道如何快速處理、分析并返回給用戶，以滿足他們的實時需求。
（4）易變性：大數據具有多層結構，這意味著大數據會呈現出多變的形式和類型。相較傳統的業務數據，大數據存在不規則和模糊不清的特性，造成很難甚至無法使用傳統的應用軟件進行分析。傳統業務數據隨時間演變已擁有標準的格式，能夠被標準的商務智能軟件識別。目前，企業面臨的挑戰是處理并從各種形式呈現的復雜數據中挖掘價值。
1.2大數據三個特征。
除了有四個特性之外，大數據時代的數據還呈現出其他三個特征。
（1）第一個特征是數據類型繁多。
（2）第二個特征是數據價值密度相對較低。
（3）第三個特征是處理速度快，時效性要求高。
2.大數據時代對生活、工作的影響
（1）大數據，其影響除了經濟方面的，它同時也能在政治、文化等方面產生深遠的影響，大數據可以幫助人們開啟循“數”管理的模式，也是我們當下“大社會”的集中體現，三分技術，七分數據，得數據者得天下。
（2）“大數據”的影響，增加了對信息管理專家的需求。事實上，大數據的影響并不僅僅限于信息通信產業，而是正在“吞噬”和重構很多傳統行業，廣泛運用數據分析手段管理和優化運營的公司其實質都是一個數據公司。麥當勞、肯德基以及蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是建立在數據分析基礎之上的精準選址。而在零售業中，數據分析的技術與手段更是得到廣泛的應用，傳統企業如沃爾瑪通過數據挖掘重塑并優化供應鏈，新崛起的電商如卓越亞馬遜、淘寶等則通過對海量數據的掌握和分析，為用戶提供更加專業化和個性化的服務。
（3）大數據在個人隱私的方面，大量數據經常含有一些詳細的潛在的能夠展示有關我們的信息，逐漸引起了我們對個人隱私的擔憂。一些處理大數據公司需要認真的對待這個問題。例如美國天睿資訊給人留下比較深刻印象的是他的一個科學家提出，我們不應該簡單地服從法律方面的隱私保護問題，這些遠遠不夠的，公司都應該遵從谷歌不作惡的原則，甚至更應該做出更積極的努力。
3.企業應如何應對大數據時代
近些年，大數據已經和云計算一樣，成為時代的話題。大數據是怎么產生的，商業機會在哪？研究機會在哪？這個概念孕育著一個怎樣的未來？企業如何應對？一個好的企業應該未雨綢繆，從現在開始就應該著手準備，為企業的后期的數據收集和分析做好準備，企業可以從下面五個方面著手，這樣當面臨鋪天蓋地的大數據的時候，以確保企業能夠快速發展，具體為下面五點。
3.1以企業的數據為目標。
幾乎每個組織都可能有源源不斷的數據需要收集，無論是社交網絡還是車間傳感器設備，而且每個組織都有大量的數據需要處理，IT人員需要了解自己企業運營過程中都產生了什么數據，以自己的數據為基準，確定數據的范圍。
3.2以業務需求為準則。
雖然每個企業都會產生大量數據，而且互不相同、多種多樣的，這就需要企業IT人員在現在開始收集確認什么數據是企業業務需要的，找到最能反映企業業務情況的數據。
3.3重新評估企業基礎設施。
大數據需要在服務器和存儲設施中進行收集，并且大多數的企業信息管理體系結構將會發生重要大變化，IT經理則需要準備擴大他們的系統，以解決數據的不斷擴大。
3.4重視大數據技術。
大數據是最近幾年才興起的詞語，而并不是所有的IT人員對大數據都非常了解，例如如今的Hadoop，MapReduce，NoSQL等技術都是近年剛興起的技術，企業IT人員要多關注這方面的技術和工具，以確保將來能夠面對大數據的時候做出正確的決定。
3.5培訓企業的員工。
（1）大多數企業最缺乏的是人才，而當大數據到臨的時候，企業將會缺少這方面的采集收集分析方面的人才，對于一些公司，特別是那種人比較少的公司，工作人員面臨大數據將是一種挑戰，企業要在平時的時候多對員工進行這方面的培訓，以確保在大數據到來時，員工也能適應相關的工作。
（2）“大數據”時代的到來，充滿了機遇與挑戰，誰能夠最快地習慣這種新形式下的數據模式，熟悉和掌握處理這種數據處理方法，誰就會在之后的信息戰中占得先機，取得主動權
參考文獻
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大數據時代的特性范文2
【摘 要】隨著現代社會和科學技術的發展，以及大數據的概念出現以后，大數據已經漸漸融入到我們生活中的各個領域，正改變著人們的生活方式。圖書館作為文獻信息中心，更應該接受和適應這種變化，并且利用大數據的特性進行發展和改變，來突出圖書館的特點和職能。
【關鍵詞】圖書館；大數據；特性；簡單應用
“大數據”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義?！按髷祿笔切枰碌奶幚砟Ｊ讲拍芫哂懈鼜姷臎Q策力、洞察發現力和流程優化能力，用來適應海量的、高增長率和多樣化的信息資產。對于大數據這個概念大家并不陌生。
大數據有四特性：
1.大量
2.高速
3.多樣性
4.低價值密度
隨著社會和科技的發展，大數據已經融入到我們的生活中的各個領域。圖書館擔負著教學和科研服務的雙重任務，是培養人才和開展科學研究的重要基地，不僅要更好的融入當今社會的大數據時代，更應該更好的應用大數據的特性為廣大讀者服務。
一、大量
首先大數據與傳統數據相比較，最明顯是特點就是在于大數據的信息量巨大。
現在的圖書館已經不再是只用來存放紙質載體圖書的建筑物，它還包括有電子資源以及各種不同形式、不同載體的信息和資源，圖書館的功能和內容正在發生轉變。傳統紙質圖書載體能容納的內容相對于大數據大量的概念來說已經不值得一提。而隨著現代科技發展，出現的電子圖書的信息量也是不能與大數據相比的。
原來所說的電子圖書和數字資源一般都指存儲于圖書館內的本地數據庫中存儲的資源。一般的電子圖書和數字資源具有容量遠遠大于傳統紙質載體圖書，并且具有使用和檢索都比紙質載體圖書來的更為方便和快捷等優勢。但在大數據環境下，使我們的這一概念發生了翻天覆地的變化。大數據的應用方式，在理論上可使圖書館的容量無限擴大。
大數據即將大量數據通過互聯網聚集到某個特定點，也可以看成是把互聯網上的所有數據集中在某一個特定數據庫中，這個特定點或特定數據庫存在于互聯網中。事實上我們所說的特定點或者特定數據庫只是把互聯網中各個不同的數據庫做成開放性數據庫，讓各個數據庫之間進行相互通，而形成的一個整體數據庫。
因此，圖書館也可以鏈接并使用這一特定的整體的數據庫。通過此鏈接，不僅可以無限擴大本館自身的館藏資源，還能使本館資源得到開放，更加有效充分的利用館藏資源，并實現數據交流和資源共享。
二、高速
大數據和傳統數據最大的區別在于大數據的高速特性，它對于數據處理的能力要求必須非常出色。
大數據在進行數據處理的時候，既能對數據進行流處理，也同時能具備對數據進行批處理的能力。也就是說，大數據處理要求在連續不斷處理數據的同時，能夠對突如其來的批量數據進行計算和處理。
大數據的高速運行，要求數據有時效性。隨著時間推移，數據的價值會折舊，不同年齡階段的數據具有不同的價值，如期刊類，報紙類。這就要求圖書館及時更新其館藏。好在大數據時代的資源和數據能夠互相連接，彌補了部分館藏和資源不能高速運行更新的缺點。
從數據開發來看，圖書館存儲了大量的數據和資源。當這些數據和資源被聚集到一起時，會形成數據和資源的“礦山”，那么“挖礦”的效率就要求非常高，大數據高速運行就成了“挖礦”的優勢。
在圖書檢索上，大數據的高速運行查找能夠快速、精準的定位每一本圖書的位置。對于不熟悉圖書分類法的讀者來說，利用大數據進行圖書資料的查找和檢索無疑是最方便快捷和準確的。
三、多樣性
大數據的數據來源的多樣性，這是傳統數據做不到的。
對于圖書館來說，產生數據的方式多種多樣，有日常的統計數據報表，有人工借還和自助借還數據，有讀者檢索圖書產生的數據，有使用網絡圖書館產生的點擊量、瀏覽量等多種數據來源?？梢钥闯鲎x者自身也是數據的創造者。
在大數據環境下，圖書館通過記錄、收集并保存產生的一切數據，待數據量達到一定規模的時候，通過對多樣數據的各種提煉和分析，了解讀者需求，更好的提供多樣化的資源和優質的服務。
通過分析讀者的閱讀需求等數據，可幫助圖書館優化自身的館藏結構，幫助圖書館紙質圖書館藏的剔舊、電子資源的購買和更新等工作更科學的進行。
四、低價值密度
大數據的低價值密度是指數據的真實性。
大數據追求的是數據的高質量，大數據的基本在于為決策提供幫助，因此大數據必須擁有絕對的真實性。
從來源上分析，傳統數據的來源是從宏觀上采集的。數據的采集有原則性，有規律，采集的對象有階段性有針對性，或者直接是進行抽樣采集的。傳統數據的采集方式決定了傳統數據在真實性上會有所欠缺。
大數據的采集方法與傳統數據迥異。大數據的數據采集方式是從微觀采集，它進行的是個體采集，每個個體都有自己單獨的數據集合，也是產生數據的來源。大數據對于數據的采集是沒有標準的，它的采集方法源于對個體的行為與現象記錄。通過對大量真實數據進行提煉、分析和總結出來的有用數據，其真實性是毋庸置疑的。
圖書館應用低價值密度這一特性，可以幫助圖書館對文獻進行開發。因為圖書館所提供的文獻、資源、信息等必須具有權威性和真實性。以大數據為基礎的參考信息作為文獻開發依據具備了真實性的原則。
大數據能真實的分析讀者使用圖書館的習慣和讀者的讀書習慣。通過記錄和分析讀者的閱讀傾向的數據和讀者使用館舍的數據等等，能真實分析出哪些是讀者使用的重點資源，哪些是讀者不常使用的次要資源。通過對讀者的閱讀傾向的數據進行記錄和分析，可幫助圖書館加強對讀者重點使用的資源的建設。而對讀者使用館舍情況的記錄和分析，可以對圖書館館舍進行科學的改造和布置，讓讀者使用圖書館更感舒適。
大數據真實的記錄和分析讀者閱讀和使用圖書館的各種數據，可以引導讀者進行閱讀。挑選讀者重點使用的資源設立專門的閱讀區域，可在設立的閱讀區內進行與重點資源的相關參考內容的引導和推薦工作，方便讀者更好更有效的使用圖書館資源。
通過大數據對讀者數據的捕捉，圖書館能提供更優質的服務。建立數據，統計數據和應用數據，可使圖書館更具有競爭力。有大數據的真實為支撐的基礎上，圖書館在現有基礎上，能更好的優化和深化服務。
大數據的四個特性，并不一定是獨立的，在很多方面，這四個特性都是融會貫通在一起的。應用其特性并不是只會用到其中的一個特性。圖書館對大數據特性進行合理的應用，能更好的建設發展自身，適應和滿足社會的需求。
參考文獻：
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大數據時代的特性范文3
關鍵詞 大數據；信息安全；隱私保護
中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1671-7597（2014）10-0072-01
在大數據時代，信息與數據的分析、研究都更加復雜、繁瑣，并且難以管理。根據相關調查統計，僅過去三年內全球的數據產生量就超過了過去四百年產生的數據總量。隨著數據的不斷增多，企業對數據安全性和隱私性的要求愈加嚴格，大數據的安全與隱私問題也日益凸顯。如何應對大數據時代下的數據安全性挑戰，是全球都應積極思考的問題。
1 大數據綜述
1.1 大數據的特性以及來源
一般來說，大數據指的是難以使用現有的數據處理工具、方法處理，且規模龐大、結構復雜的數據集。其特性可以歸結為四點，即規模性、多樣性、高速性以及價值性。大數據往往需要借助于一些機器才能得以產生，其產生的來源有許多方面，主要有：傳感器、網站點擊、射頻ID以及移動設備等。
1.2 大數據的應用目標
根據大數據的分析現狀來看，其被廣泛應用于商業領域、科學領域、醫藥領域等多個領域中。大數據在各個領域中的用途迥異，但應用目標相似，主要有：1）通過對現有數據進行分析、挖掘，可以及時獲取有價值的信息。這些信息的挖掘有助于人們透過現象看到事物本質，進而更好、更快地把握住其發展規律，實現對事物發展趨勢的預測。2）通過長期的、多角度的對數據進行分析、積累、對比，可以總結出用戶的個性化特征。企業能夠利用這些個性化特征，掌握用戶的行為習慣，對用戶進行定位、分類，進而針對不同群體提供個性化的服務。3）通過對數據進行分析，可以及時辨別出數據的真偽性。網絡是把雙刃劍，它一方面為信息的共享創造了有利的條件，另一方面也使得虛假信息的傳播更為迅速。前文中提到，大數據具有多樣性、高速性，因而可以利用大數據辨別信息的真偽性，有效實現對海量信息的去粗取精、去偽存真。
2 大數據面臨的安全考驗
隨著科學技術的不斷發展，大數據時代已經到來，其帶給我們機遇、價值的同時，還帶來了新的安全挑戰。近年來，大數據的安全與隱私問題廣為關注、擔憂，而“棱鏡門”的曝光更加凸顯了這一問題。不同于傳統的安全性問題，在大數據時代下，數據面臨的安全考驗主要有以下幾個方面。
2.1 用戶隱私保護考驗
事實證明，如果大數據沒有得到妥善的處理，會為用戶的隱私帶來極大的威脅。根據受保護對象的不同，可以將隱私保護分為三類，即位置保護、連接關系保護以及標識符保護。在大數據時代，用戶隱私所面臨的威脅不只是個人的隱私泄露這一方面，還包括大數據對其狀態及行為的分析預測?，F在很多企業認為只要將信息進行匿名處理，公布不含有用戶標識符的信息，就能夠實現對用戶的隱私進行保護了，然而事實證明，這種做法取得的保護效果并不理想?？偟膩碚f，目前對用戶的數據進行采集、儲存、使用以及管理等工作時，均缺乏相應的標準、規范以及監管，對企業自律性過于自信以及依賴。此外，用戶并不會被告知其隱私信息被用于何處。
2.2 大數據的可靠程度
目前人們普遍認為擺在眼前的數據就是事實，其可以充分證明一切。然而，數據是具有一定欺騙性的，如果不能對其進行甄選，很容易被數據的假象欺騙。大數據的這種欺騙性主要反映在兩個方面，一方面是偽造的數據，另一方面是失真的數據。為了達到某種效果，可能會有人通過偽造數據來制造假象，進而對數據分析人員進行誘導。由于數據的規模性和多樣性，真假信息往往很難被辨別，從而造成錯誤的結論。此外，由于在數據收集、儲存等過程中出現的誤差，很容易造成數據失真，會對其分析結果造成一定的影響。
3 大數據安全與隱私保護技術
3.1 數據溯源技術
該技術在大數據概念形成之前便被廣泛采納，其旨在幫助使用者確定數據的來源，進而檢驗分析結果是否正確，或對數據進行更新。標記法是該技術的基本方法，并且，在實踐過程中逐漸演化為Why和Where兩種形式，側重點分別為計算方法和出處。該技術在文件的溯源以及恢復等工作中發揮著巨大的作用，并且可被運用于云存儲場景之中。2009年，數據溯源技術被相關報告列為三大確保國家安全的重要技術之一，其在未來數據信息安全領域中仍具有很大的發展空間。
3.2 角色挖掘技術
RBAC（以相關角色為基礎進行訪問控制）在早期采用自頂向下的管理模式――以企業角色為依據進行角色分工，后期選用了自底向上的管理模式――根據現有角色自動實現角色的優化與提取，后者即為角色挖掘。通常情況下，使用該技術可以根據用戶的點擊情況，自動對其進行角色生產，不僅能及時完成個性化服務，還可以針對用戶的異常行為發現潛在的危險。
3.3 身份認證技術
該技術通過采集并分析用戶及其使用設備的行為數據，獲取用戶及其使用設備的行為特征，進而可以通過利用獲取的特征信息對操作者及其使用設備的行為進行驗證，以確定其身份。身份認證技術的使用增加了黑客的攻擊難度、減輕了用戶的負擔，并且切實統一了不同系統的認證機制。
4 總結
總而言之，大數據時代的到來不僅為人類社會帶來了發展機遇，也帶來了前所未有的安全挑戰，加強信息安全、保護數據隱私的口號響徹全球。若要真正實現大數據安全與隱私的保護，就應從大數據安全漏洞著手，積極發展、運用數據溯源、角色挖掘、身份認證等保護技術，同時還要建立、健全相關的體制法規，實現一手抓技術、一手抓政策，全面的對大數據安全與隱私進行保護。
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大數據時代的特性范文4
關鍵詞：大數據；市場營銷；教學；改革
引言：
由于社交網絡、云存儲在各領域的應用，以數量多，種類全，時效性強的非結構化數據屢屢出現在人們的視野中，逐漸讓人們認識到數據的重要性，市場變化及時調整，內容缺乏先進性。如教材中關于營銷理論的部分，僅僅是對以往營銷理論的復述，未能添加新時期我國市場上新興的綠色營銷、網絡營銷等相關理論知識。新時期下，社會對市場營銷人才提出了更高的要求，人才要充分了解新時期的市場新變化、新特點，并在工作中實現市場營銷理論的靈活運用，才能適應時展需求。而教學內容先進性的缺乏，不僅大大降低了教學質量，也影響了學生日后工作中市場營銷知識的應用效果。
一、大數據時代概念
“數據”是指加載或記錄信息按一定的規則排列組合的物理符號，可以是數字、文字、圖像，也可以是計算機的代碼。接受信息的數據接收，只有通過對數據的解釋來獲取背景信息，“大數據”是指數據量巨大，無法通過大多數的檢測工具，在適當的領域內收集、統計、運算和統計作為公司決策的依據?！按髷祿笔褂脗鹘y的數據庫軟件工具在一定時間內收集、存儲、管理和分析數據的收集。
“大數據”本身不是一種新技術，不是一種新產品，而是一種現象出現的時代。IBM在美國，大數據3V特征，即物種（品種），快（速度）、容量（體積）。國際咨詢機構IDC的數據，滿足“4V”：品種（品種）、速度（流量）、體積（容量）、價值（價值）指數數據稱為大數據。這些特性使得大數據與傳統的數據概念不同。不同的數據概念和“海量數據”。它不僅用來描述大量的數據，進一步指出，數據的復雜形式，數據的快速時間特性和數據分析和處理的特殊處理，最后我們得到了信息價值。
二、大數據背景下市場營銷學教學面臨的挑戰
1.、企業的戰略規劃將減少
對于市場營銷來說，企業要制定長期的、具有戰略性的規劃方案，這將是一個社會管理過程。在大數據時代背景下，企業做三五年的規劃方案完全是沒有任何意義的，我們都知道，如今的阿里巴巴很強勢，但是未來幾年會怎樣誰都不敢保證，很有可能會被微信所替代。企業在互聯網數據的不斷變化下，僅需要制定一年的規劃方案，才能確保企業的與時俱進。
2、傳統的促銷策略將被淘汰
所謂促銷實際上就是溝通，而溝通的主要方式之一――廣告，將被逐漸削弱。在新社交媒體下，廣告技術還需要不斷的完善與創新。如今已經沒有過多的企業會把大量的資金投向電視廣告，如果大家還認為電梯廣告會占據終端，那就大錯特錯了，在現階段的社會發展進程中，無線網絡覆蓋率才能夠占據未來的終端。具有無線的數據流量，讓人們在實際生活中習慣從這里開啟免費WIFI，那么這個廣告價值將不可估量。目前，越來越多的企業開始運用二維碼來進行營銷，這種方式也將使廣告更加具有親切感。
3、市場調查內容將重整
在大數據的背景下，營銷決策的過程開始逐漸從經驗向科學轉變。以往在調查市場營銷體系時都是采用抽樣的方式，并根據抽樣的數據進行分析，然而，在當今社會環境的不斷變化下，傳播平臺開始出現，以往的調查方式面對當前社會的復雜環境，已經無法進行準確的判斷。于是，在大數據的營銷流程中，各種與之相適應的數據庫開始相繼出現。比如消費行為調研、新生代消費行為研究、電通等等。這些數據庫的建立將幫助傳統的營銷體系達到最終科學化的目的。
三、基于大數據前提下市場營銷學手段的更新
1、更換市場營銷教學大綱
在大數據背景下，目前市場中紛紛推出了各種不同版本的營銷教材，這些營銷教材的內容也是多種多樣，有轉變經營模式的、有創新營銷理念，以往較為落后的營銷教材已經無法滿足當前社會的發展需要。因此，作為市場營銷專業教師，要改變以往墨守成規的教學模式。大數據時代更換了陳舊的理論，教師在看待問題時也要從多個視角出發，同時也需要授課者不要絕對的打破傳統，而是應保持大數據時代的敏感性，打開心靈，不斷吸收新信息。一方面，不斷跟蹤國內外營銷理論的最新發展趨勢，積極關注營銷研究的前沿；另一方面，了解國內外最近成功的營銷案例，注重海外營銷的最新發展，更注重實踐中的商業模式變化和市場趨勢，參與研討會的教學，與同行交流、不斷創新、與時俱進，確保在營銷課堂中將新的教學內容提供給學生。
2、突破傳統的市場營銷教學模式
在大數據背景下，充分利用現代教育技術，改變傳統的教育觀念，打破教師為中心的“填鴨式”、“灌輸”的傳統教學方法。盡量讓學生參與，充分調動學生的積極性，發揮學生的主體作用，提高教學質量。在傳統市場營銷專業的教學過程中，教學資源大多來自教材、教學參考書、教師收集各種情況、縮小、受限制的客觀條件，課堂教學能提供信息能力是有限的。但在網絡環境下，信息資源十分豐富。教學資源可以是網絡圖書、網站信息和資源、課件、經濟信息、論文等。在營銷過程中，教師可以使用網絡互動教學法。大數據時代的授課通過多媒體、數字、模型和更加直觀的內容來呈現知識，單調的傳統課堂教學方式變得豐富而有趣，激發學習，減少學生的視覺和聽覺疲勞，提高課堂教學效果的新型網絡課堂互動教學模式。大數據時代，教師應充分利用條件，積極探索并激發學生興趣，提升教學方法的科學性，真正實現市場營銷教學活動數字化、趣味性、生動性和真實性。
參考文獻：
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大數據時代的特性范文5
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大數據時代的特性范文6
【關鍵詞】大數據；政府；觀念；變革
一、概念界定
發展至今，學界對“大數據”的概念依然沒有形成統一的界定。維克托?邁克?舍恩伯格在《大數據時代》（Big Data）一書中說：“大數據并非一個確切的概念。最初，這個概念是指需要處理的信息量過大，已經超出了一般電腦在處理數據時所能使用的內存量，因此工程師們必須改進處理數據的工具，這導致了新的處理技術的誕生?！?Forrester則把“大數據”定義為“在大規模的經濟性下，獲取數據的技術和技能?！钡菬o論概念如何界定，都是試圖概括大數據“4V”特性：數據量大（Volume）、數據類型多樣（Variety）、數據處理速度快（Velocity）、數據價值密度低（Value）雖然這些特性都根植于可視化分析技術、數據挖掘算法、語義引擎等計算機科學，但是價值觀念才是最關鍵的東西。
二、政府、數據與信息關系的再認識
（一）要全體整合而非部分抽樣的推測
傳統行政管理中，由于經濟性考量或者是工具性的局限，人們只能收集少量的數據進行分析，并以此來對總體進行推測。隨著感應器、網站點擊和數據挖掘技術的日臻成熟，使“樣本=總體”成為可能，也為大規模信息采采集，提高決策科學性和有效性以及精細化管理提供技術支撐。
（二）要相關性的信息搜集而不是因果序列信息的排序
建立在海量信息基礎之上的預測是大數據的核心。在大數據時代，完整的、混雜的信息往往有利于我們透過信息本身來挖掘隱藏著的事物運作的規律，因為具有超強計算能力的計算機能夠充分的利用海量數據為人們構建最佳的模型，供人們做出預測。這種建立在海量數據基礎上的預測不僅能夠簡化繁瑣的流程，而且還能降低巨大的行政開支。
（三）要數據采集的高效性而非精確性
在傳統行政觀念中，為了保證數據的正確性，通常是通過表格、文檔、數據庫等方式來羅列數據信息，但是這種適用于傳統記錄方式的結構化的數據占到數據總量的5%，如果不能接受混亂和復雜性，95%的半結構化和非結構化數據的價值將被我們忽略。在社會高度復雜的今天，多樣性其實也是一種解決問題的方法，因為大數據庫的數據并不是固定在一個地方，而是存儲在多個硬盤和電腦上，當電腦接收到搜索指令以后，系統的數據就能及時的更新，但是傳統的系統要等到所有的記錄都更新了系統的信息才能更新。
三、讓數據說話――大數據在政府行政中崛起
在《大數據》一書中，維克托?邁克?舍恩伯格這樣評價大數據的價值：“大數據就像一個神奇的鉆石礦，當它的首要價值被發掘后仍能不斷給予。它的真正價值就像票否在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而絕大部分都隱藏在表面之下?！贝髷祿r代要求政府行政必須要適應海量信息的產生、挖掘、存儲、傳播的方式，積極開發大數據隱藏的價值，更好的為公眾服務。
（一）“需求導向”的信息供給
我國1999年就啟動政府上網工程，但是發展至今，人民對政府網站的滿意度任然很低。大數據的飛速發展，要求政府網站建設由“供給型”轉變為“需求導向型”。政府必須走出狹隘的業務視角，通過用戶的瀏覽行為、搜索行為等方式去了解公民普遍關心的社會問題，以及對政策的反響，挖掘公民的期望和要求，有針對性的提供各類服務，完善政府建設。如2014年3月5日，總理的政府工作報告成為社會各界關注的重點，百度新聞通過整合8000多個門戶網站、行業網站、中央和地方傳網站，利用大數據技術為人們呈現出老百姓最為關注的前五個詞：環境治理、三公經費、保障房、物價、食品安全，這成為一個功能強大的實時輿情檢測器和民意調查窗口。
（二）數據驅動決策
“數據驅動決策”的思想在60年代就已提出，但是發展十分緩慢，到上個世紀90年代管理學大師彼得?德魯克仍在感慨我們擁有的數據越來越多，我們卻不能很好的將它轉化為信息和知識以供決策。Forrest Research公司分析師布萊恩?霍普金斯稱，過去20年到25年，在商業領域僅僅利用了5%的信息進行決策，在政府領域，信息利用率更低。
大數據時代，數據規模越來越大，數據的種類越來越繁雜。但是以機器學習、數據化挖掘為基礎的高級數據挖掘技術促進了從數據到信息的轉化、從知識到行動的轉移。計算機可以通過特定關鍵詞的和條件限制進行檢索，匯報整體的情況，真實呈現“發生了什么”、“問題是什么”、“下一步會發生什么”，通過數學建模，尋找“最佳的狀態時什么樣”，因此決策可以貼近于現實情況。這種基于數據的決策，引導政府的是“基于時政的事實”，而不是“意識形態”，更不是利益集團在政府活動中施加的影響。
（三）數據化解決方案
大數據的價值不僅僅在于它為海量數據提供了一種解決方案，更重要的是它為我們提供了一種建立在數據基礎上相關的思維模式，它是一個從未有過的審視現實的視角，它是一種可以滲透到所有生活領域的世界觀。
在美國，大數據被廣泛的運用在社會治安管理和社會疾病防疫領域。2013年4月15日，美國發生了波士頓爆炸案，FBI通過采集爆炸現場周圍周圍大約10BT的數據就抓獲了犯罪嫌疑人。同樣，如果昆明建立有大數據機制，可以對火車站周圍旅客的通訊、火車票、住宿、監控錄像等信息進行綜合分析和預警，那么2014年的恐怖襲擊事件就可以得到快速有效的控制。
觀念作為一種軟實力，觀念變革更是一種軟實力，因為觀念的變革是社會變革的前導性因素和力量，也是社會管理職能創新的推動力和導航器。大數據潮流下，政府行政人員只有變革行政觀念，積極的挖掘的大數據“冰山”下掩藏的價值，才能在錯綜復雜的社會形勢中把握主動權。
參考文獻
[1] [英]維克托?邁克?舍恩伯格，肯尼思?庫克耶著，盛楊燕，周濤譯.大數據世代[M].浙江人民出版社，2013.
