总结有助于我们发现并改正错误和不良习惯。在写总结时，要注重语言的准确和精炼，用简练的语言表达出自己的观点和思考。掌握一些写总结的技巧和方法，可以帮助我们更好地撰写一篇高质量的总结。

数据信息与知识论文篇一

摘要：电力变电系统作为电网系统的重要组成部分，在电网系统运行安全中发挥着极为重要的作用。信息管理技术作为现代化重要技术之一，广泛应用于各个领域，在电力系统变电运行中可以为运行安全提供充分的保障。通过分析信息管理技术在电力变电运行中的重要性，探讨了信息管理技术在电力变电运行中运用的有效策略。

关键词：信息管理技术；电力运行；策略。

随着科学技术的快速发展，信息技术也得到了完善和进步，为信息技术应用于社会生产生活的各个方面奠定了坚实的基础。信息技术与电力系统安全管理的有效结合，进一步提高了电力系统管理自动化水平，建立完善的电力运行系统，及时反馈电力系统运行的状态，就可以发现和及时解决影响电力系统安全运行的问题，这对提高电力系统安全运行水平具有十分重要的意义。电力变电作为电力系统的重要组成部分，直接影响着电力是否能够安全输送，对电力系统安全运行具有决定性作用，在电力变电运行中合理运用信息管理技术具有非常重要的意义。

1信息管理技术运用于电力变电运行中的重要意义。

电力变电作为电力系统的重要组成部分，直接影响着电力是否能够安全输送，对电力安全运行具有决定性作用。信息管理技术作为有效的现代化管理技术，合理应用于电力变电运行中，可以有效提升电力变电管理水平，实现对电力变电运行全过程的监督，依据电力变电的运行状态及时发现电力变电系统存在的问题，并利用信息管理技术对出现故障的原因进行分析，找出故障出现的位置，及时采取针对性的措施解决问题，促使电力变电系统可以迅速恢复运行，减少因停止电力输送造成的损失，为人们社会生产生活用电提供充分的保障。信息管理技术应用于电力变电运行中，可以利用信息管理平台收集电力变电系统运行相关数据，对这些数据进行科学的分析，就可以为电力变电安全运行提供充分的保障。信息管理技术应用于电力变电运行的突出优势是因为信息管理技术具备非常强的先进性、实用性以及可靠性，信息管理技术随着科学技术的发展而进步，使得信息管理技术具有非常广泛的应用范围，将其运用于电力变电运行中，可以有效提升电力变电运行水平，也可以实现电力变电运行不同阶段对资源的共享和使用，使变电保护人员根据系统数据分析变电运行状态，这对提高电力变电运行中的保护水平具有十分重要的意义。除此之外，在电力变电运行中合理运用信息管理技术，可以实现对电力系统的运行维护和升级。例如，电力变电运行中出现了故障，在故障的影响下导致电力变电运行质量较差，在这种情况下，通过对信息管理系统收集的有关电力变电运行数据进行分析，就可以找出影响电力变电运行的故障，并对造成故障出现的原因进行描述，准确定位出故障出现的位置，就可以及时采取针对性措施解决故障，实现对电力变电的维护，促使电力变电系统可以安全运行，从而实现电力变电运行在电力系统运行安全中的重要作用。

2信息管理技术在电力变电运行中运用的有效策略。

由于电力变电安全运行直接决定电力系统运行安全，而电力运行安全与社会生产生活有着非常紧密的联系，随着社会的`迅速发展，社会生产对电力能源的需求越来越大，只有确保电力系统安全运行，才可以有效减少经济损失，为社会建设与社会发展提供充分的能源保障。

2.1制定科学的安全技术措施。

信息管理技术作为一种有效的现代化管理手段，在电力变电运行中的合理运用具有十分重要的意义。为了促使信息管理技术可以充分发挥其重要作用，最终实现信息管理技术运用于电力变电中的重要作用，就需要制定一些安全技术措施，将这些安全技术措施作为应急手段。主要是因为信息管理技术运用于电力变电运行中，可以及时发现影响电力变电安全运行的影响因素，这个时候就需要采取科学、有效的解决措施，只有这样才能实现信息管理技术运用于电力变电运行中的重要作用。另外，信息管理系统实际应用中也可能出现系统故障，信息管理故障的出现也会影响电力变电运行安全，主要是因为信息管理系统出现问题就无法实现对电力变电运行状态的监测，从而导致故障的出现。制定科学的安全技术措施主要目的就是在信息管理系统出现问题的时候，及时弥补问题，保障电力变电安全运行。除此之外，在电力变电运行中运用信息管理技术，需要不断提升管理人员的专业水平和综合素质，只有这样才能保证信息管理系统可以安稳运行，从而为电力变电安全运行提供充分的保障。

随着科学技术的不断发展和进步，使得信息管理技术也在不断优化和完善，在这种情况下，就必须对电力变电运行中的信息管理系统实现创新和优化，只有这样才能确保信息管理系统对电力变电运行状态数据分析的准确性，从而为电力信息安全可靠提供充分的保障，利用具备可靠性的数据，为制定电力变电安全运行策略提供科学的理论依据。除此之外，在电力变电运行中合理运用信息管理技术，就必须重视组织管理方面的影响，主要是因为组织管理和技术措施在影响电力系统信息安全中发挥着极为重要的作用，为了确保电力信息安全，必须制定科学的组织管理措施，只有这样，才能有效提高电力变电运行维护工作人员的安全，最大限度降低经济安全损失和生命安全损失出现的可能性，促使电力变电安全运行，从而充分发挥电力系统在社会发展的重要作用。

3结语。

信息管理技术在电力变电运行中的合理运用，可以有效提升电力变电运行安全水平，促使电力变电充分发挥其在电力系统中的重要作用，为社会生产生活提供充分的能源保障。

参考文献：

［1］李国华.探析信息管理技术在电力变电运行中的应用［j］.科技创业家，2013，（16）：103.

［2］黄思.初探信息管理技术的运用对变电站继电保护系统的影响［j］。

数据信息与知识论文篇二

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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数据信息与知识论文篇三

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。

数据信息与知识论文篇四

[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。

数据信息与知识论文篇五

0引言

作为世界制造巨头，传统中国制造业依靠价格低廉、市场份额、配套的生产制造能力等竞争优势得到了快速的增长。经济发展进入新常态后，传统制造业的生存空间越来越小，亟须一场革命性的转型升级。如今，制造业创造价值的驱动力则更多聚焦于知识，企业正从强调“行业/市场”定位的外生的竞争优势转向关注内生的竞争优势，更加注重企业知识积累、应用、学习和创新能力。从竞争优势的根源上讲，企业所面对的外部环境客观上是相同的，但通过有效的知识管理，可以从内在去改善企业的组织记忆和认知能力，帮助企业在市场竞争中抓住稍纵即逝的机会。尤其是对研发制造类企业，知识管理能助力研发创新与规范化制造，加快新品上市；利于最佳实践在不同业务单元或工厂复制；助力团队专业能力提升和工作方法完善，缩短员工新业务学习曲线；降低研发和制造阶段重复犯错风险以及知识流失的风险等。鉴于此，本文通过对华星光电、宝时得机械这个两个标杆研发制造企业的知识管理实践的研究，总结出了完整的研发制造业知识管理解决方案。

1华星光电项目背景

华星光电作为深圳建市以来单笔投资额最大的工业项目，辉煌的成绩让人们刷新了对“深圳速度”与“深圳质量”的认知。这不可思议的中国制造背后，究竟是何神秘力量在推动呢？制造业市场竞争非常激烈，而技术、研发和管理是制造企业取得诸多优异成绩的关键，如果项目设计能节省一点时间，员工工作能提高一点效率，产品生产能够减少一些成本，那么企业就会继续保持蓬勃发展的动力！为此，华星光电制定了“知识管理为基础，知识平台为保障，人才培养为目标”的战略目标，力争通过企业知识资产沉淀、关键岗位和业务知识地图建设等，为业务发展提供强力支撑。

1.1知识资产沉淀给力人才复制

华星光电设计了专业知识库、制度流程库、培训资料库和外部资料库，不仅将研发成果和设计资料沉淀下来，便于对优秀成果统一规范化管理；也将项目各阶段操作流程固化，提高了员工工作专业度和办事效率，对年轻的华星光电可以达到“人才复制”的效果。通过与业务强相关的知识沉淀和固化，无论非常专业的技术研发资料，还是成功项目管理经验，都得到了系统的管理，极大方便了后续员工学习使用，很好地实现了节省一点时间、提高一点效率、减少一些成本的目标。

1.2岗位知识地图强力支撑业务

产品研发设计不是一两个人可以扛起来的，而是由不同岗位员工协同完成。作为一家成立时间短，业务发展快，科技含量高的自主研发生产制造企业，岗位地图非常重要：对于经验丰富的专家，岗位地图能指出该岗位全面详实的工作，方便其投入更多时间进行创新研究；对于新入职菜鸟，岗位知识地图可让其快速了解岗位价值与技能，通过学习快速胜任工作。通过知识地图的运用，华星光电将关键岗位与业务中知识点连接起来，不仅增强了企业学习能力，同时也进一步挖掘了无形知识资产。

2宝时得机械项目背景

宝时得集团始创于1994年，是一家集电动工具研发、制造、营销于一体，拥有国际知名电动工具品牌的跨国公司。作为中国规模最大的电动工具制造商，为了提升企业的研发能力，宝时得非常注重提升企业的知识竞争能力。知识管理帮助宝时得实现了企业知识资产系统化管理，提高知识资产共享使用程度，加强企业内的知识资产的有效管理、整合和应用，提升企业知识的沉淀和转化，促进团队间的互动和学习。

2.1宝时得机械kms系统：知识化团队管理平台

通过kms系统建设将分散于企业内各个角落的知识进行系统、全面梳理，形成企业级的知识资产管理平台。知识化团队管理平台以人为中心，个人是知识的使用者，团队（公司级/项目/部门/专业领域）是知识的提供者和管理者，团队成员通过公司管理或项目管理等活动沉淀了知识，这些知识反过来又被分享给个人，为个人所应用，最终用来服务于业务活动。知识化团队管理平台是以团队为单位，能把团队智力（人）和团队智慧（知识）有效管理起来，并且将其快速应用到业务过程中的`知识服务型it平台。

2.1.1个人门户：企业用户的一站式协作交流空间

在个人门户中展示了个人头像、姓名、职位与部门、个人知识管理的等级、积分、头衔及财富等信息，这些信息都是用来衡量个人知识积累成果的指标。在个人导航窗口中，包括首页、消息、简历、博文、收藏等信息。

2.1.2消息

个人可以通过便捷发布窗口发布表情、文件、视频、图片、长微博等消息，他人对该信息可以进行点赞、评论、收藏或分享，从而进行互动。

2.1.3简历

自动生成企业内部用户头像照片墙；按姓名、手机号、邮箱多种方式进行人员信息搜索，或是通过个人标签组合进行搜索，查看人员信息时，自动关联系统中与其相关的知识贡献、项目信息、日程安排等内容，找到相关人员即可找到相关知识，在搜索相关人员信息的同时，系统会将与该人员具有相同兴趣、类似技能的人员的信息进行智能推送；建立企业内部用户通讯录，方便企业员工之间的交流与沟通，既可以通过邮箱、手机号码进行沟通，也可以直接在web端发起在线沟通，实现点对点的交流；对感兴趣的人员加以关注；员工黄页同时也是展现个人风采的窗口。

2.2团队门户：企业内部用户间互动圈

通过团队门户，任何员工都可以实时地与工作团队中的其他成员取得联系、找到能够提供帮助的专家或者快速连接到相关的门户组成一个虚拟团队共同完成一个工作事项，让每一个参与人都能及时准确的了解事情的进展情况并进行相关交流，很好地实现以“系统功能为导向”到“以人为导向”的转变。在团队门户中，还可以通过发布话题的方式将具有共同兴趣的人员聚到一起交流沟通，此外，还可以通过团队门户举办投票活动或者开展其他活动。宝时得机械kms项目中，团队门户建设主要有两个特色：团长后台管理及知识资产的转化功能。

2.2.1团长后台

在团队成员中选出一名团长，由团长对团队进行管理，包括成员管理（选择管理员、资产专家、主题专家并对成员进行分组），流程管理（提供强大的流程自定义功能，支持知识审批流程节点的自定义设置，规范知识管理的流程，保障沉淀的知识的质量），权限管理（涵盖可编辑者、可阅读者、可下载者等权限的管理），知识资产、文档、知识目录、广告、报表等的管理。

2.2.2知识资产

按照知识的属性将知识进行多级分类，宝时得kms系统支持对知识进行触碰式三级查阅，直到找到最终的具体知识。知识资产是对知识管理成果的收割，是知识管理成果的集中展现。文档、wiki、博客以及求助与讨论模块中也包含非常丰富的知识，可以转移到知识资产库中。知识资产库中的具体知识按照百度的文库是模式进行存储，文档的作者及其他有权限的人可以对具体知识文档进行编辑和权限设置，阅读者可以对具体的知识文档进行点评、收藏，对于高质量的知识还可以推荐给他人。宝时得团队管理平台是一个“个人+团队”的知识管理平台，打造一个集众智的团队圈子、实践社区，有利于助力宝时得运营。

3结束语

随着知识管理在企业中的应用越来越广泛，越来越深入，各行业也深刻的意识到了知识管理的价值所在，本文通过对两家研发制造企业的知识管理系统的应用研究，希望给更多需要了解这方面应用的企业做一个抛砖引玉的作用。

参考文献：

数据信息与知识论文篇六

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：

数据信息与知识论文篇七

信息安全体系的构建需要掌握信息安全风险的状态及其分布变化的规律，并在现场调查和风险评估之后结合企业自身的特点，以构建起具有自适应能力的信息安全模型，保证信息安全风险能够被控制在可接受的最小范围内，并接近于零。

其构建的具体操作如下：

3.1前期策划与准备。

前期的策划与准备是对信息安全体系的构建打好基础，主要包括对员工的教育培训、初步制定体系构建的目标和整体计划，并以建立相关内部安全管理机制和系统构建组织来切实推动项目的开展运行，在人力资源的管理和配置上要做到统筹规划，确保构建的`每个环节都有人员参与。

3.2确认适用范围。

根据自身实际情况来确定信息安全管理系统的适用范围，注重关键安全领域的构建和管理保护，在管理上可以通过划分管理区域来进行管理，并通过责任制将责任落实在每个管理者的身上，依据信息安全等级的不同来规范管理者的管理权限，以实现适当的不同级别的信息安全管理。

3.3风险评估。

对构建的信息安全体系进行风险评估可以从内部和外部两个方面来进行，以内部自身设定的安全管理制度和对信息资产等级重要程度的分化来逐级评估风险，在检查审核系统能否有效保障信息安全的同时，要对可能出现的安全隐患进行评估和预测，并提出相关方案来对此进行预控和将损失降到最小。

3.4建立体系框架。

科学合理的安全体系框架的构建要从全局的角度去考虑，通过对内部整体资源进行整合和划分，对不同等级信息采取不同层次的框架建立，如根据业务性质、信息状况、技术条件、组织特征等来进行信息框架构建，并依次对其进行风险评估，制定预控方案和尽可能地更新完善。

3.5文件编写。

文件编写的主要内容为：前期策划制定的总方针、风险评估报告、现场调查报告、适用范围文档、适用性申明等文件来作为信息安全管理体系构建的基础工作，要求其符合相关标准的总体要求，储存以便后期的改进和完善。

3.6运行及更新维护。

前期工作的完尽之后系统便可进入运行阶段，运行阶段是对前期工作的验证和检查，通过发行系统的漏洞来对系统进行改进，并在运行过程中不断完善信息资源数据库，使得安全系统的安全程度更高。

后期的更新维护还需要技术人员自身素质和技能的不断提高，这也需要从组织内部去加强培训。

参考文献：

数据信息与知识论文篇八

一.一传统国有企业文档管理。

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。

一.二基于知识管理的国有企业文档管理。

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。

一.二.一文档管理模式的转变。

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。

一.二.二文档业务的流程再造。

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。

一.二.三文档管理人材队伍的建设。

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。

二.一文档管理模式面临的新挑战。

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。

二.二文档业务流程面临的新挑战。

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。

二.三文档管理人材建设面临的新挑战。

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。

二.四管理技术支撑以及服务面临的新挑战。

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。

三基于知识管理的国有企业文档管理的优化途径。

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。

三.一基于知识管理的文档管理模式的改良文档。

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。

三.二基于知识管理的文档管理业务流程再造。

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。

四结语。

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。

数据信息与知识论文篇九

摘要：2015年5月，工业和信息化部公布了我国4月份通信业经济运行情况报告，报告显示：我国移动用户数总规模达12.93亿户，互联网宽带用户数达到2.05亿户。智能手机、微博和微信等新事物的出现，使随时随地的接收及发送数据信息成为可能，每天都有海量的各种数据的产生，人类显然已经进入了大数据时代。在这一时代背景下，人类经济发展模式、社会运转方式等方方面面也都将受到影响，大数据在使用过程中给人们带来极大的便利，同时也可能造成一定程度的负面影响。因此，新时期我国高校在开展就业指导工作的过程中，积极应用大数据技术已迫在眉睫，应能够转变传统模式，对大数据优势进行充分的利用。

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数据信息与知识论文篇十

为了更好的保障大数据信息的价值，必须强化对大数据的管理与控制能力，尤其是对于分布式的信息数据进行观察、筛选，从而保障数据的利用价值[4]。大数据的发展路径中仍然存在许多的缺陷与不足，经常存在肆意传播谣言、恶意煽动等现象，在信息管理中必须采取科学的技术手段与理念实行管理，准确辨别信息的真假实现对大数据环境的还原与控制。例如，近些年伴随着大数据的持续发展，信息泄漏问题也在随之提升，这也间接为不法分子提供了许多的可用信息。对此，在今后管理过程中需要强化操作原则的管理，例如企业应当及时安装并更新系统补丁，构建入侵防范体系，同时为用户提供服务时杜绝在软件上安装后门，确保用户的信息不会被切取或泄漏。

3.2管理政策要求。

按照大数据的发展特征以及信息安全管理的基本规律，国家的相关部门应当及时将数据的管理当做是一项法律条款来完成，并不断的完善和优化这一条款，从而促使我国的数据信息发展可以实现持续性，有法律依据可以查询。应用统一性的管理方式，在信息不断开放的环境之下能够实现更加有价值与意义的管理，改善以往的信息网络各自作战的问题，借助整合数据的方式扩大数据信息的应用价值，进而保障信息的风险控制到最小，在网络信息的持续性发展中，借助法律方式可以更好的保障个人信息，在信息流通效益的同时也构建了完善的法律体系。对于上述所提到的而言，今后仍然需要在政策方面强化管理，一方面强化市场的自律性，尽可能完善大数据相关企业的信息使用安全性，预防信息泄漏以及信息恶意专卖等现象的发生。另一方面需要做好相应的监督与管理工作，构建完善的信用数据库的同时实现对征信系统的完善，做好对恶意信息传播的控制与监督，从而预防和减少诈骗现象的发生。

4总结。

综上所述，大数据时代的信息因为普及程度较高的特征，衍生出了大数据时代之下信息的安全性问题，用户之间的隔离不完全、不法分子的网络攻击等都会导致用户信息的泄漏，在实际工作中需要采取针对性措施进行预防和控制，提高大数据时代之下数据储存的安全性。

参考文献：

数据信息与知识论文篇十一

这是一个数据爆炸的时代，也被称为“大数据时代”，idc的统计显示，20xx——20xx年间全球数据复合年增长率将达49.8%，到20xx年，全球数据量预计将增长44倍，达到35.2zb(1zb=10亿tb)。大量数据的产生对于数据的存储提出了更高的需求，需要投资更多的数据中心和存储设备，还需要提升存储设备利用率并进行重复数据删除，从而降低数据存储成本，提升管理效率。

在数据爆炸的同时，我们也面临着更严重的安全威胁。赛门铁克提供的数据显示，为应对恶意代码，20xx年公司共创建了160万个恶意代码签名特征，20xx年创建了290万个，而20xx年创建的数量达到前27年之和，恶意代码增长之快令人瞠目。除了量的变化外，安全威胁的目的性也越来越强，骇客们制造安全威胁从最初的技术能力炫耀，发展到今天为谋取经济利益而盗取、攻击和破坏企业和公共服务机构网站和设施，这些都对企业和公共服务机构的数据安全保护提出了新的要求。

作为一家提供信息安全、存储和管理全方位产品、技术和服务的公司，赛门铁克于5月20日在中国澳门举行的大中国区合作伙伴大会上，介绍了应对新的数据安全和存储状况推出的全新产品、方案和服务，以及增强版赛门铁克合作伙伴计划，以更好地服务于大中国区用户，开拓大中国区市场。本报总编辑许传朝借此与赛门铁克高级副总裁、亚太及日本区总裁郭尊华进行了深入交流。

把握it大趋势。

郭尊华：今天的it领域主要有五大趋势值得关注，这也将对数据安全和存储市场产生影响。第一个趋势是数据的爆炸性增长，同时我们也关注到it预算和投资没有相对应地提高，客户考虑的问题是如何用更少的资源去做更多的事情;第二个趋势是安全威胁的改变，无论从量到质都发生了很大的变化;第三个趋势是虚拟化，虚拟化已经走过了初期阶段，现在是考虑如何把更关键的应用放在虚拟化环境里，虚拟化如果处理得不好，存储的需求会继续提高，同时虚拟环境的应用跟实体环境应用息息相关，但越来越难以察觉和监测，需要考虑怎样使其简单化、自动化，这是赛门铁克所能够提供的;第四个趋势是移动终端、it消费化和sns对企业安全带来了全新的考验。目前移动设备的普及率已经远远超过了pc，笔记本电脑的销量早已经超过了台式pc，中国手机普及率为61%、日本为92%、美国为98%、印度为62%。ipad上市一个月的销量就突破100万台，这些移动设备的使用会产生大量的数据，但同时有40%的设备没有设置密码等保护措施，而每一周仅在全球的机场就有1.2万台笔记本电脑丢失，这都是潜在的数据安全威胁。随着类似于iphone和ipad这些消费类移动设备进入企业应用，企业在利用这些设备提高生产力的同时，也必须要保护企业数据中心的数据完整性、网络的完整性和数据安全，企业对信息安全的要求越来越高，所以赛门铁克必须兼顾到信息安全;第五大趋势是云计算，云计算带来了很多好处，但很多企业担心云计算带来的信息安全问题。以上五大趋势需要it技术、系统和服务都进行相应的变化。

郭尊华：对赛门铁克的挑战，关键是怎样有效利用不同的产品，组成好的解决方案给客户。很多公司对客户都进行三角形划分，我们最擅长大企业，像中石油、中移动;其次是中型企业，还有一些小型企业，对不同类型的企业赛门铁克有不同的产品组合和解决方案，例如赛门铁克端点安全产品(sep)、备份产品backupexec、存储备份产品netbackup。我们希望不同的业务团队、不同的渠道和合作伙伴专注于某一组产品，最终实现差异化经营。

建立全新的客户生态。

郭尊华：赛门铁克与客户、合作伙伴所追求的是建立一个长期的建设性合作伙伴关系，合作伙伴首先会考虑赛门铁克有没有全世界一流、该领域一流、最全面的解决方案，而不是一个单点解决方案或单点产品。客户要看到最好的技术，看到解决方案有能力符合今天的一些要求，但同时也会考虑赛门铁克财务状态如何、公司的创新力有没有问题。赛门铁克以13%左右的收入比重投资在研究和开发上，财务非常健康，有足够的能力继续收购，将产品线扩大。还有，赛门铁克在中国建立了合资公司，也建立了研究开发中心、安全响应中心;服务技术资源部在中国成立资源中心，让产品和服务适合中国，而且赛门铁克在中国的业务也保持着非常健康的增长。

郭尊华：赛门铁克在国内的两个技术研发中心的确要同时兼顾国内需求和最新技术趋势。一方面要做符合中国需求的产品研发;另一方面配合美国总部参与全球研发，全球所有研发中心是紧密联动的，牵一发而动全身。所以，国内的两个技术研发中心所做的事情一方面要符合中国的.要求，一方面必须兼顾世界各地的需求和技术趋势。

郭尊华：赛门铁克愿意并一直在与所有合作伙伴分享经验，渠道大会就是分享经验的一种方式，我们推出了面向合作伙伴的专业认证，这也是一种分享。我们不但在市场推广的时候要让合作伙伴更专业、更专注，也会与合作伙伴分享我们的管理理念，管理理念实质上是制定策略，策略本身是选择，选择做什么选择不做什么。

中国市场值得期待。

郭尊华：赛门铁克公司目前的状况非常健康，不久前公布的公司业绩全面超过了华尔街分析师预期。而我们在亚太及日本地区方面，基于经济环境好转，客户对赛门铁克公司提供的解决方案需求旺盛。业绩公布中的数据，整个亚太及日本地区增长了22%，超过了整个公司的增长率，中国的比例在这期间也逐渐提高，中国在赛门铁克全球业务中所扮演的角色越来越重。

郭尊华：中国市场的成长性很强，首先从数据增长率看，全球数据增长率为65%，过去和未来几年年平均增长率在50%左右，中国的数据增长率则是全球的两倍，所以中国用户对高速增长的信息量如何管理和保护将是未来的热门话题;其次，中国已经进入第十二个五年规划，规划让我印象比较深刻的是国家对环境保护非常重视，中国要控制总体的电量输出，所以绿色it将会越来越受关注。最后，中国的用户很喜欢自己研究问题，很多企业的老总都对技术方面有很深的了解，所以中国的cio不单只善于管理，对技术本身的研究也有自己的一套。

郭尊华：第一，不能只看当下，而是要顾全未来，给自己最大的空间、最大的弹性。今天的投资必须要考虑明天是否可以继续用。

第二，在选择技术时一定要考虑对技术的控制权，不要被技术公司绑架，架构必须要安全、开放、有弹性。比如云计算，云计算本身意味着架构非常有弹性，可以扩张，不用的时候可以缩小。赛门铁克的存储解决方案能力就可以扩张，不需要太多存储。所以，cio必须非常有效地知道你究竟使用什么、在什么环境里应用最有用，是在虚拟环境，还是在硬件环境、物理环境，此外，我认为弹性管理对于cio非常重要。

第三，保证信息安全，信息安全必须要提前进行部署。我们通常将不能管理的环境定义为不安全的环境，而信息安全是七分管理、三分技术，管理方面也是非常关键的元素。

总编观察。

企业文化是做出来的。

做企业如同做人，要有正确的态度和性格，这都是企业文化的范畴。“企业文化本身就是你的行为，所以企业文化不是怎么去讲，而是怎么去做。”这是郭总关于企业文化的理解，也是他所领导的赛门铁克亚太及日本区共同的态度和性格。

几乎所有的企业都会讲以客户为中心，但真正能将客户放在第一位的不多。在赛门铁克，将客户放在第一位，首先会换位思考，从客户的角度、合作伙伴的角度，考虑客户和合作伙伴对赛门铁克的需要和要求，同时赛门铁克要考虑如何提升自己的能力，怎么满足客户的需要，怎么解决客户的问题，在提供技术、产品和服务的同时，分享赛门铁克对于it大趋势、it市场的理解，分享技术、服务和运营经验，帮助客户和合作伙伴一起成长，建立起一种全新的客户生态。

在大数据时代，数据生产、存储、管理和安全形势瞬息万变，相关生态越来越复杂，客户需求也会越来越多样，单纯的买卖关系无法满足今天客户的需求，需要一种新生态让客户、合作伙伴和技术提供者更好地协同和分享，解决客户问题、满足客户需求的同时，实现生态链中各方的生存和发展。

数据信息与知识论文篇十二

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).

数据信息与知识论文篇十三

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。

数据信息与知识论文篇十四

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。

数据信息与知识论文篇十五

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。