大数据相关论文:大数据环境中信息素养论文

一、大数据环境中民族地区高校信息素养教育更显重要

在大数据环境中一些由新兴信息技术引发的信息词语如:物联网、Web2．0、云计算、移动互联网等等层出不穷。尤其是大数据环境中智能图书馆、智慧图书馆、服务发现、文献发现等等热点信息也是扑面而来、让人目不暇接。对大数据概念和特点的认识、大数据的管理与应用、在结构性数据、半结构性数据以及非结构性数据等复杂化情况下如何挖掘85%非结构性数据中有价值的信息?金融、电信、保险等行业如何寻找模式能高速、有效的利用大数据帮助组织机构做出更好的商业决策;如何以具备成本效益的方式快速地从Hadoop中存取数据?各行业如何应对大数据时代的到来?等等，诸多的信息知识以及信息的利用都是需要人们去认识和探讨并有效进行管理和利用。大数据带给图书馆的影响与挑战，以及大数据环境下图书馆服务的模式、未来发展趋势目前已成为业内人士探讨的热点，在大数据环境中如何加强信息素养教育也是图书馆员要面对和思考的问题。信息素养能力是信息社会对人的发展的核心问题。2003年布拉格宣言中提出“信息素养是终身学习的一种基本人权”。学习查找信息、获取信息、利用信息是每个人都应该具备的基本素养和权力。高校信息素养教育是指对高校大学生进行如何获取信息、处理信息的培养和教育，它是通过在高校文献检索利用课以及新生入学教育等形式来实现，其内容包括图书馆的使用、文献信息的获取、信息意识的培养、信息道德的遵守、信息安全的防范等。高校信息素养教育对象主要是针对大学生读者，目的是培养大学生对信息的获取并能有效使用信息，提高大学生适应社会的能力。图书馆员肩负着高校信息素养教育的重要职责。在大数据环境中大数据与知识信息紧密相联，如何处理和挖掘分析海量数据而获得有价值的信息，使图书馆的服务质量得以提高，高校教师、图书馆员以及大学生如何在大数据环境中认识和获取、使用信息，高校信息素养教育就更显得重要。

二、大数据环境中对民族地区高校信息素养教育提出更高要求

在大数据环境中图书馆提升服务质量，做到创新服务到位并非一件容易的事情。如何借助正在到来的数据技术去从事真正的知识服务是图书情报行业人士正在思考和实践应用的问题。王世伟认为:大数据为图书馆数据库的重组再造以及相应的数据应用和读者咨询提出了新的挑战和新的发展机遇，成为图书馆库库相联的重点。复杂数据的产生与保存、分析等将对图书馆的服务、图书馆馆员以及大学生信息素养教育等等也面临着新的挑战和影响，如何利用大数据技术去挖掘、识别、组织和分析在服务过程中所遇到的用户行为中的结构化数据、半结构化数据与非结构化数据等信息，这对拓宽图书馆服务、创新图书馆服务都是必不可少的重要内容。由于大数据时代的到来对图书馆创新服务提出了更高的要求，随之而来用户要求也在提高，这必将对信息传播者的素质要求也越来越高。因此，在大数据环境中对民族地区高校大学生信息素养教育也提出了更高的要求。但从实际情况看，大数据概念及基础理论知识信息在民族地区高校还是显得较为陌生，因此，充分发挥图书馆的教育职能，重视提高大学生读者的信息素养，加强对当今信息的获取、信息的安全、信息的利用认识和教育迫在眉睫。

三、大数据环境中民族地区高校信息素养教育的几点思考

(一)加强对民族地区高校大学生对大数据环境诸多信息知识的认识在大数据环境中，“图书馆的传统业务将向数据分析、数据挖掘方向转移，对大量数据的分析与处理将成为图书馆的主要业务”［8］120－122，同时，“大数据给图书馆知识咨询服务带来机遇，知识咨询服务是大数据时代图书馆知识服务的主要方式与手段，是一种有别于传统咨询服务的创新型服务”。图书馆知识咨询服务也应当包括信息素养教育的内容。大数据时代图书馆对庞大的各类数据的挖掘与提高数据分析能力是图书馆发展战略的关键，大数据的管理与应用涵盖了图书馆创新服务模式、读者借阅习惯、信息捕捉能力、数据挖掘与分析以及加强读者信息素养提高有效利用信息等，因此，图书馆通过信息知识教育、文献检索课教学讲座、提供多媒体课件等多种方法对大学生进行大数据概念等基础理论的认识，如认识大数据概念及4V特征、结构化数据、半结构化数据与非结构化数据;哪些是结构化数据?哪些是半结构化数据和非结构化数据?大数据是如何进行高速获取和应用等等信息知识，这些较为陌生的信息知识是图书馆馆员以及大学生都需要学习和了解的。

(二)加强高校大学生的信息安全教育美国高等教育信息素养能力五大标准其中一条就有:“具有信息素养能力的学生懂得有关信息技术的使用所产生的经济、法律和社会问题，并能在获取和使用信息中遵守公德和法律”。它要求图书馆在网络信息资源的开发与利用的服务过程中，怎样建立一个符合信息时代的信息伦理机制，使传播者和用户懂得如何自由获取信息的权利，尊重信息知识产权、保护信息隐私、防止信息垃圾及信息污染，不传播不良信息等，这表明对传播者也必须有一个统一的行为规范［11］。大数据环境中面临着读者隐私安全和隐私保护的问题较为突出，如何维护用户的个人隐私权是面临的一个新的要求。图书馆在利用大数据分析用户过程中，将会遇到用户隐私保护或泄露等问题，因此，在对读者个人数据的采集、管理、挖掘、分析提供个性化服务的同时，也要注重用户个人隐私的维护。要加强高校大学生信息安全教育，引导大学生在获取和利用信息中遵纪守法。

(三)加强对大学生信息利用的学术规范认识和教育笔者认为:图书馆员获取信息的能力应当是比较强的一个群体，除了如何考虑让读者怎样去获取资源并安全有效、的利用资源，还有更重要的一点是引导学生读者如何规范的利用学术资源，做到学术严谨和规范。传统的图书馆从最早使用目录柜来整理信息使信息有序化到现在由于数字化的不断推进，信息源的出现多种多样:如各种数据库、音频视频、微博、优酷、微信、电子邮件等等各种海量的信息呈现在人们面前，承担信息素养教育的教师既要要引导学生成为知识的探索者，让学生根据自己的需求弄清如何获取、在哪里获取、如何有效地利用与本课程有关的信息资源等问题，更要加强大学生信息利用的学术规范和教育，这是包括高校教师、图书馆员有效利用信息也必须懂得遵守的一个学术自律行为。

(四)加大图书馆馆员的信息能力培养和提高在大数据环境中图书馆作为信息知识服务机构，承担信息素养教育的教师更应该不断的学习，提高个人的信息素养能力。加大图书馆馆员的信息能力培养，提高图书馆员的信息能力是图书馆创新服务的前提和基础;图书馆要加大以能力教育为核心的继续教育，有计划地实行继续教育专业人员能力培养，注重图书馆员开拓思维和创新能力的培养，只有提高了教师本身的信息素养能力，才有可能去胜任对学生的信息素养教育工作，否则图书馆员和大学生有效获取信息、保护用户信息、规范使用信息等都将会是一句空话。

作者：陆光华单位：黔南民族师范学院

大数据相关论文:大数据应用的交通管理论文

一、上海市公安交通管理信息化的基本情况与“大数据”应用的初步探索和实践

（一）数据深度挖掘与预测研究对海量数据进行挖掘，分析、提炼出有价值的信息，一直是交警总队在常态交通管理中努力和不断尝试并力求达到的分析动态化、管理精细化的目标。在交通事故预警方面，我们通过对370余万条交通事故的地点、人员、车辆等信息分析，每年市、区两级事故易发或死亡人数较多的“黑点”，由总队定期督促属地交警支（大）队限期整改。针对一段时间内本市欺诈性交通事故（俗称“碰瓷”）高发的情况，我们建立并不断补充完善了事故“碰瓷”嫌疑人员和车辆黑名单，通过提前预警、发案比对等方式累计锁定相关嫌疑人415人，取得了很好的成效。在交通状况评价方面，我们以道路拥堵程度、交通事故数量为主要评价要素，创新性地将各区（县）地面道路和快速路的整体交通情况以“指数”的形式分色展现，供业务部门和支（大）队参考。为掌握全市快速路交通流结构和集散规律，我们利用分布在中环及中环以内快速路上约300个断面构成的车牌识别系统实时采集流量数据，开展了集散性OD分析的探索，即将全市快速路网划分成20个“小区”，通过数学建模和车辆信息的跟踪，展现各“小区”间交通流转移的时空分布特征，为拥堵成因分析、排堵预案制定等提供参考。在道口安保方面，我们通过对历史数据的分类统计、比较，研究制定了重大活动安保工作的道口查控方案。2010年上海世博会举办前夕，时任市委书记的俞正声同志在G15沈海高速公路朱桥检查站现场，对“车驾查控系统”的技术架构、实时运作以及海量数据的采集、分析及应用状况进行了详细调研，当即要求我们研发“世博道口通行证管理及不停车安检系统”。上海世博会期间，该系统累计实时关联10多个数据库，核发297.7万余张通行证，不仅将进沪车辆安全审核检查关口前移，还通过利用“车驾查控系统”的实时比对功能，既做到了“持证”车辆的快速通行，又实现了“逢疑必查”的目标。世博期间，系统比对命中有关车辆1.5万余辆次，有效提升了民警的工作效率和打击度，同时也对预防和缓解全市各道口因安检引发的大面积拥堵问题起到了积极作用，减少了道口现场安检压力及对交通的影响，得到了各级领导和社会的一致肯定。在为“大公安”服务方面，我们尝试定期将网上追逃人员信息与本市机动车档案进行关联比对，筛选出在逃人员可能驾驶的机动车信息，累计抓获在逃人员329名，探索出了“先由人查车、再由车查人”的信息提炼新方法，取得了很好的实战效果。

（二）数据可视化随着各类统计、分析数据的不断增多，各级领导、基层民警都希望通过直接的“可视化”界面展示各类数据和信息。2009年，我们构建了基于GIS地图的应用平台，并将采集或共享的实时路况、“110”交通类报警事件、视频监控、快速路入口匝道控制、停车场泊位等信息在电子地图上进行分层次展现，这些实时、动态的信息可按需随时调阅。2010年上海世博会期间，根据安保工作的需要，我们制作了两张专题图。“进沪陆路道口流量专题图”实时展示当日全市进沪道口的机动车流量、“持进沪通行证”机动车流量、5分钟进沪流量等信息和道口排队区、安检区的视频监控信息。此外，通过对各道口历史流量的数据统计，提供流量预警信息。“世博园区管控区周边道路流量专题图”除整合了全市快速路、高速公路、地面主干道路的实时路况和快速路匝道开闭状态等信息外，实时展示当日进出世博管控区的机动车流量、5分钟流量等。两张图的应用，为市公安局“二指”坐镇指挥的领导以及民警实时掌握交通流量、科学指挥、调配警力等提供了依据，受到了充分肯定。

（三）参与“交通指数”的研究经过多年的建设，上海已经完成市区重要道路的交通流信息的采集，并实现以红、黄、绿三种颜色代表路况的信息。为使交通参与者、客观地了解本市道路交通的实时通行状态，向其提供了量化的拥堵指标。2009年，交警总队在数据应用上的视野不再仅着眼于自身，而是跨出一步，会同市政府相关部门，将手中的静态数据和市政府相关部门可共享的动态数据关联起来。继参与了荣获上海市科技进步一等奖的“上海世博智能交通系统关键技术及应用”项目研发之后，2011年起，交警总队积极配合上海市城乡建设和交通发展研究院（原上海市交通信息中心）研究“道路交通指数”。通过对大量采集的各类交通实时数据、历史数据进行统计、分析、比较，最终用“道路交通指数”这一数值方式来量化描述道路交通运行状态，同时结合GIS地图加以分色、分块展现，并通过网站、微博、手机APP等向公众实时，力争做到既能客观地评价交通拥堵状况，又能方便出行者的理解与记忆。

二、与当今“大数据”应用的差距

目前，“大数据”的应用处于发展初期，在我国更是刚刚起步。通过多年的实践和积极探索，交警总队“大数据”的应用成效明显，但我们感到，与当今国内外成功的“大数据”应用相比，我们还存在差距，主要表现在：

（一）在理念和思维上仍存在差距随着互联网、云计算、移动互联等相关智能技术的飞速发展，可以预见，“大数据”陈志康：公安交通管理“大数据”的应用与研究在公安交通管理方面的应用也将愈加广泛。但与其“4V”（即Volume大量、Velocity高速、Variety多样、Veracity真实性）特点相比，未来“大数据”的应用与发展绝不是简单依赖数据采集量的扩大，也不仅仅是服务器性能、数据的简单扩容或累加，而是对于其中蕴含的理念、思维的转变和突破。与“小数据”时代相比，“大数据”时代的转变是多方面的。例如，传统统计方法追求，但“大数据”只预测宏观趋势；传统的统计、研究关注因果关系，而“大数据”更强调数据之间的关联等。

（二）在技术和手段上仍较为匮乏就我们目前拥有的各类交通管理数据而言，其体量并不能称之为“大数据”。如果要同各警种的数据相关联，与市政府相关部门的数据相融合，将数据的应用转化为生产力，其所面临的困境还十分明显，这也直接反映了我们在技术和手段上的匮乏。2009年，我们便已利用“数据仓库”技术等当时较为成熟和先进的技术开展交通管理核心数据的深度挖掘，力求为业务部门提供更丰富、有效的统计数据，但受限于传统关系型数据库的架构，无论在计算效率还是结果表现上均无法得到“质”的突破。此外，我们对于海量视频的快速检索、车辆照片关键特征的提取等方面仍缺少高效的手段，使得对于这类非结构化数据的应用、管理仍处于初级阶段，对其中蕴含的有深层次应用价值的信息无法加以进一步挖掘。“大数据”的处理流程一般可概括为四个步骤，即“采集、预处理、统计分析、数据挖掘”。其中，“预处理”是当前传统数据处理中被忽视或被弱化的部分，除了受限于主流的关系型数据库（如Oracle）、集中式存储等架构外，还与缺少将非结构化数据（例如视频、图片、文本、声音等）向结构化数据（即可以用二维表结构来表达的行数据，例如存储在数据库中的记录）转换的有效技术手段有着重要关系。所以，现有的统计分析、数据挖掘等绝大多数针对的是结构化数据（目前仅占所有数据量的10%至20%，其余均为非结构化数据），难以真正体现“大数据”多样性的特点。

三、今后公安交通管理“大数据”的研究与应用方向

（一）研究和建立“公安交通管理大数据应用平台”结合市公安局“十三五”信息化建设规划，研究和建立“公安交通管理大数据应用平台”。不断学习研究Hadoop、虚拟化等新技术，构建全新的数据存储、处理技术架构，不但要使数据的存储容量更大、运算速度更快、展现形式更丰富，更要突破同类数据的局限，从看似毫不相干的数据之间发现关联性，真正体现“大数据”的精髓。

（二）满足数据采集的需求，提升管理水平“大数据”应用的核心是数据挖掘，为公安交通管理中遇到的难点问题提供原因分析依据，但其基础却是所采集数据的质量和种类。因此，一是要不断提高各类交通管理相关基础信息的采集质量，为后续数据处理奠定坚实的基础。二是要积极建立与市交通委员会、市保监会等社会相关部门的数据共享机制，扩充与机动车、驾驶人、特定行业管理、道路等相关的数据类型。三是依托高校、科研院所等专业力量进行深入研究，力争突破图片、视频等海量非结构化数据的管理难题，运用有效的数据模型和架构，实现类似结构化数据的统一描述、查询和处理。四是积极会同市公安局相关部门，在数据层面加强与市公安局“警综平台”“情报综合研判实战平台”“视频监控平台”“治安卡口信息综合管理平台”等的对接，为公安交通信息研判分析提供支撑。

（三）抓住重点，突破四个阶段的核心技术应用“瓶颈”我们要选择合适的软件、工具，真正将数据转化为信息，并提炼出有价值的信息。在数据采集方面，重点解决高并发数的访问、操作问题，使服务器、数据库负载均衡并分片处理。在预处理阶段，重点做好“生产库”向“资源库”的转移和数据清洗等工作，满足后续数据处理的实时计算需求。在统计分析阶段，要在了解业务需求的基础上，着重在不同数据的“关联性”上下工夫，找到规律。在数据挖掘阶段，要力争实现数据从“事后统计”到“事前预测”的突破。

（四）以管理为中心、应用为导向，建立配套的专业队伍和管理机制“大数据”的决策不能仅凭经验，而真正要“拿数据说话”，从深层次看，还需要建立科学的、与之相适应的管理机制。同时，“大数据”的研究、建设、运行、维护、应用等每个环节都需要由会技术、善管理、懂业务的复合型专业人员来承担。“大数据”时代才刚拉开序幕，目前，其许多技术瓶颈尚未取得突破，数据共享绝非易事，数据安全、共享和隐私保护等方面缺乏法律保护，配套的管理和运作机制尚未形成。但是，“大数据”作为生产力，随着其不断发展、应用，必将对公安交通管理工作产生深远的影响，有力地推动各项业务工作向更高的层次发展。

作者：陈志康单位：上海市公安局交通警察总队

大数据相关论文:大数据时代医院人事管理论文

1、创新医院人事管理的意义

对于医院人事管理中，基于大数据时代，创新医院人事管理方法，采取科学的管理方法，应用先进的科技设备，促进人事管理实现现代化的服务。可以为医院医务人员提供更加详细丰富的档案资源，并且在医院临床医疗以及科研教学、护理工作中，都可以提供优势的档案服务，提高医院人事管理效率水平，值得在实际工作中推广应用，具有一定的可行性。整合医院人事管理数据，对医院人事管理数据进行二次利用，有效提升医院人事管理质量，提升医院人事精细化管理程度，采用科学化、信息化管理方式，开发云计算的医院信息平台，基于云计算技术搭建医院信息平台，不仅可以有效地构建统一的访问门户，还能整合医院人事资源，提高医院人事管理水平。大数据时代，为医院人事管理提供现代化管理方法以及有效管理手段，创新医院人事管理工作格局，为医院人事管理发展创造优势条件。

2、大数据时代人事管理创新措施

2.1创新人事档案管理方法

实现医院档案网络化管理，应加强医院网络基础设施建设，为医院档案网络化管理提供设施保障；在医院档案网络化管理中，优化设计医院的局域网布局，有效实现对医院网络设备与基础设施的结合，医院加大配备网络通信设备资金投入，购置高端电脑、打印机、扫描仪，确保医院档案向电子档案的转化。再者，大数据时代下，对于医院的人事管理创新中，健全医院档案管理制度，收集、整理医院档案信息，还应该有效发挥档案管理的桥梁作用，传达和收发医院档案信息，对医院档案汇集的各项信息能进行地提炼、加工、处理，把档案中方方面面的思想统一起来，推进医院各项工作的高效运行，拉近医患之间的距离。

2.2健全人事管理制度

在大数据时代下，对于医院人事管理，要健全管理制度，确保医院人事管理的各项工作可以顺利开展，完善人事制度管理体制。对于医院人事管理中，可以避免管理职能隔离，提升医院资源管理环境，避免计算机边缘化，重视利用计算机进行医院人事管理工作，并且可以引进这方面专业人才，严格执行规章制度，有效确保人事管理流程的安全运作。在医院的人事管理中，为了有效确保医院各科室业务彼此间地顺利沟通，安排专职人员管理有关部门，落实人事管理的信息化建设。利用计算机建立人事管理系统，将大数据时代医院人员信息统计集合起来，加大人员信息利用率，对人事管理中各个数据进行分析，简化统计任务，提升工作效率和工作质量。提高行政管理水平，优化决策。医院人事管理中计算机的应用，能够大容量收集、分析、存储人事信息，在需要某个信息的时候能够通过计算机系统及时地查找出来，帮助选择方案，实现决策化，并且还能促进人事管理的规范化，辅助建立健全指标体系和管理制度，有效提升医院的行政管理水平。同时计算机还能对人事信息进行加工处理，很好地满足了人事管理中各种需要，适应新时期对人事管理的新要求。

2.3提升工作人员能力

对于大数据时代医院人事管理中，提升人事管理中工作人员的计算机水平，强化其人事管理能力。重视人事管理信息化建设工作，重视对业务科室管理人才的培养，如护士、药剂师、医生等，强化计算机应用能力培养，提高医院人事管理人员的信息化素质，对其进行信息化培训，使其在大数据时代下掌握更多的专业知识，为医院人事管理工作打下牢固基础。对于医院人事管理中，创新人才管理形式，提升人员工作能力，利用大数据时代信息化软件进行人员考核，每位员工都有属于自己的固定代码，以此来查看医院员工的考勤信息，并以此为根据来进行考勤审批，将审批的薪酬交付管理员，进行员工工资结算。并且选用稳定的人事管理软件，加强医院人事管理的内部管理模式，提高自身的管理水平，人事管理人员不仅要熟练掌握计算机应用系统，还要熟悉医院各方面的工作内容，通过计算机更加科学合理地进行人事管理，提高大数据时代医院人事管理的效率，要加强大数据时代医院人事管理人员计算机应用、信息网络等知识和技术的培训，强化医院人事档案的信息化管理手段，使工作人员可以熟练运用现代计算机技术，管理、制作、保管医院人事信息。同时要学会对自己掌握的人事信息进行数据分析，为人事决策提供依据。

2.4强化人事监管

在大数据时代医院人事管理中，由于医院内部人事数据保密性的问题，故此应该强化人事管理的监管工作，特别是在大数据时代下，更是要加强医院人事数据的监管，确保数据安全。可以提升大数据时代人事管理系统的数据库结构性能，可以有效实现对医院人事资源的充分整合和利用，对医院人事大数据进行实时、监控，实时监控医院人事资源，均衡分配医院人事管理工作，提升医院大数据时代人事管理效率。降低大数据时代医院人事管理成本，加大产出收益。通过使用计算机缩短一些基础事物处理时间，减少人力资源浪费。大数据时代医院人事管理中，可以利用互联网，快速获取人事管理的近期信息，节约医院人力查找成本，通过医院对现有的医务人员进行合理的配置，降低投入成本获得较大劳动价值。大数据时代下，对于医院人事管理中，可以通过使用计算机节约下来的时间让医院人事管理工作人员，可以思考一些战略性的措施，为大数据时代医院取得更大的进步，提供可持续发展的动力。

3结论

综上所述，对于医院人事管理中，基于大数据时代，可以创新管理方法，应用云计算优势，应用信息化网络技术，实现对大数据时代下医院人事管理的信息化与网络化，有效提升当前的医院人事管理质量，满足大数据时代医院的人事管理要求。

作者：马超燕单位：忻州市人民医院

大数据相关论文:大数据背景下物流企业论文

一、大数据下第三方物流企业CRM面临的机遇与挑战

1.大数据的背景与特点

（1）信息规模大。大数据的发展是与互联网息息相关的，互联网技术的时时更新与不断发展，无疑产生了海量数据。毫不夸张地说，无时无刻不在产生新的数据。常规数据的存储单位一般为GB或TB，而大数据的单位往往是PB、EB甚至ZB，可见大数据的数据量之大之多。（2）数据的多样性。以前的数据大都是结构化的数据，现在由于信息的采集、加工与传输技术的不断发展，尤其是在互联网络上，产生各种非结构化的数据，代表性的非结构化数据包括音频、视频、传感数据，互联网上的以博客、微博为代表的文本数据等，使得数据的具体形态呈现多样性。（3）复杂关联性。在当今互联网的时代，产生的各种各样的联系，比如在电子商务网站上购物，曾经搜索过的关键词会成为电商网站制定个性化推荐、进行精准营销的最主要依据，个人在不同的社交网站上所提供的个人信息，以及在电商网站购物所留的具体信息都可以转成为有效的商业信息。这就表明了数据之间联系的紧密与密度，也说明了数据间的关联复杂性。（4）价值密度低。当然，海量的数据并不意味着海量的价值，不可能所有的信息都具有价值，如一些冗余信息。需要利用数据挖掘技术，对海量信息进行有效地提取与挖掘，找到具有价值的数据，并将其运用到商业活动中。

2.大数据时代第三方物流企业CRM面临的挑战

在了解了大数据的特征之后，我们便对大数据有了一个清晰的认识。那么在这个以数据为中心的大时代背景下，对第三方物流企业，对现在逐步将客户升级为企业核心竞争力、强调以客户为中心的第三方物流企业CRM带来了什么样的机遇与挑战，值得我们深思。CRM既是一种管理理念，也是一种应用软件，更是一种管理模式。客户一直都是企业非常重视的资源，而且对客户的重视早已从交易进行中扩展为注重潜在客户（即交易尚未发生时）、重视售后管理（即交易发生后），即在整个过程中都强调客户的地位和重要性。当今充满信息的时代，人们更加重视客户的管理，由此可以看出，客户的概念已经发生很大的变化。客户概念的泛化，无疑使客户需求变得具有多样性、多重性和差异性。在这个数据高速增长、信息高度发达的年代，无疑数据是驱动物流企业发展的动力。那么面对海量数据，低密度的价值数据，物流企业的数据“短板”，与客户信息、客户需求之间的矛盾与差距，使得物流企业在大数据时代进行客户关系管理时面临严峻的挑战，主要体现在以下几个方面：（1）数据不足与客户流失控制与预测不足之间的矛盾。客户流失一直以来就是企业面临的重大考验，而如何能够有效的控制与预测客户的流失也一直是长期讨论的热点。针对客户流失的控制与预测，传统的方法是建立在收集客户信息、资料的基础上，对客户的满意度进行分析。而往往这些数据是非常具有局限性的，仅仅是来自第三方物流企业自身积累的客户服务信息，而且在分析时并没有突出分析客户的忠诚度。而现如今客户的需求多种多样，且时时变化，客户的很多信息大多体现在社交网站或商务网站，而且信息的价值密度又比较低，造成物流企业不能很好的去收集、分析客户的信息，去有针对性的满足客户需要，去提高客户的忠诚度。因此，只能用相对少且相对固定的数据制定客户流失控制策略，或进行客户需求预测及市场预测，这些做法往往效果不理想。（2）数据更新不足与客户聚类以及个性化服务不足的矛盾。对客户数据进行聚类分析，是第三方物流企业进行客户关系管理很重要的一个应用方面。第三方物流企业的市场管理、销售服务等都与客户关系管理密切相关，都是强调以客户为中心。而根据数据对不同的客户群体进行聚类分析能够做到有针对性的进行管理，在降低客户关系管理成本的同时，也能够有效的制定实施营销策略。而对于物流行业这样一个数据驱动型的物流企业，数据的更新可以说是至关重要，要求及时将新的信息反馈给管理部门。而普遍的结构化数据，或已有的数据库数据信息相对陈旧，脱离客户不断变化的需求，这必然导致据此制定的各项CRM策略缺少有效性，甚至是营销策略的失误。（3）数据类型单一与关联性分析不足的矛盾。大量单一的客户结构化数据对已有客户的需求分析具有一定作用，然后对潜在客户或提高客户忠诚度上的作用不是很大。当前信息时代，除了传统的结构化数据，可以通过各项技术获得更多的半结构化的如网页、文本等数据，及一些非机构化数据，这些数据往往和客户的已有信息相关联，这些数据的收集与分析，能够为发展潜在客户提供基础。当前第三方物流企业大部分依旧依赖于结构化数据，数据类型比较单一，不能及时了解客户的进一步需求或与当前需求相关的产品或服务，造成对潜在市场的忽略。（4）客户需求变化与CRM模式滞后之间的矛盾。许多第三方物流企业对CRM的认识还停留在传统的与客户互动及管理方式上，虽然认识到了客户的重要性，但是在具体客户关系实施管理上，还存在很多问题，与信息时代的要求严重脱节。同时，在海量数据到来之时，又显得力不从心，无法挖掘出有效的价值信息。这种“迟钝”导致客户需求得不到较大满足，对第三方物流企业而言，面对残酷的市场竞争，时刻把握客户的需求，更好地为客户服务显得尤为重要。反之，则会导致被潜在客户所忽视，被老客户所抛弃，被客户抛弃意味着企业被市场淘汰。

二、大数据在第三方物流企业CRM中的应用

1.大数据下第三方物流企业CRM框架设计

在将大数据技术应用在第三方物流企业CRM的过程中，在整个CRM框架设计中都要明确体现出整个CRM的工作都是围绕客户进行的。各种商业目标定义的来源是客户，数据挖掘与分析的数据来源也是客户，具体的商业应用也是作用于客户。同时，数据的正确获取，数据的有效预处理，数据的合理存储，采用的数据处理技术进行数据处理，以及数据挖掘方法和技术的选择与应用，这些工作都离不开信息技术。包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、互联网技术、分布式文件系统和可扩展的存储系统等。该模型以客户信息为主线，将第三方物流企业的客户关系管理分为三个层次：客户信息收集层、客户信息分析层、信息输出———客户服务与支持层，在整个过程中都离不开网络技术、数据挖掘等技术层面的支持。具体说，在将大数据应用于第三方物流企业CRM中时，及时步需要通过大数据获取技术得到足够多的各种类型的数据，主要包括从客户和市场等企业的外部环境，以及公司销售记录等内部渠道，收集各种客户信息和市场信息，形成大数据集；第二步需要应用包括数据仓库、数据挖掘和商业智能等技术手段对获取的大数据集进行计算、汇总，通过“聚类分析”、“关联分析”、“数据融合”，实现对客户的个性化分析、竞争情报分析、市场需要变动和产品扩展分析及共性分析，得到应用型数据，这样做的目的主要解决传统CRM中个性化服务不足、市场拓展、市场趋势预测不足的问题；第三步针对第二步的客户分析，围绕这个“中心”，把这些信息输出给客户或企业内部用来制定各种决策及提供服务支持，形成可行性报告，应用于服务管理、市场管理、销售管理及物流企业管理。通过整个CRM系统，不仅成功的对客户信息进行收集、分析、输出，同时将客户各种背景数据和动态数据收集整合在一起，同时将运营数据和外来市场数据经过整合、变换载进数据仓库。不仅重视怎样从技术上实现对大数据应用的过程，并且着重强调的是解决传统CRM的弊端，将大数据时代物流企业CRM所面临的问题在整个流程中进行解决。

2.大数据背景下第三方物流企业CRM应解决的问题

从上图可看出，将大数据应用于第三方物流企业，不仅需要经过很长时间，还要有非常多的基础设施建设和掌握有关技术的人才储备。第三方物流企业在将大数据应用于CRM过程中，需要有完善的基础设施建设、人才的培养和储备、有利的政策法规支持，以及第三方物流企业领导层对CRM和大数据足够的理解和支持的态度。同时，笔者构建的大数据下第三方物流企业CRM模式，是对大数据下第三方物流企业如何能够更好地做到以“以客户为中心”的一个探讨，在此与各界交流。

作者：宿恺尤翠翠单位：沈阳工业大学管理学院

大数据相关论文:心电图蜂窝大数据网络系统论文

1网络系统功能模块设计

心电图蜂窝大数据网络系统包括心电图中心服务器、报告诊断中心（可接收由全球各地医疗机构传来的心电信息）、多种检查设备（心电图机、运动平板、动态心电图等）和终端浏览器4个部分。心电图中心服务器由数据库、数据储存和数据转换系统组成。它运行的系统主要包括：预约检查申请模块系统、排队叫号系统、检查系统、心电图辅助分析系统、终端浏览系统、专业查询及统计系统。其中，预约检查申请模块与HIS紧密结合，可查询到患者的预约就诊信息；排队叫号系统帮助患者及时了解大约需要的就诊等待时间，以便安排检查行程。在心电图检查结束后，心电图机通过检查系统将心电图数据与HIS中的患者信息进行匹配，再发送到心电图服务器；服务器运行数字接收程序（MedExXDTJReceived），将心电图数据入库。而报告诊断中心通过FTP文件传送服务自动从服务器下载病历数据，在心电图辅助分析系统的协助下，完成心电图分析、报告编辑等，保存后自动将数据上传到服务器。医生工作站打开ECGWeb浏览、IE浏览等终端浏览系统，通过服务器上的临床心电图MedExECGWebSetup服务程序浏览心电图及报告［5－6］。

2网络系统技术方案

心电图蜂窝大数据网络系统能够将分散的心电数据进行集中储存、转化、管理、分析和统计，将完成史无前例的心电大数据管理，为全人类的心电学研究提供而丰富的病例资料。除此之外，它还可实现与各级医疗机构的HIS等信息系统的对接，实现心电数据的共享。该网络系统所涉及的相关技术包括以下几方面。

2.1心电设备网络化连接

系统支持将动态心电图、运动心电图、数字心电图机等心电检查设备连入网络，从而实现全部心电检查的网络化。利用数字化技术，将心电检查设备等所采集的心电信号数据转换成心电图，发送到心电图中心服务器，实现全院医生的临床Web浏览。

2.2门诊与病房技术支持配备门诊预约、登记、心电检查网络系统，与医院HIS进行无缝连接。病房将可使用的不同型号心电设备之间进行数字连接，以打通与全球心电信息网络的联系。

2.2.1便携式心电检查仪该设备应用于床旁心电图检查，支持心电图的采集、存储、回放与传输。临床采集心电信号后，通过无线传输技术，将心电图快速传到心电图诊断中心，再由诊断中心出具报告。这样一来，就实现了边检查、边报告，简化了以往“检查后再集中报告”的传统流程，为患者节约了诊治时间［7］。

2.2.2心电诊断中心中心设有多功能心电分析系统，心电图医生根据专有用户名和密码登录系统，不仅可分析已有记录的波形和参数，还可随时调阅相关类型的心电图进行对比分析与统计等操作；所发出的心电图报告可保存、打印、审核及传送。目前，山西医科大学第二医院在网络心电监测诊断方面开展了卓有成效的工作：建立有完备的远程心电监测中心，构建了城市、社区和农村三级会诊系统服务模式，并正逐步健全山西省心电监测数据库，为解决省内医疗基础资料分布不均的问题找到了良策。我院自2012年3月起开展院内、院外、院前心电网络信息化管理，覆盖全院所有病房、门／急诊和体检中心，并发展院外站点51个，年心电图检查量达13万人次，且呈逐年增长之势。

2.2.3心电图中心服务器设立在全球各国家和地区或各级医院的服务器中心，接收特定范围内的心电数据并进行数据储存及转换，再传回服务器所在医院的心电图数据管理库，并提供终端计算机的FTP文件传送服务，与临床ECGWeb浏览、WebService等相应匹配。

2.3统计检索

该系统具备多种查询条件，可进行医生工作量、检查工作量、设备工作量等的管理统计。不仅如此，它还能方便地对心电图数据进行查询、归纳与统计分析，为科研创新和教学工作提供了有力保障。

3全球心电信息网络系统设计目标

当今在大数据时代背景下，传统的心电信息业务管理模式正悄然发生着改变。在传统模式下，人工干预过多，如检查收费、报告生成等流程皆需人力介入，易造成监管混乱；心电图与患者病史及临床诊断脱节，难以实现心电图数据共享；记录在热敏纸上的心电图容易丢失且保存不便，给心电图分析及科研资料的积累造成很大的困难［6］。随着全球心电信息网络系统的建立，上述问题均能引刃而解。它能为心电图原始资料的积累和共享搭建理想的平台，还能实现传统心电信息业务管理模式下无法完成的目标：（1）实现全球各国、各医院区域范围内的患者基础资料和心电检查资料的共享。（2）实现基层医院与中心医院以及各国专家之间的心电检查会诊功能，从而实现区域内心电图检查设备和高端人才资源的共享，乃至从整体上提高全球心电诊断质量和卫生服务水平。（3）搭建院前120急救心电图检查远程诊断平台，中心医院根据传回的心电图报告及早做好心脏病患者抢救的手术准备。（4）提供对疑难病例的会诊支持。（5）患者能够在区域范围内任何一家医疗机构获得同等质量的心电诊断服务，从而方便患者就近就诊且避免重复检查。此外，还能够方便患者上网查询自己的心电检查报告。（6）实现科研素材与业务学习资料的方便获取，解决了基层医院心电诊断医生工作、培训难以兼顾的难题；能够促进心电工作者在工作中学习，从而快速提高业务素质。（7）建立各国区域性的心电图像资料库和典型病例数据库，供教学和科研使用；建立各国区域范围内各家医院的心电诊断质量追踪数据库，以形成从源头上把关的心电诊断质控体系，从而提升各国心电诊断水平。（8）促进各国区域内医疗信息化建设，为今后构建基于人体健康档案的卫生信息服务平台奠定基础。

4结语

目前，大数据正逐渐引起医疗行业的重视，在国内外掀起了一股医院数字化的研究热潮，并应用于医院管理的方方面面，如心脏病门诊康复患者的心电监测、远程心电图监测、医院财务管理等。比较网络心电图数据与传统常规12导联心电图后发现：心率、P波时限、PR间期、T波时限等基本参数的检测结果无明显差异；在心律失常监测中，前者优于后者，而在心肌缺血定位诊断方面，则是后者优于前者。大数据具有规模性、多样性和高速性三大特征。我国民族和人口众多，蕴含着丰富的心电数据，若能建立一个全国性的心电信息数据库并纳入全球心电信息网络，必将对全人类的心电学研究事业发挥巨大的推动作用。现如今，心血管疾病已成为威胁人类健康的“头号杀手”，其发病率、病死率逐年上升，心电诊断技术正是不可或缺的辅助诊疗手段。心电网络信息系统是把全球各区域范围内各医疗机构的心电数据进行共享，同时进一步加快全球各区域协同医疗信息化基础设施建设，并保障全球各级医院心电图检查全流程的数字化和信息化；保障基层医院与中、高级医院之间的远程心电诊断顺利进行；确保院前120急救心电图检查的数字化采集、记录并实时传送到所属医院。建立全球心电图蜂窝大数据网络系统，是未来科技的发展趋势，其能够实现数字化大样本的集中存储、调阅和分析，也为建立各国乃至全球心电信息库和病例资料库奠定了坚实基础，有利于心电学教学和科研的积累，实现心电学科的新飞跃。

作者：刘力刘朝晖赵文姣芦永红单位：中南大学湘潭临床学院

大数据相关论文:大数据背景下的国家审计发展论文

一、大数据基本内涵解说

（一）大数据增值价值巨大，商业价值、经济价值和社会价值不可估量，终极价值在于助力社会进步与升级。美国奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”，是对其价值最生动的再现。大数据虽然价值密度低，但通过对数据的处理、整合和分析并使用，可创造出巨大的商业价值、经济价值和社会价值。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态已不断涌现，大数据成为经济高速增长的新引擎，正在“吞噬”和重构传统组织架构，必将引发政府、公共事业、制造业、流通等领域多方位变革。特别是人机“生命共同体”快速进化，大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度，成为当代文明建设的助力器，让社会得以革新与升级，最终改变未来。

（二）大数据横空出世，源于个人全球化、记忆数字化、社会网络资本化的全力驱动，是IT业发展演进的历史使然。大数据不是突然产生的，是IT技术发展的必然产物。大数据浪潮主要源于三大驱动力推动。一是互联网、移动互联网及物联网等新一代信息技术，实现了信息、知识和社会关系网络乃至“个人”全球化，为大数据提供了广泛的数据来源。二是数据开放运动和数据民主化，实现了数据的分布式共享和全球性覆盖，云计算等廉价、高效的存储提取方式，让数据成为“共享的社会记忆”，客观上开启了大数据时代大门。三是挖掘复杂社会网络资本价值，加速了大数据技术的深度应用，构成了大数据的经济驱动力。全球化、数字化和社会网络资本化齐力推动了大数据大发展。

二、大数据：国家审计改革发展新动力

正在发生和演变的趋势表明，大数据时代无论对于社会、组织还是个人，都是一次革命，一个巨大的挑战，一个重大的转型机遇和飞跃的契机。国家审计无疑也是如此。1.飞速发展的经济社会新实践，必将推进国家审计理论与时创新。当前，人工智能、社交网站、RFID、语义网、云计算等技术或理念风驰电掣一般闯入我们的工作生活，数据开放、软件开源、普适计算、智慧地球等新思想令人眼花缭乱，新的技术和观念层出不穷。在信息技术环境下，丰富多彩的经济社会实践，通过信息交换、权能传递和功效联动等方式，将先进的信息技术、网络技术、网络时空观、数据挖掘、系统集成以及多媒体等多种学科理论和技术思想深层次地植根于审计理论，刺激审计理论的变革和创新。同时，国外一些先进管理理念，如企业再造工程、虚拟组织、穆尔法则(Mooreslaw)、基尔德法则(Gilderslaw)和麦特卡夫法则(Metcalfeslaw)等，与传统审计理论进行分化、碰撞、对接与融合，必将从广度和深度上推进审计理论不断繁衍与创新，审计理论将呈现多样性、交融性和虚拟性。2.审计客体内涵和外延的扩张，必将呼唤国家审计权力边界顺势突围。近年来，经济社会实践活动中，计算机、数据库、网络等现代信息技术得到了广泛运用，实物流、资金流表现向无纸化、数字化和信息流的转变，业务处理和财务管理逐步实现自动化和网络化，国家审计的审计内容、审计对象、审计资料、审计证据线索等都呈现出普遍电子化、数字化的特点。从而摆脱了传统帐套、传统财务信息、纸质的业务轨迹，从被审计单位的财务收支及有关的经营管理活动，会计资料和其他相关资料，扩展到电子数据、系统内部控制和信息系统自身；从财务数据延伸到业务数据；从内部数据关联到外部数据，审计客体外延和内涵的扩张，突破了以财政财务收支、纸质载体为主的审计权限范围。必然要求法律赋予审计部门数据采集、技术侦查、行政强制、诉讼等更多权力，以应对大数据时代的高科技舞弊，确保审计职能的充分发挥。3.新型大数据技术的广泛应用，必将推动国家审计作业流程优化再造。联机分析、数据挖掘、WEB2.0互联网审计、云技术等大数据技术普遍运用，将所有的审计内容、审计技术、审计方法纳入大数据审计之中。传统的现场审计作业流程必将改造优化为：了解调查，获取信息；采集数据，整理数据；进行数据转换、清理和验证；创建审计中间表；进行数据分析，找出审计重点；构建审计分析模型，分析数据；延伸落实，审计取证。数据分析成为审计作业的核心。信息技术还可以优化审计项目管理，如利用信息技术为审计项目管理内置一个标准的、符合质量要求的审计作业流程，用以规范审计人员的审计作业行为，使不同背景、不同水平的审计人员能够执行相同的审计动作。通过虚拟组织形态和数据集成智能化管理，实行远程控制审计项目，包括审计方案的控制、分工控制和授权控制，为质量控制和风险预防搭建一个良好的、高效的管控平台。4.国家审计供需矛盾更为激烈，必将要求国家审计主体能力自我革命。审计作为综合性经济监督部门，覆盖领域之广，涉及的经济社会活动之多，所产生和集聚的数据规模不可谓不大。大数据价值的发现和挖掘，必定给审计创造了更多需求，打开了更广阔的市场，对审计供给能力提出了新挑战。而决定审计供给能力的关隘就是国家审计主体能力。大数据时代，IT审计师将主导国家审计舞台。而目前，大部分审计人员主要精通财会知识，计算机知识和技能比较欠缺，知识结构还不能满足大数据技术的要求，数据分析与管理高端人才紧缺。审计人员除了要有专业的审计、会计知识外，必须精通信息技术，掌握网络、数据库、电子商务、信息系统的开发与管理和计算机辅助审计技术。优化审计人员能力结构，增强审计干部信息化审计基础能力、数据采集处理和分析能力、监测指标和模型的构建和分析能力、信息系统内部控制测评能力，尤为紧迫。

三、大数据背景下国家审计发展路径

无论是组织结构，还是国家文明，只有充分发挥大数据时代的价值、迎接好大数据面临的挑战并积极应对，才会处于不败之地。因此，国家审计应放眼未来，以大数据审计为目标，加快改革创新步伐，抢占审计发展的突破点和制高点，迎接新时代挑战。

（一）加快理论创新，为大数据审计落地提供实践指南。要坚持实践上的“摸着石头过河”与理论上的“顶层设计”相结合，加强审计理论和实务的研究，在理论上对大数据审计的性质以及由此决定的审计职能与任务等基本问题进行深入研究，构筑起适应大数据时展的、可用于解释和预测多种审计现象的审计理论。加强与国家信息化咨询委员会、公安部、发改委、工信部、财政部和国家信息中心等相关部门的合作研讨，多角度、更地把握客观现实及政策约束；组建由学术界专家、审计研究人员和实务骨干组成的团队，承担把握前沿热点、规划审计思路等工作，为加快大数据审计实践提供操作指南。要制定大数据审计发展的长远规划，坚持把大数据审计作为国家审计发展的核心战略，从数据、制度、人才和技术等方面逐步积累基础资源，有计划、有步骤、长期不懈地坚持推进。要加大宣传，营造数据审计文化氛围，革新思想观念，树立正确数据观，建立基于全数据模式、从整体到局部的审计思维模式，用大数据时代精神武装头脑。

（二）加快制度创新，健全完善大数据审计相关法规建设。目前，我国电子商务、网络经济和计算机应用相关法律法规制定相对滞后于经济社会实践活动，有些甚至还是盲区，导致大数据审计的法律地位和权限虚置。要加强电子商务、网络经济等相关立法，把电子合同、电子凭证、电子证据、电子签名的法律效力和保管要求，数据认证机构的管理，电子信息与网络安全等相关问题，以法律法规的形式明确固化下来，为大数据审计提供法律依据。要强化审计，扩大审计权限，赋予审计审查审计对象计算机信息系统的功能与安全措施，利用网络和审计软件进行审计，接入、采集、存储、提炼审计对象所有数据等的权力。要坚持本土自创与模仿移植相结合，建立健全与大数据时代相适应的审计标准和准则，如制定大数据审计评价准则、技术标准，数据挖掘分析指南，信息系统输入—处理—输出的符合性和实质性测试的准则，云计算以及网络审计准则等，确保大数据审计有法可依、有章可循。

（三）加快机制创新，积极构造政府主导、审计主推、IT企业参与的大数据审计联动机制。大数据技术在国家审计领域中的推广应用是技术进步的必然要求，但根据国家审计行业自身的特点，其无法自发地独自实现，必须积极构造政府主导、审计主推、IT企业参与的多点支撑联动机制，形成聚合效应。对政府而言，要积极把握大数据战略机遇，制定积极的政策法规，提供高质量的网络基础设施，营造适度宽松的大数据发展环境，鼓励企业、审计部门进行大数据相关的技术研发与应用创新，从标准、法律和意识形态层面大力引导大数据审计发展。对审计部门而言，要制定战略数据储备计划，加快与被审计单位数据实时互联互通，消除“信息孤岛”，为大数据审计提供数据载体；要逐步建立完善中央和地方的审计数据中心，构建审计管理、审计业务、审计方法和评价信息资源库，加快推进国家电子审计信息资源目录体系和交换体系建设，实现数据大集中。对IT企业而言，要深刻洞察大数据审计的需求，提供从硬件到软件、从产品到服务的一体化解决方案；要专注细分领域创新，提供具有审计行业特色的大数据审计专家级方案。

（四）加快应用创新，不断研究、探索、实践大数据审计技术方法。可以预见，大数据时代，审计人员时时刻刻都需要利用信息技术手段处理各种审计业务和工作。要结合审计工作实际，认真研究并积极实践A/B测试、关联规则挖掘、分类、数据聚类、众包、数据融合和集成、数据挖掘、集成学习等大数据分析技术，BigTable、商业智能、云计算、Cassandra、数据仓库、数据集市、分布式系统等大数据处理技术，以及标签云、Clustergram、历史流、空间信息流等可视化技术。要深度分析挖掘审计部门的大数据价值，从“业务驱动”转向“数据驱动”，实现审计决策和管理智能化。通过云计算的IaaS、PaaS和SaaS三大服务模式，建立国家层面的跨行业、跨领域的审计私有云和审计大数据分析平台。要建立审计专家和信息技术专家合作的审计信息技术研发模式，加强审计大数据分析模型和软件的研究开发。建立审计信息技术评选机制，对的审计技术创新进行表彰奖励。建立审计信息技术库，把现有审计信息技术分类整理录入，实现网上查询、培训和新技术添加功能，加快大数据审计技术的推广和应用。

（五）加快知识创新，大力增强审计干部适应大数据时展的实战能力。大数据审计离不开高水平的审计人才队伍，培养审计“数据科学家”的使命刻不容缓。审计人员要深刻认识到大数据审计是审计发展的未来趋势，充分认识到掌握大数据审计知识的极端重要性，主动学习现代知识、优化知识结构，提升自身能力。审计部门应对现有审计人员开展计算机应用技术培训，将学习计算机及各种知识作为一项长期、艰巨的任务来抓，着力提升审计干部在信息化条件下开展审计工作的能力。力争通过几年，使大部分审计人员具备基本的计算机审计技能，做到能打开被审计单位的数据库并将数据转换过来；使用相关软件和数据采集工具多维度开展查询、分析；在审计现场搭建临时网络；排除常见的软硬件故障等。审计是个与数据充分接触、依赖数据而生、用数据说话的行业，必然要求审计队伍有一支数据分析的专家级队伍，因此要坚定不移地打造审计数据分析团队，培养一批高端的审计和信息技术复合型人才。

作者：张文宗谢慕廷彭拥军单位：湖北省审计厅中南财经政法大学湖北省社会科学院

大数据相关论文:基于大数据的管理会计论文

一、精准基础信息，完善成本管理

（1）标准成本体系及成本差异分析。电力供应瞬间完成，在成本核算上需要将某一段时间内所消耗的资源量综合起来，与该段时间内产品总量形成关系函数。大数据管理实现了精准、快速收集数据样本，完成标准成本体系建设的信息采集工作，实现按作业拆分成本费用。在ERP、PMS和CMS等数据平台帮助下，管理者对电网设备运行维护作业所耗费的标准人、材、机耗用量进行测算，完成输电网设备运营成本定额标准的定制，设计基于内部结算价格机理的责任中心效益分析方法，评估应用运营成本定额估算项目后期运行成本。数据库也为体系建成后的成本差异分析提供数字依据，规范成本支出行为，提高全员成本效益意识，精细化管理，标准化建设，实现公司成本管理的持续改进。

（2）不同用户类型的服务成本比较。电力用户按客户类型可分为居民用户与非居民用户，不同类型用户的服务成本千差万别，大数据帮助企业厘清不同用户种类的供电服务成本，为公司差异化定价，业绩对标提供参考依据，同时建立起营销部门的成本管理责任制。随着企业处理大量业务订单的信息技术成本不断降低，企业可以估计市场营销、销售和分析活动的成本驱动因素是什么。大数据汇总出不同类型用户营销服务的次数、时间与耗费，使用服务人员的种类，不同用户倾向的服务种类，将销售和服务成本追溯到产品上，锁定特定顾客的营销服务成本。研究特定顾客的服务成本是否超过了销售收益，为将来企业在市场上完成产品及服务定价，提供定制服务做好数据准备。

二、中央数据调度，强化过程管理

（1）信息中心运营监测，率先发现经营问题。管理会计要求对每一个生产过程开展管理，大数据中心将责任中心内部发生的、由管理者直接控制的生产动作和资源消耗过程信息，迅速反馈到责任中心管理者那里，便于责任中心管理者及时作出工作调整。公司运营监测（控）中心建成业务信息资源共享平台，依据数据治理的要求，对公司经营管理业务“多方位、全流程、全天候”监控，实现各项指标数据“在线监测、在线分析、在线计算”，真实反映公司运营管理现状，实现快速有效地发现问题，预警并协调，使信息能够对责任中心管理者产生较大的效用。运营监测（控）中心依据生产、营销、职能各部门特定工作周期，制定指标数据核查节点及数据整改治理方案，定期（每月、每周、每天、甚至每小时）对外运监报告，责任中心负责人根据监测报告，对报告中提及的工作坏点、差错进行修正，重点关注有偏差趋势的数据，遏制不良势头的发展。

（2）设备运行全程监控，确保电网稳定。状态检修辅助决策系统是以预测评估为主要手段的新型电网资产运维管理模式。模式有机结合了状态检修与计算机在线技术，基于设备运行数据分析，显著提升状态评价的科学性和评价结果的有效性。系统通过传感器数据对设备开展状态评价和风险评估，识别重要设备维修需求，在设备隐患变严重或导致更高维修成本前发现问题，自动生成预防性维修任务，减少整体维修成本和停机相关成本。同时帮助确定设备检修、试验周期及技改项目，提高检修的针对性和有效性，避免检修力量的无差别使用，实现设备动作管理、检修管理和巡检管理的自动化。提升人力资源使用效率，设备管理责任制得到更好落实，关键设施资产状况改善，使用期限得以延长。

（3）严堵电量滴冒跑漏，线损精细管理。技术线损接近理想值、管理线损趋于零是管理者的目标。为了实现目标，把已建成的PMS、GIS和CMS系统实行数据互联，逐步完善输电到配电的一体化线损精细管理。技术线损方面，成立专业小组对线损率不合理母线进行分析，通过分时段、分母线段分析手段来定位线损率不合理的母线分段，配合发现潜在的表计故障及参数设置错误，根据分析结果指导各专业制定和落实整改举措，并结合日常运维做好厂站端监测装置巡检、消缺工作，提高线损数据比对成功率。管理线损方面，充分利用用电信息采集系统对已安装关口表的台区开展线损分析比对，通过内场分析，排除系统错误、统计差错等内部原因后，将须现场检查的台区发送至管理班组，由专业班组对电量异常和线损不合理台区开展现场检查，落实后续处理，快速止住电网“出血点”。

三、助力战略布局，深化绩效管理

（1）非财务指标数据汇总及分析。短期财务指标无法地反映企业长期绩效，因此评估和报告大量非财务指标比评估月度或季度利润显得更为重要。这些指标以公司战略为基础，在评估包括生产、市场营销和研发等方面，是影响企业成功的关键因素。从更重要的意义上讲，对运营为基础的非财务指标评估，是管理会计系统回到原有状态，发挥最广泛作用的具体表现。设立的评估体系，涵盖影响企业可持续发展的所有因素，包括考量成本管理水平的成本费用收入比重、每万元电网资产运行维护成本；考量资产效率的总资产周转率、单位资产售电量、单位电网投资增售电量；考量资产质量退役设备的平均寿命；考量安全水平的人身轻伤、电网和设备事件数、信息通信安全运行事件数；考量服务质量业扩报装服务时限达标率、品质服务评价指数；考量安全输变电系统故障停运平均恢复时间、继电保护正确动作率；考量创新能力科技进步获奖指数、管理创新指数。非财务指标评估体系评估企业的可持续发展能力，各指标也实现了同业对标的可能，挖掘企业发展潜力，为企业在行业内的不断成长指明方向。

（2）升级绩效管理提升员工价值。人是企业发展的及时要素，员工价值的提升是企业价值提升的必要条件。通常企业难以评估员工价值的提高，然而一些非利润性指标如：招聘成功率、员工离职率、旷工情况、连续安全生产天数、技能升级和岗位晋升等指标，可以用于评估企业人力资源的发展趋势，体现公司以提升绩效为导向的企业文化，变员工被动成长为主动成长。设立员工绩效积分制评估模式，对员工进行量化考评、多方位打分，绩效积分与工资薪点挂钩。评估将定量考核和定性评价相结合，内容包括关键业绩指标、重点工作任务指标、工作质量指标、人才当量指标、考勤记录指标及获奖情况等。多方位反映员工行为规范、生产安全、技能水平、工作绩效的综合水平。标准是以员工一定时期内完成的工作任务数量和质量的量化累计作为评价员工绩效的依据，包括以员工完成的本职工作、上级布置的临时任务和其他事项为内容的“数量积分”和以完成工作任务的及时性、性、规范性为内容的“质量积分”。各项指标的信息采集由员工绩效指标库和ERP系统提供，员工可依据评估模式，不断实现自我成长，获得更高的积分，企业也可清晰掌控现有人力资源情况。

四、利用数据资源，开拓创新领域

（1）实时电价体系的设计与运用。实时电价就是电能实现实时定价，管理者能够将不同时间段的不同负荷量与电价挂钩，增加用户在电力市场的参与度，从而提升负荷因数，减少电力资产的投资，给消费者提供更多的选择。智能电网的布局在技术上为实时电价做好了准备，公司可以透过大数据关联，权衡负荷需求和电量供给，将发电到用电的价格迅速计算，然后使用通信技术，将实时价格给用户，用户依据电价完成用电负荷的选择。

（2）电动汽车充电站的布局与选址。推动新能源车商业化和民用化，除了新能源车本身性能不断提升外，还需要快捷高效的电能补给网络——充电站网络。充电站的合理配置、有序建设关系到车辆续航能力和使用成本，充电设施建设成本和利用效率。因此，要追求社会成本最小化，必须合理布局充电站网络。现阶段充电站建设按实际需求建设，随着新能源汽车公共数据采集监测日益成熟，结合车辆定位数据、交通流量和路网情况，综合考量电动车的总体需求、车辆里程消耗、充电系统功率等因素建立运算模型，甄选充电站建设区域，设定私人与公共建设区域比例，形成不同层次的快充网络，并对总量规划进行布局，建成覆盖全市主要功能区域的电动汽车快充及服务网络。

（3）反映地区实体经济的发展状况。充分调研把握地区经济发展规律，统筹考虑电力需求与经济发展相关关系，获取大量地区经济及电力消耗数据，运用大数据模型进行测算，反映各行业生产景气情况，预测地区经济未来的发展趋势，经济形势变化对电力需求的影响，地预测未来电力市场供需，适时作出科学合理的电网规划与建设。在大数据信息技术帮助下，电力企业形成立足于企业战略愿景的运营管理系统，关注生产营运与营销服务的每个过程，明晰生产成本和管理成本的结构，提升公司的影响力，改善企业内部管理，实现现代化企业的管理目标。

作者：王兰君单位：国网上海市北供电公司

大数据相关论文:大数据背景下社区教育论文

一、社区教育网络平台发展面临的现实困境

1．理论研究不够深入，社区教育网络平台缺少源动力目前国内的社区教育理论研究工作没有一支持续研究的科研队伍，并且大都照搬远程教育理论和在线教育机制，缺少详实的数据依据，由于我国开展社区教育还处于探索阶段，很少有可以拿来的经验可循，尽管国外的社区教育发展经验丰富于我国，但发达国家的教育机制、设计目标又不同于我国，我们只能去粗取精地借鉴学习，不能照搬国外的理论。实践证明，没有理论研究的支撑，平台就没有生命力；没有平台的实践和运维，理论研究就找不到方向。可以说，国内在远程教育、在线学习研究方面取得了一些成果，但是社区教育平台不同于一般的在线教育，有其自身的特点。因此，我们只能分析把握社区教育的特点，建立符合社区教育的理论研究体系。

2．学习资源的针对性和标准性不强学习资源是保障网络学习正常发生的基础，精品资源能够激发学员的学习动机、提高学习效果。故而从学习资源的制作到应用，都需要我们重点关注。限于当前社区教育方式、方法以及有限的资金，使得提供的教育资源与民众需求明显脱节，平台上动辄几千、上万部的视频资源，可是真正被社区居民所需求的却屈指可数，这不能不说是主办方、开发者闭门造车的窘境；平台上的学习资源主要是由专业人员进行评价和确定资源等级，各平台资源制作标准不统一，难以在平台间形成共享，同时这些评价大多偏重于信息技术、多媒体制作方面，民众不感兴趣，当然也不愿参与平台学习。目前就河北省十多家平台来看，大部分都以学习资源建设为主。（1）课程资源良莠不齐，课程制作标准不一；资源陈旧，有些资源甚至是十几年、二十几年前的课件；存在较多重复建设。（2）从浏览次数、下载次数来看，绝大部分资源没人看。（3）从整站的浏览次数及排名来看，平台使用率非常低。（4）民众参与程度低，整个平台仍然贯彻的是填鸭式教育的建设思路（购买或从学校录制一批课件，让民众去学习）；网站缺少交互，无论学习者之间还是指导者与学习者之间。笔者近期在同“唐山终身教育网”的管理层进行交流中就谈到“辛辛苦苦搭建的社区教育网站，却无人问津”，由此可见一斑，河北省其他的平台无不是这种困境，花大力气整合、筹集资金购买来的大量自认为精品的教学资源无人问津。

3．学习过程监管粗放，即时通信、反馈的手段制约了学习动力就河北省多家社区教育网络平台而言，对使用平台进行学习过程的监管仅限于提供“时间进度条”的记录功能，这严重抵消了学员的学习积极性，同时学习过程既无即时帮助更没有即时的激励策略，学员的学习兴趣和学习效率非常低下。这种平台运行机制无法收集学员在学习过程中的各种反馈，同时网络平台提供的各种沟通工具利用率却很低，这只能反应平台建设没有做好最基本的需求分析，闭门造车、想当然才会造成目前诸多学员转而采用当下流行的QQ、微信等沟通工具。鼓励在线学习却没有提供适度引导，传达信息却不考虑学员记忆、建构知识的需求，这是学员对在线学习认可度不高的一个重要原因。平台上的技术支持既要做到能为学员解决问题，同时又能满足情感的获得，因此，就需要在平台基础架构上尽量考虑学员的交流、交互习惯和能力，通过技术手段让学员可以方便地沟通，迎合学员的偏好，这些问题都值得管理者和技术人员权衡考量并作出选择。

二、大数据背景下社区教育网络平台发展的路径

随着社区教育网络平台的不断发展，用户越来越多，使用频率越来越高，产生的数据也越来越大，这些积累起来的“大数据”隐含了学员的关注点、知识水平、工作领域等信息，正是平台前期运行积攒出来的大数据为平台的进一步发展提供了凭证和手段。通过对这些大数据进行挖掘分析，可以探寻如何优化网络课程的设置，推动学习交互的体验，有针对性地激发学员自主学习的兴趣，提高社区学员使用平台的归属感。在“均衡、公平、内涵、特色”的教育理念引领下，建设一个实用、创新的在线社区教育网络平台势在必行。当前，社区教育网络平台覆盖面广，参学对象层次不一，组织管理难度大，因此必须搞好一个既接地气又符合本地实际的平台顶层设计，它包括构建、资源、流程和技术四个层面。

1．切合实际的需求分析与合理的平台建设逻辑结构相结合在平台规划建设中要有完备的社区教育理论体系作为支撑，建立省、市、县三级办学组织服务体系，做好一线调研工作，让数据真正成为平台建设的导航；借鉴远程教育的先进经验，对资源建设形成标准的框架体系和审核评价机制以及平台间的资源共享机制；以社区学员为中心，按照组织学习、专题学习、自主选学等教学方式，规划完整的学习流程，让社区学员真正体会到平台带来的便捷，提高平台的参与度和粘合度；平台开发过程中，采用国际标准的通用技术，支持跨平台部署，支持多用户和高并发，支持多种数据交换及共享方式。

2．依靠“大数据”信息库建设个性化的用户参与及资源配备、推送功能首先，相比成百上千家远程教育平台及大型专业视频网站，社区教育平台如何粘合社区学员、提高点击率，是我们做平台建设要思虑的重中之重；开发技术上没有优势，硬件建设上相比商业网站没有那么高端，运维上也做不到商业公司的推广力度，再加上目前社区教育平台资源的针对性不强，那么如何打造一个能为学员提供个性化参与的特色平台就成为重点课题。综合“河北终身学习在线”的课表、证书、志愿者等栏目与“唐山终身教育网”在线的个人中心，两种界面相融合，再进一步加工为流行的个人空间或者微博形式，使得学员参与界面展示丰富、使用方便、个性化强。通过用户注册后的个人中心，完成用户一次登录后展示的所有信息，界面结构设计合理，栏目配置优良，技术使用方便，并且平台必须提供用户自己视频录播的参与窗口或地址，让平台变成社区学员自己的学习、培训的舞台，较大化地满足用户能通过平台推广自身的教学资源，在个人中心中添加“我会讲”“我能帮”“我来做”等社区居民可以一线参与的栏目。其次，平台可以对单视频课件进行打点处理或节点提示的方法，由技术人员和领域专家一起提炼视频中的精彩内容或观点，将精华总结出来，以简练的语言标注在视频进度条上，或者以截图的方式进行步进提醒，这样，学员可以通过点击进度条上的节点提前预览到后继的精彩内容，有效地进行选择性学习。目前这种方法在搜狐视频、优酷等大型专业视频网站上已经广泛采用，为用户带来了极大的方便。，学习资源的推送要把组织安排与学员兴趣趋势相结合，充分利用平台运维以来所产生收集的大数据进行资源推送。在社区教育平台上学员依据自己的兴趣和关注点进行主动的点播学习，平台根据一定的规则给予适当的资源推送。平台资源推送要根据学员的关注热点、工作领域、爱好兴趣等大数据资源信息进行，获取这些大数据最简单的手段就是收集用户使用平台学习过程中产生的“点击流”数据。点击流指用户在互联网上访问、对页面链接所作的点击而留下的记录，点击流是学员与课程资源交互时的数据，是学员学习行为的体现，很大程度上反映了学员的兴趣和意图，体现了学员的个性化需要。使用NoSQL建立点击流数据库，通过分析Web日志（访问来源、进入页面、离开页面、开始时间、结束时间、访问时长、访问页面数、访问用户的Cookie……）收集大数据资源，并对这些大数据进行数据挖掘，可以将学员点击的数据信息转化为反映学员兴趣和意图的信息，为个性化学习资源推送服务。此外，学员对学习资源的标注、参与的话题、加入的兴趣小组等，也可以作为资源推送的参考依据。社区教育平台要广泛学习类似淘宝网这样的资源推广技术，在学员打开自己点播的教学资源同时，推送通过大数据信息收集整理而自动生成的可能是学员感兴趣的教学资源。这样，庞大的连续点击或者学习进程就可以如愿产生了。

3．实时反馈与资源评价相融合，考虑学习过程的情感满足在大数据背景中，学员打开的课程资源都是自己感兴趣的内容，他们会沉浸在这个课程的学习过程中，那么平台就要为学员提供良好的过程体验功能，让学员可以提交自己的反馈信息、记录学习的疑问，还可以对学习过的资源或内容进行标注，在学习完毕时，平台还可以根据学习进度、交互情况等给予简单的评价信息，以优化学员网络学习的感受；同时，要建立适合的资源评价体系，把学员评价与专家评价相结合，以确定学习资源质量的等级。在学习支持服务上，尽量考虑学员的交流习惯和使用能力，通过技术手段让学习者更方便地沟通，使学员在解决学习问题的同时获得情感的满足。

4．建立移动版学习平台，以求多方位覆盖社区居民的学习诉求随着移动终端、无线通信技术的发展以及3G、4G时代的到来，在远程教育领域催生了一种崭新的学习形式———移动学习。由于移动学习具有学习便捷性、碎片性和情境相关性等特点，决定了它是未来远程教育的重要发展方向。要说社区教育网络平台开发的是有针对性学习的社区学员用户的话，那么移动学习平台需要培养的是忠实于平台学习的“粉丝”。但是值得注意的是，移动学习平台绝非是网络平台到移动终端上的复制，而是需要强大的移动学习理论研究与移动学习平台的构建作支持，移动学习资源的提供则需要专业人员的详细规划和研究。社区教育影响着中国教育事业的将来，亲和度良好的社区教育网络平台又是进行社区教育的主要形式，合理的平台构建，的开放功能，个性化的界面设计，高度粘合的互动策略，完善的评价、反馈体系，都是一个高端社区教育平台的重要体现。“大数据”的出现将为社区教育平台建设提供前所未有的动力和先机，通过大数据分析能够为每一位参与社区教育的学员开辟一个量身定做的学习环境和个性化的课程学习标准，为学员的多年学习提供一个富有挑战性而非逐渐厌倦的学习计划。因此，诸多专家预言未来的在线学习将是大数据驱动的时代，我们应该积极迎接这个新时代，通过大数据来分析学习进程，提高社区教育网络平台的建设质量，进一步改善社区教育的方式与方法，促进学员学习效果的提高。

作者：张辉单位：衡水广播电视大学

大数据相关论文:大数据时代农业银行金融论文

一、农业银行大数据战略：数据治行

紧跟大数据时代的步伐，农业银行积极推进大数据平台建设及大数据的价值应用，确立了“大数据体系建设必须以应用为核心，数据平台开发与业务应用统筹考虑，要做好内部的数据治理，逐步拓展数据来源范围，充分利用内外部数据资源，不断提升对全行经营管理的支撑水平。”的总体战略思想，即：数据是基础，应用是目标，平台是支撑，治理是保障。

1.强化数据治行理念大数据革命必将颠覆银行传统观念和经营模式。通过营造“数据治行”的文化，建立分析数据的习惯，落实全行的数据标准和数据治理，切实提升“大数据”开发利用的综合能力，将现有数据转化为信息资源，让决策更加有的放矢，让发展更加贴近市场需求。

2.建设大数据平台构建处理能力强、扩展性好、开放度及共享度高的大数据存储加工平台，整合行内外、各种形态、跨历史周期的海量数据，并构建统一、、稳定的企业级数据模型，为大数据的分析利用提供基础的数据、环境、模型及配套工具等多方位立体式支撑。

3.打造数据分析应用体系构建适应大数据分析的多功能、跨渠道、多粒度的分析挖掘模型和应用体系，为服务质量改善、经营效率提升、金融模式创新提供支持。通过对海量数据的深度分析，多方位调整产品结构、营销模式，从根本上提高风险管理、成本绩效管理、资产负债管理和客户关系管理水平。

4.实现智慧银行的目标智慧银行是指，通过大数据技术不断优化业务办理流程，高效配置金融资源，敏锐洞察并引领客户需求的高度智能化的金融商业形态。智慧银行可提供“银行始终在客户身边”的全场景金融服务，为客户创造服务体验。

二、农业银行大数据平台概述

经过多年的努力探索，农业银行在大数据平台建设的道路上锐意开拓，大胆创新，逐步形成了以四大基础平台、五类数据服务为核心的大数据平台。

1.四大基础平台（1）企业级数据仓库随着银行业数据利用能力的逐步提升，业务分析呈现跨领域分析、高度整合分析、长周期历史分析等特点，企业级数据仓库通过对行内跨领域海量数据的高度整合和模型化，形成对客户、账务、产品等的统一视图，使大数据分析成为可能。农业银行企业级数据仓库以存储和处理结构化数据为主要目标，涵盖了农业银行存、贷、中间业务等行内业务条线的核心类数据，实现PB级数据的高效存储，可以满足全行在各个领域数据分析和价值发现的各类需求，并为全行数据治理提供有力的支撑。如通过网点的多维度、多方位、长历史周期数据挖掘给出网点资源配置建议，提升运营效率，优化业务流程。（2）信息共享平台信息共享平台以存储和处理行内非结化数据为主，辅以来自行外的社会数据。基于非结构化数据的分析和深度挖掘，在客户关系管理、中小企业信贷、风险管理、品牌建设等众多领域发挥了重要的作用。如基于对社交网络各类非结构化数据的综合分析可以获取行外目标客户；通过机器学习、语音识别、情绪识别等技术，对客服语音记录进行深度挖掘，发现客户的需求。（3）实时流计算平台传统数据计算平台多以批量计算为主，数据处理能力较强，但时效性较差。农业银行的实时流计算平台采用业界的流计算框架，实现数据的快速采集、交换、处理和应用，主要用于实时营销、实时客户服务、欺诈监控、大额动账监控、系统运营监控等各类对时效性要求比较高的业务场景。如结合持卡人的行为偏好为客户实时推荐精准的营销信息、优惠信息和特惠商户信息，并为特定客户群体提供实时的有针对性的服务提示。（4）高性能数据处理平台海量数据的分析挖掘亟须一个高性能环境的支撑，农业银行高性能数据处理平台采用大内存处理、分布式、闪存等新技术，以高性能计算为主要特点，实现对海量结构化数据、非结构数据等进行综合处理、分析和深度挖掘。如通过大数据语义分析和情绪分析追踪海量网络信息蕴藏的经济金融“微信号”，借此判断未来的市场走势，为前瞻性风险管理提供参考。

2.五类数据服务农业银行基于四大基础平台的优势，大力发展应用系统建设，形成了五大类数据服务形式有机结合的数据服务体系。（1）指标检索服务通过构建全行统一的指标库，为各个业务条线提供常用指标的检索服务，在此基础上提供各类经营管理、监管报送等指标采集、加工及报送服务。（2）即席查询服务采用特定的工具，构建功能强大的查询支持库，满足各类灵活查询、临时查询及特殊复杂查询需求。如果说报表是经营管理的瞭望塔，那么灵活的即席查询就是执行经营决策的指南针。以客户营销为例，即席查询服务可以为全行的客户经理提供多角度的客户信息查询，针对当前市场热点，提供具体的业务指导。（3）定制化信息服务通过iReport智能资源视窗对信息进行统一管理、分层检索、灵活配置和个性展示，并针对用户的不同需求、不同层次及不同偏好，提供定制化、个性化的信息订阅，联动邮件、短信、微信等渠道提供主动信息推送服务。（4）多维分析服务多维分析可以帮助业务人员实现多维度、多视图、多层次的分析，并可以通过下钻、上钻、切片、旋转等操作，提供更加动态、智能的数据分析，发现数据背后的规律。如从机构、时间、客户、产品类型、渠道、营销活动等多个维度对产品盈利情况进行综合分析，进而有效推动产品优化和创新。（5）深度数据挖掘服务海量数据中蕴含的规律和价值通常不直观，大数据的显著特点之一就是海量数据的知识发现和数据挖掘。农业银行基于大数据平台构建了多个特定领域或主题的数据挖掘实验室，包括客户洞察及精准营销、信用评价及风险评估、舆情分析与客户情感管理等，紧跟市场发展动态，直面业务热点、难点，充分挖掘大数据的巨大价值，为业务发展和经营决策提供更加深入的洞察和更加有力的支撑

三、农行大数据应用实践

农业银行在构建大数据体系时坚持以应用为核心，统筹部署数据平台开发与业务应用，加强业务创新与数据利用的良性迭代，实现传统业务和新型业态的融合发展，充分发挥了数据对全行业务发展和经营管理的支撑作用。借助大数据这把利剑，实现了“营销更精准、服务更贴心、管理更精细、监管更透明、风险更可控、决策更智能”，有效促进了全行经营理念、业务运营、组织流程的不断创新，为全行业务发展和经营管理提供了有力的科技引擎。以下三类应用案例可充分说明情况。

1.精准营销基于大数据的客户营销“三步曲”：获取客户、客户画像、精准营销（如图1所示）。通过大数据强大的信息获取和处理能力，充分挖掘行内外的潜在客户；通过大数据实现对客户的360°立体画像，在掌控客户行为、洞察客户情感的基础上，地预测客户需求，从而实现精准营销及交叉营销。以贵宾客户信用卡精准营销为例，农业银行通过综合行内外数据，应用聚类分析、关联规则发现、决策树等数据挖掘算法，构建了完整的精准交叉营销模型库和应用体系，动态实现目标客户识别、客群划分、优先级划分、产品推荐、渠道推荐等功能。在合适的时间，以合适的渠道，通过合适的方式，为合适的客户推介甚至定制合适的产品，实现差异化、个性化的精准营销。2.热点分析农业银行基于大数据平台构建了热点问题专题分析模型库，对当前的热点事件进行定期跟进、深度分析和动态监测，为策略制定、产品创新及运营模

式优化等提供有力支持。以互联网理财客户分析为例，该项分析旨在揭示个人客户购买互联网理财产品与农业银行资金流失的关系。首先采集研究机构等第三方数据，融合内部数据，对整体购买规模进行分析；挖掘购买互联网理财客户的特点，对这一特定客户群体进行综合画像。从而知道“正在发生什么。”然后，采用神经网络、回归等方法，对即将流失的客户进行智能识别，针对不同的客户特点制定不同的客户挽留措施，知道“即将发生什么。”，通过对客户和资产流失的深度分析，提出产品层面的创新策略，并给出具体建议；产品优化和创新后，再次综合分析新产品的市场效果，并对产品进行持续优化，实现数据挖掘和产品创新的迭代。

3.客户关系管理通过对数据的深度挖掘，农业银行构建了全新的、智能的、动态的客户管理及分析应用体系，实现对客户全生命周期的客户关系管理，切实提高对客户的洞察能力和服务水平，实现“以客户为中心”。具体包括以下几方面。新客户获取：通过对行外和行内数据的深度分析和挖掘，找到潜在客户的特征，并进行客户营销。客户价值提升：深度分析客户综合价值，并通过具体的、有针对性的营销策略提升潜力客户的价值。客户发展：动态识别客户日常生活中的重要事件，进行事件营销、社交网络营销和同理心营销，提高客户的粘性和忠诚度。客户成熟：洞察忠诚客户的金融需求，并及时感知变化，从而进行差异化服务，真正实现“伴您成长”。客户衰退：通过持续的数据分析和监测，对衰退客户进行及时的营销干预，激发其活力，发现其新的业务需求。客户流失预测及挽留：智能识别即将流失的客户，并深度分析其特点，找到客户的痛点，进行有针对性的精准挽留。在当前这个不断创造奇迹的大数据时代，农业银行将大力推进大数据平台及数据分析应用体系的建设和完善，将数据的价值切实应用到业务发展和经营管理的每一个环节，在大数据时代走出更加坚定、卓有成效、有农业银行特色的金融创新发展之路。

作者：王赤红赵维平赵存超耿博单位：中国农业银行股份有限公司软件开发中心

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一、电子商务物流反馈特征

(一)反馈信息电子化物流信息化、电子化是电子商务物流的基本要求，是以电子计算机为主、以各种电子设备为辅助工具的物流信息形成、传递、储存的管理方式，不同于计算机诞生之前物流信息反馈主要通过书面、口头形式进行传递和储存。物流信息作为企业信息化的重要组成部分，物流信息电子化减少了企业组织的差旅费用、提高了工作效率、降低了劳动强度、减少了污染和拥挤等等。但是，电子化的信息出现了泛滥、甄别困难等问题，同时计算设备的损坏可能导致大量信息的损失等。在电子商务时代，要提供的服务，物流系统必须要有良好的信息处理和传输系统。

(二)反馈内容化云计算的出现，为处理大量不规则的“非结构数据”提供了技术方法。以云计算为基础的物流技术，可以便宜而有效地将物流活动中大量、、多变的数据内容存储下来，并随时进行分析和计算。这些技术主要有数据采集技术、数据存储技术、数据交换技术、数据处理技术等。采集技术有传感器、扫描仪等，在物流中移动数据采集器(MDE)经常用于对仓库库存的盘点或者货架上预订数据采集，该技术在运输部门或者外部服务也有重要的价值。另外，电子数据载体如芯片、程序化数据载体(PDP)、移动数据存储器(MDS)及卫星接收发送装置，可以超越数米的距离进行读取、编辑和存储;电子数据交换(EDI)可以节省时间、提高质量和降低成本。物流信息技术是物流现代化的重要标志。

(三)反馈速度迅捷化电商物流服务业不同于传统物流服务业，快速反应是电商物流企业的核心竞争力。电子商务物流重在提供及时的服务、信息和决策反馈。目前，在大型的配送公司里，ECR和JIT系统使得顾客化服务得以快速响应。ECR即有效客户信息反馈，据此可做到客户要什么就生产什么，而不是生产出东西等顾客来买。物流企业快速反应的影响因素主要有信息系统、顾客服务、时间管理、成本控制、物流硬件、协调控制和物流人才等。

(四)反馈信息社会化在我国，企业甚至是上市公司信息披露不足，而数据、信息共享是电商时代的趋势和必然。因此，如何建立信息处理系统，及时获得必要的信息，对电子商务物流企业来讲，是个时代的考验，更是个难题。在将来的物流系统中，“24小时送达”成为物流配送的追求，搭建社会化物流平台成为电商企业共同的事业。阿里巴巴从2011年开始规划的天网地网，就是要做一个信息平台，向物流合作伙伴开放相关信息接口以分享数据。数据服务是阿里巴巴物流战略核心，更是未来大物流系统的支撑。未来物流系统的输出内容———信息，可以当作独立的商品或者作为商品成分进行出售。

二、电子商务物流服务业的反馈机理

反馈是大数据时代物流组织受社会需求推动，为了满足企业和消费者的个性化需求，运用收集、存储和融合信息的技术方法，引发的以数据化为核心的物流管理变革。随着互联网在经济与社会活动中的广泛渗透，将电子商务物流产业发展推向新的高度，其发展日益受到政府、企业、消费者和环保主义者的广泛关注。企业和消费者的满意度，取决于快速响应的物流管理系统。

(一)电子商务物流服务流程电子商务物流服务流程，可以用图直观表示，通过流程图可以窥见电子商务物流的反馈流程和反馈形式。图1融合了B2B、B2C、C2C交易的物流服务流程，不同的电子商务模式交易特点不同，但都具备总物流量大、服务范围广的特点，服务内容和服务特点基本相同，物流服务一般都采用第三方物流。B2B和B2C电子商务物流关键在远程运输，而C2C的关注点在末端配送。

(二)电子商务物流反馈内容电子商务物流服务内容涵盖了订单管理和数据分析、仓储与分拣、运输配送与交付、逆向物流服务、回收物流服务和客户服务。可以讲，电子商务物流服务内容有多广，物流系统反馈的信息内容就有多丰富。物流系统会对顾客提交的订单相关数据进行分析，透过分析报告可以帮助制造商以及经销商及时了解市场，便于随时调整市场推广方法;电子商务物流系统可以对仓储和分拣中心进行监测，提供有效的库存管理信息，使制造商或者经销商保持合理的库存;电子商务物流系统通过网络将供应链节点信息进行集成、整合，将实物库存信息化作为虚拟库存;运输配送与交付环节，通过融合多种终端技术采集物流信息并进行综合处理，增强了物流企业对物流配送过程的可控性，消费者则通过互联网对配送企业和商品“宝贝”信息流动实时状态了如指掌;电子商务的逆向物流反馈服务关键在提高顾客满意度。当然，随着环境保护的加强，废弃物处置问题不断受到关注，物流系统必须提供回收服务物流服务，这有利于提高物流企业在电子商务市场上的低碳竞争力。追求客户满意，挖掘潜在需求是电子商务物流企业不断创新的动力。

(三)电子商务物流反馈技术物流技术指物流活动中所采用的自然科学与社会科学方面的理论、方法，以及设施、设备装置与工艺的综合。而电子商务物流反馈技术，主要指物流服务流程中物资信息的收集、存储和融合方法。先进的信息融合技术提高了物流系统的信息处理与控制能力，使物流配送信息的交互和处理跨越时空限制，通过终端物流信息反馈与融合，实现信息到实际操作的高速转换，为物流企业决策层提供信息支持，从而不断提高物流企业的服务能力。常用的物流信息反馈设备有:各种传感器、GPS定位设备、射频识别设备、扫描器等;信息融合方法有:嵌入约束法、证据组合法、人工神经网络法等;信息传输交换技术有:计算机网络技术、电子数据交换技术等。

三、对大数据时代电子商务物流行业发展的建议

大数据作为信息革命的第二个高潮，为电子商务物流行业的发展提供了广阔的空间。电子商务物流行业必须树立并强化数据优化行业的理念，以大数据的眼光，加强大数据研究，为客户提供更先进、增值性的服务。

(一)树立并强化大数据理念现代物流的发展趋势是全球化、信息化、系统化、标准化和多功能化，而数据化则是现代物流的核心。当前电子商务物流体系虽然在业务经营中加强了对数据的分析和应用，但缺乏对大数据应用的战略性思考和主动挖掘意识。信息采集较多，但深度加工挖掘较少，导致大量的数据信息成为“睡眠数据”而不能发挥其应有的价值。客户细分不够精准，没有在业务营销和客户关系管理活动中运用科学模型，缺乏对客户服务需求的偏好判断和消费行为习惯的细分。在大数据时代电子商务物流的发展必须要有效整合大量的数据，通过各种分析模型，将数据转化为信息资源，只有这样才能将大数据作为战略性资产，为行业管理和决策提供强有力依据。

(二)开拓新的数据服务市场目前，电商业、物流业的发展呈现跨界竞争，电子商务企业进军物流行业，物流企业开发电子商务，行业间呈现交叉融合发展。当大家的目光还停留在究竟是做电商赚钱还是搞物流赚钱时，我们可将大数据看成一个大市场，联合电商业、物流业、银行业乃至通讯业合作，通过各大行业间的数据存储、加工、分析、融合，形成大数据产品，提供大数据服务，开辟数据服务市场。

(三)构建大数据物流体系构建大数据物流体系，就是电子商务企业和物流行业都要树立数据观念，从经营管理理念上重视大数据，在人才队伍建设上吸纳数据分析人才，从供应链条上强化数据信息的收集、存储和处理技术，对物流、商流、信息流、资金流进行计划和控制，也就是采用信息数据处理和融合技术对电子商务物流服务进行优化整合，打造及时精细的高端物流服务体系。

作者：韩小改单位：洛阳理工学院经济与工商管理系讲师

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1大数据时代下网络信息资源的概况

网络信息资源是指计算机或信息终端等以通信为手段通过网络再现出来的集声音、文字、图像于一体的各类信息资源的总和，其实质是电子出版的高级形式，大数据的到来构成了网络信息资源的多个来源，特征如表2所示。由于我国网络信息资源建设相对较晚，虽着手进行资源调优，但在挖掘有效的网络信息方面，还存在着诸多问题，如：数据结构的处理不健全、缺乏深层挖掘研究、度量模型的不健全或缺失等。

2相关概念

本节以“文献”为例，介绍大数据时代下网络信息资源所呈现的社团模式及其概念。定义1.文献网络信息资源（LNIR）LNIR=<ArtID，ArtN，AutN[]，Abst，Keys[]，Clc，Doc>，其中，ArtID是文献编号，具有值；ArtN是文献名字；AutN[]是文献作者及其相关信息，可具有多个值；Abst为文献摘要；Keys[]为文献关键词，可具有多个值；Clc为文献的中图分类号；Doc为文献的标识码。定义2.作者社团（LNIRAS）设LNIRi与LNIRj组成一个作者社团当且仅当（LNIRi.ArtID≠LNIRj.ArtID）∩（LNIRi.AutN[]∩LNIRj.AutN[]≠NULL）。定义3.关键词社团（LNIRK）设LNIRi与LNIRj组成一个关键词社团当且仅当（LNIRi.ArtID≠LNIRj.ArtID）∩（LNIRi.Keys[]∩LNIRj.Keys≠NULL）。定义4.主题社团（LNIRAN）设LNIRi与LNIRj组成一个主题社团当且仅当（LNIRi.ArtID≠LNIRj.ArtID）∩（Compare（LNIRi.ArtN.getString（），LNIRj.ArtN.getString（））≠NULL）。定义5.分类号社团（LNIRCL）设LNIRi与LNIRj组成一个分类号社团当且仅当（LNIRi.ArtID≠LNIRj.ArtID）∩（LNIRi.Clc.trimNums（）=LNIRj.Clc.trimNums（））。

3网络信息资源社团及模型

由于大数据时代网络信息资源的急剧暴增，使得网络信息资源的价值密度备受关注。将网络信息资源分类整理，不仅信息量过于庞大，而且由于学科之间的交织或科研需要，各个分类之间也是紧密联系的。现本文就文献网络信息资源所形成的模型做简要介绍。假设有5篇文献，根据定义1，设这5篇文献如图1所示；可分别形成作者社团（见定义2）、关键词社团（见定义3）、主题社团（见定义4）、分类号社团（见定义5）。本节列举作者社团与关键词社团，其中，设作者社团的度为1，即可以形成以1个或以上的作者为中心的社团；设关键词的社团为2，即可以形成2个或以上的关键词为中心的社团。图2列举了图1中A1、A2、k1、k2、k3形成的社团如图2所示。由图1可得，作者社团有：LNIRAS（A1，A2）={LNIR1，LNIR4}；LNIRAS（A1）={LNIR1，LNIR2，LNIR4}；LNIRAS（A2）={LNIR1，LNIR3，LNIR4，LNIR5}；关键词社团有：LNIRK（k1，k2，k3）={LNIR1}；LNIRK（k1，k2）={LNIR1}；LNIRK（k2，k3）={LNIR1，LNIR5}；LNIRK（k1，k3）={LNIR1，LNIR3}。由此可以清晰得看出各个网络资源及其之间的关系，为海量数据的挖掘提供了便利。

4结语

本文首先介绍了大数据的概况与网络信息资源目前的概况，然后提出了本文所描述的相关概念，举例说明了大数据中网络信息资源的社团模型，为后续对大数据中关联数据的处理及有效信息的挖掘提供了模型。

作者：冯秋燕单位：河南财经政法大学

大数据相关论文:大数据时代网络信息论文

1网络信息安全和保密技术特征

1.1可用性网络信息安全和保密技术的可用性是指经授权许可的用户可以根据需求，使用网络信息，即网络信息服务在需要的情况下，允许授权的用户进行信息使用，或当网络信息系统部分受到影响时，仍可以为授权用户提供有效的服务，可用性是网络信息系统向授权用户提供安全保护的一项措施。

1.2性网络信息安全和保密技术的性是指网络信息系统能在设定的时间和条件下，完成规定的任务，从而保障网络信息系统的正常运行。

1.3保密性网络信息安全和保密技术的保密性是指网络信息不被非授权用户使用、修改等操作，保密性是防止信息资源泄露给非授权用户，保障信息资源只能为授权用户使用。

2网络信息安全和保密层次结构

2.1物理安全网络信息安全和保密的物理安全是指在物理介质层上对网络信息进行安全保护，物理安全是网络信息安全的基本保护层，是整个网络信息安全和保密系统必不可少的组成部分。

2.2安全服务安全服务是指应用程序层对信息资源进行分析，从而保障信息资源的完整性和真实性，然后对信息资源进行保密，防止各种攻击手段和安全威胁，为用户提供安全的信息资源。安全服务的内容有安全连接、安全协议、安全机制等。

2.3安全控制安全控制是指对网络信息系统的信息传输、储存等操作进行管理控制，确保在传输、储存过程中，信息资源不被删除、更改，安全控制的重点是在网络信息处理过程中，对信息进行安全保护。

3网络信息安全和保密的威胁来源

3.1恶意攻击恶意攻击是指人为恶意的攻击网络信息系统，造成信息丢失、篡改等现象，恶意攻击可以分为主动攻击和被动攻击两种情况，主动攻击是指利用各种手段有选择性的修改、删除、添加、伪造信息；被动攻击是指在保障网络信息系统正常运行的情况下，窃取、、破译、截获信息资源。人为恶意攻击的危害性非常大，对网络信息系统的运行有很大的影响。

3.2安全缺陷网络信息系统是由多个技术领域组成的，有计算机系统和通信线路中存在安全缺陷，从而为网络信息系统的安全留下一定的隐患。由于计算机的硬件很容易受到人为破坏，而软件资源很容易受到病毒的干扰和破坏，而通信线路容易受到攻击，因此，网络信息系统具有一定的安全缺陷。

3.3软件漏洞网络信息系统由软件和硬件组成，由于软件程序的编程方式多种多样，导致网络信息系统的软件很容易留下一些安全漏洞，如操作系统的安全漏洞、数据库的安全漏洞、IP协议的安全漏洞、网络软件和网络服务的漏洞、口令设置漏洞等，这些安全漏洞对网络信息的安全状态有很大的影响。

4提高网络信息安全和保密的措施

4.1采用安全性高的系统和数据加密技术网络信息系统的安全等级从高到低可以分为A级、B3级、B2级、B1级、C2级、C1级、D1级等，常用的网络信息系统为C2级操作系统，对于极端重要的系统可以选择B级操作系统，对于保密要求高的信息，要将传统的信息加密技术和新型的信息隐藏技术结合起来，从而保障信息在传输、储存过程的安全，利用隐藏技术、数据嵌入、数字水印、指纹等手段，能将机密的信息隐藏在普通的文件中，然后利用网路进行传递，确保信息保密的性，从而保障信息资源的安全。

4.2安装防病毒软件和防火墙要在主机上安装防病毒软件，对病毒进行定时检测，主动截杀病毒，对系统进行检测，这样不但能有效的减少病毒对网络信息系统的危害，还能有效的对文件、邮件等进行监控。防火墙是由软件和硬件组成而成的，它能在内部网和外部网中间建立一个安全网管，对数据包进行过滤，控制网络信息的流向，隐藏内部IP地址，防火墙还能对系统进行网络安全隔离，对外网用户的非法访问进行控制，有效的防治外部的拒绝服务攻击。防火墙不但能防止外部的恶意攻击，还能屏蔽网络内部的不良行为，防止其将保密信息泄露出去。

4.3安装入侵检测系统和网络诱骗系统入侵检测系统是保障网络信息系统防御体系的重要组成部分，入侵检测系统由软件和硬件共同组成，完善的入侵检测系统能对内部攻击和外部攻击进行防护，有效的弥补防火墙静态防御不足的问题，入侵检测系统能在网络信息系统受到危害前，进行拦截和报警，能及时的消除系统存在的安全隐患。网络诱骗系统是指构建一个和真实网络信息系统相同的系统，诱骗入侵者进行攻击，从而检测出入侵者攻击的重点，然后对其进行重点保护，同时收集入侵者的相关信息，分析入侵者的目的及入侵手段，为入侵者的恶意破坏行为提供有效的证据。

5结语

安全是网络信息系统一直关心的问题，要充分利用先进的科学技术和管理手段，多方位的对网络信息系统进行监测、管理，尽量做到零风险，从而保障网络信息系统安全、稳定的运行，确保网络信息的安全和保密。

作者：元博单位：天津市滨海新区规划和国土资源地理信息中心

大数据相关论文:大数据时代的职校计算机应用论文

一、大数据时代对学生计算机应用能力的要求

在大数据时代环境下，信息的获取和选择、信息技术的掌握应用，直接影响知识的生产、科技的创新和成果的转化。大数据时代对高校的教学、学生的计算机应用能力提出了新的要求。产业界需求与关注点发生了重大转变，企业关注的重点转向数据，计算机行业正在转变为真正的信息行业，从追求计算速度转变为关注大数据处理能力，软件也将从编程为主转变为以数据为中心。学生要学会对数据的去冗分类、去粗取精，从数据中挖掘知识，要能够把大数据变成小数据，要在不明显增加采集成本的条件下尽可能提高数据的采集质量。要研究如何科学合理地抽样采集数据，减少不必要的数据采集。

二、大数据时代背景下的教学策略

（一）营造适合学生发展的软硬件环境信息时代的发展使得高职院校图书馆和数据中心具备了大数据的特征。科学研究和科技创新越来越依赖于对数据的管理和利用，打造良好、适宜的软硬件环境是提高职业院校学生信息素养的基础。目前互联网技术及应用普及度较高，建设智慧校园可为学生提供更多的接触信息资源的机会。加强高职院校数据中心和网络中心的建设力度，在依托传统图书馆文献存储量的基础上，增加馆藏图文电子数据、电子文献与多媒体文献，打造信息化图书馆，为学生提供多元化的信息资源与服务。加强校园社交网络平台的建设，利用微信等新型传播媒介，采用主动推送的方式传递正能量，提供有益于学生健康成长的信息，监控、屏蔽不良信息的传播，过滤影响学生身心健康的不良信息，构建适合高职院校学生学习的良好环境。

（二）发挥数字化图书馆在教育过程中的核心作用数字化图书馆的建设是图书馆业今后发展的主要方向。数字化图书馆也是一个科技含量较高的系统工程，高职院校各级领导应正确认识，加强资金投入，充分发挥其对教育过程的支持作用。数字化图书馆的典型特征是存储数字化、操作计算机化、传递信息网络化、信息存储自由化和结构连接化，可与高职院校的基础建设可以同步推进。在建设与发展过程中，教师要积极引导学生充分利用数字化信息资源。学生在使用数字化图书馆的过程中会产生一系列的行为特征数据。通过对学学习路径和学习偏好的数据分析，根据其特点与实际量身设计合理的信息资源智慧导航，从而为学生学习新技术、新知识提供个性化的服务。

（三）加强学生创新能力的培养在知识经济时代，创新决定着一个国家和民族的综合实力和核心竞争力。培养具有创新能力、实践能力的高素质技能人才，是高职院校人才培养的一个重点方向，也是高职办学的特色及亮点。创新能力培养的关键是创新思维的培养，而创新思维的核心在于思维的独特性和新颖性。在大数据时代，学生面临众多数据资源。教师需要对学生提供专业的指导，让学生学会利用互联网技术和计算机软件工具解决实际问题，在解决问题的过程中培养创新思维。高职院校应努力营造创新教育环境，结合创新教育，大力推进素质教育。将“小发明、小创造”“大学生实践技能展演”“大学生才艺展示”等活动纳入校园文化活动中。组织学生参加各行业举办的职业技能大赛，实现从应试教育向素质教育的转轨，培养实用型、创新型的复合技能人才。充分重视学生的个性发展，建立专业的师资队伍对学生的创造发明活动给予强有力的技术指导。对于技术含量高的、有市场推广价值的创造发明活动，要引导学生进行自主创业，带动就业。加大创新教育课程的开发与建设力度，强化学生创新能力的培养。

（四）培养学生对信息技术的兴趣与爱好兴趣是好的老师，是激发学生学习积极性的动力，是激发创新能力的必要条件。学生只有对身边的事物发生了兴趣，才会活跃思维，激发潜力。在课程设计中加入了生动、形象、贴近工作、贴近生活的典型案例，可以有效地激发学生的学习兴趣，让学生乐在其中，愉快地完成学习任务。教学实践环节也应紧密围绕着学生熟悉的事物、案例来开展教学。授课教师应了解信息技术在行业的实际应用状况，根据不同专业的特点，结合学生，的知识体系结构精心准备授课内容，确定课程的重难点。在教学过程中，通过师生互动了解学生对课程内容的掌握程度，因材施教、精选案例、突出重点，从培养学生兴趣与爱好入手，让学生在轻松、愉悦的课堂教学中学习信息技术在专业领域的近期应用，了解近期的前沿学科理念，学握较新的实用技术。教师如果在教学活动中能及时、地解决学生在学习实践中遇到的疑难，并指导他们完成实训内容，将有助于学生在学习过程中获得成就感，激发学习的积极性、主动性和创造性。教师动手实践能力将使得更多的学生得到有效指导和帮助，实现高质量的课堂教学。

（五）探索高效教学模式根据高职人才培养目标的要求，计算机课程的教学需要与时俱进，随着各行业大数据产业的不断发展与应用而不断进行调整、创新。通过对学生在校期间学习、生活的轨迹进行搜集、整理，形成基础数据，进而分析他们的学习行为、学习喜好和思维模式，制定适合他们发展的教学方法，有针对性地培养和提高他们的计算机应用能力。利用各种辅助软件，开展行之有效的教学实践活动，让学生在“做中学，学中做”。提高各专业学生的计算机应用操作能力，使他们掌握互联网技术、计算机信息技术、电子商务等。以医学影像技术专业为例，学生既要学会影像阅片操作，又要掌握近期的X线机、CT、MRI等先进检查设备的使用与操作。如果能够将医学影像技术专业与计算机应用实践教学相结合，找出两者的学科交叉点，构建适合时展需要的复合型人才培养模式，将会起到事半功倍的作用。在大数据的背景下，各行各业都需要利用信息技术，特别是数据库技术、大数据分析技术，用以改变生产、经营、管理、工作、生活等的方式。因此各专业的毕业生都面临着行业对大数据的使用与开发的迫切需求。培养学生解决问题的实际操作能力，显得尤为重要。在专业课程的教学中，通过对大数据的应用与计算机应用技术的渗透，不但能激发学生学习专业技能的积极性，而且可以引导学生形成应用计算机解决专业问题的思维模式，对他们将来适应大数据环境下工作具有积极的引导意义。以专业培养目标为基础，合理对计算机课程进行设置与安排教学，将大数据知识、信息技术知识、计算机应用知识融入到各课程的教学中，构建适合高职类学生学习特点的高效教学模式。

（六）加强师资队伍建设加强师资队伍建设是提高学生计算机应用能力的关键。计算机应用基础课程的教师，首先应该是计算机应用方面的专家，既能掌握扎实的理论基础知识，又能熟练地操作计算机，善于使用相关行业软件。在教学中能够起到良好的操作示范作用，给予学生无形的感染力和号召力，增强学习的主动性与积极性。在实践教学过程中，计算机任课教师不仅要与专业课教师紧密合作，整合校内已有的专业资源和信息技术资源，充分利用好大数据，而且要与行业、企业加强联系，采取走出去、引进来的方式，让学生在校期间就能充分接触各种面向实际应用的信息技术产品与工具。学校要制定行之有效的师资队伍培养计划，紧密结合企业、行业的实际需求，建设“双师型”教师队伍，加强现代信息技术应用能力培训。教师应深入企业、行业，了解企业人才需求，了解企业使用的近期应用软件动态与进展，充分利用好企业、行业大数据资源的研究近期成果，更新知识结构，提高实践操作水平。

大数据时代是信息化社会发展的必然趋势。高职院校在教学实践中要跟随时展的潮流，在教学思想、教育理念上做出迅速调整，并跟进制定适合学生发展的计算机应用能力培养实施方案，有效提高学生的计算机应用能力，增强就业竞争优势，满足行业、企业及社会对复合型职业技能人才的需要。

作者：冯桥华单位：安顺职业技术学院招生与就业指导处

大数据相关论文:大数据环境下知识管理论文

一、大数据环境下知识管理概述

1．知识管理的含义。随着知识经济的到来，知识发挥着越来越重要的作用。因此，对知识进行系统的管理，有助于学习者更好更快的进行研究、学习与应用。知识管理是建立在知识经济基础上的新的管理科学观念，它是指以企业知识为基础和核心的管理，是对企业生产和经营所依赖的知识及收集、组织、创新、扩散、使用和开发等一系列过程的管理，也是对知识连续过程的管理，以满足企业现有和未来的需要，确认和利用已有的和获取的知识资产，开拓新的机会。

2．知识管理现状。从知识管理的方法来说:目前我国各行业知识管理的难题在于，即便拥有最完备、最规范的文献资源体系，仍无法直接面向战略管理的问题和对象，系统化地获取、梳理并理解知识。其根本原因在于，以往无论哪一类型、哪种渠道的知识传播者，均未能真正确立面向服务对象的知识服务理念，且对知识服务必须依赖知识管理的规律认识不清。从企业内部来说，一方面从管理者到员工，大多还没有意识到知识管理的重要性，现有的知识杂乱无序的散布在企业内部，像随处可见的空气一样，虽然珍贵，却得不到应有的重视;另一方面，企业的各部门进行组织管理时，都还未尝试，将知识管理应用于企业的战略管理，这不符合时代的要求与市场的需求。

二、企业战略管理概述

1．企业战略管理的含义。企业战略管理一词最早由安索夫在1976年出版的《从占率规划到战略管理》一书中提出，解释为将企业的日常业务决策同长期计划决策相结合而形成的一系列经营管理业务，不同的研究者对战略管理的理解不同，普遍的观点可表述为:企业战略管理是确定企业使命，根据外部环境和内部运营要素确定企业的目标，保障目标的正确落实并使企业使命最终得以实现的一个动态过程。具体可分为确定企业使命，对各种可能的方案进行战略分析，综合内外部因素，进行战略选择，战略实施，根据方案的运行效果进行战略评价。

2．对传统战略管理的评价。传统的战略管理以企业目标为导向，将企业看成是一个开放的系统，整个企业好像一台计算机，战略好像主机，是整个计算机的内核与关键，统筹指挥企业内部各个部门协调有序的工作，显示器所显示的清晰的文字与图像是企业的外在形象，即企业呈现在市场上的风貌与状态，这依赖与高层管理者以企业战略为核心，进行正确的决策，企业员工的执行，财务部门合理的投资、筹资方案，市场部门的优势宣传等人力、物力、财力等实体投入与知识、技能、观点等非实体投入，当然，计算机不是孤立的，网络提供了广阔的与外界联系的空间与渠道，企业也是如此，在整合内部资源的同时，也要关注外部环境的变化，如政策环境对企业战略目标的影响，市场环境及消费者需求对战略方案的影响，有时需要我们不断调整现有的方案，以达到实现企业目标的目的，这是个复杂且动态的过程，需要企业的管理及经营者不断的实践、尝试、思考、改革、创新。

三、知识管理与企业管理的融合

企业通过知识的创新突破得到成长，而知识要创新，要突破与企业的知识积累密切相关，而知识必须通过学习获得，通过不断的学习、探索，掌握并储存知识，知识的量的积累到达一定程度的时候就会有质的飞跃，在知识的突破点达到创新的成果，循环往复，是一个连续学习、积累、创新的过程。企业知识学习的途径可以分为企业外部学习和企业内部交流。所谓外部学习是通过与其他企业、机构、企业外部的人员、环境等进行交流与联系，结合企业自身的特点，或为企业解决现存的问题提供解决的思路或和途径，或为企业未来的发展提供全新的视角，或填补企业的知识空白，或将现有的陈旧的知识进行更新，不可否认，有些知识表面上看来并不适用于本企业，可是，通过一些转化、改良与组合后，将为企业所用。总之，通过外部的学习，将知识为一种工具，整合、应用企业的资产与资源，并结合企业现有的知识，推动知识的创新突破，从而应用于企业的产品与服务，实现利润的增长与企业价值的提升。内部学习主要是企业内部同一个部门之间、不同部门之间的同级之间、上下级之间的交流与联系，这些知识来自于人脑，内化为人的思维方式，做事习惯等，外化为人的行动，是最难被学习的，却是企业最宝贵的资源。通过企业内部人与人的沟通交流，不仅将企业现有的知识储备进行整理、串联、融合，而且不同思维的碰撞有利于知识创新，将这些新旧知识加以提炼、整合，去粗取精，以企业长远的战略目标为导向，以近期战略目标依据，将知识的管理与战略管理进行有效融合，实现从战略主导的企业向知识型企业的过度与转化，实现企业的长远发展。另一方面，大数据时代的到来，也为企业进行有效的知识管理提供了新的方法和平台。知识管理不能简单地理解为信息数据库的整合与构建。过去10多年来，各行业企业获取知识、信息与情报，主要通过文献数据库检索来实现。这种以“大资源”、“大发现”为特征的图情模式，以国内外资源整合、文献类型与学科分类为基础，简单检索、高级检索、联邦检索、专业检索、跨库检索等数据库技术为支撑，在互联网与信息技术发展初期，对各行业构建数字化文献情报服务体系、促进新知识推广与应用、提升利用知识开展创新的信心等方面，均起到不容小视的重要作用。在调研、深入认识各行业战略管理特征与知识管理需求的基础上，从知识文化传播顶层设计与未来发展的角度，开始了打造知识服务产业新模式的“二次创业”，并围绕资源加工、知识挖掘、产品研发等提出了知识管理的新的发展要求与方向:

1．是借助主题标引技术，实现面向研究问题及对象的查全查准。

2．是借助XML与知识挖掘技术，实现面向知识的直接检索。

3．是面向各行各业战略管理与创新需求，提供新颖、、可定制的知识服务。

四、结语与展望

大数据环境下的知识管理对于企业来讲，更像是一把双刃剑。一方面，大数据环境下的知识管理为企业提供了把握和预测产业方向、市场规律及运行轨迹的重要工具;另一方面，众多知识的涌现，需要管理者有更高的素质、更清晰的规划以及更独到的眼光从众多的知识中进行提取、整合，辨别对企业的战略目标有用的知识资源，为企业所用，这就给给公司治理、战略管理、创新决策等带来诸多挑战。“知识经济时代将是知识管理型企业的时代，只有懂得运用知识管理开展战略管理的企业才是最有发展前途与增长前景的企业。自身战略管理与知识管理深度耦合，绝并非1+1=2那么简单，需要结合现今大数据环境，考虑企业内部的现有资源及自身的条件，同时兼顾市场的风云巨变，知识管理与战略管理的耦合的深度还有待我们去探索与发现。

作者:董双珠 曾令强 单位:中国海洋大学

大数据相关论文:大数据时代下传统民间艺术论文

1大数据时代下传统民间艺术的现状研究

1.1大数据时代的特点研究

随着信息数据的增多，云储存、云计算等云服务平台应运而生。由此可见，在大数据时代下，更好地利用数据储存系统将民间艺术保护与储存下来，将为传承民间艺术做出突出的贡献。

1.2传统民间艺术的现状研究

（1）传统民间艺术的主要研究领域。传统民间艺术主要涵盖了物质产品和精神产品两个方面，物质方面主要包含了以实用为主的一些可视化的具有民族特色的生活生产用品。精神方面主要是指能够满足人们精神需求的民间艺术现象、艺术活动以及一些具有民族特色的民间艺术品。传统的民间艺术具有强烈的民族性，它能够反映每一个民族的精神信仰、思维观念以及文化传统，并且是博大精深的中华文化的体现。

（2）传统民间艺术的存在现状及其重要性。随着社会的发展，人们的生活方式以及生活观念不断地受整个社会环境的影响而发生着改变，人们的视野越来越多的关注在所谓的现代化的产品以及所谓的潮流上面，而对于真正的传统却越来越少的人去关注。据调查显示，每年有大量的民间手工艺品、民间纺织工具、民间交通工具以及民间交通器具在大量的消失，并且就算是能够满足人们精神需求的民间戏曲、民间舞蹈、民间艺术活动每年也都在大量的丢失。民间艺术这一现状应该引起我们所有人的反思，如果我们连我们传统的东西都保护不好，拿什么去发扬我们的中国传统文化。传统民间艺术的发展及其生存环境，如果我们不将其保护与传承下来，它也会随着工业社会的发展遭受着如同自然资源和生态环境一样的破坏。

2对传统民间艺术的保护与传承所面临的问题研究

对传统民间艺术的保护与传承所面临的主要问题是其自身的独特性而产生的自身的限制。大多数的民间传统文化根植于民间，并且分布在全国各地，这也将是传统民间艺术保护与传承所面临的较大问题。由于传统民间艺术涉及面多而广，外加上民间艺术从业人员的不足，所以目前对民间艺术的保护只停留在传统的采集照片，收集物品以及访问记录等方面。并没有与大数据时代现代化信息技术相结合，所以对传统民间艺术的保护只停留在表面，并不能真正地把民间艺术传承下来。

3大数据时代下对传统民间艺术的保护与传承研究对策

大数据时代的到来，对于数据的研究与开发也越来越深入，数据处理与储存技术的开发与应用也越来越广泛。我们应该利用这一特点，很好地将民间艺术储存起来。

3.1将数字信息技术与民间文化遗产相结合

大数据时代的到来，为数字信息技术的发展提供了强有力的平台。同时也促使了数字信息技术突飞猛进的跨越。将数字信息技术与传统的民间艺术相结合，突破了我们传统的对于民间艺术记录收藏的形式，其方便快捷的将民间艺术整合、收藏、记录了下来，并且也为民间艺术的保护节省了劳力成本与时间成本，同时也方便了人们对于感兴趣的民间艺术的查阅与展示。同时，我们也可以利用数字信息技术研发民间艺术图案辅助设计系统，使民间传统融入现代设计中。使传统民间文化真正地为“生活服务”。在当代的艺术和设计有史以来最商业化的时候，保持艺术和学术纯粹的张力和良知，将传统民间文化与当代设计相结合，赋予当代设计别样的韵味。例如，爱马仕的中国品牌“上下”就是利用中国传统的纹样、雕刻、染织等技术对于产品进行再设计，很好地利用了传统民间工艺的商业价值，赋予现代设计独特的魅力。同时很好的传承与发展了博大精深的中国传统文化。总的说来，现代化数字技术的应用也是使传统的民间艺术能够更好地保护与传承下来，使其不再停留在没有人观望的层面，其已经成为一种非常重要的非物质文化遗产，它的保护与传承，能够让更多的人去了解它们独特的文化。

3.2中国民间艺术云端服务平台的建设

注重于打造一个具有云储存、云计算、云分析、大数据等功能的云端服务平台。本系统是基于云端系统的文件存储平台，管理用户上传关于民间艺术资源遗产的相关文件到云服务器端，上传文件类型包含普通文件、图片、音频、视频等各种类型文件，并对文件进行相关属性说明。系统通过集群式应用、网格技术和分布式文件系统将上传的大量的各种类的文件存储在一个分布式的不同类型的存储设备中，通过应用软件协同工作共同对外提供数据文件的数据存储和业务访问，但这些对用户来说是黑匣子式的，用户只需要关注文件的文性，专注于非物质文件遗产的整理，而无需关心实现的方式和方法，系统将高度智能化的为用供数据的存储和整理工作。用户在访问时可以通过WEB或手机APP等方式进行文件的检索和访问，云服务将自动计算采用的访问路径为用户提供文件的检索和访问。

3.3数字民间艺术博物馆的建立

在大数据时代下，要使民间艺术得到很好的保护和传承，数字民间艺术博物馆的建设将会是推动其保护与传承的好方式。数字民间艺术博物馆将拥有强大的数据库将民间艺术品很好的储存起来，并且方便人们查阅以及观赏，增加民间艺术品的生命力。

3.4民间艺术品网站的建设

民间艺术品网站的建设可以更好地把民间艺术品与市场相结合，给正在做民间艺术品的手工艺人提供一个让其艺术品走向市场的平台，并且增加民间手工艺人的信心。据调查显示，目前市场上并没有一个真正的关于民间艺术品的网站，建设这样一个网站，可以按照地域、产品特点、产品形式进行分类，不仅仅可以很好地保护民间艺术，而且能够使这些民间艺术真正的走进人们的视野，以后使越来越多的人来关注民间艺术，这将是对民间艺术好的传承。

作者:王彬雪 单位:上海大学