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大数据时代的理解范文1
第一，有助于档案管理效率的提升。在科技不断发展、时代日益进步、经济发展信息化特征逐渐加深的时代背景下，档案管理的开放性和共享性要求也日益凸显出来。为了适应时代要求，建立开放的档案管理系统是必要而且是必须的，档案管理工作者还需要根据工作环境的变化和信息技术的更新不断完善管理系统，持续性地提升档案管理工作效率。
第二，有助于为企业决策提供有用信息。档案在企业内部是一种非常重要的资源，它是企业发展历史和经营决策信息的重要记录载体，能够让管理者及时地了解到运营信息和决策产生的结果。企业在进行决策之前，一方面需要分析当前的状况，另一方面还要综合研究企业以前单位做出相似决策的信息，这样可以避免在决策过程中出现一些不必要的错误，并保障?Q策具有时代感和新鲜感。在制定决策的过程中，企业以前的决策可以起到对比的作用，这样可以在提出的价格方案中择优选择，使得决策根据科学性和合理性。对于一个企业来说，科学合理的决策是其实现经济利益和长远持久发展的重要途径，信息化档案管理在很大程度上减少了纸质档案管理的工作量，节约了档案查阅时间，减少了档案出错的可能性，信息化档案管理能够为企业决策提供更多有用的信息，使得企业的决策更加合理，便于其持续发展和长远发展。
（一）在企业信息化建设中加入档案信息化建设因素
企业应该意识到任何一个信息的建立都不可能靠一个部门一力促成，同样的道理档案部门也不能依靠一己之力完成信息化建设全过程。档案管理信息化建设需要企业高层领导的组织和协调，也需要企业内部每一个部门的配合和参与。所以笔者认为在信息化建设中加入档案信息化建设因素是必须的，这样档案信息化建设就融入到了企业总体规划之中来了，企业上下能够从思想意识到档案信息化建设的重要性，档案信息和企业生产经营信息联系得将愈加紧密。企业生产管理中领导者和员工都要善于挖掘和利用档案资源信息，使之能够有效地促进产品研发、生产经营、售后服务等活动的顺利进行，为企业实现更多的利益而服务。从具体的操作层面来看，企业可以对信息化建设的资金进行统一的调动和安排，在企业上下选取统一型号的计算机设备和其他微型设备，统一开发和共享企业内部使用的软件，在企业进行重要项目决策的时候合力通关，加强对现代化档案人才的培养和管理等等。
（二）做好档案信息化的前提工作――进行档案基础业务建设
档案基础业务建设的优劣直接影响到档案管理水平的高低不一，而基础业务建设好坏受到企业领导的重视程度、企业本身的经济效益和档案管理人员的专业素养等多种因素影响。一些企业的档案管理一直处于封闭式状态，很少能够接受到档案行政部门的相关领导，也很少能够和同行业企业进行档案建设的交流，这些因素使得档案管理工作一直停留在保存和储存的层面，难以有效挖掘档案的真正价值并加以利用。企业档案管理中还存在着制度不健全、档案工作流程不合理等诸多问题，使得档案管理基础业务建设更加一塌糊涂。所以，各个企业应当客观地认识到当前档案管理工作的开展现实状况，如果存在问题就要加强基础业务建设，完善档案管理体制，引导档案管理工作具体方法和流程的规范化、科学化，为档案管理信息化建设奠定坚实的基础。
（三）尽快出台档案信息化标准规范
档案管理信息化建设需要标准和规范的支持。但是一些企业的档案信息化管理存在着明显的标准不规范问题，甚至在一些具体的管理方面没有规范可以遵循。所以档案管理行政部门应当尽快地针对企业制定档案信息化管理标准，为企业建立档案信息化管理的工作制度。所以企业信息化管理必须坚持规范化原则，从电子文档归档开始就进入规范化程序，数字化档案的工作程序和工作规范都需要详尽的规定，以便于档案管理人员在工作中有法可依、有规所循，为档案信息化建设高校运行提供良好的制度环境。
（四）提升档案管理人员素质
大数据时代的理解范文2
(理解大数据分析、大数据的价值、大数据未来展望)
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内容简介
《跟随大数据旅行》是一本短小而精悍的书，不需要花费太多时间就能够让读者弄清楚大数据到底是什么，还能帮助读者了解大数据的来龙去脉以及未来大数据对各行各业带来的影响与作用。大数据将带来新的科技革命浪潮并推动管理变革、IT科技变革与业务变革、生态链变革以及分析变革。
《跟随大数据旅行》第1章讲述大数据的来龙去脉。第2章从应用的角度讲述大数据实际的业界应用。第3章从大数据的技术角度讲述大数据对当今和未来技术的影响。第4章从数据分析的角度讲述大数据分析，而大数据分析是大数据的核心，内容从数据到信息，从分析流程到算法应用、数据挖掘、模型应用、可视化展现以及分析团队建设。第5章从大数据的价值讲述大数据的商业价值、分析价值、安全价值以及未来价值。第6章讲述大数据的未来，对大数据未来给予一个前瞻性预测、未来IT科技、未来管理变革等。
《跟随大数据旅行》适合IT科技人员、管理人员、数据分析人员、数据挖掘人员、统计分析人员和决策者以及想了解大数据的普通读者阅读。
目录
序言
第1章 大数据的前世今生
1.1 何谓大数据
1.2 横空出世的大数据
1.3 大数据将走向何方
第2章 无处不在的大数据
2.1 SNS社交网站中的大数据
2.2 电子商务中的大数据
2.3 医疗行业中的大数据
2.4 移动互联网上的大数据
2.5 金融行业中的大数据
2.6 物联网上的大数据
第3章 大数据下的商业智能与平台架构
3.1 商业智能—在大数据时代下的新发展
3.2 MPP架构—在大数据时代下的新架构
3.3 云平台—大数据与云平台的关系
3.4 其他架构—在大数据时代下的其他创新
3.5 多平台共存—在大数据时代下的必然选择
第4章 理解大数据分析
4.1 数据的价值转换过程
4.2 数据分析流程
4.3 数据分析人员的要求
4.4 数据分析的团队建设—大数据分析部门组建
4.5 数据分析工具—大数据分析的利器
4.6 算法应用—大数据分析时代的基石
4.7 数据挖掘、模型与相关分析—大数据淘金
4.8 可视化分析—大数据分析的最高层级
4.9 报表与数据分析的关系—大数据分析的深层关系
4.10 带点怀疑精神—不要完全相信数据分析
第5章 大数据的价值
5.1 商业价值
5.2 分析价值
5.3 安全价值
5.4 未来价值
第6章 大数据未来展望
6.1 未来智能科技
6.2 未来管理变革
6.3 未来商业智能
大数据时代的理解范文3
出版社： 浙江人民出版社
策划：湛庐文化
维克托・尔耶・舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》中最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。
知名IT研究机构Gartner以它对专业IT市场的“魔力象限图”作为一种评价方式，在其二维矩阵里，横轴是前瞻的完整性，纵轴是执行力，如果用此分析方法来评价《大数据时代》这本书，它大概位于右下角靠近纵轴中间点的位置。
2012年，笔者看过的3本有关大数据的中文书，它们分别是《证析》、《大数据》和维克托・迈尔・舍恩伯格的《大数据时代》。与其他两本相比，舍恩伯格这本书的特点重在“Impact Analysis”的前瞻分析，在大数据时代的思维变迁方面有启发价值。也说是说，此书对于企业高管和CIO的价值更大，它基本没有太多讨论技术，而偏重于观念转移（Paradigm Shift）。
简单说来，这本书的价值可以用两个“三”、一个“一”来概括：第1个“三”是3个关于大数据的思维变换，重在大数据变革时代的价值与观念变化；第2个“三”是关于大数据影响商业变革的3个要素：即数据、技术与创新思维之间的互动；一个“一”是关于大数据泛化下的治理与隐私。
关于大数据本身的价值已无需赘述，此处重点讨论关于大数据的3个思维变化：1.不是随机样本，而是全体数据；2.不是精确性，而是混杂性，尤其是大数据的简单算法比小数据的复杂算法有效；3.不是因果关系，而是相互关系。
《大数据时代》一书提醒读者，大数据是全数据，至少维度要全，这带来了观察和分析事物的角度变化，尤其相对于传统IT系统数据，大数据强调了数据的外部性和实时性，这两个特性也使得“证析”提到的基于事实（Evidence）的分析成为可能，不过此书忽略了外部数据与企业内部数据结合的分析价值。比如，对于政府来说，分析大范围的公共卫生事件、传染病可以更快地利用大数据（比如微博）发现目前的情况，但具体要调度资源，还是需要结合“小数据”的精确决策。
第2点的核心观念关于大数据的简单算法来自谷歌的洞见，也来自于Hadoop（一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发）这类算法的核心理念。大数据的简单算法是一种统计学的逻辑，这个如同热力学的分析模式，热力学并不关心具体的分子运动，而是关心温度、体积、压强之间的宏观联系，关于这种理念的内在理解，建议读者从吴军的《数学之美》一书中获得，只有真正理解了大数据基于统计学的思维方式，才能理解它的独特优势和局限。这种方式可以解决以往技术无法解决的大范围、实时性和并行处理等问题，并带来新的洞见，它用概率说话，并不是和人就细节较真。这个来自互联网公司的观念是，希望先解决80%的趋势问题，然后慢慢精细化。
第3点，大数据关注“是什么”，而不是“为什么”，经常网购的人会更容易体会。很多电商网站的推荐引擎具备这种能力，它能够在顾客买书的时候，推荐顾客刚好喜欢的其他书籍，顾客可能不知道“为什么”，其实网站也不在乎“为什么”，（“为什么”可以由学术专家慢慢分析）。但是网站根据成千上万甚至上亿人的统计学分析，就可以发现“关联物”，或者说大数据更擅长通过统计分析人类所不能感知的关联，并建议人采取行动。这个革命式的思维非同小可，以前“啤酒+尿布”的数据仓库故事需要数据整理、清洗转换和专家建模挖掘，其采购行为的关联性可能被Hadoop等算法轻易的发现。上述方式由于分析门槛低，已经成为一种常见的工具，并衍生大数据的云服务的商业模式，成为企业可以购买的“分析即服务”（Analytics as a Services），国内阿里系正致力于这种模式的建立。
第2部分关于大数据商业模式方面，最有价值的是关于大数据商业生态的分析，除了大家熟知的数据、技术，作者认为还有第3种基于思维的大数据公司，包括数据中间商等等，这对于国内过于关注技术本身的趋势是个很好的提醒。一个有趣的话题是，作者认为基于统计的数据科学家会逐步取代行业专家，因为大数据发现的新的真实联系，可能会颠覆传统行业专家，这个话题学术界可能很感兴趣。一个耐人寻味的例子是，基于大数据统计分析的自然语言翻译几年前就胜过了基于语义理解的语言学家派别，书中提到的一个从事语言翻译的算法小组甚至开玩笑地说，“每次我们组走了一个语言专家，我们的翻译精确度就提高一些”。
大数据时代的理解范文4
【关键词】大数据；思维；小学数学；课本；数据素养
中图分类号：G623.5 文献标识码：A 文章编号：1671-0568（2017）15-0006-02
近年来，随着信息和网络技术的迅猛发展，大数据的涌现，不仅影响着人们的生活方式、工作习惯及思考模式，还给各行各业带来了巨大的挑战和机遇。由此，可以说当前社会已经进入大数据时代。一般而言，网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间中进行交互融合所产生并在互联网上可获得的大数据，简称网络大数据。目前，人们普遍认为大数据有4个基本特征：数据规模大（Volume），数据种类多（Variety），数据要求处理速度快（Velocity），数据价值密度低（Value），即所谓的四V特性。这些特性使得大数据有别于传统的数据。
大数据本身及其巨大的功能和价值都对传统思维方式造成了猛烈的冲击，因此，全新的、与之相适应的“大数据思维”出现了。数据科学的技术权威舍恩伯格认为，“所谓大数据思维，是指一种意识，认为公开的数据一旦处理得当就能为千百万人急需解决的问题提供答案。”由此看出大数据时代的思维方式包含：总体思维，容错思维，相关思维，开放思维，敏捷思维、预测思维、智能思维。
《全日制义务教育数学课程标准》明确指出，在数学课程中，要注重发展学生的数据分析观念。因此，在数学课程中，如何结合大数据思维对小学生开展数据素养培养是广大数学教师应该认真思考的问题。
“数据素养”又叫“数据信息素养”，是指研究者在数据的感知和采集、组织和管理、处理和分析、共享与协同创新利用等方面的能力，以及研究者在数据的生产、管理和过程中的道德与行为规范。根据小学生的能力水平和身心特点，小学生的数据素养应该包括获取数据的意识、分析数据的能力和整合数据的思维，这三种素养的培养难度是逐级递增的，获取数据的意识的培养难度小，分析数据的能力的培养难度居中，整合数据的思维难度最大。因此，应该从培养获取数据的意识开始，对学生循序渐进地进行引导，最后才上升到整合数据思维的培养。三者之间的关系如下图：
根据小学生数据素养3个层次的关系，教师需要深入研究与之相对应的教学策略。
一、培养学生获取数据的意识
教师可充分利用课本中统计的学习和活动，帮助学生感受数据的来源，让他们寻找来自实际问题的原始、真实数据，并在脑海中建立实际问题与数据分析之间的联系，从而理解分析数据的意义和价值。不单在统计的教学中，在很多数学学习中都有数据，且都可以利用。例如，教学三年级上册“数字编码”，就可引导学生思考如何用数字表示身份证、邮编、学号，等等，让他们继续进行发散思维，自己动脑编码表示身边的事物，从而明白数据的重要性，并学会用数据具体描述物质世界。
此外，还可以充分利用数据收集的机会，使学生体会到很多看似与数字无关的事物实际上也可以实现数字化。例如，二年下册“数据收集整理”中的“做一做”，调查本班同学最喜欢去哪里春游。题目给出了5个春游地点，如果用1～5的数字代替，学生很快就能发现数字化的优势――简单、快捷、清晰。而数字化最重要的一点，是制定明确的规则，因为没有规则，就无法准确解读数据的含义，更是妄谈预测。体会了文字数字化的过程和优势，再来进行图形数字化、音频数字化、视频数字化等都成为自然之举，大大提高了学生数据思维的敏捷性。
二、培养学生分析数据的能力
数据分析能力是数据素养的核心，不会分析数据就无法掌握事物的发展方向。如三年级上册“时、分、秒”部分练习一第11题，给出蓝天小学作息时间表（上午），要求学生从表中发现上课规律并计算上课时间，其实就是对数据进行预测。如下表：
如何从这些数据中找到有用数据并分析计算就显得非常重要。上表中，到校时间、早操时间和眼保健操时间都是无用信息，列出这些信息，目的是让学生理解数据的混杂性。而要发现上课规律，计算下课时间是关键。首先，要找出相邻两节课下课时刻和下节课的上课时刻，再相减，如：9U10-9U00=10（分钟）；其次，下课时间+第三节课的下课时刻=第四节课的上课时间，10U45+10（分钟）=10U55。同理，算出上课时间。可见，如果不能理解数据的含义，不能分析数据，就无法进行预测，即使再有用的大数据也一文不值。对于这种难度较大的数据教学，可将数据离散地逐一展示，帮助学生体会数据的整体性和时序性。如下表：
通过观察这些数据，学生就会明白数据分析的前提是要有完整的几组数据。如何得到这些缺失的数据？学生讨论后提出，可问蓝天小学的老师，可查他们的课程表，可记录他们打铃系统的时间，等等，从而理解对于同样的数据可有多种收集方法。所以，发现上课规律并计算出上课时间就是对同一数据进行不同的分析，并得出不同的结论。
三、培养学生整合数据的思维
大数据的价值是其解释性和预测性，因此，数据分析的方向都应该指向这两个目的。培养小学生整合数据的思维要充分利用课本中的数据拓展学生的思维深度，引导他们全方位地理解数据背后的真实含义及价值。例如，六年级上册“位置与方向二”中的例3要求学生用自己的语言说说台风的移动路线。教学中，教师可引导学生思考当台风移动到B市时，B市天气将如何变化？此时，台风生成地的天气又如何？为什么两地天气不同？这样，一来使学生感受到这些数据不再是冷冰冰、无意义的简单数字，二来又增强了学生对数据价值的深刻理解，提高了他们的学习兴趣，培养其相关思维和预测思维。又如，题目要求学生首先用小动物卡片设计一个“小小动物园”，画出示意图，并描述各个馆的位置；再设计一条参观路线，说一说怎么走；接着，要求学生在统一规格的透明膜上完成示意图并用油性笔标出参观路线；最后，教师收集透明膜，放在实物展示仪上逐一叠加投影，这就模拟了网络数据流的产生过程。此外，还可引导学生进行深度思考：如果你是园区经理，你会如何安排表演活动、商铺位置甚至是消防设施的数量？
通过这一过程，学生就可以直观理解数据的实时产生过程，也明白数据复杂性的根本原因是人们的不同操作。然后，教师再引导学生理解数据的价值，即除去冗余、错误的无用数据外，大多数数据流的集中区域就具有重要的价值。实践证明，这些活动能帮助学生快速自然地融入大数据时代，影响着他们在生活中的决策，为其日后的生活、生产、教育及科研活动奠定良好的基础。
对生活在大数据迅猛发展时代的公民而言，数据是最重要的资源。小学是公民教育的起点，因此，为了培养适应大数据时代的公民，在小学各科教育尤其是数学教育中培养学生的数据素养非常重要且必要，它将对学生未来的个人发展产生良好而深远的影响，进而影响着社会及国家的发展。
参考文献：
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大数据时代的理解范文5
我所理解的大数据，就是对人的行为或事物的发展做出的一系列的数据化记录。
大数据的价值，在于能够根据长期的数据积累，从而对人的下一步行为或事物的进一步发展做出较为准确的预测和判断。比如：对于企业来说，通过对某个人一连串的行为数据进行分析，找到其行为的一般规律，得出其下一步行为的预测判断；或者对许多人行为数据的分析，从中找到你最感兴趣的一群人，以便采取精准的销售和服务；或者通过对某一事物的一系列发展数据进行分析，找到事物发展的趋势和走向，从而做出正确的应对决策，等等。由此看来，谁掌握了大数据，谁就掌握了资源，谁就可以在市场中游刃有余。
大数据时代，掌握大数据是核心。没有足够多的数据，称不上是大数据，也不可能根据数据做出正确的判断。因此，数据挖掘和积累是大数据时代长期的、持续的、基础的重要工作。要适应大数据时代的挑战，必须通过各种渠道和方式做好数据的挖掘和采集，必须建立数据库对浩瀚的大数据进行积累、存储、分类和处理。
大数据时代，科学分析数据并预测未来是关键。大数据的积累是为了应用，只有应用，大数据才成为资源，而应用的前提就是科学分析。要做到对大数据全面、系统、科学的分析，一方面需要现代信息技术的支撑，另一方面需要分析师具有特别广泛的知识面和丰富的阅历，既能够对市场做出全面、系统的判断，又能够发现个性化、差异化的特点，从而使得大数据发挥出神奇的作用。
由于受产业结构的影响，山西省在信息技术应用方面总体显得较为薄弱，从事大数据挖掘和积累的机构极少，利用大数据资源对客户进行服务的机构更是寥若星辰，很难适应大数据时代企业发展的需要。
大数据时代的理解范文6
形式存储的数据量将达到35ZB，是2009年全球存储量的40倍。而在2010年底，根据IDC的统计，全球数据量已经达到了120万PB，或1.2ZB。如果将这些数据都刻录在DVD上，那么光把这些DVD盘片堆叠起来就可以从地球垒到月球一个来回(单程约24万英里)。
在信息化的建设过程中，众所周知，数据可以分为3种：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。其中，85%的数据属于企业业务过程中产生的文档等非结构化数据。
面对着海量的数据，人们不禁感叹，大数据时代已经到来，悲观者深为管理和维护而忧虑，乐观者则看到了大数据的大价值。何谓“大数据”，目前没有统一的定义。通常认为，它是海量的非结构化数据，其特点是数据量很大，数据的形式多样化。如何存储这些快速增长的、海量的数据？如何对大数据进行分析处理，挖掘出价值？相关的一系列问题成为了业界面临的共同挑战。
大数据时代的挑战与目标
大数据时代的挑战包括：如何实现高效、智能的大数据存储?非结构化数据正在呈海量增长趋势，如何对其进行有效的数据管理和应用?现有数据保护与文档归档机制能否应对日益增长的海量数据?如何攻克移动数据管理的难点问题?如何在复杂的数据环境下实现高效的数据安全?如此种种问题，逐渐成为了所有CIO的共同挑战。
但是我们发现，对于这些大数据的挑战，其实归纳起来就只有两个目标：
管理好大数据：从大数据的产生、存储、保护、归档到安全维护的各个角度，从根本上而言，这是IT管理维护的范畴，只不过数据量超出常规管理尺度后，对于管理维护的难度出现了跳跃式上升的态势；
使用好大数据：这是企业管理的最终目标，大数据即意味着大价值，数据与数据、数据与人、数据与业务的关联性。这个挑战既有流动性、关联性、智能的应用挑战，也有基于大数据深度挖掘的挑战。
但是，这两个目标之间也是不可分离、相辅相成的关系。管理和维护的目的是使用，使用的基础是好的管理维护。
云计算与大数据是时代的交集
为了解决大数据的挑战，人们自然而然地想起了云计算，云计算遭遇大数据，这是时代的发展必然趋势。云计算技术可以实现IT资源的自动化管理和配置，降低IT管理的复杂性，提高资源利用效率。对企业来说，云计算的主要形态是私有云，其主要的业务由私有云支撑，而非关键的业务或者突发性的业务可以采用公共云资源。私有云与公共云需要无缝连接，从而形成混合云的环境。
大数据意味着大资源，这是云计算与大数据的交集，其实也就是意味着，云计算与大数据的关系是两个方向，云计算可以承载大数据，大数据也是可以通过云计算架构和模型来提供解决方案。这样我们就可以清晰地知道，大数据在管理和应用的方向上，可以通过云计算的资源共享、高可扩展性、服务特性来搭建和运营。
大数据的大内涵
如果说大数据与云计算的交集是外部交集，那么大数据内部的关联、挖掘，则是大数据的大内涵，这个调整远远超过云计算的应用难度，数据与数据的复杂关系，比如跨应用系统的结构化数据与非结构化数据的关联；海量数据的存储以及数据在人之间的分享；数据（结构化与非结构化）与业务和决策间的关联。
要解决这个问题的一个思路是EMC提出的信息生命周期思想，但是在很多业界同行看来，这个思想在云计算和大数据时代需要真正的升华，而这个方向就是智能，不是单一和局部的，而是统一的智能。IBM提出了智慧的地球，作为国内崛起的新兴代表爱数则提出了智能数据管理解决方案，也是基于统一智能和信息生命周期思想的框架。
无疑，这是一种新的思路。据爱数相关负责人透露，这种统一的框架采用云计算体系结构，主要技术突破在资源池化和法规管理遵从，从数据生成阶段就将大数据纳入到生命周期管理中，通过统一的智能策略，既提供了很好的运维和保护，也能在使用和挖掘阶段与业务应用结合起来，提供统一的数据信息平台。
数据之道，智取未来
