劉德寰大數據的機遇與挑戰

㈠ 互聯網大數據對我們職業生涯有什麼機遇和挑戰嗎

這個大數據對我們的職業生涯機遇大於挑戰，是非常有指導意義的

㈡ 如何做好大數據時代的檔案管理工作

檔案是機構內部最為規范的知識，是機構存在的歷史依據，做好檔案專管理工作是一個機屬構健康發展的需要，檔案管理工作是機構管理工作的一部分，是提高機構工作質量和工作效率的基礎條件，是維護歷史真實面貌的一項重要工作，是衡量一個機構管理水平的重要尺度。會博通知識管理系統提供承載檔案全生命周期管理的管理體系。檔案的採集與形成：對於檔案的信息化採集，支持多種採集渠道以及多種採集方法。機構可以按照內部管理的習慣以及需要，匹配採用符合自身需要的檔案管理規范，對實體檔案與電子檔案進行統一管理。檔案的信息化存儲：對於企業來說，如何把檔案進行有序化管理，是檔案管理的重點，3Hmis綜合檔案管理能有效幫助企業，對檔案進行分門別類的有序化管理。並且，系統提供例如封面、背脊、目錄、備考表等表格列印，輔助檔案人員輕松地完成對紙質檔案的手工處理。檔案的信息化利用：在如今信息化管理時代，檔案並非單單把檔案封存在檔案室或系統中，而是利用檔案借閱、歸還與發放，搜索平台，提醒，歷史版本，水印防擴散等功能，助力企業日後的生產經營管理提供重復利用、歷史借鑒以及促進改善與創新的重要材料。

㈢ 大數據時代，對我們的生活和思維發生了哪些改變

一場生活、工作與思維的大變革。大數據開啟了一次重大的時代轉型。大數據時代的思維變革：1、更多。2、更雜。3、更好。大數據時代下的變革三部曲：商業變革（二）大數據時代下的變革三部曲：管理變革（三）

㈣ 淺議大數據時代如何加強稅收風險管理

內容提要：「大數據」時代的到來，為稅收風險管理提供了新機遇，帶來了新挑戰。本文在分析大數據為稅收風險管理提供契機的基礎上，結合基層稅務機關工作實踐，嘗試提出相應的稅收風險管理策略和建議，提升風險管理水平。

關鍵字：大數據，稅收風險管理

稅收風險管理是提升稅收征管質量、提高納稅人稅收遵從度的重要手段，「大數據含頃」時談局陸代的到來又為稅收風險管理提出了新的要求，如何運用大數據提升稅收風險管理水平，是新形勢下基層稅務機關面臨的巨大挑戰。

一、大數據時代的稅收風險應對的機遇與挑戰

（一）涉稅數據規模大，速度呈現跳躍性增長。大數據時代的進步，給稅務管理以信息管稅帶來了前所未有的機遇：現成的網路資源和真實的數據基礎。「信息管稅」，內涵要求是管住信息，沒有信息談何信息管稅。2011年地稅就實現了征管數據的全國大集中，標志已經步入了「數據驅動決策方法」的大數據時代，據統計，「金稅三期」工程在全國推行後，數據量和業務量將會極大地增長，數據規模的增長速度也會呈跳躍性增長。

（二）涉稅信息採集和掌握比較困難。大數據時代的進步，給稅務管理以信息管稅帶來的挑戰也是前所未有的，理論上客觀存在的這些涉稅信息，稅務系統是既看不著，也摸不著。面對這突變發展的大數據時代，由於落後的稅務征管信息系統背離大數據時代互通特徵與現實應用的網路資源脫節臘拆，所以征管系統現存的數據就不可能做到完整、真實、准確。而由於不重視文明、進步社會管理的基本理理念，至今尚未開展稅源信息標准化的基礎工作，致使社會稅源信息五花八門，其產生只能將就各市場主體自身業務推進的需要，不能滿足稅源信息採集的需要，進入大數據時代就如何採集和掌握現實稅源信息成了信息管理最大的難題。

二、大數據時代下基層稅務機關稅收風險管理現狀

（一）稅收風險管理專業人才匱乏。在大數據時代中，稅收風險管理要通過建立風險監控模型，來進行預測分析。特別是面對海量的數據，監控模型能左右著稅收風險管理的成敗。能建立或者組織建立風險監控模型的人才首先要有專業的稅收業務知識、要熟練掌握稅收應用系統、要有大數據的理念、熟悉數據的來源和構成，同時還要有創新意識和奉獻精神。在基層稅務機關，這種風險管理領域的專業人才少，導致工作實績不明顯。

（二）數據獲取不全面。風險管理必須依靠大量正確的數據信息，金稅三期的推行，解決了內部數據獲取的問題，但是，納稅人的生產經營信息、財務信息以及第三方信息的獲取渠道仍然有限。基層稅務機關無法像總局大企業司的全流程風險監控那樣獲取信息，外部涉稅信息主要來源於自行報送，獲取信息的范圍狹窄、渠道少且不準確。一些對風險分析至關重要的物流、資金流信息數據無法取得。同時，金稅三期等含有無效甚至垃圾數據，嚴重影響了風險監控的准確性。

（三）思想認識上有偏差。風險管理的基礎是信息的採集，也就是對數據的處理。在基層稅務機關，多數人認為稅收數據是信息中心的活。因此，把數據管理也看成了技術活，一方面覺得事不關己高高掛起，另一方面會認為數據管理高深莫測的，遙不可及。其實數據是業務載體和表現形式，是決定風險管理質量的基礎和關鍵所在。

（四）涉稅數據更新不及時。稅務管理包括稅務登記、納稅申報、稅款徵收、發票管理、納稅評估、稅務稽查等產生的涉稅信息資源，構成了稅務機關征管系統的主體數據。由於採集方式多以手工錄入為主，數據在質量上，特別是在完整性、准確性、規范性、邏輯性等方面，依然難以滿足稅收風險管理的需要。另外，不同納稅人的名稱、生產經營地、法人、財務負責人、經營范圍經常變化，使稅務機關征管系統的數據很難做到隨時更新，也給稅收風險管理帶來難題。

（五）數據分析技術能力有待提高。在基層稅務機關，絕大多數的數據分析仍停留在簡單的查詢和比對層面，缺乏行之有效的數據分析工具，使大量沉積在業務操作層的數據尚未有效轉換為管理決策層所需要的信息，即使是納稅人提供的網上申報數據和財務報表數據電子信息，也難以實現所有信息的全面自動讀取、分類加工。稅務機關難以對這些數據進行深層次的分析，獲得更有價值的信息，對數據所反映出的稅收風險、經濟內涵進行分析監控乏力，沒有建立稅收與相關經濟數據之間的關聯模型，難以對現有數據進行數理統計和趨勢預測分析，不能為管理決策提供科學、有效的信息支撐。

三、稅收風險管理適應大數據時代發展的建議與對策

（一）強化以數治稅理念。將該理念貫穿於稅收征管改革和體系建設的全過程，引導基層稅務幹部正確理解大數據的核心理念，培養大數據的思維方式，自覺運用大數據查找風險疑點，開展風險排查和應對，營造用數據管理、用數據決策、用數據創新的風險管理氛圍。強化稅收風險共治理念。立足工作實際，以科學有效的稅收風險共治平台為支撐，持續推進稅務部門、納稅人、政府部門、社會組織在稅收風險管理上的深度合作和協同治理，構 建黨 政領導、稅務主責、部門合作、社會協同、公眾參與的稅收風險共治模式，實現部門之間數據信息的開放共享、互聯互通和深度應用，形成風險管理合力。

（二）建立良性的風險監管工作機制。基層稅務機關可以建立本地區專門的風險監控管理機構。並且明確各崗位的職責許可權：稅源管理和納稅服務部門在變管戶為管事的基礎上，深化納稅服務，同時提供個性化的納稅服務，比如建立對話、幫助簽訂稅收遵從協議等。風險監控部門可以看成是既有稅收業務知識和一定數據管理水平的成員組成的本地區團隊，負責數據管理、設計並更新維護本地區風險監控指標、對稅收風險進行分析識別、向相關部門進行風險推送。納稅評估部門接收推送過來的風險任務、採取納稅評估或者稅務審計等手段進行風險應對、同時將風險應對結果向相關部門推送。綜合業務部門在執行稅收政策的同時，審核風險應對結果，同時向風控部門推送風險應對的審核結果，為其更新和完善風險監控指標提供依據，由此形成了一個協調配合、聯動監督、良性互動的閉環工作模式。

（三）建立以風險管理為導向的扁平化立體式征管模式。為積極應對大數據時代給稅收風險管理帶來的挑戰，應進一步明確職能，規范流程，建立上下聯動、橫向互動的兩級任務中心，形成扁平化立體式征管模式，以適應稅收風險管理工作的開展。同時，按照納稅人的「規模或行業+征管事項分類」的原則，結合稅源結構特點設置與風險管理相適應的稅源管理機構，形成事項分類管理、風險專門應對，科學化、專業化、精細化更加突出的征管模式。通過征管模式的重構，形成市局、基層局相互呼應、互為依託、相互補充、共同提升的工作模式，繼續提升大數據時代地稅部門的工作質效。

（四）提升數據採集和應用能力。稅收大數據是稅務部門最核心和關鍵的征管資源。為了不斷提升稅務機關的核心競爭力，必須加強對稅收大數據的交換共享、智能比對和邏輯相關分析，拓寬採集渠道，全面獲取各方各類涉稅信息。對地稅內部、外部海量涉稅數據信息進行全面歸集採集、整合加工，實現「信息+數據」增值應用，著力突破征納雙方信息不對稱的管理瓶頸，有效促進納稅遵從和管理增效。在信息採集方面，一是繼續做好政府部門涉稅信息採集工作。充分發揮《江西省地方稅收保障條例》的作用，繼續爭取政府和相關職能部門的大力支持，發揮跨部門信息交換和共享平台作用，形成跨部門協同治理格局，全面准確及時地獲取涉稅信息，形成全面實時、動態化的稅源監控網路，有效加強地方稅收征管。二是繼續加強互聯網涉稅信息的採集力度。充分利用互聯網海量資源，甄別、採集、整合上市公司中涉及企業的有效數據，為稅收管理提供數據基礎。

（五）多措並舉，不斷提升數據應用的有效性。一是規范數據質量管理。嚴格規范納稅人的財務報表、基本資料等基礎數據信息，把好數據入口關、校驗關；
同時，對通過風險管理發現的數據質量問題進行跟蹤管理，確保錯誤數據及時得到更正；
注重發揮納稅輔導提示、服務作用，提醒納稅人重視數據質量並及時更正錯誤數據。二是做好數據整合應用。其一，實現稅務系統內部信息的有機整合和結構化存儲。對稅收征管主體軟體、發票系統、風險管理等各系統中的涉稅信息，第三方渠道採集的各類信息，以及稅務人員在實地巡查、約談、評估、稽查中獲取的各類信息，進行有機整合和一戶式歸集，建立起統一規范的納稅人數據倉庫，在各級稅務機關、各稅種管理部門、前台服務人員之間，按照職能許可權實行信息開放和增值應用。其二，加強內外部數據的合作應用。對內，加強市局各業務處的合作，共同探討信息分析應用途徑；
積極徵求基層局意見建議，了解信息的有效性、針對性，通過信息分析方與應用方的對接，形成數據採集、整理、運用的良性互動，進一步提升信息應用效率。對外，加強與國稅、財政等部門的合作，對獲取的數據進行綜合分析，共同應用，互利共贏，共同提升信息應用水平。

（六）建立人才培養機制，打造專業稅收風險分析管理團隊。以風險分析、應對納稅、調整賬務處理、計算機操作技能和評估約談技巧等為主要內容，組織開展風險管理能力培訓，激發幹部業務學習活力；
要優化組合，合理配備資源，使得人盡其才。逐步建立一支綜合素質高、專業技能強的專業化風險管理團隊。加強風險管理隊伍建設。結合「數字人事」和個人績效管理，將管、考、訓、用有效統一, 圍繞打造風險管理專業團隊的目標加強業務培訓,面向風險管理人員定期考核,優化激勵機制，重視工作實績，促進風險管理人員自覺學習業務、鑽研業務,不斷提高風險管理能力和水平。

參考文獻

（1）彭驥鳴曹永旭 韓曉琴 《大數據時代稅源專業化管理面臨的機遇與挑戰》，《稅收經濟研究》，2013年6期

（2）林偉勝 許卓偉 《大數據時代信息系統建設的一些思考》，《信息與電腦》,2013年1期

（3）阿里2014財年數據,2014

（4）趙國棟 《大數據時代的三大發展趨勢》，高科技與產業化，2013

（5）孫開沈昱池 《大數據，構建現代稅收征管體系的推進器》，《稅務研究》，2015年1期

（6）劉暢 《大數據背景下需改革稅收征管模式》，《稅收征納》2014年12期

㈤ 大數據時代給政府治理帶來哪些挑戰和機遇

政府治理是一個動態的過程，受社會經濟、政治結構、技術變革、文化環境等多因素的綜合影響。技術變革是政府治理現代化的重要推動力量，大數據作為一種新技術，推動全球進入一個將數據當作核心資產的新時代，推動社會朝著更加開放、權力更分散和網狀大社會方向發展。

數據時代是一個將數據當作核心資產的時代，數據呈現出戰略化、資產化和社會化等特徵。隨著數據作為國家戰略資產意識的增強，以及越來越多的國家將數據管理上升到戰略層面，大數據勢必會以更加積極的姿態進入到公共管理和政府治理范疇內。無論是把大數據單純作為一種技術，還是一種抽象理念，或者是一個時代背景，它都將對政府治理理念、治理範式、治理內容、治理手段等產生不同程度的影響。

政府治理理念的影響

⒈開放的意識

大數據時代最強音，開放，開放。無論是美國提出的「開放政府」戰略，還是規模不斷擴大的世界「開放聯盟」組織，世界各國政府的開放意識在強化。開放意識的缺失，將使一個國家或政府在大數據時代處於「被淘汰」的境地。

⒉包容的心態

大數據時代，國家間的包容性增強，歐盟科學數據的開放戰略志在打破體系內20多個國家的數據分界線，實現數據世界的一體化。美國We the People的上線，政府利用「社交」方式為公民提供了合法的傾訴平台，可以更近距離地聽到公眾的聲音，政府與公眾之間的包容度增強；

⒊科學的態度

大數據時代，數據的顆粒度在變小，政府所能獲得的和提供的數據更加原始與真實，政府決策過程在科學技術的支撐下變得高效與可考證化，決策結果中不確定因素所帶來的風險大大降低。科學思考成為一種習慣，經驗分析不再主導。

⒋關聯的思考

大數據時代，認識問題、分析問題、思考問題、解決問題，都需要進行「關聯」，人的關聯、物的關聯、人與物的關聯，歷史時間的關聯，地理位置空間的關聯，多維度的關聯

⒌深度的分析

大數據時代，分析是深度的、實時的、，大數據分析的是極端個人化的數據，這些個人信息以形態各異的形式，分散在不同的時間段、不同的地理位置、不同的網站平台，大數據要做的就是不停的分析，深入的挖掘這些看似不相關的數據，找出數據間可能存在的規律。

對政府治理範式的影響

隨著政府治理環境的改變，政府治理範式在不斷發展創新。大數據被認為是繼互聯網革命之後又一次技術革命。技術是政府治理的要素之一，技術變革是政府治理現代化的重要推動力量。對於政府來說，技術變革既可以帶來治理手段的創新，也可能推動治理機制的創新，最終變革政府治理範式。

大數據時代要對數據進行治理，而非管理，避免出現數據的獨享、集中和單向性，充分體現社會開放性、權力多中心和雙向互動特性。一般認為新公共管理自20世紀90年代末已經進入了後新公共管理時期，興起了「治理」理論。在美國，對新公共管理進行批評並對它大有取代之勢的是新公共服務，代表性人物羅伯特﹒登哈特甚至認為新公共服務已經成為公共行政的一種模式。在英國，對新公共管理的批評發展起來的是整體性治理模式( holistic governance)，其代表人物是佩里﹒希克斯和帕卻克﹒登力維。

除了已經發展較為成熟和體系化的新公共服務和整體性治理兩大主流政府治理理論體系外，在信息化技術飛速發展的影響下相繼出現了數字化治理、網路化治理等提法。盡管各流派側重點各有不同，但也存在一定的共性，「治理」理論的核心觀點是主張通過合作、協商、夥伴關系，確定共同的目標等途徑，實現對公共事務的管理，涉及的核心問題就是權力多中心化以及由此引發主體多元化、結構網路化、過程互動化和方式協調化的訴求。對比大數據的社會屬性，發現其與「治理」理論在多中心、回應性、協同化等諸多方面不謀而合。因此，將大數據應用到政府治理中將加速政府治理的創新，可以產生「倍增」效應。內容根據國家信息中心整理

㈥ 大數據對經濟政治生活的影響 2000字

大數據時代是一個將數據當作核心資產的時代，數據呈現出戰略化、資產化和社會化等特徵。隨著數據作為國家戰略資產意識的增強，以及越來越多的國家將數據管理上升到戰略層面，大數據勢必會以更加積極的姿態進入到公共管理和政府治理范疇內。無論是把大數據單純作為一種技術，還是一種抽象理念，或者是一個時代背景，它都將對政府治理理念、治理範式、治理內容、治理手段等產生不同程度的影響。本文試圖將大數據這一新概念與政府治理有機結合起來，闡述大數據時代背景下的政府治理將會發生什麼新變化，面臨哪些機遇和挑戰。
一、「大數據」概念的界定
（一）「大數據」概念的提出與發展
2008年9月4日《自然》（Nature）刊登了一個名為「Big Data」的專輯，首次提出大數據（Big Data）概念，該專輯對如何研究PB級容量的大數據流，目前正在制訂的、用以最為充分地利用海量數據的最新策略進行了探討。[1]2011年5月，EMC（全球最大的外置存儲硬碟供應商）舉辦了主題為「雲計算相遇大數據」的大會，首次拋出了「大數據」（Big Data）的概念。緊隨其後，IBM、麥肯錫等眾多國外機構發布了「大數據」的相關研究報告，2011年6月麥肯錫全球研究所發布研究報告——《大數據的下一個前沿：創新、競爭和生產力》（Big data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Proctivity）[2]，首次提出「大數據時代」來臨。此後，聯合國、世界經濟論壇也紛紛關注信息時代海量數據對社會經濟發展所帶來的沖擊，2012年5月聯合國「全球脈沖」(Global Pulse)計劃發布《大數據開發：機遇與挑戰》（Big Data for Development: Challenges & Opportunities）[3]報告，闡述了大數據帶來的機遇、主要挑戰和大數據應用。2011、2012年達沃斯世界經濟論壇將大數據作為專題討論的主題之一，發布了《大數據、大影響：國際發展新的可能性》（Big Data, Big Impact: New Possibilities for International Development）[4]等系列報告。
奧巴馬政府創造性地將「大數據」概念全面引入到公共行政領域。2009年，美國聯邦政府發布《開放政府指令》（The Open Government Directive），作為大數據的前奏推出了Data.gov公共數據開放網站。2012年3月，美國聯邦政府發布了《大數據研究和發展倡議》（Big Data Research and Development Initiative）[5]，正式啟動了「大數據發展計劃」，宣布將投入超過2億美元在大數據研究上[6]；同年5月，聯邦政府發布《數字政府戰略》（ Digital Government Strategy）[7]，致力於為公眾提供更好的「數字化」服務，圍繞數據進行的一系列措施在美國政府全面推進，大數據對美國政府的影響逐步顯現。
（二）大數據的概念
「大數據」作為信息社會發展的一個新生事物，目前尚處在逐漸被認識、被應用的初始階段，無論是學術界還是IT行業對大數據的理解各有側重，尚未形成一套完整的理論體現，因此很難對行進行精準的定義。維基網路將大數據定義為「所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊」[8]。全球知名的咨詢公司如麥肯錫、Gartner以及知名信息化企業如IBM等作為大數據的推崇者，更側重於從技術層面界定大數據。2011－2013年，Gartner發布了多個與大數據有關的白皮書，如「Hype Cycle for Big Data, 2012」，定義了大數據的技術生命周期，報告中指出大數據不只是一項單一的技術，而是一個概念，是一套技術。《互聯網周刊》則認為，「大數據是通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見，最終形成變革之力」。[9]
⒈大數據的技術屬性
大數據在誕生之初僅僅是一個IT行內的技術術語，維基網路將其定義為「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據集合」，被概括為「4V」理論：
海量化數據（Volume）——數據體量巨大及規模完整性。隨著數據加工處理技術的提高，網路寬頻的成倍增加，以及社交網路技術的迅速發展，使得數據產生量和存儲量成倍增長，數據規模從TB級別躍升到PB級別。
多樣化結構（Variety）——數據類型繁多。隨著物聯網、社交網路、智能終端等的普及和應用，網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等非結構化數據所佔比例越來越大。
高速化處理（Velocity）——主要表現為數據流的處理速度快。數據規模的無限擴張既對高速化處理提出了新的要求，也為其帶來了新的機遇，大數據的高速化處理要求具有時間敏感性和決策性的分析，要求能在第一時間抓住重要事件發生的信息。這一點也是大數據和傳統的數據挖掘技術不同的本質區別所在。
低密度價值（Value）——體現出的是大數據運用的真實意義所有。數據規模大並不意味著價值高，相反，這些數據間更多的表現為稀缺性、不確定性和多樣性。[10]
盡管對大數據難以明確定義，但大數據所具有的規模性（Volume）、多樣性（Variety）和高速性（Velocity）特徵被廣泛地認同。在3V基礎上，人們對大數據的第四特性有不同的看法，IDC認為大數據具有高價值性（Value），盡管這種價值更多地表現在低價值度的碎片化數據中，如何挖掘這種價值正是大數據的關鍵所在；IBM則認為大數據應該具有真實性（Veracity），真實性將促使人們利用數據融合和先進的數學方法進一步提升數據的質量，從而創造更高價值（參見圖1）。[11]隨著大數據應用的深入，人們對最初的「4V」有了不同的理解和看法。2013年IBM提出了新的「4V」理論。數量（Volume）、多樣性（Variety）、速度（Velocity）和精確性（Veracity）。IBM認為，盡管前3個V涵蓋了大數據本身的關鍵屬性，但真實性是當前亟需考慮的重要維度，將促使他們利用數據融合和先進的數學方法進一步提升數據的質量，從而創造更高價值。[12]2014年，IBM發布了《踐行大數據承諾：大數據項目的實施應用》（Realizing the Promise of Big Data: Implementing Big Data Projects）白皮書，在該報告中對進一步擴展了大數據的特性，首次提出將大數據的特性由4V擴展為「Vs」。[13] 「Vs」在大數據已有特性的基礎上，增加了數據粘度（Viscosity），主要用來衡量數據流間的關聯性（resistance to flow of data）；數據易變性（Variability），主要衡量數據流的變化率；數據有效性（Volatility），主要表明數據有效性的期限和存儲的期限時長。我們認為，未來隨著大數據技術的發展成熟，以及人們對大數據應用的深入，大數據的「Vs」特性將會不斷變化和拓展。

㈦ 淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文

淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文推薦

在學習和工作中，大家總少不了接觸論文吧，論文的類型很多，包括學年論文、畢業論文、學位論文、科技論文、成果論文等。為了讓您在寫論文時更加簡單方便，以下是我精心整理的淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文，僅供參考，希望能夠幫助到大家。

淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文

1、大數據的基本概況

大數據(Big Data)是指那些超過傳統資料庫系統處理能力的數據，其具有以下四個基本特性，即海量性、多樣性、易變性、高速性。同時數據類型繁多、數據價值密度相對較低、處理速度快、時效性要求高等也是其主要特徵。

2、大數據的時代影響

大數據，對經濟、政治、文化等方面都具有較為深遠的影響，其可幫助人們進行量化管理，更具科學性和針對性，得數據者得天下。大數據對於時代的影響主要包括以下幾個方面：

(1)「大數據決策」更加科學有效。如果人們以大數據分析作為基礎進行決策，可全面獲取相關決策信息，讓數據主導決策，這種方法必將促進決策方式的創新和改變，徹底改變傳統的決策方式，提高決策的科學性，並推動信息管理准則的重新定位。2009 年爆發的甲型H1N1 流感就是利用大數據的一個成功範例，谷歌公司通過分析網上搜索的大量記錄，判斷流感的傳播源地，公共衛生機構官員通過這些有價值的數據信息採取了有針對性的行動決策。

(2)「大數據應用」促進行業融合。雖然大數據源於通信產業，但其影響絕不局限於通信產業，勢必也將對其他產生較為深遠的影響。目前，大數據正逐漸廣泛應用於各個行業和領域，越來越多的企業開始以數據分析為輔助手段加強公司的日常管理和運營管理，如麥當勞、肯德基、蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是基於大數據分析完成選址的，另外數據分析技術在零售業也應用越來越廣泛。

(3)「大數據開發」推動技術變革。大數據的應用需求，是大數據新技術開發的源泉。相信隨著時代的不斷發展，計算機系統的數據分析和數據挖掘功能將逐漸取代以往單純依靠人們自身判斷力的領域應用。藉助這些創新型的大數據應用，數據的能量將會層層被放大。

另外，需要注意的是，大數據在個人隱私的方面，容易造成一些隱私泄漏。我們需要認真嚴肅的對待這個問題，綜合運用法律、宣傳、道德等手段，為保護個人隱私，做出更積極的努力。

3、大數據的應對策略

3.1 布局關鍵技術研發創新。

目前而言，大數據的技術門檻較高，在這一領域有競爭力的多為一些在數據存儲和分析等方面有優勢的信息技術企業。為促進產業升級，我們必須加強研究，重視研發和應用數據分析關鍵技術和新興技術，具體可從以下幾個方面入手：第一，夯實發展基礎，以大數據核心技術為著手點，加強人工智慧、機器學習、商業智能等領域的理論研究和技術研發，為大數據的應用奠定理論基礎。二是加快基礎技術(非結構化數據處理技術、可視化技術、非關系型資料庫管理技術等)的研發，並使其與物聯網、移動互聯網、雲計算等技術有機融合，為解決方案的制定打下堅實基礎。三是基於大數據應用，著重對知識計算( 搜索) 技術、知識庫技術、網頁搜索技術等核心技術進行研發，加強單項技術產品研發，並保證質量的提升，同時促使其與數據處理技術的有機結合，建立科學技術體系。

3.2 提高軟體產品發展水平。

一是促進以企業為主導的產學研合作，提高軟體發展水平。二是運用雲計算技術促進信息技術服務業的轉型和發展，促進中文知識庫、資料庫與規則庫的建設。三是採取鼓勵政策引導軟硬體企業和服務企業應用新型技術開展數據信息服務，提供具有行業特色的系統集成解決方案。四是以大型互聯網公司牽頭，並聚集中小互聯網信息服務提供商，對優勢資源進行系統整合，開拓與整合本土化信息服務。五是以數據處理軟體商牽頭，這些軟體商必須具備一定的基礎優勢，其可充分發揮各自的數據優勢和技術優勢，優勢互補，提高數據軟體開發水平，提高服務內容的精確性和科學性。同時提高大數據解決方案提供商的市場能力和集成水平，以保障其大數據為各行業領域提供較為成熟的解決方案。

3.3 加速推進大數據示範應用。

大數據時代，我們應積極推進大數據的示範應用，可從以下幾個方面進行實踐：第一，對於一些數據量大的領域(如金融、能源、流通、電信、醫療等領域)，應引導行業廠商積極參與，大力發展數據監測和分析、橫向擴展存儲、商業決策等軟硬體一體化的行業應用解決方案。第二，將大數據逐漸應用於智慧城市建設及個人生活和服務領域，促進數字內容加工處理軟體等服務發展水平的提高。第三，促進行業資料庫(特別是高科技領域)的深度開發，建議針對不同的行業領域建立不同的專題資料庫，以提供相應的內容增值服務，形成有特色化的服務。第四，以重點領域或重點企業為突破口，對企業數據進行相應分析、整理和清洗，逐漸減少和去除重復數據和噪音數據。

3.4 優化完善大數據發展環境。

信息安全問題是大數據應用面臨的主要問題，因此，我們應加強對基於大數據的情報收集分析工作信息保密問題的研究，制定有效的防範對策，加強信息安全管理。同時，為優化完善大數據發展環境，應採取各種鼓勵政策(如將具備一定能力企業的數據加工處理業務列入營業稅優惠政策享受范圍)支持數據加工處理企業的發展，促使其提高數據分析處理服務的水平和質量。三是夯實大數據的應用基礎，完善相關體制機制，以政府為切入點，推動信息資源的集中共享。

做到上面的幾點，當大數據時代來臨的時候，面臨大量數據將不是束手無策，而是成竹在胸，而從數據中得到的好處也將促進國家和企業的快速發展。

大數據為經營的橫向跨界、產業的越界混融、生產與消費的合一提供了有利條件，大數據必將在社會經濟、政治、文化等方面對人們生活產生巨大的影響，同時大數據時代對人類的數據駕馭能力也提出了新的挑戰與機遇。面對新的挑戰與發展機遇，我們應積極應對，以掌握未來大數據發展主動權。

結構

論文一般由名稱、作者、摘要、關鍵詞、正文、參考文獻和附錄等部分組成，其中部分組成（例如附錄）可有可無。

1、論文題目

要求准確、簡練、醒目、新穎。

2、目錄

目錄是論文中主要段落的'簡表。（短篇論文不必列目錄）

3、內容提要

是文章主要內容的摘錄，要求短、精、完整。

4、關鍵詞定義

關鍵詞是從論文的題名、提要和正文中選取出來的，是對表述論文的中心內容有實質意義的詞彙。關鍵詞是用作計算機系統標引論文內容特徵的詞語，便於信息系統匯集，以供讀者檢索。每篇論文一般選取3-8個詞彙作為關鍵詞，另起一行，排在「提要」的左下方。

主題詞是經過規范化的詞，在確定主題詞時，要對論文進行主題分析，依照標引和組配規則轉換成主題詞表中的規范詞語。（參見《漢語主題詞表》和《世界漢語主題詞表》）。

5、論文正文

（1）引言：引言又稱前言、序言和導言，用在論文的開頭。引言一般要概括地寫出作者意圖，說明選題的目的和意義, 並指出論文寫作的范圍。引言要短小精悍、緊扣主題。

（2）論文正文：正文是論文的主體，正文應包括論點、論據、論證過程和結論。主體部分包括以下內容：

a.提出問題-論點；

b.分析問題-論據和論證；

c.解決問題-論證方法與步驟；

d.結論。

6、參考文獻

一篇論文的參考文獻是將論文在研究和寫作中可參考或引證的主要文獻資料，列於論文的末尾。參考文獻應另起一頁，標注方式按進行。

7、論文裝訂

論文的有關部分全部抄清完了，經過檢查，再沒有什麼問題，把它裝成冊，再加上封面。論文的封面要樸素大方，要寫出論文的題目、學校、科系、指導教師姓名、作者姓名、完成年月日。論文的題目的作者姓名一定要寫在表皮上，不要寫裡面的補頁上。

㈧ 大數據時代應如何應對變革帶來的機遇與挑戰

大數據時代應如何應對變革帶來的機遇與挑戰

大數據時代帶給我們更多沖擊，要想與時俱進，並不斷的提升，那就要摒棄原來的傳統思想，大膽努力的接受大數據帶來的新挑戰。想要弄清楚大數據時代帶給我們的變化，那就要先知道大數據是什麼，這樣方可以更好的迎接大挑戰，應對時代帶來的變革。大數據是指海量的數據，這是非結構化的數據，無法用傳統的數據來處理。大數據技術的應用給人們生活帶來了諸多的便利性，許多疫情的報告都來源於大數據。
大數據的應用並不是那麼簡單，其引發的是模式的變革，其應用不僅僅是發電、輸電，而是基於互聯網技術，這對於人們的生產過程以及商品交換帶來了變革性的影響。整個變革過程的技術手段就是數據的挖掘與分析，其是在互聯網基礎上，將使製造行業的生產效率大幅度提升。大靈氣無法產生新的物質產品，也無法創造新的市場需求，但卻可以大幅度的提升生產力。
國際上對於大數據的定義了四大特徵，那就是海量的數據規模、快速的數據流轉、動態的數據體系、多樣的數據類型以及巨大的數據價值。基於大數據的全國的數據信息總量每兩年就翻番。對於企業而言，大數據來源於企業內部信息系統所產生的運營數據，數據越大結果越好。成功的進入大數據時代，企業將擁有更多的發展潛能。
通過對大數據的處理，人們放棄了因果關系而選擇了相互聯系。在未來的幾年內，大數據將成為提升公司競爭力的有力基礎，行業與行業之間的競爭將演變為數據的競爭，所以，解決數據資源的搜索與共享將成為當務之急。以互聯網行業的代表阿里巴巴和谷歌為例，前者的伺服器都達到了上萬台，而後者則超過了五十萬台，這就是數據的差別。
大數據是一種運營模式，數據的膨脹決定了企業的未來發展方向，越來越多的企業意識到了數據增漲的隱患。隨著時間的推移，數據對於人們和企業的重要性會越發突顯。