第一篇：面向大數據時代的數據庫課程教學改革研究

面向大數據時代的數據庫課程教學改革研究

（阜陽師范學院計算機與信息工程學院安徽阜陽 236037）

摘要：大數據時代帶來了數據在存儲、組織、管理等理論與方法方面的巨大變化，同時也給傳統的數據庫課程帶來新的挑戰，促使其進行改革。本文通?^對大數據時代給數據庫課程帶來的影響進行深入分析，從高校數據庫課程所面臨的問題入手，提出適應大數據時代發展需求的新的數據庫課程教學模式、教學方法、教學內容。

關鍵詞：大數據；數據庫；教學改革

0 引言

目前，對于大數據（Big data）的定義在業界尚未有統一的定義，但通常用大數據一詞來表示大量非結構化數據和半結構化數據。這些數據在用傳統的關系型數據庫分析時會花費較多的時間和金錢[1]。但是，目前國內大多數高校的數據庫課程仍然是都是以產生于上世紀80年代的關系型數據庫為主，研究的是結構化數據的存儲、處理、數據共享等內容。按照“80-20”規則，世界上20%的結構化數據主要是事務數據，產生80%的價值，而80%的數據為非結構化數據，這些非結構化數據大多是一些新型用戶產生的數據，它們無法存儲到關系數據庫中[2]。但是隨著數據采集、存儲技術和云計算的迅速發展，大量非結構化數據的存儲和處理已成為可能，也越來越受到關注。這些現象的出現也對現有的數據庫課程產生較大的沖擊?，F如今，在國內幾乎所有的本科院校計算機相關專業都已開設了數據庫類課程，該課程的開設初衷是為了解決計算機信息處理過程中大量數據有效組織和存儲的問題，同時也是為培養學生進行信息管理、分析、設計、開發和應用等諸方面的能力[3-4]。但存在問題是現有的數據庫課程知識體系很難應對由云計算、大數據等技術的興起而產生的海量數據爆發式增長的局面，已經出現不能滿足實際應用對數據庫專業人才的需求的局面。因此，本文通過分析大數據時代的特點及社會對數據庫專業人才需求，提出適應大數據發展需要的數據庫課程內容、教學模式及教學方法。設計面向大數據背景下的教學模式

大數據環境下，以“慕課”、“翻轉課堂”等為典型代表的新教學方式正在沖擊現有的課堂教學。這些新的教學方式多以個性化、自主性、互動式作為顯著特征，它在知識傳遞上比傳統的實體課堂更加符合學習科學的規律與要求，也促使越來越多的師生利用“慕課”等平臺尋找和利用教育資源，而且傳統教師主導課堂的形式將逐步退出教學歷史的舞臺。但是，就現階段的教學環境和教學設施等方面來說，“慕課”等新型教學方式還不能完全取代課堂教學，但可以作為課堂教學的有益補充。因此，在大數據環境下，教師必須實現角色的轉換，必須摒棄傳統的“灌輸式”傳授知識方法，樹立“學生為本”的課程教學觀，根據數據庫課程的教學目標、教學內容、學生特點、教學條件等，靈活選擇教學方法，形成以學生獨立自主學習為主，教師引導啟發為輔的教學模式。同時，應充分利用諸如“互聯網+”大學生創新創業大賽、大學生軟件設計大賽、ACM程序設計大賽等競賽來鍛煉和培養學生的綜合素質和創新能力，通過參加各類專業競賽來擴大學生的專業視野，在鍛煉學生實踐能力的同時，也能夠培養學生的團隊合作精神。通過賽前的培訓，賽后的總結等環節也能夠起到對課堂教學的延伸擴展的作用，同樣也能使學生在實踐過程中更進一步的體會專業知識技能的學習和實踐的樂趣。完善大數據背景下數據庫課程體系的教學內容

在傳統的數據庫類課程中重點講授關系數據模型、E-R模型和數據庫邏輯設計、查詢優化和數據庫物理設計以及事務管理；詳細介紹了關系代數、函數依賴和規范化的基本思想和理念；簡單介紹SQL、視圖、快照、存儲過程和觸發的基本思想。為適應大數據時代產生的海量數據的管理、存儲、分析和處理。一方面，應在課程內容上增加NoSQL數據管理技術和編程模型。NoSQL數據管理技術是關系型數據管理技術的有益補充，它包括針對異構海量數據的存儲、查詢和分析技術，是以Web搜索、電子商務、個性化信息服務、社交網絡等為典型代表的新型應用的支撐技術，也是大數據時代數據分析的主要支撐技術，是目前信息檢索、數據挖掘、機器學習等領域的重要關鍵技術。另一方面，為應對大數據時代數據管理的新挑戰，應增加HBase和Hive為代表的海量數據管理平臺、面向OLTP 提供NoSQL 擴展性的NewSQL 代表技術C-Store關系數據庫系統、以及針對經典數據挖掘算法的海量數據挖掘與分析算法等方面的內容。

3.研發實驗平臺、改革實驗教學方法

企業在開發、測試、部署實際項目時需要有特定的軟件環境。在實踐教學過程中，不但要讓學生熟悉這些環境，還要特別注意在實際工作中容易出現的各種問題和錯誤，找到相應的解決方法。為此，教師應該在校內搭建真實的實驗環境，采用企業項目案例進行實踐教學。真正的大數據課程需要有分布式的實驗環境支撐，基于Hadoop 搭建大數據實驗平臺，給學生提供大數據分析、儲存、管理的實驗環境，讓學生掌握Hadoop 中HBase、Hive、Zookeeper 等關鍵技術并熟練掌握數據交換、大數據查詢、大數據項目實踐等核心內容，在此基礎上再結合真實的電商企業數據，培養學生分析問題和解決問題的能力。大數據環境下，傳統的實驗室無法滿足教學需要，需要構建云環境下的虛擬實驗室，結合云計算和虛擬技術，打破時空限制，為學生提供開放的實驗平臺，讓教師和學生隨時隨地都能訪問和使用實驗資源。結語

本文所提出的是基于數據庫課程在大數據時代背景下的教學模式、教學內容、實驗平臺等的改革研究，目的是為適應大數據帶來的變革對數據庫課程的要求，通過補充和完善傳統數據庫的教學內容、實驗平臺、改善教學模式和教學方法，期望學生通過學習能夠滿足企業的對大數據設計和管理的需求。在以后的研究中可以可以探索將數據庫方面的專業認證環節融入到教學體系中，以增強學生學習的興趣、目的性、實踐性。

參考文獻：

[1] 朱建平，李秋雅.大數據對大學教學的影響[J].中國大學教學 2014，（9）：41-44

[2] 劉繼華，王三虎.數據庫技術類課程體系及教學模式改革的研究與實踐[J].呂梁學院學報，2011，1（2）：34-35.[3] 孟小峰，慈祥.大數據管理： 概念、技術與挑戰[J].計算機研究與發展，2013，50（1）： 146-160.[4] 王樹鋒，費賢舉，胡智喜.基于大數據的數據庫課程探究式教學方法研究[J].計算機教育，2014（11）： 99-102.作者簡介：李絮（1983年-），女，安徽宿州人，漢族，現職稱：講師，學歷：碩士，研究方向：計算機應用。.基金項目：“基于云計算的高校網絡教學系統研究”（2014zdjy080）省級重大教學改革研究項目；“MOOC背景下基于ECDIO-KS的模擬電子技術課程教學改革研究”（2015JYXM06）。

第二篇：大數據時代對教學改革的影響

大數據時代對教學改革的影響

摘要：目前傳統教學內容陳舊、方法老套以及不能滿足學生對新知識需求等缺陷逐漸凸顯，隨著大數據時代的到來，在教學中引入在線教育、數字化學習的平臺、云平臺、大數據技術，通過改變傳統授課模式和教學方案的制定，不僅能改善教學質量，提升學生水平，還可使教學更加具有針對性、前瞻性和準確性。

關鍵詞：大數據；云平臺；在線教育；數字化學習的平臺

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2017）19-0143-02

隨著互聯網、信息系統及電子設備的發展，人類各行各業每時每刻都在生成海量數據。大數據的時代已經到來，大數據正在改變著我們的工作和生活。2015年9月5日，《國務院關于印發促進大數據發展行動綱要的通知》發布，標志著大數據上升為我國“國家戰略”。大數據逐漸成為比石油、煤炭等更有價值的資源，將對政治軍事、經濟社會、科學研究等產生革命性影響[1]。

高校教育也深受大數據時代的影響，正在進行一場技術與理念相結合的變革。在傳統教學中，通常采用面授課為主的教學方式，也就是根據課本大綱在課堂上進行理論推導和講解。這種教學方式的弊端在于：（1）教學內容單一，不能與時俱進；（2）教學模式固定；（3）無法及時了解和發現學生在學習過程中遇到的問題。

因此，現代教育迫切需要將新一代信息技術（云計算、移動互聯網、工業物聯網、大數據等）融合到教學中。大數據為課堂設計提供了豐富的信息資源，使教師能?蚋?深入地了解學生，不斷調整教學方案和模式，以提高學生的學習質量和教師的教學效果。

一、教學模式的轉型

在教學改革不斷推進的今天，傳統教學方式的局限性逐漸凸顯，單一的教學模式太過刻板枯燥，常用的教學模型是以教師為中心的“滿堂灌”方法，整堂課只有老師對著學生講解知識，難給學生互動和提問的機會。大數據時代來臨，學習知識不再局限于課堂，先進的網絡教育為世界各地的學生獲取知識提供了新的途徑和更大的學習空間[2]。

對傳統的教育體制而言，以大數據分析為基礎的新一代教育平臺創造的個性化、智能化教學模式，降低了教育成本。同時也為解決區域之間教育不平衡問題找到了一條途徑。將傳統的教學模式和網絡在線教育相結合，便可充分發揮各自的優勢，使學生的學習效率和教師授課效率同時得到提高。

在線教育服務Knewton是最著名的適應性學習體系之一，該體系由世界領先的終身教育服務商之一卡普蘭的前總裁創立，亞利桑那州立大學的2000名學生應用該體系兩學期后，輟學率下降56%，畢業率從64%提高到75%[3]。

哈佛大學以及麻省理工大學在2012年聯合發布了一款非盈利性質的在線教育服務――edX。近期，谷歌開始與edX平臺合作，聯合推出MOOC（Massive Open Online Course，巨多在線課堂）在線課堂。MOOC是一個面向于教育機構、政府、商業機構以及個人的在線教育平臺，認證機構可以在MOOC上推出自己的課程。到目前為止，edX.org網站上的課程已經有120萬學生在使用。

云教育是指基于云計算商業模式應用的教育平臺服務。在平臺上，各種與教育有關的機構都集中共享資源，并互相溝通交流，從而降低教育成本，提高效率。亞洲教育網自主研發的“三網智慧泛教育云平臺”，就為國內教育部門和學校構建了支持“三網融合、泛在學習”的公共智慧云，形成了“學校―家庭―社會”三位一體的綠色網絡平臺。該平臺全面支持素質教育和綠色評價體系，以開放共享的“公共云”消除地區和學校的信息孤島，以電腦、手機、電視、平板等多終端實現了教師、學生、家長的輕松訪問，讓先進的教育理念和優質的教育資源可以覆蓋到任何地區。

另外，日本網絡大學（Cyber University）是一所位于日本福岡縣的公司式經營的私立大學，是日本唯一的在互聯網提供全部課程的大學。該大學結合流行的大數據技術，利用媒體工具和數據分析工具跟蹤學生們的學習進度，并根據他們的能力制定學習內容，以及預測他們的執行情況。

二、教學方案的制定

傳統的教學方案制定是用宏觀的角度以整體學生為對象，教學資源大多來源于教材、輔導書籍以及教師收集的各種案例資料。隨著大數據的蓬勃發展，這種方式顯得過于單一和落后，教師很難對每個學生的學習過程進行理性判斷，難以實現真正的因材施教。

大數據可以分析微觀、個體的學生與課堂狀況，研究對象可以從群體走向個體，讓跟蹤每一個人的數據成為可能，實現個性化教育研究。大數據技術能夠將學生的行為數據進行分析，教師便可對學生的愛好、行為、心理特點進行了解，明確學生之間的差異，及時修改教學內容和方式。

隨著現代信息技術和移動互聯網的發展，學生獲得的知識不僅是從教師那得到，還有更多的知識是從網絡中獲得，我們通過“網絡爬蟲”抓取網絡上與課程相關的海量結構化數據（如Excel數據）與非結構化數據（如文本、圖片、圖像、音頻、視頻等），利用大數據處理技術，對抓取的數據進行清洗，保留有效數據，根據整理分析出的數據制訂更有針對性的人才培養目標和教學方案，確保學生離開學校時知識結構的前沿化，同時為相關研究生專業教育打好“研究型”基礎。

佛羅里達州立大學利用eAdvisor程序為學生推薦課程和跟蹤其課業表現；奧斯汀佩伊州立大學的“學位羅盤（Degree Compass）”系統在學生注冊課程前，通過機器人顧問評估個人情況，并向其推薦他們可能取得優秀學業表現的課程[4]。

美國教育部門運用大數據創造了“學習分析系統”，它是一個數據挖掘、模塊化和案例運用的聯合框架，可以向教育工作者提供了解學生到底是在“怎樣”學習的更多、更好、更精確的信息。例如，一個學生成績不好的原因究竟是什么？期末考試不及格是不是代表該學生沒有學好課程內容，還是因為他請假過多？利用大數據的學習分析能夠向教育工作者提供有用的信息，從而幫助其回答這些不太好回答的現實問題。

“渴望學習”（Desire 2 Learn）是一家總部位于加拿大安大略省沃特盧的教育科技公司，其推出了基于他們自己過去的學習成績數據預測并改善其未來學習成績的大數據服務項目。Desire 2 Learn公司的新產品名為“學生成功系統”（Student Success System），該系統通過監控學生閱讀電子版課件、提交電子版的作業、在線與同學交流、完成考試與測驗，就能讓其計算程序持續、系統地分析每個學生的教育數據。利用“學生成功系統”，老師得到的不再是過去那種只展示學生分數和作業的結果，而是像閱讀材料的時間長短等這樣更為詳細的重要信息。因此老師可以及時診斷問題的所在，提出改進建議，并預測學生的期末考試成績。據悉，加拿大和美國的1000多萬名高校學生正在使用“學生成功系統”來改善學習成績。

大數據分析可以為每位學生都量身定做一個適合他的個性化課程，并建立一個能夠預見開除和輟學風險的早期?A警系統，為學生提供一個富有挑戰性而非逐漸厭倦的學習計劃。

三、展望

大數據技術給教師和學生提供了一個優秀的平臺。這個平臺豐富拓展了課堂內容、改革了傳統課堂授受模式，為教師提供和完善他們認知經驗所缺乏的信息，使課堂方案和授課模式更加科學化，更加符合學生個性發展的需要，有助于培養基礎扎實、知識面廣、富有創新意識的跨世紀新型人才。

參考文獻：

[1]孟小峰，慈祥.大數據管理：概念、技術與挑戰[J].計算機研究與發展，2013，50（1）：146-169.[2]石冬凌.MOOC對教學帶來的思考與啟示[J].計算機教育，2014，（9）：13-16.[3]David Feinleib.大數據云圖[M].杭州：浙江人民出版社，2014.[4]張燕南，胡繼岳.對于大數據運用于教育的思考[J].中國電力教育，2013，（32）：5-7.The Influence of Big Data Time on Teaching Reform

JIA Shu-yi，WANG Zi-ling，WANG Meng

（Research Institute of Information Fusion，Naval Aeronautical and Astronautical University，Yantai，Shandong 264001，China）

Abstract：At present，it can not meet the needs of students to new knowledge for the old-fashioned traditional teaching content and old-fashioned methods.By introducting the online education，digital learning platform，cloud platform，big data technology，and changing the traditional teaching model and teaching plan，not only can improve the quality of teaching，the level of students，but also make the teaching more targeted，forward-looking and accuracy.Key words：big data；cloud platform；online education；digital learning platform；

第三篇：數據庫原理與應用課程教學改革研究

數據庫原理與應用課程教學改革研究

摘要；數據庫課程是計算機及其相關專業的重要課程，具有較強的理論性和實踐性。通過對該課程采用傳統教學模式存在問題的分析，探索數字媒體技術專業背景下的教學改革措施，包括合理規劃課程內容，優化課程體系和豐富實驗課教學，以達到調動學生的積極性和動手能力，培養應用型人才的目標。

關鍵詞：數據庫課程；數字媒體技術；教學模式；實踐教學；教學改革

中圖分類號：TP319 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2017）07-0141-02

隨著信息技術的發展，數據庫技術在計算機應用系統中占據越來越重要的地位。我校數字媒體技術專業根據自身的專業需求，已經開設了多年的數據庫教學，總結近年來教學中的經驗和不足，結合本專業的特點，對該課程進行了一系列的改革，以適應數字媒體行業人才的需要。

1教學現狀和存在問題

我院數字媒體技術專業開設移動媒體和游戲開發兩個方向，前者側重網站和移動端應用開發人才的培養，數據庫原理與應用課程主要為該方向學生開設，總計64學時，理論和上機各32學時。教學目標是學生理解數據庫的基本原理，能夠自己或配合團隊進行數??庫的設計和開發，從而掌握在實際項目中使用數據庫的技術。移動媒體方向主要實踐教學任務安排如表1所示：

本專業屬于非計算機專業，計算機基礎課程較少，側重于應用型課程。同時結合獨立學院學生的實際情況，本課程采用中國人民大學的優秀教材《數據庫系統概論》，并未參照國外經典教材，授課內容也有所刪減，主要包括數據庫原理、設計和應用三個部分。三個部分的主要授課內容為：原理部分包括關系數據庫基本概念、關系代數、SOL語句、數據庫安全性和完整性。設計和應用包括關系數據理論、數據庫設計、查詢處理和查詢優化、數據庫恢復技術和并發控制。總結近幾年來教學實踐過程，存在的問題有以下幾個方面：

1）學生計算機基礎薄弱，對理論知識興趣不大。本專業課程圍繞數字媒體的應用設置，所以開設的計算機基礎課程較少，學生基礎知識較薄弱，編程能力不強，因此對于較抽象的原理知識，如：關系代數等內容，學生掌握存在一定難度；對于SQL語句的學習，學生只是照搬書上簡單的例子來操作，對原理、設計和應用三個部分沒有融會貫通。后續的項目實踐中，不能從應用的整體角度進行規劃，導致設計的數據庫性能較差，實用性較弱。

2）相關課程缺乏聯系，學生解決綜合問題能力較弱。本專業的教學任務中，網站開發類課程和數據庫課程相互獨立，盡管第三學年的綜合實踐課程將兩者結合，由于以學生練習為主，課時較少（16學時），較多學生仍舊不能掌握復雜的數據庫設計?？偨Y幾年的畢業設計情況，網站開發類題目中，較多學生仍然無法解決數據庫整體設計及其如何與前端頁面交互的問題。

3）缺乏綜合應用的實踐平臺。由于學時的限制，上機實驗只是對理論知識的簡單實現，與實際應用中的復雜設計相差甚遠。同時，機房中數據庫平臺的部署基本都是單機環境，與現有實際網站系統中大型數據庫的部署和使用存在較大差距，難以培養學生的實際項目開發能力。

2改革措施

根據數字媒體技術專業的特點，結合學生的實際情況，針對上述問題，我們堅持“應用性”和“漸進性”原則，對本課程進行了以下幾個方面的教學改革：

2.1合理規劃課程內容

對數據庫原理中較難理解的概念，如；數據模型、關系模式、范式等，我們采用用案例式教學和驗證性實驗相結合；對數據庫設計以團隊實現項目的方式講解，具體如下：

1）項目案例引入教學，實際案例中的用語和理論知識對應講解。教學中所用到的項目案例由互聯網下常見應用模型的提取，如：購物網站設計。用驗證性實驗加強對該部分基礎知識的理解，即授課過程中邊學邊練。

2）對數據庫設計章節，將復雜的實際應用劃分為多個簡單需求，鼓勵學生從中選擇單個或幾個簡單功能進行項目的模擬化設計和開發，然后在此基礎上進行功能的擴展。實際執行時，3-5學生組成團隊，以合作方式完成需求分析、E-R圖、數據庫設計、實施和安全性檢測整個流程，采取集中演示和答辯方式進行成績判定。

3）結合數字媒體的實際應用，講解大型網站的搭建機制，增加學生興趣的同時，課本中相關知識點與實際應用也有了較好的結合。

2.2優化課程體系

數據庫課程在整個課程體系中并不是孤立的，所以其課程設計應該與網站開發等課程設計有機地結合起來。它們側重點雖然不同，但是之間又有密切聯系，讓學生及早了解這種聯系，十分必要。我們采取以下措施：

1）第二學年開始開展綜合實踐，內容是將WEB開發課程內容和數據庫結合。教師演示項目案例的實際開發流程，學生以團隊合作方式，選擇自己感興趣的應用，與傳播學和藝術方向學生合作，分別完成技術實現、策劃和藝術設計環節。這種方式與公司的項目運作方式相似，能夠更好的鍛煉不同專業學生之間的溝通能力。綜合實踐成績通過學生答辯方式判定。

2）引入對非關系型數據庫系統的介紹，這是應對大規模和高并發數據訪問Web2.0網站常用的技術。教師介紹大規模網站架構中的數據存儲和訪問模塊，學生分組了解某個相關的設計思想和開源軟件。這有助于學生在掌握基本概念基礎上進行擴展式自學，減小互聯網應用對學生造成的神秘感。這部分內容屬于書本外的擴充知識，以學習匯報方式進行考查。

2.3豐富實驗課教學

應用能力的培養是數據庫教學的主要目標之一，為此我們采取以下方法：

1）提供MySql和SQLServer軟件平臺，以及智能手機常用的Sqllite，另外提供實際應用中常見的Memcache、MongoDB等分布式系統，學生可自由選擇使用。為了更好的模擬實際的網絡環境，實驗課上選定某個學生設計的數據庫為服務器，其他學生對它進行遠程訪問。

2）增加大規模網站中分布式數據平臺的介紹，開闊學生視野的同時，動手搭建MongoDB等開源系統。選擇具有代表性的智能手機應用項目，重點訓練其中數據庫應用和設計部分，以適應移動互聯網的發展，提高學生的動手能力和就業競爭力。

3結束語

我們對數據庫原理與應用課程的教學改革取得了較好的效果，體現在學生對數據庫的基本理論和實踐能力得到了提升，能夠獨立或者合作完成相關畢業設計人數有了顯著提升，畢設質量也有了顯著提高。

數據庫的發展非常迅速，新的信息技術不斷更新，這對教師提出了更高的要求。教師不僅掌握原有的理論知識，還要加強自身研究工作，緊跟信息技術的前沿發展，才能更好地激發學生的學習興趣。

在今后的教學過程中，我們會根據數據庫的發展，結合本專業的特點，繼續對本課程進行改進和完善，以適應培養應用型人才的需要。

第四篇：大數據時代

大數據時代

近年來，隨著互聯網、移動互聯網、智能手機及傳感器等的普及，信息流量有了爆發性的增長，兩會以后，互聯網里最熱的詞匯，就是李克強總理在政府工作在報告里面提到的“互聯網+”，大數據將會更廣泛的被運用到各個領域，越來越多的業內人士開始談論“大數據”，如何利用大數據，成為政府和眾多企業關心的熱點？

互聯網+《大數據》緊緊圍繞這些問題展開，幫您如何利用大數據為企業從戰略上面進行指導挖掘和預測，從戰術上進行營銷服務和安全措施，精彩我們共同期待。

第一篇大數據很熱，大數據不神秘（趨勢）有人說，如果你不知道大數據，你就OUT了 －－大數據到底有多熱 什么樣的數據算是大數據 －－大數據的特點和概念辨析 亂我心者，大數據之事多煩憂 －－大數據并不象你想象的那樣神秘 身邊的大數據

－－大數據就在你我身邊

案例分析：淘寶是如何利用大數據淘寶的 小結：不管你愿不愿意，大數據已經在那里 電話：010---59002742 010--59004371 第二篇：認識大數據 1.什么是大數據 2.大數據應用的意義

3.大數據在企業經營中應用的意義 4.對大數據的認識誤區 案例分析

第三篇：大數據時代變革 1：大數據時代的思維變革 2：大數據時代的商業變革 3：大數據時代的管理變革

第四篇：大數據在營銷中的運用 大數據精準營銷 1.什么是精確營銷 2.精確營銷的方法 實操教學+案例分析

第五篇：在技術中應用 數據挖掘

大數據的核心價值——挖掘 1.什么是數據挖掘？ 2.數據挖掘的流程 3.數據挖掘解決的問題 結合現場實操教學+案例分析

第六篇：預測

大數據的核心價值——預測 1：如何預測？ 案例分析

第七篇：大數據與云計算 1：什么是云計算

2：大數據與云計算的關系

第八篇：大數據的安全問題

大數據給信息安全帶來新的挑戰和機遇 大數據存儲安全策略 大數據應用安全策略 大數據管理安全策略

第五篇：大數據時代

“大”數據時代 眾所周知，數據本身就蘊藏著價值，但是將有用的數據與沒有價值的數據進行區分看起來可能是一個棘手的問題。

顯然，您所掌握的人員情況、工資表和客戶記錄對于企業的運轉至關重要，但是其他數據也擁有轉化為價值的力量。一段記錄人們如何在您的商店瀏覽購物的視頻、人們在購買您的服務前后的所作所為、如何通過社交網絡聯系您的客戶、是什么吸引合作伙伴加盟、客戶如何付款以及供應商喜歡的收款方式……所有這些場景都提供了很多指向，將它們抽絲剝繭，透過特殊的棱鏡觀察，將其與其他數據集對照，或者以與眾不同的方式分析解剖，就能讓您的行事方式發生天翻地覆的轉變。

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

“大數據”這個術語最早期的引用可追溯到apache org的開源項目Nutch。當時，大數據用來描述為更新網絡搜索索引需要同時進行批量處理或分析的大量數據集。隨著谷歌MapReduce和Google File System（GFS）的發布，大數據不再僅用來描述大量的數據，還涵蓋了處理數據的速度。

早在1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒便在《第三次浪潮》一書中，將大數據熱情地贊頌為“第三次浪 潮的華彩樂章”。不過，大約從2009年開始，“163大數據”才成為互聯網信息技術行業的流行詞匯。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年將增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。此外，數據又并非單純指人們在互聯網上發布的信息，全世界的工業設備、汽車、電表上有著無數的數碼傳感器，隨時測量和傳遞著有關位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質的變化，也產生了海量的數據信息。

大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。

大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以云計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。