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大数据时代的医学创新论文（精选18篇）篇一
3月11日下午两节课后，我校全体教师和受邀而来的金南学区各友好学校的领导及教师汇聚于多媒体教室，共同分享、交流《大数据时代》读后感。
老师们从：何谓大数据；立足国情对大数据进行探讨；大数据在教育教学中的主要应用等几个方面畅谈了自己的感悟。
张萌老师说：大数据体量庞大、结构复杂、是产生巨大价值的数据集合。大数据这种方法在中国的国情下需要以更加科学、合适的方式进行实践，不可生搬硬套。
董译雯老师说：在你我感叹《大数据时代》里深植于美国民众血液中的自由、民主、严谨的价值观的同时，可否想过中国教育体制下的孩子们身上还残留多少独立与自我意识？作为典型的八零后，我们这一代人身上最缺失的便是独立思考能力。但愿，我的学生哪怕是因为我所做的一点点努力而开始思考“我”这个字的含义，足矣！
张红杰老师说：很感谢校长给我们推荐了《大数据时代》这本书。在教学工作中，应该有大数据意识，创新意识。学习一些专业的教学统计法、数据分析法，从中发现一些教育现象，并采取相应的策略。让我们的教育教学工作少一些随意和盲目，多一份严谨与科学。
白媛媛老师通过文中的三个事例，结合教学实际，谈了自己教学中对数据使用的价值；结合自己的工作，谈了如何实现工作的最高境界。
交流活动尾声，身为阅读《大数据时代》的倡议者、发起者、以及忠实的读者韩校长幽默风趣的同大家分享了他读后的感悟：我们心中要装着学校，因为我们个人的命运依赖群体的命运；工作要追求精细化，不能做胡适书中的“差不多”先生；尊重数据，拥有数据意识，建立数据团队！
此次活动从寒假期间倡导读《大数据时代》一书，到开学伊始的分组沙龙，再到今日的阅读共享，现已圆满告一段落。相信此次活动定会增强我校全体教师的数据意识，掌握大数据，运用大智慧助推我校的教育教学上一个新的台阶！
大数据时代的医学创新论文（精选18篇）篇二
如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就out了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典著作――舍恩佰格的《大数据时代》。维克托・迈尔舍恩伯格何许人也？他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和ibm等全球企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为：大数据时代的。预言家“的牛津教授真牛！那么，这位大师说的都是金科玉律吗？并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，才能能与之进行一场思想上的对话。
舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。
在第一部分”大数据时代的思维变革“中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：
一、更多：不是随机样本，而是全体数据。
二、更杂：不是精确性，而是混杂性。
三、更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。
我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。”不是因果关系，而是相关关系。“不需要知道”为什么“，只需要知道”是什么“。传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来？为何而用？如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。
世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗？其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出”不是因果关系，而是相关关系。“这一论断时，他在书中还说道：”在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的‘为什么’。“[i]由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。
大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可”量化“，大数据的定量分析有力地回答”是什么“这一问题，但仍然无法完全回答”为什么“。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。
在风险社会中信息安全问题日趋凸显。如何摆脱大数据的困境？舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文・凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题？至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道：”大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考的答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。“谢谢舍恩伯格！让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考的答案。
此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据？什么叫大数据？数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同？读前做些功课读起来就比较好懂了。
大数据时代的医学创新论文（精选18篇）篇三
摘要：随着就业信息化建设的发展，信息技术已经被广泛应用于高校毕业生就业中，就业信息化建设是近年来大学生就业问题关注和努力的重点方向。但目前就业信息化建设中依然存在很多不足，如信息整合程度低、信息利用率低下、信息平台功能不完善、信息交流不足、网络求职成功率偏低等。在当今大数据时代背景下，就业信息化建设迎来了新的发展机遇。
关键词：大数据;信息化;就业。
随着互联网的发展，信息技术被广泛用于生活、工作、学习、服务、交通、生产等各个领域，改变了世界，为人类带来了诸多便利。就业信息化建设对我国经济社会发展稳定具有重大战略意义。在各种信息化平台的帮助下，大学生能够更容易、更便捷地找到就业岗位，在我国高校扩招造成毕业生数量逐年递增的情况下，极大地缓解了社会的就业压力，为我国经济建设提供了各方面的劳动力和人才。因此国家高度重视就业信息化建设，21世纪以来，党中央、国务院、教育部多次下达指令，要求大力开展各项就业信息化建设工作。
一、目前我国就业信息化建设的现状及不足。
经过十几年的努力，目前我国就业信息化建设已经基本完善，形成了以各级政府就业指导部门、用人单位、高校、毕业生为核心的就业信息化体系，通过各种信息化平台，把各级政府就业指导部门、用人单位、高校、毕业生连接起来。各级政府就业指导部门网络平台、各高校就业指导中心网站、各种招聘信息、毕业生求职信息等信息化要素的相互作用，实现大学生完成就业。但目前我国就业信息化建设依然存在很多不足，主要有一下几点：
(1)信息整合程度低、信息利用率低下。目前已有的就业信息平台数量很多，各种就业平台发布的信息数量非常巨大，但信息分布松散，整合程度较低。比如，同一岗位的招聘信息，可能会在多个不同的招聘网站上看到，求职者需要到多个求职网站去搜寻。这就增加了求职者获得求职信息的时间成本，导致信息利用率低下。
(2)信息化建设视野狭窄，平台之间联系不够，信息交流不足。政府部门在信息化建设统一规划方面做得不好，没有从高的层面进行部署，建设视野不够宽广。各个信息平台一叶障目，平台之间的联系不够紧密，最终导致了信息交流不足。
(3)信息平台功能不完善，不能更好服务就业工作。目前大部分的信息平台以发布就业信息为主，一些平台具备网络简历投递的功能，但这些对于实现求职者顺利就业是不够的。求职者需要通过信息化平台了解到当前就业形势、各行业就业现状、薪酬水平、地域差异、前景分析等信息，需要得到实时疑问解答，进行广泛交流，这些都是当前的信息平台所缺乏的功能。
(4)网络求职成功率不高。十几年来信息化建设促进了大学生就业工作的开展，越来越多的求职者在网上进行简历投递等求职活动，但不可否认的一个事实是招聘会、宣讲会、人才市场对于就业依然作用突出。调查显示，很多求职者认为网络对于求职的最大帮助是提供便捷、高效、廉价的就业信息，而网络招聘中简历投递成功率太低，所以求职者更愿意到招聘现场去求职，各地招聘现场的火爆状况就是很好的证明。这也说明了目前信息化对求职的帮助仍然处于较低的水平。
随着信息化技术的发展，家用电脑、智能手机、宽带技术、移动互联网、物联网等数据来源及数据承载方式的高速发展，全球的信息数据量出现了跨越式增长，信息大爆炸成了时代的特征，大数据时代已经正式到来[1]。
大数据(bigdata，megadata)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产[2]。在维克托・迈尔-舍恩伯格及肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的特点可以概括为4v：volume(大量)、velocity(高速)、variety(多样)、value(价值)。大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。大数据技术可以从各种各样类型的数据中，快速获得有价值的信息。
利用大数据技术可以解决目前就业信息化建设中存在的种种不足，进一步加强就业信息化建设，更好帮助大学毕业生就业。
(1)加强预测分析，更好开展就业指导工作，加强就业针对性。大数据技术通过对国内国际形势、当前经济发展、过往就业信息、地域信息等大量数据进行分析，预测就业形势、各行业就业前景、薪酬水平、地域竞争状况、行业前景等能内容进行分析，给出可靠的预测数据，便于政府就业指导部门更好安排部署就业工作;企业可以合理安排招聘岗位，选择适合的求职者，避免员工频繁跳槽现象，节约招聘成本;高校可以更好地开展大学生就业指导工作，大学毕业生根据自己专业、兴趣、爱好、特长、个人发展规划，有针对性地明确求职目标，进行充分的求职准备。这些能加强各方面开展就业工作的针对性。
(2)高度整合信息，紧密联系信息平台，加强信息交流，提高信息利用效率。通过对大量信息的收集和分析，大数据平台可以完成信息的高度整合，使各个信息平台紧密联系在一起，平台之间的信息可以实现快速交流，大幅度提高信息利用效率。在大数据的帮助下，求职者搜寻求职信息时，重复的信息可以自动合并，同一类信息可以全部展现，信息获取效率得以提高;求职者的简历、求职信等求职信息可以储存在云端，在需要时随时可用于不同的网络招聘，这样求职者可以省去大量重复写简历的时间;通过大数据综合分析，网络上的虚假招聘信息可以迅速被识别剔除，信息审核得以强化，避免求职者上当受骗。
(3)完善信息平台功能，扩展信息平台种类，提高网络求职成功率。大数据技术可以进一步完善各信息平台的功能。信息平台将不仅仅提供求职信息，还会增加就业分析预测、实时交流、就业指导、网络简历投递和筛选、视频面试等功能。
随着大数据技术的发展，信息的传播已经不只是依赖电脑，智能手机、便携平板电脑、智能穿戴设备都成了信息传播媒介，信息平台也不再局限于互联网网站，qq、微信、微博等实时交流工具和各种app应用也成了新的信息平台，更加方便、快捷地发挥作用，借助于这些平台，求职者可以随时、随地进行信息浏览、投递简历、疑难询问、交流沟通等，企业hr可以随时发布信息、筛选简历、疑问解答、视频面试等，极大地提高求职的便捷性和成功率。
总而言之，大数据时代的到来，为以后的就业信息化建设提供了新的发展机遇和发展思路，充分利用大数据技术的各种优点和优势，就业信息化建设将更好服务于就业工作。
参考文献：
[2]杨旭，汤海京，丁刚毅.数据科学导论[m].北京理工大学出版社，2014.
大数据时代的医学创新论文（精选18篇）篇四
“除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”――这是《大数据时代》中出现的让人印象深刻的一句话，也是全书力图传递的信息。在数字信息时代，数据和空气一样遍布生活，对于有些人来说，数据无意义，而对于有些人来说，数据，即真相。
美国是《大数据时代》的主角，全书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，公共财政透明的曲折、《数据质量法》背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起，web3・0与下一代互联网的未来图景等等，为读者一一细解数据创新给公民、政府、社会带来的种种挑战和变革。
透过全书，一个立体的美国及美国人民的思想呈现在我们面前――美国人民执著于个人隐私的保护，却又不遗余力地推动着政府信息的透明与公开。
读完此书，对生活中的数据及数据处理突然有了很大的兴趣。如果有一天，处处以数据说话，那么，政治、制度、生活将更加清明，事故、将降到最低点。
作为信息技术教师，是有必要阅读此书的！有慧根的教师将能从书中挖掘出信息技术特有的.文化以及能用于教学的鲜活案例。
每天能用来阅读的时间很少，总是要等到夜深疲倦时才有空打开书本，总是在眼睛极不舒服的情况下坚持阅读，《大数据时代》就这样在坚持中溶入我的思想。
大数据时代的医学创新论文（精选18篇）篇五
成人高等教育（以下简称“成教”）学籍档案，是记载与反映学生在接受成人教育期间的学习经历、学业成绩、行为表现、学位申请以及思想道德等各方面综合情况的档案保存材料。它不仅是学生证明自身学历、学位、知识及能力的重要原始性凭据，也是用人单位选拔与考察学生的主要依据之一。成教学生学籍档案工作，是高校档案管理工作的重要环节之一。随着我国高校成教事业的蓬勃发展，如何在新形势下对学籍档案工作进行优化与创新，以进一步提升学籍档案工作的管理水平与服务水平，将是每一名成教档案工作人员所需重点探索与研究的课题。
一、创新档案管理意识———由被动式管理转变为主动式管理。
部分高校所开办的成人教育，过于重视办学的经济效益，而忽视了办学的社会效益。这都容易导致部分档案管理人员，对成教学籍档案的重视程度不够，档案管理意识淡薄的现象存在。例如，学籍档案的归档材料内容不完整；档案表格的填写不认真；档案评语性、鉴定性材料过于千篇一律，缺乏可信度；擅自篡改学籍档案内容等等。以上问题的发生，都严重影响到成教学籍档案的真实性、可靠性与权威性。因此，需对档案工作人员管理意识进行创新与优化。一是提高档案人员对学籍档案管理工作重要性的认识，通过加大宣传教育力度，使档案人员能真正认识到学籍档案完整、齐全的重要性，认识到学籍档案对学生未来就业的重要性，从而端正工作态度，以认真负责的思想开展学籍档案管理工作；二是积极改变学籍档案管理工作中“重管轻用”、“重事轻人”等思想，通过树立科学的档案发展观念与档案服务理念，从而使学籍档案的管理能由传统的被动式管理向主动式管理方向转变，以最大程度地满足成教学籍档案信息的开发、利用等方面的需求。
二、创新档案收集模式———由纸质收集转变为数字化收集。
（一）学籍档案的数字化收集归档。
数字化的学籍档案，是指采用数码形式将学籍档案的内容存储于计算机、服务器、网络等载体中，将传统的纸质学籍档案采用数字化的收集归档，并将档案信息存储到学籍档案数据库中，不仅能更好地保证学籍档案信息的完整性、齐全性与原始性，还能极大地减少档案人员的重复工作量，提高档案收集工作的质量与效率。
（二）学籍档案数据库的建设与应用。
学籍档案数据库，作为成教学籍档案信息化管理的电子化文件柜，通过建设若干个通用性强、标准性好的学籍档案数据库，有利于学籍档案信息更好地收集、录入与存储。如在成教学生入学以后，要求新生统一填写新生电子学籍卡并提交到学籍档案数据库中归档处理。
三、创新档案管理手段———实现学籍档案管理的规范化、标准化。
（一）做好学历证书的电子注册工作。
通过学历证书的电子注册，学生、用人单位、学校等社会各界人士，都可以进行学历的网络查询，从而有效保证了学籍档案信息的真实、权威与可靠。为此，成人教育档案管理工作中应高度重视学历证书的电子注册，一方面应通过协调统一、优化配置，多渠道、多形式地采集学生的档案信息资源，以确保电子注册工作所收集信息的完整与齐全；另一方面，还应加强对学生与社会的广泛性宣传，通过学校网页、信函、电话等方式通知学生进行电子注册，以对每一名学生负责，并确保学历证书电子注册工作的顺利进行。
（二）对学籍档案进行标准化、规范化管理。
一方面，规范学籍档案的录入标准，可通过利用统一的学籍档案管理软件“成人教育学籍管理系统”，以规范学籍档案信息的数据格式标准，从而保证学生的学籍档案规范化、统一化；另一方面，规范学籍档案管理的各环节工作，通过利用信息技术，确保从新生入学、注册收费、成绩管理、学籍异动、毕业审核直至证书发放，都符合相应的规范和标准，确保学生毕业资格审查的准确无误。
四、创新档案服务机制———由人工服务转变为网络化服务。
传统学籍档案的服务，主要是以人工借阅服务为主，成教学生、教师以及用人单位，必须亲自到学校档案馆中才能进行学籍档案信息的查阅服务或咨询服务。为实现档案服务机制的创新，应着重加强学籍档案的信息化平台、信息化管理系统的建设，从而使得学籍档案服务再也不用受到时间与空间的限制。学生、教师或用人单位，只需要通过1台与网络连接的电脑，即可进入到高校学籍档案管理系统中，自由地检索、查阅、下载自己需要的档案信息，从而真保证了学籍档案信息的有效开发利用。
五、创新档案人员培养模式———加强复合型档案管理队伍的建设。
在新形势下，成教学籍档案管理工作也正逐步向着档案设备现代化、档案类型多样化以及档案载体复杂化的方向发展，这对成教学籍档案工作人员的专业水平、业务能力以及综合素质提出了更高的要求。为更好地适应新形势下成教档案管理工作的要求，必须加强档案管理队伍的培养与建设，真正打造出一支复合型、高素质的管理队伍。为此，一方面应加强对高素质人才的吸收与引进，积极招聘专业水平较高，并懂得信息技术的复合型人才；另一方面，还应加强对原有学籍档案管理人员的培训与教育，可通过积极开展技术专题讲座、学术报告会议、技术专业培训、外出参观考察等各项活动，以进一步提升学籍档案管理人员的业务能力与综合素质。
参考文献。
1.伍春晴.新时期高校成人教育学籍管理探讨[j].内江科技，.8。
2.艾咏芬.浅谈新时期高校档案信息建设的意义与实施措施[j].科技与生活，.6。
大数据时代的医学创新论文（精选18篇）篇六
摘要：随着信息时代的到来，高校图书管理也应顺应时代潮流紧跟时代步伐，迎接信息时代管理模式更新的挑战。在新的时代应该要具备的新的思路创新管理模式，建设好以人为本管理先进的高校图书馆。通过创新自我的管理模式来适应当今时代的发展的需要。笔者就今年来高校图书馆管理模式现状来谈一谈高校图书馆如何创新管理模式。
高校图书馆是高等教学的基本保障。高等教育的不断发展，越来越多的科研工作将会依赖于图书馆的文献信息。这就要求图书馆要提升自己的服务水平和管理质量为高校高等教育服务。在过去的几年，高校图书馆管理水平有着显著的提高，管理经验也不断完善，但是高校图书馆管理也正面对不少新的问题。随着读者对阅读的需求变得更加多样化，读者对阅读读物的需求也变得更加的大。图书馆传统的管理模式无法继续满足广大人民群众对物质文化的需求。因而，作为高校图书馆管理需要紧跟信息时代的步伐，发掘创新管理思路。
一、高校图书馆管理现状。
总体上说，高校图书馆管理水平相比前进有了很大进步。高校图书馆为广大师生服务的服务意识不断增强，管理队伍也有了显著提升。但是从长远的角度来看，图书馆管理水平还是满足不了广大师生对图书馆管理的需求。随着时代更新，高素质人才涌入高校，学生需求图书的多样性增加，学生对书籍文献内容要求也不断提高，此外学生对图书馆服务需求的多样性也不断增加。传统的图书管理方法将不再适应这些变化，这必将给高校图书馆的管理增加很大的困难。如今高校图书馆将面临以下几种困难。
一方面，图书馆管理的队伍一定程度上有了很大提升但是却在管理上不够专业，在图书管理行业图书管理员往往有较高的学历却不专业，真正图书管理专业的人员却很少。另一方面，虽然信息时代已经开始影响我们生活的方方面面，但是就高校图书馆管理而言，信息化程度不高，信息化管理没能够普及。当然图书馆管理现今也还存在一些其他的问题，这些都是有待我们去解决的问题。
1.创新管理理念。
《周易》曾说，“穷则变，变则通，通则久。”笔者认为，高校图书馆管理同样也适用这个道理。当高校图书管理正面临许多挑战时，就应当创新管理念换一个角度解决问题。图书馆的管理需要顺应时代的发展，需要符合时代的发展需求。在日新月异的今天传统的图书馆管理理念恐怕跟不上时代的发展的步伐。所以我们要推陈出新，更新管理理念。
信息时代是时代的发展的潮流，信息化正开始影响我们生活的方方面面。高校图书馆管理应当顺应信息化发展的理念，加快图书馆信息化发展步伐。原有的管理模式过于封闭疏散，在很多方面仍然依靠人工，这样不利于提高管理的效率。引进信息化发展理念有利于提供管理办事效率，减少管理的成本，在图书馆管理方面可以做这样一个大胆的创新。此外，信息化时代下的“大数据”统计可以有效的分析图书管理中的各种信息，提升图书管理的准确度。
坚持“以人为本”理念，高校图书馆的设立是服务于广大高校师生的。图书馆管理者应当树立为广大师生服务的意识，对需要帮助的师生提供人性化服务。对于需要借书的同学图书馆在管理时可以提供网上预约、电子查询、人工引导服务满足师生的`各种需求。只有更好的服务才能更好的管理，减少不必要的麻烦，从而提升图书馆管理的水平。
2.创新管理方式。
方式的选择往往对于图书馆的管理很重要，一个好的方式往往会使事情事半功倍。过去图书馆普遍采用人工管理，图书管理事物的方方面面广泛的应用人工，由于人的精力和时间有限，面对繁琐的图书管理人工不可能总是做到尽善尽美，难免会出差错。倘若在图书馆管理中应用信息化的方式可以有效的节约管理时间，提高管理效率。所在在图书馆创新管理方式方面，不妨引进信息化设备提高管理效率。
在对图书管理上也需要管理方式上的创新。过去图书较少，对图书的检索相对来说比较容易，不需要细致的编辑。而现今图书种类内容变得多起来，原来方式的图书管理检索方法可能会不顺应现今发展需求。这就需要我们重新对图书进行编排检索寻找到合适的检索图书方法，让学生方便寻找到自己心仪的图书。同时，图书馆可以设立网上检索，图书馆建立自己的搜索引擎和目录浏览方便需要借书的同学便捷的寻找书籍。
3.创新管理机制。
高校图书馆现代化建设已经基本完成，但从图书馆管理发展来看未来还需迎接很大的挑战。而作为图书馆的管理者很多人员仍不具备专业图书馆管理素质。因此，我们需要在管理者自身创立可行的机制推动自我发展。
图书馆内部应当设立奖惩机制，创新先行的管理制度，激励图书馆管理人员的工作积极性和热情。图书馆建立考核机制，对于工作认真能够出色完成本职工作的员工应当给予符合其作出贡献的奖励，通过相应的奖励来推动员工的工作积极性。相反，对于自身与别人存在差距在工作中又不积极努力做好本职工作的员工适当给予批评处罚，让其知耻而后勇在日后管理工作中努力做到最好。通过一套奖惩机制的建立推动图书馆内部员工的积极性，从而使图书馆管理更加专业化。
总之，为了图书馆能够更好的服务于广大师生服务于高等教育，高校图书馆不得不引入创新思路。在新的管理理念、新的管理形式、新的管理机制的共同促进下，图书馆管理水平和服务质量定会显著提高，高校图书馆定将会迎来蓬勃发展。
参考文献。
[1]胡小菁，范并思.云计算给图书馆管理带来挑战[j].大学图书馆学报，（4）。
[2]韩兆宏.也谈云计算给图书馆管理带来的挑战[j].图书馆学刊，（12）。
大数据时代的医学创新论文（精选18篇）篇七
20xx年5月世界著名咨询机构麦肯锡公司发布了《大数据：下一个竞争、创新和生产力的前沿领域》的研究报告，宣告“大数据”时代已经到来。大数据时代的到来对人力资源管理带来了新的变化和机会。通过运用大数据思维方式，利用移动互联网+的新技术、新方法能够进一步完善人力资源管理信息系统，使人力资源管理更加专业化、科学化，为人力资源管理信息化建设迈入4.0创造了条件。
二、人力资源管理信息化历程。
人力资源管理信息化，主要是指企业基于互联网，依托先进的人力资源管理理论，以软件系统为平台，通过信息技术对人力资源进行优化配置的动态过程。人力资源信息化是信息时代人力资源发展的必然趋势，是企业及时满足业务需求，实现企业高效的人力资源管理，增强企业核心竞争力的必然手段。笔者认为人力资源管理信息化随着信息技术的发展经历了1.0、2.0，3.0并在向4.0进发的历程。
人力资源管理信息化1.0阶段指的是上世纪80年代初，随着计算机在管理领域的普遍应用，国外一些先进的应用软件企业开始将关注点聚焦于人力资源管理领域。首先利用应用软件进行的是人力资源管理中最复杂最繁重的薪资管理，这大大降低了该项工作的繁冗程度并且提高了效率。由于当时计算机网络不是很普及，人力资源管理系统基本是孤立地、单一的软件。
随着数据技术、网络技术的发展，人力资源管理系统迈入2.0时代。人力资源管理信息化已经开始触及人力资源管理的各个方面。但是受限于数据计算能力和应用处理能力，对于大型集团的人力资源管理系统一般是按分支机构分别购置服务器部署运行，各分支机构定期汇总数据上报总部。人力资源管理系统2.0时代基本已经实现人力资源管理基础信息的电子化，使hr人员从繁重的基础信息处理工作解脱出来，有更多的时间去考虑组织及员工的发展需求。但是在2.0阶段，人力资源管理系统对于数据的分析和应用还停留在简单的报表阶段，还未形成对人力资源数据的预警、预测、数据挖掘和分析。
进入21世纪后，随着计算机和互联网技术的发展，人力资源管理系统采用数据大集中以及基于互联网访问的技术，从单一的人力资源部门的电子化软件扩展到涉及公司各个层面的关键信息系统。通过面向全员的信息化工具，人力资源管理系统3.0阶段一方面可以通过系统全面落实人力资源管理规划，另一方面通过延伸人力资源管理范围，提高各级人员参与人力资源管理的程度，有效地改善了人力资源部门的服务范围和服务质量。人力资源管理系统3.0阶段由于采用数据大集中技术，对数据的挖掘分析以及多维度的预警、预测已经成为可能。人力资源管理的数据优势已经在企业经营分析、管理决策中逐渐发挥出来。企业人力资源管理部门以及各级管理者已经开始利用人力资源数据提升经营决策的科学性。
随着大数据时代和移动互联网时代的到来，将大数据的概念和技术引入人力资源管理将进一步提升人力资源管理信息化水平，人力资源管理信息化将步入4.0时代。
大数据这一概念，首先要从“大”入手，“大”是指数据规模，大数据一般指在10tb（1tb=1024gb）规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4v来总结，即体量大（volume），数据从tb级别跃升到pb级别，庞大且连续的数据流使得数据更具完整性；多样性（variety），数据类型繁多，数据来源及承载方式多样化；速度快（velocity），数据可以高速地存储，借助于云计算，即使在数据量非常庞大的情况下，也能做到实时处理；价值的稀疏性（value），信息海量但价值密度低，犹如大海捞针却弥足珍贵。
进入大数据时代，对人力资源管理及其信息化建设将带来巨大的机遇和挑战，人力资源信息化在4.0阶段将呈现出以下特点：
1.人力资源管理系统数据的多样化及社交化。
在大数据时代，忠实地采集、记录人类活动的一切数据是基础。人力资源管理系统数据在大数据时代将不再局限于人力信息档案或者“人事部门”的数据。企业的经营数据、利润数据等业务数据也将纳入人力资源管理数据范畴。同时员工的社交数据、地点数据、工作数据等碎片数据也将被系统采集和分析。人力资源管理系统的数据模型和数据存储方式将被重新定义以满足数据存储、处理和分析所必需的高速和敏捷。
2.人力资源管理系统“移动化”与安全性。
为了能够随时随地获取“与人相关”的数据，大数据的收集渠道将不再仅仅局限企业内部的信息系统，人力资源管理系统必须具有随时随地获取数据的能力。人力资源管理系统数据获取将更多地依靠移动端甚至是传感器等新技术的使用，人力资源信息化需要打造一条有效连接hr所服务的管理者和员工的信息高速公路。由于“人的数据”高度连接和聚合，数据的安全性和隐私保护将成为一个重要课题。有效地解决数据的公开和隐私的问题将是人力资源信息化建设者必须面对和解决的一个重要挑战。
3.人力资源管理系统工具的多样化。
在拥有和采集了大量人力资源日常数据后，对数据的分析、整理、整合的能力将至关重要。传统的、单一的人力资源管理系统将无法胜任如此庞大的.数据处理任务。通过采购第三方的数据处理、分析工具将有利于提升人力资源管理系统的数据分析能力，有利于企业通过数据驱动人力资源管理创新。
同时，在人力资源管理人才招聘、人才测评、薪酬管理、人才绩效等垂直应用方面，由于大数据分析强调预测性以及前瞻性管理，人力资源管理应用将更具有专业性，市场上将出现多种专业性的应用工具。在人力资源信息化建设上，企业可以根据自身需要自主、灵活地选择专业化的工具，满足企业个性化需求。
4.人力资源管理系统“云服务化”
随着大数据和互联网技术的不断融合，基于云计算、云平台的人力资源服务平台将不断涌现。数据按需计算，企业按需付费的模式将不断成熟。对于传统企业来说，人力资源信息化将有了更快捷、便利的选择。企业信息化部门在实施人力资源信息化时将不再需要购置大量设备、采购产品软件后进行个性化实施，而只需按照企业需要购买相应的云服务即可。同时，由于在大数据应用的复杂性，不具有很强技术实力的企业可以借助云计算能力充分挖掘数据的价值，突破企业计算能力的壁垒，实现人力资源大数据应用。
大数据时代，企业的竞争将是数据应用能力的竞争。人力资源信息化建设的从业者利用大数据技术建设更加专业化、智能化的信息系统，为人力资源管理服务提供更加客观、科学的数据服务将给企业创造出巨大的价值。人力资源信息化建设也会因为大数据技术的应用迈入一个崭新的时代。
参考文献。
[1]周光华.基于“大数据”价值对人力资源管理的思考。
[2]唱新.大数据在人力资源管理体系的应用。
[3]李柯.大数据时代人力资源管理的机遇、挑战与转型升级。
大数据时代的医学创新论文（精选18篇）篇八
大数据时代的来临，使企业进入战略绩效管理信息化时代加快了脚步，然而，企业cio在面对繁杂、庞大的数据信息时，如何做到价值最大化的被企业利用，为企业战略绩效管理系统服务，需要一套庞大、严谨的战略管理体系支撑，在以企业战略管理体系的框架支撑下，数据才能使管理系统如虎添翼，引领企业飞速发展。
研究esp系统发现，建立大数据时代下的战略绩效管理信息化系统，先要明确发展战略目标，在此基础上，为数据信息的价值实现构建管理体系框架，数据信息能否被有效利用取决于战略管理系统的体系设计。
大量的数据信息在全面、有序的企业战略管理框架中被归类、识别，并通过战略管理系统中的分析工具被分析、重置，再通过辅助保障系统将分析后的数据信息按流程、组织，系统的输送给终端。形成一整套企业战略管理信息化系统，以便于员工高效和正确的运用数据，真正实现数据可用性。
从管理信息化落地执行的角度看，esp的贡献在于能够帮助企业管理信息化高效的实现，全面落地、彻底执行并可视化监控和有效的评估，否则企业再好的战略、全面的管理体系落不了地、也不能产生很好的效果，更谈不上发展。
大数据时代的医学创新论文（精选18篇）篇九
随着信息化的不断发展和进步，学校收费管理也在不断创新，将信息化管理引入到日常各项规范中，对于学校整体运行具有重要意义。在学校进行信息化管理过程中，收费管理是其中重要的组成部分，占据学校财务工作的较大范围，并且日常收费的工作量较大，因此可以采用信息化的方法，将收费系统进行信息化的处理，简化收费管理工作量，节省工作时间。本文通过对信息化背景下的学校收费管理制度进行分析，进而提出创新改进策略，以期使学校收费管理契合时代发展潮流，使之更有效、更准确地位学校发展服务。信息化的使用带来技术的进步，使得学校的管理发生重要变化，越来越多的学校开始使用信息化手段对学校进行管理，提升学校管理效率和管理水平。而在各项管理中收费管理是需要关注的问题，毕竟在收费管理涉及到学校日常各项经营情况，并且工作过程较为繁琐，在这样的背景下需要将信息化技术引入到日常各项工作中，完善学校各项收费制度，简化财务工作流程，提升各项工作的效率。
一、学校收费管理现状及存在问题分析。
学校收费的主要来源是学费，随着我国扩招力度的不断加大，学费标准也在不断提高，同时学校的收费工作量也相应增加，现金流也在不断增加。学校收费管理一旦出现漏洞，将会导致财务运转出现问题。一般来讲学校收费管理问题主要包括：
1.工作量大且繁琐。
学校学生人数众多，学校的各项管理制度也是不同的，这样就出现了在收费管理中的工作压力不断增加，在小学、初中和高中阶段还可以按照年级进行划分，统一制定不同的收费标准，但是高校收费管理按照上述方法是不适应的，需要按照招生专业和学院不同进行细致的划分，收费标准也是多样的，学校各院系、各专业之间缴费金额也是不同的，宿舍规格和学费减免等按照年级不同需要进行不同的划分，收费管理异常繁琐，按照传统的管理方式容易造成学生费用管理的混乱，学校财务管理出现问题。
2.学生经济条件差异。
小学以及初高中一般是义务教育阶段，学费较少，学校距离学生较近，费用方面负担轻。但是进入到大学阶段以后，学费本身较高，去除基本学费还包括生活费用，对于一些家庭贫困学生来讲负担过重，需要通过各种助学贷款和补助支付学费，但是这些贷款和补助并不是即时到帐的，一般按照助学贷款的类型和银行情况进行转款，造成学生欠款的情况，学校在费用管理方面面临问题，缴费工作的核定时间延迟。
3.缺乏部门间协调。
学校不断的发展，科技也在进步，使得学校不得不面临改革，对学校管理提出更高的要求，需要进行一定变革适应科技进步的需要。现阶段学校也在对自身管理模式进行变革，启用新型的管理制度，包括学籍管理、收费管理、现金管理等系统，促进学校管理的信息化。但是这些系统并不是相互关联的，而是相互独立的系统，虽然单独使用可以便捷相应操作，但是相互之间协调性不够，资源共享性缺乏，使得收费管理信息化高效性受到影响，不能达到学生在校期间的全面管理。
二、创新策略。
1.建立新型收费管理系统。
对于新型系统的建立主要包括收费模块的创新，将收入模块进行设计过程需要将学生费用情况和学校财务制度进行关联，并将学生的缴费类型直接关联到财务系统中。同时，在系统中设计查询功能，自动和学生其他信息进行关联，通过查询功能可以将收费记录、转账记录进行清晰明了的认识，便于管理。
2.改变账务处理方式。
如果是及时缴费的学生，在财务系统中进行清晰标注，如果是通过助学贷款进行缴费的学生可以计入“应收账款”，在款项到达以后转入收入，这样使得整体收费管理更加清晰明了。财务制度也是费用管理的重要部分，良好的财务制度可以作为费用管理的辅助工具，通过财务账务清晰的展示未交费或者款项未到达学生，进一步保证财务制度的完整性和费用管理的有效性。
3.加强各系统之间关联性。
学校收费管理需要和其他信息管理制度相关联，上级管理部门应该掌握学校的各项收费明细，并根据不同的收费标准将学生缴费情况进行整合，和其他信息化系统进行整合。将费用管理、成绩管理以及学籍管理进行关联，学校在调取信息时可以通过学籍查到相应的缴费情况以及学生各项成绩情况，将学生各项信息进行管理，建立统一的数据库管理系统，实现资源的整合，进一步提升学校收费管理的信息化水平，实现学校信息化系统的相互关联。
三、结语。
综上所述，随着科技的不断进步，信息化发展进程也在加强，学校收费管理逐渐向着信息化方向发展，因此学校需要进一步改进收费管理系统，改善现阶段收费管理标准，促进学校费用管理信息化的进步。
大数据时代的医学创新论文（精选18篇）篇十
去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的cio也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。
不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。
当然，很多it知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的bi，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧―。巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时bi的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。
看完此书，我心中的一些问题：
1、什么是大数据？
查了查百度百科，是这样定义的：大数据（bigdata），或称巨量资料，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4v特点：volume、velocity、variety、veracity这个好像是ibm的定义吧。
以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。
2、大数据适合什么样的企业？
诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢？销售订单数据？若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。
3、大数据带来的影响。
1）预测未来书中以google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。
3）变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。
大数据时代的医学创新论文（精选18篇）篇十一
大数据从被人们所熟知到现在各大领域的广泛应用，标志着人类已经正式走入“第三次工业革命”时代。大数据在营销领域的应用使传统的营销活动变得更加的科学化和个性化，本篇大数据论文的笔者认为，在享用大数据带来的便利同时，需要兼顾大数据带来的伦理问题。
近些年随着移动互联网、物联网、云计算的迅猛发展，it业又出现了一个新名词——大数据（bigdata），“大数据”（bigdata）的横空出世是it行业又一次颠覆性的技术变革，且已在各行各业逐渐形成燎原之势，大数据的出现不仅给当今世界带来了翻天覆地的变化，同时也潜移默化的影响着人们生活的各个领域。
对于大数据的概念，迄今为止仍然没有形成统一的准确定义，francisdiebold是第一个提出“大数据”术语的学者，他认为：大数据就是正在激增的数量和潜在的相关数据，主要是当今空前发展的数据记录和存储技术。而meta集团（现为gartner）的分析师douglaslaney（）在研究报告中，就指出数量（volume）、速度（velocity）和种类（variety）的增加可能是未来的一大趋势。虽然这一描述最先并不是用来定义大数据的，但在此后的十年间很多企业如ibm和微软仍然使用这个“3vs”模型来描述大数据。对此也出现了一些不同的意见，大数据及其研究领域具有影响力的领导者的国际数据公司（idc）在20做的报告中定义大数据为：“大数据技术描述了新一代的技术和架构体系，通过高速采集、发现或分析，提取各种各样的大量数据的经济价值。”从这个定义来看，大数据的特点可以总结为4个v，即volume（数量），variety（种类），velocity（速度）和value（价值）。4vs和3vs的不同之处就是增加了一个价值，指出了大数据最为核心的问题就是如何从规模巨大、种类繁多、生成快速的数据集中挖掘价值。demauro，a-，greco，m-和grimaldi，m-（）对大数据的定义进行了统一：大数据指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。由于利益相关者的角度不同，因此学者们对大数据定义的表述也不尽相同，但大数据的重要性却得到了一致的认同，即大数据在其数据量、数据复杂性和传播速度三大方面都显著的超出了传统的数据形态，也超出了现有的技术处理手段。
正是有了数据的爆炸式增长，大数据已经在学术领域、商业领域乃至政治领域都得到了密切的关注。《nature》出版了专刊“bigdata”，从互联网技术、网络经济学、超级计算、环境科学和生物医药等多个方面介绍了大数据带来的挑战。年《science》推出关于数据处理的专刊“dealingwithdata”，讨论了数据洪流（datadeluge）所带来的机遇，同时也指出如果能够有效地利用好这些数据，人们将会得到更多的机遇，并能对社会发展产生巨大的推动作用。
国外学者danielnunan（）就指出了大数据可能会产生影响的五大领域：社交网、数据所有权、存储问题、数据收集、公众隐私，因此大数据时代各大领域都将迎来新一波的迅猛发展期，同时它也决定了未来商业的发展趋势，尤其在营销领域大数据与营销的结合更是颠覆了传统的营销模式。
2-1营销活动将更科学化。
大数据的特征是容量大、种类多、高速度和有价值，因此大数据时代的营销不再是基于经验和直觉，而是基于科学的数据分析进行精准营销。曾经有过一个经典的大数据案例讲的就是“啤酒与尿布”的故事，在20世纪末的美国沃尔玛超市中，超市的管理人员意外的发现两个毫无关联的物品啤酒和尿布会经常同时出现在一个购物篮中，后续研究发现原来是因为美国一般都是年轻的爸爸出来为小婴儿购买尿布，顺便为自己购买啤酒，当然其中就用到了商品间的关联算法，而大数据正是通过海量的数据来实现精准的营销为企业竞争赢得先机。
2-2营销活动将更个性化。
随着数据的挖掘、采集、分析等环节的效率不断地提高，大数据的大容量、高速度、多样性以及高价值四个特点使得个性化的营销服务成为可能。营销的最终目的就是能够准确的了解每一个潜在的或者现实的客户需求并为其提供满意的产品和服务从而实现利润最大化，而大数据恰好能够利用其显著的优势，从海量的数据中提取有用的信息，准确地把握客户的兴趣点，了解客户的个性偏好，因此大数据背景下利用网络技术平台提供个性化服务是未来的一大趋势。
2-3企业营销组织机构和人员工作职能将围绕数据展开。
大数据时代下对于企业来说数据是最重要最珍贵的资源，因而数据的收集和整理以及数据的分析和处理将是营销人员制胜的关键。因此营销人员的工作将更多的是围绕着数据的采集、分析和处理展开。在营销领域采用数据挖掘是营销发展到一定阶段的必然趋势，而数据挖掘技术的应用能对企业的营销管理带来很多显著的利益，因此未来企业的营销人员的职能会发生转变，以数据挖掘、分析为主的组织机构将会成为企业的重要职能部门。世界著名的管理咨询公司埃森哲和麦肯锡都先后发布报告称，数据科学家的需求将会持续扩大，未来如何培养高技能的数据人才会是各大数据业务公司的重中之重。
2-4营销活动将可预测。
大数据是一场技术性的革命，海量的数据资源使得营销管理开启量化的进程，而运用数据进行决策是大数据背景下营销模式的一个重要特征。未来企业的竞争将是数据的竞争，谁能挖掘潜在的客户掌握客户的需求谁将能取胜，因此企业营销活动的成败关键就在于是否能准确地判断顾客的价值，而大数据的出现使得营销管理活动能够实现精确的预测成为可能。大数据之“大”就是数据量大，能搜集全面和综合的数据，并再结合数据算法建模的使用，便能充分地挖掘数据间的相连性，从而来预测市场的发展趋势，帮助提升营销活动的'可预见性。
总之，大数据时代的到来给营销领域带来了巨大的商机。可正当人们还沉浸在大数据所带来的各种便利和价值的时候，有一个问题已慢慢引起了全世界的关注，即大数据营销活动中一些有悖于道德伦理问题的存在令人担忧。
3大数据时代面临的挑战。
3-1数据的质量问题和数据人才的缺乏。
大数据的“大”是指数据量大，但数据量大不一定代表信息量大或者数据的价值大，相反由于数据量太大容易造成很多繁杂无用的垃圾数据的泛滥。高质量的数据是大数据发挥效能的重要手段，因此如何应用相应的技术手段对大量的数据进行深加工成为企业发展的关键。同时由于大数据时代营销人员的职能已逐渐转化为数据相关的工作，而数据人才的缺乏也是当今营销领域的一大挑战，因此如何培养数据人才充分利用数据的挖掘采集和分析技术来获取高质量的数据信息是我们的当务之急。
3-2数据的复杂化难以管理。
当今世界对数据的争夺问题已日趋白热化，各大企业都为获取有效的数据信息来赢得竞争的优势。虽然数据就像黄金一样把它们放在一个数据库可以保证安全，但这却不是一个实际的处理方案，一方面没有那么大的内存去存储；另一方面由于数据的珍贵，每个企业都小心翼翼地将数据当作财产一样存储在不同的服务器上，彼此之间互不连通形成一个个“数据孤岛”。而大数据时代又需要广泛的研究数据间的相关性才能从中发现客观规律，需要个体和集体的配合才能实现数据的共享从而实现数据的价值最大化。
3-3公众和个人隐私问题日益凸显。
当今数据的收集和存储能力已远远超过了数据的利用率（jacobs，），而目前这两种能力还不能有效的结合，使得数据的利用率较低且数据的泛滥很可能会使得公众的隐私受到侵犯。在大数据的营销过程中很多用户相关的信息都是以数据的形式存储在电脑上，而互联网的广泛传播使得数据的隐私问题越来越令人担忧。例如，很多企业为了经济利益将用户的个人资料私自出售，甚至还有一些不法分子窃取用户的个人信息对用户进行诈骗等，这已给个人造成了严重的困扰。
3-4数据精准性与服务精准性不对称。
尽管大数据营销可以让企业了解客户的需求，但精准的数据不一定能全面把握客户的心理活动。比如说一个顾客一直徘徊在商场一楼的鞋子特价区，此时这个顾客的举动可能说明了这个顾客对鞋子是有需求的，但不能说明这个顾客一定是一个价格敏感者。尽管大数据的确能够发现、跟踪和分析消费者的每个显性变化，但却无法全面把握消费者的内心活动，因为顾客的购买心理本来就是一个“暗箱”，他的购买行为是由很多因素综合决定的，可能是心理，可能是价格，还有可能是环境因素，等等。因此尽管大数据能够提供精准的数字，但却很难提供精准的预测，这里面涉及了一个不可确定性因素，就是顾客的心理。
4大数据背景下营销领域伦理问题的解决途径。
大数据对于营销领域来说是一把双刃剑，既是机遇也是挑战。它既能给企业带来巨大的商业价值，有效地提升企业的竞争力，同时也可能因为安全隐患问题给社会带来极大的危害。因此，本文试着从国家、企业以及技术手段三个层面来探讨如何有效地规避大数据自身带来的伦理问题。
4-1国家应当制定相应的法律法规来约束不法行为。
由于我国相对于西方发达国家来说，大数据营销起步较晚，因此相关的法律法规还不是很健全，许多不法分子利用一些法律漏洞来窃取消费者的隐私、侵害消费者的利益。从宏观层面来说，国家是市场有序进行的保证，而法律是依靠国家的强制力来维护公共生活的秩序。因此国家应加强相关的法律法规的建设来严厉打击不法分子、保护消费者的隐私安全。
4-2通过行业自律来约束自身的伦理机制。
由于法律仅仅是外在的约束因素，而要从根本上解决问题还需要加强行业的内在自律性，加强企业的内在道德观念，自觉的遵守道德约束。而事实证明，企业通过建立消费者隐私的保护机制，依法保障消费者的合法权益，是解决这些伦理问题的源头。（3）利用技术手段解决自身的问题。大数据的安全隐患问题是由大数据发展过程中自发产生的，因此可以充分的利用技术的优势有效的规避这些问题。人的自律行为是需要相当大的决心的，因为往往拒绝不了利益的诱惑，而法律的制定往往是滞后于技术的进步，人们往往是等到出现了问题后才会想办法制定相关法律，事实上也正是因为技术的不完善才给了那些不法分子钻空子的机会，因此依靠技术自身的优势来解决大数据背景下营销伦理问题是最切实有效的。
5结论。
大数据与营销管理领域的结合也是时代发展的必然趋势，更是企业在激烈竞争下取胜的关键举措。与此同时，我们在享受大数据带来的巨大商业价值时，也应客观的认识到大数据时代的安全相比传统安全更加复杂，对此理应结合法律的强制措施和行业的自律以及技术的显著优势，来保障大数据背景下营销朝着正确的方向发展。
大数据时代的医学创新论文（精选18篇）篇十二
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。
大数据时代的医学创新论文（精选18篇）篇十三
2.1加强法律的监督。
信息交换与传输在日常生活中是极为正常而又普遍的事情，在大数据时代背景下为保证信息安全，则需加强信息管理。而在信息安全管理中，仍会面对多种多样的问题，因此需要进一步建立和加强相关法规法律监管制度，运用法律来保障用户的信息安全[7]。通过加强法律监督的方式，用户会受到一定的约束。例如，网友“人肉搜索”其它公民的个人信息实际上已经侵犯了他人的隐私，这就需要运用法律保护个人信息，相关的法律需要进一步完善和加强，细化相关标准。而从国家和企业的角度看，同样要用法律的形式保护一些有关机密信息的安全，建立健全信息安全保护相关的法律，并加强监督。例如，在我国现有的有关网上信息保护的法律中，警察可对网上信息传输交换进行实时监督，对窃取用户信息行为进行处理，将触及到法律的行为加以管制，从而保障人们的信息安全。
2.2加快安全防护系统的更新升级。
信息科技发展极为迅速，但是相关的网络安全防护系统发展还相对滞后。在当前网络环境下，数据传输与交换量非常大，与此同时机密或敏感的数据信息也会增多，因此数据管理也容易出现漏洞和风险。在这种形势下，需要随时对数据信息泄漏以及网络攻击保持警觉的态度，并加大对数据信息的监管力度。为维护信息安全，可以从提高和升级信息安全防护系统入手。信息安全防护系统的更新升级利用大数据的优势，将各类数据资源的处理和分析机制进行整合，研究当前网络攻击关键技术所在，进而提高信息安全防护的能力。首先，安全防护系统要求能识别数据中的风险能力，并能够对风险进行分析评估，进一步抵御风险或网络攻击。简而言之，就是不断开发研制出更为高级的安全防护系统。此外，用户需要增强信息保护的意识，对自身的信息进行管理，必要时需要设置保密措施。
2.3调整信息采集策略。
就目前数据信息而言，数据已经朝着商品化的趋势发展，即用户的信息可以作为商品进行交易或买卖，虽然用户已经有意识地在保护自己的个人信息安全。因此为保障自身信息的安全以及私人信息不被泄露，可以对信息采集采取有效策略，并加强对程序内部数据的监督。例如，用户下载某个软件或app，这个软件或app有一些相关的协议，涉及到用户的隐私信息的采集。用户可以对自己的隐私数据进行限制采集，或者数据采集时该程序要对用户隐私进行保护，或者可以选择进行匿名处理。而无论是个人、企业还是国家，都可以开发相关的软件对程序内部加强监督，实施限制信息采集措施或者其他方式保护信息安全。
3结语。
综上所述，大数据时代信息安全问题主要包括了信息隐私的泄漏、信息安全防护系统的滞后以及网络恶意攻击等。因此有必要加强信息安全的保护，加大对数据信息的监管，调整信息采集的策略，并从法律上约束信息泄漏以及网络攻击的行为。而加强信息安全保护最关键还在于数据信息保护的技术层面，提高信息安全防范系统的层面，并且要及时更新升级，进而处理面对信息安全问题，推动信息安全进一步发展。
参考文献：
[1]马晓星.大数据时代面临的信息安全问题研究[a].天津市社会科学界联合会.科学发展协同创新共筑梦想——天津市社会科学界第十届学术年会优秀论文集（中）[c].天津市社会科学界联合会,:5.
[6]底涵钰,郑允凡,吕琳.大数据时代新媒体传播中个人信息安全问题研究——以“广东人肉搜索第一案”为例[j].西部广播电视,2015(12):42-46.
大数据时代的医学创新论文（精选18篇）篇十四
摘要：大数据时代来临，信息安全、数据泄漏的问题频频发生，有不少企业担心重要的数据外泄对企业形象及实际利益带来重大损害。
对于企业来说，能够在信息安全防护中快速的找出威胁源头是至关重要的。
何为大数据?根据维基百科的定义，大数据(bigdata)，或称海量资料，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信息。
自以来，数据已成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。
3月，美国宣布投资2亿美元启动“大数据研究与开发计划”，借以增强收集海量数据、分析萃取信息的能力。
美国政府认为，大数据是“未来的新石油”，一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，未来对数据的占有和控制甚至将成为继陆权、海权、空权之外国家的另一个核心资产。
对企业来说，数据正在取代人才成为企业的核心竞争力。
在大数据时代，数据资产取代人才成为企业智商最重要的载体。
这些能够被企业随时获取的数据，可以帮助和指导企业对全业务流程进行有效运营和优化，帮助企业做出最明智的决策。
这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用g或t来衡量。
同时，如此巨大的数据信息量，怎样做好信息安全的防护也是随之而来的问题。
当前大数据集群应用的数据库并不使用集中化的“围墙花园”模式(与“完全开放”的互联网相对而言，它指的是一个控制用户对网页内容或相关服务进行访问的环境)，内部的数据库并不隐藏自己，而使其它应用程序无法访问。
没有“内部的”概念，大数据并不依赖数据访问的集中点。
大数据将其架构暴露给使用它的应用程序，而客户端在操作过程中与许多不同的节点进行通信，要验证哪些数据节点和哪些客户有权访问信息是很困难的。
1.2智能终端的数据安全威胁。
中国已经超过美国成为全球最大的智能终端市场。
这些随身携带的终端不仅占用了人们大部分的时间，也存储了大量个人化的数据。
人们对于大数据总有这样一种担忧：“大数据并不安全”。
不仅如此，携带大量个人数据的智能终端也不安全，因此智能终端数据安全就变成了一个严重问题。
智能家居开始走向产品化，如果你所用的智能手机可以控制家里的所有智能终端，一旦被病毒控制，估计全家的智能终端都会成为攻击目标，那后果就不堪设想了。
1.3数据虚拟化带来的数据泄密威胁。
如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而数据虚拟化术就是挖掘和利用宝藏的利器。
与任何虚拟化一样，数据虚拟化是一种允许用户访问、管理和优化异构基础架构的方法。
而典型的应用则是数据的虚拟化存储技术。
对于用户来说，虚拟化的存储资源就像是一个巨大的“存储池”，用户不会看到具体的磁盘、磁带，也不必关心自己的数据经过哪一条路径通往哪一个具体的存储设备。
在应用虚拟化存储的同时，面对异构存储设备的.特点，如何统一监管则是一个新的难题，且虚拟化后不同密级信息混合存储在同一个物理介质上，将造成越权访问、数据泄密等问题。
2.1数据结构化。
数据结构化对于数据安全和开发有着非常重要的作用。
大数据时代的数据非常繁杂，其数量非常惊人，对于很多企业来说，怎样保证这些信息数据在有效利用之前的安全是一个十分严肃的问题。
结构化的数据便于管理和加密，更便于处理和分类，能够有效的智能分辨非法入侵数据，保证数据的安全。
数据结构化虽然不能够彻底改变数据安全的格局，但是能够加快数据安全系统的处理效率。
在未来，数据标准化，结构化是一个大趋势。
2.2加固网络层端点的数据安全。
常规的数据安全模式通常是分层构建。
现有的端点安全方式对于网络层的安全防护并不完美。
一方面是大数据时代的信息爆炸，导致服务端的非法入侵次数急剧增长，这对于网络层的考验十分的严峻;另一方面由于云计算的大趋势，现在的网络数据威胁方式和方法越来越难以预测辨识，这给现有的端点数据安全模式造成了巨大的压力。
在未来，网络层安全应当作为重点发展的一个层面。
在加强网络层数据辨识智能化，结构化的基础上加上与本地系统的相互监控协调，同时杜绝非常态数据的运行，这样就能够在网络层构筑属于大数据时代的全面安全堡垒，完善自身的缺陷。
2.3加强本地数据安全策略。
由于大数据时代的数据财富化导致了大量的信息泄露事件，而这些泄露事件中，来自内部的威胁更大。
虽然终端的数据安全已经具备了成熟的本地安全防护系统，但还需在本地策略的构建上需要加入对于内部管理的监控，监管手段。
用纯数据的模式来避免由于人为原因造成的数据流失，信息泄露。
在未来的数据安全模式中，管理者的角色权重逐渐分化，数据本身的自我监控和智能管理将代替一大部分人为的操作。
在本地安全策略的构建过程中还要加强与各个环节的协调。
由于现在的数据处理方式往往会依托于网络，所以在数据的处理过程中会出现大量的数据调用，在调用过程中就容易出现很大的安全威胁。
这样就必须降本地和网络的链接做的更细腻，完善缓存机制和储存规则，有效保证数据源的纯洁，从根本上杜绝数据的安全威胁。
2.4建立异构数据中心安全系统。
针对传统的数据存储，一般都建立了全面完善的防护措施。
但基于云计算架构的大数据，还需进一步完善数据存储隔离与调用之间的数据逻辑关系设定。
目前，大数据的安全存储采用虚拟化海量存储技术来存储数据资源，数据的存储和操作都是以服务的形式提供。
基于云计算的大数据存储在云共享环境中，为了大数据的所有者可以对大数据使用进行控制，可以通过建立一个基于异构数据为中心的安全系统，从系统管理上保证大数据的安全。
3结束语。
随着大量企业的入驻，对数据安全这一行业的发展起到了巨大的促进作用，对安全分析提供了新的可能性，对于海量数据的分析有助于信息安全服务提供商更好地刻画网络异常行为，从而找出数据中的风险点。
与此同时，大数据时代也同时促进了整个信息安全行业的发展，大数据分析与安全软件有效的结合后解决安全问题将变的容易简单并且快捷无比。
对实时安全和商务数据结合在一起的数据进行预防性分析，可有效识别钓鱼攻击，防止诈骗和阻止黑客入侵。
参考文献：
[1]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[j].计算机研究与发展，2013，1.
[2]陈明奇，姜禾，张娟.大数据时代的美国信息网络安全新战略分析[j].信息网络安全，2012，8.
[3]王珊，王会举，覃雄派.架构大数据：挑战、现状与展望[j].计算机学报，，10.
[4]郭三强，郭燕锦.大数据环境下的数据安全研究[j].计算机软件及计算机应用，2013，2.
大数据时代的医学创新论文（精选18篇）篇十五
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。
大数据时代的医学创新论文（精选18篇）篇十六
为了更好的保障大数据信息的价值，必须强化对大数据的管理与控制能力，尤其是对于分布式的信息数据进行观察、筛选，从而保障数据的利用价值[4]。大数据的发展路径中仍然存在许多的缺陷与不足，经常存在肆意传播谣言、恶意煽动等现象，在信息管理中必须采取科学的技术手段与理念实行管理，准确辨别信息的真假实现对大数据环境的还原与控制。例如，近些年伴随着大数据的持续发展，信息泄漏问题也在随之提升，这也间接为不法分子提供了许多的可用信息。对此，在今后管理过程中需要强化操作原则的管理，例如企业应当及时安装并更新系统补丁，构建入侵防范体系，同时为用户提供服务时杜绝在软件上安装后门，确保用户的信息不会被切取或泄漏。
3.2管理政策要求。
按照大数据的发展特征以及信息安全管理的基本规律，国家的相关部门应当及时将数据的管理当做是一项法律条款来完成，并不断的完善和优化这一条款，从而促使我国的数据信息发展可以实现持续性，有法律依据可以查询。应用统一性的管理方式，在信息不断开放的环境之下能够实现更加有价值与意义的管理，改善以往的信息网络各自作战的问题，借助整合数据的方式扩大数据信息的应用价值，进而保障信息的风险控制到最小，在网络信息的持续性发展中，借助法律方式可以更好的保障个人信息，在信息流通效益的同时也构建了完善的法律体系。对于上述所提到的而言，今后仍然需要在政策方面强化管理，一方面强化市场的自律性，尽可能完善大数据相关企业的信息使用安全性，预防信息泄漏以及信息恶意专卖等现象的发生。另一方面需要做好相应的监督与管理工作，构建完善的信用数据库的同时实现对征信系统的完善，做好对恶意信息传播的控制与监督，从而预防和减少诈骗现象的发生。
4总结。
综上所述，大数据时代的信息因为普及程度较高的特征，衍生出了大数据时代之下信息的安全性问题，用户之间的隔离不完全、不法分子的网络攻击等都会导致用户信息的泄漏，在实际工作中需要采取针对性措施进行预防和控制，提高大数据时代之下数据储存的安全性。
参考文献：
大数据时代的医学创新论文（精选18篇）篇十七
在大数据时代的大数据管理形式不断发展过程中，给企业发展带来冲击非常巨大。因此，企业要根据我国信息技术不断发展的形式，对大数据管理框架进行全面的设计和创新，如图1所示。在大数据的处理的过程中，主要是围绕着数据资产进行管理的，同时对大数据时代的大数据管理制度，进行全面的规划行、设计、创新，这样对其它信息技术管理领域，提供了便利的条件。其实，大数据时代的大数据管理最主要的目的，就是将大数据的价值进行充分的展现。另外，在大数据时代的大数据管理框架不断创新的过程中，有效的实现了大数据共享等性能，不断扩大了大数据时代的大数据管理的内容，对我国现代化信息技术的发展，起到了重要的作用和意义。
2。2开发与内容的管理形式。
在不断提高大数据时代的大数据管理形式的过程中，可以从两个方面进行，一是大数据开发管理，二是内容管理。其中大数据开发管理注重于大数据管理的定义，和管理解决策略，对其大数据的存在价值，进行有效的开发。换句话说，其实也就是在大数据时代的大数据管理的过程中，对其管理形式的开发，对大数据的功能和价值，进行充分的理解。
大数据时代的大数据管理中的内容管理是指：企业对大数据进行不断的获取、使用、存储、维护等工作活动。因此，传统的大数据时代的大数据管理形式，已经无法满足对这个时代发展需求。因此，在时代快速发发展的推动下，要对开发管理和内容管理，进行全面的创新和设计，对需要专门设定的管理形式，要给予高度的重视，可以利用的集合型的保存形式，进行全面的保存。
其实，大数据时代的大数据管理主要是为企业提供重要的发展方向，为企业提供重要的价值信息。大数据时代的大数据管理在数据应用和开发的过程中，起到了重要的衔接作用，也为我国信息技术的发展，打下了坚实的基础。
在大数据时代的大数据管理的过程中，数据框架管理起到了重要的作用，并且与大数据开发的过程中，有很多相似的地方。在传统的大数据时代的大数据管理的过程中，对其数据的开发、处理、保存等形式，都受到了一定程度上的限制。因此，在对大数据时代的大数据架构管理的过程中，对其操作形式，进行了全面的管理创新，避免受到范围的限制。另外，随着大数据不断的增加，大数据构架管理可以根据大数据的用途，质量良好的应用形态。例如：社交网络等形式。
与此同时，在最近几年的发展中，大数据时代的大数据管理形式，也面临着新的挑战基机遇。以此，只有对大数据时代的大数据管理形式，对个人信息、隐私等进行全面的管理，避免个人信息、隐私等发生泄露、不对称等现象的发生，这样不仅仅企业在发展的过程中，提供了最大程度上的安全保障，也为大数据时代的发展，带来了新的发展篇章。
3结语。
综上所述，大数据时代是信息技术时代不断发展的产物，不管对我国经济的发展，还是人们在日常工作、生活的过程中，都起到了重要的作用和意义。因此，本文对大数据时代的大数据管理发展的历程进行了简要的分析，并对大数据时代的大数据管理形式，提出了一些可参考性的建议，只有对大数据时代的大数据管理形式，进行不断的创新，对大数据时代的大数据管理框架，进行不断的构建，也只有这样的才能在最大程度上促进了我国信息技术的发展，也为我国各行各业的发展，提供了重要的发展方向，对我国经济的发展，也起到了推动性的作用。
大数据时代的医学创新论文（精选18篇）篇十八
摘要：在信息化飞速发展的今天，移动互联网、云计算、物联网、大数据等新概念相继出现。这些革命性的变化颠覆了传统企业的运营和管理模式，不断推动企业转型升级。大数据是指由巨型数据集组成的海量化、价值度低、流动性高、真实的数据资产。管理会计理论和实践必须积极适应大数据，以便有效的服务于企业目标。本文将探讨在大数据时代管理会计面临的变革和问题，并阐述如何更好地提升管理会计工作，创造出更多的价值。
近年来，企业数据量的快速增长让管理会计力不从心，尤其是在分析和处理海量信息方面遭遇了重大瓶颈。对大数据应用的研究，逐渐成为有效提升管理会计工作质量的重要议题。在12月，财政部发布了《企业会计信息化工作规范》，它被视为大数据时代企业财务数据分析变革的集结号。
管理会计是企业发展中的一项关键工作，在大数据时代，管理会计应加强对财务数据的分析和处理，深入挖掘数据背后的信息，从而为企业创造价值。随着企业对大数据依赖程度的提高，管理会计要实现价值提升，应从以下三个方向进行变革。
(一)服务型向管理型转变。
管理会计职能以往被单纯的定义为向管理层提供信息。在大数据时代，管理会计的职能应得到拓展。通过大数据平台，企业管理层可以实现广泛互联，不仅是企业内部，还可以揽括企业上下游的供应商和客户等，实现会计信息的集成共享。在此基础上，管理会计可以有效地分析经济趋势、竞争对手、市场环境、供应商及客户需求等信息，从而充分发挥会计工作的主动性及创造性，更有利于企业的长期发展。从某种意义上来说，管理会计已不是企业管理体系的旁观者，而是逐步蜕变为企业内部的一系列具体“管理行动”，成为管理控制机制的设计者、管理控制活动的参与者，甚至在部分控制领域，扮演领导者的角色。
(二)事后分析型向过程控制型转变。
传统的管理会计主要是事后对企业的经营管理控制进行分析。在大数据时代下，仅仅对结果进行分析是不够的。结果的分析不能全面地了解企业情况，应融入到企业经营的全过程中，加强对经营过程的分析，向全过程管理控制转变。通过对大数据的应用，管理会计能够对经营过程中的关键成功因素进行再判断，对关键指标的偏离情况进行再分析，对过程行动计划和方案进行再修订，对核心资源要素进行再配置等一系列管理工作，高效地分析事前、事中和事后数据，有效提升数据分析能力，为企业的长期健康发展提供重要保障。
(三)传统处理型向信息管理型转变。
随着社会的`不断进步，企业的信息化程度越来越高，对信息技术的应用也越来越广泛。特别是在管理会计工作中，信息技术的有效应用对于提高工作质量有着极大的帮助。在大数据时代，由于企业的数据不断增加，传统的信息处理方法已经无法满足管理会计工作的需求，加强信息管理，提高信息化水平已刻不容缓。此外，通过将信息技术重点运用在大数据处理上，可以有效地提高信息的准确性、及时性和完整性，从而更有利于管理会计工作的开展。
管理会计作为会计的一个分支，是精细管理和价值创造的重要工具。然而一直以来，管理会计由于高水平人才缺乏，常常不受企业高级管理层的重视。企业的会计工作往往集中在财务核算上，账务处理和报表编制占据了主要工作精力。为企业提供决策支持的管理会计没有得到应有的地位。具体来说，当前管理会计所面临的问题包括：
(一)企业对管理会计重要性认识不足。
在我国，财务人员晋升到企业高级管理层的情况较为罕见。企业经营过程中，往往侧重于营销、生产、质量等环节。而财务管理作为企业管理中的重要一环，受到的重视程度不高。管理会计作为会计体系中的重要组成部分，可以为企业的生产经营活动提供关于规划、控制和考核等方面的重要信息，并协助管理者进行决策。部分企业的经营决策者由于缺乏分析和理解会计信息的能力，所以并不十分重视管理会计所提供的资料，使得管理会计在企业中的重要性下降。此外，一些中小型企业则认为管理会计是大型企业才需要的，对于中小型企业，管理会计成为了可有可无的存在。
(二)高水平管理会计人才不足。
在我国，目前适应企业需求的高水平管理会计人才严重不足。这主要是两方面的因素造成的：第一，对会计专业的培养存在问题。在我国的大学教育中普遍偏重财务会计，而不注重管理会计。同时，专业学科的设置较为单一，授课的知识面相对较窄。对于一个合格的管理会计人员来说，不仅要具备扎实的财务专业知识，同时还需要具备广泛的其他专业学科知识，以适应不同工作环境下的需要。第二，企业会计人员的整体专业素质亟待提高。许多企业的会计人员对管理会计的认识不足，还停留在基础的财务分析方法上。事后记账、出具报表成为主要的日常财务工作，极少主动将管理会计的方法与实际工作中获取的信息有效结合起来进行分析。同时，一个优秀的管理会计，不仅要懂得管理、数学和经济等方面的知识，还要全面了解企业的经营流程。目前，这类复合型人才在我国相当缺乏。
这是一个高度信息化，到处充斥着数据的时代。管理会计的作用恰恰是基于广泛数据分析，为管理者进行科学决策提供保障。因此，无论是在国家层面还是企业层面，都应该尽快转变观念，认识到大数据时代管理会计工作的重要性，并加强管理会计人才的发掘和培养。具体来说，大数据时代管理会计工作的提升路径可以包括：
首先，在国家层面应将会计准则与国际接轨，同时加大对管理会计理论的研究，并结合中国实际情况，制定一套适应中国国情的管理会计体系；其次，在高等教育层面应合理设置课程，加强管理会计学习，并适当融入大数据相关知识，以适应新形势的要求；最后，将大数据下管理会计实践中的优秀案例和先进经验，列入会计人员后续教育项目中，供广大从业人员交流和学习。
(二)部署财务职能转型。
在大数据时代，财务职能的发展趋势是协助企业进行资产管理、风险控制、决策支持、价值引领等方面。传统的财务职能应尽快部署转型，将日常的标准化、重复性工作进行剥离、集中或外包，并重新定义财务流程和岗位职责，将管理会计作为企业财务职能的核心。
数据来源广泛、体量巨大、种类繁多，这些都是大数据时代的标签。只有通过专业的管理会计人才进行深度的挖掘和分析，才能从中得出对企业决策有价值的信息。因此，人才是企业有效运用管理会计的关键因素。要加强管理会计人才的培育，一方面可以加大招聘力度，通过丰厚的薪酬待遇和良好的工作环境，吸引优秀的人才加入；另一方面，通过对现有员工开展培训和交流等活动，提升员工能力，补齐知识短板，更好地适应企业的要求。
(四)强化管理会计地位。
高级管理层要充分意识到管理会计对企业的重大意义，并促进企业的经营管理层重视管理会计。除此之外，还要加强财务人员的组织地位，给予一定的权力以便顺利开展信息搜集、整理和分析等工作，深化管理会计的应用。
大数据时代对数据的应用日趋广泛，管理会计工作者应发散思维，积极寻找为企业创造价值的领域。目前，在大数据时代管理会计的价值展望包括：
(一)决策支持。
在传统的企业管理中，由于数据缺乏，决策往往是凭决策者的经验和商业直觉来进行判断。大数据则对企业决策方式产生了重大影响，通过历史数据的积累和数学建模、数据挖掘技术等方式，能够提供更理性的数据决策模式。管理会计可以充分利用大数据分析方面的优势帮助企业进行决策。当遇到重大决策问题时，管理会计应尽可能全面的收集企业内外部数据，为决策者做出合理决策提供保障。
(二)预测支持。
在传统的管理会计中，较少涉及预测职能。而在目前的大数据应用领域，最突出的就是预测技术。预测技术可以拓展管理会计的职能范围，并作为管理会计为企业创造价值的重要方式。以销售环节为例，企业急需依据客户的个人身份、购买记录、位置信息、社交习惯等信息构建预测模型，进而有针对性的进行分类促销。数据越大越精确，越有利于模型作出准确的预测。目前，许多企业都在加大对预测领域的投入，管理会计应利用自身专业性，帮助企业建立预测模型，从而提升企业管理效率与运营绩效。
(三)控制支持。
控制是指企业为管理风险、增加实现既定目标的可能性而采取的行动。这些行动由管理层负责计划、组织并指导实施，为实现目标和目的提供合理保证。大数据时代强调企业对日常经营管理活动进行全面地记录和分析，因此提升控制的效率被视为决定性因素。管理会计中的流程管理和内部控制等，将极大地加强企业对于运营的控制，从而保证运营效率。
(四)评价支持。
管理会计负责对组织内部的个人、机构或项目进行评价，其评价标准即包括财务信息，也包括大量非财务信息，从而有效规避单纯依赖财务信息评价的缺陷。大数据时代对评价职能进行了改变，在传统的评价中，企业更侧重内部评价，而大数据时代因为拥有大量外部信息作为评价依据，所以应该加强从客户价值的角度进行评价。管理会计的业绩评价工具可以更好的适应这种转变，从而提升管理会计的价值。
五、结束语。
管理会计是企业发展的关键工作之一，随着大数据时代企业数据的日益丰富，管理会计的工作也面临着许多挑战。如果拒绝适应和改变，不仅会对企业会计数据的收集、整理和应用等工作造成困扰，甚至还会对企业的发展形成制约。管理会计应把握时代的脉搏，积极的面对大数据，深入地分析大数据，从而为企业管理层提供有价值的信息。作为企业则应该紧紧抓住这一契机，采取有效措施积极应用大数据，使企业的发展再上一个新的台阶。笔者结合自身多年工作经验，以及对管理会计的认识，论述了在大数据时代管理会计面临的变革和问题，并阐述如何更好地提升管理会计工作，创造出更多的价值。希望本文能为读者对提高管理会计的工作质量、创造管理价值提供一些思考和启发，共同为推动国家经济的发展，保障经济平稳运行贡献力量。
参考文献:。
[1]王f溪.浅析大数据对管理会计的影响及对策[j].中国经贸，2015(15).