大数据运用论文

大数据运用论文（精选12篇）

大数据运用论文 篇1

1 前言

“大数据”作为信息时代最抢眼和最热门的词汇, 在各大媒体和各大行业中都在热论大数据时代的技术应用。“大数据”意为大量的数据, 即在规模、工作量和总体成本方面都超越了普通数据库的数据集, 以及提取分析其中含义的技术。大数据的基础是小数据, 酒店行业的大数据, 由行业中各种类型的酒店分类提供的小数据组成。每个酒店一开门经营, 数据就无处不在;现在没有采用电脑软件而仅靠手工处理信息数据的酒店几乎没有。

2 酒店业运营现状

近年来, 酒店业整体经营情况面临着巨大考验, 供求失衡、政策紧缩、恶性竞争、在线平台带来的冲击等导致大量酒店无法保持原有的销售体系, 生存空间频频受到挤压。在这样一个供求关系剧变的市场中, 酒店亟须快速响应市场, 推出差异化的产品和服务, 在多面夹击的竞争环境中占据一席之地。

3 大数据具体运用分析

酒店的大数据服务, 在之前很多酒店都在搜集客人的反馈信息, 喜好以及客人的消费习惯, 这就是我们大数据的信息收集工作, 在酒店长期运作的过程中, 因为人力成本的控制, 人员流动大, 导致很多酒店已经慢慢忽略了这份工作, 很好的案例就这样慢慢的被遗忘。

在我们管理的过程中, 如果酒店利用PMS的优势, 收集到客人的全部信息, 如喜好, 反馈。我们就可以为客人提供个性化的服务。如当客人是准备和家人来这里为自己庆生, 那我们就可以在客人入住的时候送上诚挚的祝福以及个性化的礼物;如客人之前在其他姐妹酒店有入住记录, 记录了客人对水果, 电视节目以及空调温度有一定的偏好, 我们如果在客人入住前就提前安排客人喜欢的水果送进房间, 调整了房间的这些项目, 客人一打开房间, 看到电视上摆放着自己喜欢吃的水果, 播放着自己喜欢的节目, 房间的温度非常舒服, 客人对酒店就会有很好的第一影响;如客人在上次入住酒店有不好的影响, 我们的控房员在提前排房时, 看到系统的提示, 就可以根据酒店的入住率为客人做一次免费的升级, 并留在系统中告知前台的员工, 前台员工在办理入住问候客人时就可以提到这个个性化的安排, 对客人来说是多么惊喜。

酒店大数据营销, 大数据对于营销非常重要, 信息的多寡甚至已经成为决定企业竞争力的核心要素。借助大数据, 酒店获得了很好的营销手段, 可以精准的定位消费者。对于现在的消费者来说, 获得信息的方式不再那么单一, 通过互联网平台可以拿到自己想要的信息。对于我们酒店行业来说, 我们的观念也要随之转变, 不能再单单依赖传统渠道搜集信息。

对于我们现在的酒店来说, 不缺竞争对手, 如果在营销上面不走在前面, 很容易就会失去客源。对于酒店的信息推广, 不能再利用传统的推广渠道, 我们要根据客人的体验习惯随之转变, 转向互联网移动端。对于我们酒店来说, 我们也可以利用大数据可以根据客人的喜好为客人定制化产品, 将自己的产品分类整合, 不再是采用原有的单一产品销售。

酒店大数据收益管理, 我们知道收益管理是一种谋求收入最大化的新经营管理技术。它诞生于上世纪八十年代, 最早由民航开发, 就是当初的航空公司根据市场, 根据大数据分析得出的一种经营策略。国内酒店收益管理还是处在一个学习阶段, 没真正被利用起来。

现在的收益只建立在自家酒店的大数据库上, 没有和大市场的大数据做整合, 酒店收益管理要做的, 不只是卖光当天房间, 还要让整体入住率提高, 用户对渠道价格一致的酒店更有信任感, 价格越乱用户越不愿关注。

在我们做酒店收益管理策略过程中, 我们要学会换位思考, 现在消费者获取信息的渠道多了。不要把自己当作是做酒店的, 把自己当作一个客人, 如果你看到一家酒店在不同的地方, 显示了不同的价格, 你会什么感觉?如果有相同的价格, 用户的信任感会比较强。所以我们要学会利用互联网的大数据, 来做好酒店的收益策略。

酒店大数据采购, 现实中也不难发现大数据分析在采购部门中的广泛应用。例如企业会跟踪原材料市场的价格波动, 依靠先进的分析模型和预测方法来对冲市场风险;现代的供应链已经变得越来越复杂:产品的多样性越来越高, 市场的波动性越来越强, 外部因素对供应链的扰动也越来越多。这使得酒店很难有效地将有限的资源在供应链中合理地分配。使用新的分析方法能使采购部门发挥更大的战略功能, 以优化酒店资源在各个环节中的分配。

随着电商平台的快速发展, 酒店的采购不再单单依赖当地的、线下的采购, 这就要求酒店的采购部利用互联网的大数据, 需要作出成本优化和产品需求之间的平衡点, 来帮助酒店采购到物美价廉的产品。

酒店大数据管理, 对于酒店的互联网大数据, 对于酒店管理人员来说, 有很重的责任。如果在酒店运营过程中, 没有管理层的支持, 酒店的很多策略都是纸上谈兵, 落不到实处。对于酒店管理层来说, 我们要鼓励员工从工作中去发现大数据, 制定更加优质的酒店管理方案。如在酒店人力资源, HR可以根据酒店以往的数据在现在大环境下, 借助互联网大数据做出招聘培训方案。如酒店的工程部, 可以根据大数据, 做出酒店节能减排的方案, 避免出现因为盲目的节能减排导致酒店客人投诉率提高。除此之外, 我们酒店在运作过程中, 要鼓励员工学会利用大数据, 走在行业的前端, 为酒店出谋划策。

4 启示

大数据, 并不是一个神秘的字眼, 只要酒店行业企业平时善于积累和运用自动化工具收集、挖掘、统计和分析这些数据, 为我所用, 都会有效地帮助自己提高市场竞争力和收益能力, 盈得良好的效益。

参考文献

[1]鲁珊, 张曼.大数据背景下酒店现状及经营管理模式创新研究——以长沙市星级酒店为例[J].技术与市场, 2016, (02) .

[2]杨宏.大数据与智慧酒店管理[J].科技创新与应用, 2015, (19) .

大数据运用论文 篇2

运用大数据推进精准扶贫工作情况报告

一、建设背景

根据四届市委常委会第130次会议明确由市委脱贫攻坚办负责全市脱贫攻坚指挥部建设意见和省扶贫办“鼓励各地市州县在省扶贫云平台上，按照统一平台、统一标准、统一数据的要求，自行投资开发建设具有自身特色的子扶贫云和精准扶贫个案管理相关系统，并引入更多的开发者定制特色扶贫个案应用，激发更广泛的扶贫工作创新，既保证数据的统一性、完整性，又不失灵活性，便于各地市特色扶贫工作和个案扶贫措施在全省快速复制推广”要求，我市于2015年12月开始启动脱贫攻坚总指挥部建设。脱贫攻坚总指挥部布置在市规划馆，主要有三个方面内容建设：一是遵义特色的软件开发；二是液晶拼接大屏及电子操控设备；三是临展区装修改造（保持规划馆整体风貌）及布展。总指挥部与市委常委会议室、市政府常务会议室联通共享。各县（市、区）和市直有关部门设分指挥部，并与总指挥部互联互通。指挥调度做到精准到村到户到人到项目，并可实时通话直连，实现数据与电脑、手机等智能终端连接，利用手机进行实时展示和信息推送（默认直接下属单位主要领导的信息推送），实现“人在干、云在算、天在看”动态化有效管理。

二、主要做法及成效

在省扶贫云的基础上，充分运用大数据、云计算、互联网等现代信息手段，建设遵义市脱贫攻坚指挥部，通过建立“用数据决策、用数据管理、用数据考核”精准扶贫工作机制，提升大扶贫战略实施精准度，用大数据手段实现对贫困村、贫困户的精准识别、精准匹配、精准帮扶与精准管控。通过大数据手段，动态掌握扶贫工作中真实、可靠、全面、及时的数据，真正把扶贫对象搞精准、把致贫原因搞清楚、把动态管理搞规范，做到因户施策、因人施策，合理评估贫困人口状况及扶贫项目效益，为科学制定扶贫政策提供数据支撑。

一是通过驻村干部和贫困群众说贫困，组织一支教育的、医疗的、产业扶贫的、种树的、种茶叶队伍来参与互动，用身边事教育身边人，用身边人引领身边人。

二是通过易地扶贫搬迁，展示干部与易地扶贫搬迁群众一对一帮扶，确保不脱贫不脱钩；展示易地扶贫搬迁户就业情况，确保每一户都有一人就业。

三是通过脱贫攻坚目标任务和时间表、路径图，利用大数据，从市到四大区域到15个县（市、区）再到乡镇、村，逐级细化，为每一户贫困户建立“贫困指数”，甄别出最贫困的乡、最贫困的村、最贫困的户，使贫困深度看得见、摸得着。四是通过建立完善的指挥体系和责任体系，到村到户到人，运用大数据手段调度展示细化到每一户每一人的帮扶干部、爱心人士或企业，做好“谁来扶”的遵义答卷。

五是通过建立遵义脱贫攻坚信息云平台，让每个市直部门、每个县（市、区）甚至乡镇、村都能在这个平台上发布工作动态信息，并由各级指挥部审核筛选后将重要信息及时推送到各级领导手机客户端上（设定阀值），各级领导可以回应互动，批示直办，实现信息共享，做到工作实时指挥调度。

六是通过建设民生监督子系统，以扶贫项目、资金为重点，拓展到所有民生项目资金，对工程进度、资金拨付等进行实时监管，最终实现“挂图作战，按图销号”，真正做到把最精准的资源集中在需要帮扶的贫困户，变传统扶贫的“大水漫灌”为“精准滴灌”，实现大数据助力下的扶贫全过程精准管理。

七是通过建立考核评价体系，每季度晒一次各县（市、区）、各乡镇（省要求市考核乡镇）、各市直部门脱贫攻坚成绩单。该子系统链接省扶贫云绩效评估云服务。

八是通过建设扶贫专线部门热线子系统，对群众来电进行登记录入、梳理交办、跟踪督办、回访考核，提升人民群众满意度。

九是通过设立《遵义脱贫》电子书栏目，真实记录遵义脱贫攻坚足迹，客观总结遵义脱贫攻坚经验，全面展示遵义脱贫攻坚成效，努力形成遵义脱贫攻坚品牌。

二、目前存在的瓶颈和困难

一是我市脱贫攻坚总指挥部主要依托省扶贫云提供的我市数据，但在与我市其他部门数据互联互通上存在不畅，数据的使用更多是内部循环，远达不到实现广泛数据共享的目标。二是我市脱贫攻坚总指挥部与大数据相关产业没有实现互动，对我市发展的大数据产业技术运用上还有所欠缺。

三、未来展望

大数据时代的来临，为创新扶贫开发方式提供了新的理念和技术支持，我市要积极利用大数据带来的快速、便捷和高效来加快推进精准扶贫工作；同时也对扶贫人员的素质提出了新的更高的要求，我市必须优化整合扶贫资源，培训高素质人才，实现精准扶贫，确保扶贫到村到户到人；运用全社会的力量全方位提高贫困人群的生活水平和质量，最终消除贫困，实现共同富裕。

（一）利用“大数据”，做好目标任务对接。“大数据”是幅地图册，它告诉我们贫困对象在哪里，有多大规模？“大数据”是个检测仪，它告诉我们致贫原因及贫困对象的诉求是什么？“大数据”是条连通器，它告诉我们驻村干部怎么布局安排，连通着帮扶人与受扶对象；“大数据”是一工作平台，为扶贫开发的转型、创新、实践提供了基础，创造了条件。开发利用“大数据”，要做到与目标任务相对接，与专项规划相连接，服务于整村推进规划、易地扶贫搬迁规划、产业发展规划、金融扶贫规划等专项规划的编制，着手扶贫开发新的部署安排提供了参考。

（二）运用“大数据”，高效服务扶贫工作。要在确保数据安全与贫困对象信息安全的前提下，实行“大数据”向各级扶贫部门授权开放，向各行业部门专网开放，向社会有限度开放，做到数据共享共用，为“三位一体”大扶贫工作服务，使各方面的资源与力量充分运用，使扶贫效果得到提升。

（三）活用“大数据”,做好驻村帮扶工作。“大数据“为驻村帮扶工作找到了因户施策的依据，驻村干部可根据一家一户的建档立卡情况，针对性地确定帮扶项目和帮扶措施，可使帮扶工作具体化。同时，一家一户的建档立卡情况也为制订和完善驻村帮扶的考核验收提供了参考，在实施基本考核制度的前提下，可弄清驻村工作队的具体扶贫效果，可实打实地进行督办、考核、验收。

运用大数据创新社会治理机制 篇3

如何认识大数据所带来的变革，收集、分析和利用好大数据，有效地将它运用到社会治理机制的创新中去，亟待研究和实践。

重视大数据在社会治理中的重要价值

在大数据时代中创新社会治理，就必了解和把握大数据对社会治理带冲击及其新变革需求。

提供政策制定的依据，提高科学决策水平。政府的决策离不开数据资源的支撑。政府部门是社会治理的主导者，在出台社会规范和政策时，通过对大数据整理和分析，探寻数据间的相关性，从中找到隐藏在数据背后的规律性信息，并将数据的处理分析结果转化为政策决策的依据，这样就可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差，从而提高决策水平和公共服务的效率。当前，大数据也逐渐成为政府公共决策、企业经营决策的重要手段，数据领域流行的说法是“更好的数据意味着更好的决策”。譬如城市智能交通，可以通过公交刷卡记录、手机信号源等方式来展开城市公交客流信息的全数据分析，从中挖掘出客流量、客流聚集点、交通拥挤点等有效信息，从而为城市公交线路的合理规划和站点的设置提供重要的决策参考，使大多数人能够享受到及时、方便的交通服务，提高公共交通的出行分担比，缓解城市交通的拥堵。

了解社会公众的需求，提升社会治理与服务能力。了解并满足公众的需求是社会治理的核心理念，社会治理与服务就是一个不断发现并满足公众需求的过程。当前，大量社会矛盾问题产生的一个重要根源是公共服务机构不了解社会公众的真正的利益诉求，从而无法有效地提供公共服务和产品。实际上，大数据背后隐藏的是各种公众需求的信息。这些需求是人们通过QQ、微博、微信、论坛等各种网络平台的互动交流和交往中表现出来的，其背后就是人们的各种情感、兴趣、价值观和利益诉求等有用信息。因此，政府可以借助来自互联网和社会化媒体的丰富数据资源，以此来了解人们的心理活动和利益诉求，并依托各种网络互动平台方式，促进政府和公众互动，获取公众的各种个体需求和公共需求，为公共服务与产品的提供奠定基础，促进社会治理与服务能力的提升。

预测人们的行为趋势，促进社会矛盾的消解。大数据的挖掘和运用包括两个侧重点：描述性分析，主要是针对过去，揭示规律；预测性分析，面对未来，预测趋势。从了解需求到掌握舆情，再到预测行为，这是一个由浅入深、由表及里的过程。大数据是人类各种行为的显微镜，各种行为和社会状态被广泛记录，对它的管理和分析可以产生巨大的社会治理价值。我们可以基于历时和实时的大数据分析，密切掌握一些特殊人群越轨行为、社会秩序与稳定受到威胁等需要社会治理介入的节点或情况，从源头上做好各种社会矛盾的预防和化解。一方面，各种社会化媒介成了社会舆情和民意的重要载体，由此产生了海量的数据信息，通过对这些数据的收集、提取和整合分析，可以掌握社会舆情的动向和民意情况，从中可以探寻社会矛盾发展演变的轨迹。另一方面，可以从中探寻出事件相关者的行为规律，进而精确地预测其后续的行为，从而有效预防和化解各种社会危机事件。

三方面着手推进大数据的运用

大数据时代的到来，迫切需要我们高度重视大数据的社会治理价值，并积极运用大数据来推进社会治理的创新。就实际情况而言，目前我国社会治理中大数据的运用主要面临思想认识不足、数据平台缺少、专业人才匮乏和运用能力较差等困境。为此，必须从如下几个方面着手。

树立大数据治理的意识。大数据将会成为引领未来科技和社会进步的重要载体。然而现实情况却是，社会成员普遍存在对大数据认识不足的问题，尚未意识到大数据对社会治理所带来的机遇和挑战。为此，全社会要加快树立起大数据思维，学会运用大数据为社会治理服务。一方面，强化大数据的宣传教育。通过各种方式的宣传推广，让社会各个领域、行业和阶层群体接触与了解大数据的新思维和新技术，为大数据的运用奠定良好的社会基础。另一方面，重视运用大数据决策，制定大数据国家战略，通过顶层设计引导和推动大数据的研究和利用，充分发挥其社会治理价值。

打造大数据综合信息平台。大数据综合信息平台是一项复杂的工程，需要从硬件设施、数据公开、收集、处理分析和运用等各个环节着手。首先，信息技术基础设施是大数据技术应用的载体，设施的好与坏影响着数据资源能否被有效地收集、分析、挖掘和应用。要推进大数据设施建设，扩大大数据技术的应用，促进数据驱动的社会决策和社会治理。其次，建立数据资源的公开和收集机制。海量信息的公开与收集是大数据治理的一个基础条件。通过数据资源的共享与利用，既可以打破政府部门的信息垄断，也可以加强政府与公众的互动反馈，促使数据驱动的社会治理常态化。再次，建立信息收集和分析处理中心。“没有分析就没有所谓的大数据”。大数据的一个显著特征就是信息的巨量化和碎片化。而要使大数据真正发挥出价值，就需要建立一套完整的数据综合处理系统，对大数据进行整合分析。最后，构建大数据的运用机制。运用大数据创新社会治理机制的核心理念是大数据的运用，促进政府由数据“收集者”“分析者”向数据“运用者”转变，促使社会管理转向社会治理。

培养社会治理型数据人才。数据分析在社会治理中的重要性，已越来越被政府和管理部门所认知。然而驾驭数据的能力并不那么容易获得，数据分析人才的严重短缺，已成为社会治理过程中面临的最大难题，这在社会领域尤为突出，目前社会治理型的数据分析人才相当匮乏，难以适应社会治理的需求。为此，要加快培养优质数据分析人才：出台相关政策法规，为数据分析人才的成长提供可靠的制度保障；加大资金支持力度，培养和激励数据分析人才的成长；加强专业培训和业务指导，培养起一大批社会管理类的专业数据分析师。

大数据运用模式与安全风险 篇4

关键词：大数据,云计算,安全风险

随着社会的不断发展, 人们在日常工作和生活中的信息交流量越来越大, 需要处理的数据变得越来越多。对于如此庞大的数据流依旧采用传统的设备和工具来处理, 已经显示出其在扩展性和分析技术上的劣势, 无法有效地获得蕴藏在大数据中的潜在价值。同时, 大数据还体现出了多样态势的数据组成方式, 这样的结构相应增长了常规数据计算和处理的难度。要想满足大数据的运用要求, 需要广泛研究新技术。

1 大数据运用模式

云计算的实现, 对于设备的要求是相当严格的。首先需要通过小型的计算机和单体化的数据中心向大型的计算中心传输数据, 这些计算中心能够通过专业的存储和计算能力实现计算机在硬件和软件上的资源共享。企业在使用云计算的服务和相关功能时, 并不需要再花费更多的预算和实际费用在购买大型的基础设备方面, 也就不需要对更多的设备进行安装调试和维护工作, 仅仅需要与云计算服务商签订一定的使用协议, 就能享受其提供的相应云计算服务, 在一定的计费周期内按计时或计件方式支付相应的服务费用。

云计算服务商自身的发展离不开对庞大的数据流进行存储和计算的能力。因此, 云计算服务商在当前的数据处理与管理方面被认定为选择信息服务外包的最佳对象。大数据时代的很多运用都离不开云计算的强大机制和功能。而Hadoop作为支持大数据分析和处理的技术实施方案, 最初的设定出发点是基于Google开发的云计算中的映射归约编程模型 (Map Reduce) , 并积极吸收谷歌三大技术之一谷歌文件系统 (Google File System, 简称GFS) 的开源性设计。Hadoop的运用通过其中的核心技术HDFS (Hadoop Distributed File System) 以及Map Reduce为云计算的大数据运用提供了一种计算框架。HDFS以及Map Reduce都是针对分布式运算的相关技术, HDFS作为能够显示成独立磁盘的多机器系统, 所提供的是文件系统依然是分布式的, 在系统吞吐量方面具有很大优势。而Map Reduce属于分布式处理模型。Hadoop的建立通过搭建可靠的共享存储和分析系统来促进大数据的运用处理。当前的技术竞争环境下, 世界上已经出现了很多的自发性群体, 通过组织自建集群的方式来运行Hadoop, 当前更多的人群和组织依然选择通过更加直接和有效的方式来完成Hadoop的组建和服务, 选择租赁性价比更为合理的硬软件, 搭建匹配的运行平台供Hadoop运行或提供迅速完成目标任务的可靠服务。

2 大数据安全风险分析

云计算的特点是由云服务商将已经外包的数据集中分析后进行处理, 外包方能够共享到相应的服务。当数据的支配权全部属于云计算服务商后, 相当于所有用户对于眼前的物理资源虽能接触到却没有直接的使用和控制权利。云端服务器重, 存储的大数据一般都有惯用的排位方式, 即使用明文方式。在一定的权限下, 云计算服务商们基本都会对数据的基层控制权全盘接收, 在这样的情况下, 怀有恶意的云计算服务商们对于数据安全来讲, 具有相当严重的危险, 很多用户的数据面临被盗用丢失, 而且往往选择在用户不知情的前提下, 同时云计算平台也可能受到非授权人进行数据读取, 往往受到不明的攻击使自身的安全机制失效或被非法控制, 给大数据安全带来了威胁。Hadoop的版本样式发展到Cloudera CDH3后, 来自于Kerberos随设定的身份识别认证机制和依据ACL成立的访问控制机制被创立和使用, 但是这样的安全机制却依然显得薄弱, 由于Kerberos的认证机制仅仅运用于客户机、密钥分发中心、服务器之间, 仅仅是针对机器级别的安全认证, 并未对Hadoop运用平台本身进行认证。而基于ACL的访问控制策略需要通过在启用ACL之后, 其配置的9条属限制了用户与组成员对Hadoop中资源的访问以及其他关键性节点间的通信, 但是需要注意的是, 该机制的运行离不开管理员对整个系统的设置。因此, 往往出现控制列表被访问后在服务器中内容易被不法分子或者自动运行程序进行更改, 而且更改的程度往往骗过了人们的防备。依据ACL成立的访问控制策略在粒度方面的设计上细度不够, 涉及用户信息的隐私字段就不能够在映射归约编程模型中实现细粒度保护。访问控制列表常常会调整不同用户的不同操作习惯, 但是这些更改过程是相对繁琐的, 而且风险安保方面也存在较多隐患。通过上述可知, Hadoop的运行所建立和应用的安全机制并不真正安全。

3 提高安全保护的有效策略

真正考虑数据的安全风险, 应该对于用户的隐私保护也同样考虑在内。对于可能发生的大数据应用安全风险, 可以积极尝试运用如下相关策略:

第一, 需要对云计算服务商和使用者的身份信息及平台进行完整性验证。使用云计算的用户, 对于Kerberos的双向认证要有所了解, 要灵活应用这一原理在平台收发请求时进行认证, 这样的做法进一步提高了用户和云计算服务商两方身份认证方面的完整性信息安全。

第二, 在确认了用户和云服务商之间身份的真实可靠之后, 平台整体上的安全性能还需要进行严格的验证。鉴于此, 可以采用有关的算法和模型等构件合理的协议, 配合TPM完成对云计算可信环境的构建, 平台环境构建完成后还需要对系统的可信链展开完善, 确保云平台无较大的安全风险。

第三, 需要在数据使用过程中监控行为请求, 云服务商一般情况下会有很大的概率接触到某些无理化的数据请求, 只有建立更加严格和规范的监控机制才能管理非法数据, 进而对非法运算和错误的输出结果也能完成实时监控。可以考虑借助利用LSM的访问控制策略, 通过hook函数进行内核程序的控制, 对合法行为予以同行, 准许访问数据, 对不可信的可疑行为, 直接拒绝后设立记忆点, 确保数据的正确流向。

4 结语

对于大数据应用中可能存在的风险, 应充分考虑监控云计算服务商的可疑行为, 杜绝直接更改文件权限获取数据内容, 也应该避免数据计算者可以对于相关数据的获取也可以直接通过计算程序输出隐私字段等方式来实现, 通过一定的安全策略, 来提高大数据运用中云计算服务的使用。

参考文献

[1]马媛.基于Hadoop的云计算平台安全机制研究[J].信息安全与保密通信, 2012 (6) :89-92.

[2]周天阳, 朱俊虎, 王清贤.基于VMM的Rootkit及其监测技术研究[J].计算机科学, 2011, 12 (38) :77-80.

大数据运用论文 篇5

大数据时代下对高校武术的发展是有利的, 但也存在不容忽视的挑战, 数据的搜集和存储难度高。中国武术博大精深, 拳种丰富、套路众多, 相应的书籍和视频数据量超大, 这就导致搜集和存储武术数据的难度高, 特别是少数民族传统武术种类繁多, 数据搜集不全面,平台建设难度高, 相应的数据库建设难度大。对于高校来说, 要搜集、分析并挖掘有价值的武术大数据信息是一个不小的挑战, 这就需要相关部门重视武术数据, 搭建相应的平台, 逐步搜集和存储武术数据, 并加以分析利用来促进高校武术的发展。

2.2 高校缺乏武术专业数据分析人才

随着武术数据的搜集, 武术数据的复杂性也不断提高, 要对海量武术数据进行分析并挖掘其可以利用的有效信息, 需要同时具备武术专业知识和大数据专业分析技术。我国大数据分析人员本就紧缺, 武术方面的数据分析人才更是稀缺, 高校需要培养懂得武术知识, 又会大数据分析处理技术的专业人员, 否则海量价值的大数据发挥不了其应有的作用。高校可以利用其现有资源进行相关人才的培养, 让数学与计算机科学相关方面的教师对武术教师进行大数据分析技术能力的培训, 加强两者的学习和交流, 还可以让高校武术教师到相关企业进行学习交流, 逐步掌握武术大数据分析技术和能力。

2.3 数据隐私信息存在安全隐患

武术大数据信息作用很大, 可以帮助武术教师了解学生的学习状况, 了解武术毕业生的各种就业信息等, 但这些个人的隐私数据存在着一定的安全隐患, 在武术数据的搜集和存储使用过程中面临着许多安全风险。高校如果不对数据的搜集、存储和使用加以约束和规范, 一旦数据被不良分子盗用和滥用, 将对牵涉其中的个体造成损失甚至伤害。面对数据的安全隐患, 高校需对相关隐私数据进行重重加密, 使用数据时需多方身份认证等, 此外, 相关部门需加强政策法规的建设, 打击信息泄露和盗取行为, 维护数据的隐私安全。

3 结语

大数据时代给高校武术发展带来了新的机遇和挑战, 高校武术发展应该顺应新时代, 重视武术数据, 搭建相应的大数据平台;利用现有资源进行武术大数据人才的培养;对相关隐私数据进行重重加密, 保护武术数据的安全, 充分利用大数据带来的巨大价值信息, 将其融入到高校武术的教学和发展中, 培养优秀的武术师资队伍, 弘扬优秀中华民族传统文化, 让武术在中国乃至世界更好地传承和发展下去。

参考文献

[1]国家体育总局武术运动管理中心.中国武术发展五年规划 (2016-) [S].2016.

[2]顾君忠.大数据与大数据分析[J].软件产业与工程, (4) .

大数据运用论文 篇6

【关键词】大数据；社会保障；现状；应用

一、前言

随着经济的发展和科技的进步，无论是生活还是工作，人们都面对着越来越多的数据，“大数据”时代已经到来。海量数据使各个领域都进入了量化进程，无论是政府部门，还是人事管理、社会保障等部门，每天都诞生了海量的信息数据。如何有效利用这些碎片数据，进行客观、全面的分析，为将来的工作提供决策支持，将是社保部门在“大数据”时代面临的最大挑战。本文即从社会保障服务的现状为出发点，对大数据时代的社会保障服务发展趋势进行了介绍。

二、“大数据”时代下的社保服务现状介绍

“大数据”环境下，政府部门的信息数据迅猛增加，因此，如何把握机遇，建立新的社会保障服务管理模式，成为相关政府部门的重要研究课题。尤其是对于社会保障等民生问题，在全社会进行信息共享是政府部门的重要职责，因为政府只是代表公民进行了信息的收集，所以有必要、有理由将这些信息资源在全社会内共享。政府要向公民提供一个查询入口，通过查询入口，百姓的生存状态、需求和基本家庭信息能够体现出来，这些信息中包含着很多规律性的东西，通过对这些数据的分析，能够了解到大众的意见和社保需求。

过去的几年中，我国的社会保障体系实现了重要的变革，逐渐从广覆盖扩展到深覆盖，成为世界上内容最丰富、规模最大的社保信息网络。由于社保信息具有显著的战略性和基础性特点，因此需要政府进行统一管理。但是，现阶段我国的社保制度还存在一定的局限性，例如建立时间短，信息分群设计、分区实施、分别管理等，这些都为社保工作的有效性和公平性造成了一定影响，一些不法分子利用多个身份重复参保，而其他信息相对闭塞的公民则无法参保。除此之外，社保工作的内涵和外延模糊不清，社保统计工作无法和相应的制度建设保持同步，数据信息较少，分散在不同部门的信息无法有效整合，而仅有的信息又无法公开，使得相关科研机构不能对社保工作进行深入的分析和评估，对于普通公民而言也无法及时掌握社保工作的相关权益。

针对上述问题，积极应用“大数据”技术，不仅能够提升对社会保障工作的管理和服务能力，还能有效整合数据信息资源，促进社保险工作的精细化和集约化管理，除此之外，“大数据”技术也是增强政府社保管理效能和服务能力的有效手段。

三、“大数据”时代下的社保服务发展趋势

我国正在逐步创建覆盖城乡的广泛的居民社保体系，这个目标的基础就是社会保障体系信息化的建设。只有完善的数据信息系统做支持，才能真正实现全面的社会保障服务。到目前为止，社会已经投入了大量的人力和物力建设社会保障信息系统，为我国社会保障服务的发展奠定了基础。

最近几年来，随着我国社会保障事业的快速发展，社保覆盖面迅速扩大，参保的人数和资金不断增长，但是，目前我国的社保制度还呈现碎片化的状态，造成社保信息化的跨部门，跨地区规划很难实现，因为全国社会保障信息系统的标准还没有统一，给流动参保人员的社保转移、续接、异地认定、异地领取结算等带来了很大的影响，降低了参保人对社保服务的滿意度。因此，建立一个全面的社会保障信息管理系统，并对社保信息实行精细、高效和规范的服务，是解决目前社保工作面临问题的关键环节。我们可以想象，如果社会保障服务数据的信息中心能够像银行一样，用户不需要关注服务器的位置，不需要了解系统后台的具体操作流程，只需要通过终端连上网络，就可以随时随地的开展各项社会保障服务，这将给用户带来多大的便利，也大大提高了社会保障服务的效率和准确度，并在很大程度上促进了社会保障工作的发展。

数据是政府在执法工作中制定决策和战略的基础，在社会保障工作中也应遵循这一原则。在保证数据真实可靠的前提下，各地的分管机构将数据集中到服务器中，如果再添加数据，可以通过互联网将数据传输到系统数据库中。这样，就能够在本地进行各类社保服务，而数据结果则可以通过远程终端形式进行。这些工作的关键就在于做好顶层设计，并建立一套有效的运行机制，这就需要“大数据”技术的参与。

“大数据”技术是一项动态、可持续、有序的系统工程，首先要建立一套良好的运行机制，以保证各个环节的有序、统一。另外，要建立一套规范的标准，构建一个面向不同领域、不同主题的动态的大数据平台建设标准，为更好的实现不同信息系统的互联和沟通奠定基础。最后，还要搭建一个共享的信息平台，如果数据固定不动就会失去其存在的意义，只有不断流动和传递的数据才有生命力，因此，要以各个专用数据库为基础，通过数据的集成和转换，实现社会保障服务工作的全国共享，使得无论参保人员到达那里，都能够使用社保网络。

“大数据”在改变人们生活方式的同时，也推动人们对社保服务基本准则进行重新思考，包括如何促进社保工作的持续增长、遏制工作中的潜在威胁等。因此，“大数据”技术具有显著的竞争优势，对塑造一个负责、公平、高效的政府部门意义重大。

四、结论

“大数据”时代已经到来，利用好大数据，并进行客观、全面的分析，能够为将来的工作提供正确的决策支持，将是未来社保部门制定政策的重要依据。目前，学术界对“大数据”背景下的社会保险服务工作研究较少，还需要引起相关政府部门和研究机构的支持，这样才能为将来的社会保障服务工作提供良好的智力支持和理论支持。

参考文献：

[1]周绿林，刘石柱.我国商业医疗保险发展的战略研究[J].中国卫生经济，2002年12期.

[2]郑秉文.信息不对称与医疗保险[J].经济社会体制比较，2002年06期.

[3]郑秉文.中国社会保险“碎片化制度”危害与“碎片化冲动”探源[J].社会保障研究，2009年.

[4]赵国栋、易欢欢、糜万军、鄂维南.大数据时代的历史机遇—产业变革与数据科学[J].清华大学出版社，2013年.

运用大数据提高干部执行力 篇7

关键词：大数据,干部执行力,行政实效

深入贯彻落实好党的十八届三中、四中、五中全会的决定,关键在人,具体来说就是看各级干部的执行力,尤其是作为决策者、执行者的各级领导干部和一般干部的执行力。这是提高党的执政能力的必由之路,是国家治理体系和国家治理能力现代化最为关键、最为重要的突破口。如何运用新兴的技术手段来有效提高干部执行力就成为关键所在。

一、大数据时代来临

大数据是我国经济新形势下的一种新动态,是世界发展的一种新趋势,它正在影响着社会各个领域、各个层面,成为不可忽视的热点问题。数据已经成为我们日常的基础生活资料与市场要素,其重要意义和程度丝毫不逊于当前的物质资产和人力资本。对诸多企业而言,大数据已然成为提高生产力和竞争力的主要方式与关键要素,是企业越来越重视的新型资产,能够创造高额甚至是巨额利润,具有巨大的商业价值;对一个国家而言,其拥有的有效数据规模及转换运用的能力也已成为综合国力的重要组成部分,这源于大数据还具有庞大的社会价值,其在公共领域的运用,有助于推动智慧公共决策进程,有效提高政府部门的执行效率和干部执行力水平,从而大幅提升国家治理能力现代化水平,有效解决如失业、教育、医疗保健等当前公共难题。

二、大数据对干部执行力的影响

(一)大数据的应用能推动智慧公共决策。公共决策的本质实际上就是公共利益,指的是在特定环境和决策系统中,公共组织机构(比如政府及其他类型的公共部门)针对社会公共问题,为实现和维护公共利益作出的决策。公共决策会直接影响社会公共问题的政策导向和方案措施,决策的科学性和可行性决定了政策措施的科学性和可行性,进而成为政策执行程度的直接约束,这是影响干部执行的一个重要因素。当前经济社会飞速发展,导致公共管理中许多具体、现实的政策性问题日益复杂化,公共决策需要解决的不仅仅是单一、简单的问题,需要跨越不同边界、领域,这就大大增加了解决的难度,所谓的智慧公共决策正是在这种强烈的现实需要中应运而生,并逐渐成为各国政府治理现代化的迫切需要和相对最优的选择。智慧公共决策说到底,其实就是一种以大数据来进行驱动,“集思广益”的公共决策模式,在日益复杂多变的经济和社会环境下,不同领域、类别的各种公共组织以大数据、云计算、物联网等新一代信息技术为支撑,主要通过充分运用大数据资源的实时感知、智能分析等技术手段和思维,来比较精准地预测未来发展趋势,优化决策流程,帮助决策者全面、科学、客观、有效地决策,并在此基础上行动,从而实现公共利益最大化目标,智慧公共决策的关键就在于“大数据”的运用。

(二)大数据的应用能深刻影响社会舆情的处置。当前,互联网和新兴媒体飞速发展,大大超越了人们的想象,大数据的出现,随之带来的信息创新,最大程度地为社会舆情的生成、发展、演化等创造和提供了机会,但必须看到,带来机会的同时也为各级政府对社会舆情的有效研判、实时监测、及时预警、应对处置、客观决策带来了巨大的挑战。失控的社会舆情往往容易诱发群体性不良事件,会严重危害社会秩序,社会快速发展,新形势、新任务不断考验着各级干部的危机处理能力和执行能力;毋庸置疑,大数据的出现也为各级政府进行相对精准的社会舆情监测分析、预警决策和导控带来了巨大的技术性优势,也就是说大数据在社会舆情治理领域的应用是有着广泛需求的,从这个方面来讲,又可以有效提高相关部门干部的应对和执行能力。因此,对于社会舆情治理工作而言,大数据就如同是一把双刃剑:一方面加速了社会舆情的传播和社会舆情事件的生成,数据的流动性和可获取性大幅增加了社会舆情导控和处置的难度,成为党政机关干部工作执行的一大挑战;另一方面,大数据技术及其应用也为干部采用数据分析方法进行社会舆情监测分析、预警和导控等科学决策提供了强有力的技术支撑,从这点看,又成为提升政府干部执行力的重要机遇。

三、运用大数据有效提高干部执行力的建议

当前我国的行政体制总体说来比较科学,但有许多问题和缺陷仍然制约着行政效能的高效发挥,比如各级政府组织中,当前普遍存在的诸如:条块分割、机构臃肿和职能配置不合理等结构方面的问题和缺陷,这些极易导致行政效能低效的诸多问题,比如:权责不对等、协调合作异常困难、揽功诿过、人际关系紧张复杂等问题,这些问题和缺陷已经成为导致我国政府干部执行力不足的重要原因和关键因素。因此,利用大数据技术和思维进行分析,进而充分掌握各级政府的行政执行动态,不断构建起健全、完善的执行体制,实现大数据行政办公,加快、深入推进行政体制的深层次改革,这才是当前提升政府干部执行力的必然选择和应对之策。

(一)协调内部关系,推进部门协作。当前我国政府各部门之间职能交叉、相互掣肘、各自为政、协调困难,已经成为我国政府组织关系中表现最为突出的缺陷,严重影响和制约了政策执行时政府各部门之间合作的开展,难以在执行过程中形成良好的合力,进而制约了政府干部执行力水平的提高。通过对历史和现实的数据分析和比对,科学合理梳理部门职能,在这样的基础上才能顺利推动各部门之间的密切协作,最后达到在部门间建立起良好协作机制的目的。针对这样的构想,有两方面具体策略和思路:一是必须要进一步明确政府部门“一把手”的组织协调职能,让其主动承担起推动本单位、本部门协作的主要责任。如果通过大数据平台的监测分析发现在具体工作中出现部门间应该密切协作而没有协作、协作力度不到位的情况时,要对“一把手”和“具体责任人”进行相应的责任追究。二是要通过对单位部门历史和现实资料的大数据分析,重新科学制定单位、部门间相对科学、合理的协调办法或规定。

(二)建立电子政务数据平台,实现信息资源共享。虽说目前每个政府部门都有自己的门户网站进行行政信息的对外共享,但这些信息的可用价值不高,关键信息通常不包含在门户网站公开的信息中,数据信息的不对等会极大加大政府部门之间开展合作的阻力,因此,必须建立全国电子政务大数据平台实现政府部门间信息资源共享。在这方面需要根据大数据时代的要求,由国家出面整合北京、贵州、重庆等全国各地比较成熟的大数据平台,统一数据口径,这样可以极大方便为有需要的地区政府部门或公司企业提供可靠、安全和全面的数据服务。同时,这个大数据平台可以深挖大数据资源的“价值”,在提供数据的基础上,设立专门的研究机构开展大数据分析,最后提供出精准的预测报告,这样才能最大程度、最大范围为各级政府决策和评估提供科学的依据,才能为干部执行力的有效提高提供一个可操作的路径举措。

(三)加强与群众的联系,完善执行考评体系。经济新形势要求服务型政府和服务型干部,因此,广大干部必须树立服务意识,人民群众就是干部服务的最广泛的对象。要提高干部的执行能力,就必须将行政执行纳入干部绩效考核评价之内,广泛联系群众,更多地让服务对象对服务者进行评价和监督,逐步完善对干部的考核评价体系,从而提升干部执行能力。政府的执政必须走群众路线,也就是说,干部的政策执行需要深入到群众中去,对干部执行情况的评价必须从群众中来。因此必须重视和利用好广大人民群众的监督与评价。目前来看,电子政务的不断推进越来越要求建立起干部与群众之间的信息交换平台,干部利用电子政务平台执行政策,群众利用该平台进行监督和评价,在互联科技的运用之下,干部执行的数据和群众反映的问题及评价信息等能够在平台之上进行集中,相关部门就能够获取干部执行的数据信息和群众的反馈信息,进而掌握对干部执行能力评价的基础数据,在分析和利用该数据信息的基础上就能对干部的执行能力和其他综合评价进行实实在在的考察。

参考文献

[1]政府开启大数据行政新模式[N].新华日报,2014-6-10

[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,2014,6

[3]邬贺铨.大数据时代的机遇与挑战[J].求是,2013,4

[4]张贤明.推进国家治理能力现代化[N].人民日报,2014-1-5

[5]Jeffrey M.Wooldridge.Introductory Econometrics A Modern Approach[M].北京:中国人民出版社,2014,6,第4版

[6]凃子沛.大数据:正在到来的数据革命,以及它如何改变政府、商业与我们的生活(2.0升级版)[M].桂林:广西师范大学出版社,2014,9

[7]唐皇凤,陶建武.大数据时代的中国国家治理能力建设[J].探索与争鸣,2014,10

浅析大数据在环境治理领域的运用 篇8

关键词：大数据,环境保护领域,应用,探究

大数据时代, 数据形式逐渐丰富, 数据量也会越来越大, 人们的思维方式以及生活习惯也随着发生着重大的变革。将大数据技术应用于环境治理领域, 可以由有效地整合社会全方位资源, 形成立体化的环境治理模式, 实现环境多元化的治理。而我国目前正处于社会主义生态文明建设的关键阶段, 利用大数据技术应对环境问题的处理, 可以有效地提升环境治理工作的开展效率, 加快我国生态文明的建设进程, 因此全面了解大数据的特征以及处理方式, 并将大数据技术应用于现代环境治理势在必行。

1 大数据概述

1.1 大数据的特征

大数据在数据的处理、传输、存储以及分析等方面都具有传统数据处理所不具备的特征, 利用好大数据处理的这些特征才能够最大程度上发挥出大数据在当今信息时代的作用。通常情况下, 大数据具有以下4“V”特征:数据规模大 (Volume) 、种类多 (Variety) 、速度快 (Velocity) 和价值密度低、应用价值高 (Value) 等特点[1]。其中大数据最突出的特征就是“大”著名经济学家麦肯锡、著名国外网站维基百科以及IDC (互联网数据中心) 给出的大数据的定义都是以数据量大、传输量大、以及处理工作量大等为主要切入点的, 因此“大”是大数据区分于传统数据处理的重要特征。其中种类多是指数据处理类型具有多样性, 速度快是指大数据信息处理速度快, 而价值高是指大数据能够合理运用大数据, 以低成本创造高价值。

1.2 大数据计算方式:云计算

随着现代信息技术的飞速发展, 以数千万兆字节为单位的数据充斥在人们生活的方方面面, 形成数据的海洋, 如何对如此海量的数据信息进行有效地分析处理, 是目前大数据处理所面临的一个重要课题。而云计算技术的逐渐发展与成熟, 从很大程度上环节了目前海量数据难以处理的窘境, 如果将大数据比作一辆乘客量巨大的火车, 那么数据计算方式便是火车的驱动装置, 近代火车动力的发展从煤炭驱动到现代技术尚未成熟的磁力驱动, 实现了质的跨越, 而大数据的计算方式, 从传统计算方式到云计算也实现了质的飞跃。云计算通过互联网进行信息的远程输送, 在随机的服务及机群进行用户各项数据的处理, 可以实现对全部上网人群的全面服务, 这种计算方式的核心是将处理数据存放在用户终端设备上, 节省了传统数据计算过程中数据存储以及数据调动环节, 从而实现了服务器的集群式数据处理。

1.3 大数据处理方式:Hadoop

目前应用最为广泛的大数据处理工具当属Hadoop, Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下, 开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop处理方式最初也是通过模仿Map Reduce以及GFS等大型开源云计算平台完成设计的, 其数据处理原理和上述两种数据平台的数据处理方式类似, 但随着系统的不断完善和发展, Hadoop逐渐形成了具有数据库建立、文件管理以及数据处理功能的完整数据处理生态系统, 在现代大数据的处理中发挥着极其重要的作用。

1.4 数据的分析与挖掘方式

在大数据的应用过程中, 数据的处理和挖掘是核心环节, 这主要是因为大数据的价值在分析过程中产生。从异构数据源提取与集成的数据形成了数据分析的最原始数据, 按照不同应用需求从数据中选取一部分进行挖掘分析。

2 大数据在环境治理领域的运用

目前我国环境治理工作开展过程中经常出现工作人员对于环境治理地点不了解, 致使环境治理中制定的措施不能起到应有的效果, 极大的阻碍了环境保护工作的开展, 减弱了我国环境保护力度, 极大的制约生态文明社会的建设进程。而大数据技术的发展以及在环境治理领域应用的逐渐普遍可以从环境智联预警、公众环保意识提升等环节, 提升环境治理的效果, 推动我国生态文明建设。

2.1 环境质量预警中的应用

大数据技术通过收集各类环境指标检测器所检测的数据, 包含空气中尘埃物质的含量、云层的变化以及自然气候的微小变动, 获取有环境质量相关的海量数据, 并通过云计算以及Hadoop生态系统对环境质量海量数据进行快速准确地处理, 从而实现对环境质量的预算。这种预算方式不是认为的主观臆断, 是在全面分析自然环境变化数据信息的基础上, 运用现代自然规律对未来环境趋势的合理预测, 具有将强的科学性和合理性, 因此通过大数据所得出的环境质量预警可以为环境治理工作的开展提供明确的方向性指导, 对于环境治理工作开展效果的提高大有裨益。

另外大数据技术还可以将所收集的数据和自然环境发展的内在规律联系在一起, 从宏观角度上探寻人类和自然的关系, 从而得出自然和人类长期相互作用的结果, 为人类社会的长远发展提出科学性的建议, 这也是环境治理的最终目的和归宿[2]。

2.2 环境治理立体化中的应用

立体化的环境治理模式是让公众、企业以及众多NGO (非政府组织) 在政府的指导下, 与政府环境治理部门协同配合, 从而达到全社会共同参与环境治理的目的[3]。目前我国环境治理主要依赖于政府相关部门, 公众的环境治理意识不足, 非政府性组织环境治理权限以及治理手段都十分有限, 而环境治理中大数据技术的广泛应用能够通过数据公开等方式, 拓宽公众参与环境治理的途径, 增强公众环境保护意识, 同时也能够给非政府性组织更多的环境治理权限, 从而形成全社会共同参与环境治理的新模式。例如政府环境治理部门可以利用大数据技术建立生态环境数据库, 并给予非政府环保组织开放权限, 让其从数据中了解环境现状, 从而为非政府组织今后的工作指明方向。而大数据时代, 每一个公民都是数据的产生者, 同时也使数据的接受者, 政府环境治理部门可以充分利用大数据时代的这个特点, 利用网络和公民建立数据联系, 例如开发公民环境治理APP (移动设备应用程序) , 利用环境治理软件和每一个公民建立联系, 通过他们收集环境数据, 让环境治理工作有的放矢。

2.3 公众环保意识提升中的应用

公众环保意识的提升对于环境保护工作的开展具有举足轻重的意义, 只有发挥出人民群众在环境保护中的作用, 才能将环境治理工作落到实处, 从而加快我国生态文明的建设进程。一方面大数据在环境治理的中的广泛应用可以提升公众的环境保护意识, 同时又能够群众参与环境治理的途径。一方面在大数据基础上的环境质量预警的科学性和合理性能够让公众信服, 让公众认识到离开了环境治理, 自然环境将逐渐恶化, 人类生存的唯一家园将会毁灭。从而提升公众对环境治理的重视程度。另一方面, 利用社交媒体上公开的海量数据, 也可帮助环保部门了解公众需求, 进而提供差异化和精细化的公共服务, 改善公众的环保感受。

3 结语

大数据技术的发展及应用, 可以说为人类治理环境问题提供了一条崭新的途径, 对于环境保护者而言, 既要积极地促进大数据技术在环境保护领域中合理应用, 进而在认识自然界客观发展规律方面获得更多自由。同时又要注意避免大数据技术应用过程中潜在的各种风险, 从战略高度认识环境保护工作, 充分发挥大数据在环境保护领域的作用。

参考文献

[1]徐继华, 冯启娜, 陈贞汝.智慧政府:大数据治国时代的来临[J].中国科技信息, 2014, Z1:108.

[2]李国杰, 程学旗.大数据研究:米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, 2013 (2) :26-30.

大数据在智慧城市建设中的运用 篇9

大数据时代的到来打破了数据的垄断, 信息源的扩大化和丰富化是大数据时代的重要特点。在未来, 大数据将遍布城市各个角落, 不管是人们的衣食住行, 还是城市的运营管理, 都将在大数据支撑下走向“智慧化”, 而大数据将为智慧城市提供“智慧引擎”。

1 大数据的含义以及特征

大数据又被称为巨量数据, 指的是所涉及的数据规模巨大, 以至于无法在合理时间内通过人工截取、管理、处理并成为人类所能解读的信息[1]。这些数据来自方方面面, 比如传感器采集的气候信息、数字照片和视频、购物交易记录、手机信号等。

大数据具有四个特征:

(1) 数据量大, 大数据的起始计量单位至少是P、E或Z。

(2) 数据类型繁多, 包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等, 因而对数据的处理能力提出了更高的要求。

(3) 价值密度相对较低, 信息海量但是要完成数据的价值“提纯”难度较大。

(4) 巨大的数据价值, 包括商业价值、社会价值、科研价值等。

2 大数据与智慧城市建设

近年来, 国内外掀起了智慧城市建设的热潮, 仅我国明确提出创建智慧城市行动计划及发展战略的城市已有200多个。大数据为智慧城市建设提供了新的技术、路径、要求和机遇。

2.1 大数据是智慧城市建设的关键技术

智慧城市相对于数字城市概念, 最大的区别在于对感知层获取的数据进行大数据处理, 从而获得支撑和保障智慧城市顺利运营的多元信息。

要实现对数字信息的智慧处理, 前提是引入大数据处理技术, 从而来整合分析跨地域、跨行业、跨部门的海量数据的处理, 将特定的信息应用于特定的行业和特定的解决方案中。

智慧城市的应用过程实际上就是对数据采集、分析、存储和利用的过程[2], 大数据是智慧城市各个领域都能够实现“智慧化”的关键性支撑技术。

2.2 大数据在智慧城市中有广泛的应用领域

大数据在智慧城市中的落脚点是为智慧城市的各个领域提供强大的决策支持, 大数据就像血液一样遍布智慧交通、智慧医疗、智慧生活等智慧城市各个应用系统, 科学治理城市。

在智慧交通系统中, 通过对道路、车辆、天气、行人等大量交通信息的实时挖掘, 能有效缓解交通拥堵, 并快速响应突发状况, 为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。

在智慧安防系统中, 通过平安城市、智能交通管理、环境保护、危化品运输监控、食品安全监控等大数据的挖掘, 可以及时发现人为或自然灾害、恐怖事件, 提高应急处理能力和安全防范能力等。

在智慧城管系统中, 通过对不同时间段、不同区域、不同部门获得的大量监测数据进行实时采集、实时处理及深度挖掘, 实现对城市管理实时监控与长期管理优化。

2.3 大数据对智慧城市建设提出了新的要求

大数据为智慧城市建设提供了新的技术和手段, 同时也为智慧城市建设提出了新的要求。

一是, 要更加注重信息共享。我国智慧城市建设的一个瓶颈在于“信息孤岛”效应[3], 各政府部门间不愿公开、分享数据, 无法产生数据的深度价值和综合价值。在大数据时代, 智慧城市建设应大力推进大数据基础平台和基础网络建设, 积极推进信息资源数据交换和共享体系建设, 使大数据真正产生“大智慧”。

二是, 要更加注重信息安全。大数据时代, 数据资产化成为趋势, 企业内部运行数据和客户资料成为宝贵的数据资产, 而且很多智慧城市应用系统涉及公民财产安全甚至国家安全, 数据价值很高, 因此信息安全问题成为大数据时代智慧城市建设重要难题。

三是, 要更加注重大数据产业的发展。智慧城市必然催生大数据运营行业的快速发展, 包括大数据的采集、储存、分析、挖掘等相关技术并且市场潜力十分巨大。未来三年我国智慧城市大数据应用市场年均将翻番。因此, 在智慧城市建设过程中, 要高度重视、积极培育围绕大数据运营管理的相关产业和龙头企业。

3 智慧城市与大数据实践经验

从国家政策来看, 中国“863计划”智慧城市项目总体技术体系架构在科技部863计划“智慧城市 (一期) ”项目的支持下, 提出了“六横两纵”的智慧城市技术框架。“六横”层层递进, 最下层的是城市的感知层, 再是传输层, 再上面依次分别是处理层、支撑服务层、应用服务层, 最上面是智慧应用层, 贯穿全局的是安全保障体系以及标准与评测。而要真正实现智慧城市, 必须引入大数据技术, 主要包含以下三大方面的需求。

3.1 大数据融合技术

我国智慧城市建设面临的重大挑战之一, 是城市系统之间由于标准问题无法有效集成, 形成信息孤岛。因此, 在大数据融合技术领域, 一方面要加强大数据标准建设, 另一方面要加强海量异构数据建模与融合、海量异构数据列存储与索引等关键技术研发[4], 给予底层数据集成的信息共享提供标准和技术保障。

3.2 大数据处理技术

大规模数据在智慧城市系统流动过程中, 出于传输效率、数据质量与安全等因素的考虑, 需要对大规模数据进行预处理。大数据处理技术往往需要与基于云计算的并行分布式技术相结合, 这也是目前国际产业界普遍采用的技术方案。

3.3 大数据分析和挖掘技术

相比于大数据融合和处理技术, 大数据分析与挖掘技术更为复杂, 是国际学术界和产业界面临的极具挑战性的技术难题。

4 大数据时代推进智慧城市建设的几点建议

4.1 强化对大数据的研究

引导科研院所和相关企业成立大数据技术创新联盟, 进一步加强对大数据发展前沿技术和信息的持续跟踪研究。积极开展以社会需求为导向的大数据科学研究, 建立大数据分析平台, 努力推出具有自主知识产权的大数据分析设备、软件和服务, 加速大数据理论、技术和应用的创新。

4.2 优化大数据形成机制

加强政府部门在管理和服务过程中对数据的主动采集, 在构建人口、法人、自然资源与空间地理、宏观经济等基础数据库, 经济社会重点领域的信息资源综合数据库和专业数据库的基础上, 建立政府大数据库。鼓励制造业企业和商业机构加强对生产经营活动中的数据采集, 形成覆盖生产过程和商业各环节各流程的数据库。推进无线识别技术、传感器、无线网络、传感网络等新技术的广泛应用, 提高数据采集的智能化水平。强化对大数据建设工作的组织协调, 打破地区和部门数据壁垒, 实现数据资源联合共建、广泛共享。

4.3 加快大数据产业发展

出台大数据产业发展与应用规划纲要, 规划建设大数据产业基地, 出台专项政策, 成立产业发展基金, 搭建研发创新平台, 吸引电信运营商、知名大数据企业以及互联网领军企业落户。积极培育本地大数据企业, 进一步培养和引进大数据专业人才、领军人才、应用型人才, 重点发展数据获取、存储、集成、挖掘、管理、融合、安全、可视化、建模等技术以及大数据一体机、新型架构计算机、大数据获取工具、大数据管理产品、大数据分析软件等硬件装备和软件产品。

4.4 推进大数据普及应用

从推进大数据商业化应用、推动政务大数据应用两方面入手, 大力促进大数据普及应用。在政务方面, 重点选取医疗卫生、食品安全、港口物流、智慧交通、公共安全、科技服务等具有大数据基础的领域, 建设大数据公共服务平台, 强化大数据在智慧城市建设应用系统中的应用。

在商业方面, 实施典型应用示范工程, 支持和鼓励行业协会、中介组织开发深度加工的行业应用数据库, 建立行业应用和商业服务大数据公共服务平台, 提供数据挖掘分析和商业智能等大数据应用服务。推动大数据在生产过程中的应用, 鼓励有条件的企业运用大数据开展个性化制造, 创新生产管理模式, 提高企业竞争力。

4.5 加强大数据规范管理

研究大数据产业相关的政策法规, 提出数据资源权益、隐私保护等方面的法规细则建议, 制定大数据相关标准, 并提出技术解决手段, 在保护数据资源的同时, 促进数据资源合理有序地开发利用。在人才、财税、科技金融等方面出台有利于数据人才和数据产业发展的政策, 逐步建立有利于大数据研究与发展的制度法规体系。重视大数据及其信息安全体系建设, 加大对大数据信息安全形势的宣传力度, 明确大数据的重点保障对象, 加强对敏感和要害数据的监管, 加快面向大数据的信息安全技术的研究, 培养大数据安全的专业人才, 建立并完善大数据信息安全体系。

5 结束语

智慧城市是城镇化进程的下一个阶段, 是城市信息化的新高度, 是现代城市发展的远景。无线城市、数字城市、平安城市、感知城市是智慧城市的必要条件。诚信城市、绿色城市、健康城市、人文城市是智慧城市应有之意, 智慧城市产生大数据, 大数据反过来支撑智慧城市。智慧城市与大数据技术相结合一定会有璀璨的明天。

摘要：随着城市化进程和城市体系与空间分布的快速变化, 智慧城市建设成为目前研究的热点问题, 大数据是支撑智慧城市建设的基石, 也是影响城市建设、管理决策的关键。介绍大数据在智慧城市中发挥的作用, 为进一步研究大数据技术在智慧城市中的应用奠定基础, 也为搭建智慧城市数字化平台提供参考。

关键词：智慧城市,大数据,数据挖掘,数据分析

参考文献

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[3]谷春宇.智慧城市IT应用模式研究[D].哈尔滨:哈尔滨理工大学, 2014.

试论大数据在政府决策中的运用 篇10

1大数据时代与政府大数据时代

所谓的大数据即是指海量大规模的数据的集合,其包含的自然属性特性主要有多样的数据类型、海量的数据规模、低密度的数据价值、要求的高时效性和较快的处理速度。在社会属性方面主要涉及的内容有关联的数据网络、定制版的数据需求和交互回应性的数据传递。大数据时代是新一代信息化的重要表征,政府决策的技术支撑主要是由大数据的物理属性所提供的。对于大数据时代下的社会属性给政府决策带来的巨大变革应该予以高度重视和关注。

政府的大数据时代主要涉及的渠道有互联网、地理信息、 移动通讯、科学仪器、政府相关的业务系统和社交媒体。采集的数据集的特征是复合型的数据集,主要是面向社会公共管理的,多模式的大规模的数据集。政府大数据的主要来源有两个,一个是政府内部数据,一个是政府外部数据。政府内部数据特征主要是文本数据和多媒体数据,其结构化程度高,数据采集方式多样、数据采集方法固定单一;政府外部数据的主要特征是树结构化不等,数据本身特征也带有一定的实时性。

2大数据时代下的政府决策运行

对于理性精神时代的弘扬是大数据时代下的潮流,这是基于数据分析做出的决策行为而不是直觉和经验。政府所掌握的数据基本上是一些突发事件的信息和社会运转数据,这些数据的存在方式是零散在不同级别和地方政府之间的,没有形成统一的数据集合,和发挥其应有的数据价值。大数据的出现使得这些零散不堪的数据充满了活力,在政府应对事件决策的时候提供了可靠有效的科学依据。这是一种质的转变,是一种 “基于意识形态”和“实证事实”的转变。

3大数据时代下政府决策的运行现状

3.1站在政府决策的主体视角上讲,对于政府决策的主体范围进行着有效的扩展和分析

对于政府而言,最重要的莫过于政府决策结果和决策人, 而对这些最为看重的是大数据时代。以国家机关为主体的是政府决策,并且参与公共抉择行为的主要是社会多元化,对于传统的政府决策主体结构产生影响的是大数据的理念和方法。大数据的最重要特性就是数据量的大规模分布和多样化的数据来源。政府科学决策的重要数据来源是社会各类组织的相关意见的表达、交换和传达,这样做主要是方便了社会组织、政府和公民多元化知识共享和信息交流,对于政府决策的有效性、广泛代表性和科学性是一种有效的提升。

3.2就决策对象的角度来讲,对于政府决策对象的科学认知的提升主要是来自大数据和动态数据的分析

政府决策对象主要是指经济、文化、政治和自然领域的事务。决策对象的科学认知主要是政府决策依赖的对象,我国现行阶段的政府决策当中,大量的信息是一种复杂的内部结构和海量的规模,政府决策失准的主要是因为信息量的缺乏和信息的缺失。要想准确的把握客体的现实状况就需要对数据进行准确的把握,这样就能够将政府决策的主体有效的分成一个镜像,对事实的实时信息进行事先预测和掌握决策层次节制都是极其有利的。同样可以对政策的敏感度进行有效的提升,决策成本有效地降低,在适应政府决策的目标过程中应该对决策对象尽享有效的促进,保证决策具有一定的时效性和针对性。

3.3站在政府决策的过程的角度上讲,对于政府决策的科学化需要进行大数据的分析和促进

大数据的运用使得政府决策将以往的主观经验和直觉判断有效地摒弃,对于实时信息进行有效的获取,对于政府决策的发展趋势和进展进行有效的掌控,并对未来进行有效的准确的越策,使得以后的决策更加的科学合理。

3.4决策各个阶段的大数据运行状况

决策制定阶段,决定决策质量高低的关键性因素是数据分析。分析预测决策目标主要是站在系统整体的角度上进行分析的,数据挖掘主要是通过各类调查数据和政府业务数据。政府决策实施阶段,主要要保证的是政府决策方面的方案实施情况的监控,通过对数据的监控,一方面监控决策实施方案是否可行,一方面对于执行方案过程中的新问题和失误进行及时发现和分析,补救和修正原有的决策。决策评估阶段,主要运用的分析方法是大数据分析法,实时分析评估决策的制定实施结果,以达到决策的科学性、有效性和正确性的效果。

4政府决策当中的大数据运行的挑战

4.1现阶段政府决策主体观念缺乏,对于数据的挖掘能力不足

现阶段的政府所有决策的有机整体包括了主体和客体的有机组成,其也是构成政府决策本身的有机整体,政府决策的基本前提是数据的获取,要做出科学合理的决策分析就需要建立必要的大数据分析概念的基础。根据调查显示,现阶段有近一半的领导者并没有将大数据能够提升业务能力作为工作重点予以重视。现阶段的政府各个层级的部门的数据还没有统一的参数标准,且大数据的挖掘能力在政府决策当中还是有待改进的。

4.2制度性障碍依旧存在,对数据产生数据共享和关联性产生一定的影响

决策主体的结构网络化和扁平化的主要强调者是政府在大数据环境下的数据决策,其主要的决策是主体间的交流互动和协同创新。但是现阶段的垂直化领导直接导致了政府各层级之间的沟通存在不畅,协同交流互动严重缺乏,对于公众的诉求反应迟缓。

5小结

大数据运用论文 篇11

[关键词]大数据 网络环境初中 思想政治 教学

一、网络对初中生的影响及初中思想品德传统教学模式的不足

随着信息技术的不断发展，不同的信息和技术在思想品德教学中也常被应用到。网络信息的自由性和开放性给我们学生呈现出了一个复杂多变的多元社会，因为这时的初中生具有非常强的求知欲和好奇心，但是他们缺乏一定的判断力，一些外来文化会直接影响甚至改变他们的价值观和人生观。例如由于网络信息中的一些消极因素，可能会导致初中生网络成瘾，过分迷恋上网，最后导致心智发展不健全，缺乏一定的自我约束力。而且，在虚拟网络上，有各种良莠不齐的信息，其在一定程度上冲击和挑战着我们传统的思想道德教育。

传统教育下的初中思想品德课堂，一直以来就给学生留下了枯燥、乏味和沉闷的印象。如今随着科技的发展，思想政治课堂引进了多媒体、幻灯片等信息技术去教学，但是教学效率依然没有得到很大的提高。教师讲课本，学生好像硬着头皮听，无从谈兴趣。缺乏互动性、实践性与灵性的课堂成了目前初中思想品德课堂的新代名词。这样的课堂，严重阻碍了初中生学习兴趣及独立思考能力的培养，更谈不上学生创新精神的培养。

如何改变这样的网络环境现状和课堂现状，使网络真正为教学和学习所用，让思想品德课的教育能真正起到实效，这是教师一直讨论的问题。为了更好地提高学生的学习兴趣和扩展学生的知识面，使教学活动更丰富，笔者尝试在思想品德教学中引进网络信息技术。

二、网络信息技术在初中思想品德教学中有效运用的方法和意义

1.运用网络信息技术增强思想品德课堂教学效果

思想品德学科涉及面广、时效性强，加上教材本身有很多案例或素料，这就要求我们思想品德课教师要善于广泛收集或者创作成自己所需要的文字、声音、视频、图像等信息，精心设计制作各种类型的课件来辅助教学。

将网络信息技术运用于思想品德教学，具有容量大、负担轻、效果好等特点。一是教师可以将“单元”“课题”“框题”等制作成思维导图；也可以将知识点按内在联系演绎、归纳成若干相关的知识板块，再通过图片、声像来配合教学，帮助学生很快理清知识脉络，从而增强思想品德教学的直观性。二是教师可将思想品德课堂练习按中考题型设计成一定量的题库，不同题型又按难易程度分为难、适中和简单的知识梯度，以满足不同层次学生的需求，实现分层次教学。三是教师可将网上的学科试题下载并进行多样组合加以使用，进行“双基”训练。四是教师可把材料分析题设计成图文并茂的界面，从而增强教学的直观效果，再一次激发学生学习的兴趣。

2.运用网络环境中的资源信息有利于提高学生创新能力

学生可以通过对教材自读，进而自悟，发现感兴趣的问题。教师要求学生根据问题利用网络提供的资源和信息，依据自己的能力水平和知识面来进行独立的思考和探索。鼓励学生提出有深度和广度的问题，并通过网络技术，主动查找相关信息，分析和处理信息，最后形成问题和结论。这有利于锻炼学生的创新能力。教师要为学生介绍相关信息收录和信息处理的方法，来提升学生的信息素养与能力。思想品德课的最大特点就在于理论与实际结合。现代初中生关心国家大事，对各种新事物和知识特别好奇，政治教师可将社会热点与课本相结合，进而提出思考问题。笔者引导学生分别从九年级教材中的“发展离不开合作”“创新是民族进步灵魂”“科技是第一生产力”“党的领导”等知识点进行思考。笔者还利用课余时间，在网上自建学生交流讨论的简易论坛。从学生上网查找信息到网络论坛交流，教师要及时注意点拨和引导，把学生不正确的思想认识及时引导到积极、正确的方向，激发学生思考问题及发言的主动性，拓宽他们的视野。这种学习方式有利于提升初中生学习潜能，提高思想品德课的时效性。

3.运用网络环境资源培养学生科学的世界观、人生观和价值观

笔者分期在自建网络论坛上开展社会热点问题讨论等活动，以提高学生收集、分析、运用和创造信息的“信息素养”和分辨是非的能力。鼓励学生关心国家大事，乐于接受新知识和新事物。如“社会主义核心价值观”“家风”“中国梦”“光盘行动”“雾霾”“生态文明和美丽中国”等社会热点，教师可以因势利导，在教学中积极发挥学生的主体作用，让学生对最近国内外重大时事热点问题能结合课本知识展开讨论，也可以通过思想碰撞，促使学生认识得到提高。如开展“我光盘我行动”“远离雾霾”等讨论和辩论，让学生积极参与。此过程中教师引导要深入浅出，有针对性，让学生“仁者见仁，智者见智”，使这些热点、难点问题可以轻松地解决。每次激烈的网上思想碰撞和讨论后，教师引导学生把文字稿进行整理，形成有价值的政治小论文，并在校园网上进行发表，从而更好地激发学生参与的积极性和自觉性。

4.运用网络环境资源进行考试后的数据分析，提升教学干预的针对性

运用网络环境进行教学带来便利的同时也产生大量的数据，而我们大多数教师视数据不存在，没有真正意识到大数据给教育带来的新的价值。我们通过对学习过程中产生的大量数据进行分析，目的是评估学生学业进步，从而预测学生未来表现，发现潜在问题。对学生而言，可以从学习者行为的角度了解学习过程，并用来优化学习；对教师而言，可以改善现有的教学评价机制，并提供更有意义的教学分析，方便教师在数据分析的基础上为学生提供更有针对性的教学方法。

下面就从考试后质量分析来进行举例。考试是衡量教育效果的一种有效手段，同时也是教育评价的有效方法。随着课程改革的发展，對教学评价要求越来越客观，因此考试试卷的编制、分析评价必须依赖于一定的统计学理论和方法。对于初中思想品德教师来说，传统的考试质量分析形式大于内容，也不能深入进行教学分析，由于大多教师缺乏必要的统计学知识，对考试结果做出不够准确的分析和解释，使考试结果中蕴藏的大量有价值的信息失去意义。而网络环境现有的优秀的资源可以运用来进行数据的有效分析。问道网（www.askform.on）是国内很专业的在线调查的网站，其运用成熟的Ajax技术，实现了快捷地创建问卷、回收答卷、统计分析、生成报表的功能。笔者在试用它的免费功能时，发现它能快速、高效、科学地组织一场学生测试，能很好地服务于学科的考试与评价，对提高教学效率很有帮助。通过质量分析调查，给出完整的分析报告，不仅有整体分析报告，还有个体分析报告，这些对教学后期科学性的干预有很大的帮助。

用在线问卷调查系统开展考试与评价显得高效和快捷，尤其是统计分析功能对教师快速了解学生的知识掌握情况有很大的帮助。学校中如果有条件可以单独使用Web服务器搭建这些平台进行考试，从而确保考试的稳定性。

大数据运用论文 篇12

大数据指的是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。因其技术上的优势具有承载信息量大、传播速度快、不受时间空间限制、信息零碎式传播、每个人都可以是信息传播源等特点。

二、大数据在学生工作中运用的表现及优缺点

1.大数据运用表现。

因为学生管理工作对象是学生,他们对新事物的接受总是走在时代前沿,大数据的运用也因为学生工作的承载对象而逐渐地深入我们对学生的教育管理过程中,具体表现如:建立小到班级大到学校的各级官方微博、微信平台,建立各级QQ群、建立班级网站、班级飞信、微信群、人人网等,通过这样一些大数据平台的建立能让班级同学间的联系随时随地进行。

2.大数据运用的优势。

大数据具有承载信息量大、传播速度快、传播形式多样化、不受时间空间限制等特点。例如,因为其传播速度快的特点,便于学生工作管理者将重要信息、通知在第一时间向每一名同学及时传达;因为其传播形式多样化的特点,当某一种大数据的运用不能保证信息是否传达到本人时,还可以利用其他的媒体再次传达,保证了学生工作的全时间、全覆盖;因为承载信息量大和其不受时间空间限制的特点,可以让学生随时随地接收到相关信息的内容,大大提高了学生工作的效率。

3.大数据运用的缺点。

大数据的运用固然有其有利的一面,但在某些方面和传统学生工作相比也有所不足。如,因为大数据非接触式传播信息的特点,使得学生工作管理者不能保证信息是否真正传达给了每一名同学,即使使用了多种形式的大数据传播方式,这也给学生管理工作中的全覆盖带来了疑问;因为大数据运用的虚拟环境、每一个人都是一个信息播送源的特点,使得有些消息的真实性不能及时地加以验证,难于掌控每名学生发送未经考证消息的问题,因为传播速度很快,有些消息虽然已经证实是虚假消息,但已经传播了一定的范围,造成了不可避免的影响;大数据的运用从一定程度上减少了学生教育管理者和学生面对面交流的机会,有些事情学生可能直接通过手机、电话、网络通讯等形式和老师交流,让老师缺乏更深层次的了解,缺少了心灵上的沟通,阻碍了对学生内心世界的了解。

三、如何将大数据运用和传统学生工作方式相结合

因为大数据所具有的这些优势和缺点,使得我们不能因为现代社会的科技化和网络化就放弃传统的学生工作教育形式。我们在今后的学生教育管理工作中应当将大数据和传统学生工作方式有机整合,应着重从以下几个方面着手:

1.正确认识,合理利用。

大数据的出现,为我们创造了很多有利的条件,提供了很多方便快捷的途径,提高了工作效率。但在学生工作中对大数据的运用,只能作为工作方式的一种补充,不能完全取代传统的学生教育管理方式,学生工作是做“人”的工作,面对面的直接交流方式更能发挥出人与人之间情感交流的优势,学生也会更愿意将他们内心的真实想法和老师深入地交流,其效果也是大数据技术运用所不能比拟的。

2.加强监督,积极引导。

大数据其中的一个特点是每一个人都是信息发送源,有相对宽松的言论环境,这就造成了在利用大数据进行信息传播过程中存在信息的真实性难以辨别和控制,很容易使一些不实消息在学生中快速传播,造成学生思想波动、校园的不稳定。对此,作为学生管理工作者应加强对大数据使用过程中的监督,对一些有较大影响力的大数据使用者要主动积极加以关注和引导,提倡对网络信息的正确辨别和使用,引导他们更多地宣扬一些充满正能量的内容,充分发挥出大数据积极的一面来为学生工作服务。

3.为高校思想政治教育搭建崭新、宽广的平台。

高校思想政治教育工作者可以借助大数据,及时掌握最新、最全面的信息,通过大数据技术主动地、快速地、生动地给大学生传输积极、健康的思想和观念,使得思想政治教育不仅仅只限于课堂讲授,让思想教育随时随地深入学生生活的每个角落,为高校思想政治教育工作提供崭新的、广阔的理论与实践平台。

在科学技术高速发展的今天,越来越多的大数据正在影响着大学校园里青年大学生的成长,对在这一过程中存在的问题及时地加以发现与引导,发挥大数据在学生管理工作中的优势,控制其对学生影响不利的一面。我们要直面和重视大数据的发展,并且要学习掌握大数据的运用,这样才能把握学生思想脉搏,始终在学生工作中占据主动地位。

摘要：在互联网快速发展的大数据时代背景下,要将网络媒体与学生思想政治教育工作有效的整合。我们通过大数据时代下互联网技术在思想教育工作中的应用等方向的研究,利用大数据时代中的互联网技术进行学生思想政治教育模式的探讨与构建。