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客戶關(guān)系管理是基于對客戶數(shù)據(jù)的充分分析而進(jìn)行的,作為客戶關(guān)系管理的重要分支,數(shù)據(jù)處理與分析對客戶生命周期管理的重要意義不言而喻。大數(shù)據(jù)時(shí)代下,隨著數(shù)據(jù)處理工具與軟件的飛速提升,對客戶生命周期管理產(chǎn)生了新的革命。各類微信、網(wǎng)站等自媒體工具的發(fā)展更是為客戶生命周期管理注入新的生機(jī)。
(一)大數(shù)據(jù)促進(jìn)精準(zhǔn)化傳播溝通
利用各種數(shù)據(jù)信息的交叉檢索,有助于樓盤項(xiàng)目尋找目標(biāo)客戶,并精準(zhǔn)化信息。傳統(tǒng)精準(zhǔn)傳播方式包括短信和DM直郵,但在大數(shù)據(jù)時(shí)代下,利用微信和網(wǎng)站等各種自媒體渠道工具,可以發(fā)送更多直觀互動的信息。尤其在企業(yè)已實(shí)現(xiàn)酒店、百貨、地產(chǎn)、消費(fèi)品零售等跨行業(yè)規(guī)模化運(yùn)作的時(shí)候,數(shù)據(jù)的綜合利用顯得尤為重要。通過將企業(yè)各業(yè)務(wù)模塊的數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集和綜合處理,可以確??蛻糍Y源的共享,更有利于企業(yè)品牌的傳遞,使客戶在未到訪樓盤項(xiàng)目售樓處之前,就已經(jīng)對企業(yè)的實(shí)力建立信心。
(二)大數(shù)據(jù)有助于客戶篩選
跟進(jìn)傳統(tǒng)的樓盤項(xiàng)目客戶登記方式為紙質(zhì)的上門客戶登記本,大部分項(xiàng)目均未實(shí)現(xiàn)上門客戶信息的電子化。借助明源軟件、金鵬軟件等銷售軟件及身份證識別器工具,可以推動客戶信息電子化的錄入,并提升客戶信息的準(zhǔn)確度。對客戶的來源、性別、職業(yè)、置業(yè)需求等各類基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的匯總和交叉分析,能提升客戶的精準(zhǔn)跟蹤,并結(jié)合客戶的銷售抗性進(jìn)行有針對性的溝通,促進(jìn)項(xiàng)目銷售。
(三)利用數(shù)據(jù)化工具維護(hù)
成交業(yè)主滿意度大部分樓盤項(xiàng)目在客戶成交后,缺乏有效維護(hù)。在房地產(chǎn)行業(yè)圈層口碑效應(yīng)不可忽視的背景下,客戶成交往往意味著新的生意的起點(diǎn)。利用數(shù)據(jù)化的工具對成交客戶進(jìn)行跟蹤維護(hù),有利于持續(xù)跟進(jìn)客戶對樓盤項(xiàng)目的各種反饋,促進(jìn)老帶新的口碑傳播、推薦以及重復(fù)購買,亦可持續(xù)提升客戶的滿意度。
(四)利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)主需求
維護(hù)隨著建筑科技與智能化的不斷發(fā)展,居住環(huán)境也在不斷升級。以往的開發(fā)商客戶關(guān)系維護(hù),僅到業(yè)主入伙截止。事實(shí)上,業(yè)主入伙居住后,對業(yè)主居住需求的跟蹤和維護(hù)也是非常重要的。物業(yè)公司可以配合開發(fā)商,通過組織各類業(yè)主活動,獲知客戶的需求,例如:搬遷至另一個(gè)城市工作——產(chǎn)生異地置業(yè)的需求;對目前的居住環(huán)境產(chǎn)生升級換代的需求——產(chǎn)生新的高檔次項(xiàng)目的購買需求等;這些種種需求,都是客戶購買同一品牌樓盤項(xiàng)目的機(jī)會,通過對客戶關(guān)系的維系,產(chǎn)生客戶品牌忠誠,對于規(guī)模化開發(fā)的大企業(yè)尤為重要。
二、結(jié)束語
1國外研究綜述
1.1旅游網(wǎng)絡(luò)信息導(dǎo)引作用探究
近年來,國外學(xué)者針對無形信息流對有形人流的導(dǎo)引作用問題進(jìn)行了有益探索,包括旅游網(wǎng)站信息對潛在游客導(dǎo)引作用的說明,旅游網(wǎng)站對有形人流的導(dǎo)引過程和導(dǎo)引機(jī)理分析。主要研究通過針對供需行為,對旅游網(wǎng)站在線服務(wù)能力和旅游網(wǎng)站使用者滿意度之間的協(xié)同關(guān)系進(jìn)行了研究,并提出了反映網(wǎng)站信息流與現(xiàn)實(shí)人流關(guān)聯(lián)性的模型。
1.2基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的時(shí)空導(dǎo)引作用的定量估算研究
基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的預(yù)測研究始于醫(yī)藥領(lǐng)域,最早是利用網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)提前預(yù)測出流感發(fā)病情況及流感的死亡率。在房地產(chǎn)方面也有類似的實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對美國房屋的交易價(jià)格和交易量具有較強(qiáng)的預(yù)測能力;這些研究對基于網(wǎng)絡(luò)搜索技術(shù)的旅游行為預(yù)測研究起到促進(jìn)和深化作用。在量化研究方面,主要集中在建立回歸分析模型,對美國零售業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)、旅游行業(yè)的產(chǎn)品銷量進(jìn)行預(yù)測,在傳統(tǒng)的回歸模型的因變量中加入與預(yù)測對象有關(guān)的關(guān)鍵詞關(guān)注度指數(shù),預(yù)測結(jié)果的精度均有較大的改善。國外在宏觀經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域,通過網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)與宏觀經(jīng)濟(jì)的研究主要集中在失業(yè)率、消費(fèi)、股市指數(shù)、經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象和經(jīng)濟(jì)衰退等方面。研究表明,在龐大的網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)被網(wǎng)絡(luò)搜索工具記錄下來的過程中,這些龐大的搜索數(shù)據(jù)與現(xiàn)實(shí)的社會行為之間存在一定的相關(guān)性。在旅游網(wǎng)絡(luò)行為方面成果較少,大部分研究側(cè)重于網(wǎng)絡(luò)整體性信息與某些社會行為宏觀的、概括性的關(guān)聯(lián)性研究。
2國內(nèi)研究綜述
目前,我國學(xué)者對大數(shù)據(jù)相關(guān)問題研究較多,應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域,在旅游方面的研究主要集中在三個(gè)方面:大數(shù)據(jù)出現(xiàn)后對旅游業(yè)帶來的影響研究;具體搜索引擎的數(shù)據(jù)與實(shí)際旅游市場需求的相關(guān)性研究;利用搜索引擎數(shù)據(jù)對旅游市場的預(yù)測方法研究。
2.1大數(shù)據(jù)對旅游業(yè)帶來的影響研究
伴隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的產(chǎn)生及在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用,很多學(xué)者提出了旅游大數(shù)據(jù)的概念,并從旅游大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生,旅游大數(shù)據(jù)的挖掘,旅游大數(shù)據(jù)的應(yīng)用方面提出了見解。伴隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,旅游企業(yè)及用戶對網(wǎng)絡(luò)的使用,導(dǎo)致旅游數(shù)據(jù)信息爆炸性的增長,旅游數(shù)據(jù)已經(jīng)形成一個(gè)巨大的海量信息空間,這些海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生,如何應(yīng)用這些數(shù)據(jù),找出規(guī)律,應(yīng)用在旅游業(yè)當(dāng)中。在大數(shù)據(jù)的挖掘方面,大多采用關(guān)聯(lián)分析對旅游數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索,并從中找出出現(xiàn)概率較高的模式,或者通過數(shù)據(jù)的聚類與分類,分析旅游數(shù)據(jù)的相似性,為決策者提供決策支持。大數(shù)據(jù)在旅游行業(yè)的運(yùn)用方面主要提出在旅游市場營銷,線路優(yōu)化、挖掘有價(jià)值的旅游信息方面。
2.2具體搜索引擎的數(shù)據(jù)與實(shí)際旅游市場需求的相關(guān)性研究
在大數(shù)據(jù)與實(shí)際旅游市場相關(guān)性研究方面成果較多,在搜索引擎的的選擇方面,國內(nèi)研究大多選擇百度指數(shù)這種海量免費(fèi)數(shù)據(jù),并通過百度指數(shù)的搜索量和實(shí)際游客量之間的關(guān)系分析,主要研究體現(xiàn)在:搜索關(guān)鍵詞的選取技術(shù);網(wǎng)絡(luò)信息流和實(shí)際游客量之間存在正相關(guān)性,網(wǎng)絡(luò)空間信息流是一種重要的“前兆”導(dǎo)引現(xiàn)象。對關(guān)鍵詞的選取,大多數(shù)研究中采取根據(jù)旅游活動的六大要素,或通過問卷調(diào)查、關(guān)鍵詞推薦的方法獲得;大多數(shù)研究選取了五一、十一等主要節(jié)假日的客流量及網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度進(jìn)行對比,發(fā)現(xiàn)旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度和景區(qū)客流量之間存在正相關(guān)關(guān)系;旅游者在產(chǎn)生旅游需求的前提下,通過網(wǎng)絡(luò)提供的旅游信息進(jìn)一步了解旅游地概況,為其旅游的目的地,因此,旅游者對旅游網(wǎng)絡(luò)信息的關(guān)注度一定程度上昭示其出游行為,基于此,旅游信息流又是重要的旅游客流的“前兆”。
2.3運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行景區(qū)旅游市場預(yù)測的研究
對于旅游市場的預(yù)測研究成果較多,大多數(shù)研究都采用歷史數(shù)據(jù)對未來游客量進(jìn)行研究,在預(yù)測方法上不斷創(chuàng)新,但在數(shù)據(jù)的選擇上面基本停留在使用歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行旅游市場預(yù)測研究的研究成果較少,大多數(shù)還停留在相關(guān)性研究方面。黃先開以北京故宮為例,建立了沒有百度關(guān)鍵詞和加入百度關(guān)鍵詞的兩種預(yù)測模型并進(jìn)行了預(yù)測精度比較。運(yùn)用帶有百度關(guān)鍵詞的模型可以實(shí)現(xiàn)利用當(dāng)天及滯后1~2天的百度指數(shù)數(shù)據(jù)預(yù)測故宮當(dāng)天的游客量,不僅增強(qiáng)了預(yù)測的時(shí)效性,還可以更加及時(shí)、準(zhǔn)確地為故宮景區(qū)管理部門提供決策的依據(jù)。
3結(jié)論
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,優(yōu)質(zhì)教育資源共享的主體包括共享的雙方,也就是資源需方和資源供方。隨著時(shí)代的發(fā)展,優(yōu)質(zhì)教育資源的供方不僅包括各級各類學(xué)校、教育職能部門、公益組織和科研機(jī)構(gòu)等非營利機(jī)構(gòu),也可以囊括教育資源提供商,甚至個(gè)體也可以成為優(yōu)質(zhì)教育資源的供方。要促進(jìn)優(yōu)質(zhì)資源的共享,就要充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)的共享性、平等性、開放性特點(diǎn),全面拓展優(yōu)質(zhì)教育資源供方的來源。優(yōu)質(zhì)教育資源的供需雙方并非一成不變的,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,要積極促進(jìn)優(yōu)質(zhì)教育資源供需雙方的相互轉(zhuǎn)化,盡量做到各取所需、各盡其能,使優(yōu)質(zhì)教育資源的供需雙方能夠互相交叉和重疊。
二、大數(shù)據(jù)時(shí)代優(yōu)質(zhì)教育資源共享的運(yùn)行系統(tǒng)
要提高優(yōu)質(zhì)教育資源共享的效率,促進(jìn)我國高中教育的不斷發(fā)展,就必須重視優(yōu)質(zhì)教育資源共享的運(yùn)行系統(tǒng)建設(shè),要使共享的優(yōu)質(zhì)教育資源能夠滿足我國高中教育教學(xué)的需要,從而使優(yōu)質(zhì)教育資源的利用效率得到提高。
1.優(yōu)質(zhì)教育資源共享的建設(shè)系統(tǒng)
優(yōu)質(zhì)教育資源共享運(yùn)行系統(tǒng)的第一個(gè)環(huán)節(jié)就是建設(shè)系統(tǒng),進(jìn)行優(yōu)質(zhì)教育資源的匯集和開發(fā)工作。建設(shè)系統(tǒng)要將教育資源分為非數(shù)字化教育資源和數(shù)字化教育資源兩種,對于數(shù)字化教育資源主要是直接匯集和開發(fā),對于非數(shù)字化教育資源還要進(jìn)行數(shù)字化加工和制作,使其符合媒體文件的載體和格式。建設(shè)系統(tǒng)還要將已有的教育資源進(jìn)行匯集和整合,使其匯聚起來,能夠進(jìn)行推廣、評估和歸類。
2.優(yōu)質(zhì)教育資源的傳送系統(tǒng)
傳送系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)傳輸和配送優(yōu)質(zhì)的教育資料。例如,可以向特定的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行優(yōu)質(zhì)教育資源的配送,包括少數(shù)民族地區(qū)、貧困地區(qū)等等。也可以通過對口幫扶的形式,使優(yōu)質(zhì)教育資源的供需雙方結(jié)成對子。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,要充分利用先進(jìn)的社會計(jì)算、4G技術(shù)、三網(wǎng)融合、寬帶網(wǎng)絡(luò)等技術(shù),提升優(yōu)質(zhì)教育資源的投入產(chǎn)出比。
3.優(yōu)質(zhì)教育資源的使用系統(tǒng)
使用系統(tǒng)要具備相應(yīng)的硬件設(shè)備條件,使資源需方能夠順利獲取教育資源。使用系統(tǒng)還應(yīng)該具備指導(dǎo)、培訓(xùn)、高級檢索等功能模塊,使資源需方能夠按照自己的具體需求獲取和檢索優(yōu)質(zhì)教育資源。需方也可以對優(yōu)質(zhì)教育資源進(jìn)行再加工,例如,高中學(xué)??梢詫ο冗M(jìn)的教育教學(xué)理念進(jìn)行二次加工,使之能夠與自身的教材版本、學(xué)情相符合。
4.優(yōu)質(zhì)教育資源的評估系統(tǒng)
1.1“大數(shù)據(jù)”定義
所謂大數(shù)據(jù)(bigdata),或稱巨量資料,通常情況下,是指涉及的資料規(guī)模龐大,在現(xiàn)有的技術(shù)條件的基礎(chǔ)上,難以通過主流軟件,在合理時(shí)間內(nèi)對其進(jìn)行擷取、管理、處理。對于“大數(shù)據(jù)”來說,其特征主要表現(xiàn)為:一是數(shù)據(jù)量(volumes)大,在實(shí)際應(yīng)用中,把多個(gè)數(shù)據(jù)集放在一起,形成PB級的數(shù)據(jù)量。根據(jù)IDC(國際數(shù)據(jù)公司)的監(jiān)測統(tǒng)計(jì),2011年全球數(shù)據(jù)總量已經(jīng)達(dá)到1.8ZB;二是數(shù)據(jù)類別(variety)大,數(shù)據(jù)來自多個(gè)數(shù)據(jù)源,無論是種類,還是格式,數(shù)據(jù)日趨豐富,以前所限定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)范疇等,已經(jīng)被沖破,半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)早已囊括其中;三是數(shù)據(jù)處理速度(Velocity)快,在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下,能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的處理;四是數(shù)據(jù)具有較高的真實(shí)性(Veracity),隨著社交數(shù)據(jù)、物聯(lián)計(jì)算、交易與應(yīng)用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興起,沖破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限,在這種情況下需要有效的技術(shù),進(jìn)一步確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性、安全性。
1.2“大數(shù)據(jù)”技術(shù)
“大數(shù)據(jù)”的價(jià)值不只在于其數(shù)據(jù)量之大,更大的意義在于通過數(shù)據(jù)采集、處理、分析、挖掘等技術(shù)對“大數(shù)據(jù)”的屬性,包括數(shù)量、速度、多樣性等等進(jìn)行分析,能獲取很多智能的、深入的、有價(jià)值的信息。而這些信息提取過程可大致分為以下三個(gè)階段。
1.2.1數(shù)據(jù)輸入
將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)進(jìn)行采集抽取,然后對其進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成等,最后將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉中,進(jìn)而為數(shù)據(jù)聯(lián)機(jī)分析、挖掘等處理奠定基礎(chǔ)。其特點(diǎn)主要表現(xiàn)為并發(fā)數(shù)高,因?yàn)槌汕先f的用戶有可能同時(shí)訪問、操作數(shù)據(jù),比較典型的就是火車票售票網(wǎng)站、淘寶等,在峰值時(shí),它們并發(fā)的訪問量能達(dá)到上百萬,在這種情況下,在采集端需要部署大量數(shù)據(jù)庫。
1.2.2數(shù)據(jù)處理
“大數(shù)據(jù)”技術(shù)核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法,基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式的各種數(shù)據(jù)挖掘的算法深入數(shù)據(jù)內(nèi)部,快速地挖掘出公認(rèn)的價(jià)值,科學(xué)地呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)。并根據(jù)用戶的統(tǒng)計(jì)需求,對存儲于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)利用分布式數(shù)據(jù)庫或分布式計(jì)算集群進(jìn)行普通的分析和分類匯總等。其特點(diǎn)主要表現(xiàn)為用于挖掘的算法比較復(fù)雜,并且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大,常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。
1.2.3數(shù)據(jù)輸出
從“大數(shù)據(jù)”中挖掘出特點(diǎn),科學(xué)的建立模型,通過導(dǎo)入數(shù)據(jù),以得到用戶需要的結(jié)果。這已在能源、醫(yī)療、通信、零售等行業(yè)有了廣泛應(yīng)用。
2“大數(shù)據(jù)”安全隱患
“大數(shù)據(jù)”時(shí)代,數(shù)據(jù)量是非線性增長的,隨著數(shù)據(jù)價(jià)值的不斷提高,黑客對于數(shù)據(jù)的覬覦已經(jīng)由原來的破壞轉(zhuǎn)變成竊取和利用,病毒或黑客繞過傳統(tǒng)的防火墻、殺毒軟件、預(yù)警系統(tǒng)等防護(hù)設(shè)備直接進(jìn)入數(shù)據(jù)層,一些高級持續(xù)性攻擊已經(jīng)難以用傳統(tǒng)安全防御措施檢測防護(hù)。“大數(shù)據(jù)”的安全風(fēng)險(xiǎn)主要可以分為以下兩個(gè)方面。
2.1從基礎(chǔ)技術(shù)角度看
NoSQL(非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫)是“大數(shù)據(jù)”依托的基礎(chǔ)技術(shù)。當(dāng)前,應(yīng)用較為廣泛的SQL(關(guān)系型數(shù)據(jù)庫)技術(shù),經(jīng)過長期的改進(jìn)和完善,通過設(shè)置嚴(yán)格的訪問控制和隱私管理工具,進(jìn)一步維護(hù)數(shù)據(jù)安全。在NoSQL技術(shù)中,沒有這樣的要求。而且,對于“大數(shù)據(jù)”來說,無論是來源,還是承載方式都比較豐富,例如物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng),以及遍布各個(gè)角落的傳感器等,通常情況下,數(shù)據(jù)都是處于分散存在的狀態(tài),難以對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行定位,同時(shí)難以對所有的機(jī)密信息進(jìn)行保護(hù)。
2.2從核心價(jià)值角度來看
“大數(shù)據(jù)”技術(shù)關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)分析和利用,但數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展,對用戶隱私產(chǎn)生極大的威脅。在“大數(shù)據(jù)”時(shí)代,已經(jīng)無法保證個(gè)人信息不被其他組織挖掘利用。目前,各網(wǎng)站均不同程度地開放其用戶所產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),一些監(jiān)測數(shù)據(jù)的市場分析機(jī)構(gòu)可通過人們在社交網(wǎng)站中寫入的信息、智能手機(jī)顯示的位置信息等多種數(shù)據(jù)組合,高精度鎖定個(gè)人,挖掘出個(gè)人信息體系,用戶隱私安全問題堪憂。
3“大數(shù)據(jù)”安全防范
由于“大數(shù)據(jù)”的安全機(jī)制是一個(gè)非常龐大而復(fù)雜的課題,幾乎沒有機(jī)構(gòu)能一手包攬所有細(xì)節(jié),因此業(yè)界也缺乏一個(gè)統(tǒng)一的思路來指導(dǎo)安全建設(shè)。在傳統(tǒng)安全防御技術(shù)的基礎(chǔ)上,通過對“大數(shù)據(jù)”攻擊事件模式、時(shí)間空間特征等進(jìn)行提煉和總結(jié),從網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全、應(yīng)用安全、終端安全等各個(gè)管理角度加強(qiáng)防范,建設(shè)適應(yīng)“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的安全防御方案,可以從一定程度上提高“大數(shù)據(jù)”環(huán)境的可靠度。
3.1網(wǎng)絡(luò)安全
網(wǎng)絡(luò)是輸送“大數(shù)據(jù)”資源的主要途徑,強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施安全保障,一是通過訪問控制,以用戶身份認(rèn)證為前提,實(shí)施各種策略來控制和規(guī)范用戶在系統(tǒng)中的行為,從而達(dá)到維護(hù)系統(tǒng)安全和保護(hù)網(wǎng)絡(luò)資源的目的;二是通過鏈路加密,建立虛擬專用網(wǎng)絡(luò),隔離公用網(wǎng)絡(luò)上的其他數(shù)據(jù),防止數(shù)據(jù)被截??;三是通過隔離技術(shù),對數(shù)據(jù)中心內(nèi)、外網(wǎng)絡(luò)區(qū)域之間的數(shù)據(jù)流量進(jìn)行分析、檢測、管理和控制,從而保護(hù)目標(biāo)數(shù)據(jù)源免受外部非法用戶的侵入訪問;四是通過網(wǎng)絡(luò)審計(jì),監(jiān)聽捕獲并分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包,準(zhǔn)確記錄網(wǎng)絡(luò)訪問的關(guān)鍵信息;通過統(tǒng)一的策略設(shè)置的規(guī)則,智能地判斷出網(wǎng)絡(luò)異常行為,并對異常行為進(jìn)行記錄、報(bào)警和阻斷,保護(hù)業(yè)務(wù)的正常運(yùn)行。
3.2虛擬化安全
虛擬機(jī)技術(shù)是大數(shù)據(jù)概念的一個(gè)基礎(chǔ)組成部分,它加強(qiáng)了基礎(chǔ)設(shè)施、軟件平臺、業(yè)務(wù)系統(tǒng)的擴(kuò)展能力,同時(shí)也使得傳統(tǒng)物理安全邊界逐漸缺失。加強(qiáng)虛擬環(huán)境中的安全機(jī)制與傳統(tǒng)物理環(huán)境中的安全措施,才能更好地保障在其之上提供的各類應(yīng)用和服務(wù)。一是在虛擬化軟件層面建立必要的安全控制措施,限制對虛擬化軟件的物理和邏輯訪問控制;二是在虛擬化硬件方面建立基于虛擬主機(jī)的專業(yè)的防火墻系統(tǒng)、殺毒軟件、日志系統(tǒng)和恢復(fù)系統(tǒng),同時(shí)對于每臺虛擬化服務(wù)器設(shè)置獨(dú)立的硬盤分區(qū),用以系統(tǒng)和日常數(shù)據(jù)的備份。
3.3數(shù)據(jù)安全
基于數(shù)據(jù)層的保護(hù)最直接的安全技術(shù),數(shù)據(jù)安全防護(hù)技術(shù)包括:一是數(shù)據(jù)加密,深入數(shù)據(jù)層保護(hù)數(shù)據(jù)安全,針對不同的數(shù)據(jù)采用不同的加密算法,實(shí)施不同等級的加密控制策略,有效地杜絕機(jī)密信息泄漏和竊取事件;二是數(shù)據(jù)備份,將系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)制,當(dāng)數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)由于系統(tǒng)崩潰、黑客人侵以及管理員的誤操作等導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失和損壞時(shí),能夠方便且及時(shí)地恢復(fù)系統(tǒng)中的有效數(shù)據(jù),以保證系統(tǒng)正常運(yùn)行。
3.4應(yīng)用安全
由于大數(shù)據(jù)環(huán)境的靈活性、開放性以及公眾可用性等特性,部署應(yīng)用程序時(shí)應(yīng)提高安全意識,充分考慮可能引發(fā)的安全風(fēng)險(xiǎn)。加強(qiáng)各類程序接口在功能設(shè)計(jì)、開發(fā)、測試、上線等覆蓋生命周期過程的安全實(shí)踐,廣泛采用更加全面的安全測試用例。在處理敏感數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序與服務(wù)器之間通信時(shí)采用加密技術(shù),以確保其機(jī)密性。
3.5終端安全
隨著云計(jì)算、移動互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展,用戶終端種類不斷增加,很多應(yīng)用程序被攻擊者利用收集隱私和重要數(shù)據(jù)。用戶終端上應(yīng)部署安全軟件,包括反惡意軟件、防病毒、個(gè)人防火墻以及IPS類型的軟件,并及時(shí)完成應(yīng)用安全更新。同時(shí)注重自身賬號密碼的安全保護(hù),盡量不在陌生的計(jì)算機(jī)終端上使用公共服務(wù)。同時(shí)還應(yīng)采用屏蔽、抗干擾等技術(shù)為防止電磁泄漏,可從一定程度上降低數(shù)據(jù)失竊的風(fēng)險(xiǎn)。
4“大數(shù)據(jù)”安全展望
“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的信息安全已經(jīng)成為不可阻擋的趨勢,如何采用更加主動的安全防御手段,更好地保護(hù)“大數(shù)據(jù)”資源將是一個(gè)廣泛而持久的研究課題。
4.1重視“大數(shù)據(jù)”及建設(shè)信息安全體系
在對“大數(shù)據(jù)”發(fā)展進(jìn)行規(guī)劃的同時(shí),在“大數(shù)據(jù)”發(fā)展過程中,需要明確信息安全的重要性,對“大數(shù)據(jù)”安全形式加大宣傳的力度,對“大數(shù)據(jù)”的重點(diǎn)保障對象進(jìn)行明確,對敏感、重要數(shù)據(jù)加大監(jiān)管力度,研究開發(fā)面向“大數(shù)據(jù)”的信息安全技術(shù),引進(jìn)“大數(shù)據(jù)”安全的人才,建立“大數(shù)據(jù)”信息安全體系。
4.2對重點(diǎn)領(lǐng)域重要數(shù)據(jù)加強(qiáng)監(jiān)管
海量數(shù)據(jù)的匯集在一定程度上可能會暴露隱私信息,廣泛使用“大數(shù)據(jù)”增加了信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)。政府層面,需要對重點(diǎn)領(lǐng)域數(shù)據(jù)范圍進(jìn)行明確,制定完善的管理制度和操作制度,對重點(diǎn)領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫加大日常監(jiān)管力度。用戶層面,加強(qiáng)內(nèi)部管理,建立和完善使用規(guī)程,對“大數(shù)據(jù)”的使用流程和使用權(quán)限等進(jìn)行規(guī)范化處理。
4.3加快研發(fā)“大數(shù)據(jù)”安全技術(shù)
大數(shù)據(jù)時(shí)代正帶給企業(yè)根本性的變革,同時(shí),也給職場精英們提供了機(jī)遇,但機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存。這對于初入社會的大學(xué)生而言,無疑是提出了一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。
1.1大數(shù)據(jù)時(shí)代對大學(xué)生的數(shù)據(jù)駕馭能力提出了新的挑戰(zhàn)
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,大學(xué)生若想獲得好的就業(yè)機(jī)會需要有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)駕馭能力,即數(shù)據(jù)素養(yǎng),在科學(xué)數(shù)據(jù)的采集、組織和管理、處理和分析、共享與協(xié)同創(chuàng)新利用等方面的能力,以及研究者在數(shù)據(jù)的生產(chǎn)、管理和過程中的道德與行為規(guī)范。而大學(xué)生們鮮有接觸大量數(shù)據(jù)并從中剔除糟粕找尋有用數(shù)據(jù)的經(jīng)歷,頂多是進(jìn)行過幾次較淺顯的問卷調(diào)查工作,對數(shù)據(jù)技術(shù)、數(shù)據(jù)分析方法及相關(guān)軟件、國際數(shù)據(jù)化發(fā)展進(jìn)程等知之甚少,在數(shù)據(jù)素養(yǎng)方面可以說是零基礎(chǔ)。
1.2大數(shù)據(jù)時(shí)代對大學(xué)生理性思維能力提出了新的挑戰(zhàn)
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,人們對于過往經(jīng)驗(yàn)的依賴程度降低,而對數(shù)據(jù)分析得來的實(shí)時(shí)結(jié)果信任度大大提升,因此贏得就業(yè)競爭需要大學(xué)生具備理性、邏輯性強(qiáng)的思維方式,從而能冷靜、不帶感彩地處理和分析數(shù)據(jù),得出客觀的結(jié)論。而大多數(shù)中國學(xué)生的理性、批判性思考的能力偏弱,缺乏個(gè)人的獨(dú)立思考,且文科專業(yè)尤其是語言類專業(yè)的課程設(shè)置對培養(yǎng)大學(xué)生理性思維能力的作用較小,大學(xué)生的理性思維能力亟待提高。
1.3大數(shù)據(jù)時(shí)代對大學(xué)生精確、快速、實(shí)時(shí)行動的能力提出了新的挑戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)時(shí)代信息瞬息萬變,因此數(shù)據(jù)也是具有時(shí)效性的,要獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)反饋就必須有精確快速的反應(yīng)能力和行動能力。一部分平常對于生活中的信息疏于收集的大學(xué)生可能會缺乏對信息的敏銳度,從而導(dǎo)致其較慢的反應(yīng)力和行動能力,若其這方面的素質(zhì)沒有得到提高,則可能會在工作中產(chǎn)生在數(shù)據(jù)分析工作完成后卻發(fā)現(xiàn)得出的結(jié)論已不具時(shí)效性的情況,導(dǎo)致喪失最佳的工作機(jī)遇,降低了自身的職業(yè)發(fā)展競爭力。
2如何在大數(shù)據(jù)時(shí)代提高大學(xué)生就業(yè)競爭力
大數(shù)據(jù)時(shí)代帶給了大學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力、思維方式、科學(xué)精神、行動力等方面的就業(yè)挑戰(zhàn),因此政府、各高校及大學(xué)生自身都應(yīng)積極應(yīng)對挑戰(zhàn),從不同層面克服困難,共同提高大學(xué)生在大數(shù)據(jù)時(shí)代的就業(yè)競爭力。
2.1高校、政府應(yīng)建立大學(xué)生就業(yè)大數(shù)據(jù)分析機(jī)制,做好大學(xué)畢業(yè)生的就業(yè)、創(chuàng)業(yè)服務(wù)工作
大學(xué)生就業(yè)大數(shù)據(jù)分析離不開大數(shù)據(jù)的支持,而大數(shù)據(jù)的建設(shè)是一項(xiàng)科學(xué)、有序、動態(tài)且可持續(xù)發(fā)展的系統(tǒng)性工程。政府需要從建立運(yùn)行機(jī)制、規(guī)范建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)、建設(shè)共享平臺、提供專業(yè)隊(duì)伍等多方面進(jìn)行支持,且通過建立各高校就業(yè)數(shù)據(jù)庫,分析各校歷年就業(yè)率與其獲國家資源傾斜度的關(guān)系,也能調(diào)節(jié)教育支持的力度,更好地幫扶教育產(chǎn)業(yè)。除此之外,將就業(yè)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)與就業(yè)市場相關(guān)數(shù)據(jù)相比,還能幫助人力資源供需雙方形成更理性的預(yù)期,減少就業(yè)矛盾,實(shí)現(xiàn)人力資源市場的多贏。而學(xué)校通過廣泛收集歷年大學(xué)生就業(yè)期望、就業(yè)去向等信息,并將其數(shù)據(jù)化,收入數(shù)據(jù)庫,能有效預(yù)測畢業(yè)生就業(yè)率、就業(yè)去向。
2.2高校應(yīng)推行大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略,讓大數(shù)據(jù)走進(jìn)課堂教學(xué),培養(yǎng)大學(xué)生大數(shù)據(jù)意識
各高校應(yīng)結(jié)合大數(shù)據(jù)時(shí)代特征進(jìn)行教學(xué)改革,推行信息化管理與信息化教學(xué)。學(xué)校的管理與教學(xué)活動都存在著固定性與周期性,如對教師的考核、學(xué)生測試成績分析、就業(yè)情況分析等,可以利用計(jì)算機(jī)分析這些數(shù)據(jù)并推薦合適的解決方案;課堂上,教師也應(yīng)順應(yīng)信息化教育,突破傳統(tǒng)的教學(xué)方式,通過“微學(xué)“”微課”等方式提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣,從而提高學(xué)習(xí)的效果。同時(shí),知識點(diǎn)也可以通過數(shù)據(jù)化與測試題建立聯(lián)系,計(jì)算機(jī)可以通過分析錯(cuò)題數(shù)、做題時(shí)間等數(shù)據(jù)為老師提供不同學(xué)生對于不同知識點(diǎn)的掌握情況。只有在校園中營造一種大數(shù)據(jù)氛圍,培養(yǎng)學(xué)生們利用數(shù)據(jù)分析找尋有用信息的習(xí)慣,才能讓他們具備大數(shù)據(jù)意識,做好走進(jìn)大數(shù)據(jù)時(shí)代職場的準(zhǔn)備。
2.3大學(xué)生要提高數(shù)據(jù)駕馭能力,透過數(shù)據(jù)看本質(zhì)
大學(xué)生可以多對社會熱點(diǎn)問題進(jìn)行實(shí)踐調(diào)研,通過訪談、問卷調(diào)查等方式獲取大量真實(shí)數(shù)據(jù),然后通過整理分析這些數(shù)據(jù)鍛煉自己的數(shù)據(jù)駕馭能力。在整理實(shí)踐調(diào)研的數(shù)據(jù)時(shí),掌握圖表分析、數(shù)據(jù)模型及數(shù)據(jù)分析軟件的使用方法,如Hadoop、MapReduce等,提高數(shù)據(jù)分析的工作效率和準(zhǔn)確性。除了加強(qiáng)數(shù)據(jù)分析技術(shù)的學(xué)習(xí)外,也需要補(bǔ)充來自統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘等學(xué)科的理論知識,為數(shù)據(jù)分析提供理論支持。同時(shí),勤思考、多動手、多總結(jié)的做法也能幫助大學(xué)生透過數(shù)據(jù)看本質(zhì)。海量數(shù)據(jù)中不乏有虛假、消極、錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)信息,因此大學(xué)生必須具備良好的數(shù)據(jù)分析能力。數(shù)據(jù)分析就是一個(gè)不斷假設(shè)、驗(yàn)證的過程,耐心、肯鉆研的科學(xué)精神能夠幫助大學(xué)生在一次次的假設(shè)驗(yàn)證后找到本質(zhì)的規(guī)律。通過不斷地實(shí)踐練習(xí),提高對數(shù)據(jù)的敏感度、分析能力,為日后職場中更好地開展數(shù)據(jù)分析工作打下基礎(chǔ)。
2.4大學(xué)生應(yīng)養(yǎng)成獨(dú)立思考的習(xí)慣,培養(yǎng)邏輯思維和理性思維方式
大數(shù)據(jù)時(shí)代是鼓勵(lì)個(gè)性化的時(shí)代,鼓勵(lì)通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)隱藏于數(shù)據(jù)下的種種規(guī)律,要做到這點(diǎn),大學(xué)生必須要有獨(dú)立思考、不受常規(guī)想法束縛的能力。美國計(jì)算機(jī)專家埃齊奧尼爾購買機(jī)票后卻發(fā)現(xiàn)周圍比他買票晚的乘客票價(jià)居然比他的便宜,本來是再普通不過的生活現(xiàn)象,但這卻引發(fā)了這位專家的思考。他分析到若獲得美國每一條航線上每一架飛機(jī)內(nèi)的每一個(gè)座位一年內(nèi)的綜合票價(jià)的數(shù)據(jù)庫,就可以預(yù)測飛機(jī)票的漲跌勢,為消費(fèi)者提供參考。這樣的思考促使他最終創(chuàng)立了Farecast票價(jià)預(yù)測工具,顧客平均每張機(jī)票可節(jié)省50美元。獨(dú)立思考不是漫無目的地想,而是有邏輯地思考。大學(xué)生要注意在日常生活中就養(yǎng)成邏輯推理的習(xí)慣,在問“是什么”后還要問“為什么”,嘗試通過自己的推理找到答案,這是大數(shù)據(jù)時(shí)代對人才的要求。
3結(jié)語