龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/669827180.html,
大数据环境下政府信息资源管理研究
作者：姚璇汪高元
来源：《合作经济与科技》2017年第02期
[提要] 大数据时代政府信息资源管理呈现新的特点和方向，有效开发和利用政府信息资源面临着机遇与挑战。本文分析大数据环境下政府信息资源管理发展现状和存在的问题，并提出解决之道，以进一步提升政府信息资源管理水平和服务能力。
关键词：信息资源管理；大数据；政府
本文受安徽高校人文社科研究重点项目：“集群视角下安徽省旅游产业结构升级与竞争力提升研究”（SK2015A476）；合肥学院科研发展基金一般项目：“基于大数据环境的政府信息资源管理研究”（15KY09RW）资助
中图分类号：G203 文献标识码：A
收录日期：2016年11月22日
目前，我国已经进入大数据时代，在大数据等新技术的推动下，我国各级各地政府信息资源的开发和整合有了不同程度的发展和改进。信息尤其是政府信息已成为社会经济发展的重要因素。石国亮认为从经济学意义上讲，政府信息是公共财物，具有共享性，是一种重要的信息资源，也是人们考察、评价社会情况、从事各项活动所必不可少的资源。但是大数据的4V特点，即Volume、Varicty、Value、Velocity也给政府信息资源如何高速、高效、合理、合法的开发利用和管理带来了挑战。从本质上说，大数据是随着人类数据量的剧增而产生的一种新技术，其不仅强调数据数量之大、类型之多，更强调通过对海量数据的深度挖掘和多维剖析，发现数据背后所蕴含的有价值信息。当下，如何利用大数据技术和理念，不仅对政府部门提高服务质量有意义，对广大市民方便、快捷获得政府的优质信息服务也有着重要意义。
一、大数据环境下政府信息资源管理现状
随着我国市场经济的发展与完善，政府部门的管理方式和职能也从过去的封闭、集权向高效、廉洁转变。2007年1月，国务院第165次常务会议通过了《中华人民共和国政府信息公开条例》，并于2008年5月1日开始实施，标志着我国的政府信息公开制度初步建立。大数据技术的发展确实给我国政府信息资源管理带来了好处，各省级政府及不少市县级政府也积极推进相关的大数据设施建设，取得了不少成绩。
（一）各级政府重视政府网站的建设，并到达一定层次。我国各级政府网站起步于20世纪初，历经十余年的发展，基本上都建立了自己的门户网站并使用“政务通”，主要可分为四个明显的阶段：信息公告、业务在线、信息平台、横向整合。这四个阶段越往后发展信息化水平越高，政府信息资源管理的程度也越高。但由于信息孤岛的存在，各地政府网站的水平参差不
大数据时代信息管理存在的问题及对策 摘要 大数据时代的到来标志着人类社会在寻求量化以及认知世界方面取得了很大的进步。目前随着大数据的发展，在信息管理方面也面临着一些问题。运用有效措施来解决这些问题，是当前一个十分紧迫的工作。文章首先分析了大数据的意义，继而指出数据管理中面临的问题，最后给出相应的对策，以期对相关问题的解决有所借鉴。 【关键词】大数据信息管理问题对策 大数据时代的如期而至，标志着人类社会在寻求量化以及认知世界方面取得了很大的进步。与此同时，大数据为社会各个行业带来了前所未有的机遇和挑战。互联网信息化的来临，很多新技术逐步应用至实践之中，而大数据在其中的应用可以大幅提高信息运行的效率与质量。 1 大数据对信息管理的重要意义 众所周知，大数据是近几年社会关注度很高的一个互联网信息技术。如今其已成为继云计算及互联网以后，对信息管理影响最为直接的应用技术。目前很多有关的企业与科研单位都在从不同的角度进行大数据应用的具体研究，大力挖掘大数据的内在价值，使大数据相关的技术步入快速发展的
轨道。 1.1 提高信息管理的效率 大数据可以非常有效的提高信息管理的效率，利用对数据的大力收集以及高效分析，数据拥有者可以更为迅速的完成信息的检索以及分析汇总，从而保证信息管理一直处在良好的状态中，并防止信息数据的流失，改进现有信息数据管理的模式。 1.2 展示信息管理的科学性 大数据可以使得信息的分类以及分步管理变得更为有序与科学。借助大数据的技术可以把数据片段化零为整，从而达到分类管理，让不同属性的信息可以整合成集合，而后再结合相应的信息特点与特质进行有针对的管理，从而使信息管理变得更有科学性。另外，大数据的应用还能使信息管理的流程变得更为有序，便于进行分步的信息管理，增强管理的规范性。 1.3 增强信息管理的人性化 大数据可以按照不同的信息管理以及使用习惯，增强信息运用的人性化。在信息管理的工作中，管理人?T遵循的常用管理规则及事项就是大数据平台应用管理的基本规范，从而可以有效增强息管理的实效性，满足使用者对信息高效运用的需求。此外，大数据平台还可进行可视化操作，从而能有效减少信息管理的工作量，提高相关操作的专业性。
探究政府大数据治理与区块链技术应用 发表时间：2018-09-18T19:01:30.160Z 来源：《基层建设》2018年第24期作者：舒蜜 [导读] 摘要：本文首先阐述了区块链技术在政府大数据治理中的应用，接着对技术实现与应用局限性进行了探讨，希望能够起到一定的借鉴作用。 广西桂能软件有限公司 摘要：本文首先阐述了区块链技术在政府大数据治理中的应用，接着对技术实现与应用局限性进行了探讨，希望能够起到一定的借鉴作用。 关键词：政府大数据治理；区块链技术；应用 引言 基于信息时代的背景下，政府部门经过长时间的发展积累了大量的数据，如医疗、社保等，我们可以将其叫做“政府大数据”。对于政府大数据来说，和互联网数据有着本质上的区别，其有着高价值密度的优势。而怎样共享、从分挖掘这些数据潜在的价值，是当前相关人员值得深思的课题。 1区块链技术在政府大数据治理重的应用 所谓区块链技术，实质上属于一种分布式账本技术，同时整个账本都是由相关数据区块链接生成的，由各方参与者一起维护，并且所有参与者都留有一份拷贝，只有所有参与者对数据进行修改才有效。而针对政府大数据治理来说，是一个需要多方一起参与的过程，其包含诸多内容，如产生者、使用者等。由此可见，将区块链的技术优势渗透到政府大数据治理是当前发展的必然趋势，具体内容请看图1所示。 图1区块链应用于政府大数据治理 第一，由于区块链有着较多的特点，如可追溯性、不可篡改性等，当数据块生成以后也就代表所有参与者的认可，不能对其再次操作，且自带时间戳。可见，将其使用到政府大数据治理中有着显著的效果，不但能够为数据确权带来益处，而且还能够记录数据产生、转移等一系列环节。将数据当作重中之重，有效解决了相关部门的后顾之忧。 第二，针对区块链来说，数据包的哈希值是独一无二的，这样就可以对数据包的真实性进行验证。就哈希加密算法而言，能够对数据可能包含的隐私部分做好加密工作，为数据的脱敏提供应有的保障。不仅如此，当涉及数据各方之间的情况下，这时需要使用非对称加密技术，该技术能够将角色加以明确，并对数据的操作权限进行科学划分，为数据的安全性创造有利条件，尽可能减少政府部门数据存在较大的安全隐患。 第三，在智能合约技术中较为适用，能够对相关政府部门之间设定好的数据规则实现自动管理的目的，并在实际操作的时候可以有效避免人为因素的介入，为数据的稳定性营造出一个良好的环境。 2技术实现与应用局限性 2.1建链 我们从区块链开放程度出发，可以将其分为以下几种类型：第一，公有链。该链接对所有参与者开放，无论是谁都有权利参与其中；第二，联盟链。该链接仅仅对某些特定的组织开放；第三，私有链。仅仅对个人或者是某个组织开放。站在政府大数据开放程度的立场来看，可以灵活运用不同种类的区块链。打个比方来说，就国家大数据中心而言，就可以使用公有链，这样举国上下的所有公民都可以参与其中，达到全民共享的效果；针对某些地方政府部门来说，可以使用联盟链；就某个部门某种数据的管理而言，这时就可以使用私有链。我们不难发现，无论哪种类型的数据都可以形成一条链。从数据区块的角度来看，能够对数据的来源、上一区块的哈希值等进行详细的记录。显然数据区块主要是经过以下步骤来对数据进行全生命周期记录的：第一步，对更新、复制、下载等；第二步，触发生成一个区块；第四步，接入区块链。 2.2共识机制的设计 对于共识机制来说，其要求各方主动参加、各自发挥自身所长，各得其所，这样才能使相关数据实现管理与监督的效果。一个合格的共识机制必然离不开激励机制的参与，这样才能充分调动各方的积极性，促使其都可以主动参与到活动当中。比如，谁得到了记录权，谁就会得到相应的积分，请求使用数据的时候会扣除掉相应的积分。对于数据提供方来说，假如分享的数据被其他参与方请求或者是使用了，那么就可以得到相应的积分奖励。至于谁有资格加入链，共有链不需要考虑这一问题，而私有链需要通过中心节点批准；就联盟链而言，可以进行集体批准，也可以达到一定比例者同意即可；不管是谁，都享有自由退出的权利。 2.3基于智能合约的权限管理和交易规则 基于智能合约的背景下，无论是对于权限管理来说，还是就交易规则而言，都能够通过链上编码得以实现，在实际交易的时候可以达到自动运行的效果，不需要人工操作，为数据操作的可靠性提供应有的保障。打个比方来说，当很多部门都在享有数据模型的情况时，不管哪个部门都要采取共享自身数据（数据量、数据种类等）的方式得到相应的积分（具体的积分制度还需要商定），这个时候我们就将其
大数据背景下财务管理工作方略谈 摘要：企业财务管理的水平直接影响了企业的内部发展状况，良好的财务管理制度有助于推动企业健康发展，提升企业发展的整体水平。当前，随着科学技术的不断发展，大数据时代已经来临，计算机网络逐渐深入到人们生活的方方面面，在企业财务管理中，也应当做好分析和探究，积极利用大数据时代的优势和特点，优化财务管理工作，促进财务管理更加科学化和规范化。本文就大数据背景下财务管理工作方面的内容进行分析和探究，并提出一系列有效的财务管理对策。 关键词：大数据；财务管理；管理对策；科学化和规范化 一、大数据背景下加强企业财务管理的意义 大数据作为互联网的重要产物，对人们的影响非常大，不仅影响了人们的生活和工作，而且对企业的财务管理也具有较深刻的影响，因此在大数据背景下做好企业财务管理工作，提升财务管理的整体有效性就显得十分迫切。具体来说，大数据背景下加强企业财务管理的意义可以总结为如下几点： 1.有助于最大限度地规避企业财务风险
在企业的日常经营中无法避免地会遇到各种风险，如投资风险、信用风险等等，如果不好好应对和解决风险，将会对企业发展产生非常大的损失。在大数据背景下，企业与税务、工商以及银行各个机构联系更为紧密，通过数据处理技术进行经营活动的开展，及时对企业发展的具体情况进行分析，找出企业发展中存在的财务风险，并及时规避风险，有助于降低企业的损失，促进企业更加健康地发展。 2.有助于提升企业财务管理的效率 传统财务管理模式下，企业主要是依靠人工进行数据的分析和计算，数据处理的水平低，并且容易出现差错，而大数据背景下，企业的财务管理不在仅仅局限于人工，而是能够通过网络进行数据的快速处理和分类，这就为财务管理提供了便捷性，降低出差错的可能性，使得财务管理的效率不断提升。同时，通过引进先进的计算机技术，企业能够从更多方面进行数据的分析和处理，使得计算出来的数据更加有效，能够为企业决策提供更加有效的参考。 二、大数据背景下加强企业财务管理工作的具体对策 大数据时代对企业的发展产生了深刻的影响，企业只有做好自身财务管理制度的更新和完善，提升财务管理的水平，有效顺应大数据时代的发展，才能更好地推动企业发展。大数据背景下加强企业财务管理工作十分重要，具体的策略如下：
大数据管理规章制度-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
XXX大数据管理规章制度 为确保全县大数据工作有效推进，进一步规范工作，特制定本规章制度。 一、工作职责 （一）推进大数据管理职责，拟订大数据、信息化发展规划并组织实施，提出大数据产业布局、结构优化的建议和意见，起草大数据相关文件办法。 （二）制订数据资源采集、存储、登记、开发利用和共享的标准规范及管理办法并组织实施。 （三）协调大数据发展和应用重大事项，推进全县大数据系统统一平台、数据统一存储和统一管理，促进数据资源整合共享。 （四）负责大数据行业管理、信息化应急协调工作。 （五）负责提出大数据、信息化固定资产投资规模及方向的建议，按照规定权限，审批、备案和核准大数据、信息化领域固定资产投资项目的申请、组织实施。 （六）指导全县大数据工作创新，促进大数据产业化，推动系统化、信息服务业等大数据新兴产业发展，推动大数据产学研用结合。 （七）协调大数据建设中的重大问题，促进通信、计算机网络融合；指导协调大数据资源整合、开发利用、电
子商务推广和信息化应用推进工作；推动大数据跨行业、跨部门互联互通和重要数据资源开发利用共享；拟订县级大数据专项资金年度计划并组织实施。 三、具体工作规范 根据上述职责，县大数据建设领导小组牵头，县信息中心具体负责。 (一)办公室处理日常工作。 负责大数据日常、会务等有关工作，负责重大事项督办督查和目标管理工作。 (二)研究制定政策法规与标准规范。组织起草大数据、信息化相关法规草案和规章；研究拟订大数据相关标准规范体系；参与重大项目谈判和合同审签；参与重大投资项目审核，监督管理财政性专项资金使用及相关项目建设；承担有关规范性文件的合法性审核工作。 (三)规划投资。研究拟订大数据发展战略、规划和政策措施；提出全县大数据、信息化固定资产投资规模及方向，拟订县级大数据发展专项资金年度计划并协调组织实施；承担大数据、信息化等专项资金项目申报工作；承担按照规定权限审批、备案和核准大数据、信息化等固定资产投资项目工作。 (四)大数据产业发展。研究拟订促进大数据产业发展的政策措施并组织实施；承担全县大数据产业发展和行业
通信世界网消息(CWW)在大数据应用快速发展的时代，政府数据通过开放、交换、融合与共享，将原来各部门的“条数据”逐步整合成“块数据”，深入实施大数据政务应用，数据价值才会产生成百倍的裂变效应。 作者：联通西安研究院殷明杨颖席晓 近年来，随着大数据、云计算以及移动互联网等新兴信息技术的不断成熟，以这些新兴信息技术为基础的政府各信息化系统也得到了长足的发展和规模应用，大数据不断被应用到政府日常管理和各种惠民、便民服务中。 通过大数据分析，政府不仅能了解过去发生了什么，更重要是，可以预测未来将会有什么样的变化，从而帮助政府更科学、准确以及快速地制定相应决策，这也成为推动政府政务公开、完善服务、依法行政的重要工具。但与此同时，政府各业务系统之间条块分割、数据孤立，“信息孤岛”现象普遍存在，成为现阶段大数据在政府大规模应用的重要掣肘，而由此引发的重复建设，不仅造成大量浪费，也让政府工作效率乃至公信力大打折扣。因此，现阶段如何有效实现政府各部门的数据共享和交换迫在眉睫。 在大数据应用快速发展的时代，政府数据通过开放、交换、融合与共享，将原来各部门的“条数据”逐步整合成“块数据”，深入实施大数据政务应用，数据价值才会产生成百倍的裂变效应，大数据的应用价值才会被深入挖掘，“倒逼”政府创新社会治理改革，形成政府层面的创新示范，有助于政府深入推进体制机制和经济社会改革，加快向透明、高效、廉洁的服务型、责任型政府转变。 政府各部门数据共享交换存在问题
首先，政府各信息化系统缺乏统一的顶层设计与系统规划，无统一的建设标准。政府信息化基础设施大部分是以前由各部门根据本部门的业务实际需求，逐步分散建立的，各信息化系统没有建立在统一规划的云计算平台之上，如：需要邮件系统就买几台服务器，装上相应的邮件系统软件，能实现日常基本的收发邮件就完事；以后如果需要建立网站，就再买几台服务器，部署上网站系统，能实现部门信息发布、用户能利用网站办理相关业务就竣工；后来再需要什么就添加什么系统，甚至各部门有各自不同版本的办公系统，信息化基础设施建设比较混乱。各部门信息化建设标准不统一，分散建设、重复建设，资源浪费，各部门的系统相互独立，之间存在物理壁垒，没有很好地形成系统之间的互联互通，不能很好地实现信息数据等共享交换。 其次，缺乏必要的法律规范体系保障数据共享交换的安全。大数据的发展与应用在创造价值的同时，也面临着复杂严峻的安全挑战。如果留意今年“两会”消息，“大数据”尤其是政府数据公开共享再次成为各界关注的焦点，现阶段大数据在政府的应用过程中，还没有相关有力的法律来规范政府数据共享交换的行为、保障相关数据共享交换的安全。在大数据时代，想完全屏蔽外部数据商“挖掘”政府相关数据信息非常困难。目前，电子邮件、微信、微博、视频发布、电子商务、社交网络等已成为人们日常数据交流发布的平台，通过交流平台数据中大量的个人信息，可以关联分析和挖掘出公民个人身份、账户、位置、轨迹等敏感或隐私信息，使得对大数据的采集和应用很容易侵犯个人信息和隐私，恶意利用的技术门槛大大降低。 数据共享交换系统因部署在分布式的云化计算平台上，系统在上传、下载、交换的同时，也极易成为黑客与病毒攻击的对象，平台一旦被入侵并产生泄密，则会对政府和相关企业的信誉、研发、销售、服务和品牌等多方面带来严重冲击，带来难以估量的损失；还可能
题目：大数据环境下的企业管理问题 作者：唐梦梦 摘要：大数据时代的来临，影响着企业的运营与商业模式，企业管理必然也要与之相匹配，才能促进企业的发展与壮大。本文主要分析了大数据的特点，大数据对企业管理的影响，讨论了在大数据的影响下，企业如何进行管理决策和利用大数据应该注意的事项。利用统计学，数据库，EXCEL和数据挖掘等知识和数学方法得出以下指标及结论。从企业的产品销售情况可以得出哪些产品要淘汰，哪些产品要更新。从各个品牌的广告投放来获得有用的信息，了解对手的广告投放。方便企业花最少的成本，获取更多的利益。因此，大数据的时代，企业可以利用大数据，对数据“清洗”、挖掘，并进行深度提炼、分析最后形成决策，进行管理决策。但是同时也要注意，合理利用大数据，不要神话大数据，要结合管理经验和数据进行共同决策管理。企业大引入大数据的时候要切合实际。 正文：第一章大数据时代的特点 视频、音频、图像、数字的等多种交互方式的丰富，让我们已经进入了数据信息爆炸的阶段。一些国外的调研机构认为：未来10年之内，全球的数据和内容将增加44倍，大数据的时代来了。要想弄清楚大数据如何影响企业，那么就需要先弄清楚大数据的概念。大数据的概念建立在数据库的基础之上，就传统的数据库来说，数据库的基本单位是以MB为单位的，但是大数据却是以GB甚至是TB为单位的，那么可以把大数据简单地理解为数据库的集成，这种定义是根据大数据在容量上的特点来定义的，但是实际上来看，大数据并不仅仅只有“大”这一个特点，规模性、多样性、高速性和价值性是目前学术界普遍认同的大数据所具有的特点，根据这种观点，我们可以对大数据进行一个宽泛的定义，大数据是一种具有多样性，高速性，规模性以及价值性的数据库集成。大数据的多样性表现为，大数据的种类不仅仅是某一个特定的单位数据，而是由多种类型的数据共同组成的，这些数据的类型不仅仅包括传统的数据库所产生的数据，还包含着结构化、半结构化以及非结构化的数据形态，随着大数据时代的特征增强，这种传统数据所占的比重在不断地下降，取而代之的是其他种类的数据，那么这种特性就决定了对于大数据的处理不能用传统的方式。 在大数据时代，要将数据作为一种资源辅助解决其他诸多领域的问题；数据库处理数据，仅用一种或少数几种工具就可以处理，而大数据不可能有一种或少数几种工具来处理数据，需要采取新的数据思维来应对。 第二章大数据对企业管理的影响 1. 大数据推动企业管理变革 当企业的某项资产非常重要，数量巨大时，就需要有效管理。如今，数据已经成为这种资产。以前人们还不会将它看做是资产，而是一种附属物。客户来办理业务，在系统中产生了这种附属物。而现在，发现在客户办理业务这条信息中，蕴含这一些客户的需求，成千上万条这类信息累积下来，就能洞察客户所需，为设计新产品，为客户个性化营销产生新的价值。数据变成一种资产了，需要被管理起来。大数据将从数据资产化和决策智能化两个方面推动企业管理变革。
大数据环境下财务会计理论创新研究 摘要：本文围绕当前的财务会计工作现状，分析大数据发展对传统会计带来的冲击，结合相关财务会计理论，研究大数据环境下财务会计理论创新的可行性，并据此提出促进企业财务会计的发展建议，希望能够为我国财务会计理论创新提供参考。 关键词：财务会计理论；大数据时代；创新 一、大数据环境对传统会计带来的冲击 一是强化复式记账法。在大数据时代，借助于数据信息处理的便利性，财务工作人员可以利用云平台来进行数据信息的收集与处理，利用当前的财务软件进行智能化的处理，对原有的借贷记账法带来了冲击，现在只需要利用复式记账原理就可以实现会计账务的处理，而不是一定要满足借贷记账下“有借必有贷，借贷必相等”的规则。 二是会计账务处理流程改变。传统财务会计的账务处理较为复杂且效率低，易出错。在大数据时代，借助数据信息化以及电算化在数据收集与分析上的优势，可以借助电算化软件实现记账、过账以及报账等工作的一体化流程，借助一个大数据库便可以实现全部的解决，在很大的程度上简化了会计的账务处理流程。 三是优化传统会计岗位设置。传统的财务会计工作主要是依据过去交易或者事项形成的原始凭证为依据，逐步进行账务处理，其业务的处理特点使得相关岗位设置较为繁多。但是在大数据环境下，借助云计算技术，对相关的岗位处理流程进行了优化，省去了很多不必要的环节，也促使其机构设置更加的扁平化，减少很多财务会计岗位，降低企业的经营成本，但是同时也会给财务会计从业人员的就业带来影响。 四是促使财务会计工作的转型。传统的财务工作重视财务数据却忽视战略性长远规划，不利于完成企业财务分析与战略的制定，不利于企业的长远发展。目前财务会计工作人员很大部分的工作都集中在经济业务的处理上，其工作效率较低并且不能为企业的发展带来长期有效的经济利益，太多的历史数据并不能够及时对企业的经营活动带来促进作用。而在大数据时代，随着数据信息共享的发展，可以实现数据的快速收集与分析处理，能够帮助企业管理决策层更好地进行资源的配置，优化其决策，推动会计工作的转型升级。 五是促进了财务会计与管理会计的融合。大数据技术促进了企业信息化的发展，带动了企业管理方式的发展变化，同时也促进了财务会计向管理会计的转变。对相关会计从业人员的知识水平要求也不断提高，随着企业的业务综合性将会逐渐增强，相关知识的广度也会不断提升，内部管理控制以及财务控制等的影 响也会逐渐加大，在很大程度上将会推动管理会计与财务会计的融合与发展。 二、会计理论创新与变革的可行性分析 1.环境可行性 在大数据环境下，促进了会计环境资本多元化的发展变化，也使得财务资本增长速度较快。社会经济的一体化发展，对企业的经济结构模式、运营方式以及管理方式都带来了影响，对会计环境的变革起到了良好的促进作用，也为会计理论的创新发展提供了大环境发展的可行性。 2.理论可行性 随着现代化企业经济业务的复杂性不断增加，对会计的理论以及会计发展的技术要求也发生了转变，要加强对会计技术和会计理论更为深入的研究，紧扣时代发展的趋势，确定相关的会计目标，在信息技术发展的基础上突破原有的会计前提以及会计假设等，为会计信息的完
Microcomputer Applications Vol. 30, No.5, 2013 研究与设计 微型电脑应用 2013年第30卷第5期 ?1? 文章编号：1007-757X(2013)05-0001-03 大数据环境下的数据迁移技术研究 王 刚，王 冬，李 文，李光亚 摘 要：数据是信息系统运行的基础和核心，是机构稳定发展的宝贵资源。随着信息系统数据量成几何级数增加，特别是在当前大数据环境和信息技术快速发展情况下，海量数据迁移是企业解决存储空间不足、新老系统切换和信息系统升级改造等过程中必须面对的一个现实问题。如何在业务约束条件下，快速、正确、完整地实现海量数据迁移，保障数据的完整性、一致性和继承性，是一个关键研究课题。从海量数据管理的角度，阐述了海量数据迁移方法，比较了不同数据迁移的方案特点。 关键词：大数据；数据迁移；存储 中图分类号：TP391 文献标志码：A Data Migration Technology Research Based on Big Data Environment Wang Gang 1, Wang Dong 2, Li Wen 3, Li Guangya 2 (https://www.doczj.com/doc/669827180.html,rmation Center of Shanghai Municipal Human Resources and Social Security, Shanghai200051, China; 2. Wonders Information Co., Ltd., Shanghai201112, China; 3. Shanghai Institute of Foreign Trade, Shanghai201600, China) Abstract: The data is the core resource of the information system, it is the basis of the enterprise, With the continuous of business, a geometric increase in the amount of data generated by the information system, especially in the case of current data environment and information technology. The massive data migration is a real problem. With the business constraints, the massive data migration is a key research topic, in this paper, from the point of view of the massive data management, elaborated a massive data migration me-thod, and compare the characteristics of different data migration program. Key words: Big Data; Data Migration; Storage 0 引言 数据一直是信息系统的基础和核心。一方面，随着企业业务的发展，信息系统覆盖面的扩大，管理和服务精细化层度的深入，集中式的管理信息系统正在不断应运而生，各行各业都先后出现了规模庞大的数据中心。这些数据中心经过一段时间的运行，其数据量正成几何级增长，有的甚至可以达到TB 级或PB 级。另一方面，新的技术架构和业务操作对性能指标提出了更高的要求，而这些要求往往需要通过软件升级或者硬件更新的方式来实现，因而在新老系统的切换或升级改造过程中，势必会面临一个现实问题――数据迁 移。吕帅[1] 等人从分级存储管理的角度提出了混合存储环境下的数据价值评估模型和迁移过程控制理论，提出了数据价 值的精确判定。徐燕[2] 等人利用编程基础实现了异构数据库系统间的数据迁移，提出了数据迁移的抽取、转换和载入3个过程。李喆[3]等从项目管理和方法论角度描述了企业级数据迁移的过程。张玺[4]针对数据从磁盘到磁带的数据迁移问题，提出了并行文件处理方式。丛慧刚[5]等人，从元数据角度，提出了数据迁移中元数据对映射模式体系，对采用源数据驱动ETL 引擎进行功能实现。这些研究都是根据具体工程中数据迁移这个关键问题进行了研究，但是随着信息技术 的发展，针对数据迁移整体管理缺少研究。本文结合某特大 型城市社会保险信息系统管理过程中大数据环境下，海量数据迁移问题进行整体分析，对可能需要大数据迁移的驱动因素和在数据迁移过程中需要关注的各类风险点进行了汇总分析，根据这些风险对数据迁移的各类方案进行分析、研究和论述，最后针对实际工作给出了实际应用。 1 数据迁移驱动分析 1) 新老系统切换需要：数据作为企业的核心资源，是 企业业务连续和发展的基础，因此当信息系统更新或者新老系统切换时，需要对老系统的数据进行整理，抽取，并按照新系统的业务逻辑和数据规则进行迁移，以保障业务的连续性。 2) 搬迁或数据中心合并需求：很多政府政策上的指导 引发了组织结构的变化以及数据分布的改变。一个非常有名的例子是美国的金融监管法案 (Ring-Fencing Senario)，这个法案要求所有的银行把数据通过几个步骤和高危投资业务进行隔离。而这些步骤会涉及大量的结构性数据（数据库）和非结构性数据（金融交易的图像存档）的迁移。 3) 性能提升需求：由于业务的发展，企业规模的变大， —————————————— 基金项目：核高基重大专项课题（2009ZX01043-003-004-05）；上海市教委科研创新项目（11YS205）和上海市高校“085工程”项目资助。 作者简介：王 刚（1974-）男，上海市，上海市人力资源和社会保障信息中心，工程师，本科，研究方向：计算机信息系统集成和安全管理，上海， 200051 王 冬（1972-）男，上海市，万达信息股份有限公司，工程师，硕士，研究方向：信息系统软件工程和数据挖掘，上海，200051 李 文（1972-）女，上海市，上海对外贸易学院，副教授，博士，研究方向：计量经济和数据挖掘，上海，200051 李光亚（1973-）男，上海市，万达信息股份有限公司，教授级高工，博士，研究方向：计算机软件、系统集成、信息安全、软件工程等，上海，200051
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/669827180.html, 大数据时代计算机信息管理应用 作者：孙爱龙 来源：《电脑知识与技术》2019年第32期 摘要：随着我国科学技术水平的不断提升，电子信息化、现代化技术研究的不断深入，国家对于计算机及其网络得要求也越来越高。在人们不断进行上网活动，不断获取网络信息并进行信息浏览和发送的过程中，其产生的计算机信息量令国家进入了大数据时代。在大数据时代背景下，计算机如何进行更好的系统研究、如何进行更新换代、如何处理相关的信息数据成为科研工作者共同研究的问题。对此，本文基于大数据时代的相关背景及特点，对于计算机信息的管理应用进行深入研究。 关键词：大数据背景;计算机信息;计算机信息管理 中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2019）32-0014-02 进入21世纪，计算机得以进入普通人家，成为家家户户上网和处理信息必备的产品之一。在计算机系统中，平均每秒就要产生许多数据，这些系统数据汇集到网络中，共同构成了目前的大数据时代。在大数据时代中，人们应当如何更好地利用计算机系统，计算机系统应当如何保护人们的信息安全，如何提高对于信息的处理及分析技术，一直是科研工作者所极力研究的问题。随着我国对于计算机技术的深入研究，相关的信息处理技术也得到了进一步的发展，但是在发展过程中，免不了遇到困难和挑战，对此，本文将进行深入研究。 1大数据时代 大数据时代是近年来社会的热点话题之一，从字面意义上解释，大数据时代主要指社会公众在互联网上所留下的数据信息繁多。其在学术研究上的含义是用户在计算机系统中所留下的数据信息并由计算机系统进行处理这些信息的过程及信息数据本身，这些共同汇聚成了目前的大数据时代。从定义上可以看出大数据时代中的数据具有总量巨大、快速化以及数据多样等特点，这些特点是大数据时代所独有的特点。 1.1信息数据量大 信息数据数量大是大数据时代给社会公众的第一印象，其一方面使社会公众在互联网上所接触到的信息量大，所需要浏览、分析和利用的数据大;另一方面也指计算机系统应当具备的对于庞大的数据的分析处理能力。从原本的少数网民到现在众多的互联网用户，大数据时代带来的不仅仅是用户数量方面的快速增长，更带来了互联网中的信息数据的增长。
基于大数据环境下的数据安全探究 一、大数据的概念 大数据是互联网技术和云计算技术迅猛发展的产物，指的是无法在规定的时间内使用当前通用的数据管理工具进行收集处理的规模巨大且形式多样化的数据信息。大数据的研究如今已成为国内外学者、政府机构、研究机构广泛关注的前沿科技。其主要来源是人们在使用互联网和各种终端设备所产生和输出的各种文字、图片或者视频、文件等种类繁多的数据信息。 二、大数据环境的特点 通过对大数据概念的研究我们可以看到大数据环境的特点如下：(一)数据量大且呈几何级数增长趋势 大数据时代的来临，各种智能终端、移动设备、传感器以及社交网络每时每刻都有大量的数据产生，并且呈现出几何级数的增长趋势。预计至2020年，全球电子数据将会超过35ZB。 (二)数据形式多种多样 随着信息化技术的发展，大数据中的主流数据由以普通文本为代表的结构化数据逐步演化为自由文本形式存在的非结构化数据。互联网技术的发展改变了传统数据的二维结构，随着手机及各种终端设备应用范围的拓展，网页、图片、音频视频等非结构化数据的发展显得尤为迅速。统计结果显示，非机构化数据在大数据中所占的比例已达百分之八十以上。
(三)价值密度低 对大数据进行分析可以获得大量有价值的信息，可以对生产生活起到一定的指导作用，因为数据来源的不同，获得的数据信息也是复杂多样，因此大数据以成千上万倍的速度增长，这使得大数据的存储和计算分析成本大大提高。同时也导致大数据的统计缺少细化处理，信息的价值含量低。 (四)具有高效的运算速度和运算能力 大数据的运算系统属于一个分布式机构的系统，以海杜普大数据框架为基础，充分发挥集群的效力，来使自身达到高效的运算速度和运算能力。信息数据发掘技术的不断发展以及大量应用程序的开发和使用和搜索引擎的使用推广必然会使大数据提取和分析变得更快更高效。 三、大数据环境下存在的数据安全问题 (一)网络技术的发展普及发展使数据安全面临巨大风险 随着互联网技术的全球推广使用以及无线路由器、服务器等设备技术的发展，网络的日常应用越来越便捷，信息数据的获取也越来越高效，同时不同行业大数据资源共享也变得十分便利。网络的发展给信息资源提供了一个开放的共享平台，在这个平台之上可以对大数据进行快速的整合分析，并且对有效数据进行整理共享。但是安全问题也接踵而至，开放的网络平台随着使用对象的变换，将众多大数据相互关联，使得网络黑客窃取数据信息变得十分容易。一旦数据泄露，数据的价值也将被窃取，并且数据产生者的个人隐私也将受到威胁。 (二)大数据环境下信息的可靠性下降
《大数据时代的政府治理创新》 考试答案 注意：题目顺序可能会有不同，请注意核对！为杜绝试卷答案的完全一致性，本群只提供考核通过基本分60分的标准答案，未提供答案的题目请自行答题。 ? 1.社会成员或者用户之间社会成员之间共同参与信息的处理、信息的分享、信息的传播，这个活动就叫（ B ）。（单选题4分） o A.云计算 o B.社会计算 o C.政府计算 o D.高强度计算 ? 2.科学范式的发展路径：从观察到演绎分析、模型推导，到计算机分析、仿真模拟，再到（ A ）时期。（单选题4分） o A.数据科学 o B.理论科技 o C.数据推导 o D.数据计算 ? 3.（ C ）时代，使得信息智慧解读时代到来。（单选题4分） o A.Web1.0 o B.Web2.0 o C.Web3.0 o D.Web4.0 ? 4.Web2.0强调（ A ）。（单选题4分） o A.个人
o B.单位 o C.网站 o D.机构 ? 5.梅特卡尔夫定律主要是描述信息网络，指出网络的价值在于网络的互联，联网的接点数与其价值呈现（ A ）的方式，联网越多，系统的价值越大。（单选题4分） o A.指数 o B.正比 o C.反比 o D.对数 ? 6.（ B ）说明如果联网越多，从介入方式、技术上越来越突破，则网络规模越大、成本越低，网络的成本可能会趋向于零。（单选题4分） o A.摩尔定律 o B.吉尔德定律 o C.梅特卡尔夫定律 o D.新摩尔定律 ?7.政府2.0不以政府为中心，而是以公众为中心，建设（）政府。（单选题4分）o A.服务型 o B.创新型 o C.节约型 o D.开放型 ?8.具体来说，摩尔定律就是每（）个月，产品的性能将提高一倍。（单选题4分）o A.6 o B.12
大数据环境下的数据安全研究 摘要：大数据蕴藏着价值信息，但数据安全面临严峻挑战。本文在分析大数据基本特征的基础上，提出了当前大数据面临的安全挑战，并从大数据的存储、应用和管理等方面阐述了大数据安全的应对策略。 关键词：大数据；数据安全；云计算；数据挖掘 Abstract：The Big Data contain Valuable information，However, data security is facing serious challenges。based on the analysis of the basic characteristics of the Big Data，The paper propose the current risk of Big Data，and further from the Big Data’s storage, application and management expounds the Big Data Security strategy. Key words：Big Data；Data security；Cloud Computing；Data Mining 0引言 随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，以及智能终端、网络社会、数字地球等信息体的普及和建设，全球数据量出现爆炸式增长，仅在2011年就达到1.8万亿GB。IDC 预计，到2020年全球数据量将增加50倍。毋庸臵疑，大数据时代已经到来。一方面，云计算为这些海量的、多样化的数据提供存储和运算平台，同时数据挖掘和人工智能从大数据中发现知识、规律和趋势，为决策提供信息参考。但是，大数据的发展将进一步扩大信息的开放程度，随之而来的隐私数据或敏感信息的泄露事件时有发生。面对大数据发展的新特点、新挑战，如何保障数据安全是我们需要研究的课题。 1 大数据的特征 大数据通常被认为是一种数据量很大、数据形式多样化的非结构化数据。随着对大数据研究的进一步深入，大数据不仅指数据本身的规模，也包括数据采集工具、数据存储平台、数据分析系统和数据衍生价值等要素。其主要特点有以下几点： 1.1数据量大 大数据时代，各种传感器、移动设备、智能终端和网络社会等无时不刻都在产生数据，数量级别已经突破TB，发展至PB乃至ZB，统计数据量呈千倍级别上升。据估计，2012年全球产生的数据量将达到2.7ZB，2015年将超过8ZB[1]。 1.2类型多样 当前大数据不仅仅是数据量的井喷性增长，而且还包含着数据类型的多样化发展。以往数据大都以二维结构呈现，但随着互联网、多媒体等技术的快速发展和普及，视频、音频、图片、邮件、HTML、RFID、GPS和传感器等产生的非结构化数据，每年都以60%速度增长。预计，非结构化数据将占数据总量的80%以上[1]。 1.3运算高效 基于云计算的Hadoop大数据框架，利用集群的威力高速运算和存储，实现了一个分布式运行系统，以流的形式提供高传输率来访问数据，适应了大数据的应用程序。而且，数据挖掘、语义引擎、可视化分析等技术的发展，可从海量的数据中深度解析，提取信息，掌控数据增值的“加速器”。 1.4产生价值 价值是大数据的终极目的。大数据本身是一个“金矿产”，可以从大数据的融合中获得意想不到的有价值的信息。特别是激烈竞争的商业领域，数据正成为企业的新型资产，追求数据最大价值化。同时，大数据价值也存在密度低的特性，需要对海量的数据进行挖掘分析
探讨大数据环境下的企业财务管理 随着现代信息技术的发展，目前企业的财务管理活动已经离不开大数据的影响。财务管理理论也需要考虑目前互联网金融与大数据时代带来的影响与冲击，进而进行相应的调整。本文分析了目前大数据环境下存在的问题，进而讨论大数据时代下企业财务管理的现状，最后提出了大数据环境下企业财务管理优化路径分析。 标签：大数据环境；企业财务管理；投资风险；风险控制 一、目前大数据环境下的存在的问题 在大数据环境下，不少企业的管理等工作如财务管理工作与相关的财务管理理论都受到云计算与互联网经济的影响与冲击，面临着很多新技术的挑战，存在很多问题。概括起来，主要包括计量与财务风险的防范问题，如何对股东的价值进行计量与提升，如何利用财务理论对财务管理的具体实践进行具体分析，目前的财务管理理论是否能够进行重构与重组。 在企业的管理活动中，大数据的经营理念与理论对企业的商业模式、管理方式、经营管理理念、战略决策方式与方法产生了很大冲击，促使企业进行相应的变革。下面针对目前企业经营管理中出现的问题提出了相应的对策与建议，以期对企业的经营管理进行优化。 二、目前大数据环境下企业财务管理工作现状 就目前企业财务管理中比较领先的管理系统来说，在企业财务管理的内容方面，在保持传统财务管理工作中财务资金的管理、成本控制的同时，应对这些资源进行充分整合，同时随着目前信息技术大数据的发展，其中加入了新的项目管理、业务经营管理、预算体系等不同项目，应对这些新添加的项目进行有效融合，基于大数据的环境下，把具体的管理项目进行模块化与数据化处理。 目前社会各个层面出现了对企业财务信息及财务决策产生影响作用的因素，首先是财务会计的基本数据，除此之外，还包括资本市场情况、行业发展情况、供应商与客户之间的互动与沟通等，企业长远发展的战略规划、核心的技術研发进展情况、人力资源成本以及业务单位的有关信息等，都会对企业财务的分析与决策过程产生重大影响。 三、大数据环境下的企业财务管理优化路径分析 （1）企业管理中对投资决策的优化。在目前大数据的环境背景下，传统的评估投资技术已经不能够适应时代的发展，出现了很多的弊端。其中现金流估计方面会对整个投资项目产生重大直接影响，一旦投资人对现金流的实际情况掌握不够，那么项目投资就有可能崩盘。同时当现金流比较少或者现金流去向情况不
大数据数据中心信息数据管理制度 为进一步加强和规范数据管理，保障数据安全，提高开放共享水平，支撑政府治理能力现代化，制定本制度。 一、数据管理遵循分级管理、安全可控、充分利用的原则，明确数据的采集生产、加工整理、开放共享和管理使用等活动的责任主体，加强能力建设，促进开放共享。 二、数据采集生产、使用、管理活动应当遵守有关法律法规及规章，不得利用科学数据从事危害国家安全、社会公共利益和他人合法权益的活动。 三、贯彻落实国家数据管理政策；建立健全管理政策和制度；指导相关单位加强和规范数据管理。 四、引导督促数据产生者要按照相关标准规范组织开展数据采集生产和加工整理，形成便于使用的数据库，保证数据的准确性和可用性。 五、引导督促相关单位要对数据进行分级分类，明确数据的密级和保密期限、开放条件、开放对象和审核程序等，按要求公布数据开放目录，通过在线下载、系统共享或定制服务等方式向社会开放共享。 六、对于政府决策、公共安全、国防建设、环境保护、防灾减灾、公益性科学研究等需要使用数据的，应当无偿提供；确需收费的，应按照规定程序和非营利原则制定合理的
收费标准，向社会公布并接受监督。对于因经营性活动需要使用数据的，当事人双方应当签订有偿服务合同，明确双方的权利和义务。法律法规有特殊规定的，遵从其规定。 七、涉及国家秘密、国家安全、社会公共利益、商业秘密和个人隐私的数据，不得对外开放共享；确需对外开放的，要对利用目的、用户资质、保密条件等进行审查，并严格控制知悉范围。 八、涉及国家秘密的数据按照国家有关保密规定执行。建立健全涉及国家秘密的数据管理与使用制度，对制作、审核、登记、拷贝、传输、销毁等环节进行严格管理。 九、按照网络安全管理规定，建立网络安全保障体系，采用安全可靠的产品和服务，完善数据管控、属性管理、身份识别、行为追溯、黑名单等管理措施，健全防篡改、防泄露、防攻击、防病毒等安全防护体系。 十、建立应急管理和容灾备份机制，按照要求建立应急管理系统，对重要的数据进行异地备份。
第一章需求分析和项目建设的必要性1.1 项目建设目标、内容 1.1.1 项目建设目标 电子政务公共数据开放共享平台项目建设目标是，依托统一的“云”数据中心建设统一的公共数据开放共享平台。集中机关各部门业务应用进行，制定相关的数据规范和信息交换标准，使机关各部门业务系统依托统一的开放平台进行开发建设。确保部门之间系统之间的互联互通、数据共享，为大数据分析提供数据依据。 1.1.2 项目建设内容 电子政务公共数据开放共享平台项目建设内容包含：一套标准规范、两个数据门户、四大应用平台、四大基础数据库和一个应用支撑平台。 具体建设内容包括： 1、一个应用支撑平台 为了对需要调用电子政务公共数据开放共享平台信息资源的政府部门应用系统进行有效管理，面向各类电子政务应用，规划建设统一的应用支撑平台，统一标准规范，通过用户管理、应用管理、服务管理等核心组件，可以对接入系统有效管理、实现统一认证及单点登录、统一消息服务。
2、两个数据门户 针对政府部门用户建设信息资源政务门户，针对企业、公众用 户建设信息资源开放门户。 3、四大应用系统 建设承载电子政务公共数据汇聚平台、数据治理平台、数据运 营平台和数据应用平台。 4、四大基础数据库 通过电子政务信息资源梳理，制定四大基础数据库的建库、入 库和管理规则，建立四大基础数据库管理平台，提供基础库内容管 理、数据处理、共享和应用功能。 四大基础数据库包括人口库、法人库、经济库和地理库。 5、一套标准规范 形成标准规范体系，包括管理制度、标准规范、数据标准等。 1.2 编制依据 1、中办、国办《2006-2020年国家信息化发展战略》； 2、国办《关于促进电子政务协调发展的指导意见》； 3、国务院《促进大数据发展行动纲要》； 4、《国家电子政务总体框架》； 5、《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规〔2011〕567号)； 6、《关于印发“十二五”国家政务信息化工程建设规划的通知》(发改高技〔2012〕1202号)；