大数据工作计划范文第1篇
经过多年的实践和完善, 传统的以纸张、案卷为载体的收集、归档以及检索等一些档案管理方法已经比较成熟。然而, 随着社会的不断发展, 在很大程度上促进了网络信息技术的发展, 现在的社会属于知识经济社会, 经济发展的主要驱动力是知识, 因此, 企业要想在竞争日益激烈的市场中得到生存, 就必须获得属于自己的核心技术以及技术知识, 只有这样企业才能立于不败之地, 获得持续发展的动力。
二、档案网络化的优点
(一) 可节省人力资源。
档案信息网络化建成后, 人们可以在网络上查询档案, 而不用去档案室翻阅, 大大减少了工作人员查询等工作时间。
(二) 可以多人重复利用档案。
利用率高, 并且没有时间或空间的限制, 随时随地网上查询。同时还可实现全天候为用户服务, 传统的服务方式, 只是在上班期间才可以提供, 而这种方式就突破了这种限制, 用户能够不用出门就可以实现对所需资料的查询以及借阅功能, 还有就是实现了大量用户同时访问的功能, 这就实现了档案信息资源使用的简捷, 在很大程度上提高了工作效率。
(三) 避免了纸质档案丢失损坏的现象。
档案信息网络化建成后, 通过网络访问, 用户得到的异地信息资源仅仅是原件的复制品, 不会涉及原件的调阅, 这就在侧面起到了对原件的保护作用, 还能避免因打印对原件档案造成的伤害。
三、实现档案网络化的对策
只有具备一定的条件才能实现具有复杂系统工程的档案信息管理网络, 具体如下:
(一) 建立一支科技型的档案管理队伍。
事业的成败由人才决定, 同样人才也是档案事业发展与否的关键。档案管理人员必须一职多能、有开拓创新精神、能适应档案信息网络化建设需要的复合型人才队伍。
(二) 制定统一的档案信息网络化管理规范。
档案信息作为信息源, 具有非常丰富的内容以及非常复杂的形式, 这就需要建立一个全国统一的上网目录标准, 来保证人们在网上查档的时候能够轻松、快捷。不然面对检索目录的繁杂, 严重会影响用户在查阅档案使得速度和准确性。
(三) 培养一支具有高素质的工作人员。
要对工作人员在档案管理上的综合素质进行不断的提升, 定期地对有关工作人员进行相应的现代化管理方法的培训, 这样能够在很大程度上提升工作人员的工作素质, 从而增加企业的档案管理工作的管理效率。
(四) 养成一种安全档案管理的思维。
在日常的管理当中要不断地加强安全教育, 使得管理人员形成一种安全信息化的思维, 建立出一个安全、可靠的档案信息共享平台, 从一些细节出发, 做到对档案信息安全的保障, 从而防止一些数据信息的丢失, 对档案的管理造成影响。
四、档案信息网络化建设的意义
(一) 资源共享, 互通有无, 有效解决档案信息利用率普遍偏低问题。
网络的出现, 将原本不沟通的地区和国家联系了起来, 使得信息资源共享更加全社会和全方位, 将其应用到档案管理当中, 实现了对传统方式查阅档案束缚的打破, 能够在很大呈上上扩大了档案信息服务的对象范围, 将档案的作用能够充分的利用起来, 真正地做到了使档案活活过来的目的。
(二) 优化全国档案馆网系统的组合及布局。
互通有无, 资源共享是网络建设的一个重要作用。按照我国档案馆的布局和档案资源配置政策, 库存档案相同者甚多。例如, 中央国家机关的许多文件, 不仅中央档案馆有, 各省、市、自治区直至县 (区、旗) 档案馆也有;同一省、市、自治区许多文件, 不仅省、市、自治区档案馆有, 而县级档案馆也有, 同一地区机关文件, 不仅地区级档案馆有, 县级档案馆也有, 同一工程的设计图, 不仅设计单位有, 建设单位也有。所以对于信息网络化建设, 要做到规划要全面, 分工要适当, 要做到各部门分工明确, 能够找准自己在工作中的地位, 做到各司其职, 并且能出色地完成自己的工作, 避免在工作过程中出现一些重复的行为。
摘要：大数据时代档案管理是利用网络技术, 将大量的档案信息用数字来表达、存贮, 再通过网络来传输交流, 实现档案资源高度共享。档案网络化具有信息利用的高效性、信息内容的及时性、网络信息的集中性、网络化档案的互动性、信息保存的永久性等优势。档案作为一种文化载体, 档案文化建设对其他文化建设具有基础性的参照作用。大数据时代档案建设是档案工作在网络时代的必由之路和必然要求。我们必须充分利用网络优势, 强化和提升档案文化意识, 这对于我们重新认识和研究档案、档案工作和推动档案事业健康有序发展将产生重要而深远的影响。
关键词：技术,信息,建设
参考文献
[1] 燕辉, 叶震, 董泽浩, 高柯俊.报文摘要算法MD5分析[J].合肥工业大学学报 (自然科学版) , 2002 (01) .
[2] 董勇燕.大理市档案局电子文件档案管理系统的设计与实现[D].电子科技大学, 2011.
[3] 赵广磊.基于嵌入式系统的CAN总线与基于嵌入式系统的以太网的网关设计[D].华中科技大学, 2009.
大数据工作计划范文第2篇
一、大数据时代档案工作带来的机遇
(一) 重构档案管理业务流程。我国档案界长期以来将档案管理业务分为“六个环节”或者“八个环节”, 具体为收集、整理、鉴定、保管、登记和统计、利用。因为各个环节之间涉及不同的开发利用主体, 客体的价值也在时间的演变过程中和社会不断进步中变化, 无法主动、系统、全面、综合地对档案进行有效管理, 档案本身处于相对静止、被动地位。不能对档案进行有效的管理。而且, 目前来讲电子文件已经在档案份额中占较大比重, 电子文件尤其是核心数据元数据在形成、整理、归档、移交和长期保存过程中产生的数据量接近EB级别。元数据及其结构、来源、内容描述、形式特征、权限管理、存储位置、电子属性、数字化属性、电子签名等在大数据时代下都能一一对应、一一展现、全程可追溯, 全程可管理, 全程可监控。档案全程管理才得以实现。
(二) 实现档案知识管理模式。知识管理是档案管理的发展趋势和未来走向, 随着时代的发展和社会的进步, 同时档案用户信息素质的提高, 传统意义上简单数据和文件的提供和推荐, 已经不能满足当今知识经济时代需要。档案用户对显性知识的吸收更激发了对隐性知识的渴望和追求。因此, 档案利用服务也应从提供粗浅、原始的数据或文件向提供精细、复杂的知识转变。早在1994年, 特里·库克就提出, 档案工作者应该从实体保管者向知识提供者过渡。然而, 知识不是凭空产生的, 也不是对原始数据的简单聚合, 而是对档案数据的挖掘、清洗、创新才能有效展示。才能实现“以知识管理为导向的档案管理”与“以档案管理为基础的知识管理”的目标。
(三) 开启智能档案服务时代。大数据和云计算的完美结合, 使档案馆 (室) 建立统一的未来语义网成为可能, 它不是一个众多网页的链接集合体, 而是一个全球性档案数据库, 全球档案数据将数数 (开放数据) 相连。这将会扩展传统档案数据的边界, 填平以往存在的数字鸿沟, 开创智能档案大服务时代。数据终极的意义在于预测未来, 现代管理学之父德鲁克认为, 预测未来最好的方法, 就是去创造未来。在大数据时代, 数据挖掘包括两个维度, 描述性分析和预测性分析。描述性分析是针对档案原始数据, 揭示普遍性的规律。这是档案服务精准化的前提和基础;预测性分析是面对用户未来需求, 预测未来的趋势。这是智能档案大服务的根本和核心。通过大数据的整合、挖掘、创新、过滤, 使档案“死”的数据变成“活”的知识;使档案馆 (室) 从纯粹获取档案信息资源的物理空间场所变成集成获得档案智能服务的知识文化中心;进而极大地满足档案用户的“档案权力”, 使档案馆 (室) 档案服务更民主、更科学、更智能。
二、大数据时代档案工作遭受的挑战
(一) 数据安全缺乏有效保障。隐私不仅仅在观念和技术层面上, 同时涉及法律问题。大数据平台的巨大开放性, 给档案数据的完整性、有用性和系统性带来了挑战, 传统的安全工具和技术不再像以前那么有用, 对现行档案信息数据的安全保护存在很大的技术难度, 档案信息安全面临着巨大威胁。在大数据时代, 数据来源范围广, 计算机内的每一个数据、每一片字节, 都构成了档案单元信息的基本要素。大量数据汇集加大了信息泄露的风险, 而且目前对敏感数据的使用权和所有权没有明确界定, 很多基于大数据的分析都未考虑到保密和隐私的问题, 档案在信息界独有的凭证价值作用, 使得其安全保密要求更高。因此, 对档案中的敏感信息进行分析时, 特别需要解决如何做到对信息保密、如何防止数据被恶意使用等问题, 但大数据环境的开放性, 使拥有海量数据与潜在价值的大数据档案更加容易吸引攻击者的攻击。
(二) 数据处理难以卓有成效。大数据时代下无论传统文献还是电子数据显著特点就是海量, 并且其数据呈几何式泛滥, 信息呈指数式增长, 知识呈爆发式增加, 因此存储数据将是数据管理的重大问题。大数据环境下, 数据类型的复杂多样给档案管理工作带来巨大的挑战, 占到数据总量80%以上的非结构化数据, 数据格式不兼容, 档案管理人员进行提取分析和应用实践等都存在困难, 其存储更是带来新的安全问题。因当前非结构化数据存储并不能够有效地沿用具有严格访问控制与隐私管理的结构化数据存储模式, 而相适应的非结构化数据存储模式在技术上还不成熟, 尽管从传统数据存储中非结构化数据软件能够获得经验, 但非结构化数据服务软件没有内置足够的安全措施, 而且使用的最新代码也不完善, 所以非结构化数据存在着多种漏洞。因此, 需要内建相关的安全因素在客户端应用程序中, 可这样又反而导致身份验证和授权过程和输入验证等各种安全问题的产生。
(三) 大数据档案人才匮乏。只有通过深度解析档案大数据, 将繁杂、海量、沉睡的档案数据序化、激活, 进而才能达到档案管理为基础的知识管理的目标。可以帮助档案馆 (室) 提供精确化服务、精准化运维, 大大降低档案馆 (室) 运营成本, 大数据的巨大作用开始凸显。现行的档案馆 (室) 的全流程的收集、整理、加工、优化、脱敏都基于大数据的精准分析, 拥有档案专业知识、互联网技术、大数据理念的复合型人才能胜任。尽管数字化、电子化档案发展势头迅猛, 但是大数据人才发展相对比较滞后。大数据档案人才是跨多个专业层次、多个学科领域的复合型跨界人才, 既要了解计算机网络通信技术, 又要掌握解构中英文的能力, 还需要拥有建立多维度模型框架的能力, 同时具有对档案数据趋势的敏感性和对用户档案需求的前瞻性。而且随着数据标准化工作日益完善, 种类众多、类型多样、载体形态复杂的档案会大幅增加, 知识型档案需求大量涌现都对档案管理人员的个人能力等提出了更高的要求。鉴于此, 大数据档案人才在某种程度出现断档和缺乏。
三、大数据时代档案工作的应对策略
(一) 多层面保证数据安全。开发利用档案资源和保守档案机密, 是党和国家赋予档案部门的两个不同方面的重要职能。
大数据技术与信息安全技术的对接。当今信息安全领域广泛应用的匿名技术。随着大数据预测技术的发展, 要不断更新维护且研究更精确的计算方法完善匿名技术, 才能解决大数据时代档案用户信息隐私问题 (大数据技术要与信息安全技术实现无缝对接, 利用大数据技术的优势发现各种信息系统中存在的信息风险与漏洞。尽早查杀恶意病毒软件, 防止档案用户隐私信息因为系统安全问题遭到泄露。最后, 政府应该加大对数字隐私权基础设施建设的投入。相应立法也应同步跟进, 这样才能形成良好的信息环境。
大数据时代档案数据资源的保护仅仅依靠单纯的技术手段是不够的, 唯有从多个层面协同起来保证数据安全, 首先, 应该发挥法律在保护档案数据和隐私的基础作用。其次, 在日常的处理大数据的操作流程中, 建立档案安全管理制度规范及安全管理培训机制。最后, 也是重中之重, 提升档案管理人员的安全意识和安全观念, 加强档案管理人员数据安全处理能力。
(二) 云计算与大数据深度融合。根据IDC (国际数据公司) 的监测统计, 2011年全球数据总量已经达到1.8ZB (1ZB等于1万亿GB, 1.8ZB也就相当于18亿个1TB的移动硬盘) , 而这个数值还在以每两年翻一番的速度增长, 预计到2020年全球将总共拥有35ZB的数据量, 增长近20倍。大数据时代已经到来, 因此未来档案信息处理技术的发展也要充分结合大数据时代发展变化, 传统文献的电子化数据及数字化档案文献必须脱离于实体存储设备, 通过云计算技术的发展, 形成云计算机网络, 使大数据的信息处理不再依赖于硬件设备, 通过上云端就可以实时处理。此外, 在大数据时代下, 计算机与网络的深度融合一体化将是一个必然的发展趋势, 当计算机和档案信息网络融合成为一个整体的大数据网络平台时, 对档案数据的处理也将不再是以零散、单个的方式进行, 而是以规模化方式进行。未来将转变为以大数据云端为中心, 这也将极大提高未来计算机信息处理技术的响应速度和处理精度, 使计算机信息处理技术变得更加高效和精准, 进而更有力地推动档案大数据的发展。
(三) 创新档案人才培养机制。以大数据时代、知识经济的社会需求为导向, 以档案工作发展为依托, 笔者认为, 大数据档案人才的要义是以档案学专业为基础, 以扩展档案人才知识结构为重点, 以良好的综合能力为标准, 构建大数据时代档案管理的复合型人才。国家应从顶层设计上把大数据档案人才培养纳入档案人力资源开发的整体规划中来, 必须在战略层面对档案专业人才的架构进行创新性变革, 在各大高校组织上统筹科学安排;高校应结合自身优势和特点来科学设定培养目标, 创新档案人才培养方案, 精选合作教育实践平台, 开创多元化、特色化教授实践新格局;档案管理人才 (高校档案专业学生和档案事业工作者) 需要积极夯实理论基础, 广泛涉猎多个学科 (管理学、社会学、计算机科学、心理学) 领域知识, 努力培养创新思维模式, 持续获取信息创新素质, 建立档案管理核心竞争力。
四、结论
大数据时代的洪流滚滚而来, 档案工作也必须与时俱进, 创变求新。大数据技术应用于档案工作, 必将唤醒、激活档案大数据价值, 实现档案管理从数据管理到知识管理的转变, 开创档案工作知识管理时代。
摘要：随着大数据、移动互联网、云计算、物联网等技术的高速发展和广泛应用, 人类社会已悄然从“IT时代”跨入“DT时代”。“数据”是“DT时代”的命脉, 数据终极的意义在于预测未来, 使档案工作深受大数据的洗礼, 促进我国档案管理工作的改革与创新。
关键词：大数据,档案管理,档案工作,大数据时代
参考文献
[1] 徐拥军.传统档案服务向知识服务过度研究[J]北京档案, 2009 (04) :16-18.
[2] 曹芳.近十年来我国电子文件研究论文的统计与分析[J].档案学研究, 2003 (04) :45-49.
[3] 李雄.新网络条件下的数据安全新问题[J].信息通信技术, 2015 (01) :39-43.
[4] 陆天波.基于互联网的匿名技术研究[J].计算机科学与探索, 2009 (3) :1-17.
[5] 2011年全球数据总量1.8ZB当"大数据"来敲门[DB/OL].http://news.xinhuanet.com/tech/2012-12/24/c_124136973.htm 2012-12.
大数据工作计划范文第3篇
一、在当前大数据背景下我国很多大型电网企业在审计工作中存在的主要问题
随着新时代社会飞速发展, 在大数据时代, 很多大型电网企业并没有高度认识到审计工作的重要性, 还没有根据大数据时代的发展要求对审计工作进行改革, 往往就会忽略电网企业的整体发展。一般情况下大数据时代往往给很多大型电网企业的审计工作提出了更高的要求, 比如说当前很多大型电网企业没有追随大数据时代的发展脚步, 在审计工作中往往缺乏思维层面的思考, 仍然只是延续着传统的审计理念和审计工作方式, 并没有考虑到大数据时代对于审计思考问题的方式, 这导致很多当前大型的电网企业在审计工作中存在着很多需要解决的问题。
从另外一个角度来分析, 一些大型电网企业在审计工作中往往没有注意到大数据对于电网行业的发展优势, 所以就没有更好的应用到大数据的时代优势, 一般情况下只是采用了先前的审计方式和审计手段, 往往没有采用大数据时代先进的技术手段, 所以当前社会上很多大型的电网企业并不能够追随社会的发展, 也不能够在大数据时代做好电网行业的顺利变革, 这对于未来我国电网行业的整体发展有着十分不利的影响, 对于未来我国大型电网企业的发展前景也有很多干扰性因素的影响, 对于推动未来大型电网企业能够朝着一个良好的方向前进有着十分积极的作用。
二、针对新时代我国大型电网企业在审计工作中存在的主
要问题, 构建有效的管理措施来不断地提高大型电网企业的整体审计水平
对于电网企业的发展, 我们必须要考虑到大型电网企业审计工作对于提高整个企业的经济建设工作的重要性, 因此, 必须要考虑到电网企业在审计过程中存在的问题之后, 接下来考虑到大数据时代的优势以及对审计工作的帮助。就需要当前很多大型电网企业在审计工作中能够打破先前的工作理念和工作方式, 能够考虑到电网企业审计内部工作的优化和处理问题, 利用大数据时代的优势能够将电网的审计工作进行全面的覆盖, 对参与审计的工作人员进行智能化的划分, 并且优化企业内部人员的管理水平, 在实际工作中能够完成出色的审计成效, 这对于未来我国电网行业的整体发展有着很深远的影响。
从另外一个层面来分析, 还可以在我国大型电网企业发展过程当中, 能够充分发挥出大数据时代的优势, 能够利用互联网环境和信息手段搭建一个推动大型电网行业审计工作发展的平台, 在电网大数据平台建立过程中, 主要目的是为了帮助电网企业在审计工作中更好地追踪和审查相关的信息, 将不同电网企业的信息处理以及各个部门的信息采集进行整理后, 并且能够实现和之前相关预算信息的比对, 然后将所有之前的预算信息进行整合, 能够让在电网企业内部审计工作的每一位人都能够及时地了解到相关的信息, 并且对相关的审计工作内容有十分了解, 对后续的工作以及及时的调用相关的信息提供了重要的保障。在接下来审计工作中可以随时地运用, 能够极大程度上减少大型电网企业相关审计工作人员的工作劳动量。
三、结语
在新时代社会发展环境下, 对于很多社会发展环境下的大型电网企业, 为了更好地适应未来社会的发展趋势, 那么就必须要考虑在大数据时代, 人们生活方式和工作方式的变革, 对于企业内部整体结构的把控, 以及未来我国各大企业的整体发展趋势, 那么就必须要考虑到企业在当下互联网时代和大数据时代的转型工作。从另一个角度出发, 我们需要考虑到对于电网企业的长远发展, 审计工作的重要性必须要关注起来, 而且需要考虑到当前很多大型的电网企业在审计工作中的不足之处, 能够从宏观的角度出发, 对于电网企业的内部审计工作一定要十分关注, 并且考虑到自身电网企业的经济情况, 能够将自身电网企业的实际发展运营情况, 在经济范围允许内能够更好地开展电网企业的审计工作, 加强审计工作人员的工作水平, 定期对神经工作人员进行培训, 这对于整体上提高大数据时代电网企业审计工作的整体水平有着很重要的作用。
摘要：随着新时代社会快速发展, 在当前社会发展环境下, 人们的生产生活方式发生了翻天覆地的变化, 这主要是由于大数据时代的到来给人们的生活和工作提供了更多的可能性, 因此, 就需要考虑到在社会发展过程当中电网企业在审计过程中的主要问题。考虑到电网企业在社会发展环境下的主要发展要求和发展趋势, 能够根据电网企业审计的整体情况, 构建有效的解决措施, 并且能够在审计工作中能够高度重视起来, 提高审计工作的重视力度, 加强审计工作的管理, 提高审计工作人员的整体工作水平, 这对于未来我国电网企业能够更好地适应大数据环境提供了重要的保障。
关键词：大数据背景,电网企业,审计工作,思考
参考文献
[1] 李三喜.李玲.建设项目审计精要与案例分析[M].北京:中国市场出版社, 2016.
[2] 中国内部审计协会.建设项目审计[M].北京:中国时代经济出版社, 2008.
[3] 中国电力企业联合会电力建设技术经济咨询中心[M].北京:工程造价管理综合知识[M].北京:中国电力出版社, 2008.
大数据工作计划范文第4篇
一、提高管理人员素质
在大数据时代, 人事档案利用的拓展与创新需要大量的信息处理人员、信息分析人员以及信息研究人员, 还需要专业的数据库更新人员、计算机设施维护人员等等, 这些对新时期人事档案管理人员的综合素质提出了更高的要求。为此, 要不断更新观念, 加强档案人员队伍建设, 坚持“走出去, 引进来”的原则, 吸引优秀人才, 培养和留住现有优秀人才。工作人员除具备基本的人事档案管理知识, 还应具备应用信息技术知识。人事档案管理工作与职工切身利益息息相关, 是保密性极强的工作, 要重视建立档案的文件密级数字化编制目录或者相应的卡片, 建立文件统计的数字化台账等。
二、建好档案数据库
做好人事档案管理工作, 不但可以让领导能够及时了解每位员工在工作中的情况, 为员工的发展提供有效参考, 也为个人的选拔和任用提供了良好的依据。在大数据时代, 人事档案信息的开发和利用需要建好档案数据库, 这是进行数字化档案信息开发与利用的关键所在。人事档案数据与信息要坚持统一录用的原则, 具有相对统一的项目格式, 规范人事档案信息管理模式以及工作程序, 实现规范化和标准化管理。使用先进的计算机检索工具, 建立相应的档案收藏目录, 对内部影像资料、文字资料进行分类, 编排目录索引, 节省数据查找时间, 提高人事档案的利用价值。
三、加强技术支持
目前, 人事档案数据量快速增长, 需要在设计档案管理系统时, 能够考虑到快速扩充的数据增长态势, 减少IT系统的投资以及后期的维护成本。制定系统安全保护制度, 建立档案防病毒系统和漏洞检测系统, 采用专业工具对档案系统进行漏洞检测, 及时安装补丁程序, 还可建立防火墙技术, 阻挡外部不安全因素影响内部网络, 把系统中的安全隐患降低到最低, 以确保档案数据的安全。
四、创建“大档案”体系, 掌握全方位、多维度大数据型
为了单位的发展, 结合自身实际情况来组建“大档案”体系是非常有必要的。“大档案”体系指得就是“能够快速、全面、准确地通过端口来检索以及统计个体的全部档案信息资料”, 主要包含个人基本信息、服务社会项目、科研成果、工作情况等多元素的、多方面的信息资料。“大档案”体系最主要的意义体现在有利于提高单位的统筹规划、组建科研团队、人才评估、提高各部门办事效率等。在给单位带来便利的同时, “大档案”体系也伴随着一定的风险, 主要体现在信息安全、用户权限设定、密码等级标注、访问权限限制以及下载资料收费环境的安全, 确保“大档案”体系下作者的知识产权不受侵害、个人信息不被盗取。
五、组建“大档案团队”, 数据化人事档案信息, 让人事数据“发声”
“大档案”体系是一个信息量庞大、具有一定规模的数字化档案系统, 它并不是大数据时代环境下的关于人事档案数据的最终要求。预测、发现信息和信息之间的关系及内容是大数据的核心所在。因此我们要的不仅仅是把人事档案信息数字化而是数据化。数据化与数字化之间存在明显的差别。数据化是指将事件转化成可以分析、量化的形式的过程。而数字化指得是将事件模拟成0和1表示的二维码。纸质书籍经过扫描变成图片格式, 可以在网络、计算机中浏览, 这个过程就是数字化;而利用数字图像光学识别技术继续加工电子书中的字、词、句、段这个过程就是数据化。因此要想将人事档案系统中的信息检索、统计、比较、重组, 就需要将信息进行数据化处理, 从而真正地发挥数据的价值。
摘要：大数据不同于现有的档案信息化工作, 大数据档案的管理是档案工作者面临的新课题。档案人员应认清大数据时代给档案管理带来的挑战与机遇, 主动分析, 为民服务。
关键词：大数据时代,档案管理,人事档案
参考文献
[1] 樊伟红, 李晨晖, 张兴旺, 秦晓珠, 郭自宽.图书馆需要怎样的“大数据”[J].图书馆杂志, 2012 (11) .
[2] 施永利.大数据时代背景下的档案利用服务探讨[J].商, 2012 (11) .
大数据工作计划范文第5篇
一、当下高校学生管理工作面临的时代挑战
高等教育大众化, 推动高校学生规模的快速增长, 当下的大学生群体, “95后”、“00”逐渐成为主体, 这些“网一代”大学生的显著特点是“选择性”强, 无规范的行为模式突出, 加之不同学生成长背景、文化积淀、地域分布等差异性, 使得成长需求存在较多的个体差异。传统的学生工作管理方式, 通过班长、团支书等进行学生沟通、转述方式, 势必代表“以偏概全”的主观臆断风险, 降低了学生工作管理实效性。为此, 唯有转变理念, 与时俱进, 主动运用大数据技术, 来挖掘潜在有价值信息, 为学生管理工作创新提供参考。
(一) 海量数据带来的信息挖掘难度
在高校学生学习生活中, 大学生日常网络交互、交流所形成的音频、视频、文字、图片、邮件等数据, 更为复杂而多样。这些数据信息, 反映了大学生的日常行为动态、思想情感, 而高校学生管理者如何从庞杂的数据资源中挖掘有价值信息, 来指导学生管理工作。以图书借阅数据为例, 学生在某时段下借阅书籍的种类、数量、时间、质量等信息进行检索, 来了解学生的兴趣、爱好、学习偏向及思想动态。通过对学生网络论坛聊天记录的梳理, 可以了解学生关注的热点、求知趋向, 更好的优化学生管理方法, 贴近学生发展需求。事实上, 这些海量数据信息, 因数据量大、增长量高, 在进行收集、存储、分析、管理等方面面临诸多难题, 迫切需要运用精准的数据挖掘技术来改进学生管理工作方法, 提高管理成效。
(二) 网络信息安全威胁严峻, 专业化师资欠缺
信息时代下, 以互联网为基础的各类网络数据资源, 在学生上网、玩手机等过程中, 因缺失应有的安全意识, 可能诱发信息数据泄露, 加之网络黑客、病毒的肆虐, 也给大学生数据资源带来安全威胁。校园网络系统安全管理, 也应该作为大数据开发、应用的重点任务, 要加强校园网络安全建设, 为学生管理工作做好保障。同时, 高校学生管理师资队伍中, 很多教师缺失应有的数据挖掘及数据库管理能力, 甚至很多教师将工作重心放在学生日常生活、学习中, 缺失大数据思维, 更难以运用数据信息化技术来分析和改进工作方法, 更难以开展特色化、个性化学生教育。如大学生习惯于QQ、微信、微博社交软件的交流, 而教师却不会用这些社交软件, 更难以融入到学生群体生活中。因此, 高校学生管理者, 要加强大数据思维的引导, 注重数据整合、挖掘, 梳理学生工作管理问题, 探析成因, 优化管理办法。
二、高校学生管理中的数据来源及特点
在高校学生工作管理中, 海量数据的形成渠道更多, 如微博、微信、QQ群等新媒体平台, 这些数据包括阅读、留言、点赞等内容, 数据信息多样、复杂, 需要借助于大数据挖掘技术, 来分析和梳理有价值信息。从大学生上网认证系统来看, 高校学生数据库主要来源有以下几种, 如校园教务系统、学生消费系统、图书借阅系统、校园公共网络系统等平台。这些数据平台, 融合了学生的学习、生活、网购、浏览、社交等多个领域。以日常行为记录为例, 在学生管理系统中, 有关于学生的基本信息, 包括家庭、性别、健康、奖惩等数据资源;这些结构化数据, 能够反映学生的日常行为、兴趣爱好、行为趋向, 为分析、预测学生行为提供参考。在消费系统中, 包括学生缴费记录、勤工俭学记录、各个就餐点日常消费记录等信息, 这些数据可以对照学生的家庭状况, 为推进学生资助管理科学化提供参考。在学生学习数据整合中, 主要从学校教务系统筛选学生的选课情况、成绩、教师对学生的评价等数据。在图书馆借阅系统中, 记录了学生借书信息, 可以了解学生的阅读内容、学习倾向, 展开针对性、个性化学习指导。在社交领域数据中, 主要根据校园网、手机终端等来了解学生微信、微博、QQ、论坛发帖等碎片化信息, 这些数据反映了学生的日常生活、情感状态、心理诉求等, 对于挖掘校园舆情、了解学生心理趋向、开展校园德育、学风建设提供参考。在学生健康数据库平台, 主要包括学生身心健康、心理评测等数据, 这些数据反映了学生的心理趋势, 对于发现学生的心理问题, 展开针对性心理健康教育提供有价值指导。
三、完善高校学生管理工作创新的积极举措
从某种意义来看, 大数据已经成为高校学生管理工作的重要手段, 迫切需要从海量数据的挖掘中, 分析、提取事关学生工作的问题, 为创新学生工作方法提供科学、精确、个性化决策依据。高校学生管理工作者, 要充分认识大数据时代及学生大数据开发的重要性、紧迫性, 积极从人力、物力倾斜上, 关注大数据分析, 构建大学生思想动态教育预警机制。
(一) 树立大数据意识, 为学生管理工作创新提供决策保障
大数据时代下, 高校学生管理工作者要真正认识到数据挖掘与学生工作的关系, 确立大数据意识, 围绕学生大数据开展教育工作。一方面, 高校管理者要重视大数据, 从人力、技术方面提供支持, 来优化数据挖掘, 为学生工作提供决策保障。另一方面, 加强对高校各类信息资源系统的整合, 特别是实现对不同系统资源的对接, 优化信息数据的抽取、清洗、筛选、分析, 提炼敏感精准信息。另外, 加强师资技术学习和培训, 增强运用大数据分析学生工作的能力。
(二) 加强顶层设计, 完善高校学生工作大数据管理机制
将大数据引入到高校学生工作中, 要重视顶层设计, 特别是在数据来源多样性整合上, 要从数据的采集、融合、挖掘、应用等方面, 做好协同与衔接, 切实提高大数据分析的科学性、精准性。如在校园网系统数据整合中, 将教务系统、学生行为系统、学业预警系统进行统合, 并融入学生QQ群、微信群数据收集和存储, 从全局视角来科学统筹, 合理布局, 协同好师生之间、教学研之间的关系, 提高学生工作创新水平。
(三) 整合大数据, 挖掘学生工作大数据价值
在对学生工作大数据进行整合中, 考虑到当前高校多个网络系统独立运行、互联网、移动终端数据碎片化问题突出等难题, 要从数据整合技术上, 组建专门的大数据管理部门, 调配专业师资、分析团队, 引入优秀技术人才, 促进不同数据库信息的融通性。如引入云计算、数据库技术等, 来对各系统数据建立关联模型, 探索积极优秀的管理方案, 真正发挥大数据的价值。
(四) 完善学生管理制度建设, 提升大数据安全保密水平
大数据在高校学生工作中的应用, 还要充分认识到数据管理的风险, 特别是对广大师生隐私权的保护, 要从制度建设上, 明确管理规范, 营造良好环境。如制定严格的数据管理方案、预案, 明确数据公开等级, 制定保密措施;引入网络防火墙、保障数据安全等;完善学生管理制度, 提高大数据系统安全等级。
摘要：学生工作是高校管理事务的重要部分, 随着互联网技术的广泛应用, 学生管理工作面临新的挑战。大数据作为全球信息化管理建设的重要基础, 已经成为信息社会认识世界、改造世界新的方法和技术体系。立足高校学生大数据平台, 关注学生学习、交流、生活等方面的碎片化数据, 转变管理理念, 改进管理方式, 精准施策, 探究高校学生工作新的管理模式, 挖掘大数据的价值和优势, 实现学生管理工作资源整合、调配恰当、掌控全盘。
关键词：高校,大数据,学生工作,创新举措
参考文献