大數據時代的影響范文

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【關鍵詞】 大數據 數據中心 海量 價值

智能電網在發電、輸電、變電、配電和用電各個環節產生了海量的數據，電網數據類型復雜，并且數據體量已極具規模，傳統數據中心已無法滿足海量復雜數據的處理和分析要求。目前，電力企業數據中心已初步完成了結構化數據庫、實時數據庫、非結構化數據庫、地理信息數據庫的建設，但是各數據庫分別獨立部署，數據共享和關聯性不高，傳統數據中心平臺難以快速處理海量復雜數據、無法滿足大數據時代下的數據挖掘需求，無法支撐不同類型數據的關聯分析應用。因此，電力企業需要積極思考傳統數據中心需要如何應對大數據的挑戰。

一、大數據的特征

目前大數據（Big Data）在業界尚無形成統一的定義，引用麥肯錫全球研究院在《大數據：下一個創新、競爭和生產力的前沿》報告中的描述，即：大數據是指無法在一定時間內用傳統數據庫軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。雖然大數據的定義還未統一，但大數據的特征卻是明確和公認的。

數據體量巨大（Volume）。企業的各種終端設備和傳感器產生了大量的數據，PB級的數據集規模可謂是常態。

數據類型繁多（Variety）。大數據時代，非結構化數據越來越多，包括網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些不同類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。

處理速度快（Velocity）。這是大數據區分于傳統數據中心的最顯著特征，在海量的復雜數據面前，數據的處理效率就是企業的生命，并且受數據時效性的制約，大數據要求處理速度更快、實時性更高。

價值密度低（Value）。價值密度的高低與數據總量的大小成反比，一段1小時的視頻，在連續不間斷的監控中，有用數據可能僅有一二秒。如何在海量的復雜數據中快速完成數據價值的“去噪”和“提純”成為目前大數據背景下亟待解決的難題。

二、大數據對傳統數據中心的影響

目前，多數企業已建成一體化企業級數據中心平臺，能夠滿足日常業務的需求，但大數據時代對傳統數據中心的數據存儲能力、數據處理能力、數據交換能力、數據展現能力以及數據挖掘能力都提出了更高的要求，大數據對傳統數據中心提出了新的挑戰。

2.1 非結構化數據的重要性越來越大

傳統數據中心的數據一般來源于用戶通過個人電腦、移動終端、POS機等常規渠道生成的結構化數據。而大數據時代數據類型多樣化，半結構化數據和非結構化數據呈現爆發式增長，且增長速度遠遠超過結構化數據。這些通過傳感器、監測儀、機讀儀器等機器設備產生的天氣、位置、音頻、文本等海量復雜數據越來越多，企業開始使用這些數據來改進產品、提高效率、尋找缺陷，其數據的重要性將會越來越大。

2.2 數據的時效性要求越來越高

傳統數據中心的數據更新周期基本為日、周、月，輔以少量的實時數據更新，商務智能也基本以日、周、月、季度和年為時間維度的靜態數據分析。大數據時代，對數據的處理速度和數據的時效性提出了更高要求，而當今社會日益加劇的商業競爭讓每個企業都希望能通過實時分析報表和結果數據來隨時掌握企業運營狀況，并迅速作出決策和判斷。以電力電量平衡測算為例，需要實時采集電網數據、實時分析、實時計算，快速測算結果，并反饋至電力調度部門進行有序用電執行預案的實時決策，如果相關數據獲取不及時則會大大影響調度部門對有序用電的分析和決策。

2.3 大數據改變數據分析模式

傳統數據分析以結構化數據分析為主，業務分析更是以被動式信息接受為主。大數據時代下，隨著數據的累積和增加，可做的分析和對比也越來越多。通過對大量的數據進行分析，從而揭示數據之間隱藏的關系、模式和趨勢；通過結構化數據、半結構化數據、非結構化數據的融合關聯分析，實現文本分析、數據挖掘、圖形分析、空間分析等數據分析模式，為決策者提供不同角度不同形式的分析判斷依據。

2.4 大數據影響信息基礎架構

目前電力企業數據中心主要以Unix為代表的操作系統服務器硬件平臺、以Oracle關系型數據庫為代表的企業級數據存儲平臺和以BW（數據倉庫，Business Warehouse）、BO（業務對象，Business Object）為代表的企業級商務智能分析平臺組成。隨著智能電網的發展，半結構化和非結構化數據呈現出快速增長的勢頭，大量部署的傳感器、監視器、智能交互終端等設備都可以成為數據來源，并且其數據量大大超過了結構化數據。大數據時代下，分布式處理的軟件框架使得x86服務器開始大行其道，列存儲、內存數據庫、NOSQL存儲、流計算等技術將成為數據存儲和處理的主流技術。

傳統數據中心商務智能專注單一數據集的分析處理，這造成了不同類型數據之間的割裂。而大數據分析聚合多個數據集，注重不同類型數據的融合集成與關聯分析，是一種綜合關聯性分析。因此，傳統數據中心分析處理架構已無法適應大數據時代的分析要求。

三、大數據時代下傳統數據中心發展的思考

大數據的核心價值在于從海量的復雜數據中挖掘出有價值的信息，通過大數據技術進行更快地分析、更準確地預測，發掘出新的業務模式，創造新的商業發展機會。因此，大數據時代下，企業迫切需要思考如何應用大數據技術改造完善已有數據中心平臺，提升企業的數據處理能力，提高數據分析水平，將大數據融入企業的整體數據方案。

3.1 部署大數據分布式處理框架

分布式處理框架是大數據時代下數據中心架構的基本特征，包括分布式存儲和分布式計算。分布式存儲采用了可擴展的系統架構，利用多臺存儲服務器分擔存儲負荷，它不但提高系統的可靠性、可用性和存取效率，還易于擴展。分布式計算將大量的分析計算任務分解為若干小任務，然后將分解后的任務分配到不同的處理節點，最后將計算結果綜合起來得到最終的結果。分布式計算具有更強的并行計算能力和擴展性，且適合多類型數據的混合處理，因此，電網企業需要在原有數據中心架構基礎上，構建分布式處理框架，提升數據存儲和處理能力。

3.2 研究構建大數據分析處理架構

梳理電網企業數據中心現有的技術架構，研究大數據關鍵技術，結合目前行業主流的大數據處理架構，重點研究基于大數據平臺的數據中心信息基礎架構，在保護企業現有信息化投資的基礎上，探索適合自身的大數據解決方案，將大數據融入企業整體數據方案。利用大數據技術改造完善數據中心分析處理架構，研究融合結構化數據、實時數據、位置數據和非結構化數據的大數據信息基礎架構，構建企業級大數據分析與挖掘平臺，實現不同類型數據的融合集成與關聯分析，支撐大數據分析應用，提升數據分析和挖掘能力。

3.3 利用大數據分析創造價值

數據的核心是發現價值，駕馭數據的核心是分析。如何駕馭大數據，如何在海量數據中挖掘有價值的信息是重中之重，因此企業更應專注于數據中隱藏的價值，通過應用大數據技術分析，充分挖掘數據的核心價值，不斷優化業務流程，降低管理成本，輔助企業做出科學的決策，為企業的持續創新與發展積蓄力量。

信息的影響力取決于數據關聯的能力，聚合多個大數據集所獲得的新的洞察力要遠遠超出單一大數據集所獲得的洞察力。例如種子公司與農作物保護提供商和氣象部門合作就綜合利用了多個大數據集，包括天氣數據、土壤濕度數據、土壤類型數據、種子數據和其他數據，對這些數據進行交叉關聯分析，可以幫助種植戶收獲更高的產量。而在電力企業，將來自配電、用電、客戶、天氣等不同數據源的數據經過轉換、整合，將會產生新的業務價值。對電力交易數據、氣候數據與客戶家庭年齡結構、生活習慣等因素融合分析，了解客戶用電行為，滿足客戶的差異化需求，并通過探尋深層需求開辟新的增值業務空間。

3.4 如何讓數據驅動業務

如何讓數據驅動業務，這是大數據時代下數據中心必須思考的關鍵問題。傳統數據中心疲于應付業務部門的需求，而大數據時代下，數據的復雜性決定了數據中心需要更加快速地應對業務需求的變化和不確定性，因此數據中心必須由數據的保管者和服務者轉變為數據的管理者和決策者，從被動的響應業務部門的要求轉變為主動向業務部門提供數據服務。

數據驅動業務是指數據作為一種生產力將數據分析挖掘的信息實時、主動地反饋給業務決策者并影響、反哺企業業務的過程。大數據時代下，可以對企業業務進行全過程分析、全方位監控、模擬預測，實時進行反饋，并及時調整決策改善業務發展方向，使得業務可以從數據上立即得以感知，業務可以用數據評價并由數據決策。

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關鍵詞：大數據時代；會計和審計；作用及影響；分析探究

大數據時代對企業會計工作和審計工作的改革有著一定的促進作用，海量化的信息數據，導致數據內部之間的關系變得更為復雜，很大程度上影響著企業領導者在決策方面的科學性。但是，大數據時代也推動了企業會計工作和審計工作的不斷完善和創新發展，為企業的未來發展提供了良好的前景。所以，將大數據融入企業會計工作和審計工作的過程中去，已經成為當前企業發展中的必然趨勢，有利于提升企業會計工作和審計工作的效率，促進企業的可持續健康發展。

一、大數據時代對會計和審計的影響

（一）大數據時代對企業會計的影響

大數據時代對企業財務會計有著重要的影響。大數據時代使得企業財務會計的非結構性信息數據不斷增多，并且普遍的融入會計的信息當中，這成為了大數據時代的重要標志，可以實現結構性數據和非結構性數據的有機結合，提高會計對信息數據的分析效率，進而有效分析當前企業經濟的發展現狀。大數據時代的信息數據呈現出海量化的特征，使得公允價值更加透明化，有利于提升公允價值的公信力和可信度。此外，大數據時代還在一定程度上轉變了企業財務管理工作人員的職能，使其可以對所搜集到的所有信息數據進行有機地整合，并通過相關的財務管理工作流程，提高對企業財務數據的統計質量。大數據時代對管理會計也有著重要的影響。管理會計工作在提高企業效益和管理能力方面有著重要的作用，在管理會計工作中需要對管理的各個流程和步驟及時的做好應對措施。大數據時代的逐漸到來，給企業內部的財務信息帶來的巨大的變化，當前所擁有的信息數據已經不能有效滿足企業的發展實際要求，所以，管理會計應該不斷為企業提供完善的信息，認真分析企業發展的實際情況和競爭企業的相關信息，充滿利用和挖掘大數據，并將搜集到的信息數據進行全面的分析研究，正確的掌握企業的發展信息，進而有效降低企業發展的經營風險，促進企業管理水平的不斷提升。

（二）大數據時代對企業審計的影響

一方面，大數據時代，原有的審計方法已無法滿足人們對信息數據的獲取需求，在一定程度上給企業審計數據和審計結果的判定帶來了影響。在傳統企業審計工作中，主要是通過隨機抽樣的形式來進行，用最小的投資成本收獲最大的收益，但是這種審計方法發生錯誤的概率較大，很容易造成審計風險。但是，在大數據時代，企業審計工作人員要對內部存在的風險問題進行明確和科學的決策。另一方面，企業運用傳統階段性質的審計方式，已經難以有效的對數據處理和分析過程進行有效的監督，而且企業通常利用事后審計的工作方法，無法及時向企業領導層提供相關信息，給領導層的決策工作帶來了一定的難度。而大數據時代的審計工作，可以有效地降低企業審計工作存在的風險，及時有效地向企業領導提供信息數據，促進企業決策的科學性。

二、大數據時代會計和審計的發展策略

（一）大數據時代會計的發展策略

首先，企業應該建立大數據資產，并對大數據資產進行有效的運用，系統分析用戶對數據的使用效果和具體使用情況，確定企業的未來發展方向。同時，還可以有效利用大數據對用戶的行為趨向進行預測，有效判斷企業在行業發展中地位，根據市場的實際需求情況，找準自身的定位，盡可能的滿足用戶的各項需求，實現企發展的長期高效性。所以。企業應該抓住大數據時代帶來的發展機遇，正確認識大數據資產的重要性，提升對網絡信息的管理能力和水平，提升企業發展的經濟效益和社會效益。其次，通過云平臺和云計算的有效使用，極大的拓展的大數據的發展空間，提升了獲取信息的便捷性，并且有效限制各種非法信息和惡意信息的侵入，有效提升了大數據信息的安全性。最后，應該在企業系統內部建立相應的身份驗證功能，保證大數據的安全，提高企業信息平臺的有效性和可信度。

（二）大數據時代審計的發展策略

一方面，企業應該正確認識大數據審計工作的艱難性。想要實現大數據在審計工作中的有效應用，就需要企業領導掌握相關的審計知識，實現對數據信息的科學分析。同時，還應該突破傳統的審計工作方式，優化審計流程。做好對大數據信息的保密工作，保證企業信息數據生成和數據傳輸的安全性。另一方面，企業應該加大對審計工作的投入力度。因為我國企業對大數據的應用還處于較為初級的階段，所以，在應用中應該加大物力和人力的投入力度，對數據的具體使用情況進行合理的規劃。此外，企業審計部門應該提高對審計工作的重視力度，并樹立一個長期的發展目標，提升自身對信息數據的分析能力，提高企業審計工作的效率。

結論

總之，大數據時代的到來，為企業的會計工作和審計工作帶來了巨大的影響，在一定程度上改變了企業會計和審計的工作模式，為企業的會計工作和審計工作帶來了嚴峻的挑戰和發展機遇。在這樣的背景下，企業應該正確認識大數據的重要性，建立企業內部的大數據資產，保證企業財務信息的安全性；同時，企業還應該正確認識大數據審計工作的艱難性，加大對企業審計工作的投入力度，提升企業的管理能力，保證企業會計工作和審計工作的順利進行，促進我國企業的可持續健康發展。

參考文獻：

[1]黃丹.大數據時代的會計、審計發展走向初探[J].中國鄉鎮企業會計,2015,12:196-197.

[2]張.大數據時代對會計和審計的影響分析[J].財會學習,2016,03:92.

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關鍵詞：大數據 教育 個性化教育

一、何為大數據

"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，并且這樣的數據集無法用傳統數據庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。要理解大數據這一概念，首先要從"大"入手，"大"是指數據規模，大數據一般指在10TB（1TB=1024GB）規模以上的數據量。大數據同過去的海量數據有所區別，其基本特征可以用4個V來總結（Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity），即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。

第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。

第二，數據類型繁多，如網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息，等等。

第三，價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。

第四，處理速度快。最后這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、云計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器，無一不是數據來源或者承載的方式。

二、大數據與傳統數據的區別

大數據與傳統數據的區別在于對于“數據”的理解更為深入，許多我們曾經并沒有重視的，或者缺乏技術與方法去收集的信息，現在都可以作為“數據”進行記錄與分析。大數據與傳統數據最本質的區別體現在采集來源以及應用方向上。

傳統數據挖掘方式，采集方法、內容分類，采信標準等都已存在既有規則，方法論完整。大數據挖掘是新鮮事物，還還沒有形成清新的方法、路徑以及評判標準。

傳統數據來源于階段性的、針對性的評估，其采樣過程可能有系統誤差;大數據來源于過程性的、即時性的行為與現象記錄，第三方、技術型的觀察采樣的方式，誤差較小。

傳統數據分析所需要的人才、專業技能以及設施設備都較為普通，易獲得：大數據挖掘需要的人才，專業技能以及設施設備要求較高，并且從業者需要有創新意識。

三、大數據對教育的影響

1.對教育理念和教育思維的影響

隨著大數據時代的來臨，教育理念、教育思維方式也有了很大改變。教育領域各方面都充滿了大數據。學生、教師的一言一行，學校里的一切事物，都可以轉化為數據。當每個在校學生都能用計算機終端學習時，包括上課、讀書、寫筆記、做作業、發微博、進行實驗、討論問題、參加各種活動等，這些都將成為教育大數據的來源。大數據比起傳統的數字具有深刻的含義和價值。教育將不再是靠理念和經驗來傳承的社會科學，大數據時代的教育將步入實證時代，變成一門實實在在的基于數據的實證科學。大數據使得教育者的思維方式發生了深刻變化。傳統的教育大多是教育主管部門和教育者通過教學經驗的學習、總結和繼承來展開的，但是有些經驗是不具有科學性的，常識有時會影響人們的判斷。大數據時代將可以通過對教育數據的分析，挖掘出教學、學習、評估等符合學生實際與教學實際的情況，這樣就可以有的放矢地制定、執行教育政策，制定出更符合實際的教育教學策略。

2.對個性化教育的推動作用

大數據對教育帶來的一個變化在于實施個性化教育具有了可能性，真正實現從群體教育的方式轉向個體教育。利用大數據技術，我們可以去關注每一個學生個體的微觀表現。通過這些微觀數據的整合能夠詮釋教學過程中學生個體的學習狀態、表現和水平。大數據技術將給教師提供最為真實、最為個性化的學生特點信息，教師在教學過程中可以有針對性地進行因材施教。比如，在課堂學習過程中，哪些學生注意基礎部分，哪些學生注意實踐內容，哪些學生完成某一練習，哪些學生可以閱讀推薦書目，等等。不僅如此，當學生在完成教師布置的作業時，也能通過數據分析強化學習。比如，通過電子設備做作業時，某一類型的題目有幾次全對，就可以把類似的題目跳過;如果某個類型的題目犯錯，系統則可進行多次強化，這樣不僅提高了學習效率，也減輕了學生的學習負擔。

3.重新構建教學評價方式

教學評價中利用大數據分析，可以通過技術層面來評價、分析，進而提升教學活動，從依靠經驗評價轉向基于數據評價。教學評價的方式不再是經驗式的，而是可以通過大量數據的“歸納”，找出教學活動的規律，更好地優化、改進教學過程。通過大數據分析，還可以發現學生思想、心態與行為的變化情況，可以分析出每個學生的特點，從而發現優點，規避缺點，矯正不良思想行為。此外，大數據通過技術手段，記錄教育教學的過程，實現了從結果評價轉向過程性評價。同時，這些數據也可以促使教師進行教學反思，自己在哪些方面需要改進，從而促進和優化教學實施過程。

4.加強學校基于數據的管理

大數據對于學校管理具有重要的價值，有利于實現學校管理的精確化、科學化。學校管理離不開信息，學校是培養各類專門人才、傳授知識和創造知識的場所，擁有眾多的專業學科，與國內外聯系廣泛，每天進行著各種教學、科研及其管理活動，蘊藏著十分豐富的信息資源。學校管理中的各種決策和控制活動，都是以大量的數據為基礎的，并不斷產生各種新的數據。大數據的處理和挖掘對于學校管理具有關鍵作用。利用大數據技術，著眼于管理決策、管理活動、管理過程控制，全面歸集學校管理大數據。比如，針對教務管理、行政管理、科研管理、人事管理、財務管理、后勤管理等各類領域，進行全校系統的規劃、梳理，具體細化數據收集標準規范，及時歸集，形成全校管理大數據。同時，針對重要管理對象的數據，由多個源頭、從不同方向對同一個對象進行數據記錄，數據之間可以互相印證，形成多源的管理對象大數據。此外，利用大數據分析技術，為學校網絡信息安全管理也提供了重要的手段。

結束語：

在大數據大環境下，對現代教育既是機遇，更是挑戰，大數據必將對教育的方方面面產生深遠的影響，從而帶來一場教育界的大革命。

參考文獻

[1] 魏忠 何立友 大數據：開啟面向未來的教育革命 [J] 中小學信息技術教育 2013（10）

[2] 沈學瑁 大數據對教育意味著什么 [J] 上海教育科研 2013（9）

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隨著云計算的來臨，大數據（Big date）受到越來越多的關注。此概念最早由美國提出，研究機構Gartner給出了定義，即“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。維基百科將大數據定義為無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。《著云臺》的分析師團隊認為，大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。

二、大數據的特征

大數據的特征有很多詞語可以用來表示，2001年DougLaney最先提出“3V”模型，包括數量（Volume）、速度（Velocity）和種類（Variety）。IBM將其特征定義為4V，即規模性（Volume）、高速性（Velocity）、多樣性（Variety）和價值性（Value）。

1.規模性（Volume）

數據巨大的數據量以及其規模的完整性，非結構化數據規模比結構化數據增長快，數據的存儲量和產生量巨大，數據具有完整性。

2.高速性（Velocity）

實時分析產生的數據流以及大數據。現實中對數據的實時性要求較高，能夠在第一時間抓到事件發生的信息。當有大量數據輸入或必須做出反應時能夠迅速對數據進行分析。

3.多樣性（Variety）

多樣性指有多種途徑來源的關系型和非關系型數據。有很多不同的形式，除了簡單的文本分析外，還可以對機器數據、圖像、視頻、點擊流以及其他任何可用的信息進行分析。利用大數據多樣性的原理就是：保留一切對你有用的你需要的信息，丟棄那些你不需要的信息。發現那些有關聯的數據，加以收集、分析、加工，使其變成可以利用的信息。

4.價值性（Value）

大量不相關數據的提純，體現大數據運用的真實意義所在。價值具有不確定性、稀缺性、多樣性。正如稻草堆中尋找一根針，運用大數據技術，就能輕易的尋找到。

三、大數據對企業管理的影響

1.大數據對企業管理思想的影響

大數據時代的來臨改變了企業的內外部環境，引起了企業的變革與發展。企業越來越智能化，管理實現了信息化。企業中的數據收集、傳輸利用需要現代管理思想的支撐。

大數據環境下的企業管理應當以人為本，在實踐的基礎上運用現代信息化技術，采用柔性管理，將數據當做附加資產來看待。企業運營離不開數據的支撐，企業管理當中如果不能夠深刻認識到大數據的重要性，僅僅以公司短期盈利作為目標，是缺乏戰略性的思考。有效的利用數據分析結果，提前進行預測，抓住市場先機、顧客需求，就能主動贏得市場，才能在企業管理與銷售業績上創造出更大的財富。

2.大數據對企業管理決策的影響

大數據背景下數據的分析利用是企業決策的關鍵。首先，大數據的決策需要大市場的數據。基于云計算的大數據環境影響到企業信息收集方式、決策方案選擇、決策方案制定和評估等決策實施過程，對企業的管理決策產生影響。大數據決策的特點體現在數據驅動型決策，大數據環境下的管理決策對于企業不僅是一門技術，更是一種全新的決策方式、業務模式，企業必須適應大數據環境對管理決策的新挑戰。

其次，大數據對決策者和決策組織提出了更高的要求。大數據時代改變了過去依靠經驗、管理理論和思想的決策方式。管理決策層根據大數據分析結果發現和解決問題、預測機遇與挑戰、規避風險。這就要求決策層具有較高的決策水平。由于大數據背景下需要企業全員的參與，動態變動環境下，決策權力更加分散才有利于企業做出正確的決策。這就要求企業的組織更加趨于扁平化。

3.大數據對企業人力資源管理的影響

人力資源是企業中最寶貴的資源，是企業創造核心競爭力的基礎。基于大數據技術，企業將大大提高人力資源管理的效率和質量。有效的加快人力資源工作從過去的經驗管理模式向戰略管理模式的轉變。

公司從員工招聘到績效考核與培訓，積累了大量的各類非線性數據，這些數據都是無形的資產，利用大數據技術，將這些數據進行整合分析利用，能夠為企業帶來巨大貢獻。首先，在員工招聘上，只需將單位用人要求與員工各項能力數據相匹配，結合人力資源招聘的經驗，便可輕松選出符合要求的員工。其次，在績效考核上，進行標準化管理，將員工日常的各類數據進行分析，設定等級標準，即可得出客觀公正的考核結果。這大大排除了績效管理的主觀性與不全面性。最后，根據大數據的分析結果，針對不同員工區別培訓，更有效率的提高了培訓水平。

4.大數據對企業財務管理的影響

大數據使財務管理的模式和工作理念顛覆性的改變。首先，財務管理更加穩健。公司將各類財務數據在大數據技術下進行發掘，提純出更多有用的財務信息，及早的發現財務風險，為管理決策者提供重要的決策依據，做出正確的決斷。其次，財務數據的處理更加及時高效。財務數據在企業日常運營當中舉足輕重，企業的各項交易都依賴于財務數據的分析，企業基于大數據，通過對財務數據的分析和處理，能夠改進財務管理工作的運行模式，并且是有效率的，企業資金資本運作成本降低和壓縮了，利潤相應提高了。企業資源最豐富的積累，最基礎的財務數據，通過大數據技術進行對財務數據，整理和分析，實現了企業價值增值。

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[關鍵詞]國際經濟合作；影響因素；；世界經濟再平衡

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.42.177

1 引 言

20世紀60年代末70年代初，國際政治經濟學就已經成為世界政治和社會的重要研究話題。許多研究者在自己的文章中，通過自己的觀點闡述了對國際經濟合作的理解，可以看出每個人的想法以及理解各有不同。

世界經濟的平衡，有利于世界經濟的和諧發展，同時也能改善政治等方面的問題，促進各國家的友好合作。世界經濟再平衡的實現，同時也加快了國際經濟的發展。所謂的國際經濟合作就是為了滿足各個國家現階段所需要的經濟要求，互相調整。眾所周知，幾年前發生的經濟危機，不僅需要國際經濟合作，還需要更多人的關注。對于國際經濟學的不同流派的經濟合作思想的運用，從中我們可以得到很多啟發。

2 國際政治經濟學的流派劃分

據了解，目前的國際政治經濟學被分為了三大流派，即：、民族主義以及自由主義。在國際政治經濟學的分類中，只能把的觀點以及理論放在一個單獨的位置來對待。我們所了解的國際政治經濟學，在一定的程度上依附了葛蘭西學派、世界體系論以及結構主義學派的研究，他們都共同堅持了的觀點論，認為在世界范圍內和諧勞資關系是不可能實現的，只是為了實現本階級物質經濟利益的最大化。

3 以為首的國際經濟合作思想

3.1 依附論的觀點

依附論的類型很多，不同類型的依附論要求國家走不同的發展方向，對于發展中國家而言，激進的依附論表示發展中國家想要得到發展，必須中斷和中心國家的政治經濟往來，說明其對于國家經濟合作的反對。

第一，正統的依附論。與發達資本主義國際體系的不平等合作是阻礙發展中國家不能很快融入發達資本主義體系的重要因素。Dos Santos認為，所有的發展中國家應該聯合起來進行改革，應該學會自強，改革內部的政治經濟結構，也就是“南南合作”。

第二，改良的依附論。發展中國家除了不斷地努力、增強自己的實力以外，還要和發達國家保持良好的關系，進一步發展與發達國家的合作，然而現有的國際間政治經濟的秩序并不利于發展中國家，主要偏袒發達國家的經濟發展，為了改變這種不合理的局勢就需要與發展中國家積極溝通，倡導建立利于發展中國家發展的秩序，幫助發展中國家更好、更快地發展政治經濟。改良后的依附論和正統激進截然不同，它不僅僅表示“南南”之間要加強合作，還強調“南北”的溝通。

3.2 世界體系類的觀點

根據國家的軍事實力和在世界市場上的影響力，判斷各個國家在世界經濟中所獲取的經濟剩余。在世界體系論的語境下，都在進行著合作關系。這種合作的最終目的是為了建立“社會主義世界政府”。世界體系論的論點比較理想化，有著豐富的想象力，和世界經濟發展的現實有很大的差距。

4 非流派的國際經濟合作思想

4.1 霸權穩定論的觀點

傳統的現實主義理論變成了現在的霸權穩定論，就是新現實主義。霸權穩定論的觀點認為，國際關系的研究不僅有相互合作還有相互之間的沖突，但是還要以國家之間的合作為重點來研究。對于霸權國家來說，希望將自己的霸權體系延伸到全球和其他國家進行合作；而對于非霸權國家來說，只要不損害自己國家的利益，是可以和霸權國家進行國際經濟合作的。因為合作可以讓霸權國家占主導地位。

4.2 相互依存論的觀點

隨著時間的推移，經濟學家提出的經濟相互依存論已經演變成了現在的相互依存論。這一理論既增進了各個國家的和諧相處，有利于國際間的經濟政治合作，但是也抑制了其經濟的自由發展。國際行為主體的多元化的形成解決了這一問題。

5 兩大流派的國際經濟合作思想的本質區別

流派和非流派闡述的觀點有很大不同，特別是在對于國際經濟合作上的論點有本質上的區別。以下觀點也證明了非流派的國際經濟合作思想的觀點的說服力不及流派。

5.1 理論史觀不同

際間合作中經濟合作是其中的重要環節，思想認為經濟合作很重要，并不僅僅等同于是國際間的政治合作，然而非思想認為國際間經濟合作僅僅只是國際間的政治合作，沒有其他意味。在流派的觀點中，一直認為經濟是基礎，流派則強調的是，經濟基礎決定著上層建筑唯物史觀。

非流派認為現階段應該注重的是國際間的政治合作，認為國際間的經濟合作是在政治制度框架下的，而流派覺得應該從合作關系再發展到國際間的政治領域當中。

5.2 理論的立場不同

流派主張公正、持續性原則，而非馬克思流派是站在西方的立場看待問題。流派體現的是維護世界和平，尋求共同發展。而非流派只是為了獲取個人利益，不會與弱者共同發展。

5.3 有無依據的區別

的思想更貼近實際生活，它能夠經得起實踐的檢驗。比如，在前面提到過可行的“南北”之間多進行溝通交流，現如今的實際情況證明，這個想法是行得通的。

而非流派的思想是沒有現實根據的，在現實當中，對于國際經濟仍然是最關注的，但不去重視國際經濟的合作。現實中，國家之間的是否相互依存度都把它當作多邊關系來對待。

6 對世界經濟再平衡的想法

第一，國際間經濟合作模式也決定了其他之間的合作模式，國際經濟合作促進了各國國際合作發展，我們通過國際經濟的合作，為世界經濟注入了增長動力，可以通過各國之間的相互交流、經驗的互相交流，可以進一步改進市場的經營模式。為了各國的長遠發展著想，可以進行構造新的模式結構。我覺得這些都是可以實施的。對于像發展中的國家來說，還是要先維護好本國的經濟利益。

第二，發展“南北合作”并非不可能實現，為了實現世界經濟再平衡，在新興體經濟國家的自身結構還有模式，在和發達國家之間需要進行一些良好的互動。現在許多不同“級別”的國家都在多邊體系的平臺上實現了互相依存，這是一個很好的開端。這樣的模式對于發展中國家來說，通過進一步的調整和改革，實現更好的發展，爭取更大的空間。

第三，國際公共產品對于所有的國家都是受益的，所以各國都要發揮出自己的特有優勢。對于國際經濟合作，應當“放長線釣大魚”，只要我們建設好例如水利工程、運輸以及通信等這類大型的設施建設，各個國家都能夠享受到世界發展的好處。另外我們要倡導以市場導向為主的原則，堅持把政治導向和市場導向進行結合。

第四，由于受各方面因素的影響，各國之間會因為相互依存的關系導致利益上的沖突。所以我們一定要對國家經濟合作提供制度保障，才會避免不必要的沖突。多邊體系有利有弊，雖然可以搭建更廣闊的平臺，但是國際經濟之間的關系會變得緊張起來。隨著時間的推移，我們會發現原本的國家相互依存性已經不見了，所帶來的不_定因素的風險會更大。因此對于國際經濟制度的優化是有必要的。出現的這些問題還是很嚴重的，首先由于發展中國家在國際經濟秩序中占據的地位不重要，容易被忽視，因此發展中國家一定要立正地位，表示出自己在國際經濟秩序中所占份額，同時國際經濟秩序本身也存在一定問題需要糾正，要制定出一個合理的、有助于避免癱瘓的長效機制。我們還要加大對這類人才的培訓力度，避免一些不必要發生的事故。

第五，國際間的政治經濟秩序對發展中國家而言是機遇也是挑戰，只有加強國際間的溝通才能更迅速地建立合理的國際經濟秩序，這就要求大家首先在對國際經濟秩序的觀念上進行改變，要與時俱進，接納新潮流，只有我們大家齊心協力，才能成功。除了這些，在各個國家之間的文化地域等方面的交流上要積極開展活動，更積極地獲得其他國家人民的支持。全球人類都應該是不分種族、不分地域的，是應當友好合作的，只有大家齊心協力才能保障有一個和平的環境，才能為國際和平做出貢獻，各國之間才能夠友好相處。才能使國際文化在經濟效用上有超常的發揮。通過開展國際經濟合作，各個國家都實現了構建和諧世界，打造美好未來的目標。我們只有通過各國之間的互相交流與合作，才能夠推動國際經濟合作，同時也能避免不必要的沖突。我們共同的目標是世界和平。

7 結 論

通過對上述觀點的講述，可以看出大數據時代對國際經濟合作的影響很大，如今隨著時代的不斷發展和進步，我國增加了與世界各國的友好往來，促進了我國的政治經濟快速發展。隨著國家的發展和科技的不斷創新，我國培養出了許多優秀人才，同時也加強了與其他國家之間互相進行深切的交流與分享，促進與其他國家之間的友好來往。

參考文獻：

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[2]裴長洪.后危機時代經濟全球化趨勢及其新特點、新態勢[J].國際經濟評論，2010（4）.

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[4]朱培棟，等. 網絡思維：互聯網時代新思維[J]. 計算機學會通訊， 2012，8（12）：51-53.

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（一）數據1.0時代

數據分析出現在新的計算技術實現以后，分析1.0時代又稱為商業智能時代。它通過客觀分析和深入理解商業現象，取締在決策中僅憑直覺和過時的市場調研報告，幫助管理者理性化和最大化依據事實作出決策。首次在計算機的幫助下將生產、客戶交互、市場等數據錄入數據庫并且整合分析。但是由于發展的局限性對數據的使用更多的是準備數據，很少時間用在分析數據上。

（二）數據2.0時代

2.0時代開始于2005年，與分析1.0要求的公司能力不同，新時達要求數量分析師具備超強的分析數據能力，數據也不是只來源于公司內部，更多的來自公司外部、互聯網、傳感器和各種公開的數據。比如領英公司，充分運用數據分析搶占先機，開發出令人印象深刻的數據服務。

（三）數據3.0時代

又稱為富化數據的產品時代。分析3.0時代來臨的標準是各行業大公司紛紛介入。公司可以很好的分析數據，指導合適的商業決策。但是必須承認，隨著數據的越來越大，更新速度越來越快，在帶來發展機遇的同時，也帶來諸多挑戰。如何商業化地利用這次變革是亟待面對的課題。

二、大數據營銷的本質

隨著顧客主導邏輯時代的到來以及互聯網電商等多渠道購物方式的出現，顧客角色和需求發生了轉變，世界正在被感知化、互聯化和智能化。大數據時代的到來，個人的行為不僅能夠被量化搜集、預測，而且顧客的個人觀點很可能改變商業世界和社會的運行。由此，一個個性化顧客主導商業需求的時代已然到來，大數據沖擊下，市場營銷引領的企業變革初見端倪。

（一）大數據時代消費者成為市場營銷的主宰者

傳統的市場營銷過程是通過市場調研，采集目前市場的信息幫助企業研發、生產、營銷和推廣。但是在大數據以及社會化媒體盛行的今天，這種營銷模式便黯然失色。今天的消費者已然成為了市場營銷的主宰者，他們會主動搜尋商品信息，貨比三家，嚴格篩選。他們由之前的注重使用價值到更加注重消費整個過程中的體驗價值和情境價值。甚至企業品牌形象的塑造也不再是企業單一宣傳，虛擬社區以及購物網站等的口碑開始影響消費者的購買行為。更有甚者，消費者通過在社交媒體等渠道表達個人的需求已經成為影響企業產品設計、研發、生產和銷售的重要因素。

（二）大數據時代企業精準營銷成為可能

在大數據時代下，技術的發展大大超過了企業的想象。搜集非結構化的信息已經成為一種可能，大數據不單單僅能了解細分市場的可能，更通過真正個性化洞察精確到每個顧客。通過數據的挖掘和深入分析，企業可以掌握有價值的信息幫助企業發現顧客思維模式、消費行為模式。尤其在今天顧客為了彰顯個性，有著獨特的消費傾向。相對于忠誠于某個品牌，顧客更忠誠與給自己的定位。如果企業的品牌不能最大化地實現客戶價值，那么即使是再惠顧也難以保證顧客的持續性。并且，企業不能奢望對顧客進行歸類，因為每個顧客的需求都有差別。正是如此，大數據分析才能更好地把握顧客的消費行為和偏好，為企業精準營銷出謀劃策。

（三）大數據時代企業營銷理念――“充分以顧客為中心創造價值”

傳統的營銷和戰略的觀點認為，大規模生產意味著標準化生產方式，無個性化可言。定制化生產意味著個性化生產，但是只是小規模定制。說到底，大規模生產與定制化無法結合。但是在今天，大數據分析的營銷和銷售解決的是大規模生產和顧客個性化需求之間的矛盾。使大企業擁有傳統小便利店的一對一顧客關系管理，以即時工具和個性化推薦使得大企業實現與顧客的實時溝通等。

三、基于數據營銷案例研究――京東

京東是最大的自營式電商企業。其中的京東商城，涵蓋服裝、化妝品、日用品、生鮮、電腦數碼等多個品類。在整個手機零售商行業里，京東無論是在銷售額還是銷售量都占到市場份額一半的規模。之所以占據這樣的優勢地位，得益于大數據的應用，即京東的JD Phone的計劃。

JD Phone計劃是依據京東的大數據和綜合服務的能力，以用戶為中心整合產業鏈的優質資源并聯合廠商打造用戶期待的產品和服務體驗。京東在銷售的過程中，通過對大數據的分析，內部研究出一種稱為產品畫像的模型。這個模型通過綜合在京東網站購物消費者的信息，例如：年齡、性別、喜好等類別的信息，然后進行深入分析。根據分析結果結合不同的消費者便有諸如線上的程序化購買、精準的點擊等營銷手段，有效的幫助京東實現精準的營銷推送。不僅如此，通過對于后續用戶購物完成的售后數據分析，精確的分析商品的不足之處或者消費者的直接需求。數據3.0時代的一個特征便是企業不在單純的在企業內部分析數據，而是共享實現價值共創。所以，京東把這些數據用于與上游供應商進行定期的交流，間接促進生產廠商與消費者溝通，了解市場的需求，指導下一次產品的市場定位。總的來說，這個計劃是通過京東銷售和售后環節的大數據分析，一方面指導自身精準營銷，另一方面，影響供應商產品定位和企業規劃，最終為消費者提供滿足他們需求的個性化產品。

四、大數據營銷的策略分析

（一）數據分析要樹立以人為本的思維

“以人為本”體現在兩個方面，一方面是數據分析以客戶為本，切實分析客戶的需求，用數據分析指導下一次的產品設計、生產和市場營銷。另一方面，以人為本體現在對用戶數據的保密性和合理化應用。切實維護好大數據和互聯網背景下隱私保護的問題，使得信息技術良性發展。

（二）正確處理海量數據與核心數據的矛盾

大數據具有數據量大、類型繁多、價值密度低和速度快時效高的特點。所以在眾多海量的數據中，只有反映消費者行為和市場需求的信息才是企業所需要的。不必要的數據分析只會影響企業做出正確的決策。鑒于此，首先企業需要明確核心數據的標準；其次企業要及時進行核心數據的歸檔；最后要有專業的數據分析專業隊數據進行分析，得出科學合理的結果以指導實踐。

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關鍵詞信息技術；大數據；新聞傳播

當今社會已經進入了大數據時代，大數據對社會生活的影響越來越廣泛和深刻。無論是日益火爆的網上購物，還是一款新聞App的發展，都離不開大數據時代的影響。而作為國家上層建筑的新聞傳播領域，更需要大數據的分析和作用。

1大數據在我國的發展及特征

“大數據”是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。近幾年，我國也逐漸地進入到了大數據時代，利用大數據進行分析的領域越來越廣泛。作為一個新生事物，大數據具有以下幾個特征：1）數據龐大：所謂大數據時代，首先就是擁有龐大的數據，所有數據收集在一個數據庫中，等待需要時再進行刷選。數據是大數據時代的基礎，這里的數據可能來自各個地方，無論是社交媒體上的數據，還是日常生活的數據，都是這個數據庫應該收集的東西。大數據時代的到來與互聯網的發展密不可分，可以說，正是由于互聯網的發展，才使得大數據具有了發展的可能性。通過互聯網，大數據收集人員可以獲得大部分自己想要獲取的信息；而大數據的發展又反過來促進了互聯網的發展。2）數據類型多樣：大數據時代的第一個特征是數據龐大，而數據龐大也就意味著該數據庫里的數據類型具有多樣性。在大數據時代，已經不單單只有文字的數據了，而其他一些數據形式，比如，圖片、音頻、視頻等都將會成為大數據時代重要的數據信息。3）數據的平均價值較小：大數據是時代，任何的數據信息都會被收集到數據庫中，這就會導致一個問題，即，所收集的信息的價值較小。因為，大數據時代的數據收集是廣而大的收集，這里的數據收集主要是以數量龐大為前提的，而不是以密集和所需為前提，所以，必然會導致所收集的數據信息并不一定都具有價值。或許，有的數據信息早已失去了存在的意義。4）處理速度快：上文已經提到，大數據時代的到來離不開互聯網的發展，互聯網對大數據時代具有引領作用。通過互聯網，大數據世代處理信息的速度達到了實時的程度，即1秒定律。在全球范圍內，都存在著互聯網的信號，只要具有這種聯通的信號，任何信息將會進行實時的傳播，大大提高了數據傳播的速度和效率。

2大數據對新聞傳播領域的影響

新聞傳播領域作為一個國家的上層建筑領域，對一個國家的發展具有重要的作用。縱觀新聞傳播發展的歷史，我們會發現，新聞纏脖的發展離不開技術的支持。從最初的印刷技術到電子信息技術再到后來的互聯網和大數據時代，新聞傳播受到技術的影響越來越深刻。技術的發展不僅改變了新聞傳播領域的內容，也改變了新聞傳播領域的形式。尤其在大數據時代，新聞傳播領域受到技術的影響更是深刻，具體表現在以下幾個方面：

2.1大數據對新聞傳播內容的影響

傳統新聞傳播時代，新聞內容是通過記者的采訪而獲得的，而新聞的內容全部是來自記者的采訪，并沒有太多其他的內容，而在大數據時代，除了一些記者采訪的內容，新聞傳播的內容還增加了一些其他的內容。比如，通過數據的篩選，找出那些和該事件相似的情況，并對其進行對比，找出兩者的相同點和不同點，然后根據這些內容，找出解決事情的辦法，讓事物朝著更好的方發展。大數據時代對新聞傳播內容的影響還表現在：新聞傳播的內容多了數據的支撐。我們知道，數據對一件事情具有強烈的說服性，新聞傳播的內容里如果加入數據的話，那新聞傳播的內容將更具有權威性，這對新聞傳播是有很大的優勢的。

2.2大數據對新聞傳播寫作方式的影響

大數據時代，記者外出采訪獲得新聞信息之外，更多的通過對數據的分析，通過對數據進行對比來進一步獲得消息的準確度和豐富性。大數據時代的新聞傳播寫作方式更加獨特性和豐富性，記者的外出采訪只是其中的一小部分，而更多的是對數據的分析和獲得。在傳統的新聞傳播時代，記者外出采訪到新聞后，需要回到媒體來進行分析寫作，而在大數據時代，消息的傳送具有了實時的程度，記者可以在外一邊采訪，消息可以一邊地傳送到媒體室，通過媒體室的工作人員的編寫，可以最快速度地傳發出去，大大增加了新聞傳播的寫作效率。同時，也提升了媒體的核心競爭力。

2.3大數據對新聞傳播方式的影響

在傳統的新聞傳播時代，媒體資源被一些媒體和國家的占有，大眾很少能接觸到媒體資源。而傳統的新聞傳播方式更多的是通過傳統媒體進行，比如，通過報紙、廣播和電視進行傳播，傳播的速度慢，而且只是單向傳播，普通民眾幾乎無法表達自己的想法和建議。在大數據時代，新聞傳播的方式發生了巨大的改變。新聞傳播的方式已經不單單依靠傳統的媒體，而更多的是依靠一些新興的媒體。在新興媒體日益發達的今天，新聞傳播更多通過新興媒體來進行。例如，現在的新聞傳播更多的通過手機、電腦的門戶網站以及新聞類App來進行。在智能手機日益火爆的今天，通過手機來進行新聞傳播將會大大提升傳播的速度和效率。

2.4大數據對新聞傳播從業人員的影響

在傳統媒體時代，新聞傳播的從業人員具有明確的分工。記者是負責采編的，編輯是負責新聞編輯的，臺長的負責審核和把關的，不同的職位具有不同的分工。在大數據時代，媒體的分工有所改變。工作人員不能只是單獨工作的掌握者，而且還需要擁有多項技能，需要是一位全能人員。同時，在大數據時代，需要有專門進行數據分析的人員。大數據時代對新聞傳播人員的影響是深刻的，如果無法適應這樣的現狀，那將會面臨被淘汰的可能；如果能適應當今的潮流，那將會成為這個時代的幸運兒。因為，在大數據時代，一切都變化萬千，什么東西都變得不那么的確定，如果具有很好的適應能力，將會在這個變化多端的時代生存下去。

3新聞傳播領域如何更好地利用大數據

大數據時代對新聞傳播具有重要的影響，新聞傳播領域可以很好的依靠大數據時代來發展自己。利用好大數據時代，對新聞傳播領域的影響是巨大的，不僅對新聞傳播領域具有很重要的影響，而且，還對其他方面也具有積極的影響。

3.1提高新聞工作者對大數據信息技術認知程度

在大數據時代，社會上的數據信息越來越豐富且海量，不同的數據信息混雜在一起，其中包括社會各界的信息，有國家政策的，有社會民生的，也有娛樂信息，如何在這些海量信息中進行正確的認知，需要工作人員擦亮自己的眼睛。針對上述情況，需要新聞工作者提高對大數據信息技術的認知程度，積極看待搜集數據的正確性，在各項數據中積極采用相關數據，并靈活運用新興的新聞傳播媒體，例如微博、微信等軟件。

3.2加大培養大數據技術相關專業人員力度

在大數據信息技術的匯總、分析、采集工作中，不但需要新聞工作者的參與，還需要相關專業人員，如計算機程序員、數據分析采集師等和新聞工作者之間協調合作，才能將大數據信息技術中煩瑣的信息數據轉換為可視文字以及各類專業圖表，對新聞傳播工作起到積極作用，如信息統計表等新聞工作者可以識別的數據。因此，新聞傳播行業在面對信息化時代挑戰時，應加大培養大數據技術相關專業人員的力度以及儲備新技術人才。我國進入大數據時代的時間較晚，相應的技術人員較為短缺，培養這樣的技術人員越來越重要。國家需要加大對這類人才的培養力度，加大資金的投入，盡快地培養出這方面的專業人才，來適應這個時代的發展。

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【關鍵詞】大數據時代；檔案管理；思考；策略

隨著科學技術的迅猛發展，大數據將開啟新的時代篇章。它的到來似乎比我們想象的更加迅猛，大數據所引領的潮流已經走入了大眾的日常，影響著我們的思維模式和生活方式。而大數據時代的到來勢必會影響檔案管理工作的發展，這是檔案工作者們應該認真面對、理性思考、積極應對的重要問題。

一、檔案工作在大數據時代下的深遠影響

在大數據的普及與運用之前，檔案管理工作范圍十分狹隘。檔案工作者采集數據的工作十分繁雜和困難，在檔案的傳輸和儲存方面難度系數更是讓人膽怯。這樣繁瑣、任務量大的工作給檔案工作人員造成了極大的困擾，由此造成一系列的檔案數據不全、檔案數據片面問題。在工作量極大的同時并未滿足檔案管理工作的需求。不全面的數據造成了樣本采集的不客觀、不真實，無法反應真實狀況，這極大的削弱了檔案管理工作的積極意義。

大數據時代的到來，使得以上問題迎刃而解。大數據時代的信息技術保障了全面、客觀的數據來源，解決了數據片面等問題。將檔案管理工作更加有效的運行下去，大數據為此提供了最為權威的技術支持。促使檔案管理工作取得了極大的進步和飛速發展。與此同時，大數據時代的到來有效的節約了勞動力，服務工作更為人性化。信息技術對檔案管理的大力支持，使得檔案管理工作更加的簡單易行、節約成本同時避免了人才浪費。大數據時代支撐著檔案管理工作的運行，信息技術的發展將使得檔案管理工作更具有現實意義。

二、研究檔案工作在大數據時代下的發展

大數據信息時代背景之下，滿足了檔案管理工作具體、客觀的根本要求。檔案管理工作正在逐步實現全數字化。但是，問題隨之而來，如何實現海量數據的壓縮、存儲、更新成了棘手問題。大數據時代中，如何使檔案管理工作越來越具體，使管理資料不斷得到完善，最大程度的滿足檔案使用者的需求。所以解決以上問題成為了檔案管理工作繼續發展的前提。

（一）完善管理體系

首先，大數據操縱下的檔案管理事業必須擁有完善的管理體系。管理階層的工作人員更應該一絲不茍、實事求是的敬業精神。這是檔案管理工作得以有效運行的前提，只有這樣我們那才能夠通過檔案管理得到最有效最權威的數據。此外，檔案管理人員應該具有充分的科學知識、信息來源。從大數據角度出發，有才能對檔案管理工作進行合理的分析與管理。與此同時，大數據時代要求檔案工作人員有不屈不饒的上進心、不斷自我提高的決心、勇于探索新領域的探求精神。檔案管理人員是檔案管理體系中極為重要的一部分，檔案管理工作要求，檔案管理人員有一定科學技術，熟悉操作各種數據模型。除此之外，對于檔案管理工作如何高效運行，要求檔案管理體系中建立健全的數據模型和操作系統，不斷優化并且更新。以保障數據的處理、收集工作能夠有效運行。從而滿足檔案需求者的需求。

（二）“資源整合”得到實現

在信息技術的廣泛運用下，大數據時代已經走入檔案管理工作的資源整合階段。面對資源信息零散、無序的狀態，檔案管理工作無法實現互通，大數據的介入增大了檔案管理工作的工作量。那么如何使檔案帶來的信息串聯起來實現資源共享，成為了大數據時代背景下檔案管理工作要解決的首要問題。慶幸的是，當今科學技術已經運用云計算初步解決了這一問題。資源整合的實現標志著檔案管理工作的新階段。檔案所帶給我們的信息將會越來越具體化并且最大化的實現資源共享。避免了資源浪費，節約了勞動力和勞動成本。

（三）“多方合作”得到實現

大數據促進了檔案管理事業的進步不僅僅體現在方便、共享方面，同時讓檔案管理在更多方面得到運用。大數據的時代背景下，任何公司、機構都無法擺脫大數據的操控。對檔案管理工作來講這無疑是一個很好的機會。檔案管理工作通過與其它部門的合作可以擴大自己的業務量，有效的促進了檔案管理事業的進步與發展。大數據時代背景之下，大數據為檔案管理工作帶來極大挑戰的同時也為檔案管理部門帶來便利和發展機會。

三、檔案管理工作前景分析

檔案管理工作的進步應運而生，它符合大數據之下的時代背景。隨著科學的進步，檔案管理方式方法不斷發生著變化，它的每一步都極大的迎合了大數據時代。檔案管理工作為大眾提供完整的數據信息，全方位的服務信息。但是檔案管理工作仍然有不足之處。例如，沒有將大數據所帶來的影響挖掘到極限，檔案管理工作人員仍存在一定的工作誤區，科學技術掌握不足等。

總體而言，在大數據的時代背景下，檔案管理工作將一路高歌猛進，全方位的服務大眾。檔案管理工作將成為大數據時代背景之下不朽的杰作。檔案管理工作將促進社會的進步，科學技術的發展創新。在信息泛濫的大數據時代，檔案管理工作極大的方便了我們的生活。提高了我們的生活質量。檔案管理工作將持續有效的運行下去。

參考文獻：

[1]周婷.大數據時代下檔案發展的幾點思考[J].新聞研究導刊，2014，05：44

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關鍵詞：大數據；統計；統計工作

中圖分類號：C81 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）009-0000-01

前言

伴隨著我國經濟水平的提高，計算機、網絡信息技術的不斷發展和高速普及。大數據時代的到來，給世界的各個行業的統計工作帶來了挑戰。大數據時代的海量數據不僅數據類型和來源形式都區別于傳統統計工作中的數據類型和形式，而且其數據的新型模式也給世界的各行業的統計工作帶來了發展的機會。由此，本文筆者針對大數據時代對我國的統計工作帶來的影響，提出了相應的意見，并作出如下論述：

一、大數據的含義和特征

（一）大數據的含義

最早的IT行業的相關數據庫領域提出了有關大數據的相關概念，其認為大數據是指其數據量的額度很大以及數據的來源形式和結構都是多樣化的，其處理方式需要新型模式的處理系統，才能使整個海量多樣化的數據信息資產具有強大的決策力和洞察力。從傳統的數據的分類來看，“大數據”是指大量的數據信息無法應用傳統的工具和流程進行處理和分析。到目前為止，還沒有權威的機構對大數據進行科學規范的定義，但是大數據時代的到來對社會的各個行業的統計工作和流程產生了強烈的沖擊。

（二）大數據的特征

1.數據的巨大容量

數據的級別發生跨級，由TB級別直接升級到PB級別。大數據的海量的額度是傳統的統計容量不可比擬的。據相關的數據顯示，近幾年，世界的整體信息量的儲存的速度要快于世界經濟的發展速度。計算機的信息數據的處理速度則快于世界的經濟發展速度。

2.數據的多樣類型

數據的來源形式和數據結構類型都具有多樣性。互聯網技術的高速發展，網絡的普遍應用，使網絡視頻和圖片等數據信息每天以高速的存儲速度進行儲存，但是用戶無法全面有效應用這些數據。

3.數據的價值的密度低

海量的數據其內容量巨大，但其應用的價值并不是全部的數據內容，而是其中的一小部分，例如：公交車的車內錄像，每天都進行著了大量的信息記載，但是，車內出現打鬧現象。其車內錄像的相關視頻所提供的有價值的信息就是大量的視頻數據中的僅一兩秒與打鬧信息相關的數據內容。

4.數據的處理速度快

大數據時代的數據處理挖掘技術與傳統的區別很大，其數據的來源和承載方式是不同的，例如：電腦、手機、互聯網等，這些載體的處理模式和方式與傳統的方式有很大程度的不同[1]。

二、大數據時代對統計工作的影響

（一）大數據時代對經濟統計的影響

首先，大數據時代的到來，改變了數據的收集方式。傳統的數據收集方法是進行普查、問卷調查和抽樣調查等。面對當今海量的數據形勢，傳統的數據收集方法已經無法滿足客戶對數據的收集速度和數量的要求。這就促使了數據的收集和處理方式的轉變。使數據的處理模式能夠適應當前的海量的數據形勢。其次，數據的分析模式發生了改變。傳統的數據在收集之后，進行隨機的抽樣分析。大數據時代的來臨，抽樣的分析模式已經無法適應時代對數據的準確性的要求。海量數據進行分析的系統模式逐漸形成了全數據的分析模式，使其準確性和時效性得到了很大的提高。最后，數據之間的因果關系淡化。傳統的少量數據中存在著明顯的因果關系，而大數據時代的到來，數據之間的因果關系淡化，需要用戶在進行數據的分析時關注數據的相關的信息關系，從而實現數據的價值化[2]。

（二）大數據時代對政府統計的影響

1.擴大了居民消費價格調查統計的范圍

我國傳統的居民消費價格（CPI）的調查主要進行的是實體店，例如：超市、購物中心等服務消費場所的消費價格的調查。由于，近幾年，網上購物和電子商務的相繼產生和發展，居民的消費渠道增多，使其市場價格的統計范圍擴大。仍以傳統的統計模式則無法滿足當前的發展形勢需要。傳統的CPI的統計數據具有一定的滯后性，采取新形式的大數據的技術能夠提高CPI統計數據的時效性和質量。

2.改變了傳統的人口統計模式

我國的人口量一直居世界首位，傳統的人口普查是通過入戶調查、填寫問卷等形式進行相關數據的儲存。近幾年，人口流動的速度較大，其傳統的統計模式已經無法滿足當今社會人口流速快的要求。利用大數據統計模式，能夠高效的進行全國的人口統計。

三、大數據背景下的統計發展的對策

（一）建立大數據統計科學的機構體系

統計的相關部門依據互聯網技術的高速發展，建立大數據在收集、整理和分析這三個步驟相對應的科學系統的機構體系。數據的收集要以建立大數據多樣結構化的信息積累為基礎，對數據內容和數據間的關聯性和匹配性進行整合和分析。使統計工作在大數據時代的背景下能夠更加的具有客觀性和權威性。

（二）建立統計信息資源的分享平臺

互聯網電子信息技術的高速發展，海量的信息數據在互聯網平臺進行分享。但是，企業和政府之間的數據信息是沒有分享平臺的。大數據時代的到來，要全方位的打破傳統的信息隔離狀態，實現大數據時代的數據價值。政府機構需要構建可以進行海量數據分享、存儲的安全平臺，使全國跨地區和跨層級都可以在這個大數據的統計信息交流平臺進行信息的傳送和整理，實現大數據時代海量數據的應用性[3]。

四、結論

隨著全球互聯網技術的發展，大數據時代的悄然而至。為我國的統計工作的發展帶來了機遇和挑戰。我國要利用高速發展的電子信息技術，構建大數據時代的統計數據信息的科學體系，促進我國統計工作的高速發展。本文筆者希望通過對大數據背景下統計發展的相關內容的論述，能為統計工作者提供借鑒。

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