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大数据时代教学建设论文
大数据时代的来临，使企业进入战略绩效管理信息化时代加快了脚步，然而，企业cio在面对繁杂、庞大的数据信息时，如何做到价值最大化的被企业利用，为企业战略绩效管理系统服务，需要一套庞大、严谨的战略管理体系支撑，在以企业战略管理体系的框架支撑下，数据才能使管理系统如虎添翼，引领企业飞速发展。
研究esp系统发现，建立大数据时代下的战略绩效管理信息化系统，先要明确发展战略目标，在此基础上，为数据信息的价值实现构建管理体系框架，数据信息能否被有效利用取决于战略管理系统的体系设计。
大量的数据信息在全面、有序的企业战略管理框架中被归类、识别，并通过战略管理系统中的分析工具被分析、重置，再通过辅助保障系统将分析后的数据信息按流程、组织，系统的输送给终端。形成一整套企业战略管理信息化系统，以便于员工高效和正确的运用数据，真正实现数据可用性。
从管理信息化落地执行的角度看，esp的贡献在于能够帮助企业管理信息化高效的实现，全面落地、彻底执行并可视化监控和有效的评估，否则企业再好的战略、全面的管理体系落不了地、也不能产生很好的效果，更谈不上发展。
大数据时代教学建设论文
20xx年5月世界著名咨询机构麦肯锡公司发布了《大数据：下一个竞争、创新和生产力的前沿领域》的研究报告，宣告“大数据”时代已经到来。大数据时代的到来对人力资源管理带来了新的变化和机会。通过运用大数据思维方式，利用移动互联网+的新技术、新方法能够进一步完善人力资源管理信息系统，使人力资源管理更加专业化、科学化，为人力资源管理信息化建设迈入4.0创造了条件。
二、人力资源管理信息化历程。
人力资源管理信息化，主要是指企业基于互联网，依托先进的人力资源管理理论，以软件系统为平台，通过信息技术对人力资源进行优化配置的动态过程。人力资源信息化是信息时代人力资源发展的必然趋势，是企业及时满足业务需求，实现企业高效的人力资源管理，增强企业核心竞争力的必然手段。笔者认为人力资源管理信息化随着信息技术的发展经历了1.0、2.0，3.0并在向4.0进发的历程。
人力资源管理信息化1.0阶段指的是上世纪80年代初，随着计算机在管理领域的普遍应用，国外一些先进的应用软件企业开始将关注点聚焦于人力资源管理领域。首先利用应用软件进行的是人力资源管理中最复杂最繁重的薪资管理，这大大降低了该项工作的繁冗程度并且提高了效率。由于当时计算机网络不是很普及，人力资源管理系统基本是孤立地、单一的软件。
随着数据技术、网络技术的发展，人力资源管理系统迈入2.0时代。人力资源管理信息化已经开始触及人力资源管理的各个方面。但是受限于数据计算能力和应用处理能力，对于大型集团的人力资源管理系统一般是按分支机构分别购置服务器部署运行，各分支机构定期汇总数据上报总部。人力资源管理系统2.0时代基本已经实现人力资源管理基础信息的电子化，使hr人员从繁重的基础信息处理工作解脱出来，有更多的时间去考虑组织及员工的发展需求。但是在2.0阶段，人力资源管理系统对于数据的分析和应用还停留在简单的报表阶段，还未形成对人力资源数据的预警、预测、数据挖掘和分析。
进入21世纪后，随着计算机和互联网技术的发展，人力资源管理系统采用数据大集中以及基于互联网访问的技术，从单一的人力资源部门的电子化软件扩展到涉及公司各个层面的关键信息系统。通过面向全员的信息化工具，人力资源管理系统3.0阶段一方面可以通过系统全面落实人力资源管理规划，另一方面通过延伸人力资源管理范围，提高各级人员参与人力资源管理的程度，有效地改善了人力资源部门的服务范围和服务质量。人力资源管理系统3.0阶段由于采用数据大集中技术，对数据的挖掘分析以及多维度的预警、预测已经成为可能。人力资源管理的数据优势已经在企业经营分析、管理决策中逐渐发挥出来。企业人力资源管理部门以及各级管理者已经开始利用人力资源数据提升经营决策的科学性。
随着大数据时代和移动互联网时代的到来，将大数据的概念和技术引入人力资源管理将进一步提升人力资源管理信息化水平，人力资源管理信息化将步入4.0时代。
大数据这一概念，首先要从“大”入手，“大”是指数据规模，大数据一般指在10tb（1tb=1024gb）规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4v来总结，即体量大（volume），数据从tb级别跃升到pb级别，庞大且连续的数据流使得数据更具完整性；多样性（variety），数据类型繁多，数据来源及承载方式多样化；速度快（velocity），数据可以高速地存储，借助于云计算，即使在数据量非常庞大的情况下，也能做到实时处理；价值的稀疏性（value），信息海量但价值密度低，犹如大海捞针却弥足珍贵。
进入大数据时代，对人力资源管理及其信息化建设将带来巨大的机遇和挑战，人力资源信息化在4.0阶段将呈现出以下特点：
1.人力资源管理系统数据的多样化及社交化。
在大数据时代，忠实地采集、记录人类活动的一切数据是基础。人力资源管理系统数据在大数据时代将不再局限于人力信息档案或者“人事部门”的数据。企业的经营数据、利润数据等业务数据也将纳入人力资源管理数据范畴。同时员工的社交数据、地点数据、工作数据等碎片数据也将被系统采集和分析。人力资源管理系统的数据模型和数据存储方式将被重新定义以满足数据存储、处理和分析所必需的高速和敏捷。
2.人力资源管理系统“移动化”与安全性。
为了能够随时随地获取“与人相关”的数据，大数据的收集渠道将不再仅仅局限企业内部的信息系统，人力资源管理系统必须具有随时随地获取数据的能力。人力资源管理系统数据获取将更多地依靠移动端甚至是传感器等新技术的使用，人力资源信息化需要打造一条有效连接hr所服务的管理者和员工的信息高速公路。由于“人的数据”高度连接和聚合，数据的安全性和隐私保护将成为一个重要课题。有效地解决数据的公开和隐私的问题将是人力资源信息化建设者必须面对和解决的一个重要挑战。
3.人力资源管理系统工具的多样化。
在拥有和采集了大量人力资源日常数据后，对数据的分析、整理、整合的能力将至关重要。传统的、单一的人力资源管理系统将无法胜任如此庞大的.数据处理任务。通过采购第三方的数据处理、分析工具将有利于提升人力资源管理系统的数据分析能力，有利于企业通过数据驱动人力资源管理创新。
同时，在人力资源管理人才招聘、人才测评、薪酬管理、人才绩效等垂直应用方面，由于大数据分析强调预测性以及前瞻性管理，人力资源管理应用将更具有专业性，市场上将出现多种专业性的应用工具。在人力资源信息化建设上，企业可以根据自身需要自主、灵活地选择专业化的工具，满足企业个性化需求。
4.人力资源管理系统“云服务化”
随着大数据和互联网技术的不断融合，基于云计算、云平台的人力资源服务平台将不断涌现。数据按需计算，企业按需付费的模式将不断成熟。对于传统企业来说，人力资源信息化将有了更快捷、便利的选择。企业信息化部门在实施人力资源信息化时将不再需要购置大量设备、采购产品软件后进行个性化实施，而只需按照企业需要购买相应的云服务即可。同时，由于在大数据应用的复杂性，不具有很强技术实力的企业可以借助云计算能力充分挖掘数据的价值，突破企业计算能力的壁垒，实现人力资源大数据应用。
大数据时代，企业的竞争将是数据应用能力的竞争。人力资源信息化建设的从业者利用大数据技术建设更加专业化、智能化的信息系统，为人力资源管理服务提供更加客观、科学的数据服务将给企业创造出巨大的价值。人力资源信息化建设也会因为大数据技术的应用迈入一个崭新的时代。
参考文献。
[1]周光华.基于“大数据”价值对人力资源管理的思考。
[2]唱新.大数据在人力资源管理体系的应用。
[3]李柯.大数据时代人力资源管理的机遇、挑战与转型升级。
大数据时代教学建设论文
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，他还先后担任多国政府高层的智囊。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，才能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。
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。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，只是参考的答案，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，只是参考的答案。
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。
大数据时代教学建设论文
“除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”――这是《大数据时代》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《大数据时代》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、政府、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政府信息的透明与公开。
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，《大数据时代》就这样在坚持中溶入我的思想。
大数据时代教学建设论文
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。
3、大数据带来的影响。
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。
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。
大数据时代高校管理创新思路论文
摘要：艺术类高校图书资料室的建设对于师生的学习和研究具有重要的作用。本文介绍了艺术类高校图书资料室的任务和职能，简述其管理现状，并提出了艺术类高校图书资料室创新化管理的有效办法。
高校图书资料室是全校资源汇集地，学生在此处可以找到许多专业书籍，补充知识。图书馆管理不能再使用传统的管理办法，应该有一定的创新。图书资料室管理创新不仅体现在硬件设施的更新上，还要创新管理理念和管理模式。高校艺术图书资料库为广大艺术爱好者提供学习的平台，有重要的实用价值，也应与时俱进。
一、艺术类高校图书资料的任务与职能。
艺术专业的学生重视灵感的来源，需要查阅大量的资料，尤其是获取最新资料。高校艺术图书资料室中收藏了大量的资源，有名人作品、学生优秀作品、教学资料，为教师教学和学科研究提供大量的帮助。艺术学院资料室有助于学生在最短的时间内获得最精确的知识，也能为其进行学术研究提供参考文献。出于服务师生科研的需要，艺术学院图书资料管理应该更有条理，及时更新数据，增加数据量，帮助教师和学生从中获取知识。
二、艺术类高校图书资料室管理现状。
当前，艺术类高校图书资料室的资料不论在数量还是规模上都不能满足需求，主要有以下问题：一是虽然艺术图书资料室管理人员配置齐全，职员的服务质量也较高，但是图书资料室的管理模式过于陈旧，管理者的创新意识不足，专业管理人员少，使得管理人员的整体创新意识不足；二是艺术图书资料室管理人员工作态度过于刻板，缺乏人性化管理方式，管理人员工作缺乏积极性，进而提出创新管理办法的可能性大大降低。三是图书资料室资料更新速度慢，外部新型知识在很久以后才能出现在资料室，没有跟上时代发展速度，不能满足师生教学需求。因此为了给师生提供更加充足的资料，需不断创新资料室管理模式。
三、艺术类高校图书资料室创新化管理的有效途径。
1.创新艺术资料的管理理念。首先，管理者需实现思想转变。传统的管理思想是以满足阅读者的需求为主，在这种思想主导下，管理者的权益没有得到保证，他们在工作中会表现出不满情绪，工作效率不高。因此，艺术类图书资料室管理观念应该转变为以满足阅读者和管理者为主，合理调整管理模式，这样能充分调动资料室管理者的工作积极性。此外，艺术类资料室管理者应该提高服务质量，对于前来借书、咨询的读者应该热情接待。管理者只有不断利用先进生产力改进自己的工作模式，才能在工作上有所创新和突破。
2.艺术资料室管理中硬件设施的更新。传统的资料室中只有书架、箱子、桌凳等简易的设施，引入计算机技术之后，在网络空间建设海量的存储空间，将资料数字化，以数据的形式存储在网络空间，可以保证其安全和清晰度。因此，管理员需要不断更新资料室内部的硬件设施，自觉提高计算机操作能力，将资料准确输入网络中，为师生提供最新资料。
3.创新艺术类高校图书资料室的管理制度。现在图书资料管理重视信息量的积累，网络化和数字化程度高，管理员的地位被弱化，如果资料室的物质和人力资源得不到充分利用，其中的价值就不能被充分体现出来。在艺术资料室管理中一定要重视管理者的作用，他是一切活动的主体，资料室的管理制度一定要围绕“人本主义”来制订，调动职员工作积极性，将其价值充分发挥出来。对于资料管理工作的分配，应该做到合理公正，严格有序。从职员的挑选到进入工作岗位，一定要遵循规章制度，并采取一定的奖励和淘汰机制，保持良性竞争。
4.创新艺术类高校图书资料室的管理方法。资料室管理办法的创新归根到底是为了发挥职员潜在的价值，提高资料室服务质量。管理办法创新是为了提高员工工作积极性和主动性，更新和完善资料室网络资料检索系统，节约读者的时间。另外，在检索结果中能够显示被检测资料的字节数和信息简介，使阅读者能够判断是否为自己寻找的资料，并且对于一些资料要显示目前的更新进度和最新情况。现在很多艺术院校的图书馆采用网上信息检索，建立电子阅览室等，为师生提供有利的学习环境。
四、结语。
为了满足师生的需求，艺术类图书资料室管理模式需要不断创新，可以从管理理念和管理方式着手，希望本文的探索对艺术类图书资料室管理质量的提升有所助益。
参考文献：
[1]陈慧.资料室现刊管理模式探析——以西安航空职业技术学院资料室为例[j].湘潮（下半月），（5）.
[2]裴霞.浅谈高校电子阅览室的建设和管理[j].金陵科技学院学报（社会科学版），2011（2）.
[3]叶翎，李华.辽宁省高校图书馆典藏工作现状与创新[j].图书馆学研究，2011（16）.
[4]刘志杰.浅析高校图书馆勤工助学管理模式——以周口师范学院资料室为例[j].科技情报开发与经济，2011（18）.
大数据时代高校管理创新思路论文
随着信息化的不断发展和进步，学校收费管理也在不断创新，将信息化管理引入到日常各项规范中，对于学校整体运行具有重要意义。在学校进行信息化管理过程中，收费管理是其中重要的组成部分，占据学校财务工作的较大范围，并且日常收费的工作量较大，因此可以采用信息化的方法，将收费系统进行信息化的处理，简化收费管理工作量，节省工作时间。本文通过对信息化背景下的学校收费管理制度进行分析，进而提出创新改进策略，以期使学校收费管理契合时代发展潮流，使之更有效、更准确地位学校发展服务。信息化的使用带来技术的进步，使得学校的管理发生重要变化，越来越多的学校开始使用信息化手段对学校进行管理，提升学校管理效率和管理水平。而在各项管理中收费管理是需要关注的问题，毕竟在收费管理涉及到学校日常各项经营情况，并且工作过程较为繁琐，在这样的背景下需要将信息化技术引入到日常各项工作中，完善学校各项收费制度，简化财务工作流程，提升各项工作的效率。
一、学校收费管理现状及存在问题分析。
学校收费的主要来源是学费，随着我国扩招力度的不断加大，学费标准也在不断提高，同时学校的收费工作量也相应增加，现金流也在不断增加。学校收费管理一旦出现漏洞，将会导致财务运转出现问题。一般来讲学校收费管理问题主要包括：
1.工作量大且繁琐。
学校学生人数众多，学校的各项管理制度也是不同的，这样就出现了在收费管理中的工作压力不断增加，在小学、初中和高中阶段还可以按照年级进行划分，统一制定不同的收费标准，但是高校收费管理按照上述方法是不适应的，需要按照招生专业和学院不同进行细致的划分，收费标准也是多样的，学校各院系、各专业之间缴费金额也是不同的，宿舍规格和学费减免等按照年级不同需要进行不同的划分，收费管理异常繁琐，按照传统的管理方式容易造成学生费用管理的混乱，学校财务管理出现问题。
2.学生经济条件差异。
小学以及初高中一般是义务教育阶段，学费较少，学校距离学生较近，费用方面负担轻。但是进入到大学阶段以后，学费本身较高，去除基本学费还包括生活费用，对于一些家庭贫困学生来讲负担过重，需要通过各种助学贷款和补助支付学费，但是这些贷款和补助并不是即时到帐的，一般按照助学贷款的类型和银行情况进行转款，造成学生欠款的情况，学校在费用管理方面面临问题，缴费工作的核定时间延迟。
3.缺乏部门间协调。
学校不断的发展，科技也在进步，使得学校不得不面临改革，对学校管理提出更高的要求，需要进行一定变革适应科技进步的需要。现阶段学校也在对自身管理模式进行变革，启用新型的管理制度，包括学籍管理、收费管理、现金管理等系统，促进学校管理的信息化。但是这些系统并不是相互关联的，而是相互独立的系统，虽然单独使用可以便捷相应操作，但是相互之间协调性不够，资源共享性缺乏，使得收费管理信息化高效性受到影响，不能达到学生在校期间的全面管理。
二、创新策略。
1.建立新型收费管理系统。
对于新型系统的建立主要包括收费模块的创新，将收入模块进行设计过程需要将学生费用情况和学校财务制度进行关联，并将学生的缴费类型直接关联到财务系统中。同时，在系统中设计查询功能，自动和学生其他信息进行关联，通过查询功能可以将收费记录、转账记录进行清晰明了的认识，便于管理。
2.改变账务处理方式。
如果是及时缴费的学生，在财务系统中进行清晰标注，如果是通过助学贷款进行缴费的学生可以计入“应收账款”，在款项到达以后转入收入，这样使得整体收费管理更加清晰明了。财务制度也是费用管理的重要部分，良好的财务制度可以作为费用管理的辅助工具，通过财务账务清晰的展示未交费或者款项未到达学生，进一步保证财务制度的完整性和费用管理的有效性。
3.加强各系统之间关联性。
学校收费管理需要和其他信息管理制度相关联，上级管理部门应该掌握学校的各项收费明细，并根据不同的收费标准将学生缴费情况进行整合，和其他信息化系统进行整合。将费用管理、成绩管理以及学籍管理进行关联，学校在调取信息时可以通过学籍查到相应的缴费情况以及学生各项成绩情况，将学生各项信息进行管理，建立统一的数据库管理系统，实现资源的整合，进一步提升学校收费管理的信息化水平，实现学校信息化系统的相互关联。
三、结语。
综上所述，随着科技的不断进步，信息化发展进程也在加强，学校收费管理逐渐向着信息化方向发展，因此学校需要进一步改进收费管理系统，改善现阶段收费管理标准，促进学校费用管理信息化的进步。
大数据时代教学建设论文
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《大数据时代》读后感。
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。大数据这种方法在中国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《大数据时代》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，可否想过中国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《大数据时代》这本书。在教学工作中，应该有大数据意识，创新意识。学习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《大数据时代》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《大数据时代》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！
大数据时代信息安全思考论文
摘要：互联网的普及以及相关科技的发展进步，各类信息在便捷快速的环境下交换，进而形成极为复杂的信息网。在大数据时代，信息被有效利用的同时，也产生了信息安全问题。原有的信息安全保护机制已经不能满足大数据时代技术更新换代的要求，人们的生活生产活动的信息安全受到一定的威胁和挑战。为此，文章就大数据时代面临的信息安全问题进行了探讨，并提出了几点看法和建议。
互联网的普及以及各种科技产品的推陈出新，数据、信息呈现每天爆发增长的趋势，而数据、信息的爆发似乎已经成为人们生活生产的活动中习以为常的事情。人们通过手机、电脑等各种终端和客户端享受着信息交换带来的好处，最为显著的好处就是带来了巨大的经济效益。通过手机、电脑等产生的网络传输、互动网络社交等都在产生大量的数据，依据相关统计，光是中国产生的数据信息在已经超过了0.8zb（相当于8亿tb），并且预计到中国产生的数据总流量达到20数据量的10倍以上，超过8.5zb[1]。在大数据时代，数据包含了四大特征：数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快实效高。当前，社会数据得到广泛的应用，通过手机或电脑等网络相关设备，随时都可以看到网络日志、音频、视频、图片等[2]。而当数据信息量达到一定的规模和程度，数据管理和处理的难度加大，数据信息安全也存在一定的风险。信息安全风险包括个人信息、企业信息以及国家信息的泄露风险，因此在大数据时代做好数据信息的管理与安全防范非常重要。
大数据时代信息安全思考论文
为了更好的保障大数据信息的价值，必须强化对大数据的管理与控制能力，尤其是对于分布式的信息数据进行观察、筛选，从而保障数据的利用价值[4]。大数据的发展路径中仍然存在许多的缺陷与不足，经常存在肆意传播谣言、恶意煽动等现象，在信息管理中必须采取科学的技术手段与理念实行管理，准确辨别信息的真假实现对大数据环境的还原与控制。例如，近些年伴随着大数据的持续发展，信息泄漏问题也在随之提升，这也间接为不法分子提供了许多的可用信息。对此，在今后管理过程中需要强化操作原则的管理，例如企业应当及时安装并更新系统补丁，构建入侵防范体系，同时为用户提供服务时杜绝在软件上安装后门，确保用户的信息不会被切取或泄漏。
3.2管理政策要求。
按照大数据的发展特征以及信息安全管理的基本规律，国家的相关部门应当及时将数据的管理当做是一项法律条款来完成，并不断的完善和优化这一条款，从而促使我国的数据信息发展可以实现持续性，有法律依据可以查询。应用统一性的管理方式，在信息不断开放的环境之下能够实现更加有价值与意义的管理，改善以往的信息网络各自作战的问题，借助整合数据的方式扩大数据信息的应用价值，进而保障信息的风险控制到最小，在网络信息的持续性发展中，借助法律方式可以更好的保障个人信息，在信息流通效益的同时也构建了完善的法律体系。对于上述所提到的而言，今后仍然需要在政策方面强化管理，一方面强化市场的自律性，尽可能完善大数据相关企业的信息使用安全性，预防信息泄漏以及信息恶意专卖等现象的发生。另一方面需要做好相应的监督与管理工作，构建完善的信用数据库的同时实现对征信系统的完善，做好对恶意信息传播的控制与监督，从而预防和减少诈骗现象的发生。
4总结。
综上所述，大数据时代的信息因为普及程度较高的特征，衍生出了大数据时代之下信息的安全性问题，用户之间的隔离不完全、不法分子的网络攻击等都会导致用户信息的泄漏，在实际工作中需要采取针对性措施进行预防和控制，提高大数据时代之下数据储存的安全性。
参考文献：
大数据时代的大数据管理研究论文
摘要：传感器网络协议作为传感器与传感器之间，传感器与用户之间的通信媒介，在数据传输过程中因缺乏数据管理，经常导致传输给用户的数据是混乱的。针对上述问题，研究一种基于数据管理的传感器网络协议。该协议采用分层思想，将传感器网络协议分为四层：物理层、访问控制层、网络层以及应用层，并将传感器网络协议层集合成网络协议栈，完成数据有序传输。
关键词：数据管理；传感器；网络协议；协议层；协议栈。
目前存在的传感器网络协议由于层次划分的并不明确，经常导致采集到的数据出现混乱，不利于后期的数据管理（存储、处理和应用等）[1]。因此为方便后期数据管理，在数据管理的前提下，对传感器网络协议进行研究，以期解决数据混乱的问题。首先构建传感器网络协议层，协议层主要包括物理层、访问控制层、网络层以及应用层；然后将各层组合在一起构建传感器网络协议栈，协议栈主要为各层之间的数据传输提供软件方面的指导。基于数据管理的传感器网络协议研究，为数据通信工作奠定基础，加快了数据的`获取，方便了数据传输。
一、传感器网络协议研究。
传感器网络是微电子技术、嵌入式信息处理技术、传感器技术等几种结合并构建的一种属于计算机网络。数据量大且繁杂是当代大数据时代的特点，如果不对数据加以处理，人们要想快速、有效获得自己需要的数据，无疑大海捞针的，因此为应对当前传感器网络存在的问题，将设计好的网络协议嵌入其中是当前研究的重点课题之一[2]。
（一）传感器网络协议层。
为解决传统传感器网络协议划分不明确，导致数据混乱，不利于数据管理的问题。本次研究的传感器网络协议明确划分为4个层次，每个层次负责数据管理过程中的不同步骤，以规范数据流向。下图1为是传感器网络协议结构图。从图1中可以看出，本次研究的传感器网络协议一共分为4层：物理层、访问控制层、网络层以及应用层[3]。（1）物理层。传感器网络协议物理层主要负责定义物理通信信道和与访问控制层之间的连接。简单的说，就是接收或发送传感器前端摄像头采集到的数据，以及维护由以上数据构建的数据库。（2）访问控制层。传感器网络协议物理层主要负责物理层中数据的分类管理和传输。分类管理主要根据采集的数据类型进行分类确认，而传输主要是将分类结果进行传输。（3）网络层。传感器网络协议网络层是整个协议中的核心层次，主要负责传感器与传感器、传感器与观察者之间的通信以及信息交流。在网络层中可以实现多种异构数据的兼容、融合以及转换、传输，为后续数据管理做好前期的工作准备，使得不必在后期进行二次处理[4]。（4）应用层。传感器网络协议网络层是整个协议中的最后一个层次，主要负责与用户之间的数据交互，也就是将以上几层的数据分析结果按照用户的请求发送给用户。
（二）传感器网络协议栈。
协议栈，又被称为协议堆叠，是上述介绍的4个层次的总和，其实质反应了数据的往复传输过程。从下层协议的数据采集到数据传输再到上层协议的数据呈现，之后又从上层协议发出命令，命令下层传感器进行数据采集。传感器网络协议栈协调了不同层级之间的数据属性，在协议体系中，数据按照规定的格式加入自己的信息，形成数据位流，在各层级之间传递[5]。传感器网络协议标准采用了ieee802.15.4标准，各层级之间利用接入点实现数据交流和管理，一般接入点有两个，一个接入点负责数据传输，另一个接入点负责数据管理。在传感器运行过程中，各种不同属性的数据在不同层级上奉行不同命令。这样做有利于数据的有效分类，使得数据管理更为方便。
二、结束语。
传感器能够监测外部环境信息并按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求，广泛应用工业生产、机械器件制造、灾害监测、气象预测等诸多领域。但是由于传感器的监测是实时监测，所以数据量过于庞大，如果不加以管理，将会直接影响后期数据分析结果。本次研究针对上述问题，将数据管理作为中心指导思想，进行传感器网络协议研究，以期为数据管理做出技术支持。
参考文献。
大数据时代的大数据管理研究论文
在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展和改革的过程中，计算机的软件和硬件都得到了有效的提高，磁盘、磁鼓等储存软件，得到了全面的普及和发展。同时，在在不断发展的过程中，计算机将大数据的组成形式，叫做大数据文件，并且在大数据文件上就可以直接的取名字，直接的进行查看，这对大数据的管理，无疑不是一个新的发展的起点。在大数据时代的大数据文件管理的过程中，由于大数据长期的保存在外面的，这样在对的大数据处理、分析、查找、删除、修改等操作的过程中，提供了极大程度上的'便利，其对其操作的程序，也具有特点的要求。但是，在文件管理的过程中，由于共享性能较大，数据与数据之间缺乏一定的独立性，对其管理和维护的费用和时间较大，这样往往工作效率提高，不能被广泛的使用。
大数据时代管理会计研究论文
摘要：随着我国现代化信息技术的飞速发展，互联网、物联网以及云计算已经被广泛应用于各行各业，大数据应运而生。在我国企业管理会计工作开展过程中，大数据不仅为此项工作提供了便利，使工作效率得到有效提升，而且还给管理会计工作带来了很大的挑战，使管理会计工作产生重大变革。本文就大数据时代管理会计工作变革进行了讨论，首先文章阐述了大数据时代下管理会计工作的相关概念，然后讨论了这种环境下管理会计工作上发生的变革，最后指出了管理会计工作所面临的挑战并提出了一些建议实现大数据在管理会计中被有效应用。
（一）大数据的相关概念。大数据是指在现代信息技术飞速发展的大环境下运用新处理模式所产生的具有更强的决策力、洞察力以及优化能力的准确、巨量、多样的信息资产。大数据的定义与数据聚集有着本质上的区别，并不是单纯地对数据进行统计，而是按照一定的方式对相关数据进行专业处理，这种信息数据处理方式存在一定使信息增值的功能，只要信息数据来源真实、准确、完整，那么所处理出来的信息就会具有高效性的特点。企业随着经营时间的推移各个会计年度的信息数据就会越积越多，如果在利用传统数据库来管理这些信息数据不仅在处理速度上难以与大数据相比，而且在对相关数据进行存储、分析方面出现错误的机率很较大，难以得出准确、全面的数据为企业发展决策提供有效依据。（二）管理会计的相关概念。管理会计可以被视为是会计领域的一个分支，与企业的资金活动密切相关，以尽可能地实现自身效益最大化为目标控制和管理单位现在和未来的资金周转，进而为管理者制定未来发展决策提供重要依据而设立的。随着我国市场经济的快速发展，越来越多的企业开始运用管理会计，管理会计的.职能包括以下几点：第一，对经营管理目标进行规划。第二，管理会计通过进行绩效考评对分权单位或部门效益实现情况测评并向上级反馈，可以避免一些单位或部门为自身利益而相互竞争冲突、增加行政开支、发生浪费等牺牲企业整体利益和长远利益的现象的发生；第三，管理会计可以借助财务会计业务处理办法对单位财务成本收益信息进行加工预测，制定良好的资金运作方案，使资金运转处于良性循环状态。
（一）由服务型转变为管理型。在大数据时代下管理会计的职能得到了一定的拓展，在与企业管理目标一致的基础上管理会计通过大数据平台可以实现信息灵活控制、及时互联，分析和预测市场发展大趋势、竞争对手以及供应商的资源情况，对企业管理工作进行流程设计和控制管理使企业发展由被动向主动转变，充分发挥会计工作的主动性以及价值创造作用。由此可见，管理会计并不是管理系统的旁观者，而是扮演着管理者的角色。（二）由事后分析转变为全过程管理控制以往很多企业的管理会计工作并不贯穿于企业运营全过程中，而是事后对企业的经营管理控制进行分析。大数据时代下，管理会计不仅仅是对结果进行分析，而是融入到了企业发展的全过程中去，甄别发展关键因素、纠正关键指标目标偏离、查找管理过程中出现问题的原因、修订和完善过程行动计划和方案、实现核心资源要素的再配置等一系列管理工作，为企业的长期发展提供重要的数据信息。（三）由传统管理转变为信息技术管理，大数据时代的来临使得管理会计的管理方式发生了巨大的改变，管理会计如果再沿用以往的信息数据处理办法已经难以适应市场和企业发展，目前很多企业都将信息技术运用的重点放在大数据处理上，尽可能地提高企业信息的准确性、及时性、全面性。（四）由财务报告审计方式转变为连续审计的方式。以往企业审计工作主要是发生在会计自然年度或人员离职的情况下，审计工作方式也就是通过对业财务报告审计来完成，这种审计方式不仅全面性较差，而且真实性也难以得到保证。
（一）没有正确认识管理会计工作的本质。一些企业的管理者只注重企业效益，而忽略内部控制管理工作。对于自身会计工作也只是认为只要能妥善处理好会计业务就可以了，忽视了内部管理会计工具有效应用对企业发展的影响和作用。（二）对大数据应用的重视程度不高。一些企业对大数据这样定义理解模糊，认为大数据等同于以往的计算机信息处理，这些企业特别是一些中小企业根本没有意识到成本效应原则投入一定的人力和物力来使大数据充分应用到管理会计工作中去，难以切实提高管理会计的工作效率。（三）人才的综合素质有待提高。单单是能够利用大数据处理还是远远不够的，对于处理过的信息还需要管理会计人员来进行筛选、分析，进而得出对企业发展有影响的信息资源。（四）大数据信息共享存在漏洞。一些企业在对自身数据信息的管理上存在着一些弊端，没有对一些保密数据设置管理员权限，也没有安排专业人员为企业安装相应的安全防护系统，一旦出现问题难以落实到个人，容易造成企业不可挽回的损失。
（一）正确认识管理会计的本质。企业的管理者应当加大对内部控制管理工作的重视程度，认清管理会计有效应用对企业发展的影响和作用，不仅自身要支持管理会计工作，给予其一定的权力来积极开展信息搜集、编制、预测、分析、审计工作，而且还对其他部门提出一定要求，要求其积极配合管理会计工作，为管理会计工作的顺利开展提供一定保障。（二）重视大数据的应用。企业应当加大对大数据应用的投入，可以投入适当的人力物力在系统硬件和软件等方面进行全方位完善，将管理会计与大数据处理紧密相连，使管理会计运用最新系统更高效、快速地分析、预测相关信息资源，及时发现企业潜在管理风险，及时向管理层反馈结果，商定最佳解决方案。（三）提高人才的综合素质。企业还应当重视的管理会计人才的培养，不仅要通过严格的选拔程序选聘一些会计知识和信息技术掌握较为熟练的人员担任管理会计职务，而且还要加大对管理会计人才的培训力度，安排权威人士为其讲解最新的管理会计业务处理办法，使人才更好地为企业服务。（四）制定一套完善的大数据信息共享制度首先，企业应当明确岗位权责，给予每个人一定的管理权限，不可越权，一旦出现问题能够及时落实到个人；其次，要及时安装防盗安全系统，防止一些不法分子通过网络窃取企业经营、客户、供应商等重要信息，为企业稳健发展提供一定保障。
作者:刘钰辰王学香任顺娟单位:中国农业机械化科学研究院。
参考文献：
大数据时代的大数据管理研究论文
在大数据时代的大数据管理形式不断发展过程中，给企业发展带来冲击非常巨大。因此，企业要根据我国信息技术不断发展的形式，对大数据管理框架进行全面的设计和创新，如图1所示。在大数据的处理的过程中，主要是围绕着数据资产进行管理的，同时对大数据时代的大数据管理制度，进行全面的规划行、设计、创新，这样对其它信息技术管理领域，提供了便利的条件。其实，大数据时代的大数据管理最主要的目的，就是将大数据的价值进行充分的展现。另外，在大数据时代的大数据管理框架不断创新的过程中，有效的实现了大数据共享等性能，不断扩大了大数据时代的大数据管理的内容，对我国现代化信息技术的发展，起到了重要的作用和意义。
2。2开发与内容的管理形式。
在不断提高大数据时代的大数据管理形式的过程中，可以从两个方面进行，一是大数据开发管理，二是内容管理。其中大数据开发管理注重于大数据管理的定义，和管理解决策略，对其大数据的存在价值，进行有效的开发。换句话说，其实也就是在大数据时代的大数据管理的过程中，对其管理形式的开发，对大数据的功能和价值，进行充分的理解。
大数据时代的大数据管理中的内容管理是指：企业对大数据进行不断的获取、使用、存储、维护等工作活动。因此，传统的大数据时代的大数据管理形式，已经无法满足对这个时代发展需求。因此，在时代快速发发展的推动下，要对开发管理和内容管理，进行全面的创新和设计，对需要专门设定的管理形式，要给予高度的重视，可以利用的集合型的保存形式，进行全面的保存。
其实，大数据时代的大数据管理主要是为企业提供重要的发展方向，为企业提供重要的价值信息。大数据时代的大数据管理在数据应用和开发的过程中，起到了重要的衔接作用，也为我国信息技术的发展，打下了坚实的基础。
在大数据时代的大数据管理的过程中，数据框架管理起到了重要的作用，并且与大数据开发的过程中，有很多相似的地方。在传统的大数据时代的大数据管理的过程中，对其数据的开发、处理、保存等形式，都受到了一定程度上的限制。因此，在对大数据时代的大数据架构管理的过程中，对其操作形式，进行了全面的管理创新，避免受到范围的限制。另外，随着大数据不断的增加，大数据构架管理可以根据大数据的用途，质量良好的应用形态。例如：社交网络等形式。
与此同时，在最近几年的发展中，大数据时代的大数据管理形式，也面临着新的挑战基机遇。以此，只有对大数据时代的大数据管理形式，对个人信息、隐私等进行全面的管理，避免个人信息、隐私等发生泄露、不对称等现象的发生，这样不仅仅企业在发展的过程中，提供了最大程度上的安全保障，也为大数据时代的发展，带来了新的发展篇章。
3结语。
综上所述，大数据时代是信息技术时代不断发展的产物，不管对我国经济的发展，还是人们在日常工作、生活的过程中，都起到了重要的作用和意义。因此，本文对大数据时代的大数据管理发展的历程进行了简要的分析，并对大数据时代的大数据管理形式，提出了一些可参考性的建议，只有对大数据时代的大数据管理形式，进行不断的创新，对大数据时代的大数据管理框架，进行不断的构建，也只有这样的才能在最大程度上促进了我国信息技术的发展，也为我国各行各业的发展，提供了重要的发展方向，对我国经济的发展，也起到了推动性的作用。