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大數據時代帶來的便利范文1
0 引言
隨著大數據時代的到來，網絡思想政治教育體系也得到了初步建立。在“互聯網+網絡思想政治教育”的推動下，其網絡思想政治教育的方式也在逐步創新。在大數據的時代背景下，網絡思政教育發展得到了機遇，但同時也面臨挑戰。在網絡思政教育過程中，需要分析大數據本質特征、明確網絡思政教育數據意識、順應量化分析新崛起、更新網絡思政教育模式等，從而更好地展開網絡的思想政治教育。
1 大數據時代背景下網絡思想政治教育的新環境
1.1 大數據時代的發展歷程
大數據這個詞主要是在2009年開始被流行并被運用起來的，到2013年大數據就涉及各個領域及各個行業，并被廣泛應用，并在一定程度上促進了某些行業以及領域的改革，這也就標志著大數據時代的到來。因此，這一年也就被叫作大數據元年。不管我們自身以怎樣態度來對待這個大數據時代，大數據時代都已經發展起來，并且在以后各個行業以及領域的發展過程當中在一定程度上得到應用，并且也離不開大數據，都需要依托大數據所帶來的便利來進行相應的發展。
由于社會的不斷發展，科學技術水平的不斷提高，使得通信技術以及互聯網都得到了發展，并且被運用得越來越廣泛，人們的生活也越來越依靠它，更能夠為我們帶來便捷。也正是這樣，才會使得大數據得到運用和發展，同時，這也使得大數據出現具有一定的必然性。大數據時代的出現就是信息由量變到質變的一個結果。由于數據正在以飛快的速度進行發展，所以舊的數據統計方法已經不能滿足數據發展的需要，也正是受這樣情況的影響，大數據誕生并得到廣泛運用，大數據時代到來。
1.2 大數據的本質特征
大數據不僅僅是一門技術，在技術之外，大數據還是一種價值觀和方法論，大數據為人們所帶來的便利是只有大數據能夠帶來的，大數據所帶給人們的東西是其他小規模數據無法完成的一件事情，大數據不僅能夠幫助人們獲取全新的認知，還能夠幫助人們在一定程度上創造新的價值；大數據除了能夠改變人們的生活方式外，還能在一定程度上改變市場結構、相關企事業單位的機構以及政府和人民的關系等，在一定程度上使得各行業以及各領域發展日趨完善。大數據的本質特征十分的明顯，其具有一定的定量因素，能夠讓網絡思想政治教育體系得到全方位的完善，同時還能與時代背景相互結合，讓教育數據得到持續更新。從一定的角度上來看，大數據的產生和我們每一個人都有著一定的關聯，因為我們每一個人都是大數據中數據的制造者、傳播者、共享者以及被分析的對象。其本質特征具有先進性、科學性以及相互關聯性。
2 大數據時代背景下網絡思想政治教育的新形式
隨著各國經濟的不斷發展，科技水平的不斷提高，互聯網也逐漸發展成移動互聯網，而移動互聯網的發展也更一步促進了大數據的發展，移動互聯網主要有智能手機、平板電腦以及一些智能設備等，當這些設備連接網絡并運用就能產生數據，而數據的接受者將數據進行分類處理并對其進行相關的研究就能被加以利用，最終分析結果又被加以利用。當然，這也呈現了大數據時代不好的一面，那就是使個人的隱私及其他方面受到了威脅，如果對大數據不能進行規范地利用的話。在對大數據進行運用的過程當中，如果有些人不遵守相關的法律法規，就會出現一些問題，問題主要有個人隱私問題、數據的安全問題以及出現虛假數據問題等。這就需要我們制定更加完善的法律法規，在一定程度上減少或盡可能地避免問題的產生。不管大數據時代為我們帶來的是機遇還是挑戰，它都已經成為了網絡思想政治教育的新環境，且這一環境是無法回避的。
3 大數據時代背景下網絡思想政治教育的新發展
從大數據產生到大數據被廣泛利用，它所表現出來的價值是無窮的、是取之不盡用之不竭的，它所表現出來的價值主要分為兩類，一類是科學價值，另一類是社會價值。這也就代表著大數據將被更多的領域運用，它給我們所帶來的價值是無窮的。也正因為這樣，我們就需要使得大數據應用更加規范，因為不規范的應用將會帶來一些消極影響，因此，網絡思想政治教育也應該積極行動起來，主動適應大數據時代所帶來的改變。
3.1 確立網絡思想政治教育的數據意識
對于大數據的本質特征，還沒有一個比較準確的答案，我們所研究出來的答案只不過是與準確答案無限接近，我們所研究得出的答案就是：大數據時代的到來，就意味著人們所產生的意識被趨向于數據化，這代表著人類的認識將發生一個根本性的轉變，有了大數據的發展，大數據時代的到來，會使得人們認為這世界都是由信息構成的，信息圍繞在我們身邊，充斥在我們生活當中的各個角落，這種對世界的認識從根本上發生了改變。還有一種對大數據的本質認識是：大數據時代的到來，使世界被數據化，就只有你想不到沒有信息做不到的事情。由此可見，大數據時代的到來使我們社會發生了很大的變革，因此網絡思想政治教育必須主動去適應大數據時代的到來。我們現在要做的就是對大數據進行更深層次的研究，研究大數據到底能夠為我們帶來怎樣的影響，這樣做主要就是為了使得網絡思想政治教育得到新的發展。關于對大數據進行思想政治教育方面的研究主要從三個方面進行研究：一是全面了解和分析大數據的本身；二是在理解大數據本身的基礎上，對大數據進行系統地分析，分析它所帶來的機遇和挑戰；三是主動確立數據意識，充分了解大數據所帶來的價值。
3.2 順應量化研究的新崛起，創新網絡思想政治教育的研究范式
在進行網絡思想政治教育研究時，主要使用的方法是定性研究和定量研究相結合方式，在使用這一方法時，受人們關注的是定量研究，因為定量研究通常比較復雜，除了這一點外定量研究所得出的結論將直接影響到定性分析。在進行網絡思想政治教育定量研究的過程中，由于人的思想有不確定因素的存在，所以這又給定量研究提出了又一難題，但是有了大數據的產生，使得人的意識變為數據化，這就使得定量研究變得更加便利，而這種研究方式在一定程度上改變了網絡政治思想教育的現有的研究方式。如果大數據時代要真正推進網絡思想政治教育，主要通過以下幾個方面進行：①確立一種適應大數據時代全新的定性研究與定量研究的方式；②與一些相關的企業或者部門建立一種合作關系，使得可以獲取相關的數據，從而為網絡政治教育提供依據；③建立數據分析團隊，對所收集到的信息進行有關方面的研究，得出相應的結論；④建立網絡思想政治教育的平臺，使得能夠掌握教育對象的實時思想狀況，并進行有關方面的教育。
3.3 宏觀覆蓋與微觀深化相結合，找準網絡思想政治教育的著力點
在進行網絡思想政治教育時，我們可以采用宏觀覆蓋與微觀深化相結合的方式。通過這樣的一種方式我們就能夠找準網絡思想政治教育的著力點，找準著力點之后，我們就能夠使網絡思想政治教育更為有效地進行，并且所產生的效果將更佳的明顯。宏觀覆蓋主要指的對網絡思想政治教育中的基本要素、結構、功能以及原則等進行覆蓋，微觀深化就是對大數據時代的教育形式和內容進行深化。
大數據時代帶來的便利范文2
登入自己的賬號后，個性化首頁呈現的才是張晨關注的信息。
2013年，雅虎推出了個性化首頁和原生廣告，讓大數據的研究成果直接體現在用戶體驗以及網站商業價值的同步提升上。
“雅虎的媒體產品是由數據驅動”
數字商業時代：2013年，雅虎在大數據上還做了哪些事情，部署在哪些方面，頗有成效的是哪些，還有哪些不足？
張晨：2013年2月，雅虎推出了個性化首頁，為全球8億用戶帶來了精彩愉悅的定制內容服務。個性化內容的推送全是基于大數據的分析來進行的，這一塊的底層平臺也是我們雅虎北研的團隊來開發的。
2013年，Flickr開始為9000萬用戶提供1TB的存儲空間。這對用戶來講是一件非常好的事情，但是對于技術團隊，怎樣讓大數據的處理和存儲更高效、成本更低就成為一個很大的挑戰。我們北京的MobStor團隊就承擔了這個任務。通過他們的工作，雅虎大數據的存儲成本顯著降低，效率也有很大的提高。
數字商業時代：大數據在雅虎內部的重要性如何凸顯？雅虎內部的工作模式、方法是如何被大數據改變的？
張晨：我們在雅虎實驗室有很多大數據領域的科學家直接參與到產品開發的過程中，大數據相關產品的開發團隊還包括精于數據分析的產品經理、大數據系統和數據挖掘領域的工程師以及能夠基于數據進行設計的設計師。比如雅虎新推出的個性化主頁里面的瀑布流界面，就是包含了設計、產品、科學和工程等多方面努力的成果，它也在隨著我們對數據處理和分析的深入開發而越變越精準。
雅虎自2006年以來就在大數據上有大規模的投入，目前雅虎不僅在大數據底層架構的開發上扮演重要角色，還領導了業界基于大數據的網絡應用開發。我們已經看到深度的數據挖掘給雅虎廣告業務帶來的巨大提升，更重要的是，雅虎所有的媒體產品也是由大數據來驅動的。比如基于大數據的高度個性化不僅提升雅虎主頁的用戶體驗，也涵蓋了所有二級頁面和移動應用。大數據幫助我們在2013年將全球用戶數提升到8億，超越谷歌再次成為全美訪問用戶數最多的網站。
數字商業時代：你怎么看當今世界大數據的發展態勢？大數據可以為中國帶來什么？
張晨：根據研究機構的預測，到2015年聯網設備的總量將達到250億臺，包括PC、平板電腦和智能手機，還有即將進入人們生活的智能電視、智能汽車、智能建筑、移動健康監測設備等，它們將產生1.6ZB的數據，是目前全球云計算網絡年度流量的12倍。（本刊注：1ZB=1024EB，1EB=1024PB，1PB=1024TB）是目前全球云計算網絡年度流量（130 EB）的12倍。所以從全球范圍看，數據大爆炸是正在發生的事，而激增的數據也推動著IT和互聯網行業不斷提出更高能效、更低成本的大數據應用解決方案。
中國的人口規模和經濟規模決定了中國的數據資產規模，這位大數據技術的發展提供了最基本的數據資源。而大數據技術以開源為主，目前也沒有形成絕對的技術壟斷，大家都在同一個起跑線上，這也是一個好的方面。
大數據技術的發展給全球商業和人類生活都帶來了重大的變革，中國企業也要自我革新來迎接這個潮流。對中國用戶來說，越來越多基于大數據挖掘和分析的產品將讓用戶體驗進一步提升，讓大家的生活更便利。
“人才短缺是最大的挑戰”
數字商業時代：大數據的革命性如何體現？誰將會成為大數據的真正受益者？
張晨：商業決策者和普通用戶都將在大數據中受益。隨著大數據技術從概念走向成熟， 基于精準、快速大數據分析的商業決策將成為許多公司成功的關鍵。普通用戶將享受大數據給生活帶來的便利，享受更智能更個性化的日常體驗。
數字商業時代：移動互聯網時代，大數據面臨哪些機遇和挑戰？
張晨：機遇方面，在移動時代，屏幕變得越小，用戶對相關性的需求就越高。大數據帶來的精準內容推送，將讓移動互聯網體驗更加順暢和愉悅。大數據技術的發展還將挑戰傳統產業和商業模式，并將催生一批新公司、新業務。
我們面對的挑戰首先是人才短缺。一份麥肯錫公司的研究報告表明，預計至2018年，僅美國就將有14萬～19萬名擁有大數據深度分析能力的人才缺口，同時還需要150萬位可以通過大數據分析做出有效決策的經理人和分析師。
數字商業時代：大數據應用下一步要解決的難點在哪些方面？對于雅虎而言的難點是什么？
張晨：更加巨大的數據規模、更加深入的數據挖掘、更快和更深的建模都是下一步大數據技術要解決的難點。數據規模將會是雅虎的一大挑戰，我們擁有全球最大的私有云，數據量之大是絕大部分公司無法比擬的。
大數據時代帶來的便利范文3
隨著信息技術的發展，大數據時代已經來臨為了提高科研、教育與國家安全能力，2012年3月美國啟動了大數據研究和發展計劃，這表明大數據已上升為國家戰略資源。大數據時代帶來的相關思維、數據量、數據類型、數據處理技術等方而的變化將推動各行各業的轉變，其中作為經濟社會健康運行免疫系統的審計行業也會受到大數據應用的影響而發生變革。我國審計行業在大數據時代下會受到怎樣的影響，而對這些影響應采取哪些應對舉措，從而縮小與西方發達國家審計水平的差距，這是一個值得研究的課題，木文在闡述大數據概念和特點的基礎上，分析了大數據時代給審計帶來的影響，進而提出了在大數據環境下推動審計發展的建議，期望促進審計與大數據應用有效融合。
二、大數據對審計行業的影響分析
從審計行業的歷史發展來看，信息化技術的變化對審計導向、審計抽樣方法、審計模式、審計管理等方而有著重要影響，大數據時代所帶來的新技術、新思維的變革，筆者認為對審計行業主要有以下四方而的影響。
1.審計模式的影響
(1)持續性審計將成為審計發展的方向和核心。傳統的審計為事后審計或周期審計，這種相對滯后的審計模式在一定程度上削弱了審計的監督作用，對于審查銀行、保險等時效性很強的行業，審計往往處于較為被動的局而。持續性審計的概念在理論研究方而由來已久，但受信息技術水平的限制，持續性審計在我國應用很少。大數據技術為審計模式向持續性轉變提供了條件，審計主體可以對被審計單位持續采集數據，開展審計風險評估、審計跟蹤、專項分析、督促整改等活動，動態掌握被審計單位的業務運營與風險異動情%}，實現對被審計單位全而、持續的審計覆蓋，解決傳統事后審計帶來的時滯問題，降低審計錯誤和風險，提升審計效果與效率，促進審計從監督導向型向服務導向型發展。
(2)審計作業模式將發生變化。大數據時代下信息量的急劇擴大、數據挖掘和分析技術的廣泛運用，將會改變原有的審計項目作業模式，大幅提升審計效能。一是審計立項依據將由風險評估與專家經驗向以持續性審計過程中的信息觸發轉變。通過持續性審計中發現的某些關鍵信息作為觸發點進行審計項目立項，將提升審計的時效性與針對性。二是審計范圍將由抽樣審計向總體審計轉變，審計思維模式由局部轉為整體。通過大數據技術的應用，審計可以覆蓋與審計對象相關的所有數據，使得審計主體對被審計單位的業務活動掌握更加全而，加強了審計的全局觀與系統性，從而降低抽樣審計可能帶來的重大審計風險。三是工作方式將由非現場為輔向非現場遠程審計為主轉變。在大數據與石計算技術應用逐漸普及的環境下，非現場遠程審計將成為今后審計的主要工作方式，審計主體通過遠程抽取數據持續開展審計、監控與分析，被審計單位主要通過網絡報送大量數據與資料，從而使得審計更具延展性、縱深性、時效性。
2.審計技術的影響
1)審計數據分析需要構建石計算平臺。大數據的特征之一就是數量巨大，傳統的審計數據平臺難以承載海量數據的分析工作，因此需要充分運用石計算技術，構建石計算平臺，對所有相關數據進行收集、整合、挖掘，以滿足大數據時代下的審計效率。此外，由石計算衍生而來的石存儲技術，可為審計提供以互聯網為基礎的、容量巨大在線存儲服務。審計人員現場審計時可通過石存儲網絡訪問數據，克服了以往審計對工作地點要求相對固定的弊端，為在大數據環境下開展審計工作提供了便利。
2)審計需要廣泛應用NOSQL技術。傳統的審計數據存儲在關系型數據庫系統中，與之相配套的查詢語高則是SQI,(結構化查詢語高)，它需要對每個存儲變量設置字符長度、類型等，數據模式是靜態的。大數據時代下審計人員而對的數據范圍激增，數據動態變化特征明顯，數據內容也擴展到圖像、視頻、WFB網頁、GPS數據等非結構化數據，這些非結構化數據無法存儲在關系型數據庫中，因此SQI,無法完全滿足新時代下審計工作的需求。可以預見的是，大數據環境下的審計工作將廣泛使用NOSQL數據庫系統，以滿足從海量數據中快捷有效地挖掘價值信息。
三、推動大數據時代下我國審計行業發展的建議
1.制定大數據環境下審計行業發展戰略
大數據時代是信息化技術高速發展的產物，在未來較長的一段時期內將對審計思維、模式、技術方法等將產生重大影響。為了使我國審計行業在大數據環境下持續健康發展，需要國家審計機構或審計行業協會牽頭，聯合信息技術、人力資源管理等部門一同從技術、法律法規、人才建設等方而重新審視我國審計行業發展戰略，制定適合大數據時代下審計發展的戰略，指導我國穩步有序地實現大數據在審計領域的有效運用。
2.加強信息化審計相關立法建設
目前我國關于信息化審計方而的法律法規還很少，為了有效推動大數據在審計行業的應用就必須加強信息化審計相關立法建設，增加審計行業應用大數據的相關條例，使得利用大數據開展審計有法可依，有法可循，促進審計行業在信息化時代規范發展。大數據審計涉及大量敏感信息，為了有效降低由于數據安全問題產生的風險，需在大數據存儲、應用、管理等安全方而制定配套的法律法規，構建完善的信息化審計法律體系。
3.加快建立審計數據庫與分析平臺
一方而，我國審計機關、社會審計機構及企業應根據各自需求，充分運用適應大數據環境的NOSQL技術、處理技術、石計算技術等建立適合自身的審計數據庫，數據庫應包含被審計對象的歷史信息、相關行業信息、相關規章制度、審計檔案等，同時積極應用石計算存儲實現遠程存儲與移動審計，提升審計效率。另一方面，大數據環境下影響審計效果的重要因素之一為數據分析與挖掘能力，因此需要通過技術團隊與業務團隊共同構建大數據審計分析平臺，合理運用數據挖掘、機器學習等方法，對海量數據進行快速與深度分析，從而及時發現審計疑點，準確定位風險，提升審計效果與效率。
4.完善審計管理模式
目前我國大部分審計主體審計管理信息化程度與大數據環境下的要求仍有一定距離，審計方式仍以現場審計為主，遠程審計與持續審計尚不普遍。各審計主體應結合自身實際，合理調整組織架構與審計方式，積極探索與創新，建立以標準化、信息化為導向的計劃管理、質量監控管理、審計成果運用管理等全過程的審計管理模式，促進審計由事后檢查為主向事前預防、事中控制為主轉變，充分發揮審計在國家經濟社會運行中的免疫系統功能。
5.加強大數據環境下審計人才的培著
我國大部分從事審計行業的人員知識結構單一，同時具備財經審計與信息化知識能力的較少，這將影響大數據環境下的審計效果與效率。一是要健全審計人員培著機制，有計劃、有針對性地對不同層次的人員進行培著提升，使其充分利用大數據所帶來的便利。二是提升審計人員對數據的分析與評估能力，只有這樣才能真正利用好數據挖掘、群集分析等方法，快速、合理地解讀數據，辨認出數據隱含的真正價值，成為名副其實的數據審計師。二是加強審計人員風險意識與風險防范能力，避免由于數據偽造、安全等問題帶來的審計風險或損害相關主體的利益。
大數據時代帶來的便利范文4
【關鍵詞】大數據；信息安全；新特點；新要求
大數據是當今社會科技發展以及產業化發展的融合體，隨著國際化進程的加劇，數據信息的數量、發展規模和流通速度都發生巨大變化，特別是與國際信息的聯接與交互，對我國的外交、經濟、軍事、政治、文化等都產生深遠影響，同時也給我國傳統的信息安全管理帶來了新的挑戰，分析大數據時代的發展趨勢對于探討其特點和要求有重要意義。
一、大數據時展趨勢探討
大數據屬于數據集合，其特點主要表現為：類型多、容量大、應用便利、存取便捷，其發展速度快且管理方法科學已經成為新一代最重要的信息技術。大數據背景下逐漸形成萬物互聯的發展趨勢，這種模式促進了全球經濟的發展，也使新的國際經濟模式發展趨于網絡化、數據化、智能化、共享化、便捷化、互聯化，信息安全也隨之進入到大數據時代。近年來，發達國家相繼推出與大數據相關的國家發展戰略，大數據已經成為經濟發展和轉型的新動力，并為國家發展帶來了新的機遇和挑戰。外國的大數據國家發展戰略為我國發展大數據戰略提供了借鑒經驗，在2014年我國正式提出大數據行動綱領，2016年“十三五”期間，國家將發展大數據作為未來發展戰略，更加明確其經濟意義和戰略意義。在大數據時代背景下，我國的信息安全管理工作也迎來了新的發展機遇，數據實現了線上線下、軟件硬件、人與萬物、政府與行業間的融合、分享、跨越以及滲透，實現了數據間的有效聯接。但是伴隨機遇而來的是挑戰，大數據給信息安全帶來發展的同時也使信息安全管理工作變得更為綜合性、動態性、交織性、復雜性，使人們不得不對信息安全管理工作樹立新的認知。
二、基于大數據時代背景下的信息安全新特點分析
大數據的特點與風險特點極為相像，大數據在發展過程中，給人們帶來便利、驅動、轉型、發現的同時，也給信息安全管理帶來了風險和威脅，并且使信息安全在新形勢下呈現出新的特點。與信息安全傳統模式相比，大數據時代的信息安全其性質、內容、形態、空間、時間都發生一定變化，并且處于重構階段，使信息安全管理呈現出綜合安全、規模安全、跨域安全、泛在安全、隱形安全等特點。1.綜合安全基于大數據背景下，信息安全使協同、整合、互聯、交叉、共生、跨界、雙贏、互動等發展成為大熱詞匯，大量數據信息正在向民生管理、城市建設、產業發展以及行政事務的方向發展，我國的信息安全也呈現出綜合安全的新特點，如何堅持國家的綜合安全觀念，保證我國的人民安全、政治安全、經濟安全、社會安全、文化安全、軍事安全，并依托國際安全，形成具有中國特色的國家信息安全道路，成為我國目前探索綜合安全發展的重點。2.規模安全萬物互聯是大數據時代的主要特征，促使其信息傳播呈現出新的形態，實現了物與物之間的聯接、物與人之間的聯接、人與物之間的聯接以及人與人之間的聯接。隨著互聯網信息技術的發展，中國的網民數量急劇增加，截止到2015年我國的網民數量已經接近7億，其網絡活動的軌跡均被抓取并記錄，數據概念已經滲透到各個領域和各個行業，為人類生產和生活提供數據參考。同時巨量的數據信息在數據中心的匯聚，使數據規?；L險加劇，并時刻威脅著個人的信息安全，例如：黑客盜取個人信息資料等。3.跨域安全隨著經濟全球化的發展，信息、人才、知識等都實現了跨區域傳遞和流通，這些新興模式使我國的數據資料實現了國家間的互連互通，在增加信息交互便捷的同時信息安全的威脅也相應增加。針對跨境信息風險問題，需要國家及時建立跨境數據檢測體系，控制和管理好國家的跨境數據傳導，以實現國家信息安全。4.泛在安全在大數據發展中，由于網絡的便利性使得信息資料可以快速的滲透到各個領域內，且實現了跨國家、跨行業、跨部門，并體現出即時性特點，信息流快速且隱蔽流動，滲透面積強且影響廣泛。筆者認為計算機信息管理已經從靜態管理模式轉變為動態管理模式，并且管理時間要求也更為嚴格。5.隱性安全基于大數據背景下的信息安全主要表現有以下幾點：其一，數據信息呈現出泛濫和冗余的特點，造成“臟數據”過量，導致有價值的信息被淹沒，需要加強數據管理和控制，才能保證有價值信息能夠被及時挖掘，保證其價值發揮。其二，跨境互聯使信息質量產生變化，在進行信息管理中需要進行深度挖掘，以便實現深度分析。其三，移動信息技術改變了傳統的點對面的傳播方式，實現了點對點以及圈對圈的新型傳播，其隱蔽性良好同時也帶來了新的信息安全挑戰。其四，基于大數據視角下的新型線上業務中，存在不法分子線上犯罪現象，由于線上犯罪隱蔽性強，危害性也就更大。
三、基于大數據時代背景下的信息安全新要求分析
（一）管理模式新要求
基于大數據背景下的信息安全管理，要求國家在創新要求的驅動下明確總體安全的理念。在體制上，改變單打獨斗的方式形成新的協同作戰方式；在技術上，改變以往核心技術依賴于進口的局面，加大科技研發力度，實現核心技術自我開發能力；在機制上，將靜態管理手段轉變為動態管理方式；在方法上，改變經驗為主的管理方法形成預防、應對、彌補的管理線路；在傳遞方式上，改變傳統的垂直傳遞方法，形成扁平式傳遞路徑；在人才選拔上，改變了傳統的選拔機制，更注重人才的綜合素質、專業能力、創新能力。
（二）管理路徑新要求
大數據的發展是一把雙刃劍，在給人們帶來信息便利的同時還帶來了眾多的虛假信息以及信息垃圾。為了有效的利用大數據，需要加大數據管控能力，特別是需要進行分布式進行數據觀察，以達到數據信息的合理利用。大數據在發展過程中還存在不完善之處，經常有不法分子利用網絡進行謠言傳播以及煽動是非，造成網民認知混亂，對數據分析缺乏理性。因此，在信息管理工作中要注意科學進行信息管理，做好信息去偽存真工作，還原良好的大數據環境。
（三）管理政策新要求
根據大數據發展特點以及信息安全發展規律，國家機關要及時的進行數據法制化管理，保證我國的數據信息發展可以有法可依，有章可循。采取統一管理方法，在信息開放的環境下實現有效管理，改變以往信息網絡各自為政的現象，通過整合優化實現數據信息價值的擴大，以確保將信息風險降到最低，在網絡信息快速發展的今天，通過有效的法律保障，將個人信息風險最大限度降低，既保證信息流動自由，又保證建立完善的法律保障體系。
四、結語
大數據時代帶來的便利范文5
大數據時代實質上指的是信息時代，因為大數據的大內涵指向為計算，數據則是指信息，也就是說，大數據從本質上來說就是一種關于信息的處理技術，其以計算為主要特征。同時，在大數據時代的背景之下需要理解大數據與云計算之間的關聯性。因為在數據積累越來越多、處理需求越來越高的情況之下，只有依靠更為精密的計算器才能解決數據積累庫存的問題。下面就以此為前提具體分析大數據時代背景下的計算機信息處理技術。
關鍵詞：
大數據；計算機；信息處理技術
當前，人類的認識已確定了以“關系”作為解釋萬事萬物的基本事實，并且認為在人類社會中，只有有效處理人與人、人與物之間的信息交流問題，令其實現快速化、精準化的對接才能較好促進人類社會的演進與發展。因此，在這種較為進步的理念基礎上，目前的計算機信息處理技術應作為工具、方法、意圖而為人類走出困境及可持續發展發揮更大的作用。
1大數據特征及影響
大數據的特征主要體現在三大方面，分別是數據量、存儲空間、處理速度。因而在計算機處理信息時，需要鑒別區分數據種類，如區分文字、圖片、視頻、網頁格局此類信息就有助于提高處理的便利性。根據現有社會結構中起作用的企業集團觀察，大數據的影響主要是令原來的制造生產“6+1”產業鏈轉變為“4+1”。比如，傳統的制造業生產中要求根據產品設計、原料運輸、生產加工、訂單處理、市場營銷、零售六大環節進行按部就班地生產制造，而運用大數據之后就可以較好打破這種產業鏈的“程序”，從而實現重新排列組合。比如，當建立大數據平臺之后，就可以較好利用數據信息，網絡平臺首先以“訂單處理”作為主要切入口，然后壓縮其中的環節，提高生產效率，實現零庫存，最終實現訂單處理、生產設計、原料運輸、生產加工的新型產業鏈閉環。也就是說，通過運用大數據方法，能夠有效按照信息采集、數據分析、文字表述等步驟，較好實現以消費者為主導的制造生產計劃，令市場經濟環境下的企業運作更具有計劃性、可控制性，既有利于資源的合理配置，也能夠為企業的發展提供理性規劃選擇。
2計算機處理技術分析
計算機數據處理技術中包括以信息為主要處理對象的獲取、傳輸、加工、存儲、感知、安全、發展、問題。具體如下。
2.1獲取-加工-傳輸
計算機信息處理技術以互聯網作為基礎，由于它的交互屬性，因而在整體上要完成的是一種數據信息的傳達—處理—接收過程。其中處理部分是計算機信息處理技術發揮重要作用的領域。比如，以搜索為例，在引擎中消費者或用戶往往需要通過“關鍵詞”檢索自己所需的“相關信息”，因此，計算機信息處理在這個方面就需要提前分類與處理信息。（1）從獲取信息的層面觀察，手段的合理性非常重要，其中要求設置一個具有實時性的監控機制，以此達到及時存儲處理、垃圾處理，其目的在于提高軟件操作效率，有效實現數據處理的合理化。（2）從處理信息的角度觀察，其中的處理主要是以交互性為前提，從處理信息本身、用戶需求兩個方向考慮實施數據信息的“加工”，通常要求按照性質、功能、學科、“熱冷”（使用頻率）等進行科學分類，以此為使用者提供便利。（3）從傳輸的角度分析，其主要是通過信息平成，其中的傳輸要求計算機處理技術為其提供安全性、可控制性。
2.2存儲-感知-安全
大數據的數量積累決定了在其在存儲方面的困難及占用空間的無限擴展，因此，除了實時存儲、清除之外，最重要的是發展一種新的技術，令存儲能夠更為安全、高效集中。比如，DEEPWEB數據感知技術、安全技術就可以為其保駕護航。（1）時代背景決定了大數據積累庫存量的持續增長、快速增長，因此，在信息處理過程中要求以這種增速作為主要特征，運用一系列技術手段，更為安全、快速地完成處理，具體要求提高處理效率。從存儲信息的手段實現觀察，應以分類原則為基礎，盡量從結構形式進行數據的高效化存儲。（2）感知重點集中于DEEPWEB數據感知，其中主要的內容指的是將其與獲取技術進行結合，利用網絡深層空間技術實現數據信息抽取、分析，其處理過程以動態化的數據訪問作為整理手段，集合效率較高。（3）在數據信息的安全技術處理層面觀察，要求從多個層面著手，包括重點數據的檢測、信息技術產品的開發、計算機信息安全體系的建構等。根據現階段的安全防護要求分析，應注重操作人員、計算機信息處理人員的共同努力，如操作者或用戶應注重應用時的安全性，降低危險發生的可能性。計算機信息處理技術人員則應盡量過濾、禁止危險信息。
2.3發展-問題
信息技術推動互聯網發展的過程中，顯著的特點在于易變性，因此，在實踐過程中要求計算機信息處理技術的主體能夠擁有一個動態化的發展理念，始終站在發展的前沿為用戶的使用提供便利。下面先說明發展的基本方向為向云計算網絡轉化發展，然后指出當前計算機信息處理技術分析中不可忽視的兩大難題。（1）計算機所處的網絡環境因其本身的屬性、局限性決定了它的硬件的使用范圍，同時要求實現計算機網絡向云計算機網絡的轉換，尤其是在當前數據越來越多的情況下，其發展理念趨向于網絡數據、計算機硬件之間的分離，并以此達到轉化目的。（2）第一個問題是作為工具的“雙刃性”。計算機信息處理的基本面集中于網絡之中，而這種以“符號系統”構建起來的語言編程往往由于工具使用主體的多元性而使作為工具的計算機信息處理技術具有“雙刃性”。第二個問題是數據信息的“無用化”。作為知識的數據信息第一次發生質的飛躍是由于印刷術的推動，最近一次根本性的轉變則主要是依賴于信息技術。當前在大數據的時代背景之下，云計算的發展成為了必要條件，只有研發一系列計算軟件才能真正應對當前的大數據時代。在這個方面機器優于人，但人類與信息處理之間脫離卻產生了一個重要的后果，即數據信息的無用化，比如，碎片化信息、海量集中信息中的選擇性決定了威廉姆斯所說的“傳播的控制性”，所以在這種情況下，數據信息作為一種處理對象、傳播對象，它更多是在一種選擇之中完成“單向供應”。
3結語
大數據時代背景下的計算機信息處理技術相對復雜，專業化程度高、處理技術難度大，人腦處理的方式已很難適應目前所面臨的大數據，因此，應注重對于云計算網絡的研究、引入、運用，以此實現大數據處理的“機器化”。根據現階段的發展狀況觀察，建議在計算機信息處理技術方面增加技術研發投入，同時，盡量開發數據處理針對性較強的專業化軟件，較好應對大數據時代，以及所帶來的挑戰。
參考文獻
[1]楊潔.辦公自動化中計算機信息處理技術的應用探析[J].科技資訊,2016(16).
[2]陳成業.關于大數據與計算機信息處理技術的發展辨析[J].信息系統工程,2016(5).
大數據時代帶來的便利范文6
[關鍵詞]大數據；宏觀經濟；機遇與挑戰；分析
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.42.028
2015年9月份，國務院與工信部聯合印發了《促進大數據發展行動綱要》，明確要求在“十三五”規劃中重點推動大數據的發展和應用，建立運行平穩、安全高效的經濟運行新機制，這也為在大數據時代下更加精準、更加高效地開展宏觀經濟分析提供了政策保障。
1 大數據在宏觀經濟分析中的重要作用
1.1 為宏觀經濟分析提供豐富的數據支持
我國經濟發展正處于“三期疊加”的關鍵時期，影響宏觀經濟發展的因素也是多種多樣，要想保證宏觀經濟分析結果的準確性和時效性，就必須以大量的數據信息做樣本，對數據樣本進行客觀、專業的處理和評估。傳統的宏觀經濟數據獲取方式存在諸多弊端：一方面是數據樣本數量有限，難以反映出影響宏觀經濟發展的整體因素；另一方面是數據獲取途徑少，時效性低，往往與現階段的經濟發展現狀不相符合。而大數據技術借助于計算機、互聯網和電子信息技術，能夠在短時間內獲取各個部門、各個行業的經濟發展數據，例如全國旅游消費總額、全國商品房年銷售總量等?？梢哉f，只要數據分析部門獲取了相應的數據調查權限，就可以隨時調用管轄范圍內與宏^經濟分析相關的數據內容，從而極大地豐富了宏觀經濟分析所需的樣本容量和樣本種類，確保了宏觀經濟分析的準確性和時效性。
1.2 為宏觀經濟分析提供更多的方法
傳統的宏觀經濟分析手段，由于受技術條件和工作理念的影響，往往采用統計分析和隨機抽樣分析的方式，近似地反映或推斷出宏觀經濟的分析結果。隨著市場經濟的深化改革和我國經濟體制結構的轉變，傳統的宏觀經濟分析手段難以適應國家經濟發展的需要，云時代的到來和大數據技術的出現為宏觀經濟分析提供了更多種類、更加簡便的分析方法。例如，傳統的宏觀經濟分析由于獲取數據困難，因此采用“隨機抽樣反映整體”的分析方法，其分析結果與實際情況必然會存在較大誤差；而大數據的分析是以海量的數據樣本為基礎，并且樣本種類豐富，基本上涵蓋了影響宏觀經濟發展的所有行業，在此基礎上得出的分析結論無限趨近于我國宏觀經濟發展的實際情況，提高了宏觀經濟分析的可靠性。
1.3 優化了宏觀經濟分析的技術
大數據分析與單純的計算機數據統計的不同之處在于：計算機數據統計只能進行初步的數據分類和整理，并以數字、圖標等形式展示出來，雖然具有較強的直觀性，但是不能深層次地反映宏觀經濟內容。而大數據分析融合了計算機、電子信息和數學建模等多個專業技術，以海量數據為基礎，建立數學分析和統計模型，利用分析模型對數據進行深層次的分析、處理和加工，并結合了語音識別、圖像識別等技術，提高了數據分析技術的專業化水平。
2 大數據在宏觀經濟分析中的機遇與挑戰
2.1 大數據時代宏觀經濟分析具有的機遇
大數據技術融合了多種現代化數據獲取和分析技術，為宏觀經濟的精確分析提供了諸多便利條件，從當前的發展形式看，大數據在宏觀經濟分析中的主要機遇有以下幾方面：首先，大數據技術使“在短時間內獲取海量數據”成為了可能，為宏觀經濟分析提供了必要的基礎保障。無論是進行宏觀經濟分析還是其他各類專業統計，數據獲取都是最基礎也最為關鍵的環節。數據樣本的豐富度和樣本容量，直接決定了后期分析結果能否反映實際情況，而數據樣本越多，則最終分析結果越趨近于實際。除此之外，宏觀經濟是一個動態發展、不斷變化的過程，這就要求數據樣本在“獲取-分析-得出結論”這一過程中占用盡可能少的時間。因此，數據分析師歷來重視數據樣本數量和樣本獲取速度，大數據技術兼具上述兩種分析要素，在宏觀經濟分析中占據較大優勢。其次，大數據擴充了宏觀經濟分析的空間廣度，使數據價值得以體現。通過計算機互聯網獲取基礎的數據信息，不僅能夠有效跨越時間和空間的限制，而且在數據價值上也得到了一定的提升，并且利用專業數據分析軟件和數學模型，拓展了數據所包含信息的深度與廣度，為新時期進行宏觀經濟分析提供了有力支持。
2.2 大數據時代宏觀經濟分析面臨的挑戰
大數據技術在帶來諸多便利的同時，其自身也存在著一些有待改進的地方，主要表現為：首先，大數據所采集的數據量大，但是缺乏有效的數據篩選標準，導致數據中夾雜著部分無用或不相干的信息。例如我們在采集“全國旅游消費總額”相關的數據時，可能會搜索到與旅游相關的“交通運輸量”的信息，但是這些信息并不會對宏觀經濟分析起到影響，反而增加了樣本總容量。因此，如何加強信息甄別和篩選，是下一步大數據技術優化的重要內容；其次，數據的安全性仍然有待提高。由于前期采集數據量非常大，但是進行宏觀分析是一些相對漫長的過程，這些數據在保存期間如何確保安全性，關系到后期宏觀經濟分析的最終結果。雖然部分數據庫建立了相對完善的防火墻和病毒查殺系統，但是也很難徹底根除非法訪問的風險；最后，大數據時代的宏觀經濟分析需要大量專業化人才，但是從現階段相關從業人員的整體情況看，大數據分析人才數量難以滿足行業發展需要。
3 提升大數據對宏觀經濟分析作用的對策
3.1 構建良好的大數據獲取環境
政府應當主導建立一個大數據的收集體系，在一些重要的宏觀經濟領域制訂大數據的收集計劃，從而保證大數據的獲取。為此政府部門應當做好以下具體的工作：首先，政府部門要從思想認識上提高對大數據的重視程度，對于大數據在宏觀經濟研究中的價值予以認可。從而在實際的工作中能夠形成穩定的資金投入并在政策法規上為大數據的應用提供便利條件。其次，政府應當加大高校或者是相關研究機構在大數據應用上的研究投入力度，支持研究機構在大數據應用上的深度挖掘，從而更好地發揮大數據的作用。最后，政府應當支持企業采用現代化的信息管理手段，從而為大數據的獲取提供基礎性的條件。利用企業的信息化系統可以快速地獲取企業的相關發展數據信息，從而為宏觀經濟的大數據分析提供基礎材料。
3.2 提升大數據的采集與管理工作水平
制定規范化的大數據采集與管理體系，保障用于宏觀經濟發展的大數據均能夠得到有效的采集，并且還要確保數據的真實性。在利用大數據進行宏觀經濟的分析中大數據是基礎的分析材料，所以有效地采集到大數據是十分重要的。首先，要規范大數據的采集工作流程，制定科學的大數據采集體系，從而促進大數據采集工作的有序開展。其次，對于在大數據采集過程中因小集體利益而不配合采集的個人或者是單位，應對其進行一定的處罰，從而威懾這些干擾大數據采集工作的不良情況。最后，要對大數據采集人員進行培養和提升，從而使其掌握較為熟練的大數據管理技能，為大數據的更好地應用提供條件。
3.3 培養大數據分析與應用人才
在大數據的應用中人才是其中的關鍵性組成部分，高素質的大數據分析與應用人才能夠為宏觀經濟的分析提供有力支撐。為此，就必須在大數據人才培養上進行改進和提升。為此，應當做好以下內容：首先，政府部門應當重視大數據分析與應用人才的培養，出臺各類支持性的培養政策。其次，高校應當根據現實的需求而開始相關的專業和課程，從而發揮大數據分析與應用人才培養的基地作用，以便為社會輸送大量的大數據專業應用人才。最后，企業也應當在大數據人才培養上做出自己的貢獻，對于企業內部的數據管理人員進行專業技能提升的培訓，從而幫助他們掌握更多的大數據分析與應用的實際技能。
4 大數據與宏觀經濟政策制定
大數據革命為政府的宏觀經濟政策制定提供了機會。政府在政策制定上可以通過大數據分析系統提升公共服務質量，增加服務種類，并為公共服務提供更好的政策指導。同時，在大數據分析的運用、提高效率與其他政策和技術協同以及為公共服務領域帶來變革等方面，政府可以加大重視和投入力度，為經濟的進一步發展提供支持。
大數據給政府的經濟統計工作帶來了巨大影響。首先，面對大數據帶來的技術變革，政府應該將其納入政府統計之中。經濟統計要充分利用大數據時代提供的技術和條件，促進政府統計工作的變革。例如“10億價格項目”便是政府應對大數據變革的成功典范。其次，面對大數據帶來的統計對象擴充，政府不但應當重視結構化數據，更應當重視挖掘非結構化數據，以期找尋出恰當的經濟統計指標。大數據時代，非結構化數據包含更多信息，而且利用互聯網進行的數據挖掘，不僅可以得到數字資源，文本數據也可以通過挖掘獲得。最后，面對大數據帶來的統計資源的拓展，政府應該將其統計資源拓展到政府以外，重視拓寬其他數據資源。在過去，政府靠自己的力量收集數據，但在大數據時代，人人都是數據的制造者。例如，谷歌和百度等數據巨頭擁有大量政府無法獲取的數據資源。政府要想辦法讓數據巨頭將數據放到統計中來，而不能僅靠自己調查統計。
5 結論與展望
大數據時代極大地拓寬了信息來源、提高了獲取信息的時效性，同時，新信息的非結構化對宏觀經濟分析的技術和方法提出了新的要求。在大數據背景下，由于數據噪聲的存在，宏觀經濟數據挖掘變得十分重要，這就要改進技術，加強對非結構化和半結構化數據的挖掘。實時、快速、海量的數據為更加準確的宏觀經濟預測提供了可能，宏觀經濟預測模型也有待于進一步更新。在大數據時代，可以將機器學習算法引入宏觀經濟分析，改進宏觀經濟分析技術，解決“維數災難”，提高宏觀經濟分析的準確性。大數據時代也將促進政府經濟政策制定的變革，提升政策的時效性，提高政府服務效率。
參考文獻：
[1]文桂江，李昕.大數據時代我國宏觀經濟數據的沖突與協調[J].河北經貿大學學報，2014（5）：131-133.
[2]崔光N.房地產價格與宏觀經濟互動關系實證研究――基于我國31個省份面板數據分析[J].經濟理論與經濟管理，2013（1）：157-162.
[3]戴成峰，張連增.我國財產保險區域差異與宏觀經濟的關系研究――基于省際面板數據的實證分析[J].保險研究，2012（11）：142-153.
