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從蘋果公司銷售案例談起，對于如何提高銷售額的問題，專家、專業人士會給出建議，比如提高管理能力、做更新更炫的廣告、搞些促銷活動……這些方式當然都會很有效。但是，講求創新的蘋果公司將門店中所有能夠收集到的數據，全都輸入軟件。然后發現了一個驚人的現象，電腦屏幕和桌子呈70度左右角的電腦銷售量比其他電腦高出15%，這比任何經驗式的建議更有效。原因是當我們走到一個70度角的電腦前，會覺得反光非常不舒服，很自然地會伸手去扳動屏幕。心理學告訴我們，一旦潛在客戶與貨物發生了肢體接觸，他購買這個商品的可能性就上升了15%。[1]
這一事例帶給教育很多思考，我們在經驗中認為重要的因素，未必是對教育真正起作用的影響因素。經驗與理性思維也有局限。傳統教育研究中，質性研究多，定量研究少;理論演繹多，實證研究少。即使采用實證研究（如觀察法、調查法、統計法等）往往囿于信息處理能力，會出現三個問題：1.抽取的樣本并不能涵蓋所有的研究對象。隨機采樣往往會漏掉一些細節考察，甚至會失去對某些特定子類別進一步研究的能力。2.反饋信息具有階段性、周期性特點，往往缺乏即時性。3.調查結果并不能真實反映教育的情況。首先，教育教學研究調查多是在師生知曉的情況下進行的，數據獲得往往有一定的欺騙性與刻意性;其次，設計實驗與問卷時也會產生主觀偏差。究其原因，主要是缺少強大數據源與足夠的數據處理、存儲能力來提供分析與實證。
今天，物聯網、云計算、大數據技術的高速發展為教育研究帶來了新的可能。1.研究對象=全體。學生、教師、管理者等都成為數據的生產者，通過大數據技術能監測獲取教育過程中的全部數據。如教育環境的設計、教育實驗場景的布置、教育時空的變化、教師教學過程、教育管理數據的采集和決策、學生學習的軌跡與學業狀況的收集，等等。2.無處不在的“第三只眼”。移動互聯網、傳感器、定位系統的運用，猶如“第三只眼”，能在自然狀態下隨時隨地獲取并處理信息，很好地避免了因人的介入而對研究對象造成干擾。這些數據具有真實性、即時性、全體性的特點。通過數據分析技術能夠比傳統研究方式更準確地評價與把握教育發展現狀、預測未來發展趨勢。3.提供了一種新的科研范式――數據密集型科學研究。即在海量數據和網絡上發展起來的，繼實驗科學、理論科學、計算科學后的第四研究范式：研究對象是云端數據，研究人員在浩如煙海的數據中進行分析和挖掘，提出科學問題。
總之，在大數據的背景下，經驗推演式教育研究終將變成一種數據支撐的實證科學，由主觀評價走向客觀數據分析，由推斷走向科學。正如魏忠所說：“教育將繼經濟學之后，不再是一個靠理念和經驗傳承的社會科學和道德良心的學科，大數據時代的教育，將變成一門實實在在的實證科學?！盵2]
二、變革：教育模式由封閉單一走向開放多元
1970年，托夫勒寫了《未來的沖擊》，他談到過去的教育是為工業化做配套的：上課的鈴聲、課程大綱、班級、教室、每節課45分鐘、集中物流般的大規模學生和教師聚集、工廠計分般的考核系統等。當前，這種與工業社會配套的教育體系被完整地保留了下來。托夫勒批評了這種工業化封閉的教育模式，并創造性地提出了面向未來的教育：小班化、多師同堂、在家上學趨勢、在線和多媒體教育、回到社區……[3]
45年后的今天，基于云計算、物聯網、數據庫技術、社會網絡技術等的成熟應用，托夫勒的預知都成為了現實：慕課、翻轉課堂、可汗學院、電子書包、在家上學、終身學習……教育資源更加豐富，優質教育不一定依賴校園，而帶來這些變化的真正原因，就是大數據。
現在，我們再也不能無視學校與世界各個角落之間無法抗拒的“連接”。學校不再是知識生產的唯一場所，在家上學逐漸興起，教育將在學校之外發生，學校的圍墻越來越只具有形式的意義。學生知識的來源，經驗的獲得，觀念的確立將更多地來自于互聯網。正如《教育正悄悄發生一場革命》中講的：“標準化的教育將轉向網絡完成，而人才培養和個性化將主要由學校承擔：越來越小的班級、越來越近的學校、越來越聚焦的教育支持、越來越個性的培養方式，將使教育擺脫工業化時代?！?/p>
中圖分類號：F2文獻標識碼：A文章編號：16723198（2015）17001202
1大數據概述
1.1大數據的定義
維基百科上對大數據的解釋是被廣泛提及的一種解釋：“大數據是無法在一定時間內用常規軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。”根據人們的通常的認知，信息是數據的載體，所以在大數據的實際運用當中，人們的最終目的就是利用大數據進行更完美的決策。因此，大數據可以在政府政策制訂、社會輿情監測、商業營銷等領域的決策得以廣泛運用。
1.2大數據的特征
通常情況下，大數據的特點可以被歸納為4個V。即數量大（Volume Big）、類型多樣（Variable Type）、實現快速（Velocity Fast）和價值高但密度低（Value High and Low Density）。
一是數據體量巨大（Volume）。目前，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB（1PB=210TB）、全人類說過的所有的話的數據量大約達到了5EB（1EB=210PB），一臺典型的個人計算機硬盤的容量為TB量級，而一些大企業的數據量已經接近EB量級。
二是數據類型繁多（Variety）。這些多樣化的數據被分為結構化數據和非結構化數據兩種。以文本為主的這類便于儲存的數據是結構化數據，其余像網絡日志、音頻、視頻、圖片等則被歸為結構化數據。這些年，相比于結構化數據而言，非結構化數據越來越多。這樣多類型的數據將對數據處理能力提出更加嚴格和高要求的挑戰。
三是價值密度低（Value）。往往數據總量的高低與價值密度的高低是不成正比反而成反比的。以一部1個小時的視頻為例，在連續不斷的1個小時的監控中，對我們有用的數據可能僅僅有幾秒。如何在這個種類繁雜、數量龐大的數據中迅速的提取對于自己有用的信息是一個亟待解決的問題。
四是處理速度快（Velocity）。處理速度快是大數據有區別于傳統數據挖掘的最顯著的特征之一。根據IDC的“數字宇宙”的報告，預計到2020年，全球數據使用量將達到35.2ZB。在如此龐大的數據量面前，是否能迅速的處理這些海量的數據的效率關乎到企業的生命。
1.3大數據時代的來臨
毋庸置疑，我們正處在一個大數據的時代。大數據已經逐漸成為人們現代生活當中不可缺少的社會基礎建設的一部分。大數據時代的經濟學、政治學、社會學和許多科學門類都會發生巨大甚至是本質上的變化和發展，進而影響人類的價值體系、知識體系和生活方式。
多個領域都在積極的運用大數據來進行決策。在制造行業中，企業通過收集網上的眾多數據來進行大數據分析，了解客戶的實際需求和掌握市場動向，就可以做出合理有效的決策來對庫存量和采購進行科學的管理和決策，有效的減少了因盲目進貨而導致的損失。而在商業上，國外的一些超市通過定位系統對顧客的手機和購物推車進行定位獲得商場內顧客在各處的停留時間，然后再利用視頻監視系統對監控圖像進行分析來了解顧客的購物行為，進而優化商場的布局和貨物的排列，提高銷售利潤。大數據也被利用在政府決策上，比如分析本地近幾十年的天氣數據，將氣溫、降水量、土壤情況和每年農作物產量做成圖表，就可以大概估計出農產品生產趨勢，政府就可以根據分析和預測做出行之有效的預防措施、農業政策等。
比如，洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。Google流感趨勢（Google Flu Trends）利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。統計學家內特.西爾弗（Nate Silver）利用大數據預測2012美國選舉結果。麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。梅西百貨根據需求和庫存的情況，該公司基于SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
大數據影響了我們的生活和熟悉的行業，因此出版產業必然也會其他產業一樣受到大數據技術發展帶來的挑戰和發展。
2大數據應用給出版業帶來的挑戰
2.1出版業需將“數字化”進行到底
目前，出版業還處在傳統出版向數字化轉型的階段，也就是說傳統出版業數字化轉型還尚未完成，又即將迎來“大數據時代”。但數字化僅僅是大數據的一個前提和基礎，數字化不等于大數據。要想進行大數據分析，必須先將不同形式的復雜數據處理成為計算機可以計算、處理的數字數據。所以，要迎接出版行業“大數據時代”的來臨，就必須加快傳統出版業向數字化轉型。
2.2出版業必須明白是誰在掌握著數據
在大數據時代，數據成為寶貴的財富，然而如果要利用大數據，出版業應該搞明白的事情是誰擁有著大數據。必須要取得搜索引擎（如百度）、社交網站、網絡小說網站、電子書閱讀器公司等擁有著與出版行業相關聯的數據的公司或組織的授權，合理合法的取得所需數據，然后才可以進行數據分析，獲得使用價值。但是因為數據作為一種資產而言其本身的價值是難以具體衡量的，因此在取得這些數據的過程中可能會面臨的多重的挑戰和困難，這種多方博弈可能會有著更多的不確定性。而某些在出版產業鏈上已經實現縱向一體化的公司可能會出于自身利益考慮或其他原因，不向出版社提供數據使用權。例如，擁有電子閱讀器Kindle的亞馬遜就沒有把用戶數據信息賣給出版社或作者。
2.3大數據挑戰出版機構對數據的采集、挖掘、分析與整合能力
出版行業獲得的信息和知識可以用于兩個方面，一是可以用來傳遞給公眾，二是可以用于出版機構本身的預測、策劃等環節。數據僅僅是一種符號，只有經過解釋、處理和分析的數據具有意義，成為信息。而知識是人類對客觀世界的認知成果，是從信息里提煉、加工出來的。因此想要獲得更加完善的信息和知識，大數據時代將考驗出版機構對于數據的采集、挖掘、分析和整合的能力。
2.4大數據將考驗出版業自身數據分析、數據管理體系
對于微觀出版組織而言，大數據時代不僅考驗著出版機構是否有能力收集有效數據，優化分析方法，也考驗著出版機構是否可以更好的將大數據嵌入到版權購買、產品營銷和用戶溝通等多方面的出版運作流程中，使之真正成為一種經營資產和管理要素。對于政府管理與公共服務體系建設層面而言，出版業能否將行業內的數據管理工作全面覆蓋，能否完善數據監測、管理系統，能否健全數據信息公開制度、使數據信息更加透明、科學、全面、合法也是挑戰之一。
3大數據背景下數字出版的發展趨勢
3.1數字出版和互聯網的融合
數字出版是建立在計算機、通訊、網絡、存儲、顯示等高新技術基礎上，融合并超越了傳統出版內容而發展起來的新興出版產業，數字出版的前提是數字化，而大數據的本質是更加廣泛、深入的數字化，以及全社會范圍內的數據互聯互通。大數據時代的“從數字化到數據化”――深度信息化轉型任務：從內容數字化到內容數據化、從數字化閱讀到閱讀數據化、從數字化服務到服務數據化、從管理信息化到管理數據化后將繁雜數據轉化為計算機可以分析的數據，從而使得數字出版利用互聯網獲得大量數據，再通過大數據技術分析這些技術從而獲得長遠發展得以實現。所以數字出版發展的第一個趨勢就是和互聯網的融合。
3.2數字出版產業鏈整合
隨著大數據及時的發展原先制約著數字出版產業鏈整合的一些問題，比如說數字出版產業鏈中內容提供方具有版權優勢、技術提供方具有技術優勢、網絡服務方具有渠道優勢，但是數字出版產業鏈缺乏整體統一的信息協作平臺導致信息不能共享等問題將會逐步解決。大數據技術建立的“信息共享”將使得信息的共享得以實現。大數據技術讓數字出版產業有能力去整合優質資源、順應時間、內容“碎片化”趨勢，可以分析讀者或消費者的個性化需求，并且做到“定制”這些數字內容產品、服務和信息。使得數字出版走向內容、技術以及終端無縫對接才能準確的適應潮流，從而促進了數字出版產業的產業鏈整合。
3.3在大數據時代，出版商將逐漸向信息和知識服務商轉變
受到大數據的影響，數字出版無論從生產模式還是內容上都會有所改變。在生產模式方面，數字出版將改變以往的以書、文獻等為基本單位的生產方式，轉而形成以知識、信息為基本單位的單位的細致分析數據化的生產模式。而在內容上，數字出版可以通過對于數據的分析而詳細、深入的了解到讀者的需求，將已有的知識與信息和讀者所需要的知識與信息緊密結合起來。作者可以知道讀者需求，與讀者直接交流。大數據將推動整個數字出版產業向信息和知識服務商逐漸轉變。
3.4數字出版向“數據”出版轉變
大數據可以有效幫助出版社解決很多問題，為讀者提供更為專業的服務。很多時候，出版者并不是研究人員，所以在面對內容中很多需要專業知識來解答的問題時，往往是難以確定，甚至不知所措。但是如果出版機構具備分析大量用于數據的能力，在數據的收集、整理和分析處理上的能力有所提升，大數據就可以幫助這個在傳統出版方式下出版者和作者沒辦法解決的難題。因為這個方法需要通過大數據將海量資料提供給人們作為研究的素材，為深入的研究提供工具，詳細的做法是，出版者利用大數據進行二次研究。比如建立統計數據庫，并且研究如何將它做成大數據產品，為特定的問題設定特定的數據指標，以求找到問題的答案。因此在大數據時代，數字出版向“數據”出版轉變也是一種趨勢。
參考文獻
[1]孫玉玲.大數據時代數字出版產業的發展趨勢[J].出版發行研究，2010，（4）.
[2]維克多?邁爾-舍恩伯格.大數據時代[M].杭州.浙江人民出版社，2010.
[3]李彪，陳璐瑤.大數據時代傳統出版業的對策和路徑選擇研究[J].出版廣角，2013，（23）.
中圖分類號：G250 文獻標識碼：A DOI：10.16400/ki.kjdks.2016.10.089
Abstract Under the background of the era of big data， the library should actively expand the service channels， seize the opportunity to develop in the era of big data. To customers as the center， to provide personalized service； by means of micro platform， to further promote the micro service； to strengthen the integration of resources， provide one-stop service； play the data analysis， focus on the hospital specialties service； according to the application data and provide scene of service， so that the library develops bettert.
Keywords big data； library； service
“在大數據時代背景下，圖書館的物理形態、服務方式、資源存儲及用戶群體等都發生了巨大變化，同時圖書館在大數據運作的過程中也面臨了新的挑戰?！雹籴t院圖書館要抓住大數據時展機遇，積極轉變服務理念，努力拓展服務渠道，構建多渠道服務模式，為客戶提供更優質服務，以贏得更好的發展。
1 客戶中心的個性化服務
1.1 大數據時代個性化服務需求
大數據時代最顯著的特點是信息量巨大，信息價值密度小，數據處理速度快?！按髷祿前殡S云計算等技術發展成熟而日趨可控、能從其超大容量且復雜多樣當中迅速發掘出可觀價值、主要以互聯網為平臺的一種數據形態描述?！雹诖髷祿r代信息資源豐富，不僅給圖書館帶來機遇，也給客戶提供了大量的信息。客戶獲取信息的渠道越來越廣。信息獲取渠道的豐富化，需要圖書館增強服務主動性，發揮圖書館價值密度大優勢，針對客戶提供個性化服務，這將是醫院圖書館服務的一個大趨勢，也是大數據時代個性化服務的需要?！皞€性化服務是圖書館在網絡和數字信息環境下，提高服務質量，贏得發展機遇的重要選擇?！雹?/p>
1.2 大數據時代個性化服務實踐
（1）服務技術提升。大數據時代下，醫院圖書館個性化服務將以“技術”為支撐，提升服務技術。從用戶的注冊、登錄、信息供給等多個方面提升技術要求。既要滿足客戶個性需求，強化信息推送技術，又要做好用戶信息安全與推送信息傳輸的安全性。
（2）服務模式提升。大數據時代，圖書館服務要及時更新服務模式，以更好地順應大數據時代的要求。個性化服務模式的構建重點在于分析客戶的需求，包括信息內容個性化需求、信息獲取習慣需求、根據客戶的個性化需求構建新型服務模式。
（3）服務內容優化。服務內容是圖書館個性化服務提升的關鍵，在前者基礎上，圖書館要重點優化服務內容。首先，快速的信息獲取入口。大數據時代下，信息資源的豐富性大大降低了信息資源的價值密度，這就需要信息推送者能夠給客戶需求，快捷地傳達信息推送內容，使客戶能夠快速地進行信息搜索，獲得一個快捷的信息獲取入口；其次，智能化推送服務。個性化服務的一個關鍵內容是智能化信息推送，根據用戶的數據信息搜索進行智能化分析，向客戶進行有目的地進行信息推送。
（4）電子郵件服務。電子郵件服務是個性化信息服務常用的服務形式，將有助于進一步提升圖書館個性化服務水平。電子郵件操作簡單，服務主題明確，能夠大大提升個性化服務水平，使客戶享受到個性化服務。
2 基于微平臺的微服務
隨著信息網絡技術的快速發展，基于微平臺的微服務憑借自身的諸多優越性快速崛起?！拔⒎绽砟钊绾卧趫D書館中得到應用是一個新興話題，也是一個值得研究的問題。”④微服務能夠將讀者的零碎時間利用起來，進行微閱讀，以獲取感興趣的信息。
2.1 大數據時代微服務需求
現代生活節奏快，人們對信息的需求方式產生變化，迫切需要一種新的信息獲取方式，突破信息獲取的時空限制，信息獲取更加便捷，能夠在信息獲取的過程中進行有效互動，微服務正是基于客戶信息獲取需求的產物。在大數據時代，客戶能夠借助移動客戶端，例如手機、ipad等，利用個性化時間，獲取需要的信息，而且閱讀具有很大的便捷性，互動性強。
2.2 大數據時代微服務
（1）開發微服務系統。圖書館要基于客戶移動閱讀的需要，開發圖書館微服務系統，例如開發圖書館APP軟件，為客戶提供靈活便捷的移動信息供給模式?？蛻糁恍枰螺dAPP軟件，在手機客戶端安裝就可以實現微閱讀服務，實現圖書館資源搜索，圖書閱讀預定、移動在線閱讀等。微服務系統的開發，將有助于推動圖書館智能化服務進程。
（2）微閱讀信息整合。圖書館信息資源很豐富，具有資源數量大、零碎化等特點，客戶難以快速地獲取信息。圖書館要借助微服務系統，加強微閱讀信息整合，利用微平臺，為客戶提供有價值的閱讀信息。首先，借助微閱讀系統智能化功能，自動記錄客戶的搜索記錄，了解客戶的信息需求內容，根據客戶的信息需求，向客戶進行有針對性的信息推送；其次，要借助微平臺，及時圖書館新圖書信息，使客戶快速獲取最新的圖書信息，豐富圖書館館藏圖書信息資源；第三，圖書館還可以借助微平臺與客戶進行有效互動，構建新型互動型服務模式，例如開展閱讀需求調查，主題閱讀等，更好地滿足客戶多元化閱讀需求。
3 資源整合一站式服務
3.1 資源整合一站式服務必要性
在大數據時代，圖書館要具有資源整合意識，通過資源整合構建一站式服務體系。一站式服務體系是大數據時代的要求。大數據時代，圖書館要獲得更好的生存與發展，除了發揮自身的優勢外，必須要加強與其他信息供給平臺的整合，豐富圖書館館藏信息資源，以便向更廣泛的客戶提供信息服務；一站式服務也是客戶信息需求的客觀需要。信息資源的日益豐富，使客戶獲得更多的信息獲取渠道，客戶對圖書館信息服務水平提升也提出了更高要求，一站式服務為客戶提供了便捷的信息獲取渠道，極大地方便了客戶的信息需求。
3.2 資源整合一站式服務
資源整合的一站式服務可以為客戶提供各種類型的數據信息資源，這些數據信息需要借助與其他信息供給平臺合作。影響資源整合最主要的問題是信息資源整合的標準。因此，資源整合一站式服務必須要根據醫院圖書館發展定位，做好與其他資源信息平臺或者機構的標準對接，建立相對統一的數據對接標準，發揮圖書館組織優勢。其中一個重要的資源整合形式是加強與客戶的資源整合，圖書館在為客戶提供館藏圖書信息資源時，倡導讀者從單一的信息資源接受者角色中轉變出來，積極成為資源的貢獻者。圖書館可以采取貢獻值累積的形式，使客戶在貢獻資源信息時，獲得一定數量的貢獻值。在客戶消費信息資源時，抵充消費值。
此外，還要著重加強與其他圖書館館藏資源共享。每一個圖書館在長期的發展中，都形成了具有自身特色的館藏數據資源。資源一站式服務通過圖書館之間的合作，可以進一步發揮自身的信息資源優勢，同時又借助其他圖書館資源，實現與其他圖書館資源的共享，為客戶提供一站式服務，使客戶更加便捷地獲取信息。
4 數據分析的科別服務
大數據時代下，圖書館發展出現同質化現象，要突破圖書館這一發展瓶頸，需要圖書館根據大數據時代的優勢，突破大數據時代下圖書館發展的瓶頸。圖書館要發揮大數據時代信息處理速度快速的特點，通過數據分析，提升圖書館信息資源的密度價值。醫院圖書館館藏圖書信息行業特征比較明顯，這既是圖書館發展的局限性，也是醫院圖書館的發展優勢。
醫院圖書館在大數據時代下，要具有聚焦意識，對館藏圖書信息資源進行分門別類的信息加工與處理，對所有信息進行智能化處理，將醫院圖書館信息資源分為兩大類別：公共圖書資源與醫院行業圖書資源。在醫院行業圖書資源子系統，基于醫院科別建立類似于“百科全書”的醫院行業圖書館信息系統。根據醫院科別信息資源需求，向科別縱深處做大做強館藏圖書科別信息服務，從求全發展思路向“精細化”發展思路轉變。這既是發揮醫院圖書館傳統發展特色的需要，也是弘揚圖書館建設特色的需要。
圖書館科別服務模式，將進一步提升資源信息的價值密度。通過數據分析，將圖書館醫院行業信息資源進行分類，歸納出不同科別信息需求，深入推進科別信息知識服務，滿足科別信息需求對象的信息需求。大數據背景下，數據的快速分析與處理，將對現有的數據進行分析，突出信息資源需求主題，從瀏覽記錄與客戶的科別搜索記錄，洞察科別知識需求趨勢，從而更好地更新與豐富醫院圖書館館藏資源，提升資源更新針對性與醫院圖書館行業服務品質。
5 數據應用場景化服務
大數據時代信息爆炸式呈現，既為人們提供了大量的信息資源，又使信息資源價值密度大大降低。在這種信息資源供給模式下，作為信息供給平臺或者組織，誰能夠有效地進行數據信息處理，提升信息資源的價值密度，誰就能夠獲得更好的發展。
圖書館要發揮自身的優勢，積極提升醫院圖書館信息資源的密度價值，信息資源場景化就是一條便捷的途徑。所謂信息資源呈現的場景化就是使資源供給具有可視性，使客戶能夠快速地獲取所需要的信息資源，減少資源搜索時間，提升資源利用效率。圖書館要將數據應用場景化作為今后發展的一個重點，對醫院數據進行可視化處理。醫院要按照圖書館數據信息的應用場景，對圖書館信息資源進行優化處理，為客戶模擬出快捷的應用場景，突出圖書信息資源的“場景主題”，客戶根據數據應用場景就能夠快速地搜索到需要的信息資源；圖書館也可以通過數據客戶應用場景，展現圖書館信息資源的應用情況，為其他客戶提供借鑒與參考，提升客戶圖書館館藏信息資源利用效率。
總之，大數據時代信息呈現出爆炸式增長。醫院圖書館要抓住大數據時展機遇，積極轉變發展與服務理念。圖書館要通過開創多元化服務渠道，發揮大數據優勢，從圖書館同質化發展中走出一條適合自己的發展道路，為客戶提供更優質的服務，在服務客戶的同時，實現圖書館的新發展。
注釋
① 黃春英.探究大數據時代下圖書館的服務創新與發展[J].才智，2014（6）：67.
一、引言
一般意義上，大數據是指無法在可容忍的時間內用傳統IT技術和軟硬件工具對其進行感知、獲取、管理、處理和服務的數據集合。大數據的特點可以總結為：體量浩大、模態繁多、生成快速以及價值密度低。大數據之所以產生，是因為今天無所不在的傳感器和微處理器，在普適計算的時代，任何使用電子設備的人都會留下數據痕跡，這些數據通過互聯網的交流，又形成了一個龐大的數據庫。這些數據通過一定的方法，可以被分析和使用。大數據隱含的巨大科研，社會與經濟價值已被人們所感知且引起了各行各業的巨大關注。毫無疑問，人類社會正在步入大數據的時代，大數據這把巨槳，必將在未來科學技術和經濟社會發展的洪流中翻江倒海，中國這艘經濟巨輪，將何去何從？本文將詳細敘述大數據時代對我國產業經濟發展趨勢的影響。
二、大數據時代的產業發展趨勢
國民經濟核算體系與政府統計調查機制的一系列改革只是大數據時代下國民經濟運行趨勢的一個方面，但由于其代表政府在信息化時代中角色，任務的轉變，其影響能夠輻射到經濟運行的方方面面，而信息化，數據化的時展趨勢，會深重改變著國民經濟的產業發展，尤其是技術層面與產業環境。
作為大數據應用的一個耳熟能詳的例子，大概就是依靠數據挖掘技術成功預測了流感的爆發。多年來，醫務人員一直致力于研究流感爆發的周期特點，1999年，美國的研究人員通過對全美兩萬多個藥店的銷售數據進行挖掘，發現在醫院大規模收治流感病人的兩個星期前，藥店柜臺的感冒藥會有一個銷售高峰，而這個高峰只要超過一定的臨界點，就會預示著一場流感即將爆發。其中的原因研究人員也給出了解釋：人們患了流感后，一般會先嘗試自己買藥，若不見效，病情加重才會到醫院看醫生，此時，流感往往已經在社會上爆發，難以控制。然而，在大數據時代，人們已經具備在大量的信息中挖掘出事物發展的相關關系，而且現實中人們常常更熱衷于知道事物如何會發生而不是為什么發生。研究因果關系的傳統科學思維受到了挑戰。正如上例，成功預測流感何時何地爆發比知道其為何會爆發更具有迫切性與實用性。
正是因為統計方法不能尋找出事物背后的真正原因，只能對其進行概率性的歸納。因此大數據技術在商業領域廣泛流行并推動者產業的不斷更替發展。企業是盈利性的組織，只要某種決策有利可圖，則大可為之。而不必深究為何此舉能夠產生利潤，更不必發掘其中的內在規律。因此，企業使用大數據走的不是通常理解的搜集處理數據、分析、得出結論、獲得知識的道路，而是直接從大數據到其價值。
（一）商務智能的高度發展是產業技術層面的重要體現
僅僅幾年以前，商務智能技術還是大公司的專利，但隨著各種未處理區，存儲器的不斷普及，這種技術漸漸成為商業界的主流，所有大大小小的企業都收集著大量的數據，通過整理存儲在數據倉庫中，并且在內部不同部門之間互相連通，繼而爆發出驚人的能量。
大數據的分析處理技術歸納起來主要有聯機分析，數據挖掘以及數據可視化。聯機分析，也稱多維分析，本意是把分離的數據庫“相聯”，進行多維度地分析。數據挖掘是賦予商務智能“生命”的一個產業鏈。傳統的數據挖掘是從結構化的數據中提取有關信息并建立模型，然后大數據時代對數據挖掘技術提出的最大挑戰就是從海量的半結構化、非結構化數據中進行清洗轉換，整理匯總并建立反映事物關聯性的模型。典型的例子是零售行業巨頭沃爾瑪的研究人員通過對數據倉庫中的數據進行分析后，發現跟尿布一起搭配購買最多的竟然是啤酒。這是由于有30%到40%的爸爸會在為嬰兒購買尿布后順便帶點啤酒犒勞自己，沃爾瑪發現了其中規律后，對尿布和啤酒進行捆綁銷售，結果其銷售量雙雙增加。
傳統的商務智能產業鏈條只有上述數據倉庫，聯機分析以及數據挖掘三塊。然而技術的進步是無止境的，進入21世紀后，數據可視化作為商務智能產業的最新鏈條大放異彩。數據可視化的技術，可以通過圖像在邏輯思維的基礎上進一步激發人的形象思維和空間想象能力，吸引、幫助用戶洞察數據之間隱藏的關系和規律。
此外，在大數據時代，依賴于互聯網等媒介，數據以驚人的方式傳播，企業與個人對數據保密技術的要求將會大大提高，可以預見的是，未來的大數據將會以更安全可靠的方式被人們所利用。
（二）傳統產業和新興產業對信息化不同程度的利用構成了大數據時代產業發展環境的嶄新面貌
大數據產業，總結起來不外乎數據的采集加工，軟硬件制造與相關的數據服務行業。美國是世界上第一個發展大數據產業的國家，其成就是令人震驚的，今年由于泄密而被全球關注的美國安全局與聯邦調查局的“棱鏡”計劃就是一個例子，其早在2007年已經被秘密啟動。英國政府也將大數據產業作為重點發展的科技領域。2013年，英國牛津大學成立首個應用大數據技術的醫療衛生研究中心，整合分析大量的醫療信息。除美英外，日本政府近年來不斷推出《IT新改革戰略》、《新信息通信技術戰略》等信息戰略并不斷改革完善。2012年與2013年來依次推出“活躍ICT日本”與“新ICT戰略”，不斷提高政府的信息開放性。
而在國內，大數據產業在企業中也開始初露端倪并蓬勃發展，北京中關村的大數據產業的雛形已經顯現。國內互聯網業巨擘也開始聯合起來構建大數據時代的產業環境。在內外各種因素的催生誘導下，國內產業發展趨勢已不難預知。
1. 領跑大數據時代產業技術發展的信息產業將面臨巨大的發展機遇。由于互聯網的盛行，信息產業正在改變人們的生活方式，從以往買衣服買鞋子需要挨個店逐一比對試穿到現在足不出戶，點點鼠標就能夠閱覽眾多款式的商品，淘寶，京東，亞馬遜等電子商務平臺為人們的生活Ю戳吮憬蕁4右醞出行需要提早出門訂票到現在只需瀏覽個別網站如攜程網，去哪兒網就能夠提前數月甚至半年預定出行的車票或機票，人們出行不再掣肘于提早規劃來回的時間與繁冗的買票程序。甚至在居住地區的城市內出行也有相關移動應用用來打車?？梢哉f，信息化產業滲透到人們生活的方方面面。而我們在感受便捷的同時，卻甚少人能夠看到信息技術企業在面對巨大的客戶群所產生的大數據面前所做的大量細致的分析工作。例如通過數據分析得到某種產品的適宜價格以及適當的銷售時間段，還可以根據客戶留下的數據記錄提取出客戶的特定需求與喜好，從而制定更加適合客戶個性化選擇的營銷模式。
2. 依賴于傳統的“IOE”信息系統的行業將面臨巨大挑戰，亟待轉型升級。過去，中國對信息系統有所謂“金三角”的說法，即“IOE”。I指IBM的儲存器，O指Oracle的數據庫，E指EMC的存儲。正如中國工程院院士，中科院計算所首席科學家李國杰院士所認為：這三家公司基本壟斷了國內銀行、證券等對數據依賴性強，對計算機處理技術要求很高的行業。而如果當今信息技術企業若仍建立在“IOE”系統的基礎上，那么就不是大數據的企業。因為“IOE”系統的基礎設施并不適合處理大數據，它對數據的認識仍停留在線性維度，而大數據時代數據的規模增長超過了硬件能力的增長。
銀行，證券等金融行業以及一些電子營銷等對數據依賴性強的行業必須開發出自己的數據存儲中心，以避免突發事件所帶來的災難性損失，金融產業把控著國家經濟流動的血脈，必須建立起上下游相互協作，相互支撐的大數據產業環境，構建有技術自的大數據產業鏈，避免核心技術受制于人，重蹈個人電腦和通信產業的老路。
3. 以往不涉及大數據的傳統產業開始躍躍欲試并嘗到信息化帶來的甜頭。在美國，大數據處理技術被應用在許多領域，除了傳統的零售行業巨頭沃爾瑪外，數據處理技術也被應用在醫療行業，對病患的病例數據進行記錄并挖掘分析，得出最佳治療方案，甚至實現遠程醫療服務。而對于新世紀全球關注的反恐問題，在數據挖掘技術者看來，正如流感的爆發存在預兆一樣，在社會中的各種交易活動所留下來的數據也有跡可循，能夠通過分析他們的“交易數據”進行定位偵查。此外，美國的煤礦行業也通過也通過對礦難數據的分析從而建立起相關的法律與監督制度，有效減少了礦難悲劇的發生。
在可以預見的未來，國內的潛在大數據產業將會如雨后春筍般涌現，將深刻改變企業經營的理念和企業管理者的思維方式。大數據為企業決策提供的新的思路，一切以數字說話的時代即將來臨。
（三）邁入大數據時代我國亟待解決的問題
大數據所帶來的信息化改革的風暴席卷了幾乎所有的產業領域，走在前面的信息化產業以及快步跟上的傳統的數據依賴型產業，還有如夢初醒，隨即投入大數據信息化洪流的政府各部門和各行各業，它們引領國民經濟走向新的景象。然而，這種趨勢是否能夠正常發展取決于我們對幾個問題的解決程度。
第一個問題是我國數據資源與數據儲備較低，而且開放程度不高。數據表明，今天的中國，是一個人口大國，互聯網大國，手機大國，卻不是一個數據大國。以2010年度新增儲存器為基準，中國2010年新增數據量約為250拍，不及日本的400拍，和美國的3500拍相比，更是連十分之一都不到。加之大數據本身的特點決定了其數據價值密度低，這就使得我們從有限的數據中獲得有價值的信息更是少之又少。政府全新構建的核算體系需要盡快完善，此外，各行業間，各經濟主體間數據流通性也需要加強，否則，即使徒有技術，也是“巧婦難為無米之炊”。
第二個問題是我國在大數據領域的技術水平整體不高。在國際開源社區上，缺少中國能夠拿得出手的技術成果，盡管國內互聯網企業已經大量吸取整合國外開源大數據技術，但整體上原創能力不強，這種狀況若持續下去，中國的大數據產業技術的發展將會一直處于被動的局面。
第三個問題是思維方式的問題，是中國傳統觀念和大數據時代的思維理念出現了碰撞。中國在大數據時代的落后，并不是偶然的。著名華裔歷史學家黃仁宇曾經對中國人缺乏“數據精神”的根源進行剖析：中國人傾向于粗略的主觀定性，排斥精確的客觀度量，從而養成了重形象，重概括，輕邏輯，輕數據的文化習慣。這種文化習慣使中國人長期滿足于基于相似的“模糊聯想”，止步于用邏輯來分析，用數據來證明。這種習慣，從中國人的烹飪習語中可見一斑：鹽少許，酒若干，油兩勺……若國人不摘下“差不多先生”的帽子，在一切談數據，談精準的大數據時代，在歷史發展機遇的岔口等待我們的，將又是一個落后的世紀。
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一、引言
隨著計算機和網絡技術的飛速發展、人類存儲信息量的快速增長以及計算機數據處理能力的大幅提升，人類社會邁進了一個嶄新的數字化時代。過去不可計量、存儲、分析和共享的很多東西都被數據化了，數據成為了一項重要的商業資本，能被用來激發新產品和新型服務，進而創造新的經濟利益。在新的形勢下，各行各業的頂尖級企業都將其業務觸角延伸至大數據產業，并將大數據應用到經濟、金融、電子商務等各個領域。美國政府更是投資2億美元啟動了“大數據研究和發展計劃”，將大數據上升到國家戰略層面。大數據以其獨特的特征在信用經濟市場擴張、信用風險防范等方面發揮著重要作用，利用大數據技術促進征信業的健康發展是今后研究的一個重要方向。
二、大數據及其時代變革
1大數據及其特征。大數據指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工在合理時間內達到采集、存儲、管理、分析，并整理成為人類所能解讀的信息。1一般來說，大數據具有四個關鍵的特征，分別是：海量化，數據量成指數增長，達到“EB”“ZB”的規模；多樣化，數據來源廣泛，數據格式眾多；快速化，數據分析和處理的速度隨著高性能計算機的應用而不斷提升；價值化，隱藏在海量數據中信息的價值需深入挖掘。
2大數據的時代變革。大數據正以前所未有的方式改變著我們對現實的理解和認知。它讓我們不再熱衷于隨機樣本數據，而是利用全體數據進行分析。它讓我們不再期待精確性，而是從海量的數據中挖掘其獨有的價值。它讓我們不再渴求事物的因果關系，而是通過對某個現象的關聯物進行挖掘和分析，以此來預測未來。大數據帶來的這種思維的轉變，將使我們調整在管理、決策、人力資源和教育等方面的傳統理念。
（1）大數據改變人類思維。半個世紀以來，信息爆炸累積到一個引發變革的程度，大數據也深刻改變了人類的思維方式。大數據技術在信息收集、儲存、分析等環節的應用使“樣本等于總體”成為可能。在此條件下，大數據要求我們接受數據的混雜性，并從中受益，而不是以高昂的代價消除所有的不確定性。與此同時，由于“全樣本數據”的相關關系分析法更準確、更快、更直觀，且不易受偏見的影響，所以大數據時代，人類會更注重相關關系，不再熱衷于尋找因果關系。
（2）大數據開啟商業變革。大數據發展的核心動力來源于人類測量、記錄和分析世界的渴望，大數據時代，文字、方位、溝通等都可以變成可量化可儲存的數據。大數據衍生了大數據產業鏈，在這條鏈條上的公司主要分為基于大數據本身、技能、思維的公司。數據的再利用、重組、擴展、開放、估值等，使數據成為重要的經濟增長點。隨著數據價值轉移到數據使用者手中，傳統的商業模式被顛覆。
（3）大數據轉變管理方式。在改變人類基本的生活與思考方式的同時，大數據早已在推動人類信息管理準則的重新定位。人類在生產與信息交流方式上的變革必然會引發自我管理所用規范的變革，這些變革同時也會帶動社會需要維護的核心價值觀的轉變。在個人隱私保護、數據主導預測、反數據壟斷等方面，大數據都給我們帶來了深刻的管理方式的變革。
三、大數據時代征信業的發展趨勢
1多樣化的信息采集主體。大數據時代，除目前的征信機構，互聯網企業和金融機構也將進軍征信業，建立新型的征信機構。一種是電商企業組建的征信機構。例如，建成了涵蓋數十萬家企業的信用信息數據庫，通過大數據分析開展了網絡聯保貸款、小額貸款等多項增值業務，具備成立專業征信機構的基礎和實力。另一種是金融機構成立的征信機構。例如，中國平安集團，通過采集P2P借款信息、銀行信貸記錄以及車險違章等信用信息，成為專門挖掘金融數據的征信機構。此外，隨著互聯網金融的興起，一些成熟的第三方網絡借貸平臺將轉型成為行業征信主體，利用大數據技術提供征信服務。
2全局性的信息采集內容。大數據時代，信用信息征集范圍將不斷擴大，既有從電子商務等平臺采集的非銀行信用信息，也有政府部門和事業單位的社會公共信息。傳統的社會征信機構將利用互聯網技術擴大信息征集范圍，除了企業和個人的基本信息，更加注重對非銀行信息的采集。同時，阿里巴巴、騰訊等互聯網公司依托電子商務、社交網絡和搜索引擎等技術工具，利用大數據技術分析海量的網絡信用數據，形成能夠真實反映企業和個人信用狀況的數據檔案。各級政府部門也將以電子政務工程為基礎，將分散在各部門的社會公共信息加以整合，依托互聯網實現各級政府及其主要職能部門所掌握信用信息的互聯互通。
3深層次的信息加工程度。隨著對大數據與云計算技術的應用，基于大數據拓展應用服務的公司不斷嶄露頭角。他們對各種結構性與非結構性的海量數據應用集成技術實現信息集成，實現不同業務系統之間和異構數據庫之間的互通互聯。利用大數據技術從大量信用信息數據庫中提取用于信用評價的關鍵性數據，此謂數據的一次挖掘。在此基礎上，將這些關鍵性的數據信息與征信專業知識相結合，用于開發新的征信產品與服務，實現對數據的二次挖掘，這些信息成為信用評價的重要參考依據。
4廣泛化的信息應用范圍。云計算和數據挖掘等技術的進步，將推動傳統征信服務升級并擴大信用信息的應用范圍。一方面，可以拓展到金融領域的其他授信公司、擔保公司、保險企業、房地產企業等；另一方面，諸如信用風險管理類、營銷類以及反欺詐類等高端的征信產品和服務也將被逐步開發并應用。例如，民生銀行利用邏輯回歸與決策樹分類技術構建客戶流失預測模型以預測客戶流失的可能性。廣東發展銀行通過對個人或企業的行為、消費模式和還款數據進行跟蹤和監控，建立相應的數據挖掘模型并根據模型結果調整信用評價。
四、大數據時代征信業發展面臨的挑戰
1“信息孤島”難以消除。據統計，我國的各級政府部門掌握著全社會80%的信息資源，政府掌握的政務信息在最大范圍內的開放與共享是信用制度發展的關鍵所在。征信機構能夠快速、真實、完整、連續、合法、公開地獲得用于完成企業信用調查報告和個人信用調查報告的數據，是保障信用體系健康發展的基礎。但長期以來，掌握社會信息資源的各部門系統間，呈現出部門控制，條塊分割，相互封鎖的現狀，不同職能部門間因利益關系，缺乏有效的共享機制，形成了嚴重的信息孤島，阻礙信用信息互聯互通。
2專業技術人才匱乏。征信專業化人才嚴重不足，造成征信服務業發展的供血不足。征信服務業是知識和技術含量很高的行業，如信用評級涉及不同的業務品種、行業背景和法律環境，需要大量不同行業的高素質人才。而我國征信從業人員總體偏少，理解大數據并能夠利用大數據進行創新的征信業高級專業人才更為稀缺，人才培養的長期機制尚未建立，大數據征信的信用理念更是處于萌芽狀態。此外，大部分征信機構處于虧損狀態，經營狀況十分艱難，難以吸引大量的優秀人才。
3信息安全面臨考驗。隨著企業和個人越來越全面的信息被采集、存儲、循環利用，大數據時代跟互聯網時代一樣，給企業秘密和個人隱私帶來了巨大威脅。一是征信機構現有核心技術水平不高，數據庫防護網建設往往依賴外包公司，存在因外包公司人員道德風險泄露敏感數據的風險。二是網絡安全形勢嚴峻，信息主體的信貸記錄和非銀行信息等數據通過互聯網傳輸的過程中，存在因黑客攻擊、網絡病毒而導致信息被非法訪問、盜取和篡改的風險。三是風險防范水平不平衡，部分征信機構系統建設比較滯后，內控制度有待完善，應急管理能力亟待加強。
4法律保障力度不足。一方面，與征信相關的保護企業商業秘密和公民個人隱私的法律法規體系尚不完善。盡管《征信業管理條例》已出臺，解決了征信業發展過程中無法可依的窘境，但其向上缺少更高層次的法律支撐，向下缺少具體配套的規章制度，對于征信機構和征信業務的管理也缺乏必要的監管手段，使得征信機構在業務開展過程中步履維艱。尤其是在大數據與互聯網時代，一些新出現的征信活動還缺乏針對性的法規約束，使得征信機構在保護商業秘密和個人隱私以及產品研發之間面臨兩難選擇。而且，當企業的商業秘密或個人的隱私受到侵害時，缺乏與之相對應的司法救濟，企業和個人的合法權益得不到有力保障。
四、對策與建議
1建立信用信息共享平臺。實現各部門之間的互聯互通，其關鍵在于實現異構數據源系統之間的無縫連接上。建立一個新的數據庫成本巨大，是不經濟的一種方式。因此，采用中間件技術的信用信息交換平臺成為首選。在設計上，整個平臺主要包括平臺內核、平臺信息共享交換支撐和平臺應用支撐；在系統開發方面，信用系統透明地實現分布式、異構數據庫訪問，客戶端以統一的借口訪問分布在各個地域的異構數據，實現數據有效整合。
2加快培育專業技術人才。培養大批高素質的信用管理專業人才，可以為征信業乃至整個社會信用體系提供重要的人力資源保障。一方面要大力推行信用管理師國家職業資格證書制度，建立完善信用管理師職業教育培訓體系，推廣征信業職業資質認定，最大限度滿足各個方面對征信管理人才的需求。另一方面要積極推進征信管理專業的學歷文憑制度，在現有的高等教育基礎之上，鼓勵有條件的高校開設征信管理專業，為征信市場培育高素質人才。此外，征信機構和征信監督管理結構還可以根據實際情況，結合大數據新技術和時代背景，開展各類信用管理教育培訓，不斷提升征信從業人員的專業技能，逐步完善信用管理職業體系。
3提升信息安全保障能力。提升大數據時代信息安全保障能力應在三個層面取得突破。一是信息安全關鍵技術方面，加大新型信息安全架構和理論的研發力度，加強主動防護技術、密碼技術、隱私保護技術等信息安全關鍵技術的研發和產業化，發展數據隔離與交換、虛擬化安全、安全認證等支撐大數據、云計算、物聯網等應用的信息安全技術。二是在信息安全產品方面，著重發展安全數據庫等基礎類安全
產品、面向大規模網絡應用的安全監控與審計類產品以及網絡脆弱性評估工具和信息系統風險評估工具等信息安全支撐工具產品。三是在信息安全服務方面，重點發展信息安全風險評估、信息系統等級保護咨詢、電子認證、信息安全測評、電子取證等信息安全服務，提升征信機構的信息安全服務能力。
4健全法律法規保障體系。大數據時代征信業的健康發展離不開健全的法律體系的保障，應從立法、執法和司法三個層面加強法律體系的支撐。立法層面，首先要明確信用權的法律地位，其次應出臺法律效力更高的《征信管理法》，并配套與之相適應的實施細則，最后在大數據時代還應制訂《信息安全法》來保障征信活動中信息的安全。執法層面，加強行政監管的同時，要建立起完善的“失信懲戒”機制，讓不守信用的企業或個人為自己的失信行為承擔責任。司法層面，要積極推行司法救濟制度，當被征信個人隱私造成損害時，應保障其尋求司法救濟的渠道暢通。
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大數據時代將是一個不斷學習、不斷完善我們對世界認知的時代[2]。那大數據對教育意味著什么？它主要體現在重塑學習的三個主要特征，即反饋、個性化和概率預測上。
1. 教育信息的多向度反饋
在傳統的學校中，一提到反饋，人們往往想到的是評價，而且是單向度的評價，評價對象是學生，評價內容是出勤情況、家庭作業、課堂參與和學業測驗等。顯而易見的是，這一教育反饋系統存在諸多方面的不足。首先，所收集的信息數量遠遠不夠。其次，這些數據并未獲得正確使用。再次，單向度反饋，僅從教師和學校指向學生。這在其他領域看來，極不合理。沒有一個制造商或銷售商會只對客戶開展評價。他們想要獲得的反饋，在很大程度上是關于自身產品和服務的，而其目的是使自身的產品與服務得到改進[3]。
大數據時代，這種單向度反饋將得以改變。例如，學生和教師在使用電子教科書時，數據采集會隨之開始：學生是否在特定章節做了筆記？為什么要做筆記？在教學中，教師為什么舍去這部分內容？圖書出版機構和作者可以從電子教科書的相關平臺上獲得上述綜合數據，更清楚地認識師生是如何使用教材的，教材的哪些內容受歡迎或干擾學生學習或晦澀難懂等，可針對這些反饋進行大數據分析，對教材給予完善。由此，我們可以看出，在過去，信息的流動是單向的，即從圖書出版機構和作者到師生，但在大數據時代，信息傳遞變成雙向或者多向度的，會將相關信息反饋給出版機構和作者。
2. 學習私人定制變為現實
基于大數據的教育，可以實現個性化學習。個性化學習，令人印象最深刻的特征是動態性，學習內容可隨數據收集、分析和反饋加以改變與調整。如果學生對“平行線”這一概念的理解還存在困難，那這部分的內容就會被納入習題集，讓學生有充足的練習機會。
我們可以截取、混合最喜愛的音樂，并將之刻錄到iPod播放器中，那為什么不能對學習進行同樣的操作呢？創建個人“播放列表”，這顯然更有意義。在未來，學習絕不會按照給定的教科書或課程，以同樣的順序和步調進行，將會有數千種的組合方式。教師不再需要憑借主觀判斷，選擇最合適教學的書籍，大數據分析將指引他們選出最有效的支持進一步完善和私人定制的教材。當然，同一組學生仍會使用同一內容的教材，畢竟他們需要通過相同的測驗，但教材可以進行個性化處理[4]。
基于大數據的支持，針對學生的教學，不僅可以體現教材選擇或自學內容模塊組合的人性化，還能夠在進度安排、輔導要點和輔導方式等教學環節設計更適合學生特點的教學方案。
3. 教育大數據的有效預測與預警
通過大數據，教師可以更好地理解和預測學生的個人學習行為、程度和態度，基于高度的可能性，對個體為提高學業成績需要實施的行為做出預測。例如，選擇最有效的教材、教法以及反饋機制，對其效果進行預測。但這僅是概率預測。顯然，相對于過去傳統、同質化的教育，這是一種進步，但在預測時也應意識到這些預測有一定的局限性，并非百分之百正確。亞馬遜、淘寶、優酷等基于大數據分析的概率預測，其推送信息可以被接受，因為即使預測有誤，其造成的后果并不嚴重。然而，一旦涉及教育決策，概率預測將會成為潛在的巨大威脅，因為這將會對人們未來是否成功造成極大的影響。
二、大數據何以有助于教學和學習
1. 新的分工：教育數據分析師和學習導師
目前，學校教師主要分為教育管理人員和教學一線教師。在大數據時代，教學管理人員和教師依然會存在，但這兩部分人員可能會出現新的分工。例如，在教學管理人員中可能會出現數據管理分析人員，熟知網絡和數據存儲的工作人員會成為學校網絡安全的專家。教師也可能會出現新的分工，理想的狀況是基礎課程由特別優秀的教師來教授，而不是隨便由誰來教[5]。此外，對于那些實踐性強的工藝性和藝術性課程，可以借助網絡媒體構造虛擬的實踐環境，增加學生參與實踐的機會，根據學生特點調整實踐環節的復雜程度。這種動手操作的經驗，不是理論性課程可以傳授的。具備在現實或虛擬環境中操作經驗的教師，也將發揮越來越重要的職能。與此同時，也可培養出其他的新型教師，其工作重點在于根據所獲得的反饋數據和信息，指導學生選擇最適合的學習途徑，例如，所修課程、所用教材、最適當的學習順序等。
這跟醫生角色的轉變有相似之處，醫生從單一的診斷病情和告知患者病情逐步向人性關懷轉變。教師和學生之間的互動也會遵循這一方式，他們在學習過程中扮演的角色更像合作者。
2. 新的分析方法：相關關系
目前，對教育質量信息的分析，大致可分為兩種類型：狀態分析和因果分析。前者是對質量現有狀態的初步分析和判斷，帶有描述性質;后者是對影響質量的原因進行分析，帶有推斷性質[6]。然而，大數據時代信息分析的特征是相關關系，而非我們所熟知的因果關系。它不會告訴我們事情為什么發生，而會向我們說明正在發生什么。通過非因果分析，把目標定位在理解“是什么”，而不是“為什么”。
在大多數的情況下，相關關系足以幫我們做出決策。但這并不意味著對因果關系的探索是錯誤的。也許，我們應該更加謙虛，而不是自以為能夠理解周圍的世界。數據靜靜地待在需要被發掘的地方，當前各類學校也早已有了這些資料，但教育者缺少的是正確、有效挖掘資料的方法和措施，而相關關系會在教育質量信息分析領域發揮更大的作用。
3. 新的教育決策方式：基于數據和
實證
現在，教育主要依靠教師的個人教學經驗對學生學習行為進行判斷，并制定教學政策。經濟合作與發展組織（OECD）PISA項目的一個主要負責人提出，基于數據的教育決策更具說服力和公信力[7]。
教育領域中大數據的應用，主要包括教育數據挖掘和學習分析兩個方向。教育數據挖掘通過數據建模，發現學習者學習結果與學習內容、學習資源和教學行為等變量的相關關系，預測學習者的學習趨勢。學習分析是通過利用已知模型和方法解釋影響學習者學習的重大問題，評估他們學習行為，提供人為的適應性反饋[8]。隨著科技的發展，兩者有進一步融合的可能。
在學習環境下，大規模個性化的實現需要更豐富的反饋數據流向教師和管理人員，了解學習中的有效因素和無效因素，細分到背景和組群，甚至小到個人水平。系統將吸收反饋結果，動態地調整教材和環境，更好地理解學生個性化學習過程，讓每位學生處于最佳教學狀態?；跀祿蛯嵶C，讓每位學生處于最佳的學習狀態。
三、對教育和學習的啟示
如今，學生使用互聯網搜索資料的速度遠超過教師和家長，獲得資料和信息更超越書本以及課堂上所能提供的范圍。在這種情況下，他們很容易將課堂學習視為可有可無。但事實上，在快速和信息過量的環境下，學生尤其需要有效處理信息的能力。雖然他們習慣于同時處理多項任務，隨時存取，但如何理解不同類型的信息，尤其當信息表達的觀點含混不清或自相矛盾時，如何深思熟慮進行批判性思考，如何整合各種信息建構知識系統？這都是網絡科技無法教會他們的。
第一，“互聯網+”時代，學校的社會化功能更為凸顯。課堂上思辨和討論的過程，在這一背景下顯得尤為重要，可以加強學生分析、管理、綜合和評價信息的能力，幫助他們在網絡學習的搜索和選取上更得心應手。此外，通過課堂的小組討論和協作，能幫助學生形成良好的情緒管理能力，建立良好的人際關系。而在線課程只能輔助學校教室中的正規教學活動，而非取而代之。因此，我們要明確，教育目標不僅是傳輸知識和培養技能，還應塑造學生的人格和文化品質，其需要在現實的人際交往中實現。學校的社會化功能是技術手段所不能替代的。
第二，重視師生分析數據的能力。獲取大量的數據重要，但擁有資料或數據并非我們的目的。要想真正運用大數據帶給教育的好處，必須掌握分析數據的能力。對學生來說，面對數據時，應關注所有權人及制作者，分析數據提供者的目的與意圖，關注媒體技術與傳播表達，搜尋信息與批判性思維，最后做出相應的決策。對教師和管理者來說，其自身要成為“數據脫盲者”，知道如何通過閱讀圖表追蹤學生的進步，分析概率預測，使自己能夠解釋這對學生意味著什么，并鼓勵學生更有效地學習[9]。
第三，有效管理和謹慎使用數據。首先，教師應不斷收集和分析關于“如何學習”的資料，而不僅是偶爾一次的正式考試。其次，這些資料不僅會反饋給教師，也會反饋給學生、家長和教育行政部門的官員。再次，各種教材經過演算，能夠實現個性化定制，針對學生的不同需求，用不同的上課順序和步調，實現最有效的學習。而且，教材本身也要不斷改進。最后，提高反饋數據分析結果的時效性、可視性和可讀性[10]。
大數據時代給教育帶來各種好處，但也伴隨一些潛在威脅，一旦融入大數據，如果資料永不消失，我們的命運和未來會被可能性預測操控，對隱私和自由，都會造成非常深遠的影響。因此，在利用大數據的同時，要看清其利弊，謹慎地使用和管理，避免濫用大數據帶來的風險。
本文系全國教育科學規劃單位資助教育部規劃課題：學生網絡生活方式的現狀調查與對策研究（FHB110182）的研究成果之一。
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Doi：10.3969/j.issn.1671-8801.2014.11.647
【中圖分類號】R-1 【文獻標識碼】B 【文章編號】1671-8801（2014）11-0386-01
大數據（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。 [1]
近20年來，我國醫療信息化有了較為明顯的發展，大中型醫院從以管理為主的HIS系統逐步轉變為LIS系統、PACS系統、電子病歷系統與HIS系統融合的以病人為中心的臨床管理系統。目前各個醫院數據獨享，推行區域衛生信息化，建立區域衛生數據共享與交換平臺，整合數據資源，實現醫療衛生各業務部門數據資源的互通互連，提高整個醫療衛生業務數據處理的效率和質量，是我國衛生事業發展的需要和必然趨勢。
1 區域衛生信息平臺功能
區域衛生信息平臺是連接區域內各級各類醫療衛生機構基本業務信息系統的數據交換和共享平臺，是不同系統間進行信息整合的基礎和載體。區域衛生信息平臺的主要功能包括，面向轄區居民和其他服務對象、各級各類醫療衛生機構和管理部門，提供日常基本信息服務；為公共衛生、醫療服務、醫療保障、藥物使用和綜合管理等業務提供信息交換與共享；支持醫療機構輔助檢查結果信息共享，支持健康檔案信息查詢、預約掛號、雙向轉診和遠程會診，支持傳染病防治、慢病控制與個人健康管理、咨詢服務，開展健康教育與科普宣傳等。
2 搭建區域衛生信息平臺的基礎工作
2.1 咨詢工作到位，多學習多總結多論證，借鑒最先進實用的方法和實例，這樣可以少走彎路，節約資金。
2.2 采用成熟廠商的放心產品，運用新技術存在一定的風險。
2.3 在實施過程中，需要用戶、集成商、開發軟件商以及相關部門通力協作。
2.4 硬件建設。設備選型要考慮適用性、產品售后服務、易用性、兼容性和高可用性。充分利用虛擬化技術進行服務器虛擬化、存儲虛擬化、桌面虛擬化等，以最少的資源實現計算和存儲在云端完成的功能。
2.5 軟件建設。在對選擇系統開發合作伙伴時要注意選擇行業經驗以及合作的誠意，醫療衛生信息化平臺是一個新型項目，國內目前沒有標準或者完善的系統供參考。在有行業經驗的基礎上，還需要系統開發商有很大的精力和耐力與醫療部門配合協作共同來開發完成。
3 搭建區域衛生信息平臺重在頂層設計
“十二五”期間是我國深化醫藥衛生體制改革的攻堅階段，國家衛生部提出了“3521工程”規劃，四川省提出了“25211工程”和“設計頂層、整合中層、統一基層”的總體建設思路。 [2]
4 搭建區域衛生信息平臺難在數據應用和處理
4.1 數據來源多樣化，數據量大。醫療數據主要為兩大類，一類是PACS類數據，也就是非結構化數據，主要包括圖像、文件等；另一類是非PACS類數據，也就是數據庫數據，比如HIS系統數據。隨著信息化建設在醫院及各個相關醫療機構的應用，社區系統、醫保系統、健康管理系統、村衛生室管理系統、公共衛生系統、疾病預防控制管理系統等的廣泛應用，數據海量產生。根據估算，中國一個中等城市（一千萬人口）50年積累的醫療衛生數據量就會達到10PB級。 [3]
4.2 數據共享與交換。目前區域衛生信息共享與交換主要存在以下問題：
4.2.1 區域內醫療衛生數據重復輸入，信息分散，導致資源浪費和信息孤島現象嚴重。
4.2.2 信息的存儲和共享技術手段落后，缺乏統一的數據標準和信息網絡平臺。
4.2.3 區域衛生共享信息中含有大量的關于生命健康、個人隱私、社會衛生等方面的重要數據，目前缺乏統一的衛生信息共享管理機構進行管理和相應的政策法規保障信息共享的安全。
4.2.4 醫療衛生機構各個應用系統軟件來源于不同的HIS廠商，軟件開發語言與運行環境各異，系統的整體體系架構更是千差萬別。數據庫及數據模型異構。 [4]
4.3 數據管理傳輸。需要建立一個統一的存儲資源池以及數據訪問的通道。各醫療部門的系統支持的網絡交換協議不同，衛生部門與醫療機構之間還沒有專用數據傳輸通道和采集標準。
5 小結
大數據時代，醫療數據來源眾多，數據異構，建立區域衛生信息平臺能夠實現區域、不同區域間的衛生信息共享，以提高醫療服務效率、醫療服務質量、醫療服務可及性以及降低醫療風險。要想真正地到達這些效果，國家及各地政府部門必須深刻認識構建區域衛生信息平臺體系的難度與重要性，然后積極規劃實施。
參考文獻
[1] 大數據成功預測美國大選.中國大數據.2014-2-25[引用日期2014-02-25]
多年前，每到麥收季節，在我的家鄉―關中大地，金黃色的麥浪海洋里，三五成群的來自青海、甘肅、寧夏等地的背著簡單行囊、帶著一把鐮刀，如候鳥般成群結隊的“麥客”，沿著隴海線邊割邊行，絕對是一道獨特的風景線。但有一天，當“麥客”們走下火車，看著隨風起浪的麥田，赫然發現，龐大的收割機來了，“麥客”們簡單而勞苦的“飯碗”被轟鳴的機器侵占了。好像就在昨天，我們日常閱讀的報紙擴版異常迅猛，雜志期刊也五彩繽紛，紙質媒體儼然成為街道報攤的重要角色。忽如一夜春風來，互聯網花朵盛開。如今，行走的人群握著手機、平板電腦等移動終端，辦公的人們眼盯著電腦屏幕，電子版媒介漸漸以其先進的傳播技術手段、強大的交流互動功能、方便快捷且海量信息與低廉成本的優勢搶奪著傳統媒體的讀者群體與廣告客戶。
每一個從事財務與會計專業的人士，想必對算盤多少都懷有一些獨特的情感。算盤絕對是中國會計的奇葩，曾長期主宰著各種計算業務，在歷史上發揮了重要的作用，但隨著計算器、計算機的出現，古老的珠算在當今社會似乎已無用武之地。當然，我們已經在會計電算化征程中小試身手。不過，在互聯網世界中找尋大數據時代財務與會計的出路則是我們肩負的下一代生命力所在。
什么是大數據時代？阿里巴巴最近推出的“余額寶”足以讓你領教一下其威力，瞬間所集中的大批客戶、大額資金已經撼動了銀行老大的地位。越來越多的人們明白了馬云們是如何憑借免費和客戶體驗兩大殺手锏來根本性地改寫很多領域游戲規則的。網絡與大數據還以獨有的普惠、方便、快捷和忠實，影響和改變著人們的工作生活。比如：家里人的生、老、病等特征可以通過相關服務機構的電子記錄轉換成數據，之后分析其數據變化規律，從而發現相應的問題與變化軌跡。既科學地照看家人，又同時營造了商機。這就是大數據的鮮活和感人。通過大數據的專業挖掘與價值分享，使社會能夠盡享大數據的功勞?！按髷祿笔且粋€開放而不再封閉的非結構化數據所形成的一座“金礦”，有人宣稱掌握大數據的人可以像上帝一樣俯瞰整個世界，美國政府甚至已經把對大數據的研究上升為國家戰略。簡單地看，“大數據”有四大特點：一是海量，大到“以目前的技術無法管理的數據量”；二是多樣，數據種類復雜，非結構數據占到所存儲數據總量的絕對主流，這些非結構數據無法以現在的技術手段與關系分析的數據庫來處理；三是速度，數據產生的頻率和傳送頻率非?？?，需要進行實時處理；四是價值密度低，需從大量的低質量、低價值的數據中獲取知識，猶如大海撈針，獲取數據成本很高。大數據的核心重點在于深度挖掘，通過挖掘產生新的應用價值，即在市場環境下，“大數據”時代所呈現的Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）的“4V”特征，一旦得以落地，在“技術”接軌“商業”后，勢必會發生影響深遠的商業變革。財務與會計就能夠從中衍生出相當的能量與價值，而不再受到現有結構化數據、專業性賬薄的局限。主動擁抱“大數據”，這種理念為中國會計界的下一步發展指明奮斗方向，分析大數據技術的特點，深入研究大數據在財務會計領域的應用模式，能動地把握大數據時代對現行財會模式的沖擊，則是一項具有重要戰略意義和巨大難度的課題。
算盤曾是會計人必備的工具，就像“麥客”手中的鐮刀般不可缺少。如今，收割機取代了“麥客”手中的鐮刀。技術的力量從來都是呈摧枯拉朽之勢。我相信，財務與會計也是如此。數字即生命，技術即生命。無論是固定的還是移動的互聯網，已經如此深刻的改變了人們的生活和思維方式，我們已經回不去了。總而言之，大數據和移動互聯網給我們帶來了前所未有的挑戰，也帶來了前所未有的機遇，未來有著巨大的想象空間。我相信，通過財會與IT精英的思想碰撞，必將產生更加精彩的思想火花，也必將為大數據和互聯網浪潮下的經濟新圖添上濃墨重彩的篇章。
創新驅動發展！中國會計需要在求真務實與變革創新中奮力前行，去積極擁抱大數據時代的來到！
Development Trend of Communication Technology in the Era of Big DataCHEN Bo，WANG Zhao（Tacheng Army Division 31，Tacheng 834700，China）Abstract：With the continuous development of society，the era of big data is coming quietly. The development of datainformation has realized the global resource dissemination and sharing，changed people 's life style，and indicated that theinnovation and development of communication technology is the inevitable trend of the development of the times. Therefore，this paper will focus on the development prospect of communication technology in the era of big data.Key words：communication technology；big data；development trend
0 引 言
我國的通信技術經過了漫長的發展。從 1988 年到1997 年，在這漫長的十年里，我們迎來了移動通信發展的第一個高峰期。這是通信第一次走進生活，飛進尋常百姓家。在 1995 年的年尾，全國共有約 15 個省市實現自動漫游，真正實現了全國聯網，“中國村”的想法初步實現。自 2004 年 1 月份起，村通工程開始在全國范圍內推行，截至目前已然經歷了數十年的發展，全國大部分省市實現了村通電話。2018 年工信部強化了通信市場監管力度，鼓勵大力發展通信，并逐步梳理原有通信市場的規則。未來，通信技術將會面臨更大的機遇和挑戰，如果想更好地把握機會、面對挑戰，需要社會各方面予以支持，為未來通信技術的發展提供助力。
1 大數據時代下通信技術發展的優勢
互聯網通信技術主要是指應用互聯網通信設備進行文本、照片等數據信息傳輸。這些技術的應用聯通了世界的各個角落，為需要的人們帶去數據和信息。
在大數據時代，通信技術應與計算機技術相結合，提升兩者之間數據的兼容性，實現各種通信設備間的連接，最大程度發揮其作用，滿足人們對通信發展的迫切需求。
在大數據時代，為了提升數據傳輸的準確性和有效性，應采取相應的對策提升信息傳輸的兼容度。通信技術不僅要保證數據信息的順利傳輸，還要具有抗干擾性，以保證數據信息的真實可靠，滿足人們的通信需求[1]。
2 大數據時代下通信技術發展暴露的問題
隨著通信技術的發展，人們對通信技術的需求隨之提升。但是，原有通信技術發展存在的問題隨之暴露，如操作速度慢、數據傳輸效率低、數據傳輸延時大等，影響人們對通信技術的使用效果[2]。以QQ為例，雖然 QQ 為人們的日常溝通、信息傳遞帶來了便捷，但是在通信技術的支持下，視頻聊天等通信技術的應用也愈發完善，使得人們的交流更加方便。但是，視頻和圖像的傳輸速度仍然受通信速度慢的限制，導致圖像和聲音的傳輸偶爾會產生故障。換句話說，速度的緩慢不僅影響數據傳輸的質量，也降低了人們的優質體驗感，甚至會使人們對通信技術的使用產生質疑和不信任。
此外，在大數據時代，數據數量大幅增加，種類的復雜性發生轉變。在這一背景下，通信技術運行、維護中需要把控的因素隨之增多，致使原有的通信技術故障頻率增高，影響人們的使用[3]。這里主要體現在物理層和網絡層技術上的損傷。其中，以物理層來說，表現在線路連接異常、通信接口異常等；就網絡層來說，主要表現在路由端或網站端異常。需要注意的是，在通信技術運行過程中，影響這一技術運行穩定的因素很多，如有時用戶的網絡流量較大，可能會導致網絡遲緩、延時。
最后，網絡安全問題不容忽視，是保證數據信息安全性和真實性的重要一環。網絡安全問題產生的原因較多，隨著互聯網技術在人們日常生活中的普及，人們對通信技術安全性的認知隨之提升。但是，就目前而言，通信過程中很多因素的存在如非法網頁、病毒文件等，都會為后續使用埋下安全隱患，從而影響網絡通信安全[4]。
3 大數據時代下通信技術所走的創新道路
為了彌補通信技術的不足，需要積極轉變觀念，不斷創新和維護技術，解決通信技術在快速發展中出現的問題，改革物理層和網絡層，以適應大數據時展的需要，使通信技術獲得本質發展。比如，在創新的道路上要積極尋求政府幫助，依靠政府的有利政策，吸引更多的創新型人才參與通信技術的創新中，同時將“大眾創新”理念全面貫徹、落實在未來通信技術的發展中。面對網速慢、通信技術滯后等一系列問題，拓展寬帶或者技術十分必要。在傳統寬帶的基礎上適當擴大覆蓋范圍，提高通信技術的執行速度，盡量降低通信技術的延時，避免中斷和擁塞，保證通信質量。中心要定期維護與檢查，以維持正常的工作條件和良好的工作表現，從而更好地滿足人們的實際需要。為了充分發揮通信技術在大數據背景下的作用，需適應時代的需要。以服務器為例，防火墻是保證其安全的重要一環。所以，要保證防火墻的安全性能，定期更新和維護防火墻，使防火墻持續有效發揮作用，保護服務器安全運行。定期清除病毒，保障網絡和服務器的安全，避免在使用通信技術的過程中受到病毒的影響，同時在一段時間內保證通信數據的有效性和真實性。大數據時代，為了充分發揮通信技術的作用，必須改善信息傳輸空間，提高數據信息的傳輸質量和傳輸效率。
創新發展過程中，工作人員具有重要作用。要想創新，首先要改變思想。所以，需要積極引導工作人員，密切關注出現的問題，與通信技術發展深度結合，更好地幫助人們應用通信技術。工作人員積累知識、提高技術創新能力的同時，要注重提升個人的綜合素質，適應和迎合時代的發展。
4 通信技術在實際生活運用中的多樣化多層次化
在大數據時代下，計算機和通信技術日新月異，人們的需求也在不斷增長。人們不再專注于單一利用，而是朝更加多樣化、多層次化方向發展，更多的人希望將通信技術融入生活，從而滿足未來社會生活發展對通信技術的客觀需求。例如，通信技術在電力系統中的應用由來已久，并通過長期的發展和不斷的改進不斷完善。通信技術的加入使電力線路通信進入了一個新階段，給傳統電力系統注入了新活力。一方面提高了原有電力通信的效率，另一方面拓寬了原有通信技術覆蓋的范圍，實現了通信技術在生活中應用的多樣化發展。同時，PLC 通信技術的應用也在一定程度上體現了通信技術在生活中的應用，其應用核心是以電源線為主要載體，并通過便捷的頻帶進行傳送，從而實現通信信號傳輸的目的。需要注意，在這一通信技術的應用環節，應針對技術中的處理模式進行多層次調整，并在調整后針對相應的數據信息進行處理，從而實現預期的數據信息傳輸目標。同時，接收數據時，需要將處理后的數據信息分層過濾后反饋到通信信號中。
5 展望通信技術的未來
隨著信息化技術的發展及在各領域的普遍應用，產生了龐大的信息數據，如何利用大數據技術對龐大的信息數據進行處理，從而轉換為各領域所需要的資源信息，成為人們關注的重點。由于會計、審計工作需要產生大量的數據，因此將大數據技術應用在會計、審計工作中，能夠促進會計、審計工作向現代化信息方向發展，起到降低成本、提升工作效率的作用，甚至還能夠改變會計、審計工作模式，促進當前社會會計、審計工作的發展。
一、大數據時代的特征及發展趨勢
大數據是指通過多種來源收集的龐大數據組，該數據具有實時性、全面性等特征，并對數據進行集合、分析、處理，將數據轉換為有效、可利用的信息。數據來源包含網絡、網站、文件記錄及其他來源等。雖然早在上世紀80年代，便有學者提出了大數據的發展浪潮，但直到2009年，人們才真正意識到大數據時代的來臨，各行各業也加大了對大數據的研究和開發，如國家政府、網商、房產企業等，以期通過龐大數據的分析，促進社會信息經濟的發展。
（一） 大數據的特征
大數據具有龐雜的數據類型，如網絡視頻、博客、傳感器、位置信息等明顯數據，另外還有其他潛藏的數據，如網絡交易信息、搜索引擎查詢行為等，均會產生數據信息。大數據又稱為“巨量資料”，主要是指其均含龐大的數據量，當前大數據數據量基本是以PB作為單位，而且隨著信息技術在人們生產生活中的應用，數據量也在不斷增長。大數據處理與傳統數據處理具有較大的不同，如大數據處理遵循一秒定律，具有非?？斓奶幚硭俣龋瑵M足實時性需求。另外大數據能夠將各類單一的數據集合在一起，形成龐大的數據庫，具有較高的商業價值。
（二） 大數據時代的發展趨勢
美國奧巴馬總統委員會的科學技術（PAST）顧問斯蒂芬表示2009年至2011年里產生的數據量比以往4萬年的數據量還要多，即大數據時代已經全面來臨。大數據時代改變了傳統數據收集方式，擴大了人們的思維模式，有效促進了信息化時代的發展。如今人們對數據的收集能力和處理能力越來越重視，傳統人們在進行數據收集和處理時，主要采用抽樣調查方式，具有局限性，而大數據則具有全面性，能夠對所有的數據進行分析和處理。在傳統數據分析中，人們更加注重數據分析結構的精確性，而如今人們致力于通過對大數據的分析，了解某項事物的發展動態，從而分析該項事務的發展方向和發展潛力。人們在大數據時代的環境下，更加注重事物內部的聯系，希望加強對事物狀態的了解，從而分析事物的發展趨勢。
二、大數據時代對社會會計、審計發展走向的影響
（一） 當前社會會計、審計發展現狀
會計、審計工作屬于經濟活動，在多個領域中具有重要的作用，其主要是反應企業的財務信息狀況。會計、審計工作有效推動了社會經濟的發展，維護了社會公共利益，然而當前我國會計、審計工作存在越來越多的問題，如會計信息與審計數據不對口，審計質量水平越來越低、審計取證越來越困難、審計方式不符合現代化信息技術的發展等。
（二） 大數據時代對會計、審計發展走向的作用
大數據時代使人類的思維產生了巨大的變化，傳統人們主張追究事物的因果關系，如今人們看重事物的內在聯系和相關關系。而在會計、審計工作中，也追究發現問題的根本，大數據時代的思維方式存在較大的共同性。如今在大數據時代的背景下，會計、設計工作的覆蓋范圍擴大，并逐漸實現以數據分析作為構建審計分析的模型，即需要大數據的支持，發現傳統審計方式中不能發現的審計風險，提高會計、審計工作的質量。
三、大數據時代背景下會計、審計的發展趨勢
（一） 實時財務報告發展趨勢
在傳統會計工作中，會計工作人員主要是經營活動結束后完成財務報告編制工作，而且工作效率較慢，如年度財務報告需要60到90天才能夠完成，不能夠體現出會計信息的實時性，且無法使管理層及時利用有效的會計信息。而隨著大數據時代的來臨，如今會計工作逐漸實現實時財務報告，即通過信息化技術，將財務數據與管理信息數據等進行有效的整合，并通過建立財務報告系統，促使企業數據與互聯網聯通，實現數據共享，分析企業與外界相關信息的聯系及與其他企業存在的差距等。企業會計人員和信息技術人員需要對相關數據進行同步處理，確保財務報告的實時性。
（二） 會計未來預測發展趨勢
過去企業會計主要是通過對前一年的財務信息進行處理，使財務報告反映出前一年的經濟效益。如今企業加強了大數據技術的應用，并注重通過會計工作預測企業未來的發展及市場的變化等，并分析企業發展可能出現的風險，從而制定風險防范措施。在大數據時代的影響下，如今會計工作人員在企業發展中起到越來越重要的作用，會計人員能夠為企業制定發展戰略提供可靠的數據信息。
（三） 綜合財務管理發展趨勢
大數據能夠收集全面的數據信息，如在企業經營活動中，能夠收集企業產品供應、生產、銷售、研發等相關數據信息，因此大數據可以為企業財務管理提供更加全面的數據信息，從而促使財務管理實現綜合性和全面性發展，擴大財務管理的業務范圍。綜合財務管理能夠收集企業內外所有的數據信息，掌握企業生產、企業發展等實質情況，分析企業可能存在的風險，了解企業經營活動中存在的漏洞等，繼而通過相應防治措施減少企業的損失。
（四） 總體審計模式發展趨勢
傳統審計模式為抽樣審計模式，但由于抽樣對象的局限性，審計結果無法滿足整體業務活動的審計需要，繼而難以發現潛藏的審計風險。大數據能夠實現對所有數據的收集和分析，滿足總體審計效果，有效避免抽樣審計可能帶來的審計風險，對存在的問題進行準確的描述。另外審計人員還可以利用大數據技術，對不同層面、不同類別的數據進行分析，同時可以根據上一次審計結果明確審計審定，達到審計成果綜合應用的目的，提高審計該工作效率和審計成果的效果。
四、結束語
綜上所述，隨著大數據時代的來臨，如今各行各業都非常注重對大數據技術的應用，其中將大數據技術應用在會計、審計工作中，能夠有效促進會計、審計行業的進步，實現會計信息實時性和預測未來的目的，擴大審計范圍，降低審計風險，確保企業經營活動的可靠性和安全性。（作者單位：中準會計師事務所（特殊普通合伙）大連分所）
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一、大數據的概念和研究回顧
1.大數據的概念。
目前，大數據還沒有一個明確的概念。維基百科以“大數據”被定義為“一個龐大而復雜的，難以使用現有的數據庫管理工具來處理數據集”。美國研究公司的Gartner認為，大數據是新的處理模型有較強的決策權的需要，洞察能力和過程的大規模優化能力，高增長率和多樣化的信息資產。
2.大數據的本質特征
James、Vlahos、Risenthal、Jonathan和Black等通過大數據發現，大數據的本質特征的研究，一是分析對象的相關數據，對數據的不只是部分，但數據不全；兩強調數據的復雜性，即探索應力之間的關系；非因果關系。
二、大數據帶給銀行業的歷史機遇
1.廣闊的業務發展空間
目前，在大數據庫的基礎上，互聯網金融的發展突飛猛進，對銀行業造成了不小的影響。中國的傳統銀行過去對大數據的應用是有限的，你可以從網上銀行的快速發展經驗借鑒。隨著多元化社交網絡平臺的快速發展，銀行與客戶之間的聯系渠道也不局限于傳統的網點，越來越多的人選擇了便捷的移動互聯網和第三大媒體平臺來完成交易。導致大量的結構性和非結構性數據交織在一起，大量的，這給銀行提供了更廣闊的發展空間。通過對銀行大數據的分析，挖掘、更全面的把握客戶資源、更高效的產品營銷，更大程度上拓展了其業務空間。
2.科學的信息決策判斷
傳統銀行業在判斷信息的決策上，往往更多的是基于經驗的判斷或相對較小的市場調研范圍。然而，在信息的大數據時代，大數據的價值中所包含的信息，不能僅僅依靠歷史的經驗和市場調查，掌握所有的信息，必須通過挖掘大數據的處理和分析，以深入了解銀行業本身和整個市場的情況，談隨著數據業務的風險程度和銀行資源的評價更為科學的銀行績效評價和合理有效配置，使銀行的決策更加科學、合理和有效的。
3.優秀的經營管理能力
目前，為了滿足消費者多樣化的需求，越來越多的項目在銀行業務中，對業務流程的發展提出了更高的風險識別和監控的要求。但在大數據的視角下，通過對業務發展過程中的數據挖掘，可以有效地挖掘出潛在的風險，并及時根據客戶的屬性、行為和信用風險監控體系建立一個合理、有效的。
三、大數據背景下銀行業的未來發展
1.打好數據基礎、培養專業人才
大數據時代，大部分數據來源于各種社交平臺，電子商務媒體、多種類型、數據的增長遠遠超過了傳統的數據庫技術，構建了數據倉庫管理的能力。銀行要處理大數據，我們必須充分考慮到各種硬件和軟件成本、勞動力和材料成本、管理成本和效率和安全成本等因素，以挖掘大數據的價值。因此，第一銀行推進技術創新，開發適合高效的軟件程序和硬件平臺，建立大數據倉庫，為數據的收集、存儲和分析提供支持。其次，銀行可以有效地從海量數據中提取有價值的信息，你需要培養專業人才，不僅需要熟悉大數據技術人才，也需要考慮數據業務人才的能力，需要數據科學家的綜合素質。
2.開展精準營銷、提高客戶滿意度
中國的傳統商業銀行發展至今，日積月累的很長一段時間后，在客戶的身份信息有非常豐富的數據信息，消費與收入、風險偏好、資產狀況、交易習慣等。之前和之后的大數據技術營銷策略差異的應用可以發現，相比之下，一方面，可以得到客戶的貢獻度、活動和行為的客戶特征的偏好，使這些數據在許多銀行客戶的需求和潛在的商業機會，更好地了解客戶，更好地識別客戶的服務起點。根據客戶的特點進行分類，通過差異化的營銷設計，組織營銷活動，推薦相關的產品和服務，以提高銀行的精準營銷能力；另一方面，數據處理是由客戶服務中心進行咨詢、投訴，及時的產品或服務中發現，客戶意見收集的數據分析，了解不同人群的需求和偏好，做到以客戶為產品和服務的設計和開發中心，提供客戶提供更加個性化的服務準確，提高客戶滿意度。
3.推進跨界合作、創新產品業務
近年來，各國為了促進金融發展和繁榮，鼓勵民間資本進入銀行業，越來越多的企業開始形成網絡參與金融業，建立了各種類型的第三方支付公司。金融企業通過各種、銷售來涉足一般的商務活動。在大數據刺激互聯網金融增長的大數據中，銀行必須適應形勢發展的需要，積極尋求跨界合作。銀行可以通過與電子商務平臺的戰略合作，擴大大數據，分享對大客戶數據的處理和分析的結果，得到用戶行為更多的信息，更快速、準確地把握客戶的行為特征。此外，微信的普及，微博客和其他社會媒體目前，銀行應該根據虛擬社區服務及時的客戶需求，創新產品和服務，提供更優質的金融服務，信息服務和商業服務的客戶。
四、結語
通過本文的分析可以看出，在這一階段，在大數據時代的逐步成熟，商業銀行需要適應新時代的金融服務的發展，保證金融信息新業務模式的順利進行，促進企業數據的發展。但無法照搬西方發達國家的模式，商業銀行的財務信息的發展是一個漸進的探索和發展，成熟的過程中，需要政府、商業銀行、信息技術服務公司的共同努力。
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