大数据时代数据分析篇1

【关键词】大数据时代；数据分析理念

前言

国内外在信息技术领域突飞猛进，越来越多地运用信息技术，大规模的信息与数据信息借助移动互联设备、互联网、社交工具、云终端以及物联网等进行传递，人类业已步入到大数据时代，数据信息的大批量传递对各个组织的决策成本产生了较大影响。

一、大数据概述

1.大数据的定义。如今人们尚未就大数据的概念取得一致意见，主要存在着下列三种看法。首先，它指的是运用相关信息技术，分析、整合大量数据，并获得举足轻重的信息汇总成果，为用户提供相关资讯。其次，认为大数据指的是一台计算机，其处理能力比较强大。第三，它指的是在限定时间内拆解与分析数据中的相关信息，获取关键信息的信息处理技术。

2.特点。第一是具有鲜明的社会性。它能够汇集全部数据与信息，以互联网方式连接绝大多数领域，以信息劳动取代了传统的手工劳动，借助大数据处理技术创造更大的价值。第二是其运用范围非常广泛。大数据时代朝着纵深方向持续发展，信息技术业已对人们的生产生活产生了较大影响，在整理、储存、融合与处理大数据方面都出现了较大变化，推动了社会经济的快速发展。第三是大数据是公开的，在当前的大数据背景下，能够公开所汇总的信息与数据，将诸多领域交换以及运用这些信息。既能够确保数据用户的相关隐私，也可以为相关机构和组织更好地利用大数据环境的优势，满足人们在工作、生活以及学习领域的需求。第四，体现出强烈的动态性。人们可以从大数据处理的结果中得到关键性的信息，然而外部环境随时都可能会发生这样那样的变化，且任何时间都会形成诸多信息和数据，因此大数据时代具有强烈的动态性。

二、大数据时代下数据分析理念探究

1.挖掘数据价值的理念。以匹配广告为作为研究事例，重点涵盖了两种类型的数据，首先是广告库，它涵盖了广告库与相关广告的具体客户信息。这种方式适宜于运用在传统类型的数据库中。其次是顾客观看了广告后的相关行为。人们可以有效地结合上述两种数据，借助相关算法来表现其价值。在具体实践中，能够充分地感受到信息与数据分析的优势。可以为顾客提供所需要的数据与信息，借助群体行为、群体智能技术，将其与以往顾客的具体使用效果做出比较和分析，采取相关的信息反馈机制，向用户提供最优质的数据与信息，或者是查询与搜索相关信息。

2.深层处理与去伪存真的理念。在具体数据分析时，应该严格按照相关的数据分析流程，对相关数据进行深层处理以及去伪存真。大数据业已运用到生产生活的方方面面，在不同地区以及不同行业间发生着相应的转化，逐步取代了传统形式的信息数据处理方式和技术。在大数据背景下，借助先进的数据分析技术，将搜集到的多种复杂信息变换成计算机能够识别的信息和数据，并对其进行分类与整合，在具体的整合分类中，剔除完全不具备实用价值的信息，深层次处理余下的信息与数据，将获得的处理结果转换到具体运用中。受到了大数据背景的强烈影响，庞大的数据规模非但会影响数据的具体处理结果，反而会为用户带来更具有价值的信息。且在数据分析与处理过程中要逐步搜集与积累相关数据。

3.把握数据分析的相关变量。之前的数据分析技术均是先假设相关变量，然后对相关结果实施线性分析。这是传统意义上的数据规模非常小，处理方法也比较简单。然而，大数据背景下，出现了庞大的数据规模，只采取线性处理技术来处理与分析显得不太现实。计算机和大数据的关系非常密切，虽然数据的数量和相关变量持续变化，然而这些变量是明确的、有规律的，不必再假设相关变量，借助数据分析技术就可以获得所需结果。

4.合理地运用统计学思想。在大数据背景下，传统意义上的抽样分析不能满足大数据分析的要求，应该采取统计学思想，更新抽样理念，将总体当作样本，探讨与某物有关的全部数据，不再依赖极少数数据样本，如此方能充分地把握事物的具体变更与发展过程，有效地处理数据表露出的相关信息。更倾向于从纷繁芜杂、不合乎常理的信息与数据中把握事务的具体状况，进一步理解数据分析的严谨性，而不再局限于只追求精确的数据。通过分析数据网络的彼此联系，不必把握反复变化的因果关系，通过分析处理相关数据，更准确地反映数据变更背后的真实状况。采取统计学思想，对收集到的相关信息与数据实施针对性较强的分类处理，更好地把握事物的具体变化情况，为人们做出正确决策提供可靠的依据。

结语

大数据涵盖了海量的信息和数据，通过云计算平台实施规模化的处理和收集活动，构建相应的数据库，对数据进行分流；数据分析理念可以进一步阐述世界、感官享受以及物质领域中的复杂网络关系，借助数据挖掘等在内的多种方法进行分析与处理，使相关数据结果有效地契合实际状况。为人们满足实际需要而进行数据分析与做出决策提供可靠的依据。

【参考文献】

[1]王惠.大数据时代下数据分析理念研究[J].中国市场，2015（22）：74

大数据时代数据分析篇2

引言

目前人类每年产生的数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB（1024EB=1ZB）级别，随着数据量的急剧增长，大数据时代已经到来。

随着计算机处理技术和云计算的迅速发展，人们处理大规模复杂数据的能力日益增强，从大规模数据中提取有价值信息的能力日益提高。经营管理、工业生产等数据都可以直接从互联网中提取并存储到服务器中，然后进行数据挖掘和分析，对于提高企业经营管理水平，进行生产过程控制，提高生产效率发挥着巨大的作用。

数据是德国工业4.0五大特色之一。数据是信息化时代重要的生产要素，数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预测，未来数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素，是评价企业价值的核心。

一、大数据时代的数据分析

1.大数据

大数据是维克托?迈尔-舍恩伯格在2008年的著作《大数据时代》中提出的概念。维基百科给出的定义是，大数据指所涉及的资料规模巨大，无法通过目前常规软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、整理成为有用信息的数据集合。

大数据的主要特征为大量性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）、价值性（Value）。

（1）大量性。是指大数据的数据量巨大。在大数据时代，个人电脑、手机、平板电脑等网络工具的使用和高度发达的网络技术的普及，数据资料的来源范围在不断拓展，数据的计量单位从PB到EB到ZB，数据量增长发生了质的飞跃。

（2）多样性。是指数据类型繁多。大数据不仅包括传统的以文本资料为主的结构化数据，还包括信息化时代所有的文本、图片、音频、视频等半结构数据和非结构化数据，且以半结构化和非结构化数据为主。

（3）高速性。指大数据处理时效性高。大数据产生速度快，有价值信息存在时间短，时效性强，在海量的数据面前，处理数据的效率关乎数据是否有使用价值，因此，能迅速有效的提取大量复杂数据中的有价值信息显得非常重要。

（4）价值性。指大数据价值巨大，但价值密度低。大数据中存在反映人们生产、生活、商业等各方面极具价值的信息，但由于大数据规模巨大，数据时时刻刻都在更新变化，这些有价值的信息可能转瞬即逝。因此，如何通过强大的机器算法迅速高效地完成数据的价值“提纯”成为大数据时代亟需解决的难题。

2.大数据时代

大数据时代是指在大量数据信息基础上所形成的新型信息时代，是建立在通过互联网、物联网等现代网络渠道广泛大量数据资源收集基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和展示，促进数据发挥价值的信息时代。大数据时代，数据分析过程中数据的管理和应用效率得到提高，人们几乎能够从任何数据中获得可转换为推动人们生活方式变化的有价值的知识。大数据时代的发展会促进众多领域和行业进行变革，会对人们未来生活产生深刻的影响。

3.数据分析

数据分析是指用合适的统计方法及与分析对象有关的知识，定量与定性相结合，对收集到的大量数据进行分析的过程，是为了提取有用信息和形成结论而对大量数据进行详细研究和概括总结的过程。数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息挖掘和提炼出来，进而总结出研究对象的内在规律。

数据分析在企业经营管理中具有重要意义。企业通过统计调查、整理获得的统计资料能够对客观对象的数据特征取得一定的认识，但只是停留在表面的初步认识。通过数据分析，挖掘数据背后隐藏的信息，总结隐藏在其中的内在规律，掌握事物的本质及内在的发展规律，将其应用到实际的经营管理中，可以帮助管理者进行合理的决策管理，并且及时调整企业的运营发展策略，使企业的各项管理工作不断改善和提高。

目前常用的数据分析方法有：

老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；

新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。

4.大数据时代的数据分析

从大数据中挖掘隐藏的有价值信息的关键在于对数据进行正确的数据分析，数据分析是大数据处理流程的核心。大数据的价值产生于分析过程，从规模巨大的数据中挖掘有价值信息所进行的分析过程就是大数据分析。

大数据分析和传统数据分析最重要的区别在于数据量。数据量的急剧增长及大数据的特征，决定了数据的存储、查询以及分析的难度增加，对数据处理技术的要求迅速提高。大数据分析建立在海量原始数据基础上，不需要预先设定研究目的和方法，而要从大量数据中通过数据挖掘技术找到数据之间的关系并建立模型，寻找导致现实情况的根源因素，甚至形成理论和新的认知，在此基础上对未来进行预测和优化，以实现社会运行中各个领域的持续改善与创新。

传统的数据分析是“向后分析”，分析的是已经发生的情况。而在大数据时代，数据分析是“向前分析”，具有预测性。传统的数据分析主要针对结构化数据，具备一整套行之有效且?V泛使用的分析体系：利用数据库存储结构化数据构建数据仓库构建数据立方体进行分析。对于从大数据中提炼更深层次更有价值的信息的需要促使数据挖掘技术的产生，并发明了聚类、关联分析、分类、回归分析、估计、预测、描述和可视化等一系列行之有效的方法。同时大数据的到来使得在线数据分析成为可能，如Web页挖掘、OLAP等。数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识，用于指导以后的行动。

二、大数据分析在企业经营管理中的意义

在企业的经营管理过程中，数据是关键且核心的因素，在关键环节进行科学的数据分析，对于提升企业的经营管理能力具有十分重要的意义与作用。

首先，对企业情况进行完整客观的反映。在收集企业全面数据报表、调查资料的基础上，利用数据分析工具进行严谨的分析，形成科学规范的数据分析报告，能发现数据背后的信息，便于理解、阅读和利用，为企业发展决策提供参考。

其次，对企业运营情况进行有效监督。监督是数据分析在企业经营管理中的一项十分重要的功能。对企业经营管理过程中所产生的数据进行监督具有十分重要的作用。在对企业数据、资料进行收集整理的过程中，能够相对较为全面、如实地知晓行业动态及本企业运行发展状况，能够对企业的相关活动产生的效果进行了解，比如企业方针政策实行与否、经营计划落实情况、经济指标完成情况等，从而进行行业对比和横向、纵向对比分析，以帮助企业良性发展。

第三，参与科学化决策。对收集整理到的数据资料有针对性的进行深层次地研究、分析，挖掘出数据资料潜在的实质涵义，促使企业管理者及相关部门能够更为完整客观地了解企业发展现状及发展方向，从而能够更有针对性地进行企业决策，计划制定，起到数据分析在企业经营管理中的参与科学化决策的作用。数据驱动型决策是大数据时代决策的特点：尽可能全面、完整综合地收集数据，在此基础上使用恰当的统计方法进行建模和分析，挖掘出数据背后的关系，预测事件发生的概率。企业利用大数据和数据分析进行决策时，首先要提高对数据的重视程度，转变思维模式，在遇到重大决策时，先进行数据收集、分析，再进行决策。其次，要重视普通员工日常积累的数据。员工在完成日常工作的同时，积累了大量最基础数据资料，企业将所有日常的数据加以整合分析，可以在决策时起到关键重要的作用。再次是建立数据辅助决策的流程和模板，建立基于决策任务的决策知识的收集、创造、共享、传递和激励机制。

三、大数据分析在工业生产过程中的应用探讨

随着信息化的推进，数据已经成为一种重要的资源。未来大数据和数据分析将在工业生产全过程中进行应用，将大力提升企业内部运营管理效率，提升企业竞争力，同?r提升制造过程中的智能化。

信息技术随着信息化与工业化的深度融合，已经渗透到了工业企业产业链的各个环节，ERP、MES等技术在工业企业中得到广泛应用。工业企业中生产线高速运转，工业设备产生大量数据，工业领域所拥有的数据日益丰富。基于大数据分析平台，对这些数据进行分析，总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，充分释放和利用海量数据资源中蕴藏的巨大价值，优化公司运营结构，精准决策，降低成本，提高效率。

大数据和数据分析的应用将给工业企业带来创新和变革的新时代。信息化和工业化的深入融合，给工业领域带来深刻的变革，通过互联网、物联网等带来的低成本感知、高速移动链接、分布式计算和高级分析，给工业发展带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。大数据分析在工业领域的应用主要包括产品创新、生产流程优化、产品质量管理、生产计划制定、产品定价、产品生命周期管理、库存管理、供应商管理等各个方面。

1.产品创新。客户与工业企业之间的交易产生大量的行为动态数据，同时对产品的使用情况跟踪记录，产生产品使用动态数据，对这些数据进行挖掘和分析，将分析结果使用到产品改进设计、创新等活动中，相当于让客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，对产品创新具有不可估量的贡献。

2.生产流程优化。现代化的工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，在生产的全过程中可以探测温度、压力、振动和噪声等。整个生产流程将产生大量数据，对这些数据从不同角度进行挖掘分析、比如设备诊断、能耗分析、工艺分析等。在此基础上，对生产过程建立虚拟模型，仿真并优化改进生产流程，提高设备使用率、降低能耗、减少质量事故发生几率，优化工艺等，从而提高生产效率。

3.进行质量分析，提高质量管理水平。高度自动化的设备在加工产品的同时记录了庞大的检测结果。利用检测结果进行质量分析，可以提高质量管理水平。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务等的各个过程中适当运用数据分析过程，可以提高质量管理的有效性。例如QC工具在工业企业的应用。QC指质量控制。针对工业生产全过程特定的工作失误或品质不良运用QC工具展开分析讨论，并将结果可视化显示在大家容易看到的地方，提醒大家，防止再次发生同样的问题，同时谁有新的建议可以随时提出，大家一起讨论修订。

六西格玛也是目前企业质量管理中运用比较广泛的工具，它是一种用于改善企业质量流程管理的技术，它以“零缺陷”的完美追求，带动质量成本的大幅度降低。质量分析工具在广泛使用，可以提高产品质量，从而最终实现财务成本的降低，同时实现企业竞争力的突破。

4.产品故障诊断与预测。无处不在的传感器、互联网技术的利用，使得产品故障诊断实时进行，提高了产品故障诊断的及时性。利用数据挖掘与分析技术，对记录的数据进行建模与仿真，可以对产品故障实行动态预测。

5.生产计划的科学制定。生产环节的大数据具有很大的利用价值，对其进行挖掘与分析，对计划制定具有指导意义。通过对计划与完成的对比分析，发现计划与实际完成的偏差，在考虑产能约束、人员技能、物料供应、工装模具等生产资源的基础上，通过智能的优化算法，建立计划制定模型，从而制定更加科学合理的生产计划。

6.进行科学合理的产品定价。产品定价的合理性需要有详细的基础数据和试验数据作为支撑。一方面能够获取更加详细的微观数据信息，使产品成品的分析更加科学精确。另一方面可以研究客户对产品定价的敏感度。通过这些数据分析，为产品定价提供决策参考。

7.实现产品生命周期管理。随着物联网的发展，条形码、二维码、RFID等能够唯一标示产品，传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术能将产品生命周期的信息进行实时采集和分析，这些数据能够帮助企业在供应链的各个环节跟踪产品，收集产品使用信息，从而实现产品生命周期的管理。这些数据还可以用于售后服务，提高售后服务质量，从而提高产品竞争力。

8.库存管理。信息化高度发达，可以获取工业企业各方面的信息。库存信息将完全展现在管理者面前，通过数据分析和挖掘，可以准确知道产品原材料和产成品库存量。根据原材料库存量和生产计划确定原材料需求量，在此基础上进行采购，可以保证产品生产需求，有最大限度地减少了资源浪费。

9.完善供应商管理，实现准时化采购。在对原材料大量数据挖掘和分析的基础上，可以选择最合适的供应商，保证原材料质量和准时供应，产品质量得到有效控制，同时降低库存成本，增加了制造的敏捷性与柔性。

四、结语

大数据时代数据分析篇3

在采访中，首席信息官们总结出了5大影响他们进行分析的IT趋势。它们分别为：大数据的增长、快速处理技术、IT商品的成本下降、移动设备的普及和社交媒体的增长。

1.大数据

大数据指非常庞大的数据集，尤其是那些没有被整齐的组织起来无法适应传统数据仓库的数据集。网络蜘蛛数据、社交媒体反馈和服务器日志，以及来自供应链、行业、周边环境与监视传感器的数据都使得公司的数据变得比以往越来越复杂。

尽管并不是每个公司都需要处理大型、非结构型数据集的技术。VeriskAnalytics公司首席信息官PerryRotella认为所有的首席信息官都应当关注大数据分析工具。Verisk帮助金融公司评估风险，与保险公司共同防范保险诈骗，其在2010年的营收超过了10亿美元。Rotella认为，技术领导者对此应当采取的态度是，数据越多越好，欢迎数据的大幅增长。Rotella的工作是预先寻找事物间的联系与模型。

HMS公司首席信息官CynthiaNustad认为，大数据呈现为一种“爆炸性”增长趋势。HMS公司的业务包括帮助控制联邦医疗保险(Medicare)和医疗补助(Medicaid)项目成本和私有云服务。其客户包括40多个州的健康与人类服务项目和130多个医疗补助管理计划。HMS通过阻止错误支付在2010年帮助其客户挽回了18亿美元的损失，节约了数十亿美元。Nustad称：“我们正在收集并追踪大量素材，包括结构性与非结构性数据，因为你并不是总是知道你将在其中寻找什么东西。”

大数据技术中谈论最多的一项技术是Hadoop。该技术为开源分布式数据处理平台，最初是为编辑网络搜索索引等任务开发的。Hadoop为多个“非关系型(NoSQL)”技术(其包括CouchDB和MongoDB)中的一种，其通过特殊的方式组织网络级数据。

Hadoop可将数据的子集合分配给成百上千台服务器的处理，每台服务器汇报的结果都将被一个主作业调度程序整理，因此其具有处理拍字节级数据的能力。Hadoop既能够用于分析前的数据准备，也能够作为一种分析工具。没有数千台空闲服务器的公司可以从亚马逊等云厂商那里购买Hadoop实例的按需访问。

Nustad称，尽管并不是为了其大型的联邦医疗保险和医疗补助索赔数据库，但是HMS正在探索NoSQL技术的使用。其包括了结构性数据，并且能够被传统的数据仓库技术所处理。她称，在回答什么样的关系型技术是经实践证明最好用的解决方案时，从传统关系型数据库管理出发是并不明智。不过，Nustad认为Hadoop正在防止欺诈与浪费分析上发挥着重要作用，并且具备分析以各种格式上报的病人看病记录的潜力。

在采访中，那些体验过Hadoop的受访首席信息官们，包括Rotella和Shopzilla公司首席信息官JodyMulkey在内都在将数据服务作为公司一项业务的公司中任职。

Mulkey称：“我们正在使用Hadoop做那些以往使用数据仓库做的事情。更重要的是，我们获得了以前从未用过的切实有用的分析技术。”例如，作为一家比较购买网站，Shopzilla每天会积累数太字节的数据。他称：“以前，我们必须要对数据进行采样并对数据进行归类。在处理海量数据时，这一工作量非常繁重。”自从采用了Hadoop，Shopzilla能够分析原始数据，跳过许多中间环节。

GoodSamaritan医院是一家位于印第安纳州西南的社区医院，其处于另一种类型。该医院的首席信息官ChuckChristian称：“我们并没有我认为是大数据的东西。”尽管如此，管理规定要求促使其存储整如庞大的电子医疗记录等全新的数据类型。他称，这无疑要求他们要能够从数据中收集医疗保健品质信息。不过，这可能将在地区或国家医疗保健协会中实现，而不是在他们这种单个医院中实现。因此，Christian未必会对这种新技术进行投资。

IslandOneResorts公司首席信息官JohnTernent称，其所面临的分析挑战取决于大数据中的“大”还是“数据”。不过，目前他正在谨慎地考虑在云上使用Hadoop实例，以作为一种经济的方式分析复杂的抵押贷款组合。目前公司正在管理着佛罗里达州内的8处分时度假村。他称：“这种解决方案有可能解决我们目前正遇到的实际问题。”

2.商业分析速度加快

肯塔基大学首席信息官VinceKellen认为，大数据技术只是快速分析这一大趋势中的一个元素。他称：“我们期待的是一种更为先进的海量数据分析方法。”与更为快速地分析数据相比，数据的大小并不重要，“因为你想让这一过程快速完成”。

由于目前的计算能够在内存中处理更多的数据，因此与在硬盘中搜索数据相比，其计算出结果的速度要更快。即使你仅处理数G数据，但情况依然与此。

尽管经过数十年的发展，通过缓存频繁访问的数据，数据库性能提升了许多。在加载整个大型数据集至服务器或服务器集群的内存时，这一技术变得更加实用，此时硬盘只是作为备份。由于从旋转的磁盘中检索数据是一个机械过程，因此与在内存中处理数据相比，其速度要慢许多。

Rotella称，他现在几秒中进行的分析在五年前需要花上一个晚上。Rotella的公司主要是对大型数据集进行前瞻性分析，这经常涉及查询、寻找模型、下次查询前的调整。在分析速度方面，查询完成时间非常重要。他称：“以前，运行时间比建模时间要长，但是现在建模时间要比运行时间长。”

列式数据库服务器改变了关系型数据库的传统行与列结构，解决了另一些性能需求。查询仅访问有用的列，而不是读取整个记录和选取可选列，这极大地提高了组织或测量关键列的应用的性能。

Ternent警告称，列式数据库的性能优势需要配合正确的应用和查询设计。他称：“为了进行区别，你必须以适当的方式问它适当的问题。”此此同时，他还指出，列式数据库实际上仅对处理超过500G字节数据的应用有意义。他称：“在让列式数据库发挥作用之前，你必须收集一规模的数据，因为它依赖一定水平的重复提升效率。”

保险与金融服务巨头JohnHancock公司的首席信息官AllanHackney称，为了提高分析性能，硬件也需要进行提升，如增加GPU芯片，其与游戏系统中用到的图形处理器相同。他称：“可视化需用到的计算方法与统计分析中用到的计算方法非常相似。与普通的PC和服务器处理器相比，图形处理器的计算速度要快数百倍。我们的分析人员非常喜欢这一设备。”

3.技术成本下降

随着计算能力的增长，分析技术开始从内存与存储价格的下降中获益。同时，随着开源软件逐渐成为商业产品的备选产品，竞争压力也导致商业产品价格进一步下降。

Ternent为开源软件的支持者。在加入IslandOne公司之前，Ternent为开源商业智能公司Pentaho的工程副总裁。他称：“对于我来说，开源决定着涉足领域。因为像IslandOne这样的中等规模公司能够用开源应用R替代SAS进行统计分析。”

以前开源工具仅拥有基本的报告功能，但是现在它们能够提供最为先进的预测分析。他称：“目前开源参与者能够横跨整个连续统一体，这意味着任何人都能够使用它们。”HMS公司的Nustad认为，计算成本的变化正在改变着一些基础性架构的选择。例如，创建数据仓库的一个传统因素是让数据一起进入拥有强大计算能力的服务器中以处理它们。当计算能力不足时，从操作系统中分离分析工作负载可以避免日常工作负载的性能出现下降。Nustad称，目前这已经不再是一个合适的选择了。

她称：“随着硬件与存储越来越便宜，你能够让这些操作系统处理一个商业智能层。”通过重定数据格式和将数据装载至仓库中，直接建立在操作应用上的分析能够更为迅速地提供答案。

Hackney观察认为，尽管性价比趋势有利于管理成本，但是这些潜在的节约优势将被日益增长的能力需求所抵消。尽管JohnHancock每台设备的存储成本在今年下降了2至3%，但是消耗却增长了20%。

4.移动设备的普及

与所有的应用一样，商业智能正日益移动化。对于Nustad来说，移动商业智能具有优先权，因为每个人都希望Nustad能够随时随地亲自访问关于她的公司是否达到了服务级协议的报告。她还希望为公司的客户提供数据的移动访问，帮助客户监控和管理医疗保健开销。她称：“这是一个客户非常喜欢的功能。在五年前，客户不需要这一功能，但是现在他们需要这一功能了。”

对于首席信息官来说，要迎合这一趋势更多的是为智能手机、平板电脑和触摸屏设备创建适用的用户界面，而不是更为复杂的分析能力。或许是出于这方面的原因，Kellen认为这相对容易。他称：“对于我来说，这只是小事情。”

Rotella并不认为这很简单。他称：“移动计算影响着每一个人。许多人开始使用iPad工作，同时其它的移动设备正在呈现爆炸式增长。这一趋势正在加速并改变我们与公司内部计算资源交互的方式。”例如，Verisk已经开发了能够让理赔人在现场快速进行分析的产品，因此他们能够进行重置成本评估。他称：“这种方式对我们的分析产生了影响，同时也让每一个需要它的人随手就能使用。”

Rotella称：“引发这种挑战的因素在于技术的更新速度。两年前，我们没有iPad，而现在许多人都在使用iPad。随着多种操作系统的出现，我们正力争搞清楚其是如何影响我们的研发的，这样一来我们就不必一而再、再而三的编写这些应用。”IslandOne的Ternent指出，另一方面，为每一种移动平台创建原生应用的需求可能正在消退，因为目前手机和平板电脑上的浏览器拥有了更为强大的功能。Ternent称：“如果我能够使用一款专门针对移动设备的基于web的应用，那么我并不能肯定我将会对定制的移动设备应用进行投资。”

5.社交媒体的加入

随着脸谱、推特等社交媒体的兴起，越来越多的公司希望分析这些由网站产生的数据。新推出的分析应用支持人类语言处理、情感分析和网络分析等统计技术，这些并不是典型商业智能工具套件的组成部分。

由于它们都是新的，许多社交媒体分析工具可以作用服务获得。其中一个典型范例是Radian6。Radian6为软件即服务(SaaS)产品，近期已经被Salesforce.com所收购。Radian6是一种社交媒体仪表盘，为TwITter的留言、脸谱上的帖子、博客与讨论版上的帖子与评论中提及的特定术语以正负数显示，尤其是为商标名提供生动的直观推断。当营销与客户服务部门购买后，这类工具不再对IT部门有很严重的依赖性。目前，肯塔基大学的Kellen仍然相信他需要对它们高度关注。他称：“我的工作是识别这些技术，根据竞争力评估哪些算法适合公司，然后开始培训合适的人员。”

与其他公司一样，大学也对监督他们大学的声誉十分感兴趣。与此同时，Kellen表示，他可能还将寻找机会以开发专门用于解决学校所关注问题的应用，如监督学生入学率等问题。例如，监控学生在社交媒体上的帖子能够有帮于学校与管理人员尽早了解学生在大学里遇到的麻烦。Kellen称，目前戴尔已经做了这些工作，其产品支持公司探测人们关于故障笔记本电脑的推文。他称，IT开发人员还应当寻找一些办法将社交媒体分析得出的报警信息推送至应用中，以便于公司对相关事件快速做出反应。

Hackney称：“我们没有诀窍，也没有工具处理和挖掘海量社交媒体帖子的价值。不过，一旦你收集了数据，你需要有能力获取公司事件的充足信息，以将它们关联起来。”虽然Hackney称JohnHancock在这一领域内的努力还处于“起步阶段”，但是他认为IT部门将在公司数据的社交分析服务所提供的数据关联中发挥重要作用。例如，如果社交媒体数据显示公司在中西部地区的社会评论越来越负面，那么他将希望看一下如果公司在该地区就价格或策略进行调整是否会扭转这一负面发展趋势。

大数据时代数据分析篇4

关键词：大数据财务分析机遇挑战

随着物联网、互联网和移动应用的不断发展，越来越多的数据得以沉淀。世界著名咨询公司Gartner认为，信息量每年正以至少59%的速度增长；而据IDC统计，至2010年底全球数据量已经达到了120万PB，到2020年，全球以电子形式存储的数据量将暴增44倍，达到35ZB。大数据时代已然来临，给各行各业数据信息的使用与分析带来根本性的变革。对于财务分析这一领域，如何转变传统思维，借助大数据的“洞察力”重新审视财务指标、财务体系以至财务战略的规划与发展，从而促进行业的大发展具有深远意义。本文将立足于大数据的发展现状，深入分析大数据对财务分析领域带来的机遇与挑战。

一、量到质的飞跃———大数据时代

（一）大数据的概念

从单一数据库到大数据是量的变化，却有质的区别。大数据（bigdata，BD）或称巨量资料，是指所涉及的资料规模巨大到无法通过目前主流软件工具在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为有助于企业经营决策的资讯。相对于传统意义上的数据库（database，DB），大数据需要云技术作为支撑，从海量结构数据、半结构数据以及非结构数据中快速经济地提取数字化信息。IBM认为大数据有以下特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）。除此之外，许多研究机构尝试为大数据增添第四个“V”，国际数据公司IDC认为大数据应当还具有Value（价值性），IBM认为应当为Veracity（真实性）。

（二）大数据的三大变革

（1）转变样本思维———样本=总体。

随着计算运力的不断提升，计算能力受限的时代已然离去。而通过种种方式选取样本进行数据分析无疑成为一副“挂在身上的镣铐”。无论人为还是随机的选样方式，都难以发现大量数据中的细微之处，而大数据通过全盘分析，既避免了样本总体选取过程中的人为倾向，又使得发现数据中的细微异常成为可能。如利用大数据实时分析，从海量信用卡交易记录中发现信用卡异常。

（2）区别精确性与混杂性。

维克托•迈尔•舍尔维恩提出允许不精确———抛弃精确性，接纳混杂性。而笔者认为精确性与混杂性必然共生共存，但需予以区别。大数据的引入和单一类别的累加必然带来数据的绝对精确（数据源的绝对精确，而非使用者期望值的绝对精确），而海量的多元数据类型之间形成混杂的逻辑关系。在混杂的数据中，在提取数据间变化关系时让概率说话，允许不精确。如在美国经济低迷时期，口红的销量与经济指数便是混杂数据中的一对不精确的数据关系。大数据的引入，即单一类别的精确与多元数据的混杂，会使更多类似口红效应的数据关系浮出水面。

（3）寻求相关关系。

因果关系是相关关系的一个子集。大数据时代，海量信息涌入，数据之间相互关系错综复杂，多因多果是我们必然面对的现实。数据分析应当从过分纷杂的因果关系中解脱出来，转移到数据的相关性分析中去。如Google通过搜索关键词预警流行病。

（三）大数据的发展现状

2009年，联合国启动“全球脉动计划”，借大数据推动落后地区发展。2012年1月，世界经济论坛年会将“大数据、大影响”作为重要议题。2012年4月，大数据分析公司Splunk高调宣传大数据，引发投资者关注。同年12月初，为企业市场提供Hadoop解决方案的创业公司Cloudera获得6500万美元融资，估值约为7亿美元。大数据之所以受到政府的推动、资本的热捧，其根源在于大数据技术不断纵深、涉及面持续拓宽、产业前景被极度看好。

二、大数据时代财务分析面临的机遇与挑战

（一）财务分析领域面临的机遇

（1）数据混搭。

一是财务数据与非财务数据混搭。财务数据往往源于某种经济行为，而经济行为往往有其必然的社会现象或动因，因此传统的财务数据与某些非财务数据之间必然存在千丝万缕的联系。对于财务分析人员而言，积极寻求非财务数据与财务数据间的联动关系，建立相关模型，有助于合理预测财务发展动向，制定财务发展战略。二是结构化数据与非结构化数据混搭。目前，结构化数据仅占各类数据总量的15%左右，对非结构化数据分析能力的不断提升，无异于去发现了财务分析的广阔“蓝海”。如在判断新产品的市场反应是否良好时，除统计营业收入、利润增长率等数据外，还可以对社区网络中意见领袖的评论、网友的转发与评语、本产品或相关产品关键词搜索量等非结构化数据进行统计，如此不仅可以更加全面地了解新产品的推广情况，更能及时获得市场反馈讯息，如竞争产品的推广情况、配套服务是否需要跟进、是否加大投产或设计改良。三是宏观数据与微观数据混搭。大数据的应用以及财务数据的标准化，有助于政府或有关经济组织建立更为全面宏观数据库。借助大数据，微观经济数据形成宏观预判，宏观预判及时指导企业生产，对外贸型企业应尤为关注。如2008年初，经济危机到来前，阿里巴巴交易平台上整个买家询盘数出现下滑迹象，由此商家可提前半年时间从交易平台询盘数上推断出世界贸易发生变化，进而缩减生产规模或寻求产业升级。

（2）提高财务决策效率。

传统财务分析理念是对几个简单财务指标进行分析或建模，简单的分析或建模已不足以应对企业日益变化的经营环境。大数据的核心理念之一是“样本=总体”，它要求企业将总体作为样本，对企业财务发展战略作出规划。海量数据的利用，使财务分析思路进入多车道模式，在数据起跑阶段便可依照多项数据的轨迹作出科学合理的决策。目前，大数据时代刚刚到来，数据混杂性程度高，绝大多数财务人员缺乏对“新数据”分析的先验知识，分析周期的缩短需要一定时间的沉淀与积累。

（3）建立“反馈经济”意识。

大数据中包含真许多未曾发现的数据关系，也就蕴藏着巨大的经济价值。率先从海量数据获取有价值的数据信息并合理运用，将带来巨大的经济效益。值得注意的是，对于大数据将总体作为样本，其理想状态是世界全部总体数据，旨在发现人们不曾发现的数据关系，但这需要数十年甚至上百年的科技进步。目前，对于Google、IBM、阿里巴巴这样具有计算运力的巨头公司而言，可将“总体”视为“可获得的全部数据”，即摈弃人为判断、尽可能获取“能力所及”范围内的所有数据；对于大部分中小型互联网公司以及传统企业，可将“总体”视为“应该需要的全部数据”，即需多人决策、宜多不宜少。此外，财务人员应当注意自身“因果思维”向“相关思维”的转换，任何与财务状况相关的数据或组合数据都值得关注。

（4）阶段性报告向实时报告转变。

多数传统财务报表像期刊一样，按月、按季、按年出已成惯例，此类报告对于目前市场的反应敏捷度是极差的。而决策讲究时效性，静态阶段性报告已经无法满足股东及财务分析人员的根本需要，其中对初创公司“报纸式”财报的需求更加迫切。在大数据的背景下，相关交易或行为产生可以直接生成数据，反映在报表，呈现出变化，直接公布于公开的网络或APP终端，如此一来既保证了财务的公开透明，又能及时获取市场反馈、调整财务战略。

（二）财务分析领域面临的挑战

（1）信息的安全性。

大数据时代，最大的挑战便是信息安全问题。目前，企业的复杂化程度越来越高，企业与企业之前的相互依存关系也越来越紧密，大量信息处于企业内部、外部的薄弱环节上，从简单的财务数据到商业机密再到知识产权，各类数据都极为重要，不慎泄露、被恶意窃取甚至篡改都能导致商业上的风险。如何从技术上、观念上保证数据的安全，是大数据时代的重要课题。例如，2014年3月携程“泄密门”，携程的信息系统因存在技术漏洞，导致用户个人信息泄露，包括用户姓名、身份证号、银行卡号、银行卡CVV码等，这些数据都存在被黑客窃取的可能，进而使携程面临着极大的经营风险。

（2）信息的成本。

无论是企业内生信息还是外购信息，都将产生一定成本，盲目获取大量信息，而忽视信息产生的回报，对企业是不利的。因此在信息的获取与存储过程中，考虑到成本效益原则，应加强对“潜在价值信息”的甄别。值得注意的是，在财务大数据竞赛中，尽可能挖掘数据与控制信息成本呈负相关关系。一方面，大数据中蕴藏的大量价值并非先验知识能够识别，放弃对相应数据的分析等于放弃占得商业先机的可能，丧失企业跨越发展的时机；另一方面，当下的大数据处理中心具有相对较高的维修和更换成本，对于大部分中小型企业，若期望能够尽可能获得各类海量数据短期内也难以承担。因此，不同企业对大数据的获取与应用程度是不同的，其取决于企业的财务战略、财务状况、财务人员胜任能力等多种因素。

（3）信息的处理与人才的竞争。

大数据时代的竞争，是信息处理技术的竞争，更是人才的竞争。在财务分析领域，拥有大量数据但人才配备不足，亦是无济于事的，因此，信息处理是发现大数据价值的最为关键的一环。然而，现阶段精通财务并善于数据挖掘的人才供给严重不足。如何培养人才，让信息得以恰当处理，使得企业大数据的价值能够充分体现，是各企业亟待解决的重要课题。

三、对大数据的展望

大数据的到来将对整个人类发展的进程产生重大影响，大到国家政策方针、小到企业发展规划会因大数据发展而改变。政府对于大数据的开发挖掘，应当做到统筹兼顾，一方面加快立法，协调数据隐私性与数据开源共享之间的关系，另一方面加强政策引导，鼓励社会团体和个人对于大数据的开发运用，进而创造社会财富。对于企业而言，首先应当从公司的战略层面重视“大数据”带来的巨大价值，主动迎接此次社会化的革命性变革；再次，尽快将大数据的运用落实至具体业务之上，从具体应用的过程中发掘大数据的潜力，在竞争中获得先机；最后便是人才的竞争，企业应当鼓励企业内部精通财务的员工，积极学习数据发掘与分析的理论知识和实践技巧。

参考文献：

［1］李心合：《公司财务分析：框架与超越》，《财经问题研究》2006年第10期。

［2］邓国清：《以大数据之“道”，践管理会计之“变”》，《中国会计报》2013年第8期。

大数据时代数据分析篇5

关键词：大数据；电网；营销管理

0引言

社会经济的整体发展，现代化的科技手段已经运用到方方面面，尤其是互联网的兴起，使得原来很多耗时耗力的工作都变得更加简单便利，通过应用到各行各业中进而影响到人民的生活水平。具体到电力行业中，在电网运营不断满足客户的需求过程中，产生了大量的客户使用数据，通过运用现代科技手段分析庞大的数据体量，可以为不同的客户提供更为精准的服务，满足不同客户的需求，并且通过了解客户的消费习惯进而对客户属性进行分析，为后期的其他营销活动进行铺垫和数据支撑。因此，基于大数据的电网营销管理分析是具有重要研究意义的课题。

1什么是“大数据分析”

“大数据分析”是基于现代科技发展而产生的一种分析技术，其主要是依靠于现代的科技手段，尤其是一些网络技术，通过对基础数据的整理分类，通过不同的计算机算法，可以将不同有类似特征的数据分列开来，最终在海量的数据中得到想要的数据分析。大数据分析技术被广泛应用于各种互联网行业，包括一些app、团购网站、搜索引擎等，通过对客户的日常网络浏览情况进行统计分析，掌握客户的偏好和实时的需求，进而能够更有针对性的为客户提供服务。大数据分析在互联网行业的广泛运用也引起其他行业的注意，纷纷引进其技术以期望可以在本行业中得到应用，最终为更好的掌握客户资源特性而努力，毕竟客户需求才能形成市场，才是供给企业存在的必要。

2“大数据分析”的算法

2.1神经网络

神经网络是可以针对电网营销数据进行加工训练，且是一个自我组织、自我适应的学习过程，可以学习到最具特征性的样本和数据区别能力，也正因为如此，神经网络的分析算法可以更好地获取有参考价值的海量的基本信息。神经网络是基于其自身的分布式的存储路径，并发的处理信息原理，其具有强大的计算能力和容错能力，能够通过练习掌握科学地调整不一样的神经网络参数的权值，进而更好的优化网络，并且适应外界的变化，抵抗不相干因素的干扰，最终适应使用者的需求来调节神经网络的分析能力，为使用者提供更好的服务。

2.2K近邻算法

此种算法是通过采用统计分析的方法，适用于各种分类问题中。具体是指：根据一个已经限定好的训练集，针对准备被分类的数据样本，通过在训练集中寻找与相关样本最为邻近的K个样本数据，准备被分类的样本的类别可以将之判断为K个样本多数所属于的类别之中。通过此种统计分析的方法可以有效地将各种大数据中的分类问题解决，通过计算将具有一定共同特征的数据摘列出来形成使用者寻找的目标客群。

3大数据分析在电网营销管理中的应用

3.1合理用电的数据分析

随着工业文明时代给世界带来的翻天覆地的变化，各种工厂、生产企业、居民生活中的耗电量都是巨大的。而考虑到未来的可持续发展道路，节能减排是人们必须时刻警惕的问题，尤其是在电力方面。因此，可以通过大数据分析技术，通过按照行业、机械设备、时间、区域等因素对海量的用电数据进行分析，找出电力的浪费现象以及可以改进的地方，精确地挖掘各种设备的反映情况，最终为电力的优化使用提供数据支撑，为未来可持续发展道路的推进奠定基础。

3.2未来行情预测

从目前社会发展情况来看，各家庭中都有很多跟电有关的电器，用电量巨大，并且会跟随不同的季节、不同区域的客户需求不同而产生明显的不同，电力企业可以运用大数据分析技术积极探索不同时间点不同区域的用电情况，并且可以通过增长情况来预测未来的变化趋势，进而为自己的电力供应方面提供数据支撑，在事情发生之前提供服务，保障居民生活的正常运行。

3.3运行保障，服务营销

由于电力企业在日常的运行之中要提供一个区域的电力供应，并且在长年累月的使用中常常会发生一些事故。电力企业可以通过历史上各区域用电情况以及运行故障发生情况来进行数据分析，进而在各区域出现类似情况的时期下，加强对该区域的电网排查工作，保障该区域的电力供应情况，并且总结出不同区域电网的承载能力，为后期持久性的服务营销打下基础。

3.4企业营销决策的分析

目前很多电力企业都已经做了自己的门户网站，便利客户的缴费等需求。电力需求客户可以通过便捷的互联网操作来进行电费的查询、缴费等工作，而电力企业可以基于门户网站，运用自己的大数据分析技术，定向地进行电力方面的营销活动，倡导自己企业的理念。并且可以成立一个专家分析系统，对于客户的各种行为进行系统化地分析，最终帮助企业在营销方面的决策更加准确，为企业的长久高效运行提供支撑，最终促进其可以健康的发展。

4结论

总而言之，经济地迅速增长给社会带来翻天覆地的变化，客户需求成为了各行各业都开始重视的问题，大数据分析技术的诞生，可以通过诸多历史行为对客户的需求产生系统化、多维度的分析，真正地用数据说话，为企业的营销决策带来数据支撑，尤其是在电力行业，客户的需求结构是现代电网运营企业不断追求的目标。因此，对于大数据在电网营销管理中的应用，对于企业来说具有重大的发展价值，值得持续地研究和探讨。

参考文献：

[1]李文靖.大数据之下的电网营销管理分析[J].信息技术,2016(01):13-14.

[2]刘凯.论信息技术在电网运用中的应用[J].技术管理,2015(20):29-30.

[3]曹梅.现代大数据分析技术的应用[J].信息管理,2015(09):45-46.

大数据时代数据分析篇6

1.1计算机信息处理技术的定义

计算机信息处理技术在现代办公与企业管理数据中扮演着极其重要的角色，它是将数据传输，信息分析、处理、使用等技术结合在一起，从而更方便快捷的管理数据信息。计算机信息处理技术涉及领域很多，它以计算机技术为核心，还包括传感、微电子、通信工程、网络工程等先进的科学技术。在现今尤其是企业管理数据处理与现代化办公中得到了充分的利用，逐渐成为人们日常办公生活的一部分，员工在专业设备帮助下可以合理安排工作，把人与硬件、软件三者相结合，极大程度上提高了办公效率，计算机信息处理技术在数据库与计算机技术的支持下，通过数据处理系统，根本上改变了传统的办公模式，产生了非凡的影响。

1.2大数据的概念

从字面意义来讲，大数据即数据量极其庞大的数据，这不仅仅局限于数据信息量的巨大，还包括数据信息的复杂化、产生信息的多样化与数据信息的重复化。随着当代社会虚拟数据化快速且不断的发展，大数据是现今社会的必然产物，与传统计算相比，大数据有很多优势，例如大数据拥有低廉的成本，高比率的资源利用率，规模大，速度快等特点。而大数据数据量庞大，从而产生数据冗杂与各种数据之间复杂的关系。在生产与生活中，大数据可以把所有的活动用数据记录存档，这是其核心。分类分析、遗传算法、机器学习、遗传算法等都是大数据的关键技术。大数据具有超前的决策能力与洞察能力，相较传统数据软件有其可望不可即的数据处理能力，符合了物联网与计算机发展的需求，极大程度上对社会发展与人们生活习惯产生变革性的影响。《华尔街日报》认为大数据与智能化生产、无线网络革命并称为引领未来繁荣的3大技术变革。在大数据时代，对于用户群体来讲，“云”是很多人再熟悉不过的系统，蜂拥而至的各种IT云盘、云照片、云音乐等提供几乎无限的互联网资源，利用虚拟数据，便于用户在随时随地分享云资源，从最早的电脑，到普及的平板与手机，只需要网络与大数据“云层”，就可以告别之前原始的操作。

2大数据时代计算机信息处理技术的机遇与挑战

2.1面临的机遇

2.1.1数据挖掘与应用创造出更多的产业价值

数据挖掘即通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。数据挖掘一般由3个阶段组成：数据准备、规律寻找与规律表示。数据的挖掘有利于提高决策。很多企业在把庞大的数据集中后，碰到“数据海量、信息缺乏”的通病问题，这就在数据准备阶段遇到难题，大多数事物型数据库仅有数据录入、查询与统计这些比较简单但是低层次的功能，无法从冗杂的数据中快速准确地提出有效的信息，进而更无法通过数据总结出更有价值的信息，这样就无法发现目标规律并且表示出这种规律。如果能及时准确地对庞大的数据进行到位的分析，就可以获得一些隐藏在数据背后的信息，比如目标群体在该领域的行为习惯、兴趣爱好，通过专员来为该群体“私人订制”，做出合理的决策与对应措施，提高工作效率与企业核心竞争力。例如在用浏览器检索某词条时，键入某些关键字后，就会跳出该关键字前缀与后缀的词组选项，甚至只打出关键字汉语拼音第一个字母都能够检索到该词条，这就是浏览器通过大量网民的“行为轨迹”数据进行记录与挖掘分析的基础上，总结出搜索者的共性习惯行为，大大提高了检索速度，从而让更多的网民不约而同地使用该检索网站。

2.1.2带来了物联网与云计算的新形

势物联网是当今社会通信系统、信息传播、计算机技术等高新技术集中的精华。作为新兴产业的重要内容，它普及应用在信息与网络成熟的系统工程中。大数据时代下，物联网衍生出很多新型的产业，信息化的养老系统完善，人民群众基本IC一卡通的普及，方便且多功能的电子钱包的应用，过年取代传统的现金红包而火热流行的电子红包等等都是从以人为本为出发的核心，切切实实地充分利用大数据与云服务的功能。新形势下，云服务的浪潮是几乎不可避免的。云计算是通过把数据聚集起来，在云平台与各种电子设备进行数据交换，上传下载用户所需要的信息。在新的政策环境下，云计算的服务能力得到了增强，大力推进了云计算的发展；云计算自主创新能力包括自身的创新能力与计算机信息处理技术发展与云计算相结合能力也大大增强。

2.2面临的挑战

2.2.1信息安全的要求更高大数据时代下

网络越来越普及，信息安全问题就日渐重要，无论是大型企业的信息安全还是每个网民个人信息安全都格外重要。在进行网上冲浪与网购的时候，就必须注意网络信息，甄别信息的真假，稍有不慎，通过钓鱼网站，个人隐私被入侵，信息就会落入不法分子手中，造成信息安全问题进而产生人员与财产的损失。毫不夸张地说，在当前条件下，谁要掌握信息供给网络，谁就拥有整个世界。所以，国家应该建立更完善的法律；相关机构可以通过应用来牵引相应的安全的技术发展，充分发挥自身优势；个人也应该注意保护私人隐私，避免不必要的损失。

2.2.2需要专门的人才大数据时代下

既需要技术人才更需要管理人才。大数据时代是技术的时代，技术型人才自然炙手可热。而人才的培养需要一定的周期，对于这种新兴的产业，人才缺口自然较多。相对于技术型人才，管理型人才更为紧缺且重要，政府和企业的领导者，也要有意识地转变思维方式，学习用数据思考、说话和管理。在飞速发展的社会中，经验主义会成为大数据时代的束缚。比如，很多管理者抱怨“90”后员工无法使用过往的激励方式来鼓励，相对来讲，下级与上级、同事与下属沟通不畅，这都是各自成长环境所影响的。管理者们需要不断更新自己的数据库，学会用大数据的方法，随时去找到合适的解决方法，这些都是需要漫长的演变过程。

2.2.3数据价值分析更为重要大数据的实现在于分析

拥有大数据并不是企业与政府的目的，其目的是从这些数据中了解真实的信息，决策者通过数据进行真正合理的管理、决策、检测、评价，并在生活中产生价值。对海量数据分析早已成为企业、政府的迫切需求。大数据下数据冗杂、繁多，数量十分巨大但是密度却较低，这就容易出现很多无用的信息与挂羊头卖狗肉的虚假信息，需要逐个筛选鉴别，这是一个十分艰难且巨大的系统工程，并不是一般的个体或者企业能胜任的任务。大数据的分析需要一个漫长原始数据的积累，例如百度的词条检索，是经过上亿网民不断检索积累才造就了如今的智能检索；同理，亚马逊上拥有美国所有生活必需品，因此它可充分掌握美国消费者的原始数据，做出的判断就有权威性与预测性，甚至可在某时期向特定商家订购特殊性商品，并且能保证热卖，这都是根据亚马逊有巨大的数据源，常年累计分析推测出来的。

3大数据时代计算机信息处理技术的发展方向

相对于传统小规模的单一数据形式，大数据通常具有数据规模大、数据机构复杂等特点，各种数据间形成的相互关联的结构，增加了数据处理的难度，而当前的计算机信息处理技术很难胜任大规模复杂结构数据的处理需求，这就需要一种新的数据服务网络来提供更加高效、快捷的服务。此外，大数据时代的到来，带来了机遇，也带来了更多的风险，因此，安全性也是未来计算机信息处理技术发展的方向之一。

3.1计算机网络朝着云计算网络发展

云计算网络发展离不开已经成熟的计算机网络，计算机网络是其必要的基础，两者缺一不可。计算机网络发展离不开计算机硬件的不断更新换代，然而就目前来讲在大数据时代，常规的计算机硬件已经不能够满足如此巨大的数据处理需求，常规计算机数据处理架构也存在诸多问题，最突出的是新应用的数据需求已经超过目前计算机硬件所能提供的上限。在大数据时代背景下的今天，与网络发展步伐相比，计算机硬件的发展速度远远落后；与此同时，当前传统的计算机网络技术是建立在硬件基础上的静态模式，这种模式没有及时快速地响应当今瞬息万变的网络与应用发展的弊端显露出来，由此应运而生出类似于数据中心这种将现有的网络转变成可编程的基础设施。随着云计算网络不断发展，企业与政府对网络的需求，不仅仅局限于简单的网络中心，把目标转向类似于开放式传输这种快捷，更符合大数据时代的网络方式。网络软件有着计算机软件缺少的灵活的编程性与回应性等重要的优势，因此云计算也逐渐转变为互联模式，即云计算网络。该技术拥有更多信息储存能力同时具备完整服务器运行计算与数据处理能力。避开了计算机处理数据信息速度慢、效率低的问题，并能及时反馈。凭借着云计算网络完善与发展，计算机信息处理技术将更加快捷、高效率，应用也会越来越丰富、普及。

3.2计算机安全信息技术进一步发展

在大数据时代，整个数据系统是通过网络相互连接的，个人电脑的数据存储将通过互联网共享到计算机网络平台。而网络本身是一个开放性的平台，任何人都可以随时随地地从中获取自己想要的信息，在大数据时代，犯罪分子通过对海量数据进行分析，能够较容易地获得商业机密或个人信息，这就必然涉及到数据的安全问题，因此，安全性也将是大数据时代计算机处理信息技术发展最重要的方向之一。大数据时代计算机信息安全技术不再建立在某个单一形式的数据安全管理上，而是对整个数据关联结构进行系统管理，从整体上提高数据的安全水平。因此，传统的计算机信息处理安全软件已经无法满足大数据时代安全管理工作的需求，开发新的安全技术软件、构建新的计算机安全体系显得尤为重要，这也在一定程度上促进了计算机安全信息技术的发展，推进信息安全技术向前发展。

4结语

大数据时代对于计算机信息处理技术来说既是机遇也是挑战，越来越多的人会使用计算机技术来进行数据分析，这将使得计算机信息处理技术得到更广泛的应用，同时对计算机信息处理技术也提出了更高的要求，需要不断完善目前仍存在不足的地方，并根据海量数据处理需要建立真正适应大数据时代的网络系统及安全体系，将计算机信息处理技术运用到更广泛的领域。

大数据时代数据分析篇7

［关键词］大数据时代；统计学；专业建设；实践教学

全球知名的麦肯锡咨询公司最早提出了“大数据”的概念，宣告了大数据时代的来临；IBM公司指出了大数据的4个特点：数据体量巨大、数据类型繁多、数据产出速度快、数据价值密度低。[1]大数据对高等学校人才培养的影响表现在以下方面：1.思维方式与认知模式的改变；2.海量的学习对象与辅助教学资源；3.开源课程（慕课，微课、翻转课堂）的教育方式对传统教学模式产生冲击；4.新媒体模式的社会化互助学习打破教学界限；5.网络思维拓展了个体思维。[2]在这个意义上，大数据时代对高校人才培养提出了新的要求。对于统计学专