大数据时代数字出版发展趋势研究
大数据时代数字出版发展趋势研究
分析了大数据时代对出版业的挑战：第一，出版业需将“数字化”进行到底；第二，出版业需明白谁掌握了数据；第三，大数据挑战出版机构对数据的采集、挖掘、分析与整合能力；第四，大数据将考验出版业数据分析、数据管理体系。进而分析了大数据时代的数字出版发展趋势：第一，和互联网、大数据产业的融合；第二，数字出版产业链整合；第三，出版商将逐渐向信息和知識服务商转变；第四，数字出版向“数据”出版转变。
标签：大数据；出版业；数字出版；发展趋势
1大数据概述
1.1大数据的定义
维基百科上对大数据的解释是被广泛提及的一种解释：“大数据是无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。”根据人们的通常的认知，信息是数据的载体，所以在大数据的实际运用当中，人们的最终目的就是利用大数据进行更完美的决策。因此，大数据可以在政府政策制订、社会舆情监测、商业营销等领域的决策得以广泛运用。
1.2大数据的特征
通常情况下，大数据的特点可以被归纳为4个V。即数量大（V olume Big）、类型多样（Variable Type）、实现快速（Velocity Fast）和价值高但密度低（Value High and Low Density）。
一是数据体量巨大（V olume）。目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB（1PB=210TB）、全人类说过的所有的话的数据量大约达到了5EB （1EB=210PB），一台典型的个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型繁多（Variety）。这些多样化的数据被分为结构化数据和非结构化数据两种。以文本为主的这类便于储存的数据是结构化数据，其余像网络日志、音频、视频、图片等则被归为结构化数据。这些年，相比于结构化数据而言，非结构化数据越来越多。这样多类型的数据将对数据处理能力提出更加严格和高要求的挑战。
三是价值密度低（Value）。往往数据总量的高低与价值密度的高低是不成正比反而成反比的。以一部1个小时的视频为例，在连续不断的1个小时的监控中，对我们有用的数据可能仅仅有几秒。如何在这个种类繁杂、数量庞大的数据中迅速的提取对于自己有用的信息是一个亟待解决的问题。
企业大数据管理平台软件哪家好
大数据时代，企业大数据管理显得尤为重要。企业大数据管理分为企业自身的数据管理，如企业的客户、产品、销售、库存等数据和企业的外部数据管理，如产品服务的评价、情报信息、行业信息的收集等。所以选择一个好用的企业大数据管理平台软件对企业的发展非常重要。 移动互联网、社交媒体和其他来源的数据爆炸式增长，产生了海量的数据，企业会仔细收集这些数据，并将其存储起来，以便重复使用。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险管理等业务当中。 大数据对企业有多重要? 1. 帮助企业了解用户 通过大数据分析技术，企业可以将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。 从大数据技术方面来看，用数据来指引企业的成长，将不再单单是一句口号。通过运用大数据，不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产
品的态度，进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，这必将颠覆传统企业在用户调研过程中，过分依赖主观臆断的市场分析模式。 2. 帮助企业进行资源精准定位 通过大数据技术，可以实现企业对所需资源的精准定位，在企业在运营过程中，所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。 3. 帮助企业做好运营推广 以往企业品牌如果需要做市场预测，大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊;很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。 通过大数据分析可以判断客户话题各类来源的占比，确定客户上网的习惯;信息的主要话题，以及相关媒体平台曝光量，企业可以针对性得选择并制定营销活动平台、推广方向等，提升企业运营效果。 4. 协助企业更好的开展服务
大数据时代信息管理存在的问题及对策
大数据时代信息管理存在的问题及对策 摘要 大数据时代的到来标志着人类社会在寻求量化以及认知世界方面取得了很大的进步。目前随着大数据的发展，在信息管理方面也面临着一些问题。运用有效措施来解决这些问题，是当前一个十分紧迫的工作。文章首先分析了大数据的意义，继而指出数据管理中面临的问题，最后给出相应的对策，以期对相关问题的解决有所借鉴。 【关键词】大数据信息管理问题对策 大数据时代的如期而至，标志着人类社会在寻求量化以及认知世界方面取得了很大的进步。与此同时，大数据为社会各个行业带来了前所未有的机遇和挑战。互联网信息化的来临，很多新技术逐步应用至实践之中，而大数据在其中的应用可以大幅提高信息运行的效率与质量。 1 大数据对信息管理的重要意义 众所周知，大数据是近几年社会关注度很高的一个互联网信息技术。如今其已成为继云计算及互联网以后，对信息管理影响最为直接的应用技术。目前很多有关的企业与科研单位都在从不同的角度进行大数据应用的具体研究，大力挖掘大数据的内在价值，使大数据相关的技术步入快速发展的
轨道。 1.1 提高信息管理的效率 大数据可以非常有效的提高信息管理的效率，利用对数据的大力收集以及高效分析，数据拥有者可以更为迅速的完成信息的检索以及分析汇总，从而保证信息管理一直处在良好的状态中，并防止信息数据的流失，改进现有信息数据管理的模式。 1.2 展示信息管理的科学性 大数据可以使得信息的分类以及分步管理变得更为有序与科学。借助大数据的技术可以把数据片段化零为整，从而达到分类管理，让不同属性的信息可以整合成集合，而后再结合相应的信息特点与特质进行有针对的管理，从而使信息管理变得更有科学性。另外，大数据的应用还能使信息管理的流程变得更为有序，便于进行分步的信息管理，增强管理的规范性。 1.3 增强信息管理的人性化 大数据可以按照不同的信息管理以及使用习惯，增强信息运用的人性化。在信息管理的工作中，管理人?T遵循的常用管理规则及事项就是大数据平台应用管理的基本规范，从而可以有效增强息管理的实效性，满足使用者对信息高效运用的需求。此外，大数据平台还可进行可视化操作，从而能有效减少信息管理的工作量，提高相关操作的专业性。
大数据时代数字出版发展现状及问题研究
研究·出版与科技 ４６ 大数据时代数字出版发展现状及问题研究 摘 要：随着信息技术以及社交媒体的不断发展，大数据成了近年来社会发展中的“热词”。大数据所体现的不仅是海量的信息以及迅捷的信息传播速度，它还意味着隐藏在信息背后的经济价值。数字出版是互联网技术发现下的一个新兴事物，由于人们阅读习惯的改变，数字出版也逐渐成为出版行业的主要运行方式，但是由于我们对于大数据的运用还处于初级阶段，在数字出版中必然会遇到一些问题，因此，本文从大数据时代的基本概念出发，对大数据时代数字出版发展现状及问题进行研究。 关键词：大数据时代；数字出版；发展现状；问题 中图分类号：G230 文献标识码：A 文章编号：1671-0134（2017）08-046-02DOI：10.19483/https://www.360docs.net/doc/b88730109.html,ki.11-4653/n.2017.08.013 ■文/董晓丽 引言 2011年全球著名咨询公司麦肯锡发布了一份名为《大数据：下一个创新、竞争和生产率的前沿》的报告，认为数据已经渗透到了各个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素，而人们对于海量数据的运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。这份报告明确提出了“大数据”的概念，并对大数据在经济社会生活中的价值进行了细致的阐述，从此“大数据”不仅成为了一个新兴的“热词”，也成为了现代社会发展的基本条件。虽然对于大数据的确切定义，理论界众说纷纭，但是对大数据基本特点的阐述却是一致的，即数据规模大、数据类型多样、传播速度快、应用价值高。数字出版是大数据时代出版行业发展的主要方向，而在新市场环境下，数字出版颠覆了传统出版模式，呈现出新的发展趋势。 1.大数据时代数字出版发展现状 1.1数字出版发展势头迅猛 随着大数据时代的到来，以及移动智能终端技术的发展，数字化阅读逐渐成为人们主要的阅读方式，在《2016年中国移动阅读报告》中显示，我国18-29岁人群中，数字化阅读基础率约90%，而庞大的数字化阅读需求，自然为数字出版注入了强劲的动力，目前在国内外市场上，像亚马逊、京东这样的网络电子书平台发展势头良好；此外，数字出版已经开始脱离纸质书籍，在应用方面实现了纵深发展，并逐渐形成一个新的经济增长点。 1.2数字出版技术不断发展 在大数据时代，数字出版技术的不断更新也为出版行业的转型提供了新的动力。2013年，MPR技术在多个出版集团的试用下正式投入市场，它不仅作为一种技术，更是作为一种新型服务内容，推动着数字出版从技术到内容的转变；在4G的推动下，HTML5也实现了与多个阅读浏览器的技术融合，而这对融合了文字、图像、音频、视频等富媒体内容的数字出版物的发展带来了新的机遇；协同编纂技术的更新，使得数字出版的编纂、审校、管理等环节实现了动态化的管理，优化了数字出版流程效率。 1.3媒体融合趋势逐渐明显 目前媒体融合已经成为新媒体发展的主要趋势，数字出版自然也会在这一发展背景下分得一杯羹。在数字出版中，媒体融合一方面体现在数字出版物多终端下的融合性，即通过技术的创新实现了数字出版物格式的共享，扩大了出版物的呈现方式；另一方面是数字出版内容的融合，文字、图片、音频、视频的多元化呈现，让出版内容可读性更强。 2.大数据时代数字出版发展中的问题 2.1数字出版信息收集渠道不畅通 在大数据时代，数字出版需要海量的信息作为出版决策的依据，但是目前对于出版商而言，信息收集困难成为了制约数字出版的重要因素。虽然互联网是一个信息共享平台，但是对于数字出版信息的专业化收集却效果不佳，再加上目前社交网络和电商平台还没有建立完善的信息提供和信息咨询业务，出版商自身的信息收集渠道相对单一，以及宽带的技术限制，导致数据收集与管理的质量难以得到保证。 2.2数字出版内容的质量难以保证 在市场竞争环境下，只有在信息完全下的充分竞争才能够使企业的效益最大化，虽然在大数据时代，市场信息不完善的状况逐渐得到了改善，但是从竞争的角度看，数组出版的内容依然在垄断与无序竞争中难以得到质量保证。例如根据《2016年中国移动阅读报告》显示，阅文集团、起点读书、QQ阅读在网络阅读中占据着绝对优势，并出现了垄断的趋势；此外，一些小的阅读平台为赢得一线生机，在内容上粗
山东政务信息系统整合共享工程大数据管理平台
山东省政务信息系统整合共享工程大数据管理平台 项目需求和技术方案要求 一、项目概况 （一）建设目标 通过大数据管理平台建设，建立统一的数据资源汇聚、数据治理、数据资源引擎和数据安全管理能力，实现大数据基础设施的集约共用和对全省政务信息资源的统筹管理和数据治理。将现有“逻辑集中、物理分散”数据共享交换方式向数据实体集中存储管理方式转变，建立完善的数据安全管理体系，实现由数据“资源”向数据“资产”的提升。 （二）建设原则 1.开放性 平台应具备良好的开放性，提供开放接口便于和第三方系统对接或者基于该接口构建新的业务。 2.先进性 在设计理念和技术体系等方面需借鉴先进的互联网技术，确保应用系统架构满足未来业务发展需求。 3.扩展性 平台应具备规范的开发接口和高可扩展性，保证未来新的需求提出时可以方便地应用到现有系统中。 4.可维护性 平台应具备良好的维护性，方便今后的扩展应用和运行维护。 5.安全性 平台应具备高安全性，确保系统正常运行的同时防止政府内部数据泄露。 （三）建设周期 2 个月。 （四）采购清单
二、建设内容 2.1数据汇聚系统建设内容 数据汇聚平台支持通过图形化的操作方式，把不同系统来源、不同类型的数据汇聚到大数据平台，能够兼容以SHE( Spark 、Hadoop、ElasticSearch )为首的大数据生态技术栈；并提供基础算子如关联、去重、过滤等完成数据转换。可以通过机器学习实现多人协作开发，提供脚本开发，工作流开发环境，能够针对任务资源实现共享以提升实施效率，可以提供基于消息流和文本的实时采集能力；提供精细化的任务调度管理，便于查看每个任务具体的数据处理情况，实现数据汇聚和加工处理一站式开发管理。 2.1.1 多源数据采集 1)支持离线数据采集，实现对各种主流数据库系统的支持，如Oracle 、DB2、SQL Server 、Sybase 、InfoMix 等主流数据库，MySQ、L PostgreSQL 等开源数据库，达梦、汉高、神通、GBase8t、KingBase 、LibrA 等国产数据库。 2)支持提供触发器、时间戳、全表对比、系统日志分析等多种数据增量采集方式。 3)支持大数据采集，实现HBase 的输入输出转换组件，可连接的数据库类型支持Hadoop Hive ，提供Hadoop HDFS文件拷贝的任务组件。 4)支持实时数据采集，实现基于Flume+Kafka 技术来采集流数据，能够接入HDFS、Hbase 或Storm 消费数据。 5)支持对FTP、SFTP、MONGOD文B件服务器的文件采集，支持包括普通文本、CSV、XML、Excel 等多种格式的文件。 2.1.2 可视化的流程设计 1)支持ETL作业调度流程和转换流程，能够通过图形化界面设计ETL转换过程和作业，支持后台批量运行ETL 转换。 2)支持200 种以上的主流数据处理组件，包括数据文件采集组件，清洗组件，大数据组件等。 3)支持图形化拖拽方式进行任务编排，将多类有顺序或者依赖关系的任务能够串接起来。同时提供任务流的管理能力。 2.1.3 统一的任务调度 1)支持多种任务管理，包括批量采集任务、实时采集任务、数据流任务等，支持多种调
大数据管理规章制度
大数据管理规章制度-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
XXX大数据管理规章制度 为确保全县大数据工作有效推进，进一步规范工作，特制定本规章制度。 一、工作职责 （一）推进大数据管理职责，拟订大数据、信息化发展规划并组织实施，提出大数据产业布局、结构优化的建议和意见，起草大数据相关文件办法。 （二）制订数据资源采集、存储、登记、开发利用和共享的标准规范及管理办法并组织实施。 （三）协调大数据发展和应用重大事项，推进全县大数据系统统一平台、数据统一存储和统一管理，促进数据资源整合共享。 （四）负责大数据行业管理、信息化应急协调工作。 （五）负责提出大数据、信息化固定资产投资规模及方向的建议，按照规定权限，审批、备案和核准大数据、信息化领域固定资产投资项目的申请、组织实施。 （六）指导全县大数据工作创新，促进大数据产业化，推动系统化、信息服务业等大数据新兴产业发展，推动大数据产学研用结合。 （七）协调大数据建设中的重大问题，促进通信、计算机网络融合；指导协调大数据资源整合、开发利用、电
子商务推广和信息化应用推进工作；推动大数据跨行业、跨部门互联互通和重要数据资源开发利用共享；拟订县级大数据专项资金年度计划并组织实施。 三、具体工作规范 根据上述职责，县大数据建设领导小组牵头，县信息中心具体负责。 (一)办公室处理日常工作。 负责大数据日常、会务等有关工作，负责重大事项督办督查和目标管理工作。 (二)研究制定政策法规与标准规范。组织起草大数据、信息化相关法规草案和规章；研究拟订大数据相关标准规范体系；参与重大项目谈判和合同审签；参与重大投资项目审核，监督管理财政性专项资金使用及相关项目建设；承担有关规范性文件的合法性审核工作。 (三)规划投资。研究拟订大数据发展战略、规划和政策措施；提出全县大数据、信息化固定资产投资规模及方向，拟订县级大数据发展专项资金年度计划并协调组织实施；承担大数据、信息化等专项资金项目申报工作；承担按照规定权限审批、备案和核准大数据、信息化等固定资产投资项目工作。 (四)大数据产业发展。研究拟订促进大数据产业发展的政策措施并组织实施；承担全县大数据产业发展和行业
我们的大数据时代题目及答案(2016全文本)
1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小 C：要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D：与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理
大数据时代计算机信息管理应用
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/b88730109.html, 大数据时代计算机信息管理应用 作者：孙爱龙 来源：《电脑知识与技术》2019年第32期 摘要：随着我国科学技术水平的不断提升，电子信息化、现代化技术研究的不断深入，国家对于计算机及其网络得要求也越来越高。在人们不断进行上网活动，不断获取网络信息并进行信息浏览和发送的过程中，其产生的计算机信息量令国家进入了大数据时代。在大数据时代背景下，计算机如何进行更好的系统研究、如何进行更新换代、如何处理相关的信息数据成为科研工作者共同研究的问题。对此，本文基于大数据时代的相关背景及特点，对于计算机信息的管理应用进行深入研究。 关键词：大数据背景;计算机信息;计算机信息管理 中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2019）32-0014-02 进入21世纪，计算机得以进入普通人家，成为家家户户上网和处理信息必备的产品之一。在计算机系统中，平均每秒就要产生许多数据，这些系统数据汇集到网络中，共同构成了目前的大数据时代。在大数据时代中，人们应当如何更好地利用计算机系统，计算机系统应当如何保护人们的信息安全，如何提高对于信息的处理及分析技术，一直是科研工作者所极力研究的问题。随着我国对于计算机技术的深入研究，相关的信息处理技术也得到了进一步的发展，但是在发展过程中，免不了遇到困难和挑战，对此，本文将进行深入研究。 1大数据时代 大数据时代是近年来社会的热点话题之一，从字面意义上解释，大数据时代主要指社会公众在互联网上所留下的数据信息繁多。其在学术研究上的含义是用户在计算机系统中所留下的数据信息并由计算机系统进行处理这些信息的过程及信息数据本身，这些共同汇聚成了目前的大数据时代。从定义上可以看出大数据时代中的数据具有总量巨大、快速化以及数据多样等特点，这些特点是大数据时代所独有的特点。 1.1信息数据量大 信息数据数量大是大数据时代给社会公众的第一印象，其一方面使社会公众在互联网上所接触到的信息量大，所需要浏览、分析和利用的数据大;另一方面也指计算机系统应当具备的对于庞大的数据的分析处理能力。从原本的少数网民到现在众多的互联网用户，大数据时代带来的不仅仅是用户数量方面的快速增长，更带来了互联网中的信息数据的增长。
“互联网+”与大数据时代的机遇与挑战试题及标准答案年月
“互联网+”与大数据时代的机遇与挑战试题及答案年月
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《“互联网+”与大数据时代的机遇与挑战》在线考试 时间限制:90分钟 一、单项选择题(共20小题，每小题2分) 1.（）以满足消费者在互联网中的消费需求为主要目标，其商业模式以眼球经济为主。 A. 产业互联网 B. 消费互联网 C. 移动互联网 D. 桌面互联网 2.以下哪项新兴经济形态对双方来说都是共赢（）。 A. 生态经济 B. 平台经济 C. 共享经济 D. 网红经济 3.根据本讲，以下不属于“十三五之歌”的特点的是（）。 A. 贴近西方受众 B. 符号接近性 C. 着重对外交问题阐述立场和主张 D. 解释性叙事 4.本讲提到，政府提出的“放管服”中的“放”是指要（）。 A. 促进公平竞争 B. 降低准入门槛 C. 强化监管
D. 提高服务效率 5.根据本讲，不属于开放数据的特征的是（） A. 机器不可读 B. 开放的 C. 结构化的 D. 有高利用价值的 6.本讲提到，新技术或者新业态在实施的过程中，其实是（）的重新布局。 A. 制度 B. 利益 C. 产业 D. 规则 7.（）是以信息物理系统为核心，以智能工厂为载体，以数据互连互通为主线，以产品生产管理与服务等产品生命周以定制化、分散化生产方式为主要特征。 A. 智能生产 B. 智能制造 C. 智能加工 D. 智能售后 8.流通型电子商务产业生态的核心是（） A. 互联网金融 B. 电子商务平台 C. 网上支付和网上物流环节的完善 D. 线上和线下电子商务的融合发展 9.互联网信息化的发展的动力是（）
大数据时代的企业管理
大数据时代的企业管理 （陈登鹏工业工程11级2班2011330350212） 摘要 基于数据分析对管理的重要性，在《孙子兵法》中已有深刻的认识：“夫未战而庙算胜者，得算多也。”数据始终贯穿在管理的计划、组织、领导、控制和创新中。在进入大数据时代后，如何更好地利用信息爆炸时代产生的海量数据为管理服务，和利用数据创造财富是不可回避的命题。管理决策日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉，对企业正确的制定发展计划与合理安排企业资源有重要的意义。其中预测在企业中有重要的意义，在大数据时代，预测的准确度或许能够更上一个台阶，将促进企业健康发展。 关键字：大数据；管理；预测 一、大数据时代的特点 从古至今，从未有一个时代出现过如此大规模的数据爆炸。信息技术的发展，互联网的普及，随之而产生的数据也呈现爆发性增长。 （1）到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB，而过去两年产生的数据占人类历史数据总量的90%。 （2）到2006年，全世界的电子数据存储量为18万排字节，如今这个数字已达到
180万拍字节，短短时间内已经增长了一个数量级。根据预测，2015年这个数字甚至会达到800万拍字节的规模。 大数据时代的典型特点就是预测变得更为精确。Albert-László Barabás i①提出：人类93%的行为是可以预测的。目前人类的数据处理能力在庞大的数据量面前还是太渺小，当数据处理能力的提升足以克服这一切后，混沌理论是否会黯然失色呢，一切都将变得清晰起来，偶然性也将因为盖然性变得不那么模糊？或许人类处理能力提升的速度远远都无法赶上数据的增长速度，混沌理论也将一直伴随着人类的发展。但不可否认的是，即使是现在的处理能力，大数据也能极大地提升预测的精准度。 二、大数据视角下的预测 预测对企业的各项职能活动包括采购原材料、扩充机器设备、补充人员等需要依据市场进行调整的活动有重要意义。预测是整个企业系统的重要输入和依据，具体地将，其重要性可以从以下几个方面来考虑： （1）对于战略部门而言，预测可以提供决策的依据； （2）对于销售部门而言，为补充销售人员提供依据； （3）对于成本会计而言，预测可以为预算和成本控制提供依据； （4）对于采购部门而言，便于采购部门制定制定准确的采购计划，以降低总的生产成本； （5）对于生产计划和控制部门而言，预测是企业编制生产计划的基础，是生产计划编制的主要输入； （6）对于研发部门而言，新产品的预测可以为设计提供参考，根据对市场的预测进行产品的开发，这样的产品才会有市场，才会有竞争力； …… 其中，概率论在预测中有不可替代的作用，当中的泊松分布P(λ)是在概率论中常用的一种离散型概率分布，由于其适合于描述单位时间（或空间）内随机事件发生的次数，因此泊松分布在管理科学，运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位。例如，在企业战略制定以及物料需求分析等方面有极大的应用空间。当然，泊松分布在处理自然科学领域内的问题有更突出的成果，如某放射性物质发射出的粒子、显微镜下单位分
大数据时代的人力资源管理答案
大数据时代的人力资源 管理答案 集团标准化工作小组 [Q8QX9QT-X8QQB8Q8-NQ8QJ8-M8QMN]
2018年大数据时代的人力资源管理题库与答案 1.大数据这个概念，包含的三个含义中，不包括下列哪一项（）。 （单选题3分） o A. 来源单一 o B.数据很大 o C.构成复杂 o D.变化很快 2.商业企业最初关注大数据的目的是（）。（单选题3分） o A.通过大数据确定企业的行业中所处的位置 o B. 通过大数据来找到产品的缺陷，提升产品质量 o C.通过分析数据来确定潜在的竞争对手的发展方向 o D.通过分析数据来找到客户需求，提高其产品的销量 3.当今，大数据应用的两大主要领域是（）。（单选题3分） o A.航空航天和地质勘探领域 o B.新闻业和工业领域 o C. 政府和商业系统 o D.农业部门和工业部门 4.最早提出“大数据”概念的企业是（）。（单选题3分） o A.甲骨文公司
o B.麦肯锡公司 o C.波音公司 o D.通用公司 5.大数据元年是指（单选题3分） o年 o年 o年 o年 6.大数据与云计算之间的关系是（）。（单选题3分） o A.大数据的应用范围较云计算更为广泛 o B.大数据和云计算是相同概念的两个表述 o C.大数据是在云计算基础上发展起来的 o D.大数据相当于储有海量信息的信息库；云计算相当于计算机和操作系统 7.麦肯锡公司是最早提出（）概念的的企业。（单选题3分） o A.“大数据” o B.“P2P” o C.“咨询” o D.“互联网” 8.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。（单选题3分） o A.价值不变 o B.价值递增
大数据时代中国出版集团数字化转型的思.doc
大数据时代中国出版集团数字化转型的思 考 今日，对于大数据的概念，学术界还没有完全公认的定义，怎样对大数据时代中国出版集团数字化转型的思考和探索? 摘要：随着大数据技术的发展，大数据的应用正渗透到各行各业，出版业也不例外。本文首先简要介绍了大数据、大数据分析技术的定义，及其对出版业的影响，进而以中国出版集团为例，分析了集团当前数字化转型的的现状，最后结合欧美传统出版企业的数字化转型案例，提出了自己对集团数字化转型的思考和建议。 关键词：大数据;数字化转型;中国出版集团 近年来，随着互联网、物联网和云计算等技术的发展，数据以令人惊诧的速度加速累积。2012 年2月13 日，美国《纽约时报》宣称，人类已经到达了大数据时代。大数据的开发与利用已经渗透到社会各行各业。2015年4月9日，《关于推动传统出版和新兴出版融合发展的指导意见》出台，该意见为推动传统出版影响力向网络空间延伸，实现传统出版和新兴出版融合发展指明了方向。对于出版集团而言，如何挖掘利用大数据这座金
矿，来实现传统内容和数字技术的融合，用平台思维助力数字化转型值得研究和深思。 一、大数据和大数据分析 今日，对于大数据的概念，学术界还没有完全公认的定义。维基百科对大数据的定义为无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合美国国家科学基金会(NSF)这样定义大数据，由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成的大规模、多元化、复杂、长期的分布式数据集。从以上定义可见，大数据是计算机技术和计算机运用发展到一定阶段的必然产物，是继云计算、物联网之后的新技术变革，这一技术必将驱动互联网时代的创新与升级。而大数据技术有效发挥价值的途径则是大数据分析。 大数据分析(Big Data Analytics，简称BDA)包括对大数据的采集、恢复、存储、管理和挖掘，它通过分发、知识共享等手段最终实现对决策的支持，其实大数据分析就是通过定量分析等方法从海量数据中提取出价值，来揭示一种规律或趋势。大数据具有海量、多样和复杂的特性，要从其中获取所需的有用信息，就必须通过先进的技术手段对其进行整理、归纳、分析和整合，实现数据的互联互通，进而发现海量数据之下隐藏的规律和价值，
基于大数据的信息管理系统研究
2019年1月 的清理电脑病毒修复电脑故障时提高计算机终端设备可靠性的重要手段。 2.2.3计算机网络的传输介质 一般的技术人员在设计计算机网络可靠性的时候都很容易忽略传输介质,事实证明,计算机网络的传输介质十分重要。如果传输介质出现问题,整个计算机网络都可能无法正常运作。现今常用的运输介质按照抗干扰性从弱到强可以分为双绞线、同轴电缆、光纤,这几种运输介质的传输速率依次增加。可以看出,光纤是不错的传输介质,但是其也有不足。如果光纤出现问题修复比较困难,一般的技术人员无法快速有效地解决问题。相比之下,双绞线则是不错的传输介质,但传输效率不如光纤。工作人员在使用传输介质的时候可以合理地使用运输介质,以求达到最优的使用效果。 3提高计算机网络可靠性的技术策略3.1优化网络人员 优化网络人员是提高计算机网络可靠性的有效手段,这里的网络人员指的是网络设计优化人员和网络管理人员。网络管理人员和优化网络设计人员的日常工作就是优化管理计算机网络,优秀的网络人员可以更加快速有效的发现网络故障并清除故障,并可以更好地管理计算机网络。因此,优化网络人员可以提高计算机网络的可靠性。 3.2使用多层网络结构 在网络拓扑的选取上尽量选取混合型拓扑,单一拓扑如果某个节点出现了故障整个系统都无法正常使用,而混合拓扑就可以避免这种问题。在一定程度上可以降低出现故障的影响,计算机网络的可靠性自然也会随之提升。 3.3采用高效优质的网络设备 在设计计算机网络设备时,充分考虑成本的控制前提下要选取高效优质的网络设备,高效优质的网络设备可以为计算机网络的稳定提供更好的保障。除此之外,在设计计算机网络时还需要注意选取的设备和程序是否满足规定的标准。在保证计算机网络的质量的同时,还要充分考虑数据传输的距离和速度、施工的条件和维护是否困难,当然工程造价也是必须要考虑的重要因素。 4结束语 如今计算机网络已经完全融入了全球的生产作业,这也决定了其可靠性的研究不能被忽视。计算机网络在不断使用中发展,其可靠性也需要不断的探究才能提升。工作人员在每次修复计算机网络故障后,要保持学习的态度,总结故障产生的原因。除了上述内容之外,计算机网络人员还要重视算机网络的发展,这也是提升其可靠性的重要之处。 参考文献 [1]王新伟.提高计算机网络可靠性的方法研究.电脑知识与技术[J].2013 (21). [2]任晓波.基于智能计算的计算机网络可靠性分析[J].计算机光盘软 件与应用,2014(17):195~196. [3]王亚坤.以智能计算为基础的计算机网络可靠性分析[J].黑龙江科 技信息,2015(27):177. [4]徐涛.基于智能计算的计算机网络可靠性分析[J].无线互联科技, 2015(17):40~41. [5]黄永生.UMS容错计算机网络可靠性分析技术及其容错设备可用性建模[J].九江学院学报(自然科学版),2017(02):90~93. 收稿日期：2018-12-15 基于大数据的信息管理系统研究 杨岱岩（山东省济宁市第一中学，山东省济宁市272100） 【摘要】大数据技术是信息产业的第三次浪潮，随着大数据技术的逐渐兴起，物联网技术、信息管理等方面逐渐发展起来，使人们的工作和生活逐渐信息化智能化。大数据技术作为信息管理与信息系统的应用基础，其独特的技术特点使其应用较为困难，许多问题还亟待解决。本文通过对大数据技术的分析，研究大数据在信息管理系统中的应用及发展趋势，讨论带有大数据时代信息管理系统的搭建问题。 【关键词】大数据；信息管理系统；信息处理 【中图分类号】TP315【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）01-0010-02 引言 近年来随着中国经济和社会的高速发展,国际地位和国际影响力的不断提高,中国在全球范围内慢慢具有一定的领导力。大数据的时代已经来临,对于我们来说更要跟上时代甚至在某种程度上领先于时代。全球信息化和信息数据指数爆炸对信息管理系统及相关提出了挑战,同时也带来了前所未有的机遇和可能。无论是在医疗、信息、经济、科研及政治领域中,如何做出准确的风险评估和合理高效的决策成为当前信息管理系统及相关需要面临的一大问题。基于大数据时代,云计算和云安全的问题接踵而至,如何搭建高效安全的信息平台,优化数据结构,提高数据安全性和质量,传输数据以及防止数据泄露等等将成为第二大问题。 1大数据的时代特征与内涵 1.1大数据概述 广义上来说,大数据(Bigdata)是巨量数据的集合。大数据被广泛地应用于计算机学、信息科学、统计学等,具体应用于 “工业4.0”,AI(人工智能),云计算,互联网+等领域范围。随着物联网、云计算的广泛应用和进步,计算机和智能手机的普及,大数据时代已经来临。这是对于传统数据库的挑战和颠覆,大数据的出现适应于这个信息量呈现指数爆炸式增长的时代,对于处理大数据的技术和理念提出更高的要求。大数据的特点和结构极具特点,其5V特点为:Volume(大量),Variety (多样),Veracity(真实性),Velocity(高速性),Value(低价值密度);结构又分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据[1]。就目前而言,大数据仍是一种新兴的数据结构,拥有广阔的发展前景。在未来,数据资源化是必然趋势,无论是国家还是企业,对于数据高效合理的管理都将以各种方式转变为有效资源,这会是企业提高其财务表现和核心竞争力的必要途径。 通信设计与应用10
小企业的大数据时代
小企业的大数据时代 从物联网到云计算再到现今的大数据，互联网时代形成的新的商业模式、经济形态等使人们的生活方式发生了变化，也给企业的发展带来了巨大的挑战。 事实上从2009年开始，大数据这个概念就是街头巷尾热议的时尚名词，2013年这一概念依然是炙手可热的话题，有关大数据的信息更是不胜枚举。 大数据，简言之就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。 面对信息时代的冲击和大数据的巨大能量，企业转型似乎成为必然选择。 不论是传统的石油行业还是传统银行业亦或是零售业，都意识到数据的重要性。传统的石油巨头们在寻求信息化的转型，很多巨头每年在信息化建设中投入的比例往往占到公司盈利比例的1%-3%不等。据媒体报道，埃克森美孚曾在此前一次全球性招标中，一次性投入10亿美元来采购信息化服务。传统的商业银行也努力和互联网“合作共赢”，并进行模式创新，如推出POS网络商户贷款业务。民生银行正致力筹建电子商务银行。全球最大零售商沃尔玛也在其社交基因组计划中整合了用户在社交网络中的关系数据，用以更精准地推测消费者的偏好。 面对海量的数据，似乎只有这些大型集团公司才有能力进行数据挖掘，这些大型企业有足够的资金采购信息化服务，聘请大数据科学家。相比之下，广大中小企业资金实力则相对有限。 “一套IT系统，进行数据分析要花费很多资金，我这种小公司没有那么多钱。”在上海做商贸的张丹对记者说道。她道出了很多小企业经营者的心声。 那么，是不是意味着小企业在这场大数据的革命中真的没有一席之地，会完全失去竞争力？在中小企业如雨后竹笋般发展的今天，面对资金的限制以及市场的竞争，中小企业该如何去适应大数据时代？ 对此，微软亚太研发集团主席张亚勤有自己独到的见解，他认为，作为小微企业，完全不必考虑自己建设一套IT系统，他们从精力、成本、能力上来说都不适合，因此此类企业可以将企业的IT建设外包给适合的服务商，企业本身的所有精力投入到客户的开发上。
大数据中心信息数据管理制度
大数据数据中心信息数据管理制度 为进一步加强和规范数据管理，保障数据安全，提高开放共享水平，支撑政府治理能力现代化，制定本制度。 一、数据管理遵循分级管理、安全可控、充分利用的原则，明确数据的采集生产、加工整理、开放共享和管理使用等活动的责任主体，加强能力建设，促进开放共享。 二、数据采集生产、使用、管理活动应当遵守有关法律法规及规章，不得利用科学数据从事危害国家安全、社会公共利益和他人合法权益的活动。 三、贯彻落实国家数据管理政策；建立健全管理政策和制度；指导相关单位加强和规范数据管理。 四、引导督促数据产生者要按照相关标准规范组织开展数据采集生产和加工整理，形成便于使用的数据库，保证数据的准确性和可用性。 五、引导督促相关单位要对数据进行分级分类，明确数据的密级和保密期限、开放条件、开放对象和审核程序等，按要求公布数据开放目录，通过在线下载、系统共享或定制服务等方式向社会开放共享。 六、对于政府决策、公共安全、国防建设、环境保护、防灾减灾、公益性科学研究等需要使用数据的，应当无偿提供；确需收费的，应按照规定程序和非营利原则制定合理的
收费标准，向社会公布并接受监督。对于因经营性活动需要使用数据的，当事人双方应当签订有偿服务合同，明确双方的权利和义务。法律法规有特殊规定的，遵从其规定。 七、涉及国家秘密、国家安全、社会公共利益、商业秘密和个人隐私的数据，不得对外开放共享；确需对外开放的，要对利用目的、用户资质、保密条件等进行审查，并严格控制知悉范围。 八、涉及国家秘密的数据按照国家有关保密规定执行。建立健全涉及国家秘密的数据管理与使用制度，对制作、审核、登记、拷贝、传输、销毁等环节进行严格管理。 九、按照网络安全管理规定，建立网络安全保障体系，采用安全可靠的产品和服务，完善数据管控、属性管理、身份识别、行为追溯、黑名单等管理措施，健全防篡改、防泄露、防攻击、防病毒等安全防护体系。 十、建立应急管理和容灾备份机制，按照要求建立应急管理系统，对重要的数据进行异地备份。
大数据库信息管理系统-JAVA实现
任课教师签名： 日期： 注：1. 以论文或大作业为考核方式的课程必须填此表，综合考试可不填。“简要评语”栏缺填无效。 2. 任课教师填写后与试卷一起送院系研究生秘书处。 3. 学位课总评成绩以百分制计分。
图书管理信息数据库系统-JAVA实现 目录 一、需求说明 (3) 1、任务概述 (3) 2、需求分析 (3) 2.1功能需求 (3) 2.2、数据描述 (3) 2.2.1静态数据 (3) 2.2.2动态数据 (3) 2.2.3数据库介绍 (3) 3、系统功能概要图 (4) 4、运行环境 (4) 二、数据库的设计 (4) 1、数据库设计的关系模型 (4) 2、创建数据库的语句 (5) 3、给数据库中插记录的相关语句 (6) 4、数据字典 (6) 5、 ER图 (8) 三、开发方案介绍 (9) 四、应用系统设计 (10) 附录 (18)
一、需求说明 1、任务概述 满足在线书店管理的需求，实现管理流程。主要功能包括用户注册、用户登录、购物商场、在线购物、订单管理、系统导航、用户退出、权限控制等。 2、需求分析 2.1功能需求 在线书店系统作为一个网络购物，它仿照淘宝网等知名购物，其总体要求即实现购物的基本功能。具体功能要求如下： 1)商品管理。这是管理员的功能。要实现增删改查图书、仓库管理的功能。 2)用户管理。包括用户注册、用户登录和用户退出三个方面，用户还可以更改部分注册信息。用户 登录成功后，在首页面可看到书籍展示。 3)购物车管理。可以修改、删除选购书籍，并保存购物列表。当用户退出时或session失效时，自 动保存用户购物车列表书籍。 4)订单管理。要实现生成订单，删除、修改、查询订单，提交订单。提交后的订单，只能查看订单 信息，不能进行修改，也不能删除。 5)权限控制。主页面和注册页面任何人都可以访问，其他页面，只有已经登录成功的用户才可访问； 若用户还没有登录系统，则返回到登录页面。 2.2、数据描述 2.2.1静态数据 用户类型、权限类型、管理员等。 2.2.2动态数据 新用户的注册、新书的录入、购书的信息、生成订单等等。 2.2.3数据库介绍 数据库名称为shop,有八个表，分别为管理员表（Admin）、用户注册表（User）、图书信息登记表（Book）、图书上架信息登记表(Storage)、购物车图书列表(Shopcar)，用户购买书籍的订单表(Order)、订单明细表(OrderBook)、购物车表（CartItem）。
大数据时代企业发展机遇与挑战
大数据时代企业发展机遇与挑战 一、定义 所谓大数据，就是利用一些非传统的数据筛选工具，对大量的结构化和非结构化数据集合进行挖掘，以便提供有用的数据洞察。与传统海量数据相区别，它可以用三个V来总结，即Variety、V olume和Velocity(多样性、数量、速度)。 （1）大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透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。 （2）大数据的核心是预测，通过把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。 二、机遇 1、大数据时代的来临 （1）互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。 有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB）， 2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时 间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年 仅需一天，即一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘。我国网民数 居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数 千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量 40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页 数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一 个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生3.6GB数据，一个城市若 安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。医院 也是数据产生集中的地方。现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。 （2）近年来大数据来势迅猛 一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网，人均0.1个；2013