大数据时代论文1500

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文推荐

在学习和工作中，大家总少不了接触论文吧，论文的类型很多，包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。为了让您在写论文时更加简单方便，以下是我精心整理的浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文，仅供参考，希望能够帮助到大家。

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文

1、大数据的基本概况

大数据(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据，其具有以下四个基本特性，即海量性、多样性、易变性、高速性。同时数据类型繁多、数据价值密度相对较低、处理速度快、时效性要求高等也是其主要特征。

2、大数据的时代影响

大数据，对经济、政治、文化等方面都具有较为深远的影响，其可帮助人们进行量化管理，更具科学性和针对性，得数据者得天下。大数据对于时代的影响主要包括以下几个方面：

(1)“大数据决策”更加科学有效。如果人们以大数据分析作为基础进行决策，可全面获取相关决策信息，让数据主导决策，这种方法必将促进决策方式的创新和改变，彻底改变传统的决策方式，提高决策的科学性，并推动信息管理准则的重新定位。2009 年爆发的甲型H1N1 流感就是利用大数据的一个成功范例，谷歌公司通过分析网上搜索的大量记录，判断流感的传播源地，公共卫生机构官员通过这些有价值的数据信息采取了有针对性的行动决策。

(2)“大数据应用”促进行业融合。虽然大数据源于通信产业，但其影响绝不局限于通信产业，势必也将对其他产生较为深远的影响。目前，大数据正逐渐广泛应用于各个行业和领域，越来越多的企业开始以数据分析为辅助手段加强公司的日常管理和运营管理，如麦当劳、肯德基、苹果公司等旗舰专卖店的位置都是基于大数据分析完成选址的，另外数据分析技术在零售业也应用越来越广泛。

(3)“大数据开发”推动技术变革。大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。相信随着时代的不断发展，计算机系统的数据分析和数据挖掘功能将逐渐取代以往单纯依靠人们自身判断力的领域应用。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。

另外，需要注意的是，大数据在个人隐私的方面，容易造成一些隐私泄漏。我们需要认真严肃的对待这个问题，综合运用法律、宣传、道德等手段，为保护个人隐私，做出更积极的努力。

3、大数据的应对策略

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，推动信息资源的集中共享。

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。

结构

论文一般由名称、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。

1、论文题目

要求准确、简练、醒目、新颖。

2、目录

目录是论文中主要段落的'简表。（短篇论文不必列目录）

3、内容提要

是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。

4、关键词定义

关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。

主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。

5、论文正文

（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。

（2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容：

a.提出问题-论点；

b.分析问题-论据和论证；

c.解决问题-论证方法与步骤；

d.结论。

6、参考文献

一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按进行。

7、论文装订

论文的有关部分全部抄清完了，经过检查，再没有什么问题，把它装成册，再加上封面。论文的封面要朴素大方，要写出论文的题目、学校、科系、指导教师姓名、作者姓名、完成年月日。论文的题目的作者姓名一定要写在表皮上，不要写里面的补页上。

树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹.许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹,从远处看,像一块无暇的翡翠,给大树妈妈增添了许多生机.忽然,从远处传来了一阵扑鼻的芳香.原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来,穿上了华丽的礼服,以表示欢迎.咦,那边怎么那么多花朵,红的、白的、紫的、黄的等,五彩缤纷.走近一看,哦,原来花儿们正在比美比艺.花儿们有的显示着自己.有的在唱歌,声音是那么好听,所有的演员都被吸引住了.有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等.真是太精彩了.

摘要： 在互联网技术的发展和各种数据信息化、共享化的背景之下， 大数据时代得到了应用与发展。在现代的生活之中，我们可以明显的 看到，在人们的日常生活或者在各行各业的管理之中大数据时代得到 了广泛的应用与发展。在这些的领域之中，大数据时代发展的最为理 想的就是在企业大的管理之中。大数据时代的运用使得企业的人力资 源大的管理更加的优化。

关键字： 大数据时代；电力供电企业；人力资源；绩效管理；

正文：

一、大数据对供电企业绩效管理的影响

（一）职位多元化

大数据时代可能促进新职位的产生，如首席数据官、数据科学家、数据分析师等，他们的主要职责是管理供电企业拥有的及其他的数据资源，挖掘、分析和利用这些数据为供电企业创造价值。因此，面对供电企业复杂多样的绩效管理数据，人力资源部门无需进行分析和解读，只需进行简单地收集和提取，这样他们将从以往重复且低效的绩效管理任务中跳脱出来，从而大大提高管理效率。

（二）管理工具高效化，

传统人力资源管理部门对绩效相关信息的处理效率低，同时处理手段过于主观粗糙，很难对员工的绩效、素质等内容做出客观公正的评价。大数据时代下，绩效管理工具将变得更加多元且高效，如绩效仪表盘、基于“云计算”技术下的“共同体GTT供电企业云管理平台”等。

（三）考核目的多元化，

大数据时代下考核结果不仅是薪酬奖金、职务晋升的可靠依据，更是成为员工职业发展的指导标杆。一方面，通过对绩效数据的收集处理，测试员工和岗位的匹配度，帮助供电企业了解员工并将其调整到更适合的位置；另一方面，员工可通过考核反馈了解自己的兴趣，并且充分利用供电企业中的发展机会。

二、我国供电企业人力资源绩效管理现状分析

（一）绩效考核的主观性较强，缺乏客观数据认识

绩效管理是部门领导对该部门员工的考核和评价过程。目前，我国大部分供电企业的人力资源管理系统是通过管理部门把数据导出，利用数据库或EXCEL办公软件进行处理，最终得出绩效考核的结果，而部门领导在面对该考核结果时往往容易看重员工在某一方面或某一时期的表现，因此，这在很大程度上容易受上级观念的影响，从而使考核结果具有片面性和主观随意性。

（二）供电企业缺乏数据复合型人才，智能化程度较低

传统供电企业信息处理局限于某一职位人的单项工作，且由于受到晋升机制和管理的束缚，企业无法引进高素质人才，数据复合型人才匮乏。同时，许多供电企业的绩效管理成为一种形式，大多数时候仅仅在月末及季末、年终的时候进行绩效考核，相关领导也只是凭借有限的材料对员工的表现进行总结和评价。

（三）管理者对数据的挖掘不够深入，绩效管理成果没有得到充分应用

对于绩效信息的处理和分析结果，诸多企业高层并未进行深入挖掘，他们对数据库中的数据关联了解不透彻，只单一注重供电企业的年度财务报表和供电企业的利润情况，而不对数据存在的问题进行分析，忽视一些看似不相关的数据，如饮食情况、工作环境等。实际上，这些信息如若经过整合分析，将能够更合理地解释员工现阶段的绩效情况，并有利于供电企业改进人力资源管理的方法。

三、在大数据时代下对于供电企业人力资源绩效管理的新举措

（一）充分的数据信息

为了进一步提升供电企业中人力资源的管理水平，各供电企业管理阶层除了要进一步完善供电企业内部的管理机制和运行方式，最重要的就是要及时利用各种数据对人员进行管理。而在大数据时代之下，利用其特点，可以充分的利用其所能提供的相关数据信息，根据具体详尽的数据信息对人员进行进一步的管理。在人力资源管理中，主要是注意以下3个方面的数据信息。

1、客观的基础数据信息。这些信息主要是在人力资源管理中最为基础的信息。这些信息都是员工们最客观的基本信息。主要包括员工的姓名、性别、年龄、籍贯、学历、特长和工作时间等。根据这些最为基本的信息，了解员工最基本的`情况，同时人力资源部门要将这些信息进一步记录存档，进一步完善，做好整理工作，为以后的人员的管理提供相应的数据支持。

2、人员变动情况的相关信息。人员的变动情况主要有调动、辞退、招聘和重新分配等。人力资源部门在对这些信息进行整理时，要着重关心员工的变动情况，一名员工何时参加工作，何时进行岗位调动，何时提升岗位等。

3、人员的质量信息所谓的人员的质量信息是指员工在供电企业的工作过程中，对于供电企业的奉献的情况，以及员工对于供电企业的人力资源管理的满意度的情况。在了解这些数据和信息的基础之上，有利于企业进一步了解员工的向心力和内在的优势。只有在了解这些数据的基础之上，才能准确的运用员工的特点进行人员的管理，进一步完善人力资源绩效的管理。

（二）进一步创新人力资源绩效管理的方式方法

在大数据时代之下，供电企业的人力资源绩效管理得到了进一步的发展。为了进一步提升供电企业的人员绩效管理的能力，全面的发挥大数据时代的有利作用。在人力资源绩效管理方面还需要从几个方面进行进一步的考虑优化。主要表现在以下几个方面：

1、进一步创新人力资源绩效的管理办法。在之前的一般的供电企业的考评时，对于员工的考评主要是一句员工对于供电企业的奉献和年终的表现情况进行考核评价。这样的考核方法一定程度上是可以表现员工的总体的贡献的，但是由于数据考虑的不慎全面，对于员工的考核也是存在一定的不平等。

2、建立健全供电企业绩效考核体系。在对员工进行绩效考核是，对于一些具体的数据和信息的收集对于供电企业员工的绩效公平的管理也是十分重要的。只有在全面的核查过每一位员工和供电企业相关的具体信息之后才能进一步完善员工的考核体系。在考核体系进一步确定的基础之上才能实现对于供电企业中人力资源绩效管理工作的优化。

3、合理的利用全面的考核方法。在对于供电企业的员工进行考评时，供电企业的管理部门还可以改变考核方法，完善考核机制。其中360度考核方法就是一种对于员工的全面的考核方法。

参考文献：

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[3] 何振，周芳检，杨文等.大数据时代城市应急管理行业协作体制创新研究？[J].湘潭大学学报（哲学社会科学版），2016，40（6）：：.

[4] 孙光宁.大数据时代对司法审判的冲击及其应对——从指导性案例29号切入[J].湖北社会科学，2016，（5）.

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。