有关大数据时代的论文
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大数据时代背景下网络建设研究论文怎么写篇一
信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。在这种情况下，大数据时代的大数据信息管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术提供了重要的发展方向。
大数据时代背景下网络建设研究论文怎么写篇二
大数据时代是以互联网服务的增加、使用和交付模式为基础，同时伴随各行业数据源的增长呈现指数级趋势和信息规模及复杂程度快速变化而在各领域所引起的量化进程。大数据在电子商务企业日常运营中生成、累积的行为数据，其中包括预算管理各个环节中生成的数据和财务共享中心储存累积的数据。同时，大数据时代电商行业数据的特征主要表现为规模大、类型多、价值密度低和时效性强。由此可知，数据浪潮的到来给电子商务企业的数据控制能力带来了全新挑战，也为财务工作人员获取更为深刻、全面的研究观察能力创造了前所未有的机遇。
1．2预算管理的内涵。
预算管理是指基于企业的战略目标和基期各类生产经营活动及相关财务状况，对预期的经营活动和相关财务状况进行全面、有效和完整的预测和计划，并通过对执行过程的严格监控，将实际完成情况与预期目标进行比较和分析，从而及时指导经营活动及财务预测计划的完善和调整，进而帮助企业管理者更加有效地管理企业，实现企业价值最大化、企业资本可持续有效增值和战略目标。
大数据时代背景下网络建设研究论文怎么写篇三
环境管理会计作为提供环境管理决策支持的信息系统,其信息的取得离不开对信息载体———数据的收集、加工和处理。随着新兴信息技术与应用模式的不断涌现,全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势。数据量越来越大、数据类型越来越复杂、数据变化频率越来越快,“大数据”时代到来。大数据是继云计算、物联网之后it产业又一次颠覆性的技术变革,得到科技界、产业界乃至政府部门的高度关注,成为研究的热点。大数据将对社会经济和科学研究发展产生巨大的推动作用,同时也孕育着前所未有的机遇。环境管理会计在大数据时代将迎来难得的发展机遇,借助大数据以及大数据处理技术突破原有的发展桎梏,更好地实现环境管理会计改善环境绩效的职能。大数据与“海量数据”和“大规模数据”的概念一脉相承,但其在数据体量、数据复杂性、产生速度和潜在的价值四个方面大大超出了传统的数据形态,也超出了现有技术手段的处理能力,带来了巨大的产业创新机遇。
大数据将对现代企业的管理运作理念、组织业务流程等产生巨大影响。环境管理会计作为一种尚未成熟的有待完善的管理工具和手段,也必将在大数据时代遇到前所未有的发展机遇和变革的挑战。
(一)环境管理会计应用的外在推力增强。
从国内外调查研究的结果可以看到,政府是推动企业加强环境管理的外界约束力量。对比我国与美国、日本和英国的环境管理会计发展实践也可以发现,环境管理会计在美国、日本等政府约束力较强的国家推行较快,而我国企业进行环境管理则多是迫于外界压力,企业往往被动地选择环境管理策略,以应付外来压力。环境管理问题在大多数企业中常常以一种肤浅和被动的方式在法律框架内加以处理,环境管理会计的作用未能得到真正发挥。在大数据时代,信息不对称的现象将得到有效缓解,信息资源在一定程度上将达到完全和共享状态。企业的环境利害相关者(如企业员工、股东、供应商、客户和社区等)可以通过社会网络媒体的实时交流与内容分享,得到企业环境管理方面的信息,从而使企业来自于关注环境问题的利害相关者的压力不断增长。利害相关者的监督和制约成为除政府法律法规之外的一个更及时、更有效的外界约束力量。企业为了维护社会形象和经济利益,将更加注重环境管理,充分挖掘和发挥环境管理会计的潜在价值,进而在实践应用中推动环境管理会计的发展和完善。
(二)环境管理会计应用的内在动力提升。
实践表明,环境管理会计实施成功与否很大程度上取决于企业管理层的重视和支持。因为企业管理当局是企业环境行为的重要影响者,又是受环境因素影响的责任承担者。一旦企业管理当局认识到环境管理会计的价值,其自然会选择合适的环境管理会计方法工具来降低环境风险,进而正面推动环境管理会计实务的深入。然而目前,企业管理当局即使认识到环境管理会计为企业提供的价值,也常常将环境管理会计的实施落于形式,其根本原因在于环境管理绩效未纳入企业整体绩效评价之中,管理层缺乏环境管理的内在动力。环境管理会计的目标在于同时提高环境业绩和财务业绩,但由于环境业绩具有滞后性、隐藏性特征,因此对企业管理绩效的评价还是以当期显性的财务业绩为标准来衡量,从而导致企业实施环境管理成为一种策略性行为,即实施环境管理的程度主要取决于企业内外因的交互作用以及不同行为主体的博弈均衡状态,常常立足于企业收益与成本的比较,更注重财务业绩的提升。例如,企业为了避免环境污染,增加了企业的环境保护成本,而在竞争性市场中,用于污染防治的成本,企业并不能从消费者那里得到补偿。因为经营成本增加、价格上涨,消费者会选择不进行环境管理而产品价格较低的企业。因此,在以财务业绩为主体的绩效评价体系下,企业管理者会“理性的”拒绝进行环境管理,环境管理会计的作用无法得到有效发挥。在大数据时代,得益于信息技术的发展,各种行为和活动信息都将得到前所未有的记录。环境业绩将能够以及时、显性的方式得到呈现,因而必然纳入到企业整体的绩效评价体系之中,环境管理也就此成为管理层不得不考虑的一个重要问题,其必然寻求环境管理会计的帮助和支持,环境管理会计应用的内在动力自然得以提升。
(三)环境管理会计应用的技术环境改善。
非财务数据往往数量庞大,且结构复杂,如废弃物、大气污染、水质变化、土质改变等相关排放数据;能源、材料和水的消费数据;环境成本与潜在的环境负债数据;与产品生命周期相关的数据。对这种类型的数据,环境管理会计现有的数据处理方法显得无能为力。大数据的出现必将颠覆传统的数据管理方式,在数据来源、数据处理方式和数据思维等方面都会对其带来革命性的变化。大数据技术的发展和成熟必将促进环境管理会计的发展变革。一方面,大数据技术将为环境管理会计方法的应用提供信息支持。以寿命周期成本法为例,大数据技术可以对产品或流程的设计、开发、生产、销售、使用、报废等全过程所发生的全部环境成本进行描述和记录,解决该方法应用中信息取得难、成本高,可靠性难以保证等问题。另一方面,资源环境具有多样性、多用途性、非市场性等特征,现实中无法也不该将所有资源环境信息统一计量为货币信息再提供给管理层,这就需要采用多种计量属性的货币计量与多种表达形式的非货币计量对环境管理会计数据进行记录、分析和处理。而只有大数据技术可以解决环境管理会计多元计量的数据处理问题。
大数据时代,企业正在向数据分析型企业转型,会计大数据分析平台的建立成为必然,并成为环境管理会计数据提供与运用的依托。环境管理会计将借助大数据技术调整、拓展它的服务范围,提升、延伸它的会计管理职能,改进、变革它的数据处理技术,大数据时代为环境管理会计展开了广阔的发展前景。
(一)环境管理会计服务对象的侧重点:由政府向企业变迁。
大数据时代使传统的会计理论与技术受到严重的挑战和激烈的冲击,应对这样的挑战与冲击,会计领域中一些新的技术、功能、思维模型、处理方式正在形成,一些会计的属性、服务的侧重点正在发生变化。一方面出现了微观企业会计向微观会计与宏观会计相结合的社会会计转化的端倪。另一方面,在环境会计中又将出现由偏重宏观政府会计向偏重微观企业会计转化,最终出现二者并重、有机融合的局面。原因首先在于“关注环境”正在由政府的职责向企业的自觉行为转变,环境管理会计信息的需求者、服务对象正在由政府向企业扩展;其次是由于站在政府的角度研究环境会计,会计主体过大、过宽,主体的边界与范围模糊不清,这必然制约环境管理会计的应用与发展。大数据时代使得环境管理会计应用的观念倾向和技术条件得到根本性的改变,广大企业应用环境管理会计解决其所面临的日益紧迫的环境问题的需求不断增加,现有的环境管理会计难以与会计实务系统兼容的技术障碍也将被大数据技术攻破。会计的基本属性是微观性的,应该首先服务于微观主体———企业,这样才能有主体边界的明确界定,环境管理会计也是如此。虽然环境管理会计的主体是多元的、多层次的,但是微观企业必须是其会计主体的核心部分,是其服务对象的主要部分。环境管理不能越俎代庖,环境会计主体不能错位,管理会计的服务侧重不能偏移。对于环境会计的宏观与微观之辨,笔者的观点是大数据时代环境管理会计的宏观属性和服务侧重点将发生变革,将由宏观向微观变迁,最终实现宏观与微观的有机融合。
(二)环境管理会计职能的发挥层面:由战术层向战略层延展。
环境管理的实践使人们逐渐意识到最终作出环境决策的是管理层面而不是会计层面,必须从管理与决策的角度出发,建立环境管理系统来解决环境问题,从而把环境会计的研究推进到环境管理会计的研究阶段。最初的环境管理会计被表述为:“为帮助组织决策而确认、收集和分析关于环境成本和环境业绩的信息过程”,环境成本和环境业绩信息的提供是环境管理会计的主要职能。环境管理的发展使人们意识到在公司战略管理的研究方面必须关注社会责任和环境问题,战略管理的重点要放在环境问题上。简单的环保措施、节能降耗,无法让企业从根本上解决复杂的环境问题,环境管理必须上升至战略的高度。在激烈的国内外市场竞争中,企业的生存与发展,不能不把环境因素纳入战略和日常决策中。为保证经济的可持续性发展,越来越多的企业开始将环境管理系统纳入战略管理系统。环境管理的现实需求,促使环境管理会计从通常的战术性决策向重大的战略决策,从战术管理向战略管理延伸。环境管理的成效在很大程度上取决于其获得的相关环境信息,现有的环境管理会计系统难以提供与环境战略管理相关的信息。环境战略管理所需的管理会计支持,所需的决策与控制数据,只有在大数据时代,才能得以满足。环境战略管理的数据既有结构化的、半结构化的、准结构文秘站:化的,甚至还有些是非结构化的.,大数据技术对各种结构形式的数据处理都能提供技术支持。大数据时代和以往任何时候相比,可以更迅速更容易地访问、分析和搜索大量数据,满足企业环境战略管理的信息需求,支撑环境管理会计的职能由战术层面向战略层面的拓展和延伸。环境成本管理不再纠结于成本识别、计量与分配问题,而是专注于环境成本的控制战略,更加注重企业环境战略管理的决策、规划与绩效评价。环境管理会计将在大数据技术的支撑下通过对现有环境管理会计的改进和延展,为企业管理者提供环境战略管理的有用信息,帮助企业实现环境效率和经济效率的统一。
(三)环境管理会计的数据处理技术:由传统技术变革为大数据技术。
等现代信息技术,将彻底消除了“信息孤岛”现象,极大地提高整个社会信息的共享性。在会计领域将实现业务处理和会计处理的集成、财务信息和非财务信息的集成、会计核算与会计管理的集成。会计数据处理技[文秘站－您的专属秘书，中国最强免费！]术的变迁将首先在一些与管理关系更为密切,与新的管理热点联系紧密的领域实现。由于环境管理会计在企业环境管理中的核心地位,实施环境管理战略要求环境会计数据共享和交流并实现其自动化。环境管理会计系统需要实施成本较低同时又能对现有的经营管理与环境管理简便集成的会计数据处理技术,这也需要综合考虑数据质量和现有软件之间的联系,运用网络会计的大数据处理技术。发挥云计算的潜力,使用在线会计系统和远程访问更快捷、能够更充裕地获取环境管理数据用于环境战略决策与规划。在原有环境管理会计分析中,环境投资决策的关键是指标的算法或模型因素的完备,而在大数据技术中环境投资决策的质量取决于数据本身的多样性,更多考虑的是各种因素间的相关关系而非因果关系,大数据提供的也不是最终答案,只是参考答案。克服了传统环境管理会计计量分析的“计量经济学”模式,变革了传统环境管理会计技术“工程化”或“模型化”的倾向,使得环境管理会计更好地发挥“环境经济运作”、“环境资源管理”技术工具的作用。
大数据时代背景下网络建设研究论文怎么写篇四
数据库管理形式是大数据管理不断发展的重要成果，也是到目前为止最后的一个阶段。在计算机技术不断发展的过程中，计算机内部的容量得到了很大程度的提高，并且大数据的管理和维护成本也相应的有所下降。同时，在大数据管理形式不断发展的过程中，对其系统管理内存不足等现象，进行了全面的提高，有效的实现了资源共享，也在最大程度上保证了大数据的安全、稳定等性能。另外，在大数据时代的大数据库管理的过程中，不在近几年只是固定在某一个计算技术应用体系，而是面向整个管理体系，以此在最大程度上提高了大数据共享的性能，使大数据与大数据形成一个独立的个体，对其大数据进行了全面、有效的、统一的管理，为我国信息技术的发展提供了重要方向。
大数据时代背景下网络建设研究论文怎么写篇五
摘要：随着我国现代化信息技术的飞速发展，互联网、物联网以及云计算已经被广泛应用于各行各业，大数据应运而生。在我国企业管理会计工作开展过程中，大数据不仅为此项工作提供了便利，使工作效率得到有效提升，而且还给管理会计工作带来了很大的挑战，使管理会计工作产生重大变革。本文就大数据时代管理会计工作变革进行了讨论，首先文章阐述了大数据时代下管理会计工作的相关概念，然后讨论了这种环境下管理会计工作上发生的变革，最后指出了管理会计工作所面临的挑战并提出了一些建议实现大数据在管理会计中被有效应用。
（一）大数据的相关概念。大数据是指在现代信息技术飞速发展的大环境下运用新处理模式所产生的具有更强的决策力、洞察力以及优化能力的准确、巨量、多样的信息资产。大数据的定义与数据聚集有着本质上的区别，并不是单纯地对数据进行统计，而是按照一定的方式对相关数据进行专业处理，这种信息数据处理方式存在一定使信息增值的功能，只要信息数据来源真实、准确、完整，那么所处理出来的信息就会具有高效性的特点。企业随着经营时间的推移各个会计年度的信息数据就会越积越多，如果在利用传统数据库来管理这些信息数据不仅在处理速度上难以与大数据相比，而且在对相关数据进行存储、分析方面出现错误的机率很较大，难以得出准确、全面的数据为企业发展决策提供有效依据。（二）管理会计的相关概念。管理会计可以被视为是会计领域的一个分支，与企业的资金活动密切相关，以尽可能地实现自身效益最大化为目标控制和管理单位现在和未来的资金周转，进而为管理者制定未来发展决策提供重要依据而设立的。随着我国市场经济的快速发展，越来越多的企业开始运用管理会计，管理会计的.职能包括以下几点：第一，对经营管理目标进行规划。第二，管理会计通过进行绩效考评对分权单位或部门效益实现情况测评并向上级反馈，可以避免一些单位或部门为自身利益而相互竞争冲突、增加行政开支、发生浪费等牺牲企业整体利益和长远利益的现象的发生；第三，管理会计可以借助财务会计业务处理办法对单位财务成本收益信息进行加工预测，制定良好的资金运作方案，使资金运转处于良性循环状态。
（一）由服务型转变为管理型。在大数据时代下管理会计的职能得到了一定的拓展，在与企业管理目标一致的基础上管理会计通过大数据平台可以实现信息灵活控制、及时互联，分析和预测市场发展大趋势、竞争对手以及供应商的资源情况，对企业管理工作进行流程设计和控制管理使企业发展由被动向主动转变，充分发挥会计工作的主动性以及价值创造作用。由此可见，管理会计并不是管理系统的旁观者，而是扮演着管理者的角色。（二）由事后分析转变为全过程管理控制以往很多企业的管理会计工作并不贯穿于企业运营全过程中，而是事后对企业的经营管理控制进行分析。大数据时代下，管理会计不仅仅是对结果进行分析，而是融入到了企业发展的全过程中去，甄别发展关键因素、纠正关键指标目标偏离、查找管理过程中出现问题的原因、修订和完善过程行动计划和方案、实现核心资源要素的再配置等一系列管理工作，为企业的长期发展提供重要的数据信息。（三）由传统管理转变为信息技术管理，大数据时代的来临使得管理会计的管理方式发生了巨大的改变，管理会计如果再沿用以往的信息数据处理办法已经难以适应市场和企业发展，目前很多企业都将信息技术运用的重点放在大数据处理上，尽可能地提高企业信息的准确性、及时性、全面性。（四）由财务报告审计方式转变为连续审计的方式。以往企业审计工作主要是发生在会计自然年度或人员离职的情况下，审计工作方式也就是通过对业财务报告审计来完成，这种审计方式不仅全面性较差，而且真实性也难以得到保证。
（一）没有正确认识管理会计工作的本质。一些企业的管理者只注重企业效益，而忽略内部控制管理工作。对于自身会计工作也只是认为只要能妥善处理好会计业务就可以了，忽视了内部管理会计工具有效应用对企业发展的影响和作用。（二）对大数据应用的重视程度不高。一些企业对大数据这样定义理解模糊，认为大数据等同于以往的计算机信息处理，这些企业特别是一些中小企业根本没有意识到成本效应原则投入一定的人力和物力来使大数据充分应用到管理会计工作中去，难以切实提高管理会计的工作效率。（三）人才的综合素质有待提高。单单是能够利用大数据处理还是远远不够的，对于处理过的信息还需要管理会计人员来进行筛选、分析，进而得出对企业发展有影响的信息资源。（四）大数据信息共享存在漏洞。一些企业在对自身数据信息的管理上存在着一些弊端，没有对一些保密数据设置管理员权限，也没有安排专业人员为企业安装相应的安全防护系统，一旦出现问题难以落实到个人，容易造成企业不可挽回的损失。
（一）正确认识管理会计的本质。企业的管理者应当加大对内部控制管理工作的重视程度，认清管理会计有效应用对企业发展的影响和作用，不仅自身要支持管理会计工作，给予其一定的权力来积极开展信息搜集、编制、预测、分析、审计工作，而且还对其他部门提出一定要求，要求其积极配合管理会计工作，为管理会计工作的顺利开展提供一定保障。（二）重视大数据的应用。企业应当加大对大数据应用的投入，可以投入适当的人力物力在系统硬件和软件等方面进行全方位完善，将管理会计与大数据处理紧密相连，使管理会计运用最新系统更高效、快速地分析、预测相关信息资源，及时发现企业潜在管理风险，及时向管理层反馈结果，商定最佳解决方案。（三）提高人才的综合素质。企业还应当重视的管理会计人才的培养，不仅要通过严格的选拔程序选聘一些会计知识和信息技术掌握较为熟练的人员担任管理会计职务，而且还要加大对管理会计人才的培训力度，安排权威人士为其讲解最新的管理会计业务处理办法，使人才更好地为企业服务。（四）制定一套完善的大数据信息共享制度首先，企业应当明确岗位权责，给予每个人一定的管理权限，不可越权，一旦出现问题能够及时落实到个人；其次，要及时安装防盗安全系统，防止一些不法分子通过网络窃取企业经营、客户、供应商等重要信息，为企业稳健发展提供一定保障。
作者:刘钰辰王学香任顺娟单位:中国农业机械化科学研究院。
参考文献：
大数据时代背景下网络建设研究论文怎么写篇六
当前阶段，大数据已经成为了人们经常谈论的课题，它不仅仅在计算机领域中占领着主导地位，也深入渗透进了各行各业、不同领域，国际关系也随着大数据时代的到来产生了很大变化。尤其近年来一系列的国际僵持事件把国际关系研究中对大数据的研究推上重要位置，大数据也因此成为国际关系研究中的一个必要课题。
一、大数据时代的诞生与内含。
大数据时代的诞生有着特殊的时代环境和技术背景。
從时代环境方面来看，在大数据诞生和发展的这些年间，社会环境在各方面都是处在高速发展中的，说是日新月异也不为过，在这种环境下做出的每一个决定都对自身有着至关重要的影响，因此，做出决定前就要广泛的参考各种各样的信息数据来保证决定的准确性，对数据的依赖随之加深。
从技术背景方面来看，早在上世纪初，电话、电报等新型信息流通方式的出现就大规模的改变了人们的生活方式，促生出了大量的数据，随着时间的更迭，移动信息设备广泛普及，数据存储变得日常和廉价，云计算技术也得到了发展，大数据时代来临的各种必要技术条件都已备齐，大数据时代也就应势到来了。
（二）大数据的内含。
大数据的具体内含至今并没有统一的规定，但是大数据首先是一种数据，一种独特的信息资产，它不仅仅是以枯燥的数字形态出现，还包括着文字、图片、视频等多种形态的信息。“大”是其区别于其他信息的重要特点，这个“大”有着多重含义，首先，也是最浅显的一层含义，就是其数据储存量大、数据种类多、数据计算量也大；其次，从深层含义上来理解，大数据所代表的如此庞大的数据信息并不是杂乱无章的，而是相互关联存在的，数据之间有着独特的“关系网”，利用这些密切的关系网，我们可以从数据中分析出想要得到的信息，这也就是所说的大数据处理，大数据处理是大数据时代一种重要的能力，也是发掘数据背后价值的至关重要的一个步骤。
二、大数据对于国际关系研究的意义。
（一）国家数据主权方面。
国际关系多种多样，总归来说离不开竞争与合作，国家的实力是国际竞争与合作所要考虑重要条件。在如今大数据时代背景下，国家的竞争力往往与这个国家拥有的数据量及数据的来源途径的多少和处理数据的能力的大小密切相关，因此，国家的数据主权必须要予以重视和维护。事实上，在如今的大国竞争中，大数据的博弈已经白热化。
我们可以从三个方面来理解大数据对于国家数据主权的意义。首先，大数据承载着信息，是数据主权的基础，利用大数据可以分析出一个国家和地区最新的经济、军事、社会动态，是维护国家主权必不可少的功课；其次，大数据作为一种信息权利在主权国家的国际关系维护和发展中发挥着重要作用。主权国家的社会权利的重要来源之一就是承载着信息的各种数据，大数据发展实力强劲的国家可以利用各种信息平台将自国的信息数据扩散出去，增强本国的影响力，从而在国际关系中保有更大的权利；最后，只有做好了大数据控制才能合法维护国家的主权，控制才能了解，了解才有权威，有权威才能进行引导，大数据控制是了解国内外各种信息的不二渠道，了解是维持权威性的重要手段，因此，大数据是国家维护其主权合法性的重要支柱。
（二）国家安全维护方面。
维护国家安全是社会和每个国民的责任，在大数据时代，利用数据信息来维护国家安全是一种强有力的手段，新时期，利用大数据对国家安全维护进行创新发展必将使国家的综合实力上升到一个新高度。
其次，利用大数据还可以对未来国内外各种领域的走势进行预测，通过现有的以及可获得的数据信息来推敲出本国或者他国未来一段时间内的社会动态、军事变化、科技发展情况、经济走势等情况，就可以为国家争取到更多的时间来安排应对措施，为国家的安全增添了新的保障。
（三）经济实力提升方面。
在提升国家经济实力方面，大数据的优势主要体现在它的商业价值方面。在当今大数据时代背景下，商业交易已经不仅仅局限于实体商品与财产的交换，更多的是有关的数据信息等虚拟商品的交易，这种交易使数据的经济效益增加，商业价值变大。在过去，已经用过的企业的相关产业信息成为了废弃物品，不仅保存不便，还占用空间，十分浪费，但是在大数据新时期，这些数据信息可以重新成为商品，直接变现，为企业的发展添砖加瓦。
除此之外，大数据对经济的贡献还体现在催生除新的商业模式和促进社会经济的发展方面，通过大数据处理和云计算技术，企业可以快速找到降低成本、增加利润的方法，用一种新的商业模式使自身得到更好的发展。社会经济也会因大数据而发生较大改变，所幸，它会以一种全新的方式来推动社会经济的发展。
（一）国际关系平等难以维持。
在国际关系的不断改变中，人们始终期盼的是维持平等的关系，但是，大数据时代在一切得到发展的同时却催生出更多的“不平等”。数据鸿沟的出现使得这些不平等的情况明朗化，对于数字鸿沟，我们可以从三个方面来看待它。首先，在数据获得方面，数据并不是凭空产生的，而是通过各种各样的人类活动的整合分析得出的，因此，并不是所有主体都能够得到这些数据，在国际中，比较强的国家并加以利用，强者更强，差距更大；其次，在数据的分析利用方面，数据处理是一种能力，不是每个人都有这种能力的，有些人得到数据可以准确快速地对其进行分析处理，利用该数据获得发展，而没有能力处理数据的人即使得到了数据也无法利用，之能够白白浪费；最后，数字鸿沟还体现在学习机会的获得方面，对于强国来说，公民有着各种各样的机会学习大数据处理的相关知识，然而对于大数据技术本来就弱的国家来说，却难以得到比较好的学习机会。总而言之，大数据时代下，难以跨越的数据鸿沟严重阻碍了国际关系的平等发展。
（二）新型数据霸权的出现。
說道霸权主义大家都不陌生，我们一直致力于建设民主的国际关系，但是霸权主义一直阻碍着国际关系民主性的发展，在大数据发展的新时期，霸权主义也不仅仅是我们以往了解的形式，而是更多的以数据霸权的.形式出现。二战以来，美国与西欧等发达国家的科技一直走在世界前沿，且美国作为世界龙头一直推行着霸权主义，阻碍他国的发展，大数据处理也是美国首先推行的，之后，美国开始大力发展大数据事业，除强硬的技术支持外，还通过政策手段把大数据的发展上升到了国家战略的高度，试图迅速在大数据技术方面扩大与他国差距，占据世界主导地位。美国的表现就是典型的数据霸权主义，上文中的数据鸿沟是因为客观原因拉大了强者与弱者的差距，那么数据霸权就是主观意图的拉大差距，来维护自己的利益，破坏国际关系的民主性。
（三）国际合作的安全威胁增大。
竞争与合作是国际关系的主要模式，上文提到的两种挑战主要是出现在国际竞争中的，但实际上大数据时代，国际合作也面临着诸多挑战，安全威胁的增大是最常见的。对于大数据来说，数据的量越大，涉及到范围越广，数据分析处理的水平越高，那么这些数据能够发挥出的价值就越大，因此，在大数据方面，两个或多个国家进行合作能将大数据带来的效益发挥到最大，也能在一定程度上抵御数据鸿沟和数据霸权。然而，由于不同国家的政策不同且合作中的国家都想成为最大的利益获得者，使得国际合作的安全威胁增大。
在大数据方面进行国际合作就离不开对数据的存储和运输，在数据存储和运输过程中都存在着安全威胁，更重要的是，不同国家对于数据管理的法律和观念不同，数据在合作国家间传输时，就会受到不同的法律管理，风险是非常大的。
四、我国如何应对大数据时代国际关系变化。
（一）政府给予重视、出台相关政策。
随着大数据时代的诞生，我国已经意识到了大数据给国际关系带来的变化，在未来，政府要更加重视大数据的发展，利用各种政策条件推动我国大数据发展进程。目前，我国政府还没有出台关于发展大数据的相关政策，但是已经在部分规划中对加快发展信息处理技术做出了明确规定，随着大数据发展的愈演愈烈，我国一定要抓住这个机遇，政府要大力培养人才，利用政策制定出最适宜的发展战略，站在巨人的肩膀上加以创新，走向大数据发展的前沿。
（二）建设数据平台、重视数据的整合与利用。
随着大数据发展的推进，数据的总量会越来越大，数据的分类处理也会越来越复杂，为了避免不必要的麻烦，更好的发展大数据，应对大数据带来的国际关系的调整，我国应该建设数据平台，对数据进行整合，使数据利用更加方便。为了迎接国际关系中的大数据变革，我们要努力超越其他国家，走在大数据发展前列，在全球大力发展大数据技术的背景下，想要超越他国，建设平台，整合资源，有序发展是不二法门。
（三）结合社会实际情况应用大数据。
不同的国家有着不同的社会发展状态，在应用大数据技术谋求发展和精进大数据技术时，我们不能脱离社会实际去把发展模式过度理想化，结合自身社会的实际情况来发展，稳扎稳打，才能发挥出大数据的实际效果。国际关系是纷繁复杂的利用大数据处理国际关系时，对不同的国家、不同的国际关系、不同的涉及领域，要结合实际情况灵活运用大数据，切忌千篇一律。
五、结语。
在全新的大数据时代，国际关系风起云涌，产生着新的变化，大数据在特殊的时代环境和技术背景下诞生，有着其独特的内含，对国际关系也有着重要的意义，为了维护我国的数据主权、国家安全，提升我国经济实力，解决大数据时代面临的难以维持国际关系平等、数据霸权主义出现、国际合作安全受到威胁等挑战，我国要从利用政策、建设平台、结合实际来大力发展大数据。
【参考文献】。
[1]试论科技进步对当代国际关系的影响[j].王逸舟.欧洲.1994（01）。
[2]中国互联网“时势造英雄”[j].田溯宁.互联网天地.（08）。
[3]大数据时代的数据主权和国家数据战略[j].沈国麟.南京社会科学.（06）。
大数据时代背景下网络建设研究论文怎么写篇七
随着互联网的发展及各领域数字化的提高，大数据时代已经到来，这对传统的统计数据收集、处理与分析方法带来巨大的冲击，给统计学专业的教学带来了挑战。为了适应大数据时代的变革，统计学专业的教学需要在课程设计、实践教学以及毕业生就业导向上进行改革。
2月，国务院学位委员会进行了学科调整，统计学完全从数学和经济学中独立出来，上升为一级学科，设在理学门类中，编号为0714。统计学上升为一级学科后，下设的二级学科包括数理统计学、社会经济统计学、生物卫生统计学、金融统计、风险管理和精算学、应用统计学。统计学上升为一级学科对统计学专业的教学带来巨大影响。
同时，随着大数据时代的到来，使得传统的统计数据收集、处理与分析方法面临新的挑战，从而推动统计学的发展进入了一个全新的阶段。在统计学上升为一级学科以及大数据时代已经到来的大背景下，统计学专业的课程教学也面临着新的挑战，需要进一步改革与调整。
(一)大数据的生成。
伴随着人类对客观世界各领域数字化程度的不断提高，每天都有大量的数据产生，并且其产生的速度也越来越快。这些数据来源广泛，其中最主要的来源有：科学研究(如天文学、生物学、高能物理等实验数据)、社交网络、电子商务、物联网、移动通信等。
(二)大数据的定义。
为了应对数据大规模增长带来的机遇和挑战，美国《nature》杂志在9月4日率先提出了“大数据”的概念。国际数据中心idc是研究大数据及其影响的先驱，在20的报告中定义了大数据：“大数据技术描述了一个技术和体系的新时代，被设计于从大规模多样化的数据中通过高速捕获、发现和分析技术提取数据的价值”。但是大数据是一个新兴而且内涵不断发展的概念，尚没有统一公认的定义，只能从其特点上加以认识。
(三)大数据的特点。
与传统数据相比，大数据的特征可以用五个“v”来表示，即volume(容量大)、variety(种类多)、velocity(时效性强)、value(价值高)、visualization(可视化呈现)。大数据容量大是个相对的概念，受时间、行业和数据类型等因素的影响;种类多是指数据集的结构异质性，科技进步导致了结构化、半结构、非结构化数据的日益增多;时效性强是指大数据被生成、处理、移动的速度相当快，是区别于传统数据最显著的特征，这也增加了对即时分析、加工数据的需求;价值高是指大数据潜在的高价值能为评价和决策提供依据。可视化是大数据分析的关键步骤，是对有价值信息加以提炼并显示的过程。
(四)大数据的应用。
大数据具有5v特点，蕴含着巨大的社会价值、经济价值和科研价值，已引起了产业界、学术界、政府部门和其他组织的.高度关注和重视。
近年来，世界发达国家相继布局大数据战略，诸如联合国“数据脉动”计划、美国大数据战略、英国“数据权”运动，大力推动大数据发展和应用。大数据已纳入我国国家发展战略，国务院8月31日印发了《促进大数据发展行动纲要》的通知(国发[]50号)，指出：“大数据成为推动经济转型发展的新动力，大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇，大数据成为提升政府治理能力的新途径。以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。探索发挥大数据对变革教育方式、促进教育公平、提升教育质量的支撑作用”
二、大数据给传统统计学带来的冲击。
(一)数据收集方法上。
不同于传统的调查抽样方法获取数据，大数据的收集来源渠道通常为现代网络渠道，如互联网、物联网等。不同的数据源的数据采集需要专用数据采集技术，如包含格式文本、图像和视频的网站数据，通常需要web爬虫技术。
(二)数据存储上。
大数据的存储不同于传统的数据存储方式，有固定的格式和结构，对于大数据的数据库来说，可以直接将所探测到的信号自动容纳到其中;大数据需要有先进的存储设备，传统的存储设备已经不能容纳如此大量的数据。
(三)数据分析上。
传统的统计分析方法，难以胜任对非结构化的大数据的分析。当前大数据分析技术的研究可以分为6个重要方向：结构化数据分析、文本数据分析、多媒体数据分析、web数据分析、网络数据分析和移动数据分析。
(四)数据展示上。
数据可视化的目标是以图形方式清晰有效地展示数据的信息。一般来说，图表和地图可以帮助人们快速理解信息。但是，当数据量增大到大数据的级别，传统的电子表格等技术已无法处理海量数据。大数据的可视化展示需要专业的软件来完成。
大数据时代的到来对统计学也带来了新的机遇和挑战，特别是大数据对于数据分析人才产生了巨大需求，同时也要求统计专业学生掌握更为复杂统计软件的编程和操作。大数据背景下，统计学要适应新的形势，需要对课程教学进行有针对性的改革。
大数据时代的到来，使各行各业，包括政府、企业、个人都希望能从大数据这座金矿中挖掘出对自己有价值的金子，从而增加了对统计专业毕业生的需求。一直以来，我国统计工作领域主要是政府统计、部门统计、民间统计。传统意义上，政府及各个部门是统计学学生就业的首选。然而，随着大数据时代的来临，越来越多的毕业生选择发展空间更为广阔的民间统计。民间统计相对于政府统计来说，涉及范围十分广泛，包括各类统计咨询公司、统计调查公司、统计研究院等，介于市场和企业、行业之间。民间统计的发展前景十分广阔，可以预见，随着大数据时代的来临，统计学作用的提高，民间统计必会成为统计专业毕业生选择就业的主要渠道之一。
大数据时代，在对统计数据分析人才需求增加的同时，也对统计专业毕业生的大数据处理能力提出了更高的要求，这就需要统计学专业在课程设置上，增加大数据处理与分析方法课程，如《大数据分析方法》、《数据挖掘》等，培养学生能够使用专业统计软件(r/sas/python)进行大数据的挖掘、清洗、分析等。
在课堂教学之外，通过广泛举办大数据技术创新大赛、大数据技术创新与创业大赛、数据挖掘挑战赛，支持学生成立大数据研究协会，举办大数据相关讲座论坛等方式，增强学生分析和处理大数据的能力。另外，还要加强校外大数据实践教学基地建设，通过与通信、互联网、电子商务等企业大数据开发中心以及大数据研究咨询机构合作，为学生提供给更多的实习、实践机会。
四、总结。
总之，面对大数据时代的到来，统计学专业需要积极改革与调整课程的设置，注重学生实践能力的培养，以适应各行各业对大数据分析与挖掘人才的需求。
大数据时代背景下网络建设研究论文怎么写篇八
这是一个如火如荼的大数据时代，大数据早已不是空中楼阁，其分析和预测能力为大众开启了智能化时代的大门，正在商业领域发挥着巨大的作用，但在教育领域大数据技术还没能得到充分利用。大数据独有的规模性、多样性与高速性等优势，为高校计算机专业人才培养提供了有利条件，也对教师如何有效的利用这些海量数据提出了挑战。当今国内高等本科院校大都根据高校和相关专业需求来对人才的培养进行定位并确定人才的培养目标究竟是应用型还是学术型。计算机科学由其专业的特殊性决定了大多数高等院校的人才培养目标必然是应用型。在大数据时代下，计算机专业培养出来的应用型人才还应符合大数据时代的需求，具有自主利用数据学习的能力。大数据的直观表现就是海量数据。海量数据的最好组织方法就是矩阵。而高等代数课程的主要研究对象就是矩阵。鉴于高等代数对计算机专业学生后续课程（如科学计算、优化方法等）学习的重要性，本文以高等代数（有的本科院校计算机学院设置的是线性代数课程）为例，分析了其在当前教学中的问题，探讨了大数据时代背景下该课程教学方法与模式的一些改革思路。
1当前教学中的问题和教师教学能力的提升传统的计算机专业数学类课程。
（高等代数为其中之一）由于受教材本身的限制，教学形式往往是灌输式填鸭式等单一形式。在教学过程中，大都是以教师课堂讲授为形式的理论教学，即使加入多媒体教学手段，学生学习仍然很被动，无法触类旁通。高等代数作为计算机专业本科基础课程，许多教师常年用同样的教材同一套课件甚至布置同样的作业，也从不举实践工程实例，忽略了与学生的交流与互动，从而导致学生在诸多的理论推导过程感觉枯燥乏味甚至出现昏昏欲睡等不良现象。学生由于数学基础不同接受能力和学习能力有所区别，对这类理论性强的教程的学习积极性并不高。如果存在开放的大数据平台使得学生可以实时学习，并根据每次学习的结果实时修正，然后根据自身的学习节奏和学习状态，适时地调整自身学习方法，学习效果必将与之前大不相同。高校教师作为高等教育工作者，应当谨遵清华大学施一公教授“育人在育心”思想，在培养学生的过程中“以学生为本”，以身作则，言传身教，通过阅读更多的课外书籍来拓展自身视野，通过研读更多的科研论文与相关专业文献来把握最新研究动态，不断提升自身理论水平和科研水平，从而提升自身教学能力。以高等代数这门课程为例，坚实的数学基础，必要的工程知识，丰富的教学经验和良好的编程能力是任课教师应当具有的基本素质。任课教师在教学过程中结合自身的科研项目，将其中涉及矩阵应用的案例（比如矩阵qr分解、lu分解问题及相关应用）讲解给学生，从而激发学生的学习兴趣，提升学生在今后计算机专业工程应用方面的理论基础以及实践动手能力，以领略理论与实践结合的真谛，从而以高昂的热情和积极性投入到后续计算机专业课程（比如优化方法、计算机视觉等等）的学习中去。
“大数据配合互联网对教育产生了重大冲击”[1]。大数据顾名思义即海量数据，这需要经过一定程度的数据积累才能实现。比如高等代数作为计算机专业的基础课程已经教授了很多年，但是鲜有留下有效数据。这是因为，首先，这么多届学生的大量课程数据或者是没有收集，或者是被搁置、遗忘，少量数据达不到大数据应用的要求，即充分的大规模和多样性，或者是积累的数据仍存在许多不足。另外，大部分高等院校关于大数据的管理知识尚不够完善，而以什么样的目的来应用这些海量数据决定了大数据会成为垃圾还是宝藏。为此，高校教师应首先从建立大规模的数据库着手，开始收集学生学习过程中产生的数据，比如学生关于特征值求解，线性空间的基、矩阵的运算等不同的章节内容的作业情况，比如学生在某一章节内容学习中的实时反馈信息，比如教师结合学生的反馈信息对授课内容进行实时修正之后的教学效果对比，比如课程结束后的学生教学评价等等。实际上，教育评价方式作为高校人才培养模式的八个组成要素[2]之一，发挥的作用一直都很微弱，是时候考虑其影响力从而提上教学改革日程了。教师在逐步建立数据仓库的同时，可以参考互联网上的优质资源。“互联网与浏览器为大众开启了利用信息的平台：处理来自各种渠道的多种类型数据，需要高级的分析能力，接近数据的便利性”[3]。大数据时代应提倡学生通过网络寻找最新的技术来解决问题。
3教学改革探讨。
3.1改编适合本校学生、符合时代要求的教材。
由于各个高校计算机专业的定位与培养目标不同，高等代数这门计算机专业的基础课程并没有统一的教材。高校教师在选取教材的时候如果没有考虑本校学生自身的特点，也没能与时俱进的结合当下时代发展的需求，教材往往存在一定的不合理性。比如某大学计算机学院选取的是北京大学数学系前代数小组编写的《高等代数》。该教材虽然内容丰富、知识点全面。但是对刚上大学的大一新生来说由于其三维空间概念还有待建立，思维模式还没有办法立即转换到矩阵或线性空间等层面，所以具有一定的难度。由于大一新生（第一学期）高中的数学基础参差不齐，如果教师在选用教材的时候能够先广泛查阅已出版教材（尤其是出版社反馈众多高校教师评价良好的教材），同时参考多种相关的专业教材，再结合网上优秀资源，并充分考虑本校学生的接受能力和学习能力，选择或者改编一本适合本校学生的教材。在大数据时代，除了基础知识点之外，还可以在教材中围绕基础知识点展开包括该数学思想的发展历史、工程应用实例等在内的介绍，并加入教学互动环节。高校教师可结合这种改编教材，根据学生的教学反馈，实时修正，对学生感兴趣的点进行拓展，也可利用mooc（也被称为“慕课”）或spoc等多种网络资源，对基础理论的讲解中加入动画与案例，使得课程更加生动有趣。
3.2大数据对教学的影响。
从开始，mooc作为一种大规模开放式的在线教育形式正在受到教育工作者的广泛关注和应用。学生可以利用这个平台自主进行学习，而不再受到时间空间的限制。清华大学的张莉指出[4]，“借助大数据，教师能随时观察和分析学生的学习行为，可以从中发现传统模式无法发现的教学规律，同时可以借助信息技术向学生提供个性化的在线学习过程；学生不再盲目地按照固有习惯去学习，可以通过分析、反思自己学习过程中产生的数据，发现自己的特点和优势，适时调整学习方法，甚至调整专业方向，进而在学习中更愉快更好地发挥自己的能力。”这种做法值得认同，它实际上指出了预测作为大数据的核心[5]在教育中的积极作用：通过分析海量数据预测未来，准备应对之策。数字化时代，数据的采集方式多种多样：电脑，ipad或其他平板电脑，数码笔，可穿戴设备等都可以用来实时的数字化学生的学习数据。高校教师在教学过程中如能实时收集正在学习学生的当前动态信息：包括学生基本信息，哪一章节知识点，学生学习中遇到的困难及可能的解决方案，学生的作业和练习以及教师的指导过程及评价等，并参考以往学生的历史学习数据，运用情况信息进行筛选和整理、计算和挖掘，并对接下来的教学进行微调和修正，使其适合当前学生的特点和需求，将会对当前学生乃至下一届学生的教学产生积极的影响。另外，教学评价系统也可随之建立并完善，“大数据提供了多方参与评价的途径”[6]，多种来源与结构的评价数据贯穿在课程的整个学习过程中，这样建立起来的教学评价系统模型又反过来应用于学生的学习和教师的教学决策。
3.3引入计算机软件，培养学生抽象思维能力。
如前所述，海量数据的最好组织方法就是矩阵。matlab是基于矩阵运算的软件，因而在矩阵求解问题方面具有特殊的优势，可以很好的用于数学建模。对高等代数这门课来说，用matlab软件可以对海量数据进行连续的多次处理，即使对低阶运算，用矩阵运算（而不是代入法或消元法）求解，效率都可大大提高。大数据时代高等代数教学改革的目标定位为：在保持原有理论和实践水平的基础上，使学生学会高效的求向量相关性，求解高阶（比如6阶以上）特征值之外，能够结合时代需求，对遇到的工程问题能用矩阵建模：从问题的提出，到问题的分析，模型的准备，模型的建立与matlab求解，最后用计算机模拟情境。这一切都从写出矩阵表达式开始。这也是抽象思维形成的基础。高校教师在教学过程中，如能通过matlab引入大量矩阵建模案例，使抽象概念形象化，培养学生抽象思维能力，从而学会对更深奥的问题进行抽象思考。比如全市交通巡警的服务平台的设置与调度案例，可以根据路口个数、警台个数建立矩阵。根据第i个路口是否在第j个警台管辖范围设置决策变量，采用相关算法（比如floyd算法）求解第i个路口是否在第j个警台的最短路程，从而建立模型。（详细建模过程可参考相关书籍，这里不再赘述。）。
4结语。
本文讨论了大数据对高等代数这门课程的影响和挑战，进而探讨了计算机专业学生的培养模式及可能的教学改革方法，比如改编适合本校学生的教材，比如充分利用不受教学资源限制的在线教育形式，又比如计算机软件的引入和应用等。值得注意的是，在应用大数据提升教学质量和学习效果的同时，高校教师应时刻注意信息的维护，解决好学生个人信息保护与数据应用自由之间的矛盾，从而更好的发挥大数据在教育工作中的重要影响和积极作用。
参考文献：
大数据时代背景下网络建设研究论文怎么写篇九
过渡预算理论的提出是笔者基于预算管理中各环节海量数据的处理在整个预算编制环节中类似于量子力学能量变化的“过渡态理论”的认知。过渡预算是指在行业的竞争市场中因供给需求而产生大量的、亟需处理的、与预算管理相关的财务数据，且在全面预算的各个环节均需对此类数据进行精确化处理作为过渡的一种预算处理方法。将过渡预算理论引入到电子商务企业预算管理中，能够更好地应对大数据浪潮，为各层级、各部门处理海量数据，并为企业预算管理服务提供有力的理论依据。同时，其定义中所表现出的对“精确数据”的青睐，主要是针对零售行业相关数据提出的，在这里同样适用于电子商务企业的预算管理。因为精确数据是数据的一种，它区别于粗略数据、统计数据，是个体在数据层面的具体化表示，是经过对样本的细致观察后得出的，能够详细记录所描述现象的每一细节的数据，并且它不再对所观察的样本进行内部分类。例如，1个苹果只被记录为一个苹果，而不会被笼统地归于水果，这就是精确数据。
3．1．2过渡预算理论的假设条件。
第一，企业现有的业务活动是合理、必须的，行业间因竞争所产生的海量数据是可以通过某些途径搜集并储存的;第二，企业在现有人、财、物状况下可以合理、有效地甄别并处理各项经济活动所产生的业务数据，并在预算期予以保持;第三，企业根据基期业务的收支情况及相关变动来编制全面预算，其数据的预见性能够支撑企业经营决策，能够被管理层积极采纳。
3．1．3过渡预算理论实施的意义。
(1)理论意义。过渡预算理论可以提高电子商务企业预算管理所需数据的精确性和有效性，根本目的就是要解决市场及企业内部生成数据后的收集、整理及处理问题，同时适应国家经济政策变化，在财务共享平台上处理好数据披露、数据传输、数据解读以及信息反馈各个环节所出现的问题，更好地协调各部门对数据的需求。(2)实践意义。一方面，及时、有效地分析和处理全面预算各环节中所产生的粗略数据，能够更好地衔接各预算环节。这样有利于财务工作人员基于云平台和财务共享中心获取所需的粗略数据，在精确化处理后编制更为详细、精准的全面预算，并得出所需现金预算、预计利润表和预计资产负债表，从而为企业管理层在未来进行经营管理决策时提供强有力的保障。另一方面，过渡预算理论的有效实施，一定程度上会使电子商务市场中的竞争步入合理化。每一个电商企业财务部门都能够有效掌握制定预期计划的所需数据，从而为企业长期稳定发展提供强劲的助推力，并在财务目标的指引下减少自发盲目的竞争。随着预算管理的不断完善，国内电子商务企业将会得到良好的发展，并在国际电商平台上占据有利的竞争地位。
3．2加强电商企业预算管理信息化，提高管理效率。
面对数据浪潮，实施统一的财务预算管理制度可以让电子商务企业更好地实现资金的流动，提高运营管理的效率，实现统一化的管理、核算和资金分配的目标［3］。财务共享是依托互联网和信息技术，通过将不同企业、不同地点的财务业务和财务数据进行有效整合并共享，将企业内各层级、各部门的业务性的功能(如会计账务处理、预算管理、员工工资福利处理等)集中处理，以期实现规模效应，从而降低运作成本的一种管理模式。以苏宁云商为例，苏宁首创业内财务共享模式。苏宁财务共享中心主要功能是推进市场化进程，通过提供适合企业发展的财务共享服务产品，强化企业内外部财务信息传递、共享能力，尽可能地使数据增值并共享以创新价值，实现从成本中心向利润中心转变。
3．3建立以战略为导向、自上而下的动态预算管理模式。
以战略为导向、自上而下的动态预算管理模式打破了传统预算的固有定位，向企业展示预算不再是一个简单的管理控制系统，而是一个被重新定位、具有长短期战略规划的实施系统，也是一种为帮助电商企业实现长短期战略目标而为其主动配置一切可利用资源的全新管理活动。同时，它还包括长期战略业务单元在上述目标推进阶段需要采取的相关战略行动。例如，207月3日，当当天津仓储中心为适应电商物流的高速发展，根据电商对物流的现实需求而启用“银河一号”图书仓储平台，然后在当当的年度预算计划成果的基础上，对照平衡计分卡的预期目标，考核近期的实际业绩状况，明确了业绩提升的优先顺序，从而使结果符合长期计划目标。
3．3．1价值链分析的动态预算管理思路。
电子商务企业为应对数据浪潮，可以采用以价值链分析为基础的动态预算管理思路，综合运用经济增加值、作业成本法、平衡计分卡等预算管理手段。在战略制定、执行和评估等各阶段，电商企业应当通过财务共享中心和云平台对供应商、销售渠道、竞争对手、企业内部价值链等进行实时的预算分析，进而依据预算管理的循环过程设计预算管理体系，并及时传递反馈的信息，从而有效优化企业运营流程。最后，将各部门预算的实际完成情况与预算标准比较，进行业绩评价，出具业绩报告。可见，价值链动态预算管理就是运用价值链分析法，通过经济附加值、作业基础预算、平衡计分卡等管理工具，将企业预算与战略决策进行有机结合。
3．3．2作业基础预算与平衡计分卡的结合运用。
作业基础预算的控制和考核是以整个预算年度为期限来考核预算实际完成的情况，采用定量分析与定性分析相结合的考核方法，在目前日益激烈复杂的竞争环境下，需要注重和兼顾财务指标和非财务指标的影响，以保障电商企业的长远稳定发展。将平衡计分卡与作业基础预算结合并加以改进，可以使平衡计分卡为作业基础预算在考核阶段提供更加全面的评价体系，促使在作业分析过程中出现的不合理的资源动因和作业动因得到及时改进，实现作业链能够持续地在动态中得到有效改进的目的。根据平衡计分卡的财务、顾客、内部运营、学习与成长4个维度，指导企业的日常经营活动，将平衡计分卡与作业基础预算的关键成功因素相互结合并有效搭配，从而形成有效的分析架构。
3．4精确数据理念与预算管理在电商企业的结合应用。
随着大数据时代的到来，预算管理系统必须完成财务数据的储存与管理，并以此帮助电子商务企业管理层进行资金管理和支撑管理层做出正确的企业决策。将数据挖掘技术引入到电子商务企业预算管理过程中，一定程度上能够把企业对财务数据的应用从简单的联机查询层次，提升到利用云平台和财务共享服务分析、预测、决策等高级应用上。决策树通过将预算实例按照递归形式划分成各子集而建立，每次划分都是以案例的某种属性检验结果为现实依据，换句话说，就是根据某种假设条件来决定应该怎样分割数据集，最终实现用户兴趣数据的精确化，提高检索的准确性，为预算管理提供可靠的需求数据。本文主要采用国内预算管理数据的先进技术———决策树方法，并构建了电子商务企业预算管理架构。
4结论。
本文在阐述大数据对电子商务企业预算管理影响的基础上，讨论了以战略为导向的电子商务企业预算管理，并提出了具有创新意义的过渡预算理论和构建了基于战略的预算管理体系。因此，在大数据时代应对高质量的数据需求时，合理地利用先进的数据挖掘技术，能够从电子商务企业内部各层级、各部门的海量、复杂预算数据中提取出对决策有利的关键信息，并运用于预算管理的研究，将对电子商务企业的长远、稳定发展具有良好的促进作用。
参考文献:。
大数据时代背景下网络建设研究论文怎么写篇十
摘要：传感器网络协议作为传感器与传感器之间，传感器与用户之间的通信媒介，在数据传输过程中因缺乏数据管理，经常导致传输给用户的数据是混乱的。针对上述问题，研究一种基于数据管理的传感器网络协议。该协议采用分层思想，将传感器网络协议分为四层：物理层、访问控制层、网络层以及应用层，并将传感器网络协议层集合成网络协议栈，完成数据有序传输。
关键词：数据管理；传感器；网络协议；协议层；协议栈。
目前存在的传感器网络协议由于层次划分的并不明确，经常导致采集到的数据出现混乱，不利于后期的数据管理（存储、处理和应用等）[1]。因此为方便后期数据管理，在数据管理的前提下，对传感器网络协议进行研究，以期解决数据混乱的问题。首先构建传感器网络协议层，协议层主要包括物理层、访问控制层、网络层以及应用层；然后将各层组合在一起构建传感器网络协议栈，协议栈主要为各层之间的数据传输提供软件方面的指导。基于数据管理的传感器网络协议研究，为数据通信工作奠定基础，加快了数据的`获取，方便了数据传输。
一、传感器网络协议研究。
传感器网络是微电子技术、嵌入式信息处理技术、传感器技术等几种结合并构建的一种属于计算机网络。数据量大且繁杂是当代大数据时代的特点，如果不对数据加以处理，人们要想快速、有效获得自己需要的数据，无疑大海捞针的，因此为应对当前传感器网络存在的问题，将设计好的网络协议嵌入其中是当前研究的重点课题之一[2]。
（一）传感器网络协议层。
为解决传统传感器网络协议划分不明确，导致数据混乱，不利于数据管理的问题。本次研究的传感器网络协议明确划分为4个层次，每个层次负责数据管理过程中的不同步骤，以规范数据流向。下图1为是传感器网络协议结构图。从图1中可以看出，本次研究的传感器网络协议一共分为4层：物理层、访问控制层、网络层以及应用层[3]。（1）物理层。传感器网络协议物理层主要负责定义物理通信信道和与访问控制层之间的连接。简单的说，就是接收或发送传感器前端摄像头采集到的数据，以及维护由以上数据构建的数据库。（2）访问控制层。传感器网络协议物理层主要负责物理层中数据的分类管理和传输。分类管理主要根据采集的数据类型进行分类确认，而传输主要是将分类结果进行传输。（3）网络层。传感器网络协议网络层是整个协议中的核心层次，主要负责传感器与传感器、传感器与观察者之间的通信以及信息交流。在网络层中可以实现多种异构数据的兼容、融合以及转换、传输，为后续数据管理做好前期的工作准备，使得不必在后期进行二次处理[4]。（4）应用层。传感器网络协议网络层是整个协议中的最后一个层次，主要负责与用户之间的数据交互，也就是将以上几层的数据分析结果按照用户的请求发送给用户。
（二）传感器网络协议栈。
协议栈，又被称为协议堆叠，是上述介绍的4个层次的总和，其实质反应了数据的往复传输过程。从下层协议的数据采集到数据传输再到上层协议的数据呈现，之后又从上层协议发出命令，命令下层传感器进行数据采集。传感器网络协议栈协调了不同层级之间的数据属性，在协议体系中，数据按照规定的格式加入自己的信息，形成数据位流，在各层级之间传递[5]。传感器网络协议标准采用了ieee802.15.4标准，各层级之间利用接入点实现数据交流和管理，一般接入点有两个，一个接入点负责数据传输，另一个接入点负责数据管理。在传感器运行过程中，各种不同属性的数据在不同层级上奉行不同命令。这样做有利于数据的有效分类，使得数据管理更为方便。
二、结束语。
传感器能够监测外部环境信息并按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求，广泛应用工业生产、机械器件制造、灾害监测、气象预测等诸多领域。但是由于传感器的监测是实时监测，所以数据量过于庞大，如果不加以管理，将会直接影响后期数据分析结果。本次研究针对上述问题，将数据管理作为中心指导思想，进行传感器网络协议研究，以期为数据管理做出技术支持。
参考文献。
大数据时代背景下网络建设研究论文怎么写篇十一
分析云时代下传统计算机网络技术专业顶岗实习遇到的困难和挑战，提出在校内创建“云计算”顶岗实习的平台，学生通过该平台向小微企业用户提供应用程序、桌面、数据资源等信息化服务，同时满足市场需要和学生顶岗实习需要。
1计算机网络专业顶岗实习现状分析。
通过下企业调研和与兄弟院校交流，总结出计算机网络技术专业顶岗实习的主要岗位集中在计算机网络工程和网络管理两个岗位上。其中网络工程岗位主要职责是从事企业网和园区网的规划、设计、网络设备配置和综合布线等工作，网络管理岗位主要职责是从事计算机、网络设备、服务器设备的安装、配置和维护，为用户提供各种网络服务和网络管理工作。从顶岗实习职责上可以看出，计算机网络专业顶岗实习主要工作是组建网络和管理网络。然而我国信息化建设已经开展多年，企业的很多业务运行都已建立在计算机网络上，绝大多数企业已建成自己的网络，同时国家进一步推进光纤宽带入户战略，上网速度不断提高，用户的上网体验要求越来越高。计算机网络的迅速发展给计算机网络技术专业顶岗实习带来前所未有的新挑战，具体体现在以下几点。
1)由于企业普遍意识到信息化建设的重要性，几乎大多数企业都已建成自己的网络，实现了信息化管理。当前，主流的网络技术是基于ip的分层网络，这种网络架构性价比高，而且能在原有的网络上快速实现扩展和升级，因此，很多企业不再需要大规模地重新建设网络，就能实现网络升级和新业务的运行。网络需求的变化势必对“网络工程”岗位需求人数造成影响。
2)企业计算机“网络管理”岗位要求的从业人员专业水平高、能力强、知识面广，中小企业特别是小微企业从成本考虑有减少网络人员，将公司it部门外包的趋势。有的企业接收了学生顶岗实习，也会规定学生不能修改、配置运营中的网络设备，学生只能在一些备用或闲置的设备上模拟操作，更多时候只是走马观花地参观一下。这些现状影响了学生的积极性和主动性。
3)智能手机的普及，逐步改变了人们的生活、工作习惯。人们对上网体验要求越来越高，希望不打开计算机，而是通过智能手机、pad等移动设备就能随时随地访问公司的办公系统，实现办公。因此，台式计算机的维护数量在减少，而无线网络、移动设备维护数量在不断增加。传统的计算机网络专业对网络移动应用教学明显落后，学生面对企业新应用无所适从。
充分利用高职院校现有的网络设备，和企业共同创建适合市场需求的网络技术专业顶岗实习的平台，使学生能在该平台上为小企业提供网络服务，是本文研究的主要目的。
2“云计算”是计算机网络专业顶岗实习发展新机遇。
互联网技术蓬勃发展了近，技术沉淀和创新积累已从量变发展到质变，促成当今新的it架构“云计算(cloudcomputing)”是众望所归。我国已把作为新一代it技术核心支柱的云计算，确定为战略性新兴产业重点发展，并列入“十二五”规划，具有极其广泛的发展前景。wiki将“云计算”定义为是一种通过internet以服务的方式提供动态可伸缩的虚拟化资源计算模式。它是分布式计算、并行计算、网络存储、虚拟化、负载均衡、热备份、冗余等传统计算机和网络技术发展融合的产物。从技术的角度来看，业界通常认为云计算体系分为三个层次，包括基础设施即服务(iaas)、平台即服务(paas)、软件即服务(saas)。
学生通过“云计算”计算机网络技术顶岗实习的平台向小企业用户提供应用程序、桌面、数据资源服务，企业用户的应用程序、桌面、数据都放置于学校数据中心中，企业用户的.执行操作均在学校数据中心内部完成，最终将企业用户执行的结果传输给用户。
创建“云计算”计算机网络技术专业顶岗实习的平台优势明显。
1)“云计算”与计算机网络技术专业结合是无缝衔接，组成“云计算”基础的服务器、虚拟化、高速网络、网络存储和操作系统管理等技术都是传统计算机网络专业教学要求的专业核心能力，是目前高职院校网络技术专业实践教学的重点内容，这就为计算机网络技术专业与“云计算”融合，创建其顶岗实习的平台打下基础。
2)当前国家正大力扶持小企业发展，为数众多的小企业有强烈的信息化应用需求，它们希望通过信息化技术加强公司管理、提高知名度、扩大产品销售，但他们又苦于资金短缺和没有专业it技术人员，没有实力自己建设信息中心。“云计算”计算机网络技术专业顶岗实习的平台有针对性地为小企业提供信息化服务，解决了众多小企业信息化的需求，同时也为学生提供顶岗实习机会。
3)“云计算”顶岗实习的平台可以通过互联网向中小企业提供定制的网络服务。“云计算”顶岗实习的平台可以利用学校已有的服务器、存储、网络等软硬件资源创建，通过互联网向小企业提供信息化服务。这些服务资源是可以动态伸缩的，用户根据自己的需求进行选择。“云计算”顶岗实习的平台能在校内的中心机房为中小企业提供网络服务，由学校和企业共同管理，保障学生能在真实的生产环境下完成网络配置，是真正意义的顶岗实习。
3网络技术专业“云计算”顶岗实习的平台建设思路。
顶岗实习的平台建设思路：分析小企业信息化建设需求，重点针对没有专门it技术人员和资金紧张的小企业提供信息化服务。整合、优化本校中心机房的服务器、存储和网络设备，安装云管理平台，将学校正在运行的服务器迁移到云管理平台的虚拟机上，实现将原来多台服务器主机整合成少数几台服务器主机的情况。在整合后剩余的服务器上创建计算机网络技术专业“云计算”顶岗实习的平台，学生在这个平台上对有需要的小企业提供信息化服务。
创建云计算网络技术专业顶岗实习的平台的关键是选择成熟的云平台软件，当前主流云计算和虚拟化厂商有vmware、微软、思杰等。vmware在服务器虚拟化方面占有主导地位;思杰则侧重在应用虚拟化，特别是在远程桌面占有领先优势;微软公司则以其强大技术实力作后盾，在云计算市场中逐步确立了市场地位。每个厂商都有其独有的特性和优势，但采用的云计算原理大体相同，在具体选择时还是根据需要，选性价比高的厂商软件。
学生在顶岗实习时需完成三个层次的云计算任务。
1)安装、配置服务器虚拟化软件，将小企业现有各项办公、业务系统(如oa、邮件)等业务逐步迁移到服务器虚拟化平台上运行，并配置集群管理、虚拟机热备份以提高服务器利用率和稳定性，提升数据中心运营效率。
2)安装、配置应用交付层软件，为企业用户提供虚拟应用和虚拟桌面服务，承载用户所需要的各项应用程序、桌面、数据。通过此层配置，实现用户移动应用的需要，用户可以通过手机、pad等移动设备随时随地访问企业桌面操作系统和应用。
3)安装、配置接入层软件，将以上两层任务所提供的执行结果向企业用户安全交付。企业用户向数据中心请求的操作会通过接入层的负载均衡功能实现自动分配，而企业用户在数据中心的执行结果也会通过此层以ssl加密的方式传输给企业用户。因此，此层完成企业用户到数据中心的双向交互，并具备有效的安全控制策略来保障合法用户的身份登录及后端系统的单点登录功能，是企业用户实现信息服务的安全保障。
4结束语。
通过创建“云计算”顶岗实习的平台，使学生能按企业真实要求配置、运维各类信息化服务，实现工作任务真实性、工作环境真实性。同时，“云计算”顶岗实习的平台极大提高了学生对网络的兴趣，在网络技术学习上保持了延续性，在技术上更加精益求精，增强了自信心，提高网络专业就业率。
大数据时代背景下网络建设研究论文怎么写篇十二
在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展和改革的过程中，计算机的软件和硬件都得到了有效的提高，磁盘、磁鼓等储存软件，得到了全面的普及和发展。同时，在在不断发展的过程中，计算机将大数据的组成形式，叫做大数据文件，并且在大数据文件上就可以直接的取名字，直接的进行查看，这对大数据的管理，无疑不是一个新的发展的起点。在大数据时代的大数据文件管理的过程中，由于大数据长期的保存在外面的，这样在对的大数据处理、分析、查找、删除、修改等操作的过程中，提供了极大程度上的便利，其对其操作的程序，也具有特点的要求。但是，在文件管理的过程中，由于共享性能较大，数据与数据之间缺乏一定的独立性，对其管理和维护的费用和时间较大，这样往往工作效率提高，不能被广泛的使用。
大数据时代背景下网络建设研究论文怎么写篇十三
和欧美发达国家相比，我国的电子商务起步晚，发展水平存在较大的差距，但由于我国互联网用户占据规模优势，商业潜力难以估量，因此电子商务在我国具有非常好的发展前景。国内企业普遍存在预算体制不完善、不先进和制度不统一等问题，在电子商务企业的表现尤为明显。由于发展速度过快，企业内部制度未能跟上发展节奏，并且由于这个行业的特殊性，造成了电子商务企业独有的预算特点。大数据的应用主要集中在预算管理数据服务上的变革，电商企业依托数据分析寻找具有创新意义的适用于用户扩张、产品研发、服务创新和降低经营成本的方法和渠道。目前，成本和同质化竞争是国内电子商务发展面临的两个重大问题，而大数据时代的到来将为其竞争发展提供全新的预算管理思路，通过引入数据分析和销售个性化创新提升企业竞争力。我国电子商务正处于快速发展期，仅以“双十一”为例，淘宝和天猫成交量之和超过912．17亿元。根据国家统计局数据，截止到206月30日，国内社会消费品零售总额上半年达141577亿元，同比名义增长10．4%，其中限额以上单位消费品零售额66256亿元，增长7．4%。年上半年全国网上零售额16459亿元，同比增长39．1%，其中，实物商品网上零售额13759亿元，增长38．6%，占社会消费品零售总额的比重为9．7%;非实物商品网上零售额2700亿元，增长41．9%。由于国内电子商务行业呈现井喷式发展趋势，消费者数据也呈现出伴随式的高速增长，因而电子商务领军企业为应对大数据开始加强对企业各层级、各部门的积极部署。
1．4财务数据体现出的新特点。
1．4．1财务数据定义困难。
大数据，也就是海量数据，它所描述的并非是数据体积的庞大，而是数据集群的规模正在高速扩张，同时，大数据背景下的财务数据定义已经远远超出了传统的数据定义。预算管理作为企业运营的重要一环，对销售、采购、生产等步骤所产生的数据进行预测，如果不能及时改进这方面的财务数据处理技术，就难以有效提升数据处理的质量和效率。
1．4．2财务数据挖掘困难。
由于大数据时代电商企业在营运过程中数据产生具有速度快、体量大等特点，使我们在搜集、整理、处理和分析数据方面面临着很多新的问题。同时，由于电子商务企业高速发展，预算管理数据涉及面广，财务数据在同一时段内生成量较大，将各类有效数据和无效数据杂糅在一起，从而大大降低了所获取数据的价值。
1．4．3财务数据信息处理要求高。
大数据时代电商企业所需数据主要呈现出体积大、类型多、价值密度较低等特点，因此，对财务数据信息的处理要求就变得更加严格，及时性和精确性也变得尤为重要。目前在全球电子商务行业高速发展的情况下，财务数据瞬息万变，做好预算管理成为企业支撑长短期战略实施的关键，因此，必须提升大数据的处理速度，才能跟上数据发生、发展及变化的脚步，才能使数据利用的质量得到有效提高［2］。
1．5电商企业实施预算管理的意义。
由于电商市场的数据生成越来越快，而财务数据累积却得不到及时处理，加上企业本身可能面临的流动资金的短缺，使资本无法继续扩张，成本无法有效控制。因此，加强全面预算管理有利于企业总体预测未来业务活动和财务表现，促进企业稳健发展。在大数据时代，电子商务企业预算管理涉及的相关数据间的动态联系越来越多，企业财务人员面对大量待处理的数据，往往表现出疲于应付的状态，因此在全面预算编制时很少使用能适应多种业务量水平的弹性预算法。目前，电商企业积极建立并利用基于云平台构建的数据共享中心，通过对预算管理的各环节进行及时有效的控制来提高预算管理所需数据的准确性。在预算实施过程中，由于国家政策法规、企业经营条件或电子商务市场环境等可能存在变化，一定程度上可能导致预算结果出现偏差，因而财务工作人员需要按照企业发展战略和长期目标及时调整预算方案，调整后的数据将自动修改并存储在云平台，进而实现有效控制。erp系统会及时计算出预算数与实际数之间的差额，并进行横向和纵向的比较，自动生成预算分析报告，最终编制出预计利润表和预计资产负债表，从而有力地支撑企业的决策，同时使预算分析更科学。
2电商企业传统预算管理存在的问题及原因。
2．1传统预算编制中存在的问题及原因。
2．1．1预算编制忽略了外部环境。
电子商务企业的预算管理应当以企业战略为起点、基于宏观市场和微观市场经济环境的基础对企业未来的经营活动进行整体的规划，而不能忽视企业长期的战略目标，否则预算管理会本末倒置，不利于电商企业长期战略目标的实现。
2．1．2成本预算编制过于简略。
在实务中，电商营运成本预算大多是在以前年度预算的基础上进行编制，其一般做法是通过销售费用和收入的占比来预计销售费用，管理费用则基本保持恒定。这种预算缺乏精细化管理的理念。以京东商城营销费用为例，京东商城主要发展的手机类产品为4g产品，而4g手机类产品的营运成本与用户数有关。因此，简单以成本费用和收入的占比来预计销售费用是不科学的。
2．1．3预算编制过于依赖财务数据。
大多数电子商务企业并未设立专门的.预算管理机构，为避免增加冗杂的管理费用而将预算管理部门设立在财务部门，致使预算管理部门主要工作人员全部来自财务部门，财务人员编制的预算报表往往过度依赖财务数据。目前国内电子商务企业一般以利润为起点进行预算编制，通常以经营预算为主，利润指标等相关数据被过度关注，从而忽视了预算管理应以销售为起点和以市场为基础，未能对比多项经济业务活动所产生的数据，导致预算指标缺乏数据价值。
2．2传统预算执行与控制中存在的问题及原因。
由于我国电子商务企业起步较晚，内部各种资源相比国外严重短缺，内部管理制度尚不健全，管理基础很差，不具备实施全面预算管理的前提条件。为此，笔者归纳分析了电子商务企业预算管理执行与控制环节所面临的问题及原因。
2．2．1未能掌握预算管理的具体方法。
电商企业在实施预算管理时，其所需要做的基础性工作严重缺乏，也未能有效利用erp财务预算系统，关键项目的预测缺少方法和依据。
2．2．2缺乏严格的管理标准和制度保证。
由于国内电子商务企业相比国外起步较晚，实施预算管理没有科学合理的预算标准、预算项目、历史数据和行业数据作为参考，难以保证预算的准确性。同时，企业组织架构尚未建立，实施预算管理的主体不明确，企业内部各部门、各层级的费用目标不能落实到位。通过考察预算实施环节可以发现，电商企业仍缺乏相关费用预提核算制度，财务核算不能真实反映企业当期真实的经营状况，整体经营趋势的分析存在较多的随意性，给预算的控制管理带来了一定的难度。
2．2．3缺乏监督机制的有效保障。
电商企业往往只注重市场开拓，而对于预算管理的重要性认识不足，忽视对预算的监督、控制和相关差异分析，倘若发生偏差则难以及时进行调控。同时，预算管理的实施部门机构不健全，责任主体难以明确，管理层和多数员工对实施预算管理的重要性的认识还需要进一步提高。
2．3传统预算考核中存在的问题及原因。
在实务中，预算控制和考核指标体系一定程度上缺乏系统性。笔者考察发现，大多数电商企业所采用的kpi绩效考核体系仅注重财务指标，过于关注短期业绩而忽视了长远发展，未能将其与公司战略目标进行有机结合，重编制、轻执行也成为国内电子商务企业在预算管理执行与控制过程中普遍存在着的问题。电商企业缺乏严格监督制度的预算执行使得预算执行的结果与初期编制的预算目标之间存在较大偏差。在考核预算结果时，也缺乏明确的奖惩标准，仅局限于以指标完成情况考核员工业绩，无法增强激励作用，不利于电子商务企业预算目标的实现。
大数据时代背景下网络建设研究论文怎么写篇十四
随着大数据时代的到来和市场经济的高速发展，各行业数据源的增长呈现指数级趋势，数据的规模和复杂程度迅速扩大，从海量数据中提取有效信息并加以精确化正日益成为企业战略决策的必要因素［1］。电子商务企业预算管理实施过程中大数据所具有的战略意义不仅仅局限于收集和整理庞大的数据信息，更在于如何有效且精确化处理和分析该数据，尤其是将精确数据结合到预算管理方面，改变传统数据分析存在的滞后性和低频性等问题，从而有效地组织和协调电商企业的经营活动，实现企业战略目标。近年来，随着当当、阿里巴巴和京东商城的陆续上市，中国电子商务企业在大数据的浪潮中不得不审慎面对海量的财务数据，因此，基于精确数据的基础构建有效的财务预算管理体系势在必行。
大数据时代背景下网络建设研究论文怎么写篇十五
随着计算机技术、信息技术与网络技术等得到了迅猛的发展，对人们的生活生产方式造成了极大的改变，但是也是数据量呈现爆炸式的增长，现代企业要想实现良好的发展，便要求大数据实现充分的利用，大数据背景下，数据分析、数据安全、数据仓库、数据挖掘等技术同样得到了普遍的重视。在这样一个大背景下，要想使信息管理与信息系统专业人才更好地满足社会发展需求，便要对传统的教育模式加以转变，不断提高学生信息处理水平，从而更高的适应企业对信息人才实际的需求，这对社会发展与学校发展具有非常重要的作用。
1）大数据的概念与特征。
大数据作为数据分析最为先进的技术，大数据能够分为大数据技术、大数据科学以及大数据工程等诸多的领域[1]。其中大数据技术便是指对各类型数据进行深入的挖掘，将数据中存在的有价值信息进行获取的能力。而大数据科学主要是注重对大数据网络运营与发展中进行大数据规律的发现与验证，同时对大数据网络和自然与社会活动间的联系进行研究。至于大数据工程一般是大数据进行规划建设与运营管理方面的系统性工程。
对大数据时代来说，当前一般公认其具有如下四个主要的特征，其一，数据量大，目前大数据具有的数据量级已经由以往的tb上升到pb甚至是zb，能够看出大数据时代具有的数据量巨大的。其二，数据类型多，数据信息越来越多是视频、图片、位置以及图像等半结构化信息甚至是非结构化信息。其三，价值密度虽低，但商业价值却高，如果以视频信息为例，持续不断的视频监控数据之中，其中具有价值的信息通常只有1～2s，甚至可能更短[2]。其四，处理快速且工具发展快，数据流常常具有高速与实时的特点，并且对其进行作出快速且连续的数据处理。
2）大数据管理有关技术。
大数据得到快速发展的同时，和其相关的诸多技术领域也受到了人们的重视。目前应用最多的技术主要有数据分析、数据挖掘以及模型预测等。其中数据分析是通过相关的统计分析方法进行大数据的分析与判断，将其中的具有高价值的信息加以提出出来，并在此基础上得出相应的结论，最后利用其进行数据的概括与评价，这个过程中便成为数据分析。而数据挖掘主要是将大数据利用相关的算法进行计算，将大数据中隐含的价值信息实现充分挖掘的过程。至于模拟预测是指利用计算机创建相应的数据模型，利用这个模型对数据实现分析与处理[3]。上述三个技术之中，和大数据联系最为紧密的是数据分析与数据挖掘，能够将大数据处理说成是数据分析与数据挖掘不断发展出来的一个技术分支。依照大数据处理研究内容的不同，将其细化成大数据技术、大数据科学以及大数据工程等相应的领域。
3）大数据的价值。
信息使用者对海量的数据进行相应的收集，并对数据实现加工与处理，建立出各个数据间的发生与发展规律，并利用计算分析将数据中的有用信息进行挖掘，以此来对顾客喜好、企业发展以及潮流趋势等相关内容进行预测，并将其最为企业决策过程中的重要的依据。当今时期，大数据已经实现在互联网企业、电子商务、医疗卫生、零售、交通运输、金融等诸多的行业内得到应用，而且在政府部门的数据中心中同样发挥出了极大的价值[4]。通过上述分析能够发现，信息已经成为一种重要的资产，对该类型资产而言，只有对其实现深入的加工与精炼才能使其实现不断地增值。
当今时期，从相关的文献资料中的能够看出，通过对职业发展趋势实现大数据分析和研究，根据大数据概念与行业状况加以分析，最终得到大数据已经存在一个国际化的问题，即人才荒。企业需求的新兴技术预测与大数据分析等方面的人才远远地超过了以往仅仅进行智能信息管理方面的人才。随着人们进入大数据时代，各行各业对于大数据方面的人才有着相同的要求，也就是在具有数据收集与整合前提下，通过科学手段与先进工具实现数据深入的分析，并以此为企业发展提供高效的决策数据[5]。换句话说便是在当前大数据背景下，企业要求行业信管院一定要对信管知识加以深刻的掌握，并能够对大数据处理信息技术实现及时的更新与应用，而且还要拥有着良好的市场洞察能力与数据分析与判断等众多的能力。
2信息管理与信息系统专业人才培养存在的问题。
1）专业定位不清。
对于现今这个经济发展非常迅猛的时代，使信息数据呈现出更快地发展趋势，但是信息管理与信息系统专业教学模式却没有显著的变化，即便有所变革，却没有取得显著的效果，导致专业定位极为模糊，在制定相应的學科知识目标过程中也不是很明了。比方说，理工科学生更愿意进行计算机知识的学习，主要对计算机软件方面的研究较为深入，而对于经济学与管理学专业的学生在就业过程中主要选择经济管理方向，上述定位便导致信息管理与信息系统专业学生不能实现更好的发展，最终造成该专业显得可有可无[6]。
2）人才培养模式单一。
在大数据背景下，社会企业对专业人才培养有着越来越高的要求，不但要保证专业人才拥有深厚的专业知识，并且还能将理论知识应用在实际工作中，保证人才具有很好的实践能力。这边对学校进行专业规划过程中提出了高要求，既要注重对学生专业理论知识的培养，使学生具备高超的理论分析能力，还应该有效的组织学生积极进行社会实践，对学生的实践能力进行充分的培养，只有这样才能培育出满足社会发展与企业需要的实用性与综合性人才。但是，在我国当前时期人才培养过程中多数还是采取传统的灌输式教育教学，开展社会实践的院校相对较少。即便部分高校建设了实验基地，可是却并未加以充分的利用，依旧采用分数作为评定成绩的手段，并没有取得应有的教学效果。
大数据时代背景下网络建设研究论文怎么写篇十六
随着信息化程度的不断加深，信息数据规模逐渐海量化，全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势，大数据的特征逐渐显现:volume(数据量浩大)、variety(数据类型繁多)、velocity(数据生成速度快)、veracity(真实和准确)、value(价值巨大)意味着大数据时代的到来。大数据时代给数据的分析处理及应用带来了极大的改变，不仅体现在海量数据的处理要求上，还体现在对处理工具、数据价值的挖掘上的创新要求，需要有足够的能力和知识匹配、迎合时代发展的人才。信管专业作为一个横跨多个学科的新兴专业，涉及计算机和网络技术、经济学、管理学等多个专业知识领域，恰好适应大数据时代的人才需求趋势。因此，在大数据时代的驱动下，哈尔滨理工大学信管专业围绕能力培养，建立起符合时代要求和自身条件的综合实践教学模式，并取得了良好的效果，有针对性地迎接大数据时代带来的机遇和挑战。
(一)信管专业人才培养现状。
在大数据的冲击下，各国应用创新型人才培养成为主流，国外以综合实践教学体系为核心，德国主张“企业主导实践、企业实训为主”;英国则是“工读交替、实践教学”;美国面向社会职业教育指出校政企应共同协作、知识与技能应同时培养;加拿大认为应该以能力培养为中心，以胜任岗位要求为基础。同时，国内也在进一步改革完善创新型科技应用人才培养。在大数据环境下，武汉科技大学信管专业立足于“信息技术与管理相融合”，侧重学生创新和实践能力、创新精神的培养，形成“以教师横纵向科研项目为驱动”的实践教学创新体系。山东理工大学信管专业重新进行了大数据时代的专业培养目标和标准的确定，设计工程实训、软件实习等实践项目以及im&is应用实践环节，为学生搭建实践平台。有人认为在大数据时代应该改变教学方式，利用实践讲述理论，引入各种实践式教学方式，加强实习基地和课外实践活动、各类竞赛机制的建设，多方面提高学生的实践创新能力。还有人提出大数据时代信管专业应以市场需求为导向，设计人才培养方案，既要高度重视理论知识的学习，又要加强实践能力的培养，这就需要为学生搭建实践平台，拓宽实践渠道。因此，实践教学体系已成为大数据背景下信管专业应用创新型人才培养的核心研究内容。
(二)大数据背景下的人才培养。
大数据时代拓宽了市场需求范围，呼唤具有现代先进信息化技能和管理才能的高层次复合型创新型人才。麦肯锡20万左右;需要高达150万的了解大数据的管理者，人才缺口甚至在20万以上。然而在中国，现阶段只有百度、京东、阿里巴巴等电子商务企业和新浪、腾讯等网络媒体大数据公司中有一些大数据方面的人才。据相关部门研究预计，3—5年内来自政府、媒体、企业等方面的数据人才需求将达100万。事实却是目前人才培养各方面并不是很合乎新时代要求。
时代的不同意味着市场需求的不同，市场需求差异决定行业、企业等的职位要求上侧重角度有所差异，不同的职位功能侧重点要求人才具备的能力和知识也有一定的不同点。大数据时代对人才的要求更注重人才是否有丰富的实践经验和熟练的动手操作能力，而且信管专业人才较之前传统管理人才的创新之处也在于其更具有信息化技能，有较强的技术能力。目前人才的培养主要源于学校，学校对于人才的培养并不局限于理论知识的培养，还进行一系列有针对性的实践能力的培养，主张“知识+实践=能力”的培育理念，培养能够胜任新时代职位的人才，满足人才市场需求，迎合时代发展所需的主流人才发展方向。从人才去向、人才本身、人才来源三方考虑，培养人才的最终方向是满足大数据时代的职业需要，由图1中可以看出职业要求掌握相关知识和具备相应能力，人才培养主要以能力培养为核心，能力与知识相互转化，实践活动和课程群均为能力的培养服务。因此，大数据时代信管专业人才培养的重点应由知识培养转移到实践能力的培养上。
(一)综合实践教学体系结构。
依据上述对大数据背景下信管人才培养的分析，建立面向应用创新能力培养的“课程实验+专项实训+项目实践+学科竞赛”多维综合实践教学体系，从“基础、专业、综合”三阶段，分“实验、实训、竞赛”等层次角度，形成满足信管专业的“分层次、分阶段、重整合”的立体化人才培养模式，培养符合大数据时代需求，具有扎实的理论基础和良好的动手能力的应用创新型多层次高技术复合式人才。在此基础上，哈尔滨理工大学信管专业依据自身特色，遵循“柔性化”的培养原则，以培养学生系统思维模式和相应信息管理能力为目标，形成了融管理学、经济学和计算机科学与技术等方面知识于一体的课程体系，确定了符合该校特色的立体化能力培养体系。同时在上述能力培养体系的指导下，哈理工信管专业依据专业发展内容创建了a“企业信息化”和b“电子商务管理”2个专业方向，实现了培养模式多元化;设计了情景教学、案例教学、理论教师参与指导实验、实验教师及工程师参与指导实习和课程设计等多种丰富的教学形式;采取“课程实验+课程设计+专项实训+项目实践+认知实习+生产实习+技能竞赛”多种实践方式，确定了“学科基础课、专业平台课、专业方向模块选修课、专业选修课”4个层次的专业核心课程群，坚持教学与科研相结合，注重一、二、三课堂相结合，突出实践技能培养，构建了“信息系统及网站管理平台+企业信息化和商务网站模块+实习项目实训+学科竞赛”四维立体化实践教学体系。
(二)综合实践教学内容。
在大数据背景下，信管专业综合实践教学主要包括课程实验、课程设计、假期社会实践、技能竞赛实践、方案(项目)实训、生产实习及毕业设计等诸多环节，并有相应的实践条件和新式教学方法与之相呼应。实践教学活动按照基础实践、专业实践和综合实践三个阶段进行合理安排，将信管专业人才创新培养目标具体落实到各个阶段的实践教学内容中，达到信管专业学生实践能力、创新能力的培养要求。
1.明确专业定位和培养目标，认清培养重点。
大数据背景下，信管专业的定位是“信息系统的管理”和“信息管理的系统”，课程体系融经济、管理与信息技术于一体，并配有与之相适应的实践教学体系，循序渐进培养具备各种职业能力的、与时代相适应的应用创新型信息管理人才。该专业的培养重点是人才的实践动手能力，信息化管理和挖掘数据、处理数据的能力。
2.改善实践辅助设施，提供实践平台，提高实践能力。
改革实验室任课制度，建立开放性实验室，提供专业教师指导专业性实践活动，参加专业的实践竞赛;与企业签订实习协议建立相关实习基地，聘请企业人才为学生讲解，使学生亲身感受实际企业工作情况，了解企业现实需求;可以实施“导师制”，由导师负责指导学生进行一些专项实践活动，有效提高学生的实践能力。
3.实践教学模式多样化:。
课程实验+课程设计+技能竞赛+企业实习。每层次阶段均有一定的实践方式，因学校培养重点不同而不同。实践教学活动要重视专业课程实验，改变传统实践教学方式，改为实践跟随理论式教学，提高课程间的实践教学衔接度;改变原有实验教学方式，选择多样化实验内容供学生选择实践，提高学生的创新能力;增设相关专业实践竞赛并鼓励学生参与校内外相关竞赛，以竞赛带动教学，调动学生学习的主观能动性，培养他们的学习兴趣和创造性思维能力;鼓励学生参与社会实践和生产实习，使学生亲身感受企业的实际情况，了解企业的实际需求;学校可以引进实际项目或以往企业经典项目，使学生参与整个项目过程，亲身感受项目流程，培养学生解决实际问题的能力。
4.学生自主选择实习企业，或实习基地。
自主选择可签订协议的学生进入其内部实习，学生能够深入实践，提高学生实习的有效性和实习基地利用率。在校企合作的过程中，可以以类似假期实习招聘或产品推广、参加项目等形式，选取部分学生深入实习，不仅可以激励学生参与实习，还可以使学生比以往实习获得更多的实践经验，实现校企双方双赢。
(三)综合实践教学体系保障。
任何一个教学体系的实施都离不开一定的保障条件，大数据背景下信管专业综合实践教学体系也不例外。保障条件主要包括政策支持保障、研究基础保障、工作条件保障、研究技术保障、实习基地保障、项目实践保障、展示平台保障等，大数据的背景要求要有扎实稳定的研究基础、完善良好的工作条件及一定水平的实习基地，保证实践基础设施的完备;过硬的研究技术能力、先进的技术水平以及实际项目的支持，保证实践活动的顺利进行;完美的展示平台，使实践活动的价值得以展现，促进实践活动验证理论的正确性，并促进理论的创新。近几年来，哈尔滨理工大学努力完善了实践教学的保障体系，来保证实践教学体系的实施效果，主要体现在政策支持、研究基础、项目实践、工作条件、研究技术平台展示和实习基地的建设等几方面，并依据自身条件有针对性地进行了保障体系的扩展延伸，具体保障体系。在研究基础保障方面，专职教师23人，其中博士生导师2人，硕士生导师8人，教授7人，副教授6人，具有博士学位的教师比例达68.4%，为教学质量提供了师资保障;在工作条件保障方面，85%以上的课程都能用多媒体教学，建有公共基础实验室、信息管理与信息系统实验室、网络与电子商务实验室、综合立体实验室、学科研讨室及在省内具有领先水平的多功能教室等，为教育提供了物质保障。在政策支持保障方面，实施校、院两级督导、年级主任、班主任、青年教师助课等制度;建立了“全方位、全过程、立体交叉”的教学管理体系。对教学进行全过程控制，形成了水平和垂直的两种信息沟通反馈机制。同时，在展示平台保障方面，鼓励学生参与管理类和计算机竞技比赛;在实习基地保障方面，建设了哈尔滨航空工业有限责任公司、哈尔滨电影机械厂、哈尔滨量具刃具集团有限责任公司、哈尔滨汽轮机厂有限责任公司、哈尔滨轴承集团公司、哈尔滨进出口集团公司、哈尔滨锅炉有限责任公司和哈尔滨电机厂有限责任公司等实习基地，并自以来分别与哈尔滨乐辰科技有限公司、达内科技有限公司建立合作关系，开拓了新的实习基地，为学生进行实践活动和展示学生能力提供了平台和实习基地保障。
三、哈尔滨理工大学综合实践教学体系实施效果。
目前哈尔滨理工大学信管专业的新型综合实践教学体系已经开始施行，并取得了较好的成绩。参加各种社会实践活动的学生超过300人次;学生参加的各类课题有20多项，加强了学生自学能力、分析问题和解决问题能力、创新思维和创新能力的培养，使学生的业务素质及实践能力有了明显提高。近两年，已完成8项国家级大学生创新性实验，20项校级创新性和开放性实验，并且很多参加创新实验的本科学生以第一作者的身份发表了学术论文，使学生的研究能力和创新能力都得到了很大提高;还有学生获得gmc国家一、二等奖、全国大学生erp软件技术大赛一、二等奖以及个人一等奖等国家级大赛奖项26项，省级奖项多项，获奖学生将近200人次。近五年考研率平均20%，就业率98%以上，具备创新应用能力的信管毕业生在企事业单位及政府部门就业状况良好，受到了联想集团、华为、sap、用友、金蝶、天思、东软以及安徽理工大学、东北农业大学、黑龙江工程学院等用人单位的重用和广泛好评。
四、结束语。
为迎合大数据时代的需求，应对大数据带来的机遇与挑战，亟待培养信管专业人才的应用创新能力。哈尔滨理工大学分别从实践体系结构、实践内容和实践保障三个角度出发，建立了面向应用创新能力培养的“平台+模块+实训+竞赛”四维立体化实践教学体系，并取得了良好的效果，不仅有力地证明了大数据背景下信管专业综合实践教学体系的有效性，还为其他专业的实践教学培养体系提供了借鉴。
大数据时代背景下网络建设研究论文怎么写篇十七
传统大学计算机基础的教学核心内容有两个方面，虽然全国各个高校开设大学计算机这门课程有微小的差别，但是本质和核心要点不变。那就是在教育纲要对本门课程的指导下，完成操作系统、办公软件这两大核心模块的教学工作。这个是整个大学计算机基础教学的核心内容。
另外，在这个核心内容之外，各个学校根据自己的情况，加上两个部分的内容，一个部分是计算机基础知识概述以及安全常识。另外一个就是根据学生不同专业设置一个第三模块，为学生后续专业课奠定一定的学习基础。比如有图形图像处理模块的，有数据库模块的，有网页设计与制作模块的。
然而无论如何，大学计算机的本质性教学方向，还是以办公软件和操作系统为核心，然后根据专业特色或者学校自身情况附加一个导向性模块。让学生在学习完大学计算机这门课程之后，达到熟练掌握操作系统和办公软件的能力，初步具备对后续开始的专业课程有启发式教育。
以上内容就是大学计算机基础整个教学的核心和本质所在，在当今信息化和大数据背景下，大学计算机的传统教学模式有所欠缺，和时代的步伐有所脱节，针对大学计算机传统教学目前这一状况。我们将从以下几个方面来探讨关于大数据时代背景下，大学计算机基础教学同步改革的方向。
大学计算机基础虽然属于基础类课程，但是和传统的语文数学类基础课程有着许多实质性区别。大学计算机基础课程是与时代的步伐同步的，不像数学有着数百年来不变的公理和公式，也不像语文一样古今名著经久不衰。而我们计算机基础，就从传统的两个核心模块来看，比如操作系统、比如办公软件，都是随着时代的步伐，随着系统和软件的不断升级改进而同步更新我们的教材和教学模式的。
所以，在当前互联网高度发展，信息化，全球网络化，大数据背景大环境下的今天，我们大学计算机基础教学应该担负起引领时代未来，开启信息化之门的先锋作用。
学生在学习了大学计算机基础课程之后，应该具备两个方面的能力。第一，具备计算机基础知识的应用能力，也就是对当今的传统教学模块知识的全面掌握;第二，对计算机当今最前沿的知识有所认识和了解，尤其在大数据背景下，关乎于学生专业本身方向，大数据背景和信息化形势下的新动向和未来趋势的判断。然而，传统教学思路对于培养学生第二方面的能力还处于探索之中，没有开启这个方面的实际教学，接下来，我们就这个问题对大学计算机基础教学改革改进方向做一个探讨。
三、大数据背景下教材改革方案和教学思路探讨。
关于大数据背景下，计算机基础教学改革方案的探讨，我们主要从学生专业入手，主要探索教材改革、教法改革、导向模式改革、以及实际环境现象改革，探索切实可行的一种教改思路，以供参考和使用。
(一)教材改革。
教学的改革首先是教学思路的改革，然而到实际的教学过程中，是以教学纲要的改革为导向，从而编写教材，以教材去引领和指导老师教学和学生学习。这个是教改的思路，然而纲要的建立又是以市场和社会发展作为指导目标的。就我们探讨的大数据背景下的教材改革而言，应从教材上增加一个大数据背景下的专业方向引领教学模块和一个结合实际的趣味探索模块。
首先，探讨一下教材在专业方向模块的设置，应该按照学生的专业和后续的学习作为指导，设置一个大数据时代下，学生现在学习的专业，在未来的大数据冲击下，专业会如何发展?我们该如何准备?或者说我们该如何让大数据背景来引领我们未来的专业发展思路和方向。从而让学生的思路紧跟时代的步伐。
其次，我们还要依据时代背景及互联网大数据背景下，增加一个趣味探索模块，这个模块主要是引领学生掌握最先进最新的互联网知识，同时引领学生甄别和学习最有用的知识。以上两个教学模块的增加，是当今大数据背景下，大学计算机紧跟时代步伐走出的第一步。在教材的指引下，我们就探讨一下教法改革。
(二)教法改革。
首先从教材改革的第一个模块来进行教法改革，因为就大学计算机基础教学的老师而言，或许对于学生学习的专业根本就是知识的盲区，那是不是要求我们大学计算机基础教学的老师是万能的呢?那当然是不可能达到的，所以针对这个模块的教法必须同步改革，这个部分，首先要求学生对专业培养计划和目标做系统的研究和分析，其次，再让学生就本专业而言，大数据背景下，专业当前发生的变化，专业未来会发展的方向做一个假设性的学习和框架性探讨，从而达到引领学生面向未来的一种学习思路。这个方向的教学应该改为模块化教学，根据学生未来的专业学习方向而划分成不同的教学模块。
其次，关于教材第二个趣味模块，这个模块的教学属于通用模块，不需要分级教学，更不要分专业模块化教学，在这个模块的教学过程中，主要引领学生挖掘出当下最为流行的大数据背景下的新知识、新问题、新现象做系统的归类、归纳和分析。比如，就当前而言，获取信息和知识的渠道纷繁而复杂，引导学生如何甄别有用知识，过滤垃圾知识，甚至反面知识，引领学生如何在大数据背景下自由而有慧眼的识别和学习知识。
这个就是大数据背景下教法改革的思路，虽然增加了两个教学模块，但是就教学教法而言，没有增加教学的难度，反而增加了学生学习的趣味性和实用性，从教学教法上来看，切实可行且有必要性。
(三)导向改革。
导向改革很重要，在大数据背景下整个教学过程中，关于引领和探讨方向一定不能偏移，首先必须以基础知识作为指导，才能让学生在增加的第二个趣味模块中正确筛选和甄别有用知识，过滤垃圾知识。
其次，在新增的第一个模块中，必须以学生的专业培养方案作为指导，否则会让这个模块的教学偏离主题。
以上就是关于大学计算机基础教学在大数据时代背景下同步教改的一些方法和思路。总之，大学计算机基础教学的指导思路要以不改变大学计算机目前的教学纲要为核心本质，紧跟时代进步的步伐，紧扣专业，紧扣现实常规是我们大学计算机基础教学在大数据时代改革的探索思路。
