大數據時代帶來的隱患范文

導語：如何才能寫好一篇大數據時代帶來的隱患，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

【關鍵字】 大數據 信息安全 互聯網

引言

隨著互聯網技術的廣泛使用，每天互聯網上產生海量數據，這些數據的分析利用為社會管理、資源分配、人民生活、經濟發展等領域所帶來的效能越來越顯著，但其帶來的安全隱患也是絕對不可忽視的。

一、互聯網時代信息安全引擔憂

如今“大數據”儼然成為一個時代熱詞，商業廣告、產品開發、學術研究隨處可見其身影。

然而現實生活中，很多人的遭遇恐怕并不如宣揚的那般天花亂墜。剛買了車，保險公司就打爆了你的電話；孩子才出生，就有垃圾短信“鍥而不舍”地向你推銷奶粉；房子剛預定，就有裝潢公司騷擾……人們為個人信息泄露困擾已不是什么新鮮事，但大數據時代，這樣的困擾卻在以驚人的速度加劇。

有專家曾說，“網絡并不像我們希望的那么美好，它如同一個十來歲的小孩，莽撞、任性、不計后果”。的確，信息某種程度上意味著利益，極大刺激著一些人的貪婪。當個人信息特別是生活隱私的泄露，越來越多地被商業推銷、經濟詐騙、造謠生事等利用的時候，數據海洋也就蛻化成了一個泥沙俱下的垃圾場。

人類是否正在進入數據恐怖時代？“棱鏡門”的曝光，無疑更強化了人們對這一問題的擔憂。有軍事專家評論，斯諾登泄密事件相當于美國損失了數個重裝甲師，可見大數據的價值和“殺傷力”。

當今，有關大數據的美麗故事我們已經聽了太多，而現實卻一再警醒我們，數據背后有利益、有風險，甚至有野心。在這個數據泛濫、信息至上的時代，如何建立保護數據安全機制，需要進一步思考謀劃。

二、大數據時代如何保障信息安全

在大數據日益走進我們生活，并開始幫助我們也困擾我們的今天，信息安全被提到了空前的高度，體現了政府、IT業界對大數據以及大數據安全的關注。

信息安全的范圍非常廣泛。小到個人信息和隱私，中到企業和組織的競爭性信息，大到國家政治、經濟和軍事機密?！皼]有信息安全，就沒有國家安全”。

在大數據時代，國家信息安全有了新的內涵和外延。最顯著的變化是：一國擁有的數據規模，以及針對數據的采集存儲、挖掘處理、整合分析和保護利用的能力，已上升成為綜合國力的一個重要考量指標。由此延伸，有人把網絡空間的數據和陸權、海權、空權并列為國家安全不可分割的組成部分。

在大數據時代的劇變中求安全求發展，首先需要新戰略和新思維，這包括國家安全戰略，以及相關信息戰略的制定。同時，大數據時代要求我們從法律體系、組織管理、產業方向、技術應用等多個層面構建協同聯動的信息安全保障體系，以減少大數據時代信息安全的系統性風險，為信息安全保駕護航。

而在大數據時代，信息安全的落腳點就是數據安全，解決為數據安全提供技術保障的問題，實質上就是基于國家信息安全考慮的技術創新和核心技術攻堅，扭轉網絡信息關鍵技術受制于人的格局，走自主可控和安全發展的產業之路。

“安全是相對的，不安全是絕對的”，這并不是我們藉以“不作為”的托辭，而是時代特征所致，是我們主動繃緊安全這根弦的積極狀態。

應提倡“責任分擔”和“自我保護”理念，這是思想層面和行動層面的聚焦。大數據時代維護信息和數據安全，人人有責。

今天，單純依賴網絡系統安全和網絡運行安全，僅僅依靠現行的“信息保護法”的“事后投訴和懲罰”機制已無法徹底解決信息泄露、盜用、濫用行為帶來的巨大危害。

“設計保護”理念是化被動為主動，防患于未然，它把信息“保護端”前移，實際上是一種責任分擔，旨在提前預判并阻止有關問題發生，可以保障在大數據時代實現風險控制和風險消減。

另外，“責任分擔”理念對個人來說也是一種人人自衛、自我保護的提示。對于這個全新的理念，我們需要借助各種渠道和平臺予以宣傳和普及，使之成為全社會的共識。

安全問題只有接地氣，才能長志氣有底氣。我國目前的網絡安全產業無論硬件軟件都處于不設防的狀態，信息泄露，數據被侵，系統遭襲……“棱鏡門”事件的發生，給我們敲響了警鐘，“自主、創新、可控”是我們明確的目標。

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關鍵詞：大數據時代；企業管理；管理會計；競爭力；運營效率

1大數據時代企業管理會計的突出作用

1.1有利于提高企業的前瞻性

隨著大數據時代的快速發展，中國的網民人數突飛猛進。根據相關部門的統計結果顯示，2015年末，中國的手機網民人數已經超過了6.5億人次，手機不再是傳統觀念中只能發短信、打電話的工具，它已經發展成為了大部分網民的生活必需品。強大的信息傳遞功能使得手機在人民生活中的作用越來越大，而且越來越多的企業開始注重通過網絡平臺來宣傳自己的產品與服務。企業與消費者之間通過微信、微博等平臺實現了跨區域的第一時間溝通，加快了信息的傳播速度，解決了買家與賣家之間由于時間和地域帶來的消費與銷售的諸多不便。企業通過網絡平臺收集來的數據加上管理會計的信息分析技術能夠及時了解到消費者內心的真實需求，甚至可以了解到競爭企業的生產、銷售情況，極大地提高了企業的前瞻性，企業有了較高的預見能力，便可以規劃出健康長遠的發展之路。

1.2有利于提升企業的競爭力

隨著大數據時代的到來，物聯網也逐漸崛起。企業可以通過對客戶在網絡活動中的數據分析挖掘對企業有價值的信息。過去，如果客戶與企業之間的交易沒有最終形成，那么企業就會忽略這些信息，但是現在隨著物聯網的發展，加上管理會計人員的專業技術分析，就可以通過客戶的網絡搜索情況來判斷出客戶對于商品以及商品價格的消費動向，進而可以為客戶推薦一些接近于客戶消費偏好的相關產品。而且企業管理會計人員還能夠綜合客戶的各項數據最終判斷出產品的市場受歡迎程度以及產品未來的發展走向，便于企業及時調整發展戰略，有利于提高企業的核心競爭力。

1.3有利于提高企業的運營效率

企業管理會計本身就具備通過對市場的分析判斷，然后制定出企業的生產管理計劃的作用，那么在大數據時代背景下，這種功能作用的發揮得到了進一步展現，因為在大數據背景之下，信息的規模以及信息的準確程度都得到了進一步的擴大和提高，企業可以更加全面地了解市場，更加深入地挖掘出對市場對相關產品以及成本價格的有效信息，然后可以為企業制定出更加合乎企業實際情況的生產、銷售以及日常管理方面的規劃，十分有利于提高企業的運營管理效率。

2大數據時代企業管理會計面臨的挑戰

2.1部分企業對大數據時代管理會計不夠重視

大數據時代的到來本應該是給企業創新發展創造更好的環境和更多的發展機遇，但是從實際情況來看，我國只有50%左右的企業關注大數據時代企業管理會計的發展，有30%左右的企業對大數據時代管理會計的理解很片面，而且還有20%左右的企業對于大數據時代管理會計的概念都不是十分清楚。很多企業對于管理會計的重要意義都缺乏深刻認識，大部分企業還只是單純地考慮企業的業績，而不注重對企業內部的管理。不僅如此，很多企業認為，大數據都是大企業應該掌握的，中小企業要想融入其中需要耗費大量的人力、物力、財力，成本過高，得不償失，所以很多企業都不重視大數據時代企業管理會計的發展機遇，固步自封，殊不知如果長期下去就會被大數據時代無情地淘汰。

2.2存儲空間小、分析技術不完善

大數據時代突出一個“大”字，這種“大”體現在信息量大、信息存儲規模大上，據IDC出版的數字世界研究報告顯示：2013年人類產生、復制和消費的數據量達到4.4ZB，而到2020年，數據量將增長10倍，達到44ZB。這么大的信息數據需要巨大的存儲空間，但是從目前來看，大部分企業都很難做好高級別的數據分析工作，存在存儲空間小的問題。而且盡管人們已經意識到了大數據是當下人類最寶貴的財富之一，但人類真正從大數據中挖掘的數據財富還不到整體的百萬分之一，很大的原因在于企業缺乏先進的信息分析技術。由于數據中非結構化數據比重過大并且在不斷增加，傳統的分析方法很難從非結構化數據中分析出有價值的信息。結構化信息可以通過數據挖掘算法進行分析，但是對于非結構化數據而言，必須要將其先轉化為結構化信息然后再進行分析挖掘。這個過程需要一定的時間和技術手段，而且會降低信息的時效性，不利于企業及時做出相應的決策。而且在非結構化信息向結構化信息轉化的過程中，如果分析技術不夠完善或是分析人員不夠嚴謹等，就會造成隱含關系的喪失，降低信息的準確性，所以必須要積極完善企業管理會計的信息分析技術。

2.3企業管理會計信息安全性不強

大數據時代的發展給企業管理會計帶來了十分便利的信息搜索，十分便于企業進行數據分析，但是這些數據往往都涉及組織或是個人的隱私，一旦這些信息泄露就會給企業帶來巨大的麻煩和危險。目前來看，我國企業管理會計的信息安全存在很大的安全隱患。最為常見的安全隱患，比如手機當中的微信、微博等軟件都會經常出現想要獲取手機用戶當前位置的提示。很多手機用戶都會不多想地選擇允許，其實這就是一種最直接卻最不以為然的信息泄露，一旦被不法分子不正當地利用就會給用戶帶來巨大的安全隱患。如果企業深層次的核心數據泄露，企業的商業秘密將會被互聯網時代的信息傳播技術很快地傳播到世界各地，容易給企業帶來巨大的甚至是難以彌補的損失。所以，在大數據時代背景下，企業一定要做好企業管理會計信息的安全保護工作。

2.4缺乏高素質的管理會計人才

21世紀不僅是信息技術的時代，同時也是高素質、復合型人才的時代，但是，目前來看，我國在大數據時代背景下極度缺乏高素質的管理會計人才。這種情況不僅是我國如此，世界范圍內都存在巨大的管理會計人才缺口。美國是當今世界第一強國，但是美國具備高素質會計信息分析技能的人才缺口人次每年也要高達15萬左右。大數據背景下，數據種類繁多，數據規模巨大，一般的管理會計人員很難深層次地挖掘出大數據當中隱含的有價值的信息，這對企業而言是一種無形的損失，所以企業必須要加強對高素質人才的挖掘與培養。

3應對大數據時代企業管理會計挑戰的措施

3.1全面加強對于管理會計的重視程度

大數據時代的發展已經成為了時展潮流，現代企業要想在未來發展過程中嶄露頭角就必須要牢牢抓住大數據時代的發展機遇，認識到企業管理會計的重要性，管理會計可以幫助企業進行有效的財務資源配置，為企業創造巨大的價值，所以，企業管理者必須要全面加強對于管理會計的重視程度，加強對大數據相關知識的學習，把管理會計工作與大數據進行良好的結合，積極發揮管理會計的重要作用，為企業創造效益。

3.2升級數據存儲系統、完善信息分析技術

大數據時代背景下數據規模巨大，非結構化數據眾多，一般的數據庫很難處理TB以上級別的數據，所以必須要升級數據存儲系統，目前最好的辦法就是構建基于云計算的會計信息系統，云計算信息系統能夠實現對PB級別的數據存儲，而且能夠對ZB級別以上的數據進行全面的分析，可以實現資源共享、按需服務。云計算突破了傳統的分析技術，能夠實現對結構化、半結構化以及非結構化信數據的綜合分析，不僅解決了存儲空間小的問題，而且還能夠完善企業的信息分析技術，是一種直接有效、一舉兩得的好方法。在過去的5年里，全球大數據計算性能實現了超過20倍的增長，100TB數據排序時間由8274秒縮短到377秒，都和云計算系統的應用有巨大關系，所以要全面普及云計算系統的應用。

3.3加強管理會計信息的安全性

大數據時代背景下，保證信息安全是一項十分重要的工作。具體而言，可以從三個方面入手：第一，企業在選擇云計算服務商的時候一定要挑選知名度較高、安全性較高的服務商，選擇前必須要對服務商的信譽情況、服務水平等情況做詳細的調查，確保服務質量；第二，要保證云計算系統本身具備強大的風險隔離功能，謹防數據信息被非法竊取、篡改；第三，要加強信息加密儲存保護，在客戶不允許的情況下堅決不能進行資源共享。

3.4培養專業的高素質管理會計人才

人才的重要作用不言而喻，大數據背景下企業只有通過任用優秀的人才才能掌握先進的技術手段，從紛繁的數據當中提取出有價值的信息，進而幫助企業做出決策，創新發展。企業可以從外部招賢納士、內部加強培訓兩方面入手。通過給予豐厚薪資待遇、可觀的晉升機制的方式向社會招聘熟練掌握信息分析技術的高素質人才；另外，可以加強對員工的素質培訓，通過邀請專家授課、派出員工交流學習等方法來提高已有員工的素質水平，與此同時堅決不能放松對新招錄的高素質人才的培訓，建立健全企業管理會計人才的培訓機制，提高其理論知識與實踐分析技能，要把培訓學習形成企業的一種常態化工作，保持企業員工的先進性，全面提升企業管理會計工作水平，只有這樣企業管理會計工作才能夠更大程度地發揮作用。

4結語

大數據時代的來臨是歷史發展至今的必然，是不可逆的。規模巨大的數據以及強大的網絡平臺為企業管理會計工作帶來了巨大的發展機遇，同時也帶來了巨大的挑戰。這個階段，哪些企業能夠抓住機遇哪些企業就能夠取得巨大的突破，所以，在這個時代背景下，必然是要優勝劣汰，優勝劣汰的最終結果是我國經濟水平的整體提高，這個過程意義重大，希望我國的企業都能夠抓住機遇、創新發展。

作者:于淇 王迪 單位:佳木斯大學經濟管理學院

參考文獻

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大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的提出，不在于掌握龐大的數據信息，而是在于在龐大數據中對有意義的數據進行專業化處理。大數據有利于對大量消費者提品或服務的企業進行精準營銷，有利于小微企業的轉型。馬云曾說未來的時代不是IT時代，而是DT時代，DT就是數據科技，就是大數據時代。大數據在云計算為代表的技術創新的襯托下，使得數據收集、使用更加便利，有云計算與大數據相輔相成，改變了人們對資源的獲取方法，也影響了整個社會的知識獲取途徑，加快了社會總體知識水平的提升。

2大數據時代下計算機網絡存在的安全問題

大數據網絡信息環境較為復雜，由于涉及內容較廣，信息資源可利用度較大，客戶端、服務端等系統多元化，導致網絡在給公眾提供便利的同時，也帶來了一系列的網絡安全問題。

2.1信息內容安全存在隱患

大數據本身包含著各種各樣的信息，中有一些保密程度較高的數據，一旦出現安全風險，將導致機密信息泄露，對個人、企業會造成嚴重的損失，所以當前網絡信息安全是計算機網絡安全系統所需解決的主要問題。信息內容的安全性保證也會影響到計算機網絡的發展，提高安全性，能讓用戶在使用網絡時更加安心。

2.2網絡安全意識差

當前的輕松便利的網絡環境讓我們對網絡安全放松警惕，自認為計算機系統是安全的，許多人使用網絡缺乏安全意識，例如隨意告訴別人安全密鑰，設置密碼過于簡單等，使得在網絡安全監控下依舊出現漏洞，被黑客或者不法分子盜取機密信息，對個人或企業造成損失。

2.3黑客攻擊、網絡病毒造成安全隱患

信息技術的發展使得網絡黑客也順勢而生，黑客指通過互聯網非法入侵他人的計算機系統，查看、更改、盜取他人數據的人。黑客原是電腦技術的專家，正常計算機在工作中無法識別黑客攻擊，特別是高技術黑客，計算機系統一旦被攻擊，計算機就只能任人魚肉了，有的黑客只是想盜取計算機里的數據，有的黑客直接把數據毀了，所以黑客是計算機網絡安全問題的一大隱患。與黑客異曲同工的就是網絡病毒，隨著各種殺毒軟件的更新，新式病毒也在不斷更新，計算機感染了病毒，那么很容易通過內部程序進行傳遞，直接影響到計算機的使用，甚至造成數據損失，更嚴重的還會導致系統癱瘓。

2.4網絡監管不到位

除了社會各方面加強對網絡安全的重視外，網絡監管部門也需要有所行動。網絡監管就像是網絡安全的最后一道門，監管一旦放松，就會產生巨大影響。

3大數據時代下計算機網絡安全應對策略

3.1重視信息管理安全體系的建立

建立信息管理安全體系首先要對用戶的賬戶信息安全進行管理，大數據下各個平臺內都存有用戶的個人信息，在賬戶的登陸，信息傳輸、儲存及使用過程中做好安全檢測工作，降低用戶賬戶安全風險。對實名制的平臺，要做好信息保密工作，其網絡信息最好與當地網絡安全管理部門銜接，提高安全防范。

3.2提高防火墻技術應用

當前用來抵擋計算機網絡威脅的主要是防火墻，過去防火墻技術較為落后，只能被動防護，無法主動保護，隨著技術的發展，現在已經有了智能防火墻，使用智能防火墻能夠主動分析和主動攔截，大大提高了網絡安全風險。智能防火墻除了對外部攻擊能夠抵擋外，還能對內部管理系統進行檢測，發現病毒就會主動清除。

3.3提高網絡用戶的安全意識

在提高網絡安全技術的同時，還應該加大對用戶安全意識的宣傳，提醒每個用戶養成良好的上網習慣，禁止點擊不安全的網站，規范上網行為，特別是對一些高技術用戶來說，嚴格遵守法律法規，不做違法犯罪的事情。

3.4加強網絡監管力度

網絡安全的基礎就是網絡監管，嚴格監管能夠確保信息的安全，監管部門需要定期開展安全審查、安全檢測與風險評估，加強系統的修復工作，對網絡上一些不安全不規范的網站進行關閉、取締、整改、優化。

4結語

大數據時代計算機網絡安全將面臨著嚴峻的挑戰，網絡帶來的巨大利益還是會使一些不法分子踏入法律的紅線，我們只有樹立強烈的網絡安全意識，形成良好的上網習慣，加大網絡安全的宣傳，從個人角度出發維護網絡安全；監管部門加大對不安全網站的監督，對病毒入侵做好防范工作，強化網絡安全技術手段，保證用戶信息的安全穩定，只有做好網絡安全工作，網絡發展才能更加長久。

參考文獻

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[2]張傳勇.基于大數據時代下的網絡安全問題[J].網絡安全技術與應用,2015(02).

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【關鍵詞】大數據 信息處理 發展

1 大數據時代計算機信息處理技術

計算機信息處理技術主要包括了對信息數據的收集、存儲、傳播以及數據的保護等。

1.1 數據的收集及傳播技術

計算機在進行數據處理之前，首先需要進行數據收集，當收集到有效的數據之后，才能對這些收集而來的大量數據進行各種操作。當數據工作收集工作完成后，就能夠對這些數據進行歸類、分析和整理，然后將整理之后的數據傳播到網絡中，通過網絡來實現這些數據的價值。

1.2 信息的存儲技術

大數據時代背景下，隨著網絡中各種視頻、影像以及虛擬化等內容越來越多，數據容量的不斷增加，對數據存儲技術帶來了巨大的挑戰。在普通數據存儲過程中，由于所涉及的儲存數據量普遍較小，因此對計算機及網絡的性能要求不高，普通計算機及網絡均能滿足這些數據的存儲要求，然而大數據由于其數據量通常非常大，就要求更高的計算機性能及網絡性能來保證存儲效率。如果將普通數據存儲技術應用到大數據的存儲中，會造成大量的資源消耗，因此，需要結合大數據的特點，采用新的方法進行大數據存儲，保證大數據信息的快捷、穩定存儲。

1.3 信息安全技術

在大數據背景下，各種數據信息已經脫離了原來獨立的形式而形成了相互關聯的數據結構，但是受限于這種關聯結構，其中的某個數據出現問題時，其它數據也會隨之受到影響。對信息的安全管理也不在是建立在單個數據或者是單個數據的基礎之上，而是需要同時對整個信息系統進行管理，這就為當前計算機信息處理技術帶來了極大的發展機遇，同時也是其面臨了巨大的挑戰。當前計算機信息處理技術由于受到硬件性能的限制，還無法完全滿足大數據安全管理工作的性能需求，但是這也為計算機網絡的發展創造了條件。為了保證大數據信息的安全，就需要不斷發展信息安全技術。首先，需要加強當前信息安全體系的建設，在加強安全體系建設的同時，還需要對技術管理人員進行新技術的培訓，提高技術人員對新管理體系的適應能力和管理能力，確保新的安全體系的作用能夠充分發揮，為大數據信息的安全提供保障；其次，需要加快大數據安全相關的技術研究工作，隨著大數據時代數據結構及總體容量的變化，當前的信息安全技術難以對大數據進行全面的安全監測，應該全面加強新的信息安全技術的開發，通過技術的更新實現對大數據信息的全面監測，全方位保障數據的安全；最后，在新的安全技術出現之前，大數據的存儲管理容易造成數據的泄露，同時，由于當前監測方式無法對數據進行全面監測，還容易導致數據存在一定的安全隱患，因此，在當前技術條件下，可以將重點數據信息作為監測的首要對象，通過確保重要信息的安全來保障整體信息的安全性。在當前技術條件下，這是行之有效的辦法。

2 大數據時代計算機信息處理技術面臨的挑戰與重要機遇

大數據時代的來臨，帶來了許多新的問題，這為計算機信息處理技術帶來了極大的挑戰，同時由于數據處理的要求促使人們加快新技術的研發，這也為計算機信息處理技術帶來了新的發展機遇。由于大數據在數據容量及結構上面的變化，利用當前的計算機信息處理技術來對大數據進行管理，還面臨著較大的問題，計算機軟件在運行過程中，依然會遭受到來自互聯網的病毒惡意攻擊的問題，同時由于其復雜的數據結構，在進行存儲和使用的過程中，由于涉及的操作環節較多，容易造成數據的泄露，另外，大數據技術本身也可能成為黑客的一種攻擊手段。針對上述的一系列問題，目前的計算機信息處理技術還無法實現全面解決。大數據的出現對計算機信息處理技術提出了新的要求，人們為了提高對大數據的處理性能以及加強對其的安全保證，需要根據其具體需求對新的計算機信息處理技術進行研發和創新，使計算機在進行信息處理的過程中，實現對當前互聯網環境進行全面的監控和判斷，以實現對大數據的全面監控并實現對來自網絡的惡意攻擊的防御，保證大數據的安全。

3 大數據時代計算機信息處理技術的發展方向

大數據通常具有容量大、結構復雜等特點，相對于傳統數據獨立的形式，大數據中各種數據之間形成了相互關聯的結構，這些特點使得現有計算機信息處理技術難以進行有效處理。當前計算機網絡通常都是以硬件為基礎進行構建的，這種架構方式存在一定的局限性，網絡的性能會在較大程度上受到計算機性能的限制。因此，需要探索新的計算機網絡結構，以滿足大數據處理的網絡需求。未來的網絡首先需要建立開放式的網絡傳輸結構，這樣才能將網絡的信息與計算機硬件分離開來，然后通過對網絡架構進行定義并使用相關的網絡軟件使網絡技術向更高的方向發展。

隨著大數據處理時代的到來，計算機與計算機網絡逐漸融合在一起，形成了一種新的計算機網絡結構，這種新結構的出現對大數據技術的發展具有重要意義。它不但顛覆了傳統的計算機信息處理技術及網絡，同時也為推動計算機處理技術的不斷發展建立了堅實的基礎；另外，很多計算機信息處理技術的研發和應用已經不再局限于單一形式進行，而是通過網絡，將許多小型的公司進行聯合，共同進行新技術的研發。

4 結論

隨著大數據處理時代的到來，對計算機信息處理技術提出了新的要求。為了滿足這一要求，人們會對計算機信息處理技術以及硬件技術進行不斷研究和更新，促進計算機信息處理技術的快速發展。相信在不久的未來，計算機信息處理技術會發展會推動現代社會的不斷進步和發展。

參考文獻

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[3]艾伯特?拉斯洛，巴拉巴西著，馬慧譯.爆發：大數據時代預見未來的新思維[M].中國人民大學出版社，2012.

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關鍵詞：陳四樓煤礦；大數據；安全管理

1大數據的概述

大數據是信息化建設發展到新高度的產物，是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低的特征。

2大數據在陳四樓煤礦應用于安全管理中的策略研究

煤礦安全管理作為長期以來困擾煤炭行業安全高效發展的嚴峻課題，改革開放以來，雖然我國煤炭百萬噸死亡率已經下降到0.083，但對比國外先進國家煤礦安全管理水平仍有不小差距。煤礦大數據技術的引入為持續推動礦井安全管理注入了強大動力，并且煤礦安全生產和安全管理過程中所積累的海量數據也與大數據特性有所交集。相比傳統的信息處理技術而言，大數據更符合當前信息時代數據爆炸的現狀。同時大數據強調數據的快速流轉與價值，提高對數據的“加工能力”，并在最短的時間內通過“加工”實現海量數據的分析處理和增值，其客觀存在的依據是洞察力。隨著綜合信息化的高速發展，大數據勢必成為礦井豐富安全管理的重要手段，是推動煤炭行業安全發展的必然之舉。

3陳四樓煤礦安全管理現狀、信息數據特征

3.1礦井安全管理現狀

（1）近年來，礦井雖然加大了改革創新、先進生產力和自動化、智能化設備的引進力度，采掘工作面現場機械化、自動化和智能化生產水平不斷提升，且技術改造持續完善，但受開采深度不斷增加的影響，礦井重大致災因素逐步凸顯且種類逐漸增多，同時作為煤與瓦斯突出礦井，受其生產本質的制約，井下現場生產作業期間仍不能完全擺脫人工勞動強度大、作業環節較多、作業流程較復雜等不利因素。（2）對于煤礦安全生產事故，尤其是重特大傷亡事故是各煤礦企業談聲色變和不愿談及的家丑，其事故相關的寶貴經驗和數據也是不愿自行共享的，且就目前煤礦安全事故分析仍偏向于事后分析，未能真正有效地實現超前預警、事前防控的最佳效果，導致安全管理效能未能完全得到釋放，與此同時全面有效且有深度的事故分析工具在煤礦中應用較少。（3）陳四樓煤礦作為井工煤礦，開采深度較深，且作為煤與瓦斯突出礦井，采掘工作面受瓦斯賦存異常、地質構造條件、重大災害和開采條件復雜等多方面不利因素的影響，同時現場安全生產較難控制。

3.2陳四樓煤礦信息數據特征

（1）信息數據體量大。礦井井下現場生產是動態變化、瞬息萬變的過程，期間所積累的大量數據體量是龐大而繁雜的，并且這些數據也都將作為礦井現場安全生產和日常安全動態管理重要數據。（2）信息數據多樣化。礦井生產過程是實時變化的，其現場各類傳感器及相關安全監測監控設備所采集和監測到的數據也同步實時更新和變化，且圖像數據等半結構化和非結構化數據所占數據密度呈逐步增大趨勢。（3）信息數據價值密度低。礦井在用各類安全監測監控設備及傳感器在生產過程中能夠實現實時同步運行，實時變化的過程中，持續不斷地傳輸和生成大量信息數據，但所產生的這些數據和信息較從中獲取的知識成反比。（4）信息數據生成和增長速度快。礦井信息綜合化和自動化的聯合應用，在安全生產過程中起到了至關重要的作用，也覆蓋了礦井瓦斯監測等系統，通過設備實時監測產生的大量數據，并能夠保持快速增長。

4大數據在陳四樓煤礦安全管理中的實施與研究

4.1大數據改變思路，全面提升安全理念

要有效解決礦井生產過程中繁雜生產系統所帶來的問題和出現的異常信息，就必須轉變思路，降低數據精確性需求，接受大數據時代下混雜而體量龐大的數據，獲得更全面的信息數據，降低人為主觀意識失誤，從而指導礦井重大安全決策。

4.2大數據超前監視設備運行，提高設備運行可靠性

以往煤礦設備管理理念大都是“事后管理”，即在設備出現故障后進行應急性搶修，這種應急狀態下的設備搶修既影響正規作業循環也給設備搶修過程中人的不安全行為、物的不安全狀態等方面帶來安全風險，埋下安全隱患。大數據為消除此風險隱患提供了堅實的基礎和保障。通過大量數據的收集，并進行合理化分析、對比，并結合現場生產實際情況，實現超前預判生產過程中存在的風險和即將產生隱患問題和異常信息，確保安排檢修人員在設備發生故障前進行調整和檢修維護，降低設備損耗、生產影響和風險隱患，提升設備安全管理水平。

4.3大數據技術建立事故分析新方向，實現“雙重預防”超前防范

運用大數據技術分析則更全面，通過收集國內外煤礦提升運輸事故現場數據，包括提升機與作業現場匹配、斜巷坡擋設施設計參數、現場作業環境等數據。運用大數據分析可以深度挖掘以上3個主要因素外的相關要素，設置提升運輸教學模型，指導礦井提升運輸安全生產。大數據分析技術能夠從更多方面考慮事故的預防舉措，真正實現“雙重預防”在安全管理中“防火墻”作用，具有深遠的意義。

4.4大數據強化技術認知，轉變管理思維

機械化、自動化、信息化和智能化建設是煤礦企業順應時展的重要舉措，陳四樓煤礦經過多年孜孜不倦的努力，礦井已與華為公司合作打造了F5G工業光環網技術，并實施取得初步成效，使礦井實現了對環境、設備和人員狀態的實時感知；萬兆工業環網和F5G通信技術的應用，讓礦井開通了信息傳輸的高速公路。同時基于大數據的智能應用，積累了大量的結構化與非結構化數據，而這其中又以非結構數據占主導地位。礦井安全生產管理人員必須轉變以往傳統和落后的管理思維，將抽樣分析向全樣本數據分析蛻變，相比抽樣分析而言，盡管在數據精確性上有所缺陷，但就數據分析情況而言卻全面增強，并且大數據能進一步發掘不同數據之間的關聯性，有效地捕捉傳統分析工具所被疏漏的細枝末節，逐步降低煤礦安全管理過程中人為意識失誤。

5結束語

篇6

【關鍵詞】大數據；金融產業；機遇與挑戰

大數據時代的到來使得國內外經濟、社會、政治、軍事、科研等領域均發生了巨大的變化，其影響力也逐漸滲透入金融業，對金融產業的發展帶來了機遇與挑戰。銀行、保險、證券等金融產業如何擯棄以往經驗和直覺，充分依據大數據時代下的數據與信息進行決策，進而創造出新的價值，促進金融產業的健康發展。

一、大數據背景下，金融產業面臨的機遇

（一）風險管理得到重視

大數據時代下，金融業務發展迅猛，金融機構必須對甄別風險、防范風險和控制風險加以重視。社會化媒體的互動、實時的傳感器數據、電子商務和其他新的數據源為金融機構帶來了一系列的挑戰，風險管理逐步在金融機構健康穩定發展中發揮著至關重要的作用。筆者通過網絡了解到這樣一個案例，英國小額貸款公司Wonga在經營中應用了海量數據挖掘算法，即借助大數據技術獲取并整理所有客戶的各種碎片化信息，在獲得大量數據的基礎上組成客戶特征的全貌。在控制風險方面，Wonga采用了依據不良貸款等風險信號不斷完善調整模型的方法。現如今，Wonga公司的年利潤已達5億美金，其有效的風險管理能力也獲得了金融行業的普遍認可。

（二）銷售渠道得到拓寬

大數據時代，云計算、移動互聯網、物聯網等新技術相繼出現并持續發展，人們的消費行為更趨個性化、網絡化與數據化。金融產業可借助大數據分析平臺，通過挖掘、追蹤、分析客戶的消費數據、瀏覽記錄、購買路徑等數據，細分客戶類型，進而獲取用戶的消費習慣、風險收益偏好等。利用程序分析全球3.4億推特賬戶留言進而判斷民眾情緒是華爾街“德溫特資本市場”公司的首席執行官保羅?霍廷每天的工作內容之一，這一分析結果將決定如何處理手中股票，判斷原理就是民眾高興時買入，焦慮時拋售。該公司依據此買賣股票，收益頗豐。再以交通銀行為例，其信用卡中心采用的是智能語音云平臺，該技術通過大規模異構數據的高效存管和流式數據處理機制實現了歸集、處理、存儲、調用和分析海量語音數據的目的，這對工作效率的提高與服務質量的改善均有著重要作用。

（三）金融電商化得以實現

傳統金融機構已逐漸認識到金融產業是經營資本、信息與人才的行業，不能在信息與數據經營上占有優勢的金融機構無法長遠發展。1996年，中國銀行作為國內首家開發了網銀系統，至此，我國金融業全面“觸網”。2012年6月28日，我國首個銀行電商平臺上線，即建設銀行旗下的“善融商務”。在電商服務方面，“善融商務”提供B2B和B2C客戶操作模式，涵蓋商品批發、商品零售、房屋交易等諸多領域；在金融服務方面，“善融商務提供支付結算、托管、擔保、融資等全方位金融服務。金融電商化不僅大大增加了金融機構的既得利益，更通過電商服務增加了客戶的黏性，獲取客戶交易信息更為便利。

二、大數據背景下，金融產業面臨的挑戰

（一）數據安全性

大數據時代的到來意味著數據龐大與數據敏感，大量匯集于一處的數據對攻擊者更為有利。另外，分布式存儲大數據需網絡、CDN服務器、防火墻、遠程管理軟件等的支持，而這些均有可能存在安全隱患。金融產業面臨數據安全風險。

（二）數據多元化

大數據時代背景下，金融機構除需獲取傳統的柜面數據外，還需通過社交網絡、移動互聯網、傳感器網絡等途徑獲取結構化和非結構化數據，金融數據日趨多元化。因而金融機構需對所獲得的數據進行分析、處理與存儲。較之傳統的格式化的SQL數據存儲方式，非格式化的NoSQL數據存儲方式可解決大規模數據集合多重數據種類帶來的挑戰，這要求我們針對新技術、新形勢進行數據存儲方式的調整。

（三）人才稀缺

大數據在當今時代得到了越來越廣泛的應用，然而在數據采集、數據清理、數據存儲管理、數據分析、數據顯化和產業應用等環節的人才卻十分稀缺，尤其是具備深入分析能力的大數據專業分析人才數量少而又少。

三、金融產業應對大數據挑戰的對策

（一）保障信息安全

現如今，個人數據的使用途徑越來越廣泛，如何保護客戶隱私、建立個人數據可信賴的新用途對金融機構實現經濟和社會效益至關重要，客戶信息保護不到位的情況將增加個人隱私、財產安全等個人信息泄露的可能。對此，金融機構需進一步加強內部管理，嚴格遵守客戶信息保密協議；同時還需加強外部監管，通過有效防火墻的構建保護客戶信息不被非法利用。

（二）構建大數據分析平臺

作為一項富有挑戰且意義深遠的工作，構建大數據分析平臺有利于金融產業創新能力與專業化管理能力的提高，同時還可為金融機構的高效決策提供數據支持。Hadoop、Hive、Pig等均為目前業界廣泛使用的大數據處理平臺。

（三）培養大數據人才

在大數據浪潮中，金融機構需積極引進并培養一批精通數據管理和分析的高級人才，進而組建一支專業、高效、靈活的大數據分析團隊。金融機構還需對現有管理架構、組織體系、資源配置和權利結構進行重組，讓數據管理與分析部門處于公司整體的上游位置。

（四）打造“互聯網金融”

大數據時代，金融產業面臨著較為嚴峻的競爭環境，除同行業內部競爭外，金融產業還面臨著眾籌、P2P、第三方支付等互聯網金融的挑戰，傳統金融產業打造“互聯網金融”已成為其應對大數據挑戰的必由之路。對此，金融機構需以積極開放的態度加強同其他互聯網金融企業的跨界合作，實現雙方優勢互補與共贏。

四、結束語

大數據時代的到來使得金融機構越來越重視風險管理，金融產品銷售渠道得以拓寬，金融電商化也逐步得到了實現，但與此同時也使得金融面臨著數據安全遭到威脅、數據存儲方式落后、大數據分析人才欠缺等嚴峻挑戰。對此，金融產業需積極抓住機遇，迎難而上，積極應對大數據所帶來的難題。

參考文獻：

[1]劉英，羅明雄.大數據金融促進跨界整合[J].北大商業評論，2013，11：96101

篇7

【關鍵詞】大數據 安全 隱私保護

在信息化和網絡化的時代里，信息呈現出爆炸性的增長趨勢，當下，大數據已成為繼云計算之后信息技術領域的另一個信息產業增長點，大數據具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型以及低價值密度的特點，大數據的出現有效地推動了社會的快速發展。而在大數據飛速發展的同時，大數據安全與隱私保護問題也引起了高度重視，在網絡化飛速發展的時代里，大數據在存儲、傳輸、處理等過程中面臨著諸多安全風險，一旦大數據出現安全風險，就會給用戶造成巨大的利益損失。

1 大數據的概述

大數據的出現是現代社會發展的必然結果，它是需要新處理模式才能具有更強的決策了、洞察發現李和流程優化能力來適應海量、高增長和多樣化的信息資產。通俗的講，大數據就是數據集，而這種數據集是很難用常規的數據存儲和管理工具對其進行分類和處理。在網絡時代里，大數據呈現出爆炸性的增長，人們依托網絡來進行信息傳輸，如文件、圖片、視頻等，而要想保證大數據的安全，就必須采用先進的技術對其進行存儲和處理。

2 大數據安全與隱私保護的必要性

大數據是依托互聯網平臺而產生的數據集，具有規模大、數據闡述速度快、多樣化的特點。而在網絡時代里，人們依托互聯網進行各種活動的行為也越來越頻繁，在互聯網活動中產生的數據也越來越多。作為以互聯網為依托的大數據，它將面臨著網絡帶來的各種安全風險，威脅到大數據的安全，給用戶造成利益損失。2014年12月阿里云稱遭遇全球最大規模DDoS攻擊，2015年初一家亞洲網絡運營商的數據中心遭遇334Gbps的垃圾數據流攻擊。同時，侵犯數據安全的惡意應用、木馬等日益增多，對用戶隱私和財產安全構成極大隱患。2014全年，安全企業監測到的Android用戶感染惡意程序達3.19億人次，平均每天惡意程序感染量達到了87.5萬人次。另外，新型網絡威脅的技術復雜性和隱蔽性越來越高，危害范圍不斷擴大。2014年心臟出血漏洞威脅全球約2/3的網絡服務器內存儲的用戶名、密碼以及服務器證書、私鑰等敏感數據安全；同年索尼公司遭遇ATP攻擊，大量員工信息及影視拷貝遭泄露。在這樣的背景下，大數據安全與隱私保護十分必要，只有加大大數據安全技術的研究，才能確保大數據安全，保護用戶的隱私，保證人們在使用互聯網過程中數據信息傳輸的安全性和穩定性，避免給用戶帶來利益損失，從而活躍市場，推動社會的穩定發展。

3 大數據安全與隱私保護措施

3.1 加大大數據安全技術的研究與應用

大數據安全問題的產生與大數據安全技術之間有著必然的關聯性，由于大數據安全技術的不合理、不先進，就容易造成大數據安全問題發生，難以保護用戶的隱私。對于大數據而言，大數據安全保護技術是大數據安全與隱私保護的直接載體，能夠確保數據信息在數據庫領域范圍的得到有效的處理。為了確保大數據安全，就應當加強大數據安全技術的研究和應用，以先進的大數據安全保護技術為依托來為大數據信息的存儲、運輸、處理提供安全保護。如身份認證技術，在大數據環境下，通過身份認證技術，用戶在使用大數據的時候都需要通過身份認證來獲得數據信息的使用權，在身份認證技術的保護下，可以實現最大化的保護用戶隱私的目的，避免給用戶帶來經濟損。

3.2 加強社交網絡中數據信息的監督

社交網絡作為人們進行信息交流和溝通的紐帶，在大數據時代里，越來越多的人活躍在社會媒體上，而作為社會的一部分，都會涉及到個人信息的部分泄露，對用戶的人身安全及財產安全造成威脅。為了避免安全問題的發生，防止用戶隱私的泄露，加強社會網絡中數據信息的監管十分必要。對匿名的社交媒體信息，要利用信息技術對其進行社會網絡匿名保護，確保個人信息安全，避免用戶信息泄露而帶來巨大的利益損失。同時，在社會網絡信息傳播過程中，要加強信息的全面監管，保護社會網絡用戶在交流過程中傳輸的信息的安全性，避免被他人惡意利用，保護用戶的人身安全及財產安全。

3.3 做好大數據安全的宣傳與隱私保護的宣傳工作

人們的安全意識的高低是引起大數據安全問題的一個重要因素。隨著互聯網的普及，人們利用互聯網來進行各種互動，而在以利益為核心價值觀的世界例，用戶容易受到利益的趨勢，而許多不法份子正是利用了用戶的這種心理，在互聯網頁面上參插一些能夠吸引用戶的小廣告，而這些小廣告大多待木馬病毒，一旦用戶點開，就會受到病毒入侵，從而威脅到用戶系統安全。為了確保大數據安全，保護用戶的隱私，就必須加大大數據安全的宣傳，將一些常見的大數據安全風險向廣大群眾普及，提高他們的認識，同時向用戶普及一些大數據安全技術，讓用戶掌握一些基本的隱私保護技術，從而更好地滿足用戶的需要，保證用戶安全的進行大數據信息傳輸、處理、存儲，避免安全風險的發生。

4 結語

大數據是隨著社會的發展而不斷發展，尤其是在互聯網普及的時代里，大數據呈現出爆炸性的增長趨勢，大數據的出現給用戶帶來了巨大的便利，推動了社會的發展。而大數據與互聯網密切相連，在大數據帶來便利的同時，也給大數據安全以及用戶的隱私帶來了威脅。針對大數據安全風險，就必須加大大數據安全技術的應用，以技術為依托，確保大數據信息在存儲、處理、傳輸過程的安全性，保護用戶的隱私，從而避免因大數據安全問題而給用戶的利益造成損失，從而發揮大數據的作用，推動社會的更好發展。

參考文獻

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[4]崔洪剛，唐浩，汪永超.試論大數據安全與隱私保護[J].科技風，2016（07）：92-93.

作者簡介

高翔，男，北京市人?，F為北京金萬維科技有限公司運營總監。研究方向為互聯網、云計算、大數據、B2B。

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關鍵詞：大數據時代；計算機信息處理技術；數據信息；數據安全隱患；信息技術 文獻標識碼：A

中圖分類號：TP311 文章編號：1009-2374（2016）25-0007-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2016.25.003

大數據時代的到來在很大程度上增加了信息數據，而隨著信息數據的不斷增加和累積，以往的計算機信息處理技術已經無法滿足當下數據的處理需求，因此這就需要對計算機信息處理技術進行創新和改變，人們在對待大數據問題的處理上亟需全新的視角和創新理念。

1 計算機信息處理技術和大數據時代的概念

1.1 計算機信息處理技術（Computing）

在現代辦公和企業數據管理中，計算機信息處理技術（Computing）有著非常重要的作用，它是集合了數據傳輸（Data transmission）、信息分析（Information analysis）、信息處理（Information processing）以及信息使用（Information use）為一體的一種技術，能夠對數據信息做到更加方便快捷地管理。計算機信息處理技術（Computing）涉及領域非常廣泛，它是在計算機技術的基礎上運用傳感、微電子以及網絡工程等先進科學技術對數據信息進行處理。在當今社會中，特別是在企業數據管理和處理工作上以及現代化辦公中，計算機信息處理技術具有非常廣泛的運用，并逐步成為了當下人們日常辦公中的主要組成部分，人們能夠借助于相關設備，對工作做到合理安排，有效結合人和軟硬件之間的關系，讓辦公效率得到顯著提升。在計算機技術和數據庫的幫助下，計算機信息處理技術（Computing）能夠借助于數據處理系統讓傳統的辦公模式得到改變，讓企業的辦公效率得到提升。

1.2 大數據時代

大數據時代主要是指在出現物聯網和計算機技術后，社會所發生的改革讓社會發展和人們的生活得到顯著改變。大數據時代的來臨，讓消費者、網民等主體間的界限逐漸模糊，數據逐漸成為了社會發展的基礎所在，從而在很大程度上改變了企業的運營模式以及組織結構等，讓企業所面臨的市場挑戰也越發激烈。但是挑戰和機遇是共同存在的，大數據時代讓人們在享受數據所帶來的便利過程中，也讓企業發現了商機，促使市場競爭越來越激烈（如圖1所示）。因此，企業在大數據時代背景下，只有進行不斷創新和改革，才能讓自身得到穩定發展，為人們提供更加優質的服務。

2 大數據時代計算機信息處理技術的主要內容

2.1 信息安全技術

隨著大數據時代的來臨，人們在享受信息技術所帶來的便捷的同時，也讓人們逐漸重視起數據信息的安全性。因此，為了能夠讓數據信息的安全性和可靠性得到有效提升，就需要運用多種手段來實現信息的安全。首先，要將計算機信息安全體系給建立起來，對專業技術人才的培訓力度進行不斷加強，通過資金的投入讓計算機安全體系的建立得到有效保障；其次，要對研究力度進行加強，對信息安全技術產品進行不斷研發。隨著大數據時代的到來，傳統計算機信息處理技術（Computing）已經很難滿足當下數據安全需求，為了能夠讓數據安全問題得到及時改善，就必須對研發力度進行不斷加強，找尋更加有效的解決方案，從而才能使數據信息所受到的威脅得到及時避免；最后，要嚴格檢測一些重要數據，大數據時代的來臨，最突出的特點就是數據量越來越大，無法對每一個數據都進行檢測。因此，為了讓數據安全系數（Data safety factor）得到提升，就必須從檢測重點數據信息力度上進行加強，從而才能讓數據信息安全得到有效保障。

2.2 信息儲存技術

計算機信息處理技術（Computing）想要實現收集、整理以及加工大量數據的任務，就必須具備儲存信息（Information storage）的性能。隨著當下網絡技術和信息技術的不斷發展和運用，信息收集和傳播數量也愈發龐大，這也就對計算機儲存空間和能力的要求更加苛刻。在大數據時代的背景下，在提升計算機實體儲存性能的過程中，還可以借助于大數據的特點，讓大數據化信息儲存得以實現，讓儲存空間不足的現象得到有效解決。

2.3 數據收集和傳播技術

計算機信息處理技術（Computing）中收集和傳播數據信息是其最為基礎的內容和作用。通過對計算機信息技術進行運用，能夠從網絡中獲取到大量的數據信息，通過分類和整理眾多數據信息中的有效信息，并對其進行收集，然后再從有效信息中將最具價值的信息內容分析出來，從而再針對性地傳播數據，讓數據的有效利用得以完成，促使信息處理和傳播的目的得以實現。

2.4 信息加工和傳輸技術

計算機信息處理技術（Computing）在收集完數據信息后，就需要對數據信息進行相應的處理和加工，這也是計算機信息處理中最為關鍵和重要的一步。在收集完數據信息后，計算機信息系統（Computer Information Systems）會將所整理出來的數據信息儲存在數據庫中，而信息加工就是從數據庫所儲存的數據信息中，將信息調取出來，并借助于分類和加工的手段，讓信息內容的精準度得到提升，從而讓信息用戶的個性需求得到有效滿足。在加工完數據信息之后，借助于數據傳輸技術將加工好的數據信息直接傳輸到用戶的客戶端上。

3 大數據時代計算機信息技術的發展方向

3.1 計算機網絡逐漸轉向云計算網絡

云計算網絡（Cloud networking）的發展基礎是成熟的計算機網絡，二者發展相輔相成、缺一不可。計算機網絡發展與不斷更新和改革的計算機硬件有著直接聯系，但是在當前大數據時代的背景下，傳統的計算機硬件對當下龐大的數據處理需求已經很難做到有效滿足。傳統計算機數據處理框架也逐漸呈現出越來越多的問題，其中最為顯著的一個問題就是，當下全新應用需求已經逐漸超越了計算機硬件的功能上限。隨著大數據時代的不斷發展，相對于網絡發展而言，計算機硬件的發展已經無法跟上時代的節奏。與此同時，當下傳統計算機網絡技術以硬件基礎而建立的一種靜態模式（Static mode）。由于這種模式沒能和不斷進步的網絡技術和應用發展做到及時創新，從而逐漸顯露出越來越多的問題，因此和數據中心相似的且能夠轉化現有網絡的可編程基礎設施逐漸形成，隨著云計算網絡的迅速發展，企業和政府在網絡上的需求逐漸突破了單一化的網絡中心，逐漸向更加快捷、更加符合大數據時代的開放式傳輸網絡方式轉變。網絡軟件具有更加靈活的編程性和回應性，這是計算機軟件所缺少的，因此云計算逐漸向互聯模式轉變，形成云計算網絡。這種網絡技術不但具有更大的存儲空間，同時還具有數據處理和服務器運行計算能力。這種技術讓傳統計算機處理數據信息較慢的速度和較低效率的現象得到有效改善，還能做到及時反饋。通過云計算網絡的不斷完善和發展，必定會讓計算機信息處理技術的效率越來越高、速度越來越快，應用也愈發豐富和普及。

3.2 計算機安全信息技術的提升

在大數據時代背景下，整個數據系統都是借助于網絡而連接在一起的，借助于互聯網，能夠將個人電腦上的數據共享到計算機網絡平臺上。而網絡平臺本身就具備較強的開放性，隨便任何人都能夠從網絡上隨時隨地地獲取自己所需求的數據信息，而這也就給很多不法分子提供了機會。很多不法分子借助于分析和研究網絡上的大量數據，能夠非常容易地盜取到一些商業機密和用戶的個人信息，從而對數據的安全造成很大威脅，因此大數據時代計算機處理信息技術的未來發展方向必定是對安全性進行加強。大數據時代計算機信息安全技術已經不是在某一個單一形式的數據安全管理上建立，而是系統性地管理整個數據關聯結構，從整體上使數據安全水平得到提升。所以，通過傳統計算機信息處理安全軟件，很難讓大數據時代安全管理工作得到有效滿足，這就需要對全新的安全技術軟件進行研發，將新型計算機安全體系給建立起來，從而才能讓計算機安全信息技術的發展得到有效推動，促進信息安全技術的穩定發展。

4 結語

計算機信息處理技術想要緊跟時展的腳步，就必須以當下時展現象為基礎，不斷改革和創新自身的技術內容。針對當下自身存在的問題進行有效解決，使信息數據的安全性得到提升，對數據價值分析進行重視，同時還要將大量的專業技術人才給培育出來，從而才能讓越來越多的行業領域運用計算機信息處理技術，讓自身的設計范圍更加廣泛，從而使計算機信息技術的功能得到充分發揮。

參考文獻

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術探究[J].科技創新與應用，2015，（31）.

[7] 李翠琳.“大數據”時代的計算機信息處理技術探析

篇9

大數據時代的來臨給網絡信息安全帶來了很大的影響。第一，大量的數據在為人們提供更多信息的同時，也帶來了一定的安全隱患。由于網絡環境開放性的不斷擴大，網絡共享平臺在一定程度上也為黑客攻擊提供了有利條件，一些隱私和隱秘的數據大大增加了泄露的風險。如果對這些數據管理和使用不當，就會產生一定的風險。而這些數據又具有一定關聯性的話，則將嚴重影響網絡信息安全。第二，大數據時代的到來還會伴隨巨量數據的不斷集中與增加，同時計算機病毒也將不斷地涌現并更新。目前計算機病毒的總體數量已經達到3萬余種，并且正以每月400多種的速度遞增，病毒的侵入性和頑固性也在不斷提升。同時，它還具有傳播性、潛匿性和間不容發性。如果一臺計算機遭到病毒的攻擊并入侵感染，那么計算機系統就很有可能被破壞，輕則造成原有數據的丟失，重則會使得服務器整體結構混亂，以至無法使用和修復，造成嚴重的網絡信息安全問題。第三，大數據環境下的數據量，具有非線性增長的特征，也就是說在大數據時代，數據量的增長具有很強的不確定性。再加上各式各樣的數據存儲在一起，尤其是大數據中約有80％以上的數據屬于非結構化數據類型（即包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、各類報表、圖像和音頻、視頻信息等等），它們在存儲方面也比單純的結構化數據更為復雜，容易造成大數據下的數據存儲管理混亂，從而很容易出現數據存儲安全方面的防護漏洞。第四，在大數據時代，數據的價值不僅僅局限于它最開始被收集的目的，而在于它可以更多地服務于其他目標而被重復利用。因此，大數據的價值將遠遠大于最開始使用的價值，而是等同于每一次使用所產生價值的總和。所以，當數據變得越來越有價值，保護數據信息的安全也就成了更為關鍵性的問題。而目前，數據這種資源并沒有作為一項知識產權受到保護，也缺乏相關的法律法規對數據的安全性及利用性進行有效的保障，更沒有專門的數據保障法，因此，從法律保障的角度來看，它并不足以應對可能的盜竊和挪用。這無疑也給網絡信息安全帶來了一定的隱患。

2加強網絡信息安全防護的應對方案

2.1提高安全防范意識

工作人員在使用計算機時必須要樹立安全防范意識，真正能意識到網絡潛在的各種風險以及計算機面臨的各類安全隱患。在日常的工作中還要養成良好的網絡計算機使用習慣。對于一些來歷不明的郵件和鏈接，必須時刻保持警惕，不要輕易打開，更不要隨意登錄不良網站和瀏覽不良網頁。因為這些都很可能帶有計算機病毒，會利用計算機漏洞對其進行攻擊，這些都嚴重威脅了計算機網絡信息的安全。因此，要大力開展網絡信息安全的宣傳工作，例如，積極組織相關的安全技術講座或培訓，努力提高工作人員的安全防范意識，對信息數據的管理和使用也更加規范和恰當。

2.2積極運用多種技術手段

加強網絡信息安全防護，就要積極運用目前已掌握的多種技術手段，例如防火墻技術、病毒防范技術、網絡入侵檢測技術、網絡安全掃描技術、數據加密技術、信息備份與恢復技術等。防火墻技術是最常用的保護計算機網絡安全的技術。防火墻就相當于隔離層，它能夠有效阻止外部病毒侵入內部網絡資源，還能有效阻擋信息的傳送，對于網絡中互相傳播的信息可以進行安全防范方面的檢測，以保障信息數據不會受到外界非授權信號的威脅。病毒防范技術可對計算機系統進行定期或不定期的安全檢查，對侵入計算機的病毒進行查殺，以此來保障計算機不受病毒的侵害和影響，從而有效保障信息數據安全。網絡入侵檢測技術則是一種網絡實時監控技術，當計算機一旦受到攻擊，它就會作出相應的反應，比如自行切斷網絡、通知防火墻阻擋等。網絡安全掃描技術可以讓網絡管理員發現計算機系統中的安全漏洞，并及時采取積極的防范措施，避免病毒入侵。數據加密技術是在數據傳輸和數據管理的過程中通過加密的形式來保障數據信息的安全性。尤其是數據在不同的網絡之間進行傳遞時，很容易對數據安全產生威脅，使用加密技術就能很好地對所傳遞的數據信息進行保障。信息備份與恢復技術就是指將重要的數據信息進行備份，當計算機受到黑客不法攻擊或工作人員操作失誤誤刪數據時，都能夠及時將數據恢復，使損失減小到最低。

2.3對“大數據”進行不斷的研究和創新

由于大數據所具有的4V特征，尤其是其體量大、類別多、結構復雜，所以對大數據進行管理時不能單單依靠傳統的技術手段。在大數據時代，保障網絡信息安全，特別是保障大數據的安全，最主要的還是應該在技術上不斷研究和創新。例如，傳統的數據加密技術，通常都是針對一些中小規模的加密方式，面對大數據巨量的數據集，它很難滿足其要求。我們只能根據不同的數據存儲需求，來給數據做適當的加密保護。還有數據的備份和恢復技術等，在大數據面前依然顯得有些捉襟見肘，針對應用領域大數據備份和恢復技術仍舊需要進一步發展和創新。因此，我們不僅要掌握最新的安全管理理論以及利用最新的安全軟件技術，還要對大數據進行不斷的研究和創新，無論是在網絡通信還是信息存儲等方面都要加強對重要數據的保護。

2.4積極開展網絡安全法制化建設

隨著大數據時代的來臨，全世界對網絡信息安全都更加關注。據美國《金融時報》的報道，目前全球平均每20s就發生一次網絡計算機入侵事件，超過1/3的網絡防火墻被攻破，而我國所面臨的形勢則更為嚴峻。為避免網絡計算機入侵事件的發生，除了技術防護之外，當然還有法律保障的問題。盡管我國現存眾多關于網絡安全方面的規范性文件，但是已出臺的條例和規定卻缺乏系統性。一些相關的法律法規也過于籠統，缺乏可操作性。這是因為，目前我國現有的網絡安全立法主要以部門規章和地方性法規為主，而缺乏網絡信息安全的基本法。所以，要保障大數據背景下的網絡信息安全，既要加快網絡信息安全基本法的確立，又要出臺維護網絡信息安全的配套措施，積極創新管理方法，更要完善已有立法，加大對損害網絡信息安全行為的打擊力度。從立法層面，使大數據在挖掘、利用和保護方面做到有法可依，讓數據開放和數據挖掘、數據保護走上法制化軌道，讓網絡信息安全得到有力保障。

3結語

篇10

1.大數據時代企業營銷風險轉化機制

1.1營銷環境突變角度看營銷系統事故

大數據時代營銷環境中，企業營銷面臨海量客戶、海量信息等狀況，需要對市場海量信息的準確判斷才能抓住市場需求。但是，就當前市場而言，企業供給大于需求，隨著企業供給的增多，企業市場份額受競爭者威脅逐漸下降，加之客戶個性化需求的凸顯，客戶滿足感波動較大。企業在大數據時代下，往往由于營銷數據挖掘有限，建立了營銷藍海市場，尤其是市場進入壁壘較低時，越來越多的企業進駐市場，同時還面臨企業服務單一，產品同質化嚴重問題，缺乏相配套的市場服務，僅能滿足對客戶的基本需求。但是，在不斷發展的大數據時代市場下，客戶需求個性化、多樣化逐漸凸顯，導致企業營銷未能獲得海量數據分析總結的結果中，導致企業營銷率下降，也導致企業營銷對品牌聯想度降低。

1.2營銷系統震蕩角度看營銷系統事故

大數據時代營銷系統而言，主要包括企業文化、企業管理、企業市場定位，這三大要素在當前大數據時代往往由于企業自身疏忽，沒能打造堅實的企業文化，導致企業管理缺少“軟實力”，在市場中迷失方向，即未能準確把握大數據營銷系統中的“信息流+管理流+產品流”。在大數據時代信息流中，如果企業文化薄弱，難以形成大數據營銷渠道，很可能會被海量信息所覆蓋，客戶難以直接感受企業品牌，未能把握客戶市場需求，未能有效傳達企業產品信息。抑或，在大數據時代，簡單的企業文化、粗放的管理、同質化產品，客戶對企業營銷的感知更多的是一條記憶線，并沒有直觀的消費刺激，難以留給客戶長期市場印象，未能構建客戶消費聯想，導致錯失市場機會。

1.3營銷管理失效角度看營銷系統事故

大數據時代營銷管理要求從企業戰略角度考慮，加強企業營銷戰略管理，但是當前很多企業在大數據背景營銷存在渠道不暢、手段單一、跟蹤服務缺失等問題，導致企業無形中流失客戶，市場信譽受損。從企業營銷系統角度看，企業傳統營銷在面臨大數據時代背景營銷創新的沖擊，未能有效整合傳統營銷和創新營銷，一味沿用傳統營銷模式，或者簡單抄襲O2O營銷模式，未能構建適宜的營銷系統。如，在大數據時代企業營銷系統中，營銷管理機制應該是靈活的、即時的，但是很多企業只是直線職能制或扁平化組織結構，這大大制約了企業營銷活動的開展效率，存在大數據挖掘的營銷隱患。

2.大數據時代企業營銷風險防范對策

2.1大數據時代企業營銷可行性分析

企業營銷在大數據背景下，應制定穩定的企業營銷戰略，即從戰略視角實行企業營銷管理，企業營銷戰略作為企業營銷工作的行動綱領，是具有戰略意義的方向性、全局性的營銷謀劃，是基于企業經營目標、企業大數據營銷環境以及企業資源能力均衡提出的動態工作點。大數據時代背景企業營銷戰略具有重要價值，影響著企業營銷活動的質量和水平，也影響著企業研發活動、生產活動、人力資源管理、財務活動的水平。因此，需要對企業營銷可行性進行科學分析，包括綜合考慮企業發展戰略、企業市場潛力、企業收益概率等因素，基于大數據時代企業營銷環境，預測評價企業經營狀況，得到企業市場營銷的結果，規避企業營銷風險，有效對接大數據市場。

2.2增強企業營銷系統適應力

防范大數據時代企業營銷風險，最大化降低企業營銷活動風險帶來的沖擊，需要增強企業自身營銷系統的適應能力，以靈活、獨立、即時的企業營銷決策保障營銷活動順暢，在企業營銷活動中實現真實性、即時性信息渠道暢通。制定企業營銷大數據小組，不斷完善企業營銷預警系統，保證企業營銷活動高效開展，化解大數據營銷風險。企業以項目小組形式，構建大數據營銷分析小組，專門分析市場海量信息，抓住有效信息和客戶心理，推出完善的營銷方案。同時，還需要有效應對營銷突發事件，獲取應急信息數據，針對企業營銷活動中的風險點設立預警機制，其中主要包括監控功能、診斷功能、糾錯功能、輔助決策功能、健全功能。在大數據背景下企業營銷，首先要收集各類市場數據信息，動態跟蹤企業營銷活動及風險轉化機制，監測營銷活動預警值和實際值，及時發現營銷異?；顒樱黄浯?，深入分析判斷營銷異?；顒樱瑢ふ也⒋_定異常根源，并根據異常根源，診斷和糾正營銷活動偏差，讓其回到正常軌道；再次，在診斷過程中，結合企業營銷活動預警信號，整理并分析企業營銷決策信息，做出科學可行的營銷決策；最后，通過企業營銷預警系統，整合企業營銷活動中的資源，將企業營銷風險環節提煉并上升共性規范，增強企業營銷活動的適應力。

2.3有效整合傳統營銷和創新營銷

大數據時代企業營銷創新是基于傳統營銷活動實現的，所以要有效整合企業傳統營銷和創新營銷，為企業大數據營銷提供依據。第一，大數據時代背景下，企業傳統營銷是相對有限的，難以全面覆蓋大數據市場，而且大數據帶來市場海量信息，企業傳統營銷渠道也有限，難以準確判斷分析市場信息和客戶需求，導致企業營銷活動往往錯失市場機會。這就需要企業緊抓大數據營銷優勢，將企業傳統營銷渠道拓展，以全新有效的方式實現企業和市場、客戶的相互交互，緊抓市場需求和客戶喜好，實現傳統和創新的良性互動。企業面對大數據營銷，有機結合傳統營銷和創新營銷，實現企業整體營銷功效，獲得企業營銷成功。

3.結論