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大数据时代特征范文1
大数据时代的到来对企业人力资源管理的模式和方法产生了巨大影响，使其进入了依托数据信息进行精细化管理的时代。基于大数据的人力资源管理，使得人力资源管理战略更清晰化，员工日常管理更精准化，人才配置更科学化，员工培训更具实效性。
关键词：
大数据；人力资源管理战略；员工日常管理；招聘；培训
随着网络信息化的发展，大数据已成为我们时代的一个显著特征。人们用“大数据”来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。维克托•迈尔•舍恩伯格和肯尼斯•库克耶在《大数据时代》一书中最早提出了大数据的概念，大数据是指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据的特点可以概括为“4V”，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。所谓大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据时代的人力资源管理，已经在传统的六大业务模块的基础上发展为七大模块，即在传统的人力资源规划、招聘与配置、培训与开发、绩效管理、薪酬管理、劳动关系管理等六大模块的基础上，加上了第七大模块———大数据。在人力资源信息系统的基础之上，大数据支撑着人力资源管理各项工作实现量化管理。这一变化，正推动着企业人力资源管理的内容及运作模式发生巨大变革。
一、基于大数据的人力资源管理战略更清晰化
人力资源管理战略是根据企业的发展战略，在分析企业外部和内部环境的基础上，从人力资源管理的角度，对实现企业发展目标需具备的能力进行分析和比较，制定相应的人力资源战略规划，属于职能战略。人力资源管理战略的制定过程需要以大数据为依托，首先要进行人力资源外部和内部环境分析，在此基础上进行人力资源供需预测。下面试分析企业在制定人力资源管理战略时常用的数据。
（一）企业外部环境分析常用数据
1．本行业发展状况与趋势指标本行业发展状况与趋势指标主要包括盈利性指标、运营指标、偿债能力指标、发展能力指标、特征性指标、行业经济对国民经济的贡献程度、行业投资开发水平、市场性指标、政策性指标等，2．人力资源市场现状及发展趋势指标人力资源市场现状及发展趋势指标主要包括劳动力资源总量、劳动力参与率、就业人口总量、人口就业率、就业弹性、灵活就业率、就业结构、失业人口、失业率、劳动力流动结构、劳动力流动率、劳动生产率、工资与人工成本等。
（二）企业内部环境分析常用数据
企业内部环境分析常用数据主要包括财务效益状况、资产运营状况、偿债能力状况、发展能力状况、价格状况、服务状况、品牌状况、质量状况、成本状况、效率状况、学习指标等。在收集了历年数据的基础上，采用定量方法进行人力资源需求预测、人力资源存量与增量预测、企业人力资源结构预测及企业特种人力资源预测。企业人力资源供需预测的传统量化方法有：转换比率法、人员比率法、趋势外推法、回归分析法、经济计量模型法、灰色预测模型法、生产模型分析法、马尔科夫分析法、定员定额法和计算机模拟法。这些通用的方法为人力资源规划提供了数据支撑。企业可以根据自身的生产经营情况，进行数据的收集与分析，调整参数，建立适合于自身的数学模型，以取得更好的预测效果。随着企业外部和内部环境的变化，及时对运营数据进行收集与分析，将有助于企业改进产品，增强企业的核心竞争力。通过对行业和竞争对手的生产、经营、管理的数据情报进行量化分析，使战略的制定更加准确，在实施时可以随时监控市场的变化并及时进行校正，实时进行量化分析，形成一个建立在学习型组织基础上的产学研智能系统，使生产、销售实现动态化管理。
二、基于大数据的员工日常管理更精准化
大数据时代对员工的日常管理除了制定制度和流程、对员工的行为进行日常监督反馈、沟通交流之外，还需要对员工行为数据进行分析和整理。在数据的帮助下，人力资源管理部门对于员工表现的分析和认定将会更加客观、更加科学。如有的企业通过记录和分析员工与上级领导及同事之间互动的频率、员工到达办公室的时间及所需的通勤时间、拜访客户的频率和时间段等数据分析，建立员工行为模式，实现数据化考核，评估职业生涯发展中员工的行为表现及发展路径。还有的企业将影响员工流失率的因素进行相关分析，得出导致员工离职的因素排序，为招聘决策及人力资源管理策略提供了强有力的数据支撑。在以大数据为媒介的日常管理沟通中，企业可以运用大数据管理系统平台企业的规章制度、经营管理计划、会议通知、员工活动通知等相关信息，员工也可以利用大数据平台，向企业提出经营管理等方面的建设性意见和建议。人力资源管理部门可以根据员工意见和建议及时给予反馈，对采纳的建议进行公开奖励。大数据之下的员工关系构建，更加有利于培养员工的归属感和主人翁意识，在企业和员工之间建立心理契约，实现双赢。
三、基于大数据的人才配置更科学化
大数据的运用提升了招聘的有效性，使人才配置更加科学化。专业的招聘公司也是依托大数据来进行招聘。全球第一的美国旧金山招聘软件公司Gild．com利用大数据为企业寻找合适的人才，带领人力资源服务进入了Smart SaaS时代。Smart SaaS是科技手段，HSM（Hiring Successful Manage－ment）是联接方法论和科技的纽带，可以实现机器学习、自动化、预测分析一体化的服务模式为企业匹配合适人才，在使用过程中可以让数据体系化，系统会变得越来越智能。中国的人才雷达、微招聘、数联寻英等企业已经开始抢占大数据招聘市场。招聘的前提是清晰的战略和明确的企业文化之下的业务需求，由此定位的人员需求是通过工作说明书和人员素质模型来表达的。招聘部门通过调阅绩效指标库中的考核指标体系，进一步明确对应聘人员的业绩要求。遵循企业内部招聘和外部招聘的原则，企业招聘时有两个选择，或兼而有之：建立自己的招聘数据库和利用外部的招聘数据库。通过数据分析进行招聘决策，可以提高招聘精度，降低招聘成本和培养成本。企业通过传统的招聘信息渠道，如电视、广播、报纸、杂志及网络、微博、微信等渠道，接受各类求职信息。在每次的招聘信息记录中，通过数据分析，可以总结出针对岗位需求哪些是在招聘中起重要作用的因素，哪些是作用一般的因素，哪些是不起作用的因素，以便进行快速招聘决策。通过挖掘数据之间的关系，招聘那些对工作表现最具有预测性的应聘者的能力素质的“DNA”，建立企业自己的招聘预测模型，更加客观理性地进行招聘决策，降低招聘成本，提高招聘效果。招聘预测模型的建立有如下要点：（1）在网上申请阶段，通过简历字段对应聘者在学校、学历、专业、学习成绩、培训内容和次数、晋升次数、职位等进行界定和筛选；（2）建立网上测评系统，对应聘者的综合能力素质、个性特征及胜任力等进行量化分析；（3）对数据进行归类、编码，为后续的工作绩效分析及优化招聘流程提供数据支撑；（4）对数据进行分析。如对工作表现和某项简历字段的相关关系进行分析，或应聘者绩效高低分组与简历字段的相关性分析，读出工作绩效与简历字段哪些项目具有高相关性，以决定录取率和淘汰率。
四、基于大数据的员工培训更具实效性
大数据时代的培训系统是建立在强大的数据分析平台之上的，基于对以往各类培训数据资料的分析，结合量化的培训需求调查及业务发展状况，可以更准确地定位各类员工的培训方案。以大数据为媒介，搭建员工培训学习的大数据平台，建立企业内部虚拟学习中心，根据人力资源规划和培训需求分析，编制课程安排，并采用学分制，根据岗位的不同，安排不同的学习任务。通过大数据平台技术进行个性化培训，学习成效的检验也通过在线测试的方式完成。这将大大提升培训效果，实现员工培训的信息化，节约培训的人力和财力。大数据是人力资源管理的新思维、新技术。人力资源部门已成为数据驱动型部门。国外学者将企业人才分析划分为运营分析、决策分析、战略分析和预测分析四个级别。达到预测分析阶段的企业，可以通过数据分析，了解员工绩效及留任的关键因素，用统计方法决定录用人员、将业务能力与薪水挂钩等。这些人力资源管理大数据领先的企业，已从大数据分析中获得了高额的业绩回报。事实证明，数据就是财富。
作者：李宝莹 单位：北京劳动保障职业学院
参考文献：
［1］ 维克托•迈尔－舍恩伯格，肯尼思•库克耶．大数据时代：生活、工作与思维的大变革［M］．杭州：浙江人民出版社，2012年．
大数据时代特征范文2
【关键词】大数据；电子政务；信息服务
1.大数据概述
目前对大数据还没有标准的定义，一般认为它是一种数据量很大、数据形式多样化的非结构化数据。维基百科定义为：大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。百度百科定义为：大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。从各种各样类型的数据中快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。IBM 从三个基本特性角度来定义大数据，即：“3V”：体量（Volume）、速度（Velocity）和多样性（Variety）。也有人认为大数据包括三个要素，即：大分析（Big Analytic）、大带宽（Big Bandwidth）和大内容（Big Con-tent）。
2.电子政务具有了“大数据”特征
近年来国内外电子政务获得了长足的发展，很多政府部门正在尝试将云计算、物联网、移动互联等新技术应用到电子政务中来，随着电子政务信息公开、公众参与、在线服务等功能的深入发展，用户对政府电子化公共服务满意度不断提升，从而推进了政府信息资源建设的步伐，电子政务在大数据时代已经具备一定的大数据特征。首先，电子政务信息资源规模总量不断增加，随着政府电子化公共服务水平的提高，用户参与电子政务的积极性日益提高，这也导致电子政务信息资源总量的激增。其次，电子政务的数据种类繁多，有电子政务内部公务处理的结构化数据，也有大量的来自于外部用户反馈的大量非结构化数据和半结构化数据。最后，随着电子政务个性化服务的深入开展，用户的个性化需求日益增多，政府部门必须根据用户的服务需求做出相应的处理，对大数据量的分析与信息潜在价值的挖掘将不可避免。电子政务的大数据特征主要体现在数据处理和信息服务两个方面，数据处理是电子政务信息服务的前提和基础，用户信息服务是数据处理效率的具体体现，以下将重点分析大数据时代电子政务的数据处理和信息服务的具体特征。
3.大数据时代电子政务的数据处理
大数据时代的来临对电子政务带来了影响和挑战，数据处理是电子政务服务用户的基础和前提，为用户提供个性化的电子化公共服务必须以快速髙效的数据处理为前提，在大数据时代用户的信息需求日益个性化、复杂化、实时化，这必然要求电子政务的信息处理也必须适应大数据的时代特征，创新电子政务数据处理方式。大数据时代的电子政务数据处理呈现出以下特征：
3.1复杂多样的数据处理
传统的电子政务数据处理在政府内网主要处理一些标准化的公文数据，在电子政务外网中主要处理数据格式和XML 格式的数据，很多政府部门通过一系列国家标准等规范使这些数据格式和 XML 格式的数据实现了规范化和统一化，这使得传统环境下电子政务数据处理基本以结构化数据为主。随着大数据时代的到来，大数据的特性与优势在政府内部日常工作和电子化公共服务中将显现出其巨大的优越性。用户对的电子政务的需求也将呈现出个性化、多样化等特点，这必然使电子政务的信息资源呈现复杂化、多样化的特点，适应社会的发展，满足用户的个性化需求，提供复杂多样的数据处理将成为大数据时代电子政务数据处理的显著特征。
3.2海量的数据存储
信息环境下，信息产生的成本快速下降，产生的方式也多种多样，存在于社会空间中的信息数据量迅猛增长，但大数据时代更会促使数据产生的范围、方式、途径发生翻天覆地的变化，人们的一举一动、一言一行、行为规律等都将产生出大量的半结构化、非结构化信息数据，信息数据的组成结构、类型格式、存在形态等都愈加复杂。电子政务信息处理对这些复杂的数据进行的应用、存储将有着极强的挑战性，其不仅有技术问题，也还包括社会问题。
3.3智能化的数据分析
传统的电子政务数据处理主要是通过结果化的公文处理、数据库处理和网络数据处理实现用户对信息服务满意的最大化。在大数据时代电子政务的数据处理范围、方式、对象、目的将日趋个性化和智能化，比如根据用户浏览政府门户网站的痕迹和参与在线服务的偏好，通过智能化的数据分析，构建出新的电子政务服务方案和策略。
4.大数据时代电子政务的信息服务
服务用户是电子政务的最终目的，为用户提供个性化的髙效的电子化公共服务是电子政务信息服务的根本目的。在大数据时代用户的信息需求日益个性化、复杂化、实时化，这必然要求电子政务的信息服务也必须适应大数据的时代特征，创新电子政务信息服务方式。电子政务的用户服务一般包括信息公开、公众参与和在线服务三个方面，大数据时代的电子政务的信息公开、公众参与和在线服务呈现出以下特征：
4.1大数据时代的电子政务信息公开
目前，政府门户网站已经逐渐成为各政府部门政务信息的主要平台，政务信息公开是以网络为工具进行政务信息资源收集、传播、贮存并将信息与公众共享。政府部门应按照《政府信息公开条例》要求，建立政务公开栏目，主动各类政务信息。在大数据时代，信息公开的内容依然应按照《政府信息公开条例》要求，而信息公开内容的页面布局应顺应大数据时代的特征发生改变，通过分析大量的用户访问和浏览的行为数据，分析用户对政务信息公开的内容的偏好，重新组合页面布局，实现个性化的政府信息公开服务。
4.2大数据时代的电子政务公众参与
目前，电子政务公众参与的渠道日趋多样化，主要的渠道有领导信箱、民意征集、留言板、网上、网上直播、在线调查、网上咨询投诉、在线访谈、公众论坛、政务微博等，随着信息技术的快速发展，一些新技术、新网络形态还将应用到电子政务公众参与中来，换句话说通过电子政务公众参与获得的用户反馈信息会越来越多样化、复杂化和个性化，这表明电子政务的公众参与具备了“大数据”的特征，因此，大数据时代的公众参与应按照大数据时代的数据处理要求，通过处理海量的结构化、非结构化和半结构化的数据，深入挖掘潜在价值，进一步优化电子政务的公众参与服务，从而提升用户的满意度和政府的公信力。
4.3大数据时代的电子政务在线服务
电子政务的在线服务功能是指通过政府网站整合政府各部门以及社会各种服务资源，完成或促进社会公众日常生活及企业经营决策活动实际事项的能力。目前，电子政务的门户网站要求能为用户提供“一站式”的服务平台，即能够为面向不同类型的用户群提供全生命周期应用主题的信息和服务，最大范围的整合服务资源。由于电子政务的在线服务的用户类型多样，需求各异，这必然要求电子政务在线服务能够具备处理用户个性化信息需求的能力，通过对海量个性化数据的处理，发掘出潜在的有价值的知识和规律，从而提升大数据时代的电子政务在线服务能力和服务质量，获得最大化的用户满意。 [科]
大数据时代特征范文3
一、“互联网+X”：技术经济的时代特征
博士班的课上，我首先提出一个怪命题，认为技术经济是有时代特征的。农业经济、工业经济与信息经济，其技术经济范式有不同时代特征。如农业技术与小生产的结合，工业技术与大生产的结合，信息技术与大规模定制（大生产+小生产的结合），会形成不同的技术经济范式。“互联网+X”，可以理解为“技术+经济”，是在互联网这个特定时代下组合成的新技术经济范式。
我分技术范式与技术经济范式来讲解互联网的时代特征。互联网技术范式的时代特征，突出表现在复杂性上，以variety（多样性）为外在特征;技术经济范式的时代特征，突出表现在复杂性经济上，以variety（品种）为单位计量复杂性经济不经济，例如多样性、差异化到底得大于失，还是失大于得。智慧的本质就是复杂性与成本呈反比。
为了加深大家的理解，我给博士们讲解了“0、1”计算的思想源头。首先是周易。我介绍了微积分创立者莱布尼茨在论文《论中国伏羲二进位制级数》中对周易0、1编码的再发现，以及周易原理对于莱布尼茨发明世界上第一台0、1编码计算器（第二代帕斯卡尔计算器）的决定性影响。接着通过年图灵奖得主Judea Pearl 的理论，解析了大数据的核心概念variety，及它与莱布尼茨思想的内在联系。
我的结论是，信息革命的当代特征（以variety形式表现的复杂性，以及使之在经济上能为可能的智慧化）实际上具有比我们想像的远得多的历史伏笔。我认为周易之所以在500年前被莱布尼茨看中作为计算机的原理，在于周易的核心就是用极简的“象”（0和1）处理复杂性（所谓一生二，二生三，三生万物），在复杂性（变易）中利用智慧求得生存和发展（生生之德）。今天大数据和人工智能的核心思路，仍然在围着这个元问题转。
如何将互联网的时代特征，整合进“互联网+X”体系呢？这需要对+号的两边，即互联网和X（各行各业）的经济实质，有一个富于穿透力的解释。看出“互联网+X”到底是什么与什么相加。
我引述杨小凯对斯密的一个解释对此加以说明。在《经济学原理》中，杨小凯说“多样化和专业化的发展是分工发展的两个方面” 。我查过斯密的原文，发现这是杨小凯在斯密原意上的引伸，但很有道理。杨小凯说：“当分工随交易效率上升而发展时，不同专业的种类数n上升，……不同专家之间的差异性越来越大，这也从另一方面增进了经济结构的多样化程度。另外，n也是买卖n种贸易品的市场个数，它的增加也会增加市场结构的多样化程度。”（按：n指品种，即variety）
其实，“互联网+X”可以直解为这里的“多样化+专业化”。对应产业发展，专业化对应产业化，指各行各业的产业发展;多样化对应服务化，代表互联网推动X向多样性、高附加值的增值服务业态发展。多样化对应品种，专业化对应规模。“互联网+X”带来的转型，要求处理好批量和品种的配置关系，实现从单一品种大规模生产向小批量多品种转变。使X的工业化时代特征与互联网的多样性的时代特征有机结合起来。
二、“互联网+X”：技术经济的历史特征
今天一大早，游敏老先生给我打来电话，讨论《3%》，这本书也可以说是一本研究“互联网+”时代的经济新常态的书。游老说的角度正好反过来：他认为“互联网+”经济反映的是周易的历史特征;周易反而具有未来时代特征。
我不讳言《3%》就是谈中庸之道的。书里开宗明义就讲要“形成经济学的中庸价值观”。不过游老认为，“中”的思想，早于儒家，是周易的核心。他认为《3%》可以解读为用周易在改写西方经济学，形成中国的经济学。这本书的核心概念“自然率”就是“中”。我吃了一惊，不过一想也在情理之中。构思这本书时，确实就是这么想的（只是没想到周易这么深），但确实提出要“超越东西方对峙”，说过“包括东西方在内的整个经济世界，一直存在着物质与文化之间的价值冲突。本书试图调和这种冲突，将价值观建立在物质与文化之间的中点上”。
《3%》中的微观经济学数学模型，核心就是把variety（品种、多样性）作为经济学范式，引入均衡框架。我在博士班上也讲了这个模型，大意是，西方经济学的标准框架是数量-价格均衡，对应简单性系统;网络经济学新增了一个品种-价格均衡，对应复杂性系统。Variety就是代表复杂性的品种轴。两个均衡平面，通过数量-品种底平面相联，互联网的长尾曲线就处在这个底平面上，是简单性均衡与复杂性均衡之间的等均衡线。“互联网+”的秘密就在其中。我向博士们介绍，我作为《互联网周刊》主编观察互联网近20年，互联网战场上胜利回来的战士（只有3%），就是踩在这条钢丝绳上，“在持久的摇摇欲坠中保持平衡”，活着走回来的。没有发现这条活路的，都掉下悬崖成了“革命先烈”。
我发现按游老的周易思想，完全可以解释得通。如果把西方数量-价格均衡比喻为阳（同质性），“互联网+”代表的品种-价格均衡则是阴（异质性）。阴阳（异质与同质）是围绕“中”而相互转化的。西方经济学没有异质性（经济学同质性假定），而周易和互联网都看到了还有异质性（世界的丰富多彩性即variety）这另一面。
品种-价格均衡实质上是一种反均衡，因为据诺贝尔奖获得者斯蒂格里茨（包括克鲁格曼）的研究，品种（variety）值每增一分，就会拉扯均衡价格偏离一分，偏离的值固定等于AC（平均成本）-MC（边际成本）。对应到经验上，大数据中的variety（非结构化数据处理）每前进一分，就会拉扯均衡体系，向个性化、多样化的不确定性方向偏离一分。按西方经济学，均衡价格P=AC高于P=MC的部分，也就是通过个性化、定制（如3D打印）赚的钱，只能短期稳定，如果市场可自由进入，长期是不可能稳定的，只有P=MC才能达到帕累托最优。但从周易的角度看，这个P=AC属于在控制与失控之间的平衡（“在持久的摇摇欲坠中保持平衡”）。这可以很好解释为什么“互联网+”最终会走向结构优化，走向高附加值的新业态，而不会得鲍莫尔所说的“成本病”。
“互联网+”与周易的最大共同语言，就在于对variety的拥抱与欢迎上。生命演化靠的就是variety（如生物多样性）。三生万物，这个万物也是variety。计算机与周易最大的本事，就是有了二（0和1），可以轻松搞定万物多样性（中国称智慧，印度称为佛，西方称为爱智慧）。我向博士们介绍海尔“以变制变”，就是组织以低成本的复杂性，对付市场需求的复杂性。符合Allen（2001）提出的“足够多样性原理”（the Law of Excess Diversity），即应对变化的方案，一定要多于变化。智慧的用途就是，要使系统有足够多的复杂性应变能力，成本不仅不能高，还需要越来越低。越复杂成本越低，就叫Smart（灵）;越复杂成本越高，是迟钝。
大数据时代特征范文4
关键词：大数据；新闻传播；创新路径；数据方法
一、前言
针对现阶段国内的大数据发展状况和互联网技术的发展条件，研究传统的新闻传播正面临的机遇和挑战，从而适时转变新闻传播方式，使之更加符合现阶段技术发展的特点，对新闻工作者而言，是必然的选择。而在大数据时代的背景下，创新新闻传播的路径，强化新闻传播的效果，对传播学的理论发展和新闻发展的实际而言，都具有重要作用。
二、大数据方法和时代特征
（一）海量的数据
大数据一项非常显著的特征在于数据的数量极大。网络上数据的膨胀速度也是以指数上升，而不同用户之间的交流和转载又进一步促进了数据数量的提升。文字、图片、声音和视频的数量不断增加，其海量的数据内容对新闻传播提出了严格的要求。如何从数据时代爆炸式增长的数据中找到合适的内容，需要新闻工作者对此进行创新的研究。
（二）关联性和实时性
互联网的使用者不仅可以信息，更能够搜集、检索和传播信息。数据间的关联性正在变得越来越强，而许多受众随手拍摄生活中的事件、随手传播到网上的行为，又进一步提高了数据的实时性。在这一前提下，如何利用大数据，从看似不相关的数据中整理出其中的相关性，并利用网络平台进行传播，正在成为考验新闻工作者信息搜集能力的工作。［1］
（三）大数据方法和新闻传播创新
大数据的运行方法与传统方式有着极大的不同，大数据可以采用专门的程序和算法进行处理，利用其成果进行对未来发展趋势的预测也变得更加简单。它将社会的整体局势和动态进行全方位的研究和分析，因此在这一背景下，进行新闻传播的创新需要强调两个方面：其一是新闻形式需要创新，降低文字比例，增加图片和表格等能令人迅速理解的内容；其二是新闻内容需要创新，对新闻内容进行整合分析，减少新闻的不确定因素。
三、大数据方法在新闻传播中的应用
（一）数据的有效性
新闻传播最需要强调的仍然是新闻的真实性，这一点在大数据的背景下，就变成了新闻数据的有效性。即使大数据时代的新闻被娱乐化了，但从根本上，新闻强调的仍然是其真实性，也就是说，强调数据的有效性，是新闻传播中大数据方法和技术的最根本的应用方式。通过数据分析技术，解析网络中各种信息的有效性，从而保证新闻内容的真实性，这是保证新闻传播可靠性的根本方式之一。
（二）平台的可靠性
另外，在新闻之前，需要选择可靠的平台。这一平台的选择标准是拥有合适的流量、平台本身具有高度的可靠性。其中后者的重要性比前者要大很多，只有平台本身具有高度的可靠性，才能令受众对新闻内容有着高信任度。［2］在新闻内容本身具有高度真实性的前提下，将其在可靠的信息平台，有助于进一步提高关注度，强化新闻传播的效果。
四、大数据时代新闻传播创新路径
（一）转变思维方式
大数据时代新闻强调的已经不是“前因后果”的完善的因果关系链，而是不同信息之间的联系度。只要具有高联系度，即使不能理解其中的因果关系，也能够放在一起作为“新闻”的一个部分。在这一情况下，新闻工作者在进行新闻传播时，需要转变传统的探究理由的思维方式，转而寻找不同信息中的关联，找到看似毫不相关的信息中具备的联系，将之进行梳理整合，以提高新闻内容的传播价值。
（二）变革分析模式
大数据时代的数据分析模式与传统的分析方式有巨大的差异，其有专业的分析软件来进行数据分析。新闻工作者可以利用有效的数据分析方法，将庞大的数据分析交给计算机运行，通过这种方式，改变数据和信息的分析模式，以降低自身的工作量，提高工作效率和新闻内容的高度准确性。
（三）转变结论方向
大数据时代数据样本的增加，虽然机械的信息处理技术一定会带来某些问题，但它能够处理海量的数据资料，从中得出的结果会因此而更加偏向于对宏观问题的推测。因此，新闻工作者需要转变得出结论的方向，从分析社会中存在的各种“小问题”的前因后果，转而对社会整体变化方向进行宏观的分析和预测。
（四）传统纸媒的应用
即使在大数据时代下，纸媒的生存空间越来越小，但不能彻底放弃传统纸媒。纸媒在现阶段的新闻发展中，其缺陷主要体现于时效性，其真实性、深入性和对思想的指导作用并没有受到影响。在纸媒中具有高度真实性的、能够对事件进行深入讨论的相关内容，以此来引导人们的思想，仍然需要新闻工作者加以重视。［3］
（五）强调微传播平台的力量
微传播平台，指的就是以微信、微博为代表的网络社交平台。这一类的平台在信息传播的速度和广度方面存在着极大的优势，通过数据分析出某一个公众号或微博大V的关注者普遍关心的问题，推出具有针对性的新闻内容，同时利用推送功能加强突发新闻的报道效果。
五、结语
由于大数据时代的到来，新闻传播在面临严峻的考验的同时，也迎来了发展的良机。但如何将大数据时代的方法和技术应用到新闻传播中，对新闻传播的路径进行创新，则是需要深入思考的问题。本文针对大数据时代海量的数据、极高的关联性和实时性，分析大数据方法和新闻传播创新间的联系，指出利用大数据方法进行新闻传播路径创新必须遵循的两个基本原则在于数据的有效性和平台的可靠性。针对大数据方法的特点，新闻传播创新路径需要转变思维方式、变革分析模式、转变结论方向，在不放弃传统纸媒的同时，强调微传播平台的力量，促使新闻传播能力得到显著的提高。
参考文献：
［1］马建平，马瑞.大数据时代新闻可视化传播的创新路径［J］.新闻研究导刊，2017，8（03）：152-153.
［2］华晓雯.大数据时代新闻可视化传播的创新路径［J］.新闻研究导刊，2017，8（02）：163.
大数据时代特征范文5
一、大数据时代对企业管理变革的要求
1.大数据时代特征。互联网数据中心（）为“大数据”下的定义：IDC“大数据”是指为了更经济更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据有4个特点：第一，数据体量大；第二，处理速度快；第三，数据类型繁多；第四，价值密度低，商业价值高。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的数据。大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对大量数据的专业化处理。换言之，大数据时代下，企业完胜的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。2.大数据时代企业管理变革要求。伴随着云计算的普及、物联网和移动互联网应用的发展，企业获取商业信息变得不再艰难，获取信息的成本大大降低。同时，过度的信息爆炸对企业的精细化管理、企业的信息筛选和信息转化能力提出了更高的要求。以前通过关系获得客户信息或者产品信息，就可以享受信息不对称带来的优厚利润，而现在信息透明的时代，则需要企业自身产品营销能力、产品品质建设、企业市场精准定位等各方面拥有更强的竞争力，才能保持利润的增长。这意味着，企业管理开始需要从关注外部更多的向关注内部转移，企业的管理结构开始需要从简单化向精细化布局。
二、大数据时代对企业会计信息功能的新诉求
传统企业经营模式下，会计信息功能局限于记录、核算、税务处理和业绩预测，对企业经营决策贡献有限。而大数据时代下，会计传统功能被会计电算化和云计算等工具低成本实现，使得传统的会计信息已经不能充分发挥会计在企业经营管理中的职能作用。而同时，企业对会计信息的精细化加工、分析和业务转化的诉求变得更加急切，这使得企业会计信息的功能发生了全新的变革：由传统的数据记录和收集向大量数据的精细化整理和加工转化；由传统的独立性数据向与企业经营链接更具实践性报告转化；由繁复的重复记录向更灵活的信息化筛选和补充转化。
三、大数据时代企业会计核算的结构性变革
201410年月，财政部制定了《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》，其中指出将推进企业面向管理会计的信息系统建设，以信息化为支撑，实现会计活动与企业管理行为的有机结合。在大数据背景下，越来越多的集团性大企业开始建立财务共享服务中心，实现企业会计核算处理的集中化运作，整合企业内部的知识资源，提高企业财务模式的扩展和复制能力，将财务人员从琐碎的账务工作中解放出来，更多地参与决策支持、风险管控等管理工作。目前企业的内部控制功能大多由独立的内部控制部或内部审计部完成。但在大数据背景下，财务人员通过不同系统，可以更多更快地接触到非财务信息，可以更多地参与内部控制工作。
四、大数据时代企业会计角色新的定位
大数据时代特征范文6
关键词：大数据时代 大数据理解
1大数据时代概念的提出
当前，大数据这一词汇在各行各业中出现的频率越来越高，各种媒体中也经常对这大数据这一概念进行推广，大数据时代逐渐成为了一个社会热词，昭示着大数据时代的来临。
在学界中，大数据的理论思考与实践探索一直在如火如荼的济宁这，并与经济市场，政府机关形成了良好的合作与互相支持的模式。大数据时代的来临与当前互联网时代的建设基础和发展迅速的信息技术具有重要联系，早在上个世纪末就有了关于大数据时代的理论雏形，对整合所有数据并对数据进行加工，分析，处理提出设想。这一设想的提出与同一时期的“商业智能”的具有密切的联系，所谓商业智能也是指建立数据仓库的基础上挖掘数据的深度含义，分析数据从而挖掘出数据之间的内部联系性，从而获取文化公司所需要的信息，为文化公司的发展提供决策思路和数据支持。
直到世纪，信息技术的发展导致各种数据统计工作的便捷与高效性，人们逐渐发现了进行大规模数据分析和研究对文化公司在发展过程中所能起到的作用，互联网的覆盖范围越来越广，在各行业各的应用程度愈来愈高，智能手机的普及都为大数据时代的来临打下了坚实的基础，随后大数据的概念在信息技术行业中越来越得到认可与重视，大数据的相关理论基础研究与前景展望也越来越多，为大数据时代构建了理论结构与应用前景。
2012年的达沃斯世界经济论坛中将大数据作为主题之一进行讨论，可以说变相确定了大数据在未来社会发展进程中的地位，探究了以信息技术为依托的大数据处理分析如何对人类社会的发展作为贡献。国内对大数据在未来发展中将占据的地位和起到的作用也做出了充分的认可，各大企业与高校对大数据的概念与应用已经开始进行研究与实践。
2大数据一词的概念与理解
对大数据时代的理解离不开对大数据的概念的理解。什么是大数据？就当下而言，虽然大数据一词的出现的频率极高，许多媒体，部门，论坛都在使用这一词语，但是对大数据一词的核心含义的理解却并不一定充分。当前学界内对数据一词的定义尚且没有一个统一的较为得到广泛认可的定义。对大数据一词的定义可以分为几种，例如维基百科上说大数据就是指数量、规模庞大的数据资料，无法利用常见的软件工具对其进行高效率收集，处理与分析。还有的的说法认为大数据就是单纯指数据量足够大，远超常规水平的数据集合。还有的说法主要是认为大数据进行处理的方式才是大数据一词的实质，即大数据是通过特殊处理模式能提高企业对市场形势的掌控程度，为决策提供指导的数据分析处理方法。
因此来看，大数据的特征应该包含着两方面，一是大数据处理在技术层面具有先进性，二是大数据在社会性方面具有广泛性。如上文所述，大数据一词的出现是信息技术进步的结果。大数据最先出现其是存在与IT界的术语，大数据是一个多项技术合并在一起的概念，是一个具有系统性的体系，包括对数据依托信息技术实现大规模储存与联网分享的云技术，对数据进行分析处理的分布式处理技术，指纹识别，虹膜识别等对数据进行保密管理的感知技术等等，都应该包括与大数据体系之中。与此同时，大数据还具有社会性。大数据这一概念的出现离不开信息爆炸化的时代特征，大量的信息充斥于社会的每一个角落并呈现着井喷式的增长，每一个人都是数据的创造者与传递着，国际化进程的加快使人类社会前所未有的紧密联系在一起，在这种时代背景下酝酿出来的大数据概念无法避免的具有人类社会发展的特征。
在大数据时代，人们的思维模式必须向大数据化的方向靠拢，传统的思维模式已经不适合时代的发展。信息技术的进步使我们的思维模式也可以在依托大数据提供的信息作出更准确的决策和判断。在大数据模式下，高效率的数据收集与处理是我们可以脱离传统的抽样调查得出结论的办法，不用再考虑数据模型是否具有科学性和代表性，也不用考虑抽样结果是否具有偶然性，因为我们已经可以立足于全面性的数据来对问题进行思考与判断，同时，对数据的判断要提高效率，应为判断的本身也是一个大数据的过程，提高判断的效率再借以数据统计来提高其准确性。在大数据时代，人们面对数据不需要刨根问底的研究数据出现的原因，而是应该要考虑数据之间的关联性，研究数据之间的联系，思考关联出现的原因而不是单纯研究因果关系。
大数据时代对于社会的改变在于，它变革的是人们处理数据的方式与模式，改变的是人认知世界，认知事物的方法，在数据化的信息处理中提供发现问题，解决问题，创造价值的方法。大数据作为一个新生事物能开创出一个新的时代，不得不说大数据在我们当下的社会发展进程中是极有价值的。虽然大数据的定义及体系，实践应用方面还存在许多不足，缺少经验方面的积累，但是笔者相信随着时间的推移大数据体系的形成必将越来越完备。我们当下所需要做的就是把握住大数据时代的时代脉搏，必须明确大数据时代的要求：首先，大数据时代必须充分利用信息技术来提高数据的收集与储存，利用新的数据处理模式发现数据之间的关联新，为决策提高科学性的指导与数据支持。然后，大数据是技术属性与社会属性的有机统一，所以在大数据时代中两方面工作都要双管齐下，提高技术水平的同时还要注重社会实践应用，达到改变市场运作模式，各组织的结构的目的。最后，大数据不是一个高高在上的概念性名词，而是应该作为一种新的思维方式适用于社会的各个方面，包括政府行政，企业运营和人民生活等等，是新的时代智慧与时代气息，而不是单纯的一种技术或处理数据的手段。
必须要明确大数据时代真正的思想内涵，才能是我国在新时代的发展过程中不落人后，占据着有力地位，提高国家的信息化程度与综合实力，对本论文的命题“大数据时代”对企业人力资源管理工作的影响能做出正确的分析探究。
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