大数据时代的重要性范文

大数据时代的重要性篇1

【关键词】新闻传媒；大数据时代；应对

大数据时代汇集了大量的信息数据，数据量越来越大，对于数据处理的挖掘、分析以及处理能力要求大幅度提升。新闻传媒业其本身就是一种信息资源整合，为人们提供最新资讯，其需要巨大的数据源作为新闻报道的基础。因此，大数据时代的来临对新闻传媒业的发展起着非常重要的作用，那么如何在大数据时代做好新闻传媒，以此来应对大数据时代带来的影响将非常重要。

1大数据时代带给新闻传媒业的冲击和影响

大数据时代汇集众多数据，其中企业、群体、个人、社会活动以及社会组织等均会产生大量数据。各类数据在云端服务器、数据仓库以及存储设备中保存着大量数据，人们对于数据提取、分析、处理等已经成为了日常工作。从媒体内容上看，社交网络同智能手机之间逐渐形成了强大的新闻信息传播渠道，使得社会上信息已经不再是媒体人的专利。大数据时代的到来，使得新闻传媒的时效性不断增加，全民网络模式下摄像头散布于社会各个角落，通过不断观察和上传信息，达到新闻实时传递效果。

大数据技术使得社会化媒体和其他形式的数据报道更加重要，其全面影响着新闻媒体的生产模式以及传播机制。传统新闻媒体传播作为新闻写编、新闻编辑等核心环节将不复存在，大数据时代的数据技术将成为传统新闻传媒最大挑战。大数据技术从全局状况来看，其比个别的新闻专家评析更加准确。大数据时代使得新闻业的质量标准将会发生很大变化，已经无法单依靠人类力量完成深度报道，有时也会出现新闻局限性。

2新闻传媒业应对大数据时代策略

2.1 传媒业要具有数据意识

随着社交网络平台不断增多，媒体的时效性将变得不再那么优势。大数据时代，新闻媒体业应不断从深度和广度来拓展自己，以此来适应新时代的发展需求。所谓的深度则是媒体要针对大数据时代的信息进行区别、辨认，对于一些表象问题要进行深入报道，并且还应注重文章的真实性。而广度则要求媒体要具有自己的队伍，需要有自己的原创评论、新闻，同时经过不断的发展还应逐渐建立起数字化平台，实现社交互动。新闻媒体要从事实上进行报道，不能够出现虚假新闻，大数据时代则要保证报道的新闻既要是事实，同时还要具有数据支撑。新闻报道的时候要从表面上分析出无法看到的东西，从更深层次来对新闻进行实质性报道。

2.2 新闻传媒业要具有针对性

大众信息传播属于一种粗放型传播、广播形式传播，听众必须从众多的新闻中筛选自己感兴趣的新闻进行分析。大众传播缺乏针对性和精确度，因此在新闻选择的时候缺乏针对性，难以对重要新闻、次要新闻进行分类，不能够让听众从新闻中辨别出新闻的重要程度。新闻传媒作为新闻传播界的主力，其主要以新闻报纸、综合性广播以及电视台广播为主，新闻传播均是以满足大众要求为主。但是大数据时代的到来，人们在浏览网页的时候往往还会遗留下观看的足迹，浏览器终端便可以对浏览数据进行分析，从而获取大众的上网习惯以及上网喜好等。根据这些数据来以最恰当的方式推出人们最感兴趣的新闻，从而达到了新闻传播针对性效果。

2.3 广泛利用互联网

互联网作为当前新闻传播主流渠道，网络已经成为了传统大众媒体的舆论市场。从调查中发现，我国民众对于网络信息获取以及依赖程度较高，在网络舆论的关注度和期望值均高于其他国家。同传统新闻媒体舆论比较，网络媒体舆论显得更加即时、多元化、隐蔽性以及无界性，网络舆论传播中不仅要求传统媒体之间要具有话语权，而且还应抢占舆论导向先机，从而避免引起一些不必要的安全隐患。虽然网络舆论具有一定的风险性，但是随着网络不断发展，网络媒体逐渐呈现出良莠不齐的发展态势，加之一些负面影响造成了网络话语权主体上的隐蔽性特点，必然引起网络舆论的真实性、完整性以及权威性等受到极大影响。

2.4 合理利用大数据发展

大数据时代的数据作为新闻传播的重要资源，其主要是对具体场景进行描述，并且对于某个状况作出行为评价。随着计算机技术不断发展，人们在讨论和挖掘数据新闻方法不断变化，对于一些隐藏的数据、拓展新闻以及新闻选题等重要资源进行深度剖析。大数据时代的来临，使得数据在新闻中占据非常重要的地位，尤其是新闻生产核心资源的时候，数据挖掘技术、数据分析技术、数据统计等均作为数据产生思维的重要工具。随着当前新闻稿件编写的时候，对于数据要求越来越高，那么人和计算机相比进行数据统计已经不具有优势，因此在信息时代要多注意利用大数据发展成果。大数据时代新闻人在进行新闻编写的时候，利用数据、图表进行新闻写作更加重要，因为信息图表创作数以一个综合过程，例如从选题、策划以及数据采集等方面，信息图表的选择和制作其每一个环节均要具有特有思维方式来完成新闻编写。

3结束语

大数据时代，对于新闻人来说，用数据、图说话将变得与新闻写作同样重要。但信息图表的创作是一个综合过程，如选题、角度的策划，数据的采集或发现，信息图表的形式选择与制作等，其每一个环节，都需要相应的思维方式与能力的支持。通过本文针对大数据时代相关问题进行分析和研究，提出新闻媒体业应对大数据时代冲击的策略，为新闻媒体发展提供建议。

参考文献：

[1]袁文丽，贡嘉阳.传媒业大数据应用误区与应用策略分析[J].山西大学学报（哲学社会科学版），2015，04：8489

[2]何德慧.大数据时代传媒业的突围之道[J].现代视听，2014，10：68

[3]喻国明，杨雅.2013年中国传媒业的发展状况与未来态势――基于智能化社会文本分析技术视野中的中国传媒业[J].社会科学战线，2014，03：141147

[4]刘立刚，张岩.“大数据”背景下传统媒体的困境[J].新闻知识，2014，06：68

大数据时代的重要性篇2

关键词：大数据时代；统计学；影响

随着大数据时代的到来，各企业采用了新的策略，获得了更多的利润。对于统计专业来说，改变发展策略，使培养出来的专业人才能够适应大数据背景的需求是其主要任务。目前，高校统计学专业逐渐认识到大数据时代综合性人才培养的重要性，并对专业建设进行了相关改革。

一、大数据时代对统计学的影响

大数据时代的到来对现代统计专业的发展造成了新的冲击，要确保培养出来的人才能够起到应有的作用，首先要了解大数据时代对统计专业所造成的影响。

（一）大数据时代使数据结构和数据性质发生变化

网络技术以及基于网络技术的电子商务等新的数据记录模式标志着大数据时代的到来。大数据时代，不再依赖于抽样调查的记录模式，网站浏览、视频监控都将形成大量数据。传统的数据结构甚至是数据性质发生了变化。大量的数据信息对于需求者来说，如何甄别其可用价值成为关键。传统的数据可以二维表格显示和整理。但大数据时代所产生的数据具有多样化和复杂化特征，往往包含了大量的音频、视频、HTML等。这要求大数据的收集具有较强的目的性，才能实现其价值。

（二）大数据时代要求统计分析方法和统计思维更新

大数据时代的主要特征为数据多且复杂，数据分析要求分析者对总体进行分析。在这一背景下，参数统计不再具有意义，假设检验法也随着总体分析而失去价值。数据的复杂化对传统大数据统计思维造成了巨大的冲击，要求统计者具有活跃的思维。只有对传统数据的改变进行分析，并且树立新的统计方法。

二、大数据时代下的统计学发展新策略

为适应大数据时代的需求，统计学专业的发展势必要对传统模式进行改革。目前，多数高校统计学专业已经认识到大数据对于其发展带来的冲击。为此，本文提出了以下策略，以及能够帮助统计学取得更好发展。

（一）加强统计应用性教学

根据大数据时代数据的总体分析特征，数据分析人员应掌握全面的分析方法。在人才培养过程中，应致力于培养实践分析能力，提高数据和资料收集能力，并且培养其强烈的数据价值观，使其能够从众多数据中找到所需的。另外，对传统模式进行改革，增加大数据统计内容，以适应时代的需求。基于大数据的结构特点，实施资料透视化教学，提高分析者对复杂数据的分析能力。

（二）培养大数据统计思维

在人才培养过程中，新的统计思维的培养具有重要意义，即强调数据分析实践能力的提高。统计思维的培养有助于数据分析者对复杂的数据进行区分，从而整理有效信息。在大数据时代，不仅要以传统的平均思维、动态思维和变异思维为基础，还要注重基于整体分析的大数据思维。另外，还要培养数据分者的复杂性思维，以应对复杂的数据库。总之，大数据时代需要数据分析者具有全面的、创新性的思维。

（三）强化基础性统计知识

统计学自身具有复杂性，其改变多且抽象。基础的统计知识是进一步掌握大数据分析思维的基础，可见学习基础性统计知识的重要性是不言而喻的。为此，应该采取深入浅出的方法，利用多媒体等方式使复杂的数据统计清晰化、简单化。结合具体的案例使数据分析者正确认识统计概念、掌握统计原理和方法。此外大数据分析不再是一种专业，而是更倾向于一种技术，这要求我们将大数据分析与统计学以外的相关知识相互联系。注重真实相关与伪相关的讲解，强调商务智能的开发和分析。只有具有坚实的基础，才能确保数据分析者大数据分析思维的养成，适应现代社会的需求。

（四）加强复合型人才培养

为适应大数据时代的需求，复合型人才的培养是关键。所谓复合型人才，是指其不但要具有专业的数据分析能力，还要相应的具备管理以及其从事专业的技术。大数据时代，高校应建立全面的人才培养模式，注重培养人才的数据分析能力、编程能力等，使其真正了解大数据，懂得如何利用大数据对其所处的行业起到积极作用才是关键。总之，大数据时代对综合性人才具有更高的需求，大数据时代不仅培养的是一种能力，而且是一种思维，是对全新模式下的数据的分析和利用。高校作为人才培养的重要基地，其教学模式的改革、对大数据时代所需教学模式的认识是高校的主要任务。

三、总结

统计学是经济学的基础课程，传统的统计人才培养具有定向性。而随着大数据时代的到来，数据产生的形式多样，且具有复杂性。大数据分析不仅是作为一种专业存在，而是应以一项必备的技术而存在。大数据时代，传统的统计思维和统计方法发生了改变，统计人才培养方式的改革也就势在必行。（作者单位：海南师范大学）

参考文献：

[1] 朱怀庆.大数据时代对本科经管类统计学教学的影响及对策[J].高等教育研究，2014（3）.

[2] 姚寿福.经济管理类本科专业统计学课程教学改革思考[J].高等教育研究，2012（3）.

[3] 孙耀东.大数据背景下统计学专业课程教学探究[J].廊坊师范学院学报（自然科学版），2015（06）.

[4] 陶皖，杨磊.大数据时代对高校人才培养模式的影响――以信息系统专业为例[J].电脑知识与技术，2013（28）.

大数据时代的重要性篇3

关键词：大数据；政府统计；工作变革

中图分类号：C81 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）015-0000-01

大数据成为继计算机时代，又一个风靡世界的代名词，在美国已经开启了大数据时代，英国大数据也形成了初步的战略，为了更好的适应时代的发展，国内也渐渐拉开了大数据时代的帷幕。作为信息和数据统计最为关键的地方政府统计面对这一新型的大数据样本应该如何应对成为了人们关注的重点内容，为了使数据更加简单明了，就要对大数据进行系统的处理和分析，在这一过程中传统的分析方式已经不能满足当前需要，想要把数据处理的简单漂亮就要在分析的过程中注意改进方法，面对新的数据要先采用新颖科学的处理方式。那么政府统计应该采用什么样的统计方式应对大数据呢，很多社会相关的专业人员对这一问题展开了深入的探讨，下文就大数据时代下政府统计工作的变革进行分析。

一、当代政府统计存在的问题

（一）统计数据缺乏创新性

对于政府统计来讲，很多工作人员认为大数据和平常见到的数据没有什么两样，都是属于相同的数据类型，采用相同的方式进行处理就可以，但是随着电子商务等信息渠道的发展，大数据不仅仅包括数据还包括数字、文本、音频、视频等各种各样的信息。还有一些大数据将各种信息穿插在一起，体现某个系统或者用户的特点、特征状况。而作为一名政府的统计人员，很多员工对大数据没有清楚的认识，认为分析该种数据时没有必要花费太多的心思，从统计理念方面就对大数据的分析认识存在偏差。

作为统计人员来讲，很多认为大数据不重要，也不会在当代社会存在得太久，因此在分析的过程中就会采用简单传统的分析模式，只是分析基础性的内容，不会对深层次的分析做进一步的探索，只是停留在完成分析要求的表层。因此，这类人员在工作时，就只是按照原本的分析方式进行分析，很少关心大数据里面所隐含的另一个内涵，造成对大数据的理解不够透彻。

（二）统计工作过于功利化

在当代工作分析环境中，虽然分析数据结果的意义很重要，但是仍然存在部分工作人员只在乎自身的工作薪酬，对分析数据能力培养以及分析质量的提高缺乏一个正确的认识，其认为保持当下工作顺利进行才是硬道理，能挣钱的工作才是有用的分析方式。这就导致部分政府统计工作者对大数据的分析掉以轻心，不会去深挖它本身内在的东西，仍然采用单一传统的分析方式进行统计分析，对自身分析数据的能力缺乏重视。很多人员只是看重初步分析，然后从中得出的大量信息，却不会深挖这些大数据背后的问题本质是什么，这样的方式不利于提高统计人员的分析水平。当代社会发展非常迅速，想要推动政府统计的进步，就要从根本上进行变革，改变统计人员陈旧的思想观念，让其了解新型的大数据有效的分析方式，使其在分析能力方面有一个时代性的进步，进而为大数据时代的信息分析和处理做出贡献。

二、大数据时代下政府统计工作变革的具体方法

（一）改善政府统计的统计方式

为了适应企业对新时代数据分析的需要，必须要对政府相关人员的分析技术进行深入的培养，从而得到相应的改变和提升。当代社会对政府统计人员采取传统单一的统计方式进行培养已经远远不能满足当代社会大数据分析的需要，想要从根本上提高统计人员的综合能力，就要开创新型的分析数据的模式、进行专业系统的培养，从而提升政府工作人员整体统计分析大数据的水平。在平常的分析统计人员的培养方式上进行相应的现代化的变革，从而让工作人员感受到大数据的重要性，进而对自己分析数据的方式进行改变，来适应这个信息化的大时代。

例如：在平常的工作中，分析某个大数据时，可以利用先进的分析统计技术，在相关的技术培养中，让工作人员深刻的了解分析大数据的意义以及大数据对当代社会的重要性。让政府统计工作人员接触一些国际上著名的数据分析方式和方法，进而让其深刻的了解新型分析统计，以及政府统计变革的重要性。可以通过一些画面和动感的音乐刺激统计工作人员的神经，进而引发其学对大数据的重视。同时还可以激发工作人员对大数据分析的兴趣，从而为其以后在统计方面更好的工作打下基础。

（二） 开展有针对性地大数据统计变革知识的学习

在统计人员的培养过程中不仅仅要重视统计技能的培养，还要注重对大数据信息的认识。实践是检验真理的唯一标准，在政府统计的变革当中，工作人员应该注意统计中的大数据问题，现代的信息种类变得多样化，很多信息用原来的分析方式已经不能满足当前的需要，为了更好的完成和完善政府的统计工作，就要让相关工作人员明白大数据背后的意义，以及其相关的分析方式。在分析大数据的过程中进一步提升自己的实际操作分析统计能力，进而为政府做出应有的贡献。

三、总结

综上，可以看出随着时代的进步，信息变得更加多样化和丰富化，为了更好的完成政府的统计工作，政府部门需要进行相应的变革和改进，在统计数据方面应该多加重视大数据的分析和探索，积极的探索大数据背后的意义，认识到当代大数据的重要性。

参考文献：

[1]马丽.浅谈大数据时代政府统计面临的挑战与机遇[J].统计科学与实]践，2014（4）.

[2]马丽.论大数据时代对科技统计工作的挑战与思考[J].江苏科技信息，2015（08）.

大数据时代的重要性篇4

信息安全论文2360字(一)：大数据共享时代的信息安全保护论文

摘要：大数据共享时代是现代互联网时代的发展方向，大数据刺激互联网进步，大数据共享时代的到来，不仅产生了诸多便捷，同时也产生了信息风险。大数据共享时代信息安全保护是最为重要的工作，保障信息的安全性，以免信息泄露。本文主要探讨大数据共享时代的信息安全保护策略应用。

关键词：大数据；共享时代；信息安全保护

中图分类号：TP309；TP311.13文献标识码：A文章编号：1672-9129（2020）04-0051-01

随着我国互联网时代的发展，大数据成为互联网的主流技术，大数据在互联网中推陈出新，促使互联网有着新的高度。现阶段为大数据共享时代，大数据共享时代比较注重信息安全保护，主要是因为大数据共享时代有利有弊，其优势明显，弊端也很明显，必须要保证信息安全保护，这样才能提高信息的安全水平。

1大数据共享时代信息安全保护的重要性

大数据共享时代下信息安全保护非常重要，大数据中包含着诸多信息，而且信息为大数据的核心，落实信息安全更有助于实现大数据共享[1]。大数据共享时代提高了对信息安全保护的重视度，完善大数据信息的应用，更重要的是避免大数据信息发生泄漏和丢失，维护大数据内信息的安全性。大数据共享时代需积极落实安全保护措施，强调大数据共享时代中所有信息的安全性，防止出现信息风险，保障信息的安全使用。

2大数据共享时代信息泄露的几点原因

大数据共享时代信息泄露有几点原因，这几点原因诱发了信息丢失，例举这几点原因，如下：

2.1账户信息泄露。大数据共享时代下账户信息是指用户身份证、银行账号、支付宝信息等，这些信息涵盖了个人账户的所有信息，很多不法分子会主动窃取个人的账户信息，不法分子篡改账户信息之后就容易发生钱财丢失的问题，无法保障账户信息安全。

2.2信息控制权薄弱。大数据中的信息控制权比较薄弱，大数据共享时代下，用户信息授权到不同软件，而每个软件都有自己独特的安全保护方法，用户授权的软件越多，信息安全控制权就越薄弱[2]，比如用户手机中安装了微信、QQ、抖音、支付宝等APP，不同APP都需读取用户的信息，很多软件之间会有关联授权的情况，APP启动时会自动读取用户的信息，无法做到完全匿名，削弱了信息控制权。

2.3大数据为主攻目标。大数据共享时代的到来，大数据信息成为主要攻击的目标，大数据在互联网的作用下成为不法分子主攻的对象，大数据承载着大量的信息，信息含量越高，就越容易受到攻击，不法分子抓住大数据的信息优势，不断的进行攻击，以便获得多重效益。大数据内关联着大量的信息，这些信息均是黑客攻击的对象，无法保障信息的安全性。

3大数据共享时代信息安全保护措施的应用

大数据共享时代信息安全保护措施很重要，其可保障大数据共享时代的安全运营，为人们提供优质的网络环境，实现信息安全，例举大数据共享时代信息安全保护的几点措施，具体如下：

3.1实行立法监督。大数据共享时代中信息安全保护实行立法监督，主要是采用法律监管的方法监督个人信息[3]。大数据共享时代下信息量增长速度很快，信息数据日益更新，呈现出几何级数的增长趋势，这时政府就要出台法律法规，用于监管大数据共享时代中的信息数据。立法监督时以现有的法律法规为基础，成立专门保护个人信息的法律，规范大数据时代中的信息应用，协调信息的应用。立法保护时要细化法律法规，为信息安全保护提供有效的法律依据，同时还要学习国外一些比较好的监管经验，强化信息安全保護，避免大数据共享时代下有信息泄露、盗取的问题。

3.2构建自律公约。大数据共享时代的到来，为我国各行各业提供了机遇，大数据共享推进了行业之间信息共享的发展，为了保障行业内信息安全，就要构建行业内的自律公约，规范行业中的信息。自律公约保证了行业信息的安全性，让行业信息可以在大数据共享时代处于安全稳定的使用状态。行业之间可建立通用的自律公约，全面维护行业内信息的安全，让行业之间有信任感，以便在大数据共享时代中保持信息的安全性，防止信息泄露[4]。例举大数据共享时代中行业信息安全中自律公约的构建，其主要表现在两个方面，分别是：（1）行业内收集用户信息时不要采用秘密的方法，用户享有知情权，要在知情的情况下让用户自导自己的信息，包括授权信息、数据信息等，而且需在服务条款中向用户说明信息的具体使用，告知使用时间和使用方法；（2）大数据共享时代构建自律公约时，要全面收集用户的信息，要让和信息相关的提供者、消费者之间同时遵守自律公约，保证大数据共享时所有数据的合法性及安全性，要求第三方使用大数据信息时确保信息的安全性及隐私性。

3.3安全防护应用。大数据共享时代信息安全是很重要的，大数据共享时代中涉及到海量的信息，信息量不断的增加，这时就要采取安全防护的方法，从根本上实现大数据共享时代的信息安全。例举大数据共享时代信息安全防护措施的应用，如：大数据共享时代信息使用时要把大数据技术和信息安全技术结合起来，确保安全技术适用大数据环境，及时发现大数据中信息的安全风险，还要积极更新查杀病毒的软件，保证病毒查杀软件处于监督的运行状态，未来大数据技术中还需落实预测技术的应用，提供精准化的杀毒服务，避免大数据和信息之间产生矛盾。

4结语

大数据共享时代的信息安全保护工作很重要，落实信息安全保护才能提高大数据的应用，同时还能保障大数据融入到互联网、云计算中，体现大数据共享时代的优势。大数据共享时代信息安全保护中必须要落实相关的措施，保障大数据共享时代中各项操作的安全性。

信息安全毕业论文范文模板(二)：计算机网络信息安全及其防护策略的研究论文

摘要：计算机技术和网络技术持续更新和进步，应用范围逐渐扩大，深入影响到社会生产生活的各个方面。计算机网络运行过程中，还存在网络信息安全的问题，一旦产生信息泄露，将会造成巨大经济损失。因而现代人越来越重视计算机网络信息安全，积极开展防护工作，更好发挥计算机网络的优势和作用。

关键词：计算机；网络信息；安全；防护

中图分类号：TP393.08文献标识码：A文章编号：1672-9129（2020）05-0014-01

计算机网络的信息传播即时性和快速性，是其一个重要的技术特点，这种信息之间的广泛传播，就潜伏着一定的危险和隐患。因此在使用计算机网络的过程中，需要对信息安全的防护重视起来，提高安全理念并且采取相关的防护策略，能够最大程度上发挥计算机网络的作用。

1计算机网络信息安全影响因素

1.1病毒。计算机病毒原理上是一串恶意代码，但是与生物病毒相同的是，计算机病毒在网络世界以及局域网体系中拥有极强的传染性。但是不同的是，计算机病毒只是简单的数据，是可以运用专业的杀毒软件进行防御控制清除。计算机病毒有普通病毒、木马病毒、蠕虫病毒等，存在有各种各样的特征和感染方式，但是除却少数有着极强的特异性和破坏性的病毒外，使用杀毒软件、完善系统防护、封锁用户危险行为是预防计算机病毒感染的重要手段。

1.2黑客攻击。黑客攻击主要分为被动攻击和主动攻击，被动攻击主要指为了获取用户信息，黑客在计算机运行中进行信息截取、破译或者窃取，但是对计算机正常运行没有造成影响；主动攻击主要是指黑客有选择、有目的的进行计算机网络攻击，对网络信息的有效性、真实性以及完整性进行破坏。黑客攻击会导致用户的重要信息和数据丢失、泄漏，随着科学技术的快速更新，黑客攻击的手段也更加高明和先进，为用户安全防护带来了一定的困难。

1.3垃圾邮件。垃圾邮件会有三种展现形式：病毒邮件、广告邮件和恶意邮件。病毒邮件往往会带有一串不明连接或是看起来不算可疑的附件，只要一进入不明连接，病毒邮件就会自动在计算机中安装恶意程式或下载大量病毒。浏览器可以绕开部分系统底层防护，这在苹果系统中尤其严重，是重要的病毒高发地带；广告邮件和恶意邮件则一般会有网络邮箱运行商进行智能屏蔽，恶意邮件经常会带有黄赌毒方面的配图等，对精神文明建设造成不良的影响，甚至会危害人的生命安全。

2计算机网络信息安全防护策对策

2.1使用杀毒软件。当前，黑客的攻击手段更加高明和丰富，病毒木马的隐蔽性也更强，为计算机网络安全埋下了巨大隐患，杀毒软件作为一种重要的防护方式，其具有显著的防护效果，因此，用户要合理使用杀毒软件，发挥其防护价值。首先，用户要合理选择杀毒软件；其次，使用者需要定期对杀毒软件的运行状态进行查看，保证其处于正常运行中，起到有效防御的作用，并且定期更新杀毒软件；最后，在应用杀毒软件中，用户还要对养成正确的使用习惯，定期使用杀毒软件进行病毒和木马查杀，及时发现存在的病毒，消除潜在的安全隐患。

2.2设置防火墙。随着科学技术的飞速发展，网络技术已经成为人们日常生活中不可缺少的一部分，人们工作、学习、生活都需要网络技术支持。尤其在支付宝付款、微信付款技术出现以后，越来越多人习惯手机支付以及网络购物，为此计算机信息网络必须加强网络安全管理。设置防火墙是当前网络通讯执行过程中最可靠的有效方式。也就是说，计算机信息网络安全管理设置防火墙，这样网络信息数据输入到内部网络系统中，就可以通过自己设置的防火墙保证网络数据不发生数据信息泄露，从而防止黑客进入网络设置，使其肆意改动、删除网络数据信息。一旦发现可疑信息侵入，防火墙技术需向系统管人员进行请示，询问是否允许继续访问，倘若计算机用户不了解该程序，大多情况都会选择禁止访问。这样防火墙就能充分发挥安全管理机制，禁止一切不安全因素入侵局域网，以便防火墙发挥最大的安全管理作用。

2.3入侵检测技术和文件加密技术。入侵检测技术是一种综合技术，它主要采用了统计技术、人工智能、密码学、网络通信技术和觃则方法的防范技术。它能有敁地监控云计算环境下的数据库系统，防止外部用戵的非法入，该技术主要可以分为统计分析方法和签同分析方法。文件加密技术可以提高计算机网络信息数据和系统的安全性和保密性，防止秘密数据被破坏和窃取。根据文件加密技术的特点，可分为：数据传输、数据完整性识别和数据存储三种。

2.4物理隔离与协议隔离。物理隔离和协议隔离主要是应用在企业中，物理隔离本质上就是建立内网或者是说局域网，使外部网络和内部网络进行隔离，仍而使黑客入侵失去相应的攻击渠道。物理隔离的方法需要企业管理人员对企业系统信息通讯网络进行合理的区域划分，也可以根据企业的发展情况，进行安全区域的划分和管理，通过实时的监控技术保证企业系统的通讯安全。协议隔离技术主要是利用协议隔离器对电力信息通信网络进行网络的分离，来保证内部系统的安全。这种方法主要是因为也系统的内部网络和外部网络有着一定的连接，协议隔离器能够保证内部网络和外部网络建立一个安全的连接通道，在需要进行接通是，输入内部专属的密码，就能够完成信息的传输，如果没有内外连接的需求，就直接断开连接。通过这样的方式能够在满足网络连通的同时，最大化地保护通讯网络的安全。

3结语

随着科学技术的飞速发展，计算机网络安全技术发展与人们生产生活密切相关。为此，在计算机信息网络发展过程中，应重视网络安全防范，针对网络信息安全管理中存在的问题，提出行之有效的防范措施，避免造成不可挽回的經济损失，从而建立良好、健康、安全的网络环境，提升网络用户安全意识，加大网络安全管理研发，提升我国计算机网络信息安全防范水平。

大数据时代的重要性篇5

关键词：大数据；大数据时代；虚构；两面性

中图分类号： 文献标识码： 文章编号：

自2011年，西方有关“大数据”（big data）的理论像旋风一样席卷知识界，“大数据”的学术讨论接连不断。媒体火热的爆炒，各种危言耸听的结论，充满种种玄思，Google上竟有13多亿条这方面的报道和言论。我国IT业和新闻界也开展探讨，并发表多篇文章。许多文章声称，企业和政府如不谙熟和掌控大数据洪流，将导致厄运，许多社会规律将被颠覆。

一、“大数据”是个什么概念

有人说，大数据实际是符号，是后信息时代的标志；有人说，“大数据”是一种新的信息技术，是控制社会、占有财富的工具；还有人说，大数据是资源宝库，将决定一个国家的命运。什么是“大数据”？“大数据”的概念究竟如何理解？

大数据（big data）是巨量资料、浩瀚信息的另种称呼，实际是80年代末盛行一时的信息爆炸的同义语。早在1980年，美国未来学家阿尔文·托夫勒曾在《第三次浪潮》一书中，就将大数据称为“互联网上的海量数据”，当时并没有引起大惊小怪。但今天我们阅读国内外有关“大数据”文章，似乎感到它对人类的影响是致命的，让人产生坠入神秘地带的恐慌；社会管理如不改变以往规则，可能遭遇灭顶之灾。与这种感受恰恰相反，“大数据”是社会发展的新生，作为人类认知社会方法的一次飞跃，“大数据”技术将给企业运营、政府管理和媒体传播的科学化创造有效的机制。

“大数据”在根本上是数据分析的前沿科学，创立全新的量化研究的系统知识和方法，包括大数据技术、大数据工程、大数据理论和大数据应用。 “大数据”这一语汇的深刻意义不在于“信息巨量”，更不是“巨量信息的记录”和“对社会的描绘”，而是如何对巨量信息迅速做出有价值的处理和加工，使人类在信息爆炸面前成为主宰。处理“大数据”需要诞生一批新兴产业，出现以分析海量信息为专业的新职业，社会各领域的发展将极大提高效率。

《大数据：改变我们生活、工作和思想》一书的作者维克托·迈尔恩伯格（Viktor Mayer-Schonberger）和肯耐茨·N.库基尔 （ Kenneth Niel Cukier ）向读者发问：大数据到底有多大？一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD，发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量），网络发出的帖子达200万个。据预测，到2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。①根据IT界人士的初步设想，大数据分析依据水平集成数据模型，把隐蔽于服务器的杂乱信息通过多个接口连接到程序上，在程序运作后立刻掌握完整的信息流。再根据垂直集成的数据模型直接访问SOA组件，通过“云构架”查询信息分析的结果，解决各种问题将变得异常便捷。

二、“大数据时代”的虚构

最早提出“大数据时代”这一概念的是世界知名的思想库麦肯锡（MGI）。麦肯锡在研究报告中指出，我们这个世界的数据量已经爆炸，分析大数据将成为竞争的基础，支撑新的生产力增长。②“大数据”技术带来社会的上述变化，是否意味一个新时代的开始？“大数据时代”和“信息时代”有根本区别吗？

“时代”这一概念通常用于社会文明形态，是指在一定时空范围内由物质生产、政治制度或文化变迁而改变社会的整体面貌，并非可以随意贴上何种标签。虽然人们可以对某一阶段的流行思想或行为打上“时代”的标记，但那绝不是严谨的科学概念，而仅仅是一种习惯称呼。有史以来，人类社会出现过石器时代、红铜时代、青铜时代、铁器时代、蒸汽时代、电气时代、信息时代、蒙昧时代、启蒙时代、奴隶制时代、资本主义时代、社会主义时代的说法，都是指物质生产方式、政治制度或意识形态的特定状况。“时代”绝不等同于年代，也不是任何新玩艺一出现、一普及，就打开了一扇新时代的大门。

“大数据”是信息技术的子集，仅仅是海量信息的统计分析方法，不具有物质生产和社会管理彻底变革的性质，因此不具有崭新的时代特征。作为信息经济时代的组成部分，“大数据”没有超出“以数据流通推动产品流通，信息技术和信息劳动占有整个经济巨大比重”的信息生产形态。它只是信息时代的特征之一，而不是一种新的经济形态或社会形态，因此“大数据时代”的概念，是奇幻的虚构。

国内某IT人士认为：“大数据正把我们变成新的物种。首先，大数据改变了我们的思维方式，让我们从因果关系的串联思维变成了相关关系的并联思维。第二，大数据改变了我们的生产方式，物质产品的生产退居次位，信息产品的加工将成为主要的生产活动。第三，大数据改变了我们的生活方式，我们的精神世界和物质世界都将构建在大数据之上。” ③这个结论正是把“大数据”视为一种时代特征，玄思的味道十分浓厚。第一，在地球的温度、磁场、大气含氧量和紫外线不变的条件下，我们不可能变成新的物种，即使变也需要上百万年。第二，大数据不可能使物质产品的生产退居次位。我们只能依靠食品、水、房子、衣物、空气和交通工具等物质来生存，物质产品的生产永远处于首位，开发大数据技术或加工信息产品都是为了提高物质产品的生产效率和质量，永远不具有主导地位。大数据本身既不能充饥，也不能让人们安居。

迈尔恩伯格和库基尔得出更为荒谬的结论：“大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，取而代之的是关注社会的各类关系。即只要知道‘是什么’，而不需要知道‘为什么’。这就颠覆了千百年来人类思维的惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。” ④如果大数据技术使人类只知道“是什么”，就不再有探索客观规律的要求——寻求“为什么”，那么“大数据”只能让人的认识停留在事物的表面现象，使人类走向无知，以致消弭科学研究，最终导致社会倒退。这样，“大数据”还有什么“时代”分量呢！？实际上，“大数据”分析平台不仅让人知道“是什么”，而且有时还让人知道“为什么”，否则就没有重大的工具性价值。

三、“大数据”的两面性

大数据正在成为一股热潮，不仅引发IT业的技术革新，也在不断冲击政治、商业、社会和其他科技领域。对其模式的思考，以及如何应用它，已成为新一轮技术变革的最强音。但是，大数据技术也有两面性。

从积极方面说，大数据确实已成为数据王国的主线，是下一步信息研究的主要对象。大众媒体、社交媒体和各个经济和社会领域如何使用大数据，正确评估大数据的商业价值，建立大数据的新兴产业，培育大数据的专业人员，将极大推动社会变革和经济发展。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，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。” ⑤

虚拟世界有取之不尽的资源，数据可以转化为资产和财富。据预测，仅美国医疗服务业大数据技术的应用每年创造的价值就在3000亿美元左右，全球个人位置服务的最终价值将达到7000多亿美元。每天各种机构、每个人和大量传媒发送的图片、文档、视频和言论杂乱无章、周而复始，人类早已无法掌控。而这些信息正是人类活动的真实记录，大量来自人类的心理层面和社会组织的内幕，通过大数据分析，人类完全有可能认识复杂、隐秘的社会和自然现象，使科学研究进入快速发展时期，过去的不可知领域可能将被人类破解。

从消极方面看，大数据技术不是万能的，不能解决一切问题，它只是决策的一种量化手段。正确认识事物的是非和利害，遵循人文精神是更为重要的前提。缺少这个前提，大数据不仅毫无用处，而且能为谬论寻求证据。

有的文章说：“大数据的时代其实是弘扬理性精神的时代……美国在这方面就做得好很多，美国政府在各个领域都用数据分析，用数据决策，用数据创新。” ⑥美国确实重视数据，研究社会问题都搞民意测验或其他实证调查，已有80多年的传统。但2008年金融危机已过去5年，它的各种经济决策没有使其走出困境；它的情报部门搜集的许多数据都是虚假的（例如伊拉克有大规模杀伤性武器、向国际原子能机构提供虚假情报等）。尽管有大量脑库提供佐证与数据，美国历届政府都有重大失误。美国盖洛普民意调查所预测美国大选，每次通常搜集、分析十多万个数据，但却多次预测失误。大数据本身不完全等于理性，决策基于数据分析而并非基于经验和直觉，是一种理性的表现，但更大的理性是人文法则。即重视人民的普遍要求，维护各民族的尊严和文化，尊重人的自由、平等和权利。不尊重其他民族的历史和风俗，奉行种族歧视，只知道本国利益而不考虑他国利益，在某些国际事务中奉行双重标准，让美国政府在内政外交中屡屡受挫，给一些国家的老百姓造成不可弥补的伤害（例如多次对外战争滥杀平民），其中美国公民也遭到报复性的无辜虐杀。

遵循社会（国际）公德、人道主义、公正与正义、平等互利等友善原则，是分析数据的指导性准则。数据是有类别的，它真实与否，对全社会是否有利，哪种意见是绝大多数人拥护、赞成的，赞成的人是哪个阶层，等等，数据本身还存在一定的模糊性。对社会问题提取大数据，主要了解绝大数人的意见，依据人民是否满意做出结论。大数据与人民的数量绝非完全等同，“大数据”的应用不会使真理之门为之洞开，也难以解决大众传媒的是非判断。新闻传媒反映主流舆论，做出正确而精准的报道，仅仅依赖数据还远远不够。

互联网、大众传媒和社交媒体每天提供的巨量信息有大量冗余、虚假和有害的内容，其中侵犯他人隐私权、生存权和精神健康权的信息与图像大肆泛滥，“价值密度较低”。人类不但不能把大数据一股脑地当作宝库，而且要冷静审视数据的两面性，抛弃有害和无用的信息，使数据分析立于价值和法律层面，避免浪费专业人员的时间和精力。

大数据时代的重要性篇6

关键词关键词：下一代数据保护技术；数据恢复；数据安全；数据保护

中图分类号：TP309 文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2013）008012502

作者简介作者简介：李春霞（1975-），女，硕士，兰州文理学院网络中心讲师，研究方向为计算机技术。

0 引言

数据安全与保护一直是现代数据中心和超级计算中心的研究重点。随着互联网与高性能计算速度的快速发展，数据呈现几何级增长、数据更新频繁等特点。现代数据中心和超级计算中心都面临着快速备份和恢复的时间点越来越多，管理保存数据的成本及数据中心空间和能耗也变得越来越严重等问题，而传统的数据保护解决方案已经无法应对数据的过快增长以及复杂性的加剧，取而代之的是下一代数据保护（next-generation data protection，NGDP）技术。

而我们所有研究的新一代的数据保护方案，是基于磁盘的、备份/恢复为中心的全面的数据保护方案，是整合的数据保护技术平台，而不是一种单独的技术研究或者产品。

下一代数据保护方案考虑的研究要素，一个是如何提高数据备份的效率，另一个是缩短数据恢复的时间。数据备份效率的核心是数据备份技术，主要有数据重复删除技术、本地磁盘备份技术、深度集成智能备份和磁带库、异构快照和持续数据保护技术等。缩短数据恢复时间的核心是数据恢复技术，主要研究提高恢复数据的时间和恢复数据的有效率。

1 下一代数据保护技术研究现状

随着计算机系统和Internet服务的广泛应用，社会信息化程度不断提高，数据信息在当今社会已经成为非常重要的财富。作为信息的载体，存储系统的应用已经非常广泛，信息的可靠性存储对于企业来说生死攸关，一旦数据丢失，将会带来难以估量的损失。各种数据保护技术在人们对数据安全的需求下产生并不断地改进提高。较为传统的数据保护技术有备份和快照等，但是这些数据保护技术存在着明显的弱点，它们保证不了数据保护的连续性，而对于许多关键应用来说，一秒钟的数据都是极其宝贵的。

计算机存储的信息越来越多，而且越来越重要，为防止计算机中的数据意外丢失，现有主要的数据保护技术一般都采用许多重要的安全防护技术来确保数据的安全，在建立容灾系统时会涉及到多种技术，如：拷贝技术、备份（backup）技术、复制技术、镜像技术、RAID技术、快照（snapshot）技术、虚拟磁带库VTL技术等。

2 下一代数据保护技术实施方案和技术路线

下一代数据保护方案考虑的要素研究，一个是如何提高数据备份的效率，另一个缩短数据恢复时间。数据备份效率的核心是数据备份技术，主要有数据重复删除技术、本地磁盘备份技术、深度集成智能备份和磁带库、异构快照和持续数据保护技术等。缩短数据恢复时间的核心是数据恢复技术，主要研究提高恢复数据的时间和恢复数据的有效率。下一代数据保护技术平台是整合的数据保护技术平台，它要具备3个关键特征。首先，必须要全面，能够全面覆盖复杂的环境；其次，必须以磁盘为动力，从而能够利用现有的磁盘阵列投入并同时提高备份与恢复服务等级；第三，要以恢复为中心，备份操作能在任何时间都可进行最为快速有效的恢复。应将持续数据保护技术、重复数据删除技术和云存储灾备技术集成应用到下一代数据保护技术应用模型中。下一代数据保护技术应用模型如图1所示。

其次，在大型数据中心和超算中心数据保护平台内，采用磁盘阵列作为数据存储备份的存储介质，产生的庞大数据通过存储即能避免过度占用系统资源，也能避免浪费适应性重复数据删除技术，将冗余的数据进行删除并存储到磁盘阵列中用以容灾备份。在大型服务器和超级计算机系统中部署基于文件的持续数据保护技术，捕捉文件系统数据或者元数据的变化事件（如创建、修改、删除等），并及时将文件的变动以日志的形式进行记录，产生持续的日志链实现持续的数据保护。当系统内部发生灾难时，参考磁盘阵列中经过重复数据删除后的数据备份，实现任意时间点的快速系统恢复。

图1 下一代数据保护技术应用模型

最后，通过高速网络链接异地的远端云存储设备，在云灾备应用环境中，通过高性能、大容量云存储系统和远程数据备份软件，将用户业务数据存放在向企事业单位提供的空间租赁中。普通的企事业单位、中小企业可租用数据中心提供的空间服务和远程数据备份服务功能，建立自己的远程备份和容灾系统，以保证当本地发生重大灾难时，可通过远程备份或远程容灾系统进行快速恢复。

下一代数据保护技术解决了传统数据保护系统中运行维护成本高、备份和恢复效率慢、可靠性低的缺点，但是现行的持续数据保护技术和重复数据删除技术在系统资源占用和更加高效的数据保护方案之间的平衡性和复合构件数据中心问题上，还有很多的改进空间，下一代数据保护技术是未来数据保护市场的主要发展方向。

3 下一代数据保护技术创新点及推广应用

3.1 技术创新点

（1）研究了下一代数据保护技术综合应用模型，采用磁盘阵列作为数据存储备份的存储介质，产生的庞大数据通过存储即能避免过度占用系统资源，也能避免浪费适应性重复数据删除技术，将冗余的数据进行删除并存储到磁盘阵列中用以容灾备份。在大型服务器和超级计算机系统中部署基于文件的持续数据保护技术，捕捉文件系统数据或者元数据的变化事件（如创建、修改、删除等），并及时将文件的变动以日志的形式进行记录，产生持续的日志链实现持续的数据保护，实现任意时间点的快速系统恢复。

（2）在原有持续数据保护技术的基础上，提出了基于文件的持续数据保护技术，对恢复时间点附近的数据和日志的保存进行了改进，使资源占用和恢复时间得到均衡，消灭了传统数据保护技术中的备份窗口，实现了对数据的连续性保护，能够有效提高系统和数据恢复的RTO和RPO。

（3）本项目针对重复数据删除技术中数据对比检测算法繁琐问题，对重复数据删除技术提出了改进，降低了存储容量，大大缩短了多种应用程序的恢复时间，减少了对硬件设备的依赖，同时也降低了耗电量、冷却成本和占地面积，提高了资源效率。

（4）在下一代数据保护技术综合应用模型中，通过高速网络链接异地的远端云存储设备，在云灾备应用环境中，通过远程数据备份软件，将用户业务数据存放在云存储设备中，建立自己的远程备份和容灾系统，以保证当本地发生重大灾难时，可通过远程备份或远程容灾系统进行快速恢复。

3.2 推广应用

（1）下一代数据保护方案，解决了在传统数据保护系统中，由于数据快速增长，特别是云计算和物联网技术的兴起，导致的运行维护成本高、备份和恢复效率慢、可靠性低的缺点。

（2）针对持续数据保护技术和实际数据恢复的需求，研究的基于文件的持续数据保护技术，消灭了传统数据保护技术中的备份窗口，实现了对数据的连续性保护，提高了系统和数据恢复的RTO和RPO。

（3）针对重复数据删除技术中数据对比检测过程问题，对重复数据删除技术提出改进，降低了存储容量，大大缩短了多种应用程序的恢复时间，减少了对硬件设备的依赖，同时也降低了耗电量、冷却成本和占地面积，提高了资源效率。

（4）利用云存储进行容灾备份，是未来数据保护技术的发展趋势，客户可以利用云灾备快速实现灾备，降低灾备系统的总体拥有成本。

4 下一代数据保护技术经济效益

数据安全与保护一直是现代数据中心和超级计算中心的研究重点，随着互联网与高性能计算速度的快速发展，数据呈现几何级增长、数据更新频繁等特点。现代数据中心和超级计算中心都面临着快速备份和恢复的时间点越来越多、管理保存数据的成本及数据中心空间和能耗也变得越来越严重等问题，而传统的数据保护解决方案已经无法应对数据的过快增长以及复杂性的加剧，取而代之的是下一代数据保护（next-generation data protection，NGDP）技术。

随着数据的快速增长，特别是云计算和物联网技术的兴起，现代数据中心和超算中心面临着更加繁重的数据服务需求。另外，数据的不断增长也导致数据备份窗口和系统恢复时间的不断增加，每次的数据备份工作占用了大量系统资源，同时也增加了技术维护人员的工作量。各个数据中心和超算中心都在传统的数据保护技术基础上进行

改进，寻求更为高效、节能的数据保护技术。下一代数据保护技术的兴起，解决了传统数据保护系统中运行维护成本高、备份和恢复效率慢、可靠性低的缺点。

参考文献参考文献：

[1] 田全红，刘光明. 下一代数据保护技术研究与应用[J].计算机光盘软件与应用，2011（16）.

[2] G DUZY.Match snaps to apps[M].Storage，Special Issue on Managing the Information that Drives the Enterprise[Z].2005.

[3] 薛华成.管理信息系统[M].北京：清华大学出版社，1999.

[4] 杨爱花， 苗长川.现代市场营销管理[M].北京：清华大学出版社，2004.

大数据时代的重要性篇7

关键词：成人教育；管理与发展；大数据时代

作者：李娜(河北公安警察职业学院，侦查教学训练部，河北，石家庄，050091)

知识、技术的创新，催生了大批信息技术新形态，大数据便是其中之一，且正在席卷社会各个领域。在现代教育领域中，信息技术已经成为不可或缺的支持手段。作为终身教育中的一大组成部分，成人教育在倡导终身教育的当前环境下开始为更多的人所关注。在大数据时代背景下，这种形成于初始教育基础上的职后教育，正在面临新的机遇和挑战。与时俱进，完善和创新教育管理与发展方式，是成人教育发展的必然趋势。而在探讨大数据时代对成人教育管理的影响及成人教育管理与发展如何完善创新前，我们首先应对大数据时代的产生与发展背景有一定了解。

一、大数据时代的产生与发展背景

20世纪70年代，阿尔文·托夫勒在《未来的冲击》中就已经预测，“人工编码信息”在未来的社会中将大量存在，在人们的生活中代替自然信息。从今天的社会情况来看，这一预测显然已经来临。2008年9月，“大数据”一词被美国《自然》杂志正式提出。2012年，我国出版了《大数据》一书，作者为我国著名信息管理专家涂子沛先生。同年，美国学者舍恩伯格在自己的书籍《大数据时代》中指出，信息科学技术的发展推动了大数据时代的到来，重大的时代转型正在开启。舍恩伯格认为，2013年将是大数据时代元年，大数据这一颠覆性技术革命，连同云计算、物联网等正在潜移默化地改变人类的生活及对世界的理解方式。对于很多新发明与新服务来说，大数据是源泉与基础性存在，世界各国专家学者都对大数据的研究与应用保持着高度关注，更多的改变正蓄势待发。

与一般意义的“数据”相比，大数据其实是一种巨量资料。大数据在信息的撷取、处理、分析、管理等方面不仅是与一个数字相关的综合描述，还涵盖了整个交易和交互数据集等所有数据集。关于大数据的定义，美国互联网中心认为，大数据作为一种技术架构，其从大容量数据中对价值的获取，主要依靠高速地捕捉、发现和分析。大数据是一种信息资产，该种信息资产的形成是立足于容量、价值的更大化、多样性的更高化以及生成速度的更快化。从这点可以看出，大数据不仅种类多，还呈现出速度快、容量大等特点。在现代社会中，信息感知和采集终端可谓无处不在，海量的数据在这些终端协助下得以采集。为了推动信息最大化采集，云计算这种更加强大的计算能力作为计算技术不断进步的结果迅速进入到人们生活中。云计算的出现，为我们构建了一个数字世界，这个数字世界的中心为个人及组织，是与物质世界平行的世界。我们看待世界的方式，在这个数字世界的到来下出现了一种全新的方法，即数据分析成为人们决策行为日渐不可或缺的基础，转变了更多对经验和直接的依赖。继云计算后，大数据这一技术革命，又颠覆了IT行业和人类社会。在不断创新和发展的大数据技术下，在实践过程中人们很快便认识到，通过开放、整合和分析数据，有利于新知识的发现与新价值的创造，对社会大进步与大发展有很大促进作用。

到目前为止，在公共卫生、商业领域中都已经能够见到大数据的身影，这个世界正在被一场基于大数据思维和技术的工作、生活、思维大变革改变。大数据理念在教育领域中也在迅速渗透，给教育领域带来较大的影响和冲击，成人教育亦不例外。大数据在成人教育领域的深入，能够帮助学生对个人学习行为和学习程度更全面地掌握，通过个性化的教学内容支持为学生提供更多指导，同时在存储、管理及分析教育数据方面也给成人教育领域带来很大挑战。在大数据时代，科学合理地看待和利用大数据技术与思维，必将促进成人教育管理与发展的优化，促进成人教育人才培养质量的提高，以及成人教育服务社会效能的提高。

二、大数据时代对成人教育管理与发展的影响

(一)大数据时代对成人教育的积极影响

1.开拓成人教育的发展前景

大数据时代的到来，丰富了当今科研、网络及感知数据，相比以前任何时期知识和技术的更新速度都更快，终身学习的观念逐渐成为全球性的共识。我国经济社会的发展重心在大数据时代正在转移，在我国社会经济发展中人力资源与自然资源占据着更加重要的地位。“数据—教育”在大数据时代下已经逐渐联合，人类社会发展在大数据时代下开始迈向产学研相结合的道路。处于经济发展转型重要时期的我国，在大数据时代背景下，为了提高核心竞争力，也开始紧跟时代潮流，加大对成人教育活动的投入，极大地开拓了成人教育的发展前景。

2.为成人教育个性化教育管理提供可能

互联网的普及，使人们的社交平台日渐多样化，微信、微博等给人们的生活带来了丰富多彩的信息与数据。通过数据集的方式，人们的动态信息被搜集、汇总、分类和分析，个性化推荐、预测及建议得以提供给不同的人。在大数据时代下，成人教育也可利用大数据的这一功能，根据成人教育学生的不同特点与教学内容的不同，对不同类型的教学方式有针对性地设计，对成人教育效果的提升有重要作用。利用大数据技术，成人教育在管理中可动态地捕捉分析成人学生的关注点，对大数据的信息跟踪与预测功能充分发挥，通过个人数据档案的建立，可以使教师与学生在教学中对自身掌握知识技能的情况更加及时和全面的了解，在为学生的自主学习提供方便的同时，有利于教师的个性化教育，从而为成人教育个性化教育管理目标的实现提供了可能。

3.扩充成人教育的教育资源

我国成人教育事业近年来取得较大进步，成人教育机构数量与教学条件均得到很大改善，这些都给成人教育的开展提供了有利的物质条件。随着我国教育的不断发展，受教育者拥有更加丰富多样化的专业选择，给成人教育提供了更多生源可能性。尤其是进入大数据时代后，成人教育的教学模式在高新技术的发展下获得较大改善，远程网络教育、电视大学等线上教育在成人教育中日渐普及，为成人教育提供了更多传授知识的平台。在大数据时代，不但能够转变成人教育传统学校教育的形式，而且能够极大地改善成人教育教学资源。教师通过互联网能够搜集到各种最新的教学信息，将其应用于成人教育课堂中，促进成人教育教学效果的提升。

(二)大数据时代给成人教育提出的挑战

1.成人教育的地位亟须提升

在大数据时代，世界各国纷纷提高对成人教育的重视程度，看准了成人教育在提高自身教育竞争力方面的积极作用。在发达国家，成人教育与普通教育通常被放在同等教育的地位。在高级技能人才培养和终身教育方面，成人教育有着巨大作用。成人教育不但能够促进知识向实际生产力的转变，而且比普通教育见效时间更快，具有更高的效率。我国对于成人教育的认识，远远不如发达国家。进入大数据时代后，成人教育的低效率、见效慢的问题更加凸显。面对大数据时代所带来的知识爆炸背景，转变我国成人教育地位，缩小与发达国家差距，是我国成人教育面临的挑战。

2.成人教育的学习效率有待提高

知识信息在大数据时代呈现出前所未有的增长趋势与更新速度，给成人教育学习效率的提升带来很大挑战。信息总量在大数据时代增长迅猛，不断更新普通大众知识技能成为科学技术的主要趋势，但传统成人教育一次性教育对这种需求已经无法满足。在大数据时代，在与现代高新技术之间的互动方面，成人教育正在不断增强，如何使成人教育“短”“频”“快”的特点和作用通过新的教学形式充分发挥，促进成人教育学习效率的提高，是成人教育当前管理与发展必须解决的问题。

3.成人教育服务社会的职能有待加强

现代生活及建设学习型社会的要求，在大数据时代，对成人教育发展模式及教育内容的创新提出更多的挑战。大数据时代下科学技术水平快速发展，人们的生活方式也随之改变，在大众的基本生活技能中，又加入了掌握计算机技能的能力。在我国经济不断发展的当前，大数据时代下对社会大众的素质提升有了更高要求，成人教育面临更加现实的问题。党的十八大提出，“中国梦”的实现，离不开全民教育和终身教育。成人教育作为终身教育的重要方式之一，在“中国梦”的实现中不可或缺，是对中国人才进行全面培养的摇篮。作为终身教育的重要依托，大数据时代下充分发挥成人教育的社会服务职能是其重要任务，而如何优化大数据时代中的教育资源并合理利用，提高成人教育效率，对成人教育效益最大化的实现及中国教育梦想的更快实现有重要意义。

三、大数据时代下成人教育管理与发展的创新对策

(一)成人教育发展规划不断完善，向终身教育发展

进入大数据时代后，终身教育的全民性要求，对成人教育的发展提出更多要求。我国应通过对大数据优势的借助，从我国成人教育的实际情况入手，对各种数据信息尽可能地搜集、整合与分析，不断地完善我国成人教育发展规划。我国成人教育规划，应将立足点设立在人才发展规划与教育发展规划方面，为成人教育的发展方向指明道路。因为成人教育是一项非生活必需性事业，所以在对成人教育发展规划进行制定的过程中，国家可利用大数据对特定地区的成人教育发展潜力充分地分析，与特定地区经济发展水平和社会发展水平结合起来，完善该地区的成人教育法律法规与发展规划。高校在对成人教育发展时，可利用大数据的平台，将更实用、快捷、有效的知识技能提供给接受成人教育的学生，使更多的群众被吸引和调动起来，提高全面参与终身教育的积极性，使更多的人接受成人教育。成人教育研究者应对最新的知识技能形态加以研究和掌握，对优秀的成人教育办学经验积极借鉴，促进成人教育模式的不断改革和创新，以使成人教育得到更加深度的发展，让成人教育朝着终身教育的正确方向进发。

(二)合理设置课程，改革教学、考核手段，发展个性化成人教育

大数据时代的教育，不但能够对学习者的需求精细地分析，而且可根据学习者的特点对学习者实施区别化教育。成人教育在课程的设置上，就应对个性化教育的目标充分地考虑，将传统成人课程设置模式加以改革，根据学习者的需求对成人教育课程进行定制，以适应大数据时代对成人教育个性化教育的要求。大数据时代的成人教育，已经可以打破空间、时间的限制，在教学过程中，成人教育者应摒弃传统教育的束缚观念，坚持成人教育开放教学理念，合理地变革成人教育教学与考核手段。对于一些因为工作等原因无法现场学习的学生，成人教育可组织网络班级，通过互联网实施远程教学和考核。在考核的时间地点方面，成人教育应积极利用网络技术和学习平台，尽可能地为成人教育学习者创造条件。在考核方式上，成人教育则可对全国统一网络考试模式加以尝试，在各地区对大小远程考试中心进行设立，给学习者提供考核预约机会，灵活安排成人教育考核。相比普通教育来说，成人教育的对象比较独特，所以成人教育可通过大数据时代特点的借助，将富有成人教育教学特色的课程、教学、考核手段从海量的知识信息中选取出来，为成人教育学生定制合适个性化的成人教育规划，打造个性化成人教育品牌。

(三)有效整合各种资源，规范和创新成人教育学习平台

在信息化时代和大数据时代，成人教育教学资源空前丰富，成人教育应对这些资源实施有效整合，使其能够科学地应用到成人教育教学中。目前，我国很多成人教育机构都自己的学习平台，在这些学习平台中都包含成人教育机构独立的教学资源，很多时候需要登录密码才能登录这些平台，造成了成人教育资源的重复和浪费。大数据时代的优势就是数据和资源的共享，成人教育应根据教育标准，对各个学习平台进行规范和统一，利用大数据挖掘和分析技术，对各类教学资源去粗取精，规范和创新成人教育学习平台，使其与大数据时代成人教育的发展趋势相适应。在智能化便携设备不断发展的今天，互联网的主要阵地逐渐为智能手机、网络电视及平板电脑等所取代。对于网络终端的变革，成人教育应时刻保持清醒，对新的教学模式加以应用，通过多个平台对学习者的零碎时间进行整合，推动成人教育不断向前发展。

(四)健全大数据资源共享与监管机制，将责任与自由结合起来

大数据时代的重要性篇8

关键词：统计学；教育改革；大数据

一、引言

最早提出大数据时代到来的机构是全球知名的麦肯锡咨询公司，该公司在一份研究报告中指出：“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，人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。

大数据是随着互联网技术的广泛应用带来的数据量和数据类型激增而衍生出来的一种现象，但大数据一词不仅指规模大、种类多的数据集，还包括对这种数据集进行采集、处理与分析以提取有价值信息和直接创造价值的技术构架和技术过程。大数据的第一个特征是数据量巨大。截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB（1024EB=1ZB）级别。第二个特征是数据类型繁多、异构性突出，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等。第三个特征是数据价值密度较低，数据中存在大量重复性和无价值性信息或噪声。如何通过强大的计算技术和统计分析等方法迅速完成数据的价值提纯，是大数据时代亟待解决的难题。第四个特征是处理速度快、时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。

目前，不同的学科领域对大数据概念有着不尽相同的解释，但各种解释中大致可以从两个方面去理解。首先，大数据概念体现在数据量的巨大、种类的众多及产生速度的飞快，同时产生的数据集极有可能包含着各种半结构化和非结构化数据；其次，大数据概念还体现在对数据进行处理的手段和流程方面，由于数据量的庞大和类型复杂，利用常规的统计软件已经无法对当今的数据进行及时有效的存储、分析及处理。因此，所谓的大数据并不是单纯指数据流量的巨大，还指其结构的复杂和种类的多样，在数据处理和分析上需要采用高端计算平台或高级统计软件，以及海量数据中存在着可挖掘的潜在的大量价值信息与知识。

近年来，随着高速计算机的应用、信息技术的快速发展，特别是云计算技术的发展，使大数据的存储和分析技术得到迅速发展，目前的核心技术有MapReduce、GFS、BigTable、Hadoop，以及数据可视化等。在数据搜集上，可方便地通过在线互联网数据库获取二手数据或一手实时数据。在数据分析上，传统统计学方法采取的是基于统计模型的样本数据分析，而大数据分析技术则是通过高端计算平台，对大数据中的信息进行挖掘。

统计学作为对数据进行处理和分析的科学，必然受到大数据的影响。在大数据时代，统计学教育必须与时俱进，跟上时展步伐。近年来，有不少文献讨论了大数据环境下我国统计学教育的改革问题（例如[1]-[5]），本文在分析大数据时代特征的前提下，进一步讨论我国统计学教育的现状与挑战、统计学教育改革的内容、方法、借鉴和适应时代要求的变革问题。

二、统计学教育的现状与挑战

2013年，教育部对我国统计学专业设置进行一次新的调整，将原来的既可授予理学学位，也可授予经济学学位的统计学专业划分为统计学、应用统计学和经济统计学三个本科专业[6]。根据教育部高等学校统计类专业教学指导委员会2013年11月公布的数据，当时全国有194所高校开设了统计学专业，156所高校开设了应用统计学专业，164所高校开设了经济统计学专业[6]。目前，全国开设这三个统计学专业的高校个数和在校学生人数与2013年相比都有不少的增加。

面对大数据时代，我们目前的统计学教育无论在培养目标和教学内容上，还是在教育方式和人才培养模式上，都存在着亟待解决的挑战性问题。例如，在专业培养目标和人才培养过程中，我们比较重视课程层面上的评价，比较轻视专业层面上的整体评价，缺乏对学生综合能力的反馈机制。

关于教学内容，目前三个统计学专业在统计理论和应用统计两个方面有不同的侧重。统计理论主要包括：抽样理论、实验设计、估汁理论、假设险验、决策理论、贝叶斯统计、半参数和非参数统计、序贯分析、多元统计分析、时间序列分析、小样本理论和大样本理论等。在数据分析中，现今的统计方法基本以结构化数据为主要处理对象，而对非结构化和半结构化数据的分析和工具涉及较少。因此，现今统计学课程及内容已不能满足从事非结构型和半结构型的大数据研究和商业应用对人才培养的需要，必须进行必要的改革。

对于教育方式，鉴于大数据时代要求，统计分析人员需要具备较高的数学和现代统计学基础，具有较高的软件操作能力，掌握一定的大数据收集、整理、分析、处理和挖掘数据的技能。日本学者城田真琴认为：“数据科学家要有计算机科学专业背景，数学、统计方面的素养和使用数据挖掘软件的技能，善于利用数据可视化的手法展现晦涩难懂的信息，而且具备相应的专业知识、眼界和视野，具有适应社会发展和创造价值的能力”。现今的统计学教育方式还不能很好适应大数据时代数据科学人才培养需要，必须进行必要及时的调整和变革。

对人才培养模式，大数据时代不仅要求培养具有数据处理和分析所需的基本素质与技能，更重视培养从海量数据中发现和挖掘价值信息、把握市场机遇、创造利润的潜在能力。面对大数据时代的诸多挑战，现代统计技术、数据挖掘方法、计算机信息技术、软件工具和理念的日新月异，培养统计人才的教育模式也需要相应变化，统计学教育只有与时俱进，主动做出全面的调整和变革才能适应新时代知识进步和激烈人才市场竞争的需要，积极迎接大数据时代的挑战。

大数据时代对统计学教师有更高的要求，统计学教师需要与时俱进，跟上时代步伐。随着互联网、物联网、云计算等信息技术的发展，对数据的分析和处理的技术也随之要求更高，统计学教师固有的知识体系已不能满足培养现代统计人才的需要，必须进一步深化和更新原有的统计学理论知识，而且还需要学习掌握计算机技术、互联网、数据库和信息科学等有关知识和技术，同时还要熟悉处理非结构型和半结构型数据的知识和技能，以适应现代统计学教育对教师的知识结构和基本素质的要求。

大数据时代对统计专业的学生也提出了更高的要求，他们不仅需要掌握现代统计理论、统计方法和专业统计软件，还要学会如何分析、处理来自互联网或各种实际问题中的海量数据，如何利用统计软件和互联网技术进行数据操作，如何借助软件技术和统计准则判断数据质量，如何进行模型选择和评价模型方法的有效性，如何准确清晰地呈现统计分析结果和结论，等等。

2014年11月，美国统计学会了统计学本科专业指导性教学纲要 [7]，该教学纲要对统计学专业提出四个方面的要求：（1）具有扎实的数学和统计学基础、强大的统计计算和编程能力，熟练使用统计软件和数据库；（2）分析来自现实问题的真实数据，真实数据是统计专业教育的重要组成部分；（3）掌握多样化的统计模型方法；（4）具有通过语言、图表和动画等方式解释数据分析结果的能力。美国是统计学教育和人才培养最先进的国家之一，该指导性教学纲要代表着美国统计学专业培养人才的基本要求和发展方向，对我国统计教育的改革具有重要的参考价值。以该指导性教学纲要为参考依据，对照我国目前的统计学本科专业教育，无论是在培养目标和课程设置方面，还是在教学内容和教学方法方面，都存在着亟待解决的挑战性问题。

三、统计学教育的改革

大数据时代的统计学教育不仅是各种统计方法、数据挖掘方法和信息技术手段的延续或发展，更主要的是这些方法的集成应用和在实际数据分析中的真实体验。过去，企业数据库价格昂贵，在统计学教育的教学案例或实验课教学中，很少采用真实和海量的数据库资源，基本都是采用过时或虚拟的数据。今天，像百度大数据引擎这样的数据库的逐步对外开放，将有助于开展“线上大数据统计实验”教学。为了适应大数据时代要求，有必要利用网络资源以及各种数据处理软件，搭建线上大数据分析实验教学平台，全面开展大数据统计实验教学的改革。实际上，借助大数据分析平台，本科阶段的统计学教育就可以融人联机分析和数据的可视化教学。其次，要时刻关注大数据分析理论的进展，及时将新理论新方法融入课堂教学内容。

需要指出的是，在大数据时代，经典统计理论和方法并没有过时，但需要进行改进和进一步发展。这是因为，网上采集的巨型数据集往往存在大量的重复性和无价值数据信息，使得大数据价值密度降低。在对这些数据进行分析处理之前往往需要通过去噪、分层、截断、聚类等方法的预处理，将其变成便于进行分析处理的小数据，继而借助于经典统计方法进行分析和处理。因而在大数据时代仍然需要采用传统统计学的小样本理论和方法。所以，即便是在大数据时代，经典统计方法仍然是进行统计分析的基石，其核心地位不可动摇。所以，在大数据时代仍然要强化统计学的基本理论和方法，尤其是在长期发展和实践应用中经过验证的、成熟有效的经典和现代统计方法，在大数据时代仍然没有过时，但需要结合大数据分析的需要对经典统计方法进行必要的发展和改进。

大数据科学需要统计学与数学、计算机等学科的结合。亚马逊大数据科学家John Rauser 认为：“数据科学家是统计学家和计算机工程师的结合体”。为了满足大数据时代的要求，统计学专业的课程设置需要进行必要的调整。应根据新时代人才培养的要求，增设与大数据前沿领域发展相关的课程，如计算机网络和大数据相关的软件应用，同时要加大实验课和社会实践课的比重，引导学生理解和掌握大数据概念、理论、技术和方法，培养其运用大数据的相关分析工具解决实际问题的能力。对于理论课程，除基本统计理论外，还应开设一些较为现代和深入的课程，如现代贝叶斯方法、神经网络、数据挖掘、应用随机过程论等。另外，还应开设与大数据分析相关的关联规则、决策树、机器学习、支持向量机等课程。

为了培养与时代适应的统计学人才，统计学专业教师应不断更新自身的知识结构和价值观念，改变认识数据、收集数据和分析数据的思维，主动学习和补充互联网、现代数据分析技术、数据库和数据挖掘技术，使自己的知识体系不断更新和提升，跟上时展的步伐。

在大数据时代，要注意培养学生适应社会的能力。统计专业人才培养模式应以提高本专业学生数据分析方面的能力，开阔他们的视野，培养其适应社会的能力。应积极引导学生进入实训场所动手操作和锻炼，尝试以企事业单位的财政、金融、保险、统计、咨询和信息公司等部门为主构建专业性教育实践基地。鼓励学生到大数据相关的机构部门、产业园区和企业中去调查研究和实践。此外，统计专业应积极同其他专业进行合作，联合培养适应新时代要求的数据分析人才。鉴于大数据对数据分析人员在计算机技术、行业认知、业务知识、数据分析工具和方法的要求提高，统计学科应主动与计算机、经济学、管理学等相关学科合作，培养学生的计算机能力、专业素质和业务修养。

“它山之石可以攻玉”，关于统计学专业的课程设置，可以参考和借鉴美国统计学会公布的统计学本科专业指导性教学纲要。根据该教学纲要，统计专业的课程设置应该涵盖五个模块[7]：（1）统计方法与统计理论。建立统计模型并对模型的输出结果进行评价，熟悉统计推断，能够从数据分析中得出恰当的结论。（2）数据操作和统计计算。熟练使用一款专业统计软件进行探索性数据分析，发现和清洗数据中的错误记录，具有编程能力和算法思维，可以进行各种数据操作，还应掌握统计计算技术，能够进行模拟研究。（3）数学基础。熟练掌握微积分、线性代数、矩阵论、概率论和数理统计的基础知识。（4）实践训练和表达能力。具有良好的表达和交流能力，善于通过图示和动画等听众易于理解的方式展示分析结论，并且具有团队合作精神和项目领导能力。（5）特定领域的知识。掌握特定应用领域的知识，并用统计学特有的思维方法来分析和解决特定领域的实际问题。

大数据时代是以数据为中心的时代，统计学专业的教育改革必须适应这个时代的要求。统计数据分析中软件应用能力至关重要。在众多统计软件中推荐使用R和SAS软件，因为R是免费开源软件，其统计建模、统计计算和可视化功能强大，更新迅速，是最新统计方法的主要平台，非常有利于培养学生的编程能力和知识更新能力，而SAS软件被很多公司用于数据管理和数据分析，在实际应用领域具有长期而深远的影响，是数据分析不可或缺的专业统计软件。当然，教学中也可以尝试使用其他专业统计软件，例如经济统计专业学生也可使用SPSS软件，但最好会使用SAS或R软件。在加强软件使用和编程能力的基础上，应加强学生统计计算和统计模拟能力的培养。在大数据时代，强调统计计算的重要性是大势所趋。统计模拟技术是伴随着高速计算机和信息技术的快速发展而广泛应用的现代技术，可用来解决传统学科领域中无法解决的问题。例如，在计算技术飞速发展的今天，贝叶斯统计方法过去曾经面临的计算瓶颈正在逐渐消失，基于马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）技术的统计模拟方法在数据分析中的强大威力正在日益显现[8]。

参考文献：

[1] 刘春杰，大数据时代对当代统计学教育的挑战，统计与决策，2015年，第8期。

[2] 孟生旺，袁卫，大数据时代的统计教育，统计研究，2015年，第32卷4期。

[3] 葛虹，韩伟，大数据时代统计教育变革的SWOT分析与发展策略，统计与决策，2015年，第4期。

[4] 张海波，黄世祥，统计学专业学生大数据分析能力的培养方式选择，统计与决策，2014年，第24期。

[5] 李卫东，大数据对统计学科发展的影响，统计与决策，2014年，第13.期。

[6] 教育部高等学校统计类专业教学指导委员会.统计学专业教学单位.http：///category/信息公开/教学单位，2013-11-15.

[7] American Statistical Association.2014 Curriculum Guidelines for Undergraduate Programs in Statistical Science [EB/OL].http：///education/curriculumguidelines.cfm，2014-11-15.