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大数据时代带来的弊端范文1
关键词：大数据；新闻传播；影响
科技的发展，互联网的普及，都为大数据的发展提供便捷条件，也一定程度上与新闻媒体之间发生越来越密切的联系，特别是信息传播处理阶段，大数据可以及时收集整理有效信息，帮助更多新闻传播实现可视化，这在一定程度上给传统新闻传播媒体带来巨大的冲击，给传统媒体带来前所未有的挑战，也倒逼新闻行业不得不面对新形势更新和完善发展策略。因此大数据对新闻传播带来很多实质性和现实性的意义。
一、大数据的简要概述
随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的关注。大数据中的“大”，大众普遍认为仅仅是指数据规模之大,其实并不是这样的，大数据有四个显著的特征：第一，数据的规模非常巨大。第二，数据的类型涉猎十分宽广。第三，数据的处理速度非常之快，仅仅需要一秒。第四，数据的价值密度偏低。互联网和信息技术的蓬勃发展，加之经济全球化，整个社会都被推向大数据时代。海量的数据处理技术成为大数据时代的显著特征。巨大的数据规模如果采取过去传统的人工提取方式显然已经无法实现，也不能在合理的时间范围内得出结论，因此这样的环境下需要运用大数据，采用一定的电子软件工具来完成数据的收集、处理、筛选等工作，将统计上来的巨大数据信息处理成人类能读懂的信息。大数据不仅可以处理数据信息等表明内容，还可以针对图片、视频等多元化的数据信息进行筛选处理。这项技术便是能够迅速、高效地获取相关的数据信息，特别是针对有利用价值的复杂信息处理方面优势显著，针对庞大杂糅的新闻能够快速提纯，以供使用。因此，针对大数据的具体特征我们不难发现，对于规模较大数据来说，往往存在形式多样的情况，且在数据传播过程中要求相对较高的速度，且大量数据的价值密度不高，针对这样的数据特征，很多行业开始涉足大数据，例如广告、IT、金融、电子商务以及新闻传播行业，这也是大数据时代到来的大势所趋。在新闻传播领域中，信息传播的高效便捷传播离不开大数据的传播特征，利用大数据可以有效截取到有价值的信息，从而摒除不良信息，让新闻传播的信息源更加清晰、明了。
二、大数据对新闻传播的影响
1、大数据是获取信息的重要渠道
自上世纪八十年代起，关于挖掘数据的相关技术便已经提出，很多概念被引入数据库中。在整个社会历史进程中，新闻可谓是见证时代变迁的有效参与者。百度、谷歌等多家新闻频道已经通过互联网的技术手段实现收集整合新闻资源的目的。在互联网时代面前，大量的新闻信息呈现碎片式的传播状态，要想使新的新闻传播状态被更多受众接受，需要将这些信息进行整合，从中提取出有用的新闻线索，满足特定受众群体对信息的需求，缩短新闻挖掘的时间长度，将针对性更强的新闻信息报道出来。
2、大数据改变新闻传播的方式
过去传统的新闻传播方式主要是集中在图片或文字等的单一报道方式，并且与受众之间的互动较少。大数据时代之后，很多媒介开始重视起受众参与的重要性，不断融合媒介传播方式，整合报道方式，将更多新闻报道方式与大数据时代相符，通过大数据对新闻信息的整合处理，将更多更具有可视化的技术应用到新闻报道中来，实现新闻信息传播的互动共享。
3、大数据影响新闻舆论的导向
舆论导向是新闻传播的主要功能之一。在大数据时代面前，不少受众会通过多种信息平台反映自身对新闻事件的观点，此时新闻传播的舆论导向需要有更多媒介进行正面引导，通过数据技术将受众的观点进一步分析和筛选，从数据分析的角度通过制定相应的政策引导舆论发展方向，不仅要考虑大多数受众的信息反馈，更要兼顾个体的信息反馈，不断强化新闻宣传报道的真实性、准确性。
4、大数据改变新闻传播的内容
大数据时代的到来与科技的进步、互联网技术的革新息息相关，无论是新闻报道的传播渠道还是新闻报道的具体内容，都离不开大数据时代给新闻传播带来的变化。新闻传播的基础是客观真实性，它要求新闻报道内容应当在真实的基础上寻求高品质。就现阶段的情况来看，在大数据技术面前，新闻报道的服务性更加突出，报道内容与受众的需求更加贴近，并且随着社会进步的脚步，新闻报道越趋向于为受众提供优质服务，这是促进新闻媒介健康发展的基础。由此可见，新闻传播的内容受大数据技术的影响是显而易见的，这也是未来新闻传播发展的大势所趋。
三、结语
对新闻传播而言，大数据时代的到来，无疑是一种一种挑战，对新闻传播的影响是顺应时代的需求，特别是传统媒体，众多弊端逐渐被暴露出来，不同类型的新闻媒介应当有机结合，通过大数据的相关技术整合、分析和利用信息源，从中选取更具新闻价值、更有时效性的新闻信息，为我国的新闻传播事业做出贡献。在了解大数据时代新闻传播特点的前提下，才能更好的适应大环境，新闻工作者才能对自己专业素质的提高有了准确的目标。
参考文献
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[4]杨芳,杨亮亮,陈晔.…大数据时代对新闻传播领域的影响[J].…科技传播,2016,14:117-118.
大数据时代带来的弊端范文2
【关键词】大数据； 管理决策； 影响； 企业
引言
随着市场经济全球化，各国经济不断融合，各国之间的市场经济间都存在着激烈的竞争，随之带来的是各企业之间的强力竞争。这不仅是企业间的经济竞争，更是企业管理者间的能力竞争。这就要求决策者根据当前市场形势分析复杂的行业环境，做出正确的决策。大数据作为网络时代背景下的一次企业技术革命改革，正确地理解大数据的意义及内涵，有利于企业管理者针对企业特征，利用企业优势做出正确有效的管理决策，促进企业发展。
一、对大数据定义及其特征理解
1.大数据的定义。
对于大数据的理解，不同的机构给出的定义略有不同，麦肯锡全球研究所指出：所谓大数据，是数据规模庞大，远远超出传统数据软件对数据获取、储存、管理、分析等方面的要求的一种数据集合。据有四大特征分别为：数据规模海量、数据流转快速、数据类型多样、价值密度低。而专业研究机构Gartner给出的定义则是：大数据是一种适应海量、高增长率、多样化信息资产的具有更强决策力、洞察发现力和流程优化能力的处理模式。对于大数据的应用，其意义不在于掌握庞大的数据信息，而是对海量数据进行专业化处理后理解分析，大数据更注重对信息的处理能及，及处理后带来的实际化效益。如果对不同的大数据定义进行整理分析，可发现，这些定义都是在大数据本身具有的特征上形成的，并且多在强调现有技术手段对海量数据进行处理的困难性。且这些定义所关注重点更多的为其价值性。所以，大部分学者认为大数据的意义并不在于数据本身，更多的是作为基础性资源。企业采集、储存、使用大数据的能力，才是大数据是否具有商业价值的关键。
2.大数据的特征。
目前各学术领域对大数据的理解很多样化，对于定义还并没有一个严格的说法。但不难看出，大数据首要特征就是其数据信息庞大，海量化。就一般情况来说，普通大数据集合最少以TB为储存单位，更有甚者，大数据以PB为储存单位。在经济飞速发展的今天，几PB甚至十几PB的大数据信息并不罕见。例如目前世界最大的连锁零售超市，沃尔玛公司。其数据信息早在2010年就达到了2500TB。其次大数据的特征就是其数据流转快速。随着社会经济发展，科学进步，数据信息的产生趋于海量化。随着通讯技术和网络的不断发展，对巨型数据的处理上迈向高速化。互联网、云计算等网络的发展还有智能移动通讯设备的进步及普及，很大程度上促进加速了数据的产生与流转。除此之外，大数据还具有多样化的特征。在当今社会形势下形成的数据信息领域，其数据样式往往有多种形态存在。大数据的多样化致使大数据主要成为两大分类，即数据化结构和非数据化结构。所谓结构化数据，是在正常产业运行企业交易过程中产生的，结构化数据的处理，根据特定的数据处理方式将数据处理后进行储存记录，以便于日后应用及分析。而非结构化数据是根据互联网海量点击量，和大量的图片文字的传输和射频识别技术的发展产生的。这类数据主要产生于人与人之间，人与机器之间，或机器与机器之间。
二、大数据影响企业管理决策
决策是一个企业是否正确发展的关键，一个决策的产生，要经过资料收集，计划制定等多个阶段。一个企业的管理决策，涵盖了企业发展的战略性决策，又包括着战略性决策如何具体实施的小的决策。这种和决策不仅在企业未来和环境方面进行预测，也对企业的内部资源进行调配。决策作为一种极具动态性和复杂性的一种管理行为，面对着收集信息，对信息进行筛选，解决各类信息冲突的作用。日益成熟的大数据下，各种信息的剧烈碰撞对当前企业决策影响巨大。其影响不仅覆盖企业决策的主体，也影响企业思维模式组织结构等方面。
1.决策主体受大数据影响。
决策的产生受企业文化、组织、前景等多方面影响，但最终结果就其核心还归根于决策的制定者。一个企业的决策主体主要分为两类，一类是企业的高层管理者，其所处位置与拥有的权限能让高层管理者在决策中发挥至关重要的作用。另一类是普通员工或者是交基层的管理者，对于这类决策主体来说，他们虽然没有拥有绝对性的决策作用，但他们所创造的产品、服务、管理等更加基础，更贴近市场，符合社会需求。在普通员工创造服务产品的过程中，可以主动与客户交流，引导其参与产品的设计，使产品更加符合客户需求。并且在产品生产上市的过程中不断与客户交流，根据反馈信息对产品加以改进等，由此帮助企业快速正确发展。
在经济全球化，全球网络化的时代，各产业之间的交叉越来越多，之间的界限也越来越模糊。大数据的出现，使企业传统模式的决策主体由高层管理者向基层管理者甚至普通工转变，优秀的表现突出的员工有机会参与企业决策，企业决策主体多样化。另一方面，从企业决策的信息来源分析，网络的快速发展，信息大爆炸时代致使普通民众也可以为企业出谋划策，成为企业决策的主体，这也表示企业决策主体普遍化，由企业高层精英像普通民众发展。
2.企业决策权力受大数据的影响。
大数据下的企业决策，不仅在决策主体上发生了变化，在企业决策权的分配上，及决策权力的大小方面都有所改变。企业决策权力的配置方面主要发生以下几点变化。企业各组织之间的决策权分配，组织与外部因地的决策权分配，还有就是组织内部团队之间的决策权分配。除此之外决策权力大小的分配上决定了企业决策权利集中制或是分散制。集中制的决策权说明企业高层掌握着企业大多数的决策权力，分散式的决策主要是只决策权部分下放到基层管理者手中，每个部门都具有一定程度的决策权利。
传统的企业决策权力，更多的是集中制的决策形式，这种形式具有企业决策片面不全方位的弊端。网络飞速发展，大数据化的情况下，企业不仅从专业渠道获取数据，数据的多样化使得集中式的权力分配方式不能全面打开企业市场。而信息多元化的获取，可以使基层管理者有一个全局性的视野，更好的对企业做出决策。故而类似金字塔形的至高权利分配方式趋于平均化。企业的权力配置顺应时展，普通员工具有决策权将是大数据背景下权力分配发展的主要方向。
3.管理决策思维方式受大数据的影响。
决策者的思维方式作为企业决策的一个重要组成因素，从根本上影响着一个决策的方向。决策时依据的数据方向不同，且不同的思维方式，会产生不同的决策结果。并且在决策的部分细节制定中，这种不同也会显现出来。大数据时代背景下，决策就应该全方位的应用大数据所带来的优势，系统的、全方位的、准确的收集信息，系统的利用数学建模等专业方式对大量数据进行分析，深度挖掘有关决策的各方面信息。传统的决策方式更多的是利用决策主体的经验，直觉对当前市场发展形势做出下一步规划。然而大数据背景下，产生的新的决策模式将会改变中“感觉”上的决策。根据大数据提供的资料与分析，全方位科学的对企业下一步进行决策。
4.决策文化受大数据的影响。
人在成长过程中所受地域不同，文化环境不同，从而形成不同的情感倾向。决策主体在制定决策过程中，如确定目标、设计试试方案的同时都会潜意识的掺杂个人情感倾向。传统的决策方法数据分析不如大数据时代下信息基础庞大。主要取决于决策主体对企业内外的测评与市场评估，主观性较强，因决策本身存在一定的风险，故而管理者任何影响决策的文化背景都有可能给决策带来不同的困难。大数据时代下，为了避免某些主观因素产生的错误，利用日益成熟的大数据分析技术，和庞大的数据体系带来的信息，理性、准确、科学的为企业决策做出更为精准的判断。更有学者指出，企业的决策者应对相关关系加大关注度，而不是过分的在意因果关系。也仅是说决策者应该将企业发展决策侧重于充分利用现代科技技术与现有数据充分发挥自身价值，而不是过分关注企业决策者思维方向。
三、大数据在企业决策中产生的问题
大数据时代的临近，给企业带来了很多好处，但与此同时也有许多问题随之产生。并且很多方面的因素都影响着管理数据和大数据之间的关系。首先在数据隐私性和知识产权方面，虽然大数据对各企业决策等方面都非常重要。随着大数据的有点背人们日益挖掘，各类数据的价值被人们日益关注，更多的数据趋于便捷化、数字化，且在各种企业中被重复利用。信息时代的数据可复制，反复利用，更大程度上存在数据外泄的情况，更有企业在收集数据时面临知识产权，隐私保密方面的问题，这将是企业大数据形式下需要克服的困难。其次，大数据的优点不在于其数据庞大，更在于庞大的数据下经过分析给企业带来的价值。很多企业对数据分析不彻底，没有深度挖掘大数据带来的价值，使数据显得鸡肋，大有使之无味弃之可惜的意思。大数据还由于数据信息庞大，现有技术处理起来较困难的问题，所以运用大容量大速率的数据处理工具也成为企业决策成败的关键因素。企业应该着重致力于技术技能的发展创新，高效利用大数据给企业带来的优势。
四、总结
在大数据的背景下，企业所面对的环境每时每秒都发生着变化。此种环境下企业若想在社会中站稳脚跟，得到发展。就必须正视大数据对企业决策管理的产生的影响。合理运用大数据，能使企业在决策管理等多方面做出正确选择，为企业决策发展等提供了新思路和方向，提升企业的社会竞争力促使企业发展壮大。
参考文献
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[2]崔双吉. 大数据视域下的企业管理决策影响探究[J]. 中国管理信息化，2016，06：61-62.
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大数据时代带来的弊端范文3
一、大数据发展背景下的企业管理模式中的问题剖析
大数据给企业的传统观念带来了新的机遇和挑战，显现出旧有管理思维模式下的弊端和缺陷，为此，我们要全面分析大数据发展背景下的企业管理模式。
（一）企业管理者尚未充分发现大数据的商业价值
互联网和大数据渗透到社会各个层面和领域之中，产生了变革性的创新，然而，许多企业的管理者还没有充分意识到大数据时代所隐含的商机，缺乏对大数据挖掘的前瞻意识，也缺乏对大数据的深入了解，仅是知道这个新时代的词语概念，而对其利益增长潜能和管理模式创新的路径缺乏认知和理解，企业管理者大多只对大数据的表象加以关注，而无法从大数据中发现其中隐含的问题，从大数据中获取竞争对手的信息也寥寥无几。[1]
（二）大数据的先进技术尚未得到充分的利用
企业管理尚未充分运用大数据的先进技术，没有结合自身的实际情况、战略规划等内容，进行大数据的快速采集、提取、整理、分析和处理，也即缺乏大数据时展背景下的商业智能，这就使企业在大数据发展背景下的管理模式受阻，难以发挥出其先进的管理效能。
（三）缺乏新型数据分析人才
在大数据发展背景之下，海量数据良莠不齐，企业要想获得自身的发展和进步，就需要在参差不齐的海量数据中加以辨识和分析，这就需要对大数据的分析和整合，它不同于原有的信息化管理和市场营销管理的内容，要求更高的综合素质的大数据分析人才，企业原有的人才培养模式无法与大数据人才需求相适应，无法培养出与大数据相契合的数据分析创新人才，这就使企业管理模式难以突破旧有模式。
二、大数据发展背景下的企业管理模式创新研究
（一）增强企业管理者的大数据意识
具有大数据意识和互联网观念的企业则可以先于企业抢占商机，可以在企业管理决策之中，充分意识到大数据的概念及其内涵，体会到大数据给企业管理带来的巨大机遇，从而在商业智能化的决策之中，能够利用大数据进行顺畅的交流和沟通，并结合企业的自身实际情况，建构企业数据分析系统，更好地对大数据加以利用，创造出倍数增长的经济效益和商业价值。[2]
（二）生成大数据获取平台，实现创新的方案决策
大数据发展背景之下，企业要充分利用大数据，形成数据获取平台，能够更好地对企?I相关的数据信息进行采集、处理、分析、监测、预测。在数据的驱动之下，进行企业的管理创新活动，并由此发现企业管理中隐藏的问题，并在发现问题之后，确定企业创新的领域及范畴。利用初步的定性数据分析方法，详细阐释与管理决策相关的关键性问题，挖掘数据背后隐含的深层次的信息。不仅要对半结构化数据进行整理和分析，还要对非结构化的数据进行提炼和分析，使之转化成为可以被数据库所辨识的结构化数据，形成企业管理决策的“数据源”，为企业管理决策方案提供有力的数据依据，并对决策备选方案进行可行性验证，最后择优选择企业管理创新方案。[3]
（三）动态数据下的企业管理创新方案实施
在确定了企业管理创新方案之后，企业可以不断地对实时的、动态的数据进行采集、分析，在对实时动态数据反馈的条件下，更好地利用大数据进行企业管理创新方案的纠偏。在数据动态分享的平台之下实现对企业管理的监控和优化，根据内外部环境进行反馈性的适当调整和修正，这就使企业管理创新方案处于实时反馈、动态更新、持续改进的良性循环过程，可以极大地提升企业管理创新方案的效果和成功概率。
（四）实现大数据背景下的企业人力资源管理创新
第一，人力资源规划的创新。在大数据发展背景下，企业人力资源管理工作的人力资源需求预测工作是前提和基础，原有的趋势分析法、回归分析法、比率分析法难以实现对企业人力资源需求的科学、全面的预测，而大数据的出现则为企业人力资源规划带来了新的契机，企业可以引入先进的大数据技术，全面采集企业员工的相关信息，与企业员工的个人发展需求、职业生涯规划相结合，科学合理地做出企业人才流动性的评判，并为企业内部人员调动、岗位招聘等提供了科学的数据参考。[4]
第二，实现人力资源招聘的创新。在大数据背景下，原有的企业人才网络招聘、校园招聘、现场招聘等方式，无法实现对员工的全面了解，而大数据中的社交网络则为企业人才招聘提供了新的途径。大数据下的社交网络涵括了个人极大部分的信息，如：个人社会关系、工作情况、生活状态、工作效率、个人潜能等，可见，通过大数据下的个人社交网络可以全方位地获悉员工个人的信息，从而更好地实现个人与企业岗位的精准匹配，充分体现出大数据下的立体化信息的实用价值。
第三，人力资源管理工作的创新。在大数据背景下，企业人力资源管理工作可以得到有效的创新，大数据的良好分级为企业内部人力资源管理工作提供了量化分析的前提，可以较好地实现对企业员工的晋升意愿、职业规划、工作绩效等方面进行直观、清晰的展示。并且，大数据还较好地纠正了人力资源管理中的偏差，通过详细、完整的大数据分析，可以更好地落实适宜于企业员工的培训内容，使之更适合企业发展目标和个人发展目标。[5]
（五）大数据下的企业财务管理创新
大数据为企业的财务管理模式带来了创新机遇，使企业的财务信息化管理水平得到极大的提升，加强了对财务数据信息的处理，开发了企业财务数据信息关键词搜索引擎，更好地实现了财务数据信息的统一化、标准化和规范化管理，提升了企业财务管理人员的信息化素养。[6]
三、结语
大数据时代带来的弊端范文4
【关键词】大数据时代；中职；计算机专业；教学创新
随着社会的发展和信息时代的到来，计算机是目前最热门的专业，也引起了社会大众和教育部的高度重视，尤其是在大数据时代下，计算机的运用给很多的行业都带来了很大的福利，作为中职院校来说，也面临着很大的发展，在中职院校中，将计算机和大数据进行整合，不但提高了计算机的教学质量，还增强了学生们关于大数据的认识，所以，我们更应该重视起关于计算机的创新教学。
一、大数据在中职计算机专业教学中的作用
在大数据时代的背景下，使很多的应用技术接连形成，这些应用技术在计算机的应用上都取得了很大的作用，同时也改变了传统的教学结构，通过大数据的应用技术，还在很大程度上提高计算机专业的教学水平和质量，同时也推动了计算机的发展，在中职院校中，通过利用大数据技术，还丰富了教学内容，同时还加大了对计算机的应用分析。在中职院校中，计算机专业在教学中，也存在着很多的问题，而大数据的出现，恰好帮我们很完美的解决了这些问题，这也就意味着，在大数据时代下，我们必须在计算机的教学过程中创新出新的方法，才能提高计算机的教学质量。
二、大数据时代下中职计算机专业教学创新的方法策略
2.1在计算机专业的教学模式上进行创新，培养学生们的大数据思维
伴随着大数据时代的到来，使计算机专业被更加的重视和应用起来，而作为中职院校的计算机专业的老师，首先就是要改变传统的教学观念，并且要创新出新的教学方式，要在大数据时代下改变传统计算机专业教学的弊端和不足，才能跟上时代的脚步，才能让计算机专业在大数据时代下飞快的发展。在计算机专业的教学中，老师还要将理论知识的教学转向实践教学，计算机专业重视的就是实践操作，所以说老师在大数据时代下，更应给以实践操作为基础来创新教学方式，与此同时，老师还要改变传统的教学方式，以此来增加学生学生们的学习热情和兴趣，在此过程中，还要多培养学生们的大数据思维模式，要让他们用数据技术来进行分析，所以说，运用大数据技术来进行计算机专业的学习，对于老师开展教学是有很重要的作用的。
2.2实施层次教学，提高实操能力
在大数据时代下，计算机教学需要作出相关教学模式的有效创新。中职计算机专业教师首先要改变自身的教学思想，创新和改革自身的教学模式，让中职学生能够更加有效地学习和发展，变成高素质、高品质的人才。中职计算机知识在学习的过程中难免会出现让学生不明白、不理解的问题，这个时候中职计算机教师就要合理的使用层次教学对学生进行讲课。例如，中职计算机教师在讲解计算机硬件课程时，就可以使用层次教学让学生们进行学习。计算机硬件课程相对于学生来说比较难，学生无法更加有效的进行学习和理解，所以层次教学能更有效的提升学生的学习效率。中职计算机教师在讲课时，首先要让学生先对知识进行一下预习和了解，然后中职教师将知识进行统一的整理，并根据知识的内容分出层次来，将每一层的知识分成不同的层次教给学生，这样可以让学生更加高效的掌握计算机硬件知识，提升自身的学习效率，同时还可以让学生更好的对知识进行理解和记忆。
2.3小组实践教学模式
一直以来，在传统的教学模式下，计算机教学存在着很多的问题，这些问题严重的影响了学生的学习和成长，尤其是在计算机实践教学方面。大部分的中职计算机教师在讲课时都是比较注重知识讲解，对于学生的实践教学都不是很在意，这就造成了中职学生在学习时不能更好的提升实践能力。中职计算机教师在这时就要提升学生的实践能力，让学生能够更好的进行计算机学习。计算机教师在讲课时可以让学生以小组为单位进行实践学习。计算机教师首先把学生分为七人为一小组，在小组中选择出一名小组长，让小组长领导组员进行计算机实践。计算机教师把学习任务发放给学生，然后让小组长领导学生们进行自主学习，让学生们自己发现问题，自己解决问题，能够自主的进行实践学习。这样一来的话，可以让学生感受到小组学习的作用，能够积极主动地参与到学习中，更重要的是可以提高学生的计算机实践操作能力。
大数据时代带来的弊端范文5
其实，不管是云计算本身，或是智能终端，还是凌驾于云和端之上的基于社会化网络的平台和应用，都会让数以百亿计的机器、企业、个人随时随地地获取和产生新的数据，高性能计算设备进化的速度早已赶不上数据增长的速度，并且这一问题会日渐严峻——这样的背景下，唯有云才能解决“赋予数据以更大价值”的问题。
云计算和大数据将注定带来一次革命，无论是对社会、公司和个人来说，都是一次颠覆性的改变。互联网不再是一个展示公司的工具或平台，而是属于未来的生产方式，是关乎竞争和生存的关键。就像工业经济时代，人们无法拒绝用电；个人计算机时代，公司无法拒绝用电脑办公；大数据将带来的是竞争形态的改变，当你的客户都在互联网上，你的市场就在互联网上，如果缺乏对客户数据的判断及对市场的了解，缺少的就是核心竞争力——企业的IQ。政府和个人也一样，需要拥抱大数据时代的来临。借用黎叔的一句话就是：21世纪什么最重要？——数据！
何以跨越数据挖掘的鸿沟？
数据挖掘其实早已渗透到了人们生活的方方面面，如电子商务推荐引擎会根据用户浏览的历史记录，分析其偏好后，为用户推荐符合其偏好的商品；上海世博会期间也曾根据数据分析，明日入园客流量预报；还有城市电子医疗卫生平台、基于电子标签的食品安全追溯体系、水资源管理的智慧系统等，也都在数据挖掘领域大有可为。
尽管如此，目前大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。需要对来自网络包括物联网以及机构信息系统的数据附上时空标签，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
目前，越来越多的企业认识到数据在应用管理中的重要性，并希望将其运用到管理决策中来。从零售业到汽车行业，再到金融保险业，都在思考如何利用数据提升企业竞争力以及如何管理好并持续积累自己的数据战略资产。那么如何才能做好大数据的应用管理呢？其一，要有较强的整合数据的能力，整合来自企业各种不同的数据源、各种不同结构的数据，如客户关系管理、搜索、移动、社交、网络分析工具、普查数据以及离线数据，这些整合而得的数据是定向更大目标受众的基础；其二，要有研究探索数据背后价值的能力。未来营销管理成功的关键将取决于如何在大数据库中挖掘更丰富的营销价值。像是站内、站外的数据整合、多方平台的数据接轨、结合人口与行为数据去建立优化算法等都是未来的发展重点；其三，探索出来之后给予精确快速实时的管理指导。
在医疗领域，大多数人都拥有一份电子健康记录，不过其中的内容颇为有限，甚至只包含最近一次健康检查的基本结果。据国外媒体报道，目前足以支撑全世界健康记录资料库的工具与技术已经到位。这样的全球性数据库一旦出现，制药企业就能对其进行分析进而研发出人类最急需的疫苗及药物，即据供应链的实际需求进行优先选择。既然前景一片光明，为什么我们迟迟没有感受到由此带来的益处呢？主要是由于目前还缺乏一套访问全球数据的可行性机制。健康记录被保存在一大堆彼此隔离的系统当中，而资料持有者又没有足够的动力来分享这些信息，即使真的能把所有数据都聚拢在一起，也仍然需要通过机器学习算法及实时分析对其进行全面优化。而这也正是目前业界努力钻研的方向。
安全 不容忽视
如今，大数据发展的最大障碍在于数据的“流动性”和“可获取性”。2009年，美国政府创建了Data.gov网站，为大数据敞开了大门，公众能够通过这个网站获得各种政府数据。现在，在印度也有“数据公开”运动。中国要赶上这样一场数据的变革，首先从政府开始公开数据，其次是企业，最后是个人。开放的、流通的数据是时代趋势的要求。
大数据的利用首先要求政府数据原则上该公开的必须公开。大数据的挖掘与利用需要有法可依。我国需要尽快制定“信息保护法”和“信息公开法”，既要鼓励面向群体而且服务于社会的数据挖掘，又要防止针对个体侵犯隐私的行为，提倡数据共享又要防止数据被滥用。安全与隐私保护的隐患仍大量存在，重要的数据存储和应用不能过分依赖大数据分析技术与平台，需要重视信息泄密的风险。
众所周知，云计算、大数据、移动、社交是未来的重要发展趋势，越来越多的企业用户以及服务商开始进军这些领域来赢得市场的一席之地。对于众多的IT服务商而言，在每个领域都汇集着各自专注的产品及服务。然而，能够“通吃”这些领域的安全服务商或许是最受益的。
当前，我国对大数据的保护能力还十分有限，数据被恶意使用的现象仍然难以掌控。我国企业和个人对于数据资源的保护意识还比较薄弱。随着电子商务、社交网络、物联网、云计算以及移动互联网的全面普及，我国数据资源与全球数据资源一样，正在呈现爆发性、多样性的增长态势。但是，由于对数据保护的认识不足，以及对个人电脑的安全防护不当，企业或个人的隐私数据暴露在互联网上的现象十分普遍。2011年，我国最大程序员网站600万个人信息和邮箱密码被黑客攻击，进而引发了连锁泄密事件。2013年，中国人寿80万客户个人保单信息被泄露。这些事件都凸显出在大数据时代，信息安全管理面临前所未有的挑战。
大数据安全管理问题，是我国应用大数据面临的最大风险。虽然将海量数据集中存储，方便了数据分析和处理，但由于安全管理不当所造成的大数据丢失和损坏，将引发毁灭性灾难。相关人士指出：由于新技术的产生和发展，对隐私权侵犯已经不再需要物理、强制入，而是以更加微妙的方式广泛衍生，由此所引发的数据风险和隐私风险，也将更为严重。
正如任何事情“有其利必有其弊”一样，大数据也有它的弊端，即操作不当有可能侵犯公民的隐私权。国外有人在自己的网页上亮出极富个性的搞怪照片，结果在找工作时屡次被拒绝聘用，理由是这种打扮的人士是不适宜从事本公司工作的。这种做法到底对不对？可能一时难以得出结论。但是，防止大数据可能带来的副作用，确实是应该注意的。
大数据呼唤创新型人才
没有什么能够阻挡大数据的发展势头。大数据领域技术人才和商业人才匮乏，已是一个全球性的问题。根据麦肯锡的一项研究显示，仅美国每年就有14万到19万名数据科学家的缺口，预计到2018年将达到44万到49万，而数据科学家则更是严重缺乏。
在我国，大数据分析专业人才缺口究竟有多大，有专家粗略估算至少需要100万人。当前，具备综合掌控数学、统计学、机器学习等方面知识的复合型人才，同时又可承担数据分析和数据挖掘的数据科学家，在我国尤为奇缺。目前，我国初级的分析人员只能对数据进行简单的报表和进行描述性分析。而随着未来大数据应用的不断增长，我国大数据人才储备不足的问题将更加严重。既然如此，就应未雨绸缪，寻求对策。不难预见，在人才管理领域，十分需要培养一批懂得大数据，收集大数据，并且善于研究大数据，深挖大数据的专业人士。这种专业人士不仅具有较高的社会价值，而且能够承担起大幅度提升人才管理科学化水平的重任。
如同互联网创造了搜索、电子商务、竞价排名等一系列商业模式一样，大数据也会孕育出更多新的公司类型，这也是大数据最具投资潜力的原因。“数据金矿”就在那里等待挖掘，分析平台也日趋成熟，现阶段就是要用解决问题的视角，寻找数据分析师和懂得商业操作的人才，把数据分析产品化。
大数据时代带来的弊端范文6
【关键词】大数据思维 高校管理 教学管理 应用探索
中图分类号：G4 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1672-0407.2017.06.125
21世纪是一个信息爆炸的时代，互联网每天所产生的信息和数据数量惊人，相应的，如果在这样一个信息和数据海量涌现的年代无法有效地收集、过滤信息，就会增加管理工作的盲目性。人们越来越依赖互联网带来的便捷服务，本质上，正是基于检索功能的互联网使用机制，可以在较短时间内满足信息标靶，但这对规模化管理而言是远远不够的，“大数据思维”下可以实现管理的预测性、前瞻性，越来越多的被各行业所使用。高校作为我国人才培养的重要空间，教学管理是一项基本需要，需要积极采取有效手段来提升管理水平，提高管理效率和|量。简牍时代，知识被教师垄断，师生的等级观念由此诞生；印刷时代，知识变得廉价，教师的作用变成讲授服务；信息时代，知识更容易获取，成为学生的朋友和教学过程信息服务的组织者、主持人和教练。
一、高校教学管理中应用大数据思维的条件分析
高校大学生是互联网使用大军中的主要力量，基于网络的便利性、低成本等特征，大学生可以获得各种教育咨询、学术文献、免费课程等，并且在日常生活中也对互联网产生巨大的依赖性，如社交、工作，尤其是移动互联网技术的快速发展，开始构造一种较为松散、扁平化的高校教育组织结构，客观上导致高校教学管理工作必须做出相应调整。
目前来说，我国高校教学管理主要依赖的是“教务管理系统”以及相关软件，配合数据库、网络课程资源平台等，形成一种多平台的数据应用机制。例如不同的专业、不同的科室、不同的院系等，在分配互联网资源的过程中，既可以按照教学管理行政组织结构，也可以按照网络结构分布展开，但所实现的目的是相同的。从这个角度说，高校教学管理中实际上已经产生了“大数据”，教师、学生、后勤、教务等诸多“主体”所产生的数据量是很客观的。如果将智能移动终端考虑在内，那么所产生的互动资源就更多。
二、大数据思维在高校教学管理中的应用策略
（一）数据筛选
互联网是一个信息共享空间，人们在获取信息或提供信息的过程中都不是鼓励的，可以通过大量渠道来获得别人的建议和评价。就现状分析，我国高校正在从精英教育转入大众教育，迫于生源、市场竞争等压力，高校的转型过程中不断出现合并、重组或取消，这对于学生而言存在很大的选择难题。在以往社会高等人才较为欠缺的时代，“大学”本身就是一种数据标准，大学生身份就代表一切专业、资历等，而这种情况已经一去不复返，在进入大学前后都要面临着选择；其中，进入大学前的选择主要是专业、学制、教学质量、知识生命周期等，一些专业在进入大学前属于“热门”，三四年后则会出现人才过剩的现象，这很显然对于选择是不利的。而进入大学后就要面临选课、跨专业等问题，在高校内部的竞争则体现为教学资源的竞争，学校为学生开设足够多的课程、学位，以此实现全方位人才培养。但是，在选课管理上不仅要充分发挥信息技术的自动化优势，还应该将其转变为数据应用的高级形式――服务决策。
（二）数据对比
数据对比是大数据思维中的常规表现，本身也是一种常见的管理验证机制。为了提高教学质量、效率并营造良好学风，高校会不断构建、完善以约束为目的的各项制度，其实施周期是在学生入学后、毕业前。一定程度上说，我国高校在人才培养上存在很大的局限性，并在教学管理中更为明显，学生一旦选择某一项专业就很难在改变，这严重不符合以人文本的教育原则，也给学校的人才培养带来很大盲目性。通过数据对比可以实现在校学生培养方向的动态管理，就毕业而言，它对高校人才培养而言是典型的“事后机制”，只有毕业之后学校才会统计相关的数据，而大数据思维下通过数据对比，可以将其转化为“事前预警”，既对比社会横向人才需求比例，也针对学生个人学习过程中的结果对比，为高校调整专业录取提供依据。
（三）数据挖掘
“数据挖掘”是一种更有效的大数据思维，它通过更大范围的潜在数据收集、整理和判断，从而预测事件的未来趋势。举例说明，当一个人在互联网上搜索某一类产品的关键字时，网页会自动根据关键字提供相关的推荐，包括产品及产品相关内容，这是一种简单的信息对比机制；但是当搜索量达到一定程度之后，市场就会做出相关反应，协调相关行业做出产品准备工作。所有的数据挖掘工作是在互联网对象毫不知情的情况下展开的，它的基本运作条件是平台化，如电商平台中可以根据某一时间段内产品的销量、搜索量等进行分析，按照一定规则计算出下一周期的情况。
高校教学管理中利用数据挖掘同样可以实现教学质量、效率提升的目标，例如，针对高校教师教学质量的评价，传统的做法是直接进行认可评价，并收集学生的评价数据，作为评分的重要依据。但这种方式在量化过程中存在很多弊端，也无法在更大范围内实现师资力量的完善，如本科生、硕士生、博士生究竟哪一类教师的教学质量更符合学校需求，这直接关系到人才引进的标准。如果通过大数据思维的数据挖掘展开，则可以将其融入教学内容、选课比例等项目中，从而得出更为客观的判断。
（四）数据分析
“数据分析”既是一种大数据思维也是一种大数据利用手段，目前我国在高校招生管理工作中，基本实现了填报志愿的一体化监控，高校也需要每年上报人才培养的相关数据，如学校基本情况、教育经费、教学改革、师资队伍、奖助学金等，这些数据对于教育部门以及高校本身而言，所发挥的作用是有限的，通过向社会公开公布，则可以与更多的方面发生联系，进而实现更有价值的数据分析。
三、结束语
互联网科技的日新月异将大数据思维带入了各个行业、领域，在未来基于大数据思维的高校教学管理势在必行。就目前分析，高校中已经构成了大数据源的普遍形成途径，结合大数据管理的相关理念展开，可以结合筛选、对比、分析等模型实现预测，并通过数据挖掘的方式来提高教学质量。
参考文献
[1]余斌.大数据思维在高校教学管理中的应用探索[J].深圳信息职业技术学院学报，2016，02：30-33.
