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大数据时代信息的特征范文1
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 03. 068
[中图分类号] TN918.08 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）03- 0127- 02
1 大数据的特征和大数据涉及的相关内容
1.1 大数据的主要特征分析
处在大数据时展背景下，大数据的特征体现也比较鲜明，首先在海量信息数据的特征方面就比较显著。在计算机的硬盘容量上已经进行了升级，容量上也大大的扩大了，其数据的规模上也不可同日而语。这就对信息技术的进一步发展有着重要的促进作用，这也是大数据时代的一个重要标志。再者是大数据的数据信息种类的多样化，多样化类型的传感器以及终端设备都是大数据信息数据的源头。这样就形成了数据类型的多样化。
1.2 大数据涉及的相关内容分析
大数据发展下涉及到的内容比较多，网络的安全问题是大数据发展下的重要问题内容。大数据的发展为网络犯罪提供了很大的便利，使得范围的模式发生了变化，并且在犯罪的水平上也比较高，这就对信息安全带来了很大的威胁。再有是涉及到的云数据，在云计算的应用下，也是面临着一些问题，使得在对数据的处理过程中会着诸多不可测的风险。另外在个人设备管理的问题上，移动设备的应用广泛化，使得数据的存储和访问等都变得简单化，这也存在着信息安全的问题。
最后在涉及到的数据保密的内容层面也是需要急迫解决的。对于这些内容都要充分的重视。
2 大数据时代信息安全问题和解决策略探究
2.1 大数据时代下信息安全问题分析
大数据时代背景下的信息安全问题比较突出，主要体现在人们对大数据环境下的信息安全的意识没有得到强化，对信息的安全防范意识不足。网络的安全性问题在当前的社会发展中越来越严重，由于网络的开放性特征，也使得个人的信息安全得不到有效的保障。在一些社交平台或公共购物平台等，都可能对个人的信息造成泄露。而当下的公众在信息安全的防范意识上还不是很强，这就使得信息安全问题发生的可能性就增大了。再者，大数据环境下的信息已经成为高级可持续攻击载体。在大数据自身的价值密度低的特征下，使得外界的环境影响比较敏感，容易受到黑客的攻击。而这些攻击的代码是处在大数据当中的，所以进行安全服务鉴别中就存在着很大的难度。从而使得大数据信息成为了可持续攻击的一个载体，在这一方面的问题要能充分的重视，结合实际进行应对。另外，大数据环境中的信息安全问题还体现在智能终端的威胁。移动智能终端在我国的使用数量不断的增长，这就使得智能终端的信息也比较多，在信息的安全性方面就存在着很大的隐患。智能终端一旦被破坏，就会使得信息丢失，而受到病毒的控制也会造成信息的安全性得不到有效保证。
2.2 大数据时代下信息安全问题的解决策略
对于大数据时代背景下的信息安全问题的解决，要能从多方面进行考虑。首先在数据的结构优化措施的实施上要重视，这对信息安全保护有着重要作用。由于大数据时代的数据信息比较复杂，在数量上也比较大，通过数据结构的优化和加密管理，就比较方便处理。能够在数据结构化基础上对入侵的数据实现智能化的辨别，在信息的安全系数上得到了有效提升。
再者，大数据时代对信息安全的防范要进一步加强敏感数据的监管力度。大数据的海量信息的特征，使得在管理上存在着诸多难度，这就为黑客信息扫描检测漏洞提供了可能。故此政府方面要在大数据的监管力度上进行加强，在管理制度上结合实际进行有效完善，并要能够对移动设备的安全使用进行保障。从大数据的使用流程以及方法层面严格执行，这样才能保证对信息安全的保证。对大数据时代背景下的信息安全问题的解决，还要能从大数据平台建立方面得到加强。
另外，强化大数据信息安全技术的应用，不断的将安全保障技术进行优化。信息的安全性保障离不开技术的支持，要定期的ν络中的潜在漏洞实施扫描，在信息的安全防御层面进行有效加强。在大数据的技术研发方面要进行加强，将数据加密技术以及安全访问控制技术等得到有效应用，从整体上将信息安全的防范能力进行加强。要能通过相关技术的应用，从数据信息的泄漏重点领域加以强化，通过对设备的访问权限设置，以及通过SSL技术的应用等，全面加强数据信息的安全保护作用。
例如：应用沙箱（Application Sandboxing）是一项借鉴于 Trusted BSD的技术。通过这一功能，可以对特定资源进行定义，对应用的访问权限作出限制，包括网络资源、内存及部分文件系统等。Gatekeeper是一项能让Mac电脑免遭恶意软件入侵的技术。有了Gatekeeper，你可以让那些被允许在Mac电脑上运行的应用，只能通过Mac App Store获取并签名，或成为由合法开发者签名的应用。不仅如此，对大数据信息安全的保护还要从法律层面进行加强，完善网络信息的法律法规的保障措施。对个人隐私信息以及公共信息的安全保护进行加强，从法律层面来建设安全信息的保障体系，将信息安全的法律化要制定细化可操作的制度加以防范。
大数据时代信息的特征范文2
关键词：大数据时代 数字图书馆 建设思路
中图分类号：G250.76 文献标识码：A
当前，大数据表现出爆发增长的趋势，在此过程中的大数据也渗透了人们的生产以及生活。面对新的技术背景，数字图书馆也有必要改进不适当的馆藏建设和服务模式，转而引入大数据的新模式[1]。这是由于，大数据时代能够为数字图书馆提供全方位的优质信息资源，有助于图书馆获得实时性的信息和数据。由此可见，大数据时代在根本上代表着新时期的图书馆建设趋势，因此也影响着读者的阅读方式和习惯[2]。在设计和建设数字图书馆的过程中，相关人员需要因地制宜，探求最适合大数据时代背景的建设思路。
一、大数据的时代背景
从现状来看，网络技术已经逐步渗入各个生活环节，各行业的日常生产也与网络紧密相关。在这种基础上，社会进入了大数据时代。大数据时代最基本的技术特性就是整合并且处理实时性的信息资源；经过全方位的信息处理，就可以在日常生产中运用信息资源。由此可见，大数据本身具有特殊的技术背景，大数据的诞生也代表了全新数字时代的来到。在新的背景下，信息资源不断扩展容量，因此表现出显著的上升趋势。大数据针对繁杂的信息资源，并非关注各个阶段的信息总量，而是运用现有的资源来分析某些重点信息，进而创造更多的生产效益。大数据与云技术具有密切的内在联系，由此也构成了特殊的网络分布结构[3]。
受到大数据的影响，社会中的各行业都承载了丰富且多样的数据信息。最近几年，网络应用的规模正在迅速扩展，大数据与各个行业也具有了更紧密的联系。在很大程度上，大数据确保了实时性的信息共享，因此保证了信息传送中的便利性。在网络社会中，人们需要获取更多的实时性信息，因此大数据也创造了多样的信息获取形式，例如音频、图片或者文件等。信息资源具有较复杂的类型，数目也在迅速增多。
大数据除了能够容纳海量信息之外，还具备复杂的自身结构。在信息化时代中，大数据具有迅速变化的特征，数据的类型十分繁琐。从目前来看，网络平台正在逐步扩展，与之相应的数据需求也将会变得更高。在本质上，大数据都能够被保存为半结构化甚至非结构化的信息，这种状况也增加了大数据本身的容量。数字图书馆符合了大数据的特定背景，因此适合采用大数据的基本原理来建设新型的数字图书馆[4]。
二、数字图书馆现存的问题
大数据时代已经到来，然而多数地区建设的数字图书馆仍处在起步中，并没有达到完善。在建设图书馆的过程中，相关人员如果没有把握好大数据最基本的特性和内容，那么很难顺应现今的时代趋势，甚至造成边缘化的状态[5]。由此可见，大数据时代建设数字图书馆的进程仍缺乏完善性，具体而言包含了如下的缺陷和弊病：
首先，现今的数字资源表现出同质化的倾向，因此欠缺合理的数字资源结构。近些年来，网络通信已经覆盖了各个行业，因此也产生了数字化的新型信息资源。在数字化馆藏中，读者如果要检索特定的信息，那么应当运用新型的信息手段来获得相关的馆藏信息。然而截至目前，馆藏资源表现出较严重的同质化状态，因此也很难避免建设过程中的重复。从用户角度来讲，重复性和同质化的信息图书资源无法符合读者最基本的借阅需求。在观念层面上，相关人员仍持有相对保守的认识，没能做到大胆创新。
其次，数字图书馆欠缺深度的服务，这种状况不利于共享开放式的图书资源。建设数字图书馆，最根本的目标就在于确保实时信息的共享。在任何地点和时间段，读者都应当可以共享信息。然而实际上，数字图书馆并没有设置最大化的图书服务平台，无法确保平台的延伸。目前很多数字图书馆都具有移动式的特性，然而从本质上看，这类图书馆仍没有从根本上更新功能，因而也很难为读者日常的借阅活动提供便利。此外，某些读者群体本身就很难迅速接受新型的数字化馆藏，因而读者范围也受到了局限。相比于传统类型的实体图书馆，数字图书馆表现出较强的虚拟特征，这种封闭式的狭窄服务体系无法做到共享实时信息，因此也背离了最基本的创新宗旨。
再次，数字图书馆并没有设置合理的投资结构，这种现状导致了偏高的日常运营成本。从社会投资的角度来看，数字图书馆在短时期内也很难吸纳更广的投资资源。在很多地区，建设数字化图书馆通常是依赖于有关部门给予的补贴，图书馆本身并没有发动更广的社会力量来共同筹资。面对大数据的特殊背景，如果要建成优质的数字图书馆那么还会耗费更高额的资金。相比于实体性的传统图书馆，数字化图书馆在各个环节的设计和建设中都会消耗更多成本，因而也面临了市场中剧烈的竞争压力。此外，图书馆内部的某些硬件并没有配备专门的维护，因而很难确保长期有序的运转。这种状况下，数字图书馆通常就会承受较重的成本负担。
三、建设过程中的要点
大数据时代信息的特征范文3
大数据的特征常用4V来表示，具体是指大数据的四个显著的特征：第一是数据体量，主要指的是巨大的数据量与数据的完整性。第二是数据类型，指数据的种类非常的多而且复杂，大数据技术就是要在这些复杂的数据类型之间寻找其关联性。第三是处理速度，爆炸式增长的数据量要求快速化的处理速度，才能使得数据的有效利用。第四是价值，大数据的最终目标是将庞大数据中找到数据时间的价值关系，通过找到低密度的数据价值对决策做支持。当前大数据技术不仅产生于特定领域中，而且还产生于我们每天的日常生活中，Facebook、微博、微信等社交媒体上的数据就是最好的例子。大数据发展为社会各领域带来的机遇和挑战，网络思想政治教育作为信息时代育人的新载体自然无法回避这个新的环境变化。分析大数据对网络思想政治教育带来的巨大机遇与严峻挑战，探讨如何在大数据时代创新网络思想政治教育的具体措施，进而为下一步发展提供有益的指导已然成为热点研究问题。
二、大数据时代下的网络思想政治教育的新发展方向
（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
大数据时代信息的特征范文4
关键词：大数据；数据安全；云计算
【分类号】：TP393.08
0引言
大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。2013年，大数据应用带来了令人瞩目的成绩。作为新的重要资源，世界各国都在加快大数据的战略布局，制定战略规划。美国奥巴马政府发起了《大数据研究和发展倡议》，斥资2亿美元用于大数据研究；英国政府预计在大数据和节能计算研究上投资1.89亿英镑；法国政府宣布投入1150万欧元，用于7个大数据市场研发项目；日本在新一轮IT振兴计划中，将发展大数据作为国家战略层面提出，重点关注大数据应用技术，如社会化媒体、新医疗、交通拥堵治理等公共领域的应用。中国的“基础研究大数据服务平台应用示范项目”正在启动，有关部门正在积极研究相关发展目标、发展原则、关键技术等方面的顶层设计。毋庸置疑，大数据时代已经到来。但是，大数据的发展将进一步扩大信息的开放程度，随之而来的隐私数据或敏感信息的泄露事件时有发生。面对大数据发展的新特点、新挑战，如何保障数据安全是我们需要研究的课题。
1 大数据下实验室数据的4个“V”特征
大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。大数据通常被认为是一种数据量很大、数据形式多样化的非结构化数据。虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。哈佛大学社会学教授加里・金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”[1]其主要特点有以下几点：
1.1 Volume――数据量大
第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。据估计，2012年全球产生的数据量将达到2.7ZB，2015年将超过8ZB[2]。由此可见大数据下实验室数据也必然包含更多、更全、信息量更大的数据。
1.2Variety――类型多样
大数据下实验室数据第二个特征是数据类型繁多。包括企业信息、法人、产品图片、地理位置信息等等。但随着标准的更新、技术的快速发展和普及，大数据下的实验数据信息必然也向多元化发展。
1.3Velocity――运算高效
大数据下实验室数据的第三个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。基于云计算的大数据框架，利用集群的威力高速运算和存储，实现了一个分布式运行系统，以流的形式提供高传输率来访问数据，适应了大数据的应用程序。而且，数据挖掘、语义引擎、可视化分析等技术的发展，可从海量的数据中深度解析，提取信息，掌控数据增值的“加速器”。
1.4 Value――产生价值
大数据下实验室数据的第四个特征是数据价值。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，所以大数据本身是一个“金矿产”，可以从大数据的融合中获得意想不到的有价值的信息。特别是激烈竞争的商业领域，数据正成为企业的新型资产，追求数据最大价值化。同时，大数据价值也存在密度低的特性，需要对海量的数据进行挖掘分析才能得到真正有用的信息，形成用户价值。
2 实验室大数据面临的安全分析
与数年以前相比，数据的存取已经渐渐从传统的台式计算机开始向移动终端设备转移，当我们看到越来越多人掏出手机浏览相关的信息，意味着数据的存取从以往相对固定的时间地点向现在随时随地可能发生的情况演变。随着社交软件的逐渐开放，自媒体的日益增长，每一个移动终端设备的使用者都可以无止境的将各种资料上传以便随时调用，这正是大数据时代来临的具体表现。根据目前人口的基数以及移动终端设备的普及，不难想象大数据之大，以及大数据安全问题可能造成的深远影响。安全最为数据的最基本保障，在大数据时代，不管是公开服务的资料还是企业运营的数据，一旦开放存取，总会引起广大用户的敏感思考。正如Gartner所说：“大数据安全是一场必要的斗争”[3]。在大数据时代，无处不在的智能终端、互动频繁的社交网络和超大容量的数字化存储，不得不承认大数据已经渗透到各个行业领域，逐渐成为一种生产要素发挥着重要作用，成为未来竞争的至高点。然而，大数据掀起新一轮生产率提高和消费者盈余浪潮的同时，随着而来的是信息安全的挑战。
网络化社会使大数据易成为攻击目标
网络化社会的形成，为大数据在各个行业领域实现资源共享和数据互通搭建平台和通道。进入互联网时代以来，对于数据的窃取与攻击百分之九十都来自于网络，网络是恶意行为的媒介，也是大数据时代的根本。而且，网络访问便捷化和数据流的形成，为实现资源的快速弹性推送和个性化服务提供基础。正因为平台的暴露，使得蕴含着海量数据和潜在价值的大数据更容易吸引黑客的攻击。也就是说，在开放的网络化社会，大数据的数据量大且相互关联，对于攻击者而言，相对低的成本可以获得“滚雪球”的收益。近年来在互联网上发生的用户帐号的信息失窃等连锁反应可以看出，大数据更容易吸引黑客，而且一旦遭受攻击，失窃的数据量也是巨大的。如：美国的棱镜门事件，就是美国情报机构一直通过美国互联网公司中进行数据挖掘工作，从音频、视频、图片、邮件、文档以及连接信息中分析个人的联系方式与行动，从而达到挖掘数据、收集情报。
3 大数据下实验室数据安全的应对分析
当然，大数据也为数据安全的发展提供了新机遇。大数据正在为安全分析提供新的可能性，对海量数据的分析有助于更好地跟踪网络异常行为，对实时安全和应用数据结合在一起的数据进行预防性分析，可防止诈骗和黑客入侵。网络攻击行为总会留下蛛丝马迹，这些痕迹都以数据的形式隐藏在大数据中，从大数据的存储、应用和管理等方面层层把关，可以有针对性地应对数据安全威胁。
3.1大数据存储安全分析
在日常工作中，实验室系统已经做到了内外网分离，但是以U盘、移动硬盘为代表的移动存储介质在内外网中混用滥用现象则较为普遍，因此其使用管理与安全防护十分重要。有的单位索性对USB等物理端口进行封堵，甚至拆卸。这种被动的办法一定程度上解决了移动存储介质使用管理过程中出现的问题，但计算机无法使用USB接口，无法通过移动存储介质进行合法的数据交换，对实际工作也造成了极大不变。如何在不影响正常工作的前提下，管理好数据成为当前信息安全工作的首要问题之一。目前，大数据的安全存储采用虚拟化海量存储技术来存储数据资源，涉及数据传输、隔离、恢复等的问题。解决大数据的安全存储，一是数据加密。在大数据安全服务的设计中，大数据可以按照数据安全存储的需求，被存储在数据集的任何存储空间，通过SSL（安全套接层）加密，实现数据集的节点和应用程序之间移动保护大数据。二是分离密钥和加密数据。使用加密把数据使用与数据保管分离，把密钥与要保护的数据隔离开[4]。三是使用过滤器。通过过滤器的监控，一旦发现数据离开了用户的网络，就自动阻止数据的再次传输。四是数据备份。通过系统集中管控和数据管理等产品，实现端对端的数据保护，确保大数据损坏情况下有备无患和安全管控。
4 结束语
大数据时代已经到来，大数据是信息化时代的“财富”。大数据转化为信息和知识的速度与能力将成为这个时代的核心竞争力之一，这对于所有从业人士来说都是一个展示自己才华的舞台，更是一次挑战。
参考文献
[1]大数据时代的中国机遇 .文摘365 [引用日期2013-05-30].
[2]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013，50（1）： 146-169.
大数据时代信息的特征范文5
【关键词】物联网 大数据 智慧城镇 智能化
伴随着物联网应用的不断兴起，来自传感器和设备的数据正以指数级增长。比如对城市基础设施的监测，环境感知，城市交通，以及众多设备上的应用。物联网让各式各样的数据汇入到信息网络，加深了信息系统与物理世界的联系。然而物联网下大数据和一般数据有较大的不同，它是异构性的、多样性的、还良性的，并以这些特征冲击着社会的各个领域，为智慧城镇提供基础保障。
自1983年，IBM最新关系数据库管理系统DB2，结构化查询语言成了为政府部门的主流产品； 1991年万维网（world wide web）利用超文本传输协议（HTTP）和超文本标记语言（HTML）逐渐成为信息共享的公共服务。2003年，电脑和其它数据系统一年中所产生的信息量超过了2003年之前历史上全人类所产生的信息总量。直到2005年Apache Hadoop项目的诞生，成为了处理大数据的基础。物联网时代的大数据以及建立在这些大数据基础之上的数据挖掘已成为了一种战略资源，更为建设智慧城镇铺垫了道路。为了使物联网下的大数据成为城镇走向“智慧化”的强大引擎，还需要进一步把握物联网下大数据的发展趋势，从而实现以物联网带动大数据的发展，继而实现智慧城镇建设目标。
一、大数据的基本概念和特征
（一）大数据的基本概念：
由于大数据本身较为抽象，目前还没有一个公认的定义， 2009年流行于互联网直到2013年，一场大数据变革悄然来袭，影响了众多领域，因此2013年被称为大数据元年。早年，著名的Apache的开源项目Hadoop成为处理大数据的基础。后来Gartner研究机构将其定义为一种巨大规模、多样性和高增长特性的信息产业，它和普通的数据库处理系统互不兼容，需要从新的 并行数据处理平台或技术从大数据中提取有效的决策并优化信息。正如IBM首席执行官罗睿兰所说，大数据将是下一个自然资源。而大数据的处理周期与传统数据相比也从原来的月、周、天变为时、分、秒。而随着物联网时代下的大数据发展，城镇以及人们的衣食住行、娱乐、安全等，也变得越来越智能化。
（二）大数据的特征：
大数据具有典型的4V特征：Volume（大量性）、Variety（多样性）、Velocity（高速性）、典型的Value（价值性）。这四个典型特征保证了大数据比传统数据更大、更快、更好。
1.大量性：著名未来科学家阿尔文托夫勒曾预言“大数据”是三次浪潮的华彩乐章，30多年后随着信息化的发展和爆发式的增长，大数据时代如期而至，仅百度公司数据总量已接近1000PB，存储网页的数量接近1万亿，每天响应请求几十亿次，淘宝的4亿会员每天产生商品交易数据多达20TB，一分钟内“脸谱”的浏览量超过600万，而这些迅速增长的数据把人类带入了一个以PB为单位的大数据时代。
2.多样性：大数据的形式大体可以分为三类：一是结构化数据，二是非结构化数据，三是半结构化数据，由数据来源决定大数据的多样性。
3.高速性：大数据的规模大并且对响应速度有严格的要求，在分析数据输入等处理上几乎不延迟。
4.价值性：物联网时代下的大数据蕴藏的价值是巨大的，随着信息化高度发展时代，人们生活领域以及衣食住行、娱乐，都会变得越来越智能化，大数据在不久的将来遍布城市各个角落，成为“城镇”走向“智慧城镇”的强大引擎。
二、物联网下大数据发展趋势和智慧城镇建设
（一）物联网下大数据发展趋势
物联网企业的发展像互联网一样，使用物联网的用户数量要看用户贡献或使用了多少数据，因此数据是物联网企业是否成功的核心。正是因为这些联系把物联网与大数据连接在了一起。物联网产生的大数据之间也是有区别的，最基本的是结构化数据也是最容易被处理的，其次是可处理非结构化数据，如新闻等，还有就是不能被处理的非结构化数据。在物联网的运营模式里，它有着数据产生、数据收集、数据处理，决策和应用的过程。数据处理是最重要的环节也是其价值所在。
（二）推动智慧城镇建设
随着物联网，大数据等信息技术的进步，我们居住的城镇以及交通、家居、物流环保的智能化，成为了经济新的增长点。物联网把实物通过传感器与互联网进行连接，达到智能识别与管理。其结构分为四层，即感知层、网络层、应用层和实体层，每一层都与数据产生和处理有关。在感知层上，包括了三维码标签，RFID标签，GPS，传感器等，识别物体，提取信息，网络层将感知层获得的信息进行传递和简单处理，应用层是物联网与数据的深度处理融合，借助数据采集、传输实现物联网与各类实体相互应用，实体层则把物联网结构形成了环状封闭结构，从物联网到互联网，从互联网到实体，数据的产生范围成倍增长。智慧农业即属于物联网应用层也是智慧城镇建设的重要组成部分，与之相关的种子，土壤，化肥，温度，光照，各种养分等进行监测，这一过程中产生的相关数据，有利于辅助农业生产，提升价值。通过物联网的四层结构，提高农业生产水平的预期得以实现。智能交通是另一个代表。大数据下的智能交通通过感知层、传感器、监控、GPS等产生的海量数据与天气状况等数据相结合，监控到每条路、每辆车，将信息处理后传递给人们，为人们提供最好的体验，提升通行效率，降低事故率。
综上所述，物联网下的大数据应用是主体，技术是手段，智慧城镇的发展时期推广的重要手段，而推广进程中也对物联网结构，、大数据处理提出了更现实生动的要求。物联网下大数据的发展将为城镇带来智慧的变革，实现建设智慧城镇的目标。
参考文献：
[1]孟小峰，慈祥，大数据管理：概念、技术与挑战【J】计算机研究与发展，2013（1）
[2]任玉梅，智慧城市的生活图景【J】大众科学，2014（4）
大数据时代信息的特征范文6
关键词：大数据时代背景;网络思想政治教育;研究
所谓的大数据，在一定程度是一种价值观和方法论的重要体现，在推动时代转型发展的过程中，通过对各种数据的科学分析，可以最大限度地实现产品和服务价值的最大化，以此引起社会各个领域中巨大而深刻的变革。
一、大数据时代背景下对网络思想政治教育的重要挑战
1.大数据时代背景下，网络环境异常复杂。第一，受网络环境影响，大学生看待问题的角度和解决问题的思路大不相同。绿色、健康的网络环境会对大学生产生一定积极影响，如开阔视野、活跃思维、创新思维意识的培养等，但是不健康的网络环境势必会影响大学生对问题的判断与思考，进而使其产生错位判断，甚至扭曲思想，强烈冲击大学生的思想道德观念。第二，网络环境严重干扰人们对于人生观、世界观和价值观的选择。大学阶段是学生三观逐渐确立和完善的重要阶段，这一阶段的大学生对于世界充满好奇并急于进行积极探索，在人生价值方面有着强烈的追求欲和实现欲。由于复杂网络环境的影响，大学生极易被各种诱惑所吸引，如拜金主义、消费主义等不良思潮。此外，复杂的网络环境对大学生的意识形态造成一定冲击。
2.大数据时代背景下，信息传播速度显著加快。网络空间的日益发达和数据信息交流速度的日渐加快，在一定程度上对于网络思想教育产生了极其深刻的影响。第一，网络交流使人与人之间的交流越来越频繁，各种思想潮流与认识碰撞交流，相关信息在传播过程中出现差异。一方面，广泛的数据信息传播严重干扰社会大众的听觉与视觉；另一方面，社会大众的个性思想受到严重影响，人们在判断的过程中逐渐学会了独立思考。第二，人们在认知方面的差异性显著，知识的获取和占有非常相近。网络普及化在很大程度上为人们的展示提供了更广泛、平等的平台，大批平民专家的涌现促进了草根文化的崛起。第三，年轻人对新鲜事物往往会表现得更主动、积极，一方面有助于思想文化和重要理念的传承，另一方面在一定程度上严重冲击网络思想政治教育工作的顺利开展。因此，高校必须加强网络思想政治教育的针对性，促进学生整体素质水平的切实、有效提高。
二、大数据时代背景下开展网络思想政治教育的重要措施
1.加强对网络数据的分析与研究，抓住网络思想政治教育的重心。大数据背景下进行的时代变革往往非常全面且深刻，在一定程度上并不是对网络思想政治教育的取代和颠覆，而是强有力的拓展与丰富。同时，多年的深入研究不难发现，网络思想政治教育在大数据时代背景下的发展实际上是变与不变的紧密结合，不变的因素主要包括思想政治教育最基本的原则、要素、机构以及功能，而容易变化的因素主要包括教学的形式和内容。因此，在明确变与不变因素的基础上，紧紧地抓住网络思想政治教育的中心，对于网络思想政治教育的顺利开展具有非常重要的作用。此外，一切都可以进行量化是大数据时代背景下思想政治教育的重要体现，这在很大程度上体现思想政治教育对于教学对象的把握逐渐迈入新的发展阶段。教师在网络上便可以对学生的思想情况进行全面分析，并且还能充分把握学生思想规律的变化和活动，从而顺利找到网络思想政治教育的着力点。
2.在准确把握大数据本质特征的基础上，明确网络思想政治教育意识。在不断发展和变化的大数据时代背景下，人们的认识已经发生了质的转变，在大数据的辅助作用下，人们不会将世界当作自然事件或者自认为的世界，他们对于世界本质的真正理解来源于对多种信息的理解和解释。同时，大数据时代背景下，网络思想政治教育要想获得更好的发展，就必须紧跟时展步伐，对大数据的本质特征进行深入研究与分析，通过对大量信息数据的研究，使其能准确地理解变革网络思想政治教育所产生的巨大影响，趋利避害，促进网络思想政治教育朝着科学和可持续化的方向发展。第一，对大数据本身进行全面了解与分析，弄清楚大数据的实质特征，了解大数据进行变革时的力量来源，预测大数据未来发展的主要趋势。第二，在充分理解大数据特征和本质的基础上，深入研究大数据时代对于网络思想政治教育所产生的各种影响，既包括积极的影响也包括消极的影响，以此明确网络思想政治教育面临的各种机遇和挑战，并采取有针对性的措施抓住机遇、迎接挑战。第三，在实践过程中逐渐树立大数据意识，认识和掌握大数据的各种资源和丰富内涵，从而真正实现对数据化信息的处理、收集、保存，为网络思想政治教育的大力开展提供必要的数据支持。综上所述，大数据时代背景下，大学生的思维、理解、沟通以及生活方式都会受时代熏陶而发生巨大变化。因此，大数据时代背景下，高校只有充分认识网络思想政治教育方式和价值维度的不断变化，才能在一定程度上实现思想政治教育的实效性。
作者:左柏州 单位:贵州理工学院
参考文献：
[1]刘清华，陈金平，刘向群，张曦.对大数据时代的网络思想政治教育分析[J].自动化与仪器仪表，2016
[2]白岩，唐全中.大数据时代高校网络思想政治教育实效性提升路径研究[J].黑龙江教育学院学报，2016
[3]杜华巍，陈榕炜.大数据时代背景下大学生思想政治教育研究[J].学理论，2016
