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大数据时代的医学创新论文大全（17篇）篇一
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大全（17篇）篇二
“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大全（17篇）篇三
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大全（17篇）篇四
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大全（17篇）篇五
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大全（17篇）篇六
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大全（17篇）篇七
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大全（17篇）篇八
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大全（17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大全（17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大全（17篇）篇十一
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大全（17篇）篇十二
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大全（17篇）篇十三
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).
大数据时代的医学创新论文大全（17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大全（17篇）篇十五
环境管理会计作为提供环境管理决策支持的信息系统,其信息的取得离不开对信息载体———数据的收集、加工和处理。随着新兴信息技术与应用模式的不断涌现,全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势。数据量越来越大、数据类型越来越复杂、数据变化频率越来越快,“大数据”时代到来。大数据是继云计算、物联网之后it产业又一次颠覆性的技术变革,得到科技界、产业界乃至政府部门的高度关注,成为研究的热点。大数据将对社会经济和科学研究发展产生巨大的推动作用,同时也孕育着前所未有的机遇。环境管理会计在大数据时代将迎来难得的发展机遇,借助大数据以及大数据处理技术突破原有的发展桎梏,更好地实现环境管理会计改善环境绩效的职能。大数据与“海量数据”和“大规模数据”的概念一脉相承,但其在数据体量、数据复杂性、产生速度和潜在的价值四个方面大大超出了传统的数据形态,也超出了现有技术手段的处理能力,带来了巨大的产业创新机遇。
大数据将对现代企业的管理运作理念、组织业务流程等产生巨大影响。环境管理会计作为一种尚未成熟的有待完善的管理工具和手段,也必将在大数据时代遇到前所未有的发展机遇和变革的挑战。
(一)环境管理会计应用的外在推力增强。
从国内外调查研究的结果可以看到,政府是推动企业加强环境管理的外界约束力量。对比我国与美国、日本和英国的环境管理会计发展实践也可以发现,环境管理会计在美国、日本等政府约束力较强的国家推行较快,而我国企业进行环境管理则多是迫于外界压力,企业往往被动地选择环境管理策略,以应付外来压力。环境管理问题在大多数企业中常常以一种肤浅和被动的方式在法律框架内加以处理,环境管理会计的作用未能得到真正发挥。在大数据时代,信息不对称的现象将得到有效缓解,信息资源在一定程度上将达到完全和共享状态。企业的环境利害相关者(如企业员工、股东、供应商、客户和社区等)可以通过社会网络媒体的实时交流与内容分享,得到企业环境管理方面的信息,从而使企业来自于关注环境问题的利害相关者的压力不断增长。利害相关者的监督和制约成为除政府法律法规之外的一个更及时、更有效的外界约束力量。企业为了维护社会形象和经济利益,将更加注重环境管理,充分挖掘和发挥环境管理会计的潜在价值,进而在实践应用中推动环境管理会计的发展和完善。
(二)环境管理会计应用的内在动力提升。
实践表明,环境管理会计实施成功与否很大程度上取决于企业管理层的重视和支持。因为企业管理当局是企业环境行为的重要影响者,又是受环境因素影响的责任承担者。一旦企业管理当局认识到环境管理会计的价值,其自然会选择合适的环境管理会计方法工具来降低环境风险,进而正面推动环境管理会计实务的深入。然而目前,企业管理当局即使认识到环境管理会计为企业提供的价值,也常常将环境管理会计的实施落于形式,其根本原因在于环境管理绩效未纳入企业整体绩效评价之中,管理层缺乏环境管理的内在动力。环境管理会计的目标在于同时提高环境业绩和财务业绩,但由于环境业绩具有滞后性、隐藏性特征,因此对企业管理绩效的评价还是以当期显性的财务业绩为标准来衡量,从而导致企业实施环境管理成为一种策略性行为,即实施环境管理的程度主要取决于企业内外因的交互作用以及不同行为主体的博弈均衡状态,常常立足于企业收益与成本的比较,更注重财务业绩的提升。例如,企业为了避免环境污染,增加了企业的环境保护成本,而在竞争性市场中,用于污染防治的成本,企业并不能从消费者那里得到补偿。因为经营成本增加、价格上涨,消费者会选择不进行环境管理而产品价格较低的企业。因此,在以财务业绩为主体的绩效评价体系下,企业管理者会“理性的”拒绝进行环境管理,环境管理会计的作用无法得到有效发挥。在大数据时代,得益于信息技术的发展,各种行为和活动信息都将得到前所未有的记录。环境业绩将能够以及时、显性的方式得到呈现,因而必然纳入到企业整体的绩效评价体系之中,环境管理也就此成为管理层不得不考虑的一个重要问题,其必然寻求环境管理会计的帮助和支持,环境管理会计应用的内在动力自然得以提升。
(三)环境管理会计应用的技术环境改善。
非财务数据往往数量庞大,且结构复杂,如废弃物、大气污染、水质变化、土质改变等相关排放数据;能源、材料和水的消费数据;环境成本与潜在的环境负债数据;与产品生命周期相关的数据。对这种类型的数据,环境管理会计现有的数据处理方法显得无能为力。大数据的出现必将颠覆传统的数据管理方式,在数据来源、数据处理方式和数据思维等方面都会对其带来革命性的变化。大数据技术的发展和成熟必将促进环境管理会计的发展变革。一方面,大数据技术将为环境管理会计方法的应用提供信息支持。以寿命周期成本法为例,大数据技术可以对产品或流程的设计、开发、生产、销售、使用、报废等全过程所发生的全部环境成本进行描述和记录,解决该方法应用中信息取得难、成本高,可靠性难以保证等问题。另一方面,资源环境具有多样性、多用途性、非市场性等特征,现实中无法也不该将所有资源环境信息统一计量为货币信息再提供给管理层,这就需要采用多种计量属性的货币计量与多种表达形式的非货币计量对环境管理会计数据进行记录、分析和处理。而只有大数据技术可以解决环境管理会计多元计量的数据处理问题。
大数据时代,企业正在向数据分析型企业转型,会计大数据分析平台的建立成为必然,并成为环境管理会计数据提供与运用的依托。环境管理会计将借助大数据技术调整、拓展它的服务范围,提升、延伸它的会计管理职能,改进、变革它的数据处理技术,大数据时代为环境管理会计展开了广阔的发展前景。
(一)环境管理会计服务对象的侧重点:由政府向企业变迁。
大数据时代使传统的会计理论与技术受到严重的挑战和激烈的冲击,应对这样的挑战与冲击,会计领域中一些新的技术、功能、思维模型、处理方式正在形成,一些会计的属性、服务的侧重点正在发生变化。一方面出现了微观企业会计向微观会计与宏观会计相结合的社会会计转化的端倪。另一方面,在环境会计中又将出现由偏重宏观政府会计向偏重微观企业会计转化,最终出现二者并重、有机融合的局面。原因首先在于“关注环境”正在由政府的职责向企业的自觉行为转变,环境管理会计信息的需求者、服务对象正在由政府向企业扩展;其次是由于站在政府的角度研究环境会计,会计主体过大、过宽,主体的边界与范围模糊不清,这必然制约环境管理会计的应用与发展。大数据时代使得环境管理会计应用的观念倾向和技术条件得到根本性的改变,广大企业应用环境管理会计解决其所面临的日益紧迫的环境问题的需求不断增加,现有的环境管理会计难以与会计实务系统兼容的技术障碍也将被大数据技术攻破。会计的基本属性是微观性的,应该首先服务于微观主体———企业,这样才能有主体边界的明确界定,环境管理会计也是如此。虽然环境管理会计的主体是多元的、多层次的,但是微观企业必须是其会计主体的核心部分,是其服务对象的主要部分。环境管理不能越俎代庖,环境会计主体不能错位,管理会计的服务侧重不能偏移。对于环境会计的宏观与微观之辨,笔者的观点是大数据时代环境管理会计的宏观属性和服务侧重点将发生变革,将由宏观向微观变迁,最终实现宏观与微观的有机融合。
(二)环境管理会计职能的发挥层面:由战术层向战略层延展。
环境管理的实践使人们逐渐意识到最终作出环境决策的是管理层面而不是会计层面,必须从管理与决策的角度出发,建立环境管理系统来解决环境问题,从而把环境会计的研究推进到环境管理会计的研究阶段。最初的环境管理会计被表述为:“为帮助组织决策而确认、收集和分析关于环境成本和环境业绩的信息过程”,环境成本和环境业绩信息的提供是环境管理会计的主要职能。环境管理的发展使人们意识到在公司战略管理的研究方面必须关注社会责任和环境问题,战略管理的重点要放在环境问题上。简单的环保措施、节能降耗,无法让企业从根本上解决复杂的环境问题,环境管理必须上升至战略的高度。在激烈的国内外市场竞争中,企业的生存与发展,不能不把环境因素纳入战略和日常决策中。为保证经济的可持续性发展,越来越多的企业开始将环境管理系统纳入战略管理系统。环境管理的现实需求,促使环境管理会计从通常的战术性决策向重大的战略决策,从战术管理向战略管理延伸。环境管理的成效在很大程度上取决于其获得的相关环境信息,现有的环境管理会计系统难以提供与环境战略管理相关的信息。环境战略管理所需的管理会计支持,所需的决策与控制数据,只有在大数据时代,才能得以满足。环境战略管理的数据既有结构化的、半结构化的、准结构文秘站:化的,甚至还有些是非结构化的.,大数据技术对各种结构形式的数据处理都能提供技术支持。大数据时代和以往任何时候相比,可以更迅速更容易地访问、分析和搜索大量数据,满足企业环境战略管理的信息需求,支撑环境管理会计的职能由战术层面向战略层面的拓展和延伸。环境成本管理不再纠结于成本识别、计量与分配问题,而是专注于环境成本的控制战略,更加注重企业环境战略管理的决策、规划与绩效评价。环境管理会计将在大数据技术的支撑下通过对现有环境管理会计的改进和延展,为企业管理者提供环境战略管理的有用信息,帮助企业实现环境效率和经济效率的统一。
(三)环境管理会计的数据处理技术:由传统技术变革为大数据技术。
等现代信息技术,将彻底消除了“信息孤岛”现象,极大地提高整个社会信息的共享性。在会计领域将实现业务处理和会计处理的集成、财务信息和非财务信息的集成、会计核算与会计管理的集成。会计数据处理技[文秘站－您的专属秘书，中国最强免费！]术的变迁将首先在一些与管理关系更为密切,与新的管理热点联系紧密的领域实现。由于环境管理会计在企业环境管理中的核心地位,实施环境管理战略要求环境会计数据共享和交流并实现其自动化。环境管理会计系统需要实施成本较低同时又能对现有的经营管理与环境管理简便集成的会计数据处理技术,这也需要综合考虑数据质量和现有软件之间的联系,运用网络会计的大数据处理技术。发挥云计算的潜力,使用在线会计系统和远程访问更快捷、能够更充裕地获取环境管理数据用于环境战略决策与规划。在原有环境管理会计分析中,环境投资决策的关键是指标的算法或模型因素的完备,而在大数据技术中环境投资决策的质量取决于数据本身的多样性,更多考虑的是各种因素间的相关关系而非因果关系,大数据提供的也不是最终答案,只是参考答案。克服了传统环境管理会计计量分析的“计量经济学”模式,变革了传统环境管理会计技术“工程化”或“模型化”的倾向,使得环境管理会计更好地发挥“环境经济运作”、“环境资源管理”技术工具的作用。
大数据时代的医学创新论文大全（17篇）篇十六
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大全（17篇）篇十七
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。