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大数据时代企业内控管理的机遇与挑战第一篇范文在科技飞速发展的今天，大数据已经成为了时代的关键词。
它不仅改变了人们的生活方式，也为企业带来了前所未有的机遇与挑战。
在这个背景下，企业内控管理也面临着一系列新的问题和困境。
本文将探讨大数据时代企业内控管理的机遇与挑战。
一、机遇1. 提高决策效率在大数据时代，企业可以收集和分析大量的数据，从而更好地了解市场趋势、客户需求和内部运营状况。
这使得企业在做出决策时，可以更加科学、准确和高效。
2. 优化资源配置3. 降低风险大数据可以帮助企业及时发现潜在的风险，并采取相应的措施进行防范。
同时，通过数据分析，企业可以更好地了解竞争对手和市场状况，从而制定出更有针对性的战略。
二、挑战1. 数据安全与隐私保护随着数据量的激增，如何确保数据安全和客户隐私成为企业内控管理面临的一大挑战。
企业需要建立严格的数据安全制度和隐私保护措施，以防止数据泄露和滥用。
2. 数据质量与准确性大数据的价值和意义在于数据的质量和准确性。
然而，在实际操作中，企业往往面临着数据质量参差不齐、数据来源复杂等问题，这给内控管理带来了巨大的挑战。
3. 人才短缺大数据时代需要企业具备一定的数据分析和处理能力。
然而，目前我国在这方面的人才供应尚不能满足市场需求，这使得企业在应对大数据挑战时面临人才短缺的困境。
4. 法律法规滞后大数据时代，法律法规需要及时跟进，以规范企业和个人的行为。
然而，目前我国在这一领域的法律法规尚不完善，这使得企业在进行内控管理时缺乏明确的法律依据。
大数据时代为企业带来了诸多机遇，也带来了诸多挑战。
面对这些机遇与挑战，企业应充分认识其重要性，积极应对，加强内控管理，以实现可持续发展。
同时，政府也应加强对大数据相关领域的法律法规建设，为企业的发展提供良好的外部环境。
第二篇范文在探讨大数据时代企业内控管理的机遇与挑战时，我们可以从3W1H （What、Who、Where、How）和BROKE（Background、Rules、Opportunities、Knowledge、Examples）模型出发，以全新的视角对企业内控管理在大数据背景下的发展进行全面分析。
大数据对财务会计工作的挑战与机遇分析随着信息技术的不断发展，大数据已经成为当前社会发展的热点之一。
大数据的出现对各行各业都产生了深远的影响，而财务会计工作也不例外。
大数据在财务会计工作中既带来了新的挑战，也为财务会计工作带来了机遇。
本文将重点分析大数据对财务会计工作的挑战与机遇。
一、大数据对财务会计工作的挑战1. 数据处理能力不足大数据量的增加使得财务会计工作所处理的数据量大大增加，超出了传统的处理能力。
传统的财务会计系统难以胜任如此大量的数据处理工作，这给财务会计工作带来了极大的挑战，需要寻找新的解决方案来处理如此庞大的数据量。
2. 数据安全与隐私问题随着大数据的广泛应用，数据的安全性与隐私问题也日益受到关注。
在财务会计工作中，大量的财务数据可能会涉及到企业的商业秘密、客户信息等敏感信息，如何确保这些数据的安全与隐私成为了财务会计工作面临的重要挑战，需要加强对数据的保护措施。
3. 数据质量问题大数据的质量往往参差不齐，可能存在大量的噪声数据、重复数据等，使得数据的准确性和可靠性受到了挑战。
在财务会计工作中，对数据的准确性要求非常高，因此如何解决大数据质量问题成为了财务会计工作需要面对的挑战。
4. 数据分析和挖掘能力不足大数据时代对数据分析和挖掘的需求也日益增加。
在传统的财务会计工作中，对数据的分析和挖掘能力相对较弱，面对如此大量的数据，传统的分析方法已经不能够满足需求。
如何提升数据分析和挖掘能力成为了财务会计工作面临的挑战。
二、大数据对财务会计工作的机遇1. 数据决策能力的提升大数据的出现为财务会计工作提供了更多的数据支持，可以帮助财务人员更加全面地理解企业的经营状况、财务状况等信息，从而提升数据决策能力。
通过对大数据的分析，可以更加准确地了解企业的财务状况，为企业的决策提供更多的支持。
3. 数据挖掘与创新大数据时代需要财务会计人员具备更多的数据挖掘和分析能力，可以帮助发现企业运营中的问题和机会，从而为企业创新提供更多的支持。
大数据时代管理会计的机遇挑战与应对随着科技的不断发展和信息化水平的提高，大数据时代已经悄然而至。
在这个变革的年代，管理会计作为企业内部的重要管理工具，也面临各种机遇和挑战。
从管理会计的角度来看，大数据时代给企业带来了新的机遇和挑战，如何应对这些机遇和挑战成为了当前企业管理者和管理会计人员所面临的重要课题。
一、大数据时代的机遇1. 信息获取的便捷化在大数据时代，企业可以通过互联网、社交媒体等渠道获取海量的信息数据，这为企业提供了更加便捷、快速的信息获取渠道。
管理会计可以充分利用这些信息数据，对企业内部和外部环境进行更加深入、全面的分析，为企业决策提供更加准确、及时的信息支持。
2. 数据分析的深度化大数据时代提供了更加先进的数据分析技术和工具，管理会计可以利用这些技术和工具对企业的数据进行更加深度、全面的分析，发现其中的规律和趋势，为企业提供更加精准的管理决策支持。
3. 资源配置的优化通过大数据技术，管理会计可以更加清晰地了解企业的资源配置情况，包括人力、物力、财力等方面的资源配置情况，可以帮助企业更好地进行资源的优化配置，提高资源利用效率，降低成本，增加企业的盈利能力。
1. 数据质量的保障在大数据时代，由于数据量巨大，数据的质量成为了一个重要的挑战。
管理会计需要面对海量数据，如何保证数据的准确性和可靠性成为了管理会计所面临的一个难题。
虽然大数据技术提供了更加先进的数据分析技术和工具，但是数据分析的复杂性也随之增加。
管理会计需要具备更加专业的数据分析能力，以应对数据分析过程中的各种复杂情况。
3. 数据安全的保护随着大数据技术的发展，企业的数据面临着更加严峻的安全风险。
管理会计需要加强对企业数据的保护工作，防范数据泄露、数据损坏等风险，确保企业数据的安全。
1. 提高数据分析能力2. 加强数据质量管理管理会计需要加强对企业数据质量的管理，建立健全的数据质量管理体系，保障企业数据的准确性和可靠性，为企业的决策提供可靠的数据支持。
大数据的未来发展趋势和挑战随着科技的飞速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的应用已经渗透到各个行业中，对于企业和个人而言，了解大数据的未来发展趋势和挑战具有重要意义。
本文将探讨大数据的未来发展趋势和挑战，并对其影响进行分析和解读。
一、人工智能与大数据的结合在未来，人工智能与大数据的结合将会成为重要的发展趋势。
人工智能技术可以通过深度学习算法挖掘和分析大规模数据，从而提供更精准的数据预测和决策支持。
例如，通过大数据分析，人工智能可以帮助企业实现精准营销，准确预测用户需求，提高产品的销售效益。
这种结合将进一步推动大数据的应用和发展。
二、数据安全和隐私保护随着大数据的不断积累和应用，数据安全和隐私保护面临着巨大挑战。
大数据中可能包含个人、企业等敏感信息，一旦泄露将对个人和社会造成重大损失。
因此，加强数据安全和隐私保护成为大数据发展的重要任务。
政府和企业需要加强对数据的管理和监控，建立完善的数据安全体系，加密存储和传输数据，防止数据被非法获取和滥用。
三、数据治理与伦理问题随着大数据应用的普及，数据治理和伦理问题将成为关注的焦点。
大数据的采集、存储和分析可能涉及个人隐私和商业机密等问题，如何确保数据使用的合法性和合规性是重要的挑战。
此外，数据的使用和共享也需要遵守伦理准则，尊重个人权利和信息安全。
因此，制定相关法律法规和行业标准，建立数据治理机制，成为未来大数据发展的重要任务。
四、人才与技术挑战大数据的发展离不开人才和技术支持。
未来，对于大数据的需求将会持续增长，企业和组织需要大数据分析师、数据科学家等专业人才进行数据挖掘和分析。
同时，技术的不断更新也是大数据发展的挑战之一。
新的硬件和软件技术将不断涌现，人们需要具备学习和适应的能力，以跟上技术的发展步伐。
总结起来，大数据的未来发展趋势和挑战着重体现在人工智能与大数据的结合、数据安全和隐私保护、数据治理与伦理问题以及人才与技术挑战四个方面。
在大数据时代，了解并应对这些发展趋势和挑战，将为企业和个人带来更多机遇和竞争优势。
大数据时代管理会计的机遇挑战和应对大数据时代是信息技术的变革时代，它给企业管理会计带来了巨大的机遇和挑战。
管理会计是企业管理的重要组成部分，它通过提供数据和信息帮助企业管理层做出决策，促进企业的发展和增长。
在大数据时代，管理会计可以通过更加丰富和准确的数据为企业管理层提供更好的决策支持，同时也需要面对数据量庞大、复杂性增加等新的挑战。
本文将从机会和挑战两个方面探讨大数据时代管理会计面临的情况，并提出相应的应对措施。
一、大数据时代管理会计的机遇1. 数据丰富度提升大数据时代，企业可以利用各种信息系统收集海量的数据，包括客户信息、市场信息、竞争对手信息等，这些数据对于企业的管理决策具有重要价值。
管理会计可以通过分析这些数据，发现其中的规律和趋势，为企业提供更准确的决策支持。
举例来说，一个企业可以通过分析大数据了解客户的偏好和需求，从而调整产品策略和市场推广策略，提高销售额和市场份额。
2. 决策效率提升在大数据时代，管理会计可以利用现代化的信息技术工具进行数据分析和处理，为管理层提供更加直观、全面的数据报告和决策支持。
相比传统的手工处理数据，利用大数据技术可以实现数据的自动化采集、处理和分析，大大提高了决策的效率和质量。
这有助于企业更加及时地做出决策，抢占市场先机。
3. 数据驱动的管理在大数据时代，数据驱动的管理成为了越来越流行的趋势。
管理会计可以通过数据分析为企业提供更加客观和科学的管理决策支持，帮助企业实现数据驱动的管理。
企业可以利用大数据技术进行成本分析，发现成本的构成和分布规律，从而优化成本结构，提高企业的盈利能力。
二、大数据时代管理会计的挑战1. 数据处理的复杂性大数据时代，企业面临的数据量不断增加，数据的类型也变得越来越多样化。
管理会计需要处理各种不同来源、不同格式、不同结构的数据，这就给数据的处理和分析带来了巨大的挑战。
如何有效地整合和处理这些数据，如何从中发现有价值的信息，成为了管理会计需要面对的一个重要问题。
大数据时代下，人们比以往多了许多对于数据信息的热情，全球有四十六亿的移动电话用户，有二十亿都在用移动电话上互联网。
大数据时代的来临必然会对信息产生影响。
本文分为四大部分，第一、二部分是对大数据和大数据时代的简要分析;第三部分是大数据时代下，信息安全面临的机遇和挑战;第四部分是应对策略的分析。
大数据本身并不是一种产品，也不是一种新的技术，而是科学技术发展到今天在信息领域所出现的一种必然的现象。
大数据热潮的到来主要归功于互联网、云技术、物联网等科学技术网络的迅猛发展。
大数据(bigdata)中的“大”只是一个相对的概念，它不单单指信息量的巨大，还包括在数量、质量、传播速度、涉及的领域、种类等方面的特点。
下面，笔者将从大数据以及大数据时代的简介出发，进而分析大数据以及大数据时代的特点，由此挖掘出大数据对信息安全的机遇和挑战，并提出一些建设性的建议和意见。
1大数据及其特点1.1大数据的定义麦肯锡(全球知名的咨询公司)将大数据的概念确定为：无法用传统的数据处理软件对其内容进行抓取、处理、发送等的数据信息。
1.2大数据的特点1.2.1数据量(volumes)大大数据的数据量巨大，从传统的TB级别，跃升至PB级别。
1.2.2数据种类(variety)繁多数据的来源通道多，互联网、云技术、物联网、平板电脑、手机、PC以及遍布世界每一个角落的客户端和传感器都是大数据的来源。
数据的格式和种类已经突破了以往传统的结构化的数据格式，呈现了半结构化的数据格式和非结构化的数据格式，。
例如：网络日志、通讯中的聊天记录、图片、视频、地理位置、军事侦察、医疗记录、摄影视频档案、天文学等信息。
1.2.3数据价值量(value)低由于大数据数据量的巨大，所以有价值的信息就相对较少。
以视频这种信息格式为例，不间断的视频播放，可能具有价值的信息就仅仅两秒钟而已。
1.2.4数据处理速度(velocity)快大数据中包含有大量的在线和实时的数据信息分析处理。
大数据时代高校思想政治教育的机遇与挑战摘要：大数据时代给高校思想政治教育带来了机遇的同时，也让高校思想政治教育面临认知困境、技术困境、伦理困境和实践困境等挑战，为应对上述挑战，要基于大数据提升对学生的个性化认知、提升教师的大数据素养和能力、重视思政教师的大数据使用伦理以及构建大数据利用质量管理机制。
关键词：大数据，高校，思想政治教育二十大以来党和国家对思政课教学提出了新要求，互联网、大数据为思政课教学改革提供了技术基础，智慧课堂已经开始成为新时代思政课教学的重要载体。
随着信息化发展，大数据为思政课教学改革带来新的理念和诸多可能性。
一、大数据技术给为高校思想政治教育带来的机遇21世纪以来，全球化发展面临着动荡，世界经济贸易发展更加紧密，大数据成为所有国家和企业越来越重视的资源，新信息技术在教育领域扮演着越来越重要的角色。
它极大地丰富了教学手段，使教育资源在不受空间和时间的限制下得到更广泛的应用，也从以下三个方面驱动新时代思想政治教育的优化发展：第一，优化教育资源配置。
通过大数据技术，可以对高校信息化平台的数据进行分析，使教育资源的需求和分配更具透明度和合理性，解决教育信息的不集中、不透明以及缺乏横向与纵向对比、历史阶段性对比的问题。
这不仅有助于提高教育资源的使用效率，还可以创新资源配置手段，实现教育总体规划的合理性。
第二，提升思政教育针对性。
传统的思政教学方式在获取学生感受、个人情绪及态度等方面的数据时存在较大困难，这使得教学缺乏针对性。
而大数据技术可以让许多无法量化的数据运用整合及分析转化成量化类信息，进而显现出更具参考价值的定律及结论。
这样，高校教学管理及服务工作的针对性及有效性能够切实得到加强。
第三，完善学生信息管理。
大数据技术可以更全面地收集和整理学生的信息，更好地理解学生的需求和问题，为思想政治教育提供更丰富的视角和工具。
例如，对学生的行为模式、消费习惯、社交活动等数据的分析，可以帮助教师更好地理解学生的思想和心理状态，为思政教育提供依据。
大数据对财务会计工作的挑战与机遇分析1. 引言1.1 背景介绍现在随着信息化时代的到来，大数据技术的快速发展已经渗透到各个领域，对传统的财务会计工作也带来了革命性的影响。
传统的财务会计工作主要依靠人工的方式进行数据收集、处理和分析，面对日益增长的数据需求和复杂性，传统的方式已经无法胜任。
大数据技术的应用为财务会计工作带来了新的机遇和挑战，如何正确应对大数据技术的发展，提升财务会计工作的效率和质量成为了当下亟待解决的问题。
在这样的背景下，深入了解大数据对财务会计工作的挑战和机遇，对于提高财务会计工作效率和质量至关重要。
本文将对大数据对财务会计工作的挑战和机遇进行深入分析，希望能够为财务会计工作者提供一定的指导和建议，使他们能够更好地应对这一新的挑战和机遇。
的内容就以此为开端，接下来我们将进入研究意义的阐述。
1.2 研究意义研究意义是指研究所取得的成果对于解决具体的实际问题或推动学科发展所具有的重要价值。
在当前社会经济发展的背景下，大数据已经成为财务会计行业的一个重要趋势。
对大数据对财务会计工作的挑战与机遇进行深入研究具有重要的意义。
研究大数据对财务会计工作的挑战，可以帮助了解当前财务会计领域面临的现实问题，为解决这些问题提供有效的对策和建议。
挑战一：数据量庞大，挑战二：数据质量难以保证，挑战三：数据分析技术需求增加，这些挑战对财务会计工作的影响深远，需要通过深入研究来找到解决之道。
研究大数据对财务会计工作的机遇，可以帮助把握当前社会经济发展的机遇，提升财务会计工作的效率和质量。
机遇一：提升财务决策效率，机遇二：优化财务风险管理，机遇三：创新财务报告方式，这些机遇为财务会计工作带来了新的发展机遇和空间。
深入研究大数据对财务会计工作的挑战与机遇，不仅有助于解决当前面临的实际问题，还可以帮助财务会计工作者抓住机遇，提升自身的竞争力和专业水平。
的特别之处在于，它强调研究结果对于财务会计工作者以及整个行业的重要影响，不仅是当下的问题解决，更是未来的发展方向。
大数据在金融行业中的挑战和机遇随着技术的发展，当今世界进入到了一个大数据的时代。
大数据的出现给各个行业带来了前所未有的机遇和挑战，尤其是在金融行业中，大数据的应用和影响更是深远。
在这篇文章中，我们将探讨大数据在金融行业中所带来的挑战和机遇。
一、挑战1、技术难度大大数据技术的复杂程度和技术难度带来了极大的挑战。
特别是金融行业的实时交易量和数据密度极高，这要求大数据技术必须能够处理成千上万的数据实时分析和决策。
要做到这一点是非常困难的。
2、数据安全保障问题金融行业的数据存在大量的敏感信息，包括个人身份信息，账号信息和其他机密数据等。
如果这些信息泄露或丢失，对金融机构将会有巨大的伤害。
因此，大数据解决方案必须能够保护这些敏感数据的安全，这也给大数据创造带来了巨大的挑战。
3、知识和技能的缺乏大数据技术需要大量的知识和技能，这包括数据整合，数据处理和分析，数据可视化等技术都需要大量的专业知识和技能。
在金融行业中，许多机构没有足够的人才和专业知识来开发和实施大数据解决方案，这也是一个巨大的挑战。
二、机遇1、数据分析大数据技术能够快速地分析金融市场数据，并将结果呈现给分析师和交易员。
这将使他们能够更快地做出决策，并研究对决策产生的影响，以此来增加交易成功率。
2、风险管理大数据技术能够通过对客户数据进行分析来减少风险。
例如，对于银行而言，通过对客户信用卡的使用模式和信用评级进行分析，可以更好地预测逾期款项。
3、客户服务大数据技术能够为客户提供更好、更个性化的服务。
通过对客户的数据进行分析，金融机构能够更好地了解客户的需求并提供更好的服务。
4、产品优化大数据技术能够帮助金融机构改进产品，增强市场竞争力。
通过对客户需求和市场趋势的分析，金融机构可以更好地定制他们的产品，并提供更符合市场需求的产品。
5、成本削减大数据技术能够通过优化流程来降低成本。
例如，对于一家银行而言，利用大数据技术可以自动化和优化人工审核过程，从而大幅降低审核成本。
大数据在中国发展中的机遇与挑战随着数字化时代的到来，大数据已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
在中国，大数据得到快速发展的同时也面临着机遇与挑战。
本文将从大数据的意义、大数据应用的现状、大数据带来的机遇及挑战四个方面来探讨大数据在中国的发展。
什么是大数据？在互联网和信息时代，大数据是指数据库将多种数据资源进行集成，进行大量数据的分析、处理、挖掘和应用，随着数据规模的不断扩大，这种数据分析具备强大的决策支持和预测功能，是一种非常有价值的资源。
大数据应用的现状随着大数据分析技术的不断成熟，大数据应用也进入了快速发展期。
目前，大数据应用顶层设计基本建成，“互联网+”成为了大趋势，大数据的应用也从云计算、智能制造等领域快速扩展到教育、医疗、金融等领域。
在国内，阿里巴巴、腾讯、百度等企业已经成为大数据处理的领军企业，同时吸引了越来越多的研究和投资。
那么，大数据带来了哪些机遇和挑战？大数据带来的机遇机遇一：大数据的创新应用，可以推进企业产品和服务的升级，提高市场竞争力。
在医疗领域，大数据的应用可以帮助医院更好地掌握疾病的规律、提高治疗的准确性和效率等，最终提高医疗水平；在金融领域，大数据带来了银行业务模式的革新，能够更好地提升风险控制和信用评估等工作的精确度，提高金融效益。
机遇二：大数据的应用可以带来更加精确的市场定位，协助企业更好地发掘市场，适应市场需求的变化和调整发展方向。
例如，阿里巴巴的大数据分析能够实时跟踪人们的购买行为，帮助商家更好地定位客户需求、提供个性化的产品和服务。
机遇三：大数据的应用可以供应更加丰富多彩的服务，包括分享车、公共自行车、空气净化器等这些充分利用了城市空间的共享经济模式。
在共享经济模式中，大数据通过分析用户的使用行为、反馈意见、呼声等，使得企业们可以更好地实现资源利用的最优化，满足市场需求，提升用户体验。
大数据带来的挑战挑战一：大数据的隐私和安全问题。
数据泄露行为屡见不鲜，与此同时，对于数据的安全和隐私保护也面临巨大挑战，这不仅会对企业生产造成影响，也会波及到整个企业的声誉，影响利益。
大数据时代带来的机遇和挑战
——读《大数据时代》的心得体会
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。
我通过近一段时间在市委管理干部培训班的学习，同时，又拜读了维克托·迈尔-舍恩伯格的《大数据时代》，深受裨益，特此将感悟心得记下，与大家分享。
一、大数据时代的意义
本书作者维克托·迈尔-舍恩伯格被誉为“大数据时代的预言家”，整本书分为三个部分，分别是大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。
大数据时代的思维变革分为“不是随机样本，而是全体数据”、“不是精确性，而是混杂性”、“不是因果关系，而是相关关系”三部分，分别讲述了大数据时代，数据在数量、性质和关系方面的变革。
当数据处理技术得到了较大的发展之后，数据分析就采取了全数据模式，样本=总体，比如淘宝进行用户行为分析时会就一个用户在淘宝里的所有行为进行技术分析，而谷歌对流感的预测则是对所有相关词汇搜索行为进行技术分析。
书里说，只有5%的数据是结构化且能适用于数据库的，如果不接收混乱，剩下的
95%的非结构化数据都无法被利用。
用户在互联网上的行为，其实就是一种数据，比如鼠标停留位置、搜索输入语言、项目点击次数等，但是这些数据其实都不是标准化、结构化的，用户搜索板蓝根、感冒灵、吃什么水果治感冒等都说明用户可能感冒了，但是其输入的搜索文字确实不一样的，如果要精准地按照感冒两个字来判断用户是否感冒，其数据分析结果和实际结果应该会存在比较大的差距。
大数据时代的商业变革分为内容数据化、数据价值实现、数据公司类型三部分，随着信息技术的变革，我们将文字、方位、沟通甚至是世间万物都变成数据，然后通过数据的再利用、重组、扩展等实现价值，创造大数据公司。
同时，根据所提供价值的数据本身、技能和思维三种不同来源，分别出现了基于这三种来源的互联网公司，而谷歌、亚马逊等则是包含三者，全面发展的大数据公司。
大数据时代的管理变革则分为大数据的风险和自由度掌控。
大数据带来的风险主要包括个人生活的监视、隐私的泄露、预测惩罚以及数据独裁，对此，通过一定的管理变革，比如个人隐私保护从个人许可到让数据使用者承担责任，预测分析并不决定个人动因及相应惩罚，避免数据独裁而培养大数据算法师以及反数据垄断大亨等，来限制大数据的发展不超过我们可以控制的范围。
《大数据时代》作者抛出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因
果；从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力；大数据帝国前夜的脆弱与不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题”。
二、对大数据的感悟思考
书中对大数据的价值的分析，主要是站在数据处理角度，分析数据的再利用、重组数据、可扩展数据、数据的折旧值、数据废气、开放数据等带来的数据创新价值，而我的思考方向则是从互联网行业角度出发，分析开放平台、社交网络、电子商务等利用大数据后所获得的改革优势。
（一）大数据与开放平台
大数据时代到来之际，开放平台确实面临着机遇和挑战。
开放平台的核心价值是分配流量和消费资源给开发商和应用，同时提高平台本身用户的活跃度和粘度，怎么把平台的流量和用户更好地分配给第三方应用，把平台效率最大化是一个巨大的挑战，而大数据是解决这个挑战的重要手段。
开放平台收集了大量的用户数据，随着大数据的出现，数据的总和比部分更有价值，当我们将多个数据集的总和重组在一起时，重组总和本身的价值也比单个总和更大。
由于开放平台在信息价值链中的特殊位置，能收集流向每一个API接口的用户数据，寻找各个API接口数据之间的联系，通过数据重组寻找数据间联系，创造数据价值。
平台通过数据再利用和数据重组所获得的数
据分析结果，可以预测用户的喜好，决定对用户的应用推荐种类和先后关系，对平台流量和用户的流向起到一定的引导作用，有助于实现效率的最大化。
（二）大数据与社交网络
大数据的价值体现在可以挖掘用户的行为习惯和喜好，在凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化。
比如新浪微博的智能排序功能，根据用户的关注、标签和微博内容等相关信息，帮助用户梳理微博内容，对同类微博进行合并，对可能感兴趣的微博内容进行优先展示，就是利用大数据挖掘用户的关系和喜好，提高用户体验。
书中“数据化”一章讲述了随着信息技术的变革，文字、方位、沟通乃至世间万物都可以数据化，也就是数据的丰富度。
社交网络的兴起，大量的UGC（User Generated Content，即用户生成内容）内容、音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据的出现都依赖于大数据时代的技术发展。
而这些信息，恰恰可以成为用户之间建立关系或产生交流的催化剂，从而提高社交网站的用户活跃度和粘度。
社交网络越来越成为网民生活中不可或缺的一部分，而用户也更容易在社交网站上表露自己的身份信息和习惯喜好，有利于社交网站聚集有价值信息的同时，也会带来更大的数据隐忧。
首当其冲就是隐私的泄露，即使我们在新浪微博、豆瓣等社交网络
上用匿名的方式企图保护自己的隐私，但是在大数据时代，随着数据量和种类的增多，大数据促进了数据内容的交叉检验，又让我们的隐私无处逃遁。
同时，互联网的出现，使得对网民的监视更容易、成本更低廉也更有用处。
社交网络收集的数据相较于搜索引擎、视频网站、门户网站等其实更贴近用户生活，其大数据战略也就要更注重对用户隐私的保护，不要让大数据发展超出能控制的范围。
（三）大数据与电子商务
电子商务本质上是一种销售模式，与线下相比它具有更容易获取消费者数据、商品数据的特点，天猫双十一那天，就有2.13亿独立用户访问，超过1亿笔订单，191亿销售额，这些数据并不只是衡量网站当日的销售情况之后就可以功成身退，而是可以通过用户的购物以及其他行为，分析用户喜好，实现个性化页面展示和推荐，提高广告转化率。
同时，类似京东商城等自建物流的B2C电子商务网站，通过相应的大数据分析，有利于合理安排仓库库存，调配物流路线，在效率提高和成本节约上发挥重要作用。
我们在对购物用户群体进行分析时，经常会将其分为三类，第一类是购物目标明确，情况知道自己要买什么东西；第二类是购物目标模糊，知道自己要买的商品类别，具体的品牌、外观、价格等特性并不全部都清楚；第三类是没有购物目标，只是以一种随便逛逛的心态，进入购物网站，看到喜欢的也会考虑购买。
而大数据战略可以帮助电子商务网站利用用户之前购物所留下的信息，包括曾经购买过什么，收藏过什么，浏览过什么等信息了解用户的喜好，向其推荐可能喜欢的商品，可以增加第一类用户的额外消费，同时简化后两类用户的寻找过程，提高流量的转化率。
同时，对电子商务企业来说，对大数据的充分利用，就可以探索进行个人化、个性化、精确化和智能化地进行广告推送和产品推广，有利于进行更便捷的用户调研，更精准的产品营销，以及更完善的售后监测。
三、大数据的现实应用
如果我们应用大数据思维，就应该让数据活起来、信息连起来、成果用起来。
解决的路径应该是：智能化的增值服务，商业活动的增信服务，线上线下供需对接服务。
要了解公众关心什么，希望参与什么，创新主体在想什么、有什么、能够做什么，这些互动都可以通过大数据的平台、互联网的平台得以实现，同时成果可以作为政府决策的重要参考。
通过政府和社会的数据资源开放共享，使小数据成为大数据，成为价值高、寿命长的数据。
让公众参与创新行动。
迎接大数据时代，无论是政府还是企业都责无旁贷。
我相信，未来的大数据的发展会如作者所说的，是一场生活、工作与思维的革命。
