关于大数的信息篇1
【关键词】大数据信息系统关键技术
近年来，信息技术发展迅速，对以移动互联网技术和云计算机技术为主的现代数字信息系统的发展起到重要的推动作用，并使得信息获取量及途径呈现几何增长态势，同时降低了数据获取与存储的成本，极大提高了数据处理的有效性，为社会各行各业发展奠定了坚实的技术基础。基于此，如何实现从复杂的数据中提炼有效信息，进而推动相关产业发展成为社会关注的重点，相关部门必须采取有效措施，保证当前信息系统的高校运行。
1大数据技术概述
1.1数据采集
在数据采集中，一般运用多个数据库，以此接收来自客户端或者传感器等途径的数据，在具体采集中会面临并发量较高的挑战，为了便于后续分析工作的有效开展，在采集中需要将数据导入分布式存储集或者数据库中，并在导入过程中进行相应的预处理。比如在互联网企业中，多数企业均创建了诸如包含Ⅱadoop的cloudera的系统日志数据采集工具，采取分布式结构，以此满足高并发量的日志数据采集需求，并实现有效的数据传输。
1.2数据存储
在数据存取方面，互联网企业多采用postgreSQL，其在设计中主要满足oLtp交易型需求，进而具备人机会话功能。也有很多企业使用传统的关系型数据库，其中以oracle较为常见，在频繁的数据修改、增加和删除操作中具有明显优势，但是在数据统计分析查询方面效率较低。针对这一问题，很多公司选择teradata，主要利用mpp架构，在销售过程中以软硬一体机的形式呈现给客户。
1.3基础架构
在对大数据技术运用中，很多企业指出在归档和备份过程中数据冗余度高达92%，必须采取有效措施高效删除存储系统中的重复数据，其中分布式重复数据删除系统发挥了重要的作用，其主要由元数据服务器、客户端和数据服务器组成，元数据服务器主要实现元数据的维护和储存，而客户端则在提供文件操作接口的同时，实现数据的预处理，数据服务器主要启动去重引擎，并对有效数据进行储存和管理。
1.4数据挖掘
数据挖掘必须以现有数据为基础，通过各类算法进行计算，进而起到预测效果，以此达到客户高级别的数据分析要求。在大数据分析理论中，数据挖掘算法处于核心地位，但是由于挖掘算法复杂性较为明显，且计算过程中涉及巨大的计算量，导致数据挖掘技术面临研究挑战，在具体应用中必须保证不同的算法对特定的数据类型及格式，进而达到深入计算的效果。
1.5结果呈现
在大数据技术应用中，注重处理结果的直观化和可视化，通过数据的分析与处理，能够清楚地了解海量数据的维度和指标，进而按照具体标准呈现复杂数据隐藏的关系。并且随着技术的创新与发展，在数据输出过程中出现了多屏联动、主从屏和自动翻屏等功能，保证了输出的清晰度，并在输出中支持触控交互操作，帮助客户更好地了解数据的走势与规律。
2基于大数据的信息系统关键技术探讨
2.1分布式文件管理
在大数据技术应用中，数据的存储和管理发挥着基础性作用，现阶段基于大数据信息系统而设计研发的分布式文件管理技术具有明显的实用性，广泛应用于各大互联网企业之中，以Google创设的GFS管理技术为例，其具有成本低廉的优势，已成为使用量较大的服务器，为客户建立了高效的文件管理系统，并且具备较高的拓展性能。在这一系统中，很多数据存储于不同的服务器之中，呈现分块式的状态，客户可利用追加更新和关联连接的方式开展数据管理工作。
2.2分布式数据处理
在大数据信息系统中，实现了对各类数据的封装操作，基于此用户可享受随时、随需且标准化的检索与分析服务。例如在分布式数据处理系统中，主要采用流处理技术和批处理技术，其中前者将大数据视作不间断的流，对进入系统的数据流进行实时处理，并及时返回结果，进而提升了数据处理的及时性；而后者的核心则在于划分数据的方式、分配数据的方式和处理数据的技术，该技术先存储需要处理的数据，再根据特定的分割方法，将数据分割为多个数据块，接下来将各个数据块分给不同的处理器进行并行处理，进而降低了数据的关联关系，使得数据具有极高的集群性和可调度性。
2.3分布式数据库
通常情况下，传统数据库以关系型为主，考虑到大数据具有体量巨大，种类繁多的特点，传统类型的数据库在数据处理时存在诸多弊端，并且大数据还具有价值密度低的特质，对数据库本身提出了更高要求。因此在大数据处理中，必须建立新型的数据库模式，其中分布式数据库系统具有明显的优势，该系统模型简便，在数据管理中将数据视作字符串，并且在字符串解释过程中采取间接手段，从而保证了数据的半结构化特征，简化了整个数据库的运行程序，提高了数据处理效率。
3结束语
综上所述，大数据技术具有巨大的潜在价值，合理有效地开展大数据分析与处理工作，能够帮助客户了解数据背后的隐藏信息，进而制定精准且可行的决策，推动社会各领域的信息化发展。
参考文献
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关于大数的信息篇2
[关键词]“大数据”时代；计算机；信息处理技术
中图分类号：tp311.13文献标识码：a文章编号：1009-914X（2016）30-0344-01
1“大数据”时代下计算机信息处理技术
1.1信息获取与信息加工
在信息处理中，信息获取是最关键的内容。只有将信息收集在一起，相关工作人员才能整理、存储与传播信息。为获取信息，就需要监控数据源并完成信息采集，在信息采集完成以后，还要将其存储到数据库中，以便服务于信息系统。信息加工则是利用信息处理系统完成已获信息的整理与加工，主要是为了方便人们检索。目前，我国对于获取信息的加工技术已经趋向成熟，数据高效索引技术、数据挖掘技术等都是十分重要的技术，都能够影响到数据获取与加工。
1.2信息存储技术
所谓的信息存储技术就是利用互联网技术与储存媒介完成加工后信息的存储，同时为其构建数据库而使用的信息处理技术。在利用此项技术时，一定要正视数据库建设工作，不断扩大数据库直接调用能力，提供数据利用率。由于受到“大数据”时代影响，信息数据也逐渐呈现信息含量大、数据更新速度快的特征。正确运用计算机信息存储技术不仅可以改变信息存储复杂化的特点，还能增强信息存储效率，进而节约大量的人力、物力与财力。现阶段，在计算机信息技术处理中，最常用的技术就是分布式数据存储技术，并使数据信息带有明显的存储快速等特点，使其逐渐成为应用最广泛的存储技术。
1.3信息安全技术
在“大数据”时代的影响下，信息系y相互间的联系在不断增强，要实现信息数据安全控制，就要避免仅控制单个信息系统，而是应做到全面控制，并将所有具有关联性的信息系统联系在一起，真正做到促进计算机网络技术发展。在信息安全技术研究中也需要从以下几方面入手：首先，重视信息技术安全体系建设工作，加大相关技术人才的培养。其次，做好相关安全技术的研发工作，正确认识现有安全技术已经无法满足“大数据”时代信息发展要求的现状。因此，一定要在科学技术的引导下研究出符合现代社会要求的安全技术。最后，加强重点信息的监测，“大数据”时代到来以后，存储信息逐渐增多，由于信息量过于庞大也容易给不法之人留下可乘之机，盗取重要信息，所以应做好重点信息监测工作，确保信息安全。
1.4信息传输技术
“大数据”时代出现在人们生活中以后，信息传输也逐渐频繁，人们可以将自己所制作的作品上传到网络中与他人共同分享，这就离不开信息传输技术的应用。同时，计算机用户也可以通过关键词搜索自己想要的信息，并利用该信息，整个过程就是信息价值的体现。因此，在信息传输技术上应做到高效上传与下载，节约用户利用信息的时间。
2“大数据”时代下计算机信息处理技术所面临的机遇与挑战
2.1机遇
首先，数据挖掘的出现。所谓的数据挖掘就是分析各个数据，找寻其中的规律。数据挖掘主要构成阶段有三种，分别为数据准备、规律寻找以及规律展示。数据挖掘的出现可以显著提升决策能力，尤其是企业在利用数据挖掘以后可以了解到数据信息中存在的问题，并采取有效措施将这些问题解决。在利用数据挖掘以后，企业领导者就可以准确的分析出数据背后的潜在信息，如消费人群的兴趣爱好等，进而根据实际情况提出应对措施，增强企业在市场中的竞争能力。如通过统计搜索关键词，就可以了解到大众的行为习惯，也可以分析出其心理趋向，企业也可以以此为依据，生产与研发出符合大众需求的产品。其次，为物联网发展提供了指导思想。物联网是当今社会发展趋势，融合了很多高新技术，作为新型产业组成部分，被广泛应用于各个系统领域。“大数据”时代到来以后，从物联网技术所衍生出来的产业也有很多，如养老系统逐渐趋于完善，且带有明显的信息化特征。微信红包、QQ红包等也都是“大数据”影响的结果。这些功能与系统设施的完善都在体现着物联网发展给人们带来的影响。
2.2挑战
第一，对信息安全的要求逐渐提升。“大数据”时代计算机利用率不断增加，很多人都会将重要信息存储到计算机中，不必像以前一样携带大量纸质文件。将信息存储到计算机中既轻巧又方便携带，但由于受到安全因素影响，存储在计算机中的信息也很容易丢失或被窃取。尤其是在浏览网页时，如果不能辨别信息真实性，很容易遭受病毒或黑客攻击，计算机中的信息也容易被非法人员窃取，进而造成不必要的财产损失。为防止此类事件的发生，各个计算机用户也提升了对信息安全要求，国家也出台了相关法律法规保护计算机用户合法权益。但依然需要相关技术人员采取有效措施增强信息安全性。第二，专业人才需求量增多。为更好的适应“大数据”时代，计算机信息处理技术也提升了对专业人才的需求。“大数据”时代对技术要求较高，技术型人才也会成为抢手人员，由于专业人才培养需要时间，这就出现了人才短缺情况。同时，管理型人才也成为社会急需人才。为改变这种情况，就需要政府工作者转变现有思维方式，重视技术人才与管理人才的培养，并加强其思想政治教育。
3“大数据”时代的计算机信息处理技术发展前景
3.1向云计算网络发展
云计算也已经成为现代最关键的技术，将其与计算机网络发展联系在一起更可以优化与提升计算机信息处理能力。计算机网络的发展需要有不断更新的硬件作为支撑。在“大数据”时代影响下，以往的计算机硬件难以胜任数据处理工作，存在的问题也很多。针对这种情况，企事业单位应联系社会实际需求，在构建网络中心的同时，增强计算机网络传输效率，使其更加符合大数据网络方式。以云计算为基础的网络软件，编程性和回应性都在增强，这样就构成了云计算网络。云计算网络的储存能力比传统储存方式强很多，计算机信息处理能力也可以显著提升，且能够消除原有计算机信息处理中速度慢，效率低下的问题，一旦出现问题，就可以将问题迅速反馈给系统。在云计算网络的带动下，计算机信息处理能力也会更为快速，应用范围也将更广。
3.2计算机安全信息技术的发展
“大数据”时代到来以后，各个数据系统都可以通过网络连接在一起，存储在个人终端设备上的信息也可以实现资源共享，如手机与电脑可以实现资源共享。网络本身具有一定的开放性。所有人都可以从网络上下载所需信息，但这也给非法分子留下可乘之机。他们只要分析这些数据，就可以将他人信息窃取过来，使得计算机信息安全性受到威胁。因此，计算机安全信息技术也成为“大数据”时代下计算机信息处理技术发展方向与重点。为提高安全技术，就需要构建完善的系统管理，以此增强数据的安全性。以往的计算机信息处理软件与“大数据”时代安全管理要求不相适应，将其应用到“大数据”安全管理中也发挥不了应有作用。这就需要重视安全软件开发，形成新的安全管理体系。只有这样才能促进计算机安全信息技术发展。
4结语
通过以上研究了解到，“大数据”时代的到来为计算机信息处理技术带来了机遇，但在机遇出现的同时也伴随着挑战，人们对计算机安全信息技术的要求也在逐渐提升。这就需要相关技术人员利用科学知识弥补不足，构建完善的安全体系，提高计算机信息安全性，不断扩大计算机信息处理能力，并将其应用到各个领域中，尤其是大型企业可以通过数据分析了解人们需求，研发新型产品，进而带动国家经济又好又快发展。
关于大数的信息篇3
关键词:大数据;计算机信息处理技术;分析
1大数据背景下的计算机信息处理技术运用中所面临的挑战
1．1在信息安全性方面的要求更高
基于大数据背景下，计算机网络信息技术的运用范围越来越广泛，使得人们对于网络信息使用的安全性提出了更高的要求。人们通过网络环境实现网络购物、网络支付平台等信息技术的有效使用，所以人们在使用的过程中更为关注对于那些平台在使用中的私密性与安全性，如果在使用计算机信息处理技术的时候保护程度存在不足，那么将会使网络信息在处理的过程中严重影响安全性，使得人们的财产受到了一定程度的风险。
1．2在专业人才的需求上越来越高
大数据技术在现代化网络信息技术的推进下，被越来越多的人所关注，促使具备大数据技术的专业性人才，逐渐成为当前社会发展的进程中人们所关注的焦点。因此，基于大数据背景下，使用网络信息处理技术的同时，也不断提高了对专业性工作人员的需求。为了在实际使用的时候保证大数据处理技术的高效性，而相关管理人员也应该积极提升自身网络的安全性，并基于大数据基础下有效的使用计算机信息处理技术，同时结合实际情况来实施相关专业方案的构建，以实现对数据网络信息实施保护的主要目的。
2关于大数据背景下的计算机信息处理技术的主要方式
2．1计算机信息处理技术的分布式存储技术
随着大数据技术的快速进步，使得现代网络信息技术的发展也不断加快，在计算机信息处理技术的使用中，分布式存储方法是最为常见的处理技术，这种方法的使用，使得人们对于大数据大量储存信息资源的需求获得满足，大大改善了原来传统信息存储的过程中，所存在的所有限制性问题。对分布式存储技术进行使用的过程中，需要保持在同一个数据之中对相应的系统结构进行有效应用，通过各个数据在分布与存储中存在的不同，能够明确不同数据系统的逻辑关系，最终使得数据分离与统一的目的得以实现。
2．2计算机信息处理技术中的数据挖掘技术
通过当前阶段对大数据技术的使用情况的分析发现，当前对于大数据信息资源的实际使用过程中，数据挖掘技术应用的有效性是极为重要的，它的使用充分的将当前阶段的人工智能处理技术在实施信息处理中的优势进行了体现。数据挖掘系统技术的使用原理，是基于仿生学基础上的，通过对仿生学的充分利用，并与人类思考的特有方式相结合，来实现对数据实施统一化处理，以保证对人类的行为实施完善的指导。在数据挖掘技术的使用过程中主要包括以下几点:(1)在数据资源选取方面。在对计算机信息处理技术进行运用的时候，需要注意的是能够针对数据实施的预处理工作，并以此来实施数据资源的有效选取;(2)当选取到所需的数据之后，就需要对这些数据实施清理与删除工作，主要去除的对象是那些无效、冗余或者为零的数据信息;(3)基于数据挖掘技术下来对信息数据实施分析，能够保证对数据分析的更加充分;(4)针对数据展开分析与评估。在具体的实施过程中，需要充分的对专门显示系统进行有效使用，讲相关数据在现实系统中进行清洗的展示并实施有效分析。基于人工智能技术下，来对数据实施处理工作，该种类型的计算机处理技术涉及到的内容是多方面的，比如决策树、聚类、神经网络等等。比如，基于大数据背景下所实施的计算机信息处理技术，充分的将数据挖掘技术应用其中，能够将该定义进行不同簇群的有效划分。其中k-means算法在实际使用当中属于一种最常见的形式，这种计算方式主要是通过对制定簇群的具体数量进行有效确定，在簇群之中需要将源数据转换为其中心数据，然后才能够对相关的计算项目进行明确，通过这样的方式使数据信息的收集与处理工作得以实现，同时还需要加强源数据与簇中心的计算，使其能够最大化的提高有效性，然后才能够通过一定的限定数据的范围，来实现对相关数据信息实施有效性的生成与转化。此外，还应针对相应的数据源来实施有效性的分类工作，这样才能够既将需要处理的数据信息作为中心数据，还能够将新平均数值同样作为重点数据，以保证项目结算的有效性获得提高。
关于大数的信息篇4
其中，双公示数据目前共有4张表19万条，省信用信息交换数据共有72张表479万条，人社局15年下半年和16年上半年分2次共交换了7张表1900万条数据，卫生局报送了5个月3.8万献血记录信息，国地税报送了92.9万企业纳税登记变更和注销信息以及4万a级纳税企业信息。各信息提供单位按照国家发改委《关于依托“信用中国”网站试点开展行政许可与行政处罚信用信息公开公示工作的通知》（发改电【2015】481号）的要求向南京市公共信用信息中心持续报送七日双公开数据。南京市公共信用信息中心按照省信用办《关于切实做好2016年各省辖市向省级系统报送社会法人信用信息的通知》（苏信用办〔2016〕32号）的要求向各信息提供单位收集；同时，为了加强基础性工作，还对市级各部门和辖区进行了数据、行为和应用三个清单的征集和汇编。
这些信息客观地反映了企业在生成经营过程中的历史和现状，为各部门联动开展信用相关应用提供了数据基础；为第三方信用机构出具信用u级报告提供了依据；为大量中小微企业和农户申请项目资金提供了便利。
复杂多变的信用数据让平台的推广应用难度颇大
南京市公共信用基础数据库已经建设了4年时间，但是系统维护情况不甚理想。大量的信用相关数据，并没有更新到基础数据库中，在信用信息平台上推广应用难度很大。目前很多信用数据都是脱离信用基础数据库独立存在的。归结起来，主要有以下几个方面问题：
信用数据归集规范复杂多变，让各信用信息提供单位无所适从
国家发改委《关于依托“信用中国”网站试点开展行政许可与行政处罚信用信息公开公示工作的通知》（发改电【2015】481号）制定了自然人和法人，许可和处罚共四张数据表项，要求各信用归集单位按照七日双公示的时效报送公共信用信息，统一了报送数据格式，持续收集到了更多的数据。但是，因为公共信用信息涉及面广，涉及部门多，部门间业务千差万别，所以每年让部门报送新的公共信用信息归集目录是一项繁重而低效的工作。其中，因为标准制定过于简单，各信用信息提供单位报送时存在以下五方面问题：
为了满足报送格式要求，各报送单位把某些字段生搬硬套到简单的表格内，删除了许多自身业务相关的特色数据；
为了满足数据量的考核要求，各报送单位把大量企业基本信息和个人基本信息作为许可信息进行报送；
各报送部门信息化程度不一，报送数据质量问题严重依赖于部门内部重视程度；
公共信用和部门业务关注的侧重点不同，某些规定字段除非对原有业务系统彻底改造才能从源头上解决数据质量问题；
国家和省级数据规范格式本身也在不断的修订中。
信用数据归集方式缺乏有效的管理，收集的可利用和有效数据比例不高
在信用数据归集过程中，一般都规定了四种归集方式，但在实际操作中分别存在以下四方面问题：
基于前置数据库的对接，存在业务数据单方结构变动造成接口失效缺失数据，数据报送一次以后很难主动持续报送，报送单位外包商或者接口变动造成报送过程无人维护等问题；
平台直接上传时，存在由于数据格式出现问题无法上传，时效得不到保证，需要反复培训等问题；
基于数据接口按需读取时，要求报送单位信息化水平比较高，双方开发对接会产生新的工作量，加上数据按需获取落地有政策性的时效规定等诸多原因，存在一些限制；
文件方式报送方面，随意性太强，报送的数据量和数据质量得不到保障，造成无法入库。一方面，整理工作量大，很多问题需要返回业务处室重新处理；另一方面，相当多应付考核的数据，没有实用价值。
公共信用信息归集平台架构本身并不适应实际情况需要
原先的南京市企业公共信用基础数据库部署在政务内网，是一个基于RDBmS的通用数据归集平台产品的定制化工具，存在四个方面的问题：
线性和非线性依赖很强。系统的灵活性差，实现特定需求困难，外包单位基于商业利益故意夸大二次开发难度；
很难通过改造满足快速变化的需求。公共信用体系建设是一项全新的任务，许多制度和规范都在实践中不断的完善。一方面，数据结构和展现形式的变化频繁；另一方面，信息间的关联关系也随着应用展开变得越来越复杂；
底层实现缺乏隐私保护，数据版本管理等重要功能，可用性和可靠性差；
前端和交换部分数据字典和数据校验功能薄弱。
三大措施完善公共信用信息归集平台
线上对信用目录和清单动态管理
目前信用数据归集目录清单归集方式为一年一报，汇集归档打印成册，工作量大，可靠性和可用性不高。数据目录，需要重视目录结构的本身。各层级每个阶段的信用信息目录，作为目录清单的一个版本，需要有效保存，并且通过版本树管理起来。鼓励各报送单位业务部门自行在不同版本数据项间寻找对应关系并提供给信用信息中心。
数据目录和数据项设计需要统筹考虑到具体实施难度和信息内容的准确性与规范性。规定过细，符合要求的数据太少，操作过于复杂，对归集人员培训难度大；规定过粗，符合要求的数据量又太低。
通过线上目录清单动态管理，可以解决目前国家和江苏省信用数据归集规范不断变化的需求，并且把这项工作变成常态化工作。
规范数据归集行为
关注重点对象数据。公共信用信息基础数据库必须有重点关注对象。有些数据是开展信用应用的关键数据，需要单独管理。在归集源头，可以要求各归集部门提出自己的需求和重点关注对象名单，或者在实际应用中收集此类数据，单独管理，重点跟踪。如每年部门各项申请资金要求出具的信用审查对象，各部门提供的红黑名单和有信用评级的对象。
简化接口对接。系统预置服务接口、查询接口、内容接口对接实现，使接口对接变成轻量型业务，减轻信息归集单位的工作负担。
提供数据检查工具。信息归集中，不可避免的会出现错误，缺失关键信息，如姓名、身份证号、企业名称、社会统一代码等。系统提供录入提示工具、预处理检查工具和数据验证工具帮助数据归集单位从源头完成输入校验、批量信息校验和数据回归分析。同时，对各种输入错误和输入偏好，按频率做聚类分析，持续提升信息归集源头的数据质量。
隐私数据归集和数据脱敏。公共信用信息系统实现对隐私数据加密。如需要访问统计信息，经过部门授权可以离线生成后上线，或者直接由部门生成脱敏数据。归集部门内部，需要有原生数据到原生信用数据再到可交换信用数据的2层过滤。目的是解决归集有用信息和有用信息的脱敏形成可归集信息。可归集信息到适配接口间，存在数据版本的适配，以满足不同层次的归集需要。最后，进入到公共信用基础数据库。
创新数据归集平台底层设计与模块设计
采用文档数据库作为公共信用信息基础数据库的实体实现。公共信用信息天然的基于文档结构，完全可以用文档数据库取代关系数据库来存取信用基础数据库。为了保持关联关系的完整性，从信息归集源头就不能漏过任何信息的关联。信用信息本身是个网状关系，从一个特定的视角看是一个树型文档结构，可以通过企业历程视角来保存这个文档。把公共信用数据项作为顶点，两两数据项的关联作为边单独保存起来。
隐私数据保护和数据版本树下移到底层核心模块。这两个功能是公共信用信息归集系统不可缺少的重要功能，并且需求相对稳定。隐私数据保护包括在线存储密文、离线存储明文和数据脱敏交换。目录清单维护和信用数据归集都可以通过版本树来实现存储。
挖掘数据关联关系。公共信用基础信息间的关联有的是明显的，有的是需要结合业务系统来理解的，还有的是隐式关联。对于找不到关键字段关联的，只能通过模糊匹配，根据某种算法找到置信度超过设定阀值的关联关系，再返回到信息源头去确认。这就需要对信用信息进行数据挖掘，提高信息完整性。
用消息队列解耦信息交换功能。现有公共信用信息归集平台，对系统环境层层依赖，扩展性差，信息交换变化难以监控和调整。通过引入消息队列解耦，大大减轻开发和维护工作量。
增强系统的可扩展型。通过容器化实践增强系统的健壮性、应对突发事件的能力和响应变化的能力。场景决定系统架构的选择。虽然目前来讲南京市公共信用信心归集平台只有百万级别的数量和很小的并发访问量，但不能不为今后的横向扩展做进一步考虑。例如在公共信用基础数据库上展开文明交通信用分查询，公共信用信息系统直接对接移动互联网应用，需要更大的并发访问量。通过业务拆分和快速复制结点，迅速提升系统响应能力。
统一管理数据检查工具。一致性要求高的场景，需要对前端和后端的预处理、输入提示和回归检查进行统一管理。
公共信用基础数据库的建立、运行以及开展相关应用，很大程度上依赖于公共信用信息的数据归集。公共信用信息系统作为一个应用基础平台，不仅仅要提供数据的保存和展现功能，更多的还需要在数据归集上提供便利。公共信用信息的数据归集功能，可以建立在市^信用两级平台上，也可以作为公共信用基础信用数据库的一个组成部分。无论怎样设计，平台本身必须提供对数据归集的直接支持。
关于大数的信息篇5
信息产业经济论文3400字(一)：“一带一路”沿线国家信息产业对经济的促进作用研究论文
摘要：信息产业可以促进国家的经济发展。该研究使用“一带一路”16个国家投入产出表数据进行分析，发现信息产业已经成为各国国民经济的重要部分，并通过产业关联作用影响本国和其它国家的国民经济发展。建议各国积极参与“信息丝绸之路”建设，进而共同推动“一带一路”区域的经济繁荣。
关键词：信息丝绸之路一带一路经济影响信息产业
信息化对各国经济和社会发展具有重要作用，对于“一带一路”建设同样重要。在我国的《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》《“十三五”国家信息化规划》中，提出了“信息丝绸之路”、“网上丝绸之路”，并将其作为“一带一路”建设的重要部分。
“信息絲绸之路”和“网上丝绸之路”建设需要信息产业的支撑，这也为各国信息产业的发展与国际合作提供了新的发展机遇。研究信息产业对“一带一路”各国产业经济的影响，可以让各国看到信息产业对本国和他国产业经济发展的重要作用，有助于各国积极参与“信息丝绸之路”和“网上丝绸之路”建设，进而使“一带一路”建设取得更大成效。
一、信息产业对国民经济增长的影响
随着计算机、互联网、移动电话等的普及，“一带一路”沿线国家的信息产业快速发展。同时，信息产业对经济的推动作用得以体现，最直观的就是信息产业产值及其与GDp的关系。
本文使用wioD投入产出表（世界范围的投入产出表，worldinputoutputData）数据进行分析。该投入产出表有“一带一路”16个国家，包括了部分oeCD国家和金砖国家，其中包括“一带一路”区域内面积大、人口多、经济好的主要国家。利用投入产出表数据，可以计算出信息产业产值、信息产业产值占国内总产值比重、信息产业对GDp增长的直接贡献率等信息（如表1所示）。
信息产业对国民经济增长的最直接影响，主要体现在信息产业增加值对国民经济增长的直接贡献上。各国信息产业在2000年—2014年间对GDp的直接贡献率平均为2.4%—6%，平均直接贡献率为4.6%。由于各国信息产业发展情况不同，其对经济增长的贡献率也差距较大（如图1所示）。例如，印尼的电信业贡献最大，印度以及中东欧国家的it服务业贡献最大且信息产业总体贡献也较大，中国的it制造业贡献最大。图1信息产业细分产业增加值对经济增长的直接贡献率总结这些国家信息产业的发展规律发现，各个细分产业的表现有所不同。电信业会逐渐成熟并有衰退趋势，it服务业属于发展空间较大的产业，it制造业能够维持较强的生命力。从各国2000年到2014年间各细分产业在国民经济总产出中的占比排名变化，或者从产业联动效应分析中，都可以发现这一规律。对这些数据进行分析，不仅可以了解各个国家信息产业的不同地位，也可以了解不同细分产业当前所处的阶段和未来的发展潜力。
二、信息产业对本国产业的影响
对于“一带一路”沿线各国，在信息产业发展的同时，也通过产业关联效应带动了国民经济各国产业部门的发展，进而促进本国的经济增长。根据投入产出表，可以计算影响力指标反映信息产业对其后向关联部门的拉动效应（对其他产业产品的需求），以及感应度指标反映对其前向关联部门的推动作用（产品提供给其他产业），考察各细分产业对国民经济影响的动力机制及其动态变化。为了同时反映细分产业部门的影响力和感应度，下面以感应度为横坐标、影响力为纵坐标作图，以均值（1，1）为坐标原点分为四个象限，气泡大小代表产值占比。
在多数国家，发展电信业对推动国民经济有重要作用（如图2所示）。多数国家电信业的影响力小于1而感应度大于1，说明电信业对本国其它产业的拉动不算大，但推动力不小。电信业务普及程度越高，电信业对经济的推动作用越大。在电信业产值占比较大的国家（气泡较大），电信业对其它产业的推动作用更明显；而在中国以及互联网普及率较低的印度和印尼，电信业的产业联动作用都不大。互联网普及率已经处于相对较高水平的国家，电信业对本国各产业的推动力在减弱（箭头走势主要是向左）。图2电信业的联动作用变化示意图总体上看，it服务业对其他产业的关联作用不太大（影响力和感应度多数小于1），而且，很多国家的这一作用还在减弱（箭头走向左下方）。对于主要为西方发达国家提供it服务的部分东欧国家和印度，虽然it服务业的比重在下降（气泡变小），但其影响力却略有增加（箭头走向左上方），说明较小的it服务业同样可以撬动经济增长。印度虽然互联网整体发展水平较低，但该国已经将it服务业特别是软件业作为战略性产业，该产业在国民经济中的地位上升较快。相比之下，中国it服务业部门的产出占比较低，在56个产业部门中仅排名37位，对其他产业的联动作用也明显下降（如图3所示）。图3it服务业的联动作用变化示意图it制造业产业对其他产业的推动和拉动作用都非常大（影响力和感应度都处于交叉点右上方），但其作用在减弱（很多国家的箭头走向左下方）。多数国家it制造业产业规模变化不大，互联网普及率较高的国家，it制造业比重上升较为明显（如图4所示）。图4it制造业的联动作用变化示意图三、信息产业对其它国家的产业影响
“一带一路”强调国际合作，“信息丝绸之路”建设也需要沿线国家共同建设，各国信息产业发展不仅对于本国经济有促进，对于“一带一路”区域整体经济也有重要推动作用。依据16国的国家间投入产出表，算出各国各个产业部门的国际影响力系数、国际感应度系数，可以了解信息产业在国际产业合作中对其他国家产业发展的联动作用。下面作图对比互联网各细分产业的对国内和国外的影响力系数、感应度系数（如图5所示）。图5信息产业的联动作用对比图多数国家的信息产业发展，对本国的影响更大。从图中可以看出，几乎所有国家的国内关联都位于第一象限，国外关联都位于第三象限，多数国家信息产业对国内的关联作用明显大于其对国外的关联作用。
it制造业在国际合作中的作用相对较大。在各产业的国外联动中，it制造业的国际产业链比较发达，需要较多的国外产业提供中间产品，所以其对国外产业的影响力明显高于其他两个产业。另外，产业的国外关联度较高的国家，基本上都是本国互联网普及率较高的国家。这可以侧面说明，一国如果自身互联网发展水平不高，该国的信息产业不容易“走出去”。
一个重要的发现是中国在国际合作中所发挥的重要作用。如果说各国更为利己，则中国既有利己，又有明显利他。图中，中国的it制造业是个特例，其国外关联度位于第二象限，且其对国外的推动作用还大于对国內的推动作用。当然，中国在推动其他国家经济发展的同时，也拉动了本国的经济增长（it制造业对国内产业的影响力远超于对国外产业的影响力）。
四、结论和建议
使用“一带一路”16个国家投入产出表数据分析，发现信息产业已经发展为各国国民经济的重要部分，并通过产业关联作用影响本国和其它国家的国民经济发展。对于这16个国家，信息产业产值占国内总产出的平均比重从2000年的3.6%增长到2014年的4.7%，对GDp的直接贡献率为4.6%；2014年，信息产业每增加一个单位的最终需求，会拉动本国国民经济增加1.25—2.39的总产出；国民经济各个经济部门平均增加一个单位的最终需求，要求信息产业供给1.25—2.29个单位的产出量。“信息丝绸之路”的建设运营在带动各国国内信息产业发展的同时，也可以带动其它国家的产业发展，形成国家间产业的关联效应。除了中国的it制造业之外，俄罗斯、波兰、捷克斯洛伐克等国也都在国际产业合作中获得不少收益，尤其对周边国家发展起到了显著推动作用。
可见，各国发展信息产业有助于推动“一带一路”建设。“一带一路”区域是未来世界新增网民的重要来源地，建设“信息丝绸之路”有影响全球信息产业未来格局的战略性意义。对于各国信息产业，无论是提高国内信息化水平，还是在整个“一带一路”区域推动互联网经济发展，都是在参与“一带一路”建设。这不仅有利于本国信息产业争取有利的竞争地位，也有助于促进本国和区域整体经济增长。因此，各国应积极推动信息产业发展，共同推动“一带一路”区域走向繁荣。
信息产业经济毕业论文范文模板(二)：基于投入产出的安徽省信息产业经济效应论文
运用投入产出理论，将信息产业细分为信息制造业和信息服务业，以安徽省2007年和2012年42部门投入产出表为例，揭示了信息產业的直接消耗系数、影响力系数、感应度系数等指标，并对安徽省信息制造业和信息服务业的产业关联和产业波及效应进行比较分析，由此揭示信息产业在国民经济发展过程中的作用和地位。
一、前言
信息化已经成为引领创新驱动发展的先导力量，信息产业作为国民经济的重要组成部分，与诸多行业部门存在着千丝万缕的交错关联。国内不少学者对信息产业的关联效应作了相应研究，例如徐丽梅指出我国信息产业是中间投入型产业，对上下游产业具有较高的影响力和推动力；盖建华认为信息制造业对现代服务业的影响力很强，但整个信息技术业在国民经济中的比重还比较低；周敏认为浙江省信息产业对国民经济各个部门具有不同程度的依赖，但浙江省的经济发展对信息产业的推动作用还比较小。
目前的研究成果对于我们认识信息产业的发展状况，并为后续进一步深入研究信息产业以及促进国内信息产业发展具有重要的现实意义，但是现有的这些研究基本上都是应用我国或者某一个地区的单独一张投入产出表，这并不能看出信息产业的关联效应动态变化情况。安徽作为长三角城市群的重要组成部分、我国首个新型城镇化试点省份，其信息产业经济关联效应和波及效应如何？基于以上分析考虑，本文基于最新的安徽省2012年42部门投入产出表以及安徽省2007年42部门投入产出表对安徽省信息产业经济关联效应和波及效应进行动态比较分析。
二、研究方法和数据选取
1.投入产出分析说明。投入产出分析法是利用投入产出表对国民经济各部门、再生产各环节之间数量依存关系进行分析的经济数量方法，投入产出表的平衡关系是：中间需求+最终需求=总需求（总产出），中间投入+初始投入（增加值）=总投入，总需求=总投入。投入产出分析的基本工具是投入产出表，投入产出表是反映国民经济各产业投入与产出的数据表，投入产出表的平衡关系是：中间需求+最终需求=总需求（总产出），中间投入+初始投入（增加值）=总投入，总需求=总投入。投入产出分析的主要指标有：
（1）直接消耗系数也称作投入系数，计划公式为，其中，是部门生产中消耗的第部门产品的数量，是部门的总投入。直接消耗系数越大，说明部门对部门的依赖程度越大。
（2）影响力系数。影响力系数越大，说明该部门对国民经济的拉动作用越大。大于1，说明产业对社会生产的影响程度高于社会平均水平；小于1，说明产业对社会生产的影响程度低于社会平均水平；等于1，说明产业对社会生产的影响程度等同于社会平均水平。
（3）感应度系数，感应度系数越大，说明该产业受国民经济发展的推动作用越大。某部门的感应度系数大于或者小于1，说明该部门的感应程度在全部部门中位于平均水平以上或者以下。
2.数据来源和结构调整。我国或者某地区的投入产出表每逢尾数是7和2的年份编制一次，本文所需基础数据来源于安徽省2007年以及2012年投入产出表中的42部门表。根据2007年投入产出表与2012年投入产出表，结合国民经济行业分类标准（GB/t4754-2011）中对信息产业的表述，本文将信息产业分为信息制造业和信息服务业，其中信息制造业主要是指“通信设备、计算机及其他电子设备制造业”，信息服务业主要是指“信息传输、计算机服务和软件业”。为研究需要，本文将2007和2012年投入产出表调整为包含第一产业、第二产业（剔除信息制造业）、信息制造业、第三产业（剔除信息服务业）、信息服务业的5×5部门的投入产出表。
三、实证分析
1.信息产业发展状况。为了了解安徽省信息产业整体发展水平，我们利用调整后的2张投入产出表分别计算出各产业部门的增加值占国内生产总值的比重。整体而言，安徽省信息产业产值占地区生产总值的比重较少，远远落后于第一产业、第二产业和第三产业的比重，且信息产业2012年的比重比2007年有所减少，说明安徽省信息产业总体规模和发展水平还较低，从信息产业内部来看，2012年信息制造业占生产总值的比重比2007年有显著增加，反映出信息制造业发展相对较好。
2.产业关联效应。产业关联效应是指经济系统中各部门间的关联关系，其衡量指标主要有直接消耗系数。通过计算安徽省5部门各产业的直接消耗系数，可以得出以下结论：（1）信息制造业对第二产业、信息制造业自身以及第三产业的直接消耗系数都大于0.1，说明信息制造业每增加1万元的总产出，需要第二产业、信息制造业本身以及第三产业各投入1000元以上，反应了信息制造业对第二产业、信息制造业自身、第三产业的依赖度较强。信息制造业对第一产业的直接消耗系数2007年和2012年均为0，说明信息制造业对第一产业的发展没有起到任何拉动作用，且这种状况没有得到改善。（2）信息服务业对第二产业、第三产业的直接消耗系数都大于0.1，说明信息服务业每增加1万元的总产出，需要第二产业、第三产业各投入1000元以上，信息服务业对第二产业、第三产业的依赖程度较大。信息服务业对第二产业的依赖度较强，这主要是因为信息服务业的发展对为其提供基础设施服务的上游产业的拉动能力较强，但是2012年的系数要小于2007年的系数，反映出信息服务业对第二产业的拉动作用有所减弱，这种情况应该得到重视。信息服务业对剔除自身的第三产业的直接消耗系数较大，说明部门内部产业性质相近、相互关联度大的特征，这有利于服务业内部集聚经济的形成和生产效率的提升，且2012年的系数要高于2007年的系数，说明信息服务业对其它服务业的拉动作用在增强。以上主要分析了信息制造业和信息服务业对其它产业的依赖程度，下面分析其它产业对信息制造和信息服务的依赖程度。第一产业、第二产业、第三产业对信息制造业和信息服务业的直接消耗系数都低于0.01，且2012年的直接消耗系数都要比2007年有所减少，反映出这些产业对信息制造业和信息服务业的直接关联度和依存度本就较低，且依赖程度还在减弱，尤其是第一产业对信息产业的直接消耗系数均不大于0.001，第一产业每增加1万元的总产出，需要信息产业投入不高于10元，反映出安徽省农业对信息化的需求较低，安徽省农业信息化水平仍处于较低的水平。
3.产业波及效应。产业波及效应指某一产业发生变化后，會引起其直接相关产业的变化，并且这些相关产业部门的变化又会导致与其直接相关的其他产业部门的变化，依次传递下去。反应产业波及效应的具体测度指标有影响力系数、感应度系数。（1）通过计算各产业的影响力系数，可知2007年、2012年信息制造业的影响力系数分别为1.2670、1.2351，信息制造业的影响力系数都高于1，说明信息制造业对社会生产的影响程度高于社会平均水平，信息制造业对国民经济有较大影响，加大对信息制造的投资，将促使国民经济健康、快速地发展。信息服务业无论是2007年还是2012年的影响力系数都小于1，但2012年的影响力系数要高于2007年系数，说明信息服务业对国民经济的影响程度有所增加，其对国民经济其它产业的影响、辐射能力在逐步提高。（2）信息制造业、信息服务业2007年和2012年的感应度系数都低于1，说明信息产业还没有成为国民经济的关键部门。且和2007年相比，信息制造业和信息服务业2012年的感应度系数有所减少，这说明其它产业的发展对信息制造和信息服务的需求在减少，但也反映出信息制造业和信息服务业受其它产业的制约作用有所减少，信息制造业和信息服务业的独立性在逐步提高。
四、结论和政策性建议
关于大数的信息篇6
一、基础数据采集
网络产生巨大的数据量，例如2013年，每天平均产生两百多万tB的数据量而且信息来源多样，这些信息都是获取有效舆情的数据基础，我们首先要尽可能全面地收集到这些信息。网络数据获取可以采用网站提供的api或网络爬虫工具获取。使用api方式是通过网站提供商获取数据信息，为了避免频繁调用对网站服务产生影响，一般调用api次数都会有一定限制，同时网站对于获取数据权限有各种限制，由于种种限制，目前普遍研究和使用的网络爬虫都不使用api。网络爬虫指从一个或多个指定的网页开始，在全网范围搜索获取网络信息资源，通过简单设置目标网站、爬行间隔和存储位置等就能够自动批量获取网页内容，为数据获取提供极大便利。常见的网络爬虫有传统网络爬虫和聚焦网络爬虫。传统网络爬虫获取的数据有一定盲目性，获取的信息很大一部分都不符合要求，造成时间、资源的浪费。而传统网络爬虫的并行机制也带来数据重复抓取、页面质量下降等问题。但传统网络爬虫具有获取数据完整、速度较快的优点。聚焦网络爬虫增加了页面相关度评价和URL价值评价功能进行信息过滤和分析，利用主题相关度评价模型过滤掉与主题无关的网页，利用URL主题相关度控制爬虫爬行过程，不遍历和主题无关页面，提高爬行效率。聚焦网络爬虫数据相关性高，但速度较慢。在舆情采集过程中合理利用网络爬虫，可以在短时间获取大量网络数据，但这些数据存在大量冗余，数据针对性不高，需要后续提取分析。
二、冗余数据清洗
网络舆情分析的主体是与主题相关的数据信息，通过网络爬虫程序获取的是由HtmL和各种脚本语言构成的web页面，web页面由与主题相关的网页正文和与主题无关的数据组成，与主题无关的数据也称为网页噪音。由于web页面的形式多样，正文与噪音之间没有明确的界限，而大量存在的网页噪音造成资源浪费，对正文分析也造成很大干扰。我们需要对页面进行处理，剔除网页噪音，比如页面中的广告、导航信息、说明文字等，提取正文、链接、作者、点击量等主题相关信息。通过去噪处理得到的文档一般包含大量重复信息，互联网信息频繁的转发、复制以及不同URL地址指向同一页面等情况都导致信息重复，重复信息成倍增加工作量，去除重复文档也是进行正文提取、分析的必要步骤。我们可以对文档进行向量化处理之后，计算各个特征词的权重，利用相似度算法计算词语与词语之间的相似度，通过计算文档相似度，去除重复信息。当前网页去重算法有很多,但大多数都是基于shingling和LsH的思想,比如对shingle生成策略的改进,对LsH指纹间海明距离计算的改进,以及对这些算法本身参数设置不同而带来性能变的研究等。
三、正文文本提取
通过去噪去重处理，修剪掉网页多余数据，如何快速有效地提取出需要的正文就需要正文提取技术。正文提取技术也是网络舆情发现的一项重要技术。当前常用的网页正文提取算法包括基于Dom树的网页正文提取技术、基于内容规则的网页正文提取技术、基于统计学特征的网页正文提取技术和基于神经网络的网页正文提取技术等。各种提取技术各有优劣，比如目前应用比较广泛的基于Dom树的网页正文提取技术，它利用HtmL的各种标签信息，将网页内容转化成规范的树形结构，通过遍历Dom树的节点，裁剪与正文无关的节点而得到正文内容。这种算法依赖于HtmL标签，对于HtmL规范性要求很高，而且解析过程效率也较低。利用统计学特征的正文提取技术将HtmL代码解析后以行或段为单位保存，统计单位文本和HtmL代码的字节数，通过计算文本和字节数比例得到文本密度，如果密度大于事先设定好的文本阈值，则该部分内容判定为正文。这种算法不需要分析源码，判断准确度较高，但限制性也较大，对于正文集中的内容效率较高。实际应用中需要针对舆情来源及其特点，结合使用各种网页正文提取技术，以达到最佳提取效率和准确度。
四、信息分类与关联
网络信息数据多样，来源复杂，数据分布离散。通过文本处理抽取的正文数据往往是相互没有关联的数据，这些文本在使用时就面临无法分析、统计等诸多问题。利用数据挖掘技术可以将文本经过分类、聚类、关联规则发现等一系列处理，从海量数据中发现主题相关的信息，发现其中的模式、规律等，从而为舆情分析与预警提供依据。文本分类指按照预先定义好的类别集合，根据文本内容进行文本自动分类的过程。是一种有监督的机器学习问题。当前的文本分类技术，大多数是基于向量空间模型，用规则的向量来表示不规则的文本数据。文本分类一般分为训练和分类两个阶段，训练阶段需确定类别集合，并在类别集合选取代表性文档计算特征矢量。分类阶段则计算待分类文档特征矢量，通过与各集合特征矢量比较选取相似度最接近的集合。文本聚类在没有类别集合的情况下进行文本分类。主要依据文档相似度，通过计算将相似文档进行归类。不同的聚类算法采取不同的文本向量组织调度策略，以不同的方式进行相似或相异的比较，将大量无序的文本划归为若干类簇，使得不同类簇描述不同事件，得出不同的话题。文本聚类是一种无监督的机器学习问题，不需要预先定义集合，具有一定的灵活性和较高的自动化处理能力。网络获取的数据类型多样，比如对于一个舆情热点事件，我们可能从网页获取事件过程，从论坛、博客等获取关注度和转发量，从公安部门获取人员、关联信息等，这些数据我们需要通过关联规则发现关联关系，将数据整合为相关的数据网。关联规则挖掘过程主要包含两个阶段，第一阶段从获取的复杂数据聚合中找到出现频率高的数据组，第二阶段在这些高频数据组中产生关联规则。有效的关联规则对于舆情分析有重大意义，但目前我国对这一领域的研究应用尚不深入。
五、话题检测与追踪
话题不同于主题、事件等概念，话题是由某一个特定事件和与该事件相关的一系列事件共同构成的。在大量网络信息中，发现某一话题并按照该话题收集与其相关的信息，对信息重新组织，可以有效了解话题的发展与演变。信息的采集、处理、分类、关联等方法将网络中存在的大量无序数据整合为统一的、存在映射关系的数据网，这个过程以网络中已经存在的各类信息为主体进行简单检索和归类。随着网络规模的几何增长，网络信息多样化，网络舆情具有隐蔽性、突发性、自由性等特点。话题发现与跟踪技术的关注点不仅仅在网络已有信息的收集处理上，还要在大量信息基础上，自动分析判断，发现值得关注的深层次的、新的信息并进行追踪，更倾向于新信息的发现，话题跟踪依据与某话题相关的少量事件，判断出后续新闻报道流中与该话题相关的报道，并将相关报道收集起来实现跟踪。通过大规模文档自动聚类建立话题。话题检测与追踪对复杂无序的网络事件进行深入分析，总结事件中的特征规律。当某一网络事件特征符合其中规律时，就可以预测该事件的发展结果，并对于预测可能导致重大后果的事件进行舆情预警。网络监控人员可以根据预警提前对网络事件进行预防疏导，避免产生严重后果。
六、信息定量评估
关于大数的信息篇7
一、个人信息与电子商务
(一)个人信息
何为“个人信息”?在学术界存在“私人信息”“个人数据信息”等术语，虽然各类术语在表述上存在差别，但其含义大致是相同的。“信息”是指数据经过处理后可以提供为人所用的内容。个人信息不仅指文字形式存储的数据，而且还应该包括其他一切能够用于识别个人的一切数据信息，具体包括但不限于:身份信息、家庭与社会关系、职业经历、个人健康状况等信息。在我国《民法典》第一千零三十四条也明确界定了个人信息的定义，这对于界定个人信息以及个人信息保护具有巨大的促进作用。
(二)电子商务
现代信息技术广泛地渗透到人们的生活和生产之中，并且改变了人类生存的社会环境，现代信息技术将为经济发展带来新的发展契机，最重要的就是电子商务的产生和发展。关于电子商务的含义，学术界也是各执一词。有学者认为电子商务可以分为狭义和广义上的电子商务。“狭义电子商务是指通过电子行为进行的商事活动”。我国在2018年颁布了《电子商务法》，该法第二条第二款阐释了电子商务的含义，前述狭义上电子商务与《电子商务法》意义上的电子商务含义基本一致。
(三)电子商务背景下保护个人信息的意义
随着信息技术的高速发展，个人信息高度数字化、网络化，这给个人信息保护带来了巨大的困难，使得侵害个人信息的行为具有低成本、隐蔽性以及危害面广等特征。这就需要我们明确在电子商务时代，保护个人信息的重要意义。
1.保护个人权利之必须。面对数量庞大的个人信息，在网络高速发展的当今，通过大数据分析，很容易勾画出一个人的全貌，乃至于掌握个人的全部行踪。在大数据发展的现在，我们每个人都是行走着的透明人，你的财务信息、医疗信息等重要信息被各种app存储着，并被相关企业收集。因此我们需要加强对个人信息的保护，严格限制那些掌握着我们个人信息的主体，包括但不限于政府、企业;必须制定更加严格的个人信息采集、运用以及保护等方面的制度，来保护我们的个人信息。
2.有利于促进信息的自由流动。保护个人信息不仅仅为了保护个人的权利，在当今大数据与人工智能高速发展的时代，数据就是财富，个人信息具有巨大的商业价值。就目前来看，很多商家、企业，都采用通过大数据分析、精准推送的方式来促销商品，这在很大程度上提高了成交的概率。而且信息的自由流动，有利于降低市场主体的交易成本，促进商业贸易便利化。
3.有利于我国电子商务的健康发展。在网络交易中，消费者的个人信息往往会在知情或者不知情的情况下被商家收集，消费者处于被动、不利的局面。如果不加强对个人信息的保护，这将抑制消费者网络购物的热情，在一定程度上阻碍我国电子商务的健康发展。
4.是进一步深化国际经济合作，促进对外开放的需要。面对当前国际社会单边主义、贸易保护主义盛行。2020年7月30日召开的中共中央政治局会议指出，当前经济形势仍然复杂严峻，不稳定性不确定性较大，我们遇到的很多问题是中长期的，必须从持久战的角度加以认识，加快形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。我国正在积极倡导“一带一路”发展新格局，世界上众多国家参与其中;前段时间刚刚签署的《区域全面经济伙伴关系协定》(RCep)，标志着当前世界上人口最多、经贸规模最大、最具发展潜力的自由贸易区正式启航。
随着科学技术的发展，世界各国的联系将更加紧密，国际贸易水平将会进一步提高，发展将会更加迅猛。“目前，国际上已经有50多个国家制定了《个人信息(数据)保护法》，特别是欧洲国家，对欧洲公民的个人信息保护已经延伸到过境数据流。”但是我国对于个人信息保护水平尚未达到这个标准，这将不利于我国于欧洲国际贸易的发展，也会使我国企业在国际竞争中处于不利的地位。
二、电子商务背景下个人信息保护现状
从全球来看，过去的2019年，大规模的数据泄露事件频频发生，呈现爆发递增的趋势，当前数据面临的安全状况仍然不容乐观。据安全情报供应商RiskBasedSecurity(RBS)的2019年Q3季度的报告，2019年1月1日至2019年9月30日，全球披露的数据泄露事件有5183起，泄露的数据量达到了79.95亿条记录。为了展示趋势，RBS列举前7年数据泄露情况。从数据泄露事件数量来看，整体呈现出递增趋势，其中2019年泄露事件(5183)比2018年(3886)上涨33.3%。圆通快递数据泄露仅仅是冰山一角。根据永安在线数据资产泄露监测平台，从2018年正式开始运营至今，已发现数据资产泄露风险事件超70000条，涉及到证券，银行，保险，电商，社交，快递，短视频，政府，教育等生活中的各行各业。在这其中，发现快递行业数据资产泄露风险事件787起，占比1.1%;涉及到包括顺丰、圆通、中通、申通、韵达、emS、德邦等国内各大快递公司。其中涉及到圆通的风险事件72起，占比9.1%，泄露数据总量达到10亿，其中涉及到个人隐私数据包括姓名、电话、住址等信息的数据量为1亿。由此我们可以看出，快递行业一直处于数据资产泄露的重灾区，侵害个人信息的案件时常发生，并呈现出信息量大、隐蔽性强、危害大等特征，因此我们需要进一步完善我国个人信息立法，加强监管，形成保护个人信息的巨大合力。
三、我国个人信息保护立法
电子商务活动的顺利进行离不开各种信息，其中包含个人信息，并且随着信息技术的发展，资料的数字化、网络化;这给电子商务的发展带来了诸多的便利性。但是在网络时代，高度数字化、网络化的个人信息，也给个人信息保护造成了极大困难，类似于上述案例的各种侵害个人信息的案件层出不穷。截至目前，我国还没有颁布专门保护个人信息的法律。有关于个人信息保护的内容，散见于相关法律以及司法解释之中。我国《民法典》在一百一十一条明确规定了个人信息受法律保护;而且专章规定了“隐私权和个人信息保护”，不仅仅界定了个人信息的含义，还规定了信息处理者的义务，以及相关国家机关和组织的保密义务。2017年修正的《中华人民共和国刑法》规定了侵犯公民个人信息罪。2017年两高了《关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》。这对于依法惩治侵犯公民个人信息犯罪行为，保护公民个人信息安全和合法权益，准确适用刑法具有重大的意义。从上述不难看出我国个人信息立法层面存在:缺乏专门的立法、相关主体缺位以及补偿机制空白等缺陷，由于这些缺陷的存在，不利于个人信息的保护。
四、电子商务背景下加强个人信息保护的举措
(一)完善个人信息立法，形成保护体系
我国相关法律关于个人信息的规定虽然有很多，并且近些年明显加强了对个人信息的保护力度。但是我国截止目前仍然没有一部专门的法律来保护个人信息，相关的保护措施散见于《宪法》《刑法》《电子商务法》等法律法规以及司法解释之中。这不利于个人信息保护，并且关于哪些信息属于个人信息，哪些信息可以合理使用，个人信息的收集、管理、运用以及存储等方面都缺乏比较切实可行的规定。对于不正当使用个人信息应当如何追究等相关问题，都急需要一部专门的法律来规范，并在个人信息保护领域起到统领作用，形成对个人信息“大保护、快保护、严保护”的格局。
(二)完善网络监管我们正处于第三次信息革命的浪潮之中，信息技术的大规模运用，网络的高速发展，使得网络监管难度加大，同时传统物流行业的实体监管亦难以适用于网络环境之中。这就要求我们在虚拟环境下保护个人信息，需要采取新的举措，投入更大的保护力度和强度。一方面，在电子商务领域，设立专门的物流监管部门;不同于传统的监管部门，专门的物流监管部门掌握电子商务方面的专业知识，可以更好为网络专项物流监管部门服务，更有利于保护个人信息;另一方面，需要制定网络环境下信息泄露应急预案;制定个人信息预警安全线，定期对物流领域信息情况进行评估，当出现预警情况时，要按照应急预案的程序，及时采取相关措施防止、避免个人信息的泄露;当已经出现个人信息泄露事件时，要按照应急预案的程序，立即向有关部门报告，并采取相关措施把损失降到最低。
(三)建立行业自律机制
行业外部的监管仅是一方面，强化企业内部数据管理机制，才是问题的根本。一方面，需要明确电商物流企业的主体责任;电商物流企业作为个人信息收集、管理、存储以及运用的主体，必须建立健全完善的个人信息保护体系，并且将个人信息保护状况作为考核电商物流企业经营水平的重要指标，还需要履行相应的提示和审查义务，提示客户注意《隐私政策》以及涉及个人信息的重要条款;另一方面，电商物流企业应加强对员工的背景调查，提高物流企业员工的准入门槛，构建良好的信用体系，从自身上避免侵犯用户个人信息的可能。
(四)运用技术化手段
“我们都知道，现在很多专家都致力于先进技术的研究与开发，同时也取得了比较好的成果。在电子商务盛行的时代，我们也需要紧跟时代的潮流。”当今信息技术高速发展，并在产业中广泛运用，个人信息的保护也急需采用技术化手段。例如对个人信息进行加密，对个人信息数据库建立多层防御措施，利用人工智能加强对物流各个领域进行常态化的监管。
关于大数的信息篇8
关键词：大数据；计算机信息安全；企业；防护策略
中图分类号：tp393文献标识码：a文章编号：1009-3044（2017）01-0023-02
大数据（bigdata）形成于传统计算机网络技术应用中，并不能将它理解为传统意义中大量数据的集合，而是其中涵盖了更多的数据信息处理技术、传输技术和应用技术。正如国际信息咨询公司Gartner所言“大数据在某些层面已经超越了现有计算机信息技术处理能力范围，它是一种极端信息资源。[1]”正是基于此，社会各个领域行业才应用大数据技术来为计算机信息安全提供防范措施，尤其是企业计算机信息网络，更需要它来构建网络信息防护体系，迎接来自于企业外部不同背景下的不同安全威胁。
1关于企业计算机信息安全防护体系的建设需求
企业计算机系统涉及海量数据和多种关键技术，它是企业正常运营的大脑，为了避免来自于内外因素的干扰，确保企业正常运转，必须为“大脑”建立计算机信息安全防护体系，基于信息安全水平评价目标来确立各项预订指标性能，确保企业计算机系统不会遭遇侵犯威胁，保护重要信息安全。因此企业所希望的安全防护体系建设应该满足以下3项需要。
首先，该安全防护体系能够系统的从企业内外部环境、生产及销售业务流程来综合判断和考]企业计算机信息安全技术、制度及管理相关问题，并同时快速分析出企业在计算机信息管理过程中可能存在的各种安全隐患及危险因素。指出防护体系中所存在的缺陷，并提出相应的防护措施。
其次，可以对潜在威胁企业计算机系统的不安定因素进行定性、定量分析，有必要时还要建立全面评价模型来展开分析预测，提出能够确保体系信息安全水平提升的优质方案。
第三，可以利用体系评价结果来确定企业信息安全水平与企业规模，同时评价该防护体系能为企业带来多大收益，确保防护体系能与企业所投入发展状况相互吻合。
2大数据环境对企业计算机信息安全建设的影响
大数据环境改变了企业计算机信息安全建设的思路与格局，应该从技术与管理维度两个层面来看这些影响变化。
2.1基于企业计算机信息安全建设的技术维度影响
大数据所蕴含技术丰富，它可以运用分布式并行处理机制来管理企业计算机信息安全。它不仅仅能确保企业信息的可用性与完整性，还能提高信息处理的准确性与传输连续性。因为在大数据背景下，复杂数据类型处理案例比比皆是，必须要避免信息处理过程错误所带来的企业信息资源安全损失，所以应该采取大数据环境技术来展开新的信息处理方式及存储方式，像以Hadoop平台为主的mapreduce分布式计算就能启动云存储方式，对企业计算机信息进行有效存储、转移和管理，提高其信息安全水平。分布式计算会为企业计算机信息建立大型数据库，或者采用第三方云服务提供商所提供的虚拟平台来管理信息，这种做法可以为企业省下防火墙、数据库、基础性安防技术等等建设环节的大笔成本费用。
在信息传递方面，大数据环境主要能够干预企业信息传递，例如为企业计算机系统提供高速不中断的传递功能模块，以确保企业信息传递的完整性与可持续性。在此过程中为了确保企业计算机信息传输的安全可靠，就会基于大数据技术来为企业提供数据加密服务，确保数据传输整个过程都处于安全状态，避免任何信息泄露、被盗取现象的发生。
2.2基于企业计算机信息安全建设的管理维度影响
在大数据环境下，企业计算机信息安全的管理维度影响不容忽视，它体现在人员管理、大数据管理与第三方信息安全等多个方面。
在人员管理管理方面，大数据为企业所提供的是由传统集中办公向分散式办公的工作模式转变，它创建了企业自带办公设备BYoD（BringYourownDevice），BYoD一方面能有效提高员工积极性，一方面也能为企业购置办公设备节约成本，不过它也能影响到企业计算机的信息安全管理事项，移动设备大幅度降低了企业对计算机系统安全的可控度，可能会难以发现来自于外部黑客及安全漏洞、计算机病毒对系统的入侵，一定程度上增加了信息泄漏的安全隐患。
在第三方信息安全管理方面，它可能会对企业信息安全带来巨大影响，因为第三方信息是需要用来进行加工分析的，但它对于企业计算机系统是否能形成保障实际上是难以被企业稳定控制的，所以企业要确切保证第三方信息安全管理的有效性，基于大数据强化企业信息安全水平，利用分权式组织结构来提高企业计算机系统及信息的利用效率，同时也增强大数据之于企业计算机系统的应用实效性。
3基于大数据优化环境下的企业计算机信息安全防护策略
企业计算机信息安全对企业发展至关重要，为其建立安全防护体系首先要明确其信息安全管理是一项动态复杂的系统性工程。企业需要从管理、人员和技术3方面来渗透大数据意识及相关技术理念，为企业计算机系统构筑防线，保护信息安全。
3.1基于管理层面的计算机信息安全防护策略
社会企业其实就是大数据的主要来源，所以企业在对自身计算机信息安全进行保护过程中需要面临可能存在的技术单一、难以满足企业信息安全需求等问题。企业需要基于大数据技术来建立计算机信息安全防护机制，从大数据本身出发，做到对数据的有效收集和合理分析，准确排查安全问题，建立企业计算机信息安全组织机构。本文认为，该计算机信息安全防护策略中应该包含安全运行监管机制、信息安全快速响应机制、信息访问控制机制、信息安全管理机制以及灾难备份机制等等。在面对企业的关键性信息时，应该在计算机系统中设置信息共享圈，尽可能降低外部不相关人员对于某些机密信息的接触可能性，所以在此共享圈中还应该设置信息共享层次安全结构，为信息安全施加“双保险”。另一方面，企业管理层也应该为计算机系统建立信息安全生态体系，一方面为保护管理层信息流通与共享，一方面也希望在大数据环境下实现信息技术的有效交流，为管理层提出企业决策提供有力技术支持。
再者，企业应该完善大数据管理制度。首先企业应该明确大数据主要由非结构化和半结构化数据共同组成，所以要明确计算机系统中的所有大数据信息应该通过周密分析与计算才能最终获取，做到对系统中大数据存储、分析、应用与管理等流程的有效规范。举例来说，某些企业在管理存储于云端的第三方信息时，就应该履行与云服务商所签订的第三方协议，在此基础上来为企业自身计算机系统设置单独隔离单元，防止信息泄露现象。另一方面，企业必须实施基于大数据的组织结构扁平化建设，这样也能确保计算机系统信息流转速度无限加快，有效降低企业基层员工与高层管理人员及领导之间的信息交流障碍[2]。
3.2基于人员层面的计算机信息安全防护策略
目前企业人员所应用计算机个人系统已经趋向于移动智能终端化，许多BYoD工作方案纷纷出现。这些工作方案利用智能移动终端连接企业内部网络，可以实现对企业数据库及内部信息的有效访问，这虽然能够提高员工的工作积极性，节约企业购置办公设备成本，但实际上它也间接加大了企业对算机信息安全的管理难度。具体来说，企业无法跟踪员工的移动终端来监控黑客行踪，无法第一时间发现潜藏病毒对企业计算机系统及内网安全的潜在威胁。因此企业需要针对员工个人来展开大数据背景下的信息流通及共享统计，明确员工在工作进程中信息的实际利用状况。而且企业也应该在基于保护大数据安全的背景下来强化员工信息安全教育，培养他们的信息安全意识，让员工在使用BYoD进行企业内部计算机数据库访问及相关信息共享过程中提前主动做好数据防护工作，辅助企业共同保护内部重要机密信息。
3.3基于安全监管技术层面的计算机信息安全防护策略
在大数据环境中，企业如果仅仅依靠计算机软件来维持信息安全已经无法满足现实安全需求，如果能从安全监管技术层面来提出相应保护方案则要配合大数据相关技术来实施。考虑到企业容易受到高级可持续攻击（advancedpersistentthreat）载体的威胁（形成隐藏apt），不易被计算机系统发觉，为企业信息带来不可估量威胁，所以企业应该基于大数据技术来寻找apt在实施网络攻击时所留下的隐藏攻击记录，利用大数据配合计算机系统分析来找到apt攻击源头，从源头遏制它所带来的安全威胁，这种方法在企业已经被证实为可行方案。另外，也可以考虑对企业计算系统中重要信息进行隔离存储，利用较为完整的身份识别来访问企业计算机管理系统。在这里会为每一位员工发放唯一的账号密码，并利用大数据来记录员工在系统中操作的实时动态，监控他们的一切行为。企业要意识到大数据的财富化可能会导致计算机系统大量信息泄露，从而产生内部威胁。所以在大数据背景下，应该为计算机系统建立信息安全模式，利用其智能数据管理来实现系统的安全管理与自我监控，尽可能减少人为操作所带来的不必要失误和信息篡改等安全问题。除此之外，企业也可以考虑建立大数据实时风险模型，对计算机系统中所涉及的所有信息安全事件进行有效管理，协助企业完成预警报告、应急响应以及风险分析，做好对内外部违规、误操作行为的有效审计，提高企业信息安全防护水平[3]。
4总结
现代企业为保护计算机信息数据安全就必须与时俱进，结合大数据环境，利用信息管理、情报、数学模型构建等多种科学理论来付诸实践，分析大数据环境下可能影响到企业信息安全水平的各个因素，最后做出科学合理评价。本文仅仅从较浅角度分析了公司企业在大数据背景下对自身计算机信息安全的相关防护策略，希望为企业安全稳定发展提供有益参考。
参考文献：
[1]尹淋雨.大数据环境下企业信息安全水平综合评价模型研究[D].安徽财经大学，2014：49-51.
关于大数的信息篇9
关键词：Bim技术；建筑工程项目；造价信息库；成本控制
中图分类号：F270文献标志码：a
工程项目的成功实施很大程度上取决于工程预算的准确性，而项目预算是否准确主要依赖于工程量计算和造价信息库的合理性，尤其造价信息库及其系统实现是影响工程项目预算的关键因素。建筑工程项目预算超支的问题非常严重，据有关研究表明，接近2/3以上的工程项目竣工决算超过了其预算标准，造成了极大的浪费，原因在于工程量计算不准确、造价信息库数据陈旧及调用数据库信息不科学，而造价信息库数据更新缓慢和调用数据库信息方式不科学是影响工程预算精度的主要原因。Bim作为一种包含数据丰富、面向对象、具有智能化和参数化的建筑设施数字化模拟系统，具有统计分析能力加强且速度快、成本信息实时更新且准确性高、数据可分类分模块且可多维度分析的优势。因此，建立建筑工程动态造价信息库，并将Bim技术应用到造价信息库数据的调用、计算和分析，为工程项目提供合理、准确、快速的预算和决算，进而有利于项目成本控制，具有重要的实际意义。
1、建筑信息模型（Bim）与工程动态造价信息库分析
1.1建筑信息模型（Bim）
建筑信息模型作为一种新的理念和生产工具得到了科研工作者和工程师们广泛的关注，并得到了快速发展。早在1975年，Chuckeastman教授最早提出了对建筑物进行智能模拟的计算机系统，并称之为“buildingdescriptionsystem”，同时，Chuckeastman教授被誉为“Bim之父”。1986年，美国学者Robertaish提出了“buildingmodeling”的概念，此概念与现在业内认同的Bim非常接近，“Buildingmodeling”概念提出后Buildinginforma-tionmodeling的概念被提出了。进入21世纪后，随着计算机软件和硬件的迅速发展，Bim的研究无论在学术研究方面还是在实践应用方面也取得了突破性进展，全球三大建筑软件开发商都推出了自己的Bim软件，并在工程项目应用中也取得了较好的成果。到目前为止，Bim技术已不再是科研工作者在实验室进行的思想概念化的学术研究，而是可在工程项目实践中解决实际问题的生产工具，作为一种新型的技术手段，越来越得到学术界和工程界的认可。
1.2工程动态造价信息库分析
建立工程造价信息库的核心目标在于降低工程总造价或工程总成本，使得工程项目在最低的投资条件下达到工程建设目标。然而，要实现以上目的，必须构建合理、准确的造价信息库。此造价信息库中包括实际成本库，实际成本库又与进度库、质量库、机械库、材料库、安全库、人工库和结算库相互作用，关系紧密，也即任何数据库的变化都会影响到实际成本库，反而实际成本库的改变也会作用于其他各数据库，它们之间存在紧密耦合关系，如图1所示。
因此，在实际操作过程中，需要紧跟市场变化，掌握最新市场信息和动态，及时跟踪和更新市场价格数据，使得造价信息库数据更加符合市场现状，更加准确反映市场变化，最终真正将工程项目造价信息库构建成为随市场环境而灵活转变的动态造价信息库，形成一个有机整体（系统）。
动态造价信息库的复杂性主要取决于各数据库内部因素的多变性和耦合性。由于各数据库与实际成本存在着相互作用关系，各数据库之间也必然存在着相互关联性，体现为各数据库因素之间密切联系和耦合关系，也即系统和各要素的关系，这样就使得协调各数据库因素的难度增加。
系统方法认为任何事物都存在着系统和要素2个方面，系统是相互作用的诸要素所构成的整体，而要素则是整体中的各个部分。一般来说，系统整体大于其要素相加之总和，原因在于系统的存在不仅依赖于要素的存在，而且依赖于要素与要素之间的相关性，正是在要素之间的相关性中产生了有机的统一体——系统。系统方法认识与项目动态造价信息库系统具有良好的一致性，采用系统方法原理，研究项目动态造价信息库各要素之间的关联性，分析造价信息库各要素之间的相互作用和因果联系，得到造价信息库系统各数据库之间以及数据库内部要素之间的耦合关系，并动态更新和调整各要素量值，进而改善造价信息库系统的功效，使之更符合实际成本，为建筑工程项目有效控制成本提供准确、可靠的预算数据。如定额库子系统要素关联作用，如图2所示。
2、Bim应用在工程动态造价信息库管理的必要性探讨
在以上分析中可知，工程项目动态造价信息库是一个完整的庞大系统，系统由多个数据库子系统构成，子系统中又包含着多种要素，在系统内部子系统之间、各要素之间以及子系统与各要素之间存在着复杂的关系，它们之间既是对立的，也是完整统一的，各要素之间存在着相互作用的耦合关系。因此，要确保此系统顺畅的运行，必须有强大的技术支撑。下面通过造价信息库系统的功能要求、系统实现要求和Bim的强大技术支撑3个方面讨论Bim应用在工程动态造价信息库管理的必要性。
2.1工程动态造价信息库系统的功能要求
造价信息库系统是由工作者和计算机共同组成，进行信息收集、整理、筛选、存储、更新和使用的集成化系统。因此，要求造价信息库系统应具有以下几方面的功能：①数据信息共享平台，不同工作者可即使方便获得数据信息，实现信息的无障碍流通；②应用系统集成处理，应用系统与数据平台无缝对接，增强系统的可操作性；③信息库系统多功能性，覆盖工程造价管理的各项功能，针对不同工作者需求还需要专业化。
2.2造价信息库系统实现要求
从以上工程动态造价信息库系统的功能要求分析可以看出，要实现造价信息库系统的正常运作，还需要完成以下主要环节：①对造价信息库相关数据信息进行分析，制定统一的信息分类和编码，做到数据的分类和分模块储存和读取；②利用编程语言、交互操作数据模型和通用数据交换标准来实现整个系统的集成；③进一步利用网络通信或无线传输技术，完成集成数据信息在多参与方之间的无屏障共享；④采用某种强大软件实现造价信息库使用的智能化，发挥动态造价信息库系统对工程项目管理决策的主动性。
2.3Bim是实现动态造价信息库系统的技术支撑
Bim作为一种包含数据丰富、面向对象、具有智能化和参数化的建筑设施数字化模拟系统，具有统计分析能力加强且速度快、成本信息实时更新且准确性高、数据可分类分模块且可多维度分析的优势。以Bim作为构建的造价信息库系统可持续、及时提供各种实时信息数据，成为了实现动态造价信息库系统的技术核心，Bim具备实现动态造价信息库系统的功能要求、语言要求、传输共享要求和集成化要求，是实现造价信息库系统正常运转的核心，必将成为动态造价信息库系统的健康、可持续、快速运转的技术支撑，也必将会更好的为建筑工程造价管理和成本控制服务。
3、基于Bim的建筑S-程造价实施方案
3.1造价信息库系统模块及功能
从建筑工程项目整个建设过程出发，考虑到不同运营阶段造价信息的不同内容，以及不同阶段工作者对造价软件功能要求的不同，再结合造价管理结构及运行方式，将造价信息库系统分为8个数据模块，如图3所示。
每个数据模块都包含着大量的数据信息，且起着相应的功能，从8个数据模块来看，表面上各自具有独立的功能，而实际上8个数据模块之间又存在着相互交叉的内容，数据模块之间存在共享关系。下面简要介绍8种数据模块的主要内容和功能：①基础数据信息模块，可进行定额、取费模板维护和更新，建立价格数据库平台；②费用信息模块，可将Bim中工程量自动分类，准确计算各阶段价格及审核造价，支持3个维度的八算对比；③资源信息模块，Bim中动态查询资源耗量，可视化资源模拟支持资源计划制定；④招标投标模块，Bim模型自动导出工程量清单，在线招投标程序更加规范化；⑤合同管理信息模块，提供在线合同会签支付、台账管理、变更与索赔、报表及链接查询；⑥设施信息模块，利用Bim进行设施成本评价，制定运营维护方案；⑦风险管理信息模块，生成风险清单，并进行风险应对评价；⑧信息管理模块，Bim文档管理和同步更新，并对处理意见跟踪统计。
3.2基于Bim的建筑工程造价实施
基于以上造价信息库系统模块及功能，可利用相关的建筑工程软件实现造价信息库，以达到对整个建筑过程的造价管理和成本控制。基础数据库创建过程主要包括：汇聚数据分析和整理数据利用分析后数据进行造价管理和成本控制。其中，数据库由工程量数据和造价数据两部分构成，实物量数据可以通过算量软件创建的Bim模型直接导入，造价数据可以通过造价软件直接导人。通过建立项目基础数据库，可以自动汇总分散在各个项目中的工程模型，建立企业工程基础数据；自动拆分和统计不同部门所需数据，为部门决策做依据；自动分析工程人、材、机数量，形成多工程对比，有效控制成本；通过协同分享提高部门间协同效率，并且建立与eRp的接口，使得成本分析数据信息化、自动化和智能化。基于Bim的建筑工程造价实施流程及解决方案，如图4所示。
4、结语
（1）造价信息库的复杂性主要取决于各数据库内部因素的多变性和耦合性，各数据库之间存在着关联性，各数据库因素之间密切联系，由此建立了造价信息库系统各数据库子系统间的耦合关系，搭建了工程项目动态造价信息库系统框架，将工程项目造价信息库构建成为随市场环境而灵活转变的动态造价信息库，形成一个有机整体（系统）。
关于大数的信息篇10
大数据时代的来临，计算机技术的普及程度以及互联网的发展速度持续加速，在这一前提下社会各领域各行业也基本上实现了数字化与信息化发展。为了促进工作效率的进一步提升，大数据时代下计算机信息处理技术得到了更加广泛的应用。本文对大数据时代计算机信息处理技术进行了分析，并探讨了未来信息处理技术的发展前景。
【关键词】大数据计算机技术信息处理技术
在大数据时代之下，社会各行业的经营发展也开始迈向了数字化与信息化，数据信息量日益增加，人们对于信息的处理能力也在持续提升，促进了社会经济的快速发展，也在很大程度上实现了社会资源的最优化配置。在新时代新形势下，数据信息资源的内容必将更为丰富和多元化，因此我们应当努力促进计算机信息处理技术在实践中的应用能力，推动计算机信息处理技术的进一步发展，以符合日益增长的技术需求。
1大数据的定义
在今天，大数据已经真正成为一个非常关键且受到社会各行业普遍关注的概念，之所以称其为“大数据”，其必然包含了庞大的数据信息量，同时对于数据信息的处理也以更加现代化的方式来进行。对“大数据”这一概念，不同的机构纷纷给出了定义，比如需要新处理模式才能够具备更强大的决策力、洞察力以及流程优化能力的海量、高增长率与多样化的信息资产。而百度百科上针对大数据的解释是，不能在可承受的时间范围内凭借常规软件工具予以捕捉、管理以及处理的数据集合。虽然不同机构对于大数据提出的定义存在一定的差异性，但我们依旧能够从中找到某些共同点，即是大数据对于数据信息的处理水平要求较高，这也是它的一个突出特点。
2大数据时代下的计算机信息处理技术
2.1信息获取与信息加工
信息获取与信息加工之间存在某种程度的联系，在进行信息处理的过程中，信息获取是至关重要的，只有对信息的有效收集，计算机才可以顺利开展整理、归档以及传播工作。所以，信息采集是信息加工的前提和基础。技术人员在信息采集的过程中还应当对采集流程予以监控，确保数据信息的可靠性。采集作业完成后将数据存储于数据库内，以便于信息的查询和服务。信息加工指的是借助于信息处理系统对采集到的信息或存储的数据信息实施整理加工，从而方便使用者更加快捷的进行检索，现阶段国内常见的信息加工技术主要有高效的信息索引技术以及数据挖掘技术，此类技术的发展和不断完善能够加快数据的获取速度，促进信息数据加工的效率。
2.2信息存储技术
信息存储技术指的是把获取且进行加工之后的数据信息依靠互联网技术存储在数据库之内。信息存储技术主要借助数据库的功能，数据库在很大程度上决定了信息的调用以及利用效率，因此必须要强调数据库的建设工作，不断提升数据库的直接调取信息的能力，促进信息利用率的提升。大数据时代背景下，数据信息的一个突出特征便是数量庞大，类型多元化，科学的应用信息存储技术能够帮助我们更加高效的处理好现阶段信息存储的缺陷，能够改变信息存储的复杂化情况，还可以促进信息存储效率的提升，降低资金成本。现阶段，信息处理技术通常来说是应用分布式数据存储技术，它可以实现更快速的信息处理，属于国内目前应用较为普遍的信息存储技术。
2.3信息安全技术
安全一直以来都是大数据时代下的核心问题之一，信息系统之间要确保数据信息的安全管理，就应当更加全方位的对信息系统实施控制，把全部存在联系的数据信息进行整合，推动计算机网络安全技术的更快发展。为了保证信息安全，必须要切实做好安全体系的建设，加大相关专业技术人才的培养力度，同时还必须要对涉及到的安全技术问题予以深入研究，对目前已有的技术不断更新优化。安全技术管理人员必须要意识到，安全技术的进步与发展是大数据时代信息安全的基本保障。因为数据量的庞大，在安全监控过程中往往会存在一定的漏洞，信息安全技术的主要任务便是尽可能的消除漏洞。
2.4信息传输技术
信息传输一般来说有数据的上传与下载等类型，在生活和工作中它可以说是信息分享的最广泛的形式。人们把数据信息上传到互联网中与其他人分享，这就必须要借助于信息传输技术，而当我们在下载互联网上的资源时，下载的过程也属于信息传输技术实际应用的过程。所以要确保数据信息的高效安全传输，降低广大用户利用数据信息所等待的时间，必须要进一步发展信息传输技术，同时应当注重信息传输过程中的安全稳定，在确保信息传输安全的前提下促进数据信息传输效率的提升。唯有信息传输与信息安全技术的互补，才能够最终实现数据信息的有效利用。
3计算机信息处理技术的发展前景
计算机信息处理技术的发展和应用为人们的工作和社会生活提供了非常大的便利性，更加关键的在于计算机信息处理技术能够反作用于社会经济，可以有效的推动社会经济的持续健康发展。因此各个行业都非常关注这一技术的实践应用。计算机信息处理技术在很大程度上转变了过去人们工作或生活中的制约因素，从其实际的发展情况来说，计算机信息处理技术还能够朝着更加先进的趋势发展。在目前我国城市化建设的进程中，现代人的生活节奏与工作节奏都在加快，唯有更加科学的应用和创新计算机处理技术，才能够促进人们生活和工作效率的提升。比如说部分行业由于尚未高效的应用计算机信息处理技术，导致成本造价的提升，还可能会造成资源的浪费等问题。另外，计算机处理技术还可以整顿产业内部结构，促进内部结构的科学规划，让其在信息时代下能够持续健康的发展。在未来，唯有更高效科学的应用计算机信息处理技术，在有效处理我们生活或工作中的问题时，才能够在日益激烈的市场竞争环境中抢占先机，进而促进整个社会产业的良性发展。
4结语
总而言之，计算机信息处理技术的应用能够极大的促进现代人实践工作中信息搜索与交换的有效性提升，为具备利用价值的信息资源带来了更大的存储空间，进一步的实现社会资源的优化配置。社会中各行业在其自身发展时必须要遵循信息处理技术的应用原则，不断优化和提升信息采集、存储、安全与索引技术，确保社会产业在应用计算机信息处理技术的基础上得以更加稳定快速的发展。
参考文献
[1]郑鑫淼.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].科技创新导报，2016（17）：72-73.
[2]黄国贤.“大数据”时代的计算机信息处理技术[J].电子技术与软件工程，2016（19）：211.