大数据对生活的影响论文2000字

坚持权利与义务统一的原则。坚持个人利益与国家利益相结合的原则。在我国，国家与公民个人的利益在根本上是一致的。国家保障公民个人的合法权益，尊重公民对生活方式的的选择。

大数据时代是一个将数据当作核心资产的时代，数据呈现出战略化、资产化和社会化等特征。随着数据作为国家战略资产意识的增强，以及越来越多的国家将数据管理上升到战略层面，大数据势必会以更加积极的姿态进入到公共管理和政府治理范畴内。无论是把大数据单纯作为一种技术，还是一种抽象理念，或者是一个时代背景，它都将对政府治理理念、治理范式、治理内容、治理手段等产生不同程度的影响。本文试图将大数据这一新概念与政府治理有机结合起来，阐述大数据时代背景下的政府治理将会发生什么新变化，面临哪些机遇和挑战。一、“大数据”概念的界定（一）“大数据”概念的提出与发展2008年9月4日《自然》（Nature）刊登了一个名为“Big Data”的专辑，首次提出大数据（Big Data）概念，该专辑对如何研究PB级容量的大数据流，目前正在制订的、用以最为充分地利用海量数据的最新策略进行了探讨。[1]2011年5月，EMC（全球最大的外置存储硬盘供应商）举办了主题为“云计算相遇大数据”的大会，首次抛出了“大数据”（Big Data）的概念。紧随其后，IBM、麦肯锡等众多国外机构发布了“大数据”的相关研究报告，2011年6月麦肯锡全球研究所发布研究报告——《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》（Big data: The Next Frontier for Innovation， Competition， and Productivity）[2]，首次提出“大数据时代”来临。此后，联合国、世界经济论坛也纷纷关注信息时代海量数据对社会经济发展所带来的冲击，2012年5月联合国“全球脉冲”(Global Pulse)计划发布《大数据开发：机遇与挑战》（Big Data for Development: Challenges & Opportunities）[3]报告，阐述了大数据带来的机遇、主要挑战和大数据应用。2011、2012年达沃斯世界经济论坛将大数据作为专题讨论的主题之一，发布了《大数据、大影响：国际发展新的可能性》（Big Data， Big Impact: New Possibilities for International Development）[4]等系列报告。奥巴马政府创造性地将“大数据”概念全面引入到公共行政领域。2009年，美国联邦政府发布《开放政府指令》（The Open Government Directive），作为大数据的前奏推出了Dv公共数据开放网站。2012年3月，美国联邦政府发布了《大数据研究和发展倡议》（Big Data Research and Development Initiative）[5]，正式启动了“大数据发展计划”，宣布将投入超过2亿美元在大数据研究上[6]；同年5月，联邦政府发布《数字政府战略》（ Digital Government Strategy）[7]，致力于为公众提供更好的“数字化”服务，围绕数据进行的一系列措施在美国政府全面推进，大数据对美国政府的影响逐步显现。（二）大数据的概念“大数据”作为信息社会发展的一个新生事物，目前尚处在逐渐被认识、被应用的初始阶段，无论是学术界还是IT行业对大数据的理解各有侧重，尚未形成一套完整的理论体现，因此很难对行进行精准的定义。维基百科将大数据定义为“所涉及的资料量规模巨大到无法通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”[8]。全球知名的咨询公司如麦肯锡、Gartner以及知名信息化企业如IBM等作为大数据的推崇者，更侧重于从技术层面界定大数据。2011－2013年，Gartner发布了多个与大数据有关的白皮书，如“Hype Cycle for Big Data， 2012”，定义了大数据的技术生命周期，报告中指出大数据不只是一项单一的技术，而是一个概念，是一套技术。《互联网周刊》则认为，“大数据是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力”。[9]⒈大数据的技术属性大数据在诞生之初仅仅是一个IT行内的技术术语，维基百科将其定义为“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”，被概括为“4V”理论：海量化数据（Volume）——数据体量巨大及规模完整性。随着数据加工处理技术的提高，网络宽带的成倍增加，以及社交网络技术的迅速发展，使得数据产生量和存储量成倍增长，数据规模从TB级别跃升到PB级别。多样化结构（Variety）——数据类型繁多。随着物联网、社交网络、智能终端等的普及和应用，网络日志、视频、图片、地理位置信息等非结构化数据所占比例越来越大。高速化处理（Velocity）——主要表现为数据流的处理速度快。数据规模的无限扩张既对高速化处理提出了新的要求，也为其带来了新的机遇，大数据的高速化处理要求具有时间敏感性和决策性的分析，要求能在第一时间抓住重要事件发生的信息。这一点也是大数据和传统的数据挖掘技术不同的本质区别所在。低密度价值（Value）——体现出的是大数据运用的真实意义所有。数据规模大并不意味着价值高，相反，这些数据间更多的表现为稀缺性、不确定性和多样性。[10]尽管对大数据难以明确定义，但大数据所具有的规模性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity）特征被广泛地认同。在3V基础上，人们对大数据的第四特性有不同的看法，IDC认为大数据具有高价值性（Value），尽管这种价值更多地表现在低价值度的碎片化数据中，如何挖掘这种价值正是大数据的关键所在；IBM则认为大数据应该具有真实性（Veracity），真实性将促使人们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值（参见图1）。[11]随着大数据应用的深入，人们对最初的“4V”有了不同的理解和看法。2013年IBM提出了新的“4V”理论。数量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）和精确性（Veracity）。IBM认为，尽管前3个V涵盖了大数据本身的关键属性，但真实性是当前亟需考虑的重要维度，将促使他们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值。[12]2014年，IBM发布了《践行大数据承诺：大数据项目的实施应用》（Realizing the Promise of Big Data: Implementing Big Data Projects）白皮书，在该报告中对进一步扩展了大数据的特性，首次提出将大数据的特性由4V扩展为“Vs”。[13] “Vs”在大数据已有特性的基础上，增加了数据粘度（Viscosity），主要用来衡量数据流间的关联性（resistance to flow of data）；数据易变性（Variability），主要衡量数据流的变化率；数据有效性（Volatility），主要表明数据有效性的期限和存储的期限时长。我们认为，未来随着大数据技术的发展成熟，以及人们对大数据应用的深入，大数据的“Vs”特性将会不断变化和拓展。

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。　　从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？　　大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。　　大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。　　大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。　　大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。　　大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。　　当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力　　一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。　　二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。　　三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。　　四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

大数据对生活的影响论文2000字数

大多数人都感受到了“大数据杀熟”。通过大数据，商家能准确找到用户“痛点”，在建立会员的同时进行超额利润谋取。在大数据的时代，买东西会越来越方便，不管是天猫还是京东，选中一个商品就会出来所有网站的价格，货比三家。读书上学，哪个学校好，升学率有多高，大家清清楚楚，别说隔壁市，隔壁省都能打听得清清楚楚。就业也是。哪个学校的学生工作认真负责有前途，都变成了报表在HR面前放着，可以说，你再努力，摊上一群好吃懒做的学姐学长也没办法了。

大数据是信息技术的组成部分，指导人们进行方向性选择，尤其在社会资源分配方面，有着十分重要的价值和作用，比如出行，可以避过高峰，有利于提升效率。

大数据对生活的影响论文2000字体

大数据时代对生活的影响论文

大数据时代来了，会影响到哪些方面呢？

大数据时代的影响：1、大数据技术不仅能够提高人们利用数据的效率，而且能够实现数据的再利用和重复利用，进而大大降低交易成本，提升人们开发自我潜能的空间。2、人们可以低成本或零成本进行事物信息全息式的纵向历史比对和横向现实比对。大数据技术自身不仅能够迅速衍生为新兴信息产业，还可以同云计算、物联网和智慧工程技术联动，支撑一个信息技术的新时代。3、云计算技术可以使人们及时利用各类大数据。物联网技术的实质就是物物相连的互联网，物联网的核心和基础仍然是互联网，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。

大数据对生活的影响最明显的经济效益是：降低成本、提高收益通过大数据技术，企业可以更好的了解市场和发现自身存在的问题，制定相关的措施去解决这些问题，数据分析可以帮助企业明确业务组成，减去不必要的部分，降低成本、提高收益。比如，大数据为美国的医疗服务业每年节省3000亿美元，为欧洲的公共部门管理每年节省2500亿欧元，为全球个人位置数据服务提供商贡献1000亿美元，帮助美国零售业净利润增长60％，帮助制造业在产品开发、组装等环节节省50%的成本。

好处很多，比如越来越普及化的网购支付宝等，学习工作生活都因为网络信息的广泛传播和应用，而变得便利很多。同时也有一些坏处，大数据时代下，我们的个人信息很容易就被曝光，从而导致一些重要私人信息被不法分子盗取。

大数据对我们生活的影响800字论文

大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的的买卖双方找到最合适的交易目标。大数据帮助企业提升营销的精准性，降低物流和库存成本，减少投资风险，帮助企业提升广告的精准度。大数据帮助社交网站提供更友好的好友推荐，为用户提供更精准的企业招聘信息。

交通、购物、就医、旅游、安全…过去数年间，大数据给人们的生产生活带来了很多的改变。大数据应用其实就是信息化社会发展的一个重要阶段，而大数据的应用则给经济和社会生活带来了深刻的影响。随着大数据的融合发展，智能化的综合网络将遍布社会各个角落，信息技术也将改变人们的学习方式、工作方式和娱乐方式。一大批新的就业形态和就业方式将被催生，商业交易方式、政府管理模式、社会管理结构也会发生变化。同时，大数据也让人们对于未来有着无限期待。