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大数据时代高校管理创新思路论文
摘要：艺术类高校图书资料室的建设对于师生的学习和研究具有重要的作用。本文介绍了艺术类高校图书资料室的任务和职能，简述其管理现状，并提出了艺术类高校图书资料室创新化管理的有效办法。
高校图书资料室是全校资源汇集地，学生在此处可以找到许多专业书籍，补充知识。图书馆管理不能再使用传统的管理办法，应该有一定的创新。图书资料室管理创新不仅体现在硬件设施的更新上，还要创新管理理念和管理模式。高校艺术图书资料库为广大艺术爱好者提供学习的平台，有重要的实用价值，也应与时俱进。
一、艺术类高校图书资料的任务与职能。
艺术专业的学生重视灵感的来源，需要查阅大量的资料，尤其是获取最新资料。高校艺术图书资料室中收藏了大量的资源，有名人作品、学生优秀作品、教学资料，为教师教学和学科研究提供大量的帮助。艺术学院资料室有助于学生在最短的时间内获得最精确的知识，也能为其进行学术研究提供参考文献。出于服务师生科研的需要，艺术学院图书资料管理应该更有条理，及时更新数据，增加数据量，帮助教师和学生从中获取知识。
二、艺术类高校图书资料室管理现状。
当前，艺术类高校图书资料室的资料不论在数量还是规模上都不能满足需求，主要有以下问题：一是虽然艺术图书资料室管理人员配置齐全，职员的服务质量也较高，但是图书资料室的管理模式过于陈旧，管理者的创新意识不足，专业管理人员少，使得管理人员的整体创新意识不足；二是艺术图书资料室管理人员工作态度过于刻板，缺乏人性化管理方式，管理人员工作缺乏积极性，进而提出创新管理办法的可能性大大降低。三是图书资料室资料更新速度慢，外部新型知识在很久以后才能出现在资料室，没有跟上时代发展速度，不能满足师生教学需求。因此为了给师生提供更加充足的资料，需不断创新资料室管理模式。
三、艺术类高校图书资料室创新化管理的有效途径。
1.创新艺术资料的管理理念。首先，管理者需实现思想转变。传统的管理思想是以满足阅读者的需求为主，在这种思想主导下，管理者的权益没有得到保证，他们在工作中会表现出不满情绪，工作效率不高。因此，艺术类图书资料室管理观念应该转变为以满足阅读者和管理者为主，合理调整管理模式，这样能充分调动资料室管理者的工作积极性。此外，艺术类资料室管理者应该提高服务质量，对于前来借书、咨询的读者应该热情接待。管理者只有不断利用先进生产力改进自己的工作模式，才能在工作上有所创新和突破。
2.艺术资料室管理中硬件设施的更新。传统的资料室中只有书架、箱子、桌凳等简易的设施，引入计算机技术之后，在网络空间建设海量的存储空间，将资料数字化，以数据的形式存储在网络空间，可以保证其安全和清晰度。因此，管理员需要不断更新资料室内部的硬件设施，自觉提高计算机操作能力，将资料准确输入网络中，为师生提供最新资料。
3.创新艺术类高校图书资料室的管理制度。现在图书资料管理重视信息量的积累，网络化和数字化程度高，管理员的地位被弱化，如果资料室的物质和人力资源得不到充分利用，其中的价值就不能被充分体现出来。在艺术资料室管理中一定要重视管理者的作用，他是一切活动的主体，资料室的管理制度一定要围绕“人本主义”来制订，调动职员工作积极性，将其价值充分发挥出来。对于资料管理工作的分配，应该做到合理公正，严格有序。从职员的挑选到进入工作岗位，一定要遵循规章制度，并采取一定的奖励和淘汰机制，保持良性竞争。
4.创新艺术类高校图书资料室的管理方法。资料室管理办法的创新归根到底是为了发挥职员潜在的价值，提高资料室服务质量。管理办法创新是为了提高员工工作积极性和主动性，更新和完善资料室网络资料检索系统，节约读者的时间。另外，在检索结果中能够显示被检测资料的字节数和信息简介，使阅读者能够判断是否为自己寻找的资料，并且对于一些资料要显示目前的更新进度和最新情况。现在很多艺术院校的图书馆采用网上信息检索，建立电子阅览室等，为师生提供有利的学习环境。
四、结语。
为了满足师生的需求，艺术类图书资料室管理模式需要不断创新，可以从管理理念和管理方式着手，希望本文的探索对艺术类图书资料室管理质量的提升有所助益。
参考文献：
[1]陈慧.资料室现刊管理模式探析——以西安航空职业技术学院资料室为例[j].湘潮（下半月），（5）.
[2]裴霞.浅谈高校电子阅览室的建设和管理[j].金陵科技学院学报（社会科学版），2011（2）.
[3]叶翎，李华.辽宁省高校图书馆典藏工作现状与创新[j].图书馆学研究，2011（16）.
[4]刘志杰.浅析高校图书馆勤工助学管理模式——以周口师范学院资料室为例[j].科技情报开发与经济，2011（18）.
大数据时代高校管理创新思路论文
摘要：随着信息时代的到来，高校图书管理也应顺应时代潮流紧跟时代步伐，迎接信息时代管理模式更新的挑战。在新的时代应该要具备的新的思路创新管理模式，建设好以人为本管理先进的高校图书馆。通过创新自我的管理模式来适应当今时代的发展的需要。笔者就今年来高校图书馆管理模式现状来谈一谈高校图书馆如何创新管理模式。
高校图书馆是高等教学的基本保障。高等教育的不断发展，越来越多的科研工作将会依赖于图书馆的文献信息。这就要求图书馆要提升自己的服务水平和管理质量为高校高等教育服务。在过去的几年，高校图书馆管理水平有着显著的提高，管理经验也不断完善，但是高校图书馆管理也正面对不少新的问题。随着读者对阅读的需求变得更加多样化，读者对阅读读物的需求也变得更加的大。图书馆传统的管理模式无法继续满足广大人民群众对物质文化的需求。因而，作为高校图书馆管理需要紧跟信息时代的步伐，发掘创新管理思路。
一、高校图书馆管理现状。
总体上说，高校图书馆管理水平相比前进有了很大进步。高校图书馆为广大师生服务的服务意识不断增强，管理队伍也有了显著提升。但是从长远的角度来看，图书馆管理水平还是满足不了广大师生对图书馆管理的需求。随着时代更新，高素质人才涌入高校，学生需求图书的多样性增加，学生对书籍文献内容要求也不断提高，此外学生对图书馆服务需求的多样性也不断增加。传统的图书管理方法将不再适应这些变化，这必将给高校图书馆的管理增加很大的困难。如今高校图书馆将面临以下几种困难。
一方面，图书馆管理的队伍一定程度上有了很大提升但是却在管理上不够专业，在图书管理行业图书管理员往往有较高的学历却不专业，真正图书管理专业的人员却很少。另一方面，虽然信息时代已经开始影响我们生活的方方面面，但是就高校图书馆管理而言，信息化程度不高，信息化管理没能够普及。当然图书馆管理现今也还存在一些其他的问题，这些都是有待我们去解决的问题。
1.创新管理理念。
《周易》曾说，“穷则变，变则通，通则久。”笔者认为，高校图书馆管理同样也适用这个道理。当高校图书管理正面临许多挑战时，就应当创新管理念换一个角度解决问题。图书馆的管理需要顺应时代的发展，需要符合时代的发展需求。在日新月异的今天传统的图书馆管理理念恐怕跟不上时代的发展的步伐。所以我们要推陈出新，更新管理理念。
信息时代是时代的发展的潮流，信息化正开始影响我们生活的方方面面。高校图书馆管理应当顺应信息化发展的理念，加快图书馆信息化发展步伐。原有的管理模式过于封闭疏散，在很多方面仍然依靠人工，这样不利于提高管理的效率。引进信息化发展理念有利于提供管理办事效率，减少管理的成本，在图书馆管理方面可以做这样一个大胆的创新。此外，信息化时代下的“大数据”统计可以有效的分析图书管理中的各种信息，提升图书管理的准确度。
坚持“以人为本”理念，高校图书馆的设立是服务于广大高校师生的。图书馆管理者应当树立为广大师生服务的意识，对需要帮助的师生提供人性化服务。对于需要借书的同学图书馆在管理时可以提供网上预约、电子查询、人工引导服务满足师生的`各种需求。只有更好的服务才能更好的管理，减少不必要的麻烦，从而提升图书馆管理的水平。
2.创新管理方式。
方式的选择往往对于图书馆的管理很重要，一个好的方式往往会使事情事半功倍。过去图书馆普遍采用人工管理，图书管理事物的方方面面广泛的应用人工，由于人的精力和时间有限，面对繁琐的图书管理人工不可能总是做到尽善尽美，难免会出差错。倘若在图书馆管理中应用信息化的方式可以有效的节约管理时间，提高管理效率。所在在图书馆创新管理方式方面，不妨引进信息化设备提高管理效率。
在对图书管理上也需要管理方式上的创新。过去图书较少，对图书的检索相对来说比较容易，不需要细致的编辑。而现今图书种类内容变得多起来，原来方式的图书管理检索方法可能会不顺应现今发展需求。这就需要我们重新对图书进行编排检索寻找到合适的检索图书方法，让学生方便寻找到自己心仪的图书。同时，图书馆可以设立网上检索，图书馆建立自己的搜索引擎和目录浏览方便需要借书的同学便捷的寻找书籍。
3.创新管理机制。
高校图书馆现代化建设已经基本完成，但从图书馆管理发展来看未来还需迎接很大的挑战。而作为图书馆的管理者很多人员仍不具备专业图书馆管理素质。因此，我们需要在管理者自身创立可行的机制推动自我发展。
图书馆内部应当设立奖惩机制，创新先行的管理制度，激励图书馆管理人员的工作积极性和热情。图书馆建立考核机制，对于工作认真能够出色完成本职工作的员工应当给予符合其作出贡献的奖励，通过相应的奖励来推动员工的工作积极性。相反，对于自身与别人存在差距在工作中又不积极努力做好本职工作的员工适当给予批评处罚，让其知耻而后勇在日后管理工作中努力做到最好。通过一套奖惩机制的建立推动图书馆内部员工的积极性，从而使图书馆管理更加专业化。
总之，为了图书馆能够更好的服务于广大师生服务于高等教育，高校图书馆不得不引入创新思路。在新的管理理念、新的管理形式、新的管理机制的共同促进下，图书馆管理水平和服务质量定会显著提高，高校图书馆定将会迎来蓬勃发展。
参考文献。
[1]胡小菁，范并思.云计算给图书馆管理带来挑战[j].大学图书馆学报，（4）。
[2]韩兆宏.也谈云计算给图书馆管理带来的挑战[j].图书馆学刊，（12）。
大数据时代教学建设论文
如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就out了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典著作――舍恩佰格的《大数据时代》。维克托・迈尔舍恩伯格何许人也？他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和ibm等全球企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为：大数据时代的。预言家“的牛津教授真牛！那么，这位大师说的都是金科玉律吗？并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，才能能与之进行一场思想上的对话。
舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。
在第一部分”大数据时代的思维变革“中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：
一、更多：不是随机样本，而是全体数据。
二、更杂：不是精确性，而是混杂性。
三、更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。
我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。”不是因果关系，而是相关关系。“不需要知道”为什么“，只需要知道”是什么“。传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来？为何而用？如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。
世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗？其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出”不是因果关系，而是相关关系。“这一论断时，他在书中还说道：”在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的‘为什么’。“[i]由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。
大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可”量化“，大数据的定量分析有力地回答”是什么“这一问题，但仍然无法完全回答”为什么“。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。
在风险社会中信息安全问题日趋凸显。如何摆脱大数据的困境？舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文・凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题？至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道：”大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考的答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。“谢谢舍恩伯格！让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考的答案。
此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据？什么叫大数据？数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同？读前做些功课读起来就比较好懂了。
大数据时代高校管理创新思路论文
摘要：随着经济社会以及改革开放的发展和深入，高等教育的层次、规模及形式都得到了大范围的发展变化，教育事业取得了很大的进步。这对校园管理创新也提出了更高的要求，本文就高校管理创新视角下危机应急管理机制构建创新进行分析和总结。
由于我国高等教育一直处于较为封闭和稳定的环境中，高等教育发展的过程中所遇到的一些新的问题已经难以用传统的校园管理策略进行解决，尤其是针对高校的突发危机事件，如果处理不当将会引发严重的后果，以往的传统校园管理模式难以对其进行有效的处理和化解，因此需要顺应时代的发展，对高校的管理机制进行创新。
一、高校管理中校园危机的定义、特征。
高校危机主要是指突然发生的或者将要发生的对高校师生产生严重影响和冲击的不利于校园稳定的事件。与社会危机进行相比，高校危机具备其一般的特征，但是与此同时也具有一定的特殊性，通过对近几年高校危机的分析发现，其具有以下几点较为明显的特征。第一，突发性。校园与其他组织机构相比对管理工作更为的注重，因此，相较于社会环镜，校园内是极为安全的，但是由于管理模式不全面等问题，也会引发出一些危机问题，这些危机一般情况下都无明显的征兆，由于发生的事件和地点无法预测，因此难以得到有效的避免，从而导致事件的处理滞后和被动。第二，危害性（威胁性）。校园危机不良事件的发生，无论是个体性还是群体性都会对校园的学生和教师及相关教工人员产生不良的影响，不管是生命危害还是财产危害，都将会对校园师生的心理造成一定的阴影，严重时甚至会对整个校园乃至社会的稳定产生影响。第三，扩散性（传播性）。社会发展加大了高校与其的联系，随着人们对高校的管理和发展同样投入了更多的关注，加上信息和网络的普及，使校园的危机事件传播速度加快，这就对校园的危机事件管理工作提出了更大的要求。第四，集聚性（群体性）。大学生是高校主体，其处于身心发展的特殊时期，使其在面对一些重大选择时会变得犹豫和迷茫，遇到问题难以解决时会采取极端的方式，处于较为混乱状态，思维活跃但是同时也缺乏理性，最容易出现群体性的行为，如果难以进行及时且妥善的管理，将会出现难以估量的后果。
二、高校有效危机应对管理机制构建创新。
（一）对高校的危机管理决策机制进行有效建立。
危机核心管理理论提出，高效的危机管理体系核心为完善的危机决策系统，而高效的危机决策系统核心为高效的决策组织。为了确保应对高校危机事件能及时被处理，需要对事件处理决策进行机制创新，相关的人员可由学校各个教学单位管理人员及职能部门相关的负责人所构成。危机决策组织需要召开不定期会议，对这一阶段校园中出现的异常情况进行全面分析，并且根据实际情况提出解决措施，交于相关执行部门进行落实。同时，校园需要将危机决策组织建设普遍化，给予一定的财力和物力支持，对校外专业管理人员及心理专家进行聘请，共同参与到校园危机处理决策中来，组织分工明确，如遇校园危机事件的突然发生，需要积极互相配合，进行沟通、协调处理，能对危机进行及时有效的化解。
（二）完善的危机管理预警机制建立。
第一，对危机信号进行识别。危机事件的发生都会具有一定的征兆，因此，需要要求校园师生对危机发生的原因进行了解，形成危机事件的早期警觉和预防，对危机事件制定明确的操作界定，以此实现复杂情况下对于危机的辨别和区分。第二，加强教育，进行相应的危机模拟训练。对学生进行经常性的安全防范、交通安全和人身安全等内容的教育，提升学生的`自我保护意识和危机识别能力。依据学校的自身条件，可以适当的进行相关内容的教学，例如心理训练教学、危机识别教学和危机处理演练等。
（三）高校快速危机处理体系的建立。
第一，危机指挥总部建立。一旦发生校园危机，危机处理总部需要迅速启动处理小组，进行危机发生原因和相关信息的调查及核实，做好应急预案设计，将危机处理策略和实施落实统一，控制危机所产生的影响。第二，现场处理实施，减少大型事件引起的伤亡。校园危机的处理效果关键在于速度，当事件发生时需要进行及时有效的决策、分工、处理，如果牵扯到民事和刑事问题，则需要加强对现场的维护和证据保留。
结束语：
综上所述，高等院校是对国家未来管理者和建设者进行培养的摇篮，高等院校校园的安定和谐是对整个社会稳定和谐建设的主要组成部分。在这样的形式之下，对高校的管理人员提出了更多的要求，因此我们必须针对高校的实际情况来进行有效、深入研究，对高校现阶段的外部和内部环境有一定的了解和掌握，工作人员要有前瞻性和针对性，创新高校危机和突发事件的处理方法和机制，全面促进高校环境的长远健康和谐发展。
参考文献。
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大数据时代教学建设论文
20xx年5月世界著名咨询机构麦肯锡公司发布了《大数据：下一个竞争、创新和生产力的前沿领域》的研究报告，宣告“大数据”时代已经到来。大数据时代的到来对人力资源管理带来了新的变化和机会。通过运用大数据思维方式，利用移动互联网+的新技术、新方法能够进一步完善人力资源管理信息系统，使人力资源管理更加专业化、科学化，为人力资源管理信息化建设迈入4.0创造了条件。
二、人力资源管理信息化历程。
人力资源管理信息化，主要是指企业基于互联网，依托先进的人力资源管理理论，以软件系统为平台，通过信息技术对人力资源进行优化配置的动态过程。人力资源信息化是信息时代人力资源发展的必然趋势，是企业及时满足业务需求，实现企业高效的人力资源管理，增强企业核心竞争力的必然手段。笔者认为人力资源管理信息化随着信息技术的发展经历了1.0、2.0，3.0并在向4.0进发的历程。
人力资源管理信息化1.0阶段指的是上世纪80年代初，随着计算机在管理领域的普遍应用，国外一些先进的应用软件企业开始将关注点聚焦于人力资源管理领域。首先利用应用软件进行的是人力资源管理中最复杂最繁重的薪资管理，这大大降低了该项工作的繁冗程度并且提高了效率。由于当时计算机网络不是很普及，人力资源管理系统基本是孤立地、单一的软件。
随着数据技术、网络技术的发展，人力资源管理系统迈入2.0时代。人力资源管理信息化已经开始触及人力资源管理的各个方面。但是受限于数据计算能力和应用处理能力，对于大型集团的人力资源管理系统一般是按分支机构分别购置服务器部署运行，各分支机构定期汇总数据上报总部。人力资源管理系统2.0时代基本已经实现人力资源管理基础信息的电子化，使hr人员从繁重的基础信息处理工作解脱出来，有更多的时间去考虑组织及员工的发展需求。但是在2.0阶段，人力资源管理系统对于数据的分析和应用还停留在简单的报表阶段，还未形成对人力资源数据的预警、预测、数据挖掘和分析。
进入21世纪后，随着计算机和互联网技术的发展，人力资源管理系统采用数据大集中以及基于互联网访问的技术，从单一的人力资源部门的电子化软件扩展到涉及公司各个层面的关键信息系统。通过面向全员的信息化工具，人力资源管理系统3.0阶段一方面可以通过系统全面落实人力资源管理规划，另一方面通过延伸人力资源管理范围，提高各级人员参与人力资源管理的程度，有效地改善了人力资源部门的服务范围和服务质量。人力资源管理系统3.0阶段由于采用数据大集中技术，对数据的挖掘分析以及多维度的预警、预测已经成为可能。人力资源管理的数据优势已经在企业经营分析、管理决策中逐渐发挥出来。企业人力资源管理部门以及各级管理者已经开始利用人力资源数据提升经营决策的科学性。
随着大数据时代和移动互联网时代的到来，将大数据的概念和技术引入人力资源管理将进一步提升人力资源管理信息化水平，人力资源管理信息化将步入4.0时代。
大数据这一概念，首先要从“大”入手，“大”是指数据规模，大数据一般指在10tb（1tb=1024gb）规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4v来总结，即体量大（volume），数据从tb级别跃升到pb级别，庞大且连续的数据流使得数据更具完整性；多样性（variety），数据类型繁多，数据来源及承载方式多样化；速度快（velocity），数据可以高速地存储，借助于云计算，即使在数据量非常庞大的情况下，也能做到实时处理；价值的稀疏性（value），信息海量但价值密度低，犹如大海捞针却弥足珍贵。
进入大数据时代，对人力资源管理及其信息化建设将带来巨大的机遇和挑战，人力资源信息化在4.0阶段将呈现出以下特点：
1.人力资源管理系统数据的多样化及社交化。
在大数据时代，忠实地采集、记录人类活动的一切数据是基础。人力资源管理系统数据在大数据时代将不再局限于人力信息档案或者“人事部门”的数据。企业的经营数据、利润数据等业务数据也将纳入人力资源管理数据范畴。同时员工的社交数据、地点数据、工作数据等碎片数据也将被系统采集和分析。人力资源管理系统的数据模型和数据存储方式将被重新定义以满足数据存储、处理和分析所必需的高速和敏捷。
2.人力资源管理系统“移动化”与安全性。
为了能够随时随地获取“与人相关”的数据，大数据的收集渠道将不再仅仅局限企业内部的信息系统，人力资源管理系统必须具有随时随地获取数据的能力。人力资源管理系统数据获取将更多地依靠移动端甚至是传感器等新技术的使用，人力资源信息化需要打造一条有效连接hr所服务的管理者和员工的信息高速公路。由于“人的数据”高度连接和聚合，数据的安全性和隐私保护将成为一个重要课题。有效地解决数据的公开和隐私的问题将是人力资源信息化建设者必须面对和解决的一个重要挑战。
3.人力资源管理系统工具的多样化。
在拥有和采集了大量人力资源日常数据后，对数据的分析、整理、整合的能力将至关重要。传统的、单一的人力资源管理系统将无法胜任如此庞大的.数据处理任务。通过采购第三方的数据处理、分析工具将有利于提升人力资源管理系统的数据分析能力，有利于企业通过数据驱动人力资源管理创新。
同时，在人力资源管理人才招聘、人才测评、薪酬管理、人才绩效等垂直应用方面，由于大数据分析强调预测性以及前瞻性管理，人力资源管理应用将更具有专业性，市场上将出现多种专业性的应用工具。在人力资源信息化建设上，企业可以根据自身需要自主、灵活地选择专业化的工具，满足企业个性化需求。
4.人力资源管理系统“云服务化”
随着大数据和互联网技术的不断融合，基于云计算、云平台的人力资源服务平台将不断涌现。数据按需计算，企业按需付费的模式将不断成熟。对于传统企业来说，人力资源信息化将有了更快捷、便利的选择。企业信息化部门在实施人力资源信息化时将不再需要购置大量设备、采购产品软件后进行个性化实施，而只需按照企业需要购买相应的云服务即可。同时，由于在大数据应用的复杂性，不具有很强技术实力的企业可以借助云计算能力充分挖掘数据的价值，突破企业计算能力的壁垒，实现人力资源大数据应用。
大数据时代，企业的竞争将是数据应用能力的竞争。人力资源信息化建设的从业者利用大数据技术建设更加专业化、智能化的信息系统，为人力资源管理服务提供更加客观、科学的数据服务将给企业创造出巨大的价值。人力资源信息化建设也会因为大数据技术的应用迈入一个崭新的时代。
参考文献。
[1]周光华.基于“大数据”价值对人力资源管理的思考。
[2]唱新.大数据在人力资源管理体系的应用。
[3]李柯.大数据时代人力资源管理的机遇、挑战与转型升级。
大数据时代教学建设论文
大数据时代的来临，使企业进入战略绩效管理信息化时代加快了脚步，然而，企业cio在面对繁杂、庞大的数据信息时，如何做到价值最大化的被企业利用，为企业战略绩效管理系统服务，需要一套庞大、严谨的战略管理体系支撑，在以企业战略管理体系的框架支撑下，数据才能使管理系统如虎添翼，引领企业飞速发展。
研究esp系统发现，建立大数据时代下的战略绩效管理信息化系统，先要明确发展战略目标，在此基础上，为数据信息的价值实现构建管理体系框架，数据信息能否被有效利用取决于战略管理系统的体系设计。
大量的数据信息在全面、有序的企业战略管理框架中被归类、识别，并通过战略管理系统中的分析工具被分析、重置，再通过辅助保障系统将分析后的数据信息按流程、组织，系统的输送给终端。形成一整套企业战略管理信息化系统，以便于员工高效和正确的运用数据，真正实现数据可用性。
从管理信息化落地执行的角度看，esp的贡献在于能够帮助企业管理信息化高效的实现，全面落地、彻底执行并可视化监控和有效的评估，否则企业再好的战略、全面的管理体系落不了地、也不能产生很好的效果，更谈不上发展。
大数据时代信息安全思考论文
2.1加强法律的监督。
信息交换与传输在日常生活中是极为正常而又普遍的事情，在大数据时代背景下为保证信息安全，则需加强信息管理。而在信息安全管理中，仍会面对多种多样的问题，因此需要进一步建立和加强相关法规法律监管制度，运用法律来保障用户的信息安全[7]。通过加强法律监督的方式，用户会受到一定的约束。例如，网友“人肉搜索”其它公民的个人信息实际上已经侵犯了他人的隐私，这就需要运用法律保护个人信息，相关的法律需要进一步完善和加强，细化相关标准。而从国家和企业的角度看，同样要用法律的形式保护一些有关机密信息的安全，建立健全信息安全保护相关的法律，并加强监督。例如，在我国现有的有关网上信息保护的法律中，警察可对网上信息传输交换进行实时监督，对窃取用户信息行为进行处理，将触及到法律的行为加以管制，从而保障人们的信息安全。
2.2加快安全防护系统的更新升级。
信息科技发展极为迅速，但是相关的网络安全防护系统发展还相对滞后。在当前网络环境下，数据传输与交换量非常大，与此同时机密或敏感的数据信息也会增多，因此数据管理也容易出现漏洞和风险。在这种形势下，需要随时对数据信息泄漏以及网络攻击保持警觉的态度，并加大对数据信息的监管力度。为维护信息安全，可以从提高和升级信息安全防护系统入手。信息安全防护系统的更新升级利用大数据的优势，将各类数据资源的处理和分析机制进行整合，研究当前网络攻击关键技术所在，进而提高信息安全防护的能力。首先，安全防护系统要求能识别数据中的风险能力，并能够对风险进行分析评估，进一步抵御风险或网络攻击。简而言之，就是不断开发研制出更为高级的安全防护系统。此外，用户需要增强信息保护的意识，对自身的信息进行管理，必要时需要设置保密措施。
2.3调整信息采集策略。
就目前数据信息而言，数据已经朝着商品化的趋势发展，即用户的信息可以作为商品进行交易或买卖，虽然用户已经有意识地在保护自己的个人信息安全。因此为保障自身信息的安全以及私人信息不被泄露，可以对信息采集采取有效策略，并加强对程序内部数据的监督。例如，用户下载某个软件或app，这个软件或app有一些相关的协议，涉及到用户的隐私信息的采集。用户可以对自己的隐私数据进行限制采集，或者数据采集时该程序要对用户隐私进行保护，或者可以选择进行匿名处理。而无论是个人、企业还是国家，都可以开发相关的软件对程序内部加强监督，实施限制信息采集措施或者其他方式保护信息安全。
3结语。
综上所述，大数据时代信息安全问题主要包括了信息隐私的泄漏、信息安全防护系统的滞后以及网络恶意攻击等。因此有必要加强信息安全的保护，加大对数据信息的监管，调整信息采集的策略，并从法律上约束信息泄漏以及网络攻击的行为。而加强信息安全保护最关键还在于数据信息保护的技术层面，提高信息安全防范系统的层面，并且要及时更新升级，进而处理面对信息安全问题，推动信息安全进一步发展。
参考文献：
[1]马晓星.大数据时代面临的信息安全问题研究[a].天津市社会科学界联合会.科学发展协同创新共筑梦想——天津市社会科学界第十届学术年会优秀论文集（中）[c].天津市社会科学界联合会,:5.
[6]底涵钰,郑允凡,吕琳.大数据时代新媒体传播中个人信息安全问题研究——以“广东人肉搜索第一案”为例[j].西部广播电视,2015(12):42-46.
大数据时代信息安全思考论文
在大数据时代，信息量庞大，在利用和交换信息的过程中还应当重视保护信息安全。信息传输与交换也日益频繁，大数据时代面临的信息安全问题也日益凸显。
1.1隐私泄漏问题。
在人们的日常生活生产当中，涉及到的信息多种多样，包括自己的相关信息也包括别人的信息。总而言之，日常生活生产使用信息是不可避免的。在大数据时代背景下，信息能够更加快捷方便地交换传输，提高人们生活工作的效率[3]。但大量的数据信息汇集，用户的信息隐私等泄漏的风险也在加大。例如，用户通过微信、qq、等社交平台晒自己的生活日常，以及网上购物，收发邮件等都会涉及到个人信息以及个人隐私，如手机号码、姓名、住址、照片等等，这些信息不仅会被他人的掌握，也被网络运营商掌握。通过我们的网上足迹，可以查到我们的很多的信息和隐私。以网上购物为例，新浪和阿里巴巴公司合作后，淘宝用户浏览的相关商品以及购物的习惯等会被记录下来，当与之关联的账户登录新浪时，数据库会经过特定算法推算后，精确地推荐该用户应该感兴趣的商品信息[4]。网络服务渐趋“人性化”，但与此同时也给人们的信息和隐私安全带来极大的风险。
1.2安全防护系统存在问题。
随着社会信息化加强，人们在利用各种电子、信息设备时，信息安全防范意识也在不断增强，无论是手机还是电脑，都会安装一些安全防护系统如360安全卫士、手机管家、电脑管家等等安全防护软件。对于普通大众来说，这种方式可以较好地保护自己的信息和隐私。但是对于企业以及国家来说，这些安全防护系统起到的作用并不大。企业和国家的信息涉及到一定的机密成分，在数据大量储存的情况下，则需要提高安全防护系统的层次和水平。如果信息安全得不到保障，严重的会导致整个行业甚至是国家陷入危险的境地。但是，目前的安全防护系统应对不断发展的.信息技术时，仍然还有许多的漏洞[5]。而安全防护系统的更新升级速度远远跟不上数据量爆炸式的增长，也不能抵御新的病毒，系统也因此瘫痪，由此大数据时代面临的信息安全问题也涉及到安全防护系统的滞后问题。
1.3网络恶意攻击。
大数据时代主要的特征之一是数据量大，并且数据汇集形成大的数据库，因此容易吸引。而攻击数据之后能获得更多的数据，这些数据往往是比较复杂、敏感或机密的数据[6]。而这些数据一般会有较高的安全防护系统，但是的攻击手段也在不断升级，并且获得大数据后则可以进一步扩大攻击的影响效果。而除了黑顾客攻击网络数据以及攻击企业或国家的机密数据信息外，某些个人的数据信息也会受到攻击。例如，“人肉搜索”，这种方式可以把个人信息调查得十分清楚，如年发生的广东“人肉搜索”第一案。这种方式可以将个人信息展露无疑，这既有好的一面，也有坏的一面。不管出于何种目的，“人肉搜索”的方式实际上也说明了信息安全存在极大的隐患。在大数据时代背景下，我们必须重视信息安全问题，重视信息数据的安全保护。
大数据时代的大数据管理研究论文
在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展和改革的过程中，计算机的软件和硬件都得到了有效的提高，磁盘、磁鼓等储存软件，得到了全面的普及和发展。同时，在在不断发展的过程中，计算机将大数据的组成形式，叫做大数据文件，并且在大数据文件上就可以直接的取名字，直接的进行查看，这对大数据的管理，无疑不是一个新的发展的起点。在大数据时代的大数据文件管理的过程中，由于大数据长期的保存在外面的，这样在对的大数据处理、分析、查找、删除、修改等操作的过程中，提供了极大程度上的'便利，其对其操作的程序，也具有特点的要求。但是，在文件管理的过程中，由于共享性能较大，数据与数据之间缺乏一定的独立性，对其管理和维护的费用和时间较大，这样往往工作效率提高，不能被广泛的使用。
大数据时代信息安全思考论文
摘要：互联网的普及以及相关科技的发展进步，各类信息在便捷快速的环境下交换，进而形成极为复杂的信息网。在大数据时代，信息被有效利用的同时，也产生了信息安全问题。原有的信息安全保护机制已经不能满足大数据时代技术更新换代的要求，人们的生活生产活动的信息安全受到一定的威胁和挑战。为此，文章就大数据时代面临的信息安全问题进行了探讨，并提出了几点看法和建议。
互联网的普及以及各种科技产品的推陈出新，数据、信息呈现每天爆发增长的趋势，而数据、信息的爆发似乎已经成为人们生活生产的活动中习以为常的事情。人们通过手机、电脑等各种终端和客户端享受着信息交换带来的好处，最为显著的好处就是带来了巨大的经济效益。通过手机、电脑等产生的网络传输、互动网络社交等都在产生大量的数据，依据相关统计，光是中国产生的数据信息在已经超过了0.8zb（相当于8亿tb），并且预计到中国产生的数据总流量达到20数据量的10倍以上，超过8.5zb[1]。在大数据时代，数据包含了四大特征：数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快实效高。当前，社会数据得到广泛的应用，通过手机或电脑等网络相关设备，随时都可以看到网络日志、音频、视频、图片等[2]。而当数据信息量达到一定的规模和程度，数据管理和处理的难度加大，数据信息安全也存在一定的风险。信息安全风险包括个人信息、企业信息以及国家信息的泄露风险，因此在大数据时代做好数据信息的管理与安全防范非常重要。
大数据时代的大数据管理研究论文
摘要：传感器网络协议作为传感器与传感器之间，传感器与用户之间的通信媒介，在数据传输过程中因缺乏数据管理，经常导致传输给用户的数据是混乱的。针对上述问题，研究一种基于数据管理的传感器网络协议。该协议采用分层思想，将传感器网络协议分为四层：物理层、访问控制层、网络层以及应用层，并将传感器网络协议层集合成网络协议栈，完成数据有序传输。
关键词：数据管理；传感器；网络协议；协议层；协议栈。
目前存在的传感器网络协议由于层次划分的并不明确，经常导致采集到的数据出现混乱，不利于后期的数据管理（存储、处理和应用等）[1]。因此为方便后期数据管理，在数据管理的前提下，对传感器网络协议进行研究，以期解决数据混乱的问题。首先构建传感器网络协议层，协议层主要包括物理层、访问控制层、网络层以及应用层；然后将各层组合在一起构建传感器网络协议栈，协议栈主要为各层之间的数据传输提供软件方面的指导。基于数据管理的传感器网络协议研究，为数据通信工作奠定基础，加快了数据的`获取，方便了数据传输。
一、传感器网络协议研究。
传感器网络是微电子技术、嵌入式信息处理技术、传感器技术等几种结合并构建的一种属于计算机网络。数据量大且繁杂是当代大数据时代的特点，如果不对数据加以处理，人们要想快速、有效获得自己需要的数据，无疑大海捞针的，因此为应对当前传感器网络存在的问题，将设计好的网络协议嵌入其中是当前研究的重点课题之一[2]。
（一）传感器网络协议层。
为解决传统传感器网络协议划分不明确，导致数据混乱，不利于数据管理的问题。本次研究的传感器网络协议明确划分为4个层次，每个层次负责数据管理过程中的不同步骤，以规范数据流向。下图1为是传感器网络协议结构图。从图1中可以看出，本次研究的传感器网络协议一共分为4层：物理层、访问控制层、网络层以及应用层[3]。（1）物理层。传感器网络协议物理层主要负责定义物理通信信道和与访问控制层之间的连接。简单的说，就是接收或发送传感器前端摄像头采集到的数据，以及维护由以上数据构建的数据库。（2）访问控制层。传感器网络协议物理层主要负责物理层中数据的分类管理和传输。分类管理主要根据采集的数据类型进行分类确认，而传输主要是将分类结果进行传输。（3）网络层。传感器网络协议网络层是整个协议中的核心层次，主要负责传感器与传感器、传感器与观察者之间的通信以及信息交流。在网络层中可以实现多种异构数据的兼容、融合以及转换、传输，为后续数据管理做好前期的工作准备，使得不必在后期进行二次处理[4]。（4）应用层。传感器网络协议网络层是整个协议中的最后一个层次，主要负责与用户之间的数据交互，也就是将以上几层的数据分析结果按照用户的请求发送给用户。
（二）传感器网络协议栈。
协议栈，又被称为协议堆叠，是上述介绍的4个层次的总和，其实质反应了数据的往复传输过程。从下层协议的数据采集到数据传输再到上层协议的数据呈现，之后又从上层协议发出命令，命令下层传感器进行数据采集。传感器网络协议栈协调了不同层级之间的数据属性，在协议体系中，数据按照规定的格式加入自己的信息，形成数据位流，在各层级之间传递[5]。传感器网络协议标准采用了ieee802.15.4标准，各层级之间利用接入点实现数据交流和管理，一般接入点有两个，一个接入点负责数据传输，另一个接入点负责数据管理。在传感器运行过程中，各种不同属性的数据在不同层级上奉行不同命令。这样做有利于数据的有效分类，使得数据管理更为方便。
二、结束语。
传感器能够监测外部环境信息并按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求，广泛应用工业生产、机械器件制造、灾害监测、气象预测等诸多领域。但是由于传感器的监测是实时监测，所以数据量过于庞大，如果不加以管理，将会直接影响后期数据分析结果。本次研究针对上述问题，将数据管理作为中心指导思想，进行传感器网络协议研究，以期为数据管理做出技术支持。
参考文献。
大数据时代管理会计研究论文
和欧美发达国家相比，我国的电子商务起步晚，发展水平存在较大的差距，但由于我国互联网用户占据规模优势，商业潜力难以估量，因此电子商务在我国具有非常好的发展前景。国内企业普遍存在预算体制不完善、不先进和制度不统一等问题，在电子商务企业的表现尤为明显。由于发展速度过快，企业内部制度未能跟上发展节奏，并且由于这个行业的特殊性，造成了电子商务企业独有的预算特点。大数据的应用主要集中在预算管理数据服务上的变革，电商企业依托数据分析寻找具有创新意义的适用于用户扩张、产品研发、服务创新和降低经营成本的方法和渠道。目前，成本和同质化竞争是国内电子商务发展面临的两个重大问题，而大数据时代的到来将为其竞争发展提供全新的预算管理思路，通过引入数据分析和销售个性化创新提升企业竞争力。我国电子商务正处于快速发展期，仅以“双十一”为例，淘宝和天猫成交量之和超过912．17亿元。根据国家统计局数据，截止到206月30日，国内社会消费品零售总额上半年达141577亿元，同比名义增长10．4%，其中限额以上单位消费品零售额66256亿元，增长7．4%。年上半年全国网上零售额16459亿元，同比增长39．1%，其中，实物商品网上零售额13759亿元，增长38．6%，占社会消费品零售总额的比重为9．7%;非实物商品网上零售额2700亿元，增长41．9%。由于国内电子商务行业呈现井喷式发展趋势，消费者数据也呈现出伴随式的高速增长，因而电子商务领军企业为应对大数据开始加强对企业各层级、各部门的积极部署。
1．4财务数据体现出的新特点。
1．4．1财务数据定义困难。
大数据，也就是海量数据，它所描述的并非是数据体积的庞大，而是数据集群的规模正在高速扩张，同时，大数据背景下的财务数据定义已经远远超出了传统的数据定义。预算管理作为企业运营的重要一环，对销售、采购、生产等步骤所产生的数据进行预测，如果不能及时改进这方面的财务数据处理技术，就难以有效提升数据处理的质量和效率。
1．4．2财务数据挖掘困难。
由于大数据时代电商企业在营运过程中数据产生具有速度快、体量大等特点，使我们在搜集、整理、处理和分析数据方面面临着很多新的问题。同时，由于电子商务企业高速发展，预算管理数据涉及面广，财务数据在同一时段内生成量较大，将各类有效数据和无效数据杂糅在一起，从而大大降低了所获取数据的价值。
1．4．3财务数据信息处理要求高。
大数据时代电商企业所需数据主要呈现出体积大、类型多、价值密度较低等特点，因此，对财务数据信息的处理要求就变得更加严格，及时性和精确性也变得尤为重要。目前在全球电子商务行业高速发展的情况下，财务数据瞬息万变，做好预算管理成为企业支撑长短期战略实施的关键，因此，必须提升大数据的处理速度，才能跟上数据发生、发展及变化的脚步，才能使数据利用的质量得到有效提高［2］。
1．5电商企业实施预算管理的意义。
由于电商市场的数据生成越来越快，而财务数据累积却得不到及时处理，加上企业本身可能面临的流动资金的短缺，使资本无法继续扩张，成本无法有效控制。因此，加强全面预算管理有利于企业总体预测未来业务活动和财务表现，促进企业稳健发展。在大数据时代，电子商务企业预算管理涉及的相关数据间的动态联系越来越多，企业财务人员面对大量待处理的数据，往往表现出疲于应付的状态，因此在全面预算编制时很少使用能适应多种业务量水平的弹性预算法。目前，电商企业积极建立并利用基于云平台构建的数据共享中心，通过对预算管理的各环节进行及时有效的控制来提高预算管理所需数据的准确性。在预算实施过程中，由于国家政策法规、企业经营条件或电子商务市场环境等可能存在变化，一定程度上可能导致预算结果出现偏差，因而财务工作人员需要按照企业发展战略和长期目标及时调整预算方案，调整后的数据将自动修改并存储在云平台，进而实现有效控制。erp系统会及时计算出预算数与实际数之间的差额，并进行横向和纵向的比较，自动生成预算分析报告，最终编制出预计利润表和预计资产负债表，从而有力地支撑企业的决策，同时使预算分析更科学。
2电商企业传统预算管理存在的问题及原因。
2．1传统预算编制中存在的问题及原因。
2．1．1预算编制忽略了外部环境。
电子商务企业的预算管理应当以企业战略为起点、基于宏观市场和微观市场经济环境的基础对企业未来的经营活动进行整体的规划，而不能忽视企业长期的战略目标，否则预算管理会本末倒置，不利于电商企业长期战略目标的实现。
2．1．2成本预算编制过于简略。
在实务中，电商营运成本预算大多是在以前年度预算的基础上进行编制，其一般做法是通过销售费用和收入的占比来预计销售费用，管理费用则基本保持恒定。这种预算缺乏精细化管理的理念。以京东商城营销费用为例，京东商城主要发展的手机类产品为4g产品，而4g手机类产品的营运成本与用户数有关。因此，简单以成本费用和收入的占比来预计销售费用是不科学的。
2．1．3预算编制过于依赖财务数据。
大多数电子商务企业并未设立专门的.预算管理机构，为避免增加冗杂的管理费用而将预算管理部门设立在财务部门，致使预算管理部门主要工作人员全部来自财务部门，财务人员编制的预算报表往往过度依赖财务数据。目前国内电子商务企业一般以利润为起点进行预算编制，通常以经营预算为主，利润指标等相关数据被过度关注，从而忽视了预算管理应以销售为起点和以市场为基础，未能对比多项经济业务活动所产生的数据，导致预算指标缺乏数据价值。
2．2传统预算执行与控制中存在的问题及原因。
由于我国电子商务企业起步较晚，内部各种资源相比国外严重短缺，内部管理制度尚不健全，管理基础很差，不具备实施全面预算管理的前提条件。为此，笔者归纳分析了电子商务企业预算管理执行与控制环节所面临的问题及原因。
2．2．1未能掌握预算管理的具体方法。
电商企业在实施预算管理时，其所需要做的基础性工作严重缺乏，也未能有效利用erp财务预算系统，关键项目的预测缺少方法和依据。
2．2．2缺乏严格的管理标准和制度保证。
由于国内电子商务企业相比国外起步较晚，实施预算管理没有科学合理的预算标准、预算项目、历史数据和行业数据作为参考，难以保证预算的准确性。同时，企业组织架构尚未建立，实施预算管理的主体不明确，企业内部各部门、各层级的费用目标不能落实到位。通过考察预算实施环节可以发现，电商企业仍缺乏相关费用预提核算制度，财务核算不能真实反映企业当期真实的经营状况，整体经营趋势的分析存在较多的随意性，给预算的控制管理带来了一定的难度。
2．2．3缺乏监督机制的有效保障。
电商企业往往只注重市场开拓，而对于预算管理的重要性认识不足，忽视对预算的监督、控制和相关差异分析，倘若发生偏差则难以及时进行调控。同时，预算管理的实施部门机构不健全，责任主体难以明确，管理层和多数员工对实施预算管理的重要性的认识还需要进一步提高。
2．3传统预算考核中存在的问题及原因。
在实务中，预算控制和考核指标体系一定程度上缺乏系统性。笔者考察发现，大多数电商企业所采用的kpi绩效考核体系仅注重财务指标，过于关注短期业绩而忽视了长远发展，未能将其与公司战略目标进行有机结合，重编制、轻执行也成为国内电子商务企业在预算管理执行与控制过程中普遍存在着的问题。电商企业缺乏严格监督制度的预算执行使得预算执行的结果与初期编制的预算目标之间存在较大偏差。在考核预算结果时，也缺乏明确的奖惩标准，仅局限于以指标完成情况考核员工业绩，无法增强激励作用，不利于电子商务企业预算目标的实现。
大数据时代信息安全思考论文
摘要：大数据时代来临，信息安全、数据泄漏的问题频频发生，有不少企业担心重要的数据外泄对企业形象及实际利益带来重大损害。
对于企业来说，能够在信息安全防护中快速的找出威胁源头是至关重要的。
何为大数据?根据维基百科的定义，大数据(bigdata)，或称海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。
自以来，数据已成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。
3月，美国宣布投资2亿美元启动“大数据研究与开发计划”，借以增强收集海量数据、分析萃取信息的能力。
美国政府认为，大数据是“未来的新石油”，一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，未来对数据的占有和控制甚至将成为继陆权、海权、空权之外国家的另一个核心资产。
对企业来说，数据正在取代人才成为企业的核心竞争力。
在大数据时代，数据资产取代人才成为企业智商最重要的载体。
这些能够被企业随时获取的数据，可以帮助和指导企业对全业务流程进行有效运营和优化，帮助企业做出最明智的决策。
这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用g或t来衡量。
同时，如此巨大的数据信息量，怎样做好信息安全的防护也是随之而来的问题。
当前大数据集群应用的数据库并不使用集中化的“围墙花园”模式(与“完全开放”的互联网相对而言，它指的是一个控制用户对网页内容或相关服务进行访问的环境)，内部的数据库并不隐藏自己，而使其它应用程序无法访问。
没有“内部的”概念，大数据并不依赖数据访问的集中点。
大数据将其架构暴露给使用它的应用程序，而客户端在操作过程中与许多不同的节点进行通信，要验证哪些数据节点和哪些客户有权访问信息是很困难的。
1.2智能终端的数据安全威胁。
中国已经超过美国成为全球最大的智能终端市场。
这些随身携带的终端不仅占用了人们大部分的时间，也存储了大量个人化的数据。
人们对于大数据总有这样一种担忧：“大数据并不安全”。
不仅如此，携带大量个人数据的智能终端也不安全，因此智能终端数据安全就变成了一个严重问题。
智能家居开始走向产品化，如果你所用的智能手机可以控制家里的所有智能终端，一旦被病毒控制，估计全家的智能终端都会成为攻击目标，那后果就不堪设想了。
1.3数据虚拟化带来的数据泄密威胁。
如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而数据虚拟化术就是挖掘和利用宝藏的利器。
与任何虚拟化一样，数据虚拟化是一种允许用户访问、管理和优化异构基础架构的方法。
而典型的应用则是数据的虚拟化存储技术。
对于用户来说，虚拟化的存储资源就像是一个巨大的“存储池”，用户不会看到具体的磁盘、磁带，也不必关心自己的数据经过哪一条路径通往哪一个具体的存储设备。
在应用虚拟化存储的同时，面对异构存储设备的.特点，如何统一监管则是一个新的难题，且虚拟化后不同密级信息混合存储在同一个物理介质上，将造成越权访问、数据泄密等问题。
2.1数据结构化。
数据结构化对于数据安全和开发有着非常重要的作用。
大数据时代的数据非常繁杂，其数量非常惊人，对于很多企业来说，怎样保证这些信息数据在有效利用之前的安全是一个十分严肃的问题。
结构化的数据便于管理和加密，更便于处理和分类，能够有效的智能分辨非法入侵数据，保证数据的安全。
数据结构化虽然不能够彻底改变数据安全的格局，但是能够加快数据安全系统的处理效率。
在未来，数据标准化，结构化是一个大趋势。
2.2加固网络层端点的数据安全。
常规的数据安全模式通常是分层构建。
现有的端点安全方式对于网络层的安全防护并不完美。
一方面是大数据时代的信息爆炸，导致服务端的非法入侵次数急剧增长，这对于网络层的考验十分的严峻;另一方面由于云计算的大趋势，现在的网络数据威胁方式和方法越来越难以预测辨识，这给现有的端点数据安全模式造成了巨大的压力。
在未来，网络层安全应当作为重点发展的一个层面。
在加强网络层数据辨识智能化，结构化的基础上加上与本地系统的相互监控协调，同时杜绝非常态数据的运行，这样就能够在网络层构筑属于大数据时代的全面安全堡垒，完善自身的缺陷。
2.3加强本地数据安全策略。
由于大数据时代的数据财富化导致了大量的信息泄露事件，而这些泄露事件中，来自内部的威胁更大。
虽然终端的数据安全已经具备了成熟的本地安全防护系统，但还需在本地策略的构建上需要加入对于内部管理的监控，监管手段。
用纯数据的模式来避免由于人为原因造成的数据流失，信息泄露。
在未来的数据安全模式中，管理者的角色权重逐渐分化，数据本身的自我监控和智能管理将代替一大部分人为的操作。
在本地安全策略的构建过程中还要加强与各个环节的协调。
由于现在的数据处理方式往往会依托于网络，所以在数据的处理过程中会出现大量的数据调用，在调用过程中就容易出现很大的安全威胁。
这样就必须降本地和网络的链接做的更细腻，完善缓存机制和储存规则，有效保证数据源的纯洁，从根本上杜绝数据的安全威胁。
2.4建立异构数据中心安全系统。
针对传统的数据存储，一般都建立了全面完善的防护措施。
但基于云计算架构的大数据，还需进一步完善数据存储隔离与调用之间的数据逻辑关系设定。
目前，大数据的安全存储采用虚拟化海量存储技术来存储数据资源，数据的存储和操作都是以服务的形式提供。
基于云计算的大数据存储在云共享环境中，为了大数据的所有者可以对大数据使用进行控制，可以通过建立一个基于异构数据为中心的安全系统，从系统管理上保证大数据的安全。
3结束语。
随着大量企业的入驻，对数据安全这一行业的发展起到了巨大的促进作用，对安全分析提供了新的可能性，对于海量数据的分析有助于信息安全服务提供商更好地刻画网络异常行为，从而找出数据中的风险点。
与此同时，大数据时代也同时促进了整个信息安全行业的发展，大数据分析与安全软件有效的结合后解决安全问题将变的容易简单并且快捷无比。
对实时安全和商务数据结合在一起的数据进行预防性分析，可有效识别钓鱼攻击，防止诈骗和阻止黑客入侵。
参考文献：
[1]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[j].计算机研究与发展，2013，1.
[2]陈明奇，姜禾，张娟.大数据时代的美国信息网络安全新战略分析[j].信息网络安全，2012，8.
[3]王珊，王会举，覃雄派.架构大数据：挑战、现状与展望[j].计算机学报，，10.
[4]郭三强，郭燕锦.大数据环境下的数据安全研究[j].计算机软件及计算机应用，2013，2.
大数据时代信息安全思考论文
大数据的特征与风险特点有着较高的相似性，大数据在发展过程中为人们提供了许多的边界便利，但是也提供了一定的风险，这也促使信息安全在新形势之下呈现出了全新的特点。首选，综合性安全特点。因为大数据的背景，信息安全会具备互联、交叉、整合、协同、共生、双赢、互动等特点，数据信息也正想着产业化、民生管理、行政事务等方面发展，这也促使我国的信息安全呈现出了全新的特点，例如涉及到了综合安全理念，这也简称促使信息安全成为我国当前的综合安全发展重点；其次，规模的安全。伴随着大数据的不断发展，大数据中涉及到的数据类型、数据量也在随之增多，当前已经实现了人与人、人与物、物与物等多种衔接关系，伴随着互联网技术的持续性发展，我国网络民众数量也在不断增多，大数据渗透到了各个行业与领域中，为人们提供着数据的便利，同时也涉及到了大量的数据信息，这也促使数据在被盗窃后所可能导致的影响更加严重，会直接影响到人们的正常生活；再次，跨领域的安全性[3]。我国的数据资料呈现出了国际化的互联互通，在提升了信息便捷性的同时也形成了信息的安全性风险，根据跨境的信息安全问题，国家应当及时构建相应的检测体系，控制国际之间的数据传输从而保障信息的安全性。最后，整体性安全问题。计算机信息管理从以往的静态管理转变为动态化管理，同时在管理实效性、及时性等方面的要求也会更加严格。整体来看，大数据之下的信息安全的隐性问题主要体现在四个方面：1、数据信息呈现出泛滥的特征，导致不良数据过多，这也间接掩盖了有价值的信息数据，需要强化数据管理与控制，进而保障信息的应用价值；2、跨国际的互联互通促使信息的质量发生了明显的'改变，在实行信息管理中必须有目的性的进行数据挖掘，从而保障数据挖掘的深度，信息利用效益；3、移动信息的技术发展促使传统点对面的传播方式发生了改变，目前已经基本实现了点对点、圆对圆的传播模式，其具备较为突出的隐蔽性，同时也为信息安全技术的管理提出了更高的要求；4、根据大数据的环境角度来看，因为大数据而衍生出来的不法犯罪现象也在随之提升，也正是因为线上的隐蔽性，导致其危害性更加严重。
大数据时代信息安全思考论文
摘要：2015年5月，工业和信息化部公布了我国4月份通信业经济运行情况报告，报告显示：我国移动用户数总规模达12.93亿户，互联网宽带用户数达到2.05亿户。智能手机、微博和微信等新事物的出现，使随时随地的接收及发送数据信息成为可能，每天都有海量的各种数据的产生，人类显然已经进入了大数据时代。在这一时代背景下，人类经济发展模式、社会运转方式等方方面面也都将受到影响，大数据在使用过程中给人们带来极大的便利，同时也可能造成一定程度的负面影响。因此，新时期我国高校在开展就业指导工作的过程中，积极应用大数据技术已迫在眉睫，应能够转变传统模式，对大数据优势进行充分的利用。
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