大數據時代數據的特點精選(九篇)

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第1篇：大數據時代數據的特點范文

關鍵詞：大數據時代；數字出版產業；發展趨勢

中圖分類號：G23 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2017）08-0026-02

隨著互聯網新科技的不斷研發和應用，信息化進程日益加快，大量數據呈爆炸式增長，大數據時代應運而來。數字出版產業要持久發展就必須重視并順應大數據帶來的巨大變革，積極面對大數據帶來的挑戰。對大數據時代數字出版產業的發展趨勢進行分析，有利于數字出版企業做好充分的準備，抓住發展機遇。

一、大數據時代的內涵和特點

（一）大數據時代的內涵

目前，大數據已經在全球范圍內運用到社會生產生活的方方面面，各國對大數據的研究和應用也已經提上日程，大數據對經濟增長和科技創新的重大作用正在顯現，大數據時代已經到來[1]。

人們普遍認為，大數據是在一定時間內，無法用常規軟件工具對其內容進行獲取、管理和處理的數據集合。大數據用戶可以利用其承載的信息進行決策優化，而這些用戶既可以是政府機關、也可能是社會媒體或者商業運營者。

（二）大數據時代的特點

大數據的特點主要包括數量規模大、類型廣泛、實時快速性和價值密度低四個方面。

大數據的數量規模來自于各運營系統的數據庫，目前主要是互聯網用戶產生的大量內容，這些內容的規模正在日漸上漲，加上未來物聯網中傳感器生成的數據，人類社會的數據集成量將大大超出目前的計算程度[2]。

隨著互聯網應用的大范圍普及，信息化帶來的包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據的數據類型眾多。其中，日常生活中運用程度最高的視頻、音樂、圖片和定位等產生的半結構化和非結構化數據在3/4以上，這一數據在互聯網技術不斷提升的過程中將持續增長，而企業所產生的結構化數據所占比率較低。

大數據的產生是以數據流的形式，其速度之快對數據分析的技術要求非常高，以往的數據庫技術難以對這些實時數據進行全面分析，這也導致了大數據價值的降低。

大數據在經過處理分析后，具有重大的決策價值。但目前由于技術的限制，可利用的有價值信息較少。

二、大數據時代數字出版產業的發展趨勢

（一）利用大數據技術實現精準營銷

目前數字出版行業的營銷已經涉及微信、微博、電子郵箱等互聯網新媒體手段，但其營銷效果仍然難以達到預期目標，這就要求電子出版業對不同年齡、不同性別、不同工作甚至不同地區、不同時間段的讀者的閱讀偏好、心理預期及行為標準進行更加具體細致的分析和了解，并據此對出版內容和營銷策略進行調整和更新。而大數據技術可以實現對大規模數據進行整合處理和研究分析，更加精準地掌握客戶的需求規律[3]，從而更加精準地進行營銷策劃，保證在日趨激烈的競爭環境中占據有利位置。

（二）基于大數據的個性化選題策劃

數字出版行業選題策劃通常要經過信息采集、市場調查、目標客戶群確立等諸多環節，不但浪費了大量的時間和成本，而且由于調研結果往往真實性、科學性和有效性不足，導致很多選題難以與讀者的預期相一致。傳統的根據編輯約稿和作者投稿來選題策劃的形式已經難以滿足讀者要日益個性化和多樣化的閱讀需求[4]。

數字出版行業的選題策劃只有把握讀者的心理和需求，才能實現長遠發展。因此，利用大數據實施精確化營銷就顯得尤為重要。在此基礎上，數字出版行業的出版內容要根據讀者的需求進行個性化選題策劃，同時，要實現與各種新媒體渠道、交易平臺以及讀者的閱讀終端的無障礙連接，以便利用大數據技術對客戶的需求進行及時捕捉和分析。

（三）消費者對數字內容產品的付費意愿會大大提高

現階段，我國網民對數字內容的下載及瀏覽主要是基于免費方面，數字內容的付費模式在我國仍然沒有有效建立，這也是數字出版行業發展過程中的重要障礙之一，其關鍵原因是數字內容難以真正滿足消費者的需求及支付體系的不健全。

數字出版行業在有效利用大數據進行消費者需求分析，并根據消費者的需求進行個性化服務后，要注重與消費者之間的感情維護和后續追蹤反饋，切實將消費者的需求放在首位，消費者自然就會接受電子內容付費模式。同時，數字出版企業要不斷優化完善數字內容支付系統，保證下載和支付途徑簡便易行，支付手段要隨支付方式的發展及時進行添加變更，減少消費者的支付困擾。

（四）觀念更新和人才儲備是數字出版行業發展的關鍵

在大數據時代背景下，數字出版行業管理人員必須意識到大數據對產業戰略發展的影響，大數據環境下，企業只有順應潮流，積極轉型才能長足發展，傳統的企業發展模式已經難能與時展的需求相適應了[5]。

大數據技術帶來的信息資源將成為企業最重要的資源之一，企業對數據內容的選題策劃、廣告投放、產品效果預測都離不開大數據技術的信息分析，大數據在數字出版行業決策中的作用將會越來越明顯。

大數據技術使消費者需求得以分析和把握，底殖靄嫘幸檔囊滴窳鞒唐笠底櫓都會以讀者的需求為中心進行設置和調整，以實現數字出版的效益最大化。

此外，大數據時代數字出版企業在實現對自有數據庫的管理和與新媒體平臺及支付渠道的無障礙對接過程中，對專業人才的需求量大幅度提升。因此，數字出版行業對集數據管理和分析、互聯網運營以及市場營銷能力于一體的綜合性人才的儲備和培養力度將不斷增長。

（五）與互聯網和大數據產業的合作力度加強

目前，數字出版行業尚不具備大數據應用技術和環境，要想在大數據時代保持長足發展，就要加強與互聯網行業與大數據企業的合作[6]。

數字出版行業的銷售和客戶信息大都掌握在平臺運營商和社交媒體的手里，受成本制約，很多數字出版企業都未建立自有數據庫，對大量客戶信息的采集和分析y度自然也非常大，而數字出版企業要面對大數據帶來的挑戰并抓住其提供的機遇，就必須對這些信息進行有效的利用，因此，數字出版商要拓寬與互聯網和大數據企業的合作渠道，建立穩定長久的合作關系，為消費者提供更好的針對，促進數字出版行業在大數據時代的持續發展。

（六）以消費者需求為導向進行業務流程和企業組織結構調整

隨著大數據技術的發展，數字出版產業的業務流程設計將以用戶需求導向為核心。首先，數字出版行業業務流程將依靠大數據技術的支撐，更加清晰的了解消費者的需求，并及時滿足消費者的需求。其次，大數據為數字出版行業提供的數據分析將大大超出傳統市場調查統計數據的科學性和準確性，大數據提供的數據分析結果將成為數字出版行業整個業務流程的決策依據。此外，大數據技術的發展能夠使數字出版行業業務流程平臺的各個環節均與互聯網有效連接，直接與讀者進行線上互動、交流、合作實現數字內容的個性化服務。

數字出版產業業務流程向用戶需求導向發展的過程中離不開與之適應的企業組織結構。因此，在大數據技術的不斷發展過程中，數字出版企業的組織結構也要向消費者需求導向轉變。首先，在大數據技術的支撐下，數字出版企業的數據分析部門的重要性將逐步顯現出來，從單純的成本部門向利潤創造部門轉變。其次，隨著消費者對數字內容的付費意愿增強及利用大數據分析進行精準營銷的推行，數字出版企業將對數字內容提供商有更加明確的定位，其業務將向數字內容提供聚集。此外，由于大數據的商業價值受時空變化的影響較大，數字出版企業原有的金字塔式層級組織結構已經不能適應大數據時代的發展，因此，必須建立能夠及時滿足消費者需求的彈性化網絡式的組織結構。

三、結論

大數據時代是互聯網技術發展的必然趨勢，它必將帶來全球性的技術變革，信息的傳播速度將會更快，利用效率將會更高。它為商業發展帶來前所未有的挑戰和機遇，消費者的需求在這一時代背景下的受關注度空前提高，消費者具有了更多的選擇權，掌握了更大的主動權，對個性化服務的要求更高，由此帶來的市場供需關系的改變，對企業的產品設計和營銷策略也提出了新的要求和挑戰。

數字出版行業作為國家支持的新興出版業態，要想充分利用和挖掘大數據技術帶來的巨大發展機會和商業價值，就必須從戰略高度上意識到大數據時代已經到來。大數據蘊涵著大量的信息，進行處理分析后的信息具有巨大作用。隨大數據技術的不斷發展和運用，數字出版行業必然向精準營銷、個性化主題策劃、讀者對數字內容的付費意識增強和企業對專業化人才的需求量不斷增加、與互聯網企業和大數據企業的合作加強的趨勢發展。因此，數字出版行業要從現在開始注重對數據的采集、整理、分析和運用，提高應對外界環境變化的能力，增強自身的競爭力，實現數字出版行業在大數據時代的持續發展。

參考文獻：

[1] 孫玉玲.大數據時代數字出版產業的發展趨勢[J].出版發行研究，2013，（4）：5-8.

[2] 陳尼佳.大數據時代數字出版發展趨勢研究[J].現代商貿工業，2015，36（17）：12-13.

[3] 路曉鴿，李銘娜.大數據時代傳統出版產業的轉型思考[J].商業經濟，2015，（5）：69-70，81.

[4] 肖鏝潔.大數據時代數字出版產業發展趨勢分析[J].黑龍江科學，2015，（19）：118-119.

第2篇：大數據時代數據的特點范文

［關鍵詞］大數據　財務分析　信息共享　數據相關

大數據時代數據信息孤島及數據壁壘等現象將逐步消失，數據資源將實現開放、共享的新格局。如何利用大數據提高財務分析質量，發揮財務決策參謀作用，幫助企業提高經濟效益，實現價值最大化是財務人員轉型即將面臨的新問題。

一、傳統財務分析存在的不足

（一）財務分析只關注財務數據，不關注業務指標。傳統的財務分析主要集中在三張報表，就數據分析數據，強調數據之間的因果關系。雖然報表分析一定程度也能反映公司的盈利能力、償債能力等，但財務報表數據只是定量分析，且跟會計政策的選擇和會計人員的主觀判斷相關，尤其當業務部門和財務部門聯系不密切時，財務人員無法掌握生產經營環節中的生產要素、成本費用以及經營管理風險等信息時，對業務層面的分析也僅停留在表面，不能對投資者或者經營者提供具有實際價值的改進建議。

（二）財務分析只重視短期效益，不關注長期戰略目標。傳統的財務分析只選擇兩三年的數據對比，通常是與上年同期比較、與年度預算比較。由于分析期間短，易造成管理層只顧眼前利益，不考慮長遠目標。馬歇爾曾在分析成本問題時引入了時間因素，他認為，在短期內成本有固定成本和可變成本之分，但從長期看，所有的成本都是可變的。因此，對戰略目標執行情況進行評估時，需要選擇更長的時間跨度分析。

（三）財務分析只關注自身發展，不關注外部環境的變化。傳統的財務分析主要針對公司內部，個別延伸到行業分析。在競爭日益激烈的市場經濟環境下，只關心行業指標遠遠不夠，還要關心整個產業鏈的上下游變化。以鋼鐵行業為例，鋼鐵行業下游需求下降，整個鋼鐵行業都出現產能過剩的現象，如果財務不關注外部環境，那針對產能過剩提出的建議只是加快銷售，在當前的宏觀形勢下，顯然這個建議不切合實際。所以想做好財務分析，財務部門必須和業務部門通力合作，從外部數據中提取有價值的信息，為提高企業經濟效益出謀劃策。

二、大數據時代對財務分析的影響

（一）大數據時代能夠提高財務分析的維度。大數據時代可以取得數據的來源非常多，不僅有內部業務數據，還有政策數據、經濟數據等外部數據。數據的類型也多種多樣，包括量化數據和非量化的數據。數據的開放性和數據資源的共享能夠提高財務分析的維度，幫助財務人員多角度全面分析公司的經營情況和財務狀況。

（二）大數據時代能夠提高財務分析的深度。大數據時代更加關注數據間的關聯關系，運用大數據技術對歷年數據進行分析，通過對業務指標設定各種變量，根據變量之間的依隨變化找尋與財務數據的關聯關系，分析業務數據與財務數據之間的聯動效應。

（三）大數據時代能夠提高財務決策支持作用。大數據時代對企業決策所依據的信息完整性要求越來越高。企業在進行經濟決策時，不僅要從自身角度考慮，更要從整個經濟環境入手，引入外部數據源，進行多種數據的融合匯總，再運用大數據技術，從巨大的數據庫中提煉出有價值的信息，在數據的分析和預測的基礎上，幫助企業做出更為準確的商業決策，從而實現更大的商業價值。

三、如何利用大數據提高財務分析質量

（一）對歷史數據進行深加工，挖掘數據間的關聯。利用大數據的巨大數據源和數據處理能力，對企業成立以來的財務數據、業務數據以及行業數據進行加工整理，挖掘數據之間的關聯關系，找出企業內部的增值作業和非增值作業。在考慮戰略目標的前提下，幫助企業盡量減少或者避免那些帶來較少經濟效益甚至沒有經濟效益的非增值作業。

（二）打通業務到財務的信息通道，實現信息資源共享。建立全面的信息化系統，從業務前端開始采集數據，確保生產經營中各環節的數據信息，及時、完整、準確地傳遞到財務部門，實現企業業務流、信息流、資金流和價值流同步。讓財務全面深度融入業務，充分發揮財務管理的價值分析和控制職能，實現企業資源的高效配置和運用。

（三）加強對業務指標的分析，找出業務管理的薄弱環節。業務是企業的核心，財務報表是企業各項業務活動數字化的表現。因此，財務分析不僅要分析財務指標，還要對指標背后的業務情況進行全面了解。財務必須要懂業務，從業務角度觀察業務的變化對企業經營狀況的影響，同時，對業務分析的結果要及時反饋給業務部門，做好業務工作的服務保障，幫助業務更好的提升。

第3篇：大數據時代數據的特點范文

“每一輪新技術革命的爆發都會對企業的管理模式和運營模式產生深刻的影響，新IT與企業管理創新的融合催生了新的業務模式。大數據正在重構企業智慧，推動企業轉型升級。” 浪潮集團執行總裁王興山在以“大數據重構企業智慧”為主題的浪潮2014新財年企業信息化戰略會上指出，“我們身處在一個變革時代，需求和技術驅動著中國管理軟件產業的快速發展。與此同時，國產化的春天也給管理軟件產業帶來了巨大的發展機遇。”

近年來，云計算、移動互聯、社交網絡、大數據等技術驅動著新IT時代的到來。新IT時代的企業信息化的一個典型的特點是以數據重構商業模式、服務與產品、經營理念。王興山認為，大數據時代下企業信息化架構強調云計算、大數據、社交網絡和移動應用，用新技術不斷顛覆傳統企業的運營模式，幫助企業實現差異化創新。

新財年浪潮企業信息化戰略是發展2大平臺軟件、提升5大應用產品、深化10個優勢行業、推動100家大企業云落地、聚合1000家合作伙伴，以新思維、新工具、新方法幫助企業用戶用大數據重構企業智慧，推動企業轉型升級。新戰略主要包含以下5方面內容：發揮浪潮在技術方面的領先優勢，加強平臺研發投入，大力發展2大平臺產品：企業云應用平臺GSP+和大數據服務平臺IOP，推動在新IT環境下的企業信息化建設；強化“引領高端”，面向管理創新和新IT融合需求，圍繞管理會計、財務共享服務、電子采購、數據商業分析、移動應用5大熱點領域，全面提升浪潮GS、HCM、CRM、BA、PS全線管理軟件產品；堅持“專注行業”，推動在軍工、建筑、制藥、儲備、快消品、裝備制造、采掘、船舶、化工、交通10大優勢行業的深度應用，實施100家企業數據整合業務，全面推動企業管理升級；基于浪潮第四代數據中心的平臺，按照浪潮企業云落地路線圖，大力發展企業托管云與大數據整合服務，同時發展以 CRM、SRM、HCM為重點的公有云服務，2014年推動100家企業云落地；進一步加強區域本地化建設，2014重點發展1000家合作伙伴，提升面向客戶的本地化、專業化服務能力建設，做客戶最信賴的伙伴。

大數據作為實現新IT與企業管理創新融合的關鍵技術，是重構企業智慧的靈魂。但王興山指出，大數據重構企業智慧需要新的思維、工具、方法作為支撐。針對大數據時代企業信息化應用特性，浪潮全線管理軟件產品將全面支持大數據時代的企業信息化架構。企業用戶可以利用浪潮企業云平臺（GSP+）重構傳統應用，實現應用集成及與電商、社交平臺對接；在浪潮BA基礎上利用大數據平臺實現數據整合，建立創新應用；再建立自主商城，借助社交商務實現全渠道協同。此外浪潮將打造成一個集商業分析平臺、數據整合平臺、數據采集與存儲平臺為一體的大數據平臺，全面整合企業財務、ERP、HCM、CRM、OA等系統內部數據，以及電商、社交、宏觀經濟、上下游、互聯網、物聯網等外部大數據，從而幫助企業充分挖掘急速增長的內外部數據價值，發現和把握商機，最終實現企業內部的協同辦公和產業鏈的業務協同，提升運營效率。

第4篇：大數據時代數據的特點范文

【關鍵詞】大數據 信息處理 發展

1 大數據時代計算機信息處理技術

計算機信息處理技術主要包括了對信息數據的收集、存儲、傳播以及數據的保護等。

1.1 數據的收集及傳播技術

計算機在進行數據處理之前，首先需要進行數據收集，當收集到有效的數據之后，才能對這些收集而來的大量數據進行各種操作。當數據工作收集工作完成后，就能夠對這些數據進行歸類、分析和整理，然后將整理之后的數據傳播到網絡中，通過網絡來實現這些數據的價值。

1.2 信息的存儲技術

大數據時代背景下，隨著網絡中各種視頻、影像以及虛擬化等內容越來越多，數據容量的不斷增加，對數據存儲技術帶來了巨大的挑戰。在普通數據存儲過程中，由于所涉及的儲存數據量普遍較小，因此對計算機及網絡的性能要求不高，普通計算機及網絡均能滿足這些數據的存儲要求，然而大數據由于其數據量通常非常大，就要求更高的計算機性能及網絡性能來保證存儲效率。如果將普通數據存儲技術應用到大數據的存儲中，會造成大量的資源消耗，因此，需要結合大數據的特點，采用新的方法進行大數據存儲，保證大數據信息的快捷、穩定存儲。

1.3 信息安全技術

在大數據背景下，各種數據信息已經脫離了原來獨立的形式而形成了相互關聯的數據結構，但是受限于這種關聯結構，其中的某個數據出現問題時，其它數據也會隨之受到影響。對信息的安全管理也不在是建立在單個數據或者是單個數據的基礎之上，而是需要同時對整個信息系統進行管理，這就為當前計算機信息處理技術帶來了極大的發展機遇，同時也是其面臨了巨大的挑戰。當前計算機信息處理技術由于受到硬件性能的限制，還無法完全滿足大數據安全管理工作的性能需求，但是這也為計算機網絡的發展創造了條件。為了保證大數據信息的安全，就需要不斷發展信息安全技術。首先，需要加強當前信息安全體系的建設，在加強安全體系建設的同時，還需要對技術管理人員進行新技術的培訓，提高技術人員對新管理體系的適應能力和管理能力，確保新的安全體系的作用能夠充分發揮，為大數據信息的安全提供保障；其次，需要加快大數據安全相關的技術研究工作，隨著大數據時代數據結構及總體容量的變化，當前的信息安全技術難以對大數據進行全面的安全監測，應該全面加強新的信息安全技術的開發，通過技術的更新實現對大數據信息的全面監測，全方位保障數據的安全；最后，在新的安全技術出現之前，大數據的存儲管理容易造成數據的泄露，同時，由于當前監測方式無法對數據進行全面監測，還容易導致數據存在一定的安全隱患，因此，在當前技術條件下，可以將重點數據信息作為監測的首要對象，通過確保重要信息的安全來保障整體信息的安全性。在當前技術條件下，這是行之有效的辦法。

2 大數據時代計算機信息處理技術面臨的挑戰與重要機遇

大數據時代的來臨，帶來了許多新的問題，這為計算機信息處理技術帶來了極大的挑戰，同時由于數據處理的要求促使人們加快新技術的研發，這也為計算機信息處理技術帶來了新的發展機遇。由于大數據在數據容量及結構上面的變化，利用當前的計算機信息處理技術來對大數據進行管理，還面臨著較大的問題，計算機軟件在運行過程中，依然會遭受到來自互聯網的病毒惡意攻擊的問題，同時由于其復雜的數據結構，在進行存儲和使用的過程中，由于涉及的操作環節較多，容易造成數據的泄露，另外，大數據技術本身也可能成為黑客的一種攻擊手段。針對上述的一系列問題，目前的計算機信息處理技術還無法實現全面解決。大數據的出現對計算機信息處理技術提出了新的要求，人們為了提高對大數據的處理性能以及加強對其的安全保證，需要根據其具體需求對新的計算機信息處理技術進行研發和創新，使計算機在進行信息處理的過程中，實現對當前互聯網環境進行全面的監控和判斷，以實現對大數據的全面監控并實現對來自網絡的惡意攻擊的防御，保證大數據的安全。

3 大數據時代計算機信息處理技術的發展方向

大數據通常具有容量大、結構復雜等特點，相對于傳統數據獨立的形式，大數據中各種數據之間形成了相互關聯的結構，這些特點使得現有計算機信息處理技術難以進行有效處理。當前計算機網絡通常都是以硬件為基礎進行構建的，這種架構方式存在一定的局限性，網絡的性能會在較大程度上受到計算機性能的限制。因此，需要探索新的計算機網絡結構，以滿足大數據處理的網絡需求。未來的網絡首先需要建立開放式的網絡傳輸結構，這樣才能將網絡的信息與計算機硬件分離開來，然后通過對網絡架構進行定義并使用相關的網絡軟件使網絡技術向更高的方向發展。

隨著大數據處理時代的到來，計算機與計算機網絡逐漸融合在一起，形成了一種新的計算機網絡結構，這種新結構的出現對大數據技術的發展具有重要意義。它不但顛覆了傳統的計算機信息處理技術及網絡，同時也為推動計算機處理技術的不斷發展建立了堅實的基礎；另外，很多計算機信息處理技術的研發和應用已經不再局限于單一形式進行，而是通過網絡，將許多小型的公司進行聯合，共同進行新技術的研發。

4 結論

隨著大數據處理時代的到來，對計算機信息處理技術提出了新的要求。為了滿足這一要求，人們會對計算機信息處理技術以及硬件技術進行不斷研究和更新，促進計算機信息處理技術的快速發展。相信在不久的未來，計算機信息處理技術會發展會推動現代社會的不斷進步和發展。

參考文獻

[1]呂敬全."大數據"時代背景下計算機信息處理技術分析[J].信息與電腦，2013，（6）：126-127.

[2]莊晏冬.智能信息處理技術應用與發展[J].黑龍江科技信息，2011，（27）：46.

[3]艾伯特?拉斯洛，巴拉巴西著，馬慧譯.爆發：大數據時代預見未來的新思維[M].中國人民大學出版社，2012.

第5篇：大數據時代數據的特點范文

一、大數據

大數據自身是一個相對抽象的概念，目前對與大數據并沒有一個統一概念。一個研究大數據的機構給了大數據一個定義，經過特定的處理方法，使的數據更加具有決策力，并且在流程上得到了進一步優化的高效信息資源。

目前大數據具有以下特點：（1）海量化是大數據的一個關鍵數據，雖然在學術上，大數據并沒有一個明確的定義，但是在通常情況下，大數據與其它存儲單位相比要高上一個等級。（2）高速性，這是大數據的一個關鍵特征，通信技術的飛速發展，使數據的接收和發送都能夠在短時間內完成，保證了信息的傳遞的高速性，很好的避免了信息傳遞時延所帶來的危害。（3）多樣化，在現代數據信息領域的飛速發展，數據可以通過不同的形態表示，這一方面豐富數據的內容，另一方面也豐富了數據的形式。現代數據具體分為以下兩個方面：①非結構化數據。②結構化數據。非結構化數據中的內容會隨著互聯網數據的變化和技術手段的改變而發生改變，其主要是通過人與機器、人與人以及機器與機器之間的相互交流而形成的數據。結構化數據，主要指的是通過正常交易而形成的數據，在處理結構化數據上需要依據特定的程序進行，最終實現對數據的存儲與記錄。

二、大數據影響管理決策環境

目前，隨著大數據內容的飛速發展，數據量的提升速度十分明顯。已經從傳統的TB級別升級到了ZB級別，存儲量得到了飛速發展。由此可見，在大數據時代下，數據存儲量呈明顯上升趨勢。以及相關統計數據顯示，目前全球接入互聯網終端的設備已經超過了150億臺，并且互聯網數據每年還都在以飛快的速增長著。隨著互聯網中數據的日益攀升，目前我國已經處于大數據時代，在該背景下，企業管理決策必須要對市場中所涉及到的所有數據加以分析，并對其進行整理，然后再加以利用，從而企業的發展奠定強有力的支持。在信息技術高速發展的今天，大數據將會對企業運行過程中所應用信息的收集，決策的制定，以及最終的選擇都會造成一定影響，這種影響也將會對企業中管理者的行為造成影響。目前的研究現狀表明，目前我國多數企業在發展過程中都都對數據驅動進行了應用，而對企業的運行現況進行分析可以發現，應用數據對企業進行驅動，取得了不錯的效果，尤其是可以改善企業的財務狀況，從而促進了企業的發展。

企業運行中通過應用數據，加快企業發展。目前，大數據已經成為了現代企業發展過程中應用一項關鍵內容。但是，目前我國企業對大數據的應用還處于初級階段還存在許多不足之處，許多企業在面對大數據所帶來的機遇還抱有觀望態度。企業在發展過程中，對大數據進行合理分析，通過分析產生良好的決策內容，為企業的決策予以支持，由此可見，大數據可以為企業提供良好的發展環境。

三、大數據影響管理決策參與者

1.數據分析師

在數據的支持下，數據分析師在具體工作中可以通過統計分析和分布式處理等手段對企業運行過程中所應用的手段以及業務操作過程中所涉及到的多項內容進行整合，通過簡單的方式將信息傳遞給決策者，并通過數據為企業創造出大量的服務型人才，促進企業的快速發展。但是從我國企業的實際情況來看，數據分析師型人才短缺，需要經過多年的培養，而大數據正好為培養數據分析師提供了有利的支持。

2.管理決策者職能的轉變

長期以來，大數據內容的變化主要依靠經驗，以及相關工作人員的知識儲備提高管理能力，過去被管理者所應用的直覺判斷將會逐漸被精準的數據分析所代替，這一現象也就導致了決策主體在企業運行過程的職能發生了轉變。企業內部的高層管理者合理分析企業的實際情況，同時傳統企業在運營過程中所生成的數據在具體應用過程中會呈現出不全面等特點，因此企業管理者需要對自身多年的工作經驗進行總結，完成對管理內容的準確分析與判斷，從而完成最終的決策。在大數據時代背景下，可以在分析數據的基礎上，基于實際情況對問題進行思考，結合管理者的工作經驗，提高決策的準確性。對于企業中的員工和一般管理者，大數據可以使其在決策信息內容的獲取上變得更加方便，從而使企業管理者的決策水平和決策能力都得到提高，企業中所涉及到的決策內容更加傾向員工。在電子科技水平高速發展的今天，電子信息技術的飛速發展使得各個領域中的許多內容都發生了融合，不同產業之間的界限變得更加模糊，社會決策得到了快速發展。在該情況下，多元化環境內容變得更為明顯，決策來源變得更加豐富，并且有著逐步擴大的俄趨勢，企業在發展中，全員管理決策方式已經得到了關注，并且正在普及中。

四、大數據影響管理決策組織

在大數據背景下，企業中的決策參與者的角色都發生了較大變化，企業的中的決策權重將會得到重新分配，這勢必會對企業的決策文化和組織結構造成影響。

1.企業管理決策文化

大數據對我國企業的管理決策文化有著巨大的影響。在大數據時代下，關鍵的并不是我們想的內容，而是我們知道哪些內容。企業在發展過程中，利用大數據進行相應的據測，第一要對思維模式進行合理轉變，當企業有重大決策時，先收集數據，然后對收集到的數據進行分析，最后在進行決策，在數據的影響下，企業中管理者的思維也會發生變化，企業中的員工對大數據進行合理應用，據測執行能力也會得到進一步提升。第一，企業管理者的在驅動決策過程中要對大數據進行合理應用，在龐大數據的支持下，做出合理的決策，分析是一個漫長的過程，企業中的員工對一線數據的分析結果進行應用，利用合理的分析結果推翻企業高層領導的直覺判斷，這將使現代企業在發展過程中，決策文化發生重大改變。第二，基于決策知識和決策認識的收集、創造、共享和激勵制度，構建具有學習性質的企業文化，從而提高大數據環境下，企業中所有人員的決策水平，培養基大數據的企業制度和文化，這也是大數據環境下的客觀要求。

2.企業管理決策組織

企業決策組織的兩項關鍵因素是分散決策和集中決策的決策權分配和決策選擇。從分散決策和集中決策對問題進行分析，通過合理的方式，對可預測的對企業影響較小的環境進行組織，可以很好的構成集中分層決策結構，而對于無法預知的環境以及企業在運行過程中所需要面對的特殊環境，采取分散式決策則更加有效。動態變化環境下，分散決策結構更為重要。目前，IT技術已經被作為一種合理的手段，提升企業處理數據的綜合能力。除此之外，企業組織機構在一定程度上還會受到知識轉移、知識分布、等綜合因素的影響，如果知識高層領導的分布為集中式，在決策結構上則應當采用集中決策，如果知識的分布為分散式，則采用分散決策結構，加快企業的發展腳步。

大數據環境使決策變得更加復雜，企業的決策要想有效，就必須具時效性，并且要規范決策知識的分布。目前，從決策的分配狀況來看，我國大多數企業在具體運營過程中效率不高的關鍵原因就是決策權和人員不匹配。從理論上來說，隨著企業員工掌握信息量的增加，對應的決策權利也越大，因此知識與權利也就具有更好的匹配度，企業中所涉及到的各項指標也就越好。在電子科技高速發展背景下，“金字塔”結構類型的企業管理模式逐漸權利分散化和企業管理網絡化所代替，這也體現了人本管理。大數據時代下，企業中的普通員工具備了決策的權利，企業在發展中扁平化管理趨勢變得更加明顯，也是未來企業管理模式的主要發展方向。對大數據環境對企業管理結構造成的影響的分析，應當在有效利用數據的基礎下進行，這也是大數據背景下，企業需要創新的一項重要內容。

第6篇：大數據時代數據的特點范文

同有飛驥科技股份有限公司（以下簡稱“同有科技”）專注存儲三十年，始終走在技術前沿，在大數據時代成功轉型為大數據存儲架構提供商，憑借深厚的技術積累和行業經驗，重新定義DT時代存儲。

數據改變未來

數據是國家基礎性戰略資源，擁有數據就是擁有價值。在政府、科研院所、金融、社保、醫療衛生、教育、能源、制造、大型連鎖商業企業、大型物流企業、廣電、互聯網等行業，數據業務呈現出前所未有的繁榮，相應地也對存儲系統提出了多樣化需求。衛星導航、氣象計算、生物計算、行為預測、人臉識別、商業智能、虛擬現實等大數據應用層出不窮，人們對于“數據智能化”的需求也越發強烈。DT時代的數據中心規模變得越來越龐大，業務應用處理愈發繁復，需要底層設備感知應用，智能調配，高效響應的需求漸成業界主流。因此，數據中心現代化已成為必然選擇，數據存儲成為順應信息時代變革須解決的首要問題。同有科技堅持立足傳統、打破傳統，讓數據改變未來。

傳統的數據中心一般按照基礎設施層、信息資源層、應用支撐層和應用層四層進行規劃設計和部署。在這種方式下，數據中心面臨來自業務應用的諸多挑戰：總體落后、靈活性差、資源調配能力低、自動化管理程度低、缺乏改造規劃、人員培養難。DT時代數據中心，伴隨著業務應用模式的革命性變化，必然對數據中心有新的要求：感知化、智能化、高效化、模塊化、虛擬化、高可靠、高冗余、綠色節能。

經過多年的技術研發積累，同有科技憑借對市場的判斷和對行業用戶應用的需求，開發設計出一系列智能高效存儲系統和解決方案，滿足DT時代云計算、物聯網、移動互聯、社交網絡等更新應用的不同需求。同有科技擁有全閃存、多控虛擬化、分布式集群等核心技術，為各行業云中心、大數據平臺提供信息系統核心基礎架構。

同有科技云計算時代數據中心解決方案通過多控存儲平臺，存儲虛擬化、存儲雙活和遠程容災等技術，實現多站點間數據資源的共享和動態調度，幫助用戶構建跨區域的云數據中心。

同有科技努力為推動大數據產業持續健康發展，實施國家大數據戰略，實現我國從數據大國向數據強國轉型做出貢獻。

應用定義存儲

在傳統的IT時代，無論是廠商、渠道還是用戶，對于應用都沒有進行明確、精準的定義和分析。在面對存儲時，無論是強調極高的性能、極大的彈性，還是提起極強的可靠性、易用性等，都仍然停留在以產品為中心的階段。然而，在DT時代，應用的特點、方式、規模等都發生了翻天覆地的變化，以產品為中心的思路已經不能滿足時展與用戶需求，以應用為中心的存儲變革迫在眉睫。

在大數據存儲創新道路上，同有科技有清晰明確的價值主張，與眾不同的產品理念。同有科技認為，應用為王，應用是存儲需求的起點、核心和終點，大數據時代的應用需要被量化、計劃并進行規劃。同有科技把握應用規律和需求，并將感知、智能、高效融入到新產品和新解決方案中，這正是同有科技先進的創新之處。

同有科技在集中存儲的基礎上，持續優化技術細節，同時打破傳統需求局限，以用戶的業務需求和發展為中心，開發出一系列具備按需交付、可定制、自動化的大數據存儲系統。

現今用戶要求存儲設備的需求大都具有感知、智能、高效的特性，正如同有科技對產品的追求一樣。感知引擎使得應用在桌面端的展示、在服務器端的運行、在網絡鏈路上的傳輸、在控制器上的負載變化能被自動感知。智能引擎為不同類型、不同級別、不同規模的應用，提供自動化、定制的IO控制器資源、帶寬資源、空間資源、安全資源，徹底實現傳統計算和存儲的解放，成就按需交付的數據中心。

基于多年的專業經驗積累，同有科技建立了一套專業的存儲生產力方法論，深刻剖析用戶業務實質并加以量化，高效發揮存儲的效能，為用戶建立彈性、高效率、高收益的存儲系統。

基于同有科技完善的數據存儲和數據保護產品，結合數據中心應用系統和數據存儲需求，同有科技推出一系列貼合應用的解決方案，覆蓋云數據中心中數據庫、服務器虛擬化、高性能計算、大數據分析等業務需求，能滿足不同應用系統對存儲系統高性能、高可靠、大容量等需求，建設應對不同業務、不同等級的數據存儲、備份、容災完善的數據業務系統。

其中，支撐云計算平臺的云基礎架構解決方案，通過與Openstack等云管理平美結合，按照客戶的特定需求和應用場景提供不同應用所需的存儲資源，實現網絡環境下的計算資源、存儲資源和數據資源的有效共享。同時，可實現云數據中心建設目標，提供大數據分析基礎架構。

我國發展大數據擁有豐富的社會數據資源和巨大的潛在應用優勢。從國家戰略、人民需要、市場需求考慮，大數據廣泛服務各行各業，從而促進各產業的融合發展，利用大數據培育發展制造業新業態。針對大數據應用，同有科技的存儲產品可與Hadoop等大數據分析平臺結合，有效解決海量數據存檔、數據加工處理、業務數據挖掘分析等業務難題，為客戶提供海量、安全、高可靠、低成本的數據存儲能力。

隨著全球企業IT向DT轉變，閃存的利用得到了更大的重視。為了滿足密集處理型業務極致性能需求，針對頻繁交易的核心數據庫系統，同有科技提供了一系列閃存解決方案，能夠消除存儲瓶頸并始終如一地提供微秒級的響應速度，和250萬的IOPS數據交互能力，從而幫助客戶大幅提高關鍵業務應用程序的性能。

助力企業轉型

當今世界，新一輪科技革命和產業變革正在興起，信息產業格局面臨巨大變革。在大數據的推動下，我國面臨加快發展重大機遇。抓住機遇，就能成就稻萸抗。同有科技憑借大數據應用的創新技術、完善的產品和解決方案以及覆蓋全國的營銷服務網絡，為多個國家級機構數據安全保駕護航。

為幫助企業轉型，同有科技以軟件定義為基礎、貼近應用為核心、滿足客戶需求為方向，打造有競爭力的產品和服務體系，已經服務政府、科研院所、金融、交通 、醫療、教育、能源等多個行業用戶。

在保證產品品質的前提下，同有科技提出獨特的服務理念，從用戶的應用出發，為用戶打造全方位的顧問式服務。

在需求調研和方案設計階段，同有科技深入了解用戶業務特點和數據類型，與業務人員進行深入溝通，一起確定需求，再根據多年的行業經驗，為用戶打造最貼近應用的解決方案。

在實施階段，協助用戶把控全局風險點，根據系統運行狀態優化實施方案，以達到最優的效果。

第7篇：大數據時代數據的特點范文

【關鍵詞】大數據時代 初中教學 信息技術

【中圖分類號】G633.67 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2016）32-0135-01

21世紀用信息引領當代生活，無論是社會團體還是個人都需要熟練掌握并運用信息技術。網絡化已經成為各大產業的代名詞，與人們生產生活緊密相連，網絡電話、智能小區、網上銀行等信息產業層出不窮，近幾年特別呼吁建立數字化城市、數字化地球。這些都使人們看到：不掌握先進的信息技能，將難以立足信息社會。

1.大數據時代的特點

1.1數據快速增長

大數據時代最顯著的特點無疑就是數據的飛速增長，以谷歌公司為代表，谷歌公司無時無刻都需要處理大量的數據，其數據總量超過了24PB。24PB有多大呢？24PB相當于104.8萬多個GB，與美國國家圖書館所有的紙質出版物的數據量相比，谷歌公司每天處理的數據量是它的上千倍。由此可見，大數據時代數據的增長量十分驚人。南加利福尼亞大學安嫩伯格通信學院的馬丁?希爾伯特曾經做了一項研究，該研究顯示全球數據儲存量在2007年就已經超過了300EB，把這個數據換算成GB就是3000億個GB，所有的數據中有高達93%的數據為數字數據，并且隨著時代的發展，數字數據還將會持續增長。

1.2帶動互聯網與行業發展的融合

大數據時代帶動互聯網與行業發展的融合，各行各業都以此作為新的商機，借助其發展尋求經濟新的增長點和創新點，當然我們的教育行業也不例外，要知道大數據本身就與信息技術緊密相連，信息技術借助大數據的發展，可以豐富教學手段，不斷推動素質教育的改革和創新。

2.初中信息技術教學問題

現代社會的進步與發展已經與信息技術緊密相連，信息技術成為最先進的社會生產力，并且還在不斷的更新，不斷地發展進步。而當代的初中生是祖國未來的希望，是民族發展的棟梁，所以必須要充分掌握和運用信息技術知識和技能，基于此，教育部門一定要及時更新和補充信息技術課程教材，可以讓學生與時俱進的了解世界信息技術發展的信息，培養自身適應社會發展潮流的能力。但執行的結果卻差強人意，很多初中使用的信息技術教材還是一成不變，不但沒與科技發展接軌，更沒有加強與大數據、云計算等前沿科學的聯系，無法提供給學生有用的資源，不利于教學的發展。

3.基于大數據的初中信息技術教學策略

3.1 形成信息化的教學觀念

傳統的教學模式通常是一師多生，無法完成理想中的因材施教，更加無法去了解每一位學生的原有基礎，做到逐一指導。在翻轉課堂、MOOC課程以及微課堂的背景下，需要逐步優化教學觀念，形成了一對一的人性化教學理念。通過 “人機一對一”教學模式，促使學生精力集中，狀態飽滿。同時，通過學習信息化管理平臺，師生進行一對一的溝通交流，不斷強化學生的學習質量，從而表現出大數據時代下教學模式的發展趨勢。

2.2 耐心輔導，培養學生的自信心和興趣感

學生在上機過程中出現問題是無法避免的，當然，問題的深淺度不一，初中生正值青春期，心里是比較敏感和脆弱的，一旦很難理解學習內容，就會失去興趣和信心，反之，如果對學習內容得心應手，就會倍增信心，興趣也就回來了。站在教師的角度思考，就是要耐心聆聽學生提出的每一個問題，做到具體情況具體分析，并加以延伸，必要的時候要進行實際演示操作，使課堂氛圍活躍起來。

2.3 分層次教學

截止到現在，我們國家對于計算機的使用情況，已經處于普及狀態，很多學生的家庭都有進行安裝，但是，也有一部分同學因為某種原因，沒有接觸過，這兩種情況的出現，不利于初中的信息技術課程的學。基礎扎實的學生會因為講課進度慢和乏味，逐漸失去原有的興趣，無基礎的學生會因為跟不上課程進度而失去學習的信心。所以，開展教學的時候，需要采用分層次教學法。教授新內容之前，需要進行相應的測試，對于基礎較差的學生，需要按部就班的按教材學習，從易到難的操作計算機;對于那些已經熟練掌握教材上所要求內容的學生，只要做好本節課的隨堂練習，就可以安排一些課外延伸任務，激發他們的學習興趣;實踐證明，這種做法提高了他們學習的積極性，在掌握新知識的同時，也提高了學生獲取信息和處理信息的能力。

2.4利用FLASH動畫創作教學

以彈球自由落體運動的Flas制作為例，筆者在教學實踐中發現，雖然學生早在運動規律教學中已經掌握了運動軌跡的相關知識，但當學生借助Flash軟件親手實現彈球自由落體運動的時候，部分學生仍不會運用基本的運動規律，將彈球自由落體運動的Flas制作簡單地處理成小球勻速下落后停止運動。這不是Flash制作水平的問題，而是動畫思維缺失的問題。這就需要教師不斷地啟發和引導，提高學生的形象思維、抽象思維、靈感思維、假定性思維能力。

綜上所述，我們進行學校教育的教師團隊，一定要深入分析了解大數據時代的信息產物，認真總結存在的不足，從中吸取經驗，做到從理論到實踐應用的轉化，盡可能運用好大數據技術，對學校現有的教學模式進行改革，發揚教學的多元化理論，不斷提高教學的有效性。

參考文獻：

[1]靖天中.《中小學信息技術課常見的誤區》人民教育出版社網站.

第8篇：大數據時代數據的特點范文

安全管理是煤礦管理工作中的核心，對煤礦的安全生產與運營有著至關重要的作用。傳統的安全管理模式雖然取得了一定的成效，但仍有諸多不足之處，大數據的出現對這些不足有良好的矯正作用。文章首先概述了大數據的概念以及意義，然后就如何在煤礦安全管理中應用大數據提出了幾點建議，包括轉變管理思維、落實重點管理、強化事故分析等。

關鍵詞：

煤礦；大數據；安全管理

0引言

安全工作是煤礦所有工作中的重中之重，它滲透于煤礦生產、加工、銷售等各個環節，如何有效增強煤礦的安全管理，是提升煤礦綜合管理水平，促進煤礦長遠發展的重要保證。信息時代的到來對煤礦生產管理帶來了許多機遇與挑戰，不少煤礦已經投入信息化建設之中，并未安全管理積累了海量的數據，如監測數據等。由于分析工具的不完善，這些數據并沒有得到充分地開發利用，因而其價值也并未完全實現。大數據的出現對解決此一問題提供了很好的契機，筆者從此出發，就大數據助力煤礦安全管理做了相應的研究。

1大數據的概述

大數據是信息技術發展到一個新階段的產物，它最早由美國數據科學家提出，后經由麥肯錫研究院發表的研究報告而盛行全球。大數據，顧名思義，以“大”為特征，它強調數據的海量性，數據規模甚至了超過了傳統數據庫軟件的工作能力范圍，不得不依托于云計算來處理。總而言之，大數據有以下五個重要表征：體量大、類別多、速度快、真實性高以及價值密度低[1]。大數據是大數據時代的信息處理技術，它以云計算為基礎，將大量結構化、半結構化乃至非結構化的數據分布到不同計算機構成的信息資源池中，從而獲得分析與預測的結果。大數據相比于傳統的信息處理技術而言，它有著多重價值。首先，大數據以海量的數據為基礎，這符合當前信息時代數據爆炸的現狀，是應對時展的必然產物；其次，大數據強調速度與價值，它能在最短的時間內對數據進行分析處理，從而在無數的數據中挑選出最有價值的部分，也就是說大數據的洞察力是其存在的客觀依據；最后，大數據與云計算是不可分割的整體，隨著信息時代的深入發展，它們已在全球范圍內引發了一場商業與技術的雙重變革，大數據正是大數據時代不可或缺的重要工具。

2大數據應用于煤礦安全管理中的策略研究

安全問題長期以來是制約我國煤礦發展的老大難問題，盡管2014年我國的煤炭百萬噸死亡人數比率已經下降到0.255，但相比于其他產煤大國如美國、澳大利亞等，仍然有不小的差距[2]。大數據的出現為煤礦加強安全管理提供了一個窗口和契機，并且煤礦數據本身也存在著體量大、變化快、價值密度低等大數據的特點，因而，將大數據應用于煤礦安全管理之中是必然之舉。

2.1強化技術認知，轉變管理思維

信息化建設是煤礦為應對時展而采取的改革舉措，經過多年的努力，已取得初步成效，并誕生了大量的數據，諸如礦山地質數據、礦圖數據、環境監測數、視頻監控數據等，這些數據分結構化數據與非結構化數據兩種，其中非結構數據占絕對主體。管理者必須轉變過往的管理思維，由抽樣分析轉變為全樣本數據分析。大數據以分析煤礦結構化以及非結構化的全體數據為工作內容，它相比于抽樣分析而言，盡管在數據的精確性上有所不如，但全面性大為增強，不僅如此，大數據還能發掘不同數據之間的關聯性，并有效地捕捉傳統分析工具中容易忽視的細節，從而逐步降低煤礦安全管理中的人為性錯誤。

2.2落實重點管理，做到實時監測

煤礦安全管理是一個系統性的工程，它包含很多層面的內容，如安全作業制定的制定、礦工安全作業的培訓等等。面對如此復雜的管理內容，管理者要善于把握重點，如此才能做到高效管理，提升煤礦的安全水平。目前，隨著煤炭事業的不斷發展與轉型，煤礦機械化與自動化程度與日俱增，甚至可以說，礦山設備能否安全運行對煤礦的安全生產起到了決定性的作用。在傳統的管理模式中，通常是在設備出了問題之后再進行檢修，這不僅耽誤了煤炭的生產，還會給煤礦工人帶來安全風險。大數據則為化解此一難題提供了很好的契機，管理者可以在重點礦山設備如礦井通風機上安裝遙感器，記錄并收集諸如風速、振幅等數據信息，通過大數據對所有數據進行分析和對比，及時將異常現象呈現出來，從而盡早安排工作人員在故障發生之前就進行相應的檢修，降低設備損失，提升安全性能。

2.3強化事故分析，做好預先防范

安全事故是煤礦開采中難以避免的現象，同時也是煤礦安全管理過程中所極力防范的現象。盡管，我國每年由于煤礦事故而死亡的人數已由2002年的7000余人將至2014年的931人，但我國仍然是礦難死亡人數的主要國家之一，采礦事業仍然未脫去高危行業的帽子。事故分析是安全管理的重要內容，它能夠通過事故發生原因的追溯、相關責任人的懲辦來起到安全教育的作用。但這種分析仍然是浮于表面的，它對安全管理的效用也十分有限。大數據的出現為事故分析提供了一個新的視角，它能夠從數據分析的角度來重新找尋事故發生的規律、模式，從而為煤礦采取針對性的防范措施提供可靠的建議。就以瓦斯事故爆炸而言，傳統的事故原因分析大都從火源、甲烷濃度以及設備、管理等要素入手，缺乏全面性與細致性，有時候得出的結論也缺乏說服力。大數據則會全面收集瓦斯爆炸區域的所有數據，包括空氣參數、抽采參數等等，進而分析與推測，并形成相應的結論。這種事故分析方式更具科學性，對未來的安全管理工作也更具指導性，是煤礦做好事故預先防范的基礎。

3結語

大數據時代的到來為各行各業的安全管理帶來了不小的機遇，煤礦事業也不例外。大數據在數據的收集、處理、分析上更具全面性，對于煤礦的安全管理也更為有效。因此，煤礦管理層應該從將大數據應用于煤礦的日常管理之中，從管理思維、管理重點以及事故分析三個層次做好相應的工作。

作者：劉寶慶 王猛 單位：棗莊礦業集團田陳煤礦

參考文獻：

第9篇：大數據時代數據的特點范文

大數據指的是由于數量巨大、一時無法通過當前所常用的軟件工具，進行有效獲取、整理以及分析處理，而為社會經濟活動提供決策貢獻的數據信息。大數據的最大特點在于它的大，能夠稱之為大數據的數據量是極為龐大的，在以往的時代數據存儲所使用的單位最大的是TB（即1024GB），而現在已經發展到了ZB（即1024EB），預計在2020年，全球的數據量將會超過40ZB。另外，當前數據的類型較為多樣，不僅包括文字、圖片和網頁，還包含地理位置、視頻等形式；且當前數據的產生、獲得和傳輸的速度非常快，具有很強的時效性；同樣，大數據中也蘊含著巨大的價值，通過數據挖掘和分析可以從中得到對企業來說具有重要意義的信息，有效地加以利用后，將會為企業贏得非常高的回報和收益。因此，大數據時代為企業的經營管理和決策帶來了全新的機遇。

2大數據時代下企業管理模式創新中存在的問題

2.1企業管理者對大數據的關注度較低

就當前我國大數據時代下企業管理模式創新的過程中存在企業管理者對大數據關注度較低的問題，其主要表現在：

第一，在企業管理者對大數據的關注點存在偏差。當前我國企業管理者在實施企業內部管理創新的過程中，對大數據的關注點在于如何從大數據中獲得企業發展新契機，忽略了大數據為企業自身發展管理效率和管理質量帶來的好處。

第二，企業管理者對大數據的關注點在于對企業競爭信息的獲取和市場競爭趨勢信息的獲取，而對大數據的市場發展信息、客戶管理信息、員工管理信息等重視程度明顯不足。

2.2大數據缺乏安全性建設保障

大數據缺乏安全性建設是目前我國企業管理模式創新中普遍存在的一個問題，其主要表現在：

第一，企業在大數據環境下積極實施企業管理模式創新，對企業的運行數據、財務信息、客戶信息等實施大數據管理。但是，對相關信息儲藏、管理、傳遞方面的安全性側重性明顯不足，進而導致客戶信息丟失，企業信息丟失等問題，嚴重制約企業的發展。

第二，大數據時代下我國整體信息技術得到了提升，而不法分子利用法律漏洞和企業管理漏洞實現企業大數據入侵，獲取企業內部財務信息，對企業的發展造成了經濟損失，嚴重制約了企業的發展，而這正反映了我國企業在大數據時代下管理模式創新中缺乏安全性建設的問題。

2.3大數據人才缺乏專業性

人才建設是企業管理創新的核心，也是保障企業管理創新開展的關鍵。但是，當前我國企業對大數據時代下管理模式創新中人才嚴重缺乏專業性[5]。

首先，在人才引進機制上企業并沒有設定標準專門吸納大數據管理人才，而是采用傳統人才招聘標準實施人才的引進。

其次，在人才在崗培訓中也沒有增加對大數據管理人才的培養，企業內部人才對大數據的理論知識掌握程度不足，只能依靠在實踐經驗中摸爬滾打而實現內部管理模式創新，嚴重拉慢了企業管理模式創新的進度，制約了企業的發展。

3大數據時代對于企業管理創新的措施

3.1將數據作為決策以及運營的基礎

當前時期，企業傳統收集數據的平臺在保持正常運轉的狀態下，積極探求創新性數據管理平臺創建工作。實際上，企業面對社交網絡中的圖像、微博、視頻等信息開創建設一種新型的非結構化信息為標準的數據平臺。企業數據信息的收集應從搜索范圍、搜索深度上下功夫，運用收集到的數據進行剖析得出企業聲譽度的建立以及營銷方案的設計，全方位推進企業發展。企業管理者面對數據管理工作應從監控方面入手，應注重產品信息展示的時效性，產品服務信息要第一時間被消費者知曉，使得數據管理工作能夠落到實處。企業管理模式中首創精神的體現，應表現為在非結構化數據方面實現和產品、服務的無縫對接，并在服務、銷售過程中重新收集相關數據，及時更新完善數據庫。

根據數據進行決策的制定，具體應在社交網站和微博中非結構性數據，通常以文章形式為展現方式，使產品讓消費者得以熟悉，不斷提升企業的名譽度。將數據通過科學性處理，了解企業在社會中的聲譽特點，確定消費者心中對于企業的判別度，以此為基準來推進市場跟蹤和市場分析工作，企業管理模式以此為依據進行適應性改變。

3.2重視數據管理崗位從業者的專業性培養

大數據時代背景下，將以更高的標準要求企業管理工作。企業管理模式面對不斷的改進，依托高端管理人才在企業管理方面做出的實踐性努力。數據技術崗位從業者在此項工作中尤為重要，其崗位工作決定了數據處理的準確性和科學性。數據處理從業人員，應從基礎知識中熟知市場營銷專業相關內容、信息技術相關內容，還需要能夠獨立處理數據以及信息實踐操作的能力。這種集聚理論性以及實踐性知識為一身的專業從業者，才能適應大數據時代的企業管理工作。從數據中發現企業以及社會的聯動效應，將數據只用作于數據信息的開發環節。企業應成立專門數據處理機構，讓員工意識到數據信息在企業日常工作中的重要性。企業在招聘數據管理崗位從業者時，應注重相關理論知識以及實踐操作能力，應對該崗位從業人員進行定期以及不定期知識的更新培訓，幫助其掌握最新數據信息相關理論以及操作經驗。

3.3企業網絡建立過程中保障科學性

企業網絡是否具有科學性能夠促使數據發揮更大的作用。企業產業鏈中包含的供應商、客戶、內部管理機構、企業合作對象、員工等方面，從關系建立過程中形成具備企業自身特點的數據信息庫，有利于在企業發展中獲取有效信息，能夠推進企業管理工作實現創新。當前企業管理工作應摒棄只注重產品本身（產品營銷、成本因素、產品信息），更多的努力應放在企業服務的提升方面。企業管理模式創新應注重產品自身、服務標準、企業人員信息采取層次化的方式進行加工，使企業信息網絡實現不斷完善。

3.4建立高效的企業信息網絡

在大數據時代，企業不再依靠以產品為核心，注重產品、營銷和成本信息的管理模式，而是將企業服務和服務質量作為重點.首先構建一個企業數據信息網絡，將企業的產品、成員和服務等各方面的數據信息納入其中，并進行加工處理，以便更好地進行企業內部管理；其次，將企業生產經營的上下游節點企業、合作伙伴、客戶等成員的數據信息錄入企業信息數據庫，然后將企業內外部的數據信息進行相關性的分析和研究，并通過這些有機聯系，形成一個完整的、帶有自身特色的企業信息網絡，為企業在大數據時代的發展和管理創新提供強大的信息支撐。