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大數(shù)據(jù)論文范文第1篇

客戶關(guān)系管理是基于對客戶數(shù)據(jù)的充分分析而進(jìn)行的，作為客戶關(guān)系管理的重要分支，數(shù)據(jù)處理與分析對客戶生命周期管理的重要意義不言而喻。大數(shù)據(jù)時(shí)代下，隨著數(shù)據(jù)處理工具與軟件的飛速提升，對客戶生命周期管理產(chǎn)生了新的革命。各類微信、網(wǎng)站等自媒體工具的發(fā)展更是為客戶生命周期管理注入新的生機(jī)。

(一)大數(shù)據(jù)促進(jìn)精準(zhǔn)化傳播溝通

利用各種數(shù)據(jù)信息的交叉檢索，有助于樓盤項(xiàng)目尋找目標(biāo)客戶，并精準(zhǔn)化信息。傳統(tǒng)精準(zhǔn)傳播方式包括短信和DM直郵，但在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，利用微信和網(wǎng)站等各種自媒體渠道工具，可以發(fā)送更多直觀互動(dòng)的信息。尤其在企業(yè)已實(shí)現(xiàn)酒店、百貨、地產(chǎn)、消費(fèi)品零售等跨行業(yè)規(guī)?；\(yùn)作的時(shí)候，數(shù)據(jù)的綜合利用顯得尤為重要。通過將企業(yè)各業(yè)務(wù)模塊的數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集和綜合處理，可以確?？蛻糍Y源的共享，更有利于企業(yè)品牌的傳遞，使客戶在未到訪樓盤項(xiàng)目售樓處之前，就已經(jīng)對企業(yè)的實(shí)力建立信心。

(二)大數(shù)據(jù)有助于客戶篩選

跟進(jìn)傳統(tǒng)的樓盤項(xiàng)目客戶登記方式為紙質(zhì)的上門客戶登記本，大部分項(xiàng)目均未實(shí)現(xiàn)上門客戶信息的電子化。借助明源軟件、金鵬軟件等銷售軟件及身份證識別器工具，可以推動(dòng)客戶信息電子化的錄入，并提升客戶信息的準(zhǔn)確度。對客戶的來源、性別、職業(yè)、置業(yè)需求等各類基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的匯總和交叉分析，能提升客戶的精準(zhǔn)跟蹤，并結(jié)合客戶的銷售抗性進(jìn)行有針對性的溝通，促進(jìn)項(xiàng)目銷售。

(三)利用數(shù)據(jù)化工具維護(hù)

成交業(yè)主滿意度大部分樓盤項(xiàng)目在客戶成交后，缺乏有效維護(hù)。在房地產(chǎn)行業(yè)圈層口碑效應(yīng)不可忽視的背景下，客戶成交往往意味著新的生意的起點(diǎn)。利用數(shù)據(jù)化的工具對成交客戶進(jìn)行跟蹤維護(hù)，有利于持續(xù)跟進(jìn)客戶對樓盤項(xiàng)目的各種反饋，促進(jìn)老帶新的口碑傳播、推薦以及重復(fù)購買，亦可持續(xù)提升客戶的滿意度。

(四)利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)主需求

維護(hù)隨著建筑科技與智能化的不斷發(fā)展，居住環(huán)境也在不斷升級。以往的開發(fā)商客戶關(guān)系維護(hù)，僅到業(yè)主入伙截止。事實(shí)上，業(yè)主入伙居住后，對業(yè)主居住需求的跟蹤和維護(hù)也是非常重要的。物業(yè)公司可以配合開發(fā)商，通過組織各類業(yè)主活動(dòng)，獲知客戶的需求，例如：搬遷至另一個(gè)城市工作——產(chǎn)生異地置業(yè)的需求；對目前的居住環(huán)境產(chǎn)生升級換代的需求——產(chǎn)生新的高檔次項(xiàng)目的購買需求等；這些種種需求，都是客戶購買同一品牌樓盤項(xiàng)目的機(jī)會(huì)，通過對客戶關(guān)系的維系，產(chǎn)生客戶品牌忠誠，對于規(guī)?；_發(fā)的大企業(yè)尤為重要。

二、結(jié)束語

大數(shù)據(jù)論文范文第2篇

1.大數(shù)據(jù)的背景與特點(diǎn)

（1）信息規(guī)模大。大數(shù)據(jù)的發(fā)展是與互聯(lián)網(wǎng)息息相關(guān)的，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的時(shí)時(shí)更新與不斷發(fā)展，無疑產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)。毫不夸張地說，無時(shí)無刻不在產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)。常規(guī)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)單位一般為GB或TB，而大數(shù)據(jù)的單位往往是PB、EB甚至ZB，可見大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量之大之多。（2）數(shù)據(jù)的多樣性。以前的數(shù)據(jù)大都是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在由于信息的采集、加工與傳輸技術(shù)的不斷發(fā)展，尤其是在互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)上，產(chǎn)生各種非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，代表性的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括音頻、視頻、傳感數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)上的以博客、微博為代表的文本數(shù)據(jù)等，使得數(shù)據(jù)的具體形態(tài)呈現(xiàn)多樣性。（3）復(fù)雜關(guān)聯(lián)性。在當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代，產(chǎn)生的各種各樣的聯(lián)系，比如在電子商務(wù)網(wǎng)站上購物，曾經(jīng)搜索過的關(guān)鍵詞會(huì)成為電商網(wǎng)站制定個(gè)性化推薦、進(jìn)行精準(zhǔn)營銷的最主要依據(jù)，個(gè)人在不同的社交網(wǎng)站上所提供的個(gè)人信息，以及在電商網(wǎng)站購物所留的具體信息都可以轉(zhuǎn)成為有效的商業(yè)信息。這就表明了數(shù)據(jù)之間聯(lián)系的緊密與密度，也說明了數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)復(fù)雜性。（4）價(jià)值密度低。當(dāng)然，海量的數(shù)據(jù)并不意味著海量的價(jià)值，不可能所有的信息都具有價(jià)值，如一些冗余信息。需要利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對海量信息進(jìn)行有效地提取與挖掘，找到具有價(jià)值的數(shù)據(jù)，并將其運(yùn)用到商業(yè)活動(dòng)中。

2.大數(shù)據(jù)時(shí)代第三方物流企業(yè)CRM面臨的挑戰(zhàn)

在了解了大數(shù)據(jù)的特征之后，我們便對大數(shù)據(jù)有了一個(gè)清晰的認(rèn)識。那么在這個(gè)以數(shù)據(jù)為中心的大時(shí)代背景下，對第三方物流企業(yè)，對現(xiàn)在逐步將客戶升級為企業(yè)核心競爭力、強(qiáng)調(diào)以客戶為中心的第三方物流企業(yè)CRM帶來了什么樣的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，值得我們深思。CRM既是一種管理理念，也是一種應(yīng)用軟件，更是一種管理模式?？蛻粢恢倍际瞧髽I(yè)非常重視的資源，而且對客戶的重視早已從交易進(jìn)行中擴(kuò)展為注重潛在客戶（即交易尚未發(fā)生時(shí)）、重視售后管理（即交易發(fā)生后），即在整個(gè)過程中都強(qiáng)調(diào)客戶的地位和重要性。當(dāng)今充滿信息的時(shí)代，人們更加重視客戶的管理，由此可以看出，客戶的概念已經(jīng)發(fā)生很大的變化。客戶概念的泛化，無疑使客戶需求變得具有多樣性、多重性和差異性。在這個(gè)數(shù)據(jù)高速增長、信息高度發(fā)達(dá)的年代，無疑數(shù)據(jù)是驅(qū)動(dòng)物流企業(yè)發(fā)展的動(dòng)力。那么面對海量數(shù)據(jù)，低密度的價(jià)值數(shù)據(jù)，物流企業(yè)的數(shù)據(jù)“短板”，與客戶信息、客戶需求之間的矛盾與差距，使得物流企業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代進(jìn)行客戶關(guān)系管理時(shí)面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：（1）數(shù)據(jù)不足與客戶流失控制與預(yù)測不足之間的矛盾。客戶流失一直以來就是企業(yè)面臨的重大考驗(yàn)，而如何能夠有效的控制與預(yù)測客戶的流失也一直是長期討論的熱點(diǎn)。針對客戶流失的控制與預(yù)測，傳統(tǒng)的方法是建立在收集客戶信息、資料的基礎(chǔ)上，對客戶的滿意度進(jìn)行分析。而往往這些數(shù)據(jù)是非常具有局限性的，僅僅是來自第三方物流企業(yè)自身積累的客戶服務(wù)信息，而且在分析時(shí)并沒有突出分析客戶的忠誠度。而現(xiàn)如今客戶的需求多種多樣，且時(shí)時(shí)變化，客戶的很多信息大多體現(xiàn)在社交網(wǎng)站或商務(wù)網(wǎng)站，而且信息的價(jià)值密度又比較低，造成物流企業(yè)不能很好的去收集、分析客戶的信息，去有針對性的滿足客戶需要，去提高客戶的忠誠度。因此，只能用相對少且相對固定的數(shù)據(jù)制定客戶流失控制策略，或進(jìn)行客戶需求預(yù)測及市場預(yù)測，這些做法往往效果不理想。（2）數(shù)據(jù)更新不足與客戶聚類以及個(gè)性化服務(wù)不足的矛盾。對客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，是第三方物流企業(yè)進(jìn)行客戶關(guān)系管理很重要的一個(gè)應(yīng)用方面。第三方物流企業(yè)的市場管理、銷售服務(wù)等都與客戶關(guān)系管理密切相關(guān)，都是強(qiáng)調(diào)以客戶為中心。而根據(jù)數(shù)據(jù)對不同的客戶群體進(jìn)行聚類分析能夠做到有針對性的進(jìn)行管理，在降低客戶關(guān)系管理成本的同時(shí)，也能夠有效的制定實(shí)施營銷策略。而對于物流行業(yè)這樣一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型的物流企業(yè)，數(shù)據(jù)的更新可以說是至關(guān)重要，要求及時(shí)將新的信息反饋給管理部門。而普遍的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，或已有的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)信息相對陳舊，脫離客戶不斷變化的需求，這必然導(dǎo)致?lián)酥贫ǖ母黜?xiàng)CRM策略缺少有效性，甚至是營銷策略的失誤。（3）數(shù)據(jù)類型單一與關(guān)聯(lián)性分析不足的矛盾。大量單一的客戶結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對已有客戶的需求分析具有一定作用，然后對潛在客戶或提高客戶忠誠度上的作用不是很大。當(dāng)前信息時(shí)代，除了傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以通過各項(xiàng)技術(shù)獲得更多的半結(jié)構(gòu)化的如網(wǎng)頁、文本等數(shù)據(jù)，及一些非機(jī)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)往往和客戶的已有信息相關(guān)聯(lián)，這些數(shù)據(jù)的收集與分析，能夠?yàn)榘l(fā)展?jié)撛诳蛻籼峁┗A(chǔ)。當(dāng)前第三方物流企業(yè)大部分依舊依賴于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)類型比較單一，不能及時(shí)了解客戶的進(jìn)一步需求或與當(dāng)前需求相關(guān)的產(chǎn)品或服務(wù)，造成對潛在市場的忽略。（4）客戶需求變化與CRM模式滯后之間的矛盾。許多第三方物流企業(yè)對CRM的認(rèn)識還停留在傳統(tǒng)的與客戶互動(dòng)及管理方式上，雖然認(rèn)識到了客戶的重要性，但是在具體客戶關(guān)系實(shí)施管理上，還存在很多問題，與信息時(shí)代的要求嚴(yán)重脫節(jié)。同時(shí)，在海量數(shù)據(jù)到來之時(shí)，又顯得力不從心，無法挖掘出有效的價(jià)值信息。這種“遲鈍”導(dǎo)致客戶需求得不到最大滿足，對第三方物流企業(yè)而言，面對殘酷的市場競爭，時(shí)刻把握客戶的需求，更好地為客戶服務(wù)顯得尤為重要。反之，則會(huì)導(dǎo)致被潛在客戶所忽視，被老客戶所拋棄，被客戶拋棄意味著企業(yè)被市場淘汰。

二、大數(shù)據(jù)在第三方物流企業(yè)CRM中的應(yīng)用

1.大數(shù)據(jù)下第三方物流企業(yè)CRM框架設(shè)計(jì)

在將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用在第三方物流企業(yè)CRM的過程中，在整個(gè)CRM框架設(shè)計(jì)中都要明確體現(xiàn)出整個(gè)CRM的工作都是圍繞客戶進(jìn)行的。各種商業(yè)目標(biāo)定義的來源是客戶，數(shù)據(jù)挖掘與分析的數(shù)據(jù)來源也是客戶，最后具體的商業(yè)應(yīng)用也是作用于客戶。同時(shí)，數(shù)據(jù)的正確獲取，數(shù)據(jù)的有效預(yù)處理，數(shù)據(jù)的合理存儲(chǔ)，采用優(yōu)秀的數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，以及優(yōu)秀數(shù)據(jù)挖掘方法和技術(shù)的選擇與應(yīng)用，這些工作都離不開信息技術(shù)。包括大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、分布式文件系統(tǒng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)等。該模型以客戶信息為主線，將第三方物流企業(yè)的客戶關(guān)系管理分為三個(gè)層次：客戶信息收集層、客戶信息分析層、信息輸出———客戶服務(wù)與支持層，在整個(gè)過程中都離不開網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)層面的支持。具體說，在將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于第三方物流企業(yè)CRM中時(shí)，第一步需要通過大數(shù)據(jù)獲取技術(shù)得到足夠多的各種類型的數(shù)據(jù)，主要包括從客戶和市場等企業(yè)的外部環(huán)境，以及公司銷售記錄等內(nèi)部渠道，收集各種客戶信息和市場信息，形成大數(shù)據(jù)集；第二步需要應(yīng)用包括數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)智能等技術(shù)手段對獲取的大數(shù)據(jù)集進(jìn)行計(jì)算、匯總，通過“聚類分析”、“關(guān)聯(lián)分析”、“數(shù)據(jù)融合”，實(shí)現(xiàn)對客戶的個(gè)性化分析、競爭情報(bào)分析、市場需要變動(dòng)和產(chǎn)品擴(kuò)展分析及共性分析，得到應(yīng)用型數(shù)據(jù)，這樣做的目的主要解決傳統(tǒng)CRM中個(gè)性化服務(wù)不足、市場拓展、市場趨勢預(yù)測不足的問題；第三步針對第二步的客戶分析，圍繞這個(gè)“中心”，把這些信息輸出給客戶或企業(yè)內(nèi)部用來制定各種決策及提供服務(wù)支持，形成可行性報(bào)告，應(yīng)用于服務(wù)管理、市場管理、銷售管理及物流企業(yè)管理。通過整個(gè)CRM系統(tǒng)，不僅成功的對客戶信息進(jìn)行收集、分析、輸出，同時(shí)將客戶各種背景數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)收集整合在一起，同時(shí)將運(yùn)營數(shù)據(jù)和外來市場數(shù)據(jù)經(jīng)過整合、變換載進(jìn)數(shù)據(jù)倉庫。不僅重視怎樣從技術(shù)上實(shí)現(xiàn)對大數(shù)據(jù)應(yīng)用的過程，并且著重強(qiáng)調(diào)的是解決傳統(tǒng)CRM的弊端，將大數(shù)據(jù)時(shí)代物流企業(yè)CRM所面臨的問題在整個(gè)流程中進(jìn)行解決。

2.大數(shù)據(jù)背景下第三方物流企業(yè)CRM應(yīng)解決的問題

大數(shù)據(jù)論文范文第3篇

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，優(yōu)質(zhì)教育資源共享的主體包括共享的雙方，也就是資源需方和資源供方。隨著時(shí)代的發(fā)展，優(yōu)質(zhì)教育資源的供方不僅包括各級各類學(xué)校、教育職能部門、公益組織和科研機(jī)構(gòu)等非營利機(jī)構(gòu)，也可以囊括教育資源提供商，甚至個(gè)體也可以成為優(yōu)質(zhì)教育資源的供方。要促進(jìn)優(yōu)質(zhì)資源的共享，就要充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)的共享性、平等性、開放性特點(diǎn)，全面拓展優(yōu)質(zhì)教育資源供方的來源。優(yōu)質(zhì)教育資源的供需雙方并非一成不變的，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，要積極促進(jìn)優(yōu)質(zhì)教育資源供需雙方的相互轉(zhuǎn)化，盡量做到各取所需、各盡其能，使優(yōu)質(zhì)教育資源的供需雙方能夠互相交叉和重疊。

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代優(yōu)質(zhì)教育資源共享的運(yùn)行系統(tǒng)

要提高優(yōu)質(zhì)教育資源共享的效率，促進(jìn)我國高中教育的不斷發(fā)展，就必須重視優(yōu)質(zhì)教育資源共享的運(yùn)行系統(tǒng)建設(shè)，要使共享的優(yōu)質(zhì)教育資源能夠滿足我國高中教育教學(xué)的需要，從而使優(yōu)質(zhì)教育資源的利用效率得到提高。

1.優(yōu)質(zhì)教育資源共享的建設(shè)系統(tǒng)

優(yōu)質(zhì)教育資源共享運(yùn)行系統(tǒng)的第一個(gè)環(huán)節(jié)就是建設(shè)系統(tǒng)，進(jìn)行優(yōu)質(zhì)教育資源的匯集和開發(fā)工作。建設(shè)系統(tǒng)要將教育資源分為非數(shù)字化教育資源和數(shù)字化教育資源兩種，對于數(shù)字化教育資源主要是直接匯集和開發(fā)，對于非數(shù)字化教育資源還要進(jìn)行數(shù)字化加工和制作，使其符合媒體文件的載體和格式。建設(shè)系統(tǒng)還要將已有的教育資源進(jìn)行匯集和整合，使其匯聚起來，能夠進(jìn)行推廣、評估和歸類。

2.優(yōu)質(zhì)教育資源的傳送系統(tǒng)

傳送系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)傳輸和配送優(yōu)質(zhì)的教育資料。例如，可以向特定的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行優(yōu)質(zhì)教育資源的配送，包括少數(shù)民族地區(qū)、貧困地區(qū)等等。也可以通過對口幫扶的形式，使優(yōu)質(zhì)教育資源的供需雙方結(jié)成對子。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，要充分利用先進(jìn)的社會(huì)計(jì)算、4G技術(shù)、三網(wǎng)融合、寬帶網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，提升優(yōu)質(zhì)教育資源的投入產(chǎn)出比。

3.優(yōu)質(zhì)教育資源的使用系統(tǒng)

使用系統(tǒng)要具備相應(yīng)的硬件設(shè)備條件，使資源需方能夠順利獲取教育資源。使用系統(tǒng)還應(yīng)該具備指導(dǎo)、培訓(xùn)、高級檢索等功能模塊，使資源需方能夠按照自己的具體需求獲取和檢索優(yōu)質(zhì)教育資源。需方也可以對優(yōu)質(zhì)教育資源進(jìn)行再加工，例如，高中學(xué)?？梢詫ο冗M(jìn)的教育教學(xué)理念進(jìn)行二次加工，使之能夠與自身的教材版本、學(xué)情相符合。

4.優(yōu)質(zhì)教育資源的評估系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)論文范文第4篇

1.1“大數(shù)據(jù)”定義

所謂大數(shù)據(jù)（bigdata），或稱巨量資料，通常情況下，是指涉及的資料規(guī)模龐大，在現(xiàn)有的技術(shù)條件的基礎(chǔ)上，難以通過主流軟件，在合理時(shí)間內(nèi)對其進(jìn)行擷取、管理、處理。對于“大數(shù)據(jù)”來說，其特征主要表現(xiàn)為：一是數(shù)據(jù)量（volumes）大，在實(shí)際應(yīng)用中，把多個(gè)數(shù)據(jù)集放在一起，形成PB級的數(shù)據(jù)量。根據(jù)IDC（國際數(shù)據(jù)公司）的監(jiān)測統(tǒng)計(jì)，2011年全球數(shù)據(jù)總量已經(jīng)達(dá)到1.8ZB；二是數(shù)據(jù)類別（variety）大，數(shù)據(jù)來自多個(gè)數(shù)據(jù)源，無論是種類，還是格式，數(shù)據(jù)日趨豐富，以前所限定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)范疇等，已經(jīng)被沖破，半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)早已囊括其中；三是數(shù)據(jù)處理速度（Velocity）快，在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的處理；四是數(shù)據(jù)具有較高的真實(shí)性（Veracity），隨著社交數(shù)據(jù)、物聯(lián)計(jì)算、交易與應(yīng)用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興起，沖破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限，在這種情況下需要有效的技術(shù)，進(jìn)一步確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性、安全性。

1.2“大數(shù)據(jù)”技術(shù)

“大數(shù)據(jù)”的價(jià)值不只在于其數(shù)據(jù)量之大，更大的意義在于通過數(shù)據(jù)采集、處理、分析、挖掘等技術(shù)對“大數(shù)據(jù)”的屬性，包括數(shù)量、速度、多樣性等等進(jìn)行分析，能獲取很多智能的、深入的、有價(jià)值的信息。而這些信息提取過程可大致分為以下三個(gè)階段。

1.2.1數(shù)據(jù)輸入

將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)進(jìn)行采集抽取，然后對其進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成等，最后將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉中，進(jìn)而為數(shù)據(jù)聯(lián)機(jī)分析、挖掘等處理奠定基礎(chǔ)。其特點(diǎn)主要表現(xiàn)為并發(fā)數(shù)高，因?yàn)槌汕先f的用戶有可能同時(shí)訪問、操作數(shù)據(jù)，比較典型的就是火車票售票網(wǎng)站、淘寶等，在峰值時(shí)，它們并發(fā)的訪問量能達(dá)到上百萬，在這種情況下，在采集端需要部署大量數(shù)據(jù)庫。

1.2.2數(shù)據(jù)處理

“大數(shù)據(jù)”技術(shù)核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式的各種數(shù)據(jù)挖掘的算法深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，快速地挖掘出公認(rèn)的價(jià)值，科學(xué)地呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)。并根據(jù)用戶的統(tǒng)計(jì)需求，對存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)利用分布式數(shù)據(jù)庫或分布式計(jì)算集群進(jìn)行普通的分析和分類匯總等。其特點(diǎn)主要表現(xiàn)為用于挖掘的算法比較復(fù)雜，并且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。

1.2.3數(shù)據(jù)輸出

從“大數(shù)據(jù)”中挖掘出特點(diǎn)，科學(xué)的建立模型，通過導(dǎo)入數(shù)據(jù)，以得到用戶需要的結(jié)果。這已在能源、醫(yī)療、通信、零售等行業(yè)有了廣泛應(yīng)用。

2“大數(shù)據(jù)”安全隱患

“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，數(shù)據(jù)量是非線性增長的，隨著數(shù)據(jù)價(jià)值的不斷提高，黑客對于數(shù)據(jù)的覬覦已經(jīng)由原來的破壞轉(zhuǎn)變成竊取和利用，病毒或黑客繞過傳統(tǒng)的防火墻、殺毒軟件、預(yù)警系統(tǒng)等防護(hù)設(shè)備直接進(jìn)入數(shù)據(jù)層，一些高級持續(xù)性攻擊已經(jīng)難以用傳統(tǒng)安全防御措施檢測防護(hù)。“大數(shù)據(jù)”的安全風(fēng)險(xiǎn)主要可以分為以下兩個(gè)方面。

2.1從基礎(chǔ)技術(shù)角度看

NoSQL（非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫）是“大數(shù)據(jù)”依托的基礎(chǔ)技術(shù)。當(dāng)前，應(yīng)用較為廣泛的SQL（關(guān)系型數(shù)據(jù)庫）技術(shù)，經(jīng)過長期的改進(jìn)和完善，通過設(shè)置嚴(yán)格的訪問控制和隱私管理工具，進(jìn)一步維護(hù)數(shù)據(jù)安全。在NoSQL技術(shù)中，沒有這樣的要求。而且，對于“大數(shù)據(jù)”來說，無論是來源，還是承載方式都比較豐富，例如物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)，以及遍布各個(gè)角落的傳感器等，通常情況下，數(shù)據(jù)都是處于分散存在的狀態(tài)，難以對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行定位，同時(shí)難以對所有的機(jī)密信息進(jìn)行保護(hù)。

2.2從核心價(jià)值角度來看

“大數(shù)據(jù)”技術(shù)關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)分析和利用，但數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展，對用戶隱私產(chǎn)生極大的威脅。在“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，已經(jīng)無法保證個(gè)人信息不被其他組織挖掘利用。目前，各網(wǎng)站均不同程度地開放其用戶所產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，一些監(jiān)測數(shù)據(jù)的市場分析機(jī)構(gòu)可通過人們在社交網(wǎng)站中寫入的信息、智能手機(jī)顯示的位置信息等多種數(shù)據(jù)組合，高精度鎖定個(gè)人，挖掘出個(gè)人信息體系，用戶隱私安全問題堪憂。

3“大數(shù)據(jù)”安全防范

由于“大數(shù)據(jù)”的安全機(jī)制是一個(gè)非常龐大而復(fù)雜的課題，幾乎沒有機(jī)構(gòu)能一手包攬所有細(xì)節(jié)，因此業(yè)界也缺乏一個(gè)統(tǒng)一的思路來指導(dǎo)安全建設(shè)。在傳統(tǒng)安全防御技術(shù)的基礎(chǔ)上，通過對“大數(shù)據(jù)”攻擊事件模式、時(shí)間空間特征等進(jìn)行提煉和總結(jié)，從網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全、應(yīng)用安全、終端安全等各個(gè)管理角度加強(qiáng)防范，建設(shè)適應(yīng)“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的安全防御方案，可以從一定程度上提高“大數(shù)據(jù)”環(huán)境的可靠度。

3.1網(wǎng)絡(luò)安全

網(wǎng)絡(luò)是輸送“大數(shù)據(jù)”資源的主要途徑，強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施安全保障，一是通過訪問控制，以用戶身份認(rèn)證為前提，實(shí)施各種策略來控制和規(guī)范用戶在系統(tǒng)中的行為，從而達(dá)到維護(hù)系統(tǒng)安全和保護(hù)網(wǎng)絡(luò)資源的目的；二是通過鏈路加密，建立虛擬專用網(wǎng)絡(luò)，隔離公用網(wǎng)絡(luò)上的其他數(shù)據(jù)，防止數(shù)據(jù)被截?。蝗峭ㄟ^隔離技術(shù)，對數(shù)據(jù)中心內(nèi)、外網(wǎng)絡(luò)區(qū)域之間的數(shù)據(jù)流量進(jìn)行分析、檢測、管理和控制，從而保護(hù)目標(biāo)數(shù)據(jù)源免受外部非法用戶的侵入訪問；四是通過網(wǎng)絡(luò)審計(jì)，監(jiān)聽捕獲并分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包，準(zhǔn)確記錄網(wǎng)絡(luò)訪問的關(guān)鍵信息；通過統(tǒng)一的策略設(shè)置的規(guī)則，智能地判斷出網(wǎng)絡(luò)異常行為，并對異常行為進(jìn)行記錄、報(bào)警和阻斷，保護(hù)業(yè)務(wù)的正常運(yùn)行。

3.2虛擬化安全

虛擬機(jī)技術(shù)是大數(shù)據(jù)概念的一個(gè)基礎(chǔ)組成部分，它加強(qiáng)了基礎(chǔ)設(shè)施、軟件平臺(tái)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)的擴(kuò)展能力，同時(shí)也使得傳統(tǒng)物理安全邊界逐漸缺失。加強(qiáng)虛擬環(huán)境中的安全機(jī)制與傳統(tǒng)物理環(huán)境中的安全措施，才能更好地保障在其之上提供的各類應(yīng)用和服務(wù)。一是在虛擬化軟件層面建立必要的安全控制措施，限制對虛擬化軟件的物理和邏輯訪問控制；二是在虛擬化硬件方面建立基于虛擬主機(jī)的專業(yè)的防火墻系統(tǒng)、殺毒軟件、日志系統(tǒng)和恢復(fù)系統(tǒng)，同時(shí)對于每臺(tái)虛擬化服務(wù)器設(shè)置獨(dú)立的硬盤分區(qū)，用以系統(tǒng)和日常數(shù)據(jù)的備份。

3.3數(shù)據(jù)安全

基于數(shù)據(jù)層的保護(hù)最直接的安全技術(shù)，數(shù)據(jù)安全防護(hù)技術(shù)包括：一是數(shù)據(jù)加密，深入數(shù)據(jù)層保護(hù)數(shù)據(jù)安全，針對不同的數(shù)據(jù)采用不同的加密算法，實(shí)施不同等級的加密控制策略，有效地杜絕機(jī)密信息泄漏和竊取事件；二是數(shù)據(jù)備份，將系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)制，當(dāng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)由于系統(tǒng)崩潰、黑客人侵以及管理員的誤操作等導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失和損壞時(shí)，能夠方便且及時(shí)地恢復(fù)系統(tǒng)中的有效數(shù)據(jù)，以保證系統(tǒng)正常運(yùn)行。

3.4應(yīng)用安全

由于大數(shù)據(jù)環(huán)境的靈活性、開放性以及公眾可用性等特性，部署應(yīng)用程序時(shí)應(yīng)提高安全意識，充分考慮可能引發(fā)的安全風(fēng)險(xiǎn)。加強(qiáng)各類程序接口在功能設(shè)計(jì)、開發(fā)、測試、上線等覆蓋生命周期過程的安全實(shí)踐，廣泛采用更加全面的安全測試用例。在處理敏感數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序與服務(wù)器之間通信時(shí)采用加密技術(shù)，以確保其機(jī)密性。

3.5終端安全

隨著云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展，用戶終端種類不斷增加，很多應(yīng)用程序被攻擊者利用收集隱私和重要數(shù)據(jù)。用戶終端上應(yīng)部署安全軟件，包括反惡意軟件、防病毒、個(gè)人防火墻以及IPS類型的軟件，并及時(shí)完成應(yīng)用安全更新。同時(shí)注重自身賬號密碼的安全保護(hù)，盡量不在陌生的計(jì)算機(jī)終端上使用公共服務(wù)。同時(shí)還應(yīng)采用屏蔽、抗干擾等技術(shù)為防止電磁泄漏，可從一定程度上降低數(shù)據(jù)失竊的風(fēng)險(xiǎn)。

4“大數(shù)據(jù)”安全展望

“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的信息安全已經(jīng)成為不可阻擋的趨勢，如何采用更加主動(dòng)的安全防御手段，更好地保護(hù)“大數(shù)據(jù)”資源將是一個(gè)廣泛而持久的研究課題。

4.1重視“大數(shù)據(jù)”及建設(shè)信息安全體系

在對“大數(shù)據(jù)”發(fā)展進(jìn)行規(guī)劃的同時(shí)，在“大數(shù)據(jù)”發(fā)展過程中，需要明確信息安全的重要性，對“大數(shù)據(jù)”安全形式加大宣傳的力度，對“大數(shù)據(jù)”的重點(diǎn)保障對象進(jìn)行明確，對敏感、重要數(shù)據(jù)加大監(jiān)管力度，研究開發(fā)面向“大數(shù)據(jù)”的信息安全技術(shù)，引進(jìn)“大數(shù)據(jù)”安全的人才，建立“大數(shù)據(jù)”信息安全體系。

4.2對重點(diǎn)領(lǐng)域重要數(shù)據(jù)加強(qiáng)監(jiān)管

海量數(shù)據(jù)的匯集在一定程度上可能會(huì)暴露隱私信息，廣泛使用“大數(shù)據(jù)”增加了信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)。政府層面，需要對重點(diǎn)領(lǐng)域數(shù)據(jù)范圍進(jìn)行明確，制定完善的管理制度和操作制度，對重點(diǎn)領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫加大日常監(jiān)管力度。用戶層面，加強(qiáng)內(nèi)部管理，建立和完善使用規(guī)程，對“大數(shù)據(jù)”的使用流程和使用權(quán)限等進(jìn)行規(guī)范化處理。

4.3加快研發(fā)“大數(shù)據(jù)”安全技術(shù)

大數(shù)據(jù)論文范文第5篇

大數(shù)據(jù)時(shí)代正帶給企業(yè)根本性的變革，同時(shí)，也給職場精英們提供了機(jī)遇，但機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存。這對于初入社會(huì)的大學(xué)生而言，無疑是提出了一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

1.1大數(shù)據(jù)時(shí)代對大學(xué)生的數(shù)據(jù)駕馭能力提出了新的挑戰(zhàn)

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，大學(xué)生若想獲得好的就業(yè)機(jī)會(huì)需要有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)駕馭能力，即數(shù)據(jù)素養(yǎng)，在科學(xué)數(shù)據(jù)的采集、組織和管理、處理和分析、共享與協(xié)同創(chuàng)新利用等方面的能力，以及研究者在數(shù)據(jù)的生產(chǎn)、管理和過程中的道德與行為規(guī)范。而大學(xué)生們鮮有接觸大量數(shù)據(jù)并從中剔除糟粕找尋有用數(shù)據(jù)的經(jīng)歷，頂多是進(jìn)行過幾次較淺顯的問卷調(diào)查工作，對數(shù)據(jù)技術(shù)、數(shù)據(jù)分析方法及相關(guān)軟件、國際數(shù)據(jù)化發(fā)展進(jìn)程等知之甚少，在數(shù)據(jù)素養(yǎng)方面可以說是零基礎(chǔ)。

1.2大數(shù)據(jù)時(shí)代對大學(xué)生理性思維能力提出了新的挑戰(zhàn)

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們對于過往經(jīng)驗(yàn)的依賴程度降低，而對數(shù)據(jù)分析得來的實(shí)時(shí)結(jié)果信任度大大提升，因此贏得就業(yè)競爭需要大學(xué)生具備理性、邏輯性強(qiáng)的思維方式，從而能冷靜、不帶感彩地處理和分析數(shù)據(jù)，得出客觀的結(jié)論。而大多數(shù)中國學(xué)生的理性、批判性思考的能力偏弱，缺乏個(gè)人的獨(dú)立思考，且文科專業(yè)尤其是語言類專業(yè)的課程設(shè)置對培養(yǎng)大學(xué)生理性思維能力的作用較小，大學(xué)生的理性思維能力亟待提高。

1.3大數(shù)據(jù)時(shí)代對大學(xué)生精確、快速、實(shí)時(shí)行動(dòng)的能力提出了新的挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)時(shí)代信息瞬息萬變，因此數(shù)據(jù)也是具有時(shí)效性的，要獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)反饋就必須有精確快速的反應(yīng)能力和行動(dòng)能力。一部分平常對于生活中的信息疏于收集的大學(xué)生可能會(huì)缺乏對信息的敏銳度，從而導(dǎo)致其較慢的反應(yīng)力和行動(dòng)能力，若其這方面的素質(zhì)沒有得到提高，則可能會(huì)在工作中產(chǎn)生在數(shù)據(jù)分析工作完成后卻發(fā)現(xiàn)得出的結(jié)論已不具時(shí)效性的情況，導(dǎo)致喪失最佳的工作機(jī)遇，降低了自身的職業(yè)發(fā)展競爭力。

2如何在大數(shù)據(jù)時(shí)代提高大學(xué)生就業(yè)競爭力

大數(shù)據(jù)時(shí)代帶給了大學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力、思維方式、科學(xué)精神、行動(dòng)力等方面的就業(yè)挑戰(zhàn)，因此政府、各高校及大學(xué)生自身都應(yīng)積極應(yīng)對挑戰(zhàn)，從不同層面克服困難，共同提高大學(xué)生在大數(shù)據(jù)時(shí)代的就業(yè)競爭力。

2.1高校、政府應(yīng)建立大學(xué)生就業(yè)大數(shù)據(jù)分析機(jī)制，做好大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)、創(chuàng)業(yè)服務(wù)工作

大學(xué)生就業(yè)大數(shù)據(jù)分析離不開大數(shù)據(jù)的支持，而大數(shù)據(jù)的建設(shè)是一項(xiàng)科學(xué)、有序、動(dòng)態(tài)且可持續(xù)發(fā)展的系統(tǒng)性工程。政府需要從建立運(yùn)行機(jī)制、規(guī)范建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)、建設(shè)共享平臺(tái)、提供專業(yè)隊(duì)伍等多方面進(jìn)行支持，且通過建立各高校就業(yè)數(shù)據(jù)庫，分析各校歷年就業(yè)率與其獲國家資源傾斜度的關(guān)系，也能調(diào)節(jié)教育支持的力度，更好地幫扶教育產(chǎn)業(yè)。除此之外，將就業(yè)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)與就業(yè)市場相關(guān)數(shù)據(jù)相比，還能幫助人力資源供需雙方形成更理性的預(yù)期，減少就業(yè)矛盾，實(shí)現(xiàn)人力資源市場的多贏。而學(xué)校通過廣泛收集歷年大學(xué)生就業(yè)期望、就業(yè)去向等信息，并將其數(shù)據(jù)化，收入數(shù)據(jù)庫，能有效預(yù)測畢業(yè)生就業(yè)率、就業(yè)去向。

2.2高校應(yīng)推行大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，讓大數(shù)據(jù)走進(jìn)課堂教學(xué)，培養(yǎng)大學(xué)生大數(shù)據(jù)意識

各高校應(yīng)結(jié)合大數(shù)據(jù)時(shí)代特征進(jìn)行教學(xué)改革，推行信息化管理與信息化教學(xué)。學(xué)校的管理與教學(xué)活動(dòng)都存在著固定性與周期性，如對教師的考核、學(xué)生測試成績分析、就業(yè)情況分析等，可以利用計(jì)算機(jī)分析這些數(shù)據(jù)并推薦合適的解決方案；課堂上，教師也應(yīng)順應(yīng)信息化教育，突破傳統(tǒng)的教學(xué)方式，通過“微學(xué)“”微課”等方式提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，從而提高學(xué)習(xí)的效果。同時(shí)，知識點(diǎn)也可以通過數(shù)據(jù)化與測試題建立聯(lián)系，計(jì)算機(jī)可以通過分析錯(cuò)題數(shù)、做題時(shí)間等數(shù)據(jù)為老師提供不同學(xué)生對于不同知識點(diǎn)的掌握情況。只有在校園中營造一種大數(shù)據(jù)氛圍，培養(yǎng)學(xué)生們利用數(shù)據(jù)分析找尋有用信息的習(xí)慣，才能讓他們具備大數(shù)據(jù)意識，做好走進(jìn)大數(shù)據(jù)時(shí)代職場的準(zhǔn)備。

2.3大學(xué)生要提高數(shù)據(jù)駕馭能力，透過數(shù)據(jù)看本質(zhì)

大學(xué)生可以多對社會(huì)熱點(diǎn)問題進(jìn)行實(shí)踐調(diào)研，通過訪談、問卷調(diào)查等方式獲取大量真實(shí)數(shù)據(jù)，然后通過整理分析這些數(shù)據(jù)鍛煉自己的數(shù)據(jù)駕馭能力。在整理實(shí)踐調(diào)研的數(shù)據(jù)時(shí)，掌握圖表分析、數(shù)據(jù)模型及數(shù)據(jù)分析軟件的使用方法，如Hadoop、MapReduce等，提高數(shù)據(jù)分析的工作效率和準(zhǔn)確性。除了加強(qiáng)數(shù)據(jù)分析技術(shù)的學(xué)習(xí)外，也需要補(bǔ)充來自統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘等學(xué)科的理論知識，為數(shù)據(jù)分析提供理論支持。同時(shí)，勤思考、多動(dòng)手、多總結(jié)的做法也能幫助大學(xué)生透過數(shù)據(jù)看本質(zhì)。海量數(shù)據(jù)中不乏有虛假、消極、錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)信息，因此大學(xué)生必須具備良好的數(shù)據(jù)分析能力。數(shù)據(jù)分析就是一個(gè)不斷假設(shè)、驗(yàn)證的過程，耐心、肯鉆研的科學(xué)精神能夠幫助大學(xué)生在一次次的假設(shè)驗(yàn)證后找到本質(zhì)的規(guī)律。通過不斷地實(shí)踐練習(xí)，提高對數(shù)據(jù)的敏感度、分析能力，為日后職場中更好地開展數(shù)據(jù)分析工作打下基礎(chǔ)。

2.4大學(xué)生應(yīng)養(yǎng)成獨(dú)立思考的習(xí)慣，培養(yǎng)邏輯思維和理性思維方式

大數(shù)據(jù)時(shí)代是鼓勵(lì)個(gè)性化的時(shí)代，鼓勵(lì)通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)隱藏于數(shù)據(jù)下的種種規(guī)律，要做到這點(diǎn)，大學(xué)生必須要有獨(dú)立思考、不受常規(guī)想法束縛的能力。美國計(jì)算機(jī)專家埃齊奧尼爾購買機(jī)票后卻發(fā)現(xiàn)周圍比他買票晚的乘客票價(jià)居然比他的便宜，本來是再普通不過的生活現(xiàn)象，但這卻引發(fā)了這位專家的思考。他分析到若獲得美國每一條航線上每一架飛機(jī)內(nèi)的每一個(gè)座位一年內(nèi)的綜合票價(jià)的數(shù)據(jù)庫，就可以預(yù)測飛機(jī)票的漲跌勢，為消費(fèi)者提供參考。這樣的思考促使他最終創(chuàng)立了Farecast票價(jià)預(yù)測工具，顧客平均每張機(jī)票可節(jié)省50美元。獨(dú)立思考不是漫無目的地想，而是有邏輯地思考。大學(xué)生要注意在日常生活中就養(yǎng)成邏輯推理的習(xí)慣，在問“是什么”后還要問“為什么”，嘗試通過自己的推理找到答案，這是大數(shù)據(jù)時(shí)代對人才的要求。

3結(jié)語