刘德寰大数据的机遇与挑战

㈠ 互联网大数据对我们职业生涯有什么机遇和挑战吗

这个大数据对我们的职业生涯机遇大于挑战，是非常有指导意义的

㈡ 如何做好大数据时代的档案管理工作

档案是机构内部最为规范的知识，是机构存在的历史依据，做好档案专管理工作是一个机属构健康发展的需要，档案管理工作是机构管理工作的一部分，是提高机构工作质量和工作效率的基础条件，是维护历史真实面貌的一项重要工作，是衡量一个机构管理水平的重要尺度。会博通知识管理系统提供承载档案全生命周期管理的管理体系。档案的采集与形成：对于档案的信息化采集，支持多种采集渠道以及多种采集方法。机构可以按照内部管理的习惯以及需要，匹配采用符合自身需要的档案管理规范，对实体档案与电子档案进行统一管理。档案的信息化存储：对于企业来说，如何把档案进行有序化管理，是档案管理的重点，3Hmis综合档案管理能有效帮助企业，对档案进行分门别类的有序化管理。并且，系统提供例如封面、背脊、目录、备考表等表格打印，辅助档案人员轻松地完成对纸质档案的手工处理。档案的信息化利用：在如今信息化管理时代，档案并非单单把档案封存在档案室或系统中，而是利用档案借阅、归还与发放，搜索平台，提醒，历史版本，水印防扩散等功能，助力企业日后的生产经营管理提供重复利用、历史借鉴以及促进改善与创新的重要材料。

㈢ 大数据时代，对我们的生活和思维发生了哪些改变

一场生活、工作与思维的大变革。大数据开启了一次重大的时代转型。大数据时代的思维变革：1、更多。2、更杂。3、更好。大数据时代下的变革三部曲：商业变革（二）大数据时代下的变革三部曲：管理变革（三）

㈣ 浅议大数据时代如何加强税收风险管理

内容提要：“大数据”时代的到来，为税收风险管理提供了新机遇，带来了新挑战。本文在分析大数据为税收风险管理提供契机的基础上，结合基层税务机关工作实践，尝试提出相应的税收风险管理策略和建议，提升风险管理水平。

关键字：大数据，税收风险管理

税收风险管理是提升税收征管质量、提高纳税人税收遵从度的重要手段，“大数据含顷”时谈局陆代的到来又为税收风险管理提出了新的要求，如何运用大数据提升税收风险管理水平，是新形势下基层税务机关面临的巨大挑战。

一、大数据时代的税收风险应对的机遇与挑战

（一）涉税数据规模大，速度呈现跳跃性增长。大数据时代的进步，给税务管理以信息管税带来了前所未有的机遇：现成的网络资源和真实的数据基础。“信息管税”，内涵要求是管住信息，没有信息谈何信息管税。2011年地税就实现了征管数据的全国大集中，标志已经步入了“数据驱动决策方法”的大数据时代，据统计，“金税三期”工程在全国推行后，数据量和业务量将会极大地增长，数据规模的增长速度也会呈跳跃性增长。

（二）涉税信息采集和掌握比较困难。大数据时代的进步，给税务管理以信息管税带来的挑战也是前所未有的，理论上客观存在的这些涉税信息，税务系统是既看不着，也摸不着。面对这突变发展的大数据时代，由于落后的税务征管信息系统背离大数据时代互通特征与现实应用的网络资源脱节腊拆，所以征管系统现存的数据就不可能做到完整、真实、准确。而由于不重视文明、进步社会管理的基本理理念，至今尚未开展税源信息标准化的基础工作，致使社会税源信息五花八门，其产生只能将就各市场主体自身业务推进的需要，不能满足税源信息采集的需要，进入大数据时代就如何采集和掌握现实税源信息成了信息管理最大的难题。

二、大数据时代下基层税务机关税收风险管理现状

（一）税收风险管理专业人才匮乏。在大数据时代中，税收风险管理要通过建立风险监控模型，来进行预测分析。特别是面对海量的数据，监控模型能左右着税收风险管理的成败。能建立或者组织建立风险监控模型的人才首先要有专业的税收业务知识、要熟练掌握税收应用系统、要有大数据的理念、熟悉数据的来源和构成，同时还要有创新意识和奉献精神。在基层税务机关，这种风险管理领域的专业人才少，导致工作实绩不明显。

（二）数据获取不全面。风险管理必须依靠大量正确的数据信息，金税三期的推行，解决了内部数据获取的问题，但是，纳税人的生产经营信息、财务信息以及第三方信息的获取渠道仍然有限。基层税务机关无法像总局大企业司的全流程风险监控那样获取信息，外部涉税信息主要来源于自行报送，获取信息的范围狭窄、渠道少且不准确。一些对风险分析至关重要的物流、资金流信息数据无法取得。同时，金税三期等含有无效甚至垃圾数据，严重影响了风险监控的准确性。

（三）思想认识上有偏差。风险管理的基础是信息的采集，也就是对数据的处理。在基层税务机关，多数人认为税收数据是信息中心的活。因此，把数据管理也看成了技术活，一方面觉得事不关己高高挂起，另一方面会认为数据管理高深莫测的，遥不可及。其实数据是业务载体和表现形式，是决定风险管理质量的基础和关键所在。

（四）涉税数据更新不及时。税务管理包括税务登记、纳税申报、税款征收、发票管理、纳税评估、税务稽查等产生的涉税信息资源，构成了税务机关征管系统的主体数据。由于采集方式多以手工录入为主，数据在质量上，特别是在完整性、准确性、规范性、逻辑性等方面，依然难以满足税收风险管理的需要。另外，不同纳税人的名称、生产经营地、法人、财务负责人、经营范围经常变化，使税务机关征管系统的数据很难做到随时更新，也给税收风险管理带来难题。

（五）数据分析技术能力有待提高。在基层税务机关，绝大多数的数据分析仍停留在简单的查询和比对层面，缺乏行之有效的数据分析工具，使大量沉积在业务操作层的数据尚未有效转换为管理决策层所需要的信息，即使是纳税人提供的网上申报数据和财务报表数据电子信息，也难以实现所有信息的全面自动读取、分类加工。税务机关难以对这些数据进行深层次的分析，获得更有价值的信息，对数据所反映出的税收风险、经济内涵进行分析监控乏力，没有建立税收与相关经济数据之间的关联模型，难以对现有数据进行数理统计和趋势预测分析，不能为管理决策提供科学、有效的信息支撑。

三、税收风险管理适应大数据时代发展的建议与对策

（一）强化以数治税理念。将该理念贯穿于税收征管改革和体系建设的全过程，引导基层税务干部正确理解大数据的核心理念，培养大数据的思维方式，自觉运用大数据查找风险疑点，开展风险排查和应对，营造用数据管理、用数据决策、用数据创新的风险管理氛围。强化税收风险共治理念。立足工作实际，以科学有效的税收风险共治平台为支撑，持续推进税务部门、纳税人、政府部门、社会组织在税收风险管理上的深度合作和协同治理，构 建党 政领导、税务主责、部门合作、社会协同、公众参与的税收风险共治模式，实现部门之间数据信息的开放共享、互联互通和深度应用，形成风险管理合力。

（二）建立良性的风险监管工作机制。基层税务机关可以建立本地区专门的风险监控管理机构。并且明确各岗位的职责权限：税源管理和纳税服务部门在变管户为管事的基础上，深化纳税服务，同时提供个性化的纳税服务，比如建立对话、帮助签订税收遵从协议等。风险监控部门可以看成是既有税收业务知识和一定数据管理水平的成员组成的本地区团队，负责数据管理、设计并更新维护本地区风险监控指标、对税收风险进行分析识别、向相关部门进行风险推送。纳税评估部门接收推送过来的风险任务、采取纳税评估或者税务审计等手段进行风险应对、同时将风险应对结果向相关部门推送。综合业务部门在执行税收政策的同时，审核风险应对结果，同时向风控部门推送风险应对的审核结果，为其更新和完善风险监控指标提供依据，由此形成了一个协调配合、联动监督、良性互动的闭环工作模式。

（三）建立以风险管理为导向的扁平化立体式征管模式。为积极应对大数据时代给税收风险管理带来的挑战，应进一步明确职能，规范流程，建立上下联动、横向互动的两级任务中心，形成扁平化立体式征管模式，以适应税收风险管理工作的开展。同时，按照纳税人的“规模或行业+征管事项分类”的原则，结合税源结构特点设置与风险管理相适应的税源管理机构，形成事项分类管理、风险专门应对，科学化、专业化、精细化更加突出的征管模式。通过征管模式的重构，形成市局、基层局相互呼应、互为依托、相互补充、共同提升的工作模式，继续提升大数据时代地税部门的工作质效。

（四）提升数据采集和应用能力。税收大数据是税务部门最核心和关键的征管资源。为了不断提升税务机关的核心竞争力，必须加强对税收大数据的交换共享、智能比对和逻辑相关分析，拓宽采集渠道，全面获取各方各类涉税信息。对地税内部、外部海量涉税数据信息进行全面归集采集、整合加工，实现“信息+数据”增值应用，着力突破征纳双方信息不对称的管理瓶颈，有效促进纳税遵从和管理增效。在信息采集方面，一是继续做好政府部门涉税信息采集工作。充分发挥《江西省地方税收保障条例》的作用，继续争取政府和相关职能部门的大力支持，发挥跨部门信息交换和共享平台作用，形成跨部门协同治理格局，全面准确及时地获取涉税信息，形成全面实时、动态化的税源监控网络，有效加强地方税收征管。二是继续加强互联网涉税信息的采集力度。充分利用互联网海量资源，甄别、采集、整合上市公司中涉及企业的有效数据，为税收管理提供数据基础。

（五）多措并举，不断提升数据应用的有效性。一是规范数据质量管理。严格规范纳税人的财务报表、基本资料等基础数据信息，把好数据入口关、校验关；
同时，对通过风险管理发现的数据质量问题进行跟踪管理，确保错误数据及时得到更正；
注重发挥纳税辅导提示、服务作用，提醒纳税人重视数据质量并及时更正错误数据。二是做好数据整合应用。其一，实现税务系统内部信息的有机整合和结构化存储。对税收征管主体软件、发票系统、风险管理等各系统中的涉税信息，第三方渠道采集的各类信息，以及税务人员在实地巡查、约谈、评估、稽查中获取的各类信息，进行有机整合和一户式归集，建立起统一规范的纳税人数据仓库，在各级税务机关、各税种管理部门、前台服务人员之间，按照职能权限实行信息开放和增值应用。其二，加强内外部数据的合作应用。对内，加强市局各业务处的合作，共同探讨信息分析应用途径；
积极征求基层局意见建议，了解信息的有效性、针对性，通过信息分析方与应用方的对接，形成数据采集、整理、运用的良性互动，进一步提升信息应用效率。对外，加强与国税、财政等部门的合作，对获取的数据进行综合分析，共同应用，互利共赢，共同提升信息应用水平。

（六）建立人才培养机制，打造专业税收风险分析管理团队。以风险分析、应对纳税、调整账务处理、计算机操作技能和评估约谈技巧等为主要内容，组织开展风险管理能力培训，激发干部业务学习活力；
要优化组合，合理配备资源，使得人尽其才。逐步建立一支综合素质高、专业技能强的专业化风险管理团队。加强风险管理队伍建设。结合“数字人事”和个人绩效管理，将管、考、训、用有效统一, 围绕打造风险管理专业团队的目标加强业务培训,面向风险管理人员定期考核,优化激励机制，重视工作实绩，促进风险管理人员自觉学习业务、钻研业务,不断提高风险管理能力和水平。

参考文献

（1）彭骥鸣曹永旭 韩晓琴 《大数据时代税源专业化管理面临的机遇与挑战》，《税收经济研究》，2013年6期

（2）林伟胜 许卓伟 《大数据时代信息系统建设的一些思考》，《信息与电脑》,2013年1期

（3）阿里2014财年数据,2014

（4）赵国栋 《大数据时代的三大发展趋势》，高科技与产业化，2013

（5）孙开沈昱池 《大数据，构建现代税收征管体系的推进器》，《税务研究》，2015年1期

（6）刘畅 《大数据背景下需改革税收征管模式》，《税收征纳》2014年12期

㈤ 大数据时代给政府治理带来哪些挑战和机遇

政府治理是一个动态的过程，受社会经济、政治结构、技术变革、文化环境等多因素的综合影响。技术变革是政府治理现代化的重要推动力量，大数据作为一种新技术，推动全球进入一个将数据当作核心资产的新时代，推动社会朝着更加开放、权力更分散和网状大社会方向发展。

数据时代是一个将数据当作核心资产的时代，数据呈现出战略化、资产化和社会化等特征。随着数据作为国家战略资产意识的增强，以及越来越多的国家将数据管理上升到战略层面，大数据势必会以更加积极的姿态进入到公共管理和政府治理范畴内。无论是把大数据单纯作为一种技术，还是一种抽象理念，或者是一个时代背景，它都将对政府治理理念、治理范式、治理内容、治理手段等产生不同程度的影响。

政府治理理念的影响

⒈开放的意识

大数据时代最强音，开放，开放。无论是美国提出的“开放政府”战略，还是规模不断扩大的世界“开放联盟”组织，世界各国政府的开放意识在强化。开放意识的缺失，将使一个国家或政府在大数据时代处于“被淘汰”的境地。

⒉包容的心态

大数据时代，国家间的包容性增强，欧盟科学数据的开放战略志在打破体系内20多个国家的数据分界线，实现数据世界的一体化。美国We the People的上线，政府利用“社交”方式为公民提供了合法的倾诉平台，可以更近距离地听到公众的声音，政府与公众之间的包容度增强；

⒊科学的态度

大数据时代，数据的颗粒度在变小，政府所能获得的和提供的数据更加原始与真实，政府决策过程在科学技术的支撑下变得高效与可考证化，决策结果中不确定因素所带来的风险大大降低。科学思考成为一种习惯，经验分析不再主导。

⒋关联的思考

大数据时代，认识问题、分析问题、思考问题、解决问题，都需要进行“关联”，人的关联、物的关联、人与物的关联，历史时间的关联，地理位置空间的关联，多维度的关联

⒌深度的分析

大数据时代，分析是深度的、实时的、，大数据分析的是极端个人化的数据，这些个人信息以形态各异的形式，分散在不同的时间段、不同的地理位置、不同的网站平台，大数据要做的就是不停的分析，深入的挖掘这些看似不相关的数据，找出数据间可能存在的规律。

对政府治理范式的影响

随着政府治理环境的改变，政府治理范式在不断发展创新。大数据被认为是继互联网革命之后又一次技术革命。技术是政府治理的要素之一，技术变革是政府治理现代化的重要推动力量。对于政府来说，技术变革既可以带来治理手段的创新，也可能推动治理机制的创新，最终变革政府治理范式。

大数据时代要对数据进行治理，而非管理，避免出现数据的独享、集中和单向性，充分体现社会开放性、权力多中心和双向互动特性。一般认为新公共管理自20世纪90年代末已经进入了后新公共管理时期，兴起了“治理”理论。在美国，对新公共管理进行批评并对它大有取代之势的是新公共服务，代表性人物罗伯特﹒登哈特甚至认为新公共服务已经成为公共行政的一种模式。在英国，对新公共管理的批评发展起来的是整体性治理模式( holistic governance)，其代表人物是佩里﹒希克斯和帕却克﹒登力维。

除了已经发展较为成熟和体系化的新公共服务和整体性治理两大主流政府治理理论体系外，在信息化技术飞速发展的影响下相继出现了数字化治理、网络化治理等提法。尽管各流派侧重点各有不同，但也存在一定的共性，“治理”理论的核心观点是主张通过合作、协商、伙伴关系，确定共同的目标等途径，实现对公共事务的管理，涉及的核心问题就是权力多中心化以及由此引发主体多元化、结构网络化、过程互动化和方式协调化的诉求。对比大数据的社会属性，发现其与“治理”理论在多中心、回应性、协同化等诸多方面不谋而合。因此，将大数据应用到政府治理中将加速政府治理的创新，可以产生“倍增”效应。内容根据国家信息中心整理

㈥ 大数据对经济政治生活的影响 2000字

大数据时代是一个将数据当作核心资产的时代，数据呈现出战略化、资产化和社会化等特征。随着数据作为国家战略资产意识的增强，以及越来越多的国家将数据管理上升到战略层面，大数据势必会以更加积极的姿态进入到公共管理和政府治理范畴内。无论是把大数据单纯作为一种技术，还是一种抽象理念，或者是一个时代背景，它都将对政府治理理念、治理范式、治理内容、治理手段等产生不同程度的影响。本文试图将大数据这一新概念与政府治理有机结合起来，阐述大数据时代背景下的政府治理将会发生什么新变化，面临哪些机遇和挑战。
一、“大数据”概念的界定
（一）“大数据”概念的提出与发展
2008年9月4日《自然》（Nature）刊登了一个名为“Big Data”的专辑，首次提出大数据（Big Data）概念，该专辑对如何研究PB级容量的大数据流，目前正在制订的、用以最为充分地利用海量数据的最新策略进行了探讨。[1]2011年5月，EMC（全球最大的外置存储硬盘供应商）举办了主题为“云计算相遇大数据”的大会，首次抛出了“大数据”（Big Data）的概念。紧随其后，IBM、麦肯锡等众多国外机构发布了“大数据”的相关研究报告，2011年6月麦肯锡全球研究所发布研究报告——《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》（Big data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Proctivity）[2]，首次提出“大数据时代”来临。此后，联合国、世界经济论坛也纷纷关注信息时代海量数据对社会经济发展所带来的冲击，2012年5月联合国“全球脉冲”(Global Pulse)计划发布《大数据开发：机遇与挑战》（Big Data for Development: Challenges & Opportunities）[3]报告，阐述了大数据带来的机遇、主要挑战和大数据应用。2011、2012年达沃斯世界经济论坛将大数据作为专题讨论的主题之一，发布了《大数据、大影响：国际发展新的可能性》（Big Data, Big Impact: New Possibilities for International Development）[4]等系列报告。
奥巴马政府创造性地将“大数据”概念全面引入到公共行政领域。2009年，美国联邦政府发布《开放政府指令》（The Open Government Directive），作为大数据的前奏推出了Data.gov公共数据开放网站。2012年3月，美国联邦政府发布了《大数据研究和发展倡议》（Big Data Research and Development Initiative）[5]，正式启动了“大数据发展计划”，宣布将投入超过2亿美元在大数据研究上[6]；同年5月，联邦政府发布《数字政府战略》（ Digital Government Strategy）[7]，致力于为公众提供更好的“数字化”服务，围绕数据进行的一系列措施在美国政府全面推进，大数据对美国政府的影响逐步显现。
（二）大数据的概念
“大数据”作为信息社会发展的一个新生事物，目前尚处在逐渐被认识、被应用的初始阶段，无论是学术界还是IT行业对大数据的理解各有侧重，尚未形成一套完整的理论体现，因此很难对行进行精准的定义。维基网络将大数据定义为“所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯”[8]。全球知名的咨询公司如麦肯锡、Gartner以及知名信息化企业如IBM等作为大数据的推崇者，更侧重于从技术层面界定大数据。2011－2013年，Gartner发布了多个与大数据有关的白皮书，如“Hype Cycle for Big Data, 2012”，定义了大数据的技术生命周期，报告中指出大数据不只是一项单一的技术，而是一个概念，是一套技术。《互联网周刊》则认为，“大数据是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力”。[9]
⒈大数据的技术属性
大数据在诞生之初仅仅是一个IT行内的技术术语，维基网络将其定义为“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”，被概括为“4V”理论：
海量化数据（Volume）——数据体量巨大及规模完整性。随着数据加工处理技术的提高，网络宽带的成倍增加，以及社交网络技术的迅速发展，使得数据产生量和存储量成倍增长，数据规模从TB级别跃升到PB级别。
多样化结构（Variety）——数据类型繁多。随着物联网、社交网络、智能终端等的普及和应用，网络日志、视频、图片、地理位置信息等非结构化数据所占比例越来越大。
高速化处理（Velocity）——主要表现为数据流的处理速度快。数据规模的无限扩张既对高速化处理提出了新的要求，也为其带来了新的机遇，大数据的高速化处理要求具有时间敏感性和决策性的分析，要求能在第一时间抓住重要事件发生的信息。这一点也是大数据和传统的数据挖掘技术不同的本质区别所在。
低密度价值（Value）——体现出的是大数据运用的真实意义所有。数据规模大并不意味着价值高，相反，这些数据间更多的表现为稀缺性、不确定性和多样性。[10]
尽管对大数据难以明确定义，但大数据所具有的规模性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity）特征被广泛地认同。在3V基础上，人们对大数据的第四特性有不同的看法，IDC认为大数据具有高价值性（Value），尽管这种价值更多地表现在低价值度的碎片化数据中，如何挖掘这种价值正是大数据的关键所在；IBM则认为大数据应该具有真实性（Veracity），真实性将促使人们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值（参见图1）。[11]随着大数据应用的深入，人们对最初的“4V”有了不同的理解和看法。2013年IBM提出了新的“4V”理论。数量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）和精确性（Veracity）。IBM认为，尽管前3个V涵盖了大数据本身的关键属性，但真实性是当前亟需考虑的重要维度，将促使他们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值。[12]2014年，IBM发布了《践行大数据承诺：大数据项目的实施应用》（Realizing the Promise of Big Data: Implementing Big Data Projects）白皮书，在该报告中对进一步扩展了大数据的特性，首次提出将大数据的特性由4V扩展为“Vs”。[13] “Vs”在大数据已有特性的基础上，增加了数据粘度（Viscosity），主要用来衡量数据流间的关联性（resistance to flow of data）；数据易变性（Variability），主要衡量数据流的变化率；数据有效性（Volatility），主要表明数据有效性的期限和存储的期限时长。我们认为，未来随着大数据技术的发展成熟，以及人们对大数据应用的深入，大数据的“Vs”特性将会不断变化和拓展。

㈦ 浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文

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

3.1 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。

3.2 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。

3.3 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。

3.4 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。

㈧ 大数据时代应如何应对变革带来的机遇与挑战

大数据时代应如何应对变革带来的机遇与挑战

大数据时代带给我们更多冲击，要想与时俱进，并不断的提升，那就要摒弃原来的传统思想，大胆努力的接受大数据带来的新挑战。想要弄清楚大数据时代带给我们的变化，那就要先知道大数据是什么，这样方可以更好的迎接大挑战，应对时代带来的变革。大数据是指海量的数据，这是非结构化的数据，无法用传统的数据来处理。大数据技术的应用给人们生活带来了诸多的便利性，许多疫情的报告都来源于大数据。
大数据的应用并不是那么简单，其引发的是模式的变革，其应用不仅仅是发电、输电，而是基于互联网技术，这对于人们的生产过程以及商品交换带来了变革性的影响。整个变革过程的技术手段就是数据的挖掘与分析，其是在互联网基础上，将使制造行业的生产效率大幅度提升。大灵气无法产生新的物质产品，也无法创造新的市场需求，但却可以大幅度的提升生产力。
国际上对于大数据的定义了四大特征，那就是海量的数据规模、快速的数据流转、动态的数据体系、多样的数据类型以及巨大的数据价值。基于大数据的全国的数据信息总量每两年就翻番。对于企业而言，大数据来源于企业内部信息系统所产生的运营数据，数据越大结果越好。成功的进入大数据时代，企业将拥有更多的发展潜能。
通过对大数据的处理，人们放弃了因果关系而选择了相互联系。在未来的几年内，大数据将成为提升公司竞争力的有力基础，行业与行业之间的竞争将演变为数据的竞争，所以，解决数据资源的搜索与共享将成为当务之急。以互联网行业的代表阿里巴巴和谷歌为例，前者的服务器都达到了上万台，而后者则超过了五十万台，这就是数据的差别。
大数据是一种运营模式，数据的膨胀决定了企业的未来发展方向，越来越多的企业意识到了数据增涨的隐患。随着时间的推移，数据对于人们和企业的重要性会越发突显。