大数据培训总结范文

时间:2023-02-26 15:13:44

大数据培训总结

大数据培训总结范文第1篇

【关键词】大数据;人力资源管理;作用;应用

一、大数据应用在人力资源管理中的作用?

在人力资源管理工作中应用大数据,进一步拓宽了人力资源管理系统的数据来源,提升了人力资源信息采集的能力,实现了数据量的最大化,对人力资源管理工作精确性、客观性都具有非常重要的作用。在人事工作中利用大数据可以提供量化的参考依据,通过对人员流动、绩效考核结果及培训需求等方面运用大数据进行分析,能够为人力资源管理工作预判能力的提升奠定良好的基础。在大数据时代,人力资源管理系统与普遍员工更为靠近,这也使其在与员工交流过程中有大量交互笥数据产生,这不仅有利于人力资源组织结构的优化,而且还能够为员工服务创造有利的条件,促进人力资源管理工程流程的规范。

在当前大数据时代,人才核心竞争力也发生了较大的变化,通过利用大数据能够建立起高效的人才数据管理模式,可以说在大数据时代,数据已成为各单位的核心资产,而且在大数据应用下,单位的一切信息都进行录入及存储,有利于更加全面的对员工群体的信息进行分析和总结,从而提升人力资源管理水平。

二、大数据在人力资源管理中的应用?

1.在人力资源源管理工作中的应用

在人力资源管理工作中应用大数据,有效的提高了人力资源管理的科学化水平。充分的将大数据在选人、育人、用人和留人等各个环节进行运用,可以实现人力资源管理全过程的定量化和指标化,而且通过大数据来对各个环节进行有效分析,可以对人力资源管理的状态进行衡量,进一步改善人力资源管理的职能。而且通过将大数据应用在人力资源学科发展上,有效的提升了人力资源管理的专业性水平,现了人力资源管理的科学化和规范化。

2.在员工职业生涯规划的应用

大部分行业为各种类别员工建立了较为完备的职业生涯规划体系,但对于职业发展过程中的“学习―运用―评估”的持续性较差,导致对于员工的职业胜任能力缺乏长期评估,针对性的学习和运用更加无从谈起。在一个基于大数据理念的职业生涯规划体系中,一般按不同员工类别建立不同的职业生涯发展模型,并采集专项培训、日常评估、业务考察等多种方式的“大数据”对各类别人员的职业胜任能力表现进行记录、分析与指导,为每个人量身定制出职业生涯发展路线图,提供个性化的职业引导,有效降低员工的离职率。

3.优化企业资源配置方面的应用

以前人才晋升的主动权掌握在各级管理层的管理人员手中,选择方法主观性比较强。但利用大数据,对人才进行精细化研究,考虑智商、情商、经历、价值观、晋升意愿、工作业绩,以及用人单位的劳动成本和需求,建立优秀人才的“自画像”,把优秀的人才安排合适、重要的岗位,这样才能让人才为单位创造最大化的价值,也避免人才产生怀才不遇的感觉而影响工作。

4.在考核评价的应用

将员工日常的工作内容和完成情况进行详细记录,通过大数据强大的数据获取和处理能力,进行分析处理。以单位绩效考核标准为依据,来对员工绩效考核结果进行自动计算,有效的保证了绩效考核结果的全面性、科学性和客观性,而且利用数据来实现对员工业绩进行考核,有效的避免传统考核过程中主观的发生,保证了考核的公平性和公正性。

5.在培训管理中的应用

在人力资源管理工作中,培训作为其中非常重要的一项内容,是人力资源增值的重要途径。一直以来,各行业管理者和经营者都意识到培训工作的重要性,并建立了相对完善的培训管理制度和培训体系,但多数情况下培训缺乏持续性,这对培训的效果带来了较大的影响。在当前新形势下,可以充分的利用大数据来分析每个员工的行为模式和擅长的学习方式,从而找出适宜的个体培训方式和内容,针对员工的特点来缺乏针对性的培训课程和计划,这有利于提高员工培训的积极性,而且培训内容与岗位具有较好的契合性,有利于优秀人才的培养。

在培训管理工作中运用大数据,还能够使人力资源管理者更好的实现对培训监督及反馈机制的优化,更清晰的了解到培训的过程和培训效果。当前,很大一部分单位在员工培训方面都建立了大数据网络培训平台,这样员工能够不受时间和空间制约,做到随时随地学习和培训,有效的提高了员工培训工作的奖状,而且管理者能够针对员工培训的结果进行及时分析,有效的确保了培训结果的质量。

三、结束语?

在当前大数据时代背景下,其给人力资源管理工作带来了较多的机遇及巨大的挑战。因此,在日常工作中需要将大数据理念融入到人力资源管理工作中来,充分的利用大数据来对人力资源管理工作进行分析和整理,更加客观和科学的分析员工的表现,实现对员工科学化和数据化的考核,有效的提升人力资源管理工作的重要价值。同时,加快人力资源共享网络的构建,实现人力资源管理工作大数据应用价值的最大化,更好地提升人力资源管理的水平,为各行业的发展提供重要的人力保障。

参考文献:?

[1]王卫明,孙剑平,陈昊,等.制造业发展中人力资源及资金投入的影响研究[J].南京理工大学学报:自然科学版,2013,(6).

[2]田红.基于大数据时代对人力资源管理的思考[J].中外企业家,2014(28).

大数据培训总结范文第2篇

关键词:数据形势;管理会计;挑战及建议

中图分类号:F234.3 文献标识码: A 文章编号:1001-828X(2015)010-000-01

管理会计作为管理学与会计学结合而形成的综合性学科,是以现代管理发展为基础,充分运用各方面技术和方法,对财务会计和统计资料以及其他有关资料展开对比、分析、整理、记录等等工作,这样可以为企业内部各级管理工作人员对未来经济活动可展开决策、规划、预测等等,为管理人员展开资源整合工作提供准确依据。

一、数据形势下管理会计的挑战分析

(一)企业对管理会计的应用认识不到位

根据当前数据发展和变化,应该积极面对所有挑战,对大数据有正确认识,但是,这一要求却无法真正满足。首先,有的中小企业普遍认为大数据应是那些大的上市公司才能掌握的。对于这样的中小型企业的发展,无论是在设计设备还是购买设备方面上或者培养研究分析人才方面上,需要从各方面上投入财力、人力、物力,所以,没有必要学习或分析大数据技术。其次,虽然大数据伴随着我们生活左右,但不是所有人都对大数据都有着清楚的认识。根据有关调查研究表明,虽然很多企业都非常关心大数据的时展特征,但是也很多调查者对大数据的概念并不是很清楚,所以对大数据了解还是在一定层面上。在这样的情况下,肯定会影响到企业管理会计工作的发展和推广。

(二)管理会计应用范围存在差异性

目前,在管理会计实际应用过程中,根据企业的发展情况差异,在不同范围内得到应用。一些经济比较发达的城市尤其是沿海城市,企业会计得到了大范围的运用,而一些经济比较落后的城市或者发展情况较差的企业,很少运用到管理会计。

(三)缺乏对管理会计经验的总结

在管理会计实际应用过程中,缺少总结管理会计实际应用经验。我国已经有很多企业都具有管理会计这方面比较成功的经验,但是由于中国会计界对这些成功经验没有系统的、统一的进行整理和研究,所以使管理会计中比较成功的经验不能共享和交流,管理会计之所以没有在中国企业内得到普遍的使用和推广,中国会计界有着重要的责任。

二、数据形势下管理会计采取的建议分析

(一)应用管理会计意识的树立

需要及时抓住大数据的发展机遇,能够积极接受挑战,对大数据时代的管理会计认识有着全面的了解和认识。首先,相关部门或者科研院需要总结和分析与大数据管理实践相关的先进经验和措施,从各方面上编辑出与大数据专著、资料、刊物需求相符合的信息资料,把大数据有关知识与管理会计学习相融合,促进管理会计专业教育发展,使大数据对管理会计有着一定影响,并且广大从业人员和学习人员对管理会计有着全面的认识。其次,企业高层管理人员应该全面意识到大数据时代对管理会计的推动作用,能够积极主动接受大数据有关知识,进一步促进企业中层管理工作人员能够自觉将大数据用于管理会计工作中。另外,企业也需要对员工大数据知识展开培训,定期展开交流活动或者竞赛活动。

(二)建立管理会计团队

想要进一步加强我国管理会计的发展工作,需要在不同程度上增强管理会计中的实践工作。目前,我国还没有建立起一支真正的管理会计团队,优秀的管理会计师更是少之又少。从其他国家会计师的发展形式来讲,管理计师与其他类型的会计师相比,管理会计师的素质素养要求较高。随着各国市场竞争越来越激烈,需要培养出更多专业型的管理会计师,所培养出的管理会计师既需要具备一定的分析能力,也需要能够充分运用创造性以及能够独立解决所遇到的问题。想要具备上述所具备的能力,不但要求具备比较渊博的知识,而且还需要具备一定的实践经验,对当前社会的发展形式能有着一个充分的认识,还需要积极主动接受一些知识,能够树立起重视学习的意识。在这个充满竞争的社会里,想要成为一名成功的管理会计人才,既需要具备高素质,也需要能够紧随时展的脚步。

(三)企业需重视多元化发展的成本概念

近些年来随着经济改革的扩大和发展,市场经济体制也处于转型时期,为了能够更好的适应时展需求,在这样的形式下,市场中越来越多的企业已经成为独立的个体,企业在发展过程中也需要面临着更大的挑战。在市场多元化的发展需求下,管理会计也需要紧随市场发展的角度,向着多元化的方向发展。因此,在以后的发展过程中,管理会计需要高度重视建设多元化的计量目标,同时也需要重视多元化发展的成本概念,可以从以下几方面着手进行:

第一,根据多元化发展目的需求,需要从各方面上加以满足,能够将现存的预计成本分成为多个方面,从各方面上考虑到企业经营成本状况,实现企业发展的预期目标;第二,建立成本计量制度;第三,多维成本概念的建立,从各个角度加以确定成本的内涵,能够进一步满足市场快速发展的各方面需求。在会计实际授课和培训中,培训者也需要从各方面上,积极引导学员了解管理会计的概念,在培训老师的引导下,学员要能够充分掌握管理会计的目标。

三、结语

综上所述,在大数据时代对于企业的管理会计来说既是机遇同时也是是挑战。在机遇来临时管理会计必须抓住机遇发展自身,只有这样才能为企业的发展贡献最大的价值;面对挑战也要积极迎接,战胜挑战,取得长远的发展。

参考文献:

[1]汤昌盛.大数据时代会计信息化水平提升研究[J]. 淮南师范学院学报,2014(02):12-15.

[2]许金叶,许琳.关于企业会计转型的一点思考[J].财务与会计,2013(12):47.

大数据培训总结范文第3篇

【关键词】大数据时代;人力资源管理;影响;特点;风险

一、研究综述

(一)研究背景

“大数据”时代最早由全球著名咨询公司麦肯锡提出,它在其《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿》的报告中指出:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。”大数据的思潮迅速的波及世界的每一个角落,这犹如一场即将到来的革命,冲击着人们的传统的观念。大数据早已有之,之所以“大数据时代”的概念一直到最近几年才提出,是因为以前大数据的运用领域比较窄,很多领域还没有大数据的概念。但是现在,大数据已是一个十分流行的名词。

大数据借助互联网技术迅速发展,各个领域的学者开始思考量化在自己领域的可能性。同样,大数据也将对于人力资源管理领域也将产生深刻的影响,越来越多的学者开始思考这一时代对于人力资源管理的意义。我们应该思考,是否可以借鉴大数据的思维和技术去解决诸如人力资源管理难以量化的难题?是否可以更好地衡量人力资本的价值?

(二)已有研究现状

目前国外关于大数据在人力资源管理领域的研究基本没有,而更多的是有关大数据技术应用方面的。国内现阶段对于本课题的研究是最近两年兴起的,由于“大数据”时代是最近两年兴起的趋势,因此国内本课题的相关研究并不是很多。

和云(2014)认为利用大数据方法丰富人力资源管理手段方法,无疑成为大数据时代企业人力资源管理变革不容回避的现实选择。唐魁玉(2014)在“大数据”时代,微观人力资源管理和宏观人力资源管理都会受到不同程度的影响。

二、大数据时代的特点

(一)数据规模大

大数据时代最为显著的一个特征就是数据量非常庞大。原有的GB、TB的数量级已经无法满足需求,大数据的起始数量级一般认为是PB(1024TB),而EB(1024PB)、ZB(1024EB)的数量级也已经使用。这也正是因为数据量过大,传统的数据处理手段无法达到人们对于数据处理的需要。

(二)数据种类多

大数据时代数据已经不仅仅局限于原有的结构化数据,半结构化、非结构化数据已经越来越多的运用到数据的处理当中,文字、音频、图片等等都已逐步数据化。当半结构化、非结构化的数据能够被大规模收集和分析时,我们才能获得以前所无法得到的信息,而这也有利于我们分析现象的本质。

(三)数据更新速度快

大数据时代的另一大特点就是数据更新速度快。随着互联网的发展,人们每天所接受的信息量十分巨大,据研究,现代人每天所接触到的信息是古代人一年的信息量。而这也导致了数据的更新速度十分迅速,据研究,全世界每年的数据量每年以50%的速率增长,也就是说,超过一半的数据是人类近两年产生的。而这也体现数据的时效性,过了一定的时间数据很可能价值就会大大降低。

三、大数据时代人力资源管理的变革

在大数据的浪潮汹涌而来时,也让各行各业的HR们和人力资源管理领域的学者们陷入了思考之中。到底大数据对于人力资源管理会产生什么样的影响?是否能将大数据的思维运用于企业人力资源管理的工作中?对于这些问题,笔者认为,大数据的思维对于人力资源管理的影响是广泛而深刻的,它有可能改变原有的人力资源管理的理念和其各个模块的工作方式。笔者将从以下几个角度进行分析:

(一)企业招聘的精确化、节约化

在大数据的条件下,原有招聘模式遭到挑战,企业可以通过互联网进行大范围的快速收罗符合职位要求的人才,通过大量个人信息和公共信息的对比,分析出最适合特定职位的应聘者,实现人才搜寻的精确化。另一方面,由于大量的工作可以在计算机上完成,省去了外派实地招聘和广告的经费,这也一定程度上实现了成本的控制。

(二)培训的个性化

大数据给培训带来的利处就是可以实现培训的个性化,我们知道,实现个性化培训的最大难题之一就是员工个性的把握,而在大数据条件下,企业可以根据员工大量结构化和非结构化的信息数据,分析员工的具体需求或者是不足之处,为员工准备个性化的培训“套餐”,实现“私人订制”。另一方面,可以依托大量网络培训资源,最大程度的降低成本。

(三)绩效考核的全面化

以往的绩效考核只能针对可以量化的工作指标,存在绩效考核不全面的缺点,运用大数据的技术,我们可以掌握更多的与绩效相关的指标,并将这些数据进行处理,以更全面地得到员工的绩效情况。同时,大数据的高速更新特点能让管理者第一时间了解员工的状态,帮助管理者做出预判或者快速决策。

(四)员工关系的预判性和人性化管理

以往大多数情况下,企业管理者只能在员工产生矛盾之后才能进行协调和解决,而现在通过对员工大量非结构信息的分析,可以了解员工最近与同事之间的关系状态,一旦发现有苗头能够及时协调,避免员工之间关系的恶化。另一方面,利用大数据更新快的特点建立实时获取员工各方面需求的机制,为员工营造满意的工作环境,以促进其工作效率的提高。

四、总结与反思

大数据时代的趋势不可避免,正如哈佛大学社会学教授加里・金所言,所有领域都受到了这一趋势的影响,人力资源管理领域也是如此,我们应该更多的思考我们能从这一趋势中探寻出发展人力资源管理领域的更好的道路。

另一方面,我们也应该反思大数据时代可能带来的风险,数据安全就是一个无法忽视的重要隐患,如何保护员工的信息安全,数据一旦泄露如何处理等等都是必须思考的问题。此外,大数据的质量也是一个非常关键的点,如何确保数据质量也值得我们深思。

参考文献:

[1]麦肯锡环球研究院.大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿[R].美国:麦肯锡公司,2011

[2]和云,安星,薛竞.大数据时代企业人力资源管理变革的思考[J].经济研究参考,2014,23

[3]唐魁玉.大数据时代人力资源管理的变革[J].中国人力资源社会保障,2014,03

作者简介:

大数据培训总结范文第4篇

[关键词]工业;大数据;应用

中图分类号:TP106 文献标识码:A 文章编号:1009-914X(2016)14-0209-01

现代工业企业通过各类底层自控系统和上层管理系统,基本实现对生产、质量、消耗、设备运行等数据的全样本采集和处理,系统数据也以每天千万条的速度持续增长。为了更好的将数据转化成企业财富并挖掘出“数据金矿”的最大价值,应根据生产制造企业特点制定相应的大数据推进计划。

一、背景与意义

近来,大数据逐步纳入国家行动方略,诸多行业和企业都积极响应并部署实施。国务院近日通过的大数据发展纲要更是对大数据产业发展、大数据创新应用进行了顶层设计,将大数据发展上升到培育经济发展新引擎和打造国际竞争力新优势的国家战略层面。生产制造企业应根据发展战略,加紧谋划提前布局,努力从战略高度抢占发展先机,重点就是要强化大数据分析应用,探索并不断完善基于生产制造过程大数据的数据到信息、信息到知识、知识到能力的大数据应用推进。

二、目标任务

(一)大数据分析应用工作以信息系统采集的结构化、半结构化数据多维分析为主线,通过对企业生产内外环境数据开展持续深入的分析研究,实现对生产过程中各类指标的问题精准定位、趋势走向分析和预判预警预控;

(二)大数据分析应用工作围绕“平台、数据、机制、团队”四个关键词,为企业探索一条大数据工作机制、培养一支大数据工程师队伍。

三、工作原则

(一)理念先行。大数据工作推进首先应树立大数据思维,积极思考、主动作为,重视用大数据的方法和意识来开展工作和处理碰到的各类问题。

(二)需求引领。大数据分析应用要突出需求引领作用,以大数据环境下的数据钻取和多维分析为主线,开展大数据分析,并以分析结果运用引领管理提升。

(三)问题导向。大数据分析应用工作要坚持问题导向原则,将大数据与企业各项业务特别是生产中的问题结合起来综合考虑,作为大数据应用的出发点。

(四)可管可控。大数据分析应用要把对分析结果所定位问题的可防可管可控和实施后容易见成效作为一个重要原则,着力解决生产运行中存在的问题。

四、推进措施

(一) 大数据基础知识普及

主要内容:根据制造企业实际情况,灵活采用互联网在线学习、现场技术交流和学习资料推荐相结合的方式,对企业各级管理人员特别是承担统计分析职能的人员进行大数据概念、大数据分析、大数据特点、大数据技术、大数据作用、大数据处理、大数据应用等内容培训和大数据基础知识普及。

1、互联网在线学习:根据企业实际设计大数据培训课程体系(初级、中级、高级)和培训方案,选择合适的互联网在线学习(培训)平台,并组织相关人员按照培训方案要求进行线上线下的大数据基础知识培训。

2、现场技术交流:制定企业大数据交流研讨计划和主题,并做好大数据领域专家联系和现场交流研讨的组织实施工作。

3、大数据资料推荐:收集、筛选、整理国内外大数据领域重点是行业内大数据应用案例、技术研究、发展动向等方面音视频资料、技术资料或辅助读物,并定期在企业内部和对各级管理人员进行推荐。

(二) 大数据思维培养

主要内容:在企业全体员工特别是各级管理人员中,通过开展大数据环境下的业务创新研究、大数据竞赛、大数据应用专项评比等活动,强化企业大数据思维能力培养和业务创新能力培养,持续提升大数据环境下的企业战略管理和知识服务能力。

1、业务创新研究:企业各部门针对生产、市场营销工作或本部门管理职能开展一次大数据环境下的业务模式创新研究。

2、大数据竞赛:在企业内部举办一次大数据竞赛,把信息系统中的部分数据拿出来,去除敏感问题后,放在企业公共平台上交予各部门的数据分析团队(跨部门组建团队的部门数不能超过三个)进行比赛。

3、大数据应用专项评比:在企业内部举办大数据分析应用专项评比,从大数据思维(选题、方向)、大数据处理技术应用、大数据分析方法运用、数据价值转换以及业务与理论背景结合等方面对各部门大数据分析应用能力和效果进行评。

(三) 大数据应用分析

主要内容:在企业内部尝试运用大数据思维和大数据处理技术,对生产制造和市场营销相关业务探索开展大数据专题分析,掌握大数据关键技术的同时进一步强化大数据思维意识和业务变革意识。

1、数据探索分析:针对各业务部门职责范围内的单项具体业务或日常管理中发现的问题,运用大数据思维和大数据处理流程开展数据探索分析。

2、专题大数据分析:运用大数据思维和大数据处理流程,针对生产和营销两条业务线分别开展专题类大数据分析。

3、综合性多维分析:针对企业发展战略、业务模式发掘与创新、当前发展瓶颈以及其它核心需求,运用大数据思维和大数据处理流程,找出过去事件的特征、预测未来可能发生的事情、找出最优的结果供决策者选择,使数据真正成为企业的财富和核心竞争力。

(四) 大数据建设

主要内容:通过大数据深化应用,推动企业不断建立和持续完善相关大数据共享平台、大数据分析平台,还能为企业培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据工程师专业队伍。

1、大数据运行机制:根据企业在大数据氛围营造、应用研究、探索实践以及整体推进等取得的阶段性成效,从顶层设计的角度进行系统的分析、归纳和总结,形成一套行之有效的符合企业实际的大数据运行机制。

2、搭建数据共享分析平台:在企业现有数据库基础上,通过数据整合、抽取等数据集成手段,搭建企业数据交换、共享和智能分析平台。

3、培养大数据专业队伍:通过开展和参与多种形式不同层次的大数据培训,特别是通过与具有认证权威性和广泛认可度的国内外大数据认证培训机构合作,形成由不同专业方向和不同层级构成的企业大数据人才梯队,满足企业大数据应用需要。

五、结束语

大数据培训总结范文第5篇

大数据在人工智能的应用将爆发,特别是APP智能。高德纳咨询公司Gartner称,机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出,当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的、基于规则的算法,创建出能理解、学习、预测、适应,甚至可以自主操作的一系列系统。

在2017年十大战略技术趋势列表中,高德纳公司把智能应用列在了第二位。高德纳公司副总裁大卫・希尔(David Cearley)说:“未来10年,几乎每个APP,每个应用程序和服务都将一定程度上应用AI。大数据行业很多牛人已经转战人工智能,问其原因,答‘大数据的最大价值就在于助力物体、工作、生活的智能化。’”

大数据在政府应用将增多,项目增长迅猛,政府从电子政务到智慧政府需要的是数据思维、技术和数据源的补充。

在2016年的北京信息化专家咨询委员会组织的2016高分论坛上,邬贺铨院士说:“我国大数据还有很长的路要走,还面临很大的挑战。作为世界人口第一大国,我国产生的数据量极为庞大,但真正存储下来的数据仅仅是北美的7%、日本的60%,而且我国所存的数据中有一半未保护。比如,我国在医疗健康、交通治理、环保等方面的研究还不足,还存在数据分散、监测的覆盖率较低等问题。大数据、智能化、移动互联网、云计算,以及物联网结合的大智移云代表了信息技术发展新阶段的时代特征。大数据支撑了社会的精细化管理和智慧城市的建设,是提升管理和服务的重要抓手,是提升政府工作人员转型升级的重要思想和工具。2017年从电子商务到智慧政务,互联网将深度融合政务服务,提升政府的服务水平,促进智慧城市的进一步建设。”

大数据驱动的产业转型升级方案将成为热点,大数据+产业+金融概念盛行。2016年11月19日,以“转型升级 决胜未来”为主题的海智在线周年庆暨SCMClub十二周年大会在上海宝丰联大酒店隆重举行。海智在线的天使投资方海尔产业金融总经理周剑振,围绕“中国制造和产业金融”做了主题演讲。

周剑振表示:“互联网的作用日益加深,管理的范式已经发生革命,产业金融是新管理范式下的金融思维。产业金融是生态圈金融、大数据金融和积极的金融。” 产业是经济的基础,金融在产业发展中具有催化剂和倍增剂的作用,金融与产业互动将创造新的价值,大大加快财富积累。“从某种意义来说,产业金融的翅膀是金融,核心是大数据。”

另外,中润普达集团总裁、东湖大数据交易中心总经理杜小军也提到,因为实体经济和金融结合起来才是升级转型的根本出路,而和金融结合起来,必然需要用大数据解决方案来解决社会信用体系,以及价格评估体系等诸多难题。数据将在跨界融合中发挥最大价值,而数据深度“掘金”、开放流动是关键。

早期的大数据企业讲概念的、融不到资的将死亡,有客户不能交付的也将死亡。根据笔者接触各种投资人的看法总结一下,大数据这个领域的企业几种死法:没有做好数据产品,就不切实际想做平台的,死;不管是2C还是2B,没有实际业务,没有行业深度应用,死;不断融资的,死;天天上媒体包装的,死。也有百度的兄弟说,大数据领域他就看好现金流比融资多的企业,其他都不看好。

开源继续引领大数据技术发展。受益开源,就当回馈,在今年阿里的云栖大会上,阿里巴巴一张“2016阿里开源全向图”拉开了BAT开源技术的序幕。经过多年来的高速发展,BAT与大数据相关的数据采集、存储、分析、可视化等多个基础性技术领域在内部已经取得较大的突破,形成了实用性强、稳定度高的技术能力,大数据整体技术体系已初步构建完成。

因此开源是孵化新技术领域的容器,更是技术演进的最大推动力,开源是一种技术的自信也是技术的众筹,非常适合大数据技术的发展策略,不断地开放融合有利于技术的普及应用。

大数据培训和咨询持续火爆,不再新鲜,而是成为一种培训机构的一般性课程,常态化。2015年开始常态化大数据技术培训,2016年发展了一年, 作为业余的讲师,笔者擅长政府行业和运营商行业的大数据盘经论道,经常有人来咨询培训,明显感觉来自互联网的咨询感觉比线下的机会多了起来。

百度问咖、在行、厅客、知乎、芝麻、喜马拉雅等成为老师新的入口,付费时间、付费问答作为培训咨询的一种新生业态将大有可为。

大数据人才稀缺。随着竞争加剧,很多企业想要进入大数据产业但是缺少好的数据架构师,分析师将缺少竞争力。在不久之前举办的第一届大数据教育论坛上,易观CTO郭炜受邀出席并做了“大数据人才在企业中的需求及现状”的主题演讲。

郭炜表示,如今大数据市场方兴未艾,但存在人才奇缺,“院校研究+企业合作”模式稀缺、热钱多,商业模式少等问题,能讲的多,能做的少。大数据行业很多人跳槽频繁,存在技术细节不熟悉、落地问题能力差等问题,转行的多,专业的少。在数据领域工作超过五年的人才凤毛麟角,大部分是半路出家,数据分析领域专业人才少;最后单挑的多,组团的少。大数据人才不愿意在企业工作,希望获得更多的创业机会。

但事实上,行业变现很难,只通过技术很难创造一个企业。郭炜也提出“院校研究+企业合作”模式。从中国行业现状来看,缺乏院校研究与企业合作的模式。大稻菟惴ㄔ嚼丛浇咏研究领域,企业如何与院校结合?必须打穿这个点,未来5-10年大数据领域才能有所突破。

大数据培训总结范文第6篇

关键词:大数据;高职;英语写作;反馈

大数据的到来为高职英语写作教学带来了巨大变化,如何有效应对这种改变,并解决目前英语写作教学中存在的问题,是高职教育工作者要解决的关键问题。笔者结合自己的教学实践,针对高职英语写作教学现状和大数据时代下在线教学和写作互动模式的发展,仔细分析了几种主要的反馈模式存在的不足,并提出了符合现状的新的反馈模式,下面将几种反馈模式进行总结。

一、教师反馈模式

教师反馈作为一种较为传统的反馈模式,是通过教师对学生的写作内容进行阅读和评判,让学生知道自己的不足,学习和巩固写作知识。目前这种反馈模式是较为普遍的模式,但是该模式下,学生面对教师的反馈,往往无法透彻理解,并且教师反馈也需要占用教师大量的精力。在大数据模式下,这种反馈模式必将被改进。

二、同伴反馈模式

同伴反馈模式是一种比较新颖的反馈模式,在2000年左右曾被我国学者所广泛研究。该模式是基于合作学习理论、互动理论等多理论下的一种合作反馈模式,即通过学习者的互动,让学生同时担当作者和读者两个角色,教师不再是传统上的直接评价参与者,而是作为监督人员,协助整个同伴参与反馈的全过程。在这种反馈模式下,可以更好地培养学生的分析问题和解决问题的能力,增强其批判思维能力,并且在评判别人的作品时能够进一步拓宽自己的视野,丰富其写作素材和认知能力,减少一些常见错误的发生情况,提高学生的写作能力。

三、自我反馈模式

[JP2]笔者通过近些年的教学实践发现,当学生开始重视自己的写作能力时,就会想办法让自己的写作水平得以提高,这一观点也被某些国内学者所证实。大数据模式下,学习者可以通过英语写作评测系统,对自己的写作文章进行在线评价和诊断,通过反馈结果对自己的写作能力进行反思和总结。通过自我反馈模式,学习者可以主动提高自己的写作技巧和写作效能感,并且根据评测结果进行问题总结,这样能够在一定程度上提高学生的独自思考能力与自主学习能力。特别是对于一些写作成绩不是很理想的学生来说,自我反馈模式一方面能够避免被其他人看到自己不理想的反馈结果而自尊心受到打击,另一方面也可以有效地帮助其逐步意识到自己问题的所在,提高自己的写作能力。

四、大数据背景下的新反馈模式

要真正使反馈模式对英语写作学习有促进效果,就要充分利用当前大数据为英语写作创造的绝佳环境,一方面提高学生自身的评阅水平,安排相关教师对学生的反馈能力进行培训。一般来说,对于那些认知和判断能力正常的高职学生,通过教师的反馈培训,可以基本做到给予同伴良好的反馈,反馈培训包括了对写作形式和写作内容两方面的理解和评价能力。此外,通过培训可以给学生进行积极的引导,反馈过程中应多给予正面的反馈,少给予负面反馈,提高被反馈者英语写作学习的动力和积极性。

另一方面,应该结合大数据背景和学生的反馈情况,建立一个有效的评测和反馈系统,以帮助教师对学生作文进行收发和评测。这样不但能减少教师反馈所耗费的精力,也可以使教师评测更加客观和标准,避免了人为因素造成的影响。该系统也可以向学生开放某些功能,学生对反馈的结果进行研究后认真改正,然后借助系统进行自我反馈,不断地提高自己的写作评分。教师也可以借助该系统向学生发送查阅文章的请求,在获得允许后可以查阅其作文,从而指导学生进一步改进和提升自己的写作能力。但是,我们也应意识到系统评测结果的准确性和灵活性会出现偏差,因此,要不断对评测数据库进行升级和调整,使结果更加客观和正确。另外,移动信息技术的发展为学生的英语写作提供了新的媒介和工具,让学生的写作反馈从单一的点和面发展为多维互动的立体循环,从而构建一个系统化、层次化、模块化的专业写作反馈平台,为高职英语写作提供切实的写作反馈服务,逐步提高学生的自主写作能力和写作水平。

21世纪是大数据的时代,只有充分利用大数据给教育教学带来的机遇,才能让英语写作教学适应时代的发展。要将信息技术与传统教学相结合,建立以现代信息技术手段为核心的英语写作反馈体系,进而提高教师的教学水平和学生的学习能力。

参考文献:

[1][ZK(]徐颖颖,徐洁雯同伴反馈教学法在英语翻译教学中的应用研究[J]开封教育学院学报,2014(12):72-73[ZK)]

大数据培训总结范文第7篇

关键词:大数据 教育培训行业 应用

一、教育培训行业的现状

我国当前的教育培训行业分工越来越明晰,其中包含很多类目,有K12课外辅导类、学前幼儿早教类、语言学习类、职业技能类设计培训类、IT培训类、文艺体育类、学历教育类、管理培训类、留学移民类等等。其中K12课外辅导类主要包含了小学、初中、高中、一对一、班课、夏令营、特长竞赛班、寒暑假冲刺衔接班等若干品类。就K12课外辅导类来说,目前我国的这类教育培训行业已经准备脱离刚开始的粗放、疯狂的发展阶段,教育机构的总的数量已经连续几年呈下降态势,行业实际门槛变高,没有特色、特长的中小机构生存越来越艰难,并逐步退出市场。究其原因,消费者越来越趋于成熟,选择会更理性,中小机构同质化严重,缺乏差异区分度,共同造成了目前的形势,当然这也是行业成长的必经阶段。接下来,我们就大数据在K12课外辅导中一对一的授课形式中的应用略作分析。

二、云数据系统在教育培训行业应用的现状

就笔者接触的很多选择一对一形式课外辅导的家长来说,一对一的主要优势在于可以做到一人一方案,从章节内容讲解到例题习题练习分析,再到学情考情分析,都能具体问题具体分析,尽力做到因材施教。笔者也了解很多长年从事一对一教学的一线教师,他们为了要实现这种因材施教的模式,除了要有扎实的学科基础之外,还要能对学生的学情考情及性格喜好进行分析,便于有的放矢地个性化讲授。另一方面还要在大量刷题的基础上总结归纳,整理出自己的题库,并对应基础、提高、拔尖等至少三类典型的学生,进行相应的教案编写,并配以循序渐进、深入浅出的例题习题,供学生课上实践与课后巩固、检测。目前一对一教育机构中云数据系统的使用主要体现在题库的统一购买、使用上,解决了一线教师,特别是新教师建题库慢的问题。一线教师可以在授课用的平板电脑中通过在系统的章节题库里勾选课程对应知识点相关的适合难度系数的题目,逐步组成教案或试卷。也能在系统中查看到所选题目的被选用频次,便于进行进一步高要求的筛选。

三、大数据运用在当前云数据系统中的实现

这类一对一培训机构专用的云数据系统也分为几种模式:1,是类似猿题库和学科网的纯题库,主要提供单向的选题、组卷等功能,直接导出成Word文件。即使能保存教师的选题、组卷数据,也没办法与教师本人各方面的学科情况挂钩,选题、组卷数据难以利用,更难以进行有价值的数据深层挖掘。2,是类似学而思内部云数据系统的带反向数据搜集能力的交互式云题库,这种云系统的一大特点就是封闭性,仅供自己体系内的校区和加盟校区使用,在内部进行数据的更新与完善。3,是类似高思所开发的云数据系统,与学而思系统最大的区别在于开放性。该系统目前已经进行了较有成效的推广,目前仅笔者所了解的浙北和苏南地区,就有很多的中小机构,甚至是上亿规模的较大机构已经购买使用了高思云数据系统。其中,后两类系统中的反向数据搜集功能值得引起注意,在该云数据教学系统中,每位一线教师所做的每一份教案、试卷均被保存在云端服务器上,以至于所有修改必须在该云系统中进行,包括将自己原有题库中的题目加入自己的教案或试卷。因为该类云数据系统的无纸化特性,使得这个反向数据搜集功能可以有效地搜集每位一线老师所做的100%真实的教案及试卷,并且可以跟教师本人的背景、级别挂钩,甚至能跟学生使用该教案的接受情况、使用该试卷的检测反馈挂钩。有了这些全方位的数据,加之每周几千上万的教案和试卷数量,公司可以对这些数据进行聚类形成本公司甚至各地区的行业大数据,其中深藏的正是各章知识点的需求、各校各地区的教学进度、学校以及班级的教学质量统计、各地区统计、行业状况、学生及家长需求、教学方法反馈等大量的信息可供发掘。

四、大数据在创新教育培训行业中的前景

虽然云数据系统在当前我国的一对一K12教育培训行业中的运用已初显,但系统定位和开放性的竞争还处于百花齐放的阶段,仍远没有决出谁胜谁负。大数据在设置良好的云数据系统中的运用,将极大助力所属机构在市场需求把握、招生策略尝试、教学质量监督、教学方法效果反馈,以及各地区、各学校教学情况跟踪等各个方面。

参考文献:

[1][英]维克托•迈尔-舍恩伯格,[英]肯尼思•库克耶.BigData:ARevolutionThatWillTransformHowWeLive,Work,andThink.HoughtonMifflinHarcourt,2013.

[2]于永昌.大数据时代的教育[M].北京:北京师范大学出版社,2015.

[3]杨现民.互联网+教育:中国基础教育大数据[M].北京:电子工业出版社,2016.

大数据培训总结范文第8篇

利用大数据开展培训是比较艰难的,但它的分析能力可以让企业的管理现状得到明显改善。通过分析各个职能部门复杂的数据,大数据能够帮助企业获得可以推动变革的洞察力,使其能够接纳并留住高水平人才,并开展高效的管理。大数据不仅可以改善员工的培训环境,甚至可以让培训活动焕发新的活力。

为某个企业创造价值的个体,并不一定是那些在权力结构中发挥作用的人。这些个体往往具有洞察专业知识的深度和广度,可以影响其他员工,懂得企业如何组织培训才能富有成效,并能跨越障碍解决问题。

提取价值

NWH Global的水利工程公司使用大数据技术来寻找可以与其合作的顶级合作商,使这些合作商能够促进并巩固企业从一个IT架构过渡并巩固成一个共享服务运营体。社交网络分析公司Activate Network的业务发展及市场推广高级副总裁赛瑟・霍布斯说:“该公司将顶级变革推动者认定为学习榜样。在过去的六个月里,通过共享服务,NWH Global节省了2500万美元。”通过利用更高水平的专家人才,该公司能够比其他公司更加迅速地突破瓶颈和障碍,并在互联网上更高效地传播信息。

在Activate Networks,哈里伯顿致力于利用网络分析技术改善多个相互关联的团队在全球范围内开展沟通与交流的条件。在此项分析的基础上,哈里伯顿通过创建混合式的项目团队、将个体链接到其他平台和使用专业的自动定位器等方式,力图加强团队培训平台间的关系。九个月后,团队之间的链接效率提高了25%,运营效率提高了10%,新产品收益增长了22%;与此同时,由质量不佳引起的成本削减了66%,客户的不满程度下降了24%。这些改进不仅可以帮助企业的各个团队达成有效共识,还可以促进他们对最佳实践经验和创新能力的交流和沟通。

还有一些企业利用大数据分析留住人才。“参与度、绩效和社交联系是决定一个员工能否胜任工作的关键因素。”霍布斯指出,“随着时间推移,你可以观察并了解手下的员工究竟适合做哪项工作:他们是否找到了自己擅长的专业领域,是否对项目进行了深刻的分析和思考,是否对现状持观望态度,工作负担是否过重等等。而那些越来越不合群而且缺乏活力的员工,往往是阻碍企业发展的风险因素。

对于管理者来说,个人关系网的广度和深度是通往成功的关键。“如果企业顾问没有在30天之内做好工作关系网的沟通协调工作,那么他的工作能力就很值得商榷了。”霍布斯给企业高管更多的时间――60天。他认为,这段时间可以验证高管是否具备与关键下属和其他部门开展紧密合作的能力。“如果高管没能顺利地开展沟通活动,或者使关系网破裂,那就说明他根本无法承担这个岗位的职责。”

改善培训效果

被全球企业大学理事会认定为“2013年度最好的企业大学”的美国国防采办大学(Defense Acquisition University ,英文缩写为DAU),就运用大数据分析评估其培训计划效果。美国国防采办大学为美国军队超过十五万名现役和预备役采购人员和IT人员提供培训

课程。它利用知识工程顾问,将多个系统――包括人力资源、预算和会计等体系中的学员数据库和学员信息进行整合。因此,“我们可以将多年的培训效果作为评判和调查的标准,考察教学软件、硬件设施以及个性化的课程设计对企业整体绩效的影响程度。” 美国国防采办大学战略规划和培训效果分析总监克里斯・哈迪博士说。

在对成千上万节岗位培训的课程质量和导师作用进行调查研究后,美国国防采办大学要在培训结束60天后对学员的工作表现和业务成果进行评估。调查结果显示,接受过研究生教育的年长学员倾向于通过传统课堂教育从导师那里获取知识,而对那些倾向于参与在线培训课程的年轻员工来说,过硬的培训课件质量才是保证培训效果的关键因素。基于以上分析,我们发现导师的作用被明显地提高了。通过对数据的比较,哈迪博士意识到导师作用和培训课件质量之间存在着密切的关系。这些导师在美国国防采办大学中的影响力比其在其他组织中更大,不仅如此,客座讲师还可以向员工提供能在今后的工作和企业经营活动中发挥作用的高水平个性化培训课程。

哈迪博士正在致力于推进美国国防采办大学和培训效果分析团队合作开展跨越业务范围的趋势分析。“如果你不主动分析数据,就不会看到这种趋势。”他说,“但是,在分析了晋升回报率、培训体验、培训地点、业务单元差异等数据后,大数据在跨越业务范围后发挥的作用会越来越明显。我们可以利用一些驱动因子来解决很多问题。例如,可以使用Knowledge Advisors' Metrics的重要指标软件分析远程教育回报率下降的原因,还可以了解到政府工作效率的低迷和员工休假为何会消磨企业的斗志。”

哈迪博士说,“目前,我们正在将学员信息系统与业务成果应用到培训中去。”美国国防采办大学已经开始追踪和收集培训地点、培训质量、花费成本、学员评估等数据。一旦完成数据整合,这个联动系统的运作模式将近似于一个可以提供培训范本、学习规则和知识共享的人才管理库,可以利用其对员工开展更有效的培训。

学会利用隐藏的信息

先进的分析能力是开启深藏在海量数据中有用信息的钥匙,只不过很多企业一直认为这些信息没有使用价值,或者压根就没注意到它们的存在。这些信息可以将网络科学和行为科学结合起来,提高团队协作和员工敬业度。霍布斯认为:“我们通过收集这些隐藏信息来辨认一个人所属的关系网,认识其对团体的影响力和对团队做出的贡献。因此,我们可以使用富有弹性的解决方案,为关键的业务项目提供微观和宏观两个维度的意见。”由于这些隐藏信息发挥了巨大作用,大数据的作用不容企业小觑,影响力已经不再是管理层的特权了。

Activate Networks为企业提供的激活企业社交平台的软件解决方案,可以投射到数以百万计的个性化网络中。这个方案可以搜集数据并通过分析电子邮件流量中的元数据、表头信息和工时戳记(而不是电子邮件的内容)等方式识别个人关系网。不仅如此,企业“还可以构建员工性别、任期等描述性数据,关系网和电子邮件数据、参与度和附加技能的行为模式信息。通过对这些数据的筛选,我们可以精确地找到那些能够真正助推企业发展的人才。”霍布斯说。

了解以上这些关系后,大数据就可以“推动产品的上市时间,简化组织的复杂性,提高团队协作能力,最大限度地减少可预见的错误,并帮助企业监测随时可能出现的变化。反过来,通过缩短销售周期、领导亲和力和无缝对接的用户体验,它还可以加速用户收入的增长。”霍布斯说。

尽管当前的分析手段已经十分先进,但一些数据仍然是遥不可及的,医疗记录中的医生叙述就是一个很恰当的例子。在患者遭受痛苦和慢性病的折磨时,这些以纸质记录形式保存下来的信息和经验是非常重要的,因为其中一些关键信息可以应用到其他患者的治疗当中去。QLIK技术公司副总裁兼产品经理唐纳德・法莫将这种现象称为“水冷却器作业”,因为它展示信息的方式模仿了人类接收数据的生物原理。

“这个问题不仅仅是技术层面上的,因为人们还会通过对话和叙述来分享经验。”法莫说,“自然的分析是一种建立在认知技术和天赋上的技术和经验的组合。”因此,大数据分析可以从技术和经验两个维度中获得利用价值。

最后,企业通过利用跨职能团队开展大数据分析,可以使海量数据的价值不断提高。大数据将推动企业制订以培训效果、生产率和利润产出为核心的方案――这才是利用大数据要解决的大问题。 责编/王奇

i4cp(Institute for Corporate Productivity,即企业生产力研究所)发表的《大数据时代:对组织和人力资源的进展报告》提出:人力资源专业人士在塑造新的劳动力分析中发挥了至关重要的作用。以下是i4cp的克里夫・史蒂文森总结当下的市场领导者获取的经验教训后提出的几条建议:

・确定企业培训效果分析的需求

评估下属的分析能力,在掌握相关数据后,还需确定企业首要关注的问题――集中精力处理那些严重落后于可接受标准的部门,要么提高其主管的能力,要么让缺乏能力的主管离开,以保证领导核心分析能力的持续提升。

・提高培训效果分析的强度

尽管工具和技术的运用在某些工作中仍然占有重要地位,但是为了使分析结果更加精确,培训应将重点放在使用大数据做出更优决策这一工作上,而不仅仅将数据的运用局限在具体的工具和运算技术中。这种类型的培训可以促使员工以更加实证的角度思考问题。企业中的职能部门也许已经具备这类培训所需的技能,因此可以将这些技能作为专业主题来培训其他员工。

・控制大数据流动性的预先准备

大数据产生的“噪音”来自于其对数据的形容词――“大”中。如果企业打算将这些庞大的数据有效利用起来,就应提前考虑其硬件和软件设施是否已经落实到位,企业的人力资源系统能否将已收集到的大量数据合理、灵活地运用到管理工作中去等问题,更重要的是,企业应该在淹没在大数据漩涡之前,先搞清楚自身究竟希望利用大数据达到何种目的。

・利用培训效果分析做出决策

与单纯提高企业的培训效果分析能力相比,将一个习惯运用经验进行决策的组织系统转变为由大数据驱动决策的企业并非那么简单。在使用大数据分析管理效果的环境下,企业的管理者考虑问题的方式也必须做出相应改变,这也是企业需要那些懂得在数据/实证的基础上做出管理决策的领导者的重要原因。然而,如果管理者无法利用大数据做出基于事实的有效决策,那么就算企业坐拥海量数据,也只不过是徒劳无功。

大数据培训总结范文第9篇

【关键词】贵州 大数据产业 成就 问题

一、贵州省发展大数据产业的成就

1、创造了多项全国第一

2012年,贵州省宣布开始发展大数据产业,至今贵州已经在大数据领域拿下了9个全国第一:率先建设国家大数据综合试验区、率先举办全球首个以大数据为主题的博览会、率先提出块数据概念并探索建设块上集聚的大数据平台、率先创建国家级大数据产业发展聚集区、率先成立大数据交易所、率先举办大数据商业模式大赛和创业大赛、率先获批国家级大数据产业技术创新试验区、率先出台地方大数据法规、率先成立大数据战略重点实验室。

2、促进了地方经济发展

自2014年以来的数次大规模产业招商,共为贵州带来200余个大数据信息产业项目落地,签约投资额超过2400亿元。截至2015年年底,贵州省大数据电子信息工商注册企业达1.7万家,大数据信息产业规模总量突破2000亿元,实现两年翻番。同时,还吸引了华为、高通、阿里、腾讯、京东、百度等行业巨头进入贵州发展,吸引了一大批IT精英来贵州创业,极大地促进了贵州信息数据产业的发展,电子信息业、大数据产业已经成为贵州经济发展的新引擎。

二、贵州发展大数据产业中存在的主要问题

1、观念落后

虽然贵州省发展大数据产业已经有两年多的时间了,但还是有很多部门和企业,对发展大数据产业的意义认识不足,对大数据产业能给贵州带来的转型升级机会和弯道超车能力认识不足,各职能部门和企事业单位内仍然存在“数据孤岛”和“数据烟囱”等情况,未能对本单位的数据资源进行充分挖掘和合理利用。

2、产业基础薄弱

虽然官方媒体一直在进行积极正面的宣传造势,贵州的大数据产业也确实取得了多项成就,但是贵州省大数据产业的基础仍然薄弱,整个产业链条上核心龙头企业严重不足,且缺少真正意义上的领军企业,产业结构也不完整,由于产业链上游的领军企业缺乏,对下游链条的中小企业带动力度不足,因此整个大数据产业链条未能实现上下游互为补充,协作发展的共赢模式。

3、信息基础设施水平落后

贵州省近年来加大投入力度,在信息基础设施建设取得了较大进步,但囿于经济发展水平和历史欠账等因素,全省的信息基础设施水平仍然比较落后,表现为信息基础设施的先进性和集成度仍然不能满足大数据产业的发展需要,且全省各地、州、市、县的信息基础设施发展水平极不均衡,互联互通程度较低。

4、大数据专业人才匮乏

大数据产业是一个人才密集型产业,更是一个智力密集型产业,贵州省发展大数据产业的最大短板就是人才严重不足,既缺少高层次的领军型人才,如大数据理论创新专家、大数据挖掘专家,大数据架构师等,也缺少中低层次的人才,如数据清洗人才,数据搜集人才等。

三、克服贵州大数据产业发展问题的对策措施

1、强化宣传培训力度

建议组建专门的宣传培训机构,负责跟踪整理国内外大数据典型应用案例,为贵州大数据产业的发展和推广运用提供范例和借鉴。同时收集贵州本省各行业大数据应用的成功案例,及时总结经验并加强宣传推广,强化对各行业领域重要对象的培训力度,提升其对大数据及其价值的认识。

2、引进培养龙头企业 加快完善产业链条

建议组建专门招商团队,围绕大数据全产业链,采取精准招商和专业招商,重点引进国内外大数据产业链条的龙头企业落户贵州。同时,还应大力培育贵州本地的大数据领先企业,通过税收减免、政府补贴等措施帮助其做大做强,鼓励其带动其他中小型大数据企业一切发展壮大,形成大企业带小企业,主体项目带配套项目的良好局面,专家培育具有竞争优势的大数据产业集群。

3、加快推动信息基础设施建设

大力推进信息基础设施建设三年会战,加快实施光纤网络全覆盖工程、通讯信号全覆盖工程、数据中心大整合工程,迅速补齐信息基础设施不足的短板。坚持适度超前、重点突破,推动信息基础设施加快建设,以基础兴产业,以基础促消费,推动以大数据为引领的信息产业发展水平和信息消费能力迈上新台阶,为全省经济社会加快发展提供强有力的支撑。

4、抓好人才队伍建设

首先是出台吸引人才的优惠政策,创新留住人才的使用机制,招募海内外大数据高端创新人才和创新团队来贵州省发展创业;其次是深化与省内外高校和科研院所的合作,建立订单型人才培养机制,为贵州大数据企业提供量身定做的订单式培训,定向培养和输送大数据人才,解决困扰贵州大数据事业发展的人才不足和人才短板问题。

参考文献:

[1]刘正强.贵州发展大数据产业的实践与思考[J].理论与当

代,2015(08).

[2]王婷.贵州大数据产业发展与产业结构转型[J].商,2015

(03).

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