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大数据时代的主要特征范文1
个人计算机技术的不断发展将现代信息技术带入到了大数据时代，现代信息技术大数据化的发展对传统的媒体产生了巨大的影响，尤其是在新闻数据的采集以及分析等方面影响更大，大数据提升了新闻传播工作的效率，使新闻传播更加快捷迅速。
2现代信息技术大数据的概述
大数据(bigdata,megadata)，又称巨量资料，指的是以多元形式，通过多渠道来源搜集而来的庞大数据组,这些数据的数量过于庞大导致无法通过人工的方式将其进行提取并整理、归纳，无法在一定的时间范围中通过计算机软件对其进行筛选、获取、管理等方式整合成人尖可以读懂的数据信息。大数据最为明显的特点就是能够依进行数据的分析与处理，比如说各种视频、海量的图集以及各种电子表格等不同的数据类型。大数据技术的作用是能够在庞大的数据信息当中高效、快速地获得所需要的信息技术。大数据技术能够运用先进的数据处理方式将收集到海量的、驳杂的数据信息以及媒体文件进行分析、整理，并将数据进行提纯。
3现代信息技术大数据的主要特征及对新闻传播的影响
3.1大数据改变传统的新闻传播方式
大数据的主要特征就是体现在数据规模的大小方面，通常情况下的数据量都保持在10TB以上且形式复杂，数据的传播与交互也相当迅速，这些数据也被统一为4V（即数据的体量大，形式多样、价值密底不高、传播快）。随着科学技术的不断发展，大数据被广泛地运用到了社会中的各行各业，并取得了良好的成效，比如说广告行业、电子商务、金融、以及新闻媒体等行业。尤其是在新闻传播领域中，在保障传播质量与效果的同时也能够让广大从业人员在不良信息的清除方面变得更加快捷、方便。
3.2大数据改变新闻传播的内容
在新闻传播行业中，传统的媒体在排版的规格以及使用的字数上都有严格的要求，并且经过筛选所得出的信息内容完整立意准确，可是在信息传播量上并不理想，读者并未具备自主选择的权力因此无法满足广大读者群的阅读需求。随着大数据时代的到来，新闻媒体无论在题裁上、内容上也变得更加多元化，丰富的视听效果让广大群众获得良好的阅读体验，而且在新闻也变得全面性、真实性，更加贴近广大群众的生活。不同的受众可按照自身的喜好自由选择喜欢的新闻类型或者话题。比如说财经类、娱乐类、军事类、科学类、体育类、国际局势类等等，所有人都能够按照自已的意愿进行自由转发、评论，并实现即时与其他人进行交流、互动，促进新闻业的可持续发展。
4现代信息技术大数据背景下新闻传播的发展策略
4.1大数据时代的新闻需要多方配合
大数据时代新闻的完成，就必须要编程人员、数据分析人员以及记者这三方的相互配合才能够实现。三方合作的过程中主要是将各种复杂的信息数据转化为记者所能识别的电子表格，在分析过程中配合程序员将表格转化成可视的文字、图片形式。在大数据时代下，传统的纸质媒体市场受到了极大的影响，但是各种数字媒体开始强势地进入到了人们的工作、生活当中，相比较于传统的纸质媒体，数字媒体无论是在成本的投入或者在新闻的阅读体验上都具有明显的便捷性，数字媒体不但便于保存，而且阅读的方式也可以在电脑上进行，也能够能过移动设备进行阅读。为了能够保障纸质媒体的生存空间，与数字报刊共存、共发展是适应大数据时代的唯一方式，而且在业务的推广上也能够获得良好的效果。
4.2新媒体成为发展焦点
大数据时代的背景下，新媒体也成为了新闻传播行业发展的重要核心。科学技术的发展也让不同媒体间的距离越来越小，并构建了全新的互联网资源共享平台。当前传统媒体中，电视媒体在大数据时代的来临也出现了新的发展方向，对于电视媒体的从业人员来说，若能够发现自已的潜力并能够将自已的优势进行表现那么就能够取得良好的成绩。当前的市场需求决定了电视媒体在未来的走向，电视媒体在发展过程中想要顺利地走出困境就必须要摆脱无价值的内容，因此也需要从内容方面着手并制定出一套完整的机制。
4.3强化可视化与交互图表的运用
网络技术的普及也让电脑以及各种移动终端成为人们工作、生活中的必需品，而这些移动设备的普及也将新闻的表现方式变得更加生活化，这也给传统的新闻媒体带来极大的挑战。对于新闻从业人员而言，将简单、直接的新闻信息传达给广大受众才能够保障获得关注度够高。为了适应未来新闻媒体的发展，将新媒体与传统媒进行结合，新闻传播的方式也从单一的群体传播模式开始向着受众之间的交互化、社交化模式方向延伸，不但能够全面性地提高新闻传播的效率，而且对于新闻质量也能够有所保障，同时还能够成为广大受众解读一些复杂的新闻信息的一种全新尝试。
5结语
大数据时代的主要特征范文2
【关键词】大数据时代 “四V”特征 流量经营 安全威胁
随着移动互联网、物联网、云计算等的快速发展，及视频监控、智能终端、应用商店等的快速普及，全球数据量出现爆炸式增长。即使在遭遇金融危机的2009年，全球信息量也比2008年增长62%，达到80万PB（1015字节），2010年增至120万PB。据IDC预测，至2020年全球以电子式形存储的数据量将达32ZB（1021字节）。以120万PB数据为例，如果将其刻录在DVD上，再将这些盘片堆叠起来，可从地球到月球垒一个来回！
在此背景下，电信运营商在其网络无休止扩容的同时，却面临“增量不增收”的困境；而一些采用“数据驱动型决策”模式经营的公司，则可将其生产力提高5%～6%。因此，有必要深入研究大数据时代（Big Data Era）的挑战、价值与务实应对策略。
1 大数据时代的基本特征
据统计，2010年以互联网为基础所产生的数据比之前所有年份的总和还要多；而且不仅是数据量的激增，数据结构亦在演变。Gartner预计，2012年半结构和非结构化的数据，诸如文档、表格、网页、音频、图像和视频等将占全球网络数据量的85%左右；而且，整个网络体系架构将面临革命性改变。由此，所谓大数据时代已经来临！
对于大数据时代，目前通常认为有下述四大特征，称为“四V”特征：
（1）量大（Volume Big）。数据量级已从TB（1012字节）发展至PB乃至ZB，可称海量、巨量乃至超量。
（2）多样化（Variable Type）。数据类型繁多，愈来愈多为网页、图片、视频、图像与位置信息等半结构化和非结构化数据信息。
（3）快速化（Velocity Fast）。数据流往往为高速实时数据流，而且往往需要快速、持续的实时处理；处理工具亦在快速演进，软件工程及人工智能等均可能介入。
（4）价值高和密度低（Value High and Low Density）。以视频安全监控为例，连续不断的监控流中，有重大价值者可能仅为一两秒的数据流；360°全方位视频监控的“死角”处，可能会挖掘出最有价值的图像信息。
2 大数据时代面临的挑战
（1）运营商带宽能力与对数据洪流的适应能力面临前所未有的挑战，管道化压力化解及“云—管—端”的有效装备也均面临新挑战。
（2）大数据的“四V”特征在数据存储、传输、分析、处理等方面均带来本质变化。数据量的快速增长，对存储技术提出了挑战；同时，需要高速信息传输能力支持，与低密度有价值数据的快速分析、处理能力。
（3）海量数据洪流中，在线对话与在线交易活动日益增加，其安全威胁更为严峻；而且现今黑客的组织能力、作案工具、作案手法及隐蔽程度更上一层楼，典型的有APT（Advanced Persistent Threat，高级持续性安全威胁）。
（4）大数据环境下通过对用户数据的深度分析，很容易了解用户行为和喜好，乃至企业用户的商业机密，对个人隐私问题必须引起充分重视。
（5）大数据时代的基本特征，决定其在技术与商业模式上有巨大的创新空间，这将对可持续发展起关键作用。
（6）大数据时代的基本特征及安全挑战，对政府制订规则与监管部门发挥作用提出了新的挑战。
3 大数据带来的价值
（1）利用大数据特征，借助云计算等有效工具，深度挖掘流量与数据价值，可帮助运营商实施好流量经营，减轻管道化风险，发扬“云—管—端”的智能管道的威力。
（2）多业务环境下掌握用户体验效果尤为重要，可从海量用户数据中深度分析、挖掘出用户的行为习惯和消费爱好，以实施精准营销及网络优化，掌控数据增值的“金钥匙”。
（3）掌握好大数据的存储、分类、挖掘、快速调用和决策支撑，并应用于企业的日常运营、维护及战略转型中，成为企业可持续发展、维持竞争优势的当务之急与重要途径。
（4）充分利用对大数据的分析、挖掘，可帮助找到隐蔽性极强的APT之类的安全威胁，助力信息安全部门找到应对新型安全威胁的有效途径。
（5）通过对公共大数据的分析、挖掘与利用，可减少欺诈行为及错误数据的负面作用、追收逃税漏税及刺激公共机构生产力等，帮助政府节省开支。例如英国政府即通过此途径节省大约330亿英镑/年。
4 大数据时代的应对策略
（1）大数据时代应以智慧创新理念融合大数据与云计算，在大数据洪流中提升知识价值洞察力，实施高效实时个性化运作，建立有效增值的商业模式，确保应对APT之类的新型安全威胁。
（2）电信运营商转型中流量经营已成共识，即以智能管道与聚合平台为基础，以扩大流量规模、提升流量层次及丰富流量内涵作为基本经营方向，并以释放流量价值为基本目标，可见大数据和云计算的深度融合与此流量经营目标十分吻合。实际上已经有一些运营商借助大数据Hadoop云工具管理与分析网络中的用户数据，为日常运维及制定市场战略等提供有效支撑。
（3）针对大数据时代的基本特征，加强全方位创新。包括IBM、EMC、HP、Microsoft等在内的IT巨头，纷纷加速收购相关大数据公司进行技术整合，寻找数据洪流大潮中新的立足点。而涉及人工智能、机器学习等新技术的创新应用，已初显效益。
大数据时代的主要特征范文3
关键词：大数据；数据挖掘；教学改革
中图分类号：G642.0？摇 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）16-0057-02
一、引言
大数据时代最为宝贵的资源是数据，如何有效地分析利用海量数据将是数据挖掘需要解决的全新问题。数据挖掘的相关算法已非常成熟，并且在各个领域已取得了广泛应用。但是大数据环境下的数据挖掘理论与算法需要针对结构化数据、非结构化数据、多媒体数据具有更加强大的运算和处理能力。因此，数据挖掘技术及应用等相关课程应与时俱进地适应大数据的要求，对数据挖掘相关课程的教学内容进行变革。
二、大数据环境特征
Gartner认为大数据是海量的、高增长率和多样化的信息资产，需要新的处理模式才能实现对其发现和优化。维基百科认为大数据所涉及的资料量规模巨大，以至于目前无法通过主流软件工具，在一定合理的时间内对其获取、管理、处理并整理成为能起到决策支持作用的数据资源。大数据是包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术，麦肯锡认为大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合，因此需要通过数据挖掘实现对大量的结构化和非结构化数据集合进行分析，以便提供有用的数据洞察。大数据一般具有四个主要特征：①数据体量巨大（Volume），随着时间的推移，衡量数据体量的单位从G，T，P到E。②数据种类繁多（Variety），互联网、物联网、传感网的发展，使数据类型变得更加复杂，不仅包括传统的关系数据类型，也包括以网页、视频、音频、E-mail等形式存在的未加工的、半结构化的和非结构化的数据。③流动速度快（Velocity），面对快速动态变化的流式数据，获取、存储及挖掘有效信息的速度都难以用传统的系统进行处理。④价值密度低（Value），数据量呈指数增长加大了获取有用信息的难度，如何快速高效发现隐藏在海量数据中的潜在有价值模式更加困难。
三、数据挖掘系统
数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、事先不知道，但又潜在有价值的信息和知识的过程。数据挖掘系统最初仅支持一个或少数几个数据挖掘算法，发展为与数据库和数据仓库之间存在有效接口而支持数据库和数据仓库，又能进一步挖掘Internet/Extranet的分布式和高度异质的数据，而研究开发分布式、移动式的数据挖掘系统成为第四代数据挖掘系统的重要课题之一，使得数据挖掘系统与其他系统联合提供决策支持的功能。根据数据挖掘系统与数据库或数据仓库的耦合程度，可以将数据挖掘系统分为不耦合、松散耦合、半紧耦合和紧密耦合四种结构。面对大数据环境，半紧密耦合和紧密耦合是在性能和效率方面比较理想的。半紧密耦合是指除了将数据挖掘系统连接到一个数据库或数据仓库系统之外，一些基本的数据挖掘原语还可以在数据库或数据仓库系统中实现，这种设计将提高数据挖掘系统的性能。紧密耦合系统是指将数据挖掘系统平滑地集成到数据库或数据仓库系统中，数据挖掘子系统被视为信息系统的一个部分。根据数据挖掘的研究体系（如图1所示），给出数据挖掘相关课程的主要讲授内容，包括：预测（Forecast），关联规则（Association Rules），聚类分析（Clustering Analysis），粗糙集（Rough Sets），进化计算（Evolutionary Computation，EC），灰色系统（Grey System），模糊逻辑（Fuzzy Logic），人工智能与机器学习（Artificial Intelligence，Machine Learning），决策树（Decision Tree），统计分析（Statistical Analysis），知识获取、知识表示、知识推理和知识搜索（Knowledge Acquisition，Representation，Reasoning and Search），决策与控制（Decision and Control），可视化技术（Visual Technology），并行计算（Parallel Computing）和海量存储（Mass Storage）等。
四、大数据环境下的数据挖掘
大数据的“4V“特征表明对海量的数据分析将更加复杂、更追求速度、更注重实效。大数据环境下的数据挖掘应实现海量数据建模，通过数理模型对海量数据进行整理与分析，发掘在海量数据之中隐藏的分析与决策所需的规律性知识。将数据挖掘作为大数据环境下重要的研究方法或发现新知识的技术工具，而不是把数据本身当成研究目标，与传统数据挖掘方法有密切联系又有本质区别。因此在大数据环境下的数据挖掘相关课程教学中应注意以下变化：①数据预处理：除利用数据仓库加载传统数据，针对大数据分析所涉及到的非结构化数据，应保证输入数据的完整性和相关的ETL（Extraction-Transformation-Loading，数据提取、转换和加载）流程的正确性。②数据存储机制：通过多维立方体实现结构化的多维数据组织与管理，多数是建立在关系数据模型和关系数据库基础之上。而需将非结构化数据考虑进大数据分析时，应采用分布式文件系统，以流的形式访问文件系统中的数据，提供访问拥有超大数据集的高传输率的应用程序（如Hadoop和其他开源的分布式系统基础架构）。③数据挖掘算法处理能力：面对数据规模的增大，需解决数据挖掘算法的效率问题，提高算法的有效性和可伸缩性。④数据挖掘算法处理效率：数据规模的不断增大导致分析处理的时间相应加长，而大数据条件下对信息处理的时效性要求越来越高，应建立简单有效的人工智能算法和新的问题求解方法。
五、小结
大数据时代的到来对数据挖掘的研究和教学都提出了新的挑战。应从数据预处理、数据存储机制、数据挖掘算法处理能力和效率等多个方面进行创新，以适应大数据环境下知识管理与智能决策的需要。
参考文献：
[1]陈燕.数据挖掘技术与应用[M].北京：清华大学出版社，2011.
[2]陶雪娇，胡晓峰，刘洋.大数据研究综述[J].系统仿真学报，2013，（25）：142-146.
[3]Krish Krishnan.Working with Big Data[M].Data Warehousing in the Age of Big Data，2013：15-27.
大数据时代的主要特征范文4
【关键词】大数据；国家审计；国家治理
引言
国家审计是各级审计机关开展的工作，依法对各级政府机关、企事业单位履行公共责任情况进行监督、评判并出具书面报告的监督活动，是国家治理的重要手段之一。随着大数据时代的来临，数据规模空前强大，国家审计传统的的思维方式、组织模式、技术方法均难于应对呈几何倍数增长的财务数据、业务数据。因此，在新的挑战下，国家审计要与时俱进，利用大数据、云计算等技术推动改革创新，推动审计信息化建设，从而更好的履行其参与国家治理的监督、评价、防御的功能。
一、大数据的内涵及特征
大数据（bigdata），最早于1980年由著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中提出。2012年美国宣布了其“大数据研究和开发计划”之后，“大数据”逐渐成为各行各业的热点话题，也意味着人类社会经济生活迎来了“大数据”时代。目前学术界对大数据的定义并不统一，主要从数据体量、数据复杂性、数据价值三种角度定义。根据2015年国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》文件，大数据被定义为“以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态”。大数据主要呈现“4V”特征：一是大量性（Volume），从TB级别跃升到PB级别；二是多样性（Variety），有图片、地理位置信息、视频、网络日志等多种形式；三是快速性（Velocity），大数据处理应该在秒级时间范围内得出分析结果；四是价值性（Value），单一数据的价值并不大，但将相关数据聚集在一起，就会有很高的商业价值。大数据时代，多信息源并发、交流互动实时、时空障碍打破，不同领域之间数据相互关联，不仅改变了人们在采集、处理和使用数据时思维的转变，更是社会革新与升级的助力器。
二、大数据时代国家审计面临的挑战
大数据时代，人工智能、电子标签（RFID）、云计算、物联网、语义网等技术或理念带来的经济社会发展的变革，既改变了国家审计的外部坏境，也给国家审计提供了全新的技术手段。国家审计作为综合性经济监督部门，与经济社会各方面都保持着错综复杂的关联，而且国家审计开展审计活动必然要依靠一定的工具和技术手段，因此，大数据时代下，国家审计面临外部环境的变化和技术水平的发展，其组织模式、职能、审计技术方法等方面都将面临着新的挑战。
（一）国家审计组织模式面临的挑战
国家审计部门一般设立财政审计、企业审计、资源环境审计、金融审计等不同处（科）室，不同部门有不同的对口单位和职能，各部门以“单兵作战”的方式对审计项目开展审计。传统的“一对一”审计模式难于整合共享不同部门不同行业的数据信息，不仅严重产生了信息孤岛问题，而且导致审计效率低下。大数据背景下，外部环境的改变带来了国家审计的项目规模不断变大，内容综合性、复杂性逐步变高等新趋势，同时也加大了审计风险，因此国家审计组织模式应逐步向协同式审计、扁平化审计等方式转变。在当前大数据环境下，将审计数据都存放在云数据中心，各审计机关可以通过授权取得相关数据的访问权，对被审数据库中的大数据进行建模、关联和分析，获得疑点后再分散查证。协同式审计是审计资源有限的情况下整合各审计机关力量，加强省以下审计机关垂直管理的一种优化选择；各审计机关在开展大规模审计时，也可以由局领导牵头，抽调各部门有关骨干人员成立审计组，根据审计人员的优势和特长确立分工，实现不同部门共享审计资源，从而提高审计效率，降低审计风险。
（二）国家审计职能面临的挑战
国家审计在国家治理中主要行使监督职能，通过对国家政府部门及企事业单位的财政收支情况开展有效监督以推进政府行政效能的提高。随着大数据时代的到来，我国经济在发展迅速的同时也面临着严峻复杂的风险，甚至涉及国家安全。而审计机关可以搜集到的数据能够覆盖宏观经济的各个方面，因此在新形势下，国家审计必须充分利用大数据技术，必要时可以对相关数据和系统进行连续监控，利用数据挖掘、A/B测试、关联规则挖掘、分类、数据融合和集成等分析技术挖掘和分析相关数据，在数据异常时发出预警信息，也可以预测事物发展趋势。如在国土审计中利用卫星遥感等技术手段制作的叠加监测信息及有关要素后所形成的专题影像图片，对某一区域某一时段的土地利用情况进行持续监测，根据变化图斑监管是否存在违规改变土地用途问题；在社保基金审计中，从社保、税务、人社、民政等部门采集相关数据，根据不同的参保人员特征类型确立分析模型，以此推算多年以后参保人员的构成及比例，预测社保基金未来的压力，从而为政府宏观决策提供依据。由此可见，大数据背景下国家审计不仅发挥监督职能，而且要挖掘出问题存在的本质原因并提出解决方案，从而强化其在国家治理中的预测和决策的职能。
（三）国家审计技术方法面临的挑战
传统审计方法下，由于受审计方法和时间的限制，审计机关主要面对“小数据”，通常对审计单位内部数据进行抽样检查、分析和复核，既难于获取外部数据，也难于对审计数据进行全面的对比分析，具有效率低、风险高的弊端。大数据时代，国家审计机关必须站在全局的角度分析审计对象，需要盘活审计对象的历史数据、财务数据、业务数据以及外部相关数据等，数据体量巨大且存在半结构化、非结构化数据，因此传统的技术方法已无法适应审计需求。在大数据环境下，审计人员必须使用新的大数据存储、处理和分析方法。目前审计数据存储分析主要基于关系型数据库（SQL），无法满足动态的数据模式，也无法存储图片、文档、音频等格式，未来国家审计需要非关系型数据库（NoSQL）技术；在数据处理方面，大数据时代数据处理时效性增强，需要进行实时处理。实时分析数据一般是采用流处理技术，即新数据一流入立刻处理并返回所需的结果，无需先存储再处理，常见的流处理技术有Twitter的Storm、Yahoo的S4等；在数据分析和使用方面，可以借助诸如BigTable、云计算、可视化技术等技术进行审计大数据的分析和结果展示。
三、大数据时代国家审计的应对措施
传统的国家审计随着大数据时代的到来受到了挑战，同时大数据也为国家审计的变革发展提供了动力。因此，大数据背景下国家审计要认清现有的审计工作存在的问题，着眼未来，从技术、人才和制度体制等方面做好大数据技术研发以及审计人员的培养工作，积极推进国家审计信息化进程，更好发挥国家治理的作用。
（一）构建国家审计大数据平台
当前经济环境下由于没有统一的数据标准，难于整合不同经济运行体的数据，导致审计数据采集困难，也造成了大量信息资源的浪费。因此搭建数据平台是大数据环境下开展国家审计的重要基础。随着云计算技术发展的日益成熟以及我国政府机关电子政务建设的大力推进，国家审计机关可以充分利用金审工程已有成果，构建大数据审计平台。大数据平台通过借助电子政务系统搭建的信息全覆盖网络，实现国家审计署和省、市、区审计机关以及同级政府部门间的信息互联，不但具有审计功能，而且能对数据实时监控从而具有预警功能。大数据平台依托互联网技术，实现被审单位以及相关外部数据的实时采集，并用不同行业、范围等关键字分类存放，方便审计人员查找分析。为避免操作失误或系统故障而导致数据丢失，需要定时集中备份重要数据。目前，我国部分省、市已逐步完善大数据审计平台，以南京市审计局为例，该局自2012年启动了数字化审计平台和审计数据中心建设，将包括财政、社保、公积金、地税等部门的数据纳入审计数据中心，全市市级主要国有企业数据、政府投资项目数据及其他相关行业数据也将陆续纳入审计平台，逐步实现对公共资金、国有资产、国有资源审计的全覆盖。该局借助数字化审计平台，近年来将全市100多家预算单位纳入了部门预算审计，推进了财政审计全覆盖。未来待时机成熟后，审计署可以搭建国家级大数据审计平台，从而形成全国审计数据共享。
（二）完善大数据相关法律法规建设
十八届四中全会提出依法治国是实现国家治理体系和治理能力现代化的必然要求，国家审计作为国家治理的重要组成部分，必须要依法审计。目前，我国大数据审计制度和电子商务、网络经济等计算机应用相关法律法规建设相对滞后于经济社会实践活动，甚至存在制度盲区。为规范大数据审计行为，我国需建立健全相关法律法规。在法律层面，要加强电子商务、网络经济、电子政务等方面立法，确定电子数据的法律效力和保管要求，明确违反法律的处理与惩罚方式，为大数据审计提供法律依据；在法规层面，审计署要建立健全大数据审计的审计准则，明确审计程序、审计标准、审计方法等要素，如制定大数据审计评价准则、技术标准准则等，为大数据审计工作提供规范和指导；在部门规章层面，地方审计机关可以根据自身平台特色或项目要求，大数据审计具体操作指南，方便审计人员理解，为其具体操作提供帮助。
（三）提升国家审计人员综合素质
大数据时代对审计技术的挑战，实质是对审计人员的挑战，单纯掌握会计审计知识的审计人员已不能满足工作需要，因此审计机关要加强审计大数据人才培养，提升国家审计人员综合素质。首先，审计人员要转换审计理念，深刻认识到大数据审计是未来审计发展的必然趋势，树立主动学习意识，优化知识结构，具备基本的计算机审计技能；其次，审计机关通过业务培训、经验交流等形式加强大数据审计人才的培养。近年来，审计署已经培养了一大批计算机中级人才，各地审计机关可以组织计算机基础较好的审计人员进行专门培训，打造具有采集加工数据、构建数据模型分析数据以及排除常见软硬件故障等能力的审计数据分析团队，培养一批高端的审计和信息技术复合型人才；最后，审计机关要加强与高校、审计软件开发机构等科研部门的合作，必要时建立大数据审计人才库，开展大数据审计时可以临时聘请专业人员，借用“外脑”推进大数据审计的发展。
参考文献：
［1］刘佳黎.大数据背景下的国家审计变革研究［J］.财政监督，2016，（11）：64－66.
［2］陈伟，SMIELAUSKASWALLY.大数据环境下的电子数据审计：机遇、挑战与方法［J］.计算机科学，2016，（1）：8－13.
［3］刘娜.大数据背景下政府审计变革动因与策略［J］.财会通讯，2017，（10）：75－77.
大数据时代的主要特征范文5
关键词：大数据；英语教学；基础英语；特征优势；优化策略
引言：
信息科技的不断进步引领了大数据时代的到来，大数据技术以超高速计算、海量数据存储以及移动互联网技术等为依托，席卷了全球，带来了生产、科技、教育和生活等方方面面的革新。在教育领域，迄今为止，大多数院校仍采用以工业化批量输出为特点的传统教育模式，在强调个性化的今天，荼毒着学生们的个性化发展，亟待创新，大数据技术的海量数据分析技术为教育的革新提供了可能，在英语教学方面，将大数据技术与高校的公共英语网络课程教学进行有效结合，主张因材施教是未来教育的一大发展趋势，对其接触并深入探讨有利于增加实践经验，以不断完善其进程。
一、大数据时代特征
以2013年为界，大数据思维成为我们解决问题的又一新思路，海量数据分析处理技术是大数据时代的主要特征，依托以海量数据存储为特点的云技术，使得我们在分析问题时能够摆脱抽样分析法，而能够通过对所有存储着的真实数据的分析，得到一些更加有意义的信息。大数据时代的特征主要包括五点，简称5V，分别是存储海量----Volume，运算高速----Velocicy，类型多样----Variety，数据真实----Veracity以及分析有价值----Value。大数据分析技术的广泛应用给各行各业带来了前所未有的革新，不断地改变着人们的生活和工作方式。现在，在社会的各行各业，每天都会产生海量的数据，特别是移动互联网的普及，将每个人类个体与互联网联系在一起，通过互联网数据的跟踪和分析，能够了解每个人的生活、学习方式以及性格等等。特别是在教育领域，慕课、视频课程的出现改变了W生们的学习方式，使得学生们能够根据自己的个人意愿去发展自己的个性化教育，不再受制于地域、时间以及资源有限性等，并且以大数据分析技术为工具，能够掌握学生们的学习情况，从而给予教育工作者更多有价值的反馈，以提高教育质量。
二、大数据技术与高校公共英语网络课程教学结合的优势
在大数据时代的技术背景下，将大数据技术与高校的公共英语网络课程教学进行巧妙融合是提高学成果的一大有效手段。高校的公共英语教学属于基础型科目，面向的是全体同学，以大班教学为主，即使是网络课程的多样性，也无法实现每个同学的个性化教育，从很大程度上限制了个体的发展，而大数据分析技术的引入则很好地解决了这一问题，通过对海量数据的分析，能够得到一些对教育有价值的信息，从而能够有效指导教育的下一步进展。
大数据技术与高校公共英语网络课程教学结合的优势主要表现在三方面，一是学生个体，二是教师教学，三则是网络教学平台建设。学生是该项目的直接受益人，通过建立英语网络教学平台，在该平台上一系列相关的教学资源，能够使得学生随时随地进行学习，完美地突破了时间和空间的限制，学生可以在英语网络教学平台上通过观看教学视频的方式习得所需知识，还可根据自己的知识理解能力和时间安排自行安排学习进度和视频回放，极大地增加了教育的普及度，学生们还可以通过在线互动的方式来和老师同学交流，有效地解决了答疑的问题，另外，学生们的在线学习记录均会被记录存储在数据库中，教学视频的者和教学平台的管理者均可以通过对单个学生学习轨迹数据的分析处理，掌握该学生的学习习惯和学习思维，从而方便高校制定针对个性化的教学方案。该项目的实施有利于提升教师们的教学能力，网络在线课程的数据收集，通过大数据技术的处理能够很容易地指导某个知识点同学们的理解程度，例如对于某一部分教学视频，学生们的浏览量数据明显很高，或是对于某一知识点的测验题，学生答错的概率明显高，这就说明该知识点是学生们的难点，下一定的教学资料准备就要进一步解决这一知识点；数据的关联性分析是大数据处理技术的又一大能力，它能够通过对众多看似毫无关联的数据进行分析处理，运用高效的数据分析技术取得一些关联信息，来指导教师们的教育教学活动进展。大数据技术还能够指导英语网络教学平台的建设，教学平台建设之初，因为缺乏实际经验，一定会存在很多不足之处，完善其建设的措施除了调查问卷等这些被动式的方式之外，还可以主动进行浏览量、学习时间分布、学习停留时间，知识点视频点击率等数据分析，以合理规划教学内容、资源上传时间、资源关联内容等，来完善英语网络教学平台的建设。
三、大数据与高校公共英语网络课程教学结合的优化策略
鉴于大数据分析技术对教育教学的显著优势，将大数据分析技术与高校的公共英语网络课程教学结合起来是教学模式改革的一个好思路。但是在大多数院校的实际施行中，由于经验欠缺，使得这一项目成效虽有提升，然却差强人意。分析其症结，主要是在改革方式、教师培训以及教学管理上存在问题，要完善该项目，必须合理选择英语教学模式、加强教师队伍的建设和加强教学管理，下面具体展开论述。
1、合理选择英语教学模式
新时代英语教学模式主要分为三种，一是反转课堂，二是微创新课堂与小微课，三是慕课。每种模式均对应着不同的教学方法，反转课堂是将传统的授课模式完全反转，即知识点内容学习由学生课下在教学平台上完成，课堂不再用于知识点的讲授，而作为小组讨论和知识点答疑的场所，这种教学模式完全颠覆了传统的填鸭式授课模式，主张以学生为主体，充分发挥学生们学习的主观能动性，在英语教学中，还能提高学生们的口语交际能力，是一种高效的英语教学方式，适合校园网建设完善、硬件设备齐全的绝大部分高校，但是对学生们的自主学习能力要求较高。微创新课堂是介于反转课堂模式和传统教学模式之间的教学方法，它综合两种教学模式的优点，未完全摒弃传统课堂讲授知识点的教学模式，而是将课堂的课时分为了两部分，一般是以6：4的比例将课堂分为讲授和互动环节，并且还包括教学平台上的小微课，这种教学方式适用于个性化教学，规避了学生们不同自学能力的差异。慕课是大规模上课程的简称，是一种完全的网络在线教学模式，教师们将教学视频、教学课件、测验题、课程作业等完全到教学平台上，并设置作业提交期限、成绩提交期限以及课程截止日期，由学生们自主安排时间，这种教学模式脱离了实体的课堂，完全突破了空间的限制，适合于通识教育教学。三种教学模式各有优缺点，各大高校要依据自己学校教师、学生以及学校设施的齐全程度，因地制宜，合理选择教学改革的模式，切忌盲目跟风、不顾实际。
2、加强教师队伍建设
教师是教学活动的支持者，决定着教学活动的进程和质量，教学改革的实施与教师的能力密切相关，新时代教学模式的改革要求教师有着相当熟练的信息技术操作能力以及与时俱进的知识信息更新能力，因此对各大高校来说，积极引进新一代优秀教学人才以及加强对老教师的教学能力培训显得十分重要。积极引进人才，更换新鲜血液，加强能力培训是提升教师队伍整体专业素质的主要手段，只有建立高质量的教师队伍，才能保证教学改革的不断创新以及新思路的提出。
3、加强教学管理
教学管理工作是完善教学质量的重要保障，加强教学管理工作主要从以下几个方面展开。一是要基于经验总结和大数据分析为教师们的教学安排提供建议和指导，例如要能够依据网络大数据分析技术合理划分学生们的英语能力等级，并根据不同的等级区间实行分级教学；要能蛞谰荽笫据分析技术得出最高效的视频授课时长，并根据学生们的不同等级设置视频倍速调节按钮；要能够基于大数据处理技术给授课教师提出具体建议，以提高学生们的学习兴趣和自学能力，以发展学生们的个性化学习。二是针对新的教学模式，首先实行教学试点，然后根据教学成果验收不断改进该模式，直到形成比较完善的体系，再进行全校范围推广。三是加强对教师的监督，合理量化教学劳动成果，保证新型网络教学模式能够有效实施。
结语：
高校公共英语的网络课程教学是一种新的教学模式，它依托于网络技术的普及，而大数据时代的到来，则为海量网络数据的处理分析提供了可能，由此能够为依托数据的教学活动提供关联性分析，以此指导高校的英语教学，从而能够为学生制定个性化学习方案、提升教师的教学能力以及完善网络教学平台的建设。但是，目前大多数高校的英语教学网络课程建设在教学方式的选择、教师队伍的建设以及教学管理上还存在着一些问题需要解决。但无论怎样，大数据与高校公共英语网络课程教学的有效融合是大势所趋，因此各高校仍要积极探索，不断完善教育的革新。
参考文献：
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[3]杨永林. 从“慕课”到“小微课”：看大数据在教学中的应用[J].现代教育技术，2014，24（12）：45-46
大数据时代的主要特征范文6
【关键词】大数据，商业价值，社会发展
一、大数据概述
大数据是在一定历史背景下的必然产物。何为大数据，它是指用现有的通用软件在规定的时间内无法加工、处理和分析的数据就是大数据。广义的大数据，包括大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等各个领域，是适应社会经济发展而产生的信息技术发展趋势。狭义的大数据，包括大数据技术和大数据应用，是指运用大数据技术在海量的数据信息中，快速地获取有价值信息的能力。
大数据并不单单指数据量大，而在于如何从大量的数据中获取有价值的数据，以帮助分析、决策。因此，提高大数据的服务力是大数据时代的核心竞争力。
二、大数据的特点
1、数据源多样化。大数据在当代社会更多的是来源于社交网络，特别是近年来发展的网络论坛、微博、微信等，每时每刻每秒都在进行着数据的更新，产生的数据量也要用亿来衡量。人们天生需要交流，进行信息的沟通，这就促使了大数据的形成，使得大数据为社会造成影响提供了源泉。
2、易获取性。大数据是在历史发展的过程中不自觉存储而产生的，并非是为了某一社会或商业目的而故意去存取的，因为它具有公开性和易获取性。过去的大数据多指为了企业的某种商业目的而存在的数据结构，这些数据不易被第三方获得。随着社会的进步，信息技术的发展，大数据产生于社会的各行各业，且具有公开透明的特点。易获得的数据源成为大数据时代的主要特征和成为影响社会发展的本质所在。
3、助预测。任何行业预见未来的能力都将成为它发展的核心竞争力之一，而大数据能够为预测提供基础源泉，通过以数据挖掘为代表的大数据分析技术从海量的数据中挖掘出有价值的数据，比如了解人们喜爱什么，人们生活习惯是什么等信息，能够帮助企业准确定位客户群体，进而帮助企业进行决策。因此说大数据能够发现那些不能靠直觉发现的知识，而越是这样的知识有可能越具有商业价值。
4、数据形态不一。大数据时代，存在着结构数据与非结构数据，而越来越多的非结构数据，如文本、图像、音视频可能隐藏着大量的商机。如何从海量的多种形态的数据中发现人们的行为、情感和态度，为文本挖掘、意见挖掘和舆情监测提供了需求和商机。从一定意义上讲，大数据的到来为数据挖掘、文本挖掘、网络挖掘、商业智能和信息决策支持系统的应用提供空泛的空间，从而对社会各领域的影响有待进一步发现。
三、大数据的应用
1.数据助力政府政务。通过大数据平台的建立，能推动政府资源进一步开放，能模糊人民与政府之间的边界，数据资源共享成为可能；大数据能促使政府内部部门间的协同工作，节约工作时间，促使工作协同交流，大幅提高办事效率；微博、论坛、博客等互动平台的建立，为政府信息的公开透明提供条件，使民众互动内容被政府采纳成为可能；随着大数据技术的发展，能从海量数据中获取有价值的信息，为政府决策层提供分析，帮助做出科学的决策。
2.大数据据推动新媒体行业的发展。随着新媒体技术的发展，用户终端变得更加丰富，如智能手机、平板电脑等终端的出现，加快了信息化发展的步伐，同时带来了数据量的迅速增长；新媒体业务的表现形式除了文字，还有图片、视频、音频等多种形式，新媒体业务多样的表现形式促使大数据技术的变革，而大数据技术的发展必将进一步推动新媒体整个行业的发展。
3.大数据惠及居民生活。大数据给人们生活带来巨大的变化。比如在家智能管家，让生活更美好；智能购物，商家会根据你的喜好与消费习惯通过无线网络推送给你；智能就餐，商家会根据你的口味与消费水平通过网络推荐给你；智能旅游，车载语音助手会根据气候、天气与生活习惯推荐旅游地，并记录旅游情况。
4.大数据促进节能减排。每个家庭生活都会积累大量的数据，通过大数据的记录与分析，能够根据每个家庭的生活状态，定制符合家庭生活的日消耗情况。比如根据每个家庭用电数据，分析该家庭与周边或同类家庭能源使用情况比较，有助于推动整个社会的能源节约。
5.大数据推动经济发展。大数据应该是国家战略，大数据是一种社会公共资源，它直接影响着社会的商业模式和企业运营的改变，基于大数据分析的数据库营销和精准营销成为企业重要的营销手段，越来越多的企业认识到了从大数据中挖掘有价值的数据对于决策的重要性，大数据已成为企业的核心竞争力。
四、大数据带来的系列问题与思考
大数据时代的降临势不可挡，其中潜在的巨大价值势必会掀起一场商业模式和管理决策的重大变革。将惠及政府、企业、家庭等方方面面。当前，面对新媒体技术的发展对大数据平台提出了更高的要求，加强大数据分析工具的研究迫在眉睫，如何能在多种数据形态中提取有价值的信息成为需要攻克的重要难题，因此大数据技术必然会掀起一场变革，而大数据时代也将会衍生出多个附属行业和多种附属品。
