大数据的背景(大数据的背景介绍)
大家好!今天让创意岭的小编来大家介绍下关于大数据的背景的问题,以下是小编对此问题的归纳整理,让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、大数据下中小企业如何搭建人力资源选题的背景及意义
大数据时代背景给中小企业发展带来了较大创新和变革,也给其人力资源管理带来新的机遇和挑战。在大数据背景下如何推动中小企业人力资源管理的发展创新,成为了广大学者研究的课题,本文基于大数据技术的作用,对我国中小企业人力资源管理的现状进行了分析,结合其表现出来的问题及深层次原因,对其创新路径进行了探究。
不断发展的互联网技术以及信息技术,使得大数据时代开始到来,大数据技术在各企业都得到了广泛应用。对于我国中小企业来讲,大数据技术的运用对其发展具有重要的影响。人力资源管理作为中小企业经营管理的重要模块,不仅影响企业管理效率,而且会对企业经营发展造成重大影响。本文基于大数据背景,对中小企业人力资源管理创新研究进行深入探索,研究结果对中小企业发展具有重要意义。
二、“大数据”背景下贵州教育的思考
核心提示:教育行业也不例外,2013年对于教育来说是传统育研究走向科学实证的重大机遇。值得我们思考的是,大数据将给教育带来什么?如何通过大数据更好的教育学生?大数据对于教育是福还是祸?
“大数据”是当今最热的概念之一,有人宣称掌握大数据的人可以像上帝一样俯瞰整个世界。进入2012年,大数据一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。
大数据(big data),指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的创新沿着从数据到大数据,再到分析和挖掘,最后是发现和预测的方向发展。随着云时代的来临,大数据也吸引了越来越多的人关注。各行各业更加意识到,谁能率先实现大数据,谁对大数据的挖掘更为深刻,谁就将抢占未来先机。
教育行业也不例外,2013年对于教育来说是传统育研究走向科学实证的重大机遇。值得我们思考的是,大数据将给教育带来什么?如何通过大数据更好的教育学生?大数据对于教育是福还是祸?
翻转课堂、MOOC和微课程是大数据变革教育的第一波浪潮
翻转课堂、MOOC和微课程的出现,改变了传统教育模式,从课堂老师滔滔不绝的讲解,到现在“视频再教育”。学生可以根据个人情况自主制定学习进度,老师可以根据学生在网上做题的情况,有针对性的了解学生学习上遇到的问题。传统课堂不再讲解新课,而成为学生当堂做作业、讲解问题或做实验的场所。
如果说翻转课堂只是一个触角的话,那MOOC的出现就是升华的翻转课堂。“视频再教育”得到进一步的提升,MOOC大规模开放在线课程,面对全球性的MOOC浪潮,中国的大学也开始行动。2013年,上海市率先引入中国式MOOC,推出了“上海高校课程源共享平台”。
MOOC的兴起,使“用视频再造教育”的学习模式迅速推广到高等教育,而且进展到可以通过选修MOOC获得学分、进入正轨教育的程度。清华大学、北京大学也相继开放了在线教育课程。
而微课程是对翻转课堂的回应,是学生自主学习不可或缺的资源。微课程是教学视频浓缩精华的微型课,主要用于学生的前期学习,目前,微课程已开始影响我国中小学信息化教学实践。微课程实践的积累,将导致微课程群的形成,微课程群的应用又会形成新的应用数据,将有利于大数据分析与挖掘、发现与预测的创新应用。可以说,教育领域的改革,首当其冲的就是大数据变革信息化教学。
大数据时代对于教育是福还是祸?
人们还没有来得及搞清楚信息时代是什么,数据时代己悄然来临。在大数据理念面前,大家各抒所见,有些人认为,大数据时代可以让教育者真正读懂学生。
相对于传统数据宏观的教育情况,大数据主要体现在微观层面。大数据使“经验式”教学模式变为“数据服务”教育模式。老师可以根据数据关注每个个体学生的微观表现,通过学生相关数据的分析,有针对性的调整教育方案,从而实现个性化教育。
一些支持大数据教育的人认为,大数据时代的教育将推动传统以“教师为中心”的教学方式向“学生为中心”教学方法的转变,推动“演员型”教师向“导演型”教师转型,从宏观群体走向微观个体,对于教育研究者来说,利用数据可以发现真正的学生。
而另一群人认为大数据是“换汤不换药”,实际上就是用大数据、云计算作为概念来包装以前的东西。虽然在线教育来势汹汹,却有“叫好不叫座”之态。以新东方为例,公开数据显示2012年底新东方在线网站于个人注册用户已逾1000万,而据新东方在线副总裁潘欣介绍,用户愿意付费的额度不高,在2012年新东方付费用户为20万,占比仅为2%。
目前主流的在线教育产品只是将线下的课程录制好搬到线上,这种模式实际上只是线下学习方式的简单复制,这样的学习方法还衍生了一些教育上的新问题:如何保证学习过程不会被中断、怎样确定是学生本人登录学习等。对于在线教育,只有学习主动性和控制力比较好的学生才能利用在线学习取得好的学习效果,而这些方面较弱的人将难以长期坚持,学习效果也可想而知。
三、大数据背景下特色农产品电子商务发展研究背景是什么
大数据的出现,为特色农产品电子商务推进带来更多的契机。依托数据资源,挖掘数据价值,合理运用数据,可以促进特色农产品电子商务实现进一步发展。通过深入数据分析,引导产销流向,把握市场动向,实现精准营销,加快物流建设,提升配送效率,落实人才保障,提升人才素养等措施,实现农村电商水平更上一层楼。
四、商院案例:大数据安全隐患与体系建设
商院案例:大数据安全隐患与体系建设
着互联网、云计算、物联网等网络技术快速发展和智能终端、智慧城市广泛应用及大范围建设,全球数据量呈现爆炸式增长,驱动着整个互联网世界迈入大数据时代。
为应对大数据时代的挑战,推广大数据基础分析、技术研发与应用、安全技术,以及推进大数据技术创新管理能力和业务能力、加强大数据安全与隐私管理,广东省信息协会、广东省计算机信息网络安全协会、广东省大数据技术联盟联合主办的“2014广东省大数据应用与安全高峰论坛”定于10月21日(星期二)上午在广东亚洲国际大酒店召开且圆满结束。
蓝盾股份作为中国信息安全行业领先的专业网络安全企业和服务提供商,也应邀参加该次峰会,并围绕“大数据应用安全隐患与安全体系建设”作出了重要演讲。
下文就演讲的几个重要方面整理成文,重点归纳总结了大数据的应用价值、大数据背景下面临的安全问题以及对大数据时代安全建设的几点考虑。
一、大数据背景介绍
1、大数据特性
大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的基本特征。
一是数据体量巨大(Volume)。据国际知名数据公司IDC 提供的更为复杂的新数据已经出现,而且生成的速度达到了前所未有的程度,IBM预计,到2020年将增至40万亿GB的水平。
二是数据类型繁多(Variety)。大数据来源种类丰富,更为复杂的新数据已经出现,社交网络数据、网络日志、存档数据和传感器数据、地理位置信息都属于人们在分析中关注的新数据源。
三是价值密度低(Value)。虽然每天产生25亿GB数据,但其中只有接近0.5%的经检测数据才具有分析价值。
四是处理速度快(Velocity)。面对如此海量的数据,非结构化数据也越来越多,如何快速地处理这些数据并挖掘出有价值的信息,这也是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。
2、大数据技术趋势
1)Hadoop技术的应用
Apache
hadoop是一个开源的分布式计算框架,通过集成MapReduce技术,Hadoop将大数据分布到多个数据节点上进行处理。Hadoop遵循Apache 2.0许可证,可以轻松处理结构化、半结构化和非结构化数据,一举成为现在非常流行的大数据解决方案,可以用来应对PB甚至ZB级的海量数据存储。
2)与云计算的融合
大数据和云是两个不同的概念,但两者之间有很多交集。支撑大数据以及云计算的底层原则是一样的,即规模化、自动化、资源配置、自愈性,因此实际上大数据和云之间存在很多合力的地方。可以说大数据和云计算是相伴而生的,大数据的处理离不开云,大数据应用是在云上跑的、非常典型的应用。
二、大数据的应用价值
《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料,大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。更有世界经济论坛报告认定:大数据为新财富,价值堪比石油。
就国内外对大数据的研究与投入来看,2014年,Intel、IBM、微软、阿里巴巴[微博]等行业巨头纷纷布局大数据。IDC预测2014年产生2万TB数据,2014年大数据产值超6亿,2016年将可望突破100亿。
那么,这些看似平凡的数据能为我们带来什么?事实上当你把微博等社交平台当作发泄工具时,专业的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”,先人一步用这些数据来预判市场走势,做出正确的决定,并取得不俗的收益。
大数据的核心价值是能够为政府、企业提供决策服务,帮助企业把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新,协助政府建设智慧城市和应对公共安全,帮助公安进行犯罪预测与预防。
例如,华尔街根据民众情绪抛售股票;美国疾控中心依据国民搜索,分析全球范围内流感等病疫的传播状况;投资机构搜集并分析上市企业声明,从中寻找破产的蛛丝马迹;电信行业利用大数据帮助电信业对业务的分析和优化;电子商务收集、分析海量的消费者数据,从中挖掘消费者多变、复杂的需求。
总之,在大数据时代,以利用数据价值为核心,合理挖掘和利用大数据,已经为各行各业带来了巨额财富。
三、大数据的安全隐患
随着大数据应用的爆发性增长,大数据衍生出独特架构,并推动存储、网络及计算机技术的发展,同时也引发了新的安全问题。
1、网络化社会使大数据成攻击目标
开放的网络化社会,大数据的数据量大且相互关联,对于攻击者而言,相对低的成本可以获得“滚雪球”的收益。用户数据泄露,个人账号信息失窃的事件时有发生,一旦遭受攻击,失窃的数据量也是巨大的。
最近几年来数以百万计的信息大泄密和大量的网络犯罪案件说明,大数据和云环境下的信息安全的风险度已非昔时可比。
2、大数据加大隐私泄露风险
大数据是把“双刃剑”,快捷的网络、精准的营销,虽能带给人们一个更加便捷的生活方式,同时,却也让个人隐私的保护几成空谈。数据分析技术的发展,势必对用户隐私产生极大威胁。如今的大数据营销,对于消费者而言,就好似被一双眼睛盯着,每时每刻窥探着你的一举一动,作为个体消费者,我们早就无法避免自己的个人隐私被网络系统记取被商家掌握并挖掘利用,甚至被恶意使用。
3、技术短板带来的安全隐患
NOSQL(非关系型数据库)作为大数据处理的基础技术,与当前广泛应用的SQL(关系型数据库)技术不同,没有经过长期改进和完善,在维护数据安全方面也未设置严格的访问控制和隐私管理,缺乏保密性和完整性特质。
4、大数据环境打破传统安全壁垒
大数据的处理和存储离不开云,其运营环境的特殊性打破了传统的网络边界壁垒,使得传统的安全技术手段无法做到有效的安全防护。
大数据本身的安全防护存在漏洞,虽然云计算对大数据提供了便利,但对大数据的安全控制力度仍然不够。
5、大数据可能成为高级可持续攻击的载体
APT攻击是一个持续的过程,不具有被实时检测到的明显特征。同时,隐藏在大量数据中的APT攻击代码也很难被发现。此外,攻击者还可以利用社交网络和系统漏洞进行攻击,在威胁特征库无法检测出来的时间段发起攻击行为。
四、大数据时代下的安全体系建设
1、大数据存储安全
大量的数据产生、存储和分析,数据安全存储问题将在未来几年内成为一个更大的问题。行业必须尽快尽早规划和布局大数据安全存储防护措施,协同技术的发展,加大安全防护投入。安全存储是大数据安全的最基本需求,我们可以从集中存储、加密存储、加密传输、认证授权和日志审计等方面来对大数据的安全存储环境加大保护力度。
2、个人隐私信息的保护
大数据和个人隐私之间的“战争”早已打响,必须从技术和法规层面上保障大数据时代的隐私安全,完善用户个人信息的保障体系。
法规层面应从标准和法律两个方面界定数据属性和销售许可,出台相应资质认证和法律法规,建立健全大数据隐私安全保障体系。
技术层面应使用大数据清洗、去隐私化等技术完成对客户隐私数据的隐藏化处理。
3、大数据云安全
大数据一般都需要在云中实现上传、下载及交互,在吸引越来越多黑客和病毒攻击的云端及客户端做好安全保护必不可少。
我们可基于虚拟化的云数据中心提供系统性的安全解决方案,以安全虚拟器件代替原有硬件设备的产品交付方式,确保物理、虚拟和云环境中服务器的应用程序和数据的安全,可以为云和虚拟化环境提供主动防御、自动安全保护,将传统数据中心的安全策略扩展到云计算平台上。
4、建立防御机制
在规划大数据发展的同时,建立并完善大数据信息安全体系很有必要。结合传统信息安全技术和考量大数据收集、处理和应用时的实际环境安全需求,建立面向大数据信息安全的事件监测机制,及时发现信息系统安全问题,当大数据运营环境遭到攻击前或已经遭到攻击时,快速、准确地发现攻击行为,并迅速启动处置和应急机制。
5、重新规范管理员的权限
大数据的跨平台传输应用在一定程度上会带来内在风险,可以根据大数据的密级程度和用户需求的不同,将大数据和用户设定不同的权限等级,并严格控制访问权限。而且,通过单点登录的统一身份认证与权限控制技术,对用户访问进行严格的控制,有效地保证大数据应用安全。
总之,大数据时代机遇与挑战并存,在推进大数据技术创新管理能力和业务能力的同时,要加强大数据安全与隐私管理相关研究的力度,通过政策法规与技术手段相互作用,使大数据在我国各个行业得以沿着正确的方向更快、更深入的发展。
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