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大数据在知识管理中的应用论文
摘要：对于crm数据挖掘的应用程序，本文做出了系统性的总结和研究，这包括了面向crm数据挖掘的体系和结构，立足于客户生命周期的角度，并结合本行业发展的前景，对crm中的数据挖掘进行了分析。
关键词：数据挖掘；客户关系管理(crm)；知识发现。
如今，经济全球化发展的速度不断加快，在市场经济的背景之下呈现出蓬勃发展的局面，外加互联网技术的日益普及化，促使当前的市场竞争不断加剧。众所周知，客户对于一家企业来说至关重要，因此为了更好的促使现代企业发展顺利，理应不断维护好企业与客户之间的关系。这种关系对于不断增强企业的综合竞争力十分重要，因此企业不断改善客户关系，便成了企业发展中一项重要的任务。客户分析是企业发展中处理好客户关系管理的基本，然而如何做好客户分析呢，这就需要对数据挖掘进行应用，数据挖掘的研究应用在现代企业客户关系管理意义非凡。
1crm体系结构。
客户关系管理(customerrelationshipmanagement，crm)起源于上个世纪的八十年代初期，首次提出了接触管理，也就是不断收集客户与企业联系的所有有关信息。到了九十年代初，又增加了电话服务以及客户服务支持数据等相关的分析。经过20多年的发展，如今企业发展中的客户之间的关系其管理的手段和方式逐渐走向成熟化，并且在理论和实践方面不断成熟化。crm是一个把客户看做中心的营销理念，通过信息化的技术方式，重新设计企业业务单元，优化工作中的每一个环节的过程。它将现代信息技术也就是我们常说的互联网技术、多媒体信息技术、电子商务技术、数据仓库管理信息技术、专家数据管理系统以及人工智能呼叫中心等融合在了一起。crm具有较强的自动化特点，并且能够处理好销售与客户管理之间的关系。它的目的在于不断的缩短销售的周期以及销售中投入的成本，进而不断增加企业在盈利方面的能力，并且寻找一片新的产品市场，逐渐增加企业的业务领域，从而提高潜在客户以及忠诚客户的满意度，盈利能力以及忠诚度等。
2crm中数据挖掘的应用研究领域。
2.1从客户生命周期角度分析数据挖掘技术的应用。
从crm的广义来看，可以简单化的理解为管理所有的和客户之间的一系列互动。在购买实践的过程中，这就需要运用多种信息对客户之间的多维关系进行预测以及分析。在不同的阶段过程中，客户关系可以看做是客户的生命周期。一般说来，客户的生命周期可以划分为3个主要的过程：其一是寻找到客户，其二是能够提升客户的价值，其三是不断维护好效益客户，使其持续受益。如果实现了各个阶段效益的最大化，便可以在此基础上不断提高企业的利润。其一是借助数据挖掘寻找潜在的新客户：crm中首先应该做的便是识别那些潜在的客户，寻找到之后就要尽可能使其转变成企业发展中的忠实客户，数据挖掘可以帮助企业实现这一切。其二是不断提升客户的价值：通过客户盈利能力的相关具体化分析，进一步挖掘和预测客户本身所具有的盈利能力以及未来的具体变化；通过对客户购买模式的相关研究，实现客户的细分化，这样一来可以针对性的提供更加具有针对性的个性化服务，从而能够有效的实现多维化的交叉销售。其三是维护好客户，要及时的对客户忠诚度进行分析研究，以防客户流失。借助数据的深入研究和挖掘，及时分析好客户的历史交易记录，提醒消费者行为，并提出相应的对策和建议。
(1)零售业crm中的数据挖掘零售业crm它是数据挖掘领域中最重要的应用方面，伴随着网络以及电子商务模式的不断发展而呈现出繁荣发展的态势。通过对零售数据的挖掘可以对客户的购买行为进行识别和具体化的分析，并且及时发现客户的购买嗜好以及未来的购买趋势，这样便不断提高了服务的质量，为客户满意度的提高提供了条件。例如，我们可以借助多个特性化的数据进行全面的销售，这样一来便实现了客户与产品之间的多维联系，使用多维、相关化的分析来做好促销的'有效性，借助序列模式我们可以挖掘客户忠诚度，通过相关性分析可以为购买参考提供建设性的意见和建议。(2)电信业crm中的数据挖掘当前的电信行业，已经从纯粹的市话服务领域不断转向提供一些综合性的电信服务。它能够把互联网、电信网以及其他的各种通信和计算融合在一起，这是时代发展的大潮流。借助数据挖掘等相关技术可以为一些商业化的实践提供条件，确定好电信服务的基本方式，捕捉每一个盗窃，从而更好地借助技术方面的资源，实现颇具人性的服务。电信数据一般具有多维化的分析功能，可以实现数据的识别与比较，更可以实现数据通信与系统负载等。通过量化分析，聚类分析以及异常值分析对盗用、异常模式进行识别和破解。(3)金融业crm中的数据挖掘如今，大部分的银行以及一些金融性的专业机构能够为客户提供了多种选择，例如最基本的储蓄、投资以及信贷服务等。有时也可以提供一些保险和股票服务。在金融市场中，数据生成已经相对成熟，从整体看来金融领域的数据相对较完整、可靠，它为数据分析提供了基点。下面的几个是平时常见的应用情况：通过多维化的数据分析、挖掘可以做好数据仓库的基本任务；通过特征比较研究做好数据的衡量和计算帮助客户对贷款偿还进行科学化的预测和分析；通过分类以及聚类的方式对客户群体进行识别，对目标市场进行分析；借助数据的可视化以及关联性分析对金融洗钱以及其他的一些金融犯罪进行侦破。
作者:吴磊单位:吉林省长春市吉林建筑大学计算机科学与工程学院。
参考文献。
[2]潘光强.基于数据挖掘的crm设计与应用研究[d].安徽工业大学.2011。
[3]石彦芳,石建国,周檬.数据挖掘技术在crm中的应用[j].中国商贸.2010(02)。
[5]郑玲,陶红玉,阚守辉.数据挖掘在crm中的应用[j].中国电力教育.2008(s3)。
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大数据在知识管理中的应用论文
档案是对个人和单位各种情况的及时记载，档案的管理效果直接影响到企事业单位的生存和发展。因此，根据具体情况，了解知识管理的重要作用，分析档案管理中存在的问题，采取合理的措施，在档案管理中引进知识管理，规范档案管理，提高档案管理质量和管理效果是值得深思的问题。
一、基本概念。
知识管理是一个新兴的概念，既包括了对知识本身的管理，同时也包括了所有和知识相关的其他资源的管理。是现代的一种新型管理模式，它是指通过有效途径，构建知识及知识体系，并把知识运用于管理的复杂过程。在知识管理中人占主导地位，人是创造者和实施者。知识是知识管理的主体，通过人们对知识的组织加工和有效管理，能够把一些无形的如个人工作技巧、思考方法等通过人类的智慧转化成可以有效运用的知识资源，使知识管理的范围得到拓展，通过资源共享，促进知识的'交流，提高服务质量。
和传统的档案管理相比，运用知识管理，改变了以往注重档案管理的严密性和局限性，知识管理通过对知识的整合，形成一个完善的知识资源体系，通过资源共享，使原来不变的，闲置的知识能够转变成价值。进而使档案管理范围得到拓展。知识管理可以通过现代化的信息手段，为用户提供更多、更深入的服务，促进知识转化为价值，从而提高经济效益和核心竞争力。因此，在档案管理中引入知识管理，可以促进档案信息的利用，提高档案管理所产生的价值。
三、档案管理存在的问题。
由于知识水平和自身修养等原因，一些档案管理人员基本素质较低，在当今的信息化普及的时代，仍有些年龄偏大的档案管理人员电脑的操作能力和对一些系统软件的理解运用能力较差，无法适应档案信息化管理的需求。有些单位技术设备陈旧，电脑的内存不足，系统无法升级，对一些软件不予以识别，致使工作效率低，工作人员的工作负担加重。一些档案管理人员对自己的工作重视不够，忽视了自己的职责，缺乏对档案的保护意识，给工作带来不必要的麻烦。在档案管理过程中，各种信息缺乏统一的管理和调用，信息之间相互联系性较差，不利于查阅和有效运用。
（一）提高认识，转变观念。
无论领导还是档案工作者都要提高认识，转变观念，正确理解知识管理的真正意义，重视知识管理在档案管理中的作用。加大宣传力度，定期组织理论学习，了解档案管理的有关知识，明确档案管理的价值，人人做新型档案管理的支持者和知情者，强化档案的信息化建设，增加相关知识管理方面的内容，比如知识检索、知识创新、知识整合等，让知识管理更好地为档案管理服务。
（二）加强队伍建设。
加强档案管理的队伍建设，提高档案管理人员的素质。定期组织业务学习，学习档案管理和知识管理的理论知识以及实践经验，了解当前形势和档案管理现状，从而使档案管理人员的业务水平和自身素养不断提高，在可能的情况下，加大资金投入，加强人才培训，多为档案管理人员提供外出学习和参观机会，学习其他单位先进的管理方法，开阔视野，不断丰富自己的知识和经验，并把所见所闻经过加工，取长补短，运用到自己档案管理的工作实际中，提高档案知识管理水平。提高部分档案管理人员的计算机运用能力，实行一帮一，让一些年轻的工作人员多为他们指导，为他们解决一些技术问题，提升他们的业务能力。聘请优秀的档案管理人员或知名人士来做讲座，为档案管理队伍注入新鲜的血液，促进整个队伍建设。
（三）完善管理模式。
建立健全各种管理制度，根据本单位的特点，制定符合单位实际的知识管理制度和具体实施办法，在具体运行过程中不断总结经验，发现问题及时进行修正，分析知识管理的运用效果，给出更有效的策略。建立健全知识管理投入机制、系统建设管理、知识交流机制、知识发布制度等内容，完善资源共享制度等。建立知识管理的奖励激励制度，对知识运用的资金投入、支付相关的知识管理、知识培训制度等进行合理的编制。
（四）充分运用知识管理。
把知识管理有效运用于档案管理中，档案管理人员可以通过网络技术，加大对知识的收集力度，对提供个人经验、管理策略等无形知识的成员适当地给予鼓励和激励，创新档案管理模式，利用知识管理整合现有的档案资源，把网络上的其他档案资源丰富到档案管理体系中，进而构建更完善的档案管理知识体系，扩大资源的范围，提高档案资源的准确性、真实性和完整性，促进档案知识的资源共享，使档案信息发挥应有的作用。
五、结束语。
把知识管理运用于档案管理，是顺应时代发展的需求，也是提高档案管理效果的必然选择。在实际工作中，明确知识管理的意义，建立健全知识管理制度，提高档案管理工作者自身的素质，勤于思考，努力进取，转变档案管理方式，运用知识管理有效解决档案管理中存在的各种问题。通过知识管理方式，使档案管理有质的飞跃。为使档案管理能更好地为社会和大众服务而不懈努力。
【参考文献】。
[1]张淯.知识管理背景下民营企业档案管理信息化建设研究[d].南昌大学,.
[2]霍燕.基于知识管理的企业档案价值研究[d].天津师范大学,2016.
大数据在知识管理中的应用论文
在当前的知识经济时代下，图书馆管理所面对的环境也发生了显著变化，图书馆管理要想更好地满足社会公众需求，创新知识资源，将知识管理应用在图书馆管理中显得尤为重要。笔者就对知识管理在图书馆管理中的应用进行了简单的分析和探讨。
知识管理是指在组织中搭建一个量化和质化的知识系统，通过对组织中的知识和资讯进行分享、创造、存取、更新以及创新等活动，逐步反馈到知识系统中，从而形成不间断的累积，个人与组织的知识成为组织智慧的循环，属于组织管理的智慧资本，以便更好地顺应当前知识经济发展的需求。而图书馆知识管理则是指既包括了对图书馆显性知识的运营管理，又包括了对图书馆隐性知识传播管理。
图书馆知识管理的特征主要表现在以下两个方面：(1)共享性与公益性。这是图书馆知识管理的显著特征。一直以来，促使公民自由平等地获取知识，实现全人类的知识共享是图书馆根本的精神追求。也就是说，图书馆知识管理环节中，凭借对社会公众知识的整理、分类及编排，实现对知识的集合;(2)重视对知识的管理。通常数据及文献等编码形式存在的客观知识是图书馆知识管理的基础，而图书馆的用户、图书馆的员工以及供应者所具备的知识以及在实践活动中所积累的宝贵经验为实施管理提供了重要的前提。
大数据在知识管理中的应用论文
（1）在旅游区的应用。大数据已逐步运用到旅游行业中，尤其是省级旅游局及5a级旅游景区，不断地结合企业自身的信息技术优势，当地政府积极开展旅游行业的`开发，推动旅游产业的升级。利用大数据信息进行分析，还可以根据数据分析了解游客的偏好，为旅游企业发展提供对应的产品与服务。对大数据进行分析能够具体的了解到景区，相关的服务设施能够更受游客的喜欢。
（2）在旅游行业的定位。企业对大数据进行挖掘与分析，能够掌握客户的具体需求与偏好，通过具体的信息进行正确的战略部署，不仅能够推动企业自身的产品升级，还能够加快企业的创新与改革。将大数据运用在旅游行业中，能够推动旅游企业自身的市场定位，及时整理数据分析数据中的信息价值，能够通过数据信息对市场进行新的开拓，更进一步挖掘市场。利用市场信息的精准定位，推动旅游产业的快速发展。
（3）旅游市场的营销利器。如今互联网传播速度如此之快，通过对大数据进行分类整理，可以形成一个巨大的数据行业，从中能够得到整个市场的发展趋势以及相关信息。由于信息总量的上涨，可以有效地提升整个旅游市场的行业需求，能够推动旅游行业的有效发展。旅游行业通过大数据进行分析，还可以对市场的变化进行有效的应对。在越来越激烈的市场竞争中，可以更加准确的对自身的市场定位进行分析，进一步完善自身的产品定位，实现旅游行业的快速成长。
3结语。
通过上述分析能够看到，随着信息时代的到来，大数据的不断发展。旅游行业通过对大数据进行数据整理与分析，可以更有效地提高整个旅游行业的升级与转型，为客户提供多样化的产品与服务。通过对旅游行业的不断更新与发展，能够及时地利用大数据对信息进行处理，以此来推动整个旅游行业的发展。
计算机信息数据隐藏论文
摘要社会生产力的发展带来了科技的不断进步，从而带动了空间数据采集技术的发展，人类迫切需要更新数据挖掘的知识和方法来应对日益复杂的数据。
海量的网络数据记录下人们生产和生活的各种信息，怎样对计算机采集的数据信息进行合理分类、科学应用成为一个为我们所关心的问题。
然而由于数据量越来越大，传统的数据挖掘技术的局限性和弊端也慢慢凸显，更为完善的计算机数据挖掘技术硬象而生。
数据挖掘技术是一种科学有效的数据处理方式，它为应对信息爆炸，海量信息的处理提供了科学有效的手段。
计算机数据挖掘技术顺应了时代和社会的发展，也逐渐成为社会关注的焦点。
通过人们长期对数据处理技术的研究和开发，计算机数据挖掘技术应用越来越广泛。
计算机数据挖掘技术在是当前计算机科学研究的活跃领域，在我们的社会生产和生活中都发挥着重要的作用。
计算机数据挖掘技术能够从庞大的信息库中发掘出有价值、有意义的信息并发挥它们在现实生活中的作用，具有广泛的应用前景。
只有充分地了解这门技术，才能更好地运用它。
数据挖掘，就是通过一些方式从大量数据中获得有用或是有潜在利用价值的并应用到现实中的一个过程。
计算机数据挖掘技术是一种热门并且实用性强的科学艺术在我们的社会生活生产中在不同的领域发挥着极其关键的作用。
计算机数据挖掘技术的系统性比较强，面对多样化的信息处理起来也更有技术性。
面对日趋多样化的处理对象，计算机数据挖掘技术可以更迅速准确地处理和提取信息。
运用到企业方面这门技术可以帮助企业巩固经营竞争地位和提高经济效益。
比如金融企业中重要的就是要对进行的投资的风险做出较为准确的评估，从而将风险降到最低。
社会经济在不断发展，相同类型的企业也越来越多，这直接导致企业的竞争力受到同种类型企业的威胁。
如何每个企业都在思考怎样从众多企业中脱颖而出，获得更好的前途。
要想打败对手企业，不光要追求自身的发展，更要知己知彼，百战百胜。
这就需要我们利用计算机数据挖掘技术对竞争企业进行系统的分析调查，从而实现自身的发展和进步。
譬如电子商务企业最注重的是网站的浏览量和点击率以及成交率，运用计算机数据挖掘技术可以系统全面的分析和比较客户购买或推荐的产品，及时感知电子商务市场动态，赢得市场先机，在经济市场占得一席之地。
计算机数据挖掘的首要任务是利用计算机技术是从庞大的数据库中发现隐含的、有意义的、有实际用途或潜在用途的知识。
首先需要按照一定的标准把数据对象划归成不同类别。
然后通过对历史数据的分析找出规律，并建立模型，通过模型对未来数据的种类和特征进行分析寻找数据的规律。
有时为了将分析结果与企业的市场现状进行联系，就要对大量的数据进行分析，从中发现满足一定支持度和可信度的数据项之间的联系，或者也可以通过对数据库中的孤立点数据进行分析，寻找有价值和意义的信息。
最后还要对数据挖掘的结果进行变异分析。
在军事方面计算机数据挖掘技术也起到了重要作用。
我们的社会信息化特点越来越明显，军事涉及的领域越来越宽泛，且更加注重利用新型媒体网络技术来搜集、分析、整理数据。
利用这种技术不光可以完善自身的实力，也可以精确地分析对方的情况，从而确立最正确的作战方式，最终取得胜利。
在数据挖掘方法中，使用计算机是一种新型并且复杂的分析方式。
其过程是首先要进行全面的数据准备，准备的数据一般是经过长期积累的相同类型的数据。
而且清除一些与需要的主题没有关联的数据也是很重要的一步，这是进行数据挖掘的前提。
其次要分析一下这些准备数据的来源，查阅相关的资料和文献，为挖掘数据做准备。
准备工作完成之后就可以根据数据分析的目标开始数据挖掘的工作了，通过一定的分析技术获得进一步精细的数据，最后进行评和整理精细的数据，看预期的目标与效果是否达到。
3计算机数据挖掘的技术方法、应用领域和挑战。
计算机数据挖掘的技术方法趋向多元化，主要有以下有几种类型：
(1)传统统计分析：这种技术包括相关分析、回归分析及因子分析等，有经典模式为前提。
(2)人工智能技术：作为一种近年来新兴的数据挖掘技术，人工智能技术有着更广泛的应用，可以对数据进行推断和智能代理。
(3)决策树：这是一种相对来说更加直观简单易理解的数据挖掘技术，具有一定的分类规则，在计算机数据挖掘中处于重要地位。
计算机数据挖掘技术的出现为许多领域带来了福音，其最大的运用领域就是商业领域。
不管是企业发展竞争还是电子商务方面的发展都离不开这门技术，都需要对庞大的信息数据库进行挖掘;在信息管理、军事管理等方面也需要计算机数据挖掘技术也发挥强大的处理数据的能力。
计算机数据挖掘技术的出现和发展是社会发展过程中的必然进步，人们的工作和生活都变得更加便利尽，但是其发展仍旧面临着挑战。
首当其冲的一点便是数据的安全性受到了威胁，先进的数据挖掘技术可能会使个人隐私曝光在大众面前，这将可能引发人们对于这门技术最大的争议。
4结语。
人类的发展和社会进步导致了计算机数据挖掘技术的必然出现，这门技术正在世界范围内发挥着影响。
它也在很多领域为我们带来了便利，取得了应用上的成功，推动了各个行业的兴起与发展，然而在应用技术获得方便和效益的同时应该我们也要充分认识它将面临的挑战并积极应对，正确理性的认识和运用这门技术。
参考文献。
[1]苏新宁，杨建林，江念南，栗湘.数据仓库和数据挖掘[m].北京：清华大学出版社，.
[2]姜跃.浅谈数据挖掘技术在电子商务方面的应用[j].电脑知识与技术，2006.
[3]马洪杰;曲晓飞;数据挖掘技术的过程和特点[a].面向21世纪的科技进步与社会经济发展(上册)[c]，.
大数据在知识管理中的应用论文
通常情况下，将知识管理应用在图书馆的主要目的就是通过强化图书馆员工间的沟通和交流，来推动员工学习能力的提高，激发员工创新意识，这样就可以促使员工以更饱满的热情投入到图书馆管理活动中，培养员工的学习兴趣，以便真正达到获取知识的良性循环。
1.革新图书馆组织结构，打造学习型组织。
一般而言，在传统的图书馆组织结构中，往往存在严格的等级制度，这样不但降低了信息的传递速度，而且不利于加强员工间的交流，久而久之，就会致使图书馆组织缺乏创造力，不能更好地顺应当前信息时代发展潮流。但是，将知识管理应用在图书馆管理活动中，就能够促使图书馆组织结构逐步得到优化，促使以往的'组织结构向扁平化方向发展，这样在简化传送机制的同时，也达到了知识的共享。
知识管理应用在图书馆管理活动中的一个重要特色就是最大限度将知识管理的思想和理念应用其中。与此同时，我们应明确，服务是图书馆知识管理的核心理念，并通过服务来促使知识价值得以实现。因此，将知识管理应用在图书馆管理活动中具有重要的作用和作用，从而就可以摒弃传统图书馆管理误区，逐步建立知识管理的深思方式是很有必要的，这样才能切实提高文献资源的利用效率，通过提供以人为本的知识服务，更好地满足社会对知识信息的需求。
新形势要求图书馆要立足于知识管理共享原则之上，构建知识管理系统，有意识地积累并保存相关的知识资产，以便推动内部信息的沟通，从而真正实现内部知识的共享。与此同时，要充分认识到知识管理系统是集知识收集、组织以及传播管理技术于一体，呈现出综合性、专家性和系统性特点，是实现知识管理的一项重要工具。
参考文献：
大数据在知识管理中的应用论文
21世纪属于知识经济时代，传统的图书馆管理模式已经无法适应当前形势的发展需求。然而，将知识管理应用在图书馆管理活动中，就能够很好地解决传统图书馆管理活动中存在的理由，而且图书馆知识管理不断革新管理方式，创新管理理念，顺应知识经济发展，在满足服务社会公众需求的同时，还促使各项知识资源得到创新。
2.图书馆知识管理是顺应知识经济时代发展的必定要求。
在当前的新形势下，知识已发展成为一项重要战略资源，属于衡量社会进步的一项重要参考指标。信息已经发展成为人们生活中的一项重要资源，而整个社会对信息的需求也与日俱增。高校图书馆作为获取知识不可缺少的一部分，需要以全新的视角及先进的应用策略正确认识当前形势，以便更好地发挥其服务、教育及传播功能，同时要凭借知识来促使图书馆员工应变能力的提高，而且还可以激发员工的创新精神，促使知识资源和人力资源得到优化，从而更好地顺应知识经济的发展需求。
计算机信息数据隐藏论文
[摘要]目前，计算机挖掘技术作为一种新兴的不断发展进步的一门新技术，在我们的社会生活、生产中在不同的领域发挥着其重要的作用。
计算机数据挖掘技术不仅仅具有较强的系统性，更是拥有对数据库不同数据的强大处理能力。
本文介绍了数据挖掘的概念、对象、任务、过程、方法、应用领域及其面临的挑战。
大数据环境下的知识管理论文文
19世纪末随着电视的兴起，电视媒介很快成为了媒介帝国的新宠，它的光辉让纸质媒介黯然失色。
甚至有人断言报纸将会逐渐消失。
但是进入21世纪后，网络的强势崛起带动了大数据洪水般的涌入。
大数据的发展正在悄然改变着各种媒体的势力格局，电视媒体的优势正在消失。
大数据又被称为称巨量资料，它不采用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。
大数据具有四个特点：volume(大量)、velocity(高速)、variety(多样)、value(价值)(《大数据时代》维克托・迈尔-舍恩伯格，肯尼斯・库克耶)。
大数据让新闻从业者拥有了一种前所未有的力量，即通过对海量数据进行分析，获得潜藏在数据之下的趋势、真相或深刻的洞见，并且这种结论是无可辩驳的事实。
目前多数媒体，特别是电视媒体存在一种现象，认为单纯地把数字罗列在屏幕上就是电视新闻。
这是一种误区，或者说这种做法是把大数据和传统意义上的政府简报上的数字新闻混为一谈。
大数据并不等同于数字，大数据新闻也不等于数字的堆砌。
大数据新闻侧重的是对海量数据的分析和发掘。
甚至可以说“大数据新闻”并不能算是一类新闻的创新形式，而是将大数据思维内化到生产实践及样态创新之中，通过对一系列的简要事实的相关性的表达，揭示出事实背后的意义。
因此，目前一些媒体以简单数字、图表罗列的新闻，并不是数据新闻。(《数据新闻与大数据思维的应用》陈昌凤)。
在这种背景下，电视媒体的优势即生动的表现形式几乎可以忽略。
媒体之间的竞争演变成了编辑记者之间能力的竞争。
电视媒体怎样在新的环境下求得生存?
首先我们要知道在新的环境下，受众发生了哪些变化，传播者面临着哪些挑战。
对受众来讲，从读文时代到读图时代，进而从听声时代到动画时代，他们面对的媒体表现形式从单一到复杂，从单一感官到立体包围，虽然信息量爆炸性增长，但是真正存入到受众脑中的有用信息不增反减。
这些信息由链式的逐渐分解为碎片式的。
结果是表面上传媒达到了自我的传播目的，但实际上很难得到预期结果。
同时，对受众来讲，片段式的信息也很难在他们头脑中形成自我意见。
所以随着媒体的发展，传播效果是逐步瓦解的。
但是在大数据包围的情况下，这种情况正在发生着逆转。
“受众需要的是对信息更明晰的呈现、更准确的分析和更深层的解读”(彭兰.“大数据”时代：新闻业面临的新震荡[j].编辑之友，2013(1).)广播电视对数据的表现形式没有质的突破，还是停留在图表、图片，再加上主持人的解说。
文字媒体在表现力方面并没有劣势，甚至在深度分析上略占上风。
因为文字的分析相对于画面的解读更能引起受众的思考，而不是停留在大脑皮层的表面上。
对传播者来讲，最重要的是转变新闻思维。
传统的采编技能已经远远不能满足新时代的要求。
他们首先要熟练地使用计算机，调取和处理海量的数据。
还要掌握分析、处理数据的能力。
采编人员通过对数据的分析和解读，掌握宏观上的'数据动向，进而发现问题的所在，在数据下挖掘沉睡的新闻信息。
而这要求记者不仅具有新闻专业技能还要拥有专门领域的知识。
广电媒体的从业人员要做到“既广又钻”不仅要向专业人士请教还要向文字媒体的工作者学习。
最后广电媒体的采编人员还将自己的分析呈现在媒体上，怎样清晰并流畅地表达观点，图表当然能够完成，但是怎样在表现方式上寻求突破，这就给广电媒体的编辑、记者提出了挑战。
迎接挑战就要寻求变化。
这种变化从根本上说是思维方式的变革。
新闻工作者，特别是广电媒体的新闻工作者日常给观众提供的是新闻信息，即事实。
但是这种事实往往是片面的，或者说是一部分事实。
数据新闻恰恰相反，它要求新闻工作者对数据进行挖掘和总结，力图从中找到某种趋势，凸显某种重点，给受众展现全部事实的真相。
这就要求编辑、记者具有全局观和整体思维，不能局限于某一单独事件和特定环境。
除了思维方式，表达方式也亟待突破性的变革。
图标、趋势图虽然可以直观的表达编辑、记者的思想。
但是抽象，难以理解的特点让一部分文化程度低的观众不得要领。
所以生动、通俗的表达方式是让数据新闻更好传播的桥梁。
怎么样才能做到表达方式生动?广电媒体具有自身的特点，它可以借助动画的表现手法立体、生动地表述新闻的意义。
当然广电媒体对数据新闻的表现方式还有待探索，但是寻求更加通俗易懂的表达方式，这个方向是不变的。
最后还是传播方式的变革。
随着网络的兴起，媒体融合已经成为了传播的大方向。
单一的传播方式难以形成有效的传播效果。
而通过广播、电视、报刊和网络的联合传播往往能起到事半功倍的作用。
四类媒体各有所长，表现方式、叙事方式、评论分析、传播速度以及及时反馈，媒体融合可以互相弥补，形成组合拳，在数据新闻的大背景下更有作为。
大数据环境下的知识管理论文文
跟着企业信息化的请求,国有企业的文档管理尽管履行了电子化、网络化,然而仍有许多纸质文档占用大量的存储库房、橱柜以及文档架等空间。文档机构将文档转化为知识的能力严重不足,这使患上本来步入半衰期的文档资源直接进入休眠期甚至死亡期,进而致使掌握着企业最有价值信息的文档机构在数字化时期不断边沿化。尽管文档机构所珍藏资源实现了数字化贮存,但这些资源长时间处于休眠期,并无实际价值意义。
跟着数字化、电子化,网络化时期的来临,文档管理的管理模式阅历了实体管理、信息管理、知识管理进程,这演变进程实际是文档价值的升华与知识内涵的拓展进程。知识管理是指通过对于企业内外各种信息、知识进行有效的辨认、全面的搜集、科学的加工以及充沛的运用,并且通过增进知识同享、激励知识立异、实现知识增值,从而来提高企业的应变能力以及立异能力。基于文献的梳理,文档管理与知识管理的钻研集中于构建知识管理的请求。笔者认为企业文档是企业首要的知识资源,是企业知识管理的基础;同时,文档管理是维护企业知识产权的有力武器。知识管理是实现隐性知识价值的途径,而文档管理是对于显性知识的管理。从文档管理与知识管理的性质来看,文档管理是使归档文件的有序化以及结构化,实现文档的应用价值;而知识管理是通过对于文档的搜集、加工、应用、编研以及信息化管理等手腕,将文档转化为知识资源。从文档管理与知识管理的共同性质来看,它们都是对于信息资源进行加工,提掏出有价值的信息,为企业提供服务。
传统的文档管理是以纸质文件为管理对于象,而现在多以电子文件与纸质文件互为交融的资源为管理对于象,并且注重知识管理、知识同享与知识立异。
业务流程再造是企业管理对于组织流程重组的1种管理思想。文档业务流程再造是以文档业务流程为改造对于象以及中心,以关切客户的需乞降满意度为目标,对于现有的文档业务流程进行根本的再思考以及情势的再设计,使患上企业能最大限度地适应新形势下的现代经营环境。文档管理的流程再造是以文件管理的流程为基础,实现文件“发生、运转、归档、永远保留或者烧毁”流程的改造与知识管理的前端节制,流程再造是依据文件管理的流程履行文件前端节制,主要是对于企业内部文档而言,将发生于职能部门的文档,经由初次加工,送入文档机构,由文档人员依据企业文档管理的标准体系进行再次加工,然落后行归档,通过数据发掘的知识管理平台提取知识,最后通过服务平台提供给用户。
传统的文档管理人员的职能是接受、保管、排序、借出、归档等基本职能,然而基于知识管理的文档管理模式中,更要注重知识的产出,注重资料违后暗藏的有价值的知识。这请求作为介入信息管理、知识管理的工作人员提高自己的素质与工作能力,掌握管理学以及现代企业管理知识,熟识企业业务流程,同时晓得应用科学技术提高自己的工作效力。
大数据时期象征着企业的数据量多而且结构化数据与非结构化数据并重。基于知识管理的企业文档管理模式注重知识管理、知识同享、知识立异。大数据到来,对于知识管理的模式提出了新的请求。现有管理模式的搜集视角狭隘,而在大数据违景下,文档机构的珍藏应多元化发展,从广泛视角搜集文档资料,更多关注1些繁杂化、碎片化、底层化信息的搜集。
目前,咱们从文档流程与数据流程两方面进行文档管理。咱们重视文档的前端节制,然而只是对于文档发生以前的文件做出简单鉴定与加工处理。这样的处理并无减轻文档机构人员的工作量,而是加剧了文档机构重复性鉴定与加工处理。文档资料的冗余性、繁杂性致使了知识提取工作量沉重,提取知识不可靠性。所以对于文档的前端节制来讲,文档发生以前的文档鉴定法子与文档的标准化格式是无比必要的,选择正确的文档鉴定法子能快速判别文档的价值,提高文档输入速度,而文档标准化格式处理是发掘知识的基础。
人材资源是企业文档管理的症结。传统的文档管理模式中,只请求工作人员有归档、搜集资料、查询等基本知识,而跟着电子化、网络化的推动,企业请求文档机构人员除了了具备基本服务素养,还要晓得信息化技术。然而在大数据违景下的企业文档管理,这些素养还远远不够,文档工作人员不但要晓得现代企业管理理论,熟识企业业务流程,还要拥有数据处理能力,能够运用先进的技术提高工作能力与效力。工作人员要从数据的视角看待文档,以大数据理念推进文档的管理与服务。从管理层来看,要严格把关人材提拔;加快文档人员知识结构的变革,多途径、多层次培育人材。
技术是企业发展的出产力。在基于知识管理的企业文档管理模式中,技术是整个模式架构的基石。从总体来看,it架构布局是整个知识管理平台的基础;从局部来看,数据发掘技术是知识提取的核心技术,是整个企业文档管理的中心。整个文档管理的轴心是数据发掘技术,所有的流动都缭绕它展开。现有文档管理模式提供的是点对于点的个性化服务。在大数据违景下,用户在竞争日趋剧烈的环境下需要更多的信息与知识才能做出好的决策,这对于国有企业文档机构提供的服务提出了新的挑战。用户请求文档机构的服务响应速度更快,信息检索与查询更便捷,信息与知识的可理解性更强,并且能够提供全进程的信息服务。这请求文档机构在大数据违景下的个性化服务不但提供用户所需要的信息,还要通过对于用户需求进行分析,提供基于海量散布式资源的精细化知识组织输出,即实现“信息+解决方案”的1站式服务。
为了应答大数据时期的挑战,咱们可从两个方面解决基于知识管理的文档管理的问题。
管理工作的展开需要两方面的支撑。文档是企业的可贵资源,增进企业的成长,所以知识管理需要管理层领导的支撑。管理层要注重、关注企业文档管理工作,为文档管理配备必要资源,从大局动身,定时提出请求,及时给予工作指点。在人员配备方面,企业要选用有必定信息素养,掌握必定管理理论的工作人员,同时要拥有数据处理能力。大数据技术能够解决企业文档的电子文档数据贮存提供与调用速度慢的问题,所以企业的技术服务部必需从企业大局动身,全面建设企业信息化平台。从企业底层的网络it架构到面向用户的信息平台,技术部的人员要提供1站式技术,为文档管理部门提供基础技术支撑。此外,在面向用户的文档管理平台上,必需要对于用户进行权限管理,防范企业泄密的风险。
基于文档管理业务流程再造,是指咱们在文档前端节制的时候,增添文档鉴定与文档格式标准化功能。在文档鉴定方面,采取徐拥军学者(二八年)的宏观鉴定论。它再也不采取“时间、来源、职能、内容或者用户”之类的具体标准,而是改用更为宏观且相对于抽象的“文件构成机关的社会职能”标准。这类宏观鉴定标准与法子可以对于体积量大的文件进行批处理式的鉴定,提高鉴定速度,进而提高资料搜集工作的效力。对于于提高企业文档输入工作的效力问题,这就请求企业树立文档管理标准化体系。标准化体系分为两个层次:第1个是数据输入的标准化格式。标准化格式的电子文档数据提高了工作人员对于数据输入的效力,同时也利于工作人员对于海量标准化数据深层次的发掘。第2个是企业文档管理流程的标准化。工作人员严格依照标准化流程办事,落实流程各个阶段的责任,避免文档泄密与丢失等其他突发事件。知识管理平台是企业档案管理的核心,它的前端是企业搜集的文档经由标准化处理的数据,后端是面向用户的开放性信息平台。知识管理平台的核心是数据发掘技术,数据发掘技术是大数据时期的1种数据处理技术,它指从大量的、不完整的、有噪声的、隐约的、随机的实际利用数据中,提取隐含在其中的、人们事前不知道的、但又是潜伏有用的信息以及知识的进程。数据发掘技术擅长发现文档海量信息中的精髓,有益于有效的知识管理,是实现知识发掘、知识同享、知识立异的途径与法子。
跟着国有企业范围的增长,文档累计量愈来愈大,在必定程度上相符了大数据的数量大、多种类、高价值的特征。文章对于基于知识管理的文档管理进行文档前段节制,筛选文档并对于文档进行标准化处理,以便在知识管理平台上,通过数据发掘技术,实现知识管理、知识同享与知识立异。
大数据时代信息安全思考论文
大数据的特征与风险特点有着较高的相似性，大数据在发展过程中为人们提供了许多的边界便利，但是也提供了一定的风险，这也促使信息安全在新形势之下呈现出了全新的特点。首选，综合性安全特点。因为大数据的背景，信息安全会具备互联、交叉、整合、协同、共生、双赢、互动等特点，数据信息也正想着产业化、民生管理、行政事务等方面发展，这也促使我国的信息安全呈现出了全新的特点，例如涉及到了综合安全理念，这也简称促使信息安全成为我国当前的综合安全发展重点；其次，规模的安全。伴随着大数据的不断发展，大数据中涉及到的数据类型、数据量也在随之增多，当前已经实现了人与人、人与物、物与物等多种衔接关系，伴随着互联网技术的持续性发展，我国网络民众数量也在不断增多，大数据渗透到了各个行业与领域中，为人们提供着数据的便利，同时也涉及到了大量的数据信息，这也促使数据在被盗窃后所可能导致的影响更加严重，会直接影响到人们的正常生活；再次，跨领域的安全性[3]。我国的数据资料呈现出了国际化的互联互通，在提升了信息便捷性的同时也形成了信息的安全性风险，根据跨境的信息安全问题，国家应当及时构建相应的检测体系，控制国际之间的数据传输从而保障信息的安全性。最后，整体性安全问题。计算机信息管理从以往的静态管理转变为动态化管理，同时在管理实效性、及时性等方面的要求也会更加严格。整体来看，大数据之下的信息安全的隐性问题主要体现在四个方面：1、数据信息呈现出泛滥的特征，导致不良数据过多，这也间接掩盖了有价值的信息数据，需要强化数据管理与控制，进而保障信息的应用价值；2、跨国际的互联互通促使信息的质量发生了明显的'改变，在实行信息管理中必须有目的性的进行数据挖掘，从而保障数据挖掘的深度，信息利用效益；3、移动信息的技术发展促使传统点对面的传播方式发生了改变，目前已经基本实现了点对点、圆对圆的传播模式，其具备较为突出的隐蔽性，同时也为信息安全技术的管理提出了更高的要求；4、根据大数据的环境角度来看，因为大数据而衍生出来的不法犯罪现象也在随之提升，也正是因为线上的隐蔽性，导致其危害性更加严重。
护航数据安全信息管理论文
摘要：大数据技术的快速发展与应用，在很多领域已经改变了传统的管理模式，极大地提高了管理效率。高校人事信息管理涉及到的数据信息量大，而且对数据统计分析处理要求很高，而大数据技术在这方面有着独特的优势。基于此，本文从大数据的视角，并结合一些实际案例，探讨分析大数据在人事信息管理系统中具体运用，希望能够为人事信息管理系统提高效率，提供一些方法思路。
引言。
当今社会，是数字世界，人们的生活、学习和工作已进入了大数据时代，数据已经渗透到各个行业，数据信息已经成为一种非常重要的资源。在这一背景下，高校人事管理领域应当加快变革，积极拥抱大数据技术，升级改造传统的人事信息管理系统，以提升管理效率，为高校教职工提供更高水平的人事管理服务。
一、大数据的概况。
海量的数据是大数据的基础，同时，要配备数据管理软件对数据进行挖掘、定位和分析。经过高效地处理，数据中的“黄金”将被逐步挖掘出来，成为未来决策的依据，让一堆看似纷繁杂乱的数据最终为人们所使用。大数据时代的突起，人们应当顺应形势转变自己的思维方式。从这个角度来讲，在人事信息管理系统方面，高校应该加大对大数据技术的研究开发，借助大数据技术优势，打造符合高校组织结构特点的人事信息管理系统，进而为高校提升人事管理科学性，提供有力的技术支撑。
大数据的快速发展与应用，在人事信息管理领域，已经有了一些比较成熟的应用方式，具体来讲，主要有如下几个方面。1.人事信息统计管理大数据在人事信息统计管理方面，发挥着重要作用。人事信息统计是高校人事管理部门最常用的系统之一，基于大数据技术的人事信息统计系统，设计精致，操作人性化，功能齐全，系统内容包括：教职工的基本信息、职称级别、教龄时间等各种人事信息。其中，基本信息所涵盖量之广，不仅包括员工的标识信息、自然信息、政治面貌、工作信息、文化程度，还包括了党组任职、专业技术等模块。通过使用系统的数据导出、数据导入、数据备份等功能，可以直接导出教职工的信息数据，为使用人员的节省了时间、提高了效率、增强了准确性。而且在进行人员信息录入时，系统将智能化检测录入信息是否完整、正确，是否符合规定，若出现错误，该系统会提出错误建议，直至录入正确。2.人才招聘传统的高校人才招聘流程，可供学校判断的教职工资料来源非常有限，除了履历表、面试纪录之外，更仰赖高校面试主管的直觉去做判断，因此误判的机率也不低。一旦误判聘用不适合的教师，就会影响学校教学工作的质量和水平。在大数据时代，通过大数据高校可以提前筛选出面试者的大量数据资料信息，并利用大数据分析预测模型，对面试者的自身能力素质进行更加全面的分析，以尽可能减少招聘不合适教师人才现象的发生。3.人才结构分析在人才结构分析方面，大数据技术可以进行深度的程序化分析。在人员结构分析中，可以运用程序化、标准化、数据化的方式计算平均工龄和不同工龄分布频率，来查看是否有流动过快或极少流动导致组织僵化的问题。现代有很多高校引进的人事信息管理系统，支持高校教职工的入职到离职的整个职业生命周期的运营和管理，包括合同、档案、人事、组织、薪资、考勤、福利、人才发展等，而且支持高校的人力资源管理者、教职工通过电脑端和移动手机端随时进行信息的查询、报表的查看、请休假的流程申请和审批等。极大提高了流程效率和增强了教职工满意度。
三、大数据视角下人事信息管理系统的发展的策略思路。
1.引入大数据人才测评工具和技术高校人事信息管理需在技术和操作层面引入大数据人才测评工具和技术。目前，高校人才数据库中已经量化的数据大多是一些人口统计特征的数据，如年龄、性别、学历、职称级别、教学测评成绩、考勤和工资数据。这些数据能够进行分析的宽度和深度是有限的，应用性也不强。因此，在评价机制建立方面，要引入社会化的、独立第三方专业评价机构的工具技术和服务，特别是对一些关键教职工的评价，以保证评价数据的科学性、客观性和有效性。2.建立人才数据库高校人事信息管理要实现真正的大数据管理，必须以人才的大数据库为核心，其数据库的建设要具备以下3个特征：(1)定量化。一般情况下，我们直接获得的是非量化的信息，因此要对获取的信息进行量化处理，让信息库成为真正的数据库。(2)标准化。很多原始测量数据不能直接进行数学运算和统计分析，需要经过标准化的处理后才能进行。(3)客观性。虚假数据的有害性是不言自明的，因此，要确保入库的数据是真实有效的。3.相信大数据的作用，但不要迷信大数据数据本身所反映的还是事物的'表层现象，只不过是以数量化编码的方式呈现给我们，这种数量化的编码给我们后续的数据分析处理提供了基础条件。但这并不是我们建立人才数据库的最终目的。我们根本目的是通过对数据的分析和处理，从表面的数据现象变化中掌握事物间的本质联系，以及事物运动变化发展的本质规律。而对事物规律的认识把握，还需要发挥人的智慧对规律的把握认识能力，我们相信大数据的作用，但又不要迷信大数据、无限夸大它的作用，而是要用辩证的思维来认识和运用大数据为人事信息管理服务。
四、结语。
高校人事信息管理系统涉及聘用、入职、考勤、培训、调动、离校、退休等全生命周期管理，人事协同管理要求高，人事工作难度大，高校报表形式多、部门归口多、数据量大、申报、审批复杂等，使得人事信息管理系统工作量大，因此，在当前大数据技术快速发展的背景下，高校要加快引进大数据技术，发挥大数据在人事信息管理系统中优势，运用信息化手段提高人事管理效率与人事管理水平，从而为高校教师人才队伍培养，做出有益的贡献。
参考文献：
[1]蒋周凌.大数据背景下事业科研单位人事档案管理的创新探讨[j].赤子:上中旬,(3).
[2]任南竹.大数据时代下的高校人事档案管理信息化建设探讨[j].劳动保障世界,2017(1).
[3]刘倩.事业单位人事档案信息管理的数字化与网络化探析[j].兰台内外,2017(8).
[4]于风山.省直部门干部人事信息管理系统研究[j].信息技术与信息化,2017(6).
大数据时代信息安全思考论文
摘要：互联网的普及以及相关科技的发展进步，各类信息在便捷快速的环境下交换，进而形成极为复杂的信息网。在大数据时代，信息被有效利用的同时，也产生了信息安全问题。原有的信息安全保护机制已经不能满足大数据时代技术更新换代的要求，人们的生活生产活动的信息安全受到一定的威胁和挑战。为此，文章就大数据时代面临的信息安全问题进行了探讨，并提出了几点看法和建议。
互联网的普及以及各种科技产品的推陈出新，数据、信息呈现每天爆发增长的趋势，而数据、信息的爆发似乎已经成为人们生活生产的活动中习以为常的事情。人们通过手机、电脑等各种终端和客户端享受着信息交换带来的好处，最为显著的好处就是带来了巨大的经济效益。通过手机、电脑等产生的网络传输、互动网络社交等都在产生大量的数据，依据相关统计，光是中国产生的数据信息在已经超过了0.8zb（相当于8亿tb），并且预计到中国产生的数据总流量达到20数据量的10倍以上，超过8.5zb[1]。在大数据时代，数据包含了四大特征：数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快实效高。当前，社会数据得到广泛的应用，通过手机或电脑等网络相关设备，随时都可以看到网络日志、音频、视频、图片等[2]。而当数据信息量达到一定的规模和程度，数据管理和处理的难度加大，数据信息安全也存在一定的风险。信息安全风险包括个人信息、企业信息以及国家信息的泄露风险，因此在大数据时代做好数据信息的管理与安全防范非常重要。
大数据时代信息安全思考论文
摘要：大数据时代来临，信息安全、数据泄漏的问题频频发生，有不少企业担心重要的数据外泄对企业形象及实际利益带来重大损害。对于企业来说，能够在信息安全防护中快速的找出威胁源头是至关重要的。本文就大数据时代的典型信息安全威胁进行分析，提出在数据安全方面的主要防护措施。
何为大数据?根据维基百科的定义，大数据(bigdata)，或称海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。自20以来，数据已成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。203月，美国宣布投资2亿美元启动“大数据研究与开发计划”，借以增强收集海量数据、分析萃取信息的能力。美国政府认为，大数据是“未来的新石油”，一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，未来对数据的占有和控制甚至将成为继陆权、海权、空权之外国家的另一个核心资产。对企业来说，数据正在取代人才成为企业的核心竞争力。在大数据时代，数据资产取代人才成为企业智商最重要的载体。这些能够被企业随时获取的数据，可以帮助和指导企业对全业务流程进行有效运营和优化，帮助企业做出最明智的决策。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用g或t来衡量。同时，如此巨大的数据信息量，怎样做好信息安全的防护也是随之而来的问题。
1.1大数据集群数据库的数据安全威胁。当前大数据集群应用的数据库并不使用集中化的“围墙花园”模式(与“完全开放”的互联网相对而言，它指的是一个控制用户对网页内容或相关服务进行访问的环境)，内部的数据库并不隐藏自己，而使其它应用程序无法访问。没有“内部的”概念，大数据并不依赖数据访问的集中点。大数据将其架构暴露给使用它的应用程序，而客户端在操作过程中与许多不同的节点进行通信，要验证哪些数据节点和哪些客户有权访问信息是很困难的。
1.2智能终端的数据安全威胁。大数据时代的来临，使智能终端的数据安全问题显得越发关键。中国已经超过美国成为全球最大的智能终端市场。这些随身携带的终端不仅占用了人们大部分的时间，也存储了大量个人化的数据。人们对于大数据总有这样一种担忧：“大数据并不安全”。不仅如此，携带大量个人数据的智能终端也不安全，因此智能终端数据安全就变成了一个严重问题。智能家居开始走向产品化，如果你所用的智能手机可以控制家里的所有智能终端，一旦被病毒控制，估计全家的智能终端都会成为攻击目标，那后果就不堪设想了。
1.3数据虚拟化带来的数据泄密威胁。如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而数据虚拟化术就是挖掘和利用宝藏的利器。与任何虚拟化一样，数据虚拟化是一种允许用户访问、管理和优化异构基础架构的方法。而典型的应用则是数据的虚拟化存储技术。对于用户来说，虚拟化的存储资源就像是一个巨大的“存储池”，用户不会看到具体的磁盘、磁带，也不必关心自己的数据经过哪一条路径通往哪一个具体的存储设备。在应用虚拟化存储的同时，面对异构存储设备的特点，如何统一监管则是一个新的难题，且虚拟化后不同密级信息混合存储在同一个物理介质上，将造成越权访问、数据泄密等问题。
2.1数据结构化。数据结构化对于数据安全和开发有着非常重要的作用。大数据时代的数据非常繁杂，其数量非常惊人，对于很多企业来说，怎样保证这些信息数据在有效利用之前的安全是一个十分严肃的问题。结构化的数据便于管理和加密，更便于处理和分类，能够有效的智能分辨非法入侵数据，保证数据的安全。数据结构化虽然不能够彻底改变数据安全的格局，但是能够加快数据安全系统的处理效率。在未来，数据标准化，结构化是一个大趋势。
2.2加固网络层端点的数据安全。常规的数据安全模式通常是分层构建。现有的端点安全方式对于网络层的安全防护并不完美。一方面是大数据时代的信息爆炸，导致服务端的非法入侵次数急剧增长，这对于网络层的考验十分的严峻;另一方面由于云计算的大趋势，现在的网络数据威胁方式和方法越来越难以预测辨识，这给现有的端点数据安全模式造成了巨大的压力。在未来，网络层安全应当作为重点发展的一个层面。在加强网络层数据辨识智能化，结构化的基础上加上与本地系统的相互监控协调，同时杜绝非常态数据的运行，这样就能够在网络层构筑属于大数据时代的全面安全堡垒，完善自身的缺陷。