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3月11日下午两节课后，我校全体教师和受邀而来的金南学区各友好学校的领导及教师汇聚于多媒体教室，共同分享、交流。
老师们从：何谓大数据；立足国情对大数据进行探讨；大数据在教育教学中的主要应用等几个方面畅谈了自己的感悟。
张萌老师说：大数据体量庞大、结构复杂、是产生巨大价值的数据集合。大数据这种方法在*的国情下需要以更加科学、合适的方式进行实践，不可生搬硬套。
董译雯老师说：在你我感叹《大数据》里深植于美国民众血液中的自由、民主、严谨的价值观的同时，可否想过*教育体制下的孩子们身上还残留多少独立与自我意识？作为典型的八零后，我们这一代人身上最缺失的便是独立思考能力。但愿，我的学生哪怕是因为我所做的一点点努力而开始思考“我”这个字的含义，足矣！
张红杰老师说：很感谢校长给我们推荐了《大数据》这本书。在教学工作中，应该有大数据意识，创新意识。学*一些专业的教学统计法、数据分析法，从中发现一些教育现象，并采取相应的策略。让我们的教育教学工作少一些随意和盲目，多一份严谨与科学。
白媛媛老师通过文中的三个事例，结合教学实际，谈了自己教学中对数据使用的价值；结合自己的工作，谈了如何实现工作的最高境界。
交流活动尾声，身为阅读《大数据》的倡议者、发起者、以及忠实的读者韩校长幽默风趣的同大家分享了他读后的感悟：我们心中要装着学校，因为我们个人的命运依赖群体的命运；工作要追求精细化，不能做胡适书中的“差不多”先生；尊重数据，拥有数据意识，建立数据团队！
此次活动从寒假期间倡导读《大数据》一书，到开学伊始的分组沙龙，再到今日的阅读共享，现已圆满告一段落。相信此次活动定会增强我校全体教师的数据意识，掌握大数据，运用大智慧助推我校的教育教学上一个新的台阶！
读完《大数据》，我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。作者运用案例和讲故事的方式，把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技术故事、商业故事娓娓道来，引人入胜，令我大开眼界。
我在想，大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢？一直以来，*教育在研究教育的数字化，比如数字化校园，这个思路就是把我们教育的内容进行数字化，其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字化。美其名曰，这是教育技术的重要内涵。在教学过程中，学生的行为表现都可以被数据化，而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的，它的'专业性太强，所以我才会想到，所谓教育技术与其研究教育的数字化，不如研究教育的数据化来得实在，来的有意义。长期以来，我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现，我们有的只是一个轮廓，我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。所以，人们对教育一直有一个深深的质疑，它是不是科学的？大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来，这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究的重点从数字化转移到数据化上面，这才是它的出路。
如何将数据融入教学，教育者首先通过标准化全科教学处方，实现了教师授课模板和教学内容的标准化，保证每个教学过程和内容是可控的，然后结合每天的教学内容，处理好面对的数据，处理好数据，自然也就处理好了课堂的反馈，最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。
与此同时，不仅要注重课上的学生资源，在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的，面对大数据时代的到来，教学有所改变是必然的。所以，无论环境怎么变换，数据如何复杂，我们都不能不去改变自己的`教学去迎合将来的这个大数据时代。
世界的本质就是数据，当你掌握了数据，你便掌控了世界—你可以轻而易举地通过数据中的相关关系预测事物的发展，将一切不利因素扼杀于摇篮之中—这远胜于"防患于未然"。
《大数据时代》一书，让我们在观念上有了三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。全书介绍了 "大数据"时代三种大的变革：思维变革，商业变革和管理变革。在这些巨大变革如洪水一般的"冲击"之下，现代社会的运作方式必将有重大的改变，若不顺应这种变革的潮流，就像古*固步自封，最终被坚船利炮打开国门而自己还用着长钩铁戟抗争一样，不可避免被掠夺，被落于世界进程之后，所以我们必须转变我们的思想。
"我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物间的相关关系"，我想这句话是本书的核心思想。大数据时代，信息与数据已成为了一切的本源，我们生活在各种数据构成的海洋之中，如果从另一种视角看，就好像无数条"看不见的线"将我们与这些数据联系到一起，这是我们以前从未有过、从未想过的。大数据改变了我们以前的通过因果关系了解世界的方法，而提供了几种新的途径，因为，在大数据时代，我们可以分析更多数据，有时甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，也就是：样本=总体;而且，当研究数据如此之多时，我们已不热衷于"精确"，而是"混乱"，若不接受"混乱"，那么有95%的非结构化数据无法利用，这将无法使我们构建完整的数据世界，在分析更多、更全面的数据之后，我们就可以从这些数据之中发掘它们的相关关系，即以"是什么"而不是"为什么"的角度看待数据，不用管其从何而来，只要分析其如何影响其他事物既可，即"让数据自己发声"，这些，彻底推翻了人类以前探索数据的方法，展现了一个全新的世界。
这种观念以惊人的力量给现知识状况带来了巨大的冲击，通过对海量数据的分析，获得巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。比如谷歌公司，2009年H1N1流行之时，通过检测检索词条，处理34。5亿个不同的数据模型，通过预测并与2007、2008年的美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，预测结果与官方数据相关系数高达97%，这种大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为预测流感提供了一种更快速、高效的工具。
同时，虽然大数据可为人类造福、对抗病症，但这仅限于掌握这门技术而言，若不重视这种技术，当我们的对手早于我们一步构建这种数据网络之时，便是我们的灾难，想想，大数据虽核心的在于预测，当敌人通过这种手段预测我方下一步的行动，将是可怕的—比如你的导弹将从何处发射，将飞往哪，你的军队动向、目标，总之所有一切"未来"将掌控于敌手，敌方甚至可以借此发现那些将来有"大作为"的人，从而进行渗透或扼杀，这对我们的发展无疑是致命的，所以，尽快加速大数据系统的构建进程是必须的。
对于我们国防生，也必须顺应这种发展趋势，未来的时代必将是数据极易获取，数据网络共享化的时代，通过这些数据，建立数据模型，可以准确分析并给出适合每一个人的计划，如运动量、训练强度，可以"先知、先觉"，及时发现一个人的负面情绪前及时疏导，这些必将成为现实，我们必须跟进时代，做好准备，去应对大数据时代的一切!
去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。
不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。
当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧———巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。
看完此书，我心中的一些问题：
1、什么是大数据？
查了查百度百科，是这样定义的：大数据（bigdata），或称巨量资料，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.的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity这个好像是IBM的定义吧。
以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。
2、大数据适合什么样的企业？
诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢？销售订单数据？若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。
同样，在公共事业类的*机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源（利用得好的话），但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么？是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？
3、大数据带来的影响
当一波又一波的IT技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网，云计算的推波助澜下，大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢？
1）预测未来书中以Google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。
2）变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响的，当然是IT公司
3）变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。
读完《大数据时代》这本书后，我意识到：我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。
这本书介绍了大数据时代来临后，接踵而至的三项变革——商业变革、管理变革和思维变革。
其实，这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年，一家名为Farecast的公司，让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。现在，使用这种工具的乘客，*均每张机票可以省大约50美元，这就是大数据给人们带来的便利。
大家应该都知道2009年出现的H1N1型流感，就拿美国为例，疾控中心每周只进行一次数据统计，而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊，因此也导致了信息的滞后。然而，对于飞速传播的疾病，Google公司却能及时地作出判断，确定流感爆发的地点，这便是基于庞大的数据资源，可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响！
在我看来，如果想在在大数据时代里畅游，不仅要学会分析，而且还要能够大胆地决断。
在美国，每到七、八月份时，正是台风肆虐之时，防涝用品也摆上了商品货架。沃尔玛公司注意到，每到这时，一种蛋挞的销售量较其他月份明显增加。于是，商家作了大胆的`推测，出现这样的结果源于两种物品的相关性，便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。这样的举措大大增加了利润，这就是属于世界头号零售商的大数据头脑！
大数据时代的到来，可以让我们的生活更加便利。但是，如果让大数据主宰一切，也存在一定的风险。
大家应该都知道电子地图，它可以为人们指引方向。但大家应该还不知道，它会默默地积累人们的行程数据，通过智能分析可以推断出哪里是自己的家，哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。
大数据时代的到来，让我们的生活更安全，更方便，但与此同时，我们的隐私不再是隐私，数据的收集变得无所不包、无孔不入。世界已经向大数据时代迈进了一小步，一个崭新的时代正向我们走来。让我们用知识武装大脑，做好准备，迎接新时代的到来！
去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。
不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。
当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。
看完此书，我心中的一些问题：
1、什么是大数据？
查了查百度百科，是这样定义的：大数据（bigdata），或称巨量资料，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资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity这个好像是IBM的定义吧。
以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。
2、大数据适合什么样的企业？
诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢？销售订单数据？若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。
同样，在公共事业类的*机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源（利用得好的话），但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么？是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？
3、大数据带来的影响
当一波又一波的IT技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网，云计算的推波助澜下，大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢？
1）预测未来书中以Google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。
2）变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响的，当然是IT公司
3）变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。
书中虽只是阐述了大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并未提及会对我们教育教学产生什么影响，但在这样的大环境之中，我们同样可以获得启示，寻求大数据在教育工作中可实现的价值。
1、教师角度：从基于经验到基于数据的教学转型
“经验主义”是指形而上学的思想方法和工作作风，其特点是在观察和处理问题的时候，从狭隘的个人经验出发，不是采用联系、发展、全面的观点，而是采取鼓励、精致、片面的观点。在教学中，我们有时会凭借以往经验认定本节课学生的起点，从而制定教学目标、重难点以及教学过程。这往往忽略了上届学生和这届学生是有差异的，这班学生和另一班学生也是存在差异的，那如何准确把握学生的起点呢？我想可以借助前测数据，它可以为有效教学指明了方向。
如教学“复式统计表”时，前期查找资料的时候就发现早在一年级上册P96的时候学生就见过复式统计表，意让学生初步认识统计表，渗透统计思想。而二三年级的书中练*也多有涉及，就是这种复式统计表没有“表头”，生活中的复式统计表也很多。既然在以前练*时碰到这么多次复式统计表，学生对复式统计表到底认识多少呢？我们对157名学生进行这样的调查（如下图），第1题：像上表这样的统计表以前见过吗？见过约占65%，没见过约占35%，学生在练*中碰到过、生活中也经常看见，但还是约35%的学生回答自己没见过，说明学生*时在看这个复式统计表的时候就浮于表面，所以这节课我们重点应该让学生经历复式统计表的产生过程，加深学生对复式统计表的印象。第2题：上表中的16表示什么意思？能完整表达出二班身高在130~139厘米的学生有16人，约占41%；表达一半，如二班16人，或130~139厘米16人，约占22%，其他约占37%，真正能正确读懂复式统计表的学生一半不到，需要在课中进行读图方法的指导。而知道这个表叫做复式统计表的学生不到20%。
基于这样的前测数据，我们将原先的教学设计进行修改，制定出符合这样学情的教学目标、教学重难点和教学流程，以实现“以生为本”的课堂。同样练*课和复*课，也可以借助本班学生的错题数据，准备适合这个班学生情况的教学设计。
2、学生角度：建立数据分析观念
未来肯定是“大数据时代”，那我们的学生作为未来的主人，在小学时应该掌握什么样能力呢？我想数据分析观念必不可少，2011年修订的《义务教育数学课程标准》（以下简称《课标》）把过去核心词里的“统计观念”，改成“数据分析观念”，就是希望身为老师的我们知道，数据分析是很重要的，并且希望教学能够构建适当的背景，让学生感受到数据分析是很重要的。那到底要让学生掌握数据分析观念的什么知识呢？
史宁中教授的《大数据与小学数学教育》这篇文章就阐述很清楚，他在文章中提到，结合大数据的主题，回想在“数据分析观念”中提到的三件事情是非常重要的。
第一件事情，感悟数据中蕴含的信息。要让孩子们知道，所有的道理不一定都是老师教的，不一定都是父母说的，也不一定是书本上说的，有一些信息，有一些道理是通过数据知道的。这个叫做数学的“实事求是”。有些东西是要经过思考的，根据什么来思考呢？根据事实思考，然后得出自己的结论。这样，孩子就可能会想问题，就可能会发现问题，提出问题，分析问题，解决问题。
第二件事情，知道数据中的信息可以用不同的办法获取。数据中的信息不像纯数学那样，只能靠一个办法得到。世界上绝对真理是不存在的，很多事情是相对的，相对的意思就是同样的数据，用不同的方法分析会得到不同的结论。因此它取决于这个人的判断准则，取决于他的价值观。什么样的办法好呢？大家讨论叫做民主，或者是最符合背景的方法就是一个好办法。这个是判断准则，也可以自己定。这个事情得从小开始重视，应该让孩子们知道，有些标准是老师定的，但是有些标准你也可以定。
第三件事情，感悟数据是随机的。可能这次取得的数据是这样的，下一次取得的数据是那样的。虽然是随机的，但是只要你取得相当多的数据之后，就能发现其中的规律性。
以上是读了这本书之后又找了一些相关文章阅读后，一些凌乱、零碎的想法，有些想法还得细细思考如何落实到自己的实际教学中，*期也一直在整理《基于作业中错题数据改进数学练*课的教学研究》的课题成果，通过对班级学生作业中错题数据的统计分析，从而发现其中典型错误、易错题等等，帮助教师确定练*课的重难点，就不会像书里的练*板块那样流水账式地复*，以此更有效地针对班级学情设计练*课教学，提高了练*课的效率；另一方面，也可以利用这些数据，知道各层次学生的错误点，分析原因，从而设计出针对不同层次学生的作业练*，让不同的学生能在作业中得到不同的发展，避免学生一直重复做已经掌握的题。
世界的本质就是数据，当你掌握了数据，你便掌控了世界—你可以轻而易举地通过数据中的相关关系预测事物的发展，将一切不利因素扼杀于摇篮之中—这远胜于＂防患于未然＂。
《大数据时代》一书，让我们在观念上有了三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。全书介绍了＂大数据＂时代三种大的变革：思维变革，商业变革和管理变革。在这些巨大变革如洪水一般的＂冲击＂之下，现代社会的运作方式必将有重大的改变，若不顺应这种变革的潮流，就像古*固步自封，最终被坚船利炮打开国门而自己还用着长钩铁戟抗争一样，不可避免被掠夺，被落于世界进程之后，所以我们必须转变我们的思想。
＂我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物间的相关关系＂，我想这句话是本书的核心思想。大数据时代，信息与数据已成为了一切的本源，我们生活在各种数据构成的海洋之中，如果从另一种视角看，就好像无数条＂看不见的线＂将我们与这些数据联系到一起，这是我们以前从未有过、从未想过的。大数据改变了我们以前的通过因果关系了解世界的方法，而提供了几种新的途径，因为，在大数据时代，我们可以分析更多数据，有时甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，也就是：样本＝总体；而且，当研究数据如此之多时，我们已不热衷于＂精确＂，而是＂混乱＂，若不接受＂混乱＂，那么有95％的非结构化数据无法利用，这将无法使我们构建完整的数据世界，在分析更多、更全面的数据之后，我们就可以从这些数据之中发掘它们的相关关系，即以＂是什么＂而不是＂为什么＂的角度看待数据，不用管其从何而来，只要分析其如何影响其他事物既可，即＂让数据自己发声＂，这些，彻底推翻了人类以前探索数据的方法，展现了一个全新的世界。
这种观念以惊人的力量给现知识状况带来了巨大的冲击，通过对海量数据的分析，获得巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。比如谷歌公司，2009年流感流行之时，通过检测检索词条，处理34.5亿个不同的数据模型，通过预测并与2007、2008年的美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，预测结果与官方数据相关系数高达97％，这种大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为预测流感提供了一种更快速、高效的工具。
同时，虽然大数据可为人类造福、对抗病症，但这仅限于掌握这门技术而言，若不重视这种技术，当我们的对手早于我们一步构建这种数据网络之时，便是我们的灾难，想想，大数据虽核心的在于预测，当敌人通过这种手段预测我方下一步的行动，将是可怕的—比如你的导弹将从何处发射，将飞往哪，你的军队动向、目标，总之所有一切＂未来＂将掌控于敌手，敌方甚至可以借此发现那些将来有＂大作为＂的人，从而进行渗透或扼杀，这对我们的发展无疑是致命的，所以，尽快加速大数据系统的构建进程是必须的。
对于我们国防生，也必须顺应这种发展趋势，未来的时代必将是数据极易获取，数据网络共享化的时代，通过这些数据，建立数据模型，可以准确分析并给出适合每一个人的计划，如运动量、训练强度，可以＂先知、先觉＂，及时发现一个人的负面情绪前及时疏导，这些必将成为现实，我们必须跟进时代，做好准备，去应对大数据时代的一切！
《大数据时代》是英国维克托·迈尔-舍恩伯格教授的著作，这本书也被尊为国外大数据研究的先河之作。这本书最大的优点就在于作者利用上百个例子来对大数据的方方面面做了详细解说，让外行也很容易理解。结构上，作者通过大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革三个角度依次阐述，条理清晰。
所谓"大数据"，按作者的说法，就是"所有数据"。随着计算机运算速度和存储能力的发展，收集数据变得越来越简单，储存数据的成本越来越低。在过去，由于技术限制，人们做统计时只能收集有限的数据做样本，其中要考虑随机样本的选择，努力减小因样本问题出现的误差;统计结果往往不能重复使用，造成数据利用率低。而现在则可以做到"样本=总体"。数据的增多带来不可避免的精确性问题。 "小数据"时代，一个样本的错误就可以造成对总体估计的失败，幸运的是，"大数据"时代对精确性不再那么要求苛刻——也无法要求太严格——数据的数量足以弥补这一缺陷。在对思维变革这一部分的阐述中，最重要也是全书的核心观点就是大数据时代，我们应该从追求"因果关系"的旧思维方式向追求"相关关系"转变。 在我看来，这实际上是通过大数据来透视一种事物的发展趋势，而很多精确学科领域依然需要探寻"因果关系"解决更有针对性的问题，所以，这局限了这一转变只能在特定的领域发生。作者自己也说，"大数据的相关性将人们指向了比探讨因果关系更有前景的领域。"
大数据时代的数据获取方式是多种多样，数据形式也是千变万化，任何文字、行为、万物都可以被数据化后用来分析。对这些数据的利用，不仅要考虑到其初次使用价值，更要放眼它未来可能的用途以提高数据的利用率。当然数据并不是无限使用，时效、环境的变化肯定会对数据提出新的要求，所以数据的折旧也是应当考虑的。这又引出了对数据这一无形资产的估值可能性。对于Facebook, Twitter这样的公司来说，数据就是他们的核心，如何在资产负债表上给他们一个公正的体现正是我们需要考虑的。
大数据时代的价值链由三部分构成，我把它们简化为"生产—分析—使用"三个环节，这对应书中的三种类型公司： 第一种是基于数据本身的公司，第二种是基于技能，第三种则是基于思维。在大数据早期，技能和思维最有价值，但作者认为，最终，大部分的价值还是必须从数据本身来挖掘。这是假定了一个成熟的市场，人人都了解了大数据的用途。
对于普通人来说，大数据时代最关心的还是隐私问题。不知不觉中，个人的一举一动都暴露在*甚至私人企业之下，还面临潜在的泄露风险。对此，作者提出了使用者承担责任的解决办法，而不是过去那种流于形式的使用授权。大数据甚至能预测一个人的犯罪动机，这给监管者带来的难题是，预测一个人要犯罪，惩罚还是不惩罚?在这点上，社会达成"个人仅需对行为而非动机负责"的共识非常重要。
大数据时代的风险控制靠的是"算法师"，类似会计师一样的职业，对大数据的准确度或有效性进行鉴定。这能在一定程度上防止数据滥用的发生和数据独裁。当今的法律亦需对大数据监管进行修订补充。
当代大数据发展主要由科技公司推动，相信在不久的将来更多的传统领域会意识到大数据的重要性。但我们也应该保持清醒，大数据并不是万能药，对某些领域或环节，使用大数据是一种简单且实用的选择;但对某些领域，盲目使用大数据只会适得其反。
信息时代的到来，我们感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今，大数据时代成为炙手可热的话题。笔者在这说明信息和数据，只是试图首先说明信息、数据的关系和不同，也试图说明，为什么信息时代转变为了大数据时代？大数据时代带给了我们什么？
信息和数据的定义。*解释：信息，又称资讯，是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据：或称资料，指描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。这是否是《大数据时代》一书所未曾阐述的背景材料？
在《大数据时代》一书中，大数据时代与小数据时代的区别：
1、思维惯例。大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。作者语言绝对，却反思其本质区别。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理？这也是明智之举。
2、使用用途。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。笔者认为数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。
3、结构。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。
4、分析基础。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。笔者认为，小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。
数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示？银行业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长，海量机遇和挑战也随之而来，适应变革，适者生存。我们可以有更广阔的业务发展空间、可以有更精准的决策判断能力、可以有更优秀的经营管理能力可以这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力，基于脱颖而出的创新思维和执行。因此，建设“数据仓库”，培养“数据思维”，养成“数据治理”，创造“数据融合”，实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代，从数据中攫取价值，笑看风云变换，稳健赢取未来。
我主要读了第一部分和第三部分。
第一部分是大数据的思维变革，作者舍恩伯格提出了三个观点，一是＂不是随机样本，而是全体数据＂，二是＂不是精确性，而是混杂性＂，三是＂不是因果关系，而是相关关系＂，作者被誉为＂大数据时代的预言家＂，抛出的观点是掷地有声的，下面我将谈谈我对这三点的理解。
对于一，我们必须承认我们以往做的处理抽样数据得到结果的方法，是省时省力省钱的，而且判断结果是相对高精准的，如人口普查这一案例，如果采用全体数据进行统计分析的话，工作难度是相当大的，最后的结果也不会很满意，这是得不偿失的。但是随着数据处理技术的飞速发展，我们已经具备了处理大量数据的能力，如果在数据分析过程中采用全体数据，就能避免抽样数据可能由于选取偏见带来的非随机性，处理全体数据也必将成为一种趋势。用在国防生管理工作中，就是管理层要对每个个体都给予充分的关心与互动，对于优秀的固然要偏爱，但是对于较差的也要保持＂不抛弃不放弃＂的态度，让每一个个体都找到自己的定位与价值。
对于二，作者强调通过掌握更多的数据，暂时牺牲精确性，关注更多容易被忽略的细节，来做更多的事，得到更多的结果，也就是说我们要有一定的包容错误的能力。我们在收集数据时，要主动获取更多的数据，少加一些限制性条件，然后应用我们处理大数据的能力，或许会获得意想不到的结果。作者举了一个谷歌翻译系统的例子，通过英语作为中转，进行各语言之间的转换。此处的启发就是用我们最擅长的途径，不拘泥于特定规则，来达到我们的目的，也就是说我们要先认清自己，不去刻意的模仿，找出最适合自己的一套方法。
对于三，作者指出知道＂是什么＂就够了，没必要知道＂为什么＂，乍一看这个观点觉得有点无脑，但是结合第二点就合理了，降低对精确性及原因结果的要求，通过对相关数据的广泛分析，进而得到更丰富更多元的结果。如购物时，系统的购物推荐，并不是肯定你会购买，仅仅是你感兴趣进而可能会买就足够了。其实作者对＂相关关系＂的强调，主要是大数据强大的预测能力，而且这种预测性能还是相当精确的。以上只是我用作者的观点佐证他自己的观点，证明其一定的合理性，但是我是不完全认同的，在航天领域，我们对成功率的要求是极高的，尤其是载人航天领域，我们必须做到万无一失，我们对每一个结果都会深究其根，找出原因。对于国防生体能成绩的分析也是如此，结果只是我们的一个评价机制，而最重要的还是产生这一结果的原因及过程。
第三部分是大数据的管理变革，本来以为作者会讲点如何通过大数据来改革管理机制和提高管理效率，没想到作者只是讲了大数据其实就是我们的隐私的暴露，提出了要让数据采集管理公司对数据的使用负起责任的解决途径。个人感觉，一是我们在*时要意识到个人隐私的保护，而是相关法律政策的完善，真正的让大数据服务我们的工作生活，而不是一种变相的威胁。
这本书比我预想的可读性强多了……
深入简出，以简明扼要的概括性观点和国外各种著名的事例解释，让外行人一眼明白大数据时代是什么，做什么，对未来生活有何益处，有何副作用。
首先改变我的认知的是，大数据的特点不是大，而是全。一改传统的抽样数据属性（因为以前的计算机无法存储运算收集这么庞大的数据），用整体的数据形成了一个更宏观的上帝视角，进而发现更多意想不到的结论。
其二是分析的思路由因果关系发展到关联关系。因果关系容易理解，因为人们去医院检查出了感染病所以要对这个人隔离治疗，对周围的人隔离检查，这个地域可能是重要爆发点。然而关联关系则是更加意想不到，比如谷歌公司利用人们的搜索关键字预测出感染病的爆发，这便不是因果，不是搜索了流感就一定患了病，这只是有关联，只有当拿到全面的数据，关联性才能形成一个结论。
应该说，大数据的时代会带来新一波思想的冲击，不再是按部就班地推导式逻辑，而是由现象直接得出结论的跳跃式思维，以海量数据的比对和验证显示出的新的关联。
大数据时代的分析与预测会达到前所未有的准确和预见性，会让人们更容易得出最优解，选择不再变得那么纠结，广告更知道给什么人投，新闻更知道哪一类人爱看哪一个，地块更知道是需要住宅还是办公，区域更知道是适合作为经济现代化的中心还是环境优美宜居的景区。
然而，大数据时代带来的问题也令人细思极恐。
其一，最直观的就是隐私泄密问题。信息时代的今天，几乎没有人是脱离网络通信生存的。而我们的无数信息也无时无刻不在沿着网络线传输到看不见的地方。这是十分可怕的，因为你搜索到每个关键词，点击的每个页面、看过的每个图片甚至和别人交谈的每一句话都暴露在开发者眼中。这些信息被记录下来，联系起来就可以勾勒出一个完整的个人档案，可能比你自己填写的还要准确。如果只是作为记录还好，如果被别人，比如说你家附*的小偷利用这分析哪家有钱又经常不在家比较好偷…
其二，大数据分析通过分析人们的喜好选择，得出人们最偏爱的选项，对人们选择产生影响……如此其实会产生一层问题，人们会知道他们想知道的而还有很多他们应该知道的被过滤掉了。人们会越来越分裂越来越偏执以自我为中心。也就是说过度的迎合市场不见得会一直长盛不衰。
其三也是最最可怕的，和电影里动漫里的幻想那样，利用大数据对人是否有犯罪动机进行评判与预测…那么对数据预测的即将犯罪的人我们应不应该逮捕呢？说逮捕，其并未造成犯罪事实，说不逮捕，可能就无法阻止一场惨剧……
大数据带来冲击带来革命也带不安……但是就像法律上有律师来填补漏洞或者说为人们辩护，也许未来真的会有算法师成为大数据时代中新一代维护秩序的职业。
辩证地，准备迎接更加普及化的大数据时代吧。
我们已经在大数据里生活了好多年，而最*观看了《大数据时代》带给了我的是更多的思考。随着互联网的快速发展，特别是*年来，随着社交网络，物联网，云计算和各种传感器的广泛应用，具有大量，多样性和强时效性的非结构化数据不断涌现。数据存储和分析技术的重要性难以实时处理大量非结构化信息。大数据的概念应运而生。如何获取，汇总和分析大数据已成为广泛关注的热门问题。
对于普通企业而言，大数据的作用主要体现在两个方面，即数据的分析和使用以及二次开发项目。通过分析信息的大数据，不仅可以挖掘隐藏数据，还可以通过这些隐藏的消息，通过销售实体，增强其客户来源。至于数据的二次开发，它用于网络服务项目。通过总结和分析这些信息，我们可以开发出满足客户需求的个性化解决方案，并创造一种新的广告和营销方式。
同时作为一名人力资源工作者，我也在想人力资源管理因为大数据而获得价值提升的可能，但也有可能在大数据的海洋中迷失方向。伴随着业务发展要求及劳动力的变迁，人力资源管理从最初行政事务性的人事管理，到聚焦资源使用效率的人力资源管理，再到目前追求有竞争力投资回报的人力资本管理，管理内容不断丰富，管理模式不断创新，其价值也不断得到提升。
过去，人力资源管理没有太多数据的支撑，决策常常依靠直觉、经验和个人偏好。大数据时代的来临，让人力资本用数量的方式来进行投资分析和管理成为可能。但未来的挑战不是数据缺乏，而是如何有效地选取和利用数据，而不会在数据的海洋中迷失了方向。
2012年，麦肯锡提出了“大数据时代”的说法，用最通俗的说法来说，就是这个世界的各行各业，将会出现海量信息，即“信息爆炸时代”。而这些信息，都是由各种数据组成，通过收集、整理、分析、研究这些数据，就能找到对自己有利的方法。夸张一点说，掌握了大数据，就掌握了未来。时代的步伐进入了2019年，许多企业都在谈“大数据时代”，都在研究如何与时俱进，将“大数据”与数据分析融入到企业管理中去，为自己带来创新性的优势。归根到底，大数据时代下企业人力资源管理的创新，还是通过数据化信息的动态收集和梳理，对企业人力资源的不同模块进行分析，从而达到全面提升人力资源管理水*的目的。
书中虽只是阐述了大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并未提及会对我们教育教学产生什么影响，但在这样的大环境之中，我们同样可以获得启示，寻求大数据在教育工作中可实现的价值。
1、教师角度：从基于经验到基于数据的教学转型
“经验主义”是指形而上学的思想方法和工作作风，其特点是在观察和处理问题的时候，从狭隘的个人经验出发，不是采用联系、发展、全面的观点，而是采取鼓励、精致、片面的观点。在教学中，我们有时会凭借以往经验认定本节课学生的起点，从而制定教学目标、重难点以及教学过程。这往往忽略了上届学生和这届学生是有差异的，这班学生和另一班学生也是存在差异的，那如何准确把握学生的起点呢？我想可以借助前测数据，它可以为有效教学指明了方向。
如教学“复式统计表”时，前期查找资料的时候就发现早在一年级上册P96的时候学生就见过复式统计表，意让学生初步认识统计表，渗透统计思想。而二三年级的书中练*也多有涉及，就是这种复式统计表没有“表头”，生活中的复式统计表也很多。既然在以前练*时碰到这么多次复式统计表，学生对复式统计表到底认识多少呢？我们对157名学生进行这样的调查，第1题：像上表这样的统计表以前见过吗？见过约占65%，没见过约占35%，学生在练*中碰到过、生活中也经常看见，但还是约35%的学生回答自己没见过，说明学生*时在看这个复式统计表的时候就浮于表面，所以这节课我们重点应该让学生经历复式统计表的产生过程，加深学生对复式统计表的印象。第2题：上表中的16表示什么意思？能完整表达出二班身高在130~139厘米的学生有16人，约占41%；表达一半，如二班16人，或130~139厘米16人，约占22%，其他约占37%，真正能正确读懂复式统计表的学生一半不到，需要在课中进行读图方法的指导。而知道这个表叫做复式统计表的学生不到20%。
基于这样的前测数据，我们将原先的教学设计进行修改，制定出符合这样学情的教学目标、教学重难点和教学流程，以实现“以生为本”的课堂。同样练*课和复*课，也可以借助本班学生的错题数据，准备适合这个班学生情况的教学设计。
2、学生角度：建立数据分析观念
未来肯定是“大数据时代”，那我们的`学生作为未来的主人，在小学时应该掌握什么样能力呢？我想数据分析观念必不可少，2011年修订的《义务教育数学课程标准》（以下简称《课标》）把过去核心词里的“统计观念”，改成“数据分析观念”，就是希望身为老师的我们知道，数据分析是很重要的，并且希望教学能够构建适当的背景，让学生感受到数据分析是很重要的。那到底要让学生掌握数据分析观念的什么知识呢？
对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的；话题，钟情于务虚的观点；新奇的产品于我无缘，*惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一*惯最*破了例。由于工作的原因，耳濡目染，“大数据”这个新兴概念开始频繁步入我的视野。按捺不住内心的好奇，网购《大数据时代》，手不释卷，三天读完，颇有收获。此书有如下特点。
首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。其次，文中的事例贴*现实生活，贴*时代，令读者既印象深刻，又感同身受。此外，作者没有使用大量的专业术语，没有假装一副专业的面孔。纵观全书，遣词造句，均通俗易懂。
作者认为大数据时代具有三个显著特点。
一、人们研究与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据；
二、在大数据时代，不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。
三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。“是什么”比“为什么”重要。
作者指出，随着技术的发展，数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数据的公司与组织。如*、银行、电信公司、全球性互联网公司（阿里巴巴、淘宝网）。二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找到自己的理想天地。
面对即将来临的大数据时代，个人将如何应对自如？这是个严肃的问题。
“除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”——这是《大数据》中出现的让人印象深刻的一句话，也是全书力图传递的信息。在数字信息时代，数据和空气一样遍布生活，对于有些人来说，数据无意义，而对于有些人来说，数据，即真相。
美国是《大数据》的主角，全书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，公共财政透明的曲折、《数据质量法》背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起，Web3·0与下一代互联网的未来图景等等，为读者一一细解数据创新给公民、*、社会带来的种种挑战和变革。
透过全书，一个立体的美国及美国人民的思想呈现在我们面前——美国人民执著于个人隐私的保护，却又不遗余力地推动着*信息的透明与公开。
读完此书，对生活中的数据及数据处理突然有了很大的兴趣。如果有一天，处处以数据说话，那么，政治、制度、生活将更加清明，事故、将降到最低点。
作为信息技术教师，是有必要阅读此书的！有慧根的教师将能从书中挖掘出信息技术特有的文化以及能用于教学的鲜活案例。
每天能用来阅读的时间很少，总是要等到夜深疲倦时才有空打开书本，总是在眼睛极不舒服的情况下坚持阅读，《大数据》就这样在坚持中溶入我的思想……
最*看了《大数据》一书，有一点感想，在这里和大家分享。
作者在后序中写 道，这不是一本纯粹谈技术的书，而是以技术背景探讨人和社会关系的书。今天的*，是一个人口大国、互联网大国、手机大国，却不是一个数据大国。书中有这 样一组调查数据——“麦肯锡公司以20xx年度各国新增的存储器为基准，对全世界大数据的分布做了一个研究和统计，*20xx年新增的数据量为250 拍，不及日本的400拍、欧洲的2000拍，和美国的3500拍相比更是连十分之一都没有达到。国内的大数据步伐急需加快。
一.他山之石，国外在干啥？
《大数据》一书对美国大数据的应用进行了十分详细的介绍与分析，我印象最深的为两点。
第一，以海量数据的处理作为政策制定的依据。看这本书的时候，我想到了这两年很火的一个美国人——斯诺登。在其曝光的“棱镜”计划中美*直接从包括微软、谷歌、雅虎、Facebook、AOL、Skype以及苹果在内的国际公司服务器收集信息。美国*从这些海量数据中寻找自己需要的数据，并以此作为所谓安全政策制定的依据之一。姑且不论媒体对此计划的口诛笔伐及相应的道德风险，仅从政策制定方面来说，依据于海量数据的政策制定科学性肯定比一般计划要高得多。
20xx年，雅虎 首*执行沃兹博士在《自然》上发表的《21世纪的科学》中提到，得益于计算机技术和海量数据库的发展，我们每个人在现实世界中的活动得到前所未有的记录， 这种记录也更为细致，为社会科学的定量分析提供了极为丰富的数据。打个比方，从你的QQ空间、微博、微信中一个普通朋友都能了解到你在哪儿、做了哪些事 情、现在的状态是什么，而新闻的跟帖、网站的下载记录、社交*台的互动记录等等都为社会行为的研究提供了大量的数据。我想到最*比较火爆的穿戴设备，如果 该技术得到普及过后，拥有穿戴设备的人群的生活轨迹、生理各项指标都能轻而易举地得到，相信这些大量的原始数据如能安全有效利用定能为卫生政策的制定提供 科学依据。
第二，万事万物， 凡存在，皆联网，凡联网，皆计算。20xx年起，美国食品与药品管理局开始在药品上推行配备RFID做法即每个食品包装上安装一个薄如纸张或小如豆粒的无 线传感器。通过这个移动传感器，对食品进行连续跟踪，一旦相应的安全事故爆发，就能通过数据库追踪溯源，快速确定传染源与影响范围。这一技术相对于国内尚 在起步阶段的食品追溯具有极强的借鉴性。上面提到的穿戴设备其实就可以视为一个穿戴在人身上的RFID。
20xx年的时 候，美国国家气象局在全国2000两客运大巴上装备了传感器，随着大巴的移动，沿途手机所有地点的温度、湿度、露水、光照度等数据，并立即传给国家气象局 数据中心。数据的采集是每10秒中一次，每天采集10万次以上的数据，这些实时的、高精度的数据意味着天气预报将不再仅仅是”预“，将逐渐走向“实”报、 “精”报。
二.我们该怎么办？
作者涂子沛在书里 引用胡适与黄仁宇的话。胡适说*人*惯于当“差不多先生”，凡是马马虎虎、不求精确。黄仁宇认为，*不懂得用数字来管理国家。作者引用这两位先生的名 言，当然是要彰显传统*和今天美国之间的差异。但是我们也必须认识到:这两位先生身经当时*的混乱，激愤而出此言。在大数据浪潮迅猛而来的时候，* 与100年前已经完全不一样了，我们已经有足够的能力与自信来面对各项挑战。20xx年*开始着手制定医疗系统的最小数据集，3年之后*出台了第一 版*医院最小数据集的标准。也是在20xx年，*创立了第一个全国性的大型社会调查项目，开始对社会的发展和变迁进行全方位、综合性、纵贯性的问卷访 谈调查，即“杨文昊在KOD里面穿的裤子”。可以看到，**和企业已经投入到了大数据时代的浪潮之中了。我个人也有几点应对的想法。
一是鼓励、扶持基 于数据的创新创业。书中提到，政策扶持的传统方法，可能是以*主导建立大数据产业园，对新兴企业提供办公场所等便利条件或者现金支持，这固然有效，但更 为有效的是调动全社会的力量。调动全社会的力量来支持可以包括扶植民间团体，快速推进新技术、新理念在全社会的传播。现在云技术大众基本上都耳熟能详了， 而这主要是各大互联网服务上都相继推出了相应的云服务以及各大媒体对这项技术的关注，促进了大众对新技术的了解与支持。
二是*机构要建 立专门机构来统筹管理数据工作。在大数据时代不同的数据需要整合，*、消防、民政、社保等等数据都需要进行联动，将沉睡在数据库内的数据唤醒，为*制 定政策所用，避免各自为政、多头管理的情况发生。数据的联通也能在一定程度上减少群众的“办证”问题，相信在大数据时代，大家可能只需要一张身份卡就能满 足绝大部分的数据需要。
三是围绕个人数据安全，加强管理。任何技术都是双刃剑，耍得好可以披荆斩棘，耍得不好则会害人伤己，大数据也不列外。如何保障个人隐私也成为了大数据时代面临的一个重大挑战。
有人说生活像一团乱麻，剪不断理还乱；我说生活像一团乱码，尽管云山雾罩惝恍迷离，最后却总会拨云见日雨过天晴。维克托迈尔舍恩伯格就把这团乱码叫做大数据，在他的这本书里，试图给出的就是拨开云雾见青天的玄机。
这玄机说来也简单，就是放弃千百年来人们孜孜追求的因果关系转而投奔相关关系。说来简单，其实却颠覆了多少代人对真理探求的梦想。我觉得作者是个典型的实用主义者，在美帝国主义万恶的压迫下，始终追逐性价比和利益最大化，居然放弃了追求*真理最基本的要求！不像我们在天朝光芒的笼罩下，从小就开始学*和追求纯粹的*唯心科学历史文化知识啦！这或许就是我们永远无法获得诺贝尔奖、永远无法站在科技最前沿的根本原因吧。其实小学时候，我就想过这个问题，相信所有的人都问过类似的问题，例如现在仍然很多人在问，妈的从来没人知道我每天摆摊赚多少钱，你们他妈的那人均收入四五千是怎么算出来的。*是抽样的代表，因为*人最喜欢用代表来表现整体，最典型的例子莫过于公布的幸福指数满意指数各种指数永远都高于你的预期，你完全不清楚他是怎么来的，一直到最后汇总成*，真心不清楚它到底能代表了啥。说这么多显得自己是个愤青，其实只是想表达“样本=总体”这个概念在科技飞速发展的今天，在世界的不同角落，还是会体现出不同的价值，受到不同程度的对待及关注。在大数据观念的冲击下，我们是不是真的需要将*时关注的重点从事物内在的发展规律转移到事物客观的发生情况上。
大数据的出现，必然对诸多领域产生极大的冲击，某些行业在未来十年必将会得到突飞猛进的发展，而其他一些行业则可能会消失。这是废话，典型的三十年河东三十年河西的道理，就像三十年前的数理化王子们，现在可能蜷缩在某工厂的小角落里颤颤巍巍的修理机器；就像三十年前职业高中的学生才学财会学银行，如今这帮孙子一个个都开大奔养小三攒的楼房够给自己做墓群的了；当然也不乏像生物这种专业，三十年前人们不知道是干啥的，三十年后人们都知道没事别去干，唯一可惜的是我在这三十年之间的历史长河中却恰恰选了这么一个专业，这也是为什么我现在在这写读后感而没有跟姑娘去玩耍的原因。其实乍一看这个题目，我首先想到的是精益生产的过程控制，比如六西格玛，这其实就是通过对所有数据的分析来预测产品品质的变化，就已经是大数据的具体应用了。而任何事物都会有偏差，会有错误，也就是说，这全部的数据中，肯定是要出现很多与总体反应出的规律相违背的个体，但是无论如何这也是该事件中一般规律的客观体现的一种形式，要远远好过从选定的样本中剔除异常值然后得到的结论。换句话说，也大大减少了排除异己对表达事物客观规律的影响。就好比是统计局统计*人民的*均收入一样，这些数怎么这么低啊，这不是给我们国家在国际社会上的形象抹黑么，删掉删掉；这些数怎么这么高啊，这还不引起社会不满国家动荡啊，删掉删掉。所以说，大数据至少对反应客观事实和对客观事实做预测这两个方面是有非常积极地意义的。而这个新兴行业所体现的商机，既在如何利用数据上，又在如何取得数据上。
先说数据的利用，这里面表达的就是作者在通书中强调的对“相关关系”的挖掘利用。相关关系与因果关系便不再赘述，而能够对相关关系进行挖掘利用的企业其实缺不多，因为可以相信未来的大数据库就像现在的自然资源一样，必将因为对利益的追逐成为稀缺资源，而最终落在个别人或企业或部门的手中。想想无论当你想要做什么事情的时候，都有人已经提前知道并且为你做好了计划，还真是一件甜蜜而又令人不寒而栗的事情。
而对于数据的获取，我觉得必然是未来中小型企业甚至个人发挥极致的创造力的领域。如何在尽可能降低成本的情况下采集到越多越准确的数据是必然的发展趋势，鉴于这三个维度事实上都无法做到极致，那么对于数据获取方式的争夺肯定将成就更多的英雄人物。
现在回头从说说作者书中的观点中想到的，P87中关于巴斯德的疫苗的事件，描述了一个被疯狗咬伤的小孩，在接种了巴斯德的狂犬疫苗后成功幸存，巴斯德成了英雄的故事。这是个非常有意思的案例，因为小孩被狗咬伤而患病的概率仅为七分之一，也就是说，本事件有85%的概率是小孩根本就不会患病。那么小孩的生命到底是不是巴斯德救的，而这疫苗到底是有效没效，通过这个事件似乎根本就没有办法得到验证。这就好比某人推出个四万亿计划，但实际上国际经济形势就是好转，哪怕你只推出个二百五计划，GDP都会蹭蹭的往上涨，而且又不会带来四万亿导致的严重通胀、产能过剩、房价泡沫等问题。那你说这四万亿到底是救了国还是误了国？回到我自己的工作领域上来，安全工作，我们一直遵循的方向都是寻找因果关系，典型的从工作前的`风险评估，到调查事故的Taproot或者五个为什么，无一不是逻辑推理得到结果的产物。而事实上，如果能做到信息的丰富采集和汇总的话，找出事物之间的相关性，对提高工作环境的安全系数是极为有利的。这个点留着，看看可不可以在未来继续做进一步研究。
P89说了常用的两种因果推理方式，分别是凭直觉的快速推理和经过分析的慢速推理。有意思的是很多时候直觉反而比分析来得成功率要更高。作者是想利用这个例子来说明因果关系是多么的不可靠，也想表达出靠分析试验得到结果的过程成本有多高。其实我是想说，因果关系更多面向的是未来，是没有对新鲜事物发展做出的预测，而相关关系更多的是对已经存在的事物未来发展的预测，侧重点不同而已。
P108里面指出颅相学是伪科学，既然你相关关系研究的本来就是看起来不相关的两件事之间的联系，那么测测脑袋大小和智力高低之间的联系，只要我积累足够的数据，怎么就不能是大数据，就成了伪科学了呢？
P135里面关于山上小球的描述，它的能量是隐藏的、潜在的。这个观点我很喜欢，也很悲观。这正说明了社会上的一种现象。很多人，虽然没有站在巨人的肩膀上，但是当他们站在亲爹干爹的路虎上保险箱上高背椅上时，就是拥有别人无法企及的力量。最*一直在背马丁老兄的I have a dream，真真切切体会到自由、公正、*等对一个社会，一个国家繁荣发展的重要性。实干兴邦、空谈误国，那就先从建立一个公*的社会秩序开始吧！
P163里面大概讲述了商家是怎么通过大数据获得的信息来进行商业推广的。这里我只想用我的三张信用卡发卡银行做一下比较。首先是交通银行，这张卡最*半年几乎没怎么用，交行也从来都无声无息，我考虑已经可以把这张卡扔掉了；去年因为国航里程申请了一张中信的信用卡，但是今年开始也已基本停用，因为之前一段时间一直使用，中信银行这几个月频繁与我联系，推荐各种业务，多次要给我提供贷款或者提高透支额度，我几次都想要不然就换回来继续用它好了；招商银行的卡也是我用得比较久的一张，*期每月的消费基本都稳定在几千，偶尔也有一万多快两万的时候，当然这不是因为我消费，只是因为出差比较多自己垫钱多而已，但是招商银行从未与我联系给我提升额度，尽管我的月消费额度都已经基本达到信用卡的上限了，有时候甚至不得不使用别家的信用卡。最差的自然是中行，首先是预约了国航金卡的信用卡，结果联系了两次我都在出差，就再也不与我联系了，半年多了我还没有拿到我的卡，而作为工资卡的借记卡，多年来仍然是每天网上付款最多2000，我的使用记录明明经常一个月有好几天都达到2000的顶值，甚至我都主动打过电话要求更改，都给我答复是必须到柜*理。说完这几个例子，我想*的银行业与欧美发达国家银行的差距就已经是显而易见了。真的很难以想象这种企业能在世界500强中排名那么靠前，是因为黑了*人民多少钱。而通过对VISA和MasterCard的案例描述，则清晰的说明了一个成功的银行是怎么通过对数据收集进行行为预测，最终改变消费者消费*惯的。
然后想说说关于免费导航等应用的使用。天下没有免费的午餐，这是亘古不变的真理。你以为你可以只花点流量费就能舒服方便的使用卫星导航了么，你去过的每一个地方，时间，逗留市场都已经被人家记录下来卖给商家啦，哪天你打车找到一家麦当劳，刚停下车服务员就送上一套板烧鸡腿汉堡套餐可乐换阳光橙不加冰的时候你可千万不要惊讶，因为你已经无时无刻不暴露在别人的监视之下了。
最后想用文中引用的莎士比亚的一句话作为结尾，凡是过去，皆为序曲。
如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就OUT了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典著作——舍恩佰格的《大数据时代》。维克托·迈尔——舍恩伯格何许人也?他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国*高层的智囊。这位被誉为：大数据时代的预言家“的牛津教授真牛!那么，这位大师说的都是金科玉律吗?并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，如果能做足功课又具备相应的理论功底，就能与之进行一场思想上的对话。
舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。在第一部分”大数据时代的思维变革“中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：一、更多：不是随机样本，而是全体数据；二、更杂：不是精确性，而是混杂性；三、更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗?我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。”不是因果关系，而是相关关系。“不需要知道”为什么“，只需要知道”是什么“。传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来?为何而用?如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。
世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗?其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出”不是因果关系，而是相关关系。“这一论断时，他在书中还说道：”在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的‘为什么’。“[i]由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。
大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可”量化“，大数据的定量分析有力地回答”是什么“这一问题，但仍然无法完全回答”为什么“。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。在风险社会中信息安全问题日趋凸显，数据独裁与隐私保护成为一对矛盾。如何摆脱大数据的困境?舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文·凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题?至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道：”大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。“谢谢舍恩伯格!让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考答案。
此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据?什么叫大数据?数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同?读前做些功课读起来就比较好懂了。
我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。这个命题是我读这本书最大的感触。个人认为也是这本书最核心的思想。从头说起吧，首先，书提出一个颠覆我以前认知的命题--”并非原子而是信息才是一切的本源“，将世界看做信息，看做可以理解的数据的海洋，为我们提供了一个从未有过的审视下是的视角。它是一种可以渗透到所有生活领域的世界观。这个命题是在书的最后一部分中的某一段中描写的。我之所以把它放在最前面来讲，因为我觉得，这是谈数据化世界的前提，自然也是谈论大数据的前提啦。书的中间部分有一节讲到数据化和数字化的区别。经过我自己脑子的整理，把数据化世界这个命题列为大数据思维的第二步。写到这里，我不由得反省下，我是不是有领悟到书的精髓所在(我认为的精髓)，就是第一句话。因为回顾我整个思路，还是按照旧模式的因果关系思考模式思考问题。书中另一个吸引我的地方就是，有很多观点的论述，会从哲学的高度论述。虽然，自己肚子没多少墨水，但是读这些描述的时候，就会发现自己会更好的理解作者提出的命题。比如书中有一段文字
当我们说人类是通过因果关系了解世界时，我们指的是我们再理解和解释世界各种现象时使用的两种基本方法：一种是通过快速、虚幻的因果关系，还有一种就是通过缓慢、有条不紊的因果关系。大数据会改变这两种基本方法在我们认识世界时所扮演的角色。
在附上一些事例的时候，用作者提供的”本质“去看待时，很容易理解，确实是这么回事。好了，那么大数据到底改变了我们什么呢，作者给出3点，
大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变讲改变我们理解和组建社会的方法。
第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(样本=总体)
第二个转变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度
第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。大数据告诉我们”是什么“而不是”为什么“。在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，我们只要让数据自己发声。，出处：短美文，否则追究其责任，谢谢你的支持，我们会给做得更好!
正如大家所知道的那样，人类的大脑具备这样的功能，它会把新输入的刺激或信息与”过去的经验或积累的部分知识“相对照，然后进行调整并接受下来。如果眼前新的现实与大脑中储存的固有信息无法协调，便会在无意识中拒绝接受新的现实(当作没有看见)；或者通过自己一知半解的知识任意推测，使自己认识到的情况偏离实际(产生错觉)。这是人的一种本能，目的在于使自己保持冷静。
所以作者称之为revolution。
讲了这么多，那么大数据到底给我们带来什么。在这里，我只想谈我感触最深的，其他的有兴趣的可以自己去了解。当然，书中提了很多，最多的就是，XXX公司或者个人利用大数据创造了多大的财富了，抛开这些表面的不说，最让我动心亦或者是害怕的是，预测。这是大数据带来最核心的东西，动心的理由无须赘述，计算机会告诉你什么时候买什么双色球可以中头奖，想想心里是不是有一点小激动咧。当然这只是我打的一个比较夸张的比喻。至于害怕呢，书中有段话我很喜欢
公*正义的基础是人只有做了某事才需要对它负责，毕竟，想做而未做不是犯罪，社会关系于个人责任的基本信条是，人为其选择的行为承担责任。如果大数据分析完全准确，那么我们的未来会被精准的预测，因此在未来，我们不仅会失去选择的权利，而且会按照预测去行动。如果精准的预测成为现实的话，我们也就失去了自由意志，失去了自由选择的权利。既然我们别无选择，那么我们也就不需要承担责任。这不是很讽刺吗。
扯到这里，顺便扯一下，书中另一段关于自由意志的描述
在哲学界，关于因果关系是否存在的争论已经持续了几个世纪。毕竟，如果凡事皆有因果的话，那么我们就没有决定任何事的自由了。如果说我们做的每一个决定或者每一个想法都是其他事情的结果。而这个结果又是由其他原因导致的。以此循环往复，那么就不存在人的自由意志这一说了。——所有的生命轨迹都只是受因果关系的控制了。因此，对于因果关系在世间所扮演的角色，哲学家们争论不休，有时他们认为，这是与自由意志相对立。
书中举了个例子，举了部电影《少数派报告》，当我看到这里的时候，”哎哟，我居然看过这部电影，想想心里还是有点小激动“，有兴趣的可以去看下，大概就是讲警察通过预测来提前抓捕犯人，不过不是通过大数据，是通过超人类的方式。当你什么举动都可以被预测，相当于你完全暴露在太阳光下，换成你，你害怕不。
最后，附上两段结语，一段是书中的一段话，另一段是我自己瞎编的。
大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。
大数据终将会影响到我们，也像其他技术一样会是一把双刃剑，用得好，动心，滥用，害怕。如同核技术一样，用的话，造福地球，滥用，给个金刚石地球你，照样爆。我相信，未来的大数据的发展会如作者所说的，是一场生活、工作与思维的革命。
“大数据”一词不知何时在我们的生活悄然出现,为了一探究竟,我便选择了《大数据时代》一书。
作者先从全局简单地描述大数据对我们的生活、工作与思维的影响,再从三方面具体地用上百个学术和商业的实例展开写作。样本=总体、追求精确性和相关关系等大数据时代具体特点一一现出。在同时,作者也从个人、企业等多角度分析大数据中的隐忧。
书中内容繁多,在此不能各方面概括。此书中虽有许多专有名词,但作者以其通俗的语言以及许多实例让我嗅到大数据时代中一抹清新之气。
为什么是清新的呢?因为书中的内容仿佛向我打开了一个既有点熟悉又有点陌生的世界。我们现在已处于网络时代 ,在我们日常简单的操作中大量数据产生,然而起初我们仅用众多技术在解决手头上的问题,那些大数据像沙子中的金子,价值不被发现。到目前,每当我们网上购书时总会看到“猜你喜欢”的栏目、出现谷歌搜索与流感预测、Farecast与飞机票价预测系统等,这些事情的达成全来自于那些曾被忽略的大数据同时也在证明“预测,大数据的核心”这句话,为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。看到书中这部分内容时,我不禁感受到自己的生活已在享大数据带来的福利,就像“猜你喜欢”栏目让我触到更多合我口味的书,让我看到了以前无法发现的细节。拥有大量数据的公司巨头如谷歌、亚马逊大力开发有关大数据的新型产业和研究相关项目。借网络时代的便利大数据成为了如今最有商业价值的事物,使一切可量化的趋势也开始出现。“本质上世界是由信息构成的”,面对这句话时,大数据时代仿佛就在眼前。
在感受惊叹着大数据能为我们做到以往无法想象的事和它巨大的价值时,我认同大数据能极大优化我们的生活,但又不禁为这时代感到担忧。一旦大数据时代来临,不仅我们的隐私可能不再是隐私,就如书中所言“我们时刻暴露在‘第三只眼’下:亚马逊监视着我们的购物*惯,谷歌监视着我们的购物*惯,而微博似乎什么都知道”,而且利用大数据我们可以预测许多事情并且十分高效,一旦人们依赖大数据极少运用人类自身的创新等能力被数据束缚住,世界只会沦落为一个极少活力的机械环境。而我认为最大的忧患,是大数据时代对人类自身思维、思想、信仰等精神领域的冲击。如今我们都生活在数据中,大数据时代说不定在几年后就会逐步来临,这使我不禁发问:我们一直坚信着信仰着的究竟是什么?我觉得世界说变就变实在令我想不通这个问题。事情都有好坏,我也不知道自己是否杞人忧天。
于是我继续去探索作者对这问题的思考。“更大的数据在于人本身”,作者还说“我们是在创造更好的未来”,也说“在一个预测的时代里,人类的.自由意志不可侵犯,这一点不可轻视。我们在使用大数据时,应当怀有谦恭之心,铭记人性之本”。人类学家克利福德吉尔兹曾说:“努力在可以应用、可以拓展的地方,应用它、拓展它；在不能应用、不能拓展的地方,就停下来。”这些话语仿佛是阳光,驱散我心中对大数据时代的担忧以及内心对其的恐惧。我认为,在坚守我们内心和自由意志下,大数据才会造福我们人类世界,发挥出它背后对人温暖的光芒。
面对时代的变革,我会为坚守内心深处的自由意志而努力并“拥抱大数据”。
甲方：______________________________________________________________(见*单位)
乙方：______________________________________________________________(见*人员)
为明确见*人员与见*单位的权利和义务，本着*等自愿的原则，甲、乙双方协商一致，签订本协议。
一、见*期限及工作安排
1、按照甲方的岗位需求，乙方经所在学校团委或 ____生就业服务机构推荐自____年____月____日至____年____月____日到甲方指定岗位见*。
2、甲方根据本单位具体情况，安排乙方见*活动包括必要的培训，以提高乙方的实践能力。
二、见*岗位
3、甲方根据工作需要和乙方所学专业，安排乙方到____________部门，从事________________________工作。见*期间，甲方可以根据其需要和乙方的具体情况对见*岗位进行调整。
三、双方的权利和义务
4、甲方在乙方见*期间，协助乙方所在高校对乙方进行管理;在乙方到岗前为乙方办理人身意外伤害 ，保额为____元;每月____日前向乙方提供____元的基本生活补助;有条件的单位为乙方见*期间的食宿提供便利;尊重乙方休息权;提供基本的劳动条件和劳动保护用品，保障乙方在见*岗位的安全;见*结束时与乙方所在学校共同对乙方进行考核鉴定，出具见*证明。
5、乙方在协议规定的时间内按照甲方安排的内容参加见*，按时完成见*期间甲方交付的任务和工作;遵守甲方的各项 ，保守甲方商业秘密、技术秘密。
四、违约责任
6、甲、乙双方任何一方违反本协议规定的各自应承担的职责和义务，即为违约，守约方有权终止本协议。
7、甲方未能及时足额为乙方办理人身意外伤害保险，致使乙方受损的，应予赔偿。
8、乙方违反甲方管理制度(包括保密制度)，甲方可以向乙方所在学校反映，根据情节轻重给予 或终止见*。如乙方因此给甲方造成损失的，甲方可要求乙方赔偿。
9、甲方未能按时足额向乙方支付基本生活补助，乙方有权追偿。
五、争议解决途径
10、甲、乙双方因执行本协议发生的任何争议，应先友好协商解决;协商不成，可以向相应的组织提出调解，调解不成立时，任何一方均可提请有管辖权的人民法院裁决。
六、其他规定
11、本协议未尽事宜，甲乙双方可补充约定或协商解决。
12、本协议正本一式三份，经甲方授权代表签字并加盖甲方公章和乙方签字后生效，甲乙双方各执一份为凭，另一份交乙方组织单位存查。
甲方(盖章)：__________乙方(盖章)：__________
授权代表(签字)__________授权代表(签字)__________
________年____月____日________年____月____日
摘要：本文基于作者自身的学*和了解，首先简单分析了大数据时代下的常见网络信息安全问题，然后主要对如何在大数据时代下保护好网络信息的安全提出了部分探讨性建议。
关键词：大数据；网络信息安全；保护
大数据可以被看作是现代信息化技术甚至是整个社会的宏观发展趋势，它能够帮助我们挖掘、发现有价值的信息，指导我们做出科学、合理的决策，在各个行业、各个领域当中，都可以发挥出巨大的作用。但是在大数据时代下，我们还应当更加重视网络信息的安全问题，积极防范各种网络信息安全威胁，以营造更加和谐、健康、安全的大数据环境。
1、大数据时代下的常见网络信息安全问题
简单来说，大数据指的是庞大、巨量的数据集合，以及对数据的收集、分析、挖掘技术能力。大数据的出现和社会信息化的建设、发展具有直接的联系，在信息化下，社会的数据信息产生速度非常之快，产生量也非常的大，这些看似分散、细碎的数据信息，其实非常具有价值，将它们整合在一起，并进行相关的分析、挖掘，便可以提取出我们所需的信息内容。不得不说，大数据的应用对我们整个社会都带来了深刻的变革，促进了社会的进步。不过，大数据也还具有一些突出的网络信息安全问题，需要引起我们的重视和关注。
1.1数据信息盗窃的危险性增加
在大数据时代下，人人都非常看重数据信息的价值，哪怕是一点的数据信息碎片，都可能有其存在的意义，所以部分人便会产生以此牟利的念头，增加了数据信息盗窃的危险性。例如，目前我们对于云存储这样的应用已经不再陌生，其可以被看作是一个大数据的实现*台，我们可以将自己的数据信息传输到云存储*台上，用于异地下载或是共享，但是当中肯定有一些信息是需要保密的，如个人的身份信息、商业文件等。一些不法分子可能会为了获取信息出售获利，而采取不合法的技术手段，来盗窃数据信息，从而造成网络信息安全问题。除了云存储以外，我们自身电脑或存储设备当中的数据信息、社交应用当中的数据信息、向他人传输的数据信息等，也更容易被盗窃[1]。
1.2网络病毒的危险性增加
网络病毒可以对数据信息造成各种各样的危害，如盗窃、破坏、篡改等等。在大数据时代下，网络病毒的攻击破坏能力、传输能力、隐藏能力都大幅度的提高，这或多或少的受到了相关大数据技术的影响。网络病毒变得更强大了之后，显然我们网络信息安全的危险性也就大大的增加。
1.3数据管理的危险性增加
在前面的内容当中已经说到，大数据指的是庞大、巨量的数据集合，而且这个数据集合当中的数据内容始终在不断的增长，速度非常之快，类型非常之多，特别是在非线性增长的特点之下，数据管理的难度便非常之高，稍有不注意就可能出现管理方面的漏洞或缺陷，致使数据信息混乱、无用、丢失，或是容易被盗窃。
2、如何在大数据时代下保护好网络信息的安全
从目前整个社会的大数据应用发展情况来看，为了有效的保护好网络信息的安全，我们应当重点做到以下几点。
2.1提高网络信息安全的防护意识
如今，我们每个人都会使用到网络，一旦使用网络，就会产生数据信息，有些数据信息的产生甚至连我们自己都不知道，如对网页的浏览记录、对商品的查询信息等等，其中有的数据信息可能非常的敏感，需要保密，为此我们就得在使用网络的过程当中，提高自身的网络信息安全意识，如不要随意的在电脑中存储、网络中传输敏感信息，对于一些需要录入个人信息的网站要警惕起来，对于一些非常重要的数据信息，可以加密过后在存储和传输。
2.2完善相关技术
一方面，对于对大数据有需求的企业、单位等，要完善自身的大数据管理技术，对大数据的管理做到规范、有序，以便对大数据展开科学、合理的分析、利用，防止数据信息被盗窃。另一方面，不论是企业、单位还是个人，都应当在使用计算机和网络的过程当中，应用一些必要的技术手段来保护自己，如防火墙技术、入侵检测技术、认证技术、加密技术等等，消除或降低信息泄露的风险。
2.3加强对重点领域敏感数据的监管
庞大、巨量数据的汇集加大了敏感数据暴露的可能性，对大数据的无序使用也增加了要害信息泄露的危险。所以，从社会整体来看，应当明确重点领域数据库的范围，制定完善的重点领域数据库管理和安全操作制度，加强对重点领域数据库的日常监管[2]。
2.4研发针对性的大数据安全技术
传统的信息安全技术不能完全照搬到新兴的大数据领域，云计算、物联网、移动互联网等新技术的快速发展，为大数据的收集、处理和应用提出了新的安全挑战。所以，应加大对大数据安全保障关键技术研发的资金投入，提高大数据安全技术产品的水*和针对性。
2.5提升数据信息的销毁和恢复技术
为了防止数据信息被窃取，将不再需要的数据信息进行销毁是非常直接的一个办法，但是普通的删除操作很难达到彻底销毁数据信息的目的，为此需要对数据信息的销毁技术进行改进和提升，一方面要加快数据销毁速度，避免数据在销毁过程中因为不受保护而被不法分子窃取，另一方面要加强数据销毁的彻底性，将要销毁的数据彻底粉碎，避免再生。此外，还要提升数据恢复技术，在重要信息被篡改或窃取之后可以将其恢复，避免遭受更大的损失，提高数据存储的安全性[3]。
3、结束语
在大数据时代下，保护好网络信息的安全性是非常重要的，必须引起我们高度的重视和关注，除了上面提到的几点保护措施以外，我们还应当健全相关法律，用法律来约束和惩戒不法盗窃、损坏、篡改数据信息的行为，从而营造出更加和谐、健康、安全的大数据环境。
参考文献
[1]王国强.“大数据”时代背景下计算机信息保护技术分析[J].电子技术与软件工程，2017，（20）：196-197.
[2]吴兴华.大数据时代我国意识形态安全风险及其防范[J].青岛科技大学学报（社会科学版），2017，（03）：97-102.
[3]孙海勇，李青.大数据信息安全风险框架及应对策略研究[J].信息与电脑（理论版），2017，（05）：209-210.
1我国卫生信息化发展概述
1.1卫生行业信息化建设的方向性为进一步加快我国卫生信息化整体的建设步伐，推进信息技术在全国医疗卫生领域的广泛应用，改善我国卫生防疫、公众医疗、基层卫生等状况，提高公共卫生健康水*，国家鼓励地方*建设全国联网五级数字卫生信息*台。即：建设覆盖全国“省—市—县（市、区）—乡—村”五级数字卫生体系，并通过租用营运商提供的网络，实现对全国卫生信息以及公众健康信息的收集、处理、查询、传输和共享，完成面向公众基于个人健康档案服务和远程医疗会诊。
1.2加*生信息收集整理的重要性加*生信息的收集整理是改善和提高卫生系统质量的前提条件。尽管及时可靠的卫生信息是改善公共卫生状况的基础，但是，由于各级卫生行政管理机关在数据采集、分析、发布和使用方面的投入不足等原因，常常无法实现及时的跟踪以达到完全链接和反映现实医疗卫生状况，导致决策者无法正确发现问题、了解现实需求、跟踪最新进展、评估所采取措施产生的影响，干扰了行政管理部门在卫生政策制定、项目设计以及资源分配等方面做出正确决策。所以，加*生信息收集整理对改善和提高卫生系统的服务质量就显得尤为重要。
1.3加强信息安全保障和管理的必要性安全管理是一个可持续的安全防护过程。信息安全建设是我国卫生行业信息化建设不可缺少的重要组成部分。医疗卫生信息系统承载着大量事关国家政治安全、经济安全和社会稳定的信息数据，网络与信息安全不仅关系到卫生信息化的健康发展，而且已经成为*保障体系的重要组成部分。因此，开展卫生行业信息化必须重视建立健全信息安全保障和管理体系建设。一是强化安全保密意识，高度重视信息安全，是确保卫生行业信息系统安全运行的前提条件；二是加强法制建设，建立完善规范的制度，是做好卫生行业信息安全保障工作的重要基础；三是建立信息安全组织体系，落实安全管理责任制，是做好卫生行业信息安全保障工作的关键；四是结合实际注重实效，正确处理“五级数字卫生体系”安全，是确保信息安全投资效益的最佳选择。
2卫生信息安全的风险与需求分析
随着网络社会发展程度的不断提高，网络与信息安全事件是信息化发展进程中不可避免的副产品。当今社会已进入互联网时代，信息传播的方式、广度、速度都是过去任何一个时代无法比拟的。随着网络应用的日益普及，黑客攻击成指数级增长，利用互联网传播有害信息的手段层出不穷。网络在给人们带来便利的同时，也带来不可忽视的安全风险。所以，可靠的卫生信息就需要一个安全的数据运行环境，只有这样，才能实现向卫生行政管理部门或社会提供有效的、高质量的、安全的数据保障。
2.1安全风险分析目前卫生系统所面临的风险主要包括应用系统风险和网络风险。应用系统风险主要体现在身份认证、数据的机密性、完整性、授权管理控制等，此类风险可以通过应用系统的.改造提升得到控制。网络风险主要体现在网络结构不够清晰、区域划分不合理、区域边界防护措施缺失、接入网络缺少相应的防护措施、安全管理不到位等，容易造成可用带宽损耗、网络整体布局被获得、网络设备路由错误、网络设备配置错误、网络设备被非授权访问、网络管理通信受到干扰、网络管理通信被中断、传输中的网络管理信息被修改和替换、网络管理中心受到攻击、外部单位接入风险、本地用户接入威胁、恶意代码传播和破坏风险、安全操作风险、安全管理风险等等。系统和网络出现问题，将会造成网络信息丢失和网络瘫痪，无法实现网络功能和满足服务对象的需求。
2.2网络安全需求分析保证网络相关设备安全、稳定、可靠地为业务活动提供优质服务的前提是网络要安全、设备运行要正常。为此，必须要保证网络体系结构安全，采用各种安全措施有效防止卫生网络系统遭到非法入侵、未经授权的存取或破坏可能造成的数据丢失、系统崩溃等事故发生；采用灵活的网络拓扑和冗余与备份，保证网络结构不因单点故障造成网络业务活动的中断；采用可信的网络管理手段，保证结构的完整性。网络系统遭到有意攻击、设备故障、网络管理出现漏洞等是网络安全防范的重点。
2.3边界安全需求分析清晰、规范地界定、标识网络边界，是网络边界设备和安全网关实施防护的有效措施。采用具有多层访问控制功能的防火墙对接入实施控制；使用基于网络的IDS有效侦测来自内部、外部对网络边界的攻击，严格记录网络安全事件，配备网络边界设备脆弱性评估工具，有效监控网络边界设备的配置、运行状态和负载；配置网络穿透性测试工具，定期或不定期对网络边界安全有效性进行检查。边界安全是网络安全的门户，提升网络边界安全设备管理服务功能，是保证安全策略设计、配置、部署等管理工作的有效途径。
2.4网络管理安全需求分析对于卫生网络系统而言，网络与信息的安全时常受到威胁，最常见的就是拒绝服务攻击、网页篡改、恶意程序等。为保证网络与信息的安全，需要构造科学、有效的网络安全管理*台。以业务为中心，面向卫生系统，将不同的网络进行整合，基于应用环境来管理网络及其设备的正常运行。当网络异常时，基于事先制订的策略（主要是应急方案）和网络管理系统，实现主动采取行动(如：终止、切断相关连接;停止部分非关键业务等)，达到主动保证卫生系统网络安全和正常运行的目的。
3卫生信息安全的防御体系与网络的维护
3.1卫生信息安全的防御体系卫生信息安全防御体系是一个动态的过程，攻防双方都是与时俱进的。防护的目的在于阻止入侵或者延迟入侵所需要的时间，以便为检测和响应争取主动。一旦防护失效，通过检测和响应，可以及时修复漏洞，杜绝威胁，防止损失扩大，确保业务运行的持续性。从技术发展的角度来考虑，攻击和防御构成了一种动态*衡的体系。一段时间内，安全防御发挥着有效的作用，此时的安全体系就具有一定的*衡性，但这种*衡是相对稳定的，一旦攻击技术有所突破，防御也需要随之更新，安全防御体系就是在这种由此及彼的相互牵制中动态发展的。
3.2网络的维护随着信息系统在卫生行业的应用，网络安全问题日渐凸显。一旦网络出现故障，小到造成单机信息丢失、被窃取、操作系统瘫痪;大到全网网络服务中断，业务被迫停滞，甚至是重要数据丢失等一系列严重后果。在新医改大背景下，对医疗服务质量的要求越来越高，如何构建坚固的网络环境，是每一个医疗单位的责任，同时也是挑战。在网络正常运行的情况下，对网络基础设施的维护主要包括：确保网络传输的正常；掌握卫生系统主干设备的配置及配置参数变更情况，备份各个设备的配置文件。这里的设备主要是指交换机和路由器、服务器等。主要任务是：负责网络布线配线架的管理，确保配线的合理有序；掌握内部网络连接情况，以便发现问题迅速定位；掌握与外部网络的连接配置，监督网络通信情况，发现问题后与有关机构及时联系；实时监控整个卫生行业内部网络的运转和通信流量情况。
3.3信息安全风险控制策略面对复杂的大规模网络环境，无论采取多么完美的安全保护措施，信息系统的安全风险都在所难免。因此，在对信息系统进行安全风险评估的基础上，有针对性的提出其安全风险控制策略，利用相关技术及管理措施降低或化解风险，如物理安全策略、软件安全策略、管理安全策略、数据安全策略等，可以将系统安全风险控制在一个可控的范围之内。
3.4数据的保存与备份计算机系统中最重要的就是数据，数据一旦丢失，导致卫生行业的损失是巨大的。针对各类型的危机事件，应该制定完善的备份方案，防患于未然，做到数据丢失后能及时处理，减少损失带来的巨大后果。网络环境具有复杂性、多变性、脆弱性。它们共同决定着网络安全威胁的存在。在我国，卫生网络与信息逐渐扩大，加强网络安全管理和建立完善信息安全的屏障已成为网络建设中不可或缺的重要组成部分。我们应充分认识网络信息安全的重要性，在网络维护过程中加强网络信息安全，做到事前预防、事中监控、事后弥补，不断完善安全技术与安全策略，提高卫生网络信息的安全性。
【摘要】随着科技的进步，社会逐步进入信息时代，影响了世界各地人民的行为和生活*惯，其中各企事业单位信息管理工作也受到了严重冲击，在新阶段，大数据时代要求各企事业单位信息、档案管理工作能够达到更加科学化、专业化的水*。在这样的背景下，完善档案管理系统，适应大数据时代要求，有利于企事业单位不同类目档案信息资源能够及时流转。本文以挖掘档案内部增值信息的方式来优化档案管理单位管理模式，通过完善管理制度推进档案管理工作，通过学*和整理相关专业知识为档案管理工作提供理论依据，从而探究学术领域如何优化大数据时代档案管理模式，高效科学的完成档案管理工作。
【关键词】大数据时代；档案管理；挑战；应对策略
随着大数据时代的到来，档案管理工作发生了一系列变化，其中包括理论和体系方面变化，例如大曝光、大*台等全新的管理理念，安全保密系统和档案服务系统的变化；除此之外，档案管理工作最主要方面为数据更加庞大，内容涵盖范围更加广泛。这样一来，档案收集方法以及内容管理方式便随之更加丰富。从服务方式来看，档案管理工作服务对象、内容变化较为明显；从档案保密工作方面来看，档案保管方式、经济保密以及技术革新换代变化最为明显。新阶段，需正视大数据时代的到来，接受档案管理工作方式的转变。因此，档案管理相关部门应该探究更加科学、高效的资源收集和整理方式，构建更加科学完善的档案管理系统，采用更加高效的信息采集方式，这样不仅可以扩大大数据资源普及到基层人民的范围，还能够建立更加完善的档案安全保密系统，进一步加强档案保密程度，强化档案管理机构职能，从而更好地普惠人民，保证档案管理工作高效进行。
一、大数据时代影响档案管理工作
在长期的发展过程中，我国的档案管理工作一直未被重视，随着信息化进程的加快，大数据时代到来，档案管理工作愈发相关人员提出重视，这同时也为我国档案管理工作提出了新的挑战和机遇。大数据时代，档案管理工作任务愈发繁重，在进行数据整合和资源收集的过程中，需要对信息流中的各种数据进行分类和记录，运用传统的工作手段无法适应新形势下提出的准确性和高效性要求。因此，企事业单位需要运用新的思维方式建立档案管理体系，选择更加准确的方式进行数据挖掘和信息收集；建立更加完善的电子信息管理方式能够为档案管理工作挖掘新的方式，传统的任务管理手段渐渐被社会的进步淘汰，通过专业化的电子技术手段进行档案管理工作不仅能够提升工作效率，还能够丰富档案内容，通过建立一套完善的电子档案管理体系，能够实现快速查询、修改等一系列功能，从而更好地档案使用人员服务。
二、大数据时代对档案管理工作提出新要求
大数据时代对于档案管理工作来说既是个机遇也是个挑战，传统的管理手段受到巨大冲击，加之我国的档案管理工作发展起步较晚，庞大的数据使档案管理工作量大幅度上升。传统的档案管理方式以纸质媒介为依托，在数据量大幅度上升后，档案管理工作者难以完成任务，传统手段的弊端显露无遗，采用现代化的档案管理方式迫在眉睫。在大数据时代下，档案管理工作通常运用电子化手段来进行，这样一来，信息安全保密方式在技术方面需要更加专业化，若缺乏有效的信息安全保密措施，就有可能出现电子数据泄露、重要信息缺失等问题，进而对各企事业单位造成财产损失和人身伤害。
三、大数据时代如何进行档案管理工作
面对大数据时代的信息管理工作，必须细化到各个环节中去，相关机构工作人员应以积极的态度推进工作，从而保证档案管理工作上升到新高度。大数据时代的档案管理工作模式优化可以从多方面入手，首先应该提升档案管理机构相关人员大数据时代电子化、信息化意识，大部分企事业单位对于档案管理工作重视程度不够，多方面工作手段难以跟上社会的发展步伐，随着档案管理在企事业单位中发挥越来越重要的作用，对于大数据的专业化分析能够为企事业单位工作提供准确的依据，因此，相关档案管理机构应该建立相应工作小组对档案管理工作提出重视，充分运用电子网络等现代化手段对档案进行管理；档案管理机构应该运用辅助档案管理方式，建立专业化的数据档案馆，以便处理大量的电子文件，树立档案管理与信息技术紧密联系的意识，档案管理工作的优化不断推进管理方式的革新；在进行档案具体管理环节中的数据接收和信息收集时，需要对整个流程进行严格监控，保证电子信息管理手段的有效落实；建立专业化档案信息收集管理*台，能够实现一体化的数据处理、信息储存，采用专业化的档案管理技术，从而保证数据信息的准确挖掘；在全新的信息时代，运用全新的档案管理技术，就需要更加专业的安全保密技术提供保障；进行及时归档和管理规范时，应该结合企事业单位实际运用更加合适的专业化管理技术和管理流程；建立完善的档案管理信息*台，有利于实现档案管理工作的各个环节的一体化，有利于为社会人员提供更加科学化、专业化的信息服务，有利于运用智能的方式进行信息查询和修改，有利于提升档案管理工作效率，能够满足大数据时代信息化档案管理工作的基本要求。
四、结语
大数据时代，随着经济文化社会的进步，信息化进程不断加快，全国各地企事业单位档案管理工作必然面临严峻的挑战，应从国家角度出发，制定统一制度标准，对不同行业档案管理业务和信息管理系统进行规范；各企业单位在遵循相关规范的条件下，应该全面了解自身实际，制定自有的档案管理规范，从而将大数据大背景下的档案管理工作推进一个新高度。
【参考文献】
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【摘要】农业档案种类繁多、数量巨大，为农业档案管理带来诸多难题。大数据具有强大的信息挖掘、整合和价值创造功能，为农业档案管理带来新的观念理念和方法，适应了现代农业档案管理的要求。本文从大数据技术的内涵、特点出发，分析当前农业档案管理中存在的问题，提出大数据技术视角下农业档案管理数字化、规范化建设的路径，为实现农业档案数据的有效开发和利用厚实根据。
【关键词】大数据；农业档案管理；问题；对策
随着云计算、物联网等新技术的更新发展，各种结构化、半结构化、非结构化的'信息数据正以指数级的速度在增长，人类已经进入前所未有的信息爆炸时代，也称为“大数据时代”。大数据时代并不仅仅在于信息数据的海量性，更在于数据信息被有效挖掘和整合，进而凸显数据信息的价值创造功能，实现经济盈余。当前，学术界、企业界、科研院所甚至*部门都已投入大量精力展开大数据研究，并把大数据作为变革世界的重要资源。早在2012年3月，美国*就以启动了“大数据发展规划”。在我国“十三五”规划中，明确指出要实施“国家大数据战略，推进数据资源开放共享。”无疑，在信息化时代，如何呈现数据信息的价值将是未来社会发展的重要驱动力。何谓大数据？概而言之，即是Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性），具体来说，就是数据海量性、流程优化性、数据处理高速性、数据挖掘分布式。从本质上来说，大数据是信息管理者在信息技术条件下，为更好地应对如何处理海量信息的需求，并从发挥信息价值创造的视角着手，而开展的对信息进行挖掘和整合的处理，并为决策者提供决策依据，发挥信息的经济效益和社会效益。农业档案是农业科研、农业生产发展和管理的真实记录，是推动现代农业发展的一种极其重要的信息资源。农业档案管理工作就是对农业档案信息的分析、整合、存储和利用，是一种典型的信息管理活动，在大数据时代，必然会受到大数据技术的影响。本文正是基于此，分析大数据时代农业档案管理存在的问题，探索大数据时代农业档案管理工作优化的具体路径，为农业档案更好地服务农业发展奠定基础。
一、大数据时代背景下农业档案管理的需求分析
农业档案，是指在农业科学研究、农业生产、农业基础设施建设等活动中形成的，具有保存价值和利用价值的，能够推动生产发展的，被归类统一起来的文件材料。农业档案不仅仅包括文件材料，还包括各种结构化、半结构化、非结构化的图片、影片、录音、标本等等。在多年的生产发展中，农业档案数量已呈现出海量化的规模。尤其是在信息化时代，农业发展的内外环境发生着极其深刻的变化，农业信息数据已经不单单表现为纸质材料，更多的是信息数据，而通过对数据信息的分析、挖掘、整合和加工，将极大地推动经济社会的发展，也就是说，农业档案的价值创造功能将会更加凸显。但是，在反观传统农业档案管理方式时发现，存在着档案存储空间不足和利用率低的弊端。农业档案被束之高阁，无法发挥其转化为社会生产力的作用，势必会影响到农业档案管理对于促进经济发展的价值发挥。因此，在农业档案信息管理中嵌入大数据技术，不仅可以解决档案信息的存储问题，更为重要的是，通过发挥大数据在数据挖掘和整合中的功能，可以实现对各种结构化、半结构化、非结构化数据的分析和处理，并从中找出有用的信息资源，以真正达到促进农业生产发展的目标。
二、大数据时代背景下农业档案信息管理存在的问题
将非结构化、半结构的信息数据整合为结构化的数据资源，是大数据技术的一大优势，不仅如此，在云计算的帮助下，经过大数据技术处理的数据信息还能够实现价值创造，对农业生产实践和科学研究活动起到强大的推动作用。然而，在审视当前的农业档案管理工作时发现，存在着信息资源不全、管理方式落后、服务价值缺失等问题，消解了农业档案信息的内在价值。
（一）档案信息资源不全。拥有海量的信息数据是“大数据”的基本特征，要实现大数据技术对信息数据资源的价值创造，就必须要把一切与农业生产实践和农业科研活动相关联的文字、数据、视频和实物等等进行保存，才能发挥大数据的技术优势。必须看到，现代农业的发展，使得与农业生产和科研相关的数据已经不能单纯用某一类数据进行描述，比如在农业科研活动中，如果仅将项目申报材料、科研成果、工作总结、验收报告、成果鉴定等进行归档，显然无法涵盖整个农业科研活动，也意味着传统的农业档案归档模式已经与农业发展的需求不相匹配。而且，在一些农业档案管理中，只将重要的、核心的科研成果进行归档，而对于失败的或难以突破的档案弃之不顾。同时，农业生产活动受季节影响，且档案形成周期较长，导致不同载体档案资料的流失时有发生，严重破坏了农业档案信息的完整性和持续性。正是在传统农业档案管理中存在的信息资源不完整的情形，直接影响了对农业档案信息价值的挖掘和利用。
（二）档案管理方式落后。在信息化时代，档案资源开始有传统的“有纸化”形式向“无纸化”形式转化。但是，在审视当前农业档案管理的方式时发现，档案载体仍然以纸质为主，纸质档案的保存方式信息技术没有发明之前，发挥了极强的信息保存作用。然而，人类进入到信息革命之后，以电子档案代替纸质档案的管理方式已经是不可逆转的潮流。同时，在纸质档案管理时代，对于农业档案的鉴定、整理、编目和检索都只能通过单一的手工形式来展开，具有效率低、易出错、易损坏的弊端。而且，农业档案不仅仅包括纸质材料，还有实物标本和产品，但是这些档案是不能存储在同一个地方的，极不方便档案管理。更为严重的是，随着档案资料的日积月累，农业档案管理对存储空间的需求也将越来越大，如何解决这一问题面临挑战。可见，传统农业档案管理方式在大数据时代已经显露诸多弊端。
（三）档案服务价值缺失。在传统农业档案管理时期，档案管理者的角色只是对档案进行简单的装订和编目，实现对档案的有效归类，以方便档案使用者能及时地进行档案查阅。然而，在大数据时代，档案管理者的角色将实现由“档案归类者”向“信息专家”的转变，尤其是在海量的档案信息中，根据使用者的档案价值需求，快速地挖掘出有用的档案信息。目前，在农业档案管理工作中，仍然存在“重藏轻用”的问题，即是一旦入库，便永久尘封，忽视了档案信息的价值发挥。另外，农业档案管理者缺乏与其他行业进行档案信息交流的意识，导致农业档案与其他行业之间的档案信息互通互补不足，也就难以了解市场发展的动向，无法为地方*提供农业决策，对于地方经济的发展也就无从谈起。
三、大数据时代背景下农业档案管理工作的优化措施
大数据时代的农业档案管理既面临诸多挑战也带来了管理理念和方式方法上的创新。这就要求农业档案管理要顺势而为、谋势而动，在管理观念上凸显“大服务观”而非“重藏轻用”，在管理形式上要推进数字化而非纸质化，在管理制度上要实现规范化，唯有如此，才能与大数据相对接，并彰显农业档案信息管理的效果。
（一）转变管理观念，建立“大服务”档案观。展望农业档案发展的趋势，大档案观和大服务观是两大重要趋向。所谓的大档案观，就是要规避传统档案数据资源储存过程中存在“漏存、不存”的问题，把一切具有保存价值的农业数据、文件、视频、标本、实物等都作为档案储存的对象，并作为电子档案的建档和存档工作。所谓的大服务观，就是要避免“重藏轻用”的问题，实现农业档案服务社会化、多元化、个性化和开放化，并通过云计算、物联网等媒介，对有档案服务需求的客户采取智慧化服务。在建立“大服务”档案观的实践中，要求档案管理者在管理角色上不能再定位为“文件保管员”，而是要向“知识信息提供者和创造者”转变。无疑，农业档案是农业生产发展和农业科研研究的宝贵资源，大数据技术能够把这些资源的价值被创造出来，档案管理所要做的工作就是挖掘和整合档案的内在价值，更好地服务地方经济发展。
（二）转变储存方式，建构“数字化”档案资源。在信息化时代，以非数字化形式来储存农业档案材料已经无法符合时代发展的要求，不仅对储存空间形成较大挑战，也不利于数据信息的完整保存。对此，必须要做好对纸质档案、照片、视频等进行数字化转换工作，实现数字信息保存的“存量数字化”，同时，将各类数字化档案进行收集和整合，实现“增量数字化”。做好这两方面的工作之后，还需要做好将档案数据进行著录和索引构建工作，以方便对档案数据进行提取和分析。事实上，在进行完著录和索引建设工作之后，农业档案的样本数据便能够实现随机抽取，为大数据技术在信息挖掘和整合功能上的发挥奠定了数据基础。无疑，以纸质方式来储存的农业档案信息是无法发挥大数据的价值的，只有在强化数字化资源建设的基础上，大数据技术才获得了用武之地。
（三）加强制度管理，建设“规范化”管理制度。俗话说：“没有规则，不成方圆。”大数据时代的农业档案管理，除了需要强化技术嵌入之外，还需要建设一整套科学化、规范化、可操作性强的制度，实现档案管理业务流程的优化。在此过程中，可以借助大数据技术来建设标准化的农业档案管理系统，通过信息技术、互联网技术的嵌入，把各种农业档案的管理纳入到管理系统*台中，把各种资源的格式进行规范化，包括数字化档案、图片、视频、音频等等，以方便档案管理者对档案数据进行加工、提炼、分析和整合。同时，在系统*台进出的各种农业档案数据都要经过档案管理者的审核和管理，让管理者了解档案信息的流向。
四、结语
总之，大数据技术的到来，实现了农业档案信息“变废为宝”的华丽转身，为档案管理带来了一种全新的理念和方法。对于档案管理者来说，必须要在农业档案管理中嵌入大数据技术，把大数据的技术驱动力转化为农业发展的生产力。这就需要不断强化档案资源建设，创新农业档案管理机制，完善档案服务模式，坚持问题意识和需求导向，使农业档案信息在大数据技术下得到有效的利用和开发，真正起到推动农业经济发展的作用。
【参考文献】
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每逢农历新年前夕，离乡的打エ人都会返家过年，全国会出现大规模的高交通运输压力及堵塞的现象，简称为春运，更有地表最大规模人口迁徙之称。受到新冠疫情影响，今年的春运有何变化呢？
根据百度地图的全国总体迁移趋势图，从1月10日起计算，今年人口迁移的态势每日都高于2021年。以1月17日的春运首日为例，全国迁徙规模指数为345.187，与去年同期的279.758相tt有一定上升，但仍然远低于前年；1月29日，全国迁徙规模指数为510.917，与去年同期的276.778相t比升幅较大。
在全国，广东是唯ーー个有着规模双向流动的省份，可见在吸引大量的人口聚集的同时，也是外出务工最多的省份之一。在1月25日至29日期间，广东省位列全国热门迁出地（出发地）及迁入地（目的地）的榜首。
数据显示，广东的迁出人口数量占全国迁出人口总量的17.17%至19.90%，同期排入前三的省份包括江苏、浙江、四川；广东的迁入人口数量亦占全国迁入人口总量的约十分之一，同期排入前三的'省份包括四川、安徽、湖南。
除了地区经济发展因素等，人口在地区间流动的差异还受到疫情等因素影响。今年，北京的迁徙规模不及常年，在最*5天的大数据中，北京在前十名迁出、迁入的城市中仅出现2次，且排名相对靠后。
上周，百度地图联合交通运输部公路科学研究院、综合交通运输六资料及应用技术交通运输行业研究中心（中路高科）等单位发布《2022春节假期出行指南》（下称《指南》），预测节前客运量将保持*稳，2月6日或将迎来返程高速拥堵高峰。
巛指南》显示，去程阶段受错峰出行等疫情防控倡议影响，除夕前每日客运量保持*稳，除タ当日下降明显，2月2日（正月初二）上午10时至中午12时或将出现全国高速拥堵小高峰。返程阶段，2月6日（正月初六）下午3时至5时或将迎来全国高速拥堵最高峰，2月15日（正月十五）后迎来返程复工客运量高峰。
据*联防联控机制春运エ作专班，2022年春运预计全国发送旅客11.8亿人次，日均2950万人次，较2021年同比增长35.6%，较2020年同tt下降20.3%。
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