數據大數據時代范文第1篇
數字時代，在整個新聞出版產業的鏈條上，新的產業方式、新的產業格局、新的產業環節正在猛烈沖擊傳統的思維。尤其是3G時代的到來，信息定制、手機報、手機上網、手機電視等無線業務方興未艾，無線接收終端逐步拓展到MP
4、掌上電腦、筆記本電腦、車載和戶外無線屏幕等領域，互聯網和移動通信改變了人民的生活，也改變了傳媒生態。
一、廣西師大的數字出版工作
本次出差地點為廣西師范大學出版社，重點了解該社在專業圖書方面的運作經驗。通過與該社何林夏社長、姜革文書記等交流，對圖書運作的一些新思路、新方法有了更加深刻的認識。
1.廣西師大的基本情況
廣西師范大學出版社于1986年成立，轉企改制完成后，2010年注冊為廣西師范大學出版社集團有限公司。廣西師大的優勢領域：文化教育、學術人文、文學藝術、古籍整理。廣西師范大學出版社出版的歷代珍稀文獻已經在國內形成品牌，其中如《中國明朝檔案總匯》、《中華民國史史料外編》、《滿鐵密檔》、《美國哈佛大學哈佛燕京圖書館藏中文善本匯刊》、《美國政府解密檔案》等大型圖書的出版，引起全球學術研究領域的高度關注。出版社現已形成了一軸(教育出版)兩翼(學術人文和珍稀文獻出版)、多元并舉的出版格局。
2.本次調研情況
(1)參加專題座談會。主題包括：在作者資源的開發和維護方面的經驗，子公司貝貝特的暢銷書運作經驗，圖書營銷經驗，如何以常銷書的心態來做暢銷書。
(2)學術圖書的運作經驗交流。廣西師大在檔案、古籍、文書等方面有多年的積累。在該社陳列室參觀的過程，讓人震撼。何社長重點講解了多套古籍文獻圖書的運作經驗。在此類大型項目的策劃上，通過全社主導、全員參與的方式，提倡內容的精品化，每一套圖書，都要力爭領先10-30年，讓每一個研究這方面的學者都會“繞不過去”。
(3)貝貝特。北京貝貝特出版顧問有限公司。成立于2000年9月4日，是廣西師范大學出版社直屬的分支機構。主要從事學術、人文、藝術、生活類精品圖書的選題策劃，并為圖書的出版發行及印前工作提供信息和技術咨詢。陳丹青的前一本書《多余的素材》是前山東畫報出版社的劉瑞琳責編的，出完以后不久她就到廣西師大社了，因此下一本書《退步集》交由她出。
(4)關于該社數字出版方面的經驗。廣西師大曾與韓國一家公司合作運營在線教育出版，但最終以失敗而結束。該社何社長針對我們當前正在運作的項目，提出了以下看法。(1)在線教育的方向是正確的，以教育為重點的方向也沒有問題，從國有資產保值增值的角度來運作這方面的項目也是值得提倡。(2)問題在于：操盤手對于出版社的情況不了解;韓方的漢化和交流存在很大問題;本地化不順暢，與現有的體系不兼容。(3)創意產業園區。廣西師范大學出版社創意產業園占地200畝，項目計劃總投資1.5億～2億元，計劃建設成廣西師范大學出版傳媒集團。著力構建涵蓋傳統出版物、電子出版物、網絡出版物及相關產業鏈的集團式經營實體。
(5)關于我社第一課堂項目的思考。與武漢外校相比，我們的劣勢：距離名校資源還有一定距離。
我們的優勢：與媒體運作的能力;內容深加工的能力;不僅僅局限于一所學校，有教育廳的支持，面向全省的優質教師資源。
二、啟示：具備數字化意識，以數字化帶動學術化、專業化
因為數字技術，當前產業鏈條上的許多職業不久就將消亡，新的產業鏈正在醞釀新的職業。有很多種編輯工作，僅僅從職業的角度來看，就包括：圖書編輯，報紙編輯，雜志編輯，網站編輯，電視臺編輯，電臺編輯，手機短信編輯。但每一種編輯工作都會有自己的特色工作流程和工作環境。
現在許多出版社就有營銷編輯、宣傳編輯、網絡編輯等等稱謂，許多發行、營銷都被同化到編輯的概念之下了。如果說這種劃分在現在是有問題的話，那放在未來的數字出版時代再來看則就很正常了。近距離觀察廣西師大社，我感覺他們在數字化出版方面已經形成了自己的一套特色。
廣西師范大學出版社有5種期刊：《作文大王》《英語大王》《數學大王》《新營銷》《市民》，業務范圍涉及圖書、期刊、電子音像出版等。盡管在學術出版方面獨樹一幟，我們也注意到，廣西師大在教育出版方面也占有很重要的比重。尤其是其中的期刊群，對于廣西師大社在教育資源的匯聚方面，影響是十分巨大的。
1.數字時代的編輯精神
數字時代的一個重要特點是淺閱讀，但淺閱讀并不意味著數字傳播技術改變了出版的文化功能，仍然肩負著承載人類最寶貴的知識財富的使命?？吹揭槐緯院?，我們很習慣于在5分鐘之內掃描一遍，能夠花費10分鐘仔細看一下的，這本書還不錯。能夠讓我們帶著筆，花費幾天時間來看的書，肯定是一本好書。
因此，數字時代亦需要編輯家，他們是研究型、學者型人才，他們對于出版物是否能夠出版和出版質量的把握，才使出版物獲得了長久的生命，而非曇花一現。數字時代信息無限龐雜，卻又稍縱即逝，與出版物生產周期成正比的，是其生命周期。因此，重申這些學者型編輯出版人才顯得更為重要，數字時代依然需要勤于案頭的編輯家。
2.數字時代的作者工作
(1)對編輯組稿的啟示：以數字手段培養潛力作者、發現高端作者
善于從網絡海量信息中尋找適合出版、并有暢銷潛質的內容;善于利用網絡確定固定讀者群;善于將網絡與出版互動，檢驗推廣出版物。他們有著精準的市場眼光，反映在做書上表現為選題策劃、選題深挖(封面、賣點呈現)能夠極其精準地把握市場脈搏。近觀廣西師大社的網站，可以發現，他們和盛大文學、一起寫、現在圖書市場的競爭，在很大程度上體現為對作者的競爭，編輯可以通過網絡及時向知名作者約稿，還可以通過網絡發現、培養適合本出版社選題方向的新作者，以求得在市場競爭中的主動地位。
通過網絡，編輯可以方便地介入作者的寫作過程，與作者充分交流各自對選題、對圖書市場的認識與看法，完善作者的創作，提高書稿的質量。通過網絡，可以大大縮短出版周期，將編輯加工、校對與作者的寫作交替進行，在虛擬的工作環境下，著、編、校三方可以進行適時的溝通，實行一審、二審、三審在線審稿，書稿寫成之日即是編、校完工之時，大大縮短出版流程。
(2)對作者的包裝，延伸到網絡上
作為編輯，我們很關心怎么獲得優質的內容。廣西師大的作者墻讓人十分震撼，同樣，在他們的網絡上推出的“廣西師大理想國”，也對各位作者進行了包裝，如知名作者“木心 陳丹青 張鳴 小寶 駱以軍 張大春 邁克 馬世芳 張鐵志 聶永真 茂呂美耶”，都有自己的獨立豆瓣小站。
探尋他們的背后，有一群類似于數字版權經紀人的網站編輯。他們利用現有的發布平臺，發現好的作者，把作者的代理權簽到自己手里進行版權運營，然后針對每位作者進行包裝、營銷、策劃、指導、培訓。試想，當華人圈里的前10名知名人文作者都說“好”的時候，站在他們背后的廣西師大出版社，很容易形成一種品牌效應了。
3.延伸到網絡的書評文化
開博客，人人都會，我們社周筠老師在西祠胡同、博客巴士的博客曾吸引了不少的讀者，不過廣西師大的博客運作顯得更加專業。
提供了一個專業的博客目錄，將所有名家的書評匯集起來。當一個名家說你好的時候，可能以為是個托;當兩個名家說你好的時候，你可能會想想是真的嗎?當幾百個名家都說你好的時候，你可能就要改變自己的觀念了。問題是，怎么把這幾百個名家集中展示起來，形成一個強大的圖書品牌。我覺得廣西師大做到了，他們的博客提供了一個專業的圖書評論博客，而新浪在人文轉載方面又是做的不錯的，無形之中就做成了一個很好的口碑。
4.利用數字出版物，打破傳統圖書的盈利模式，幫助作者實現內容價值的最大化
開發數字出版物，本質上是為了實現內容價值的最大化。要吸引作者，僅僅依靠版稅已經很難留住知名作者。我們注意到，廣西師大現在已經推出了多種免費閱讀的電子書，盡管我們大家都不太看好電子書，但這已經確確實實的成為了一種閱讀模式?，F在，很多出版社在簽訂圖書合同的時候，還會附帶的推出電子書版稅合同，按照電子書的銷售收益來給作者分成。盡管不多，但也體現了這些出版社的大度，成為留住作者的一個重要方式。
作者獲得收益的方式越來越多，也越來越復雜，對于合作條件，以及版稅、分成管理也變得更專業。例如諾貝國際公司的司新穎，他基于書媒的理念，創新了將圖書作為企業推廣載體的盈利模式。在王朔的新書《我的千歲寒》中，司新穎與另一個出品人路金波在書中夾了3張書簽，分別刊載了金山殺毒軟件、寶島眼鏡及華友3個客戶的廣告，這3個客戶則帶來了60萬人民幣的廣告收入，小小書簽成為了攪動出版業和傳媒界的轟動事件。這些經營者的獨具慧眼，很可能在出版鏈接中創造出高于圖書的利潤，他們也因之成為出版界的“新貴”。因此，如何充分開發(數字)版權的價值，對作家和版權進行全面運營，就顯得很重要了。
一點啟示：很多傳統出版社，紙書非常多，但是真正有數字版權的并不多，作者現在也很難找到，雖然有大量的好書存在，但是版權卻屬于真空狀態。編輯在與作者進行出版合同簽訂時，要求作者讓渡包括信息網絡傳播權在內的權利是可能的。
數據大數據時代范文第2篇
顯然，您所掌握的人員情況、工資表和客戶記錄對于企業的運轉至關重要，但是其他數據也擁有轉化為價值的力量。一段記錄人們如何在您的商店瀏覽購物的視頻、人們在購買您的服務前后的所作所為、如何通過社交網絡聯系您的客戶、是什么吸引合作伙伴加盟、客戶如何付款以及供應商喜歡的收款方式……所有這些場景都提供了很多指向，將它們抽絲剝繭，透過特殊的棱鏡觀察，將其與其他數據集對照，或者以與眾不同的方式分析解剖，就能讓您的行事方式發生天翻地覆的轉變。
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更積極目的的資訊。
“大數據”這個術語最早期的引用可追溯到apache org的開源項目Nutch。當時，大數據用來描述為更新網絡搜索索引需要同時進行批量處理或分析的大量數據集。隨著谷歌MapReduce和Google File System (GFS)的發布，大數據不再僅用來描述大量的數據，還涵蓋了處理數據的速度。
早在1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒便在《第三次浪潮》一書中，將大數據熱情地贊頌為“第三次浪 潮的華彩樂章”。不過，大約從2009年開始，“163大數據”才成為互聯網信息技術行業的流行詞匯。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年將增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。此外，數據又并非單純指人們在互聯網上發布的信息，全世界的工業設備、汽車、電表上有著無數的數碼傳感器，隨時測量和傳遞著有關位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質的變化，也產生了海量的數據信息。
大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。
數據大數據時代范文第3篇
2.云計算。云計算是大數據的主要運算方法之一，也是支撐大數據的平臺，它可以挖掘出紛繁復雜、價值低廉的數據群下的真實價值。云計算由不同研究機構共同開發，普遍被認為是一個由虛擬資源構成的資源池，通過互聯網向外按需提供資源，其主要特點是多用戶共享、大數據處理與大數據儲存。云計算是在原有的并行計算和分布式計算等多種技術的基礎上進化而來，成熟度高，可靠性強，具備廉價和高效的優點。
二、大數據時代的管理會計
管理會計的任務是將財務會計所記錄的總賬和報表等資料進行加工處理，使高層管理人員能夠對日?；顒舆M行規劃、控制和決策。管理會計是對未來的規劃，側重于對未來的預測，相對于財務會計來說更依賴對數據、尤其是大數據的處理分析。管理會計大致可分為對經營預測、決策和長期投資決策的預期效果綜合分析的“決策會計”和為了提高預期決策效率而進行的預算管理、責任會計、成本控制和績效評價的“執行會計”。大數據時代大大擴展了管理會計的各項職能。
1.經營預測。傳統的經營預測存在偏差的最大原因是信息不對稱，很多信息沒有被利用或量化。大數據時代，可利用計算機、互聯網和云計算將巨量數據的信息載體處理成為簡單準確的所需信息呈現在面前，只要挖掘數據，即可得出預測結果?；ヂ摼W時代，人們習慣于在網上搜尋自己需求的信息，這就在網上留下了文本、音頻、視頻等瀏覽記錄。這些記錄之間缺乏邏輯與結構的聯系，所以被稱為“非結構性數據”。管理會計可通過云計算處理這些“非結構性數據”，并利用計算結果進行經營預測。
2.全面預算管理。預算管理既將企業制定的經營目標以貨幣形式表現出來，也將企業整體目標拆分開來落實到每個部門和員工。大數據時代，預算人員面對復雜的巨量數據和動態實時的預算要求，需要將預算管理系統與大數據結合。
2.1大數據時代下的預算是動態、實時的。在編寫預算時，所有預算項目會經審批后儲存進云端，在執行預算時，云會計下的系統可以利用云端上新增的數據同步計算出實際與預算的差異，并可調整預算。
2.2有力的數據分析軟件使預算系統更加及時。應用多維數據分析技術，大數據下的預算系統可以很好的支持巨量數據的及時分析。
2.3預算的編寫更加智能。大數據下的預算系統，可以先由IT部門制作標準模型和參數表，將它們與預算模塊中的具體數據建立動態聯系，再由預算管理人員通過自定義計算功能實現預算模塊各個數據之間的聯系，并且預算人員可以自己編寫、維護和更新業務規則，使預算要求更加明確有效的反映到預算模塊中。
3.績效評價?？冃гu價系統的關鍵績效指標是衡量員工工作的量化指標，其設定應遵循具體、可度量、可實現、現實性和時限性五個原則，實際設計時容易出現偏差。應用大數據系統可以解決其中一些問題。
3.1可度量原則可能導致的關鍵指標遺漏?？啥攘吭瓌t是指績效指標應是數量化或行為化的，過分追求量化指標往往導致關鍵績效指標遺漏。應用大數據系統，設計者可以在云端獲得形式多樣的間接反映績效的數據，量化充分即可避免關鍵指標的遺漏。
3.2現實性原則可能導致的指標偏離?，F實性原則是指績效指標的考察是現實可行的，而在操作時，設計者可能常為節省考核費用而忽略考察成本較高的指標，導致考核結果偏離戰略目標。大數據系統下，大量數據的收集唾手可得，很多指標的測定變得不再復雜昂貴，既可以通過委托專門的研究中心計算所需指標，也可以租用經濟高效的虛擬服務器自己計算指標，成本低，更加符合現實性原則。
3.3時限原則可能導致的考核過于注重短期利益。時限原則是指指標的完成應在特定期限內，不能遙遙無期，這導致員工過于注重短期利益，對企業長期經營不利。大數據是站在巨量數據之上進行分析的，數據基數很大，考量因素很多，有更大的把握對復雜和長遠的投資進行預測，在一定程度上避免短視行為。
三、挑戰
大數據和云計算尚未引起普遍重視。麥肯錫公司2013年調查顯示，只有49%的高管關注大數據的發展，很多中小企業忽視對大數據的關注。這無疑會影響大數據的推廣應用，落后企業也會因此增加機會成本與時間成本。大數據的信息真實性越來越被重視。大數據的引進，對外部信息和內部信息真實性均提出了更高的標準，這對目前還未做到公開透明的企業來說是個挑戰。大數據系統的處理技術尚不令人滿意。例如，處理非結構化數據時，在轉化成結構化數據的途中可能會產生意思曲解和信息遺漏;目前處理巨量數據較為成熟的Hadoop體系的應用門檻較高，不利于大數據系統的推廣;網絡容量有限，儲存成本較高。信息和網絡安全問題的挑戰日益嚴重。一方面是企業取得的信息是否合法，是否尊重了客戶的隱私權。另一方面是企業能否保護好客戶的資料，不被竊取。網絡水平的快速發展與網絡高手的層出不窮，信息和網絡安全愈發重要。熟練掌握大數據處理技術的人才不足。企業需要能夠熟練應用大數據工具的管理會計人才，只有通過他們專業解讀和提煉大數據系統處理得到的最終信息，管理層才能得到有利于經營管理的信息，才能做出合理可行的決策。目前，這類人才嚴重缺少。
四、建議
1.大力宣傳和推廣大數據系統，普及大數據和云計算知識，推動大數據時代的健康發展。
2.國家應著重提升全民的計算機素質，鼓勵參與國家大型分布式計算項目，發展大數據計算技術。分布式計算項目是將一個超大型計算項目分解成可在單個電腦上計算的小塊兒，每一個擁有電腦的人只需下載正規軟件，即可參與其中。
3.高度重視云安全，不僅要建立殺毒系統保護信息免受侵害，還要在信息共享時注意混合云中數據的所有權問題，推廣使用分裂密鑰加密等技術對機密數據進行保護。
數據大數據時代范文第4篇
注：此為中央財經大學陳運森老師 《高級財務管理》課程的學生作品
隨著時代的往前推進，我們逐漸向大數據資本時代邁進，隨著海量數據市場的出現，貨幣體現信息的作用被海量數據替代，雖然貨幣的交易功能仍然保留，但貨幣的價值卻在貶值。這給市場和公司都帶來了不同的機遇和挑戰，也就是經濟的微觀和宏觀方面都將受到海量數據資本的沖擊。大數據時代下，未來市場、未來公司和未來的人類將何去何從;我們如何最正確地迎接海量數據的挑戰，這些問題或許沒有正確答案，但我們盡可能的了解大數據資本時代和我們自身的多樣性，可以做到的是"知已知彼，百戰不殆".傳統市場與公司在數據資本時代的挑戰
古往今來，人類的合作方式是為了應對資源稀缺的挑戰，隨著溝通方式和信息流動方式而產生的，市場與公司順勢而生。傳統的市場與公司圍繞價格這個信息進行決策，不同的是市場進行的是分散決策，公司進行的是集中決策，圍繞價格，市場中不同個體之間，市場與公司之間，公司內部完成一筆又一筆交易，人類的合作從而達成，人類依靠交易活動得到的物質資本支持人類繼續下一輪的生產活動，交易活動和心靈求索活動。
但在復雜和不確定的環境和人類的理性下，傳統的市場和公司圍繞價格而得到的信息往往是十分不完備與不對稱的，因為價格可能解決了信息過量的問題，但它仍然讓我們做出了十分糟糕的選擇，我們對價格的執著阻礙了市場發揮其最擅長的作用，即協調人類活動。
與市場不同的是，公司的原則是集中決策，在過去的經驗中，公司內部的信息被層層上傳由董事會做出決策，其決策層層下傳，層層執行。隨著公司規模的增大，信息源源不斷地向權力中心移動，而權力中心的決策能力有限，決策水平的提高依靠的就是下放決策權，制定標準決策指導方案然越來越多的人參與決策。這種傳統的層級管理結構和有限的信息流動方式，使信息和決策在流動中受損。傳統資本市場在數據資本下毋庸置疑會面臨衰退，首當其沖的就是銀行業。銀行業的信息不完備與不正確，數據資本帶來的未來將是經濟繁榮發展而金融資本不再會繁榮。
在過去的市場和公司中，公司和市場的效率因此得到巨大的損失。但海量數據向資本市場的涌入，價格的信息作用被大數據替代，人們在各種類的交易中關注的不僅僅是價格，海量數據經過專門的處理成為一種資本，不同產品與服務的種類在數據資本時代是明晰和容易比較的，因此所有類型的市場理應得到重塑，從能源市場到運輸物流市場，從勞動力市場到醫療保健市場。公司傳統的層級管理結構在海量數據的攻勢下也顯得太過封閉繁瑣和成本巨大，是時候迎接市場與公司在數據資本時代的變革了。
市場與公司在數據資本時代的變革
市場在數據資本時代顯得更加具有優勢，因為信息創造市場，市場的基本原則是分散決策，海量數據已經為整個市場帶來了效率的提高。以貨幣為基礎的傳統市場將無數個維度的信息壓縮成價格，而價格被賣家玩弄于股掌，通過各種各項的技巧欺騙買方，市場的負外部性得以體現。()但在大數據時代下，這個問題得到了解決，海量全面的數據替換了價格反映信息的作用，數據幫助市場參與者找到了更好的匹配項。同時，在海量信息的幫助下市場的分散決策體現了優勢，海量數據呈現的市場決策分布傳遞出來的信息幫助我們幫助節省評估比較不同決策的時間，并且在市場分散決策和海量數據的影響下，錯誤決策的影響被減小。
傳統公司面對的挑戰是在貨幣市場轉化為海量數據市場的過程中，利用海量數據處理信息過載問題，減少決策數量。而遺憾的是，公司不會達到與市場一樣從海量數據市場中自然獲益的程度，而是需要順應市場變革，創新管理制度來應對挑戰。部分公司已經預見了海量數據時代的大變革，并主動迎接變革，從目前來看他們主要采取兩種方式，一是實現決策自動化，以日本壽險巨頭富國生命保險為例，他們宣布將使用IBM開發的一款機器學習系統——沃森來評估保險理賠，從而理賠部裁員1/3;二是向企業組織結構中引入市場DNA,以汽車制造公司帶戴姆勒為例，該公司宣布徹底重組公司結構，讓公司20%的員工脫離之前的體系到公司各部門之外運營，組成更靈活的團隊。
市場順應數據資本時代是自然的、規律的，而公司應自己選擇戰略進行驚險的生存實驗，從而使自己能在大數據時代生存下來。
市場與公司在數據資本時代的未來
海量數據并不是解決市場效率損失靈丹妙藥，它必須也要有標準和適用條件，使用不當也會有及其巨大的副作用。為了使海量數據是可用的，數據資本在市場中運轉有三個必備條件：數據標注、個人匹配算法、機器學習。數據標注從"本體論"提出，問題的關鍵是確定正確本體，其主要目的是運用海量數據將產品的可發現率提高，.個人匹配算法依靠的原理是一個人不僅可以有多種偏好選擇，也可以用不同的方式衡量偏好，所以我們在衡量不同問題的偏好時，我們需要不同算法的匹配。機器學習是基于數據大規模訓練以及隨之而來的自適應反饋，與個性化學習相結合，激發市場顯著提高效率的潛能。每一項技術的進步，帶來的是低成本獲取海量、多維度的信息流并將信息自動化轉化為決策。
公司的發展卻不容樂觀，隨著算法的提升，決策層會一層一層的減少，效率會大幅度提升，公司的重要性也就會下降。在現階段公司為擁抱大數據時代而做出的改變來看，公司越來越可以依靠算法來實現決策自動化，工作程序也會由機器學習不斷地推進，公司的未來是與大數據和市場結合的，公司還會雇傭人類但其管理和運行主要由機器人操作完成，甚至公司會依賴市場機制運作。最終，人的作用只是協調市場機制，在我看來這是雖然高效但有些悲觀的。
我們何去何從
目前我們正處于海量數據市場的最初級階段，正如所有新鮮事物一樣，海量數據本身在帶來技術進步的同時，我們將擁有可以隨意支配的強大的海量數據系統，這些系統幫助我們運用更少的資源花更少的時間，得到更好的匹配，效率紅利顯而易見，但是我們只是放棄一部分"無聊"的決策，專注于更重要的選擇，而將選擇的需求和選擇的快樂分開。在勞動力市場中，我們也可以利用海量數據選擇個人匹配算法為自己找到較適合的工作，不需要僅僅為自身的 "價格",即工資所局限，工作的作用在支付賬單和提供個人滿足感之間得到平衡。海量數據市場是高效的，并一片光明。但隨著算法不停完備的個人數據的不斷完善，隨著數據資本時代的發展，數據的進一步運用是否會成為"潘多拉魔盒"?
值得關注的是從千禧年到現在，美國——發達國家的代表，無論是勞動參與者還是勞力收入份額都在不斷下降，在應對海量數據時代，人類的作用似乎沒有算法多，即便是技術層面，需要創造力和人類選擇的數據標注工作在確定正確的本體所需要的人類創造新會更少，需要更多的是過硬的數據分析，數據本身將驅動數據本體，數據不需要了解人類，只用通過算法就可以替我們幾乎做任何選擇。這是否意味這我們將成為數據的奴隸，海量數據為我們發展帶來的沖擊不可忽視。
但人類與數據不同，我們有的是內心求索活動，及自己思考的能力，我們知道自己想要做的是什么，人類是隨著時代進步不斷學習和改變的，只要我們愿意，人類的未來就是知識和充滿見解的，我們所要做的是通過不斷地運用數據使我們的未來更加社會化人性化，而不是讓數據支配我們的生活，使它變得冰冷又機械。
結語
數據大數據時代范文第5篇
盡管大數據能夠將數據進行集優化處理, 并對其進行相應的管理工作, 但是, 在實際的數據操作過程中, 仍然存在著信息搜索不準確的問題, 數據挖掘技術的產生能夠有效解決這個問題, 并且能夠在準確搜索數據的過程中對數據信息做出相應的編輯和處理。目前, 各行各業對于數據需求正在明顯增多, 傳統互聯網產業已經發生了明顯變化, 大數據時代已經來臨, 而大數據時代背景下產生的數據挖掘技術也必將成為未來市場中各行各業進行數據分析的專業手段, 未來, 數據挖掘技術將被應用到更多的行業之中。
二、數據挖掘技術的概念及功能
(一) 數據挖掘技術的概念
之所以被稱之為“數據挖掘”, 主要是因為該項技術主要用來處理一些隨意性很強或者是十分模糊的數據, 也就是對一些不精確數據進行深度挖掘, 這個過程就是數據挖掘過程, 所應用到的相關技術即為數據挖掘技術。
(二) 數據挖掘技術的實施步驟
數據挖掘的十分復雜, 并且有很多種數據挖掘方法, 針對不同的方法都會有其不同的處理步驟, 但其處理步驟大致相同, 主要分為以下三個步驟:第一, 對需要進行挖掘的數據進行前提判斷, 分析是否具有挖掘意義;第二, 對數據進行標準衡量, 選擇符合挖掘標準的數據, 清理殘余數據;第三, 對數據進行深度挖掘, 并得出最終結果。
(三) 數據挖掘技術的主要功能
數據挖掘技術在各行各業中都具有重要作用, 能夠針對大數據中行業所需數據進行準確定位, 并挖掘出實用數據, 數據挖掘技術不僅能夠對數據進行深度挖掘, 還能夠根據所得數據進行準確的市場預測, 并且對數據的合理性進行準確判定。數據挖掘技術的這一功能集中體現在市場預測中, 通過數據挖掘技術從大數據庫中提取所需數據, 并對這些數據的未來有效性進行合理預測, 在對數據進行深度挖掘后, 為市場行業提出準確的市場預測信息。同時, 數據挖掘技術還具有一定的行為判定功能, 數據挖掘技術能夠對數據中的變量進行動態分析, 對于客觀存在的數據進行準確判定, 并最終在準確分析的基礎上獲得所需數據, 并描述出挖掘對象的基本特征。
三、數據挖掘技術的方法
數據挖掘技術的方法有很多種, 這主要是為了能夠適應更多行業對數據的需要, 由于大數據是一個十分龐大的信息資源庫, 所以想要利用數據挖掘技術對其中的數據進行精準分析, 就要使用不同的數據挖掘技術方法, 具體內容如下:
(一) 聚類分析法
所謂聚類就是把不同數據分組歸類, 將零碎的數據轉變為有條理的信息。但聚類對于分類不僅僅是普通的分類, 在不清楚對象的條件下, 在數據組中找尋有意義的數據信息。因此, 該類方法的缺點為不能精確地將數據信息分類, 這也是此方法只運用于心理學、數據識別等領域的原因。
(二) 關聯性分析法
任何事物之間都存在一定的關聯性, 這也是數據的基本特征之一, 想要在龐大的數據庫中獲得所需數據, 就要發現數據與數據之間存在的規律性。關聯性分析法就是在這一背景下應運而生的, 該方法能夠利用數據之間的關聯性挖掘相關數據, 并通過眾多具有關聯性的數據中搜索出最終所需數據, 然后進行數據的分辨和處理, 并最終應用到行業分析之中。
(三) 特征性分析法
隨著國家各種產業的不斷發展, 數據正在呈現出逐漸增多的趨勢, 面對數量眾多且種類復雜的數據, 必須要根據數據的特征對其進行分類, 該過程中要使用到計算機設備, 利用計算機對數據進行虛擬分類, 然后根據所需數據的特征對已經分類的數據進行深度挖掘, 最終得出所需數據。
四、大數據時代數據挖掘的應用
之所以數據挖掘技術能夠被應用到諸多領域之中, 主要是因為數據挖掘技術能夠適應各個行業環境, 各行各業通過數據挖掘技術能夠獲得所需數據, 并進行準確市場預測, 這不僅能夠增強企業競爭力, 也能夠提升生產效率和經濟效益。相關國家部門和社會機構通過數據挖掘技術能夠對相關數據進行處理和分析, 并做出最終整合, 能夠有效提升管理效率, 大數據時代背景下, 各行業對數據挖掘技術的需求顯而易見。
(一) 科研領域
科學研究需要大量數據為科研進程提供支撐, 所以在科研領域中, 數據是十分重要的, 無論是資料數據, 還是實驗數據, 都至關重要, 既要對數據之間的關系進行分析, 還要對數據的最終統計結果進行分析, 基于此, 數據挖掘技術開始被應用于科研領域。數據挖掘技術能夠通過科研項目提供的信息作為依據對科學研究過程中的所需數據進行挖掘, 并以最快的速度迅速羅列出所需數, 為科研人員提供實驗參考。
(二) 電信領域
隨著互聯網的發展, 電信企業也隨之興起, 因為電信企業擁有大量的數據信息, 不得不為人民提供更好的服務。由于該數據的綜合性很強, 使其服務受到限制, 造成服務質量不好。但數據挖掘技術剛好能夠改善這種情況, 能使數據條理化, 并對數據進行有效分析, 全方位了解、記錄用戶信息, 解決服務過程帶來的麻煩問題。因此, 數據挖掘為電信企業的服務提供有效地用戶信息, 為該企業提供了一個高效、優化的基礎。
(三) 教育領域
教育領域十分重視學生的個人發展情況, 而學生個人發展情況只有相關的數據才能夠準確的反映出來, 學校會對學生的成績以及各科目的學習情況進行匯總, 并制成數據。數據挖掘技術在教育領域中的作用就是對學生各項基本素質進行準確分析, 并獲得最終分析結果, 為學校和教師在管理工作和教育過程中提供了數據參考, 進而提升管理效率和教學質量。
(四) 制造業
隨著人民生活水平的提高, 人們對產品的品質要求越來越高。而對于該領域, 可以說最重要的就是產品的相關數據, 從而使數據挖掘技術對此領域起到很大的作用。對產品的數據歸類整理, 再加之分析, 合理地對比產品的優缺點, 從而使制造業可以根據這些數據改良產品, 并提高產品的生產率, 為制造商提供了更高的收益, 也為客戶提供了更優的產品。因此, 在此領域中合理運用數據挖掘技術, 可以使制造業的發展不斷得到推動。
(五) 市場營銷領域
市場營銷領域是最早應用數據挖掘技術的領域, 也是最需要數據挖掘技術的領域, 這主要是由其自身行業特性所導致的, 市場營銷行業需要對客戶信息進行精準分析, 并對客戶進行精準定位, 通過最終的數據分析結果來為客戶提供精準服務, 數據挖掘技術有效地提升了市場營銷領域的服務能力和銷售業績。
(六) 稅收征管領域
過去20年, 我國稅收征管信息化走完了從零星分散到集中統一的進程, 稅收管理與服務過程完全實現了數據化, 稅務數據、第三方涉稅數據、互聯網涉稅數據高速積累、集中。
稅務系統的數據利用方式正由傳統的查詢與匯總走向信息綜合應用階段, 利用數據優化納稅服務、提高征管質效、防范稅源流失、促進經濟發展、提升政府決策已成為業內共識。數據挖掘、數據倉庫等技術在稅務征管中的相關應用研究已經有所開展, 分類、聚類等算法以及數據倉庫在稅源預測、納稅服務、納稅評估、稅務稽查、信用評定等方面逐步實踐。隨著國地稅數據的歸并、自然人涉稅信息庫的建立, 上述應用將成為該行業的重要支撐。
五、結束語
大數據具有動態性特征, 其中的數據在不斷變化, 數據種類也越來越復雜, 數據挖掘技術也在不斷改進, 越來越多的行業開始應用數據挖掘技術, 無論是財務審計, 還是企業經營, 都離不開數據挖掘技術的數據支撐。隨著經濟全球化的不斷發展, 行業種類正在不斷增加, 各種數據層出不窮, 在信息技術不斷發展的背景下, 數據挖掘技術的發展正在以高速發展的狀態進行著, 隨著數據挖掘技術的信息化發展, 數據挖掘技術將被應用于更多的領域之中, 為其帶去更多的經濟效益。
摘要：隨著大數據時代的到來, 各行各業在數據采集、傳輸、共享等方面實現了較大便利, 目前, 數據已經不再只是特定的數字和額度, 更是一種非物質產物, 大數據時代背景下, 各種數據都有其特定的存在價值, 大數據時代已經實現信息高速發達, 數據挖掘技術在此背景下應運而生, 數據挖掘技術不僅能夠對特定的數據信息進行手機、整理、分析, 還能夠實現數據的日常管理, 并且打破傳統信息互擾的局面, 實現數據的實時應用, 如今, 數據挖掘技術已經被應用于社會各行各業之中。本文從分析數據挖掘技術的概念和功能為出發點, 就大數據時代下的數據挖掘技術及其應用展開了討論, 并對數據挖掘技術在各行各業中的促進作用進行了分析。
關鍵詞：大數據時代,數據挖掘技術,應用
參考文獻
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數據大數據時代范文第6篇
一、經濟普查數據分析工作的特征
隨著我國人口增加, 我國經濟迅速增長, 進行經濟普查獲得的數據也與日俱增, 在大數據時代, 要想保證經濟普查結果的科學性和有效性, 就必須要選擇合適的數據挖掘工具, 使用科學的數據挖掘方法。數據分析工作量巨大, 需要對海量數據內容進行分析, 還需要根據實際情況做出適當的調整, 尤其是在大數據時代, 數據的分析面臨著巨大挑戰。從分析結果準確性角度來講, 數據的分析必須要做出準確性上的保障。在特定時間, 經濟數據是動態變化的, 需要準確把握動態變化, 才能對數據分析準確性進行一定控制。在進行經濟普查數據分析的時候, 常會發現在某些時間節點上經濟增長的速度十分緩慢, 在該時間節點之后經濟又會突然加速增長。在這樣的情況下, 進行整體分析的難度會有很大程度的提高, 必然會造成一定誤差。在這種情況下保證數據分析準確率十分關鍵, 這也是控制準確性的關鍵點。
另外, 由于數據分析工作量的龐大, 對于工作人員的要求也比較高, 在開展普查工作的時候, 工作人員需要在工作中注意管理和控制, 從而保障數據分析的有效性和準確性。從技術角度講, 需要對數據挖掘技術進行科學選擇。只有確定了合理的方法才能對分析工作開展的成本進行控制, 讓普查結果準確性得到保證。選擇數據挖掘方法的時候, 需要結合經濟普查數據分析的實際需求, 根據普查內容對數據挖掘方法進行優化, 從而能夠最大限度保障分析工作的實際效果。
二、大數據時代展開經濟普查的數據挖掘方法
(一) 數據挖掘
從表面上看, 數據挖掘也就是利用某些工具將數據中未被人發現的內容挖掘出來;從深層次上講, 則是要從海量數據中挖掘含有特殊關系的信息。數據挖掘有兩個優勢, 一是數據挖掘技術需要從海量數據中將隱藏在數據源中的有價值信息挖掘出來, 同時數據挖掘技術也是一個綜合多個學科, 包含不同形式和內容的數據資料, 不斷挖掘有價值信息的強大技術。
(二) 數據挖掘方法
在經濟普查數據的挖掘中, 根據是實際普查情況, 選擇方便、適合的數據挖掘工具, 利用工具對普查數據預處理, 從而得到最適宜的數據挖掘方法。目前普遍使用的方法有以下幾種:
(1) SQL Server 2000 Analysis Services。這個軟件是微軟提供的數據庫以及數據分析軟件, 能夠幫助電子商務以及數據倉庫提供可伸縮性的解決方案。軟件在很大程度上讓電子商務的開發、應用數據倉庫的時效得到縮短, 同時也能夠提供高效數據分析能力, 具有良好的業務擴展性, 保障操作系統安全, 管理工具的使用也十分方便, 在開發和投入使用上也十分快捷。另外, 在合理的設計下, 能夠獲得功能強大、方便管理的商務Web站點, 為用戶提供良好的性能。
(2) SAS。SAS作為一種統計分析軟件, 在軟件模組中是一個集成化和模塊化的軟件系統, 主要需要完成數據的訪問、管理、顯示以及分析四個方面的工作任務。該系統具備功能擴展接口, 能夠提供強大功能模塊, 模塊的增加也給用戶帶來了多樣的功能。利用SAS系統以及統計函數, 能夠讓用戶更加直觀和清晰的了解數據。
(3) 決策樹。決策樹主要包含決策點、狀態點以及結果點三個部分, 使用決策樹需要使用者清楚知道各種情況發生的概率, 例如:利用決策樹能夠掌握凈現值期望值會大于0的概率, 對項目風險進行評價, 從而能夠判斷決策分析是否可行, 這也是一種直接利用概率分析的圖解方法。決策樹有著方便理解、分析時間短、測定模型便捷的優勢。對數據分析相對粗略, 會產生連續性字段難以預測, 需要預處理有時間順序部分數據, 錯誤率也比較高的問題。
(4) SPSS。在這個數據挖掘軟件中, 通過建立預測模型, 并在商業活動中提供決策方法和過程的幫助。該平臺有著優勢的投資回報率, 能夠提供數據挖掘的功能。在同等條件下, 相比于關注模型外在的工具, 這個工具的應用價值更高, 在挖掘功能上能夠提供獨特的數據挖掘的算法, 讓數據挖掘取得良好效果。
(5) Intelligent Miner。這個工具使用多種挖掘算法和統計方法, 能夠對結構數據以及半結構數據進行處理, 例如:數據庫表、在線服務以及顧客信件等。利用獨特的先進技術, 如數據集的生成、數據規律的發現、概念性分類以及可視化的呈現等, 都能自動完成一系列數據選擇、轉換以及挖掘的操作。
三、結語
綜上所述, 本文基于經濟普查數據分析工作的特征, 研究了在大數據時代下, 展開經濟普查的數據挖掘方法, 常使用SQL、SAS、決策樹、SPSS以及Intelligent Miner的工具, 開展數據挖掘和分析, 通過這些工具能夠保障分析結果有效性, 為經濟普查工作奠定基礎。
摘要：對我國的經濟來講, 經濟普查工作是十分重要的內容, 對于發展我國經濟有著重要意義, 大數據時代的到來也給經濟普查工作帶來了巨大的困難?；诖? 本文先是分析了經濟普查數據分析工作的特征, 然后研究了展開經濟普查的數據挖掘方法。
關鍵詞：大數據時代,經濟普查,數據分析,數據挖掘
參考文獻
[1] 李東峰.新時代下做好經濟普查工作的思考[J].統計與管理, 2018 (1) .