大数据时代的好处篇1
大数据时代背景，为计算机信息处理技术提供了应用和发展的条件，进而拓宽了技术的应用领域。基于大数据时代的计算机信息处理技术，可以分为3类，分析如下：
1.1数据存储
大数据时代的计算机网络中，需要存储大量的信息数据，促使信息数据表现出了多元化、丰富化的特征，实际大数据中，还存储了海量的虚拟信息，增加了数据信息的存储量，计算机数据信息的容量，处于不断扩大的状态中[2]。因此，计算机信息处理中的数据存储，要适当的提升标准和要求。计算机信息处理中，传统的数据存储，容量并不大，存储技术在规定的存储量和存储速度作用下，基本满足用户的需求。大数据时代的到来，原有的数据存储，已经不能满足容量与速度的需求，导致信息处理技术无法承载信息的负荷量，必须根据大数据的特点，扩大数据存储的容量，引进新的存储技术，积极提高存储容量与速率。
1.2信息采集
大数据时代计算机信息处理中的采集模块，是指获取并加工信息的过程。大数据中，虽然包含海量的信息，但是仍旧存在无用的信息，计算机信息采集技术在大数据环境中，选出有用的信息[1]。信息采集应用时，先要在海量的数据中，选择出重要的数据信息，再归类此部分信息，而且采集技术要具备全面、动态的监控作用，有效的筛选大数据中的信息。采集后，实行数据加工，区分采集数据的类型，分类之后，传输技术把数据信息传输到用户终端。采集技术是计算机信息处理技术的重要部分，在大数据时挥关键的作用，选择有效可用的数据，发挥计算机信息处理的作用。
1.3安全维护
大数据时代的计算机信息，各项信息并不是独立存在的，而是存在着相互的关联和影响。信息之间的相互联合，虽然为用户提供了诸多便捷，但是也引发了一项问题，就是一个类型的数据发生问题后，在牵连的作用下会干预到更多的数据，诱发数据风险。针对大数据时代的计算机信息处理技术，落实安全维护应用。计算机信息处理时，严格按照安全技术执行，依照大数据的状态，构建信息安全体系，专门用于管控大数据时代中计算机信息处理技术的应用。信息安全体系，采用防火墙、入侵检测等技术，保障大数据中各项信息的安全，在原有安全技术的基础上，还要积极开发新的安全技术，跟上大数据的发展速度。
2技术的相关应用
首先是大数据时代中，计算机信息处理技术的高效索引。索引是信息处理中不可缺少的路径，表现为动态索引的应用方式[3]。常见的索引技术有：互补式聚簇索引、聚簇索引，计算机信息处理技术中的索引应用，促使数据能够严格按照索引的路径，存储到指定的位置。例如：计算机信息处理技术的索引应用中，聚簇索引可以选择不同的副本，副本做为索引列，配合互补的方式，完成计算机信息处理技术的索引应用。索引技术会根据计算机信息处理的要求，预估出索引的方法，最终规划好查询的数据，提供给有需求的用户。第二是大数据时代计算机信息处理中的数据感知及获取应用。该应用促使计算机信息处理技术能够深层次的挖掘存储空间中的数据。数据的感知和获取，提高了计算机信息处理的效率。例如：在大数据环境中，引入Deepweb技术，提升数据利用的水平，在高效数据集成的作用下，抽取数据并完成整合运用，综合的处理计算机中的数据，确保数据具备动态处理的条件。第三是是数据接口，大数据计算机信息处理技术中的数据接口，选用了分布-集成Sap系统，支撑海量数据运行。Sap系统的数据接口非常重要，其可在计算机信息处理的多个数据空间内，设计准确无误的连接，强化计算机数据之间的关联性。数据接口在计算机信息处理中，提供了同步传输和异步传输的方法，集中管理计算机中的多项分布数据，保障计算机的数据库具有同步性特征。数据接口的传输数据，选择idoc格式，以此来维护数据传输的完整度。数据接口具备识别的功能，通用于各个大数据环境内[4]。数据接口两端的计算机主机，提出了信息同步的要求，例如：数据接口部分，按照大数据时代计算机信息处理的要求，划分成数据控制、数据段以及状态记录，数据控制部分，准确的描述大数据中的计算机信息，数据段要保持所有数据同步，在数据生成时，规范数据的格式，状态记录则是按照计算机信息处理技术的要求，生成有效的数据记录。第四是数据挖掘技术，其在大数据计算机信息处理中，分为搜索和实体关联两个部分。大数据计算机信息处理技术，在数据挖掘技术中，采用了排序学习算法，选择标准、规范的数据量，以此为样本，依照排序学习算法，挖掘大数据中的有用信息，运用逐点、逐对和逐列的操作方法，推进计算机信息处理的发展。数据挖掘技术中，引入了多样化的技术，以便满足多个平台对计算机信息技术的应用需求。综合分析，互联网的大数据背景，要求计算机信息处理技术注重规范性，技术合理应用到网络数据处理中，把控数据的传输、接收等，规范好计算机信息处理的内容，准确的在用户终端显示所需的信息，体现大数据时代计算机信息处理技术的作用和价值。
3技术的规划方向
大数据时代计算机信息处理技术面临着很大的发展压力，主要在以下三个方面，规划技术的发展方向。分析如：①大数据时代计算机信息处理技术的高效应用中，应该注重多项技术的结合，积极引入压缩技术、传输技术等，满足大数据的多样化需求，促使信息具备高效的检索能力，进而推进计算机处理技术的良好发展；②根据大数据时代计算机信息处理技术，落实安全管理，并且积极发展安全管理措施在信息处理技术中的应用，避免计算机的用户端受到威胁或攻击；③计算机信息处理技术的优化发展，计算机在大数据时代、互联网背景中，做到优化发展，简化计算机信息处理的过程，保障计算机信息处理技术的高效性，积极挖掘技术潜力，提高计算机信息处理技术的水平。
4结语
大数据的运营，打破了计算机信息中的技术限制，主导了计算机信息处理技术的发展。计算机信息处理技术在大数据时代的带领下，规划了云计算网络，实现了大数据与计算机信息处理技术的相互结合，注重计算机信息技术的整体性应用，完善计算机信息的处理环境，强化了计算机信息处理技术在大数据中的规范性。
作者:李莉杰单位:河南大学民生学院
参考文献：
[1]王春驹.“大数据”时代的计算机信息处理技术研究[J].通讯世界,2016(6):92-94.
[2]应桂芬.大数据时代计算机信息处理技术探讨[J].电脑编程技巧与维护,2014(20):85-86.
大数据时代的好处篇2
关键词：大数据；高等教育；信息化
中图分类号：G434文献标志码：a文章编号：1673-8454（2014）01-0008-02
一、引言
随着云计算、物联网等技术的兴起与发展，数据正以前所未有的速度飞快增长和累积，大数据时代已经来临，整个学术界、工业界、政府都开始关注大数据问题。2012年3月29日美国政府宣布了“大数据研究和发展倡议（BigDataResearchandDevelopmentinitiative）”，正式启动“大数据发展计划”，并承诺政府将为此投资超2亿美元，许多重要国家机构都将参与其中。2012年7月10日，联合国大数据政务白皮书《大数据促发展：挑战与机遇》，指出各国政府应当使用极丰富的数据资源，更好地响应社会和经济指标。随着数据的不断增多，海洋一般浩瀚的数据已成为一种战略资源。大数据技术的目标就是从这些数据中挖掘信息、判断趋势、提高效益。大数据的挖掘和应用可创造出超万亿美元的价值，将是未来it领域最大的市场机遇之一，其作用堪称又一次工业革命。[1]
二、大数据的概念及特点
目前，大数据没有一个公认的定义，不同的定义基本都是从大数据的特征出发给出的。比如国际数据公司认为大数据应当具有价值性，大数据的价值往往呈现稀疏性的特点。iBm认为大数据必然具有真实性。维基百科对大数据的定义为：大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。大数据有四个典型的4V特点，即数量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）和价值（Value）。
数量：是指数据规模超大。数量级别从tB（1tB=1024GB）级别，跃升到pB（1pB=1024tB）、eB（1eB=1024pB）乃至ZB（1ZB=1024eB）级别。
多样性：是指管理结构化、半结构化和非结构化数据。这些数据来自多种数据源如传感器、智能设备，数据种类和格式冲破了以前所限定的结构化数据范畴，包括文本、微博、音频、视频等等。
速度：是指处理数据快，包含大量或实时数据分析处理的时间要求非常短，符合1秒定律。速度影响数据时延――从数据创建或获取到数据可以访问的时间差。
价值：是指价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
大数据与传统的数据库也有明显的区别，两者在数据来源、数据处理方式和数据思维等方面都有很大的变化。正像孟小峰[2]所言，两者的区别就是“池塘捕鱼”和“大海捕鱼”的区别，前者代表着传统数据库时代的数据管理方式，后者则对应着大数据时代的数据管理方式，其在数据规模、数据类型、数据模式、数据对象、处理工具上都有巨大的差异。
三、大数据的关键技术
文件系统：该系统提供最底层存储能力的支持，是支撑上层应用的基础。Google公司最早开发出了自己的文件系统GFS（Googlefilesystem），随后微软也开发了自己的Cosmos，后来开源也有了HDFS。
数据库系统：由于关系模型的分布式数据库不能应对大数据时代大规模的压力，相应地提出了许多新型数据库系统，如Google的Bigtable、amazon的Dynamo等等，直到现在形成统一的noSQL（notonlySQL）。虽然noSQL没有准确的定义，但一般认为具有模式自由、简易备份、最终一致性、支持海量数据等特征。同时，形成了对应的索引与查询技术。
数据分析：其上最著名的计算模型为Google的mapReduce，目前，Google公司针对mapReduce离线处理模式的不足，提出了基于web数据级别的交互式数据分析系统Dremel，能够实现极短时间内的海量数据分析。在离线与实时处理模式上，已经出现了二者融合的趋势。
大数据处理工具：Hadoop是目前最为流行的大数据处理平台，目前，将该平台进行改进，以便应用到各种场景是研究的热点之一。当然，除了Hadoop，还有其他处理工具，这里就不一一提出。
四、大数据时代高校信息化面临的挑战
高校也是数据生产大户，中国高校规模一般都比较大，一般万人以上的大学非常多，在高校里上学的学生从招生、学籍、选课、成绩、饭堂、活动等会产生大量的数据；教师的上课音视频、课件、实验数据等也会有庞大的数据；校务系统运行、图书馆、微博、博客等都会产生很大的数据；尤其重要的是科研和教学数据，是高等教育的两大核心功能的重要数据。在这个大数据的时代，只有用好这些数据，才能更好地帮助教学、科研，做好招生推广、学生管理等各个方面的工作，用好这些数据，毋庸置疑将会大大提高高校的信息化水平。要用好大数据，至少面临以下几个方面的挑战：
大数据集成与分析：大数据的多样性特点决定了数据来源的广泛性、复杂性，这种数据环境给大数据的处理带来了很大的挑战，必须对多种数据来源进行抽取集成，先进行数据的清洗，经过关联和聚合，采用统一的数据结构来存储这些数据。大数据分析无疑是整个大数据时代的核心所在，因为大数据的价值就产生于数据分析过程中。当然，数据分析是基于集成处理后的数据作为数据分析的原始数据。数据分析一般是根据不用的应用需求从数据中的部分或者全部进行分析。传统的分析技术如数据挖掘、机器学习、统计分析在大数据时代需要做出调整，主要原因是大数据时代的“大”字，具体的调整包括分析前数据的预处理、算法、评价质量等等。
大数据的存储：需要研究低成本、高效率的数据存储方式，众所周知，低成本一般意味着低效率，但是在大数据时代，如果处理效率低下，则大数据毫无意义，因此，必须打破常规，要处理好大数据的存储。另外，还要做好大数据时代数据存储的管理问题，因为存储空间巨大，无疑给存储硬件带来压力，同时，对非结构化数据进行有序、高效的存储管理也是面临的挑战。
大数据的融合与使用：数据不融合就发挥不出数据的大价值，大数据面临的一个非技术性的重要问题就是数据的融合。作为高等院校，大数据的融合应该走在前列，必须彻底打通数据孤岛，将各个业务充分整合，只有有效融合，才能形成高质量的大数据，才能发挥大数据时代高等教育信息化对学校发展的具体推动作用。
五、大数据时代的应对策略
面对大数据时代带给我们的这些挑战，作为高等教育信息化从业人员，必须坚持不懈地学习，具体学习或者做好如下关键技术或工作：
我们要学数据时代的基础平台和支撑技术，学数据时代的文件系统，如Google的GFS系统，开源的HDFS、CloudStore系统等等，了解这些技术，方便我们实现大数据低成本、高效率的存储，也方便我们进行存储的管理。学习这些技术，将掌握大数据的基础平台与技术。
我们要学数据时代的数据分析技术，前面提过，大数据时代，传统的数据分析方式如数据挖掘等需要调整，那么我们就要学习传统的数据分析方式的调整与方法，研究和学数据时代的数据分析技术。
做好大数据时代的数据管理，大数据时代数据管理就不是以前传统的大型关系型数据库那种管理方式，而是改变成为noSQL为代表的新型数据模型的一类技术。这种改变是因为关系型数据模型不能应对大数据时代的种种挑战。这种新型的数据模型就是为了迎合大数据时代的多样性、异构性等这些数据特征而出现的。当然，新的数据模型是新的一套理论，是截然不同的理论。这就需要我们数据管理者积极学习，应对挑战。同时，要积极升级、改造相关存储设备，以满足大数据时代的要求。
积极推动业务的深入融合，梳理业务数据，形成“大数据”，然后利用这些“大数据”建设结构和非结构化的数据分析平台，通过平台能提供更加深入、更加全面的高质量信息，这些信息能为学校领导进行高质量的决策提供依据。
总之，大数据时代的这些挑战，有些需要科研人员进行研究，有些非技术挑战，需要我们积极努力，有效进行数据的整合、业务的整合，充分利用科研人员的最新研究成果。？筅
参考文献：
[1]桑庆兵.大数据在高校的应用与思考[J].南通纺织职业技术学院学报，2013（2）：84-87.
大数据时代的好处篇3
【关键词】大数据时代计算机信息处理技术分析
1大数据时代的概述
进入二十一世纪以来，随着计算机互联网的发展以及信息化处理方式的广泛应用，大数据在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。微信、网购、微博等新兴生活方式的出现也为人们提供了新的选择。人类逐渐进入到大数据时代。随着信息量爆炸性增长以及由于信息多样化的特点，使得计算机在进行信息处理工作时遇到一些问题。因此，对于大数据处理技术的应用在社会中随之逐渐增加。
2大数据时代信息的特征
2.1多样化
随着社会的发展以及人们日常生活节奏的加快，信息的多样性也在增加。在计算机信息处理的过程中，信息的多样性对于计算机信息处理来说有着其阻碍作用。书籍、报纸、广播、网络，信息的来源越来越多，文字、声音、图像、光影，信息的形式越来越多，怎样从如此繁杂的来源与形式中选择对自己有用的数据，这是一个不小的难题。大数据时代，信息的多样性是计算机信息处理技术必须面对的挑战。
2.2数量大
大数据时代的数据数量巨大是一个主要特征。在我们现代社会的发展过程中，由于社会发展的加快以及社会需求的增加，导致海量数据的飞速产生，更多的数据并不能给我们带来更多的好处，相反，这增加了我们从中获取有用信息的难度，引导出更多的数据以及问题。数据规模呈指数性地增长，使得计算机在进行信息处理时难度加大。
2.3传播速度快
传播速度快是大数据时代信息的又一特征。在信息化的社会中，利用微信、微博、直播等新媒体技术手段，短时间内产生并传播大量实时信息，信息的传播速度像病毒式扩散，颠覆了传统的信息传播方式，在这样的状况下，会进一步给计算机的信息处理带来更大的难度。
3大数据时代计算机信息处理技术
3.1数据搜集以及加工技术
在大数据时代，数据搜集以及加工技术在计算机信息处理技术中占有重要的地位。我们从计算机中获得各种信息，但是我们需要的不是这些原始的信息，而是通过一定的加工以及分析，进而变成我们所看到的信息。在计算机进行信息处理时，其工作包括许多方面，其中有信息收集、初步处理、进一步加工等。在进行信息搜集时，要注意搜集有用并且具有时效的信息，然后对其进行初步处理和加工。然后再通过分类、分析、整理等过程进而得到最终的信息。因此，为了将信息中的价值体现出来，加工过程需要较高水平的技术支持。
3.2计算机信息存储技术
信息存储技术在计算机处理领域具有基础性的作用。计算机在信息处理工作中需要接收大量的信息，在对这些信息进一步加工处理之前，首先需要进行信息存储工作，如果没有足够大的存储空间，就会将大量的信息丢失，进而造成无法弥补的损失。在现代社会中，人们每天生活的各个领域都产生了大量的信息，比如最常见的公路摄像头，成周期地产生高清视频数据，这些数据数量规模极为庞大，并且数据形式和来源各种各样，传统的信息存储技术已无法合理有效地存储好如此之多的信息。专门针对各种大数据的存储技术，如文件云集群naS和视频云存储，利用集群、虚拟化、分布式存储等技术将网络中大量存储设备组成大规模集群协同工作，可以有效解决大规模的信息存储难题。
3.3计算机信息安全技术
计算机信息安全技术在计算机信息处理技术体系中有着重要的保障作用。随着科学技术的发展以及互联网技术的成熟，人类世界越来越依赖于计算机和互联网，计算机领域的发展一方面给人们带来了众多便利与机遇，另一方面，随之而来的信息安全问题也与日俱增。在大数据时代，每个人的信息几乎都处于透明状态，人们的信息安全级数越来越低。计算机病毒、黑客攻击、信息泄露等诸多信息安全问题相比过去，对人造成的影响和危害超乎想象。苹果公司iCloud泄露事件不仅让苹果承受力巨大损失和压力，也给我们带来警示――大数据时代，信息安全问题至关重要。因此，要不断加强对信息安全技术的研发。通过加大对信息安全研究的投入、开发新的信息加密手段、提高信息管理人员的安全意识等，进而不断提高信息安全技术水平，保障信息的安全。
3.4计算机信息处理技术
使用计算机对信息进行处理是计算机信息处理过程中最重要的环节。信息处理并不是一项简单的工作，在进行信息处理时，首先要对信息进行整理和分类，在初步加工之后，再对其进行处理。传统的信息处理技术依靠单一的计算机设备，受限于硬件性能的不足，无法达到很好的处理效果。而进入大数据时代以来，随着互联网云计算概念的提出，Hadoop等利用分布式计算机集群进行信息处理的大数据平台兴起，利用大数据平台，充分发挥了集群的处理、计算能力，达到了理想的处理速度和效果。
4结语
综上所述，随着世界信息处理技术的不断进步，大数据时代将会创造一种新型的信息处理方式。同时，在大数据时代，计算机信息处理技术面临着更多的挑战。因此，研究人员要不断学习、研究、创新大数据时代的信息处理技术，为计算机信息处理工作提供更为先进、有效的选择。此外，由于受到科学技术水平的限制，大数据的研究和应用还处于发展阶段，对于计算机信息处理技术的进一步探索还需要社会全体技术人员的努力，最终建立真正适应大数据时代的信息处理及相应信息安全体系，将计算机信息处理技术运用到更广泛的领域，推动我国信息技术的发展。
参考文献
[1]李福泉.大数据时代计算机信息处理技术分析[J].中国新技术新产品，2016（11）：32-33.
[2]嵌魃，王桂梅.大数据时代计算机信息处理技术分析[J].江苏科技信息，2015（12）：63-65.
[3]陈永.大数据时代计算机信息处理技术分析[J].中国管理信息化，2015（04）：43-43.
大数据时代的好处篇4
关键词：大数据时代档案利用服务银行业务
档案利用工作是指以档案信息资源为基础，通过一定的方式来为使用者提供有用的档案信息，在提供档案信息的过程中主要是通过档案工作的系统查找、档案信息利用等方式来开展工作，在这个过程中能够较好地发挥档案信息的潜在利用价值，更好地为使用者服务。在大时展的背景下，档案的利用服务情况需要采用新的调取与利用方式。
一、大数据时及档案利用服务概述
（一）大数据时代概述
随着全球经济和科技的发展大数据时代已经到来，在现代经济社会发展的过程中数据已经成为社会中各个行业的重要生产因素，谁能掌握重要的数据和信息就能够在发展的过程中获得更好的经济与社会效益。因此，现代社会在发展的过程中对于对于信息和数据非常重视，数据与信息的挖掘与使用成为各个领域发展的重要工作内容。目前，大数据已经在多个领域，如：生物学、军事、金融、通讯等等，在这些领域中发挥着不可替代的作用。
（二）大数据时展现状
从目前的发展状况来看，大数据时代已经到来，它深刻地影响到人们的日常工作和生活。大数据是由数量庞大、结构复杂和类型众多的数据集合而成，是传统数据内容及结构无法比拟的。在大数据时展的过程中，信息与数据的数量十分庞大，在进行抽取和利用的过程中十分便捷，能够通过网络及相应的软件来充分利用数据及相关资源。当然，要想更好地利用这些数据就拥有更加强大的决策能力和洞察能力，这样才能够提升数据与信息的利用效率。
（三）档案利用服务概述
档案利用是指对档案信息进行查找和利用的一种方式和过程，通过对档案的调取、研究能够更好地实现信息及档案资源的潜在作用。档案利用是档案发展过程中的最终环节，能够更好地为人们的日常工作和生活服务。在大数据及信息技术的发展的过程中，数字档案馆已经成为档案利用和储存的重要方式，这正适应了大数据时代的发展需求。
二、大数据时展对档案服务带来的影响
（一）档案信息查询的数据量巨大
在社会发展的过程中，各行各业都会储存并利用大量的数据内容，这些数据的规模和以往的档案储存量相比有着很大的提升。以银行的发展为例，与传统的手工著录用户信息及卡片检索银行用户信息相比，在现代社会发展的过程中多采用信息化和数字化的方法进行数据的储存和处理，如果以传统的方式进行信息的处理，那么在进行信息提取和利用的过程中会导致文件丢失和查询能力低等现象，影响到银行档案信息数据的使用。目前，在对庞大档案信息进行处理的过程中，通常采用计算机来对档案进行处理，这样能够使档案的管理和利用变得更加快捷。
（二）档案有用信息的抽取
在大数据时代的影响下，在进行档案利用和信息抽取的过程中和以往的档案处理方式相比有着很大的不同。目前，在开展档案处理工作的过程中用户已经不满足对于数据及文件的利用，而是希望获得数据和文件中的隐含知识，也就是要对相应的档案数据进行处理和分析，获得真正有价值的信息和内容。因此，在大数据时展下，在进行档案提取的过程中，会对信息进行详细的分类和处理，这是当前档案利用中的重要任务。
（三）档案信息储存量巨大
现代社会各行各业在发展的过程中都会储存和使用大量的数据，以银行的发展为例，需要对用户的各种信息以及信息的变动进行储存。这样才能够保证用户在使用数据的过程中能够对信息进行充分地利用，更好地保护和实现自身信息的价值。同时，在进行信息储存的过程中，需要保证用户信息的安全。
三、大数据背景下档案利用服务的创新途径
（一）银行档案业务流程的新
银行在开展自身业务的过程中要适应大数据背景下的发展，要在开展工作的过程中对于档案和数据库进行及时地更新，优化自身的it结构。同时在进行数据筛选的过程中要通过模糊识别和海量数据媒体数据进行相应的筛选，这样能够让用户进行信息筛选的过程中寻找到自己需要的信息和内容，创新银行业务流程。
（二）银行档案的挖掘与使用
银行在进行档案管理的过程中要注重对于档案的挖掘和使用，也就是要对有价值的信息进行提取。在对有价值信息进行提取的过程中主要有两个步骤，分别是信息的分类和信息发展的预测，这样能够在数据库中形成结构化的数据，能够完成对于信息的评价与传递，增强信息获取的关联性和实用性，提升信息获取的质量。
（三）银行档案数据平台的建立与发展
银行在对自身档案进行管理的过程中，通过档案数据平台的建立与发展，能够很好地提升档案数据的应用质量和应用效率。银行档案数据平台的建立主要是在识别技术发展的基础上，进行档案储存和档案处理。通过数据平台的建立能够提升数据的储存能力，同时能够提升数据的检索效率，更好地为客户服务，能够在进行信息和数据应用的同时来保证信息和数据的安全，更好地保障用户的利益。
四、结语
综上所述，本文在开展研究工作的过程中主要对大数据时代档案利用服务的创新进行研究，在开展研究工作的过程中首先对大数据时代、大数据时代的发展现状以及档案利用服务工作进行了探究。随后，对大数据时代为档案利用服务工作带来的影响进行了探究，具体的影响有以下三点：档案信息查询的数据量巨大、档案有用信息抽取、档案信息储存量巨大等等，这对于银行档案和信息和管理工作带来了一定的影响，造成了信息提取和利用过程中的困难。因此，在大数据背景下，要想提升和促进档案信息利用的整体质量，应当在开展工作的过程中做到以下几点：银行档案业务流程的创新、银行档案的挖掘与使用、银行档案数据平台的建立与发展等等，这样能够更好地提升档案信息的利用质量，促进银行档案的利用与发展，促进银行整体服务效率的提升。
参考文献：
[1]余红光.关于大数据时代背景下的档案利用服务分析[J].黑龙江史志，2015，（03）.
大数据时代的好处篇5
一、大数据与云会计时代对企业财务决策的支撑
（一）企业分布式数据的采集与预处理及存储得以实现
随着现代社会信息技术的不断发展，企业财务决策的信息采集与数据分析工作更加简便，但同时影响企业财务决策的因素也越来越多，企业财务决策需要的数据信息也更多。与传统的企业财务决策相比较，大数据与云会计时代下的企业财务决策，除了传统的财务信息数据之外，企业各个部门的非财务数据信息在企业财务决策中占据的位置也越来越重要。大数据及云会计时代下，不仅仅企业的销售、采购、生产、库存等数据影响企业的财务决策，政府的相关法律法规，如税法部门的法令；会计事务所的财务审核报告；企业在银行的信誉及贷款等级等都对企业的财务决策有影响，而这些影响企业财务决策的数据信息往往分散在企业的不同部门、不同工作环节，因此这些数据的收集与处理工作量十分庞大，并且数据收集与分析处理时，很容易出现数据遗漏或分析错误的现象。大数据及云会计时代下，通过利用云会计平台，企业的分布式数据采集与预处理工作就能够实现，云会计平台收集的数据信息也更加完善准确。利用云会计平台，企业财务决策工作相关的结构化数据、非结构化数据、半结构化数据都能够获得，且不论是企业内部的财务决策信息，还是税法部门、工商管理部门、财政部门、银行等财务决策信息，都能够采集。再加上利用大数据技术对收集的数据信息进行分析与处理，企业的财务决策工作便有了更加科学准确的依据。
（二）企业财务数据分析与挖掘得以更好的实现
企业的财务决策信息并不都是明确的，为了更加准确的开展企业财务决策工作，往往需要对企业隐藏的财务决策信息进行深入挖掘与分析，进而提升企业财务决策工作开展的效率与质量。Hadoop、apacheDrillRapidminer、Storm、HpCC、pentahoBi等一系列的大数据处理技术，不仅能够将企业云会计平台采集的企业财务决策信息进行科学准确的分析与处理，还能够实现数据信息的存储，对企业隐藏的财务决策信息进行充分挖掘，如税务部门的税务信息、会计事务所中的审核分析数据信息、企业数据内部的财务信息等。同时对企业的资金进行预算与管理，根据企业的财务状况进行融资与投资管理，帮助企业拟定生产决策、销售决策、定价决策等。总之，企业的财务决策应该根据多种财务决策的效益与优缺点分析，选择出综合效果最优的企业财务决策方案，进而帮助企业合理的配置财务资源。
二、大数据与云会计时代对企业财务决策的影响
（一）企业的公允价值确定受到影响
企业的财务决策工作势必会影响到企业的公允价值。客观准确的公允价值是企业交易金融资产及出售金融资产计量的基本保障。因此，客观准确的企业公允价值能够帮助企业财务决策工作更好开展。从目前来看，未来现金流量贴现的公允价值较为准确严谨，且未来现金流量贴现也是目前使用最为普遍的公允价值确定方式，而在未来现金流量贴现数据的采集工作中，由于企业财务决策人员的主观判断占主要地位，因此折现率、现金流量的预测、终值的预算等各项数据的确定时，一点点微小的变化都能够对企业公允价值的确定产生极大的影响。利用云会计平台，企业财务人员可以从企业内部及税务部门、银行、交易所等各类可能影响到企业财务决策的相关部门，获得公允价值的相关数据，再使用大数据处理技术，企业的公允价值可以准确客观的确定，企业的财务决策工作也能够更好的开展。
（二）企业的成本核算受到影响
大数据与云会计时代下，企业成本管理与控制工作中相关数据能够更加简单快捷的获得，和传统的成本数据信息采集与处理工作相比较，大数据与云会计时代下，企业的成本管理与控制工作准确性更高。企业成本控制管理数据之间的联系更加清晰，企业成本控制的及时性大大提升。大数据与云会计时代下，企业成本管理与核算工作效率不仅更高，且企业成本控制与管理工作也会更便捷，企业财务决策工作的质量及效率都会得以大幅度提升。
大数据时代的好处篇6
【关键词】大数据计算机信息处理技术研究
大数据广义上指的是无法在一定范围内进行常规捕捉和管理的数据，是需要新模式和新方案来进行信息收集的。而我国计算机技术的发展带来的结果是网络用户的迅速增长，因此产生的数据量也是非常庞大的。所以这也使得我国的计算机技术要进行全面革新来面对时刻增长的计算机数据，这也是大数据时代下的必然趋势。
1“大数据”的具体内涵
1.1基本含义
大数据从字面上理解为数据量大，换而言之就是目前的计算机技术无法将这些数据庞大的信息进行整合和分类，并进行传输。而现阶段对于大数据的具体范围还没有非常明确的定义。
1.2大数据的优势
1.2.1数据传输速度快
数据传输速度是大数据的第一大优势。随着网络在我国的普及，计算机用户数量增多必然导致数据的增多，因而用户的需求也会随之提升，所以这就需要对数据进行快速分析整理，并将结果进行传输。而大数据时代下，数据处理已经有了迅速的发展，信息传输速度不再受限于计算机技术。
1.2.2信息多样化
信息多样化是大数据时代的又一显著特征。在计算机技术不发达的年代，传输信息主要通过文本或是网页的方式，这样的方式不仅效率低，且传输的信息内容单调，缺乏即时性。而大数据的出现很好地解决了这一问题，现如今多样化的数据传输媒介和丰富的格式也给计算机技术带来了质的变化。音频、视频、图像等传输手段更广泛运用于现阶段的信息技术之中，在未来也将继续运用。
2大数据时代的变革
大数据时代是计算机技术发展的一项重要标志，也是该行业的历史性的进步，对广大用户都产生了重要的影响。现如今，无论是政府机关还是事业单位，亦或是个人，都是大数据时代下的用户，大数据也加深了各方之间的联系，使信息能够更广泛传播，资源共享更为便捷，这也给企业的发展起到了积极的促进作用。然而，在这一过程中仍然有一些我们应该注意到的问题，这些问题如果不能妥善解决，势必会制约大数据时代下计算机技术的发展。在笔者看来，这是一个机遇和挑战并存的过程，具体表现如下。
3大数据技术的主要体现
3.1预测分析技术
这项技术是一种对于数据的挖掘和解决方式，可以在数据中实现对于未来结果的计算。在现阶段，很多企业利用大数据来所信息进行收集，并进行模型优化，从而来提升企业的管理水平和业务水平。而用户也可以根据自身需要将这些功能进行选取式利用，从而为各个行业的工作提供便利。
3.2数据处理技术
包含分布式存储技术好和可视化的数据技术。前者是指利用多台存储器会数据进行分类，是提高系统适用性和稳定性的有效途径。而后者可以对不同种类的数据源进行直观显示，从而将信息展示在用户面前，便于信息的实时分析和资源共享。
4大数据时代下计算机技术的机遇
网络已经普及于我国的日常生活了工作之中，并在各个领域都发挥了重要的作用。大数据的显著特点就是信息量大，工作要求也更高。尽管在现阶段的计算机技术下处理这些信息仍然有很多需要优化和改进的地方，但是其未来的发展趋势还是非常令人满意的。以一般的公司为例，一个公司进行大数据的管理，可以有效提升每个部门的工作效率，并加强管理层和基层的交流，减少工作中产生的各种突发问题。另一方面，可以让各部门之前形成良好的工作配合，在人力、物力、财力上都做到节省成本，从而让企业能够在激烈的市场竞争中占据重要的地位。又例如在工厂中进行大数据的处理分析，能够有效地了解到市场动态，捕捉市场信息，从而了解到消费者的具体需求和喜好，能够针对性地生产出消费者需要的产品，对于工厂的发展会起到积极的促进作用。因此不难看出，大数据时代下，计算机技术的发展会有很多机遇，只要善于把握，必将能取得令人满意的结果。
5大数据时代下计算机技术的挑战
5.1对于存储技术的新要求
巨大的数据信息量必然给未来的存储技术提出了更高的要求，而用户的需求也会随之增加。为了保障用户的体验，就需要在信息处理能力上进行完善和优化。例如在硬件设备、网络宽带等方面就要进行更新，以应对大数据所带来的冲击。无疑这是一个工作量非常大的工程，也需要不断地学习和探索。
5.2对于信息安全的新要求
信息安全是用户最为关心的问题。在近年来，我们时常看到用户的身份证、个人资料等信息被无故泄露，导致一系列问题的产生。这些信息安全问题产生的原因就是数据的分类和管理不到位。而未来的大数据时代，信息量将比现在有成倍甚至几十倍几百倍的增加，那么如何在这些巨量的信息中保障每个用户的个人信息安全，就成为了未来的一大挑战。网络黑客和各种不法分子也早已熟练运用计算机技术，因此也要求研究人员在未来要针对性地在信息保护方面做出技术上的改进，从而保证用户的信息安全，才能是计算机信息处理技术朝着更加稳定和正确的道路上发展前行。
6结语
通过研究，可以看到大数据时代下，现阶段的计算机信息处理技术仍然有一些缺陷，在技术层面上需要进行变革和创新。但是随着我国经济水平的不断发展，信息技术也将随之得到提升，未来的云计算机网络必将发挥重要的作用，更加广泛地运用于人们的工作和生活之中。可以肯定的是，计算机信息处理技术是一个潜力巨大的项目，虽然面临着挑战，但是我们要对未来的研究具有信心，相信在未来我国的计算机信息处理技术必将处于世界领先水平。
参考文献
[1]耿冬旭.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术分析[J].网络安全技术与应用，2014（01）：19+21.
[2]冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014（05）：105+107.
[3]斯日古楞.大数据时代的计算机信息处理技术分析[J].电子技术与软件工程，2014（01）：203.
[4]吕敬全.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术分析[J].信息与电脑（理论版），2013（06）：126-127.
作者简介
熊朝廷（1981-），男，四川省绵阳市人。现为四川九洲电器集团有限责任公司工程师。研究方向为电子信息。
大数据时代的好处篇7
关键词：大数据时代档案管理对策
一、大数据时代给现有档案管理工作带来的挑战
随着大数据时代的到来，档案管理要面对的是爆炸性的各类信息，这给传统的档案管理带来了一系列的挑战，主要表现在以下几个方面：
1.大数据时代给传统的档案管理的管理理念造成了极大的冲击。传统的档案管理工作主要是在对各类档案进行分门别类的、有区别有层次的档案管理理念的指导下进行各类档案的整理和管理，而大数据下各类档案各类信息则是交织在一起的海量信息，需要极强的决策能力和信息发现能力和分辨能力方能胜任，可以说，大数据时代的到来已经颠覆了传统的档案管理理念。
2.大数据时代给传统档案管理工作本身带来了巨大挑战。大数据时代背景下各类档案的基本形态已经从过去的那种以纸质档案和电子档案为主过渡到档案的大数据时代，可以说，档案信息量已经取得了爆发式的增长，在这种情况下，现有的档案数字化管理手段已经远远不能很好地满足大数据时代背景下档案信息管理工作了，大数据时代背景下档案管理工作的重点并非是要掌握和存贮这么庞大的档案信息，而是要对这些档案信息进行专业化处理以挖掘出其中蕴含的巨大价值，因此，在大数据环境下如何更好地实现档案管理工作的科学性和效率，是每一个档案管理者应该思考的问题。
3.大数据时代给档案管理人员的工作提出了更高的要求。大数据时代的档案管理进一步向着更高的专业化、多元化、开放化发展，同时大数据与云计算的关系十分密切，例如，大数据要求采用分布式架构进行相关信息的处理工作等，这些都给档案管理人员的管理理念、专业技能等提出了较以往更高的要求，可以说，在大数据时代背景下，档案管理从档案的收集、管理和利用这些环节都大大不同于以往，这些都使得现代档案管理工作人员面临着更高的挑战。
二、大数据时代给现代档案管理工作带来的机遇
大数据时代既给现代档案管理工作带来了一系列的挑战，同时也给现代档案管理工作带来了机遇，主要体现在以下几个方面：
1.大数据时代给现代档案存贮工作带来了福音。在现代社会中，各个政府机关乃至于企事业单位的档案部门往往要面临巨大的档案管理工作，当前不少档案部门已经建立了自己的档案数据库以应对快速增长的档案数据的现实，然而随着时间的推移，档案数据库存贮容量的有限性的弊端就逐渐凸显出来了，由于新的档案信息需要不断被加入到档案数据库中去，那么原有的较为古老的档案信息和档案数据就必须被销毁，造成大量的珍贵的档案数据被清理，不能不说是档案管理工作的一大损失。而大数据时代的到来带来了大数据技术的快速发展，其可以完美地解决现代档案管理中各种档案数据的存贮和备份工作，从而保证档案数据的完整性。
2.大数据时代给各类档案的应用带来了方便和快捷的优势。由于传统的档案管理主要以纸质档案和各种电子档案为主，各类档案的利用基本上处于被动的利用地步，检索和利用这些档案要话费过多的时间和金钱，因此难以调动人们使用这些档案的积极性，而大数据的核心价值就是对于海量信息和数据的有效存储和分析，而且其和云计算技术紧密相连，用户可以在海量的信息海中快速检索和搜索自己所需要的各类信息，更方便人们去挖掘和使用这些蕴藏在各类档案中的有效信息，这也无疑进一步提高了各类档案的使用价值。
三、大数据时代背景下进一步优化和提高档案管理工作的对策
大数据的大潮流不可逆转，因此面对当前大数据给现代档案管理工作所带来的机遇和挑战，笔者认为今后应该从以下几个方面来着手加强大数据时代下的档案管理工作：
1.优化档案管理人员结构，提高档案管理工作人员基本素质。大数据的到来给现代档案管理工作人员的从业理念和从业素质提出了较以往更高的要求，因此，有必要对现有的档案管理人员进行培训以扭转其从业理念，提高在大数据背景下更好地从事档案管理工作的专业技能，以更好地从事档案管理工作，要努力将档案管理人员从以往的那种档案管理的手工劳动的理念中解放出来，宣传大数据时代背景下的档案管理的新的理念等，同时要引进新型的档案管理现代人才，以提高档案管理从业人员的整体素质，积极应对大数据给当代档案管理所带来的挑战。
2.积极和有关大数据公司或机构进行合作，积极将大数据相关技术完美引入档案管理工作中。要想在大数据时代背景下进一步优化和提高档案管理工作，就必须将大数据有挂技术和档案管理的实际工作紧密结合起来，因此必须解放思想，打破行业限制，积极寻求和有关大数据公司或者机构进行合作开发，开发出真正适合档案管理工作的大数据技术和工具，大数据无法使用单台计算机进行操作和处理，必须采用分布式架构技术等，其也必然和云计算的有关分布式处理、云存储以及虚拟技术等密不可分，因此档案管理必须要积极寻求多方合作，积极将大数据的有关技术引入档案管理的实际工作中去。
3.加强大数据背景下档案管理的准入和监管制度建设。大数据时代虽然给档案管理日常工作带来了极大的机遇，但是其挑战同样明显，由于大数据时代下各类档案信息更为开放和多样，因此各种档案信息和数据的安全性风险同样也在增大，因此有必要加强大数据时代背景下有关档案信息的准入制度和档案管理的日常监管制度建设，进一步提高大数据时代背景下档案管理的准入制度，加大对各类档案信息和数据的保护，有效降低各类档案信息和数据的泄露、丢失的风险，以更好地保护档案信息和数据的安全；政府有关部门也应该加大对档案管理工作的投入和重视程度，以更好地提高大数据下档案管理的现代化水平。
四、总结
总之，大数据时代的到来给当代档案管理工作既带来了机遇，同时也带来了一定的挑战，因此，档案行业必须要直面这一有利机遇，努力在大数据时代下更好地做好档案管理工作，同时另一方面面对大数据时代给档案管理工作所带来的挑战，也要积极采取有效措施将其不良影响降低到最小，从而真正在大数据时代背景下发挥档案管理的重要价值。
参考文献：
[1]李小晨.大数据时代背景下的档案管理探讨[J].云南档案，2013，（06）：48-50.
[2]邢蕾蕾.大数据时代下档案管理发展的有效途径[J].科技展望，2014，（21）：245.
大数据时代的好处篇8
大数据时代实质上指的是信息时代，因为大数据的大内涵指向为计算，数据则是指信息，也就是说，大数据从本质上来说就是一种关于信息的处理技术，其以计算为主要特征。同时，在大数据时代的背景之下需要理解大数据与云计算之间的关联性。因为在数据积累越来越多、处理需求越来越高的情况之下，只有依靠更为精密的计算器才能解决数据积累库存的问题。下面就以此为前提具体分析大数据时代背景下的计算机信息处理技术。
关键词：
大数据；计算机；信息处理技术
当前，人类的认识已确定了以“关系”作为解释万事万物的基本事实，并且认为在人类社会中，只有有效处理人与人、人与物之间的信息交流问题，令其实现快速化、精准化的对接才能较好促进人类社会的演进与发展。因此，在这种较为进步的理念基础上，目前的计算机信息处理技术应作为工具、方法、意图而为人类走出困境及可持续发展发挥更大的作用。
1大数据特征及影响
大数据的特征主要体现在三大方面，分别是数据量、存储空间、处理速度。因而在计算机处理信息时，需要鉴别区分数据种类，如区分文字、图片、视频、网页格局此类信息就有助于提高处理的便利性。根据现有社会结构中起作用的企业集团观察，大数据的影响主要是令原来的制造生产“6+1”产业链转变为“4+1”。比如，传统的制造业生产中要求根据产品设计、原料运输、生产加工、订单处理、市场营销、零售六大环节进行按部就班地生产制造，而运用大数据之后就可以较好打破这种产业链的“程序”，从而实现重新排列组合。比如，当建立大数据平台之后，就可以较好利用数据信息，网络平台首先以“订单处理”作为主要切入口，然后压缩其中的环节，提高生产效率，实现零库存，最终实现订单处理、生产设计、原料运输、生产加工的新型产业链闭环。也就是说，通过运用大数据方法，能够有效按照信息采集、数据分析、文字表述等步骤，较好实现以消费者为主导的制造生产计划，令市场经济环境下的企业运作更具有计划性、可控制性，既有利于资源的合理配置，也能够为企业的发展提供理性规划选择。
2计算机处理技术分析
计算机数据处理技术中包括以信息为主要处理对象的获取、传输、加工、存储、感知、安全、发展、问题。具体如下。
2.1获取-加工-传输
计算机信息处理技术以互联网作为基础，由于它的交互属性，因而在整体上要完成的是一种数据信息的传达—处理—接收过程。其中处理部分是计算机信息处理技术发挥重要作用的领域。比如，以搜索为例，在引擎中消费者或用户往往需要通过“关键词”检索自己所需的“相关信息”，因此，计算机信息处理在这个方面就需要提前分类与处理信息。（1）从获取信息的层面观察，手段的合理性非常重要，其中要求设置一个具有实时性的监控机制，以此达到及时存储处理、垃圾处理，其目的在于提高软件操作效率，有效实现数据处理的合理化。（2）从处理信息的角度观察，其中的处理主要是以交互性为前提，从处理信息本身、用户需求两个方向考虑实施数据信息的“加工”，通常要求按照性质、功能、学科、“热冷”（使用频率）等进行科学分类，以此为使用者提供便利。（3）从传输的角度分析，其主要是通过信息平成，其中的传输要求计算机处理技术为其提供安全性、可控制性。
2.2存储-感知-安全
大数据的数量积累决定了在其在存储方面的困难及占用空间的无限扩展，因此，除了实时存储、清除之外，最重要的是发展一种新的技术，令存储能够更为安全、高效集中。比如，DeepweB数据感知技术、安全技术就可以为其保驾护航。（1）时代背景决定了大数据积累库存量的持续增长、快速增长，因此，在信息处理过程中要求以这种增速作为主要特征，运用一系列技术手段，更为安全、快速地完成处理，具体要求提高处理效率。从存储信息的手段实现观察，应以分类原则为基础，尽量从结构形式进行数据的高效化存储。（2）感知重点集中于DeepweB数据感知，其中主要的内容指的是将其与获取技术进行结合，利用网络深层空间技术实现数据信息抽取、分析，其处理过程以动态化的数据访问作为整理手段，集合效率较高。（3）在数据信息的安全技术处理层面观察，要求从多个层面着手，包括重点数据的检测、信息技术产品的开发、计算机信息安全体系的建构等。根据现阶段的安全防护要求分析，应注重操作人员、计算机信息处理人员的共同努力，如操作者或用户应注重应用时的安全性，降低危险发生的可能性。计算机信息处理技术人员则应尽量过滤、禁止危险信息。
2.3发展-问题
信息技术推动互联网发展的过程中，显著的特点在于易变性，因此，在实践过程中要求计算机信息处理技术的主体能够拥有一个动态化的发展理念，始终站在发展的前沿为用户的使用提供便利。下面先说明发展的基本方向为向云计算网络转化发展，然后指出当前计算机信息处理技术分析中不可忽视的两大难题。（1）计算机所处的网络环境因其本身的属性、局限性决定了它的硬件的使用范围，同时要求实现计算机网络向云计算机网络的转换，尤其是在当前数据越来越多的情况下，其发展理念趋向于网络数据、计算机硬件之间的分离，并以此达到转化目的。（2）第一个问题是作为工具的“双刃性”。计算机信息处理的基本面集中于网络之中，而这种以“符号系统”构建起来的语言编程往往由于工具使用主体的多元性而使作为工具的计算机信息处理技术具有“双刃性”。第二个问题是数据信息的“无用化”。作为知识的数据信息第一次发生质的飞跃是由于印刷术的推动，最近一次根本性的转变则主要是依赖于信息技术。当前在大数据的时代背景之下，云计算的发展成为了必要条件，只有研发一系列计算软件才能真正应对当前的大数据时代。在这个方面机器优于人，但人类与信息处理之间脱离却产生了一个重要的后果，即数据信息的无用化，比如，碎片化信息、海量集中信息中的选择性决定了威廉姆斯所说的“传播的控制性”，所以在这种情况下，数据信息作为一种处理对象、传播对象，它更多是在一种选择之中完成“单向供应”。
3结语
大数据时代背景下的计算机信息处理技术相对复杂，专业化程度高、处理技术难度大，人脑处理的方式已很难适应目前所面临的大数据，因此，应注重对于云计算网络的研究、引入、运用，以此实现大数据处理的“机器化”。根据现阶段的发展状况观察，建议在计算机信息处理技术方面增加技术研发投入，同时，尽量开发数据处理针对性较强的专业化软件，较好应对大数据时代，以及所带来的挑战。
参考文献
[1]杨洁.办公自动化中计算机信息处理技术的应用探析[J].科技资讯,2016(16).
[2]陈成业.关于大数据与计算机信息处理技术的发展辨析[J].信息系统工程,2016(5).
大数据时代的好处篇9
关键词：大数据；管理会计；发展趋势
随着知识经济时代的到来，信息技术及物联网技术飞速发展，企业处在海量数据的包围之中，时时刻刻都在关注相关数据的动态及发展。管理会计面对企业管理层，为企业决策及战略目标的实现提供数据支持。随着大数据时代的到来，会计数据的传输与分享成本降低，体量巨大与价值密度之间的矛盾凸显，海量处理与及时使用的要求增大。继续延续传统的会计数据分析方法，将使得企业的内部管理出现诸多的约束和不适应。必须顺势而为，改变企业管理会计的传统思维方式，正确认识大数据时代为管理会计发展带来的机遇和挑战，借助大数据以及大数据处理技术，加强企业管理会计的职能发展及价值体现，通过管理会计的水平优化来促进企业运营绩效的提升。
一、大数据时代背景概述
（一）概念界定
2011年6月，美国麦肯锡管理咨询公司《大数据：创新、竞争和提高生产力的下一个新领域》的研究报告，第一次提出“大数据时代”的概念。“大数据时代”指的是在每一个行业及业务职能领域都存在着海量数据的时代，这些数据在体量、速度、复杂性和价值性方面突破了传统的数据形态，利用现有的技术手段来对数据进行及时有效的获取及处理，有着巨大的难度和机遇。大数据时代的形成是由每个人每个组织在生产、经营和生活中广泛活动的结果，这些大量的、高速的、多变的活动信息都留下了数据痕迹，被先进的计算机技术获取并存储下来，并进行相应的分析、计算和处理。
（二）表现特征
大数据时代具有明显的时代特征：体量庞大，每个人和组织都参与了数据的生产、分享和应用；类型繁多，包括文字、图片、音频、视频等各种类型的信息；价值密度低，数据海量，但需要在庞大的数据海洋中通过强大的计算机技术来提取出有价值的信息，并进行进一步的分析处理，这是大数据处理平台需要解决的难题；速度快，数据变动速度快，时效性要求高。投入巨大采集的信息必须及时处理，立刻进行反馈应用，才是最能发挥价值的方式。这些典型特征给个体和组织形态的活动带来了巨大影响。
二、大数据时代对企业管理会计的影响
（一）企业管理会计发展的外在推力增强
与欧美等国家相比，我国的企业管理会计多半是迫于来自外部的市场压力而发展，管理会计在企业内部被动的接受法律法规的约束，并没有发挥出积极的价值。在大数据时代下，信息的传递及共享成本降低，企业的经济利益相关者，包括员工、股东、供应商、客户等，都能够更及时便捷的收到关于企业财务及运营相关的内容信息，企业面对更加公开和透明的市场环境，管理会计的发展水平所承受的外在推力将会加强，来自市场多方面的o督和制约，将和政府的法律法规一起形成企业发展的压力。企业为了实现更好的综合效益，会适应大环境的要求，重视管理会计的发展潜力，在强化实践中不断提高管理会计的建设水平。
（二）企业管理会计发展的内在动力提升
企业管理会计发展的内在动力，一方面来自于管理会计自身，在大数据时代下，信息的传递及共享成本降低，企业的经济利害相关者，包括员工、股东、供应商、市场群体等，他们与企业经营相关的信息都能够大量、及时、有效的收集和存储，方便管理会计形成与企业财务及运营决策相关的内容，协助企业做出更准确的战略目标，创造竞争优势。另一方面，大数据时代，在日益激烈的市场竞争下，管理会计水平直接影响到企业竞争优势的形成和内部经营管理水平的高低。在经营实务中，管理层将意识到管理会计的重要作用，对其更加关注和支持。而大数据对于海量数据的挖掘使用，将进一步放大管理会计的价值。企业管理层将形成从上到下的正面推动，来促进管理会计的实务发展。
（三）企业管理会计发展的技术环境改善
管理会计作为传统会计的重要组成部分，吸收了现代行为学、管理学和系统理论，不仅是财会的分支，也成为企业管理的组成部分。在大数据的时代背景下，信息不对称的情况将会大大缓解，这为管理会计获得准确全面的数据，提供完全信息和数据支持奠定了基础。数据来源、数据处理和数据思维等方面的技术经历着日新月异的发展，利用一定的技术对相关数据进行专业处理，这种处理方式使信息增值。比如，大数据存储和分析技术可以完成对产品生命周期内包括开发、生产、销售、使用等所有相关信息的获取和处理分析，为企业优化产品运营提供更准确地会计数据支持，为企业发展决策提供更有价值的依据。
三、大数据时代企业管理会计的发展趋势
（一）企业管理会计的服务职能发生变化
大数据时代使传统的会计理论与技术受到挑战和冲击，一方面由微观的企业会计向微观与宏观相结合的社会会计转化。另一方面，管理会计出现了由服务职能向管理职能转化的趋势。在传统会计理念中，虽然管理会计的内容是多元的、多层次的，但是其基本职能是属于服务型的。大数据时代下，在与企业管理目标一致的基础上，管理会计通过信息处理系统，可以实现企业运营环节灵活控制、及时互联：分析和预测市场发展趋势，竞争对手以及上下游企业的资源情况等等。对企业管理工作进行流程设计和控制，能够充分发挥管理会计工作的价值。因此，管理会计并不是服务企业，接受指令，而是在企业运营中担任管理全过程的角色。
（二）企业管理会计的职能作用产生延伸
管理会计的价值取决于其获得的与企业运营相关信息的质量高低，传统的管理会计系统难以提供与企业发展战略相关的信息。企业战略管理所需要的决策支持与控制数据，只有在大数据下，由大数据处理技术才能完成。大数据的时代背景下，可以更便捷的访问、分析和搜索大量数据，满足企业环境战略管理的信息需求，支撑管理会计的职能拓展和延伸。以往管理会计工作偏重于对企业的经营管理控制进行事后分析，而随着大数据时代的来临，管理会计不仅对结果进行分析，还延伸到企业发展的全过程，甄别关键目标、纠正指标偏离、查找管理问题、修订和完善过程方案、实现资源配置优化等一系列环节。管理会计将在大数据技术的支撑下通过职能的改进和延展，为企业管理者提供发展战略相关的有用信息，帮助企业实现经营绩效的提升。
（三）企业管理会计的数据处理技术日益复杂
首先，大数据时代的管理会计需要多种计量手段的综合运用，传统会计的处理技术根本无法达到大数据在体量、类型、速度和关联性分析的要求，只有依附日益复杂的大数据技术才能做到。其次，随着互联网技术的发展，分布式数据库、系统集成等现代信息技术，将促使会计领域实现隐形关联的数据集成。为了提高数据处理信息的时效性和应用性，企业会计管理必须确保复杂数据的现金技术处理。
四、大数据时代管理会计发展的策略选择
（一）淞⒐芾砘峒浦械拇笫据意识
管理会计是企业内部的会计，是从数据到决策的一个过程。大数据实际上只为管理会计的应用提供更加良好的基础，使之能够从大数据中客观分析、解读、显化与还原，从而扩大管理会计的适用范围。必须重视大数据整合应用过程中的一些客观结论或信息，既要灵活应用管理会计，又要敢于突破管理会计。
对企业的管理者来讲，在认识到大数据应用到管理会计中的价值后，要增强管理会计的思想观念，注重将管理会计落实到日常工作中。加大管理会计财力与物力投入，结合具体状况，确立科学的管理目标，制定出完备的工作方案，着重增强企业工作的连续性、长期性以及指导性，不断完善管理会计的相关改良方案，健全指标体系，控制好经营风险，使企业财务管理工作稳步发展，经济效益稳步提高。
（二）提升管理会计中的人才素质
在大数据时代，管理会计的职能从财务管理延伸到企业整体运营链中，企业管理会计人员也要做出积极改变。从行业交叉度来讲，会计人员要在企业生产运营的各个环节，各个要素之间的可能关联保持敏锐的财务意识，能够将大数据得到的结论实际应用到企业的对应环节中去。从管理职能来讲，会计人员需要有整体性的思维，找出解决问题的决策依据。
在深入了解大数据时代的特点和管理会计的发展趋势后，企业对管理会计人才的培养，要遵循大数据的技术应用特点和要求，制定适宜的方案，改进人才培养措施和环境，促进管理会计建设迈向现代化的发展局面。企业管理层也必须在大数据的时代背景下顺势而下，加大数据信息网络平台的投入和专业人才的投入，对管理会计进行专业培养和技能提高，相关会计人员也应当加强自身新技术的应用水平，学会应用数据库信息系统，判断数据，并及时反馈，提出解决性的方案，将企业财务运行全过程的信息变动进行科学的分析和监控，为管理层提供数据支持，制定更合理的经营决策和战略目标。
（三）优化大数据处理平台及技术应用
面对着海量无序的数据，将有用的数据筛选出来并确立它们之间的关联关系，是大数据处理平台技术应用的基本功能。从管理会计的角度看，这种技术的应用重点在于了解行业各生产经营流程环节和要素之间的可能关联，以及由此反映出的企业内控、财会、统计等方面的特点及问题。通过构建大数据处理平台，加强管理会计的建设，还应当优化相关存储数据的工具和技术的应用，充分发挥巨大的容量和价值。今后随着互联网技术和传统电子计算机技术的不断发展，还应当加强对相关资源的管理，建设以云计算为基础的管理会计系统，保证数据的结构化处理和协调化应用。在实践过程中，通过云计算管理会计系统的建设，加强信息的收集整理和数据的有效分析，使信息和相关数据的价值得到充分的展现，在较大程度上解决当前大数据存储问题和分析难点。
随着我国扩大对外开放和实施“走出去”战略，我国企业必须与国外企业同台竞技，不仅面临来自市场、技术等方面的竞争和冲击，更面临管理战略和模式方面的挑战。同时，我国经济发展进入新常态，企业只有加快发展方式转变，充分挖掘管理潜力，才能实现自身持续发展。在大数据时代，数据应用无处不在，管理会计不再局限于预算、绩效考核和评价，而是充分采集企业内外相关的非财务数据和及时地融入业务流程中，进行数据分析，在经营、投资和融资决策中充分发挥价值创造的作用，积极应对国际国内环境挑战，抓住机遇，乘势而上，不断提升企业自身竞争力。
参考文献：
[1]李忠顺，周丽云，谢卫红.大数据对企业管理决策影响研究[J].科技管理研究，2015（14）.
[2]许亚湖，王婷.大数据时代管理会计的变革[J].财会通讯，2015（16）.
大数据时代的好处篇10
关键词：大数据；体育产业；机遇；挑战；发展策略
中图分类号：G80-053文献标志码：a文章编号：1673-291X（2017）03-0040-02
随着大数据时代的到来，我国进入了信息资源迅速膨胀的新时期，对人们的生活和企业的发展产生了巨大的影响。在大数据时代背景下，体育产业如何收集并提取有利于自身发展的信息，提高服务质量和产品的市场竞争力，是决定体育产业未来发展的关键因素。
一、大数据时代的到来
“大数据”这一概念最早出现在美国，近年来，随着人类社会的不断发展和进步，开始被越来越多的人提及和使用。2011年，全球知名的咨询公司麦肯锡提出“大数据时代已经到来”，在各行各业，企业的决策方式将由传统的依据经验和直觉进行判断，转变为根据数据分析做出决策。信息爆炸时代产生的海量数据对人类社产生了深刻的变革，与之相关的技术发展和创新在很大程度上决定了企业未来的发展。正如社会学家加里・金所说，大数据的到来是一场革命，庞大的数据资源使各个领域开始了量化进程。大数据时代的到来，使大数据营销成为一种必然的发展趋势，数据管理和营销策略成为市场竞争的核心。但与此同时，数据处理的安全性和监管问题也比较严峻，数据质量还有待提高。因此，如何应对数据爆炸性增长带来的机遇和挑战是企业发展的关键问题。
那么，究竟什么是大数据？从广义上讲，大数据应该包括大数据技术及其应用、大数据工程以及大数据科学三个部分。从狭义的角度定义，大数据主要是指大数据技术及其应用。通过大数据与云处理技术的紧密结合，使大数据主要呈现出以下几个特点。首先，数据体量巨大，根据百度统计，其每天首页导航提供的资料超过了1.5pB，每天需要处理的搜索请求超过60亿次。其次，数据的类别多样，数据来自多种数据源，不同的种类和格式打破了传统限定的数据范畴，不仅包括文本形式，还有大量的图片、音频、视频以及地理位置信息等多种类型，其中绝大部分为个性化数据。此外，处理速度快也是大数据的一个重要特征，数据处理遵循“一秒定律”，以满足在线或实时数据分析等需求。最后，大数据还有一个特征即价值密度低，例如在一段视频中，其中有用的数据可能仅有1～2s。
根据大数据的特点，及时获取足够的信息，从中挖掘有用的资源并做出科学分析，是企业取得市场竞争优势的重要途径和手段。针对体育产业这一领域，无论是体育用品、健身娱乐还是竞赛表演等产业，都需要对数据进行有效分析，对产品营销提供精准定位；把握市场需求，做好产品分析以及消费者消费习惯、消费能力、消费水平、消费需求等分析；关注服务消费流向，同时重视消费者的消费体验，加强与消费者的沟通，做好个性化服务；根据大数据分析，不断改进产品和消费服务，促进体育产业的健康发展。
二、大数据时代背景下我国体育产业发展的机遇和挑战
（一）大数据时代我国体育产业发展的机遇
大数据时代对我国体育产业发展的影响主要表现在体育竞技、体育传播、体育研究和体育产品的营销等方面。在体育竞技方面，大数据技术的广泛运用推动了训练方法和竞赛实践的发展。通过对大量数据的采集和分析，传统的训练手段和规律开始逐渐被数据的“预测”理论所证明，使体育竞技的外部环境更加复杂化和信息化，极大地推动了训练理论、训练手段、情报采集等理论和实践的变革。
在体育传播方面，大数据时代使体育传播方式更加多元化，丰富了现代社会的文化生活。例如通过赛事直播与网络互动结合，及时把握观众的兴趣和爱好，有针对性地制作相应的产品满足观众的需求，能够有效地提高收视率。
在体育研究方面，大数据产生的“自然数据”更具有说服力，可信度较高；在数据的收集上也更加便捷和迅速，为体育研究的质量和效率提供了保障。此外，大数据时代使很多社会领域的实验和模拟研究成为可能，在很大程度上推动了体育研究的发展和进步。
在体育产品营销和娱乐体育服务等方面，运用大数据技术能够精准定位产品和服务群体，了解客户消费心理和消费需求，提高服务质量和客户满意程度，促进体育产业发展。以体育健身为例，通过大数据技术分析能够有效提高运动和健身的效果。根据客户的身体状况、饮食习惯、作息规律等情况，有针对性地选择适合的运动项目，根据客户需求制订合理的运动计划，明确运动时间和运动量。大数据技术的应用，对体育健身、体育咨询、体育服务、体育用品等各个领域，产生了革命性的影响。
（二）大数据时代我国体育产业发展的挑战
大数据时代，我国体育产业发展面临的挑战主要包括数据的存储技术、数据的深入挖掘和分析、数据的安全隐患等方面。由于数据的爆炸性增长，对传统数据库的管理提出了更高的要求，迫切需要对现有的数据存储技术进行发展和创新。2012年，全球信息化资料数据库容量达到了2.8ZB，预计未来十年增长速度还将不断增加。例如在赛事直播时，观众相互交流和表达看法时产生的大量网上留言，这些数据的存储问题是主办方面临的一项重要挑战。
有效利用大数据优势最关键的是对数据的深入分析和挖掘。通过借助现代信息处理技术，从海量的低价值密度的信息中挖掘出有价值的信息，并及时做出反馈和应对，是体育运动产业在大数据时代背景下发展的关键。例如体育健身领域中，在运动计划的制订以及健康指导和恢复等后续服务跟踪时，深度挖掘客户信息，根据客户的实际情况及时做出调整，提供有针对性的个性化服务。
大数据时代，我国体育产业发展面临的另一项重要挑战是数据的安全性。随着数据量的不断扩大，网络环境的安全也越来越重要。诸如美国的斯诺登事件等，为大众信息安全敲响了警钟。在数据的采集、分析过程中，很容易出现消费者个人隐私的泄露，严重损害了消费者的个人利益。仍然以体育健身产业为例，消费者提供了详细的个人基本情况以及健康状况、银行账户等信息，在缺乏网络法规及技术监管的环境下，这些信息将面临较大的被泄露的风险。
三、大数据时代背景下我国体育产业发展的策略
（一）加强数据处理工作
加强大数据时代背景下的数据收集和分析，确保体育运动产业及时获取有价值的信息和资源，提高市场竞争能力。由于体育运动产业发展涉及到的领域较为宽泛，在收集信息时应涵盖整个市场的发展情况，尽可能地扩大信息收集的范围，扩展信息采集的渠道，保证获取信息的完整性和客观性，为信息的分析和挖掘提供基础。在做好信息的收集工作后，应加强数据存储工作。大力发展数据存储技术，由政府牵头，开发存储设备，提高数据存储能力；鼓励it行业进入体育产业，共同研究体育产业大数据存储问题；鼓励体育产业内部提高科研能力，积极应对大数据时代带来的挑战，从技术上解决信息存储问题。加强数据的管理，进行信息的分类存储和系统化管理，确保在需要数据支持时能够迅速取得数据。在对数据的分析和信息挖掘时，开发应用性较强的中深入数据分析软件，在数据分析的基础上做出正确的决策。
（二）做好信息安全工作
针对大数据管理和立法还不完善的现状，应加强网络立法和网络监管，在利用大数据信息的同时保护消费者的个人隐私。一方面，国家应尽快出台相关的政策和法律规范，维护网络秩序，以立法的形式约束企业和信息处理机构，确保大数据时代信息传播的合法性。另一方面，企业和相关信息处理机构应遵守行业规范，加强行业自律，做好信息的保密工作，严格禁止出现出售、贩卖消费者信息等行为，坚持客户至上的服务理念，尊重个人隐私。建立体育产业内部信息平台监管制度，任用专业的技术人员进行日常信息维护工作，确保信息在安全的网络环境下进行传播。此外，还应该提高广大消费者的安全意识，拒绝对缺乏诚信的小企业提供个人信息，保障个人信息的安全性。
（三）引进专业的数据分析人才
大数据时代背景下，体育产业发展迫切需要引进专业的数据分析人才，打造专业的技术团队，提高行业从业人员的整体素质。在人才的培养和引进方面，可以采用“请进来，送出去”的方式，一方面，以优越的条件吸引大数据分析的高端人才，构建高质量的技术团队；另一方面，选择优秀的、有潜力的员工送到国外学习深造，吸收国际先进的技术和经验，并应用于我国体育运动产业，有效解决短时期人才缺乏的问题。加强人才的培养工作，还应该积极发挥高校的人才培养优势，加快相关学科的建设，开设大数据处理和分析的本科以及研究生课程，聘用相关领域的专家，提高师资配备的质量，培养符合现代体育产业发展的高素质人才，从根本上改善体育产业大数据分析人才缺乏的现状，推动体育产业的健康发展。
四、结语
大数据时代的到来对人类社会的发展进程产生了深刻的变革，极大地促进了企业的发展和进步，改善了人们的社会文化生活。大数据技术的应用，在体育竞技、体育传播、体育研究和体育产品的营销等诸多方面，为体育产业的发展提供了难得的机遇。但同时，在数据的存储技术、数据的深入挖掘和分析、数据的安全隐患等方面，我国体育产业的发展也面临着严峻的考验。针对这些问题，我国体育产业发展必须落实好数据处理和信息安全工作，同时引进专业的数据分析人才，为我国体育产业发展提供充分的技术和智力支持，从而推动我国体育产业的健康、可持续发展。
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