大数据时代的定义与特点

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大数据时代的定义与特点范文第1篇

【关键词】大数据 会计信息化 发展趋势

从步入21世纪开始，包括互联网在内的诸多领域都得到了飞速发展，多样化、复杂化的信息数据充斥着人们的生活与工作，对各行业的发展具有着重要影响，这意味着人们已经进入了大数据时代。越来越多的国家开始进行大数据的发展与应用研究，希望能够深入了解大数据以及其对产业发展的影响，我国对大数据表现出了足够的重视，颁布了相关文件对大数据的发展进行了科学规划与设计，希望起到对大数据发展的促进作用。

一、大数据概述

从进入21世纪，大数据时代就已经来临，但目前对大数据的研究仍然较少且缺少一定的深度与广度。关于大数据的定义，该领域还没有形成一个统一的定义，许多研究学家给出了不同的结论，John Rauser认为大数据可以概述为超过了一台计算机运算能力的数据；美国公司麦肯锡认为大数据可以定义为在一定时间内不能用传统信息处理软件进行数据的捕获、处理的数据集合。而从广义上对大数据进行定义则认为大数据不仅包括数据的形式与规模，还包含对大数据的处理技术。大数据具有的特点可以概括为多样性、高速性、易变性、大量性以及真实性，虽然大数据存在一定的不足，但其在准确性上仍然存在一定的不足。

二、会计信息化发展现状

随着现代计算机技术的飞速发展，许多行业开始将这一互联网工具应用到企业经营与管理中，会计信息化就是在这一发展背景下会计行业与互联网技术的有机融合。在“十二五”期间，国家对会计行业的改革与发展提出了更高要求，将会计信息化作为了该领域发展的重要方向。我国会计信息化的发展萌芽于上世纪80年代，经过近些年的发展，已经获得了较多进步，但整体而言会计信息系统并没能得到深度改革与创新，仍然沿用传统的会计信息化模式，因此在市场实践中逐渐暴露出了许多问题，主要包括：会计信息不对称、会计信息失真、信息披露不完全、会计信息单一以及会计信息缺乏时效性。这些不足已经影响了企业会计信息系统的健康发展，同时也无法满足市场对于会计信息的要求，而随着大数据时代的来临，会计信息化系统将获得更多创新、快速发展。

三、大数据对会计信息化的影响

（1）对会计职能的影响。传统会计在市场中承担着对会计信息的核算与监督职能，但随着大数据时代的来临，会计职能开始向数据分析与信息掌控发展。企业会计信息化发展要求会计人员必须能够对会计数据进行有效掌控，同时还要对数据进行科学、全面的分析，从而提高会计信息对企业经营决策的指导性。

（2）对会计流程的影响。传统会计主要进行信息的记录，但大数据时代会计信息化则需要进行报告、分析、决策等多种工作，这就要求会计信息化流程必须做出相应改革。摒弃传统的会计流程模式，采用最新的系统ERP模式，从而极大的提高会计信息化系统的运算效率，使会计流程更加有序、高效。

（3）对会计分期的影响。会计分期的目的在于向相关部门更加有效的提供其所需的会计信息，而大数据时代的会计信息化让这一工作存在的必要性出现了分歧。由于会计信息化的创新发展使其能够储存更大的信息量，且能够做到会计信息的“随用随取”，有效提高了会计信息的操作效率，实际上已经极大的降低会计分期存在的必要性。

（4）对会计主体的影响。传统的会计信息工作更多的是依赖于员工操作，而在大数据时代下的会计信息化系统则需要会计人员拥有较高的网络、云计算等互联网技术，同时也要具备先进的专业知识，能够较好的适应现代会计信息化的发展，因此大数据会计信息化的发展对员工有着较高要求，而习惯了传统会计信息处理方式的老员工相对于现代年轻人则面临着更大挑战。

四、大数据背景下会计发展的新趋势

（1）资源共享平台拓展。在会计信息化发展过程中，建设资源共享平台是其中的重要环节，而这也将成为大数据背景下会计发展的重要趋势。资源共享平台能够为企业进行经营活动的决策提供信息支持，因此在会计信息系统中具有重要地位，而随着大数据时代的来临，为了避免出现信息孤岛现象，必须对企业的资源共享平台进行合理扩展，从而提高企业内部之间的信息交流与共享；同时现代社会信息化的发展现状也决定了资源共享平台的进一步扩展，通过这一平台的扩展，能够有效提高企业资源的整合效率，为会计使用者的资源查找、搜集等工作提供较大的便捷。在未来大数据背景下，会计信息化的发展必将走向拓展资源共享平台的道路。

（2）会计信息化成本降低。在会计信息化发展的过程中，其建设成本主要产生于两个方面：一是对会计信息化过程中基础设备与基础资源的购置费用，如计算机硬件与软件等；二是会计的咨询与规划费用，同时设备的更新与维护也将产生一定的成本支出，会计信息化的发展需要充足的资金支持，因此传统会计信息化必将产生极大的运营成本，对于企业而言是较大的经济负担。而在大数据背景下的会计发展将迎来成本降低的新趋势，其原因在于大数据下的会计信息化具有较高的资源利用率以及运行效率，不仅能够显著降低运营成本还能够有效降低时间成本，因此将给企业会计信息化建设带来成本降低的发展趋势。

（3）云计算技术的广泛应用。在大数据影响下，今后的会计信息化必将广泛应用云计算来提升企业对会计信息的处理能力。企业会计信息化系统将在云会计服务平台上进行信息的储存与处理，这一应用不仅能够极大的提高信息处理效率，同时还能够减轻会计人员的额工作负担，云计算技术的运用能够使会计人员的工作突破时间与空间的限制。其次云计算技术利用云端进行数据处理的特点，能够有效提高企业会计信息化工作的程序化与多样性，使会计信息化的发展更加高效。

五、结论

会计信息化是会计领域发展的重要内容，在大数据背景下，会计信息化发展具有了新的发展趋势。通过深入研究大数据对会计职能、会计流程、会计分期以及会计主体产生的影响，分析了未来在大数据时代中，会计信息化的资源共享平台拓展、成本降低、云计算技术广泛应用的发展新趋势，从而给企业会计信息化的发展提供一些参考意见。

大数据时代的定义与特点范文第2篇

关键字：大数据；公共危机；公共危机管理

1公共危机管理概述

十六届五中全会中明确提出要“建立健全社会预警体系和应急救援、社会动员机制，提高处置突发性时间能力”。党的十七大报告中进一步明确要求“完善突发事件应急管理机制”。现在对公共危机管理的研究更加深入，学界中研究公共危机管理主要有两种思想：一是认为对突发事件直接救援的应急管理思想；二是认为公共危机管理是一个全过程的管理，在危机发生前后都具有重大意义，只是在危机发生之时的意义相比之下尤为重要。张小明认为，“公共危机管理”是指对公共危机的管理，其主体不仅包括政府部门、非政府公共部门（NGO），也包括企业，甚至将公民涵盖在内。我国是一个社会危机和自然灾害多发的国家。一方面，我国改革开放以来，社会转型导致不同社会主体之间的权利和利益重新分配，不同地区不同阶层之间的贫富差距不断拉大，那些受益不足的群体会产生心态上的失衡，这样就会造成行为上的变异，诸多不稳定因素随之而来，例如火灾、投毒、爆炸、杀害青少年儿童等极端事件不断发生，公共危机管理将会面临巨大的挑战；另一方面，我国疆土辽阔，常发生自然灾害，地震、洪水、干旱等。这些自然灾害的发生也会给中国带来巨大的损失，这些自然灾害的发生是防不胜防，加强公共危机管理则先需要清楚其本质和存在的问题。因此，对公共危机管理的研究是时代趋势所需。

2大数据特征及大数据时代下的公共危机管理

大数据时代下的信息传播迅速，涵盖的信息量大，影响范围广，公共危机事件会在短时间内被大数据时代的新闻媒体等工具快速剖析。公共危机信息是多角度多层次的传播，信息超链接，公共危机信息被强化。大数据，单从字面来看，它表示数据规模的庞大，但是仅仅数量上的庞大显然无法看出大数据这一概念和以往的“海量数据”（massivedata）、“超大规模数据”（verylargedata）等概念之间有何区别。对于大数据尚未有一个公认的定义，不同的定义基本是从大数据的特征出发，通过这些特征的阐述和归纳试图给出其定义。在这些定义中，比较有代表性的是3V定义，即认为大数据需满足3个特点：规模性（volume）、多样性（variety）和高速性（velocity）。除此之外，还有提出4V定义的，即尝试在3V的基础上增加一个新的特性。大数据的定义很难达成一个完全的共识，但事实上，在面对实际问题时，只要把握好3V定义，然后适当地考虑4V特性即可。大数据时代下我国公共危机管理更是遇上了新的挑战，与传统媒体相比，大数据时代下公共危机传播之规模大，形式多样化，速度快，把内容变得丰富多彩。大数据也解决了反应时间短，“事中反应”困难等问题。一方面，大数据时代下，对公共危机发生之前有相应的管理和设施准备，大数据运用软件和硬件设施相结合，采集数据。另一方面，管理层面大数据扮演着重要的角色，如系统互联互通、信息共享，确保信息安全和隐私等，大数据的运用对我国解决公共危机问题提供了新的的思路。

3公共危机的类型

现在，我国已经开始重视公共危机管理，在新时代的背景下，我国不但要增强忧患意识，还要对危机管理开展更加广泛的研究，在国内学界,胡宁生(1998)在其主编的《中国政府形象战略》一书中对危机进行了非常细致的分类:按动因性质分为自然危机和人为危机;按影响时空范围分为国际危机、国内危机、组织危机;按主要成因及涉及范围分为政治危机、经济危机、社会危机、价值危机等;按所采取的手段分为和平方式的冲突方式和暴力性的方式;另外还分为特殊状态的危机,如核危机与非核危机等。危机管理专家薛澜在《危机管理》一书中，从危机产生的原因上将国内危机事件的类型做了以下的归纳，如表1所示。基于公共危机种类的各种划分标准的讨论，可以作如下评述:其一，国外学者对危机类型的学术解读走在前端，且大多被纳为危机涵义的研究视角；其二，国内学界对公共危机的学术分类大多在2003年，这一年因“非典”爆发而被视为我国危机管理研究“系统化学术话语构建的起始之年”；其三，关于公共危机与非公共危机的区别和联系的并没有得到完全的界定；其四，自然危机的界定十分清楚，但是对于人为危机并不是十分清楚；其五，公共危机的生成诱因与其基本类型息息相关，只有将公共危机的基本类别分析得很透彻才能参透公共危机的本质，为公共危机管理工作指导思路、指明方向。

4公共危机管理研究现状分析

公共危机管理的基础是制度的建设，但是只单纯地依靠构建政府危机管理的机制是不能够完全保证让社会处于无忧无难，公共危机管理体系的构建是一项综合系统工程。全社会应该参与进来共同治理公共危机，但是根据社会的相关调查数据表明，很多群众是不愿意参与到公共危机管理处理工作之中的，我国历史上就推崇“舍小家为大家”的理念，但是现在人民对公共危机的关注度和参与度并不乐观，显然没有人民群众的支持，工作很难展开。在这种压力之下，我国也在尽快完善危机管理的体系，规范危机管理的行为，发挥社会团体的力量，集中社会、管理部门的力量形成合力来提高我国公共危机管理的能力。近年来我国公共危机管理研究受到广大学者们的青睐，尤其是大数据时代下公共危机管理是更是倍受关注，现以表2，图1来说明公共危机管理研究的发展趋势。结论分析：从1995～2000年，公共危机管理研究只占总体的30.8%，主要研究在经济领域；从2000年开始注重公共危机管理，研究比例比上一个五年增长了30.9%，2010～2015年增长到44.7%；从纵向上看，期刊文章的数量呈明显上升的趋势。除此之外，紧急事件和应急机制这一类文章的数量也随着国家的需求而增加，这表明虽然我国对公共危机管理的研究逐渐增多，但我国还仍然需要对公共危机管理理论进行更加正规化、系统化的深入研究。相比国外公共危机管理而言，我国存在的问题是多方面的：其一是我国预防公共危机体系不健全，相关部门对方案的精髓都不能全部掌握，换句话说，预案的设计没有与实际情况相结合，更加谈不上及时采取相关措施解决公共危机的突然发生；其二是我国没有全面的法律条文，没有法律条文的约束就会造成在管理执行过程中产生诸多不确定因素；其三是公共危机管理也被称为政府危机管理，那么政府作为主体，有职责规范其行为，减少负面信息和误导公民信息的传播，但是现在大数据时代下，各种媒体新闻传播迅速，很多消息的传播给人们带来的惶恐不安是相关部门的措施做的不到位，才会导致人心不稳；其四是面对公共危机事件时，大家是一个不可分割的一个整体，社会秩序的稳定是广大群众关注的要点之一，安抚好受危机影响群众的心情，保障涉及危机事件人民的利益。

5公共危机管理存在问题的对策

（1）完善预案体系。我国各地地区都编写、制定了应急预案和专项应急预案，预案上应该写入参考的实际情况，提高预案的可操作性，健全预案的策划、安排、监督、管理和评价机制。如针对社会出现的危机，有公共危机事件也有非公共危机事件，我们公共部门则需要针对公共危机事件做出特别的措施，明确各部门的工作责任，提高工作人员对公共危机事件的专业素养，能够有效地向上级反应情况，报告数据。（2）健全危机管理的法律法规。我国关于公共危机管理法律并不完整，法律的重点要放在公共危机处理事件中政府和有关部门人员职责上。国外在公共危机管理方面的法律有很多值得我们借鉴的地方，如美国为了提高人民对危机的认识，美国纽约危机管理办公室建立了危机管理在线定位系统，日本建立了信息管理一体化的评测小组，而我国首先要做到的就是根据我国自身具有的特点制定有利于我国国情下的法律条文，有了法律的保障，才有了危机管理的前提。（3）强化政府对大数据时代下公共危机管理的规范。现在许多危机事件的发生是防不胜防的，但是公共危机的恶意传播，造成人们的恐慌是可以避免的。政府应该加强对大数据时代媒体的管理，约束其行为，尽量防止媒体歪曲事实误导社会公众的公共危机意识。对不法分子的典范应该严惩不贷，显示出政府在人们心中的威信，让人们相信政府，在大数据时代下具有明辨是非的判断力。（4）运用多元治理手段处理好社会的秩序和共勉权利保障。现代政府的本质在于社会的秩序和共勉权利保障的问题，不管是在正常社会的状态下，还是在非常社会的状态下都应该充分发挥其作用。风险社会和和谐社会中的“风险”和“和谐”不仅是一种社会存在，而且是一种公众的心里暗示。公共危机的频发打破了社会的秩序，引起了社会的矛盾，给人民的心里带来了不和谐、不安全的暗示，现代公共危机管理就是要实现对社会公众不安心理的疏导，恢复和维持社会的有序与和谐。

大数据时代的定义与特点范文第3篇

[关键词] 大数据时代；会计工作；挑战；思考和应对

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2015 . 17. 017

[中图分类号] F232 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2015）17- 0036- 02

1 大数据的含义及其特征

随着信息时代的到来，“大数据”这个概念也被广为传播。美国奥巴马政府也高调制定了其大数据研究和开发计划，大数据已经开始进入到人们的生活中。对于大数据这一概念，目前暂无确切的定义，通常是通过数据产生的过程和数据形成的两个过程进行描述，本文从大数据产生和大数据的特征两个维度进行定义。大数据具有规模大、类型多、处理速度快、价值密度低4个基本特征。

（1）大数据的基本特征是数据规模大，大不仅体现在数量上，还体现在范围上。随着数理统计技术的发展以及数据处理能力的提高，用传统的少量的样本特征来推断整体的习惯已经被摒弃，人们通过搜集和整理更大量、更大范围的数据，进行更精准的决策。

（2）大数据所包含的数据类型繁多、复杂多变。大数据时代数据来源范围更广阔，比如电子商务、手机信息、行车信息、购物会员信息等多渠道，同时数据的格式也不尽相同。因此，数据的多样性具有来源多样性以及格式多样性等特点。

（3）大数据的另一个显著特征就是处理速度快。面对巨大数量的数据，同时数据形式多样化，只有加快数据处理的速度才能让数据的时效性和有效性得到充分发挥。在巨量数据的情况下，数据还具有流动性，随着时间的推移其价值也会降低甚至失去其自身的意义，因此，在大数据时代下，数据处理越来越强调其时效性，对其处理速度也提出了更高的要求。

（4）大数据下大量数据的聚集导致数据的价值密度低。大数据所包含的巨量数据信息中包含了所有数据和全部字段细节，对于要解决一些特定的问题和决策来说，有大量不相关信息包含其中，造成了相对有效数据的密度低。面对这个特征，为了提升决策的效率以及效益，需要提炼有效数据。大数据为了保证信息的完整性以及能够满足所有应用，这就要求数据数量的激增，而有效信息的比例相对减少，也就是我们所说的价值密度低的特征。

2 大数据时代管理会计面临的挑战

2.1 会计工作者对大数据的应用认识不足

大数据时代的到来对很多行业来说既是机遇也是挑战，会计从业者对大数据的正确认识是迎接机遇和挑战的必要条件。目前很多企业并没用充分认识到这一点，对大数据的认识不足，主要表现为：首先，认为大数据技术比较遥远，而且仅仅是存在于如谷歌、微软等高精尖技术公司，不愿意为大数据技术投入人力、物力、财力，甚至有意避开大数据这一领域的有效应用；其次，对于大数据的认知度不足，调查显示，在中小企业中，对大数据有过关注和了解的人不足50%，另一半则仅仅听过这个名词而已，并没有真正关注和了解。再这样的情况下，大数据在会计工作者中的应用与推广必将受到影响。

2.2 会计的信息存储空间不足

我们强调了大数据时代其特征中数据量的巨大，并且要求所存储数据的全面性以及持续性，这些都需要巨大的存储空间，而目前对于处理这些TB级别的数据有很大困难。

2.3 会计信息的安全无保障

大数据时代基础数据搜集中，包含着大量的私密信息，这些信息的安全关系到员工及客户的自身安全；同时大数据也涉及到企业核心信息。这些数据一旦泄露，都将对客户或者企业造成威胁，给企业带来不可弥补的损失。因此，面对大数据的应用，对于信息安全的要求是一个不可回避的重要课题。

2.4 针对大数据的会计分析技术不足

大数据的特点之一就是数据价值密度低，也就是说面对众多数据，对其有效的分析和充分的利用是实现大数据有效应用的途径之一。目前，对于大数据的有效应用少之又少，一方面是因为数据量过大，另一面则是因为传统的分析方法不能很好地适用于非结构化数据的分析。

2.5 大数据时代下会计人才缺失

目前，全世界都面临着大数据专业人才的缺口，面对大数据的特点，必须有专业数据分析技能的会计工作者才能胜任，才能将众多数据转化为有效的深度挖掘和分析决策报告。专业知识的短缺必将阻碍会计工作者在大数据时代下的发展，因此，对于数据处理及数据挖掘等相关方面的培训是会计工作者提升自身技能的必备条件。

3 如何应对大数据给会计工作带来的挑战

大数据时代的到来是一个渐进的过程，在这个过程中，对会计工作的能力要求也是一个渐变和逐步提升的过程，会计人员必须积极应对这些变革，迎接大数据带来的挑战。

3.1 提升自身对数据挖掘的应用能力

大数据的有效应用就是考验会计工作从海量信息中找到有价值信息的过程，只有找到了有价值的信息才能为生产经营提供正确的发展方向。这些都需要依赖于数据仓库以及数据挖掘技术。

3.2 提升会计信息化的安全性

前面提到了目前会计信息安全性的问题，如何防止他人恶意非法访问以及窃取相关数据是目前急需解决的问题。目前比较有效的防护办法为：企业启用用户身份安全认证以及访问控制机制，同时增加会计信息安全评估机制，在企业内部建立和健全一个会计信息管理系统。

3.3 加大对大数据知识的会计人才的培养

随着大数据的逐步应用，为应对大数据知识及技能人才缺失的现状，企业一方面可以加大招聘力度，另一方面可以通过对现有会计人员进行培训或者交流学习等方式，提升会计工作人员的大数据挖掘分析的能力。

4 结 语

随着大数据时代的到来，对会计工作的需求也上升到了一个新的高度，在技术上说，要求会计人员了解大数据的特点，并且能从中挖掘和整理出有效的信息，能为公司解读有效数据并提供决策依据；从职业操守上来看，需要会计工作者严保数据库中的敏感信息，不可泄露客户及公司的信息。因此，需要不断提升会计工作的技能和职业操守来应对大数据时代的到来，更好地利用大数据来更加出色地完成会计工作。

主要参考文献

[1]袁振兴，张青娜，张晓琳，等.大数据对会计的挑战及其应对[J].会计之友，2014（32）.

[2]许金玲，赵爽.大数据时代管理会计工作变革研究[J].现代经济信息，2014（23）.

[3]孙雨萌，田雨晴.大数据时代下我国会计行业[J].商，2014（6）.

大数据时代的定义与特点范文第4篇

一、信息素养概念界定及研究概述

1.信息素养。信息素养的概念最早是由时任美国信息产业协会主席的Paul Zurkowski于1947年提出的。他把信息素养定义为“利用大量的信息工具及主要的信息源使问题得到解答的技术与技能”,后来又将其解释为“人们在解答问题时利用的技术与技能”[2]。但是信息素养的概念并非一成不变的,/:请记住我站域名/不同学者和群体根据本国的实际情况与研究目的定义了诸多概念。1989年美国图书馆协会把信息素养定义成“能够认识到何时需要信息,并拥有寻找、评价和有效利用所需信息的能力”[3]。纵观国外信息素养的研究,不难发现研究重点逐渐由信息技能转向更为综合的信息基本素养。

2.国外研究现状。国外自20世纪70年代开始便对信息素养进行研究。1995年美国图书馆协会和教育传播与技术委员会制定了涵盖信息技能、独立学习和社会责任的学生信息素养九大标准。2004年1月全美大学及研究型图书馆协会ACRL正式通过了“美国高等教育信息素养标准”,提出了针对美国高校大学生信息素养研究的5大标准及22项性能指标。研究主要集中在以下几个领域:一是对于大学生信息素养概况的研究,二是研究信息素养与高校图书馆之间的关系,三是根据国家、专业、年级等进行有针对性的信息素养培训。

3.国内信息素养的研究。我国很早就重视大学生信息素养的培养,近年来,随着信息社会的发展,国内学者对信息素养的研究取得新进展,如2007年霸桂芳结合大学生教育的主要特点,提出高校应通过学校教育、社会环境及大学生自身特点培养大学生的信息素养[4];2011年吴晓伟根据应用型本科大学生人才培养规格和特点设计出了面向应用型本科大学生信息素养能力量表[6]。但是目前国内对于大学生信息素养的研究还有许多不足之处。一方面,研究的内容与主题主要局限在大学生信息素养与高校图书馆教育之间的关系、大学生信息素养现状的简单分析等方面。另一方面,研究集中讨论大学生信息素养培养策略等方面而较少结合当下时代背景。本研究从大学生信息素养现状出发,结合大数据时代背景,同时考虑移动互联网对于当代大学生的深刻影响,对于大学生信息素养现状进行调查,探索大数据与大学生信息素养的关系,找到影响大学生信息素养的因素并提出相关对策。

二、研究方法及样本说明

1.研究方法。采用实证研究的方法,通过问卷调查及访谈等形式,调查南京地区大学生信息素养现状,再通过SPSS19对问卷进行分析研究大学生信息素养在专业、性别、年级方面的差异,以期为大数据背景下大学生信息素养培养提供可行性的策略。

2.样本。采用随机抽样方法,向位于南京市仙林大学城的高校不同专业的学生(南京大学、南京邮电大学、南京师范大学、南京财经大学)发放问卷500份,实际回收问卷482份,按照剔除有缺失数据,剔除答案排练完全一致问卷的原则获得有效问卷406份。

三、量表设计

综合国内外大学生信息素养教育的研究,结合大数据时代背景,笔者把大学生信息素养划分为信息意识、信息需求、信息知识与技能、信息伦理与道德四个维度进行研究。量表题项根据五级Likert回答,分别为非常同意、同意、一般、不同意、完全不同意。

1.信息意识。信息意识作为信息素养中的关键一环,指个人对于信息的敏感程度,是整个信息素养的前提。在大数据的时代背景下,大学生会面对众多数据,具备敏锐的信息意识可以帮助大学生将众多的数据转化为相关的信息。信息意识分量表的设计从其定义出发,分别从学生对信息类课程的态度、遇到专业问题时的解决方法、对于高校图书馆检索课程的意见等出发设计。

2.信息需求。信息需求能力主要测量学生能否用总结概括性语言提炼自己所需信息、知晓常见信息源的类型、内容特点、获取条件,将信息源与所需信息相匹配的能力[7]。在大数据背景下,大学生信息需求呈现多样化的特点,主要表现在“休闲娱乐”、“学术学习”、“生活服务”三个方面。信息需求分量表从信息需求的定义出发。分别考量大学本科生在学术学习时对常见信息源的掌握情况和其对高校开设相关信息检索课的需求状况。

3.信息知识与技能。信息知识与技能是大学本科生信息素养的重要组成部分,可以细分为信息知识与信息技能两部分内容。信息知识是指与信息有关的理论、知识与方法,是大学生信息素养的基础。信息技能则是大学本科生信息素养的核心。在大数据时代,信息成几何级数增长,知识更新速度加快,作为国家建设主力军的大学生,每天都要面对各种形式的信息,既包括传统的结构化数据,又包括文本、图像、音频、视频等半结构和非结构化数据。同时,大学本科生应该掌握一定的文献检索技能、数据分析技能,熟练掌握国内外网络数据库及网络下载工具等。

信息知识与技能分量表从检索技能、网络下载技能、数据库技能、数据分析技能等方面对于大学生信息信息知识与技能进行了考量。

4.信息伦理与道德。信息伦理与道德,是指个体在信息社会应该具备的判断

和辨别信息,正确传播信息的能力。它要求个体在国家法律和公民社会道德规范允许范围内进行信息的应用与创造,不得利用现代信息技术侵害社会和他人合法权益。为了得出大学生信息伦理与道德的现状,笔者从其定义出发,结合现实生活中大学本科生遇到的实际情况,如贴吧论坛讨论、网上搜集资料、网络音乐下载、学术论文写作,进行此维度问卷设计。 5.大数据。大数据通常用来形容大量的半结构化和非结构化的数据。大学生作为一个求知群体,与信息的关系日益密切。随着移动互联网的发展,大学本科生对微信、QQ等社交软件的使用频率骤增,利用移动互联网订购火车票、查找旅游目的地信息等已不是新奇事。在大数据时代,大学生会面临更多挑战,能否从纷繁复杂的信息中找到自己所需要的有效信息并进行应用创造显得格外重要。

四、实证结果

1.信度和效度分析。(1 )信度,本研究中信息意识,信息需求,信息知识与技能,信息伦理与道德四个分量表的CronbachA 系数分别为0.674,0.582,0.842,0.800。总量表内部一致性系数为0.875,信度较高。(2)效度,按总均分高低排序,前27%记为组1,后27%记为组2。通过对组1和组2进行独立样本t检验,发现每一题的sig.值都在0.05以下,可见每一题都具有较高的区分度,从而整张问卷都具有较高的区分度,所以问卷的结构效度较好。

2.描述性统计。如表6所示,对406个个案的平均分进行描述统计,平均分的最大值为4.923077,最小值为2.461538, 平均值为3.67723001, 标准差为0.458346830。依据Likert五点法,结合均值,可知当前大学生总体信息素养较高。

3.影响因素分析。

(1)专业因素,如表7所示,不同专业大学本科生信息素养差异不大。按照专业分组,利用多独立样本检验,可知不同专业大学本科生信息素养渐进显着性为0.765,远大于0.05,佐证了描述性统计的分析结果。

(2)性别因素,本研究发现男女生信息素养并无显着差异,描述性统计结果显示,男生信息素养总均分为3.71,略高于女生的总均分3.65。

(3)年级因素,本研究发现不同年级大学本科生信息素养具有显着差异,年级越高,信息素养得分越高。按照年级分组,利用多独立样本检验,显示渐进显着性为0.002,小于0.05,可见不同年级大学本科生信息素养具有显着差别。再根据描述性统计结果,可知大三、大四学生信息素养得分均值为3.76,大二学生得分均值为3.56,大一学生得分均值为3.68,验证了信息素养的年级差异。

4.大数据与大学生信息素养的关系。为了得到大数据与大学本科生信息素养的关系,笔者通过双变量相关分析,得到两个变量的Pearson系数为0.667,远大于0,呈正相关;且显着性概率为0.000,小于0.05。可见两者的相关性较为显着,可以理解为信息素养较高的大学本科生,对于大数据的把握也较深。

5.研究结论。调查结果显示,目前大学生的信息素养整体较好,但是信息技能水平较低,不同年级学生的信息素养存在显着差异,但是没有发现专业和性别的显着影响。

五、对策及建议

1.建立大学生信息素养标准。信息素养的概念自提出以来就引起了国内外学者的持续关注,但是目前信息素养的内涵及教育范围等还没有一个普遍的标准。为此,应该成立一个全国性的高校信息素养研究组织,制定相关培养标准,针对目前大学生信息意识不强、信息技能较弱的现状开展专门培训,着力提高大学生信息素养,以适应大学生在大数据背景下发展的需要。

2.开展高校图书馆信息技能培训工作。开展图书馆信息技能培训工作,首先应该对高校图书馆工作人员进行相关培训,教师应该探索多种教育手段,激发大学生学习兴趣,并结合一些通识课程进行教学,提高学生科研能力。与此同时,高校图书馆应该定期开设文献检索课、专题讲座等,在学校形成一种信息化氛围。除此之外,还可以用一些信息化手段,如微信平台等,介绍相关知识及预告专题讲座,使其可以惠及更多的大学本科生。

大数据时代的定义与特点范文第5篇

关键词：大数据背景；信息化；高校大学生；教育路径；社会主义核心价值观

中图分类号：G641 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）45-0059-02

大数据在2008年前后就已经被提出，至2012年前后，被越来越多的新闻媒体所广泛传播于世界各地。单看字面意义是指海量的数据，然而其本质不仅仅包含了海量信息，更是包含了对海量信息的读写与检索。大数据这一概念目前已经在《华尔街时报》等诸多世界著名刊物的封面上登载，这代表了大数据时代的来临。面对大数据，人们为了更好的处理海量信息，必然会不断努力以挖掘出大数据的无限发展空间及潜力。

一、大数据的定义、特点与意义

1.定义。大数据是IT行业的专用术语，又名巨量资料，是一种区别于传统数据，在数量、增长率以及形式上有极大飞跃的新处理模式。大数据对处理者具有比传统数据更高的要求，从事大数据处理的人员，必须要具备非常强的决策能力、可以从海量数据中洞察和发现最终结果，并对复杂的数据处理流程进行优化，其战略意义不在数据量的庞大，而在于数据的价值及专业化处理。

2.特点。曾经任职于多个世界知名学府、撰写了《大数据时代》的维克托教授首先预见了大数据时代的发展趋势，这位科学家通过各种科学方法总结出了大数据的“4V”特色，即大量、高速、价值（Volume、Velocity、Variety、Value）。

第一个特点是大量性。全世界的企业、政府机构等各类组织，都面临着数据量的爆炸式增长。据IDC所发表的预测报告称，至2020年为止，全球的数据总量将翻番至少整整五十倍。作出这个预测的依据自然不是空凭想象，而是依据网络通讯技术的发展速度而做出的有依据的预测。网络技术的蓬勃发展，使得每年的数据总量都在不停的增长，并且涨幅仍在不断增加。

第二个特点是高速性。计算机技术的发展使得CPU的处理速度愈加迅速，网络信息技术的发展使得数据的传播速度一瞬千里，因而大数据时代背景下，数据的创建与传播速度，是人难以想象的。对于网络信息数据的高速处理，已经成为所有企业、政府机构努力追寻的方向。

第三个特点是多样性。所谓的多样性，主要是指信息种类的多样性，大数据所包含的形式有互联网搜索、网络日志、音视频和图片等多媒体以及手机通话记录等诸多信息类型。同时，大数据的结构也非常多样，这又使得大数据衍生出更多的形式与类型。

第四个特点是价值性。由于大数据所包含的数据量大到无法想象，结构复杂又灵活，形式与类型繁多，处理者很难从如此繁杂的数据中将最核心的价值挖掘出来，因此大数据具有价值密度低的特点。此外，由于大数据的处理速度极高，这使得使用成本较传统数据模式有了极为明显的下降，成本的下降也使得大数据中的数据更加“廉价”。

3.意义。（1）大数据可以改变人们的价值观。大数据对于人们思想的影响非常巨大，十年间，人们的思想发生了翻天覆地的变化。在未来十年，国民的幸福将有很大的可能取决于大数据的发展。在民生上，大数据的数据处理，可以使事情更加清明透彻，人与人之间的关系更加和谐；在生态上，环保意识更加明确、环保措施更加合理，人们的所思所想、所作所为更加有意义。（2）大数据可以变革社会经济。生产者使商品具有使用价值，消费者使商品的价值得以实现。只有获得消费者认同的商品，才能卖出去，才能够实现其应有价值。大数据于这种生产与实现的关系中使得消费者对经济具有了更加透彻的认识，消费者购买商品，实现了商品的价值，也就调动了社会的内需，使社会经济得以进一步发展。（3）大数据可以使组织发生变革。由于数据在不断的发展过程中拥有了语义网的特征，数据基础设施以及数据资源全都得以发展起来，组织也就随之发生了变化。而大数据时代的来临，使得网络结构逐渐向无组织中心的组织力量这一方向发展。日常生活中有许多网络形式是对这种结构的反映，如种类众多的已经去除了中心化组织的WEB 2.0应用，如RSS、BLOG、WIKI百科等。大数据通过追逐数据的价值和意义来获得智慧，从而作为时代变革的主流力量之一。

二、大数据在高校大学生进行社会主义核心价值观教育中的应用

大数据在教育领域有种非常具有现实意义的应用，以在高校大学生中开展社会主义核心价值观的教育为例，可以探索出新的教育途径、对传统模式下的教育强化出极为明显的教学效果。

1.网络视频课程或者网络辅导网站。教师可以建设以社会主义核心价值观为主题的网站，然后将自行制作的各类、各种风格的教学视频上传至网站上，以供学生在线观看或者下载学习。学生在学习后可以在视频下方留言，或评论教学视频的优劣、或提出问题，教师在事后进行回复，吸取学生的建议，调整教学方法。此外，由于学生观看或下载视频会产生点击率，教师也可以根据点击率总结哪一类课程或者哪一种风格的课程更受学生的欢迎，以便在之后教学风格与饰品风格的选择上更加贴合学生的需求。

2.开发软件与数据库。这一点主要是借鉴国外许多学员的经验，基于各种数字系统所收集的数据，按照统计学理论来编译软件、开发数据库，然后使用软件调动数据库中收集的学生的日常行为表现并进行分析，再通过可视化软件汇集结论，使学生在校期间的表现得以具体化到教师眼前。教师能够以此为依据，采取个性化的特色方案对学生进行社会主义核心价值观的教育。

3.依托于计算机进行学习软件与学习模块的开发。编程软件的诞生使得计算机技术迈入迅速发展的历程，不仅是计算机系统，就连计算机的功能模块也迅速增加。在大数据的时代背景下，思想政治教育者可以借助计算机中的编程软件，为计算机添加学习模块，并向模块内置入有关社会主义核心价值观的学习内容，学生在计算机上可以直接学习。学习模块还可以内置具有数据分析功能的软件，学生的学习成果可以被收集，学生的学习潜能可以被预测。思想政治教师也可以根据软件分析结果对学生采取最适合的教育方法，对其思想状况进行引导。

三、大数据应用于社会主义核心价值观教育的未来设想

通过收集数据和分析数据、开发软件与数据库等大数据技术，学生获得了更多的学习机会，教师也得以极大地丰富和扩展了自身的教育方法。大数据系统的各种计算方法，可以帮助学校针对学生特色总结出最适合学生的学习方法和实践方式。大数据通过分析深含于系统内的历史，可以推算出最适合当前形势及未来趋势的学习策略与教学建议。学校借助大数据，可以积极分类学生，根据学生的个体差异性来为其调整出最符合其自身特性的学习课程，并借助数字化多媒体技术与计算机等设备将丰富的教学经验进行分享，使大数据的价值性和现实意义得到最大的发挥。

大数据时代的来临，意味着当前社会的思想、政治、经济、文化等许多方面都会发生巨大的变革。在本文中，笔者首先阐述了大数据的特点和重要作用，又选取了在校大学生社会主义核心价值观教育这一详细课题，结合大数据进行了综合分析，探讨了大数据到底该如何与教育相结合，望对从事相关研究的工作者具有一定的参考意义。

参考文献：