与大数据有关课题

Ⅰ 大数据分析应用领域都有哪些

1、医疗保健

大数据分析分析通过提供个性化的医学和处方分析而改善了医疗保健。研究人员正在挖掘数据，以查看对于特定情况更有效的治疗方法，确定与药物副作用有关的模式，并获得其他可帮助患者并降低成本的重要信息。

2、制造业

预测性制造提供了几乎零的停机时间和透明度。它需要大量的数据和高级的预测工具，才能系统地将数据转化为有用的信息。

3、媒体与娱乐

大数据分析可提供有关数百万个人的可行信息点。现在，发布环境正在定制广告和内容以吸引消费者。这些见解是通过各种数据挖掘活动收集的。

4、物联网(IoT)

从物联网设备提取的数据提供了设备互连性的映射。各种公司和政府已使用这种映射来提高效率。物联网也越来越多地被用作收集感官数据的手段，并且该感官数据用于医疗和制造环境。

5、政府

在政府流程中使用和采用大数据分析可提高成本，生产力和创新效率。在政府用例中，相同的数据集通常应用于多个应用程序，并且需要多个部门进行协作。

Ⅱ 大数据关键技术有哪些

大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。

1、大数据采集技术

大数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。

因为数据源多种多样，数据量大，产生速度快，所以大数据采集技术也面临着许多技术挑战，必须保证数据采集的可靠性和高效性，还要避免重复数据。

2、大数据预处理技术

大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。

因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取的主要目的是将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的结构，以达到快速分析处理的目的。

3、大数据存储及管理技术

大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。

4、大数据处理

大数据的应用类型很多，主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。

(2)与大数据有关课题扩展阅读：

大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹。

1、制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

2、金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

3、汽车行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

4、互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

5、电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

Ⅲ 关于大数据的几个问题！

1. 大数据就是大量数据了，比如淘宝网存储的用户信息，用户购买记录等，这个版数据量达权到PB级了。

2. 大数据带来的优势不好说啊，见过这样的大数据才有感觉。

3. 大数据应用：最直观还是淘宝、京东这些，有没有注意到你浏览过、买过一些产品之后，有些广告推送就会给推送相关产品，这就是大数据的应用，通过分析你的购买记录，分析你可能感兴趣的商品，比如你买过婴儿奶粉，那你对纸尿裤、湿纸巾可能就感兴趣，这些都是后台大数据分析平台干的事情。

4. 同上。

5. 理解不够深刻，觉得可做的事情挺多，尤其是政府，大数据很有用，比如城市交通状况的预测、停车引导等等，比如犯罪嫌疑人的追踪（这个需要多方面的技术配合）。

Ⅳ 大数据培训课题有哪些

大数据培训的话分开发方向和运维方向，主要包括前端、java、数据库、大数据自身的一些课程

Ⅳ 请问大数据的关键技术有哪些

1.分布式存储系统(HDFS)。2.MapRece分布式计算框架。3.YARN资源管理平台。4.Sqoop数据迁移工具。5.Mahout数据挖掘算法版库。权6.HBase分布式数据库。7.Zookeeper分布式协调服务。8.Hive基于Hadoop的数据仓库。9.Flume日志收集工具。

Ⅵ 有关大数据应用的论文(2)

有关大数据应用的论文篇二

《大数据技术对财务管理的影响》

摘 要：大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具，而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据，更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战，而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。

关键词：大数据;财务管理;科学技术;知识进步

数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁，无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作，充满着尔虞我诈和勾心斗角，那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争，实际上不是在维持什么所谓的正义和和平，抑或为了人间的正道，而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术，尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”，实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的，汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术，看起来美轮美奂，实则隐含着杀机，那就是由于人们把技术当成了目的后，导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下，发明了诸多所谓的机械装置，中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下，发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭，结果却越来越奢侈;本来想节约，结果却越来越浪费;本来想善良，结果却越来越邪恶;本来想美好，结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说：“人是什么?一半是天使，一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候，其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候，结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术，我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。

一、大数据技术加大了财务数据收集的难度

财务数据的收集是一个复杂的系统工程，国际上一般采用相对性原则，即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算，接着对粗糙的数据进行系统的罗列，最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库，就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式，所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据，一般都会暴露自己的bug地址源，网管可以循着这一唯一性存留，通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址，于是根据人机互动原理，再加上各种网吧所安装的监控平台，可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑，那么财务数据的收集似乎变得易如反掌，而事实并非如此。因为：①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击，如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用，数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间，很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的，教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前，很难实现资源的共享，这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。

二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性

对于搞财务管理的人来说，财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件，真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联，彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上，分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门，但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算，现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素，抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说，更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析，不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类，不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术，不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬，导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成，即时仓促做完的案例，也会因为数据分析技术的落后而授人以柄，有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火，那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失，在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说，能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律，敬畏生生不息的科学革命，认真领会行政首长的战略意图，提升自己的数据分析技术，升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意，期望技术的静止或者倒退，抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事，可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。

三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战

一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题，其意义不可小视。一般来讲，单位在遴选财务管理部门管理人员的时候，大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁，这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们，单纯看眼前的表现和话语的华丽，不仅不能对人才的素质进行准确的评价，而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败，国人大多重视了制度和道德的缘起，却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”，不对任何政治权力开绿灯，国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上，中国的所有腐败，不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失，都在很大程度上与财务人员有关，可能有些管理人员会强调那不是自己的责任，出纳签字是领导的授意，会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上，处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的，甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是，伴随着数字模拟技术的演进，财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善，相关领导伸手向财务要钱的行为，不仅会受到数据进入权限的限制，而且还会受到跟数据存留的监控，只要给予单位科技人员以足够的权限，想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单，而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。

四、大数据技术加大了单位信息保密的难度

IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出：“客观上讲，大数据技术的正面效用是非常明显的，但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到，在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动，这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域，大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码，实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下，任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动，而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后，所剩下的就是信息和数据的搜集了，只要有足够的数据源，信息的户的几乎是轻而易举的。

2003年，北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件，并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术，但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证，可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务，同时防止敏感数据库外泄，为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品，就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想，如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话，那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说，即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里，我们也应该尽量提升自己的保密意识，加强对个人信息的保护和合理运用。

作者简介：田惠东(1967- )，女，汉族，河北定兴人，副高级会计师，本科学历，研究方向：财务管理，单位：保定市第一医院

Ⅶ 大数据急需攻克的五大世界性难题

大数据急需攻克的五大世界性难题

世界人民的健康记录：医学领域最急需的资源，人脑图谱：了解身体的各个部分如何运作，统筹世界范围内的铀原料供应：追踪武器化活动与能源供给等这些人们最关注的世界性难题，IBM、谷歌等巨头级企业已经开始对这类高难度挑战发起冲击，这很令人期待。

尽管计算性能、存储容量以及分析技术一直在不断进步，某些现实挑战对于大数据而言仍然过于庞大以至于无法应对。在今天的文章中，我们将探讨五个此类难题 ——看看如何才能将其解决。

如果大数据能够在传统领域之外进一步解决世界性难题，结果会怎么样？到目前为止，IBM、谷歌以及惠普等巨头级企业已经开始对这类高难度挑战发起冲击，其中包括分析繁忙的高速公路上到底会有多少车辆通过某条桥梁，或者计算会有多少用户查看网络浏览器中的一条小广告。谷歌公司甚至公布了一项雄心勃勃的计划，称将解决人类衰老这一历史性难题。

但仍有几大世界性难题等待着我们攻克。在某些情况下，分析所需要的数据根本无迹可寻。在其它情况下，足以应对如此庞大数据量的计算机还没有被发明出来。目前有五大课题值得我们关注。会有大数据技术企业站出来排忧解难吗？我们等待时间带来答案。

世界人民的健康记录：医学领域最急需的资源

大多数人都拥有一份电子健康记录（简称HER），不过其中的内容颇为有限——甚至只包含最近一次健康检查的基本结果。目前足以支撑全世界健康记录资料库的工具与技术已经到位。这样的全球性数据库一旦出现，制药企业就能对其进行分析以开发人民群众最急需的疫苗及药物——也就是说，根据供应链的实际需要进行优先选择。

既然前景一片光明，为什么我们还没有感受到由此带来的益处呢？这是由于目前还缺乏一套访问全球数据的可行机制。“健康记录被保存在一大堆彼此隔离的系统当中，而资料持有者没有足够的动力来分享这些信息，”分布式数据库供应商Cloudant公司联合创始人兼首席科学家 MikeMiller表示。“即使我们真的把所有数据都归拢在一起，也仍然需要通过机器学习算法及实时分析对其进行全面优化。这也正是我们目前正在努力钻研的课题。”

人脑图谱：了解身体的各个部分如何运作

人类大脑模型能够为科学研究带来巨大帮助。医生可以查看肿瘤的生长情况或者了解大脑如何通过一系列功能控制身体的其它器官。目前已经有包括欧洲人类大脑项目在内的多个科学项目尝试在未来十年之内创建出大脑模拟系统。

障碍何在？要完成这项工作，我们需要一台运算速度千倍于当前水平的超级计算机。大脑当中存在数以百万计的神经递质，而且它们彼此之间互相连通、共同数据我们所接触到的“数据”。

“这样的计算规模要求我们从传统的硅芯片领域脱离出来，迈向生物芯片时代——这是分子计算的前提条件，”曾任克林顿政府前副助理国务卿（负责运输体系技术政策）、现任霍华德大学教授的OliverG.McGee解释道。“从直观角度看，分子计算在数据管理方面的运算速度比传统硅芯片高750倍，只有这样的机制才能处理颅腹脑体系当中的关系认知奥秘。”

统筹世界范围内的铀原料供应：追踪武器化活动与能源供给

毫无疑问，在全球范围内收集任何数据都将是一项极为艰巨的任务，但追踪全球铀原料供应至少拥有其积极意义——当然，前提是所有信息碎片都能严丝合缝地被拼接在一起。

数据收集企业Connotate公司CEOKeithCooper指出，我们目前只能解决其中一部分难题，因为某些国家并没有公开其铀原料供应记录。“目前，很多铀储量丰富的国家虽然已经拥有便捷的互联网体系，但却仍然拒绝以标准化方式公布其资源流向。”幸运的是，计算宏观形势倒不太困难——毕竟将铀原料投入武器化领域的国家数量有限。

我们真正需要追踪并掌握的是全球可用铀原料当中最为宝贵的、仅占15%的浓缩铀，他解释道。“我们需要识别并追踪所有与浓缩铀相关的销售活动（通过黑市或者合法渠道）以及矿藏分布，并通过论坛、博客、监管机构及其它周边体系进行数据统计，包括各政府及非政府组织对于铀原料生产数据及开采活动的报道等。为了处理收集到的这些结果，我们还需要设计出一套智能化人机交流方案。”

全球实时犯罪数据：更加主动的警务处理能力

很多地方性执法机构已经掌握着非常丰富的犯罪数据，警务人员则可以在自己的警车内轻松访问犯罪记录数据库，从而根据犯罪嫌疑人的具体情况做出反应。

障碍何在？这些数据只包含过往的罪行，Cloudant公司的Miller表示，其中无法体现刚刚发生或者正在进行中的犯罪活动。由于无法在犯罪活动进行的过程中进行阻止，警方只能被迫采取更为被动的应对措施。

不过情况已经有所转变，Miller指出。举例来说，加利福尼亚州奥克兰市警方已经配备声学监控器用于识别枪声。技术人士将其称为 “ShotSpotter”，配合大数据分析机制即可用于追踪潜在的犯罪发生地点，警员则根据分析结论立即前往对应位置。实时犯罪数据所带来的易处并不局限于执法领域：TruliaLocal热点地图能够提供犯罪活动报告，从而帮助住房买家选择更友善、更安全的生活环境。

追踪儿童行踪：更好、更及时的AmberAlert

时至今日，我们已经拥有很多种通报失踪儿童的方式，例如美国所采用的AmberAlert系统。不过这些通告机制的最大问题在于，只能在事后发起提醒。追踪儿童位置所必要的技术已经存在，当下大部分智能手机都能通过谷歌位置报告功能将儿童的当前所在地发送给父母。与此同时，大众汽车的Car-Net以及福特汽车的MyKey应用也能在青少年驾车到达特殊地理位置时发送报告。

障碍何在？分析。数字营销企业RoundarchIsobar公司副总裁JaisonManian指出，预测技术能够助我们一臂之力。大数据厂商能够分析儿童的行为模式，当然前提是家长愿意分享相关数据。

“预测分析能够追踪儿童的日常行动模式，并在出现严重偏差时立即向父母发出警示，”他表示。只要满足警示条件，信息会被实时发出 ——这能有效阻止重大事故的发生。

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Ⅷ 大数据时代 发现问题并提出建设性建议

大数据时代：发现问题并提出建设性建议

在当前的大数据时代下，尽管大数据在技术层面的应用可以无限广阔，但由于合理利用规则的缺失，能够用于商业应用、服务于公众的数据将远远小于理论上大数据能够采集和处理的数据，长远来看，将不利于大数据产业的形成与发展

在大数据时代，只要能产生价值的信息，都可以被加以开发与利用。特别在智慧城市建设中，只有不断盘活已有数据存量，充分利用大数据增量，才能提升智慧城市“大脑”的智慧水平，促使城市管理从“经验管理”转向“科学管理”。

然而在大数据的应用过程中，政府和企业对大数据的运用还存在着法律上的诸多难点，需要站在制度设计的层面统筹考虑，既要保护用户隐私和个人信息安全，同时最大程度上挖掘出信息本身的价值。

正如美国作家帕特里克·塔克尔在其作品《赤裸裸的未来》一书中所述：“我们不可能朝未来技术挥舞拳头，更好的办法是，了解这些工具是如何运作的，了解它们可以如何合法地利用……同时，也要了解这些工具可能如何被滥用。”

发现问题

随着大数据应用的逐步开展和试行，如何用好大数据，保障个人信息安全，已经成为智慧城市推进的一个重要课题。

首先，数据隐私的保护和应用之间需要权衡。目前我国还缺乏合理开放利用用户数据的管理规范。《电信和互联网用户个人信息保护规定》等均明确了用户信息保护及合理利用的原则，但是具体到数据开发利用的规则，比如对商业规则如何制定、经营者合理开发利用的法定情形如何确定、触犯用户的隐私权应当如何惩治等一系列管理问题，则没有相关规定。尽管大数据在技术层面的应用可以无限广阔，但由于合理利用规则的缺失，能够用于商业应用、服务于公众的数据将远远小于理论上能够采集和处理的数据，长远来看，将不利于大数据产业的形成与发展。

其次，数据的信息安全问题有待妥善解决。大数据应用必然会带来用户数据的使用和共享，多维的数据交互将意味着更大的信息泄露风险。一旦经营者保护用户信息不力或者遭遇信息窃取，势必引起用户恐慌，对智慧城市应用涉及的公民财产安全、国家安全产生重大威胁。

由于目前对大数据使用的法律缺位，政府、企业及个人作为使用或者提供大数据的主体，目前还没有明确的法律责任定位，对于用户信息问题产生的相关法律责任亦没有相关的罚则体系。

建设性建议

所以，我国应该结合中外个人信息保护立法经验，开展关于大数据的法律研究。通过法律实践，推进大数据应用规则的探索，根据法律研究的相关成果，制定具有可行性的大数据法律实施方案，通过相关法规或者规范的逐步实施，不断总结实践推进大数据的法律探索工作。比如开展对用户信息进行分层分级的试行，依据信息的识别度和重要性，逐步建立信息分级制度;试行用户信息的模糊化去特征化处理等，逐步明确模糊化处理数据的可应用范围等。

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Ⅸ 大数据下中小企业如何搭建人力资源选题的背景及意义

大数据时代背景给中小企业发展带来了较大创新和变革，也给其人力资源管理带来新的机遇和挑战。在大数据背景下如何推动中小企业人力资源管理的发展创新，成为了广大学者研究的课题，本文基于大数据技术的作用，对我国中小企业人力资源管理的现状进行了分析，结合其表现出来的问题及深层次原因，对其创新路径进行了探究。
不断发展的互联网技术以及信息技术，使得大数据时代开始到来，大数据技术在各企业都得到了广泛应用。对于我国中小企业来讲，大数据技术的运用对其发展具有重要的影响。人力资源管理作为中小企业经营管理的重要模块，不仅影响企业管理效率，而且会对企业经营发展造成重大影响。本文基于大数据背景，对中小企业人力资源管理创新研究进行深入探索，研究结果对中小企业发展具有重要意义。