大數(shù)據(jù)論文全文(5篇)

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代的大學(xué)教育

1、對大學(xué)教育的影響

大學(xué)教育是第二次產(chǎn)業(yè)革命時(shí)為了適應(yīng)工業(yè)所需的大量的技術(shù)人員的產(chǎn)物。當(dāng)今，學(xué)生知識(shí)的來源不再局限于課堂，不再拘泥于某一個(gè)專業(yè)，他們可通過互聯(lián)網(wǎng)、微信、微博等信息平臺(tái)來獲取文本的、圖像的甚至是視頻的各種知識(shí)。學(xué)生的知識(shí)面將比以往的任何朝代更加寬范，對校園以外世界的了解將更加深入。比如現(xiàn)在的在線教育平臺(tái)edX和Mooc，上面有世界著名學(xué)府的各種課程，包括我國清華和北大的優(yōu)秀課程。學(xué)生只要通過互聯(lián)網(wǎng)，就可以接受到名校的教育，在學(xué)習(xí)過程中，通過鼠標(biāo)點(diǎn)擊的記錄，可以研究學(xué)習(xí)者的活動(dòng)軌跡，發(fā)現(xiàn)不同的人對不同的知識(shí)點(diǎn)有何不同的反應(yīng)，用了多少時(shí)間，哪些知識(shí)點(diǎn)需要重復(fù)或強(qiáng)調(diào)，哪種陳述方式或?qū)W習(xí)工具最有效。通過分析這種秩序和規(guī)律，在線學(xué)習(xí)平臺(tái)也在逐漸彌補(bǔ)沒有老師面對面交流指導(dǎo)的不足。同時(shí)現(xiàn)在的教育平臺(tái)還能通過虛擬現(xiàn)實(shí)進(jìn)行實(shí)踐輔導(dǎo)。以麻省理工開放的電子電路課程為例，注冊這一門課的人比整個(gè)麻省理工所有在世校友總數(shù)還多。由此可見，許多學(xué)生已經(jīng)把注意力放到了課堂之外。

2、如何積極應(yīng)對

對于學(xué)校：在學(xué)生從課堂走到互聯(lián)網(wǎng)時(shí)，未來的學(xué)校存在的意義在哪兒，是學(xué)校更應(yīng)該關(guān)注與關(guān)心的。學(xué)生可以在宿舍甚至在家就完成了各種課程的學(xué)習(xí)和同學(xué)之間的交流，那么對學(xué)生的考核和效果的評定也不再局限于某一個(gè)固定場所來進(jìn)行。學(xué)校更應(yīng)該重視圖書館電子資源的建設(shè)和開放，更應(yīng)該重視實(shí)踐實(shí)驗(yàn)室的建設(shè)，提供更多方便學(xué)生來進(jìn)行實(shí)習(xí)和實(shí)踐訓(xùn)練的場所和項(xiàng)目。對于教師：在大數(shù)據(jù)時(shí)代，教師的教與授又該體現(xiàn)在哪兒呢？我們更應(yīng)該深刻思考，改變傳統(tǒng)的課堂教學(xué)的思維模式。我們可以將教的過程放在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上，放在課前來進(jìn)行，課堂中以學(xué)生做作業(yè)、教師指導(dǎo)和答疑為目的。這只是改變了傳統(tǒng)的教學(xué)模式，對于教師自身我們又該如何作呢？在面對豐繁復(fù)雜龐大的數(shù)據(jù)時(shí)，我們應(yīng)積極跟進(jìn)發(fā)展自我，重新進(jìn)行定位。一類應(yīng)加強(qiáng)自己的實(shí)踐操作能力，專業(yè)從事實(shí)踐輔導(dǎo)和教學(xué)；另外一類專業(yè)從事研究；另外一類抓住大數(shù)據(jù)所給予的機(jī)遇，發(fā)展自己，跟上時(shí)代步伐，成為專業(yè)化極強(qiáng)的教師，對專業(yè)進(jìn)行解惑和學(xué)習(xí)方向的指導(dǎo)。對于學(xué)生：知識(shí)和信息量極大豐富，我們?nèi)绾螐闹姓鐒e出有利于自己的知識(shí)，對自己進(jìn)行特色化的教育，需要自己的判斷力和教師、家長的指導(dǎo)。我們要關(guān)于利用已有的學(xué)習(xí)平臺(tái)和學(xué)習(xí)媒介，不斷提高自己的自學(xué)能力，發(fā)展自己的創(chuàng)造性和創(chuàng)新性的能力。

二、小結(jié)

大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)量的指數(shù)級(jí)的增長，給我們帶來了無限的機(jī)遇，同時(shí)信息的準(zhǔn)確和真實(shí)性也是需要我們不斷地發(fā)掘方法和技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)的。高等學(xué)校的教師和學(xué)生如何應(yīng)對這個(gè)新的時(shí)代，跟上時(shí)代的步伐是我們每一個(gè)都應(yīng)該深思的問題。

摘要：隨著時(shí)代的進(jìn)步，市場競爭日益嚴(yán)峻，現(xiàn)代企業(yè)治理結(jié)構(gòu)日益完善，企業(yè)財(cái)務(wù)與經(jīng)營管理情況備受企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)與外部利益相關(guān)者重視。財(cái)務(wù)分析是對企業(yè)以往經(jīng)營活動(dòng)的一種總結(jié)，更是對未來財(cái)務(wù)狀況的一種預(yù)測，為企業(yè)經(jīng)營決策提供重要數(shù)據(jù)保障，使得企業(yè)財(cái)務(wù)管理水平得到提高。本文針對大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)財(cái)務(wù)分析的現(xiàn)狀，提出了大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)財(cái)務(wù)分析的建議。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；財(cái)務(wù)分析；建議

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)財(cái)務(wù)分析發(fā)展現(xiàn)狀

（一）缺乏統(tǒng)一口徑

大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)財(cái)務(wù)分析工作中，財(cái)務(wù)統(tǒng)一口徑不統(tǒng)一問題比較常見。我國很多企業(yè)財(cái)務(wù)分析中，要求各部門依照各自口徑上報(bào)財(cái)務(wù)報(bào)表，此種情況下，企業(yè)實(shí)施具體財(cái)務(wù)分析工作時(shí)，因口徑不統(tǒng)一，無法有效保障財(cái)務(wù)分析的準(zhǔn)確性，極易引起誤差。另外，因企業(yè)財(cái)務(wù)分析對報(bào)表有較高的準(zhǔn)確性要求，但因口徑不統(tǒng)一，信息不夠集中，財(cái)務(wù)分析實(shí)際工作中，工作人員無法從零散信息中提取有效內(nèi)容，同時(shí)沒有明確現(xiàn)有分析指標(biāo)，使得財(cái)務(wù)分析結(jié)果有失偏頗，從而無法有效開展財(cái)務(wù)分析工作。

（二）缺乏完善的指標(biāo)體系和風(fēng)險(xiǎn)控制意識(shí)

當(dāng)前，我國很多企業(yè)財(cái)務(wù)分析工作中，缺乏完善的財(cái)務(wù)分析指標(biāo)體系支撐，實(shí)際所用財(cái)務(wù)分析指標(biāo)，多由某一部門制定，但從宏觀角度來看，大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)要想有效提高自身財(cái)務(wù)分析能力，完整指標(biāo)支撐體系是非常重要的，事實(shí)上很多企業(yè)不滿足這一條件。此種情況下，大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)難以有效開展財(cái)務(wù)分析工作。另外，部分企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)分析工作中，從業(yè)人員缺乏風(fēng)險(xiǎn)控制意識(shí)，人員風(fēng)險(xiǎn)控制能力較低，對于風(fēng)險(xiǎn)控制對企業(yè)財(cái)務(wù)分析發(fā)展的作用認(rèn)識(shí)不全面，無法滿足企業(yè)財(cái)務(wù)分析發(fā)展實(shí)際需求。

1計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)存在不足之處

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)也存在著很大風(fēng)險(xiǎn)，其中最突出的問題是計(jì)算機(jī)病毒以及惡意盜版軟件等，給用戶使用計(jì)算機(jī)產(chǎn)生了極大的消極影響。這些還是一些比較基礎(chǔ)的問題，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，還出現(xiàn)篡改數(shù)據(jù)、冒名頂替等問題，影響計(jì)算機(jī)技術(shù)服務(wù)質(zhì)量，計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)受到了前所未有的考驗(yàn)。另外，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，還出現(xiàn)了許多新型網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，針對一些繁瑣的問題能夠有效解決，提高了人們的工作效率，然而，這也在一定程度上降低了網(wǎng)絡(luò)的真實(shí)性，特別是在網(wǎng)絡(luò)交流和溝通日益緊密的前提下，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)信息真假難分，不僅增加了信息搜索難度，而且致使人們無法快速獲得真實(shí)信息。因此，提高計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)至關(guān)重要。

2大數(shù)據(jù)時(shí)代計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)

2.1信息采集、加工方面

計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)要進(jìn)行工作，首先，要采集數(shù)據(jù)信息，計(jì)算機(jī)技術(shù)都是建立在數(shù)據(jù)采集基礎(chǔ)之上的，數(shù)據(jù)采集主要是針對目標(biāo)信息源進(jìn)行實(shí)時(shí)的信息監(jiān)督和控制，并將才覺得數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫中，為各個(gè)軟件提供信息支持，確保下一項(xiàng)工作順利進(jìn)行；其次，對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行加工，按照用戶的要求，對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行加工；最后，將加工好的數(shù)據(jù)信系進(jìn)行分類，最終傳送到用戶手中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、加工以及傳送目標(biāo)。

2.2存儲(chǔ)方面

計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)技術(shù)是將采集的信息儲(chǔ)存到計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫之中，在用戶需要某一項(xiàng)信息過程中，可以通過數(shù)據(jù)庫直接將數(shù)據(jù)調(diào)取出來，計(jì)算機(jī)以其儲(chǔ)存量大、速度快等優(yōu)勢，受到人們越來越多的關(guān)注，另外，計(jì)算機(jī)技術(shù)還能夠?qū)崿F(xiàn)長時(shí)間儲(chǔ)存。

1橋梁工程的大數(shù)據(jù)

在橋梁工程中，數(shù)據(jù)按時(shí)間上的劃分可以分為兩類，靜態(tài)數(shù)據(jù)與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。靜態(tài)數(shù)據(jù)主要指橋梁的相關(guān)信息資料庫與科學(xué)實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。信息資料庫是一種相對靜態(tài)數(shù)據(jù)，因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)資源每過一段時(shí)間將更新一次。各國家和各地方政府部門基本建立了橋梁工程資料庫及相關(guān)系統(tǒng)，列舉出主要國家和地方政府的橋梁管理系統(tǒng)，包括建成時(shí)間、系統(tǒng)功能、與建設(shè)部門等。除國家政府部門外，各科研單位也在完善各自的橋梁統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)，系統(tǒng)中主要包括橋梁的橋型、跨徑、材料、建成時(shí)間等基本信息，還包括橋梁的病害、橋梁狀況評定等相關(guān)內(nèi)容。橋梁的科學(xué)試驗(yàn)數(shù)據(jù)主要來源于各大高校和科研單位科學(xué)研究中的模型試驗(yàn)、振動(dòng)臺(tái)試驗(yàn)、風(fēng)動(dòng)實(shí)驗(yàn)、橋梁的荷載試驗(yàn)等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)的有效分析處理形成各類科學(xué)研究成果，但是此類數(shù)據(jù)的開放程度低，造成數(shù)據(jù)資源的極大浪費(fèi)。橋梁的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)主要來自于橋梁的施工監(jiān)控和成橋運(yùn)營階段健康監(jiān)測系統(tǒng)，此類數(shù)據(jù)由安裝在橋梁上的實(shí)時(shí)監(jiān)測傳感器獲得，包括位移傳感器、速度傳感器、加速度傳感器、應(yīng)變計(jì)、溫度計(jì)、風(fēng)速儀、GPS等。統(tǒng)計(jì)了國內(nèi)部分橋梁健康監(jiān)測系統(tǒng)的傳感器數(shù)量以及安裝時(shí)間。各類傳感器配以相關(guān)的采集系統(tǒng)來獲得數(shù)據(jù)信息，再通過相關(guān)軟件分析、處理，從而掌握橋梁的實(shí)時(shí)健康狀況，對橋梁的狀態(tài)進(jìn)行評估與預(yù)測。整個(gè)橋梁健康監(jiān)測體系。

2開發(fā)橋梁工程領(lǐng)域大數(shù)據(jù)資源意義

利用橋梁的靜態(tài)數(shù)據(jù)庫，可以了解橋梁的基本信息，為全國的橋梁統(tǒng)計(jì)、普查與管理提供信息資源。科研數(shù)據(jù)的開放有助于學(xué)術(shù)界的交流、創(chuàng)新，取得更為豐富的科研成果。橋梁動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)包括施工監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)與成橋運(yùn)營階段的監(jiān)測數(shù)據(jù)，充分利用與挖掘大數(shù)據(jù)資源，可以提高橋梁的施工質(zhì)量、加快施工進(jìn)度，提前預(yù)測和解決施工過程中可能出現(xiàn)的問題，減少質(zhì)量事故和經(jīng)濟(jì)損失。成橋運(yùn)營階段的監(jiān)測數(shù)據(jù)主要為橋梁的健康狀況評估提供依據(jù)，掌握橋梁所處的狀態(tài)，分析、處理數(shù)據(jù)資源，提高預(yù)測、分析、解決問題的能力。可為同類橋梁的施工管理與養(yǎng)護(hù)等，提供寶貴經(jīng)驗(yàn)。同時(shí)大數(shù)據(jù)資源的開放、共享，有助于節(jié)約國家資金和社會(huì)資源。

3存在問題及解決方法

（1）最先遇到的也是最棘手的問題是數(shù)據(jù)的去冗、去噪，從海量數(shù)據(jù)中挖掘大數(shù)據(jù)資源價(jià)值。目前，所列一座特大橋上各類傳感器每天采集的數(shù)據(jù)達(dá)到幾個(gè)GB到幾十GB，甚至上百GB，如此海量的數(shù)據(jù)如何去處理，有效剔除無用的信息，找尋剩余有用的信息，從而產(chǎn)生新的價(jià)值、新的資源。這也是在大數(shù)據(jù)時(shí)代有效利用大數(shù)據(jù)資源要解決的首要問題。解決這一問題的主要途徑是編譯相關(guān)的去冗、去噪的智能分析軟件，同時(shí)可以利用云計(jì)算、云分析、云管理等方法來提高解決這一問題的效率，使大數(shù)據(jù)變?yōu)橛杏脭?shù)據(jù)，做到真正智能化分析。

（2）現(xiàn)在各政府部門和科研單位，都在做自己的橋梁信息庫以及監(jiān)測研發(fā)數(shù)據(jù)庫等，而且大多數(shù)數(shù)據(jù)庫都是相類似、重復(fù)的。這樣造成資源的極大浪費(fèi)，包括勞動(dòng)力、資金等。解決這一問題的有效途徑是加強(qiáng)政府部門、科研單位內(nèi)部以及之間的相互合作，開放和共享數(shù)據(jù)資源，這也是大數(shù)據(jù)時(shí)代的必然趨勢。各部門和科研單位可以有步驟、分階段地開放共享各自所擁有的數(shù)據(jù)資源，不論是采用付費(fèi)或免費(fèi)的方式。

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代經(jīng)濟(jì)增長的大變革

由于互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)學(xué)模型、統(tǒng)計(jì)分析等進(jìn)行處理，就有可能成為有價(jià)值的、可銷售的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，這種基于數(shù)字技術(shù)下的創(chuàng)新性信息使用方法，提高了決策者的決策效率及可信度，能夠引起整個(gè)服務(wù)業(yè)和制造業(yè)本質(zhì)性的改變。因此大數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著極高的經(jīng)濟(jì)和商業(yè)價(jià)值。對于大數(shù)據(jù)的概念，企業(yè)和學(xué)術(shù)界目前尚未形成統(tǒng)一的定義。研究機(jī)構(gòu)Gartner將大數(shù)據(jù)定義為需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。美國國家科學(xué)基金會(huì)(NSF)將大數(shù)據(jù)定義為“由科學(xué)儀器、傳感設(shè)備、互聯(lián)網(wǎng)交易、電子郵件、音視頻軟件、網(wǎng)站點(diǎn)擊流等多種數(shù)據(jù)源生成的大規(guī)模、多元化、復(fù)雜的、長期的分布式數(shù)據(jù)集”。麥肯錫認(rèn)為大數(shù)據(jù)是指無法在一定時(shí)間內(nèi)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具對其內(nèi)容進(jìn)行采集、存儲(chǔ)、管理和分析的數(shù)據(jù)集合。當(dāng)前對于大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)主要存在兩種觀點(diǎn):Dumbill采用IBM公司的觀點(diǎn)，認(rèn)為大數(shù)據(jù)具有“3V”特點(diǎn)，即數(shù)據(jù)量大(Volume)、數(shù)據(jù)類型復(fù)雜(Variety)、產(chǎn)生速度快(Velocity)。還有部分學(xué)者認(rèn)為大數(shù)據(jù)具備“4V”特點(diǎn)，在3V的基礎(chǔ)上增加了價(jià)值性(Value)。

(1)數(shù)據(jù)量大(Volume):目前數(shù)據(jù)的計(jì)量單位用太字節(jié)、澤字節(jié)和堯字節(jié)計(jì)算。IDC《數(shù)字宇宙膨脹:到2020年全球信息增長預(yù)測》顯示，數(shù)字信息每年按照幾何級(jí)數(shù)態(tài)勢遞增，到2020年數(shù)字量將達(dá)到40ZB。

(2)數(shù)據(jù)類型復(fù)雜(Varie-ty):相對于傳統(tǒng)的便于存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)下非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多，比如網(wǎng)絡(luò)瀏覽軌跡、視頻、音頻、圖片、地理位置信息等。數(shù)據(jù)類型的多樣性對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。

(3)產(chǎn)生速度快(Velocity):數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和更新頻率快，每秒都在即時(shí)增加，因此大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)以及實(shí)時(shí)處理和分析能力是大數(shù)據(jù)背景下技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵要求。

(4)價(jià)值密度低(Value):存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量大，但是蘊(yùn)含的價(jià)值低。比如一段監(jiān)控視頻時(shí)間長達(dá)2個(gè)小時(shí)，但是有用的數(shù)據(jù)可能只有1～2分鐘。數(shù)字技術(shù)是指對產(chǎn)生于人機(jī)交互、物聯(lián)網(wǎng)等以結(jié)構(gòu)、半結(jié)構(gòu)、非結(jié)構(gòu)形式存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，進(jìn)行提取和集成，以模式識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘、可視化以及統(tǒng)計(jì)分析等技術(shù)手段，通過數(shù)字技術(shù)生成模塊化的專用數(shù)字技術(shù)處理軟件包，進(jìn)一步通過模塊集成實(shí)現(xiàn)決策支持、智能生產(chǎn)、智能服務(wù)、預(yù)測等技術(shù)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的價(jià)值化。根據(jù)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)可知大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的差別主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)處理技術(shù)上，大數(shù)據(jù)下的數(shù)字技術(shù)包括傳統(tǒng)基本數(shù)據(jù)處理技術(shù)如模式識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘、可視化、統(tǒng)計(jì)分析，和高級(jí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)如移動(dòng)計(jì)算、社會(huì)化媒體、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、分析和預(yù)測五種技術(shù)，這五種數(shù)字技術(shù)融合后方能產(chǎn)生巨大的技術(shù)創(chuàng)新。移動(dòng)計(jì)算指的是計(jì)算的實(shí)時(shí)性、動(dòng)態(tài)性，即人和計(jì)算機(jī)的實(shí)時(shí)交互，機(jī)器和周圍環(huán)境的實(shí)時(shí)交互，通過移動(dòng)計(jì)算，增加了數(shù)據(jù)使用技術(shù)在地點(diǎn)和時(shí)間上的靈活性，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理是大數(shù)據(jù)的最核心技術(shù)。社會(huì)化媒體是指人們可以在社會(huì)化媒體平臺(tái)信息、分享內(nèi)容、互動(dòng)交流。社會(huì)化媒體平臺(tái)的使用數(shù)據(jù)具有“流”的特性，大數(shù)據(jù)流的特性改變了人們收集和評價(jià)信息的方式，也改變了技術(shù)創(chuàng)新方式。物聯(lián)網(wǎng)描述的是物理對象間的連接，這種交互作用發(fā)生在機(jī)器與機(jī)器之間，對象與對象之間。物聯(lián)網(wǎng)的形成開啟了服務(wù)創(chuàng)新、生產(chǎn)創(chuàng)新和增值過程的新維度，是新的增值模式和商業(yè)模式的基礎(chǔ)。云計(jì)算指的是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算方式，主要解決數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)問題和管理問題，共享的軟硬件資源和信息按需提供給不同的使用者，通過云計(jì)算加快對信息的發(fā)現(xiàn)、組織和協(xié)調(diào)并為技術(shù)創(chuàng)新提供服務(wù)。分析和預(yù)測是對大數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)、趨勢性等知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)，由于大數(shù)據(jù)的海量性、動(dòng)態(tài)性、類型多樣性和價(jià)值低密度性，有價(jià)值的信息隱藏于碎片化的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)中，而且隨時(shí)間的流逝不斷減少，因此傳統(tǒng)的優(yōu)化算法、抽樣學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、統(tǒng)計(jì)分析方法已不適用，基于知識(shí)發(fā)現(xiàn)的分析和預(yù)測技術(shù)是大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)。針對大數(shù)據(jù)下的這些數(shù)字技術(shù)融合就有可能產(chǎn)生技術(shù)創(chuàng)新，就可能實(shí)現(xiàn)服務(wù)智能化、生產(chǎn)智能化、決策智能化等等。大數(shù)據(jù)時(shí)代給經(jīng)濟(jì)增長帶來了大的變革，這種變革體現(xiàn)在:一是信息化與工業(yè)化的融合，大數(shù)據(jù)時(shí)代的本質(zhì)是互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上的信息技術(shù)在經(jīng)濟(jì)增長和工業(yè)化中的廣泛應(yīng)用，其核心在于信息化與工業(yè)化的融合。大數(shù)據(jù)并不能生產(chǎn)出新的物質(zhì)產(chǎn)品，也不能創(chuàng)造出新的市場需求，大數(shù)據(jù)的價(jià)值，不僅是大數(shù)據(jù)技術(shù)本身，更是應(yīng)用創(chuàng)新產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)社會(huì)價(jià)值，能夠讓生產(chǎn)效率大幅提升，從而使工業(yè)制造的生產(chǎn)效率得到大規(guī)模提升，并進(jìn)一步促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。二是促進(jìn)產(chǎn)業(yè)融合。大數(shù)據(jù)時(shí)代信息化和智能化的廣泛使用，使得不同產(chǎn)業(yè)或同一產(chǎn)業(yè)不同行業(yè)相互滲透、相互交叉，最終融合為一體，逐步形成新的產(chǎn)業(yè)。在技術(shù)融合、數(shù)字融合基礎(chǔ)上所產(chǎn)生的產(chǎn)業(yè)邊界模糊化，產(chǎn)業(yè)由分立走向融合，產(chǎn)業(yè)融合能夠通過建立與實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)、企業(yè)組織之間新的聯(lián)系而改變競爭范圍，經(jīng)濟(jì)增長效率大幅度提高。三是技術(shù)創(chuàng)新發(fā)生變化。在大數(shù)據(jù)背景下科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)合程度加強(qiáng)，而且由于信息化的廣泛使用，信息化和工業(yè)化的深度融合，技術(shù)創(chuàng)新的協(xié)同性和共享性加強(qiáng)，科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)合對經(jīng)濟(jì)增長的作用加強(qiáng)。

二、大數(shù)據(jù)下數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的新特點(diǎn)