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（一）大數據的概念和特點
大數據所指的不僅是規(guī)模，更是包括了數據形式的多樣性和數據儲存處理方面的復雜性。大數據在概念上指的是不僅大小超出常規(guī)，同時也有卓越的數據獲取、儲存和分析管理能力的數據庫。
大數據具有數量大、數據多樣、時效性高、價值密度低、真實性存疑的特點。互聯(lián)網中每一年所產生的數據量都是海量，數據的多樣性較高，數據處理速度異常快，但價值密度比較低，需要在大量數據中找出有價值的信息，另外，在網絡社交賬號中展示出的內容也往往是經過美化的結果，數據的真實性存疑。
（二）大數據時代的思維特征
大數據時代科技的進步也造成了思維方式的變化。大數據時代的思維方式與傳統(tǒng)的思維方式相比出現了比較大的差距。
大數據時代思維方式的變化首先是在事物之間的相關性方面。傳統(tǒng)的思維方式是找出事件發(fā)生的根本原因，并針對這一狀況制定出解決方案；大數據時代的方式則是搜集更多的數據，進行量化分析之后找出其中的關系，不考慮事件發(fā)生的原因而直接找出解決方案。而大數據時代的思維方式也更加注重對整體的把握，而這一思維方式的變化也導致了大數據時代對數據準確性的要求有所降低。只要能夠在龐大的數據量中找出事物發(fā)展的脈絡，小部分數據細微的不準確是可以容許的。
2 大數據時代為思想政治教育方法帶來的機遇和挑戰(zhàn)
（一）大數據時代為思想政治教育方法帶來的機遇
大數據時代的理念為思想政治教育展示了新的思維模式和研究方法。通過對學生日常行為的管理，針對日常行為中的數據進行分析，能夠有效地掌握學生的思想行為，推動思教教育建設。另一方面大數據的全面數據化也能夠將學生生活中的行為完全數據化，根據學生的結束記錄、興趣愛好、社會關系和關注的社會熱點等元素進行數據化，將數據進行可視化處理，建立起數據建模，提供針對性的教學，解決學生生活中實際遇到的問題。
（二）大數據時代為思想政治教育方法帶來的挑戰(zhàn)
大數據時代對學生生活的全面掌握，導致產生了比較重大的倫理問題。首先是數據化是思維會導致將學生的情感和價值觀全部數據化衡量，而對數據的過分依賴也導致容易出現個人失去反抗性和批判性，學生身上被貼上了“標簽”。而大數據的思想政治教育在技術上遇到的問題也尚未得到解決，數據的收集、儲存、挖掘都有一定的技術上的不足，而大數據本身的安全問題也會導致個人隱私的暴露，從而造成學生的人身財產安全的問題，更有可能導致西方國家通過網絡技術上的優(yōu)勢進行意識形態(tài)的影響。
3 大數據時代思想政治教育方法的發(fā)展與創(chuàng)新
（一）樹立大數據理念
在大數據時代促進思想政治教育方法的發(fā)展和創(chuàng)新，首先需要正視大數據時代已經到來了的現實，建立起大數據發(fā)展的意識，強化對數據的敏感性，并且樹立起大數據的思想政治教育理念。將思維方式進行創(chuàng)新性的轉變，構建起一個以思想政治教育部門為主題，其他相關部門進行輔助的管理機制，促進思想政治教育的合力。
（二）完善相關規(guī)章制度
建立起完善的相關規(guī)章制度能夠有效地推動思想政治教育系統(tǒng)的發(fā)展和運轉。教育部門推動相關的法律和條例的建設，健全對數據的監(jiān)管和保密的措施，加強對數據安全的防控體系，構建起對數據牽涉的相關方進行責任承擔的合理機制，教育方位更好地展開教育，往往會在學生不知道的情況下追蹤學生的信息數據，這也對學生的隱私權造成了侵害，因此需要構建完善的相關規(guī)章制度。
（三）培養(yǎng)專業(yè)性人才
在大數據的時代背景下進行思想政治教育，需要相關的專業(yè)人才介入。可以通過從零開始培育專業(yè)人才，也可以強化從事思想政治教育的工作者本身的信息化素養(yǎng)，提高專業(yè)的思想政治教育者的數據技術方面的專業(yè)性。同時也需要培養(yǎng)從事思想政治教育的工作者的政治方向的堅定正確，保證工作者能夠在大數據背景下西方意識形態(tài)輸入時堅定社會主義意識形態(tài)的立場，培養(yǎng)學生的正確人生觀和價值觀。
（四）建立數據共享平臺
將數據進行集中，通過建立數據分析和共享的平臺，將學生日常生活中的思想數據進行整合，對每一位學生都建立起思想政治狀況的模型，可以直接將學生的思想變化作出圖表，一目了然的看出學生的思想變化，從而達成對每一位學生都能夠提供更加全方位的服務。
關鍵詞：大數據時代；網絡思想教育；實效性提升
大數據時代促進了高校學生和教育思維方式的改革，隨著教育理念和思想的轉變，在教育方式和模式上面也會形成相應的變化。充分發(fā)揮大數據給高校教育模式帶來的轉變，以此對大學生的思想進行合理引導，幫助學生樹立正確的價值觀和思想觀，更好的適應社會發(fā)展。
一、大數據在高校思想政治教育中的滲透
（一）大數據的時代內涵
大數據作為引領未來繁榮的技術變革，之所以能夠在各方面改變人們的生活，在于通過對數據的分析與整合，從而挖掘出新的認知聯(lián)系與價值觀念。但是大數據給人們帶來的改變并不是百利無害的，由于在數據處理和應用上還存在諸多待完善的因素，需要更強大的信息力量去支撐。
（二）大數據在高校網絡思想政治教育中的滲透
隨著信息技術的發(fā)展及其在各方面的滲透，學生無論是在日常生活還是學習中都離不開網絡與信息，手機儼然成為大學生的“數字器官”，每日產生的數據量是龐大的。當前高校思想政治教育工作，需要充分了解學生的需求，以便個性化地服務于學生的成長成才，而了解學生需求及反饋的最好的辦法，就是挖掘并利用這些信息數據，以此分析學生的行為。
（三）大數據應用于高校網絡思想政治教育中的現狀
根據目前高校思想政治教育的現狀而言，大數據理念滲透不夠深入，除了個別理科背景深厚、科研實力雄厚的高校初步引入了大數據，其他絕大多數高校還停留在傳統(tǒng)模式上。當然，這與大數據應用的設施條件有直接關系。大數據的利用，需要依托強大的處理平臺及存儲空間，方能對海量數據進行控制與挖掘，這對普通高等院校技術能力與資金來源來說，相對較難。同時，思想政治教育工作者自身的思維觀念，對數據的敏感程度等方面，也是參差不齊，這些都直接影響著高校思想政治教育與大數據的契合。
二、大數據為高校思想政治教育工作帶來的機遇和挑戰(zhàn)
（一）大數據為高校網絡思想政治教育帶來的機遇
大學生由于學習思維和行為模式時時刻刻在發(fā)生改變，每天在校園網絡上都產生龐大的數據，這充分表明當下高校思想政治教育已經具備了大數據分析的數據量條件。這些數據也是學生思想變化、情感動態(tài)等行為的映射，對這些數據的收集與分析，得到的結論才是大學生的真實寫照。這不同以往傳統(tǒng)的抽樣調查與樣本分析得到的數據，傳統(tǒng)方式會受很多因素的影響，得出的結論往往片面，不能正確體現出大學生群體的思想與情感全貌。對上述數據進行大數據分析，還可以對大學生行為進行預測與預警，對不良情緒、勢頭先知先覺，同時利用大數據共享特點，實現學校多部門、多方面參與，從而提前進行一定干預與處理，防患未然。
（二）大數據為高校網絡思想政治教育工作帶來的挑戰(zhàn)
在大數據時代背景下，高校在進行思想政治教育中的針對性要求增強。以往傳統(tǒng)的思政教育模式已經落后，不再適用于大數據時代的高校，大學生群體的情緒變化、思維模式將受到外界各類信息的沖擊而波動。學校如何有針對性的進行思想政治教育的正確指導，轉變思政教育模式，加強自身結構建設迫在眉睫。而當下如何使數據處理能力跟上數據產生的速度，也是擺在高校思政工作者面前的難題。而且大數據信息如何保護，個人隱私將會受哪些方面的威脅，數據的不客觀性及誤導性問題如何正確判斷，使得高校在進行思想政治教育中的信息把握上也十分嚴峻。
三、在大數據時代背景下，提高高校思想政治教育實效性的有效措施
（一）樹立高校思想政治教育的大數據思維觀念
大數據時代的到來帶給人們最直接的轉變就是思維觀念上的變化。因此首先就要建立一套行之有效的思維模式，強調高校各部門與思想政治教育之間的協(xié)作；其次就是要時刻保持思維的機敏性和前瞻性，準確的把握住現代學生的思維特點和思想教育工作之間的聯(lián)系。最后就是要鼓勵開放性思維和個性化思維的滲透，高校在進行思想政治教育過程中還要不斷接受新的社會思潮。
（二）建立高校網絡思想政治教育的大數據體系
數據是構成大數據時代的基礎，為了適應大數據時代的發(fā)展趨勢，高校在進行思想政治教育過程中要建立高校網絡思想政治教育的大數據體系，從內部著手，整合各部門、各院系與思想政治教育工作有關的資源和銜接點。其次就是內外合作，將內部數據與校外一些新潮思想相結合，最大化的利用大數據的優(yōu)勢，增強校內大數據體系的建設。
（三）提高大數據時代高校思想政治教育工作者的素質
大數據時代不僅給教師和學生在教學形式和思維上帶來極大的轉變，同時也要求思政教育者在信息技術處理能力方面有很大的提升。大多數高校思政教育隊伍均為文科出身，其在對數據敏感程度及處理思維上，遠不如理工科。這也正是需要轉變觀念的基本原因。深化推進思政教育工作者數據意識，培養(yǎng)其數據處理意識，才能摸索出大數據時代下思想政治教育工作新的規(guī)律。
總結
根據本文的一系列分析可以看出，在這種新潮的時代背景下，高校在實施思想政治教育中應用大數據等新興信息技術的必然性和重要性。只有不斷加強高校自身的技術能力以及教育思維觀念的轉變，提高高校思想政治教育的創(chuàng)新意識與質量，才能引導學生在環(huán)境復雜、文化多樣的社會中，更好的樹立正確的社會價值觀。
參考文獻：
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1 大數據時代是思維變革的時代
大數據主要是指基于信息自動收集和存儲技術產生的數據，大數據的收集可能基于某一明確而單一的目的，但大數據的應用卻是可擴展的。手機用戶的通話信息可用于生成話費賬單，也可用于預測通訊設備的服務壓力，還可用于開展社會關系網絡分析，大數據之所以能產生令人振奮的成果，就是因為它整合多種來源的數據，從多角度、多層次、全方位開展分析。毫無疑問，大數據時代的這些分析思維的新動向反映了數據分析的方法論從還原分析向系統(tǒng)綜合的轉型。
大數據時代的思維變革是數據驅動的變革。維克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中分析了大數據時代思維變革的3個主要方面：①更多，不是隨機樣本，而是全體數據；②更雜，不是精確性，而是混雜性；③更好，不是因果關系，而是相關關系[1]。這3個方面的思維轉變都來源于數據內容和形式的轉變，數據是思維變革的原動力。隨機抽樣方法的產生是為了以少量數據來反映研究目標全部數據的總體，大數據時代可以直接獲取研究目標的全體數據，那么就應當分析全體數據來更好地反映研究目標的普遍性和特殊性。精確性去除了混雜，然而混雜并非毫無意義，對混雜的分析也可能產生重大發(fā)現，而且，隨著數據數量的增長，特定混雜產生的影響會越來越小，規(guī)律會在大量數據下自然顯現。對因果關系的研究朝向于最大化規(guī)律的擴展性，如果可以輕松獲得事物的全部數據，那么應用其自身數據來發(fā)現自身規(guī)律更加具有優(yōu)勢，這是大數據時代關注相關關系的最根本原因。
大數據時代的思維變革將成為科學思維轉變的契機。人們應用大數據的系統(tǒng)綜合思維開展數據分析，產生了許多意想不到的成功；這些成功，必然會進一步鼓勵系統(tǒng)綜合思維的應用，產生積極反饋，推動科學思維的變革。從google的自動翻譯系統(tǒng)，到亞馬遜的商品推薦系統(tǒng)，再到IBM的汽車電力供應系統(tǒng)，基于系統(tǒng)綜合思維的大數據分析已經撼動了從商業(yè)科技到醫(yī)療、政府、教育、經濟、人文以及社會的各個領域。可以預見，隨著大數據分析的深入開展，系統(tǒng)綜合的思維將深入人心，并成為科學思維轉變的契機。
系統(tǒng)綜合是中國古代哲學的價值取向，因此大數據的思維與中醫(yī)藥的整體論和辨證觀有很多相似之處。大數據分析立足于全體數據，要求多角度、多層次、全方位地理解和分析數據；中醫(yī)藥學也是如此，要求全面地收集癥狀，望、聞、問、切四診合參。大數據強調現實發(fā)生的數據，不回避混雜；中醫(yī)藥學也強調嚴格設計的試驗與臨床真實情況的差異，關注臨床實際。大數據強調發(fā)現相關關系，而中醫(yī)藥學應用的各種規(guī)律，從根本上說都是相關關系。可見，大數據的思維、方法和技術應用于中醫(yī)藥學具有先天的優(yōu)勢，可以產生巨大的理論和應用價值。
2 大數據思維對中藥上市后研究的啟示
大數據思維用于指導中藥上市后研究，將開啟全新的局面。在我國，中藥上市后研究方興未艾。由于上市前研究的不足，如病例數少、研究周期短、人群和用藥條件限定嚴格等，加之歷史原因部分中藥上市前研究未能系統(tǒng)開展，中藥須進行上市后的研究已成為各方共識[2]。中藥上市后研究是新藥上市前研究的延續(xù)，目的是全面考察中藥在真實世界的療效、不良反應、穩(wěn)定性及費用等是否符合安全、有效、經濟的合理用藥原則，發(fā)現上市中藥確切的臨床定位、適宜的用藥人群、優(yōu)化的用藥方案，同時找到其不良反應及影響不良反應發(fā)生的因素，為臨床更好地應用中藥提供參考。可見，要實現中藥上市后研究的目標，單一的前瞻性或回顧性研究都是不夠的，必須以大數據的思維，整合所有可獲得的相關數據，并充分考慮數據之間的時序性和互補性，開展多角度、多層次、全方位的分析。
目前，可用于中藥上市后研究的數據主要有Ⅳ期臨床試驗數據、被動監(jiān)測數據、主動監(jiān)測數據、醫(yī)療數據和文獻數據。
Ⅳ期臨床試驗是新藥的上市后應用研究階段，通過臨床觀察考察藥物在廣泛使用條件下的療效和不良反應，評價在普通或特殊人群中使用的利益與風險關系，改進給藥劑量。Ⅳ期臨床試驗是中藥上市后研究的最基本要求，其對廣泛使用條件下有效性和安全性的觀察都是初步的，不僅無法獲得不良反應發(fā)生率，也很難系統(tǒng)地觀察上市中藥罕見和偶發(fā)的不良反應。
我國的被動監(jiān)測系統(tǒng)主要是自發(fā)呈報系統(tǒng)（spontaneous reporting system，SRS），SRS是我國目前藥物上市后安全性數據的主要來源，具有監(jiān)測范圍廣、參與人員多、不受時空間限制的優(yōu)點。國家藥品不良反應監(jiān)測中心于2003 年11 月開始啟用SRS，目前數據量已達百萬以上。2009年國家藥品不良反應監(jiān)測中心開始將SRS數據發(fā)給相關制藥企業(yè)，鼓勵企業(yè)開展研究。SRS可提供不良反應的相關數據，卻無法提供藥物使用人群的本底數據，因此要與其他數據整合以把握不良反應發(fā)生的全貌。
主動監(jiān)測是中藥上市后安全性評價的主要方式，上市中藥的不良反應發(fā)生率只有通過主動監(jiān)測才能獲得。同時，罕見和偶發(fā)的不良反應，以及不良反應發(fā)生的類型、表現、影響因素等上市后研究關注的要點，也只有通過主動監(jiān)測才能獲得確證性的證據。中藥上市后主動監(jiān)測的形式通常為登記注冊式的醫(yī)院集中監(jiān)測。按照上市中藥的不良反應發(fā)生率估算樣本量，往往都需監(jiān)測萬例以上。目前我國的主動監(jiān)測一般都以項目的形式開展，然而這種單一品種一定時段的監(jiān)測難以形成規(guī)模優(yōu)勢，投入產出比欠佳，監(jiān)測結果也容易受到醫(yī)院水平、人員資質等多方面的影響。因此建議建立主動監(jiān)測體系，篩選全國各地各級有代表性的醫(yī)院作為安全性監(jiān)測哨點，開展標準培訓和資格認證；通過認證的醫(yī)院對本院所有藥品開展常態(tài)化監(jiān)測，將監(jiān)測融入日常醫(yī)療活動之中；藥品生產企業(yè)則通過支付一定費用來獲取本品種的監(jiān)測數據。這樣，監(jiān)測形成規(guī)模優(yōu)勢，成本大大縮減，監(jiān)測則常態(tài)進行，源源不斷地產生高質量的安全性大數據。
上市后研究關注藥物在真實醫(yī)療環(huán)境中的應用情況，則醫(yī)療數據是最符合要求的大數據。大數據時代，由于醫(yī)療事務系統(tǒng)的廣泛應用，醫(yī)療活動被真實記錄下來，使得應用醫(yī)療數據開展上市后研究成為可能。醫(yī)療事務系統(tǒng)的數據積累主要體現于醫(yī)院信息系統(tǒng)（hospital information system，HIS）。2007年的統(tǒng)計表明，我國三級甲等醫(yī)院目前已基本普及HIS，縣級醫(yī)院中HIS的使用率也已達到60%。HIS數據與醫(yī)療實踐同步，每時每刻都在擴充。一個1 000 張床規(guī)模的醫(yī)院，電子病歷系統(tǒng)（electronic medical record，EMR） 每日產生文字記錄約150 萬條，影像歸檔和通信系統(tǒng)（picture archiving and communication systems，PACS）每日產生圖片數據量約8G[3]。而且，以上海市級醫(yī)院臨床信息共享項目為代表的區(qū)域HIS信息整合正在開展[4]。可以預見，HIS數據的整合必將形成典型的大數據。這將成為中藥上市后研究最具潛力的數據源。
文獻是各種研究的薈萃，其作為中藥上市后研究的數據源具有很多優(yōu)點，如報告者分布較廣、可信度較高、研究周期較短、研究費用較低等。尤其重要的是，文獻是發(fā)現罕見或偶發(fā)不良反應的重要線索。隨著中藥臨床研究的不斷發(fā)展，每年都有大量在各類學術期刊上，為中藥上市后研究提供了豐富的資源。利用好這些資源，從這些資源上尋找證據和線索，對于科學系統(tǒng)地評價上市中藥有重要的意義。
Ⅳ期臨床試驗數據、被動監(jiān)測數據、主動監(jiān)測數據、醫(yī)療數據和文獻數據各有優(yōu)勢，也各有不足，應在大數據思維的指導下將其整合起來進行分析。數據整合帶來創(chuàng)新，廣泛的數據整合是大數據分析的特點之一。數據的總和比部分更有價值，而多個數據集的總和重組在一起比單個數據集的總和價值更大。大數據時代的中藥上市后研究，應當嘗試多方面數據的整合，以獲得更加全面、更有價值的結論。
數據整合應充分考慮時序性。文獻研究是其他研究的基礎，開展中藥上市后研究之始，通過全面地掌握文獻，以發(fā)現研究品種可能的不良反應及其嚴重程度，初步評估其安全性，對于前瞻性研究設計中樣本量的估計、CRF表的設計、不良反應應急預案的制定等均有價值。同時，文獻研究也可為其他研究的開展提供線索。文獻研究之后，應開展HIS數據分析，以了解上市中藥在臨床應用的真實情況，了解其應用人群、應用疾病、常用方案和方法，并根據文獻線索開展重點研究。HIS數據一般不包括藥物應用的安全性指標，但會涉及到療效指標和醫(yī)療費用，因此可開展相關的有效性和經濟學研究。HIS分析之后，應開展SRS數據分析。SRS數據分析可發(fā)現上市中藥不良反應的具體情況，發(fā)現關于不良反應影響因素、禁忌人群和配伍禁忌的線索。SRS數據與HIS數據和文獻研究結果相印證，可以較為全面地了解藥物的安全特性，評估其臨床應用中的風險和收益。當然，這樣的研究結果只能提供線索，需要在此基礎上進一步設計和開展Ⅳ期臨床試驗和主動監(jiān)測等研究，以獲得關于安全性、有效性和經濟性的確證性的結論。
數據整合應充分考慮各數據間的互補性。文獻數據來源廣泛但報道零散；HIS數據真實具體但又缺少某些特定信息；SRS數據對不良反應描述詳細但缺少用藥人群的本底信息；主動監(jiān)測和Ⅳ期臨床數據可靠但費用昂貴。然而它們之間具有很好的互補性：HIS數據可提供臨床應用的具體情況；文獻數據和SRS數據可提供應用后安全性、有效性的具體情況；HIS數據、文獻數據和SRS數據互為補充、互相印證，為研究者提供上市中藥應用的概貌和具體細節(jié)，為Ⅳ期臨床試驗和主動監(jiān)測的設計提供線索；Ⅳ期臨床數據則形成上市中藥安全性和有效性的初步證據；主動監(jiān)測則在HIS數據、文獻數據和SRS數據的基礎上形成關于上市中藥安全性的循證證據。
綜上所述，應用大數據思維整合中藥上市后研究的各種數據開展系統(tǒng)綜合研究，更有利于全面把握上市中藥的安全性、有效性和經濟性，從而為臨床合理用藥提供更有價值的參考。
[參考文獻]
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【關鍵詞】大數據；教育形態(tài)；革新；哲學角度
一、引言
大數據技術基于云技術、物聯(lián)網二者之間，大數據的到來是歷史發(fā)展的自然進程。現如今，大數據已然成為一個熱門詞。對于它的探討在各個領域都不勝枚舉。我們今天探討大數據技術在教育形態(tài)帶來的變革，并從哲學的角度分析它的科學性和意義。
二、大數據時代的教育變革
教育這個詞匯可謂是包羅萬象。談到教育，我們可以聯(lián)想到傳統(tǒng)的興起于工業(yè)化時代的教育模式。這種教育模式是我們最為熟悉的，或者說是對教育狹義的理解。帶著工業(yè)化顯著的氣息特色：老師、學生、課堂、黑板、講桌、鈴聲等。那么廣義的教育的定義是什么，我們從百科上找到了這樣的定義；“教育是以知識為工具教會他人思考的過程，思考如何利用自身所擁有的創(chuàng)造更高的社會財富，實現自我價值。”那么我們在以知識為媒介進行思考的過程就是一個受教育的過程。我們探索歷史的長河，在西方歷史中尤為突出。從西方第一個哲學家泰勒斯起到大學的興起，這期間傳統(tǒng)的教育模式悄然形成，教育的概念逐漸塑立。泰勒斯建立了米利都學派，他的學生有阿那克西曼德、阿那克西美尼等。他們最先嘗試以現實的物來解釋世界，還提出了偉大的命題：“萬物源于水。”泰勒斯用自己的思想和知識影響著他的學生，這開啟了教育的先河。隨后比較有規(guī)模的就是著名的三大哲學家：蘇格拉底、柏拉圖、亞里士多德。蘇格拉底的教育模式頗為新奇，他自創(chuàng)的蘇格拉底諷刺法1和助產術2是他施行教育的模式。到了柏拉圖便建立起了柏拉圖學園，與我們今天的課堂相近。亞里士多德的思想更是深深地影響了西方世界。隨著生產力的發(fā)展經濟的飛速轉化，大學的興起，工業(yè)化時代的到來，教育形態(tài)逐漸形成、穩(wěn)固。
當今的時代，是互聯(lián)網飛速發(fā)展的時期。“數據”一詞是時代的濃縮代表。數據的集中以物聯(lián)網、云計算等綜合技術的成熟為基礎，數據是過程性和綜合性的考慮。透過數據看到的是世界的邏輯關系。大數據伴隨著云技術和物聯(lián)網是推動教育形態(tài)變革的主要力量。在這個時代，我們的知識將會無處不在，思考隨時進行，因此我們的教育隨時發(fā)生。教育形態(tài)自然會發(fā)生天翻地覆的變化。
大數據時代的教育變革的具體表現是我們探索的主要內容。變化是一個相對的概念，我們總結了以往的教育模式，再對比如今的教育方法，最終得出了變革的概念。如今我們有這樣一組數據，美國從1997年以來的十多年間，在家上學的人數迅速增長。這樣的數據就會引起我們的思考，這顛覆了我們從前在課堂上課的方式，那么家庭教育是怎樣進行的呢。我們進行了統(tǒng)計，發(fā)現視頻成為主要載體，這樣的教育信息量更多更大，資源極其豐富。更是達到了隨時學習、終身學習、按需學習。
2014年在清華大學舉行的“首屆全國高校學院院長高端論壇暨清華大學思想政治教育專業(yè)創(chuàng)建三十周年紀念大會”中，多次提到了教育形態(tài)的改革。打造立體教學模式、利用多媒體等方式統(tǒng)籌利用各項資源。這些數據都體現了我們教育形態(tài)發(fā)生的變革。
三、哲學角度看大數據與教育形態(tài)的關系
我們論述了大數據時代的到來引發(fā)了教育形態(tài)發(fā)生的變革。我們既看到了現象，就要從哲學角度透過現象追求本質，探索根本原因。看大數據是怎樣潛移默化的影響教育形態(tài)。
探討大數據的影響力我們可以從大數據的特征中總結。大數據的顯著特征就是信息量大且繁多。這樣對我們的思維模式有一個新的鍛煉，會多帶來不同。大數據的公開性和容易獲得性是它的另一特點。大數據的產生是在商業(yè)過程中自動化產生并存儲下來。那么這樣的數據必然會給我們提供廣泛的參考，進而預測性又是大數據的一大重要特征。我們討論的這些是大數據顯而易見的特征。大數據深層的特征是存在在它的研究方式中的。大數據不同于以往的調查方式，由于以往技術的局限多數進行的是抽樣調查，這樣得出的概率性遠比整體調查少的多。大數據就是重全體輕抽樣。那么對于大數據得出的結果，我們是重在分析它所展示的關系而非看重結果。我們探討大數據的特征，可以舉在教育中的一個實例來反映。
我們用簡單的方式舉例，一個學生考試得了80分。這是一個結果，更是一個數字。但是對于我們的大數據來說并不是這樣的。它會分析數字背后的因果關系；它會整體調查影響學生分數的全部原因；更會產生預測性的斷定，是否是家庭、智力或者是態(tài)度等因素影響了分數的形成。在大數據時代，我們的關注點從感性上升到了理性，這樣的技術的運用讓我們的世界觀和方法論都有了理性的參考，這可以說是一個新事物。
我們總結了大數據的特征，更找到了大數據在教育形態(tài)發(fā)生變革的作用力。這樣的研究方式，我們可以從哲學的角度探討。
大數據采取的是整體調查。從這個角度來看，與我們的歸納主義3所倡導的主張有一致性。歸納主義認為，搜集盡量多的數據、事實，并從中推導出結論。大數據的研究方式似乎與歸納主義不謀而合，但是如果我們這樣思考，就會將大數據的研究方式推到了狹隘的空間。
大數據帶來的研究方式，我們從哲學的角度出發(fā)進行思考，對于今天互聯(lián)網高速發(fā)展的時代有著很重要的意義。我們可以從既存的哲學研究方式中去思考它，更可以從它出發(fā)去創(chuàng)新新的思維模式。因為大數據不再是以往單純的直線思維，它帶來了多重立體的思考。這樣的時代意義確實需要我們探討。
參考文獻：
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[3]劉鳳娟：《大數據的教育應用研究綜述》，《現代教育技術》，2014年08.
注釋：
1.蘇格拉底諷刺法：蘇格拉底對待自恃有知卻無知的人，從他們的觀點出發(fā)，不斷發(fā)問，最終將他們引入自相矛盾的境地。
【關鍵詞】中小企業(yè)融資 大數據 貸款決策
一、信息不對稱是中小企業(yè)融資難的主要原因
造成中小企業(yè)融資難的問題有各方面的原因，主要有以下幾個：一是融資缺口的存在，即由于我國利率的市場化程度不高，實際借貸利率遠高于銀行法定利率，導致了信貸市場上供需嚴重失衡的問題。二是股票、債券等直接融資方式的成本和進入門檻過高，大多數中小企業(yè)無資格在直接融資市場獲取資金支持。三是中小企業(yè)自身存在的問題導致自身難以獲得銀行資金支持，例如銀行等金融機構對那些經營模式粗放、財務制度不健全的中小企業(yè)不得不采取更加嚴格的審核措施來防范貸款違約風險。歸根結底，這些問題出現的根本原因在于銀企之間信息不對稱，從而導致了逆向選擇和道德風險現象的出現。雖然銀行貸款作為中小企業(yè)外源融資的首選途徑，但由于中小企業(yè)與銀行的往來較少，缺乏企業(yè)與企業(yè)主個人的信用狀況詳細數據，同時由于中小企業(yè)的業(yè)務較為單一，因此大多數企業(yè)沒有意識到健全自身財務制度的重要性，也就導致了企業(yè)自身財務信息、資金使用情況、融資狀況等相關信息的不透明，導致銀行無法對其進行科學、準確的資信調查，從而難以審核和確定是否給予中小企業(yè)信貸支持，因此中小企業(yè)難以獲得銀行的貸款支持，從而形成了中小企業(yè)融資難的局面。
二、大數據時代下的信息處理流程
在互聯(lián)網時代，伴隨著云計算的異軍突起，全球數據量呈現出爆發(fā)式的增長態(tài)勢。隨著大量數據的涌現，數據的復雜性也逐漸顯現出來，由此產生的數據類型和應用處理方法相較傳統(tǒng)方式也發(fā)生了巨大的轉變，與傳統(tǒng)的單純數據采集不同，大數據時代下的數據處理流程可劃分為：數據采集、數據處理與集成、數據分析、數據解釋4個階段。
以銀行處理貸款業(yè)務為例，整個大數據處理流程如圖1所示，即經各種數據源（如傳感器、射頻識別等）獲取的貸款企業(yè)的經營、財務數據，因為其數據結構不同（包括非結構數據、半結構數據、結構數據），將收集到的企業(yè)數據經過適當的處理、清洗去噪以及進一步集成存儲等技術處理，將其轉變?yōu)榻y(tǒng)一標準的數據格式方便以后進行進一步的處理;然后再通過數據挖掘、智能算法、云計算等數據分析方法將這些數據進行處理分析，并最終將分析的結果通過“數據可視化”技術展現給客戶，即是整個大數據處理的流程。
三、大數據時代下緩解融資困境的優(yōu)勢
在大數據時代下，商業(yè)銀行可以做到對每個貸款客戶的業(yè)務相關信息的數據采集，貸款者的商業(yè)投資和購買行為產生的數據信息都被記錄到數據庫中，通過數據挖掘技術的處理，可以產生極為有用的用戶信息，從而避免潛在的逆向選擇與道德風險。其次，在大數據時代，商業(yè)銀行通過全自動化系統(tǒng)完成對融資客戶相關信息的采集和處理，同時通過系統(tǒng)自動收集客戶的供、產、銷信息，可以準確、真實地了解客戶的實際經營情況，而且由于已將人工干預降低到最低程度，業(yè)務處理效率也大幅提高，成本大幅降低，更有利于商業(yè)銀行審核中心企業(yè)的貸款資質，同時也有利于增強貸款質量、控制貸款風險、提高貸款效率。而且隨著傳統(tǒng)信息結構的改變，大數據時代下銀行的風險控制理念也隨之改變。在過去避險理念的傳統(tǒng)思想下，金融機構通過高利率或要求提供等值抵押品來避免貸款風險，而在大數據時代，變?yōu)榱送ㄟ^持續(xù)性監(jiān)管（例如企業(yè)能否持續(xù)穩(wěn)健經營、應收賬款回收能力）來規(guī)避風險損失。而且這種持續(xù)性監(jiān)管的方式進一步簡化了業(yè)務流程，提升了信貸效率，符合中小企業(yè)“短、急、頻”的貸款特點。
四、大數據時代下中小企業(yè)緩解融資困境的措施
（一）制度相關的政策，支持產業(yè)發(fā)展
我國應減少目前對科技活動和產業(yè)升級活動的直接干預，避免單純采用行政手段來促進產業(yè)升級，而應出臺相應的產業(yè)刺激政策，制定大數據產業(yè)發(fā)展總體戰(zhàn)略規(guī)劃;協(xié)調、管理和促進各個產業(yè)政策執(zhí)行主體之間的合作和交流，充分利用政府的職能與政策的作用鼓勵技術創(chuàng)新活動、營造技術創(chuàng)新的激勵機制，從而為大數據行業(yè)的健康發(fā)展營造良好的基礎設施和制度環(huán)境。
（二）制定相應的法律規(guī)范，加強數據應用范圍的監(jiān)督
法律必須明確規(guī)定金融機構和相關機構對客戶信息的收集、存儲、傳播、處理和利用的規(guī)則，包括相關的實體規(guī)則和程序規(guī)則，以規(guī)范客戶信息的利用和流通。具體包括哪些部門和個人有權查看客戶信息、如何設立充分的安全保障機制以避免信息泄露等。
（三）建立實時數據對接平臺
金融機構在傳統(tǒng)融資時代下，只是通過貸款專員對申請貸款的中小企業(yè)進行了資信情況的審查，得到的大都是二手材料或時效性較差的財務資料，并沒能實現與中小企業(yè)的實時對接，因此為了較少銀行的貸款風險，加大中小企業(yè)的貸款成功率，有必要建立金融機構與中小企業(yè)的實時數據對接平臺，及時了解貸款企業(yè)的信息流、資金流，獲取中小企業(yè)的實際資信狀況，從而做出貸款決策。同時，在做出貸款決策之后，可以通過實時數據對接平臺了解中小企業(yè)的銀行貸款使用方向以及是否有違約傾向，減少道德風險帶來的借貸風險。
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(fā)展的重大戰(zhàn)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.
關鍵詞：大數據 金融機構 競爭研究
一、大數據時代的特點及優(yōu)勢
在過去的若干年中，互聯(lián)網的飛速發(fā)展直接導致了數據的爆炸式增長，在一定的程度上決定了未來企業(yè)在互聯(lián)網發(fā)展的方向，大數據時代的來臨，給商業(yè)、經濟和其他方面都帶來了極大地影響，越來越多的決策將會更加科學的根據大數據的分析來進行決定，這也能保證企業(yè)的決策和發(fā)展更加的科學化和準確化。大數據的優(yōu)勢體現在降低成本、數據多樣性、大容量和高效率。首先從成本來看，大數據的應用確實能夠大幅度的降低企業(yè)成本，交易雙方可以避免很多中介的介入進行直接溝通和交易，再加上大數據時代帶來的支付的便捷性，極大的降低了信息處理的經濟成本，二者互相影響、互相促進，幫助企業(yè)實現了成本的大規(guī)模下降。從信息角度來考慮，大數據的應用為企業(yè)提供了海量的客戶信息，雙方可以更加便捷地完成詳實的信息共享，大大提高了交易的速度和質量。此外，由于信用評定機制的快速發(fā)展和廣泛應用，交易雙方的信息和信用狀況將會更加的公開化，在提高了交易效率的同時也很大程度的降低了違約概率。
二、大數據時代的到來對于金融機構的影響
（一）大數據能夠提高金融機構的運行效率
大數據的時代下，互聯(lián)網已經從傳統(tǒng)的媒體行業(yè)開始逐步“占領”金融、教育、建筑、旅游等各行各業(yè)，在傳統(tǒng)行業(yè)中建立起來新穎的商業(yè)模式，提高了行業(yè)效率。大數據的應用對于金融行業(yè)的影響具體如下。經過多年的發(fā)展，我國的大型銀行和保險證券公司的數據量已經達到了100T的級別，如此龐大的數據庫不僅見證了行業(yè)的發(fā)展，也給行業(yè)的信息處理能力提出了更高的要求，大數據的應用可以使金融機構的中介功能進一步發(fā)展，具體體現為虛擬化和電子交易的特點。大數據促進了金融機構創(chuàng)新產品的速度和效率，金融機構可以通過應用大數據對客戶進行分類、分級別，根據不同階層的客戶提供相應的產品，使企業(yè)能夠更靈活的把握市場變化，提高交易成功率，提高金融機構的盈利能力。
（二）大數據能夠提高金融機構的結構效率
大數據和互聯(lián)網的應用打破了傳統(tǒng)的物理交易壁壘，通過虛擬化的信息流和數據流對大量的資源進行準確的分配，促進傳統(tǒng)的物理生產關系發(fā)生改革，提高金融機構的結構效率，這對于傳統(tǒng)行業(yè)的改革升級和未來發(fā)展具有十分重要的意義。目前我國的金融行業(yè)有兩種傳統(tǒng)的融資手段，一是通過銀行信貸的融資方式;二是通過證券、股票、債權上市等直接融資方式。這兩種傳統(tǒng)的融資方式在多年間為我國的經濟發(fā)展和資源分配做出了極大地貢獻，但是這兩種傳統(tǒng)的融資方式也存在很大的交易成本。大數據等新興的信息技術的應用在普及以后，從信息產生、傳遞等多個方面打破了信息不對稱的傳統(tǒng)弊病，降低了信息傳遞和加工成本，給金融模式提供了更加自由的雙向互動社交化的可能性。
三、大數據時代下金融機構競爭策略分析
（一）加強歷史數據的積累
大數據的本質是大量的高品質的標準化數據，國內金融產業(yè)傳統(tǒng)的數據來源主要有兩種：金融產業(yè)自身運營的數據積累和外部購進的數據。到目前為止，金融機構的自身數據積累依然是數據積累的主要方式，其原因有二：首先，金融機構自身積累的數據具有更高的真實性，在交易中產生的數據全部是由真實具體客戶的實際交易行為產生的，也擁有相應的資金交易記錄支持;其次，金融機構自身積累的數據庫擁有更強的適應性，大數據的特點是在巨量的數據中找出相應的信息，而本身積累數據的密度比大數據更高，從數據成本方面來考慮，自身積累數據的挖掘成本顯然也更低。
（二）提高產品開發(fā)能力
在大數據時代的背景下，金融機構想要做好革新，需要考慮兩點內容：一是從傳統(tǒng)的業(yè)務思想出發(fā)，將互聯(lián)網和金融產業(yè)的合作突破傳統(tǒng)的外延增長層次，二是要注意在著重發(fā)展技術的同時不要脫離實際。因此，金融機構需要認清大數據作為工具的特點，把握好大數據時代的發(fā)展方向，保持強勁的產品開發(fā)創(chuàng)新能力，時刻觀察市場的細節(jié)變化并相應地根據市場研發(fā)新產品。
（三）做好充足的資本金準備
在大數據時代，金融產業(yè)的信用業(yè)務必將迎來高速的發(fā)展，在目前國內金融機構未來發(fā)展的重要方向之一是資產管理業(yè)務，而資產管理業(yè)務的關鍵就在于信用業(yè)務，兩者不謀而合。資本金的監(jiān)管是金融機構發(fā)展過程中的重中之重，資本金的釋放能力基本決定了金融機構的營業(yè)規(guī)模。此外，大數據的后臺建設也是一項浩大的工程，需要金融機構投入巨大的成本，并且數據后臺的投入和實現系統(tǒng)效應之間存在很長的時間間隔，這同樣對金融機構的資本金存量提出了很高的要求。因此，擁有更強資本金實力的大金融機構無論是在產品開發(fā)能力還是后臺處理水平方面都占有很大的優(yōu)勢，而對于產品開發(fā)能力較弱，資本金較少的小金融機構來講，就更需要把握市場，進行有效的轉型。
參考文獻：
關鍵詞：大數據時代；大學生；就業(yè)指導
中圖分類號：G647.38 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）05-0219-01
目前，我國大學生就業(yè)現狀不容樂觀，大學畢業(yè)生就業(yè)率低下，就業(yè)率已經成為學生選擇學校和專業(yè)的重要因素。為了能考高分并上理想的大學及專業(yè)，學生仍然陷于書山題海之中，嚴重限制了素質教育的開展，甚至影響到學生接受高等教育的積極性。造成大學生就業(yè)率低的原因是多方面的，其中，社會大環(huán)境是造成大學生就業(yè)困境的客觀原因，而人們陳舊的思想觀念是導致就業(yè)難問題的主觀原因。大數據時代的到來，為大學生就業(yè)難提供了多方面信息，為大學生就業(yè)指明了方向。
1 大稻荻ㄒ
大數據這個詞雖被廣泛提及和討論，但目前還沒有統(tǒng)一、準確的定義。我國著名學者涂子沛在其著作《大數據》中指出：“大數據之大，并不僅僅在于其容量大，更大意義在于通過對這些數據的交換、整合和分析，可以發(fā)現新的知識，創(chuàng)造新的價值，帶來‘大知識’‘大科技’‘大利潤’和‘大發(fā)展’。”綜上所述，大數據能通過先進的計算機技術，對大量的、復雜的數據進行分析和挖掘，歸納出更多有價值的信息，從而指導實踐、服務實踐。
2 大學生就業(yè)指導工作現狀分析
我國實行改革開放政策并成功加入WTO以后，國家經濟穩(wěn)步增長，但市場依然處于轉型期，勞動密集型產業(yè)眾多，高新企業(yè)、知識型企業(yè)相對缺乏。經濟的高速發(fā)展并沒有給大學生帶來更多的理想崗位，卻對大學生的綜合素質及專業(yè)技能提出了更高的要求。隨著高校畢業(yè)生人數的迅猛增長，就業(yè)競爭越來越激烈，對畢業(yè)生綜合素質及專業(yè)知識要求普遍偏高，在招聘大學畢業(yè)生時常常難以獲得滿意的結果，“高不成、低不就”成了大學畢業(yè)生在就業(yè)問題上的普遍現象。
3 大學生就業(yè)指導工作面臨的機遇和挑戰(zhàn)
3.1 大數據時代就業(yè)途徑
在大數據時代，通過數據技術的分析、運用并得到有價值的信息，從而引發(fā)各行業(yè)的變革已有很多實例，為很多行業(yè)的發(fā)展帶來了指引和挑戰(zhàn)。在高校教育中，數據及數據分析的價值也越來越受到人們的重視。種類繁多的數據，既提供了大量的信息，又加大了選擇的難度網絡招聘以其快捷和信息量大的特點創(chuàng)造了人才市場新的運作模式，正在成為大學生擇業(yè)的新途徑。大數據時代下，信息資源的共享與融合為求職者帶來了方便，但同時，海量信息資源的獲取和甄選又為求職者帶來了困擾。
3.2 大數據時代就業(yè)競爭力
對大數據的分析，既體現出了社會對大學生的要求，又帶來了教育改革的問題。通過對大數據的分析，能夠更直觀地看出社會對大學生的素質要求，即以大學生的專業(yè)學習和專業(yè)實踐能力為基礎的就業(yè)競爭“硬實”和大學生的思想道德素質、職業(yè)道德操守、團隊精神、人際交往能力、獨立創(chuàng)新意識等就業(yè)競爭中所謂的“軟實力”。這些對就業(yè)競爭“硬實力”、“軟實力”的要求都影響著大學教育，而這些轉變需要通過教育改革來實現。
3.3 大數據時代給大學生就業(yè)指導工作帶來的啟示
（1）通過完善就業(yè)指導課程促進教學改革。高校應積極開展就業(yè)指導課程的改革，從教學環(huán)節(jié)就把學校人才培養(yǎng)與市場需求結合起來。在就業(yè)指導課程設置上，通過對大數據的分析，幫助學生了解企業(yè)需要什么樣的人才、自己所學知識能應用于哪些行業(yè)，并體現到對學生的日常教學中，促使教學改革不斷向就業(yè)傾斜，為學生增強就業(yè)競爭力打下基礎。
（2）幫助大學生確立正確的擇業(yè)觀。在大數據時代迅速發(fā)展，就業(yè)競爭日益嚴峻的形勢下，大學畢業(yè)生必須積極轉變就業(yè)觀念，解放思想，樹立正確的擇業(yè)觀，加強并完善畢業(yè)生就業(yè)服務信息網站建設。就業(yè)服務信息網站不能僅局限于就業(yè)政策、傳遞就業(yè)信息、進行網上招聘和辦理就業(yè)相關手續(xù)，而要在社會職業(yè)狀況、就業(yè)環(huán)境預測、成功就業(yè)案例分析和網上咨詢輔導等方面提供深層次的服務。同時結合就業(yè)指導課程幫助學生了解就業(yè)環(huán)境，樹立正確的擇業(yè)觀，從而使學生能夠正確地認清自我、評價自我，根據市場需求調整自我完善自我，不斷增強市場競爭力。
（3）實現大學生就業(yè)指導精準的個性化服務。隨著大數據時代的到來，培養(yǎng)學生科學地分類、整理以及應用網絡就業(yè)信息的能力，有利于加強大學生對就業(yè)信息的判斷和選擇。
總之，大數據時代為解決大學生就業(yè)難問題中充分發(fā)揮就業(yè)指導的引導作用，通過大學生就業(yè)指導工作促進教學改革，幫助大學生樹立正確的擇業(yè)觀，鼓勵大學生創(chuàng)業(yè)和實現大學生就業(yè)指導的個性化服務。
參考文獻
[1]楊陽.淺談未來大數據時代的大學生思想政治教育才智.2013.
【關鍵詞】大數據 會計信息化 發(fā)展趨勢
從步入21世紀開始，包括互聯(lián)網在內的諸多領域都得到了飛速發(fā)展，多樣化、復雜化的信息數據充斥著人們的生活與工作，對各行業(yè)的發(fā)展具有著重要影響，這意味著人們已經進入了大數據時代。越來越多的國家開始進行大數據的發(fā)展與應用研究，希望能夠深入了解大數據以及其對產業(yè)發(fā)展的影響，我國對大數據表現出了足夠的重視，頒布了相關文件對大數據的發(fā)展進行了科學規(guī)劃與設計，希望起到對大數據發(fā)展的促進作用。
一、大數據概述
從進入21世紀，大數據時代就已經來臨，但目前對大數據的研究仍然較少且缺少一定的深度與廣度。關于大數據的定義，該領域還沒有形成一個統(tǒng)一的定義，許多研究學家給出了不同的結論，John Rauser認為大數據可以概述為超過了一臺計算機運算能力的數據；美國公司麥肯錫認為大數據可以定義為在一定時間內不能用傳統(tǒng)信息處理軟件進行數據的捕獲、處理的數據集合。而從廣義上對大數據進行定義則認為大數據不僅包括數據的形式與規(guī)模，還包含對大數據的處理技術。大數據具有的特點可以概括為多樣性、高速性、易變性、大量性以及真實性，雖然大數據存在一定的不足，但其在準確性上仍然存在一定的不足。
二、會計信息化發(fā)展現狀
隨著現代計算機技術的飛速發(fā)展，許多行業(yè)開始將這一互聯(lián)網工具應用到企業(yè)經營與管理中，會計信息化就是在這一發(fā)展背景下會計行業(yè)與互聯(lián)網技術的有機融合。在“十二五”期間，國家對會計行業(yè)的改革與發(fā)展提出了更高要求，將會計信息化作為了該領域發(fā)展的重要方向。我國會計信息化的發(fā)展萌芽于上世紀80年代，經過近些年的發(fā)展，已經獲得了較多進步，但整體而言會計信息系統(tǒng)并沒能得到深度改革與創(chuàng)新，仍然沿用傳統(tǒng)的會計信息化模式，因此在市場實踐中逐漸暴露出了許多問題，主要包括：會計信息不對稱、會計信息失真、信息披露不完全、會計信息單一以及會計信息缺乏時效性。這些不足已經影響了企業(yè)會計信息系統(tǒng)的健康發(fā)展，同時也無法滿足市場對于會計信息的要求，而隨著大數據時代的來臨，會計信息化系統(tǒng)將獲得更多創(chuàng)新、快速發(fā)展。
三、大數據對會計信息化的影響
（1）對會計職能的影響。傳統(tǒng)會計在市場中承擔著對會計信息的核算與監(jiān)督職能，但隨著大數據時代的來臨，會計職能開始向數據分析與信息掌控發(fā)展。企業(yè)會計信息化發(fā)展要求會計人員必須能夠對會計數據進行有效掌控，同時還要對數據進行科學、全面的分析，從而提高會計信息對企業(yè)經營決策的指導性。
（2）對會計流程的影響。傳統(tǒng)會計主要進行信息的記錄，但大數據時代會計信息化則需要進行報告、分析、決策等多種工作，這就要求會計信息化流程必須做出相應改革。摒棄傳統(tǒng)的會計流程模式，采用最新的系統(tǒng)ERP模式，從而極大的提高會計信息化系統(tǒng)的運算效率，使會計流程更加有序、高效。
（3）對會計分期的影響。會計分期的目的在于向相關部門更加有效的提供其所需的會計信息，而大數據時代的會計信息化讓這一工作存在的必要性出現了分歧。由于會計信息化的創(chuàng)新發(fā)展使其能夠儲存更大的信息量，且能夠做到會計信息的“隨用隨取”，有效提高了會計信息的操作效率，實際上已經極大的降低會計分期存在的必要性。
（4）對會計主體的影響。傳統(tǒng)的會計信息工作更多的是依賴于員工操作，而在大數據時代下的會計信息化系統(tǒng)則需要會計人員擁有較高的網絡、云計算等互聯(lián)網技術，同時也要具備先進的專業(yè)知識，能夠較好的適應現代會計信息化的發(fā)展，因此大數據會計信息化的發(fā)展對員工有著較高要求，而習慣了傳統(tǒng)會計信息處理方式的老員工相對于現代年輕人則面臨著更大挑戰(zhàn)。
四、大數據背景下會計發(fā)展的新趨勢
（1）資源共享平臺拓展。在會計信息化發(fā)展過程中，建設資源共享平臺是其中的重要環(huán)節(jié)，而這也將成為大數據背景下會計發(fā)展的重要趨勢。資源共享平臺能夠為企業(yè)進行經營活動的決策提供信息支持，因此在會計信息系統(tǒng)中具有重要地位，而隨著大數據時代的來臨，為了避免出現信息孤島現象，必須對企業(yè)的資源共享平臺進行合理擴展，從而提高企業(yè)內部之間的信息交流與共享；同時現代社會信息化的發(fā)展現狀也決定了資源共享平臺的進一步擴展，通過這一平臺的擴展，能夠有效提高企業(yè)資源的整合效率，為會計使用者的資源查找、搜集等工作提供較大的便捷。在未來大數據背景下，會計信息化的發(fā)展必將走向拓展資源共享平臺的道路。
（2）會計信息化成本降低。在會計信息化發(fā)展的過程中，其建設成本主要產生于兩個方面：一是對會計信息化過程中基礎設備與基礎資源的購置費用，如計算機硬件與軟件等；二是會計的咨詢與規(guī)劃費用，同時設備的更新與維護也將產生一定的成本支出，會計信息化的發(fā)展需要充足的資金支持，因此傳統(tǒng)會計信息化必將產生極大的運營成本，對于企業(yè)而言是較大的經濟負擔。而在大數據背景下的會計發(fā)展將迎來成本降低的新趨勢，其原因在于大數據下的會計信息化具有較高的資源利用率以及運行效率，不僅能夠顯著降低運營成本還能夠有效降低時間成本，因此將給企業(yè)會計信息化建設帶來成本降低的發(fā)展趨勢。
（3）云計算技術的廣泛應用。在大數據影響下，今后的會計信息化必將廣泛應用云計算來提升企業(yè)對會計信息的處理能力。企業(yè)會計信息化系統(tǒng)將在云會計服務平臺上進行信息的儲存與處理，這一應用不僅能夠極大的提高信息處理效率，同時還能夠減輕會計人員的額工作負擔，云計算技術的運用能夠使會計人員的工作突破時間與空間的限制。其次云計算技術利用云端進行數據處理的特點，能夠有效提高企業(yè)會計信息化工作的程序化與多樣性，使會計信息化的發(fā)展更加高效。
五、結論
會計信息化是會計領域發(fā)展的重要內容，在大數據背景下，會計信息化發(fā)展具有了新的發(fā)展趨勢。通過深入研究大數據對會計職能、會計流程、會計分期以及會計主體產生的影響，分析了未來在大數據時代中，會計信息化的資源共享平臺拓展、成本降低、云計算技術廣泛應用的發(fā)展新趨勢，從而給企業(yè)會計信息化的發(fā)展提供一些參考意見。
1.“大數據”的名稱來自于未來學家托夫勒所著的《第三次浪潮》
盡管“大數據”這個詞直到最近才受到人們的高度關注，但早在1980年，著名未來學家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就熱情地將“大數據”稱頌為“第三次浪潮的華彩樂章”。《自然》雜志在2008年9月推出了名為“大數據”的封面專欄。從2009年開始“大數據”才成為互聯(lián)網技術行業(yè)中的熱門詞匯。
2.最早應用“大數據”的是麥肯錫公司（McKinsey）
對“大數據”進行收集和分析的設想，來自于世界著名的管理咨詢公司麥肯錫公司。麥肯錫公司看到了各種網絡平臺記錄的個人海量信息具備潛在的商業(yè)價值，于是投入大量人力物力進行調研，在2011年6月了關于“大數據”的報告，該報告對“大數據”的影響、關鍵技術和應用領域等都進行了詳盡的分析。麥肯錫的報告得到了金融界的高度重視，而后逐漸受到了各行各業(yè)關注。
3.“大數據”的特點由維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶在《“大數據”時代》中提出
維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中提出：“大數據”的4V特點：Volume（數據量大）、Velocity（輸入和處理速度快）、Variety（數據多樣性）、Value（價值密度低）。這些特點基本上得到了大家的認可，凡提到“大數據”特點的文章，基本上采用了這4個特點。
4.在云計算出現之后“大數據”才凸顯其真正價值
自從有了云計算服務器，“大數據”才有了可以運行的軌道，才可以實現其真正的價值。有人就形象地將各種“大數據”的應用比作一輛輛“汽車”，支撐起這些“汽車”運行的“高速公路”就是云計算。最著名的實例就是Google搜索引擎。面對海量Web數據，Google于2006年首先提出云計算的概念。支撐Google內部各種“大數據”應用的，正是Google公司自行研發(fā)的云計算服務器。
眾說紛紜的表達
《大數據時代》的作者維克托·邁爾·舍恩伯格解釋：了解什么是“大數據”的定義非常關鍵。首先要明確的是，“大數據”并不是很大或者很多數據。根據維克托在書中的描述，“大數據”并不是一部分數據樣本，而是關于某個現象的所有數據。第二點，由于掌握了關于某個現象的所有數據，那么在統(tǒng)計時就能接受更多不準確的信息。第三，“大數據”的分析著重在了解“什么”而不是“為什么”。比如人們可以通過各種相關數據來了解未來將會發(fā)生什么，而不是這些事情發(fā)生的原因。要探尋原因會更難，很多時候，知道會發(fā)生什么已經足夠了。以上這些就是“大數據”的核心，有足夠多的數據，允許數據中存在不準確的信息和不去探尋事件發(fā)生的原因而是探尋會發(fā)生什么事件。
維基百科對“大數據”的解讀是：“大數據”（Big dafa），或稱巨量數據、海量數據、大資料，指的是所涉及的數據量規(guī)模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理、并整理成為人類所能解讀的信息。
百度百科對“大數據”的定義為：“大數據”（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經營決策更積極目的的資訊。
傳媒專家劉建明教授認為：“大數據”同信息是不可分離的，是指信息浩大數量的統(tǒng)計與技術運作。作為人類認矢口社會方法的一次飛躍，“大數據”技術將給企業(yè)運營、政府管理和媒體傳播的科學化創(chuàng)造有效機制。
“大數據”的基本判斷標準
