大数据论文篇1
同时随着社会的信息化、网络化程度不断不加深，移动互联网产生了海量的文化大数据。这些文化大数据无法在常规的时间内用传统的软件工具和技术标准对其内容进行各种处理，如抓取、传输、存储和处理。从文化产品传播方面看，大数据可以成为文化产品传播行为的显微镜，拥有文化产品的人的传播行为和社会状态被广泛记录，并通过进一步提取、整合与分析，形成可视化的数据，产生巨大的价值[4]。文化大数据的社会意义在于人类将进入智能时代，计算机和网络更加智能，人与人之间有关的文化产品的合作，任务之间的对接会更精确，文化产品的创作和传播的社会成本和经济成本会更低。在传统的文化产品传播工作中，数据采集方式不仅需要科学地确定调查对象，还需要通过标准化的报表进行数据采集、汇总和分析。[5]然而随着信息化、网络化时代的到来，尤其是移动互联时代，每一个文化产品的购买者、欣赏者、传播者都可以通过手持平台多渠道、多角度的通过评论、传播等行为产生文化大数据，如对某一著名的电影作品，往往通过微信中朋友圈的传播和评论，可以很快的影响其众多潜在观影者对于电影的态度，买票看电影还是等待看影视的光盘，甚至由于不良的评价，取消对电影的欣赏态度。对这些正在源源不断地产生海量的、即时的电子化大数据。四、文化大数据的分析文化大数据发展趋势中所增加的大部分数据都是在自然环境下产生的非结构型数据，如网络言论、图片、视频等不受控的东西，从纷杂的信息中提炼有价值的信息，这也是统计信息的收集、加工整理所面临的挑战。在统计的基础上，通过对外部、不完整数据集的探索与发现，形成观点与交互，实现宏观预测，这正是大数据应用的体现[6]。而研究如何能够从非结构型的文化大数据中抽象出有效地信息，或者说智能的融合大数据，使其能够最大限度的发掘出有价值的信息。
大数据论文篇2
（二）保险业应用大数据的硬件条件
数据具有大量、高速、多样、价值的特点，这说明大数据中的数据具有即时性而不是一成不变的，数据量庞大而复杂，对处理分析能力有很高的要求。保险业虽然有很丰富的对传统数据的数理分析经验，可是对超大型数据的分析必须依赖专业的存储技术和计算技术。保险公司需要先租赁互联网企业专业的数据存储设备，运用互联网企业的云计算分析能力对数据进行计算，寻求想要的信息。
（三）保险业应用大数据的软件条件
近年来，许多有过传统数据分析基础的人，开始关注大数据的分析，一种新的职业也随之诞生，即“数据科学家”。与传统科学家不同，数据科学家还需要有互联网思维、懂软件程序和统计学。大数据技术仅仅为我们提供参考数据，它是一种信息资源，是一种帮助人们理解世界的工具，但是它不解释信息，对数据的分析解读仍然需要专业人才来进行。由于保险公司的经营方式、经营基础、经营环境和经营对象等方面与其他企业存在明显差异，保险公司应该成立自己的数据分析部门，培养了解自己行业的专业数据分析人才。
二、大数据在保险业中的应用——以众安财险为例
（一）众安财产保险公司背景
众安财产保险公司（下文简称“众安”），是我国首家互联网保险公司，是保险业与互联网业合作的一种大胆尝试。众安保险是由平安、阿里巴巴、腾讯等国内知名企业发起，保监会批准成立的网络保险公司，公司的注册资本金10亿元人民币。众安作为一家互联网在线财产保险公司，完全颠覆了我国现有的保险营销理赔模式，不设任何的地域性分支机构，而是完全通过互联网实现销售和理赔。这一转变是对保险业运营模式的大胆尝试。
（二）大数据在众安财产保险公司的应用
1.大数据在业务费率制定中的应用。
传统的费率厘定是通过分析这一类人的风险发生概率，再根据风险发生的概率厘定这一类人的保险费。获得的数据量越大，在数据中获得的有效信息也就越多。众安在拥有庞大的有效数据和云计算能力的前提下，有能力将费率的厘定更加具体化，由一类人细化到几十个人甚至一个人。随着风险的复杂化，平均费率已经不能准确反映每个成员的风险发生概率，一些细微的个人生活习惯往往就会增加发生风险的概率，支付宝、淘宝、微信等APP已经成为每个人生活的一部分，对这些功能性APP的数据进行整理分析，可以细化人群，分析使用者的生活习惯，通过对客户生活习惯的分析，一方面可以细化同类人群，另一方面可以更准确地评估人群将会面对的风险。
2.大数据在客户服务中的应用。
客户关系的维护，除了即时快速解决客户的问题之外，还需要根据客户的不同投其所好，提高客户消费的满意度，从而提高客户的忠诚度。众安财险的庞大数据量中，记录了许多客户的日常生活数据，大到浏览、交易记录，小到登录社交网络的时间，就像现在许多APP或者门户网站所推出的根据浏览的记录对你进行你可能喜欢商品的推荐。众安通过对客户在淘宝、支付宝、微信等多家公司的各种信息数据的收集分析，有能力分析出一个客户的个人喜好、经济水平、生活习惯和生活规律。在客户需要服务的时候及时为客户解决问题，甚至在可能发生问题前对客户进行提醒，避免损失的发生。对庞大的客户群体施行这一行为是传统保险业客户服务部门无力为之的。众安良好的数据分析能力，合作伙伴的强大数据收集能力，都能有效提高众安的预测能力，并为众安带来质的变化。
3.大数据在业务开拓中的应用。
众安通过大数据分析，获取客户需求、心理等方面的信息，获取潜在的目标客户，进行有针对性的行销策略，力求达到事半功倍的效果。良好的市场细分可以合理分配公司的营销资源，避免不必要的资源浪费，在寻求经济收益增长的前提下控制成本。优质的数据加上强大的数据分析能力，使得众安在对客户的了解和对市场的预测方面有着其他传统公司无法比拟的能力。
大数据论文篇3
3.优化研发生产整体平台在现代数字出版企业管理过程中，数字出版产品自开始研发阶段，就由RDM（ResearchDevelop-mentManagement研发管理系统）进行管理，生产过程一般由ERP（EnterpriseResourcePlanning企业资源计划系统）和数字化制作工具管理，供应链由SCM（Supplychainmanagement供应链管理）进行管理。如果使用系统对整个产品研发生产整体流程进行分析，就类似于将整个研发生产的整体流程进行扩大分析，并抽取精华进行观察，这对优化整体流程，提高产品的质量与生产效率具有很大的意义。产品研发过程中，可以实时利用大数据一起来建设协同编纂平台，在这个平台当中，作者、生产商、编辑、校对、平台商等相关工作人员可以一起进行协同编纂，并进行协同，形成新的BPP（BusinessProcessPlatform企业业务流程平台）。在这个协同编纂平台中，作者、生产商、编辑、校对、平台商等相关工作人员在工作过程中产生大量的非结构化数据。利用大数据对这些非结构化数据进行分析，往往能发现文本中的常见错误、制作中的瓶颈、工作人员能力的欠缺等，相关工作人员从而可以在后继的工作过程中拾遗补缺，调整工作方法，采取措施进行应对。当今诸多消费者不愿付费阅读的问题也可能会被较好地解决。鉴于协同编纂的兴起，数字出版企业就能根据目标消费者阅读需求来开发数字产品，注意产品的设计者、生产商、编辑、校对、平台商等每个环节工作人员与消费者之间的互动情感，对消费者的反馈信息进行开发，反思协同编纂中哪些工作环节导致消费者付费意愿不高，促使开发消费者付费心理的问题在根本上得到重视，这样，消费者就会拥有付费的意愿。
4.国有数字出版媒体利用大数据做出表率我国的国有数字出版单位属于“事业性质，企业管理”，同样也受到大数据的影响。国有数字出版单位生产力的未来提升，必然和大数据的获取、释放紧密相关。西方的媒体、政府、公民三者实行“媒体-政府-公民”三足鼎力趋势，三者之间保持相对独立，媒体得不到政府的资金或数据支持。我国的国有数字出版单位来源于国有传统媒体，充当着党和政府的喉舌，比其他商业媒体容易获得大数据。国有数字出版单位在不违背保密原则的前提下，应该尽可能和政府保持沟通，获得一个议题的全部数据，分析相关性，并最后释放到产品生产，这样就能在和他国媒体、其他商业媒体的竞争中保持自身的优势。国有数字出版单位对数据的获取和释放有着一定的依赖度：国有数字出版单位依赖政府收集数据的程度，国有数字出版单位依赖政府释放大数据的程度。大数据时代，国有数字出版单位的力量想壮大，数据权限的获取和释放程度是很重要的方面，国有数字出版单位在优先利用大数据将自身产品做大做强时，也就为其他商业媒体做出了表率，提示了一定的经营路径。
二、未来大数据技术在数字出版中存在的缺陷与挑战
1.部以XML格式输出———该问题成为当前大数据技术中的重要难题。依托大数据，从庞大的非结构化数据中来揭示新的意义和关系，并实现精准生产和精准营销是当下数字出版面临大数据而努力的方向。只有完善的XML格式输出技术，未来的数字出版才能做到聚类分析、聚类融合、网络分析、数据集成、可视化分析等。
2.收集渠道闭塞搜集各种信息来完成大数据采集是数字出版未来的趋势，但目前的数字出版信息搜集仍存在一些缺点：数字出版产品在整个研发、生产、销售过程中还没有彻底完成信息化经营，整体搜集难度显得较大；数字出版的云存储平台根本不具备海量存储功能；数字出版中的内容商、平台商还没有完全转换成数据提供商，因此，他们无法及时获取数据；当前的数字出版产品无法记录消费者使用过程中的痕迹，因此即使数字出版中的内容商、平台商变成数据提供商，也无法记录数据。
大数据论文篇4
现阶段，虽然有部分的图书馆将数据素质教育融入到图书馆的服务内容当中，但是由于经验的不足，使得数据素质教育的融合并不完善，而就大数据时代的图书馆数据素养教育的内容来看，其主要包括以下几个方面：
2.1数据素养的意识教育
虽然在大数据时代背景下，人们对于数据素养的认识可能会加深，但是这种认识也只是流于表面，并不深入。要想使得人们可以完全的接受数据素养，则就还需要一定的时间。因此，在大数据时代对民众进行数据素养的教育需要先从意识教育方面入手，提升民众对数据素养教育的认识程度，使得民众可以在意识程度上了解到大数据的内涵、作用以及产生过程，从而可以为数据素养的全面融合奠定良好的基础。
2.2数据素养的技能教育
要想提升大数据的应用能力，就需要对民众的应用水平进行有效的提升，而应用水平的提升，则需要对民众展开数据素养技能教育，在数据管理、分析上进行培养，从而保障数据素养教育的有效开展。针对数据素养中所包含的内容，在对民众进行教育、培养的过程中，需要花费部分的时间进行相关理论的学习，同时也需要花费部分的时间来进行相关技能的培训。
2.3数据素养的应用教育
在大数据时代，要想能够灵活的应用大数据，就需要对人们的数据素养进行培养和提升，只有人们的数据素养得到了有效的提升，图书馆数据素养才能够真正的得到提升。为了能够有效的保障图书馆数据素养培养工作的顺利开展，就需要依据对数据意识、数据分析以及数据管理等各个方面技能培养的基础上，充分的发挥出图书馆工作人员的管理职能，图书馆工作人员要能够清楚的了解到用户的真正需求，从而可以为用户建立其所真正需要的数据，利用这些数据为用户提供更好的服务，这样可以有效的提升用户对数据素养的认识使得用户可以积极的参与到数据素养培养中。
3大数据时代图书馆数据素养教育的措施与方法
在大数据时代背景下，图书馆数据素养教育会受到来自用户群体、服务环境以及社会发展进程等各个方面因素的影响，而使得图书馆数据素养教育的开展受到阻碍。因此，在开展图书馆数据素养教育之前，需要制定相关的教育计划，对可能影响到数据素养教育开展的因素进行有效的防治，这样就可以保障教育计划制定的科学性和系统性。而大数据时代图书馆数据素养教育的措施与方法主要有以下几种：
3.1区分用户群体，制定贴近用户需求的培训计划
众所周知，不同系统、机构、地域的图书馆面对的用户群体在知识需求、信息素养等方面表现出显著的差异性，因而在实施数据素养教育时需从数据素养水平、关心领域等方面区分不同的用户，最终达到教育既能从不同的用户实际素养水平出发，也考虑到了他们个性的内在需要，解决了他们关心的问题，让他们接受图书馆，走近图书馆，喜欢图书馆，进而在更大可能的程度上去接受图书馆的数据素养教育。
3.2将数据素养教育嵌入到服务与相关课程之中
实施数据素养教育需要一定的方法、过程，也需要一定的载体，而服务无疑是图书馆实施数据素养教育的最佳实施载体，如可将数据素养教育嵌入到图书馆的知识咨询工作之中，图书馆在向用户提供资源数据的检索、管理、分析服务时，教会用户这些基本的数据操作技能。对于高校图书馆来说，课堂也是可以应用的实施载体。如：图书馆在开展《信息检索课》等课程时，可潜移默化的灌输数据意识，让听众知道大数据可能发挥的价值与应用进展；在学科服务时注重大数据应用的技能展示、效果分析，让项目成员在学习、科研工作中提高数据素养技能。
3.3开展数据素养教育活动
兴趣是最好的导师，也是开展数据教育最好的兴奋剂。图书馆大量的服务活动也让我们看到了其不仅吸引了用户的兴趣，也在活动中增强了服务的效果，因此在数据教育中可安排一定的活动，如技能竞赛、应用案例展示等。这是因为图书馆具有开展活动的物理、虚拟环境，并在信息社会开展了大量的阅读推广、信息素养等活动，因而对于开展数据素养教育活动将有着先天的优势与成功的经验，如果图书馆结合开展的服务活动进行数据素养教育，就一定能取得较好的效果。
大数据论文篇5
2.新媒体思维模式
信息数据附着在各类新媒体之上，数据格式多种多样，从网页论坛、视频、网络日志、微博微信、甚至地理位置信息等等。新媒体思维正在改变服装市场的营销方式，服装企业传统的营销手段是实体店集中推广、平面广告以及电视媒体宣传，节假期间雇佣大量劳动力街头派发促销传单。而大数据时代，服装企业充分利用互联网的植入式广告、病毒式推广以及低成本营销，打造网络交易平台，全方位收集消费者信息数据，分析消费者潜在消费动机与偏好，从而在推广品牌的同时扩大销售量。
二、大数据时代对高校服装设计教育的启示
1.教学方式的变革
随着笔记本电脑、平板电脑逐步进入课堂，教材、教学活动不断被数字化，教育方法应以更丰富多彩的形式融入课堂。网络教学和讨论方式也是大数字时代课堂经常采用的一种教学方式。以服装设计课程为例，在服装风格与流派章节学习中，鼓励学生利用网络资源，进行相关文献查阅，了解不同历史时期服装风格的含义与表现，以演示文档的形式进行小组讨论，并设计“最受欢迎的大学生潮流服饰搭配”问卷进行市场调研，感受数据的多样性以及数据分析方法。
2.课程知识点的设置
“因材施教”的理念在班级授课制中开展有着相当的难度，在有限的教学时间和教学空间内，教师对学生的“材”无法充分的了解和引导。在大数据时代，教师可以对每个学生学习数据进行分析，将学生的整个学习过程数字化，例如知识点可以被数字化并与测试题建立联系，测试题中每道题的完成时间、错题数等都以数据的方式记录。计算机通过错题分析出每个学生对各章节知识点的掌握程度，从而从根本上落实“因材施教”的教育理念。在服装结构设计类课程中，将知识点与知识点进行组合并设计考核题目，例如人体测量部位与原型版的对照练习，放松量章节的知识点与不同类型板型对应，款式分析与服装风格分析相关联，从而建立知识点与测试题的联系，用相关性思维解决结构类课程中的每一个细节问题。
3.侧重对学习过程的评价
随着笔记本电脑、平板电脑逐步进入课堂，教材、教学活动不断被数字化，学生学习过程也将逐渐数字化，学生的学习过程更加受到关注，而对于这些数据的分析与利用，将使得每位学生的发展都有据可依。例如，在服装工艺类课程中，将更注重实验课程环节的设计与实验过程考核，根据自学能力、创新能力和动手能力来评定学生的综合成绩。鼓励学生海量收集学科咨询，通过自主学习发现问题解决问题，而通过不同考核项目的得分，分析学生的自学能力与学习类型。
三、大数据时代对高校服装人才培养提出的新要求
1.获取有效信息数据的能力
互联网上各类教学视频、教学文库林林总总，各类网络学院、网络公开课、精品课程应接不暇。高校须引导学生自主学习，加深学生对当今社会变革的理解和认知，使学生具有大数据思维能力和判别能力，能够在时间学习中利用资源，使数据为专业学习所用。
2.分析数据的能力
要求学生能根据不同的需求，利用有效的问题解决思想和方法论，最终形成有效的数据，并能够为大多数人使用。利用定量和定型的分析方法，挖掘数据之间的相关性，并形成数据分析报告。该项能力需在服装专业考察、服装创新实践平台等实践环节的课程中，得到充分的训练。
大数据论文篇6
由此可见，医院病案信息牵涉各项日常的医院业务，有关部门对此有必要予以全方位的信息审核、信息收集以及档案存储。但从现状来看，当前仍有某些医院并没能全面关注综合性的病案信息管理，而与之有关的病案管理措施也没能真正实现健全。在此前提下，医院应当尝试在现阶段的病案管理中全面使用大数据模式，以此来全面保障病案信息管理的成效性。
医院对于病案信息管理运用大数据手段的重要意义
第一是提升医院当前利用各类病案信息的整体水准。大数据手段在客观上有助于实现多层次的数据与信息整合，从而显著提升了利用医院病案的水准。医院在全面集成当前现有的病案信息基础上，应当能够妥善划分各项相应的患者信息，确保将其分成收费信息、患者检查信息、患者诊疗信息、门诊信息、报告与检验信息等。在划分上述各类信息以后，运用大数据手段还能创建针对各个患者的识别身份编码，以便于实现多层次的信息关联集成。
第二是全面支撑医疗决策。医院由于具备了大数据手段作为管理病案信息的必要辅助，因此针对实时性的病案信息都能着眼于精确进行搜集。在决策系统的全面支撑下，有关科室就能全面明晰现阶段的患者病情种类、院内患者分布与其他相关要素。相比于传统模式，大数据手段更加有助于汇总信息以及统计信息，对于某些潜在误差也能予以彻底杜绝。除此以外，医院针对当前入院的各科室危重患者应当予以侧重关注，以便于提供日常各项医疗决策必需的信息支撑。
第三是拉近护患关系并且突显以患者为本的宗旨。在集成病案信息的基础上，医护人员针对当前阶段的各项患者信息都能予以全方位的精确掌握，上述措施有助于增强现有的患者满意度，拉近护患关系。例如近些年来，患者已经能够凭借电脑或者手机等工具来随时查找个人诊疗信息，对于实时性的自身健康状态也能全面加以了解。在某些情形下，患者一旦表现为某些危重病情，临床医师对其就要及时进行处理，全面保障患者健康并且提升患者生活水准。
医院当前病案信息管理现状
目前各地已有较多医院正在尝试引进病案信息的大数据管理模式，并且逐步将大数据手段渗透于管理医院病案信息的各个流程中。但是不应忽视，各地医院在现阶段仍然表现为相对较低的病案管理综合水准。探究其中根源，就在于医院及其有关部门针对病案管理仍然欠缺必要的关注度，同时也没能着眼于引进大数据手段作为其中必要的辅助与支撑。
此外，多數医院并没能设置独立性的病案管理专门科室，医院现存的病案管理部门体现为较强的附属性特征。作为管理医院病案信息的专门人员来讲，上述人员本身应当具备优良的病案管理水准。与此同时，上述人员也要掌握涉及到大数据的有关常识，并且将其灵活适用于当前的医院病案管理。但是截至目前，负责管理医院病案信息的专门人员仍然表现为滞后性的专业素养，甚至没能熟悉日常性的病案信息汇总、信息分析以及信息处理操作。除此以外，医院部门针对此类管理人员也没能给予专门性的管理技能培训，甚至聘用某些兼职人员代替专职性的病案管理人员。
探求改进举措
增设专门的病案信息管理机构
医院如果要着眼于优化病案管理的综合效果，那么关键在于设置专门的病案管理部门，有关领导对此也要引发更多的关注。近些年以来，各地医院都在致力于建成病案管理的专门委员会，在此前提下助推信息化的医院建设。与此同时，医院还需结合自身的真实状况来增设病案信息的新科室，确保该科室在整个医院体系内占据独立的位置并且拥有独立职能。
通过运用上述的改进举措，病案管理机构就能全面突显其具备的价值与意义，确保该科室能够覆盖于医院临床管理、制定病案管理规划以及收集病案信息等领域。每隔相应的时间段，管理委员会针对当前的医院病案信息要予以全方位的归纳汇总，此举措有助于保障病案管理能够达到的综合水准。
运用信息化手段来辅助管理
在目前阶段中，各地医院已经能够凭借信息化技术来显著增强病案管理的实效性，在这其中包含自动式的条码识别、微缩光盘技术、数字化的病案管理与其他相关技术。医院通过灵活使用上述大数据手段，就能够着眼于挖掘深层次的患者病案信息，确保现有的病案信息符合准确性与真实性的基本要求。近些年各地医院都在致力于创建资源共享的病案管理网络，在此前提下诞生了新型的电子病案。此外，医院在存储各类患者病案时，也能够借助大数据手段予以完成。这是由于运用电子化存储的方式有助于在线查询各项病案信息，从而服务于现阶段的临床治疗优化与完善。针对出院后的患者来讲，运用大数据手段就能打印并且查询患者现有的各项病历信息。数字化管理应当能够覆盖于医院当前的各项日常管理工作，此项举措在根本上保障了病案信息共享，同时也便于利用与存储病案信息。
全面提升人员素养
从目前现状来看，各地医院针对自身保存的患者病案都给予了更多关注，同时也认识到了病案具备的价值。在此基础上，作为管理医院病案的专门人员而言，应当全面提升自身具备的综合素养，针对医学统计学、外语、计算机与其他学科的有关知识都要予以相应的掌握。
因此可见，病案管理人员是否拥有优良的专业素养，在根本上关乎病案信息管理的整体效果。病案信息管理牵涉多领域以及多层次的学科与专业，因此作为管理人员而言，上述人员应当能够精确检索各项信息，以便于实现全方位的信息获取。在此前提下，医院针对各类临床信息应当予以全方位的传递，确保病案信息能够体现其应有的临床价值、科研教学价值以及其他价值。在目前阶段中，医院针对原有的病案管理思路应当予以相应转变，确保将病案管理的侧重点全面落实于分析收集以及汇总各类病案信息。
结束语
医院病案信息在医院现有的管理系统中占据了重要位置，这是由于病案信息记载着全过程的医疗信息。与此同时，医院如果要给出相应的医疗决策，那么也必须凭借病案信息予以完成。
截至目前，医院及其有关部门正在逐步意识到医院病案管理与大数据手段相互融合的必要性，对于医院当前的各项管理举措也能够予以相应的优化。因此在病案信息管理的有关实践中，医院针对信息化手段有必要着眼于灵活加以运用，在此前提下服务于病案信息管理实效性的提升。
信息管理毕业论文范文模板(二)：信息管理到知识管理过程中档案价值重新发现论文
【摘要】基于信息与知识、信息管理与知识管理之间的关系，分析在知识管理过程中档案价值的新特征。档案价值的实现主要是通过将其主体与客体之间的关系显现化，通过知识管理对档案信息进一步挖掘使档案更好地实现其应有的价值。
【关键词】信息管理；知识管理；价值特征
一、信息管理到知识管理
对于知识管理与信息管理之间的关系，我们可以从信息与知识之间的关系入手。有关知识与信息之间的关系有很多种观点。一种观点持有者们认为，信息存在于自然环境、人类社交活动以及人们思维之中，而知识的存在局限在人们的社交活动范围之中，因而信息包涵了知识。另一种观点持有者认为，信息是可编码化的知识或显性可视的知识，而知识除了显性之外，还包涵隐性知识，即存在于人类大脑之中、不可编码化的知识，因而知识包涵了信息。对于以上两方观点，有学者认为，从本质上来说，信息是一种具有物质属性并以物质存在的方式反映呈现给大众，这种物象化及其存在方式可以广泛地包含人类活动及其成果。而知识是人们对这种反映的一种主观性的认识结果，是一种智力成果。因而，就信息与知识两者之间的关系而言，信息是具有知识属性的，并以知识成果作为其具体的表现形式。知识管理这一概念最早是在企业管理中被提出来的，知识管理的概念可能会因为其所涉及的学科领域的差异而存在各种不同的版本，但是知识管理的目标大抵是相同的，即知识管理想要实现的是在最恰当的时间将信息传递给最需要的人，以便于此人可以利用这一信息做出最恰当的决策并付诸实践活动。然而档案又是如何与知识管理存在联系的呢？档案根据其定义我们可以了解到，其最明显的特征为原始记录性。档案的这种原始记录性的特征奠定了档案不可动摇的地位，也是将档案区别于图书、信息等的重要凭证。因此档案凭借其固有的原始记录性的根本属性无可厚非的可称其是信息的最根本来源。知识是我们依靠自身主观能动性对信息进行筛选的结果，故档案也可以称为是知识的源头。
二、知识管理的档案价值
当今由于知识管理层次的不断深入，档案的使用价值呈现出来了新特征，因此对于知识管理中档案价值的重新发现，笔者认为是必要的。知识可以分为显性知识与隐性知识。档案是一种直接呈现在人们眼前的显性知识，是知识的来源，因此档案也是知识管理的核心部分。
（一）从理论基础角度分析。理論基础角度主要可以从档案后保管范式与档案双元价值理论两个方面。档案后保管范式包括新来源观、宏观价值鉴定论、知识服务三个方面。1.新来源观。新来源观就是对于文件的来源问题进行一种全新的认识，传统意义上，我们是在文件转化为档案之后才开始对档案进行管理，而新来源观理论则强调对于文件的管理工作应该从文件形成之初就着手开始进行，从开始形成时就开始对其管理，即强调的是一种“前端控制”“全过程管理”，通过这种管理方式可以方便人们从文件形成之初的背景，文件形成过程的结构层次以及文件未来可能会涉及的研究发展的方向进行全面系统的管理。2.宏观价值鉴定论。宏观价值鉴定论强调的是对于档案价值的鉴定我们不能仅仅局限于对其本身形成部门、机关所产生的价值作用上来判断是否对其进行保存，而应将价值的鉴定提升到对整个社会层级上来。使更广大的人群可以受益，进而实现档案的第二价值，这也正是谢伦伯格所强调的档案双元价值理论中的第二价值。3.知识服务。知识服务顾名思义主，要是将档案信息上升为知识层次对其进行管理，这一理论主要表现在传统档案保管员身份的变化上，可以说档案保管员的工作并非只局限于对档案的排列、档案、上架等一些基础性的工作。在知识服务中档案保管员的工作主要是将档案中的文字信息加工、提炼出有价值的部分，对这些有价值的部分进行整理，使有价值的信息可以提供给人们利用，即提高了档案信息的质量，也节省了档案利用者筛选档案的时间。以上就是档案后保管范式中所包括的三个方面的基本内容，档案后保管范式是在电子文件不断产生的背景下提出来的，将档案价值鉴定工作与知识服务有机结合起来，从而肯定了档案价值在知识管理中的地位。4.档案双元价值理论主要指档案的工具价值与档案的信息价值。工具价值所指的就是档案产生之初所赋予的价值。正如一个事物的产生是有其原因的，并能在其产生的基础上发挥其应有的价值，为社会提供利用服务。信息价值主要是依据信息接收者，即知识主题与知识客体之间的关系而形成的一种价值关系。这种价值的实现是需要一定的载体对信息进行传递实现的。知识主体的不同对知识的需求自然就会不尽相同。主体带着目的和需求查询接受信息，并且由于每个人的知识素养，知识储备的不同，对同一信息的理解也是大相径庭的。正如每个人读研究生的目的是不同，每个人的人生经历也是不同的，所以对待同样的问题我们会有自己的想法，我们会根据自身的经验分析理解所获取的信息。
（二）从实际理论角度分析。实践基础主要表现在公共档案管提供利用的层面上，主要包括知识获取、知识管理与知识服务三个方面。1.知识获取是实践的前提保障工作。正所谓没有原材料我们就无法进行生产加工一样。所以要想使公共档案真正体现价值，首先我们需要获取到一定的知识。知识管理权主要指的不再是对纸质文件的有序化整理过程，而是对文件上所反映出来的知识内容进行整理加工，对文件上面的信息进行分析，挖掘出更有价值的部分，对其进行管理。2.知识服务体现在政府信息公开这一层面上，档案馆作为政府信息公开查询的场所，具有提供知识服务的合法地位，同时主动提供信息查询等方面的服务也是其应当履行的义务，满足公众的需求是其应当做的。同样也是公共档案管发展的动力所在。在知识服务提供利用方面，公共档案馆可以借鉴公共图书馆的成功措施，如举办展览，提供远程服务，提供电子化检索平台等等。公共档案馆通过提供新的利用服务方式可以吸引更多的公众，进而实现其公共服务的价值。
三、知识管理中档案价值实现的特征
传统档案管理活动中只有有价值的文件才可以转换成档案进行管理、保存。而在知识管理活动过程中，档案的价值与使用价值时同等重要的。档案的价值主要体现在隐性知识层面，档案的使用价值主要体现在显性知识层面。因此对于知识管理中档案的这种价值与实用价值并重的条件下，档案价值也呈现出了新的特征。
（一）集成化与灵活性。传统的档案价值体现在主题对客体的需要，对主体需要的档案进行归档保存以实现其价值。而知识管理中更加注重的则是知识，并且这一管理从文件形成之初就需要开始着手进行了，体现在外在内在结合的全过程中，在整个过程中因可能涉及的不同人提出的不同要求，故灵活性也是必不可少的。
（二）多元化与共享性。公众对于档案的利用可能是间接的，而公众对于知识的获取则不同，这是一种主动性的活动。正如约翰奈斯比特曾经提到的“我们淹没在信心之中，但我们仍处于知识的饥渴中”。作为知识个体的人因其自身处于不断发展中，所以人作为知识个体是渴望获得知识的。知识管理的过程中则强调的是，将档案中的知识以一种共享的方式传播开来，呈现在公众面前，以便于公众根据自身的需要获取知识。这种共享性是多元化的，可以是一对一、一对多、多对一、多对多的方式。正如我们需要完成一项工作可能一份文件就包括了我们所需要获取的全部信息，也有可能我们需要通过搜集不同文件中的部分信息，进行整合后的信息才是我们真正需要的。个体的需求可能是单一的也可以是多元化的。
（三）显性化与增值型。知识管理需要的是主体通过交流的方式将隐形的知识显性化，知识管理中侧重于人力资源管理、成本投入管理、技术管理三个方面，这三点主要是依据企业知识管理所提出的。而当前就档案而言为了实现档案的价值应更加趋于主动性。主动性主要指主动提供服务，知识管理重视的是个体之间，个体与组织之间的知识共享过程，进一步促进知识创新以实现档案信息的增值型。
四、档案价值在知识链中的体现
（一）知识获取。知识获取包括信息采集與信息创造两个方面。采集的过程我们强调的是对于信息的获取要注重其完整性与信息的可靠性。创造则更加侧重于，将隐形信息显性化的过程。档案室信息是一种外在存在形式，因此可以说档案室信息的承载体，也就是知识获取的主要来源，对于有价值的信息获取应该对其加以记录以便日后更多人利用。
（二）知识开发。知识开发的过程是对信息进行分析，加工，处理，存储整合的过程。使信息有序化、体系化。这种信息开发的过程要遵守信息本身的客观性原则，知识开发者不可以根据个人的主观意识对信息进行任意的更改，要保持信息的原貌。知识开发就是档案工具价值和信息价值转换的过程。
（三）知识利用。知识获取与知识开发的过程都是为了知识最终能被有效地利用，利用过程中的个人与组织之间的信息传播、信心交流、信息之间的转移，到最后的信息共享过程都是档案价值实现的体现。
大数据论文篇7
其次，大数据为现代教育与信息技术的深度融合提供了环境支持，进一步推进高等教育改革。大数据是信息技术发展的又一高峰，在高等教育中，其以对信息和数据的高度集成而构建信息化的教育环境，促进信息技术和高等教育的整合乃至全面融合，从而改变了教学活动的各项要素，引发了教学方法、教学工具、教学内容等各环节的深刻变革，并且推动了高等教育模式和学习环境等领域的全面创新。第一，随着以大数据为代表的信息技术与高等教育的不断融合，高等教育中，以阶段性、择取性、封闭性为明显特征的传统教育模式发生了变化，持续性、普适性、开放性等教育发展要求有了实现的路径，这不仅推动着传统教育模式的变革，同时催生着如MOOC和国家开放大学等新教育模式的产生;第二，随着以大数据为代表的信息技术与高等教育的不断融合，高等教育中，原本以教师为中心、以学生群体为对象、以灌输为主的传统教学方式发生了变化，主体化、个性化、主动化等培养学生创新素质的要求有了实现的契机，这不仅逐步改变了传统的教学方式，同时促成了翻转课堂、微课等新教学方式的产生;第三，随着以大数据为代表的信息技术与高等教育的不断融合，高等教育中，教学工具和教学内容的创新亦在同时进行，多功能、灵活轻便、实时交互等特点保证了新型教学工具对传统教学工具的优势，能够有效提升课堂教学质量，而信息技术对社会和科学的变革作用更是改变了教学内容，包含信息技术在内的新型知识架构，维持了知识技能与社会需求之间的耦合，以保证学生学有所用。
最后，大数据为高等教育带来量化和实证，提升高等教育实践活动的科学性。第一，在教学方面，大数据能够全程收集学生学习过程数据，真实反映学生在学习过程中的状态和问题，并通过对收集的海量数据进行建模分析，获取学生学习分析报告，检测学习理论，指导学习实践，并为学生提供个性化的学习支持，这无疑将促进高等教育教学质量的提升;第二，在科研方面，大数据为科学研究带来新思维和新方法，大数据将物理世界全面描述和重现，为科研工作者的研究对象从物理世界转变为数据提供了支持，同时，大数据作为一种面向全体数据的研究方法，弥补了传统的面向有限数据格局的抽样研究方法对细节和个体的无力以及缺失，而大数据对多元复杂相关关系的挖掘有利于寻找和破解开放复杂巨系统如社经济和教育等社会领域诸多问题的规律，这将为高等教育科研能力的发展提供有力支持;第三，在管理方面，大数据通过对全体教育对象信息的全面收集和高度集成，完成教育对象数据的充分利用和共享，既避免了教育对象大量重复信息的存在，又提高了管理效率，而基于数据的教育评价和决策，教育管理信息客观性、有效性的提升，过程性和多主体多层次教育管理机制的建立，有利于切实把握教育对象的变化的条件和规律，将为高等教育管理的科学化提供有力依据。
二高校如何应对大数据的冲击
1升级管理信息系统
建立大数据应用平台建立大数据应用平台，是为了更好地挖掘潜藏的海量数据，同时也是整合和分析大数据的基础。大数据的应用过程大致可分三步:数据挖掘、数据分析、可视化显示。第一，升级高校信息系统，在高校，数据挖掘注重对过程数据的挖掘，尤其是对学生学习过程信息的采集，而现有的高校信息系统普遍缺乏过程数据的收集的能力;第二，升级数据库管理系统，数据挖掘还包含着对数据的储存和清洗，在控制硬件成本的前提上，数据的存储空间的压缩依靠数据库文件系统的升级，同时，更高数据质量要求的数据清洗、更高速度要求的数据存取和处理过程也需要更高性能数据库管理系统;第三，安装专业可视化软件，如Tableau，即可将一般的数据分析结果以可视的图像图形图表等方式展示出来。
2多学科合力攻关
加强大数据基础研究大数据科学横跨多门科学领域，需要信息科学、网络科学、统计学甚至心理学和哲学等多学科领域的专家密切配合，组成多领域合作团队对其进行基础研究，在数据标准、数据挖掘、数据分析、数据隐私保护以及大数据实际应用等大数据发展关键领域进行研究和突破。高校应利用自身优势，多学科合力攻关，加强对大数据的基础研究，扎实大数据发展的科学基础，不仅合理应用大数据，更要成为大数据发展的“孵化器”，积极履行自身发展科学和社会服务职能，引领大数据科学有效的发展。
3关注社会需求
培养专业大数据人才高校最重要的职能即是为社会培养人才，满足社会发展对各类人才的需求。“治国经邦，人才为急”，人才作为当今时代最宝贵的财富，对社会发展的重要性毋庸置疑。在大数据已经发挥出巨大社会、经济和科学价值的当下，对其巨大潜力的发掘无疑成为当今社会的急中之急，而这需要足够的专业人才。大数据发轫于21世纪信息技术的突飞猛进，作为一种新生的领域，专业人才的匮乏成为限制大数据发展的不利因素。高校应把握社会动态，紧密关注社会需求，开设数据科学之类的专业课程，培养专业大数据人才，既是对大数据发展的促进，也是对社会的回馈，更是高校自身职能的履行。
大数据论文篇8
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。
大数据论文篇9
在信息化时代“，数据”成为一个热门词汇，如今数据已经深入到每一个行业和领域，并成为促进生产的重要因素。而“大数据”这样的概念是在数据的基础上逐渐流行起来的，这最早源于美国“。大数据”指的是运用更先进软件和科技对数据进行管理和分析，将数据流整合，将海量的数据进行处理，也就是说，传统的数据管理技术已经不能适应现在的大量数据了，我们要进行新技术的开发，迎接大数据时代的到来。大数据(Bigdata)一般指的是软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据，其单位通常是“TB”。大数据是一个企业在创造了大量非结构化和半结构化数据后，组成一个数据集，其具有4V特性：(1)容量大(Volume)。非结构化数据的超大规模和增长；占总数据量的80%～90%；比结构化数据增长快10到50倍，是传统数据仓库的10～50倍。(2)格式多(Variety)。异构和多样性；很多不同的形式，如文本、图像、视频、机器数据等；没有模式或者模式不明显；不连贯的语法或句义。(3)价值高(Value)。大量的不相关信息的提纯；对未来趋势与模式的可预测分析；深度复杂分析(机器学习、人工智能VS传统商务智能咨询、报告等)。(4)速度快(Velocity)。实时分析而非批量式分析数据输入、处理与丢弃，立竿见影而非事后见效。数据之间的跨应用和跨系统的结构化和非结构化数据体现着数据与数据的复杂关系，这些数据相互之间关联却又相对独立，大量的数据通过储存和分享进行交换和联系。通过对大量数据进行分析、整合和交换，不断创造新的价值，加快生产，发现新领域和新知识，将数据流最大价值化和最大应用化，这是大数据的实质与内涵，简单来说，就是将大数据内部信息进行关联和挖掘。
3大数据给公司带来的挑战
新疆新捷股份有限公司成立于1995年8月，是专业从事天然气终端销售及综合利用的企业。公司秉承中国石油“奉献能源、创造和谐”企业宗旨，坚持昆仑能源“低碳经济、绿色发展”理念，努力将公司建设成为国内一流的天然气终端销售企业。从企业战略着眼，信息就是财富，企业如果对这些大数据管理得当，就可以发掘出更为强大可靠的决策信息。目前大数据时代给企业管理者带来的挑战有如下几个方面。
3.1如何获取大数据现在很多企业所能获取的数据信息有限，仅仅是冰山一角，大约为总数据的15%以下，并且对数据整合程度不够，存在很多非结构化数据和半结构化数据。无法获取足够的数据成为企业发展的障碍，这些对于现代企业来说是一个很大的难题，传统的商业智能系统对大量信息数据的标准化和结构化整合已经不能适应，海量数据的产生需要企业运用先进的手段获取更多，并对信息数据加以整合，这样才能通过大量的数据分析市场需求，增加客户，提高企业的服务质量，不断提升企业的国际竞争力。因此，如何获取大数据成为新疆新捷股份有限公司的一个挑战。
3.2对管理团队的挑战新疆新捷股份有限公司的传统管理模式是高层决策者凭借自己的经验和决策能力下决定，其他管理人员负责完善决策和执行。在大数据时代来临前数据量较小，信息有限且获取信息的成本较高，因此这种传统的管理模式还可以适应企业发展。但随着信息化社会的发展和大数据时代的到来，这种传统的管理模式已经不能适应海量的数据，这更多的是需要新疆新捷股份有限公司通过大量的数据进行分析，结合企业自身的特点，组成管理团队进行决策，这样才能不断适应社会的发展，增强企业的竞争力。决策者在决策过程中的直觉主义已经不能适应大数据时代，这是企业在管理上遇到的一个挑战。
3.3对企业管理流程的挑战多数企业的管理流程是逆向思维方式，也就是说通过在经营过程中出现的问题进行分析，通过一个管理团队的讨论和协商，制定出一套解决方案，这样的管理流程有一定的好处，但也会因为有一些管理问题还没有出现，导致管理上的疏漏，而新疆新捷股份有限公司就曾是这样的管理流程。对于现在海量数据的产生，新疆新捷股份有限公司不能再按照逆向思维模式进行管理了，其应该尽量运用正向思维的管理方式，根据现在大数据时代的特点，进行数据收集，找出数据之间潜在的关系，对客户信息进行整理分析，充分了解客户的需求，进而提出优化方案，这样更有利于企业发现自身的问题，并走在其他企业前面，提高竞争力。
4大数据时代企业管理变革
随着信息流动、网络新生代的成长和数据量的增加，过去传统企业可能通过强大的体制控制力，或者信息不对称的优势地位进行封闭企业管理的模式，在今天已经越来越行不通了。面对海量数据，我们要以数据体现的内容为先决条件，不断适应大数据时代的变革，同时，对企业的管理进行改进和变革，大数据时代下企业管理需要做出变革几点如下。
4.1获取数据在大数据时代，企业最重要的是进行数据的获取，收集一定的数据才能更好地对企业进行管理和实施决策。大数据需要有一个平台，需要进行一个数据的抓取，它有传输、分析、建模、优化等作用，最后产生认知，这些都是在大数据这个平台上所必须具备的一些特性。这些特性使得企业间可以通过大数据平台进行跨行业交流。大数据平台会把全世界的数据进行共享，使得全世界在物理空间的活动都得以体现在大数据平台上，这是一个很重要的概念。对于企业来说，要不断融入这个平台，通过共享数据和收集数据，开发潜在客户。
4.2管理团队的挑战大数据时代的到来对于企业的管理既是机遇又是挑战，对于企业的管理者来说，这有利于数据的收集和分析，我们在面对大数据的挑战时，首先要将数据量化，量化的数据有利于管理效率的提升，管理者通过大量的数据信息掌握公司的业务和客户，对公司内部和外部客户进行管理，提升管理和决策的质量。我们可以通过以下三个方面面对挑战。
4.2.1转变管理模式企业在管理上要与时俱进，要在大数据时代充分了解数据是什么，并通过数据进行有利于自己企业发展的分析，要根据大数据转变管理模式。海量数据是管理的主线，我们应该通过数据说话，利用数据进行潜在客户的挖掘。以往的管理模式都是由高层人员根据自己的经验进行决策和管理，而在大数据时代，我们应该建立一个管理团队，对海量数据进行管理和收集，通过分析数据得出结论，再通过研究讨论，最终确立决策方案。这种管理方式可以给企业带来巨大的商业价值，实现企业对客户进行增值服务的附加值，以数据为主的管理模式更合理，更科学，也更符合大数据时代的特点，此外，还有利于企业增强竞争力，提高管理和决策的效率。
4.2.2转变思维模式面对大数据时代，企业管理者需要对大数据进行量化分析，这和传统的思维模式并不相同，因此需要转变管理者的思维模式。在面对重大决策和企业管理时，要先进行数据查找和数据分析，从数据上得出结论，分析结果，最后再进行决策和管理，这种方式不但会提高管理者的效率，也会提高其他工作人员的积极性和业务执行能力。另外，我们要允许数据做主，也就是说提高数据分析的力度，将来自一线的数据进行分析，通过数据判断决策是否正确，大数据的整理和分析是需要较长的时间来完成的，这对企业来说也是一种挑战。
4.2.3培养人才资源在大数据时代人才资源是一个企业发展的重要因素。如今的高级管理人才越来越稀缺，拥有综合能力的管理人才不多，因此企业应该进行管理人才的培养，只有将人才、科技、管理、决策进行融合和调整，才能使企业清晰自己的发展目标，制定适合自己的发展战略。企业可以在管理人才的选择上挑选一些经验丰富、学历较高的人才，再进行岗前培训和在职培训，提高他们的管理能力和应对大数据时代的能力。企业通过培养视觉化、系统化人才，将企业的海量数据进行快速、高效的整理和分析，从而提高企业竞争力，使企业能充分迎接大数据时代带来的挑战，更好地把握大数据时代出现的机遇。
大数据论文篇10
（一）树立大数据时代的网络思想政治教育的数据意识网络思想政治教育必须顺应科技与时代的发展。大数据时代教育工作者需要树立网络思想政治教育的数据意识，这是发展大数据环境的网络思想政治教育的首要前提。针对大数据发展网络思想政治教育可以分为如下三个方面。首先是要全面了解和分析大数据本身，理解大数据是什么、大数据的变革力量何在、大数据的未来发展趋势等等；其次是在理解大数据的基础上，系统地分析大数据时代对网络思想政治教育可能产生的影响，带来的机遇和挑战。最后是充分的确立数据意识，意识到数据是现代社会最具价值的资源，是发展与决策的源泉。用数据意识驱动网络思想政治教育工作创新发展，例如在一定的数据分析基础上将灌输式集中教育变为交流式个别教育。
（二）借助大数据技术对网络思想政治教育进行量化研究
定性研究与定量研究相结合是网络思想政治教育的重要研究方法。定量分析法是对社会现象的数量特征、数量关系与数量变化进行分析的方法。定量分析使用数学模块对研究对象可量化数据进行的分析，通过分析对目标给予评价并做出判断。定量分析方法始终受到教育工作研究人员的关注，因为网络思想政治教育中存在极大的不确定性和动态性的因素，定量分析方法可以帮助我们对网络思想政治教育进行科学评价。但与此同时定量分析方法具有很大的复杂性，受很多技术因素的限制，一直不能很好的发挥作用。大数据技术的出现为定量研究提供了一种新的技术手段，成为科学研究新的范式。定量研究可以运用大数据技术进行理论假设、建立数据模型以及数据分析验证。由此可见，大数据时代网络思想政治教育的研究，需要与数据资源丰富的机构单位合作，借助这些数据载体的平台、资源以及高精尖的技术，进行合理合法的挖掘教育对象的信息，从而精确的开展网络思想政治教育活动。另外，要建设一支过硬的网络思想政治教育队伍，不但要具备思想政治教育的专业知识，而且还要具备创新的网络教育观念、精通大数据等新技术手段。
（三）促进大数据时代网络思想政治教育信息资源建设
发挥大数据技术的优势，分析网民的接受习惯，增强教育内容的实效性、趣味性，以服务成长成才为核心有针对性地加强功能开发，提高网络思想政治教育信息资源的受关注度。此外在信息资源建设过程中要注意好以下几点：首先要把握信息资源内容的方向性，弘扬主旋律、传递正能量。其次信息资源的形式要多样，通过文字、声音、图像等形式，经由微博、微信等新兴传播手段，提高教育的实效性。再次，信息资源来源要丰富，可以从各大媒体引进、从理论学习资料借鉴、从大型活动中总结、从日常工作中提炼，确保信息资源及时更新。
大数据论文篇11
互联网打造了全新的社会形态和生活方式，人们的工作、生活已离不开网络，通过网络消费者可实现交友，衣、食、住、行各种所需。谢文认为，未来通过网络有望实现三方面创新，个人数据集成、公共服务数据集成及物质生产集成。如收集消费者在网络上的言谈举止和生活中所有活动产生的数据，建立“数据人”模型，为线下的制造业提供人的需求数据；集成线上的公共服务数据为国家、政府和组织提供服务支持；集成物质生产数据实现制造业的数据化生存。对工业设计而言，网络连接消费者、社会和物质产品组成的三维空间，融合各种大数据，可支持制造业的转型与社会进步。这正是新形势下工业设计的发展方向，即通过设计具体的服务产品，为消费者创造感性价值，实现消费者情感上对个性、品位和身份的追求。这些服务化产品在提供高品质服务的同时，以技术推动组织和社会创新，实现人、组织、社会和环境的可持续发展。此时的工业设计从“提供功能，方便使用”的问题解决方案，转向“讲述故事，创造意义”的“造意”阶段，“造意”正成为当下产品设计新的关注点。借助网络获取用户数据，让产品满足基本功能的同时，更多地向消费者讲述故事，引起消费者的回忆和联想，成为当下产品设计成功的关键。
大数据论文篇12
流量是当今数字世界运转的基础。“客观属性”是对“流量”这一认识客体固有属性的客观描述，不因经营主体和经营方式而异。流量属性包括以下方面：1)流量的规模性，指流量可用同一量纲进行规模比较，比如联通单用户流量规模要高于移动，百度流量规模要高于google中国，基于中国移动网络发生的流量规模要高于基于百度服务发生的流量规模；2)流量的层次性，指流量与用户真实行为(主体)的接近程度。流量蕴含着反映主体行为的信息，但程度有所不同。比如淘宝网所承载的流量直接反应用户的网购行为，而电信网所承载的流量只是经过IP协议封装的比特流，前者显然更接近用户真实行为因而被称为表层流量，后者则被称为底层流量；3)流量的异质性，指流量对用户消费目的(客体)的涵盖范围。流量蕴含着反映客观世界的信息，但范围有所不同。比如文本、话音、图片、音乐、视频等不同类型之间，垂直应用与平台式应用等不同类型之间，社交类、娱乐类与生产类应用等不同业务类型之间，其流量映射客观世界的能力就各有差异和侧重；4)流量的不可分性，虽然底层流量和表层流量在概念上区分了，但在实体上是紧密依赖的，是同一事物在不同经营层面上的不同投影。比如，淘宝的表层流量离不开运营商底层流量的依托，运营商底层流量也离不开淘宝等表层流量的呈现，同时，淘宝可推知用户使用了多少底层流量，运营商也可部分解析出用户的购物行为。
可见，流量是一个充满想象空间的市场，而电信运营商似乎占据有利地位。综合流量的层次性和异质性，流量被赋予了主体行为和客体存在在信息层面上统一投影的属性，是信息社会不断流动的血液，具备极大的社会价值和经济价值。从流量的不可分割性来看，上层服务提供商与基础运营商之间的相互依赖、相互制约将是长期的基本格局。从流量的规模性来看，至少在本地市场，由于基础设施市场集中度高，电信运营商很容易就可获得超过任何单一玩家(如apple和facebook)的规模优势。
但现实情况中，流量规模的暴涨对电信运营商是一把双刃剑，情况不容乐观。流量在呈现客观属性的同时，在特定的经营主体及经营方式下，还会表现出影响甚至决定经营绩效的经营特征。本文认为，固然客观属性有利于电信运营商开展新一轮价值创造，但在当前经营模式下，流量应有的价值并未得到充分挖掘，无法支撑电信运营商的可持续发展。
当前的流量经营模式是，通过提供同质化的、以M为价值衡量单位的流量产品来满足用户的接入需求，然后通过向用户收取按照使用量计算的费用来补偿网络成本、运维成本和营销成本。在这种模式体现出三大属性：一是面向手段性需求。用户向运营商购买流量不是为了流量本身，而是为了流量所承载的个性化互联网应用。流量仅仅是服务于互联网消费的手段，因此，与面向目的性需求的互联网服务提供商争夺用户界面时，电信运营商天然地处于劣势；二是无直接网络效应，电信运营商无法将网络效应内化从而无法实现业务的边际效应递增。流量用户之间并未像话音用户之间和短信用户之间那样构成彼此连接的网络，用户之间的网络是通过业务构成的，而业务网却控制在OTT手中。换言之，网络效应主要存在于OTT业务层，而非管道层。因此，随着使用OTT业务的用户越来越多，以及用户使用OTT的业务次数越来越多，OTT业务的边际效用递增，但电信运营商流量的边际效用基本持平；三是边际成本下降有限，面对指数级增长的流量需求，运营商不断追加投资扩容、升级只能勉强跟上。上期投资刚进入边际成本下降阶段新的投资又追加进来，下降趋势被中止。在投资压力下，设备商又勾画了美妙的技术前景，许诺平均成本将极大地降低，勾引运营商全面投资新技术。这样多次循环和叠加，在相当长一段时间内，运营商都处于初始成本投资阶段，流量边际成本下降的周期被压缩到很短。反观OTT，一旦业务上线，在运营成本增长与业务量增长相比可忽略不计的前提下，业务边际成本很快就会下降到接近于0。某种程度上，信息产品边际成本为0规则的成立，是建立在电信运营商的牺牲之上的。
图OTT业务与电信运营商流量业务的边际效用/成本对比
电信业本是新经济的鼻祖，网络效应理论就是70年代从对话音网络的研究中发展起来的。然而，在当前经营模式下，运营商的流量业务失去了网络效应、边际成本趋于0、边际效用递增等信息产品的新经济特征，用工业经济时代的经营模式去与新经济时代的经营模式争夺价值，注定是落于新型竞争对手的。这是仅在流量规模上做文章，没有深入挖掘流量价值形成的后果，运营商由此陷入流量价值困境。
(三)大数据经营破解价值困境
大数据的定义众说纷纭，从技术特征上它通常具备数据量大(volume)、数据类型多(variety)和数据处理和响应速度快(velocity)的特征，麦肯锡将大数据定义为超过了常规数据库软件所能搜集/存储/管理和分析的规模的数据集。大数据概念具有深刻的IT烙印，正如“流量”概念具有深刻的电信烙印。通信与计算是信息的不同处理环节，在ICT端到端融合的背景下，流量和大数据完全可以统一在“信息”概念下，是信息全生命周期不同阶段的称谓。流量有表层底层之分，数据也有信息、知识、智慧之谓，流量经营和大数据经营均可理解为信息经营。
然而，仅仅揭示大数据本身的属性是远远不够的，如果脱离了正确的经营模式，一切价值都是虚妄。在这方面，电子科技大学周涛教授的观点很有价值。他认为，大数据1.0是利用内部数据解决内部问题，大数据2.0是利用内部数据去解决外部问题，或利用外部数据解决内部问题，大数据3.0意味着大数据进入了一个以共享交易为特征的时代，出现了大数据公共平台运营商(以下简称大数据运营商)。从1.0到3.0，大数据的工具属性逐步减弱，目的属性逐步增强，直至“大数据”像货币一样在全社会范围被收集、交换、处理、传输和应用，使得大数据可以真正成为时代的标签。在这个意义上，大数据之“大”，就是不断增强数据的透明性、不断扩大数据的共享范围、不断提升数据的流动性，在更大范围内解决信息不对称以创造更大的价值。否则，无论数据多丰富，技术多先进，都较过去无本质突破，大数据之“大”盛名难副。这个过程，是大数据经营环境不断完善和经营模式不断演进的过程。
大数据经营模式严格来说是指大数据运营商的经营模式。大数据运营商采取双边平台模式，一方面向消费者提供普遍服务，另一方面向企业客户提供以大数据为中心的服务。可以形象地将这种经营模式比喻为“数据银行”。1)大数据运营商自身掌握独特而雄厚的数据资产，这往往是一个通过提供消费者服务集腋成裘的过程，正如银行通过吸纳个人存款掌握雄厚的现金等资产；2)这些数据的使用权和支配权归大数据运营商但所有权属于消费者，正如银行可以自行决定吸纳的存款如何使用，但储户拥有随时要求提现的权力；3)大数据运营商以免费或部分免费提供服务为代价，换取消费者在使用该服务时产生大数据的支配权，正如银行承诺利息收益换取现金存入或委托理财，并默认获得资金支配权；4)这些大数据被用到千百万家企业的生产服务流程中，为大数据运营商的企业客户创造价值，为大数据运营商赚取收益，正如银行吸纳的存款被贷给各行各业的企业，融入经济生活的角角落落。为了进一步理解该模式，下面描述一些细节：
细节一：场景举例。风险控制是保险公司商业模式的核心环节，如果能够更准确地获知投保客户的风险系数，保险公司就可能设计更有竞争力的保险险种和更丰厚的收益。比如车险，如果能对某潜在客户的出行和驾驶行为数据如车速、车程、违规记录等进行分析，保险公司就能更精确地推知该用户在投保期内出现安全事故的概率，从而制定更为有利的保费和理赔政策，比如避免对高危客户(通过各种指标定义)保费过低或保额过高，而对“安全系数”较高的客户则可以在常规保费基础上打折以提升产品的吸引力。同样，对于疾病险，如果能够对潜在客户每天身体健康指标如血压、心跳、卡路里消耗、睡眠时间等，保险公司就能识别优质客户并针对性地设计相关疾病险种。在这个简单的例子里，大数据产生于用户使用的车联网、移动健康等服务，大数据运营商需要向用户提供这些服务，并承诺他们的个人数据不会被滥用。对于保险公司或其他中小型企业客户，大数据运营商提供的核心产品是数据，但更可提供大数据基础设施租用、承担大数据分析任务甚至基于分析结果的营销执行等附加服务。
细节二：如何规避隐私争议。个人数据的隐私问题是大数据商业价值受到质疑的主因。实际上，这个问题可以从理念上和模式上给予回答。理念上，隐私问题自人类社会形成之初就存在，用户心中总是存在一架权衡隐私顾虑和业务价值的天平。当前的隐私争议不在于隐私被使用了，而在于被滥用了，没为用户带来便利/效率/等正面价值甚至反而带来负面价值。因隐私顾虑而扼杀业务创新只会在竞争中被淘汰，将注意力集中到利用个人数据创造更智能的业务，使用户心中的天平偏向业务价值，这才是解决之道。模式上，大数据运营商扮演的是银行角色，受消费者委托管理数据，基于数据所有者与数据使用者之间的契约关系执行数据开放动作，具体由双边平台的双方自愿谈判商定。比如，保险公司若需要使用个人数据可向个人提供保费折扣，达成协议后大数据运营商则执行这一契约，按照协议开放指定数据，并全程监督数据使用。上述过程并不涉及隐私侵犯。对于那些无需识别个人身份的大数据应用，交易成本可以更低，正如银行没有必要向每个储户说明他/她的存款被用于哪一笔放贷或投资，而只需履行利息承诺即可。
细节三：如何获得网络效应。在上述经营模式下，大数据运营商将获得网络效应，这种效应源于该平台上各行各业的企业。与话音业务类似，企业使用该平台提供的数据的同时，也在为该平台增加更多的数据资产。比如，“用户A在facebook上的Like行为记录”这一数据，若被WSJ网站使用，除了为WSJ产生“内容精准推荐”的价值外，用户A对该内容的浏览行为和评论(如果有)也会被平台记录，从而提升原数据质量(如置信度评价)、丰富了关于用户A的数据，其他企业将可从该平台获取更多价值。这样，企业围绕平台构成了大数据共享网络。大数据平台成为网络效应的受益者。于此同时，企业客户在使用大数据产品时也具有边际效用递增的特征，数据用得越多，数据的价值就越大。可见，大数据经营完全符合新经济规则。数据不因使用而损耗，且随着使用次数增多价值反而变大，边际成本趋于0，边际效用递增，大数据的价值与数据节点及数据使用者节点的平方成正比。
细节四：如何将流量转化为大数据资产。针对流量业务，一方面优化现有面向消费客户的经营模式，另一方面从流量中提取大数据资产，作为构建面向企业客户大数据经营模式的基础，两者交叉补贴，平摊成本。用户在消耗流量的同时，也在为大数据经营添砖加瓦。一个基础设施，两个经营模式，这是成本收益困境的基本解题思路。对流量经营而言，智能管道存在的价值是调控和配置管道资源，但智能调控和配置的前提是对调控对象的深度识别和解析，而这正好就是从流量提取大数据的过程。因此，智能管道将成为电信运营商获取大数据的重要来源。大数据的另外两个重要来源是BSS和各种信息类业务的后台数据。不同域数据之间的混搭会取得1+1》2的效果。
(四)大数据平台运营商的演化
在未来实体世界与数字世界无缝整合的世界，高速流动的信息将充当不可或缺的纽带。谁能掌控两个世界相互耦合的界面，谁就将成为下一轮破坏性创新周期中最大的赢家，而大数据平台就是这样的关键环节。当前虽然总体上处于大数据1.0阶段，但基于数据重要性被不断认知、传统企业拥抱数字化商业模式热情高涨等事实，大数据领域正孕育着一个前景广阔、异彩纷呈的大市场。
未来的大数据运营商绝不仅仅包括现在的电信运营商，互联网巨头如facebook、google和阿里巴巴等也将沿着这一方向演进。阿里巴巴提出的“电商、金融、数据”三步战略就是明证。阿里巴巴和新浪微博、高德地图等之间的资本联姻，也是走在数据布局的路上。平台会扩张，生态会成长，当时代被烙上大数据的印记，围绕大数据公共平台运营商成长起来的大生态注定会成为信息文明的基石。从平台演进的角度，本文认为大数据经营的成熟将经历消费平台、垂直平台和公用平台三个阶段，简要描述如下：
第一阶段，竞争者们借助消费平台海量用户数据的原始积累取得了大数据平台之争的入场券。比如阿里巴巴的淘宝、腾讯的微信、facebook以及电信运营商的流量，都是典型的消费平台。各类消费平台有层次和领域的区别，渗透争夺十分激烈，但就数据储备而言都具备了进阶的资格。同时，OTT玩家普遍发育了后向广告模式，与电信运营商的流量前向收费模式相比，收入规模小但利润率高。
第二阶段，基于用户积累向垂直行业扩张或者某个特定的环节延展。这个阶段，消费平台依然非常重要，但随着数字世界与实体世界的整合，固守数字世界很快遇到增长极限，因而越来越多的资源将投入面向线下传统行业的拓展。垂直行业方面，包括金融业(互联网金融、移动支付等)、健康业(移动健康、移动医疗等)、汽车业(智能汽车、车联网等)。特定环节方面，包括营销(广告)，CRM(如微信公众账号、淘宝卖家服务、FacebookConnect等)、产品设计(如天猫和华为定制手机合作等)。毫不意外，扩张的行业B2C特征较明显，延展的环节则以营销环节为出发点，而电信运营商通常以行业扩张为主，OTT以环节延展为主。总体而言，这些面向各垂直行业和特定环节的服务都以相对独立的小平台形式存在，每个垂直平台的经营模式各不相同，大数据资产进一步积累，但以信息为中心的经营模式仍未确立。从进阶第三阶段的角度考虑，衡量第二阶段经营成败的标准有两个：其一是是否与政府和传统企业建立了全面的信任关系；其二是是否掌握了大部分行业都需要的20%的关键信息。
第三阶段，面向全体社会成员的大数据公共平台出现。大数据在企业生产和消费者生活各环节的价值被充分认识，垂直行业内部的信息链在第二阶段被打通之后，进入跨行业信息共享阶段，大数据时代来临。在前文提到车联网信息、个人健康信息和保险公司的共享是这一阶段的典型案例，而车联网、移动健康领域的数据布局和与保险公司信任合作关系的建立，则已在第二阶段完成。值得强调的是，消费者的作用非常重要，因为各行业间打破信息隔阂唯一动力就来自于它们具有共同的用户。这一阶段，数据透明/共享/流动的范围、网络效应的范围、创造价值的范围达到了新的高峰。
上述三个阶段所描述的经营模式是叠加而非替代关系。从大数据的角度看，第一阶段着眼于积累原始资本，第二阶段注重数据的垂直投资布局和精耕细作，第三阶段注重跨行业数据的共享运营。但从经营视角来看，最终大数据运营商将具有三种核心业务、三种盈利来源，比如阿里巴巴的三步走战略，并不是金融代替了电商，数据代替了金融，而是按照这个路径最终形成三足鼎立的多元共生业务组合。
(五)对电信运营商的建议
既不甘于管道的低利润率，又无法适应OTT基于速度和创意的竞争规则，电信运营商一直在寻找位于管道业务和OTT业务之间的黄金地带。本文给出的答案就是大数据经营。大数据经营与传统通信经营在业务属性和经营模式上具有内在延续性。传统通信业务通过将个人连成通信网络解决个人与个人之间的信息不对称，大数据经营通过将企业连成大数据网络解决行业与行业之间的信息不对称，这个方向符合信息社会的演进脉络。通过选择正确的模式，大数据经营完全可以和传统通信业务一样具备网络效应等新经济特征，从而带领运营商走出当前流量经营模式的价值困境。
对电信运营商而言，大数据的战略地位应从内部运营工具提升到“新大陆”，移动互联网业务则从“新大陆”降低到撬动新大陆的“杠杆”。如果目标和OTT一样都是大数据，而获取大数据的手段并非仅自身运营OTT业务一途，电信运营商何必一定要吊死在这棵树上呢？调整心态后再参与OTT竞争，也许更从容不迫。因此，电信运营商无需过于纠结为何不具备互联网基因，而应立即与那些OTT站在同一起跑线上一道发力培养大数据基因，构建大数据经营模式。大数据目前还处于非常早期的阶段，大数据竞争最终将是资源密集型的，电信运营商在这个战场上的位势要比在OTT战场上好得多，至少暂时如此。比如，腾讯有微信和QQ，阿里有淘宝和支付宝，电信运营商有流量。关于下一步的布局，有如下几点建议：
大数据论文篇13
1.2数据种类很多
数据的种类是数据的外在形式，是指它的表现样态。原来数据的表示形态和种类有限，数据的维度也相对较低，数据类型简单，大多采用表格的形式和文本进行呈现。在对数据处理的过程中只是对于数值本身进行处理，没有对数据之间的关联和架构进行分，因此也就不能产生新的价值和意义。随着人们生活的丰富好技术的发展，人们对于能获得到事物几倍的诸多信息，因此对于同一事物的数据就越多。数据甄选和过滤技术的出现，数据就成了事物意义的描述，数据量就以几何级的方式增长。
1.3数据处理数据极快
大数据时代的重要特征就是数据处理效率快。早期社会，传统的技术和工具，数据处理缓慢而且抵消，不能够满足人们的需要，大数据时代，各种新兴技术的运用，数据快速增长，必然要求数据处理速度越来越快，并且数据处于不断的流动中，数据具有较短的时效性。没有及时处理的数据可能很快就失去了任何意义。因此，大数据的处理要求瞬间处理，形成结果，因此大数据时代的数据需要进行零误差处理是这个时代的显著特征。
2高职院校网络教学面临的问题
高职院校不同于一般学院，因此在网络教学平台构建的时候，应该结合高职院校自身的特点和优势，侧重于以专业资源建设为核心，构建数字化学习为中心，资源共享为目的，充分保证资源的快速上传、检索和归档。高职院校网络教学平台应该符合现代职业教育理念：一方面能够在现代教学理论中以学生为主中心；另一方面由于高职院校的学生已经具有较强的学习能力和独立思考的积极性。因此高职院校网络教学应该考虑到现代教学的要求，发挥学生网络学习的自主能动性和教师在网络教学中的向导作用。网络平台应该能够使得教师和学生在通过网络学习社区有小的组织和教学相关的应用，使得教师和学生在完成教学和学习计划的同时，还能够消除学习上的孤独和无趣，增加学习者的学习兴趣，促进广大师生进行知识分享。加强高职院校网络教学平台的教学资源库建设。优质的高职院校网络教学资源是网络教学最重要的建设部分，也是最具核心的部分。高职院校网络教学课程资源建设是网络教学平台中的重点和难点，网络教学平台应该围绕教学内容而建设，并且结果高职院校自身的特点和优势，重视优质教学资源的平时积累和丰富，最大限度地收集教学资源，使得优质的高职院校教学资源在应用的过程中不断地丰富和完善。实施网络教学平台资源收集、使用和保存的同步，将资源库的建设贯穿在网络课程建设和学习的整个过程，对于教师和学生上传的教学资源实现自动收集。高职院校网络教学平台还要加强对学习过程数据的跟踪。目前多数网络课程对于不同的学生的学习方式支持并不是很理想，还不能够为学生的自我评价提供足够的数据，不具备产生有效的学习后期服务功能。在高职院校的网络教学平台建设时候，应该考虑到利用高职院校的技术优势，对学生的学习过程和成绩进行跟踪记录，并结合找到的工作情况进行匹配，为学生提供一个很好的自我评估，自我提高的依据，也为未来的学习和发展提供有力的方向。
