高中历史:大一统与国家治理关系的小论文(500字)

栏目：古籍资讯发布：2023-10-27浏览：3收藏

高中历史:大一统与国家治理关系的小论文(500字),第1张

大一统与国家治理关系的小论文

在古代社会，大一统是一种常见的国家治理方式。大一统的本质是通过统一的文化、宗教、语言等因素来统一整个国家，以达到治理的目的。在当今世界，国家治理已经不再采用大一统的方式，而是更注重多元化和包容性。

然而，我们仍然可以从大一统与国家治理的关系中得到一些启示。首先，大一统的实现需要建立一个强大的中央集权政府。这一点与现代国家治理中的中央政府的地位和作用非常相似。中央政府在国家治理中发挥着至关重要的作用，它统筹协调各方面力量，保持国家的稳定和统一。

其次，大一统需要在文化、宗教、语言等方面的统一。在现代国家治理中，虽然不再采用大一统的方式，但是在国家统一、文化交流、语言使用等方面仍然需要有统一的标准和规范。例如，各地方言虽然保留着自己的独特魅力，但是在国家交流和统一方面，普通话作为国家通用语言是必须的。

最后，大一统需要建立一个有效的管理和控制机制。在现代国家治理中，中央政府需要建立各种管理和控制机制，以确保各个方面的运行和发展。例如，金融监管机构、行政机构、司法机构等都是国家治理中的重要组成部分。

总之，虽然大一统已经不再是现代国家治理的主要方式，但是在建立强大中央政府、统一标准和规范、建立有效管理和控制机制等方面仍然具有一定的借鉴意义。同时，现代国家治理需要更加注重多元化和包容性，让各个地区、各个群体都能够平等参与和发展，实现社会和谐和国家长治久安。

对大数据的理解与思考

首先，大数据的到来，对人们的观念将带来深远的影响。

我们以前习惯认为：找到现象背后的原因，比清楚现象是什么更重要。通过“塔吉特怀孕预测”的例子可以看到，通过关联分析、聚类分析等数据挖掘方法，大家很容易找到事物之间的关系。但是，这些大数据分析结果，并不会直接告诉我们，事物之间为什么存在这些关系。在不清楚为什么存在这些关系之前，又的确看到了这些关系带来了价值；所以，在大数据应用领域就需要改变以前的思考方。即：先找到“是什么”再去找“为什么”；清楚是什么，与搞清楚为什么同等重要。

手工统计时代，出于收集全部数据非常困难或代价巨大的原因，很多数据分析都是采用抽样数据；但是，现在不同了，随着信息技术的发展，现在很多领域都能够方便的收集到全量数据。诸如无纸化办公的兴起、信息系统的使用、电子商务的发展等等，都为收集全量数据提供了便捷的条件。那么，这时候数据的“样本”=“全体数据”。这相对以前来说，也是革命性的影响。

在抽样分析时代，个别样本的质量甚至决定结果的质量。在大数据时代，这也变了，可以允许个别数据的不精确，甚至错误。举个简单例子来说明这个道理，比如在温室大棚里放一只温度计，当这只温度计有问题时，整个温度都是不准确的。若在大棚里均匀分布十几只温度计，其中一只有问题，对温室大棚温度的统计结果无碍大事，基本可以忽略其影响。

其次，大数据应用，影响商业变革和社会进步。

大数据应用正改变着企业的业务发展方式。比如：京东、天猫通过对交易数据的“二次利用”，寻找目标客户、定向推荐商品。也正是这些数据的二次利用给他们提供了大量价值，促进了这些企业的发展，推动着他们在营销、供应链与客户服务等领域的管理变革。同时，交易数据并不因为二次利用，而降低其价值；这也是，大数据应用与传统资源使用不同的地方。

数据的“混搭”分析，推动着商业发展和社会的进步。比如历史天气信息与航班误点信息，这两个不同领域的信息一块儿分析，便可以推算未来几天航班的误点率。再比如，通过神经中枢肿瘤患病率和手机使用时间长短之间的大数据关联分析，来研究神经中枢肿瘤患病率是否与手机使用时间长短有关系等等。

大数据的应用，也促生了很多商业机会。随着大数据时代的到来，形成了很多大数据拥有公司，以及大数据技术公司；数据与技术的结合变促生了很多大数据应用，因此带来了很多商业机会。例如，现在很多商业银行对自己大量客户的交易信息分析，规划新的理财产品，与其他商家合作，联合搞定向促销等等。

再次，大数据时代不再有个人隐私，将形成新的信息安全机制。

现在还经常听到诸如某某窥探我的隐私之类的话语，但是，在大数据时代几乎没有个人隐私，这不是骇人听闻。因为，现在微博、搜索引擎、社交网络、电商购物，已经成了我们生活中必不可少的一部分。根据每个人在互联网上留下的痕迹，通过大数据分析，很容易分析出一个人的爱好、习惯、性格、癖好等等。所以，大家都被“第三只眼”实时监控着，在大数据时代，几乎没有个人隐私！

没有个人隐私，是否就代表每个人可以随便传播别人隐私了呢？答案当然是否定的。因为传播别人隐私是不道德的，甚至是违法的。所以，现在新的信息安全规则正在重新定位，其中一个基调是：让数据使用者承担责任，不能滥用别人的隐私；我个人感觉这也比较合理。

总结

大数据只是“新概念”，并不是“新事物”。过去数据就存在，只是我们没有收集这些数据。但是，现在收集了这些数据，这个世界变得不一样了；它更新了人们过去对数据应用的认识，加快了商业和社会发展的新陈代谢，从中也让大家也看到了很多机会。大数据时代，已经到来。极目远眺，也看不到尽头。

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

　31 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。

　32 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。

　33 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。

　34 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。

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　大数据论文1　大数据管理会计信息化解析

　摘要：

　在大数据时代下，信息化不断发展，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。

　同时也面临着一些问题。

　本文通过分析管理会计信息化的优势和应用现状以及所面临的的问题，以供企业在实际工作中对这些问题的控制和改善进行参考和借鉴。

　关键词：

　大数据;管理会计信息化;优势;应用现状;问题

　在这个高速发展的信息时代，管理会计的功能已经由提供合规的信息不断转向进行价值创造的资本管理职能了。

　而管理会计的创新作为企业管理创新的重要引擎之一，在大数据的时代下，管理会计的功能是否能够有效的发挥，与大数据的信息化，高效性、低廉性以及灵活性等特点是密不可分的。

　一、大数据时代下管理会计信息化的优势及应用现状

　在大数据时代下，管理者要做到有效地事前预测、事后控制等管理工作，在海量类型复杂的数据中及时高效的寻找和挖掘出价值密度低但是商业价值高的信息。

　而管理会计信息化就能够被看做是大数据信息系统与管理会计的一个相互结合，可以认为是通过一系列系统有效的现代方法，

　不断挖掘出有价值的财务会计方面的信息和其他非财务会计方面的综合信息，随之对这些有价值的信息进行整理汇总、分类、计算、对比等有效的分析和处理，

　以此能够做到满足企业各级管理者对各个环节的一切经济业务活动进行计划、决策、实施、控制和反馈等的需求。

　需要掌控企业未来的规划与发展方向就能够通过预算管理信息化来实现;需要帮助管理者优化企业生产活动就能够通过成本管理信息化对

　供产销一系列流程进行监控来实现;需要对客观环境的变化进行了解以此帮助管理者为企业制定战略性目标能够通过业绩评价信息化来实现。

　(一)预算管理信息化

　在这个高速发展的信息时代下，预算管理对于企业管理而言是必不可少的，同时对企业的影响仍在不断加强。

　正是因为企业所处的环境是瞬息万变，与此同此，越来越多的企业选择多元化发展方式，选择跨行业经营的模式，经营范围的跨度不断增大。

　这就需要企业有较强的市场反应能力和综合实力，对企业的预算管理提出了新的发展挑战要求。

　虽然不同企业的经营目标各不相同，但对通过环境的有效分析和企业战略的充分把握，从而进行研究和预测市场的需求是如出一辙的。

　企业对需求的考量进而反应到企业的开发研发、成本控制以及资金流安排等各个方面，最终形成预算报表的形式来体现企业对未来经营活动和成果的规划与预测，

　从而完成对企业经营活动事后核算向对企业经营活动全过程监管控制的转变。

　然而从2013国务院国资委研究中心和元年诺亚舟一起做的一项针对大型国有企业的调研结果中得出，仅仅有4成的企业完成了预算管理的信息化应用，

　大型的国有企业在预算管理信息化应用这方面的普及率都不高，足以说明我国整体企业的应用情况也不容乐观。

　所以从整体上来讲,预算管理信息化的应用并未在我国企业中获得广泛的普及。

　(二)成本管理信息化

　企业由传统成本管理企业向精益成本管理企业转换是企业发展壮大的必然选择。

　而基于大数据信息系统能够为企业提供对计划、协调、监控管理以及反馈等过程中各类相关成本进行全面集成化管理。

　而进行成本管理的重中之重就是对企业价值链进行分析以及对企业价值流进行管理。

　企业能够通过成本管理信息化对有关生产经营过程中的原材料等进行有效地信息记录及进行标示，并结合在财务信息系统中产生的单独标签，

　使与企业有关的供应商、生产经营过程和销售等的过程全都处于企业的监控。

　以此企业可以做到掌握生产经营的全过程，即能够通过财务信息系统实时了解到原材料的消耗，产品的入库及出库等一切企业生产经营活动。

　同时，结合价值链的分析和价值流管理，企业通过将生产过程进行有效地分解，形成多条相互连接的价值链，运用信息化手段对企业的

　每条价值链的成本数进行有效的追踪监管和综合分析，以此为基础为企业提出改进方案，并使用历史成本进行预测，达到减少企业的不需要的损失及浪费，最终达到优化生产经营过程。

　虽然成本管理信息化是企业发展的一个重要趋势，以大数据信息技术为基础的信息系统可以使得企业完成全面的成本管理，给企业的成本管理带来了巨大的推动力。

　然而信息化在成本控制方面的实施效果并不是很理想。

　(三)业绩评价信息化

　业绩评价是对企业财务状况以及企业的经营成果的一种反馈信息，当企业的绩效处于良好状态，代表企业的发展状况良好，

　也反映了企业现阶段人才储备充足，发展处于上升期，由此企业定制扩张战略计划。

　而当企业的绩效不断减少，代表企业的发展状况在恶化，也反映了企业的人才处在流失状态，企业在不断衰退，此时企业应该制定收缩战略计划。

　企业进行业绩评价信息化的建设，通过对信息系统中的各类相关数据进行综合分析，有效地将对员工的业绩评价与企业的财务信息、顾客反馈、学习培训等各方面联系在一起。

　对于企业而言，具备一套完善且与企业自身相适应的业绩评级和激励体系是企业财务信息系统的一个重要标志，也是企业组织内部关系成熟的一种重要表现。

　然而，如今对于具备专业的业绩评价信息化工具平衡分卡等在企业的发展过程中并未得到广泛的应用。

　其中最大的原因应该是对业绩评价的先进办法对于数据信息的要求比较简单，通常可以由传统方式获得。

　所以，现如今能够完全将业绩评价纳入企业信息系统，并能够利用业绩评价信息化来提高企业管理效率的企业数量并不多。

　二、大数据时代下管理会计信息化存在的主要问题

　(一)企业管理层对管理会计信息化不重视

　我国企业管理层对企业管理会计信息化建设存在着不重视的问题。

　首先，对管理会计信息化概念和建设意义没有正确的认识，有甚至由于对于企业自身的认识不够充分，会对管理会计信息化的趋势产生了质疑和抵触心理。

　再者，只有在一些发展较好的企业中进行了管理会计信息化的建设工作及应用，但是，企业应用所产生的效果并不是很理想，进而促使管理会计信息化在企业的发展速度缓慢。

　(二)管理会计信息化程度较低

　大数据时代下，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。

　但是，由于管理会计在我国受重视程度不够，企业在进行管理会计信息化建设的过程中对与软件的设计和应用也要求较高，所以与管理会计信息化建设相关的基础建设还相对较落后。

　(三)管理会计信息化理论与企业经管机制不协调

　虽然随着国家政策鼓励和扶持，很多行业的不断涌现出新的企业，企业数量不断增多，但是由于这些企业在规模以及效益等方面都存在着较大的差距，同时在管理决策方面也产生了显著地差别。

　很多企业在发展的过程中并没有实现真正的权责统一，产生了管理层短视行为，没有充分考虑企业的长远利益等管理水平低下的问题。

　三、管理会计信息化建设的措施

　(一)适应企业管理会计信息化发展的外部环境

　企业在进行管理会计信息化建设时，要结合企业所处的外部环境进行全方面的规划和建设。

　在企业进行规划和建设时，国家的法律法规等相关政策占据着十分重要的位置，需要对市场经济发展的相关法律法规进行充分理解和考虑，为企业管理会计信息化建设提供好的法律环境。

　管理会计信息化系统的正常运转要求企业处于相对较好的环境之中，以此充分发挥出其应有的作用。

　(二)管造合适的管理会计信息化发展内部环境

　企业管理会计信息化的良好发展要求企业能够提供良好的内部环境。

　树立有效推进企业管理会计信息化建设的企业文化，企业文化作为企业股东、懂事、管理层以及每个员工的价值观念体现，

　有利于各级员工都能够正确认识到管理会计信息化建设的重要性，接受管理会计信息化的价值取向。

　再者，企业要储备足够的管理会计人才,为管理会计信息化的建设提供源源不断的血液。

　同时，为企业管理会计信息化建设提供强大的资金保障。

　最后，对企业内部控制体系不断完善，为企业创造长足的生命力，为管理会计信息化赖以生存的环境。

　(三)开发统一的企业信息化管理平台

　在大数据时代下，信息化不断发展，对于企业而言，会同时使用多种不同的信息系统进行组合使用，并且这种情况在未来也可能将持续下去，企业需要建立综合统一的企业信息化管理平台。

　四、结束语

　管理会计信息化已经成为企业发展的重要趋势。

　同时也面对着一些问题。

　因此，相应的措施和不断地完善和改进是必不可少的，以此才能够促进管理会计信息化的不断发展。

　作者：李瑞君单位：河南大学

　参考文献：

　[1]冯巧根

　管理会计的理论基础与研究范式[J]

　会计之友,2014(32)

　[2]张继德,刘向芸

　我国管理会计信息化发展存在的问题与对策[J]

　会计之友,2014(21)

　[3]韩向东

　管理会计信息化的应用现状和成功实践[J]

　会计之友,2014(32)

　大数据论文2大数据会计信息化风险及防范

　摘要：

　随着科学技术的不断进步和社会经济的不断发展，大数据时代的发展速度加快，同时也推动着会计信息化的发展进程，提高了企业会计信息化工作的效率和质量，资源平台的共享也大大降低了会计信息化的成本。

　但大数据时代下会计信息化的发展也存在一定的风险。

　本文将会对大数据时代下会计信息化中所存在的风险给予介绍，并制定相应的防范对策，从而使大数据时代在避免给会计

　信息化造成不良影响的同时发挥其巨大优势来促进会计信息化的发展进程。

　关键词：

　大数据时代;会计信息化;风险;防范

　前言

　近年来经济全球化进程不断加快，经济与科技的迅猛发展，我国在经历了农业、工业和信息时代以后终于踏入了大数据时代。

　大数据是指由大量类型繁多、结构复杂的数据信息所组成的`数据集合，运用云计算的数据处理模式对数据信息进行集成共享、

　交叉重复使用而形成的智力能力资源和信息知识服务能力。

　大数据时代下的会计信息化具有极速化、规模性、智能性、多元化、和即时高效等特点，这使得会计从业人员可以更方便快捷的使用数

　据信息，并在降低经济成本的同时有效实现资源共享，信息化效率逐渐增强。

　但同时大数据时代下的会计信息化也面临着风险，应及时有效地提出防范对策，以确保会计信息化的长久发展。

　一、大数据时代对会计信息化发展的影响

　(一)提供了会计信息化的资源共享平台

　进入大数据时代以来，我国的科学技术愈加发达，会计信息化也在持续地走发展和创新之路，网络信息资源平台的建立使数据与信息资源可以共同分享，平台使用者之间可以相互借鉴学习。

　而最为突出的成就便是会计电算化系统的出现，它改变了传统会计手工做账的方式，实现了记账、算账和报账的自动化模式，

　提高了会计数据处理的正确性和规范性，为信息化管理打下基础，推进了会计技术的创新和进一步发展。

　但是“信息孤岛”的出现证明了会计电算化并没有给会计信息化的发展带来实质性的变化。

说到数据分析，其实随着大数据这几年的发展，数据被认为是物理与信息融合中的关键技术，以及核心引擎。各行各业都在马不停蹄、轰轰烈烈地迈入了大数据时代。传统行业与互联网行业的界限开始发展交集和互补、渗透，传统的制造业再也不是闷头生产+再销售的模式，而是更多地聆听市场的声音，市场需要什么，消费终端就会相对应的给予其更多的多样化、个性化。

目前来看，两者的主要区别还处在以下几点：

一: 结构化数据和非结构化数据

传统行业更多的是结构化数据, 即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据,像以应用oracle、Sql Server等数据库的制造型企业的ERP系统。而互联网行业更多的是非结构化数据，就是不能以二维形态描述的，例如所有格式的办公文档、文本、、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等，像是医疗影像系统、教育视频点播、视频监控、国土GIS、设计院、文件服务器（PDM/FTP）、媒体资源管理等具体应用。

二：数据的体量

互联网行业海量的数据，由于互联网行业的特点，每时每刻都会产生海量的数据，它的数据往往是PB级的，1个PB有多大呢？它相当于2的50次方个字节。如果你对此没有概念，那么简单来说，《史记》约有52万多汉字，1个PB能够存储至少10亿部《史记》，以百度、腾讯、阿里为代表的企业。传统的一个生产制造工厂三个月制造的数据也不到100G。这是天大的一个差别。

三：看待数据的方式及数据分析目的不同

互联网行业会对这些海量的数据做数据分析，挖掘，无论是过去的数据还是即时的数据，数据不再是静止和陈旧的，任何被遗忘在服务器中的数据，都可能被重新利用，从而发现其中与我们、与行为、与现象的相关性，比如每逢“双十一”，“剁手党”都面临痛苦的抉择：打折的商品实在太多，买什么才好呢？最终一不小心，信用卡刷爆，买了一大堆自己不需要的商品，只得含泪吃半年的“康师傅”…

谷歌公司每天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令，经过多年数据的累计，谷歌公司建立了“咳嗽”，“发热”等搜索关键字与流感地区的联系，于是在2009年谷歌成功地在美国预测了冬季流感的传播，并且精确到地区和州等等。而传统行业则不会过多去关注过去的数据，一般月底会盘点，出一些财务的数据分析报表，历史的数据会存放于备份库里，有问题才会去查找。

四：数据查找的效率及安全性

互联网行业往往存储着用户的个人行为信息，他要求保证绝对的安全或者准确性，比如12306，每到年底，面临数亿人迁徙的购票压力，在临近春节购票高峰峰值的时候，它的要求绝对是用户打开网页的速度可以慢一点没关系，但是要保证用户购票信息的绝对安全。如果用户付款购买了一张高铁动车票，你那边没收到钱款，那面对着上亿人的购票钱款，这个绝对是要出大问题的。

而传统行业没有那么大的数据量和访问量，往往解决好并发，死锁等等问题，保证系统的高可靠性和稳定性，偶尔也会发生丢失一条采购记录或者生产记录的问题，由于一般用户都会除了系统录入以外，还会纸质的记录，那么这个也是可以被容忍的

五：大数据技术快速获取有价值的信息

基于以上互联网行业的特点，当数据量不断增大时，也随之带来了一系列的问题。

比如假设解决某一问题有算法A 和算法B。在小量数据中运行时，算法A的结果明显优于算法B。也就是说，就算法本身而言，算法A能够带来更好的结果;然而，人们发现，当数据量不断增大时，算法B在大量数据中运行的结果优于算法A在小量数据中运行的结果。这一发现给计算机学科及计算机衍生学科都带来了里程碑式的启示：当数据越来越大时，数据本身(而不是研究数据所使用的算法和模型)保证了数据分析结果的有效性。即便缺乏精准的算法，只要拥有足够多的数据，也能得到接近事实的结论。

由于能够处理多种数据结构，大数据能够在最大程度上利用互联网上记录的人类行为数据进行分析。大数据出现之前，计算机所能够处理的数据都需要前期进行结构化处理，并记录在相应的数据库中。但大数据技术对于数据结构的要求大大降低，互联网上人们留下的社交信息、地理位置信息、行为习惯信息、偏好信息等各种维度的信息都可以实时处理，立体完整地勾勒出每一个个体的各种特征。

一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱，大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。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。简单来说，大数据需要Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+HBase（数据库）+MapReduce（数据处理）+……Others这样的分布式存储，分布式处理大数据架构，而不仅仅是传统的磁盘阵列数据存储处理方式。

互联网极大地改变了人们的生活，大量、高速、多变的信息每天都围绕在人们身边，我们需要更好的处理方式，去应对这种随时随地的变化。大数据技术将深远地改变互联网世界，改变整个生产生活的方式。随着技术的发展，大数据分析正在变得越来越容易，成本也越来越低，而且相比以前能更容易加速对业务的理解，越来越多的人开始进入大数据与数据分析行列，准备在这里干出自己的一番事业。

编辑于 2019-10-21

大数据对高校教育的推动作用论文

　当代社会互联网发达，信息技术广泛应用与社会各个领域。当然，利用信息技术来推动高校教育发展也是在信息化教育进程之中。信息技术的发展迅速，大数据也就迅速堆积，大数据记录了信息技术发展的脚步，同样有利于信息技术在社会上的有效发展。高校作为发展人才的地方，自然少不了大量数据累积，信息量巨大，大数据对高校教育也就有着非常大的影响，它不仅推动着高校教育的发展，同时也反映着高校教育数据累积的过程，这类数据与外界环境的共享，一起发挥着大数据对高校教育的推动作用。

　1大数据 发挥出在高校教育的发展中的推动作用

　高校教育在多年的发展中，逐渐适应了信息化的快速发展进程，将高校教育信息化是必然的条件，这对于高校教育的改革和完善具有完全有效的作用。高校教育信息化同样对提高教学质量，引导创新教学模式，发挥着重要作用。高校教育信息化有利于加强校园文化建设，促进教育高水平发展，有利于改善教学方法，发挥教育各项职能，有利于人才培养，有利于信息交流和教学环境改善。高校教育信息化是教育发展和提升的必要条件，大量的信息交流必定会产生众多数据，针对大数据进行数据收集和处理，方便数据检索和查询。高校教育本身就具有信息量大、数据多样，繁琐的鞥、特点，所以很好的利用大数据为高校教育发展做贡献，一定能更好的推动高校教育的发展。大数据在课堂上的应用，能够改变传统的教学模式，发挥信息技术的无限潜能，不管是时间还是空间的阻碍，都能被信息技术所打破，这将有利于学生更好的融入课堂，使学生更适应课堂，从而使理解知识变得容易。大数据的广泛应用，同样适用于科学研究方面，大数据的全面信息的应用对于信息的共享和交流具有关键推进作用，现代信息技术在社会科学中的应用将改善传统的研究方法，这样不但能提升结果的可信度，更能够提升工作效率，再者，大数据在服务人们方面的应用，高校能够更好的掌握社会需求，了解社会对人才的渴求，从而培养适应社会的人才。这样的好处还有能够加强高校和社会的联系，使得高校能够更好地履行社会职能。大数据还有利于高校建设校园文化与文化传承。高校对于优秀民族和世界文化都有责任和义务传播给更多学生，高校作为文化载体，有更好的条件进行文化教育，通过信息技术手段，方便文化沟通，以及技术交流等。

　2大数据与高校教育之间的联系

　大数据与高校教育之间不只是简单的应用关系，高校也绝不是被动的接受大数据，其实高校与大数据之间是相互依靠，相互促进的，高校教育的发展同时也是大数据的发展，同时，大数据的发展，也同样推动了高校教育的发展进程。大数据可以说是一种工具，一是顺应了高校教育的发展进程，同时也为高校教育发展做出了许多改善与提升。比方说大数据推动了高校对人才培养的进程，有利于高校选拔适合社会的高等人才，挖掘人才潜在价值，更好的为社会服务，也是为人们服务，帮助学生找到自身优势，使得人才发展变得顺利。前面说的，大数据帮助高校建立完善的文化体系，有助于高校进行文化传承，教育形式改革与创新。大数据有助于高校了解社会需求，发展与培养适应社会的全能人才。反过来，高校教育对大数据的发展也具有非常重要的推进作用。高校由于信息量巨大，也有相对完整的记录和完善形式，对于数据的收集等方面也有非常完善的系统，所以高校教育对于大数据的发展也有积极作用。高校通过长时间的数据利用，自然会产生许多有效的数据分类和整理办法，对数据的研究也非常细致和详细，对数据也会进行补充和完善，分析和创新数据记录办法，所以高校教育方面对数据的整理利用工作也会对大数据的发展做出更多贡献。说完了高校教育与大数据之间的相互利用，还应考虑大数据与高校教育之间的共同发展。许多高校在建立了比较完善的大数据处理和利用方式之后，通常会比较频繁的与外界进行数据处理办法和收集方式的交流和共享，大部分的'数据处理工作都是有目的性的，比方说在网上的数据检索工作，都是在先想好需要什么才去网上搜索的，所以对数据的分类整理工作至关重要。高校教育通常分为大体上的文科和理科，那再往下细分还有工科医科师范类商学类等等。不同的数据有不同的处理方式，不同的数据门类之间有时候也是互通的，所以大数据的处理办法和整体思维都是有分别的，也是有联系的，需要研究者长时间的分析和整理。大数据的使用需要专业的认可，不然的话就会造成资源浪费，看来社会上的机构大概也只有高校和研究员具有资格认证大数据的作用了。大数据广泛应用了信息技术和社会科学等多种学科的资源，在保证数据真实可靠地情况下，为更多数据使用者提供良好的数据参考作用。换句话说，高校教育过程中对数据的使用情况直接影响了大数据的利用率，高校对大数据提供了更多的技术支持，同时也限制了大数据的发展，所以大数据与高校教育之间的这种关系影响了两者之间的共同发展。

　3大数据在推动高校教育发展过程中遇到的问题

　不可否认，大数据在推动高校教育的发展过程做出了很多贡献，但是在大数据推动高校教育的过程中，仍会出现某些问题，阻止了大数据的推动作用，造成大数据没有完全发挥其应有的功能，没有很好的为高校教育做出更大贡献。首先是高校对于大数据的利用率低，主要体现在进行数据搜索和收集过程中，对需求的认识面太过狭隘，导致数据收集工作不完善，收据收集的不完全，在应用过程中就会有困难，造成信息缺失和资源不足，所以究其原因还是数据收集工作者工作中存在纰漏，或者对数据手机方法不正确不规范，造成了数据缺失情况出现。其次出现大数据利用不完全的问题是因为数据运用者技术不规范和操作不当造成数据使用不完全。和传统的数据使用方法相比，现代的利用大数据进行数据检索和使用工作已经如虎添翼，通过科技手段可以毫不费力的从大量的数据库中筛选出自己所需要的数据来进行利用。这不但大大降低了操作难度，同时也节省了很多时间，我们都知道数据挖掘工作复杂而且繁琐，更需要数据挖掘工作者认真细致的到位的工作态度，一点马虎不得。但是通过技术手段，以及先进的互联网技术，可以很好的解决很多工作中可能会出现的问题。但是机器就是机器，永远不可能有人的思维，就算有那也是人给他格外添加的，永远不可能超过人的思维，所以机器所犯的错误可能也会有很多，这就需要人来利用外力对数据采集处理等工作进行监督，一点失误就会造成数据错误，影响数据的使用。

　4提升大数据推动高校教育有效性的对策

　针对以上几点问题，首先提出的解决办法就是使人们充分认识大数据的作用，这样从根本上让人们建立起对大数据的作用的基本概念，才能仍大数据更好地为人们服务。大数据实在信息大爆炸的现代社会中人们必不可少的一种数据收集处理方式，对于社会的快速发展，必然会伴随数以万计的数据，那么对于这么多眼花缭乱的数据，要想提取出真正对自己有用的数据，就要利用科技手段，建立完整的数据库，方便人们的数据提取和利用。在认识了大数据的作用之后，就要合理的利用好大数据，正确的使用大数据，在大数据使用过程中应当规范使用办法，避免使用者滥用大数据，检索和分类过程也应当认真细致的操作，因为不仅仅是一次失误，之后的每一个步骤都有可能会对数据处理工作造成误解和偏差，造成大数据的错误使用。为了更好的使用大数据，推动大数据对高校教育的发展，高校应建立完善的大数据使用平台，让使用者能够有地方可查，有资源可用，提高大数据的使用率。至于校园内的配置，应当及时维护，对大数据的保管工作也应时常监督和完善，进一步加强数据使用效率，发挥其应有的价值。在人员配置选拔方面，要认真仔细筛选真正有用的人才，对数据进行分类处理和详细整理，更好的帮助校园内数据使用者进行数据使用程序。

　5总结

　在当下数据大爆炸的时代，能够更好的使用信息的人，将信息为己所用，那么就是发挥了大数据的真正价值。正确看待大数据，合理利用大数据，将大数据与高校教育有机的结合在一起，尽力发挥大数据应有的价值，有利于人们探索未知的知识和学问，有效的利用好大数据，就是发挥了大数据对高校教育的推动作用。

　参考文献 :

　[1]邱仁宗,黄雯,翟晓梅大数据技术的伦理问题[J]科学与社会,2014(01)

　[2]王成红,陈伟能,张军,宋苏,鲁仁全大数据技术与应用中的挑战性科学问题[J]中国科学基金,2014(02)

　[3]祝智庭,管珏琪教育变革中的技术力量[J]中国电化教育,2014(01)

　大数据意义

　现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。[10]阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。[11]

　有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。[12]

　大数据的价值体现在以下几个方面：

　（1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；

　（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；

　（3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

　不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。

　在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生：

　（1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

　（2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

　（3）分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

　（4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

　（5）从大量客户中快速识别出金牌客户。