大數據時代的理解范文

時間:2023-12-28 17:49:52

導語:如何才能寫好一篇大數據時代的理解,這就需要搜集整理更多的資料和文獻,歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文,供你借鑒。

大數據時代的理解

篇1

關鍵詞:大數據;管理會計;企業管理;轉型

信息化時代,交流的工具得到發展,信息的傳播也通過各種渠道為人所知,相對于傳統會計管理中信息的靜態化、遲滯化的特征,大數據將加快信息的流動,實現數據的共享,幫助企業實現互通有無,這從信息上保證了企業走出信息不對稱的窘狀,同時也要求企業要順勢而為并且積極的改變企業管理會計的結構轉型,優化企業管理,提升企業在大數據時代下發展的能力,引入大數據平臺實現企業走出去的目標.

1大數據的概念界定

信息化時代,數據能夠通過手機互聯網快速的生成與傳播,通過數據的分析與管理加快企業以及其他市場主體做出快速的抉擇,作為數據中轉地的數據處理中心將擁擠來自各個地方的數據,通過“云計算”以及“云處理”將抽象的社會發展現象可視化量化,分析相關因素的相關性.大數據正是在這種背景下誕生的,作為信息互聯網行業的專有名詞的大數據已經延伸到各個行業各個領域中,為行業發展提供了有利的工具.簡而言之大數據時代具有以下特點.

1.1數據規模大

信息化時代下,數據的傳輸較之傳統數據更具有優越性,數據內存容量大,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).這是傳統的數據度量所不能衡量的.

1.2種類繁多

進入大數據時代,數據的種類涉及到各個行業各個領域,呈現多樣化的態勢,各種社會現象可以通過量化,以數據的形式來表現出來,如在信息時代經常使用的視頻、音頻以及圖片等.多種形式的數據以各自獨特的優勢存在于互聯網空間中.

1.3價值密度低

大數據時代,數據價值密度降低.這主要表現在數據量的存儲上積累較多,數據變化周期較快,產生數據更新時間較短,一些數據適用時間不長,產生的有效價值就不高,在繁多的價值中,不可避免的存在著一些沒有價值的數據.大數據時代特征在很大程度上影響著產業結構的發展,對管理會計的發展不言而喻.在大數據時代下企業通過物聯網處理存儲相關的數據,在這個時代背景下了解會計數據的特征可以很好的實現會計數據與大數據時代特征的對比.會計數據的特征表現在會計數據具有無形性和粘性.會計數據來源于企業業務發展的實際情況,實際情況決定會計數據的高低兩者間存在著依附的關系.會計數據的存儲在大數據時代也隨之改變,在傳統數據時代,會計數據一般存儲較為固定隱秘的公司賬目表上或者存儲在固定的公司計算機硬盤中,然而大數據時代改變了這種情況,會計數據存儲于云平臺,通過平臺的中轉,數據可以更方便的獲取,當然這種獲取不是無償的,而是有條件的限制,在一般情況下,會計數據的供給方和需求方不是同一主體,這就要求在數據的共享上設置一定的限制,規范化數據的使用情況.

2大數據時代管理會計發展現狀

管理會計和財務會計是公司會計管理中的重要組成部分,在我國對管理會計的應用在改革開放后,其內容上多借鑒西方管理會計發展的經驗.由于我國管理會計發展較晚,起步較低,發展中仍存在一些問題.管理會計的理論和實踐上有巨大的空間可以提升.在大數據時代,管理會計應根據實際情況抓住機遇實現管理會計的結構優化以及發展質量的提升.

2.1缺乏與管理會計相對應的企業管理模式

管理會計的效果好壞關系到企業管理的質量,充分優化管理會計的發展將帶動企業的發展.在當前我國企業管理采用市場化的模式管理,但是企業的決策權力仍然屬于企業負責人,企業負責人可以根據自己的市場經驗以及對經濟形勢的判斷決定企業發展的戰略,這樣就將管理會計的作用棄之一旁,企業的會計信息很大程度上被忽視.企業發展經濟形勢的惡化很大程度上與決策的不科學有關.同時在我國堅持以公有制為主體,國有經濟在國民經濟中占主體的作用,而國有經濟企業負責人由國家統一任命,也就是其他的管理者不能夠通過建立在管理會計信息基礎上來實現競爭.而一些家族企業更是根據大家長的意志來決定企業發展的方向.

2.2管理會計對定量分析的作用強調過高

在數字化時代,通過將事物的發展狀態進行量化可以清晰的了解事物進展程度,引入量化數據方便事物的對比.但是在社會發展過程中過于重視對定量分析的作用,尤其是對一些不能夠通過定量分析的經濟現象人為的設計出數學模型建構量化理論,這樣操作的結果就使得理論遠遠的偏離了實際情況.2.3管理會計的理論體系不完善我國管理會計發展起步晚的現實性情況決定了我國與西方國家在管理會計理論上存在的差距.與此同時,改革開放,經濟的快速發展要求管理會計理論要緊跟時代的步伐,為經濟發展提供理論支撐,在補習功課的壓力下,我國管理會計的理論體系仍然還不是很完善.管理會計理論上的匱乏是其發展滯后的主觀原因,而在企業管理實務上,一些與國情與企業運行實際情況不符合以及不適用的理論也導致理論適用性的滯后.

3大數據時代對管理會計發展的影響

大數據時代,各個行業處于相互交織的狀態,任何一個行業的發展變化都會波及其他行業的發展,以數字為媒介,以信息技術為依托,信息實現動態的運轉與變化.大數據從外部環境以及內部因素影響管理會計的發展.不僅僅給管理會計的發展帶來了機遇也給管理會計發展帶來了一定的挑戰.

3.1預算環節迎來發展的機遇

預算是企業發展的關鍵環節,合理科學的預算將給企業盈利目標帶來穩定性的保障.大數據時代的到來將為全面預算的各個環節提供各種技術支持,使企業能夠實現健康穩定的發展.首先在預算的編制上,大數據可以幫助企業收集企業發展的各種信息數據,豐富企業預算編制的信息,幫助企業決策者全方位的了解企業的發展形勢,企業決策者可以根據預算的執行報告數據分析來合理的定位下一階段企業發展的戰略.在預算的控制和分析階段,大數據能夠將企業中的各個部門有效的聯系起來,實現財務狀態的一體化,分析各個部門的實際情況,有針對性的分配各部門的資源,高效運行企業.

3.2管理決策發展迎來機遇

企業的管理除了企業財務上的管理還包括企業發展戰略的籌謀以及人事上的安排.大數據在預算上提供數據技術的支撐,同時在管理決策與人事安排也能供給相應的技術保障.大數據的時效性決定了其信息更新換代快,企業負責人如果能夠及時抓住關鍵信息就能夠調整企業發展的戰略,爭取更大的利潤空間.大數據的分享平臺使得每一個個體都擁有著共同的信息,解決了信息孤島的現象,也改變了傳統的組織管理結構,現在平等的扁平化的組織結構將幫助企業員工掌握決策知識,形成相對分散化的決策形式.在大數據時代下,員工通過數據化的績效考核方式完成工作爭取績效,實現公司的發展,在數據平臺上的績效信息能夠保證相對公平的競爭環境,有利于個人在公司中的發展.

3.3會計數據處理面臨挑戰

大數據時代數據的處理效果對企業的發展起著至關重要的作用.傳統的數據處理方式已經不再適用于現代企業的發展,因此需要及時采用互聯網信息技術,轉變傳統的抽樣方法進行數據的提取抽樣,轉變強調數據精確度的思維方式加強對經濟數據相關性的了解與認知.在面對多樣化以及時效短的大數據,如何處理繁多的會計數據則成為大數據時代下企業最具有挑戰性的任務.管理會計需要從傳統中的手工操作中轉型到信息化的業務處理上,采取新的方式來提取有價值的數據進行分析.大數據時代將數據轉化為簡單直觀易理解的形式,這樣一方面提高了企業工作的效率另一方面也從抽象的具體數據中解放出來應用在具體的項目中.

4大數據時代管理會計發展的策略選擇

大數據是時代的潮流,將其與管理會計結合在一起也是行業發展所必須的策略選擇.通過各種方式的選擇可以將管理會計的發展引入到一個新的層面上,改善企業的管理,當然具體到現實企業管理中還需要結合實際情況合理優化策略選擇.

4.1迎接大數據時代,提高管理會計中大數據意識

在互聯網信息技術的裹挾下,企業管理應用大數據才能夠實現企業的快速發展,提高企業的管理效率.而在應用大數據前必須明確大數據的意義以及大數據與相關業務結合的關鍵環節及其機理,只有對大數據有了全面的了解后才能夠將大數據明確的應用在工作業務匯總.在管理會計的發展匯總,信息資源的開放和共享將為企業發展解決信息不對稱的問題,企業能夠從豐富的數據庫中提取有益于自身企業發展的信息,從而利用信息的價值實現發展.對大數據與管理會計的結合要通過實踐和理論總結兩個方面來開始,把握國內與國外兩個大局,密切結合市場動態,將大數據應用于管理會計中.

4.2提升管理會計人才的綜合素質加強對大數據的駕馭能力

大數據與管理會計結合的效果如何除了戰略方法上的合理與科學安排外還要重視具體操作的工作人員的綜合素質.互聯網信息技術綜合計算機以及其他學科知識,而管理會計又需要具有會計方面專業知識技能的人才,只有同時具備這兩個方面素質的人才才能夠駕馭大數據背景下管理會計的發展方向.管理會計人才要有市場的洞察力以及互聯網技術的開放理念,將兩者結合,充分發揮主觀能動性,發揮創新精神實現企業的跨越發展.

4.3構建大數據信息處理平臺優化管理結構

大數據時代,數據擁堵,企業獲取的數據需要擁有足夠的存儲空間才能夠應對多樣化且數量巨大的數據.數據出現需要擁有能夠處理數據的平臺提取有用的數據進行數據分析.只有這樣才能夠幫助企業做出快速的反應,合理的安排經營戰略,定位自己的經營目標.大數據中數據隨時更新,數據在虛擬化的平臺中得到應用,企業需要做的就是將數據進行加工分析進行存儲,特別是針對繁雜的數據,企業就需要安排資源進行分類,通過數據處理信息平臺很好的解決了數據處理的問題,企業也不必擔心數據的流失給企業帶來的損失.

5結語

綜上所述,信息化時代,信息的爆炸性傳播給企業帶來了機遇也帶來挑戰,在外部性條件的改變下,企業內部發展也經過一定轉型,特別是管理會計結構.實現管理會計與大數據有效的結合無論對企業發展還是對互聯網的開發應用都有一定的意義.這種結合將有價值信息及時的應用在社會發展的關鍵環節中,加快了社會經濟發展的步伐.

作者:李佳妍 單位:廣東理工學院

參考文獻:

〔1〕馬懿洲.管理會計的發展趨勢探討[J].經濟與社會發展,2014(02).

〔2〕田曉菲,許諾.信息化背景下的管理會計實踐———以美的集團為例[J].財務與會計(理財版),2014(04).

〔3〕余紅燕.中國管理會計發展歷程[J].國際商務財會,2014(03).

〔4〕張玲.大數據時代云計算對企業會計信息化的沖擊[J].電子測試,2013(19).

〔5〕衛強.大數據時代管理會計的發展研究[J].財經界(學術版),2015(21).

〔6〕熊威.管理會計變革與創新的實證分析[J].當代經濟,2015(30).

〔7〕張翠翠.推進管理會計在企業中的應用[J].財會學習,2015(08).

〔8〕孟巖,周航,劉沓.大數據時代環境管理會計發展探究[J].財會通訊,2015(07).

篇2

[關鍵詞] 大數據時代;高校教師;內涵;定位

[中圖分類號] G645 [文獻標識碼] B

一、大數據時代對教學的影響

大數據目前成為當今時代的關注熱點,數據已被列為物質資本、人力資本后的另一類重要的生產要素,未來如何利用大數據將是提升競爭力的關鍵。在大數據的內涵和本質上,以往就已經出現過“大規模數據”和“海量數據”等概念。大數據的范圍是十分廣泛的,既包括各類組織數據庫中實際、有限的數據集合,也包括虛擬、無限的數據集合,如微博、微信和社交網絡上的全部信息。目前的“大數據”概念,已經不僅僅指規模龐大的數據對象,更包括對大量數據對象的處理、應用等動態活動和過程,大數據是數據對象、技術與應用的三者的統一。

大數據背景是一種沖擊,讓信息和知識以更快速、更平等的方式進入每個人的生活中,學習的概念已經發生了變化。大數據時代數據量增加速度的上升,而數據獲得和存儲處理成本卻大幅度降低,使發生在各個地方的實情都可以變成數據。因此,學生可以通過各種個性化手段,攝取并分析信息,隨時隨處進行“學習”。

大數據時代對教師和學生都產生了沖擊。一方面學生面對巨大的信息量和數據時代的到來,對學習的理解、心態和期望都發生了變化,具體體現在:一是學生對學習的理解發生了變化。由于數據獲得的簡便性,隨時隨處可以獲得信息,因此課堂學習只是學生理解周圍世界的一部分來源。二是學生的學習心態發生了變化。自主學習的學習效果和自我需求滿足程度可能高于課堂學習,導致學生自主學習與課堂學習時間出現爭奪。三是學生對教師的期望發生了變化。大數據時代信息和數據獲取的平等性,使學生不再依賴教師傳授的知識,學生期待能在課堂中得到不一樣的教育體驗。

大數據背景同樣也引發了教師在教學中的一系列問題,具體體現在:第一,傳統教學方法無法完成新環境下的教學要求,引發課堂主體即學生對課堂學習重視度的降低。第二,教師新教學方法使用的限制,評估新教學方法效果的長期性和評估角度困難帶來的革新難度。第三,大數據背景使教師自身定位發生變化,教師的內涵變化和如何去適應大數據時代,需要教師做出行為調整。

二、教育對大數據的積極利用及局限

面對大數據時代給教育帶來的正面和負面的沖擊,教育界積極思考了如何對大數據時代中的有利因素加以利用。大數據時代的教育應該在教育數據的挖掘、學習和數據分析方面開展,并據此改進自適應學習系統,最終實現個性化學習。還可以通過大數據建立更好的模型來對學生的學習和未來行為進行預測。

目前教育界對大數據具體的利用主要體現在以下幾點:第一,利用技術設計新式教學系統,由專門的教育機構或企業來收集和挖掘學生的自學數據,自動為每位學生提供個人學習計劃。第二,開發了新的課堂模式,如在線學習、智能輔導系統、虛擬實驗室、仿真教學等新課堂形式。第三,利用數據發現學生異常行為,如分析學生日常行為中的異常信息數據,發現學習中斷、學生退學、輟學等或其他的學生個人的異常行為。但目前在實踐上述手段上還存在著各種問題。第一,由于條件限制,無法在新式課堂中全面普及終端機。第二,教師對新軟件接受度不高,研究顯示教師們很少使用開發的新教學軟件中的功能,教師對系統設計的培訓內容評價不高且不會把數據使用當作課堂實施中的必要部分。

通過以上方面我們發現,大數據時代的教育如果僅僅引入數據對象和技術,只能解決一部分問題。使用數據主體的人即教育工作者必須發揮新作用,否則對于數據的應用僅僅是提高了教育的“效率”或豐富了教學的手段,只是“錦上添花”卻沒有直面大數據時代教育教學的真正困惑。在新的教育系統和新式教學手段普及過程中,作為教育工作者需要在漸變的教學系統中實現持續性的教學,大數據背景下的教師教學中應該實踐新理念。

三、大數據背景下教師的內涵變化和新定位

(一)大數據背景下教師內涵的變化

大數據背景下的深刻變化,需要社會和教學管理者用一種新思維來重新理解教師,理解課堂中教師的內涵。大數據時代背景下,教師在課堂中的作用和重點已經發生了改變,即由原有的知識傳授導向轉變為學習指導導向,大數據時代教師教學的重點將在于設計和引導學生的自主學習,挖掘學生的個性化特質,并在課堂中有針對性的解決。教師的作用將更加側重為設計、引導和交流。與此同時,培養學生的數據敏感度和學習分辨及獲取信息的方法也是教師應著重加強的教育教學重點。這種作用的變化,相應地使課堂重點也發生轉移。

(二)課堂中教育教學中教師的新定位

1.培養和建立學生的適應性學習行為。大數據背景下,教師應側重培養和引導學生的自我學習行為,培養學生自主學習的能力。由于大數據時代,學生獲取知識的途徑多元化,課堂教學的比例會隨著新學習手段的加入而逐步減少。教師應在有限的課堂教學中,幫助和引導學生樹立自主學習目標,引入自下而上的目標管理方法,讓學生在教師協助下對自主參與設定的目標進行自我管理。通過目標分解,讓學生清晰學習動機,完成自己個性化學習目標的設計和執行等過程。

2.加強數據獲取和分辨的訓練。蘇迎特分析,只有三種最基本的東西是在今后的大數據時代學生用得到和必須學的:第一是閱讀;第二是搜索;第三是辨別真偽。大數據時代的教育重點應該是數據取向的訓練。大數據時代信息數量雖增多,但數據的本質仍要通過數據的辨識步驟體現出來。重要的是學生的積極主動思考,知道自己想要的是什么數據,用數據完成什么,否則就會淹沒在數據的海洋之中。要在學生離開課堂之前教會學生未來如何獨立的通過個人力量完成對數據的利用,并貫徹終身學習的理念。

3.完成個性化學習設計,引入新教育手段。由于社會轉型,需要的不再是工業時代的標準化人才,個性化人才會更有市場,未來的教育也應該是個性化的,以受教育者個人需求為導向。統一的教育標準只是教育人員對個人的一種自我要求,個性化的時代背景不會要求把人才都按照統一的標準培養出來。個性化人才需求,使相應的個人成長和受教育階段也應該是個性化的,教師應該考慮如何滿足學生的需求。教育和教學軟件所起到的智能分析和設計作用應該被充分的利用,通過智能分析和設計,加上教師在課堂中通過對學生個性化需求的了解和判斷,制定出更加符合學生需求的個人學習計劃和未來成長規劃,這個步驟在學生、教師及智能分析軟件的相互激發下完成,交流程度越高,個性化設計的效果越好。

四、學校組織形式和教育系統協調一致的變化

大數據背景下教育教學的變革,即是教師需要參與的工作,更是學校管理者應該思考的問題。諸如學習管理系統的研發人員、教師和管理層多方的參與者將出現作用和分工的調整和整合,引起學校組織形式的變化。在分工與合作方面,學習管理系統的研究和開發人員需要探索如何更好地理解和使用教育數據來挖掘和分析學習過程,提高教育和學習中的數據應用。而如何建立一個與變化相配合的新式學校組織體系,將是學校管理者的思考重點。教師在開發學習管理系統方面,需要與研發人員通力合作,或出現教師同時擔當設計者的情況。

綜上可見,大數據時代引發了教學方法、教師和課堂的轉變,也會帶動學校組織形式和管理方法的革新。這種革新將完成教師角色的再造、教學模式的再造、學校組織機構再造和教育管理方式的再造,并同時伴隨著各種突破式的創新方式的引入。作為課堂教學的設計者、引導者和交流者,教師應主動調整自己的教學思維,在創新教學方面進行持續的思考和實踐。

[參 考 文 獻]

[1]張杰,王慧,吳成良.專家學者論大數據價值[J].現代管理,2013(8)

[2]張渝江.迎接大數據給教育帶來的挑戰[J].中小學信息技術教育,2013(10)

[3]江偉碩.信息很熱,數據很忙,暢想大數據對教育的影響[J].中國信息技術教育,2013(5)

[4]孟小峰,李勇,祝建華.社會計算:大數據時代的機遇與挑戰[J].計算機研究與發展,2013(11)

篇3

所謂大數據時代,就是一個數據量已經到了大小超過了現有典型的數據庫軟件和工具的處理能力,而必須使用在數十、數百甚至數千臺服務器上同時平行運行的軟件來處理。早在2012年3月29日,奧巴馬政府了《大數據研究與發展計劃倡議》,宣布啟動對大數據的研發計劃,6個聯邦部門和機構將新投入超過2億美金推動大數據提取、存儲、分析、發現等領域技術與工具的發展。從此,大數據在一個國家層面被人們所知道,并且登上了世界的舞臺。如今,在互聯網時代,隨著電子商務的高速發展,大數據在其領域的重要性越發凸顯。

二、大數據時代下電子商務的發展

(一)電商推出一系列的增值業務

大數據時代到來了,給電商帶來了新的發展空間。繼推出支付寶等業務后,阿里巴巴近期又宣布啟動移動端百川計劃,旨在分享阿里巴巴在技術、商業、數據方面的資源給移動開發者。開發者可根據自己的意愿進行傻瓜化搭建App。百川計劃與大數據是分不開的,眾多開發賬號中存在大量數據,尤其部分垂直領域App其數據由于涉及用戶阿里巴巴過去不太涉及的小細分領域數據,其有效性及珍貴性是阿里巴巴大數據戰略非常或缺的。而一旦這些數據與淘寶系統中賬號進行打通對接,整個阿里巴巴大數據的維度將會囊括購買、興趣甚至搜索等多方維度,成為真正意義上的大數據平臺。有大數據為基礎,不光為阿里巴巴電商部門服務,支付寶的小微金融也將獲得更全面的數據支持,征信以及消費數據基礎也因此而完善。

(二)深層次了解用戶,提供更精準服務

京東金融提出打造金融快消品,變大數據為厚數據的概念。將大數據轉變為厚數據分析,為用戶提供更精準的金融服務。京東在電子商務領域經營多年,長期積累下的用戶基礎屬性信息、購買行為與偏好、支付而產生的資金流信息和部分銀行信息以及物流端而產生的地理位置等線下非結構化數據等,構成了京東大數據金融的核心資產。通過對用戶購買的品類、下決策的時間等厚數據分析,從而挖掘出用戶對消費金融的不同訴求。不同維度的數據間可進行相互校驗,而基于這些數據資產可以對用戶收入水平、支付能力、還款能力、還款意愿等維度進行全方位的綜合判斷。

(三)第三方支付成主流交易方式

自2004年支付寶的問世至今,第三方支付已經走過了十一年的歷程,在這一過程中支付寶借助集團優勢,推出小額貸款產品;銀商基于龐大的線下用戶以及多年積累的用戶數據,展開的POS貸款服務;快錢基于對用戶產業鏈的深度滲透,提出支付2.0概念,還有匯付天下的POS貸款業務等。由此看出,目前基礎業務之上的各類增值服務的豐富程度成為各家支付公司的核心競爭力。預計未來第三方支付交易規模增速將維持在30%左右的水平,到2017年,第三方支付交易規模或將超過50萬億。

三、大數據時代下的挑戰

(一)第三方支付的業務拓展難度加大

在過去的十多年間,幾乎所有第三方支付企業都面臨一個共同的問題,即支付業務越來越淪為一家支付公司的基礎業務。各家支付公司在線下POS、線上支付技術等領域的競爭越來越同質化,使得傳統支付業務利潤越來越薄。而未來能夠為企業提供全方面的財務與資產服務,成為現階段支付公司發展的重要方向之一。然而,整體增速的下滑,以及新滲透行業對原有支付格局的影響越來越大,都說明第三方支付的傳統優勢領域業務拓展難度越來越大。

(二)數據人才、數據分析、數據挖掘能力的缺失

歷經十年發展各家支付公司積累了大量用戶數據,包括企業交易流水、不同時期用戶賬戶資金變動規律以及用戶支付習慣等。對于這些數據的挖掘和利用,成為擺在支付公司面前最新的課題。企業數據處理能力將成為核心競爭力。大數據時代,隨著用戶的增多,交易的頻繁,對支付企業的數據處理能力提出了更高的要求,這不僅會影響用戶體驗,還會給用戶造成潛在的資金損失。而且數據人才、數據分析、數據挖掘能力的缺失,也成為增值服務創造的最大阻力。

(三)變“薄數據”為“厚數據”的嚴峻挑戰

大數據僅僅是大量的“薄數據”,它們是通過對人們的活動和行為進行跟蹤而獲得的。人們最常去的地方,在網上搜索的東西,每天睡了多久等等,這些數據是通過人們瀏覽器中的“cookies”、手機上的GPS來收集的。這些信息無疑是重要的,但人們不能通過它們來獲得對人的完整理解。為了真正地了解人們的真正需求和愛好,人們不僅需要大數據,而且需要厚數據。厚數據不僅包括事實,而且包括事實的前后聯系。大數據對人們進行簡單化的理解;厚數據則試圖通過人們與周圍世界的聯系來理解人。只有理解人與周圍世界的聯系,人們才能從整體上認識人類,認識這個世界。所以,如何把數據變“厚”,成為擺在電商發展道路上的一塊巨石。如何移除它,是每一個電商要思考和解決的問題。

篇4

關鍵詞:大數據時代;大數據;統計學;

一、大數據與統計學

(一)大數據與統計學關系密切

簡單來說,我們可以分為兩個方面來理解大數據:若“大數據”作為形容詞,則描述的是大數據時代數據的特點;若“大數據”作為名詞,則體現的是數據科學研究的對象。對大數據的定義有非常多,不同領域不同專業對大數據的界定都會有些許不同。通俗地說:大數據是目前人類所有可抓取、可記錄、可存儲的信號集合。這個包含了一切信號的集合將非常非常之龐大、多樣、繁雜,并且還在不停地、迅速地增加。現代互聯網和信息技術的飛速發展,使得人類開始有能力收集、儲存、分析、處理這些從前無能為力的數據,從中挖掘出有用的信息促進社會的發展。邁爾•舍恩伯格說:大數據發展的核心動力就是人類測量、記錄和分析世界的渴望。而統計學正好是收集、整理、分析、解釋數據并從數據中得出結論的科學。由此可見大數據與統計學關系密切,將大數據與統計學結合發展潛力無窮。

(二)大數據時代下的非結構化數據與結構化數據需整合

對接統計研究可根據自身的目的收集總體數據或樣本數據,但如果總體太過龐大,以過去的技術方法來收集總體數據成本會很高,受于限制統計研究更多收集得是樣本數據。如今,人類已經開始能夠在合適的成本下獲得大數據,大數據的廣博給統計研究帶來了新的發展方向。我們需要著重研究的一個方向就是如何將結構化數據和非結構化數據對接。大數據的核心是數據,統計學的研究對象也是數據,但是它們獲得的數據性質有所不同:大數據收集的多是半結構化和非結構化的數據,通俗地理解,先獲得數據,再整理結構(如聲音、圖片、視頻等信息);傳統統計學收集則主要是結構化數據,先定好結構,再根據目標結構收集數據(如數字、符號等信息)。拿非結構化數據和結構化數據來說:大數據時代使得我們有更多可以分析利用的數據,使得統計研究不僅可以在有更多的結構化數據的情形下進行;對于一些領域的研究工作還可以設法將非結構化數據和結構化的數據結合起來分析。如何實現非結構化數據與結構化數據的結合?首先,完善非結構化數據的整合,然后我們可以用結構化數據做數量說明,非結構化數據加強描述;或是提高數據處理技術,實現結構化數據與非結構化數據的互相轉化,選擇能更好說明問題的數據形式作為后續分析基礎。這都是值得再深入思考研究的新問題,而且這不僅僅是大數據和統計研究的事,同時需要計算機技術的一同創新發展。統計研究的范圍在大數據時代越來越大,能用數據說明的問題越來越多。

(三)大數據時代下的相關分析與因果分析發展并重

《大數據時代》一書中表示:大數據時代的一個顯著變化是:相關分析比因果分析更重要。我的看法是:大數據時代下,市場確實會對相關分析有著更強的關注度,但這并不意味著因果分析的重要性會有褪色。統計學中既有相關分析,也有因果分析,要對它們有合理的了解,首先需要明確的是相關關系和因果關系之間的聯系,簡單說:有相關關系不一定有因果關系,有因果關系則一定有相關關系。大數據時代,相關關系變得比以前更加為人所關注的原因:一方面,在很多領域的應用里,相關分析比因果分析更簡單可行;另一方面,因為相關關系足以體現事物之間的一定聯系,在商業效益上更為經濟有效。因此在商業利潤的推動下,相關關系也會更加受到青睞。但是我們不能就此否定因果關系的重要性,因果關系是對數據更加深度地分析:相關關系讓我們知道了“是什么”,因果關系是讓我們知道了“為什么”。倘若只是在商業經濟上的利用和成本考慮,“是什么”在很多時候就以足夠;但如果是在科學研究領域,“知其然而不知其所以然”就遠遠不夠了。結合現實發展需要,可在分析確定相關關系后,根據情況研究因果關系,若能夠得出因果關系,那肯定是更具價值和意義的。探求“為什么”始終是人類探索世界的動力,因果分析是人類永恒的使命。

二、結語

大數據時代的到來幾乎對每個領域都有著不可忽視的影響。大數據與統計學關系密切,大數據的出現對統計學的意義是非凡的,我們應把握住大數據時代和統計學的可結合點。其一,完善非結構化數據的整合,深入研究如何實現非現結構化與結構化數據的對接,都需要我們思維上的創新、數據處理技術上的提高。其二,在注重相關分析的同時,不能丟掉對因果分析的研究,應合理并重,實現大數據的進一步利用,真正挖掘出數據的價值。對于以數據為研究對象的統計學科,大數據時代就是統計學變革創新的時代,統計研究工作人員也應把握機會思考創新,為統計學增添新的生命力。

參考文獻:

[1]朱建平,張悅涵.大數據時代對傳統統計學變革的思考[J].統計研究,2016(02):3-9.

[2]朱建平,章貴軍,劉曉葳.大數據時代下數據分析理念的辨析[J].統計研究,2014(02):10-19.

篇5

據國際咨詢機構研究,全球大企業用于大數據業務投資與市場開拓的投入逐年增長。大數據運用的核心是預測。用大數據技術“預測未來”,將成為經濟增長的重要動力。美國預測分析專家埃里克?西格爾在他的《大數據預測》一書中說,數據會如野火般蔓延,“爆炸式的數據增長、功能更加強大的計算機、更加廣泛深入的理解以及科學的發展”,將會推動預測技術的不斷發展,無論是企業還是政府機構,都要做出數以百萬計的運營決策來實施服務,而預測技術則能引領這些決策。

大數據“開啟重大時代轉型”,隨著人們對大數據改變生活、生存方式的認識理解逐漸深入,大數據產業被順理成章提升到政府決策層面。從經濟成長角度,麥肯錫公司對大數據概念的解釋,是最有誘惑力、影響也是最廣泛的。麥肯錫公司的報告稱,“數據,已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域,成為重要的生產因素。人們對海量數據的挖掘和運用,預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”

可以肯定,在新興產業家族中,基于數據搜集與分析、以開發數字生產力為核心的生產方式是大勢所趨。大數據的運用目前還處于探索階段,但人類在互聯網、物聯網運用上的智慧,已經印證了基于信息共享機制的“地球村”預言,大數據正在推動人類的“數字化生存”。

其實數字世界早已深刻改變了現實生活,人們對生存或存在方式的選擇多了起來,吃喝玩樂、油鹽醬醋、工作交流都不再拘泥于傳統實現途徑。但顯然,這只是一個開始。“我們的生活以及理解世界的方式”正在發生巨大改變,我們的知識結構和知識生產方式也在不斷被創新,這是拜“大數據”所賜。這些改變與創新中,所蘊藏的經濟潛能與商業價值,正在被人們挖掘、整合。

在大數據概念流行之前,曾有“數字地球”、“數字城市”的說法,不少地方也提出過“數字城市”建設構想和規劃。比如貴州在10年前就有“數字貴州”建設總體規劃,當時媒體稱之在“西部欠發達省區中具有先行示范作用”。目前看,“數字貴州”戰略大大提升了貴州信息化水平,這對貴州大數據戰略規劃非常重要。因為大數據戰略或產業構建,需要具備相當的信息化基礎。

篇6

“我們期待IBM信息管理軟件在即將到來的2012年呈現更加快速的增長,成為大數據時代中信息管理的利器。IBM一直提倡‘Think Big’,鼓勵自身深入思考、突破創新。在如今的大數據時代,我們對‘Think Big’有了嶄新的詮釋:Think of All Things That Big Data Makes Possible――深入思考并發掘大數據的無限可能,而這也正是IBM信息管理解決方案致力于為用戶創造的價值。”IBM軟件集團大中華區信息管理軟件總經理盧偉權表示。

這是一個不折不扣的“大數據時代”。據統計,全球90%的數據都是在過去兩年中生成的。為了應對數據大爆炸的挑戰,IBM推出針對大數據的全面解決方案,徹底突破了傳統數據倉庫和單一的數據管理體系,能夠為企業組織提供實時分析信息流和Internet范圍信息源的能力,實現更為經濟高效的大數據管理,并為在此之上的業務分析和洞察奠定堅實基礎。

IBM中國開發中心信息管理首席架構師及大數據架構師陳奇博士表示:“洶涌而至的大數據時代帶來嚴峻的挑戰。然而,挑戰背后也蘊藏著無限的機遇。IBM可以幫助各行各業的客戶將其數據價值不斷延伸,為企業發掘發展動力。我們的大數據平臺愿景就是將大數據融入企業,通過IBM大數據解決方案和客戶端及合作伙伴解決方案,為用戶提供優化的大數據環境,更加積極及時、經濟高效地從規模化、多樣化和高速化數據中提取有效觀點,幫助用戶獲得突破性的洞察力和價值,化挑戰為機遇,化大數據為高價值。”

IBM大數據解決方案實現了針對大數據管理的企業級可靠性和適應性實時分析,在行業中具有突出的優勢。其最廣泛的平臺與數據倉庫、數據庫、數據集成、業務流程管理等組件充分集成,得以將大數據融入企業,充分滿足各種業務需求,幫助企業穩步發展。

IBM大數據解決方案跨多個行業,能夠幫助多渠道客戶分析其觀點和體驗。目前已有數千家新客戶正在轉到應用IBM的大數據解決方案上,以便從最廣泛的大數據中獲取可執行的洞見。丹麥能源企業維斯塔斯(Vestas)通過使用IBM大數據軟件分析PB級別的天氣數據,改善風力渦輪機的放置位置,從而獲得最佳能量輸出效果,以前需要數周方可完成的分析現在僅需不到1個小時就可完成。

篇7

關鍵詞:大數據應用經濟學教學模式教學改革

在當前以互聯網和物聯網等網絡渠道為主的信息化時代下,人們已經進入到了大數據時代。社會學教授加里•金稱,“這是一場革命,龐大的數據資源使得各個領域開始了量化的過程,無論學界、商界還是政府,所有領域都將開始這種進程。”大數據的概念和模式已經滲透到了社會的各個領域和層面,沖擊著人們已有的理念和習慣,高等教育領域必然也位列其中。應用經濟學主要是和理論經濟學相對應的學科范圍,指應用經濟學的相關原理和邏輯方法分析國民經濟各領域中的經濟現象和經濟關系,是一門與現實社會經濟發展密切關聯的學科,具有較強的應用性和實踐性。在大數據時代下,應用經濟學的教學與研究也面臨著一些挑戰和機遇,對相應的教學改革模式進行探析,便于更有效地提高教學效果和效率,增強教師和學生的時代契合性和學術認知力,提高教學的時效性和有效性。當前很多國內學者來研究大數據時代或環境下對高等教育所產生的影響和對應的調整策略,研究成果主要集中在近三年,得到了一些有益的結論,如朱建平和李秋雅(2014)對大數據和大數據時代等相關概念進行了界定,分析對大學教學的影響,并提出了全新的教學理念。劉文虎(2014)探討了大數據管理對高等教育產生的影響,并對其應用前景給出了預測。朱懷慶(2014)總結了大數據的特點,認為大數據給統計學教學帶來了極大的挑戰,在此背景下應建立復雜性思維和統計思維,培養學生的應用能力。白迪(2014)認為為了應對大數據時代對高校思想政治理論教學的挑戰,應通過各種創新途徑提高思想政治理論課的時效性。王玉蓮(2014)認為大數據對市場營銷教學的影響,主要體現在對教學內容的巨大變化和對教學方式的沖擊。陳堅林(2015)探討了大數據、慕課及外語教學的關系。王林毅和于巧娥(2015)認為大數據時代給傳統教育提出了挑戰,大數據的優越性迫使教學模式變革。綜上所述,高等教育的任何領域都將受到大數據時代帶來的沖擊,如何更有針對性地追隨時展帶來的改革,對于高校教師更好地把握現代教育理念和教育效果至關重要。

一、大數據時代的發展與特征

維基百科對于大數據的定義:“大數據指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通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目的的資訊。”大數據是當前時代所特有的一種現象,具有速度快、容量大、價值高等特征,在當前的時代背景下能夠使人們更迅速地獲取相關信息和資源,并能夠快速地把復雜的數據進行分析和處理,得到對人們的生產和生活有價值的規律。大數據這一現象在當前時代下發展迅速,并很快地滲透到各個領域,以至于人們都不可避免地要受到這一現象的影響,緊跟時展的背景和潮流才能使自己在所處的領域不至于落伍,甚至被時代遺棄,喪失競爭力。當前我們所處的大數據時代,是一個建立在網絡平臺上的以數據收集及整理為基礎并對數據進行智能處理的時代,我們每個人都身處其中,每個人的行為和表現既是數據處理的基礎資料,也是數據時代特征反饋在個人身上的客觀體現。同時,在這個過程中也需要每個人具備辨別、提煉和甄別的能力,充分利用好大數據時代的便利性,盡力避免其帶來的負面作用。大數據時代的各種細節已經充斥到了生活生產的各個領域,全面地融入到了社會生活之中,對于高等教育領域的改革也提出了新的機遇和挑戰。

二、高校應用經濟學教學的傳統模式

應用經濟學是經濟管理專業的必修課,在應用經濟的課堂內容中很多都是針對當前經濟發展實際問題的,在全球經濟迅速發展和多元化的背景下,應用經濟學的教學需要和相關人才的需求日益增多。當前很多的本科院校在應用經濟學的教學上仍然采用傳統的模式,在課堂上注重理論的介紹,結合個體案例,提出相關見解,教學方式較為單一。本部分以應用經濟學專業課教學為例,探討應用經濟學教學的傳統方式及不足。

(一)教學方式單一,注重理論講解

傳統的教學模式中,大多數高校應用經濟學的教學過程仍然以理論知識教授為主,學生被動接受相關知識,并結合案例加深理解。學生需要具備較強的理論知識功底,因此課堂理論講解往往占據了較多的課時和教師精力,在課堂上學生發表討論,發表個人講解的時間和機會不多,這種模式在某種程度上可以提高課堂知識傳授的效率,但是學生的綜合知識應用能力和個人講解培養能力的提高并不明顯,較難使用當前日新月異的社會經濟變化態勢。

(二)案例數量有限,缺乏強針對性

應用經濟學的教學過程中,基于現實經濟發展的案例分析是必不可少的部分,但是在傳統的教學過程中,教師可以引用的案例數量有限,且不能夠隨時更新和與時俱進,缺乏與時展的緊密契合性,很多已經不符合當前社會經濟發展的現實和需要,針對性較弱,使得學生的理解、認知和分析能力的提升幅度有限。

(三)學生思想受限,欠缺個性發展

在傳統的教學模式中,教師以課堂講授為主要形式,學生以理論學習為主要目的,教師掌握整個教學流程和課堂局面,通過專門的知識技能和身份定位成為絕對權威者,對教學過程和學生具有控制和支配的話語權,彼此之間缺乏有效深入并結合現實的充分互動,造成學生將所學的知識與現實社會經濟發展情況相對接的時候,出現錯位和偏差。

三、大數據時代對高校應用經濟學教學的沖擊與挑戰

大數據時代下對于應用經濟學教學進行改革,可以提高經濟管理專業學生將理論知識轉化為綜合素養的能力和優勢,提高學習的效率,并為未來的職業生涯奠定基礎。

(一)應用經濟學的研究內容發生巨大變化

應用經濟學主要指運用理論經濟學的基本原理和分析方法來研究國民經濟中各領域的經濟活動和經濟管理的規律,在大數據的時代下經濟環境和經濟活動方式已經發生了翻天覆地的變化,各種新技術、新媒體、新理念成為主流趨勢,原有的經濟活動運行方式、運行規律、統計方法、更新速度都發生了巨大的變革,因此在大數據的背景下,應用經濟學的研究內容和研究方法發生了巨大的變革。

(二)應用經濟學的教學方法亟待變革

傳統課堂上的應用經濟學教學方法主要是首先教師進行理論部分的講解,隨后配合相應的案例進行分析,學生往往是被動地接受相關信息,大部分可以實現在課堂上的討論和互動。但是在大數據的時代背景下,學生可以在互聯網、物聯網等相關媒體上收集到大量咨詢和信息,且可以實現較強的針對性,在獲取信息和分析信息的過程中可以增強分析能力、辨別能力和歸納能力,基于這樣的一個過程可以成為課堂案例分析的主動者甚至主導者,因此大數據時代下學生獲取知識和信息的能力更加多元化和便捷化,應用經濟學的教學方法亟待變革。

(三)應用經濟學的教學平臺更加多元化

在大數據的時代背景下,很多國內外高校和教育機構都開通了教學網絡平臺,教育部也向全國高校征集了系列視頻公開課程,面向全社會開放和共享。這些多元化的教育教學網絡平臺給高校的各學科教育帶來了巨大的變化,也給教育模式改革帶來了更多的壓力。應用經濟學也在其中。同時,在教學過程中,學生獲取知識的途徑也更加便捷,可以與教師和同學進行分享,增強了學生和教師的教學互動性。

四、大數據時代下高校應用經濟學教學的發展趨勢

時代在不斷地發展,大數據時代下也意味著對高等教育人才的培養的要求在不斷提高。應用經濟學的教學是與當前經濟發展現實緊密相關,應在大數據的時代背景下積極進行教學改革探索。

(一)緊跟時展的最新動態更新教學內容

大數據時代為高等教育提供了豐富的教學資源和多元化的思維空間,這讓學生能夠有更豐富的資源和信息獲取渠道,但是也給教師的備課過程和教學環節帶來了更大的壓力,同時要求教師應該緊跟時展的步伐和數據資訊更新的速度,保持對新鮮事物的新知識訊息的敏感性和接受能力,并能夠將這些很好地轉化為課堂教學的內容傳遞給學生。同時,教師需要及時的根據時展的變化轉變已有的思維方式和習慣,與時俱進,積極把握應用經濟學領域的發展動態和前沿,調整已有的慣性思維,不斷更新教學內容,開發新的教學手段,以便順應大數據時代下對應用經濟學教學的需要。

(二)在課程教學中更注重學生的創新意識的培養

基于大數據時代下的應用經濟學教學實踐更利于學生創新意識的培養,大數據時代能夠通過特定的軟件和互聯網手段收集整理當前發生的各種經濟現象,并通過數據整理進行理論上和邏輯上的分析和歸納,從而揭示隱藏在其背后的經濟規律和趨勢,這些都有助于學生創新性、探索性和抽象性意識的培養。因此,在應用經濟學的教學過程中,應注重培養學生的創新意識,鼓勵學生積極交流看法和心得,協同創新、相互促進,在已有的經濟現象中發現規律學為所用。

(三)利用數據的多元化和豐富化培養學生的學習興趣

在大數據時代下,網絡上的信息資源十分豐富,呈現出多元化、趣味性、數字化的特點,這些都潰于培養學生的學習興趣,提高教學效果。在應用經濟學的教學過程中,教師可以根據教學的需要充分利用網絡教學平臺,有針對性和啟發性地給予學生一些建議性的網站和信息來源,讓學生對現實經濟現象抱有強烈的興趣和探索欲,積極主動地汲取知識和信息,在探索和學習的過程中能夠自己發現規律得到結論,提高教學效果和教學效率。

(四)在教學過程中注重教師和學生角色的轉變

大數據時代下的大規模在線教育平臺給學生提供了獲取知識和信息的重要途徑,這將徹底改變傳統應用經濟學教學課堂中教師講解、學生聆聽的模式,教師不再是獲取知識和信息的主要來源,甚至可以減少部分課堂講授的環節以便于開展個性化的培養和教育模式,這將導致教師和學生角色的轉變。在此過程中,教師需要進一步提高和深化自身的理論基礎,同時掌握更多的經濟現實中可能出現的問題和現象,尤其是熱點和前沿問題,以便應對學生的咨詢,能夠給與學生更好的解釋和輔導,這對教師以往的教師絕對權威性提出了挑戰,同時也對教師的綜合素質要求更高。對于學生來說,也需要改變以往在課堂上被動聽講和回答教師問題的定位,在大數據的時代大量教學資源的可獲取的便利條件下,應積極主動的搜尋、思考、辨別和總結,培養自身的思考能力、質疑能力和對當前經濟現象的深入理解能力,變被動的聆聽者為主動的思考者和探索者。

參考文獻:

[1]王玉蓮.大數據背景下關于市場營銷教學的思考[J].黑龍江教育,2014(11)

[2]朱建平,李秋雅.大數據對大學教學的影響[J].中國大學教學,2014(9)

[3]劉文虎.大數據管理與高等學校教學[J].中國教育信息化,2014(9)

[4]朱懷慶.大數據時代對本科經管類統計學教學的影響及對策[J].高等教育研究,2014(9)

[5]白迪.大數據時代高校思想政治理論課教學研究[J].高教論壇,2014(10)

[6]陳堅林.大數據時代的慕課與外語教學研究[J].外語電化教學,2015(1)

篇8

關鍵詞 大數據時代;傳統媒體;媒體轉型;數據新聞

中圖分類號G206.2 文獻標識碼A 文章編號 1674-6708(2013)110-0008-02

大數據時代,傳統報業轉型勢在必行,關鍵問題是轉向何方以及如何轉,新媒體無疑是大方向。從國內的發展情況來看,近年來傳統媒體紛紛開展媒體融合、搭建圖文+音頻+視頻等多種傳播平臺、采用多維度、全方位的數據新聞的報道模式,借助互聯網技術逐步走向新媒體和媒體融合。然而,龐大的資金投入、資源的缺陷以及能力的局限,使得大數據時代下任何一家傳統媒體都不可能做到面面俱到。因此,數據化和對數據的重視、處理,決定傳統報業轉型升級的方向和高度。

1大數據時代傳統報業轉型的機遇

環顧當今的世界,大數據已然成為一個國家最核心的社會資源和競爭力,獲取和運用大數據的必要性對國家硬實力和軟實力的水平都提出了很高的要求。與西方發達國家相比,中國的政府部門在社會中的地位要強得多,可作為的范圍要廣得多,尤其是擁有公共數據資源的數量更要大得多,但是其對外開放的程度卻很低。因此,只要政府下定決心放開對數據的壟斷與監控,實施開放式的數據戰略,取得的綜合經濟效益和社會效益將更加顯著。而對于媒體來說,在這個由開放的公共數據和自身擁有的數據資源相互融合所形成的新的產業鏈中,它們將占據重要的地位。

法國數字集團總經理Frédéric Filloux認為,其他行業得到有效利用的大數據同樣適用于數字媒體產業,現實中傳統媒體的忽視與不作為導致大量讀者群自身形成的大數據價值還沒有被挖掘出來。因此,使用行為數據可以增強新聞服務對讀者的吸引力,從而帶給媒體運營者更大的利益。

在十幾年的信息化和數字化的變革中,無論是從報紙電子化到辦公自動化還是從多媒體到媒體整合,傳統媒體也在不斷積累其自身擁有的媒體資產,包括海量的圖片、文字、音視頻資料,以及歷史數據庫、待編稿件庫、圖片數據庫、社交網絡、其他通訊社稿件等多種形式的數據資料。同時,開放的互聯網全媒體平臺所聚集的各種用戶群體的社交信息,也為傳統媒體提供龐大的數據背景。這些海量的數據可以說是傳統媒體在大數據時代的主要優勢之一。

在數據技術方面,數據挖掘技術和云計算能以較低的成本進行信息的收集和處理。例如,云計算的開發和廣泛使用使普通中小企業使用大數據的門檻大大降低,同時也使得以前因高昂的收集和處理成本而放棄大量有價值的數據及信息的局面煥然一新。尤其是對于傳統媒體來說,由于多媒體采編技術的使用,以及高分辨率和清晰度的音頻、視頻格式的更新,在大數據相應技術的支持下,記者、編輯等新聞工作者在單次采訪或新聞節目中獲取和處理的信息量大大增加,在新聞生產的流程中,幾乎所有的新數據和老數據都有可能派上用場,并發揮價值。

在信息本身的數量與質量方面,傳統媒體在新聞生產與傳播的過程中產生的信息越來越多,擁有的非結構化的數據也越來越多。而一旦掌握與大數據相關的處理工具和技術,傳統媒體就能夠對大量非結構化的數據進行深加工和重新組合,在增強新聞價值和社會價值的同時,做好信息集成服務工作,滿足社會各個階層和各種群體、對信息的需要。

在新聞傳播效果上,媒體通過大數據的分析方式,對受眾的需求和行為習慣等相關信息進行,可以改變刻板印象的形成,促進新聞報道框架結構更合理的運用;同時也有利于更清晰地理解議程設置與受眾個體心理和行為特征的關系,這些都無疑對媒體提升傳播效果和傳播價值的目標大有裨益。

2大數據時代傳統報業轉型的挑戰

2.1針對數據本身面臨的挑戰

雖然,大數據的特征之一是海量數據,但這并不代表大數據就等同于海量的數據。大數據包含信息又不局限于信息,而是社會個人和社會群體在進行各種活動時所產生的巨量數據群。因此,對于媒體,尤其是傳統媒體而言,對數據的分析挖掘應用實屬不易。媒體在信息時代想要提高競爭力,勢必面臨著這樣幾個難以逃避的問題:能不能成功構建大數據平臺,能不能順利采集和分析大數據,能不能有創意地對大數據進行有價值的挖掘應用。

大數據時代傳統媒體所面臨的挑戰中,一個主要的部分就是缺乏數據加工能力。在大數據時代,由于數據處理技術和服務器集群在數據處理過程中扮演著重要的作用,導致數據的所有權與使用權將日益集中于提供硬件與軟件服務的供應商手中,這也使得技術對媒體發展的制約顯得愈加明顯。

此外,包括輿情分析、情感分析、受眾偏好等與社會學、傳播學有關的大數據問題,我國理論界才剛剛開始研究。目前社會中用于新聞實踐的大數據研究工具還不成熟,探索分析媒體運營的環境并不良好,大量的壁壘與隔閡仍然存在于跨領域跨行業的數據共享與整合中。然而只有跨領域、跨學科、全面綜合的數據分析才有可能引發真正的知識和理論的形成,進而創造價值,這正是當今大數據時代中國傳統媒體所缺乏的。

2.2針對新聞工作者面臨的挑戰

有理由相信,大數據時代的產生與發展不會使新聞工作者的職業消失,但新聞工作者的知識儲備和綜合素質需要進行相應的換代升級。從這個意義上講,新聞工作者在大數據時代面臨的轉型挑戰主要體現在3個方面:

1)如何從海量數據中挖掘新聞。傳統媒體要依靠高素質的人才和專業隊伍,充分分析利用大數據資源,善于從尚未引起人們注意的冰山一角挖掘出隱藏的新聞價值,從海量信息中尋找、加工、整合新聞信息,擔當好“把關人”“數據分析者”的角色;

2)如何將數據可視化。如何解決數字抽象枯燥不易理解的難題,用數據講故事,要求新聞工作者不僅要善于從數據中挖掘新聞,還要善于用數據講故事,運用文本解釋數據集、靜態或交互式的可視化數據、視頻作品等文本信息,以全息化的視覺呈現方式傳遞信息;

3)如何保證數據的真實性和準確性。這要求傳統媒體的新聞工作者在擁有“新聞鼻”、“新聞眼”的同時,更要有敏銳的數字感知能力,能夠洞悉并驗證具有新聞價值和社會價值的大數據來源是否可靠、數據獲取程序是否科學、數據是否具有典型性和可比性、以及數據能否可視化等。新聞工作者要熟練地掌握各種數據技術的使用方法,準確地處理各種數據資料,提高數據的可信度和價值。

3 以大數據為支點,推動傳統媒體全面轉型

3.1樹立以大數據推動傳統媒體轉型升級的理念

在互聯網時代技術革命的沖擊下,對于傳統媒體來說,以大數據的視野和觀念主動融入這個時代,順應潮流,建立起有特色的新理念和新平臺,將是其走向現代傳媒的新起點。

回顧過去20年,互聯網技術逐步改變了傳播業生態格局,對傳統媒體形成強烈的沖擊。而傳統媒體面對新技術包括大數據還存在一下誤區:一是漠不關心,錯失良機;二是略有耳聞,但沒有付諸行動,直至地盤被蠶食;三是有認識但又比較盲目,缺乏腳踏實地的實施步驟。傳統媒體需要理性面對大數據帶來的影響,承認差距并梳理不上落下的功課,同時避免盲目,結合自身優勢和特色,做好頂層設計和路徑比較,將大數據提升到戰略高度,視為其生存發展的基點。

3.2建立與數據化運作相匹配的管理制度,提升對數據的分析和展示能力

哈佛商業評論認為,大數據本質上是“一場管理革命”。要真正發揮大數據向傳統媒體轉型的引爆和支撐作用,必須改變管理理念和模式,建立一系列與之適配的管理體制、機制。

首先是組織架構。傳統媒體要改變技術與采編、經營、管理相對分離的架構,建立符合互聯網邏輯的產品經理負責制和項目負責制,建立專門的機構和系列規章制度,引導全員圍繞大數據行事。

其次是讓技術基因滲透到整個生產過程。傳統媒體一直以內容基因為發展要素,技術部門更多承擔輔助角色,這也造成了管理層對最前沿的技術缺乏了解,管理成本居高不下。大數據時代,流程中的技術基因決定了流程運轉的合理性和成本。

再次,傳統媒體要通過內部培訓、多崗位鍛煉等途徑來挖掘人才,培養同時兼備數據分析和數據處理技術的人才。

最后,要引導和強化采編、經營者和技術開發者、設計者的合作。大數據時代,整體作戰、團隊配合顯得尤為重要。

3.3呼吁全社會共同豐富和開放數據

借助于互聯網、云計算和新媒體,今天的時代已是一個大數據產生并逐步公開于社會的時代,豐富的數據背景是所有大數據產業存在和發展的前提。我國擁有的數字化的數據資源遠遠低于歐美,國內公共部門和制造業的大數據資源積累尚處于起步階段,在公共信息資源披露和共享方面,很多政府官員有各種顧慮,有的甚至把數據視為部門財產而拒絕向公眾公開。即使就已有有限的數據資源來說,還存在標準化、準確化、完整性低,有很多“信息孤島”、利用價值不高的情況,這大大降低了數據的價值。傳統媒體擁有一定的社會話語權,應該在這方面帶頭呼吁全社會來共同建立一個良性發展的數據共享生態系統,以包容的心態開放數據、擁抱數據創新。

參考文獻

[1]章戈浩.作為開放新聞的數據新聞――英國《衛報》的數據新聞實踐.新聞記者,2013(6).

[2]吳文平.以大數據為支點,推動傳統報業轉型的思考.新聞實踐,2013(10).

[3]辜曉進.顛覆報紙出版流程全面體現“數字優先”――《金融時報》近期的變化具有革命性意義.新聞實踐,2013(10).

[4]湯景泰.大數據時代的傳媒轉型:觀念與策略.新聞與寫作,2013(9).

[5]官建文,劉揚,劉振興.大數據時代對傳媒業意味著什么?.新聞戰線,2013(2).

[6]黃春平,余宗蔚.媒介融合背景下我國數字內容的監管難題與解決路徑.深圳大學學報:人文社會科學版,2010(2).

[7]文衛華,李冰.大數據時代的數據新聞報道――以英國“衛報”為例.現代傳播,2013(5).

[8]彭蘭.社會化媒體、移動終端、大數據:影響新聞生產的新技術因素.新聞界,2012(8).

[9]徐艷.大數據時代傳統媒體發展的SWOT分析.青年記者,2013(7).

[10]麥肯錫全球研究所.大數據:下一個創新、競爭和生產率的前沿,2011,5.

篇9

大數據,毫不夸張地說,這個概念幾乎應用到了所有人類致力于發展的領域。線上商場會推送我們偏好的商品,社交媒體網站會猜出來我們可能認識的人,亞馬遜可以幫我們推薦想要的書……大數據正在改變我們生活的方方面面。那么到底什么是大數據?大數據是如何改變我們?企業又該如何進行大數據驅動下的營銷轉型?

大數據來了,你還認識你的客戶嗎?

最先經歷信息爆炸的學科,如天文學和基因學,創造出了“大數據”(Big Data)這個概念。其實大數據并非一個確切的概念。大數據這一概念更多的是指處理大規模數據時人們能夠實現的事情,比如工程師們改進數據處理工具時促成了新的處理技術的誕生,以及消除了僵化的層次結構和一致性的數據存儲技術等。

大數據通常包括三個應用層次,即管理、洞察和認知。大數據的管理是為了更好地獲取、管理和利用機構內的大數據。互聯網數據每日劇增,企業需要更好地結合和利用來自機構外部的數據,建立完善的大數據管理中所需要的獲取、使用、生命周期等運行機制。大數據洞察是為了更好地了解機構內外的海量數據,分析大數據的方向與應用,以及分析數據模式。大數據認知是利用大數據洞察的能力為業務做指導。利用大數據告訴我們信息如何快速有效地幫助機構運營。分析不是目的,目的是利用大數據的信息提高人類認知能力。

隨著大數據的興起,對企業的營銷來說,機遇與挑戰并存。收集和分析海量數據能夠幫助企業更好地理解商業環境,然而,真正的革命并不在于分析數據的機器,而在于數據本身和企業如何運用數據。 基于大數據分析獲得的客戶洞察,為企業品牌戰略提供優化方向

以傳統鞋業為例,以前是商品為王的時代,都是批發渠道為主,百貨商場店鋪作為主打。而如今,由于電商渠道的興起,shopping mall對傳統百貨的沖擊,以及社交媒體傳播渠道的出現,企業越來越陷入反思:你還認識你的客戶嗎?以前市場調研只要通過抽樣調查的傳統方式就足夠了,而如今信息瞬息萬變,抽樣已經不足以了解客戶。以前消費者到百貨商場買鞋,關注點多聚焦在商品本身,比如品牌、價格、質量、款式等,而現在很多消費者到shopping mall吃飯或看電影,順便就會買鞋。影響消費者購買的決策性因素已經變得越來越復雜,企業只能借助大數據的力量,為企業多添一只“耳朵”,挖掘大數據相關關系釋放出的潛在信息,360度刻畫出用戶的畫像。基于大數據分析獲得的客戶洞察,為企業品牌戰略提供優化方向。

大數據的思維變革

“大數據時代的預言家”維克托?邁爾-舍恩伯格認為,大數據的精髓在于我們分析信息時的三個轉變,這些轉變將改變我們理解和組建社會的方法。

第一種轉變,在大數據時代,我們可以分析更多的數據,有時候甚至可以處理和某個特別現象的所有數據,而不再依賴于隨機采樣。以前受限于記錄、儲存和分析數據的工具不夠好,人們都依賴于抽樣分析,即只能收集少量數據進行分析,從而使分析變得簡單化。隨著高性能數字技術的流行,人們擁有了能夠收集和處理更大規模數據的能力。與局限在抽樣分析的小數據范圍相比,使用一切可以獲取的數據讓我們看到了一些以前樣本無法揭示的細節信息,從而帶來了更高的精確性。

第二個改變,研究數據如此之多,以至于我們不再熱衷于追求精確度。執迷于精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產物。傳統的數據庫只能存儲結構化的數據,而信息時代的數據結構化的數據只占5%,也就是當下的數據95%都是非結構化的數據。如果將傳統的思維模式運用到數字化、網絡化的21世紀,就會錯過重要的信息。因此,適當忽略微觀層面上的精確度會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力。

第三個轉變因前兩個轉變而促成,即我們不再熱衷于尋找因果關系。在大數據時代,應該尋找事物之間的相關關系,它告訴我們的是會發生什么,而不是為什么發生。相關關系的核心是量化兩個數據值之間的數理關系。相關關系通過識別有用的關聯物來幫助我們分析一個現象,而不是通過揭示其內部的運作機制。建立在相關關系分析法的預測才是大數據的核心。

因此,大數據帶來的變革,首先是一種思維的變革。

美克美家是國內家居行業的知名品牌,近年來,受經濟增速放緩,市場需求萎靡以及電子商務沖擊等因素,實體零售業正面臨著重大的沖擊。為了應對這種挑戰,美克美家進行了全面品牌戰略升級。為了提升公司品牌在零售店的移動應用和客戶體驗,實現線上線下融合,美克美家利用大數據和新技術構建了一個具有信息整合能力、協同能力、洞察能力的應用平臺,在實體店中引入了虛擬家居換裝、虛擬家居DIY、家具互動體驗墻等科技家居互動設施,讓整個購物過程實現了從“選購式”到“體驗式”的跨越,將家具的銷售周期由原來的21天縮短到7天。既給消費者提供更直觀的感受和更個性化的客戶體驗,也直接影響企業零售業務收入增長,同時也有利于企業進行精準營銷和渠道管理。

CMO需要重新定義市場

在近日IBM大數據與分析主題周活動中,IBM分享了近3次CMO調研的結果。調研結果正顯示了大數據驅動下企業營銷轉型的趨勢。2011年,市場主要目標是從疲于應對的被動局面轉變為主動地增強能力上,通過為客戶提供價值,推動長期聯系,獲取價值并衡量成效。2013年,企業面臨如何開始縮小與遠大目標的差距的挑戰。為了應對這一挑戰,企業利用先進的分析技術獲得深入的客戶洞察,設計能夠給客戶帶來價值的體驗,并有效地履行對客戶的承諾。而2015年調研揭示了一個重大的信息――CMO需要重新定義市場。

篇10

關鍵詞:大數據時代 高校檔案 信息服務 創新

中圖分類號:G71724文獻標識碼:A文章編號:1009-5349(2017)04-0127-02

在高校中,檔案信息資源是高校最具保留價值的信息之一。自改革開放以來,我國高校不斷增多并且規模不斷擴大,留下的檔案資料只增不減,如何使這些資料有條理地、長久且完整地保存下去是目前備受關注的話題。檔案是內容準確、利用價值高且全面的資料,以往都是存放在固定且保密的位置,但普遍存在丟失資料和占據空間等問題,有些高校為了節約儲存空間,在學校辦學過程中產生的一些教學改革、科研、W科建設、師資力量、學生管理、黨群以及相關部門的資料沒有及時有效地歸檔。大數據技術的出現,很好地解決了這些方面的問題,實現了相應數據的有效歸檔以及高效利用。

一、大數據含義的相關理解和特征

1.大數據的含義

有關于大數據的定義有很多,有幾個定位較為全面的是:麥肯錫全球研究所認為大數據是一種在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合;Gartner是一個較為權威的信息技術研究公司,它對大數據的理解是:需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。還有一些其他的理解,都對大數據的運用價值表示肯定。將大數據技術運用于高校檔案管理及檔案信息服務建設,能夠促進其結構完善,加快信息數據儲存和收集。

2.大數據的特征

大數據具有四個個性鮮明的特征,一是數據容量很大,之前的“小數據”系統已經不能夠滿足很多組織或團體的需求,大數據系統將TB的容量上升到PB的容量;二是數據類型多,現如今數據類型有網絡日志、視頻、圖片、地理位置等,這些信息都能以數據符號儲存;三是價值密度低,商業價值很高,例如如果儲存視頻,尤其是監控數據,一段視頻儲存數據中只有幾個數據符號有價值;四是處理速度快,以秒來計算其處理速度,快速實時獲取所需的信息,這是與傳統儲存數據系統反差最大的一個特征。

二、大數據與檔案的關系

《檔案法》規定:檔案是指過去和現在的國家機構、社會組織以及個人從事政治、軍事、經濟、科學、技術、文化、宗教等活動直接形成的對國家和社會有保存價值的各種文字、圖表、聲像等不同形式的歷史記錄。單從檔案的定義來看,除電子檔案外,其他載體形式的檔案與大數據沒有任何關系,只有檔案記錄的信息可以稱之為數據。從檔案的特征來分析,檔案具有社會性、歷史性、確定性及原始記錄性。而大數據也具有類似的特征,大數據也是人類社會活動的原始記錄,其內容也具有確定性,且其記錄的內容只反映事物已經完成的狀態,同樣具有原始記錄性。因此,檔案與大數據的關系僅是具有相似的特征,大數據是具有鮮明檔案特性的數據集合。但是,從數據的保存價值來說,有些數據集合對國家和社會沒有永久的保存價值,不需要永久保存。真正與大數據有直接聯系的,只有電子檔案一種形式,電子檔案與大數據之間是種概念與屬概念的關系。

三、高校檔案信息服務提升的必要性

1.高校檔案信息服務提升是順應大數據時代的必然要求

在大數據環境下,產生的信息數據量大、種類多、并且這些數據信息的密度低,處理起來速度快。為順應時代變化,高校檔案信息服務系統需要快速改變發展模式,在此環境下尋找新方向,避免與時代脫節,避免有價值的資料丟失,最大化運用高校檔案服務資源,發揮其具有的價值。

2.高校檔案信息服務提升是數據信息服務的時代需求

根據調查發現,現在人們獲取信息的手段各式各樣,并且需求的信息也是多樣化的,出現這種現象的根源在于人們的信息獲取觀念發生了改變。伴隨著信息供給方要不斷地拓展信息處理和發出方式,以數據、示例描述一個觀點,增加說服力,提高服務質量,現在高校檔案信息服務還沒有做到這一點,高校檔案信息服務部門必須做到與社會發展和需求相匹配,建立新型的檔案信息服務模式。

3.高校檔案信息服務提升是促進自我發展的內在要求

現在各組織或團體內部產生和獲取的信息不但數量巨大,且種類繁多,尤其是高等院校,人口基數大,信息資料量也相應大一些。傳統的服務方式在現在環境中使用顯得比較拖沓,服務范圍小,受益者少,并且服務過程比較死板,手續多,用戶對此系統反映不好。必須轉變高校檔案管理和服務模式,才能保證其長效發展。

四、大數據時代高校檔案信息服務水平提升策略

1.基于大數據理念合理定位,深挖高校檔案信息資源價值

在大數據環境下,無論是資源的提供者還是資源需求者都很重視資源的經濟價值和實用性。對于高等院校來說,其內部信息資源被分門別類,學生和老師可以輸入關鍵字來獲取信息,但是學校作為提供規范的教育平臺,其內部資料具有方向感,也就是信息供給者根據環境有針對性地一些信息,需求者只能獲取教育相關的信息。為了更加細化信息,提高高校發展速度,需要明確高校檔案信息服務方向,再確定發展模式和發現方法,找出合適的大數據產品,簡化信息挖掘方法,提供檔案共享平臺。在大數據背景下,高校檔案管理人員應該科學地運用大數據技術不斷地挖掘檔案信息資源價值,打破以往檔案資源不能外泄的思想,拓展檔案信息資源建設的廣度與深度。

2.推動檔案信息資源內外整合,構建智能化信息服務平臺

在大數據環境下,處理復雜的信息一定要有信息資源整合意識。做到信息整合首先要仔細分析和優化檔案信息資源的結構,根據學校發展方向,有目的地收集信息,擴大資源途徑,將傳統的、紙質的資料與現在的檔案信息資料進行整合,將檔案信息的側重點突出,形成有自己特色的服務系統。此外,學校不能閉門造車,要加強與第三方高校檔案資源、網絡檔案資源的合作關系,將獲取的信息進行整合,充實現有的信息數據系統。從上面分析大數據特征可以看出,在大數據環境下信息處理速度快,施行一秒鐘處理信息計劃,因此,高校檔案信息服務管理和服務部門的工作者要充分利用技術手段,提高服務平臺智能化水平,根據高校發展方向,不斷地完善和革新服務平臺,滿足用戶需要。

3.充分運用云計算的架構優勢,推動高校檔案數字化升級

現在信息大部分是以數字形式存儲,為提高高校檔案信息服務水平,推動檔案信息的數字化升級是必需的,在目前的l件下,信息數字化升級過程比較復雜,在升級過程中要保證信息含量高,信息的準確度好,保證不會出現信息遺漏或更改的現象。此外,現在為了提高高校檔案信息的數字化升級效率,引進云技術,在構建信息網絡構架上具有一定的優勢,高校檔案管理部門科學合理地使用該技術,提高信息資源使用的靈敏度和廣度,擴大用戶使用權限。

4.加強檔案信息服務思想認識,探索檔案服務多元化模式

在大數據環境下,無論是用戶還是信息資源的提供者都需要具有資源共享的思想,獲得一加一大于二的效果,充分發揮檔案信息資源的價值,尤其是高校檔案管理者,更需要具有資源共享的思想。不過在進行資源共享之前需要對檔案信息資源進行分類,重點在于權限分類,在確保信息資源安全的前提下,將一定權限范圍內的信息進行分享,也吸收其他院校的優秀資源,不斷提高檔案信息服務質量。此外,將無形的信息資源轉化成有形的經濟價值還需要信息服務部門探索多元服務模式,從服務高校行政部門,向服務全校師生、服務社會轉變,最大限度地發揮高校檔案資源的價值。檔案信息資源的多元化服務模式需要進一步深化,根據資源類型與用戶群體特征,構建多元化、個性化、業務化檔案信息服務新模式。

5.構建完善的資源共享體系和共享模式

通過大數據技術能夠獲取很多的便利,實現了校內眾多資源的有效共享,讓檔案信息的采集工作、管理工作等都形成了有效的協同互動。另外,大數據技術加強了各個檔案之間的共享效率。大數據中的DWA技術能夠對檔案進行統一的管理,大數據技術管理下多種類型的共享模式,統一在大數據技術中心平臺的管理控制之下,利用P2P技術,構建起對等的網絡。在這一環境當中,每一個登錄檔案資源庫的客戶端都變成了收集端和利用端,各節點之間在大數據技術的處理下實現著平等的資源信息互換。

五、結語

在大數據時代,高校檔案管理既面臨嚴峻的挑戰,也有很多發展機遇,如何把握機會發展自己是當前面臨的困難。現在服務行業發展迅速,作為服務于高校的檔案工作人員,也有必要提升自身的服務意識,在實踐中探索其發展方向,面對大量數據,挖掘其中蘊含的價值,樹立大數據理念,利用新技術、新措施、新手段大膽嘗試創新,提升檔案信息資源數據的精準性、價值的真實性,不斷推進高校檔案信息服務質量。

參考文獻:

[1]陳婷.大數據時代高校檔案信息服務水平提升策略研究[J].中國管理信息化,2016(24):174.

[2]張金來.大數據時代高校檔案信息服務創新探討[J].智富時代,2016(10):156.

[3]畢大鵬.高校檔案管理信息服務中大數據技術的應用[J].電子技術與軟件工程,2016(18):196.

[4]劉加威.關于數據時代高校檔案工作的思考[J].黑龍江檔案,2016(4):58.

[5]高偉娜.“大數據”技術在高校檔案信息服務中的應用探索[J].現代交際,2016 (15):48-149.

[6]張金來.大數據時代高校檔案信息服務創新探討[J].天津職業院校聯合學報,2016(7):124-128.

[7]張惠.網絡環境下高校數字檔案信息安全保障初探[J].科技信息,2011(19).

[8]劉加威.智慧校園建設對數字檔案管理的促進[J].齊齊哈爾醫學院學報,2015(22).