【精选】大数据文献综述
大数据时代文献综述(一)2024
大数据时代文献综述（一）引言概述：随着信息技术的不断发展和数据的大规模积累，大数据时代正以前所未有的速度产生着深远的影响。
在这个时代，大数据的应用已经渗透到诸多领域，如金融、医疗、交通等，给社会带来了诸多的机遇和挑战。
本文旨在通过文献综述的方式，介绍大数据时代的概念以及其主要特点，分析大数据对经济社会发展的影响，并总结目前相关研究的主要问题和趋势。
正文内容：一、大数据时代的概念和特点1. 大数据的定义和范围2. 大数据的四个特点：大量性、高速性、多样性和价值密度3. 大数据的数据源和采集技术4. 大数据的存储和处理技术5. 大数据的隐私与安全问题二、大数据对经济发展的影响1. 大数据在市场营销中的应用及效果2. 大数据对企业决策的支持作用3. 大数据对商业模式创新的推动4. 大数据对供应链管理的优化5. 大数据在金融行业的应用和风险管理三、大数据对社会发展的影响1. 大数据在医疗领域的应用和医疗服务的改进2. 大数据对教育领域的影响和学习模式的改变3. 大数据在城市规划和交通管理中的应用4. 大数据对环境保护与可持续发展的促进5. 大数据对政府决策与治理的影响四、大数据研究的主要问题和趋势1. 大数据的质量与准确性问题2. 大数据融合与共享的难题3. 大数据的处理与分析技术的挑战4. 大数据隐私保护的法律与伦理问题5. 大数据人才培养与研究的跨学科合作五、总结在大数据时代，大数据的产生和应用不仅带来了巨大的机遇，也带来了诸多挑战。
大数据已经对经济社会发展产生了深远影响，但同时也暴露出一系列问题。
未来，需要进一步研究与探索大数据的质量与准确性、处理与分析技术以及隐私保护等方面的问题，加强跨学科合作，培养专业人才，以更好地应对大数据时代的挑战与机遇。
文末总结。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述引言：随着信息技术的迅速发展，大数据已经成为当今社会的一个热门话题。
大数据时代的到来，给各个领域带来了巨大的变革和机遇。
本文将对大数据时代的概念、应用领域、挑战以及未来发展进行综述，以期对读者对大数据时代有一个全面的了解。
一、大数据时代的概念大数据时代是指由于计算机技术和互联网的快速发展，导致数据量呈指数级增长，数据类型多样化，数据获取、存储、处理和分析能力大幅提升的时代。
大数据时代的特点主要包括数据量大、速度快、种类多、价值高以及隐私性等。
二、大数据时代的应用领域1. 商业和市场营销领域：大数据分析可以帮助企业了解消费者行为、市场趋势，从而优化产品和服务，提高市场竞争力。
2. 医疗保健领域：大数据分析可以帮助医疗机构提高病患诊断的准确性和效率，提供个性化的医疗服务。
3. 金融领域：大数据分析可以帮助银行和金融机构进行风险评估、欺诈检测等，提高金融业务的效率和安全性。
4. 城市管理领域：大数据分析可以帮助城市进行交通管理、环境保护、公共安全等，提高城市的可持续发展能力。
5. 教育领域：大数据分析可以帮助教育机构了解学生学习情况，提供个性化的教育服务，改善教育质量。
三、大数据时代的挑战1. 数据隐私和安全：大数据时代涉及大量的个人隐私数据，如何保护数据的安全性和隐私性成为一个重要的挑战。
2. 数据质量和可信度：大数据时代的数据量庞大，数据质量和可信度的问题需要得到解决，以保证数据分析的准确性和可靠性。
3. 技术和人才短缺：大数据时代需要大量的技术和人才支持，但目前技术和人才的供给还不足以满足需求。
4. 数据分析和应用能力：大数据时代需要具备数据分析和应用能力，但目前很多企业和机构在这方面还存在不足。
四、大数据时代的未来发展1. 人工智能与大数据的结合：人工智能技术的快速发展为大数据的应用提供了更多可能性，未来人工智能与大数据的结合将会产生更多的创新和突破。
2. 数据治理和合规性：随着数据泛滥的问题日益突出，数据治理和合规性将成为大数据时代的重要议题，需要建立更加健全的数据管理机制。
大数据文献综述范文docx(二)2024
大数据文献综述范文docx（二）引言概述：大数据在当前社会中扮演着重要角色。
本文综述了关于大数据的相关文献，分析了该领域的最新发展和趋势。
本文首先介绍了大数据的定义和特点，然后对大数据的应用领域进行了深入探讨，包括商业、医疗、社交媒体和智能交通等。
接着，本文讨论了大数据分析的关键技术和工具，包括数据挖掘、机器学习和云计算等。
其次，本文介绍了大数据在决策支持、市场预测和风险管理方面的应用案例。
最后，本文总结了目前大数据领域的挑战和未来发展方向。
正文：第一大点：大数据的定义和特点1. 什么是大数据2. 大数据的特点有哪些3. 大数据与传统数据的区别第二大点：大数据的应用领域1. 大数据在商业领域的应用2. 大数据在医疗领域的应用3. 大数据在社交媒体的应用4. 大数据在智能交通中的应用第三大点：大数据分析的关键技术和工具1. 数据挖掘在大数据分析中的应用2. 机器学习在大数据分析中的应用3. 云计算在大数据分析中的应用第四大点：大数据在决策支持、市场预测和风险管理中的应用案例1. 大数据在决策支持中的应用案例2. 大数据在市场预测中的应用案例3. 大数据在风险管理中的应用案例第五大点：大数据领域的挑战和未来发展方向1. 大数据领域目前面临的挑战2. 大数据未来的发展趋势总结：本文综述了关于大数据的相关文献，介绍了大数据的定义和特点，分析了大数据在商业、医疗、社交媒体和智能交通等领域的应用情况。
同时，本文讨论了大数据分析的关键技术和工具，以及大数据在决策支持、市场预测和风险管理等方面的应用案例。
最后，本文总结了当前大数据领域所面临的挑战，并展望了大数据的未来发展方向。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为各行各业的热门话题。
大数据时代给我们带来了许多机遇和挑战，对于如何更好地利用大数据进行决策和创新，吸引了众多学者和研究者的关注。
本文将对大数据时代的相关文献进行综述，探讨大数据时代的发展趋势和应用前景。
一、大数据时代的定义和特点1.1 大数据的定义大数据是指规模巨大、种类繁多、处理速度快的数据集合，通常需要借助先进的技术和工具来进行存储、管理和分析。
1.2 大数据的特点大数据具有四个特点，即“四V”：Volume（规模）、Velocity（速度）、Variety（多样性）和Value（价值）。
1.3 大数据的来源大数据来自各种渠道，包括社交媒体、传感器、互联网搜索、挪移设备等，呈现出多样性和复杂性。
二、大数据时代的发展趋势2.1 数据驱动决策大数据时代强调数据驱动的决策，通过分析大数据来获取洞察和预测，匡助企业和组织做出更明智的决策。
2.2 人工智能与大数据融合人工智能技术的发展与大数据的应用相互促进，通过人工智能技术来挖掘和分析大数据，实现更高效的数据处理和应用。
2.3 数据安全和隐私保护随着大数据的应用范围不断扩大，数据安全和隐私保护问题日益凸显，如何确保数据的安全性和隐私性成为大数据时代的重要课题。
三、大数据时代的应用领域3.1 金融行业金融机构利用大数据技术进行风险管理、市场分析和客户画像等，提高业务效率和风险控制能力。
3.2 医疗健康医疗健康领域通过大数据分析来实现个性化诊疗、疾病预测和药物研发，提升医疗服务水平和效率。
3.3 零售行业零售企业通过大数据分析来了解消费者需求、优化供应链、提升销售效率，实现精准营销和客户关系管理。
四、大数据时代的挑战与解决方案4.1 数据质量与一致性大数据时代面临着数据质量和一致性的挑战，需要建立数据管理和质量控制机制来确保数据的准确性和可靠性。
4.2 技术人材短缺大数据技术的快速发展导致技术人材短缺，需要加强教育培训和技术创新，培养更多的大数据专业人材。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述在大数据时代，数据的产生和积累呈现出爆炸式的增长，这给各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。
为了更好地理解和应对大数据时代带来的影响，许多学者和研究人员开始进行大数据领域的文献综述。
一、大数据的定义和特点大数据是指规模庞大、复杂多样、高速增长的数据集合，这些数据无法用传统的数据处理工具进行处理和分析。
大数据具有四个特点：数据量大、数据种类多样、数据处理速度快、数据价值密度低。
二、大数据的应用领域1. 商业领域：大数据在商业领域的应用非常广泛，包括市场营销、客户关系管理、供应链管理等方面。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品和服务，提高竞争力。
2. 医疗健康领域：大数据在医疗健康领域的应用可以帮助提高医疗服务的质量和效率。
例如，通过对大量的医疗数据进行分析，可以发现疾病的规律和趋势，提前进行预防和治疗。
3. 交通运输领域：大数据在交通运输领域的应用可以帮助提高交通管理的效率和安全性。
通过对交通数据的分析，可以实时监测交通状况，优化交通流量，减少交通事故。
4. 城市规划领域：大数据在城市规划领域的应用可以帮助城市规划者更好地了解城市的发展趋势和需求。
通过对大数据的分析，可以优化城市的布局和设计，提高城市的宜居性和可持续发展性。
三、大数据的挑战和问题1. 数据隐私和安全：大数据的应用涉及大量的个人隐私信息，如何保护数据的安全性和隐私性是一个重要的问题。
2. 数据质量和可信度：大数据的质量和可信度直接影响到数据分析的准确性和可靠性，如何确保数据的质量和可信度是一个关键的挑战。
3. 数据处理和分析能力：由于大数据的规模和复杂性，传统的数据处理和分析方法往往无法满足需求，如何提高数据处理和分析的能力是一个重要的问题。
四、大数据的发展趋势1. 人工智能与大数据的结合：人工智能技术的发展为大数据的处理和分析提供了新的方法和工具，两者的结合将进一步推动大数据的应用和发展。
2. 边缘计算和大数据的融合：边缘计算技术可以将数据处理和分析的能力推向数据源头，减少数据传输和存储的成本，提高数据处理的效率。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述引言：随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据时代的到来给各个领域带来了巨大的机遇和挑战。
本文将对大数据时代的相关文献进行综述，探讨大数据的定义、特点、应用领域以及对社会和经济的影响。
一、大数据的定义和特点1.1 定义：大数据是指规模庞大、类型繁多且难以处理的数据集合。
它具有三个特点：数据量大、数据类型多样、数据处理难度高。
1.2 特点：大数据的特点主要体现在以下几个方面：（1）数据量大：大数据的数据量通常以TB、PB、EB甚至更大的规模来衡量。
（2）数据类型多样：大数据包含结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML文档、日志文件）和非结构化数据（如文本、图象、音频、视频等）。
（3）数据处理难度高：由于大数据的规模庞大且类型繁多，传统的数据处理方法已经无法胜任，因此需要借助新的技术和算法来处理大数据。
二、大数据的应用领域2.1 金融行业：大数据在金融行业的应用非常广泛。
通过对大量的金融数据进行分析，可以匡助银行和金融机构更好地了解客户需求、预测市场趋势、进行风险评估和欺诈检测等。
2.2 医疗健康：大数据在医疗健康领域的应用可以匡助提高医疗服务质量和效率。
通过分析大量的医疗数据，可以实现个性化医疗、疾病预测和药物研发等。
2.3 零售业：大数据在零售业的应用可以匡助企业更好地了解消费者需求、优化供应链管理、提高销售额和客户满意度等。
2.4 交通运输：大数据在交通运输领域的应用可以匡助提高交通运输效率和安全性。
通过分析大量的交通数据，可以实现交通拥堵预测、交通信号优化和智能导航等。
2.5 媒体传媒：大数据在媒体传媒领域的应用可以匡助媒体机构更好地了解受众需求、优化内容推荐和广告投放等。
三、大数据对社会和经济的影响3.1 社会影响：大数据的发展对社会产生了深远的影响。
它改变了人们的生活方式，提高了社会管理的效率，促进了社会的创新和发展。
3.2 经济影响：大数据的应用对经济产生了重要的影响。
大数据文献综述
大数据文献综述随着信息技术的飞速发展，数据的产生和积累速度呈指数级增长，大数据已经成为当今社会各个领域关注的焦点。
大数据不仅改变了我们获取、处理和分析信息的方式，也为科学研究、商业决策、社会治理等带来了前所未有的机遇和挑战。
本文将对大数据相关的文献进行综合梳理和分析，旨在全面了解大数据的概念、特点、技术架构以及其在不同领域的应用和影响。
一、大数据的概念与特点大数据的概念最早由知名咨询公司麦肯锡提出，其定义为：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
海量的数据规模是大数据最显著的特点之一。
在当今数字化时代，数据的生成来源极为广泛，包括互联网、物联网、社交媒体、金融交易、医疗记录等。
这些数据的总量已经达到了 PB 级甚至 EB 级，远远超出了传统数据处理技术的处理能力。
快速的数据流转意味着数据的产生和更新速度非常快。
在一些实时应用场景中，如金融交易、物流监控等，数据需要在极短的时间内被处理和分析，以做出及时的决策。
多样的数据类型也是大数据的重要特点。
除了传统的结构化数据（如关系型数据库中的表格数据），大数据还包含大量的半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
价值密度低则是指在海量的数据中，真正有价值的信息往往只占很小的比例。
因此，如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息成为了大数据处理的关键挑战之一。
二、大数据的技术架构大数据的处理需要一套完整的技术架构来支持，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等环节。
数据采集是大数据处理的第一步，其目的是从各种数据源中获取数据。
常见的数据采集技术包括网络爬虫、传感器数据采集、系统日志采集等。
数据存储是大数据处理的重要环节，由于大数据的规模巨大，传统的关系型数据库已经无法满足需求。
因此，分布式文件系统（如 HDFS）和分布式数据库（如 HBase、Cassandra 等）成为了大数据存储的主流选择。
大数据时代 文献综述
大数据时代文献综述引言：随着信息技术的快速发展，大数据已成为当今社会的热门话题。
大数据时代的到来给各个领域带来了巨大的机遇和挑战。
本文将对大数据时代的相关文献进行综述，探讨大数据的定义、特点、应用领域以及对社会经济发展的影响。
一、大数据的定义和特点1. 定义：大数据是指规模庞大、种类繁多、速度快、价值密度低的数据集合。
这些数据来自于各种来源，包括传感器、社交媒体、互联网等。
大数据具有高度的复杂性和多样性，需要利用先进的技术和工具进行处理和分析。
2. 特点：（1）规模庞大：大数据的规模通常以TB、PB甚至EB为单位，远远超过传统数据处理能力。
（2）种类繁多：大数据包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频等。
（3）速度快：大数据的产生速度非常快，需要实时或近实时地进行处理和分析。
（4）价值密度低：大数据中包含了大量的噪音和无用信息，需要通过数据挖掘和分析提取有价值的信息。
二、大数据的应用领域1. 商业和市场营销领域：大数据在商业和市场营销领域的应用非常广泛。
通过对大数据的分析，企业可以了解消费者的需求和行为，制定精准的营销策略，提高销售额和市场份额。
同时，大数据还可以帮助企业进行风险管理和预测，优化供应链和物流管理。
2. 医疗和健康领域：大数据在医疗和健康领域的应用有助于提高医疗服务的质量和效率。
通过对大数据的分析，医疗机构可以实现个性化医疗，提供更精确的诊断和治疗方案。
此外，大数据还可以用于疾病监测和预测，帮助公共卫生部门及时采取措施应对突发疫情。
3. 城市管理和智能交通领域：大数据在城市管理和智能交通领域的应用可以提升城市的安全性、便利性和可持续发展水平。
通过对大数据的分析，城市管理者可以实时监测交通状况、优化交通流量，减少拥堵和交通事故。
同时，大数据还可以用于城市规划和资源分配，提高城市的整体运行效率。
4. 金融和风险管理领域：大数据在金融和风险管理领域的应用可以提高金融机构的风险控制能力和决策效率。
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信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理系别：信息与工程学院班级：2015级信本1班姓名：学号：**********任课教师：2017年6月大数据背景下的信息资源管理摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。
大数据是数据分析的前沿技术。
简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。
“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。
就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。
各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。
关键词：大数据信息资源管理与利用目录前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要举措.当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战.正文：大数据概念大数据定义维基百科对大数据的定义则简单明了:大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。
也就是说大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理大数据来源1)来自人类活动:人们通过社会网络、互联网、健康、金融、经济、交通等活动过程所产生的各类数据，包括微博、病人医疗记录、文字、图形、视频等信息.2)来自计算机:各类计算机信息系统产生的数据，以文件、数据库、多媒体等形式存在，也包括审计、日志等自动生成的信息.3)来自物理世界:各类数字设备、科学实验与观察所采集的数据.如摄像头所不断产生的数字信号，医疗物联网不断产生的人的各项特征值，气象业务系统采集设备所收集的海量数据等传统数据库和大数据的比较现有数据处理技术大多采用数据库管理技术，从数据库到大数据，看似一个简单的技术升级，但仔细考察不难发现两者存在一些本质上区别。
传统数据库时代的数据管理可以看作“池塘捕鱼”，而大数据时代数据管理类似“大海捕鱼”，“鱼”表示待处理的数据。
“捕鱼”环境条件的变化导致“捕鱼”方式的根本性差异大数据技术大数据处理技术正在改变当前计算机的运行模式，正在改变着这个世界。
它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其他形态的数据。
它实时、高效、可视化呈现结果。
它依托云计算将计算任务分布在大量计算机构成的廉价的资源池上，使用户能够按需获取计算资源、存储资源、网络资源和信息服务。
云计算技术的应用使得大数据处理和利用成为可能。
大数据作为信息金矿，对其采集、传输、处理和应用的相关技术就是大数据处理技术，是一系列使用非传统的工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化数据进行处理，从而获得分析和预测结果的一系列数据处理技术，或简称大数据技术大数据的存储与管理数据存储与大数据应用密切相关。
大数据给存储系统带来3个方面挑战:1)存储规模大，通常达到PB甚至EB量级;2)存储管理复杂，需要兼顾结构化、非结构化和半结构化的数据3)数据服务的种类和水平要求高大数据存储与管理，需要对上层应用提供高效的数据访问接口，存取PB甚至EB量级的数据，并且对数据处理的实时性、有效性提出更高要求，传统常规技术手段根本无法应付。
某些实时性要求较高的应用，如状态监控，更适合采用流处理模式，直接在清洗和集成后的数据源上进行分析。
而大多数其他应用需要存储，以支持后续更深度数据分析流程。
根据为上层应用访问接口和功能侧重不同，存储和管理软件主要包括文件系统和数据库。
大数据环境下，目前最适用的技术是分布式文件系统、分布式数大数据隐私与安全当前大数据的发展仍然面临着许多问题，安全和隐私问题是人们公认的关键问题之一。
其中，隐私问题由来已久，计算机的出现使得越来越多的数据以数字化的形式存储在电脑中，互联网的发展则使数据更加容易产生和传播，数据隐私问题越来越严重。
大数据在存储、处理、传输等过程中面临安全风险，具有数据安全和隐私保护需求。
而实现大数据安全与隐私保护，较其他安全问题(如云安全中数据安全等)更为棘手。
呈现出的安全隐私问题主要有：1)大数据时代的安全与传统安全相比，变得更加复杂；2)使用过程中的安全问题；3)对大数据分析较高的企业和团体，面临更多的安全挑战；4)基于位置的隐私数据暴露严重；5)缺乏相关的法律法规保证；6)大数据的共享问题；7)数据动态性；8)多元数据的融合挑战；目前针对上述问题，主要研究解决方法有:文件访问控制技术、基础设备加密、匿名化保护技术、加密保护技术、数据水印技术、数据溯源技术、基于数据失真的技术、基于可逆的置换算法据库以及访问接口和查询语言大数据在信息管理层面的应用大数据在宏观信息管理层面的应用关于大数据的科学价值与社会价值正如牛津大学的维克托·迈尔·舍恩伯格教授所言主要表现为两大方面，“一方面，对大数据的掌握程度可以转化为经济价值的来源。
另一方面，大数据已经撼动了世界的方方面面，从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会的其他各个领域。
”大数据的潜在经济价值很快在现实中表现出来，伦敦智库政策交易所宣布大数据每年能为英国政府节省330亿英镑。
因此无论出于利益还是效率方面的考虑，各国政府对于大数据在宏观信息层面的管理都已提到议事日程上来。
美国奥巴马政府2亿美元的“大数据研究和发展计划”，中国工信部在物联网“十二五”规划中提出了与大数据密切相关的四项关键技术创新工程：信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术、信息处理技术。
由此可见，各国政府充分意识到了大数据的潜在价值，试图从宏观上对信息结构进行合理的开发与应用。
而在政府宏观信息管理范畴内较为重要的一个问题是“数据开放”，只有在保证数据透明开放的前提下，大数据的潜在价值才有被开发的可能。
以大数据在政务管理方面的应用为例。
今天政府工作在电子政务方面的发展已经相对普及，但始终停留于低层次的初级水平，这不仅涉及到政府工作效率，更是对政府职能的一次叩问。
蒂姆·奥莱利在Web2.0概念基础上提出了政府2.0。
所谓政府2.0是指政府利用互联网上的多元信息平台，打造形成一个国民互动、共同创新的整合开放平台。
以此保证与民众直接互动和沟通，从条块分割、封闭的架构迈向一个开放、协同、合作、互动的架构，使政府真正成为服务型政府。
其基本特征是公开透明、互动沟通、开放创新、平台服务。
大数据对于政府2.0以及政府工作的推动无疑是革命性的，它最终推动了政府信息资源的公开化和有效利用，打破了政府与社会民众间的无形藩篱大数据在中观信息管理层面的应用大数据在信息管理中观层面的影响主要通过对于信息系统的管理完成的，主要应用于某一部门或某一区域的信息管理。
比如大数据在公共事务管理方面的应用，在电子政务、医疗卫生、新闻通信、教育管理、公共交通等部门领域内的事务管理，极大提高了公共事务的处理效率，并为公共事务的管理建立起新方法与新秩序。
在中观层面信息管理的应用过程中，大数据能够在具体领域起到关键作用。
比如大数据对图书馆在信息数据获取与服务等方面提供的机遇与挑战；大数据在当前企业竞争情报系统管理方面的强大优势；大数据在城市交通管理体系建构中的积极作用；在医疗方面能够有效预测流感的发生，并及时采取合理的治疗手段，保证社会医疗卫生安全；甚至对于电力通信、地理测绘等也能产生效能。
大数据的积极影响已经深入社会生活各个层面，并且已经开始干预生活，影响人们的生活模式大数据在微观信息管理层面的应用大数据在信息管理微观层面的应用，主要表现为对于信息以及信息资源的处理等方面，具体针对某类客户、某一问题的信息收集、整理、分析工作。
例如汽车导航、航海路线、设备维修、人员管理等微观事务的信息管理，能够切实解决现实生活中的具体问题。
大数据的这种微观信息管理在商业、经济领域的应用效果表现得最为突出，甚至很多企业正是以大数据的开发而闻名。
正如著名的O'Reilly公司预言的那样，“数据是下一个‘IntelInside’，未来属于将数据转换成产品的公司和人们。
”其中世界最早的大数据公司之一Farecast公司，他们创建了一个相对稳定的预测系统，在对某一行业的数据进行合理分析的基础上，用以预测某类产业价格的升降趋势。
比如在机票价格、宾馆预订、二手车购买等方面，通过Farecast公司的预测系统可以发现它们价格的走势与增降幅度，且具有较高的命中率，从而帮助很多消费者节省大量开支。
其后微软公司（Microsoft）、国际商业机器公司（IBM）、甲骨文公司（Oracle）、谷歌公司（Google）、亚马逊公司（Amazon）、Facebook等等各大跨国巨头也都先后进入大数据领域，一方面推动着大数据处理技术快速发展，另一方面从大数据中获取巨额利润。
比如以图书销售为主要业务的亚马逊公司，他们采用了机器生成的个性化图书推荐系统，以此代替之前的书评家的个人评论与推荐，从而极大降低了投入成本、增长了销售量，并最终彻底改变了电子商务，使电子商务在今天得以全面普及。
同时亚马逊公司与各大出版公司协商将图书数据化的工程也取得了巨大成功，将大数据的应用推向新的方向、走向新的高峰。
今天大数据在经济领域的应用可谓深入而广泛，已经成为了不可逆转的一种趋势大数据背景下我国信息资源管理现状分析我国的网络信息资源管理跟一些发达国家相比，还存在很大的差距，即我国的网络信息资源管理所研究的内容还不是很系统和完善，一般对网络信息资源管理的研究也主要是从理论的层面进行研究的，主要研究的内容有信息资源的特征、信息资源管理的体系结构以及信息资源的利用中所存在的问题和相应的对策等。
在当前信息技术飞速发展的时代，信息资源的重要性不言而喻，全球特别是发达国家对大数据的研究非常重视。
特别是近些年，美国政府相关部门以及军方斥巨资研究大数据以及大数据的发展规划，以便更好地提升美国的教育事业、科研事业以及整个国家的信息安全能力，这表明美国非常重视大数据的研究，并将大数据作为国家发展的一个促进策略。