中国大数据时代发展调查报告

中国大数据时代发展调查报告（精选8篇）

1.中国大数据时代发展调查报告 篇一

近日，中国管理科学学会大数据管理专委会、国务院发展研究中心产业互联网课题组、社会科学文献出版社共同举办的《大数据应用蓝皮书：中国大数据应用发展报告No.1（2017）》发布会在北京举行。本书是国内首本研究大数据应用的蓝皮书。

蓝皮书旨在描述当前中国大数据在相关行业及典型代表企业应用的状况，分析当前大数据应用中存在的问题和制约其发展的因素，并根据当前大数据应用的实际情况，对其未来发展趋势做出研判。

蓝皮书认为，从应用的角度看，大数据并非一个全新的产业，而是与已有产业融合，对已有模式的改造、升级和替代。制约大数据发展的往往并不是大数据本身，而是大数据所应用的行业和领域原本存在的问题，如行业管制、行政垄断、要素不能自由流动，等等。因此，推动大数据应用的发展，需对不当的行业管理模式进行改革，对既有利益格局进行调整。即便在企业内部，大数据应用也不仅仅是个技术问题，而且是涉及业务流程重组和管理模式变革的问题，是对企业管理能力的一个考验。

大数据应用的三个关键点

大数据应用的三个关键点是数据从哪里来？数据怎么用？成果谁买单？ 数据从哪里来？

关于数据来源，普遍认为互联网及物联网是产生并承载大数据的基地。互联网公司是天生的大数据公司，在搜索、社交、媒体、交易等各自核心业务领域，积累并持续产生海量数据。物联网设备每时每刻都在采集数据，设备数量和数据量都与日俱增。这两类数据资源作为大数据金矿，正在不断产生各类应用。国外关于大数据的成功经验介绍，大多是这类数据资源应用的经典案例。还有一些企业，在业务中也积累了许多数据，如房地产交易、大宗商品价格、特定群体消费信息，等等。从严格意义上说，这些数据资源还算不上大数据，但对商业应用而言，却是最易获得和比较容易加工处理的数据资源，也是当前在国内比较常见的应用资源。

在国内还有一类是政府部门掌握的数据资源，普遍认为质量好、价值高，但开放程度差。许多官方统计数据通过灰色渠道流通出来，经过加工成为各种数据产品。《大数据纲要》把公共数据互联开放共享作为努力方向，认为大数据技术可以实现这个目标。实际上，长期以来政府部门间信息数据相互封闭割裂是治理问题而不是技术问题。面向社会的公共数据开放愿望虽十分美好，但恐怕一段时间内可望而不可即。在数据资源方面，国内“小数据”、“中数据”应用并不充分，试图一步跨入大数据时代，借机一并解决前期信息化过程中没能解决的问题，前景并不乐观。另外，由于中国互联网公司业务主要在国内，其大数据资源也不是全球性的。

蓝皮书分析指出，数据从哪里来是我们评价大数据应用的第一个关注点。一是要看这个应用是否真有数据支撑，数据资源是否可持续，来源渠道是否可控，数据安全和隐私保护方面是否有隐患。二是要看这个应用的数据资源质量如何，是“富矿”还是“贫矿”，能否保障这个应用的实效。对于来自自身业务的数据资源，具有较好的可控性，数据质量一般也有保证，但数据覆盖范围可能有限，需要借助其他资源渠道。对于从互联网抓取的数据，技术能力是关键，既要有能力获得足够大的量，又要有能力筛选出有用的内容。对于从第三方获取的数据，需要特别关注数据交易的稳定性。数据从哪里来是分析大数据应用的起点，如果一个应用没有可靠的数据来源，再好、再高超的数据分析技术都是无本之木。

数据怎么用？

数据怎么用是我们评价大数据应用的第二个关注点。《大数据纲要》规划了许多大数据应用领域和方向，包括公共部门和产业领域，实际上是提出了许多需要大数据解决的问题或期待大数据完成的任务。如何解决这些问题，如何把数据资源转化为解决方案，实现产品化，这是我们特别关注的问题。大数据只是一种手段，并不能无所不包、无所不用。我们关注大数据能做什么、不能做什么，现在看来，大数据主要有以下几种较为常用的功能。

追踪。互联网和物联网无时无刻不在记录，大数据可以追踪、追溯任何一个记录，形成真实的历史轨迹。追踪是许多大数据应用的起点，包括消费者购买行为、购买偏好、支付手段、搜索和浏览历史、位置信息，等等。

识别。在对各种因素全面追踪的基础上，通过定位、比对、筛选，可以实现精准识别，尤其是对语音、图像、视频进行识别，使可分析内容大大丰富，得到的结果更为精准。

画像。通过对同一主体不同数据源的追踪、识别、匹配，形成更立体的刻画和更全面的认识。对消费者画像，可以精准推送广告和产品；对企业画像，可以准确判断其信用及面临的风险。

提示。在历史轨迹、识别和画像基础上，对未来趋势及重复出现的可能性进行预测，当某些指标出现预期变化或超预期变化时给予提示、预警。以前也有基于统计的预测，大数据大大丰富了预测手段，对建立风险控制模型有深刻意义。

匹配。在海量信息中精准追踪和识别，利用相关性、接近性等进行筛选比对，更有效率地实现产品搭售和供需匹配。大数据匹配功能是互联网约车、租房、金融等共享经济新商业模式的基础。

优化。按距离最短、成本最低等给定的原则，通过各种算法对路径、资源等进行优化配置。对企业而言，提高服务水平、提升内部效率；对公共部门而言，节约公共资源、提升公共服务能力。

上述概括并不一定完备，大数据肯定还有其他更好的功能。当前许多貌似复杂的应用，大都可以细分成以上几种类型。例如，贵州推行的“大数据精准扶贫项目”，从大数据应用角度，通过识别、画像，可以对贫困户实现精准筛选和界定，找对扶贫对象；通过追踪、提示，可以对扶贫资金、扶贫行为和扶贫效果进行监控和评估；通过配对、优化，可以更好发挥扶贫资源的作用。这些功能也并不都是大数据所特有的，只是大数据远远超出以前的技术，可以做得更精准、更快、更好。当然，技术无法左右利益，贵州扶贫目标的完成，并不是有了大数据就万事大吉了。

成果谁买单？ 成果谁买单是我们评价大数据应用的第三个也是最后一个关注点。道理很简单，不创造价值的应用不是好应用。能不能创造价值，关键看谁买单。我们不需要那些靡费公帑的“样板”工程、“面子”工程，也不需要那些炫耀神技、制造概念的创富故事。我们关注大数据的应用是否实实在在提升能力、改善绩效。如果大数据用于自身的产品设计、营销推广、资源配置，那就看企业竞争力是不是提升了，看企业最终是不是比以前更赚钱了。如果大数据用于为第三方提供服务，那就看是不是有人愿意付费、愿意持续付费。但如果是用于公共领域，还要看政府或公共部门的付费值不值，不仅仅是从出资方的视角看值不值，还要从老百姓的视角看值不值。

当我们面对一项大数据应用时，只要简单问一问上面三个问题——数据哪里来、数据怎么用、成果谁买单——就能揭开许多“伪装”。比如，许多应用并没有可靠的数据来源，或者数据来源不具备可持续性；还有些应用并没有技术或市场支撑，只是借助大数据风口套取政府部门或一些投资者的“傻钱”罢了。当然，如果经得起上述“大数据三问”，也并不一定算得上优秀，但也离优秀的大数据应用不远了。表1列举了本书中收集的几个案例，从数据来源、应用方式和创值空间三个角度，可以清晰揭示大数据是如何应用的。当然，这些案例反映的大数据应用既非面面俱到，也不是尽善尽美。我们希望通过这些实际的案例表明大数据应用踌躇前行的步伐和未来发展的前景。

工业大数据面临三大制约因素

1.工业大数据安全和开放体系亟待建立

数据安全和数据开放体系建立是工业大数据大规模应用的两个重要前提。如前所述，我国多数工业企业的信息化建设基本上均是由业务部门在业务开展过程中根据自身的局部需求出发，开展建设，缺少统一规划，形成了部门割据的信息化烟囱，导致数据编码不一致，系统之间不能相互通信，业务流程不能贯通。因此，我国工业企业无论在数据的总量上，还是数据的质量上，均和欧美发达国家制造企业存在较大差距，且由于行业垄断或商业利益等原因，数据的开放程度也不高。

另一个制约我国工业大数据应用发展的重要因素是政策法规体系不健全。工业大数据的开发和利用既要满足工业企业典型应用场景的业务发展需求，也要防止涉及国家、企业秘密的数据发生泄露。而目前，我国在工业大数据的利用、评价、交换以及信息安全保护方面的法律法规尚有待进一步健全，这在很大程度上抑制了工业大数据应用的广度和深度，不利于工业大数据生态系统的建设和培育。

2.基于工业大数据的企业管理理念和运作模式变革

随着智能设备、物联网技术、智能传感器、工业软件以及工业企业管理信息系统等在工业企业的广泛应用，综合利用各种感知、互联、分析以及决策技术，通过实时感知、采集、监控现场制造加工状况、物流情况、生产准备情况、技术状态管理情况，并开展数据挖掘分析，急需工业大数据平台和相关技术的支撑。

工业大数据应用目的是推动工业企业基于对内外部环境相关数据的采集、存储和分析，实现企业与内外部关联环境的感知和互联，并利用工业大数据分析技术开展挖掘分析，支撑工业企业基于数据进行决策管控，提升企业决策管控的针对性、有效性。3.工业大数据人才缺乏制约产业发展

工业大数据技术应用的关键是揭示各种典型工业应用场景下，各种数据的内在关联关系，因此，工业大数据技术的应用者不但要掌握工业大数据的相关知识和工具，还需要深刻了解制造业典型业务场景，并结合工业大数据的分析和可视化展示情况，结合业务场景进行合理解读，此外，还需要结合业务场景进行解决方案的制订和管理决策，以上工业大数据人才的要求将大大制约工业大数据产业发展进程。

整体上，工业大数据对复合型人才的能力需求更强烈，目前我国工业大数据的高级管理决策人才、数据分析人才、平台架构人员、数据开发工程师、算法工程师等多个方向均存在较大缺口，极大阻碍了工业大数据产业的发展。

工业大数据技术和应用的四大发展趋势

1.工业大数据应用的外部环境日益成熟

以工业4.0和工业互联网为代表的智能化制造技术已成为制造业发展的趋势，智能化制造技术的研究和应用推动了工业传感器、控制器等软硬件系统和先进技术在工业领域的应用，智能制造应用不断成熟，一方面正在逐步打破数据孤岛壁垒，实现人与机器、机器与机器的互联互通，为工业数据的自由汇聚奠定基础，另一方面进一步增强了工业大数据的应用需求，使得工业大数据应用的外部环境日益成熟。

2.人工智能和工业大数据融合加深

工业大数据的广泛深入应用，离不开机器学习、数据挖掘、模式识别、自然语言理解等人工智能技术清理数据、提升数据质量和实现数据分析的智能化，工业大数据的应用和安全保障都离不开人工智能技术，而人工智能的核心是数据支持，工业大数据反过来又促进人工智能技术的应用发展，两者的深度融合成为发展的必然趋势。

3.云平台成为工业大数据发展的主要方向

工业大数据云平台是推动工业大数据发展的重要抓手。传统的互联网大数据处理方法、模型和工具难以直接使用，增加了工业大数据的技术壁垒，导致工业大数据解决方案非常昂贵，云平台的出现，为工业企业特别是中小型工业企业随时、按需、高效地使用工业大数据技术和工具提供了便宜、可扩展、用户友好的解决方案，大大降低了工业企业拥抱工业大数据的门槛和成本。

4.工业大数据将催生新的产业

除了云平台，新的大数据可视化和自动化软件也能大大简化工业大数据的数据处理、分析过程，打破了大数据专家和外行之间的壁垒。这些软件的出现使得企业可以自主利用工业大数据，做相对简单的工业大数据分析，以及外包复杂的工业大数据应用需求给专业工业大数据服务公司，从而催生新产业，包括工业大数据存储、清理、分析、可视化等相关的软件开发、外包服务等。

国防大数据：抢占未来战争制高点的基石

大数据时代的国防建设需要新的国防战略思想体系来指导。未来作战是各军种一体化行动的联合作战，国防大数据生之于此，并可以更好地为未来联合作战服务。国防大数据是大数据在国防与军事领域的应用，是保卫国家主权、统一，领土完整和安全而展开的军事活动所生成的各种数据资源，是综合了国防和大数据的需求，表现了国防大数据主要的内涵和特点。

国防大数据要求处理数据更高效、数据来源更可靠、数据安全系数更高，注重将重大国防和军事任务进行数据融合，注重信息防御和数据安全管理，例如国防动员数据、军事情报、战场的实时动态、武器使用维护数据等。掌握国防与军事大数据的优势，才能打赢未来信息化战争，真正地把握未来战场的主动权。

与传统的大数据概念相比，国防大数据综合了大数据定义和国防应用需求，它具有大数据的一般特征，又具有其独特的军事特性。归纳起来，它继承了传统大数据“4V”特点，又具有其独特的“6S”特性。

从规模（Volume）上讲，大量的国防大数据研发项目提供了丰富的情报来源，随着现代数据获取手段和能力的提高，国防数据已经达到了PB级规模；

从种类（Variety）上说，国防数据包括国防战略数据、国防动员数据、国防科技数据、军事训练数据、装备保障数据等多种类型的数据，包含文本、图像、视频、音频、光电信等多种表现形式，种类混杂、处理难度高；

从速度（Velocity）上看，各类传感器、雷达、卫星产生的高速数据流，相比当前民用数据管理系统，写入速度大大加快；从数据价值（Value）方面分析，国防大数据对于国家安全、作战指挥、军事训练、行动决策、装备保障、军事人力资源管理等方面起着至关重要的作用。

一是超复杂性（SuperComplexity），国防大数据涉及面广、种类多样、信息维度高、冗余度大，分析处理难度远大于民用大数据；

二是超保密性（SuperSecrecy），军用数据直接关乎国家的安全，是敌方窃取的重点，需要更安全高效的保障；

三是高机动性（SpeedDeployment），当前战场形势瞬息万变，战场环境复杂，国防大数据应具备陆海空天电网空间灵活调配和互联互通的能力；

四是高安全性（Security），国防大数据在处理、存储过程中更多地考虑是否遭受打击等问题，因此其环境保障能力应较强；

五是强对抗性（StrongCountermeasures），国防大数据在情报侦察、武器控制、军事训练等方面体现了非合作的特征，也时常出现数据伪装欺骗、数据非法窃取等现象；六是强实时性（Sooner），战场机会稍纵即逝，处理数据速度越快、指挥链越短，越能更快地抢占先机，赢得战争的胜利。

习近平主席曾在网络安全和信息化会议上指出：没有信息化就没有现代化，没有网络安全就没有国家安全，要制定实施国家网络安全和信息化发展战略、宏观规划和重大政策，不断增强网络安全保障能力，信息技术十分重要，在国防军事领域运用大数据技术势在必行，也是实现中国梦、强军梦的具体战略举措。因此，在数据日益开源的情况下，充分利用国防大数据的价值，对于国防和军事现代化建设具有重大意义。首先，大数据是制订国防和军事战略计划的基础，构建国防和军事大数据技术平台，是科学制定国家战略的重要环节。大数据的重要特点之一是全数据，而不是样本数据，建立国防大数据仓库，可以详细记录和获取国防和军事领域所需要的全部数据，避免出现以偏概全的情况；通过对大量数据采集、分析、处理和配置，结合人工智能、计算分析等方法挖掘分析，可以发现有价值的规律，完成科学的预测，帮助制订合理有效的国防战略规划。

其次，大数据是进行信息化战争研究的重要手段，在战场情报获取、作战指挥决策等方面能够发挥重要作用。对战争的传统研究模式可以感知交战过程和作战结果，却无法模拟复杂多变的战场态势，无法呈现战争内在的关联和规律。运用大数据分析技术可以对各渠道得来的海量信息进行实时化、智能化处理和仿真模拟，更加科学地分配兵力兵器，形成高效的打击方案。

最后，大数据是打破体系内壁垒的有效方法。我军刚刚进行了一体化联合作战的改革，很多体制机制还不健全，原有的各军兵种之间的差异和壁垒很大。此前，各军兵种之间各自为战，各自拥有自主的指挥平台，没有实现互联互通，数据规模不等、格式不

一、质量各异，无法实现共享。通过大数据加强一体化指挥作战平台的建设和数据共享，加强各基层部队搜集数据、存储数据、共享数据的意识，可大大提高体系作战能力。

当前，依靠经验直觉进行作战指挥的优势正在急剧下降，大多数军事强国已经认识到利用国防大数据的意义，将大数据技术作为国防科技发展的重要方向。美军投入巨额资金，确定了“数据支持决策、弹性系统设计、网络空间战、电子战与电子防护、反大规模杀伤性武器、自主系统和人工系统”等重点研究领域。对于我国来说，加强国防军事数据的发展建设也刻不容缓。充分利用国防大数据的潜在价值，树立大数据理念、完善制度机制、加强数据专业技术人才培养、构建大数据决策支持系统，对推动我国国防和军队建设具有重要的战略意义。

金融大数据将成为宏观决策和监管的新工具

目前业内的金融大数据强调在微观层面的应用，例如评价消费者的信用风险、支持投资决策、识别金融主体的身份等。随着大数据分析和挖掘技术的不断提高，微观的金融大数据可以经过整合、匹配和建模，来支持宏观的金融监管和决策。传统的金融监管和决策以定性为主，辅助以简化的量化指标，对实际情况缺乏充分的把握，而大数据技术可以充分利用底层的细粒度的微观数据，整合分散的信息，融合不同维度的信息，带来具有及时性、前瞻性和更为准确的决策支持，提高监管水平和决策能力。本节将以金融系统性风险管理、银行存款保险费率的计算、对欺诈交易的检测和经济结构变化四个方面为例介绍金融大数据在宏观金融决策和监管中的应用。

（一）金融关联的系统性风险管理

金融危机之后，全球金融市场的关联性远胜于过去。市场的互动性一旦大大加强，就会导致流动性风险和系统性风险，造成市场恐慌。国内的信贷担保圈（多家企业通过互相担保或联合担保而产生的特殊利益群体）就是金融关联的典型代表。由于信贷市场的发展，关联的企业越来越多，互相形成担保圈，甚至形成一张巨大的网。在经济平稳增长期，担保圈会降低中小企业融资的难度，推动民营经济的发展。然而，一旦经济下行，担保圈就会显露其负面影响——加剧信贷风险。如若处理不当，极易引发系统性金融风险。过去几年，在南方企业担保流行的省份，往往一家企业出现信贷不良，一群企业遭殃，一个行业陷入泥潭，整个地区面临系统性风险，一些本来毫不相干，资金链正常，经营良好的企业也由于担保关联，跌入破产的深渊。

信贷市场担保圈问题一度愈演愈烈，传统的担保圈分析方法对理解、处理担保圈问题作用有限。企业之间担保贷款本来是一种中性的信用增进方式，恰当地使用会产生风险释缓作用，由于担保圈风险迭出，银行和监管部门把问题归结到担保贷款本身，目前各家银行采取了比较严格的限制条款来避免担保贷款的发生。

任何信贷产品都存在风险，金融机构本身就是经营风险的专业机构。本文的研究认为，从专业角度来说，担保圈风险发生的根本原因，是缺乏合适的风险管理工具，没有对担保圈进行正确的风险管理。

目前对于担保圈的量化风险分析存在以下问题。

首先是缺乏担保圈全量的大数据，没有足够的信息支撑。各家银行和当地的监管机构只有局部的企业担保关联数据，构不成完整的担保圈视图，风险信息有缺漏。无法了解整个担保圈相关企业的详细信息，因此处理具有系统性风险特点的担保圈风险具有很大的局限性。

其次是无法对担保圈风险进行建模，对风险进行正确的量化描述。传统的风险分析工具都是对单个企业进行风险建模，适合对企业的贷款金额、贷款质量以及信贷行为建模，对于企业之间的关联关系无法进行量化描述和风险分析。

因此我国有必要借助大数据的复杂系统分析方法，启动对担保圈的深入分析，为化解因担保圈引发的金融风险创造条件。要考虑到如下条件：一是央行征信系统已收集了大量丰富的企业担保关系数据。截至2015年底，中国人民银行征信中心为2146万企业建立了信用档案，有信贷记录的企业超过596万家，关联关系信息（仅限于有贷款卡的用户）超过2亿条。二是复杂网络技术已日趋成熟。复杂网络是由数量巨大的节点（研究对象）和节点之间错综复杂的关系（对象之间的关系）共同构成的网络结构。复杂网络分析技术针对越来越多、越来越复杂的事物之间的关联关系进行非线性建模，可以较好地解决大数据的数据量（Volume）、数据复杂程度（Variety）和处理速率（Velocity）等基本问题。

随着金融市场的创新和发展，金融风险变得越来越复杂，需要更多的数据支撑和复杂的数学模型来量化描述，大数据技术将成为未来金融风险管理的利器。

（二）银行存款保险费率的计算

2015年5月，作为金融市场化进一步深入的重大举措，银行存款保险制度正式开始实施，这不仅有利于稳定宏观金融，也对利率市场化后商业银行的稳健经营和有序竞争有利。存款保险费率的厘定是存款保险制度的一个核心，而保费的估算是设计存款保险方案中的难题之一。保费结构的设计，在很大程度上决定了存款保险对于参保银行的可接受度。想降低道德风险并减少逆向选择，取决于合理的保费结构。国内对于银行存款保险的研究以定性为主，对保险费率计算的量化分析比较欠缺。

从国外信贷数据的应用情况来看，信贷数据有助于银行监管者准确评估监管对象的信用风险状况。对于建立了公共征信系统的国家来说，风险分析技术可以成为有效的监管工具，由于银行业的危机通常和高的不良贷款率相关，信贷数据常常用于信贷市场监控和银行监管，是银行监管统计数据的补充。因此，央行信贷大数据不仅可以帮助商业银行管理信用风险，还可以支持监管和宏观经济分析。未来的研究可以利用信贷大数据，基于预期损失模型来计算银行存款保险费率，从最基础的信贷数据单元开始计算，给保费制定提供更加及时、准确的决策支持。

（三）进行精细化的金融监管

技术进步加上日益复杂的市场，会使得金融监管机构的工作变得艰难复杂，但大数据技术的发展提供了化解之道，让金融市场维持良性运转成为可能。如金融监管机构正利用计算和“机器学习”算法的最新进展，扫描金融市场信息和公司财报，从中找出欺诈或市场滥用行为的蛛丝马迹。这些基于大数据分析技术的新型监管工具是金融交易欺诈侦查的未来，有越多的数据积累，其功能就将越强大。美国证交会几年前就推出了一个被称为“机械战警（Robocop）”的计算机程序（学名“会计质量模型”），用证交会的金融数据库检查企业利润报告，从中搜寻可能隐藏的异常行为——激进的会计手法或赤裸裸的欺诈。“机械战警”的具体情况、手法，透露给外界的信息甚少，但其基本思路是：通过大数据分析，发现多个可能暗示着潜在会计问题的重要指标。

（四）观测产业结构调整的新角度

金融大数据的深入挖掘还可以反映宏观经济变化的规律。例如，可以通过信贷大数据来观测产业结构的调整。截至2015年底，2146万户企业及其他组织被收录进企业征信系统，有596万户拥有信贷记录，该系统累计提供信用报告查询服务6.1亿次。该系统数据有三大特点：

一、全面，数据采集覆盖了国内绝大部分金融机构；

二、真实，所采集数据来自金融机构实际发生的每笔信贷业务，统计结果得自每笔业务数据汇总相加，数据可追溯从而可还原每笔明细；

三、时间跨度长，企业征信系统始自银行信贷登记咨询系统，2005年起提供对外服务，已运行了十年有余，意味着系统收集的数据超过十年，因此，对于分析国内企业的行业行为和行业情况很有价值。例如可以将这些账户级的信贷数据，逐层整合成企业级和行业级，利用大数据挖掘、分析，从信贷市场角度剖析产业结构的变化。

蓝皮书指出，金融大数据分析可以成为宏观金融决策和监管的有力工具，可以在市场化金融发展的过程中发挥重要的作用。与微观金融大数据的应用方面很多金融科技公司没有足够的金融大数据的情况不同，国内的金融大数据都掌握在政府和监管部门的手中，金融大数据的宏观应用有着良好的数据条件，更容易见到成效。

旅游大数据将支持智慧旅游城市建设加快推进

蓝皮书指出，大数据城市建设，核心是要打破信息壁垒，通过信息共享互通，提高效率，将一个个“信息孤岛”有效地串联起来，将信息高速公路转化为现实的产业生态体系建设，形成“线上一条路，线下一个圈”的线上线下联合发展模式，充分体现出“智慧”的特点。依托旅游大数据，形成以智慧城市基础设施为依托，以各级旅游集散中心为枢纽，以旅游大数据平台为信息中枢，以智慧旅游技术产品应用为媒介的分析系统，为旅游者提供导航、导游、导览、导购的全程式旅游服务。同时，通过基于大数据“云+端”的架构处理，确保旅游监管系统、旅游信息发布系统、景区管理系统数据的统一。例如遵义市重点开发了旅游资源基础数据库和旅游大数据分析系统，并在景区的游客中心、宾馆饭店大堂、大型商场影院、机场、汽车站、火车站等客流密集区或重要节点安装智慧旅游多媒体查询显示屏。通过这种面向市场一线的架构处理，监管部门可确保多种系统运营的同步性、统一性和即时性。

旅游大数据平台可以收集互联网，例如论坛、博客、微博、微信、电商平台、点评网等有关旅游评论数据，通过网评大数据库进行分词、聚类、情感分析，了解游客的消费习惯、价值取向，从而全面掌握旅游目的地的供需状况及市场评价，为政府和涉旅企业做决策提供依据。如百度大数据产品百度预测已初步具备类似功能，可以预测景区未来两日的人流及舒适度，为游客出行提供指导。

2.中国大数据时代发展调查报告 篇二

1 大数据时代的意义

1.1 大数据的作用

大数据, 并没有一个十分确切的定义, 其起初是起源于技术领域。在信息量不断扩大的情况下, 常规电脑原有内存量已不能承载新数据, 新兴数据处理技术得以产生, 如雅虎的Hadoop平台、谷歌的Map Reduce等。此类技术能够消除僵化层次结构及一致性, 使数据无需通过常规数据库表格进行排列, 极大程度上增加了人们可处理的数据量。

1.2 数据是重要生产要素

在信息技术急速发展的背景下, 数据必然会转变为一类十分重要的生产要素, 成为社会大众的广泛需求, 并不再单单局限于为一些特定市场、行业所使用。不同行业不同领域的企业均希望通过对庞大的数据进行采集, 并剖析采集数据, 以达到控制生产成本、改善生产水平、提升生产效率以及实现产品改革创新等目的。如企业可于生产线现场开展数据采集工作, 并直接对该数据进行分析, 如此便可为企业生产出谋划策。值得一提的是, 企业还可对目标市场消费群体的行为展开针对分析, 通过对庞大的行业数据进行比较, 提升自身市场竞争力。

1.3 存储技术要更新

伴随着云计算、物联网等新兴技术的不断发展, 数据增长表现出惊人的状态, 海量庞大的数据出现标志着大数据时代的来临。大数据已有了自身特定的框架, 并显著促进了互联网、计算以及存储技术的进步。对海量的数据进行处理是一个全新的挑战, 企业要借助软件需求的力量推动硬件技术的发展, 要全面意识到通过大数据对市场应用需求进行分析, 对数据存储基础设施存在着深远的影响。这一背景俨然为数据存储企业及相关TI基础设施生产企业创造了有利的发展契机, 大数据时代下, 数据的一系列形态结构变得越来越复杂, 相继出现了各式各样的结构化 (门户网站、数据库等) 、半结构化数据及非结构化数据 (搜索方式、存储信息行为等) , 原有的存储方式显然难以满足大数据存储需求。这要求存储相关企业要对存储技术进行全面更新, 以适应大数据时代下各类新需求。

1.4 容量与延迟

大数据时代下, 一方面数据规模不断扩大, 另一方面文件数量也变得越来越庞大。这对存储容量提出了严苛的要求, 存储系统要进行简便的扩展, 采取增加磁盘柜、模块等方式来提升容量。大数据应用还要面临实时动态性问题, 尤其是关于一些金融、互联网交易相关的内容, 这要求存储系统不仅要对这类行业特性予以支持, 还要确保良好的响应速率, 倘若响应延迟必然会对企业发展造成不利影响。

2 大数据时代数据存储技术

2.1 存储虚拟化

存储虚拟化属于现阶段及未来一段时间里数据存储技术发展的重点内容, LVM、RAID、SWAP等此类均被囊括于存储虚拟化范畴。存储虚拟化存在多方面优势特征, 如简化存储方式、改善存储性能以及节约运营成本等。结合存储虚拟化技术所提出的应对对策能够为数据中心消除一系列数据存储挑战, 全面整合不同类型的异构存储数据, 除去信息孤岛, 促进数据共享、流动等。

2.2 固态硬盘

固态硬盘属于现阶段数据存储领域较为关注的一种新型数据存储技术, 其被视为一类革新性存储技术。于计算机系统中, 总线、L1cache、L2cache等组成部分相互间, 现阶段外存内存相互面临极大的存储鸿沟。固态硬盘有别于常规磁盘, 其属于一类电子器件机械装置, 有着小型体积、强抗扰能力、高IOPS及小耗能等特征。鉴于此, 固态硬盘能够极大改善外存内存相互存在的外存内存相互问题, 计算机内部原有应对I/O性能不足的相关技术及组件功效有着被固态硬盘取代的趋势。

2.3 重复数据删除

重复数据删除属于现阶段既热门又主流的一种数据存储技术, 其能够有效优化存储容量。重复数据删除对集中重复数据进行删除, 并留存重复数据中的一份, 达到摒弃冗余数据的目的。该类数据存储技术能够极大缩减物理存储空间需求, 从而满足逐步提升的数据存储需求。重复数据删除数据存储技术现阶段被广泛推广应用于归档系统及数据备份, 由于数据经数次频繁备份之后, 总是留下诸多的重复数据, 两者一拍即合。

2.4 云存储

云计算属于现阶段极为热门的IT话题, 其与人们日常生活、工作全面融合。云存储同样如此, 云存储致力于提供给使用者基于互联网的在线存储服务, 其含有使用管理简便、按需付费以及弹性容量等特征。目前, 云存储多被应用于数据保护、数据存储以及分布式存储等相关技术领域。对相关专业机构行业探析评估及实际发展状况而言, 云存储发展方兴未艾, 信息技术急速发展的背景下为云存储技术发展创造了有利契机。

2.5 SOHO存储

SOHO存储指的是个人式存储或者家庭式存储。伴随社会经济的发展, 人们生活水平日益改善, 现代家庭中往往有着多部智能手机、PC、平板电脑及笔记本电脑等硬件设备, 此类设备能够组建成家庭网络。SOHO存储的数据大多来源于个人文档、音乐电影、程序软件源码以及视频照片等, 一些数据要与各种设备相互同步、共享, 重要数据要与各种设备相互存储备份, 要与各台设备相互查找文件等。

3 结语

大数据时代“如火如荼”, 在大数据技术及云计算急速发展的背景下, 未来数据存储信息结构组织及数据存储模式将发生显著的转变, 企业要有效应对这一转变及这一转变所带来的挑战, 就必须不断钻研研究、总结经验、与时俱进, 掌握行业发展动态, 更新服务理念, 跟上未来数字化数据存储技术发展脚步, 更科学地给予用户高质量、高效率的数据存储服务。

摘要：文章分析大数据时代的意义, 对大数据时代数据存储技术展开探讨研究, 旨在为相关人员分析大数据时代数据存储技术的发展研究提供一些思路。

关键词：大数据时代,数据存储,发展

参考文献

[1]王珊, 王会举, 覃雄派, 等.架构大数据:挑战、现状与展望[J].计算机学报, 2011 (10) .

[2]温浩宇, 李京京.大数据时代的数字图书馆异构数据集成研究[J].情报杂志, 2013 (9) .

3.中国大数据时代发展调查报告 篇三

一、大数据时代的国际留学趋势

全球国际留学生数量持续上升，反向留学潮兴起

目前全球有超过500万学生在其祖国以外的国家接受教育，与十年前相比增长了67%，跨国流动程度明显加快，其中接受高等教育的留学生人数增长较为明显。以全球接收国际留学生最多的八个留学目的国为例，2014年，这八个国家接收国际留学生总数达3123398人，比2013年增长了6.9%。

随着全球化的深入发展，新兴市场的不断拓展，反向留学潮苗头初显。反向留学兴起的原因之一是欧美等传统留学目的国大多面临本国学生选择去留学的数量太少，远远低于外国留学生数量。政府、高校、留学和交换生组织努力提供更多的留学选择和更好的服务吸引学生，并通过奖学金和资助转移政策减轻学生的留学成本。

全球科技热潮推动STEM领域留学热情，亚洲留学生更为热衷

目前全球范围内高科技人才短缺现象明显，对国际留学生的专业选择也有一定影响。CCG研究显示，美国每年电脑专业的毕业生只有4万多人，但有400万个与电脑有关的就业空缺岗位。随着大数据时代的来临，统计分析和数据挖掘等专业也越来越热门，2015-2016学年数据挖掘工程成为仅次于石油工程的第二高薪专业。

根据麦肯锡的研究预测，到2018年，美国将面临数据挖掘和数据分析人才的短缺，将有14-19万个工作岗位需要有深入数据分析能力的人才，同时还有150万个岗位需要懂得大数据分析结果并做出有效决策的管理人员。

由此不难看出，STEM专业几乎包揽了在英美两国的毕业生十大高薪专业排行榜的前十名。像化学工程、通用工程、机械工程和电子工程等工程学专业，毕业生的入行年薪远超其他专业。在美国，2015-2016学年前十名毕业生高薪专业全是理工科，其中石油工程更是以绝对的年薪优势排名第一。

统计显示，在美国就读STEM专业的国际留学生中有87%来自亚洲。其中印度有82%的赴美留学生选择STEM专业，伊朗有77%的赴美留学生选择STEM专业；尼泊尔有58%的赴美留学生选择STEM专业。中国、沙特阿拉伯、韩国等地赴美留学的留学生在专业选择方面更加多样化，其中中国大陆有约12.5万名留学生就读于STEM专业，占大陆留学生总数的39%。

中国留学生占世界留学生总数的1/4，影响着国际留学态势

蓝皮书指出，中国在2015年赴海外留学的学生有126万人，约占世界国际留学生总数的25%，这意味着每四个国际留学生中，就有一个是中国的海外留学生；同年，中国来华留学生总数达39.76万人，约占世界国际留学生总数的8%。而美国2015年在美留学的留学生总數则为120万人，占世界国际留学生总数的24%；2014-2015学年美国出国留学生总数为32万人左右，占世界国际留学生总数的6%。

对比来看，中国已成为出国留学生最多的国家，出国留学生和来华留学生总数均超过美国的出国留学生和在美留学生总数，中国留学生的国际流动势必将影响全球国际态势。

调查还发现，截至2015年，中国是美、加、英、澳等英语国家的最大留学生生源国。据统计，中国留学生数量占美国、加拿大两国留学生总人数的比例均超过30%。

同时，在以日本、韩国以及新加坡为代表的汉语影响范围内的国家，中国留学生也是人数最多的留学群体。仅以韩国为例，2015年留韩的中国学生占韩国留学生总数的62%。

二、中国出国留学现状与趋势

出国留学人员增速放缓

研究显示，2015年我国出国留学人员总数为52.37万人，同比增长13.9%。2000-2015年间，中国留学人员数量以年均18.9%的增长率迅速增长。但2013年以来，增速有所减缓，尽管2015年增长率比2014年的11.1%略有增长，但比2012年下降接近4个百分点。

报告还显示，1978-2015年中国出国留学的人数累计已达404.21万人。其中，126.43万人处于学习研究阶段，221.86万人选择学成回国，学成回国学生占已完成学业学生群体的79.87%。学成归国留学生总人数的明显增加，与出国留学人数的差距呈逐渐缩小趋势。

在美留学本科生首超研究生，本科留学生增速明显快于研究生

2015-2016学年，在美留学的中国学生总数达328547人，占美国国际留学生总数的31.5%。而其增长率则有所下降，从上一学年的10.8%回落到8.1%，但总体增长趋势仍非常明显，已实现留美人数的“十二连增”。

2014-2015学年，赴美攻读本科学位的中国留学生人数第一次超过了赴美攻读研究生学位的人数，其中攻读本科的中国学生达124552人，较上一年增长12.7%，攻读研究生的中国学生达120331人，较上一年增长4%。

此外，申请选择性实习培训（Optional Practical Training，OPT）的中国学生人数也迅速增加。2014-2015学年，申请OPT的中国学生增加了近30%，达到43114人。

留学低龄化现象更加明显，掀起高中生出国留学的热潮

CCG与麦可思联合调查结果显示，赴美就读本科的学生越来越多倾向更早的走出去。出国就读高中的学生比例从2012年的17%上升到2015年的27%，还有超过1/3的学生打算出国就读高中或预科及语言学校。

此外，根据2015年美国国土安全部发布的数据，近五年，留美就读初高中的中国留学生数量增长近三倍，最小的仅有10岁。五年间，幼儿园至高中阶段（K-12）在美留学的中国学生数量从8857人增至34578人，增长290%，约占在美留学外籍中小学生总数的一半。

中小学生留学现象已经成为了中国参与全球化进程中特有的社会现象。这股热潮背后有几个方面的原因，一方面是中国的中产阶层持续扩大，有经济实力能够承担中小学生出国留学；另一方面是我国人才培养的方法、机制与国际水平尚未接轨，教育制度如高考制度，还存在很多可以改善的地方。在国内教育资源不均衡、竞争激烈的情况下，国外又有积极的政策力量在“拉动”，加剧了该现象的发酵。另外，中国在不断地在参与全球化大潮，教育的国际化也是一个大的趋势。在教育国际合作加深过程中，会有更多的低龄学生接触外部世界，未来的低龄留学将越来越普遍。

中国学生和中东学生对留学成本的考虑最少

调查显示，相比于职业发展，中国和中东的留学生则更注重学校的声望，约47%的中国留学生和34%的中东留学生认为学校的声望非常重要，而认为职业发展前景重要的人群中，有相当一部分人是出于对学校/项目的影响力考虑。

CCG研究发现，相比于其他地区的学生，中国学生和中东学生对留学成本的考虑最少。其中，仅29%的中国学生和26%的中东学生认为学费非常重要。而对生活费的考虑，仅14%的中国学生认为非常重要。这些现象反映了随着中产阶层的不断壮大，中国中产家庭对子女的教育投入更加重视，但同时也折射出中国留学生留学更多地依赖家庭资助的问题。

4.中国大数据时代发展调查报告 篇四

读书报告题目：大数据时代的生活、工作和思维变革 书名：大数据时代作者：[英]维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶 出版社：浙江人民出版社出版时间：2013年1月

内容梗概：

大数据又称巨量资料，指的是所涉及的资料规模巨大，无法通过目前主流软件工具处理。所以，需要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资讯。在本书中，作者通过许多浅显易懂的道理和例子，阐明了大数据时代对我们生活、工作和思想的变革。在第一部分中，作者主要讲的是大数据时代中思维的变革：抽样等于全体；效率大于绝对精确；相关关系分析通常情况下能够取代因果关系起作用。在第二部分中，作者主要讲的是大数据时代中商业的变革。作者认为我们应该重视数据化，把重心转移到信息本身上来，并且创造数据在重利用中的价值。在第三部分中，作者主要讲的是大数据时代中管理的变革。作者描绘了大数据的风险和如何面对这些不良影响。

读书心得：

我认为，作者对于第一部分的论述最为深刻。所以，我主要从第一部分来谈谈我的心得体会。第一部分中有三个观点：抽样等于全体；效率大于绝对精确；相关关系分析通常情况下能够取代因果关系起作用。这三个观点涉及的面很广，包括了统计学、逻辑学、哲学等等。

首先，作者认为大数据的关键就在于要利用所有的数据，而不再仅仅依靠一小部分数据进行分析总结。作者通过人口统计的例子阐明了随机采样是在不可收集和分析全部数据的情况下的选择，它本身存在许多固有的缺陷。所以，当今时代，我们需要全数据模式，即样本=总体，并且学会在大数据中进行分析总结。作者用大数据与乔布斯的癌症治疗例子很好地说明了使用全部数据而非样本的意义，只有这种获取所有数据而不仅是样本的方法才能科学地使用对他治疗有帮助的药，进而延长他的寿命。作者的观点不无道理。但是，我认为，在现如今社会里，使用大数据进行研究，无疑会增加成本，造成资源浪费。所以，这种分析方法应该被用于某些特定的领域，例如危险评估或者风险分析上。当然，随着科技的进步，我也相信，我们有一天会进入完全大数据时代。

第二，作者认为数据是需要混杂性的。随着数据使用的越来越多，其得出的结果并不一定能绝对精确。所以，采用小数据一个数据的错误就会导致结果的误差很大，但是如果数据足够多、数据足够杂，那得出的结果就越靠近正确答案。大数据的简单算法比小数据的复杂算法更加有效。谷歌翻译的成功很好地证明了这一点，谷歌的翻译系统不像Candide那样精确地翻译每一句话，它之所以优于IBM的Candide系统并不是因为它拥有更好的算法机制，而是谷歌翻译吸收了它能找到的全部翻译并且接受了错误的数据。在这样繁杂的数据下，就可以降低它出错的概率，吸引更多的用户使用它。

第三点是我印象最深的一点，作者认为相关关系比因果关系更重要。他认为，找到数据之间的相关性就能更好地预测未来。从亚马逊的案例中，我们可以看出，亚马逊的成功在于他抓住了每个客户自身不同的特点，从历史数据出发来为客户推荐书目，这比评论家点评更有效果。只有找到了数据之间的关联性，才能获得很高的成功率。另外，大数据也可以帮助企业分析现状，提前做出规划，降低风险。大数据的相关关系分析法就是知道是什么就够了，不用知道为什么。尽管这个观点存在很多争议，包括书中电子科技大学教授在推荐中就不认同这一观点。但是，我认为，这也是大数据的一大特点，它通过大量的数据分析，然后得到具有相关性的信息，经过加工总结，最后能够提前做出具有科学性的预测。这在商业领域甚至科学领域都有十分重要的意义。

5.中国大数据时代发展调查报告 篇五

在“大数据”时代，以互联网为代表的现代信息科技将从根本上改变现代金融运营模式。数据海量化、多样化、传输快速化和价值化等特征，将给商业银行市场竞争带来全新的挑战。面对这场“数据地震”，银行业如何因时而变、顺势而为？如何以高质量的数据和强大稳定的数据分析能力，开发出丰富的数据应用，为客户提供智能性和针对性服务？如何从战略和实施两个层面，深化金融大数据应用，使之迅速转化为产业竞争力？日前，北京银行董事长闫冰竹就此话题接受了本报记者的专访，他认为，未来的商业银行要深入数据价值链核心，从数据中获得洞察力，从数据中攫取价值，从数据中赢取未来，引领传统模式变革，用创新的理念和行动主动拥抱“大数据”时代。

记者：海量数据的爆炸式增长，对于商业银行而言意味着什么？您觉得将为银行带来哪些发展机遇？

闫冰竹：作为信息革命的第二个高潮，“大数据”的高速发展，使银行业的客户数据、交易数据、管理数据等均呈现爆炸式增长，为商业银行创造变革性价值提供了条件。

更广阔的业务发展空间。我国商业银行提供的服务和产品存在较大的同质性，但比较竞争优势要求银行突破同质性，实施差异化战略。社交媒体的兴起为银行创造了全新的客户接触渠道，来自银行网点、PC终端、移动终端、传感器网络传来的结构化、非结构化的海量数据，为银行创造了深化客户挖掘、强化交叉销售、加快产品创新的广阔空间。数据的成功应用，将为银行创造先发竞争优势，打造不可复制的核心竞争力。

更精准的决策判断能力。在信息时代，人类社会面临的中心问题将从如何提高生产率转变为如何更好地利用信息来辅助决策。对于银行而言，“大数据”将使银行决策从“经验依赖”向“数据依据”转化，将在深入了解和把握银行自身乃至市场状况的基础上，更加科学地评价经营业绩、评估业务风险、配置全行资源，引导银行业务科学健康发展。

更优秀的经营管理能力。“大数据”将掀起银行业的精细化管理革命和竞争。关于资产、负债、客户、交易对手及业务过程中产生的各种数据资产，在风险控制、成本核算、资本管理、绩效考核等方面发挥着重要作用，充分利用数据分析技术将是银行制胜的关键。“数据-信息-商业智能”将逐步成为银行定量化、精细化管理的发展路线，为有效提升服务能力提供强大支撑。

更突出的风险防控能力。在“大数据”时代，银行将采用数据分析技术实现风险精细化管理，基于客户动态行为以及客户静态财务数据，量化客户违约可能性，从而有效做好风险预警。同时，银行运用量化技术实现客户信用评分，信用风险、流动性风险、利率风险等风险的精细化管理，通过精确计量风险及资本，实现资本使用效率的最大化。

记者：“大数据”浪潮汹涌来袭，传统银行业是否能在这个新的时代适者生存？银行业服务及管理模式将受到怎样的冲击和挑战？

闫冰竹：随着“大数据”的深入发展，金融服务也将逐渐虚拟化，银行业传统的服务形式、管理方式及运营模式乃至金融版图均有可能发生根本性改变。

金融竞争版图面临重构。大量的数据来源和强大的数据分析工具催生出很多新的金融业态来切入金融服务链条，瓜分银行信贷市场，不断地利用自身技术优势和监管盲区占得一席之地。与传统银行相比，这类金融业态在信息收集、信息处理、产品交付以及风险防范等方面都具有优势，其提供的金融服务已经从简单支付渗透到了转账汇款、小额信贷、现金管理、资产管理、供应链金融、基金和保险(放心保)代销等银行核心业务领域。预计到2015年，中国第三方支付交易规模将达到13.9万亿元。在金融脱媒的背景下，这种渗透意味着金融业和互联网企业的转型方向出现了战略重叠，均朝着“金融服务方案提供者”这条高附加值的路线进军。

数据驾驭能力面临挑战。“大数据”时代首先对银行的数据驾驭能力提出了全新的挑战。在数据收集方面，银行不仅要收集来自网点、信贷等传统渠道的结构化数据，还要收集来自物联网、互联网、机构系统的各类非结构化数据，甚至还要与历史数据对照，非结构化数据收集模式将彻底颠覆银行数据收集理念。在数据存储方面，要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，但这正是银行所欠缺的。在数据处理方面，有的数据涉及上百个参数，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度相当大，如客服录音数据等。利用“大数据”的能力将成为决定银行竞争力的关键因素。

商业运营模式面临变革。随着数据化和网络化的全面深入发展，金融服务虚拟化将是大势所趋。一是产品虚拟化，金融IC卡的推广应用，正在逐步提升银行的电子化发展进度，银行资金将越来越多地呈现为各类数据信号的交换，电子货币将与实物货币并驾齐驱。二是服务虚拟化，“善融商务”、“交博汇”以及中信金融商城等银行电子商务平台不断启动，“鼠标”银行、电子银行成为未来趋势。三是管理虚拟化，银行业务中的各种单据、凭证等将以数字文件的形式出现，网络成为重要的管理通道，电子化、数据化的管理模式更加方便快捷。传统的商业银行运营模式将逐渐消融在数据化的洪流里，借助“大数据”手段，实现跨越式发展，成为未来商业银行可持续发展的唯一选择。

记者：有人说，当前互联网变得很快，再大的企业，不跟上时代，一夜之间轰然倒塌也是可能的。您认为，商业银行应该如何利用“大数据”实现战略转型和可持续发展？

闫冰竹：数据时代，适者生存。未来的商业银行要参与到深入数据价值链核心，从数据中获得洞察力，从数据中攫取价值，从数据中赢取未来，引领传统模式变革，用创新的理念和行动主动拥抱“大数据”时代。

在理念上，强化“数据治行”。“大数据”革命必将颠覆银行传统观念和经营模式。要强化“数据治行”理念，建立分析数据的习惯，重视“大数据”开发利用，提升全行的质量管理、数据管理，真正做到“人人心中有数”。要营造“数据治行”文化，倡导用数据说话，准确描述事实，反映逻辑理性，将现有数据转化为信息资源，为高层管理和决策提供强有力依据，让决策更加有的放矢，让发展更加贴近真实市场。

在手段上，建设“数据仓库”。着眼于“大数据”挖掘和分析，对海量数据持续实时处理，建设数据仓库项目，为服务质量改善、经营效率提升、服务模式创新提供支撑，全面提升运营管理水平。在项目建设中，通过梳理整合经营管理关键数据，建立数据管控体系、搭建基础数据平台。通过数据仓库建设，运用数据挖掘和分析，全方位调整管理模式、产品结构、营销模式、信息战略，从根本上提高风险管理、成本绩效管理、资产负债管理和客户关系管理水平，实现多系统数据的业务逻辑整合，形成全行级客户、产品、协议等主题数据。在渠道上，建设“大数据平台”。积极推动传统业务渠道与移动通信、云计算等新兴业态纵向整合、横向渗透，促进信息集中、整合、共享、挖掘。一方面要“走出去”，与移动网络、电子商务、社交网络等“大数据平台”完美融合，开展“大数据”分析，为客户提供开放服务平台。另一方面要“请进来”，与数据分析专业厂商合作，对数据存量进行综合处理与分析。建立完善内容涵盖全面、功能丰富齐全，集网上贸易服务、网上保理、电子商业汇票、票据池、应收账款池融资、在线融资等为一体的综合供应链金融服务体系，为客户提供触手可及的全方位贴身服务。

在目标上，建设“智慧银行”。智慧银行是能够通过内外兼修，准确应对、快速应变、有机处理繁杂数据，高效配置金融资源，敏锐洞察并引领客户需求的高度智能化金融商业形态。学会运用网络化的专用资本，从传统有时限的金融服务向全天候服务转变，这也正是未来银行转型的重要抓手。打破传统物理网点的地域限制，提供“银行始终在客户身边”的全场景金融服务。改变传统的以银行为中心的服务模式，提供差异化、个性化产品和服务，为

客户提供定制化服务。整合柜员、客户经理、自助设备、网银、手机或移动终端等各类渠道，彻底打破地域和时间限制，提供一点接入、全程响应的智能化渠道服务，为客户创造最佳服务体验。

记者：作为中小银行领头羊，北京银行在“大数据”探索方面走在同业前列，可否简要介绍一下实践成果？

闫冰竹：面对“大数据”蓬勃发展带来的挑战与机遇，北京银行明确提出实施科技引领战略，以更加积极和开放的心态拥抱“大数据”，努力升级传统商业模式，打造“全能智慧银行”。

一是率先推出直销银行模式。北京银行通过与境外战略合作伙伴荷兰ING集团深度合作、精心研发，正式开通直销银行服务模式，此举标志着国内第一家直销银行破土萌芽。二是积极加强跨领域合作。近期北京银行与小米公司签署移动互联网金融全面合作协议。双方将在移动支付、便捷信贷、产品定制、渠道拓展等多个方面探讨合作，未来将基于小米公司的互联网金融平台探索综合金融服务，为客户带来方便快捷的支付体验、及时安全的购买体验和简单精准的个人金融服务体验，提升市民生活品质。三是着力打造网络链品牌。针对中小企业融资难、融资慢等特点，北京银行推出网络供应链品牌“网络链”，并与第三方支付快钱清算信息有限公司签署了全面战略合作协议，着力打造互联网供应链金融。四是不断扩展多元服务渠道。面对日新月异的互联网新技术，北京银行紧跟时代步伐，为客户多渠道、立体化搭建金融服务平台，包括网上银行、手机银行、电话银行、自助银行、微信银行等。记者：北京银行从设立直销银行、携手小米公司等方面进军互联网金融。面向未来，北京银行在互联网金融方面有什么样的战略布局和规划？

闫冰竹：大数据开放、互动的特性，将根本改变金融业生存模式，差异化、流程化、专业化的金融服务将成主流。作为北京银行，将放眼未来，主动作为，用敏锐的战略眼光审时度势，以互联网思维、金融思维、全球化思维为引领，打造互联网金融亮丽品牌。

以差异化定位贴近客户服务需求。北京银行将积极打造“服务领先型的直销银行”，加强与小米公司等科技型企业在移动支付、便捷信贷、产品定制、渠道拓展等方面的合作，以优质的产品和服务满足客户多样化的金融需求。实施“客户下沉”发展战略，将主要服务对象定位于数量最广大的大众零售客户和小微企业客户。针对不同客户定位，建立专属化产品体系，开发实惠、简捷、透明、安全的专属金融产品，提供多样化、差异化金融服务，打造鲜明的竞争特色。

以流程再造提升金融服务效能。北京银行将进一步以客户为中心、以市场为导向，持续推进组织架构变革和业务流程再造，实现经营集约化、管理专业化、营销系统化和服务标准化。通过理念创新、模式创新、流程创新，以较低的营运成本、高效率的营销和跨市场的服务，创造出更多价值。深入挖掘传统银行业务产品与互联网的结合，构建综合化的客户互联网金融服务平台，全面搭建“平台+数据+科技”的新型金融生态链。

以战略合作拓宽全新服务视野。进一步加强与境外战略合作伙伴ING集团的深度合作，寻求更深层次、更广范围的技术援助，不断拓展银行的经营边界，为广大客户提供全自助、全流程、全方位的现代化服务。将国际先进的服务理念和管理理念嫁接到实际经营管理中，深入思考“为谁提供服务”、“提供什么服务”、“如何提供服务”这三个问题，以超前的战略思维把握“大数据”发展先机，引领发展潮流。

以专业制胜打造特色服务品牌。北京银行将紧跟时代步伐，拓展营销模式，强化服务功能，延伸服务手段，提升专业服务能力。从服务体验、服务方式等多个维度加强建设，通过提供线上和线下融合、互通的渠道服务，为客户提供更有效率、更有内涵的金融服务。通过循序渐进的方式，构建一种完全脱离物理网点的24小时全天候服务模式，让我们的服务贴近客户、贴近市场，真正打造能够准确应对、有机处理繁杂数据，高效配置金融资源，敏锐

6.大数据时代下的电竞产业发展论文 篇六

摘 要：随着电竞行业的发展， 国民对电竞这一观念也在不断更新迭代。当然， 电竞行业的发展也衍生一些与之相关的职业。任何事物都有一把双刃剑， 毕竟在电竞行业发展还不够完全成熟的现在， 由此带来的“漏洞”仍然是个大问题。电竞虽然是个新兴产业， 但就目前来看， 它所带来的影响却是巨大的。电竞行业的应运而生离不开互联网时代的到来。而互联网的背后是个大数据， 因此电竞的背后必然离不开大数据。互联网的大数据也衍生了一些行业的发展。电竞行业离不开互联网时代， 互联网在一定程度上也促进了一些相关经济的发展。

关键词：电竞行业; 财务行业; 大数据;

1、 前言

现阶段世界电竞产业发展呈稳定上升趋势， 国内电竞产业随着国民对电竞观念的改变， 发展也开始稳步上升， 自电竞被列为国家正式体育项目以来， 过去国民眼中的打职业及等同于玩物丧志的观念也开始逐渐发生变化， 尤其是近几年来国内电竞选手在世界舞台崭露头角， 也开始让大家正视电竞这个行业， 电竞选手的社会地位逐渐提高， 与此同时， 电竞行业也开始展现出其强大的生命力， 为国家经济的发展提供了新鲜的血液。

2、 电竞行业的发展弊端

当前对于电竞相关的产业发展不完善， 相关电竞市场紊乱等问题， 国家也在积极完善相关的.法律政策， 而对于电竞产业这个新兴的产业， 国家也是给予了相关的扶持政策， 电竞产业经过多年的市场深耕之后， 已经形成了以赛事IP为主体， 游戏、俱乐部、选手、直播、交易的全名化纵向产业链， 而对于飞速发展中的电竞产业， 不断地发展完善以及有适当的政策支持， 可以更好地带动该产业的发展。

对于飞速发展的电竞产业， 相关的配套服务措施也在不断完善， 而其中也不乏一些漏洞， 比如对于电竞行业相应衍生的直播、虚拟商品售卖以及主流主播所宣传代售相应实体店商品， 这些都是现在电竞产业的基本获利方式， 但这些商品中鱼龙混杂， 无法辨别真伪， 而对于另一部分有着优质商品的实体店厂家却又缺少这些号召力。另外， 对于一些游戏玩家而言， 当前的网吧相关配套措施也不够完善， 无法让玩家尽情享受游戏所带来的乐趣。而这些未曾填补的漏洞空白， 也是蕴含着无限的商机。

3、 大数据时代下的电竞产业

电竞行业在近几年的发展中所带来的经济影响力是有目共睹的， 而对于这个庞大的电竞市场， 虽然很多的空缺部分正在被从事这些行业的电竞人一步步填补， 但也并非不能达到饱和， 新事物的产生总是会伴随着其相应的一些衍生物出来， 就像对于事物来说， 中国衍生出了筷子， 而西方也相应的衍生出了刀叉， 虽然构造不同， 但其作用都是为了更好地享受食物， 而对食物的市场也并非就此饱和， 其他衍生物也开始出现， 比如说相应的调味品， 这些都是因食物而衍生出来的， 而对此而言， 是否筷子或者刀叉的市场就满了呢?也不是， 对于不同的食物也会衍生出不同的餐具， 由此再换过来看当今的电竞市场， 电子游戏业的蓬勃发展给这个行业提供了源源不断的食物， 而老一辈的电竞人已经发明了诸如碗筷、刀叉和简单的调味品， 这些对于一些其中的食物已经够用了， 可对于不断注入其中的新游戏来说有些却不适用或者不能更好地去适配。因此， 新的相关电竞服务产业也开始要应运而生了。

电竞产业可以算是因互联网时代的到来而得以发展的， 相较于卡带机时代， 电脑的出现以及互联网时代的到来才算是真正让电竞产业发展的契机， 电脑芯片配置的迅速发展使得更多需求高配置的游戏得以运行， 也让游戏体验更为畅快， 相应的竞技性也变得多样化， 互联网使得世界玩家得以在一起进行竞技， 这也促使了电竞赛事的产生， 而随之也衍生出了当下的另一种模式的到来―――大数据时代。大数据现如今开始渗入各行各业， 电竞行业自是不例外， 电竞产业的大数据可以帮助职业电竞教练更好地分析宏观数据， 做出科学的分析， 而对于电竞服务也市场而言， 大数据可以更好地帮助分析各个产品相应的数据， 从而做出合理分析， 以此来更好地融合市场环境， 而大数据对市场而言， 也并非有百利而无一害， 如果太过于依赖大数据， 盲目跟从数据所反映的一切， 可能也会有所偏激， 如有些部分太过激进， 可能回铸成大错。所以大数据也仅仅是个参考， 更多的是用它去了解这个市场， 但也不能因此去决断这个市场， 合理利用才是大数据真正的用途。

最直观的大数据模式， 就是搜集和统计用户行为记录， 并 (较之传统方式) 更精准的分析其偏好和行为习惯， 从而更有效率地找到符合自己产品/服务定位的潜在客户， 并进行推送或销售。在过去的这几年里阿里巴巴很好地展示了大数据在P2P时代的高效率。但是现实中我们对于大数据的运用远远不够， “电算化”“信息化”“互联网化”， 这些事情已经喊了很多年， 也做了很多年， 然而却并不能真正归于大数据的范畴。大部分的企业内部的财务工作者， 就本职工作内容而言， 实在是没办法和大数据沾上边。从最原始的传统会计记录方式到现在的电算化的计算方式， 是会计在不断适应新时代的发展而衍生的产物， 会计又是以货币为主要计量单位， 运用专门的方法， 核算和监督一个单位经济活动的一种经济管理工作。而会计工作者在工作中难免会出现差错， 财务报表对一个企业的运营和未来发展预测起到一定的作用， 从日常的财务工作来看， 大部分时间都是用来做各种各样的报表， 为了使得差错降到比较低的程度， 会计电算化随之出现。并且， 大数据促使企业的财务由核算型向管理型转型。目前企业的财务工作， 仍然把财务核算作为工作的主要内容。财务人员通过对数据的分析为管理者提供决策依据， 虽然运用传统的管理会计方法， 可以通过计算财务报表的相关比率得到一些信息， 但这些信息的价值往往也只是基于企业财务管理方面的， 为管理者提供的信息是有限的。大数据对财务人员的素质提出了更高的要求， 而且扩大了财务人员的视野。风险管理、信用管理、作业成本管理等都将进入财务视野。大数据时代， 企业的财务部门在企业中将是个综合性很强的部门。

4、 结论

电竞行业在现今的发展像大多数其他行业一样离不开网络电商， 对于现今网络时代而言， 电商大行其道， 而与其相对的实体经济却显得有点不景气， 实体经济作为经济基础， 如何才能与现今社会相融合， 并与电竞行业相融合， 更值得思考， 这也是现今想跨入电竞市场的人应该思考的， 那么怎样才能让电竞产业融入实体经济呢?首先是连接相关的电竞产业， 比如外设店、手办， 相关产业店可以连接起来， 其次线上网络平台也应相应地去建立， 线上线下相互配套， 实体经济和电商经济相连接， 实行相互包容， 这样才能带动实体经济的发展， 而其中具体细节也应在之后相继完善。

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[M]。杭州：浙江人民出版社， 2013。

[2]成柠茜。大数据时代：集团公司财务管理面临的挑战与对策[J]。国际商务财会， 2015 (4) 。

7.中国大数据时代发展调查报告 篇七

一、大数据时代对我国保险市场的影响

在大数据时代的影响之下, 保险市场行业中的管理者能够加深对管理风险、管理业务、销售方式等环节的理解, 同时还能极大的增强管理的整体水平及效率, 不断优化销售的形式。

(一) 对构建大数据分析平台的影响

在大数据时代的影响之下, 数据实现了碎片化, 数据的类型变得更加丰富, 打破了传统的固定的状态, 在对数据进行分析处理时也更加方便。其主要原因在于通过数据建立了大数据分析平台, 该平台把客户作为核心, 实现了保险流程的完善, 能够把客户的接触点进行整理, 这对我国保险市场的管理、能力、经营等方面都带来了非常重要的影响。

(二) 对风险管理的影响

对于我国保险市场来讲, 最为重要的一个环节就是对风险的管理工作, 随着销售方式的多元化、媒体之间的交互化, 这些都为保险市场的安全性与稳定性带来了很大的挑战。通过大数据分析能够使保险市场更深入的掌握客户信息, 对客户的行为进行分析, 了解客户的信用度以及负债情况, 进而制定科学的风险管理体系, 尽早的把风险和隐患扼杀在摇篮中。

(三) 对培养大数据分析人才的影响

通过大数据分析使我国保险市场实现了支持类数据分析, 建立了新的数据模型, 打破了传统数据分析不能规划出保险市场经营视图的漏洞。与此同时, 受到大数据时代的影响, 数据的规模和种类也不断的变化, 这就必须要由具有专业技能的人才来进行管理, 数据分析人才一方面要具备娴熟的技能, 具备较强的建模、挖掘数据的能力, 另一方面还要具备较强的专业素质。由于通过大数据平台能够把各种数据快速的转变成可供决策的数据, 保险市场就能够根据这些数据及时掌握市场情况并作出相应的对策, 以此增强保险市场的竞争能力。因此培养数据分析人才是当前一项迫在眉睫的工作, 要把大数据平台作为基础, 加强对数据分析人才的培养力度, 打造专业、高效的数据分析团队。

(四) 对科技创新能力的影响

创新是提高企业竞争力的一项重要因素, 同时也是我国保险市场实现差异化发展的重要动力之一。随着物联网等新型技术的应用, 人们的消费行为也发生了极大的改变, 但由于受到环境的限制, 保险市场在管理、经营等环节上还存在很多问题, 对于数据还不能灵活的掌控, 因此保险市场必须要把创新科技重视起来, 不断优化保险市场的商业模式, 以高质量的服务来为客户提供需求, 这些都是必须以大数据作为基础的, 在大数据的时代背景之下, 保险业务获得极大的发展, 产业模式也在不断的创新。

二、大数据时代我国保险市场的特征

(一) 品牌宣传模式的改变

在大数据时代到来之前, 保险产品的主要宣传方式是电视、广告、杂志等, 这些宣传方式存在很多不足之处, 缺乏及时性和针对性, 而且在宣传的过程中还会出现负面影响, 有些客户还会存在厌烦的心理。从社会步入到大数据时代之后, 保险产品的宣传方式进行了很大的改变, 例如充分的利用了移动终端, 使人们经历了对产品的相识、了解、接纳的过程, 在循序渐进中走入每个人的心里, 更加主动的接受保险产品, 这样在购买的过程中也会具有很高的效率。

(二) 决策准确度及盈利的改变

在大数据时代的背景之下, 数据为保险管理人员提供了更加全面的信息, 通过利用大数据的分析能力, 加强了对市场情况的了解, 这对增强保险企业决策的准确度起到了至关重要的价值和意义, 大数据时代还能促进资金的运转。另外在工作中为了减少客户的流失, 就必须通过数据库来对客户进行划分, 这样企业一方面能够增强经济利润, 另一方面还能促进客户的增长, 使企业处于一个良性循环中, 同时也为新市场的开拓打下了坚实的基础。

(三) 销售渠道和方式的改变

大数据时代的到来使保险的销售渠道和方式也发生了极大的改变, 例如某人想买保险可以在互联网中提出自己的想法, 进而实现保险信息的推送, 这些在步入大数据时代之前是不能实现的, 这样做不仅能够提高产品的销售业绩, 对公司的发展也起到了非常重要的价值。另外代理人手中的客户质量同其业绩相挂钩, 这对于增强保险人员的个人素质是非常有价值的, 对塑造保险业的形象也有着积极的作用。

(四) 服务水平的改变

过去保险公司的理赔工作需要经历很多程序, 人力、物力以及时间都损耗很多, 但是在大数据时代, 保险企业能够非常及时的获得客户的出险信息, 增强了服务的整体水平。通过对客户进行指导, 选择最优的方案, 为客户尽最大的可能避免风险的发生;另外对于客户提出的意见也要立即处理, 提高服务的水平, 可以把客户对服务人员的评价同员工的薪水挂钩, 推动企业更好的发展下去。总之, 要想赢得未来市场就必须掌握市场的发展形式, 了解人们的心理, 为保险企业的发展提供保障。

三、大数据时代我国保险市场的风险研究

首先, 在当前这个完全步入大数据的时代中, 数据统计和保险方面的人才是市场大量需要的, 但由于我国的保险行业发展较晚, 相关的人才比较欠缺, 关于人才的培养方面也存在很多需要完善的地方, 这些都是当前需要解决的迫在眉睫的工作。其次, 关于个体客户的费率标准问题, 目前数据量越来越多, 保险市场所面临的的一个重要问题就是设置多大的数据库, 另外对于保险公司来讲, , 数据属于最为重要的资产, 怎样提高数据的利用价值和使用率, 使数据不流失也是当前一项非常重要的挑战。最后, 关于数据的安全问题。大数据时代的一大特点就是数据的公开性, 数据的公开有优点但也存在弊端, 其优点在于公开数据能够实现数据的多方位预测, 为相关的工作提供更多的价值, 其弊端在于人们的隐私不能完全保障。现如今行业之间的竞争越来越激烈, 信息的泄露问题也越来越严重, 客户所有较为隐私的信息都能轻松的获取, 因此如何保障客户的个人信息安全也是非常重要的。

现如今我们能够清楚的看到, 大数据营销并不是一朝一夕就能看到效果的策略, 对客户的培养都是需要不断累积的, 虽然在短时间内并不能极大的增强企业的业绩和收益, 但是大数据营销策略必须要纳入长期的营销规划中。在当前市场竞争越来越激烈的形式之下, 大数据对于保险行业来讲是机遇和挑战并存的, 在面对风险时我们要加强对大数据时代保险行业因素的研究, 增强对运用数据技术的能力, 找出信息时代的发展规律, 制定与之相适应的商业模式。另外作为一种服务型的行业, 保险行业必须要加强对数据技术的应用, 重视专业技能人才的培养工作, 把大数据在各个方面的优势充分的体现出来, 推动保险市场的发展紧跟时代的脚步, 与国际接轨。

四、总结

通过上述分析能够看出, 在大数据时代的影响之下, 我国保险市场的业务发展及创新迎来了更多的机遇, 所以保险市场要想更好的发展下去必须要积极利用大数据, 不断扩大发展渠道, 顺应大数据时代的潮流, 推动保险行业向着更高的台阶迈进, 为金融业的发展创造一个和谐良好的氛围。

摘要：现如今我国已经充分步入信息时代, 各行各业也都在信息技术中飞快的发展, 在当前形势下, 我国保险市场也呈现出很多新的特征、新的风险, 为未来的发展带来了非常巨大的影响。本文首先简单介绍了大数据时代的概念, 然后分析了大数据时代对我国保险市场的影响及当前我国保险市场的特征, 最后阐述了大数据时代我国保险市场的风险, 希望能对我国保险市场的发展提供一定的指导价值。

关键词：大数据时代,保险市场,特征,风险

参考文献

[1]韦雪琼, 杨哗, 史超.大数据发展下的金融市场新生态[J].时代金融 (下旬刊) , 2012, (7) .

[2]姜奇平.大数据时代到来[J].互联网周刊, 2012, (1) .20.

[3]何天慈.浅析大数据时代的中国保险市场特征及风险[J].湖北科技学院学报, 2014, (11) :5-6.

[4]尹会岩.论大数据对中国保险业的影响[J].保险职业学院学报, 2015, (01) :43-46.

8.浅议大数据时代对中国司法的影响 篇八

关键词：大数据 犯罪预测 案件侦破 司法统计

一、大数据对犯罪预防的作用

大数据技术就其定义而言，即通过对海量、瞬时、多样化的数据进行采集、存储、处理、高效分析，并对未来发展做出准确预测。比如商家可以运用大数据技术准确判断顾客的消费行为和消费心理，从而占得市场先机并提高运营效率。基于这样的判断能力，我们可以推断，在犯罪预防领域大数据一定也有不俗的表现。事实上，在美国许多城市，以及其他一些国家都在使用软件处理过往的犯罪数据还有其他的数据。通过这种措施来预测哪些区域的犯罪率会更高，并提前派出更多警车到这一区域巡逻。使用效果令人印象深刻：和不使用软件分析的周边地区相比，采用这种措施的地区犯罪率大幅下降。目前由于技术的限制，司法部门是以判断发生罪案的地点为主。而在未来，随着各地司法行政部门对于相关数据收集的日趋重视，以及数据存储分析能力的蓬勃发展，对于个体犯罪趋势的预测必将完善。传统的犯罪预防手段将会朝着精确有效的方向迈进。

二、大数据对案件侦破的作用

小说里的神探，不管是福尔摩斯还是柯南，都有一个共同的特点，那就是有一个具备强大分析能力的大脑，能够观察到细小的证据，并把这些证据关联起来，从而分析出犯罪事实。在互联网时代，警察破案除了用到传统的档案、走访资料、电话记录等信息外，还会用到互联网上出现的信息。所有的这些信息汇集成海量的数据，这些数据如今有了一个更加时髦的身份，那就是“大数据”。

在如今这个信息技术已经渗透到生活方方面面的时代，犯罪分子要想不留下任何电子信息，已经是几乎不可能的事情了。就算犯罪分子不上网、不使用手机、不看电视等，总之不和任何信息设备发生关联，也不可能逃脱大数据的追踪。因为犯罪分子不可能长期远离道路、商店、码头、车站等公共场所，一旦出现，就可能被公共的或他人的电子设备拍摄到。

此外随着信息处理分析能力的增强，越来越多特异性的个体指征被加入到了案件的分析过程中来，原先微不足道的一滴汗渍，一缕头发丝，甚至是不经意间落下的一点碎屑，都可能成为将犯罪分子推上审判席的终极利器。另外，随着存储技术的發展，公安部门对公民信息的掌握也日趋复杂。随着“大数据时代”的到来，或许在未来的某一天，发生了案件之后，警察只要动动鼠标比对一下数据，犯罪分子就无处遁形了。譬如，近日在美国发生的美国波士顿在举办马拉松比赛的过程中发生连续炸弹爆炸案，结果导致3人死亡、183人受伤。在案件发生后，警方保留了案发现场附近的所有监控录像以供比对、查找，波士顿警察局的官员称“仔细查看了所有录像的每一帧画面”。然后，警察走访了事发地点附近12个街区的居民，收集可能存在的各种私人录像、照片，无论它们来自摄像机还是手机。警方还大量收集网上信息，包括像Twitter、Facebook、Youtube等社交媒体上出现的相关照片、录像等，而且在这些流量巨大的网站上向公众提出了收集相关信息的请求。最终，警察确定了犯罪分子，并且迅速将两名罪犯绳之以法。

事实上，随着数据库的扩大，通过庞大数据库的比对，来找出犯罪分子。以成为现代破案的一种趋势。如最近武汉市公安对比数千名大学生DNA来查找杀害女大学生的凶手，以及之前2006年11月13日，马迹镇杉山村公路地段发生一起交通事故，受害人曹某（男，10岁）当场死亡。肇事车辆逃逸，在侦查中发现一外地大货车有重大嫌疑，而该车驾驶员矢口否认，其他没有任何人证物证。经反复勘查在嫌疑车车架上发现可疑人体生物物证。经提取后进行DNA检测，结果确认该嫌疑车为肇事车辆，从而迅速破获了此案。2000年2月21日，某村民唐某到派出所报称：孙女，现年13岁，学生，经某妇幼保健院检查已怀孕5个多月，最终通过DNA比对，确定了侵害人是其继父。

三、大数据对司法部门的影响以及隐忧

大数据时代的到来对我国司法部门的一些工作也产生了广泛深远的影响力。譬如在与数据直接相关的司法统计领域，其产生的变革也是显而易见的。首先司法统计是指按照统计设计的要求，对法院的各项工作，主要是法院的审判活动所产生和形成的各种数据，以及与之相联系的其他社会现象的数量方面，进行记录、搜集、整理、分析、提供、保存等活动过程的总称。在信息技术不发达的时代，司法统计主要是依靠手工报表完成。这不免容易出现差错，纰漏和重复，并且难以被纠错。在对于案件的分析上，也往往实用传统统计常用的样本分析来做。这样一来就使得统计工作者难以精确细分同类案件所呈现的多种特征。并且统计的时效性也难以保证。

而在大数据时代，这些问题迎刃而解，首先计算机存储的实现解决了报表难以纠错的问题。并且时时记录上传也极大的提高率统计录入的时效性。并且由于数据量庞大，摘取简便。司法统计工作者往往可以根据不同的需要对于案件的各项特征进行细分和统计。这样对于精确提取统计信息产生了极大的便利。也便于法律工作者们更容易的找出信息之间的相关性，对案件审理的参考，完善相关的程序或者制度产生方便。浙江高院早在08年就开展了数据信息化工作，之后更是相继推出了“审判执行案件信息结构化数据分析系统”，“阳光司法指数评估体系”。对司法统计的改革，走在了全国的前列。

另外由于信息传播技术的发展，以及互联网的普及。对于犯罪信息的共享也越来越方便快捷。这对于司法部门来说无疑是一个福音。可以想象，在在不远的将来，一个人如果被列为嫌疑人。那么他的护照，机票以及身份证上都将会显示出他的这一情况。那么他只能乖乖的束手就擒了。现在频发的裸官外逃事件也可以得到极大的缓解。

大数据时代既是司法工作的福音又是一大挑战。首先由许多数据取之于人，所以公民个人的隐私权等人身权利将受到挑战。这就要求出台更加完善的法律和制度，同时要提高司法工作者的素质。其次，对于利用数据分析作为犯罪的预测应该仅仅限于极小的范围之内，并且不应该作为证明其有罪的证据。最后，由于政府部门拥有巨大的数据资源，所以应该更加严格的进行数据公开，使得数据的价值能够得到最为充分的利用。

参考文献：

[1]维克托. 迈尔一舍恩伯格， 肯尼思· 库克耶[J]. 大数据时代， 2013： 5-25.

[2]袁晨. 基于 Web 的法院决策支持系统的设计与实现[D]. 复旦大学， 2008.