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大数据论文1000字范文(精选18篇)

范文
2023-12-07 11:14:53
1638

大数据论文1000字范文第1篇

大数据给信息安全带来的机遇

大数据实现了对传统数据信息结构的解体，与传统数据结构相比成为了一个具有流动性、信息共享与连接的数据池。通过这种灵活的大数据技术，人们可以在最大程度上利用人们以为无法有效利用的数据信息形式来实现对企业的高效运营，为企业的发展也带来了更大的机遇。大数据信息技术的提高也使得数据信息安全工具和技术有所发展，让信息安全的监督更为的精细、高效与及时。

对大数据的挖掘和应用将创造更多的价值

在大数据时代，大数据的发展重点已经从数据的存储与传输发展到了数据的挖掘和应用，这将引起企业发展的商业模式的变化，并且能为企业带来直接的利润，也可以通过积极的反馈来增强企业的竞争力。

大数据的安全更为重要，为信息的安全带来了发展机遇

在大数据时代下，信息的安全事件发展的次数增多，信息安全事件所引发的数据泄露并由此带来的经济损失也越来越大。

大数据提高了数据信息的价值，但是数据信息安全意识薄弱以及信息安全事件频发，并且损失加大，这样日益严峻的安全形式对信息安全技术和工具均提出了更高的要求。目前所使用的信息安全技术、工具、管理手段以及相关的不能解决这个问题的方法、方式都应该得到发展，而大数据的发展为这一发展提供了巨大的可能性。所有这些，都为信息安全的发展提供新的机遇。

大数据时代下，加快了信息安全的发展速度，云技术拥有巨大潜力

在大数据这条巨大的产业链中，参与者众多，面积也十分广泛。如果按照产品的基本形态来进行划分，可分为硬件、应用软件和基础软件三大类。云技术和信息安全纵贯这三大领域。纵观各个领域的国内外的发展情况，信息安全和商业智能的发展速度最快，尤其是云技术，它将有更大的发展潜能。这三者将成为大数据产业链的三大主要推动力。

大数据给信息安全带来的挑战

任何事物的发展都具有两面性。大数据的快速发展在为信息安全带来发展机遇的同时，也带来了一些挑战。下面，笔者将从信息安全、技术、人才、国家等方面来对这一挑战进行分析。

信息安全

大数据论文1000字范文第2篇

1.海量信息思维模式

以往人们总是尝试先发现问题，再获取相关信息，探索解决之道。而大数据时代，人们总是先尽可能多的去获取和储存信息，而信息数据价值密度低、数据量大，当遇到问题时再尝试解决问题，其解决的效率和精准度率也有所提升。这种“海量信息”的思维在进行服装流行款式、流行色彩的市场调研时，依然十分适用。

2.新媒体思维模式

二、大数据时代对高校服装设计教育的启示

1.教学方式的变革

2.课程知识点的设置

“因材施教”的理念在班级授课制中开展有着相当的难度，在有限的教学时间和教学空间内，教师对学生的“材”无法充分的了解和引导。在大数据时代，教师可以对每个学生学习数据进行分析，将学生的整个学习过程数字化，例如知识点可以被数字化并与测试题建立联系，测试题中每道题的完成时间、错题数等都以数据的方式记录。计算机通过错题分析出每个学生对各章节知识点的掌握程度，从而从根本上落实“因材施教”的教育理念。在服装结构设计类课程中，将知识点与知识点进行组合并设计考核题目，例如人体测量部位与原型版的对照练习，放松量章节的知识点与不同类型板型对应，款式分析与服装风格分析相关联，从而建立知识点与测试题的联系，用相关性思维解决结构类课程中的每一个细节问题。

3.侧重对学习过程的评价

随着笔记本电脑、平板电脑逐步进入课堂，教材、教学活动不断被数字化，学生学习过程也将逐渐数字化，学生的学习过程更加受到关注，而对于这些数据的分析与利用，将使得每位学生的发展都有据可依。例如，在服装工艺类课程中，将更注重实验课程环节的设计与实验过程考核，根据自学能力、创新能力和动手能力来评定学生的综合成绩。鼓励学生海量收集学科咨询，通过自主学习发现问题解决问题，而通过不同考核项目的得分，分析学生的自学能力与学习类型。

三、大数据时代对高校服装人才培养提出的新要求

1.获取有效信息数据的能力

大数据论文1000字范文第3篇

大数据，对经济、政治、文化等方面都具有较为深远的影响，其可帮助人们进行量化管理，更具科学性和针对性，得数据者得天下。大数据对于时代的影响主要包括以下几个方面：

(2)“大数据应用”促进行业融合。虽然大数据源于通信产业，但其影响绝不局限于通信产业，势必也将对其他产生较为深远的影响。目前，大数据正逐渐广泛应用于各个行业和领域，越来越多的企业开始以数据分析为辅助手段加强公司的日常管理和运营管理，如麦当劳、肯德基、苹果公司等旗舰专卖店的位置都是基于大数据分析完成选址的，另外数据分析技术在零售业也应用越来越广泛。

(3)“大数据开发”推动技术变革。大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。相信随着时代的不断发展，计算机系统的数据分析和数据挖掘功能将逐渐取代以往单纯依靠人们自身判断力的领域应用。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。

另外，需要注意的是，大数据在个人隐私的方面，容易造成一些隐私泄漏。我们需要认真严肃的对待这个问题，综合运用法律、宣传、道德等手段，为保护个人隐私，做出更积极的努力。

大数据论文1000字范文第4篇

（一）保险业应用数据的传统

对于传统型数据的应用，保险业有着悠久的历史。人们在长期的生活实践中总结发现，在随机现象的大量重复中往往会出现几乎必然的规律，这种规律即大数法则或大数定律。概率论中的大数法则就是保险人计算保险费率的基础，只有在承保大量风险单位的情况下，大数法则才能显示其作用。根据大数定律的另一个特点，风险单位的数量越多，风险的预期损失就越接近实际损失。保险人正是凭借这种方法比较精确地预测风险，合理厘定保险费率。长期的数据分析传统不仅为保险业积累了许多数理分析人才，同时也养成了保险业数据分析的传统和习惯。这些都为保险业应用大数据垫定了良好的基础。

（二）保险业应用大数据的硬件条件

（三）保险业应用大数据的软件条件

二、大数据在保险业中的应用——以众安财险为例

（一）众安财产保险公司背景

（二）大数据在众安财产保险公司的应用

1.大数据在业务费率制定中的应用。

传统的费率厘定是通过分析这一类人的风险发生概率，再根据风险发生的概率厘定这一类人的保险费。获得的数据量越大，在数据中获得的有效信息也就越多。众安在拥有庞大的有效数据和云计算能力的前提下，有能力将费率的厘定更加具体化，由一类人细化到几十个人甚至一个人。随着风险的复杂化，平均费率已经不能准确反映每个成员的风险发生概率，一些细微的个人生活习惯往往就会增加发生风险的概率，支付宝、淘宝、微信等APP已经成为每个人生活的一部分，对这些功能性APP的数据进行整理分析，可以细化人群，分析使用者的生活习惯，通过对客户生活习惯的分析，一方面可以细化同类人群，另一方面可以更准确地评估人群将会面对的风险。

2.大数据在客户服务中的应用。

大数据论文1000字范文第5篇

2012年以来，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，并命名与之相关的技术发展与创新。“大数据”时代降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。

数据信息量的迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，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。

“大数据”来临是一场革命，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。

大数据论文1000字范文第6篇

关键词：大数据；财务分析；建议

一、大数据时代企业财务分析发展现状

（一）缺乏统一口径

大数据时代，企业财务分析工作中，财务统一口径不统一问题比较常见。我国很多企业财务分析中，要求各部门依照各自口径上报财务报表，此种情况下，企业实施具体财务分析工作时，因口径不统一，无法有效保障财务分析的准确性，极易引起误差。另外，因企业财务分析对报表有较高的准确性要求，但因口径不统一，信息不够集中，财务分析实际工作中，工作人员无法从零散信息中提取有效内容，同时没有明确现有分析指标，使得财务分析结果有失偏颇，从而无法有效开展财务分析工作。

（二）缺乏完善的指标体系和风险控制意识

当前，我国很多企业财务分析工作中，缺乏完善的财务分析指标体系支撑，实际所用财务分析指标，多由某一部门制定，但从宏观角度来看，大数据时代企业要想有效提高自身财务分析能力，完整指标支撑体系是非常重要的，事实上很多企业不满足这一条件。此种情况下，大数据背景下企业难以有效开展财务分析工作。另外，部分企业内部财务分析工作中，从业人员缺乏风险控制意识，人员风险控制能力较低，对于风险控制对企业财务分析发展的作用认识不全面，无法满足企业财务分析发展实际需求。

（三）财务分析报告过于单一，未与业务信息融合

就目前管理会计所提出的报表分析仍旧处于事务型状态，并且对事后分析比较注重，并没有认识到事前分析与事中分析的重要性，这种模式下财务分析报告形式呈现出单一性与片面性。从另外一个角度分析，财务数据与业务信息并非仅仅由财务部门所提供，还离不开业务部门，两个部门因为存在区别，所以所提供的数据也存在差异，并且因为部门对信息的需求度不同，也容易导致企业财务管理效率受到制约。

二、大数据时代企业财务分析发展建议

（一）增强财务分析管理意识

在大数据时代要想真正推动财务分析的创新发展，那么企业经营管理中管理者应拥有先进经营管理理念与正确财务管理意识，正确认识财务分析对企业发展的作用，在财务分析中主要沿用发现问题、分析问题、解决问题的思路，还要将财务分析与企业行政管理、组织活动等融为一体，并且加强重视事前分析，严格执行企业财务管理相关法律政策，提高企业经济实力。这样可以在有效的时间内做好问题分析工作，为企业经营效益提供帮助。财务分析工作中，企业经营者要全面系统化的分析企业经营、职能分配、项目管理、融资及经营成果展示等方面存在的问题，对管理与经营决策进行优化，促进企业实现长远发展。

（二）制定智能的财务分析体系和财务分析战略

在大数据时代需要对业务、财务等信息进行深度挖掘，并且找出其中的规律，将数据存储的壁垒打破。但是需要认清一点，即数据信息呈现出海量性，如果采取人工模式是无法完成的，所以要制定智能的财务分析体系，使其贯穿数据、信息等内容。另外财务分析还需要将环境、业务等贯穿其中，对企业的利润以及成本来源加以了解，并针对性的改善结算流程，制定智能化的分析系统，这样能够实现财务管理的有效转型，也能够辨别风险，起到防范作用。其次，企业需要严格按照时展的要求，针对性的制定配套可行的财务战略，构建科学且合理的财务分析体系，还需要对业务量与信息量加以明确，依据数据规模对财务分析的层次与结构加以明确。

（三）提升财务分析人员素养

大数据时代为财务分析人员的变革带来了契机，在大数据时代财务分析人员要正确认识到时代变化的要求，深入学习新的分析方法，具备扎实的财务处理能力与数据分析能力，且还要对数据加以正确判断，树立正确的财务思想，在无形中提高自身的财务大数据处理能力。比如财务分析中需要对当期管理费用明细加以查找，并实现数据的有效对比，发现管理费用中所存在的变化规律，明确变化原因，必要的时候还需要制定多维度的核算项目模型。此外要积极掌握各类相关技术，比如利用数据挖掘技术、大数据技术，不仅减轻劳动量，并且也提高了工作质量与效率。

结束语：

大数据时代企业经营管理中财务分析工作非常重要。企业要想从根本上提高财务分析质量与效率，就要从计划、风险与职能等为契机，改变财务工作，以此确定财务目标。为了推动财务分析发展，企业内部从业人员要以大数据时代企业财务分析发展工作为核心，根据企业经营管理实际情况与所处外部环境，对财务分析方式进行创新，以此推动企业实现可持续发展。

参考文献：

[1]赵岚.大数据时代公司财务分析发展的几点探讨[J].中国商论，2018，（06）.

大数据论文1000字范文第7篇

关键字：测绘技术应用现状对策研究

Abstract: With the rapid development of economy, the progress of science and technology, surveying and mapping technology get a long-term development,, especially plays an important role in the construction industry. In recent years, surveying and mapping technology of our country level of theoretical knowledge and practical experience have undergone great changes. This article as a starting point, according to the analysis to the current widely used technology of surveying and mapping, and discusses its application the status quo, and to study its future development strategy.

Keywords: Surveying and mapping technology; application status; countermeasure research;

中图分类号：TB2文献标识码：A 文章编号：

经济的发展带动了科学技术的发展，在这个技术飞速发展进步的时代，计算机技术和电子信息技术的等为测绘技术的发展也提供了更为有利的发展空间，加快了测绘技术进步的步伐。目前情况下，我国的测绘技术已经实现了3S技术的完美应用与综合利用，也能够将测绘技术的客观理论和主观的实践完美的结合，但是不能够忽视的是，在测绘技术应用的过程中依然存在着一些问题，阻碍了其更有效的应用，下面本文就对其当前的发展现状进行简单的论述，并指出其今后应用的对策。

一测绘技术应用的现状分析

当前情况下，测绘技术广泛应用在各种领域，其3S技术的完美结合不仅带来了技术的新突破，对于施工进程也具有重要的影响作用，可以说，测绘技术的应用具有广阔的前景，但是在其具体应用的过程中，受到各种因素的制约，还是存在着一些问题，下面本文就进行简单的论述。

（一）缺乏测绘数据共享机制

在工程中应用测绘技术，能够提高工作的效率，获得更准确的数据资料支持，同时还需要建立起数据的共享机制，这样能够更便捷的利用数据。但是从目前的情况来看要想建立健全测绘数据的共享机制还是有一定的难度。而求随着经济社会的快速进步，各单位为了进一步发展自己，提升建设的质量和水平，对于测绘工作的要求要求越来越严格，所以多数情况下都是自行组织相关的测绘技术人员进行测绘工作，这样就会导致工作的重复性提高，影响了效率，也浪费了时间，同样达不到数据资源的共享，给测绘工作带来了一定的麻烦，还有可能会造成测绘基准和技术标准的不同现象，影响到测绘工作的顺利开展。

（二）测绘技术的应用范围较为狭窄

我国目前应用测绘技术的行业主要集中在国土和城建的相关单位，测绘产品比较单一，不能够更好的满足社会市场的需求，造成了社会化程度较低的现状。同时由于测绘产品的生产周期较长，更新速度较慢，往往会给用户带来不便，这也在一定程度上阻碍了其推广使用，加之盗版情况的出现，也对测绘技术产品的应用推广产生了一定的阻碍作用。

（三）测绘技术人员相对缺乏且分布不均

测绘技术的应用和推广需要有技术人员的帮助，但是从目前我国的情况来看，经济发展水平较高，城市化进程较快的地方，测绘技术人员相对较多，而经济发展水平较低，且需要测绘技术人员的地方，相应的人员却很少，造成一种技术人员分布不均的现象。经济发展水平较低的地区，将更多的财力物力都投入到设计建设上面，没有多余的资金进行测绘技术人员队伍的培养与建设，这就更加剧了人员的流失和分布不均现象的发生。除此之外，我国的测绘技术人员的结构分配也有不合理之处，我国的大部分测绘队伍都属于劳动密集型的队伍，高素质、高技术的测绘人才明显匮乏，这也加剧了这一现象的发生，阻碍了我国测绘事业的发展。

（四）测绘技术的发展缺乏创新力

我国的测绘技术起步晚，和发达国家的技术具有一定的差距，目前正处在相关软件的应用阶段，是一种劳动密集型的产业，在实际的发展过程中有时盲目借鉴，缺乏必要的创新力，也不能够和我国的具体情况相结合。相关的测绘单位也仅仅局限于应用原先的技术手段创造相应的经济价值，不懂得提高创新能力之后能够带来更大的经济效益。例如测绘单位在对测绘目标进行实地调查，或者是对数据进行采集等工作，都不能够与现代测绘技术的快速发展水平相衔接，也缺乏对测绘数据的整理和归纳。缺乏创新能力在很大程度上阻碍了我国测绘技术的向前发展。

二加快测绘技术应用发展的对策研究

在我国测绘技术的发展取得了较大的成就，但是在这个过程中依然存在着一定的问题，上文中简单的进行了论述，下面本文就针对上述几点问题提出相应的解决措施，以加快测绘技术的应用与发展。

（一）加大测绘空间数据设施的建设

上文中指出，在测绘技术发展的过程中，缺乏数据共享机制的建立，这样就会造成重复测绘，不仅会加大测绘工程量，浪费时间和资源，还会造成测绘工作的混乱，因此说加大空间测绘数据的设施建设，实现测绘数据的资源共享，是十分必要的，通过测绘空间数据基础设施的建立，能够进一步加快测绘技术的应用和发展。近几年来，我国的各个测绘部门正在着手建立对应的基础地理空间信息数据库，并且在不断的进行完善和发展。与此同时，国家基础地理信息数据中心也在积极的抽检，这样就为测绘技术的发展提供了宽广的平台，保证了测绘数据的共享，这样在获取数据资源、组织和技术上面就会更具有优势。

（二）加快相应测绘数据服务业的建设步伐

通过努力我国的测绘技术赢得了较大的发展空间，但是如果仅看到这些优势就满足而停滞不前的话，就会丧失之前创造的优势，不能够满足社会经济的迅猛发展和市场的需求，因此说为了保证之前创造的优势，更有利的推动测绘技术的应用发展，还需哟啊加快建设相应的测绘数据服务平台，使其能够更好的适应社会的发展和市场的需求，能够更好的为管理、科研以及数据信息市场提供更精确的测绘数据。除此之外，服务平台和能够对相关的基础数据库服务系统进行限制，进一步提高了测绘行业内部的保密性，提高了工作的效率，也极大的推动了空间数据信息的测绘与利用，使其应用和推广的空间更为广阔。

（三）加快测绘技术信息化建设的步伐

大数据论文1000字范文第8篇

关键词:数据库课程;个体差异;分类教学实践模式

同济大学计算机科学与技术专业作为国家教育部第三批高等学校特色专业建设点,秉承“夯实基础、面向应用、培养创新、国际接轨”的办学宗旨,在创造性的“一体两翼”人才培养模式下,完善了本科教育课程体系,完成了学科方向布局、分类分层培养课程体系建设[1]。基于总的学科发展与各级各类专业人才培养规划的目标,我们对主干课程之一的数据库课程进行了教学模式的研究与探索。

数据库技术是计算机信息系统中的核心和基础,是应用最广泛的技术之一,也是计算机科学技术发展最快的领域之一。数据库课程不仅是计算机科学与技术专业、信息安全专业、信息管理专业等的必修课程,也是大部分非计算机专业的选修课程。通过数据库课程的教学,学生应掌握数据库系统的基础理论、基本技术与实践技能。在同济大学计算机系的本科专业必修课数据库课程的教学实践中,一方面由于学科发展和分类分层培养目标的确立,使得该课程的教学实践模式与体系需要进行新的规划与设计;另一方面,数据库课程相关的教学和实践环节中,学生所表现出来的学习兴趣、知识背景、创新能力以及未来的就业取向等多方面的差异,也对于传统的课堂教学模式提出了新的挑战和研究课题。要取得好的教学与实践效果,让学生更好地发挥所长,需要不断的研究与探索课程的教学实践模式。

基于计算机系学科发展与专业人才培养总体规划,根据数据库课程自身的特点、数据库相关研究和应用技术的发展,并参考国际、国内一些主要大学数据库课程的教学资源和科研文献,我们提出一种数据库课程分类分层教学模式:根据培养目标、学习兴趣、知识背景和创新能力的不同将学生分为3种类型,有针对性地调整和完善课程的教学内容和实践环节,对不同类型的学生采用不同的教学方式,侧重不同的教学与实践内容,更好地体现该课程教学的基础性、科学性、先进性与实用性。

1课程的教学对象分类

计算机科学与技术本科专业的培养目标为:培养具备良好的科学素养,系统地掌握计算机科学与技术,包括计算机硬件、软件与应用的基本理论、基本知识和基本技能与方法,能在科研部门、教育单位、企业、事业、技术和行政管理部门从事计算机教学、科学研究和应用的计算机科学与技术学科的高级专门人才[2]。

但是,同一年级同一专业学生的学习兴趣、知识背景和创新能力并不完全相同,如有的学生数学基础好、擅长理论分析,有的学生编程能力强、喜欢软件开发,有的学生则倾向于计算机应用系统的管理。因此,基于计算机科学与技术专业和信息安全专业的人才培养总体规划,根据学生的个体差异,我们将数据库课程的教学对象与培养目标分为以下3种类型:

1) 理论强化型。学生通过课程学习将具备坚实深入的数据库理论知识,掌握扎实的实验技能,具有良好的科学素养和较强的创新能力,能独立开展科研和实际工作。

2) 工程研发型。学生通过课程学习将掌握数据库基础理论和主流数据库软件产品,以及数据库系统分析和设计方法,具备较扎实的研究与开发数据库应用系统的技能,成为国内乃至国际认可的高级研发型工程技术人才。

3) 应用管理型。学生通过课程学习将掌握数据库系统基础理论,以及数据库系统开发与管理的基本方法,熟悉主流数据库软件产品,能较好地设计、管理与评估数据库项目方案。

目前,国内已有许多高校,以不同形式的实验班或培训课程,对不同类型的学生分别培养。如清华大学的“计算机科学实验班”、北京大学的“元培计划实验班”、同济大学的“图灵班”和“卓越工程师班”等。在数据库课程分类教学与实践模式研究探索中,我们把计算机系特色教学的“图灵班”、“卓越工程师班”和其他学生分别作为数据库课程教学的理论强化型、工程研发型和应用管理型对象。

2课程的分类教学与实践模式

对于上述3种不同培养目标的学生,我们在数据库课程的教学总纲基础上,有针对性地设计不同的教学方案,调整课堂授课内容的广度和深度,选用不同教材,安排不同的课程实验与课程设计,开展不同的课后活动,引导学生研究与解决不同的开放思考问题,尽量充分调动不同类型学生的学习积极性和主动性,使学生能根据自身的发展目标、研发能力和学习兴趣等在各自擅长和需要拓展的领域内得到更充分的发展。

分类调整授课内容

数据库课程的基本教学内容主要包括:数据库基本概念、关系数据库基础理论、关系数据库标准语言SQL、数据库安全性、数据库完整性、关系查询处理和查询优化、数据库恢复技术、并发控制、数据库设计与实现以及数据库技术的新进展等。对于不同类型的学生,我们有针对性地拓展和加强不同部分的知识。

1) 对于理论强化型学生,拓展和加强关系数据库理论知识,强化数据库管理系统(DBMS)原理与相关算法实现,如存储、索引、查询处理及其优化、事务处理、并发控制、数据库恢复等的机制与主要算法。教材上倾向于国外原版教材,即《Database System Concepts》[3] 辅之以《Database Management Systems》[4]和《Database Systems: The Complete Book》[5]。

2) 对于工程研发型学生,在关系数据库理论知识基础上,强化DBMS的底层算法实现与数据库系统工程设计方法,介绍基于一种主流数据库产品的应用系统设计与实现。教材上使用国内经典教材结合国外原版教材,即《数据库系统概论》[6] 辅之以《Database System Concepts》[3]和《Database: Principles, Program- ming, and Performance》[7]。

3) 对于应用管理型学生,则在关系数据库理论知识基础上,强化关系数据库的查询优化技术、数据库事务处理技术、数据恢复和并发控制技术、DBMS的安全技术和完整性检查技术,介绍基于主流数据库产品的应用系统设计、开发与管理技术。教材上使用国内经典教材,即《数据库系统概论》[6]辅之以《Database System Concepts》[3]和《数据库系统原理》[8]。

分类安排课程实验

数据库课程的实验内容主要包括:数据库安装与配置、数据库使用、SQL语言使用、数据库安全性、数据库完整性和数据库编程等。对于不同类型的学生,我们在课程实验中有针对性地安排了不同的内容。

1) 对于理论强化型学生,课程实验将完成6～8个DBMS底层算法的研究与实现,主要包括存储、索引、查询处理、查询优化、事务处理、并发控制、数据库恢复等算法,另外还有一个理论方法探索或实际应用系统研发的综合大作业。

2) 对于工程研发型学生,课程实验将完成4～5个DBMS底层算法的实现,如存储、索引、查询处理与优化等的算法,完成1～2个通过ODBC访问数据库、数据库设计与应用开发实验,一个实际系统工程研发相关的综合大作业。

3) 对于应用管理型学生,课程实验将完成6～8个数据库应用系统设计与管理相关的部分实验,主要包括安装了解DBMS、SQL数据定义与查询、SQL更新与视图,数据库事务处理、数据恢复与并发控制、数据安全性与完整性以及一个实际应用开发管理相关的综合大作业。

分类进行课程设计

数据库课程设计的目的是让学生加深对数据库系统基础理论知识的理解,提高数据库应用系统设计与开发的实践能力,全面拓展数据库原理课程相关的综合研发能力。通过课程设计实现一个实际的数据库应用系统,熟悉并能灵活运用所学基础理论,掌握数据库应用系统的设计方法、开发技术,提高分析问题和解决问题的能力,强化动手能力,进一步了解和研究分析DBMS的体系结构与主要技术,并在一定程度上把握课程相关的理论技术发展与前沿动态。数据库课程设计的主要内容包括3个方面。

1) 数据库应用系统的研发:综合运用数据库理论与技术方法设计一个较完善的有实际意义的数据库;掌握流行数据库管理系统SQL Server/ORACLE/ DB2等的应用与开发技术;利用高级语言开发完整的数据库应用系统。

2)DBMS研究分析以及功能实现与扩展:以开源代码的DBMS为基础熟悉并研究分析DBMS的体系结构、基本功能及其实现,完成一些系统功能的实现和进行相应的可扩展性研发,形成系统分析报告、算法实现软件包和技术文档。

3) 领域研究综述与热点问题研究探讨:跟踪数据库相关领域的理论与技术发展,完成相关的前沿研究或技术问题的综述,对领域热点问题开展研究探讨,形成综述报告、技术报告或研究论文。

对于不同类型的学生,我们开展不同主题的课程设计,有不同的考查侧重:

1) 对于理论强化型学生,课程设计更强调在开源代码的数据库系统如Postgres上,针对DBMS底层实现做进一步研究与扩展,以3～5人的课题小组为单位,分析开源DBMS的体系结构和主要的技术方法,并对其中某方面进行重点研究与扩展实现;此外,强调对领域前沿的了解,对某方面理论与技术研究的综合把握与研究分析,并能对一些领域热点问题展开研究探讨,完成领域某方面的综述报告和研究论文。

2) 对于工程研发型学生,课程设计强调在Oracle或SQL Server等数据库产品基础上,以实际应用为背景,以3～5人的课题小组为单位,设计一个中等规模的数据库应用系统,并要求对系统研发过程中的各个设计与技术实现环节能够有较全面的把握;此外,强调对领域技术动态的了解,并能对领域技术和应用有较全面的认识和分析,对实际系统研发能形成有效的技术方案和分析报告。

3) 对于应用管理型学生,课程设计将以3～5人的课题小组为单位,在Oracle或SQL Server等数据库产品基础上,构建一个实用的数据库系统,强调数据库的设计方法和过程的全面把握,以及对项目研发过程中各个实践环节的全面调度与管理;此外,强调对领域研究与技术动态的了解,对系统开发与应用相关的知识体系和管理模式有较全面的认识和分析,能对实际项目开发与管理形成有效的方案和分析评估报告。

分类开展课后活动

数据库课程以各种形式的课后活动,培养不同类型学生对课程的学习兴趣,是对课堂教学的有益补充。

1) 对于理论强化型学生,增加一些相关的领域研究现状和动态的介绍,提出一些开放思考问题,引导学生更深入、广泛地了解相关理论与技术的研究和发展现状,培养学生对本学科的学术前沿的研究热情和研究能力。由教师引导学生去找寻一些课程相关的理论与技术热点或难点问题,主要追踪数据库领域的重要国际会议与国际期刊,国际会议如SIGMOD/PODS、VLDB、ICDE等,国际期刊如ACM Transactions on Database Systems (TODS)、IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)、VLDB Journal等,以及追踪国际国内一些著名的数据库研究小组,学生以自由组合小组形式展开针对某个主题的研究探讨,完成领域综述以及研究论文,并在讨论课上做口头报告;更进一步鼓励学生加盟数据库相关领域导师的实验室和课题组,参与相关的实际科研项目的研究。

2) 对于工程研发型学生,增强数据库前沿理论研究与应用技术的介绍,培养学生对本学科的理论与技术前沿的研究探索热情和研发能力,由教师或企业研发人士引导学生去探讨一些相关的理论与技术热点问题,完成领域技术分析报告以及研究或技术型论文,并在实验课上做口头报告;鼓励学生参与相关导师的实验室和课题组,具体开展一些相关实际课题的研发;引导学生在小学期的企业实习期间有效地参与和完成实践项目的调研和分析设计与实现工作。

3) 对于应用管理型学生,加强数据库软件产品和应用案例的介绍,培养学生对本学科技术前沿的研究探索热情和应用管理能力,邀请企业数据库工程师举行讲座,引导学生去思考一些相关的技术热点问题,完成领域综述以及数据库系统开发案例分析报告,并在实验课上做口头报告;鼓励学生参与相关导师的实际项目研发;引导学生在小学期的企业实习期间有效地参与相关企业项目的研发与管理实践的调研分析。

3结语

数据库课程分类教学与实践模式是计算机本科专业课程教学的一种新模式的探索,通过对学生个体

差异的分析,有针对性地分类采用不同的教学内容、集中实验以及课程设计和课外辅导,因材施教。在数据库课程教学研究与实践中,我们针对计算机科学与技术专业和信息安全专业的本科生探索和逐步应用分类教学和实践模式,在课堂教学、实验教学、课程设计、课外实践等多方面进行了探索,从学生们的课程作业、实验报告、技术分析报告、应用系统设计、DBMS分析报告、领域综述报告、研究或技术论文、参与相关导师的研讨班与课题工作、期中和期末考试等情况来看,分类教学和实践模式在较大程度上激发了学生的学习和研究的热情与潜力,大部分同学取得了较好的学习和实践效果。当然,我们还需要不断研究数据库课程教学与实践各个环节,特别是课程自身的体系与数据库日益发展的相关领域的研究与技术应用间的关联,以探索更合理、更优化的教学实践模式。

参考文献:

[1] 蒋昌俊,苗夺谦,王晓国,等.“一体两翼”的创新人才培养模式[EB/OL]. [2009-02-19]. 高教教学参考,2009,3(1):1. /.

[2] 同济大学计算机科学与技术系. 计算机科学与技术专业培养计划(2006修订)[EB/OL]. [2009-09-30]. . /prog/InforWeb/publish/.

[3] Abraham Silberschatz,Henry F. Korth,S. Sudarshan. Database System Concepts(影印版)[M]. 5th ed. New York:McGraw- Hill,2006.

[4] Raghu Ramakrishnan,Johannes Gehrke. Database Management Systems[M]. 3rd ed. New York:McGraw-Hill,2002.

[5] Hector Garcia-Molina,Jeffrey D. Ullman,Jennifer D. Widom. Database Systems:The Complete Book[M]. New Jersey: Prentice Hall,2002.

[6] 王珊,萨师煊. 数据库系统概论[M]. 4版. 北京:高等教育出版社,2006.

[7] Patrick O’Neil,Elizabeth O’Neil. Database:Principles,Programming,and Performance[M]. 2nd ed. San Fransisco: Morgan Kaufmann,2001.

[8] 李建中,王珊. 数据库系统原理[M]. 2版. 北京:电子工业出版社,2004.

Classified Teaching and Its Practice Model for Database System Course

GUAN Ji-hong1, WEI Qing-ting1, 2

( of Computer Science and Technology, Tongji University, Shanghai 201804, China;

of Software, Nanchang University, Nanchang 330046, China)

大数据论文1000字范文第9篇

2大数据时代计算机信息处理技术

信息采集、加工方面

计算机信息处理技术要进行工作，首先，要采集数据信息，计算机技术都是建立在数据采集基础之上的，数据采集主要是针对目标信息源进行实时的信息监督和控制，并将才觉得数据储存在计算机数据库中，为各个软件提供信息支持，确保下一项工作顺利进行；其次，对数据信息进行加工，按照用户的要求，对数据信息进行加工；最后，将加工好的数据信系进行分类，最终传送到用户手中，实现数据采集、加工以及传送目标。

存储方面

计算机存储技术是将采集的信息储存到计算机数据库之中，在用户需要某一项信息过程中，可以通过数据库直接将数据调取出来，计算机以其储存量大、速度快等优势，受到人们越来越多的关注，另外，计算机技术还能够实现长时间储存。

信息安全方面

大数据时代的到来，让人们感受技术带来的便捷的同时，也让人们意识到数据信息安全对人们的重要性。因此，为了能够提高数据信息的安全、可靠性，可以通过以下几个方面进行：首先，建立计算机信息安全体系，加大专业技术人才的培养力度，投入资金，为构建计算机安全体系奠定坚实的基础；其次，加大研究力度，开发信息安全技术产品。传统信息安全技已经无法满足大数据时代数据安全需求，为了能够尽快改善数据安全问题，应加大研究力度，寻求更好的解决方案，有效避免数据信息受到威胁；最后，重视对重要数据的检测，大数据时代的突出特点是数据量大，无法实现对每一个数据的检测。因此，为了提高数据安全系数，应加强对重点数据信息的检测，从而确保数据信息安全。

信息处理技术的发展

3结论

大数据论文1000字范文第10篇

“数据是新的石油。”亚马逊前任首席科学家AndreasWeigend说。Instagram以10亿美元出售之时，成立于1881年的世界最大影像产品及服务商柯达正申请破产。

大数据是如此重要，以至于其获取、储存、搜索、共享、分析，乃至可视化地呈现，都成为了当前重要的研究课题。

“当时时变幻的、海量的数据出现在眼前，是怎样一幅壮观的景象?在后台注视着这一切，会不会有接近上帝俯视人间星火的感觉?”

，美国洛杉矶就有企业宣称，他们将全球夜景的历史数据建立模型，在过滤掉波动之后，做出了投资房地产和消费的研究报告。

在数据可视化呈现方面，有这么一个故事，一位在美国物流部门工作的小伙，被Facebook高价挖角，进入了其数据研究小组。他后来惊讶地发现，里面全是来自物流企业、供应链方面的技术人员和专家，原来是“Facebook想知道，能不能用物流的角度和流程的方式，分析用户的路径和行为的目的。”

大数据论文1000字范文第11篇

二、大数据环境中对民族地区高校信息素养教育提出更高要求

在大数据环境中图书馆提升服务质量，做到创新服务到位并非一件容易的事情。如何借助正在到来的数据技术去从事真正的知识服务是图书情报行业人士正在思考和实践应用的问题。王世伟认为:大数据为图书馆数据库的重组再造以及相应的数据应用和读者咨询提出了新的挑战和新的发展机遇，成为图书馆库库相联的重点。复杂数据的产生与保存、分析等将对图书馆的服务、图书馆馆员以及大学生信息素养教育等等也面临着新的挑战和影响，如何利用大数据技术去挖掘、识别、组织和分析在服务过程中所遇到的用户行为中的结构化数据、半结构化数据与非结构化数据等信息，这对拓宽图书馆服务、创新图书馆服务都是必不可少的重要内容。由于大数据时代的到来对图书馆创新服务提出了更高的要求，随之而来用户要求也在提高，这必将对信息传播者的素质要求也越来越高。因此，在大数据环境中对民族地区高校大学生信息素养教育也提出了更高的要求。但从实际情况看，大数据概念及基础理论知识信息在民族地区高校还是显得较为陌生，因此，充分发挥图书馆的教育职能，重视提高大学生读者的信息素养，加强对当今信息的获取、信息的安全、信息的利用认识和教育迫在眉睫。

三、大数据环境中民族地区高校信息素养教育的几点思考

(一)加强对民族地区高校大学生对大数据环境诸多信息知识的认识在大数据环境中，“图书馆的传统业务将向数据分析、数据挖掘方向转移，对大量数据的分析与处理将成为图书馆的主要业务”［8］120－122，同时，“大数据给图书馆知识咨询服务带来机遇，知识咨询服务是大数据时代图书馆知识服务的主要方式与手段，是一种有别于传统咨询服务的创新型服务”。图书馆知识咨询服务也应当包括信息素养教育的内容。大数据时代图书馆对庞大的各类数据的挖掘与提高数据分析能力是图书馆发展战略的关键，大数据的管理与应用涵盖了图书馆创新服务模式、读者借阅习惯、信息捕捉能力、数据挖掘与分析以及加强读者信息素养提高有效利用信息等，因此，图书馆通过信息知识教育、文献检索课教学讲座、提供多媒体课件等多种方法对大学生进行大数据概念等基础理论的认识，如认识大数据概念及4V特征、结构化数据、半结构化数据与非结构化数据;哪些是结构化数据?哪些是半结构化数据和非结构化数据?大数据是如何进行高速获取和应用等等信息知识，这些较为陌生的信息知识是图书馆馆员以及大学生都需要学习和了解的。

(三)加强对大学生信息利用的学术规范认识和教育笔者认为:图书馆员获取信息的能力应当是比较强的一个群体，除了如何考虑让读者怎样去获取资源并安全有效、的利用资源，还有更重要的一点是引导学生读者如何规范的利用学术资源，做到学术严谨和规范。传统的图书馆从最早使用目录柜来整理信息使信息有序化到现在由于数字化的不断推进，信息源的出现多种多样:如各种数据库、音频视频、微博、优酷、微信、电子邮件等等各种海量的信息呈现在人们面前，承担信息素养教育的教师既要要引导学生成为知识的探索者，让学生根据自己的需求弄清如何获取、在哪里获取、如何有效地利用与本课程有关的信息资源等问题，更要加强大学生信息利用的学术规范和教育，这是包括高校教师、图书馆员有效利用信息也必须懂得遵守的一个学术自律行为。

大数据论文1000字范文第12篇

对此，西方档案界已经取得了比较一致的认识和实践成果，他们以“文件生命周期理论”为理论基础，以文档一体化为实践基础，在电子政务平台上，创造了元数据的档案整理技术，从而结束了西方传统档案实体整理的技术时代。而中国档案界，一方面是迅速地引进了西方的元数据档案整理技术，另一方面则又提出了自己的多种多样的档案整理技术，如“以‘件’为单位的档案整理技术”、“双套制的档案整理技术”、“不同载体的混合档案整理技术”等等。虽然中国一下出现了如此之多的档案整理技术，显得有些混乱，但这些档案整理技术具有一个共同的特征，那就是它们并不使用“元数据”来整理档案。这不是一般的技术上的不同，而是显露出了中、西方迥然不同的档案整理技术走向。我们始终认为，中国现有档案整理技术的出现，必然有它形成的道理。所以，我们借此篇文章，通过对不同档案整理技术的比较，来揭示档案整理技术的本质及其我国档案整理技术的发展趋势。

“元数据档案整理技术”已被档案界普遍接受，“非元数据档案整理技术”则还是一个刚刚提出的概念。这里只是利用“非”这一重要的逻辑概念表明，只要西方的“元数据”不是档案整理的唯一技术，那么在“元数据”之外，就应该有“非元数据”档案整理技术的存在。大家必须理解，我们提出“非元数据档案整理技术”，并不是要去反对和否定元数据档案整理技术，而只是要用“非元数据档案整理技术”的概念开道，来梳理在中国已经出现的档案整理技术，并证明它们同样是现代的，而且是更适应中国档案实践的档案整理技术体系。

一、元数据档案整理技术

在这种特殊的条件下，电子政务系统本身不仅能产生着电子文件、而且也能提供电子文件的实体信息(数据)，并且能根据电子文件生成的具体环节，提供隐含在具体环节背后的、电子文件与社会实践及其过程之间的对应信息——元数据(数据的数据)，即档案实践通常所称的“档案历史联系信息”。于是，嵌在电子政务平台中的档案整理系统就可以在电子政务的支持下，利用所采集的“元数据”完成“档案历史联系”的整理，它不但获得了“电子文件实体集合”，而且具有了足以使这一文件实体集合转化为档案的“档案历史联系的记录”。而“电子文件实体集合”和“档案历史联系的记录”这两种物质实体的获得，就构成了它所要得到的电子档案实体。因此“元数据档案整理技术”本身是一个具有科学性、高自动化程度的档案整理技术体系。

由于现在西方和我国还只是将“元数据档案整理技术”嵌入到了电子政务系统，所以有人可能误认为，元数据档案整理技术只适用于电子政务。其实不然，它不但能适应电子政务的档案整理，而且也能适应诸如电子银行、电子商务、电算化会计等等电子管理平台的应用。事实上，只要人们能为某一社会实践的管理建立电子管理的平台，那么元数据档案整理技术就能嵌入这个电子管理系统，成为适应它的档案整理技术。所以“元数据档案整理技术”本身是一种具有很宽实践范畴的实用档案整理技术。

“元数据档案整理技术”所具有的特征是，它彻底变革了传统档案实体整理的技术，成为“文件实体整理”与“档案历史联系整理”分离的技术。这种文件实体与档案历史联系整理的技术分离，使元数据档案整理技术中的“档案历史联系整理”，不再受电子文件实体的干扰，而使档案整理真正地进入了多元的时代，使档案整理原则从一维的“来源原则”，发展为具有“实践主体”、“实践客体”和“年代”的多维“历史原则”。“元数据档案整理技术”所具有的“文件实体整理与档案历史联系整理技术的分离”、“档案历史联系整理的多维化”、“档案整理原则的多元化”和“档案物质实体的双重构成”是其档案整理技术的四大特征。

二、非元数据档案整理技术

在档案整理技术中“非元数据”与“元数据”是相对存在的两种档案整理技术。从概念上说，除了“元数据”的档案整理技术之外，都属于“非元数据”档案整理的技术范畴。但本篇文章不再研究传统的档案实体整理，它包含的只是新提出的“以‘件’为单位的档案整理技术”、“双套制的档案整理技术”和“不同载体的混合档案整理技术”。

不管是“以‘件’为单位的档案整理技术”，还是“不同载体的混合档案整理技术”，它们的档案实体整理与档案历史联系整理都是相互分离的。“双套制的档案整理技术”比较特殊，从表面上看，它是用整理纸质档案的方法完成了电子档案的整理，但它同样告诉我们，也能够用整理电子档案的方法整理纸质档案。由此我们可以看出，中国档案界提出的这些非元数据的档案整理技术，具有一个共同特点，即它们都是“档案实体整理”与“档案历史联系整理”相互分离的档案整理技术。由于这些“非元数据档案整理技术”是“档案实体整理”与“档案历史联系整理”相互分离的技术，所以它们就同样都能实现档案历史联系的多维化。它的档案整理原则，也可以从一维的“来源原则”，过渡到具有“实践主体”、“实践客体”和“年代”的多维“历史原则”。它们最终都要形成由“文件的实体集合”和“档案历史联系的记录”两种物质实体共同构成档案。

于是我们发现，中国提出的非元数据档案整理技术虽然还存在着许多的缺点，但在“质”上，这些非元数据档案整理技术都具有“文件实体整理与档案历史联系整理的分离”、“档案历史联系整理的多维化”、“档案整理原则的多元化”和“档案物质实体的双重构成”的四大档案整理技术的特征。

三、两种典型档案整理技术的比较

我们的研究发现，虽然非元数据和元数据档案整理技术的技术环境、流程和操作方法有着很大的不同，但它们具有相同的四大特征，并且这两种档案整理技术具有相同的内在结构，完全可以用同一的《档案整理结构的模型》来认识和解释它们的机理和过程。或者说，是因为它们具有相同的档案整理结构，所以它们才具有它们的共同特征。所以非元数据和元数据档案整理技术这两种看似非常不同的档案整理技术，其实是同一档案整理结构的两种不同技术表现形式。

为什么会产生这两种不同的档案整理技术形式，或者说，西方为什么采用元数据档案整理技术，而中国为什么要采用非元数据档案整理技术，而这是相同的档案整理原理为适应不同国家档案实践条件而产生必然结果。在中国，其实始终存在着两种不同的档案实践和理论体系。一种是，从民国时期开始的“文档连锁法”，后来的“文档一体化”和现阶段提出的“文件中心”，与之相应的则是文件生命周期理论；而另一种则是，与文书实践分离的档案实践，在解放后，中国接受了前苏联的档案实践和“立卷人——档案室——档案馆”的档案实践体制，同时也就形成了有别于西方的档案学理论。

原理、价值和理念要过渡到实践，就需要技术的中介，由于技术离实践更近，所以它更要受到实践的约束，先进的技术并非在哪里都适用，对谁都是具有实用的价值。中国人民大学王健教授在国家社科基金项目“OA环境下的文件、档案一体化管理研究”的技术报告中就客观和直率地提出，在中国“无论是档案行政管理机构，还是档案馆，都无权指导各机构的文件工作，……因而无法具备全面的一体化功能。”①对于在中国建立文件中心的问题上她也指出“全盘否定档案室的态度是不科学的，完全撤销档案室的做法是不现实的，在保留档案室的基础上再重建一套文件中心是不必要的，简单地将档案室改名为文件中心也解决不了根本问题。”②这些认识对于认识档案整理技术的发展同样有效。

我们应特别注意，计算机化与现代化是两个不同的概念，比如，一种档案整理技术虽然没有实现计算机化，但如果它能实现多维的档案历史联系联系整理；而另一个虽然实现了计算机化，但它形成的档案历史联系却是一维的，那么我们究竟应该将哪种技术判断为现代档案整理技术呢？档案整理技术现代化的关键是档案整理技术内容上的现代化，计算机化只是档案整理现代化的一种外在的形式。

在自动化和计算机技术应用的程度上，元数据显然要高于非元数据档案整理技术。但在中国发展元数据档案整理技术，有着诸多档案界自身无法克服的现实障碍，但只要我们放弃部分元数据档案整理技术的高自动化要求，那么就可以在不改变档案工作体制、不需要实现“文档一体化”、能脱离电子政务环境、不用制定也不依赖“档案元数据集”的条件下，创造出一种可应用于文书和科技档案、并适用于纸质文件、电子文件和实物混合的、非常实用的档案整理技术。所以不要简单化地根据计算机技术的应用程度，来论档案整理技术的长短。

四、中国档案整理技术前景的展望

通过“非元数据档案整理技术”与“元数据档案整理技术”的比较研究，我们认为：

大数据论文1000字范文第13篇

一个好的企业应该未雨绸缪，从现在开始就应该着手准备，为企业的后期的数据收集和分析做好准备，企业可以从下面六个方面着手，这样当面临铺天盖地的大数据的时候，以确保企业能够快速发展，具体为下面六点。

1、目标

2、准则

虽然每个企业都会产生大量数据，而且互不相同、多种多样的，这就需要企业IT人员在现在开始收集确认什么数据是企业业务需要的，找到最能反映企业业务情况的数据。

3、重新评估

大数据需要在服务器和存储设施中进行收集，并且大多数的企业信息管理体系结构将会发生重要大变化，IT经理则需要准备扩大他们的系统，以解决数据的不断扩大，IT经理要了解公司现有IT设施的情况，以组建处理大数据的设施为导向，避免一些不必要的设备的购买。

4、重视大数据技术

大数据是最近几年才兴起的词语，而并不是所有的IT人员对大数据都非常了解，例如如今的Hadoop，MapReduce，NoSQL等技术都是2013年刚兴起的技术，企业IT人员要多关注这方面的技术和工具，以确保将来能够面对大数据的时候做出正确的决定。

5、培训企业的员工

大多数企业最缺乏的是人才，而当大数据到临的时候，企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才，对于一些公司，特别是那种人比较少的公司，工作人员面临大数据将是一种挑战，企业要在平时的时候多对员工进行这方面的培训，以确保在大数据到来时，员工也能适应相关的工作。

6、企业需培养三种能力

随着大数据时代的到来，企业应该在内部培养三种能力。第一，整合企业数据的能力;第二，探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力;第三，进行精确快速实时行动的能力。

做到上面的几点，当大数据时代来临的时候，面临大量数据将不是束手无策，而是成竹在胸，而从数据中得到的好处也将促进企业快速发展。

大数据论文1000字范文第14篇

这些庞大数字，意味着什么?

它意味着，一种全新的致富手段也许就摆在面前，它的价值堪比石油和黄金。

让我们一起来看看——他们是怎么做的。

这些数据都能干啥。具体有六大价值：

1、华尔街根据民众情绪抛售股票;

4、投资机构搜集并分析上市企业声明，从中寻找破产的蛛丝马迹;

6、美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博，实时分析选民对总统竞选人的喜好。

大数据论文1000字范文第15篇

本文为华中科技大学自主创新研究基金项目(国家社科基金重大课题孵化项目)“新媒体传播效果研究”前期研究成果之一。

摘要：

一、大数据的缘起：概念及其形成

狭义的大数据概念，主要指大数据技术及其应用，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，一方面，强调从海量数据、多样数据提取微价值，即具有价值(Value)特征；另一方面，强调数据获取、数据传递、数据处理、数据利用等层面的高速高效，即具有快速处理(Velocity)特征。大数据概念里的“数据”，是指具有可追踪、可分析、可量化特性的数据。大数据概念里的“大”，是指“大数据”所应具有的“大量化”(Volume)、“多样化”(Variety)两个特征。从概念内涵上讲，“大数据”(Big Data)，一方面，反映的是规模大到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；另一方面，主要是指海量数据的获取、存储、管理、分析、挖掘与运用的全新技术体系。

事实上，大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。很显然，挖掘大数据价值、提供大数据服务的能力，是大数据时代的核心竞争力。

(二)大数据形成的必然性

1?数据管理理念不断变革，大数据成为信息技术发展的必然选择

大数据技术及其应用的驱动原因，在于数据管理理念的不断变革。数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程，其目的在于充分有效地发挥数据的作用。数据管理技术的发展先后经历了四个阶段，即人工管理阶段、文件系统阶段、数据库阶段、面向应用的数据管理阶段。1996年，高德纳(Gartner Group)提出“商业智能”概念，又称商务智能(Business Intelligence，简写为BI)。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业作出明智的业务经营决策的工具。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们作出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三部分。

大数据论文1000字范文第16篇

布局关键技术研发创新。

提高软件产品发展水平。

加速推进大数据示范应用。

大数据时代，我们应积极推进大数据的示范应用，可从以下几个方面进行实践：第一，对于一些数据量大的领域(如金融、能源、流通、电信、医疗等领域)，应引导行业厂商积极参与，大力发展数据监测和分析、横向扩展存储、商业决策等软硬件一体化的行业应用解决方案。第二，将大数据逐渐应用于智慧城市建设及个人生活和服务领域，促进数字内容加工处理软件等服务发展水平的提高。第三，促进行业数据库(特别是高科技领域)的深度开发，建议针对不同的行业领域建立不同的专题数据库，以提供相应的内容增值服务，形成有特色化的服务。第四，以重点领域或重点企业为突破口，对企业数据进行相应分析、整理和清洗，逐渐减少和去除重复数据和噪音数据。

优化完善大数据发展环境。

信息安全问题是大数据应用面临的主要问题，因此，我们应加强对基于大数据的情报收集分析工作信息保密问题的研究，制定有效的防范对策，加强信息安全管理。同时，为优化完善大数据发展环境，应采取各种鼓励政策(如将具备一定能力企业的数据加工处理业务列入营业税优惠政策享受范围)支持数据加工处理企业的发展，促使其提高数据分析处理服务的水平和质量。三是夯实大数据的应用基础，完善相关体制机制，以政府为切入点，推动信息资源的集_享。

做到上面的几点，当大数据时代来临的时候，面临大量数据将不是束手无策，而是成竹在胸，而从数据中得到的好处也将促进国家和企业的快速发展。

大数据为经营的横向跨界、产业的越界混融、生产与消费的合一提供了有利条件，大数据必将在社会经济、政治、文化等方面对人们生活产生巨大的影响，同时大数据时代对人类的数据驾驭能力也提出了新的挑战与机遇。面对新的挑战与发展机遇，我们应积极应对，以掌握未来大数据发展主动权。

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