時間：2024-02-21 14:35:14
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇大數據時代的前景，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
關鍵詞：大數據；統計學；前景
一、引言
在現如今的社會，無論是干什么都離不開信息。小到穿衣吃飯，大到國防軍事，每一樣都需要信息才能完成。信息是一個名詞，圍繞著它有信息的產生、信息的處理加工、信息的傳遞、信息技術的發展等等的一系列環節。所以在現代社會信息就如同一個核心細胞，其他細胞的工作都是圍繞它展開進行的。我們對信息一定要敏感而精準。
二、何為大數據時代
大數據最初是由麥肯錫公司所提出來的，它在物理、生物、化學、金融、通訊行業出現并存在已經有一段時日，但它真正為人們所熟知認識卻是因為互聯網行業的飛速發展。人們總是用它來表述現時代是一個信息爆炸、海量、共享的時代?，F如今一個決策的出臺不再是憑借昔日的經驗和感覺，而是數據的收集、整理、處理、分析所得出的結論。這就表示了一個新的時代，也就是信息數據時代的到來，經濟、商業、金融、貿易等多個領域，信息已經成為主宰。這就是大數據時代，也是信息的年代。
三、統計學專業基本概況
統計學，從名稱來看貌似是一個新興專業，其實不然，它是一門非常古老的學科。它最早始于希臘雅典的亞里士多德時代，距今已有兩千多年的歷史。統計學是通過對數據信息的搜索、整理、分析、描述，以達到窺測所測對象的本質的目的，它是預測對象未來性的一門綜合性科學。運用到了大量的數學和其他學科的專業知識，它的使用范圍幾乎涵蓋了社會科學和自然科學的各個領域。統計學家王見定的研究已經說明了數理統計學永遠打不敗社會統計學，所以在以后的發展道路上，將是社會統計學與數理統計學共存與互補共同前行的模式。
目前作為高校所開設的一門學科，統計學專業主要有一般統計、經濟統計兩類專業方向，它所培養的是具有良好的數學、經濟學素養，熟練掌握統計學的基本理論和方法，熟練地運用計算機分析數據，在企業、事業單位、經濟管理部門從事統計調查、統計信息管理、數量分析等開發、應用和管理工作，或在科研、教育部門從事研究和教學工作的專業型精英類人才。
四、如何很好發展大數據時代下的統計學專業
首先從上文的論述中我們可以得出以下結論：統計學的技術手段是，搜索、整理、分析、描述數據，它的目的是預測、推斷檢測對象的本質，它是一門綜合性非常強的科學性學科。從它的使用廣度上來看，它幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。所以統計學的“勢力”非常大。
而統計學所依賴的基礎則是數據，傳統的統計學中數據的收集主要包括實驗數據、調查數據以及各種途徑收集到的第二次數據。但是在經過一段時期的實踐后人們發現這種方法得到的數據經常會存在一定范圍內的誤差，這對樣本的客觀性是一個根本上的影響，同時樣本選取結果產生影響，因此傳統的數據收集方法很難適應統計學的飛速發展的需要。從這個層面上來說，大數據的出現是科學發展到一定階段的必然結果。因此大數據的產生和統計學的發展有著密不可分的關系。從另一面來看大數據的出現也是統計學中的核心環節實現，也就是數據的采集實現了大幅度的跨越。大數據時代的到來意味著檢測對象的任何數據都能應用到統計過程中，打破了數據采集處理的局限性，再加上精準、合理的統計處理方法，使得統計結果將更具有代表性和說服力。
同時大數據、統計學、云計算技術三者的強強聯合，預計未來的統計學勢必會發生革命性的變革。大數據將對未來產生深刻影響，目前可以預見的統計學未來發展的前景有以下兩個關鍵的點：第一點是在數據中科學性將和數據本身形成聯盟。數據科學獨立門戶成為一門專門的學科勢不可擋，數據的重要性不言而喻。統計學也將乘浪前行迎來新的發展的奇跡。對于數據平臺，也將實現跨領域共享，最終將數據的共享擴展到企業層面，成為未來產業的一員。第二點則是數據的管理處理的競爭力大大增強，數據管理成為企業競爭力中的核心競爭力，直接關乎財務表現。數據資產是一個企業的核心資產，這個理念會逐步深入人心。之后，企業對于數據管理便有了更加精準的定位，企業就會將數據管理作為企業核心競爭力，持續發展，戰略性規劃與運用數據資產。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關。屆時，統計學的相關知識將會有大作為，每一位統計學專業的學生的就業前景將是不可估量的。統計學的發展前景也是一片大好，大數據、云計算、統計學三者則是珠聯璧合，我國乃至全世界的信息技術又會迎來新的浪潮，并且是一浪高過一浪，讓我們拭目以待。
五、結束語
本文就大數據，統計學二者的定義、概念首先做了介紹。其次是對統計學和大數據包括云計算在內的聯合后的優勢，以及未來的發展前景做了合理的分析與預測。數據時代已經起航，我們每一個人萬萬不可落后，我們要追趕信息技術的時代潮流，乘風破浪，迎難而上。為我國信息技術的發展增磚添瓦，為實現自我的價值奮斗不息。
參考文獻：
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關鍵詞：大數據；測試技術；發展前景
中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）27-0001-02
在互聯網、云計算等一些網絡技術的推動下，其數據也越發膨脹，規模也呈現幾倍上升趨勢，目前我們已正式跨入大數據時代，開發其中所蘊含的信息及“寶藏”是我國乃至國外研究人員的目標。如今社會的發展需要大數據技術，因為其數據量大、結構復雜、種類繁多，人們可以從其中獲取更多具有價值性的信息。
1 淺析大數據
1.1 大數據的概念
由于云時代的到來，大數據技術也吸引了國內外研究人員的注意力。顧名思義，大數據就是由大量結構化的數據構成的大型數據倉庫，是一種觀察世界的全新手段和方法，利用其思維與處理技術構成一個數據庫，從而創建一個透明化的世界關系結構。從互聯網發展至今，大數據是這個過程的一個象征性技術，在云技術不斷地創新及改革上，這些難以收集也不好運用的數據被研究人員科學合理地進行利用，隨著我國各行各業的不斷發展，大數據也會在此過程中為其提供一系列有利的價值。[1]
1.2 大數據的特征
大數據運用現在的軟件技術是很難收集及存儲、分析共享的，國內外研究人員用了四個V概括了大數據的基本特征。
1.2.1 （Volume）數據體量大。
在此技術的發展過程中，已經由原先的TB級別躍升為目前的PB級別，其數據量最高可達200PB。目前我國普通的計算機容量是TB量級，一些大型企業是EB量級。
1.2.2 （Variety）數據類型多
大數據技術具有多樣式的特征，所以主要有結構化數據和非結構數據兩種形式。非結構數據與結構化數據相對比，后者是以文本為主，前者的種類則眾多，主要有網絡中的日志、視頻、音頻、圖片等，這對數據的處理能力也有較高要求。
1.2.3 （Velocity）處理速度快
處理速度快是大數據技術與傳統數據技術最明顯的特征，具國內外研究學者分析，在2020年，全球數據的使用量可能會達到35.2ZB之多。在這么多數據的面前，大數據就充分地發揮了其自身特性，為企業的可持續發展起到重要作用。
1.2.4 （Value）價值密度低
在大數據中，其價值密度是與數據量成反比的。對于使用現金的計算機算法準確地對數據中的價值進行有效提純，是目前國內外研究大數據技術的一個難點也要點。
在如今這個發展迅速的時代，大數據技術已經成為了網絡技術可持續發展的趨勢和要點，在我國各行各業包括研究界都有廣泛應用。大數據技術具有高性能、高效率及方便管理等優點，其本身的結構和系統設計的也較為復雜，所以對大數據測試技術的研究還是比較薄弱的。[2]
2 淺析大數據技術的特點
2.1 大數據基礎上發明的軟件被廣泛應用
近幾年隨著大數據技術在我國各行各業都被廣泛應用，使其走向信息化和科技化。其中在大數據技術基礎上發明的Hadoop分布式處理軟件、Hbase數據庫及一些可視化軟件都對我國行業的發展有著重要的意義。
2.2 大數據的智能處理技術
大數據技術是從海量的數據中獲取有效的數據并且進行智能處理分析，人們可以從中發現對自己有用的信息、知識及創造無窮的智慧，對今后我國社會的發展有重要的作用。在此前提下，就必須在大數據中引進智能處理技術，將大數據的分析、管理等技術與人工智能相融合，目前我國機器的數據自動分析、語言理解及自動識別等一些智能技術已經和大數據技術工作的流程完美融合。[3]
2.3 非結構化數據處理正在迅速發展
上文說到非結構化數據處理與傳統的處理技術不同，其是以圖片、視頻及音頻等數據展現的，隨著云技術時代的到來，此類信息也越來越多。所以我國目前對非結構化數據處理技術越來越有需求，非結構化數據技術中的采集技術等也正在不斷地創新及發展。
2.4 分布式處理架構
上文說到大數據技術有多種處理技術，其處理方法也是隨著社會的進步而不斷創新的，傳統的處理方式已經無法滿足現如今社會人們的需求。在人們對此不斷創新及摸索的過程中，在大數據技術中發現了分布式處理架構，此時它也成了其的主要處理數據方式，這是時代在發展與進步的表現。在分布式處理架構中，分布式文件系統、處理數據庫及編程環境等一系列的技術在今天都被人們廣泛應用與各行各業中。[4]
3 大數據測試技術
3.1 大數據測試流程
大數據測試的主要流程如圖1。
大數據的分析處理流程主要可分為5個階段：
1）采集。大數據在分析處理中的采集是運用其中的數據庫來進行接收來自客戶端的數據，比如Web客戶端、App客戶端等等，并且客戶端用戶可以通過大數據中的這些數據庫對信息進行收集、查詢、處理等工作。[5]比如傳統的MySQL數據庫及Oracle數據庫是用來保存一些日常數據的，除了這些數據庫，Redis等一些NoSQL數據庫也可采集數據。大數據分析處理中采集的特點就是在并發數高。
2）導入、預處理。大數據處理過程中采集時擁有很多數據庫，對于這么龐大的數據進行科學分析遠遠是不夠的，還是要將這些數據導入到一個大型的集中數據庫，在此之前將其進行簡單的預處理。其中Sqoop和Flunm等一些工具就可以將這些數據進行互相操作。其中導入和預處理的特點就是導入量大，每秒可導入百兆或者千兆。
3）統計分析數據。將大量的數據導入到一個大型的集中數據庫中，通過使用分布式技術來對其中的數據進行分析、匯總等。統計分析數據的特點就是導入量大，其查詢數據量也大，請求較多。Hadoop此產品是使用最多的。
4）數據挖掘。與前面三個階段不同的是，數據挖掘并沒有預先設定其主題，而是在現有的數據中進行各種計算，以達到預算的效果，從而達到復雜數據分析的要求。比較有名的算法主要有K-means（聚類）、SVM（統計學習）及naive Bayes（分類），工具主要有Mahout。[6]數據挖掘的過程中的特點是看數據中文件的格式是否都達到要求。
5）數據分析。當大數據測試分析過程結束之后，產生的數據會被自動的移至其倉庫中或者系統中。然后對其中的數據進行分析，這就是大數據處理技術所要解決的問題。數據分析過程的特點是要在具體的數據下才能使業務更加流暢，并且能夠有效的分析其數據，從而得出科學有效的策略。
4 大數據測試技術未來發展前景的分析
對于我國社會技術的發展現狀來看，大數據技術在未來的發展前景也是非?？捎^的，大數據技術在我國各行各業中都得到了廣泛的應用。目前我國大數據技術公司有三種：技術類、創新類、數據類，但是不斷是那種數據公司，對于我國社會發展都是不可缺少的。其中技術類大數據公司被我們所熟知的主要是一些IT公司，他們注重的是數據的處理；創新類大數據公司注重的是富有想象力的員工，能夠面對相同數據擁有自己獨特的簡介，并且能夠有所創新；數據類大數據公司是與我們人類日常生活相關的，比如一些客戶端（新浪、百度、淘寶等），或者一些大型的連鎖企業、金融企業等，這些企業都有大量的數據，不過其中有價值的信息也比較容易被忽略。[7]不管是哪類數據公司，大數據技術會在今后社會發展中越來越好。
1）在云計算基礎上的數據分析測試平臺將會更加完善
在社會飛速發展的這幾年，其中云計算技術發展也甚是迅速，在此基礎上其的應用范圍也越來越大，這也包括大數據技術在云計算技術中的應用。云技術的發展也為大數據技術的發展提供了一個較好地處理平臺和技術，還為其提供了全新的計算方式、更大的存儲空間及資源等等。另外，創新后的云計算技術也具備相對豐富的IT資源，這也為大數據技術的發展提供了良好的資源，在兩者都不斷創新的基礎上，大數據技術平臺也會日益成熟，其處理水平也會得到明顯的提升。
2）大數據技術中的數據分析將會進一步發展
在大數據技術分析處理中，數據分析有著重要的地位，隨著社會的發展，其也將會逐漸成為大數據技術中的核心技術。大數據技術主要是對大量數據進行智能處理，從其中獲取有效的信息，要想在今后的發展中實現此功能，就要對數據進行分析處理。此過程則是數據分析的基礎，所以數據分析在今后的創新發展中會得到進一步的發展，其大數據測試技術也會得到創新及發展。[8]
5 結束語
總而言之，隨著我國社會經濟及技術的不斷發展與創新，信息化時代也將到來，大數據技術也稱為了我國人民在日常生活中不可缺少的一部分，在我國各行各業的發展中都有著重要的作用。在互聯網技術和云計算技術發展的促進中，大數據技術在未來的發展也將更加智能、先進，也將會涉及我國更多的行業領域，為我國人民生活中創造出更大的便利，為我國科技的創新及發展提供新的技術。
參考文獻：
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[6] 郭麗娟. 大數據的特點及未來發展趨勢[J]. 信息通信， 2014（10）： 195-195.
【關鍵詞】大數據時代，地理信息系統，應用
前言
從目前的實際角度來說，大數據時代下的地理信息系統的應用研究已經成為了當代地理學術方面重要的研究應用，下面我們就對大數據下的地理信息系統的應用進行分析和簡述。
一、大數據對地理信息系統發展的重要性。
在目前社會經濟、科技不斷的發展的大環境下，大數據時代已經悄然到來，從某種意義上來說，地理信息的測繪部門和相應的技術在某方面來說受到了重大的影響和挑戰，如果我們可以合理的對大數據技術進行應用，那么我們就可以起到一個推進器的作用，從而推動地理測繪信息部分和機構的發展，但同時，我們要注意一點，從目前階段我國的測繪地理信息機構已經開始重視大數據技術，并且已經在這個基礎上進行了地區檢測，如果地理信息系統部分和機構可以在工作中加入大數據幾乎，那么大數據會讓地理信息部門和機構的工作變得更加便捷。大數據技術讓地理信息行業發生了天翻地覆的變化，一方面，許多專業和學者都希望在大數據技術的環境下對地理信息系統中施展拳腳。另一方面，大數據有效的促進了企業的發展和變革，最后。大數據時代下，他的商業價值無法估量他的潛力無疑是巨大的，我們應該進行具體的探究和思考，然后完成一系列的轉型，讓技術和管理之間聯系密切，把握住商機，獲得足夠的發展空間，為地理信息行業取得良好發展做出一定程度上的探路。
二、大數據背景下地理信息系統所要接受的挑戰。
（一）地理空間數據為什么一直在持續的增加？因為從目前來看，我國的地理空間數據處理在速度方面在不斷的增加，在這個不斷加快的過程中，地理空間數據的結構化特點就會凸顯出來，所以這個情況我們要及時的針對好，利用地理空間數據整體的特點，來進行大數據空間存取技術的大范圍普及和使用，經過我們反復的實踐和分析下，可以得出一個結論，那就是當前地理信息系統在目前的大數據技術時代下面臨著嚴峻的挑戰，其中最大的問題是在于是否我們可以有效的實現數據信息空想以至我們可以完成大數據文件管理和大數據文件的保護，同時可以在面對眾多文件和重復數據的情況下，進行科學有效的整理，保證自身的效率和存儲質量。
（二）我們還有一個數據整理的問題要進行分析，眾所周知，大量的地理信息，地理信息心痛可以系統的進行數據信息或者別的途徑來進行信息上的獲取，但是目前傳統的組織方法和處理方法等不能適應現在的大數據結技術的走向，在這樣的背景下，我們要最大限度的提高自身的基礎性數據的效率，我們要最大程度的進行有效的提升基礎性數據更新效率能力，從而有效的滿足用戶需求，從而逐漸在這個大時代背景下被人們所重視。
三、大數據在地理信息系統的應用分析
（一）首先大數據在地理信息系統的應用，完美的提高了地理信息系統的高效存儲能力，隨著目前科技的飛速發展下，計算機的硬件設備已經呈現出了頹勢，已經不能和以往相比了，對于計算機的存儲也已經變的更加的簡單，特別要注意的是，計算機標配硬盤的容量一般都符合原定的標準要求，單體磁盤的服務器標準容量可以達到30TB，但是在客觀世界的影響下，我們通常所說的地理信息系統經常在應急保障方面和實時導航上已經獲得了社會等廣泛的應用所以這就要求了數據的存儲量變得越來越高，相反，如果儲存量越來越低，那么地理信息系統會受到打擊，所以這樣說來數據庫就要多個類型的數據支持和結構化的數據支持才行。
（二）在大數據的時代背景下，我們要進行數據庫的擴展和升級，因為從目前來看，大數據背景下基礎性的數據量已經發展的速度越來越快，如果不升級就導致了無法進行信息的及時更新容納。從目前來看，F階段的數據庫使用，關系類型的數據庫比較常用而且硬件的升級也是十分重要，他在一定程度上，有利于數據庫進行采分割擴展和非規范擴展等。升級硬件設備會花費大量的資金，同時，數據庫的服務器性能和容量提升的空間也很小，而數據庫分割不適合非結構化數據，我們要進行進一步的程序修改，這就導致了程序和模型的獨立性受到了破壞，然而非規范化的處理，可以增加大量冗余的同時來實現一致性的難度大幅度增加，由此可見，我們必須要爭地理信息系統的數據庫進行水平發展，才能保證他有足夠的伸縮性和擴展性。
四、結語
地理信息系統的工作是大量存取數據等任務，隨著目前我國的科技在不斷的發展和生活水平不斷提高的大前提下，我們應該對地理信息系統進行重視，眾所周知，大數據是地理信息系統中最重要的組成部分，（其內容為遙感技術、地理信息采集等）所以在大數據的前提背景下，地理信息系統的未來有著廣闊的前景，在未來的發展中地理信息系統會出現質的飛躍。
參考文獻：
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關鍵詞：大數據；發展背景；發展現狀；影響
中圖分類號：F623 文獻標識碼：A
一、概述
隨著網絡的多元化發展，它早已滲透到人們的工作與生活當中，我國也進入了大數據的快速發展時期，至今為止國內的大部分互聯網企業已對大數據開始實行戰略性布局。在大數據的出現始期，其主要目的是對日益繁雜的數據進行有效分析并加以解決。但隨著不斷普及的移動互聯網，快速處理大量的信息數據顯然變成了大數據技術的工作內容。移動互聯網與大數據目前同時處在飛速擴張的時期，兩者之間的市場關系表現相當密切。
二、大數據時代的移動互聯網所帶來的影響
在IT行業領域當中，曾經有說過一句這樣的話：“誰都能夠變成這個領 域的專家”，這句話絕對不是吹牛，人類在步入大數據時代中，移動互聯網的發展已大勢所趨，這樣能夠為我們年輕一代造就許多創業機會，隨時會誕生出IT行業新的領軍人物，移動互聯網將會是互聯網未來的一個重大變革。
1 移動互聯網搜索引擎。
在移動互聯網中，搜索引擎將會更好地應用于各個不同的環節當中，當然這也是一種必然的發展趨勢，根據相關資料表明，Google（谷歌）已然宣布向移動搜索領域大力進軍，但是并沒有使國內有關創業者們感到一絲恐懼。創業者們顯然已知，在國內的移動搜索行業當中，有著自己的行業游 戲規則，同時國內擁有將近5億手機用戶，其市場無比巨大，他們相信認為一定會有自己的生存發展空間。但隨著3G時代的來臨，韓國與日本移動搜索的輝煌將會在中國這塊熱土上出現重演。
2 移動互聯網軟件。
在應用軟件的企業當中，移動互聯網軟件將會給他們帶來更多的發展機遇，大數據時代的來臨必然會促使很多互聯網企業走向成功，從個人電腦應用軟件發展到移動設備應 用軟件，想必也是一種發展的最大趨勢，同時也會有更多明智的企業看好移動互聯網軟件的市場發展前景，無論是服務行業或者是游戲行業，其所帶來的發展一定會前途一片光明。
三、移動互聯 網提升大數據產業價值
大數據時代的到來主要取決于數據的豐富度，隨著現代社交網絡的風起云涌，大量的UGC（即用戶生成內容）內容、文本信息、圖片、視頻、音頻等非結 構化數據也漸顯露角。而移動互聯網可以更快更準確地對用戶信息進行有效收集，比如生活信息、所在位置等數據。按數據量而言，如今已步入大數據的時代，但是目前的硬件已顯然難以跟得上數據發展的步伐。谷歌搜索、微博消息等能夠使得人們的情緒與行為更加的細節化，甚至有可能對其進行更精準的測量。對用戶的行為習慣與喜好進行有效挖掘，從紛繁復雜的數據里面尋找到更加吻合用戶習慣與興趣的服務與產品，并進行針對性地優化服務與產品，從而達到銷售的目的，這就是大數 據的潛力價值所在。在國內目前大數據雖然仍處在初級階段，但是它的商業價值已經表現出相當的卓越。手里掌握大量數據的企業或公司將會站在金山上，在數據交易中可以獲得不錯的經濟效益；而對于數據挖掘方面將會出現許多不同的商業模式，例如幫助企業對內部數據進行挖掘或者做好優化，讓公司更迅速地找到精準客戶，這樣不但降低了公司的營銷成本，而且讓企業銷售效率得到有效提高，最終能夠實現利潤倍增。
數據在未來可能會成為一個最龐大的商品交易市場，但是數據量很大并不代表就是大數據，而大數據主要經由數據共享與交叉復 用之后方可體現出其最大價值所在。大數據在不久的將來會尤如基礎設施般，里面有數據提供者、監管者與管理人員，對數據進行交叉復用會把大數據變成一大最具有魅力的產業。21世紀移動互聯網和社交網 絡的出現將大數 據奔向一個全新的征途，互聯網營銷將在分析行為的前提下向著個性化時代盡情地邁進。創業公司完全能夠利用大數據毫無保留地告訴廣告商正確的時間在何時，精準的客戶又是誰，有哪些正確內容應該何時發表等，這正中下懷迎合了廣告 商的需求。社交網絡的出現，擁有了龐大的用戶及完整與實時的數據，并且社交網絡對用戶群體的情 緒有所記錄，經由對這些數據深入挖掘來詳細去了解用戶，然后把數據信息推送給有需求的商家或者是微博營銷企業。而在事實上把用戶群體進行精準細分，直接尋找到需要的用戶，再通過各種不同算法使數據信息交易得以實現，這也正是數據挖 掘公司的精髓所在。在國內當前的網絡廣告投放當中，正是從以往傳統面向群 體的營銷逐步向個 性化營銷轉變，從大眾流量購買逐步向精準人群購買發生重大轉變，將來的市場營銷將會更多地以人作為中心，主動及時讓用戶需求得到吻合，但前提條件下就是要通過最佳途徑尋找到該部分有需求的人群。
四、大數據應用助 力移動互聯 網體驗
智能手機作為移動互聯網十分重要的終端設備，截止2012年底我國的用戶人數已將近3.9億之多，這不愧是全球手機的消費大國。歐美市場有關研究專家數據表明，中國的智能手機已實現67%的普及率，已超越美國與英國的手機市場。隨著不斷普及的智能手機，對于廣告行業而言卻是一塊大蛋糕，意味著移動廣告機遇即將到來。所以移動大數據的用途真可謂色彩繽紛，無不令人嘆為觀止，其中移動服務的優化與個性化或許就是其中最大的需求。而位置數 據卻是移動大數 據的一個極為重要的構成部分，這也是區分于移動網 絡大數據的一個重要基礎，位置數據在未來將會改變移動廣 告行業，它可以提供實時與有針對性的廣告，其表現能力相當的卓越，這也是廣告市場的一次重大革新，前景無限廣闊，產業價值將會得到充分的提升。
結語
總而言之，大數據雖然目前面臨著少許小問題，仍需要去分析數據與管理，并且從中挖掘潛在價值，只有如此方可更好地為移動互聯網進行服務，大數據在互聯網方面卻是剛剛起步，但其蓬勃發展的趨勢將會帶給人類更大的作為，從而推動著整個社會的穩健發展。
讀完《大數據時代》，我想起一句古話：其高乎太極無極之妙，而其實不離乎日用之間。古人用這樣的話稱贊一門學問之好，它既揭示了宇宙的奧秘，也能指導我們的日常生活。
《大數據時代》認為自己揭示的宇宙奧秘是什么？還記得我們原來學習的哲學嗎，從本體論（世界觀）講起，然后是辯證法（方法論）和實踐觀（認識論），如果你學習的是哲學專業，老師講完一個大哲學家的本體論認識論之后，就會概述從中引申出的政治、倫理、美學、宗教等理論，從而講解他的整個思想體系?！洞髷祿r代》的作者雖然沒有按這個結構來寫，但我們還是能從中歸納出他的這個體系結構。
首先是本體論——世界是什么？西方哲學史上的回答無奇不有：水、數字、理念、實體、物自體、絕對觀念……人們對這個問題的回答脫離不了當時所處的時代，在蒙昧時期，是一系列的臆想，在科學登上人類社會的中心后，我們知道是原子等物質構成了世界。這一次，作者給了富有當代氣息的答案：數據?！坝辛舜髷祿膸椭覀儾粫⑹澜缈醋魇且贿B串我們認為或是自然或是社會現象的事件，我們會意識到本質上世界是由信息構成的?！薄皩⑹澜缈醋餍畔ⅲ醋隹梢岳斫獾臄祿暮Ｑ?，為我們提供了一個從未有過的審視現實的視角。它是一種可以滲透到所有生活領域的世界觀?！?/p>
大數據引起了3個思維變革，可以看做作者對方法論和認識論的變革。首先，“不是隨機樣本，而是全體數據”，這類似方法論。作者認為以前的方法都是小數據時代的隨機采樣，大數據時代是全數據模式，樣本=總體。
其次，“不是精確性，而是混雜性”， “執迷于精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產物?！薄敖邮懿痪_性，我們才能打開一扇從未涉足的世界的窗戶?！比康臄祿?，即使其中很多是混雜的，也是有用的，而且是得到結論的“標準途徑”。
最后，“不是因果性，而是相關性”，這是作者顛覆性最大的觀點。因果律是人類認識世界的最基本理論之一，人類可說就是在不斷問“為什么”中進步的，而作者認為，在大數據時代（應該是全數據時代更準確），我們不必知道現象背后的原因，知道“是什么”就夠了，沒必要知道“為什么”。“大數據，改變了人類探索世界的方法?！?/p>
在這個本體論和認識論的改變下，當然政治觀、美學觀等也會有所變革，但是當代社會，更明顯的改變還是在現實的商業科技、醫療、教育、政府、經濟、社會等領域。作者對各個領域的變革都有一小節來具體講述，比如在醫療領域，他敘述了喬布斯得癌癥后，因為采集了他身體的大數據，用藥更適合他的個體，從而延長了生命。
大數據時代來臨，我們如何應對？我們可以主動地利用這個趨勢，這其中之一就是大數據時代帶來的新型職業前景。計算機安全和隱私顧問的興起已經眾所周知，書中又提到一個新職業——算法師。算法師從名字上看不出是干嘛的，其實很簡單，就類似會計和審計，“這些新的專業人員會是計算機科學、數學和統計學領域的專家，他們將擔任大數據分析和預測的評估專家。”“他們可以評估數據源的挑選，分析和預測工具的選擇，甚至包括運算法則和模型，以及計算結果的解讀是否正確合理。一旦出現爭議，他們有權考察與分析結果相關的運算法則、統計方法以及數據集。”如果將來大數據像如今的互聯網一樣是各個單位獲得充分競爭力不可或缺的工具，那么算法師職業的需求將是巨大的——想想現在單位里的會計、審計和網管。盡管他需要計算機、數學和統計學知識，至少難度對理工科同學不會是不可逾越的。
財務報告最根本的作用是向投資者提供決策有用的信息，投資者一般通過高度概括了企業日常經營活動的財務報告來分析企業經營狀況及度量投資價值。財務報告能否在投資決策中發揮應有的作用，報告質量起到了關鍵的作用。傳統財務報告過度關注財務信息的披露，越來越顯得與投資者的需求格格不入。因為隨著時代的發展，那些傳統財務報告不會披露的、且與交易無關的非財務信息，如企業人力資源、客戶關系、產品市場信息、公司治理等各種“軟資產”，也已成為影響投資者決策的重要因素。
影響企業價值的因素很多，由于信息收集、信息披露成本的制約，傳統財務報告只能披露有限的信息。然而，隨著大數據時代的到來，數據信息呈現爆炸式増長趨勢，大數據正以迅猛之勢席卷國民經濟的各行各業。與此同時，大數據也給財務報告質量的提升帶來了契機。企業日常經營的每一筆業務都將產生大量的數據，既包括生成傳統會計報告的結構化數據，也包括對投資者決策影響重大的非結構化數據，運用數據挖掘技術提取有效信息并及時公諸于眾，對提升會計信息的質量、財務報告的可靠性，具有重要意義。
本文立足于大數據的時代特征，論述了大數據如何引起會計環境變化，如何推動會計流程再造，并最終達到提升財務報告質量的目標。
二、大數據與會計環境變化
(一）大數據基本概念和技術支撐
隨著社交網絡、物聯網的興起，全球數據量呈現爆炸式増長和積累的態勢，數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，大數據時代應運而生。大數據也叫海量數據、巨量數據，數據規模大到無法通過主流軟件工具進行處理的程度。GartnerGroupInc.認為大數據是海量、高速率、及/或多樣的信息資產，這種信息資產需要新型的處理模式去促成更強的決策能力、洞察發現能力和流程優化能力。一般認為，大數據具有“3V”特點，數據量龐大（Volume)、數據類型多樣化（Variety)、數據處理實時性（Velocity)。以IDC為代表的業界在“3V”的基礎上増加了價值性（Value)特點，即價值密度低、商業價值高。比如，企業在運營過程中會產生大量的數據，但真正有價值的數據信息可能只在某個片段生成。
數據挖掘是大數據處理的核心技術，它通過特定的算法對龐雜數據進行分析，揭示隱藏在數據背后的規律，從而獲得富有價值的信息，為決策者提供參考。數據挖掘需要強大的技術支撐，包括云計算技術、分布式處理技術、海量數據存儲技術、人工智能搜索技術。Gartne「認為，大數據需要新的處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力，滿足海量、高増長和多樣化信息資產的需要。
(二）會計環境
會計環境是會計活動賴以產生、發展的各項條件的總和，包括政治經濟環境、法律環境、人文環境、科技環境等，它影響并制約著會計的發展，是會計工作存在的客觀條件。
政治經濟環境對會計理論的形成、會計制度的制定、會計實務的發展和會計教育工作的開展具有重要影響。法律環境主要影響會計立法模式，如大陸法系政府扮演重要角色，會計規范具有統一、強制的特點，而海洋法系國家則注重民間職業團體的作用，會計規范基本由民間協會制定，顯得更加靈活、選擇性更強。任何一個國家的會計發展都離不開人文環境氛圍，人文素質、文化教育水平都會影響會計思想、會計理論的形成?？萍辑h境對會計的影響主要體現在兩個方面，首先，科技進步推動企業生產方式、經營方式和營銷理念的變革，進而引起會計工作重點的變化；其次，科技進步推動會計方式和會計技術的發展，有助于提高會計的工作效率和財務信息的時效性和有用性。
(三）大數據引領會計環境變化
大數據主要通過影響會計所處的科技環境影響會計的發展，大數據背景下，會計環境已經且正在發生變化，會計工作面臨著一系列新的挑戰。
大數據技術為管理會計與財務會計的融合提供了技術保障，兩者數據同源，可以利用一個信息管理系統收集、存儲原始數據，有效促進管理會計與財務會計的資源共享。融合后的會計信息系統可以提供企業未來規劃、發展前景、內部控制、面臨的機遇及風險、財務分析和預測之類的信息資料，進一步滿足投資者的信息需求。
首先，企業內部管理。大數據技術推動企業商業模式變革，未來企業只有準確洞察每位消費者的偏好，創新產品和服務，才能在市場競爭中占據先機。企業實時決策成為必要，需要會計人員及時收集、匯總、分析產品數據、客戶數據和消費行為數據，從而為管理層決策提供支撐。
其次，投資者信息需求角度。傳統會計報告存在較大弊端，難以滿足大數據背景下投資者欲求達到的及時、全面了解企業經營動態的目標，主要表現為如下幾個方面：第一，報告內容高度綜合，存在著決策所需的財務信息不足或無效的問題，同時滋生了盈余管理的空間，會計信息真實性受到挑戰。第二，會計原則和基本前提不適應時展。如財務報告以貨幣為計量單位，掩蓋了大量不能用貨幣計量的經營管理活動，而這些活動（產品研發、市場開拓）往往可能影響投資者決策。第三，財務報告的及時性受到挑戰。資本市場瞬息萬變，投資者隨時都要做出決策，然而受制于固化的財務報告體系和信息技術，現行財務報告在時效性方面存在嚴重弊病。
總之，大數據時代已經來臨，整個經濟社會將產生巨大的變革。大數據對會計的發展也將產生深遠的影響，如何變革會計工作，以適應大數據時代的數據信息特征，是擺在我們面前的重要任務。
三、大數據與會計流程再造
(一）傳統會計流程
會計的價值體現為通過合理的方法和專業的語言反映企業經營現狀和財務狀況，從而為信息使用者提供決策有用的信息。會計流程是實現會計價值的路徑，傳統會計流程是一個數據收集、數據加工、數據存儲、數據輸出的過程，體現在會計實務中，即從“原始憑證”到“記賬憑證”到“賬薄”再到“財務報表”的過程（如圖1)。
會計流程從本質上說是會計價值鏈，申春華將會計信息視為一種產品，構建了一個三維的會計價值評價實踐模型，三個維度分別是會計信息質量、會計信息數量和會計信息成本。會計信息質量對信息使用者的決策起著關鍵的作用，主要包括“可靠性、相關性、可理解性、可比性、實質重于形式、重要性、謹慎性、及時性”。會計信息數量要求即提供給投資者所需的盡可能多的信息，以降低信息不對稱程度，減少決策的不確定性。年度報告向中期報告、分部報告、自愿披露的演變，便體現了會計信息數量在傳遞會計價值中的作用。會計工作需要投入各種成本，會計信息成本即要求以低成本滿足投資者需求。顯然，會計信息質量是會計信息數量的基礎，會計信息成本制約了會計信息質量的提升和會計信息數量的提高。
(二）傳統會計流程問題透析
時代在變遷，投資者對會計信息的需要也在變化，源于手工處理的傳統會計流程已經難以適應時代的要求，存在以下幾點問題。
第一，數據收集過程局限于可貨幣化的財務信息。傳統數據收集工作始終圍繞著可貨幣化的定量信息展開，而諸如產品研發能力、人力資源數據、產品市場分析、客戶評估、供應商評估等不可貨幣化的非結構化數據一直被忽視，這些數據對信息使用者的決策同樣意義重大。
第二，數據處理過程財務信息高度匯總，缺乏對非結構化數據的分析。傳統會計分類匯總信息并傳遞給信息使用者的思想顯然已經落伍了，特別是在大數據時代，數據高度匯總的做法掩蓋了大量的企業運營細節，這些細節也許正是信息使用者所關注的。此外，受信息技術的約束，傳統會計工作偏重于分析處理結構化數據，而蘊含著豐富價值的非結構化數據沒有得到有效的挖掘。
第三，數據存儲過程不能提供非貨幣化信息，會計系統與業務系統脫節。傳統會計只能存儲可以確認和計量的會計科目，過濾了許多不能用貨幣計量的重要事項。此外，傳統會計系統仍然相對孤立，無法從業務系統中直接獲取所需的數據，會計系統與業務系統脫節嚴重。
第四，數據輸出過程忽視信息使用者的個性化需求。傳統會計按照既定的格式編制財務報告，信息使用者只能被動接受，個性化需求難以滿足。在大數據時代，市場行情瞬息萬變，需要隨時做出決策，定期披露的財務報告已經不能滿足信息使用者對企業實時、動態信息的需求。
(三）大數據推動會計流程再造
會計在經濟社會中扮演著重要的角色，但是會計信息的供應正在偏離使用者日益増長的需求，會計價值總體水平仍然偏低，并在實務中發出會計價值危機的預警信號。大數據的出現提供了一個契機，它可以從會計信息質量、會計信息數量和會計信息成本三個維度提升會計價值。首先，大數據為非結構化信息的收集和披露提供技術支持，有利于提高會計信息質量。其次，大數據為財務報告的實時披露、個性化披露提供平臺，極大地增加用戶所需的信息量。最后，傳統會計工作需要耗費大量的人力、物力、財力等資源，大數據時代信息技術高度發展，企業財務數據信息的收集、處理、分析和輸出可以通過大數據技術輕松實現，節省會計信息成本。
因此，大數據會對傳統會計流程的數據收集、數據處理、數據存儲和數據輸出產生深遠的影響。本文基于大數據的特點，對未來會計流程進行了若干設想。
第一，數據收集階段重點關注非結構化數據。由會計人員和業務人員協同收集數據信息，運用數據集成技術方法，建立一個融業務與財務于一體的業務事件倉庫，實現會計系統與業務系統的無縫對接，促進會計流程和業務流程的有機整合。還要將上下游企業相關交易信息、金融機構借貸信息、宏觀調控信息、市場行情信息等納入會計流程，作為企業會計信息的有大數據時代，信息在決策支持系統中扮演著越來越重要的角色，投資者希望動態、全面了解企業信息，以降低決策的不確定性，傳統財務報告定期披露財務信息的模式已經落伍了?；诖髷祿夹g，應當枳極探索財務信息實時披露、個性化披露的路徑，并注重時效性與重要性的結合、權衡信息不足與信息超載的矛盾。
第二，數據加工存儲階段重點分析非結構化數據。非結構化數據蘊藏豐富的價值，應該得到會計人員的高度重視。當然，非結構化數據的存儲需要相應的技術支撐，可以相信，高速發展的信息技術能夠實現這一點。
第三，數據輸出階段滿足信息使用者的個性化需求。枳極探索以信息系統為支撐、以信息使用者的個性化需求為基本出發點、以提供動態的面向需求的財務報告為主攻方向、以提升財務信息質量為最終目標的財務報告“未來模式”。
四、大數據與財務報告質量提升
前文論及大數據將引起會計流程的深刻變革，有助于提升會計價值，并提高財務報告的信息質量，本節將從以下三個角度進一步論述大數據對財務報告質量提升的促進作用（如圖2)。
(一）非貨幣價值信息披露
財務報告的目標在于向投資者提供決策所需的信息，以減少信息不對稱，優化資源配置。因此，財務報告必須具備相應的信息質量要求。受信息收集、披露成本的約束，傳統財務報告主要披露可貨幣化的財務信息。顯然，這對于投資者評價企業發展前景、度量企業內在價值是不充分的。比如，以創新為時代主題的21世紀，企業的研發創新能力是企業價值重要的影響因素，而傳統財務報告很少披露這方面的信息，明顯滯后于時代的發展需求。而基于大數據技術，這類數據信息的收集、披露將成為可能。
非貨幣價值信息的披露側重從以下五個方面開展：（1)技術研發能力，包括研發團隊過去研發成果的評價、研發團隊人員結構、研發技術獨特性等。（2)產品市場信息，包括產品獨特性、產品生命周期、上下游產品市場供給狀態、進入壁壘、產品市場競爭狀況等。(3) 管理層治理能力，包括管理層學歷、經驗、個人信用情況等。(4)企業社會關系網絡，主要包括企業與員工、員工與員工、企業與供應商、企業與客戶、企業與政府等之間的關系。（5)會計信息不確定性的披露，會計是一門藝術，涉及大量的主觀價值判斷，可供選擇的估計方法很多，會計計量具有一定的不確定性，應當給予披露。
(二）經營動態實時披露
大數據時代，信息在決策支持系統中扮演著越來越重要的角色，投資者希望動態、全面了解企業信息，以降低決策的不確定性，傳統財務報告定期披露財務信息的模式已經落伍了?；诖髷祿夹g，應當枳極探索財務信息實時披露、個性化披露的路徑，并注重時效性與重要性的結合、權衡信息不足與信息超載的矛盾。
時效性與重要性結合。企業曰常運營是一個復雜的系統，每一秒、每一刻都將產生大量的數據信息，然而投資者只關注重要信息。如果將所有的數據信息簡單堆疊，投資者必將湮沒在數據的海洋里。因此，實時披露必須挑揀重要的信息，做到時效性與重要性的結合。
信息不足與信息超載權衡。傳統財務報告高度綜合，決策所需的信息往往不足或無效。實時披露模式提供財務細節信息，有助于投資者更好地了解企業運行過程，度量投資風險。但要謹防信息超載，不至于長篇累牘造成投資者閱讀困擾。
(三）管理會計與財務會計融合
財務會計與管理會計是會計的兩大分支，它們數據來源相似，而且都以企業的生產經營活動為研究對象。但是，越來越多的企業忽視兩者的內在聯系，設置兩套系統分別核算，既降低會計工作效率，又造成企業資金的大量浪費。
大數據技術為管理會計與財務會計的融合提供了技術保障，兩者數據同源，可以利用一個信息管理系統收集、存儲原始數據，有效促進管理會計與財務會計的資源共享。融合后的會計信息系統可以提供企業未來規劃、發展前景、內部控制、面臨的機遇及風險、財務分析和預測之類的信息資料，進一步滿足投資者的信息需求。
依托云計算和互聯網技術的迅速發展，更全面、更深入的大數據產業將憑借互聯網技術對數據的加工能力，實現數據的深入挖掘和增值，在開發自身巨大的產業價值的同時，助力推動經濟轉型發展。放眼全國，大數據產業園區建設方興未艾，大數據產業地產也成了房地產業的轉型方向。
記者從北京供銷大數據集團成立大會獲悉，中國工商銀行將向北京供銷大數據集團授信50億元人民幣，全面支持新能源綠色節能數據中心在全國的布局和發展。大數據產業的發展前景究竟如何？存在哪些發展限制？大數據產業地產的投資前景和投資價值又將如何？本刊記者在會后專訪了和悅博文科技發展有限公司董事長徐長青。
：大數據產業的重要性體現在哪些方面？
徐長青：大數據可以說是互聯網技術發展的一個必然成果，企業能夠通過大數據獲得更精準的信息，做出更合理的決策，取得更快速的發展。在信息社會，誰掌握了信息，就離成功更近。簡單來說，大數據產業就是對全部的數據進行提取，為需求者提供有價值的信息。從產業活動上來說，具體包括大數據平臺的搭建、數據中心的運營維護、數據信息的取得和價值挖掘、相關硬件和軟件的生產銷售，以及信息服務和決策支持等。
就目前的情況來看：一方面，京津冀地區對數據的需求巨大。全球市場的數據需求每年增長速度約為50%，但是我國，尤其是在京津冀地區，數據需求的增長速度是倍以全球的，遠遠超過50%，可見發展大數據有其滿足社會需求的必要性。另一方面，大數據產業是未來產業發展的樣本。大數據產業作為一個全新的產業，從建設之初即利用新能源進行開發，打造成綠色環保型的新能源數據。這與國家創新、協調、綠色、開放、共享的發展理念保持一致，同時滿足政府和市場兩方面的需求。這一產業既是對國家能源戰略的積極響應，也是對未來新能源技術的最好的擁抱。
現階段市場對于大數據的需求還集中在互聯網、電商和金融領域，例如各大互聯網公司、商業銀行、證券公司和基金公司。相信未來大數據的應用將會擴展到各行各業，深入到普通人生活的方方面面。
：大數據產業確實具有廣闊的發展前景，但是目前來看限制產業發展的問題有哪些？
徐長青：未來大數據產業的發展重點是高等級的數據中心?，F階段我國的大數據產業還未發揮其真正價值，數據信息主要是自用，整體利用水平仍相對較低。此外，大數據產業在互聯網新技術的應用、數據傳輸速度、數據存儲能力等方面還有很大的提升空間，在數據中心的管理和安全保密方面也亟須提高。要實現這些方面的高速發展就不能忽視目前限制發展的因素。
我認為主要取決于兩個方面。一是區域限制。我國某些地區本身具有優越的自然條件，例如內蒙古、青海等省份環境良好，能源充足，非常有利于大數據產業園區的建設和產業發展，但是當地符合產業需求的人力資源匱乏。如何吸引優秀的人才到這些地方工作，是產業發展急需解決的問題。二是耗能問題。大數據產業需要大量的數據機房及配套的多種基礎設施，是一種高耗能產業，如果運用傳統建設方式勢必造成環境污染，得不償失。因此，我們必須努力將綠色、環保、節能與大數據產業結合，利用新能源助推大數據產業的蓬勃發展。
：現階段房地產業亟須轉型升級，大數據產業地產可稱為房地產業一個新的轉型方向。你如何看待大數據產業地產的投資前景和投資價值？
徐長青：國內投資渠道狹窄，而且每種投資渠道的可操作的維度和深度都不夠。資本市場一直發展緩慢，比如股票市場至今也僅有2000多家上市公司，其中大部分的利潤是國有企業、銀行和房地產公司貢獻的，在創業板和中小板真正繁榮起來之前，這些公司的進步非常有限。其他的基于資產的證券非常少，債券市場也是在近兩年才有了一定發展。而在發達國家的資本市場中，債券市場、外匯市場都已經非常成熟，投資規模與股票市場并駕齊驅。再看其他的投資渠道：居住型房地產投資時代基本已經結束，收藏品市場完全是自娛自樂，P2P倒是打開了一些局面，但是市場規模還太小。
中國金融業應該在有效防范風險的前提下，大力發展創新。而大數據產業地產，將是企業投資的一片巨大的藍海。2014年，全球大數據市場規模達到285億美元，同比增長53.2%，預計到2018年這一數據將增長3倍。隨著中國政府對“互聯網+”、云計算和大數據產業的大力支持，未來中國大數據產業地產的投資前景和投資價值是不可估量的，甚至很可能開創一個全新的投資黃金時代。
北京供銷大數據集團是全國首家第三方公有大數據商業公司，長遠目標是打造服務全國的最大規模的中立數據中心和網絡，為政府、醫療、教育、科研以及其他各行業企業提供安全、優質的大數據支持服務。目前大數據產業園區已經布局在北京、貴陽、承德、張家口等地，覆蓋京津冀和西南地區，未來還將在上海、廣州、長春、武漢等地建設數據中心，輻射全國。項目的市場定位是數據中心高端產品，按照數字地產的營銷模式，應用企業獨棟、模塊化設計、機柜租用服務等領先的數據中心模式，具有極高的投資價值。
：投資大數據產業地產，需要關注的要點有哪些方面？
徐長青：2015年國務院出臺了《促進大數據發展行動綱要》，為大數據產業帶來了前所未有的機遇。國內產業地產與此同時也面臨新的機遇與轉變，隨著自貿區效應、京津冀一體化概念持續發酵，大數據產業地產發展前景更加開闊，面臨更大機遇。
從模式選擇上來說，產業地產逐漸朝“去地產化”發展，資本運作將成為產業地產的重要內容。從整個過程來看，產業地產最核心的階段在第一段，普遍意義上的產業地產也多指產業集聚及其地產開發。參考國內環境并借鑒國外經驗，我認為未來產業地產的發展方向不僅僅是單純的地產開發，更重要的是招商、運營和資本運作等體系化平臺的搭建。
【關鍵詞】信用；外包；大數據
一、企業信用管理外包產生的原因與背景
信用外包是外包的一種，指的是企業將其信用管理服務外包給第三方機構來進行，以發揮第三方主體優勢的方式來節約自身運營成本并降低自身承擔的信用風險。信用外包服務在今天得以產生并快速發展的原因主要有以下幾條。
（一）行業分工的日益細化
行業分工的細化使得信用管理外包被發掘出來成為一個專門的產業。二十世紀末以來，經濟全球化的發展使得各個經濟主體大大提高了資源的利用效率，與此同時，世界市場容量的擴大使得行業分工日益細化，一些喪失競爭力的產業日趨消亡，但同時有更多的產業被因不斷擴張的需求而被創造出來并逐漸發展壯大，并且越來越專業化、標準化、規?；?。信用管理外包就是誕生于這樣的歷史背景下，因為對專業的信用管理服務的需求的不斷增加，終于致使一些專門的信用管理服務企業成立，并依托自身業務優勢承接信用管理服務，所以說因社會經濟的發展而導致的行業分工細化是信用外包得以產生和發展的前提條件。
（二）企業管理模式科學化
企業管理模式的進步使得其有意將自身信用管理事項外包給第三方。隨著經濟的發展，企業的經營理念與管理模式較之以往也產生了很大的變化。越來越多的企業不僅謀求在某一個領域做大做強，而且實施了多元化經營戰略，即企業不斷增加其生產的產品和提供的服務的類別，通過跨行業收購和兼并有效利用其所擁有的各項資源以提高經營效益，實現企業的長期發展。但隨著企業經營范圍以及涉及領域的日漸復雜，過去由企I內部人員兼顧企業信用管理或是不設專門信用管理人員的做法已經無法適應企業自身發展的需要，第一個原因是企業自身在信用管理方面不夠專業，由非專業人員處理企業信用事務存在風險隱患，有可能給企業經營帶來額外風險，但追求多元化發展的企業管理層也不愿意在自身明顯不具有競爭優勢且無法為企業經營發展帶來明顯的財務收益的信用管理上投入太多資金，因此主觀上產生了將信用管理進行外包的需求。
（三）企業信用關系的復雜化
現代企業信用關系的復雜化使得專業的信用管理公司成為一種客觀需要。隨著我國社會主義市場經濟的不斷發展與完善，市場對資源的配置作用在不斷強化，信用與市場的結合也越來越緊密。并且隨著市場經濟體制的不斷健全與社會信用體系的逐步建立，以及我國金融服務的迅速發展，傳統的單純的信用關系不復存在，整個社會的信用關系日趨復雜，各種相關的信用工具也被創造出來，大大增加了各經濟主體進行信用管理的難度和強度。具體表現在企業層面上，就是企業進行信用管理所占用的資金和人力資本成本在企業經營投入中所占的比重越來越大，但信用管理的效果卻常常不盡如人意，這就為信用外包的發展提供了客觀環境。
二、大數據對信用管理服務外包的影響
基于網絡技術的迅速發展和互聯網基礎設施建設的迅速完善，我國政府提出了“互聯網+”的口號，希望各個產業在經濟新常態中能通過與互聯網的有機結合獲得新的發展，與此同時，依托于互聯網而產生的“大數據”產業規模也越發龐大。在大數據時代即將或者說已然來臨的今天，企業信用管理服務外包在我國有了新的發展前景和機遇。
（一）大數據對信用管理外包所具有的優勢
信用的產生建立在信用雙方對彼此正確認知的基礎上，企業進行信用管理同樣要求其必須有準確而充足的數據作為支撐，信息不對稱所引發的逆向選擇和道德風險是信用本身天然存在的隱患，企業進行信用管理外包也可能會因和外包對象間的信息不對稱而產生委托問題。大數據技術的發展為彌補信用所存在的缺陷提供了有力的工具。
“大數據”這一概念最早由維克托?邁爾?舍恩伯格和肯尼斯?庫克耶在其合作編著的《大數據時代》中提出的，隨著對大數據認知的不斷深化，現今大數據可分成大數據技術、大數據工程、大數據科學和大數據應用等領域，而目前人們談論最多的是大數據技術和大數據應用。
在今天這個信息爆炸的時代，通過對數據的深度挖掘和處理，人們幾乎可以得到一切想要得到的信息，依托于分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術的大數據技術大大提高了人們對非結構化和半結構化數據進行數據挖掘和數據分析的能力，使得人們對信息利用的有效程度又上了一個新的臺階，而充足并且準確的信息正是建立堅實信用關系和有效信用管理的基礎。
大數據技術同時處理海量復雜的信息的特質可以通過對數據的統計分析而得到對信息收集對象的置信度較高的整體評價，有效彌補信用外包雙方在進行溝通和談判時信息不對稱的處境，從而減少企業將自身信用管理業務進行外包的成本。大數據技術的實時性也在不斷提高，這則有助于信用外包雙方在外包流程中及時溝通和了解，防范背叛和欺詐風險。
（二）大數據對信用管理外包發展的影響
對以接受信用外包為主營業務的信用服務機構而言，大數據技術所具有的在短時間內挖掘和處理海量數據的能力，意味著只要成功應用大數據技術，這些專業的信用管理企業可以節約大量的因信息收集和分析而占用的人力和時間成本，也就是說其基于大數據技術可以提供更為高效、高質而又價格更低的服務。
對于以將自身信用管理進行外包的企業而言，其可以花費更少的資金而得到更為專業的信用管理服務，在減少了因自身進行信用管理所占用的人力成本的同時，也降低了因自身進行信用管理的非專業性而帶來的風險隱患，此外，也有利于企業更加專注于經營主營業務，提高經營業績。
大數據技術的應用將促進我國信用管理工具的不斷創新和信用行業的良性發展，有力的提升我國信用服務行業的整體競爭力，并有助于我國企業提高自身科學管理水平。
參考文獻：
[1]李國杰，程學旗.大數據研究：未來科技及經濟社會發展的重大戰略領域――大數據的研究現狀與科學思考[J].中國科學院院刊，2012（06）：647-657
【關鍵詞】 大數據 精準投放 推薦平臺 實時競價
一、引言
“大數據”作為網絡時代的信息礦山，無疑蘊含著大價值。目前，大數據比較明朗化的商業價值開發，發生在互聯網廣告精準營銷領域。傳統的廣告營銷，在經歷了大眾傳播的喧囂、分眾傳播的繁榮后，開始迎來新的變革窗口----針對特定網民的精準營銷 （有人稱其“個眾傳播”）?；趯τ涗浿脩羧丝趯傩浴⑴d趣喜好、消費習慣、價值導向等信息的大數據的挖掘，通過人群定向技術，向特定的某個用戶傳播極具 針對性的廣告，從而降低廣告的無效損耗，提升品牌的投資回報率（ROI），這是大數據在網絡精準營銷領域“閃出的一道金光”。
二、大數據營銷概述
當代社會對互聯網的普及及網絡應用技術的快速發展，使得用戶網絡瀏覽的痕跡能夠被分析、追蹤等，企業或第三方服務機構為尋求咨詢、策略、投放等營銷服務而使用這些數據的行為，被稱為大數據營銷。大數據被喻為與蒸汽、電力、石油一樣的重要自然資源，它改變了人們思考、決策和行動的方式，使社會變得更加智慧，使企業營銷決策更加優化，被企業視為未來競爭優勢的基礎。
三、基于大數據的精準廣告推薦平臺
1、方案綜述。針對互聯網廣告宣傳需求多樣化、客戶行為碎片化以及渠道投放效果等變化趨勢，建立以精細客戶畫像、智能精準推送、釋放客戶價值，融合用戶、媒體、廣告商為一體的互聯網廣告智能推薦平臺。通過用戶需求快速挖掘、用戶信息安全保障以及互聯網廣告精準投放為核心建立適合大數據價值變現的互聯網廣告營銷服務新模式。借助自身大數據分析系統和優勢，搭建DMP客戶畫像平臺，分析結果與互聯網廣告市場及公司對接，從而建立從“用戶數據分析廣告受眾定位廣告投放受眾互動業務辦理廣告效果評估”的新型閉環廣告整合運營平臺。
2、精細客戶畫像。利用開放式大數據平臺（平臺計算資源+脫敏數據資源），實現合作方模型的加載、處理，輸出個體（設備/人物）標簽值。通過DMP平臺的K-V接口提供高并發低時延的實時標簽查詢服務，標簽內容來源于數據挖掘合作或獨立第三方標簽。標簽結果數據分為兩種：1）離線標簽結果數據：移動和第三方合作方算法模在大數據平臺分析處理脫敏離線數據后獲取的離線標簽結果，離線標簽結果通常基于用戶長時間的互聯網行為習慣的積累。2）實時標簽結果數據：移動或第三方合作方算法模型在大數據平臺分析平臺脫敏實時數據后獲取的實時標簽結果 ，實時標簽結果通?；谟脩糨^短時間（分鐘級別或小時級）互聯網行為的標簽化描述。
3、精準投放。通過廣告主和消費者行為以及獨特的關鍵詞自動定位技術來相匹配的相關詞義和關鍵詞，利用關鍵詞定位可以幫助客戶優化廣告的效率，從而使廣告轉換率最大化。采用的協同過濾推薦算法針對用戶的標簽提出一組簡潔有效的標簽標準化方法在用戶的新瀏覽行為聚類標簽與標準標簽之間形成映射關系，采用用戶對標簽的差異評分，以解決即時標簽中存在的語義模糊、品牌差異等問題；使用標準化標簽和用戶的瀏覽行為作為建模數據，利用基于向量空間模型的表示法建立用戶的偏好模型，保證用戶偏好模型的質量；采用的用戶的即時偏好算法和基于用戶偏好模型的改進的推薦算法，能更準確地跟蹤用戶的實時興趣，保證推薦的內容就是用戶正需要的內容，以提高營銷推薦的命中率。
4、實時競價。實時競價中整個涉及用戶購買的所有數據信息都需要DMP底層提供。廣告推薦平臺通過對賣方提供的數據進行抽取、過濾、清洗、加密、分析、存儲后，將賣方與買方的需求進行關聯和匹配，并實時匹配買賣雙方出價數據，支撐雙方實時競價。廣告推薦平臺會提供科學的精準算法及規則依據來協助買方（客戶）和媒介執行機構（賣方）來判斷何種用戶才是高質量的，從而使廣告推廣的效果更加高效和精準。廣告推薦平臺除了提供用戶基本屬性如手機號、年齡、省市、職業、性別等基本屬性之外，還特別關注用戶互聯網行為數據，包括位置行為、上網搜索行為、網頁瀏覽行為、上網偏好、上網時間、活動軌跡等，通過大數據分析統計及算法建模后，提供用戶精確化的互聯網行為標簽庫。
結束語：大數據時代企業的營銷管理模式正面臨著機遇和挑戰，企業在大數據環境里會不斷地創造和革新出新營銷模式和營銷思維，它們符合時代的發展。利用數據驅動的廣告策略，將數據提升到營銷之前、之中來，就可以將效果監測轉變為效果預測，讓廣告呈現在感興趣的用戶群體面前，實現真正意義上的精準營銷。
參 考 文 獻
[1]楊永強，大數據時代的應用研究[J]，電腦編程技巧與維護，2014（08）.
（中國75150部隊軍務科，湖南衡陽421131）
【摘要】大數據時代已經到來，在此時代背景下，各行各業都面臨著對龐大而復雜的數據進行有效管理的巨大挑戰，越來越認識到對自身產生和擁有的大數據進行有效管理的重要性和迫切性，檔案管理工作也不例外。
關鍵詞 大數據時代；檔案管理工作；功能作用
軍隊檔案管理是以保存部隊檔案并提供檔案資料為其他各項工作的一項重要工作，其直接面對著對元數據的收集、整理、鑒定、保管、檢索、利用等任務。然而面對當今各類信息、數據的大爆炸，傳統檔案管理的方式方法已明顯感覺有些吃力。為了較好的利用這龐大的數據為我部隊建設所用，我們引進當前時代的一個新名詞——大數據，用新的理念、方法和手段不斷改進、革新檔案管理工作。
1大數據對檔案管理工作的影響
哈佛大學社會學教授加里金說：“這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程”。大數據技術能實現所有數據的融合，減弱了對“因果關系”的要求，取而代之的是數據間的相關關系，給人們的生活、工作乃至思維都產生了巨大變革。可見，大數據時代的到來，對整個世界都已經產生了巨大影響，具體到軍隊檔案管理領域，大數據的功能作用以及其對檔案管理工作的影響則主要表現在以下幾點：
一是分析判斷能力強，方便了電子文件的鑒定和索引。大數據時代，電子文件以指數級的速度增長，給電子文件的管理帶來了前所未有的挑戰，雖然我們知道浩瀚的電子文件中蘊藏著巨大的“金礦”，但我們逐漸發現想要從這些電子文件中“淘金”比紙質文件還困難。面對著巨量的電子文件，逐一閱讀每一份電子文件的原文恐怕實在是無能為力。而大數據技術的強大功能作用為上述問題的解決提供了有效的幫助。在普通的硬件上安裝大數據轉發器，就能收集數據形成的龐大的系統數據，大數據軟件可以為機器生成的海量數據建立索引，將其整理成可以搜索的鏈接，這正是檔案工作迫切需要的技術。除此之外大數據技術還能完成數據的分類、數據的挖掘，從而使檔案管理擁有應對越來越復雜的數據的分析能力。
二是處理技術手段高，解決了非結構化數據的處理難題。大數據類型繁多，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，至2012年末，非結構化數據占有比例達到整個數據量的75%以上。面對著快速增長的非結構化文件，檔案工作者在進行電子文件管理時困難重重，現在基于大數據技術的數據庫，如SQL已經既可以做關系數據，也可以做空間數據、圖像、數據流等非結構化數據，而且基于對象的存儲架構可以在一個系統中管理十億級別的文件數量，還不會像傳統存儲一樣遭遇元數據管理的困擾，大數據技術為檔案工作者管理非結構化電子文件的問題提供了解決之道。
三是數據存儲容量大，避免了海量信息和數據的丟失。近年以來，在檔案數據庫的使用過程中，常常會碰到無法向數據庫中增加新的檔案數據的情況。要想安全地存儲巨量的檔案數據，不可能一味的蓋大樓、蓋機房，這就要求我們必須優化存儲、提高效率和節約成本，其實比起其他諸如電信行業、通信行業、電子商務等行業面臨的數據存儲空間問題，其實檔案行業的存儲空間問題只是小巫見大巫，大數據在計算機領域已經具有相當的成熟度，這也說明大數據技術對于解決存儲海量數據問題的有用性，這些公司使用大數據的經驗對檔案行業解決數據的存儲問題具有高度的借鑒意義。
2檔案管理運用大數據的策略
既然大數據時代已經到來，而且其功能作用對部隊檔案管理工作有著較為深遠的影響，運用得當，大數據將給我軍檔案管理工作帶來前所未有的成功，那么如何將大數據的理念較好地運用到檔案管理工作中來呢？
2.1建立檔案資源管理中心
大數據技術支持龐大數據的存儲和處理，使檔案資源的統一管理成為可能。為了維護檔案的安全及對檔案資源的綜合掌控，檔案需要備份，目前檔案館采用的是檔案的電子備份，檔案部門是否可以在全軍范圍內建立一個區域或者檔案備份中心，并且各部隊檔案部門能夠做到資源共享呢？只要通過嚴密驗證和科學規劃，這一措施是完全可行的。若全軍的檔案數據資源能集中起來，那么利用大數據進行檔案資源的管理、開發和利用將指日可待。
2.2培養大數據分析的專業人才
外界企業通過尋求和專門的大數據開發公司合作，較好的運用了大數據技術。而檔案管理牽扯到部隊保密工作，若想引入大數據，又要有效防止信息數據的泄露，就必須加緊健全信息化檔案管理人才隊伍，花大力氣培養大數據分析的部隊專業技術人才，方能有效避免擁有大量數據卻不懂數據分析的尷尬。
2.3開發大數據分析工具
部隊檔案管理區別于地方，存在特殊性和敏感性。這就要求我們必須結合部隊實際及檔案建設的特點，開發出一套符合我們自己的大數據分析工具。
3檔案管理運用大數據應注意的事項
盡管大數據能給檔案管理工作帶來諸多好處，但是這也不能掩蓋大數據背后存在的風險和隱患。一是失泄密問題。檔案信息資源的開發和利用會涉及到檔案信息的泄密、檔案信息的丟失和篡改等問題，如果這些數據信息被敵特分子竊取，將給我們國家安全造成強烈的影響。二是預測分析錯誤問題。畢竟，大數據的核心思想就是用規模劇增來改變現狀，其打破我們傳統思維模式，將重點關注在“相關關系”上，所有預測分析都會有失誤的時候，運用大數據預測來判斷和懲罰官兵的潛在行為，這是對公平公正以及自由意志的一種褻瀆，同時也輕視了決策過程中深思熟慮的重要性。三是濫用職權的工具。如果我們冒險把部隊事故案件的防范交到數據手中，這實際上是一種濫用。應用得當，大數據會是我們合理決策過程中的有力武器；倘若運用不當，它就可能會變成部分人員濫用職權的工具，輕則傷害官兵的利益，重則損害官兵的人身安全，所冒的風險比想象中要大很多。
大數據時代的來臨，對檔案管理工作來說既是機遇也是挑戰，檔案工作者需要努力抓住這個機遇，同時也要嚴肅對待風險與挑戰，隨著大數據技術的發展和完善，大數據必有廣闊的應用前景，檔案管理在大數據時代將獲得巨大的突破，檔案信息資源中蘊藏著的巨大知識寶藏將會真正得以開發和利用。
參考文獻
關鍵詞：大數據時代；新聞傳播；傳播創新
進入2012年以后，“大數據”一詞被人頻繁提及，很多人將其視作信息爆炸所產生的大量數據資源的。它的到來，意味著人們的生活工作方式、交流溝通渠道開始朝著科技化、數字化和信息化的方向邁進，也意味著傳統的新聞傳播方式開始邁向數據化、電子化，正在原有傳播渠道和傳播方式上進行著全新的變革與創新。
一、大數據時代新聞傳播創新的關鍵點
相對于傳統的新聞傳播模式與方法，大數據時代的新聞傳播在無形之中將自身對于社會形勢、新聞動態和整體結構的把握提升到更為高級、視野更加開闊的層面，其創新的關鍵點主要集中在這樣兩個要素上：
（一）新聞形態的變化
新聞形態的變化是指針對大數據時代受眾多樣化的信息需求，創新新聞傳播的形式、題材、語言風格等。例如，利用自媒體進行定時推送，采取風趣幽默的視覺語言來達到奪人眼球、吸引受眾的效果。再如，利用大數據時代網絡信息的“鏈接”性，不斷探索和挖掘新聞背后的信息，滿足受眾的好奇心和探索心理。
（二）新聞內容的創新
盲目追求速度和效率的信息傳播極易引發新聞傳播不真實的問題，所以近年幾次重大新聞尤其是重大災害事故發生時，網絡上多會出現不實的新聞報道。甚至有將一幅圖片反復嫁接、多次使用，擾亂群眾情緒、散播不安因素的情況出現。大數據以海量的信息數據為基礎，通過零碎的數據文本挖掘潛藏在各種信息背后的內容，依托高端技術，從根本上降低新聞內容的不真實因素，從而全面提升新聞傳播的真實性、客觀性和有效性。
二、大數據時代新聞傳播的創新方向
從某種意義上來說，大數據時代沖破了傳統新聞生成方式強加于傳播渠道上的桎梏，并以勢如破竹之勢不斷刷新周邊一切有關新聞生成空間中的數據產生模式。在這樣一種局面下，新聞傳播就需要創新原有的思維方式、數據模式以及分析模式，融入新鮮的血液，使自身更加符合這個時代的主題。
（一）轉變思維方式
大數據的建立并不是基于新聞本身的“因果聯系”、“邏輯關系”，而是通過事物之間的相互聯系而構建起來的。換言之，在大數據時代，我們更應該關心和研究的不是事物之間的邏輯性，而是考慮其間是否有一定的關聯性。舉例來說，沃爾瑪經營史上曾經有一則經典的“啤酒+尿布”案例。這個營銷方式源于沃爾瑪有關部門在對消費者購買行為進行分析時，意外發現男性顧客在購買嬰兒尿布時，通常會搭配啤酒一起購買。但是從邏輯的角度來說，這兩種產品之間并沒有什么潛在的關系。沃爾瑪方面經過詳盡的數據分析，嘗試推出了將啤酒和尿布搭配在一起促銷的方式，結果這兩種產品的銷量都得到了顯著的增加。這就是一則典型的利用大數據“相關性”分析來形成高價值回報的行為。大數據時代，要創新新聞傳播，就要轉變思維方式，從傳統的“因果關系”、“邏輯關系”轉變為“相關性”、“數據性”。尤其是當前社會處于網絡營銷和數據營銷的高峰時期，新聞傳播過程能夠充分認識到數據生成的表象。這時，我們可以拋棄對背后潛在原因和邏輯性的探究，將視角由“已經發生”的事情轉變為“正在發生”和“將要發生”的事情，變過去時為進行時和未來時。這將更有助于為接下來的新聞傳播工作開辟更多的價值生成空間，為傳播積蓄更多的力量。
（二）開放數據運動
大數據時代對于數據分析結果的追求在于混雜性，而不是精準和極致化。所以，在對海量的信息數據資源進行收集和整合的過程中，龐雜的信息系統能夠全面而系統地反映出某種信息的走向、動態以及發展趨勢，這種變化甚至可以讓數據使用者與研究者忽略對其原本結果精準性與邏輯性的追求。舉例來說，曾經活躍于網絡的“谷歌翻譯系統”涵蓋60多種語言資料，其數據來源廣泛，其中甚至包含著大量的語病、用法錯誤和邏輯錯誤等，但是瑕不掩瑜，這種龐雜性促使無數人依舊熱衷于它的功能性與便捷性。而大數據時代所追求的恰恰就是這樣一種“海量”的信息收容性、一種基于宏觀立場與發展趨勢的預測和分析屬性。因此，大數據時代的新聞傳播相對于傳統新聞傳播單一、表象的傳輸過程，將在未來相當長一段時間內走向由“小問題”到“大行業”的宏觀預測與整合的道路，從而讓新聞傳播更加符合受眾的多元需求，也更加符合這個時代的發展需要。
（三）變革分析模式
隨著信息技術的快速發展，大數據時代所展開的數據分析已經不再局限于抽樣調查和樣本調查，而是基于數據全面性、整體性而展開的分析。從統計學的角度來說，樣本容量越大，調查結果越精細、越全面，越能真實地反映調查結論。但是在大數據時代到來以前，傳統的分析技術和分析能力不足以進行整體、統一的調查研究。如今，傳統的調查分析模式正在發生變革。因此，當這樣一種發展方向作用于新聞傳播領域時，我們應變革數據分析模式，讓新聞傳播獲得更加精準的內容和受眾信息，更加全面而細致地理解大眾的新聞喜好、關注點和當今社會的流行趨勢等，最終使其進入一個全新的高度。
三、結語
大數據時代不僅改變著人們的生活習慣與思維方式，同時也在無形之中影響著傳統新聞的傳播路徑，要求其在傳播方式以及發展方向上進行一定的創新。筆者認為，未來新聞傳播將會從“關聯性的思維方式”、“開放性的數據分析結果”以及“全面化的分析模式”來展開發展與創新，而此舉也必然會掀起新聞傳播領域一輪全新的革命，帶來更多的發展機遇，開創更廣闊的前景。
參考文獻：
［1］黃偉.大數據方法與新聞傳播創新路徑初探［J］.新聞研究導刊，2015（10）：165.
整個實體社會正在面臨著數字化浪潮的第二波高峰。大數據、云計算、移動互聯以及社交網絡等新技術的演變讓社會、企業、個人不斷數據化、最終轉入一個新的社會運轉方式。我們不妨把建構在新規律、新知識和新價值體系上的源于數據單位的社會，定義為“數據社會”變化的源頭發生在科技和互聯網公司。在科技公司的持久努力之下，從數據的產生、捕捉、存儲和分析處理，到數據的承載、分發、流轉和反饋，從源頭到終端，人類的數據能力有了革命性的提升。
在大數據時代，社交網絡和移動互聯網的結合，讓人們可以24 小時在線，也讓數據取代流量成為互聯網的核心武器。Facebook、亞馬遜和谷歌等互聯網公司都基于自身海量的用戶數據分析，在營銷服務領域展開了激烈爭奪。同時，大數據應用的前景也激發了新一輪的創業熱潮。圍繞著大數據的挖掘和服務，各種專業而有趣的創業公司不斷涌現出來，成為互聯網服務業中的新興力量。
也許，未來沒有互聯網公司一說，它們會有一個新的名字，那就是數據公司。對數據進行挖掘分析和利用正在顛覆每一種類型的企業。數據正在成為公司除有形資產、人力資本之外的又一資產，同時瓦解已經建立的產業和商業模式。利用數據的水平將區分每個行業的勝者與輸家。
數字化技術的運營必然伴隨著流程及結構的改變，但更深刻的改變發生在思維和理念層面。正如上海紐約大學杰出全球商學講席教授陳宇新指出的，對于中國企業來說，要迎接大數據時代帶來的機遇與挑戰，首先要從敬畏數據開始，因為中國文化傳統上有重謀略、輕技術的傾向，強調對數據的敬畏之心，可讓我們克服重謀略輕技術的文化DNA，做到戰略創意與技術的平衡，從而夯實自己競爭力的基礎。
從全球范圍看，數字化和高度互聯時代的到來，揭開了社會創新的新篇章。新的技術環境為模式創新提供了諸多可能，社會創業家們因而得以整合多方力量、激發受助人的主動性和創造性、建立創新的業務模式、致力于系統性地解決社會問題；同時，從社會問題的解決角度來設定技術發展的路徑，
我們便能更好地為技術賦予靈魂，讓技術為人所用，而不是相反。
最后，我們把目光轉向數字之光籠罩下的當代藝術。
藝術不辱使命地終日在表達，科學就密切合作地促進和包容，這讓屌絲們的生活更加美好幸福，也一樣給了土豪們更多的發財機會——更加自主地決定自己的命運是這個時代的美妙之處。
藝術世界的門戶開放以來，文化機構的展覽理念、民眾看待藝術的心理以及整個社會的文化態度都在發生著潛移默化的轉變，除了平攤話語權和權威，還加速了知識再生產的速度和維度。
而本就在生產過程中的影視、音樂、藝術創作等，在技術日新月異的快速新陳代謝下，它們從形式到思想都在發生著尖銳的改變，這種改變使其更加保留了個性，同時也讓藝術從之前的小眾邊緣融合進社會主流。
