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数据信息与知识论文（通用19篇）篇一
随着时代的快速发展，招标代理企业的信息化进程是未来社会需求的必然产物，所以，企业只有不断提升信息化建设的速度、提高自动化运营的效率，才能与时代的发展保持一致，以免被社会所摒弃。在招标代理企业的信息化管理过程中，还必须引进先进的管理观念、高质量的人力资源以及科学的管理模式等。
信息化;招标代理;企业管理。
第一，重视程度不够。由于高校对档案管理重视程度不够，在档案管理工作中，沿用传统的工作模式，对档案进行人工检索、整理、立卷和归档。即使大部分高校引进了先进的计算机设备，但是仍然只是发挥基本的输入、输出功能。由于缺乏现代化的管理系统，使得高校的档案管理工作繁琐，效率低下，限制了档案管理的价值。教师及学生的档案采集不全，档案卷内目录填写不完整，档案序号、文件编号、责任者、卷内文件的起始时间等信息有遗漏，档案文件保密级别不限定。第二，从事档案管理的人员素质不够。部分高校没有严格按照规定，完成档案管理工作，甚至缺乏专门的档案管理，只是简单的将档案堆在墙角里，使得档案丢失，这给档案查找工作带来非常大的困难。而且从事档案管理的人员，大部分是为了解决高校代课老师或教授配偶的工作，临时安排的，他们大部分人员缺乏计算机操作技能，不能利用计算机技术对档案信息进行开发和研究，并且缺乏工作积极性。第三，档案管理平台不健全。近些年来，高校电子文档、表格、音频、视频等各种数据信息，种类繁杂，这些庞大的数据信息难以有效的管理及存储。高校档案数据资源不断扩张，若不引入虚拟云存储技术，就有可能引发资源存储容量不够，导致数据库膨胀危险。
大数据的意义不是数据信息庞大，而是对数据信息进行高质量的处理。面对大数据时代的到来，高校如何在招生、教学、管理、就业方面进行大数据整合和管理，为高校的发展提供技术支持，是学校发展的重点工作。目前，很多学校已经建立了信息门户、统一用户管理与身份认证、综合信息服务门户，已经在信息管理中取得了进步，但是目前高校档案管理仍存在很多挑战。第一，组织维度。高校内各个部门应该优势互补，实现不同类型的大数据资源的优质整合。例如在高校内各部门建立数据管理机构、将数据整合和管理常态化，该机构由各个部门分管领导直接负责，协调部门内部事务，并将数据整合工作纳入年终评价体系，保障数据整合工作的效果。为加强高校档案管理，建议高校成立活动领导小组和工作小组。如下：其一，领导小组。组长；副组长；成员；职责；其二，工作小组。组长；副组长；成员；职责：统筹安排档案管理，研究制定管理措施；负责对档案信息进行协调、监督、考核。工作小组办公室设在公司后勤，负责日常工作联系及相关组织工作。第二，数据维度。高校档案来源丰富，包括教师和学生的人事档案、学籍档案、医疗保健档案、试题库、学校的基建档案、学校的资产档案、财务原始报销凭证、公文、电子邮件等。在档案大数据应用时，要将档案资源进行数据模型的转换，将二维的信息转换为多维的模型。第三，技术维度。在高校大数据时代，信息应用服务引领高校档案由常规分析向广度、深度分析转变。师生用户可以共享档案信息，并从海量档案信息中，挖掘出自己可用的信息，并从这些信息资源中进行价值判断和趋势分析，找出用户和档案之间的逻辑关系。4g移动通信终端、云技术与云存储服务、校园app等媒介渠道的引入，可以解决档案资源存储的问题。
第一，增强服务意识，提高服务水平，争取领导重视。大数据时代的来临，档案管理工作会面临许多新情况、新特点、新问题。实现现代化的管理，需要提高领导干部的档案意识，配备先进的设备，实现档案管理的现代化，网络化。第二，加强档案管理教育培训，提高管理人员的综合素质。大数据的管理不在是传统的简单数据和信息的归集，在信息化管理工作中，提高管理人员的素质是有必要的。加强人才培养，实现竞争上岗，培训上岗，加强业务宣贯，为档案管理创造一个新台阶。第三，提高档案管理信息化利用水平。引进现代化档案管理设备，用于快速档案查阅、检索、分析，提高工作效率，实现档案管理的现代化办公。一是加大资金投入，不断完善档案信息数据库，不断摸索档案应用软件和实际工作的结合，建立可行的档案信息系统，提高档案数据的实用性，使得档案查阅更快捷、更方便、更可靠。二是建立规范的制度保障体系，提高信息化管理的技术水平。
今年两会，大数据第一次出现在政府的工作报告中，这表明，大数据已经上升到国家层面。为了适应大数据时期，档案管理工作对管理人员的要求越来越高，学习现代计算机技术、网络技术、多媒体技术，跟上当代时代的节拍，对高校的发展有着重要的意义。
作者:张贤恩高秀英单位:枣庄市团校。
[1]杨似海，闫其春.大数据背景下的高校图书馆档案管理策略研究[j].四川图书馆学报，2016，4（35）:81.
数据信息与知识论文（通用19篇）篇二
档案是对个人和单位各种情况的及时记载，档案的管理效果直接影响到企事业单位的生存和发展。因此，根据具体情况，了解知识管理的重要作用，分析档案管理中存在的问题，采取合理的措施，在档案管理中引进知识管理，规范档案管理，提高档案管理质量和管理效果是值得深思的问题。
一、基本概念。
知识管理是一个新兴的概念，既包括了对知识本身的管理，同时也包括了所有和知识相关的其他资源的管理。是现代的一种新型管理模式，它是指通过有效途径，构建知识及知识体系，并把知识运用于管理的复杂过程。在知识管理中人占主导地位，人是创造者和实施者。知识是知识管理的主体，通过人们对知识的组织加工和有效管理，能够把一些无形的如个人工作技巧、思考方法等通过人类的智慧转化成可以有效运用的知识资源，使知识管理的范围得到拓展，通过资源共享，促进知识的'交流，提高服务质量。
和传统的档案管理相比，运用知识管理，改变了以往注重档案管理的严密性和局限性，知识管理通过对知识的整合，形成一个完善的知识资源体系，通过资源共享，使原来不变的，闲置的知识能够转变成价值。进而使档案管理范围得到拓展。知识管理可以通过现代化的信息手段，为用户提供更多、更深入的服务，促进知识转化为价值，从而提高经济效益和核心竞争力。因此，在档案管理中引入知识管理，可以促进档案信息的利用，提高档案管理所产生的价值。
三、档案管理存在的问题。
由于知识水平和自身修养等原因，一些档案管理人员基本素质较低，在当今的信息化普及的时代，仍有些年龄偏大的档案管理人员电脑的操作能力和对一些系统软件的理解运用能力较差，无法适应档案信息化管理的需求。有些单位技术设备陈旧，电脑的内存不足，系统无法升级，对一些软件不予以识别，致使工作效率低，工作人员的工作负担加重。一些档案管理人员对自己的工作重视不够，忽视了自己的职责，缺乏对档案的保护意识，给工作带来不必要的麻烦。在档案管理过程中，各种信息缺乏统一的管理和调用，信息之间相互联系性较差，不利于查阅和有效运用。
（一）提高认识，转变观念。
无论领导还是档案工作者都要提高认识，转变观念，正确理解知识管理的真正意义，重视知识管理在档案管理中的作用。加大宣传力度，定期组织理论学习，了解档案管理的有关知识，明确档案管理的价值，人人做新型档案管理的支持者和知情者，强化档案的信息化建设，增加相关知识管理方面的内容，比如知识检索、知识创新、知识整合等，让知识管理更好地为档案管理服务。
（二）加强队伍建设。
加强档案管理的队伍建设，提高档案管理人员的素质。定期组织业务学习，学习档案管理和知识管理的理论知识以及实践经验，了解当前形势和档案管理现状，从而使档案管理人员的业务水平和自身素养不断提高，在可能的情况下，加大资金投入，加强人才培训，多为档案管理人员提供外出学习和参观机会，学习其他单位先进的管理方法，开阔视野，不断丰富自己的知识和经验，并把所见所闻经过加工，取长补短，运用到自己档案管理的工作实际中，提高档案知识管理水平。提高部分档案管理人员的计算机运用能力，实行一帮一，让一些年轻的工作人员多为他们指导，为他们解决一些技术问题，提升他们的业务能力。聘请优秀的档案管理人员或知名人士来做讲座，为档案管理队伍注入新鲜的血液，促进整个队伍建设。
（三）完善管理模式。
建立健全各种管理制度，根据本单位的特点，制定符合单位实际的知识管理制度和具体实施办法，在具体运行过程中不断总结经验，发现问题及时进行修正，分析知识管理的运用效果，给出更有效的策略。建立健全知识管理投入机制、系统建设管理、知识交流机制、知识发布制度等内容，完善资源共享制度等。建立知识管理的奖励激励制度，对知识运用的资金投入、支付相关的知识管理、知识培训制度等进行合理的编制。
（四）充分运用知识管理。
把知识管理有效运用于档案管理中，档案管理人员可以通过网络技术，加大对知识的收集力度，对提供个人经验、管理策略等无形知识的成员适当地给予鼓励和激励，创新档案管理模式，利用知识管理整合现有的档案资源，把网络上的其他档案资源丰富到档案管理体系中，进而构建更完善的档案管理知识体系，扩大资源的范围，提高档案资源的准确性、真实性和完整性，促进档案知识的资源共享，使档案信息发挥应有的作用。
五、结束语。
把知识管理运用于档案管理，是顺应时代发展的需求，也是提高档案管理效果的必然选择。在实际工作中，明确知识管理的意义，建立健全知识管理制度，提高档案管理工作者自身的素质，勤于思考，努力进取，转变档案管理方式，运用知识管理有效解决档案管理中存在的各种问题。通过知识管理方式，使档案管理有质的飞跃。为使档案管理能更好地为社会和大众服务而不懈努力。
【参考文献】。
[1]张淯.知识管理背景下民营企业档案管理信息化建设研究[d].南昌大学,.
[2]霍燕.基于知识管理的企业档案价值研究[d].天津师范大学,2016.
数据信息与知识论文（通用19篇）篇三
通常情况下，将知识管理应用在图书馆的主要目的就是通过强化图书馆员工间的沟通和交流，来推动员工学习能力的提高，激发员工创新意识，这样就可以促使员工以更饱满的热情投入到图书馆管理活动中，培养员工的学习兴趣，以便真正达到获取知识的良性循环。
1.革新图书馆组织结构，打造学习型组织。
一般而言，在传统的图书馆组织结构中，往往存在严格的等级制度，这样不但降低了信息的传递速度，而且不利于加强员工间的交流，久而久之，就会致使图书馆组织缺乏创造力，不能更好地顺应当前信息时代发展潮流。但是，将知识管理应用在图书馆管理活动中，就能够促使图书馆组织结构逐步得到优化，促使以往的'组织结构向扁平化方向发展，这样在简化传送机制的同时，也达到了知识的共享。
知识管理应用在图书馆管理活动中的一个重要特色就是最大限度将知识管理的思想和理念应用其中。与此同时，我们应明确，服务是图书馆知识管理的核心理念，并通过服务来促使知识价值得以实现。因此，将知识管理应用在图书馆管理活动中具有重要的作用和作用，从而就可以摒弃传统图书馆管理误区，逐步建立知识管理的深思方式是很有必要的，这样才能切实提高文献资源的利用效率，通过提供以人为本的知识服务，更好地满足社会对知识信息的需求。
新形势要求图书馆要立足于知识管理共享原则之上，构建知识管理系统，有意识地积累并保存相关的知识资产，以便推动内部信息的沟通，从而真正实现内部知识的共享。与此同时，要充分认识到知识管理系统是集知识收集、组织以及传播管理技术于一体，呈现出综合性、专家性和系统性特点，是实现知识管理的一项重要工具。
参考文献：
数据信息与知识论文（通用19篇）篇四
21世纪属于知识经济时代，传统的图书馆管理模式已经无法适应当前形势的发展需求。然而，将知识管理应用在图书馆管理活动中，就能够很好地解决传统图书馆管理活动中存在的理由，而且图书馆知识管理不断革新管理方式，创新管理理念，顺应知识经济发展，在满足服务社会公众需求的同时，还促使各项知识资源得到创新。
2.图书馆知识管理是顺应知识经济时代发展的必定要求。
在当前的新形势下，知识已发展成为一项重要战略资源，属于衡量社会进步的一项重要参考指标。信息已经发展成为人们生活中的一项重要资源，而整个社会对信息的需求也与日俱增。高校图书馆作为获取知识不可缺少的一部分，需要以全新的视角及先进的应用策略正确认识当前形势，以便更好地发挥其服务、教育及传播功能，同时要凭借知识来促使图书馆员工应变能力的提高，而且还可以激发员工的创新精神，促使知识资源和人力资源得到优化，从而更好地顺应知识经济的发展需求。
数据信息与知识论文（通用19篇）篇五
（1）大数据对旅游行业的促进作用。随着信息技术的不断发展，人们的生活理念与生活方式出现了很大的改变，在市场上随处可见各种各样的信息，对这些信息进行收集整理，适当的归纳并进行分析，可以从中得到有效的发展经验，能够促进整个商品市场形成一个完整的体系。从事旅游行业的企业利用大数据进行分析能够发现企业存在的问题以及优势，能够生产出更加符合客户需求的产品，根据客户的需求生产出多样化、个性化的产品或者服务，进一步的提升自身价值。
（2）提高旅游行业服务质量。通过大数据全方位的分析整个旅游行业客户的具体信息，利用相关的软件进行建模运算能够得到有效的结果，再对信息进行推理分析，得到自身想要的数据。不仅能够推动整个旅游行业的发展，还能够让旅游景点及时按照部门或者是景区的布置加强公共服务体系的建设，从而满足消费者日趋多元化趋势的发展需求。能够对客户的服务进行一对一服务，让客户得到更加全面的服务，提高游客对旅游景点公共服务满意度。
（3）改善旅游行业经营管理。旅游企业利用旅游信息的挖掘以及具体的分析，能够对旅游行业进行有效的指导，对旅游景点的基础设施进行有效的管理。及时地了解客户的偏好以及特征，提升企业产品与服务的有效度，可以按照数据结果对企业运行情况进行具体的分析，还能够对运行结果进行全方位的监测，对旅游产品进行有效的掌握与管理，从而促进旅游行业的快速发展。
（4）更新营销策略。在我国传统的旅游行业中，大部分的旅游企业采取的营销策略都是比较单一的，而且其目标群体也比较模糊。所以，旅游企业很难按照市场的发展需求来对自身进行适当的转型与升级。利用大数据莒南县分析，能够让旅游企业充分的掌握客户的偏好，能够按照市场竞争的实际情况进行具体分析，并且还能够对消费者群体进行有效的划分。
数据信息与知识论文（通用19篇）篇六
[摘要]目前，计算机挖掘技术作为一种新兴的不断发展进步的一门新技术，在我们的社会生活、生产中在不同的领域发挥着其重要的作用。
计算机数据挖掘技术不仅仅具有较强的系统性，更是拥有对数据库不同数据的强大处理能力。
本文介绍了数据挖掘的概念、对象、任务、过程、方法、应用领域及其面临的挑战。
数据信息与知识论文（通用19篇）篇七
摘要：电力变电系统作为电网系统的重要组成部分，在电网系统运行安全中发挥着极为重要的作用。信息管理技术作为现代化重要技术之一，广泛应用于各个领域，在电力系统变电运行中可以为运行安全提供充分的保障。通过分析信息管理技术在电力变电运行中的重要性，探讨了信息管理技术在电力变电运行中运用的有效策略。
关键词：信息管理技术；电力运行；策略。
随着科学技术的快速发展，信息技术也得到了完善和进步，为信息技术应用于社会生产生活的各个方面奠定了坚实的基础。信息技术与电力系统安全管理的有效结合，进一步提高了电力系统管理自动化水平，建立完善的电力运行系统，及时反馈电力系统运行的状态，就可以发现和及时解决影响电力系统安全运行的问题，这对提高电力系统安全运行水平具有十分重要的意义。电力变电作为电力系统的重要组成部分，直接影响着电力是否能够安全输送，对电力系统安全运行具有决定性作用，在电力变电运行中合理运用信息管理技术具有非常重要的意义。
1信息管理技术运用于电力变电运行中的重要意义。
电力变电作为电力系统的重要组成部分，直接影响着电力是否能够安全输送，对电力安全运行具有决定性作用。信息管理技术作为有效的现代化管理技术，合理应用于电力变电运行中，可以有效提升电力变电管理水平，实现对电力变电运行全过程的监督，依据电力变电的运行状态及时发现电力变电系统存在的问题，并利用信息管理技术对出现故障的原因进行分析，找出故障出现的位置，及时采取针对性的措施解决问题，促使电力变电系统可以迅速恢复运行，减少因停止电力输送造成的损失，为人们社会生产生活用电提供充分的保障。信息管理技术应用于电力变电运行中，可以利用信息管理平台收集电力变电系统运行相关数据，对这些数据进行科学的分析，就可以为电力变电安全运行提供充分的保障。信息管理技术应用于电力变电运行的突出优势是因为信息管理技术具备非常强的先进性、实用性以及可靠性，信息管理技术随着科学技术的发展而进步，使得信息管理技术具有非常广泛的应用范围，将其运用于电力变电运行中，可以有效提升电力变电运行水平，也可以实现电力变电运行不同阶段对资源的共享和使用，使变电保护人员根据系统数据分析变电运行状态，这对提高电力变电运行中的保护水平具有十分重要的意义。除此之外，在电力变电运行中合理运用信息管理技术，可以实现对电力系统的运行维护和升级。例如，电力变电运行中出现了故障，在故障的影响下导致电力变电运行质量较差，在这种情况下，通过对信息管理系统收集的有关电力变电运行数据进行分析，就可以找出影响电力变电运行的故障，并对造成故障出现的原因进行描述，准确定位出故障出现的位置，就可以及时采取针对性措施解决故障，实现对电力变电的维护，促使电力变电系统可以安全运行，从而实现电力变电运行在电力系统运行安全中的重要作用。
2信息管理技术在电力变电运行中运用的有效策略。
由于电力变电安全运行直接决定电力系统运行安全，而电力运行安全与社会生产生活有着非常紧密的联系，随着社会的`迅速发展，社会生产对电力能源的需求越来越大，只有确保电力系统安全运行，才可以有效减少经济损失，为社会建设与社会发展提供充分的能源保障。
2.1制定科学的安全技术措施。
信息管理技术作为一种有效的现代化管理手段，在电力变电运行中的合理运用具有十分重要的意义。为了促使信息管理技术可以充分发挥其重要作用，最终实现信息管理技术运用于电力变电中的重要作用，就需要制定一些安全技术措施，将这些安全技术措施作为应急手段。主要是因为信息管理技术运用于电力变电运行中，可以及时发现影响电力变电安全运行的影响因素，这个时候就需要采取科学、有效的解决措施，只有这样才能实现信息管理技术运用于电力变电运行中的重要作用。另外，信息管理系统实际应用中也可能出现系统故障，信息管理故障的出现也会影响电力变电运行安全，主要是因为信息管理系统出现问题就无法实现对电力变电运行状态的监测，从而导致故障的出现。制定科学的安全技术措施主要目的就是在信息管理系统出现问题的时候，及时弥补问题，保障电力变电安全运行。除此之外，在电力变电运行中运用信息管理技术，需要不断提升管理人员的专业水平和综合素质，只有这样才能保证信息管理系统可以安稳运行，从而为电力变电安全运行提供充分的保障。
随着科学技术的不断发展和进步，使得信息管理技术也在不断优化和完善，在这种情况下，就必须对电力变电运行中的信息管理系统实现创新和优化，只有这样才能确保信息管理系统对电力变电运行状态数据分析的准确性，从而为电力信息安全可靠提供充分的保障，利用具备可靠性的数据，为制定电力变电安全运行策略提供科学的理论依据。除此之外，在电力变电运行中合理运用信息管理技术，就必须重视组织管理方面的影响，主要是因为组织管理和技术措施在影响电力系统信息安全中发挥着极为重要的作用，为了确保电力信息安全，必须制定科学的组织管理措施，只有这样，才能有效提高电力变电运行维护工作人员的安全，最大限度降低经济安全损失和生命安全损失出现的可能性，促使电力变电安全运行，从而充分发挥电力系统在社会发展的重要作用。
3结语。
信息管理技术在电力变电运行中的合理运用，可以有效提升电力变电运行安全水平，促使电力变电充分发挥其在电力系统中的重要作用，为社会生产生活提供充分的能源保障。
参考文献：
［1］李国华.探析信息管理技术在电力变电运行中的应用［j］.科技创业家，2013，（16）：103.
［2］黄思.初探信息管理技术的运用对变电站继电保护系统的影响［j］。
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数据信息与知识论文（通用19篇）篇八
摘要：对于crm数据挖掘的应用程序，本文做出了系统性的总结和研究，这包括了面向crm数据挖掘的体系和结构，立足于客户生命周期的角度，并结合本行业发展的前景，对crm中的数据挖掘进行了分析。
关键词：数据挖掘；客户关系管理(crm)；知识发现。
如今，经济全球化发展的速度不断加快，在市场经济的背景之下呈现出蓬勃发展的局面，外加互联网技术的日益普及化，促使当前的市场竞争不断加剧。众所周知，客户对于一家企业来说至关重要，因此为了更好的促使现代企业发展顺利，理应不断维护好企业与客户之间的关系。这种关系对于不断增强企业的综合竞争力十分重要，因此企业不断改善客户关系，便成了企业发展中一项重要的任务。客户分析是企业发展中处理好客户关系管理的基本，然而如何做好客户分析呢，这就需要对数据挖掘进行应用，数据挖掘的研究应用在现代企业客户关系管理意义非凡。
1crm体系结构。
客户关系管理(customerrelationshipmanagement，crm)起源于上个世纪的八十年代初期，首次提出了接触管理，也就是不断收集客户与企业联系的所有有关信息。到了九十年代初，又增加了电话服务以及客户服务支持数据等相关的分析。经过20多年的发展，如今企业发展中的客户之间的关系其管理的手段和方式逐渐走向成熟化，并且在理论和实践方面不断成熟化。crm是一个把客户看做中心的营销理念，通过信息化的技术方式，重新设计企业业务单元，优化工作中的每一个环节的过程。它将现代信息技术也就是我们常说的互联网技术、多媒体信息技术、电子商务技术、数据仓库管理信息技术、专家数据管理系统以及人工智能呼叫中心等融合在了一起。crm具有较强的自动化特点，并且能够处理好销售与客户管理之间的关系。它的目的在于不断的缩短销售的周期以及销售中投入的成本，进而不断增加企业在盈利方面的能力，并且寻找一片新的产品市场，逐渐增加企业的业务领域，从而提高潜在客户以及忠诚客户的满意度，盈利能力以及忠诚度等。
2crm中数据挖掘的应用研究领域。
2.1从客户生命周期角度分析数据挖掘技术的应用。
从crm的广义来看，可以简单化的理解为管理所有的和客户之间的一系列互动。在购买实践的过程中，这就需要运用多种信息对客户之间的多维关系进行预测以及分析。在不同的阶段过程中，客户关系可以看做是客户的生命周期。一般说来，客户的生命周期可以划分为3个主要的过程：其一是寻找到客户，其二是能够提升客户的价值，其三是不断维护好效益客户，使其持续受益。如果实现了各个阶段效益的最大化，便可以在此基础上不断提高企业的利润。其一是借助数据挖掘寻找潜在的新客户：crm中首先应该做的便是识别那些潜在的客户，寻找到之后就要尽可能使其转变成企业发展中的忠实客户，数据挖掘可以帮助企业实现这一切。其二是不断提升客户的价值：通过客户盈利能力的相关具体化分析，进一步挖掘和预测客户本身所具有的盈利能力以及未来的具体变化；通过对客户购买模式的相关研究，实现客户的细分化，这样一来可以针对性的提供更加具有针对性的个性化服务，从而能够有效的实现多维化的交叉销售。其三是维护好客户，要及时的对客户忠诚度进行分析研究，以防客户流失。借助数据的深入研究和挖掘，及时分析好客户的历史交易记录，提醒消费者行为，并提出相应的对策和建议。
(1)零售业crm中的数据挖掘零售业crm它是数据挖掘领域中最重要的应用方面，伴随着网络以及电子商务模式的不断发展而呈现出繁荣发展的态势。通过对零售数据的挖掘可以对客户的购买行为进行识别和具体化的分析，并且及时发现客户的购买嗜好以及未来的购买趋势，这样便不断提高了服务的质量，为客户满意度的提高提供了条件。例如，我们可以借助多个特性化的数据进行全面的销售，这样一来便实现了客户与产品之间的多维联系，使用多维、相关化的分析来做好促销的'有效性，借助序列模式我们可以挖掘客户忠诚度，通过相关性分析可以为购买参考提供建设性的意见和建议。(2)电信业crm中的数据挖掘当前的电信行业，已经从纯粹的市话服务领域不断转向提供一些综合性的电信服务。它能够把互联网、电信网以及其他的各种通信和计算融合在一起，这是时代发展的大潮流。借助数据挖掘等相关技术可以为一些商业化的实践提供条件，确定好电信服务的基本方式，捕捉每一个盗窃，从而更好地借助技术方面的资源，实现颇具人性的服务。电信数据一般具有多维化的分析功能，可以实现数据的识别与比较，更可以实现数据通信与系统负载等。通过量化分析，聚类分析以及异常值分析对盗用、异常模式进行识别和破解。(3)金融业crm中的数据挖掘如今，大部分的银行以及一些金融性的专业机构能够为客户提供了多种选择，例如最基本的储蓄、投资以及信贷服务等。有时也可以提供一些保险和股票服务。在金融市场中，数据生成已经相对成熟，从整体看来金融领域的数据相对较完整、可靠，它为数据分析提供了基点。下面的几个是平时常见的应用情况：通过多维化的数据分析、挖掘可以做好数据仓库的基本任务；通过特征比较研究做好数据的衡量和计算帮助客户对贷款偿还进行科学化的预测和分析；通过分类以及聚类的方式对客户群体进行识别，对目标市场进行分析；借助数据的可视化以及关联性分析对金融洗钱以及其他的一些金融犯罪进行侦破。
作者:吴磊单位:吉林省长春市吉林建筑大学计算机科学与工程学院。
参考文献。
[2]潘光强.基于数据挖掘的crm设计与应用研究[d].安徽工业大学.2011。
[3]石彦芳,石建国,周檬.数据挖掘技术在crm中的应用[j].中国商贸.2010(02)。
[5]郑玲,陶红玉,阚守辉.数据挖掘在crm中的应用[j].中国电力教育.2008(s3)。
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数据信息与知识论文（通用19篇）篇九
在当前的知识经济时代下，图书馆管理所面对的环境也发生了显著变化，图书馆管理要想更好地满足社会公众需求，创新知识资源，将知识管理应用在图书馆管理中显得尤为重要。笔者就对知识管理在图书馆管理中的应用进行了简单的分析和探讨。
知识管理是指在组织中搭建一个量化和质化的知识系统，通过对组织中的知识和资讯进行分享、创造、存取、更新以及创新等活动，逐步反馈到知识系统中，从而形成不间断的累积，个人与组织的知识成为组织智慧的循环，属于组织管理的智慧资本，以便更好地顺应当前知识经济发展的需求。而图书馆知识管理则是指既包括了对图书馆显性知识的运营管理，又包括了对图书馆隐性知识传播管理。
图书馆知识管理的特征主要表现在以下两个方面：(1)共享性与公益性。这是图书馆知识管理的显著特征。一直以来，促使公民自由平等地获取知识，实现全人类的知识共享是图书馆根本的精神追求。也就是说，图书馆知识管理环节中，凭借对社会公众知识的整理、分类及编排，实现对知识的集合;(2)重视对知识的管理。通常数据及文献等编码形式存在的客观知识是图书馆知识管理的基础，而图书馆的用户、图书馆的员工以及供应者所具备的知识以及在实践活动中所积累的宝贵经验为实施管理提供了重要的前提。
数据信息与知识论文（通用19篇）篇十
摘要社会生产力的发展带来了科技的不断进步，从而带动了空间数据采集技术的发展，人类迫切需要更新数据挖掘的知识和方法来应对日益复杂的数据。
海量的网络数据记录下人们生产和生活的各种信息，怎样对计算机采集的数据信息进行合理分类、科学应用成为一个为我们所关心的问题。
然而由于数据量越来越大，传统的数据挖掘技术的局限性和弊端也慢慢凸显，更为完善的计算机数据挖掘技术硬象而生。
数据挖掘技术是一种科学有效的数据处理方式，它为应对信息爆炸，海量信息的处理提供了科学有效的手段。
计算机数据挖掘技术顺应了时代和社会的发展，也逐渐成为社会关注的焦点。
通过人们长期对数据处理技术的研究和开发，计算机数据挖掘技术应用越来越广泛。
计算机数据挖掘技术在是当前计算机科学研究的活跃领域，在我们的社会生产和生活中都发挥着重要的作用。
计算机数据挖掘技术能够从庞大的信息库中发掘出有价值、有意义的信息并发挥它们在现实生活中的作用，具有广泛的应用前景。
只有充分地了解这门技术，才能更好地运用它。
数据挖掘，就是通过一些方式从大量数据中获得有用或是有潜在利用价值的并应用到现实中的一个过程。
计算机数据挖掘技术是一种热门并且实用性强的科学艺术在我们的社会生活生产中在不同的领域发挥着极其关键的作用。
计算机数据挖掘技术的系统性比较强，面对多样化的信息处理起来也更有技术性。
面对日趋多样化的处理对象，计算机数据挖掘技术可以更迅速准确地处理和提取信息。
运用到企业方面这门技术可以帮助企业巩固经营竞争地位和提高经济效益。
比如金融企业中重要的就是要对进行的投资的风险做出较为准确的评估，从而将风险降到最低。
社会经济在不断发展，相同类型的企业也越来越多，这直接导致企业的竞争力受到同种类型企业的威胁。
如何每个企业都在思考怎样从众多企业中脱颖而出，获得更好的前途。
要想打败对手企业，不光要追求自身的发展，更要知己知彼，百战百胜。
这就需要我们利用计算机数据挖掘技术对竞争企业进行系统的分析调查，从而实现自身的发展和进步。
譬如电子商务企业最注重的是网站的浏览量和点击率以及成交率，运用计算机数据挖掘技术可以系统全面的分析和比较客户购买或推荐的产品，及时感知电子商务市场动态，赢得市场先机，在经济市场占得一席之地。
计算机数据挖掘的首要任务是利用计算机技术是从庞大的数据库中发现隐含的、有意义的、有实际用途或潜在用途的知识。
首先需要按照一定的标准把数据对象划归成不同类别。
然后通过对历史数据的分析找出规律，并建立模型，通过模型对未来数据的种类和特征进行分析寻找数据的规律。
有时为了将分析结果与企业的市场现状进行联系，就要对大量的数据进行分析，从中发现满足一定支持度和可信度的数据项之间的联系，或者也可以通过对数据库中的孤立点数据进行分析，寻找有价值和意义的信息。
最后还要对数据挖掘的结果进行变异分析。
在军事方面计算机数据挖掘技术也起到了重要作用。
我们的社会信息化特点越来越明显，军事涉及的领域越来越宽泛，且更加注重利用新型媒体网络技术来搜集、分析、整理数据。
利用这种技术不光可以完善自身的实力，也可以精确地分析对方的情况，从而确立最正确的作战方式，最终取得胜利。
在数据挖掘方法中，使用计算机是一种新型并且复杂的分析方式。
其过程是首先要进行全面的数据准备，准备的数据一般是经过长期积累的相同类型的数据。
而且清除一些与需要的主题没有关联的数据也是很重要的一步，这是进行数据挖掘的前提。
其次要分析一下这些准备数据的来源，查阅相关的资料和文献，为挖掘数据做准备。
准备工作完成之后就可以根据数据分析的目标开始数据挖掘的工作了，通过一定的分析技术获得进一步精细的数据，最后进行评和整理精细的数据，看预期的目标与效果是否达到。
3计算机数据挖掘的技术方法、应用领域和挑战。
计算机数据挖掘的技术方法趋向多元化，主要有以下有几种类型：
(1)传统统计分析：这种技术包括相关分析、回归分析及因子分析等，有经典模式为前提。
(2)人工智能技术：作为一种近年来新兴的数据挖掘技术，人工智能技术有着更广泛的应用，可以对数据进行推断和智能代理。
(3)决策树：这是一种相对来说更加直观简单易理解的数据挖掘技术，具有一定的分类规则，在计算机数据挖掘中处于重要地位。
计算机数据挖掘技术的出现为许多领域带来了福音，其最大的运用领域就是商业领域。
不管是企业发展竞争还是电子商务方面的发展都离不开这门技术，都需要对庞大的信息数据库进行挖掘;在信息管理、军事管理等方面也需要计算机数据挖掘技术也发挥强大的处理数据的能力。
计算机数据挖掘技术的出现和发展是社会发展过程中的必然进步，人们的工作和生活都变得更加便利尽，但是其发展仍旧面临着挑战。
首当其冲的一点便是数据的安全性受到了威胁，先进的数据挖掘技术可能会使个人隐私曝光在大众面前，这将可能引发人们对于这门技术最大的争议。
4结语。
人类的发展和社会进步导致了计算机数据挖掘技术的必然出现，这门技术正在世界范围内发挥着影响。
它也在很多领域为我们带来了便利，取得了应用上的成功，推动了各个行业的兴起与发展，然而在应用技术获得方便和效益的同时应该我们也要充分认识它将面临的挑战并积极应对，正确理性的认识和运用这门技术。
参考文献。
[1]苏新宁，杨建林，江念南，栗湘.数据仓库和数据挖掘[m].北京：清华大学出版社，.
[2]姜跃.浅谈数据挖掘技术在电子商务方面的应用[j].电脑知识与技术，2006.
[3]马洪杰;曲晓飞;数据挖掘技术的过程和特点[a].面向21世纪的科技进步与社会经济发展(上册)[c]，.
数据信息与知识论文（通用19篇）篇十一
大数据的特征与风险特点有着较高的相似性，大数据在发展过程中为人们提供了许多的边界便利，但是也提供了一定的风险，这也促使信息安全在新形势之下呈现出了全新的特点。首选，综合性安全特点。因为大数据的背景，信息安全会具备互联、交叉、整合、协同、共生、双赢、互动等特点，数据信息也正想着产业化、民生管理、行政事务等方面发展，这也促使我国的信息安全呈现出了全新的特点，例如涉及到了综合安全理念，这也简称促使信息安全成为我国当前的综合安全发展重点；其次，规模的安全。伴随着大数据的不断发展，大数据中涉及到的数据类型、数据量也在随之增多，当前已经实现了人与人、人与物、物与物等多种衔接关系，伴随着互联网技术的持续性发展，我国网络民众数量也在不断增多，大数据渗透到了各个行业与领域中，为人们提供着数据的便利，同时也涉及到了大量的数据信息，这也促使数据在被盗窃后所可能导致的影响更加严重，会直接影响到人们的正常生活；再次，跨领域的安全性[3]。我国的数据资料呈现出了国际化的互联互通，在提升了信息便捷性的同时也形成了信息的安全性风险，根据跨境的信息安全问题，国家应当及时构建相应的检测体系，控制国际之间的数据传输从而保障信息的安全性。最后，整体性安全问题。计算机信息管理从以往的静态管理转变为动态化管理，同时在管理实效性、及时性等方面的要求也会更加严格。整体来看，大数据之下的信息安全的隐性问题主要体现在四个方面：1、数据信息呈现出泛滥的特征，导致不良数据过多，这也间接掩盖了有价值的信息数据，需要强化数据管理与控制，进而保障信息的应用价值；2、跨国际的互联互通促使信息的质量发生了明显的'改变，在实行信息管理中必须有目的性的进行数据挖掘，从而保障数据挖掘的深度，信息利用效益；3、移动信息的技术发展促使传统点对面的传播方式发生了改变，目前已经基本实现了点对点、圆对圆的传播模式，其具备较为突出的隐蔽性，同时也为信息安全技术的管理提出了更高的要求；4、根据大数据的环境角度来看，因为大数据而衍生出来的不法犯罪现象也在随之提升，也正是因为线上的隐蔽性，导致其危害性更加严重。
数据信息与知识论文（通用19篇）篇十二
摘要：2015年5月，工业和信息化部公布了我国4月份通信业经济运行情况报告，报告显示：我国移动用户数总规模达12.93亿户，互联网宽带用户数达到2.05亿户。智能手机、微博和微信等新事物的出现，使随时随地的接收及发送数据信息成为可能，每天都有海量的各种数据的产生，人类显然已经进入了大数据时代。在这一时代背景下，人类经济发展模式、社会运转方式等方方面面也都将受到影响，大数据在使用过程中给人们带来极大的便利，同时也可能造成一定程度的负面影响。因此，新时期我国高校在开展就业指导工作的过程中，积极应用大数据技术已迫在眉睫，应能够转变传统模式，对大数据优势进行充分的利用。
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数据信息与知识论文（通用19篇）篇十三
一.一传统国有企业文档管理。
跟着企业信息化的请求,国有企业的文档管理尽管履行了电子化、网络化,然而仍有许多纸质文档占用大量的存储库房、橱柜以及文档架等空间。文档机构将文档转化为知识的能力严重不足,这使患上本来步入半衰期的文档资源直接进入休眠期甚至死亡期,进而致使掌握着企业最有价值信息的文档机构在数字化时期不断边沿化。尽管文档机构所珍藏资源实现了数字化贮存,但这些资源长时间处于休眠期,并无实际价值意义。
一.二基于知识管理的国有企业文档管理。
跟着数字化、电子化,网络化时期的来临,文档管理的管理模式阅历了实体管理、信息管理、知识管理进程,这演变进程实际是文档价值的升华与知识内涵的拓展进程。知识管理是指通过对于企业内外各种信息、知识进行有效的辨认、全面的搜集、科学的加工以及充沛的运用,并且通过增进知识同享、激励知识立异、实现知识增值,从而来提高企业的应变能力以及立异能力。基于文献的梳理,文档管理与知识管理的钻研集中于构建知识管理的请求。笔者认为企业文档是企业首要的知识资源,是企业知识管理的基础;同时,文档管理是维护企业知识产权的有力武器。知识管理是实现隐性知识价值的途径,而文档管理是对于显性知识的管理。从文档管理与知识管理的性质来看,文档管理是使归档文件的有序化以及结构化,实现文档的应用价值;而知识管理是通过对于文档的搜集、加工、应用、编研以及信息化管理等手腕,将文档转化为知识资源。从文档管理与知识管理的共同性质来看,它们都是对于信息资源进行加工,提掏出有价值的信息,为企业提供服务。
一.二.一文档管理模式的转变。
传统的文档管理是以纸质文件为管理对于象,而现在多以电子文件与纸质文件互为交融的资源为管理对于象,并且注重知识管理、知识同享与知识立异。
一.二.二文档业务的流程再造。
业务流程再造是企业管理对于组织流程重组的1种管理思想。文档业务流程再造是以文档业务流程为改造对于象以及中心,以关切客户的需乞降满意度为目标,对于现有的文档业务流程进行根本的再思考以及情势的再设计,使患上企业能最大限度地适应新形势下的现代经营环境。文档管理的流程再造是以文件管理的流程为基础,实现文件“发生、运转、归档、永远保留或者烧毁”流程的改造与知识管理的前端节制,流程再造是依据文件管理的流程履行文件前端节制,主要是对于企业内部文档而言,将发生于职能部门的文档,经由初次加工,送入文档机构,由文档人员依据企业文档管理的标准体系进行再次加工,然落后行归档,通过数据发掘的知识管理平台提取知识,最后通过服务平台提供给用户。
一.二.三文档管理人材队伍的建设。
传统的文档管理人员的职能是接受、保管、排序、借出、归档等基本职能,然而基于知识管理的文档管理模式中,更要注重知识的产出,注重资料违后暗藏的有价值的知识。这请求作为介入信息管理、知识管理的工作人员提高自己的素质与工作能力,掌握管理学以及现代企业管理知识,熟识企业业务流程,同时晓得应用科学技术提高自己的工作效力。
二.一文档管理模式面临的新挑战。
大数据时期象征着企业的数据量多而且结构化数据与非结构化数据并重。基于知识管理的企业文档管理模式注重知识管理、知识同享、知识立异。大数据到来,对于知识管理的模式提出了新的请求。现有管理模式的搜集视角狭隘,而在大数据违景下,文档机构的珍藏应多元化发展,从广泛视角搜集文档资料,更多关注1些繁杂化、碎片化、底层化信息的搜集。
二.二文档业务流程面临的新挑战。
目前,咱们从文档流程与数据流程两方面进行文档管理。咱们重视文档的前端节制,然而只是对于文档发生以前的文件做出简单鉴定与加工处理。这样的处理并无减轻文档机构人员的工作量,而是加剧了文档机构重复性鉴定与加工处理。文档资料的冗余性、繁杂性致使了知识提取工作量沉重,提取知识不可靠性。所以对于文档的前端节制来讲,文档发生以前的文档鉴定法子与文档的标准化格式是无比必要的,选择正确的文档鉴定法子能快速判别文档的价值,提高文档输入速度,而文档标准化格式处理是发掘知识的基础。
二.三文档管理人材建设面临的新挑战。
人材资源是企业文档管理的症结。传统的文档管理模式中,只请求工作人员有归档、搜集资料、查询等基本知识,而跟着电子化、网络化的推动,企业请求文档机构人员除了了具备基本服务素养,还要晓得信息化技术。然而在大数据违景下的企业文档管理,这些素养还远远不够,文档工作人员不但要晓得现代企业管理理论,熟识企业业务流程,还要拥有数据处理能力,能够运用先进的技术提高工作能力与效力。工作人员要从数据的视角看待文档,以大数据理念推进文档的管理与服务。从管理层来看,要严格把关人材提拔;加快文档人员知识结构的变革,多途径、多层次培育人材。
二.四管理技术支撑以及服务面临的新挑战。
技术是企业发展的出产力。在基于知识管理的企业文档管理模式中,技术是整个模式架构的基石。从总体来看,it架构布局是整个知识管理平台的基础;从局部来看,数据发掘技术是知识提取的核心技术,是整个企业文档管理的中心。整个文档管理的轴心是数据发掘技术,所有的流动都缭绕它展开。现有文档管理模式提供的是点对于点的个性化服务。在大数据违景下,用户在竞争日趋剧烈的环境下需要更多的信息与知识才能做出好的决策,这对于国有企业文档机构提供的服务提出了新的挑战。用户请求文档机构的服务响应速度更快,信息检索与查询更便捷,信息与知识的可理解性更强,并且能够提供全进程的信息服务。这请求文档机构在大数据违景下的个性化服务不但提供用户所需要的信息,还要通过对于用户需求进行分析,提供基于海量散布式资源的.精细化知识组织输出,即实现“信息+解决方案”的1站式服务。
三基于知识管理的国有企业文档管理的优化途径。
为了应答大数据时期的挑战,咱们可从两个方面解决基于知识管理的文档管理的问题。
三.一基于知识管理的文档管理模式的改良文档。
管理工作的展开需要两方面的支撑。文档是企业的可贵资源,增进企业的成长,所以知识管理需要管理层领导的支撑。管理层要注重、关注企业文档管理工作,为文档管理配备必要资源,从大局动身,定时提出请求,及时给予工作指点。在人员配备方面,企业要选用有必定信息素养,掌握必定管理理论的工作人员,同时要拥有数据处理能力。大数据技术能够解决企业文档的电子文档数据贮存提供与调用速度慢的问题,所以企业的技术服务部必需从企业大局动身,全面建设企业信息化平台。从企业底层的网络it架构到面向用户的信息平台,技术部的人员要提供1站式技术,为文档管理部门提供基础技术支撑。此外,在面向用户的文档管理平台上,必需要对于用户进行权限管理,防范企业泄密的风险。
三.二基于知识管理的文档管理业务流程再造。
基于文档管理业务流程再造,是指咱们在文档前端节制的时候,增添文档鉴定与文档格式标准化功能。在文档鉴定方面,采取徐拥军学者(二八年)的宏观鉴定论。它再也不采取“时间、来源、职能、内容或者用户”之类的具体标准,而是改用更为宏观且相对于抽象的“文件构成机关的社会职能”标准。这类宏观鉴定标准与法子可以对于体积量大的文件进行批处理式的鉴定,提高鉴定速度,进而提高资料搜集工作的效力。对于于提高企业文档输入工作的效力问题,这就请求企业树立文档管理标准化体系。标准化体系分为两个层次:第1个是数据输入的标准化格式。标准化格式的电子文档数据提高了工作人员对于数据输入的效力,同时也利于工作人员对于海量标准化数据深层次的发掘。第2个是企业文档管理流程的标准化。工作人员严格依照标准化流程办事,落实流程各个阶段的责任,避免文档泄密与丢失等其他突发事件。知识管理平台是企业档案管理的核心,它的前端是企业搜集的文档经由标准化处理的数据,后端是面向用户的开放性信息平台。知识管理平台的核心是数据发掘技术,数据发掘技术是大数据时期的1种数据处理技术,它指从大量的、不完整的、有噪声的、隐约的、随机的实际利用数据中,提取隐含在其中的、人们事前不知道的、但又是潜伏有用的信息以及知识的进程。数据发掘技术擅长发现文档海量信息中的精髓,有益于有效的知识管理,是实现知识发掘、知识同享、知识立异的途径与法子。
四结语。
跟着国有企业范围的增长,文档累计量愈来愈大,在必定程度上相符了大数据的数量大、多种类、高价值的特征。文章对于基于知识管理的文档管理进行文档前段节制,筛选文档并对于文档进行标准化处理,以便在知识管理平台上,通过数据发掘技术,实现知识管理、知识同享与知识立异。
数据信息与知识论文（通用19篇）篇十四
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。
数据信息与知识论文（通用19篇）篇十五
引言：
大数据时代的大数据时代环境之下，各类网络信息的管理工作重要性不断提高，同时所需要管理的信息量也在随之提升。但是在这一个过程中管理问题油然而生，例如数据丢失、访问速度慢以及数据安全等问题。对此，有必要提高对基于大数据时代的信息安全性进行分析，从而保障计算机使用价值。
数据信息与知识论文（通用19篇）篇十六
随着信息时代的到来，各行业都迎来了一个崭新的全球化网络信息热潮。
将丰富的农业资源优势转化为经济仇势，缩城乡差距，全面推动农业农村经济发展，加快社会主义新农村建设已是势在必行。
1、农业信息化的概念。
农业信息化就是在农业领域全面地发展和应用包括计算机技术、微电子技术、通信技术、光电技术、遥感技术等多项现代信息技术在农业上普遍而系统的应用，并使之渗透到农业生产、市场、消费以及农村社会、经济、技术等各个具体环节的全过程，使农业生产效率得以显著提高。
简单的说，农业信息化就是信息技术在农业上的普遍应用。
农业信息化至少具有两个基本标志。
一是政府有关部门或服务机构把对农业的管理决策建立在信息支持的基础之上，政府及其有关机构把对农民进行信息引导和提供信息服务作为重要职能;二是农民把信息作为一项生产要素来投入，以信息作为农业生产经营的依靠。
评价农业信息化发发展水平的主要指标:一是农业信息化的基础设施建设，包括通讯网络、计算机网络、宽带等。
二是农业信息技术装备情况，包括计算机的拥有量、网站数量等。
三是农业信息资源的开发利用，包括农业数据库的种类和数量，农业信息资源获取量和网络等。
四是农业信息技术的普及和应用，如农业专家系统的种类和实际应用的普及率。
五是农业信息化对农业发展的贡献率。
2、农业信息化建设的重要作用。
农业信息对引导农业结构调整具有重要作用。
农业信息是农业结构调整的依据，而这些信息的获得，离不开农业信息化的建设和服务。
农业信息化对指导农业生产经营活动具有重要作用。
各种专家系统及管理信息系统的开发和投入使用，给农业生产的带来巨大影响。
农业信息服务对农民增收具有重要作用。
“卖难”和“难买”现象的同时存在，就是信息服务不及时造成的。
农村劳动力转移离不开信息化建设。
我市是一个农村劳动力资源和转移大县，云阳县可转移的劳动力就达30万以上，成功转移农村劳动离不开信息化的支撑。
农业系统办公自动化和政务公开的需要。
这是提高办事效率，节约办公成本和电子政务的要求。
农业科技人员知识更新提高素质的需要。
信息网络已是科技人员获取知识和信息的重要途径。
3、基层农业信息化发展的主要制约因素。
观念的制约。
近年来，基层政府和农业行政主管部门对农业信息化建设的重视程度明显提高，但建设进度仍然缓慢。
主要原因还是基层干部特别是一些行政领导干部对信息化建设重视不够。
农民及基层工作人员的信息意识淡薄，与农村对农业信息服务的需求不相适应。
资金的制约。
农业信息化建设属社会公益性事业，其投资较大，基层县乡由于财政较穷，投入十分有限，因此区县农业信息化进程受到资金制约是一个十分普遍的现象。
一些地方连工资发放都困难，更无暇顾及农业信息化建设。
基层微机多是单机作业，有的微机型号还很落后。
复合型人才缺乏。
农业信息服务涉及农业生物技术、气候、地理环境、农产品销售等多个领域及其相关信息的采集、存储、分析、计算、传输等多个环节，这要求服务人员既要懂得农业科学技术，又要懂得信息技术，而这种人才在基层十分缺乏。
以云阳县为例，农业局系统县乡450余名科技人员中，仅有计算机专业的中专生2名。
农业产业化程度低，正常信息需求不足。
农业产业化是农业信息化的基础，两者是相互依赖的，农业产业化意味着生产规模的扩大，农业生产以市场为导向，必须产生对信息的大量需求及提高效率的强烈愿望。
而目前一家一户的经营方式，使信息的利用率大大降低。
同时，信息资源的开发水平与农民对信息需求的多样性、实用性不相适应的现象也普遍存在。
据有关资料，全国农村劳动力中，文盲和半文盲占20%以上，这使得绝大部分农民对信息，尤其是对网上销售信息表现出漠然和无知，农产品流通基本上还是“养在屋前屋后，卖在村前村后”的状况，产品价格也是看邻里或道听途说。
信息的有效需求不足在一定程度上影响了农业信息服务的有效开展。
信息通道不多。
在信息传输上，缺乏网络、广播、电视、报刊、信息台等各种媒体之间的有机组合与协作，面对最终用户和信息传导梗阻现象显得办法不多，信息到农民手里“最后一公里”问题没有解决好。
4、当前基层农业信息化建设的应抓好的主要内容。
加快农业信息网络基础设施建设。
这是完善农业信息服务网络的最重要的环节，是分析、处理以及快速传播各类信息的必备条件。
它包括硬件和软件建设两个方面。
其中硬件建设是当前基层首当其冲的任务，要大力提高计算机的普及率，尽量达到乡村能宽带上网。
这方面的建设需要政府加大投入和社会各行业的共同参与及支持。
建立和完善区县农业信息网。
要依托重庆农业信息网、三峡农业科技网，以重庆市农业信息中心为技术支撑把区县农业信息网办成当地农业信息发布的总出口和为农服务的大窗口。
网站要面向农民，农业经营者，农业经济、技术推广者和领导服务。
第五是农业管理服务信息，如新的农业管理模式、服务方式及新的服务理念等;第六是农业教育及农业政策法规信息等，以提高农民科技、文化素质以及政策法制意识;第七是劳务信息，要能提供劳动力转移培训和就业的信息。
重庆市调查数据显示:当前农民对市场信息需求量最大占总量的35.5%，其次是政策信息占22.2%。
建立以乡镇农业信息站为主体的信息服务机构，完善多种服务网络。
依照合理布局，发挥区域优势的要求，依托乡镇农业技术服务中心建立基层公益性农业信息站，延伸服务网络。
基层信息站要达到“六个一”标准:即有一台电脑，一条上网电话线，一台打印机，有1名人专兼职信息工作人员，有一块信息发布专栏，有一套完整的管理和服务制度。
乡镇信息站既是县级信息服务机构的下伸网络，又是区县的信息采集工作点。
信息服务站要将互联网站与传统媒体充分结合，因地制宜地开展信息服务工作。
同时要建立并完善农村信息服务中介机构。
农村信息服务中介机构是农村信息服务网络中不可或缺的重要组成部分，是农业信息入村入户的重要桥梁。
当前，重点是要面向广大农村发展龙头企业类、公司类、协会类、商会类等中介机构，充分发挥其在促进农产品流通和农业信息服务中的重要作用。
要充分利用“信息入乡”、“三电合一”、“金农工程”等农业信息建设项目，扶优扶强，示范带动，逐步扩大覆盖面和完善多种服务网络。
建立农产品和农资市场价格采集发布体系。
在城区选择1一2个规模大、品种齐全、交易量大的农贸市场或农产品批发市场，作为农产品和农资市场价格城区采集点。
选择有代表性的几个乡镇农贸市场，作为农产品市场价格乡镇采集点，定期采集市场价格，所得数据经过综合、分析、整理后在县级农业信息网公开发布，引导农业开展产业结构调整，同时为领导提供充分的决策依据。
要以市场为中心一头连着生产者，一头连着消费者，提高信息的集散功能和辐射范围。
实现与国家和市级农业信息资源数据库的有效连接。
数据信息与知识论文（通用19篇）篇十七
跟着企业信息化的请求,国有企业的文档管理尽管履行了电子化、网络化,然而仍有许多纸质文档占用大量的存储库房、橱柜以及文档架等空间。文档机构将文档转化为知识的能力严重不足,这使患上本来步入半衰期的文档资源直接进入休眠期甚至死亡期,进而致使掌握着企业最有价值信息的文档机构在数字化时期不断边沿化。尽管文档机构所珍藏资源实现了数字化贮存,但这些资源长时间处于休眠期,并无实际价值意义。
跟着数字化、电子化,网络化时期的来临,文档管理的管理模式阅历了实体管理、信息管理、知识管理进程,这演变进程实际是文档价值的升华与知识内涵的拓展进程。知识管理是指通过对于企业内外各种信息、知识进行有效的辨认、全面的搜集、科学的加工以及充沛的运用,并且通过增进知识同享、激励知识立异、实现知识增值,从而来提高企业的应变能力以及立异能力。基于文献的梳理,文档管理与知识管理的钻研集中于构建知识管理的请求。笔者认为企业文档是企业首要的知识资源,是企业知识管理的基础;同时,文档管理是维护企业知识产权的有力武器。知识管理是实现隐性知识价值的途径,而文档管理是对于显性知识的管理。从文档管理与知识管理的性质来看,文档管理是使归档文件的有序化以及结构化,实现文档的应用价值;而知识管理是通过对于文档的搜集、加工、应用、编研以及信息化管理等手腕,将文档转化为知识资源。从文档管理与知识管理的共同性质来看,它们都是对于信息资源进行加工,提掏出有价值的信息,为企业提供服务。
传统的文档管理是以纸质文件为管理对于象,而现在多以电子文件与纸质文件互为交融的资源为管理对于象,并且注重知识管理、知识同享与知识立异。
业务流程再造是企业管理对于组织流程重组的1种管理思想。文档业务流程再造是以文档业务流程为改造对于象以及中心,以关切客户的需乞降满意度为目标,对于现有的文档业务流程进行根本的再思考以及情势的再设计,使患上企业能最大限度地适应新形势下的现代经营环境。文档管理的流程再造是以文件管理的流程为基础,实现文件“发生、运转、归档、永远保留或者烧毁”流程的改造与知识管理的前端节制,流程再造是依据文件管理的流程履行文件前端节制,主要是对于企业内部文档而言,将发生于职能部门的文档,经由初次加工,送入文档机构,由文档人员依据企业文档管理的标准体系进行再次加工,然落后行归档,通过数据发掘的知识管理平台提取知识,最后通过服务平台提供给用户。
传统的文档管理人员的职能是接受、保管、排序、借出、归档等基本职能,然而基于知识管理的文档管理模式中,更要注重知识的产出,注重资料违后暗藏的有价值的知识。这请求作为介入信息管理、知识管理的工作人员提高自己的素质与工作能力,掌握管理学以及现代企业管理知识,熟识企业业务流程,同时晓得应用科学技术提高自己的工作效力。
大数据时期象征着企业的数据量多而且结构化数据与非结构化数据并重。基于知识管理的企业文档管理模式注重知识管理、知识同享、知识立异。大数据到来,对于知识管理的模式提出了新的请求。现有管理模式的搜集视角狭隘,而在大数据违景下,文档机构的珍藏应多元化发展,从广泛视角搜集文档资料,更多关注1些繁杂化、碎片化、底层化信息的搜集。
目前,咱们从文档流程与数据流程两方面进行文档管理。咱们重视文档的前端节制,然而只是对于文档发生以前的文件做出简单鉴定与加工处理。这样的处理并无减轻文档机构人员的工作量,而是加剧了文档机构重复性鉴定与加工处理。文档资料的冗余性、繁杂性致使了知识提取工作量沉重,提取知识不可靠性。所以对于文档的前端节制来讲,文档发生以前的文档鉴定法子与文档的标准化格式是无比必要的,选择正确的文档鉴定法子能快速判别文档的价值,提高文档输入速度,而文档标准化格式处理是发掘知识的基础。
人材资源是企业文档管理的症结。传统的文档管理模式中,只请求工作人员有归档、搜集资料、查询等基本知识,而跟着电子化、网络化的推动,企业请求文档机构人员除了了具备基本服务素养,还要晓得信息化技术。然而在大数据违景下的企业文档管理,这些素养还远远不够,文档工作人员不但要晓得现代企业管理理论,熟识企业业务流程,还要拥有数据处理能力,能够运用先进的技术提高工作能力与效力。工作人员要从数据的视角看待文档,以大数据理念推进文档的管理与服务。从管理层来看,要严格把关人材提拔;加快文档人员知识结构的变革,多途径、多层次培育人材。
技术是企业发展的出产力。在基于知识管理的企业文档管理模式中,技术是整个模式架构的基石。从总体来看,it架构布局是整个知识管理平台的基础;从局部来看,数据发掘技术是知识提取的核心技术,是整个企业文档管理的中心。整个文档管理的轴心是数据发掘技术,所有的流动都缭绕它展开。现有文档管理模式提供的是点对于点的个性化服务。在大数据违景下,用户在竞争日趋剧烈的环境下需要更多的信息与知识才能做出好的决策,这对于国有企业文档机构提供的服务提出了新的挑战。用户请求文档机构的服务响应速度更快,信息检索与查询更便捷,信息与知识的可理解性更强,并且能够提供全进程的信息服务。这请求文档机构在大数据违景下的个性化服务不但提供用户所需要的信息,还要通过对于用户需求进行分析,提供基于海量散布式资源的精细化知识组织输出,即实现“信息+解决方案”的1站式服务。
为了应答大数据时期的挑战,咱们可从两个方面解决基于知识管理的文档管理的问题。
管理工作的展开需要两方面的支撑。文档是企业的可贵资源,增进企业的成长,所以知识管理需要管理层领导的支撑。管理层要注重、关注企业文档管理工作,为文档管理配备必要资源,从大局动身,定时提出请求,及时给予工作指点。在人员配备方面,企业要选用有必定信息素养,掌握必定管理理论的工作人员,同时要拥有数据处理能力。大数据技术能够解决企业文档的电子文档数据贮存提供与调用速度慢的问题,所以企业的技术服务部必需从企业大局动身,全面建设企业信息化平台。从企业底层的网络it架构到面向用户的信息平台,技术部的人员要提供1站式技术,为文档管理部门提供基础技术支撑。此外,在面向用户的文档管理平台上,必需要对于用户进行权限管理,防范企业泄密的风险。
基于文档管理业务流程再造,是指咱们在文档前端节制的时候,增添文档鉴定与文档格式标准化功能。在文档鉴定方面,采取徐拥军学者(二八年)的宏观鉴定论。它再也不采取“时间、来源、职能、内容或者用户”之类的具体标准,而是改用更为宏观且相对于抽象的“文件构成机关的社会职能”标准。这类宏观鉴定标准与法子可以对于体积量大的文件进行批处理式的鉴定,提高鉴定速度,进而提高资料搜集工作的效力。对于于提高企业文档输入工作的效力问题,这就请求企业树立文档管理标准化体系。标准化体系分为两个层次:第1个是数据输入的标准化格式。标准化格式的电子文档数据提高了工作人员对于数据输入的效力,同时也利于工作人员对于海量标准化数据深层次的发掘。第2个是企业文档管理流程的标准化。工作人员严格依照标准化流程办事,落实流程各个阶段的责任,避免文档泄密与丢失等其他突发事件。知识管理平台是企业档案管理的核心,它的前端是企业搜集的文档经由标准化处理的数据,后端是面向用户的开放性信息平台。知识管理平台的核心是数据发掘技术,数据发掘技术是大数据时期的1种数据处理技术,它指从大量的、不完整的、有噪声的、隐约的、随机的实际利用数据中,提取隐含在其中的、人们事前不知道的、但又是潜伏有用的信息以及知识的进程。数据发掘技术擅长发现文档海量信息中的精髓,有益于有效的知识管理,是实现知识发掘、知识同享、知识立异的途径与法子。
跟着国有企业范围的增长,文档累计量愈来愈大,在必定程度上相符了大数据的数量大、多种类、高价值的特征。文章对于基于知识管理的文档管理进行文档前段节制,筛选文档并对于文档进行标准化处理,以便在知识管理平台上,通过数据发掘技术,实现知识管理、知识同享与知识立异。
数据信息与知识论文（通用19篇）篇十八
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.
数据信息与知识论文（通用19篇）篇十九
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.