大数据时代数据的特征范例

大数据时代数据的特征范文1

    传统方式下,孤立分析,单纯依靠经验发现问题,片面反映个别问题的技术方法已经无法适应企业审计发展的要求。企业审计需要全面采集与企业财务活动相关的数据,既包括财务数据,也包括业务数据和管理数据,既包括企业内部的数据,也包括主管部门、研究机构等的外部数据,既有财务数据、业务数据结构化的数据,也有会议纪要、法规等非结构化的数据;企业审计需要整体把握一个企业的整体情况,能够更科学、全面地评价一个企业,企业审计需要更准确的确定审计重点,能够在数据分析的基础上科学确定审计重点;企业审计需要更善于把握数据的规律和趋势,在发现企业现阶段存在问题的同时,更要能够揭示企业未来发展存在的风险和隐患。传统审计方式下缺乏采集管理、科学分析海量电子数据的技术,也就无法满足企业审计发展的新要求。

    面对大数据的来临,面对“大”所带来的新技术、新思维的变革,企业内部审计需要应时而变来适应商业模式、思维模式及数据处理模式的变化,从而影响了审计方式、审计抽样方法、审计评价模式、审计重点等。而内部审计人员不仅要能了解数据的变化以及数据处理技术的变革,更要能处理数据、分析数据、驾驭数据,要能够充分、及时地从大量复杂的数据中,辨认出对内部审计的意义与价值,并进而协助内部审计人员做出最佳的决策。

    (一)审计方式由传统审计的事后审计、周期审计向连续审计转变。随着大数据技术的快速发展,审计方法和模式也在与时俱进。传统审计中,审计人员只是在完成财务报告或经过特定的周期或离职等情况的时候才进行审计,而且审计中并不是检查所有的信息,只是抽样分析。。企业如仍然采用这种审计方式,对于确认迅速发展的商务活动的真实价值或合法性显得过于迟缓;另外,从内部控制的角度来讲,我国目前的内部审计实务多是针对财务、会计事项,对经营活动、内部控制、管理事项的监督、评价极为有限,审计活动理念也多为“监督导向”型,而非“服务导向”型,公司部门间的不同流程缺乏衔接都使审计工作难以为经济活动提供全面的监控和服务。随着企业经济业务日趋复杂,信息技术迅速发展,企业电子商务和信息化建设逐渐成熟,越来越多的人意识到连续审计的重要性,而大数据技术及大数据基础使连续审计成为可能。连续审计可以降低传统审计过程中的浪费和时滞问题,降低审计错误和风险,促进企业发展。连续审计是信息技术与审计学科较好交叉融合的产物,是信息化条件下审计科学发展的必然,尤其对内部风险控制“实时性”要求极高的特定行业,如银行、证券、保险等金融和债务契约等行业中,实施连续审计监督迫在眉睫。某财产保险公司内部审计部门,已经在新开发的审计系统中固化了连续审计模块,该模块可以实现在线的风险预警,并安排专人进行日常数据式连续审计,将发现的风险数据、超预警值指标及问题登记为疑点,并建立审计底稿,按照重要程度进行远程审计、核实或下发给现场审计人员进行现场核实。该模块经过一段时间的使用,收到了很好的效果。

    (二)审计抽样开始系统化、模块化、智能化,并开始具有预测功能,而样本最终将扩展至数据全体。目前,常规审计工作已广泛采用随机抽查法,其意义用较小的投入来获得审计结论,提高审计效率;但利用抽查法所得出的审计结论存在着发生重大错误的可能性,其可能性的大小就意味着审计风险的大小。然而,数据量的爆炸式增长使审计人员意识到现行的抽样审计方法只是凭借审计人员的主观判断和实际经验对财务报表中的重大事项进行审查,而忽视了大量的业务活动,无法发现和揭示企业内部发生的、对财务报表真实性有重大影响的舞弊行为和技术性错误,难以对企业财务报表及经营管理做出准确的判断和评价。但是,庞大的企业规模和繁多的业务活动,致使审计工作难以回到详细审计方式,只能在抽样审计方法本身寻求改进。。通过抽样系统增加审计抽样的实用性和效率性,为审计人员从大量的审计数据中抽取有用信息,为审计的预测分析提供依据,这样的抽样采用人工方式在海量数据的情况下是无法进行的;二是审计抽样模块化。通过模块化设计,审计抽样系统将得到最大的灵活性,以便抽样时采用各种模型组合便抽样更有效率;三是审计抽样的智能化。审计抽样系统将积极吸收审计、统计、计算机、人工智能等方面的最新研究成果,抽样模型及时得到更新,抽样经验在知识库中得到积累,审计抽样系统开始“学习”、“推理”,不断朝着智能化方向发展。将海量的数据经分析、预测等“加工”后,以知识的形式呈现给审计人员,为审计人员发现审计问题提供深度支持;四是审计抽样系统开始具有预测功能。随着大数据技术的发展,计算机的运算能力和处理速度不断提高。审计抽样系统会强大到处理复杂的运算,并利用大数据技术改进后的审计抽样算法来对这些审计数据进行分析并进行数据挖掘,找出数据,缩小抽取样本的数量,降低审计成本、提高审计效率;利用关联规则,预测被审计单位经营风险的高低,帮助审计人员确定审计重点,提高审计效率。通过审计信息系统所提供的庞大数据库可以实现对被审计单位的信息进行数据挖掘和综合分析,对被审计单位的财务及经营状况进行预测分析,为被审计单位提供决策依据。目前,某财产保险公司的审计系统,应用了大数据技术进行风险数据的提取,并应用PPS抽样、随机抽样、系统抽样、模型抽样、组合抽样等进一步提高审计效率。。

    然而,在不久的将来,伴随着以真实性、服务性为基础的各项企业内部审计的深化,随着数据信息化的深入以用大数据技术发展应用的深入,企业内部审计逐渐开始能够从大量的、杂乱无章的海量数据中发现潜在的有用的信息,能够从这些大量的数据中发现被审计单位运作的基本规律及特征;预测出被审计单位发展的趋势,从宏观上把握被审计单位科学地发展。审计也不仅仅局限于抽样审计,而是对企业所有财务、业务等经营数据的数字式连续审计。

    (三)促进审计成果的转化与应用。目前,内部审计成果应用主要是针对屡查屡犯的问题重点进行检查、督促整改,部分企业已经将审计成果应用闭环管理的手段对整改过程进行管理以达到良好的审计成果运用效果。大数据技术的出现,促进了审计成果的进一步应用。一是促进对以往审计中获取的大量信息资料和相关情况资料的汇总、归纳,从中找出财务、业务和经营管理等方面的内在规律、共性问题和发展趋向,通过汇总归纳宏观性和综合性较强的审计信息,以及运用审计成果,为各级领导提供数据证明、关联分析和决策建议,从而促进完善制度、机制、决策和执行,促进企业管理水平更上一层楼;二是促进问题的全面发现,即应用大数据技术可以将同一问题归入不同的类型使用,从不同的角度、不同的层面整合提炼以满足不同层次的需求。同时,通过对带有共性、普遍性、倾向性的问题进行挖掘,提炼出问题与数据中的关联性,可以将所有问题通过IT手段检查出来;三是应用大数据技术进行连续式审计有利于问题的整改监督;四是将审计成果进行知识化留存,通过大数据技术,将问题规则化并固化到系统中,以便于计算或判断问题发展趋势、对问题进行预警等;五是将审计人员与审计成果、被审计单位与审计问题进行关联,并进行信息化备案,在进行下次检查时,可以根据审计方案中的重点,有侧重地选取有相应检查经验的审计人员组成审计组,并按审计目标抽取相应被审计单位进行重点审计检查等。

    总之,大数据并非被过度渲染的产业题材,大数据对企业内部审计的影响,既是应对企业数据集中模式、数据爆炸式增长趋势而进行的实时处理超量数据的技术升级,又是将方方面面的数据进行电子化、信息化,并将信息规则化、知识化,最终使各种应用网络化、智能化的过程;大数据更是一次从分散到集成、从共享到协同、从封闭到开放、从离线孤立到持久在线云服务、从专享到普适的挑战。

    主要参考文献:

    [1]维克托·迈尔-舍恩伯格,肯尼思·库克耶.大数据时代中译本.浙江人民出版社,2013.

    [2]Bill Franks.驾驭大数据中译本.人民邮电出版社,2013.

    [3]陈丹萍.数据挖掘模式下的审计风险决策研究[M].中国社会出版社,2007.

    [4]陈福军.计算机辅助审计应用教程[M].清华大学出版社,2011.

    [5]《企业审计制度方法和技术建设》课题组.信息化环境下企业审计的技术方法[M].中国时代经济出版社,2011.

    [6]中国会计学会.企业内部控制自我评价与审计[M].大连出版社,2010.

    [7]陈倩雯.深圳审计研究成果论文选编:2010~2011[M].中国时代经济出版社,2012.

    [8]浙江省注册会计师协会.国际高级审计业务文集[M].中国财政经济出版社,2010.

    [9]上海国家会计学院.内部控制与内部审计[M].经济科学出版社,2012.

大数据时代数据的特征范文2

了一种基于大数据的数字图书馆高效搜索引擎?该搜索引擎可准确理解读者的需求，节省了

搜索时间，提高了查询效率，并能够减少资源定位时间，提高检索查全率?

〔关键词〕大数据；数字图书馆；

高效搜索引擎

DOI：10.3969/j

.issn.1008-0821.2014.01.011

〔中图分类号〕G250.76 〔文献标识码〕A 〔文章编

号〕1008-0821（2014）01-0049-03

A Kind of Efficient Search Engin

e for Digital Library Based on Big Data

Chen Chen1 Chen Shuangfei2

（work Center，Lanzhou University of Finance and Economics，Lanzhou 73002

0，China；

2.School of Information Engineering，Lanzhou University of Finance and Economi

cs，Lanzhou 730020，China）

〔Abstract〕”BZ〗This paper designed a kind of efficient search engine for digital librar

y based on big data.It can realize the accurate understanding of the users nee

ds of information，save search time and improve query efficiency，reduce resource

locating time and increase retrieval accuracy.

〔Key words〕big data；digital

library；efficient search engine

随着大数据时代的到来，大数据已经渗透到图书馆管理?运营?服务和变革过程的每一

个环节，成为关系图书馆基础设施建设?服务模式与内容变革?读者个性化服务有效性保障

和可持续发展的重要因素?

图书馆大数据环境具有数据量大（Volume）?类型繁多（Variety）?价值密度低（Value）

?处理速度快和时效高（Velocity）的4个特征?如何在复杂的大数据环境中高效搜索?抓

取?管理和处理价值数据，是图书馆准确配置服务资源?提高服务效率与能力?即时发现读

者个性化需求，以及增强市场竞争力和用户满意度的关键?因此，大数据时代图书馆应加强

以用户为核心的搜索引擎建设，为图书馆运营管理和用户服务提供可靠的大数据搜索?数据

价值发现支持[1]?

1 大数据时代数字图书馆数据搜索的

需求与特点

1.1 读者的个性化搜索需求

大数据时代，以读者为核心的用户个性化需求发现和数据价值挖掘，成为搜索引擎设计与应

用的重要依据?首先，搜索引擎应根据采集的读者阅读行为与个人特征大数据信息，准确判

定用户数据搜索的内容需求?兴趣爱好与价值特征，确保为读者提供可定制的个性化数据搜

索服务?其次，搜索引擎必须改变依据用户输入“关键字”进行数据检索的传统模式，应具

备用户语意分析和人机对话的功能?通过人机信息交互保证个性化数据搜索内容全面?准确

?经济和可用?第三，搜索引擎应准确跟踪?分析和判定读者需求变化，可依据读者需求对

搜索引擎系统参数?搜索算法和用户需求进行动态调整，保证搜索引擎的读者个性化搜索活

动具有较强的自适应能力?

1.2 搜索引擎依据读者需求实时优化的需求

图书馆大数据环境除数据海量?类型繁多?价值密度低?处理速度快和时效高外，还具有数

据结构复杂和信息更新速度快的特点?因此，图书馆应根据数据环境和读者搜索需求变化趋

势，按照读者需求对搜索引擎实时优化，确保搜索引擎安全?高效?可用和经济?

搜索的频率和准确性，保证读者数据搜索过程能够预测?控制和搜索效率最优?其次，搜索

引擎在对图书馆和第三方服务商资源检索时，须准确判定所搜索内容是否依据数据价值量和

擎的易用性[2]?

1.3 阅读终端具有移动搜索功能需求

大数据时代，图书馆应支持任意读者可在任何时间?任何地点以任何方式进行阅读?因此，

用户终端的移动阅读和移动搜索能力，将会严重影响读者的阅读有效性和满意度?

大数据时代数据的特征范文3

关键词：大数据 数字图书馆 科技情报服务 创新机制

中图分类号：G252；G25076 文献标识码：A 文章编号：1009-5349（2017）08-0112-02

随着信息化时代的到来，传统的图书馆模式已经不能满足当下要求，其发展弊端逐渐显露。人们对科技情报的需求量与需求种类的增加不断推进数字服务的进程。然而，数字图书馆的发展速度与接收面远不及期望，数字图书馆涵盖的大数据与大容量无法发挥其应有的价值作用。针对人们对科技情报的需求与数字图书馆的推广及应用之间的矛盾，开展大环境下科技服务模式的创新性研究具有重要的现实价值和深远意义。

一、大数据时代图书馆的“新概念”

。大数据是美国麦肯锡公司最先提出，认为大数据应该是从数据的获取、分析、存储及管理均超出常规数据库，同时该定义还强调，大数据应该是超过特定TB容量的大数据。国际数据公司则从巨大的数据价值、多样的数据类型、快速的数据传递及海量的数据容量等四个方面对大数据进行定义。而亚马逊的科学家则认为超过一台计算机处理能力的数据量可以认为是大数据，该概念简单易懂。维基百科则认为巨量资料就是大数据，并规定合理时间内均可以管理、提取及处理等。当今时代下大数据不再是一个单纯的技术名词，其不仅概括了人们对数据量的要求，也体现出人们对数据获取、处理、管理等方方面面的高要求。随着传递数据媒介的不断增加，大数据除了形式多样，其产生源头、传递方式方法等均呈现出多样化。。[1-2]大数据的发展与建设主要目的在于挖掘数据的价值，因此大数据不仅需要保证其规模，还需要确保其真实性与价值性。对于数字图书馆而言，对大数据的采集、分析与解释等环节都应该非常重视，应该确保大数据的特性，保证大数据的准确性与可用价值，才能发挥数字图书馆的价值。

二、 创新服务对数字图书馆科技情报的必要性分析

（1）目前，大数据不断推进数字图书馆创新发展。在激烈的竞争下，数字图书馆也不断发展自身，并围绕大数据发展，大数据的发展逐渐呈现出大数据的基本特征，并努力让图书馆科技情报满足广大读者不断增长的需求。数字图书馆在原有最基本D书文献、CD数据和网络资源的基础上，开始拓展数据涵盖量，并不断在发展过程中加入大数据信息。此外，目前大数据的服务对象不同，次生数据亦不断增加，导致数据的编码与格式差异也不断增加，并难以将所有数据统一，从而异构数据的产生。面对大数据环境下数字图书馆科技情报数据，传统的处理手段已无法满足广大用户的服务要求，创新发展新的服务模式、提出新式发展战略已迫在眉睫。

（2）在当今高速发展的社会环境下，信息瞬息万变，公共信息的获取已不断加入新的议程。大数据的概念随着数据获取、提取、管理等成本的不断降低也被人们广泛接受，并应用于各个领域，成为热门词汇。。创新发展总是在困境之后，复杂数据给人们数据处理、获取与管理也带来了麻烦，这些问题对数字图书馆情报的发展提出了新的要求。数字图书馆只有不断提高自己，拓宽发展面，创新融合大数据特征，才能为广大读者提供可靠的优质的科技情报服务。

三、创新发展数字图书馆科技情报的重要途径

硬件创新只能使数据存储量更大、处理速度更快，软件设施的创新才能从根本上推进数字图书馆科技情报的发展。在当今大数据时代，数字图书馆的软件设施建设与发展对其科技情报的发展有着重要意义。。

（1）改变服务理念。目前，传统图书馆科技情报的发展理念依然深植于日常管理中，大数据的到来让人们措手不及，因此往往容易引起图书科技情报管理的混乱。同时也激发人们思考，如何避免种种混乱，这就需要改变发展理念。因此，提出创新发展理念，对促进数字图书馆科技情报的综合发展具有重要意义。同时作为读者或情报服务对象的我们亦应该改变理念，改变数据采集、数据提取与处理的理念，深入融合大数据的理念，提高自己对图书馆科技情报的获取效率。善于利用一些先进手段促进图书馆科技情报的发展，例如线性回归方式。

（2）提高软件系统兼容性。数字图书馆科技情报需要依托于发展系统，提高系统的兼容性可以有效提高其发展程度。这里我们可以参考发达国家的经验，互联网的发展在西方发达国家比国内早得多，互联息的传播与共享促进其数字图书馆服务端的改善，故其数字图书馆科技情报建设比我们更为先进。因此，有效利用国外成功经验既是对大数据的有效利用与学习，也是提高我们数字图书馆兼容性的有效手段。

（3）服务方式不断创新。数字图书馆科技情报的服务对象类型千万，文化程度各不相同，针对不同的人员我们应提出不同的服务方式，及时有效提供数据服务显得非常重要。当今时代，人们的工作与学习对大数据的依赖越来越强，有效利用这种依赖性对数字图书馆科技情报的建设是一种重要手段，也对其提出了新的挑战。服务方式、服务内容都对数字图书馆科技情报的发展有着重要影响。提出个性化服务模式、拓宽服务面是一个有效措施，例如可以开发特殊客户端，为不同人群、不同文化程度的人提供不同的服务内容，在信息提取端对数据进行有效分类，提高数据利用效率和人们的工作效率，从而有力推进人们对大数据时代数字图书馆科技情报的信赖。

四、大数据时代数字图书馆的创新方法

1.数据处理方法的创新

随着信息技术的高速发展，数据日趋多样化，提出新的图书馆科技情报处理方法，才能保证数字图书馆科技情报服务的发展紧跟大数据时代。面对数据的大容量、高复杂程度，我们应该保持积极态度，以冷静心态发展数字图书馆科技情报，在容许一定误差的前提下求发展。相关人们采集大量数据后，应与数字图书馆共同进行情报分析，对比情报的差异与关联性。在科技情报的采集及应用上，当下数字图书馆与相关服务人员应始终保持以知识发展为主题，不断优化组织，促进图书馆网络协调发展，促进网络资源成为数据图书馆的重要组成部分，并不断促进科技情报的发展。。对此，我们可以采取一些有效的数学计算方法进行建模与分析，善于发现数据情报背后的相关关系，为服务对象提供更有效、更全面的服务，并为预测相关内容提供足够的数据依据。具体到数字图书馆科技情报服务，随着大数据时代的不断推进，传统文献范围不断拓展，单纯的数字描述为主的数字图书馆不再满足现行需求，对整合的科技情报数据进行有效的评估与预测，并进行深入分析与研究。在大数据时代下，传统科技情报不再符合人们的需求特征，数据分析与挖掘是发展关键，将处理和分析海量数据作为数字图书馆科技情报服务主要业务方向，深入挖掘大数据中的价值与应用范围，以此有效提高数字图书馆情报服务的价值与水平。

2.服务理念的创新

大数据时代，数字图书馆科技情报在服务技术与客户需求分析等方面也不断改进，发生了较大的变化。具体表现在数字图书馆科技情报的传播途径、提取与处理方式、管理模式等方面，这也表现出数字图书馆建设与服务理念的改变。因此，大数据时代创新理念的提出，对数字图书馆科技情报的发展至关重要。数字图书馆情报主要工作内容在于数据的采集与分析处理，大数据时代创新采集手段与处理方法有效提高了科技情报服务的针对性与清晰度，这也是区别于传统图书馆的重要内容。数字图书馆应包括网络知识与其他社会资源，并对其进行精心组织与整合分析。。基于概率统计和回归分析的时间序列法和线性回归法是目前比较受欢迎的模式，可用于数字图书馆科技情报服务中。然而，该模型优化方法的不同也决定了其流程和后期效果之间的差异。还需要扩大其服务范围，以确保对数字图书馆科技情报基本服务策略进行调整，大数据时代数字图书馆科技情报服务可以将社会、企业、个人等大范围的数据分析和挖掘服务作为常态服务的内容。

五、结语

数字图书馆一直以来就是一个完整的数据系统，合理利用互联网时代的优势，充分发展数字图书馆情报服务工作显得越来越重要。大数据时代对数字图书馆的服务机制提出了挑战，亦提供了发展机遇，想更好更快地发展数字图书馆，需要在数据挖掘和知识发现方面进行战略性创新，以数据促发展，实现真正意义上的图书馆知识管理与服务。只有这样，才能使大数据背景下的数字图书馆科技情报服务更加趋于人性化和多元化，为科技创新提供信息平台，更好地实现图书馆的服务使命，推动数字图书馆科技情报服务的可持续发展。

参考文献：

[1]黄海明.大数据环境下的数字图书馆科技情报服务创新模式[J].通讯世界，2015（19）.

[2]杨军.基于大数据环境探讨如何创新数字图书馆科技情报服务模式[J].青春岁月，2016（5）.

大数据时代数据的特征范文4

云计算IT行业的大趋势，越来越的企业开始考虑或者着手部署云计算。不过，业内人士提醒，作为一种新的部署和利用IT技术的方式，云计算对数据中心的基础设施有着较高的要求，换而言之，如果还是采用传统的数据中心基础设施，是很难满足部署云计算的要求的。

“云计算的典型特点是高密度负载以及灵活地动态调度，这就要求数据中心的基础设施能承受这种高密度负载的灵活迁移。”施耐德电气IT事业部全球数据中心副总裁Paul-Francois Cattier告诉记者，传统数据中心由于没有考虑这么高密度的负载，所以在供电能力和制冷能力上常常难以满足需求；同时，在管理手段上也不支持负载在数据中心范围内自由调度。

另外，传统数据中心在电能利用效率过低，通常PUE值会在2.2，而一个设计良好的数据中心其PUE值可以降到1.3，甚至1.1。

“降低电能消耗，提高用电效率，是对新一代数据中心或者说云时代数据中心的基本要求。这既是社会责任，也是降低数据中心运营成本的必然选择。”Paul-Francois Cattier说，相关研究表明，在数据中心的整体运营成本中，电力成本可能占到40%-50%，如此之高的占比提醒我们降低电能消耗的重要性。

什么样的数据中心可以满足云计算的要求？对此Paul-Francois Cattier认为，数据中心必须具有如下特征：

1. 标准化。新一代的数据中心一定是采用各种标准化的组件，符合各种国际标准。只有这样才能保证快速部署，比如，集装箱式数据中心只要几周就可以快速构建起来。

2. 高密度。云计算是一种集中化的部署方式，要在有限空间内支持高负载，刀片式服务器等高密度设备是必然选择。

3. 模块化。数据中心要满足动态的需求，必须具有一定伸缩性。同时，为了节省投资，最好能边成长边投资，而模块化就是最好的选择。另外，模块化还能提高可靠性和节电。

4. 集中化的管理。传统数据中心IT设备与基础设施是由不同的人分开管理的，通常，IT设备由IT部门管理，而基础设施则由基建部门负责。以虚拟机在不同机柜中的迁移为例，传统的IT管理工具通常只关心那个机柜中是否有合适的IT资源，而实际上，如果某个机柜中如果制冷能力不够，即使它还有冗余的计算能力也不适合增加新的负载。

。”Paul-Francois Cattier说。

首款本土化设计桌面虚拟化产品面世

10月27日，在VMware公司主办的VMware中国用户大会上，福建升腾资讯有限公司与VMware正式联合业内首款专为中国客户量身定制的桌面虚拟化解决方案——升腾CT Vision，全面满足本土市场虚拟化桌面终端管理需求。升腾CT Vision是双方自2010年10月达成战略合作伙伴关系以来，充分利用各自在瘦客户机产品研发、桌面虚拟化方面的优势，共同推出第一款专为中国用户设计的桌面虚拟化产品，也是目前业内外设支持最好的桌面虚拟化产品。

Sybase ASE 15.7正式上市

日前，SAP旗下的Sybase公司的全新版本的企业数据管理解决方案Sybase ASE 15.7正式上市。作为SAP Business Suite商务套件的基础，ASE 15.7不仅为SAP客户提供了一个强大的数据库支持，也可以让现有的Sybase ASE客户方便地采用最新功能和优化特性，而不需要升级数据库。更为重要的是，具有全新先进压缩功能的ASE 15.7还可以节省磁盘空间、提高并行硬件的性能和可扩展性，有效管理非结构化数据。强大的功能足以应对大数据时代对数据处理性能、类型、安全等方面的挑战。新版ASE有5大重大改进，包括面向存储的优化、应用程序开发效率提升、诊断与监测的提升、增强的安全管理和性能提升。

Oracle NoSQL数据库支持大数据应用

甲骨文公司日前宣布，Oracle 。Oracle NoSQL数据库是Oracle大数据产品线的关键组成产品之一。Oracle NoSQL数据库能够帮助客户以动态架构轻松管理大量数据，例如博客数据、传感器和智能电表数据、个性化数据收集以及社交网络存留的数据。此外，甲骨文公司还将提供一款新型集成设计系统，即Oracle大数据机（Oracle Big Data Appliance），该系统可以对Oracle NoSQL数据库以及其它Oracle大数据产品进行优化。Oracle大数据机将于2012年第一季度面市。

Infor 10 为企业软件注入新体验

Infor日前宣布推出Infor10和Infor10 ION软件套件。Infor10具有消费者级用户体验和完整行业应用特性，Infor10 Workspace是Infor10的前端，旨在提供一个消费者级用户体验并改变普通企业用户的工作方式；而Infor10 ION软件套件是一个能够改变企业软件管理方式的轻量、中间件技术，作为Infor10的核心，ION连接并集成了Infor和非Infor的应用程序，并在一个常见的格式和库里存储信息。

SUSE基于OpenStack的云基础设施解决方案

SUSE公司于近日宣布，其开源、云基础设施解决方案的初步开发快照已。SUSE公司正在通过增加在商业上得到支持的工具，帮助客户快速轻松地构建私有云基础设施来扩展其解决方案产品包。该公司的SUSE Cloud是业界第一个经过充分配置的、基于OpenStack Diablo的可供公众使用的软件设备。它还是SUSE开源、开放标准、厂商无关的云基础设施解决方案首个快照。依靠SUSE Enterprise Cloud Infrastructure这样的开放解决方案，客户可在私有云基础设施的跨物理和虚拟环境中具有更强大的视程，从而使资源得到更好的利用、使业务更加高效。

Nimsoft服务台提供托管的IT服务管理

Nimsoft日前宣布，Nimsoft服务台作为一款基于SaaS模式的创新型解决方案，在亚太市场中被客户广泛采用。这款独创的SaaS解决方案自推出伊始，来自服务提供商和企业客户的需求持续显著增长。

Nimsoft服务台是一个纯粹的SaaS多租户解决方案，用户可通过一个自助服务门户获得广泛的能力，包括提交变更请求、请求服务、报告事件，并利用一款知识管理引擎来立即解决各种常见问题。同时，这种可按需定制的解决方案提供了基于ITIL的工作流程，以及多年的最佳实践知识。 2010年3月，CA Technologies收购了Nimsoft。

百年伊顿创新为本

大数据时代数据的特征范文5

通过大型活动塑造电视品牌

近年来，传统的电视媒体通过大型活动来塑造电视品牌形象的做法已屡见不鲜。大型活动的推动一方面给电视媒体带来变革，另一方面也给电视媒体带来机遇和挑战。如何策划大型活动对电视品牌的塑造有着重要而深远的影响。大型活动是一项有目的、有计划、有步骤地组织众多人参与的社会协调活动。活动的策划包括五个基本要素，即时间、地点、人员、主题和流程。只有协调好这五要素，一个大型活动才能完美的展现出来。

随着科技不断的发展，大型活动才得以在电视媒介上广泛的传播开来。我国的电视诞生和发展都晚于西方国家。直到1960年世界兵乓球锦标赛在中国举行，这是中国第一次举办世界性的大型运动会。。而我们所熟悉的春节联欢晚会就是大型电视活动最好的例子。

现如今大型电视活动在电视市场上占据着主导的地位。。同时，最近热门的《爸爸去哪儿》这种综艺性很强的亲子户外真人秀节目充分利用大数据的特征，通过将网络观众反馈的内容采取到节目中来积极与观众互动。。。人们通过手机短信、微博等方式给自己心仪的选手投票，这种投票机制反映了线下活动的日益成熟，也是大数据时代数据与传统电视媒体相结合的良好体现。除开这种方式像是湖南台热门节目《花儿与少年》在播出前期采用湖南卫视官方移动应用呼啦就通过公会、话题、微直播等形式为其展开预热，随着节目的进程，还专门推出了别开生面的节目地图与用户进行互动。。然而除开线下的投票环节，各种海选场地的布置，车媒和地铁媒体的宣传无不反映出线下活动对线上活动的推广作用。所以，一个大型活动的成功举办离不开线上活动和线下活动的完美结合，只有这两方的结合加上数据时代新媒体的推波助澜，一个成功的大型活动才得以诞生。

运用新媒体提高电视品牌影响力

在大数据时代的带入下，新媒体也与传统的电视媒体有良好的结合。在今年的“武汉之夏”活动开始前，湖北经视电视台就有通过电视媒介宣传此活动，同时网络上的湖北经视官方微博也有对此活动的介绍推广。大数据营销的主要价值就体现在用户行为与特征分析，精准营销信息推送支撑以及品牌的塑造等等。面对日新月异的新媒体，传统媒体也在与此积极的配合。此举不仅带动了原有观众的参与同时也发掘了更多的潜在客户。

。。这种方式能吸引更多的人参与到活动中来，无不体现着大数据的作用。而在活动现场，主持人与观众朋友们的互动，精彩节目表演，舞台灯光的布置都是构成一个完美的大型活动的重要因素。现在观众朋友们通过手机把参与活动的照片、心得上传到网络上，又能进一步的推广此次的大型活动。大数据的运用和发展，将活动的主办方与参与者通过网络这个平台进行了更直接的交流，为后续活动的反馈提供了宝贵的意见。

。不仅仅是报媒，车媒、地铁媒都能对活动起到很大的推广作用。例如我们在乘坐地铁时随处可见的海报，公交车内的广告以及车外的喷漆广告等等。

大数据时代数据的特征范文6

（一）供应链金融定义

供应链金融是将供应链上的核心企业及其上下游企业全部合并起来看做一个整体，以核心企业为依托，以真实贸易为前提，运用自偿性贸易融资的方式，通过应收账款质押、货权质押等手段封闭资金流或者控制物权，对供应链上下游企业提供的综合性金融产品和服务。

（二）大数据时代定义

研究机构 Gartner的定义：大数据是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

维基百科的定义：大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通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目的的资讯。透视不同机构给出的相关定义，大数据的含义不仅仅是字面上的“数量庞大”，更重要的是数据背后所蕴含着的“痕迹”，强调的是对数据的巧妙挖掘和应用。

二、大数据时代对供应链金融的影响及机理

（一）大数据帮助建立供应链金融企业信用评价体系

在大数据环境下，银行能够立足供应链生态对需要融资的企业乃至整条供应链进行一个完善的信用评价，从而建立一套完善的授信企业的资信评估。有了大数据，企业不仅仅是从经营周转能力、销售利润率、流动比率、速动比率、坏账率等极易在财务报表上造假，且无法完全反映企业生产经营情况全貌的指标来评估。

（二）大数据降低供应链金融参与主体的信息不对称性

一旦出现了大数据，银行与企业之间可以从大量的数据中进行充分的数据分析从而获得有用的信息，解决信息不对称问题。在麦肯锡的研究报告中，金融行业由于其得天独厚的客户资源、交易数据等等将是从大数据时代中获利的当之无愧的领先者。银行能够在以往信用评价体系的基础上，完善信用评价模型，更好地掌握客户信息。运用大数据进行科学分析和决策将降低供应链金融的信息不确定性。

（三）大数据将提高供应链管理水平

大数据的出现有效地改善供应链上各个环节或者角色的生产效率。供应链中存在的牛鞭效应使得供应链上的不稳定因素逆向传动，信息逐渐失真，造成某些环节的缺货或者积压。比如在制定生产计划的时候，企业可以利用大数据建立精准的需求预测，结合对目标市场的分析和历史数据，通过对这些大数据的分析进行定性和定量的精准预测，同时与供应链上的企业共享，以便各个环节都能制定出合适的运营计划，减少供应链风险。同时大数据的应用还能降低供应链金融的业务成本。

（四）大数据帮助物流企业成熟发展

。让物流企业能够通过分析大数据有效监管中小企业作为质押物的存货。

三、大数据时代下我国供应链金融发展方向

（一）金融+数据+平台的齐头并进

尽管是刚刚进入大数据时代，大数据时代已经催生了以互联网企业为主导的新的供应链金融模式。互联网企业得天独厚的数据资源使得其在大数据时代拥有天然的宝贵财富，于是迅速地异军突起，开辟出了新的模式。然而其在金融业务领域的短板也是不容忽视的。相反，拥有雄厚资金和金融专业知识技能的银行却囿于数据收集与处理技术，不能更好地发展其供应链金融业务。因此在大数据时代，双方会加深合作，彼此促进，打造一个“金融+数据+平台”的模式，搭建上下游交汇的网络服务平台，利用彼此的优势，真正做到物流、资金流、信息流的无缝衔接。

（二）覆盖面更广

在传统的供应链金融中，尽管条件放宽，从对中小企业的资信评估转移到了对供应链的评估，然而依然有很多需要资金的企业因为资信评估不够无法获得融资。而在大数据时代，资信评估的考量更为多方面，供应链金融服务的受益者从原有的中小企业拓展出去，甚至延伸到了中小微企业。同时，手续方便、业务成本较低等优势使得更多的企业愿意选择这样的融资方式。因此，供应链金融服务的覆盖面将会变得更广。

（三）向数据质押信用担保方向发展

在大数据时代，每个企业都累积了大量的交易数据，如历年销售额、履约情况、合作年限等等，由此产生的数据质押是大数据时代独特的产物。数据质押指的是运用大数据挖掘技术，通过交易过程或者其他行为中产生的能够交叉验证的真实交易数据和行为数据进行分析，在大量数据的基础上进行授信，用户凭借信用程度进行担保贷款。不再依靠对货物价值的评价或是预付款项的追踪，利用金融数据质押进行信用担保，是大数据时代的一个特点。

（四）数据、信息共享化

大数据时代对数据的需求更加迫切，无论是从质量方面还是数据方面。因此，传统的各方所持有的仅仅满足自身需要的数据是不够的，数据共享是各方利益所趋之下的共同选择。在将敏感的数据脱敏之后，将各方的信用数据、交易记录等等在共同的信息平台上进行共享，让数据创造出更大的价值，而不仅仅是将其禁锢在一定范围内。同时，对于数据安全方面也应有更加可靠的技术，反正信息共享的顺畅，引导信息流向对人类有益的方向。