时间：2022-12-09 13:22:16
在桥梁工程中，数据按时间上的划分可以分为两类，静态数据与动态数据。静态数据主要指桥梁的相关信息资料库与科学实验产生的数据。信息资料库是一种相对静态数据，因为这些数据资源每过一段时间将更新一次。各国家和各地方政府部门基本建立了桥梁工程资料库及相关系统，列举出主要国家和地方政府的桥梁管理系统，包括建成时间、系统功能、与建设部门等。除国家政府部门外，各科研单位也在完善各自的桥梁统计分析系统，系统中主要包括桥梁的桥型、跨径、材料、建成时间等基本信息，还包括桥梁的病害、桥梁状况评定等相关内容。桥梁的科学试验数据主要来源于各大高校和科研单位科学研究中的模型试验、振动台试验、风动实验、桥梁的荷载试验等产生的数据。这类数据的有效分析处理形成各类科学研究成果，但是此类数据的开放程度低，造成数据资源的极大浪费。桥梁的动态数据主要来自于桥梁的施工监控和成桥运营阶段健康监测系统，此类数据由安装在桥梁上的实时监测传感器获得，包括位移传感器、速度传感器、加速度传感器、应变计、温度计、风速仪、GPS等。统计了国内部分桥梁健康监测系统的传感器数量以及安装时间。各类传感器配以相关的采集系统来获得数据信息，再通过相关软件分析、处理，从而掌握桥梁的实时健康状况，对桥梁的状态进行评估与预测。整个桥梁健康监测体系。
2开发桥梁工程领域大数据资源意义
利用桥梁的静态数据库，可以了解桥梁的基本信息，为全国的桥梁统计、普查与管理提供信息资源。科研数据的开放有助于学术界的交流、创新，取得更为丰富的科研成果。桥梁动态数据包括施工监控数据与成桥运营阶段的监测数据，充分利用与挖掘大数据资源，可以提高桥梁的施工质量、加快施工进度，提前预测和解决施工过程中可能出现的问题，减少质量事故和经济损失。成桥运营阶段的监测数据主要为桥梁的健康状况评估提供依据，掌握桥梁所处的状态，分析、处理数据资源，提高预测、分析、解决问题的能力。可为同类桥梁的施工管理与养护等，提供宝贵经验。同时大数据资源的开放、共享，有助于节约国家资金和社会资源。
3存在问题及解决方法
（1）最先遇到的也是最棘手的问题是数据的去冗、去噪，从海量数据中挖掘大数据资源价值。目前，所列一座特大桥上各类传感器每天采集的数据达到几个GB到几十GB，甚至上百GB，如此海量的数据如何去处理，有效剔除无用的信息，找寻剩余有用的信息，从而产生新的价值、新的资源。这也是在大数据时代有效利用大数据资源要解决的首要问题。解决这一问题的主要途径是编译相关的去冗、去噪的智能分析软件，同时可以利用云计算、云分析、云管理等方法来提高解决这一问题的效率，使大数据变为有用数据，做到真正智能化分析。
（2）现在各政府部门和科研单位，都在做自己的桥梁信息库以及监测研发数据库等，而且大多数数据库都是相类似、重复的。这样造成资源的极大浪费，包括劳动力、资金等。解决这一问题的有效途径是加强政府部门、科研单位内部以及之间的相互合作，开放和共享数据资源，这也是大数据时代的必然趋势。各部门和科研单位可以有步骤、分阶段地开放共享各自所拥有的数据资源，不论是采用付费或免费的方式。
（3）由于大数据具有“4V”等特点，在大数据研究的初期阶段，大数据的价值还未充分体现时，要储存、分析、利用大数据资源，需有软件、硬件等基础设施的投入，国家和科研单位应提供专项资金的支持，同时国家可制定相关鼓励支持政策。
（4）在大数据时代成熟以后，应建立相关法规，规范和保护数据的开发利用，制订相关统一标准，提高数据的使用效率。
4结语
（一）大数据增值价值巨大，商业价值、经济价值和社会价值不可估量，终极价值在于助力社会进步与升级。美国奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”，是对其价值最生动的再现。大数据虽然价值密度低，但通过对数据的处理、整合和分析并使用，可创造出巨大的商业价值、经济价值和社会价值。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态已不断涌现，大数据成为经济高速增长的新引擎，正在“吞噬”和重构传统组织架构，必将引发政府、公共事业、制造业、流通等领域全方位变革。特别是人机“生命共同体”快速进化，大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度，成为当代文明建设的助力器，让社会得以革新与升级，最终改变未来。
（二）大数据横空出世，源于个人全球化、记忆数字化、社会网络资本化的全力驱动，是IT业发展演进的历史使然。大数据不是突然产生的，是IT技术发展的必然产物。大数据浪潮主要源于三大驱动力推动。一是互联网、移动互联网及物联网等新一代信息技术，实现了信息、知识和社会关系网络乃至“个人”全球化，为大数据提供了广泛的数据来源。二是数据开放运动和数据民主化，实现了数据的分布式共享和全球性覆盖，云计算等廉价、高效的存储提取方式，让数据成为“共享的社会记忆”，客观上开启了大数据时代大门。三是挖掘复杂社会网络资本价值，加速了大数据技术的深度应用，构成了大数据的经济驱动力。全球化、数字化和社会网络资本化齐力推动了大数据大发展。
二、大数据：国家审计改革发展新动力
正在发生和演变的趋势表明，大数据时代无论对于社会、组织还是个人，都是一次革命，一个巨大的挑战，一个重大的转型机遇和飞跃的契机。国家审计无疑也是如此。1.飞速发展的经济社会新实践，必将推进国家审计理论与时创新。当前，人工智能、社交网站、RFID、语义网、云计算等技术或理念风驰电掣一般闯入我们的工作生活，数据开放、软件开源、普适计算、智慧地球等新思想令人眼花缭乱，新的技术和观念层出不穷。在信息技术环境下，丰富多彩的经济社会实践，通过信息交换、权能传递和功效联动等方式，将先进的信息技术、网络技术、网络时空观、数据挖掘、系统集成以及多媒体等多种学科理论和技术思想深层次地植根于审计理论，刺激审计理论的变革和创新。同时，国外一些先进管理理念，如企业再造工程、虚拟组织、穆尔法则(Mooreslaw)、基尔德法则(Gilderslaw)和麦特卡夫法则(Metcalfeslaw)等，与传统审计理论进行分化、碰撞、对接与融合，必将从广度和深度上推进审计理论不断繁衍与创新，审计理论将呈现多样性、交融性和虚拟性。2.审计客体内涵和外延的扩张，必将呼唤国家审计权力边界顺势突围。近年来，经济社会实践活动中，计算机、数据库、网络等现代信息技术得到了广泛运用，实物流、资金流表现向无纸化、数字化和信息流的转变，业务处理和财务管理逐步实现自动化和网络化，国家审计的审计内容、审计对象、审计资料、审计证据线索等都呈现出普遍电子化、数字化的特点。从而摆脱了传统帐套、传统财务信息、纸质的业务轨迹，从被审计单位的财务收支及有关的经营管理活动，会计资料和其他相关资料，扩展到电子数据、系统内部控制和信息系统自身；从财务数据延伸到业务数据；从内部数据关联到外部数据，审计客体外延和内涵的扩张，突破了以财政财务收支、纸质载体为主的审计权限范围。必然要求法律赋予审计部门数据采集、技术侦查、行政强制、诉讼等更多权力，以应对大数据时代的高科技舞弊，确保审计职能的充分发挥。3.新型大数据技术的广泛应用，必将推动国家审计作业流程优化再造。联机分析、数据挖掘、WEB2.0互联网审计、云技术等大数据技术普遍运用，将所有的审计内容、审计技术、审计方法纳入大数据审计之中。传统的现场审计作业流程必将改造优化为：了解调查，获取信息；采集数据，整理数据；进行数据转换、清理和验证；创建审计中间表；进行数据分析，找出审计重点；构建审计分析模型，分析数据；延伸落实，审计取证。数据分析成为审计作业的核心。信息技术还可以优化审计项目管理，如利用信息技术为审计项目管理内置一个标准的、符合质量要求的审计作业流程，用以规范审计人员的审计作业行为，使不同背景、不同水平的审计人员能够执行相同的审计动作。通过虚拟组织形态和数据集成智能化管理，实行远程控制审计项目，包括审计方案的控制、分工控制和授权控制，为质量控制和风险预防搭建一个良好的、高效的管控平台。4.国家审计供需矛盾更为激烈，必将要求国家审计主体能力自我革命。审计作为综合性经济监督部门，覆盖领域之广，涉及的经济社会活动之多，所产生和集聚的数据规模不可谓不大。大数据价值的发现和挖掘，必定给审计创造了更多需求，打开了更广阔的市场，对审计供给能力提出了新挑战。而决定审计供给能力的关隘就是国家审计主体能力。大数据时代，IT审计师将主导国家审计舞台。而目前，大部分审计人员主要精通财会知识，计算机知识和技能比较欠缺，知识结构还不能满足大数据技术的要求，数据分析与管理高端人才紧缺。审计人员除了要有专业的审计、会计知识外，必须精通信息技术，掌握网络、数据库、电子商务、信息系统的开发与管理和计算机辅助审计技术。优化审计人员能力结构，增强审计干部信息化审计基础能力、数据采集处理和分析能力、监测指标和模型的构建和分析能力、信息系统内部控制测评能力，尤为紧迫。
三、大数据背景下国家审计发展路径
无论是组织结构，还是国家文明，只有充分发挥大数据时代的价值、迎接好大数据面临的挑战并积极应对，才会处于不败之地。因此，国家审计应放眼未来，以大数据审计为目标，加快改革创新步伐，抢占审计发展的突破点和制高点，迎接新时代挑战。
（一）加快理论创新，为大数据审计落地提供实践指南。要坚持实践上的“摸着石头过河”与理论上的“顶层设计”相结合，加强审计理论和实务的研究，在理论上对大数据审计的性质以及由此决定的审计职能与任务等基本问题进行深入研究，构筑起适应大数据时展的、可用于解释和预测多种审计现象的审计理论。加强与国家信息化咨询委员会、公安部、发改委、工信部、财政部和国家信息中心等相关部门的合作研讨，多角度、更准确地把握客观现实及政策约束；组建由学术界专家、审计研究人员和实务骨干组成的团队，承担把握前沿热点、规划审计思路等工作，为加快大数据审计实践提供操作指南。要制定大数据审计发展的长远规划，坚持把大数据审计作为国家审计发展的核心战略，从数据、制度、人才和技术等方面逐步积累基础资源，有计划、有步骤、长期不懈地坚持推进。要加大宣传，营造数据审计文化氛围，革新思想观念，树立正确数据观，建立基于全数据模式、从整体到局部的审计思维模式，用大数据时代精神武装头脑。
（二）加快制度创新，健全完善大数据审计相关法规建设。目前，我国电子商务、网络经济和计算机应用相关法律法规制定相对滞后于经济社会实践活动，有些甚至还是盲区，导致大数据审计的法律地位和权限虚置。要加强电子商务、网络经济等相关立法，把电子合同、电子凭证、电子证据、电子签名的法律效力和保管要求，数据认证机构的管理，电子信息与网络安全等相关问题，以法律法规的形式明确固化下来，为大数据审计提供法律依据。要强化审计权威，扩大审计权限，赋予审计审查审计对象计算机信息系统的功能与安全措施，利用网络和审计软件进行审计，接入、采集、存储、提炼审计对象所有数据等的权力。要坚持本土自创与模仿移植相结合，建立健全与大数据时代相适应的审计标准和准则，如制定大数据审计评价准则、技术标准，数据挖掘分析指南，信息系统输入—处理—输出的符合性和实质性测试的准则，云计算以及网络审计准则等，确保大数据审计有法可依、有章可循。
（三）加快机制创新，积极构造政府主导、审计主推、IT企业参与的大数据审计联动机制。大数据技术在国家审计领域中的推广应用是技术进步的必然要求，但根据国家审计行业自身的特点，其无法自发地独自实现，必须积极构造政府主导、审计主推、IT企业参与的多点支撑联动机制，形成聚合效应。对政府而言，要积极把握大数据战略机遇，制定积极的政策法规，提供高质量的网络基础设施，营造适度宽松的大数据发展环境，鼓励企业、审计部门进行大数据相关的技术研发与应用创新，从标准、法律和意识形态层面大力引导大数据审计发展。对审计部门而言，要制定战略数据储备计划，加快与被审计单位数据实时互联互通，消除“信息孤岛”，为大数据审计提供数据载体；要逐步建立完善中央和地方的审计数据中心，构建审计管理、审计业务、审计方法和评价信息资源库，加快推进国家电子审计信息资源目录体系和交换体系建设，实现数据大集中。对IT企业而言，要深刻洞察大数据审计的需求，提供从硬件到软件、从产品到服务的一体化解决方案；要专注细分领域创新，提供具有审计行业特色的大数据审计专家级方案。
（四）加快应用创新，不断研究、探索、实践大数据审计技术方法。可以预见，大数据时代，审计人员时时刻刻都需要利用信息技术手段处理各种审计业务和工作。要结合审计工作实际，认真研究并积极实践A/B测试、关联规则挖掘、分类、数据聚类、众包、数据融合和集成、数据挖掘、集成学习等大数据分析技术，BigTable、商业智能、云计算、Cassandra、数据仓库、数据集市、分布式系统等大数据处理技术，以及标签云、Clustergram、历史流、空间信息流等可视化技术。要深度分析挖掘审计部门的大数据价值，从“业务驱动”转向“数据驱动”，实现审计决策和管理智能化。通过云计算的IaaS、PaaS和SaaS三大服务模式，建立国家层面的跨行业、跨领域的审计私有云和审计大数据分析平台。要建立审计专家和信息技术专家合作的审计信息技术研发模式，加强审计大数据分析模型和软件的研究开发。建立审计信息技术评选机制，对优秀的审计技术创新进行表彰奖励。建立审计信息技术库，把现有审计信息技术分类整理录入，实现网上查询、培训和新技术添加功能，加快大数据审计技术的推广和应用。
当前“大数据技术”充满了新的机遇和挑战，其在企业IT基础架构、数据管理、分析和服务这些关键规划领域的应用，将会对社会经济发展带来长远深刻的影响。大数据指的是从各种各样的数据中快速获得有价值信息的能力，具有数据量大、种类繁多、价值稀疏、处理速度快的特征，这些特征对目前社会各个行业的信息架构、系统的冲击非常大。大数据技术对整个社会经济发展来说既是机遇也是挑战。
（一）必要性
根据IDC在2011年6月的《数字宇宙》（DigitalUniverse）研究报告，2011年全球新建和复制的信息量超过1.9ZB（1.8万亿GB），五年时间增加了近九倍。随着数据量的指数级增长、数据源种类（包括结构化数据源和非结构化数据源，如社交媒体、富媒体文件以及地理空间信息）的飞速增加，以及数据产生速度的加快（如实时传感器数据），传统的数据库和架构无法处理、管理和分析如此庞大的数据集。政府、金融、电信、互联网等大数据应用的行业先锋目前均面临大数据的问题。不仅如此，随着物联网、云计算、移动互联网、车联网、智能手机、平板电脑的飞速发展，大数据技术拥有了更为广泛的数据资源。因此，IT产业界及行业用户都亟需针对大数据设计和优化大数据存储、管理和查询平台，来替代传统关系型数据库平台。在技术发展的前沿阶段进行实验平台建设对我学院师生具有重要意义。该实验平台能够为学生提供一个了解最前沿技术的机会，不仅能够提高学生学习兴趣、自学能力，还为学生就业、更好地规划未来的职业发展提供了机会。大数据技术的机遇与挑战带来了很大的人才缺口，目前大数据技术平台开发、方案实施人才紧缺；由于云存储、大数据技术带来的信息安全问题，也亟需大量信息安全领域的人才；由于大数据技术在物联网、电子商务、移动互联方面的应用，对了解大数据技术的电子商务专业人才也更青睐。通过本实验平台的培养，感兴趣的优秀学生还可以尝试考取与大数据技术密切相关的Hadoop专业认证———ClouderaCertifiedDeveloper/AdministratorforApacheHadoop，为学校、学院在该领域带来正面影响，增加更多合作和就业的机会。该实验平台能够为信息系统专业试点班培养计划的很多核心课程（包括管理统计学中的业务报表与分析、商务智能方法与应用、商务智能实践、数据挖掘和BA综合实训等）形成较好的前后衔接关系，能够丰富实践教学环节，深化教学大纲的内容，从建设更合理的课程建设体系来说具有很大的必要性。近几年学生就业压力越来越大，迫切需要对教学内容和实践环节不断突破创新，才能具备持续发展能力。因此在原有课程体系和实践教学环境的基础上增设本实验平台非常必要。
（二）可行性
教学计划中的相关程序设计课程为学生学习云存储技术、熟悉大数据开发平台、了解最新大数据技术的发展、进行大数据平台基础上的开发、实现对大数据的分析、可视化演示打好了基础。英特尔ApacheHadoop平台是目前大多数大数据处理的技术基础，目前该技术已经发展成熟，并随之产生很多基于该平台的大数据处理工具，可供实验室建设实验平台使用。
二、建立大数据实验平台的基本构想
（一）实验平台人员
实验平台人员负责实验平台的建设、维护，实验设计与指导人员由在大数据相关领域、课程建设以及实践教学方面都有着丰富的经验的教师与实验室工作人员构成，同时与大数据企业进行合作，获得其核心技术人员的支持、培训和大力配合，可以共同组成一个经验丰富、精炼实干的建设团队。
（二）软件调研
大数据的特点为4个“V”：第一，“Volume”，指的数据量大，包括大的数据块，或数据总量巨大，从TB跃升到PB；第二，“Variety”，指的是数据种类繁多，包含大量非结构化数据，例如网络日志、音频、视频、地理信息等；第三，“Value”，价值稀疏性，大量数据中有价值数据很少；第四，“Velocity”，指的是处理速度快，这与传统数据挖掘有很大区别。选择有数据分析基础、在业内发展领先的企业进行调研并选择适合高校规模的合作企业是建立实验平台的重要工作。很多公司给出了可供使用的大数据平台：IBM誖InfoSphere誖BigInsightsTMBasicEdition是一款基于开放源码ApacheHadoop的分析平台，用于分析大量本机格式的非常规数据，支持结构化、半结构化和非结构化内容，以实现最大程度的灵活性；IBM誖InfoSphere誖Streams是一个高级计算平台，帮助用户开发的应用程序快速摄取、分析和关联来自数千个实时源的信息；惠普公司Vertica分析平台6.1，能够通过Hadoop分布式文件系统连接器来优化大数据；ClearStoryData大数据分析新创公司，通过Clearstory，公司客户可以将自身的数据与行业的公共数据融合，寻找统计上的新视角，目标是取代目前市场上的主流数据可视化工具，包括QlikView和Tableau等老牌工具；Informatica9.1提供首款Hadoop编译器Hparse，这是一种针对Hadoop而优化的数据转换环境，该软件支持灵活高效地处理Hadoop里面的任何文件格式，为Hadoop开发人员提供了即开即用的解析功能，以便处理复杂而多样的数据源；Datameer：Hadoop海量数据分析平台允许用户在缺乏技术知识的情况下能够分析大量数据；Infochimps平台以其完备的基础设施和专业知识，为客户提供端到端的大数据解决方案，Infochimps是一家位于美国德克萨斯州奥斯丁的创业公司，2012年2月从数据市场转型为大数据平台提供商后获得谷歌投资；甲骨文大数据机———OracleBigDataAppliance集成系统融入了Cloudera的DistributionIncludingApacheHadoop、ClouderaManager和一个开源R；微软SQLServer新增PDW功能，可以帮助客户扩展部属数百TB级别数据的分析解决方案；亚马逊将MapReduce作为一项服务，其弹性MapReduce编程是一项能够迅速扩展的Web服务，运行在aws的亚马逊弹性计算云和亚马逊简单存储服务上；Teradata是企业级数据仓库（EDW）的领导者，在结构化数据、半结构化数据和大部分非结构化数据领域几乎没有很大成果，因此收购了AsterDa-ta———一家提供SQL-MapReduce框架的公司。AsterData是高级分析和管理各种非结构化数据领域的市场领导者和开拓者，为Teradata带来了大数据分析市场商机。
（三）方案实施
实验平台的设计同时立足于大数据技术的发展的前沿性与本学院学生专业特点，与学生前序的理论、实践课程均有良好的衔接，符合人才培养计划，深化了教学大纲的内容，并针对不同专业学生设计实践学时、内容和难度。本实验平台可以同大数据行业中的公司科研部门共同合作建设，双方确定在人才培养、师资培训、共建实验室和实训基地、推动大学生校外实习和社会实践活动的开展等方面开展全面、广泛、长期、深入的合作。该实验室建设将丰富实践教学体系，也可推动学院科研项目立项、新课题研究、专项基金申请和联合开展商用项目开发等；该实验室使师生能接触高新大数据开发平台，了解最新大数据技术的发展，进行大数据平台的开发，实现对大数据的分析、可视化演示，增强学生的动手能力并提升就业质量；与此同时，提升了教师的项目管理能力和教学能力。
三、结论
大数据时代的到来，计算机信息处理技术也存在着很大风险，其中最突出的问题是计算机病毒以及恶意盗版软件等，给用户使用计算机产生了极大的消极影响。这些还是一些比较基础的问题，随着计算机技术的发展，还出现篡改数据、冒名顶替等问题，影响计算机技术服务质量，计算机信息处理技术受到了前所未有的考验。另外，大数据时代的到来，还出现了许多新型网络技术，针对一些繁琐的问题能够有效解决，提高了人们的工作效率，然而，这也在一定程度上降低了网络的真实性，特别是在网络交流和沟通日益紧密的前提下，导致网络信息真假难分，不仅增加了信息搜索难度，而且致使人们无法快速获得真实信息。因此，提高计算机信息处理技术至关重要。
2大数据时代计算机信息处理技术
2.1信息采集、加工方面
计算机信息处理技术要进行工作，首先，要采集数据信息，计算机技术都是建立在数据采集基础之上的，数据采集主要是针对目标信息源进行实时的信息监督和控制，并将才觉得数据储存在计算机数据库中，为各个软件提供信息支持，确保下一项工作顺利进行；其次，对数据信息进行加工，按照用户的要求，对数据信息进行加工；最后，将加工好的数据信系进行分类，最终传送到用户手中，实现数据采集、加工以及传送目标。
2.2存储方面
计算机存储技术是将采集的信息储存到计算机数据库之中，在用户需要某一项信息过程中，可以通过数据库直接将数据调取出来，计算机以其储存量大、速度快等优势，受到人们越来越多的关注，另外，计算机技术还能够实现长时间储存。
2.3信息安全方面
大数据时代的到来，让人们感受技术带来的便捷的同时，也让人们意识到数据信息安全对人们的重要性。因此，为了能够提高数据信息的安全、可靠性，可以通过以下几个方面进行：首先，建立计算机信息安全体系，加大专业技术人才的培养力度，投入资金，为构建计算机安全体系奠定坚实的基础；其次，加大研究力度，开发信息安全技术产品。传统信息安全技已经无法满足大数据时代数据安全需求，为了能够尽快改善数据安全问题，应加大研究力度，寻求更好的解决方案，有效避免数据信息受到威胁；最后，重视对重要数据的检测，大数据时代的突出特点是数据量大，无法实现对每一个数据的检测。因此，为了提高数据安全系数，应加强对重点数据信息的检测，从而确保数据信息安全。
2.4信息处理技术的发展
计算机硬件具有一定局限性，在一定程度上阻碍了计算机网络的发展，而云计算网络能够突破这一弊端。因此，推广和应用云计算机网络成为未来大数据时代计算机信息处理的主要发展趋势。传统计算机网络是将硬件与网络有机结合，抑制了计算机信息处理技术的发展，将二者分离开，促使云计算主筋形成云计算网络，从而构建大数据信息网络系统，推动我国社会不断发展。
3结论
图书馆工作人员的信息素养和图书馆的服务水平息息相关。信息意识和信息能力共同构成了信息素养的内涵。信息意识是指人对信息的一种内在的心理倾向，通常指人对信息有着较高敏感度，有能力从海量的事物和社会现象中，发现有价值信息，并有进一步对其进行整理、分类、调取和使用的欲望。信息意识不仅是当代社会人应普遍具备的基础意识，更是图书馆馆员做好本职工作，服务好读者的必备素质。信息组织能力是指信息收集、鉴别、加工、存储、分类归属、整序组合等系列活动所具备的能力。信息分析综合能力是在信息活动中所实行的思维推理与判断能力，这是在对信息进行搜集开发、加工整理、运用过程中的高级智能阶段。只有拥有对信息较强的综合分析能力，才能提高信息的运用效果，才能激活原有的死知识，组成一种新的知识体系。大数据时代的图书馆员能够通过信息检索、搜集和处理，掌握读者的阅读习惯和检索习惯，热门图书的流向与出借频率等等。这些关键信息可以帮助图书馆员向读者提供相关图书推荐等个性化服务，甚至为读者建立微型个人数据库，帮助读者从浩瀚的知识海洋中寻找到最符合其需求的文献资料。
2保持旺盛的求知欲和好奇心
大数据时代的来临，给图书馆带来了翻天覆地的变化，同时也大幅提升了读者个体能力以及对图书馆员的服务要求。从总体而言，读者群体的知识结构更为完整，知识水平更高，对文献检索及加工的要求也随之提高。例如有些读者提出的专业化信息检索服务要求可能超出所有图书馆员的现有知识储备量而导致出现图书馆员答非所问的尬尴。在这种大背景下，不可能强求图书馆员有着知识量上的绝对占有优势，但必须要求图书馆员有着旺盛的求知欲和好奇心，在工作中不断学习提高。对新生事物有着开放的心态和了解的热情，与读者、社会共同进步，共同发展，并在学习过程中完善自己的知识结构，与时俱进，紧跟读者的变化。
3具有较强的的信息技术运用能力
我国图书馆已经步入信息化阶段，大量文献以数字化方式被存储和使用。图书馆员的工作延展至包括从各种服务和媒体中检索、存取、评价、使用和传播信息。这要求图书馆员要学会对信息进行分析判断、去伪存真、去粗取精；要建立和掌握信息源，掌握信息检索的技术、方法、途径；能指导读者使用各种信息源和信息技术找到必要的信息；了解信息分析研究成果评价的程序、方法、使之成为具有科学价值的新信息并加以传递、交流。信息技术能力包括但不限于能熟练使用办公室软件、社交网络工具、专业统计软件、网页制作工具等。掌握并能熟练使用这些软件工具，并配合图书馆整体工作的需要，多渠道，多形式向读者提供服务，是图书馆未来发展的方向。
4严守信息道德底线
信息道德是指人们在整个信息交流过程中表现出来的行为底线。它规范信息生产者、加工者、传播者及使用者之间的相互关系，对信息安全，信息伦理等提供最基本的保护，也是每个图书馆员都应该自觉遵守的道德标准。面对纷繁复杂的信息流，图书馆员要培养自身良好的信息道德，增强对信息的辨别能力，去伪存真，增强抵御有害信息、垃圾信息的能力。此外，馆员在获取和利用信息时也必须遵守相关的法律和一定的信息道德，规范自身的信息行为活动，主动维护合法的信息环境，合法、合理地利用信息。
5良好的心理素质
大数据时代，通过各种海量数据可以勾画出一个自然人各方面各层面的面貌和特征，从某种意义上说，自然人在大数据的作用下成为透明和公开的个体。图书馆员作为窗口服务行业的工作人员，更容易在这样一个环境中缺乏隐私。这就要求图书馆员具备良好的心理素质，冷静对待外界的窥探和评价。心理素质主要与控制和调整自己的情绪有关，能够及时调整和排解不良情绪，保持饱满的工作热情，以阳光的心态和积极的情绪面对读者，提供优质服务，这是对图书馆员的必要要求。此外，由于技术条件的进步和通信工具的普及，任何个人行为都可能成为公众关注的焦点。图书馆员必须注重个人言行，并且有私人行为被网络媒体、社会舆论上升为公众事件的心理准备。这要求图书馆员在时刻保持良好的心理状态的同时，还应有应对此类事件的心理素质。
6结语
1、大数据时代下国内外机场客户关系现状
满足客户服务个性化，选择多样化将成为机场未来的发展方向。根据大数据背景以及实现“智慧机场”的要求，国内外机场都做出了巨大的努力来提高机场与客户之间双赢的合作伙伴关系，客户帮助企业赢得竞争优势，机场为客户提供更周到的服务。北京首都国际机场T3航站楼和海口美兰国际机场分别设置KABA自助登机设备，使得旅客可以体验更加舒适的登机服务。深圳机场、德国慕尼黑机场完成机场智慧系统CDM上线试运行，使得航班准点率、旅客等待时间、累计航班延误等均有大幅减少，提高了乘机旅客对机场的满意度。广州白云机场“i3Q候机宝”的应用。南京禄口国际机场T2航站楼国内首次联合BIM的三维数字化技术实现独特的结构设计，探索在大数据时代下运用先进技术为客户提供了舒适的候机体验环境，提高客户的满意度。阿姆斯特丹史基浦国际机场以旅客为中心设计了行李智能管理系统大幅度提升了顾客满意度。英国伦敦盖特威克机场通过数据与现有IT移动式前台服务的整合、CDM系统的开发、彻底更新中断机制等提高了运营效率，改善了旅客服务。澳大利亚悉尼机场、多伦多机场、泰国机场联合IBM公司，建立一对一的在线营销活动[2]-[4]。
2、大数据时代下的机场客户价值模型
客户是企业生存发展的必需品，是给企业带来利益的关键所在。从消费方式、消费行为和消费特征等角度分析不同时期、不同类型的客户给企业带来的收益，即所谓的客户价值分析。机场作为一个开放型、服务型的大企业，机场客户价值涉及到机场自身、机场内相关服务行业、客户三者之间的价值，从机场自身来说，通过客户的乘机次数、场内消费情况等对客户进行级别划分，从而确定机场客户的价值，根据价值制定相应的服务方式。随着大数据时代的到来，机场客户数据呈现爆炸性增长，分析机场的客户价值就要从中挖掘出对机场有价值的数据，用于更好的为机场客户服务，提高客户对机场的忠诚度，实现机场客户长期合作关系。对于国内机场来说，机场客户价值包括当前价值、潜在价值以及客户的忠诚度。大数据时代下的客户价值分析不仅分析客户的当前价值，而且能够根据当前的消费行为，预测其以后的可能行为趋势。通过挖掘客户交易数据，借助预测模型，建立机场-旅客关系型营销体系。旅客对机场来说有两层关系，第一，旅客作为机场服务对象的客户价值，能够为机场带来直接效益的部分，通过对旅客购买行为的分析来提高客户满意度、客户忠诚度。第二，旅客与机场之间的关系价值，这为机场制定销售策略、满足旅客个性化服务奠定基础，能够挖掘旅客的发展潜力，建立旅客与机场间的长期关系，实现客户终生价值。机场客户关系管理如图1所示。传统企业客户价值的计算通常用消费时间间隔、消费频繁程度、消费额，这三个价值指标，然后根据计算结果对客户进行排序分类[5]。传统的RFM模型中R表示旅客最近一次的购买日据现今时间的天数；F表示旅客一段时间内购买该企业产品的次数；M代表旅客一段时间内购买该企业产品金额的总和。后来罗亮生等人根据机场自身要求和行业特点对这些指标进行调整，提出将L、R、F、M、C五个指标作为大数据时代下航空公司客户价值评价的参数[6]。我们通过对以上模型的分析，给出机场的客户价值分析RFTM模型：R表示客户在指定机场的最近乘机时间间隔；F表示旅客一段时间内的累积乘机次数；T表示客户在机场的平均滞留时间；M表示客户在机场的平均消费金额。这些指标能够反应旅客的乘机价值以及旅客忠诚度价值，对机场的客户细分有一定的指导作用。根据RFTM模型提取机场旅客数据库中的数据信息，计算出给定时间内每一个客户所属的客户群，根据这四项指标以及客户生命周期理论可以大致地将机场客户分为四种类型[6]：当前价值高且潜在价值高为“重要”客户，这类客户能够为机场带来巨大且稳定的效益，最适合发展长期关系；当前价值低而潜在价值高为“大”客户；当前价值高而潜在价值低为“中等”客户；当前价值低且潜在价值低为“小”客户。这对于机场常旅客管理策略发掘客户价值有很大的帮助，然而随着信息技术的发展，数据结构的变化，半结构化、非结构化数据增多，数据的爆炸性增长使得机场的数据挖掘和运用有所限制。结合机场的转型发展要求以及大数据技术的快速发展，本文从大数据支撑技术入手对机场的客户关系提出一种新的方式。
3、基于云技术的客户关系实施模式设计
大数据时代下机场客户关系的解决，需要依靠云技术进行实施。云技术是支撑大数据处理的核心技术之一，是一种基于互联网的计算方式，它以WEB浏览器为载体来提供软件与服务[7]。它的核心思想是统一管理和调度大量用网络连接的各种资源，构成一个计算资源池或数据池，向用户提供按需服务。用户加入到云平台中，不需要安装额外的软件就可以随时随地在可联网的手机或电脑终端上通过WEB浏览器根据自己的需要访问数据池中的云资源[8]。将云计算与机场CRM系统结合能够为机场的客户关系发展提供更广阔的发展空间，可以实现机场以及相关部门实时数据信息的整合，为旅客提供及时的信息与个性化服务。软件即服务(SaaS)，平台即服务(PaaS)和基础设施即服务(IaaS)是目前云计算的三大服务模式。SaaS是一种依靠互联网提供软件服务的应用模式，SaaS提供商为企业的信息化运作提供平台，企业只需要根据自己的需求，自由选择，无需担心后期的维护等一系列服务。PaaS是一种将软件研发的平台或业务基础平台作为一种服务，能够为企业提供半定制化的中间件平台，如数据库、存储等，根据这个平添，企业可以开发自己的上层应用。IaaS基础设施服务提供商提供给客户对具体设施的利用，包括处理等。客户可以根据自己的需求对操作系统、存储空间、部分网络组建等进行更改。将机场CRM整合到云平台中，能够实现机场客户、数据资源随时且同步共享，减少数据等的维护费用，方便对未来客户的行为进行管理。在云技术架构下把机场所有数据的存储、操作系统、应用系统以及软件服务等视为资源，将其统一处理，通过客户端接口和云端来进行交易。客户通过接口进入云端之后，按照自己的需求获取任何已提供的服务。综上所述，机场的基于云平台的CRM系统可以这样来构想，主要分为云端和客户端。CRM客户端即WEB浏览器访问层，对所有客户开放，尤其是高价值的客户，客户通过接口访问云端的各种数据资源。云端采用分层结构的模式，第一层为服务器提供商，主要为SaaS软件服务提供商，机场选择适合自己的既能为旅客提供服务又能连接机场内部信息的双向平台。第二层工作主要为数据的挖掘与存储，包括旅客乘机行为、购票行为、滞留时间、累计消费等。通过云平台，与机场相关的行业可以向旅客推行自己的产品及服务，旅客随时可以享受到及时最新的消费信息。利用这种新型CRM系统为机场建立并维护旅客关系实现智慧转型提供新思路。
4、结语
机场是典型的服务型产业，发展与客户的良好关系是机场在激烈的竞争中获得可持续发展的先决条件。国内机场已经认识到客户的重要性，同时也作出了不少的努力，但是在实施运用客户关系管理来提升旅客服务上并没有达到真正意义上的成功。本文通过分析航空公司客户关系模式，提出机场的RFTM客户划分模型，并结合大数据时代下信息技术的发展，将云技术引入到机场中，提出云平台下的机场客户关系实施新模式。虽然这种应用还未成熟，云技术的实际应用还有很多问题需要解决，但是为机场在大数据时代下向“服务机场”、“绿色机场”和“智慧机场”的转型提供了一种新思路。
作者：杨飞 徐平 张卓剑 樊重俊 谢浩 何蒙蒙 单位：上海理工大学管理学院 上海机场(集团)有限公司
一、大数据及其特征
计算机技术的发展和互联网时代的到来，使人们越来越熟悉如电子商务和网络营销等字眼与服务，而随着人们在互联网上花费时间的增多，一些遗留在互联网上的数据通过计算被追踪与处理，并成为了企业营销中的主要分析数据，而随着海量数据的出现，大数据这一概念的出现也逐渐被国内外企业所接受和运用。大数据的主要特征在于“4V”，即数据量大、类型复杂、价值密度低和实效高四种。企业合理手机消费者行为数据并将其归纳为大数据进行分析，能够更为快速的了解消费者的生活方式与消费状态，同时也有助于企业更快的研发出更为贴合消费者心理的营销策略。大数据在市场营销中已然成为了主要的方式。此外，客户数据的海量性和有效性能够帮助企业更好的寻找产品发展新方向。大数据的出现对于企业，尤其是电力营销战略的制定将会具有极其重要的促进意义。
二、大数据在电力营销中的应用策略
大数据时代正在逐渐崭露头角，企业要想顺应时代的变化获得新的发展，就必须对营销体系进行重构，若能够通过大数据资源开展电力营销，必然会产生极大的市场价值。
1通过消费者视角，分析潜在需求行为大数据的特征表现在海量化的数据上，企业要想获得更为精确的信息，就需要通过大数据的分析来寻找顾客的潜在需求。因此，电力营销企业要想做好营销体系的构建，扩大企业经济市场，就要制定好多种方案，在大数据中寻找潜在的客户需求，学会通过客户的视角，对客户的消费行为进行行为与特征分析，从而进一步提高客户满意度，最大化的打开企业知名度。
2精准定位消费群体，开展个性化营销大数据能够为电力营销提供海量的数据信息，让企业能够在追求精准化的同时准确定位自身营销方式，从而划分出消费群体，打造个性化营销。随着社会经济的发展，电力营销企业开始越来越重视营销的精准化，而大数据的出现在一定程度上改变了产品的质量，导致消费者市场也出现变化。消费者市场的划分需要通过大数据进行主要原因自傲与企业所面临的是个体消费者，而不是群体消费，这样一来，个性化的营销必然会成为电力企业的营销主体。
3拓展营销新市场，制定产品新战略大数据是营销策略制定的基础和依据，这对于市场和业务的开拓也具有重要的意义。如腾讯游戏的研发，往往是通过大数据来进行精确地分析，从而使其能够领先于其他手游行业，牢固自己的经济市场地位。运用大数据分析数据，开拓新市场、新业务也是当今时代电力企业营销发展的必然趋势。要想做到领先同行企业，牢固自身市场地位，就需要在产品研发前期深入分析和研发大数据，制定更为符合客户个性化需求的产品战略，并进一步确定产品营销渠道，拓宽产品领域。
4依靠互联网技术，合作开展大数据营销随着互联网营销的兴起，互联网行业将绝大部分的精力都放在了大数据的应用上，大数据的应用也逐渐成为了营销的主要手段。大数据从狭义来看是人们通过互联网的使用而产生的数据，互联网行业拥有者手握最大的数据源，如阿里巴巴、百度和微博等等，其搜索引起联合线下进行，已经覆盖了人们绝大部分的生活。而电力营销要想得到进一步的发展，就要挤入互联网行业中，进行大数据营销。除了在自身领域建立数据资源优势以外，还可以通过业务延伸来实现多元化的发展。
三、结语
综上所述，大数据的出现不断冲击传统企业和互联网企业的营销体系，已经有越来越多的企业开始采用不同方式应对大数据的发展，大数据时代下的营销体系重构必然会成为未来企业在营销模式上最重要的变革。
作者：张佳佳单位：国网阜新供电公司
个人信息泄露与滥用，侵犯个人隐私并不是互联网所特有的现象。但进入互联网时代以来，个人信息复制、散播极其便捷，滥用个人信息给公众造成骚扰甚至伤害的现象普遍存在，侵犯个人隐私的事件也层出不穷，因而对个人信息进行保护以预防和制止滥用，保护网络隐私逐渐成为多数人的共识。个人信息被极端滥用的典型事件以2005年韩国发生女子因未清理宠物粪便导致的所谓“狗屎女”事件为典型，该事件是如今被称为“人肉搜索”的第一次公共事件，因个人信息被公布，当事人受到巨大影响，退学、搬家直至罹患精神疾病都难以摆脱困扰，是导致韩国一度实行网络实名制的标志性事件。侵犯网络隐私也很普遍，具体表现则与个人信息有交叉也有不同。同时，大数据应用也是机遇，必须对大数据应用的商业利益与公众的隐私保护需求做出适度的平衡。
二、个人信息与隐私的含义，区别与联系
个人信息是指与自然人个人或家庭密切相关数据或者资料，有些能够定位或者识别个人身份，有些虽然不能定位或者确定身份，但与个人特征、信仰、健康状况、行为习惯、联络方式等有关。隐私在我国是历史上是早已有之的概念，但1949年以后至今，新中国法律意义上的隐私最早是1956年《全国人大常委会关于不公开审理案件的决定》首次在立法中使用的“阴私”提法：“人民法院审理有关国家机密的案件，有关当事人阴私的案件和未满十八周岁少年人犯罪的案件，可以不公开进行。”此后，1979年刑事诉讼法，人民法院组织法，最高法院在批复中也使用的是“阴私”这个提法，并界定了阴私案件的范围。从1982年《民事诉讼法(试行)》开始，1991年实行的《未成年人保护法》39条规定“任何组织和个人不得侵犯未成年人隐私”，从此我国法律和司法解释开始使用“隐私”而不再用“阴私”的提法。隐私的含义主要是指当事人不愿意他人知晓或者他人不便知晓的个人信息，事宜或不愿意或者不便他人介入的领域。《现代汉语词典》第五版对阴私的解释是不可告人之事，多指不好的事情，1998年重印的修订本解释则为“不可告人的坏事”，隐私：“不愿意告人或者不愿公开的个人的事”。可见，即使从非法律的普通人理解来看，隐私范畴大于阴私，隐私概念更为中性，没有贬义，除了阴私还有个人信息的内容可以构成隐私。
个人信息与隐私有区别也有联系：个人信息的内涵和外延都较大，与隐私有一部分交集，也有不完全相同之处。通常个人的信息包括：姓名，性别，年龄，婚姻家庭情况，联络方式(特别是手机等通讯设备号码，或者其他用户身份识别标识，包括码号，电子邮箱，即时通讯账户ID，家庭住址，可用以判断用户地理位置的移动或者其他设备的地理位置信息，等)，健康状况，病史，基因信息，生物识别信息(指纹，脚印，血型，等)，行为信息，包括个人活动信息，因使用移动计算机终端设备产生的浏览，搜索，交易，支付等信息。个人信息的概念比较中性，原来不是法律术语，2003年《居民身份证法》开始对警察泄露个人信息行为予以法律约束，2009年刑法修正案七规定非法提供、获取个人信息定为犯罪，此后，此概念成为法律用语，换言之，刑法先于民法对个人信息进行了保护。但目前还没有法律对个人信息的含义与范围作出规定或者限定，根据目前技术发展迅速的特点，个人信息的概念可能还会随着技术和商业发展有所变化。
目前正在从个人计算机为主的互联网走向移动互联网时代，隐私主要有：与性有关的行为或者其他信息，不宜公开的照片及音视频资料，财产、个人金融信息，生理情况，个人卫生和排泄等行为，不便公开的健康和疾病信息，等，在网络时代比较突出的网络隐私主要有：个人计算机终端设备产生、访问的敏感信息，用户通讯内容，用户的各类账户密码信息，等。
目前开始崭露头角的可穿戴设备，以及具备检测人体各项指标的手环，手表等各种设备，其对人体各种数据的采集即使个人信息也属于隐私。因而，如何确定个人信息的使用将平衡个人隐私保护与新技术给人类带来的福音。
三、中外个人信息与隐私的案例比较与分析
我国已经发生的个人信息泄露与滥用的案件很多都与隐私受到侵犯密切相关，比较典型的案例有“海运女”案件，“微博开房门”事件，“郭美美”事件，王菲诉张乐奕“北飞的候鸟”侵犯隐私案，等。美国发生过的有较大影响的个人信息案例包括2012年FTC调查谷歌隐私案，因safari浏览器隐私问题而对谷歌处以2250万美元的罚款。
在海运女案件中，法院判决搜索引擎因未履行《互联网信息服务管理办法》规定的监管责任，“百度公司在知道或应当知道网络用户利用其服务传播侵权内容的情况下，未采取合理的必要措施，应当承担责任”。本案判赔金额仅仅为2.2万元。在另外一个影响甚广的王菲诉张乐奕“北飞的候鸟”案件中，法院经公开召开研讨会，后判决侵权成立，赔偿人民币5000元。如果说后案因为存在道德上的争议，法院判决赔偿较低可以理解的话，前者的赔偿金额较低，就是我国目前常见的“赢了官司输了钱”现象的反映了。相比较而言，2001年Double Click公司就设立了首席隐私官职位，2007年该公司并入谷歌，2012年谷歌还是发生safari浏览器隐私问题罚款2250万美元。可见网络个人信息和隐私保护必须从长计议，不是简单某个措施就可以解决的。
四、个人信息保护的法律途径
刑法修正案七，非法获取个人信息罪，这是对于新兴网络现象刑法再一次走在民事立法之前，刑法率先对个人信息的贩卖等行为采取严厉刑事制裁措施。
2011年修订的《居民身份证法》第6条规定：“公安机关及其人民警察对因制作、发放、查验、扣押居民身份证而知悉的公民的个人信息，应当予以保密。”第13条规定：“有关单位及其工作人员对履行职责或者提供服务过程中获得的居民身份证记载的公民个人信息，应当予以保密。”第19条规定：“国家机关或者金融、电信、交通、教育、医疗等单位的工作人员泄露在履行职责或者提供服务过程中获得的居民身份证记载的公民个人信息，构成犯罪的，依法追究刑事责任；尚不构成犯罪的，由公安机关处十日以上十五日以下拘留，并处五千元罚款，有违法所得的，没收违法所得”。
2012年底通过的《全国人大常委会关于加强网络信息保护的决定》，明确提出保护能够识别个人身份和涉及隐私的电子信息。2014年3月15日实施的《消费者权益保护法(修正案)》规定，个人信息依法得到保护，确立了工商行政机关可以对侵犯个人信息进行行政处罚的职能，确认了公民可以向法院起诉。但这两部法律都没有解决如何赔偿问题。因而，在法律实施到现在，还没有发生有影响力的个人信息方面的民事案件。日常生活经验表明，个人信息广泛被贩卖和滥用的情况没有取得明显的好转。仍需要思考如何从制度上确立预防和制止个人信息泄露与滥用的有效机制。
国外关于个人信息的保护，主要立法经验有：美国有《隐私权法》《电子通讯隐私法》等多部法律，主要是隐私保护，在美国隐私观念深入人心，用户有较强的隐私保护意识。欧盟以《个人数据保护指令》确立的个人数据保护模式，德国于1976年颁布《联邦资料保护法》，法国于1978年通过《法国自由、档案、信息法》，1984年英国制订《数据保护法》。根据笔者与来华的这些国家国籍的朋友交流情况来看，这些国家个人信息滥用远不如中国严重，笔者分析认为主要原因还在于较强的隐私意识文化传统及其成熟的法治，一旦侵犯个人隐私会承担较为严重的法律后果。
笔者认为，根据目前已经能看到的个人信息在移动互联网时代的广泛采集和应用，原有隐私权不能满足对个人信息应用和保护的需要，有必要在民法上创设个人信息权概念，是一种人身权(人格权)兼具财产权性质，类似知识产权的一种复合型民事权利。具体权能为：知情权(对采集、应用、存储、管理和销毁个人信息有知情了解的权利)，处分权(允许采集、应用、存储、销毁个人信息)，受益权(对个人信息的商业性使用获得收益的权利)，不作为请求权(对不符合个人意愿的个人信息采集使用行为有拒绝、请求停止、消除的权利，此权能可以包含美欧目前已经被广泛讨论的“被遗忘权”)。隐私权的生活安宁权虽能涵盖一部分前述的权能内容，但个人信息可以许可他人使用，并从从获取经济收益，这些行为与传统的隐私权人格权特征有较大出入，因而单独确立个人信息权可以成立。
五、个人信息民事立法的基本制度构建
虽然我国已经在个人信息保护上进行了若干立法，但仍然存在明显的缺陷，即没有惩罚性的民事制裁措施，无法从制度上预防个人信息滥采滥用，也无法斩断个人信息的灰色利益链条。由于行政处罚需要证据，刑事处罚需要一定门槛，法律规定的行政惩罚措施和刑事打击在日常生活中罕见使用，因而在经济利益驱动下，几乎每个人在生活中都仍然难免经常性遭遇个人信息泄露与滥用的危害。借鉴博弈论的经济学理论，笔者建议在个人信息保护立法中建立以下基本民事制度，以引导企业遵守保护个人信息的法律规范：
首先是设立个人信息使用者和收益者对个人信息来源进行合法性审查的合理谨慎义务。即要求使用个人信息进行商业宣传或者其他推广的机构和个人应当对信息来源合法性进行合理谨慎的注意，为避免企业通过子公司或者第三方规避此义务，因而有必要加上受益人也负有此责任，包括广告主和实际受益人，不限于广告经营者或者直接发布者。只有建立了此制度，才能杜绝正规企业采购营销服务不审查个人信息的合法性，从而在客观上助长个人信息泄露与滥用的现象。同时，如果能够较好执行本制度，等于打击和消灭了非法采集和滥用个人信息的销售、变现渠道，使其失去违法的经济驱动力。
其次是建立递进式惩罚性赔偿制度。我国立法已经确立了企业对个人信息和隐私的保护义务，可以在此基础上扩展为企业对个人信息的安全保障义务。对于违反企业信息安全保障义务的，确立递进式惩罚性赔偿制度。我国侵权责任法已经有惩罚性赔偿制度的规定，但由于法院在确定赔偿时过于审慎，迄今为止没有看到有影响力的适用侵权责任法关于惩罚性赔偿的民事判决案件。消费者权益保护法自立法之初即确立了对欺诈的惩罚性赔偿制度，二十年来，通过典型案例的媒体报道，在社会上有广泛的影响，是我国民事法律中发挥了较好引导作用的法律规范。而且，我国的惩罚性赔偿限于欺诈或者主观恶意，消法修改后，欺诈的惩罚性赔偿额限于实际损失三倍以下，也规避了美国司法制度中赔偿过于庞大的负面作用。因而，在个人信息侵权行为的民事赔偿方面，有必要继承前述法律已经有的成果。鉴于个人信息侵权行为往往难以证明损害后果，如果法律不规定法定赔偿标准或者计算方法，由于我国法院坚持填平式赔偿原则，实际诉讼中赔偿将延续目前较低局面而不会具有威慑力，仍然无法改变在利益驱使下泄露滥用个人信息的局面。因而，比较现实可行的是建立递进式的惩罚性赔偿制度，即对于三次以上侵犯个人信息权，或者经行政处罚或者诉讼判决侵权成立，仍然拒不改正的，法律应设定较大的法定赔偿责任，或者在按照普通民事侵权三倍以下予以赔偿，或者经由消费者保护组织起诉的，可以设定较大额赔偿，由消费者组织在受害者中予以分配。只有违法行为人了解一旦实施违法行为其法律责任将超过其获得的收益时，才可能根本上扭转个人信息过度收集，随意泄露和普遍滥用的混乱局面。
第三是建立个人信息规范、合理使用的制度。在大数据应用前景极为广阔的今天，应该为企业大数据应用留下空间，引导企业规范使用，而不能因噎废食，因限制过严导致企业无法开展大数据应用，公众也无法享受网络技术发展带来的便捷与进步。因而，建议确立在满足下面三个条件的前提下，允许企业采集、应用、存储、管理并销毁个人信息：
1、经公示或者告知信息收集目的，收集、应用、存储和销毁规则，并且采取合理措施履行保护个人信息避免泄露和滥用；
2、不披露具体个人的信息，也不能根据数据应用的结果反向联系或者确定到具体个人；
3、不违反隐私保护的强制性规定。
个人信息的合理使用，是指为履行与用户所订立合同目的，或者为保护用户之合法权益，按照最低必要限度原则收集个人信息，并诚实信用使用个人信用使用个人信息，包括身份验证，通知联络，履行合同订立的先合同义务以及履行合同后的附随义务等。合理使用应当是非商业目的，并且不得违反法律的强制性规定。
第四、建立个人信息举证责任倒置。网络时代信息由企业收集，存储于企业的服务器，用户往往难以举证，因而，在个人信息收集、存储、管理、应用和销毁相关事实发生争议时，应由服务器所有人的企业进行举证，否则维权人将因为举证不能而无法获得保护。有必要说明的是，鉴于可能泄露信息的环节可能很多，为避免企业承担过重的举证责任以及被滥用，因而举证责任倒置应该是指企业提供存储的个人信息，以及举证证明自己按照法律和相关行业标准履行了个人信息保护的软件和硬件、管理等相关标准和要求，即履行了信息安全保障的法定合理谨慎义务。
六、立法要考虑国情和实际情况，应当参考国际立法经验，但不能照抄照搬
随着时代经济的飞速发展，当前互联网以及物联网、云技术等更新进程不断加快，数据的增长速度也在加快，大数据时代下网络的安全问题逐渐成为人们关注的焦点。同时伴随着互联网技术以及计算机技术的蓬勃发展，网络在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色，同时在2011年全球著名咨询公司第一次将大数据的概念提出，并分析总结出所谓的大数据并不是对数据量大小的一种描述，在某种程度上主要是面对种类和数量较多数据之间的一种整合、交换和分析，并在海量的信息中对新的知识价值进行发现和创造，进而带来极大的财富。在社会经济逐渐增长的同时，大数据时代下网络安全问题逐渐受到人们的关注，在当前众多行业中，关于大数据处理面临的问题越来越多，虽然面对大数据网络安全问题作了不同程度上的努力，但是依然有越来越多的国家以及网站受到黑客的供给，进而使得网站处于一种瘫痪的现象，用户账号以及密码的盗窃，难以从根本上保证大数据时代下网络的安全进行，以至于当前的大数据时代下网络安全问题不容乐观。因此，在当前的大数据时代下，网络安全问题较多，严重影响着当前经济社会的高速发展，同时也难以保证人们隐私的保护，不利于当前和谐社会的构建。
2大数据时代下网络安全的基本内涵
大数据时代下网络完全问题逐渐受到重视，但是在对网络安全确保的同时，就要正确全面的认识网络的安全。就其实质性而言，大数据时代下网络安全就要做好物理安全的综合分析，和信息内容安全的全面分析。保证网络安全的物理安全，就要在当前的网络工程中，对网络的设计和网络的规划进行充分的考虑，并做好对各种电源故障以及电脑硬件配置的全面考虑。综合分析信息内容安全时，主要是保证信息的保护，并避免信息泄露和破坏的产生，并禁止非法用户在没有一定的授权，进而对目标系统中的数据进行窃取和破译，进而为用户带来一定的隐患。而信息破坏的过程中，就要做好系统故障的维护，对非法行为进行抑制。对于信息传播安全和管理安全分析时，就要在当前的网络环境中，做好数据信息的有效传输，并避免网络的攻击以及病毒的入侵，并做好对整个网络系统的维护工作。而管理安全性分析时，就要对软件的可操作性进行综合性的分析，做好实时监控和相关的应对措施准备，并做好对数据的综合保护。总而言之，大数据时代下网络安全更要做好网络硬件的维护和常规管理，同时也要做好信息传播安全以及管理安全的综合性分析，进而对大数据时代下网络安全加以保障。
3关于大数据时代下网络安全问题控制的几点思考
大数据时代下网络安全问题控制过程中，就要综合分析网络系统本身上的漏洞，并做好系统漏洞和威胁的全面分析评估，并结合当前的新技术手段，进而做好网络的安全的极大保障。
3.1做好对访问的控制
对于大数据时代下网络安全问题控制，就要对安全的防御技术加以采取，并做好黑客攻击以及病毒传播等的控制，将对访问的控制有效加强，对网络资源的合法访问和使用加以确保，并合理的认证以及控制用户对网络资源权限的访问，避免非法目的用户的不法访问。将身份认证和相关口令加以添加，做好对规范用户的基础控制，有效维护系统，并对网络资源进行高效性的保护。
3.2做好对数据的加密控制
做好对数据加密控制，就要采取加密算法以及密钥的方法，对明文数据进行转化，将其转化成为一种密文，并保证加密后的信息，在实际的传播过程中，有着一定的保护作用，一旦信息窃取，对于信息的内容无法查看。同时在对数据存储安全性以及稳定性进行确保时，就要依据于数据的相关特点和基本类型，对机密信息的安全性加以确保，实现网络信息数据的安全传输。
3.3做好对网络的隔离控制
将网络的隔离控制加强，主要是当前防火墙技术常见的一种网络隔离技术，通过对防火墙部署在数据存储系统上加以采用，尽可能的将网络分为外部和内部，并对数据通道进行授权处理，对网络访问权进行一定的隔离和限制，并对网络的安全进行合理的控制。
3.4做好对入侵的检测控制
一般而言，入侵检测，主要是借助于主机系统和互联网，综合性的分析预设的关键信息，并对非法入侵进行检测，在入侵检测控制中，就要借助于监测网络将内外攻击以及相关的操作进行及时的监测，并采取主动性和实时性的特点，对信息的安全结构进行保证，进而做好入侵的检测控制，对网络信息安全进行最大上的保障。
3.5及时的防治病毒
当前大数据环境中，保证网络安全，就要做好病毒的有效防治，在计算机上对杀毒软件安装，并定期的对文件进行扫描和杀毒，对于不能识别的网络病毒，就要对漏洞补丁进行及时的更新和修补。同时也要对良好的网络安全意识习惯培养，不点击不明的链接以及相关的网站，对正规正版的软件下载，并综合提升病毒防治的成效，做好计算机的日常安全维护基础工作。
3.6做好安全审计工作
做好网络安全审计工作，就要综合提升网络信息安全性能和网络信息的稳定性，在实际的工作过程中，借助于网络对原始数据包进行合理的监控和分析，并借助于审计的手段，还原原始信息，准确的记录访问网络的关键性信息，对网络方位、上网时间控制以及邮件的访问等行为进行极好的记录，尽可能的保证业务正常有序的进行[5]。
3.7提高安全防范意识
提高安全防范意识，同样也是大数据时代下网络安全控制的有效方法之一，将网络安全增强，并提升网络安全性能，对相关的管理制度进行建立，将软件的操作和管理加强，对用户的安全保护意识进行加强，并对完全稳定的网路环境进行创造。
4总结
云计算是一种根据使用量确定付费的模式，这种模式主要是提供便捷的、可用的网络访问，并进入计算资源共享池，这些资源能够被迅速的提供，只需要投入较少的工作，或者与服务供应商进行很少的交流。目前，高能力的计算发展和应用水平已成为一个地区科研实力甚至一个国家综合实力的重要体现。云计算很大程度上提高了资源的服务水平和利用率，而且避免了跨结点划分应用程序所带来的低效性和复杂性。
二、大数据与云计算对会计信息化的推进
(一)大数据拓展了会计信息化的资源利用范围。
随着数字化、软件和处理能力的发展，对可利用的数据的范围进行了进一步的扩大，企业必须敏感地认识到不同类型的信息通过深加工后能给企业带来怎样的财富，更要掌握哪些信息可以通过信息化技术和软件的进步来实现。大数据时代，会计信息化不再只针对会计作业上产生的数据进行分析，而且云计算是世界各大搜索引擎及浏览器数据收集、处理的核心计算方式，因此可以通过云计算将零散的数据整合在一起，提炼其有价值的信息，再将这些信息与传统的会计信息融合，挖掘被忽视的重要信息，提高会计管理决策能力和企业管理水平，这样就能从行业中脱颖而出。
(二)促进了会计信息化成本降低。
传统的会计信息化需要企业自身投入大量的基础设施建设，同时还要考虑硬件与软件的升级和维护，这方面是阻碍会计信息化发展的重要原因，特别是对中小企业的发展。而大数据与云计算融合后，用户可以根据自己的利用资源的多少和时间的长短付费，不再需要前期大量的工作和资金投入。这样，企业也能将重点放在自身的发展上，增强竞争优势。
(三)提高了会计信息化的效率。
传统的会计信息化受到时间和地域等条件的限制，这样信息交流不及时，可能错过稍纵即逝的机会，尤其是竞争激烈的大环境下，信息获取的及时性更加重要的。在大数据时代的背景下，提供云计算的会计信息化系统只需通过互联网就能随时随地的实现与客户的沟通，及时地掌握所需的信息。同时，云计算强大的计算能力，可以更快地形成所需的各项指标，管理者能更快的了解企业的经营状况并识别潜在的风险。
三、大数据和云计算对会计信息化的挑战
(一)会计信息化共享平台发展滞后。
目前，企业信息化逐步在向社会信息化发展，各企业在加工处理自己的会计信息时会形成这个行业整体的信息流。通过会计信息化共享平台，各企业可以随时知道自己的企业在整个行业或地区的地区和影响力，了解自己的强势和弱势，不断强化自己的优势并弥补自己的不足，实现动态地对公司的持续改善管理。这一平台需要在云计算的基础上发挥作用，而云计算供应商要求能够满足不同用户、不同地域和不同业务规则的需求，所以对其适应性、扩展性以及灵活性要求比较高。我国在这方面起步比较晚，国内的云计算平台建设滞后，使云会计这种新型会计信息化发展面临很大的阻碍。
(二)会计信息化共享平台的数据安全性挑战。
以前学校用到的数据多是随机样本，随着大数据时代悄然而至，海量的数据源源不断产生，数据不仅更多，而且更为复杂，使学校管理的内外环境发生了质的变化，给学校的管理决策等带来了极大影响。学校管理模式面临挑战。大数据时代，数据成为学校发展的一种重要资源。学校掌握的数据越来越多，越来越活，数据的价值日益凸显。如何采集数据，并从学校办学行为数据中提取具有完整性和可用性的信息，进行科学决策，减少决策行为的盲目性？如何用数据来说话，让“隐秘”的数据回应教育规律和学校文化？如何利用大数据为师生服务，维护师生的隐私，保证各种数据资源的安全？……这些都是每一个学校管理者必须面对的问题。这些变化催生了学校管理模式的变革。教育信息化建设重点的转移。
大数据作为信息技术变革的一次重生，它不仅仅是一门技术，也是一种思维方式的变革。此前，不少学校把教育信息化的重点放在信息化系统和教育装备建设上，忽视数据的挖掘、分析与整合。大数据在教育领域的发展使数据建设成为教育信息化的重头戏。如校园网络系统的运行、教学教务管理支持、面向特定学生的分析等等，都需要面对数据的采集、处理及其分析的集成问题。关注数据建设，开发以数据分析为基础的新一代教育平台，这将对学校的发展与未来的走向产生深远的影响。学校竞争要素的调整。此前，设计教育环境、布置教育实验场景、洞察师意学情、采集教育信息、进行教育决策等等，往往依靠决策者拍脑袋或者办学者凭借经验来决定。随着大数据技术在学校管理中的广泛应用，办学理念再好，办学经验再丰富，也不一定能在教育竞争中获得优势，数据开始决定学校之间竞争的胜负。数据的数量、数据的分析与处理的能力、数据主导的决策，将成为获得学校核心竞争力的关键。以数据为灵魂来主导学校管理成为学校管理的旗帜。
二、大数据时代学校管理的发展趋势
“不会量化就无法管理。”大数据时代的学校管理更加强调数据依赖、数字化管理。大数据为学校管理者提升管理服务的质量和水平创造了良好的条件。学校管理的数据观念大大强化。发展是学校的主旋律，科学管理是学校发展的助推器。大数据没有否定这一原则，而是强化了科学管理的数据观念。数据是学校发展的基石，也是学校决策的基础。数据忠实地记录着学校的办学行为，并通过网络传输到“云”中。学校办学理念的提炼、发展规划的制定、办学模式的形成、教育评价的完善等，都源于各种数据的挖掘、积累与整合，并以数据可视化形式加以体现。数据资源成为提高学校决策科学化、管理精细化的生命基因。如果缺乏对学校管理数据资源的挖掘、掌握和利用，就谈不上实施科学有效的管理，更不用说要赢得未来的竞争。学校管理内容的拓展。
大数据时代，数据化管理首先表现为数据采集。学校拥有大量的教学、科研、管理等数据，为数据分析提供了一定的信息基础。进一步加强学校数据采集工作，是构建完备的信息系统，释放数据应用潜力的保证。其次是数据分析。这是数据管理的关键，其目的在于最大限度开发数据信息的功能，发挥数据信息的作用，实现对数据信息的有效掌控。例如，教师不必囿于主观认知和学养，只需通过数据关注学生的微观表现分析学生的学习行为数据便可掌握学生的学情，实现对学生的个性化评价。再次是数据安全。大数据把学校教学、行政、科研、财务等各个要素整合在一个系统。维护师生员工的隐私，有效存储并安全保护各种数据资源，是大数据时代学校管理的重要内容。学校管理方法的创新。大数据的本质就是教会人们一种解决问题的方法，即面对问题时从数据里面找到问题的根源，进而发现解决问题的办法。过去，不少学校数据的完整性与系统连贯性缺失，数据分析不力，刻板的原则和单纯的主观判断常常左右教育决策。大数据技术和应用不断推陈出新，推动学校向以数据为基础的教育管理模式转型。大数据反映了客观现实，不仅带来学校管理技术和管理理念的革新，还带来管理方法的创新。
大数据时代，学校师生员工几乎“透明”地生存，每个人在数据空间中都会留下痕迹，折射其兴趣爱好、需求意愿、性格特征等内心世界。管理者只需收集和分析相关数据便可以洞悉和预判现实中师生员工的未来行为，准确定位师生的需求，从而实现精细化管理。重塑学校管理职能。大数据时代，不同专业、不同类型的数据都可能被广泛获取，在学校组织内有序传播，被合理解读，学校组织内部的透明度和沟通效率大幅度提升；同时管理层级进一步扁平化。这些特征使学校的管理流程和决策机制乃至管理模式发生了根本性变革，数据成为改善学校管理服务质量的重要工具。学校管理决策将基于众多数据及其分析而得出，而非单一的直觉和经验。学校管理的重心将转移到围绕提高学校核心竞争力，致力于教育数据资源的采集、组织和管理，数据资源价值的挖掘以及核心数据资源、紧密相关的数据资源的利用等职能上来。
三、大数据时代学校管理的对策与建议
大数据的出现是社会进步、技术发展的必然结果。大数据对于学校的发展既是机遇，也是挑战。直面还是逃避？这是学校管理者必须思考的问题。
1.增强大数据意识
大数据承载着师生的需求，反映了师意学情。大数据意味着学校管理的重生，大数据正在颠覆传统的教育发展模式。学校管理者应抢抓这一机遇，树立大数据思维方式，善于透过忠实记录现实教育教学活动的数据，发现背后内在的教育规律，以数据管理推动科学决策，推动学校各项改革与发展。
2.推进大数据发展战略
第一，从学校发展战略上理解大数据的价值，更加注重教育信息化发展规划与建设，重视教育信息技术的创新，重视数据采集环境建设及其数据资源的开发与利用、分析与整合。第二，从数据资源的质量层面看，教育信息化的发展使学校已经具备大数据的基础条件，但是目前普遍存在的问题是数据质量参差不齐、数据整合不深入、数据利用率低等。许多学校的数据分析、利用仍停留在初级水平，数据很难被发掘利用也反映了在系统建设和使用过程中的数据不准确、不精确、不一致等诸多质量问题。因此，改进数据建设质量成为学校发展的当务之急。第三，在数据资源应用上应加强数据信息共享平台建设，使更多的数据可视化，降低数据的复杂性，助推数据资源共享，满足公众对数据的需求，重构并优化学校与公众、学校组织与员工之间的关系，提升学校形象，增进学校的美誉度。
3.创建大数据实现机制，提高从数据到决策的能力
1.1大数据的主要特征根据在维克托•迈尔-舍恩伯格及肯尼斯•库克耶在《大数据时代》著作中的论述和业界的共识，大数据具有4V特点，即：Volume（大量），数据体量巨大；Velocity（高速），处理速度快；Variety（多样），数据类型繁多；Value（价值），价值密度低，商业价值高。基于上述特征可以判断，本质上看数据本身并无太多价值，而基于大数据的处理和分析才能为企业带来巨大的增值价值。大数据将是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域都会开始进入量化进程，无论学术界还是企业界，所有领域都将开始这种进程。
1.2大数据对发电企业财务职能的影响大数据对发电企业财务职能的影响主要体现在财务管理的理念和模式、财务人员职能与定位、数据分析与应用、决策支持的及时性与有效性、财务内部控制与风险管理的针对性与有效性等方面。在大数据时代，包括发电企业在内的社会经济组织在各领域的决策将更加依赖数据和分析，而非是以往的主要靠经验和直觉。财务数据作为发电企业的核心数据，反应和支撑着发电企业资金及业务的正常运转，通过对财务数据的处理和信息的充分挖掘和分析，能够有效帮助发电企业改进财务管理，提升应对各种财务风险的能力，为管理者提供决策依据，进而为企业创造价值。可以说，发电企业从各种各样类型的财务数据中快速获得有价值信息的能力，将直接决定企业在未来愈发激烈的市场竞争中的生存能力。
2大数据时电企业财务职能面临的主要变革
2.1财务管理的理念将向保障战略目标的实现变革毫不夸张的说，数据决定成败，数据将成为保障发电企业战略目标实现的决定性手段，缺乏财务数据支持的企业战略终将是空中楼阁、镜中之月。传统财务管理的理念主要立足于核算和监督，随着优秀发电企业在管理上不断追求卓越和不断通过信息技术来提升管理效能，发电企业积累和掌握数据空前庞大，而这些庞大数据的核心价值在于数据的深化应用。这就要求发电企业在财务管理的理念上进行深刻变革，通过借助大数据时代先进的管理手段和工具，深入加强财务管理的分析、控制、预测等职能的发挥，充分发挥财务在战略决策和价值创造方面的作用，使财务数据成为企业通过配置资源来保障战略目标实现的指挥棒和主要的衡量标准，使战略目标立足扎实、战略管理行为科学、战略保障坚强有力。
2.2财务决策支持的重心将向深、向宽变革随着发电企业在推进财务决策支持职能发挥方面的不断努力，财务决策支持在总体财务职能方面的比重正在逐渐上升，如国内较为优秀的国华电力提出要在未来将财务决策支持占财务职能的比重由以往的10%提升到50%。以往，财务人员主要基于财务报表的数据，通过对数据的分析为管理者提供决策支持，但财务报表的数据毕竟是有限的，反应的信息面相对狭窄，只能为管理者提供有限的信息。大数据时代，发电企业面对的数据范围越来越宽、数据精细化程度越来越高、数据之间的关系链也更为完整，这就为财务决策支持提供了海量的数据信息，使财务分析能够深入到最基础的业务单元，从而使企业效益和成本的驱动因素更为明确，驱动因素对效益和成本的影响程度也更为精确。以存货周转率为例，通过报表分析手段，只能反馈存货周转率与基期对比的偏离程度，但通过大数据手段，可以明确找到存货周转率偏低的直接驱动因素，到底是哪些存货存在偏差，偏差程度到底有多大。再如通过数据积累和分析，可以精确预测各种驱动因素的变化对发电负荷率的影响程度、对煤耗的影响程度。这样就能帮助决策者的决策行为更加科学、更加有效。
2.3财务职能发挥方式将向统筹协调变革国家会计学院秦荣生教授形象地指出，要“修身、齐家、管公司、治国、平天下”。传统财务职能仅需依靠财务部门自身便可发挥作用，做好“修身”即可。随着ERP等信息手段的应用，财务管理职能的发挥逐步与人力资源、供应链管理、生产管理等企业各类信息系统深度整合，协同发挥效力。在这种新的形势下，财务部门仅仅依靠发挥自身本位职能，是远远无法满足现代社会对财务职能发挥的要求。这就使财务职能的发挥开始朝着统筹协调企业整体资源配置进行变革，不仅要做好“修身”，更要“齐家、管公司”，通过发挥财务的统筹协调职能，帮助企业规范管理、优化资源配置、有效管控风险、提升经营绩效。
2.4财务管理手段将向精益管理变革精益管理丰田公司制胜的法宝，其核心是以最小资源投入，包括人力、设备、资金、材料、时间和空间，创造出尽可能多的价值，为顾客提供新产品和及时的服务。而大数据管理的特征集中体现在更细、更多、更快和更优四个层面，可以促进精益管理向着效率更高、效益更佳的方向迈进。在国内外经济形势处于低谷的宏观背景下，发电企业面临日益复杂和残酷的市场竞争，这样的宏观经济形势与大数据时代叠加，催生发电企业财务管理的手段必须朝着精益管理变革。如有了大数据的基础，通过精益财务分析可将大数据的信息精确加工，形成针对性强、可操作性强的管理建议；通过精益对标，发电企业不仅可以实现与同行业先进绩效的对标，也可以实现对不同行业最佳指标标准的对标；通过精益预算管控，实现企业资源的最优配置；通过集约化财务共享平台的搭建，实现财务职能的精益管理。
2.5财务人员的职能定位将向价值创造变革在大数据时代，财务人员所面对的数据规模日趋庞大、数据类型日益复杂，而企业管理者对高价值财务信息时效性的要求越来越高。这就要求大数据时代的财务人员，除了必须具备扎实的财务处理能力以外，还必须进行职能定位的变革，通过熟练运用大数据带来的信息为企业创造价值能力。对于财务总监来说，大数据的运用将使其由目前的企业理财幕僚变革为战略制定者，由价值管理者变革为价值创造者；对于财务人员来说，对财务数据的处理能力将成为其价值体现、绩效衡量的主要标准。
2.6财务风险管理将向实时管控变革以往财务风险管控的基本模式为事前评估，事中控制，事后分析，往往依赖财务人员的经验和判断，管控效果难以保证。而现在，大数据为财务风险管控提供了非常宝贵的管理载体和平台，通过大数据的收集、分析和整理，完全可以做到在财务信息系统预定义各种风险控制规则，触发规则定义的预警条件，即可将预警信息传达到发电企业总部。如发电企业可以明确界定职工福利费的列支范围并设置预警条件，当财务系统录入不符合规定列支范围的福利支出时，系统将自动预警并暂停交易，待发电企业总部核查后再行处理。
3发电企业如何迎接大数据的机遇和挑战
大数据以其固有的特征影响着时代的变迁，也将为发电企业财务管理职能带来巨大的变革，这种变革对发电企业来讲，不仅意味着机遇，也将是一种挑战。发电企业要积极行动起来，在迎接大数据带来的重要机遇的同时有效应对其带来的挑战。主要是要做到：
3.1明确设定财务大数据管理的目标发电企业面对大数据管理的趋势，首先要设定清晰而又明确的财务大数据管理目标，就是要通过财务大数据管理和应用，为企业财务管理职能的平台跨越奠定基础，从而形成高附加值的企业战略保障能力，促进企业价值最大化。
3.2建立健全财务大数据管理和应用能力大数据管理能力的关键衡量因素体现在高质量的数据、先进的工具、精通数据的员工以及支持分析决策的流程和机制。发电企业对此要有深刻的认识和理解，并在企业运营和管理过程中建立相对应的管理机制，通过优化财务数据管理流程、提升财务人员运用大数据能力、建立健全决策支持模型等手段，来不断提升企业财务大数据管理和应用能力。
3.3不断优化财务管控架构财务管控架构是财务大数据管理的前提和基础。发电企业要通过财务共享平台建设，在横向职能架构上加强与企业营销、生产、运营和管理平台的横向集成，在纵向职能架构上实现集团层面与下属单位的财务管理职能一体化，保障财务大数据管理的宽度和深度。
3.4加强信息安全管理保障数据安全财务大数据在为企业带来极大便利和良好效益的同时，也将面临着数据安全等方面的风险。这就要求发电企业通过在制度层面、管理层面、契约层面和技术层面加强管理，保障企业自身的财务信息安全。
4发电企业如何应对大数据带来的风险
凡事有利必有弊。发电企业在充分受益大数据带来的各种便利时，也要高度重视并有效管控大数据带来的各种风险，特别是核心财务数据的管理和应用值得高度重视。
4.1财务数据管理风险如前所述，大数据时代，数据产生的增值效益日益突出，由此为数据管理提出来更高的要求。发电企业财务数据管理风险主要表现在因数据管理不到位造成的各种不良后果，表现在：财务系统因病毒、网络攻击、火灾及自然灾害等情况造成的无法正常使用；因管理不善造成的财务数据丢失、数据遭篡改，造成数据不能正常使用。这就要求发电企业在财务数据管理方面，一是要加强制度建设，建立异地备份等管理机制，特别是要考虑当前发电企业集团化运转条件下信息系统一体化的数据安全问题；二是要加强信息安全管理，通过可靠的杀毒系统、系统防火墙建立可靠的信息安全屏障；三是要明确数据管理人员的职责，建立数据管理牵制机制。
4.2财务数据质量风险由于数据的爆发性增长，在大数据时代财务数据的质量直接关系着，甚至是决定了数据应用的效率和效果。发电企业财务数据质量风险主要表现在由于财务数据不准确造成错误的分析结果，误导管理层；因财务数据不完整造成决策支持效果不佳。这就要求发电企业在数据采集、处理和应用的过程中必须确保财务数据的质量。而在衡量数据的质量时，要充分考虑数据的准确性、完整性、一致性、可信性、可解释性等一系列的衡量标准。
4.3财务数据应用风险传统数据管理的重心侧重于数据收集，而在大数据时代，数据应用成为整个数据管理的核心环节，数据应用者比数据所有者和拥有者更加清楚数据的价值所在。发电企业数据应用风险主要表现在由于对于高质量数据的不当应用，如使用了错误的财务分析模型，甚至是人为滥用造成偏离数据应用目标的情况；财务数据在应用过程中因数据管理不到位或人为因素造成企业商业机密泄露。这就要求发电企业高度重视大数据的应用管理，首先是要明确数据应用管理的目标，并建立高效的数据应用管理机制，以确保数据的应用效果；其次是要通过明确数据应用者的管理职责，加强数据应用过程中的核心信息管理，确保企业核心商业机密的安全性。
4.4财务数据过期风险传统数据管理强调“存在性”，即只要能获取数据即可满足企业的要求，财务数据的分析和应用的基准数据更多的是以往年度。而在大数据时代，发电企业对数据时效性的要求空前提高。发电企业财务数据过期风险，主要表现在对于数据的时效性管理不到位，财务数据反馈不及时造成决策不及时，贻误商业机会等情况。这就要求发电企业要从战略导向出发，高度重视数据应用的时效性管理，一方面在财务数据获取环节要充分考虑时间的及时性和可靠性，另一方面要在数据应用环节注意对数据的甄选，确保财务数据必须更多地立足当前，面向未来，只有这样，才能帮助企业在瞬息万变的市场环境中充分发挥作用。
5结束语
