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大數據時代數據的重要性范文1
中圖分類號：G23 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2017）08-0026-02
隨著互聯網新科技的不斷研發和應用，信息化進程日益加快，大量數據呈爆炸式增長，大數據時代應運而來。數字出版產業要持久發展就必須重視并順應大數據帶來的巨大變革，積極面對大數據帶來的挑戰。對大數據時代數字出版產業的發展趨勢進行分析，有利于數字出版企業做好充分的準備，抓住發展機遇。
一、大數據時代的內涵和特點
（一）大數據時代的內涵
目前，大數據已經在全球范圍內運用到社會生產生活的方方面面，各國對大數據的研究和應用也已經提上日程，大數據對經濟增長和科技創新的重大作用正在顯現，大數據時代已經到來[1]。
人們普遍認為，大數據是在一定時間內，無法用常規軟件工具對其內容進行獲取、管理和處理的數據集合。大數據用戶可以利用其承載的信息進行決策優化，而這些用戶既可以是政府機關、也可能是社會媒體或者商業運營者。
（二）大數據時代的特點
大數據的特點主要包括數量規模大、類型廣泛、實時快速性和價值密度低四個方面。
大數據的數量規模來自于各運營系統的數據庫，目前主要是互聯網用戶產生的大量內容，這些內容的規模正在日漸上漲，加上未來物聯網中傳感器生成的數據，人類社會的數據集成量將大大超出目前的計算程度[2]。
隨著互聯網應用的大范圍普及，信息化帶來的包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據的數據類型眾多。其中，日常生活中運用程度最高的視頻、音樂、圖片和定位等產生的半結構化和非結構化數據在3/4以上，這一數據在互聯網技術不斷提升的過程中將持續增長，而企業所產生的結構化數據所占比率較低。
大數據的產生是以數據流的形式，其速度之快對數據分析的技術要求非常高，以往的數據庫技術難以對這些實時數據進行全面分析，這也導致了大數據價值的降低。
大數據在經過處理分析后，具有重大的決策價值。但目前由于技術的限制，可利用的有價值信息較少。
二、大數據時代數字出版產業的發展趨勢
（一）利用大數據技術實現精準營銷
目前數字出版行業的營銷已經涉及微信、微博、電子郵箱等互聯網新媒體手段，但其營銷效果仍然難以達到預期目標，這就要求電子出版業對不同年齡、不同性別、不同工作甚至不同地區、不同時間段的讀者的閱讀偏好、心理預期及行為標準進行更加具體細致的分析和了解，并據此對出版內容和營銷策略進行調整和更新。而大數據技術可以實現對大規模數據進行整合處理和研究分析，更加精準地掌握客戶的需求規律[3]，從而更加精準地進行營銷策劃，保證在日趨激烈的競爭環境中占據有利位置。
（二）基于大數據的個性化選題策劃
數字出版行業選題策劃通常要經過信息采集、市場調查、目標客戶群確立等諸多環節，不但浪費了大量的時間和成本，而且由于調研結果往往真實性、科學性和有效性不足，導致很多選題難以與讀者的預期相一致。傳統的根據編輯約稿和作者投稿來選題策劃的形式已經難以滿足讀者要日益個性化和多樣化的閱讀需求[4]。
數字出版行業的選題策劃只有把握讀者的心理和需求，才能實現長遠發展。因此，利用大數據實施精確化營銷就顯得尤為重要。在此基礎上，數字出版行業的出版內容要根據讀者的需求進行個性化選題策劃，同時，要實現與各種新媒體渠道、交易平臺以及讀者的閱讀終端的無障礙連接，以便利用大數據技術對客戶的需求進行及時捕捉和分析。
（三）消費者對數字內容產品的付費意愿會大大提高
現階段，我國網民對數字內容的下載及瀏覽主要是基于免費方面，數字內容的付費模式在我國仍然沒有有效建立，這也是數字出版行業發展過程中的重要障礙之一，其關鍵原因是數字內容難以真正滿足消費者的需求及支付體系的不健全。
數字出版行業在有效利用大數據進行消費者需求分析，并根據消費者的需求進行個性化服務后，要注重與消費者之間的感情維護和后續追蹤反饋，切實將消費者的需求放在首位，消費者自然就會接受電子內容付費模式。同時，數字出版企業要不斷優化完善數字內容支付系統，保證下載和支付途徑簡便易行，支付手段要隨支付方式的發展及時進行添加變更，減少消費者的支付困擾。
（四）觀念更新和人才儲備是數字出版行業發展的關鍵
在大數據時代背景下，數字出版行業管理人員必須意識到大數據對產業戰略發展的影響，大數據環境下，企業只有順應潮流，積極轉型才能長足發展，傳統的企業發展模式已經難能與時展的需求相適應了[5]。
大數據技術帶來的信息資源將成為企業最重要的資源之一，企業對數據內容的選題策劃、廣告投放、產品效果預測都離不開大數據技術的信息分析，大數據在數字出版行業決策中的作用將會越來越明顯。
大數據技術使消費者需求得以分析和把握，底殖靄嫘幸檔囊滴窳鞒唐笠底櫓都會以讀者的需求為中心進行設置和調整，以實現數字出版的效益最大化。
此外，大數據時代數字出版企業在實現對自有數據庫的管理和與新媒體平臺及支付渠道的無障礙對接過程中，對專業人才的需求量大幅度提升。因此，數字出版行業對集數據管理和分析、互聯網運營以及市場營銷能力于一體的綜合性人才的儲備和培養力度將不斷增長。
（五）與互聯網和大數據產業的合作力度加強
目前，數字出版行業尚不具備大數據應用技術和環境，要想在大數據時代保持長足發展，就要加強與互聯網行業與大數據企業的合作[6]。
數字出版行業的銷售和客戶信息大都掌握在平臺運營商和社交媒體的手里，受成本制約，很多數字出版企業都未建立自有數據庫，對大量客戶信息的采集和分析y度自然也非常大，而數字出版企業要面對大數據帶來的挑戰并抓住其提供的機遇，就必須對這些信息進行有效的利用，因此，數字出版商要拓寬與互聯網和大數據企業的合作渠道，建立穩定長久的合作關系，為消費者提供更好的針對，促進數字出版行業在大數據時代的持續發展。
（六）以消費者需求為導向進行業務流程和企業組織結構調整
隨著大數據技術的發展，數字出版產業的業務流程設計將以用戶需求導向為核心。首先，數字出版行業業務流程將依靠大數據技術的支撐，更加清晰的了解消費者的需求，并及時滿足消費者的需求。其次，大數據為數字出版行業提供的數據分析將大大超出傳統市場調查統計數據的科學性和準確性，大數據提供的數據分析結果將成為數字出版行業整個業務流程的決策依據。此外，大數據技術的發展能夠使數字出版行業業務流程平臺的各個環節均與互聯網有效連接，直接與讀者進行線上互動、交流、合作實現數字內容的個性化服務。
數字出版產業業務流程向用戶需求導向發展的過程中離不開與之適應的企業組織結構。因此，在大數據技術的不斷發展過程中，數字出版企業的組織結構也要向消費者需求導向轉變。首先，在大數據技術的支撐下，數字出版企業的數據分析部門的重要性將逐步顯現出來，從單純的成本部門向利潤創造部門轉變。其次，隨著消費者對數字內容的付費意愿增強及利用大數據分析進行精準營銷的推行，數字出版企業將對數字內容提供商有更加明確的定位，其業務將向數字內容提供聚集。此外，由于大數據的商業價值受時空變化的影響較大，數字出版企業原有的金字塔式層級組織結構已經不能適應大數據時代的發展，因此，必須建立能夠及時滿足消費者需求的彈性化網絡式的組織結構。
三、結論
大數據時代是互聯網技術發展的必然趨勢，它必將帶來全球性的技術變革，信息的傳播速度將會更快，利用效率將會更高。它為商業發展帶來前所未有的挑戰和機遇，消費者的需求在這一時代背景下的受關注度空前提高，消費者具有了更多的選擇權，掌握了更大的主動權，對個性化服務的要求更高，由此帶來的市場供需關系的改變，對企業的產品設計和營銷策略也提出了新的要求和挑戰。
數字出版行業作為國家支持的新興出版業態，要想充分利用和挖掘大數據技術帶來的巨大發展機會和商業價值，就必須從戰略高度上意識到大數據時代已經到來。大數據蘊涵著大量的信息，進行處理分析后的信息具有巨大作用。隨大數據技術的不斷發展和運用，數字出版行業必然向精準營銷、個性化主題策劃、讀者對數字內容的付費意識增強和企業對專業化人才的需求量不斷增加、與互聯網企業和大數據企業的合作加強的趨勢發展。因此，數字出版行業要從現在開始注重對數據的采集、整理、分析和運用，提高應對外界環境變化的能力，增強自身的競爭力，實現數字出版行業在大數據時代的持續發展。
參考文獻：
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大數據時代數據的重要性范文2
關鍵詞：大數據；教學實踐；企業管理
隨著信息處理、信息傳播等技術的不斷發展，數據處理能力的不斷增加，在這種數據形式多種多樣、數據量驟然增加的大數據時代，現代企業的高效運營已經不再受到傳統企業管理模式的限制，而是朝著探索大數據技術與企業管理相綜合發展的方向不斷前進。在當前的大數據時代，必然離不開數據處理技術和處理工具的輔助，然而相關單位、企業等在管理方面也面臨著大數據時代數據處理的考驗。本文對大數據時代企業管理教學進行多方面的了解和分析，并以創新的角度探討并提出了促進企業管理教學質量不斷提升的可靠途徑，希望對相關的企業管理者有所幫助。
一、大數據概念以及其在企業管理中的重要性
（一）大數據概念
大數據又稱巨量數據、海量數據，是由大量、復雜多樣的結構、類型的數據所構成的數據的集合。大數據是數據分析的前沿技術，需要新的處理模式才具有更強的決策力、洞察力。
（二）在企業管理中應用的重要性
1.提高企業的工作效率
用數據說話是當今數字化時代的特征，在這個信息迅速爆炸的時代，人們隨時隨地會受到來自多方面的各種數據的大轟炸。而如何從海量數據中獲取對自己相對有用的數據信息，這就需要對原始數據進行分類、加工、整理以及不斷分析等流程，才能滿足不同人的不同需求，而大數據技術就是對這些海量數據進行處理的主要支撐。在企業的管理工作中合理有效地對大數據技術進行應用，可以提高工作效率，增加企業的收益。
2.提高企業的管理效果
在大數據時代，企業可以通過互聯網，并依托大數據技術對市場多變的形勢以及公司財務方面的預算進行提前預算，依據實際情況制定出合理科學的決策，提升企業的管理效果。
3.加大市場營銷力度
在當今社會，大數據一詞被越來越多人所提及并耳熟能詳，通常情況下，人們用這個詞對當今時代中信息爆炸式地產生，所進行的一個較為系統的描述和定義。海量數據的到來并不斷膨脹擴大，它對企業的發展起著決定性的作用，在當今經濟迅速發展的大數據時代，企業管理的手段也日益豐富多樣化，進而管理效率和管理成果也隨之不斷提升。換句話說，大數據在企業管理教學實踐中的應用，使企業在很大程度上增加了財務上的管理工作，加大了市場營銷力度，加強了企業戰略管理等，使企業的管理成效有了顯著提高。
大數據時代對人類對數據駕馭的能力帶來了前所未有的挑戰，同時挖掘了人類隱藏的巨大潛力和發展空間。然而與此同時，雖然企業可能尚未意識到大數據時代所帶來的隱患，但隨著時間的慢慢推移，人們將會越來越意識到大數據對企業發展的重要性。
二、大數據時代企業管理教學實踐研究
（一）大數據技術融入企業教學管理中，激發學生創新能力
大數據技術在現代企業管理中扮演者重要的角色。鑒于此，大數據時代的企業管理教學實踐方面的研究應該使學生對大數據技術有個基本的了解，不斷激發學生對大數據商業應用中的創新能力。大數據擁有者對大數據的商業價值具有決定性作用，可以在多個用途中進行應用。在當今經濟社會發展迅猛的大數據時代，擁有巨大數量的數據非常重要。然而，在企業管理教學實踐中可以有效利用大數據來獲取巨大的商業利潤的創新才能，才是當今大數據時代值得關注的焦點。企業管理教學實踐應該順應時展的潮流，在教學管理工作中不斷地激發學生的對大數據學習的能力，提升學生在基于大數據基礎上對研究結果進行問題的處理、分析以及重要的決策能力。同時，還可以提高學生對大數據的創新能力，對未來的企業管理能力的不斷提升起到顯著的輔助作用，向著更加廣闊的空間發展。
（二）企業管理教學實踐積極開闊學生的大數據視野
在企業管理教學實踐管理工作中培養大學生的創新思維，開拓他們的視野，并不是一件非常容易的事情。大數據在企業管理教學中近幾年才收到人們的關注，進入人們的視野，因此企業管理教學實踐在大數據時代具有重要的意義。在應用大數據技術進行企業管理教學活動中，大數據視野的廣闊程度對管理工作的效果有著直接影響。在企業管理教學實踐中，應該實行開放式企業管理教學模式，使學生充分利用網絡平臺、新媒體工具，不斷地關注積累新的大數據，實時進行學生間的相互交流，切實拓展學生的大數據視野。例如，教師可以讓學生在教學過程中，提出當前的任一大數據熱點，由學生自行在網絡中尋找事件原委，和同學進行交流，實現以學生自主學習為主的主動教學模式，提高學生自主學習的能力，同時提高了學生應用大數據技g分析問題的視野寬度，調動學生學習的積極性。這種企業管理教學模式對于學生的企業管理能力方面的培養，以及學生未來對大數據技術的靈活應用能力都有著顯著的提高，調動學生對大數據管理學習上的熱情，讓學生切身的感受到大數據時代企業管理教學實踐的重要性。
三、結語
大數據時代對人類對數據的駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲取更加深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間。面對海量的數據、不斷變化的外部環境，大數據時代不僅給企業發展提供了重要的機遇，也為企業管理帶來巨大挑戰。企業應該從中尋求創新的管理模式，努力打造在大數據時代生存的根基。企業管理教學實踐在大數據時代下呈現出了嶄新的商業應用價值，同時也不斷推動著企業管理教學實踐的發展。在這個信息量巨大的時代，大數據技術已經滲入到多個行業領域中，在這樣的背景下，企業如果想要真正實現管理教學實踐上的進步，就必須對大數據技術的重要性有著充足的認識，只有這樣才能保障企業在大數據時代的健康穩定發展。
參考文獻：
[1]周婷婷.大數據時代企業管理教學實踐探索研究[J].經濟研究導刊，2015（4）：216-218.
大數據時代數據的重要性范文3
關鍵詞：數理統計；大數據；企業管理
隨著科技的發展和信息傳播速度的增加，人們處于信息爆炸的時代。與傳統的數據相比，在大數據時代，數據具有哪些變化？傳統的數理統計方法將會發生怎樣的變革？數據處理方式的變化以及數據傳播速度的增快將會對企業管理產生怎樣的影響？本文重點分析了數理統計方法在大數據時代下企業管理中的運用，從而促進企業不斷適應變化，實現長遠發展。
一、數理統計的概念與特點
運用數理統計的方法分析生活中的各種數據逐漸成為科學研究的一種趨勢，在相關數據的基礎之上，通過運用數理統計的方法，可以判斷事物發展的趨勢，從而歸納出一些客觀規律來指導我們的生活，提高生活質量。所謂的數理統計是指運用定量描述的方法分析隨機變量之間的關系，通過有限次的觀察實驗得到數據，發現數據之間的內在規律，并判斷整體的數據規律性?；咎攸c是以實驗觀察為基本出發點，以概率論作為基礎，選擇數學模型并進行驗證。正確運用充數理統計的方法的前提是掌握數理統計的基本概念和基本思想，而總體和樣本是數理統計的基本概念，總體是研究對象的全體，樣本是研究對象的一部分。通過樣本的信息對總體進行推斷是數理統計的基本思想。
二、大數據的概念與特點
目前，學者們對于大數據沒有達成統一的定義。一般來說，大數據是指數據資料非常龐大，無法運用目前的軟件在短時間內進行數據的分析與處理。它是對大規模數據管理和技術平臺的泛稱，與傳統的大規模數據不同，它除了數據的爆炸性增長之外，還包括對于數據的分析、處理和應用，最終實現挖掘大數據潛在價值的目的。大數據具有數據龐大、種類較多、價值性、處理速度快的特點。與傳統的數據不同，在大數據時代，我們分析的數據總量巨大，并不再僅僅依靠傳統的隨機抽樣的方法，除外，由于數據總量龐大，有著多樣性和豐富性的特點，使得我們無法確定數據的使用目的。在大數據時代，僅僅依靠傳統的幾種工具無法實現對于數據的處理和分析，而是運用強大的云計算能力進行數據的處理與分析。
三、大數據時代對于數理統計的影響
統計學是一門具有三百多年歷史的學科，在長期的發展過程中，不斷吸納各家之長，使得統計學的發展充滿生機與活力。大數據時代的到來，為統計學的發展帶來發展機遇的同時又帶來巨大的挑戰。具體如下：1.大數據對于樣本和總體的影響眾所周知，數理統計是通過具有代表性的樣本推斷總體的基本情況，從而對于社會經濟發展的總體趨勢做出判斷。而具有代表性的樣本是通過抽樣的方式實現的，然而，在大數據時代，雖然信息量龐大，數據類型多樣，但是大數據也存在著樣本缺乏代表性、噪聲等問題，因此，通過抽樣的方法對于數據進行分析可能會存在一定的偏差。傳統的數理統計方法收集到的數據具有結構化的特點，然而，在大數據時代，數據類型多種多樣，容量超大，因此，樣本數據與大數據存在很大的不同。樣本數據有著特定的研究目的，運用抽樣的方法獲得數據，具有數據有限的特點。基于樣本數據的特點，它的應用空間十分有限，通常無法滿足多層次、多樣化的需求特點，在抽樣過程中出現偏離方案的現象時，抽樣便無法進行，因此，樣本數據分析的方法無法得到廣泛推廣。而大數據不僅包含的信息量巨大，而且不受各種限制即可以接納各種各樣的數據類型。與樣本數據相比，大數據的優點是數據選擇空間巨大，可進行多角度、多方面的數據分析。更為重要的是由于樣本數據有限，可能無法判斷出數據的某些規律，而通過大數據，某些規律可能會十分清晰。樣本數據中無法發現的弱小信息，在大數據中可以找到。在樣本數據中被認為是異常的值，在大數據中可能會被接受。因此，在大數據時代背景下，我們認識事物的能力大大提高，充分發掘有用的信息，抓住很多決策分析的機會，促進對于各種社會現象的理解和認識。綜上所述，在大數據時代背景下，既可以作為總體也可以作為樣本。隨著社會的進步、互聯網技術的發展，人們處理各種復雜信息的能力大大加強，從多樣化的數據中獲取有價值的信息越來越多，社會迅速進入大數據時代。在大數據時代，不僅人們的生產方式和生活方式發生巨大變化，企業管理也面臨著新的機遇和挑戰。2.相關分析發生變化大數據時代的到來使得相關分析發生變化，彌補了傳統數據分析中的不足。首先，大數據時代的相關分析必須滿足“通用性”和“均等性”的準則，并且結果不受變量間形式的影響。近年來，隨著大數據的影響力逐漸增加，國外諸多專家和學者充分認識到大數據的相關分析的重要意義，并且對于改進大數據的相關分析進行了深入的研究。以Reshef（2011）等代表的學者提出了最大信息系數的研究方法，從而有效識別變量間的非函數相關關系。在此基礎之上，一些學者提出了隨機相關系數和最大相關分析的研究方法1?？傊碌南嚓P分析方法涌現說明國內外學者發現傳統的相關分析中存在的缺陷，無法滿足大數據時代數據分析的要求，與此同時，他們也認識到大數據時代相關分析的重要性。因此，當務之急是統計分析方法順應大數據發展的要求。
四、數理統計方法在大數據時代下企業管理中的運用
1.大數據推動企業變革大數據對于企業管理方式產生十分深遠甚至是顛覆式的影響，例如：營銷方式的變化，商業模式的改變等等。在大數據時代，一個核心問題是數據的預測，大數據意味著一切以數據化的形式存在，也就意味著透明化。除外，數據也不再像過去那樣被認為是陳舊的和靜止的，在相關數據收集收集完畢后便不再具有價值。大數據時代，通過對原來的數據進行挖掘，可能會發現有用的信息。而對于企業來說，大數據時代要做到運用數理統計的方法做到決策的數據化，實現由過去依靠感覺進行決策向利用數據進行決策的轉變。即使過去部分企業認識到數據的重要性也僅僅關注過去的、已經發生的數據，而這些數據存在著滯后的缺陷，管理者依靠主觀經驗進行決策，那么決策的風險較大。而在大數據時代，管理者充分運用數理統計的方法分析過去、正在發生的全部數據，充分挖掘各種有用的信息，以制定科學合理的決策，從而促進企業的發展。2.進一步提升企業的人力資源價值眾所周知，人力資源在企業的成長和發展過程中發揮著至關重要的作用。大數據具有及時性、高處理速度的特點，充分保證數據的真實性和有效性，有利于企業進行科學決策，發現適合企業發展的優秀人才。傳統的企業人才招聘方式為結合企業的戰略目標、崗位分析等設定相關標準，然后依據這些標準對簡歷進行篩選，那么與企業戰略目標和崗位分析標準契合度較高的候選者即為企業需要的人才。然而，首先各類標準的制定可能是片面的，因此，招聘到的人才可能不符合企業的要求。除外，面試是一個依靠情商和智商綜合判斷的過程，及時設定了各種硬性指標，在實際的面試中，HR可能受多種綜合因素的影響，難以做出正確的決策。而在大數據時代背景下，可以減少這種不確定性的影響。通過數理統計的方法，對于收集到的各種數據進行收集、處理和綜合分析，發現求職者的各種素質和企業招聘人才之間的關聯性，找到真正適合企業發展的人才。并且隨著企業收集到的信息越來越多，發現適合企業的優秀人才的概率會越來越大。通過這種招聘方式，不僅可以大幅度降低招聘成本，而且能夠拓寬企業招聘渠道，豐富企業招聘形式，提高企業招聘的精確度，促進企業的長遠發展。隨著數據處理方式的不斷改進，人們對于大數據挖掘到的信息必將越來越豐富，這有利于提高企業決策的科學性，推動企業的長遠發展。
參考文獻：
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大數據時代數據的重要性范文4
1大數據定義
有關大數據還沒有統一的定義。大數據也稱巨量數據，不僅指數據大，并且數據形式，樣式都是多元化的，并且可能沒有一定規律，我們必須通過科學方法進行有效的提升數據使用，解決人們生活、學習與工作中的相關問題。由于大數據時代，數據體量巨大、類別繁多、價值密度低，人們必須具有超強的信息能力才可能找到自己所需要的信息。[1]同時，大數據時代數據處理速度快，也要求必須有敏銳的信息意識才可能抓到有價值的信息。因此信息素養課除了教會學生進行基本的檢索知識以外，更重要的應該著重培養學生的獲取信息的意識和信息的處理能力。
2高校圖書館信息素養教育方式
高校圖書館采取的信息素養教育方式，以吉林建筑大學圖書館為例，主要有以下幾種：
2.1開展新生入館教育
大學生活與以往的學習生活不同，很大程度上是靠學生自主去學習。教師只是從方法上對學生進行指導，很大程度上需要學生課后去查找各種資料進行自主學習。而剛入學的學生，面對全新的學習和生活環境，還未擺脫以前的學習習慣，很少有學生能夠主動利用圖書館豐富的資源來進行學習，消化課堂所學的知識。而且他們對于如何利用圖書館來助力自己的學習可以說是一竅不通，他們不清楚館里有什么，可以為同學提供什么樣的服務，他們對于學術研究或閱讀的興趣不是很大，完全沒有獲取信息的意識，更別說信息的處理能力。因而加強新生的圖書館入學教育，及時向學生普及圖書館的相關知識，引發學生入館興趣，充分發揮高校圖書館的教育職能和信息優勢，對于提高學生的信息素質及學會充分利用圖書館各種館藏資源是十分必要的。我館非常重視新生的入館教育，在每年的新生入學后都會在新生上課的第一時間采取集中上課的形式，對新生進行入館教育培訓。培訓主要采取課堂上利用PPT課件進行講解。但效果并不理想，很多新生由于在入學時沒有自主獲取信息的需要，所以上課時認為所學的知識沒有必要而對新生入館教育沒有引起足夠的重視。
2.2開展文獻信息檢索課程
開設文獻檢索課可以提高學生信息技術能力、獨立思考能力，提升自主學習能力，對學生今后的學習與發展起到重要促進作用。[2]高校圖書館文獻檢索課在大數據時代是非常重要的課程，在海量數據中，能科學的進行檢索，提升工作效率，符合現代圖書館發展要求。目前，文獻信息檢索課程在很多高校都是必修課程，而在我校目前還只是一門只針對大三學生的選修課。由于大三學生臨近畢業，選修的課程學分基本上已經接近學校要求，所以選課的學生較少。另年近兩年不斷出現學生可以通過網絡上課的網絡課程，比較受學生歡迎，所以我校這兩年文獻檢索課選修人數較少。我?，F行的文獻檢索課教學，仍然采用傳統的教師詳細講解并示范的教學模式，缺乏與學生之間的互動，這對調動學生的學習積極性、主觀能動性及創新能力的培養極為不利。
2.3開展校園宣傳活動
我校圖書館每學期都會定期開展電子資源利用的講座。對于有需求的各院系提出需求時也會深入到各院系去進行培訓。培訓方式也都是以講授課件的形式為主。每年4月23日是世界讀書日，也是我館的宣傳活動月，圖書館會在整個四月集中開展各類學術文化講座、以及一些有趣的猜謎活動或知識競賽，邀請數據庫商舉辦數據庫的培訓講座、數據庫宣傳展等活動。但學生參與度也不夠高。由于培訓基本上是以課件講授為主，效果并不顯著。老師或學生聽完后沒有直接進行操作，等到想利用的時候面對眾多的數據庫又不知道從何處入手了。
3大數據時代高校圖書館信息素養教育策略
針對目前高校信息素養教育中存在的一些不足，筆者認為可以從以下幾點逐步改進吉林建筑大學圖書館的信息素養教育方式。
3.1加強大一新生的信息素養意識
大一新生入館教育應著重培訓學生獲取信息的意識，讓他們意識到信息社會、大數據時代信息素養的重要性，從而引起他們的關注與重視。圖書館可以把新生入館教育制作成多個微視頻，并加大宣傳力度，讓更多的同學了解、觀看微視頻。
3.2舉辦多種形式的信息素養教育培訓講座
圖書館每年4月份都會舉辦世界讀書日活動，利用此機會多舉辦幾場信息素養教育講座，邀請名家大家到圖書館為師生進行高質量的講座，以提高師生的信息素養意識，掌握信息利用和分析的技能。另外近幾年許多高校圖書館開通了微信圖書館。微信在讀者中的普及度很高，這為微信圖書館的推廣提供了很好的平臺。圖書館應利用好這一平臺做好信息素養教育的宣傳和推廣工作。與讀者進行實時咨詢，快速解決問題。多做一些短小、有趣、實用性強的微視頻到微信平臺。
3.3提高教師自身業務能力
高校圖書館服務離不開技術人員的支持。大數據環境下，圖書館人館員除了具備圖情知識，有一定的專業學科背景外，還必須具有超強的計算機網絡操作能力。圖書館應每年組織館員要定期培訓，接受專門培訓或者進修，更新知識，掌握大數據的相關技術，全面提升教師隊伍綜合素質能力。
參考文獻
[1]李軍.大數據時代高校教師的信息素養[J].當代教育理論與實踐,2014,09:152-154.
大數據時代數據的重要性范文5
關鍵詞：大數據時代；財務管理；創新
1.引言
1.1研究背景
2011年5月麥肯錫咨詢公司在《大數據：創新、競爭和生產力的下一個新領域》中，首次提出“大數據”一詞，之后維克托邁爾舍恩伯格的《大數據》一書在中國出版發行，一時間“大數據”成為人們關注的焦點。
現如今距離大數據首次提出已過去了4個年頭，大數據這一新的技術手段也正在被廣泛地運用在生產生活的各個方面。尤其是近兩年，大數據的提出和應用為人們的生活提供了更多的便利條件，大數據因其超強的數據收集、分析和處理能力，為人們精確的分析和計算創造了有利的條件。目前，很多企業也開始認識到數據資產對于企業發展的重要意義，一個企業的管理模式是要隨著社會的發展和進步而不斷完善和改變的，在大數據時代就要有適合這一時代的企業財務管理模式，未來企業的發展也需要不斷地探索新的道路。
1.2相關理論概述
1.2.1大數據
大數據從字面意義上來看就是規模巨大的數據，其實這也是人們大眾最為普遍的觀點，大數據就是規模大且復雜，并且很難用現有的數據庫管理工具或數據處理程序來處理的數據集。
大數據主要有四個特點：大規模（volume）、多樣性（variety）、高速性（velocity）和價值性（value）。首先是大規模，即數據量大，從GB、TB，發展到PB、ZB，可以看出數據的存儲量是在成倍的增長的；其次是多樣性，即指大數據中的數據類型是很多樣的，有靜態圖片、文字，也有動態的視頻、音頻等等，還包括一些GPS信息；再次是高速性，即在大數據時代數據的處理速度是非常快的，系統可以在最短的時間內找到有用的信息，提供有價值的分析情報；最后是價值性，這里的價值指的是回報的價值，即在對眾多數據進行了有效地分析和整理之后，公司會獲得與數據等值甚至更高的價值回報。
1.2.2財務管理
財務管理簡單來說就是企業組織財務活動、處理財務關系的一項工作。財務管理主要管理的對象就是公司的資產，即企業內的融資、投資以及資金運轉等都屬于財務管理的范疇之內。
財務管理是企業管理的一個重要組成部分，一個企業要想得到長久的發展就要形成一個良性運轉的資金鏈，簡單來說，一個企業如果沒有資金，是絕對不可能發展壯大的，同時有了資金如何運用它也是一門學問，所以要想做好財務管理這項工作也是不容易的，這需要財務工作人員和企業管理者的共同努力。
2.我國傳統的企業財務管理現狀
2.1財務信息質量不足
我國傳統的財務評估體系存在很多的問題和局限，例如，在對財務指標的制定方面，傳統的財務管理系統缺乏對企業實際發展狀況的綜合分析，因此制定出的指標也是不能夠符合實際的。并且現如今，傳統的財務管理已經不能夠滿足我國企業對會計信息質量的發展要求了，它已經與時代脫節。
2.2財務信息時效性差
電子信息技術在我國的發展起步較晚，直到本世紀初才開始廣泛的被人們所關注和利用，因此，到目前為止，我國企業財務信息的技術化利用還并不完善，財務信息的時效性較差。我國很多中小型企業本身規模不大、財力不足，因此為了節省企業的開支，財務部門的架構和流程并不完善，各部門間的信息流通也只能靠人工來完成，企業很難做強做大。
2.3財務人工成本高
從上一點中也可以看出，很多企業的財務管理都是依靠純人力來完成的，因此，企業所需要的財務人工成本也自然會很高。這一方面筆者將主要從企業財務人員的需求和供給兩個方面來說，一是需求方面，很多企業都沒有專門設立財務管理部門，企業中高層次的財務管理人員十分缺乏，企業對專業人才的需求也越來也大；二是供給方面，由于監管的缺失，財務隊伍整體素質下降，所以，財務人員的供給也隨之弱化。
3.大數據對企業財務管理的影響
3.1提升財務信息準確度
以前由于技術手段的缺失，企業財務報告的編制以確認、計量、記錄為基礎，全部由人工完成，企業更重視的是利益，并沒有對財務管理以及相關的數據有相應的重視。因此，在大數據時代以前，因為技術手段的缺失和企業管理者不重視的雙重原因，導致該段時期內企業的財務管理工作并沒有得到發展和重視。
在大數據時代，數據的收集、分析和都有了很強的技術支撐，并且在相應的系統整合下，企業的財務信息能夠得到更合理、更加及時完整的反饋，大數據時代下企業高效率的處理和整合海量數據成為可能，而且在大數據技術所要求的規范化、標準化環境下，企業的財務管理環境也會得到大幅度的改善。
3.2加強財務信息的挖掘
順應全球經濟一體化趨勢的發展，企業也應該建立更加完善的財務管理信息系統，以加強對財務信息的挖掘和收集。以前，企業獲得財務數據的途徑就只有財務部門提供的報表，對于財務信息的辨識度可以說是幾乎沒有。而在大數據時代下，企業出了可以通過財務報表獲得財務管理信息之外，還可以在在企業的整個數據平臺上找到相關的業務數據，了解資金的動向，以大數據為技術依托的企業財務信息平臺的建立，為企業的發展和管理提供了更為便捷的途徑，更利于企業的長遠發展。
3.3促進企業財務人員角色轉變
筆者從企業財務管理的角度入手分析得出，在大數據時代下，企業財務人員的工作已經從簡單的核實記賬、報表分析，發展成為企業財務數據管理。財務人員不僅僅是記賬工具，而成為了參與企業財務數據管理，甚至是參與企業決策的重要角色。這種角色上的轉變很大程度上促進了企業的民主化、制度化發展，同時對管理者來說，也能夠更加全面客觀地做出決策，避免失誤。
4.大數據時代企業財務管理創新
本部分主要針對上面提到的三方面影響，提出大數據時代下企業財務管理創新的方式：創新企業財務管理模式、加強企業財務管理信息制度的建立、培養大數據財務人才，為大數據時代企業的財務管理提供新的思路。
4.1創新企業財務管理模式
筆者認為在大數據時代下，創新企業財務管理模式應著重考慮如何與現有體制進行合理的協調，并且在現有的體制上加入財務管理信息化建設，以促進企業財務管理的良性協調發展。
不過，要想建立一個新的企業財務管理模式不是一件容易的事，在需要各方長期不懈的努力的同時還需要格外注重對原有體制的有益吸收，即發揮原有體制的長出和優點，融合大數據時代先進的財務管理系統和理念，不斷推進、持續優化、進行全面創新。正如浪潮公司提出的“財務云”技術一樣，有了這樣一個信息技術手段的支撐，且可以輕松創建符合自身實際財務管理中心，由系統專門對公司內部海量的財務數據進行收集、處理和分析，進而為管理者的決策和企業的發展提供源源不斷的幫助。
4.2加強企業財務管理信息制度的建立
加強企業財務管理信息制度的建立主要從以下兩個方面進行論述，一是，在企業內部逐步建立起一個完善的財務管理信息化制度，即用制度促進管理，制度是保障企業完成信息化轉變的基礎，有了制度，才能很好的對員工甚至是管理者起到制約作用，進而促進發展。
構建信息網絡化平臺，實現企業的實際情況和網絡資源的有機結合，真正達到解決企業信息失真，不集成的目的。二是，加強財務信息監管力度。在打數據時代企業可以充分利用互聯網和信息技術，實現對企業各部門資金使用情況的實時監控，減少資金的浪費，提高企業資金的使用率，保證企業資金流轉的安全。
4.3培養大數據財務人才
培養大數據財務人才是大數據時代下企業財務管理模式創新的最重要的舉措，因為企業要有人才才能運轉起來，否則就算有足夠的流動資金也不知道該如何利用她獲取利潤。在大數據時代企業的財務人員不僅僅再做著財務數據整理和分析的工作，更是在很大程度上參與了企業的財務管理，因此，此時的財務工作人員要具備的能力也應該更多，包括要有超越財務的戰略全局觀念和組織流程規劃設計的能力等等。但目前大部分企業并沒有這樣的人才，也無法在企業的財務數據分析上投入足夠的人力資源。企業對新型財務管理專業人才的需求遠大于目前的人才供給量，因此造成了企業財務管理人才缺失的現象。社會各界尤其是各大高校應該著重多培養一些企業需要的專業人才，以適應社會發展的需要，改善人才供需失調狀況。
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大數據時代數據的重要性范文6
大數據指的是由于數量巨大、一時無法通過當前所常用的軟件工具，進行有效獲取、整理以及分析處理，而為社會經濟活動提供決策貢獻的數據信息。大數據的最大特點在于它的大，能夠稱之為大數據的數據量是極為龐大的，在以往的時代數據存儲所使用的單位最大的是TB（即1024GB），而現在已經發展到了ZB（即1024EB），預計在2020年，全球的數據量將會超過40ZB。另外，當前數據的類型較為多樣，不僅包括文字、圖片和網頁，還包含地理位置、視頻等形式；且當前數據的產生、獲得和傳輸的速度非常快，具有很強的時效性；同樣，大數據中也蘊含著巨大的價值，通過數據挖掘和分析可以從中得到對企業來說具有重要意義的信息，有效地加以利用后，將會為企業贏得非常高的回報和收益。因此，大數據時代為企業的經營管理和決策帶來了全新的機遇。
2大數據時代下企業管理模式創新中存在的問題
2.1企業管理者對大數據的關注度較低
就當前我國大數據時代下企業管理模式創新的過程中存在企業管理者對大數據關注度較低的問題，其主要表現在：
第一，在企業管理者對大數據的關注點存在偏差。當前我國企業管理者在實施企業內部管理創新的過程中，對大數據的關注點在于如何從大數據中獲得企業發展新契機，忽略了大數據為企業自身發展管理效率和管理質量帶來的好處。
第二，企業管理者對大數據的關注點在于對企業競爭信息的獲取和市場競爭趨勢信息的獲取，而對大數據的市場發展信息、客戶管理信息、員工管理信息等重視程度明顯不足。
2.2大數據缺乏安全性建設保障
大數據缺乏安全性建設是目前我國企業管理模式創新中普遍存在的一個問題，其主要表現在：
第一，企業在大數據環境下積極實施企業管理模式創新，對企業的運行數據、財務信息、客戶信息等實施大數據管理。但是，對相關信息儲藏、管理、傳遞方面的安全性側重性明顯不足，進而導致客戶信息丟失，企業信息丟失等問題，嚴重制約企業的發展。
第二，大數據時代下我國整體信息技術得到了提升，而不法分子利用法律漏洞和企業管理漏洞實現企業大數據入侵，獲取企業內部財務信息，對企業的發展造成了經濟損失，嚴重制約了企業的發展，而這正反映了我國企業在大數據時代下管理模式創新中缺乏安全性建設的問題。
2.3大數據人才缺乏專業性
人才建設是企業管理創新的核心，也是保障企業管理創新開展的關鍵。但是，當前我國企業對大數據時代下管理模式創新中人才嚴重缺乏專業性[5]。
首先，在人才引進機制上企業并沒有設定標準專門吸納大數據管理人才，而是采用傳統人才招聘標準實施人才的引進。
其次，在人才在崗培訓中也沒有增加對大數據管理人才的培養，企業內部人才對大數據的理論知識掌握程度不足，只能依靠在實踐經驗中摸爬滾打而實現內部管理模式創新，嚴重拉慢了企業管理模式創新的進度，制約了企業的發展。
3大數據時代對于企業管理創新的措施
3.1將數據作為決策以及運營的基礎
當前時期，企業傳統收集數據的平臺在保持正常運轉的狀態下，積極探求創新性數據管理平臺創建工作。實際上，企業面對社交網絡中的圖像、微博、視頻等信息開創建設一種新型的非結構化信息為標準的數據平臺。企業數據信息的收集應從搜索范圍、搜索深度上下功夫，運用收集到的數據進行剖析得出企業聲譽度的建立以及營銷方案的設計，全方位推進企業發展。企業管理者面對數據管理工作應從監控方面入手，應注重產品信息展示的時效性，產品服務信息要第一時間被消費者知曉，使得數據管理工作能夠落到實處。企業管理模式中首創精神的體現，應表現為在非結構化數據方面實現和產品、服務的無縫對接，并在服務、銷售過程中重新收集相關數據，及時更新完善數據庫。
根據數據進行決策的制定，具體應在社交網站和微博中非結構性數據，通常以文章形式為展現方式，使產品讓消費者得以熟悉，不斷提升企業的名譽度。將數據通過科學性處理，了解企業在社會中的聲譽特點，確定消費者心中對于企業的判別度，以此為基準來推進市場跟蹤和市場分析工作，企業管理模式以此為依據進行適應性改變。
3.2重視數據管理崗位從業者的專業性培養
大數據時代背景下，將以更高的標準要求企業管理工作。企業管理模式面對不斷的改進，依托高端管理人才在企業管理方面做出的實踐性努力。數據技術崗位從業者在此項工作中尤為重要，其崗位工作決定了數據處理的準確性和科學性。數據處理從業人員，應從基礎知識中熟知市場營銷專業相關內容、信息技術相關內容，還需要能夠獨立處理數據以及信息實踐操作的能力。這種集聚理論性以及實踐性知識為一身的專業從業者，才能適應大數據時代的企業管理工作。從數據中發現企業以及社會的聯動效應，將數據只用作于數據信息的開發環節。企業應成立專門數據處理機構，讓員工意識到數據信息在企業日常工作中的重要性。企業在招聘數據管理崗位從業者時，應注重相關理論知識以及實踐操作能力，應對該崗位從業人員進行定期以及不定期知識的更新培訓，幫助其掌握最新數據信息相關理論以及操作經驗。
3.3企業網絡建立過程中保障科學性
企業網絡是否具有科學性能夠促使數據發揮更大的作用。企業產業鏈中包含的供應商、客戶、內部管理機構、企業合作對象、員工等方面，從關系建立過程中形成具備企業自身特點的數據信息庫，有利于在企業發展中獲取有效信息，能夠推進企業管理工作實現創新。當前企業管理工作應摒棄只注重產品本身（產品營銷、成本因素、產品信息），更多的努力應放在企業服務的提升方面。企業管理模式創新應注重產品自身、服務標準、企業人員信息采取層次化的方式進行加工，使企業信息網絡實現不斷完善。
3.4建立高效的企業信息網絡
在大數據時代，企業不再依靠以產品為核心，注重產品、營銷和成本信息的管理模式，而是將企業服務和服務質量作為重點.首先構建一個企業數據信息網絡，將企業的產品、成員和服務等各方面的數據信息納入其中，并進行加工處理，以便更好地進行企業內部管理；其次，將企業生產經營的上下游節點企業、合作伙伴、客戶等成員的數據信息錄入企業信息數據庫，然后將企業內外部的數據信息進行相關性的分析和研究，并通過這些有機聯系，形成一個完整的、帶有自身特色的企業信息網絡，為企業在大數據時代的發展和管理創新提供強大的信息支撐。
