大数据时代的个人思考论文 第1篇

大数据时代设计创新主要体现以互联网为平台的网络终端创新，如智能手机、平板电脑、导航产品和电子支付等生活类产品及服务的创新设计，以及与此相关的后台基础设施创新，如云计算、通讯、软件工程等技术领域。知名IT评论家谢文认为，目_络业创新过程中，对大数据的获取可分为三种战略：前台、和后台为主的模式。苹果、Facebook和亚马逊分别是这三类模式成功的典范。苹果通过设计、销售各种互联网终端产品，通过Ios系统下的Itune网上商店将产品和服务集成来汇集数据，形成自成体系的规范数据标准平台，这种商业模式让苹果获得了巨大成功，表明工业设计有效利用大数据可实现产品和商业的成功。Facebook则抓住目前颇具人气的网络社交需求，依托系统平台的构建和运营来获取各种标准化、结构化的用户数据，形成开放、庞大的共享数据流。亚马逊则通过建立强大的网络营销后台获取网络用户的各种需求数据，再结合电商形成开放平台，为用户提供量身定制的各类个性化服务，为电商提供行业所需的大数据。在口碑营销成为王道的电商时代，借助互联网提供的营销数据，掌握消费者的需求，企业能够及时调整设计、生产和制造策略，并通过3D打印快速实现消费者的个性化定制需求。这就需要通过网络获取用户数据，同时用科学方法分析这些数据所体现的用户消费心理、行为，最终转换为有用的设计语言。传统的产品设计、制造是一种线下行为，远离互联网，与消费者之间的沟通和交流存在时间差，获取的消费者数据十分低效。“3D打印”技术的出现让物质产品的设计、生产实现了数据化，传统制造业和互联网行业的高度融合，不但拓展了网络行业的产业边界，也为制造业的定制化服务提供了巨大空间。针对用户的产品定制，借助强大的物联网可实现低成本营销，真正实现个性化设计和按需生产，这让传统制造业进入到大规模、打破时空界限的全新发展阶段。这种借助互联网、物联网形成的新型产业链和商业模式改变了传统制造业，让企业从产业链上游及战略规划阶段就可集成物质化产品设计、制造和流通过程所需的各类数据，这要求制造业企业必须具备互联网思维，要求工业设计必须依靠网络集成各种数据，及时获取消费者需求。

二、大数据时代的工业设计

互联网打造了全新的社会形态和生活方式，人们的工作、生活已离不开网络，通过网络消费者可实现交友，衣、食、住、行各种所需。谢文认为，未来通过网络有望实现三方面创新，个人数据集成、公共服务数据集成及物质生产集成。如收集消费者在网络上的言谈举止和生活中所有活动产生的数据，建立“数据人”模型，为线下的制造业提供人的需求数据；集成线上的公共服务数据为国家、政府和组织提供服务支持；集成物质生产数据实现制造业的数据化生存。对工业设计而言，网络连接消费者、社会和物质产品组成的三维空间，融合各种大数据，可支持制造业的转型与社会进步。这正是新形势下工业设计的发展方向，即通过设计具体的服务产品，为消费者创造感性价值，实现消费者情感上对个性、品位和身份的追求。这些服务化产品在提供高品质服务的同时，以技术推动组织和社会创新，实现人、组织、社会和环境的可持续发展。此时的工业设计从“提供功能，方便使用”的问题解决方案，转向“讲述故事，创造意义”的“造意”阶段，“造意”正成为当下产品设计新的关注点。借助网络获取用户数据，让产品满足基本功能的同时，更多地向消费者讲述故事，引起消费者的回忆和联想，成为当下产品设计成功的关键。

三、结语

大数据时代的个人思考论文 第2篇

《大数据时代》这本书主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革。

引言提出了大数据将给生活、工作于思维带来重大的变革。一个例子是2009年H1N1流行病毒背景下谷歌通过检测检索词条，处理了亿个不同的数据模型，通过预测并与2007年、2008年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，预测的结果与官方数据的相关系数高达97%。按照传统的信息返回流程，通告新流感病毒病例将有一到两周的延迟。

对于飞速传播的疾病，信息滞后两周是致命的。而谷歌运用大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为世界预测流感提供了一种更快捷的预测工具。此外，我联想到原淘宝董事长马云通过大量数据分析得出2008年经济疲弱，为其商家提前做好迎接经济危机提供了时间缓冲。

关于大数据在商业领域的应用， Farecast公司是一个成功的典型范例。该公司由奥伦·埃齐奥尼创办，利用机票的销售数据来预测未来的机票价格，旨在帮助用户在购买机票方面做出预测，并对机票价格走势预测的可信度标示出来供消费者查考。Farecast系统利用近十万亿条价格记录预测的准确度达75%，使得使用Farecast票价预测工具购买机票的旅客，平均每张机票节约50美元。而处理如此多的数据离开了大数据技术将无法进行。

也正是由于我们进入了一个前所未有的信息化时代，人们拥有了如此多的数据，才提供给我们利用大数据的分析处理手段，创造新的价值。也许有人以为我们大数据时代的还未来临。其实大数据技术早已渗透到我们中间，它被应用在垃圾邮件的'过滤，XX技术平台，谷歌翻译以及输入文字的自动纠错等。

文中提出的一个观点是，预测是大数据的核心。其实从过去的时代人们就利用掌握的数据进行各种分析，从而对经济等各方面进行预测、矫正。只是进入了大数据时代人们掌握的数据爆炸性的速度在增长，从而数据的存储和分析数据分方法成了释放大数据能量的关键。

大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的国际竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向，冲破与西方国家的差距。

大数据时代的个人思考论文 第3篇

大数据的定义

麦肯锡(全球知名的咨询公司)将大数据的概念确定为：无法用传统的数据处理软件对其内容进行抓取、处理、发送等的数据信息。

大数据的特点

数据量(volumes)大

大数据的数据量巨大，从传统的TB级别，跃升至PB级别。

数据种类(variety)繁多

数据的来源通道多，互联网、云技术、物联网、平板电脑、手机、PC以及遍布世界每一个角落的客户端和传感器都是大数据的来源。数据的格式和种类已经突破了以往传统的结构化的数据格式，呈现了半结构化的数据格式和非结构化的数据格式，。例如：网络日志、通讯中的聊天记录、图片、视频、地理位置、军事侦察、医疗记录、摄影视频档案、天文学等信息。

数据价值量(value)低

由于大数据数据量的巨大，所以有价值的信息就相对较少。以视频这种信息格式为例，不间断的视频播放，可能具有价值的信息就仅仅两秒钟而已。

数据处理速度(velocity)快

大数据中包含有大量的在线和实时的数据信息分析处理。

大数据时代的个人思考论文 第4篇

人类历史长河中，即使是在现代社会日新月异的发展中，人们还主要依赖抽样数据、局部数据和片面数据，甚至在无法获得实证数据的时候纯粹依赖经验、理论、假设和价值观去发现未知领域的规律。因此，人们对世界的认识往往是表面的、肤浅的、简单的、扭曲的或者是无知的。维克托指出，大数据时代的来临使人类第一次有机会和条件，在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用全面数据、完整数据和系统数据，深入探索现实世界的规律，获取过去不可能获取的知识，得到过去无法企及的商机。

本书从思维变革、商业变革及管理变革三部分阐述大数据时代已经来临;列举了众多在公共卫生、商业服务领域大数据变革的例子。比如：在思维变革部分，以UPS与汽车修理预测为例，证明知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”;在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让大数据自己“发声”：UPS国际快递公司从2000年就开始使用预测性分析来检测自己全美60000辆车规模的车队，这样就能及时的进行防御性的修理。之前UPS每两三年就会对车辆的零件进行定时更换，但这种方法不太有效，因为有的零件并没有什么毛病就被换掉了。通过检测车辆的各个部位，UPS如今只需要更换需要更换的零件，从而节省了好几百万美元，这就是通过找出新种类数据之间的相互联系来解决日常需要。这种方式完成可以应用于我们石油石化行业，我们的大量生产装置及设备，在建立日常的关键部位检测机制基础上，形成大量的数据信息，通过对这些数据的.科学分析，判断出需要检修或更换的零件，从而有效降低运营成本。

当我们一旦“不再追求精确度，不再追求因果关系，而是承认混杂性，探索相关关系”，“思维转变过来，数据就能巧妙的用来激发新产品和新型服务”。数据正成为巨大的经济资产，成为新世纪的矿产与石油，将带来全新的创业方向、商业模式和投资机会。

近年来，伴随着经济社会快速发展、深度调整，石油石化产业变革加剧，面临的四大革命中其中一项就是“数字革命”。因此我们必须牢牢把握数字革命发展大势，加强数据治理和大数据分析应用，提高企业生产运行与管理水平，拥抱大数据时代的来临。

大数据时代的个人思考论文 第5篇

在看《大数据》之前，我只知道社会越来越数字化了，看完之后，才觉悟到：人类将迎来一个新的时代。

大数据最显著的影响是对于电子商务，通过大数据，最先洞察出潜在市场的，也必然最先占领市场。而电子商务对实业的冲击又是势不可挡，可见，掌握了大数据就主导了市场，拥有了先进的科技才能拥有坚实的竞争力。在医疗方面，曾经的非典时期，就是一个很好的例证，正是有大数据的.预测功能，才使疫情得到了控制。在更小的方面，他也同样改变着我们的生活，书中提到美国著名计算机专家奥伦 · 埃齐奥尼发明了飞机机票价格预测软件，就是利用大数据造福我们生活的很好例子。

大数据不仅节省了时间，提高了效率，更将人类带入一个新的文明阶段。从分析因果总结经验，转变为搜集数据预测未来；由原来的滞后性变为现在的预见性——大大提高了人类认识世界、改造世界的能力，变被动为主动。大数据为我们掀开了历史新纪元，不敢想象它将会为我们带来什么，或许会出现新奇的生活方式，从未有过的职业，闻所未闻的商业模式，百家争鸣的文化高峰；也或许会解开更多未解之谜，探索到宇宙之外的秘密。总之，毫无疑问的是，大数据为我们带来的未来是超乎想象的。

大数据时代的个人思考论文 第6篇

随着云时代的来临，大数据(Bigdata)也吸引了越来越多的关注。大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。

大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满亿张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);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为万台，高于全球每天出生的婴儿数量万……

大数据时代的个人思考论文 第7篇

信息时代的到来，我们感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今，大数据时代成为炙手可热的话题。笔者在这说明信息和数据，只是试图首先说明信息、数据的关系和不同，也试图说明，为什么信息时代转变为了大数据时代？大数据时代带给了我们什么？

信息和数据的定义。维基百科解释：信息，又称资讯，是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的'界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据：或称资料，指描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。这是否是《大数据时代》一书所未曾阐述的背景材料？

在《大数据时代》一书中，大数据时代与小数据时代的区别：

2、使用用途。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。笔者认为数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。

3、结构。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。

4、分析基础。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。笔者认为，小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。

数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示？银行业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长，海量机遇和挑战也随之而来，适应变革，适者生存。我们可以有更广阔的业务发展空间、可以有更精准的决策判断能力、可以有更优秀的经营管理能力可以这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力，基于脱颖而出的创新思维和执行。因此，建设“数据仓库”，培养“数据思维”，养成“数据治理”，创造“数据融合”，实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代，从数据中攫取价值，笑看风云变换，稳健赢取未来。

大数据时代的个人思考论文 第8篇

技术的进步确为数据的处理、分析、存储解决了技术和工具的难题，但对大数据的利用主要应该放在信息安全上。保证大数据信息安全，应该做到以下几点：

发展科技、利用科技做支撑

加大对大数据信息安全技术和工具的研发投入力度，要不断取得技术上的突破，解决新问题，例如：检测技术、监测分析技术、云技术、加密技术等等。与此同时，还要关注世界信息安全技术的发展方向，发展机遇大数据挖掘的预测能力分析，提高我国的信息安全的战略技术水平。

政策规范和引导

国家应该及时调整信息安全策略，制定相关的政策，通过政策规范的引导和第三方的监测，切实实施大数据的安全战略。

积极学习，借鉴国外经验

我们应该积极的借鉴国外的先进经验，加强顶层设计。加大力度研究信息防护的技术和产品，走出一条适合我国信息安全国情的、具有竞争力的和管理模式和技术的规范。

大数据时代的个人思考论文 第9篇

1、对大学教育的影响

2、如何积极应对

对于学校：在学生从课堂走到互联网时，未来的学校存在的意义在哪儿，是学校更应该关注与关心的。学生可以在宿舍甚至在家就完成了各种课程的学习和同学之间的交流，那么对学生的考核和效果的评定也不再局限于某一个固定场所来进行。学校更应该重视图书馆电子资源的建设和开放，更应该重视实践实验室的建设，提供更多方便学生来进行实习和实践训练的场所和项目。对于教师：在大数据时代，教师的教与授又该体现在哪儿呢？我们更应该深刻思考，改变传统的课堂教学的思维模式。我们可以将教的过程放在网络平台上，放在课前来进行，课堂中以学生做作业、教师指导和答疑为目的。这只是改变了传统的教学模式，对于教师自身我们又该如何作呢？在面对丰繁复杂庞大的数据时，我们应积极跟进发展自我，重新进行定位。一类应加强自己的实践操作能力，专业从事实践辅导和教学；另外一类专业从事研究；另外一类抓住大数据所给予的机遇，发展自己，跟上时代步伐，成为专业化极强的教师，对专业进行解惑和学习方向的指导。对于学生：知识和信息量极大丰富，我们如何从中甄别出有利于自己的知识，对自己进行特色化的教育，需要自己的判断力和教师、家长的指导。我们要关于利用已有的学习平台和学习媒介，不断提高自己的自学能力，发展自己的创造性和创新性的能力。

二、小结

大数据时代的个人思考论文 第10篇

信息时代的到来，我们感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变„„我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今，大数据时代成为炙手可热的话题。笔者在这说明信息和数据，只是试图首先说明信息、数据的关系和不同，也试图说明，为什么信息时代转变为了大数据时代?大数据时代带给了我们什么?

信息和数据的定义。维基百科解释：信息，又称资讯，是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据：或称资料，指描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。这是否是《大数据时代》一书所未曾阐述的背景材料?

数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示?银行业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长，海量机遇和挑战也随之而来，适应变革，适者生存。我们可以有更广阔的业务发展空间、可以有更精准的决策判断能力、可以有更优秀的经营管理能力„„可以这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力，基于脱颖而出的创新思维和执行。因此，建设“数据仓库”，培养“数据思维”，养成“数据治理”，创造“数据融合”，实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代，从数据中攫取价值，笑看风云变换，稳健赢取未来。

大数据时代的个人思考论文 第11篇

大数据时代信息安全问题探讨论文

摘要：在大数据时代，大数据改变的不只是我们的工作方式，还改变了我们的生活方式甚至思维方式。无疑，大数据的运用已经渗入到我们的文化生活、经济生活和社会生活，而大数据造福社会的同时也为信息安全带来了巨大的隐患，影响了信息的保密性、真实性、完整性等性质，危害到了人身财产安全，引起了社会极度的恐慌与不安，当务之急便是提出解决这些问题的相关策略。

关键词：大数据；信息安全；信息保密性；信息真实性；信息完整性；策略

1大数据和信息安全的基本理论

1．1大数据的概念和核心。通常人们说的大数据包含了两个方面：一指数据量庞大；二指一种新型的信息技术。我们暂时将不能在一定的时间内用普通的工具获得处理的数据集合、需要更先进的方法才能更好地解决问题。1．2大数据的特点。大数据不只是海量的数据集合，还是一种数据采集、储存、使用管理的一项信息技术。当前学者们比较统一的认识是大数据的四个特征，即具有代表性的4V特征：Volume（数据规模大）、Variety（数据种类多）、Value（数据价值）、Velocity（数据处理速度快）。1．3信息安全的概念和特性。信息安全是指信息网络的硬、软件及其系统中的数据受到保护，不因为任何原因受到损坏泄露修改，可以使系统正常稳定运行。主要包括以下五大特性：信息的保密性、真实性、完整性、未授权拷贝和所寄生系统的安全性。1．4大数据背景下信息安全问题的概述。大数据如今已被应用到各行业领域，各个行业都期望通过大数据进行自身革新。随着当前信息量的暴增，获取信息总是格外容易和迅速，这就造成了信息的混乱性。有些人或有意或无意散布假的消息进行造谣会产生网络暴力，影响了信息安全中的真实性。有人贩卖个人信息来谋取利益，影响了信息安全中的保密性。有人蓄意将信息截取博得关注引导舆论导向，影响信息安全中的完整性。

2信息安全如今面临的威胁

2．1技术层面。大数据的性质决定了大数据将会在技术层面受到一定的威胁，在采集、传输、存储、使用过程中信息安全都存在隐患。（1）采集过程中受到的威胁。数据采集手段通常有传感器、数据检索分类工具，现代人们愿意使用智能设备，而这些智能设备会将人们的信息以数据形式传送到数据终端。智能设备可以能够自动采集记录个人信息，并在用户毫无发觉的情况下通过后台传输出去。（2）传输过程中受到的威胁。大量的数据中包含着用户的信息，在传输过程中很有可能受到外来的威胁。在现代社会中，由于考虑到经济性和便利性，大多数人都选择无线传输，无线网络是通过无线电波来进行的数据传输，任何一个被无线网络覆盖的区域用户可以截获、改变数据，窃取损坏信息。例如电脑高手入侵、密码破解，造成信息的真实性、完整性、保密性等性质受损。（3）存储过程中受到的威胁。现在的技术无法保证信息存储系统完全安全，一旦受到恶意攻击破坏，就会造成信息的泄露损坏和遗失。聊天记录、消费记录、银行卡信息被留在了数据储存系统中泄露出去，服务商可以在用户毫不知情的情况下随意使用这些信息。（4）使用过程中受到的威胁。如今大数据的`价值更多是来源于它的潜在价值，用户的信息被收集起来之后会背离最初收集的目的被用于其他地方或者转卖给第三方用于获取丰厚利润。2．2社会层面。当下社会出现了一种贩卖个人信息的商业公司，他们会在未征得网民的同意下收集具有明显符号化的个人信息，打包贩卖给第三方，这就造成了很多诈骗骚扰，使社会陷入了极度的不安。2．3个人层面。（1）在网络平台上的信息共享。人们愿意在网络平台上主动分享自己的生活，直接暴露了个人信息。或有的时候登录注册某应用不得不向服务商提供个人信息，被动暴露了个人信息。（2）电脑高手的恶意窃取。庞大的数据使数据保护变得日益艰难，而这就方便了电脑高手盗取别人的信息，通过种植木马病毒等方式入侵用户电脑实施非法攻击，在用户不知情的前提下信息就遭到了泄露。（3）网络上不当的行为。人们进行网络活动时可能会有意无意触及别人的隐私，这样就会产生影响信息安全的行为，从而造成信息的不安全性。

3信息安全受到威胁的原因

3．1技术层面。（1）信息的海量和多样化。智能设备无时无刻记录我们的信息，一旦我们连入互联网，服务商就会对产生的数据进行收集记录，从而产生了海量多样的数据，数据十分混乱。提取数据时，常采用无差别化的方式，这样就有可能暴露个人信息，或者流出不符合实际的信息，不完整的信息，这就影响了信息安全的保密性，真实性，完整性。（2）信息可被数据化。现在的信息都可以被数据化，可以通过“0”和“1”不同组合方式来表达，这样就会使数据更容易被获得传输，数据化可以使窃取手段更加的隐蔽化，给这些手段提供了方便，使信息安全的保护更加困难。（3）信息可传输。信息被数据化后，可以无时间无空间进行传输。二十四小时只要在网络上，没有地域限制，这无疑想匿名收集网民信息，扭曲事实，造谣生事的人提供了极大的便利，我们无法确定采集者的信息，使我们的信息安全保护陷入了极为被动的局面。3．2主体方面。（1）缺乏保护信息的意识。网民缺乏保护自己信息的意识，轻易在注册时向网站填自己的真实信息，在社交平台上暴露自己的照片和生活，个人缺乏保护他人信息的意识，有意无意做一些暴露或损害了别人信息安全的事情。（2）个人价值标准的缺失。部分人认为通过大数据技术去窥视别人的生活，掌握别人的信息从而对别人进行一种形式上的操纵会有一定的快感，以一种不正当的手段来侵犯他人的信息安全来满足自己的欲望。部分人在巨大的利益诱惑下，利用大数据技术盗取他人信息，甚至无视法律法规，钻法律的空子，不惜一切手段来争取利益最大化。3．3外部环境。（1）法律法规没有得到相应的完善。在大数据这个背景下，一切都在改变，出现了许多新事物，社会也具备了新特征，这就导致缺少了有关信息安全的法律法规，相应的责任划分也不明确。（2）政府监管力度不够。没有明确的监管机构，没有具体的具有强制约束力的管理标准，没有严厉的监管措施，相应的处罚并不严重。

4应对策略

4．1技术层面。（1）利用大数据技术监控威胁。借助大数据技术可以完成对信息安全威胁的窥探任务，即完成对攻击威胁一种灵活的预测性，以及对未知危险的一种全面性检测。（2）利用大数据完成用户身份验证。身份认证指在系统或网络上进行操作主体的身份检验，通过大数据进行用户信息的收集分析获取相关人物特征，从而鉴别操作主体身份。（3）限制信息的流通。我们要进行流通渠道的限制，可以组织专门机构来对这些信息流通渠道进行监督和定期的检查。4．2主体层面。（1）树立正确的价值观。（2）要有信息保护意识。4．3外部环境。（1）完善相应的法律法规。需要在原有的法律法规上进行完善，明确相应的法律内容与责任范围，加大对危害人们信息安全行为的处罚力度，不只需要保护人们，还需要保护汇聚大量用户信息的企业，让他们信息安全受到威胁时有法可依。（2）加大政府监管力度。设立相应的政府部门的监管机构进行监督审查，建立一套具有强制约束力的管理标准，明确其处罚措施，加大惩罚力度。

5结语

大数据固然给我们带来了极大的便利，促进了经济的快速发展，社会的不断进步，相应的它也给我们带来了一些麻烦，我们一边享受着大数据为我们带来的个性化生活，一边又因为这些问题而惴惴不安。造成信息不安全问题的原因有很多，解决这个问题也需要全社会的共同努力，需要我们结合我们现如今社会的实际情况，在技术层面、个人层面、政府层面、行业等方面采取相应措施，来协调大数据与信息安全的和谐发展。

参考文献

［1］徐乐．大数据时代隐私安全问题研究［D］．成都：成都理工大学，2016．

［2］黄成鹏．大数据时代的个人隐私［D］．华中师范大学，2015．

［3］于志刚，李源粒．大数据时代数据犯罪的制裁思路［J］．中国社会科学，2014，（10）：100－120．

大数据时代的个人思考论文 第12篇

大数据时代的到来，计算机信息处理技术也存在着很大风险，其中最突出的问题是计算机病毒以及恶意盗版软件等，给用户使用计算机产生了极大的消极影响。这些还是一些比较基础的问题，随着计算机技术的发展，还出现篡改数据、冒名顶替等问题，影响计算机技术服务质量，计算机信息处理技术受到了前所未有的考验。另外，大数据时代的到来，还出现了许多新型网络技术，针对一些繁琐的问题能够有效解决，提高了人们的工作效率，然而，这也在一定程度上降低了网络的真实性，特别是在网络交流和沟通日益紧密的前提下，导致网络信息真假难分，不仅增加了信息搜索难度，而且致使人们无法快速获得真实信息。因此，提高计算机信息处理技术至关重要。

2大数据时代计算机信息处理技术

信息采集、加工方面

计算机信息处理技术要进行工作，首先，要采集数据信息，计算机技术都是建立在数据采集基础之上的，数据采集主要是针对目标信息源进行实时的信息监督和控制，并将才觉得数据储存在计算机数据库中，为各个软件提供信息支持，确保下一项工作顺利进行；其次，对数据信息进行加工，按照用户的要求，对数据信息进行加工；最后，将加工好的数据信系进行分类，最终传送到用户手中，实现数据采集、加工以及传送目标。

存储方面

计算机存储技术是将采集的信息储存到计算机数据库之中，在用户需要某一项信息过程中，可以通过数据库直接将数据调取出来，计算机以其储存量大、速度快等优势，受到人们越来越多的关注，另外，计算机技术还能够实现长时间储存。

信息安全方面

大数据时代的到来，让人们感受技术带来的便捷的同时，也让人们意识到数据信息安全对人们的重要性。因此，为了能够提高数据信息的安全、可靠性，可以通过以下几个方面进行：首先，建立计算机信息安全体系，加大专业技术人才的培养力度，投入资金，为构建计算机安全体系奠定坚实的基础；其次，加大研究力度，开发信息安全技术产品。传统信息安全技已经无法满足大数据时代数据安全需求，为了能够尽快改善数据安全问题，应加大研究力度，寻求更好的解决方案，有效避免数据信息受到威胁；最后，重视对重要数据的检测，大数据时代的突出特点是数据量大，无法实现对每一个数据的检测。因此，为了提高数据安全系数，应加强对重点数据信息的检测，从而确保数据信息安全。

信息处理技术的发展

计算机硬件具有一定局限性，在一定程度上阻碍了计算机网络的发展，而云计算网络能够突破这一弊端。因此，推广和应用云计算机网络成为未来大数据时代计算机信息处理的主要发展趋势。传统计算机网络是将硬件与网络有机结合，抑制了计算机信息处理技术的发展，将二者分离开，促使云计算主筋形成云计算网络，从而构建大数据信息网络系统，推动我国社会不断发展。

3结论

大数据时代的个人思考论文 第13篇

1.海量信息思维模式

以往人们总是尝试先发现问题，再获取相关信息，探索解决之道。而大数据时代，人们总是先尽可能多的去获取和储存信息，而信息数据价值密度低、数据量大，当遇到问题时再尝试解决问题，其解决的效率和精准度率也有所提升。这种“海量信息”的思维在进行服装流行款式、流行色彩的市场调研时，依然十分适用。

2.新媒体思维模式

信息数据附着在各类新媒体之上，数据格式多种多样，从网页论坛、视频、网络日志、微博微信、甚至地理位置信息等等。新媒体思维正在改变服装市场的营销方式，服装企业传统的营销手段是实体店集中推广、平面广告以及电视媒体宣传，节假期间雇佣大量劳动力街头派发促销传单。而大数据时代，服装企业充分利用互联网的植入式广告、病毒式推广以及低成本营销，打造网络交易平台，全方位收集消费者信息数据，分析消费者潜在消费动机与偏好，从而在推广品牌的同时扩大销售量。

二、大数据时代对高校服装设计教育的启示

1.教学方式的变革

随着笔记本电脑、平板电脑逐步进入课堂，教材、教学活动不断被数字化，教育方法应以更丰富多彩的形式融入课堂。网络教学和讨论方式也是大数字时代课堂经常采用的一种教学方式。以服装设计课程为例，在服装风格与流派章节学习中，鼓励学生利用网络资源，进行相关文献查阅，了解不同历史时期服装风格的含义与表现，以演示文档的形式进行小组讨论，并设计“最受欢迎的大学生潮流服饰搭配”问卷进行市场调研，感受数据的多样性以及数据分析方法。

2.课程知识点的设置

“因材施教”的理念在班级授课制中开展有着相当的难度，在有限的教学时间和教学空间内，教师对学生的“材”无法充分的了解和引导。在大数据时代，教师可以对每个学生学习数据进行分析，将学生的整个学习过程数字化，例如知识点可以被数字化并与测试题建立联系，测试题中每道题的完成时间、错题数等都以数据的方式记录。计算机通过错题分析出每个学生对各章节知识点的掌握程度，从而从根本上落实“因材施教”的教育理念。在服装结构设计类课程中，将知识点与知识点进行组合并设计考核题目，例如人体测量部位与原型版的对照练习，放松量章节的知识点与不同类型板型对应，款式分析与服装风格分析相关联，从而建立知识点与测试题的联系，用相关性思维解决结构类课程中的每一个细节问题。

3.侧重对学习过程的评价

随着笔记本电脑、平板电脑逐步进入课堂，教材、教学活动不断被数字化，学生学习过程也将逐渐数字化，学生的学习过程更加受到关注，而对于这些数据的分析与利用，将使得每位学生的发展都有据可依。例如，在服装工艺类课程中，将更注重实验课程环节的设计与实验过程考核，根据自学能力、创新能力和动手能力来评定学生的综合成绩。鼓励学生海量收集学科咨询，通过自主学习发现问题解决问题，而通过不同考核项目的得分，分析学生的自学能力与学习类型。

三、大数据时代对高校服装人才培养提出的新要求

1.获取有效信息数据的能力

互联网上各类教学视频、教学文库林林总总，各类网络学院、网络公开课、精品课程应接不暇。高校须引导学生自主学习，加深学生对当今社会变革的理解和认知，使学生具有大数据思维能力和判别能力，能够在时间学习中利用资源，使数据为专业学习所用。

2.分析数据的能力

要求学生能根据不同的需求，利用有效的问题解决思想和方法论，最终形成有效的数据，并能够为大多数人使用。利用定量和定型的分析方法，挖掘数据之间的相关性，并形成数据分析报告。该项能力需在服装专业考察、服装创新实践平台等实践环节的课程中，得到充分的训练。

3.团队的建立和管理

大数据时代的个人思考论文 第14篇

大数据给信息安全带来的机遇

大数据实现了对传统数据信息结构的解体，与传统数据结构相比成为了一个具有流动性、信息共享与连接的数据池。通过这种灵活的大数据技术，人们可以在最大程度上利用人们以为无法有效利用的数据信息形式来实现对企业的高效运营，为企业的发展也带来了更大的机遇。大数据信息技术的提高也使得数据信息安全工具和技术有所发展，让信息安全的监督更为的精细、高效与及时。

对大数据的挖掘和应用将创造更多的价值

在大数据时代，大数据的发展重点已经从数据的存储与传输发展到了数据的挖掘和应用，这将引起企业发展的商业模式的变化，并且能为企业带来直接的利润，也可以通过积极的反馈来增强企业的竞争力。

大数据的安全更为重要，为信息的安全带来了发展机遇

在大数据时代下，信息的安全事件发展的次数增多，信息安全事件所引发的数据泄露并由此带来的经济损失也越来越大。

随着科学技术网络的不断进步，大数据安全不仅是企业需要面临和维护的对象，也是个人消费者要面对的对象。大数据已然渗透到我们生活的方方面面，这一切使得信息安全越来越重要。

大数据提高了数据信息的价值，但是数据信息安全意识薄弱以及信息安全事件频发，并且损失加大，这样日益严峻的安全形式对信息安全技术和工具均提出了更高的要求。目前所使用的信息安全技术、工具、管理手段以及相关的不能解决这个问题的方法、方式都应该得到发展，而大数据的发展为这一发展提供了巨大的可能性。所有这些，都为信息安全的发展提供新的机遇。

大数据时代下，加快了信息安全的发展速度，云技术拥有巨大潜力

在大数据这条巨大的产业链中，参与者众多，面积也十分广泛。如果按照产品的基本形态来进行划分，可分为硬件、应用软件和基础软件三大类。云技术和信息安全纵贯这三大领域。纵观各个领域的国内外的发展情况，信息安全和商业智能的发展速度最快，尤其是云技术，它将有更大的发展潜能。这三者将成为大数据产业链的三大主要推动力。

大数据给信息安全带来的挑战

任何事物的发展都具有两面性。大数据的快速发展在为信息安全带来发展机遇的同时，也带来了一些挑战。下面，笔者将从信息安全、技术、人才、国家等方面来对这一挑战进行分析。

信息安全

在大数据时代下，数据的收集、存储、传播、共享、分析、管理海量涌现，面对这样巨量的信息，传统的网络信息安全面临着很多新的问题，安全成为今天的要务。这里具有两个层面的意义，一方面，大量的数据信息必然包含着大量的个人隐私，以及各种行为的具体细节的记录。这些数据的有效保护和不被滥用成为人身安全的重要保障;另一方面，大数据给数据的`存储、保护带来了许多技术上的难题，很多信息安全技术和工具问题等待着我们去艰苦攻关，传统的信息安全和技术已经基本失去效用。

对数据的不正当的增删和篡改

与传统上的数据技术理念不同，大数据技术是从海量的非结构化的数据信息中提取具有实际价值的信息，所以这要求大数据的信息必须是可靠的。举一个例子，如果hacker入侵了大数据的系统，并恶意的增删和篡改了其中的数据信息，这必将对企业的运营和国家的决策以及个人的发展产生不良的影响。保证大数据信息的可靠性以及分析结果准确性是信息安全面临的新课题。

对数据的盗取

大数据技术所处理的数据量非常巨大，所以，通常采用的是云端存储。因此，数据管理分数、用户进行数据处理的场所也具有不确定性、非法用户和合法用户难以区分，容易让非法用户入侵，盗取重要的数据信息。

个人隐私的泄露

在大数据时代下，个人隐私等安全信息问题已经不是传统上的信息安全问题，应该树立新的安全观。所确立的新的安全观需要在为大数据的利用找到保护与开发的支点。

对国家决策的影响

大数据时代下，信息量的迅速增长不仅仅要在存储等设备上加大资金的投入，同时也需要国家更新信息化的战略布局。如果国家的信息化战略不及时的调整更新，保持原来的信息安全观念不变，将很有可能失去发展的机会，减弱国家的竞争力。

大数据时代的个人思考论文 第15篇

知道＂是什么＂就够了，没必要知道＂为什么＂。在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是让数据自己＂发声＂。这个命题是我读这本书最大的感触。

对于大多数人来说，这的确是一场思维变革。对于理科学生来说，会认为这是一个错误的观点，因为这无异于否定了他们对世界客观物理化学规律探索的重要性；对于一名工科学生，其实这并不是一个多么新颖的观点，因为工科是讲求时用性的，如何能更好地利用基本自然科学规律创造社会财富比探索自然科学知识显得更重要。

这些天来，在读大数据这本书的同时，也稍微重温了一下自动控制原理，认识到控制系统中存在明显的大数据时代思维方式，借读书交流会之际，与大家分享。

对系统的有效控制需要对系统理解与建模。以一个日常生活中的例子说明。开车的时候一脚油门下去车就飞出去了，但并不知道这一脚油门下去能给多大车速，这就需要驾驶人员的熟练的驾驶技能了，不然超速被开罚单是很正常的。那么，问题就来了：如何能实现速度的自动控制而不用驾驶人员踩油门？这就是控制系统最关键的环节——建立系统数学模型。大白话就是知道车速与燃油量的数学关系式。若是以探索为什么的思维模式，不可避免的要列一大堆能量方程、动量方程等物理化学式子，经过繁杂的计算，还是能得到车速和燃油量的数学关系式的。很明显这是一个繁琐的过程，因为得知道现象背后的原因。这仅是对于这种简单的系统，若是对于航空发动机这种复杂的系统，结构工艺过于复杂，分析各部分的物理化学过程是十分困难的，这时候可以通过实验法得到数学模型。

实验法主要有时域测定法、频域测定法和统计相关法。与大数据时代思维最接近的是统计相关法，主要过程是对被研究对象施加某种随机信号，根据被测对象各参数的.变化，采用统计相关法确定被测系统或对象的动态特性。这种方法可以在被测系统或生产过程正常运行状态下进行在线辨识，测试结果精度较高，但要求采集大量测试数据，并需要相关仪和计算机进行数据计算和处理。

若用开车实例来解释，此时的系统为汽车动力系统，施加的随机信号为燃油量，被测对象指车转速，得到的动态特性就是指车速与燃油量函数关系式，从而不用探求背后的物理化学规律就得到了数学模型。

在沈阳黎明航空公司实习时去过试车间，除了发动机点火后震撼的场景动人心魄，控制室屏幕上海量的数据也同样引人注目，我想这么多数据无非就是验证数学模型或直接实验法得到数学模型，结合航空发动机这种复杂的系统，对于搞控制的人来说，得到数学模型就够了，现象背后的原因交给研发的人来探索更好。

大数据时代的个人思考论文 第16篇

第一个转变是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。也就是说样本等于总体；

第二个转变是对研究数据不会追求精度，而且追求混杂性，小数据时代下，追求精确度是合理的，因为我们收集的数据很少，所以要越精确越好，包括如今仍然也在使用这种办法；但是在某些时代，尤其是在大数据时代背景下，快速获得一个大概轮廓和发展脉络，要比精确性重要得多，既然选择了整体性，肯定要忽视细节和确定性；

第三个改变是不是因果关系而是相关关系，在大数据时代，我们更需要了解一个东西是什么，而不是为什么，要找到关联无，通过一个良好的关联物的相关关系可以帮助我们捕捉预测未来。

这本书给我感触最深的就是这三个转变，或者说是三个观点，可以说是哲学上说的世界观，因为世界观决定方法论，所以这三个观点对传统看法的颠覆，就会导致各种变革的发生。

这个观点足以引起统计学乃至社会文明的变革，因为统计抽样和几何学定理、万有引力一样被看做文明得以建立牢固的基石。我对这个观点还是比较认同的，如果真能收集到整体的数据而且分析数据的工具也足够先进，自然是全体数据研究得出的结果更令人信服。但是这个观点也过于绝对，就算是在大数据时代要想收集到全体数据还是不太可能实现的，因为收集全体数据要付出的代价有时会很大。比如说，你要检测食品中致癌物质是否超标，你不可能每一件食品你都检测一遍吧。

大数据时代的个人思考论文 第17篇

当人们还在津津乐道云计算、物联网等主题时，“大数据”一词已逐渐成为IT网络通信领域热门词汇。争夺大数据发展先机俨然成为世界各国高度重视的问题，其中不乏IBM、EMC、甲骨文、微软等在内的巨头厂商的强势介入，纷纷跑马圈地，它们投入巨额资金争相抢占该领域的主动权、话语权。

大数据，是继云计算、物联网、移动互联网之后的又一个具有国家战略意义的新兴产业，它将进一步推动整个信息技术产业的创新发展，带来新的信息技术应用需求。随着物联网、云计算、移动互联网等新技术的发展，手机、平板电脑、PC以及遍布各地的传感器，其已成为大数据的来源和承载方式。而它们所产生的爆炸式增长的非结构化数据，随着自然语言处理、模式识别和机器学习等人工智能技术的发展，也将推动大数据市场的快速发展。

大数据时代的来临，除了推动现有的信息技术产业的改革创新，其对我们生产生活的方式也将产生重大影响。从个人视角来看，不管是日常工作中遇到的海量邮件或是从网上获取的社交、购物、娱乐、学习、理财等信息，还是生活中最常见的手机存储，大数据已经渗透到我们日常生活的方方面面，极大地方便了我们的生活;对企业而言，互联网公司已开始采用大数据来冲击传统行业，精准营销与大数据驱动的产品快速迭代，促进企业商业模式创新;在社会公共服务方面，教育、医疗、交通等行业在大数据的影响下，出现了各种新的应用，数据化、社交化的新媒体平台、智能交通与城市数字监管系统，以及病历存储调用的医疗云等，此外，政府还可以通过大数据来高效完成信息采集，这样可优化升级管理运营。

然而大数据在给我们展示前所未有的发展机遇的同时，也给国家信息安全、信息技术、人才等方面带来了很大的挑战。不久前，_登披露了美国国家_(NSA)一直进行信息监视活动、已收集数以百万计的全球人的信息数据的消息，在全球范围内掀起轩然大波。该事件对“大数据”的信息安全敲响了警钟。大数据让大规模生产、分享和应用数据成为可能，将信息存储和管理集中化，我们在百度上面的搜索记录，无意识阅读的产品广告、旅游信息，习惯去哪个商场进行采购等这些痕迹，却不知所有的关系和活动在数据化之后都被一些组织或商家公司掌控，这也使得我们一方面享受了“大数据”带来的诸多便利，但另一方面无处不在的“第三只眼”却在时刻监控着我们的行动。面对大数据在信息安全方面存在的隐忧，我们在技术上要应对其“大容量、多类别、高时效”的三大挑战。

此外，在人才方面，无限增长的数据需要相应增加IT人员，且专业化技术人才和管理人才的需求开始加大，而目前传统的教育模式很难培养出这种既精通业务又能进行大数据分析的人才，同时IT人员本身配备不足的现状与迫切的人才需求矛盾会更加突出。

“数据为王”的大数据时代已经到来，技术需求也在发生重大转变，创新型人才的地位日益凸显，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，从而开启重大的时代转型。这是我国实现跨越式发展的宝贵机会，我们要重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手，趁其风势，发展壮大我国的信息行业。

大数据时代的个人思考论文 第18篇

摘要:随着互联网、物联网、云计算等信息技术的飞速发展,手机、平板电脑、笔记本电脑等高新技术产品渗透到人们生活的方方面面,而这些产品都成为了数据来源与传感方式,促使着大数据时代的到来。在大数据时代下,人们的各类信息都将被作为数据,在推动人工智能技术发展之余,也时刻威胁着人类的信息安全。如美国大选选票遭到攻击,近年来猖獗的网络信息诈骗,都体现出当前信息安全所面临的种种问题与危机。本文将从大数据时代的信息安全出发,分析当前信息安全所面临的问题,并提出相应的解决对策,从而保障各个行业以及个人的信息安全。

关键词:大数据时代；信息安全；应对策略

近几年来,网络病毒攻击、信息资源泄露、网络漏洞等问题层出不穷,大数据时代虽然给我们的生活带来了许多便利,诸如许多网站上根据搜索记录进行相关产品推荐,但与此同时这也意味着个人信息暴露于数据技术之下。基于此现状,本文将针对当前大数据时代信息安全所面临的问题展开思考与探讨,分析其问题并提出对策,以期在大数据时代最大程度地保障信息安全。

大数据时代的个人思考论文 第19篇

2012年以来，大数据(big data)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。“大数据”时代降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。

数据信息量的迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

“大数据”来临是一场革命，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。

大数据时代的个人思考论文 第20篇

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。

本文就大数据时代的典型信息安全威胁进行分析，提出在数据安全方面的主要防护措施。

关键词：大数据;信息安全;数据安全

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。

1 大数据环境下信息安全面临的主要挑战

大数据集群数据库的数据安全威胁。

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。

智能终端的数据安全威胁。

大数据时代的来临，使智能终端的数据安全问题显得越发关键。

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。

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 大数据环境下的信息安全防护措施

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。

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。

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。

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

大数据时代的到来，不仅带来了更多安全风险，同时也带来了新机遇。

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.

大数据时代的个人思考论文 第21篇

随着大数据技术时代的来临，网络信息安全问题成为了信息管理技术研究的重要组成部分。在研究中发现，这种信息安全问题的挑战也是大数据技术发展的一个机遇。因此，技术研究者以大数据技术特征为切入点，针对数据安全问题寻找技术与管理的发展机遇，为大数据时代发展提供支持。

关键词：大数据；信息安全；信息技术；网络平台

大数据时代是当前信息技术产业发展的基础，也是其未来重要的发展方向。因此，做好大数据时代技术特征研究，对于提高信息技术质量，发挥大数据技术性能起到了重要的促进作用。在这一过程中，如何针对大数据时代中信息安全管理遇到的挑战，将其转变为大数据技术的发展机遇，就成为了信息安全技术与管理研究的重要内容。这一研究的开展一方面有助于大数据背景下，网络信息安全质量的提升；另一方面，也为大数据技术发展提供了发展空间。

1大数据技术的主要特征分析

区别于传统的网络信息技术，大数据技术在应用中具有十分鲜明的技术与管理特征。而这些特征不仅是其主要的技术优势，反之也会成为其信息安全中遇到的主要问题。在实际的网络信息管理中，这些特征可以概括为以下4点。

数据量极为庞大

随着计算机技术与网络技术的不断发展，人类计算机数据整体数量也在不断提升中，其数据储存容量由KB到GB体量发展了几十年时间。但是随着大数据技术的应用，计算机储存体量在十几年以内已经由TB发展为PB（PB=1000TB），以及EB（EB=1000PB）计量。特别是当前大型企业数据存储已经出现了独立的EB级别计算机系统。这种数据体量级别的高速提升有利于大数据管理作用的发挥，但也会造成数据信息管理问题的出现。

数据种类的不断增加

在当前的大数据应用体系中，数据信息的种类不仅包括了传统的数据信息，还包括了图片、视频、录音等多种数据信息模式。而大数据系统则是通过对这些信息中的数据性内容进行全面的分析、采集、归类，形成有用的大数据内容。这些种类繁多的数据信息对于计算机网络系统的工作能力有着极大的考验，其管理工作的复杂性远远超过传统的网络数据管理。

数据分析处理速度较快

为了应对大数据处理中庞大的数据体量和复杂的数据类型，大数据处理技术在实际应用中采用了高速分析处理技术，提升了数据处理的整体质量。比如在大数据处理中，云技术的广泛应用就是利用网络平台的理论无限大功能，实现网络数据的高速处理过程。其中，云计算、云数据库和云分析技术的广泛采用，已经成为大数据时代技术的主要特征。

2网络信息安全带来的挑战和机遇

在新的大数据时代中，新技术的应用为网络信息安全带来了极大的挑战，同时，也为信息安全设计发展带来了极大的机遇。就目_络信息安全实际情况而言，其挑战与机遇可以概括为以下几个方面的内容。

网络数据攻击的主要目标

在当前的'网络信息攻击中，大数据目标往往会成为攻击的主要目标。造成这一问题的主要原因包括以下2点：①攻击目标明显。由于大数据分析计算中的数据基数较大，因此，其数据目标远远大于普通的数据库系统，进而更加容易被骇客、病毒等攻击。②数据攻击效益高。由于大数据模式中所储存的数据体量与内容极多，因此，一次攻击所获得数据量远远高于攻击普通目标，骇客攻击这类目标所获得效益远远高于普通目标。针对容易成为网络攻击目标的情况，技术人员开展相关技术研究，提高了大数据模式下数据的安全性。主要的应对方式包括以下2方面的内容：①云安全技术的应用。为了应对较为集中与高级的数据攻击模式，安全技术人员在传统的安全防范基础上广泛应用了云安全技术（云防火墙、云安全软件等），从网络层面便开始数据攻击的防范工作。同时，安全技术人员还可以利用云安全的网络合作模式，形成网络整体的数据安全防护管理，提高单一大数据系统的安全性。②新型反数据攻击技术的应用。在单纯的数据防范技术基础上，技术研究者还根据大数据技术特征发展出了新型反数据攻击技术。这一技术就是利用大数据模式，对防范中发现的攻击者技术特征进行数据分析与推理，查找攻击者IP地址或区域，并对其进行反向攻击，进而为网络安全管理部门工作提供数据坐标支持。虽然目前这一技术处于研究阶段，但其在未来的大数据网络技术应用中一定会得到广泛应用。

各类隐私的泄露

由于大数据采集中获得的各类数据内容来源于网络，且内容较为复杂，因此，其数据构成中包括了大量的个人详细信息、企业经营数据等隐私类数据内容。在这种情况下，大数据处理中很容易造成隐私泄露问题的出现，甚至造成严重的泄密问题。为了应对大数据模式下可能造成的隐私泄密问题，管理者在传统的隐私保密基础上，应做好以下3点工作：①继续完善大数据处理技术，对隐私性问题开展自动保护措施，提高数据信息的安全性；②做好数据报告与数据分析处理人员的规范化管理，避免因其违反隐私保护规则造成的隐私泄露问题出现；③根据大数据时代的技术特征，做好隐私保护等各项互联网法律法规建设，确实做好隐私保护法治建设。

存储技术面对的挑战

大数据模式下，计算机传统的存储技术受到了极大的挑战。在实际的数据存储中，这一挑战包括了以下3个问题：①由于数据储存量较大，进而对传统的计算机储存系统容量造成了极大挑战，特别是企业在不使用以PB为单位的存储系统时，难以真正使用数据系统，但更换这类存储系统又需要极大的成本支出。②传统的存储系统采用的是一体化的存储方法，难以针对存储数据类型差异进行自动分类储存。在大数据运行中，这种储存方式会影响后期分析、管理等工作的开展，进而造成数据处理速度的下降。③传统的储存方式对计算机病毒、木马等安全问题防御力较差，极容易造成数据储存问题的出现。

参考文献：

［1］孙梅玲，李降宇，王寅永.基于虚拟化环境的信息安全防护体系构建［J］.网络安全技术与应用，2017（09）.

［2］张允壮，刘戟锋.大数据时代信息安全的机遇与挑战：以公开信息情报为例［J］.国防科技，2013（02）.

［3］维克托迈尔舍恩伯格，周涛.大数据时代生活、工作与思维的大变革［J］.人力资源管理，2013（03）.

大数据时代的个人思考论文 第22篇

最早提出大数据时代已经到来的机构也是全球最大的咨询公司麦肯锡。麦肯锡在相关的研究报告中表示，数据已经渗透到我们生活的各个领域、各个行业，它已经与我们的生活息息相关了，并且已经成为了一种生产要素。人们对海量数据的生产与需求，必然会带来新的一轮生产率增长和消费盈余的浪潮。大数据也已成为互联网领域的热词，也已经被金融领域高度重视。

随着科技、网络的不断进步和发展，数据成为一种资产已经是不争的事实。如果说云技术为数据的保管、传播、访问等提供渠道，那么如何运用数据这份资产，并且让它成为国家治理、企业运营、个人生活服务，就是大数据的核心和灵魂，也是云技术的发展方向和核心所在。

现如今，全球各大互联网的商业巨头都已经认识到了大数据这一新兴资产的价值。惠普、IBM、微软、EMC等全球的IT巨头都在加紧收购与大数据相关的厂商来实现技术合作与整合。

大数据时代的个人思考论文 第23篇

关键词：大数据；财务分析；建议

一、大数据时代企业财务分析发展现状

（一）缺乏统一口径

大数据时代，企业财务分析工作中，财务统一口径不统一问题比较常见。我国很多企业财务分析中，要求各部门依照各自口径上报财务报表，此种情况下，企业实施具体财务分析工作时，因口径不统一，无法有效保障财务分析的准确性，极易引起误差。另外，因企业财务分析对报表有较高的准确性要求，但因口径不统一，信息不够集中，财务分析实际工作中，工作人员无法从零散信息中提取有效内容，同时没有明确现有分析指标，使得财务分析结果有失偏颇，从而无法有效开展财务分析工作。

（二）缺乏完善的指标体系和风险控制意识

当前，我国很多企业财务分析工作中，缺乏完善的财务分析指标体系支撑，实际所用财务分析指标，多由某一部门制定，但从宏观角度来看，大数据时代企业要想有效提高自身财务分析能力，完整指标支撑体系是非常重要的，事实上很多企业不满足这一条件。此种情况下，大数据背景下企业难以有效开展财务分析工作。另外，部分企业内部财务分析工作中，从业人员缺乏风险控制意识，人员风险控制能力较低，对于风险控制对企业财务分析发展的作用认识不全面，无法满足企业财务分析发展实际需求。

（三）财务分析报告过于单一，未与业务信息融合

就目前管理会计所提出的报表分析仍旧处于事务型状态，并且对事后分析比较注重，并没有认识到事前分析与事中分析的重要性，这种模式下财务分析报告形式呈现出单一性与片面性。从另外一个角度分析，财务数据与业务信息并非仅仅由财务部门所提供，还离不开业务部门，两个部门因为存在区别，所以所提供的数据也存在差异，并且因为部门对信息的需求度不同，也容易导致企业财务管理效率受到制约。

二、大数据时代企业财务分析发展建议

（一）增强财务分析管理意识

在大数据时代要想真正推动财务分析的创新发展，那么企业经营管理中管理者应拥有先进经营管理理念与正确财务管理意识，正确认识财务分析对企业发展的作用，在财务分析中主要沿用发现问题、分析问题、解决问题的思路，还要将财务分析与企业行政管理、组织活动等融为一体，并且加强重视事前分析，严格执行企业财务管理相关法律政策，提高企业经济实力。这样可以在有效的时间内做好问题分析工作，为企业经营效益提供帮助。财务分析工作中，企业经营者要全面系统化的分析企业经营、职能分配、项目管理、融资及经营成果展示等方面存在的问题，对管理与经营决策进行优化，促进企业实现长远发展。

（二）制定智能的财务分析体系和财务分析战略

在大数据时代需要对业务、财务等信息进行深度挖掘，并且找出其中的规律，将数据存储的壁垒打破。但是需要认清一点，即数据信息呈现出海量性，如果采取人工模式是无法完成的，所以要制定智能的财务分析体系，使其贯穿数据、信息等内容。另外财务分析还需要将环境、业务等贯穿其中，对企业的利润以及成本来源加以了解，并针对性的改善结算流程，制定智能化的分析系统，这样能够实现财务管理的有效转型，也能够辨别风险，起到防范作用。其次，企业需要严格按照时展的要求，针对性的制定配套可行的财务战略，构建科学且合理的财务分析体系，还需要对业务量与信息量加以明确，依据数据规模对财务分析的层次与结构加以明确。

（三）提升财务分析人员素养

大数据时代为财务分析人员的变革带来了契机，在大数据时代财务分析人员要正确认识到时代变化的要求，深入学习新的分析方法，具备扎实的财务处理能力与数据分析能力，且还要对数据加以正确判断，树立正确的财务思想，在无形中提高自身的财务大数据处理能力。比如财务分析中需要对当期管理费用明细加以查找，并实现数据的有效对比，发现管理费用中所存在的变化规律，明确变化原因，必要的时候还需要制定多维度的核算项目模型。此外要积极掌握各类相关技术，比如利用数据挖掘技术、大数据技术，不仅减轻劳动量，并且也提高了工作质量与效率。

结束语：

大数据时代企业经营管理中财务分析工作非常重要。企业要想从根本上提高财务分析质量与效率，就要从计划、风险与职能等为契机，改变财务工作，以此确定财务目标。为了推动财务分析发展，企业内部从业人员要以大数据时代企业财务分析发展工作为核心，根据企业经营管理实际情况与所处外部环境，对财务分析方式进行创新，以此推动企业实现可持续发展。

参考文献：

[1]赵岚.大数据时代公司财务分析发展的几点探讨[J].中国商论，2018，（06）.

大数据时代的个人思考论文 第24篇

大数据时代面临的信息安全问题可以通过采取一定的措施，具体的建议如下。

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“_”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。

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_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_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。

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,2014:5.

[2]方世敏.大数据面临的信息安全问题分析[J].计算机光盘软件与应用,2013(19):160-161.

[3]文佳.大数据时代面临的信息安全问题分析[J].信息与电脑(理论版),2014(11):46.

[4]胡玮玮.大数据时代下图书馆面临的信息安全问题与对策[J].创新科技,2015(3):84-86.

[5]刘泫彧.大数据时代下的信息安全问题研究[J].电脑知识与技术,2015(36):17-19.

[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_第一案”为例[J].西部广播电视,2015(12):42-46.

[7]张艳欣,康旭冉.大数据时代社交网络个人信息安全问题研究[J].兰台世界,2014(5):24-25.

大数据时代的个人思考论文 第25篇

信息和数据的定义。维基百科解释：信息，又称资讯，是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据：或称资料，指描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。这是否是《大数据时代》一书所未曾阐述的背景材料?

数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示?银行业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长，海量机遇和挑战也随之而来，适应变革，适者生存。我们可以有更广阔的业务发展空间、可以有更精准的决策判断能力、可以有更优秀的经营管理能力„„可以这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力，基于脱颖而出的创新思维和执行。因此，建设“数据仓库”，培养“数据思维”，养成“数据治理”，创造“数据融合”，实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代，从数据中攫取价值，笑看风云变换，稳健赢取未来。

大数据时代的个人思考论文 第26篇

当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了!

《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系，而是相关关系”，“知道是什么就够了，没必要知道为什么”，而逻辑学四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立，应该只有一个结果，就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。

可我却不能拭目以待，像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”，因为我身处其中。问题不解决，我就没法思考和工作，自然就没法活了!更何况还有两个更可怕的事情。

其一：量子力学搞了一百多年，为了处理好混杂性问题，把质量和速度结合到能量上去了，为了调和量子力学与相对论的矛盾，又搞出一个量子场论，再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥，最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子，恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系，因为爸爸就是爸爸，儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性，放弃因果关系最后反而搞出时间机器，让爸爸不再是爸爸，儿子不再是儿子了呢?其二：人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果，那我还不如现在就趁早跳楼。

还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉，也许上面一大篇都是在胡说八道，所谓的担心根本不存在。但问题出现了，还是解决的好，不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。

大数据时代的个人思考论文 第27篇

这么多年来，看了很多东西，如今回过头来发现，好像什么都忘了，真是悲剧，所谓读书破万卷，下笔如有神或许是不对的，还是需要下笔勤快，所以决定从这里开始。

这些年对于技术的发展，我是没有跟上，如今发现即便是对于投资，技术对于我们生活的改变太大，而自己身在这个技术浪潮的前沿，还是需要跟上步伐。——前言

大数据这个概念已经提了很久，我也一直疏忽了对于它的理解。看完《大数据时代》，再结合如果工作上对于大数据的理解，顿时发现数据的重要性，以前在这方面的确没有足够的思想意识。

整本书来说，我觉得最关键的三个点是前面几个章节：

1、要总体，不要随机样本：从小对于统计学相关的学习，基本都是从样本出发，理论的基础在于如何随机的足够分散的选取样本，这可是技术活加直觉。而对于大数据来说，要的就是总体，本质上来说，总体样本的确更能准确找到结果。但是对于统计来说，总体的分析增加了数据分析的'难度，不仅数据核对不好进行，一旦出现数据污染，准确度就会大打折扣，而且进行数据回溯的时候，也无法准确确认问题，而这一点也是后面相关性上问题；

2、要混乱，而不是精确：这里主要想说明的是希望数据的多样性，尽量将相关数据都收集起来，不管是结构化的还是非结构化的。这样就不可避免的最终结果的不准确性。大数据更多的是从一个总体数据中说明以后概率事件，既然是概率，也就可以理解无法精确。这里有个点的说明，我觉得需要提一下，大数据算法更倾向于“简单”，而不是复杂，这个倒是出乎我的意外。

所以，对于大数据来说，最重要的三点是：1、数据——得到更多数据；2、算法——建立更快的算法体系；3、思维——寻找数据间更多的相关性。

对于数据最终的走向，我同意书中所提到的政府管理的观点，既然都是以“石油”的标准来看待数据，政府统一管理也就是必然的了。而且对于政府来说，掌握更多数据也有利于其管理及维护社会的稳定性。而对于社会道德方面的论述，我不想多说什么，时代发展是不会被道德绑架的。

所以最后，想要建立对于大数据的思维，《大数据时代》还是值得一读，里面的很多示例也非常不错。如人际关系这一块，也是出乎我的意料。

大数据时代的个人思考论文 第28篇

在大数据环境中一些由新兴信息技术引发的信息词语如:物联网、Web2．0、云计算、移动互联网等等层出不穷。尤其是大数据环境中智能图书馆、智慧图书馆、服务发现、文献发现等等热点信息也是扑面而来、让人目不暇接。对大数据概念和特点的认识、大数据的管理与应用、在结构性数据、半结构性数据以及非结构性数据等复杂化情况下如何挖掘85%非结构性数据中有价值的信息?金融、电信、保险等行业如何寻找模式能高速、有效的利用大数据帮助组织机构做出更好的商业决策;如何以具备成本效益的方式快速可靠地从Hadoop中存取数据?各行业如何应对大数据时代的到来?等等，诸多的信息知识以及信息的利用都是需要人们去认识和探讨并有效进行管理和利用。大数据带给图书馆的影响与挑战，以及大数据环境下图书馆服务的模式、未来发展趋势目前已成为业内人士探讨的热点，在大数据环境中如何加强信息素养教育也是图书馆员要面对和思考的问题。信息素养能力是信息社会对人的发展的核心问题。2003年布拉格宣言中提出“信息素养是终身学习的一种基本人权”。学习查找信息、获取信息、利用信息是每个人都应该具备的基本素养和权力。高校信息素养教育是指对高校大学生进行如何获取信息、处理信息的培养和教育，它是通过在高校文献检索利用课以及新生入学教育等形式来实现，其内容包括图书馆的使用、文献信息的获取、信息意识的培养、信息道德的遵守、信息安全的防范等。高校信息素养教育对象主要是针对大学生读者，目的是培养大学生对信息的获取并能有效使用信息，提高大学生适应社会的能力。图书馆员肩负着高校信息素养教育的重要职责。在大数据环境中大数据与知识信息紧密相联，如何处理和挖掘分析海量数据而获得有价值的信息，使图书馆的服务质量得以提高，高校教师、图书馆员以及大学生如何在大数据环境中认识和获取、使用信息，高校信息素养教育就更显得重要。

二、大数据环境中对民族地区高校信息素养教育提出更高要求

在大数据环境中图书馆提升服务质量，做到创新服务到位并非一件容易的事情。如何借助正在到来的数据技术去从事真正的知识服务是图书情报行业人士正在思考和实践应用的问题。王世伟认为:大数据为图书馆数据库的重组再造以及相应的数据应用和读者咨询提出了新的挑战和新的发展机遇，成为图书馆库库相联的重点。复杂数据的产生与保存、分析等将对图书馆的服务、图书馆馆员以及大学生信息素养教育等等也面临着新的挑战和影响，如何利用大数据技术去挖掘、识别、组织和分析在服务过程中所遇到的用户行为中的结构化数据、半结构化数据与非结构化数据等信息，这对拓宽图书馆服务、创新图书馆服务都是必不可少的重要内容。由于大数据时代的到来对图书馆创新服务提出了更高的要求，随之而来用户要求也在提高，这必将对信息传播者的素质要求也越来越高。因此，在大数据环境中对民族地区高校大学生信息素养教育也提出了更高的要求。但从实际情况看，大数据概念及基础理论知识信息在民族地区高校还是显得较为陌生，因此，充分发挥图书馆的教育职能，重视提高大学生读者的信息素养，加强对当今信息的获取、信息的安全、信息的利用认识和教育迫在眉睫。

三、大数据环境中民族地区高校信息素养教育的几点思考

(一)加强对民族地区高校大学生对大数据环境诸多信息知识的认识在大数据环境中，“图书馆的传统业务将向数据分析、数据挖掘方向转移，对大量数据的分析与处理将成为图书馆的主要业务”［8］120－122，同时，“大数据给图书馆知识咨询服务带来机遇，知识咨询服务是大数据时代图书馆知识服务的主要方式与手段，是一种有别于传统咨询服务的创新型服务”。图书馆知识咨询服务也应当包括信息素养教育的内容。大数据时代图书馆对庞大的各类数据的挖掘与提高数据分析能力是图书馆发展战略的关键，大数据的管理与应用涵盖了图书馆创新服务模式、读者借阅习惯、信息捕捉能力、数据挖掘与分析以及加强读者信息素养提高有效利用信息等，因此，图书馆通过信息知识教育、文献检索课教学讲座、提供多媒体课件等多种方法对大学生进行大数据概念等基础理论的认识，如认识大数据概念及4V特征、结构化数据、半结构化数据与非结构化数据;哪些是结构化数据?哪些是半结构化数据和非结构化数据?大数据是如何进行高速获取和应用等等信息知识，这些较为陌生的信息知识是图书馆馆员以及大学生都需要学习和了解的。

(二)加强高校大学生的信息安全教育美国高等教育信息素养能力五大标准其中一条就有:“具有信息素养能力的学生懂得有关信息技术的使用所产生的经济、法律和社会问题，并能在获取和使用信息中遵守公德和法律”。它要求图书馆在网络信息资源的开发与利用的服务过程中，怎样建立一个符合信息时代的信息伦理机制，使传播者和用户懂得如何自由获取信息的权利，尊重信息知识产权、保护信息隐私、防止信息垃圾及信息污染，不传播不良信息等，这表明对传播者也必须有一个统一的行为规范［11］。大数据环境中面临着读者隐私安全和隐私保护的问题较为突出，如何维护用户的个人隐私权是面临的一个新的要求。图书馆在利用大数据分析用户过程中，将会遇到用户隐私保护或泄露等问题，因此，在对读者个人数据的采集、管理、挖掘、分析提供个性化服务的同时，也要注重用户个人隐私的维护。要加强高校大学生信息安全教育，引导大学生在获取和利用信息中遵纪守法。

(三)加强对大学生信息利用的学术规范认识和教育笔者认为:图书馆员获取信息的能力应当是比较强的一个群体，除了如何考虑让读者怎样去获取资源并安全有效、的利用资源，还有更重要的一点是引导学生读者如何规范的利用学术资源，做到学术严谨和规范。传统的图书馆从最早使用目录柜来整理信息使信息有序化到现在由于数字化的不断推进，信息源的出现多种多样:如各种数据库、音频视频、微博、优酷、微信、电子邮件等等各种海量的信息呈现在人们面前，承担信息素养教育的教师既要要引导学生成为知识的探索者，让学生根据自己的需求弄清如何获取、在哪里获取、如何有效地利用与本课程有关的信息资源等问题，更要加强大学生信息利用的学术规范和教育，这是包括高校教师、图书馆员有效利用信息也必须懂得遵守的一个学术自律行为。

大数据时代的个人思考论文 第29篇

浅析大数据时代的信息安全

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。本文就大数据时代的典型信息安全威胁进行分析，提出在数据安全方面的主要防护措施。

关键词：大数据;信息安全;数据安全

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20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。203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。

1、大数据环境下信息安全面临的主要挑战

大数据集群数据库的数据安全威胁。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。

智能终端的数据安全威胁。大数据时代的来临，使智能终端的数据安全问题显得越发关键。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。

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、大数据环境下的信息安全防护措施

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。

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。

大数据时代的个人思考论文 第30篇

我们生活在一个“概念”纷飞的年代，先前只有IBM熟谙的招数，如今已经“飞入平常百姓家”。“移动互联网”、“云计算”的概念刚刚消停，业界的专家又送来了“大数据”的概念，一时间似乎人人都变成了“大数据”专家，见面要是不提“大数据”都不好意思跟人打招呼！

玩笑归玩笑，当我们的存储能力、计算能力和网络带宽变得充裕之后，我们先前对待数据，尤其是原始数据的态度和思维方式，将面临着很大的改变！

数据分析的及时性，在很多情况下比精确性更加重要，尤其是在商业领域。想想看，如果需要两周时间才能计算出明天某个航班的满座率，那还有什么意义？大数据计算技术，适用的不是像卫星发射、开具银行账户这样的工作，而是不要求极端精确的情况，其核心是“预测趋势”，况且原始数据也可能出现差错。

过往千年，探究因果关系几乎是所有科学研究的原动力。甚至，这已经通过语言，融入我们的思维方式和哲学思想：“因为……所以……”，凡事都要问“为什么”。但是，在大数据的范畴里，关注的却是相关性，而不是因果关系，或者其次才是因果关系。超市只用关心把啤酒和尿不湿放在一起，会帮助提高销售额，而不用关心其中的奥秘。如果说原因，可能很多都是人们的习惯、方便，甚至是人性，例如奶爸们习惯买尿不湿的时候给自己捎上几罐啤酒。

在此，也有一些自己的思考：如果说搜索引擎所解决的问题表面上是帮助用户找到需要的信息，而实质是帮助企业找到拥有某项需求的客户，深层次讲是解决了《第三次浪潮》中提出的消费者和生产者分离的根本矛盾，如果再加上3D打印技术，就可以完成由消费者主导的“个性化”生产过程；而大数据所解决的是，通过对所有用户的数据进行分析，可以预测用户群整体的需求变化趋势，从而完成批量产品生产、销售的调整问题，其奇妙之处就在于无需用户“开口”说出她想要什么？一个解决的“个体需求”，一个解决的是“群体需求”。

大数据时代的个人思考论文 第31篇

我们已经在大数据里生活了好多年，而最近观看了《大数据时代》带给了我的是更多的思考。随着互联网的快速发展，特别是近年来，随着社交网络，物联网，云计算和各种传感器的广泛应用，具有大量，多样性和强时效性的非结构化数据不断涌现。数据存储和分析技术的重要性难以实时处理大量非结构化信息。大数据的概念应运而生。如何获取，汇总和分析大数据已成为广泛关注的热门问题。

对于普通企业而言，大数据的作用主要体现在两个方面，即数据的分析和使用以及二次开发项目。通过分析信息的大数据，不仅可以挖掘隐藏数据，还可以通过这些隐藏的消息，通过销售实体，增强其客户来源。至于数据的二次开发，它用于网络服务项目。通过总结和分析这些信息，我们可以开发出满足客户需求的个性化解决方案，并创造一种新的广告和营销方式。

过去，人力资源管理没有太多数据的支撑，决策常常依靠直觉、经验和个人偏好。大数据时代的来临，让人力资本用数量的方式来进行投资分析和管理成为可能。但未来的挑战不是数据缺乏，而是如何有效地选取和利用数据，而不会在数据的海洋中迷失了方向。

2012年，麦肯锡提出了“大数据时代”的说法，用最通俗的说法来说，就是这个世界的各行各业，将会出现海量信息，即“信息爆炸时代”。而这些信息，都是由各种数据组成，通过收集、整理、分析、研究这些数据，就能找到对自己有利的方法。夸张一点说，掌握了大数据，就掌握了未来。时代的步伐进入了2019年，许多企业都在谈“大数据时代”，都在研究如何与时俱进，将“大数据”与数据分析融入到企业管理中去，为自己带来创新性的优势。归根到底，大数据时代下企业人力资源管理的创新，还是通过数据化信息的动态收集和梳理，对企业人力资源的不同模块进行分析，从而达到全面提升人力资源管理水平的目的。

大数据时代的个人思考论文 第32篇

这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用，以及它对现代商业运作的影响。

《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。也既，从现象入手，继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。然后在通过解释在对未来进行预测，并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。

下面来重点介绍《大数据时代》这本书的主要内容。

《大数据时代》开篇就讲了Google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了20xx年美国的H1N1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。Google的预测比政府提前将近一个月，相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到相关的数据。同时Google的预测与政府数据的相关性高达97%，这也就意味着Google预测数据的置信区间为3%，这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%!而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的案例，维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。我们都知道当样本无限趋近于总体的时候，通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本<总体”的做法很大程度上无法做到更进一步的描述事物，因为之前的时代数据的获取与存储处理本身有很大的难度只导致人们采取抽样的方式来测量事物。而互联网终端与计算机的出现使数据的获取、存储与处理难度大大降低，因而相对准确性更高的“样本=总体”的测算方式将成为大数据时代的主流，同时大数据时代本身也是建立在大批量数据的存储与处理的基础之上的。

接下来，维克多又通过了IBM追求高精确性的电脑翻译计划的失败与Google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词库中，所以无论需要翻译什么，只要有联系Google词库就会出现翻译，虽然有的时候的翻译很无厘头，但是大多数时候还是正确的，所以Google的电脑翻译的计划的成功，表明大数据时代对准确性的追求并不是特别明显，但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的，所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高，因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。

之后，维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业——数据科学家，这是一群数学家、统计学与编程家的综合体，这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之，只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会在这一群家伙的面前展现得淋漓尽致。所以为了避免个人隐私在大数据时代被这一群人利用，维克托建议将这一群人分为两部分，一部分使用数据为商业部门服务，而另一群人则负责审查这一些人是否合法的获得与应用数据，是否侵犯了个人隐私。

无论如何，大数据时代将会到来，不管我们接受还是不接受!

我觉得《大数据时代》这本书写的很好，很值得一读。因为会给我们很多启发，比如你在相关的社交网站发表的言论或者照片都很有可能被“数据科学家”们利用，从而再将相关数据卖给各大网店。不过，事实就是我们将会成为被预测被引诱的对象。所以说，小心你在网上留下的痕迹。

我喜欢这本书是因为它给我展现了一个新的世界。

大数据时代的个人思考论文 第33篇

大数据时代下，人们比以往多了许多对于数据信息的热情，全球有四十六亿的移动电话用户，有二十亿都在用移动电话上互联网。大数据时代的来临必然会对信息产生影响。本文分为四大部分，第一、二部分是对大数据和大数据时代的简要分析;第三部分是大数据时代下，信息安全面临的机遇和挑战;第四部分是应对策略的分析。

大数据本身并不是一种产品，也不是一种新的技术，而是科学技术发展到今天在信息领域所出现的一种必然的现象。大数据热潮的到来主要归功于互联网、云技术、物联网等科学技术网络的迅猛发展。大数据(bigdata)中的“大”只是一个相对的概念，它不单单指信息量的巨大，还包括在数量、质量、传播速度、涉及的领域、种类等方面的特点。

下面，笔者将从大数据以及大数据时代的简介出发，进而分析大数据以及大数据时代的特点，由此挖掘出大数据对信息安全的机遇和挑战，并提出一些建设性的建议和意见。

大数据时代的个人思考论文 第34篇

一分钟内，微博推特上新发的数据量超过10万;社交网络“脸谱”的浏览量超过600万……

这些庞大数字，意味着什么?

它意味着，一种全新的致富手段也许就摆在面前，它的价值堪比石油和黄金。

事实上，当你仍然在把微博等社交平台当作抒情或者发议论的工具时，华尔街的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”，先人一步用其预判市场走势，而且取得了不俗的收益。

让我们一起来看看——他们是怎么做的。

这些数据都能干啥。具体有六大价值：

1、华尔街根据民众情绪抛售股票;

2、对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况;

3、银行根据求职网站的岗位数量，推断就业率;

4、投资机构搜集并分析上市企业声明，从中寻找破产的蛛丝马迹;

5、美国疾病控制和预防中心依据网民搜索，分析全球范围内流感等病疫的传播状况;

6、美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博，实时分析选民对总统竞选人的喜好。

大数据时代的个人思考论文 第35篇

张恒山，华中科技大学新闻与信息传播学院博士生，主要研究方向为网络传播。

本文为华中科技大学自主创新研究基金项目(国家社科基金重大课题孵化项目)“新媒体传播效果研究”前期研究成果之一。

摘要：

随着物联网、移动互联网、智能便携终端和云计算技术的发展，人类社会进入了“大数据”时代。本文对大数据的概念、缘起与发展进行了分析，对大数据应用与研究状况进行了梳理，并针对现有的冲击与挑战，提出了相应的对策与思考。

一、大数据的缘起：概念及其形成

(一)大数据概念的内涵和外延广义的大数据概念，除了大数据技术及其应用之外，还包括大数据工程和大数据科学。大数据工程，是指大数据的规划建设运营管理的系统工程。大数据科学，主要关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。从概念外延上讲，大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域，是适应信息经济时展需要而产生的科学技术发展趋势。

狭义的大数据概念，主要指大数据技术及其应用，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，一方面，强调从海量数据、多样数据提取微价值，即具有价值(Value)特征；另一方面，强调数据获取、数据传递、数据处理、数据利用等层面的高速高效，即具有快速处理(Velocity)特征。大数据概念里的“数据”，是指具有可追踪、可分析、可量化特性的数据。大数据概念里的“大”，是指“大数据”所应具有的“大量化”(Volume)、“多样化”(Variety)两个特征。从概念内涵上讲，“大数据”(Big Data)，一方面，反映的是规模大到无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合；另一方面，主要是指海量数据的获取、存储、管理、分析、挖掘与运用的全新技术体系。

事实上，大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。很显然，挖掘大数据价值、提供大数据服务的能力，是大数据时代的核心竞争力。

(二)大数据形成的必然性

1?数据管理理念不断变革，大数据成为信息技术发展的必然选择

大数据技术及其应用的驱动原因，在于数据管理理念的不断变革。数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程，其目的在于充分有效地发挥数据的作用。数据管理技术的发展先后经历了四个阶段，即人工管理阶段、文件系统阶段、数据库阶段、面向应用的数据管理阶段。1996年，高德纳(Gartner Group)提出“商业智能”概念，又称商务智能(Business Intelligence，简写为BI)。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业作出明智的业务经营决策的工具。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们作出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三部分。

随着现代信息传播技术手段和方式不断丰富，信息获取、信息传递、信息处理、信息再生、信息利用等功能应用日益多样化，智能化信息系统逐渐形成一个信息网络体系，人类社会的生产方式、工作方式、学习方式、交往方式、生活方式、思维方式等发生了极其深刻的变革，互动化、即时性、全媒体等，成为常态性的信息生态环境，传统的数据库组织架构和信息服务模式已经难以适应信息社会现实需要，整个信息技术架构的革命性重构势在必行，大数据成为信息技术发展的必由之路。

2?大数据源于虚拟网络的迅速发展和现实世界的快速网络化

一方面，虚拟网络社会迅猛发展，形成了海量数据的持续生成空间，改变了人类的生存方式和活动方式，形成了人类的虚拟生活方式。

另一方面，云计算、物联网、社交网络、电子商务、网络社区、即时通信等技术形式的涌现，推动现实世界快速切换到网络社会形态，衍生了规模巨大、类型多样的数据资源。其中两类数据尤其引人注意，一类是企业与企业和消费者之间的“大交易数据”，另一类是来自互联网、社区网、企业服务网、物联网等的“大交互数据”。

虚拟网络的迅速发展和现实世界的快速网络化，两者交互影响，最终导致海量数据的持续生成和繁杂数据的不断出现。目前，我们正处于一个信息爆炸的年代，全球每年产生的数据量是ZB级。2012年全球产生2?4ZB的数据，相当于3Trillion(万亿)的DVD，到2020年，数据还将增加14倍，达到40ZB。

大数据概念的提出，最初正是由于需要处理的信息量过大，超出了一般电脑的数据处理能力，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的资讯，因此工程师们必须改进处理数据的工具，这导致了新的处理技术的诞生，比如雅虎的开源Hadoop平台，这类技术使人们可以处理的数据量大大增加。

3?大数据成了决定我们未来数字生活方式的重大技术命题

大数据概念最初起源于美国，是由思科、威睿、甲骨文、IBM等公司倡议发展起来的。

大约从2009年始，“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇。事实上，大数据产业是指建立在对互联网、物联网、云计算等渠道广泛、大量数据资源收集基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和分发的信息服务业，大数据企业大多致力于让所有用户几乎能够从任何数据中获得可转换为业务执行的洞察力，包括之前隐藏在非结构化数据中的洞察力。

最早提出“大数据时代已经到来”的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。2011年，麦肯锡在题为《海量数据，创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。黄升民、刘珊：《“大数据”背景下营销体系的解构与重构》，《现代传播》，2012年第11期。

大数据是一个不断演变的概念，当前的兴起，是因为从IT技术到数据积累，都已经发生重大变化。仅仅数年时间，大数据就从大型互联网公司高管嘴里的专业术语，演变成决定我们未来数字生活方式的重大技术命题。2012年，联合国发表大数据政务白皮书《大数据促发展：挑战与机遇》；EMC、IBM、Oracle等跨国IT巨头纷纷大数据战略及产品；几乎所有世界级的互联网企业，都将业务触角延伸至大数据产业；无论社交平台逐鹿、电商价格大战还是门户网站竞争，都有它的影子；美国政府投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，更将大数据上升到国家战略层面。2013年，大数据正由技术热词变成一股社会浪潮，将影响社会生活的方方面面。

二大数据应用状况

1?大数据市场规模及增长趋势

针对大数据的商业应用前景，有关研究机构给出了一系列分析报告。例如，技术研究和咨询公司Gartner了一份关于企业在大数据方面的支出情况报告，指出大数据将带动2012年全球280亿美元的IT支出，2013年带动的IT支出规模可望进一步增至340亿美元。而到2016年全球在大数据方面的总花费将达到2320亿美元。中国大数据应用市场已然初露峥嵘，2012年市场规模达到4?5亿元，2013年还将持续发酵，未来三年内有望突破40亿元，2016年有望达到百亿规模，预计政府、电信、银行将是最先使用大数据工具的行业。

大数据时代的个人思考论文 第36篇

大数据是信息通信技术发展积累至今，按照自身技术发展逻辑，从提高生产效率向更高级智能阶段的自然生长。无处不在的信息感知和采集终端为我们采集了海量的数据，而以云计算为代表的计算技术的不断进步，为我们提供了强大的计算能力，这就围绕个人以及组织的行为构建起了一个与物质世界相平行的数字世界。

大数据虽然孕育于信息通信技术的日渐普遍和成熟，但它对社会经济生活产生的影响绝不限于技术层面。在本质上，它是为我们看待世界提供了一种全新的方法，即决策行为将日益基于数据分析做出，而不是像过去更多凭借经验和直觉做出。

事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。

大数据时代的个人思考论文 第37篇

在这个即将到来的大数据时代里，我们应该摒弃传统还是推陈出新，因为大数据时代里的一些思想相矛盾，在这个信息化的时代里，大数据才是人们获取新知识和创造新价值的源泉。

读书先读引言，引言是这本书的眼睛，反复阅读会受益良多。

第一个能力，洞察力，我先来解释一下洞察力吧，洞察力是指观察事物的能力，能从见到的事物中先知先觉，觉察到问题的所在，洞察力指心灵对事物的穿透力，感觉力，洞察事物的能力，简单说，洞察力就是人们对个人认知情感，行动的动机与相关关系的透彻分析，再言简意赅，洞察力就是一个人对外界信息的获取能力，比如《神探夏洛克》中，夏洛克能从外界事物中提取一些他想要的信息，当然电视上的难免有点夸张，不过这种能力以后无论是在生活中还是部队建设中都是很有价值的

大数据时代不再要求每个数据都必须准确无误，因为大数据时代，当很多数据在一起寻求某种规律或是个数学关系时，错误的数据很快就会被发现，因为偏移太大，因此大数据时代是用概率说话的，而不需要每个数据都是确凿无疑的。

相关关系在大数据时代显得尤其重要，甚至比我们传统的因果关系更重要，因为大数据的核心是预测，而预测是建立在相关关系分析法基础上的，有一个美国公司曾经扬言，可以预测一个人第二天会做什么事，虽然说这个说法很荒谬，但是如果我们现在以大数据的思维去想，我们不管他真的是否能预测，或是他预测的方法是什么，我们要考虑的'是如果这中说法是真的，那么我们该怎么去应对，这就是大数据时代的相关关系，我更觉得，相关关系更像是一个哲学问题。

我们应该把我们所掌握的知识和理解的用于部队，我们应该大力搜索数据而不是抽取，因为我们现在具备处理数据的能力，并用来预测敌军的动向。

一旦世界被数据化了，只有你想不到的，没有信息做不到的，我们要做的就是利用信息去做有利于我们的事，我们必须拥有分析的工具（统计学和算法）以及必需的设备（信息处理器和存储器），那么我们就要培养统计学家和算法师。

数据创新当然是接下来时间内我们要做的和研究的主要对象。

大数据也有不利影响，这不是大数据本身的缺陷，而是我们滥用的结果，就像我们无法去逮捕一个将要犯罪的人，因为我们无法对将要发生的事情负责。

大数据时代，一个名副其实的信息社会，我们要提高自己的能力，做新，做多，做好，做快，让它真真正正的为我们服务。

大数据时代的个人思考论文 第38篇

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。

关键词：大数据；信息安全；互联网

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（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[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。

大数据时代的个人思考论文 第39篇

布局关键技术研发创新。

目前而言，大数据的技术门槛较高，在这一领域有竞争力的多为一些在数据存储和分析等方面有优势的信息技术企业。为促进产业升级，我们必须加强研究，重视研发和应用数据分析关键技术和新兴技术，具体可从以下几个方面入手：第一，夯实发展基础，以大数据核心技术为着手点，加强人工智能、机器学习、商业智能等领域的理论研究和技术研发，为大数据的应用奠定理论基础。二是加快基础技术(非结构化数据处理技术、可视化技术、非关系型数据库管理技术等)的研发，并使其与物联网、移动互联网、云计算等技术有机融合，为解决方案的制定打下坚实基础。三是基于大数据应用，着重对知识计算( 搜索) 技术、知识库技术、网页搜索技术等核心技术进行研发，加强单项技术产品研发，并保证质量的提升，同时促使其与数据处理技术的有机结合，建立科学技术体系。

提高软件产品发展水平。

一是促进以企业为主导的产学研合作，提高软件发展水平。二是运用云计算技术促进信息技术服务业的'转型和发展，促进中文知识库、数据库与规则库的建设。三是采取鼓励政策引导软硬件企业和服务企业应用新型技术开展数据信息服务，提供具有行业特色的系统集成解决方案。四是以大型互联网公司牵头，并聚集中小互联网信息服务提供商，对优势资源进行系统整合，开拓与整合本土化信息服务。五是以数据处理软件商牵头，这些软件商必须具备一定的基础优势，其可充分发挥各自的数据优势和技术优势，优势互补，提高数据软件开发水平，提高服务内容的精确性和科学性。同时提高大数据解决方案提供商的市场能力和集成水平，以保障其大数据为各行业领域提供较为成熟的解决方案。

加速推进大数据示范应用。

大数据时代，我们应积极推进大数据的示范应用，可从以下几个方面进行实践：第一，对于一些数据量大的领域(如金融、能源、流通、电信、医疗等领域)，应引导行业厂商积极参与，大力发展数据监测和分析、横向扩展存储、商业决策等软硬件一体化的行业应用解决方案。第二，将大数据逐渐应用于智慧城市建设及个人生活和服务领域，促进数字内容加工处理软件等服务发展水平的提高。第三，促进行业数据库(特别是高科技领域)的深度开发，建议针对不同的行业领域建立不同的专题数据库，以提供相应的内容增值服务，形成有特色化的服务。第四，以重点领域或重点企业为突破口，对企业数据进行相应分析、整理和清洗，逐渐减少和去除重复数据和噪音数据。

优化完善大数据发展环境。

信息安全问题是大数据应用面临的主要问题，因此，我们应加强对基于大数据的情报收集分析工作信息保密问题的研究，制定有效的防范对策，加强信息安全管理。同时，为优化完善大数据发展环境，应采取各种鼓励政策(如将具备一定能力企业的数据加工处理业务列入营业税优惠政策享受范围)支持数据加工处理企业的发展，促使其提高数据分析处理服务的水平和质量。三是夯实大数据的应用基础，完善相关体制机制，以政府为切入点，推动信息资源的集_享。

做到上面的几点，当大数据时代来临的时候，面临大量数据将不是束手无策，而是成竹在胸，而从数据中得到的好处也将促进国家和企业的快速发展。

大数据为经营的横向跨界、产业的越界混融、生产与消费的合一提供了有利条件，大数据必将在社会经济、政治、文化等方面对人们生活产生巨大的影响，同时大数据时代对人类的数据驾驭能力也提出了新的挑战与机遇。面对新的挑战与发展机遇，我们应积极应对，以掌握未来大数据发展主动权。

大数据时代的个人思考论文 第40篇

增强对大数据信息安全的保护意识

应对大数据时代信息安全问题,当务之急是需要增强对大数据信息安全的保护意识。大数据技术发展时间较短,相关技术人员的观念还停留在传统的数据库信息管理中,缺乏对于大数据时代信息安全管理的足够重视。因此,技术人员需要及时调整自身心态,加强对信息安全的重视。而对于普通民众而言,在浏览网页、进行网络购物时,对陌生网站需要提高警惕,切莫草率留下个人信息,特别是身份证号、银行账号等相关重要信息。同时,政府也需要加强对信息安全管理的监管,提升数据管理的有效性,避免造成重大损失。

建立健全信息安全保障体系

在当前大数据时代背景下,建立健全信息安全保障体系,是提高信息安全管理水平、降低信息泄露风险的有效措施。建立信息安全保障体系,首先需要建立标准化的数据类型,将各种类型的.数据标准化,从而确保引擎能够自动捕捉所需要信息。其次,需要制定数据标准化的指标系统,对相关数据进行指标分类,从而能够迅速有效的识别数据,提取数据。最后,需要开发、设计高度集成的信息安全管理工具,从而能够更加全面、有效的对信息安全进行保障。

深化推进信息安全技术改革

大数据时代的到来,给信息技术产业带来的新的发展机遇。虽然当前在信息安全问题上面临种种问题,但这同时也意味着才信息技术行业仍有不足需要改进,因此,深化推进信息安全技术改革势在必行。相关企事业单位,需要加强人力物力的投入,培养相应的信息技术人才,推动信息安全技术的持续发展。

4结语

综上所述,在大数据时代下,不论是政府行业或是金融行业,甚至是生活中的各行各业,都面临着信息安全变革所带来的威胁,而在此境况下,要应对信息安全问题,不仅需要增强对信息安全的保护意识,更需要建立健全信息安全保障体系,深化推进信息安全技术改革,从意识、体制、技术三个方面保障大数据时代下各个行业以及个人的信息安全。

参考文献

[1]陈韵.大数据时代的信息安全问题及对策研究[J].电子技术与软件工程,,23:212-213.

[2]王世伟.论大数据时代信息安全的新特点与新要求[J].图书情报工作,,06:5-14.

[3]李婷.大数据时代网民信息安全问题与策略研究[D].黑龙江大学,2015.

[4]张艳欣,康旭冉.大数据时代社交网络个人信息安全问题研究[J].兰台世界,,05:24-25.

[5]肖广娣,凌云.大数据时代信息安全分析[J].电脑知识与技术,,35:7937-7938.

[6]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:,2014:5.

[7]冯伟.大数据时代面临的信息安全机遇和挑战[J].中国科技投资,,34:49-53.

大数据时代的个人思考论文 第41篇

一个好的企业应该未雨绸缪，从现在开始就应该着手准备，为企业的后期的数据收集和分析做好准备，企业可以从下面六个方面着手，这样当面临铺天盖地的大数据的时候，以确保企业能够快速发展，具体为下面六点。

1、目标

几乎每个组织都可能有源源不断的数据需要收集，无论是社交网络还是车间传感器设备，而且每个组织都有大量的数据需要处理，IT人员需要了解自己企业运营过程中都产生了什么数据，以自己的数据为基准，确定数据的范围。

2、准则

虽然每个企业都会产生大量数据，而且互不相同、多种多样的，这就需要企业IT人员在现在开始收集确认什么数据是企业业务需要的，找到最能反映企业业务情况的数据。

3、重新评估

大数据需要在服务器和存储设施中进行收集，并且大多数的企业信息管理体系结构将会发生重要大变化，IT经理则需要准备扩大他们的系统，以解决数据的不断扩大，IT经理要了解公司现有IT设施的情况，以组建处理大数据的设施为导向，避免一些不必要的设备的购买。

4、重视大数据技术

大数据是最近几年才兴起的词语，而并不是所有的IT人员对大数据都非常了解，例如如今的Hadoop，MapReduce，NoSQL等技术都是2013年刚兴起的技术，企业IT人员要多关注这方面的技术和工具，以确保将来能够面对大数据的时候做出正确的决定。

5、培训企业的员工

大多数企业最缺乏的是人才，而当大数据到临的时候，企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才，对于一些公司，特别是那种人比较少的公司，工作人员面临大数据将是一种挑战，企业要在平时的时候多对员工进行这方面的培训，以确保在大数据到来时，员工也能适应相关的工作。

6、企业需培养三种能力

随着大数据时代的到来，企业应该在内部培养三种能力。第一，整合企业数据的能力;第二，探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力;第三，进行精确快速实时行动的能力。

做到上面的几点，当大数据时代来临的时候，面临大量数据将不是束手无策，而是成竹在胸，而从数据中得到的好处也将促进企业快速发展。

大数据时代的个人思考论文 第42篇

无处不在的大数据：各种云计算，谷歌的神通，亚马逊的推送，天涯人肉，微博万能等等，我们掌握了新的工具，也获取了以前从未有过的各种信息。大数据拉近了我们与现实的距离，“地球村”变成了“地球屋”，仿佛所有人所有事物都触手可及，而这些牛逼哄哄的互联网巨头就在客厅展示着世界的每一寸光景。

大数据时代是信息社会运作的必然结果，而借由它，人类的信息社会更上一个台阶。农业社会人们以土地为核心资源，工业时代转为能源，信息社会则将变更为数据。谁掌握数据，以及数据分析方法，谁就将在这个大数据时代胜出，无论是商业组织，还是国家文明。

大数据时代的个人思考论文 第43篇

“大数据”成为互联网热门词汇大约从2009年开始，到了2013年，大数据对各领域都产生了巨大的变革力量，2013年被称为“大数据元年”。[1]大数据时代势不可挡，与媒体密切相连的特性使得参与网络教育的人员会通过更多的移动设备接入到网络中，数据的数量会大大增加，增长速度会大幅加快，大数据对于网络教育的影响不仅仅在具体方法上，也体现在思想上。对于文献的检索，我们通过高级检索，分别以主题为“大数据”包含“网络教育”、“在线教育”、“远程教育”为关键词在中国知网（CNKI）中进行检索，共检索到相关期刊文献64篇，手工去除不符合要求的通知或者征稿等无关信息，剩余18篇文章。文献发表时间分布于2013年至2014年，数量也从4篇迅速增长到了14篇。文献的主题也多种多样，主要集中在平台建设发展、学科建设、师生关系、学习工具等方面，研究者主要关注大数据技术的发展和应用对传统的网络教育产生的深远的影响，帮助网络教育摆脱发展瓶颈，找寻到一条符合国内现状的发展道路。可见由于大数据的迅速发展，对教育领域特别是网络教育产生了巨大的影响。

二、我国基于大数据的网络教育研究的内容分析

（一）通过对大数据的梳理，分析网络教育

平台发展困境，有针对性地寻找解决方法，以促进平台的建设张辉[2]指出：移动学习绝不是简单的网络学习移动版，需要更深层次的探索和研究。在大数据的支持下，研究者可以得到全文本的数据进行分析。通过对发展模式、受众对象、学习资源、支撑环境等数据的分析，我们发现网络平台发展的现实困境，理论研究深度不足、学习资源针对性不强、即时通信反馈手段落后，这些问题制约了学习者平台学习的动力。根据问题有针对性地作出切合实际的需求分析，进行个性化的信息建设，加强实时反馈提高学习效率，从而建立全方位覆盖社区居民学习需求的学习平台，有效落实建设学习型社会的要求。翟霞[3]指出：大多数干部网络教育平台的考评采用“学时制”和“学分制”，即以学习时间作为学习的考核标准之一，这样的方式即使学习者只是播放学习课程而没有进行学习，平台也无法得到相关数据和反馈。大数据技术可以为其提供学习过程的监管，对学习者学习提供有效的进度控制和实时反馈，为学习者提供根据随课程内容和学习者反馈而变化的帮助。网络教育平台学习者每一次学习的数据的收集和分析，能够为平台发展建设提供有价值的参考，帮助平台优化学习者的学习环境。基于大数据的分析调查比以往基于抽样的问卷或者电话调查的方法都更加全面有说服力。

（二）教学和考核方式的创新推动学习者学习的个性化发展

（三）大数据环境实现网络教育完美的在线交互活动

为了平衡资源分配的不均衡，中国早期的在线教育只是简单的把传统课堂中的课程的学习内容和学习材料照搬到网络上，使网络成为知识流动的通道。刘涛指出，这样的在线教育与传统教育相比，唯一的区别就是学习材料的数字化和学习界面的网络化，缺乏“个性化”的在线课程导致在线教育的学习效果大打折扣，效率比传统教育显得低下。这种困境应该通过大数据环境推动在线服务的个性化，促进新型师徒关系的产生，即在线教育的数据库根据每个学习者的不同个人情况提供完全“个性化”的学习内容，包括具有针对性的学习材料，通过在线测验发现每个学习者的知识弱点，针对这些弱点进行相对应的重点训练，基于记忆规律的复习提醒机制。这种就形成了师生的新型“师徒关系”。这种模式能够让教师完全了解每一个学习者的水平和学习能力，显然是学习的最有效的方式。邢丘丹等指出，在线教育交互分为个别化交互和社会化交互，前者是学习者和学习资料之间的交互，后者是学习者和教师或者学习者之间的交互，社会_互是提高在线教育交互水平的关键因素。在线交互平台身份认证体系的建立，针对信息资源的存储和分析，服务器等硬件设施的架构都能够推动在线教育交互活动的顺利进行。

（四）大数据时代推动新型学习支持工具的发展

张振虹等[8]指出，学习仪表盘是随着在线教育蓬勃发展和大数据时代来临而产生的一种新型的学习工具，基于信息跟踪技术和镜像技术，对学习者的学习行为、学习习惯、兴趣等信息进行有效的记录和追踪，通过科学化的分析，达到可视化和个性化的显示，为在线学习的学习者、教师、教育管理者和研究者提供多方面的学习信息，也帮助学习者进行有效的自我认知，帮助自我实现个性化学习。新型学习支持工具的出现和发展为学习者在网络平台进行学习提供了高效的学习支持。

三、研究的发展趋势

大数据时代的个人思考论文 第44篇

“数据是新的石油。”亚马逊前任首席科学家AndreasWeigend说。Instagram以10亿美元出售之时，成立于1881年的世界最大影像产品及服务商柯达正申请破产。

大数据是如此重要，以至于其获取、储存、搜索、共享、分析，乃至可视化地呈现，都成为了当前重要的研究课题 。

“当时时变幻的、海量的数据出现在眼前，是怎样一幅壮观的景象?在后台注视着这一切，会不会有接近上帝俯视人间星火的感觉?”

，美国洛杉矶就有企业宣称，他们将全球夜景的历史数据建立模型，在过滤掉波动之后，做出了投资房地产和消费的研究报告。

在数据可视化呈现方面，有这么一个故事，一位在美国物流部门工作的小伙，被Facebook高价挖角，进入了其数据研究小组。他后来惊讶地发现，里面全是来自物流企业、供应链方面的技术人员和专家，原来是“Facebook想知道，能不能用物流的角度和流程的方式，分析用户的路径和行为的目的。”

大数据时代的个人思考论文 第45篇

我主要读了第一部分和第三部分。

对于一，我们必须承认我们以往做的处理抽样数据得到结果的方法，是省时省力省钱的，而且判断结果是相对高精准的，如人口普查这一案例，如果采用全体数据进行统计分析的话，工作难度是相当大的，最后的结果也不会很满意，这是得不偿失的。但是随着数据处理技术的飞速发展，我们已经具备了处理大量数据的能力，如果在数据分析过程中采用全体数据，就能避免抽样数据可能由于选取偏见带来的非随机性，处理全体数据也必将成为一种趋势。用在国防生管理工作中，就是管理层要对每个个体都给予充分的关心与互动，对于优秀的虽然要偏爱，但是对于较差的也要保持＂不抛弃不放弃＂的态度，让每一个个体都找到自己的定位与价值。

大数据时代的个人思考论文 第46篇

大数据时代银行信息安全保护探究论文

【摘要】随着科学技术以及信息技术的不断发展，有效的促进了整个金融行业的快速发展，如今大数据管理和应用已经成为银行机构所关注的焦点。然而由于近年来计算机与互联网应用技术在国内的普及，使得如今的银行信息安全工作面对着前所未有的挑战，尤其是大量的信息泄露事件的发生，让网络与信息安全成为了全世界的焦点。本文将结合大数据时代背景，对银行信息安全性工作进行研究，并从信息保护技术、敏感数据管理两个方面进行了详细的剖析，希望本文的方法建议对于银行信息安全工作的开展有所帮助。

【关键词】网络大数据；银行信息安全；保护

当今社会，银行信息资源与网络平台具有密切的联系，这两者的结合在很大程度上推动了银行的发展，并且使其进入到大数据时代。基于大数据时代背景下，银行的用户信息悄然发生了一系列变化，传统的信息只受银行内部系统管束，但是自从互联网技术应用之后，整个银行的信息源得到了空前的扩展，信息资源价值也在不断地攀升，然而信息泄漏后造成的破坏性也随之变得更加严重，下文将对以上情况分别提出与之相对应的应对策略。

1银行信息安全现状分析

就目前的情况来看，我国的网络安全状况比较平稳，至今没有发生大规模范围的网络安全事件，包括银行一类的金融机构。尽管如此，国家计算机网络应急技术处理协调中心的工作人员仍然强调：在网络信息技术发达的今天必须注意银行信息的保护。因为大数据时代背景之下，不法分子经常会借助多种高科技手段对用户信息进行窃取，例如近年来不断增加的网络钓鱼网站以及移动网络恶意扣取费用软件程序等，这些新型的信息盗窃行为变得更加的高端和智能化，而且总体呈现上升的趋势，这无疑给网络信息安全保护工作，尤其是银行等金融机构带来了严峻的挑战[1]。

2加强银行信息安全保护技术的主要路径

对银行相关数据进行有效加密

在大数据时代背景之下，再加上信息网络技术的日新月异，如今银行的数据信息与外界交换或者解除的.频率明显增加，在这个过程中不可避免的会存在信息安全威胁，而采取一定措施对银行的信息数据进行加密处理，可以有效地提升银行信息安全性[2]。如今的银行信息不仅数量庞大，而且信息的形式也更加的灵活多样，这就要求银行必须制定多种与之相对应的加密方式，并结合实际情况对数据信息进行合理的加密。根据现存加密技术分析，目前多模加密技术在银行系统中应用最为广泛。该种加密技术采用更加复杂的计算方式，将对称算法和非对称算法糅合在一起进行，这样不仅使得加密形式变得更加多样化，而且也在某种程度上大大提升了安全防护质量水平，因此可以说该种加密方式十分符合网络大数据时代信息安全保护工作的需求。

有效的提升银行系统安全设计技术水平

在大数据时代的影响之下，银行系统关于关联关系被设置的更加复杂。而银行系统的安全环节可以实现对整个系统内部的全部用户信息以及所有功能板块全面监控审查，因此提升该项技术水平对于银行的系统安全具有重要意义。通常情况下安全设计工作主要涉及三个关键点：①银行的系统日志。实践证明银行系统日志信息的分析研究有助于对外部不良因素的入侵情况分析。②用户的必要性权限。针对一些比较重要的VIP用户，应该对其登录信息加强控制。③及时对银行系统进行更新。因为每次发现旧系统存在漏洞后，软件开发商都会进行系统的版本升级，为了防止不法分子利用系统漏洞入侵，必须及时的对银行系统进行更新。

3加强敏感数据管理

选择DLP避免数据泄密

一般情况下，在银行系统中经常会因为储存数据的设备缺乏管理，而直接导致银行系统的信息发生泄漏。DLP是集数据加密与内网监控一体的软件，其功能与银行的系统特点十分的兼容，尤其是对银行信息的复制、盗窃以及浏览等信息泄漏行为可以进行有效的监控和阻止。

控制敏感数据访问

所谓的控制敏感数据访问功能，通常是指在银行系统中只赋予一部分人拥有浏览权限，如果指定人员发生工作岗位变化则该访问权限会被第一时间撤销，所有的数据信息尤其是一些重要或者敏感的信息，必须在网络安全的环境下进行浏览，如果浏览环境安全性有待商榷，那么浏览则需要特殊审批后才能进行[3]。除此之外，查看信息数据的人员需要进行登记，这些将对信息的安全增加一些可追溯性，从而有效的加强了对敏感数据浏览程序的管理。

加强工作人员信息安全教育

归根到底银行金融机构的信息安全工作其实还是离不开人为因素，因此银行金融机构必须完善相应的规章制度，以此来加强对内部人员的行为管控。从目前情况看，银行对于该方面的工作做得还不够细致，具体表现在对于一些重要信息虽然有保护意识，但是具体到部门或者个人就落实不到位了，因此银行应加强对工作人员的安全教育工作。

4结语

综上所述，在如今的大数据复杂金融环境之下，银行信息保护工作变得更加严峻，所以银行必须采取行之有效的方法加强银行信息安全管理工作，这不仅有利于维护用户自身权益，同时对金融行业的健康发展也具有重要意义。本文结合银行金融机构现阶段存在的信息安全问题以及网络安全现状进行了剖析，并在此基础了提出了大数据时代有效提升银行信息安全的建议策略，希望本文能对信息安全研究人员有所帮助。

参考文献

[1]戈悦迎.大数据时代信息安全与公民个人隐私保护[J].中国信息界，（01）：21~23.

[2]李晗.大数据时代网上银行的安全保障义务研究[J].当代法学，（04）：118~127.

[3]邵若男.大数据时代下电子商务用户个人信息安全问题及保护[J].商，（23）：235.

大数据时代的个人思考论文 第47篇

大数据是指传统无法在一定时间内使用传统的数据库工具、软件对其进行搜集、整理以及处理的数据集合。与传统的数据处理“模式”不同,大数据更加注重“数据信息”处理的效率、质量。大数据具有几个基本特征:(1)数据数量大。在大数据时代下,电脑硬盘容量也在逐渐扩大,由原本的TB级别跃升至PB、ZB级别,而一些大型企业的数据甚至已经达到了EB量级,数据数量的增加促进了信息技术的进一步发展。(2)处理速度加快。随着信息技术的不断革新,数据生成与处理速度都得到了质的发展,满足了信息化时代的需求。(3)数据价值密度较低。当前,大数据价值密度与数据总量呈现出反比相关的关系,即有效数据数量较少。如何提高数据价值密度,是当前促进大数据时代发展所必须思考的问题。

大数据时代的个人思考论文 第48篇

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等全球顶级企业，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，如果能做足功课又具备相应的理论功底，就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。一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗?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，数据独裁与隐私保护成为一对矛盾。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。

概念是研究的逻辑起点，“大数据”到底是什么?在百度上搜索到的解释是，“大数据(big data)，或称巨量资料，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资讯。”大数据的4V特点：数量(Volume)、速度(Velocity)、品种(Variety)和真实性(Veracity)。但舍恩伯格认为大数据并非一个确切的概念。他在书中的一段诠释更具人文色彩和社会意义：“大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉;大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。”[ii]其实，概念的界定要看研究者从哪个角度来研究它而定。

科学家的治学态度是严谨的，而人文学家更具有想象力。一些对大数据不甚了然的人往往夸大了它的作用，甚至把它神化。舍恩伯格认为大数据的核心是预测。“大数据不是要教机器像人一样思考。相反，把数学算法运用到海量的数据上来预期事情发生的可能性。”[iii]舍恩伯格甚至不回避大数据所产生的负面影响，他在第七章里谈到让数据主宰一切的隐忧。我觉得这是实事求是的科学态度。在量子力学里有一个测不准原理：一个微观粒子的某些物理量(如位置和动量，或方位角与动量矩，还有时间和能量等)，不可能同时具有确定的数值，其中一个量越确定，另一个量的不确定程度就越大。它是解释微观世界的物理现象，信息社会中的大数据会不会也有类似情况呢?如果我们再把凯文·凯利的《失控》对比来读的话就更有意思了，这样我们对整个物质世界及至人类社会就有了更全面更深刻的洞察，从物理王国到生物世界，再到信息社会。从公共卫生到商业应用，从个人隐私到政府管理，大数据无处不在。与此同时，从哪个角度探讨用什么方法研究，舍恩伯格都不会忘记大数据服务人类造福人类的终极目的和价值所在。“大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界，其中仍需要人类扮演重要角色。人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的，因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。偶尔也会带来屈辱或固执的同样混乱的大脑运作，也能带来成功，或在偶然间促成我们的伟大。这提示我们应该乐于接受类似的不准确，因为不准确正是我们之所以为人的特征之一。”[iv]用中国话来说就是“人无完人”，人类在收获大数据带来的红利的同时也要承受它带来的危害。这不是对立统一的辩证唯物主义?我把它看作带着欧洲批判学派色彩的科学发展观。

问题是研究的价值基点，“大数据”不是舍恩伯格研究的问题，而是研究对象，他研究的是数据处理和信息管理问题，同时也讨论信息安全和网络伦理问题，还引发哲学上的思考，哲学史上争论不休的世界可知论和不可知论转变为实证科学中的具体问题。可知性是绝对的，不可知性是相对的。“大数据”之所以为大是因它引发人类生活、工作和思维的大变革，从这个意义上来看，《大数据时代》的意义不仅在于它讨论了若干重大问题，而且对研究者开出了一个问题清单，从而引发更多人来探讨这些有趣的问题。

《大数据时代》实际上主要是一本讨论数据挖掘的书，数据挖掘与数据分析是不同的概念，数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。而数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。数据挖掘主要运用计算机来进行处理，而数据分析既要用计算机也要人工分析，是计算机科学与人文价值判断的统一结合。换言之，《大数据时代》并不是一本讨论大数据所有问题的书。

《大数据时代》也是一本讨论互联网发展的书，从数字化到数据化，同时有浓厚的未来学色彩。当文字变成数据，我们进入了互联网;当方位变成数据，我们进入了物联网;当沟通变成数据，我们进入了下一代互联网。一切可量化，万物皆数据，正是当今互联网世界的真实写照。面对于这样的世界及世界的未来，在《大数据时代》出现最多的词是“思维”和“方法”，因此也可以把这本书视为思维科学应用研究的书。

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。

今年国庆节前一天，__们来到中关村搞集体学习，调研、讲解、讨论创新驱动发展战略。包括、在内的七位全部出动来到中关村，这是历史上没有过的，百度、联想和小米的负责人，有了一次直面最高层汇报工作的机会。雷军和柳传志，讲解的都是本公司的各种情况，李彦宏则没有讲百度的广告业务发展得如何好，而是讲起了大数据。在讲解中，李彦宏认为大数据有两个重要价值，一是促进信息消费，加快经济转型升级;二是关注社会民生，带动社会管理创新。这些价值也是目前党和_最为重视的，可见《大数据时代》既有理论价值也有现实意义。

大数据时代的个人思考论文 第49篇

看完了引言，为了让大家有个大众化的认识，而不是空谈很有启发，提前写下评论，免得后面忘记了。

1.我觉得，大数据处理，其实就是相关性分析。其实相关性分析在统计学中是非常基础的，为什么大数据时代来了会使他显得如此重要呢?那是因为，以前只有政府和教会可以掌握这么多数据，现在是很多企业都掌握了这么多数据，而且未来，发达国家可能会公开这些数据，这样所有人都相当于拥有了过去君王的信息。书中举了很多例子，就想告诉你，你所接触到的数据每年翻3倍，未来你可以掌握的数据量多到你不敢相信。而统计学最重要的是数据，在未来，因为你如此容易获得数据，所以，你可以做非常多的预测。

2.大数据最大的作用是寻找相关性，当两样事情明显相关，我们就几乎可以“预测”未来。这是大数据时代最诱人的地方。

3.从上可见，书本不是告诉你在大数据时代你可以做些什么，而是告诉你它有这么多潜力。那些有能力的人，看了本书，可能会有改变世界的能力。因为大数据时代，重要的还是对“数据的处理能力”。那些未来的盖茨，可能会发明很多神准的预测工具，帮助你预测股市，预测你的婚姻未来，预测你什么时候会得到癌症。但是，这可能和大多数人无关，你们只需等待他的到来就行。我认为只有少数有前瞻思维，又有能力的人，才会感受到这个还未来到的时代的魅力。

4.希望看完本书会有思想上的冲击，但就目前而言，我认为，相关性分析是经济学里面用的非常普遍，甚至是泛滥的技术，所有希望被著名期刊收录的文章都必须做实证分析，而相关性分析是出现最多的。这也导致学界大讨论，说经济学已死。因为大家看重的`是数据，看重的是相关性，而不是事物背后的规律本质。当然，事物总会发展过头，然后自动纠正。只是大数据时代刚来，确实需要更多地宣传一下。过去，在学术界意外，我们确实没有收集大量数据的能力，导致经济学中的分析方法用不上，但未来，数据泛滥了，对数据的处理技术就可以向生活延伸了。

5.应该说，大数据时代吸引之处就是巨大的数据量，唾手可得的数据，必将出现大量预测工具(商机，生活方便)，因此必将出现认识世界的新维度。毕竟，现在我们是通过现象认识本质，在未来，我们还可以通过大量数据认识本质。

大数据时代的个人思考论文 第50篇

4月13日下午，在湖南大学东楼205参加了关于《大数据时代》的读书交流活动。通过相互交流学习，使我更深层次的理解了大数据时代的利与弊，机遇和挑战。在写心得体会前，我想再重新审视一下关于大数据的历史沿革和现实意义。

首先，最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“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”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后又IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。

其次，进入20xx年，大数据(big data)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如《纽约时报》20xx年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。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。”

最后，随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满亿张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);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为万台，高于全球每天出生的婴儿数量万……，截止到20xx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。国际数据公司(IDC)的研究结果表明，20xx年全球产生的数据量为，20xx年的数据量为，20xx年增长为，20xx年的数量更是高达，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到20xx年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了20xx年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。

首先，谈谈大数据带给生活的转变。大数据已经是信息产业发展的必然趋势，可以说，大数据现在已经开始慢慢渗透入我们的生活，如：现在流行的打车软件、三维立体化社区的建立、某些从事生产销售的行业利用大数据来优化规模和实现利益最大化。而我们很多人对大数据还很陌生，只是被动的适应着大数据给生活带来的改变。大数据时代是以云计算为基础的，所以，要实现大数据，相关的很多的硬件设备都要更新换代，信息处理系统、信息传输系统、信息反馈系统、信息决策系统都将面临新的挑战，相关产业都要重新调整产业结构，在那时，可以夸张的说，信息就是黄金，信息就是石油。大数据时代的到来会解放更多的劳动生产力，势必将会更加加剧生产力过剩的现状，社会两极分化现象会更加明显，掌握不了信息资源，很难再翻身，要防止信息垄断带来的可怕局面。大数据时代的到来会使人们的生活节奏急速加快，信息的时效性决定了它的流通速率，人们的生活节奏要跟上信息流通的速率，就不得不加快自己的节奏，人们会越来越忙，到那时，就像现在的日本，可能想找个人听你说说话，真的是一件很难的事。

第二，关于数据管理的看法。大数据时代，数据管理是一件很重要的工作，如何才能避免自己的数据被非法窃取、丢失和被盗?我的看法是，人防、技防、物防一体化。人防，即我们要从思想上牢固树立信息安全防范的意识，不主动泄露信息，要管理好自己身边的信息设备;技防，就是要运用软件来管理和处理数据，经常检查更新数据库，定时查杀电脑病毒，确保电脑状况安全;物防，就是重要的数据一定要备份保留，而且应当做到备份与原始文件是物理隔离，无关的信息应当及时删除，减轻硬盘的压力。

三、怎么保护自己的隐私。隐私，顾名思义，就是不愿意让别人看到的东西，所以，在大数据时代，更要管理好自己的隐私，以免对自己和家人造成麻烦和损失。越是隐私的信息，越要远离网络，不要再公开的社交网络储存和展示个人图片、资料等信息，免得被非法人士采用和窃取。建议还是用纸质的日记代替电脑日记，避免信息传播范围太大，管理好自己的日记本。研发一种新的硬件连接器，总是以随机码来保护自己真实IP地址，提高网络安全的可靠性，加强对联网信息的管理和保护。

不论我们情不情愿，大数据时代都会到来，现实社会是我们高喊着走向大数据时代，其实大数据时代已经向我们走来，所以与其被动接受，不如主动学习，从中找到自己的出路，成为大数据时代的建设者和受益者。