大数据时代的概念与特征
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大数据时代的概念与特征范文第1篇
大数据是一种资讯，这种资讯所蕴含的信息量规模之大、范围之广、内容之丰富令人瞠目结舌。目前，尚没有相应的技术软件能够在合理时间对这些大数据信息进行完全的、高效的采撷、管理，从而使其更好地服务于企业发展。大数据时代，企业的档案工作同样具有了大数据的一些特征，原有档案管理手段显然无法适应要求，必须进行最大限度的革新。
一、大数据内涵简析
目前，国际上对大数据（big data）始终没有统一的概念定论，各专家学者众说纷纭，莫衷一是，但是各个版本的大数据概念所体现的“信息化”精神则是一致的。社会上被更多人认可和接受的大数据概念，是研究机构Gartner给出的定义，这一概念如下：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。在大数据时代，企业档案工作一切的发展与成长均在围绕“大数据”而转，其期待通过渗透大数据精神，践行大数据行动以提升档案工作效率。
二、大数据时代企业档案工作的新特征
（一）企业档案数据量巨大。大数据时代对企业档案管理工作提出了更加严苛的要求，档案管理工作者应摆脱传统档案管理理念和方式的束缚，充分利用各类资源建设信息量巨大的“大数据”档案。这就意味着，大数据时代的档案数据量将表现出前所未有的“巨大”，于是，数据量巨大成为企业档案工作的一个新特征。在信息时代，企业发展的边边角角均有可能被计算机、网络、新闻媒体、自媒体等各种方式所记录、存储与传播。人们每时每刻均在生产与制造海量的信息，在这些海量的信息里，虽然很少一部分被纳入档案室收存，但积少成多，信息时代的信息创造力是无法估量的，这就造成了企业档案数据量迅猛增长。
（二）企业档案数据类型繁多、复杂。大数据时代尚未到来之时，企业档案类型单一，主要以纸质为主，较少量的声音、视频、以及档案实物为辅，这些单一的数据很容易处理。但在大数据时代，档案数据类型更加繁琐、复杂。诚然，企业生产、经营、科研、管理各种活动组织与开展过后，与之相对应的档案类型，例如管理类档案、科研类档案等应运而生，这些档案数据打破了以往纸质为主、电子音像、视频、声音等为辅的记录方式，各种声像档案、设备仪器档案、实物档案成为主要的档案类型。于是，这种繁琐、复杂的档案数据类型使当下我国石油企业档案工作开展面临着巨大困境。
（三）企业档案数据时效速度快。随着科学技术的进步，大数据时代下的企业档案工作还具有另一新特征，即档案的采集、分析、整理、运用等实现了最大程度的电子化与数据化，数据处理速度快、效率高。这一特征最突出的表现是大部分档案工作均由手工转变为智能，工作效率得到了极大提升。大数据时代的档案工作克服了以往信息处理费时费力、时效性差的缺陷，它依托网络计算机，通过多个工作人员相互合作，共同努力而完成。这种档案数据处理方式因不受时间、地点与时空的限制，极大地提高了工作时效，于是已经成为了很多企业十分青睐的档案工作方式。
三、大数据时代企业档案工作开展的有效举措
（一）企业要完善信息化档案收集系统。在大数据时代，企业档案收集工作的开展理应更加智能、多元与高效。诚然，档案搜集工作是档案规范管理、充分利用的基础与前提，科学、高效的档案信息搜集工作的开展对整个档案工作的进行大有裨益。首先，档案工作者应走出去，采集与挖掘更加有价值的档案信息。也就是说，新时期的档案工作人员不能单凭基层档案员所提交的档案信息开展档案工作，而是应该走出去，深入企业生产一线，对企业工作的各个环节、各个程序进行研究与观察，以掌握更多真实可靠的信息流向、数据点等。其次，关键性节点实行全面监测与控制，做到全面掌握。例如，对石油企业中的生产技术、安全生产现状、人力资源等重要内容进行仔细研究，并对这些内容中有价值的东西进行挖掘。就拿安全生产技术来说，相关人员要掌握安全生产技术的使用状况，哪些技术更能发挥促进安全生产的作用，那些技术需要优化改进等。最后，对原有信息与所搜集的其他信息做融合性归纳与分类，提高利用的有效性。
（二）不断推动石油企业档案数据库建设。信息搜集之后是对数据的管理与建设，只有科学有效的方法和途径才能确保各类繁琐的档案数据得到优质化建设，继而得到最充分的利用。众所周知，强化企业档案数据库建设，推动档案管理信息化、系统化十分必要。首先，更新与改造现有的数据库。一方面，这需要有明确的建设目标作指导，另一方面也需要工作人员运用多媒体信息技术、数据开发与管理软件等对档案馆现有的信息库进行优化更新。其次，加强档案数据库建设要注意创新性与时效性。石油企业要重视数据库建设，不断更新建设理念，推动档案数据库建设的创新发展。再者，档案数据库建设时效性很重要，企业要加快计算机软硬件更新与建设，凸显档案数据库的时效性。最后，档案数据库建设要注重技术，实现信息化。第一，科学选择软、硬件，并做到“边建设边服务”。在软硬件选择方面，企业要考察系统软件的数据处理能力，即工作性能，确保其高效工作。故企业应加大投资力度，引进性价比高的软硬件设备，不断强化软硬件设备建设。第二，做好数据的转移、备份等事宜。在引进新技术后，要将数据拷贝到新技术环境下，保证工作人员能运用新技术对相关档案数据进行检索，运用。
（三）最大可能地拓展档案信息利用渠道。在大数据背景下，企业档案工作除了搜集与管理信息之外，拓展档案信息利用渠道，实现资源的优化共享也十分重要。在以往的档案管理工作中，工作人T往往秉承“你要我给、你不要我不给”的工作态度，这种被动的服务方式大大降低了档案资源的利用率，不利于档案工作的高效进行。而在当下，工作人员应转变工作理念与服务方式，有意识地利用企业局域网、企业公众号、企业员工交流群、企业信息港、企业贴吧、企业网站、企业期刊杂志等信息传递平台，主动地为企业员工、管理者以及其他外来人员提供合乎企业和用户要求的档案信息，拓展档案利用渠道。除此之外，工作人员可建立档案利用信息反馈机制。也就是说，建立专门的档案管理与利用网站，及时倾听用户心声，并对用户的反馈信息进行研究，继而不断改进工作方式方法，最大限度满足用户的个性化档案信息需求。
（四）企业要强化对档案工作信息化人才培养。在大数据时代，企业需要更多具有更高信息化水平的优秀人才参与档案管理工作的开展。因此，不断强化对档案管理工作信息化人才的培养尤为重要。对于企业来说，应从两方面做起：第一，“走出去”与“引进来”相结合。企业可以组织工作人员带薪外出学习、考察，以提高现有档案工作人员的信息技术水平；企业还可以引进国内外优秀的档案管理工作人员充实工作人员队伍，夯实人才力量。第二，强化对现有工作人员的现代信息技术培训。大数据时代下，档案工作人员不仅要具有扎实的档案管理专业知识，更要具有先进信息技术和高超的信息技术处理能力。因此，企业要强化对员工的系统培训，循序渐进提升其信息素养。对于档案工作人员本身来说，要不断学习，不断锻炼，不断成长。
综上所述，在大数据背景下，企业档案工作被赋予了新的特征：巨大而海量的数据量、繁琐复杂的数据类型、超快的信息处理速度等特征。企业要想提高档案管理工作效率，认真分析与研究基于大数据时代的档案工作特征很有必要。笔者认为，档案工作者一方面要不断学习拓宽视野，广泛搜集与利用各类档案信息资源。另一方面要多途径拓展档案信息共享渠道，为更多用户提供更加丰富、全面、深刻而有价值的档案信息。只有这样，大数据时代档案管理工作才能顺利开展。
【参考文献】
[1]王梅.浅谈企业档案工作如何应对大数据时代[J].山东煤炭科技，2014（11）：201-202+207.
[2]宋晓薇.刍议大数据时代的企业档案信息化建设办法[J].黑龙江科技信息，2014（32）：183.
大数据时代的概念与特征范文第2篇
关键词：大数据；云计算；非结构化数据
中图分类号：F49
文献标识码：A
doi：10.19311/ki.1672-3198.2016.16.019
1 大数据的概念及其特征
1.1 大数据的概念
上世纪80年代，大数据这个词汇就已经出现。但是，一开始它仅是用来形容数据量大。而计算机技术的不断发展，数据不在是简单的数字集合，而是指无法在有限时间内用传统的IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理的方式。但对于“大数据”的具体定义，目前学术界尚未形成明确统一的定义。2012年高德纳咨询公司认为：大数据是非常重要的信息资产，但它需要新的运算方式来处理，以期提高这项信息资产的决策力、洞察力，并用这些特征来描述大数据。麦肯锡（McKinsey）认为：想要在特定时间内对大数据的内容进行搜集、存储、分析运用，依靠过去传统的数据处理方式已不能解决。
1.2 大数据的特征
关于“大数据”的特征描述，代表性的观点有，IBM将“大数据”的特点总结为“3V”，即大量化（Volume）、多样化（Variety）和快速化（Velocity）；著名的数据管理大师维克托・迈尔-舍恩伯格则认为大数据具有4个特点，即“4V”，在前面的基础上增加了Value（价值密度低）。目前，“4V”特征已成最基本的共识，这些特性使得大数据区别于传统的数据概念。
1.2.1 数据规模大
数据量大是大数据的基本属性。想要收集大量数据是十分困难的，只有部分机构会采取抽样调查，而现在，互联网的普及，用户通过智能化的媒介有意的分享或无意的点击、浏览都会产生大量数据；数据量大还体现在人们处理数据的方法和理念发生了改变。早期，人们对事物的认知一直依据抽样调查，以部分数据来描述整体事物。但在某些领域这种方法显然不能完整的描述，可能会忽略很多重要信息。甚至得到的结果都是相反的。而现在，在大多数领域，大数据依托云计算不需要只采取部分样本来反映总体数据。这样，不删减数据能提高准确性。从更多方面来分析事物，这样的结果必然是处理数据增多。
1.2.2 数据种类多
数据类型多，复杂多变是大数据的另一重要特性。虽然以往数据量也不小，但大多数数据都是结构化数据。这种类型的数据存储、处理、查询方按事先定义的方法，抽取有用信息，简单易于人们操作。而现在大数据涌现，呈现的都是非结构化数据，它没有固定的结构属性，数据及它的结构都需要存储。增加了数据处理的难度。各种半结构化、非结构化数据遍及工作、生活中各个角落，这些结构复杂，其增长速度比结构化数据快10倍到50倍。
1.2.3 数据处理速度快
要利用好大数据，就必须要求对其进行快速处理。大数据区别于传统海量数据处理的重要特性之一是要求数据的快速处理。数据增长速度十分之快，这么多激增数据需要更快的数据处理速度，否则这些数据不仅未得到充分利用，不能解决问题，反而可能因为庞大的数据使问题变得复杂。也是大数据区别于传统数据的特点之一也是对爆炸式增长的数据要求实时处理。
1.2.4 数据价值密度低
大数据包含事物各个细节，并未进行删减、归纳、处理，直接是原始的全部数据，所以它也包含了大量的可能无用的信息。对于这种非结构化数据，未了保证它对于新产生的应用有足够的有效信息，就必须为此保留全部数据。这样激增的数据中所含有效信息量的比例在减少，数据价值密度偏低。
2 大数据研究综述
学术界认为“大数据”概念的提出始于上世纪80年代，但起源尚未有严谨权威的考证。有资料说“大数据”概念最早是由麦肯锡公司提出，没有提及具体的时间。从现有研究文献或研究动态来看，美国《Nature》早在2008年就推出了Big Data专刊，从互联网技术、网络经济学、环境科学、生物医药等多个方面介绍了海量数据带来的挑战，《Science》在2011年2月推出专刊“Dealing with Data”，主要围绕着科学研究中的大数据的问题展开讨论，说明大数据对于科学研究的重要性。
国外学者对“大数据”展开的相关研究逐渐引起了国内学者的高度重视，围绕“大数据”的研究工作也全面展开。李国杰、程学旗等为核心的计算机学科专家学者等对其进行了综述性的归纳研究与探讨，阐述了大数据的研究现状与意义，介绍了大数据应用与研究所面临的问题与挑战，并对大数据发展战略提出了建议。
在学者们的不断研究探索中，在理论研究方面，2013年孟小峰、覃雄派等在《大数据管理：概念与挑战》论文中主要是在数据分析、理论和数据查询处理技术的相关研究中，列举了一个数据分析平台需要有几个重要的特点，并对当前主流的数据管理平台进行了归纳。马帅等就“大数据”的异构数据模型和存储复杂的数据智能分析、数据质量以及大数据安全等方面的问题进行了分析与研究。朱志军等人在《大数据、大机遇、大变革》中介绍数据生成的背景、特点和发展趋势，并从实证的角度讨论了对社会和商业智能数据的巨大影响，即数据可能给企业带来巨大的商机。
综上所述，随着互联网的发展，物联网的发展，我们的大部分工作和生活都可以用数据信息来代表，所以大数据时代已经悄然到来。目前学术界的研究主要集中在基础研究上，即更多研究是数据的收集、传输、存储和处理技术和基础设施建设，也有一些学者开始在各个领域的实证应用研究数据。但在实践研究和探索领域仍明显小于理论研究。在大数据领域，多学科交叉及其应用研究的基础理论研究和应用也开始了。
3 研究现状评价
从国内外研究现状来看，“大数据”研究显然是是当前学术界关注的热点问题。事实上，对大数据的认识是逐渐清晰的。从现有可以依据的学术成果来看，明确以“大数据”为主题词的文献研究是近5年来陆续产生的，时间较短，从现状来看，主要有如下特点。
一是大数据的挖掘和处理技术，很大程度上停留在理论研究阶段。大数据研究关注地更多的是数据收集、传输、存储、处理等技术问题以及相应基础平台的构建上。从其发展脉络来看，已逐渐呈现出由理论研究到实践运用的转变，但大数据核心处理技术尚未成熟。
二是如何把“大数据”研究更好地应用于实际，大数据在各个领域内的实证应用与研究分析开始受到关注，尤其是受到政府的关注。随着社会、经济的发展，各行业各类用户对于智能化的要求将越来越高，大数据公共领域、医疗卫生、地矿能源、行业管理、营销与客户分析等各行各业的应用研究逐步兴起，目前这些应用研究属初始阶段，简单、分散、理论不稳定，尚未有主流观点出现。
三是对于大数据的相关理论与研究方法基本上处于认知阶段，比如、概念、特征、现象、问题等，在管理科学领域，大数据在营销、客户分析、综合评价等方面的研究有文献成果，但数量很少，这些前瞻性研究由于缺乏系统理论和化学技术的支撑，远远不能撼动对传统的管理理论与方法的影响。
4 结语
本文从几个常见的大数据概念的描述，分析了大数据的典型特征，在此基础上讨论了大数据技术解决问题的核心问题。大数据时代已经到来，要想更好地从大数据中受益，我们必须充分利用大数据，发挥其社会价值和科学价值。大数据的发展还处于初级阶段，还有很多领域还需要我们积极探索，我们不断开拓空间，如何快速有效地处理大数据，合理利用大数据还需要不断探索和发现。
参考文献
[1]Manyika J，Chui M Brown J，etal.Big Data： The Next Frontier for Innovation，Competition and Productivity[R].McKinsey Global Institute，2011.
[2]维克托・迈尔・舍恩伯格.大数据时代[M].杭州：浙江人民出版社，2013.
[3]Specials Archive. Big data[DB/OL].[2008-09-03].Nature，http：///news/.
[4]李国杰.大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域-大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊，2012，27（06）：647-657.
[5]覃雄派，王会举，杜小勇，王珊.大数据分析――RDBMS与MapReduce的竞争与共生[J].软件学报，2012，23（01）：32-45.
大数据时代的概念与特征范文第3篇
【关键词】大数据时代；企业管理；创新；必要性
随着互联网技术的不断完善和发展，全球已经进入了大数据时代，各类数据在不断的增多，在全球范围内，每年的信息量会增加两倍以上，因此，大数据被人们广泛的关注。在大数据时代，应该通过海量的数据分析，对这些多元化的数据进行加工处理，在此基础上，通过专业化的技术处理，使信息数据更好地促进企业的发展，提高企业的核心竞争力。
一、大数据的相关概念
（一）大数据的概念
如今，大数据还没有形成一个较为统一的概念，其主要是指海量的资料和数据，其涉及的资料总量非常的庞大，所以，在进行这部分信息处理的过程中，需要消耗大量的时间，并且要对数据进行及时的处理，提高数据管理的效率，为企业的决策提供数据的支持。最权威的定义来自于美国科学基金会，其表述大数据指的是通过互联网技术和各类传感设备，可以形成数据流的方式，并且通过视频和音频软件，形成长期的和多元化的数据集合，形成数据的分布式整合。
（二）大数据的特征
其一，大数据的种类比较繁多，不仅仅有常规的结构化的数据，而且还要大量的非结构化的数据，形成各类关联密切的数据库，在社会网络通信的过程中，结合了流媒体等，进行海量数据的收集。其二是数据的容量和体积非常的巨大，数据每秒钟传输的速率也大大的上升。其三是数据的价值密度比较低，在海量的大数据中，很多的信息的价值并不高，需要人们从海量的数据中筛选对自己有用的信息。其四是信息的流动速度快，在大数据背景下，信息的传递具有高效性特征，大数据的处理能力得到了强化，而且提高了企业的决策能力。
在对大量的数据进行关联中，首先要在海量的信息中筛选出有用的信息，然后将这些信息存储起来，在必要的时候进行数据的分析，将有用的信息挖掘出来，实现数据的应用，分别是数据进行生产、处理和价值的提取，随着互联网技术的发展，云计算和物联网技术实现了发展，这些技术使得企业在进行数据的处理中打破了时间和空间的界限，数据也呈现出爆炸式的增长。
二、大数据时代企业管理创新的必要性分析
在大数据时代下，企业在进行管理方面，实现了创新的管理方式。
（一）企业运营管理的创新
在企业运营的过程中，运用大数据，实现了运营管理的创新，企业在进行运营管理的过程中，要对客户的潜在需求进行分析，所以其应该洞察客户的评价，了解客户的潜在意思，满足客户的个性化的需求，通过大数据，可以实现一对一的营销，对客户的需求进行个性化的分析，通过对客户的背景信息的分析，可以制定静态的信息，对客户的购买行为进行分析，通过数据的挖掘，对客户的潜在的喜好进行探究，这样就能及时为客户推送他们喜欢的产品的特征，制定合理的产品营销的策略，激发客户的购买欲望。
（二）企业人力资源管理创新
在企业中，企业要想提高自己的竞争力，就需要引进大量的人才，人才可以推动企业创新，企业应该着力提高员工的能力，让员工的凝聚力增强，使他们在企业中产生归属感，这样才能防止人才的大量流失，确保企业正常的运行。通过大数据技术，企业可以了解员工的思想动态，及时了解员工的需求，可以满足员工的需求，帮助企业进行人力资源的预测和分析，对潜在员工的走向进行预测，使企业更加具有吸引力。通过大数据的方式，建立起人力资源的信息平台，对员工的基本信息进行获取后，针对员工经常使用的社交网络，可以及时的了解他们的生活方式和情感动态。
（三）完善企业的核心竞争力
在大数据背景下，企业在竞争中，地理位置的优势不再凸显，这些优势随着时空界限的打破变得微不足道，企业在创新中，各类创新的理念也被时代的发展淡化，国家和政府出台了很多对企业的保护措施，这些措施也不能适应市场的发展，随着大数据的发展，市场的变化瞬息万变。所以，在企业制定管理模式中，应该结合大数据，通过有效的数据分析，适应瞬息万变的市场，通过大数据，可以对企业的信息进行优化，制定出最及时的决策，实现企业内部和外部信息的及时对接，使企业内部的信息得以及时的更新，在生产方面，可以生产中客户最需要的产品，防止产品生产的盲目性，很多企业在生产中具有滞后性，导致产品在生产出来后，消费者已经不再需求。在企业进行业务决策的过程中，应该充分分析企业的潜在价值，这样可以节约大量的生产和人力的成本，而且使数据高速的增长，使企业的竞争力得到进一步的完善。
（四）整合电子信息数据
在大数据时代，企业的信息主要以电子数据的形成呈现，电子数据的数量越来越多，企业在进行信息存储中，占据的空间更多，而且各类信息的类型和范围越来越大，很多非结构化的信息涌现，信息不仅仅以文字的形式呈现，同时也通过视频和音频的方式呈现，但是，很多企业目前在对信息进行处理中，还是局限于对结构化的信息处理，在信息处理的过程中还具有局限性，而且仅仅针对文字和文本的整合，在这个背景下，很多重要的信息就会被企业遗漏。所以，随着大数据时代的发展，企业应该完善对不同类型数据的处理能力，特别是对视频和音频的整合，并且结合图片，以更加生动的形式展现信息，提高各类数据整合的能力，才能使企业在进行信息和数据管理中更加具有实效性，发挥数据在企业制定决策中的作用。
（五）对同类企业信息数据间的联系进行整合和规划
很多企业在对信息和数据整合中，采用了不同的技术，实现了一定程度的创新，但是，在实际的工作中，企业在对信息整合中，还是缺乏规划性，所以，在不同的企业之g，他们在对数据整合中，各类数据都是独立整合，缺乏联系，不能对数据之间的联系进行密切的分析，企业的各个部门在对数据整合中也缺乏沟通，这就导致了企业在整合数据的过程中缺乏实时性，这样的数据具有分散性，不能促进企业决策的制定。所以，各个企业，特别是经营方式相似的企业，应该强化联系，建立统一的规划，这样才能确保企业之间的业务共同发展，提供数据信息的前提下，实现数据的共享，建立数据共享机制，才能使大量的数据充分发挥出自身的价值，促进企业、行业和整个市场的发展，共同抵御外部的冲击。
三、大数据时代企业管理的创新
在大数据时代下，企业在制定管理方针中，应该结合大数据时代的特征，充分运用大数据的优势，在管理中不断创新管理模式。
（一）创新企业管理模式
在企业发展的过程中，应该采用移动智能终端的方式，这类技术可以凸显大数据时代的优势，使大量的数据资料充分发挥自己的作用，这类技术也是大数据时代的重要特征的体现。海量的数据可以为企业提供全方位的信息，企业在发展中在面对这些信息中，其面对的冲击不小，而且面对各方面的挑战，所以，企业的管理人员应该通过这些数据的分析，制定合理的决策，使企业的管理水平得到极大的提升，实现精细化的管理，使员工都可以接受个性化的管理，既可以使员工的个性充分的发挥出来，同时也不会导致企业内部的混乱。还应该提高企业员工对数据信息的认识，信息数据具有开放性特征，员工应该结合传统的决策，对企业管理方式进行革新。
（二）以数据作为企业运营的决策的依托
在大数据背景下，企业在经营的过程中，要建立起数量和信息的平台，而且在这个平台上还要融入微博、微信等软件，这样才能使平台上的数据更加的丰富，才能制定更加科学的决策。企业在进行管理模式创新的过程中，应该充分认识到非结构性数据的重要性，将这些信息与自己的产品和客户结合起来，增加客户的体验，这样客户在体验中才能了解产品的优势和性能，企业管理人员应该做好对各类非结构性数据的整理和分析，强化对信息的筛选，使自身的服务更加具有实时性特征，这样才能提高企业经营的效率。而且在制定相关的营销决策中，应该坚持以数据为依托，这样才能促进企业更好的发展。
（三）建立起科学的企业网络
在现代化企业经营的过程中，企业在管理的过程中，不仅仅看重产品，更加应该注重服务的质量，企业应该建立起合理的企业网络，才能对各项服务进行深层次的分析，这样才能推动企业各项服务的革新，使企业内部数据库的作用充分的发挥。在企业内部形成产业链，实现产业链的资源化发展，对供应商和销售商的基本情况非常了解，并且建立起合作伙伴，企业应该与客户、供应商和员工建立完善的联系这样才能形成一个信息化的网络，促进企业全面发展。所以，建立完善的企业网络是企业完善管理方式的重要环节。
（四）强化数据信息管理人才的培养
随着大数据的发展，企业已经进入到大数据时代，企业在管理中面临着各方面的冲击，所以，要对大量的数据进行管理，创新企业管理的模式，这些都离不开人才。数据管理人员不仅仅要具备良好的计算机操作能力，而且还应该了解管理和营销方面的知识，要及时的对信息进行处理，要具有出色的随机应变的能力。所以，企业应该建立起完善的人才培训机制，才能更好的推动自身的发展。企业在对人才培训中，应该着力提高他们的专业水平，并且企业在招聘中也应该更加具有针对性，招纳大量的适合的人才。
四、结语
在大数据背景下，企业不能仅仅采用传统的管理方式，应该结合大数据相关的技术，进行数据的整合，企业应该紧跟时代的变化，制定管理模式，强化企业信息数据库的建立，并且培养专业化的人才，使企业在激烈的竞争中获得竞争优势，促进企业的长远发展。创新是企业发展的重要的环节，企业应该不断适应大数据环境，创新管理模式，如果在大数据背景下，企业还是沿用传统的管理方式，那么企业的管理方针就会滞后于企业的发展，导致企业在经营中面临风险。
参考文献：
[1]朱佐为. 互联网背景下企业财务管理创新的必要性探析[J]. 现代商业，2015，08：221-222.
[2]张翠苹. 大数据时代背景下的现代企业管理的创新模式[J]. 商场现代化，2015，28：83-84.
[3]匡瑜. 互网背景下企业财务管理创新的必要性探析[J]. 财会学习，2016，01：39-40.
大数据时代的概念与特征范文第4篇
关键词：大数据 传统统计教学 改革 理论基础
伴随着社会经济的飞速发展，信息和数据的重要作用日益凸显出来，特别是伴随着“大数据”时代的到来，“大数据”已经成为当今最热门的关键词。“大数据”在各行各业中都掀起了变革的巨浪，在教育领域中也掀起了对教学模式的深刻探讨。那么，从统计学的角度来说，“大数据”可以说是基于现代的信息技术和工具从而可以自动记录、储存和连续扩充的一切类型的数据，它已经大大的超出了传统统计记录与储存能力，对统计学的教学产生了巨大的冲击。
一、“大数据”时代对传统统计教学的冲击
统计的研究对象是大量社会经济现象总体的数量方面，可以说统计就是研究“量”的，“大数据”时代恰恰是以数据为中心的，所以说统计人员必须学会用数据去思考问题。如何适应“大数据”时展的要求，如何在这样的背景下对统计学教学进行改革，是急需解决的问题。除了普查这种调查方式以外，许多传统的统计方法都是基于小样本数据而建立起来的，因此它并不适用于“大数据”分析的需要。在如今这样的“大数据”时代，这些传统内容的相对重要性也会随之发生改变。比如，传统统计的数据搜集，通常是根据研究目的，在已知来源的数据当中搜集，记录者的身份是确定的，而“大数据”时代，数据的来源是很难追溯的，而且对记录者的身份也很难确定。再如，传统的抽样推断是在概率保证的前提之下，以分布理论为基础，用样本的特征推断总体特征的，而在“大数据”背景下，分布状况是实际的，判断也是基于总体特征进行的。
二、“大数据”时代下的传统统计教学必要性分析
“大数据”一词是由统计学家提出来的，可见“大数据”与统计渊源甚深。目前“大数据”时代致使统计学的教学内容发生了重大改变，但是其中最基本的原理保持不变，因此在统计学的教学过程中，要能够让学生应用基本原理进行新的教学内容的理解。在教学过程中要能够采取理论与实际并重的教学模式，将基础理论以及实际应用进行紧密的结合。“大数据”虽然对传统的统计教学产生了近乎颠覆性的影响，但并不是所有的问题都有海量的数据，不是说传统的统计理论和方法就不能用了，也不是所有的数据问题都适合用现有的大数据处理技术来处理。
（一）统计基础理论的重要性
在教学过程中，理论教学的作用非常重要。应该强调统计学理论基础，并分析基本理论在实践当中的应用。虽然一些统计学中的概念在“大数据”背景下变得不再是普遍性问题，比如样本的概念。但是在淡化了类似样本和总体概念的同时，似是模糊了抽样推断这一传统统计分析方法，但事实上却是强调了归纳，本质来说仍是推断（归纳推断）。
（二）传统统计调查、整理方法的重要性
传统统计学在数据搜集、模型的选择方面，有相当的独特之处。虽然已经进入了“大数据”的时代，但是并不是所有的问题都有海量的数据。传统的统计数据搜集、整理的方法仍然适用，因此，相关知识的传统统计教学十分重要。
（三）传统统计分析方法的重要性
较之传统的统计分析方法，现有的“大数据”分析方法更为复杂。“大数据”背景下，要强化分析统计软件的使用，同时要能够考量方法的适用性以及解决问题的可用性，使得学生能够掌握应用统计学基本原理解决实际问题的能力。“大数据”统计学对传统统计学是补充，而不是替代。以样本统计和预测分析为基础的传统统计学仍将会在经济分析和社会统计的很多领域中继续发挥重要的作用。因此，不难看出相关的基础知识、理论的教学的重要性。
三、结束语
在以数据为驱动、以数据为中心的时代，作为研究数据的统计学面临的挑战和机遇十分重大。“大数据”背景之下，数据的搜集、整理、分析处理技术对统计学的发展、统计学的教学提出了巨大挑战。尽管如此，统计学中的基本原理始终不变，加之传统统计方法在统计搜集、整理当中的独特的不可替代之处，另外基于不能使用“大数据”进行分析的情形也不少见等问题出发考虑的话，传统统计教学的重要之处显而易见。
总之，在大数据时代，作为统计学的教学人员，我们既要面对挑战，也要抓住机遇。在强化传统统计学教学的基础之上，对教学形式、方法进行改革与创新，推动统计学的发展。
参考文献：
[1]李金昌.大数据与统计新思维[J].统计研究，2014（1）
[2]赵伟.大数据在中国[M].江苏文艺出版社，第1版，4014年6月1日
[3]杨铁莘.大数据时代下的统计学[M].电子工业出版社，第1版 ，2015年9月1日
大数据时代的概念与特征范文第5篇
【关键词】 大数据 旅游大数据 智慧旅游 应用
因特网的广泛应用促进了网络技术的空前发展，21世纪的今天，“网络就是一切”的理念已经深入人心。尤其是移动互联网，以自身的优势拥有了庞大的用户群体，据有关统计资料表明，截至2014年6月底，互联网的普及率到达46.9%，手机使用率达83.4%，手机上网比例首次超越整体PC。这些新的技术与各种移动智能终端相结合，将人们带进了以PB为单位的结构与非结构数据信息时代，以云计算为基础的信息存储、分享和和挖掘手段，可以有效地将这些大量的、多变化的终端数据存储下来，并随时进行分析和计算，释放出更多数据的隐藏价值。互联网和智能手机的普及为智慧旅游的发展搭建了良好的平台，各大旅游网站的发展如火如荼，旅游大数据在旅游网站、微博、微信等社交网站中诞生。挖掘旅游大数据中的隐藏价值并应用于智慧旅游是我国智慧旅游发展面临的重要问题。
一、大数据概述
1、大数据的内涵
随着互联网、云计算和物联网的迅速发展，大数据也逐渐成为人们关注热点。早在1980年著名未来学家阿尔文・托夫勒在《第三次浪潮》中将大数据比喻成是“第三次浪潮的华彩乐章”。2008年美国《自然》推出的名为“大数据”的专刊，创造了“大数据”的概念。2009年大数据的理念逐渐深入人心，受到广大学者和专家的关注。最初的概念认为大数据是指需要的信息量过大，已经超出一电脑在处理数据时所能使用的内存量。一般的概念认为在一定时间内通过传统的技术无法取得、管理、处理的数据集的总称。Reilly Media公司对大数据的定义则更注重大数据在管理和分析系统起到的关键作用，认为当数据的数据量和性能大到足够能成为实施数据管理及分析系统的设计和决定因素时，可称之为大数据。目前大数据并没有一个权威性的定义，不同的企业、机构、专家对大数据的定义各不相同。总的来看，对于各不相同的定义中也存在着共性，即大数据不仅数量大，而且形式多样化、结构复杂，传统的技术难以满足实时处理数据的要求。
2、大数据的特征
大数据的广泛应用开拓了IT行业发展的新局面，对社会的方方面产生的重要影响，同时也增加了社会各行业对大数据的理解。2013年IBM公司在《分析：大数据在现实世界中的应用》时，将大数据的特征解析为“4V”即Volume（容量大）、Variety（种类多）、Velocity（速度快）和Veracity（真实性）。目前也有学者认为价值密度低（Value）也是大数据的一个重要的特征，而且国内一些媒体提出大数据除了具备“4V”以外，还呈现出结构复杂的特点。综上所述，大数据的特征可解析为“5V+1C”，即Volume（容量大）、Variety（种类多）、Velocity（速度快）和Veracity（真实性）、Value（价值密度低）、Complexity（复杂性）。其中，Volume不但指数据的数量巨大，而且当数字转换为信号时能够完整的被保存。Variety为我们在海量数据中把看似无用的信息转变为有用的信息提供可能。Velocity能够加速数据交换，更快地满足客户实时性需求。Veracity是大数据应用的重要前提，数据分析应该基于准确的基础数据才能做出有意义的决定。Value是指在海量的数据中只有极少量的数据的有价值，我们所做的是利用云计算、智能化等技术平台挖掘有价值的信息，促成正确的决策和行动。Complexity指的是数据结构的复杂，大数据中有95%的数据属于非结构化数据，实时处理非结构化数据是大数据所面临的重要挑战。大数据的容量大和复杂性的特征使传统的数据管理技术面临严峻的挑战，大数据技术的研究和应用势在必行。
二、旅游大数据
旅游大数据是智慧旅游的“智慧之源”，顾名思义，就是利用大数据的方法和技术，有效收集整合旅游监管数据、移动运营商数据、旅游行业数据，实现对游客信息进行多维度的精准分析和有效预测，让数据自己“说话”。目前信息孤岛问题制约着旅游大数据的应用，我国具有大量的旅游网站，由于体制和利益因素的影响，这些数据之间缺乏统一的标准，难以共享和应用，信息孤岛导致数据利用效率抵下、信息资源大量冗余等问题。
解决信息孤岛问题，一方面要着力构建旅游信息数据交换平台，制定统一的数据采集标准。研究制定旅游行业数据库和元数据库的内容标准，制定旅游行业数据分级规范和旅游数据分类规范，进行数据采集、编目、分级，实现旅游数据分类归档、授权应用;建立数据共享机制，解决信息数据交换和共享问题;利用数据挖掘、数据分析等技术，构建科学化、智能化、人性化的数据分析系统，发挥数据综合服务和应用效能，提升旅游管理服务水平。另一方面要依托“网站集群”，形成“省―市（州）―县（区）”多级一体的旅游电子政务体系，实现信息的逐级报送、审核和，实现资源共享，解决信息孤岛。
三、旅游大数据在智慧旅游中的应用
1、面向企业的应用
在旅游供应链中涉及到食、住、行、游、购、娱六类供应商，在智慧旅游中能够充分运用大数据的主要有酒店、航空公司、旅行社和景区等住、行、游三类供应商。对于这些企业而言，大数据的应用主要有两个方面：一方面是对于企业自身而言，实现企业管理信息化和内部的运营监管;另一方面是面向游客进行营销宣传，企业与主要的搜索引擎和旅游电子运营商合作，对游客大数据进行充分的分析挖掘，掌握旅游消费者的需求信息，为制定旅游营销策略提供依据。目前很多平台型旅游企业（携程、艺龙、去哪儿、蚂蜂窝等）已经开始应用大数据，开发自己的产品体系，为更好地实现与酒店、旅行社等旅游产品供应商服务的拼配与对接。他们具有专门的技术人员提取旅游攻略引擎中的用户信息，提取酒店、购物、拍照、点评等关键信息后，进行系统化的分类整理，经过人工分析和编辑后形成旅游攻略和调查报告，为旅游产品供应商提供更加精准的产品研发和营销策略。例如，国内知名自助游网站蚂蜂窝与酒店合作开启反向预订模式，大大提高了酒店的销售量;Hopper旅游网站利用大数据为旅游者提供旅游景点推荐。因此，大数据的应用可以使企业向旅游企业以全新的方式销售旅游产品。
2、面向政府的应用
在大数据当道的时代，数据就是资本，政府运用大数据不仅能够实现旅游行业管理的宏观调控，而且能够掌握公共服务的主动权。对于政府自身而言，要全面提高电子政务水平，构建电子政务集群体系;加强与交通、气象、海关、公安等部门的横向合作，同时将互联网旅游企业、典型的旅游投资、散客消费等纳入到统计系统中，实现跨部门、跨行业、跨地区的资源共享;建立旅游大数据交换平台，形成数据互换和共享机制。对于企业而言，政府要提高宏观引导能力，依据大数据监测平台及时准确有关旅游经济运行的数据信息，提高信息引导能力;依据大数据技术提高舆情监测和动态分析能力，创造有利于旅游业发展的舆论环境。对于游客而言，政府要提高公共服务能力。例如，开发旅游公共服务应用APP，向游客及时推送交通、天气、签证等信息，为旅游提供指引;加强对旅游景区等场所的公共WIFI服务设施的建设，通过免费WIFI可以获取游客的相关信息，推送旅游APP;依据大数据技术提高旅游呼叫中心的工作效率，不仅能够高效处理游客投诉，抚慰游客情绪，而且能够实现事故预警，应急处置，有利于保留景区口碑和景区的长远发展。
3、面向游客的应用
游客是旅游产品的消费者，是实现智慧旅游的核心价值。广大游客在智慧旅游中的消费信息是在旅游大数据中需要挖掘的重要内容，依托大数据技术对其进行分析，制定出更加适合游客的旅游产品，因此，旅游大数据产生于游客，又服务于游客。当我们想到一个陌生的景区旅游时，在出游前，第一，在搜索引擎收集出行的信息，体验虚拟旅游;第二，确定旅游目的地，下载APP;第三，下单订购门票或实时支付。出游中，第一，手机接收二维码;第二，利用智能交通规划路线;第三，刷二维码进入景区;第四，APP增强现实，语音导览;第五，遭遇紧急突发事件求助;第六，查周边吃住行购，刷二维码完成消费。出游后，第一，景区游玩，分享心情;第二，点评分享旅游经验。在整个游客自助智慧旅游流程中，给游客带来了全新的体验。为了满足广大游客的消费需求，刺激旅游消费，智慧旅游系统平台建设需要进一步深化，做到旅游景区立体化和形象化，游客在手机上能够身临其境地感受景区的真实特征，提高游客的出游欲望;依据大数据技术，为游客制定出行路线的同时能够评估出行费用，方便游客出行;完善景区APP终端，除了为游客提供景区信息外，还要提供一键呼救、游客位置信息、轨迹信息等多种服务，充分保证游客的安全利益。
四、结语
目前大数据在智慧旅游中的应用多体现在在线旅游企业对大数据的应用，随着社会经济的发展，对数据和信息资源的依赖程度也日益增加，旅游行业对大数据技术和大数据应用方面关注度日益提升，本文阐述了大数据发展的背景、大数据特征以及大数据的关键技术，并结合旅游业的特点，阐明了旅游大数据的内涵、旅游大数据的主要任务，重点从旅游供应链的视角分析了大数据在智慧旅游中的应用。目前，对于大数据在智慧旅游中的应用研究仍处于起步阶段，融合云计算和大数据技术促进智慧旅游的不断发展，需要我们进一步深入了解大数据，为大数据的应用做好充分的准备。
【参考文献】
[1] 维克托.迈尔舍恩伯格著，盛杨燕、周涛译：大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].浙江人民出版社，2013.
大数据时代的概念与特征范文第6篇
关键词：大数据；中文标记；图像视频；综合检索
中图分类号：TP311. 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2013）11-0061-03
0 引 言
随着传统数据中心向多媒体数据中心的发展，数据中心服务模式已经发生了翻天覆地的变化。大数据时代的核心特性有两个要点：一是一切都被记录，二是一切都被数字化。随着大数据时代的来临，它带来两个重大变化：一是数据量爆炸性增长，据统计，最近两年来国内各类机房产生的数据量大于2010年以前人类文明所产生的数据量的总和；二是数据来源极其丰富，特别是诸如图像、视频等非结构化数据所占比例逐年增长。从存储方面看，传统数据中心存储内容包括资源信息、业务信息、统计信息、指挥信息等，主要以结构化的数据表的形式存在，现在数据中心存储文本、数字、图像、视频、声音等多种数据形式。这些变化对数据中心检索技术要求越来越高，主要体现在：一是检索载体多样化。现代数据中心需要综合利用磁盘、磁带等综合性数据库。二是检索手段综合化。检索目标由单一的文本检索向文本、图片、视频、声音、地理信息多种目标发展。三是检索时机全域化。新数据文件增加不应中断向用户的服务，保障24 h全天候检索的可用性。因此，为了更好地利用海量图像、视频等非结构化数据，提高图像视频数据的检索效率，同时提高图像视频数据的可用性，有必要对图像视频检索方法进行深入研究。
1 图像视频检索在大数据时代的意义
多媒体信息包括文本、图像、音频、视频等信息。使用关键词检索，只能查询到媒体文件对应的文件名等特征，而无法对媒体文件内容进行查询，所以对于多媒体信息的查询应该不同于简单的文本信息的查询。随着越来越多的视频多媒体形成了海量文档，急需研究新一代的信息检索技术。
现代数据中心的发展具体来说，涉及数字化技术、超大规模数据库技术、网络技术、多媒体信息处理技术、信息压缩与传送技术、分布式处理技术、安全保密技术、可靠性技术、数据仓库与联机分析处理技术、信息抽取技术、数据挖掘技术、基于内容的检索技术、自然语言理解技术等。在众多技术门类中，对视频图像的检索显得尤为重要。本文主要研究基于内容匹配的数据中心图片视频资源的综合信息检索技术，为铁路、水路、公路、航空、交通保障等领域的数据中心建设以及综合性基础性中心多媒体检索技术的发展提供理论参考。
2 国内外的研究现状及动态
国外基于关键镜头关键帧的视频检索技术已经发展了很多年，随着视频数据急剧增加，图像视频检索已经成为一个新的研究热点。从第一届DIAL’04（The first International Workshop on Document Image Analysis for Libraries）开始，图像视频检索就一直被当做专题来研究，近年来，数字图像视频检索受到了极大的关注，DIAL、ICDAR等每次研讨会议均对其进行专题讨论。但是，由于国外图片视频中标记大多采用英文形式，而我国数据中心中图片视频标记是中文的，中英文在笔画排列、字词句构成、组织方式等方面差异太大，他们的视觉特征明显不同，现有的很多方法无法直接被我们直接采用。为了研究我国海量中文图像数据的管理、检索、利用，因此必须研究具有我国自主知识产权的基于中文标记的数字中心图像视频资源综合检索方法。
2.1 基于OCR的文档图像检索
在海量的视频图像数据中，其中一部分可进行正确的OCR识别，进行上下文标记，完全可用传统信息检索技术检索。对于各语系而言，其检索技术是相通的，只是OCR技术不同而已，但受到OCR技术的限制和视频图像本身质量的影响。在许多情况下，OCR识别结果并不尽人意，识别正确率对检索结果影响很大。目前，主要有两种容忍OCR识别错误的方法：一是对查询词进行扩充，估算OCR转换错误，并对OCR误差词进行检索；二是采用单词距离匹配的策略，主要是通过在矢量空间中进行词与词的匹配，计算出查询词与OCR识别目标的距离来排序。采取这两种检索误差容忍技术后，检索正确率明显提高，但统计显示，当OCR识别正确率低于75%时，视频图像检索质量将很难达到用户满意。
2.2 基于图像特征的图像视频检索
视频资料中，大量的关键帧、镜头是不能进行OCR识别的，主要有以下几个方面原因：其一是技术限制。由于OCR技术本身的局限，对于非规则字体、复杂背景、图像质量差、字符严重形变/扭曲、字符分割不完整等情况，OCR无能为力。即使能部分识别正确，但需要大量的人工校正，效率很低。其二是功能限制。对于签字或者印章等需要用于确定性的具有法律效力的文件，不适合采用OCR进行识别。例如，史料文献、名人手迹、重要的人工标记与墨迹、书法书画等也只能以文档图像的格式呈现。
基于图像特征的检索技术已经被越来越多的专家学者所研究。基于图像特征的检索过程与CBIR（Content Based Image Retrieval）过程相似，但技术迥异。CBIR常用的颜纹理等基本特征不再有效，必须根据文档图像本身特点，抽取相应图像视频特征及规律进行检索，目前研究主要集中于基于内容相似性和基于关键词检索。基于文档凸显内容相似性的建设主要是抽取基于文档全局特征与基于帧图像的局部特征来进行。全局特征主要有字符纹理统计、直方图统计、字符投影分布、字符行统计等，而局部特征主要是字符图像块的区域宽度、位置与面积等。还可将帧页面分为多层网格，抽取每个网格特征，进行基于网格的相似性比较。为了克服网络尺寸最优选择的一些问题，Cesarini、Mairinai等利用基于MXY树进行检索，在图像区域分割时建立MXY，综合全局特征与MXY树结构特征形成特征矢量进行相似性比较。
2.3 基于标记的图像视频检索
在基于空域语义上下文的概念标注优化中，Jiang等人基于概念之间的相关性学习得到一个语义图模型，在对某个镜头进行标注时，首先得到各个概念对于这个镜头的预测结果，然后利用这个图模型对预测结果进行平滑优化，并且在这个过程中考虑数据跨域的问题，即训练语义图模型的数据和对之进行优化的数据来自于不同的域，取得了较好的结果。Smith等人提出了一种Discriminative Model Fusion （DMF）方法，该方法将不同概念检测子对镜头的输出概率形成一个向量，然后以这个向量为镜头特征进训练，并预测概念标注结果。Jiang等人对这个方法进行了修改，加入了用户提供的标注信息。这些方法的问题在于，它们受限于语义词典的大小，只在词典中的概念数目较少的时候证明比较有效。
3 基于中文标记的数据中心视频图像资源综合检索方法
3.1 主要技术原理
在大数据时代，针对数据中心中文视频图像的特征，本文研究提出一种基于中文标记的数据中心视频图像资源综合检索方法，主要技术原理框图如图1所示。
图1 基于图像视频检索的数据中心存储体系结构和服务架构
3.2 主要方法
好的存储结构是检索的前提和关键，也是检索的方法之一。本文所采用的检索方法采用一种复杂应用环境下数据中心体系结构和服务架构。
首先，采用特征描述的视频图像检索方式。特征提取是图像处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。有时，假如特征提取需要许多的计算时间，而可以使用的时间有限制，一个高层次算法可以用来控制特征提取阶层，这样仅图像的部分被用来寻找特征。由于许多计算机图像算法使用特征提取作为其初级计算步骤，因此有大量特征提取算法被发展，其提取的特征各种各样，它们的计算复杂性和可重复性也非常不同。
其次，数据中心图像视频文档特征提取和索引建模技术是高效检索的关键。如前所述，视频内容本身包含丰富的视觉上下文信息，这些上下文信息是自然存在的，而不是相互独立的，一般可分为两类，即空域视觉上下文信息和时域视觉上下文信息。空域视觉上下文是指视觉帧内部的视觉信息之间存在的相关性。本项目针对空域视觉上下文信息和时域视觉上下文信息进行建模，为图像视频的快速检索提供基础。
4 基于中文标记的图像视频综合检索特点
基于中文标记的图像视频综合检索方法主要有以下特点。
首先是提出了特征描述方法。对于一个给定的视频镜头，在三维网格上进行采样，对于采样得到的点进行聚类，形成视觉词典，把每个采样点映射到特征空间离它最近的那个视觉词。这样，一个视频镜头就可以看作是一个由视觉词组成的立方体结构。然后，根据视觉词在立方体结构中的相对位置，把它们看做一个视觉词的序列，并用一个扩展的马尔科夫链对之进行建模。这样，视觉词在时空域中的关系可以用该模型中的状态转移矩阵进行描述，并和原始的Bag-of-words特征结合，作为视频内容的特征描述，可以有效提高其区分不同内容视频的能力。我们把该特征应用到两个不同的问题中，即视频概念标注和动作识别。
其次，提出一种两阶段的视频概念标注优化方法。思路大致如下：一方面，分别利用星型结构和链式结构的Conditional Random Filed（CRF，条件随机场）对视频中的空域语义上下文和时域语义上下文进行建模，并借用其训练预测方法完成优化过程。和现有方法相比，本文方法能够更为准确地对概念之间的相互关系进行描述。利用训练集中人工标注的语义信息，体现人类对于视频内容和语义概念的理解，该方法能够有效提高概念标注的结果。由于训练数据的局限性和问题本身的复杂性，基于语义上下文的优化方法不可能完美地对概念之间的关系进行建模，因此，本项目提出一种基于半监督学习的调整方法，作为基于语义上下文优化方法的有效补充：认为得分较高的镜头被进行了正确的标注，通过在视频镜头之间建立图结构，利用视觉上的相似性，采用半监督学习的方法用概念标注中置信度较高的优化结果对其余结果进行调整，能够进一步提高视频概念标注的准确率。
最后，提出一种基于颜色聚类和多帧融合的视频文字识别方法。主要思路大致如下：首先，在视频文字检测中，统一考虑了文字区域图像的两个明显特征—— 一致颜色和密集边缘，采用近邻传播聚类算法，基于图像中边缘颜色的复杂程度，自适应地把彩色边缘分解到多个边缘子图中，使得在各个子图中检测文字区域更加准确。其次，在视频文字增强中，根据文字笔画强度图，过滤掉模糊文字区域，并综合平均融合和最小值融合，对在不同视频帧中检测到的，包含相同内容的文字区域图像进行融合，能够得到背景更为简单，笔画更为清晰的文字区域图像。再次，在视频文字提取中，一方面，通过自适应地选取具有较高文字对比度的颜色分量进行二值化，能够得到比现有的方法更好的二值化结果；另一方面，基于图像中文字与背景的颜色差异，利用颜色聚类进行噪声去除，能够更为有效地提高文字识别率。实验证明本文提出的基于中文标记的图像视频检索方法能够较好地完成视频图像检索。
5 结 语
大数据时代数据中心检索载体多样化、检索手段综合化、检索时机全域化，各类数据中心不仅存储容量急剧增加，而且视频、图像等多媒体数据比重逐年增加，因此提高检索效率，增加数据的可用性成为多媒体数据中心的重要任务。多媒体数据检索方式多样，检索原理复杂，目前还处于起步阶段，伴随我国经济社会的快速发展，大数据时代即将来临，各行各业数据的不断融合，图像视频检索必将大显身手。
参 考 文 献
[1] BERG A C， BERG T L， MALIK J. Shape matching and object recognition using low distortion correspondences [C]// Proceedings of 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. [S.l.]： IEEE. 2005， 1： 26-33.
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[3] WALLRAVEN C， CAPUTO B， GRAF A. Recognition with local features： the kernel recipe [C]// Proceedings of 2003 Ninth IEEE International Conference on Computer Vision. Nice， France： IEEE， 2003， 1： 156-264.
大数据时代的概念与特征范文第7篇
关键词:大数据时代企业管理发展
一、大数据的概念以及特征
(一)大数据的概念
大数据，具体来说便是常规软件在特定的时间内不能利用有效手段进行处理和收集的数据，这种数据需要利用强有力的措施进行处理，并且需要利用相应的管理流程实施控制，以便将其存在的价值进行发掘，这种存在的价值在企业的发展中会起到重要的帮助作用，所以在各个行业当中有着非常理想的应用效果。
(二)大数据的特征分析
大数据最突出的表现便是海量性，由于网络技术、信息技术的全面发展，产生的数据量以及数据规模非常大，其中每一层的基础信息处理都会对信息多层面进行输出，属于信息制造的源头，其中衡量数据的单位也从小单位初步发展到了大单位。ZB的概念已经越来越普及，根据相关的数据显示，全世界的数据存储量上升速度非常快。面对越来越多样化的大数据类型，在生活当中的不同领域都有所涉及，其中网页、文字以及视频等资料都其进行展现的重要方式，其结构层次非常多样化、有条理。大数据的生成传播速度非常快，呈现出了爆炸性趋势，信息量非常大，其类型十分丰富，可对互联网技术的及时性和真实性特征进行体现。在网络数据当中，对每一类人文资料的涵盖非常全面，对于资料的供应可对当前人类的需求进行满足，并且很多大数据依然具备非常大的创新价值，在不同的领域当中，有着良好的利用和发展前景。
二、大数据时代背景下企业经营管理面临的挑战
(一)结合多样化数据
企业的经营管理会包含非常大的数据信息，尤其是在当前经济快速发展的背景下，使得很多大数据成为了企业面临的关键性问题，企业需要利用现代化技术以及以往应用的技术对数据进行有效的收集以及处理，其中要在广泛的网络当中对数据进行有效收集。并且由于电商的快速发展产生的数据量非常大，同样需要进行有效收集。针对各类信息的广泛同步收集，企业要在管理以及经营中有重要的突破，很多企业针对数据库的处理，只是对其中的结构信息进行要求，但内部的一些非结构信息没有在经营管理中得到有效充分的使用。所以对于数据的整理并不全面。此外，一些半结构数据，在经营管理当中所展现出来的价值作用非常关键，但并没有对其进行有效的处理。
(二)对数据实时分析
经济的全面发展需要企业内部以及外部对数据进行有效实时的分析，企业在不断转变以及经营发展的过程中，数据处理任务都有非常大的提升，为经营管理作出迅速的判断。其中借助及时采集的相关信息，可是经营管理得到有效提升，因此经营管理需要针对每一类数据进行有效的处理，其中产生的任务量会非常大，其处理的质量以及效率都是一种考验。因此企业需要坚持及时性原则，及时对数据进行处理，这对经营管理产生的影响会非常关键。
(三)依据数据进行决策
企业的每一类经营管理决策会受到每一位数据非常大的影响，对数据进行处理的速度以及质量有着非常严格的要求，数据问题为实施科学决策的基础和前提，可以使决策更加精准，可有效防止数据模糊产生的决策错误。此外有些企业针对业务的拓展，对企业进行处理有严重的欠缺，对数据进行汇总比较盲目，实际准确性以及合理性有所忽视。只有对数据进行深入的处理和分析，才能使经营管理的具体问题得到有效解决，在对数据进行精准把控的前提下，才能实现科学的决策，保障企业的未来发展。
三、大数据时代背景下企业经营管理模式
(一)运营和决策以数据作为基础
当前，在经营发展中，企业针对经营管理需要对信息的整合以及体系的建设进行加强，所以要形成企业业务往来以及相应的数据分析，这些都需要在真实的数据情况下进行。大数据时代背景下，经营管理不但要在内部数据的基础前提下进行，更需要对系统性平台进行应用，以便使数据的管理更有效率和质量。企业需要对社会网络以及企业之间的链接进行有效提升，在不同的平台上对数据进行整合，从而使企业管理的每一类数据内容得到深层次的挖掘，对后续的信息数据分析进行有效完成。企业要对数据收集力度以及角度进行有效加强，并在企业声誉上对不同的经营决策进行制定，之后在分析数据的基础上，为企业的未来经营发展奠定良好的基础。
(二)培养数据管理人才
由于知识经济的全面发展，企业对于人才队伍的建设需要给予高度的重视，特别是在大数据的背景下，企业需要在激烈的市场竞争当中，将自身的竞争力进行有效提升。其中需要从内部人才的角度出发，对人才的知识以及数量提出更高的要求。为了使数据管理的质量以及效率得到有效的提升。需要对人员的数据敏感性以及反应能力进行有效完善，并使其数据业务分析能力有更强的提高。其中企业需要对人才储备量进行加强，并定期对相关人员展开有效的培训，之后对数据考核制度进行建立，使人才的分析能力以及相应的管理能力得到有效提升。
(三)大数据企业决策变革
在以往的经营管理当中，需要非常多的人力和物力，在对各类资源进行有效整合的基础之上，可对事件的因果实施有效的推算，以便使经营管理当中的每项问题得到有效解决。在当前的管理经营当中融入了非常多的先进平台和技术，可对数据进行有效的整合，以便使管理的要求得到满足。在之前的管理前提下可进行有效的优化和合理的发展，当代的经营管理任务便是对先进的数据进行掌握，以便通过数据展开合理的管理，使企业上升到更高的发展层面。
四、结束语
总之，企业的现代化发展离不开对大数据的应用，需要迎合时代的发展变化，对大数据进行积极应用，以便能够更好的对企业的发展进行保障，尤其是数据量的增加，需要充分应用大数据保障企业的发展，以便使自身的竞争力有所提升，得到更好的发展。
参考文献:
[1]刘晓华,隋晓,黄岩.大数据时代背景下企业经营管理模式与发展策略研究[J].中国市场,2019(19):186+192.
[2]张海鸣.基于大数据时代背景下企业管理模式的创新探究[J].现代营销(下旬刊),2019(05):146.
大数据时代的概念与特征范文第8篇
关键词：大数据；营销；精准化
中图分类号：F270 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）25-0094-02
一、大数据对营销工作的挑战
早在1980年，未来学家职尔文・托夫勒在其代表作《第三次浪潮》中预言了大数据的未来前景，他认为：“如果说IBM的主机拉开了信息化革命的大幕，那么大数据则是第三次浪潮的华彩乐章。”2011年麦肯锡全球研究所发表的专业学术报告《大数据：下一个创新、竞争和生产率的前沿》开始，“大数据”（Big Data）这一词开始频繁出现在大众的视野之中，“大数据”的思想逐渐被政府、企业接纳和吸收。随着社会生产力的不断发展、特别是科学技术水平和信息化程度的提升，我们正在迎来以大规模生产、分享和应用数据为主要内容和特征的大数据时代[1]。随着移动互联网、云计算、物联网的发展，各种社交、娱乐游戏、高清视频、IPTV、安防监控、移动应用等产生的数据流量也随之爆发式增长。据悉2010 年正式进入ZB 时代，到2020 年全球将总共拥有35ZB 的数据量，比2009年增长44倍。毋庸置疑，同文艺复兴和工业革命一样，人类社会迎来新的科技革命，已进入“大数据时代”。
IBM公司把大数据概括成三个V，即大量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity），构成了大数据的基本特征。也有专家把大数据的3V特征进一步扩展为4V特征，即新增了价值（Value）。大数据的出现在历史上也绝不是一个偶然，它是社会化、信息化、网络化高度发达的今天必然要经历的过程。数据量的激增，数据结构的演变，各行各业对海量数据的需求，给大数据的迅速成长提供了土壤。
哈佛大学社会学教授加里・金说，“大数据时代是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，进化论学术界、商界还是政府，所有的领域都将开始这种进程。”网络的兴起、电子商务的蓬勃发展、大数据时代的降临给企业业的营销工作带来巨大的挑战。伴随着营销领域本身的数字化进展以及各类客户对象身份数据、行为数据等非大量的非结构化数据的累积，新型的商业分析将赋予企业或大型超市的营销工作很多变革。
往日纷繁复杂的营销行为日益演变成为一系列的数据运算和相关分析，从而实现营销的精确化。这里有个经典案例：美国最大的连锁市场分析了他们的销售数据后，发现了一件有趣的事，每次飓风来临前，最畅销的商品除了矿泉水、手电筒、电池等必须品和啤酒之外，竟然是草莓夹心饼干，销量是平时的7倍。所以在飓风“法兰西丝”登录前夕，美国95号洲际公路上聚集着数百辆装载啤酒和草莓夹心饼干的货车，而他们得到的共同指令是“在飓风来临前务必送达！”这可以看作是大数据带来的科学营销的典型案例。所以，《纽约时报》说“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，通过对大数据世界中的海量数据进行分析而找出市场中超出人们常识、经验之外的相关关系，无疑会给企业的市场竞争赢得先机。无独有偶，美国著名的超市连锁巨头Target经过精准的客户数据分析则发现了一个女客户怀孕的事实，而这个女孩的父母当时一无所知。可以说，现实世界中通过大数据分析，可以精确地发现纷繁复杂的社会中尤其是商业网络中事物彼此之间的相关关系，尽可能避免犯传统营销中“不识庐山真面目，只缘身在此山中”的错误，实现精准化营销。
二、推进营销业发展的对策建议
大数据的整体趋势之下，移动设备和人进行捆绑，进而促进了整个互联网生态结构的转变。目前，数据库营销在中国已是许多传统企业和国内外投资者高度关注和准备进入的“百亿蓝海”。精准营销借助先进的数据库技术、网络通信技术等手段保障和顾客的长期个性化沟通，从而不断满足客户个性需求，建立稳定的企业忠实顾客群，实现客户链式反应增值，使营销达到可度量、可调控等精准要求，促进企业长期稳定高速发展，使企业的营销更具备竞争力。在如此数据正经庞大的时代，我们不能够再完全依靠经验决策了，要更精准地找到用户和降低营销成本，提高企业销售额。伴随着营销领域本身的数字化的进展以及各类客户数据、销售数据、行为数据等类型数据的累积，新的商业分析将赋予企业营销工作新的推动。
（一）营销模式策略调整
互联网、社交网络、移动网络无疑是大数据的制造者，一有时机，这些大数据就会在政府管理、企业营销中释放出巨大能量。在大数据的时代背景下，市场营销模式应从原先的单用户调查，转化成为对于商业中大数据的数据挖掘，数据挖金，这样就可以让企业掌握到用户的基本情况、用户的爱好、对于品牌的理念以及消费观点、对于新产品的反应。这样，企业的决策者和研发人员就可以针对各种用户所有可能的情况进行调整，研究一些外在设计或者内在元素的提升，调查部分产品的部分设置，更好地增加营销的利润率。
（二）配置合理的企业数据库
在大数据的时代背景下，在商业、经济、政府及其他领域中，决策行为将日益基于数据和分析而做出，而并非基于经验和直觉；而在公共卫生、经济预测等领域中，“大数据”的预见能力也已经崭露头角。大数据时代使得企业界数据库所拥有的数据量快速膨胀，不同数据之间形成大量的数据重合，这也可以看成是海量数据、大数据时代的产物。
所以，作为营销型企业，是大数据的“生产者”和“制作者”，如何在有限的人力、物力资源条件下，配置合理的数据库，更好地服务于企业自身和客户的需求，是企业统计数据库建设的首要问题。
（三）发展数据挖掘技术，高效地利用数据库资源
大数据时代，物联网技术的发展、社交媒体的兴起，从客户交易到交互数据的改变都对营销模式产生着影响，也客观上要求新的分析方法和技术来挖掘价值。如何对大数据进行分析和处理，高效地利用，是企业界、相关科研机构需要解决的问题，大数据就要求统计科学的发展越来越趋于量化分析，对统计研究和应用人员的要求越来越高，而数据挖掘就是一个重要的武器。
时代杂志（TIMES）预测：Data Mining将是21世纪最热门的五大新兴行业之一。数据挖掘是从大型数据集（可能是不完全的、有噪声的、不确实性、各种存储形式的）中挖掘隐含在其中的、人们事先不知道的、对决策有用的知识的过程。它也涉及到计算机、数学、统计学、人工智能等众多学科领域。针对大数据量大且内容庞杂的特点，如何将非结构化数据转化为结构化数据的方法和技术，积极推动数据处理方式从简单汇总向数据挖掘方向转变，加强对数据的预处理，提高数据处理的智能化程度。“啤酒与尿布”的故事就是数据挖掘的一个经典案例。
对数据进行挖掘，就像找到一座金矿，但如果没有选矿的方法，其价值是发挥不出来的。现在对企业界来说，最迫切需要的不是数据，而是准确处理、分类数据的方法，这也是网络营销实现计量化、精准化的前提。这也不仅仅是传统意义上的误差较大的预测。
数据挖掘技术与信息技术紧密相连，结合数据库技术、统计分析方法，可使政府统计企业工作理念、服务理念发生根本的转变，提高企业营销的业务水平。比如，利用数据挖掘中的关联分析、聚类分析等技术对客户相关数据进行分析，可派生出很多有关社会学的、经济学的、统计学的研究成果。
（四）云技术研究
很多计算机专家和企业界精英认为，云计算通常会和大数据紧密联系在一起，这是因为云计算目前来看，是最好的实时完成大数据发现、挖掘、存储与处理的大型计算技术。所谓云计算，指的是基于互联网的相关服务的产生、使用和交付模式，对于大数据的云计算可以理解为通过互联网或局域网，将数据按需、易扩展的方式，通过虚拟化的过程高速地提供给数据请求者。云存储则是在云计算概念上延伸和发展的一个新概念，主要指通过集群应用、网络技术或文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合实现协同工作，达成共同对外提供数据存储和访问功能的全新存储系统。
利用大数据特征，借助云计算这个有效工具，才能够深度挖掘流量与数据价值。
（五）加大大数据人才的培养力度
在大数据背景下，未来的大型企业，不仅需要技术工人、技术专家，更需要大批的精通数据分析、信息科学，且学术造诣和实践操作能力都很强的“大数据分析师”、“大数据白领”。所以有战略眼光的大型数据企业应加强与科研机构、高等院校进行合作，从研发经费、科研项目、专业建设、师资力量、相关培训等方面加大大数据人才的培养力度，通过理论培训和实践操作培养出一大批技术高超的大数据分析师、在数据战中能够运筹帷幄的大数据战略家。他们会是未来企业营销界中的精英战士、营销业绩的幕后英雄。
雨果说，“你可以阻挡一支入侵的军队，你却无法阻拦一种思想”。在大数据的影响下，往日的营销日渐沉淀成为科学化营销和艺术化营销两大主流范式；而企业的营销组织架构、人员构成以及工作内容也因此发生巨大的改变；大数据将成为新时代的“原油”。未来的世界，群雄逐鹿中原，信息战、大数据战不可避免，得大数据者夺先机，而具备先进的数据分析技术、信息技术，去掌控、操纵大数据者则是商界的霸主。
参考文献：
[1] 涂子沛.大数据[M].桂林：广西师范大学出版社，2012.