导语：如何才能写好一篇大数据时代数据的价值，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。
教育数据挖掘是一个将来自各种教育系统的原始数据转换为有用信息的过程，这些有用信息可为教师、学生、家长、教育研究人员以及教育软件系统开发人员所利用。教学、管理、科研是教育机构的基本活动，根据数据挖掘在这三个业务领域的具体应用，可以将教育数据挖掘进一步细分为E-Learning数据挖掘、E-Management数据挖掘和E-Research数据挖掘等。
关键词大数据今日头条新闻生产价值实现
一、“今日头条”：大数据时代的宠儿
二、从“今日头条”看大数据技术对新闻生产的影响
在全球范围内，大数据技术对新闻生产领域的影响开始于“计算机辅助报道”，而如今大数据技术已逐渐渗透到新闻生产的核心领域。从新闻的选题到新闻采写、整合，都可看见大数据的踪影，甚至还出现了数据新闻、趋势预测性新闻和数据驱动型深度报道，但这些目前在国外还处于个案探索阶段。在我国，“大数据”在学界和业界都成为了最时髦前沿的词汇，至今学界对大数据的研究还停留在理论梳理层面，而深入到新闻生产核心环节的大数据业界实践还未真正成形。但是，“今日头条”利用大数据技术对新闻生产领域的全新探索可以给予其他媒体启示。
1、数据为主：重视数据的挖掘、收集、整合和呈现
“大数据”时代下数据成为“富矿”。而“今日头条”就将海量的新闻信息和用户信息视为“富矿”，它们宣称：“我们不生产新闻，我们是新闻的搬运工”。而“搬运”方法就是利用大数据技术对数据进行挖掘、收集、整合和呈现。它们不做传统媒体擅长的事情——不参与原始新闻内容的生产，但内容供应方是众多的传统媒体、网络媒体以及自媒体；它们不做传统编辑的工作——没有编辑对信息内容进行整合编排，其团队里大部分为产品技术人员。
因此，传统媒体应该尽快树立起数据为主的理念。“今日头条”利用大数据技术仅在信息分发渠道已获得巨大收益和发展前景，而拥有良好背景资源和专业人才优势的传统媒体获取新闻数据的渠道更广泛、成本更低廉并且成果会更精良，因此可以将“大数据”参与到新闻的的选取、制作、传播、反馈等过程中，同时，在舆情记录分析和受众反馈调查方面“大数据”也能发挥出重要作用。
2、服务为王：利用数据对用户进行精准分析和独家定制
三、从“今日头条”观大数据时代价值实现的理念创新
1、价值实现全过程：内容生产者和渠道提供者缺一不可
2、内容生产传播全过程：各用所长，协同合作
在大数据时代，媒介市场竞争异常激烈。曾经称霸互联网的几大门户巨头，在抢夺完社交媒体市场后又开始瓜分移动客户端市场。“强者更强”在传媒领域似乎也是通行的定律。但是，没有资本优势和受众根基的“今日头条”却在高手如林的客户端战场上杀出重围，靠的是在利用他人优势的基础上发挥自身所长。因为它并没有专业的新闻生产团队，在内容生产上无法与传统媒体和门户网站抗衡。所以“今日头条”主攻自己擅长并且其他媒体还不重视的数据挖掘分析技术，为其他媒体搭建信息分发平台。而长期以高品质新闻内容引以为傲的美国《纽约时报》，近些年投入了大量成本开发新媒体技术应用，先有“付费墙”后有“付费门”，再到“付费门2.0”，但始终不能挽回纸媒日渐下滑的颓势。因此，我们可从“今日头条”和《纽约时报》的不同实践中看出，在大数据时代的传媒产业竞争中，任何一家媒体都很难真正做到“一家独大”或“全盘通吃”，必须要树立专业化分工的合作意识，明确自身优势领域和薄弱之处，做到知己知彼，擅长内容生产的媒体和擅长技术挖掘和用户分析的媒体应该强强联合而不是相互厮杀。只有真正协同合作才能实现双赢和多赢，共享大数据时代带给传媒业的机遇和挑战。
维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》中认为：“大数据己经撼动了世界的方方面面。”他还表示“尽管我们仍处于大数据时代来临的前夕，但我们的日常生活已经离不开它了。”正如互联网诞生之初的情形一样，国内外的研究者对大数据时代和大数据技术，充满了赞扬之情和美好期盼。
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》[M].浙江人民出版社，2013
②王国鹏，《大数据时代媒介生产方式和传播机制的变革研究》[D].山东大学，2014
③彭兰，《“大数据”时代：新闻业面临的新震荡》[J]《.编辑之友》，2013（1）
④王静超、储靖农，《“今日头条”的创新对传统媒体的启示》[J].《青年记者》，2014（8）
奥巴马就职的社交场所，这么多面孔，每一个面孔下都有一个故事，每一个人后面都有大数据的支撑。人脸是数据安全的很重要的识别器，怎么把人脸识别清楚呢？人们想了很多办法。现在北京市有80万个摄像头，我们每天都在摄像头的监督下开车、购物。我们可以利用摄像头做身份认证、年龄识别、情感计算、亲缘发现、心理识别、地区识别、民族识别。这种流媒体主要的形态是非结构化的，特征之间的关联关系、设备算法的准确率等等，都严重地制约着大数据人脸挖掘的进度。如何能从这些海量数据中利用识别算法提取出所需要的特征属性，并理清特征之间的关系都是现在所面临的问题。
技术推动计算机发展
1936年天才数学家图灵提出图灵模型，后来有计算机把图灵模型转化为物理计算机，这其中有三大块：CPU、操作系统、内存和外存，还有输入和输出。在计算机发展的头30年里，我们投入最多的是CPU、操作系统、软件、中间件以及应用软件。当时人们侧重于计算性能的提高，我们把这个时代叫做计算时代。
计算对软件付出了很大的努力，尤其是高性能计算机。我们认为计算在前20年中起到了主导作用，它的标志速度就是摩尔速度。在这样一个计算领先的时代当中，我们主要做的是结构化数据的挖掘。关系数据库之父埃德加在1970年提出一个关系模型，以关系代数为核心运算，用二维表形式表示实体和实体间的联系。三四十年来，各行各业的数据库和数据仓库技术，以及从数据库发现知识的数据挖掘成为巨大的信息产业。
关系代数是关系数据库的形式化理论和约束，先有顶层设计和数据结构，后填入清洗后的数据。数据围绕结构转，数据围绕程序转。用户无需关心数据的获取、存储、分析以及提取过程。通过数据挖掘，可以从数据库中发现分类知识、关联知识、时序知识、异常知识等等。
随着数据库产业的膨大，人们对数据库已经不太满足了，于是把Databases说成大数据，这便遇到了两个不可回避的挑战，第一个挑战是由于关系代数的形式化约束过于苛刻，无法表示现实数据；第二个挑战是随着数据量的增大，关系代数运算性能急剧下降。在这个时候，我们的存储技术得到了迅猛发展，人类进入了搜索时代。搜索因为存储便宜了，存储的速度大概每9个月翻一番，所以存储带动了技术的脚步，这种搜索时代经过了20多年的发展，带领我们进入了一个半结构化数据挖掘时代。这个时代的代表人物就是万维网之父家蒂姆伯纳斯―李，他提出了超文本思想，开发了世界上第一个Web服务器，于是我们可以从一台服务器上检索另一台服务器的内容，服务器在软件的支持下可包括文本、表格、图片、音视频的碎片化超媒体信息。
因此，客户端服务器结构和云计算结构蓬勃产生，这时已经没有了关于代数那样严格的形式化约束，依靠的主要是规范、标准，所有媒体均以实体形式存在，甚至是软件，实体通过超链接产生联系。
形式化理论比关系代数宽松了许多，创建了灵活多样的实体，这时候数据开始围绕实体转，实体围绕链接转。在云计算背景下，数据挖掘也可以看作是云计算环境下的搜索与个性化服务，不存在固定的查询方式，也不会出现唯一、100%准确的查询结果。
网络化的大数据挖掘
随着互联网带宽6个月翻一番的速度，人类进入了交互时代，交互带动着计算和存储的发展。
移动互联网时代的大数据挖掘主要是网络化环境下的非结构化数据挖掘，这些数据形态反映的是鲜活的、碎片化的、异构的、有情感的原生态数据。
非结构化数据的特点是，它常常是低价值、强噪声、异构、冗余冰冷的数据，有很多数据放在存储器里就没再用过。数据的形式化约束越来越宽松，越来越接近互联网文化、窗口文化和社区文化。
当前，深度学习也是一种数据自适应简约。如果我们在百度上用深度学习搜索一个人脸象素搜索，这么多人脸谁是谁？数据量急剧增加，各种媒体形态可随意碎片化，组织结构和挖掘程序要围着数据转，程序要碎片化，并可以随时虚拟重组，挖掘常常是人机交互环境下不同社区的发现以及社区中形成的群体智能，在非结构化数据挖掘中，会自然进行数据清洗，自然形成半结构化数据和结构化数据，以提高数据使用效率。
如果云计算支撑大数据挖掘要发现价值，那么我们认为云计算本来就是基于互联网的大众参与计算模式，其计算资源是动态的，可收缩的，被虚拟化的，而且以服务的方式提供。产生摆脱了传统的配置带来的系统升级，更加简洁、灵活多样、个性化，手机、游戏机、数码相机、电视机差别细微，出现了更多iCloud产品，界面人性化、个性化，都可成为大数据挖掘的终端。
挖掘员支撑各种各样的大数据应用，如果我们有数据收集中心、存储中心、计算中心、服务中心，一定要有数据挖掘中心，这样一来，就可以实现支撑大数据的及时应用和价值的及时发现。
关键词：企业管理大数据应用价值探究
中图分类号：F270.7文献标识码：A
一、前言
二、大数据的内涵
大数据在当前实践领域和学术领域中受到了越来越高的重视，对大数据进行全面有效的研究和分析，能够为社会进步和发展提供良好的前提条件，人们在这一点上已经逐步达成了共识。大数据主要是指数据信息十分庞大繁杂，需要使用云计算等数据挖掘技术才能够对数据信息进行深度的挖掘，由此获取到具有高潜在价值的巨量资料。大数据具有较高的潜藏价值，并且数据量本身就较为庞大，具有一定的复杂性，这就需要企业在进行数据信息的处理过程中，需要有更高的能力进行挖掘和分析。
三、大数据时代下企业管理的特点
（一）企业用于分析的数据量十分庞大
（二）数据的精确性要求有所降低
在小数据时代之中，企业需要建立自身专门的数据库，对自身收集到的各项数据进行存储、整理，不断提高和优化数据的准确性，主要是因为如果数据之中出现了一定偏差，将会给企业的正确战略决策造成负面影响，小数据时代中数据的疏忽造成的后果会被放大。而处在大数据时代下的企业管理并不需要面临这个困扰。大数据时代中，企业能够获取到的数据信息越来越全面、完整、真实，这样就能够因为数据量的增加，减少数据的错误率。企业管理过程中针对某一个错误问题，都能够及时的进行调整，增强了企业自身的纠错能力，企业应用大数据，并不单纯是为了数据的准确性，更多的是从数据之中挖掘潜在的价值信息。
四、企业管理中对大数据的应用价值
（一）企业管理中对大数据进行应用能够促进精准营销
（二）企业管理中对大数据进行应用能够有效推动产品实现创新
（三）企业管理中对大数据进行应用能够对产品流程的优化进行加强
五、结束语
参考文献：
[1]吴雅轩，刘建基.企业管理视角下大数据应用价值的探究[J].商场现代化，2014（22）：110-110
[2]方献梅，刘亮龙，高晓波.大数据时代数据挖掘在证券公司客户关系管理中的应用研究[J].信息与电脑：理论版，2015（15）：64-65
[3]孟强.大数据时代知识管理在电商企业中的应用研究[J].经营管理者，2015（24）：278-279
[4]张志兵.大数据分析在中小型企业管理中的应用探讨[J].价值工程，2016，35（8）：213-214
[5]杨宏宇，朱信颖，颜玮玮.大数据在电网中应用的价值研究[J].数字技术与应用，2014（9）：90-90
【关键词】大数据特征挑战应对策略
一、引言
我们的社会是一个高速发展的社会，技术发达、信息通畅，大家的交流越来越密切，生活也越来越便利，正是大数据才促成了这一发展趋势。当前大数据已经发展成为一个新兴产业，同时与其他各产业相互交叉融合，在社会生活中发挥了巨大的作用。但是它对我们传统的生活生产方式也提出了巨大的挑战，我们需要积极应对。处于这样的一种情况下，有必要对大数据特征进行分析，及时发现我们面对的挑战，并提出切实的可行性措施，更好的应对当前的时代环境。
二、定义与特征
虽然大数据一词早已活跃于我们的视听，但是想必很多人对此并没有深入的了解，在此，首先给出了大数据的定义和特征，给出大家一个相对客观的描述。
大数据的特征：Volume（大量）：数据量很庞大，基于大数据的出现，数据存储单位从PB发展到ZB、DB；Velocity（高速）：不仅获取信息的速度非常快，而且处理数据速度也快；Variety（多样）：信息类型的多样，从文字到图片再到视频，种类繁多；Value（低价值密度）：指虽然数据量多，但是有价值的信息却并不多，用低成本创造高价值；Veracity（真实性）：数据质量真实可信。
三、大数据时代带来的挑战与问题
（一）数据存储与管理挑战
大数据背景下，全世界的数据量呈爆炸式增长，这对于传统的数据存储技术来说是个巨大的挑战。当前数据类型多样化，有结构化数据，也有非结构化数据，继续运用传统数据的存储方式，可能导致数据出现混乱。信息时代下，社会主体担心数据被窃取，因而各自都是独立存储数据，造成了数据之间的独立，这对于当前环境下各个主体的发展是极不利的。
（二）信息挖掘能力的挑战
当前数据类型繁多，不仅是数据存储和管理面临挑战，对数据挖掘获得有利信息也是一大挑战。传统的数据挖掘算法已经不能适应新出现的多种数据类型，这成为了数据挖掘的一大瓶颈。如果我们获得了越来越多的数据，而不能对此进行系统分析处理来获取有价值的信息，那么已获得的数据对我们来说就如同白纸，毫无价值。
（三）数据安全与隐私问题
（四）大数据下缺乏技术型人才
社会要发展，人才是关键，在大数据的背景下，更需要高级技术人才。如果人才资源不足就会严重阻碍大数据的发展，社会就会停止进步。大数据产业是一个融合性比较高的产业，覆盖范围很大，所以需要的技术人才必须具备综合的能力。这样才能更好的了解各个行业，了解各个技术层面，以较综合的视角提供解决问题的可行方案。
四、应对策略
（一）升级数据处理技术
目前在数据存储、管理与分析方面面临挑战，改革创新数据处理技术被提上日程。大数据时代数据量非常庞大，对此可将收集到的数据进行分类，梳理数据脉络，确定有价值的数据。在数据存储方面需要改革之前数据的孤立状态，建立数据集中存储系统，最关键的是数据的压缩技术和冗余数据删除技术。在此基础之上，就可以实现有效率的数据分析，最大程度的挖掘数据隐含价值。
（二）加强数据安全保护措施
（三）培养高级数据处理人才
大数据产业在2015年就已经被提高到国家战略层面，国务院印发的《纲要》中指出要加大人才培养力度。目前，在大数据行业打拼的从业者大部分都是半路出家，鲜有人接受过系统化的培养和教育。人才是关键，在大数据这一新兴产业中，尤其突出。政府、高校及培训机构应该大力提倡数据处理人才的培养，抓住机遇，提升竞争力。
五、结语
[1]如明.大数据时代的挑战价值与应对策略[J].移动通信，2012.
[2]王孝周等.大数据时代的挑战价值与应对策略研究[J].信息通信，2015.
[3]王i.大数据时代的挑战与商机[J].现代经济信息，2014.
11月5日，Informatica公司在北京举办了“数据引领未来――2015数据管理高峰论坛”。这是Informatica宣布私有化后在中国举办的第一个大规模的市场活动。来自国内各行业的用户、合作伙伴和新闻媒体都想见识一下，私有化后的Informatica会哪些新作为。
创新的融合时代
从IT基础架构的融合到数据的融合，再到管理的融合，这是一个崭新的融合时代。“在这样一个融合的时代，数据的范畴早已超越了数据库应用和云服务产生的交易数据，覆盖了社交媒体、移动应用和物联网中的互动数据。同时，数据使用目的和传输数据的技术也在不断变化。数据不再是被动的记录，而是驱动企业业务发展的推动力。”Informatica亚太和日本区资深副总裁MurraySargant谈到数据管理遇到的挑战时这样说。
Informatica全球主数据管理研发副总裁SteveQian介绍说：“Informatica智能数据平台（IDP）是能满足融合时代客户需要的数据管理解决方案之一。它重新定义了传输大数据业务的数据架构，涵盖了数据智能、数据基础设施、InformaticaVibe虚拟数据机等核心技术和功能，通过铺设一条虚拟数据高速通道，将人员、位置与事物以更加智能的方式紧密相连，为企业的应用程序、设备和人员提供支持。”
现代数据管理新标杆
现在，许多提供基础架构管理和数据管理软件的厂商都倾向于为客户提供软件套件，其中包含丰富的功能模块，VMware如此，Informatica也如此。软件套件不仅软件功能齐全，而且便于购买、部署和使用，还可以为用户节省成本。
在本次数据管理高峰论坛上，Informatica正式推出数据管理平台的最新版本Informaticav10。SteveQian介绍说：“Informaticav10可以帮助行业客户打造简便易用的现代化企业数据架构。它的突出优势表现在，将数据生成速度提高了50倍，将数据注入和清洗速度提高了5倍，同时全面提升了混合数据架构的灵活性和敏捷性。”
SteveQian反复强调，Informaticav10是特别为现代数据架构打造的行业领先的数据管理平台。那么，何为现代数据架构？这要从应用和数据管理的变化谈起。
第一，未来，企业的IT基础架构会是一种混合型的融合架构。本地数据中心与云数据中心相互呼应，私有云与公有云直接联通，数据和应用可以自由地跨越不同的数据中心、不同的云实现安全的迁移。
第三，面对一些新兴的应用，包括云计算、大数据、移动应用，以及现代数据仓库等，企业需要新的具有更强数据监管能力、更灵活、更全面的数据管理工具，利用它端到端的数据集成能力和敏捷性，打造一个现代化的IT环境。
一直专注于数据治理与集成的Informatica公司对用户数据管理需求的变化了如指掌。Informaticav10的推出就是为了更好地管理混合IT环境中的数据，既支持企业内部IT环境，也支持云环境。
Informaticav10包含三个核心组件：InformaticaPowerCenter、InformaticaDataQuality、InformaticaDataIntegrationHub，不仅在性能、可用性和灵活性等方面能够满足企业级用户的需求，而且大幅提升了数据的监管能力和工作效率。
具体来看，InformaticaPowerCenter加速了端到端敏捷数据的集成。InformaticaPowerCenter可将OracleExadata、OracleSuperCluster、SAPHana和HPVertica的数据注入速度提升5倍；与InformaticaMetadataManager9.6相比，InformaticaPowerCenter的数据生成速度提升了50倍，可以洞察复杂数据环境中的数据流动情况，进一步提高数据的监管能力。
InformaticaDataQuality提升了数据监管的水平。它可以通过独特的服务、方法和工具，将IT架构与业务战略联系起来。其中，InformaticaVibe可以一次性定义数据质量规则，并根据业务需要在企业内部或云中的任意位置进行部署。InformaticaDataQuality还进一步增强了数据配置文件的变更可见性。
InformaticaDataIntegrationHub可以为大数据、云和传统系统提供混合式的、订阅模型。比如，它能利用Hadoop为“数据湖”提供自动化的PB级数据存储，通过向导和基于Web的管理控制台管理大数据、云和部署在企业内部的PowerCenter工作流，还可以充分利用InformaticaCloud和PowerCenter中的数据管道、工作流和可见性。
市场分析机构BloorResearch的研究数据显示，与传统人工编码相比，Informatica的产品可以让数据集成开发人员的工作效率提升40%。Informaticav10进一步提升了企业端到端数据管理的效率，为数据集成和治理树立了新的标杆。
专注数据处理
近两年，企业私有化成了一股潮流。戴尔私有化为众多IT企业的私有化开了个“好头”。之后，一批在美国上市的中概股纷纷私有化，而一些有技术特色、在细分市场上占据领先地位的国际厂商，如Riverbed、Informatica等也加入了私有化的大军。
“公司私有化的最大好处是可以摆脱上市公司的一些束缚。”Informatica大中国区总经理王晨杰补充说，“大数据是一个非常庞大的市场，而且市场变化速度非常快。我们需要更加灵活的策略来应对大数据市场的挑战。”
私有化揭开了Informatica发展的新篇章。毫无疑问，未来，Informatica投资的一个重点将是大数据。大数据价值的展现要经历5个阶段：数据准备阶段、数据存储阶段、数据管理和分析阶段、数据展现阶段和业务创新阶段。Informatica的职责是帮助客户做好大数据的准备工作，比如数据的集成、清洗和整理等，为大数据的处理和分析提供精确、完整的数据。
在今年举行的Informatica用户大会上，Informatica了四大技术方向和五大创新解决方案，目的是为用户提供一套非常简便的方法，以实现数据的整合、管理，展现数据的价值。“通过这些创新的解决方案，我们可以帮助客户更好地理解其现有的业务数据，进一步挖掘数据的价值。”MurraySargant介绍说，“我们有几项核心支撑技术，比如提取转换加载（ETL）、Hadoop大数据平台、主数据管理和产品信息管理、云技术等。这些技术可以更好地保证数据的质量。”
关键词:大数据数据挖掘管理会计职能
一、数据挖掘技术的含义
数据挖掘技术是一项新兴的技术科学，它是随着网络数据应用的普及而不断发展起来的，它的使用范围并不仅仅局限于商业领域，它能够适用于各种各样的没有规则的、没有任何程序可言的、非常复杂的数据信息的环境。运用数据挖掘技术的根本目的是想要通过这种技术手段把重要的信息从复杂的数据环境中分离出来，被人们合理的利用。
二、大数据时代数据挖掘对管理会计职能的影响
(一)数据挖掘技术能够有效的提高管理会计的成本控制职能
(二)数据挖掘技术能够变革管理会计职能对数据利用方式
(三)数据挖掘技术能够提高管理会计职能的工作效率与质量
(四)数据挖掘技术能够变革管理会计职能的工作内容
三、结束语
综上所述，在大数据时代，想要充分的发挥管理会计的职能就必须要更加合理的运用数据挖掘技术，同时要充分的提高数据挖掘技术的利用水平，不能盲目的使用，更不能错误的运用这种技术，不断提高数据挖掘技术的准确性，让数据挖掘技术最大限度的服务于企业管理。企业的会计人员也要加强学习，不断提高自身的专业素质，熟练掌握数据挖掘技术的关键要领，深入理解大数据技术的精髓，能够真正的运用大数据技术来分析企业数据从而更好的服务于企业，为企业更好的发展贡献一份力量。
参考文献:
[1]李平荣.大数据时代的数据挖掘技术与应用[N].重庆三峡学院学报，2014，10（103）:145-147
[2]汤昌盛.大数据大财务[J].中国总会计师,2014,1:54
［关键词］大数据；企业；管理决策
正确的决策是企业公共竞争优势的源泉，一项良好的决策能帮助企业产生更优的组织绩效，其效果积累也会为企业造就更强的竞争优势。伴随云计算、移动计算等新兴技术的兴起，数据模式的高度复杂化和数据规模的爆炸式增长标志着全球已进入网络化大数据时代。数据成为最重要的决策依据和基础，能够帮助企业进行更高效、更及时的管理决策，从而尽快创造新的商业机会和契机，转变企业以往僵硬的商业模式。当前我国对大数据方面的研究多基于或限定于技术层面，鲜有从管理学角度、大数据角度来分析企业管理决策的研究。管理决策和大数据应如何定义？大数据是如何发挥影响企业管理决策效应的？诸如此类的问题尚需要系统研究。
1大数据的定义
2大数据对企业管理决策产生的影响
决策贯穿于企业管理的全过程，管理决策过程可分为情报收集、计划选定等阶段。企业的管理决策应涵盖战略决策以及在战略决策过程中的各项具体决策，此类决策注重对组织未来和组织环境的预测，也注重组织内部资源配置和协调的实现。作为一项高度动态性和复杂性的管理行为，决策面对着信息收集、筛选、模糊性及各类冲突。大数据技术的逐渐成熟、数据的飞跃式碰撞，这些都对当前企业的管理决策产生重要影响。这方面的影响既涵盖了决策主体和思维模式，也涵盖了决策文化和组织模式等方面。
2.1大数据对管理决策主体方面的影响
2.2大数据对管理决策权配置方面的影响
大数据除影响决策主体外，也对企业管理决策权的配置方面产生着影响。笔者认为决策权配置主要包涵3个层面：①组织之间的决策权配置；②组织和外部环境间的决策权配置；③组织内部人员和部门、团队之间的决策权配置。此外，决策权配置分权程度也决定企业的决策权配置模式究竟是集中式还是分散式。集中式决策权主要指在组织系统中，决策权被较高程度地予以集中，其意味着企业较高、甚至最高的管理层掌握着企业组织的大多数决策。而分散式决策主要指决策权在较低管理层次上的分散，让各部门的管理者具备一定程度的自。在大数据背景下，企业所能获取的信息越来越多，决策组织也开始扁平化发展。信息技术能让中低层管理者基于全局视野制定更好的决策，以金字塔型为标志的传统组织结构逐渐被具备企业管理网络化等特征的扁平式组织结构所取代。企业决策权的配置也应遵循此变化，分散式决策注定要成为大数据背景下主流决策模式，普通员工也将拥有决策权限。随着大数据时代的到来，企业决策需更多人参与其中，因此，扁平化组织结构模式的优势更为明显。
2.3大数据对管理决策思维方面的影响
作为决策中的重要构成因素，决策主体思维的不同表现也决定在制定决策时，所依据的信息、方式等必然不同，且在决策制定的过程中也会予以表现。决策思维分为理性和感性，在大数据时代背景下，企业要尽量系统、全面、准确地收集信息，并通过数学方法来对其进行建模分析，从而挖掘出背后关系。传统管理决策模式对管理者经验和直觉判断非常依赖，而新的管理决策模式将会改变此种现象，即由“依靠直觉进行的决策思维模式”，向“依靠数据进行的理性决策模式”转变。
2.4大数据对管理决策文化方面的影响
3大数据和企业管理决策管理影响因素分析
3.1数据政策
数据在大数据时代中具有无与伦比的价值，其也成为新型商业模式和经济投入的基础因素。伴随着数据规模扩展及数据价值被日益注重，大数据时代数据趋于跨组织便捷化和数字化，因此，在宏观大数据背景下，数据政策是影响管理决策的最重要因素，此种数据决策一般包涵数据安全和责任、知识产权、隐私保护等方面的政策。数据本身存在可复制、可反复利用、泄密性高等特性，企业因此在为作决策而收集数据时经常要面对知识产权、隐私保护等方面的问题，为制定正确决策，获取充分数据，企业必须攻克数据获取障碍的难题。
3.2行业结构
麦肯锡研究报告指出，大数据价值获取难度很多时候会取决于行业结构和行业差异性。基于数据存储角度，行业总体的大数据增长趋势都很明显，各个行业在数据存储量上存在差异，产生和存储的类型也各有不同。企业的数据强度高，进行决策时则更为有利。
3.3政府支持
大数据不仅能为企业发挥卓越功效，在提高国家创新能力方面也起到重要作用。为此，大数据也被上升到了国家层面。政府扮演着政策制定者的重要角色。大数据可从信息通信技术基础设施建立、数据安全保护和信息机制共享的建设等方面为管理决策提供帮助。
3.4技术发展
相当比例的数据价值不是直接呈现给使用者的，其需要使用者对其进行创新性释放分析。大数据技术是作为基础对大数据和管理决策发挥着重要影响作用。容量大和速率较快的大数据工具也是大数据战略中不可分割的组成部分。对决策来说，大数据技术是不可或缺的因素，企业应保持其技术和技能方面的不断创新，从而有效应对数据洪流暴涨对其产生的新挑战。
3.5人才配置
4结语
大数据引发了企业管理决策多方面的变化，也为管理决策创新提供了更多的机遇和思考方向。此外，大数据支持下的科学管理决策对企业商业模式和服务等的创新都极有裨益，因此，在大数据时代背景下，只有不断提高决策速率和决策准确性，企业的效益才能实现长久、良性增长。
主要参考文献
［1］何建华.大数据对企业战略决策的影响分析［J］.当代经济管理,2014(10).
关键词：大数据；企业管理模式；创新
一、大数据的概念和特征
1.大数据的概述
大数据是利用网络或者社交手段对信息进行获取和处理，并结合企业经营和管理模式，从中筛选出符合企业发展需求的信息资料，为企业发展所用。在信息转化过程中，需要具有较强的决策能力和洞察力，这样才能在庞大的数据中选出更多有价值的内容，满足企业发展需求，实现发展目标。
2.大数据的特征
二、大数据时代下企业传统管理模式存在的弊端
1.管理人员对大数据的缺乏正确认知
大数据虽然为企业的发展带来的更多机遇，但是由于管理人员对大数据的认知缺乏正确性和合理性，使得大数据的应用受到了一定制约，阻碍了企业发展目标的实现。另外，管理人员虽然意识到大数据对企业发展所带来的作用和价值，但是并未对其进行深入的研究和探索，只是掌握表面的信息处理方式，认为只要具备足够的信息资源即可以实现企业的目标，这使得企业在管理中存在较多的漏洞，反而制约了企业发展目标的实现。
2.企业对大数据分析技术的掌握能力较差
大数据时代下面临着海量信息数据的收集、分析和整理工作，企业除了要对原有的结构化数据进行处理外，还要对图片等非结构性的数据予以处理，这样才能在海量的信息资源中找出更多有价值的内容，提高企业的竞争力。不过在数据整合和处理上，企业如不能有效掌握大数据分析技术的应用，就使得信息处理存在很多问题，降低了信息数据处理效率，影响了管理工作效用的发挥。
3.专业数据分析人才缺失严重
对数据信息进行分析和运算能够帮助企业更好的实行风险管控，保证企业决策的合理性、科学性。而要想实现数据的准确分析，则需要加大对专业人才的培训力度，不过很多企业并未意识到专业人才培养的重要性，仍在沿用传统老旧的处理模式，而降低了信息数据利用率。另外，在数据分析人才培养过程中，受到人力资源等方面因素的限制，使得企业专业人才缺乏现象越来越严重。
三、大数据时代下企业管理的创新思维
数据作为企业管理中的核心内容，对于企业管理工作的开展有着重要意义。在大数据时代背景的影响下，现有的数据分析技术和管理思维理念已经无法适应快速变化环境的需求，需要结合时展特征，对企业管理模式进行创新，以推动企业的进一步发展，提高竞争实力。
1.全数据分析
由于受到科技水平的影响，在小数据环境下，其所产生的数据资源也具有一定的局限性，一般在数据分析时，都是采用抽样方法，随机抽取少量的数据样品进行分析，为企业所用，这种方式虽然为企业发展带来的一定的数据支持，但是却很难保证数据的实效性。而在大数据环境下，信息量相对较大，信息获取途径也较为方便，所以在数据分析过程中会采用全数据分析方法，不仅保证了数据提取的有效性和实用性，也加强了信息处理效率，为企业提供更加全面的数据支持。
2.精确性和混杂性
随着信息数据的不断增多，其内部存在的问题信息数量也在增加，这使得信息数据分析存在一定的不稳定和不准确性。该情况对于小数据时代来说，细微的误差产生都会导致信息数据分析准确率出现问题，进而影响企业管理的质量，造成问题的产生；但是对于大数据环境来说，细小误差的产生则不会带来较大影响，再加上容错率的存在，在数据分析处理上，不仅不会带来问题，还会增加数据深入挖掘的力度，并从中获取更多有价值的内容，为企业发展提供助力。数据中有9成以上的数据都属于非机构化的，要想增大对这些数据的利用率，就必须接收其混杂性。
3.追求确定关系而不是因果关系
在小数据时代下，数据分析主要为了追求因果关系，但是在大数据时代数据的分析主要是为了确定两者之间的关系，并通过数据分析来预测未来的发展趋势。通过这样的分析法能够更好的找出其中的价值信息，为企业发展提供帮助。
四、大数据时代企业管理的创新模型
企业管理模式的创新离不开大数据的应用，而通过对大数据的分析则是解决大数据问题的主要手段。可以说，两者之间是存在着某种耦合关系的。所以在大数据时代下，企业应该围绕数据问题构建完善的管理创新模式，实现大数据与企业管理之间的有效融合，提高企业经营实力。
1.数据平台的形成
数据平台的建立对于大数据下企业的管理和发展有着重要作用。利用数据平台可以实现企业所需信息数据的收集、分析、处理和传输工作，及时找出管理中存在的问题，帮助企业各项活动的开展，实现企业创新管理目标。
2.动态数据和创新方案的实施
创新方案的实施不仅是对数据进行实时监控和分析，同时也是绩效数据积累的过程，通过对这些数据的整合，一方面为数据共享平台的完善提供了帮助，另一方面也为创新方案落实中存在的问题进行了实时的监督和优化。
五、大数据时代下创新企业管理模式的有效策略
从企业发展角度而言，大量的数据以及用户信息具有较高的商业价值。为了更好地顺应大数据发展需求，企业需要对原有的管理模式和理念进行革新和优化，寻求创新之道，以推动企业的稳定前行。
1.提升管理人员的认知水平，明确大数据对企业管理的重要性
在大数据时代背景的影响下，管理人员应树立正确的认知态度，明确信息数据对于企业管理的重要性，并以此为基础，合理规划大数据计划内容，提升企业运行中数据信息的收集和处理效率，充分发挥数据自身的实用价值。管理者应该定期对大数据知识进行学习，这样才能在开展工作时，与时俱进，适应大数据时代背景的不断变化。
2.合理利用大数据，提高决策准确性
3.利用大数据创造效益
原有的企业管理中，侧重点在结构性数据上，而在大数据时代下，管理人员有必要加大对非结构数据的重视力度，并将其融入到管理工作中来，以完善信息数据库的建立。另外，应将收集到的信息数据通过不同渠道进行展示和宣传，让员工了解数据的作用，明确企业发展目标，调动工作积极性。再者，加强市场趋势分析，为企业创新提供帮助。大数据有效地提高了企业的经济效益，大数据时代，海量的数据为企业提供了海量的客户。为此，企业要充分的利用这一点，仔细的筛选数据，挖掘更多的潜在客户。
4.加大数据分析和人才培养的力度
大数据时代下，企业对于专业人才的需求也在不断增加，因此在人才招募上，应尽可能以复合型人才为主，以确保大数据在企业管理中作用的发挥。另外，企业要加大对自身现有人员的培训力度，以提高员工的数据意识和专业技能水平，通过讲座等培训活动的开展，扩充人才的储备量，为企业发展创造条件。
六、结束语
在大数据时代下，企业需要结合自身需求以及时展特征，创新和优化传统管理模式，适应市场发展要求，以此提高市场竞争力，促进企业的稳步前行。
[1]高晓辰.基于大数据环境下的物流企业管理创新分析[J].中国商论，2018，（20）：22-23.
[2]许海燕.大数据时代下中小企业管理模式研究[J].财经界（学术版），2018，（13）：32-33.
[3]肖文泽.基于大数据时代下企业管理模式创新的思考[J].财经界（学术版），2018，（13）：27-28.
[4]宋森.试论基于大数据时代下的企业管理模式[J].知识经济，2018，（14）：115-116.
论文关键词大数据大数据时代社会生活管理重构
一、大数据与大数据时代
随着科学技术的迅猛发展，特别是信息网络技术的普及，使大数据的应用日益广泛，全世界数据总量增长迅猛，就最近两年产生的数据总量来说，已经相当于人类此前的数据量总和。大数据的发展预示着人类社会生活的各个面面都将发生本质的转变，世界能够通过数字和数字得到解释，大数据不同于数字化时代，不仅量上，而且在质上也不同，大数字时代可以对一切进行数据化，是一个“镜像化”世界，人们可以用数据化数据来模拟真实生存，拟真世界。
二、大数据时代社会生活的管理特征
随着大数据时代来临，社会生活的各领域发生了重大变化，面对大数据爆炸性的增长速度，数据对生活产生巨大影响，并成为一种重要手段，这已经不仅仅是技术问题，并逐步成为人们生活的课题，随着一切被符码化，人们开始进入了符码时代，大数据时代社会生活的诸多变化也将给人们社会生活的管理活动带来新的课题。
（一）不确定性与非线性因果观
（二）多元价值与差异性
（三）管理活动承载实体的动态性
三、大数据时代社会生活管理重构的路径分析
大数据时代为我们带来了崭新的社会结构，这需要有新的管理模式与之相适应，新的制度结构必须是支持网络社会结构的制度模式，它需要充分重视每一个人作为网络数据结构中的独立节点的价值。
（一）构建非线性因果的思维方式
大数据时代的人们认为一切社会问题及其解决方案都可以通过数据而得到认识和发现。正如法兰克福学派的思想家们所指出的那样，科学活动中所包含着的那种相信必然性，相信规律的信念是属于意识形态范畴的东西。“它可以被认为是科学为之奋斗的一种理想，但是，它即不能被认为是肯定正确的，也不能被认为是肯定错误的，除非是根据某个先验的理由这么说”在小数据那种复杂性较低的社会中，这种理想是必要的，它反映了低度复杂条件下的挑战性和现实性的统一，可以说，仅在复杂性较低的情况下，这种理想可以反映出本身的价值。
（二）重塑多元价值的介入和伦理考量
大数据时代来临后，环境的复杂性和不确定性使人们的信仰、情绪变得异常不稳定，盲目而不确定性的凸显，加之，管理者本身固有的某些思想渊源、文化背景和价值观念对于管理实践活动的影响不容忽视，管理活动不可能也很难做到“价值无涉”。因此，重塑多元的价值观，发现被管理实践活动祛除的伦理、信念等价值因素是大数据时代社会生活管理的基本诉求。
大数据时代，社会的多元色彩变得越来越浓重了，“社会同质性及其统一性、稳定的文化系统解体了，其中只有极少一部分得到承认或被认为是理所当然的，”面对多元化的价值观念，社会生活的管理仅仅作出科学的把握是不够的，在探索管理领域科学建构的同时，还应该对其进行伦理考量。大数据时代，社会生活的管理面对的是复杂巨系统，这种特殊的复杂巨系统的内在异质性显著，会产生一些虽然属于局部细节、但影响全局的异常现象，大数据浪潮这种对形式合理性造成的冲击，更加要求多元价值因素介入到管理领域中。总之，规模庞大，异质性，非线性，不确定性，开放性，动态性，复杂巨系统的这些特征反映到科学描述的数据基础中，造就了数据的规模巨大和混杂性明显两大特征，这一切要求多元的价值介入与伦理考量将成为社会活动管理实践不可缺少的部分。
（三）构造新型的组织范式
大数据时代下，无论是泰勒和韦伯的被人们喻为机器式的组织，还是人际关系学派的网络组织，或者社会系统学派的被喻为有机体的组织形式都已经不合时宜，这些组织实现效率的同时都不可避免牺牲组织中人的个性，原有组织所面临的环境不确定性增强，组织模式开始耗尽其能量，组织结构的缺陷充分暴露出来，这都对社会管理活动承载的实体——组织——提出新的构造形式的要求。大数据时代，组织是具有复杂性、非线性、不可预测性和动态性的系统结构，管理是要求事务通过自行创生、自我组织、自发演化而走向有序化或组织化的过程，这将对传统的组织范式带来新的挑战。
大数据时代下的信息网络以及其特性要求构造新型的组织范式，其主要特点是组织层级少，组织内部的个体更自治、自律，这样更容易适应随时变化的环境。大数据时代的前提是能过微电子设备作出的可能选择，因此大数据时代的工作是非差别性、无界线、多技术的，雇用关系更复杂，表现出碎片式的形式，这就要求要构造具有无边界、复杂性、动态性、反应性、敏捷性、适应性的新型组织。大数据时代组织信息的共享性可以使员工的决策能力得以加强，员工是相对独立的、自由的个体，同时由于围绕业务工作的需要来展开工作，新型的组织不强调专业化分工，重视员工的技能多样化，组织的员工应是自律的，不是分等级的、惩罚性的，人们接受选择和培训成自主行动、自我激励和自我管理的组织成员。