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大數據時代信息的特征范文1
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 03. 068
[中圖分類號] TN918.08 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2017）03- 0127- 02
1 大數據的特征和大數據涉及的相關內容
1.1 大數據的主要特征分析
處在大數據時展背景下，大數據的特征體現也比較鮮明，首先在海量信息數據的特征方面就比較顯著。在計算機的硬盤容量上已經進行了升級，容量上也大大的擴大了，其數據的規模上也不可同日而語。這就對信息技術的進一步發展有著重要的促進作用，這也是大數據時代的一個重要標志。再者是大數據的數據信息種類的多樣化，多樣化類型的傳感器以及終端設備都是大數據信息數據的源頭。這樣就形成了數據類型的多樣化。
1.2 大數據涉及的相關內容分析
大數據發展下涉及到的內容比較多，網絡的安全問題是大數據發展下的重要問題內容。大數據的發展為網絡犯罪提供了很大的便利，使得范圍的模式發生了變化，并且在犯罪的水平上也比較高，這就對信息安全帶來了很大的威脅。再有是涉及到的云數據，在云計算的應用下，也是面臨著一些問題，使得在對數據的處理過程中會著諸多不可測的風險。另外在個人設備管理的問題上，移動設備的應用廣泛化，使得數據的存儲和訪問等都變得簡單化，這也存在著信息安全的問題。
最后在涉及到的數據保密的內容層面也是需要急迫解決的。對于這些內容都要充分的重視。
2 大數據時代信息安全問題和解決策略探究
2.1 大數據時代下信息安全問題分析
大數據時代背景下的信息安全問題比較突出，主要體現在人們對大數據環境下的信息安全的意識沒有得到強化，對信息的安全防范意識不足。網絡的安全性問題在當前的社會發展中越來越嚴重，由于網絡的開放性特征，也使得個人的信息安全得不到有效的保障。在一些社交平臺或公共購物平臺等，都可能對個人的信息造成泄露。而當下的公眾在信息安全的防范意識上還不是很強，這就使得信息安全問題發生的可能性就增大了。再者，大數據環境下的信息已經成為高級可持續攻擊載體。在大數據自身的價值密度低的特征下，使得外界的環境影響比較敏感，容易受到黑客的攻擊。而這些攻擊的代碼是處在大數據當中的，所以進行安全服務鑒別中就存在著很大的難度。從而使得大數據信息成為了可持續攻擊的一個載體，在這一方面的問題要能充分的重視，結合實際進行應對。另外，大數據環境中的信息安全問題還體現在智能終端的威脅。移動智能終端在我國的使用數量不斷的增長，這就使得智能終端的信息也比較多，在信息的安全性方面就存在著很大的隱患。智能終端一旦被破壞，就會使得信息丟失，而受到病毒的控制也會造成信息的安全性得不到有效保證。
2.2 大數據時代下信息安全問題的解決策略
對于大數據時代背景下的信息安全問題的解決，要能從多方面進行考慮。首先在數據的結構優化措施的實施上要重視，這對信息安全保護有著重要作用。由于大數據時代的數據信息比較復雜，在數量上也比較大，通過數據結構的優化和加密管理，就比較方便處理。能夠在數據結構化基礎上對入侵的數據實現智能化的辨別，在信息的安全系數上得到了有效提升。
再者，大數據時代對信息安全的防范要進一步加強敏感數據的監管力度。大數據的海量信息的特征，使得在管理上存在著諸多難度，這就為黑客信息掃描檢測漏洞提供了可能。故此政府方面要在大數據的監管力度上進行加強，在管理制度上結合實際進行有效完善，并要能夠對移動設備的安全使用進行保障。從大數據的使用流程以及方法層面嚴格執行，這樣才能保證對信息安全的保證。對大數據時代背景下的信息安全問題的解決，還要能從大數據平臺建立方面得到加強。
另外，強化大數據信息安全技術的應用，不斷的將安全保障技術進行優化。信息的安全性保障離不開技術的支持，要定期的ν絡中的潛在漏洞實施掃描，在信息的安全防御層面進行有效加強。在大數據的技術研發方面要進行加強，將數據加密技術以及安全訪問控制技術等得到有效應用，從整體上將信息安全的防范能力進行加強。要能通過相關技術的應用，從數據信息的泄漏重點領域加以強化，通過對設備的訪問權限設置，以及通過SSL技術的應用等，全面加強數據信息的安全保護作用。
例如：應用沙箱（Application Sandboxing）是一項借鑒于 Trusted BSD的技術。通過這一功能，可以對特定資源進行定義，對應用的訪問權限作出限制，包括網絡資源、內存及部分文件系統等。Gatekeeper是一項能讓Mac電腦免遭惡意軟件入侵的技術。有了Gatekeeper，你可以讓那些被允許在Mac電腦上運行的應用，只能通過Mac App Store獲取并簽名，或成為由合法開發者簽名的應用。不僅如此，對大數據信息安全的保護還要從法律層面進行加強，完善網絡信息的法律法規的保障措施。對個人隱私信息以及公共信息的安全保護進行加強，從法律層面來建設安全信息的保障體系，將信息安全的法律化要制定細化可操作的制度加以防范。
大數據時代信息的特征范文2
關鍵詞：大數據時代 數字圖書館 建設思路
中圖分類號：G250.76 文獻標識碼：A
當前，大數據表現出爆發增長的趨勢，在此過程中的大數據也滲透了人們的生產以及生活。面對新的技術背景，數字圖書館也有必要改進不適當的館藏建設和服務模式，轉而引入大數據的新模式[1]。這是由于，大數據時代能夠為數字圖書館提供全方位的優質信息資源，有助于圖書館獲得實時性的信息和數據。由此可見，大數據時代在根本上代表著新時期的圖書館建設趨勢，因此也影響著讀者的閱讀方式和習慣[2]。在設計和建設數字圖書館的過程中，相關人員需要因地制宜，探求最適合大數據時代背景的建設思路。
一、大數據的時代背景
從現狀來看，網絡技術已經逐步滲入各個生活環節，各行業的日常生產也與網絡緊密相關。在這種基礎上，社會進入了大數據時代。大數據時代最基本的技術特性就是整合并且處理實時性的信息資源；經過全方位的信息處理，就可以在日常生產中運用信息資源。由此可見，大數據本身具有特殊的技術背景，大數據的誕生也代表了全新數字時代的來到。在新的背景下，信息資源不斷擴展容量，因此表現出顯著的上升趨勢。大數據針對繁雜的信息資源，并非關注各個階段的信息總量，而是運用現有的資源來分析某些重點信息，進而創造更多的生產效益。大數據與云技術具有密切的內在聯系，由此也構成了特殊的網絡分布結構[3]。
受到大數據的影響，社會中的各行業都承載了豐富且多樣的數據信息。最近幾年，網絡應用的規模正在迅速擴展，大數據與各個行業也具有了更緊密的聯系。在很大程度上，大數據確保了實時性的信息共享，因此保證了信息傳送中的便利性。在網絡社會中，人們需要獲取更多的實時性信息，因此大數據也創造了多樣的信息獲取形式，例如音頻、圖片或者文件等。信息資源具有較復雜的類型，數目也在迅速增多。
大數據除了能夠容納海量信息之外，還具備復雜的自身結構。在信息化時代中，大數據具有迅速變化的特征，數據的類型十分繁瑣。從目前來看，網絡平臺正在逐步擴展，與之相應的數據需求也將會變得更高。在本質上，大數據都能夠被保存為半結構化甚至非結構化的信息，這種狀況也增加了大數據本身的容量。數字圖書館符合了大數據的特定背景，因此適合采用大數據的基本原理來建設新型的數字圖書館[4]。
二、數字圖書館現存的問題
大數據時代已經到來，然而多數地區建設的數字圖書館仍處在起步中，并沒有達到完善。在建設圖書館的過程中，相關人員如果沒有把握好大數據最基本的特性和內容，那么很難順應現今的時代趨勢，甚至造成邊緣化的狀態[5]。由此可見，大數據時代建設數字圖書館的進程仍缺乏完善性，具體而言包含了如下的缺陷和弊?。?/p>
首先，現今的數字資源表現出同質化的傾向，因此欠缺合理的數字資源結構。近些年來，網絡通信已經覆蓋了各個行業，因此也產生了數字化的新型信息資源。在數字化館藏中，讀者如果要檢索特定的信息，那么應當運用新型的信息手段來獲得相關的館藏信息。然而截至目前，館藏資源表現出較嚴重的同質化狀態，因此也很難避免建設過程中的重復。從用戶角度來講，重復性和同質化的信息圖書資源無法符合讀者最基本的借閱需求。在觀念層面上，相關人員仍持有相對保守的認識，沒能做到大膽創新。
其次，數字圖書館欠缺深度的服務，這種狀況不利于共享開放式的圖書資源。建設數字圖書館，最根本的目標就在于確保實時信息的共享。在任何地點和時間段，讀者都應當可以共享信息。然而實際上，數字圖書館并沒有設置最大化的圖書服務平臺，無法確保平臺的延伸。目前很多數字圖書館都具有移動式的特性，然而從本質上看，這類圖書館仍沒有從根本上更新功能，因而也很難為讀者日常的借閱活動提供便利。此外，某些讀者群體本身就很難迅速接受新型的數字化館藏，因而讀者范圍也受到了局限。相比于傳統類型的實體圖書館，數字圖書館表現出較強的虛擬特征，這種封閉式的狹窄服務體系無法做到共享實時信息，因此也背離了最基本的創新宗旨。
再次，數字圖書館并沒有設置合理的投資結構，這種現狀導致了偏高的日常運營成本。從社會投資的角度來看，數字圖書館在短時期內也很難吸納更廣的投資資源。在很多地區，建設數字化圖書館通常是依賴于有關部門給予的補貼，圖書館本身并沒有發動更廣的社會力量來共同籌資。面對大數據的特殊背景，如果要建成優質的數字圖書館那么還會耗費更高額的資金。相比于實體性的傳統圖書館，數字化圖書館在各個環節的設計和建設中都會消耗更多成本，因而也面臨了市場中劇烈的競爭壓力。此外，圖書館內部的某些硬件并沒有配備專門的維護，因而很難確保長期有序的運轉。這種狀況下，數字圖書館通常就會承受較重的成本負擔。
三、建設過程中的要點
大數據時代信息的特征范文3
大數據的特征常用4V來表示，具體是指大數據的四個顯著的特征：第一是數據體量，主要指的是巨大的數據量與數據的完整性。第二是數據類型，指數據的種類非常的多而且復雜，大數據技術就是要在這些復雜的數據類型之間尋找其關聯性。第三是處理速度，爆炸式增長的數據量要求快速化的處理速度，才能使得數據的有效利用。第四是價值，大數據的最終目標是將龐大數據中找到數據時間的價值關系，通過找到低密度的數據價值對決策做支持。當前大數據技術不僅產生于特定領域中，而且還產生于我們每天的日常生活中，Facebook、微博、微信等社交媒體上的數據就是最好的例子。大數據發展為社會各領域帶來的機遇和挑戰，網絡思想政治教育作為信息時代育人的新載體自然無法回避這個新的環境變化。分析大數據對網絡思想政治教育帶來的巨大機遇與嚴峻挑戰，探討如何在大數據時代創新網絡思想政治教育的具體措施，進而為下一步發展提供有益的指導已然成為熱點研究問題。
二、大數據時代下的網絡思想政治教育的新發展方向
（一）樹立大數據時代的網絡思想政治教育的數據意識
網絡思想政治教育必須順應科技與時代的發展。大數據時代教育工作者需要樹立網絡思想政治教育的數據意識，這是發展大數據環境的網絡思想政治教育的首要前提。針對大數據發展網絡思想政治教育可以分為如下三個方面。首先是要全面了解和分析大數據本身，理解大數據是什么、大數據的變革力量何在、大數據的未來發展趨勢等等；其次是在理解大數據的基礎上，系統地分析大數據時代對網絡思想政治教育可能產生的影響，帶來的機遇和挑戰。最后是充分的確立數據意識，意識到數據是現代社會最具價值的資源，是發展與決策的源泉。用數據意識驅動網絡思想政治教育工作創新發展，例如在一定的數據分析基礎上將灌輸式集中教育變為交流式個別教育。
（二）借助大數據技術對網絡思想政治教育進行量化研究
定性研究與定量研究相結合是網絡思想政治教育的重要研究方法。定量分析法是對社會現象的數量特征、數量關系與數量變化進行分析的方法。定量分析使用數學模塊對研究對象可量化數據進行的分析，通過分析對目標給予評價并做出判斷。定量分析方法始終受到教育工作研究人員的關注，因為網絡思想政治教育中存在極大的不確定性和動態性的因素，定量分析方法可以幫助我們對網絡思想政治教育進行科學評價。但與此同時定量分析方法具有很大的復雜性，受很多技術因素的限制，一直不能很好的發揮作用。大數據技術的出現為定量研究提供了一種新的技術手段，成為科學研究新的范式。定量研究可以運用大數據技術進行理論假設、建立數據模型以及數據分析驗證。由此可見，大數據時代網絡思想政治教育的研究，需要與數據資源豐富的機構單位合作，借助這些數據載體的平臺、資源以及高精尖的技術，進行合理合法的挖掘教育對象的信息，從而精確的開展網絡思想政治教育活動。另外，要建設一支過硬的網絡思想政治教育隊伍，不但要具備思想政治教育的專業知識，而且還要具備創新的網絡教育觀念、精通大數據等新技術手段。
（三）促進大數據時代網絡思想政治教育信息資源建設
大數據時代信息的特征范文4
關鍵詞：大數據；數據安全；云計算
【分類號】：TP393.08
0引言
大數據（big data），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。2013年，大數據應用帶來了令人矚目的成績。作為新的重要資源，世界各國都在加快大數據的戰略布局，制定戰略規劃。美國奧巴馬政府發起了《大數據研究和發展倡議》，斥資2億美元用于大數據研究；英國政府預計在大數據和節能計算研究上投資1.89億英鎊；法國政府宣布投入1150萬歐元，用于7個大數據市場研發項目；日本在新一輪IT振興計劃中，將發展大數據作為國家戰略層面提出，重點關注大數據應用技術，如社會化媒體、新醫療、交通擁堵治理等公共領域的應用。中國的“基礎研究大數據服務平臺應用示范項目”正在啟動，有關部門正在積極研究相關發展目標、發展原則、關鍵技術等方面的頂層設計。毋庸置疑，大數據時代已經到來。但是，大數據的發展將進一步擴大信息的開放程度，隨之而來的隱私數據或敏感信息的泄露事件時有發生。面對大數據發展的新特點、新挑戰，如何保障數據安全是我們需要研究的課題。
1 大數據下實驗室數據的4個“V”特征
大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據。大數據通常被認為是一種數據量很大、數據形式多樣化的非結構化數據。雖然很多企業可能并沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。哈佛大學社會學教授加里?金說：“這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程?！盵1]其主要特點有以下幾點：
1.1 Volume――數據量大
第一個特征是數據量大。大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。據估計，2012年全球產生的數據量將達到2.7ZB，2015年將超過8ZB[2]。由此可見大數據下實驗室數據也必然包含更多、更全、信息量更大的數據。
1.2Variety――類型多樣
大數據下實驗室數據第二個特征是數據類型繁多。包括企業信息、法人、產品圖片、地理位置信息等等。但隨著標準的更新、技術的快速發展和普及，大數據下的實驗數據信息必然也向多元化發展。
1.3Velocity――運算高效
大數據下實驗室數據的第三個特征是處理速度快，時效性要求高。這是大數據區分于傳統數據挖掘最顯著的特征。基于云計算的大數據框架，利用集群的威力高速運算和存儲，實現了一個分布式運行系統，以流的形式提供高傳輸率來訪問數據，適應了大數據的應用程序。而且，數據挖掘、語義引擎、可視化分析等技術的發展，可從海量的數據中深度解析，提取信息，掌控數據增值的“加速器”。
1.4 Value――產生價值
大數據下實驗室數據的第四個特征是數據價值。如隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，所以大數據本身是一個“金礦產”，可以從大數據的融合中獲得意想不到的有價值的信息。特別是激烈競爭的商業領域，數據正成為企業的新型資產，追求數據最大價值化。同時，大數據價值也存在密度低的特性，需要對海量的數據進行挖掘分析才能得到真正有用的信息，形成用戶價值。
2 實驗室大數據面臨的安全分析
與數年以前相比，數據的存取已經漸漸從傳統的臺式計算機開始向移動終端設備轉移，當我們看到越來越多人掏出手機瀏覽相關的信息，意味著數據的存取從以往相對固定的時間地點向現在隨時隨地可能發生的情況演變。隨著社交軟件的逐漸開放，自媒體的日益增長，每一個移動終端設備的使用者都可以無止境的將各種資料上傳以便隨時調用，這正是大數據時代來臨的具體表現。根據目前人口的基數以及移動終端設備的普及，不難想象大數據之大，以及大數據安全問題可能造成的深遠影響。安全最為數據的最基本保障，在大數據時代，不管是公開服務的資料還是企業運營的數據，一旦開放存取，總會引起廣大用戶的敏感思考。正如Gartner所說：“大數據安全是一場必要的斗爭”[3]。在大數據時代，無處不在的智能終端、互動頻繁的社交網絡和超大容量的數字化存儲，不得不承認大數據已經滲透到各個行業領域，逐漸成為一種生產要素發揮著重要作用，成為未來競爭的至高點。然而，大數據掀起新一輪生產率提高和消費者盈余浪潮的同時，隨著而來的是信息安全的挑戰。
網絡化社會使大數據易成為攻擊目標
網絡化社會的形成，為大數據在各個行業領域實現資源共享和數據互通搭建平臺和通道。進入互聯網時代以來，對于數據的竊取與攻擊百分之九十都來自于網絡，網絡是惡意行為的媒介，也是大數據時代的根本。而且，網絡訪問便捷化和數據流的形成，為實現資源的快速彈性推送和個性化服務提供基礎。正因為平臺的暴露，使得蘊含著海量數據和潛在價值的大數據更容易吸引黑客的攻擊。也就是說，在開放的網絡化社會，大數據的數據量大且相互關聯，對于攻擊者而言，相對低的成本可以獲得“滾雪球”的收益。近年來在互聯網上發生的用戶帳號的信息失竊等連鎖反應可以看出，大數據更容易吸引黑客，而且一旦遭受攻擊，失竊的數據量也是巨大的。如：美國的棱鏡門事件，就是美國情報機構一直通過美國互聯網公司中進行數據挖掘工作，從音頻、視頻、圖片、郵件、文檔以及連接信息中分析個人的聯系方式與行動，從而達到挖掘數據、收集情報。
3 大數據下實驗室數據安全的應對分析
當然，大數據也為數據安全的發展提供了新機遇。大數據正在為安全分析提供新的可能性，對海量數據的分析有助于更好地跟蹤網絡異常行為，對實時安全和應用數據結合在一起的數據進行預防性分析，可防止詐騙和黑客入侵。網絡攻擊行為總會留下蛛絲馬跡，這些痕跡都以數據的形式隱藏在大數據中，從大數據的存儲、應用和管理等方面層層把關，可以有針對性地應對數據安全威脅。
3.1大數據存儲安全分析
在日常工作中，實驗室系統已經做到了內外網分離，但是以U盤、移動硬盤為代表的移動存儲介質在內外網中混用濫用現象則較為普遍，因此其使用管理與安全防護十分重要。有的單位索性對USB等物理端口進行封堵，甚至拆卸。這種被動的辦法一定程度上解決了移動存儲介質使用管理過程中出現的問題，但計算機無法使用USB接口，無法通過移動存儲介質進行合法的數據交換，對實際工作也造成了極大不變。如何在不影響正常工作的前提下，管理好數據成為當前信息安全工作的首要問題之一。目前，大數據的安全存儲采用虛擬化海量存儲技術來存儲數據資源，涉及數據傳輸、隔離、恢復等的問題。解決大數據的安全存儲，一是數據加密。在大數據安全服務的設計中，大數據可以按照數據安全存儲的需求，被存儲在數據集的任何存儲空間，通過SSL（安全套接層）加密，實現數據集的節點和應用程序之間移動保護大數據。二是分離密鑰和加密數據。使用加密把數據使用與數據保管分離，把密鑰與要保護的數據隔離開[4]。三是使用過濾器。通過過濾器的監控，一旦發現數據離開了用戶的網絡，就自動阻止數據的再次傳輸。四是數據備份。通過系統集中管控和數據管理等產品，實現端對端的數據保護，確保大數據損壞情況下有備無患和安全管控。
4 結束語
大數據時代已經到來，大數據是信息化時代的“財富”。大數據轉化為信息和知識的速度與能力將成為這個時代的核心競爭力之一，這對于所有從業人士來說都是一個展示自己才華的舞臺，更是一次挑戰。
參考文獻
[1]大數據時代的中國機遇 .文摘365 [引用日期2013-05-30].
[2]孟小峰，慈祥.大數據管理：概念、技術與挑戰[J].計算機研究與發展，2013，50（1）： 146-169.
大數據時代信息的特征范文5
【關鍵詞】物聯網 大數據 智慧城鎮 智能化
伴隨著物聯網應用的不斷興起，來自傳感器和設備的數據正以指數級增長。比如對城市基礎設施的監測，環境感知，城市交通，以及眾多設備上的應用。物聯網讓各式各樣的數據匯入到信息網絡，加深了信息系統與物理世界的聯系。然而物聯網下大數據和一般數據有較大的不同，它是異構性的、多樣性的、還良性的，并以這些特征沖擊著社會的各個領域，為智慧城鎮提供基礎保障。
自1983年，IBM最新關系數據庫管理系統DB2，結構化查詢語言成了為政府部門的主流產品； 1991年萬維網（world wide web）利用超文本傳輸協議（HTTP）和超文本標記語言（HTML）逐漸成為信息共享的公共服務。2003年，電腦和其它數據系統一年中所產生的信息量超過了2003年之前歷史上全人類所產生的信息總量。直到2005年Apache Hadoop項目的誕生，成為了處理大數據的基礎。物聯網時代的大數據以及建立在這些大數據基礎之上的數據挖掘已成為了一種戰略資源，更為建設智慧城鎮鋪墊了道路。為了使物聯網下的大數據成為城鎮走向“智慧化”的強大引擎，還需要進一步把握物聯網下大數據的發展趨勢，從而實現以物聯網帶動大數據的發展，繼而實現智慧城鎮建設目標。
一、大數據的基本概念和特征
（一）大數據的基本概念：
由于大數據本身較為抽象，目前還沒有一個公認的定義， 2009年流行于互聯網直到2013年，一場大數據變革悄然來襲，影響了眾多領域，因此2013年被稱為大數據元年。早年，著名的Apache的開源項目Hadoop成為處理大數據的基礎。后來Gartner研究機構將其定義為一種巨大規模、多樣性和高增長特性的信息產業，它和普通的數據庫處理系統互不兼容，需要從新的 并行數據處理平臺或技術從大數據中提取有效的決策并優化信息。正如IBM首席執行官羅睿蘭所說，大數據將是下一個自然資源。而大數據的處理周期與傳統數據相比也從原來的月、周、天變為時、分、秒。而隨著物聯網時代下的大數據發展，城鎮以及人們的衣食住行、娛樂、安全等，也變得越來越智能化。
（二）大數據的特征：
大數據具有典型的4V特征：Volume（大量性）、Variety（多樣性）、Velocity（高速性）、典型的Value（價值性）。這四個典型特征保證了大數據比傳統數據更大、更快、更好。
1.大量性：著名未來科學家阿爾文托夫勒曾預言“大數據”是三次浪潮的華彩樂章，30多年后隨著信息化的發展和爆發式的增長，大數據時代如期而至，僅百度公司數據總量已接近1000PB，存儲網頁的數量接近1萬億，每天響應請求幾十億次，淘寶的4億會員每天產生商品交易數據多達20TB，一分鐘內“臉譜”的瀏覽量超過600萬，而這些迅速增長的數據把人類帶入了一個以PB為單位的大數據時代。
2.多樣性：大數據的形式大體可以分為三類：一是結構化數據，二是非結構化數據，三是半結構化數據，由數據來源決定大數據的多樣性。
3.高速性：大數據的規模大并且對響應速度有嚴格的要求，在分析數據輸入等處理上幾乎不延遲。
4.價值性：物聯網時代下的大數據蘊藏的價值是巨大的，隨著信息化高度發展時代，人們生活領域以及衣食住行、娛樂，都會變得越來越智能化，大數據在不久的將來遍布城市各個角落，成為“城鎮”走向“智慧城鎮”的強大引擎。
二、物聯網下大數據發展趨勢和智慧城鎮建設
（一）物聯網下大數據發展趨勢
物聯網企業的發展像互聯網一樣，使用物聯網的用戶數量要看用戶貢獻或使用了多少數據，因此數據是物聯網企業是否成功的核心。正是因為這些聯系把物聯網與大數據連接在了一起。物聯網產生的大數據之間也是有區別的，最基本的是結構化數據也是最容易被處理的，其次是可處理非結構化數據，如新聞等，還有就是不能被處理的非結構化數據。在物聯網的運營模式里，它有著數據產生、數據收集、數據處理，決策和應用的過程。數據處理是最重要的環節也是其價值所在。
（二）推動智慧城鎮建設
隨著物聯網，大數據等信息技術的進步，我們居住的城鎮以及交通、家居、物流環保的智能化，成為了經濟新的增長點。物聯網把實物通過傳感器與互聯網進行連接，達到智能識別與管理。其結構分為四層，即感知層、網絡層、應用層和實體層，每一層都與數據產生和處理有關。在感知層上，包括了三維碼標簽，RFID標簽，GPS，傳感器等，識別物體，提取信息，網絡層將感知層獲得的信息進行傳遞和簡單處理，應用層是物聯網與數據的深度處理融合，借助數據采集、傳輸實現物聯網與各類實體相互應用，實體層則把物聯網結構形成了環狀封閉結構，從物聯網到互聯網，從互聯網到實體，數據的產生范圍成倍增長。智慧農業即屬于物聯網應用層也是智慧城鎮建設的重要組成部分，與之相關的種子，土壤，化肥，溫度，光照，各種養分等進行監測，這一過程中產生的相關數據，有利于輔助農業生產，提升價值。通過物聯網的四層結構，提高農業生產水平的預期得以實現。智能交通是另一個代表。大數據下的智能交通通過感知層、傳感器、監控、GPS等產生的海量數據與天氣狀況等數據相結合，監控到每條路、每輛車，將信息處理后傳遞給人們，為人們提供最好的體驗，提升通行效率，降低事故率。
綜上所述，物聯網下的大數據應用是主體，技術是手段，智慧城鎮的發展時期推廣的重要手段，而推廣進程中也對物聯網結構，、大數據處理提出了更現實生動的要求。物聯網下大數據的發展將為城鎮帶來智慧的變革，實現建設智慧城鎮的目標。
參考文獻：
[1]孟小峰，慈祥，大數據管理：概念、技術與挑戰【J】計算機研究與發展，2013（1）
[2]任玉梅，智慧城市的生活圖景【J】大眾科學，2014（4）
大數據時代信息的特征范文6
關鍵詞：大數據時代背景;網絡思想政治教育;研究
所謂的大數據，在一定程度是一種價值觀和方法論的重要體現，在推動時代轉型發展的過程中，通過對各種數據的科學分析，可以最大限度地實現產品和服務價值的最大化，以此引起社會各個領域中巨大而深刻的變革。
一、大數據時代背景下對網絡思想政治教育的重要挑戰
1.大數據時代背景下，網絡環境異常復雜。第一，受網絡環境影響，大學生看待問題的角度和解決問題的思路大不相同。綠色、健康的網絡環境會對大學生產生一定積極影響，如開闊視野、活躍思維、創新思維意識的培養等，但是不健康的網絡環境勢必會影響大學生對問題的判斷與思考，進而使其產生錯位判斷，甚至扭曲思想，強烈沖擊大學生的思想道德觀念。第二，網絡環境嚴重干擾人們對于人生觀、世界觀和價值觀的選擇。大學階段是學生三觀逐漸確立和完善的重要階段，這一階段的大學生對于世界充滿好奇并急于進行積極探索，在人生價值方面有著強烈的追求欲和實現欲。由于復雜網絡環境的影響，大學生極易被各種誘惑所吸引，如拜金主義、消費主義等不良思潮。此外，復雜的網絡環境對大學生的意識形態造成一定沖擊。
2.大數據時代背景下，信息傳播速度顯著加快。網絡空間的日益發達和數據信息交流速度的日漸加快，在一定程度上對于網絡思想教育產生了極其深刻的影響。第一，網絡交流使人與人之間的交流越來越頻繁，各種思想潮流與認識碰撞交流，相關信息在傳播過程中出現差異。一方面，廣泛的數據信息傳播嚴重干擾社會大眾的聽覺與視覺；另一方面，社會大眾的個性思想受到嚴重影響，人們在判斷的過程中逐漸學會了獨立思考。第二，人們在認知方面的差異性顯著，知識的獲取和占有非常相近。網絡普及化在很大程度上為人們的展示提供了更廣泛、平等的平臺，大批平民專家的涌現促進了草根文化的崛起。第三，年輕人對新鮮事物往往會表現得更主動、積極，一方面有助于思想文化和重要理念的傳承，另一方面在一定程度上嚴重沖擊網絡思想政治教育工作的順利開展。因此，高校必須加強網絡思想政治教育的針對性，促進學生整體素質水平的切實、有效提高。
二、大數據時代背景下開展網絡思想政治教育的重要措施
1.加強對網絡數據的分析與研究，抓住網絡思想政治教育的重心。大數據背景下進行的時代變革往往非常全面且深刻，在一定程度上并不是對網絡思想政治教育的取代和顛覆，而是強有力的拓展與豐富。同時，多年的深入研究不難發現，網絡思想政治教育在大數據時代背景下的發展實際上是變與不變的緊密結合，不變的因素主要包括思想政治教育最基本的原則、要素、機構以及功能，而容易變化的因素主要包括教學的形式和內容。因此，在明確變與不變因素的基礎上，緊緊地抓住網絡思想政治教育的中心，對于網絡思想政治教育的順利開展具有非常重要的作用。此外，一切都可以進行量化是大數據時代背景下思想政治教育的重要體現，這在很大程度上體現思想政治教育對于教學對象的把握逐漸邁入新的發展階段。教師在網絡上便可以對學生的思想情況進行全面分析，并且還能充分把握學生思想規律的變化和活動，從而順利找到網絡思想政治教育的著力點。
2.在準確把握大數據本質特征的基礎上，明確網絡思想政治教育意識。在不斷發展和變化的大數據時代背景下，人們的認識已經發生了質的轉變，在大數據的輔助作用下，人們不會將世界當作自然事件或者自認為的世界，他們對于世界本質的真正理解來源于對多種信息的理解和解釋。同時，大數據時代背景下，網絡思想政治教育要想獲得更好的發展，就必須緊跟時展步伐，對大數據的本質特征進行深入研究與分析，通過對大量信息數據的研究，使其能準確地理解變革網絡思想政治教育所產生的巨大影響，趨利避害，促進網絡思想政治教育朝著科學和可持續化的方向發展。第一，對大數據本身進行全面了解與分析，弄清楚大數據的實質特征，了解大數據進行變革時的力量來源，預測大數據未來發展的主要趨勢。第二，在充分理解大數據特征和本質的基礎上，深入研究大數據時代對于網絡思想政治教育所產生的各種影響，既包括積極的影響也包括消極的影響，以此明確網絡思想政治教育面臨的各種機遇和挑戰，并采取有針對性的措施抓住機遇、迎接挑戰。第三，在實踐過程中逐漸樹立大數據意識，認識和掌握大數據的各種資源和豐富內涵，從而真正實現對數據化信息的處理、收集、保存，為網絡思想政治教育的大力開展提供必要的數據支持。綜上所述，大數據時代背景下，大學生的思維、理解、溝通以及生活方式都會受時代熏陶而發生巨大變化。因此，大數據時代背景下，高校只有充分認識網絡思想政治教育方式和價值維度的不斷變化，才能在一定程度上實現思想政治教育的實效性。
作者:左柏州 單位:貴州理工學院
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