最新高职院校大数据论文范文(大全13篇)

健康是人生的第一财富，我们应该注重保持身心健康的生活方式。怎样培养良好的学习习惯是每个学生都应该思考的问题。这里有一些写作范文和经典案例，供大家参考和借鉴。

高职院校大数据论文篇一

大数据有着海量、多样化、变化速度快以及价值密度低等特点，涉及采集、传输、保存、分析等多方面因素，在安全上有着很高的要求。一旦发生数据泄露，造成的影响将难以估量。具体分析，主要涉及以下几方面：

2.1用户自身安全意识不足。

从当前的社会现实来看，人们普遍对信息缺乏安全意识，如办理超市会员卡，就会时常收到超市举办的活动信息；在网络上购买过化妆品，便会经常弹出关于化妆品的推荐等。事实上，很多无意中的行为已经将个人的隐私和信息泄露出去，可能并不是所有的信息泄露都会带来危险，但若这些大数据信息被不法分子破坏并利用，极有可能大幅提高了网络遭受攻击的可能性。

2.2访问权限混乱。

在大数据泛滥的情况下，访问权限的设置必须引起重视。所谓访问权限，主要以保障每个用户的隐私安全，维护网络信息访问秩序为目的，根据用户身份的.标识来限制某些信息的获取。但是，随着网络发展迅猛各种信息被高速传送，信息访问权限在一定程度上存在混乱，而这也给用户的安全隐私造成了直接的风险。

2.3的增多。

在网络节点不断增加的环境下，越来越多的看到了所谓大数据漏洞中的“商机”，开始利用传输过程中的漏洞来获取数据。给个人身份信息、社交信息、财产状况带来了泄露风险，甚至于还会给企业以及政府的相关敏感信息增加了附带风险。

2.4存储方面的问题。

鉴于目前关系型数据库技术尚不成熟，在大数据中更多呈现的是非结构化数据，当不同类别的数据集中起来，极易造成数据存储方面的混乱。而存储方面的漏洞与缺陷又直接促生了许多的安全防护问题，会出现数据被篡改、失窃的现象。

从大数据环境下的网络安全面临的现实问题出发，进行有针对性的相关分析，得出几方面的提高网络安全技术有效措施，对网络安全技术的提升有着良好的应用效果。具体而言，主要包括以下几方面：

3.1提高用户安全意识，培养网络安全人才。

提高大数据用户的合法权益，是确保大数据进一步发展的重要前提。只有用户有意识地保护自身的数据信息的安全性，提高安全意识，才能为个人信息安全打好基础，促使用户将数据的存储与使用分开保护，并根据实际情况对数据进行加密，全方位确保数据的安全。另外，作为维护网络安全的重要部分，网络安全管理人员必须掌握更多与网络安全相关的知识，将其灵活应用于自身工作过程中，提高网络安全管理效率，使网络安全管理工作更加规范化。

3.2强化网络安全技术手段，维护系统安全。

如前文所述，在大数据环境下，病毒传播、系统漏洞攻击等情况不可避免，所以在未来必须进一步强化网络安全技术手段，让整个互联网管理更标准，系统更安全。第一，访问权限控制。访问控制通常以用户身份认证为前提，通过对用户访问网络资源的权限的严格认证和控制，对用户进行身份认证，设置用户访问目录和文件的权限以及网络设备配置的权限等。这种对资源访问者的筛选，能够有效地将非法用户阻挡，实现维护系统安全的目的。第二，数据加密。采用加密算法和加密密钥将明文的数据转变成密文，可以保证信息数据存储和传输过程中的安全性。第三，网络隔离。防火墙是目前在大数据环境下网络隔离的主要形式与手段，通过分析、检测、管理和控制网络内外部之间的数据流量，进一步筛选哪些内部服务可以被外界访问，从而保护内部网络免受外部非法用户的侵入。同时，入侵检测作为防火墙技术的一种补充，其同样可以通过监测网络实现网络安全防御措施，实时保护网络安全。第四，病毒防治与预防。目前大数据环境下最理想的防止病毒攻击的方法是安装防病毒软件、定期升级病毒库、及时安装最新的安全补丁等，如此有效阻止病毒进入系统。第五，数据备份。重要的数据一旦丢失，后果不堪设想。所以，必须进行数据容灾备份。数据备份是对数据进行保护的最后一道防线，即使已经存在一系列安全设备，也要对数据进行备份，防止数据丢失，在最大限度上确保数据的安全。

3.3加强网络监管力度，做好检验及防范工作。

网络安全的基础是网络监管制度，无论什么时候，具备完善的监管制度，都是进行网络安全处理的现实依据。加快大数据平台建设的同时确保信息的安全，必须严格控制数据的收集传输和使用，定时开展安全审查，定期进行安全检测与风险评估与定位；加强系统的修复工作，抢在蠕虫、等各种病毒攻击前加强防范措施；另外，还要积极建立网络安全信息管理平台，利用大数据对网络数据流进行分析，整体提升排查隐患、紧急处置的能力，达到预知网络漏洞并及时做出修补的目的。

4结语。

大数据环境下的网络安全无论是从管理、使用，还是单纯的技术等方面，都面临着严峻的挑战。可以说，发展大数据已经成为行业共识，是必然趋势。在这一大环境下，我们只有树立网络安全意识，加强对大数据的深入分析，对网络安全现状及其存在的诸多漏洞与现实问题进行梳理，对病毒的侵袭进行有效的监管和防范，从提高用户安全意识，强化网络安全技术手段，加强网络监管力度等方面逐一进行完善与提升，才能保证客户信息的安全、稳定，才能为网络提供强大的安全服务，推动计算机管理技术在大数据背景下安全使用，提升各行各业的经济效益。

参考文献：

[1]万志华.大数据环境下的计算机网络信息安全问题研究[j].科技创新与研究，.

[2]姜茸,马自飞,李彤.云计算安全风险因素挖掘及应对策略[j].电子技术与软件工程，.

[3]张传勇.基于大数据时代下的网络安全问题分析[j].网络安全技术与应用，2015.

[4]邓坤.基于大数据时代下的网络安全问题分析[j].课程教育研究（学法教法研究），2016.

高职院校大数据论文篇二

自然灾害这里主要是指台风、龙卷风、飓风、地震、洪水、火灾等。随着信息技术的发展，网络已经成为世界人民生活中不可或缺的一部分。人们在使用计算机网络的过程中，有很多数据存储在服务器之中，并且经常与它们实时交互。在运营过程中，因为各种灾害例如火灾、停电、地震以及数据传送时线路的突然中断，将造成各种数据的丢失。

3.2网络硬件。

在信息化快速发展的今天，硬件虽然更新换代很快，但数据量的增长速度却是爆炸性的增长，进而造成以前的存蓄环境不能满足当前海量数据的需要，因此，应该对存储环境进行优化升级，使其能满足现今对数据存储的需要。在传输数据的过程中如果数据量过于庞大，而硬件设备由于老化导致传输速率的降低，那么网络的延迟可能会导致系统崩溃造成数据丢失，影响数据存储过程的安全。

3.3操作失误。

数据管理人员不管是面对怎样的应用软件，都有可能出现操作不当的情况。任何一个人在开展工作时都有可能会误删除系统的重要文件，或者修改影响系统运行的参数，以及没有按照规定要求或操作不当导致的系统宕机，尤其是进行数据库管理的工作人员，面对的数据量比较大，系统的运作也极为复杂，这都将导致操作不当或失误情况的发生，进而威胁到系统数据的完整性与安全性。

3.4管理不善。

由于存储系统越来越复杂，对管理维护人员的素质要求也越来越高，因管理不善而造成数据丢失的可能性会大大增加[2]。比如计算机网络中终端用户随意增减调换，每个终端硬件配备(cpu、硬盘、内存等)肆意组装拆卸、操作系统随意更换、各类应用软件胡乱安装卸载，各种外设(软驱、光驱、u盘、打印机、modem等)无节制使用。

高职院校大数据论文篇三

所谓学生管理工作，实际上就是在国家统一的'指导下，根据学生实际情况制定的管理条例、管理办法以及管理措施等等，同时还需要按照人才培养程序来进行学生从入学到毕业的培养管理工作以及教育管理工作。作为一项系统性工程，学生管理工作不仅有利于维护高职院校正常的教学秩序，还有利于提升高职院校教学质量，进而构建良好的学风以及校风，培养出符合社会发展需求的高素质人才。从近些年的发展来看，随着国家愈加重视高等职业教育，这就为高职院校发展提供了支持，其在高等院校教育中具有至关重要的作用。随着近些年高职院校学生招生数量的不断增加使得学生管理工作中仍然存在着一些问题，实际的管理工作效果并不是非常理想。

1、管理重心方面存在着问题。

作为一项系统性工程，学生管理工作不仅能够有效维护学校教学秩序，hia有利于提升育人质量，培养出符合社会发展需求的高素质人才。从目前高职院校学生管理工作来看，大多是将学生管理工作与党政工作相结合，不仅承担学生的奖惩工作，还承担学生的思想教育工作，从招生到学生毕业，涉及的内容非常的复杂，但是高职院校学生管理工作人员将更多的工作经历倾注在学生事务管理工作中，诸如，课堂的考勤工作、综合性评比、学生宿舍检查工作等等，并没有充分考虑到学生管理工作中的深层次内容，这就使得很多认为高职院校学生管理工作并不重视，实际管理工作陷入到程式化，实际的工作状态并不是非常理想，无法有效满足社会对高职院校学生的实际要求，学生管理工作重心错位使得学生管理工作效率并不是非常理想。

2、学生缺乏自主管理能力。

高职院校在目前学生管理工作过程中，并不尊重学生在课堂学习中的主体地位，实际的管理工作较为繁杂，工作呈现出碎片化，党委数据、支部书记、系领导以及辅导员等似乎都承担学生管理工作，但是学生在实际的管理过程中却一直处于被动地位，即使有一部分学生干部能够参与到学生管理工作过程中，但是却大多是根据教师的要求或者是固定管理模式来开展相关工作，学生主观能动性受到限制，实际的管理效果并不是非常理想，学生综合能力并没有得到提高，学生管理工作效果并不是非常理想。

3、学生管理方法不科学。

高职院校在学生管理工作过程中，工作方式非常的重要。从目前发展来看，高职院校学生管理工作最为严重的问题就是由于管理方式不理想造成的。一部分学生管理工作人员严格的按照规章制度来开展工作，但是由于管理的过于死板使得学生管理工作人员拘泥于琐碎的工作中，实际的管理工作效果并不是非常理想。由于学生在生活以及学习中缺乏足够的锻炼使得实际的工作完全按照固定的制度开展工作，缺乏自我管理意识以及自我管理能力，再加上由于学生管理工作人员缺乏与学生之间的有效国通，无法有效了解学生思想动态，实际工作大多是凭借着主观意志来开展工作，实际的管理工作效果并不是非常理想。由于学生存在着反弹性的心理使得学生管理工作人员很难有效开展工作，管理效果受限。

1、尊重学生的主体地位。

高职院校在学生管理工作过程中，需要转变传统管理工作理念以及管理工作方式，尊重学生在工作中的主体地位。作为被管理对象，学生也是学生管理工作的重要组成部分。高职院校在学生管理工作过程中需要给予学生足够的信任以及关注，尊重学生自主权益，充分调动学生自我管理能力，提升学生的主观能动性。考虑到高职院校学生本身存在着非常强的反叛心理，这就使得学生养成不受约束的性格，在学校学习以及生活过程中并不愿意遵守各项规章制度。高职院校在学生管理工作中，需要坚持适度的原则，采用更加积极的方式引导学生，充分发挥学生个人特长，鼓励学生积极参与到学生管理工作以及社会实践活动中，充分发挥学生会、班委等各方面的力量，提升高职院校学生管理工作有效性。

为了能够提升高职院校学生管理工作有效性，有效的保障制度具有非常重要的作用。高职院校在学生管理工作过程中更加倾向于学生进行自我管理，但是自我管理往往无法达到预设的目标，由于一部分学生自身缺乏自我约束能力，这就需要高职院校在实现自我管理基础上，重视学生管理工作方面的制度建设，促使学生能够按照各项规章制度进行自我管理。在学生管理工作过程中，高职院校需要结合学生具体情况，尊重学校师生个人意愿，结合相关法律法规构建更加完善、更加具有可操作性规章工作制度，为学生学习、行为以及生活提供规范，培养学生正确的行为习惯。例如，高职院校需要结合学生实际需求以及学生具体学习情况等开展个性化激励工作制度，培养学生自尊、自立以及自爱，促使学生能够严格执行规章制度，提升学生管理工作个性化以及针对性。

3、重视教师与学生之间的沟通。

由于一部分高职院校在学生管理工作过程中过于追求单一化死板工作模式，更多是利用规章制度等较为强硬手段来有效规范学生行为，但是却更多造成学生反弹。在学生管理工作过程中，需要营造一种更加宽容、更加平等工作环境，构建更加有效、更加科学教师与学生沟通管理工作机制，这就需要不断的进行沟通，进而了解学生实际需求，寻求更好的解决方式，提升学生管理工作有效性。从事学生管理工作工作人员需要明确自身肩负的重要责任，从学生的角度思考问题，从学生生活、学生学习以及学生行为等角度着手，帮助学生有效解决各种困难，培养学生的个性，为学生成长提供更好的条件。考虑到沟通多样化，学生管理工作人员需要定期开展学生座谈会，或者是与学生进行沟通，让学生能够更好的表达个人看法，构建良好的师生关系，提升高职院校学生管理工作有效性。

四、结语。

高职院校工作的根本任务在于培养出符合社会发展需求的高素质人才，学生在学生管理工作中一直居于核心地位。高职院校在学生管理工作过程中需要树立正确工作意识，坚持“以人为本”的人本主义原则，从学生的角度着手，尊重学生在工作中的主体地位，鼓励学生积极参与到自我管理工作中，同时加强制度方面的建设工作，培养学生自我管理能力，结合学生实际需求，提升高职院校学生管理工作效率。

【参考文献】。

高职院校大数据论文篇四

关于大数据时代高职院校学生管理信息化的建设现状，应从大数据管理体系、信息化程度、信息化意识等方面分析，具体可参考以下内容。第一，大数据管理体系。随着高职院校的发展，就会产生相应的数据及信息变化，具体体现于新生入学所带来的数据更新。探析高职院校的信息管理现状，尚且采用分散式的信息管理方法，该方法很容易引发学生信息紊乱的问题。同时，各部门信息管理工作欠缺条理性，并未形成统一的数据信息，且难以保证数据信息的准确性。第二，信息化程度。在学生信息管理工作中，高职院校的相关管理制度不完善，欠缺针对性、系统性的决策能力，且学生信息管理工作主要依靠人力进行。在学生信息管理过程中，将不断产生新的信息，除却文本信息外，还包括网页、图片、视频等多种形式的信息。若学生信息管理不规范，就容易出现学生信息混淆现象[1]。第三，信息化意识。探析高职学生管理工作，应包括学习管理、基本信息管理、生活管理等方面，相应工作的开展需要投入大量的重复性劳动。由此，为提升学生管理工作效率，高职院校实行了信息化管理，以解决学生管理工作内容杂乱的问题。然而，由于高职院校欠缺大数据管理的专业人才及专业技术，难以体现学生管理信息化建设的价值。

高职院校大数据论文篇五

关于大数据时代高职院校实现学生管理信息化必要性，应从适应信息时代发展、提升高职办学质量等方面分析，具体可参考以下内容。第一，适应信息时代发展。随着现代网络及信息技术的发展，社会政治、经济、文化等领域的工作进入大数据时代。对于高职院校学生管理工作而言，相应网络信息技术的应用是时代发展的必然趋势。简而言之，实现高职院校学生管理信息化，不仅是高职院校的主要任务，还可为学生管理工作提供重要的管理手段。第二，提升高职办学质量。探析我国教育事业的发展历程，相应的教育理念及方法随着时代的发展而不断更新。在大数据时代，学生兴趣及特点与时代紧密联系。如此，传统学生管理模式就难以适应现代学生的个性化及创新化特点。简而言之，实现高职院校学生管理信息化，不仅可以针对学生特点及需求进行科学化管理，还可提升高职办学水平及质量。

高职院校大数据论文篇六

大数据是互联网技术和云计算技术迅猛发展的产物，指的是无法在规定的时间内使用当前通用的数据管理工具进行收集处理的规模巨大且形式多样化的数据信息。大数据的研究如今已成为国内外学者、政府机构、研究机构广泛关注的前沿科技。其主要来源是人们在使用互联网和各种终端设备所产生和输出的各种文字、图片或者视频、文件等种类繁多的数据信息。

二、大数据环境的特点。

通过对大数据概念的研究我们可以看到大数据环境的特点如下：

(一)数据量大且呈几何级数增长趋势。

大数据时代的来临，各种智能终端、移动设备、传感器以及社交网络每时每刻都有大量的数据产生，并且呈现出几何级数的增长趋势。预计至，全球电子数据将会超过35zb。

(二)数据形式多种多样。

随着信息化技术的发展，大数据中的主流数据由以普通文本为代表的结构化数据逐步演化为自由文本形式存在的非结构化数据。互联网技术的发展改变了传统数据的二维结构，随着手机及各种终端设备应用范围的拓展，网页、图片、音频视频等非结构化数据的发展显得尤为迅速。统计结果显示，非机构化数据在大数据中所占的比例已达百分之八十以上。

(三)价值密度低。

对大数据进行分析可以获得大量有价值的信息，可以对生产生活起到一定的指导作用，因为数据来源的不同，获得的数据信息也是复杂多样，因此大数据以成千上万倍的速度增长，这使得大数据的存储和计算分析成本大大提高。同时也导致大数据的统计缺少细化处理，信息的价值含量低。

(四)具有高效的运算速度和运算能力。

大数据的运算系统属于一个分布式机构的系统，以海杜普大数据框架为基础，充分发挥集群的效力，来使自身达到高效的运算速度和运算能力。信息数据发掘技术的不断发展以及大量应用程序的开发和使用和搜索引擎的使用推广必然会使大数据提取和分析变得更快更高效。

(一)网络技术的发展普及发展使数据安全面临巨大风险。

随着互联网技术的全球推广使用以及无线路由器、服务器等设备技术的发展，网络的日常应用越来越便捷，信息数据的获取也越来越高效，同时不同行业大数据资源共享也变得十分便利。网络的发展给信息资源提供了一个开放的共享平台，在这个平台之上可以对大数据进行快速的'整合分析，并且对有效数据进行整理共享。但是安全问题也接踵而至，开放的网络平台随着使用对象的变换，将众多大数据相互关联，使得网络骇客窃取数据信息变得十分容易。一旦数据泄露，数据的价值也将被窃取，并且数据产生者的个人隐私也将受到威胁。

大数据环境产生于信息量巨大的网络环境，而且数据的增长传播又十分迅速，虽然数据收集的方式相比传统结构数据更加灵活方便，但是大量的数据给数据的处理分析工作带来了很大的难度，数据的不确定性会造成数据信息失真，在传播速记极快的网络平台，失真的数据可能会产生负面影响，因此在大数据环境下，信息的可靠性大大降低。

(一)建立健全大数据安全管理体系和管理制度。

大数据环境是由大量数据信息构建的信息系统，为了保证信息数据的安全可靠性，首先要建立一个安全的数据管理系统，明确重点数据保护的对象，加强对数据信息的监管。当下网络安全形势不容乐观，数据安全已经不仅仅涉及个人隐私保护层面，也与国家安全息息相关。掌管网络数据的相关政府部门应该加强大数据环境下数据安全问题的制度建设。利用制度和政府监督来加快数据安全的规范化。这样不仅可以使数据管理安全有序，也使得数据信息的资源共享更加安全、便捷，同时可以进一步强化网络数据信息的监督和惩罚职能。还应对数据盗窃、非法数据泄露等行为进行严厉处罚。

(二)提高数据信息保护技术。

想要保证信息数据不被盗取、恶意攻击，就要以技术为依托，做好系统的防御工作，把安全风险降到最低，阻止各类安全事故的发生。可以通过设置数据访问权限、对数据进行加密备份、划分安全区域、设置数据隔离区等从技术上阻断安全隐患并且定期进行系统维护、进行数据备份，并对大数据进行实时监控。

(三)提高用户及数据存储管理人员的数据保护意识。

当下人们的数据保护意识普遍薄弱，采取的数据安全保护措施较少，一些数据管理人员利用职务之便售卖数据信息的现象也屡见不鲜，因此采取一些培训、数据安全教育来加强使用者数据保护的法律意识和从业人员的数据保护道德意识是十分必要的。数据保护意识不仅让人们在日常生活中保持一个良好的网络使用习惯，也为大数据环境下数据安全的保护打下基础。除此之外，加强从业人员的信息保护技能也是必不可少的，能够及时对数据进行审核监控，可以大大降低数据安全风险。

五、结束语。

互联网的发展让我们迎来了信息时代，信息时代以其巨大的数据增长速度造就了大数据环境。如何在大数据环境下保证数据信息的安全是当今信息领域的重要研究课题。根据当下大数据环境的形式，制定合理有效的数据保护措施，发挥大数据的价值来为信息技术的发展做出贡献是我们共同努力的方向。

高职院校大数据论文篇七

摘要：计算机技术和互联网技术的进步，促成了大数据的繁荣发展。在大数据时代，网络安全涉及技术、管理、使用等诸多方面，给人们带来方便的同时，也使得网络安全面临着更加严峻的挑战。本文介绍了大数据时代基本知识，并结合基于大数据时代网络安全的主要问题，提出了相应的防御手段。

关键词：大数据；网络安全；实践。

0引言。

近年来，大数据问题毫无疑问地成为了信息技术学术界和产业界热论的焦点。在发展过程中，数据信息已经蔓延到淘宝、微信、快递等相关领域，囊括了大量的个人隐私，反映着人们生活的各个细节。尤其是互联网的飞速发展，更加速了数据的产生速度，使其规模逐渐加大，运用大数据手段进行分析处理的需求十分迫切。整体来看，大量数据的生成和累积带来了巨大的经济价值和社会价值。但是，事物的产生与发展都是具有两面性的。对于大数据的迅猛发展，虽然推动了整个信息产业的创新发展，却也增大了网络安全管理的难度，一旦疏忽或有漏洞被不法分子利用，将造成极大的不良影响和严重后果。基于此，给大数据环境下的网络安全技术带来了机遇与挑战。

1大数据时代基本知识概述。

所谓大数据，并不意味着是对数据量大小的定量描述，而是涉及更大规模的资料量，努力从这些种类繁多、数量庞大的多样数据中进行相关信息的获取，其特点是海量、多样、快速、灵活而复杂。受大量敏感信息的产生，所涉及的网络安全分析也较多。第一，物理安全分析。网络规划、网络系统设计的合理性；机房环境防潮防尘、防止电磁干扰等，这些网络的物理安全是整个网络系统安全的前提。第二，信息内容安全分析。信息的泄露与破坏，会给用户带来隐患和困扰，严重的还会泄露一些重要信息，给经济、社会和政治产生很大的影响。第三，信息传播安全分析。各种网络通信协议并不是专门为实现数据的安全通信而设计的，所以大多存在一些安全漏洞，给信息传播带来阻力，严重时将直接导致整个网络系统瘫痪。第四，管理安全分析。安全管理制度的不健全，使得网络即使出现攻击行为或违规操作，也无法寻回丢失的数据。总的来看，网络没有100%的安全，在大数据时代，网络安全建设是三分靠技术，七分靠管理。

高职院校大数据论文篇八

大数据环境下的数据安全问题是信息化时代必须解决的问题。文章阐述了大数据的概念及特点以及其存在的一些问题，再来分析大数据环境下影响信息安全的因素，最后对如何保证大数据环境下的数据安全提出一些方法。

大数据就是指数据信息量的规模非常巨大，从而导致无法以当前的主流工具在合理时间内进行正常的收集处理。它是一种数据量大且数据形式多样化的数据。随着大数据环境下的数据安全问题越来越突出，如何保证大数据环境下的数据安全对建设大数据环境具有重大的意义。

1大数据的概念及特点。

大数据就是指数据信息量的规模非常巨大，从而导致无法以当前的主流工具在合理时间内进行正常的收集处理。它是一种数据量大且数据形式多样化的数据。通过对它概念的研究可以得出它具有以下几个特点：(1)数据量大。大数据是数据信息来那个超大的资料，每天都会产生无数的数据，而且信息数据级别也越来越高。统计数据的级别pb的级别甚至更高。(2)形式多样。形式多样主要是指它的数据类型呈现出多样化的特点。随着信息技术的发展，越来越多的数据以非结构化的形式出现。比如视频、音频、图片等。据统计，非结构化数据在数据中的比重已经超过了80%。(3)价值密度低。大数据在运行过程中会产生大量有价值的信息，这些信息对于生产生活会产生非常大的帮助。但是大数据由于数据信息量太大，也就存在着价值密度低的特点。在很大一个数据统计中，可能有价值的信息只有很少一部分。

大数据环境下的数据存在以下几个关键问题。

2.1可表示问题。

大数据环境下的一些非结构化数据呈几何的形式在增长，数据的规模巨大，形式多样化使得用户对于数据的需求也呈现出多样化的趋势。数据的不断增大导致数据运行的效率却越来越低。对于这些多而杂的非结构化数据，如何表示将是一个非常重要的问题。

2.2可靠性问题。

大数据环境是一个非常庞大的网络环境，在网络开放和共享的时代，计算机数据面临着安全性和可靠性的考验。在大数据环境下，数据的收集和发布方式比以前更加的灵活，但一些不确定的数据将很有可能会造成数据的`失真，在网络开放的环境下，失真的数据就会影响巨大的负面影响。因此大数据环境下的数据的可靠性将是一个急需解决的问题。

2.3可处理问题。

由于目前的数据信息每天都以成千上万的形式增长，现有水文计算机处理能力已经很难有效地对其进行处理，在进行数据分析的过程中，需要研究一种新型的数据分析方法，将多种学科的计算方式相结合，对数据信息进行规律性的研究。

高职院校大数据论文篇九

大数据的应用规划以及它的信息安全应要提高到发展战略的高度，对大数据进行系统的分类，明确一些重点的保障对象，强化对数据的监控管理。大数据环境是一个庞大的数据信息系统，要确保数据信息的安全性，需努力建立起一个完整的数据信息安全体系。

4.2进行数据安全删除。

当今信息安全技术当中一个极为关键的问题。所谓的数据安全删除指的就是对数据恢复正常的条件进行破坏，使数据在删除之后无法恢复，无法逆转。相对于部分敏感数据而言，数据安全删除是十分关键的。众所周知，普通文档实行删除操作仅仅是对其标记进行删除;高级格式化同样无法对数据区内的数据信息进行覆盖处理，因此不能将其叫做安全删除。

4.3对动态数据进行安全监控。

相对与静态的信息数据，动态的信息数据更容易产生安全问题。因此需要对动态数据进行安全监控，完善对于动态数据的安全监控机制。在对动态数据进行监控的过程中，必须要对分布式计算系统进行健康监控，以保证其健康运行。在一些大规模的分布式计算中，要对动态数据的细粒度进行安全监控和分析，对大数据分布式进行实时监控。

5结语。

随着信息化时代的到来，如今大数据环境下的数据不断增长。在大数据环境下的数据信息的安全性成为信息化时代的一个重要问题。对数据的安全性采取保障措施对整个大数据环境下的信息化发展具有非常大的意义。

高职院校大数据论文篇十

1.高职院校校园文化建设脱离人才培养目标，没有体现高职特色。高职学生主要来源于高中、职高或中专，他们曾经的学习成绩不是很理想，有强烈的挫败感，比较自卑，不愿与人沟通，缺乏为人处世能力，不敢走向社会，常感到迷茫、不知所措，甚至有的学生有轻生的念头；学生缺乏吃苦耐劳的品质，存在挑肥拣瘦、眼高手低等毛病，专业知识完全够用，但缺乏实际操作能力，只会动口，不会动手；时有学生缺乏诚信，大部分学生认为失信行为是可以理解的，甚至相当一部分学生自己也有失信行为，诚信危机严重，这都是高职毕业生“择业难”的主观因素。

2.高职院校校园文化与企业文化脱节，毕业生不能满足企业要求。每年临近学生毕业的时候，许多大型企业都会来校招聘，可见社会还是为高职毕业生提供了足够多的就业岗位，也确实有许多学生应聘成功。然而，很多的“90后”大学生无法适应企业的管理方式，在家里娇生惯养，在学校游手好闲，对企业文化及企业实际情况不够了解。但是企业需要拥有知识和技能的人才，需要有较强综合素质的人才，比如高度的社会责任感，与人为善的合作态度等素质都是企业需要的。供应与需求的差异导致那些没有真本事、不能适应企业文化的学生找不到满意的工作。目前，国家推出的顶岗实习制度就是为了让学生与企业“零距离”接触，增进学生对企业文化的了解，进而适应全新的企业文化，希望能够缓解学生“就业难”的问题。

3.高职院校校园文化未能与区域文化对接和交融，未能突出学校所在地的文化特征。与普通高校的校园文化建设的目标不同，高职院校的校园文化建设目的不是培养研究型人才，而是培养应用型人才，让学生从校园到社会的环境转变中有一个缓冲的过程，所以校园文化的建设要有目的地与企业文化联系，让学生在进入社会前有充足的准备。学校要充分利用学校和企业所在地的地域文化来做好这个缓冲工作。虽然高职院校的老师和学生都在学校里生活、工作、学习，但是很多老师以前都是在外地学习工作，对本地区不了解；学生虽然一直都在这里生活，但是为了应付高考，几乎与外界绝缘；高职院校很少创造机会，让老师和学生去了解当地文化；甚至高职院校的有些领导也不一定清楚当地的文化，这些都导致了高职校园文化无法与当地主流文化互动，或者互动不畅，所以高职院校很难具有地域色彩。例如，有些地区工业产业集中，需要大量采矿、机电等专业的人才，但当地的高职院校却没有把这些专业打造成品牌专业，导致报考这些专业的学生不多，这些专业的学生的专业素质也不高。社会需要财会、物流、法律等方面的人才具有本科、研究生及以上学历，但高职院校里的这类专业却很常见，这就造成高职院校缺乏特色，没有竞争力。

二、创建与高职院校相契合的校园文化模式。

校园物质文化就是人们通过感官可以感受到的一切物质性对象的总和。校园环境文化有较广泛的'外延，如办公设施、文体活动设备等基础设施文化，纪念性建筑，人物雕塑，一条小道的名字等。校园物质文化的实体及各实体之间的关系，都反映出高校的教育理念、办学宗旨、精神价值和审美意识。校园环境文化是校园文化的重要一环，校园环境文化又是校园文化发展的前提条件，它体现着大学理想和人文精神，反映着一种特殊的文化氛围。成熟的物质文化能为师生员工开展教育活动提供场所，能使广大师生员工教有其所、学有其所、乐有其所。校园环境文化是校园精神文化和校园制度文化的载体，是进行校园文化建设必要的物质基础和前提。

1.环境布置要与职业相关。在校园中的标志性建筑上布置本校的校训；在校园显著位置放置校训石；在办公场所悬挂与专业相关的名人字画；在教室里张贴班级班规；在阅报栏及时张贴人才需求信息；在校内外实训基地、产学合作基地布置与企业文化相关的名言警句；用励志词汇命名校园道路；用花木组合成的图案来呈现校训、校歌；校内的楼、路、桥、广场等以企业名人或合作企业命名；校史馆内要布置杰出校友、拔尖人才的宣传材料。尽可能地让学生与职业近距离接触。让正能量无处不在，让学生在校园中随时随地都能感受到行业的发展，产生学习的动力。

2.建立校内外实训基地。高职院校要以培养高技能应用型人才为己任，这就决定了高职教育要适应经济的发展，考虑行业的实际，把高等职业教育的职业性与技术性统一起来。实训基地的建设恰恰能够很好地体现这种统一，是实现高职教育目标的有效保证。高职院校还要拥有一流的实验室，甚至是个别行业的国家级实验室，争取在某些实验室建设上突出亮点。

3.建立服务于高职校园文化建设的图书馆。图书馆建设是高职院校校园文化建设的重点和难点。科技发展日新月异，图书使用周期变短，许多高校财力有限，图书馆藏书陈旧，学生不愿光顾，这些都是高职院校亟待解决的问题。学校首先要保证图书馆有足够的藏书，满足学生的使用需求；同时要合理融合构建网上图书及期刊资源，保证学生接触的知识与时代接轨，赶上时代潮流；还应与各个高校的图书馆建立联系，配置电子阅览室。

4.还应在细节上体现高职特色。印制有校徽和校名的信封、稿纸、试卷袋、档案袋；利用网络来宣传学校，制作精美的宣传网页，建立内容丰富的学校网站；向生源学校的老师及学生发放宣传画册，抓住一切机会宣传学校，提升学校的文化品位。

三、小结。

高职院校作为高等教育的重要力量，其校园文化建设是长期的、系统的工程，需要各方协调发展，要经历一个逐步完善的过程。只有特色鲜明的校园文化才能构成合理的校园文化模式，进而培养出符合社会和企业要求的社会主义建设者。

高职院校大数据论文篇十一

大数据,顾名思义,就是大量数据的集合。但它并不是简单地将大量数据集合在一起,而是对这些含有意义的数据进行分析处理,从而帮助人们做出决策。目前,大数据已经广泛应用到社会生活的各个领域,教育领域也不例外,它促进了传统德育教育模式向现代德育教育模式的转变。在大数据时代,高职院校的德育工作具有新的挑战和机遇。传统的德育工作方式已经不能适应时代的发展。因此,研究大数据时代背景下的高职院校德育工作,已经刻不容缓。

一、高职院校德育工作面临的现状。

一直以来,高职院校德育工作主要是对学生进行思想道德教育。在德育教育过程中,存在着教师教学形式单一,教学手段不多,教学过程机械化等问题。由于德育教学没有结合当前的实际形势,学生学习积极性不高。高职院校传统的德育教学,理想主义色彩较重,超出了学生的接受和理解能力,没有考虑到学生的实际情况和教育背景。虽然在形式上,完成了德育教学工作,实际上,完全是为了教学而教学,并没有从实质上促进学生的德育水平发展。在以往的德育教学过程中,我们一般采用以老师讲为主的教学方法,学生没有参与到课堂教学过程中,而只是为了应付考核,对一些知识点进行了背诵。这样的德育教学工作,对学生的德育水平并没有很大的促进作用。“学校教育在国家的政治和经济两种强势导向和控制中被功利化了,道德教育实际上被边缘化了,以致于学校德育患了两种病:形式主义和虚无主义。学校德育工作形式上依然进行,而实际上是为完成德育课本的教学任务而教,不是为促进学生品德发展而教。”[1]高职院校德育教师的水平和素质参差不齐。大数据时代,高职院校德育教师必须明白,传统的教育方法和观念,已经不能适应新时代的要求。不能像过去那样,采用简单粗暴的方法对待学生的德育问题。高职院校的学生,正处在青春叛逆期,如果不能采用恰当的德育教学方法,那么很可能会得到适得其反的效果。高职院校的学生,由于社会经验不足,普遍对当前的形势缺乏理性思考。特别是在互联网时代,各种信息交织在一起,真真假假,学生很难辨别。由于以往的德育工作,对实践中的现象分析较少,部分学生认为,学校德育工作没什么大的作用,这种情况长此以往,学生不能树立正确的世界观和人生观。

(一)提升教师德育教学水平。

高职院校德育工作能否顺利开展的一个重要前提条件就是得到学校的重视。学校可以在人、财、物等方面对德育工作进行支持。从制度上重视德育教学工作,对德育教学效果好的老师,进行表彰和奖励,激发德育教学的热情。一个好的德育老师,需要具有很高的自身素质。在工作中,能从学生的实际情况出发,尊重学生的生活背景,以平等身份对待学生。努力做到以理服人,而不是对学生进行简单粗暴的命令。“思想教育不能从理论到理论,从概念到概念,自我封闭,自我循环,把思想教育搞成脱离实际的概念堆砌,搞成照本宣科的刻板说教。要从实践破题,用实践立论,拿实践论证。实践最有说服力,事实是最硬的道理。要善于用客观事实说话,用典型案例说话,用切身感受说话,把抽象变形象,把概念变事实。”[2]德育工作,不能脱离现实生活。传统的德育教学模式,以知识灌输为主,已经不能适应新时代的要求。我们需要在德育教学过程中,结合日常生活,引导学生对社会现象进行反思,探索更高层次的追求。在日常教学过程中,我们还需改变传统的教学方式,采用多种教学手段,引导学生参与到课堂教学中。在平时的德育教育工作中,我们可以将美学教育导入到课堂教学中。通过培养学生良好的审美能力和意识,提高他们对美好事物的理解和感受,使学生的心灵得到熏陶,从而提高他们的德育水平。

(二)引导学生在实践中提高德育水平。

高职院校的学生,已经具有了一定的社会生活经验。我们可以引导学生在实践中努力提高自己的道德水平。引导他们反思社会现象,关注和思考国家民族以及自身的前途命运。从而帮助学生树立正确的人生观、价值观和世界观。现在,网络信息传播很快,各种信息和观点充斥着网络,如果不对学生进行正确的引导,学生很有可能在网络中迷失自己。怎样使学生在现代多元的思想中保持正确的人生观、世界观和价值观,是高职院校老师需要面对的新课题。我们要善于利用最新的网络技术和传播媒介,随时随地开展对学生进行德育教育。比如,我们可以利用微博、微信,对一些热点事件和现象与学生进行互动,引导学生就热点事件开展讨论和交流,促使学生树立正确的道德观和责任感。

现在的高职院校学生,由于高中时学习压力较大,很多学生在进入高职院校后,存在不同程度的心理问题。怎样通过德育教学工作,帮助他们解决心理问题,也是我们德育工作需要关注的地方。对学生进行正确的心理疏导,可以防患于未然,防止学生做出极端事情。高职院校老师要对问题学生给予足够的重视,如果有必要,可以给个别学生安排心理辅导老师进行心理疏导,以免恶性的事件发生。

(三)构建社会、学校、家庭结合的多维德育教育体系。

德育工作光靠学校,是很难完成的。需要社会、学校、家庭的通力合作。德育工作,不是短时间就能开出效果的,需要很长时间的潜移默化。高职院校学生在校的时间是有限的,大部分时间是在家庭,甚至社会中度过的。家长的一言一行,对高职院校学生有着深刻的影响。学生的大部分时间是在家庭里度过的,这种影响是潜移默化的。很多家长在教育孩子方面,采用了比较传统的.教育方法,对学生的学习成绩高度关注,却忽视了学生的品德教育和心理教育。学校与家长应该保持良好的沟通,学校要将学生平时的变现及时反映给家长,及时给家长提一些好的教育理念和方法,将学校教育和家庭教育有机结合起来。社会对学生的德育水平也有很大的影响。现在社会上各种观点百花齐放,学生缺乏辨别能力,如果没有正确的社会舆论引导,学生很容易迷失自己,德育水平甚至不升反降。所以,社会、学校、家庭,需要一起努力,才能对学生的德育水平的提高产生积极影响。

随着大数据时代的到来,传统的德育教学工作方式已经不能适应新时代的要求。我们需要适时而变,将我们的德育工作与新技术相结合,才能达到较为理想的效果。随着时代的发展,高职院校德育工作的目标也随之变化。我们需要改变传统的教学方法,充分发挥大数据的优势,形成适应新时代德育教学工作的方法,有效提升学生德育水平。充分利用大数据,挖掘数据背后的信息,积极探索高职院校德育教学的新方法,结合学生的生活背景,帮助学生提高分析思考能力,将德育工作结合实际生活,使学生认同我们的德育工作。在日常教学过程中,我们可以采用多种教学手段。利用互联网新技术,我们可以通过网络共享的方式,将我们的德育教学资源在学生中传播。学生可以通过网络,进行咨询答疑、在线讨论。通过这些方式,不断提高高职院校德育教学工作的水平。

参考文献。

[1]喻学林.从德育功能看学校德育的有限性[j].教育科学,(3):32.

[2]倪鹏飞,田建国.创新思想教育话语体系,提高思想政治教育效果[j].思想教育研究,(8):56.

高职院校大数据论文篇十二

云会计可以让企业将工作重心转移到经营管理上，而将会计信息化的基础建设和软件服务工作外包给互联网企业，这种模式所带来的优势和效率显而易见，将推动企业管理模式的转变和思维模式的转变。与此同时，要在企业中推广云会计的应用，还存在着急需突破的困境，这些困境不但制约云会计服务商的发展壮大，也无法消除企业采纳云会计的种种疑虑。首先是数据标准缺失困境。目前尚没有明确的指导性和约束性文件，云会计服务商只是凭着商业逻辑开发相关的软件并提供硬件基础服务，用户也只是根据自身需要选择相应的服务，至于是否符合未来云会计数据的要求，则无暇顾及。各厂商在开发产品和提供服务的过程中各自为政，为将来不同服务之间的互连互通带来严重障碍。例如，用户将数据托管给某个云会计服务商，一旦该服务商破产，用户能否将数据迁移至另一个云会计服务商？如果用户将数据同时托管给多个云会计服务商，能否便捷地执行跨云的数据访问和数据交换？目前在数据的处理标准方面还没有具体的突破，尤其是在数据汇集以后，如何整理？如何分析？如何访问？是三个密切联系又急需解决的问题。在大数据环境下，数据该如何共享？如何保持一致性？也必须有标准来支撑。另外，数据的质量标准是保证数据在各个环节保持一致的基础，这方面的缺失使数据的应用范围受到极大约束。由于数据标准的缺失，导致云会计的应用及服务标准也难以制定，如何对不同云会计服务商提供的服务进行统一的计量计费？如何定义和评价服务质量？如何对服务进行统一的部署？这些问题也使得云会计的普及举步维艰。其次是安全问题困境。云会计的安全不仅涉及当事企业，也与许多第三方企业的利益息息相关，这个问题解决得好，可以极大地促进云会计的发展，否则将使涉事企业面临经济、信用等多方面的巨大损失。一是存储方面的安全问题，云会计的存储技术运用虚拟化及分布式方法，用户并不知道数据的存储位置，云会计服务商的权限可能比用户还要高，因此云会计的数据在云中存储时，如果存储技术不完善，那么会计信息面临严重的安全隐患。二是传输方面的安全问题，传统的会计数据在内部传输时，加密方法一般比较简单，但传输到云会计服务商的云端时，可能被不法用户截取或篡改，甚至删除，将导致重大的损失。

二、数据标准困境的解决方法。

要解决云会计中的数据标准困境，必须厘清数据标准的制定原则和制定思路，才能推动云会计的健康发展。

（一）数据标准的制定原则。

云会计的最大特点是数据海量、数据互通、数据复杂等不同于以往会计信息系统中的结构化数据格式，是一种大数据的表现形式。标准化的云会计数据不但有助于解决“信息孤岛”问题，更可以大大降低数据的使用成本、软件的兼容成本等。在制定标准化数据过程中，要树立高效性、可用性、经济性三者互相协调的观念，既要反对简单沿用他国标准的做法，也要摒弃完全定制化的观念，要坚持可持续、可协同的标准化思路。高效性是指云会计的数据标准要使得产出投入比最大化，如系统方面的投入与系统运算能力是否协调，存储空间的效率是否高效，数据中心的能源消耗是否最小化，设备的维护成本是否最低等；云会计的高效性直接影响到云会计服务商与企业用户的可持续发展，否则许多投入成本可能会演化为沉没成本。可用性是指云会计的数据标准不仅使云会计服务商能够满足用户当前的需求，而且能够不断升级，满足用户的未来需求。可用性越好，那么在发生业务变动时，系统的迁移性越好，即使在发生系统故障时，恢复时间也能最短化。经济性要考虑全周期的成本，如标准建设的成本、标准应用的成本等，另外一个值得注意的是用户的学习成本，虽然它不一定直接与用户的经济成本挂钩，但会影响到用户使用系统的积极性，一个难以掌握、难以使用的标准终究会遭到用户的抛弃，没有长久的生命力。

（二）数据标准的制定思路。

鉴于以上所阐述的数据标准的制定原则，建议按照“官方引导，协同制定，继承扩展”的思路来制定数据标准。云会计的数据标准不仅是个别企业的标准，而且关系到所有企业能否相互交换、相互沟通的基础性工作。单纯由官方（协会或政府）统一进行设计，再把标准无偿地开放给社会使用，其优点是工作效率高、设计成本低，但标准并非直接来源于会计工作的实际情况，标准的客观性略差，可行性较低。单纯由民间设计，企业按照实际会计工作需要自主制定，再以某种收费或免费的方式向其他企业开放，其优点是标准相对客观，可行性较高，但整体的社会成本较高，推进速度慢、公信力差。这两种方式均难以克服固有的缺点，因此最好的方式是将官方的公信力和民间的积极性相结合，协调各方资源，协同制定数据标准，以公共产品的形式免费供给各企业使用。为了推动我国会计信息化的蓬勃发展，我国早在就制定并发布了《信息技术会计核算软件数据接口》（gb/t19581－）国家标准。于6月又发布了更新版的《财经信息技术会计核算软件数据接口》（gb/t24589-）系列国家标准。随着国际上以xbrl（可扩展商业报告语言，extensiblebusinessreportinglanguage）为基础的会计数据标准的诞生，我国于2010月发布了《可扩展商业报告语言（xbrl）技术规范》（gb/t25500.1-2010）系列国家标准和《企业会计准则通用分类标准》。由此可见，我国在会计数据标准的制定和应用方面始终走在国际的前沿，尤其是gb/t24589-2010系列标准，不仅包括了会计科目、会计账簿、记账凭证、会计报表，还涵盖了应收应付、固定资产等内容，填补了国内标准化方面的空白，即使在国际上也处于领先的地位。因此此类标准既具有社会意义，也具有经济意义；既推动国内会计事业的发展，也能助力国际会计事业的发展。因此，建议对该标准的实际应用情况进行跟踪研究，确切了解标准的应用效果和应用质量等，收集企业的反馈意见，发展并完善，结合云会计的特点，制定新版的标准，在国内推广的同时，也将其贡献给世界标准化组织，为其他国家或世界性组织提供参考。

（三）制定数据标准的具体建议。

大数据环境下，为了使云会计真正高效、廉价地为企业服务，使云会计的有关应用早日落到实处，本文尝试提出制定数据标准的若干建议。基础性标准。基础性标准是原则性的、指导性的，为整体的标准体系提供总则规范、专用术语及参考架构等，目的`是为建立庞大的标准体系打下基础，起到统一、规范的作用，并为将来的标准建设提出原则性指导意见。数据的处理标准。数据的处理包含了数据整理、数据分析和数据访问三个部分，相应地就要制定数据整理标准、数据分析标准、数据访问标准。数据整理标准是指在数据采集汇聚后，初步的处理方式和方法，细分后又包含数据表示、数据注册和数据清理三类标准。数据分析标准主要针对大数据环境下数据分析的性能、功能等提出具体指标，并进行规范。数据访问标准则要求制定标准化的接口及共享方式，最大化地扩大数据的应用范围。数据的质量标准。数据的质量标准针对数据质量提出具体的管理要求和指标要求，确保数据的质量，使其在产生、存储、交换和使用等各个环节中保持一致，并对数据全生命周期进行规范化管理，一般应该包括元数据质量标准、质量评价标准和数据溯源标准三类。应用及服务标准。应用及服务标准主要是针对大数据提供的应用和服务，在技术、功能、开发、维护和管理等方面进行规范，主要包括开放数据集和数据服务平台两类标准。其中开放数据集标准是为了向第三方开放数据而制定的规范标准，数据服务平台标准是对大数据服务平台所提出的功能性、维护性和管理性标准。

三、安全困境的解决方法。

云会计的应用使得用户与会计信息的物理存储位置产生空间上的分离，在通过互联网传输、储存和使用数据、信息的过程中，安全问题成为企业关注的一个重点，云会计服务商必须构建完善的安全管理机制，并随着技术的发展不断改善，才能保证企业获得安全的云会计服务。云会计的安全问题首先体现在会计信息的传输阶段。在企业内部传输时，在适当的物理措施和制度保证基础上，通过简单的加密就可以保证信息的安全。但会计信息一旦要传输至云中时，那么会计信息的安全性就受制于云会计服务商。由于云会计的信息传输载体是互联网，传输过程中信息可能被非法截留，甚至被篡改。第二个问题体现在会计信息的存储方面。云会计的应用可以使企业便捷地获得并处理会计信息，但云会计采用了虚拟化的分布式方法，用户并不清楚会计信息的存储位置，不法分子可能会对云端的会计信息发起攻击，盗取或篡改其中的信息。第三个问题体现在会计信息的使用阶段。作为商业机密，会计信息的使用对象一般是与财务密切相关的工作人员或企业管理人员，在日常工作中，保密不周、人机分离、密码过于简单、角色划分错乱、权限错配等都会使会计信息泄露出去。建议从以下包含技术手段及管理手段的七个方面展开工作，解决云会计的安全问题。

（一）研发云会计的大数据水印技术。

以往为了加强对多媒体数据的者及使用对象，也有利于追踪分布式环境下的泄密者。

（二）研发会计大数据的溯源技术。

由于云会计数据的来源繁杂多样，有必要记录这些数据的来源以及传播和计算过程，可以采用数据库领域的数据溯源技术，通过标记法对数据进行标记，记录数据在云端的查询与传播历史。数据溯源技术应用于云会计中还需要解决以下两个问题：（1）数据溯源是否危及隐私保护。数据溯源要分析会计大数据的来源，而数据来源本身就是非常敏感的隐私数据，这样的溯源可能无法获得用户的谅解。（2）数据溯源的自身安全保护，当前大多数大数据溯源技术并未充分考虑安全问题，如标记本身是否正确、标记与数据之间是否绑定等，而大数据的高速性、大规模、多样性等特点使之更难解决。

（三）加强用户身份及会计云身份的认证。

在云会计的应用中，除了对用户身份的认证外，还必须设置对会计云的身份认证，只有这种双向认证得到有效落实，云中的数据才能被安全地合法访问。首先，会计云是一个海量的分布式系统，拥有庞大的用户群体，具有动态性和跨区域的特点，很难对违法数据进行跟踪和管制。如果云会计服务商不能对用户进行严格的认证，就会给恶意攻击者留下可乘之机。因此无论用户在何处登录，云会计服务商和应用程序都要验证用户的合法身份。其次，为达到欺诈目的而在互联网上驻留的“黑会计云”也将不断涌现，用户可能遭到恶意软件的攻击，也可能会被网络钓鱼。因此用户在使用会计云之前，必须对会计云的身份进行验证。为了达到用户与会计云的双向认证，必须建立跨云认证模型，实现用户与会计云之间安全且高效的互相认证，确保双方的数据安全。

（四）制定用户可验证的数据存储方案。

用户把自身的数据存储在云中，就必须依赖云会计服务商确保数据的安全性，但在外包服务的商业模式下，云会计服务商的可信度难以评估，很难让用户相信自己的数据被云会计服务商正确地存储、处理，为此云会计服务商必须制定用户可验证的数据存储方案。云会计服务商可以建立一种动态化更新及开放式验证的数据完整性核查方案，确保数据的完整性及可恢复性，使用户随时可以知晓存储在云中的数据的正确性，即使在数据遭到一定程度的损坏时，也能从会计云中取回全部数据。在此基础上，拟订数据泄露的问责方案，使用户在怀疑数据遭到泄露时，可以核查甚至追究云会计服务商的相应责任。

（五）设置动态数据的安全保护机制。

在功能日益复杂的情况下，云会计的应用程序也不断大型化，云会计服务商的安全保护经验和技术水平也参差不齐，为用户提供的应用程序肯定会存在各种安全漏洞。在云会计为多个用户提供服务的环境下，一个相同的服务进程要处理多个用户的数据，如果应用程序存在安全漏洞，那么个别的恶意用户就有机会盗用其他用户的权限，窃取数据和商业机密，所以应该设置防止非法用户恶意操作的动态化数据安全保护机制。可以对数据流进行分散控制，一方面对数据进行细粒度标记；另一方面基于数据流策略对数据的流向进行约束，从而实现在相同的服务进程中对不同的用户数据进行隔离，达到保护数据的目的。

（六）建设可信的会计云计算平台。

在云会计环境下，用户将数据及计算全部托管到云端，不仅无法对自身的数据进行控制，更无法对云会计服务商的计算过程进行监督，为了达到用户对云会计信任的目的，云会计服务商必须通过一整套安全技术手段，建设用户可以远程监督的云会计计算平台，从而提高用户的信任度。可以通过建设虚拟的可信云会计计算平台，为数据存储及会计核算中的所有数据提供可信的运行环境。

（七）建设管理、心理、法律三个安全软屏障。

除了上述各种技术手段保障云会计的安全外，还应该从管理、心理、法律三个方面建设安全软屏障，从而达到“软硬结合”的境界，全方位保障云会计的健康运行。

1.管理软屏障。

作为高端的会计信息化系统，云会计的安全保障离不开“三分技术，七分管理”，对物理设备和从业人员进行严格管理。对物理设备既要做好外围隔离工作，也要在移动和更换过程中严格控制。对从业人员建立严格的身份控制和权限划分，不同级别的从业人员只能访问权限内的数据。经常更换用户名和密码，对数据访问行为进行严格记录。云会计服务商不能获取用户的会计数据，只能操作工作权限内的数据。

2.心理软屏障。

利用各种宣传手段对用户和管理人员进行软约束，使其了解云会计的安全特点和自身应该严守的工作规范，避免由于误操作和恶意操作给云会计带来各种威胁。

3.法律软屏障。

云会计的安全需要法律作为后盾，对云会计服务商及其他责任主体的行为进行约束和规范，确保云会计安全的技术手段和各种软屏障手段得到严格执行，从而保障云会计的隐私和数据使用权不被误用。

作者：姚如佳单位：东华大学管理学院。

高职院校大数据论文篇十三

随着全球经济一体化的发展，加剧了电力企业的竞争力。与此同时，电力企业为了在竞争中立于不败之地，必须朝着信息化、智能化、专业化的方向发展。本文以电网工程造价为研究背景，梳理了大量的造价数据，然后建立了电网工程造价仓储体系。在大数据环境下，有力改进以往电网工程造价的弊端，满足电力建设对工程管理的要求。下面进行详细的论述。

一、大数据环境下，电网工程造价数据仓储体系。

1、电网工程造价分析数据仓储结构。

电网工程包括多个工程类型，比如变电工程、农网工程、通信工程等。当前，在电网大建设的战略影响下，要求各个工程在造价管理方面，必须提高对数据的分析能力，不断提高管理的集约化、系统化、专业化。只有这样，才能提高电网工程对数据管理的准确性。

2、电网工程全量造价分析数据体系。

本文以线路工程、变电工程为例，从不同的角度来阐述电网工程数据体系。其中，电网工程概况数据体系包括：（自然条件、工程基本情况，费用测算标准）等。其余的指标根据具体工程类型需要做出标注。电网工程技术经济参数数据体系包括变电工程技术数据和线路工程技术参数两个方面。变电工程技术经济参数具体为：变电站型式、本期出线回数、接线型式、电容器、进站道路，以及地方性材料用量等。线路工程技术数据主要包括架空线型式、路径长度、导线及线材、交叉跨越、各类技术数量基数，以及混凝土量等。电网工程费用数据体系包括三个方面，分别是变电工程费用数据体系、线路工程费用数据体系，以及电网工程估算费用数据体系。变电工程费用数据体系包括：建筑工程费、设备购置费、安装工程费，以及建设管理、技术服务等其他费用。线路工程费用数据体系包括：本体费用、辅助设施、编制年价差，以及其他费用。电网工程估算费用数据体系是工程投资的关键。该体系的.估算数据包括静态投资与动态投资两个方面。

二、大数据环境下电网改造工程造价分析数据管理流程。

本文从电网工程设计、施工、竣工等阶段，探讨在工程造价方面管理数据的流程。下面进行详细论述。

1、电网工程造价分析数据管理总体模式。

首先，在大数据环境下，对电网工程中工程设计、施工、验收阶段的大量数据进行整理。其次，造价借助于联机分析、数据挖掘等技术，对这些数据实施检测、分析、归纳。最后，利用人机交互平台，管理者通过对工程造价数据库进行分析，做出了正确、科学、合理的决策与规划。

2、决策阶段工程分析数据管理流程。

决策阶段是工程造价数据形成的起始阶段，是工程投资、预算的重要环节，主要的流程为：第一，由省公司的建设部门组织建设数据库。然后，业务支撑部门对这些数据库进行审核。第二，当业务支撑部门接收到相关文件后，要求按照规定的流程进行审批。对于符合要求的数据，整理出总体意见，并上报到省公司审批。对于不合格的数据，要求对数据进行估算，并完善相关资料。同时，完成科研报告。最后，省公司对数据审核后，必须入库存档。

3、设计阶段工程造价分析数据管理流程。

设计阶段包括两个方面的内容，分别是初步设计、施工图设计。设计阶段关系到整个工程造价的合理性，必须对相关设计文件进行认真、严格审查。其中，初步设计除了计算出工程造价预算外，还需要完善工艺设计、设备选型等方面的数据概况。在初步设计的基础上，进行施工图设计。施工图设计包括施工预算、建筑安装图、验收标准等方面的内容。当施工图完成设计后，业务人员需要根据相关的要求，对设计进行合理审查。在此基础上，对工程造价的数据进行分析。

4、施工阶段工程造价分析数据管理流程。

在施工阶段，应该对施工合同、组织设计、工程变更、索赔等方面的信息进行严格审查。当工程变更后，应该将先关的数据列入工程造价分析中。施工阶段包括多个单位的参与，分别为建设单位、设计单位、施工单位、监理单位、业主单位等。基于各单位利益的问题，因此合理控制工程造价。该阶段的流程为：业务支撑部门负责对数据库进行审核，然后将合格的资料上报给省公司审批。对于不合格的报告，交给业务项目部，要求施工单位提交相关的结算资料。

三、大数据仓储下，电网工程造价常态化管理框架。

为了保证数据的准确性，本文以某网省公司为例，从不同的角度提出电网工程造价常态化管理的框架。第一，从电网造价常态化分工协作出发，构建协作框架。首先，收集地市公司、设计单位、施工单位等部门的工程造价数据。其次，对这些数据进行梳理，然后委托经研院进行审核，并制定出造价分析报告。最后，经研院将造价分析任务交给省公司，由省公司对其进行审核。第二，从电网造价监督管理出发，建立管理框架。造价分析牵扯的主体比较多，造价数据复杂。因此，需要设置第三方来实施监督管理，保证数据的准确性格、可靠性。第三，建立综合评价框架。为了对工程造价的质量与成效进行考核，有必要在电网工程造价分析工作中建立综合评价框架。在该框架下，涵盖了收集数据、建设数据库、分析数据，评价工作成效等内容。通过综合评价，有助于后期工作的顺利开展。同时，为造价分析管理提供了更多的参考意见。结束语本文基于大数据环境，对电网工程造价的数据进行梳理，并构建了具体的电网工程全量造价分析数据体系。在此基础上，提出了电网改造工程造价分析数据管理流程以及电网工程造价常态化管理框架，希望可以提高电网工程造价管理与控制的水平。另外，由于大数据环境比较复杂，在实施的过程中还要不断优化方案、改进技术措施。

参考文献:。

[1]刘宏志.大数据环境下的电网工程造价分析管控体系研究[j].华东电力,(07).

[2]陈克修.浅析环境因素对电网工程造价的影响及管控建议[j].重庆电力高等专科学校学报,2014(08).