大数据时代背景下的企业管理探究

大数据时代背景下的企业管理探究

一、大数据时代的相关概念

1.大数据概念

大数据的概念建立在数据库的基础之上，就传统的数据库来说，数据库的基本单位是以MB为单位的，但是大数据却是以GB甚至是TB 为单位的，那么可以把大数据简单地理解为数据库的集成，这种定义是根据大数据在容量上的特点来定义的，但是实际上来看，大数据并不仅仅只有大这一个特点，大数据在这个时代被赋予鲜明的时代特点，规模性、多样性、高速性和价值性是目前学术界普遍认同的大数据所具有的特点，根据这种观点，我们可以对大数据进行一个宽泛的定义，大数据是一种具有多样性，高速性，规模性以及价值性的数据库集成[1]。

大数据的多样性表现为，大数据的种类不仅仅是某一个特定的单位数据，而是由多种类型的数据共同组成的，这些数据的类型不仅仅包括传统的数据库所产生的数据，还包含着结构化、半结构化以及非结构化的数据形态，随着大数据时代的特征增强，这种传统数据所占的比重在不断地下降，取而代之的是其他种类的数据，那么这种特性就决定了对于大数据的处理不能用传统的方式[2]。

以往的数据处理是先通过固定的模式再得出数据，而由于大数据的多样性，这种处理数据的形式显然是行不通的，对大数据时代来说需要通过一种甚至几种方式来共同处理大数据，并且将得出的数据作为

基础资源来解决同类型的其他方面的问题。

2.大数据与企业管理变革的关系

企业的运营向来是离不开数据的支撑的，一旦企业的某项重要资金涉及十分巨大的数额的时候，就需要企业进行相关的绩效管理。就以往来看，这种绩效管理的数据处理只是基于最基本的企业管理流程，很多企业并没有把这些数据当做是种附加资产，举一个很简单的例子，客户到企业办理业务，企业按照基本流程对客户进行登记，企业会积累很多的客户相关的数据，那么对这些数据的分析，可以让企业对客户进行二次的开发，了解客户还有哪些潜在的需求，这部分的数据就可以很好地转为企业的利润，这就表明在大数据的时代背景下数据是可以变成资产来运作的，这就对企业的管理提出了新的要求[3]。

二、大数据时代下企业管理的新思路

1.简化数据管理

大数据时代下，数据的规模是十分庞大的，如果企业对于数据的把控过分精细就会导致厚此薄彼，从而忽略了正常的绩效管理。企业的数据处理部门（CIO）的主要职能是对企业整体数据进行技术分析和研究，在大数据时代的背景下，就要求这个部门不仅要懂技术更加要懂管理，其管理的内容包括：数据分类，统计分析和优化。

2.加强硬件管理

大数据时代下需要利用各种手段对数据进行适当的分析，那么这就需要企业对相关的硬件设施进行投入和管理，由于大数据的数据基数是十分庞大的，所以企业在硬件设施如网络、储存器、服务器以及终

端设备上都需要进行一定程度的投入，同时管理这些庞大的数据也需要企业做一些规章制度上的调整，管理数据并不是企业最终的目的，而是要在这些数据中发现能够给企业带来价值的信息，并且利用这些数据来对企业的各项决策保驾护航[4]，企业可以通过对数据地整理和分析来判断决策的正确性以及决策之后的风险，让企业可以更好地规避在发展中的风险。

3.着力人力资源管理

数据是一种最原始的资源，如何让这种资源产生价值，主要就在于如何对这种资源进行开发和使用，在互联网信息技术日益发达的今天，网络上的资源十分的丰富，大多数人认为这些资源是没有什么利用价值的，同时也有人通过对小部分资源的把控体现了这些资源的价值。这就说明，在这个时代，信息资源以及原始数据资源是十分充足的，但是有效性不高，这就要求信息的处理者可以很好地对这种资源进行整合，随后经过各种技术加工，深度挖掘形成具有规律性或者指向性的数据报告。这就要求企业在进行数据管理的过程中更加注意数据处理人员的素养，这种素养包含两个方面：职业操守和专业技能。在专业技能方面要求这些人员不仅仅具备处理数据的能力，更加需要具备提炼加工信息的能力，还要会对企业数据信息进行相应的管理；在职业操守方面，数据处理人员的保密工作需要企业着重注意，这些信息不仅仅能够为企业创造价值也能够为其他同类企业创造价值[5]，

这就需要企业提高在人力资源管理上的能力。

三、企业管理中利用数据的注意事项

1.合理利用数据

大数据并不是万能的，在企业管理中不能够对大数据过分地依赖，数据只能作为参考或者作为指向性的方针，并不能够解决企业任何方面的问题，尤其在当前条件下，基础数据的真实程度十分低，如果说在数据处理的过程中错用了这些数据，那么得出的结论往往有所偏差，企业如果盲目地相信这些数据，那么后果会十分严重，企业的运营管理还是需要结合自身发展经验和当前的社会现实。所以大数据并不是万能钥匙，迷信盲从的结果往往是自毁前程，利用大数据需要合理，同时更加需要智慧。

2.注重防范危机

大数据不仅仅影响着人们的日常生活同时也影响着企业的各项决策，企业对数据的依赖程度越来越高，对数据的处理技术也越来越成熟，但是现实的情况却是：由于对数据的过分使用，导致企业在主观判断上失去了方向，造成很多企业出现决策失误的现象。这种现象的出现是由当前数据资源的现状所造成的，在这个信息大爆炸的时代，各种信息数据种类繁多，数量庞大，对这些数据进行严格筛选、提炼并且通过各种精确的算法得出结论却是十分困难的，在当前的条件下，对于社会上的数据资源进行删选都是一件十分困难的事情，何谈科学处理计算这些数据呢？原始的数据出现失误，那么结果自然不会正确。同时在对数据的处理上，主观色彩十分严重，对于同一条数据有的人抱着乐观的心态，有的人却保持着一个悲观的心态去看，那么这样分析得出的结果自然是大相径庭的[6]。所以对于数据的判断需要更加

理性，同时需要时刻注意对于数据危机的防范。

3.密切实际需求

由于大数据的利用需要大量的硬件设施投入和人力成本，所以在企业管理中，利用大数据的时候需要做一个全面的把控，结合自身的实际制订适合自己的IT框架，就国内目前对于大数据使用的现状来看，我国商业智能、政府管理以及公共服务方面是大数据利用最多、同时也是贡献最多的领域，而就企业来说虽然大数据对于企业的发展和决策有十分重要的战略以及指向意义，但是企业需要结合自身的实际去使用[7]。从大数据的投入成本来看，国家的大部分企业在新阶段是没有能力使用大数据来进行企业管理的，那么企业方就不要一味地去追求建立自己企业内部的数据系统，可以考虑用其他的方式来解决，比如将自己的企业数据外包出去。

大数据时代下企业管理模式创新

大数据时代下企业管理模式创新 随着经济的发展，社会的进步，在生活领域中大数据发挥着至关重要的作用。相对而言，大数据的到来，给企业管理模式带来了一定的冲击，落后的管理模式不能适应大数据技术发展。因此，在新的形势下，应对企业管理模式进行创新升级，进而确保大数据企业全面发展。 标签：大数据时代；企业管理模式；创新；具体分析 当前互联网技术得到了较好的发展，同时大数据计算也呈现出良好的发展趋势，在一定程度上讲，各个领域数据呈现出快速增长趋势。换言之，大数据时代已经来临。在新的形势下，企业在实际发展中，大数据时代对企业管理带来了全新的挑战，传统企业管理不能适应时代发展需求。因此，要想在真正意义上促进企业的全面发展，同时对大数据技术进行充分性利用。就应对企业管理模式进行有效创新以及改革，进而促进企业的全面发展，同时为企业提供一定的内在动力。本文将针对大数据时代下企业管理模式创新进行针对性探讨。 1 当前大数据时代下企业管理模式面临的挑战 1.1管理模式十分落后 对于企业而言，在实际发展中，仍然以传统管理模式为核心。相对而言，这样的管理模式成就了一些企业，其中也有一些国际性公司。因此，对于大部分企业来讲，认为这种管理方式没有存在任何问题。随着经济的快速发展，时代的进步，当前时代环境发生了较大的变化。不能否认的是，传统管理方式发挥了重要作用，那是对所处时代来讲的。在大数据时代背景下，传统管理方式出现了很多弊端。之所以当前一些互联网公司快速涌现，是因为管理方式能够顺应大数据时代发展。在大数据冲击下，传统企业走向了没落，主要是因为落后的管理方式造成的。 1.2企业管理模式缺乏创新意识 企业在实际发展中，大多数企业具有完整性体系，同时趋向成熟。但对于这些传统管理模式来讲，虽具有成效，同时在管理中具有重要作用。但随着互联网以及大数据的来临，假如没有对管理形式进行全面性创新，企业管理会出现一些问题，在市场竞争中将面临着淘汰的局面。在当前形势下，在网络中充斥着一些数据，假如企业能够对这些数据进行充分性利用，并进行有效的加工以及集中化处理。进而能够发现消费者自身的消费倾向，最终对自身生产进行针对性调整。这样的方式不仅能够满足消费者实际需求，同时还能确保企业在市场竞争中站稳脚跟。但当前一些企业管理者，并没有意识到这一点。还是以传统管理方式为核心。在市场分析中，也没有意识到大数据技术的重要作用，进而导致企业经营和市场需求相背离。

大数据背景下数据挖掘技术的应用

《计算机科学与技术前沿》 课程论文 大数据背景下数据挖掘技术的应用 2016年1月7日 题目 学院 学号 姓名 指导老师 日期

大数据背景下数据挖掘技术的应用 摘要 当今社会是一个信息化社会的时代，同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步，使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。因此在大数据的背景下,如何高效地从大量包含有用数据的库获得有用信息已成为企业和科研工作重点关注的点，而这一工作涉及的关键技术就是数据挖掘技术。总得说，数据处理的需要既给数据挖掘技术带来了机遇，于此同时带来了一系列的挑战。 本文分别从企业、图书管理和情报学领域三个方面阐述数据挖掘技术的应用，同时对它的发展现状、存在的问题和未来的发展趋势进行了一些阐述，从而加深了对数据挖掘技术的理解，以便更好地了解数据挖掘在各个领域的应用，最后对数据挖掘技术的应用进行一个整体的总结。 【关键字】：大数据；数据挖掘；数据挖掘的应用

Application of data mining technology in the context of data Abstract Today is the age of information society,but it is also an age of big data．With development and progress of information technology and the computer industry which include the Internet, the Internet of things, cloud computing and artificial intelligence, data processing has become an urgent problem．Therefore,in the context of big data,how to get useful information from a large library of useful data have become focuses of enterprises and scientific and research work．The work involved is the key technology of data mining．In General spedking, data processing needs for data mining technology, and at the same time poses a series of challenges． The paper aims to account the development present situation,existing problems,and developmenttrend in the future based on companies,library management and the field of information science development,so as to enhance understanding of the data mining technology ,to better understand data mining applications in various fields,and to draw an overall summary of the application of data mining technology． 【Key words】：Large amounts of data；Data mining；Application of data mining

大数据时代下可能出现的工作变化

大数据时代下可能出现的工作变化 在当今信息时代，以计算机类智能设备和互联网系统为典型代表的信息大爆炸和大数据经济一触即发，人与人，以及人与物，物与物之间互相关联。未来教育在互联网等技术的作用下变得越来越多样化和终身化；未来学习越来越个性化；未来的教师由知识的二传手到质疑创新精神的引路人，相应的能力要求也需要与时俱进。大数据、互联网等技术必然带来教育体系的变革。互联网等信息技术从最初作为教育信息工具的使用到扩散整个教学系统成为变革的内动力，带来了教育的新期待，站在以互联网为代表的新技术时代潮流尚，教师教育也要顺势而为，思考在教育变革的大浪潮中教师如何进行角色重塑和专业成长。 一、大数据时代教育系统性变革的内外动力 （一）教育系统变革的外动力 以互联网为代表的信息技术推动了教育教学所处的外部生态环境，使教学系统与整个社会大系统之间的相互关系发生了变化。一方面，社会历史变迁对教育教学提出了变革的新要求；另一方面，科技进步为教育教学的变革提供了新手段。这两个方面叠加在一起，构成了推动教育教学变革的外部动力。 教育教学的变革主要反映在对人才的需求上和信息社会对个性化人才的需求之上。个性化、定制化、网络化生产的家庭工厂将取代庞大的规模化工厂。这种新型的数字化制造模式和发展模式，需要大量的适合信息时代的高素质人才。为了适应新形势发展的需要，教育迫切需要回归到“个性化”之路。未来教育在互联网和大数据的作用下变得越来越个性化，学习者对教育的选择多样化和定制化。以互联网和大数据为代表的新技术是教育变革的技术推动力量。“微学位”、数字化学校和数字化课程、反转式课堂、游戏化学习、互动式新型媒体技术等全新教育模式的出现预示着互联网时代的教育将实现教育从教学内容到教育方式的全方位的转变。互联网推动整个教育教学的范式转变与流程再造，互联网时代教育的变革正源于外部动力和内部动力的共同作用。 （二）教育系统变革的内动力

大数据时代的企业管理

大数据时代的企业管理 （陈登鹏工业工程11级2班2011330350212） 摘要 基于数据分析对管理的重要性，在《孙子兵法》中已有深刻的认识：“夫未战而庙算胜者，得算多也。”数据始终贯穿在管理的计划、组织、领导、控制和创新中。在进入大数据时代后，如何更好地利用信息爆炸时代产生的海量数据为管理服务，和利用数据创造财富是不可回避的命题。管理决策日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉，对企业正确的制定发展计划与合理安排企业资源有重要的意义。其中预测在企业中有重要的意义，在大数据时代，预测的准确度或许能够更上一个台阶，将促进企业健康发展。 关键字：大数据；管理；预测 一、大数据时代的特点 从古至今，从未有一个时代出现过如此大规模的数据爆炸。信息技术的发展，互联网的普及，随之而产生的数据也呈现爆发性增长。 （1）到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB，而过去两年产生的数据占人类历史数据总量的90%。 （2）到2006年，全世界的电子数据存储量为18万排字节，如今这个数字已达到

180万拍字节，短短时间内已经增长了一个数量级。根据预测，2015年这个数字甚至会达到800万拍字节的规模。 大数据时代的典型特点就是预测变得更为精确。Albert-László Barabás i①提出：人类93%的行为是可以预测的。目前人类的数据处理能力在庞大的数据量面前还是太渺小，当数据处理能力的提升足以克服这一切后，混沌理论是否会黯然失色呢，一切都将变得清晰起来，偶然性也将因为盖然性变得不那么模糊？或许人类处理能力提升的速度远远都无法赶上数据的增长速度，混沌理论也将一直伴随着人类的发展。但不可否认的是，即使是现在的处理能力，大数据也能极大地提升预测的精准度。 二、大数据视角下的预测 预测对企业的各项职能活动包括采购原材料、扩充机器设备、补充人员等需要依据市场进行调整的活动有重要意义。预测是整个企业系统的重要输入和依据，具体地将，其重要性可以从以下几个方面来考虑： （1）对于战略部门而言，预测可以提供决策的依据； （2）对于销售部门而言，为补充销售人员提供依据； （3）对于成本会计而言，预测可以为预算和成本控制提供依据； （4）对于采购部门而言，便于采购部门制定制定准确的采购计划，以降低总的生产成本； （5）对于生产计划和控制部门而言，预测是企业编制生产计划的基础，是生产计划编制的主要输入； （6）对于研发部门而言，新产品的预测可以为设计提供参考，根据对市场的预测进行产品的开发，这样的产品才会有市场，才会有竞争力； …… 其中，概率论在预测中有不可替代的作用，当中的泊松分布P(λ)是在概率论中常用的一种离散型概率分布，由于其适合于描述单位时间（或空间）内随机事件发生的次数，因此泊松分布在管理科学，运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位。例如，在企业战略制定以及物料需求分析等方面有极大的应用空间。当然，泊松分布在处理自然科学领域内的问题有更突出的成果，如某放射性物质发射出的粒子、显微镜下单位分

大数据发展背景及研究现状

大数据发展背景与研究现状 （一）大数据时代的背景 随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。《分析的时代：在大数据的世界竞争》是____年12月xx全球研究院（MGI）发表的一份报告。五年前MGI就指出大数据分析在基于定位的服务、xx零售业、制造业、欧盟公共部门及xx健康医疗领域有很大的增长潜力。数据正在被商业化，来自网络、智能手机、传感器、相机、支付系统以及其他途径的数据形成了一项资产，产生了巨大的商业价值。苹果、亚马逊、Facebook、xx、通用微软以及阿里巴巴集团利用大数据分析及自己的优势改变了竞争的基础，建立了全新的商业模式。稀缺数据的所有者利用数字化网络平台在一些市场近乎垄断，只需用独特方式将数据整合分析，提供有价值的数据分析，几乎可以“赢家通吃”。____年全球的数据储量就达到1.8ZB，与____年相比____年大数据增长了近4倍，未来十年，全球数据存储量还将增长十倍，大数据成为提升产业竞争力和创新商业模式的新途径。大数据在企业中得到了充分的应用并实现了巨大的商业价值。xx百货的SAS系统可以根据7300种货品的需求和库存实现实时定价。零售业寡头摩尔xx通过最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据技术使得在线购物的完成率提升了10%到15%。我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里，但很多数据却与世隔绝“xx闺中”，成为极大的浪费。____年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确要求“____年底前建成国家政府数据统一开放平台”；今年5月，国务院办公厅又印发《政务信息系统整合共享实施方案》，进一步推动政府数据向社会开放。 大数据可以把人们从旧的价值观和发展观中解放出来，从全新的视角和角度理解世界的科技进步和复杂技术的涌现，变革人们关于工作、生活和思维的看法。大数据的应用十分广泛，通过对大规模数据的分析，利用数据整体性与涌现性、相关性与不确定性、多样性与非线性及并行性与实时性研究大数据在公共交通、公共安全、社会管理等领域的应用。大数据与xx计算、物联网一起使得很多事情成为可能，将会是新的经济增长点。大数据随着以数据科学为核心的计算机技术的迅猛发展，推动了社会科学与自然科学等跨科学研究的发展。因此对xx乃至全国的大数据研究具有深刻而广泛的意义。

大数据背景下的数据库技术研究_张宇航

180 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】大数据 键值存储 Bigtable 云数据库 1 引言 在大数据时代背景下，大数据一个定性的描述：是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术的发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战，代表着大数据处理的新技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新的发展机遇。本文从大数据的背景出发，研究数据库的存储模型，数据模型，编程模型等问题以及讨论数据库技术的未来研究方向。 2 大数据概念 2.1 大数据的特性 学术界通常用4个V(即V olume 、Variety 、Value 、Velocity)[1]来概括大数据的特征。 （1）V olume 指数据体量巨大。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB ，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB 。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB 量级，而一些大企业的数据量已经接近EB 量级。 （2）Variety 指数据类型繁多。类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日 大数据背景下的数据库技术研究 文/张宇航 志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这 些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 （3）Value 指价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。 （4）Velocity 指处理速度快。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC 的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB 。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。2.2 大数据的影响 大数据决策成为一种新的决策方式。依 据大数据进行决策，从数据中获取价值，让数据主导决策，是一种前所未有的决策方式，并正在推动着人类信息管理准则的重新定位。随着大数据分析和预测性分析对管理决策影响力的逐渐加大，依靠直觉做决定的状况将会被彻 底改变。 大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。2.3 大数据典型应用案例2.3.1 梅西百货的实时定价机制 根据需求和库存的情况，该公司基于SAS 的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2.3.2 沃尔玛的搜索 这家零售业巨头为其网站https://www.wendangku.net/doc/da319608.html, 自行设计了最新的搜索引擎Polaris ，根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney 说。2.3.3 PredPol Inc. PredPol 公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到 500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。 3 键值存储 传统的关系型数据库中的利用二维表数据模型存储格式化的数据结构，每个元组的字段组成相同，数据库会为每个元组分配所有的字段，这样便于表与表之间的操作，但是，它 也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。它难以满足如下的高要求： （1）对数据库高并发读写的需求；（2）对海量数据的高效率存储和访问的需求； （3）对数据库的高可扩展性和高可用性的需求 为了解决这类问题，非关系型数据库（NoSQL 存储）应运而生，它以键值对存储，结构不固定，每一个元组可以有不同的字段，并且可以根据需要增加一些独有的键值对，它不局限于固定的结构，这样可以减少一些时间和空间的开销。键值对存储，简称KV 存储，是NoSQL 存储的一种方式。它的数据按照键值对的形式进行组织，索引和存储。KV 存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据，同时能有效减少读写磁盘的次数，比SQL 数据库存储拥有更好的读写性能。 G o o g l e 的B i g Ta b l e 、A m a z o n 的Dynamo 等都是是非常成功的NoSQL 实现。Membase ，MongoDB ，Cassandra ，BeansDB ，Redis 等开源的NoSQL 体系也得到了广泛认同。 键值存储机制采用键值对形式存储，值可以是任意不定长数据。如图1所示。 kv 存储采用0、1目录的方式管理历史数据和更新数据，假设当前的更新数据目录和历史数据目录都为0目录，在合并时，最新历史数据写到1目录，同时更新数据开始写在1目录。注意的是，需要对更新数据目录和历史数据目录的当前0、1目录进行维护。 通常情况下，更新数据使用Memtable 存储，历史数据使用SSTable 结构存储。这样快 <<下转181页 图1：kv 存储的合并 图2：BigTable 数据模型实例

互联网 时代的企业管理

“互联网+”时代的企业管理 互联网的便捷性让企业与企业之间、企业与员工之间、企业与客户之间以及企业与其他利益相关者之间的联系越发紧密，传统的企业管理模式不能适应新环境的变化，亟需进行深刻的变革。 一、文献综述 彭剑锋(2014)指出，互联网时代是一个零距离时代1。李海舰(2014)赵春福(2015)认为互联网让交易的场所、时间、速度及交易品种发生了巨变，中间环节不断简化2，企业思维方式必须进一步创新3。丁伟和于小波(2014)提出互联网时代企业变革必须具备末端化、全域化、人性化、可持续以及社会化理念5。处于当下这样一个深受互联网影响的时代，智能化、信息化成为企业发展进步的导向，企业管理必须追上社会发展的步伐，才能更好地适应企业发展需求。本文认为，互联网+时代的企业管理，应当是以客户需求为中心，通过满足客户价值最大化来实现企业自身追求的利益最大化，从而获得良性发展。 二、传统企业管理的不足 1.管理理念落后、模式僵化。传统企业的管理理念大都是以企业为中心，企业与客户之间缺乏直接的交流和反馈，导致双方信息严重不对称，客户的个性化需求得不到满足。并且，传统的营销需构建有组织的、渠道式的营销网络，形成一种固定的营销体系，给产品销售增加了许多中间环节，产品真正进入市场的周期延长。在互联网+时代，行业转型日新月异，传统本分的管理模式不再成为企业维稳的有效手

段，反而会成为企业被淘汰的理由。互联网的存在和发展打通了传统的资源垄断体制，信息流通的效率化和透明化导致市场游戏规则发生变化，市场经济的环境变得更加公平健康，企业发展的机遇与挑战并存，传统管理模式已经完全不能满足企业发展的需求。 2.组织结构改革缓慢。进入互联网时代，管理学界早就开始探讨企业组织结构的改革，并且有一部分企业顺应时代潮流进行了相应的组织结构调整。但是在我国，很大一部分企业的组织结构仍然是从上而下的多层级金字塔型模式。学者及高级管理者们倡导对企业进行扁平化组织改革，去除金字塔结构中冗余的中间环节，提高企业组织的信息传递速度，提升工作效益，加强企业的市场应变能力，形成战略优势。但是由于我国市场经济的复杂性以及改革推动过程中出现的精英管理人才不足、改革理念理解不透彻、改革方案不适用、企业内部不配合等困难，我国企业组织结构的改革进程缓慢。 3.战略思维不够深远。企业战略是一个整体性规划过程，对企业的未来发展发挥着指导性作用。制定企业战略首先要分析企业内外部发展环境，随后确定战略目标，最后明确战略步骤。在传统企业管理中，由于对企业战略管理的概念理解不够透彻，加上内外部环境分析不准确、战略目标制定不具体、战略步骤不明晰等原因，企业战略思维不够深远，未能制定出具有指导性特征的企业战略，战略制定效用低下。 三、互联网+时代的企业管理 1.管理理念和模式的创新。互联网+时代的企业专注于以客户为中心，大规模制造以及小规模多样化的时代都已经逐渐远离，大规模、个性

大数据时代背景下实现税收现代化的几点思考

大数据时代背景下实现税收现代化的几点思考 发布日期：2015-11-16 当今世界，是一个大数据的时代。大数据犹如一波千尺巨浪，汹涌而至。个人、企业、政府无不被这思维技术理念的大变革所席卷，各行各业都跃跃欲试，弄潮其中。当新一轮的税收现代化改革的号角吹响时，改革浪潮与大数据浪潮已不期而遇，在这碰撞与冲击下，大数据正催生着新的治税思维。 一、大数据成就了一个变革的时代 大数据，近年来风靡全球，进入2012年，大数据一词越来越多地被提及，然而对其的理解却几乎都是模糊不一的。《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》的作者维克托﹒迈尔﹒舍恩伯格认为，大数据并非一个确切的概念。也许它初始是大到需要改进处理数据工具才能处理的海量数据，而由此促进了新的处理数据的诞生，并最终成为了人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，以及改变市场、组织机构、政府与公民的关系的方法。研究机构Gartner则将“大数据”定义为，需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。无论何种，大致上可以说明大数据是传统模式（或流程、工具、手段）无法处理的海量数据集。从某种程度上说，大数据甚至是数据分析的前沿技术。从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。由此，大数据开启了重大的时代转型，故而哈佛大学社会学教授加里。金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程”。大数据爆炸，给这个时代带来了撼动与巨变，于是成就了今天的大数据时代，一个数据无所不在、改变蓄势待发的新时代。 二、大数据时代促动了现代治税理念 我国税收现代化进程伊始，大数据及大数据技术带来的诸多变革，无疑将极大地影响了我国的税收改革。在国家税务总局的税收现代化规划蓝图中，完备规范的税法体系、成熟定型的税制体系、优质便捷的服务体系、科学严密的征管体系、稳固强大的信息体系、高效清廉的组织体系构成了基本实现税收现代化的总目标。且不说毋庸置疑的信息体系、显而易见的征管体系，与大数据有如此直观又紧密的关联，即便是税法体系、税制体系、服务体系等其他体系，也亟需大数据的“发声”。在大数据时代，“数据就是资产、数据分析就是核心竞争力”的理念，将使得传统的治税思维将难以为继，税收现代化建设首推治税理念的现代化，税收治理的大数据思维。 （一）大数据时代，税收治理应更加注重预测与决策 多年来，我国税收管理一直重视数据管理和信息化，并不断地完善和深化对数据的采集分析利用，数据大集中和信息管税已经取得了较大的成效。然而，传统的数据管理往往常规分析为主，深度挖掘不足，事后管理为主，事前预测不足。在大数据构成的世界，一切社会关系都可以用数据表示。从数据到大数据，不只是数据数量和种类的无限扩大，更多的是其藏于海平面之下的亟待于我们去深度挖掘和应用的钻石石油般的资源价值。纷繁复杂、瞬息万变的经济现象与事物，只有集中海量纷繁包容的原始数据，才能揭示总是隐藏在数据的相互关联之中的事物全貌、本质和规律。如大数据的核心是建立在相关关系分析基础上的预测，这不但会给新一轮税制改革重大决策问题研究中的更多趋势洞察与深度分析，也能使得纳税服务有了更好的目标领域与需求指向。尤其是在我国探索创新大企业个性化服务的进程中，以税法遵从为目的，以风险管理为导向的模式下，大数据的应用价值将无可估量。 （二）大数据时代，税收治理应更加注重提供与共享 作为政府行政机关，税务部门在数据获取上也具有先天的优势，但传统的数据管理往往内部数据为主，外部数据不足，沉淀储存为主，盘活清理不足。而实践中还常有人将信息数

大数据背景下的课堂教学改革

大数据背景下的课堂教学改革 随着信息技术的不断发展，大数据时代已经到来并且对社会生活的各个方面产生了深刻的影响。在经济迅速发展、信息化的当今社会，出现了能够形象、生动表现课程的“微课程”，这种课程容易变通、灵活性高且较为精简，这种新的课程教学是数字化不断发展的结晶，所以将这种“微课程”充分应用于信息技术教学中，有利于促进信息技术教学效果的优化。文章首先阐述了微课程的概念、特征、应用原则等基本理论知识，接着通过分析微课在高校信息技术教学中的应用，提出相应的策略。 一、用大数据技术营造良好的教学环境 （一）大数据 迈耶一舍恩伯格教授曾经指出，所谓的“大数据”是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。这种巨大价值和深刻洞见是不同领域数据集之间数据的深度交叉关联，跨域关联是数据量的增加从量变到质变的飞跃，是发挥大数据价值的基础。“大数据”从字面说是数据量大.但是数量上的庞大无法看出“大数据”与以往“海量数据”、“超大规模数据”之间的区别。 对于如何对大数据进行具体的定义，目前来看还没有定论，目前的定义方式多种多样，但是基本都是从大数据特征，通过对其阐述和归纳给出其定义。在众多的定义中，广为采用的是著名的3V定义，也就是大数据的3个特点：多样性（variety）、规模性（volume）和高速性（velocity）。另外比较流行的4V定义则是在3V的基础上增加一个新的特性。目前，4V并没有一个统一的说法，一些著名的国际数据公司通过其自身研究提出大数据应该还具有第4个V特性，即Value特性。而IBM公司则认为真实性（veracity）也是大数据的一个重要特征。在维基百科上，人们通常可以查到的对于大数据的定义是：“大数据是指利用常用软件工具收集、管理和处理数据消耗的时间超过可容忍时间的数据集”。目前在大数据定义上很难达共识，不必固定于定义之中，即把握3V定义的基础上适当地考虑4V特性。笔者更倾向于的4V： 规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）。 （二）大数据的特点 通常所说的大数据，我们可以用前面定义中的4个V来表示，4个V分别是V olume，Variety，Value，Velocity，这四个方面可以用来概括大数据的特征。 首先，大数据的数据量是极其巨大的（V olume）。目前，人类产生的印刷材料的数据量是200PB （1PB=1000TB），而所有人类说过的话的数据量约为SEB （lEB=1000PB）。目前大多数数据存储容量为TB量级，而数据量较大的企业已

大数据时代企业管理的创新

大数据时代企业管理的创新 摘要：管理模式创新是新时期下企业管理的核心，对于大数据的应用是企业管 理模式创新的核心途径。本文首先对大数据的定义及主要特征进行解读、对大数 据下企业管理思维的创新以及管理模式的创新进行了探析。 关键词：大数据时代；企业管理模式；创新 引言： 大数据时代的到来给传统的企业管理模式带来巨大冲击，旧的管理模式已不能使企业在 新时代的竞争中处于优势地位。如何从顾客的资料和消费记录中挖掘出有用信息，成为企业 增强市场竞争力的关键之所在; 数据流的广泛应用不断促使企业内视、调整、完善自己的管理模式，以期能够适应时代的发展。所以，对于大数据在企业管理方面的研究则显得尤为重要，是学界亟待探讨的课题。 1 大数据的定义及主要特征 大数据是海量复杂数据的结合体，是传统数据获取与分析技术不能在既定时间内对其进 行感知、收集和处理的数据集合。这种不能被常规数据获取技术进行收集、不能被传统数据 分析技术解析的数据信息具有重要的信息应用价值。只有通过专业化的信息软件才能对大数 据进行一定程度的获取，也专业化信息分析人员才能对其进行分析与统计。通过对大数据信 息的分析，能够为决策制定者提供高价值的决策参考依据，进而使决策者能够从策略制定角 度大幅度的提升竞争力。也正是由于大数据这种强大的实用价值，使大数据应用技术在社会 各领域当中被广泛应用于创新当中。这种对于社会发展的深刻影响力使大数据成为当前时代 的标志。 2 大数据下企业管理思维的变革 2.1 样本约等于总体。 在小数据时代下的企业管理，对由于数据信息获取与分析技术的限制只能对数据信息采 取随机抽样法进行甄别与解析，从而用总体数据信息的部分构成来分析内在原理。这样的方 法具有一定的可行性，但是不能给予企业管理决策提供能有力的信息支撑。在大数据信息获 取与分析技术下，企业将获取更多更有效的数据信息，并且通过个更加专业化的信息分析方 法能够更加深入而准确地从数据当中发现事物规律或本质，进而使企业管理的决策更加科学化。数据样本更加接近或等于数据总体，数据信息更加全面而准确的体现了事物真实全貌， 因而企业管理必须以重新调整思维方式来进行管理决策的方法，在适应数据的强大力量同时 也能够更加高效的应用数据力量。 2.2 兼容数据的混杂性 在小数据时代企业管理对于数据的要求更加趋于精确化，以便对事物规律或本质能够更 加准确的进行分析与研究。这种数据应用思维在大数据时代下具有一定的局限性，必须进行 改变才能够适应大数据时代的发展。大数据不仅具有庞大的信息量而且百分之九十五以上的 信息是非结构信息，如果一味要求数据的精确性便难以对数据进行有效的获取与分析。因而 在大数据时代下企业管理思维也应增加对于数据的容错率，对一些具有明显结构的数据进行 分析的基础上，对一些没有结构的数据也应进行规律研究。事实上正是这些表面上没有规律 的信息潜藏着巨大的分析应用价值，对这些数据信息的关联性进行探究并进行专业化的分析 能够更为系统而全面的解析事物规律并更加深入的发现事物本质。进而使企业管理的决策更 加具有前瞻性和先进性，为企业的市场竞争力形成提供强大的信息支撑。 3 大数据下企业管理模式的创新 3.1 数据获取与数据平台形成 数据平台是大数据价值实现的载体，企业通过对数据平台的控制来进行对大数据获取、 分析，同时企业也是通过数据平台实现对数据信息的检测以及对数据信息的预测。企业对于 数据信息的管理工作中百分之九十五以上都必须要通过数据平台来完成。数据平台是实现数 据应用的核心工具，在大数据时代背景下，数据平台在企业当中扮演者企业行为驱动者的角色。传统企管理当中，企业决策的动机是基于问题的发生，进而为解决某一问题而进行企业

大数据时代企业管理创新的思考

大数据时代企业管理创新的思考 随着互联网络的发达，云计算的快速发展，大数据的时代已经到来，大数据的出现给企业带来了前所未有思考方式，同时企业想要运用好这些大数据，就需要进行变革，因此大数据在给企业带来思考的同时也会带来一定的挑战。 一、大数据的概念及特征 大数据是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性，大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。阿里巴巴的创始人曾经提到未来不是IT的时代，而是DT的时代，DT 就是数据科技。大数据最核心的价值就在于能够对海量的数据进行存储和分析，通过分析发现客户，发现企业的问题，从而为企业带来价值。有人把大数据比作不同类型的煤礦，开采价值不同，大数据也一样，不在于多而在于大数据的价值。 二、大数据时代企业面临的挑战 （一）企业数据的收集与分析 煤矿行业作为中国的传统行业，与互联网、云计算等技术的接触甚少，并且煤矿行业管理过于传统，因此作为煤矿行业，收集数据就成为其在大数据时代的难题。企业平时没有收集数据的习惯，而互联网

上煤矿行业的相关数据又少之又少，所以就造成了数据收集困难的现状。同时企业管理人才部分是煤矿工人出身，没有电脑操作的技术，更不要说利用电脑去进行数据的分析了，这些都是企业在大数据时代所面临的实际问题。 （二）数据的安全问题 各个行业因为其对于用户的作用不同，而使得对于用户数据的安全需求也不尽相同，如今网络发达，互联网的各种技术也在不断增强，网络安全问题已经成为各行各业非常重视的问题，现如今有很多企业由于网络存在漏洞，被黑客攻击，因此造成了信息的泄露；还有一些企业由于人员管理不到位，将本企业的信息透漏给其他人员，以获取相应的利益导致了客户信息的泄露；由于同行的竞争，一些企业企图盗取其他企业有用的相关数据，这样也明显造成了数据安全的问题，煤炭行业作为传统行业，对于网络知识掌握甚少，因此容易出现网络信息安全的问题，企业应对有用数据加以保护。 （三）利用数据分析制定管理决策 传统企业的决策都是管理人员跟着感觉或者凭借对于行业的敏感度去进行分析和决策，然而大数据的出现，规避了这一问题，企业经营者可以根据数据分析存在的问题对企业进行管理。但是目前很多企业未能很好的进行数据的分析，只是将数据进行简单的汇总，这样就造成了数据资源的浪费，同时一些领导人由于自身的狭隘，不相信数据提供的分析，还按照自己原来的方式去进行决策，这样的数据分析在企业中形同虚设，毫无意义。

大数据时代背景下分析计算机信息技术

大数据时代背景下分析计算机信息技术 摘要：计算机信息技术的飞速发展，逐步实现了数 据信息的大量、高效交换，打破了原本在时间上和空间上的限制，进一步拉近了人与人之间的距离。而伴随着大数据时代的到来，计算机信息技术也面临着机遇与挑战并存的新局面。本文结合大数据时代的相关内涵和特点，对计算机信息技术的现状及前景进行了分析。 关键词：大数据时代；计算机信息技术；现状；前景 大数据也称巨量数据，指数据量极其巨大，无法通过现有的主流数据处理软件，在合理时间内进行采集、管理、处理的资讯。大数据可以说是科技发展的产物，是继移动计算、物联网、云计算等信息技术之后的又一个新兴事物，是在信息技术快速发展的基础上产生和发展起来的。在这种情况下，如何对计算机信息技术进行创新，确保其能够进一步推动社会的发展，是需要人们重点研究的课题。 一、大数据的内涵和特点 简单来讲，大数据就是指大量的数据，其中所蕴含的信息无法利用现有的计算机硬件设备和软件系统进行处理，也就无法为客户提供全面准确的数据服务。通常来讲，当数据容量在10TB-1PB之间时，就可以称之为“大数据”。

与一般的数据信息相比，大数据具有几个非常显著的特点：一是信息容量极其庞大，在大数据时代背景下，计算机的信息容量能够达到1ZP（约为1.0×1012GB）的数量级， 相当于传统1TB（约为1.0×103GB）的数量级要远远超出；二是信息处理效率极高，大数据时代许多的信息流都是能够进行实时计算存储的，而且依托于网络可以实现高速传输，而在这种情况下，为了适应信息流实时高速传输的显示需求，需要开发更加专业的大数据处理工具；三是信息结构的多样化，大数据时代中数据信息的构成并非单一的文本信息，还包括了音频、视频、图像等多样化的内容，在为人们提供更加高效的数据服务的同时，也在一定程度上增大了信息处理的难度。 二、大数据时代计算机信息技术的发展现状 大数据时代的到来，推动了社会的变革，也为人们开创了一种全新的生活模式。而在大数据时代背景下，计算机信息技术面临着机遇与挑战并存的局面，需要相关技术人员的深入研究，以确保计算机信息技术的发展能够紧跟时代发展潮流，满足大数据时代的信息处理需求。 1.机遇 大数据时代的开幕预示着计算机网络的普及，从目前来看，计算机网络已经基本实现了全球互联，开放式的数据共享平台加快了信息的流通速度，也使得“大数据模式”在各

信息技术背景下的大数据分析

信息技术背景下的大数据分析 全球知名咨询公司麦肯锡负责人称：“ 透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。 人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在虽已有时日，但却因近年来互联网和信息技术的发展才引起人们关注。 教育也因此受到了巨大的影响，如何在信息技术时代使大数据成为教育教学的工具成了重要的课题。 2015 年8月31 日，国务院《关于印发促进大数据发展 行动纲要的通知》明确提出：“信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。”“带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用，充分释放数据红利，激发大众创业、万众创新活力。” 在信息技术时代的背景下，大数据也必将推动教育公平和教育健康发展。 在大数据背景下，我们做了很多的尝试，希望能够运用 信息技术并通过数据得到有价值的结论来指导实际的教育教学，希望能够通过数据来诊断某一个时间段内的教育教学质量，希望能够用数据来说明我们需要改进或者可以改进的

某些方面。但是在实际过程中，对于数据的分析和应用缺乏 分析的技术和应用的能力，以下笔者是结合工作实际，将通 过《区域教育质量健康体检》项目和学习诊断系统的数据运 用和分析，结合微课的有效性探索所作出的尝试与努力，来 阐述大数据的一些分析方法和技术。 、数据关联性分析 一）问题的提出 标准化的测试，且测试工具在若干年之内保持一定的稳定性， 数据间就有一定的可比性。同时它又是大样本的测试，数据 具有全面性、客观性。为了实现在信息技术的背景下更好地 分析教学、改进教学、推动微课发展，首先要明确数据的价 值。 我们认真分析了《 2012 年项目报告》所提供的数据。从 2012 年项目数据来看， 学生的学业成绩标准达成指数、 次能力指数以及师生关系指数远低于本区（市直）水平，但 教师教学方式、作业指数以及学校压力等常规教育指数均达 到了本区（市直）水平。那么出现的问题应该怎么解决呢？ 二）问题的分析 通过初步分析发现，出现问题的几个方面都和教学有关， 是不是只需要改进课堂教学就可以了？那么与师生关系是 因果关系还是关联性关系呢？是不良的师生关系导致了学 业水平低下吗？ 2014年 6月，在郑州市义务教育质量健康指 数发布会上，北京师范大学中国基础教育监测协同创新中心 刘坚教授给出了一组关联性数据。从中可以看出，师生关系 与学业水平存在正相关，并且相关度非常高。说明师生关系 只能证明其存在着关联关系，这种正相关的背后可能存在着 两种情况：师生关系不好导致学业成绩下降，或者学业成绩 降带来的师生关系不好。也就是说，要解决这个问题需要 两个先来探讨数据的关联性问题。 健康体检项目”是基于 高层

大数据时代下的企业管理与人力资源管理

大数据时代下的企业管理与人力资源管理 时代变革是这个世界永恒的主题，如今互联网带来的信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度，它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。然而要想做一只站在风口上的猪，首先需要弄清楚的是大数据是什么？ 一、大数据的概念及其与传统数据的区别 1.何为大数据 以前人们没有足够的能力来收集和处理超大规模数据，我们是在信息匮乏、技术有限的假设下做很多事情，发展一些使用尽可能少的信息的技术。例如统计学的一个目的就是用尽可能少的数据来证实尽可能重大的发现，另外还有抽样调查等以样本来估算总体的统计方式。然而样本估计带来的最大的弊端就是它的误差会在对数据进行细分、细化的过程中持续放大，以致我们无法获得许多更为准确和精细化的信息。 直到最近，一个新的转变正在进行，随着大数据的总体分析取代了样本分析，社会科学与企业决策已经不再极度依赖于样本分析、样本研究和调查问卷。当所收集的数据是在正常状态下依靠系统自动收集的，并且几乎是所有的完整信息时，就不用再担心收集过程中所存在的偏差，而且我们可以收集到过去无法收集到的信息。 在维克托迈尔-舍恩伯格的《大数据时代》中，大数据指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据给人的第一

印象就是大，但数量大并不是大数据，大数据需要具备的4个特点是：大量性（Volume）、高速性（Velocity）、多样性（Value）、价值性（Value）。 2.大数据与传统数据的区别 第一，在大数据时代，我们可以分析的数据总量是传统数据所无法比拟的，甚至有时可以是关于某个特别现象的所有数据，而不再依赖于传统数据人为限制的随机抽样。 第二，大数据是在某些领域通过传感器和屏幕等入口自动高度产生并收据、储存了大量的数据，而不再依赖于传统数据的人工收集与处理。 第三，传统数据往往先明确使用目的，然后才产生数据，而大数据的多样性与丰富性使得我们难以提前确定所有的模式和应用。 第四，传统的数据库处理仅需要一种或少数几种工具就可以处理，而大数据则需要辅以合理的算法和强大的云计算能力，且其所得出的信息蕴含了传统数据无法比拟的价值。 二、大数据给企业管理与人力资源管理带来的影响 1.大数据推动企业管理变革 大数据对企业管理的颠覆是全方位的，包括对商业模式的颠覆，对营销和销售方案的颠覆，对运营流程和系统的颠覆等等。大数据的核心就是预测，数据化意味着把一切都透明化，甚至包括很多以前我们认为和价值没有多大关系的东西，例如微信朋友圈的分享，淘宝的购买记录，搜索引擎的一个搜索命令。现在人们不再认为数据是静止与陈旧的，不会认为数据在被收集完后就没有用处了，当通过量化的方

大数据背景下的数据安全

大数据背景下的数据安全 本文简述在大数据背景下，网络安全所存在的问题，并对问题进行分析，提出相关的解决措施，尽可能地提高计算机网络信息安全。 大数据发展到现在，已经不是简单的数据数量庞大和形式多样了，它的范围越来越广泛，也正逐渐被各行各业所运用。大数据主要以海量数据、多样化的形式、高速度的运算等为主要特征，各行各业也是看到大数据的这些特征，将企业的发展现状与大数据结合起来，从而推动企业和行业的发展。 在大数据背景下，无论是移动设备，还是传感系统，又或者是互联网社会，都在不断的进行着数据库的建立和创新。随着数据的不断发展，其多样性也在不断的进行着扩大。非结构化也成为数据发展的一大显著特征，并逐渐占领主导地位。不仅如此，大数据背景下的数据利用分布式的运行体系，在云计算的基础上，通过集群方式对搜集到的信息和数据进行分析和处理，从而不断提高数据传输的效率。同时，还会利用引擎等技术的发展，给数据和信息的分析和处理提供更加高效的加速器。大数据的发展速度如此之快，却仍然有着非常庞大的发展空间，能否将数据的价值最大化利用成为了各行各业的竞争手段。 1.大数据背景下的网络安全问题 1.1 信息内容安全分析

通常影响数据安全的原因有2种：因为各种原因将信息内容泄露，进而导致信息没有机密性。信息破坏，这种情况一般都是其他人或者软件进入信息内部将源文件信息销毁或篡改。信息泄露通常情况下是未经本人授权，他人非法盗取并将其利用，给本人造成一定的损失。虽然目前大多数网络信息内容都拥有识别保护系统，但是大数据保护机制并不完善，再加上许多用户对于隐私数据保密不严谨，没有对相关信息内容进行加密处理，使得信息很容易产生泄露，给用户带来较大的影响。 1.2 信息数据采集范围大，信息安全保护覆盖不足 大数据背景下信息技术的广泛应用为经济、社会的发展提供了巨大的支持，经济生产、建设、社会管理方面的信息化程度也逐渐升高，信息数据的收集和传输规模也越加庞大。其中不但包含了一些人们身份信息和金融交易、网络社交数据、地理定位信息等，还包括了众多的商业机密以及重要的军事信息。这些信息内容非常的繁杂和巨大。通过对数据的实时搜集和交换处理甚至可以构成完整的生活状态和事件的发生过程。如此巨大的信息数据传输和汇集，必然会被一些不良分子加以利用进行一些违法活动，而面对着网络大量的数据交换和传输路径，信息的安全覆盖范围必然无法做到全面的保护，随之也就发生了网络安全隐患。 2.提高数据库安全保障的有效措施 2.1 内部防护，确保数据安全 首先，要对数据库的系统进行全面的防护。定期的进行扫描和检测，检测系统是否存在漏洞，并及时采取措施对漏洞进行处理，避免漏洞的出现给非法人员