企业创新路线图——一种新型创新管理工具

一、引言 21世纪是大数据的时代。美国著名作家阿尔文·托夫在《第三次浪潮》中曾对此作出了精准的预测，并将大数据赞誉为第三次浪潮的“华彩乐章”。     

书评

正大家都在看些什么?大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,大数据开启了一次重大的时代转型,并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。《发现之旅》《发现之旅》是一部迷人的视觉盛宴,搜集了伦敦自然史博物馆里数百幅珍贵藏品,收录了历史上十次最重要的自然探险故事,叙述了那些世界知名探险家、生物学家、艺术家在深入海洋深处挖掘深海秘密时的一幕幕冒险旅程。     

大数据促进教育变革

传统教育中一支粉笔、一块黑板的模式已经过去,现代教育技术也已不再时髦,当教师成为播放器的放映员时,学生喊出了：＂打倒PPT＂,教育信息化似乎走到了近头。大数据时代的悄然到来,给技术进步和教育发展带来全新的方向,带动了信息技术的又一次变革,大数据资源将成为重要的教育资源,大数据决策将成为教育中一种新的决策方式,大数据应用将促进教育改革。     

大数据下MPAcc人才培养模式思考

随着科技的迅速发展,大数据的出现开启了一次重大的时代转型。随着大数据时代的到来,会计专业相关领域的发展以及会计人才的培养都面临着新的挑战。大数据时代为会计信息化提供了低成本、高效率的可能性,同时也给传统的会计模式带来了挑战和冲击。该文分析了大数据时代对会计专业发展趋势的影响,探讨了MPAcc人才培养模式的改革和创新,为会计专业在大数据时代下的人才培养提供参考。     

多级并联模块化大温差换热机组运行特性

针对某末端大温差热力站和普通热力站运行数据进行了分析,同时对两种换热站的一次侧回水温度和二次侧实际热指标进行了数据拟合,最后,对大温差换热机组运行过程中真空度的维持情况进行了统计分析。研究结果表明,末端大温差压力站和普通热力站最显著的区别在于一次侧回水温度的大小不同。两种换热站的一次侧回水温度和二次侧实际热指标存在较好的线性关系。多级并联模块化吸收式大温差换热机组的使用,解决了地下热力站由于限高不易改造的难题,并且拉大了一次侧供回水温差,实现了低流量供热,大幅度提升了二次侧实际热指标,有效改善了末端热力站的供热效果。     

从新冠疫情防控看大数据技术的应用价值

正大数据很忠诚,它记录着人的行为轨迹,深藏功与名;大数据很理性,它的分析有依有据,拒绝任性妄想。这次新冠肺炎疫情既是对国家治理体系和治理能力的一次大考,又是对我国大数据、人工智能等新技术应用程度和实际成效的一次检验。抗击疫情和复工复产,大数据功不可没在疫情抗击和复工复产过程中,通过政府引导和企业参与,大数据在短时间内形成战斗力。     

大数据时代科技文献服务发展路径研究

大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术革命,大数据挖掘和应用可创造出超万亿美元的价值。大数据时代的来临对文献服务也提出了更高的要求。本文从科技文献服务面临的困境、大数据时代的机遇与挑战、科技文献服务转型与升级三个方面来阐述。     

大数据时代我国应急管理中消防救援能力分析与展望

大数据时代在先进信息技术的推动下已然来临,它影响着社会各界与各个行业并迅速成为了大家关注和热议的重要话题.不可否认,它为人类认识自然和了解社会带来了全新的思维方式与态度视角,成为了大众在认知上求新、价值上创新的动力,各种类型的基础性数据在大数据时代中都变成了能够利用的资源.同时,"大数据"一词于十二届全国人大二次会议上第一次被写入我国政府工作报告.不仅如此,大数据对政府管理、城市建设的意义更是在2015年全国"两会"上引起两会代表、委员们的热议."大数据战略"于2016年3月被编入国家"十三五"规划纲要.同年8月,《促进大数据发展行动纲要》印发,我国国家核心战略对大数据理念已是越来越重视.     

邬贺铨：互联网将因大数据而嬗变

中国工程院院士邬贺铨在2013中国互联网大会上,畅谈了大数据给互联网带来的巨大影响,以及受此影响互联网产业的发展趋势。邬贺铨指出,互联网产生大数据,移动互联网和物联网进一步推动数据的暴涨,网络中心体现去中心化,大数据促进了信息融合和产业跨界结合,大数据引发更多新业态出现,大数据对互联网发展是机遇也是挑战,是对我们国家互联网创新能力的一次大考。     

面对大数据,你能挖掘怎样的未来?

正大数据的用途和形式越来越多,数据分析师在一个公司中的作用也越来越大。积累分析数据固然重要,但企业可以从大数据里挖掘到多少可被利用的价值?在一次WE-LINK创业咖啡的大数据商业化实践交流分享会中,几位嘉宾通过实践,印证了从大数据中挖掘出丰富价值的可能性。     

基于大数据背景下的图书馆服务研究

大数据是继"WEB2.0"、"云计算"、"移动互联网"之后的又一次革命性变革。大数据时代读者的信息需求与获取方式,以及所期望得到的服务方式都发生了很大的改变,在此背景下,图书馆的发展也面临着巨大的挑战,同时也有着良好的发展机遇。如何利用好大数据技术更好地为读者服务,尤为重要。该文从大数据的概念、特征以及图书馆现有大数据入手,分析了图书馆在大数据背景下面临的机遇与挑战,并对如何利用好大数据技术促进图书馆服务方式的转变提出了个人的一些看法。     

电压监测仪数据接收故障处理

基于GSM的DT5型电压监测仪大用户专线存在较为严重的数据接收故障,分析发现造成故障的主要原因是大用户（冶金行业）各变电站母线电压的3次、5次、7次等奇次电压谐波畸变率最大值较大,容易产生瞬时过电压,导致通讯模块损坏。为解决这一故障,特在电压监测仪通信模块工作电源上加装低通滤波器,滤去电压监测仪通信模块工作电源上的3次、5次、7次等奇次谐波,消除了DT5型电压监测仪数据接收故障。     

以媒体人视角辩证看待大数据时代

目前,大数据应用已深入到人们生活的方方面面,企业、物联网、社交网络、医疗健康、金融、教育等行业的应用便是其典型实例。随着大数据时代逐渐揭开序幕,新闻出版行业也随之发生了重大的变革,迎来了历史上的第三次深度变革。作为媒体人,在迎接、顺应大数据时代的同时,应该运用辩证思维方式,不仅要看到大数据的优势,还要看到大数据劣势所在。该文介绍了大数据的典型应用实例,提出大数据的诸多先天不足之处,并用具体实例详细阐述,旨在为媒体人开启辩证看待大数据的视角。     

大数据服务模式下图书馆服务面临的挑战与思考

2013年被媒体称为“大数据元年”，标志着世界正在开启一次重大的时代转型。大数据时代的到来，对于社会的各个方面产生了不同程度的影响，而图书馆作为对知识进行收集、存储和传播的重要场所，理所当然地受到了大数据的影响。大数据时代，图书馆传统的服务体系等已经无法满足社会的实际需求，需要进行改进和完善。本文结合大数据的内涵和特征，对大数据服务模式下图书馆面临的挑战进行分析，并对大数据驱动下图书馆服务的新模式进行探讨。     

大数据背景下的高校计算机专业培养模式探讨

随着四次产业革命的到来,大数据技术已经深入到了人们生活的方方面面,对于教育产业也产生了深远的影响。大数据技术与计算机技术密不可分,因此,大数据技术的发展也给高校计算机专业带了机遇和挑战。该文基于大数据的特点,对基于大数据背景下的高校计算机专业教学模式进行了探讨,在课程体系建设、教学模式以及培养目标等方面提出了具体的建议。     

关于推进政府大数据建设的一些思考

正大数据是继云计算、物联网之后又一次颠覆性的技术革命,使人们的思维方式、行为模式和管理理念发生了深刻变革,对公共服务和管理领域也将产生巨大的影响。政府不仅是大数据的重要形成者,还应当是大数据的重要开发者和利用者,如何将大数据有效应用到政府日常管理和为民服务中,已成为提高政府管理效率,提升政府公共服务能力和社会治理能力的重要课题。     

大数据时代图书馆服务探析

图书馆服务是图书馆价值的核心所在，每一次信息技术的革新与社会环境的进步都推动着图书馆服务不断向前发展。大数据是继“Web2.0”、“云计算”、“移动互联网”之后的又一次革命性变革。本文通过对大数据的概念特点、应用领域的介绍，分析了图书馆在大数据时代所应进行的服务创新以及图书馆利用大数据服务过程中所面临的挑战。     

发展智慧经济要强化“大数据”意识

<正>2013年被一些媒体称为世界的"大数据元年"。大数据技术就是从海量数据中快速获得有价值信息的能力,其战略意义就是在掌握庞大数据的同时,提高数据的加工能力,实现数据的增值。它能使数据像土地、石油和资本一样,成为经济运行中的根本性资源。大数据是继云计算、物联网之后,IT产业又一次颠覆性的技术变革。大数据正日益显现出对各个行业的推进力,预示着智慧产业化和产业智慧化时代的到来。未来的市场将更     

高校大数据专业教学模式探讨

随着第四次产业革命的到来,大数据技术成为当今最热门的技术与话题之一。目前来看,大数据相关人才的短缺是制约我国大数据产业发展的重要因素,为了适应社会发展趋势以及岗位需求,很多高校开设了大数据相关专业。该文针对目前高校大数据专业人才培养的教学模式进行了探讨。提出了加强高校大数据专业建设的相关建议。     

大数据时代:从预言走向现实

正大数据是时下互联网行业最具热度的词汇之一。最早提出"大数据"时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:"数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素大数据是时下互联网行业最具热度的词汇之一。其实,早在30多年前的1 980年,未来学家阿尔文·托夫勒就在《第三次浪潮》一书中,把大数据热情赞颂为"第三次科技浪潮的华彩乐章"。力量核心是"预测"2008年,英国《自然》杂志首先提出了大数据概念。然而,什么是大数据,依然众说纷纭。目前比较流行的大数据特性被归纳为4个V,即Volume,Variety,Value,Velocity,分别对应:数据体量巨大;数据类型繁多;数据本身有潜在的价值,但价值比较分散;数据高速产生,需高速处理。