导语：如何才能写好一篇大数据战略意义，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。
一、大数据时代对医院的影响
近年来，随着IT技术的不断进步，以及“互联网+医疗”新业态的推进，医疗行业数据量呈现井喷式发展。以北京市的三甲医院为例，每天上万的门诊量，患者基本信息、就诊情况、健康数据、影像信息等以几何式倍增，为医院数据存储、集成和分析带来巨大的挑战。医疗行业的大数据时代早已到来，“互联网+医疗”改变了传统的就医方式和诊疗模式，通过对数据的分析，发掘潜在市场，为医院提供增加经济价值的机会，还可以为个人卫生保健、临床决策、科研教学等方面提供信息支持。
除了医疗领域的变革外，大数据对医院财务管理也带来深刻的影响。首先，为提高医院的信息化水平，大数据推动医院积极进行ERP建设，ERP使财务与业务结合更加紧密，改变了传统会计依靠手工输入凭证的方式；其次，ERP使医院信息系统产生了大量的财务及业务数据，面对数据，财务管理者常感到束手无策，急需培养懂得信息、业务和财务的复合型财务人才；再次，医院传统财务部门从事的工作以会计核算为主，管理会计的发展要求财务人员必须跳出封闭的思维圈，站在更高的层次，从事风险管理、数据分析、预测、决策支持等价值增值更显著的工作，在医疗卫生体制改革中发挥引领作用。
二、大数据时代医院财务管理中存在的问题
数据作为一种重要的生产资料，发达国家将有效利用大数据作为新一轮竞争制高点的重要手段。我国目前进行的医疗卫生体制改革，也将大数据提高到了前所未有的战略高度，大数据将为医院财务管理带来颠覆性变化，进而影响医院的战略布局。具体来讲，我国医院目前财务管理中存在以下问题亟待解决。
（一）财务管理缺乏与战略的融合
（二）财务管理与业务分离
（三）缺乏对核心业务的风险管控
大数据时代促使医院财务与业务结合更加紧密，由于业务流程的变化，医院在进行会计核算、财务管理的同时会涉及众多物流模块以及核心业务数据，但是财务处却无权对业务活动展开风险管控。这是因为从组织架构的角度，财务处作为医院的一个职能部门，与其他职能科室处于平行的位置，财务处长不属于医院领导班子成员，无法参加院领导的决策会议，业务风险管控超出了财务处长的职责范围。为改善医院经营管理，提升财务管理水平，财政部、卫生部明确要求三级医院必须设立总会计师，但是仍有很多公立医院甚至是部署管医院都没有设立总会计师，即使在已经设置总会计师的公立医院中，又出现总会计师进不了“班子”、进了“班子”但不分管财务等怪象。因医院设立总会计缺乏顶层设计，财务部门仍然无法对核心业务进行风险管控，该问题应引起国家有关部门的重视。
ERP即企业资源计划，是建立在信息技术基础上，对物流、资金流和信息流全面集成的系统，近年来在医疗行业得到广泛应用。作为一种网络化的管理平台，ERP中会产生大量的数据，整合、集成和共享是其主要特征。
（一）ERP实现财务与业务的一体化
“比大数据还可怕的是没有数据”，在没有信息化建设以前，医院各个系统之间是相互独立的，数据统计口径和兼容性不一致，导致财务系统与各个系统数据传递存在困难，甚至存在账表不一致的情况，ERP建设打破了医院门诊、住院、药品、耗材、设备以及日常办公子系统之间的壁垒，医院所有系统构成了一个庞大的信息网络，数据的产生成为必然。ERP实现了的财务与业务信息一体化管理，很多业务不再由会计人员确定会计科目，而在业务发生的源头由采购人员直接确定，传统会计工作前移，由事后被动录入会计凭证变为早期业务审核，因此财务人员必须了解业务运行流程，才能发现问题并提出改进建议。此外，ERP带来高效率的信息传递，财务系统能直接提取各临床科室的业务数据，提高了财务核算的精确度，为科室全成本核算和成本管控奠定了数据基础。
（二）ERP推动财务管理职能转变，辅助战略决策
会计的目标是提供决策有用的信息。在ERP环境下，财务信息不再是一些简单的数字符号，它提供了业务部门物流价值产生和流转过程，为财务管理职能的转变和价值管理提供了数据基础。会计核算职能固然重要，但是数据的分析和管理能力才是决定一个单位财务管理水平高低的关键。运用大数据思维，财务人员通过对数据多角度、深层次的挖掘，及时监控临床科室运行基本情况（例如，各科室、医生开药情况，手术室占用、科室物耗等情况），通过对比分析，发现业务部门管理中存在的问题，优化流程，向管理要效益，为医院战略目标实现和辅助战略决策提供支持。因此，大数据时代，医院通过推行ERP实现财务管理信息化和智能化，是财务职能转变和提高综合竞争力的重要手段。
（三）ERP整合医院内外部价值链，适应医改形势
四、结语
医疗卫生体制改革，倒逼医院必须开源节流，重视财务管理，加强成本管控，跟管理要效益。未来的财务管理是以大数据的处理方法为主要手段，财务数据与业务数据高度结合的管理信息系统。因此医院推行ERP，不应是为了信息化而去信息化，管理深层功能目标（流程优化，作业优化等）的实现，需要信息系统为其提供决策支持。ERP助力医院确立以战略为导向的运营体系，提高核心竞争力，成为院长的智能决策支持系统。
参考文献：
[1]袁俊.浅议大数据时代下的医院财务管理[J].财经界，2015，（12）：225-226.
[2]张永红.大数据时代管理会计的发展思考[J]，中国总会计师，2015，（6）：34-35.
[3]宋铁妹.大数据视角下我国医院财务管理创新[J].会计之友，2015，（24）：97-100.
“大数据”技术在浙江烟草新时期的应用作者：周亮
1何谓”大数据”
“大数据（BigData）”是继“云计算”、“物联网”后，当下最火热的IT词汇之一。“大数据”开启了人类生产生活的又一次重大时代转型，也是又一次颠覆性的技术变革。
2011年，麦肯锡的《大数据：下一个竞争、创新和生产力的前沿》研究报告，正是宣布“大数据”时代已经到来。麦肯锡在研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。据统计，一天之中，百度大约要处理60亿次搜索请求，达几十PB；淘宝交易达数千万笔，数据量超20TB；联通用户上网记录可达到10TB。
心灵沟通的核心问题则是语言，“言为心声”。语言不仅仅是说话、传话的工具，其本身就在传递知识信息，表达和交流感情，是心灵的使者。主席在2014年3月会见德国汉学家、孔子学院教师代表和学习汉语的学生代表时指出，沟通交流的重要工具就是语言。掌握一种语言就是掌握了通往一国文化的钥匙。没有语言这把钥匙，人际、民族、国家之间的“心灵之锁”就难以打开，“一带一路”战略的大门就难以真正开启。从这个意义上讲，语言是实现“一带一路”战略的首要基础，外语教育具有战略意义。“一带一路”战略是新时期的重大战略布局，前所未有，要求我们从更高的角度去全面规划推进外语能力建设。
语言是了解对象国的基础工具，也是一面了解他者、了解自己的镜子，具有知己知彼的深层意义；对外传播本族语言，即推进汉语对外传播，则是主动沟通、获得共识和认同、建立情感互动的主干通道；大数据时代，语言是获得和积累信息数据的核心载体，语言和知识数据密不可分。一个国家掌握他族、他国语言的力量和对外传播本族语言的能力，构成了整体的、广义的外语实力，这是一个国家综合国力的晴雨表，是国家的战略资源。我国外语教育家王季愚曾提出“外语水平是一个国家、一个民族文化水平的标志之一”，著名外语教育家许国璋教授也一再强调，外语是“事关国家利益的大事”。在国家层面上，外语无大小之分，外语教育不是小事，是国家战略的组成部分。
[关键词]大数据时代；网络信息资源；利用
随着信息技术的不断发展与应用，新的信息数据不断涌现，渐渐形成了一个时刻变化的巨大数据流，这标志着大数据时代的到来。大数据背景下，政治、商业、医疗等各个领域都面临着快速理解、利用大数据，进而组建有效的大数据时代信息利用模式的挑战。面临这一现状，大数据背景下的网络信息资源利用要构建一个科学而有效的框架，发挥其实践价值，已经成为一个迫切的问题。
一、大数据的概念和特征
对于“大数据”研究机构Gartner给出了这样的定义。“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的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的战略意义不在于掌握了庞大数据信息本身，而在于对这些有潜在意义的数据进行专业化处理。目前通常大数据有下述四个特征：第一，数据体量巨大。第二，数据类型繁多。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快，处理工具演进快。
二、大数据时代网络信息资源特征
1）开放性与互动性融合
大数据背景下，用户可以随时在开放的平台上对资源进行访问和共享，大数据时代允许用户向互联网上传信息或通过电子邮件、BBs、blog和rss等和共享形式，使整个网络信息变成一个互动的过程。
2）更新与传播速度快
3）资源类型多种多样
大数据不单是数据量的爆炸性增长，还带来数据类型的巨大改变，结构化数据占比减少，非结构化数据在大量增加。大数据时代下的信息资源类型丰富，不仅有文字、图像、视频、音频等形式，还有软件、数据库，是多媒体、多语种、多类型信息的混合形式。
三、大数据时代网络信息资源利用原则
1）针对性原则
利用网络信息资源的根本目的是为了合理使用信息资源。网络信息资源的利用应该具有针对性，利用前必须对信息用户的类型、特点、信息需求特征及其发展等情况作深入了解和分析，力求开发出针对性强的、适合用户需求的信息，满足用户的各类需要，避免开发利用中的盲目性。
2）预测性原则
3）共享性原则
网络信息资源在共享中能够实现资源增值。大数据时代下，网络信息资源的利用应坚持共享性原则，突破“信息孤岛”，实现资源的高效融合共享。各个信息平台资源的共享有利于提供综合的信息服务、跨领域跨部门的交互式服务和专向定制服务。
四、大数据时代网络信息资源的利用
大数据赋予现代网络信息资源的更多意义，研究如何利用网络信息资源有利于提高资源的利用效果。
1）大数据改变传统教育
大数据时代下，教育信息化改革不断突破，中国传统“赶鸭上架”式教育模式将发生根本性转变。目前重庆石堰镇中心学校，采用了一种“一对一数字化学习”的模式推动传统教育的变革。每个学生可以和自己的学习终端进行交互性学习，学习终端里还有相应课程标准和学习评价系统，会根据学生的学习进度、不同学科兴趣、知识关联上的差异地给出个性化教学指导和建议。
未来的学习将是大数据新的驱动因素。未来学习分析系统以学生为中心点，学生、教师、家长、机构四类用户群被有机整合在学习管理系统里，使课堂教学、家庭辅导和自主学习集于个性化的一体。
2）政府信息资源网络公开化
政府将合适的信息资源公开于网络，不仅有望打破政府内部协同的“鸿沟”，降低政府运行成本，还有利于当地技术的进步和经济的发展。这也将是未来信息资源开放是未来的发展趋势。
3）个性化定制商业模式
未来大数据的商业模式主要有三种：圈定用户和针对性营销、用户的关联性分析、完全个性化的定制。大数据时代，营销将会更多地依赖数据，从而更精准地找到用户。根据不同平台的搜集的数据进行挖掘和分析，找到这些数据对应的群体，从而展开个性化的营销服务。大数据时代下的网络信息技术能将用户搜索的内容进行关联系分析从而给用户推送用户有可能需要的内容，以促进新交易的达成。大数据技术的核心是预测，在这个背景下，企业可以基于庞大的数据库中分析出商品乃至行业发展一个趋势和方向，为经营决策提供参考。国内著名电子商务公司阿里巴巴淘宝数据魔方就是利用淘宝上的大数据，分析出商品的行业宏观情况、销售情况、市场份额情况等，并为其提供经营决策依据。商业领域“大数据”的价值不是数据本身，而在于从庞杂的数据中发现新的知识，对数据的进行深度描述，创造新的价值，从而为用户提供个性化的服务。
五、结语
今天，在大数据成为趋势，成为国家战略的背景下，数据有可能取代“技术”取代“人才”成为当代社会最重要的生产力，而网络信息资源的背后就是数据，只有科学有效地利用网络信息资源才能在瞬息万变的网络环境中获得优势，占据主动地位。才能适应时代的要求，在激烈竞争的信息社会中获得更大的生存与发展空间。
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：生活，工作与思维的大变革，2012
[2]李新华.浅谈大数据时代的机遇和挑战[J].通讯世界，2013（08）
分析贾跃亭的新浪微博不难看出，为了打动消费者，乐视“超级汽车”有三个公开的定位：第一个定位是打“智能牌”。乐视“超级汽车”将是一款互联网智能汽车；第二个定位是打“民族牌”。乐视的雄心是使中国汽车业“弯道颠覆欧美日韩传统巨头”；第三个定位是打“环保牌”。乐视声称这款电力驱动的汽车将可以“有效解决城市雾霾及交通拥堵，让人人都能驾驶超级汽车呼吸纯净空气”。毫无疑问，这三个公开的定位都指向了当下中国人的痒点与痛点，具有消费者洞察基础。
乐视网“超级汽车”背后的大数据战略解析
理解乐视“超级汽车”战略，需要先从理解乐视“超级电视”的“垂直整合模式”开始。
“垂直整合模式”实际上是一个平台、内容与硬件整合的价值链闭环系统。与优酷土豆、爱奇艺这些网络视频运营商不同，乐视不仅提供视频内容，还卖电视。乐视“超级电视”不仅仅是为消费者提供了一个电视设备，更是通过引进这个硬件，引入了一个“人机交互”平台。与传统电视媒介平台不同的是，在这个“超级电视”平台上，除了播放视频内容之外，还可以嵌入诸如游戏、学习甚至电商等其他应用。在“超级电视”的开机画面中，乐视会告诉你“我不是一台电视，我是一个完整的互联网生态系统”。鲜为人知的是，在这个互联网生态系统下，理论上用户在使用乐视电视的同时，他们的所有使用行为（包括播放视频与其他应用使用）数据都将被乐视获得，并以基于个体层面的形式被保存下来。而我们知道，代表互联网时代营销趋势的“精准营销”和“客户关系管理”等营销模式，都必须基于个体层面数据进行分析决策。因此，乐视电视“垂直整合模式”的战略意义在中短期内是通过引入硬件来增强乐视在网络视频播放市场的地位，而长期的意义则有可能通过获得并整合用户在视频及其他应用上的使用数据，开辟乐视未来商业图景的多种可能性。
可是，为什么乐视的下一步选择汽车？
传播学者麦克卢汉在《理解媒介：论人的延伸》一书中认为“媒介即人的延伸”，是人类器官延伸的一切工具和技术。从这个意义上说，汽车与电视一样，也是一种媒介。未来智能汽车的发展趋势，使得汽车不仅仅是人的“脚”的延伸，更是人的视觉、听觉和触觉能力的综合延伸。因此，未来的智能汽车将不仅仅是一个媒介，更是一个媒介平台。从贾跃亭在新浪微博中放出的“超级汽车”概念图中可以看到，“超级汽车”布满实现人车交互的屏幕，通过搭配LeOS系统平台，用户不仅可以实现自动泊车、智能导航、精准定位等功能，也可以通过安装使用其他的应用实现人与环境的交流。与此同时，乐视可以掌握用户的用车情况、行车路线、消费地点、消费类型等数据，并使之与乐视用户注册信息、乐视用户电视平台数据整合，形成完整的基于个人的信息链。
由于互联网时代普遍存在的隐私权顾虑问题，如果说乐视“超级汽车”三个公开的定位是“阳谋”，那么基于“超级汽车”平台掌握并整合用户大数据就是一个乐视无法言说的“阴谋”。乐视大数据战略分为“体验层”与“数据层”两个层次。“体验层”为用户所感知体验，通过“硬件-平台-内容”的整合为用户提供更好的互联网生活体验。其盈利模式是通过硬件带动流量增长，进而带动其他应用在乐视平台上的使用，形成如凯文凯利在《失控》一书中提到的“共同进化”一般的“生态型”发展。在这个过程中，用户体验是成功的关键，将决定乐视的成败。然而，乐视的战略核心应该在“数据层”。“数据层”的目的是整合乐视在不同媒介平台上的用户体验数据，实现新商业模式的探索和突破。在“数据层”中，数据的云端存储能力及数据分析能力是关键。拥有多平台整合的数据资源和数据分析能力，将为乐视长期的发展开辟巨大的想象空间。
笔者相信，乐视的“超级汽车”战略就是大数据战略的一个构成部分。并且，在不远的将来，乐视进人手机领域也会是顺理成章的事情，因为电视、手机、汽车事实上就是互联网时代最完美的三个媒介平台。借助这三个媒介平台，乐视将可以获得并整合个人与家庭在移动与室内场合的所有产品体验数据，这些体验数据将形成完整的描述用户生活形态的数据链条。通过对这些数据的整合分析，乐视也将开启“数据获取”与“体验提升”之间的良性互动循环，从而为整个乐视生态群的长期竞争力提供保证。
启示
以大数据的视角看乐视的“超级汽车”战略，可以感受到乐视对于未来商业图景的远见与魄力。从中我们可以得到几点启示：
1.互联网发展的趋势是“物联网”，而“物联网”的核心是大数据整合。2014年中国互联网的一大现象就是互联网软硬件厂商的相互投资与联盟，无论是乐视的“超级汽车”计划，还是阿里巴巴入股魅族手机、小米联手美的电器、奇虎360投资酷派手机等等，这些看似分散的投资决策其实都指向了同样的目标，就是获取并整合用户数据。手机、电视与个人汽车是互联网时代三个最重要的媒介交互平台，可以预见未来几年这三个平台的用户争夺将会非常激烈。
上周，沪深300指数下跌1.04%，计算机行业上涨1.42%，行业跑赢大盘2.46个百分点，其中硬件板块上涨4.70%，软件板块下跌0.06%，IT服务板块上涨0.43%。个股方面，金证股份、紫光股份、北信源等涨幅居前，而易联众、安硕信息、数字政通等则跌幅居前。
国际市场动态
东芝宣布将图像传感器业务出售给索尼；甲骨文推出云计算租赁业务：挑战亚马逊；思科4.53亿美元收购安全软件开发商Lancope；摩根大通推出移动支付服务ChasePay对标苹果。
国内市场动态
IDC：联想华为平板电脑出货量逆势增长；乌云曝百度多款App存在漏洞官方已确认。
A股上市公司重要动态信息
南威软件：获得900万元大数据产业化专项补助资金；中科曙光：VMware公司签订《非约束性备忘录》发力云计算；高伟达：拟1.5亿元参与发起设立保险公司；银之杰：定增募资8亿元加码互联网金融业务；南威软件：拟出资3000万元设立互联网控股子公司；超图软件：入选中上协军工委国防军工板块名；赛为智能：中标6900万元合肥地铁监控系统项目；数字政通：中标四川省智慧兴文城乡公共信息平台建设运营PPP项目；延华智能：拟定增募资10亿元加码智慧城市业务。
投资策略
【关键词】大数据；信息安全；新特点；新要求
大数据是当今社会科技发展以及产业化发展的融合体，随着国际化进程的加剧，数据信息的数量、发展规模和流通速度都发生巨大变化，特别是与国际信息的联接与交互，对我国的外交、经济、军事、政治、文化等都产生深远影响，同时也给我国传统的信息安全管理带来了新的挑战，分析大数据时代的发展趋势对于探讨其特点和要求有重要意义。
一、大数据时展趋势探讨
二、基于大数据时代背景下的信息安全新特点分析
三、基于大数据时代背景下的信息安全新要求分析
（一）管理模式新要求
基于大数据背景下的信息安全管理，要求国家在创新要求的驱动下明确总体安全的理念。在体制上，改变单打独斗的方式形成新的协同作战方式；在技术上，改变以往核心技术依赖于进口的局面，加大科技研发力度，实现核心技术自我开发能力；在机制上，将静态管理手段转变为动态管理方式；在方法上，改变经验为主的管理方法形成预防、应对、弥补的管理线路；在传递方式上，改变传统的垂直传递方法，形成扁平式传递路径；在人才选拔上，改变了传统的选拔机制，更注重人才的综合素质、专业能力、创新能力。
（二）管理路径新要求
大数据的发展是一把双刃剑，在给人们带来信息便利的同时还带来了众多的虚假信息以及信息垃圾。为了有效的利用大数据，需要加大数据管控能力，特别是需要进行分布式进行数据观察，以达到数据信息的合理利用。大数据在发展过程中还存在不完善之处，经常有不法分子利用网络进行谣言传播以及煽动是非，造成网民认知混乱，对数据分析缺乏理性。因此，在信息管理工作中要注意科学进行信息管理，做好信息去伪存真工作，还原良好的大数据环境。
（三）管理政策新要求
根据大数据发展特点以及信息安全发展规律，国家机关要及时的进行数据法制化管理，保证我国的数据信息发展可以有法可依，有章可循。采取统一管理方法，在信息开放的环境下实现有效管理，改变以往信息网络各自为政的现象，通过整合优化实现数据信息价值的扩大，以确保将信息风险降到最低，在网络信息快速发展的今天，通过有效的法律保障，将个人信息风险最大限度降低，既保证信息流动自由，又保证建立完善的法律保障体系。
【关键词】大数据；测绘档案；管理
一、大数据时代背景
麦肯锡全球研究机构对于“大数据（Bigdata）”给出的定义是：“一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。”大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
大数据时代的到来为测绘地理信息的创新发展带来了新的挑战与机遇。当前，海量的地理信息数据还远远没有被充分利用起来，只有充分挖掘数据，加大对地理信息数据的开发应用研究，才能更好地提供多元化的地理信息服务。
二、测绘地理信息数据的大数据特征
测绘地理信息档案是指在测绘生产、科学研究、基本建设等活动中形成的应当归档保存的各种技术文件、技术标准、原始记录、计算资料、成果、成图、航空照片、卫星照片、磁带、磁盘、图纸、图表等。大数据的基本特征可以用4个V来总结，即国际数据公司（IDC）提出的海量的数据规模（Volume）、快速的数据流转和动态的数据体系（Velocity）、多样的数据类型（Variety）、数据价值密度低（Value）。
大数据的技术路径和分析方法为测绘地理信息档案资源的规划、整合、管理和利用提供了更有效的方式，测绘地理信息档案与大数据同样具有数据体量大、数据种类多、数据价值有待挖掘等特点：
（一）数据体量大。人类的社会活动与地理空间位置密不可分，地理信息是整合集成社会经济和自然人文信息的公共基底，随着测绘技术、传感器技术的发展，测绘数据的获取能力快速提高，随之而来的便是档案数据的快速增长。这些测绘地理信息数据不仅可以有效揭示经济社会发展与资源环境的内在关系和演变规律，还可以综合反映人地关系的协调程度。
（二）数据种类多。档案包含了文字、数据、图件、图表、声像等多样化数据，还有数据库、三维地理信息产品等类型的数据。按照国家测绘地理信息局与国家档案局在2015年联合下发的《测绘地理信息档案业务管理规定》，测绘地理信息档案共分为14类：⑴航空、航天遥感影像获取；⑵大地测量；⑶测绘地理信息采集与更新；⑷地理信息数据库建库与维护；⑸地理国情监测（普查）；⑹应急测绘保障服务；⑺测绘成果与地理信息应用；⑻工程测量；⑼海洋测绘与江河湖水下测量；⑽界线测绘；⑾不动产测绘；⑿地图制作；⒀测绘科学技术研究；⒁其他。
（三）数据价值有待挖掘。近年来，测绘地理信息数据在辅助政府决策、公共应急救急、规划管理、基础设施建设等多个领域发挥了重要作用，技术成果类档案的利用率较高。但是在地理信息数据量和数据类型上还有巨大的拓展潜力，地理信息数据尤其是历史档案数据的价值并未充分发挥，这就需要密切结合实际发展需要，研究测绘地理信息档案资源的建设和应用，充分挖掘档案资源的数据价值，才能更好地为国民经济发展服务。
三、大数据条件下的测绘档案管理
（二）丰富和扩展测绘地理信息档案资源。通过收集历年的社会政治、经济、文化、气候以及政府的各种统计信息，与时空地理信息数据进行融合处理，可以统计出基于地理信息诸如农作物产量和品种变化、城乡边界变化、城镇人口密度变化、生产力布局变化等，在统计数据的基础上采用科学的方法建立数学模型，探寻发展规律，为政府的决策、各行业的智慧发展提供有价值的信息和参考。
【参考文献】
[1]阎晓峰.大数据与档案资源开发利用[J].中国档案，2015（11）：16-19.
在安徽“调结构转方式促升级4105行动计划”中，“10”即十大工程，第一个就是战略性新兴产业集聚发展工程，为什么被确定为“头号工程”？
安徽有哪些条件支撑新兴产业的崛起？过去一年里又经历了什么样的演变？带着这些待解的疑问，本刊记者在首批基地建设一周年之际、第二批基地正式公布之时，深入产业集聚基地所在的开发区和典型企业，同时采访政府主管部门和参与评审的专家，共同探寻答案。
为什么是"头号工程"
手中的一把沙子，和家中的一台液晶电视，两者有什么关联？在蚌埠，硅基新材料产业园正在用神奇的魔法揭晓答案：“吃”进去的是沙子，“吐”出来的是世界最先进的玻璃屏。
2015年9月，安徽确定14个战略性新兴产业集聚发展基地，蚌埠硅基新材料产业集聚基地是其中之一。与硅基新材料同时以领先姿态“跑步前进”的其他基地，还有集成电路、智能语音、新能源汽车、新型显示、现代医药……这些新兴产业正在由小到大、从弱到强的成长中。
在经济结构深度调整、新旧动能转换的战略机遇期，安徽为什么把战略性新兴产业作为经济转型升级的主抓手？
首先，从宏观经济走势来看，抓住战略性新兴产业，是厚植发展新动能的最佳机遇。“2015年以来，安徽省一直在反复作调研，希望找到培育新动能、加快调结构的新路径。经过十三五规划的编制，最终在安徽省整个一盘棋的调转促行动中，将发展战略性新兴产业作为切入点和突破口。”安徽省发改委主任张绍春介绍说。
蚌埠的实践就是一个生动写照。玻璃原本是日常生活中最普通的一件物品，却在蚌埠硅基新材料产业园释放出惊人的神奇：小到手机、平板、液晶电视、太阳能电池，大到航天飞机、深海探测器，都离不开硅基材料。关于玻璃的丰富应用，会颠覆人们固有的传统印象：蚌埠玻璃设计院连续突破0.3毫米、0.25毫米、0.2毫米、0.15毫米电子玻璃轻薄化生产极限，极薄玻璃可以跟一张打印纸一样对折起来。
蚌埠也由此完成了从单纯的玻璃生产到新玻璃、新材料、新能源、新装备等战略性新兴产业的布局，以硅基新材料为核心的千亿级产业链条，承担起蚌埠市“十三五”调结构转方式促升级的主引擎作用。
其次，从产业经济的角度来看，抓住战略性新兴产业是结构优化的好机遇。“战略性新兴产业对经济社会全局和长远发展具有重大引导作用，是知识技术密集、成长潜力大、综合效益好的产业。科技创新是战略性新兴产业发展的根本动力，像互联网+、物联网、云计算、大数据、智能制造等新兴产业，不仅是新科技革命、新经济发展的引导者，利用云计算、大数据的支持，能够推动多领域的创新和转型升级。”合肥工业大学经济学院教授、安徽省战略性新兴产业集聚发展基地考核评估专家张本照对《决策》分析说。
在新兴产业引发的结构改变上，大数据产业对于淮南资源型城市的转型，具有典型价值。
8月19日，淮南大数据产业基地正式跨入安徽省第二批战略性新兴产业基地序列。大数据被称为“21世纪的钻石矿”，从挖煤到挖“钻石”转型，对淮南发展具有划时代的战略意义。深入资源型城市淮南转型的长时段来看，淮南经济长期依赖煤炭和电力，产业结构转型升级势在必行。现在由大能源向大数据转变，将赋予淮南发展新的使命。统计显示，从2013年的9亿元，增长至2015年的35.6亿元，淮南大数据产业营收年均复合增长率高达99.7%。
再次，从区域经济竞争格局上看，安徽在战略性新兴产业发展的程度上，与周边省份基本处在同一起跑线，安徽有实现“弯道超车”的新机遇。新一轮科技浪潮带来“产业金矿”，谁能抢先一步，谁就能站上发展的制高点。合肥新能源汽车产业就是一个很好的注脚。
如今在合肥街头，印有“纯电动”字样的新能源公交车、出租车、私家车已随处可见，合肥市的新能源汽车推广量、营运里程都是全国第一。安徽新能源汽车产业的突飞猛进，得益于产业集群发展：大到电机，小到电池中的隔膜，围绕新能源汽车最主要零部件展开的产业链，已初步形成，不出合肥，就能找到新能源汽车的所有零部件，生产出一台整车。
综合来看，经过5年的积累，尤其是过去一年产业集聚基地的建设，从一块小小的玻璃屏，再到一辆新能源汽车，安徽的新兴产业基地正在走出一条从追赶型变为领跑型的转型之路，持续“跑”出新境界，抢占制高点。
制高点素描
如果从宿州云计算产业基地扩展到安徽省16个地市来看，安徽省政府分两批公布的24家战略性新兴产业集聚基地，呈现出哪些特征？
再从区域布局来看，前后两批实现了16地市全覆盖，其中皖江示范区有17个，占总数的70.8%，是安徽新兴产业发展的“主力军团”；皖北地区有6个，占25%。作为全省发展的龙头和皖江示范区核心城市的合肥是6个，数量最多，与整个皖北地区的数量相当。其次是芜湖，拥有4个；马鞍山有2个。在两批24个基地中，落户在县域内的有5个，分别是太和、宁国、濉溪、霍山和芜湖县，占总数的20.8%。站在安徽全省来看，这样的布局能形成多点支撑的发展局面。
按照安徽省政府的要求，新兴产业基地必须由经济园区为载体。因此在开发区分布上，合芜蚌自主创新示范区范围内共有10个，是最密集的区域。此外在国家级开发区落户的基地，有9个，占总数的37.5%；其他15个都坐落在省级开发区。
带动力和裂变性
从新兴产业产值方面看，根据安徽省统计局的数据，2015年，首批战略性新兴产业集聚发展基地实现工业总产值3082.7亿元，增长19.7%，增幅高于全部规模以上工业11个百分点。
在集聚基地的带动下，2015年，安徽省战略性新兴产业产值近9000亿元，达8921.5亿元，增长17.6%，增幅高出规模以上工业11.5个百分点；占全部规模以上工业产值的比重为22.4%；对安徽省工业产值增长的贡献率为58%，拉动全省工业产值增长3.5个百分点。
更重要的是，这种拉动力具有强大的延展性和裂变性。合肥新站区新型显示产业基地提供了鲜活的范本。
在第一批产业集聚基地名单上，排在第一位的是合肥新站区新型显示产业集聚发展基地。
“新站区成功获批首批新型显示产业集聚发展基地后，产业链关键环节取得重大突破，2015年，京东方10.5代线、康宁10.5代液晶玻璃基板‘两个世界第一’的项目在新站区同步开工建设，开启了全球显示领域新的里程碑。”合肥新站高新区管委会主任王文松介绍说，京东方10.5代线项目，是目前全球世代最高、尺寸最大的液晶面板项目，也是全国单体投资额最大的工业项目；康宁液晶玻璃工厂项目，是安徽省迄今引进的最大外资项目。
2015年，京东方实现专利申请量、产品首发覆盖率、智能手机和平板电脑市场占有率、高性能超大尺寸产品市场占有率、毛利率五个“世界第一”，以稳固的实力和卓越创新领跑全球。
在京东方带动下，合肥新站高新区已汇聚包括康宁、彩虹、乐凯等国内外行业龙头在内的40家产业链上下游企业。截至2015年12月，已累计完成投资近1000亿元，形成涵盖面板、模组、装备、基板玻璃等上下游的完整产业链，引领发展的作用全面凸显。
“燎原之火”凭什么越来越旺
梳理5年来的演变过程会发现，一开始大多是对战略性新兴产业发展的单项扶持政策；在十二五时期，基本形成了政策支持体系；在十三五开局之年，安徽制定地方法规，标志着安徽开始迈入战略性新兴产业政策体系的3.0时代。
在这个纵向演进的政策链条背后，是安徽一直持续不断地积累、沉淀各种支撑新兴产业实现“加速度”的内外要素。那么，安徽有什么支撑让产业基地的“火越烧越旺”？
产业基础是第一位的。梳理24个基地名单会发现，在每一个战略性新兴产业集聚基地，都有产业龙头和产业集群的对应关系：科大讯飞之于语音产业、江淮汽车之于新能源汽车产业、蚌埠玻璃研究院之于硅基新材料产业、铜陵有色之于铜基新材料产业、贝壳药业之于现代医药产业、安科生物之于生物医药产业、京东方之于新型显示产业等等，都是按照“龙头企业―产业集群―产业链条―产业基地”的模式在演进。
其次是平台载体提供创新创业的舞台。安徽拥有合芜蚌自主创新示范区、系统推进全面创新改革试验等国家级战略平台，有19个国家级开发区，总量位居全国第四，还有100多个省级开发区，这些都能为新兴产业集聚基地提供舞台，而战略性新兴产业是“双创”的最佳载体。以淮南大数据产业为例，截至2015年，江淮云、智慧谷平台已累计注册企业超165家，其中大数据生产应用企业约142家，大数据创意企业18家，直接带动就业3000余人，带动关联就业1.2万人。
第三，人才团队是新兴产业发展的根本保证。目前，以这些平台载体为圆心，技术创新的人才团队正在形成“向心圆”的动态格局。7位哈佛博士后集聚合肥科学岛，在生命科学上取得一系列突破，就是“引进一个人才团队，突破一项高端技术，催生一个新兴产业”的最好写照。
第四是政策体系，在发展加速度中，政策支持体系起着关键的推动作用。早在5年前的2011年2月，安徽省战略性新兴产业领导小组就已成立。同年3月11日，安徽省政府办公厅发出通知，设立战略性新兴产业发展专项引导资金，到2015年，安徽省财政每年安排5亿元用于培育和发展战略性新兴产业的资金。2013年10月，国家发改委、财政部确定广东、江苏、湖北、安徽和深圳市为国家战略性新兴产业区域集聚发展试点。正是因为有了过去5年的持续努力，才能有先后两批产业集聚基地的推出。
8月9日，安徽省政府第80次常务会议上，审议了安徽省战略性新兴产业十三五发展规划和推进“三重一创”，即统筹推进重大新兴产业基地、重大新兴产业工程、重大新兴产业专项，建设创新型现代产业体系，形成“重大新兴产业专项―重大新兴产业工程―重大新兴产业基地”梯次推进、滚动发展的良好格局。
摘要：如何及时转变视角和角色，充分利用大量的实际经营数据分析，提高人力资源策略的制定前瞻性，配合企业顺利完成战略转型？对此，本文从大数据时代人力资源管理迭代创新进行探讨。
关键词：大数据人力资本价值管理人力资源效能管理
如今，大数据已经渗透到每个行业和领域，互联网思维给许多企业和组织带来了新的发展机遇，创造了更多的商机，革命性的提升了管理效率。互联网正在改变我们的思维模式和工作方式。如何将大数据更好的应用在人力资源管理中，如何应用大数据提升人力资源变革和管理的能力，如何使用大数据驱动人力资源迭代管理，将是我们面临的最大的挑战。
一、大数据时代的基本特征
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（VolumeBig）。比传统存储和分析解决方案所管理的数据大几个数量级的巨型数据集。数据量级已从TB(1012字节）发展至PB乃至ZB。对于人力资源来说，我们可以存储几十万、几百万甚至更多员工的人个人信息和候选人信息，几千万的人的薪酬数据。
2.多样化（VariableType）。以电子邮件、社交媒体、视频、图像、博客、传感器数据以及“影子数据”（如Web搜索历史记录）等不同格式生成的异构、复杂和多样化的数据。
3.快速化（VelocityFast）。数据是生成为一个可实时查询的连续的、高速的、实时的数据流，可根据需求提供有用信息，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（ValueHigh）。能够基于机器学习、统计模型以及图算法的深入、复杂的数据分析中获取可对未来趋势和模型提供预测性分析的重要洞察力，通过大数据得出的结论和预测性分析，较之传统商业智能查询和报告有更高的精准性。
二、“大数据”大价值
大数据（bigdata）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（杨旭，2014）。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，就在于提高对数据的“加工能力”，并通过“加工”分析实现数据在经济领域中的应用，并使得这些数据“增值”。大数据的大价值，主要体现在以下五个方面：
2.决策验证对竞争方式的影响。大数据可能使决策制定发生根本性的改变。利用可控的数据做出预测，如各个行业的发展趋势、年度薪酬提高水平的预测、各个行业的通用福利提高水平，这些信息将更好的助力我们对于本企业的人力资源方案的决策。
3.应用于广泛的实时的用户定制及其对企业的影响。面向用户的企业已长期利用数据来细分和定位用户。大数据实现了用户定制的质的飞跃，使得实时个性化成为可能。下一代零售商通过互联网点击流可跟踪个体用户的行为，更新其偏爱，并实时模仿其可能的行为。
4.大数据对管理的改变及替代作用。大数据能进一步提高算法和数据分析的作用。现在大部分公司都有自己的人力资源系统和财务系统，通过对人力资源系统计算工资并发放薪酬福利，大大的提高了单位人员的工作效率，提升了工作结果的准确程度，减少了因传统的人工计算而创造成的损失和不必要的人工成本。
1.大数据时代推动人力资本价值的激活。人力资本价值增值管理的核心目标是激活人的价值创造，激发员工价值创造活力与创新、创业能力。比如说海尔的划小经营核算体，提高员工自主经营能力；在大数据时代，基于强大的数据汇集和分析能力，对于缩小经营核算体，激发人力资本的价值创造，有可能会逐步成为企业的标配。
2.大数据时代推动人力资本价值的合理评价。在人力资本价值增值管理时代，对人力资本价值的合理衡量和评价是前提条件。人力资本价值的分配要基于价值评价体系，包括岗位的评价、能力的评价、价值观的评价、绩效的评价等等，这就要求建立分层分类的客户公正的价值评价体系。大数据时代无疑给人力资本价值的合理评价提供了便捷的工具，使得价值的合理评价和分析更加科学、合理、快速，为价值的创造-评价-分配的全价值链的建立奠定了坚实的基础。
3.大数据时代推动员工了解自身价值。员工对自身价值的合理判断也是人力资本价值创造的核心要素。对价值不合理的判断往往导致合理性的行为。大数据时代，将人力资本价值的核算细化到个人会更加容易，即使在几万员工的公司，每个人都可以拥有一张人力资源财务报表，显示自己价值创造的盈亏，可以大大减少员工的抱怨，提升员工队伍稳定性。
四、基于大数据平台的人力资源效能提升
大数据助力成就非凡。大数据正在改变着商业游戏规则，为企业解决传统业务问题带来变革的机遇，帮助我们更好的利用满足大数据密集型项目需求而构建的软件、技术和工具。在大数据时代，人力资源管理应如何借力大数据平台，提升管理效能？
3.大数据推进用工成本降低。在大数据时代，通过对全公司所有数据的科学分析，可以更加精确的对人工成本进行分析，找出造成人工成本浪费的流程，或者出现人员冗余的具体部门和职位，或者存在能力不足造成不适岗的人员等等。通过对这些内容的分析，再结合人力资源管理体系和工具的合理搭配和运用，员工队伍的建设和使用更加有效率，用工成本也会逐步降低。在外部竞争白热化，行业利润逐步降低的前提下，任何一项成本的降低，都能给企业带来生存和发展的空间。
5.大数据推进人力资源管理的精细化。以往由于数据的缺乏，以及数据分析的效率低下，人力资源管理往往较为粗放，难以做到精细化。而通过对大数据的挖掘分析，可以更加精准的找到人力资源管理中存在的问题，并采取针对性的解决方法。比如说在进行员工队伍的分析时，以往都是从全公司层面对员工的学历结构、年龄结构、司龄结构进行分析，得出一些学历结构偏低、年龄偏高等的结论。在大数据时代，对员工队伍的分析可以更加精细，结合与公司经营数据的交叉对比分析，甚至可以细化到具体的个人的能力差异。
[1]冯利芳等.BigData,大数据重塑营销[J].成功营销,2012(8)