大数据停车场管理系统范文

大数据停车场管理系统范文第1篇

身处大数据时代，发展大数据已经成为每个国家、每个城市的共识，各个国家相继制定和实施了大数据战略性文件，积极推动大数据发展。我国政府将大数据列入国家战略，对大数据发展日益重视，大数据产业得到迅速发展。

大数据技术能够通过庞大的数据库分析全面的数据资源，进而有效地为医疗健康、城市管理等领域复杂的社会问题提供有效的决策，推进社会治理现代化。

二、税收大数据化的意义

（一）税收大数据的意义

全国税收收入从1994年的5070.8亿元增长到2018的137967亿元，全国税收总收入增长了20多倍;全国税务系统管户的数量上也大幅增长，如何更有效的管理纳税人成为亟须解决的问题。

我国在20世纪90年代开始建设金税工程。金税工程三期较前两期进一步扩大税收征收的覆盖面，强化税收征管和数据应用功能。现在已经建立包含总局、省局、地市局、区县局的四级广域网数据库，掌握全国纳税人海量的数据信息，能够形成有效的、相互联系的税收征管机制。

通过运用大数据技术，分析国家的财政支出数据和纳税人微观数据, 使得出的综合负担率更能反映出真实的情况也更为科学;通过数据的分析比对，查出纳税人的异常行为，更加有效的发现纳税人的违法行为，建立信息数据库，保存管理纳税人违法案例和异常数据，通过预警系统，遏制违法行为的发生。

（二）大数据时代税收管理的实例

大数据技术能够在大量的数据中，找出不同变量之间的联系，更加全面、及时地挖掘海量数据反映的风险信息，帮助税务机关迅速准确地识别和监控风险，改善风险决策模式，提高风险管理效率。

2015年咸阳市地税局利用“数据管税平台”获取数据信息，发现辖区某公司近期股权发生多次变动但未申报相关税款，经过多方数据比对、评估核实后，5月25日，向该企业开出了615万元的股权转让税收完税凭证。

咸阳市地税局进行大数据信息化税收管理改革，由“税管员管”向“大数据管”转变，大数据技术比以往人工管理能够更加有效地发现问题、解决问题，管控了税收风险，促进了收入增长。

三、大数据税收管理面临的问题

（一）涉税数据质量和更新速度需要提高

税务机关征管系统的主要数据来源于税务管理各个环节, 例如：税务登记、纳税申报、税款征收、发票管理、纳税评估、税务稽查等过程，会涉及纳税人的各方面数据，这些大量数据汇总起来，形成了征管系统的数据库基础。各地税务机关通过各种措施完善、提高纳税数据质量。比如：错误数据推送、初始数据校验等等。这些措施都取得了可喜的成效。但是，随着跨地区经济的不断发展，纳税人的名称、生产经营地、法人、经营范围不断变化, 税务机关的数据实施更新的压力很大，造成很大的难题。

（二）不能充分适应生产经营变化

企业生产经营也在随着经济不断地变化，更加多元化和复杂化。现行的传统征收模式的税收制度很难有效地应对这种变化。

在今天的数字经济时代，跨国企业税基侵蚀和利润转移(BEPS)问题越发复杂和严重。而且高科技公司的非实体产品销售收入给税收征收带来更多的挑战，如：专利授权等无形资产的销售。在国内，知名的互联网BAT三巨头(百度、阿里巴巴、腾讯)，其很多利润是来自互联网增值服务、知识产权特许权使用费等，这些数字化产品使得传统的税收征收模式更加难以适应。

另一方面，越来越多的企业特别是大企业股权结构设置十分复杂，集团化运作，跨区域经营、总部决策、集中核算的特点给现行税收征管属地管理体制带来很大的冲击，基层税务机关处理各种涉税事项遇到很多问题，需要新的信息化的管理方式来应对。

四、大数据税收管理的建议

（一）以创新思维引领税收管理

税收管理经过了电子化、信息化进入了大数据化, 我们更应该不断地创新思维, 以适应大数据时代的到来。税收管理要以税收数字化建设为依托, 勇于突破传统观念和模式的束缚, 注重专业化与信息化管理手段的有机结合，不断发展新的管理模式，发展科技经济、科技管理。要在新的经济发展形势下，创新的管理理念, 深化征管改革、全面提升税收管理水平。

（二）规范涉税数据共享平台

税收征管模式传统的“管户制”已经很难适应现在数字化的时代发展，要建立适应现代化税收征管要求的“管数制”, 推进税收管理数据优质化。一是拓展涉税信息交换平台。不断开发优化完善按新的数据管理平台，才能更好地进行数据源采集、分析，才能发挥数据管理平台的有效作用。税务机关要充分利用政府网站, 有效搭建涉税信息交换共享平台;各职能部门要及时将所有非涉密涉税信息按其内容和性质进行整理、分类后予以发布, 实现从多渠道自动化收集信息的目标, 实现对外部动态信息的及时采集, 全面实现电子化涉税信息数据传输，推动部门间数据信息实时共享。同时, 税务部门要主动作为, 积极整合研发涉税信息终端接收信息系统, 为信息交换提供智能化、规范化的交换平台, 提高处理能力和工作效率。二是健全涉税数据标准。要从以下四个方面入手，充分解决现有信息数据资源所存在一些弊端, 1.建立信息化标准制定协调机制;2.制定信息数据规范;3.建立数据质量审核标准;4.建立数据发布标准。

（三）加快税务信息化建设, 以大数据技术推动智能化管理

大数据技术的应用为税务机关建立可预测、可保护的税务模式提供了良好的支撑, 把对过去的分析变为对未来的预测。利用快速发展的“云计算”技术, 建立集中分析的“大数据数据库”, 通过图形数据库技术、可视化数据技术, 集中掌握和处理庞大的数据信息, 对数据特别是外部数据进行扎口管理有效地清洗整合;实现数据的快速反应能力。通过大数据的存储和处理技术、数据仓库技术实现实时数据处理、实时决策;利用云计算技术快速分析数据信息, 让信息的内容能够有效地产生效力;通过大数据分析应用, 实现行政裁量权向信息系统的分解，税务管理制度结构能够更加智能化和效率化，从而提高纳税人的纳税遵从行为，对纳税人纳税行为的监督和管理也能够及时和更加有效。目前, 在经济发展的新的时期, 需要更多懂经济、懂技术、懂模型的复合型人才, 如何吸引这些综合性专家人才加入，也是我们需要思考的问题，人才的推动作用也是我国在大数据时代缩短与国际水平差距的关键因素。

摘要：随着经济水平和科技水平的不断提高, 互联网和云计算的迅猛发展, 新的信息技术时代——大数据时代已经来临。在信息科技发展的推动下, 我国的税收管理将面临着新的机遇和挑战。

关键词：大数据,信息,税收管理

参考文献

[1] 彭骥鸣, 曹永旭, 韩晓琴.大数据时代税源专业化管理面临的机遇与挑战[J].税收经济研究, 2013 (6) :21-24.

[2] 李林军.税源专业化管理与深化征管改革的思考[J].中国税务, 2012 (7) :8-13..

[3] 维克托迈尔-舍恩伯格, 肯尼思库克耶.大数据时代:生活、工作与思维的大变革[M].杭州:浙江人民出版社, 2013.

[4] 谢永健.大数据:实现税收现代化的利器[N].中国税务报, 2014-09-19.

大数据停车场管理系统范文第2篇

【摘要】在大数据时代下，信息管理专业在教学实践中探索创新方法，具有现实的迫切性和理论的必要性。近年来，随着信息数据规模的不断扩大，各行业不断涌现出新技术。在行业发展环节，如何更好的实现人才素质需求与其它专业素质能力的匹配，成为各行业在探索自身发展规律环节必须思考的重要问题。其中，信息管理专业如何更好的适应大数据时代的特征，成为其在教学实践环节重点解决的问题。信息管理专业在综合信息专业、计算机专业以及管理专业的基础上，在探索创新实践教学分析过程，一方面需要一定的理论支撑，同时还需要在具体教學实践中总结教学规律。

【关键词】大数据时代 信息管理专业 教学创新

一、创新信息管理专业实践教学的必要性

大数据时代，社会发展对人才发展的标准不断提升。其中，随着创新型人才发展战略的提出，信息管理专业在自身实践创新环节为更好的规划自身发展目标，需要将信息化技能的培养以及管理才能的提高作为重点突破的内容。其中，改变传统信息管理专业教学实践的局限性，并有效的结合大数据时代的特征，成为信息管理专业在创新实践学环节需要把握的重点内容。基于此，实现人才培养的深度化和全面化。创新信息管理专业实践教学的必要性主要体现在实现实践教学理念方面。大数据时代信息管理专业在人才培养方面，需要重视学生专业能力的提高，同时还需要重点强调培养学生的创新意识。这就需要改变传统信息管理专业在实践教学环节存在的一些不足，重点解决“重理论，轻实践”的客观问题。大数据背景下，由于信息规模的扩大化以及资源的共享性，信息管理专业校外实习基地建设对于实现教学实践创新具有现实的迫切性。信息管理专业在制定专业人才发展战略规划中，需要将“产学研”教学实践体系建设作为发展的重要内容，并在此基础上实现学生创新意识的培养。因此，在探索信息管理专业实践教学环节，需要重视教学实践基地联系的意义。大数据时代，信息管理专业要充分利用数据资源这一专业发展的土壤，实现数据分析与数据挖掘的最大化。

二、信息管理专业教学创新实践探索

大数据时代，为更好的推进信息管理专业教学创新实践活动，需要从不同主体出发全面分析其影响因素。其中，从部分高校、企业的社会调查出发，进一步分析信息管理专业在实践教学中由于认知程度的偏差而出现的不同实践活动。例如，通过对不同层次高校信息管理专业实践教学进行调研，研究表明信息管理专业在教学创新实践活动中，主体的认知程度不同对专业发展的重视程度也不同，导致出现不同的实践活动。此外，对信息管理专业教学创新实践探索还需要结合我国教育改革和教育转型的具体实践，在正确认识大数据背景下信息管理专业实践教学发展现状的基础上，实现发展问题解决的合理化。信息管理专业教学创新环节，首先需要将人才的培养与专业的发展密切结合起来。信息管理专业人才培养战略需要密切结合企业服务的发展方向，一方面企业对人才的培养不仅仅需要规划其人具体方向。另一方面还需要结合不同类型企业的信息管理现状，在实现系统开发基础上，进一步实现数据分析的科学化。此外，在探索大数据背景下信息管理专业实践教学模式的创新发展，还需要了解大数据时代背景下，企业对信息管理专业人才的需求状况。只有在明确人才需求方向的基础上，才能更好的调整课程培养体系。此外，创新信息管理专业实践教学的必要性，还体现在信息管理专业在教学实践中重视与远程企业实现人才培养的重要性。信息管理专业是一个涉及多个专业知识领域的综合跨学科专业，为此在教学实践中，需要避免专业多学科教学环节出现的交叉问题。避免信息管理专业的学生，由于缺乏系统的教学知识而导致针对性差、实践能力弱等客观问题。

随着数据时代的来临，信息管理专业如何创新实践教学来更好的适应社会信息化不断加深的客观现实，成为相关教学人员在教学实践中必须思考的重点问题。此外，随着信息数据规模的不断扩大，数据分析能力以及数据应用能力，成为信息管理专业必须掌握的基本技能。信息管理专业作为一个横跨多个学科的新兴专业，在教学实践创新环节需要实现计算机专业知识、经济学专业知识、以及管理学专业知识的教学创新。只有在此基础上，才能更好的实现大数据时代信息管理专业的教学实践目标，培养适应社会发展的复合型人才，实现创新型人才培养的目标。

参考文献：

[1]田世海，刘天林.大数据背景下信息管理与信息系统专业综合实践教学体系研究[J].黑龙江教育学院学报.2016（09）

[2]查先进，杨海娟.大数据背景下信息管理专业人才培养模式改革创新影响因素研究——以湖北高校为例[J].图书情报知识.2016（02）

大数据停车场管理系统范文第3篇

（一）档案管理由封闭走向开放

传统的档案管理工作主要在封闭的档案馆开展，主要载体为纸质档案，所以说传统的档案管理工作具有很强的封闭性。随着信息技术的不断进步与发展，档案管理部门的信息资源种类逐渐多样，新增网络型资源以及数据库等虚拟信息资源。同时《中华人民共和国政府信息公开条例》颁布实施，以往封闭的档案管理工作逐渐走向开放。

（二）档案管理工作从静态转向动态

在以往的档案管理工作中，主要是业务部门将各种形式的档案流转到档案管理部门。之后档案管理部门对这些资料进行整理和录入。在这种模式下档案信息资源缺乏共享性和整合度相对静态。应用大数据技术后，档案管理工作中涉及的数据信息等在交换整合分析过程中打破了时间与空间的限制，提升了信息的集成度，优化了信息管理的结构。并且使档案信息流与要素流在各个不同机构档案与各个数据库之间动态转变。

（三）档案管理工作从网络化向数据化转变

档案网络化主要是指档案管理工作局限于档案所属的部门，具有行业范围限制。在这种情况下，档案管理工作机制为：定人、定岗、定责。这种工作机制存在一定的缺陷，集成度低，工作效率不高。而大数据技术在档案管理工作中应用之后，档案管理工作呈现出数字化的特点，各个不同部门的档案与各个不同行业的档案资源能够实现自由流动，并且在档案管理工作中能够随时对这些数据资料进行移动式收集，最终实现数据利用一体化。

二、大数据时代下档案管理工作存在的问题（以人社档案为例）

（一）人社档案基础设施建设需要进一步提高

在人设档案管理工作中硬件设施非常重要，直接影响着档案管理工作的效率与水平。现阶段部分基层社保单位在档案管理工作中依然采用传统的手工记录方式开展工作。而大数据技术的应用离不开硬件的支持，所以要重视基层基础设施的配置。

（二）人社档案管理制度不完善

我国社保业务开展较晚目前社保相关的法律法规还不完善。虽然相继颁布过一些相关法律法规，但是针对档案管理方面的法规很少。这就导致人社档案管理工作缺乏制度保障。另外，相关单位不重视社保档案管理工作，多疑相关制度一直不完善，缺乏健全的监督机制。这样会严重影响人社档案管理工作的可持续发展。

（三）人社档案管理工作人员综合能力有待提升

在人社档案管理工作中工作人员为主体，相关工作人员的工作能力直接影响着管理工作的整体水平。但是现阶段人社档案管理工作缺乏专业的工作人员，大部分工作人员缺乏档案管理专业知识。更明显的一个问题是，相关工作人员的信息处理能力较低，这就无法实现大数据技术在管理工作中的应用。

三、大数据时代下提升档案管理水平的措施

（一）提升对档案管理工作的重视度

不论在什么时候想要提升档案管理水平都需要先树立档案意识，重视档案管理工作。档案管理相关单位必须要认识到档案管理工作的重要性与必要性。同时要认识到大数据技术在档案管理工作中应用的意义，要将档案管理工作纳入重点工作范围。

（二）不断完善档案管理制度

在档案管理工作中制度的建设和完善十分重要，提升档案管理工作规范性的前提。所以各单位/企业要结合大数据时代下对档案管理工作提出的新要求，结合实际的档案管理工作对现有管理制度进行梳理和完善。同时要针对数字化档案管理工作建立个性化制度规范，从而为档案管理工作人员提供制度规范。除此之外，还可以建立档案工作人员考核机制和相应的激励机制，以此提升档案管理工作人员的工作积极性与创造性。

（三）档案信息化建设

在大数据时代下传统纸质档案的管理方式必然要做出一些改变，相关部门要加快电子档案的转换进程。可以寻求第三方专业机构的帮助实现纸质档案向电子档案的转换，从而实现档案的数字化。并且利用计算机网络技术对电子档案进行分类，编码以及归档。此外，还要采取有效措施不断促进纸质档案与电子档案管理服务的一体化进程。可以利用大数据技术建立档案资源数据库，实现各个部门之间档案数据的共享。这样不仅能够提升档案管理工作水平，还能够充分发挥档案的大数据价值。

（四）提升档案管理人员的综合水平

单位/企业要重视档案管理的人才培养，可以根据实际情况引进专业人才。同时要重视现有档案管理工作人员的培养，定期组织培训让相关工作人员参加。加强大数据技术的普及与培训，提升档案管理工作人员信息处理能力。从而打造一支高水平的档案管理人才队伍，提升档案管理工作水平。

四、结束语

综上所述，有关部门必须要做好档案管理工作。大数据时代背景下，网络信息技术对各个行业影响深远，档案管理工作也需要不断进步，以此达到大数据时代对档案管理工作提出的新要求。本文首先对大数据时代下档案管理工作的特点进行了说明;其次分析了以人社档案为例，在档案管理工作中存在的问题，最后提出了有效措施。希望通过以上分析能够有效提升档案管理工作水平。

摘要：随着信息技术的不断进步与发展, 我国已经迎来大数据时代。在大数据时代档案管理工作面临着新的挑战与机遇, 也面临着新的要求。在这样的背景下档案管理部门需要树立数据管理理念, 不断完善档案管理体制, 本文以人社档案为例, 结合现实情况积极发挥大数据技术在档案管理中的应用效果, 提升档案管理水平。

关键词：大数据,人社档案,管理措施

参考文献

[1] 王艳霞.对大数据时代下企业档案管理工作的思考[J].兰台内外, 2019 (16) :10-11.

[2] 张彤.大数据时代对事业单位人事档案创新管理的影响[J].办公室业务, 2019 (10) :170+190.

[3] 兰洋.关于大数据时代档案信息化工作的思考[J].办公室业务, 2019 (10) :84.

[4] 蔡玲玲.试论档案大数据时代的必然性及档案管理的机遇[J].办公室业务, 2019 (06) :134.

[5] 顾珂.大数据时代人事代理档案管理信息化建设探析[J].档案管理, 2019 (02) :86-87.

大数据停车场管理系统范文第4篇

摘要：大数据时代，图书馆服务过程中会产生大量的数据，完善的数据管理工作可以促进图书馆的数据统计工作，从而提高图书馆的服务质量。如何对这些数据进行管理，是一个系统而复杂的工作。文中试图构建一个数据管理框架，为图书馆未来发展提供数据基础。

关键词：大数据；数据管理；高校图书馆

“大数据”是近几年来信息科技领域最热门的词，越来越多的人开始关注它。大数据也给图书馆带来了全面的冲击。 图书馆的职责是促进人类知识的交流与利用，有着存储知识的功能，对存储的文献知识和信息进行组织、整理，促进其交流和利用。图书馆与知识和信息紧密相连，而数据概念的外延与信息和知识的外延本身就交错重叠，不可分割，数据是图书馆馆藏资源的重要组成部分。因此，对于图书馆来说，大数据的到来首先要解决的问题是如何将数据更好地存储和管理。

1 大数据概述

“大数据”概念是伴随着现阶段数据增长的爆发趋势提出的。“大数据”是什么呢？从字面上理解，容易被理解为海量数据，目前也没有统一的定义。

1.1大数据研究现状

大数据经过这几年的发展和研究成果显著，杨绎[1]、韩芳芳、王新才等分别对我国大数据研究现状进行了总结，黄永勤[2]对国外大数据的研究热点进行了总结，薛辰[3]、李贺[4]等分别对国内外的大数据研究进行了综述。

1.2大数据应用现状

大数据已经不同程度地渗透到每一个行业领域和部门。数据里隐藏着巨大的商业价值，在未来的经济中将会起到不可替代的作用。目前，大数据的应用已经在电子通信、网络技术产业，甚至是工业、重工业等行业发挥了作用。特别是电子商务上，如淘宝、京东、亚马逊等通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。

1.3高校图书馆中的大数据

图书馆历来是信息技术应用的重镇，“大数据”时代亦不例外。图书馆在为读者服务过程中必然会产生大量的数据，因此图书馆中的大数据主要的来源有以下几种 ：一是有图书馆内部产生，如图书馆自身的馆藏资源（纸质图书、电子书、各类期刊论文数据库、自建特色数据库等）、固定资产、馆舍情况、读者借阅数据、读者社交网络数据等；二是图书馆外部的开放性的数据，如馆际互借数据、出版商数据等。

2 数据管理概述

2.1数据管理定义

当前有关数据管理的定义有不同的表达，本文采用百度百科中对数据管理的定义，“数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。目的在于充分有效地发挥数据的作用。实现数据有效管理的关键是数据组织。”即对图书馆管理与服务过程中产生的数据进行有效管理。

数据管理[5]经历了人工管理、文件系统、数据库系统三个发展阶段。20世纪50年中期以前，属于人工管理阶段，数据不共享，不具有独立性，主要用于科学计算，没有相应的软件系统来管理数据。20世纪50年代后期到60年代中期，属于文件系统阶段，出现磁盘、磁鼓等存储设备，数据可以长期保存，有了专门管理数据的软件，成为文件系统，但数据共享性差、冗余度大。20世界60年代后期以来，这一阶段为数据库系统阶段，出现了大容量磁盘，数据能尽可能多的为应用程序服务，出现了数据库这样的数据管理技术。数据库的数据是面向全组织，具有整体的结构性，共享性高，冗余度减小，具有一定的程序与数据之间的独立性，对数據进行统一的控制。

2.2数据管理的必要性

1）大数据时代凸显数据重要性。大数据是数据分析的基础。没有对海量信息分析的大数据，就没有为所有信息消费者获取有价值信息的可能性[6]。

2）图书馆运营中产生大量的数据。近年来，计算机互联网技术的强大功能已经应用到图书馆的日常运营中。各类管理系统在图书馆服务过程中产生了各种数据，如读者数据、馆员工作日志、图书借阅数据、网站点击数据等。这些数据呈现几何级数递增趋势，应得到有效应用。

3）数据管理是图书馆数据得到有效应用的基础。图书馆所拥有的数据量在不断增加，但图书馆能够分析的数据比例却在不断降低。图书馆各个管理系统在设计之初不一定会考虑到数据的统一性问题，这会导致产生的数据不一致，不能完全整合等问题。大数据时代，要充分利用大数据所带来的技术优势的前提就是对图书馆的海量数据进行有效数据管理。

2.3大数据时代的数据存储管理

大数据存储随着大数据计算的发展也已经历时十多年，下面介绍两个比较著名的大数据存储方案[7]。

1） HDFS

HDFS（Hadoop Distributed File System）是支持Hadoop计算框架的分布式大数据存储系统，已经被广泛应用于各大互联网企业的数据中心。HDFS是目前最为流行的大数据存储系统，具有很高的容错性、可扩展性、高并发性，并且基于廉价存储服务器设备。当然它还有许多方面需要进一步完善，例如HDFS为了到达高容错性，在数据中心中用户的任意一份数据都会被复制三份保存在存储系统中，这样存储系统保存的数据量远大于实际用户需要的存储量，存储空间效率就会降低。

2） Tachyon

Tachyon是一个高容错的分布式文件系统，允许文件以内存的速度在集群框架中进行可靠的共享，其吞吐量要比HDFS高300多倍。Tachyon都是在内存中处理缓存文件，并且让不同的作业任务或查询语句以及分布式计算框架都能以内存的速度来访问缓存文件。当然截止目前Tachyon也只是0.2 alpha发行版，其稳定性和鲁棒性还有待检验。

3 大数据时代图书馆的数据管理

大数据对图书馆的发展趋势的影响越来越强，图书馆在大数据发展中应该承担什么角色呢？美国学者对图书馆员在大数据时代中的角色与所需专业技能做了调研，认为“ 图书馆可以在大数据环境下承担数据管理职责”。[8]近年来的图书馆发展趋势也显示出，大数据在图书馆建设与服务上的变革的影响力，通过对大量数据的分析利用，揭示数字背后的隐藏价值，图书馆能高效、准确地判定读者群的个性特征、社会关系、阅读需求和服务模式等。但是图书馆的结构化数据、非结构化数据、半结构化数据复杂海量、数据来源多样，因此，如何对数据进行科学的管理，是我们首要面对的问题。

3.1 大数据时代高校图书馆的数据来源

表1 高校图书馆基本数据情况

[部门＼&数据分类＼&部门＼&数据分类＼&办公室＼&人事情况＼&综合流通部门＼&接待读者统计＼&馆舍情况＼&借书统计＼&设备情况＼&还书统计＼&财务情况＼&超期罚款统计＼&信息部＼&科技查新统计＼&遗失赔偿统计＼&原文传递统计＼&馆际互借统计＼&学科服务工作统计＼&社会读者临时阅览证＼&读者信息素养培训统计＼&资源建设部＼&中文图书采购统计＼&数字化技术部＼&设备维护情况＼&中文期刊采购统计＼&校内学位论文加工情况＼&报纸采购统计＼&电子图书制作统计＼&外文图书采购统计＼&图书馆网站维护情况＼&外文期刊采购统计＼&电子资源使用情况＼&数据库采购情况＼&]

图书馆各个部门每天运作过程中都会产生大量各种各样的数据，如借还书人数、进馆人数、馆舍规模、馆员情况、馆藏情况等等。这些数据都是分散的，有效地管理的数据的前提是有针对性地梳理和整合这些数据。大数据时代，这些数据都在以海量的态势激增，因此，图书馆应该有针对性地处理和管理这些数据。针对性，主要指这些数据能体现图书馆整体发展、规模、特征及水平，能促进图书馆各项工作的顺利开展与有效管理。

数据管理工作需要统筹安排。高校图书馆一般都有行政办公室部门，管理整个图书馆的人事情况等，具有一定的号召力，所以可以由行政办公室来牵头进行数据管理工作，因此我们可以根据不同部门产生的数据将图书馆的各类数据大致分成五大模块。这五大模块涵盖了图书馆所有业务服务数据及人事、财务等数据，具体数据分类如表1所示。图书馆可以根据实际情况，增加或筛选需要进行管理的数据内容。

3.2大数据环境下高校图书馆数据管理架构

基于数据管理的定义，数据管理可以分成四个步驟：数据收集、数据处理、数据存储、数据使用。数据收集，是指根据需求有针对性的将不同管理系统或不同设备上的数据收集起来。这些收集到的数据会因不同系统的原因，存在格式不统一、标准不一致等现象，所以这些收集来的数据，需要进行加工。经过处理后的数据要进行存储，最终将数据提供给用户使用。数据使用是最后一个步骤，之后的用途可能是产生最终的数据报表或者进行快速查询或者计算等等。

图书馆的各种各样的数据来自不同的管理系统或设备，如借阅数据来自借还系统、图书馆采购数据来自采购系统、图书基本信息数据来自编目系统、电子资源使用情况来自网站监控系统……利用大数据分析来提高图书馆服务是目前的图书馆发展趋势。图书馆可以研究分析读者偏好，调整服务内容和方式，满足读者需求。如：利用读者借阅数据及浏览电子资源的历史，分析读者借阅偏爱，调整书刊及电子资源采购品种及策略；利用门禁系统，计算每天进出图书馆的人数、流量，及时调整服务时间。但不是所有的数据都是我们需要的，必须对大数据进行筛选，筛选出的数据或因为是不同管理系统或者设备上的，其格式也有可能不尽相同。因此要先用大数据处理系统对数据进行处理，并保存到大数据存储系统中。用户可以根据大数据存储系统中的数据，查询或分析自己所需的信息报告，或产生最后的数据报表。图书馆还可以根据大数据使用反馈情况，调整自己的数据收集和处理，以便更好地利用图书馆大数据，提高图书馆的服务。因此，大数据环境下高校图书馆数据管理架构构建如图1所示。

4 总结

高校图书馆是大数据的重要“阵地”之一。大数据可以帮助图书馆提高服务质量，实现更优的个性化服务。面对高校图书馆各类不同类型的数据，首先要对图书馆的海量数据进行有效数据管理。本文基于此试图构建大数据环境下高校图书馆数据管理架构，希望为图书馆的发展带来一些提升。当然大数据时代中，图书馆如何更好地进行数据管理和数据应用，更多还是要同实际情况相结合。大数据正逐渐在各行各业实践中，这个背景下高校图书馆更应做好充分准备，努力发扬大数据带来的技术优势，提高自身的发展。

参考文献：

[1] 杨绎.基于文献计量的“大数据”的研究[J].图书馆杂志，2012，31（9）：29-32.

[2] 黄永勤.国外大数据研究热点及发展趋势探析[J].情报杂志，2014（6）：100-104.

[3] 薛辰.国际大数据研究论文的计量分析[J].现代情报，2013（9）.

[4] 李贺，袁翠敏，李亚峰.基于文献计量的大数据研究综述[J].情报科学，2014（6）.

[5] 百度百科. http：//baike.baidu.com[2015-7-30]

[6] 中国云计算技术与产业联盟理事长吴基传致辞.http：//tech.163.com/13/0605/08/90JHL2SI00094NOL.html

[EB/OL].[2015-8-5].

[7] 曹刚.大数据存储管理系统面临挑战的探讨[J].软件产业与工程，2013（6）.

[8] 程莲娟.美国推进大数据的应用实践及其有益借鉴——基于图书馆视角的分析[J].情报资料工作，2013（5）.

大数据停车场管理系统范文第5篇

[摘 要] 随着网络技术的不断发展，社会发展已经逐步进入了大数据时代，传统的档案管理模式已经无法满足大数据时代发展的要求。本文主要就大数据时代档案管理模式的变化进行了研究和探讨，希望可以为我国档案管理模式的改革和创新提供积极的建议。

[关键词] 大数据；档案管理；方式转变

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2018. 01. 047

0 引 言

移动互联网、物联网信息、云计算等信息技术的迅速发展为大数据时代的来临奠定了良好的基础，随着社会各界对大数据时代重视程度的不断提高，档案管理工作也进入了新的发展阶段。这就要求档案管理工作必须站在大数据视野下，冲破原有的思维模式，才能制定出适合我国档案管理工作的大数据战略。

1 大数据时代档案建设面临的机遇和挑战

1.1 大数据时代档案建设面临的机遇

1.1.1 有价值档案挖掘效率的提升

随着我国档案管理数字化建设推进速度的不断加快以及电子档案信息的持续增加，电子档案数据的信息量也呈现出日趋增大的趋势。而大数据技术的应用，在深度挖掘海量档案资源知识宝藏的过程中发挥着极为重要的作用。

1.1.2 大数据技术在档案资源共享方面所发挥的应用

大数据技术的应用为档案资源的共享奠定了良好的基础。利用大数据技术不仅实现了不同地域档案之间的资源整合与共享，同时利用大数据技术连接在一起的大量资源信息也为各地区档案馆的信息分享提供了全新的平台。

1.1.3 档案数据存储能力所面临的挑战

为社会的发展保存和提供相应的档案资料是档案管理工作的主要职责，其主要是进行社会原始档案信息的收集、整理、鉴定、保管、检索、利用等工作。随着大数据时代的来临，传统档案管理方式已经无法应对迅速增加的原始数据和现有档案数据的处理，而这对现阶段档案的存储能力也提出了新的要求。

1.2 档案数据建设所面临的安全问题

数据资源的安全是确保档案管理工作顺利进行的关键。随着大数据技术的广泛应用，档案信息在开发和利用的过程中难免会出现档案信息泄密、丢失以及篡改的现象[1]。所以，档案管理人员在实际应用大数据技术的过程中，必须对档案管理工作过程中存在的潜在安全风险予以充分的重视，同时根据档案管理工作的特点和要求采取积极有效的措施预防和控制风险的方式，才能确保档案管理工作的顺利进行。虽然大数据技术作用的发挥离不开专业人才的操作，但是就目前而言档案数据分析人才的短缺已经成为制约档案管理工作效率提升的重要因素。所以，加强档案分析人才培训和储备的力度，是现阶段档案管理部门所面临的主要问题。

2 档案管理思维方式在大数据视野下的转变

2.1 服务网络化思维模式的转变

传统档案服务方式由于受到时间、地域以及利用手段等各方面因素的制约而无法满足大数据时代档案管理工作所提出的要求。因此为了有效应对日益提高的档案利用需求，档案管理部门必须根据大数据技术应用的特点树立网络化服务思维模式，才能确保我国档案管理工作的顺利进行。对于大数据时代下的档案管理工作来说，网络化服务思维模式的建立，必须加大大数据技术手段利用的力度，才能从根本上促进档案管理服务效率的稳步提升。大数据技术的推广和应用，不仅实现了深度挖掘与分析档案数据资源的目的，同时档案管理服务也实现了根据用户的喜好推荐满足用户需求的信息，降低了档案数据资源查阅的难度以及不确定性。所以，档案管理部门必须在海量数据和先进分析技术的基础上，加大服务模式改革和创新的力度，才能促进档案资源精确性以及利用效率的全面提升。另外，随着大数据时代档案服务向社会化、多元化的方向不断发展，档案管理部门必须以服务企业满足客户个性化需求为基础，为用户提供网络化、智慧型的档案服务模式，才能满足大数据时代对档案管理工作所提出的要求。另外，随着档案服务模式的不断升级，档案管理人员必须根据档案信息资源的特点进行分类整理，构建完善的档案数据分析库，才能满足广大用户所提出的多样化、个性化的档案服务需求。

2.2 信息化思维模式的转变

以信息技术和技术人员为基础的信息化发展模式是大数据时代我国档案管理工作发展的必然趋势。而信息化思维模式要求档案管理工作在开展的过程中必须站在信息化视角下认识事物、分析矛盾、处理问题，才能确保档案管理工作的顺利进行。大数据时代下的档案管理工作，要求档案管理部门必须充分利用计算机技术建立高效、便捷的档案信息管理体系，才能发挥出档案管理服务于社会发展的积极作用。在进行档案信息数字化建设的过程中，必须充分利用数据库技术、数据压缩技术等先进的技术手段，将传统的纸质、声像档案信息转变为便于保存的电子档案信息。将传统的纸质档案资源转化为数字化的档案信息，同时利用计算机系统进行档案信息的管理不仅有助于档案信息的存储同时也便于档案信息的传输，为档案信息利用效率的提升奠定了良好的基础。就目前的档案资源数字化建设而言主要有以下几方面：①数字化档案目录数据库的建立[2]；②全数字化档案资源数据库的建立。就档案资源数字化建设对象而言主要有以下两方面的内容：首先是实现原有纸质檔案资源的数字化建设；其次是及时保存并归档已经形成的电子文件。③档案资源的数据化管理。虽然数字化已经拥有了相应的图像，但是这些图像只有在人阅读的情况下才能转变为有价值的信息。所以，档案管理部门必须根据大数据时代的要求，加大档案资源数字化向内容数据化转化建设的力度，促进档案管理层面认识的提高，才能确保大数据时代档案管理与服务效率的全面提升。一旦实现了档案资源的数字化向数据化转变，不仅有助于人们阅读档案资源，同时也为计算、分析档案资源奠定了良好的基础。随着大数据时代的来临，利用先进的技术手段和软件，实现档案资源由数字化向数据化的转变，不仅有助于档案管理向数据层面的深入，同时也促进了数据管理效率和质量的有效提升。所以，档案资源的信息化思维模式不仅促进了传统档案信息化管理效率的提升，同时也实现了档案信息资源利用效率全面提升的目的，为我国档案管理工作的顺利进行奠定了良好的基础。

2.3 技术性思维模式的转变

西方发达国家在现代化发展的过程中所形成的技术性思维，对于深度挖掘档案资源信息的价值具有极为重要的意义。这一思维模式的出现不仅推动了技术的全面发展，同时也完成了标准化模式的建立，为档案资源管理效率的稳步提升奠定了良好的基础。因此，随着大数据时代的来临，档案管理工作必须根据新形势下档案管理工作发展的实际情况，加大新技术研究和应用的力度，建立统一的档案资源存储标准，才能促进档案资源利用效率的不断提升。而档案管理部门在推广和应用大数据技术的过程中，必须积极地推动档案管理工作的技术化转变，才能促进档案管理工作水平的稳步提升[3]。比如，针对档案资源的深度挖掘，工作人员针对档案资源的深度挖掘必须建立在数据的分析和档案的服务体系不断完善的基础上，随着大数据时代信息服务竞争的不断加剧，用户对档案资源信息所提出的要求也不断地提高，而这对于现阶段的档案管理服务模式也提出了新的要求。而这就要求档案管理人员必须根据大数据时代对档案管理服务系统建设所提出的要求，充分利用语义分析、人工智能、知识图谱等大数据技术分析和挖掘海量档案资源中具有较高价值的档案资源，才能满足大数据时代档案管理工作服务体系建立的要求。所以，技术性思维模式的推广和应用，不仅实现了档案管理工作的跨越式发展，同时也满足了大数据时代对档案管理工作所提出的要求。

2.4 共享性思维模式的转变

资源共享是大数据时代档案资源管理工作最大的特点。而档案信息的共享必须建立在档案信息资源的共建上，也就是说只有地区档案信息资源形成统一的有机整体，建立大范围的档案信息资源数据库，才能实现档案信息资源的全面共享。档案资源的信息共享不仅满足了信息时代用户对档案服务工作所提出的要求，同时也为我国档案信息服务社会理念的实现奠定了良好的基础。但是由于现阶段我国档案信息资源的共享还存在大多数数据库都存在着孤立和分散链接的方式，所以也就无法建立纵向与横向档案资源信息的共享平台。根据大数据时代的要求，为了实现数据库之间的相互连通以及各区域档案之间资源的全面共享，首先，必须建立全新的数据资源共享平台。以原始档案记录为基础建设档案总管数字化档案，同时根据大数据时代的要求加大云计算、语义分析、數据挖掘等新技术应用的力度，为档案资源社会化服务目标的实现创造良好的氛围；其次，根据大数据时代档案资源管理的要求，促进档案管理工作大数据水平的全面提升，才能将档案数据资源的价值最大限度地体现出来。

3 结 语

总之，随着大数据时代的来临，档案管理人员必须充分发挥自身的优势和特点，加大档案管理开拓创新的力度，积极利用大数据技术，加快我国档案资源整合的步伐，才能打造出适合我国档案数据资源共享的模式和平台，为我国档案管理工作的开展奠定良好的基础。

主要参考文献

[1]刘阳. 大数据时代档案管理模式变化研究[D].湘潭：湘潭大学，2015.

[2]任祥凤. 大数据时代公路系统档案管理模式变化研究[J]. 办公室业务，2016（24）：183.

[3]樊树娟. 大数据时代档案职业改革与发展研究[J].档案管理，2014（6）：17-19.

大数据停车场管理系统范文第6篇

摘 要：小规模数据分析在日常的教育教学和管理工作中一直存在，只不过常见的数据分析中数据规模并没有那么大，且各种分析的数据都是分散在各个系统中，是冗余和孤立的。以大数据分析过程为主线，结合在教育城域网内各种日常的互联网应用，给出大数据分析应用的顶层设计思路，并就如何提升管理智能化程度进行策略研究，为未来实现教育管理领域的人工智能环境打下扎实基础。

关键词：大数据分析;数字化;智能决策;数据挖掘;可视化分析

一、大数据分析的过程

为了方便理解“大数据分析”的过程，我们把它假设成一次学生的学科测试，测试得出成绩（数据生产），教师登记成绩（数据采集），电子表格录入成绩（数据存储），表格中查询成绩（数据挖掘），对成绩进行排序、分类汇总、计算等处理（数据分析），得到最高分、最低分、平均成绩等各类分析系数（产出价值），这些分析系数将成为老师们改进教育教学方法的依据。我们可简单地认为大数据分析就是“数据生产—数据采集—数据存储—数据挖掘—数据分析—产出价值”的过程，生产有“价值”的信息作为决策依据，我们的工作才是高效的、智能的，这也是大数据分析的意义所在，更是未来人工智能的基础。

二、为什么要做大数据分析

1.决策智能，管理科学

评价某人或某单位工作成绩，往往需要以大量数据为基础，以分析数据得到的信息作为依据，再来决策整改或者最终评价。大数据分析就是在研究大量数据的过程中寻找模式、相关性和其他有用的信息，以帮助我们更好地适应变化，并做出更明智的决策。同样大数据分析一旦应用在教育领域，就一定能有效提升管理决策智能化。

2.提高效率，减轻负担

如果目前教育系统没有一个统一的存储环境，没有统一的接口，管理者需要数据的时候必须即时生产数据，甚至不同部门反复要求生产数据，加重了数据生产者的工作负担。我们未来将建成一个庞大的、聚合的甚至包罗万象的数据池，所有用来分析的数据都可以从中获取，信息可立即呈现，大大提高工作效率，有效減轻额外负担。

三、大数据分析基础条件

1.互联网环境统一

我们所在的区域在“十三五”期间完成了城域网二期工程，2G出口、万兆主干，学校千兆接入、千百兆到桌面，覆盖了高中、职高、初中、小学、完小、教学点、直属幼儿园及直属单位，目前还扩充至乡镇（街道）公办幼儿园、成人学校，规划中的出口带宽还会继续成倍增加。统一的网络环境有利于搭建安全、统一、快速的大数据存储和应用平台，不再人为制造信息孤岛。

2.学校管理数字化

大数据分析的基础是数据，其主要来源是学校各种工作中生成的数据，所以实现大数据分析需要学校搭建各种数字化智能管理平台，把日常数字化管理工作做到常态化。理论上我们有可能把这些平台规范起来，形成统一的存储格式、统一的接口、统一的认证，未来大数据平台的同步和采集工作实现起来将更加便捷。

3.研究落实接口标准

大数据分析平台的建设已经落后于学校数字化管理平台的建设，而且许多学校在经过两轮数字化校园、智慧校园的创建后，各自形成了一套具有学校特色的数字化智能管理平台，并且积累了许多数据。因此有必要为将来的大数据平台研究落实一套接口标准，让学校的平台有选择地来契合这套标准，进而实现数据的同步、导入和采集。

四、大数据分析能做什么

大数据分析的应用领域非常广泛，既可用于分析决策，又可用于档案记录，范围涵盖教育事业“人、事、物”相关的一切工作。大数据分析甚至是一个过程，这个过程还可以不断融入各种未来未知的相关数据，不断扩充其分析管理功能。这里我们只做有限的列举。

1.教师

利用人事、培训管理的数据，分析教师性别比例、年龄结构、学科分布、工作年限、工资待遇、人事交流和培训学习等情况，可作为人事管理部门的教师招聘、人事交流、人才培养等工作的重要参考;教师的业务档案登记又可作为学校对教师个体绩效考核的依据;教师本身也拥有了随身的“电子成长档案袋”，线上全程记录自己的业务成长。

2.教学

利用学籍管理、全学段综合素质、学业成绩评价系统的数据，全程跟踪学生的学习质量和成长过程。管理层可以即时全面地了解学校分班、师资情况，落实小班化;全程记录学生在答题过程中出现的错题、难题，使有效开展个性化精准教学变得有可能。学校通过分析学生学科成绩差异情况，对比校内、校际平行班教师的教学能力，调整学校和班级师资，实现教育资源的均衡分配。

3.物资

利用资产、教育装备和后勤维修管理数据，全面掌握学校办学软硬件条件。对比各类办学标准，管理层可了解同类学校之间的差异、优势和短板;可随时向后勤管理部门预警设施设备的隐患，提示仪器设备损耗，有效促进学校投资科学决策，高效改善学校办学，促进标准化办学。

4.生活

利用一卡通、监控管理等数据，全面记录师生工作学习的轨迹。通过分析师生的进离校时间、作息时间、用餐消费习惯、活动空间和会议课程签到等信息，及时了解学校师生的在校情况，后勤部门及时改善学校伙食、活动器具，提升师生工作学习的幸福指数;学校可根据师生的生活习惯，对比师生的教学和学习质量评价，有效提高学校生活管理效率。

5.网络

利用网络行为日志、搜索引擎等数据，详细记录师生PC、手机或平板等工具的互联网工作、学习和休闲情况。分析系统内部网络关注热点：（1）可及时掌握负面舆论，预警系统内部矛盾;（2）可主动推送热点资源，提高师生获取网络资源的效率;（3）可配合公安部门调查师生网络非法行为，构筑网络安全行为防火墙，做到责任落实到人。

6.重组

有了这个数据池，数据可以通过引擎搜索提取，重新组合成我们需要的数据集，经过排序、汇总、函数计算等处理后的数据，我们可以直接导出分析结果或以数据看板的形式提交上级部门。

五、大数据分析怎么做

大数据分析过程就是对数据进行生产、采集、存储、挖掘、组织和分析，最终产出“价值”信息的过程。

1.数据生产

学校的数字化管理（学籍、人事、财务、后勤、资产、一卡通、网络阅卷、监控和资源）、校级物联网、移动公众平台、手机、平板、PC、网络行为日志等平台都可以成为数据生产基地，这些平台的数据生产直接关系到学校的日常运作，这些数据的生产在不知不觉中日积月累。

2.数据采集

（1）同步：由教育局数据池提供接口标准，学校平台适应性对接，建立同步互联机制，数据可以得到同步更新和补充，保障数据的唯一性。（2）导入：教育局数据池提供接口界面，导入部、省、市各级统计报表数据，形成数据累计，为历年数据搜索、对比和分析做准备。（3）表单：把日常工作转换成表单、审批的形式，采集、扩充数据池，比如绩效考核、网上办事、设备报修、招聘、信访及报名等，实现工作到数据的转换，形成历年工作日志。

3.數据存储

上述数据虽然数量庞大，但它们以结构化数据为主，存储的空间并不是很大，存储的方式是主流类似SQL数据库系统二进制存储，包括数据即时存储、备份存储、容灾存储。这些存储靠硬件支撑，按照目前教育城域网的设施，一套配置并不高的网内NAS存储就可以满足数据的存储和备份要求，成本并不是很高。当然随着省市上级部门逐步推出云计算和云存储环境，实施起来更加便捷、更加安全。

4.数据挖掘

要在海量数据中准确定位、筛选和提取我们所需要的数据，并以我们所需要的方式进行重组、分析或展示，需要构建一套功能完善的数据搜索引擎，整合高效数据挖掘算法，提高数据挖掘的效率，也是数据生产后最重要的环节之一。经过挖掘最后呈现在用户面前的是一套完整的数据列表或图表，然后进入数据分析环节，最后产生价值。

5.可视化分析

数据的分析方式是提取大数据平台提供的各类考核表模板并生成对应的指标值，如：绩效考核、标准规范办学、校长或名师考核、数字化、智慧校园等等，结合数据搜索重组成各类考核结果，直观表现考核出现的优势和短板，通过对比、汇总等分析并直接引导管理层跟踪发现问题根本，有目的地开展后续整改工作。

6.产出价值

大数据分析最终目的是产出“价值”。这些“价值”信息，有的直接用作我们未来的决策依据，有的是上级间接需要的统计数据。有了大数据分析产出的信息，使我们高效提交数据变成可能，也使我们的决策依据更加直观，管理更加科学公平。

就像社会所公认的一样，大数据在未来将与石油、天然气等自然资源一样成为社会的重要资源之一，也是互联网应用发展的必然趋势，谁掌握了数据谁就掌握了话语权。大数据分析的构建并没有终点，随着时代的进步、事业的发展，未来还有许多未知数据需要进行大数据分析，任重而道远。现在我们如果能沿着这个美好的愿景，做好大数据平台的顶层设计，重视数据的积累，未来以大数据分析为依托的教育管理AI一定是智能的、高效的和科学的。

参考文献：

Jean Paul Isson，Jesse S. Harriott.大数据分析：用互联网思维创造惊人价值[M].漆晨曦，刘文武，译.北京：人民邮电出版社，2014.

编辑 张佳琪