大数据时展现状大全11篇

大数据时展现状篇（1）

中图分类号：G647 文献标识码：A

0引言

高校在教学信息化建设过程中应重视统筹规划和布局，建立完善的新型体制与工作流程，加大资金投入，更新软硬件设备与优质教学资源云端化整合，加快教学管理信息化进程，构建教学支持服务体系，提升师生应用信息化设备学习能力，深入推广教学信息化的应用成果，以适应教育改革与发展的需要。《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020）》明确指出 “把教育信息化纳入国家信息化发展整体战略”，“加快教育信息化进程”。教学信息化建设是高等教育信息化发展的重点，其建设水平已成为衡量高校整体办学水平、形象和地位的重要标志。

1大数据时代高校教学信息化建设现状与存在问题

1.1高校信息化建设规划初步建立，但相关制度及部门设置尚需优化加强

教学信息化建设过程中顶层设计直接影响着信息化的未来发展方向。合理完备的建设规划在教学信息化建设中起着至关重要的作用，不仅能够使高校已有的相应规章制度与当前信息化的建设相互无缝融合，而且可为其提供高效的机构管理和人事支持等方面的保证。

但根据目前调研统计结果来看，虽然已经有近八成的高校有明确的校领导来负责校园教学信息化建设和管理工作，但高校教学信息化的组织机构并不均衡，主要单独由（现代） 教育技术中心承担教学信息化的实施工作；少部分高校设立了2-3个实体机构分别承担信息化建设的各项工作：由现代教育技术中心负责教育技术推广、普及工作，网络中心负责校园信息化基础设施建设，信息中心负责信息化建设应用系统开发、建设和数据维护等；一些信息化走在前列的高校还设立了专门的信息化建设机构，如信息化建设办公室等。然而随着大数据时代技术的发展与教学方法的革新，迫使教学信息化机构的职责定位与功能也需要发生相应的变化，当前高校在信息化建设和推广过程中存在部分功能交叉或机构职责定位不清的问题，造成了极大的数据冗余，很大程度上影响了推进高校教学信息化建设的进程。

1.2信息化基础设施初具规模，信息资源共享程度较低

随着近些年信息技术的大力发展，各种网络技术和信息化设备已在各高校得到了很高的普及率，已基本具备了在教学、科研和管理等方面运用信息技术的条件，各类高校的多媒体教室（配备如计算机、音响、网络接入、投影仪等）建设情况已达到较高水平。

在信息化系统建设方面，大多数高校都具备了OA办公系统、电子邮件系统、教务管理系统、校园一卡通系统、数字图书馆系统和科研管理系统等各门类的校园信息化系统的部署和应用。但在目前被调研的高校中，各职能部门和师生群体用户普遍反映系统不稳定、不智能和不友好，与目前主流互联网公司软件产品的友好体验相差较远。造成这一问题的根本原因还是这些应用系统所属部门各司其政，只从本部门需求出发进行研发，系统间数据不兼容也不能共享，给今后的功能升级、产品维护、资源共享等方面带来许多不便，造成校内师生用户体验较差。

1.3云计算等新技术应用水平低，资金投入大利用率差

目前高校的教学信息化建设还大多停留在“重硬件轻软件，重业务轻资源”阶段，更多的资金投入在教学仪器和多媒体设施上，信息化技术应用水平较低，部分高校日常信息化教学还停留在“多媒体教学”阶段。但随着大数据和云计算的快速发展，特别是伴随着移动宽带网络和智能终端性能的不断提升，越来越多的计算机设备和终端设备方便快速的接入互联网。在当前云计算快速发展的背景下，各高校如何安全、有效地处理互联网上的数据和信息就显得十分重要，是一项十分艰难的挑战。

目前高校信息化建设中服务器、存储、计算机终端等设备耗资巨大，维护和更新成本过高。大数据时代的到来，促使师生对信息需求量剧增，高校在原有信息化建设思路下，不得不采更多资源、存储和服务器来对师生提供信息资源和信息服务，与此同时要增加更多的专业信息技术人员和更多的维护运行成本；另一方面各学院信息化建设各自为政，购入的服务器、存储、电脑等设备由于管理和维护等原因，存在闲置或未启用的情况，造成资源的极大浪费。

2高校教学信息化建设的思路与对策

教学信息化建设是一项长期、复杂的系统性工程。为了能从大数据的角度出发，推进高校教学信息化建设，提高教学质量，达到创新型人才培养的目的，应从教学信息化的政策体制、平台搭建、资源整合、培训推广等多个方面进行思考和制定规划思路。

2.1创新信息化建设管理体制，优化部门设置与工作机制

高校应重视教学信息化顶层设计与统筹规划，按照优化配置、注重实效、分步实施的原则，将“教学信息化硬件、软件、服务、信息资源、人力资源”进行一体化规划与建设，促进教学信息化资源的优化配置和高效利用。各高校应建立健全信息化建设管理体制，将教学信息化管理体制建设与现代大学制度建设紧密结合起来。高校教学信息化建设是一项庞大的系统工程，不仅需要一个强有力的技术部门支持，并且需要各个相关管理部门、业务部门和校内各院系的密切配合和参与。因此，应成立教学信息化领导小组，不应将信息化建设任务单独推给一个或几个独立职责的现教中心或信息中心等部门，而是建立将主管教学的学校和各院系领导、教师、学生等各多方角色加入到教学信息化建设决策、规划、管理的组织中来；成立信息化建设监督机构，推动学校教学信息化服务部门的制度、资源和人员的协调整合，形成统一领导、归口管理、分级负责、分步实施的教学信息化建设工作机制。

2.2优化资源投入和布局，构建高校云计算平台

目前我国高校信息化的建设普遍采用的是自主建设、自行购买的模式，各学校根据自身需求购买基础设施设备、电子资源和信息管理系统，在过去十几年间投入了大量资金，也取得了一定的信息化成效，但由于大数据时代的到来，高校不同时期购买的服务器、存储和资源的数量越来越多，需要大量的专业技术人员来进行管理和维护， 其运行和维护成本越来越大，而且设备的更新换代周期越来越短。此时应该优化资源的利用，尽快构建高校云平台建设，高效利用各种教学资源。

云计算是通过网络连接各终端设备，为用户提供数据运算、存储和处理服务，可以对用户数据进行收集、处理和共享，因为数据收集和存储过程并不是在某台计算机进行，而是在云端完成，用户可以在短时间内完成数据存储操作，且不必担心数据丢失问题，即使计算机出现故障，数据也会被安全地存储在云端。

目前现代信息技术发展日新月异，高校教学机房以及办公用的计算机，需要M足不断更新的各种教学办公的需要，机器的配置会随着应用软件的要求而不断变化，硬件设备更新换代周期越来越短，设备往往在购置后不久就需要更新换代。而采用云计算所提供的服务，这些问题将迎刃而解，云计算解放了硬件配置对终端的限制，即使像手机、IPAD、甚至仅仅是显示器（配合云桌面设备）等低配置的终端设备，也能使用类似超级计算的应用。因此高校可以将资金投入到云计算中心建设，优化和充分利用现有设备构建统一的数据中心，节省开支。

2.3高校教学信息化开展定期培训，提高教师信息化教学素养

大数据时展现状篇（2）

[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.

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[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） .

大数据时展现状篇（3）

如今，传统的农业信息化服务已经不能适应时代的发展，随之而来的是现代化大数据时代，将彻底改变农业信息服务模式。信息服务技术也是信息化建设的核心环节，信息化服务影响着服务质量与服务效率。农业信息服务从根本上而言，具有一定的复杂性，需要在内外相结合的模式下，进而推动信息服务发展。

一、农业信息服务工作中的不足

如今，农业信息技术中融合多方面技术领域，但是从整体发展上看，农业信息服务仍然存在一定的不足，例如：行业发展失衡、适应范围较为狭窄。自从人类进入第三次技术革命以来，现代信息技术改变未来，成为发展共识，实现“信息技术”引领时展，但是我国农业技术服务中问题越来越严重。

（一）农业信息缺少整合

我国是农业种植大国，因此，对农业生产尤为重视。农业发展对我国经济、政治、环境等有着重要的影响。传统的信息服务在面对这样一个复杂多样的环境中显然不能自如的应对，因此，想要在这样的状态下灵活的应对，还需要立足于农业发展中，掌握信息发展变化。但是根据我国目前发展状态而言，农业信息缺少集中性，缺少整合，在相关决策上并不能达到准确、科学。

（二）缺少有效的反应制度

在农业市场发展中，价格调整和供求关系的变化，使得市场机制在一些突发事件上缺少预防性，即使有了预测，也不能做到积极的应对。而大数据时代的到来，将彻底改变这一问题，大数据时代所发挥的真正作用是：对突发事件的预测，利用相关数据信息，进而对可能发生的事件进行预测。所以，从现阶段来看，大数据时展中，农业信息服务技术有待进一步创新。

（三）信息化发展失衡

相对于发达国家，我国的信息服务发展较为落后，起步较晚，在很长一段时间内出现空白。农户缺少相关信息化知识的普及，在沟通、先进技术学习上较为滞后，农户整体素质较低。另一方面，在其地区发展上失衡，影响了信息服务的发展。我国一些地区发展较为快速，在信息化发展上更为先进，而在我国东部、西部等地区信息化发展则较为落后。

（四）缺少信息化人才

我国农业信息人才服务队伍有待进一步加强，信息化服务缺少人才的培养。第一，在其专业知识上，缺少先进知识的学习、更新速度较慢，落后于大数据背景下信息技术的发展，人才整体专业知识较低；第二，在其结构、学历、组织上出现较大的差异性，缺乏合理性。

二、大数据时代农业服务信息策略

（一）加大资金投入

现阶段，我国农业大数据研究正处于初级发展时期，因此，数据的收集、决策、问题解决成为当下工作中最为重要的内容。目前，我国在生产效益上，难以将经济效益实现最大化。而想要改变这一状况，需要我国投入更多的资金应用在数据研究中，建立公益性研究组织，可以与学校、IT行业、基层单位等进行合作，进而增加研究实力，当研究一定的成果后推向社会发展中。

（二）建立农业联盟

大数据时代，自身具有较高的技术水平和高集成的特征。因此，建立农业联盟成为大数据时代下的一种有效途径，以实现大数据资源的共享，提高农业研究技术。在这样发展状态下成立数据平台，其内容丰富多样，例如：社会发展、经济发展等，将其在数据平台中，实现关系分析。

（三）实行农业信息服务推广

在大数据农业信息服务中，选择技术超前、水平高的农业研究成果，全面实行农业服务技术的应用，根据相关发展需求建立技术先进、数据集中、资源共享的信息服务平台，从根本上实现信息系统的整合，进而将数据信息发挥真正的作用。

（四）培养信息服务人才

大数据时代中，人才的发展成为支撑社会的根本要求，尤其是在一些偏远地区中，人们对于农业活动缺少深入认识，对先进技术涉及不足，没有充分认识到现代化技术的发展为农业信息服务带来的便利条件。所以，当前形势下，只有培养农业信息服务人才，才能推动农业信息技术的发展。

结语：

总而言之，大数据时代打开了农业信息服务发展的新模式，改变了单一的思维方式，实现了数据资源的分享。笔者分别从：农业信息服务工作中的不足、大数据时代农业服务信息策略进行分析，其目的希望各地区寻找到一条适合农业信息服务发展的新篇章，进而在大数据形势下，建立适合现展的农业信息服务模式。

大数据时展现状篇（4）

互联网可以说是20世纪最伟大的发明之一，互联网在技术上的变革同样也引发了教育方式的极大改变。由于互联网的用户中绝大多数都是学生，通过对学生在互联网上的浏览信息的分析，能够有效地了解学生的心理状态和生活的状况，进而对学生的思想政治状况有全面的了解。将思想政治的教育与互联网相结合，不仅能够将学生的思想政治状况进行科学分析，更能够从多方面对学生进行了解，能够有效地实行针对性教育，同时具有重大的理论意义和现实意义。

1 大数据时代特点

（一）大数据的概念和特点

大数据所指的不仅是规模，更是包括了数据形式的多样性和数据储存处理方面的复杂性。大数据在概念上指的是不仅大小超出常规，同时也有卓越的数据获取、储存和分析管理能力的数据库。

大数据具有数量大、数据多样、时效性高、价值密度低、真实性存疑的特点。互联网中每一年所产生的数据量都是海量，数据的多样性较高，数据处理速度异常快，但价值密度比较低，需要在大量数据中找出有价值的信息，另外，在网络社交账号中展示出的内容也往往是经过美化的结果，数据的真实性存疑。

（二）大数据时代的思维特征

大数据时代科技的进步也造成了思维方式的变化。大数据时代的思维方式与传统的思维方式相比出现了比较大的差距。

大数据时代思维方式的变化首先是在事物之间的相关性方面。传统的思维方式是找出事件发生的根本原因，并针对这一状况制定出解决方案；大数据时代的方式则是搜集更多的数据，进行量化分析之后找出其中的关系，不考虑事件发生的原因而直接找出解决方案。而大数据时代的思维方式也更加注重对整体的把握，而这一思维方式的变化也导致了大数据时代对数据准确性的要求有所降低。只要能够在庞大的数据量中找出事物发展的脉络，小部分数据细微的不准确是可以容许的。

2 大数据时代为思想政治教育方法带来的机遇和挑战

（一）大数据时代为思想政治教育方法带来的机遇

大数据时代的理念为思想政治教育展示了新的思维模式和研究方法。通过对学生日常行为的管理，针对日常行为中的数据进行分析，能够有效地掌握学生的思想行为，推动思教教育建设。另一方面大数据的全面数据化也能够将学生生活中的行为完全数据化，根据学生的结束记录、兴趣爱好、社会关系和关注的社会热点等元素进行数据化，将数据进行可视化处理，建立起数据建模，提供针对性的教学，解决学生生活中实际遇到的问题。

（二）大数据时代为思想政治教育方法带来的挑战

大数据时代对学生生活的全面掌握，导致产生了比较重大的伦理问题。首先是数据化是思维会导致将学生的情感和价值观全部数据化衡量，而对数据的过分依赖也导致容易出现个人失去反抗性和批判性，学生身上被贴上了“标签”。而大数据的思想政治教育在技术上遇到的问题也尚未得到解决，数据的收集、储存、挖掘都有一定的技术上的不足，而大数据本身的安全问题也会导致个人隐私的暴露，从而造成学生的人身财产安全的问题，更有可能导致西方国家通过网络技术上的优势进行意识形态的影响。

3 大数据时代思想政治教育方法的发展与创新

（一）树立大数据理念

在大数据时代促进思想政治教育方法的发展和创新，首先需要正视大数据时代已经到来了的现实，建立起大数据发展的意识，强化对数据的敏感性，并且树立起大数据的思想政治教育理念。将思维方式进行创新性的转变，构建起一个以思想政治教育部门为主题，其他相关部门进行辅助的管理机制，促进思想政治教育的合力。

（二）完善相关规章制度

建立起完善的相关规章制度能够有效地推动思想政治教育系统的发展和运转。教育部门推动相关的法律和条例的建设，健全对数据的监管和保密的措施，加强对数据安全的防控体系，构建起对数据牵涉的相关方进行责任承担的合理机制，教育方位更好地展开教育，往往会在学生不知道的情况下追踪学生的信息数据，这也对学生的隐私权造成了侵害，因此需要构建完善的相关规章制度。

（三）培养专业性人才

在大数据的时代背景下进行思想政治教育，需要相关的专业人才介入。可以通过从零开始培育专业人才，也可以强化从事思想政治教育的工作者本身的信息化素养，提高专业的思想政治教育者的数据技术方面的专业性。同时也需要培养从事思想政治教育的工作者的政治方向的坚定正确，保证工作者能够在大数据背景下西方意识形态输入时坚定社会主义意识形态的立场，培养学生的正确人生观和价值观。

（四）建立数据共享平台

将数据进行集中，通过建立数据分析和共享的平台，将学生日常生活中的思想数据进行整合，对每一位学生都建立起思想政治状况的模型，可以直接将学生的思想变化作出图表，一目了然的看出学生的思想变化，从而达成对每一位学生都能够提供更加全方位的服务。

4 结论

综上所述，面对大数据时代的发展，我国的思想政治教育方法在进一步提高相关从业者的专业素质、培养大数据理念、建立完善的法规制度的同时，也需要建立数据共享的平台，通过数据中心的建立和完善预测学生的思想变化，提供更加完善和高水准的思想政治教育。

参考文献

大数据时展现状篇（5）

麦肯锡环球研究院在2011年的《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》报告对大数据概念、技术的系统阐述宣告了时代的转型，大数据带来的信息风暴变革我们生活、工作和思维的同时，也为教育信息化带来了新的发展契机。作为国民教育体系的重要组成，探究大数据时代辽宁特殊职业教育集团信息化教学的丰富内涵符合时代需求，具有助力特殊职业教育集团大发展的重要意义。职业教育作为国民教育中的后起之秀，对培养应用型的创新人才发挥了无可替代的重要作用，其对国家和地方经济社会发展的基础性、先导性、战略性作用进一步凸显。职业教育集团信息化是职业教育现代化的重要内容和主要标志，是各类职业院校跨越式深化发展，走向职业教育现代化的必由之路。实现职业教育信息化是应对知识经济挑战，提升职业教育的整体水平，培养更多适应现代社会需要的人才的必然要求。基于大数据时代环境下特殊教育信息化发展现状，有针对性地提出特殊职业教育集团信息化建设这一课题，企求通过系统研究，克服现今特殊教育存在的弊端，提高特殊教育效益，凸显了特殊职业教育的研究价值。针对辽宁特殊教育集团信息化建设进行的理论研究，有利于整体推动特殊教育事业的发展，从而促进整个教育系统的公平化、合理化、现代化。在大数据时代环境下进行的辽宁特殊教育集团信息化建设，主要应该以以下形式进行。

一、辽宁特殊职业教育集团信息化教学现状研究

通过调研、描述性研究法等研究方法客观把握辽宁特殊职业教育集团信息化现状。研究是以“一个核心、三个要素”的思路推进。一个核心指围绕以辽宁特殊教育师范高等专科学校为主体的辽宁特殊职业教育集团信息化建设；通过调研客观、准确地把握辽宁特殊职业教育集团信息化现状，探究大数据时代新型教学模式所需要的信息化环境建设需求；三个要素分别指信息化设备硬件环境建设、信息化资源软环境建设和教与学新思维推广。职业院校为适应信息技术的集成化、网络化及社会发展要求，从人才培养规格出发，营造信息应用环境，运用信息技术，开发教育资源，优化教育过程，推动职业教育的教学改革和发展，以达到教育教学和管理现代化，满足时代和社会需求的过程。它既具有“技术”的属性，以多媒体化、网络化、数字化和智能化为基本特征，同时也具有“教育”的属性，以交互性、共享性、开放性与协作性为基本特点。在现代信息技术手段的运用上，“三件”建设是基础，硬件建设是前提和基础，软件建设是核心和灵魂，潜件建设是关键和保障，三者互相联系、互相制约，一样重要，不可厚此薄彼。没有硬件建设，其他两个都是空谈；但只重视硬件建设，信息化建设只会空有外表，底蕴不足；潜件建设也不容忽视，否则信息化建设将不可能取得成功。信息化建设系统工程的四个关键域相互依存，相互支持，形成紧密的联系，任何一个环节建设的滞后都会影响到全局。它们间的相互依存关系决定了四个关键域不能线性地规划与实施，应保持同步与平衡。

二、大数据时代的信息化教学模式变革

通过信息研究方法等研究方法，分析大数据时代，信息化教学模式的变革，探究翻转课堂、微课、mooc等新模式的应用，以及新模式对信息化环境建设提出的新要求。尤其在针对辽宁特殊教育师范高等专科学校的信息化建设研究上，采取了多种多样的研究形式，从而探寻出最适宜的信息化建设模式。

大数据时展现状篇（6）

就我国目前的城市国土测绘数据管理的现状来看，普遍还存在着管理方式呆板，没有新技术与手段开展的现象，这样的现状也就无法满足目前我国现代化国土建设的需要，给今后的国家经济建设发展带来了极大的不便，接下来本文就对目前我国的城市国土测绘数据管理的现状展开分析。

1 城市国土测绘数据管理现状

我国的城市国土测绘数据的管理目前主要采取的是人工操作，这样在管理的质量上，就有着效率低下且错误率高的缺陷，且十分局限性，一旦出现了一些破坏因素，就很有可能导致部分数据的永久丢失。加上一些文件与图纸的查询工作较为复杂，这样在进行数据修改时，就需要调动各个部门进行配合，对于人力与物理都有着巨大的浪费。

在数据的利用上也存在着利用率低下的问题，因为传统国土测绘数据管理模式本身的落后，使得在信息的利用上只能满足最为基础的数据信息提供，没有将测绘数据进行更为深层次看法的意识，这样就无法适应如今飞速发展的社会现状，难以满足来自个人、企业以及社会等多方面对于国土测绘数据的需求。

在国土测量数据的更新上，存在问题，普遍的更新速度偏慢，并且因为我国国土面积大，导致了测绘数据量巨大，在不同地区的测量标准也就不尽相同，这样也影响到了数据的及时更新。传统的测量数据管理有着繁琐的删除、查询、编辑等步骤，需要进行数据的更新时，所消耗的时间与财力、物力也很大，这是导致目前国土测量数据跟新慢的根本原因。

2 城市国土测绘数据管理发展方向

在我国的城市建设中，随着现代化管理模式的不断开展，将来的国土测绘数据管理也势必会向着高效化与电子化的方向发展，这其中的主要体现有：

2.1 无纸化办公

无纸化办公的实现需要结合如今的计算机网络协议来进行，将城市国土测绘数据载入计算机上的局域网内，利用计算机来代替传统的人工作业，高效、科学地将测绘数据进行整合与管理。

2.2 数据的高安全性与稳定性

因为我国国土辽阔，测绘数据量巨大，那么在未来的发展中，如果测绘数据出现遗失或者其它方式的破坏，那么重新开展测绘工作将是一件十分耗费物力财力以及时间的过程，所以对于数据安全的保证将成为今后数据管理的重要方向，测绘数据的高安全性以及高稳定性将为我国今后的经济建设以及城市发展提供重要保证。

2.3 数据利用率的高效

城市国土测绘数据对于我国的城市建设有着重要意义，在城市的发展中，有效地利用国土测绘数据可以明确城市空间、环境等方面的建设规划，对实现国家提出的可持续发展战略有着积极推动作用，那么这就需要建立在城市国土测绘数据的高效利用上，传统的测绘数据仅仅能够提供数据信息作为参考，这样是远不能满足今后的城市建设与社会发展，在数据的利用率上需要有突破性进展。

3 城市国土测绘数据管理的新方法探讨

在信息革命浪潮的推动下，随着电子计算机技术的不断发展，给测绘管理工作带来了巨大的机遇，下面本文通过对MAPSUV数字测绘系统在国土测绘数据管理上的应用进行分析。

MAPSUV数字测绘成果管理系统是通过在MAPGIS地理信息系统平台中已工程测量地形图为背景，加之各种等级控制点为核心展开的，这样的管理系统具有这样一些优势：支持多种数据格式的导入与导出；可以提供操作简便的成图软件；支持各种格式的地形图数据相互之间的转换；可以灵活地对多测区进行管理；拥有权限分配功能，安全性高；能够在互联网或者局域网中进行成果信息库的。

3.1 MAPSUV的设计原则

MAPSUV管理系统在设计上需要遵循先进性、开放性、扩展性、可维护性、可靠性、实用性以及规则化的原则。其中：先进性代表系统可以采用成熟先进的技术，数据库以及软件平台采用主流产品，在系统结构设计上合理、科学、有效；扩展性代表系统的设计过程需要充分地考虑与其他办公系统的结合，达到信息交换的效果；可维护性代表系统在运行的过程中，可以根据实际的情况来展开相应的系统维护工作；可靠性代表系统在数据的管理上有着高的安全保证，即使在出现故障时也能够保证数据不丢失遗漏；实用性代表系统在造作上方便，易上手，能够满足不同层次管理的需求；规则化代表系统在软件发开的过程中可以做到对软件的各个方面具有标准的规则，提高软件的质量。

3.2 MAPSUV的具体设计

利用矢量图、位图、文档等电子化数据资料，通过有序分类来进行统一的资料管理，在GIS平台软件上利用GIS功能，建立MAPSUV管理系统，该系统的功能结构如下所示：

相比于一般数据库管理，MAPSUV系统可以满足数据的数值、文字以及图形的直观表现，利用Microsoft SQL Server以及MAPGIS空间数据引擎来完成数据库的建立。

3.3 MAPSUV系统的功能

MAPSUV系统功能体现主要有：数据准备、文件以及数据的录入、显示、查询以及报表的制作、输出和设置等。在数据准备上，包括了对权限的设置、控制点参数的设置、数据的转移、地形图的录入以及电子资料的录入；文件查询具体有对区域的查询、拉框的查询、点半径查询、文件名查询以及自定义查询；报表输出则包括了控制测量成果表、纸质扫描文档等。

4 结束语

如今，我国的城市国土测绘数据管理正面临着一系列挑战，需要重大的变革来激励其发展，建立高效的城市国土测绘数据管理系统可以从根本上对这种现象进行改善，本文就我国的城市国土测绘数据管理的现状、发展方向以及创新方法进行分析，希望给相关从业人员提供有价值参考。

参考文献：

大数据时展现状篇（7）

计算机技术在不断发展的过程中，其具有很广的应用领域，在其应用的过程中，需要有效提升计算机应用的效果，在其具体实际的应用过程中存在一定问题，必须根据其实际应用领域不断完善，让计算机技术适合现代社会发展需要，为其它行业的发展提供技术支持，现在掌握计算机技术，利用计算机技术解决工作中的实际问题，已经成为人们的基本技能之一。

1计算机应用的发展现状

1.1应用于数据处理

在大数据时代利用计算机进行数据处理是社会发展的需要，同时提高了数据处理的效率，能科学有效的对数据进行处理，在提高数据处理速度，同时也保障数据处理的质量。现在利用计算机数据处理，不是简单的数据，数据的种类繁多，涉及到图形、图片、音频、视频等文件，大数据技术兼容各种数据文件，能根据需要科学有效的进行数据转换，对数据信息进行科学整理、分析、提炼有用的数据，为企业的发展提供科学有效的决策依据，在企业的发展过程中，计算机应用起到重要作用，在数据高速发展的今天，科学有效利用计算机进行数据信息处理，对提升数据处理能力起到重要作用。

1.2应用于智能技术

计算机技术在智能技术中的应用，为智能技术的提升起到技术支持作用。计算机技术在智能技术中应用比较广泛，比如人脸识别、智能机器人、指纹解锁等。随着经济的快速发展，为了高效，精准的完成一些机械、繁重的任务，计算机智能技术的将有一个很好的发展前景，通过对计算机更有效的作用，发掘更多用途，使计算机的操作更加科学专业，使计算机的存储信息更加广泛、准确，变得更加实用、有价值，这样，就能在更多领域应用到同一个技术，更好的让计算机为人们服务。计算机技术在其它领域中的应用，尤其在智能技术中的应用，为智能技术的发展提供了技术支持，现在人类的发展各个领域都往智能化方向发展，智能技术的发展与完善是社会发展需要，符合现代科技水平发展需要。

2计算机应用发展中的存在问题

2.1计算机标准体系没有形成

计算机技术在快速发展与应用的过程中，计算机标准体系没有建立，这就给计算机网络犯罪等提供了机遇，我国关于网络安全的法律法规文件很少，对网络上的违法乱纪现象打击力度不大，这些都是阻碍我国电子商务产业发展的原因，必须结合网络安全需要，建立一个完善的计算机标准体系，这对提高计算机技术的应用效率提升起到重要作用。

2.2计算机发展水平低，普及率有待提高

最近我国计算机发展较快，尤其网络用户逐年在增加，但是我国计算机发展水平不高，尤其各个地方发展不平衡，这与地方经济有一定的关系，一般经济水平高的地区，计算机基础设施建设的好，对计算机技术的普及率提升起到保障作用。我国是一个大国，地区经济差别较大，这导致我国计算机发展不平衡，计算机普及率总体不高。

2.3计算机核心技术研发能力不够

在计算机技术的研究领域，很多计算机硬件等我国主要是进口，整体我国计算机核心技术研发水平不高，这与我国整体计算机发展水平有一定的关系。在计算机技术快速发展的今天，提高计算机技术的性能，完善计算机技术的职能，是提高我国计算机发展水平，但必须加强自我研发能力，让计算机相关企业在国际上有一定的竞争力。

3计算机应用发展趋势

3.1智能化程度高

智能技术的发展促使计算机应用向智能化方向发展，是符合现代社会发展的需要。随着科学技术的发展，计算机技术人工智能化发展方向越来越明显。人工智能技术融入计算机技术，计算机在人的指令下完成程序指令，操作更便捷。人工智能技术与计算机技术的融合，促使智能技术的智能化程度提高，为智能技术的更新提供了技术保障。可以说智能化是计算机技术应用发展的主要着眼点，其以现代基础科学为基础，凭借自身优秀的推理能力、极强的学习能力和逻辑判断能力实现了人类行为过程的判断分析，操作执行，并且对人的逻辑思维及感官行为做出模仿，为人们提供更加智能化的服务。社会的发展与进步，现在人的要求越来越高，计算机技术向智能技术发现转变，提升智能化程度是符合现代计算机技术发展的需要。

3.2无线化发展趋势

智能手机的普及，现在无线网络发展是非常重要的，计算机技术向无线化方向发展是计算机技术发展需要，同时也是现代科技水平为计算机技术发展提出了新要求。计算机技术不断发展，其无线化趋势也十分明确，可以说计算机无线化是人类所一直追求的，不需要线路连接，计算机设备与网络之间可以更灵活地关联，无线操作更为便捷。无线局域网技术的发展与完善，是现代计算机技术应用的成果，同时也是计算机技术无线化发展的需求。

3.3网络化趋势加强

互联网+时代，计算机技术网络化发展是时展的趋势，必须加强计算机网络化发展，符合现代社会发展需要，同时对监控、远程操作都是非常适用的，也是社会发展对计算机技术提出了新要求。

参考文献：

[1]喻涛.试论计算机应用的现状与计算机的发展趋势[J].通讯世界,2015(06).

大数据时展现状篇（8）

大部分传统的统计方法只适合分析单个计算机存储的数据。而目前大数据的环境包括以下要素。1.流数据：数据快速地不断涌来，现有存储设备和计算能力难以应付这种数据流（比如欧洲高能粒子对撞机所产生的数据，每秒钟可以达到500TB）。2.磁盘存储限制：数据已不能完全存储在内存中，需要硬盘存储。3.分布存储状态：数据分布存储在多个计算机中。4.多线条状态：数据存储在一个计算机中，多个处理器共享内存。大数据的发展就是对数据产生的机制进行探索，将所产生的数据转变为人们所需要的知识，进而对相关政策的制定产生影响。这个过程是一个漫长的过程。一个小孩子随着年龄的增长可能会掌握更多的单词，但是根据一个孩子的年龄确定他掌握的单词多少则并不科学。进一步来说，大数据有记录保存自然与社会现状的功能。现在大家收集着海量数据，尽管他们还不清楚如何分析大量的数据，但是他们相信需要保存现今社会经济高速发展的过程，期待着今后能够分析和解释这段历史。还有些人将百岁老人的血液和其他各种生物的标本等存放在冰箱里，他们认为当今的技术还不足以测试和分析这些资源，期待今后更先进的测试技术能够做到。大数据就如同自然和社会的血液那样记录着社会的现状和发展过程。17世纪望远镜以及显微镜的发明使人类看到了以前从来没有看到过的宇宙空间和微生物，扩大了人类对自然的基本认识。大数据就像“望眼镜”和“显微镜”那样，使得人们能够通过数据来观察和分析自然、经济、社会的现象。借助于互联网数据，可以及时了解疾病的疫情、科学的动态、社会的动态。谷歌借助频繁检索的词条能及时判断流感从哪传播，哪些人可能已经感染了流感。大数据将形成自然和人文社会的历史长河，不但能用于探索当代的科学问题，将来也可以用于研究人们食用转基因食品对子孙后代的影响等追踪研究问题，为未来留下当前的历史资料。

二、大数据带来的变革

时代的进步有赖于大数据的发展，大数据的发展给时代变革增加了更多的不确定性。就当前研究来看，数据的搜集很大程度上依靠所研究问题的出现来推动其向前发展。不过在不久的将来，随着大数据时代的到来，人们对于问题的研究将会由“数据”来驱动。例如，如果我们想去某地旅行或出差，会首先查询目的地的交通情况、天气情况以及住宿情况等信息，但是将来我们可以根据所查询的数据信息来决定所要去的目的地。在古希腊时代，当时的哲学家无所不知，号称百科全书，到了文艺复兴时代，随着学科的不断细化，不同学科出现了各自的专家。随着大数据时代的到来，大百科全书式的人物将有可能再次出现，而不同领域的专家的权威性将被逐步消弱，随着大数据的不断发展，很有可能会逐渐将学科专家消亡掉。例如，随着计算机专家和统计学家对数据的搜集越来越多并且处理能力不断增强，他们将逐步成为生命科学方面的专家。再比如，如果我们掌握了足够数量的相关专业书籍和日文译本，就算我们对日文一无所知，我们也可以采取有效的方法将所需要的中文翻译成为日文，因为我们有很多非常可靠的翻译软件，如谷歌翻译软件等。大数据已经在各个领域和学科得到了应用，例如医疗领域，大数据可以指导人们健康饮食，适时进行身体检查，并且确定检查项目，帮助医生对患者进行疾病诊断等。

三、大数据时代统计学专业教学现状

随着科技的不断发展和进步，人们获取信息和数据的途径也发生了很大的变化，电子商务的发展和各种多媒体信息技术的飞速发展和应用，给传统的统计学应用和教学带来了机遇的同时也带来了非常大的挑战。一方面，由于各种信息和数据的不断涌入，人们在被动搜集着各种数据。统计学的教学也需要不断探索新的模式。另一方面，人们在被动接受数据的同时也在主动搜集数据信息，不同学科有不同的数据需要。例如经济学领域的专家每天都在搜集各自的调查数据和观察数据，而自然科学领域的专家学者则不仅搜集宏观天文数据，还在搜集微观基因数据。不同的人们搜集数据的方法也各不相同，有的在实验室通过试验进行数据搜集，有的人则通过网络进行数据搜集和研究。对于当前大数据给统计学带来的挑战，美国科学院“大数据分析委员会”给出了分析，他们认为这些挑战在于对不同格式和结构的数据的处理方面、对于数据来源的追踪方面、对于共享数据的安全性问题和完整性问题方面、对于样本异质性和偏倚性处理方面、在对问题进行处理时的决策和分析方面以及对分布式和并行式在开发时的算法方面的问题等。国内相关部门也对这一问题进行了研讨，最早一次是2012年5月在香山召开的“大数据科学与工程”会议，第二次是在2013年5月召开的对于大数据原理以及发展前景的探讨会，并同时制定了相关的科研计划。但关于大数据背景下统计学专业教学的探索还非常稀缺。

四、统计学专业课程改革

针对以上所述大数据时代的特点和变革意义以及目前统计学专业教学的现状，本文进行了相应的初步探索。

（一）改革的总体思路

将现有的统计学顶级杂志或著名文献中的成熟的大数据分析方法逐步凝练，形成教学内容；将使用R软件中的函数包实现这些大数据分析方法。

（二）改革的具体内容

1.在《数据挖掘原理与方法》课程中引入大数据分析方法及其R语言的代码实现。2.在《非参数统计》课程中引入多元非参数统计方法（诸如多元符号、多元秩、多元符号秩等）、非参数回归模型、半参数回归模型及其R语言的代码实现。3.在《回归分析》课程中引入回归树、boosting回归、bagging回归、随机森林回归等用来处理大数据的回归方法、高维回归变量选择方法（比如LASSO回归、动态LASSO回归等）及其R语言的代码实现。4.在《多元统计分析》课程中引入高维统计分析方法及其R语言的代码实现。5.在工科《概率论与数理统计》课程中引入R语言的代码实现。

大数据时展现状篇（9）

中图分类号： TN911?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2013）24?0008?04

Research on power industry data application based on big data

CHEN Chao1， ZHANG Shun?shi1， SHANG Shou?wei1， SUN Fei2

（1. Anhui Nari Software Co.， Ltd.， Hefei 230088， China； 2. State Grid Electric Power Research Institute， Nanjin 210003， China ）

Abstract： With SG?ERP development promotion， the business application data increases at an unprecedented speed， and the big data era is coming. Through the deep understanding for the big data， a concept of power industry big data is proposed in combination with the company situation and business requirements of data. In order to predict power industry’s tendency and mine big data value for power industry， the service big data of power industry’s three?concentration， five?region and two?center was extracted to analyze the typical application scenes， and the data integrated management， data storage， data calculation， analysis mining and other key technologies are adoptyed to achieve the mode innovation and application promotion of typical business scenes. The big data applications in power industry will promote business development and enhance management level， and effectively support the construction of power industry’s three?concentration， five?region and two?center.

Keywords： power big data； typical scene； data minging； SG?ERP

随着数字信息化时代的迅猛发展，信息量也呈爆炸性增长态势。在人类充分享受信息化带来的资讯、方便和快捷时，也使得全球的数字信息资源正进入到一个前所未有的快速增长期。据IDC统计，2011年全球数据量已达到1.8 ZB，相当于全世界人均产生200 GB以上的数据，并且还将以每年50%的速度继续增长。在这汹涌来袭的数据浪潮下，社会各个领域也将开始其数据化进程。无论学术界、商界还是政府，都将不可避免地进入“大数据时代”。作为全球第二大经济体的基础能源支撑体系，中国电力工业概莫能外。

中国的电力工业经过几十年来的高速发展，随着下一代智能化电力系统建设的全面展开，中国的电力系统已经成为了世界上最大规模关系国计民生的专业物联网，甚至在某种程度上，这张遍及生产经营各环节的生产关系网，构筑起了中国最大规模的“云计算”平台，为从时间和空间等多个维度进行大范围的能源资源调配奠定了基础。对于电力行业而言，电力大数据将贯穿未来电力工业生产及管理等各个环节，起到独特而巨大的作用，是中国电力工业在打造下一代电力工业系统过程中有效应对资源有限、环境压力等问题，实现厚积厚发、绿色可持续性发展的关键。

近几年，电力行业信息化也得到了长足的发展，我国电力企业信息化起源于20世纪60年代，从初始电力生产自动化到80年代以财务电算化为代表的管理信息化建设，再到近年大规模企业信息化建设，特别是伴随着下一代智能化电网的全面建设，以物联网和云计算为代表的新一代IT技术在电力行业中的广泛应用，电力数据资源开始急剧增长并形成了一定的规模。从长远来看，作为中国经济社会发展的“晴雨表”，电力数据以其与经济发展紧密而广泛的联系，将会呈现出无以伦比的正外部性，对我国经济社会发展以至人类社会进步也将形成更为强大的推动力。

本文基于当前电力企业信息化现状、三集五大与两中心业务发展需求以及电力行业大数据特点，根据文献[1?8]研究成果，提取大数据背景下三集五大、两中心（运监监测（控制）中心、客服服务中心）典型业务数据分析应用场景，并对具体业务问题进行了探讨。

1 大数据概述

1.1 电力大数据由来与定义

“大数据”概念于20世纪90年代被提出，最初只是对一些在一定时间内无法用传统方法进行抓取、管理和处理的数据的统称。“大数据”这个术语最早期的引用可追溯到的开源项目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。

从2009年开始，“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇，大数据起初成熟应用多在互联网行业，互联网上的数据每年增长50%，每两年翻一番，全球互联网企业都意识到“大数据”时代的来临，数据对于企业有着重要意义。

2011年5月，麦肯锡全球研究院题为《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》的报告。报告后，“大数据”迅速成为计算机行业的热门概念。

2012年3月22日，奥巴马政府宣布2亿美元投资大数据领域，并对数据的定义为“未来的新石油”。白宫科技政策办公室在2012年3月29日《大数据研究和发展计划》，并组建“大数据高级指导小组”。此举标志着，美国把应对大数据技术革命带来的机遇和挑战，提高到国家战略层面，形成全体动员格局。

大数据是具有Volume（数据体量大）、Variety（数据类型多）、Velocity（处理速度快）和Value（价值密度低）四个特征的数据集合。对此业界已基本达成共识，但目前还未形成统一的定义。麦肯锡认为“大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合”；维基百科认为“大数据是指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”；Gartner认为“大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产”。

通过对大数据内涵和外延的深入理解，结合公司数据现状和业务需求，研究并提出了“电力大数据”的概念。电力大数据是以业务趋势预测、数据价值挖掘为目标，利用数据集成管理、数据存储、数据计算、分析挖掘等方面核心关键技术，实现面向典型业务场景的模式创新及应用提升。电力大数据的应用将推动公司业务发展和管理水平提升，有效支撑公司三集五大两中心深入建设。

1.2 电力大数据特征

电力大数据的特征可以概括为3“V”、3“E”。其中3“V”分别是体量大（Volume）、类型多（Variety）和速度快（Velocity）；3“E”分别是数据即能量（Energy）、数据即交互（Exchange）、数据即共情（Empathy）。如仅从体量特征和技术范畴来讲，电力大数据是大数据在电力行业的聚焦和子集。但电力大数据更重要的是其广义的范畴，其超越大数据普适概念中的泛在性，有着其他行业数据所无法比拟的丰富的内涵。

体量大（Volume）：体量大是电力大数据的重要特征。随着电力企业信息化快速建设和智能电力系统的全面建成，电力数据的增长速度将远远超出电力企业的预期。

类型多（Variety）：电力大数据涉及多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。随着电力行业中视频应用的不断增多，音视频等非结构化数据在电力数据中的占比进一步加大。此外，电力大数据应用过程中还存在着对行业内外能源数据、天气数据等多类型数据的大量关联分析需求，从而极大地增加了电力大数据的复杂度。

速度快（Velocity）：主要指对电力数据采集、处理、分析的速度。鉴于电力系统中业务对处理时限的要求较高，以“1秒”为目标的实时处理是电力大数据的重要特征，这也是电力大数据与传统的事后处理型的商业智能、数据挖掘间的最大区别。

数据即能量（Energy）：电力大数据具有无磨损、无消耗、无污染、易传输的特性，并可在使用过程中不断精炼而增值，可以在保障电力用户利益的前提下，在电力系统各个环节的低耗能、可持续发展方面发挥独特而巨大的作用。

数据即交互（Exchange）：电力大数据以其与国民经济社会广泛而紧密的联系，具有无可伦比的正外部性。其价值不只局限在电力工业内部，更能体现在整个国民经济运行、社会进步以及各行各业创新发展等方方面面，而其发挥更大价值的前提和关键是电力数据同行业外数据的交互融合，以及在此基础上全方位的挖掘、分析和展现。

数据即共情（Empathy）：企业的根本目的在于创造客户，创造需求。电力大数据天然联系千家万户、厂矿企业，推动中国电力工业由“以电力生产为中心”向“以客户为中心”转变。这其中的本质就是对电力用户的终极关怀，通过对电力用户需求的充分挖掘和满足，建立情感联系，为广大电力用户提供更加优质、安全、可靠的电力服务。

2 电力大数据应用分析研究综述

2.1 电力大数据应用分析综述

公司为深入推进“两个转变”，实现“一强三优”现代公司的战略目标，提出了建设三集五大体系的重大举措。三集五大体系的建设不仅是传统电网设施的升级和改造，还是更全面、更深入的电网运行模式和业务模式的革新。首先，三集五大体系使信息通信技术正以前所未有的广度、深度与电网生产、企业管理快速融合，三集五大等业务协同性更强，业务流、信息流趋于一致；电网业务数据将从时效性层面进一步丰富和拓展。其次，充分利用这些基于电网实际的数据，对其进行深入分析，挖掘更深层次的数据价值，便可以提供大量的高附加值服务。这些增值服务将有利于电力企业精细化运营管理，提高公司管理水平和运营效率，并可以产生很多创新性业务。

2.2 大数据在大规划应用分析

随着配网规划业务的覆盖面进一步扩大，将逐渐积累TB级数据，对于数据的收集、存储和分析处理将提出更高的要求。届时可以利用大数据技术进一步提升如下业务应用的价值：

（1）用电量预测。基于海量历史电量数据，规划区域面积、历史人口、历史国民经济数据、三产比例等变化情况，对区域用电量进行预测，作为进一步规划设计依据。

（2）空间负荷预测。基于全网中各小区的占地面积、用地类型、容积率，行业的建筑面积负荷密度、占地面积负荷密度，小区目标年占地面积、小区目标年建筑面积，总负荷值、行业负荷值等数值，对远景年负荷进行预测。

（3）多指标关联分析。从多个外部系统（如GIS，PMS，OMS等）抓取所需数据的时间一致性切片，进行综合分析利用，从而支持规划设计。

2.3 大数据在大建设应用分析

在大建设应用方面，系统目前每年管理的项目可以达到2 000～3 000，但由于自身数据存储和处理能力有限，在管理项目时只能保留少量的建设现场信息（仅图片，无视频），这导致管理人员无法全面地了解项目工作细节，且由于缺乏自动化的分析与决策应用支持，这些数据也无法得到有效的利用。利用大数据技术在“大建设”基建系统中的应用主要可在如下几个方面提升：提高系统非结构化数据存储能力，扩大现场信息收集范围和频率，提升建设项目管理全面性和准确性；通过大数据技术，逐步形成并提高对大量非结构化数据的分析处理能力，基于此能力之上，采用自动对比，模式识别等挖掘技术，对建设管理的整个过程提供良好的、自动化的智能分析和监控功能。

2.4 大数据在大检修应用分析

设备状态信息的获取手段有很多种。目前最常用的是通过各种传感器，实时或定期获取设备状态信息。视频作为一种特殊的传感器，可以作为设备状态信息获取的一种重要而有效的手段。随着视频智能分析技术的发展，目前已经能够实时准确识别变电站多种表计、刀闸、开关与隔离开关的位置、状态或读数。通过对视频数据的智能分析，还可以起到其他类型传感器无法实现的功能。利用大数据技术，主要可在如下几个方面提升：

（1）状态评价。综合设备各种基础及运行监测数据，加上视频数据智能识别技术识别出的设备状态量等，建立综合评价模型，得出设备总体健康状态。

（2）趋势分析。研究基于历史数据的趋势分析算法，建立反映设备健康状态的数学模型，对设备故障进行趋势分析，掌控设备风险。

（3）实时报警。基于视频监控的设备自动巡检技术和安防技术，发现外观变化、表计变化、发热缺陷、非法入侵、物体靠近、现场烟火等设备健康危害因素，进行实时报警，保证设备正常运行。

（4）检修、技改、大修决策支持。根据设备评价结果，优化检修策略，为技改、大修计划制定、筛选评审提供决策依据。

2.5 大数据在大运行应用分析

设备状态管理是公司“大运行”重要业务模块，设备状态管理可对计划类应用进行校验并提供完善的建议，为电网调度提供辅助决策，提升电网安全性与可靠性。设备状态管理目前只根据其他调度业务进行当前设备状态断面的记录，没有对历史设备断面的查询及未来状态的预测分析。随着调度业务规范的进一步完善，对设备状态模块的提升需求日趋迫切。设备状态管理基于电网设备台帐信息、设备拓扑信息、设备遥信遥测信息等相关信息。可以进行设备状态的以下三类大数据应用：

（1）历史时刻查询。实现设备数据的海量存储，直接快速查询到某时刻的设备状态及设备的操作历程。

（2）设备数据质量分析。综合设备信息得出当前设备状态断面，进行系统间设备状态的互检比对，提醒其他系统或功能进行检查与核对。

（3）未来时刻断面预测。基于海量存储历史状态数据，自动总结电网调度规则，在任意时刻断面的基础上，自动收集涉及设备状态变化的计划类信息，进行智能编排，演算出未来一段时间内的调度操作历程，最终预测电网在某一时刻的设备断面。

2.6 大数据在大营销应用分析

大营销重点是优化现有营销组织模式，拓展面向智能化、互动化的服务能力，加快用电信息采集系统建设，科学配置计量、收费和服务资源，实现计量检定配送、95598服务等业务向省级集中，构建营销稽查监控体系，推行统一的业务模式、服务标准和工作流程。目前公司大营销业务相关的支撑系统主要有SG186工程核心之一的营销业务系统，以及负责用户侧电能量自动采集的用电信息采集系统、支撑营销数据日常统计工作的辅助决策系统等。其中营销业务系统负责业扩报装、电费核算收缴等日常业务的流程管控，用电信息采集系统负责用户电量信息采集为营销业务系统电费核算提供数据，辅助决策系统用于完成统计报表制作等功能。另外，为了满足营销业务新的需求，相关网省公司建设了诸如智能客户档案管理系统，用于将供电合同、用户身份证明等纸质资料扫描存档，方便检索和查找。

大营销相关系统数据量的急剧增加，给数据存储、分析处理、统计计算带来极大挑战。根据大营销业务、信息系统及其数据的现状和需求，大数据可以在以下方面促进大营销的进一步提升：营销海量数据的高效分布式存取和并行计算。深度挖掘营销数据价值，从管理、客户服务、业务拓展等不同的方向促进营销业务提升。其中管理方向主要有线损分析、用电异常分析、计量和采集设备的智能化运维等；客户服务方向主要为用电客户提供有针对性的用电优化建议，促进用户节约用电；业务拓展方向积极策划数据类产品，引导和促进公司由“只卖电”向“也卖电”发展。

2.7 大数据在运监中心应用分析

国家电网两级运营监控中心以服务公司战略为目标，以核心资源和主要经营活动管控为重点，以信息化手段为支撑，打造全天候、全方位、全流程综合管理运营监测平台。利用大数据技术在运监中心中的应用主要可在如下几个方面提升：

（1）构建大数据背景下的在线监测、在线分析和在线计算工作台，满足日常监测、协调控制与综合管理需要。建设总部和省公司两级运营监测（控）中心，实现对公司经营管理24小时即时在线监测分析，及时发现公司运营过程中的异动和问题并自动预警。

（2）跨业务多专业关联分析。为了满足运监跨业务跨专业分析和挖掘需要，在大数据环境下，迫切需要构建多种业务模型和分析挖掘算法，形成大数据模型库和算法库，利用聚类和模式识别技术，实现运营监测多业务关联分析，如对营销和财务收支情况建模进行关联分析。

（3）运监数据及监测对象的质量诊断体系。通过在“大数据”环境下，对海量异构数据进行实时监控分析，在数据处理全过程中不断提升数据质量，持续改进数据可用率，为拓展传统的决策分析提供保证。

2.8 大数据在客服中心应用分析

客户服务中心是公司优化整合服务资源，打造“全业务、全天候，服务专业化、管理精益化、发展多元化”的供电服务平台。客服中心核心业务系统分为95598智能互动网站、95598业务支持系统、基础支撑平台三个独立系统。95598业务支持系统采用全国一级部署模式。按数据的种类来分，主要有两类，一类是档案、交易和GIS等结构化数据，全国约有3 TB，日增约1 GB；还有是语音音频类非结构化数据，以文件形式保存，全国约有近10 TB，年增7 TB，并有加速增长趋势。利用大数据技术在客户服务中心应用可在如下几个方面提升：

（1）服务质量实时监控。采用大数据技术，实现对服务通话的准实时/实时监控和分析，通过对客服过程的实时质检，最大程度保障通话服务质量。

（2）热点问题集中处理。采用大数据技术挖掘一段时间内的用户关注热点，并及时答复和处理，提高客户满意率。

（3）座席答案智能推送。人工搜索答案及时性很难满足要求，利用大数据技术实现答案的智能匹配并自动推送给座席。

3 结 语

基于公司现有一体化平台、业务现状及电力数据特点，提取公司三集五大和两中心中电力行业大数据分析典型应用场景，运用大数据核心业务应用分析技术，提升现有平台对电力大数据的存储、计算、分析和管控能力，结合三集五大两中心核心业务需求，构建以业务趋势预测、数据价值挖掘为主的大数据服务体系，试点并推广大数据应用，提高公司生产经营和管理服务水平。

参考文献

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[2] Anon. Big data [J]. Nature， 2008， 455： 1?13.

[3] Gartner.2012年10大战略技术与趋势[J].新闻纵览，2011（11）：18?19.

[4] 李翠平，王敏峰.大数据的挑战与机遇[J].科研信息化技术与应用，2013（1）：12?18.

[5] 孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013，50（1）：146?149.

大数据时展现状篇（10）

计算机的出现宣告了信息时代的全面到来，随着信息时代的进一步深化，信息技术逐渐成为社会和经济发展的主导技术力量，其中，以计算机技术和互联网技术为代表，正以迅猛的发展态势向社会的方方面面进行渗透。对企业而言，在现代社会，信息技术对企业的发展起到了不可替代的作用，不仅在于信息技术是现代企业的核心内容，提高企业竞争力，促进企业产业结构调整，也可以改善企业外部环境。企业想要在信息时代中取得胜利，实现进一步发展，完成从传统企业到现代企业的华丽转变，就必须顺应时代的潮流，实现企业各个环节信息技术的配置和改革。财务管理作为企业管理的核心组成部分，在享受信息技术创造的环境为企业发展带来的机遇时，也应积极进行变革，赋予其管理模式和管理机制新的内容，以适应现代企业的发展要求。

一、目前企业财务管理所面临的主要问题

信息技术的发展主要依赖于计算机技术和互联网技术，为企业的财务管理提供了强大的技术支持，但从实际情况看，企业的财务管理还存在诸多问题，如要如下：

（一）财务数据的安全隐患。互联网的普及使信息的传播速度更为便捷和快速，在信息的共享上也达到了前所未有的程度，而这种开放式的互联网环境也带来了明显的安全问题。大多企业将财务数据置于公司内部或者官网中，对于财务安全而言，由于网络访问的不受限制和易攻破性，财务数据置身于开放的网络中，更容易被获取、篡改或泄露，就造成了财务的安全隐患。同时，对于存储媒介的过度依赖，若出现存储介质的故障问题，而原数据未得到备份，数据库的破坏对企业造成的损失无疑是不可估量的。

（二）财务软件的良莠不齐。财务软件是财务管理的重要工具，用以存储、传输、分析数据，目前大多企业都安装了专业的财务软件，而市面上财务软件的种类和功能也是良莠不齐，部分企业没有针对实际情况配置财务软件，软件的功能无法达到财务管理的要求，部分企业图省钱购置了盗版的财务软件，以致出现兼容性差、故障率高等状况，给财务数据的稳定带来了极大的隐患。

（三）财务与业务的数据脱节。人们在审视某家企业的运营状况时，往往从财务数据入手获得最直观的数据来源，因此，财务数据的准确性和真实性对企业具有重要的战略意义。而从目前多数企业的财务数据编制情况看，其客观和真实程度远不能达到相关要求，其中，财务和业务的数据关联性差是主要的原因之一。业务的运营和财务数据的上报存在脱节的问题，财务人员对业务数据的接收往往是被动的，同时，财务人员对业务的不熟悉，导致在录入数据时随意性很大，同时，为了按时完成工作任务，录入的数据不进行审核，导致误入的情况时有发生。财务和业务的数据脱节使企业的成本核算等核心运营数据无法真实展现出来，不利于企业的发展。

（四）财务指标的单一性。目前部分企业财务数据并没有进行系统的划分和科学的预测，财务指标相对单一，只能观察到企业前一阶段的经营状况，对企业下一阶段的经营成果无法预估，因此无法全面反应企业的整体经营状况，也不能为企业的管理者提供未来决策制定的数据支持。

二、财务管理变革的方向

（一）财务管理观念的变革。在全新的企业竞争环境下，要转变传统的财务管理观念，从国际化的战略高度树立多元化的财务管理理念，不仅要求企业资源配置的多元化、风险管控的制度化，以企业决策层制定的经营理念和经营目标为核心，通过财务管理的变革推动企业的发展。

（二）财务管理目标的定位。财务管理服务于企业的经营，在企业从传统向现代转型过程中，财务管理的目标重新定位尤其重要，传统的财务管理目标定位于企业的利润最大化和企业规模扩张速度，而现代的企业财务管理目标定位于知识最大化，不仅能够保护企业股东的利益，也可以兼顾股东以外的员工的利益，减少其对企业经营目标的抵触心理，即要求企业的决策者在追求利润最大的同时，兼顾广大员工的利益。

三、财务管理的变革形式

（一）财务管理内容的变革。传统的财务管理主要是对企业有形资产的记录和统计，而信息时代下财务管理的要求不仅是有形的数据的管理，对企业隐形资产和未来经营数据的预估也是必不可少的，因此，财务管理的内容需要进行变革和创新，包括财务资本的管理变更，即从传统的财务资本扩展到知识资本，以及如何通过管理方式的变更优化资本的结构；成本核算管理的变更，通过创新手段使传统的生产成本转向知识型的成本；无形资产的投资管理，在信息时代下，以知识和技术为载体的无形资产将成为重要的资本形式，是企业经营规模扩大的重要动力之一，通过无形资产的管理，可以有效提高有形资产的效能。

（二）财务管理软件的创新。针对目前市场上财务软件良莠不齐的状况，企业必须根据自身的实际需要选择量身定做的财务软件，在软件的功能要求上，不仅能够满足各财务流程高效运行，在与互联网的对接上支持远程操控，同时，与业务系统紧密沟通，保持良好的联动，业务系统的数据可以真实快递至财务系统。

（三）财务信息的安全保障体系变革。互联网的快速普及给财务数据的安全带来了极大的隐患，为确保财务数据的安全，必须构建稳定、高效的财务保障体系，传统的财务数据依靠的防火墙、杀毒软件等技术并不能有效防止数据库被入侵、篡改或截取，现代财务安全保障体系的构建，不仅要求外部环境的安全，运用法律手段打击外来的违法事件，维护企业的合法权益，也企业内部人员加强安全意识和专业技能，通过制定科学的财务管理规章，加强培训，组建专业团队，从技术上和制度上确保财务数据的安全。

（四）财务指标的完善。传统的财务指标只能反映企业前期的经营状况，无法为决策者提供长远的支持。因此，要构建科学和系统的财务指标体系，不仅要求准确、真实的反映前期的经营数据，也要对企业未来的发展动向进行预测，在财务报表的指标上，要体现出相关经营数据的发展趋势和可能遇到的变化。

参考文献：

[l]张瑞君.E时代财务管理 [M]，中国人民大学出版社。

大数据时展现状篇（11）

随着当代教育改革的深入推进，我国教育教学格局发生了重大改变。目前，现代教育技术已经被广泛应用于教育教学领域，并取得了非常显著的实践效果。高职教育作为教育家族中的新起之秀，在许多领域都处于摸索阶段，若是高职教育能够充分挖掘和利用大数据价值，以拓展高职教育发展空间，必然会推动高职教育的可持续发展。因此，加强大数据在高职教育领域的研究，无疑具有非常重要的现实意义。

1 大数据技术

大数据是以现代信息技术为支撑的大规模、复杂的数据集合，具有规模性、多样性和高速性特征，具有以下几点内涵：第一，数据量丰富，通常是大于10TB的数据量。第二，类型复杂，包括结构、半结构、非结构类型的数据。第三，数据价值巨大，但利用率不高，基本处于稀疏状态。第四，时效性较强，数据的产生与流变非常快速。

目前，大数据技术已经广泛应用于生产、销售、市场预测等领域，但与大数据应用现状与现实需求相比，大数据技术人才供给明显处于不足和匮乏状态。据权威调查结果显示，到2018年，美国在大数据技术人才上的缺口将变得十分明显，能够利用大数据技术进行决策分析与制定的人才缺少人数将达到150万。面对大数据现实需求与人才供给的矛盾，各大高校开始着手大数据专业及学院建设，比如2014年5月28日，贵州大学正式成立我国第一个大数据学院，并涵盖了通信工程、信息管理、电子科学与技术等六大相关专业。大数据在高等教育领域的有效应用，不仅能够培养符合现代社会发展需求的优秀人才，而且能够为地方大数据产业发展提供强力人才支持，推动自身及地方的可持续发展。

2 高职教育中大数据的时代价值

大数据时代语境下，高职院校的办学思路正在悄然发生变化。高职院校数据库里包含着非常丰富的信息资源，既有结构性数据，也有非结构性数据，这些数据具有实时性强、随机性强的特征。从海量无序的数据中挖掘出有价值的信息，提高信息资源利用率和共享率，实现信息资源管理智能化和一体化，将其转化为知识，实现全面的教学管理优化才是大数据的真正价值所在。可以说，大数据时代语境下高职教育的改革，实际上就是以信息技术为核心技术支撑，采取现代化教学模式、服务模式及管理模式所开展的一场教育革命。

随着大数据技术在社会各领域的广泛应用，信息数据的挖掘机利用在推动社会发展上的价值得到了充分体现，它已经形成了相对完善的系统架构，直接推动了互联网技术和计算机技术的发展，但也对行业发展带来了巨大冲击与挑战。在高职教育领域，大数据的价值得到了全面彰显与呈现，随时把握大数据技术的发展动态，研究大数据在高职教育领域的应用问题，构建高水平、高专业的数据平台，推动高职教育大数据的发展。

3 大数据在高职教育中的应用

3.1 优化评估数据

为了提高考试评估的准确性与客观性，摒弃传统以分数为核心衡量指标的落后考试模式，将一门课程评估的问题加以分类，将相关问题与特定知识点、思路与能力相联系。利用评估系统收集、整理、分析有价值的数据，然后开发个性十足的学习平台，教师能够及时了解学生学习状况，并为学生提供针对性指导。单一个体学习行为的数据是无序的，但当数据累积到一定程度时，我们便会发现这些学习行为数据还是有一定规律可循的。通过对大数据中行为记录的收集整理与分析，能够一目了然地看清学生的行为习惯和知识水平等。由宏观数据转向微观个体，针对性强，能够依此制定出科学合理的教学决策，为学生指明学习方向，引导学生进行适应性和自导性学习，以全面提高学生的学习效率。

3.2 依托数字化技术转化数据资源

依托于数字化信息技术，教育资源能够被充分挖掘、利用和共享。大数据带来的海量信息，进一步拓展了学生的学习空间，加强了独立学习的选择性，为存在较大差异的学生创造个性化学习机会。一个编程的程序控件能够即时采集有关学生编程所需的各项数据，全面展现学生认知能力、信息水平和计算能力。大数据技术的合理运用，能够提高教学评估的有效性和精准性，包括所花的编程时间、知识点掌握速度等。构建完善的数据集成平台，能够将数据转化为信息，进而转化为知识，最终推动教育发展，提高高职教育质量。

3.3 建立纵向评估体系

“大数据”使得查探关于学生表现和学习途径的学习信息成为可能，而不用依赖测验成绩表现，这样的评估来自于整个学习过程，全面、深入且细致。有了这教师可以分析学生理解了哪些知识以及每个学生最有效的方法是什么。通过聚焦于数据分析，教师可以用更微妙的方式研究学习状况。除子决速测定学生表现之外，数据勘探和分析还可以帮助教育者研究能够预测其他效果的学习模式。学生在线学习的每一次点击，每一次评论，每一个视频点播，都是大数据的典型来源通过对同学网络操作的大数据，进行记录和分析，形成各自在线学习的“行为指纹”，从而洞悉同学潜在的、真实的需求，形成预判，建立纵向评估体系。

4 结语

总而言之，高职院校要明确大数据在高职教育领域的重要性，要立足实际，整合自身数据资源，深化大数据在高职教育领域的应用，推动高职教育的可持续发展。

参考文献：