大数据时代的前景范文

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中图分类号：R197.324 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2013）19-0007-02

大数据（Big data）又称巨量资料、海量资料，指的是所涉及的资料容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。从另一个角度上来讲，大数据是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。（维基百科）

1 大数据是网络时代的产物

近年来在物理、天文、生物、统计等学科领域和金融、气象、军事、通讯行业中需要处理的数据已经形成了大数据现象，需要处理的数据容量发展如此之快，已经不能再用GB和TB为单位来衡量数据的存储容量，以P（1000个T），E（一百万个T）或Z（10亿个T）为计量单位的应用也将会十分常见。但是大数据真正被多数人认识和关注则是由它在互联网出现而开始的。首先是互联网的用户数量以及用户使用网络的时间的增长使用户行为数据激增，其次是随着网络应用的多媒体化，网络数据由纯文本演变为图片、音频、视频等多种格式，造成数据量大增。另外随着物联网和云计算、云存储的出现和发展，互联网节点由单一的PC机变为包括PC在内的各种智能终端，用户随时随地在线，使互联网成为一个充满海量信息流的立体网络。

Facebook创始人扎克伯格在Web2.0峰会上宣布，根据Facebook统计数据，社交分享信息量以倍数增长，今天分享信息总量比两年前增加了两倍，从现在开始后的一年，用户所产生的信息分享总量又将会翻番。互联网上不断增加的数据为互联网公司提供了进行数据挖掘和数据分析的物质基础，互联网公司可以通过对用户网络行为数据的分析来了解用户的网络行为习惯，改进服务推广模式和广告推送途径，从而获取更大的收益。目前我国大型的网络运营、电子商务企业都有专业的人员来进行大数据分析，对包括门户、搜索引擎、电子商务、SNS等业务产生的数据对用户的网上浏览、购物、娱乐习惯进行分析，为各种服务的精准投放提供决策依据，去适应或者影响用户的网络活动习惯，从而在互联网获得更大的发展空间。大数据时代已经在不知不觉中降临到我们的生活中，越来越多的数据应用在不断地改变我们的生活方式。

2 大数据为生物医学研究和医疗信息化带来机遇

大数据在许多行业和学科领域的深入应用对生物医学研究的手段方法都带来了改变。生物医学研究领域，常使用统计学方法来处理和分析科学实验或者临床研究的数据，为了分析结果的准确性，实验分析抽取样本的数量越来越大，而网络和云计算、云存储等信息技术与医学的结合使生物研究获得大数据更加方便和迅捷，生物医学的研究开始基于网络、云计算和大数据存储和大数据样本进行。例如2009年谷歌公司根据用户上网搜索内容对甲型H1N1流感的流行与暴发进行了预测，使公共卫生机构的官员获得了非常有价值的数据信息。我国深圳国家基因库中的样本量已达130万份，其中人类样本115万份，动植物、微生物等其他样本15万份。至2013年底，预计可有1000万份溯源生物样本，2015年底达到3000万份生物样本。而美国GenBank数据库中登录的DNA序列总量在2002年就已超过了280亿个碱基对。生物医学研究因为样本数据资源的极大丰富而更容易获取成果，基于大数据挖掘和分析方法的生物医学研究已经在促进人类健康方面取得了巨大成就，美国一个医疗小组对一名“腓骨肌萎缩症（CMT）”病人和他的10余名亲属进行全基因组测序，随后使用专用设备和先进的统计分析软件对获得的数百G的数据进行对比分析，很快就精确地获得了致病基因和发生突变的位点，为该疾病的预防提了可靠的遗传学依据。乔布斯在患胰腺癌以后也曾做过基因测序，希望能够通过找出DNA中有缺陷片断的方法来战胜癌症。目前我国深圳国家基因库以生物基因资源为依托，开始了大数据与医学和其他产业的整合与应用，如“全国出生缺陷样本联盟”，针对我国高发的出生缺陷、单基因遗传病、原因不明的妊娠异常在全国10个重点省市收集3万份临床样本及表型信息。为进一步研究影响出生缺陷的遗传机制和环境因素，提升我国生育健康研究的整体水平提供基础数据性支持，推动早期筛查、诊断、治疗、康复的防治技术研究。

随着医疗机构信息化建设的不断发展，以及信息化管理和物联网的应用，医疗护理工作流程中产生的数据越来越多地被医院信息系统收集和存储。医院信息中心存储的不仅是医嘱、护理记录、药物使用等诊疗数据，而是所有医患角色、医疗设备、管理和服务人员在医疗系统中所产生的所有数据。在现代医院信息化管理的“电子化、信息化、数字化、智能化”要求之下，医院基础数据的存储量已经可以用TB甚至PB来计量。针对医院的大数据应用一般可以分为两种：一是用于医院管理，如对用药、流程等进行挖掘和分析；另一种是用于临床支持，如用于临床科学研究，或者用于实时的辅助临床支持。医院决策系统是基于前者的应用，它能够提供对医院各个单位和医疗活动各个环节的整体评价分析，从而为决策者进行医护质量和医疗安全的管理和改进提供参考。医院在接诊、治疗过程中收集到的各种第一手临床诊断、治疗数据则除了为医生临床诊断和治疗提供有用信息之外，还为医疗科研提供了最真实准确的样本数据。目前我国医疗卫生信息化建设取得了很大进展，国家在区域医疗卫生信息化、医院信息化管理系统和基层医疗卫生信息化等方面都加大了投入，并与多个学科领域的研究成果相结合，推动大数据在我国临床医疗和科研中的应用。

3 大数据时代医学信息化面临的挑战

在大数据迅速发展的背景下，医学信息化的发展也面临着一些必须解决的问题。

1）数据共享的问题。美国国立生物技术信息中心（NCBI）存储了分子生物学、生物化学、遗传学领域的海量数据，其数据是对科学家无偿提供的。但是根据规定，美国科学家要想拿到政府经费，必须在申请课题时就承诺在课题完成后，将详细的研究数据提供给NCBI，这是NCBI获得大量数据的根本保证。而我国生物医学科研部门和医疗机构所积累的海量科研和临床数据目前多数仍然处于孤立使用的状态，机构之间的数据共享应用非常有限，数据孤岛现象限制了提高生物医学研究效率、建立社会医疗健康保障体系和减轻病人重复消费的经济负担。而这些机构因为利益的原因，对于拥有的医学科研数据和诊疗资料都持保护态度，不愿意向社会和同行提供数据服务。因此需要有相应的政策和措施，让医学研究机构和医疗机构的数据相互共享，真正形成生物医学研究、国民健康档案和医药信息大数据平台。

2）标准化的问题。美国劳伦斯伯克利国家实验室基因组科学部主任鲁宾（Rubin）表示，理想状态下的目标是建立统一的电子病历系统，这些信息应该有统一的标准，但现实并非如此，各个医院存储的数据标准不同，而且不同系统存储的信息也不一样。目前不同系统和科研机构之间的信息数据标准很难统一，这主要是由于设备生产厂商、软件供应商之间技术标准不统一和科研机构的研究方法各异造成的，例如不同的医院信息管理系统的电子病历数据格式和标准不同，信息中心的数据存储设备的架构也有可能不同，这造成医院间的数据信息无法流通和共享，这就为同一病人在不同医院进行治疗制造了障碍。因此大数据要在医疗信息领域得到应用，必须打破技术壁垒，解决信息标准化的问题。中国科学家更应该积极加入国际标准的讨论、设计和制定，更多参与国际上的生物医学信息共享。

3）医学大数据应用所需的复合型人才缺乏。医学信息学是生物医学与信息技术、统计、管理等学科相结合的交叉学科，在应用领域里真正掌握精通生物医学和信息科学知识的人才少而又少。为促进多学科研究和教育，美国2009年在特拉华大学创立生物信息学与计算生物学中心（CBCB），由来自5个学院的60多名教师组成，并创立或负责多个生物信息学教育项目。目前我国很少有高校设置生物医学与信息得学相交叉的学科专业，在生物医学研究领域里的复合型研究人才多数是自学或者由不同学科的导师共同培养的，这种情况造成了目前医疗大数据应用缺乏人才推动力的困境。根据相关文献分析显示，目前我国医学教育界已经认识到这个问题。

4 结束语

目前我国医疗领域的大数据应用还属于起步阶段，如上所述所面临的共享壁垒、标准统一和人才短缺的问题制约着大数据在生物医学研究和医疗信息化发展等领域发挥更大的作用。相信在政策推动和信息科学技术不断发展的前提下，大数据在医学信息化中的应用将会不断深入，在生物医学研究的发展和社会医疗保障体系的完善过程中发挥作用。

参考文献

[1]李新华.浅谈大数据时代的机遇与挑战[J].通讯世界：下半月，2013（6）：60-61.

[2]许德玮，桑梓勤.基于云计算的医疗卫生位置服务平台研究[J].医学信息学杂志，2013（6）：8-13.

[3]高汉松，肖凌.基于云计算的医疗大数据挖掘平台[J].医学信息学杂志，2013（5）：7-12.

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doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.20.122

[中图分类号]G270.7 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2016）20-0-01

0 引 言

大数据的迅速发展对各行各业的数据实现有效管理提出了新的要求，人们越来越意识到对大数据进行有效管理的重要性。档案行业的任务主要是保存社会档案为以后翻阅提供依据，需要对原始资料进行整理、记录以及保管。在大数据的时代背景下，每天产生大量的数据，给档案工作者提出了更高的要求。所以，在大数据的背景下，如何实现档案的有效管理已经成为重要议题。

1 大数据时代背景下档案管理面临的新的要求

大数据的数据规模大并且类型多样，这些都无法用传统的软件进行统计与处理，所以对我国的档案管理提出了新的要求。

1.1 对档案管理的管理理念与流程提出的要求

在大数据发展之前，档案管理模式多是由档案管理人员将档案资料分门别类做好记录，方便日后的查询。但大数据的到来，信息量迅速增多，很多档案信息是交叉的，若依旧采用原来的档案管理模式对档案进行管理，便无法将大量的信息有规律的分门别类的存放好，同时，大数据背景下的许多信息无法利用传统的档案管理模式进行保存。

1.2 对档案管理保存形式提出了新的要求

大数据背景下，对数据信息保存的方式多是利用电子文档、电子图片以及影像资料等方式，传统的通过纸质材料无法对这些文档进行分类与归档，甚至无法对其进行保存。所以，在大数据背景下，需要档案的保存方式多样化，找出关键因素对这些数据进行整理并保存。

1.3 对档案管理人员提出更高的要求

大数据的发展需要对数据与信息进行处理，并且数据信息更加多样化与复杂化。在传统的档案管理中，管理人员只有对档案管理的基本概念与操作了解就可以了。但是，在大数据的背景下，对档案管理人员提出了更高的要求，需要档案管理人员懂得多种技术，例如：对资料的分类、查询、会使用相关的软件、对数据的阅读等。所以，在大数据的背景下，需要大力培养高素质的档案管理人员。

2 大数据时代背景下如何促进档案的有效管理

2.1 培养进行档案管理的高素质人才

无论何种工作想要顺利进行都离不开人才，在大数据的背景下档案管理工作也需要高素质的档案管理人才。传统的档案管理人员缺乏相关的数据知识，专业能力水平较低。仅仅是对管理设备的更新无法从根本上解决问题，档案管理工作的效率依旧低下。所以，为实现档案的有效管理需要加大力度培养档案管理人才，提高档案管理人员的专业素质。主要从以下几个方面进行：①政府鼓励各个高校培养复合型人才，注重信息化与档案管理专业的交叉学科的教导；②将视野放到国外，引进他们国家的高素质的档案管理人才，指导我大数据背景下档案管理工作；③政府投入更多的资金加大人才培养，因为，培养人才不仅需要人力与时间，更需要相应资金的支持。

2.2 加强档案数据的安全性

在大数据的时代背景下，为档案管理也带来了很多便利，有利于工作效率的提高，降低档案管理工作中所花费的资金，但是同时有数据丢失的高风险性，而档案十分重要。所以，必须要加强档案管理工作的安全性，确保档案管理工作的顺利进行。大数据的背景下，一张小小的内存卡就能储存大量的重要数据，但是，电脑病毒的侵入与内存卡的损坏都会造成数据丢失的风险，所以，档案管理工作者要注意档案保存的安全性。首先，档案管理人员要具备档案安全管理的安全意识，避免电脑病毒侵入存有档案数据的电脑中。同时，政府要制定相关的政策，包括档案管理的工作细则，规范档案工作人员进行存档工作时的操作。

2.3 对档案管理人才结构进行优化

在我国档案管理工作中，多以老年人为主，中年人较少，年轻人基本不从事档案管理工作。我国档案管理工作水平低下，相当少的人才投入到档案管理工作中来，尤其是年轻人参与的人数更少。而在大数据的时代背景下，需要更多的人才投入到档案管理工作中，没有人才的参与档案信息管理就无从谈起。针对这一问题，档案管理工作的进行首先要对档案管理工作人员结构进行优化。改变现状，吸引更多的年轻人参与到档案工作中来，实现“年轻人为主、中年人为辅、老年人参与”的结构模式。

3 结 语

大数据时代的到来对档案管理工作既是机遇也是挑战。所以，档案管理一定要抓住这一机会，克服挑战，发展和完善档案管理工作，实现档案管理在大数据时代背景下的大突破，使档案的管理更加有效，档案资源为社会所利用。

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在当今社会面临全球化和新技术革命，特别是信息技术革命的挑战时，基于技术的教育变革的重要性和紧迫性也日益明显。技术推动《计算机文化基础》教学变革已经成为现实，作为一线的教育工作者，我们思考的是应该怎样突破？

一、学好《计算机文化基础》的要素研究

经过元分析和数以千万计有效教学及课堂指导成果的综合分析研究，普遍认为以下三个要素是影响学生学好《计算机文化基础》课的最重要要素。

1.学生的学习动机和对自己的挑战性期望。学生能否进入到《计算机文化基础》学习的过程之中的前提是：他有没有学习的兴趣，有没有学习的爱好;学生能否提高质量的学习的关键是：在有了兴趣和爱好之后是否对自己有一定的挑战性期望。《计算机文化基础》课程教学实践告诉我们，一个人如果没有自觉，没有自信，不会自己学习，他就始终不会摆脱灌输式的被动学习，而且学得非常艰苦。任何一种教学改革，如果能够激发学生的学习兴趣和爱好，能够让学生产生对自身的挑战性期待，它所带来的学习效果一定是最好的。其实学生学习的不成功，最关键的是自己始终认为是一个失败者。

2.在合适的学习时间内给予学生广泛的有效的《计算机文化基础》学习机会。我们的学生不缺学习时间，和国外的学生相比，我们的学习时间够长的了。谁都明白这个道理，学习的成效并不决定于时间的长度，而是单位时间内的效度。所谓有效的学习机会，包括为学生的《计算机文化基础》学习提供多元化的课程和创设良好的学习情境等多个方面。

教师要根据《计算机文化基础》学习内容、学习对象的特征来设置学习情境，情境可以是具体的，也可以是抽象的;可以是逻辑性的，也可以是形象化的。但我们的校本课程是点缀性。我们的许多学校，真正的适性课程是比较少。

3.教师教学的针对性。有效学是具有个性化和针对性。所以教师征对《计算机文化基础》教学要关注两个词，一个是个性化，一个是针对性。我们的课堂教学，如果能从学生不同的学习需求来设计，而且能针对每个人的突出问题和特殊需求来开展教学，效果一定会非常好。

二、关于《计算机文化基础》教学针对性的思考

在影响学生学业的三个重要的因素中，有一个特别重要的因素，就是教师教学的针对性。所谓教学的针对性，至少应该包含以下三层含义：

1.通过准确的评估，在《计算机文化基础》教学时精确地知道每一个学生的优缺点。

2.在《计算机文化基础》教学中知道什么是合适的指导，特别是在什么时候，使用什么，怎么使用该课教学策略和相应的资源。

3.在日常工作中，使用《计算机文化基础》课堂结构、程序和工具来进行有区别的指导和针对性教学。

《计算机文化基础》的针对性教学意味着保证学生在他们最近发展区域内进行课堂学习活动，使他们的能力和要接受的挑战适应。理想的《计算机文化基础》教学状态是：教师能精确地知道每一个学生当前的起点和学生需要什么样的帮助才能进入下一个能力层面进行学习。现实的课堂，我们的教师根本做不到这一点。

个中原因，大致有一下几个方面：

1.《计算机文化基础》教学的目标指向有偏差。从狭义的角度去理解教该课学目标，应该是培养独立的思考者和终身学习者。而我们目前的教学从不考虑学生的个性差异和发展差异，教学就是为了让每一个学生都能得到好的分数。

2.传统的课程学习诊断方式的局限。一如KHAN所言：“标准化测验本身并不槽糕，但糟糕的是它没法对学生的每一个方面作出评估。”他希望将来的招生官关心的不再仅仅是学生的考试分数，而是他们为达到学习目标所付出的坚持不懈地努力过程。他说，如果他是招生官，他会关心有哪些学生在学习过程中展现了不俗的毅力。

3.我们的大班化教学，在一定程度上制约了教师对学生个性差异和发展差异的了解。

在某种意义上，尽管信息技术有了突飞猛进的发展，但对学生全息分析的数据工具尚未开发成功。教师凭借教学经验获得的数据不仅不全面，而且不客观，总是带有老师的主观色彩。

三、大数据给教学改革带来机遇

1.理解大数据

“大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和GoogleFile System（GFS）的，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。

从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。

物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

2.大数据为教学改革带来的机遇

教学最基本的要点是：只有当教学足够精确并直接建立在学生已有基础之上时，且将学生更高一层能力时才是最有力的。如果教学没有针对性，学生或者花费太多的时间从事过于简单、不涉及学习新东西的活动上，或者太难、涉及学习或再学习太多新东西的学习活动上花费太少的时间。

大数据应用于《计算机文化基础》课堂教学，最大的影响是它有能力去关注每一个学生的微观表现。传统教学方式下我们获得的数据有两个显著的特点：一是宏观整体性的，即通过检测分析、问卷调查等方式获得学生整体的学业水平，身体发育与体质状况，社会性情绪及适应性发展等。第二是经验感知性的，即教师根据多年的教学经验和日常的观察给出对学生的大概评价。运用大数据技术，不仅可以获得一个学生在一节40分钟的课堂中所产生的全息数据约5-6GB，而且可以对这个学生在课堂学习过程中的各种行为表现，情绪态度等进行全方位分析，得出学生学业的优缺点和对待学业的态度等。如果大数据技术能广泛地运用于课堂教学，那么我们在课堂中进行针对性教学就有了可能。

这种可能的实现，需要同时具备以下四项：

第一，一套有力的评估工具，这套工具与《计算机文化基础》每堂课的学习目的相匹配，它使教师每日获得有关每一个学生进步的准确的、综合的信息，这套工具的管理使用不会过度干扰正常的课堂秩序。

第二，一个不用太多时间而又能捕捉到过程评估数据的方法。自动分析数据，并把数据转换成可有效推动《计算机文化基础》教学的信息，使教师很快即可做出《计算机文化基础》教学方案，而无须等到将来。

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[3]周枫.大数据时代档案馆的特征及发展策略[J].档案与建设，2013（8）.

[4]李小晨.大数据时代背景下的档案管理探讨[J].云南档案，2013（6）.

[5]EMC：大数据先锋，http：///microsites/bigdata2013W3/index.htm？reg=IN1&M=06388987-2697-4CE4-A2E0-764926E1C82F.

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时下，“大数据”已经从IT行业的流行语演变成了社会舆论中的时髦语，人们争言大数据时代的来临，细察大数据发展的脉动，纵论大数据运用的前景，唯恐错过了这趟时代的高速列车。麦肯锡全球研究院指出，在当今社会，数据正在成为与物质资产和人力资本相提并论的重要生产要素，大数据的使用将成为未来提高竞争力的关键要素，大数据是世界下一个创新、竞争和生产力的前沿。哈佛大学教授加里·金更是极言，大数据是一场“革命”，它将改变社会各个领域的发展方式和进程，“无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”

大数据真的是一场“革命”么？如果是一场“革命”，那么它对大学来说意味着什么？近日，一条“华师大少女减肥减出人文关怀”的微博在网络上吸引了众多眼球，也引来了报纸、电视等媒体的追踪报道。事件起因是华东师范大学一位女生节食减肥，很少在校内用餐，学校通过困难生预警系统察觉到其饭卡消费值较低，便发送了一条短信，询问是否有经济困难，是否需要帮助。这位女生收到短信，感到非常温暖，便发了一条微博，结果被网友纷纷转发。网友们称赞学校“通过对数据的挖掘、应用，更贴心地服务学生、关爱学生”，“让冰冷的数字有了人性美！”这一事件至少告诉人们，大数据为大学管理的精细化服务提供了工具。其实何止于此，大学的方方面面，哪儿不能借助大数据来提高效能。只要稍微发挥一下想象力，我们就能列出大数据的各种用途。比如，通过大数据运用，大学可以更好地了解社会对高端人才的多样需求；通过大数据运用，教师可以更清楚地把握知识创新的走向，更准确地判别社会生产的知识需求；通过大数据运用，师生可以更容易地实现知识的共享，更便捷地展开交流与合作；通过大数据运用，教师可以更加个性化、更加有效地展开教学活动，学生可以更加自主、更加方便地进行学习……

如果大数据是一场“革命”，那么它首先应当是观念的“革命”。因为它挑战的不只是数据的技术、容量、分析和运用方式，不只是企业的生产形态和商业模式，而是整个社会的理念、传统、行为、生产和生活方式。数据只是一种物质的存在，数据的价值是人所赋予的。大数据将挑战人们对知识和智慧的已有认知，挑战人们对现行人才标准的看法，挑战人们对现有学习方式和教育形态的认识，挑战当下社会知识生产、传播和运用的方式，挑战现存的社会伦理和道德。有人说，大数据之“大”，并不在于其表面的“大容量”，而在于其潜在的“大价值”。而一涉及价值，就不可避免地存在观念的冲突。目前还在持续发酵的“棱镜门”事件明明白白地告诉世人，大数据背后有“战争”，数据作为企业资产，其公共性价值究竟应如何利用，斯诺登究竟是爱国者还是叛国者，缘于不同的价值理念会得出不同的答案。大数据带来机遇的同时也会带来大风险，带来价值与文化的巨大考验。对此，大学准备好了没有？

要而言之，在大数据时代，大学不应当只是大数据的顾客、消费者，大学更应当是大数据的设计者、生产者、引导者和社会正义的维护者。面对这场没有硝烟的“革命”，大学不仅要借助大数据的威力提升大学的竞争力，而且要立足于更高的境界，去努力拓展大数据的美好前景，促进大数据的社会正当应用，加速知识创新和传播；要着眼未来，努力培养大数据时代所需要的新型人才：要深入研究大数据给社会生产、生活可能带来的问题，引领社会的健康、和谐发展。一句话，大学要跑在大数据时代的前列。

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中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1003-9082 （2017） 04-0009-01

引言

纵观全球，对大数据技术应用与发展的关注与日俱增，大数据在各行业中的应用如火如荼。

大数据技术的特征被定义为4V概念，有Variety、Velocity、Volume、Value四部分，即符合种类多、流量大、容量大、r值高四个指标的数据称为大数据。大数据技术在金融、电子商务、医疗、教育等行业都有广泛应用。本文将重点介绍大数据时代下，大数据技术在金融、医疗、教育等代表性行业的发展前景，及其未来的应用策略，试图为各行业从业者以及信息化政策制定者提出部分参考。

一、大数据应用现状分析

目前，我国大数据应用主体主要为政策制定者以及各行业应用者。以过去的2016年为例，大数据应用有着突飞猛进的进步，其关注热度有了较大飞跃。2016上半年政府大数据项目与2015年对比增长率达到60%以上。大数据应用在医疗卫生、金融、教育等行业中显得最为广泛和活跃，同时，看病难、教育资源不均衡、金融风险防范、食品安全、交通拥堵等各行业存在的民生问题一直为城市发展的瓶颈。利用大数据技术在各行业的应用，来解决上述民生问题，是大数据应用的重点所在。

1.大数据的特点

大数据作为近些年颇受关注的新概念，其具有以下四个特点，也被权威人士归纳为4个V特点。

首先是数量（Volume），即指数据巨大，目前存储计算量从TB级别跃升到PB级别；其次是多样性（Variety），指数据类型繁多，包括传统的格式化数据，及来自互联网的视频、图片、位置信息等；再次是速度（Velocity）维度的特点，即处理速度快；最后是其价值（Value），即成为大数据还须具有较低的数据密度与较高的挖掘价值。

2.大数据在各行业的应用现状分析

2.1 互联网金融与电子商务的大数据应用

互联网金融，是在大数据的基础上，以平台、品牌、消费者为保障，以信息技术为手段的一种新型金融模式。该种金融模式较广泛地使用了大数据分析技术作为其业务发展方法。在互联网金融模式下，移动支付、网上银行、券款支付等功能给人们的生活带来极大便利，线上贷款以及股票、债券发行交易颠覆了人们生活中传统的金融行为模式。除互联网金融领域大数据的应用外，我国今年来蓬勃发展的电子商务同样也体现着大数据技术的应用。

自淘宝网为首的购物网站于2009年开始的双十一购物节的兴盛见证着我国电子商务交易大数据的巨量增幅。近些年来我国的电子商务交易持续快速增长，2016年淘宝网天猫双11购物狂欢节在再次以全天总交易额1207.49亿刷新纪录，远超去年的912.17亿元。正是由阿里云的大数据处理服务平成了在“双11购物节”中所产生的大量的在线交易与物流业务。支付宝系统采用的处理能力高达每日10亿笔以上的“云支付”构架，正是在大数据的技术支持上，具备着更高的服务质量、安全性、稳定性，更低的系统成本。

2.2 医疗行业的大数据应用

受近年来总理提出的“互联网+”概念的影响，医疗行业也在进行着其利用医疗数据完成升级变革的过程。 医疗数据可以分为患者基本数据、诊疗数据、医学影像数据、医疗设备仪器数据等包括医生在对患者诊疗与治疗过程中产生的所有数据。该类数据信息的利用，可以在对病人及疾病管理、控制与医疗研究等领域中起到积极作用，蕴含着巨大价值。按照大数据在医疗行业应用中所服务对象的不同，下面从服务居民、服务医生、服务科研以及服务公共健康四个角度，分别介绍大数据技术的应用情况与具体功能。

2.3教育行业的大数据技术应用

在教育特别是在学校教育中，数据的利用显得尤为重要。 学生方面对学习成绩的记录与分析、总结与归纳提高成绩，政府以升学率对学校进行评价，教师以正确率对学生掌握情况进行了解。数据是说明效果的有利手段。比如学生作业的正确率、课堂的表现率――回答问题的次数、正确率、考试的通过率。这些具体的数据经过专门的收集、分类、整理、统计、分析可为大数据。教育行业中的大数据技术可以按照教育的阶段分为K12教育与非K12教育两个方面进行探讨。

K12教育在我国表现主要表现为义务教育，其数据产生主要为学生学籍卡的刷入刷出等来源，其主要受控于各学校管理者，数据利用程度与挖掘程度不高。而非 K12教育，如最近很火的远程教育则是应用大数据很好的典范，近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程的出现，打破了传统教学方式，开辟了一条创新、个性的教育道路，改革了学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法，不仅大大降低了成本，也为解决资源分布不均问题找到了途径，使教育领域中的大数据更广泛的应用。以技术整合资源、以数据驱动教育。 数据采集与分析使用户信息能更准确的预测，数据的挖掘与反馈使学习过程获得妥善监督管理。大数据在教育行业的应用如今渐入佳境，面临着更为蓬勃的明天。

二、大数据应用的前景和策略探索

上文具体分析了大数据在互联网金融、电子商务、医疗、教育等行业的应用现状，而大数据技术作为改变与提升人们生活的一大利器， 未来也是具有更为广阔的应用前景，本文将对其应用前景与应用策略进行分析，试图为想要在自身行业应用大数据的从业者与信息化政策制定者提供相关参考。

1.利用大数据分析在各行业服务过程中提供更准确用户画像

对于为大量消费者提品及服务的企业，企业管理者可以利用大数据技术对客户进行精准定位，并对其采取精准的营销手段。如根据客户的购买习惯，分析出更准确用户画像，为其推送可能感兴趣的信息。企业还可以利用大数据做服务转型。一些传统企业则需要与时俱进充分利用大数据的价值。不管是互联网金融、电子商务，或是进行医疗服务推送或是教育服务订阅的企业，其大数据技术的深度应用均可以通过更准确用户画像给出，为用户提供更为合理与精良的服务。

2.利用大数据改善传统企业经营模式

大数据在方方面面渗透于企业运营与发展，能够帮助企业把握市场态势、预测经济发展的趋势、及时掌握最新的消费需求、降低生产成本、提升科研效率等等。

3.利用大数据技术的更深度应用改善民生问题

大数据技术在医疗行业与公共健康领域的应用尚处于较为初级阶段，未来的深度应用将进一步升级医疗服务，也改善诸多民生问题。 例如，大数据技术使用可以在公共健康监控方面有积极改善作用。传染病的调查与控制一直为卫生部门比较头疼的痛点，而公共卫生部门如能成立覆盖全国患者（包含县级及以下的医疗场所所返还的数据）的电子病历数据库，将在传染病的宏观控制上有较大突破，医疗索赔支出与传染病感染率都下井，新传染病与疫情的调查效率也将大大提升。

三、结语

置身于这个信息化时代，数据科技可给人们生活带来的变革日新月异。人们的衣食住行，各行各业的经营运作无时无刻不在产生着大量数据，世界可谓是数据型世界。有着云计算和大数据的基础铺垫，原本很难采集和使用的数据开始容易被利用起来。大数据及相关产业发展将是未来政府以及各行业从业者的重点关心所在。本文在介绍大数据相关概念的前提下，对大数据技术目前在各行业的应用进行了相关归纳，并重点对大数据技术的应用前景与策略进行了探索，试图为政策制定者以及行业从业者做出部分应用大数据的解决方案参考。希望未来能通过不断进行的理论技术实践，以数据激活经济，使大数据真正成为治理体系中的一个环节，改善民生，优化服务，真正将科技符号变成文化符号。

参考文献

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[3]杨现民，王榴卉，唐斯斯.教育大数据的应用模式与政策建议[J].电化教育研究，2015，09：54-61+69.

篇7

④李希光 张小娅：《大数据时代的新闻学》[J]，《新闻传播》，2013年第1期，第7页

⑤

⑥

⑦史安斌：《数据新闻学的发展路径与前景》，《新闻与写作》，2014年第2期

参考文献：

①http：///category/weekly-wednesday-lectures/page/2/

②文卫华 李冰：《大数据时代的数据新闻报道――以英国〈卫报〉为例》[J]，《现代传播》，2013年第5期，第135～142页

③章戈浩：《作为开放新闻的数据新闻――英国〈卫报〉的数据新闻实践》[J]，《新闻记者》，2013年第6期，第7～13页

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随着互联网技术的迅猛发展和深入应用，企业经营者对未来市场走向的预见力及控制力提升到了一个崭新的高度。大数据的应用已经渗透到各个领域，并逐步成为企业重要的生产要素之一。如何挖掘利用大数据资源成为企业当前面临的最重要的课题，财务数据是企业最重要的核心数据，企业管理决策的关键是对财务会计及分析信息的有效利用。财务数据是确保企业正常运作的基础，通过对各类财务数据的搜集和整理，能够准确反应企业的实际经营情况，加强企业管控，增强竞争力，为企业带来丰厚的经济利益。公路客运与航空、铁路客运并列为我国三大交通方式之一，公路客运业受到我国产业发展政策调整，网络平台兴起、决策层观念保守等内外部环境的影响，成为改革开放近40年来发展状态最跌宕起伏的行业之一。2016年我国公路客运量为156.3亿人次，同比下降3.5%，这也是继2012年355.7亿人次后连续第5年下滑。在当前行业整体低迷的情况下，管理者迫切需要重新定位企业战略目标，调整经营和职能战略，找到适应新环境的业务组合管理模式，才能走出困境，重新回到持续发展的轨道上来，因此大数据信息的有效利用对于精准定位公路客运集团的战略决策非常重要。本文通过探讨大数据下财务分析思维方式的转变和财务分析的创新发展，来阐述大数据分析应用对公路客运集团财务分析的现实意义。

一、大数据时代下公路客运集团财务分

析思维的转变大数据时代，随着数据收集、储存、分析技术的突破性发展，企业的思维方式也从原先的样本思维、精确思维、因果思维向整体思维、容错思维、相关思维转变。与此对应，我们也要突破以财务报表结构介绍为起点，报表项目分析为基础，财务指标评价为手段的传统分析模式，根据公路客运集团的业态特征，重新确立以“环境与战略分析、财务行为纠偏、财务指标评价、发展前景预测“一体化为模式的财务分析思维。

(一)环境与战略分析

环境分析是企业战略分析的基础，通过对宏观环境、行业环境、经营环境的分析可以找到外部环境中影响企业的关键因素，通过对企业掌握的资源、能力、竞争力的分析可以加强企业的经营管理能力。企业战略是确定企业未来的总体发展方向，通过战略分析，可以协调业务单位与职能部门的关系，优化资源配置，增强企业核心竞争力。大数据下公路客运集团的行业环境及对应的战略分析主要有以下变化：1.同业竞争的出现。公路客运集团指由多家拥有丰富的班线经营权、充足的营运车辆、高等级资质客运站的企业所组成的多层次经济组织，在本地区属于一家独大的领头企业。同时，由于消费群体的地区性特质和客运班车跨省往返经营方式，各省公路客运集团之间也是业务合作伙伴关系为主，同业竞争状况不常见，因此传统分析中往往不考虑同业竞争。但随着市场环境变化，企业多元化经营的需求，公路客运集团不再满足于现有的市场份额，立足于更多客运信息构成的数据库，为企业跨省经营及扩大本省消费群体，提供了有利的支撑。利用大数据技术后，企业就可以准确判断某一地区的客流分布，锁定目标人群密集的地区，利用增加长线停靠站、短线驳客点和调整班线始发点的方式，在不加密班次和延长线路(成本不变)的情况下，拓展班线覆盖区域，提升实载率，掌握竞争优势。2.垄断格局的打破。目前对公路客运业冲击最大的是快速兴起的“跨省网络拼车”，借助网络平台，无准入门槛及监管的网络拼车，使公路客运业多年来形成的市场格局被打破。无序竞争不可避免地给公路客运集团带来了很大的冲击，但是凭借自身资源足、规模大的优势，公路客运集团一方面建立自助服务平台(上海的交运巴士网，浙江的巴士管家)，另一方面与知名的互联网平台(携程、驴妈妈，畅途网等)联手，开展在线和手机购票，通过3年来的努力，目前上海地区网络售票比例已经超过35%，发展迅猛，维护了集团在市场格局中的龙头地位。同时，随着网络售票量的增加，旅客信息量激增，企业对班线营运实况的掌控力度有了很大的提升，为班线配载、互动换乘等业务拓展提供了决策依据。

(二)财务行为纠偏

是指评判企业会计方法、会计政策、会计估算运用是否恰当、会计处理是否灵活准确，会计信息质量是否如实反映企业实际后，对发现的问题进行调整的行为。尽管审定后的财务报表已经被公认为会计政策与会计估计运用恰当、会计信息质量优的有效证据。但是通过大数据分析，企业可以取得大量的非财务信息，从其他角度进一步来佐证企业资产及经营状况的真实完整性，通过对不实不适的信息进行过滤，完善财务分析数据。以会计方法为例，资产价值是企业财务分析的基础。营运车辆是公路客运集团内占比重最大的资产，资产的价值由购入原值和折旧政策2方面决定。按照税法及会计法的规定，营运车辆按照6年计提折旧，传统方法下，以直线法计提折旧。但营运车辆受营运线路方向和圈数的影响，损耗情况不同，实际价值差异很大，使用改良后的直线法来计提折旧更加合理。通过对直接法下折旧额的调整，实现资产价值的精准计量，资产账面价值n=账面价值n+1-(直线法下计提的折旧额×调整率)。调整率函数为：U=f(X1，X2，X3，X4)。四个系数分别为：X1营运公里数，X2线路实载率，X3事故率，X4运营线路的道路状况。基于数据多样性，要实现这样单车计量，在手工时代是无法想象的，但是通过数据库的建立，财务人员可以直接获取已经分析完成的信息，并利用到折旧计提中来。

(三)财务指标评价

是指使用财务行为纠偏后确认无误的会计信息，对会计报表进行财务分析。财务分析的核心是财务指标分析，包括偿债能力、营运能力、获利能力、创造现金的能力。但有别于传统的分析，基于整体和相关思维，大数据下的财务分析结合了企业所处的行业环境及发展战略、充分考虑非财务数据的因素。大数据的体量大、速度快、类型多的特质，在财务分析中的优势显露无遗。结合大数据技术分析后的财务分析有了质的提升。1.丰富财务指标的内容。公路客运集团财务报表上通常只列示以货币计量的有形资产。对于企业拥有的“线路资源”，这一具有垄断性质的资源，由于是通过政府部门招投标或审批无偿取得，所以并没有体现。资源价值的缺失，影响到企业财务指标的准确性。不同以往，新技术应用后，利用模糊综合评判法，企业可以建立以班次密度、客运周转量、车辆等级为因素集的矩阵，将“线路资源”进行量化，纳入财务分析指标评价中。但需要注意的是，线路资源的量化金额要随着公路线网布局的推进，油价的上下波动，适时进行调整，这也是大数据运用的便捷优势。2.加速财务指标的核算。目前上海最大公路客运集团的“智能长途信息系统“已经开发并投入使用，外部实现从售票到检票的无纸化运作，内部实现车辆调度、自助结算的智能化操作。随着系统运用，海量数据被收集，并投入财务分析指标模块中进行运算，极大地降低了人工误差，许多财务指标随需随得，不再受到报表编制时间、人员水平的限制，提升了财务指标的使用效率。3.增强财务指标的敏感度。新数据分析技术的运用，使财务指标偏差值的幅度收窄，为管理层的决策提供更精准的依据。例如，公路客运集团的营运班线分自营、发包和联盟经营三种模式，不同模式下目标线路的“盈利点”是企业选择经营模式的决策依据。“盈利点”测算的重点是确定预期实载率，传统方法是财务人员以会计数据为基础，模拟经营环境，结合主观判断后估算取得。大数据时代下，财务人员首先以同质线路为基础测算出目标线路资源的价值，其次以目标线路资源的价值为起点，通过模糊综合评分法，还原出目标线路预期实载率，并将预期实载率与客流数据库中的同地区线路实载率分析对比，结合地区客流特点，最终确定可用的预期实载率区间。

(四)发展前景预测

财务分析最终目的是为预测企业未来的发展方向，前景预测是对企业战略定位、产业环境及企业财务能力综合的做出科学预测，为企业管理当局提供决策支持。融合大数据分析后的财务分析，在前景预测上，更侧重于企业的行业发展前景、预测企业长期竞争力。公路客运集团可以通过财务分析思维的转变，重新评价行业和竞争环境，利用会计分析梳理会计信息，重塑财务分析框架，以更宽广的角度来预测集团的未来发展趋势，这也是大数据时代给公路客运集团创新转型发展带来的契机。

二、大数据时代下公路客运集团财务分析方法的创新发展方向

(一)大数据下公路客运集团资金管理得以全面升级

众所周知，公路客运集团拥有充足的现金流，为推动企业资金管理的升级，创建集团资金平台是当前最有效的管理手段。通过将所属客运站点、线路经营企业的资金集中归置，统一管理和使用，有助于实现集团内资金资源的整合与调配，提升资金使用效率。而获取资金规模效益，是公路客运集团资金平台最大的特色。

(二)数据挖掘技术的提高给公路客运集团带来新的发展方向

数据挖掘技术是运用科技手段对数据进行提取并分析，找到隐藏其中的内在关系和关联规则。“智能长途信息系统”的开发使用正是基于这项技术。系统设计的基础是使公路客运业务数据与传统的财务数据高度匹配，提高财务信息的可用性，并满足企业内不同管理层级的需求。随着系统的升级和使用，以往“等客上门乘车”的局面已经改变，通过数据库的分析，转变思路，推出“巴士网约车”、“定制巴士”等新业务，为旅客出行提供更个性化的定制服务，拓展了客运服务领域。

(三)大数据时代下公路客运集团的财务共享

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中图分类号：F832.2 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2016）02-0028-03 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2016.02.06

现代信息技术的发展，带来的是数据系统规模的空前庞大与数据库服务运作功能的渐次完善。金融领域之内各种数据在数量、规模、应用范围等方面的全面剧增，便构成了大数据时代的具体表现形式。大数据时代的来临，意味着数据管理技术的发展与创新，也即将进入一个崭新的阶段，而移动通讯、互联网、社交网络以及电子商务等各种现代技术设备的合力辅助，更是成就了大数据技术在金融领域中不可撼动的至上地位[1]。不论是对客户的金融服务，抑或是对企业的交易，特别是在反洗钱工作的进展方面，通过大数据的相关技术手段，在反洗钱工作“了解你的客户”过程中，对于提升其有效性而言，具有非比寻常的防范效果和控制作用。

一、 “大数据”及“大数据技术”概述

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，他曾经宣称：“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”[2]“大数据”或大数据技术以其自身的技术优势对传统的金融和财会部门造成了空前的冲击，它促使人们进行深度的反思，金融机构及其相关服务部门的职能是否依旧需要存在，抑或是需要与时俱进的体制改革与机制创新。由于各种智能产品与软件更新在以飞快的速度实现着更新，投资者和消费者的金融应用速率也在夜以继日的加快，于是便产生了前所未有的庞大的信息量或信息群。而具体表现在金融工作中，便是这些数据量与处理数据量的技术同时出现且并驾齐驱的崭新时代。因此，我们要提高对于大型数据的分析能力，其为竞争能力的关键基础受到各国政府和企业的高度重视，成为生产力、行业成长和创新发展趋势的基石。

二、当前反洗钱工作面临的主要问题

（一）对反洗钱基本义务认识的不全面

反洗钱工作作为当前保障金融安全体系的重要组成部分，在维系金融操作及服务质量的过程中，发挥着日趋重要的作用。反洗钱三大基本之一的客户尽职调查（Customer Due Diligence，CDD）与可疑交易报告二者之间是密切关联、相辅相成的关系，客户尽职调查是可疑交易监控和判别的基础，可疑交易的分析调查反过来又影响客户尽职调查中的客户风险等级评估、持续的CDD以及客户重新识别等工作。但目前在很多商业银行中，工作人员对于这一概念的核心掌握仍不足，以至于除了五大国有银行之外，其他股份制银行对于反洗钱的理论认知普遍存在着致命的认知和理解短板，而且严重缺乏重视的程度。不论是对《金融机构反洗钱规定》中的主要规定，还是针对《金融机构大额交易和可疑交易报告管理办法规定》中的反洗钱要求，金融机构的主要态度，大多仅仅将其视为是履行程序而已，缺乏作为义务主体清醒的认识[3]。但在现实层面的隐忧则体现在，绝大多数股份制商业银行的反洗钱工作仍停留在准备阶段，执行能力严重滞后，且存在着失去大批量客户的潜在风险，以至于金融市场中的反洗钱工作的全面开展步履维艰。

（二）反洗钱工作监管技术的不足

传统数据技术的应用，在反洗钱工作的过程中，渐次显露出疲软的迹象。如在反洗钱的监测系统技术的应用过程中，自动的可疑支付交易电子识别系统的管理滞后性。少数融资能力不足的银行为求成本的减免而索性不设置这种识别系统，而部分城市商业银行或村镇信用社中则缺乏全面的业务综合系统，因此在无法实现大额和可疑资金交易数据信息的计算机系统提取的情况下，各商业银行只能依靠人工提取和手工上报，以至于反洗钱的工作量很大，效率也很低。未能高度重视大数据技术研究应用战略带来的金融机构“了解你的客户”能力显著提升的优势，从而忽略了在为客户提供更为个性化、更优质的金融服务的同时，在客户尽职调查、可疑交易识别等反洗钱义务方面带来履职能力的提升空间。

（三）工作人员业务技能素质偏低

洗钱犯罪对于金融市场，无疑具有非比寻常的破坏功能。但与一般的金融犯罪不同，洗钱犯罪是一种智力型、知识型、隐蔽性的犯罪，防范和遏制洗钱行为，不仅要求完善各项规章制度及反洗钱立法，还要求具有懂法律、熟悉业务、有反洗钱经验、经过专门训练的银行从业人员[5]。但令人悲观的是，人为层面对洗钱活动的抵制，早已呈现出强弩之末的态势，这种态势具体表现在，银行工作人员在反洗钱执行过程中能力普遍偏低，除了洗钱理论知识的相对匮乏外，更有甚者还对于洗钱法规也一无所知或一知半解，也难以对企业的经济活动规律进行整体而有效的把握，这样便不足以落实反洗钱的措施策略，洗钱犯罪在人为层面的孱弱前提下，便更加肆无忌惮。

三、通过大数据技术实现反洗钱工作进展的主要策略

（一）建立大数据开放与共享的制度保障

对于上述反洗钱工作在商业银行和金融机构中所表现出的劣势，大数据时代的到来正为其问题的解决提供难得的技术机遇。在这种国际性趋势的推进和演变的背景下，治理洗钱活动的技术路径，便是大数据技术的广泛应用和全面普及。在我国的五大国有银行和一些颇具融资能力和服务广度的股份制商业银行（如光大银行、兴业银行）中，完全可以通过数据信息的海量搜集和对相关数据的科学分析，在增强决策科学性指数的同时，有效将洗钱犯罪拒之门外。商业银行在大数据体制的助推下，完全能够在市场范畴内建立有关大数据的开放与共享机制，并在政府的支持下，提供强有力的制度保障。商业银行在促进信息数据公开的同时，政府也应当随之加强制度建设，建立国家层面的信息法，为大数据开放共享建立相应的社会保障制度。数据的共享和开放，离不开商业银行机制的创新，也离不开政府的干预和协调。

（二）不断健全国家级数据仓库和网络

数据合并需要技术支持，需要有专门部门对不同数据源进行整合、转化，形成可以检索、汇总等，而只有建立国家级这样的数据仓库，才能为相关部门所用[6]。在反洗钱工作中，只有不断健全国家级数据仓库和网络，才能从根本上遏止洗钱犯罪行为的潜在发生。国家级数据网络的构件要求，需要遍布全国的金融市场，而且在各个服务和运作环节中，都需要相互联系，消除所有的信息孤岛，保障大数据流动空间的顺畅与流通。只有在确保大数据能在各机构间得到有效的使用的情况下，才可为大数据在反洗钱工作中的应用逐步积累经验。金融机构可以在某一领域内进行尝试，共同构建甄别系统，加上互联网技术的运用，就能加大防止恐怖融资和网上洗钱力度。

（三）反洗钱大数据系统的积极构建

大数据技术能够在反洗钱工作中发挥充分的用武之地，务必要站在反洗钱的立场上，实现对大数据系统的积极构建，方可有效利用大数据技术，有效整顿洗钱犯罪。要实现这种系统的构建和健全，需要做好三方面的工作：一是大数据来源在反洗钱领域中的不断拓展，鉴于当前的数据级别已经由TB级升级为PB级，且这种爆炸式增长的态势仍然在继续运行，因此金融机构务必要建立有效的反洗钱数据平台，打破传统的数据界限，注意与其他行业的联系与合作，通过客户身份的识别和市场资料的分析，在洗钱风险的探查过程中，做好相应的数据准备。二是软件技术的革新方面，商业银行和其他金融机构要在业务信息系统集成的前提下，具备强大的数据处理能力，包括文本数据、图像数据、视频数据等非结构化的数据载体。三是硬件方面的构建，要重视大数据的存储和分析，力求超越传统时期普通计算机的能力限度，在计算机集群构成与云计算的技术辅佐下，积极打造反洗钱和其他金融犯罪的环境[7]。

（四）大数据风险管理机制的完善

大数据技术在市场分析过程中，其优势主要表现在对于各种金融信息的识别和判断上。具体反映在反洗钱的活动中，通过大数据技术的有效干预，商业银行便能够很快洞悉客户身份、交易背景、目的性质以及其他相关信息，这无疑为反洗钱工作的高效率和高质量的推进，奠定了坚实的客观基础，也在不经意间便完善了金融机构的风险管理机制，促进了风险管理的“大数据化”[8]。大数据技术在反洗钱中的应用，客观上为金融领域创建了崭新的管理策略，并且在银行人力资源中，促成了良性的鲶鱼效应，推动金融风险控制能力的自发性增强。由于大数据技术能够在金融行业中进行统一化的监控，因此洗钱犯罪行为滋长的难度自然就会增加。

四、大数据技术在反洗钱工作中的应用前景

（一）与金融业自身的数据优势进一步结合

我国的金融业能够与时俱进迎接大数据时代的机遇，并具备挑战风险的勇气，主要原因在于大数据技术在我国的反洗钱以及其他金融风险应对工作中，存在着不可估量的挖掘价值和应用前景，因而在多年体制发展和经验积累的运作下，国内金融机构的数据数量已经超越了100TB以上的级别，其中以更快的速率增长的，还是最为先进的非结构化数据量[9]。以各大商业银行为代表的国内金融机构在反洗钱的用途上能够实现革新，无非与大数据技术的结合存在着必然的联系。由于金融机构在大数据技术的操控下，可在最快时间内索引出客户身份、资产负债对比以及收付交易等各种信息，这些数据经过专业技术的分析和挖掘，便能够形成商业价值的源泉，与此同时将市场风险拒之门外，洗钱活动在这种数据运作下，便很快销声匿迹。因此数据优势和金融体制的结合，是反洗钱工作能够得到进步的制度根本。

（二）增加金融机构软硬件平台的应用功能

在反洗钱工作中，金融机构通过大数据技术的操作，有助于实现对业务信息系统的安全维护，而实现这种维护功能的，则是金融业务中与之配套的先进硬件平台。也就是说，通过软硬件平台在金融活动中的功能多元化体制构建，也是应对反洗钱活动滋生与蔓延的技术法宝。大数据技术有足够的能力将金融业务实践的软硬件系统实现迅速的升级、改造与换代，促成服务价值的日臻成熟和完善，因此大数据技术应用在平台当中，对于数据信息的获取、存储和管理，能够在时间和效率上得以双重的成本节约，为金融机构反洗钱工作体制的飞跃，奠定了良好的物质基础。

（三）提升反洗钱工作中的整体效率及质量

在反洗钱的工作整体中，客户身份的甄别是过程的核心要素，通过对客户来历与社会背景的定位，并通过大数据技术的记录和保存，有利于在第一时间内准确提交交易可疑性的报告资料，这便在索引过程的每一个细节处，实现了对洗钱活动的事前预防、事中监控和事后追溯作用，因此能够提高反洗钱工作的整体效率和质量[10]。在反洗钱工作中，由于风险往往集客户身份识别与异常资金交易等监测对象于一身，而金融机构在经过业务操作所形成的数据载体中，又往往包含了客户及交易中的共享信息资源，因此借助互联网等信息载体的搜查，不但可以利用传统的名单监控、资金模型检测等技术，促成反洗钱监督的阳光运作，更有助于利用大数据技术，挖掘客户的真实身份以及目的行为，实现对其交易的全面监控和搜索，也可以省去人为层面在甄别、分析和判定过程中的重复脑力劳动。在推动反洗钱内控体系的作用下，大数据技术的作用不可小觑。

五、结语

为了维系国内金融市场环境的稳定，反洗钱工作仍然是各大金融机构的主要任务和重要职责之一。但反洗钱工作所需要的除了金融业内部的人力资源和来自政府的扶持和干预外，更为关键的便是通过现代科技的融合与汲取，实现管理机制的革新与飞跃，并从根本上将洗钱犯罪活动的发生概率降至最低限度。大数据时代所提供的先进技术，以其自身的优势特征，在促进反洗钱工作的进步方面，无疑拥有着广阔的发展前景，也蕴含着无限的挖掘潜力。

参考文献：

[1]孙莹莹，姚文辉.数据挖掘技术在反洗钱系统中的应用[J].华南金融电脑，2006（4）：81-83.

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[3]马晓丽.数据挖掘技术在反洗钱工作中的应用现状及深化应用建议[J].经济研究导刊，2012（12）：91-92.

[4]张有木.大数据技术在商业银行反洗钱工作中的应用研究[J].信息与电脑（理论版），2015（14）：8-9+17.

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[6]李海枫.数据挖掘技术在反洗钱系统中的应用研究[J].价值工程，2010（21）：31.

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[9]吴朝平.反洗钱对银行卡反欺诈工作的借鉴意义[J].中国信用卡，2011（11）：33-35.

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面对这个具有巨大潜力的产业，我们除了需要收集大量的数据外，还要构建一种全新的思维――我们要理解大数据本身是存在着价值的，而且我们可以把它的价值给抽取出来，为人类所用。

大数据本身存在价值

作为一些大数据的公司，他们对于大数据感兴趣，这到底又意味着我们从大数据中可以了解更多细节，更重要的是能让我们就这些细节不断提一些问题。换句话说，它给予我们机会，让大数据向我们讲话，这是和之前有根本性的区别，也是在现实和小数据时代相比的差别，。

其次，我们能够了解或者开始去了解不同的相关性。对于人类来讲，我们喜欢做一些自己幻想的相关性，实际上有些根本不存在，它会给我们一种安慰，就觉得好象我们是理解世界的，但是事实并非如此。在大数据时代我们可以更加谦卑的认识或者认同其实我们对于现实的了解比想象的要少，也就是说有更多东西我们在未来需要去了解、去调研、去发掘。

通常我们不容易理解非常虚拟的或者比较飘浮的相关性，但是我们可以知道比较科学的相关性。

在国外有一个案例，早产的婴儿通常是非常脆弱的，他们有可能会受到感染而死去，问题在于我们意识到他们被感染的时间太晚了，往往我们意识到的时候就已经来不及救他们了，但是在多伦多的一个大数据项目认为他们可以解决这个问题，他们使用了数字传感器，并且可以获得1200多个数字点，其中包含一些早产婴儿每秒的身体体征数据，然后对他们进行分析，通过这种方式才能够找到数据当中的规律，这种规律可以帮助他们预测在未来感染的可能性有多大，最后他们终于找到其中的规律。现在甚至早产儿在最早24小时里面会不会出现感染症状他们都可以分析出来，这样等于挽救了早产儿的生命，甚至是几千几万个早产儿的生命。这种模式能够显示这个早产儿有可能出现某种感染，但实际上他的生命体征波动并不是很严重，相反它的体征非常稳定，所以大多数医生根本不会注意到，但是大数据的研究可分析出这个早产儿可能存在的危险，这时候我们便可以快速地提供援助，这就是大数据给我们带来的优势――用大数据预测之前没有预测到的现象，通过这种相关性提供及时的信息。

简单讲，大数据甚至是等于现实当中的一种新的距离缩短，就好象科学革新一样。200多年前的科学革命与它一样的伟大，这就给我们更好的决策机会，基于更好决策基础之上，我们可以对未来做更好的预测，同时未来更好地预测就意味着将会带来新的经济价值。

影响大数据未来前景的关键因素

我们需要数据，因为它是原材料。此外，还需要一种思维，我们需要理解大数据本身是存在价值的，我们可以把这个价值抽取出来。中国实际上有一系列的条件，可以让我们进行大数据方面的发展，我们需要对其进行分析。在专业知识方面，已经有非常好的数学和计算机科学的教育；在数据方面，中国有一点是其他任何一个国家都没有的优势――规模。接下来，我们到底有没有足够的思维和意识？在你组织内部，一些未来企业家、年轻人他们是否具备大数据的思维，能不能理解到在大数据当中是存在可以不断重复利用的价值？

Google的无人驾驶汽车是大数据车辆，它可以在驾驶过程中收集数据，并且可以对它进行一秒钟几百万数据的运行处理。它还可以利用收集的数据，例如道路的宽度、车流量的情况等，制造地图，让无人驾驶车辆驾驶到目的地。

既然大数据有这样大的经济驱动和这么大的经济价值，我们怎么样获得这些大数据，或者使大数据发挥作用，这已经是全世界都提出的问题。到底能做什么让大数据能在政策角度发挥它的作用，在此有一些政策方面的建议。

第一、进行分享。大数据最大的挑战就是在一个组织或者公司内部，数据通常都是分离的，一个部门的数据不允许另一个部门来获取，甚至有的时候，一个部门根本不知道另一个部门有他们需要的数据，这点是非常糟糕的。因为在大数据时代里，我们是可以从数据结合中获得大量价值，并且把数据的资源结合在一起来实现这种规模性，所以如果我们能鼓励数据的分享，能建立强大的规则以及激励政策让不同部门实现公司内部或者组织内部合作将会更好。

第二、开放性。对于大数据来讲，为了让它起飞我们需要非常大的潜力，需要进行数据内部发觉，但是没有任何人、任何一个组织或任何一个公司会把所有好的概念或者关于他们拥有的好的数据能够进行开放，通常都是让别人进入到你的数据当中来使用时，才会发现未被发觉的价值，但这是存在挑战的，因为如果一个公司花几百万去搜集这些数据，在经济方面，它如何让另一家公司在使用这些数据获得经济价值时，对它进行经济补偿？所以我们需要建立数据市场，创建一些数据所有权或者数据产权方面的东西。公共部门有大量数据，如果这些数据能够开放，不光能给社会带来更多知识，同时还可以实现大数据行业的发展，非常准确的数据源正是我们所需要的，数据可以转为非常强大的经济补贴来协助大数据活动的开展，也可以进行法定，要求一些由政府资助的项目的大数据可以向社会和组织开放。

篇11

[5]全球过半人孕派窳榇嬖冢中国仅两成. .

[6]美国企业靠中国经济活下来？人家只是搭个顺风车. .

[7]“开放数据晴雨表”全球报告. .

[9] [英]维克托・迈尔-舍恩伯格，肯尼思・库克耶著.盛杨燕，周涛译.大数据时代[M].杭州：浙江人民出版社，2013.

[10]李希光，张小娅.大数据时代的新闻学[J].新闻传播，2013（1）.

[11]方洁，颜冬.全球视野下的“数据新闻”：理念与实践[J].国际新闻界， 2013（6）.

[12]郎劲松，杨海.数据新闻： 大数据时代新闻可视化传播的创新路径[J].现代传播，2014（3） .

[13]张超，吴芳菲.网络数据新闻的现状与发展对策――以网易、新浪和搜狐数据新闻为例[J].中国记者，2014（2） .

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1大数据时代概念的提出

当前，大数据这一词汇在各行各业中出现的频率越来越高，各种媒体中也经常对这大数据这一概念进行推广，大数据时代逐渐成为了一个社会热词，昭示着大数据时代的来临。

在学界中，大数据的理论思考与实践探索一直在如火如荼的济宁这，并与经济市场，政府机关形成了良好的合作与互相支持的模式。大数据时代的来临与当前互联网时代的建设基础和发展迅速的信息技术具有重要联系，早在上个世纪末就有了关于大数据时代的理论雏形，对整合所有数据并对数据进行加工，分析，处理提出设想。这一设想的提出与同一时期的“商业智能”的具有密切的联系，所谓商业智能也是指建立数据仓库的基础上挖掘数据的深度含义，分析数据从而挖掘出数据之间的内部联系性，从而获取文化公司所需要的信息，为文化公司的发展提供决策思路和数据支持。

直到世纪，信息技术的发展导致各种数据统计工作的便捷与高效性，人们逐渐发现了进行大规模数据分析和研究对文化公司在发展过程中所能起到的作用，互联网的覆盖范围越来越广，在各行业各的应用程度愈来愈高，智能手机的普及都为大数据时代的来临打下了坚实的基础，随后大数据的概念在信息技术行业中越来越得到认可与重视，大数据的相关理论基础研究与前景展望也越来越多，为大数据时代构建了理论结构与应用前景。

2012年的达沃斯世界经济论坛中将大数据作为主题之一进行讨论，可以说变相确定了大数据在未来社会发展进程中的地位，探究了以信息技术为依托的大数据处理分析如何对人类社会的发展作为贡献。国内对大数据在未来发展中将占据的地位和起到的作用也做出了充分的认可，各大企业与高校对大数据的概念与应用已经开始进行研究与实践。

2大数据一词的概念与理解

对大数据时代的理解离不开对大数据的概念的理解。什么是大数据？就当下而言，虽然大数据一词的出现的频率极高，许多媒体，部门，论坛都在使用这一词语，但是对大数据一词的核心含义的理解却并不一定充分。当前学界内对数据一词的定义尚且没有一个统一的较为得到广泛认可的定义。对大数据一词的定义可以分为几种，例如维基百科上说大数据就是指数量、规模庞大的数据资料，无法利用常见的软件工具对其进行高效率收集，处理与分析。还有的的说法认为大数据就是单纯指数据量足够大，远超常规水平的数据集合。还有的说法主要是认为大数据进行处理的方式才是大数据一词的实质，即大数据是通过特殊处理模式能提高企业对市场形势的掌控程度，为决策提供指导的数据分析处理方法。

因此来看，大数据的特征应该包含着两方面，一是大数据处理在技术层面具有先进性，二是大数据在社会性方面具有广泛性。如上文所述，大数据一词的出现是信息技术进步的结果。大数据最先出现其是存在与IT界的术语，大数据是一个多项技术合并在一起的概念，是一个具有系统性的体系，包括对数据依托信息技术实现大规模储存与联网分享的云技术，对数据进行分析处理的分布式处理技术，指纹识别，虹膜识别等对数据进行保密管理的感知技术等等，都应该包括与大数据体系之中。与此同时，大数据还具有社会性。大数据这一概念的出现离不开信息爆炸化的时代特征，大量的信息充斥于社会的每一个角落并呈现着井喷式的增长，每一个人都是数据的创造者与传递着，国际化进程的加快使人类社会前所未有的紧密联系在一起，在这种时代背景下酝酿出来的大数据概念无法避免的具有人类社会发展的特征。

在大数据时代，人们的思维模式必须向大数据化的方向靠拢，传统的思维模式已经不适合时代的发展。信息技术的进步使我们的思维模式也可以在依托大数据提供的信息作出更准确的决策和判断。在大数据模式下，高效率的数据收集与处理是我们可以脱离传统的抽样调查得出结论的办法，不用再考虑数据模型是否具有科学性和代表性，也不用考虑抽样结果是否具有偶然性，因为我们已经可以立足于全面性的数据来对问题进行思考与判断，同时，对数据的判断要提高效率，应为判断的本身也是一个大数据的过程，提高判断的效率再借以数据统计来提高其准确性。在大数据时代，人们面对数据不需要刨根问底的研究数据出现的原因，而是应该要考虑数据之间的关联性，研究数据之间的联系，思考关联出现的原因而不是单纯研究因果关系。

大数据时代对于社会的改变在于，它变革的是人们处理数据的方式与模式，改变的是人认知世界，认知事物的方法，在数据化的信息处理中提供发现问题，解决问题，创造价值的方法。大数据作为一个新生事物能开创出一个新的时代，不得不说大数据在我们当下的社会发展进程中是极有价值的。虽然大数据的定义及体系，实践应用方面还存在许多不足，缺少经验方面的积累，但是笔者相信随着时间的推移大数据体系的形成必将越来越完备。我们当下所需要做的就是把握住大数据时代的时代脉搏，必须明确大数据时代的要求：首先，大数据时代必须充分利用信息技术来提高数据的收集与储存，利用新的数据处理模式发现数据之间的关联新，为决策提高科学性的指导与数据支持。然后，大数据是技术属性与社会属性的有机统一，所以在大数据时代中两方面工作都要双管齐下，提高技术水平的同时还要注重社会实践应用，达到改变市场运作模式，各组织的结构的目的。最后，大数据不是一个高高在上的概念性名词，而是应该作为一种新的思维方式适用于社会的各个方面，包括政府行政，企业运营和人民生活等等，是新的时代智慧与时代气息，而不是单纯的一种技术或处理数据的手段。

必须要明确大数据时代真正的思想内涵，才能是我国在新时代的发展过程中不落人后，占据着有力地位，提高国家的信息化程度与综合实力，对本论文的命题“大数据时代”对企业人力资源管理工作的影响能做出正确的分析探究。