2023年数据信息与知识论文简短(汇总13篇)

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数据信息与知识论文简短篇一

摘要：大数据时代来临，信息安全、数据泄漏的问题频频发生，有不少企业担心重要的数据外泄对企业形象及实际利益带来重大损害。

对于企业来说，能够在信息安全防护中快速的找出威胁源头是至关重要的。

何为大数据?根据维基百科的定义，大数据(bigdata)，或称海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。

自以来，数据已成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。

3月，美国宣布投资2亿美元启动“大数据研究与开发计划”，借以增强收集海量数据、分析萃取信息的能力。

美国政府认为，大数据是“未来的新石油”，一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，未来对数据的占有和控制甚至将成为继陆权、海权、空权之外国家的另一个核心资产。

对企业来说，数据正在取代人才成为企业的核心竞争力。

在大数据时代，数据资产取代人才成为企业智商最重要的载体。

这些能够被企业随时获取的数据，可以帮助和指导企业对全业务流程进行有效运营和优化，帮助企业做出最明智的决策。

这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用g或t来衡量。

同时，如此巨大的数据信息量，怎样做好信息安全的防护也是随之而来的问题。

当前大数据集群应用的数据库并不使用集中化的“围墙花园”模式(与“完全开放”的互联网相对而言，它指的是一个控制用户对网页内容或相关服务进行访问的环境)，内部的数据库并不隐藏自己，而使其它应用程序无法访问。

没有“内部的”概念，大数据并不依赖数据访问的集中点。

大数据将其架构暴露给使用它的应用程序，而客户端在操作过程中与许多不同的节点进行通信，要验证哪些数据节点和哪些客户有权访问信息是很困难的。

1.2智能终端的数据安全威胁。

中国已经超过美国成为全球最大的智能终端市场。

这些随身携带的终端不仅占用了人们大部分的时间，也存储了大量个人化的数据。

人们对于大数据总有这样一种担忧：“大数据并不安全”。

不仅如此，携带大量个人数据的智能终端也不安全，因此智能终端数据安全就变成了一个严重问题。

智能家居开始走向产品化，如果你所用的智能手机可以控制家里的所有智能终端，一旦被病毒控制，估计全家的智能终端都会成为攻击目标，那后果就不堪设想了。

1.3数据虚拟化带来的数据泄密威胁。

如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而数据虚拟化术就是挖掘和利用宝藏的利器。

与任何虚拟化一样，数据虚拟化是一种允许用户访问、管理和优化异构基础架构的方法。

而典型的应用则是数据的虚拟化存储技术。

对于用户来说，虚拟化的存储资源就像是一个巨大的“存储池”，用户不会看到具体的磁盘、磁带，也不必关心自己的数据经过哪一条路径通往哪一个具体的存储设备。

在应用虚拟化存储的同时，面对异构存储设备的.特点，如何统一监管则是一个新的难题，且虚拟化后不同密级信息混合存储在同一个物理介质上，将造成越权访问、数据泄密等问题。

2.1数据结构化。

数据结构化对于数据安全和开发有着非常重要的作用。

大数据时代的数据非常繁杂，其数量非常惊人，对于很多企业来说，怎样保证这些信息数据在有效利用之前的安全是一个十分严肃的问题。

结构化的数据便于管理和加密，更便于处理和分类，能够有效的智能分辨非法入侵数据，保证数据的安全。

数据结构化虽然不能够彻底改变数据安全的格局，但是能够加快数据安全系统的处理效率。

在未来，数据标准化，结构化是一个大趋势。

2.2加固网络层端点的数据安全。

常规的数据安全模式通常是分层构建。

现有的端点安全方式对于网络层的安全防护并不完美。

一方面是大数据时代的信息爆炸，导致服务端的非法入侵次数急剧增长，这对于网络层的考验十分的严峻;另一方面由于云计算的大趋势，现在的网络数据威胁方式和方法越来越难以预测辨识，这给现有的端点数据安全模式造成了巨大的压力。

在未来，网络层安全应当作为重点发展的一个层面。

在加强网络层数据辨识智能化，结构化的基础上加上与本地系统的相互监控协调，同时杜绝非常态数据的运行，这样就能够在网络层构筑属于大数据时代的全面安全堡垒，完善自身的缺陷。

2.3加强本地数据安全策略。

由于大数据时代的数据财富化导致了大量的信息泄露事件，而这些泄露事件中，来自内部的威胁更大。

虽然终端的数据安全已经具备了成熟的本地安全防护系统，但还需在本地策略的构建上需要加入对于内部管理的监控，监管手段。

用纯数据的模式来避免由于人为原因造成的数据流失，信息泄露。

在未来的数据安全模式中，管理者的角色权重逐渐分化，数据本身的自我监控和智能管理将代替一大部分人为的操作。

在本地安全策略的构建过程中还要加强与各个环节的协调。

由于现在的数据处理方式往往会依托于网络，所以在数据的处理过程中会出现大量的数据调用，在调用过程中就容易出现很大的安全威胁。

这样就必须降本地和网络的链接做的更细腻，完善缓存机制和储存规则，有效保证数据源的纯洁，从根本上杜绝数据的安全威胁。

2.4建立异构数据中心安全系统。

针对传统的数据存储，一般都建立了全面完善的防护措施。

但基于云计算架构的大数据，还需进一步完善数据存储隔离与调用之间的数据逻辑关系设定。

目前，大数据的安全存储采用虚拟化海量存储技术来存储数据资源，数据的存储和操作都是以服务的形式提供。

基于云计算的大数据存储在云共享环境中，为了大数据的所有者可以对大数据使用进行控制，可以通过建立一个基于异构数据为中心的安全系统，从系统管理上保证大数据的安全。

3结束语。

随着大量企业的入驻，对数据安全这一行业的发展起到了巨大的促进作用，对安全分析提供了新的可能性，对于海量数据的分析有助于信息安全服务提供商更好地刻画网络异常行为，从而找出数据中的风险点。

与此同时，大数据时代也同时促进了整个信息安全行业的发展，大数据分析与安全软件有效的结合后解决安全问题将变的容易简单并且快捷无比。

对实时安全和商务数据结合在一起的数据进行预防性分析，可有效识别钓鱼攻击，防止诈骗和阻止黑客入侵。

参考文献：

[1]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[j].计算机研究与发展，2013，1.

[2]陈明奇，姜禾，张娟.大数据时代的美国信息网络安全新战略分析[j].信息网络安全，2012，8.

[3]王珊，王会举，覃雄派.架构大数据：挑战、现状与展望[j].计算机学报，，10.

[4]郭三强，郭燕锦.大数据环境下的数据安全研究[j].计算机软件及计算机应用，2013，2.

数据信息与知识论文简短篇二

摘要社会生产力的发展带来了科技的不断进步，从而带动了空间数据采集技术的发展，人类迫切需要更新数据挖掘的知识和方法来应对日益复杂的数据。

海量的网络数据记录下人们生产和生活的各种信息，怎样对计算机采集的数据信息进行合理分类、科学应用成为一个为我们所关心的问题。

然而由于数据量越来越大，传统的数据挖掘技术的局限性和弊端也慢慢凸显，更为完善的计算机数据挖掘技术硬象而生。

数据挖掘技术是一种科学有效的数据处理方式，它为应对信息爆炸，海量信息的处理提供了科学有效的手段。

计算机数据挖掘技术顺应了时代和社会的发展，也逐渐成为社会关注的焦点。

通过人们长期对数据处理技术的研究和开发，计算机数据挖掘技术应用越来越广泛。

计算机数据挖掘技术在是当前计算机科学研究的活跃领域，在我们的社会生产和生活中都发挥着重要的作用。

计算机数据挖掘技术能够从庞大的信息库中发掘出有价值、有意义的信息并发挥它们在现实生活中的作用，具有广泛的应用前景。

只有充分地了解这门技术，才能更好地运用它。

数据挖掘，就是通过一些方式从大量数据中获得有用或是有潜在利用价值的并应用到现实中的一个过程。

计算机数据挖掘技术是一种热门并且实用性强的科学艺术在我们的社会生活生产中在不同的领域发挥着极其关键的作用。

计算机数据挖掘技术的系统性比较强，面对多样化的信息处理起来也更有技术性。

面对日趋多样化的处理对象，计算机数据挖掘技术可以更迅速准确地处理和提取信息。

运用到企业方面这门技术可以帮助企业巩固经营竞争地位和提高经济效益。

比如金融企业中重要的就是要对进行的投资的风险做出较为准确的评估，从而将风险降到最低。

社会经济在不断发展，相同类型的企业也越来越多，这直接导致企业的竞争力受到同种类型企业的威胁。

如何每个企业都在思考怎样从众多企业中脱颖而出，获得更好的前途。

要想打败对手企业，不光要追求自身的发展，更要知己知彼，百战百胜。

这就需要我们利用计算机数据挖掘技术对竞争企业进行系统的分析调查，从而实现自身的发展和进步。

譬如电子商务企业最注重的是网站的浏览量和点击率以及成交率，运用计算机数据挖掘技术可以系统全面的分析和比较客户购买或推荐的产品，及时感知电子商务市场动态，赢得市场先机，在经济市场占得一席之地。

计算机数据挖掘的首要任务是利用计算机技术是从庞大的数据库中发现隐含的、有意义的、有实际用途或潜在用途的知识。

首先需要按照一定的标准把数据对象划归成不同类别。

然后通过对历史数据的分析找出规律，并建立模型，通过模型对未来数据的种类和特征进行分析寻找数据的规律。

有时为了将分析结果与企业的市场现状进行联系，就要对大量的数据进行分析，从中发现满足一定支持度和可信度的数据项之间的联系，或者也可以通过对数据库中的孤立点数据进行分析，寻找有价值和意义的信息。

最后还要对数据挖掘的结果进行变异分析。

在军事方面计算机数据挖掘技术也起到了重要作用。

我们的社会信息化特点越来越明显，军事涉及的领域越来越宽泛，且更加注重利用新型媒体网络技术来搜集、分析、整理数据。

利用这种技术不光可以完善自身的实力，也可以精确地分析对方的情况，从而确立最正确的作战方式，最终取得胜利。

在数据挖掘方法中，使用计算机是一种新型并且复杂的分析方式。

其过程是首先要进行全面的数据准备，准备的数据一般是经过长期积累的相同类型的数据。

而且清除一些与需要的主题没有关联的数据也是很重要的一步，这是进行数据挖掘的前提。

其次要分析一下这些准备数据的来源，查阅相关的资料和文献，为挖掘数据做准备。

准备工作完成之后就可以根据数据分析的目标开始数据挖掘的工作了，通过一定的分析技术获得进一步精细的数据，最后进行评和整理精细的数据，看预期的目标与效果是否达到。

3计算机数据挖掘的技术方法、应用领域和挑战。

计算机数据挖掘的技术方法趋向多元化，主要有以下有几种类型：

(1)传统统计分析：这种技术包括相关分析、回归分析及因子分析等，有经典模式为前提。

(2)人工智能技术：作为一种近年来新兴的数据挖掘技术，人工智能技术有着更广泛的应用，可以对数据进行推断和智能代理。

(3)决策树：这是一种相对来说更加直观简单易理解的数据挖掘技术，具有一定的分类规则，在计算机数据挖掘中处于重要地位。

计算机数据挖掘技术的出现为许多领域带来了福音，其最大的运用领域就是商业领域。

不管是企业发展竞争还是电子商务方面的发展都离不开这门技术，都需要对庞大的信息数据库进行挖掘;在信息管理、军事管理等方面也需要计算机数据挖掘技术也发挥强大的处理数据的能力。

计算机数据挖掘技术的出现和发展是社会发展过程中的必然进步，人们的工作和生活都变得更加便利尽，但是其发展仍旧面临着挑战。

首当其冲的一点便是数据的安全性受到了威胁，先进的数据挖掘技术可能会使个人隐私曝光在大众面前，这将可能引发人们对于这门技术最大的争议。

4结语。

人类的发展和社会进步导致了计算机数据挖掘技术的必然出现，这门技术正在世界范围内发挥着影响。

它也在很多领域为我们带来了便利，取得了应用上的成功，推动了各个行业的兴起与发展，然而在应用技术获得方便和效益的同时应该我们也要充分认识它将面临的挑战并积极应对，正确理性的认识和运用这门技术。

参考文献。

[1]苏新宁，杨建林，江念南，栗湘.数据仓库和数据挖掘[m].北京：清华大学出版社，.

[2]姜跃.浅谈数据挖掘技术在电子商务方面的应用[j].电脑知识与技术，2006.

[3]马洪杰;曲晓飞;数据挖掘技术的过程和特点[a].面向21世纪的科技进步与社会经济发展(上册)[c]，.

数据信息与知识论文简短篇三

信息安全体系的构建需要掌握信息安全风险的状态及其分布变化的规律，并在现场调查和风险评估之后结合企业自身的特点，以构建起具有自适应能力的信息安全模型，保证信息安全风险能够被控制在可接受的最小范围内，并接近于零。

其构建的具体操作如下：

3.1前期策划与准备。

前期的策划与准备是对信息安全体系的构建打好基础，主要包括对员工的教育培训、初步制定体系构建的目标和整体计划，并以建立相关内部安全管理机制和系统构建组织来切实推动项目的开展运行，在人力资源的管理和配置上要做到统筹规划，确保构建的`每个环节都有人员参与。

3.2确认适用范围。

根据自身实际情况来确定信息安全管理系统的适用范围，注重关键安全领域的构建和管理保护，在管理上可以通过划分管理区域来进行管理，并通过责任制将责任落实在每个管理者的身上，依据信息安全等级的不同来规范管理者的管理权限，以实现适当的不同级别的信息安全管理。

3.3风险评估。

对构建的信息安全体系进行风险评估可以从内部和外部两个方面来进行，以内部自身设定的安全管理制度和对信息资产等级重要程度的分化来逐级评估风险，在检查审核系统能否有效保障信息安全的同时，要对可能出现的安全隐患进行评估和预测，并提出相关方案来对此进行预控和将损失降到最小。

3.4建立体系框架。

科学合理的安全体系框架的构建要从全局的角度去考虑，通过对内部整体资源进行整合和划分，对不同等级信息采取不同层次的框架建立，如根据业务性质、信息状况、技术条件、组织特征等来进行信息框架构建，并依次对其进行风险评估，制定预控方案和尽可能地更新完善。

3.5文件编写。

文件编写的主要内容为：前期策划制定的总方针、风险评估报告、现场调查报告、适用范围文档、适用性申明等文件来作为信息安全管理体系构建的基础工作，要求其符合相关标准的总体要求，储存以便后期的改进和完善。

3.6运行及更新维护。

前期工作的完尽之后系统便可进入运行阶段，运行阶段是对前期工作的验证和检查，通过发行系统的漏洞来对系统进行改进，并在运行过程中不断完善信息资源数据库，使得安全系统的安全程度更高。

后期的更新维护还需要技术人员自身素质和技能的不断提高，这也需要从组织内部去加强培训。

参考文献：

数据信息与知识论文简短篇四

1、到个人财产安全，大到国家小领土安全、主权安全、政治安全、军事安全、经济安全等等，安全系统涵盖各行各业，如果没有良好而可靠的安全管理系统，国家的电力、环保、金融、教育、医疗卫生、工矿企业、公共场所以及家庭的曰常安全都难以得到保障，创新开发安全可靠的安保系统已经成为国内外安保公司积极追求的目标。杭州安保智能科技有限公司，自成立以来，一直致力于智能安全防护及系统集成的研究开发，技术已经达到国内外先进水平。今天我们有幸采访了“中国安保网”的创始人之一周亮先生，为我们开启了一段不凡的创新智能安保之旅。

周先生：目前，我们主要的业务模块分为三个方面。第一个业务模块是开发高端应用软件，即安保整体解决方案，我们希望能够建立一个安保整体系统平台，以满足各种不同的安保需求。因为我们平时所说的安防，只是整个安保体系里的一部分,只是简单的平面化的东西。而安保是更广泛、更综合的一套体系，比安防更高一个层次，所以我们发展安保事业首先要解决的问题就是系统的解决方案，以及高端应用软件开发问题。该软件的开发可以应用到各行各业，比如说—个核电站，需要一个安保系统；或者一个大型的群体性活动，必须防止出现一些失控的情况，就需要一个完整的安保系统防御和处理这些情况。

第二个业务模块是安保装备的开发。对于一些安保装备的发展，公司比较集合了国内国外一些好的设计理念和产品。并且公司的发展方向是经营一个装备业，即安保装备的硬件方面的研发，我们不可能去做摄像头这样的小零件，因为生产这些零件的上市公司海康、大华已经做得很好了。我们要做的更多是应用这些公司的产品，重点发展安保装备。目前国内对安保装备的需求量非常大，据统计可达到数亿甚至数万亿的需求量。而国外的市场就更不好说了，因为整个国际形势比较复杂，因此对于安保体系的需求就更多了。

第三个业务模块是服务。我们公司目前有一个专业的服务团队，我们正在努力打造一支能干活、能维护、能服务的技术团队。

另外，我们还提出了整体理念，即在掌握核心技术的前提下，实现四“全”理念。四全理念包括：1.全球设计理念，即不搞原创而是要借鉴，要善于将国外先进的技术为我所用，在此基础上掌控核心技术,即知识产权必须为我们中国自己所有。2.全球采购理念，如果我们的装备全部都是国产化产品，有些技术就很可能落后于国外，致使我们的装备的层次、水平上不去。因此，一定要有全球采购理念，用世界上的先进零件组成最好的装备，从而达到最好的安保效果。3.全球市场理念，我们既然要向国外市场购买必要的原器件，那么我们的产品同样也可以销售到国外，就像很多国外企业从我国进口原材料，然后将加工成的产品卖给我们一样。包括很多手机，其实零件加工商大多数都在国内，但是最后苹果手机还是卖给我们，赢取高额利润。因此我们也一定要有一个全球市场理念。4.全球服务理念，因为如果没有服务,没有技术支持,销售市场就很难打开。为此，我们形成了一套完备的质量保证体系和售后服务体系，为向全球安保市场迈进打下了坚实的基础。

为了促进我国安保产业的健康、快速发展，我们正筹备建设一个属于中国自己的中国安保城，这也是未来我们工作中的重点。如今,安保城的筹建工作已经展开，同时得到几家上市公司的资金支持。我们安保网基本的发展规划就是以上所述的三大业务模块和四全经营理念，然后就是一个整体的发展规划，即建设中国安保城，为中国的安保行业助力加油！

具体到公司取得的成绩，到目前为止，我们已经拥有一些知识产权，并在一些领域取得了相关的软件著作权。另外，还取得了一些发明专利。虽然有了一些成绩，但是离我们预期的整体发展还有一定的距离。因为从整个发展规划来讲，我们首先要把相应的业务模块建立起来，另外“中国安保城”也将筹建起来。这样才能与全国的力量，乃至全球的力量合作。但是，完成这一任务仅靠我们几十个人的力量还比较单薄，因此我们目前仍在整合、运作，甚至于想借用于资本的力量来快速发展。

周先生：谈到当初选择这一行业的原因，第一，我们整个创业团队都来自软件开发行业，主要是由从事安防、监控、数据分析、装备制造等领域的专业人才组成，提供了相应的技术支持。第二，国内目前所面临的社会形势，催生了我们这个行业。如果总是从事安防行业，很难系统地完成社会安定、环境安全这样一个整体目标。因此我觉得这项工作非常有意义。并且，我们在几年之前就创办了安保网，研发的产品正符合现在社会的需求。另外，清华大学的一位教授听说我的这一想法，就提出应该将环境安全纳到安保的范畴来提，这个问题挺有意思，所以我觉得我们公司的发展方向，不仅符合公众社会的需求，更符合政府引导的一个方向。

周先生：现在我们公司生产的—些安保软件产品和装备，已经在我们国家的重要设施安保领域得到应用，包括电力、环保、核电、能源、交通等重要领域。另外像地铁、轨道交通等高危的公共场所，我们也已经做了典型服务和产品。从国内来讲，我们有部分产品已经达到国内领先水平，虽然目前可能有些院校的实验装置比我们领先，但是真正转化成产品，且能够运用到安保行业中的，我们仍处于领先地位。跟国际上相比,我们开发的个别产品，在国内外相关文字资料上只有类似的产品，却没有相同的，因为我们有些产品是创造性的，也是针对国内的国情所研究的，可以说在国内外都处于领先水平。

周先生：目前公司产品最大的优势，

第一是创新，第二是可靠。我们在创新的同时更加追求产品的可靠性，并且从产品设计到软件开发都要考虑这个问题，我们宁愿多花一些成本，也要保障产品的创新性和可靠性。一般我们从设计开发开始，就以可靠性作为前提，并尽可能有条件地降低成本。作为安保行业，可靠性必须放在第一位，如果在产品设计没有把可靠性作为一个基础和前提，那就背离了做安保产业的初衷。

我们企业文化包括四个度：第一个度是高度，包括技术高度、行业应用的高度，以及观念、理念上的高度。同时，还要从民族、国家、政府的高度去看、去认知我们所处的'这个行业。我们不光是在为我们的家庭和企业而努力，我们还要更多的考虑如何承担起我们国家安保产业的发展重担。为此，我要求所有的员工都按照这样的目标去努力，这就是企业文化的高度。

第二个度是深度。我们每个人都处于不同的岗位和行业，只有进行深入研究才能成为这个行业和领域的专家，那叫深度。因此，只有成为业内的专家，才能有真正辉煌的事业和人生。

第三个度是宽度。我所说的宽度可以从两方面来理解，一是要宽厚待人，只有把人做好，才能把事做好。二是你的知识要有宽度，如果你孤陋寡闻，或者只知道自己的事,不知道团队的事，就很难做到团队协同创新，所以我们要求员工在知识结构和横向学习方面要有一定的宽度。

第四个度是速度。首先我们要求反应速度快,例如对于市场需求我们要快速反应。另外执行力要迅速,公司一旦提出一个任务,我们要有_个快速的反应能力和响应能九要有非常好的执行力，这个度实际上是一个执行力文化问题。

周先生：一个高新团队的建设对企业未来的发展是非常重要的，公司在国内市场，或者说行业市场，甚至国际市场上的竞争，其实就是一个团队的竞争、人才的竞争，因为人是第一生产力，所以我们非常重视团队和员工队伍的建设。为此，我们一方面通过各方面的培训，提升团队的水平；另_方面,我们不断地培养自己的企业文化，提升公司的执行力、凝聚力。从创建到现在，公司已经拥有了一支团结合作、有凝聚力的创业团队。这对企业未来的发展，实现公司的规划，起到了一个决定性的作用，是非常关键的。

对于公司员工，我的要求是首先要忠诚，第二要敬业，第三就是忠诚、敬业、快乐工作。员工快乐了，才能创造更好的效益。他快乐家庭就会和谐，家庭和谐社会就会和谐，这是一种共赢的哲学，所以我们提倡一种快乐的工作模式。

记者：咱们最后一个问题，您谈一谈我国目前在环境安全保障技术方面发展状况如何？

周先生：安保网承担着社会公共安全、安保服务等全面发展的责任。那么环境安全是我们重点防务的一个领域。随着国家经济的发展，整个环保、能源格局将不断向大力发展信息能源、核能利用等方向发展，我国将不断向核能应用大国迈进，而这其中存在的核安全、核能应用安全等问题就会变成一些突出的行业问题，以及社会安全问题，环境安全问题。所以我们安保网责无旁贷的要协助这个行业以及政府管理部门，来做好这方面的安保技术和设备、装备的支持。

目前，我国国内的安保产业还面临着几个突出问题：一是我们的安保观念比世界先进国家落后；二是我国安保技术开发的从业人员素质，与先进的国家相比还比较滞后，包括该领域从业人员的个人水平以及团队的数量都相对较低，尤其是这一领域的精英研究人员、技术人员比较少,缺口比较大；三是我国安保产业应用的仪器、设备、装备过分地依赖于国外的一些技术产品；四是即使采用先进设备,但我国目前的整个技术服务队伍也比较薄弱；五是我国目前整个的安全监管部门和技术支撑部门，由于受到国家体制的局限，还不能够完全地适应目前大力发展安保行业的需求。针对这些问题，我们安保网将在现有的条件下,做好我们力所能及的事情,尽可能地去满足市场的需求，加速安保事业的快速健康发展。

数据信息与知识论文简短篇五

随着时代的快速发展，招标代理企业的信息化进程是未来社会需求的必然产物，所以，企业只有不断提升信息化建设的速度、提高自动化运营的效率，才能与时代的发展保持一致，以免被社会所摒弃。在招标代理企业的信息化管理过程中，还必须引进先进的管理观念、高质量的人力资源以及科学的管理模式等。

信息化;招标代理;企业管理。

第一，重视程度不够。由于高校对档案管理重视程度不够，在档案管理工作中，沿用传统的工作模式，对档案进行人工检索、整理、立卷和归档。即使大部分高校引进了先进的计算机设备，但是仍然只是发挥基本的输入、输出功能。由于缺乏现代化的管理系统，使得高校的档案管理工作繁琐，效率低下，限制了档案管理的价值。教师及学生的档案采集不全，档案卷内目录填写不完整，档案序号、文件编号、责任者、卷内文件的起始时间等信息有遗漏，档案文件保密级别不限定。第二，从事档案管理的人员素质不够。部分高校没有严格按照规定，完成档案管理工作，甚至缺乏专门的档案管理，只是简单的将档案堆在墙角里，使得档案丢失，这给档案查找工作带来非常大的困难。而且从事档案管理的人员，大部分是为了解决高校代课老师或教授配偶的工作，临时安排的，他们大部分人员缺乏计算机操作技能，不能利用计算机技术对档案信息进行开发和研究，并且缺乏工作积极性。第三，档案管理平台不健全。近些年来，高校电子文档、表格、音频、视频等各种数据信息，种类繁杂，这些庞大的数据信息难以有效的管理及存储。高校档案数据资源不断扩张，若不引入虚拟云存储技术，就有可能引发资源存储容量不够，导致数据库膨胀危险。

大数据的意义不是数据信息庞大，而是对数据信息进行高质量的处理。面对大数据时代的到来，高校如何在招生、教学、管理、就业方面进行大数据整合和管理，为高校的发展提供技术支持，是学校发展的重点工作。目前，很多学校已经建立了信息门户、统一用户管理与身份认证、综合信息服务门户，已经在信息管理中取得了进步，但是目前高校档案管理仍存在很多挑战。第一，组织维度。高校内各个部门应该优势互补，实现不同类型的大数据资源的优质整合。例如在高校内各部门建立数据管理机构、将数据整合和管理常态化，该机构由各个部门分管领导直接负责，协调部门内部事务，并将数据整合工作纳入年终评价体系，保障数据整合工作的效果。为加强高校档案管理，建议高校成立活动领导小组和工作小组。如下：其一，领导小组。组长；副组长；成员；职责；其二，工作小组。组长；副组长；成员；职责：统筹安排档案管理，研究制定管理措施；负责对档案信息进行协调、监督、考核。工作小组办公室设在公司后勤，负责日常工作联系及相关组织工作。第二，数据维度。高校档案来源丰富，包括教师和学生的人事档案、学籍档案、医疗保健档案、试题库、学校的基建档案、学校的资产档案、财务原始报销凭证、公文、电子邮件等。在档案大数据应用时，要将档案资源进行数据模型的转换，将二维的信息转换为多维的模型。第三，技术维度。在高校大数据时代，信息应用服务引领高校档案由常规分析向广度、深度分析转变。师生用户可以共享档案信息，并从海量档案信息中，挖掘出自己可用的信息，并从这些信息资源中进行价值判断和趋势分析，找出用户和档案之间的逻辑关系。4g移动通信终端、云技术与云存储服务、校园app等媒介渠道的引入，可以解决档案资源存储的问题。

第一，增强服务意识，提高服务水平，争取领导重视。大数据时代的来临，档案管理工作会面临许多新情况、新特点、新问题。实现现代化的管理，需要提高领导干部的档案意识，配备先进的设备，实现档案管理的现代化，网络化。第二，加强档案管理教育培训，提高管理人员的综合素质。大数据的管理不在是传统的简单数据和信息的归集，在信息化管理工作中，提高管理人员的素质是有必要的。加强人才培养，实现竞争上岗，培训上岗，加强业务宣贯，为档案管理创造一个新台阶。第三，提高档案管理信息化利用水平。引进现代化档案管理设备，用于快速档案查阅、检索、分析，提高工作效率，实现档案管理的现代化办公。一是加大资金投入，不断完善档案信息数据库，不断摸索档案应用软件和实际工作的结合，建立可行的档案信息系统，提高档案数据的实用性，使得档案查阅更快捷、更方便、更可靠。二是建立规范的制度保障体系，提高信息化管理的技术水平。

今年两会，大数据第一次出现在政府的工作报告中，这表明，大数据已经上升到国家层面。为了适应大数据时期，档案管理工作对管理人员的要求越来越高，学习现代计算机技术、网络技术、多媒体技术，跟上当代时代的节拍，对高校的发展有着重要的意义。

作者:张贤恩高秀英单位:枣庄市团校。

[1]杨似海，闫其春.大数据背景下的高校图书馆档案管理策略研究[j].四川图书馆学报，2016，4（35）:81.

数据信息与知识论文简短篇六

摘要：互联网的普及以及相关科技的发展进步，各类信息在便捷快速的环境下交换，进而形成极为复杂的信息网。在大数据时代，信息被有效利用的同时，也产生了信息安全问题。原有的信息安全保护机制已经不能满足大数据时代技术更新换代的要求，人们的生活生产活动的信息安全受到一定的威胁和挑战。为此，文章就大数据时代面临的信息安全问题进行了探讨，并提出了几点看法和建议。

互联网的普及以及各种科技产品的推陈出新，数据、信息呈现每天爆发增长的趋势，而数据、信息的爆发似乎已经成为人们生活生产的活动中习以为常的事情。人们通过手机、电脑等各种终端和客户端享受着信息交换带来的好处，最为显著的好处就是带来了巨大的经济效益。通过手机、电脑等产生的网络传输、互动网络社交等都在产生大量的数据，依据相关统计，光是中国产生的数据信息在已经超过了0.8zb（相当于8亿tb），并且预计到中国产生的数据总流量达到20数据量的10倍以上，超过8.5zb[1]。在大数据时代，数据包含了四大特征：数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快实效高。当前，社会数据得到广泛的应用，通过手机或电脑等网络相关设备，随时都可以看到网络日志、音频、视频、图片等[2]。而当数据信息量达到一定的规模和程度，数据管理和处理的难度加大，数据信息安全也存在一定的风险。信息安全风险包括个人信息、企业信息以及国家信息的泄露风险，因此在大数据时代做好数据信息的管理与安全防范非常重要。

数据信息与知识论文简短篇七

摘要：大数据技术的快速发展与应用，在很多领域已经改变了传统的管理模式，极大地提高了管理效率。高校人事信息管理涉及到的数据信息量大，而且对数据统计分析处理要求很高，而大数据技术在这方面有着独特的优势。基于此，本文从大数据的视角，并结合一些实际案例，探讨分析大数据在人事信息管理系统中具体运用，希望能够为人事信息管理系统提高效率，提供一些方法思路。

引言。

当今社会，是数字世界，人们的生活、学习和工作已进入了大数据时代，数据已经渗透到各个行业，数据信息已经成为一种非常重要的资源。在这一背景下，高校人事管理领域应当加快变革，积极拥抱大数据技术，升级改造传统的人事信息管理系统，以提升管理效率，为高校教职工提供更高水平的人事管理服务。

一、大数据的概况。

海量的数据是大数据的基础，同时，要配备数据管理软件对数据进行挖掘、定位和分析。经过高效地处理，数据中的“黄金”将被逐步挖掘出来，成为未来决策的依据，让一堆看似纷繁杂乱的数据最终为人们所使用。大数据时代的突起，人们应当顺应形势转变自己的思维方式。从这个角度来讲，在人事信息管理系统方面，高校应该加大对大数据技术的研究开发，借助大数据技术优势，打造符合高校组织结构特点的人事信息管理系统，进而为高校提升人事管理科学性，提供有力的技术支撑。

大数据的快速发展与应用，在人事信息管理领域，已经有了一些比较成熟的应用方式，具体来讲，主要有如下几个方面。1.人事信息统计管理大数据在人事信息统计管理方面，发挥着重要作用。人事信息统计是高校人事管理部门最常用的系统之一，基于大数据技术的人事信息统计系统，设计精致，操作人性化，功能齐全，系统内容包括：教职工的基本信息、职称级别、教龄时间等各种人事信息。其中，基本信息所涵盖量之广，不仅包括员工的标识信息、自然信息、政治面貌、工作信息、文化程度，还包括了党组任职、专业技术等模块。通过使用系统的数据导出、数据导入、数据备份等功能，可以直接导出教职工的信息数据，为使用人员的节省了时间、提高了效率、增强了准确性。而且在进行人员信息录入时，系统将智能化检测录入信息是否完整、正确，是否符合规定，若出现错误，该系统会提出错误建议，直至录入正确。2.人才招聘传统的高校人才招聘流程，可供学校判断的教职工资料来源非常有限，除了履历表、面试纪录之外，更仰赖高校面试主管的直觉去做判断，因此误判的机率也不低。一旦误判聘用不适合的教师，就会影响学校教学工作的质量和水平。在大数据时代，通过大数据高校可以提前筛选出面试者的大量数据资料信息，并利用大数据分析预测模型，对面试者的自身能力素质进行更加全面的分析，以尽可能减少招聘不合适教师人才现象的发生。3.人才结构分析在人才结构分析方面，大数据技术可以进行深度的程序化分析。在人员结构分析中，可以运用程序化、标准化、数据化的方式计算平均工龄和不同工龄分布频率，来查看是否有流动过快或极少流动导致组织僵化的问题。现代有很多高校引进的人事信息管理系统，支持高校教职工的入职到离职的整个职业生命周期的运营和管理，包括合同、档案、人事、组织、薪资、考勤、福利、人才发展等，而且支持高校的人力资源管理者、教职工通过电脑端和移动手机端随时进行信息的查询、报表的查看、请休假的流程申请和审批等。极大提高了流程效率和增强了教职工满意度。

三、大数据视角下人事信息管理系统的发展的策略思路。

1.引入大数据人才测评工具和技术高校人事信息管理需在技术和操作层面引入大数据人才测评工具和技术。目前，高校人才数据库中已经量化的数据大多是一些人口统计特征的数据，如年龄、性别、学历、职称级别、教学测评成绩、考勤和工资数据。这些数据能够进行分析的宽度和深度是有限的，应用性也不强。因此，在评价机制建立方面，要引入社会化的、独立第三方专业评价机构的工具技术和服务，特别是对一些关键教职工的评价，以保证评价数据的科学性、客观性和有效性。2.建立人才数据库高校人事信息管理要实现真正的大数据管理，必须以人才的大数据库为核心，其数据库的建设要具备以下3个特征：(1)定量化。一般情况下，我们直接获得的是非量化的信息，因此要对获取的信息进行量化处理，让信息库成为真正的数据库。(2)标准化。很多原始测量数据不能直接进行数学运算和统计分析，需要经过标准化的处理后才能进行。(3)客观性。虚假数据的有害性是不言自明的，因此，要确保入库的数据是真实有效的。3.相信大数据的作用，但不要迷信大数据数据本身所反映的还是事物的'表层现象，只不过是以数量化编码的方式呈现给我们，这种数量化的编码给我们后续的数据分析处理提供了基础条件。但这并不是我们建立人才数据库的最终目的。我们根本目的是通过对数据的分析和处理，从表面的数据现象变化中掌握事物间的本质联系，以及事物运动变化发展的本质规律。而对事物规律的认识把握，还需要发挥人的智慧对规律的把握认识能力，我们相信大数据的作用，但又不要迷信大数据、无限夸大它的作用，而是要用辩证的思维来认识和运用大数据为人事信息管理服务。

四、结语。

高校人事信息管理系统涉及聘用、入职、考勤、培训、调动、离校、退休等全生命周期管理，人事协同管理要求高，人事工作难度大，高校报表形式多、部门归口多、数据量大、申报、审批复杂等，使得人事信息管理系统工作量大，因此，在当前大数据技术快速发展的背景下，高校要加快引进大数据技术，发挥大数据在人事信息管理系统中优势，运用信息化手段提高人事管理效率与人事管理水平，从而为高校教师人才队伍培养，做出有益的贡献。

参考文献：

[1]蒋周凌.大数据背景下事业科研单位人事档案管理的创新探讨[j].赤子:上中旬,(3).

[2]任南竹.大数据时代下的高校人事档案管理信息化建设探讨[j].劳动保障世界,2017(1).

[3]刘倩.事业单位人事档案信息管理的数字化与网络化探析[j].兰台内外,2017(8).

[4]于风山.省直部门干部人事信息管理系统研究[j].信息技术与信息化,2017(6).

数据信息与知识论文简短篇八

引言：

大数据时代的大数据时代环境之下，各类网络信息的管理工作重要性不断提高，同时所需要管理的信息量也在随之提升。但是在这一个过程中管理问题油然而生，例如数据丢失、访问速度慢以及数据安全等问题。对此，有必要提高对基于大数据时代的信息安全性进行分析，从而保障计算机使用价值。

数据信息与知识论文简短篇九

在大数据时代，信息量庞大，在利用和交换信息的过程中还应当重视保护信息安全。信息传输与交换也日益频繁，大数据时代面临的信息安全问题也日益凸显。

1.1隐私泄漏问题。

在人们的日常生活生产当中，涉及到的信息多种多样，包括自己的相关信息也包括别人的信息。总而言之，日常生活生产使用信息是不可避免的。在大数据时代背景下，信息能够更加快捷方便地交换传输，提高人们生活工作的效率[3]。但大量的数据信息汇集，用户的信息隐私等泄漏的风险也在加大。例如，用户通过微信、qq、等社交平台晒自己的生活日常，以及网上购物，收发邮件等都会涉及到个人信息以及个人隐私，如手机号码、姓名、住址、照片等等，这些信息不仅会被他人的掌握，也被网络运营商掌握。通过我们的网上足迹，可以查到我们的很多的信息和隐私。以网上购物为例，新浪和阿里巴巴公司合作后，淘宝用户浏览的相关商品以及购物的习惯等会被记录下来，当与之关联的账户登录新浪时，数据库会经过特定算法推算后，精确地推荐该用户应该感兴趣的商品信息[4]。网络服务渐趋“人性化”，但与此同时也给人们的信息和隐私安全带来极大的风险。

1.2安全防护系统存在问题。

随着社会信息化加强，人们在利用各种电子、信息设备时，信息安全防范意识也在不断增强，无论是手机还是电脑，都会安装一些安全防护系统如360安全卫士、手机管家、电脑管家等等安全防护软件。对于普通大众来说，这种方式可以较好地保护自己的信息和隐私。但是对于企业以及国家来说，这些安全防护系统起到的作用并不大。企业和国家的信息涉及到一定的机密成分，在数据大量储存的情况下，则需要提高安全防护系统的层次和水平。如果信息安全得不到保障，严重的会导致整个行业甚至是国家陷入危险的境地。但是，目前的安全防护系统应对不断发展的.信息技术时，仍然还有许多的漏洞[5]。而安全防护系统的更新升级速度远远跟不上数据量爆炸式的增长，也不能抵御新的病毒，系统也因此瘫痪，由此大数据时代面临的信息安全问题也涉及到安全防护系统的滞后问题。

1.3网络恶意攻击。

大数据时代主要的特征之一是数据量大，并且数据汇集形成大的数据库，因此容易吸引。而攻击数据之后能获得更多的数据，这些数据往往是比较复杂、敏感或机密的数据[6]。而这些数据一般会有较高的安全防护系统，但是的攻击手段也在不断升级，并且获得大数据后则可以进一步扩大攻击的影响效果。而除了黑顾客攻击网络数据以及攻击企业或国家的机密数据信息外，某些个人的数据信息也会受到攻击。例如，“人肉搜索”，这种方式可以把个人信息调查得十分清楚，如年发生的广东“人肉搜索”第一案。这种方式可以将个人信息展露无疑，这既有好的一面，也有坏的一面。不管出于何种目的，“人肉搜索”的方式实际上也说明了信息安全存在极大的隐患。在大数据时代背景下，我们必须重视信息安全问题，重视信息数据的安全保护。

数据信息与知识论文简短篇十

为了更好的保障大数据信息的价值，必须强化对大数据的管理与控制能力，尤其是对于分布式的信息数据进行观察、筛选，从而保障数据的利用价值[4]。大数据的发展路径中仍然存在许多的缺陷与不足，经常存在肆意传播谣言、恶意煽动等现象，在信息管理中必须采取科学的技术手段与理念实行管理，准确辨别信息的真假实现对大数据环境的还原与控制。例如，近些年伴随着大数据的持续发展，信息泄漏问题也在随之提升，这也间接为不法分子提供了许多的可用信息。对此，在今后管理过程中需要强化操作原则的管理，例如企业应当及时安装并更新系统补丁，构建入侵防范体系，同时为用户提供服务时杜绝在软件上安装后门，确保用户的信息不会被切取或泄漏。

3.2管理政策要求。

按照大数据的发展特征以及信息安全管理的基本规律，国家的相关部门应当及时将数据的管理当做是一项法律条款来完成，并不断的完善和优化这一条款，从而促使我国的数据信息发展可以实现持续性，有法律依据可以查询。应用统一性的管理方式，在信息不断开放的环境之下能够实现更加有价值与意义的管理，改善以往的信息网络各自作战的问题，借助整合数据的方式扩大数据信息的应用价值，进而保障信息的风险控制到最小，在网络信息的持续性发展中，借助法律方式可以更好的保障个人信息，在信息流通效益的同时也构建了完善的法律体系。对于上述所提到的而言，今后仍然需要在政策方面强化管理，一方面强化市场的自律性，尽可能完善大数据相关企业的信息使用安全性，预防信息泄漏以及信息恶意专卖等现象的发生。另一方面需要做好相应的监督与管理工作，构建完善的信用数据库的同时实现对征信系统的完善，做好对恶意信息传播的控制与监督，从而预防和减少诈骗现象的发生。

4总结。

综上所述，大数据时代的信息因为普及程度较高的特征，衍生出了大数据时代之下信息的安全性问题，用户之间的隔离不完全、不法分子的网络攻击等都会导致用户信息的泄漏，在实际工作中需要采取针对性措施进行预防和控制，提高大数据时代之下数据储存的安全性。

参考文献：

数据信息与知识论文简短篇十一

大数据的特征与风险特点有着较高的相似性，大数据在发展过程中为人们提供了许多的边界便利，但是也提供了一定的风险，这也促使信息安全在新形势之下呈现出了全新的特点。首选，综合性安全特点。因为大数据的背景，信息安全会具备互联、交叉、整合、协同、共生、双赢、互动等特点，数据信息也正想着产业化、民生管理、行政事务等方面发展，这也促使我国的信息安全呈现出了全新的特点，例如涉及到了综合安全理念，这也简称促使信息安全成为我国当前的综合安全发展重点；其次，规模的安全。伴随着大数据的不断发展，大数据中涉及到的数据类型、数据量也在随之增多，当前已经实现了人与人、人与物、物与物等多种衔接关系，伴随着互联网技术的持续性发展，我国网络民众数量也在不断增多，大数据渗透到了各个行业与领域中，为人们提供着数据的便利，同时也涉及到了大量的数据信息，这也促使数据在被盗窃后所可能导致的影响更加严重，会直接影响到人们的正常生活；再次，跨领域的安全性[3]。我国的数据资料呈现出了国际化的互联互通，在提升了信息便捷性的同时也形成了信息的安全性风险，根据跨境的信息安全问题，国家应当及时构建相应的检测体系，控制国际之间的数据传输从而保障信息的安全性。最后，整体性安全问题。计算机信息管理从以往的静态管理转变为动态化管理，同时在管理实效性、及时性等方面的要求也会更加严格。整体来看，大数据之下的信息安全的隐性问题主要体现在四个方面：1、数据信息呈现出泛滥的特征，导致不良数据过多，这也间接掩盖了有价值的信息数据，需要强化数据管理与控制，进而保障信息的应用价值；2、跨国际的互联互通促使信息的质量发生了明显的'改变，在实行信息管理中必须有目的性的进行数据挖掘，从而保障数据挖掘的深度，信息利用效益；3、移动信息的技术发展促使传统点对面的传播方式发生了改变，目前已经基本实现了点对点、圆对圆的传播模式，其具备较为突出的隐蔽性，同时也为信息安全技术的管理提出了更高的要求；4、根据大数据的环境角度来看，因为大数据而衍生出来的不法犯罪现象也在随之提升，也正是因为线上的隐蔽性，导致其危害性更加严重。

数据信息与知识论文简短篇十二

随着信息时代的到来，各行业都迎来了一个崭新的全球化网络信息热潮。

将丰富的农业资源优势转化为经济仇势，缩城乡差距，全面推动农业农村经济发展，加快社会主义新农村建设已是势在必行。

1、农业信息化的概念。

农业信息化就是在农业领域全面地发展和应用包括计算机技术、微电子技术、通信技术、光电技术、遥感技术等多项现代信息技术在农业上普遍而系统的应用，并使之渗透到农业生产、市场、消费以及农村社会、经济、技术等各个具体环节的全过程，使农业生产效率得以显著提高。

简单的说，农业信息化就是信息技术在农业上的普遍应用。

农业信息化至少具有两个基本标志。

一是政府有关部门或服务机构把对农业的管理决策建立在信息支持的基础之上，政府及其有关机构把对农民进行信息引导和提供信息服务作为重要职能;二是农民把信息作为一项生产要素来投入，以信息作为农业生产经营的依靠。

评价农业信息化发发展水平的主要指标:一是农业信息化的基础设施建设，包括通讯网络、计算机网络、宽带等。

二是农业信息技术装备情况，包括计算机的拥有量、网站数量等。

三是农业信息资源的开发利用，包括农业数据库的种类和数量，农业信息资源获取量和网络等。

四是农业信息技术的普及和应用，如农业专家系统的种类和实际应用的普及率。

五是农业信息化对农业发展的贡献率。

2、农业信息化建设的重要作用。

农业信息对引导农业结构调整具有重要作用。

农业信息是农业结构调整的依据，而这些信息的获得，离不开农业信息化的建设和服务。

农业信息化对指导农业生产经营活动具有重要作用。

各种专家系统及管理信息系统的开发和投入使用，给农业生产的带来巨大影响。

农业信息服务对农民增收具有重要作用。

“卖难”和“难买”现象的同时存在，就是信息服务不及时造成的。

农村劳动力转移离不开信息化建设。

我市是一个农村劳动力资源和转移大县，云阳县可转移的劳动力就达30万以上，成功转移农村劳动离不开信息化的支撑。

农业系统办公自动化和政务公开的需要。

这是提高办事效率，节约办公成本和电子政务的要求。

农业科技人员知识更新提高素质的需要。

信息网络已是科技人员获取知识和信息的重要途径。

3、基层农业信息化发展的主要制约因素。

观念的制约。

近年来，基层政府和农业行政主管部门对农业信息化建设的重视程度明显提高，但建设进度仍然缓慢。

主要原因还是基层干部特别是一些行政领导干部对信息化建设重视不够。

农民及基层工作人员的信息意识淡薄，与农村对农业信息服务的需求不相适应。

资金的制约。

农业信息化建设属社会公益性事业，其投资较大，基层县乡由于财政较穷，投入十分有限，因此区县农业信息化进程受到资金制约是一个十分普遍的现象。

一些地方连工资发放都困难，更无暇顾及农业信息化建设。

基层微机多是单机作业，有的微机型号还很落后。

复合型人才缺乏。

农业信息服务涉及农业生物技术、气候、地理环境、农产品销售等多个领域及其相关信息的采集、存储、分析、计算、传输等多个环节，这要求服务人员既要懂得农业科学技术，又要懂得信息技术，而这种人才在基层十分缺乏。

以云阳县为例，农业局系统县乡450余名科技人员中，仅有计算机专业的中专生2名。

农业产业化程度低，正常信息需求不足。

农业产业化是农业信息化的基础，两者是相互依赖的，农业产业化意味着生产规模的扩大，农业生产以市场为导向，必须产生对信息的大量需求及提高效率的强烈愿望。

而目前一家一户的经营方式，使信息的利用率大大降低。

同时，信息资源的开发水平与农民对信息需求的多样性、实用性不相适应的现象也普遍存在。

据有关资料，全国农村劳动力中，文盲和半文盲占20%以上，这使得绝大部分农民对信息，尤其是对网上销售信息表现出漠然和无知，农产品流通基本上还是“养在屋前屋后，卖在村前村后”的状况，产品价格也是看邻里或道听途说。

信息的有效需求不足在一定程度上影响了农业信息服务的有效开展。

信息通道不多。

在信息传输上，缺乏网络、广播、电视、报刊、信息台等各种媒体之间的有机组合与协作，面对最终用户和信息传导梗阻现象显得办法不多，信息到农民手里“最后一公里”问题没有解决好。

4、当前基层农业信息化建设的应抓好的主要内容。

加快农业信息网络基础设施建设。

这是完善农业信息服务网络的最重要的环节，是分析、处理以及快速传播各类信息的必备条件。

它包括硬件和软件建设两个方面。

其中硬件建设是当前基层首当其冲的任务，要大力提高计算机的普及率，尽量达到乡村能宽带上网。

这方面的建设需要政府加大投入和社会各行业的共同参与及支持。

建立和完善区县农业信息网。

要依托重庆农业信息网、三峡农业科技网，以重庆市农业信息中心为技术支撑把区县农业信息网办成当地农业信息发布的总出口和为农服务的大窗口。

网站要面向农民，农业经营者，农业经济、技术推广者和领导服务。

第五是农业管理服务信息，如新的农业管理模式、服务方式及新的服务理念等;第六是农业教育及农业政策法规信息等，以提高农民科技、文化素质以及政策法制意识;第七是劳务信息，要能提供劳动力转移培训和就业的信息。

重庆市调查数据显示:当前农民对市场信息需求量最大占总量的35.5%，其次是政策信息占22.2%。

建立以乡镇农业信息站为主体的信息服务机构，完善多种服务网络。

依照合理布局，发挥区域优势的要求，依托乡镇农业技术服务中心建立基层公益性农业信息站，延伸服务网络。

基层信息站要达到“六个一”标准:即有一台电脑，一条上网电话线，一台打印机，有1名人专兼职信息工作人员，有一块信息发布专栏，有一套完整的管理和服务制度。

乡镇信息站既是县级信息服务机构的下伸网络，又是区县的信息采集工作点。

信息服务站要将互联网站与传统媒体充分结合，因地制宜地开展信息服务工作。

同时要建立并完善农村信息服务中介机构。

农村信息服务中介机构是农村信息服务网络中不可或缺的重要组成部分，是农业信息入村入户的重要桥梁。

当前，重点是要面向广大农村发展龙头企业类、公司类、协会类、商会类等中介机构，充分发挥其在促进农产品流通和农业信息服务中的重要作用。

要充分利用“信息入乡”、“三电合一”、“金农工程”等农业信息建设项目，扶优扶强，示范带动，逐步扩大覆盖面和完善多种服务网络。

建立农产品和农资市场价格采集发布体系。

在城区选择1一2个规模大、品种齐全、交易量大的农贸市场或农产品批发市场，作为农产品和农资市场价格城区采集点。

选择有代表性的几个乡镇农贸市场，作为农产品市场价格乡镇采集点，定期采集市场价格，所得数据经过综合、分析、整理后在县级农业信息网公开发布，引导农业开展产业结构调整，同时为领导提供充分的决策依据。

要以市场为中心一头连着生产者，一头连着消费者，提高信息的集散功能和辐射范围。

实现与国家和市级农业信息资源数据库的有效连接。

数据信息与知识论文简短篇十三

摘要：大数据时代来临，信息安全、数据泄漏的问题频频发生，有不少企业担心重要的数据外泄对企业形象及实际利益带来重大损害。对于企业来说，能够在信息安全防护中快速的找出威胁源头是至关重要的。本文就大数据时代的典型信息安全威胁进行分析，提出在数据安全方面的主要防护措施。

何为大数据?根据维基百科的定义，大数据(bigdata)，或称海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。自20以来，数据已成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。203月，美国宣布投资2亿美元启动“大数据研究与开发计划”，借以增强收集海量数据、分析萃取信息的能力。美国政府认为，大数据是“未来的新石油”，一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，未来对数据的占有和控制甚至将成为继陆权、海权、空权之外国家的另一个核心资产。对企业来说，数据正在取代人才成为企业的核心竞争力。在大数据时代，数据资产取代人才成为企业智商最重要的载体。这些能够被企业随时获取的数据，可以帮助和指导企业对全业务流程进行有效运营和优化，帮助企业做出最明智的决策。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用g或t来衡量。同时，如此巨大的数据信息量，怎样做好信息安全的防护也是随之而来的问题。

1.1大数据集群数据库的数据安全威胁。当前大数据集群应用的数据库并不使用集中化的“围墙花园”模式(与“完全开放”的互联网相对而言，它指的是一个控制用户对网页内容或相关服务进行访问的环境)，内部的数据库并不隐藏自己，而使其它应用程序无法访问。没有“内部的”概念，大数据并不依赖数据访问的集中点。大数据将其架构暴露给使用它的应用程序，而客户端在操作过程中与许多不同的节点进行通信，要验证哪些数据节点和哪些客户有权访问信息是很困难的。

1.2智能终端的数据安全威胁。大数据时代的来临，使智能终端的数据安全问题显得越发关键。中国已经超过美国成为全球最大的智能终端市场。这些随身携带的终端不仅占用了人们大部分的时间，也存储了大量个人化的数据。人们对于大数据总有这样一种担忧：“大数据并不安全”。不仅如此，携带大量个人数据的智能终端也不安全，因此智能终端数据安全就变成了一个严重问题。智能家居开始走向产品化，如果你所用的智能手机可以控制家里的所有智能终端，一旦被病毒控制，估计全家的智能终端都会成为攻击目标，那后果就不堪设想了。

1.3数据虚拟化带来的数据泄密威胁。如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而数据虚拟化术就是挖掘和利用宝藏的利器。与任何虚拟化一样，数据虚拟化是一种允许用户访问、管理和优化异构基础架构的方法。而典型的应用则是数据的虚拟化存储技术。对于用户来说，虚拟化的存储资源就像是一个巨大的“存储池”，用户不会看到具体的磁盘、磁带，也不必关心自己的数据经过哪一条路径通往哪一个具体的存储设备。在应用虚拟化存储的同时，面对异构存储设备的特点，如何统一监管则是一个新的难题，且虚拟化后不同密级信息混合存储在同一个物理介质上，将造成越权访问、数据泄密等问题。

2.1数据结构化。数据结构化对于数据安全和开发有着非常重要的作用。大数据时代的数据非常繁杂，其数量非常惊人，对于很多企业来说，怎样保证这些信息数据在有效利用之前的安全是一个十分严肃的问题。结构化的数据便于管理和加密，更便于处理和分类，能够有效的智能分辨非法入侵数据，保证数据的安全。数据结构化虽然不能够彻底改变数据安全的格局，但是能够加快数据安全系统的处理效率。在未来，数据标准化，结构化是一个大趋势。

2.2加固网络层端点的数据安全。常规的数据安全模式通常是分层构建。现有的端点安全方式对于网络层的安全防护并不完美。一方面是大数据时代的信息爆炸，导致服务端的非法入侵次数急剧增长，这对于网络层的考验十分的严峻;另一方面由于云计算的大趋势，现在的网络数据威胁方式和方法越来越难以预测辨识，这给现有的端点数据安全模式造成了巨大的压力。在未来，网络层安全应当作为重点发展的一个层面。在加强网络层数据辨识智能化，结构化的基础上加上与本地系统的相互监控协调，同时杜绝非常态数据的运行，这样就能够在网络层构筑属于大数据时代的全面安全堡垒，完善自身的缺陷。