小狐孑虫
“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业，企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。扩展资料：现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。参考资料：大数据时代，百度百科 
“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业，企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
一、大数据时代城市管理的机遇： 首先，有利于数字化城市建设。城市化过程中出现的管理问题，传统的城市管理方式早已对我国出现的城市问题束手无策，在大数据时代到来的背景下，数字化城市建设就呼之欲出。 其次，有利于电子政务建设。长期以来，我国政府在处理公共事务时都基本采用了传统的处理方式，纸质化的模式占据了主要地位。随着信息技术的不断更新以及大数据时代的到来，电子政务也随之应运而生。由于大数据时代的特点以及不断更新发展，电子政务的形式也不断得到更新。 最后，有利于智慧城市建设。智慧城市建设则是在大数据技术上产生的城市建设和管理方案。可见，大数据时代的到来更加有利于我国的智慧城市建设，为智慧城市的最终建成提供真实可靠的信息基础。会在一定程度上难以实现真正共享。另外，因为信息化很不平衡，各地各部门使用的信息技术标准很难统一，最后导致数据孤岛的现象也并非个例。 二、大数据时代城市管理的挑战 ：大数据时代，机遇存在的同时也不可避免会遇到许多挑战，数据开放不足、数据共享不足、数据质量不优等等都面临着严峻的挑战。 首先，数据开放不足。数据是信息的重要载体，信息的公开在一定意义上就是数据的公开。在所有的数据公开中，政府相关数据公开尤为引人瞩目。国外早就对数据公开确立了“公开为原则，不公开为例外”的原则，我国也有类似规定，但是真实执行情况令人堪忧。 其次，数据共享不足。就目前来看，谁掌握了大量真实可靠的信息，谁就掌握了主动权，信息在一定程度上就是权威的象征，权力和利益的象征。再者，政府各部门大部分存在利己倾向， 信息就会在一定程度上难以实现真正共享。另外，因为信息化很不平衡，各地各部门使用的信息技术标准很难统一，最后导致数据孤岛的现象也并非个例。 然后，数据质量不优。数据质量问题直接影响依靠数据获得的信息的真实有效性，最终影响整体决策的有效性。数据质量主要包括数据的真实性、完整性和有效性。数据在收集、整合、存储和使用四个阶段当中，每个阶段都极有可能出现数据质量问题。在我国城市管理中，各级各部门每天都会面对大量繁琐的数据，数据收集渠道主要有下级单位上报数据、调查统计、普查等等，每一个渠道也同样会有很多因素影响数据质量。
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了定义，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目，供大家进行参考： 1、大数据对商业模式影响 2、大数据下地质项目资金内部控制风险 3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进 4、大数据时代下线上餐饮变革 5、基于大数据小微金融 6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战 7、大数据背景下银行外汇业务管理分析 8、大数据在互联网金融领域应用 9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施 10、大数据公司内部控制构建问题 11、大数据征信机构运作模式监管 12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析 13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响 14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系 15、大数据助力普惠金融
