導語：如何才能寫好一篇大數據時代的危害，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公文云整理的十篇范文，供你借鑒。

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關鍵詞：大數據時代;航海保障;信息

中圖分類號：TP274;F416.6 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8937（2015）06-0131-02

“大數據”是一個抽象的概念，尚未被明確定義。業(yè)界主流的定義大多從大數據的特征出發(fā)，進行闡述和歸納。諸多定義中，最具代表性的是3V定義，即：大數據必需滿足三個特點：規(guī)模性（volume）、多樣性（variety）和高速性（velocity）。全球頂尖咨詢公司麥肯錫，第一個提出了“大數據”時代到來。麥肯錫聲明：數據已經滲透到如今各行各業(yè)的職能領域，成為了關鍵的生產因素;挖掘并運用海量的數據，正是新一輪的生產率增長，以及消費者盈余的新浪潮到來的預兆。在大數據的洪流中，未來不再難以捉摸。無論是個人的隱私問題，還是國家的安全問題，都將受到大數據分析的影響。

1 大數據推進行為模式的改革

大數據推進行為模式改革主要體現在以下幾個方面。

1.1 推動信息透明化，主動推送重要信息

在大數據時代，航海保障部門應順勢而為，抓住實現信息透明化的機遇。強調多元的主體共同治理，是現代社會的發(fā)展趨勢。應對時代變革，必須以“建立并完善一個開放、透明、公民參與、多方合作的公共部門”為重要戰(zhàn)略。公共部門在這場變革的一個關鍵轉變是，數據“被索取”的行為模式，將向“主動推送”轉變。公共部門運用技術工具對大數據進行計算處理，整合并關聯(lián)分析，再深度融合傳統(tǒng)互聯(lián)網與微信、微博等移動新媒體，可以為用戶提供個性化的信息推送服務，并與用戶產生更多互動交流。

除此之外，信息透明化使得讓數據走出公共部門，通過鼓勵社會團體與個人進行創(chuàng)新應用，實現數據再利用，發(fā)揮出大數據庫巨大的潛在價值。公共部門所持有的大數據庫的訪問權限逐漸放開，應用范圍逐漸廣泛，利益相關者的工作效率也將隨之提高。打破部門分割，連接數據孤島，將不僅為航運業(yè)，也會為其他行業(yè)的社會生產提供巨大的“數據紅利”。

1.2 及時預測用戶需求，提供智慧的公共服務

大數據的核心價值，是通過整合分析海量數據，判斷未來趨勢走向。從個別數據，乃至一年數據、區(qū)域數據中，都有可能難以總結其規(guī)律，但隨著數據長時間積累，多個區(qū)域數據綜合，規(guī)律將更容易被捕捉到并加以應用。在美國人口密度最高的新澤西州，成功地大范圍實施了以大數據分析為基礎的“INRIX“的交通綜合管理系統(tǒng)，為當地居民提供了高度準確的交通信息，極大地節(jié)約了外出所需花費的時間和成本。

航海保障部門須充分利用大數據的價值，由“收集數據者”轉變?yōu)椤皵祿治稣摺保M而提升公共服務的智慧程度。目前航海保障領域在開展的云計算和數據挖掘等技術，將成為數據向“智慧”的轉變的重要手段。通過大數據分析技術，可以超前挖掘預測用戶需求，形成更精準高效的決策，不斷提高服務的前瞻性和定向性。收集處理數據并預測用戶需求，很快會成為公共部門的重要職責，其技術能力也將成為部門的核心競爭力。

1.3 細分用戶群體，定制政策

麥肯錫研究發(fā)現，按照個人或群體特點，細分與定制公共服務，將提升服務效率、服務效果，以及用戶滿意度。大數據時代的到來，恰恰符合了以細分用戶群體為基礎的政策定制模式的要求。決策的一個重要環(huán)節(jié)是采集與分析信息，利用現有的數據融合、模型建設與仿真模擬等技術，能夠為公共部門決策提供有力的科學依據。舉個例子，德聯(lián)邦的勞工局利用大數據分析技術，對民眾群體進行細分，從而改變了對失業(yè)群體的政策，不僅節(jié)約了公共部門的開支、還減少了再就業(yè)的時差，有效提升了民眾滿意度。

2 大數據改革實施的具體對策

根據航海保障部門當前的實際情況，為了順利實施大數據改革，有以下三方面對策。

2.1 對接與完善大數據相關的規(guī)章制度

大數據的應用必須在法律保障與約束下進行。美國為了推行大數據戰(zhàn)略，推行了數部相關的國家法案，如《加強網絡安全法》等。我國受研究年限的影響，盡管加快了立法進程，目前的相關法律法規(guī)發(fā)展仍不夠完善，存在著缺乏綱領性文件、體系不健全等諸多問題。作為提供航海保障的公共部門，我們一方面要落實已有的法律法規(guī)，另一方面必須培養(yǎng)前瞻性與專業(yè)性思維，主要是積極加強大數據建設的國際交流合作，參與制定相關的國際規(guī)則，以此促進航海保障方面的大數據管理與國家、國際制度對接。

2.2 對數據進行分級評估

在認識到數據的重要性后，要在數據分析之初，有意識地建立數據分級評估體制。評估體制具體可包括：一項數據的安全級別、可用性等級等。所謂“安全級別”，即數據是否適合完全公開，是否有涉及比如個人隱私、商業(yè)機密，甚至國家安全。安全級別被嚴格區(qū)分，才能科學有序地處理數據共享與隱私之間的可能存在的矛盾。

2.3 培養(yǎng)大數據人才隊伍

進入大數據這個新生領域，如何才能建立起一支專業(yè)的人才隊伍，是各個行業(yè)都面臨的問題?？筛鶕齻€層面來進行人才培養(yǎng)。①培養(yǎng)領導干部的新思維習慣：只有當領導干部站在戰(zhàn)略高度審視大數據，以大數據思維來進行決策，才能使大數據戰(zhàn)略順利實施;②重視大數據骨干技術人員的選拔、培養(yǎng)與后備。據報道，大數據分析師在全球都屬于最緊缺的職業(yè)之一。開展與高校等科研機構的人才培養(yǎng)合作，并進行業(yè)內數據分析合作，都將有利于解決當前骨干人才資源匱乏的問題;③培訓大數據應用技術人員。應用技術人員位于最基礎的層次，主要指具體的大數據軟件操作人員。

3 結 語

本文介紹了大數據的概念和特點，并列舉大數據對航海保障部門的行為模式改革的推進作用，指出了“對接與完善大數據相關的規(guī)章制度”、“對數據進行分級評估”和“培養(yǎng)大數據人才隊伍”等三方面的實施對策。本文在黨的十“加強網絡社會管理”精神的基礎上，思考大數據時代對我國航海保障事業(yè)發(fā)展所產生的深遠影響，對航海保障部門大數據改革進行了探索性研究。

另外，本文還強調以下幾點：①大數據是伴隨技術發(fā)展出現的新事物，它在公共服務領域應用實例相對較少，公共部門在行為模式的改革過程中，應時刻保持對各個層面問題的關注;②不能照搬國外模式。中國國情的多樣性，意味著大數據時代秩序的建立也難以一蹴而就。改革需要海事管理部門、航運界和學術界，共同合作來探索大數據之路的正確方向。

參考文獻：

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關鍵詞：大數據時代；企業(yè)管理；管理創(chuàng)新

近幾年來，隨著經濟全球化的發(fā)展，各大企業(yè)都面臨著各種各樣的挑戰(zhàn)，想要在如今經濟環(huán)境下生存下去，就必須克服各種困難。在互聯(lián)網不斷普及，信息化迅速發(fā)展的今天，大數據時代的到來是必不可少的。各大企業(yè)面對這一環(huán)境的改變，唯一能做的就是不斷改變自己的管理模式，以適應大數據時代給企業(yè)帶來的沖擊。隨著大數據時代被越來越多的企業(yè)所了解、所利用，更多的問題也隨之暴露出來，最明顯的為大多數企業(yè)只是能簡單的處理數據而不能充分的去利用數據，這就需要我們進一步的去研究大數據時代的特性。只有充分的了解，才能更好地運用。

一、大數據時代的定義及基本特征

隨著經濟的發(fā)展，“大數據”時代被越來越多的人所了解，那么最初是由誰提出的呢，是由全球知名咨詢公司麥肯錫提出的，他稱：“數據，已經滲透到當今的每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，成為重要因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”這一偉大的語言在2012年被更多人運用到。

首先，我們先從“大數據”時代的字面意思上去理解，“大數據”時代中的“大”字，我們可以簡單的理解為“多”的意思，主要是指它的信息來源的廣泛性及復雜性，例如：各個網站，文本，音頻都是大數據的載體。其次，是大數據的多樣性，由于數據的來源非常的廣泛，所以它包含內容的多樣性是我們無法想象的，大數據的收集是沒有局限性的，會隨著數據的種類及數據類型使其收集的廣度不斷地上升。最后，就是大數據具有明顯的價值性，從收集來的大量數據中尋找對自己企業(yè)有利的數據，加以分析利用得以所用。會使企業(yè)得到更好地發(fā)展，這也是各大企業(yè)對大數據趨之若鶩的重要原因之一。

二、大數據對企業(yè)管理的沖擊

從人們對大數據的了解到對它的運用，漸漸的發(fā)現大數據給企業(yè)來的影響是不可忽略的。想要在這緊張激烈的競爭下科學、健康、綠色的生存下去，就要勇于面對大數據對企業(yè)帶來的沖擊，積極的去改革，去創(chuàng)新，改變以往傳統(tǒng)的企業(yè)管理模式。從本質出發(fā)，從內到外進行革新，才能使企業(yè)長久的發(fā)展下去。

（一）企業(yè)需要對數據進行分析管理

一個企業(yè)經濟的發(fā)展會受到各種各樣因素的影響，總體上我們把這些因素統(tǒng)稱為內部因素和外部因素兩大部分。而大數據對企業(yè)的影響是從上到下，從內到外的。隨著經濟的快速發(fā)展，使數據的加快了轉變速度，加之本身存在的多樣性和復雜性，使人們很難對它進行監(jiān)控和分析，進而就會影響企業(yè)的發(fā)展。為了企業(yè)更好的對大數據的利用，企業(yè)就應該制定一系列的監(jiān)管制度，明確對數據的監(jiān)管目標，做到能夠及時的對數據進行分析和檢測，保證能夠處理足夠多的數據，對有用的數據加以利用，是企業(yè)有效快速的發(fā)展下去。

（二）大數據給企業(yè)帶來的安全性問題

大數據時代的到來是給企業(yè)帶來的各種好處，但同時也存在了各種隱患，這些隱患稍不留神就會給企業(yè)帶來毀滅性的危害。例如：現在網購盛行，不論是微商，還是各種購物軟件都如火如荼的發(fā)展起來，人們在享受足不出戶就購進天下物的同時，網絡詐騙，銀行卡里的錢無因被盜等一系列的惡性事件也時有發(fā)生，這就是大數據下的安全隱患。在一個企業(yè)的自身發(fā)展和建設過程中，少不了自身的、客戶的、員工的各種信息以及含有企業(yè)機密的信息。一旦企業(yè)對數據的安全性稍有疏忽，讓有心者鉆了空子，后果難以想象，造成的危害也難以估計。所以，在大數據時代的發(fā)展下，要把數據的安全性看成重中之重，一絲也馬虎不得。

（三）對數據進行有效的處理

就像上面所提到的，數據本身就很復雜，對企業(yè)的影響更是愈加的復雜起來。在進行對數據的來源和渠道分析后，我們應該摒棄壞的保留好的，在此基礎上，要對數據進行整合、分析、處理、控制。到最后再科學的利用這些數據，實現決策科學性的提高。而這一系列的操作是大多數企業(yè)目前為止所達不到的，大多數企業(yè)他們目前只是簡單的對數據進行簡單統(tǒng)計、分流、匯報，而沒有更深入的對同行業(yè)之間數據的對比。改變這一現象的出現，將是對于企業(yè)傳統(tǒng)管理理念的一大沖擊。

三、企業(yè)管理模式創(chuàng)新

（一）完善企業(yè)的治理機構

面對“大數據”時代的到來有許許多多的企業(yè)都不知所措，不知道從何處著手去處理每天大量的數據。一個時代的到來必定會對企業(yè)的內部管理機構帶來挑戰(zhàn)，當企業(yè)的內部管理模式依舊停留在傳統(tǒng)模式時，往往就會出現相互推諉，相互扯皮現象的出現，這就容易導致因為對數據缺乏統(tǒng)計，過于分散，難以分析等問題的出現。這就需要企業(yè)進行內部改革，重新制定一系列的管理監(jiān)督機構，與傳統(tǒng)結合起來，有效的從本質上處理問題，遏制以上問題的出現。

（二）培養(yǎng)首席數據官

一個企業(yè)的發(fā)展怎么能離開人才培養(yǎng)，作為企業(yè)新鮮的血液，注重人才的培養(yǎng)對于一個企業(yè)來說是必不可少的一部分。當“大數據”時代到來時，我們首先要做的就是將專業(yè)的數據人才招在門下，以備不時之需?！按髷祿睍r代對于人才的專業(yè)性比較高，久而久之專業(yè)數據技術人員在企業(yè)中越來越重要。所以，越來越多的員工想要置身于數據技術者的行業(yè)，這就使得整個企業(yè)有點雜亂無章。這個時候就需要重點培養(yǎng)出一個領頭者，首席數據官（CDO）來領導他們共同的去完成這項艱巨的任務。使其通過數據推進企業(yè)與社會的對話，不斷地挖掘數據中對企業(yè)潛在的價值，通過分析數據為企業(yè)決策提供更多的方面的參考。通過對首席數據官培養(yǎng)能夠很好的與傳統(tǒng)管理模式相結合，使企業(yè)更快的適應時代的變化。

（三）實現決策主體的公眾性

一個企業(yè)的發(fā)展和這個企業(yè)的決策者密切相關，決策者的能力牽動著整個企業(yè)的未來。在以往傳統(tǒng)的企業(yè)管理模式下，通常以一些商業(yè)精英或以家族似的管理者為企業(yè)的決策主體。他們往往可以一人代表其他，其決策充滿了個人色彩。然而隨著“大數據”時代的到來，網絡信息化的高速發(fā)展，這種決策方式無疑是有害無利的，也逐漸被大家所淘汰。這樣就慢慢的削弱了傳統(tǒng)管理模式帶來的不確定性和不正確性。從而建立起以公眾為決策主體的新的管理模式。這樣做的好處是，通過各種平臺手機公眾的意見或建議，讓他們暢所欲言，然后整理出有用的一部分再進行決策，有利于決策的合理性，再就是一個企業(yè)除了數據以外，還有非數據的一部分，那就是指的公眾。數據化是可以得以控制的，而決定一個企業(yè)未來的絕大數是非數據化因素，在未來的l展中，想要企業(yè)的決策合理化、科學化。企業(yè)應注重管理和決策的模型的發(fā)展以公眾為主。

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[關鍵詞]大數據；計算機為昂立；安全；防護措施；分析

中圖分類號：TP393.08 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2017）11-0137-01

引言

隨著科技的不斷進步，計算機克服了地理上的限定，它把世界各個地方分散的機構聯(lián)系在一起。計算機利用公用的傳輸信息傳達敏感的交易信息，采用特殊的方法可直接或間接地利用一個機構的私有網絡。而各個機構的的私有網絡也因生意的需要無可避免地與外界公眾直接或間接地串聯(lián)在一起，這些成分讓網絡的運行環(huán)境變得更加多變、用途更加廣泛、散布的地區(qū)更加普及，這就導致網絡的可控性急劇下降，網絡的穩(wěn)定性也隨之變低。

1.“大數據時代”的含義

顧名思義，“大數據”是指：海量的數據信息，將單一的數據信息整合為多元化，具有更新快、成本低、非結構化的特點。大數據不僅僅是數據信息儲存介質，同時又涵蓋多種的數據類型，近幾年，隨著科技的不斷發(fā)展，人們對大數據有了新的認識，致使大數據逐漸成為我國經濟戰(zhàn)略目標的首要發(fā)展方向。但是，隨著大數據信息的不斷應用，涉及范圍越發(fā)廣泛，導致數據信息的安全管理工作存在一定的漏洞，嚴重阻礙了計算機網絡的安全運行?；诖耍藗?yōu)榱吮Ｕ蠑祿畔⒌陌踩?，對計算機網絡安全問題進行了深入研究，下文主要對大數據時代背景下，影響計算機網絡安全的因素進行闡述。

2.大數據時代背景下影響計算機網絡安全的因素

2.1 自然災害

計算機具有其固定的外部設備，機器設備本身不具備抵御外部環(huán)境帶來的破壞，這就導致計算機在面對自然災害或意外事故引起的震動、污染、水火威脅、污染和雷電威脅時不能保證機器組成部分的安全性，因此，機器本身的脆弱性就是影響計算機網絡安全的因素之一。

2.2 網絡自身的開放性

計算機網絡在應用廣泛性的要求下具備著開放性的特點，其自身開放性的特點決定了計算機網絡系統(tǒng)自身的脆弱性。在開放性的特點下，互聯(lián)網采用的TCP IP協(xié)議的安全性相對較低，這形成了網絡自身安全性基礎的薄弱，在運行安全性低的協(xié)議時會形成服務和數據功能無法達到要求。因此，網絡自身的開放性是影響計算機網絡安全的因素之一。

2.3 操作失誤

計算機需要在用戶的具體操作中才能完成功能發(fā)揮，而用戶的操作又具有一定的主觀性，這可能會為網絡信息安全埋下安全隱患。在用戶的具體操作中，由于用戶自身具備的安全意識和操作技術的不同，在對用戶口令的設置和正確的操作上會出現不同的情況，因此用戶操作失誤是影響計算機網絡信息安全的因素之一。

2.4 黑客攻擊

黑客攻擊是影響計算機網絡信息安全性的重要因素。人為惡意攻擊分為兩種情況，一種是主動性的，有針對性的破壞方式對其選擇攻擊的目標進行毀壞，造成目標信息在完整性和有效性上的缺失。另一種是被動地進行目標信宮、的破解和截獲等，被動攻擊的情況下不會影響計算機網絡的正常運行。兩種人為惡意攻擊方式都會帶來重要數據的損失，給計算機網絡安全性帶來巨大危害。人為的惡意攻擊行為會造成信息網絡使用的不暢，可能導致系統(tǒng)的癱瘓，從而影響社會生活和生產進行。

2.5 計算機病毒入侵

大數據時代的計算機網絡開放性更加明顯，這使得計算機病毒入侵的隱藏性更為突出。計算機病毒具備著隱藏性、執(zhí)行性和儲存性的特點，而一旦病毒負載到程序中，病毒自身具淶拇染性、潛伏性、強大破壞性和可觸發(fā)性也會顯露出來，給網絡數據帶來巨大危害。網絡病毒的傳播載體主要為軟盤、光盤和硬盤，通過這些傳播途徑在數據流動中傳播病毒才會在程序中運行。對于危害性強的病毒來說對數據造成的威脅越大，如熊貓燒香和CIH病毒給網絡運行帶來了巨大影響。因此計算機病毒是影響計算機網絡信息安全的因素之一。

3.提高大數據時代背景下計算機網絡安全防護工作

3.1 加強對防火墻或安全系統(tǒng)的有效利用

對于上述幾點影響計算機網絡安全運行的不良因素，相關企業(yè)應建立完善的數據信息安全防范管理制度，從根本上提高管理人員的計算機網絡安全防范意識。在大數據時代背景下，為了減輕惡性軟件或病毒對計算機網絡安全運行的威脅，經常采用防火墻或安全系統(tǒng)等技術對惡性軟件的運行進行干擾，其中防火墻技術屬于隔離方式的一種，利用拓撲結構提高計算機網絡運行的安全性、可靠性特點。近幾年，防火墻技術逐漸被應用至公共與企業(yè)的互聯(lián)網絡環(huán)境中，起著數據信息安全管理的作用。在一般情況下，防火墻技術能夠將數據信息進行內外分離，內部結構中的數據信息安全度較高，因此，人們在實際的數據信息歸檔中，經常將數據信息劃分至內部信息結構中。另外，防火墻技術能夠對數據信息進行定期檢測與維修，在一定程度上抑制了病毒的入侵行為。隨著計算機病毒樣式及特點的日漸變化，想要做好計算機網絡安全防范工作，相關管理人員應對病毒的性能、特點、活動范圍及時間等進行詳細了解，并以此為基礎從根本上杜絕病毒竊取數據信息行為的發(fā)生。計算機網絡安全系統(tǒng)主要是對計算機數據口令、軟件、U盤以及補丁升級等實施檢測工作，因為安全防范系統(tǒng)是計算機網絡數據信息管理的前提條件，只有確保安全系統(tǒng)的正常運行，才能為計算機網絡運行提供安全的環(huán)境。

3.2 加強對黑客攻擊的防范意識

在大數據信息時代的背景下，經常會存在黑客竊取數據信息的行為，對此，企業(yè)應建立完善的防范黑客攻擊管理體系，提高識別黑客竊取行為速度，并利用數據信息內外隔離、優(yōu)化防火墻技術等措施，降低黑客攻擊計算機網絡的幾率。其次，企業(yè)應加強數據認證技術的推廣及實施力度，對數據信息訪問次數加以控制，完善計算機網絡數字認證技術流通渠道，對計算機網絡安全運行進行有效控制。

3.3 完善計算機網絡安全管理工作

因為管理人員對計算機網絡日常管理工作的缺失，導致計算機網絡安全性降低，致使病毒快速入侵計算機網絡，竊取相關數據信息。所以，企業(yè)應加強管理人員對計算機網絡管理與維護的安全性意識，其中，關于個人性計算機網絡安全運行時，應重點關注計算機網絡信息的重要性，掌握大數據時代背景下數據信息的特點，從而加強對計算機網絡數據信息的安全防范意識。

總結：綜上所述，數據信息安全防護工作對計算機網絡的運行管理起著決定性作用，為了加快計算機網絡安全建設工作，各企業(yè)應針對數據信息管理過程中存在的問題提出相應的防范對策。數據信息的智能化技術包含自動化技術、網絡化技術、綜合應用信息化技術等，并將其優(yōu)勢相結合，提高計算機網絡系統(tǒng)的防護管理體制，從而實現數據信息的有效運行。另外，數據信息的智能化技術能夠減少工作人員的工作任務量，提升計算機網絡運行管理工作效率，促進計算機企業(yè)的穩(wěn)步發(fā)展。

參考文獻

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關鍵詞:大數據;金融投資;大數據分析技術

大數據分析技術其實就是一種現代化信息處理技術，目前它被應用于各行各業(yè)中，并且發(fā)揮著無可取代的重要作用，特別是為企業(yè)在金融投資活動中提供了保障，很大程度上減少了企業(yè)的金融投資風險。總的來說，大數據分析技術催生了新的運營管理模式，提高了企業(yè)的收益，增強了企業(yè)競爭力。本文將具體從大數據時代背景、金融投資中應用大數據技術的重要性以及金融投資風險管理中大數據分析技術的應用方面進行研究。

一、大數據挖掘與數據分析

(一)大數據時代背景當今社會是信息化時代、大數據時代，盡管與發(fā)達國家相比，我國大數據技術發(fā)展較晚，還不夠十分成熟完善，但是我國目前的大數據技術還是很好地促進了我國各行各業(yè)發(fā)展，為市場開拓提供了極大的便利，還促進了傳統(tǒng)運營管理模式的更新，增加企業(yè)盈利。同時，大數據技術的發(fā)展使用還給消費者帶來了諸多新的體驗。比如，大數據技術促進了產品質量的改進提高，為消費者提供了更優(yōu)質的服務。反過來，利用大數據技術分析數據，可以幫助企業(yè)更清楚市場行情、預估市場變化，有利于企業(yè)更好地應對市場變化，為企業(yè)發(fā)展提供保障。

(二)金融投資中應用大數據技術的重要性當今經濟環(huán)境變幻莫測，經濟一體化也加劇了金融危機帶來的危害，因此，企業(yè)在金融投資者面對的問題也越來越多、越來越復雜。而很多企業(yè)都缺乏投資風險管控經驗，不具備及時應對金融投資風險的能力。這種情況下，大數據的應用能夠很好幫助企業(yè)降低金融投資風險，切實提高企業(yè)經濟效益。相關研究數據表明，互聯(lián)網、電信和金融行業(yè)是使用大數據技術最廣泛的行業(yè)。具體來說，在金融行業(yè)里使用大數據技術預測分析金融投資風險，幫助企業(yè)制定科學的應對方法，能夠從源頭幫助企業(yè)提高應對風險的能力?，F在很多企業(yè)在經營上是相互依賴的關系，這就加劇了金融風險，而大數據技術可以促進信息共享，降低他們之間存在的風險，幫助每個參與的企業(yè)提高經濟效益。還有很多企業(yè)由于在向現代化經營模式改革，面臨著眾多信息，通過應用大數據技術來分析收集的數據信息可以更加準確地預估企業(yè)可能遇到的風險，從而幫助企業(yè)實現高質量管理。因此，在金融投資中應用大數據技術很有必要性。

二、金融投資風險管理中大數據分析技術的應用

(一)大數據分析技術在銀行行業(yè)的應用在信息化時代環(huán)境下，大數據的使用可以幫助企業(yè)進行風險預估，有利于保障企業(yè)發(fā)展。筆者將具體從大數據分析技術在銀行業(yè)的應用來說明金融投資風險管理中大數據分析技術的應用情況。我們要廣泛收集風險數據，再通過使用大數據分析技術幫助銀行分析、整理各種數據，使銀行對風險進行預估，進而研究后續(xù)金融投資風險發(fā)生概率，這樣可以制定專門的應對方案，采取切實有效的解決措施。在貸款業(yè)務方面，大數據分析技術可以保障銀行的利益。多家銀行可以實現合作，共享數據信息，建立數據共享平臺，利用大數據分析技術共同建立應對風險的高質量方案，幫助銀行對金融投資風險進行實時監(jiān)測。大數據分析技術還可以使銀行對客戶數據進行整理和分析，對客戶資金到賬等有關信息進行系統(tǒng)、合理管理，這樣不僅有利于銀行相關業(yè)務的開展，還可以保障客戶資金的安全，既提高了銀行在客戶心目中的信譽，又能在很大程度上降低客戶資金安全風險。因此，在銀行行業(yè)應用大數據分析技術，對銀行自身和客戶都有積極意義。在使用大數據分析技術處理客戶信息數據時，會涉及云計算的應用，該技術可以提高銀行數據平臺性能，為銀行提供專門的信息擬訂方案，可以更加有效地處理數據信息，最大化地發(fā)揮大數據分析技術在銀行行業(yè)的應用。大數據分析技術可以幫助銀行在短時間內對銀行內的數據進行分類識別，并且準確分析海量數據。面對銀行業(yè)務信息，大數據分析技術甚至可以具體研究每一筆業(yè)務數據，既幫助減少銀行金融投資管理，又最大限度地保障個人客戶的資金安全。

(二)數據挖掘技術在保險行業(yè)的應用大數據分析技術不僅為各行各業(yè)工作帶來了便利，還為之提供了高質量的保障。數據挖掘技術是大數據分析技術中比較常用的技術，特別是在保險行業(yè)，數據挖掘技術應用效果顯著，有效降低保險行業(yè)的金融投資風險。盡管數據挖掘技術的應用流程相對煩瑣，但它被應用于保險行業(yè)的諸多業(yè)務環(huán)節(jié)中，并且發(fā)揮著重要影響作用。最主要的是數據挖掘技術可以幫助保險公司分析數據，進而挖掘發(fā)現具有潛在價值的信息數據，而這些信息數據就是各個保險公司的重要業(yè)務來源。因此，保險公司的業(yè)務發(fā)展很大程度上依賴于數據挖掘技術的應用。在保險行業(yè)中使用數據挖掘技術要對明確客戶的價值。保險公司得以運營的根本就是客戶的存在，而客戶的價值就直接影響著保險公司業(yè)務的后續(xù)進行。利用數據挖掘技術對客戶信息進行分析，對其潛在價值進行挖掘，從而對客戶的價值進行模型建立，后面保險公司可以根據這個模型為客戶制定專門的方案，提高針對客戶的服務質量，既保證了保險公司的客戶來源，也滿足了客戶自身的需求。利用數據挖掘技術，保險公司可以全面地收集客戶、市場信息，并仔細分析客戶數據，并擁有自己的數據庫，在數據庫的基礎上研究客戶的需求，既能抓住客戶的心，還能避免開展不必要的業(yè)務，節(jié)約公司資源?？偠灾瑪祿诰蚣夹g在保險行業(yè)的應用既有利于降低保險金融投資風險，還保障了客戶的服務體驗與質量。

篇5

關鍵詞：健康；大數據；人才培養(yǎng)

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2017）30-0224-02

一、培養(yǎng)大數據技術應用人才的緊迫性、必要性

由于社會生活與生產已經被大數據與云計算所籠罩，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘、數據可視化等技術，正在為大數據與云計算行業(yè)帶來大量的商業(yè)價值，逐漸成為行業(yè)人士爭相追捧的利潤焦點。因此，與之相關的職業(yè)需求也必然呈爆發(fā)式增長，而現實情況則是大數據職業(yè)的相關人才比較匱乏。無論從人才市場反饋信息來分析，還是從國內外高校的有關專業(yè)辦學動向了解，以及企事業(yè)單位對大數據人才的需求調查來看，培養(yǎng)大數據技術應用人才都具有現實的緊迫性、必要性。

二、培養(yǎng)健康大數據技術應用人才的緊迫性、必要性

健康大數據分析技術能在疾病與健康研究、環(huán)境與健康研究、醫(yī)藥生物技術研究、衛(wèi)生宏觀決策支持四個方面發(fā)揮特殊的作用。

1.疾病與健康研究。在疾病與健康研究方面，又有健康研究、亞健康研究和疾病研究。（1）健康研究。深入研究和分析人群的健康規(guī)律，對衛(wèi)生保健、健康促進、疾病預防和治療有著重大的指導意義。如：①對體檢數據分析和挖掘，以便于精確地確定不同人群的健康標準，打造個性化、地區(qū)化的健康評估模型。②υ懈駒脅期、產后及新生兒的健康數據進行深入分析，研究孕產婦和新生兒的健康規(guī)律，給出更科學的孕產婦和新生兒保健的指導。③對老年人的健康數據分析和研究，研究老年人的健康特點，給出更科學的養(yǎng)生指導。（2）亞健康研究。對亞健康進行深入分析與研究對保持健康狀態(tài)，預防和糾正亞健康狀態(tài)以及對疾病的預防和治療都有十分重要的意義。如：亞健康與疾病間的關系、亞健康與健康間的關系。研究各種可觀察指標（體檢數據）、外部數據（如職業(yè)、飲食、習慣、性格、愛好等）在亞健康中的權重、指標之間的關聯(lián)性。通過數據挖掘，分析導致疾病的影響因素，建立評估模型來預測疾病、治療亞健康。（3）疾病研究。中國面臨的嚴重危害人民健康的疾病包括：傳染性疾病，慢性非傳染性疾病，小兒出生缺陷。對病人的醫(yī)學數據及相關數據的研究分析，對各種疾病的預防和治療都有十分重要的價值。如：①對傳染性疾病、慢性非傳染性疾病的研究：應用數據挖掘技術對相關數據進行分析，找出發(fā)病規(guī)律，揭示疾病的病因，摸索出疾病的變異規(guī)律、并發(fā)癥規(guī)律，科學評估各種治療方案的療效，建立疾病的預測模型。②對小兒出生缺陷的研究，應用大數據分析技術對兒童出生缺陷的數據進行分析，從廣泛的大變量集中找出影響兒童出生缺陷的主要因素，在環(huán)境、遺傳學、病理學等多方面探索兒童出生缺陷的病因，建立兒童出生缺陷的預測模型。

2.環(huán)境與健康研究。環(huán)境對健康的影響與公眾利益息息相關，環(huán)境健康損害如得不到妥善處理還將轉化為社會、經濟問題。應用大數據分析技術探索環(huán)境變遷對人民健康造成危害的預防和治理措施。主要包括發(fā)現案例、發(fā)病機理和臨床治療研究，預防和治理各類環(huán)境流行病在污染源以及污染途徑控制的研究等。例如：研究環(huán)境污染對兒童的影響，以解決環(huán)境對兒童所造成的不健康和疾病迅速增長的問題，從而給予兒童特殊的健康指導。分析各種職業(yè)的發(fā)病分布和嚴重程度，開展職業(yè)病和職業(yè)多發(fā)病的預防預測。開展對空氣污染顯著提高城市人群呼吸道和過敏性疾病的發(fā)生率的研究。

3.醫(yī)藥生物技術與健康。醫(yī)藥生物技術最鮮明的特點是大量新思想、新技術、新材料、新方法和新產品引入醫(yī)學研究和醫(yī)療保健之中，如全新的醫(yī)學成像技術、基因工程技術、納米技術、生物芯片技術、生物醫(yī)學工程技術、生物信息技術和中醫(yī)藥技術等及其產品，將大大提高疾病預防、診斷、治療和藥物設計研制水平，以及對突發(fā)事件（如傳染病等）的檢測、預防與治療水平。以大數據分析技術為核心的生物信息技術在由眾多新技術構成的醫(yī)藥生物技術中發(fā)揮著其獨特的作用。

4.衛(wèi)生宏觀決策支持。衛(wèi)生宏觀決策支持系統(tǒng)是以數據倉庫為數據中心、以數據挖掘為技術核心、以商務智能為展現工具的綜合衛(wèi)生信息平臺。它可以建立在各級別衛(wèi)生系統(tǒng)上，如醫(yī)院、地區(qū)衛(wèi)生系統(tǒng)、全國衛(wèi)生系統(tǒng)，為各級衛(wèi)生部門提供智能決策系統(tǒng)，深入了解衛(wèi)生系統(tǒng)的歷史和現在，把握衛(wèi)生系統(tǒng)業(yè)務發(fā)展的未來，評估衛(wèi)生系統(tǒng)內部各部門的業(yè)務效績，幫助各級決策者提供最佳實施方案，如預防接種基本數據，傳染病報告，等等。因此，在大健康領域，目前迫切需要兩類大數據技術應用人才：（1）健康數據平臺建設人才；（2）健康數據挖掘應用人才。需要開設相關專業(yè)，使學生能勝任大數據平臺搭建、存儲和分析等技術工作，同時也能成為“產學研用”一體化的紐帶，推動大數據技術在健康領域的具體應用。

三、建議開設健康大數據技術及應用專業(yè)

從事數據統(tǒng)計、分析和應用是一類歷史悠久且高度職業(yè)化的專業(yè)。由于大數據具有體量巨大、速度極快、類型眾多、價值巨大的特點，對數據采集、存儲、處理、傳輸和應用提出了前所未有的要求，傳統(tǒng)的信息學科下的相關專業(yè)已經難以適應大數據時代的新要求。

1.必須分析《計算機科學與技術》、《軟件工程專業(yè)》與《大數據科學與技術》專業(yè)的本質區(qū)別，因為這兩個專業(yè)與我們計劃開設的《大數據科學與技術》專業(yè)有非常密切的關系。《計算機科學與技術》是一個老牌的基礎性專業(yè)，主要研究計算機原理、計算機體系結構、操作系統(tǒng)、數據結構、計算理論與方法、程序設計理論、計算機軟件、數據庫、計算機網絡、分布式系統(tǒng)、圖形學等內容。顯然，計算機科學專業(yè)一直關注計算機本身的科學技術問題，核心是計算機系統(tǒng)結構所涉及的硬件與軟件，而并不擅長海量數據的采集、處理與分析、傳輸與應用?！盾浖こ獭肥菑挠嬎銠C學科分化出來的一個專業(yè)，側重軟件需求分析、軟件模型、軟件設計、軟件生命周期管理等知識。與計算機專業(yè)一樣，也是一個基礎性專業(yè)，并同樣面臨對軟件系統(tǒng)本身的深入研究以及如何與行業(yè)結合的問題?？傮w上，在《計算機科學與技術》、《軟件工程專業(yè)》基礎上增加大數據專業(yè)知識，既不利于這些專業(yè)本身的鞏固與發(fā)展，也沒有多少空間實施這種改革。

2.有必要考察其他數據處理相關專業(yè)的人才培養(yǎng)情況。《統(tǒng)計學》或《應用統(tǒng)計》是一個在國內外高校均具有長期辦學傳統(tǒng)的數據處理專業(yè)，國內開設此專業(yè)的高校達100所以上?！督y(tǒng)計學》專業(yè)的培養(yǎng)目標大致可分為兩類，一類是理論研究人才，另一類偏向實際應用。前者主要包括數學專業(yè)下的統(tǒng)計學，后者包含的方向十分廣泛。從培養(yǎng)方案與具體實施情況來看，國內外統(tǒng)計學均帶有強烈的數學特征，因為它本身是從數學專業(yè)分化出來并依托數學專業(yè)開辦的，提供的課程主要是數學理論與統(tǒng)計方法，同時開展一些專業(yè)統(tǒng)計軟件、程序設計、數據庫系統(tǒng)等方面的訓練。顯然，盡管該專業(yè)在數據統(tǒng)計與分析方面具有理論與方法上的優(yōu)勢，但它并不P注大數據系統(tǒng)的建設問題，該專業(yè)在統(tǒng)計軟件、程序設計、數據庫系統(tǒng)等方面的訓練遠遠不能滿足大數據系統(tǒng)建設與應用的需要。健康大數據技術與應用專業(yè)是一個以現代計算機與網絡系統(tǒng)為依托，專注健康大數據采集與管理、健康大數據分析與應用的新理論和新技術，培養(yǎng)解決健康大數據系統(tǒng)建設整體性問題的高級復合型專業(yè)人才的專業(yè)。它依托計算機、軟件工程專業(yè)建設，但是大大拓展、延伸了它們的業(yè)務范圍，從而獲得了新的特色和優(yōu)勢。

四、培養(yǎng)目標

本專業(yè)培養(yǎng)健康大數據科學與工程領域的高級應用型專業(yè)技術人才。畢業(yè)生具有醫(yī)學的基礎知識、系統(tǒng)的信息科學、數據科學知識，掌握大數據科學、技術與工程領域所需要的電子、計算機、網絡等相關學科的基本理論和基本知識，掌握大數據處理和管理的基礎理論，熟練掌握海量數據采集、存儲、處理與分析、傳輸與應用等關鍵技術，具備健康大數據工程項目的系統(tǒng)集成能力、應用軟件設計和開發(fā)能力，具有一定的健康大數據科學研究能力與動手實踐能力，能在健康領域內從事健康大數據的應用、功能開發(fā)、技術管理、技術維護和技術培訓等工作，也可在健康服務機構從事健康數據的服務與管理等技術工作的高端應用型復合人才。

篇6

關鍵詞：大數據；社價值；挑戰(zhàn)；發(fā)展對策設計

中圖分類號：F27

文獻標識碼：A

doi：10.19311/ki.1672-3198.2017.08.026

1 大數據的概念與特征

1.1 大數據的概念釋義

對于大數據，維基百科給出了這樣的定義：大數據是指利用常用軟件工具捕獲、管理和處理數據所耗時間超過可容忍時間的數據集。由于對大數據的研究處于初步階段，人們目前尚沒有得到一個公認的定義，對于大數據的定義有許多，但它們都有一個共同特征，即根據大數據的特征來進行闡釋與歸納。

1.2 大數據的基本特征

大數據特征可以總結為4個V，即Volume（規(guī)模巨大）、Variety（模態(tài)多樣）、Velocity（生成飛速）、Value（價值無限但密度也低）。

首先大數據以計量單位P，甚至E或Z來計數。據IDC的一份研究報告顯示，自2012年以來10年里全球大數據將增加50倍。其次，大數據種類繁多，包含著結構化、半結構化及非結構化數據，而且近年半結構化和非結構化數據大幅度增長，占據了整個數據量的絕大部分。再次，人、機、物的高度融合使得數據爆炸式增長，日常生活是大數據飆升的主要來源。例如截止2014年淘寶網會員數量已超過5億，在線商品數達到10億件，淘寶網和天貓的交易總額超過1.5萬億。最后，數據復雜相關而又頻繁交互，從海量的數據中剝離出有用的信息就好比深海里淘金，稀疏而又珍貴，價值的密度很低也是大數據的一個重要特征。

2 大數據的社會價值挖掘

2.1 大數據為政府管理和科學決策提供數據信息支撐

在“全面深化改革，推進國家治理體系和治理能力現代化”的時代背景與要求下，大數據在政府管理中扮演著重要的角色，對于實現數據治國具有重要的現實意義。

河北省目前正面臨著京津冀協(xié)同發(fā)展的重要戰(zhàn)略機遇，2016年11月在河北大學管理學院召開的“2016年京津冀信息資源管理高峰論壇”就是一次在大數據背景下，將大數據、信息資源建設運用于政府治理的研究論壇，是大數據與政府管理結合的大討論、大結合。這可以充分證明大數據對于政府治理和信息建設的重要性和現實意義。對它的研究可以有效提升科學決策水平，能夠有效地整合來自政治、經濟、文化、法律，生態(tài)等各個領域的信息資源，為國家治理提供重要決策依據。

2.2 大數據與新媒體的融合推動社會智能化

大數據與微信、微博等新興媒體的多元世界高度融合，可以突破時空的限制，促進政府與民眾之間良性互動，形成公眾參與政府管理的新格局，增強國家治理能力。另外，大數據在云計算的配合下，加快了智能醫(yī)療、智能教育、智能交通、智能物流發(fā)展的步伐，加速了我國的城鎮(zhèn)化、工業(yè)化、信息化、生態(tài)化建設進程，有效提高了社會服務效能，促進社會的智能化和信息化。

2.3 大數據應用廣泛性推動信息社會化

大數據在越來越多的行業(yè)中發(fā)揮著越來越大的作用，其應用廣泛性已經彰顯在方方面面，影響著人們生活和社會發(fā)展的各領域，逐步讓信息走向社會化。

從經濟領域來看大數據的應用可以為經濟發(fā)展提供較為準確的預測功能。在2008年的金融危機中，阿里平臺通過海量交易記錄預測出經濟指數的下滑，提醒廣大的中小制造商提前做好準備，預防經濟危機。大數據分析也成為了市場營銷的重要手段，不再需要抽取部分數據，而是基于海量幾近完整的數據做出高度準確的預測，進行精準營銷。

正如亞馬遜的最終期望那樣：“最成功的書籍推薦應該只有一本書，就是用戶要買的下一本書”。在體育競技中運動健兒甚至可以運用數據取得成功，利用數據建模定量分析不同隊員特點，合理調整，科學組隊。2016年里約奧運會中，中國女排再次奪得世界冠軍，這成功離不開總教練郎平的正確指導，也離不開袁靈犀的數據分析。賽中每個回合他都利用代碼將有價值的細節(jié)錄入系統(tǒng)，實時提供技術分析數據，幫助郎平做到知己知彼，及時調整隊員布局。

3 大數據時代帶來的挑戰(zhàn)

大數據在造福人類社會的同時，也給人們帶來安諸多方面的挑戰(zhàn)。從理論研究視閾來看，大數據時代的到來對于社會進步尤其是科技發(fā)展產生巨大的支撐與推動作用，但從實際應用研究的角度來說其根本挑戰(zhàn)在于其安全保密性、不確定性和預測涌現性對社會行為產生的威脅和隱患，這也影響著大數據的發(fā)展趨勢研究進展和應用前景。大數據的研究需要一套全新的理論和方法來進行方向性的指導，需要一個完備的新的理論體系來指導該學科的發(fā)展和研究。

3.1 大數據的安全性存在信息泄露隱患

“棱鏡門”事件更加劇了人們對大數據安全的恐慌。即使經過匿名處理，個人隱私仍會有泄露的風險。租賃商Netflix曾為提高電影推薦系統(tǒng)的準確度，公布了約50萬用戶的信息，這些信息與其它數據源結合時，部分用戶竟被識別出來。大數據帶來的新的安全問題也終將由大數據來解決，而今天對于大數據安全與隱私保護的相關研究處于初級階段，技術手段與法律法規(guī)相結合才是解決問題的根本之道。

3.2 大數據的預測涌現性引起隱私恐慌

大數據在沒有全局控制和預先定義的情況下，通過對來自大量自發(fā)個體的語義進行互相融合和連接而形成語義，整個過程隨著數據的變化而持續(xù)演進，從而形成大數據的涌現語義，也可以稱之為預測涌現。大數據這種預測涌現性對人們行為進行預測也構成了所面臨的威脅。一個較為典型的案例即是北美Target數據營銷事件，銷售商通過分析歷史記錄，捕捉用戶懷孕的事實，并向其推薦嬰幼兒優(yōu)惠券，引起了《大數據功力：比父親更了解女兒沖進大賣場》的深刻反思。

3.3 大數據的不確定性影響社會穩(wěn)定

原始數據的不準確以及數據采集處理粒度、應用需求與數據集成與展示等因素使得數據在不用維度、不同尺度上都有不同程度的不確定性。也就是說，這些本身帶有不確定性的數據并非可以說明事實，因為可能數據本身就是虛假的。存在需要核實、考證與分析，不確定性的數據一旦進入公眾社圈就會引發(fā)一系列社會問題，危害社會穩(wěn)定。諸如在點評網站中的虛假評論有目的地誘導民眾接受并傳播某種思想或服務的例子不勝枚舉。

4 關于大數據未來發(fā)展的展望與對策設計

4.1 完善大數據的頂層設計，建立良性大數據生態(tài)系統(tǒng)

國家應在宏觀層面上做出全面系統(tǒng)的長期規(guī)劃和短期目標。國家應在大數據人才培養(yǎng)，平臺構建以及行業(yè)應用方面提供人財物多方面深層次的資源支持，同時給予積極的政策引導，鼓勵創(chuàng)新，同社會各界建立起良性的大數據生態(tài)系統(tǒng)。2015年8月國務院出臺了《促進大數據發(fā)展行動綱要》，契合當下，放眼未來，內容全面涉及范圍廣，而要保證其貫徹落實，更要及時跟進，制定配套制度予以配合，做到及時反饋、及時糾正；同時在新的國際背景下也應注重信息基礎設施建設，提升信息作鵡芰Γ加強國家信息安全，贏得新科技競爭中的戰(zhàn)略制高點。

4.2 加強政企合作，搭建準確高效的大數據合作平臺

大數據企業(yè)應積極主動加強與政府之間的戰(zhàn)略合作。大數據的數據源以企業(yè)為主，政府利用企業(yè)數據可以完善補充統(tǒng)計數據，提高統(tǒng)計信息質量，為社會治理謀求最大利益；企業(yè)則可以根據更為準確的大數據把握市場信息，占據市場份額，贏得發(fā)展機遇，政企合作是當代在大數據背景下一個必然選擇。2013年國家統(tǒng)計局與阿里、百度等11家企業(yè)一同啟動國家統(tǒng)計局大數據合作平臺便是政企合作的一個縮影。

4.3 深化大數據基礎理論研究，提升數據收集與分析能力

注重大數據基礎理論研究，提高數據收集與分析能力，是解決大數據信息安全的關鍵途徑。數據是分析的基礎，只有全面而真實的數據才會產生價值，片面的數據分析出的結果往往有較大的偏差；深度發(fā)展大數據分析能力，包括：大數據認證技術、威脅發(fā)現技術、水印技術、網絡匿名保護技術等等，這些技術在部分領域已有所應用，但同時存在反應速度慢、缺乏安全性、用戶負擔重等某些方面的不足，只有克服相關技術的不足，才能更好的解決大數據信息安全問題。

5 結語

大數據既是時代快速發(fā)展的產物，也是推動時代飛速發(fā)展的強大驅動力。它給社會發(fā)展帶來了機遇，也帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。迎接這項挑戰(zhàn)不只是政府，企業(yè)或其他組織的責任，而是時代賦予我們整個社會每位公民的責任。大數據沒有那么神秘，真正擁有力量的也不是數據本身，而是擁有數據掌握技術的我們。今后應不斷加強大數據理論研究，完善學科發(fā)展方向和體系，為大數據學科建設與發(fā)展提供理論支撐和技術支持，持續(xù)切實加強政企合作，搭建大數據合作平臺，建立良性大數據生態(tài)系統(tǒng)，使大數據真正推動科技繁榮、社會發(fā)展、人類進步。

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篇7

關鍵詞 大數據 圖書館 個性化服務 安全體系構建 數據安全 讀者隱私保護

分類號 G250.76

Research on the Security Framework Construction for the Library Personalized Service Based on Big Data

Chen Chen

Abstract Due to the multi-data and the complexity of big data， unmeasured attack behaviors take place frequently in the big data environment， and privacy issues related with big data analysis spell trouble for individuals， and deceptive or fake information within big data may lead to incorrect analysis results. In order to guarantee the safety of big data calculation of library， and based on the concepts of security research and trustworthy clouds of big data safety， a security framework construction for the library personalized service based on big data is put forward by this paper. This system model can effectively improve the data safety of big data， and reduce the hostile attack of hackers so as to improve the analysis efficiency of big data in library.

Keywords Big data. Library. Personalized service. Security framework construction. Data security. User privacy protection.

大數據時代的來臨，在提高圖書館讀者需求感知、用戶關系管理（CRM）、用戶服務保障和服務市場競爭環(huán)境適應能力的同時，也大幅度增加了數據中心基礎設施結構的復雜度和服務安全風險。同時，圖書館數據中心基礎設施資源、管理與服務系統(tǒng)網絡和高價值的大數據資源，已成為黑客攻擊和竊取的主要目標。因此，如何利用大數據技術構建智能、自動、主動和互聯(lián)的安全防御系統(tǒng)，不斷增強圖書館系統(tǒng)服務、大數據計算、數據應用價值和數據可用性的安全，是保證大數據時代圖書館系統(tǒng)運營安全和用戶QOS（服務質量）的關鍵[1]。

1 大數據時代圖書館面臨的安全問題和需求

1.1 大數據時代服務平臺的系統(tǒng)結構更加復雜和開放

首先，隨著讀者服務需求的增長和用戶服務模式變革，圖書館數據中心基礎設施硬件設備的服務架構和應用程序復雜度快速增長，如何實現圖書館基礎設施硬件設備服務效率與運營安全的最優(yōu)化均衡，是圖書館大數據服務必須面對的一個重要問題。其次，云計算技術、大數據處理技術、傳感器技術和用戶服務網絡具有極強的開放性，管理員可以利用基礎設施結構、網絡和大數據資源的開放性，實現服務資源和大數據的快速整合和動態(tài)分配。但是，圖書館大數據環(huán)境所具有的極強開放性，大幅增強了黑客攻擊的目的性和成功率。第三，以非結構化數據為主體，已成為圖書館大數據庫結構和數據管理模式的主要特點。由于NoSQL（非關系型的數據庫）自身存在著大量的系統(tǒng)漏洞和不成熟性，導致圖書館對海量、非結構化數據的管理過程中存在著巨大的安全隱患。第四，大數據與云計算技術在數字圖書館中的廣泛應用，改變了圖書館在傳統(tǒng)IT環(huán)境下的安全需求和信息安全交付模式，黑客可采用許多新的方法和途徑對大數據服務平臺系統(tǒng)發(fā)起攻擊。此外，傳統(tǒng)的安全防御系統(tǒng)和策略，已不能滿足大數據時代圖書館安全管理與服務需求[2]。

1.2 圖書館大數據QOS（服務質量）保障與用戶隱私保護沖突激增

首先，圖書館在讀者個性化服務中，如果對用戶數據存在過度的分析和使用，可能會侵犯用戶隱私和降低讀者對圖書館服務的信任度?！袄忡R門”事件爆發(fā)后，美國總統(tǒng)奧巴馬辯解道：“你不能在擁有100%安全的情況下，同時擁有100%隱私和100%便利?！蓖瑯?，圖書館通過對讀者個體特征、閱讀社會關系、閱讀地理位置和閱讀內容等數據的過度采集與分析，能夠精確判斷讀者的身份、需求、目的、位置和行為路徑，但也會導致用戶行為隱私泄露和未來行為被預測。其次，云計算與大數據技術是圖書館大數據服務的關鍵技術。用戶大數據資源在采集、傳輸、存儲、處理、共享、分析和使用過程中，可能會被截獲、竊取、篡改和非法使用。同時，為了提高用戶服務的效率和經濟性，圖書館可能會將大量的用戶數據存儲在公有云端，而喪失對數據的管理與控制權。第三，伴隨微電子制造技術的發(fā)展，用戶閱讀終端將向多功能、集成化、多模式和低成本方向發(fā)展。讀者在使用閱讀終端進行大數據閱讀時，閱讀終端產生的大量閱讀模式、閱讀行為與內容、終端類型、終端配置和位置信息等數據，也可能會導致用戶隱私被侵犯。第四，用戶行為數據的價值密度、準確性、可用性和可控性，也是關系圖書館大數據分析科學性、服務質量保證有效和用戶隱私保護安全的關鍵因素[3]。

1.3 黑客會利用大數據技術對圖書館的管理與服務系統(tǒng)發(fā)起攻擊

首先，黑客會最大限度地收集圖書館和讀者的個人信息。比如圖書館系統(tǒng)與網絡參數的信息、設備配置參數、讀者個體特征數據、讀者閱讀關系數據、讀者的論壇與微博等數據，并通過對數據的精確分析，而提高非法攻擊的精確度和有效性。通過對所采集數據的分析和判斷，而直接分析出用戶與系統(tǒng)管理員的帳號、密碼和其它重要信息。其次，黑客會利用大數據技術，故意制造和向圖書館傳輸一些錯誤數據，并以此類數據影響圖書館大數據處理、分析和決策過程的準確性與精確度。這會嚴重干擾和影響圖書館大數據安全分析、檢測的正確性和有效性，最終將導致圖書館自身安全性、健壯性和防御系統(tǒng)可用性大幅下降。第三，圖書館眾多安全防御系統(tǒng)的互聯(lián)性、全局安全管控能力、系統(tǒng)的可視與可用性、安全威脅實時響應性和持續(xù)安全管理的能力等，也是決定圖書館整體安全防范能力和安全系統(tǒng)可控性的關鍵[4]。

1.4 NoSQL（非關系型數據庫）安全管理需要多層面的安全防護

伴隨讀者閱讀需求發(fā)展和圖書館服務模式變革，非結構化數據將占據圖書館數據總量的85%以上，并且非結構化數據增長的速度是結構化數據的10到20倍。NoSQL是圖書館非結構化數據存儲的主要模式。NoSQL不遵循結構化的數據形式，具有較強的數據存儲靈活性、可用性、經濟性和可擴展性。但也存在著數據存儲不通過標準的SQL語言訪問，數據庫結構復雜和數據可控性差的問題。

首先，NoSQL與關系數據庫（Relational DataBase，RDB）相比，非結構化數據可以跨越任何網絡、在任何地方、以任何格式在任何設備上存儲，沒有嚴格的數據格式要求。此外，傳統(tǒng)的數據庫安全防范與管理策略在NoSQL安全管理、控制中已失去作用。與關系數據庫相比，NoSQL對數據存儲、管理和安全保護策略具有不同的要求。其次，NoSQL對數據庫的訪問控制和隱私管理沒有制定相應標準，且基于NoSQL的數據管理應用程序數量龐大，具有較高的系統(tǒng)漏洞修補和其它安全需求。第三，為了保證大數據的安全性和可用性，非結構化數據會在位于不同存儲地理位置的服務器中對數據進行冗余存儲和備份，數據具有較強的冗余性和分散性，圖書館管理員難以對此類數據進行定位、監(jiān)控和安全管理。第四，NoSQL服務器軟件沒有內置較強的安全策略，因此，要求訪問這些軟件的應用程序自身必須具備較強安全性。此外，NoSQL的安全管理對管理員的技術水平、經驗和客戶端軟件安全性提出了較高要求[5]。

1.5 大數據圖書館安全管理的智能、可視和自動化需求

隨著讀者閱讀QOS（服務質量）保證和大數據服務復雜度的不斷增加，圖書館可以從用戶閱讀終端、系統(tǒng)監(jiān)控設備、傳感器網絡和服務反饋系統(tǒng)等設備中采集數據，數據來源具有多源、海量、實時和多類型的特點。為了提高系統(tǒng)和服務安全分析、管理與決策的科學性，要求數據的采集、處理與分析過程應具備較強的可視化和可控性。其次，大數據環(huán)境特點對圖書館安全管理提出了新的需求。要求圖書館可長期不間斷地采集海量的安全系統(tǒng)運行日志、安全管理與防御、設備運營、用戶行為的安全管理等數據，并建立圖書館安全管理的大數據庫，確保圖書館可基于安全管理大數據庫歷史數據的支持，實現對惡意攻擊行為的實時分析、識別和自動防御。同時，還應執(zhí)行用戶閱讀終端的智能化安全管理和基于風險模式的身份認證策略，實現閱讀終端的移動性安全管理和系統(tǒng)網絡的“無邊界”安全防護。第三，大數據時代圖書館海量的管理與服務數據，遠遠超越了傳統(tǒng)IT環(huán)境下圖書館安全防護的能力和邊界。因此，利用云計算的超級計算、存儲和管理能力，實現安全數據的快速采集、過濾、挖掘和分析，是大數據時代圖書館安全管理的必由之路。圖書館應依靠云計算技術的支持，實現對信息安全事件管理、網絡監(jiān)控、用戶身份認證和授權、身份管理、欺詐檢測與治理、風險評估與控制、巨量安全數據的分析與決策，確保大數據圖書館安全管理過程智能、可視、可控和自動化[6]。

2 基于大數據的圖書館個性化服務安全體系構建與管理對策

2.1 基于大數據的圖書館個性化服務安全體系構建

大數據時代圖書館安全管理體系的構建，首先應確保圖書館管理與服務系統(tǒng)具有較高的運營效率、保密性、可靠性、經濟性和可控性。同時，還應保證圖書館管理與服務大數據資源安全、完整、流動、開放和可控，可有效防范大數據資源和用戶隱私數據被竊取、篡改、丟失和非法訪問。此外，當圖書館發(fā)生安全事件時，可依據系統(tǒng)運行日志和安全管理記錄對安全問題進行追溯、判斷、評估和控制，評判結果具有真實性和防抵賴性。

結合大數據時代圖書館安全管理需求和系統(tǒng)相關的安全標準、規(guī)范，構建的大數據時代圖書館安全管理體系如圖1所示。

圖1 大數據時代圖書館安全管理體系構建

圖書館安全管理體系的第一層是圖書館系統(tǒng)硬件設備安全防護層，主要由機房環(huán)境安全、系統(tǒng)硬件設備安全和數據傳輸網絡安全3部分組成。第二層是大數據資源的安全管理層，該層通過安全管理策略和數據安全控制，實現對圖書館大數據資源的安全采集、過濾、價值提取和存儲。第三層是系統(tǒng)安全管理平臺層，平臺層由不同的圖書館安全管理系統(tǒng)和應用軟件組成，具有良好的兼容性和可擴展性，可對圖書館管理與服務系統(tǒng)實現基于數據流流程的安全管理。第四層平臺為大數據安全互聯(lián)平臺，通過該層可實現圖書館不同安全管理系統(tǒng)與平臺的安全、管理與控制信息互聯(lián)。第五層是圖書館安全大數據挖掘與分析層，通過對安全大數據資源的深度挖掘與分析，明確大數據時代圖書館的安全需求、安全事件影響力和安全策略可用性，可為圖書館安全管理和安全決策提供大數據的分析與支持。第六層是圖書館安全大數據資源的采集與存儲層。通過對歷史大數據資源的采集與存儲，全面構建圖書館安全管理大數據資源庫。

大數據時代圖書館安全管理體系的構建，應堅持多功能平臺高度集成和智能、自動化的原則，能夠對圖書館安全事件和安全數據進行實時、快速的查詢與檢測。此外，還可對大數據庫系統(tǒng)中存儲的結構化和非結構化數據進行可視化處理與分析，具有較強的預測性和決策科學性[7]。

2.2 基于大數據的圖書館個性化服務安全管理對策

2.2.1 利用大數據技術構建圖書館安全防御體系

首先，圖書館應通過對安全大數據資源庫的分析與判斷，準確、及時地發(fā)現來自圖書館內部與外部的攻擊行為。圖書館安全大數據資源主要由系統(tǒng)運行日志、系統(tǒng)監(jiān)控數據、欺詐識別與警報數據、服務器監(jiān)控數據、防火墻運行日志和IDS（入侵檢測系統(tǒng)）日志等組成。圖書館應通過對安全大數據資源的分析，發(fā)現、定義惡意攻擊者和攻擊行為的內容、方式、規(guī)律和途徑，構建安全管理大數據資源庫，并在不同的安全管理與決策系統(tǒng)中實現數據的共享。其次，圖書館應加強基于大數據的SIEM（安全信息和事件管理）。大數據時代，圖書館安全管理對SIEM提出了智能、自動、實時和高可控的要求。因此，圖書館應將從監(jiān)控系統(tǒng)、服務系統(tǒng)、傳輸網絡、安全數據庫和用戶終端中采集的安全數據進行整合，提高安全大數據資源的關聯(lián)性和整體價值密度，確保SIEM過程實時、高效、全面、主動和可視。第三，應基于安全大數據資源庫構建圖書館安全事件模擬系統(tǒng)。在模擬圖書館系統(tǒng)平臺運行與硬件環(huán)境后，應將可疑的應用服務、攻擊行為和安全事件在模擬系統(tǒng)中測試運行，實現對運行過程、實驗結果的自動觀測、分析、審計和告警，最終明確未知安全威脅的途徑、方法和風險度。第四，應基于歷史事件數據資源構建圖書館的安全防御體系，明確安全事件的發(fā)展趨勢和變異特點，實現對安全威脅的準確判定和安全問題的快速定位[8]。

2.2.2 圖書館大數據安全防護的數據價值密度與可用性保障

數據清洗是圖書館刪除與用戶服務無關隱私數據、增強數據價值密度的關鍵。管理員應通過對大數據資源的過濾、清洗、刪減、糾正、一致化、匹配、連接和診斷，完成對大數據資源價值密度和可用性的評估與優(yōu)化。此外，還應依據用戶大數據服務和讀者隱私保護需求，支持讀者訪問大數據庫中與自身相關的數據資源，并對數據資源進行查詢、審查和糾正，增強大數據資源的價值密度、透明度和使用安全性。其次，應通過對讀者基于身份認定與權限分配的訪問控制管理，加強對非法攻擊、數據訪問、大數據應用、網路防御系統(tǒng)和智能安全分析系統(tǒng)的監(jiān)控。此外，還應智能化地分析與識別黑客惡意偽造、篡改的錯誤數據，避免錯誤數據影響圖書館大數據分析、決策和安全管理的準確性。第三，為了提高數據存儲、管理的安全性與可用性，圖書館應通過融合存儲的方式，大幅度刪除大數據庫中的重復數據，在降低大數據存儲數據總量的前提下，提高大數據資源的質量和準確性。此外，應將大數據資源存儲、備份于多個分布式的數據存儲和管理節(jié)點之中，依據大數據的價值和安全管理需求，制定相應的大數據資源備份策略，實現多個節(jié)點的數據副本備份。確保當某一存儲節(jié)點發(fā)生故障時，不會丟失數據和影響數據的實時可用性[9]。

2.2.3 增強圖書館大數據庫管理與用戶服務基礎設施資源的安全性

目前，APT（高級持續(xù)性攻擊）已成為黑客獲取圖書館系統(tǒng)控制權和影響用戶大數據服務質量的重要因素，圖書館應利用大數據技術重構安全防御系統(tǒng)，實現安全問題的提前預測、發(fā)現、評估和防范決策[10]。

管理員應將安全風險預測技術、威脅檢測技術、危害程度評估技術和智能化安全管理技術，與大數據的數據清洗、過濾、分析和控制技術相結合，實時預測、發(fā)現圖書館安全事件發(fā)生的系統(tǒng)區(qū)域、攻擊類型、危害程度、持續(xù)時間和作用對象。并制定相應的安全保障預案，以及有針對性地增強安全防御系統(tǒng)的應用效率、可用性、可控性和自身健壯性。同時，應加強對圖書館系統(tǒng)網絡流量和通信線路信息傳輸的監(jiān)控，及時監(jiān)控、發(fā)現系統(tǒng)內存和網絡敏感數據的流向與流量，利用網關、防火墻或DLP（數據泄密防護）技術，捕獲、阻止敏感數據流流出圖書館系統(tǒng)網絡。其次，因圖書館大數據環(huán)境具有海量、實時、分布式架構和數據通信多模式的特點，傳統(tǒng)的系統(tǒng)安全管理、監(jiān)控、日志分析、漏洞發(fā)現和安全評估軟件不能在大數據環(huán)境下有效運行，或者較低的運行效率不能滿足圖書館安全防護需求。由此，必須科學部署圖書館大數據系統(tǒng)的組織結構，準確定義大數據的接口標準和安全應用數據通信模式，確保大數據分析與決策技術可有效融合于圖書館安全防御系統(tǒng)之中。第三，在大數據安全資源的支持下，管理員應利用VLAN（虛擬局域網）技術，將數據中心網絡劃分為系統(tǒng)管理數據傳輸、用戶服務數據傳輸、安全防御與安全分析數據傳輸等虛擬化網絡。在保證系統(tǒng)虛擬網絡數據傳輸效率的前提下，管理員可利用網關、防火墻等設備，對保密數據的安全性和潛在威脅進行分析和預測，對數據流執(zhí)行相應的安全管理策略。第四，圖書館還應將所有的大數據安全防御和管理系統(tǒng)軟件、工具和流程，按照統(tǒng)一標準、統(tǒng)一模式、統(tǒng)一平臺和統(tǒng)一管理的原則，集成到一個大的數據安全管理平臺之上，確保大數據安全系統(tǒng)平臺具有較高的運行效率、可用性、經濟性和可控性[11]。

2.2.4 大數據時代應加強讀者的隱私保護

大數據時代加強讀者隱私保護，是一個關系圖書館用戶QOS保證和服務可持續(xù)性，以及讀者閱讀收益率、閱讀可信度、愉悅感和服務滿意度的重要問題。

哈佛大學教授Latanya Sweeney曾經指出，只需要ZIP代碼、出生日期和性別就可以確定87%的美國人。因此，圖書館在讀者行為和關系數據的采集中，應以讀者閱讀需求預測和大數據服務QOS保障為依據，嚴格限制用戶數據采集的對象、內容、方法和途徑，不采集與讀者閱讀服務和圖書館服務質量保障無關的讀者隱私數據。其次，圖書館應從讀者隱私權利保護大局出發(fā)，對所采集的用戶隱私數據進行“匿名化”處理，刪除或者匿名化處理與用戶服務保障無關的個人隱私數據。譬如對讀者姓名、年齡、性別、社會關系、地理位置和隱私行為等數據，實施位置隱私保護、標識符匿名保護、連接關系匿名保護等。第三，管理員在做好圖書館邊界安全防護的同時，應對所有絕密數據和用戶隱私數據，實現訪問權限控制和數據加密，致使非法用戶無權訪問或無法識別已獲得的用戶隱私數據。第四，圖書館應將隱私數據的管理與使用權交付讀者，用戶擁有對個人隱私數據的采集、存儲、分析和使用權。此外，圖書館可依據讀者服務隱私安全的需求，由用戶依據大數據閱讀活動生命周期發(fā)展規(guī)律，決定個人隱私數據采集的內容、處理的精度、共享的對象、匿名的方式和銷毀的時間。第五，圖書館應依據隱私數據的特點和安全需求，將隱私數據劃分為不同的安全等級和應用范圍，對具有高級別的用戶隱私數據實現全程持續(xù)監(jiān)控和安全管理[12]。

2.2.5 構建基于安全云的圖書館大數據服務體系

目前圖書館數據中心傳統(tǒng)的IT安全管理系統(tǒng)，已無法滿足大數據環(huán)境下圖書館安全防御所需要的數據計算與存儲要求。因此，必須構建基于安全云的圖書館大數據服務體系。

為保證大數據服務在滿足系統(tǒng)安全性需求和用戶服務QOS保障質量的前提下，具有較高的經濟性、便捷性、可控性和可擴展性，圖書館通常會采用租賃公有云服務的方式構建云服務中心。而云服務中心自身存在的第三方安全管理、多用戶共享和存儲空間邏輯隔離特點，導致圖書館公有云服務具有較大安全威脅。因此，圖書館首先應按照云服務的安全保障需求，與云服務商簽署科學的云服務租賃和安全管理協(xié)議，明確雙方在圖書館云服務安全管理中應承擔的責任、義務和權利。通過對云服務過程不間斷的安全檢測和審計，保證圖書館云服務過程安全、完整、保密和可用。其次，在資金與技術條件允許的前提下，圖書館可采用構建私有云的方式，來存儲數據中心系統(tǒng)管理數據、用戶服務數據、系統(tǒng)配置數據、讀者身份信息和用戶隱私等絕密數據，并嚴格控制非法用戶訪問和第三方協(xié)作商共享。第三，圖書館應構建基于安全云的大數據安全管理體系。安全管理體系可采用安全分層的方式進行管理，所劃分的5個安全防護層分別為數據與系統(tǒng)訪問控制層、網絡安全管理層、大數據應用與用戶服務安全管理層、數據的隱私保護層和數據完整性保障層。同時，對五個防護層應實現基于大數據的綜合、共享式安全管理[13]。

3 結語

隨著大數據時代的來臨，讀者對閱讀服務安全性和QOS保障標準提出了更高要求，導致圖書館數據中心的基礎設施結構、用戶服務模式、數據環(huán)境和網絡系統(tǒng)更加復雜和多變。此外，與傳統(tǒng)IT環(huán)境相比，大數據環(huán)境下圖書館面臨著更多的安全威脅和惡意攻擊方式。同時，圖書館的系統(tǒng)管理與配置數據、用戶服務數據、讀者帳戶和密碼、用戶服務需求數據、讀者特征與行為數據、用戶服務模式和內容數據等，因具有極強的價值屬性而成為黑客攻擊、截獲、竊取和篡改的重要目標[14]。

因此，圖書館必須依據大數據時代面臨的安全威脅和安全需求，從數據中心基礎設施的安全保障、大數據資源的安全管理與存儲、安全防御平臺系統(tǒng)的可用性管理、大數據應用的安全性建設出發(fā)，構建高效、公平、透明、可控的圖書館大數據服務安全管理平臺。此外，還應從法律體系、服務管理和大數據應用等多個層面出發(fā)，制定基于大數據支持的安全管理與風險防控策略，才能保證圖書館系統(tǒng)管理與運營、讀者大數據服務和用戶保密資源安全，才能為讀者提供安全、高效、經濟和可靠的大數據閱讀服務[15]。

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篇8

【關鍵詞】大數據時代；檔案管理模式；特征；問題；方法

大數據這個詞語近些年來廣泛地被提及。其通常被廣泛的用來指與信息技術的快速發(fā)展與創(chuàng)新有關的大量數據，說明了我們現在正處于一個知識爆炸和擁有海量信息存儲的時代。在這種情況下檔案的管理模式發(fā)生了非常重大的變化。其中一個重要的變化是運用大數據時代的網絡信息技術進行檔案的管理，使檔案的管理工作更加科學化、系統(tǒng)化、快捷化。但是我們想要應用好這種新型檔案的管理模式，就要對大數據時代檔案管理模式的特征、存在的問題、管理的方法進行認真的研究，并且在今后的工作中不斷地總結經驗，更好地為檔案管理工作服務。

一、大數據時代檔案管理模式的特征

（一）對資源種類多的檔案進行科學數據管理。大數據時代檔案管理模式的特征是檔案數據資源的種類繁多、業(yè)務量巨大，但是必須要進行科學管理。其主要可以從兩個方面得以體現。第一，各個檔案管理部門需要把過去眾多的紙質檔案運用計算機全部的轉換為現在的大數據網絡檔案，其業(yè)務量非常的巨大。第二，隨著這種大數據的管理模式，檔案的數據資源量會呈現出幾何式的增長速度，需要對它們進行科學數據管理會花費掉大量的時間與精力的，體現了這種新形勢下檔案管理工作的復雜性和持久性。（二）提高檔案資源利用效率。大數據時代檔案管理模式的特征是檔案資源利用效率的提高。在大數據時代運用網絡科技的技術特點下，通過歸納、分析、整理、總結等方式，檔案管理的利用效率會得到明顯的提高。從這個角度來說，這種新型檔案管理模式的建立對于人們在未來的生活與工作中更好地利用檔案打下了一個良好的基礎。

二、大數據時代檔案管理模式的問題

（一）存在技術瓶頸。大數據時代檔案管理模式的問題是這種新型檔案管理模式的建立存在著技術上的瓶頸。比如：第一，庫房資源就是一個嚴重的技術瓶頸。設計出怎樣的一種軟件及在這種軟件下具有多大的庫房資源可以滿足未來的檔案資源儲存需要，這些都是我們需要認真考慮的問題。第二，傳統(tǒng)的檔案信息資源與現代的大數據信息存儲、存儲的方式、內容、要點等進行怎樣的銜接，這種新型的檔案管理模式在當前的市場經濟中進行怎樣的應用，這些問題都需要我們在今后的實踐工作中運用科學有效的方法來加以解決。（二）法律法規(guī)不完善。大數據時代檔案管理模式的問題是法律法規(guī)不完善。目前中國還沒有一部關于大數據時代下檔案管理模式的法律法規(guī)，這對新型檔案管理模式的未來發(fā)展與完善是非常不利的。比如：進入大數據時代檔案管理模式的穩(wěn)定性問題、安全性問題、監(jiān)督問題、網絡檔案管理信息的準入問題等等，都需要法律法規(guī)的保障。（三）檔案管理部門的義務和職能有待加強。大數據時代檔案管理模式的問題是檔案管理部門的職能與義務需要加強。在大數據時代檔案的種類越來越多、分工越來越細、管理難度越來越大，因此需要檔案管理部門的工作人員加強自己的業(yè)務水平和職業(yè)道德，對檔案進行科學的管理。比如：有許多的人員從事的是關于國家重要工程的項目研究工作，對于他們的檔案進行管理時需要格外認真和小心，在日常的生活與工作中注意自己的言行不要對他們的個人檔案信息進行任何的泄露，否則很有可能會危害到國家安全和他們負責項目的進度。

三、大數據時代檔案管理模式的方法

從總體而言，在大數據時代進行檔案的管理工作需要我們運用發(fā)展的眼光來進行管理理念與工作流程的突破與創(chuàng)新，形成一種科學、高效、便捷、安全、充滿活力的新型檔案管理機制。想要實現這一目標，建立起具有開放性、服務性、標準性的新式檔案管理模式，需要采用一些具有針對性的方法來加以完成。（一）完善檔案資源管理體系。在大數據時代檔案管理模式的方法是完善檔案管理的體系。原因是，具有完善管理體系的檔案管理部門可以使檔案的管理工作呈現出標準化和科學化，保障存儲檔案資源信息的完整與安全，使這些檔案的所有者可以放心地把檔案放在現有的儲存地點。想要完成這一目標，我們可以從以下幾個方面來進行工作。第一，在檔案管理部門內建立一個統(tǒng)一的檔案管理信息中心，對于所管理的檔案進行集中的信息登記。第二，按類別對所管的檔案進行不同類別與地點的保存。第三，運用遠程連接系統(tǒng)把檔案管理信息中心與各個類別的檔案室進行有效的信息鏈接。第四，加強對于檔案管理部門業(yè)務人員的技術培訓工作、使他們具有良好的素養(yǎng)進行大數據時代檔案管理的操作。第五，加強對于檔案管理人員的職業(yè)道德與精神品質的培訓工作，使他們能夠熱愛自己的崗位、并且遵守崗位的職業(yè)道德和行為準則。第六，建立起檔案管理工作的嚴格獎懲辦法，對于在管理工作中出現的嚴重瀆職和泄密行為進行嚴肅的查處，并且進行點名的通報。通過這種方式可以更好地對檔案管理人員進行教育，使其守法認真的進行工作。（二）加強檔案資源防護力度。在大數據時代檔案管理模式的方法是加強檔案資源的防護力度。原因是，網絡科技的飛速發(fā)展為檔案管理工作既帶來非常大的便利、同時也帶來了非常大的挑戰(zhàn)。其主要的挑戰(zhàn)是網絡黑客的盛行導致資源信息的攻擊問題與竊取問題越來越嚴重，現在這已經成為一個世界性的難題。所以，在大數據時代檔案管理模式的建立需要運用專業(yè)的防護軟件對這些檔案資源進行保護。其具體由以下幾種措施。第一，對于負責具體檔案管理的計算機系統(tǒng)要多設立幾道防火墻有效地對于干擾行為進行攔截。第二，我們也可以通過設立出多個虛假檔案信息資源管理中心，并且對于真實的檔案信息資源中心采用網絡隱藏的方式躲避網絡攻擊和信息竊取行為。第三，對于保存的檔案信息進行數據資料的多種備份工作，保證存儲的檔案信息不會因為各種意外情況而導致數據信息丟失，更好地保障檔案信息資源的安全。（三）進行檔案管理服務創(chuàng)新。在大數據時代，檔案管理模式的方法是進行檔案管理服務的創(chuàng)新。雖然，檔案管理具有明顯的社會性，尤其是一些政府部門的專業(yè)檔案管理機構在這一點上表現的最為明顯。但是，從市場經濟的角度來分析，檔案管理機構也是一個市場主體，想要進行更好的生存和發(fā)展需要有良好的服務作為保障。比如：開展微笑服務，避免出現過去那種事難辦、臉難看的行為發(fā)生。進行良好的本人信息查詢與檔案電子周轉工作，防止檔案遺失或者是部分內容在進行電子傳遞時因為各種情況導致部分檔案信息丟失情況的發(fā)生。（四）進行檔案資源管理法律法規(guī)的建設。在大數據時代檔案管理模式的方法是進行檔案資源管理法律法規(guī)的建設工作，從法律法規(guī)上對檔案資源管理工作進行保障。比如：建立專業(yè)的檔案信息資源管理法來對檔案資源管理工作的方方面面進行詳細的法律條文列舉。同時各個地方還要出臺檔案管理的相關規(guī)定細則條例，嚴格約束工作人員的行為。除此之外，這些法律與具體檔案管理的條文需要在實踐運用中針對出現的新情況和產生的新問題不斷地進行修正與完善，全面地保障我國的檔案管理工作在大數據時代可以得到有序的發(fā)展。

四、結論

在大數據時代，對于檔案管理模式呈現出的新變化問題進行認真的研究工作，可以有效地保障檔案管理工作健康有序地運行。

【參考文獻】

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[2]程平,崔納牟倩.大數據時代基于財務共享模式的電子會計檔案管理[J].商業(yè)會計,2016（13）:127-129.

[3]郅樂娟.電子政府數字檔案集中管理制度研究[D].陜西師范大學,2014.

[4]劉文照.大數據時代檔案管理模式的轉換與創(chuàng)新[J].辦公室業(yè)務,2015（20）:91.

篇9

 

隨著云計算、大數據等新興技術的不斷發(fā)展，企業(yè)信息化、智能化程度、網絡化、數字化程度越來越高，人類社會進入到以大數據為主要特征的知識文明時代。大數據是企業(yè)的重要財富，正在成為企業(yè)一種重要的生產資料，成為企業(yè)創(chuàng)新、競爭、業(yè)務提升的前沿。大數據正在成為企業(yè)未來業(yè)務發(fā)展的重要戰(zhàn)略方向，大數據將引領企業(yè)實現業(yè)務跨越式發(fā)展;同時，由此帶來的信息安全風險挑戰(zhàn)前所未有，遠遠超出了傳統(tǒng)意義上信息安全保障的內涵，對于眾多大數據背景下涉及的信息安全問題，很難通過一套完整的安全產品和服務從根本上解決安全隱患。

 

自2008年國際綜合性期刊《Nature》發(fā)表有關大數據(Big Data)的?？詠?，面向各應用領域的大數據分析更成為各行業(yè)及信息技術方向關注的焦點。大數據的固有特征使得傳統(tǒng)安全機制和方法顯示出不足。本文系統(tǒng)分析了大數據時代背景下的企業(yè)信息系統(tǒng)存在的主要信息安全脆弱性、信息安全威脅以及信息安全風險問題，并有針對性地提出相應的信息安全保障策略，為大數據背景下的企業(yè)信息安全保障提供一定指導的作用。

 

1 大數據基本內涵

 

大數據(Big Data)，什么是大數據，目前還沒有形成統(tǒng)一的共識。網絡企業(yè)普遍將大數據定義為數據量與數據類型復雜到在合理時間內無法通過當前的主流數據庫管理軟件生成、獲取、傳輸、存儲、處理，管理、分析挖掘、應用決策以及銷毀等的大型數據集。大數據具有4V特征(Volume，Varity，Value，Velocity)，即數據量大、數據類型多、數據價值密度低、數據處理速度快。

 

2011年麥肯錫咨詢公司了《大數據：下一個創(chuàng)新、競爭和生產力的變革領域》[1]的研究報告，引起了信息產業(yè)界的廣泛關注。美國谷歌公司(Google)、國際商業(yè)機器公司(IBM)、美國易安信公司(EMC)、臉書(Facebook)等公司相繼開始了大數據應用、分析、存儲、管理等相關技術的研究，并推出各自的大數據解決框架、方案以及產品。

 

例如，阿帕奇軟件基金會(Apache)組織推出的Hadoop大數據分析框架，谷歌公司推出的BigTable、GFS(Google File System)、MapReduce等技術框架等，這些研究成果為隨后的大數據應用迅猛發(fā)展提供了便利的條件。2012年3月，美國奧巴馬總統(tǒng)了2億美元的“Big Data Initiative”(大數據研究和發(fā)展計劃)，該計劃涉及能源、國防、醫(yī)療、基礎科學等領域的155個項目種類，該計劃極大地推動了大數據技術的創(chuàng)新與應用，標志著奧巴馬政府將大數據戰(zhàn)略從起初的政策層提升到國家戰(zhàn)略層。

 

同時，我國對大數據的認識、應用及相關技術服務等也在不斷提高，企業(yè)界一致認同大數據在降低企業(yè)經營運營成本、提升管理層決策效率、提高企業(yè)經濟效益等方面具有廣闊的應用前景，相繼大數據相關戰(zhàn)略文件，同時國家組織在民生、國防等重要領域投入大量的人力物力進行相關技術研究與創(chuàng)新實踐。中國移動通信公司在已有的云計算平臺基礎上，開展了大量大數據應用研究，力圖將數據信息轉化為商業(yè)價值，促進業(yè)務創(chuàng)新。

 

例如，通過挖掘用戶的移動互聯(lián)網行為特征，助力市場決策;利用信令數據支撐終端、網絡、業(yè)務平臺關聯(lián)分析，優(yōu)化網絡質量。商業(yè)銀行也相繼開展了經融大數據研究，提升銀行的競爭力。例如，通過對用戶數據分析開展信用評估，降低企業(yè)風險;從細粒度的級別進行客戶數據分析，為不同客戶提供個性化的產品與服務，提升銀行的服務效率?？偠灾髷祿趲硪粓鲱嵏残缘母锩?，將會推動整個社會取得全面進步。

 

2 大數據安全研究現狀

 

在大數據計算和分析過程中，安全是不容忽視的。大數據的固有特征對現有的安全標準、安全體系架構、安全機制等都提出了新的挑戰(zhàn)。目前對大數據完整性的研究主要包括兩方面，一是對數據完整性的檢測;二是對完整性被破壞的數據的恢復。在完整性檢測方面，數據量的增大使傳統(tǒng)的MD5、SHA1等效率較低的散列校驗方法不再適用，驗證者也無法將全部數據下載到本地主機后再進行驗證。

 

面向大數據的高效隱私保護方法方面，高效、輕量級的數據加密已有多年研究，雖然可用于大數據加密，但加密后數據不具可用性。保留數據可用性的非密碼學的隱私保護方法因而得到了廣泛的研究和應用。這些方法包括數據隨機化、k-匿名化、差分隱私等。這些方法在探究隱私泄漏的風險、提高隱私保護的可信度方面還有待深入，也不能適應大數據的海量性、異構性和時效性。

 

在隱私保護下大數據的安全計算方面，很多應用領域中的安全多方計算問題都在半誠實模型中得到了充分的研究，采用的方法包括電路賦值(Circuit Evaluation)、遺忘傳輸(Oblivious Transfer)、同態(tài)加密等。通過構造零知識證明，可以將半誠實模型中的解決方法轉換到惡意模型中。而在多方參與、涉及大量數據處理的計算問題，目前研究的主要缺陷是惡意模型中方法的復雜度過高，不適應多方參與、多協(xié)議執(zhí)行的復雜網絡環(huán)境。

 

企業(yè)大數據技術是指大數據相關技術在企業(yè)的充分應用，即對企業(yè)業(yè)務、生產、監(jiān)控、監(jiān)測等信息系統(tǒng)在運行過程中涉及的海量數據進行抽取、傳輸、存儲、處理，管理、分析挖掘、應用決策以及銷毀等，實現大數據對企業(yè)效率的提升、效益的增值以及風險的預測等。

 

企業(yè)的大數據類型通常主要包括業(yè)務經營數據即客戶信息數據、企業(yè)的生產運營與管理數據以及企業(yè)的設備運行數據等，即客戶信息數據、員工信息數據、財務數據、物資數據、系統(tǒng)日志、設備監(jiān)測數據、調度數據、檢修數據、狀態(tài)數據等。企業(yè)大數據具有3V、3E特征[2]，3V即數據體量大(Volume)、數據類型多(Varity)與數據速度快(Velocity)，3E即數據即能量(Energy)、數據即交互(Exchange)與數據即共情(Empathy)。3 大數據時代企業(yè)信息安全漏洞與風險并存

 

大數據時代，大數據在推動企業(yè)向著更為高效、優(yōu)質、精準的服務前行的同時，其重要性與特殊性也給企業(yè)帶來新的信息安全風險與挑戰(zhàn)。如何針對大數據的重要性與特殊性構建全方位多層次的信息安全保障體系，是企業(yè)發(fā)展中面臨的重要課題。大數據背景下，結合大數據時代的企業(yè)工作模式，企業(yè)可能存在的信息安全風險主要表現在以下三個方面：

 

(1)企業(yè)業(yè)務大數據信息安全風險：由于缺乏針對大數據相關的政策法規(guī)、標準與管理規(guī)章制度，導致企業(yè)對客戶信息大數據的“開放度”難以掌握，大數據開放和隱私之間難以平衡;企業(yè)缺乏清晰的數據需求導致數據資產流失的風險;企業(yè)數據孤島，數據質量差可用性低，導致數據無法充分利用以及數據價值不能充分挖掘的風險;大數據安全能力和防范意識差，大數據人才缺乏導致大數據分析、處理等工作難以開展的風險;管理技術和架構相對滯后，導致數據泄露的風險。

 

(2)企業(yè)基礎設施信息安全風險：2010年，震網病毒[3]通過網絡與預制的系統(tǒng)漏洞對伊朗核電站發(fā)起攻擊，導致伊朗濃縮鈾工程的部分離心機出現故障，極大的延緩了伊朗核進程。從此開啟了世界各國對工業(yè)控制系統(tǒng)安全的重視與管控。對于生產企業(yè)，工業(yè)生產設備是企業(yè)的命脈，其控制系統(tǒng)的安全性必須得到企業(yè)的高度重視。隨著物理設備管理控制系統(tǒng)與大數據采集系統(tǒng)在企業(yè)的不斷應用，監(jiān)控與數據采集系統(tǒng)必將成為是物理攻擊的重點方向，越來越多的安全問題隨之出現。

 

設備“接入點”范圍的不斷擴大，傳統(tǒng)的邊界防護概念被改變; 2013年初，美國工業(yè)控制系統(tǒng)網絡緊急響應小組(ICS-CERT)預警，發(fā)現美國兩家電廠的發(fā)電控制設備在2012年10月至12月期間感染了USB設備中的惡意軟件。該軟件能夠遠程控制開關閘門、旋轉儀表表盤、大壩控制等重要操作，對電力設備及企業(yè)安全造成了極大的威脅。

 

(3)企業(yè)平臺信息安全風險： 應用層安全風險主要是指網絡給用戶提供服務所采用的應用軟件存在的漏洞所帶來的安全風險，包括： Web服務、郵件系統(tǒng)、數據庫軟件、域名系統(tǒng)、路由與交換系統(tǒng)、防火墻及網管系統(tǒng)、業(yè)務應用軟件以及其他網絡服務系統(tǒng)等;操作系統(tǒng)層的安全風險主要是指網絡運行的操作系統(tǒng)存在的漏洞帶來的安全風險，例如Windows NT、UNIX、Linux系列以及專用操作系統(tǒng)本身安全漏洞，主要包括訪問控制、身份認證、系統(tǒng)漏洞以及操作系統(tǒng)的安全配置等;網絡層安全風險主要指網絡層身份認證，網絡資源的訪問控制，數據傳輸的保密性與完整性、路由系統(tǒng)的安全、遠程接入、域名系統(tǒng)、入侵檢測的手段等網絡信息漏洞帶來的安全性。

 

4 企業(yè)大數據信息安全保障策略

 

針對大數據時代下企業(yè)可能存在的信息安全漏洞與風險，本文從企業(yè)的網絡邊界信息安全保障、應用終端信息安全保障、應用平臺信息安全保障、網絡安全信息安全保障、數據安全信息安全保障等多方面提出如下信息安全保障策略，形成具有層次特性的企業(yè)信息安全保障體系，提升大數據時代下的企業(yè)信息安全保障能力。

 

4.1企業(yè)系統(tǒng)終端——信息安全保障策略

 

對企業(yè)計算機終端進行分類，依照國家信息安全等級保護的要求實行分級管理，根據確定的等級要求采取相應的安全保障策略。企業(yè)擁有多種類型終端設備，對于不同終端，根據具體終端的類型、通信方式以及應用環(huán)境等選擇適宜的保障策略。確保移動終端的接入安全，移動作業(yè)類終端嚴格執(zhí)行企業(yè)制定的辦公終端嚴禁“內外網機混用”原則，移動終端接入內網需采用軟硬件相結合的加密方式接入。配子站終端需配置安全模塊，對主站系統(tǒng)的參數設置指令和控制命令采取數據完整性驗證和安全鑒別措施，以防范惡意操作電氣設備，冒充主站對子站終端進行攻擊。

 

4.2企業(yè)網絡邊界——信息安全保障策略

 

企業(yè)網絡具有分區(qū)分層的特點，使邊界不受外部的攻擊，防止惡意的內部人員跨越邊界對外實施攻擊，在不同區(qū)的網絡邊界加強安全防護策略，或外部人員通過開放接口、隱蔽通道進入內部網絡。在管理信息內部，審核不同業(yè)務安全等級與網絡密級，在網絡邊界進行相應的隔離保護。按照業(yè)務網絡的安全等級、實時性需求以及用途等評價指標，采用防火墻隔離技術、協(xié)議隔離技術、物理隔離技術等[4]對關鍵核心業(yè)務網絡進行安全隔離，實現內部網與外部網訪問資源限制。

 

4.3企業(yè)網絡安全——信息安全保障策略

 

網絡是企業(yè)正常運轉的重要保障，是連接物理設備、應用平臺與數據的基礎環(huán)境。生產企業(yè)主要采用公共網絡和專用網絡相結合的網絡結構，專用網絡支撐企業(yè)的生產管理、設備管理、調度管理、資源管理等核心業(yè)務，不同業(yè)務使用的專用網絡享有不同安全等級與密級，需要采取不同的保障策略。網絡彈性是指基礎網絡在遇到突發(fā)事件時繼續(xù)運行與快速恢復的能力。

 

采用先進的網絡防護技術，建立基礎網一體化感知、響應、檢測、恢復與溯源機制，采取網絡虛擬化、硬件冗余、疊加等方法提高企業(yè)網絡彈性與安全性;對網絡基礎服務、網絡業(yè)務、信息流、網絡設備等基礎網絡環(huán)境采用監(jiān)控審計、安全加固、訪問控制、身份鑒別、備份恢復、入侵檢測、資源控制等措施增強網絡環(huán)境安全防護;在企業(yè)網絡中，重要信息數據需要安全通信。針對信息數字資源的安全交換需求，構建企業(yè)的業(yè)務虛擬專用網。在已有基礎網絡中采用訪問控制、用戶認證、信息加密等相關技術，防止企業(yè)敏感數據被竊取，采取建立數據加密虛擬網絡隧道進行信息傳輸安全通信機制。

 

4.4企業(yè)應用系統(tǒng)平臺——信息安全保障策略

 

應用系統(tǒng)平臺安全直接關系到企業(yè)各業(yè)務應用的穩(wěn)定運行，對應用平臺進行信息安全保障，可以有效避免企業(yè)業(yè)務被阻斷、擾亂、欺騙等破壞行為，本文建議給每個應用平臺建立相應的日志系統(tǒng)，可以對用戶的操作記錄、訪問記錄等信息進行歸檔存儲，為安全事件分析提供取證與溯源數據，防范內部人員進行異常操作。

 

企業(yè)應用平臺的用戶類型多樣，不同的應用主體享有不同的功能與應用權限，考慮到系統(tǒng)的靈活性與安全性，采用基于屬性權限訪問控制[5]、基于動態(tài)和控制中心訪問權限控制[6]、基于域訪問權限控制[7]、基于角色訪問控制等訪問控制技術;確保企業(yè)應用平臺系統(tǒng)安全可靠，在應用平臺上線前，應邀請第三方權威機構對其進行信息安全測評，即對應用平臺系統(tǒng)進行全面、系統(tǒng)的安全漏洞分析與風險評估[8]，并制定相應的信息安全保障策略。4.5企業(yè)大數據安全——信息保障策略

 

大數據時代下，大數據是企業(yè)的核心資源。企業(yè)客戶數據可能不僅包含個人的隱私信息，而且還包括個人、家庭的消費行為信息，如果針對客戶大數據不妥善處理，會對用戶造成極大的危害，進而失信于客戶。目前感知大數據(數據追蹤溯源)、應用大數據(大數據的隱私保護[9]與開放)、管控大數據(數據訪問安全、數據存儲安全)等問題，仍然制約與困擾著大數據的發(fā)展。大數據主要采用分布式文件系統(tǒng)技術在云端存儲，在對云存儲環(huán)境進行安全防護的前提下，對關鍵核心數據進行冗余備份，強化數據存儲安全，提高企業(yè)大數據安全存儲能力。

 

為了保護企業(yè)數據的隱私安全、提高企業(yè)大數據的安全性的同時提升企業(yè)的可信度，可采用數據分享、分析、時進行匿名保護已經隱私數據存儲加密保護措施來加強企業(yè)數據的隱私安全，對大數據用戶進行分類與角色劃分，嚴格控制、明確各角色數據訪問權限，規(guī)范各級用戶的訪問行為，確保不同等級密級數據的讀、寫操作，有效抵制外部惡意行為，有效管理云存儲環(huán)境下的企業(yè)大數據安全。

 

5 結束語

 

隨著信息技術的快速革新，數據正以驚人的速度積累，大數據時代已經來臨了;智能終端和數據傳感器成為大數據時代的數據主要來源。大數據在推動企業(yè)不斷向前發(fā)展給企業(yè)提供了更多機遇的同時，也給企業(yè)的應用創(chuàng)新與轉型發(fā)展帶來了新的信息安全威脅、信息安全漏洞以及信息安全風險。傳統(tǒng)的信息安全保障策略已經無法滿足大數據時代的信息安全保障需求。怎樣做好企業(yè)大數據信息安全保障、加強信息安全防護、建設相關法律法規(guī)將是大數據時代長期研究的問題。

篇10

【關鍵詞】大數據；高校；就業(yè)

一、大數據：時代的新潮流

隨著互聯(lián)網、計算機、智能手機等廣泛使用，各類信息數據飛速增長，人類已進入到一個全新的時代――大數據時代。從硅谷到北京，從科學研究到醫(yī)療機構，從銀行到軍事，各個領域在演繹著大數據時代的故事。數據以信息為載體，在社會與經濟發(fā)展過程不斷彰顯其地位。個人、企業(yè)和政府掌愈發(fā)意識到其重要性，越來越多的人想通過數據分析獲得知識、商機和社會服務的能力。對此，有人形象的將大數據比喻成新世紀的石油與礦產，挖掘其背后的價值，以此來做市場預測、科學決策、提高服務水平。歐盟委員尼麗?克洛斯就表明大數據是經濟發(fā)展的動力和燃料，可以創(chuàng)造機遇改造社會，是使服務更加個性化和透明高效的重要工具。麥肯錫研究院在《大數據：下一個創(chuàng)新、競爭和生產力的前沿》就指出，“數據是新時期的基礎生活資料與市場要素，重要程度不亞于物質資產和人力資本，大數據將成為企業(yè)提高生產力和競爭力的主要方式與關鍵要素。奧巴馬政府更是將大數據戰(zhàn)略提升為國家戰(zhàn)略。

何為大數據？大數據，又稱海量數據、巨量數據，指的是所涉及的數據量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到截取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經營決策更積極目的的信息。具有量大、種類繁多、流動速度快和價值密度低四個顯著特點。它是一個概念，更是一種趨勢。

二、現實：數據人才的或缺

大數據正以驚人的速度席卷則各行各業(yè)。一方面其帶來了無限的商機，另一方面，不能回避的問題便是，大數據人才需求與現實中的不平衡。大數據與互聯(lián)網的出現一樣，不僅是信息技術領域的一場革命，它將在全球范圍內啟動透明政府、引領社會變革、加速企業(yè)創(chuàng)新。 但這一切均需大數據人才去啟動和實現。據2011年美國麥肯錫公司報道，到2018年美國數據人才短缺將達到190萬。埃森哲公司調查在美國、中國、英國等六個國家，也發(fā)現數據人才的需求空缺很大。而中國的專家也預測，近些年中國將形成巨大的數據人才缺口。還有一些科學與專家表明，大數據將促使新的職業(yè)出現，并帶來新的職業(yè)。

什么是大數據人才？他們需要哪些技能？大數據人才必備的素質是大數據思維與大數據能力。思維是一切行動的先導，在大數據對人才的需要，“大數據時代的預言家”維克托?邁爾-舍恩伯格，思維轉變過來數據就能被巧妙的用來激發(fā)新產品與新服務。在大數據時代，思維決定了政府、企業(yè)和個人的深度。樹立大數據思維應對信息爆炸的要求。大數據思維應該囊括創(chuàng)新性、批判性和全面性思維。

1.大數據思維。

創(chuàng)新思維。創(chuàng)新是經濟和社會發(fā)展的主要驅動力，在大數據的舞臺上，越來越多的問題要通過大數據解決。而邁入大數據之門的首要，便是樹立創(chuàng)新思維。因數據處在時刻變化中，信息處于時刻更替中，需要時刻提出新問題、時刻解決新問題。需多角度、多側面、多層次、多結構去思考、分析、推理、判斷，而這一切需通過創(chuàng)新思維才能實現。

批判性思維。大數據的世界里，到處都是信息與數據。紛繁多樣，優(yōu)劣參雜，需用判性思維來清洗。一方面，去偽存真，去粗取精，正確識別和利用有效信息。另一方面，要允許不準確，錯誤的數據不是一文不值，可能會有新的領域與發(fā)現。

2.大數據意識。

數據信息安全意識。大數據的快速發(fā)展，如一柄雙刃劍，在提供巨大機遇的同時，也嚴重威脅著國家安全、公共安全和個人隱私。數據時代，每個人都是數據的制造者、數據的傳遞者、數據的獲取者。數據信息門檻低、傳播面廣使得各種不良信息的混入，將給個人和社會公眾造成了巨大的負面影響， 因此，需具有信息安全意識，在保護好自身信息的同時，不隨意傳播信息。

3.大數據技能。

挖掘、整理、分析能力。大數據的真實價值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能望見冰山的一角，絕大部分都隱藏在冰山之下。有效挖掘、分析與整理預測這些數據讓數據發(fā)聲，讓有價值的數據挖掘出來，利用他人眼中無意義的數據，才是題中之義。

團隊合和溝通作能力。現代社會信息量大，各類數據的整理和分析工作，單靠一個人的能力是無法掌握與挖掘其內在價值。需要團隊一起合力完成，在良好的溝通與團隊建立的基礎上分工協(xié)作，完成龐大的數據分析和管理工作任務。

全面發(fā)展能力。數據所帶來的變化是巨幅度的，對就業(yè)人員的要求也有相應的變化。由重知識的深度到前調知識的廣度，行家、專家的光芒將隨數據統(tǒng)計分析而減弱。更多需求是有交叉背景學科知識能力，能分析數據，有專業(yè)技能。

三、創(chuàng)新與改革：適應大數據的必然選擇

大數據已是一種必然的浪潮，高校作為人才的培養(yǎng)基地，培養(yǎng)時展的人才乃為其根本使命。就業(yè)指導課程與就業(yè)直接接軌。對其進行改革與創(chuàng)新，是適應大數據的必要要求。

1.注重思維訓練。

目前的就業(yè)課程存在教學內容陳舊，授課形式枯燥等問題。以教師為中心，注重單方面技能的傳授 ，忽視了思維訓練的重要性。豐富的海量數據人才需要勢必需要打破這樣的格局。為此，高校的就業(yè)課程應以思維為中心，以問題為導向，創(chuàng)設情境，引發(fā)學生思考，培養(yǎng)學生的批判性思維和創(chuàng)新思維。在課堂與第二課堂不斷激發(fā)學生思考的積極性。

2.注重數據意識和安全意識引導。

數據始終是大數據的核心與關鍵，高校對此必須有清醒的認識。分析、利用、挖掘數據應是大學教育，尤其是大學就業(yè)教育應該強調和注重的能力。在就業(yè)課堂上，教師應把現實需求生動的呈現給學生，讓學生有數據意識，能在認識上知道數據的意義與價值。同時也能意識到數據管理不善可能帶來的危害。如一些數據信息門檻低、傳播面廣可能給個人，社會帶來極大的負面影響。因而，有必要培養(yǎng)學生對數字和信息安全的敏感性，將數據意識融入就業(yè)課程，進一步影響與融入其專業(yè)教育，從而全方位的幫助學生就業(yè)。

3.強調數據技能培養(yǎng)。

技能數據技能的培養(yǎng)需要課堂，但更需要走出課堂。在有限的就業(yè)課堂中要開發(fā)與培養(yǎng)學生以分析、挖掘和利用數據能力、團隊合作和溝通能力、全面發(fā)展能力為主的數據技能，高校與教師共同需要探討的問題。從學校層面上來說，應加強校企合作，注重實踐教育環(huán)節(jié)，多方面組織學生參觀企業(yè)、實習、現場觀摩、邀請職場專家講座等直觀途徑近距離接觸與感受就業(yè)氛圍與職場風云。就業(yè)指導老師則可從就業(yè)實戰(zhàn)經驗、組織模擬應聘、職業(yè)生涯規(guī)劃等方面給予學生指導。

參考文獻：

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