国际关系中的大数据变革及其挑战

大数据时代的机遇与挑战论文3000字[精品文档]

大数据时代的机遇与挑战什么是大数据时代？ “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 大数据时代是怎样产生的？物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的飞速发展，数据正以前所未有的速度迅速增长和积累，数据是人类社会最重要的财富大数据时代的到来大数据时代的特点? 1.数据量大（Volume）第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。 2.类型繁多（Variety）第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 3.价值密度低（Value）第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。 4.速度快、时效高（Velocity）第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。大数据时代的机遇大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享，成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段，为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。建立大数据中心，及时搜集、实时处理数据信息，为科学决策提供坚实基础。对社会大数据进行历时性和实时性分析，加强社会风险控制，提高政府预测预警能力和应急响应能力。

大数据技术的挑战和启示分析

大数据技术的挑战和启示目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距，更需要国家政策支持。中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站，为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如，提供各地天气与航班延误的关系，推动航空公司提升正点率。

变革管理-ERP实施的真正挑战

变革管理●■ ＥＲＰ实施的真正挑战（ｈａｎｇｅＭａｎａｇｅｍｅｎｔ：ＴｈｅＲｅａＩＳｔｒｕｇｇＩｅｆｏｒＥＲＰＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ摘要：ＥＲＰ实施往往伴随着深刻的组织变革。有效的变革管理、尤其是对员工抵制行为的管理就成为ＥＲＰ实施的真正挑战。本文在回顾变革管理和抵制行为经典研究理论的基础上，分析了ＥＲＰ实施将引起的组织变革和由此所产生的抵制行为，以及抵制的形式和不利影响。并且根据前人的研究成果，总结了ＥＲＰ实施过程中应对抵制行为的策略。这些策略将从变革管理的角度促进ＥＲＰ实施成功。关键词：ＥＲＰ实施变革管理抵制行为１基于ＥＲＰ的组织变革取决于企业所选择的ＥＲＰ系统的复杂程度、实要研究ＥＲＰ实施中的变革管理，首先要施模块的多少以及企业原有流程与ＥＲＰ的协调分析ＥＲＰ给企业组织带来的变革，进而发现程度。有的企业可能进行全面的ＢＰＲ，有的企这些组织变革如何引起员工的抵制。根据业可能只需要对原有流程进行部分改变。但ＤｅｌｏｍｅＣｏｎｓｕ…ｑ的观点，ＥＲＰ系统所具有是，即使是部分改变业务流程也意味着角的主要特点是：色、责任、权力关系等一系列的变化，还会（１）使组织的主要业务流程集成化和自威胁一部分员工的工作安全感，这些变化将动化；不可避免的受到利益受损者的抵制。（２）在整个企业组织内共享数据和业务１．２在分散责任的同时加强了集中控制活动结果ｉＥＲＰ在整个企业组织内共享数据和业务活（３）以及在实时环境下产生和获取数据动结果，并且能在实时环境下产生和获取数［７］。学术界普遍认为，无论企业是否进行了据，这使得基层经理和员工有更多的信息进在实施ＥＲＰ的同时，进行正式的业务流程重组行自主决策，促进了向基层业务单位的授（ＢＰＲ），ＥＲＰ的这些特性都将不可避免的引权。同时高层领导可以直接通过ＥＲＰ系统迅速发组织变革。根据前人的研究成果，这些变有效的了解整个企业的生产经营情况，加强革归纳起来有如下４个方面：了集中控制能力。ＥＲＰ这种分散责任而同时女［１．１有业务流程的改变强集中控制的能力不但会改变企业的决策方为了实现ＥＲＰ所蕴涵的“最佳业务实式，还会影响企业的组织结构，有助于减少践”，并将企业主要业务流程集成在一起，管理层次，一些中层经理将因此失去原有的企业将不可避免的改变原有业务流程，这也权力甚至职位。尤其是ＥＲＰ使企业的信息流标是ＥＲＰ最大的优势所在。业务流程的改变程度准化、自动化，各种数据一次完成输入，使７６专论综述Ｓ∞ｃｉａＩＩｓｓＵｅ一些以数据收集、整理、报告为主要责任的部门功能弱化，甚至可能撤消。如果这部分人（部门）得不到其他的漱励和补偿，他们也会反对系统的实施。１．３改变原有的工作方法和技能要求ＥＲＰ使企业大部分工作自动化，提高了对数据准确度的要求；同时加强了各项工作之间的集成度。这样很多员工必须改变原来的工作方法，甚至需要负担额外的工作，例如数据输入。ＥＲＰ对有些工作的技能要求提高，同时使另一些工作简单化，对技能的要求降低。这使得部分员工不得不学习新的技能，如果这些人对自己掌握新技能的能力没有信心，或者厌恶学习，他们就会抵制系统实施。而另一部分工作变简单的员工会担心自己丧失基于原有技能的地位，或者成为可被替换的人。这种对未来的恐惧，也会成为抵制的原因。１．４促进了信息和知识共享。增加工作的透明度ＥＲＰ系统使企业信息和业务流程自动化、　万方数据

大数据的应用及带给企业的挑战

大数据的应用及带给企业的挑战随着信息技术特别是信息通讯技术的发展，互联网、社交网络、物联网、移动互联网、云计算等相继进入人们的日常工作和生活中，全球数据信息量呈指数式爆炸增长之势。根据国际数据公司IDC发布的研究报告，预计全球数据量大约每两年翻一番，到2020年全球将达到35ZB的数据信息量。随着前所未有巨量数据信息的聚集，“大数据”已得到广泛关注。本文将分企业数据、机器数据和社会化数据三类，针对企业数据处理面临的挑战、机器数据应用场景、社会化数据带来的变革展开讨论。 1、企业数据处理面临的挑战中国的企业已经认识到大数据蕴含着巨大的商业价值，但国内互联网巨头作为率先使用大数据技术的用户，仅仅是基于开源软件自主开发大数据应用，未形成企业级的个性化应用。 (1)非结构化和结构化数据的统一及整合随着互联网和通信技术的迅猛发展，企业中的数据类型早已不是单一的以文本为主的结构化数据，还充斥着广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等多类型的数据。这些数据称为非结构化数据。据统计，企业中

85%的数据属于非结构化数据。但是企业现有的数据处理方法仅适用于结构化数据，无法将大量的非结构化数据与结构化数据进行统一、整合，就无法发掘数据中的价值。 (2)跨业务平台数据的关联当今企业环境中存在着：不同业务模块的数据分布在不同的系统平台，这些被割裂的数据在单一业务平台无法得到有效利用；不同业务模块的数据无法实现共享、关联；仅对关键业务的数据进行收集、整合和利用，非关键业务的数据被忽视等现状。企业中的数据由于业务模块的划分而被割裂开来．单一业务模块的数据价值远远小于所有业务模块数据关联起来进行分析运用，企业将如何实现跨业务平台数据的关联与整合将面临巨大的挑战。 (3)面向数据的实时分析随着经济的飞速发展，企业所面临的市场行情也在瞬息万变，企业曾经惯用的事后处理机制已经不能应对，企业需要实时洞察业务运营状态，以便迅速应对不断变化的市场形势。企业业务的运营状态将体现在海量数据的快速处理和有效进行实时分析的基础上。但随着大数据的爆炸式增长，与企业相关的数据可能在无限量的不断增长，这些不断变化的数据，需要企业进行全面、实时的分析。

大数据安全的六大挑战

大数据安全的六大挑战大数据的价值为大家公认。业界通常以4个“V”来概括大数据的基本特征——Volume(数据体量巨大)、Variety(数据类型繁多)、Value(价值密度低)、Velocity(处理速度快)。当你准备对大数据所带来的各种光鲜机遇大加利用的同时，请别忘记大数据也会引入新的安全威胁，存在于大数据时代“潘多拉魔盒”中的魔鬼可能会随时出现。挑战一：大数据的巨大体量使得信息管理成本显著增加 4个“V”中的第一个“V”(Volume)，描述了大数据之大，这些巨大、海量数据的管理问题是对每一个大数据运营者的最大挑战。在网络空间，大数据是更容易被“发现”的显著目标，大数据成为网络攻击的第一演兵场所。一方面，大量数据的集中存储增加了泄露风险，黑客的一次成功攻击能获得比以往更多的数据量，无形中降低了黑客的进攻成本，增加了“攻击收益”;另一方面，大数据意味着海量数据的汇集，这里面蕴藏着更复杂、更敏感、价值巨大的数据，这些数据会引来更多的潜在攻击者。在大数据的消费者方面，公司在未来几年将处理更多的内部生成的数据。然而在许多组织中，不同的部门像财务、工程、生产、市场、IT等之间的信息仍然是孤立的，各部门之间相互设防，造成信息无法共享。那些能够在不破坏壁垒和部门现实优势的前提下更透明地沟通的公司将更具竞争优势。【解决方案】首先要找到有安全管理经验并受过大数据管理所需要技能培训的人员，尤其是在今天人力成本和培训成本不断上升的节奏中，这一定足以让许多CEO肝颤，但这些针对大数据管理人员的巨额教育和培训成本，是一种非常必要的开销。与此同时，在流程的设计上，一定要将数据分散存储，任何一个存储单元被“黑客”攻破，都不可能拿到全集，同时对于不同安全域要进行准确的评估，像关键信息索引的保护一定要加强，“好钢用在刀刃上”，作为数据保全，能够应对部分设施的灾难性损毁。挑战二：大数据的繁多类型使得信息有效性验证工作大大增加

大数据时代的机遇和挑战

大数据时代的机遇和挑战【】First of all ，the paper makes a simple analysis of the concept and characteristics of large data. Secondly ，it explores the opportunities and challenges that big data brings to all aspects of economic life. Finally ，it explores how to deal with opportunities and challenges ，and improve the development environment of big data. improve the environment for the development of big data ，so as to make a certain contribution to the economic development in the era of big data. 【Keywords】big data age ；quantitative economics ；application 1引言 “大数据”是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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。被称为“第三次浪潮的华彩乐章”。近几年来，大数据吸引了越来越多的关注，

人们随时都能感觉到生活在一个日益信息化的世界中。随着网络技术的发展，越来越多的人使用社交软件进行网上聊天，发布个人心情状态，对网络中的信息进行评论，这些都极大的丰富了我们的生活。同时，网上每天都会产生大量的数据，根据有关统计，每天网络中大约出现220 万TB 的新数据，而且这个速度还在不断增加伴随着大数据时代的到来，数据资源越来越庞大，数据处理速度越来越快，人们可以通过大数据技术实现各种构想。学者能够利用大数据这一有利条件进行更加科学且贴近现实的经济研究。银行能够通过大数据考查企业的诚信状况，并决定是否放贷。而计算机则可以在海量的数据中统计分析出人的行为、习惯等方式，从而更好地学习模拟人类智能。随着科学技术的不断发展，未来大数据会发挥出更加强大的作用，而如何应对大数据时代的机遇与挑战，有效利用大数据资源，是各行各业应关注的焦点。 2大数据时代的特点大数据又可以称之为巨量资料，它的概念比较抽象，其定义是依靠互联网技术下的主流软件对一些规模较大、较复杂的资料进行处理、分析、管理，从而形成对经济发展更加有用的信息。大数据的主要特点就是信息量大、多样化、高速等。大数据的形成需要特殊专业的技术，例如互联网、数据挖掘电子网或者大规模并行处理数据库等软件，通过有效的掌握丰富的数据资源，并对这些数据进行专业化的处理，从而在经济社会的发展中实现盈利，把对大数据的处理加工有效的转变为信息资

大数据带来的给予和挑战

大数据带来的机遇和挑战互联网高端技术的创新与发展，给人类社会带来了巨大变化。今后20年全球将步入大数据新时代。高端互联网将再铸新世界。我们正处在一个数据爆发增长的时代。移动互联网、移动终端和数据感应器的出现，使数据以超出人们想象的速度在快速增长。据国际数据资讯公司（GlobalPulse）估测，数据数量一直在快速增加，每年增长50%，这个速度不仅是指数据流的增长，而且还包括全新的数据种类的增多。据统计，全球企业2010年在硬盘上存储了超过7EB的新数据，消费者在PC和笔记本电脑等设备上存储了超过6EB新数据，而1EB数据就相当于美国国会图书馆中存储数据的4000多倍。目前数据容量增长的速度，已经大大超过了硬件技术的发展速度，并正在引发数据存储和处理的危机。有研究统计，从人类文明开始到2003年，人类共创造了5TB（兆亿字节）的信息，而现在，这样的数据量却仅需两天就被创造出来，且速度仍在加快。数据显示，2011年全球创建和复制的数据总量，就达到了1.8ZB(1ZB等于10的21次方比特)，相当于全球每人产生300GB以上的数据。目前这个数字仍在快速增长，预计2020年，全球产生的数据量更将超过80ZB。由此可见，我们的确已经迈入了大数据时代。 2012年3月，美国奥巴马政府发起了《大数据研究和发展倡议》，将大数据定义为“未来的新石油”，称将斥资2亿美元用于大数据研究，以应对大数据革命正在带来的大机遇。据美国咨询机构Gartner预测，从现在起到2015年，大数据将会在世界范围内创造440万个工作岗位。 “大数据”，这一新兴概念，正在被赋予极其丰富的内涵，并被寄予特别巨大的希望……大数据时代,我们该如何寻找对策,迎接挑战? 一、“大数据资源”成为重要战略资源互联网时代,“资源”的含义正在发生极大的变化,它已不再仅仅只是指煤、石油、矿产等一些看得见、摸得着的实体，“大数据”，也正在演变成不可或缺的战略资源。互联网、物联网每天都在产生大量的数据，这些庞大的数据资源，为人们依据数据了解世界、了解市场、了解人们的生活提供了可能。大数据已经被视为一种资产、一种财富、一种可以被衡量和计算的价值。得大数据者得天下，是一些推崇大数据时代的变革者所坚信不疑的判断。

工程项目管理的新挑战

工程项目管理的新挑战 [ 2006-3-22 8:15:00 ] 从20世纪80年代的“鲁布格经验”到今天，项目管理对建筑业的发展起到了无法替代的作用。但是由于建筑业一方面为人类建筑美好的居住空间，同时又对环境产生一定的破坏。例如：由于建筑工业大量使用合成的化工材料，使得一些含有二氧化硫、二氧化氮、卤化物的材料暴露在大气中或与在自然的氧化作用下，释放出相应的气态化合物；在施工过程中产生的噪音污染；由于机械化施工而产生的机械废气；施工过程中产生的大量的固态建筑垃圾等。因此，在人们日益重视环境问题的今天，可持续发展越来越成为人们关注的热点，然而可持续发展关注的热点主要集中于土地、自然资源等不可再生资源的可持续利用上，集中于经济发展的可持续研究上，忽视了对人们行为的主要对象？项目进行可持续性研究，造成了许多项目仅仅是某些领导政绩的标志，由此造成了资源的巨大浪费和环境的严重破坏。如何从可持续发展的角度来推广和发展项目管理的组织方法和实施方法，是当今项目管理领域的一个很有意义的话题。 1、可持续发展的工程项目管理的特点及含义（1 ）管理对象的泛化传统意义中的工程项目管理的管理对象是工程项目本身，是通过可行性研究报告、项目计划书、设计图纸、设计规范、实物模型等定义和说明的。而可持续发展的项目管理的对象不但包括项目本身，还包括项目所处的微观环境和中观环境，就是说作为可持续发展的管理者在进行管理的时候，要将与工程项目所有的外部关联元素全部纳入考虑和管理范围。（2）管理目标的泛化作为一般意义上的项目管理目标，是要实现项目的质量目标、经济目标、进度目标。可持续发展的项目管理的目标则远远超出了这三个目标，它还要实现整个微观区域和中观区域的环境质量目标、经济效益的长期最大化，实现人与自然、人与社会的和谐统一。（3）管理组织的泛化可持续发展的项目管理需要参与方的全体紧密合作，任意一个环节的失误都会造成整个管理的失败。（4）管理方法的多样性随着电子技术的发展以及Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的使用，现代的管理更加倾向于开放性、及时性、准确性，可持续发展的项目管理作为一种工程管理方式同样如此，尤其是ＥＲＰ、ＣＲＭ等系统的应用。因此，可持续发展的项目管理实际上是将工程项目放在一个微观或中观的区域内，应用现代的生产技术，实现项目的成本、质量、进度和社会、经济的系统目标，从而解决项目的

大数据时代信息安全面临的挑战与机遇

大数据时代信息安全面临的挑战与机遇 2013-7-11 10:17:00来源：中国科技网根据有关学者的研究，数据密集型科学将成为继实验科学、理论科学、计算机科学之后，人类科学研究的第四个范式。以大数据为代表的数据密集型科学将成为新一次技术变革的基石。随着数据的进一步集中和数据量的增大，对海量数据进行安全防护变得更加困难，数据的分布式处理也加大了数据泄露的风险，信息安全正成为制约大数据技术发展的瓶颈。大数据时代已经到来物联网、云计算、移动互联网等新技术的发展，使得手机、平板电脑、PC及遍布地球各个角落的传感器，成为数据来源和承载方式。据估计，互联网上的数据量每两年会翻一番，到2013年，互联网上的数据量将达到每年667EB（1EB=230GB）。这些数据绝大多数是“非结构化数据”，通常不能为传统的数据库所用，但这些庞大的数据“宝藏”将成为“未来的新石油”。 1.大数据具有四个典型特征大数据（Big Data）是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”。业界通常用四个V来概括大数据的特征。 ——数据体量巨大（Volume）。到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB（1PB=210TB），而历史上

全人类说过的所有的话的数据量大约5EB（1EB=210PB）。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。 ——数据类型繁多（Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 ——价值密度低（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一两秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，成为目前大数据背景下亟待解决的难题。 ——处理速度快（Velocity）。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB（1ZB=210EB）。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。 2.大数据成为国家和企业的核心资产 2012年瑞士达沃斯论坛上发布的《大数据大影响》报告称，数据已成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。奥巴马政府已把“大数据”上升到国家战略层面，2012年3月，美国宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，借以增强收集

浅谈大数据时代的机遇与挑战

湖南农业大学课程论文学院：信息科学技术学院班级：计算机1班姓名：XXX 学号：2015XXXX 课程论文题目：浅谈大数据时代的机遇与挑战课程名称：评阅成绩：评阅意见：成绩评定教师签名：日期：年月日

课程论文题目 ——浅谈大数据时代的机遇与挑战学生：XXX (信息科学技术学院计算机1班) 摘要：随着时代的发展，大数据这个词慢慢进入了人们的视野的当中，而大数据也与我们的生活关联越来越紧密，对我们的影响也越来越大。怎么样才能把握住机遇，在大数据时代中脱颖而出，怎么样才能在大数据时代到来的挑战中稳步前行。关键词：大数据;机遇与挑战；大数据时代分析 Abstract:with the development of The Times, the word big data slo wly into the people's horizons, and big data is linked to our life more and more closely, to our influence is growing. How to seize the opportunity, in the era of big data, how can ability in the er a of big data move steadily in the coming challenges. Key Words: Big data; Opportunities and challenges; The era of big da ta analysis

一、绪论（一）什么是大数据？ “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇在互联网时代显得越来越重要。大数据究竟有多大？大数据能做些什么？在新互联网时代，这些词汇让我们应接不暇。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据还有四个特性分别是数据量大，种类多，速度快，价值大。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”（二）大数据能做些什么？大数据的应用示例包括了大科学、传感设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦察、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和图像封存、大规模的电子商务等。仅仅十余年，现在越来越多的政府、企业等组织机构意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术，更是一种思维方式，一项重要的基础设施。这或是明天我们治理交通拥堵、雾霾天气、看病难、食品安全等“城市病”的利器，也会为政府打开了解社情民意的更大窗口。众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。二、本论 (一)大数据的重要性 1.大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点有专家指出，大数据及其分析，会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能，从科学研究到保险，从银行业到互联网，各个不同的领域都在遭遇爆发式增长的数据量。在美国的17个行业中，已经有15个行业大公司拥有大量的数据，其平均拥有的数据量已经远远超过了美国国会图书馆所拥有的数据量。在医疗与健康行业，根据数据预测，如果具备相关的IT设施，数据投资和分析能力等条

企业变革的挑战与实操策略.

企业变革的挑战与实操策略唐荣明三一重工正在经历一场重要的企业变革:企业变革往往带来一些阵痛,会出现很多矛盾和冲突,而这一些都是很正常的,不必大惊小怪。三一重工能够在全球迅速发展,这很值得我们去尊敬和赞赏。在短短的几年内,从中国发展到全球——北美、欧洲以至于非洲,几乎各大洲都有三一重工的分公司,全球化发展的速度非常之快,尤其最近以蛇吞象的形式并购德国的公司,令人震撼。企业为什么要变革?通常来说,企业变革是始于是企业遇到危机的时候,企业不进行变革,就没有出路,就可能出现更大的危机甚至死亡。最近,美国的胶卷王牌卡达和高科技公司的摩托若拉都因为企业变革不成功而死亡或被收购整合,今天,世界的手机大王——瑞典的诺基亚,正在经历史无前例的危机,我们中国公司的三一重工、李宁、蒙牛等一批企业也在经历着自己的危机,不得不进行一场必要的企业变革。上世纪九十年代的IBM,就是经历重大危机而变革成功的企业。1993年,IBM经历了史上最大的亏损五十亿美元,接着是一连串的裁员,CEO也因而下台。然而,也有的企业危机感很强,不断主动进行变革,并没有因为企业真正进入危机的状态而进行被动的变革。美国的宝洁就是这样的一个企业,主动变革提升组织,提升自己的核心竞争力和竞争优势。中国的海尔,也是这样的一个公司,在张瑞敏的领导下,企业不断升级和转型,使企业的核心竞争力不断加强。那么,企业变革的核心关键是什么呢?在此,我以IBM变革为案例,分享在成功完成企业变革的几个关键点: 第一,思路决定出路–思路非常关键!企业需要变革,更需要明确的思路。企业往往陷入过去成功的思路,不能进行跳出这些固有的思维,不顾一切地拼杀,梦想着,只要杀出去,变革就能成功。而往往就是这种老思路、老看法、老观点害这个企业。在

创业管理管理工作面临的新挑战

创业管理：管理工作面临的新挑战张玉利进入新世纪以来，创业与创业精神受到广泛关注，人们并不单纯研究个体的创业行为，而是将创业与创业精神拓展到已经存在的公司甚至是大公司，拓展到非赢利组织和整个社会，创业与创业精神成为动态复杂环境下管理者的思维模式和行为准则。创业管理作为一门新兴的交叉学科已经受到广泛关注，创业管理是对传统管理理论的一种挑战。本文以个体创业与公司创业的差异为主线，揭示了创业管理领域的一些具有创新性的研究课题，希望对创业管理理论和实践的探索能够起到推动作用。 20世纪80年代，国内外的一些畅销书和管理学著作掀起了一场追求卓越（Excellent）的浪潮；90年代发展为“再造和变革”；进入21世纪以来，创业和创业精神日益成为理论界和实业界关注的新热点。许多管理活动与创业精神联系在一起，如创业型战略（Entrepreneurial Strategy）、创业领导、创业营销等。专家学者纷纷从创业的本质出发，重新审视管理理论，谋求创新。创业管理成为理论界与实践界共同面对的具有时代特征的研究课题。一、社会转型中的创业行为台湾政治大学科技管理研究所网站上的一篇文章指出，在知识经济时代，产品市场的生命周期缩短，重点是如何快速进入和退出市场，迅速推出升级产品，竞争的关键转向产品生命周期的前端，新事业、新产品策略包括研发管理、创新管理、知识产权管理等应该成为管理工作的重点（见图1）。[1]

80年代以来，公司创业（Corporate Entrepreneurship，简称CE）的概念被提出，并很快受到学者的普遍关注。[2]公司创业突出表现在，一是由组织而非个人表现出来的企业家特征；二是这些特征转化为企业绩效是依靠组织而非个人的力量。公司创业可以存在于各种组织，强调的是在现有组织基础上的创业精神与创业行为。[3]尽管公司创业与新创建企业都强调创业行为，但创业活动表现的特点却有很大差异（见表1）。表1 不同创业类型的对比关于公司创业的本质，还没有形成统一的认识。Burgelman认为公司创业是企业借助新的资源组合实现多元化发展的过程；[4]Spann，et.al.把公司创业视为公司内部各单位在开发新产品、创造新市场、采用新技术方面所展现的能力；Pramodita &Chrisman 认为公司创业就是组织通过对不确定性的管理而将个人创意转化成集体行为；Dess则认为公司创业是公司借助内部创新或合资合作在现有组织基础上产生新业务，并通过战略革新带动的组织变革；[5]Morris & Kuratko认为创业型的公司更像一个大的孵化器。[6]Morris ＆ Kuratko 从公司创业精神的本质、公司创业精神的视角与方向、构建公司创业精神的支持体系三个大的方面构造了一个公司创业精神研究和应用的初步框架，为以后相关研究搭起了一个良好的平台。创业活动的拓展极大地丰富了创业理论，同时也带来了一系列挑战。对于新创建企业来说，如何让那些具备企业家素质的经营管理者保持一种强烈的进取心，或者说，不让创业精神伴随着企业规模的扩大而被不断淡化甚至泯灭是企业界普遍关注的现实难题。事实上，没有哪一种固定的因素可以使企业成为成长的永动机，初期创新的推动力量会随消费者熟悉程度的增强和竞争对手模仿行为的增多而减弱，在缺乏资金、技术、人力资源和组织保证的情况下，新创建企业的创新业绩会减弱，与竞争对手的模仿行为相比，由组织机制带来的改善

人力资源管理面临的新挑战与新趋势

人力资源管理面临的新挑战与新趋势摘要：为适应人力资源管理面临的宏观和微观环境均发生重大变化带来的挑战，人力资源管理未来发展趋势要体现以职位与能力为双基点，以知识型员工管理为重心，以客户关系管理为导向，以打造智力资本和社会资本优势为目标。关键词：人力资源管理，知识型员工，智力资本一、人力资源管理面临的新挑战 1.新宏观环境下的挑战我国政府在《国民经济和社会发展十二五规划纲要》中提出“以加快转变经济发展方式为主线”要“大力实施人才强国战略，加强现代化建设需要的各类人才队伍建设”。转变经济发展方式要求人力资源管理创新要从微观的层面转移到更高的战略层面，从技术层面逐渐向文化层面过渡。我国在未来一段时期注重发展低碳经济和战略性新兴产业。低碳经济要求中国企业在高速发展过程中注意走绿色的低能耗、高产能的发展路径。战略性新兴产业是国家政策重点扶植发展的产业方向，除了大量物质资本的投入，对其发展起决定作用的还有技术创新和管理创新能力体现的人力资本的投资和利用。 2.微观环境变化带来的挑战 ①人力资源管理主体的挑战。人力资源管理主体由单一化的工人群体转变为多样化的员工群体，其中知识型员工成为员工队伍的主体，员工构成的多文化背景与全球化员工的协同，80年代和90年代出生新生代员工的管理等问题比较突出。第一，知识型员工更具有工作自主性，有自我尊重的需求，个性自我张扬，知识型员工群体的需求具有复合性。第二，新生代员工的管理显得更为复杂，80年代和90年代出生的员工逐渐成为企业人力资源的中坚力量。新生代员工中大部分具有知识型员工的特性，要求管理方式进行变革。

大数据金融的风险与挑战分析

大数据金融的风险与挑战分析发表时间：2019-06-18T17:05:39.990Z 来源：《基层建设》2019年第8期作者：俞翔[导读] 摘要：金融企业的长期发展中积累了大量有价值的数据，而大数据金融的发展也是趋势，为能应对金融领域的激烈竞争发展环境，就要充分注重精细化运营，降低运行成本，促进金融大数据的良好发展。联通（浙江）产业互联网有限公司浙江省杭州市 310051摘要：金融企业的长期发展中积累了大量有价值的数据，而大数据金融的发展也是趋势，为能应对金融领域的激烈竞争发展环境，就要充分注重精细化运营，降低运行成本，促进金融大数据的良好发展。大数据金融的发展中并不是一帆风顺的，所面对的问题也比较多，这就需要从多方面加强重视，积极应对大数据金融风险。关键词：大数据金融；风险；挑战 1大数据金融发展面临的挑战大数据金融的实际发展过程中，所面临的挑战比较多，如数据共享平台的缺乏。金融机构数据信息都比较保密，金融机构间的联系没有加强，数据不能有效共享，有着不能、不愿、不敢共享的现状，金融需求很难得到有效满足。金融机构为能和客户建立良好关系，就会增加金融活动成本，以及增加风险，数据共享平台的缺乏，使得金融机构很难满足海量用户个性化需求，这是发展当中的一个挑战。大数据金融发展所面临的挑战还体现在，数据基础设施的承载能力比较薄弱上，大数据基础设施支撑大数据应用和产业的发展，大数据金融是完整链条，其中有诸多的中间环节，每个环节也都有独立机构需要经营管理，每个环节也比较容易产生大量数据往来，各环节的基础数据设施支撑面临很大冲击，基础设施承载力的强化就显得比较重要，而在这一方面还存在薄弱环节。除此之外，大数据金融发展的挑战还体现在专业人才缺乏上，大数据发展对复合型人才比较注重，需要有各领域的知识技能，如计算机技术以及统计学和数学等领域知识。金融业在大数据方面的专业人才缺乏的问题还比较突出，发展大数据金融就要先从人才储备方面加强重视，这是未来发展中所面临的一个重大挑战。 2大数据金融的风险从大数据金融发展中所存在的风险来看，体现在诸多层面，有以下几个方面：其一，数据监听风险。大数据金融的发展中，如果是数据监听就会对国家的金融安全造成很大影响，从实际的案例当中能了解到，在2013年的“棱镜门”事件当中，海量数据加数据挖掘大数据监听模式能精确监听，所以因这一事件的出现就停止了和美国共享金融数据。我国的大数据发展的速度也比较迅速，但是软硬件设施以及数据服务都比较依赖国外，所以这就必然存在着数据监听以及泄漏的风险，对我国金融安全的发展就会产生很大的威胁。其二，侵犯隐私风险。当前大数据金融的发展是比较迅速的，数据的应用侵犯客户个人隐私是不争的事实，大数据技术的应用中传递技术以及超强计算机系统，对数据分析比较高效，交叉检验技术以及块数据技术的应用，在大数据的身份识别方面比较简单化，大数据金融要对客户信息全面分析应用，而正是在这样的情况下就会不知不觉的侵犯客户的信息隐私。其三，法律监管风险。大数据金融由于是新兴的行业，尤其是近些年的发展速度比较快，但是相应的法律制度没有与之相同步，这就会由于法律上的缺失以及不完善等，造成监管风险。大数据金融的涉及面是比较广的，和当前监管体系不能有效重合，在具体的管理过程中就会存在着很大难度，从而也会造成大数据金融风险。操作当中有的P2P通过集合理财方式获得大量活期或者是定期理财资金，采用智能投标把理财资金以及资产错配，然后把投资债权在平台转让其他投资人。由于在监管的标准有着不同，当前法规对于网贷平台内部投资的债权转让没有明确规定，所以监管处在真空地带。 3大数据金融的发展的策略实施 3.1建立担保机制大数据金融创新可能存在巨大漏洞，比如我国P2P网络贷款平台已经显现弊端。部分P2P网络平台并没有将客户资金和平台资金有效分开，出现了若干平台的负责人携款跑路的现象。针对这种大数据金融资金安全问题，具体方案可参照淘宝模式，要求各大平台做好贷款交易的中介媒体，将平台自有资金和客户资金区分开，再由平台垫付筹资者的使用资金，起到担保作用，并建立客服中介系统。如此，可使平台自发重视借款人的信用平价、还款能力等真实信息，确保资金的安全。并同时要求平台严格保护客户私人信息及贷款交易信息，以备事后追责，并作出保证不在投资人权限外利用客户信息，以此来保证信息安全。 3.2完善金融法的立法内容很多发达国家的早期适合性原则在被金融危机冲击过后，已显得不是那么严谨了，因此有很大完善的空间。对于金融交易中资产组合的风险分散与配置的问题上，立法上已经更倾向于关注金融资产与投资者最大化收益和可能承受最大风险上来了。不论传统金融还是大数据金融，立法都应趋于一致。大数据金融最大的缺陷在于在平台上是由平台系统自动给投资者分配投资项目，而不是投资者自己进行选择。这就使得当投资项目的收益与个人可能承担最大风险不相匹配，导致项目出现大的波动的时候，容易造成投资者的恐慌，以致于大规模撤回资金，使得平台瘫痪，甚至破产等一系列连锁反应。因此在完善立法的同时，还要要求平台充分披露信息和揭示风险，保障客户的知情权和选择权，不能宣传发布虚假或具有误导及诱导的信息，以此来消减信息不对称的程度，促使投资者可以进行更客观理性的判断，选择最适合自己的投资方案。 3.3建立大数据金融监管机制为了降低监管风险，应该建立严格的大数据金融监管机制，避免大数据监管泛泛化，确实做到专业化、及时化、准确化。由于大数据分布广阔，金融交易具有极大的灵活性，大数据将金融交易范围极限扩大，更好的完成资源配置，同时也将监管难度升级，此时分类监管可以帮助提升监督效率，可以按大数据金融的业务模式进行分类，区别监管，确定监管的对象、监管的范围，对于大风险、大规模的金融资产的交易，区分是该采用原则性监管还是限制性监管。在监管金融交易的同时，要注意各个监管机构的相互协调与配合，加强信息技术非现场检查，建立风险预警机制和应急处理机制。我国的大数据金融有别于其他发达国家的地方在于线上的个人征信系统不完善，需要在线下进行调查，成本高效率低，相当于大规模的线上民间借贷。而且，无论是在机构数量上还是促成的借贷金额上，都远超于其他国家，鱼龙混杂，风险事件频发，因此需要对整个过程进行严格监管。比如准入资格监管，对借款人的经营条件、经营范围，管理层的设定等方面给出确定的标准；对运行过程进行监管，让网络化金融透明化等。尽管金融已实现大数据化，但其并没有脱离金融的本质，因此要对传统金融和大数据金融的监管达到一致，协调统一。 4结语

大数据时代的挑战--价值与应对策略

2012中国国际信息通信展专刊 14 2012年第17期大数据时代的挑战、价值与应对策略随着全球数据量爆炸式的增长，大数据时代已经到来。文章从大数据时代的基本特征入手，引出了大数据时代面临的挑战以及大数据带来的价值，提出了以创新为核心的务实应对策略。【摘要】【关键词】大数据时代 “四V ”特征流量经营安全威胁收稿日期：2012-08-14 责任编辑：左永君 zuoyongjun@https://www.360docs.net/doc/d612216951.html, 随着移动互联网、物联网、云计算等的快速发展，及视频监控、智能终端、应用商店等的快速普及，全球数据量出现爆炸式增长。即使在遭遇金融危机的2009年，全球信息量也比2008年增长62%，达到80万PB（1015字节），2010年增至120万PB。据IDC预测，至2020年全球以电子式形存储的数据量将达32ZB （1021字节）。以120万PB数据为例，如果将其刻录在DVD上，再将这些盘片堆叠起来，可从地球到月球垒一个来回！在此背景下，电信运营商在其网络无休止扩容的同时，却面临“增量不增收”的困境；而一些采用“数据驱动型决策”模式经营的公司，则可将其生产力提高5%～6%。因此，有必要深入研究大数据时代（Big Data Era）的挑战、价值与务实应对策略。 1 大数据时代的基本特征据统计，2010年以互联网为基础所产生的数据比之前所有年份的总和还要多；而且不仅是数据量的激增，数据结构亦在演变。Gartner预计，2012年半结构和非结构化的数据，诸如文档、表格、网页、音频、图像和视频等将占全球网络数据量的85%左右；而且，整个网络体系架构将面临革命性改变。由此，所谓大数据时代已经来临！对于大数据时代，目前通常认为有下述四大特征，称为“四V”特征：（1）量大（V o l u m e B i g ）。数据量级已从T B （1012字节）发展至PB乃至ZB，可称海量、巨量乃至超量。（2）多样化（Variable Type）。数据类型繁多，愈来愈多为网页、图片、视频、图像与位置信息等半结构化和非结构化数据信息。（3）快速化（Velocity Fast）。数据流往往为高速实时数据流，而且往往需要快速、持续的实时处理；处理工具亦在快速演进，软件工程及人工智能等均可能介入。（4）价值高和密度低（V a l u e H i g h a n d L o w Density）。以视频安全监控为例，连续不断的监控流中，有重大价值者可能仅为一两秒的数据流；360°全方位视频监控的“死角”处，可能会挖掘出最有价值的图像信息。 2 大数据时代面临的挑战（1）运营商带宽能力与对数据洪流的适应能力面临前所未有的挑战，管道化压力化解及“云－管－端”的有效装备也均面临新挑战。（2）大数据的“四V”特征在数据存储、传输、

大数据的机会与挑战

大数据的机会与挑战我们活在大数据的世界，数据的数量与多样化的程度，每日都以前所未有的规模扑向人类。无论你是不是在相关产业工作，都不可能逃离被大数据「围攻」的现实。自哈佛大学电脑科学系毕业、Cambridge Semantics共同创办人Lee Feigenbaum撰写的〈Turnning Big Data into Smart Data〉一文，告诉我们横亘企业眼前的「大数据挑战」。让我们先来看看，大数据到底有多大？每天全球每一个人聚沙成塔，累积的新数据达到「艾位元组（exabytes）」（甚至达到「皆位元组（zettabytes）」，端赖统计的来源）。至今一半以上（有些报告甚至指出高达90%）的数据资料是在过去12个月产生的。人们创造数据的速度每一个月都以双倍速度成长。除了吓人以外，光有这些「大数据」，其实没有什么意义，唯有人类能够从中发掘价值，大数据才产生意义。所幸，已有很多应用实例，让大数据发出应有的光芒，也让我们看到各行各业有无穷尽的机会，等待数据科学家的探勘。

在「大数据」还没变成人人琅琅上口的流行词汇之前，小说改变而成的电影《魔球》描述美国大联盟运动家队点石成金在缺乏明星球员的状况下杀出血路的真实故事，早已让人津津乐道，而它正是数据分析的绝佳体现。医疗与制药产业纷纷投入大笔经费，研发「客制化」的个人医学，透过分析病人的特徵与基因组成，给予个别病人量身定做的诊断与疗法，实验室与临床都需要大量且多样化的数据整合。智能手机、运动手环甚至後来的智慧型手表，我们分分秒秒都在「量化自我」，健身的程度、摄取的营养、身心状况、行为趋向全部都被巨细靡遗的记录下来。大型银行与隶属政府的金融部门对资料长（chief data officer，CDO）与数据科学家需求若渴，他们要能全盘考量组织职能，针对数据的蒐集、分析与应用做出策略性的思维。