大數(shù)據(jù)經(jīng)濟分析

時間:2024-01-08 11:28:34

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大數(shù)據(jù)經(jīng)濟分析

第1篇

為什么“粉絲經(jīng)濟”概念在電商平臺開花結(jié)果、取得成功?阿里副總裁靖捷接受記者采訪時給出了明確的答案:阿里利用旗下的零售平臺、媒體矩陣、供應鏈平臺及云計算、大數(shù)據(jù)等資源,為品牌了解消費者行為與市場趨勢提供支持。更通俗地說,阿里幫助品牌讓粉絲們從“看看就罷了”到“看看就愛上、就買到、就用上”,將明星、IP等對粉絲的吸引力轉(zhuǎn)化成購買力。

粉絲本身是個熱鬧的話題,但如果不能運營和管理,對品牌而言是無意義的。粉絲,無非是想買的和已經(jīng)買了的人;粉絲經(jīng)濟的本質(zhì),是品牌和消費者之間的關系。對于品牌來說,運用粉絲經(jīng)濟進行營銷,是把潛在消費者轉(zhuǎn)換成真實消費者的過程。

全矩陣打通精準消費者畫像

在阿里矩陣中,品牌有各種可能去和消費者建立聯(lián)系。“今年3月,我們在做一件事情,就是做一個“UNIFIED ID”,這個統(tǒng)一賬號是將所有的賬號打通了。”靖捷告訴記者。一見鐘情只是最美好的想象,但不是常態(tài)。“感興趣”之后,如何讓這些興趣進行關聯(lián)?包括淘寶、天貓、優(yōu)酷土豆、微博、UC、高德、蝦米等在內(nèi)的阿里矩陣,就是將所有品牌與粉絲進行鏈接,將真正的目標人群關聯(lián)在粉絲趴。

過去,品牌僅知道有這樣一個潛在人群對自己的明星、IP或產(chǎn)品感興趣,但并不真正知道誰在購買自己的產(chǎn)品。數(shù)字化互動營銷獲得的通常僅是用戶的手機號碼——一個消費者可以有2個甚至更多個手機號,卻只有一個支付寶(淘寶、天貓)賬戶。全線打通的賬號體系,通過大數(shù)據(jù)幫助品牌觸達阿里矩陣6.3億消費者,與消費者展開深度互動。強賬號體系帶來的,是最為真實的用戶畫像,對于粉絲的購買行為、瀏覽行為、出行行為、社交行為等能有精準的畫像,這就可以幫助品牌根據(jù)消費者的真實行為來不斷加深共鳴。找到用戶畫像之后,阿里將通過一系列的工具來幫助品牌實現(xiàn)內(nèi)容的產(chǎn)生和,與消費者建立鏈接。

邊看邊買直播打破時空區(qū)隔

直播就是系列工具之一,原本消費者通過電視或雜志看到的明星內(nèi)容與自身是無關聯(lián)的,是時間和空間割裂的,但通過天貓直播這種方式,消費者和品牌以及品牌的明星在同一個時間和空間,能夠產(chǎn)生共鳴與互動。

同時,通過邊看邊買等形式,天貓直播也讓品牌原有資產(chǎn),或明星、IP投入帶來更好的轉(zhuǎn)化率和投入產(chǎn)出比。美寶蓮攜代言人Angelababy首次直播會與粉絲互動,創(chuàng)造2小時賣出1萬支唇膏新品的紀錄。此后,美妝品牌從中學習成功經(jīng)驗,在戛納電影節(jié)營銷中也取得了斐然的成績。

未來,打破時空區(qū)隔的將不只是直播,品牌越來越重視將原本僅在線下店鋪渠道才能獲取的產(chǎn)品和體驗,逐步像線上轉(zhuǎn)移,“搬入”品牌官方旗艦店,包括專業(yè)高效的客服、個性化的“天貓定制”,以及一票難求、一物難求的稀缺商品,一些品牌已經(jīng)取得了成功的初探。

整合碎片化流量與關注度

1.0時代的數(shù)字化營銷,傳播和銷售是完全割裂開來的“兩個世界”,從“興趣”到“購買”的臨門一腳很難實現(xiàn),鏈路無法閉合。而如今,天貓密令、二維碼等各種工具,讓所有品牌對外的傳播都可獲得有效整合,可以將與粉絲所產(chǎn)生的碎片化關聯(lián)落實在天貓的粉絲趴,或者品牌官方旗艦店中,進行更為全面的整合營銷傳播。士力架以微博為主陣地,基于阿里大數(shù)據(jù)分析進行粉絲定向營銷,多數(shù)粉絲打開天貓或淘寶App主動搜索并進入旗艦店直接購買產(chǎn)品,取得了高于明星店鋪平均水平約20倍的投資回報率。

這將把所有品牌與粉絲的銷售渠道打通,“原本你在網(wǎng)上看到一個產(chǎn)品,你可能會去搜索、比較,但不一定會去購買;但現(xiàn)在,阿里通過全渠道的整合,可以迅速為粉絲推薦最符合其需求的信息。”靖捷說,“比如在天貓上迅速指引消費者去最近的門店去查看、去體驗,并在線上更快的實現(xiàn)購買。”

第2篇

設瓶頸進行分析。

一、四大基礎數(shù)據(jù)庫――電子政務建設的必然之舉

(一)四大基礎數(shù)據(jù)庫簡介。2002年國務院信息化領導小組第二次會議了17號文件《國家信息化領導小組關于我國電子政務建設指導意見》。該文件將人口、法人單位、自然資源和空間地理、宏觀經(jīng)濟基礎數(shù)據(jù)這四個國家基礎信息數(shù)據(jù)庫列入國家電子政務建設的重點任務。(圖1、表1)

(二)四大基礎數(shù)據(jù)庫對電子政務建設的重要意義。基于電子政府建設的政府職能轉(zhuǎn)變要求政府由管理型過渡為服務型,這就要求政府不但能夠提供公眾需要的服務,同時需要主動提供服務,并提供優(yōu)質(zhì)服務。這些目標不僅要求政府搭建與公眾共享數(shù)據(jù)和信息的平臺,從政府工作流程來看,這更是對政府內(nèi)部數(shù)據(jù)和信息共享提出的要求。總而言之,只有政府內(nèi)部數(shù)據(jù)和信息共享、業(yè)務流程整合,才能向公眾提供真正意義上的“一站式”服務。

四大基礎數(shù)據(jù)庫正是從政府內(nèi)部數(shù)據(jù)和信息共享著手,解決數(shù)據(jù)跨職能部門傳遞困難的問題。這個項目不僅會實現(xiàn)政府內(nèi)部數(shù)據(jù)的順利共享,更具意義的一點是這個過程將推進政府職能部門職責的明晰、業(yè)務流程的協(xié)同和服務意識的增強。從宏觀角度和長遠意義來看,四大基礎數(shù)據(jù)庫的建設是電子政務數(shù)據(jù)挖掘的有力工具與現(xiàn)實效果,既能實現(xiàn)信息的匯總而便于共享,同時還能為決策提供知識上的依據(jù)與支持。

二、四大基礎數(shù)據(jù)庫建設瓶頸分析

《國家信息化領導小組關于我國電子政務建設指導意見》提出,各省、市、自治區(qū)都陸續(xù)開展了四大基礎數(shù)據(jù)庫的建設工作,但是實際的建設情況不容樂觀。從全國范圍來看,四個數(shù)據(jù)庫建設進度不同,除自然資源和空間地理基礎數(shù)據(jù)庫已基本落成外,大部分地方政府的人口基礎數(shù)據(jù)庫和法人單位基礎數(shù)據(jù)庫建設進程緩慢,而宏觀經(jīng)濟基礎數(shù)據(jù)庫幾乎處于擱置狀態(tài)。為了保證四大基礎數(shù)據(jù)庫全面建成,分析其建設瓶頸尤為重要。

(一)四大基礎數(shù)據(jù)庫建設瓶頸總體分析

1、缺少統(tǒng)一指導。四大基礎數(shù)據(jù)庫的建設由國家信息化領導小組統(tǒng)領,具體的建設任務則落實到各地方政府。因為四個數(shù)據(jù)庫面向不同的應用,所以目前也是由不同機構(gòu)牽頭,處于獨立建設的狀態(tài)中。但是,四大基礎庫是以數(shù)據(jù)共享為目的的,單獨建設勢必缺乏統(tǒng)一性。理論上,我們希望四大基礎數(shù)據(jù)庫不僅是同步建設,而且是共同建設――即統(tǒng)一領導,在建設前、建設中就相互協(xié)調(diào),促進業(yè)務的協(xié)同,而不是僅將各類信息分類匯集形成一個數(shù)據(jù)的倉庫。也就是說,四大基礎數(shù)據(jù)庫的建設意義不只在建成后的數(shù)據(jù)順利共享,更重要的是這一過程將推動各政府部門的業(yè)務協(xié)同。

2、缺少目標分解。四大基礎數(shù)據(jù)庫總體建設框架很清晰,其設計思路是實現(xiàn)數(shù)據(jù)集中存儲、服務統(tǒng)一視圖、服務與數(shù)據(jù)存儲分離、存儲對應用透明。但是,這項工程的浩大程度難以想像:信息多、信息雜、涉及業(yè)務廣泛、信息應用權(quán)限復雜、信息利用速度要求高、數(shù)據(jù)庫容災備份難度大等,這些我們可以想到的困難已經(jīng)給建設提出了高要求,而建設過程中我們還將遇到更多的新挑戰(zhàn)。對于這樣一個宏大的工程,目標的分解尤為重要。

目前,建設工作重點放在了數(shù)據(jù)收集,目的是盡可能減少數(shù)據(jù)項的遺漏。而對于建設中政府部門業(yè)務流程的整合、數(shù)據(jù)應用管理等相關重要方面投入力度嚴重不足。數(shù)據(jù)采集固然重要,但是面向應用建設才是關鍵,這就使得后臺的多重支持不可或缺。只有將整個工程項目合理分解成不同任務目標,從不同角度合力建設,才能發(fā)揮出四大基礎數(shù)據(jù)庫的理想效果。具體的任務目標可分為以下幾個部分:政府業(yè)務流程協(xié)同推進、政府部門業(yè)務數(shù)據(jù)需求分析、政府部門業(yè)務數(shù)據(jù)持有統(tǒng)計、政府部門業(yè)務數(shù)據(jù)管理權(quán)限劃分、小范圍數(shù)據(jù)使用測試、容災備份規(guī)劃、數(shù)據(jù)庫框架搭建、數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一、數(shù)據(jù)導入、數(shù)據(jù)應用接口建立等。

3、缺少法律保障。技術(shù)永遠不會成為阻礙電子政務建設的原因,同樣,技術(shù)也不能保障電子政務建設的順利實施。技術(shù)只是工具,能從根本上解決電子政務建設遇到的問題的還是法律手段。無論是建設還是使用,相應的法律都能起到推動和維護的作用。數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)共享與信息公開密切相關,但是現(xiàn)實情況是我們沒有相應的《信息公開法》來提供保證。2008年5月1日,《信息公開條例》終于實施。由于這個條例是上級要求下級主動公開信息的規(guī)則,力度相當有限,功效也自然不能和法律相提并論。

對于四大基礎數(shù)據(jù)庫,其建設難度需要法律這個強大的武器來消除,其建成后的使用效力也離不開法律的保障。即使在沒有法律保障的情況下建成了四大基礎數(shù)據(jù)庫,最后也只是擺設,不能面向?qū)嶋H應用。

四大基礎數(shù)據(jù)庫的建設深刻地反映了我國電子政務建設法律保障上的嚴重缺陷,當然,如何讓電子政務建設獲得更多的法律保障將是一個長期的問題。

(二)四大基礎數(shù)據(jù)庫建設瓶頸個別分析

1、自然資源和空間地理基礎數(shù)據(jù)庫。該庫是四大基礎數(shù)據(jù)庫中建設難度最低的,因為其中的信息收集相對容易,不涉及過多的部門利益分配等敏感問題。目前該庫已基本建成,但真正投入使用的省市并不多。北京東城區(qū)“萬米網(wǎng)格”管理系統(tǒng)的成功應用,可以為自然資源和空間地理基礎數(shù)據(jù)庫的實際應用提供參考。舉例來說,當城市中某住宅小區(qū)井蓋損壞,通過衛(wèi)星定位,從數(shù)據(jù)庫提取信息,找到相應負責人員或機構(gòu),可以在很短的時間內(nèi)將任務下達并得到迅速解決。自然資源和空間地理基礎數(shù)據(jù)庫的作用比起“萬米網(wǎng)格”管理系統(tǒng)應該更廣泛、更宏觀,不僅要實現(xiàn)對自然資源的管理,更重要的是通過這些數(shù)據(jù)方便我們對于社會資源的管理。

2、人口基礎數(shù)據(jù)庫。人口基礎數(shù)據(jù)庫建設面臨兩大難題:一是由于人口眾多,數(shù)據(jù)項又過百,所以數(shù)據(jù)采集很費力。對此,我們需要對數(shù)據(jù)所在部門和單位進行深入調(diào)研,盡量全面獲取數(shù)據(jù),通過規(guī)范的數(shù)據(jù)格式將各個部門所掌握的個人信息收集并面向應用;二是建設困難更為突出。由于個人信息的敏感度不同,使用權(quán)限的管理就變得復雜。比如,對于敏感度較高的個人財務數(shù)據(jù)、個人健康數(shù)據(jù)等,適用對象、適用范圍、使用途徑等都是需要明確界定的,這就需要相應的法律來保護隱私數(shù)據(jù)的使用。歐洲國家普遍傾向于隱私數(shù)據(jù)的嚴格保護,但是在我國恰恰不能說出這種保護是嚴格的還是寬松的,因為沒有相應的信息公開方面的法律界定。如果缺少信息公開法的配套,人口基礎數(shù)據(jù)庫就不能建設起來。因為即使實現(xiàn)了這些數(shù)據(jù)的匯集與共享,也必然帶來更多的問題,如個人信息盜竊使用、個人信息侵權(quán)使用等。面對法律保障不足而帶來的建設瓶頸,我們電子政務的法律完善迫在眉睫。

3、法人單位基礎數(shù)據(jù)庫。法人單位基礎數(shù)據(jù)庫遇到的建設困難并不在于信息敏感度,而是在于信息涉及的各部門利益。我國政府職能部門劃分重疊和交叉的狀況嚴重,所以對于法人單位的管理經(jīng)常存在爭端或是部門“扯皮”。數(shù)據(jù)采集方面遇到的問題直接導致該庫建設進度緩慢。解決這一問題必須依靠政府內(nèi)部各部門職權(quán)關系的明確與業(yè)務的整合。

4、宏觀經(jīng)濟基礎數(shù)據(jù)庫。在2002年8月29日電子政務部門工作會議上曾明確提出,宏觀經(jīng)濟基礎數(shù)據(jù)庫將在2006年建成并正常運行,但目前該工程在調(diào)研工作階段就停滯了。

宏觀經(jīng)濟基礎數(shù)據(jù)庫的建設實際是基于以上三個數(shù)據(jù)庫的,建設難度相對最大,因為它使用的數(shù)據(jù)是經(jīng)過加工的二次數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)又都是政府決策的重要依據(jù)。目前,該庫的建設已經(jīng)停滯,主要原因是一些掌握該庫數(shù)據(jù)的部門和機構(gòu)已經(jīng)建立了一些具有類似功能的數(shù)據(jù)庫。如此看來,宏觀經(jīng)濟基礎數(shù)據(jù)庫已經(jīng)失去了建設的意義。但事實上,四大基礎數(shù)據(jù)庫的劃分是經(jīng)過慎重考慮的,不僅要使其成為一個有機的整體,同時要全面表達從自然到社會的整個人類活動空間。因此,如果一個廢止,那么其余的三個即使建成也無法發(fā)揮預計的效力。

第3篇

[關鍵詞]“大數(shù)據(jù)”;計算機;信息處理技術(shù)

中圖分類號:S512 文獻標識碼:A 文章編號:1009-914X(2016)29-0153-01

1 大數(shù)據(jù)與計算機處理技術(shù)的基本概念

1.1 大數(shù)據(jù)概念

近幾年,對于大數(shù)據(jù)的分析已經(jīng)成為社會發(fā)展的必然趨勢,結(jié)合網(wǎng)絡技術(shù)和信息化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),建立信息處理模型,不僅能實現(xiàn)信息的有效存儲,也能保證傳輸結(jié)構(gòu)的有效性。在數(shù)據(jù)信息處理的過程中大數(shù)據(jù)具有非常明顯的項目優(yōu)勢。

大數(shù)據(jù)整體內(nèi)部數(shù)據(jù)存儲量較大,能將TB直接轉(zhuǎn)化為ZB,且整體占用存儲空間較大,需要結(jié)合實際項目需求和管理層級結(jié)構(gòu)建構(gòu)數(shù)據(jù)分析模型,在高速運行的基礎上,實時性較強,且整體系統(tǒng)的處理機制和運行維度更加廣闊,能在對數(shù)據(jù)進行并發(fā)處理的過程中,確保復查性貼合實際需求,信息處理技術(shù)也能符合標準化數(shù)據(jù)量,要對文字信息、圖片信息和視頻信息進行集中處理。特別要注意的是,在大數(shù)據(jù)背景下,主要借助云平臺對虛擬化資源和技術(shù)進行集中處理,保證計算機行業(yè)的變革程度貼合實際運行維度[1]。

大數(shù)據(jù)時代在發(fā)展進程中,結(jié)合了云計算技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)項目,能為計算機分析框架提供有價值的數(shù)據(jù)支撐,是計算機行業(yè)中一次跨越式發(fā)展,不僅能提升人們對數(shù)據(jù)和信息的分辨能力,也能提升相關項目的發(fā)展水平,從根本上升級整體管控結(jié)構(gòu)的運維效果。

1.2 計算機信息處理技術(shù)概念

計算機信息處理技術(shù)主要針對的是信息和數(shù)據(jù),對其進行綜合分析和集中處理,借助相應的算法技術(shù)進行系統(tǒng)化數(shù)據(jù)分析。另外,在計算機信息處理技術(shù)中,針對相應問題利用有效算法處理數(shù)字、字符以及運算符號等。數(shù)值以及數(shù)據(jù)在運算過程中,主要應用數(shù)字符號進行系統(tǒng)化表示。而對于非數(shù)值數(shù)據(jù),例如文字、語言以及圖像等,需要用相應的字母代替。計算機中信息的單位是Bit,主要表示的是一位二進制;字節(jié)用Byte表示,一個字節(jié)由8位二進制數(shù)字組成,也就是說1Byte=8Bit、1KB=1024B、1MB=1024KB、1GB=1024MB、1TB=1024GB等。

1.3 大數(shù)據(jù)計算機信息處理技術(shù)的作用

正是基于大數(shù)據(jù)處理機制和相關運行維度,因此,需要計算機運行模型也得到有效升級,從而保證相關問題和相關運行機制之間建立有效的平衡態(tài)模式。傳統(tǒng)計算機硬件和軟件不能滿足測試需求。更多的人將數(shù)據(jù)和信息上傳到云端,若是云端受到破壞或者是病毒侵蝕,都會導致整體運行機制受到嚴重的破壞,這就需要借助更加有效的信息處理和管控技術(shù)對大數(shù)據(jù)進行綜合分析和整合。正是基于此,計算機信息處理技術(shù)應運而生,在實際管理框架內(nèi),能實現(xiàn)數(shù)據(jù)和信息的有效融合,確保信息得到更好的容納和收集,也為了進一步提升互聯(lián)網(wǎng)運維效果提供數(shù)據(jù)和對策支撐。

2 大數(shù)據(jù)時代計算機信息處理技術(shù)分析

在實際數(shù)據(jù)處理過程中,能對相關數(shù)據(jù)進行集中分析和整合。

第一,能而借助相關軟件對系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行集中獲取,實現(xiàn)傳輸和信息加工。技術(shù)人員利用合理的措施對信息數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)化整合,確保管控結(jié)構(gòu)和監(jiān)督機制實時有效,然后借助軟件中的計算結(jié)構(gòu)對相關信息進行集中整合,確保軟件整體效率得到有效的發(fā)揮[2]。另外,在對信息進行綜合處理的過程中,也需要滿足用戶的實際需求,提升信息處理和數(shù)據(jù)分析能力,利用性質(zhì)結(jié)構(gòu)和功能分類對信息進行集中處理,從而實現(xiàn)客戶查詢流程的完整度。

第二,主要是應用信息儲存技術(shù)。在數(shù)據(jù)處理和應用的過程中,能對智能數(shù)據(jù)信息和存儲結(jié)構(gòu)進行集中整合,由于數(shù)量在不斷增多,信息實時更新的速度也在不斷加快,需要相關技術(shù)人員結(jié)合實際存儲空間和項目需求,提升網(wǎng)絡信息的處理效果,也充分結(jié)合分類原則,保證數(shù)據(jù)存儲模式貼合實際需求,一定程度上實現(xiàn)了數(shù)據(jù)留存的完整度和安全性,進一步提升整體信息收集和應用的綜合水平[3]。

第三,利用DeepWeb技術(shù),有效感知數(shù)據(jù)的同時,確保獲取技術(shù)貼合實際需求,只有借助相應的軟件結(jié)構(gòu)對信息進行集中的抽區(qū)和分析,才能建構(gòu)動態(tài)化運維機制,實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的高度融合和綜合處理。另外,也要保證信息安全,借助安全產(chǎn)品的研發(fā)機制,能有效構(gòu)建完整的信息安全體系,優(yōu)化計算準確性和穩(wěn)定性。

3 大數(shù)據(jù)時代計算機信息處理技術(shù)發(fā)展方向

大數(shù)據(jù)時代是建立在計算機信息處理技術(shù)之上的運行模式,針對現(xiàn)階段問題要建構(gòu)更加有效的技術(shù)模型,才能保證計算機處理系統(tǒng)的完整度和安全性。一方面,要對信息進行截取加工,針對不同信息建立分類處理機制。另一方面,針對信息建立安全存儲技術(shù),根據(jù)客戶不同的需求建立相應的安全運維模型。也在技術(shù)不斷發(fā)展的進程中,建構(gòu)更加穩(wěn)定的信息安全處理機制,能更好的適應大數(shù)據(jù)的防護需求[4]。

結(jié)束語

總而言之,在對大數(shù)據(jù)和計算機信息化處理機制進行深度分析的過程中,要將計算機硬件和網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分開,確保能建立針對性的管控機制,優(yōu)化建構(gòu)云計算網(wǎng)絡運行模型,為網(wǎng)絡信息技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展奠定堅實基礎。

參考文獻

[1] 徐銳光,楊書程,喬森等.淺談計算機信息處理技術(shù)提高人工假w的吻合度[J].中國醫(yī)療器械信息,2015,15(09):38-41.

[2] 徐銳光,楊書程,喬森等.淺談如何利用計算機信息處理技術(shù)提高人工假體的吻合度[J].山西科技,2014,22(05):110-112.

第4篇

【關鍵詞】 子宮肌瘤;手術(shù)治療;輸尿管損傷

醫(yī)學上將宮頸肌瘤直徑>10 cm的稱為宮頸巨大肌瘤, 由于宮頸肌瘤尤其是宮頸巨大肌瘤產(chǎn)生的部位很深, 解剖起來很復雜并且容易產(chǎn)生變異, 因此給手術(shù)造成了很大的難度, 在手術(shù)過程別容易產(chǎn)生出血的狀況, 也會對患者的輸尿管造成損傷[1]。常規(guī)的手術(shù)是通過游離輸尿管的方式來查明肌瘤的產(chǎn)生位置, 因為宮頸巨大肌瘤患者的腫瘤體積較大, 需要解剖的地方位置很深, 輸尿管受腫瘤壓迫容易出現(xiàn)變異或者存在粘連, 這樣術(shù)中分離十分困難, 加上沒有結(jié)扎子宮的血管, 一旦出血就會影響手術(shù)的視野, 如果盲目結(jié)扎就會損傷輸尿管。本次研究是對本院收治的62例宮頸巨大肌瘤手術(shù)患者進行回顧性分析, 現(xiàn)報告如下。

1 臨床資料

1. 1 一般資料 62例患者年齡35~55歲, 平均年齡42歲, 宮頸肌瘤的直徑范圍在10~20 cm。根據(jù)肌瘤的生長位置:漿膜下共30例, 肌壁間共25例, 黏膜下共7例;根據(jù)肌瘤生長的方向:后壁共28例, 前壁共25例, 側(cè)壁共9例。其中發(fā)生輸尿管損傷的共有5例患者, 在手術(shù)之前都沒有留置輸尿管導管, 未發(fā)生輸尿管損傷的有57例患者, 手術(shù)之前留置輸尿管導管的有25例, 在手術(shù)之后病理證實都是平滑肌瘤。

1. 2 臨床表現(xiàn) 出現(xiàn)排尿、排便困難的有23例, 患者下腹包塊15例, 無自覺癥狀20例, 月經(jīng)紊亂、經(jīng)量增多24例次, 有部分患者同時出現(xiàn)2~3種癥狀。婦科檢查:子宮頸被完全展平不能觸及共15例, 觸及盆腔質(zhì)硬包塊25例, 宮頸不能暴露只能觸及共24例, 子宮頸擴張3~5 cm, 并且可見宮口突起的腫瘤有17例, 彩超顯示宮頸部實性低回聲團。

2 結(jié)果

研究的62例患者全部實施全子宮切除手術(shù), 手術(shù)進行的時間為40~130 min。手術(shù)中的出血量為50~600 ml, 其中出現(xiàn)輸尿管損傷的一共有5例患者, 在手術(shù)之前都沒有留置輸尿管導管, 發(fā)現(xiàn)之后立刻進行輸尿管端口吻合手術(shù), 留置輸尿管導管1 d, 拔出輸尿管導管之后患者恢復良好。沒有發(fā)生輸尿管損傷的患者有57例, 其中手術(shù)前留置輸尿管導管的患者25例:手術(shù)當天麻醉之后對患者插入6號輸尿管導管, 插入的深度大約為20 cm左右, 并且同時留置尿管。在手術(shù)進行完成之后拔出輸尿管導管, 但是輸尿管導管的刺激會出現(xiàn)尿血的癥狀, 這時候應該適當?shù)膶颊呒哟筝斠毫浚?手術(shù)完成5 h之后尿液顏色即可轉(zhuǎn)正, 留置尿管的時間為48~72 h。

3 討論

在我國宮頸巨大肌瘤是一種比較少見的腫瘤疾病, 其可能導致膀胱和輸尿管以及子宮血管的移位, 它們之間的解剖關系就會發(fā)生改變, 而目前常規(guī)的全子宮切除手術(shù)特別容易傷及器官, 所以這種手術(shù)的方式需要改善[2]。

本文經(jīng)過研究分析之后對手術(shù)方式的改進方法如下:①患者的膀胱被肌瘤向上推到較高的位置, 因此進腹的時候盡量在切口的上端打開腹膜進入腹腔, 這樣可以避免損傷膀胱。②由于肌瘤是沿著兩側(cè)進行生長的, 會造成卵巢血管和子宮血管與輸尿管通行, 處理卵巢血管和子宮血管的時候要進行仔細的辨認, 查清楚輸尿管所在的位置和走向, 一旦遇到管狀組織不能直接切斷要仔細辨認, 必要的時候要沿著組織的形成探索, 在確認不是輸尿管的時候才能切斷。③如果肌瘤的體積過大, 可以先進行子宮次全切除然后進行肌瘤切除手術(shù), 等肌瘤徹底不再流血之后實施閉合。

在手術(shù)之前可以預置輸尿管導管, 這樣可以有效的避免損傷輸尿管, 還可以在手術(shù)中看到輸尿管的走向, 一次在對主韌帶止血和子宮止血時就可以避開輸尿管。大多數(shù)患者在手術(shù)完成后立刻拔出輸尿管導管, 應該使導管存留2~3 d, 輸尿管導管存留時間適當?shù)难娱L可以起到支架的作用, 可以加快損傷的恢復。

參考文獻

[1] 張玲.宮頸巨大肌瘤術(shù)中輸尿管損傷23例分析.中國實用婦科與產(chǎn)科雜志, 2012(2):21-24.

第5篇

摘要:推動社會矛盾預警機制建設,有助于實現(xiàn)社會矛盾的及早發(fā)現(xiàn)和及時化解,維護社會穩(wěn)定。基于海因里希法則,社會矛盾預警以社會經(jīng)濟領域中發(fā)生的反映社會矛盾狀況的各類社會事件為分析對象,通過信息挖掘揭示社會矛盾產(chǎn)生、發(fā)展和演化的規(guī)律,并據(jù)此建立社會矛盾預警體系。社會矛盾預警的技術(shù)支撐是大數(shù)據(jù)分析云平臺,由基礎服務層、數(shù)據(jù)分析層和終端層組成,基礎服務層的主體是社會矛盾公共信息云平臺。

關鍵詞 :社會矛盾預警 大數(shù)據(jù)云計算

[中圖分類號] D616[文獻標識碼]A[文章編號]1672-4828(2015)04-0040-07

DOI: 10.3969/j.issn.1672-4828.2015.04.005

石森昌,天津社會科學院經(jīng)濟社會預測研究所副研究員(天津300000)。

黨的十六屆三中全會提出要加強社會預警分析,并且在之后的四、五、六中全會對此加以反復強調(diào)。十八屆四中全會再次提出要建立健全社會預警機制,但與之前不同的是,這次會議強調(diào)的是“建立健全社會矛盾預警機制”,即強調(diào)突出社會矛盾預警機制建設。為什么要強調(diào)建立社會矛盾預警機制,社會矛盾預警的涵義是什么,以及如何建立社會矛盾預警體系?本文將對上述問題展開分析。文章首先回顧中央對建立社會預警機制問題的歷次表述,分析建立社會矛盾預警機制的現(xiàn)實意義,并對社會矛盾預警的內(nèi)涵做出界定。其次,基于海因里希法則提出進行社會矛盾預警的基本思路。最后,給出社會矛盾預警的大數(shù)據(jù)云平臺分析框架。

一、社會矛盾預警提出及涵義

2003年10月,黨的十六屆三中全會首次提出:“建立健全各種預警和應急機制,提高政府應對突發(fā)事件和風險的能力。”2004年9月,黨的十六屆四中全會強調(diào)指出:“建立健全社會預警體系,形成統(tǒng)一指揮、功能齊全、反應靈敏、運轉(zhuǎn)高效的應急機制,提高保障公共安全和處置突發(fā)事件的能力。”2005年10月,黨的十六屆五中全會再次強調(diào)社會預警機制建設,“建立健全社會預警體系和應急救援、社會動員機制,提高處置突發(fā)性事件能力。”2006年10月,黨的十六屆六中全會對社會預警問題的表述是,“按照預防與應急并重、常態(tài)與非常態(tài)結(jié)合的原則,建立統(tǒng)一高效的應急信息平臺,……,實現(xiàn)社會預警、社會動員、快速反應、應急處置的整體聯(lián)動。”2014年月,黨的十八屆四中全會提出:“構(gòu)建對維護群眾利益具有重大作用的制度體系,建立健全社會矛盾預警機制、利益表達機制、協(xié)商溝通機制、救濟救助機制,暢通群眾利益協(xié)調(diào)、權(quán)益保障法律渠道。”

比較不同時期對社會預警問題的論述可以發(fā)現(xiàn),十八屆四中全會提出的社會矛盾預警問題具有不同的意義。首先,十八屆四中全會之前,社會預警機制建設通常是和應急機制建設相聯(lián)系的,社會預警機制建設實際上是為政府的應急管理服務的,是從社會危機管理角度來認識和看待社會預警機制建設問題;十八屆四中全會把社會預警機制建設看作是化解社會矛盾和糾紛的重要工作機制,是從社會治理角度來認識和看待社會預警機制建設。其次,十八屆四中全會之前,推進社會預警機制建設的目的是提高政府應對突發(fā)事件和風險的能力;十八屆四中全會指出,建立健全社會矛盾預警機制是構(gòu)建對維護群眾利益具有重大作用制度體系的重要組成部分。

顯然,著眼于化解社會矛盾而不是提高政府應對社會危機能力來推動社會預警機制建設,這是我國推進社會預警機制建設中的一個重大思路轉(zhuǎn)變。同時也意味著維護社會穩(wěn)定工作思路的重大轉(zhuǎn)變,即從重視政府應對突發(fā)事件和風險的能力建設轉(zhuǎn)向更加重視社會矛盾和糾紛化解,實現(xiàn)從源頭上預防社會風險的發(fā)生。社會預警機制建設的這一思路轉(zhuǎn)變不僅更符合社會穩(wěn)定的內(nèi)在需求,也是對過于突出應急管理能力建設工作思路的糾偏。

事實上,導致社會不穩(wěn)定的群體性事件往往是由于社會矛盾不能得到及時疏導和化解而引致的。關于社會矛盾與社會穩(wěn)定的關系,總書記(2004)曾對此進行過論述:“各級黨委、政府高度重視和正確處理各類人民內(nèi)部矛盾,以及由此引發(fā)的各類群體性事件,努力把維護穩(wěn)定的各項工作抓實做細。”在他看來,各類群體性事件產(chǎn)生的主要原兇就在于未能正確處理各類人民內(nèi)部矛盾,維護社會穩(wěn)定的源頭治理在于重視和正確處理各類人民內(nèi)部矛盾。由于社會矛盾和糾紛化解對促進社會穩(wěn)定具有重要意義,因此,通過強化社會矛盾糾紛預警預測工作,有助于推動社會矛盾的及早發(fā)現(xiàn)和及時化解,維護社會穩(wěn)定。這就是推進社會矛盾預警機制建立的重要意義和價值所在。

關于社會矛盾預警問題,目前僅有極少數(shù)文獻涉及(安然,2011;王林、吳貽龍,2013;王林、黃利芳,2014),但都沒有對社會矛盾預警的內(nèi)涵進行討論。本文認為,社會矛盾預警是以社會經(jīng)濟領域中各種已存在和潛在的社會矛盾為研究對象,通過揭示各種社會矛盾產(chǎn)生、發(fā)展以及演變的規(guī)律,并建立用于觀測各種社會矛盾發(fā)展演化狀況的標準體系,通過對社會矛盾的產(chǎn)生和發(fā)展變化進行實時識別和跟蹤預報,實現(xiàn)社會矛盾的及早發(fā)現(xiàn)和及時化解。

可以從幾個方面加深對上述定義的理解。首先,社會矛盾預警是以各類社會矛盾為分析對象,對矛盾的產(chǎn)生和發(fā)展演化過程進行預警;而傳統(tǒng)社會預警分析是以社會整體運行狀況為分析對象,通過測度社會運行的風險水平進行預警。其次,社會矛盾預警的目的是為了實現(xiàn)社會矛盾的及早發(fā)現(xiàn)和及時化解;傳統(tǒng)社會預警的目的是提高政府危機應對能力。第三,社會矛盾預警既與政府部門有關,也與社會各種機構(gòu)和組織有關,因為正如總書記所指出的“努力化解社會矛盾,維護社會穩(wěn)定,不僅是黨委、政府的事,也是社會各界的事,人人都應關心,各種社會組織、各個部門都有責任。(,2004)”而傳統(tǒng)社會穩(wěn)定預警更多是為政府部門服務。第四,社會矛盾預警標準體系具有多樣性,既有關于社會矛盾產(chǎn)生的預警體系,也有社會矛盾演化的預警體系,同時不同行業(yè)、領域也有不同的預警體系;而傳統(tǒng)社會預警體系通常僅有一個用于對社會整體風險水平進行預警的體系。

二、海因里希法則和社會矛盾預警

社會矛盾預警以社會領域中各種社會矛盾為分析對象。由于社會領域巾每時每刻都產(chǎn)生新的社會矛盾,同時也有很多已發(fā)生的社會矛盾由于得到化解而消失,如何在海量的社會矛盾信息中展開預警分析,社會矛盾預警的基本思路和主要技術(shù)手段是什么?本部分將討論社會矛盾預警的基本思路,第三部分將分析社會矛盾預警的主要技術(shù)手段。

安全管理領域經(jīng)常引用一個術(shù)語叫做“海因里希事故法則”。該法則是美國人海因里希通過分析工傷事故的發(fā)生概率,為保險公司提出的經(jīng)營法則。基于對大量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析結(jié)果,海因里希指出,在一件重人安全事故的背后必有29件輕度事故的發(fā)牛,并同時存在300件潛在隱患(周蘭勝,2013)。

“海因里希事故法則”反映了事故發(fā)生頻率與事故發(fā)生后果之間的一般規(guī)律,即小事故損害小但發(fā)生頻率高,大事故損害大但發(fā)生頻率小。這一法則也表明,在大事故發(fā)生之前,一定已經(jīng)發(fā)生一定數(shù)量的未遂事故和輕微事故,當導致這些未遂事故和輕微事故發(fā)生的原因未得到妥善處理,累積到一定程度時就會導致大事故的出現(xiàn)。兇此,從事故管理的角度來看,在未遂事故和輕微事故頻繁發(fā)生之時,就應高度重視并探討導致未遂事故和輕微事故產(chǎn)牛的原因及其發(fā)展演變規(guī)律,通過采取積極應對措施,消除事故原因、中斷事故發(fā)展過程,達到控制和預防重大事故出現(xiàn)的目的。

盡管“海因里希事故法則”主要針對安全管理領域,但其對社會矛盾預警分析具有重要的啟示意義。危害社會秩序和公共安全、影響社會穩(wěn)定、干擾社會正常運行的社會安全事件發(fā)生,實質(zhì)上是社會矛盾集中爆發(fā)的體現(xiàn)。與其他突發(fā)公共事件一樣,社會安全事件也會經(jīng)歷孕育、激發(fā)、醞釀、爆發(fā)、升級以及減弱平息的演化過程(楊乙丹,2013)。孕育階段就是社會矛盾的能量積聚過程。在這一過程,社會矛盾事實上已通過形形的社會事件表現(xiàn)出來,只是由于受到各種條件的限制而未能實現(xiàn)由社會事件轉(zhuǎn)型為公共事件,并逐步發(fā)展壯大。當社會矛盾集聚的能量達到一定程度時,在合適的條件下,就會由某一具體的社會事件作為誘因事件引發(fā)社會風險爆發(fā),其基本過程可以概括為:誘因事件發(fā)生一誘因事件獲得公眾和媒體的普遍關注而演化為公共事件一在政府應對不力+不真實信息傳播+長期矛盾集聚等因素的共同作用下最終演變?yōu)閲乐氐墓参C甚至是社會危機(湯志偉、杜斐,2013)。

因此,從社會矛盾預警的角度來看,當社會領域中由社會矛盾引發(fā)的社會事件在不同領域內(nèi)頻繁出現(xiàn)時,即使單個事件對整個社會沒有影響或者影響很小,作為社會管理者也應引起足夠重視。因為當這些社會事件不是由孤立的原因?qū)е露怯赡承┕餐脑驅(qū)е聲r,如果這些共同的原因未得到妥善處理,當其演化到一定程度時就會導致公共危機或者社會危機的出現(xiàn)。

由此,“海因里希事故法則”實際上為社會矛盾預警分析提供了思路:社會矛盾預警分析首先應聚焦于社會經(jīng)濟系統(tǒng)不同領域中反映社會矛盾的各類社會事件,這是社會矛盾預警分析的邏輯起點。其次,圍繞反映社會矛盾的每一個具體的社會事件,要盡可能地收集到所有與該事件相關的信息。第三,對收集到的信息采用合理的分析工具和手段進行統(tǒng)計分析,尤其足要對各種信息進行甄別和分類,如哪些因素是專門指向特定的社會事件,哪些因素是共性的、與多數(shù)社會事件都相關聯(lián)的;哪些因素是短期的沖擊,哪些因素是長期存在的等等。第四,對共性的、長期的因素進行研究,掌握其發(fā)展演化規(guī)律,并據(jù)此建立社會矛盾預測預警分析體系,依據(jù)這些因素的發(fā)展趨勢向全社會發(fā)出有關社會矛盾的警示、警報信號。

基于海因里希事故法則的社會矛盾預警分析的基本過程可以概述如下,參見圖1。

案例收集,即對社會經(jīng)濟領域中發(fā)生的各類反映社會矛盾狀況的社會事件,最廣泛地收集與每一個社會事件相關的信息,建立社會事件的信息資料庫(也即社會事件案例庫)。最終實現(xiàn)對每一個社會事件的數(shù)據(jù)化和信息化。

信息挖掘,即對社會事件信息資料庫,采用科學的數(shù)據(jù)分析工具和方法,尋找到與社會矛盾預警相關的、有價值的信息。

體系構(gòu)建,依據(jù)信息挖掘結(jié)果,建立社會矛盾預警體系。需要強調(diào)的是,這里的體系不一定就是指標體系,也可以是社會矛盾形成和爆發(fā)的某種模式。并且對不同領域的社會矛盾、不同發(fā)展階段的社會矛盾都有相應的預警體系。

信息收集,依據(jù)社會穩(wěn)定預警體系要求,收集形成社會矛盾預警信號所需要的最新信息。

信號形成及,由收集到的最新信息,依據(jù)社會穩(wěn)定預警體系形成預警信號,對信號按照給定的標準進行分類,把預警信號向社會公布。

三、社會矛盾預警的大數(shù)據(jù)分析云平臺

上述分析表明,社會矛盾預警分析主要以反映社會矛盾的具體社會事件為分析對象。由于社會各行各業(yè)每時每刻都會產(chǎn)生新的社會矛盾及社會事件,同時又有社會矛盾及社會事件由于得到化解而消失,因此,社會矛盾預警分析將要面對的是海量實時數(shù)據(jù)的分析,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具和手段將難以滿足需求,需要采用面向海量數(shù)據(jù)的分析工具和手段,即大數(shù)據(jù)分析和云計算。

(一)大數(shù)據(jù)與云計算

大數(shù)據(jù)與云計算是一個硬幣的兩面,云計算是大數(shù)據(jù)的IT基礎,大數(shù)據(jù)是云計算最具發(fā)展?jié)摿Φ膽谩?/p>

1.大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)( Big Data)并非一個確切的概念,最初是源于自然科學領域,指需要處理的信息量過大,已經(jīng)超過當時一般電腦在處理數(shù)據(jù)時所能使用的內(nèi)存量。隨著互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)的快速發(fā)展,大數(shù)據(jù)已不再僅用來描述大量的數(shù)據(jù),還包涵了處理數(shù)據(jù)的技術(shù)以及相關的應用及其對其他領域的影響。“大數(shù)據(jù)是人們在大規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎上可以做到的事情,而這些事情在小規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎上是無法完成的。大數(shù)據(jù)是人們獲得新的認知、創(chuàng)造新的價值的源泉;大數(shù)據(jù)還是改變市場、組織機構(gòu),以及政府與公民關系的方法。(維克托·邁爾一舍恩伯格、肯尼思·庫克耶,2013)”

大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)、技術(shù)和應用三者的統(tǒng)一。(1)海量數(shù)據(jù),是大數(shù)據(jù)發(fā)展的基礎,具有三個主要特征:數(shù)據(jù)體量巨大,從TB(太字節(jié))級別躍升到PB(拍子節(jié))級別;數(shù)據(jù)類型繁多,包括網(wǎng)絡日志、社會數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)文本和文件、互聯(lián)網(wǎng)搜索索引等;價值密度低,以視頻為例,連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中,可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。(2)人數(shù)據(jù)處理技術(shù),是以很經(jīng)濟的方式,以高速的捕獲、發(fā)現(xiàn)和分析技術(shù),從各種超大規(guī)模的數(shù)據(jù)中提取價值的分析手段和方法(胡雄偉、張寶林、李抵飛,2013)。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的典型特點是處理速度快,尤其是能夠?qū)Υ罅康膶崟r數(shù)據(jù)進行快速處理。(3)大數(shù)據(jù)應用,通過采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù),就可以實現(xiàn)對海量的、多樣化的數(shù)據(jù)進行交換、整合和分析,從中發(fā)現(xiàn)新知識、創(chuàng)造新價值。應用范圍廣泛,如宏觀經(jīng)濟預測、市場分析、氣候預測、流行病傳染分析、智能交通以及社會管理等方面。

2.云計算

云計算( Cloud Computing)足一種基于互聯(lián)網(wǎng)的超級汁算模式,利用互聯(lián)網(wǎng)的高速傳輸能力,將數(shù)據(jù)的處理過程從個人計算機或服務器移到互聯(lián)網(wǎng)上的計算機集群中,在這種計算模式下,計算業(yè)務將不再局限于個人的計算機和企業(yè)計算中心,而是由一個大型的數(shù)據(jù)處理中心管理,數(shù)據(jù)中心按客戶的需要分配計算資源,用戶感覺自己就是在直接使用超級計算機,提供資源的網(wǎng)絡就是“云”(陳濤,2009)。在云計算環(huán)境下,計算服務或者信息服務就如水、電等資源一樣,可以實現(xiàn)隨時獲取,按需使用,按使用付費。

云計算具有如下特點:超大規(guī)模,Google云計算已經(jīng)擁有一百多萬臺服務器,企業(yè)私有云一般擁有數(shù)百上千臺服務器;虛擬化,云計算不僅支持應用軟件服務,而且支持硬件服務,用戶可以由“云”獲得虛擬化的儲存器、計算中心以及網(wǎng)絡設備等;高可靠性,“云”使用了數(shù)據(jù)多副本容錯、計算節(jié)點同構(gòu)可互換等措施來保障服務的高可靠性;通用性,即“云”可以支持不同的應用請求,如學術(shù)研究、家庭娛樂、公司財務分析、政府社會管理等所有可能的應用;按需服務,向“云”購買服務就如購買水、電、煤氣一樣實行按需購買和使用(李永宏,2013)。

(二)社會矛盾預警的大數(shù)據(jù)分析云平臺架構(gòu)

社會矛盾預警的大數(shù)據(jù)分析云平臺是以云計算作為IT架構(gòu)、以大數(shù)據(jù)分析作為主要技術(shù)分析手段智能化的社會矛盾預警綜合管理信息系統(tǒng)。

1.社會矛盾預警的大數(shù)據(jù)分析云平臺整體架構(gòu)

社會矛盾預警的大數(shù)據(jù)分析云平臺由基礎服務層、數(shù)據(jù)分析層和終端層組成,如圖2所示②。

(1)基礎服務層

基礎服務層的主體是社會矛盾公共信息云計算平臺,其主要功能包括兩方面:一是把發(fā)生在各個領域、各個部門以及各個行業(yè)的社會矛盾及其相關信息進行匯總、整合,并把收集到的社會矛盾信息傳輸?shù)綌?shù)據(jù)分析層,供社會矛盾預警大數(shù)據(jù)分析平臺進行分析;二是接收數(shù)據(jù)分析層形成的結(jié)論或者結(jié)果,并把這些結(jié)論作為經(jīng)驗或者知識供各個領域、各個部門及各個行業(yè)的相關人員學習和借鑒,以提升化解社會矛盾和糾紛的能力。

由于既要全面及時地匯集各個領域、部門和行業(yè)的社會矛盾信息并進行整合,同時還要與數(shù)據(jù)分析層保持良好的數(shù)據(jù)溝通,這不僅要求社會矛盾公共信息云計算平臺的數(shù)據(jù)處理能力強,而且系統(tǒng)的安全性、穩(wěn)定性以及數(shù)據(jù)的準確性也至關重要。

(2)數(shù)據(jù)分析層

數(shù)據(jù)分析層的主體是社會矛盾預警大數(shù)據(jù)分析平臺,其重要功能包括三方面:一是把基礎服務層提供的社會矛盾信息進行數(shù)據(jù)化,利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和方法,產(chǎn)牛能夠?qū)φJ識和化解社會矛盾提供有效支持的信息,并把這些反映社會矛盾狀況的信息集中存儲,形成知識庫;二是依據(jù)社會需求,把反映當前社會矛盾發(fā)展狀況的社會矛盾預警信號通過信息平臺對外,為相關主體或部門進行決策和判斷提供支持;三是把解決社會矛盾的成功經(jīng)驗和模式作為知識傳輸?shù)交A服務層,供相關部門和人員學習和借鑒。

社會矛盾預警大數(shù)據(jù)分析平臺需要具備數(shù)據(jù)的準確性、分析的實時性和功能的多樣性等特性。數(shù)據(jù)的準確性要求進行大數(shù)據(jù)分析所采用的模型必須經(jīng)過充分和嚴格地驗證,并且要定期進行模型穩(wěn)定性評估;分析的實時性要求平臺能夠反映社會矛盾發(fā)展演變的最新態(tài)勢,以便相關主體能夠做出有效決策和判斷;功能的多樣性要求平臺具有多維度的分析能力,如時間上可以反映每天、每周、每月的狀態(tài),在受眾上可以滿足政府、機構(gòu)和公眾的需求,在數(shù)據(jù)模型上既可以反映現(xiàn)狀也可以進行趨勢預測等。

(3)終端層

終端層的主體包括兩部分,一是社會矛盾狀況信息存儲平臺,一是社會矛盾預警信號平臺。社會矛盾狀況信息存儲平臺是把大數(shù)據(jù)分析平臺得到的反映社會矛盾狀況的信息和知識進行存儲,一方面可以為研究人員開展社會矛盾研究提供信息資料;另一方面作為大數(shù)據(jù)分析平臺的知識儲備。社會矛盾預警信號平臺將數(shù)據(jù)分析層產(chǎn)生的結(jié)果,依據(jù)不同的需求,提供和展示不同的社會矛盾發(fā)展演變狀況信號。

終端層需要能夠提供多樣化的輸出結(jié)果,提供給科研人員用于科學研究的信息應該講求完整性和專業(yè)性,提供給公眾用的信息應該通俗易懂和強調(diào)有用性,提供給政府部門的信息應該偏向宏觀性等。

社會矛盾預警的大數(shù)據(jù)分析云平臺具體的技術(shù)實現(xiàn)思路是,采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)處理和存儲社會矛盾數(shù)據(jù),結(jié)合大數(shù)據(jù)與云計算技術(shù),利用專家模型庫對海量社會矛盾數(shù)據(jù)進行多維度的分析和挖掘,并通過云平臺服務,將分析結(jié)果傳達至各類平臺和應用終端,提高對社會矛盾發(fā)展演變狀況的實時感知能力,使相關主體能及時完成對社會矛盾的評估和決策,推動社會矛盾和糾紛的智能化處置。

2.社會矛盾公共信息云平臺的邏輯結(jié)構(gòu)

社會矛盾公共信息云平臺在基礎設施和最終用戶之間分為三層,即基礎設施服務層、平臺服務支持層以及應用軟件服務層,參見圖3。

物理基礎設施即支持整個平臺運行的各種信息設備,如機房、電源、服務器、網(wǎng)絡設備以及各種終端等。

基礎設施服務層通過虛擬化技術(shù),以服務的形式,為整個社會矛盾公共信息云平臺提供各種硬件、服務器、網(wǎng)絡設備、通信設備、數(shù)據(jù)庫和操作系統(tǒng)服務。換言之,在建立社會矛盾預警的大數(shù)據(jù)分析云平臺過程中,各個具體部門既不用單獨額外配置計算機、網(wǎng)絡設備等硬件,也不用額外購買數(shù)據(jù)庫和操作系統(tǒng)等軟件,只需在原有網(wǎng)絡基礎上獲得進入社會矛盾預警大數(shù)據(jù)分析云平臺的權(quán)限即可,再通過必要的系統(tǒng)使用培訓,就可以使用該平臺。

平臺服務支持層主要是為應用軟件服務層提供平臺支持系統(tǒng)和平臺開發(fā)功能。平臺支持包括認證管理服務、權(quán)限管理服務、用戶管理服務、日志管理服務、注冊管理服務、目錄管理服務、郵件管理服務和消息管理服務等軟硬件功能。平臺開發(fā)功能包括根據(jù)不同職能部門的需求,設計不同的社會矛盾應用軟件,以及為跨部門的社會矛盾信息交換提供支持等。

應用軟件服務層為各個具體部門提供基于本部門職能的分析和化解社會矛盾所需要的各種應用系統(tǒng)和軟件服務,并提供各個部門進入平臺的界面。在社會矛盾預警云計算平臺下,與處置社會矛盾相關的所有職能部門如法院、派出所、居委會、民事糾紛調(diào)解中心等都不用自己開發(fā)與處置社會矛盾相關的應用軟件,利用個人電腦、移動終端就可以進入社會矛盾預警云平臺,一方面把本部門正在處置的社會矛盾相關信息輸入系統(tǒng)中,另一方面可以由平臺中獲得如何處置社會矛盾相關的信息和知識。

在社會矛盾公共信息云平臺的邏輯結(jié)構(gòu)中,上層可以調(diào)用其直接或間接的下層所有功能,同層次各個模塊之間也可以相互調(diào)用其各自的數(shù)據(jù)信息。

[

參考文獻]

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第6篇

其中,推進農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展應用是一個重要方向,是建設農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化、實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的有力抓手。必須緊跟大數(shù)據(jù)時代步伐,抓緊推動農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設,以此牽引農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化發(fā)展,搶占農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的制高點,推動我國從農(nóng)業(yè)大國走向農(nóng)業(yè)強國。

深刻認識加快推進農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展應用的重要性和緊迫性

農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化發(fā)展取得顯著進展 但面臨諸多新形勢新問題

當前,信息革命已經(jīng)從數(shù)字化、網(wǎng)絡化進入到以數(shù)據(jù)深度挖掘與融合應用為特征的智慧化階段。大數(shù)據(jù)發(fā)展日新月異,引領了社會生產(chǎn)新變革,創(chuàng)造了人類生活新空間,拓展了國家治理新領域,極大提高了人類認識世界、改造世界的能力,深刻改變著全球經(jīng)濟格局、利益格局、安全格局,已經(jīng)成為引領創(chuàng)新、驅(qū)動轉(zhuǎn)型的先導力量,是世界主要大國的國家戰(zhàn)略重點和優(yōu)先發(fā)展方向。

我國大數(shù)據(jù)發(fā)展和應用已取得顯著成效,與世界發(fā)達國家的差距明顯縮小,成為全球第二大數(shù)字經(jīng)濟體。據(jù)統(tǒng)計,2016年,我國數(shù)字經(jīng)濟總量達到22.58萬億元,占GDP的比重達30.3%,成為經(jīng)濟增長的新動能。經(jīng)過20多年的快速發(fā)展,我國互聯(lián)網(wǎng)從無到有、從小到大、由弱到強。截至2017年6月,我國網(wǎng)民規(guī)模達到7.51億,互聯(lián)網(wǎng)普及率達54.3%,超過世界平均水平4.6個百分點。

在這一時代背景下,我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化發(fā)展取得顯著進展。農(nóng)業(yè)電子商務迅猛發(fā)展,農(nóng)產(chǎn)品電子商務網(wǎng)絡零售總額高速增長,2016年達到1589億元;信息進村入戶工程經(jīng)過3年試點,目前已進入整省推進的新階段,到2017年底,或建成益農(nóng)信息社超過8萬個;農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)區(qū)域試驗示范擴大到9個省份,相繼推出了426項農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)新產(chǎn)品、新技術(shù)和新模式;農(nóng)業(yè)部制定印發(fā)了推進農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)發(fā)展的實施意見,組織對8個農(nóng)產(chǎn)品單品種大數(shù)據(jù)進行試點,遴選認定了38項農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)實踐案例;已經(jīng)認定三批共210家全國農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化示范基地;推進政務信息資源和網(wǎng)站整合的力度亦前所未有。更為可喜的是,一些互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)企業(yè)紛紛進軍農(nóng)業(yè)農(nóng)村這片藍海。這些都為農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展應用探索了路子,奠定了基礎。

還要看到,我國農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展應用正面臨諸多新形勢、新問題。我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化與發(fā)達國家和其他行業(yè)相比,總體上仍相對落后,尤其是農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展應用還處于起步階段。

具體來看,農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)科技創(chuàng)新尚處于“跟跑”階段,自主創(chuàng)新能力還很薄弱,核心技術(shù)和關鍵設備主要依賴進口;農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)資源最為豐富,但目前遠未得到充分挖掘和應用,數(shù)據(jù)資源體系亟待加快構(gòu)建和完善;在數(shù)據(jù)資源的共享開放和開發(fā)利用上,普遍存在不愿、不想、不敢共享開放的問題,主動開放讓社會主體進行二次開發(fā)應用的體制機制還存在很多障礙;大數(shù)據(jù)與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展、農(nóng)村社會治理融合度不高,對優(yōu)化配置資源要素、推進農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的潛力還遠未挖掘,對提升農(nóng)村社會治理能力的作用還遠未發(fā)揮;對農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)安全的認識有待深化,農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡安全防護體系亟待強化和完善;網(wǎng)絡傳播和信息服務在打破農(nóng)民封閉意識、提升農(nóng)民素質(zhì)、增強農(nóng)民信息化應用技能等方面的作用,還需進一步釋放。

準確把握農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展內(nèi)涵

數(shù)據(jù)是新型生產(chǎn)要素和社會財富 是國家重要的基礎性戰(zhàn)略資源

截至目前,大數(shù)據(jù)還沒有一個統(tǒng)一、準確、權(quán)威的定義,但國際上已經(jīng)達成了基本共識。從定義內(nèi)涵看,麥肯錫認為,大數(shù)據(jù)是指規(guī)模超過現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集,并同時強調(diào)并不是超過某個特定數(shù)量級的數(shù)據(jù)集才是大數(shù)據(jù);美國國家標準與技術(shù)研究院認為,大數(shù)據(jù)是指具備海量、高速、多樣、可變等特征的多維數(shù)據(jù)集,需要通過可伸縮的體系結(jié)構(gòu)實現(xiàn)高效的存儲、處理和分析;我國《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》認為,大數(shù)據(jù)是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征的數(shù)據(jù)集合,正快速發(fā)展為對數(shù)量巨大、來源分散、格式多樣的數(shù)據(jù)進行采集、存儲和關聯(lián)分析,從中發(fā)現(xiàn)新知識、創(chuàng)造新價值、提升新能力的新一代信息技術(shù)和服務業(yè)態(tài)。

從發(fā)展進程看,大數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)延伸及物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算等現(xiàn)代信息技術(shù)低成本化驅(qū)動的自然現(xiàn)象。從應用方式看,大數(shù)據(jù)正在創(chuàng)新甚至顛覆傳統(tǒng)統(tǒng)計方法,由過去的隨機樣本變?yōu)槿w數(shù)據(jù),由精確求解變?yōu)榻魄蠼猓梢蚬P系變?yōu)殛P聯(lián)關系。應用超前于理論。從運用價值看,大數(shù)據(jù)是認識復雜系統(tǒng)的新思維新手段,是促進經(jīng)濟轉(zhuǎn)型增長的新引擎,是提升國家綜合能力和保障國家安全的新利器,是提升政府治理能力的新途徑。大數(shù)據(jù)的核心功能在于預測。從戰(zhàn)略意義看,數(shù)據(jù)是新型生產(chǎn)要素和社會財富,具有取之不盡、用之不竭、越用越有價值的特性。

大數(shù)據(jù)已成為國家重要的基礎性戰(zhàn)略資源,是新的基礎設施。工業(yè)時代的“鐵公機”帶來的是“乘數(shù)效應”,而大數(shù)據(jù)帶來的將是“冪數(shù)效應”,對適應把握引領經(jīng)濟發(fā)展新常態(tài)、推進供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、建設現(xiàn)代化經(jīng)濟體系、實現(xiàn)國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化具有極其重要的意義。

明確推進農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展應用的重點任務

加強基礎設施建設 構(gòu)建農(nóng)業(yè)數(shù)字資源體系 加大科技創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化應用力度 強化政務信息資源整合落地 提升網(wǎng)絡安全保障能力。

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)建設是一個系統(tǒng)工程,是一項長期而艱巨的任務。對此,既要做好頂層設計,又要堅持問題導向,以應用成效為檢驗標準,找準切入點。當前,結(jié)合農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展應用的現(xiàn)狀和需求,應當主要抓好以下幾項重點任務。

一是加強大數(shù)據(jù)基礎設施建設。要加強農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的“云”“網(wǎng)”“端”基礎設施建設,既包括國家農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺、重要信息系統(tǒng)等軟件基礎設施建設,也包括互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等網(wǎng)絡基礎設施建設,還包括安裝在田間地頭的傳感設備、移動終端等硬件基礎設施建設。

二是加快構(gòu)建農(nóng)業(yè)數(shù)字資源體系。全面提升數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲、處理、利用、安全保障等能力,加強農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)標準化體系建設,加快形成跨層級、跨地域、跨系統(tǒng)、跨部門、跨業(yè)務的農(nóng)業(yè)數(shù)字資源體系。現(xiàn)在最基礎、最關鍵的是要解決沒有數(shù)據(jù)這個最大“短板”。

三是加大農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)科技創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化應用力度。推動有關部門、科研教學單位加強農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)學科建設、重點實驗室建設和重大科技攻關,積極爭取將農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展應用納入數(shù)字農(nóng)業(yè)工程項目和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系。要與有關科研教學單位、大數(shù)據(jù)企業(yè)合作,啟動開展數(shù)據(jù)挖掘、深度學習、關聯(lián)分析、管理與處理等農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)核心關鍵技術(shù)開發(fā)應用,推出系列農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品,創(chuàng)新完善農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)推廣和服務方式。

第7篇

[關鍵詞] 腹腔鏡手術(shù);開腹手術(shù);巨大子宮肌瘤;臨床對比

[中圖分類號] R5 [文獻標識碼] A [文章編號] 1674-0742(2016)07(a)-0081-02

[Abstract] Objective To investigate the clinical effect of laparoscopic surgery and open surgery in the treatment of large uterine fibroids. Methods Convenient selection select our hospital from February 2015 to February 2016 treated 120 cases of giant hysteromyoma patients were randomly divided into two groups, the observation group were treated by laparoscopic surgical therapy in the treatment of, in the control group were treated with open surgery therapy, compared two groups of patients with operation effect and prognosis. Results Observation group, the effective rate was 91.67% (55\60) and the control group, the effective rate was 73.33% (44\60) and observation group patients after the incidence of complications was 6.67% (4\60). In the control group of patients after the incidence of complications for 21.67% (13\60); two groups of patients with the index difference has statistical significance (P < 0.05). Conclusion Laparoscopic surgery in the treatment of large uterine fibroids have high treatment efficiency, shorter operation time, reduce the amount of bleeding, the incidence of surgical complications is low, it is worthy of clinical promotion.

[Key words] Laparoscopic surgery; Open surgery; Giant uterine fibroids; Clinical contrast

子宮肌瘤是女性生殖器最常見的良性腫瘤。子宮肌瘤由子宮平滑肌組織增生而成,期間有少量的纖維結(jié)締組織[1]。因很多患者無明顯的臨床癥狀,或子宮肌瘤的體積很小不能被發(fā)現(xiàn),臨床對子宮肌瘤的發(fā)病率沒有確定的統(tǒng)計。臨床上治療子宮肌瘤常用手術(shù)治療和藥物治療,但藥物治療僅控制肌瘤大小,對肌瘤的數(shù)量并沒有明顯的減少作用,且停藥后復發(fā)率較高[2]。手術(shù)治療方法有腹腔鏡手術(shù)治療和開腹手術(shù)治療,筆者為探討腹腔鏡手術(shù)治療和開腹治療巨大子宮肌瘤的臨床效果,方便選取該院2015年2月―2016年2月收治的120例巨大子宮肌瘤患者做出分析性研究,現(xiàn)報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

方便選取該院2015年2月―2016年2月收治的120例子宮肌瘤患者,隨機分成兩組,觀察組60例患者,患者年齡為38~78歲,平均年齡為(53.14±5.64)歲,病程1~12個月;對照組60例患者,患者年齡為40~76歲,平均年齡為(56.31±4.82)歲,病程1~13個月;兩組患者的年齡、病程,等資料差異無統(tǒng)計學意義(P

1.2 方法

對照組采用開腹手術(shù)方法進行治療,主要采用硬膜外麻醉,進行硬膜外麻醉后對大肌瘤患者開梭形切口,開腹后切除肌瘤,縫合,對傷口進行嚴格的消毒換藥,避免感染。觀察組患者接受腹腔鏡手術(shù)[3],具體方法如下:對患者進行氣管插管全麻在腹腔鏡的輔助下沿著骨盆漏斗韌帶切開患者皮膚,在電子顯示屏上觀察組腹腔內(nèi)子宮肌瘤的大小、位置,等情況,切開子宮,進行子宮肌瘤的剝離,在腹腔鏡下縫合,對出血明顯處用用雙極電凝止血,對于出血嚴重的部位,靠電凝止血不能奏效,必須快速縫合。應用專業(yè)器械將巨大子宮肌瘤絞成條狀,安全帶出腹腔,對切口進行嚴格消毒,預防感染。

1.3 觀察指標

記錄兩組患者的手術(shù)時間和術(shù)中出血量并作對比分析。手術(shù)有效率分為三類:①痊愈:子宮肌瘤被完全切除,B超檢查子宮肌瘤癥狀消失;②有效:患者的肌瘤被切除,病情得到改善,B超檢查子宮肌瘤癥狀有所好轉(zhuǎn);③無效:患者的肌瘤沒有完全切除,B超檢查結(jié)果顯示肌瘤復發(fā),手術(shù)失敗。

1.4 統(tǒng)計方法

該次涉及數(shù)據(jù)均通過SPSS 16.0 統(tǒng)計學軟件進行處理,計量資料以均數(shù)±標準差(x±s)表示,組間比較采用t 檢驗。計數(shù)資料以率n(%)表示,組間比較采用χ2檢驗。P < 0.05時為組間差異有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié)果

2.1 治療效果對比

觀察組有效率91.67%(55\60),對照組有效率73.33%(44\60),觀察組的治療有效率明顯高于對照組,差異具有統(tǒng)計學意義(P

3 討論

子宮肌瘤是生育期婦女臨床常見疾病,在女性絕經(jīng)后肌瘤停止生長,甚至出現(xiàn)萎縮、消失。子宮肌瘤沒有特殊的臨床中癥狀,大部分患者會出現(xiàn)下腹腫塊、月經(jīng)量增多、痛經(jīng),等臨床表現(xiàn)[4]。腹腔鏡是一種帶有微型攝像頭的器械,用冷光源提供照明,將腹腔鏡鏡頭插入腹腔內(nèi),運用數(shù)字攝像技術(shù)將腹腔鏡鏡頭拍攝到的圖像通過實時顯示在專用監(jiān)視器上,醫(yī)生可以通過監(jiān)視器屏幕上鎖顯示子宮肌瘤不同角度的圖像進行分析和判斷,并進行手術(shù)[5-6]。腹腔鏡手術(shù)不必切開患者肚皮,手術(shù)傷口很小,很大程度上降低手術(shù)的感染率。同時,剝離的子宮肌瘤能夠在專業(yè)器械的作用下絞成條狀帶出體外,對巨大子宮肌瘤的患者來說可以不用增加切口長度,避免手術(shù)感染,加快傷口愈合。

為探討腹腔鏡手術(shù)和開腹手術(shù)治療巨大子宮肌瘤的臨床效果做出以上研究,研究結(jié)果表明:腹腔鏡組的治療效果明顯高于對照組,且觀察組并發(fā)癥發(fā)病率為6.67%明顯低于對照組并發(fā)癥發(fā)病率為21.67%,該數(shù)據(jù)與劉麗萍,等[7-8]學者在其研究中將95 例子宮肌瘤患者作為研究對象,隨機分為實驗組(48 例)與對照組(47 例),其中對照組采用開腹手術(shù)治療,而實驗組采用腹腔鏡治療,結(jié)果顯示實驗組術(shù)中出血量、排氣時間及住院時間皆明顯短于對照組,同時實驗組并發(fā)癥發(fā)生率明顯低于對照組,組間對比差異有統(tǒng)計學意義(P< 0.05)。同時在手術(shù)時間以及手術(shù)出血量,等方面,腹腔鏡手術(shù)患者的時間短于對照組,出血量少于對照組,差異具有統(tǒng)計學意義(P < 0.05)。

綜上所述,腹腔鏡手術(shù)和開腹手術(shù)治療巨大子宮肌瘤均有明顯的臨床效果,但腹腔鏡手術(shù)能很大程度上保留子宮的完整性,值得臨床推廣。

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第8篇

[關鍵詞]大數(shù)據(jù)時代;企業(yè);情報分析;數(shù)據(jù)收集

doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2015.16.056

[中圖分類號]F272 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194(2015)16-00-01

隨著我國信息技術(shù)快速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)開始大量普及,目前已有多種終端設備直接記錄人類社會中復雜和頻繁的信息行為,這些行為發(fā)展至今產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)已經(jīng)開始滲透到每個行業(yè)和領域中,并成為今后發(fā)展的主要生產(chǎn)要素之一。

1 大數(shù)據(jù)時代企業(yè)競爭情報面臨的挑戰(zhàn)

1.1 大數(shù)據(jù)時效性阻礙信息管理有效性

如何及時發(fā)掘并分析海量的動態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù),為企業(yè)競爭情報研究提供準確情報,是擺在競爭情報人員面前急需解決的問題。具體表現(xiàn)在以下幾方面:①大量涌現(xiàn)的數(shù)據(jù)給常規(guī)化信息管理帶來巨大負擔,維護、存儲工作成為難點;②數(shù)據(jù)本身具有膨脹及多樣化特點,迫使相關情報人員必須具備敏銳的預知和感知能力,才能全方位、多層次地做好情報收集工作,保證數(shù)據(jù)質(zhì)量精準、可靠;③數(shù)據(jù)的風險和安全問題。任何信息技術(shù)的升級和應用都是一把“雙刃劍”,比如,企業(yè)應用云計算技術(shù),能直接減輕企業(yè)內(nèi)部管理壓力,但同時也帶來巨大數(shù)據(jù)風險。

1.2 大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)性難以駕馭

大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)性特點導致數(shù)據(jù)的獲取、分析、度量、預測等多方面都難以隨心所欲地駕馭,主要表現(xiàn)在以下幾方面。①模式涌現(xiàn)性,在異質(zhì)性及多樣性共存的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中,數(shù)據(jù)的屬性和功能既有一定聯(lián)系,又存在一定差別,一方面,從整體性體系中涌現(xiàn)出某種具有局部特征的特定模式;另一方面,數(shù)據(jù)的關聯(lián)性又催生出具有模塊化性質(zhì)的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)模型,在演化過程中自發(fā)地聚合或分離。②行為涌現(xiàn)性,數(shù)據(jù)采集和存儲技術(shù)的發(fā)展使數(shù)據(jù)本身的時序性特征更為明顯,但是,在社會網(wǎng)絡中個體及群體的行為都基于大量數(shù)據(jù)實證分析,給數(shù)據(jù)精細化管理分析帶來巨大難度。③語義涌現(xiàn)性,通常在開放自由的網(wǎng)絡空間中,大量個體性語義隨相應網(wǎng)絡數(shù)據(jù)動態(tài)更新進行演化并融合,從而促使其形成新的語義。

1.3 大數(shù)據(jù)的認知程度不足

大數(shù)據(jù)蘊含豐富的情報數(shù)據(jù),且具備重要價值。但目前大多數(shù)企業(yè)仍受困于數(shù)據(jù)分析和理解。對企業(yè)來說,挑戰(zhàn)重點主要表現(xiàn)在企業(yè)對大數(shù)據(jù)認知的限制及制約,具體表現(xiàn)在以下幾方面:①嚴重缺乏復合型人才,大數(shù)據(jù)的情報分析和處理急需相應交叉學科背景的團隊進行協(xié)作,競爭情報的提煉及發(fā)展過程并不是單一的技術(shù)問題,個人無法完成全部工作;②嚴重缺乏專業(yè)機構(gòu),多數(shù)企業(yè)都沒有建立起系統(tǒng)化的情報及決策部門或團隊,很容易陷入被動地位;③知識普及不足,除一些國際知名IT企業(yè)外,只有少部分企業(yè)會將大數(shù)據(jù)研究工作直接納入企業(yè)戰(zhàn)略發(fā)展規(guī)劃和相應業(yè)務培訓中,導致部分員工對大數(shù)據(jù)認知不足。

2 大數(shù)據(jù)時代企業(yè)競爭情報分析的策略

2.1 完善數(shù)據(jù)信息集成

數(shù)據(jù)集成需要通過多種手段和工具將現(xiàn)有數(shù)據(jù)有效集合起來,并按照相應邏輯關系統(tǒng)組織和規(guī)劃處理這些數(shù)據(jù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源共享。同時,為保證部分孤立數(shù)據(jù)能有效聯(lián)系起來,需要建立一個公共集成環(huán)境,并以此提供一個相對統(tǒng)一和透明的訪問界面。目前,仍有多數(shù)企業(yè)設立相應的分支機構(gòu),還有很多大型企業(yè)設立海外分支機構(gòu),這些機構(gòu)的業(yè)務數(shù)據(jù)都是通過集成來實現(xiàn)總體競爭情報分析,從而為企業(yè)戰(zhàn)略決策提供更好的服務。

2.2 重視數(shù)據(jù)篩選工作

隨著科技的不斷發(fā)展,大數(shù)據(jù)時代要處理的數(shù)據(jù)不斷增多,且大多數(shù)數(shù)據(jù)質(zhì)量下降,比如,部分數(shù)據(jù)不一致、不準確,這些數(shù)據(jù)被業(yè)內(nèi)人士稱為臟數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)驅(qū)動的動力,因此,數(shù)據(jù)本身的質(zhì)量尤為重要。但這些臟數(shù)據(jù)容易導致分析結(jié)果不準確,從而直接影響決策的準確性。因此,在挖掘數(shù)據(jù)前,必須要對數(shù)據(jù)進行清理和篩選,刪除無關數(shù)據(jù),提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。

2.3 注重數(shù)據(jù)類型分析

在大數(shù)據(jù)背景下,企業(yè)無論是在日常運營中,還是在重大戰(zhàn)略決策上,都會在多種信息系統(tǒng)中留下數(shù)據(jù)記錄。通過相關技術(shù),將這些數(shù)據(jù)記錄有效整合在一起,能再現(xiàn)企業(yè)運行和發(fā)展的全部面貌。隨著信息技術(shù)不斷發(fā)展,不斷涌現(xiàn)出多種新的數(shù)據(jù)類型,比如,實時數(shù)據(jù)中的微博短信等一系列動態(tài)數(shù)據(jù)流,動態(tài)數(shù)據(jù)中網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)和網(wǎng)站內(nèi)部訪問日志等,都可以從中找出相應規(guī)律。

3 結(jié) 語

企業(yè)競爭情報能有效幫助企業(yè)觀察競爭環(huán)境,從而及時做出相應反應,并獲得競爭優(yōu)勢,對企業(yè)發(fā)展具有重要意義。

主要參考文獻

[1]涂蘭敬.專家觀點:“大數(shù)據(jù)”與“海量數(shù)據(jù)”的區(qū)別[J].網(wǎng)絡與信息,2011(12).

第9篇

學分銀行是一個復雜而龐大的體系,不僅需要相關的運行機制、政策法規(guī)和標準體系等的支持,還需要一個功能強大的信息管理平臺的支持才能真正有效運行。學分銀行信息管理平臺在設計理念上應堅持以服務學習型社會建設、充分考慮個性化需求和滿足各類學習成果之間的轉(zhuǎn)換需求為目標,其平臺架構(gòu),既涉及制度設計層面,也涉及技術(shù)層面。如何實現(xiàn)不同層級的數(shù)據(jù)對接和異構(gòu)平臺之間的數(shù)據(jù)資源共享以及存儲并管理日漸龐大的用戶信息,并通過云服務實現(xiàn)教育大數(shù)據(jù)的價值,這些都是學分銀行信息管理平臺建設的重要內(nèi)容。

【關鍵詞】 學分銀行;教育大數(shù)據(jù);技術(shù)架構(gòu);云服務;智能網(wǎng)關

【中圖分類號】 G434 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1009―458x(2015)06―0053―07

一、國內(nèi)外學分銀行信息管理

平臺研究與建設情況

學分銀行是一個復雜而龐大的體系,不僅需要相關的運行機制、政策法規(guī)和標準體系等的支持,還需要一個功能強大的信息管理平臺的支撐才能真正有效運行。目前,國內(nèi)外都圍繞學分銀行信息管理平臺設計與開發(fā)這一主題進行研究。從國內(nèi)來看,關于學分銀行制度建設、認證框架及其運作模式等研究相對較多,而對于學分銀行信息管理平臺架構(gòu)方面研究較少。崔銘香和樂傳永較早探討了學分銀行的運行程 序[1];姚德明等人從一所職校的視角,提出了職校學分銀行管理體系[2];湯書波等人研究了開放教育學分銀行系統(tǒng)功能模塊設計[3]; 彭飛龍對學分銀行系統(tǒng)進行了一定研究[4];陳晶晶和陳龍根等人對基于學分銀行的學習型城市服務平臺建設進行了一定研究[5];鄢小平等人對基于云架構(gòu)的學分銀行信息平臺設計以及我國學分銀行制度模式選擇和架構(gòu)設計進行了研究[6][7]。這些研究選擇不同視角和方法,討論了學分銀行信息管理平臺的設計思路,對本文起到了啟發(fā)和參考作用。

從已建成并投入運行的情況看,國內(nèi)主要有上海市終身教育學分銀行信息管理平臺、江蘇終身教育學分銀行信息管理平臺等。這些平臺主要由三部分組成:門戶網(wǎng)站、管理系統(tǒng)和用戶檔案信息庫。門戶網(wǎng)站主要用于學分銀行工作動態(tài)、規(guī)章制度和運行流程等的展示,并有各種功能的導航等;管理系統(tǒng)包括用戶、機構(gòu)聯(lián)盟和業(yè)務流程等的管理;用戶檔案信息庫包括終身學習賬戶和終身學習檔案,提供學習成果的累積、存儲、轉(zhuǎn)換和查詢等功能。這些都是學分銀行信息管理平臺的基本功能。學分銀行信息管理平臺需要給用戶提供的不僅僅是簡單的檔案信息查詢,還需要提供相關智能化服務。智能化服務需要有數(shù)據(jù)來支撐。因此,學分銀行信息管理平臺還應具有針對各種異構(gòu)平臺的相關數(shù)據(jù)進行整合與分析的功能。

在國外,大多數(shù)學分銀行體系的運行,都有強有力的信息化開放服務平臺作為支撐。韓國終身教育振興院(NILE)開發(fā)了多層次的學分銀行信息管理平臺,根據(jù)其職能架構(gòu)實現(xiàn)多層管理,主要包括提供相關政策制度查詢、在線學分認定申請、證書核對、學分登記、學分認定和學位授予等功能,并為個人和機構(gòu)提供專業(yè)學習指導與培訓計劃推薦。平臺數(shù)據(jù)實行多層級管理,并打通各類學習平臺接口,為學分銀行的運行提供了強有力的信息服務和保障[8]。英國資格與學分框架(QCF)建有國家認證資格數(shù)據(jù)庫(NDAQ)、MIAP和SFA的LAR系統(tǒng)[9]。南非資格署開發(fā)了學習者檔案數(shù)據(jù)庫(NLRD)信息系統(tǒng),它是一個國家資格框架電子管理系統(tǒng)[10]。歐洲學分銀行是國際上發(fā)展較早且體系較為完善的學分認證體系,包括學分轉(zhuǎn)換與累計系統(tǒng)(ECTS)和職業(yè)教育與培訓學分系統(tǒng)(ECVET)。歐洲各參與國或有關院校大多建有信息化服務網(wǎng)絡系統(tǒng)和便捷的學分轉(zhuǎn)換系統(tǒng)熱線。歐盟設立的“歐洲學習機會”(Ploteus)門戶網(wǎng)站也提供了大量有關教育、培訓和各種學習的機 會[11]。英國學者安東尼?約翰?維克斯[12]和荷蘭開放大學赫曼?博世[13]對這兩個系統(tǒng)做了大量研究。

二、學分銀行信息管理平臺

設計理念與原則

1. 設計理念

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,數(shù)據(jù)的應用已經(jīng)滲透到各行各業(yè)。在很多組織中,大數(shù)據(jù)的分析與應用已成為重要的影響因素和核心競爭力。大數(shù)據(jù)不僅是一種技術(shù)革新,更是思維方式的大變革。隨著網(wǎng)絡信息技術(shù)在教育領域的不斷發(fā)展與應用,各類教育管理、學習服務模式以及人的思想觀念、學習方法和行為習慣都將受到大數(shù)據(jù)浪潮的深度影響[14]。教育領域的大數(shù)據(jù)不僅來源于各類學習平臺上不斷積累的學習數(shù)據(jù)(包括課程視頻、教案和習題庫等),還包括學習者的行為數(shù)據(jù)和個人資料。當這些數(shù)據(jù)積累到一定級別且互聯(lián)互通后,教育大數(shù)據(jù)就形成了。國內(nèi)外教育界對于大數(shù)據(jù)與教學結(jié)合的看法,呈現(xiàn)出積極態(tài)勢。目前,在教育領域,雖然已生成大規(guī)模的數(shù)據(jù),但由于不同教育機構(gòu)的數(shù)據(jù)相互獨立,存在數(shù)據(jù)分散存儲、結(jié)構(gòu)不統(tǒng)一和數(shù)據(jù)不完整等問題,使這些數(shù)據(jù)很難集成在統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺中,得不到有效利用。如何將這些格式各異、分布廣泛的數(shù)據(jù)集成與交互,整合成對教育和學習有價值的信息,正是學分銀行信息管理平臺最大的價值所在。

學分銀行制度是學習型社會建設的重要組成部分,是服務于終身學習的重要體系支撐。學分銀行信息管理平臺在設計理念上,應該堅持以服務學習型社會建設、完善各級各類教育之間的銜接標準、滿足各類學習成果之間的轉(zhuǎn)換,并實現(xiàn)為個人、企業(yè)、機構(gòu)和教育部門等提供學習教育需求和政策建議為目標。要實現(xiàn)這一功能,就要充分運用平臺中的各類數(shù)據(jù),挖掘教育數(shù)據(jù)中的隱藏信息,提供及時、高效的服務。基于此,在整個平臺的開發(fā)過程中,數(shù)據(jù)架構(gòu)顯得非常重要,數(shù)據(jù)架構(gòu)的合理性決定了后續(xù)的數(shù)據(jù)生態(tài)管理。這些都要求系統(tǒng)設計充分考慮用戶需求,結(jié)合用戶在相關學習平臺中的學習行為和學習成果,通過數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)對用戶的學習需求、培訓計劃和工作目標等進行設計、評估與指導,提供個性化需求服務與智能化學習引導。

2. 設計原則

首先,要遵循系統(tǒng)安全可靠性原則。安全是平臺建設必須遵循的首要原則。平臺的總體設計和安全體系設計要符合信息系統(tǒng)安全等級要求。學分銀行信息管理平臺存儲了大量個人身份信息和學習成果數(shù)據(jù),涉及大量個人隱私,存在被惡意攻擊和用戶信息泄露的風險。為了保障平臺的安全,應該對平臺的物理安全、網(wǎng)絡安全、系統(tǒng)安全、應用安全、數(shù)據(jù)安全和安全管理制度等方面進行全方位評估,要有完備的運行維護及安全保障體系,確保信息的安全。

其次,要遵循開放性原則。平臺要能提供標準化開放接口,支持多平臺接入。學分銀行不是一個獨立的系統(tǒng),它的主要功能是為了更好地連接并打通各級各類教育和培訓間的通道,并提供相關分析與決策。因此,平臺的數(shù)據(jù)來源需要與各級各類平臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)對接,充分考慮與其他外部系統(tǒng)的接口需要。

再次,要遵循海量數(shù)據(jù)處理原則。學分銀行面向全社會成員開展學習成果認證、積累與轉(zhuǎn)換服務,整合各級各類相關異構(gòu)學習平臺的數(shù)據(jù),會形成海量的用戶信息,因此,需要支持海量數(shù)據(jù)處理。

三、學分銀行信息管理平臺功能

模塊與職能架構(gòu)分析

1. 功能模塊分析

學分銀行信息管理平臺主要包括對外服務、政策宣傳、業(yè)務管理和平臺管理等功能模塊。其中,對外服務是最主要的功能模塊之一,要能夠支持對公、對私兩大業(yè)務。對公業(yè)務模塊主要包括機構(gòu)資質(zhì)申請、機構(gòu)學員學習檔案管理、學習成果認證管理、機構(gòu)成員學分積累認證、學習成果轉(zhuǎn)換、教育產(chǎn)品介紹與推薦、課程學習組織與推薦、專業(yè)或資格推薦、能力測評及專家引導等,實現(xiàn)為行業(yè)、企業(yè)等從業(yè)人員等提供非學歷培訓證書與學歷教育課程互認服務,為學習型組織提供需求定制服務。對私業(yè)務,即個人業(yè)務,主要服務于學分銀行個人學習者,管理學習者的個人信息,包括賬戶注冊、終身學習檔案管理、學習成果認證與轉(zhuǎn)換、能力測評及專家引導等。其中,終身學習檔案管理模塊除了能夠提供個人信息及學習成果的查詢外,應能夠綜合分析個人的學習成果、工作經(jīng)歷和學習記錄等信息,智能化地提供相關專業(yè)資格推薦等個性化服務。能力測評模塊主要是通過分析用戶提交的能力測評表并結(jié)合專家引導等方式幫助學習者制訂學習計劃等。

通過對外服務所積累起來的各種數(shù)據(jù),都會保存在信息平臺的各級數(shù)據(jù)庫中,系統(tǒng)會根據(jù)用戶的學習、工作與成果累積等情況,通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析不同地區(qū)、不同機構(gòu)的整體教育情況和需求,為行業(yè)或個人提供各級各類學習推薦與引導,并為培訓機構(gòu)提供相關信息,促進資源共享,實現(xiàn)跨區(qū)域合作。通過信息管理平臺對外服務完善終身學習檔案庫的建設,實現(xiàn)各級各類教育及培訓成果的轉(zhuǎn)換,并與終身學習公共服務平臺及其他各級各類學習平臺之間數(shù)據(jù)互聯(lián)互通、資源共享,結(jié)合數(shù)據(jù)分析提供專家評審與指導等功能,支持最優(yōu)學習路徑搜索與推送,促進行業(yè)需求與培訓信息互通。

2. 職能架構(gòu)分析

目前,我國正在建設的學分銀行信息管理平臺,有從國家層面設計的,如國家開放大學學分銀行信息管理平臺;有從地方層面設計的,如上海市終身教育學分銀行信息管理平臺。無論從國家層面設計,還是從地方層面設計,學分銀行的職能架構(gòu)都可分為三個層級:學習成果認證中心、學習成果認證分中心和學習成果認證點。

學習成果認證中心作為第一級的業(yè)務執(zhí)行機構(gòu),主要負責機構(gòu)設置與管理、標準制定和課程體系建設等頂層設計,并提供學分銀行信息化運行所需的各類評價標準及外部資源,完成綜合性數(shù)據(jù)分析。學習成果認證分中心作為第二級的業(yè)務執(zhí)行機構(gòu),主要完成賬戶管理、部分學習成果認證轉(zhuǎn)換等業(yè)務受理、終身學習檔案建設與管理、網(wǎng)點或機構(gòu)管理等。學習成果認證點作為第三級的業(yè)務執(zhí)行機構(gòu),設立在每個二級認證分中心的下屬區(qū)域,其職能是為用戶辦理開戶、銷戶、認證、轉(zhuǎn)換和學習檔案查詢等業(yè)務。三個層級之間的數(shù)據(jù)庫互通。三層職能架構(gòu)如圖1所示。

<D:\教育盤\2015年教育\2015-06\06-14.jpg>

圖1 學分銀行信息管理平臺三層職能架構(gòu)圖

四、學分銀行信息管理平臺

三層數(shù)據(jù)架構(gòu)與云服務管理

1. 系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析

當前,國內(nèi)外各種不同形式的學分銀行運行支撐平臺,多以學習成果的認定、存儲和轉(zhuǎn)換為主要功能。隨著業(yè)務的開展,平臺數(shù)據(jù)不斷積累,數(shù)據(jù)量日漸龐大,但這些數(shù)據(jù)并沒有真正實現(xiàn)其應有的價值,這些平臺大多只提供查詢功能,很少有平臺能通過數(shù)據(jù)分析提供個性化的服務或是為機構(gòu)提供教育培訓需求與決策分析。我國學分銀行制度建設的宗旨是服務于終身學習體系和學習型社會建設,通過學分互認打通各級各類教育培訓的縱向銜接和橫向溝通,搭建終身學習“立交橋”。基于此,學分銀行信息管理平臺需要提供的不僅僅是學習成果的存儲、積累與轉(zhuǎn)換,同時,還需要為社會成員提供個性化服務,為教育機構(gòu)和企業(yè)聯(lián)盟提供教育需求分析,提供有針對性的評價模式和數(shù)據(jù)分析功能 。

如何通過給定的評價模型實現(xiàn)相關教育決策和培訓學習分析,則需要通過挖掘技術(shù)對系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行分析、提取和清洗。學分銀行用戶數(shù)量龐大,數(shù)據(jù)之間有著千絲萬縷的關系,數(shù)據(jù)具有類型多、數(shù)量大和關聯(lián)性強等特點,為用戶個性化服務的實現(xiàn)提供了基礎。例如,可利用文本語義的情感分析模型,分析出數(shù)據(jù)中對學習有促進的或無關的語義,通過定制評價模型對不同維度的學習成果及該用戶或群體所對應的學習行為等相關要素進行監(jiān)控,通過文本分析、不同維度之間的關聯(lián)分析和趨勢分析等技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)中隱含的信息,找到與提升學習和促進教育相關的因素,預測學習需求與教育培訓趨勢。

與各異構(gòu)平臺對接后的學分銀行信息管理平臺中的數(shù)據(jù)存在顯性和隱性之分。顯性數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主,比較好處理,如用戶信息檔案,包括用戶特征、工作經(jīng)歷和教育程度等;隱性數(shù)據(jù)多數(shù)是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),一般以用戶的行為數(shù)據(jù)為主,包括學員的個人偏好和實時行為等,如學員參與交流互動的情況、E-mail情緒和視頻及網(wǎng)頁的瀏覽情況等,這類隱性數(shù)據(jù)一般屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。還有一類數(shù)據(jù)處于顯性和隱性之間,以半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主,如學員能力評估、學習方向分析、學員個性特質(zhì)分析以及各類提交的表單、證書材料等數(shù)據(jù)。學分銀行信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)如圖2所示。

<D:\教育盤\2015年教育\2015-06\06-15.jpg>

圖2 學分銀行信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)圖

傳統(tǒng)的針對學習培訓的評估方法是通過問卷調(diào)查,根據(jù)預先設定的評價模型,對學習效果與教育需求的各種影響因素進行分析得到相關結(jié)論。而采用大數(shù)據(jù)分析不僅實時、動態(tài),而且可以通過挖掘數(shù)據(jù)的相關性實現(xiàn)面向未來的預測,與傳統(tǒng)的相對靜態(tài)、預設模型的學習分析方法相比,更加高效和便捷。隨著學習環(huán)境越來越數(shù)字化,學習評估和學習需求也越來越被量化。從圖2可以看出,和各異構(gòu)平臺對接后的學分銀行信息管理平臺包含了來自不同數(shù)據(jù)源的信息,數(shù)據(jù)復雜、時效性強且比較全面。從中提取出有價值的信息,通過相應的評價模型和數(shù)據(jù)分析,使教育培訓的量化評估、個性化精準推薦和學習需求分析等成為可能。

2. 數(shù)據(jù)架構(gòu)

數(shù)據(jù)的集成和整合需要完成數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換和加載。海量的數(shù)據(jù)管理與分析、多數(shù)據(jù)中心協(xié)同的大數(shù)據(jù)管理與分析處理技術(shù)以及較高的個性化服務功能,都可通過ETL工具和OLAP技術(shù)得到解決。OLAP分析是針對事先擬定的主題重新組織、篩選和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù),統(tǒng)一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),重新整合產(chǎn)生綜合性數(shù)據(jù)。有效提取、轉(zhuǎn)換和加載是數(shù)據(jù)維護的難點。ETL系統(tǒng)模型主要包括數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、清洗和裝載,是大數(shù)據(jù)集成和分析的重要環(huán)節(jié)和核心技術(shù),其關鍵在于為數(shù)據(jù)分析和應用提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口。學分銀行信息管理平臺中應用ETL的目的是將分散在各教育機構(gòu)和學習平臺中與結(jié)構(gòu)和標準不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)進行整合,通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù),給個人和機構(gòu)提供個性化服務,為政府和教育部門提供教育需求分析與決策建議。

數(shù)據(jù)集成與數(shù)據(jù)功能對平臺技術(shù)要求較高。根據(jù)學分銀行三層職能架構(gòu),可將學分銀行信息管理平臺數(shù)據(jù)集成劃分為三層,通過ETL認證和OLAP分析實現(xiàn)數(shù)據(jù)架構(gòu)管理。

三層數(shù)據(jù)依次是學習成果認證中心數(shù)據(jù)交換庫、學習成果認證分中心數(shù)據(jù)交換庫和學習成果認證點數(shù)據(jù)庫。從第一級到第三級數(shù)據(jù)的組成分類由復雜到簡單。第一級數(shù)據(jù),即認證中心數(shù)據(jù),主要包括賬戶信息、終身學習檔案信息、機構(gòu)信息、認證分中心相關信息、專家信息、證書信息、學習成果認證積累和轉(zhuǎn)換信息、課程信息、清算信息和標簽化資源信息等各類數(shù)據(jù)庫;第二級數(shù)據(jù),即認證分中心數(shù)據(jù),主要包括分中心部分學習成果認證、積累和轉(zhuǎn)換信息、分中心終身學習檔案信息、認證點的相關信息以及清算信息等;第三級數(shù)據(jù),即認證點數(shù)據(jù),該層級以對外窗口服務為主,數(shù)據(jù)相對簡單,以本地用戶信息和學習記錄信息為主,此外還包括一些開戶、銷戶和認證申請等臨時信息。三層數(shù)據(jù)架構(gòu)如圖3所示。

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圖3 學分銀行信息管理平臺三層數(shù)據(jù)架構(gòu)圖

當檔案信息數(shù)據(jù)量積累到一定程度時,這些數(shù)據(jù)可用于OLAP分析以及數(shù)據(jù)挖掘。通過學分銀行信息管理平臺的后臺統(tǒng)計分析功能,可以按不同層級生成用戶統(tǒng)計報表、存入課程統(tǒng)計報表、存入證書統(tǒng)計報表和轉(zhuǎn)換學分與課程統(tǒng)計報表等。統(tǒng)計報表是可定制的,并具備相應的分析功能,通過學分銀行信息管理平臺中的智能報表生成與數(shù)據(jù)分析功能,可以根據(jù)業(yè)務需求和主管部門的要求隨時生成各種統(tǒng)計報表,并對數(shù)據(jù)進行深入的分析和挖掘,真正實現(xiàn)決策支持。

3. 云服務管理

大數(shù)據(jù)的管理與分析離不開云計算。云計算的概念雖然出現(xiàn)在大數(shù)據(jù)之前,但隨著大數(shù)據(jù)分析的重要性和價值不斷提升,這兩者就如同一個硬幣的兩面,缺一不可。學分銀行積累和整合了教育大數(shù)據(jù)之后,如何讓數(shù)據(jù)更有價值,離不開云計算和服務。

學分銀行業(yè)務涉及各行各業(yè),除了高校和教育機構(gòu)之外,還涉及其他各類學習型組織、社區(qū)和企業(yè)等,用戶數(shù)量龐大,分布廣泛,要求不一,這對學分銀行平臺的架構(gòu)要求更高。為了更好地實現(xiàn)學分銀行的上述功能,可以采用云計算實現(xiàn)數(shù)據(jù)服務與管理。基于三層架構(gòu)的學分銀行數(shù)據(jù)服務從業(yè)務需求和復雜度方面分別需要實現(xiàn)三類云服務:SaaS服務、PaaS服務和IaaS服務[15]。學分銀行信息管理平臺云服務功能如圖4所示。

(1)SaaS服務。SaaS服務主要面向數(shù)據(jù)架構(gòu)中的第三層認證點,這層用戶對業(yè)務要求不高,也不需要投入太大,系統(tǒng)只需提供個人和機構(gòu)聯(lián)盟一些簡單的個性化需求,如開戶注冊、成果的錄入、申請和查詢等基礎功能。在支持用戶完成基本信息添加和學習成果錄入的同時,促進了學分銀行信息檔案庫的建設,實現(xiàn)學分銀行平臺基礎數(shù)據(jù)積累。這些數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。

(2)PaaS服務。數(shù)據(jù)架構(gòu)中的第二層級和第三層級中部分對平臺功能要求比較高的機構(gòu)可以提供PaaS服務,該服務幫助機構(gòu)根據(jù)自身需求快速完成相關環(huán)境的開發(fā),在提供功能開發(fā)擴建服務的同時,完成相對復雜的數(shù)據(jù)服務,包括半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

(3)IaaS服務。對于部分有特殊需求的機構(gòu),平臺提供IaaS服務。該服務為用戶提供功能強大的自主服務,可以實現(xiàn)要求更高的系統(tǒng)擴建需求,用戶可以在三層數(shù)據(jù)架構(gòu)基礎上自己完成特定網(wǎng)絡環(huán)境及軟硬件部署,擴展本層的數(shù)據(jù)架構(gòu),實現(xiàn)更復雜的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理服務。

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圖4 學分銀行信息管理平臺云服務功能圖

五、案例應用――以國家開放大學

學分銀行信息管理平臺為例

國家開放大學學分銀行模擬和借鑒銀行特點,以學分為計量單位,對各類學習成果進行統(tǒng)一的認證與核算,是具有學分認定、積累和轉(zhuǎn)換等功能的新型學習制度和教育管理制度。國家開放大學學分銀行平臺總體設計考慮學分銀行系統(tǒng)服務于終身教育體系,與教育部整體信息化建設,包括教育管理公共服務平臺、教育資源公共服務平臺等各類相關平臺整合對接,形成一體化的國家開放大學的終身教育信息服務體系。平臺設計在延伸韓國學分銀行系統(tǒng)架構(gòu)理念的基礎上,基于SOA標準,并通過智能網(wǎng)關及開放接口(OpenAPI)實現(xiàn)異構(gòu)平臺數(shù)據(jù)的整合,支持分布式部署的彈性支撐云服務應用,充分利用云計算IaaS平臺統(tǒng)一管理資源池,做到按需分配,適應各應用模塊的橫向擴充,靈活應對解決業(yè)務量、數(shù)據(jù)量持續(xù)增大帶來的數(shù)據(jù)管理與分析問題。

國家開放大學學分銀行信息管理平臺總架構(gòu)如圖5所示,其內(nèi)容包括用戶層、應用支持層、系統(tǒng)支持層、數(shù)據(jù)支持層和基礎設施層,外部還有云管理服務及規(guī)范標準體系和運行維護及安全保障體系等。

用戶層包括個人用戶、機構(gòu)用戶和管理人員等。應用層包括對外服務、學習成果認證中心、學習成果認證分中心及學習成果認證點的各類應用。系統(tǒng)支持層包括門戶支撐系統(tǒng)、站群管理系統(tǒng)、統(tǒng)一身份認證系統(tǒng)、CA認證系統(tǒng)、協(xié)作通信系統(tǒng)、數(shù)據(jù)交換系統(tǒng)、文件交換系統(tǒng)和決策支持系統(tǒng)等。數(shù)據(jù)支持層通過智能網(wǎng)關將學分銀行三層數(shù)據(jù)集成架構(gòu)與終身學習平臺及其他各級各類學習平臺的數(shù)據(jù)對接,形成一個數(shù)據(jù)資源開放平臺。基礎設施層包括虛擬化軟件及平臺、各類服務器、云存儲與備份、云計算服務、網(wǎng)絡支撐、負載均衡和接口管理等。

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圖5 國家開放大學學分銀行信息管理平臺總架構(gòu)

根據(jù)國家開放大學學分銀行功能需求,平臺在運行過程中將逐步打通對接各類異構(gòu)平臺數(shù)據(jù),利用智能網(wǎng)關匯聚異構(gòu)數(shù)據(jù)的特點,并通過OpenAPI接口實現(xiàn)跨平臺數(shù)據(jù)對接,真正實現(xiàn)了數(shù)據(jù)共享,為教育大數(shù)據(jù)的積累提供基礎。基于學分銀行運行制度本身的特點,使學分銀行信息管理平臺的功能在技術(shù)方面面臨著更多的挑戰(zhàn),為了實現(xiàn)平臺的各項服務功能及教育大數(shù)據(jù)的價值,需要解決平臺之間計算、存儲、共享和分配等關鍵技術(shù),因此在實際建設過程中還涉及負載均衡、數(shù)據(jù)庫集群和庫表散列、緩存技術(shù)、多中心數(shù)據(jù)同步和多終端自適應等相關技術(shù)。

國家開放大學學分銀行平臺已完成一期建設并投入運行。目前,平臺主要由業(yè)務宣傳門戶網(wǎng)站、業(yè)務處理工作平臺和社會公眾服務平臺三大模塊組成,以學習成果的積累和轉(zhuǎn)換為核心功能,綜合各類平臺的相關數(shù)據(jù),為用戶和機構(gòu)聯(lián)盟提供服務,并以促進終身學習體系建設為宗旨,實現(xiàn)國家開放大學學分銀行的生態(tài)運行體系。平臺前期運行以信息檔案入庫和不同層級的數(shù)據(jù)對接為主。國家開放大學及部分機構(gòu)聯(lián)盟信息作為平臺第一層級的數(shù)據(jù)已入庫,包括電大在籍生、黨員干部培訓、國培計劃、社區(qū)、技師學院以及各類機構(gòu)培訓人員110多萬用戶信息。作為第二層級數(shù)據(jù)來源的分中心,如甘肅分中心、長春分中心、青島分中心等和第三層級(部分認證點)的數(shù)據(jù)也正在逐步對接的過程中。國家開放大學學分銀行主頁面圖如圖6所示。

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圖6 國家開放大學學分銀行主頁面圖

平臺運行時間短,大數(shù)據(jù)的形成和異構(gòu)平臺之間的對接還需要一個過程。隨著平臺的推廣和學習成果的不斷積累,以及各類學習平臺和信息資源的不斷整合,教育大數(shù)據(jù)的特點與功能將逐步顯現(xiàn)。

六、結(jié)束語

我國學分銀行建設還處于起步階段,學分銀行信息管理平臺架構(gòu),既涉及制度設計層面,也涉及技術(shù)層面。學分銀行的功能特點決定了學分銀行信息管理平臺不僅要實現(xiàn)自身功能建設,還要實現(xiàn)不同平臺之間的數(shù)據(jù)對接,實現(xiàn)異構(gòu)平臺之間的資源共享。因此,學分銀行信息管理平臺的建設不能單考慮平臺本身的功能架構(gòu),還應該充分考慮平臺之間的聯(lián)通性與整個系統(tǒng)的可擴展性。

文章基于教育大數(shù)據(jù)背景,從學分銀行業(yè)務功能入手,提出了學分銀行信息管理平臺的技術(shù)架構(gòu),并通過數(shù)據(jù)分析、云服務和智能網(wǎng)關等技術(shù)的應用實現(xiàn)不同學習平臺之間的數(shù)據(jù)對接與分析,通過平臺運行逐步實現(xiàn)如下目標:第一,建立“前店后廠”互動模式。各類學習平臺中經(jīng)學分銀行認定的標準化課程資源可直接為學習者所用,并轉(zhuǎn)換為標準學分直接存入學分銀行數(shù)據(jù)庫中,學分銀行可把學習平臺中的這部分課程資源作為學分銀行的產(chǎn)品推送給用戶。換句話說,二者應該形成互動,形成鏈接,形成“前店后廠”互動模式;第二,建立一站式服務模式。學分銀行系統(tǒng)將全體社會成員和機構(gòu)聯(lián)盟提供的用戶信息和學習資源整合成為一個有機的整體,通過網(wǎng)絡直接傳送給用戶。學習者通過門戶網(wǎng)站可自主查詢各類信息,使用各類資源,方便、快捷地進行實時信息交互,實現(xiàn)面向?qū)W習者的學習成果管理、學習服務管理、個性化推薦和信息咨詢等一體化服務,實現(xiàn)基于網(wǎng)絡的一站式服務模式;第三,積累教育大數(shù)據(jù)。通過學分銀行系統(tǒng)不斷整合積累教育大數(shù)據(jù),通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù),給用戶和機構(gòu)提供個性化的服務,為政府和教育部門提供教育需求分析與決策建議。

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收稿日期:2015-01-15

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