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大数据时代的医学创新论文（实用18篇）篇一
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（实用18篇）篇二
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（实用18篇）篇三
摘要：随着经济社会以及改革开放的发展和深入，高等教育的层次、规模及形式都得到了大范围的发展变化，教育事业取得了很大的进步。这对校园管理创新也提出了更高的要求，本文就高校管理创新视角下危机应急管理机制构建创新进行分析和总结。
由于我国高等教育一直处于较为封闭和稳定的环境中，高等教育发展的过程中所遇到的一些新的问题已经难以用传统的校园管理策略进行解决，尤其是针对高校的突发危机事件，如果处理不当将会引发严重的后果，以往的传统校园管理模式难以对其进行有效的处理和化解，因此需要顺应时代的发展，对高校的管理机制进行创新。
一、高校管理中校园危机的定义、特征。
高校危机主要是指突然发生的或者将要发生的对高校师生产生严重影响和冲击的不利于校园稳定的事件。与社会危机进行相比，高校危机具备其一般的特征，但是与此同时也具有一定的特殊性，通过对近几年高校危机的分析发现，其具有以下几点较为明显的特征。第一，突发性。校园与其他组织机构相比对管理工作更为的注重，因此，相较于社会环镜，校园内是极为安全的，但是由于管理模式不全面等问题，也会引发出一些危机问题，这些危机一般情况下都无明显的征兆，由于发生的事件和地点无法预测，因此难以得到有效的避免，从而导致事件的处理滞后和被动。第二，危害性（威胁性）。校园危机不良事件的发生，无论是个体性还是群体性都会对校园的学生和教师及相关教工人员产生不良的影响，不管是生命危害还是财产危害，都将会对校园师生的心理造成一定的阴影，严重时甚至会对整个校园乃至社会的稳定产生影响。第三，扩散性（传播性）。社会发展加大了高校与其的联系，随着人们对高校的管理和发展同样投入了更多的关注，加上信息和网络的普及，使校园的危机事件传播速度加快，这就对校园的危机事件管理工作提出了更大的要求。第四，集聚性（群体性）。大学生是高校主体，其处于身心发展的特殊时期，使其在面对一些重大选择时会变得犹豫和迷茫，遇到问题难以解决时会采取极端的方式，处于较为混乱状态，思维活跃但是同时也缺乏理性，最容易出现群体性的行为，如果难以进行及时且妥善的管理，将会出现难以估量的后果。
二、高校有效危机应对管理机制构建创新。
（一）对高校的危机管理决策机制进行有效建立。
危机核心管理理论提出，高效的危机管理体系核心为完善的危机决策系统，而高效的危机决策系统核心为高效的决策组织。为了确保应对高校危机事件能及时被处理，需要对事件处理决策进行机制创新，相关的人员可由学校各个教学单位管理人员及职能部门相关的负责人所构成。危机决策组织需要召开不定期会议，对这一阶段校园中出现的异常情况进行全面分析，并且根据实际情况提出解决措施，交于相关执行部门进行落实。同时，校园需要将危机决策组织建设普遍化，给予一定的财力和物力支持，对校外专业管理人员及心理专家进行聘请，共同参与到校园危机处理决策中来，组织分工明确，如遇校园危机事件的突然发生，需要积极互相配合，进行沟通、协调处理，能对危机进行及时有效的化解。
（二）完善的危机管理预警机制建立。
第一，对危机信号进行识别。危机事件的发生都会具有一定的征兆，因此，需要要求校园师生对危机发生的原因进行了解，形成危机事件的早期警觉和预防，对危机事件制定明确的操作界定，以此实现复杂情况下对于危机的辨别和区分。第二，加强教育，进行相应的危机模拟训练。对学生进行经常性的安全防范、交通安全和人身安全等内容的教育，提升学生的`自我保护意识和危机识别能力。依据学校的自身条件，可以适当的进行相关内容的教学，例如心理训练教学、危机识别教学和危机处理演练等。
（三）高校快速危机处理体系的建立。
第一，危机指挥总部建立。一旦发生校园危机，危机处理总部需要迅速启动处理小组，进行危机发生原因和相关信息的调查及核实，做好应急预案设计，将危机处理策略和实施落实统一，控制危机所产生的影响。第二，现场处理实施，减少大型事件引起的伤亡。校园危机的处理效果关键在于速度，当事件发生时需要进行及时有效的决策、分工、处理，如果牵扯到民事和刑事问题，则需要加强对现场的维护和证据保留。
结束语：
综上所述，高等院校是对国家未来管理者和建设者进行培养的摇篮，高等院校校园的安定和谐是对整个社会稳定和谐建设的主要组成部分。在这样的形式之下，对高校的管理人员提出了更多的要求，因此我们必须针对高校的实际情况来进行有效、深入研究，对高校现阶段的外部和内部环境有一定的了解和掌握，工作人员要有前瞻性和针对性，创新高校危机和突发事件的处理方法和机制，全面促进高校环境的长远健康和谐发展。
参考文献。
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大数据时代的医学创新论文（实用18篇）篇四
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（实用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（实用18篇）篇六
摘要：艺术类高校图书资料室的建设对于师生的学习和研究具有重要的作用。本文介绍了艺术类高校图书资料室的任务和职能，简述其管理现状，并提出了艺术类高校图书资料室创新化管理的有效办法。
高校图书资料室是全校资源汇集地，学生在此处可以找到许多专业书籍，补充知识。图书馆管理不能再使用传统的管理办法，应该有一定的创新。图书资料室管理创新不仅体现在硬件设施的更新上，还要创新管理理念和管理模式。高校艺术图书资料库为广大艺术爱好者提供学习的平台，有重要的实用价值，也应与时俱进。
一、艺术类高校图书资料的任务与职能。
艺术专业的学生重视灵感的来源，需要查阅大量的资料，尤其是获取最新资料。高校艺术图书资料室中收藏了大量的资源，有名人作品、学生优秀作品、教学资料，为教师教学和学科研究提供大量的帮助。艺术学院资料室有助于学生在最短的时间内获得最精确的知识，也能为其进行学术研究提供参考文献。出于服务师生科研的需要，艺术学院图书资料管理应该更有条理，及时更新数据，增加数据量，帮助教师和学生从中获取知识。
二、艺术类高校图书资料室管理现状。
当前，艺术类高校图书资料室的资料不论在数量还是规模上都不能满足需求，主要有以下问题：一是虽然艺术图书资料室管理人员配置齐全，职员的服务质量也较高，但是图书资料室的管理模式过于陈旧，管理者的创新意识不足，专业管理人员少，使得管理人员的整体创新意识不足；二是艺术图书资料室管理人员工作态度过于刻板，缺乏人性化管理方式，管理人员工作缺乏积极性，进而提出创新管理办法的可能性大大降低。三是图书资料室资料更新速度慢，外部新型知识在很久以后才能出现在资料室，没有跟上时代发展速度，不能满足师生教学需求。因此为了给师生提供更加充足的资料，需不断创新资料室管理模式。
三、艺术类高校图书资料室创新化管理的有效途径。
1.创新艺术资料的管理理念。首先，管理者需实现思想转变。传统的管理思想是以满足阅读者的需求为主，在这种思想主导下，管理者的权益没有得到保证，他们在工作中会表现出不满情绪，工作效率不高。因此，艺术类图书资料室管理观念应该转变为以满足阅读者和管理者为主，合理调整管理模式，这样能充分调动资料室管理者的工作积极性。此外，艺术类资料室管理者应该提高服务质量，对于前来借书、咨询的读者应该热情接待。管理者只有不断利用先进生产力改进自己的工作模式，才能在工作上有所创新和突破。
2.艺术资料室管理中硬件设施的更新。传统的资料室中只有书架、箱子、桌凳等简易的设施，引入计算机技术之后，在网络空间建设海量的存储空间，将资料数字化，以数据的形式存储在网络空间，可以保证其安全和清晰度。因此，管理员需要不断更新资料室内部的硬件设施，自觉提高计算机操作能力，将资料准确输入网络中，为师生提供最新资料。
3.创新艺术类高校图书资料室的管理制度。现在图书资料管理重视信息量的积累，网络化和数字化程度高，管理员的地位被弱化，如果资料室的物质和人力资源得不到充分利用，其中的价值就不能被充分体现出来。在艺术资料室管理中一定要重视管理者的作用，他是一切活动的主体，资料室的管理制度一定要围绕“人本主义”来制订，调动职员工作积极性，将其价值充分发挥出来。对于资料管理工作的分配，应该做到合理公正，严格有序。从职员的挑选到进入工作岗位，一定要遵循规章制度，并采取一定的奖励和淘汰机制，保持良性竞争。
4.创新艺术类高校图书资料室的管理方法。资料室管理办法的创新归根到底是为了发挥职员潜在的价值，提高资料室服务质量。管理办法创新是为了提高员工工作积极性和主动性，更新和完善资料室网络资料检索系统，节约读者的时间。另外，在检索结果中能够显示被检测资料的字节数和信息简介，使阅读者能够判断是否为自己寻找的资料，并且对于一些资料要显示目前的更新进度和最新情况。现在很多艺术院校的图书馆采用网上信息检索，建立电子阅览室等，为师生提供有利的学习环境。
四、结语。
为了满足师生的需求，艺术类图书资料室管理模式需要不断创新，可以从管理理念和管理方式着手，希望本文的探索对艺术类图书资料室管理质量的提升有所助益。
参考文献：
[1]陈慧.资料室现刊管理模式探析——以西安航空职业技术学院资料室为例[j].湘潮（下半月），（5）.
[2]裴霞.浅谈高校电子阅览室的建设和管理[j].金陵科技学院学报（社会科学版），2011（2）.
[3]叶翎，李华.辽宁省高校图书馆典藏工作现状与创新[j].图书馆学研究，2011（16）.
[4]刘志杰.浅析高校图书馆勤工助学管理模式——以周口师范学院资料室为例[j].科技情报开发与经济，2011（18）.
大数据时代的医学创新论文（实用18篇）篇七
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（实用18篇）篇八
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（实用18篇）篇九
摘要：随着我国现代化信息技术的飞速发展，互联网、物联网以及云计算已经被广泛应用于各行各业，大数据应运而生。在我国企业管理会计工作开展过程中，大数据不仅为此项工作提供了便利，使工作效率得到有效提升，而且还给管理会计工作带来了很大的挑战，使管理会计工作产生重大变革。本文就大数据时代管理会计工作变革进行了讨论，首先文章阐述了大数据时代下管理会计工作的相关概念，然后讨论了这种环境下管理会计工作上发生的变革，最后指出了管理会计工作所面临的挑战并提出了一些建议实现大数据在管理会计中被有效应用。
（一）大数据的相关概念。大数据是指在现代信息技术飞速发展的大环境下运用新处理模式所产生的具有更强的决策力、洞察力以及优化能力的准确、巨量、多样的信息资产。大数据的定义与数据聚集有着本质上的区别，并不是单纯地对数据进行统计，而是按照一定的方式对相关数据进行专业处理，这种信息数据处理方式存在一定使信息增值的功能，只要信息数据来源真实、准确、完整，那么所处理出来的信息就会具有高效性的特点。企业随着经营时间的推移各个会计年度的信息数据就会越积越多，如果在利用传统数据库来管理这些信息数据不仅在处理速度上难以与大数据相比，而且在对相关数据进行存储、分析方面出现错误的机率很较大，难以得出准确、全面的数据为企业发展决策提供有效依据。（二）管理会计的相关概念。管理会计可以被视为是会计领域的一个分支，与企业的资金活动密切相关，以尽可能地实现自身效益最大化为目标控制和管理单位现在和未来的资金周转，进而为管理者制定未来发展决策提供重要依据而设立的。随着我国市场经济的快速发展，越来越多的企业开始运用管理会计，管理会计的.职能包括以下几点：第一，对经营管理目标进行规划。第二，管理会计通过进行绩效考评对分权单位或部门效益实现情况测评并向上级反馈，可以避免一些单位或部门为自身利益而相互竞争冲突、增加行政开支、发生浪费等牺牲企业整体利益和长远利益的现象的发生；第三，管理会计可以借助财务会计业务处理办法对单位财务成本收益信息进行加工预测，制定良好的资金运作方案，使资金运转处于良性循环状态。
（一）由服务型转变为管理型。在大数据时代下管理会计的职能得到了一定的拓展，在与企业管理目标一致的基础上管理会计通过大数据平台可以实现信息灵活控制、及时互联，分析和预测市场发展大趋势、竞争对手以及供应商的资源情况，对企业管理工作进行流程设计和控制管理使企业发展由被动向主动转变，充分发挥会计工作的主动性以及价值创造作用。由此可见，管理会计并不是管理系统的旁观者，而是扮演着管理者的角色。（二）由事后分析转变为全过程管理控制以往很多企业的管理会计工作并不贯穿于企业运营全过程中，而是事后对企业的经营管理控制进行分析。大数据时代下，管理会计不仅仅是对结果进行分析，而是融入到了企业发展的全过程中去，甄别发展关键因素、纠正关键指标目标偏离、查找管理过程中出现问题的原因、修订和完善过程行动计划和方案、实现核心资源要素的再配置等一系列管理工作，为企业的长期发展提供重要的数据信息。（三）由传统管理转变为信息技术管理，大数据时代的来临使得管理会计的管理方式发生了巨大的改变，管理会计如果再沿用以往的信息数据处理办法已经难以适应市场和企业发展，目前很多企业都将信息技术运用的重点放在大数据处理上，尽可能地提高企业信息的准确性、及时性、全面性。（四）由财务报告审计方式转变为连续审计的方式。以往企业审计工作主要是发生在会计自然年度或人员离职的情况下，审计工作方式也就是通过对业财务报告审计来完成，这种审计方式不仅全面性较差，而且真实性也难以得到保证。
（一）没有正确认识管理会计工作的本质。一些企业的管理者只注重企业效益，而忽略内部控制管理工作。对于自身会计工作也只是认为只要能妥善处理好会计业务就可以了，忽视了内部管理会计工具有效应用对企业发展的影响和作用。（二）对大数据应用的重视程度不高。一些企业对大数据这样定义理解模糊，认为大数据等同于以往的计算机信息处理，这些企业特别是一些中小企业根本没有意识到成本效应原则投入一定的人力和物力来使大数据充分应用到管理会计工作中去，难以切实提高管理会计的工作效率。（三）人才的综合素质有待提高。单单是能够利用大数据处理还是远远不够的，对于处理过的信息还需要管理会计人员来进行筛选、分析，进而得出对企业发展有影响的信息资源。（四）大数据信息共享存在漏洞。一些企业在对自身数据信息的管理上存在着一些弊端，没有对一些保密数据设置管理员权限，也没有安排专业人员为企业安装相应的安全防护系统，一旦出现问题难以落实到个人，容易造成企业不可挽回的损失。
（一）正确认识管理会计的本质。企业的管理者应当加大对内部控制管理工作的重视程度，认清管理会计有效应用对企业发展的影响和作用，不仅自身要支持管理会计工作，给予其一定的权力来积极开展信息搜集、编制、预测、分析、审计工作，而且还对其他部门提出一定要求，要求其积极配合管理会计工作，为管理会计工作的顺利开展提供一定保障。（二）重视大数据的应用。企业应当加大对大数据应用的投入，可以投入适当的人力物力在系统硬件和软件等方面进行全方位完善，将管理会计与大数据处理紧密相连，使管理会计运用最新系统更高效、快速地分析、预测相关信息资源，及时发现企业潜在管理风险，及时向管理层反馈结果，商定最佳解决方案。（三）提高人才的综合素质。企业还应当重视的管理会计人才的培养，不仅要通过严格的选拔程序选聘一些会计知识和信息技术掌握较为熟练的人员担任管理会计职务，而且还要加大对管理会计人才的培训力度，安排权威人士为其讲解最新的管理会计业务处理办法，使人才更好地为企业服务。（四）制定一套完善的大数据信息共享制度首先，企业应当明确岗位权责，给予每个人一定的管理权限，不可越权，一旦出现问题能够及时落实到个人；其次，要及时安装防盗安全系统，防止一些不法分子通过网络窃取企业经营、客户、供应商等重要信息，为企业稳健发展提供一定保障。
作者:刘钰辰王学香任顺娟单位:中国农业机械化科学研究院。
参考文献：
大数据时代的医学创新论文（实用18篇）篇十
摘要：传感器网络协议作为传感器与传感器之间，传感器与用户之间的通信媒介，在数据传输过程中因缺乏数据管理，经常导致传输给用户的数据是混乱的。针对上述问题，研究一种基于数据管理的传感器网络协议。该协议采用分层思想，将传感器网络协议分为四层：物理层、访问控制层、网络层以及应用层，并将传感器网络协议层集合成网络协议栈，完成数据有序传输。
关键词：数据管理；传感器；网络协议；协议层；协议栈。
目前存在的传感器网络协议由于层次划分的并不明确，经常导致采集到的数据出现混乱，不利于后期的数据管理（存储、处理和应用等）[1]。因此为方便后期数据管理，在数据管理的前提下，对传感器网络协议进行研究，以期解决数据混乱的问题。首先构建传感器网络协议层，协议层主要包括物理层、访问控制层、网络层以及应用层；然后将各层组合在一起构建传感器网络协议栈，协议栈主要为各层之间的数据传输提供软件方面的指导。基于数据管理的传感器网络协议研究，为数据通信工作奠定基础，加快了数据的`获取，方便了数据传输。
一、传感器网络协议研究。
传感器网络是微电子技术、嵌入式信息处理技术、传感器技术等几种结合并构建的一种属于计算机网络。数据量大且繁杂是当代大数据时代的特点，如果不对数据加以处理，人们要想快速、有效获得自己需要的数据，无疑大海捞针的，因此为应对当前传感器网络存在的问题，将设计好的网络协议嵌入其中是当前研究的重点课题之一[2]。
（一）传感器网络协议层。
为解决传统传感器网络协议划分不明确，导致数据混乱，不利于数据管理的问题。本次研究的传感器网络协议明确划分为4个层次，每个层次负责数据管理过程中的不同步骤，以规范数据流向。下图1为是传感器网络协议结构图。从图1中可以看出，本次研究的传感器网络协议一共分为4层：物理层、访问控制层、网络层以及应用层[3]。（1）物理层。传感器网络协议物理层主要负责定义物理通信信道和与访问控制层之间的连接。简单的说，就是接收或发送传感器前端摄像头采集到的数据，以及维护由以上数据构建的数据库。（2）访问控制层。传感器网络协议物理层主要负责物理层中数据的分类管理和传输。分类管理主要根据采集的数据类型进行分类确认，而传输主要是将分类结果进行传输。（3）网络层。传感器网络协议网络层是整个协议中的核心层次，主要负责传感器与传感器、传感器与观察者之间的通信以及信息交流。在网络层中可以实现多种异构数据的兼容、融合以及转换、传输，为后续数据管理做好前期的工作准备，使得不必在后期进行二次处理[4]。（4）应用层。传感器网络协议网络层是整个协议中的最后一个层次，主要负责与用户之间的数据交互，也就是将以上几层的数据分析结果按照用户的请求发送给用户。
（二）传感器网络协议栈。
协议栈，又被称为协议堆叠，是上述介绍的4个层次的总和，其实质反应了数据的往复传输过程。从下层协议的数据采集到数据传输再到上层协议的数据呈现，之后又从上层协议发出命令，命令下层传感器进行数据采集。传感器网络协议栈协调了不同层级之间的数据属性，在协议体系中，数据按照规定的格式加入自己的信息，形成数据位流，在各层级之间传递[5]。传感器网络协议标准采用了ieee802.15.4标准，各层级之间利用接入点实现数据交流和管理，一般接入点有两个，一个接入点负责数据传输，另一个接入点负责数据管理。在传感器运行过程中，各种不同属性的数据在不同层级上奉行不同命令。这样做有利于数据的有效分类，使得数据管理更为方便。
二、结束语。
传感器能够监测外部环境信息并按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求，广泛应用工业生产、机械器件制造、灾害监测、气象预测等诸多领域。但是由于传感器的监测是实时监测，所以数据量过于庞大，如果不加以管理，将会直接影响后期数据分析结果。本次研究针对上述问题，将数据管理作为中心指导思想，进行传感器网络协议研究，以期为数据管理做出技术支持。
参考文献。
大数据时代的医学创新论文（实用18篇）篇十一
伴随着科技进步，互联网及移动互联网的快速发展，云计算大数据时代的到来，人们的生活正在被数字化，被记录，被跟踪，被传播，大量数据产生的背后隐藏着巨大的经济和政治利益。大数据犹如一把双刃剑，它给予我们社会及个人的利益是不可估量的，但同时其带来个人信息安全及隐私保护方面的问题也正成为社会关注的热点。今年两会期间，维护网络安全被首次写入政府。
工作报告。
全国政协委员、联想集团董事长兼ceo杨元庆也在会议上呼吁“政府对个人信息安全立法，加强监管，并在整个社会中树立起诚信文化”大数据时代下维护个人安全成为重中之重。
(一)数据采集过程中对隐私的侵犯。
大数据这一概念是伴随着互联网技术发展而产生的，其数据采集手段主要是通过计算机网络。用户在上网过程中的每一次点击，录入行为都会在云端服务器上留下相应的记录，特别是在现今移动互联网智能手机大发展的背景下，我们每时每刻都与网络连通，同时我们也每时每刻都在被网络所记录，这些记录被储存就形成了庞大的数据库。从整个过程中我们不难发现，大数据的采集并没有经过用户许可而是私自的行为。很多用户并不希望自己行为所产生的数据被互联网运营服务商采集，但又无法阻止。因此，这种不经用户同意私自采集用户数据的行为本身就是对个人隐私的侵犯。
(二)数据存储过程中对隐私的侵犯。
互联网运营服务商往往把他们所采集的数据放到云端服务器上，并运用大量的信息技术对这些数据进行保护。但同时由于基础设施的脆弱和加密措施的失效会产生新的风险。大规模的数据存储需要严格的访问控制和身份认证的管理，但云端服务器与互联网相连使得这种管理的难度加大，账户劫持、攻击、身份伪造、认证失效、密匙丢失等都可能威胁用户数据安全。近些年来，受到大数据经济利益的驱使，众多网络黑客对准了互联网运营服务商，使得用户数据泄露事件时有发生，大量的数据被黑客通过技术手段窃取，给用户带来巨大损失，并且极大地威胁到了个人信息安全。
(三)数据使用过程中对隐私的侵犯。
互联网运营服务商采集用户行为数据的目的是为了其自身利益，因此基于对这些数据分析使用在一定程度上也会侵犯用户的权益。近些年来，由于网购在我国的迅速崛起，用户通过网络购物成为新时尚也成为了众多人的选择。但同时由于网络购物涉及到的很多用户隐私信息，比如真实姓名、身份证号、收货地址、联系电话，甚至用户购物的清单本身都被存储在电商云服务器中，因此电商成为大数据的最大储存者同时也是最大的受益者。电商通过对用户过往的消费记录以及有相似消费记录用户的交叉分析能够相对准确预测你的兴趣爱好，或者你下次准备购买的物品，从而把这些物品的广告推送到用户面前促成用户的购买，难怪有网友戏称“现在最了解你的不是你自己，而是电商”。当然我们不能否认大数据的使用为生活所带来的益处，但同时也不得不承认在电商面前普通用户已经没有隐私。当用户希望保护自己的隐私，行使自己的隐私权时会发现这已经相当困难。
(四)数据销毁过程中对隐私的侵犯。
由于数字化信息低成本易复制的特点，导致大数据一旦产生很难通过单纯的删除操作彻底销毁，它对用户隐私的侵犯将是一个长期的过程。大数据之父维克托・迈尔-舍恩伯格(viktormayer-schonberger)认为“数字技术已经让社会丧失了遗忘的能力，取而代之的则是完美的记忆”[1]。当用户的行为被数字化并被存储，即便互联网运营服务商承诺在某个特定的时段之后会对这些数据进行销毁，但实际是这种销毁是不彻底的，而且为满足协助执法等要求，各国法律通常会规定大数据保存的期限，并强制要求互联网运营服务商提供其所需要的数据，公权力与隐私权的冲突也威胁到个人信息的安全。
(一)将个人信息保护纳入国家战略资源的保护和规范范畴。
大数据时代个人信息是构成现代商业服务以及网络社会管理的基础，对任何国家而言由众多个人信息组成的大数据都是研究社会，了解民情的重要战略资源。近年来大数据运用已经不再局限于商业领域而逐步扩展到政治生活等方方面面。国家也越来越重视通过对大数据的分析运用从而了解这个社会的变化以及人民的想法，甚至从中能够发现很多社会发展过程中的问题和现象，这比过去仅仅依靠国家统计部门的数据来的更真实全面，成本也相对较小，比如淘宝公布的收货地址变更数据在一定程度上揭示了我国人口的迁移，这些信息对于我国的发展都是至关重要的。
因此将个人信息保护纳入国家战略资源的保护和规划范畴具有重要的意义。2017年政府工作报告首次提出了“维护网络安全”这一表述意味着网络安全已上升国家战略。这是我国在大数据时代下对个人信息保护的重要事件，也具有里程碑的意义。
(二)加强个人信息安全的立法工作。
大数据时代对个人信息安全保护仅仅依靠技术是远远不够的，关键在于建立维护个人信息安全的法律法规和基本原则。这方面立法的缺失目前在我国是非常严重，需要积极推动关于个人信息安全的法律法规的建立，加大打击侵犯个人信息安全的行为。2017年两会期间全国政协委员、联想集团董事长兼ceo杨元庆呼吁政府加强对个人信息安全的立法和监督，引起了社会各界广泛关注和重视，这充分说明这个问题已经成为一个重要的社会问题。我本人对个人信息安全立法工作有以下几点建议：第一，必须在立法上明确个人信息安全的法律地位。个人信息安全与隐私权“考虑到法律在一般隐私权上的缺乏，要对网络隐私权加以规范就有必要先完善一般隐私权的规定，因此首先应通过宪法明确规定公民享有隐私权。[2]”第二，必须从法律上明确采集数据的权利依据。由于在数据采集过程中经常发生对个人信息的侵害，因此无论是政府还是互联网运营服务商都必须遵循一定的原则和依据。政府采集数据的行为应该符合宪法的要求，而互联网运营服务商采集数据必须要经过当事人同意。第三，制定关于个人信息安全的专门法律。2017年国务院信息办就委托中国社科院法学所个人数据保护法研究课题组承担《个人数据保护法》比较研究课题及草拟一份专家建议稿。2017年，最终形成了近8万字的《中华人民共和国个人信息保护法(专家建议稿)及立法研究报告》。但到目前为止我国的个人信息保护法仍没有立法，因此加快这个立法过程是当务之急。
大数据时代的医学创新论文（实用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（实用18篇）篇十三
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（实用18篇）篇十四
摘要：互联网的普及以及相关科技的发展进步，各类信息在便捷快速的环境下交换，进而形成极为复杂的信息网。在大数据时代，信息被有效利用的同时，也产生了信息安全问题。原有的信息安全保护机制已经不能满足大数据时代技术更新换代的要求，人们的生活生产活动的信息安全受到一定的威胁和挑战。为此，文章就大数据时代面临的信息安全问题进行了探讨，并提出了几点看法和建议。
互联网的普及以及各种科技产品的推陈出新，数据、信息呈现每天爆发增长的趋势，而数据、信息的爆发似乎已经成为人们生活生产的活动中习以为常的事情。人们通过手机、电脑等各种终端和客户端享受着信息交换带来的好处，最为显著的好处就是带来了巨大的经济效益。通过手机、电脑等产生的网络传输、互动网络社交等都在产生大量的数据，依据相关统计，光是中国产生的数据信息在已经超过了0.8zb（相当于8亿tb），并且预计到中国产生的数据总流量达到20数据量的10倍以上，超过8.5zb[1]。在大数据时代，数据包含了四大特征：数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快实效高。当前，社会数据得到广泛的应用，通过手机或电脑等网络相关设备，随时都可以看到网络日志、音频、视频、图片等[2]。而当数据信息量达到一定的规模和程度，数据管理和处理的难度加大，数据信息安全也存在一定的风险。信息安全风险包括个人信息、企业信息以及国家信息的泄露风险，因此在大数据时代做好数据信息的管理与安全防范非常重要。
大数据时代的医学创新论文（实用18篇）篇十五
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（实用18篇）篇十六
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（实用18篇）篇十七
在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展和改革的过程中，计算机的软件和硬件都得到了有效的提高，磁盘、磁鼓等储存软件，得到了全面的普及和发展。同时，在在不断发展的过程中，计算机将大数据的组成形式，叫做大数据文件，并且在大数据文件上就可以直接的取名字，直接的进行查看，这对大数据的管理，无疑不是一个新的发展的起点。在大数据时代的大数据文件管理的过程中，由于大数据长期的保存在外面的，这样在对的大数据处理、分析、查找、删除、修改等操作的过程中，提供了极大程度上的'便利，其对其操作的程序，也具有特点的要求。但是，在文件管理的过程中，由于共享性能较大，数据与数据之间缺乏一定的独立性，对其管理和维护的费用和时间较大，这样往往工作效率提高，不能被广泛的使用。
大数据时代的医学创新论文（实用18篇）篇十八
在大数据时代，信息量庞大，在利用和交换信息的过程中还应当重视保护信息安全。信息传输与交换也日益频繁，大数据时代面临的信息安全问题也日益凸显。
1.1隐私泄漏问题。
在人们的日常生活生产当中，涉及到的信息多种多样，包括自己的相关信息也包括别人的信息。总而言之，日常生活生产使用信息是不可避免的。在大数据时代背景下，信息能够更加快捷方便地交换传输，提高人们生活工作的效率[3]。但大量的数据信息汇集，用户的信息隐私等泄漏的风险也在加大。例如，用户通过微信、qq、等社交平台晒自己的生活日常，以及网上购物，收发邮件等都会涉及到个人信息以及个人隐私，如手机号码、姓名、住址、照片等等，这些信息不仅会被他人的掌握，也被网络运营商掌握。通过我们的网上足迹，可以查到我们的很多的信息和隐私。以网上购物为例，新浪和阿里巴巴公司合作后，淘宝用户浏览的相关商品以及购物的习惯等会被记录下来，当与之关联的账户登录新浪时，数据库会经过特定算法推算后，精确地推荐该用户应该感兴趣的商品信息[4]。网络服务渐趋“人性化”，但与此同时也给人们的信息和隐私安全带来极大的风险。
1.2安全防护系统存在问题。
随着社会信息化加强，人们在利用各种电子、信息设备时，信息安全防范意识也在不断增强，无论是手机还是电脑，都会安装一些安全防护系统如360安全卫士、手机管家、电脑管家等等安全防护软件。对于普通大众来说，这种方式可以较好地保护自己的信息和隐私。但是对于企业以及国家来说，这些安全防护系统起到的作用并不大。企业和国家的信息涉及到一定的机密成分，在数据大量储存的情况下，则需要提高安全防护系统的层次和水平。如果信息安全得不到保障，严重的会导致整个行业甚至是国家陷入危险的境地。但是，目前的安全防护系统应对不断发展的.信息技术时，仍然还有许多的漏洞[5]。而安全防护系统的更新升级速度远远跟不上数据量爆炸式的增长，也不能抵御新的病毒，系统也因此瘫痪，由此大数据时代面临的信息安全问题也涉及到安全防护系统的滞后问题。
1.3网络恶意攻击。
大数据时代主要的特征之一是数据量大，并且数据汇集形成大的数据库，因此容易吸引。而攻击数据之后能获得更多的数据，这些数据往往是比较复杂、敏感或机密的数据[6]。而这些数据一般会有较高的安全防护系统，但是的攻击手段也在不断升级，并且获得大数据后则可以进一步扩大攻击的影响效果。而除了黑顾客攻击网络数据以及攻击企业或国家的机密数据信息外，某些个人的数据信息也会受到攻击。例如，“人肉搜索”，这种方式可以把个人信息调查得十分清楚，如年发生的广东“人肉搜索”第一案。这种方式可以将个人信息展露无疑，这既有好的一面，也有坏的一面。不管出于何种目的，“人肉搜索”的方式实际上也说明了信息安全存在极大的隐患。在大数据时代背景下，我们必须重视信息安全问题，重视信息数据的安全保护。