與大數據有關課題

Ⅰ 大數據分析應用領域都有哪些

1、醫療保健

大數據分析分析通過提供個性化的醫學和處方分析而改善了醫療保健。研究人員正在挖掘數據，以查看對於特定情況更有效的治療方法，確定與葯物副作用有關的模式，並獲得其他可幫助患者並降低成本的重要信息。

2、製造業

預測性製造提供了幾乎零的停機時間和透明度。它需要大量的數據和高級的預測工具，才能系統地將數據轉化為有用的信息。

3、媒體與娛樂

大數據分析可提供有關數百萬個人的可行信息點。現在，發布環境正在定製廣告和內容以吸引消費者。這些見解是通過各種數據挖掘活動收集的。

4、物聯網(IoT)

從物聯網設備提取的數據提供了設備互連性的映射。各種公司和政府已使用這種映射來提高效率。物聯網也越來越多地被用作收集感官數據的手段，並且該感官數據用於醫療和製造環境。

5、政府

在政府流程中使用和採用大數據分析可提高成本，生產力和創新效率。在政府用例中，相同的數據集通常應用於多個應用程序，並且需要多個部門進行協作。

Ⅱ 大數據關鍵技術有哪些

大數據關鍵技術涵蓋數據存儲、處理、應用等多方面的技術，根據大數據的處理過程，可將其分為大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據處理、大數據分析及挖掘、大數據展示等。

1、大數據採集技術

大數據採集技術是指通過 RFID 數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得各種類型的結構化、半結構化及非結構化的海量數據。

因為數據源多種多樣，數據量大，產生速度快，所以大數據採集技術也面臨著許多技術挑戰，必須保證數據採集的可靠性和高效性，還要避免重復數據。

2、大數據預處理技術

大數據預處理技術主要是指完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗、填補、平滑、合並、規格化及檢查一致性等操作。

因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取的主要目的是將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的結構，以達到快速分析處理的目的。

3、大數據存儲及管理技術

大數據存儲及管理的主要目的是用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。

4、大數據處理

大數據的應用類型很多，主要的處理模式可以分為流處理模式和批處理模式兩種。批處理是先存儲後處理，而流處理則是直接處理。

(2)與大數據有關課題擴展閱讀：

大數據無處不在，大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的印跡。

1、製造業，利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

2、金融行業，大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

3、汽車行業，利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

4、互聯網行業，藉助於大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

5、電信行業，利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。

Ⅲ 關於大數據的幾個問題！

1. 大數據就是大量數據了，比如淘寶網存儲的用戶信息，用戶購買記錄等，這個版數據量達權到PB級了。

2. 大數據帶來的優勢不好說啊，見過這樣的大數據才有感覺。

3. 大數據應用：最直觀還是淘寶、京東這些，有沒有注意到你瀏覽過、買過一些產品之後，有些廣告推送就會給推送相關產品，這就是大數據的應用，通過分析你的購買記錄，分析你可能感興趣的商品，比如你買過嬰兒奶粉，那你對紙尿褲、濕紙巾可能就感興趣，這些都是後台大數據分析平台乾的事情。

4. 同上。

5. 理解不夠深刻，覺得可做的事情挺多，尤其是政府，大數據很有用，比如城市交通狀況的預測、停車引導等等，比如犯罪嫌疑人的追蹤（這個需要多方面的技術配合）。

Ⅳ 大數據培訓課題有哪些

大數據培訓的話分開發方向和運維方向，主要包括前端、java、資料庫、大數據自身的一些課程

Ⅳ 請問大數據的關鍵技術有哪些

1.分布式存儲系統(HDFS)。2.MapRece分布式計算框架。3.YARN資源管理平台。4.Sqoop數據遷移工具。5.Mahout數據挖掘演算法版庫。權6.HBase分布式資料庫。7.Zookeeper分布式協調服務。8.Hive基於Hadoop的數據倉庫。9.Flume日誌收集工具。

Ⅵ 有關大數據應用的論文(2)

有關大數據應用的論文篇二

《大數據技術對財務管理的影響》

摘 要：大數據可以快速幫助財務部門建立財務分析工具，而不是單純做賬。大數據應該不僅僅局限於本單位的微觀數據，更為重要的關注其他單位的宏觀數據。大數據技術不僅帶來了企事業單位財務數據搜集的便利和挑戰，而且也衍生出了諸多關於單位人員個人信息保密等問題的積極探索。本文主要研究大數據技術(meta-data或big data)對企業或事業單位財務管理的影響，以期為財務數據管理的安全性提供一種分析的依據和保障。

關鍵詞：大數據;財務管理;科學技術;知識進步

數據是一個中性概念。人類自古以來幾千年的輝煌變遷，無外乎就是數據的搜集和使用過程而已。縱觀古今中外的人際交流與合作，充滿著爾虞我詐和勾心鬥角，那麼他們在爭什麼呢?實際上是在爭奪信息資源;歷史上品相繁多的戰爭，實際上不是在維持什麼所謂的正義和和平，抑或為了人間的正道，而是在爭奪數據的使用權;“熙熙攘攘皆為利往、攘攘熙熙皆為利來”的世俗變遷邏輯已經讓位於數據游戲的哲學法則。人類自英國產業革命以來所陸續發明的技術，盡管被人們美其名曰“第四次科技革命的前沿技術”，實際上不過就是“0”和“1”兩個數字的嬉戲而已。正如有學者指出的，汽車技術、生命科學技術、基因技術、原子能技術、宇宙航天技術、納米技術、電子計算機技術，看起來美輪美奐，實則隱含著殺機，那就是由於人們把技術當成了目的後，導致了“技術專制”後的“技術腐敗”和“技術災難”。人類一方面在懶惰基因的誘惑下，發明了諸多所謂的機械裝置，中國叫“機巧”;另一方面又在勤奮的文化下，發明了諸多抑制懶惰的制度和機制。本來想尋求節儉，結果卻越來越奢侈;本來想節約，結果卻越來越浪費;本來想善良，結果卻越來越邪惡;本來想美好，結果卻越來越醜陋。正如拉美特里所說：“人是什麼?一半是天使，一半是野獸。當人拚命想成為天使的時候，其實他會逐漸變成野獸;當人想極力崇拜野獸的時候，結果會逐漸接近天使。”我們不是在宣講宿命的技術，我們只是在預測技術的宿命。本文主要研究大數據技術(meta-data或big data)對企業或事業單位財務管理的影響，以期為財務數據管理的安全性提供一種分析的依據和保障。

一、大數據技術加大了財務數據收集的難度

財務數據的收集是一個復雜的系統工程，國際上一般採用相對性原則，即首先利用不完全統計學的知識對數據進行初步的計算，接著對粗糙的數據進行系統的羅列，最後對類型化的數據進行明分梳理。使用者如果想進入該資料庫，就必須擁有注冊的用戶名和密碼。由於國際上對於網路數據的監督均採取了實名注冊的模式，所以一旦該用戶進入到核心資料庫之後想竊取數據，一般都會暴露自己的bug地址源，網管可以循著這一唯一性存留，通過雲計算迅速找到該網路終端的IP地址，於是根據人機互動原理，再加上各種網吧所安裝的監控平台，可以迅速找到資料庫的剽竊者。如果按照上述數據變遷邏輯，那麼財務數據的收集似乎變得易如反掌，而事實並非如此。因為：①數據的量化指標受制於雲計算伺服器的安全性。當雲伺服器受到不可抗力的打擊，如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火災、原子能泄露或各種人為破壞的作用，數據會呈現離散型散落。這時的數據丟失會演變成數字災難;②各種數據版權的擁有者之間很難實現無縫隙對接。比如在經過不同伺服器的不同數據流之間，很難實現現實意義上的自由流通。正如專家所指出的，教育伺服器的事業單位的人員數據、行政部門人事管理部門的保密性數據、軍事單位的軍事數據、醫療衛生事業的數據、工商注冊數據、外事數據等在無法克服實際權力的分割陷阱之前，很難實現資源的共享，這時對數據的所謂搜集都會演化為“不完全抽樣”的數字假象。由此而衍生的資料庫充其量只是一部分無用的質料而已。

二、大數據技術影響了財務數據分析的准確性

對於搞財務管理的人來說，財務數據的收集只是有效實現資源配置的先決條件，真正有價值的或者說最為關鍵的環節是對財務數據的分析。所謂“財務數據分析”是指專業的會計人員或審計人員對紛繁復雜的單位人力資源信息進行“去魅”的過程。所謂“去魅”就是指去粗取精、去偽存真、由此及彼、由表及裡、內外互聯，彼此溝通、跨級交流、跨界合作。在較為嚴格的學術意義上，分析的難度廣泛存在與財務工作人員的日常生活中。大數據技術盡管為數據的搜集提供了方便法門，但同時加大了財務人員的工作量和工作難度。原先只是在算盤或者草稿紙上就可以輕松解決的數據計算，現在只能藉助於計算機和雲圖建模。對於一些藉助於政治權力因素或者經濟利益因素，抑或是藉助於自身的人際關系因素上升到財務管理部門的職工來說，更大的挑戰開始了。他們不知道如何進行數據流的圖譜分析，不知道基於計算機軟體技術的集成線路技術的跌級分類，不知道基於非線性配置的液壓傳動技術的模板沖壓技術，不知道逆向網路模型來解決外部常態財務變數的可篡改問題。由於技術不過硬，導致了領導安排的任務不能在規定的時間內完成，即時倉促做完的案例，也會因為數據分析技術的落後而授人以柄，有的脾氣不好的領導可能會大發雷霆;脾氣好的領導只是強壓著內心的怒火，那種以靜制動的魄力和安靜更是攝魂奪魄。所以說數據分析難度的增加不是由於財務人員的良心或善根缺失，在很大程度上是由於技術的進步和大數據理念給我們帶來的尖銳挑戰。對於普通的沒有家庭和社會背景的財務管理人員來說，能做的或者說唯一可做的就是尊重歷史發展的周期律，敬畏生生不息的科學革命，認真領會行政首長的戰略意圖，提升自己的數據分析技術，升華在自身的“硬實力”。否則覬覦於領導的良心發現和疏忽大意，期望技術的靜止或者倒退，抑或是在違法犯罪之後天真的認為可以相安無事，可能都只會落得“恢恢乎如喪家之犬”的境遇。

三、大數據技術給財務人事管理帶來了挑戰

一個單位的財務人事管理牽扯到方方面面的問題，其意義不可小視。一般來講，單位在遴選財務管理部門管理人員的時候，大多從德才績行四個方面全面權衡。然而這種“四有標准”卻隱含著潛在的危機和不可避免的長遠威脅，這其中的緣由就在於人性的復雜性和不可猜度性。歷史和現實一再告訴人們，單純看眼前的表現和話語的華麗，不僅不能對人才的素質進行准確的評價，而且還會導致官員的遠期腐敗和隱性腐敗。對於中國的腐敗，國人大多重視了制度和道德的緣起，卻往往忽視了財務管理的因素。試想如果財務管理人員牢牢踐行“焦裕祿精神”，不對任何政治權力開綠燈，國有資產又如何流出國庫而了無人知曉呢?事實上，中國的所有腐敗，不論是國有資產的國外流失抑或是國內流失，都在很大程度上與財務人員有關，可能有些管理人員會強調那不是自己的責任，出納簽字是領導的授意，會計支出費用那是長官的意思清晰表示。實際上，處於權力非法授予的簽字、蓋章、取現、流轉和變相洗錢都是違法的，甚至是犯罪的。間接故意也是應當追究責任的。值得高興的是，伴隨著數字模擬技術的演進，財務管理中的腐敗現象和人事管理科學化問題得到了極大的改善，相關領導伸手向財務要錢的行為，不僅會受到數據進入許可權的限制，而且還會受到跟數據存留的監控，只要給予單位科技人員以足夠的許可權，想查找任何一筆資金的走向就變得非常簡單，而且對於每一筆資金的經手者的信息也會了如指掌。這在一定程度上減少了只會指揮、不懂電腦的首長的孵化幾率。

四、大數據技術加大了單位信息保密的難度

IMA(美國注冊會計師協會)研發副總裁Raef・Lawson博士曾經指出：“客觀上講，大數據技術的正面效用是非常明顯的，但一個不容迴避的事實是大數據技術為財務信息的安全性提出了越來越嚴峻的挑戰。我們已經注意到，在歐洲大陸、美洲大陸已經存在基於數據泄露而產生的各種抗議活動，這些活動牽扯到美國的數據竊聽丑聞、俄羅斯對軍事數據的強制性戰友舉動、以色列數據專家出賣阿拉伯世界經濟數據的案件、在東方的中國香港一部分利用數據的竊取而發家致富的頂尖級黑客專家。”在數據集成的拓撲領域，大數據技術的保密性挑戰肇始於蟻群演算法的先天性缺陷。本來數據流的控制是依靠各種所謂的交易密碼，實際上這些安全密碼只是數據的另一種分類和組合而已。在數據的非線性組合和線路的真空組裝模式下，任何密碼都只是阻擋了技術侏儒的暫時性舉動，而沒有超出技術本身的惰性存在。當一個hacker掌握了源代碼的介質性接洽技術之後，所剩下的就是信息和數據的搜集了，只要有足夠的數據源，信息的戶的幾乎是輕而易舉的。

2003年，北京的一家名為飛塔公司的防火牆安全軟體在中關村科技城閃亮上市。該安全控制軟體的開發者隨機開發了一款名曰MAZE天網的軟體，並且採用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。測試的結果是盡管maze的源代碼採用了24進制蝶形加密技術，但 FortiGate防火牆技術仍然能夠阻擋住善意木馬對電腦終端用戶信息的剽竊和非法利用。FortiWeb已經通過全球權威的ICSA認證，可以阻斷如跨站腳本、SQL注入、緩沖區溢出、遠程文件包含、拒絕服務，同時防止敏感資料庫外泄，為企事業單位Web應用提供了專業級的應用安全防護。飛塔公司之所以耗費人力和物力去開發這一新型的換代產品，就在於大數據時代對單位信息保密性的沖擊。試想，如果一個單位連職工最起碼的個人信息都不能安全存儲的話，那麼財務管理的科學性和人本性將從何談起?只能說，即使在人權保護意識相對薄弱的法治環境里，我們也應該盡量提升自己的保密意識，加強對個人信息的保護和合理運用。

作者簡介：田惠東(1967- )，女，漢族，河北定興人，副高級會計師，本科學歷，研究方向：財務管理，單位：保定市第一醫院

Ⅶ 大數據急需攻克的五大世界性難題

大數據急需攻克的五大世界性難題

世界人民的健康記錄：醫學領域最急需的資源，人腦圖譜：了解身體的各個部分如何運作，統籌世界范圍內的鈾原料供應：追蹤武器化活動與能源供給等這些人們最關注的世界性難題，IBM、谷歌等巨頭級企業已經開始對這類高難度挑戰發起沖擊，這很令人期待。

盡管計算性能、存儲容量以及分析技術一直在不斷進步，某些現實挑戰對於大數據而言仍然過於龐大以至於無法應對。在今天的文章中，我們將探討五個此類難題 ——看看如何才能將其解決。

如果大數據能夠在傳統領域之外進一步解決世界性難題，結果會怎麼樣？到目前為止，IBM、谷歌以及惠普等巨頭級企業已經開始對這類高難度挑戰發起沖擊，其中包括分析繁忙的高速公路上到底會有多少車輛通過某條橋梁，或者計算會有多少用戶查看網路瀏覽器中的一條小廣告。谷歌公司甚至公布了一項雄心勃勃的計劃，稱將解決人類衰老這一歷史性難題。

但仍有幾大世界性難題等待著我們攻克。在某些情況下，分析所需要的數據根本無跡可尋。在其它情況下，足以應對如此龐大數據量的計算機還沒有被發明出來。目前有五大課題值得我們關注。會有大數據技術企業站出來排憂解難嗎？我們等待時間帶來答案。

世界人民的健康記錄：醫學領域最急需的資源

大多數人都擁有一份電子健康記錄（簡稱HER），不過其中的內容頗為有限——甚至只包含最近一次健康檢查的基本結果。目前足以支撐全世界健康記錄資料庫的工具與技術已經到位。這樣的全球性資料庫一旦出現，制葯企業就能對其進行分析以開發人民群眾最急需的疫苗及葯物——也就是說，根據供應鏈的實際需要進行優先選擇。

既然前景一片光明，為什麼我們還沒有感受到由此帶來的益處呢？這是由於目前還缺乏一套訪問全球數據的可行機制。「健康記錄被保存在一大堆彼此隔離的系統當中，而資料持有者沒有足夠的動力來分享這些信息，」分布式資料庫供應商Cloudant公司聯合創始人兼首席科學家 MikeMiller表示。「即使我們真的把所有數據都歸攏在一起，也仍然需要通過機器學習演算法及實時分析對其進行全面優化。這也正是我們目前正在努力鑽研的課題。」

人腦圖譜：了解身體的各個部分如何運作

人類大腦模型能夠為科學研究帶來巨大幫助。醫生可以查看腫瘤的生長情況或者了解大腦如何通過一系列功能控制身體的其它器官。目前已經有包括歐洲人類大腦項目在內的多個科學項目嘗試在未來十年之內創建出大腦模擬系統。

障礙何在？要完成這項工作，我們需要一台運算速度千倍於當前水平的超級計算機。大腦當中存在數以百萬計的神經遞質，而且它們彼此之間互相連通、共同數據我們所接觸到的「數據」。

「這樣的計算規模要求我們從傳統的硅晶元領域脫離出來，邁向生物晶元時代——這是分子計算的前提條件，」曾任柯林頓政府前副助理國務卿（負責運輸體系技術政策）、現任霍華德大學教授的OliverG.McGee解釋道。「從直觀角度看，分子計算在數據管理方面的運算速度比傳統硅晶元高750倍，只有這樣的機制才能處理顱腹腦體系當中的關系認知奧秘。」

統籌世界范圍內的鈾原料供應：追蹤武器化活動與能源供給

毫無疑問，在全球范圍內收集任何數據都將是一項極為艱巨的任務，但追蹤全球鈾原料供應至少擁有其積極意義——當然，前提是所有信息碎片都能嚴絲合縫地被拼接在一起。

數據收集企業Connotate公司CEOKeithCooper指出，我們目前只能解決其中一部分難題，因為某些國家並沒有公開其鈾原料供應記錄。「目前，很多鈾儲量豐富的國家雖然已經擁有便捷的互聯網體系，但卻仍然拒絕以標准化方式公布其資源流向。」幸運的是，計算宏觀形勢倒不太困難——畢竟將鈾原料投入武器化領域的國家數量有限。

我們真正需要追蹤並掌握的是全球可用鈾原料當中最為寶貴的、僅佔15%的濃縮鈾，他解釋道。「我們需要識別並追蹤所有與濃縮鈾相關的銷售活動（通過黑市或者合法渠道）以及礦藏分布，並通過論壇、博客、監管機構及其它周邊體系進行數據統計，包括各政府及非政府組織對於鈾原料生產數據及開采活動的報道等。為了處理收集到的這些結果，我們還需要設計出一套智能化人機交流方案。」

全球實時犯罪數據：更加主動的警務處理能力

很多地方性執法機構已經掌握著非常豐富的犯罪數據，警務人員則可以在自己的警車內輕松訪問犯罪記錄資料庫，從而根據犯罪嫌疑人的具體情況做出反應。

障礙何在？這些數據只包含過往的罪行，Cloudant公司的Miller表示，其中無法體現剛剛發生或者正在進行中的犯罪活動。由於無法在犯罪活動進行的過程中進行阻止，警方只能被迫採取更為被動的應對措施。

不過情況已經有所轉變，Miller指出。舉例來說，加利福尼亞州奧克蘭市警方已經配備聲學監控器用於識別槍聲。技術人士將其稱為 「ShotSpotter」，配合大數據分析機制即可用於追蹤潛在的犯罪發生地點，警員則根據分析結論立即前往對應位置。實時犯罪數據所帶來的易處並不局限於執法領域：TruliaLocal熱點地圖能夠提供犯罪活動報告，從而幫助住房買家選擇更友善、更安全的生活環境。

追蹤兒童行蹤：更好、更及時的AmberAlert

時至今日，我們已經擁有很多種通報失蹤兒童的方式，例如美國所採用的AmberAlert系統。不過這些通告機制的最大問題在於，只能在事後發起提醒。追蹤兒童位置所必要的技術已經存在，當下大部分智能手機都能通過谷歌位置報告功能將兒童的當前所在地發送給父母。與此同時，大眾汽車的Car-Net以及福特汽車的MyKey應用也能在青少年駕車到達特殊地理位置時發送報告。

障礙何在？分析。數字營銷企業RoundarchIsobar公司副總裁JaisonManian指出，預測技術能夠助我們一臂之力。大數據廠商能夠分析兒童的行為模式，當然前提是家長願意分享相關數據。

「預測分析能夠追蹤兒童的日常行動模式，並在出現嚴重偏差時立即向父母發出警示，」他表示。只要滿足警示條件，信息會被實時發出 ——這能有效阻止重大事故的發生。

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Ⅷ 大數據時代 發現問題並提出建設性建議

大數據時代：發現問題並提出建設性建議

在當前的大數據時代下，盡管大數據在技術層面的應用可以無限廣闊，但由於合理利用規則的缺失，能夠用於商業應用、服務於公眾的數據將遠遠小於理論上大數據能夠採集和處理的數據，長遠來看，將不利於大數據產業的形成與發展

在大數據時代，只要能產生價值的信息，都可以被加以開發與利用。特別在智慧城市建設中，只有不斷盤活已有數據存量，充分利用大數據增量，才能提升智慧城市「大腦」的智慧水平，促使城市管理從「經驗管理」轉向「科學管理」。

然而在大數據的應用過程中，政府和企業對大數據的運用還存在著法律上的諸多難點，需要站在制度設計的層面統籌考慮，既要保護用戶隱私和個人信息安全，同時最大程度上挖掘出信息本身的價值。

正如美國作家帕特里克·塔克爾在其作品《赤裸裸的未來》一書中所述：「我們不可能朝未來技術揮舞拳頭，更好的辦法是，了解這些工具是如何運作的，了解它們可以如何合法地利用……同時，也要了解這些工具可能如何被濫用。」

發現問題

隨著大數據應用的逐步開展和試行，如何用好大數據，保障個人信息安全，已經成為智慧城市推進的一個重要課題。

首先，數據隱私的保護和應用之間需要權衡。目前我國還缺乏合理開放利用用戶數據的管理規范。《電信和互聯網用戶個人信息保護規定》等均明確了用戶信息保護及合理利用的原則，但是具體到數據開發利用的規則，比如對商業規則如何制定、經營者合理開發利用的法定情形如何確定、觸犯用戶的隱私權應當如何懲治等一系列管理問題，則沒有相關規定。盡管大數據在技術層面的應用可以無限廣闊，但由於合理利用規則的缺失，能夠用於商業應用、服務於公眾的數據將遠遠小於理論上能夠採集和處理的數據，長遠來看，將不利於大數據產業的形成與發展。

其次，數據的信息安全問題有待妥善解決。大數據應用必然會帶來用戶數據的使用和共享，多維的數據交互將意味著更大的信息泄露風險。一旦經營者保護用戶信息不力或者遭遇信息竊取，勢必引起用戶恐慌，對智慧城市應用涉及的公民財產安全、國家安全產生重大威脅。

由於目前對大數據使用的法律缺位，政府、企業及個人作為使用或者提供大數據的主體，目前還沒有明確的法律責任定位，對於用戶信息問題產生的相關法律責任亦沒有相關的罰則體系。

建設性建議

所以，我國應該結合中外個人信息保護立法經驗，開展關於大數據的法律研究。通過法律實踐，推進大數據應用規則的探索，根據法律研究的相關成果，制定具有可行性的大數據法律實施方案，通過相關法規或者規范的逐步實施，不斷總結實踐推進大數據的法律探索工作。比如開展對用戶信息進行分層分級的試行，依據信息的識別度和重要性，逐步建立信息分級制度;試行用戶信息的模糊化去特徵化處理等，逐步明確模糊化處理數據的可應用范圍等。

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Ⅸ 大數據下中小企業如何搭建人力資源選題的背景及意義

大數據時代背景給中小企業發展帶來了較大創新和變革，也給其人力資源管理帶來新的機遇和挑戰。在大數據背景下如何推動中小企業人力資源管理的發展創新，成為了廣大學者研究的課題，本文基於大數據技術的作用，對我國中小企業人力資源管理的現狀進行了分析，結合其表現出來的問題及深層次原因，對其創新路徑進行了探究。
不斷發展的互聯網技術以及信息技術，使得大數據時代開始到來，大數據技術在各企業都得到了廣泛應用。對於我國中小企業來講，大數據技術的運用對其發展具有重要的影響。人力資源管理作為中小企業經營管理的重要模塊，不僅影響企業管理效率，而且會對企業經營發展造成重大影響。本文基於大數據背景，對中小企業人力資源管理創新研究進行深入探索，研究結果對中小企業發展具有重要意義。