大数据时代下教师可能出现的工作变化

第一篇：大数据时代下教师可能出现的工作变化

大数据时代下教师可能出现的工作变化

在当今信息时代，以计算机类智能设备和互联网系统为典型代表的信息大爆炸和大数据经济一触即发，人与人，以及人与物，物与物之间互相关联。未来教育在互联网等技术的作用下变得越来越多样化和终身化；未来学习越来越个性化；未来的教师由知识的二传手到质疑创新精神的引路人，相应的能力要求也需要与时俱进。大数据、互联网等技术必然带来教育体系的变革。互联网等信息技术从最初作为教育信息工具的使用到扩散整个教学系统成为变革的内动力，带来了教育的新期待，站在以互联网为代表的新技术时代潮流尚，教师教育也要顺势而为，思考在教育变革的大浪潮中教师如何进行角色重塑和专业成长。

一、大数据时代教育系统性变革的内外动力

（一）教育系统变革的外动力

以互联网为代表的信息技术推动了教育教学所处的外部生态环境，使教学系统与整个社会大系统之间的相互关系发生了变化。一方面，社会历史变迁对教育教学提出了变革的新要求；另一方面，科技进步为教育教学的变革提供了新手段。这两个方面叠加在一起，构成了推动教育教学变革的外部动力。

教育教学的变革主要反映在对人才的需求上和信息社会对个性化人才的需求之上。个性化、定制化、网络化生产的家庭工厂将取代庞大的规模化工厂。这种新型的数字化制造模式和发展模式，需要大量的适合信息时代的高素质人才。为了适应新形势发展的需要，教育迫切需要回归到“个性化”之路。未来教育在互联网和大数据的作用下变得越来越个性化，学习者对教育的选择多样化和定制化。以互联网和大数据为代表的新技术是教育变革的技术推动力量。“微学位”、数字化学校和数字化课程、反转式课堂、游戏化学习、互动式新型媒体技术等全新教育模式的出现预示着互联网时代的教育将实现教育从教学内容到教育方式的全方位的转变。互联网推动整个教育教学的范式转变与流程再造，互联网时代教育的变革正源于外部动力和内部动力的共同作用。

（二）教育系统变革的内动力

互联网、大数据在教育教学系统内部扩散，重构了教育教学系统内部各要素相互之间的关系。互联网时代的新的技术带来教学观的变革，教学过程的重组，教学空间的重构，教师角色的转变和教学模式的创新。互联网教育不仅重塑了教育教学系统的结构，而且改变了教育教学系统的过程与行为模式，效率不断增强，复杂程度不断提高，时空场景持续扩展，从而使教育教学脱胎换骨。新技术在教育教学系统内部的扩散构成教育系统变革的内部动力。全民教育、优质教育、个性化学习和终身学习已成为信息时代教育发展的重要特征。互联网、大数据带给教育的影响不仅仅是技术层面的变革，而是在技术在不断推动的教育形态多样化的形势下，通过变革教育理念和教育思想，现代教育思想和教育理念与现代教育技术深度融合，在现代教育领域，大数据等信息技术的角色不仅仅是服务和改进教学，而是倒逼教育理念和教育思想与时俱进，促使现代化的教育变革。

二、大数据时代背景下教育变革动向

（一）从正式的学校学习到学习生化化、终身化

学习覆盖了正式的学校学习，包括幼儿园、小学、初中、高中、大学等；也包括非正式的学历，如家庭教育、生活习惯、工作锻炼与学习、周围的环境、旅游经历、人生阅历等。在互联网大数据背景下，学习正在从学校学习走向生活化学习，就是在生活中学习，在用户产生学习主动性的时候时间点都能够伸手即得。在互联网大数据背景下，学习开启了“点菜式”自选菜单模式。以往传统的课程的目标、内容、结构都受到学校严格的评价体系控制和制约，互联网教育打破了传统学校教育中严格固定的教学进度和统一规范的教育体系，将固定年级的课程转变为以短视频呈现，以知识点为单位，方便学习、方便转让、方便销售的组件，具体的技能和学习成果，并将更多的选择权和自主权给了学习者。以更实用、更个性化的满足学生的目标和时间需求。正式学习和非正式学习融合，学习者既可以向教师请教也可以通过互联网获得知识，如线上专家、网络搜索、同伴测评等，也可以通过多种学习方式进行学习。

（二）从单一教育评价到智慧评价和创新评价 在传统教育中，教育评价体系是在应试教育的指挥棒下，对学生的评价多以“考试分数”单一的一元化评价方式来进行，不能真实地反映学生的能力素质，也不能从多角度来反映学生的个性品质，这种单一的评价方式扼杀了师生的创造性，忽略了学生的全面发展，严重束缚了学生的全面发展。在互联网大数据的支持下，教育评价的变革围绕教育目标的变革进行就有了技术支撑。通过对学生学习的大数据挖掘、聚合和分析，可以客观地进行教学评价，更加注重智慧评价和创新评价，发挥评价对成长的未来导向，要为学生的科学成长提出合理化建议。

（三）万物互联与教联网时代的到来

在大数据背景下，物体与物体之间，人与物体之间正在不断相连。检查家里的门窗是否关好，只需在手机上查看应用软件，确认后就能远程遥控开关。基于大数据的背景，未来的教育，教育管理部门、学校、社区、单位、教师、学生等都可以通过大数据相连，学校与学校、学校与教师、学校与学生、教师与学生、学校与社区之间实现相互连接，迎来教联网时代的到来。

三、大数据时代教師角色转变与成长

（一）教师角色的重新定位

大数据时代教师的权力正在被去中心化。教师职业不会消失且作用更加重要。教师的角色重新定位：由知识的二传手到质疑创新精神的引路人。面对海量的信息，如何去甄别哪些信息有价值？教师必须引导学生在学习知识的过程中去质疑知识、选择知识、自觉培养学生在学习知识的过程中进行有根据地判断。教会学生如何思考并掌握获取信息和多维度探索的方法，比直接说出标准答案更有意义。在教学过程中，教师的任务不再是满堂灌地传授知识，而是设计学习过程，指导学生解决学习过程中的问题。

（二）大数据背景下教师的专业成长

加强对“育”层面的探索——回归教育本质。教育包含“教”和“育”两个层面，对于互联网大数据时代的教育来说，在“教”的层面有很大的变革，但是在“育”的层面，还需要进一步的探索。教育，最根本的是给教育者提供所需要的技能、智慧、心灵启迪等。回归教育本质是互联网大数据时代的新课题。

综上所述，我们要正视以移动互联网、大数据和云计算等新技术带给教育的影响，从教育目标的变革到教的变革、学的变革、课程的变革、评价的变革，与时俱进，坚守教育之道，从教育的本质出发，从教育的目标出发，探寻教育本真，守正创新。

我们看见的不仅仅是眼下最新的技术，更是对现在和未来有更充分的感知和把握，新时代，教育的新期待。

第二篇：大数据时代的教育变化

大数据时代的教育变化

来源： 中国教育报 2014-06-16 我们正开始步入大数据时代。

这是一个我们从来没有经历过的时代，也是千年未有过的大变革的时代。大数据时代将深刻地影响着人们的思想观念和生活方式，毫无疑问，也将深刻地影响着我们的教育。和过去的网络时代相比，教育受到的影响甚至震荡更加巨大和彻底。网络时代教育在局部观念和一些技术上面受到了迅捷广阔的影响，并按照人们的意识按照人们的设定在大步阔步前行，由于网络时代的传统数据是人为的有选择性的阶段性录入处理，大数据是非人工的机器全过程的观察录入整理使用，因而真正的大数据时代，则常常不再以人们的意识为转移，更多的是来自于大数据本身对于事务以及活动乃至于人类发展的判断了。

因为大数据时代数据的多样化、海量化、快捷性、灵活性以及复杂性，自然会对我们的教育带来以下巨大的影响。

教育资源的优质化更普及 因为大数据的广泛使用，一个地方一个地区一个国家乃至全世界，最优质的教育资源将被广泛分享，每一个角落每一位学生都可以分享到最顶级的教师教学指导。其教育内容的演示乃至还原，都可以因为大数据时代的到来而更加深刻透彻明白晓畅，教学过程中信息的不必要的扭曲变异衰减大为减少，教育的情景化趣味性大大增强，学习自然就变得更加轻松顺畅。教育内容的选择性更大 过去我们的教育收客观条件局限，不可能给受教育者提供多样性的选择，而随着大数据时代的到来，不少地区和国家都在探索实践，我们国家一些高校和一些中小学也在进行尝试，就按照传统教育观念设置的课程而言，都有了无限多门课程供自己选择的可能。足不出户就可以自行点击和选择全球名校的课程进行研修，也可以通过网络等选择国家贴近生活贴近需要的实用类的内容，以及探索研究虚幻的浩渺的极其宏观和非常微观世界的内容等非传统意义上的课程内容来学习。

教育过程的个性化更强 人和人之间的学习差异可以不再困扰教育工作者，学生可以根据自己的兴趣爱好和学习能力去寻找更加适合自己的教育，同时大数据时代的教育也能够较早较好地为学生提供更加适合该学生的学习课程设计，没有必要再像工业化时代一样去面面俱到地完成各门课程的学习任务，学生的走班制将进一步演变为走课制，班，包括不同层次的学科建制的班的空间概念，有可能被大数据时代的内容上的课的概念替代，也就是学生学习的私密性也将会大大提高，学习了多少学习到了什么程度完全是个人的隐私，同学之间甚至师生之间都不清楚各自学习的内容以及程度。

教育效果的反馈性更准 传统的纸笔练习作业考试将像书信一样逐渐淡出人们的视野（成为少数人少数行业的专营事情），学习认知实践思考探索将逐渐融为一体，巩固性检测性练习，必将被不断行进之中的自我选定的人机对话的方式所替代，也就是说，自己的各种知识各种能力发展到了哪一程度能够解决哪一门类的问题甚至能够在实践中解决哪些问题，都能够随时得到反馈，无需等待一个特定的时间段学段才去参加某一程度的考试来证明自己。大数据时代的教育反馈，不是简单的横断面的孤零零的一些试题的检测，而是可以将整个学习过程的数据进行整合作出判断，包括现代教育测量所测量不出来的习惯方式顺序细节心理变化等，都可以纳入观察考量的范围。

教育单位的分层更加细化 学校教育随着社会的工业化而诞生，也将随着大数据时代的到来而产生巨大的变化，学校不再是简单的按照年龄以及学段来划分的教育单位，而会逐渐演变为教育辅助平台，教育内容的专门化机构，更高层次上的青少年宫一类性质的机构将逐渐取代传统意义上的中小学学校。学历教育会随着大数据时代的发展随着时间的推移逐渐淡化，反之，社会对人的实际学习更新的能力、研究探究能力，某一专门领域的专项能力，要求则更加容易精细和精准，当今流行的人们背负的符号马甲，则将逐渐失去职业寻找中的敲门砖的作用。我国之大类似于世界之大，沿海特区经济发达地区可能相对较早进入大数据时代的边沿，一些学校一些地方已经开始了慕课开始了玩翻转课堂开始了多终端进课堂等，而西部欠发达地区的山村小学连水源都还困难，因此有人说我们正处在“四世同堂”的时代，即同处于农业时代、工业时代、信息时代、网络时代，农业时代的烙印还难以根除，工业时代的观念还没有很好建立，信息时代的意识还没有来得及消化，网络时代大数据时代又紧锣密鼓地步步逼近，这对我们的教育无疑提出了更加艰难的挑战，如何多层次多元化多维度地区应对大数据时代对教育带来的变化，既要有共同基础又要有个性发展，既要鼓励探索前行又要扶持困难后进，使得中华民族的教育发展既能够脚踏实地又能够赶超世界发达国家的教育水准，为中华民族的伟大复兴培育出一批批优秀的杰出的健壮的快乐的人才出来。

（作者唐建新，语文教学研究专家，广东省课程改革中学语文学科专家组成员，深圳大学师范学院教育硕士导师，深圳市南山区教育局教研室副主任）

第三篇：大数据时代下的生活方式

论文简介

本论文第一部分介绍了大数据的定义及特征以及如何使用大数据；第二部分分别介绍了大数据在商业预测、体育领域、购物等方面的应用；第三部分介绍了大数据带来的风险和隐私问题；最后一段总结全文内容。

大数据时代下的生活方式

从2012年开始，大数据一次开始明显的受到广泛关注。通常“大数据”一词，给人的感觉就是信息时代下产生的海量的数据，这是我们最直观的感受。如果要给大数据一个比较专业的定义的话，可以这样描述：大数据，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。国际数据公司也给出了大数据的四大特征：海量的数据规模（vast）、快速的数据流转和动态的数据体系（velocity）、多样的数据类型（variety）和巨大的数据价值（value）。从大数据的特征中我们可以看出，大数据强调数据的海量还流转。在我们现在身处的互联网时代，我们每打开一个网页，搜索一个关键字，网购一件商品，都会产生大量的数据，海量的数据似乎就是这个时代的产物。同时，即使在线下，我们随身穿戴的智能设备，比如手机、手环等，也在实时的上传数据到云端，网络互连也让数据更加方便快捷的流动。大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……

大数据中虽然蕴含着海量的信息，但其价值并不体现于此。数据之海量，包含着许多无用的信息，如何处理大数据，获得有用信息才能体现大数据的价值。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”。目前，国内外的一些大公司都已经具备了一定的对大数据的“加工能力”，他们正在利用大数据的价值提升自身的服务以及改善我们的生活。

大数据在商业制作的案例

2013年出品的美国政治题材电视剧《纸牌屋》受到广泛好评，就连美国总统奥巴马也是《纸牌屋》的粉丝。然而一部《纸牌屋》，就让全世界的文化产业界都意识到了大数据的力量。《纸牌屋》的出品方兼播放平台Netflix在一季度新增超300万流媒体用户，第一季财报公布后股价狂飙26%，达到每股217美元，较去年8月的低谷价格累计涨幅超三倍。这一切，都源于《纸牌屋》的诞生是从3000万付费用户的数据中总结收视习惯，并根据对用户喜好的精准分析进行创作。

《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。最终，拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，都由数千万观众的客观喜好统计决定。从受众洞察、受众定位、受众接触到受众转化，每一步都由精准细致高效经济的数据引导，从而实现大众创造的C2B，即由用户需求决定生产。

如今，互联网以及社交媒体的发展让人们在网络上留下的数据越来越多，海量数据再通过多维度的信息重组使得企业都在谋求各平台间的内容、用户、广告投放的全面打通，以期通过用户关系链的融合，网络媒体的社会化重构，在大数据时代下为广告用户带来更好的精准社会化营销效果。

大数据在体育领域的应用

2014年巴西世界杯，德国再次捧得世界杯的奖杯。而在悄然影响绿茵场强弱较量的“大数据”，对德国队来说可谓功不可没。在世界杯比赛开始前，德国足协就与SAP公司合作，“私家定制”了一款名为“Match In-sights”的足球解决方案，用以迅速收集、处理分析球员和球队的技术数据，基于“数字和事实”优化球队配置，提升球队作战能力，并通过分析对手技术数据，找到在世界杯比赛中的“制敌”方式。

这款数据分析系统首先通过摄像头、传感器等工具捕捉到球员跑动速度、位置、控球时间、防御范围、动作细节等大量数据，并传入数据库，随后，基于SAP HANA平台运行的分析工具可迅速对这些数据进行后台分析处理。据SAP介绍，在短短10分钟内，10名球员用3个球进行训练，可产生超过700万个可供分析的数据点，而SAP数据分析平台完全可对这些数据实现实时处理。

通过这些数据进行加工处理提取有用信息，德国队教练可以迅速评估比赛状况、每个球员的特点和表现，球员的防守范围，对方球队的空挡区等信息。通过这些信息，教练可以更有效地对球员上场时间、位置、技战术等情况优化配置，以提升球队表现。

与此同时，在了解自己的基础上，德国队还利用这一工具对对手的技术数据进行了分析，这些分析涉及对手球队的几乎所有方面。德国队教练组并根据分析结果针对不同的对手确定相应战术，从而提高了球队获胜的概率。

大数据在购物方面的应用

经常在浏览购物网站的用户可能会注意到一个有趣的现象：两个人打开同一个网址，显示的内容却不一样。这是由于用户之前在访问购物网站时留下了一些数据，购物网站通过收集大量的用户留下的数据，进行加工分析，针对用户的喜好向用户推荐有用的商品。不同的用户喜好不同，商家会根据用户不同的喜好推荐不同的商品，所以当不同的人打开同一个网址时显示的内容却不相同。

这种案例不只是发生在互联网上，在线下的商店中也有类似的应用。最经典的案例就是“尿布和啤酒”的故事：在美国沃尔玛超市中有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。对于这种现象有这样的解释：美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后要为孩子买尿布，而丈夫在买完尿布之后会顺手买回自己爱喝的啤酒来犒劳自己，因此这就增加了啤酒和尿布在一起购买的机率。

发现这种现象的超市是通过对一年多原始交易数字进行详细的分析，才发现了这对神奇的组合。

大数据在其他方面的应用

大数据的应用不仅给商家带来了更多的收益，其对改善大家的生活方面也是功不可没。以前在浏览购物网站时面对琳琅满目的商品会不知所措，而在网上的商品更是海量，选择依据自己喜欢的需要花费很长的时间。现在根据分析大数据生成的商品推荐功能，大大节省了用户搜索心仪商品的时间，提升了用户体验。近些年，美国谷歌公司通过使用搜索的数据来预测实时流感动态对流感传播的预测。研究显示，结合传统监测方法和大数据，可以预测美国未来1周的流感感染情况。这一发现可能影响国家层面和地方层面预防和流感暴发控制。这种利用大数据对传播性疾病的预测可是让我们防患于未然，提高了我们的生活质量。大数据已经渗透到了生活中的各个方面，2014年04月04日，百度上线了一款新的大数据产品“百度预测”。这款可以通过分析大数据，对经济指数、疾病、高考、城市、旅游景点、体育赛事、电影票房等方面进行预测。通过对高考情况的预测，可以让考生选择更加适合自己的高校和专业；通过预测旅游景点，可以帮助我们做出更佳的出行方案。这些应用十分贴近生活，实实在在的让我们每个人都能够享受到大数据带来的价值。

大数据预测带来的问题

一、风险问题

由于大数据中包含了海量的数据，这些数据是否真的有用？如何有效的区分有用数据和干扰数据？这些问题不禁会让我们担心，从这些杂乱的数据中分析出来的结果是否真的可靠。

2008年，谷歌第一次开始预测流感就取得了很好的效果，比美国疾病预防控制中心提前两礼拜预测到了流感的爆发。但是，几年之后，谷歌的预测比实际情况(由防控中心根据全美就诊数据推算得出)高出了50%。据分析，这是由于媒体过于渲染了谷歌的成功，出于好奇目的而搜索相关关键词的人越来越多，从而导致了数据的扭曲。如果根据这样的数据分析出的结果必然大大的偏离实际，做出错误判断。

二、隐私问题

在大数据时代背景下，个人数据能够更容易获取和更广泛传播，而侵犯隐私权的行为却难以察觉，侵犯后果愈加严重。大数据时代的主要特点之一在于数据的膨胀、开放以及高速传播。借助强大的搜索引擎，许多希望被各种利益团体得到的信息，当然包括个人信息，都可以在虚拟的网络世界轻易获取。可是，与获得和传播个人隐私的“易”相比，若想在海量的信息中主动觉察到个人数据隐私权受到侵犯的蛛丝马迹，可谓“难”。

在网络空间，尤其在大数据时代，隐私的丧失很容易发生。在移动互联、网络社交、定位系统与大数据分析愈演愈烈的今天，手机、导航仪、电脑、电视机，每个电机设备都有可能成为数据的记录端口，隐私保护则成为了最大的难题。利用大数据获取有价值的信息固然十分重要，但如何防止这些数据被过度泛滥、被公开和不法分子利用，则是大数据分析者们必须思考的问题。

综述

大数据时代无论是国家、企业还是个人都面临这机遇和挑战，能够正确合理地使用大数据能够给国家和社会带来福利，给企业创造大量的财富，也能够使每个人的生活得到改善。不过，要想做到够准确利用大数据，并能够控制风险，保护隐私，还有很长一段路要走。但无论怎样都不能否认，大数据标志着一个时代，无论时谁都无法抵制这个时代的来到。

第四篇：大数据时代下的银行业

大数据时代下的银行业

一、前言

2012 年3 月，奥巴马政府宣布投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划”，并且定义为“未来的新石油”，希望增强政府收集、分析和萃取海量数据的能力。这个由世界最强国家政府推动的项目，标志着“大数据”时代的到来。

近年来,移动互联网、物联网等迅速发展,使得新数据源不断出现,全球的数据总量正呈指数增长,过去3年间产生的数据量已超过以往总和。大数据时代的到来已经成为全球共识,数据正成为与物质资产和人力资本相提并论的重要生产.随着信息技术及互联网的快速发展，社会正在走向全面数字化。处于大数据时代的银行业，正面临着一场经营方式的大变革。一方面，互联网和大数据打破了原有银行在渠道和信息上的壁垒，给银行带来更多的竞争对手；另一方面，大数据将推动银行更加科学地经营管理，从而促进银行更健康地发展。

二、大数据时代银行业分析

目前，银行业正处在以客户为中心、以市场为导向的激烈竞争时代，如何应用先进的计算机网络技术跟踪、预测银行客户的发展动向，最大限度地挖掘客户信息的潜在价值，并利用这些信息来改进银行服务，提高竞争能力对银行来说至关重要。

（一）独特优势分析

对银行独特优势或其存在理由的理解有很多角度，基本的一种是将银行看作一个信息处理的机构，它能够获得和处理金融市场所无法获得的信息，并通过贷款决策向市场发送有关借款人信用的信号。

所谓市场无法获得的信息，首先来自于借款人为获得贷款而自愿向银行做出的披露，其次来自于银行家对于借款人进行的近距离的调查和判断。这些信息又可以分为两类，一是能够被编排的、数码化的或结构化的；二是只能意会的。银行贷款决策的做出，固然有赖于对于数码化信息进行分析的技术，但也离不开银行家的职业直觉和判断。

（二）机会分析

1、助推经营转型。以小微贷款发展为例，导致小微企业贷款难的原因很多，包括缺乏足够的抵押担保、缺乏信用评价机制、银行管理成本高等等。而大数据给这个难题带来了新的解决思路，通过大数据可以建立更完善的信用评价机制、风险定价机制、贷款全流程管理机制，并降低人工成本。

2、提升精准营销能力。通过大数据技术，信用卡客户营销可能基于以下的流程：首先对客户的性别、年龄、职业、金融资产、刷卡频度、消费地点、购物种类、营销活动参与情况等数据进行分析，得到客户的贡献度、活跃度和行为偏好等客户特征；然后根据客户特征进行分类差异化营销设计、举办营销活动；最后根据营销结果再进行数据分析，为下次改善提供参考。

3、提高客户满意度。通过分析客服中心的咨询、投诉内容，可以及时发现产品或服务存在不起眼的小缺陷，而改变这些小缺陷，可能会极大地提升客户满意度。通过对大量交易、行为数据、社交网络数据的分析，可以帮助银行找准客户需求，真正做到以客户为中心设计开发产品。

4、创新品牌营销策略。大数据时代，信息传播的方式、渠道和速度都是前所未有的。社交网络将会成为品牌营销的主阵地，客户在社交媒体上快速传播自身体验和感受的影响力将远远超过空洞的形象广告。传统上依赖信息不对称的品牌营销都将无所适从，与其投巨额资金到媒体做广告，不如扎扎实实地搞好自身的产品和服务，通过客户来帮助银行宣传。

三、对我行采取的策略建议

大数据时代是分析时代。大数据分析的实质就是将客户放到更大的社会背景下加以曝光，准确定位环境中客户所处的位置符合怎样一种商业模式；到现在为止没有任何技术能超越人（对我行来说就是客户经理）更能对活生生的客户加以把握分析，客户经理是最好的社会感知装置，同时又肩负将银行预定的熟悉的关系模式导入到现实社会网络，扩大关系。

打好数据基础。“在今天的社会中，最重要的资源，不再是劳力、资产或是土地，而是数据和知识。”我行首先要把行内业务系统的数据用好，这些数据是高价值密度的数据。除了要完整地保存这些数据外，还需要注意数据治理，保证内部数据的可用性。在此基础上，还需要进一步打破传统数据源边界，通过各种渠道和方式获取行外数据。银行可以通过合作、购买、收集等方式获取相关的数据，包括政府公布的各类统计数据、央行征信数据、企业客户的ERP数据、第三方评级机构的数据，以及电商、社交网络的数据等等，用以丰富和完善数据资源。

做好技术支撑和人才培养。当前采用传统的数据库已难以支撑大数据的需求，需要采用开放式的并行计算架构来建设大数据平台。而技术支撑的关键在于人才，既需要熟悉大数据技术的科技人才，也需要具有数据思考能力的业务人才，更需要具有综合素质的数据科学家。

强化数据治行理念。“除了上帝，任何人都要凭数据来说话。”要强化依靠数据说话的理念。首先要改善现有的管理决策文化，真正把数据分析作为决策重要依据；其次要优化数据分析流程，更好地把业务与技术融合在一起。

创新业务发展。大数据应用的深入，将为银行经营模式、业务流程的转变提供依据。我行需要建立新型的创新机制，为基于大数据分析的业务创新提供充分的条件和保障。无论是产品服务创新、风险管理创新、客户营销创新还是运营模式创新，大数据分析都将成为必不可少的途径。

四、结束语

在这个不断创造神奇的大数据时代，银行无法置身度外。若干年后，我们再回看银行的转变，也许会发现改变银行的不是某个人，某个企业，而是大数据。因此，我行有理由自信地拥抱大数据时代，具备作为信息处理机构的传统优势，在大数据时代有无限机遇。

附：基于数据挖掘的银行客户管理信息系统的构建（百度完全摘抄，供参考）

(一)顾客互动模块｡它为整个客户管理信息系统提供具体的客户信息,这些信息包括客户的基本信息､财务会计信息､行为特征信息､信用信息等,把这些数据信息进行预处理存入数据库后,可以为银行的客户工作提供有利的支持,银行可以在此系统的支持下选定最为便利的渠道同客户进行沟通,同时也可以在客户营销管理的进程中直接为这些渠道提供信息｡

(二)公共信息模块｡公共信息模块是存储金融信息和金融行情的模块,它可以为银行提供服务和支持,能使银行便捷地查阅各种金融信息与行情｡同时,这个拥有大量信息的模块系统还可以充分利用资源为客户提供专家服务建议､标准化的流程支持和随时更新的公用信息,使银行和客户都能获得及时宝贵的信息反馈

(三)银行产品信息模块｡银行产品信息包括银行为客户所开发的各种金融传统产品和衍生产品｡随着金融市场的开放与发展,金融衍生产品层出不穷,银行这些产品的出现为拓展客户服务提供了很大的平台,有关信息包括这些产品的特征､价格､适用等｡产品信息模块可以为客户提供有关产品信息的服务和支持并为信息库不断提供新的产品信息｡

(四)数据存储模块｡信息库可以在数据上进行清理和集成,消除信息噪声和不一致数据,使多种数据组合在一起,然后将结果数据存放在分门别类的数据仓库中,再根据使用客户管理信息系统的银行请求,数据仓库可以负责高效地提取相关数据｡同样,存储模块信息也可以进行不断的更新｡

(五)数据分析模块｡数据分析模块一方面通过定制的评价和分析模型对提取的数据进行分析和评价,然后按照银行的业务侧重点把目标客户从中筛选出来;同时,以各种信息为基础,分析出客户的行为特征,这样就可以为银行进行个性化的差别服务提供分析依据｡另一方面,为银行指定客户拓展策略和创新产品提供依据｡

(六)工作管理模块｡工作管理模块的主要任务是对分析模块分析出来的银行重点客户进行管理｡银行客户经理通过该工作平台,针对不同的客户,将合适的产品通过合适的渠道在适当的时期以合理的价格销售给不同的目标客户,这就克服了传统客户管理上费时费力在庞大的客户资料中难甄别出重要客户的弊端,同时,基于数据挖掘的工作管理模块更能高效科学地根据不同的客户群制定出针对性很强的销售策略｡

第五篇：大数据时代下民主党派的参政议政

大数据时代下民主党派的参政议政

作者：张凌

参政议政是民主党派的主要职能之一。中共中央总书记习近平在中央统战工作会议上提出“要支持民主党派加强思想、组织、制度特别是领导班子建设，提高政治把握能力、参政议政能力、组织领导能力、合作共事能力、解决自身问题能力”。这既是在新形势下对参政议政工作的思考，也是对民主党派如何履职的新要求。

现在是移动互联网+、物联网、信息服务、大数据的时代。当下的任何决策如果缺少大数据环境下的数据挖掘和分析将降低决策的科学性和成功率，因此民主党派如何在大数据时代下进行参政议政将是一项重要的研究课题。

一、大数据时代下的新思维

电商投放广告、物流调度运力、证监会抓“老鼠仓”、民航节约成本、农民破解养猪周期、制片人拍电影……看似毫不相关的事儿，背后都有大数据的身影。

大数据真正的本质不在于“大”，而是在于背后跟互联网相通的一整套新的思维。大数据跟传统的数据最大的差别在哪呢？第一，在线。不在线的数据不是大数据，因为使用者根本没时间把它导出来使用，只有在线的数据才能马上被计算、被使用。第二，实时。大数据必须实时反应，例如在淘宝输入一个商品，后台必须在10亿件商品当中瞬间进行呈现。第三，全貌。大数据还有一个最大的特征，它不再是样本思维，它是一个全体思维。以前一提到数据，人们第一个反应是样本、抽样，但是大数据不再抽样，不再调用部分，我们要的是所有可能的数据，它是一个全貌。因此“全数据”是大数据的重要特征。

二、民主党派参政议政现状概述

各民主党派坚持围绕中心、服务大局，通过多种形式，积极为经济社会等各项建设事业建言献策，取得了良好成效，也赢得了社会各界的好评和赞誉。但是冷静客观地分析民主党派参政议政工作实际和面临的新形势、新任务，还存在以下几个问题和困难。

（一）获取有效信息途径不畅。“信息孤岛”的普遍存在是造成信息不对称的主要原因。民主党派成员缺乏固定、可靠、有效的信息获取渠道，单凭对口联系单位的情况通报和寄送的一些文件材料，很难得到准确真实的第一手资料，有些问题和数据得不到核实。民主党派对中共党委、政府的有关工作知情不足、了解不深，不能及时、准确地了解相关工作情况，无法从根本上解决知情献策的要求。

（二）获取有效信息方法落后，缺乏全局性。民主党派主要的参政议政信息采集方式还是通过较为传统的信息联络员、党派成员搜集和传递信息，这样的信息传播方式成本较高，效率较低。与此相对的是，网络时代信息传播的成本极低，但是民主党派还尚未很好地利用网络媒体搜集民意。而且民主党派参政议政的方式多以随机发散式为主，虽机动灵活且容易出短期效应，但系统性不够。

（三）参政议政缺乏前瞻性。当下一些提案都是事件发生后再提出“解决提案”，往往“头痛医头脚痛医脚”，缓解的是眼前困难却忽略了长远的发展，缺乏前瞻性。为此，民主党派的提案不仅要能够对当下的问题提出参考性意见，而且还能对未来可能出现的问题进行积极关注与思考，并作出科学预测、判断提出优化的对策，为执政党和各级政府的科学决策提供参考。

（四）参政议政深度有待加强。在实践中，民主党派成员的参政议政往往只能依靠本身具有的政治敏感性或是自身工作领域可掌握到的相关信息，参政议政多见广度而少见深度。其次，个别党派成员只将政协委员当成是一种荣誉，而忽视了责任，认为民主党派参政议政只是一种形式走过场而已，参政议政意识薄弱，挂名不出力，在任期内甚至提交不了几个像样的提案。另一方面，民主党派虽然人才荟萃、智力密集、联系广泛，但是存在着个人参政议政能力强、集体参政议政能力弱的现象，未能形成强有力的集体参政议政机制，充分发挥集体参政议政的作用。

（五）参政议政实效不明显。尽管在参政议政中各民主党派提出了许多富有价值的意见建议，产生了良好的社会效应，但是从整体上看，由于很难及时全面地掌握第一手信息，造成民主党派对政府部门决策的过程、实施的情况和结果掌握不多，知之甚少。建立在不全面了解相关信息基础上的参政议政，提出的意见建议往往缺乏可操作性，难以被政府部门采纳，更难让政府部门作决策参考。有些提案缺少实效性。民主党派提出的高质量提案，应该既要注重提案的务实性，讲究提案的现实意义和未来价值，也要根据提案涉及的问题，提出切实可行并且政府部门能够解决、落实的方案。

三、迎接大数据时代下参政议政新常态，提高参政议政新水平

随着中国共产党领导的多党合作和政治协商制度的发展和完善，执政党和政府对参政党的期望和要求也逐步提高。各民主党派应坚持把发展作为参政议政的第一要务，围绕政治、经济、文化和社会生活中的重要问题及人民群众普遍关心的问题，选择一些具有综合性、全局性、前瞻性的课题，深入开展调查研究，反映社情民意，以进一步增强意见和建议的科学预见性与可操作性。

在新时期，民主党派要主动拥抱移动互联网+、物联网、信息服务、大数据，探索参政议政新常态，提高参政议政新水平。

（一）利用大数据突破“信息孤岛”，提高参政议政水平。大量公共数据由基层各部门分散掌握，由于缺乏统一的数据交换平台，往往形成一个个“信息孤岛”。“信息孤岛”引起信息不对称，导致民主党派参政议政提案滞后，甚至是已经解决的问题再次被提及。调研撰写优质提案必须打破部门利益垄断，对交通、教育、民政、医疗卫生、户籍等各部门数据进行综合分析、挖掘和利用。

大数据为收集社情民意汇聚民智提供了新的技术平台。国务院办公厅印发信息公开意见《2015年政府信息公开工作要点》（国办发[2015]22号）对政府信息公开提出更高要求。2013年住建部公布103个国家智慧城市试点。大数据将打破部门“信息孤岛”，助力政府简政放权引“社会之渠”浇灌公共服务之地，这也为民主党派参政议政、提高议案水平提供了重要机遇。

民主党派要充分利用“大数据”工具，加大调查研究的力度，使提案努力做到“深”、“准”。所谓“深”，就是在前期大数据分析的基础上，调查研究更加深入，深入到基层，深入到现场，深入到群众当中去，以便掌握大量的第一手材料或数据，这些数据又为下一步工作提供基础和依据。所谓“准”，就是调查的情况要准确，大数据挖掘和分析能够帮我们去伪存真，使得在调查中既了解好的一方面也真正掌握存在的问题，既与领导同志交谈也要倾听群众的意见与呼声，使调查获得的情况和信息准确可靠。

（二）利用大数据提高参政议政前瞻性、全面性和实效性。大数据的核心是预测，并不是要教机器像人一样思考，而是要把数学计算运用到海量数据上，来预测事情发生的可能性。民主党派参政议政要善于把握“大数据”预测功能，根据海量的数据挖掘和分析，改变过去提案都是“事后�T葛亮”的作用，使得提案具有前瞻性、全面性和实效性。

过去，参政议政都是根据已经发生的现象提出解决“议案”，现在通过对城市地理信息、经济、文化、社会、人口等海量信息的挖掘和分析，做到议案的“活”、“实”。此外，大数据挖掘和分析能够对社会现象去粗取精、去伪存真、科学分析、实效建议。大数据分析能够发现政府没有及时发现的现象，使存在的问题浮出水面。例如：围绕环境、交通、医疗、教育等，收集海量数据进行分析从而构建城市日常运营以及应急联动指挥响应管理平台；通过实时监测水中各项参数，结合卫星遥感等多源异构数据，分析环境生态变化趋势；利用电力数据分析房屋空置率；建立网络舆情监测体系，绘制社会不同时段情绪波动的实时色彩图，监控社会情绪，构建主动式虚拟社会管理体系和管理模式。

（三）利用大数据提高参政议政科学性，改进社会管理，搭建公共服务平台。参政议政调研的重点是基层，难点也是基层。大数据背景下的决策实现了社会管理重心下沉，网络信息披露的速度远高于线下的调查速度，基于大量科学可靠的数据，开展社会调查发现和验证规律变得可行，社会的决策行为越来越取决于数据和分析，不再仅依靠经验和直觉，从而实现“经验管理”到“科学治理”的转变。

因此席卷全球的“大数据”热潮和“民主协商”、“参政议政”有了一次巧妙的碰撞和融合。微博、微信是草根阶层的聚集平台，汇聚了广泛的民意，是收集信息的新天地，网络社交平台能够使民众和政府进行全天候的密切联系。科学分析处理电子政务的数据，能够提高参政议政的科学性和精确性。

大数据不仅是一种信息技术，更是一种方法论，它代表一个新时代的到来。虽然目前存在一些现实问题和技术障碍，但是政府已对大数据等科技战略进行重点布局，构建了大数据研究平台，整合创新资源，实施“专项计划”。

大数据时代下民主党派的参政议政工作充满了机遇与挑战。各民主党派要高举中国特色社会主义旗帜，在中共中央领导下力求把握历史脉络、时代脉搏、宏观走向和战略布局。利用新信息技术和大数据工具为参政议政提供科学、真实的依据，使提案言之有理、言之有据，全面准确且具有前瞻性，开创新形势下参政议政工作的新常态，提高新水平。