第一篇：論文簡述

農(nóng)村中小學(xué)布局調(diào)整過程中的人文缺失

自我介紹，很榮幸接受各位老師的指導(dǎo)、批評。

論文的基本觀點(diǎn)是：農(nóng)村中小學(xué)布局調(diào)整工作在實施過程中引發(fā)了相當(dāng)嚴(yán)重的人文缺失問題。論文從關(guān)中平原東部農(nóng)村中小學(xué)布局調(diào)整的現(xiàn)狀入手，列舉了該項工作實施過程中引發(fā)的人文缺失問題，并對幾個關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行了認(rèn)真的反思和討論。

論文第一部分分別從農(nóng)村文化資源、學(xué)生身心發(fā)展、教師工作壓力三個方面闡述了農(nóng)村中小學(xué)布局調(diào)整實施過程中凸現(xiàn)的人文缺失問題。第一方面論文通過關(guān)中平原東部農(nóng)村一所非完全小學(xué)撤并工作未能成行的典型事例，闡釋了大量撤并學(xué)校不但破壞了當(dāng)?shù)氐奈幕鷳B(tài)平衡，對于學(xué)校外圍優(yōu)質(zhì)發(fā)展環(huán)境也造成了嚴(yán)重的損失。農(nóng)村中小學(xué)布局調(diào)整失當(dāng)產(chǎn)生的最令人揪心的問題莫過于學(xué)生身心健康發(fā)展面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。第二方面論文首先關(guān)注了當(dāng)?shù)夭季终{(diào)整后缺乏寄宿制條件的學(xué)生面臨的新的求學(xué)困難以及相應(yīng)的家長經(jīng)濟(jì)和心理負(fù)擔(dān)的加重，然后列舉了當(dāng)?shù)丶乃拗茖W(xué)校在建設(shè)、管理方面存在的問題。第三方面，論文簡要分析了布局調(diào)整導(dǎo)致學(xué)校規(guī)模盲目擴(kuò)大造成教師工作心理壓力增大進(jìn)而引發(fā)職業(yè)倦怠的問題。

論文第二部分對于農(nóng)村中小學(xué)布局調(diào)整工作引發(fā)的問題進(jìn)行了初步的反思和討論。第一個問題，論文從產(chǎn)業(yè)經(jīng)營的規(guī)模經(jīng)濟(jì)原理出發(fā)，分析了我國大規(guī)模實施農(nóng)村中小學(xué)布局調(diào)整工作的初衷，強(qiáng)調(diào)布局調(diào)整在關(guān)注經(jīng)濟(jì)效益的同時，更應(yīng)關(guān)注學(xué)生身心的健康發(fā)展。第二個問題，論文提出對優(yōu)質(zhì)教育資源應(yīng)有一個全面的認(rèn)識，強(qiáng)調(diào)布局調(diào)整工作應(yīng)注重優(yōu)質(zhì)校園文化資源的保留和延續(xù)。第三個問題，論文提出當(dāng)前布局調(diào)整“重廢難立”問題突出，認(rèn)為加大投入，集中精力推進(jìn)中心寄宿制學(xué)校建設(shè)是做好布局調(diào)整工作的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

最后，論文認(rèn)為隨著教育投入的不斷增加和存在問題的不斷修正，布局調(diào)整工作的穩(wěn)步推進(jìn)必然推動農(nóng)村基礎(chǔ)教育的大發(fā)展。

論文存在諸多問題請老師批評指導(dǎo)。

第二篇：簡述 怎么在英國寫論文

大學(xué)四年都讀下來了，怎么可能連作業(yè)都不會做?但是，在英國讀書，中國學(xué)生碰到最大的問題就是：如何寫論文?怎樣準(zhǔn)備口頭答辯?很多在英國留學(xué)的同學(xué)經(jīng)常為了作業(yè)通宵達(dá)旦。

英國老師布置的作業(yè)一般有論文、口頭答辯和案例分析三種。老師在學(xué)期開始就會給每個學(xué)生一個教學(xué)大綱。教學(xué)大綱首頁一定清楚寫了這科的目的、在學(xué)期結(jié)束以后學(xué)生要達(dá)到的要求、科目教學(xué)的內(nèi)容、教學(xué)方式和作業(yè)題目?？纯疵抗?jié)課前要求閱讀的參考書清單，準(zhǔn)會傻眼：少則10本，多則20本。每本書都有“雜志的面子，字典的肚子”，要求一個星期內(nèi)讀完。很多學(xué)生偷懶不讀書，上課時“如入迷霧”，不知老師所云。聽不懂老師的課也就不知道如何做作業(yè)了。所以，在英國讀書首先要學(xué)會如何閱讀。要學(xué)會抓住重點(diǎn)，做好筆記，那一天讀一本書是沒有問題的。

另外，對作業(yè)的形式也要了解清楚。論文通常分6大部分：介紹、背景、研究的問題、影響問題的因素、解決方法和總結(jié)。寫的時候，最好有大標(biāo)題、小標(biāo)題，把每一個觀點(diǎn)闡述得清晰明了。其中，介紹和總結(jié)是最重要的，因為有的老師，只看介紹就知道你文章的思路，看總結(jié)就知道你研究的結(jié)果。所以，在介紹的章節(jié)中要清楚寫出你寫這篇文章的原因，你將如何寫，文章分幾部分。一個好的開始往往能給你贏得很多印象分。在總結(jié)中，應(yīng)提出你對這個領(lǐng)域的未來展望，最好有屬于自己的建議，不必?fù)?dān)心是否可行，但一定要有創(chuàng)造性?？陬^答辯是中國學(xué)生的弱項。中國學(xué)生喜歡預(yù)先寫好發(fā)言稿，然后將它背下來?？墒?，答辯分成兩部分，一是發(fā)言，二是提問。你往講臺上背完發(fā)言稿，同學(xué)和老師就會針對你剛剛發(fā)言的疑點(diǎn)，逐一問問題。結(jié)果常常站在講臺上張口結(jié)舌，無“還招之力”。

其實，不少外國學(xué)生在口頭答辯中，不一定表現(xiàn)得比中國學(xué)生好，但是，他們發(fā)言從來不背發(fā)言稿，而是準(zhǔn)備一張張小卡片，上面寫了主要的論點(diǎn)。他們一邊看提示論點(diǎn)，一邊將相關(guān)例子，用自己的語言講出來。至于應(yīng)付提問環(huán)節(jié)，他們會化被動為主動：在發(fā)言的最后，自己先準(zhǔn)備好一條到兩條的問題，問在場同學(xué)，同學(xué)們就只能按照你的思路提問。

至于案例分析，通常要你針對一個公司，或一件事，發(fā)表你個人的觀點(diǎn)。比如商科案例分析，要掌握資料，首先可以上網(wǎng)搜尋，一般在網(wǎng)上已經(jīng)可以找到公司背景介紹、公司的營運(yùn)和資產(chǎn)負(fù)債表、公司的策略這幾項內(nèi)容。然后，再通過書本和雜志的分析找到一些關(guān)于這個行業(yè)的大環(huán)境和公司的內(nèi)部結(jié)構(gòu)、公司存在的問題的一些文章。最后，你還可以打電話和公司公關(guān)部門的人聯(lián)系，如果能約一個采訪，那拿到的資料更多;如果不行就在電話上采訪，了解公司策略，案例分析就可以做得十分不錯了。同樣的作業(yè)，我在中國也做過。只是，到了英國，用不同的方法做得更好。

第三篇：簡述工程材料成本管理論文

摘要工程材料成本管理是項目成本管理的重要組成部分，約占工程總成本的60%左右，可見材料費(fèi)的盈虧直接影響整個項目的利潤，而且，材料費(fèi)具有較大的節(jié)約空間。因此，控制材料成本是控制項目成本的關(guān)鍵。

關(guān)鍵詞工程材料成本管理

目前，項目材料成本管理存在的問題集中表現(xiàn)在：

1．由于建筑業(yè)受傳統(tǒng)管理觀念影響，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)對材料成本管理意識不強(qiáng)，說得多，落實得少，尤其是項目材料預(yù)算分析環(huán)節(jié)薄弱。

2．對材料市場的價格變動，缺乏足夠的分析預(yù)測能力，致使采購價過高，影響工程材料成本。

3．企業(yè)資金不足，賒欠采購無形增加了工程材料成本。

通過對上述材料成本管理存在弊端的分析，提幾點(diǎn)搞好工程材料成本管理的建議。

一、提高領(lǐng)導(dǎo)意識，加強(qiáng)對材料成本管理各項規(guī)章制度貫徹執(zhí)行力度。領(lǐng)導(dǎo)重視是開展材料成本控制工作的關(guān)鍵。成本控制涉及全員，必須由最高領(lǐng)導(dǎo)層推動，它決定了材料成本管理各項規(guī)章制度在項目貫徹執(zhí)行的程度。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)不僅在思想上要重視，還要在行動上親力親為，監(jiān)督其執(zhí)行情況。這樣，項目的執(zhí)行者才能真正做到按規(guī)章制度辦事。否則，那些制度就只是一紙空文，流于形式。

二、在工程投標(biāo)初期，正確測算投標(biāo)材料預(yù)算量與單價，從源頭上做好預(yù)控工作。工程完工材料費(fèi)的盈虧，在很大程度上取決于工程投標(biāo)時的報價和材料用量。所以，在工程投標(biāo)時正確測算材料用量及投標(biāo)單價尤為重要。因此，正確測算材料用量和投標(biāo)單價就顯得尤為重要。這樣做不僅能有效地控制今后工程材料用量，而且也為材料采購提供了依據(jù)。

三、完善項目材料各項管理工作，對指定的規(guī)章制度要嚴(yán)格貫徹執(zhí)行。主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

1．物資采購/需用計劃和根據(jù)工程進(jìn)度編制的材料預(yù)算書是材料采購的依據(jù)。

2．材料進(jìn)場前供貨商的考察與評估，采購三對比與招投標(biāo)，也是控制工程材料成本的重要組成部分。首先，項目相關(guān)負(fù)責(zé)人要對采購材料從質(zhì)量、價格、服務(wù)等幾個方面做市場調(diào)查，最后篩選出4-5家符合要求的供貨商，作為備選。3．加強(qiáng)對采購合同簽訂流程的管理，避免或減少經(jīng)濟(jì)糾紛給企業(yè)帶來的損失。

采購合同應(yīng)本著雙方平等、互利的原則簽訂，具體到簽訂材料采購合同時，首先要對采購的材料進(jìn)行全面了解，包括產(chǎn)品規(guī)格及特性、計價單位、驗收標(biāo)準(zhǔn)、存放要求等。項目部相關(guān)責(zé)任人應(yīng)會同項目經(jīng)濟(jì)師、質(zhì)檢人員一起簽訂合同，簽訂過程中要注意的問題，包括產(chǎn)品的特性、運(yùn)輸方式及存放要求、驗收標(biāo)準(zhǔn)、運(yùn)費(fèi)負(fù)擔(dān)、付款方式、爭端解決方式和出現(xiàn)不可抗力時的責(zé)任分擔(dān)、質(zhì)保期及對質(zhì)保金的規(guī)定。此外，項目部的變更洽商也很重要。如果不是在投標(biāo)報價時一次性包死的材料價格，項目部在簽訂采購合同時，一定要結(jié)合材料預(yù)算價格，如采購價超出預(yù)算價，要做好甲方認(rèn)價簽證工作。

4．加強(qiáng)材料采購進(jìn)場與庫存管理。工程材料必須依據(jù)預(yù)算采購，材料進(jìn)場要有出廠合格證明、材料質(zhì)量證明書和檢測報告，嚴(yán)把材料采購進(jìn)場關(guān)。建立完善現(xiàn)場物資管理制度，重視材料管理，強(qiáng)化基礎(chǔ)工作，增強(qiáng)材料管理人員的責(zé)任心。根據(jù)材料特性合理堆放，結(jié)合施工的變化及時進(jìn)行堆放位置的動態(tài)調(diào)整，以利于方便施工，減少二次搬運(yùn)。

5．材料出庫與限額領(lǐng)料的管理。要設(shè)立專人，嚴(yán)格按照工長提供的限額領(lǐng)料單進(jìn)行發(fā)料，嚴(yán)禁超預(yù)算發(fā)料行為。發(fā)料部門還要防止錯發(fā)、濫發(fā)等無計劃用料，從源頭上做到材料的“有的放矢”。建立健全各類材料臺帳，加強(qiáng)材料動態(tài)管理，減少不合理的材料浪費(fèi)。每月末對現(xiàn)場及庫房材料進(jìn)行盤點(diǎn)，為財務(wù)核算成本和下月材料采購做準(zhǔn)備。

四、建立一套科學(xué)的量化考核指標(biāo)。主要包括內(nèi)容有：

1．依據(jù)項目制定的材料節(jié)約指標(biāo)，對相關(guān)責(zé)任人進(jìn)行考核。如完成指標(biāo)，給予經(jīng)濟(jì)獎勵，否則，進(jìn)行相應(yīng)的處罰。

2．建立材料采購標(biāo)準(zhǔn)價格，項目經(jīng)濟(jì)師負(fù)責(zé)對所有重點(diǎn)監(jiān)控的材料根據(jù)市場價格變化、投標(biāo)預(yù)算價及造價信息定期編制出標(biāo)準(zhǔn)材料采購價格，促使采購人員尋找貨源，貨比三家，不斷的降低采購價格。對完成降低采購成本任務(wù)的采購人員進(jìn)行獎勵，對沒有完成任務(wù)的，分析原因，并進(jìn)行處罰。

3．對現(xiàn)場管理人員根據(jù)限額領(lǐng)料收發(fā)情況，對周轉(zhuǎn)工具及現(xiàn)場材料的管理情況，結(jié)合服務(wù)態(tài)度情況給予一定的獎勵和處罰。

五、加強(qiáng)對材料成本核算的管理。要制定行之有效的成本核算管理辦法，夯實核算基礎(chǔ)，明確責(zé)任分工，增強(qiáng)管理人員成本意識和責(zé)任心。比如，1.項目主管師應(yīng)根據(jù)施工進(jìn)度盤點(diǎn)每月完成產(chǎn)值和下月計劃完成情況，財務(wù)部門再結(jié)合材料編制每月預(yù)計總收入、總成本和實際完成情況報表。2.每月末，材料、財務(wù)人員配合對項目現(xiàn)有材料進(jìn)行盤點(diǎn)，按材料消耗定額予以控制，及時掌握材料超耗節(jié)約情況。3.定期召開工程材料成本分析會，總結(jié)經(jīng)驗，查找存在問題，提出改進(jìn)措施。

綜上所述，施工項目材料成本管理任重而道遠(yuǎn)。只有切實按照預(yù)算是龍頭，完善各項材料管理制度，加大對材料成本核算和考核的力度，從整體上提高材料成本管理水平，才能真正為項目降低成本，增收節(jié)支。

第四篇：Google關(guān)于大數(shù)據(jù)處理的論文簡述要點(diǎn)

Google關(guān)于大數(shù)據(jù)處理的論文簡述

2013年4月

目錄

一、簡述...........................................................................................................................................3

二、Google經(jīng)典三篇大數(shù)據(jù)論文介紹..........................................................................................3

2.1、GFS...................................................................................................................................3 2.2、MapReduce......................................................................................................................5 2.3、BigTable一個分布式的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)...............................................................6

三、Google新大數(shù)據(jù)論文介紹......................................................................................................6

3.1、Caffeine：處理個體修改................................................................................................7 3.2、Pregel：可擴(kuò)展的圖計算................................................................................................8 3.3、Dremel：在線可視化......................................................................................................8

四、總結(jié).........................................................................................................................................12

一、簡述

Google在2003年開始陸續(xù)公布了關(guān)于GFS、MapReduce和BigTable三篇技術(shù)論文，這也成為后來云計算發(fā)展的重要基石，為數(shù)據(jù)領(lǐng)域工作者開啟了大數(shù)據(jù)算法之門。然而Google的大數(shù)據(jù)腳步顯然不止于此，其后公布了Percolator、Pregel、Dremel、Spanner等多篇論文。沒有止步的不僅是Google，很多公司也跟隨其腳步開發(fā)了很多優(yōu)秀的產(chǎn)品，雖然其中不乏模仿。主流的大數(shù)據(jù)基本都是MapReduce的衍生，然而把目光聚焦到實時上就會發(fā)現(xiàn)：MapReuce的局限性已經(jīng)漸漸浮現(xiàn)。下面將討論一下自大數(shù)據(jù)開始，Google公布的大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，以及這些技術(shù)的現(xiàn)狀。

從2010年之后Google在后Hadoop時代的新“三駕馬車”——Caffeine、Pregel、Dremel再一次影響著全球大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展潮流。但這還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，目前Google內(nèi)部使用的大數(shù)據(jù)軟件Dremel使大數(shù)據(jù)處理起來更加智能。

二、Google經(jīng)典三篇大數(shù)據(jù)論文介紹

Google在2003年到2006年公布了關(guān)于GFS、MapReduce和BigTable三篇技術(shù)論文。

三篇論文主要闡述：

2.1、GFS 公布時間：2003年。

GFS闡述了Google File System的設(shè)計原理，GFS是一個面向大規(guī)模數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的、可伸縮的分布式文件系統(tǒng)。GFS雖然運(yùn)行在廉價的普遍硬件設(shè)備上，但是它依然了提供災(zāi)難冗余的能力，為大量客戶機(jī)提供了高性能的服務(wù)。

雖然GFS的設(shè)計目標(biāo)與許多傳統(tǒng)的分布式文件系統(tǒng)有很多相同之處，但是，我們設(shè)計還是以我們對自己的應(yīng)用的負(fù)載情況和技術(shù)環(huán)境的分析為基礎(chǔ)的，不管現(xiàn)在還是將來，GFS和早期的分布式文件系統(tǒng)的設(shè)想都有明顯的不同。所以我們重新審視了傳統(tǒng)文件系統(tǒng)在設(shè)計上的折衷選擇，衍生出了完全不同的設(shè)計思路。

GFS完全滿足了我們對存儲的需求。GFS作為存儲平臺已經(jīng)被廣泛的部署在Google內(nèi)部，存儲我們的服務(wù)產(chǎn)生和處理的數(shù)據(jù)，同時還用于那些需要大規(guī)模數(shù)據(jù)集的研究和開發(fā)工作。目前為止，最大的一個集群利用數(shù)千臺機(jī)器的數(shù)千個硬盤，提供了數(shù)百TB的存儲空間，同時為數(shù)百個客戶機(jī)服務(wù)。

為了滿足Google迅速增長的數(shù)據(jù)處理需求，我們設(shè)計并實現(xiàn)了Google文件系統(tǒng)(Google File System –GFS)。GFS 與傳統(tǒng)的分布式文件系統(tǒng)有著很多相同的設(shè)計目標(biāo)，比如，性能、可伸縮性、可靠性以及可用性。但是，我們的設(shè)計還基于我們對我們自己的應(yīng)用的負(fù)載情況和技術(shù)環(huán)境的觀察的影響，不管現(xiàn)在還是將來，GFS 和早期文件系統(tǒng)的假設(shè)都有明顯的不同。所以我們重新審視了傳統(tǒng)文件系統(tǒng)在設(shè)計上的折衷選擇，衍生出了完全不同的設(shè)計思路。

首先，組件失效被認(rèn)為是常態(tài)事件，而不是意外事件。GFS 包括幾百甚至幾千臺普通的廉價設(shè)備組裝的存儲機(jī)器，同時被相當(dāng)數(shù)量的客戶機(jī)訪問。GFS 組件的數(shù)量和質(zhì)量導(dǎo)致在事實上，任何給定時間內(nèi)都有可能發(fā)生某些組件無法工作，某些組件無法從它們目前的失效狀態(tài)中恢復(fù)。我們遇到過各種各樣的問題，比如應(yīng)用程序bug、操作系統(tǒng)的bug、人為失誤，甚至還有硬盤、內(nèi)存、連接器、網(wǎng)絡(luò)以及電源失效等造成的問題。所以，持續(xù)的監(jiān)控、錯誤偵測、災(zāi)難冗余以及自動恢復(fù)的機(jī)制必須集成在GFS 中。

其次，以通常的標(biāo)準(zhǔn)衡量，我們的文件非常巨大。數(shù)GB的文件非常普遍。每個文件通常都包含許多應(yīng)用程序?qū)ο?，比如web文檔。當(dāng)我們經(jīng)常需要處理快速增長的、并且由數(shù)億個對象構(gòu)成的、數(shù)以TB的數(shù)據(jù)集時，采用管理數(shù)億個KB大小的小文件的方式是非常不明智的，盡管有些文件系統(tǒng)支持這樣的管理方式。因此，設(shè)計的假設(shè)條件和參數(shù)，比如I/O 操作和Block的尺寸都需要重新考慮。

第三，絕大部分文件的修改是采用在文件尾部追加數(shù)據(jù)，而不是覆蓋原有數(shù)據(jù)的方式。對文件的隨機(jī)寫入操作在實際中幾乎不存在。一旦寫完之后，對文件的操作就只有讀，而且通常是按順序讀。大量的數(shù)據(jù)符合這些特性，比如：數(shù)據(jù)分析程序掃描的超大的數(shù)據(jù)集；正在運(yùn)行的應(yīng)用程序生成的連續(xù)的數(shù)據(jù)流；存檔的數(shù)據(jù)；由一臺機(jī)器生成、另外一臺機(jī)器處理的中間數(shù)據(jù)，這些中間數(shù)據(jù)的處理可能是同時進(jìn)行的、也可能是后續(xù)才處理的。對于這種針對海量文件的訪問模式，客戶端對數(shù)據(jù)塊緩存是沒有意義的，數(shù)據(jù)的追加操作是性能優(yōu)化和原子性保證的主要考量因素。

第四，應(yīng)用程序和文件系統(tǒng)API的協(xié)同設(shè)計提高了整個系統(tǒng)的靈活性。比如，我們放松了對GFS 一致性模型的要求，這樣就減輕了文件系統(tǒng)對應(yīng)用程序的苛刻要求，大大簡化了GFS 的設(shè)計。我們引入了原子性的記錄追加操作，從而保證多個客戶端能夠同時進(jìn)行追加操作，不需要額外的同步操作來保證數(shù)據(jù)的一致性。本文后面還有對這些問題的細(xì)節(jié)的詳細(xì)討論。

Google已經(jīng)針對不同的應(yīng)用部署了多套GFS 集群。最大的一個集群擁有超過1000個存儲節(jié)點(diǎn)，超過300TB的硬盤空間，被不同機(jī)器上的數(shù)百個客戶端連續(xù)不斷的頻繁訪問。

2.2、MapReduce 公布時間：2004年。

MapReduce是一個編程模型，也是一個處理和生成超大數(shù)據(jù)集的算法模型的相關(guān)實現(xiàn)。用戶首先創(chuàng)建一個Map函數(shù)處理一個基于key/value pair 的數(shù)據(jù)集合，輸出中間的基于key/value pair 的數(shù)據(jù)集合；然后再創(chuàng)建一個Reduce 函數(shù)用來合并所有的具有相同中間key 值的中間value 值?，F(xiàn)實世界中有很多滿足上述處理模型的例子，本論文將詳細(xì)描述這個模型。

MapReduce架構(gòu)的程序能夠在大量的普通配置的計算機(jī)上實現(xiàn)并行化處理。這個系統(tǒng)在運(yùn)行時只關(guān)心：如何分割輸入數(shù)據(jù)，在大量計算機(jī)組成的集群上的調(diào)度，集群中計算機(jī)的錯誤處理，管理集群中計算機(jī)之間必要的通信。采用MapReduce架構(gòu)可以使那些沒有并行計算和分布式處理系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗的程序員有效利用分布式系統(tǒng)的豐富資源。

我們的MapReduce實現(xiàn)運(yùn)行在規(guī)?？梢造`活調(diào)整的由普通機(jī)器組成的集群上：一個典型的MapReduce計算往往由幾千臺機(jī)器組成、處理以TB計算的數(shù)據(jù)。程序員發(fā)現(xiàn)這個系統(tǒng)非常好用：已經(jīng)實現(xiàn)了數(shù)以百計的MapReduce程序，在Google的集群上，每天都有1000多個MapReduce程序在執(zhí)行。

2.3、BigTable一個分布式的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)

公布時間：2006年。

Bigtable是一個分布式的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，它被設(shè)計用來處理海量數(shù)據(jù)：通常是分布在數(shù)千臺普通服務(wù)器上的PB級的數(shù)據(jù)。Google的很多項目使用Bigtable存儲數(shù)據(jù)，包括Web索引、Google Earth、Google Finance。這些應(yīng)用對Bigtable提出的要求差異非常大，無論是在數(shù)據(jù)量上（從URL 到網(wǎng)頁到衛(wèi)星圖像）還是在響應(yīng)速度上（從后端的批量處理到實時數(shù)據(jù)服務(wù)）。盡管應(yīng)用需求差異很大，但是，針對Google的這些產(chǎn)品，Bigtable還是成功的提供了一個靈活的、高性能的解決方案。本論文描述了Bigtable提供的簡單的數(shù)據(jù)模型，利用這個模型，用戶可以動態(tài)的控制數(shù)據(jù)的分布和格式。

老三篇即使我們常用的Hadoop系統(tǒng)的設(shè)計理論基石。雖然Google沒有公布這三個產(chǎn)品的源碼，但是根據(jù)google發(fā)布了這三個產(chǎn)品的詳細(xì)設(shè)計論文。而且，Yahoo資助的Hadoop也有按照這三篇論文的開源Java實現(xiàn):Hadoop對應(yīng)Mapreduce, Hadoop Distributed File System(HDFS)對應(yīng)Google fs,Hbase對應(yīng)Bigtable。不過在性能上Hadoop比Google要差很多

三、Google新大數(shù)據(jù)論文介紹

Hadoop來源自Google在2003年底和2004年發(fā)表的兩篇研究論文。第一篇介紹了Google File System，它是一個可擴(kuò)展的分布式文件系統(tǒng)，用于大型的、分布式的、對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問的應(yīng)用。它運(yùn)行于廉價的普通電腦服務(wù)器上，但可以提供容錯功能并且可以給大量的用戶提供總體性能較高的服務(wù)；另一篇介紹的是MapReduce，這是是一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于1TB）的并行運(yùn)算，能夠極大地方便編程人員在不會分布式并行編程的情況下,將自己的程序運(yùn)行在分布式系統(tǒng)上。八年之后，Hadoop在網(wǎng)絡(luò)上得到了廣泛的使用，應(yīng)用領(lǐng)域涉及數(shù)據(jù)分析到各種這樣的數(shù)值計算任務(wù)。但Google卻研發(fā)出了更好的技術(shù)。

2009年，網(wǎng)絡(luò)巨頭Google開始用新的技術(shù)取代Google File System和MapReduce。相應(yīng)替代的理論基礎(chǔ)來自以下三篇論文為主導(dǎo):Caffeine、Pregel、Dremel。

3.1、Caffeine：處理個體修改

公布時間：2010年。

Google并沒有止步于MapReduce。事實上，隨著Internet的指數(shù)增長，從零開始重算所有搜索索引變得不切實際。取而代之，Google開發(fā)了一個更有價值的系統(tǒng)，同樣支持分布式計算系統(tǒng)。Google Caffeine是google全球數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)上的新的搜索基礎(chǔ)設(shè)施——是基于分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)Percolator的。Percolator引入了事務(wù)，而一些NoSQL數(shù)據(jù)庫仍然在強(qiáng)調(diào)得到高擴(kuò)展性的同時你必須犧牲（或者不再需要）事務(wù)處理。它是一個增量處理平臺——一種可以持續(xù)更新Google公司的核心搜索索引而不需要從頭開始處理所有數(shù)據(jù)的方法。

在本質(zhì)上Caffeine丟棄MapReduce轉(zhuǎn)而將索引放置在由Google開發(fā)的分布式數(shù)據(jù)庫BigTable上。作為Google繼GFS和MapReduce兩項創(chuàng)新后的又一項創(chuàng)新，其在設(shè)計用來針對海量數(shù)據(jù)處理情形下的管理結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)方面具有巨大的優(yōu)勢。這種海量數(shù)據(jù)可以定義為在云計算平臺中數(shù)千臺普通服務(wù)器上PB級的數(shù)據(jù)。

在本論文中，Google展示了其網(wǎng)絡(luò)搜索是如何保持著與時俱進(jìn)。Percolator建立于已存類似Bigtable的技術(shù)，但是加入了事務(wù)以及行和表上的鎖和表變化的通知。這些通知之后會被用于觸發(fā)不同階段的計算。通過這樣的方式，個體的更新就可以“滲透”整個數(shù)據(jù)庫。這種方法會讓人聯(lián)想到類似Storm（或者是Yahoo的S4）的流處理框架（SPF），然而Percolator內(nèi)在是以數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)。SPF使用的一般是消息傳遞而不是數(shù)據(jù)共享，這樣的話更容易推測出究竟是發(fā)生了什么。然而問題也隨之產(chǎn)生：除非你手動的在某個終端上儲存，否則你將無法訪問計算的結(jié)果。

Caffeine大大提升了google搜索速度。在原有的系統(tǒng)中，Google公司每天爬數(shù)以億萬計的文檔，把它們和現(xiàn)有文檔的集合一起經(jīng)過約100次MapReduce工序進(jìn)行處理。由于系統(tǒng)是順序的，每個文檔都要花2到3天來索引才能出現(xiàn)在google的在線搜索結(jié)果中。

Percolator提供對現(xiàn)有的PB級索引數(shù)據(jù)的隨機(jī)訪問，讓google可以更新索引而不需要重新處理所有數(shù)據(jù)，通過這種方式減少了這個延遲?！半S機(jī)訪問讓我們可以處理單個文檔，而不是像MapReduce那樣需要對整個數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行掃描。”論文中說道。該系統(tǒng)運(yùn)行于海量計算機(jī)上，通過被稱作ACID兼容數(shù)據(jù)庫事務(wù)的方式，并行的對索引進(jìn)行大量修改。

3.2、Pregel：可擴(kuò)展的圖計算

公布時間：2010年。

最終Google還需要挖掘圖數(shù)據(jù)，比如在線社交網(wǎng)絡(luò)的社交圖譜；所以他們開發(fā)了 Pregel，并在2010年公布其論文。

Pregel路徑(SSSP)、PageRank計算環(huán)境。沒有Pregel

(BFS)、最短

google

MapReduce來做,但是效率很低;也可以用已有的并行圖算法庫Parallel BGL或者CGMgraph來做,但是這兩者又沒有容錯。

Pregel內(nèi)在的計算模型比MapReduce復(fù)雜的多：基本上每個節(jié)點(diǎn)都擁有一個工作者線程，并且對眾多工作者線程進(jìn)行迭代并行。在每一個所謂的“superstep”中，每一個工作者線程都可以從節(jié)點(diǎn)的“收件夾”中讀取消息和把消息發(fā)送給其它節(jié)點(diǎn)，設(shè)置和讀取節(jié)點(diǎn)相關(guān)值以及邊界，或者投票停止。線程會一直運(yùn)行，直到所有的節(jié)點(diǎn)都被投票停止。此外，還擁有Aggregator和Combiner做全局統(tǒng)計。

論文陳述了許多算法的實現(xiàn)，比如Google的PageRank、最短路徑、二分圖匹配等。對比MapReduce或SPF，Pregel需要更多實現(xiàn)的再思考。

3.3、Dremel：在線可視化

公布時間：2010年。

面對海量數(shù)據(jù)的分析處理，MapReduce的優(yōu)勢不需多言，其劣勢在于時效性較差不滿足交互式查詢的需求，比如3秒內(nèi)完成對萬億數(shù)據(jù)的一次查詢等，Dremel應(yīng)此需求而生，與MapReduce成為有效互補(bǔ)。Dremel是一個為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)設(shè)計，并擁有類SQL語言的交互式數(shù)據(jù)庫。然而取代SQL數(shù)據(jù)庫使用字段填補(bǔ)的表格，Dremel中使用的是類JSON格式數(shù)據(jù)（更準(zhǔn)確的說，使用Google Protocol buffer格式，這將加強(qiáng)對允許字段的限制）。內(nèi)部，數(shù)據(jù)被使用特殊格式儲存，可以讓數(shù)據(jù)掃描工作來的更高效。查詢被送往服務(wù)器，而優(yōu)秀的格式可以最大性能的輸出結(jié)果。

這篇論文描述了一個叫做Dremel的系統(tǒng)，它支持在普通PC組成的共享集群上對超大規(guī)模的數(shù)據(jù)集合執(zhí)行交互式查詢。不像傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫，它能夠操作原位嵌套數(shù)據(jù)。原位意味著在適當(dāng)?shù)奈恢迷L問數(shù)據(jù)的能力，比如，在一個分布式文件系統(tǒng)（比如GFS或者其他存儲層（比如Bigtable）。查詢這些數(shù)據(jù)一般需要一系列的MapReduce任務(wù)，而Dremel可以同時執(zhí)行很多，而且執(zhí)行時間比MapReduce小得多。Dremel不是為了成為MapReduce的替代品，而是經(jīng)常與它協(xié)同使用來分析MapReduce管道的輸出或者創(chuàng)建大規(guī)模計算的原型系統(tǒng)。

Dremel自從2006就投入生產(chǎn)了并且在Google有幾千用戶。多種多樣Dremel的實例被部署在公司里，排列著成千上萬個節(jié)點(diǎn)。使用此系統(tǒng)的例子包括：

? 分析網(wǎng)絡(luò)文檔

? 追蹤Android市場應(yīng)用程序的安裝數(shù)據(jù) ? Google產(chǎn)品的崩潰報告分析 ? Google Books的OCR結(jié)果 ? 垃圾郵件分析

? Google Maps里地圖部件調(diào)試 ? 托管Bigtable實例中的Tablet遷移 ? Google分布式構(gòu)建系統(tǒng)中的測試結(jié)果分析 ? 成百上千的硬盤的磁盤IO統(tǒng)計信息 ? Google數(shù)據(jù)中心上運(yùn)行的任務(wù)的資源監(jiān)控 ? Google代碼庫的符號和依賴關(guān)系分析

Dremel基于互聯(lián)網(wǎng)搜索和并行DBMS的概念。首先，它的架構(gòu)借鑒了用在分布式搜索引擎中的服務(wù)樹概念。就像一個web搜索請求一樣，查詢請求被推入此樹、在每個步驟被重寫。通過聚合從下層樹節(jié)點(diǎn)中收到的回復(fù)，不斷裝配查詢的最終結(jié)果。其次，Dremel提供了一個高級、類SQL的語言來表達(dá)ad-hoc查詢。與Pig和Hive不同，它使用自己技術(shù)執(zhí)行查詢，而不是翻譯為MapReduce任務(wù)。

最后也是最重要的，Dremel使用了一個column-striped的存儲結(jié)構(gòu)，使得它能夠從二級存儲中讀取較少數(shù)據(jù)并且通過更廉價的壓縮減少CPU消耗。列存儲曾被采用來分析關(guān)系型數(shù)據(jù)，但是據(jù)我們了解還沒有推廣到嵌套數(shù)據(jù)模型上。我們所展現(xiàn)的列狀存儲格式在Google已經(jīng)有很多數(shù)據(jù)處理工具支持，包括MapReduce、Sawzall、以及Flume Java。

關(guān)于Dremel的效率：

論文中描述如下：Dremel每個月掃描千之五次方條記錄。我們采樣了某個月的查詢記錄，統(tǒng)計出耗時分布曲線。如圖15所示，大部分查詢低于10秒，在交互型查詢的耗時容忍范圍內(nèi)。一些查詢會在共享集群上執(zhí)行接近于100 billion條記錄每秒的全量掃描，在專用機(jī)器上這個值還要更高。通過對上述實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察，我們可以得到如下結(jié)論：

? 我們可以在磁盤常駐的數(shù)據(jù)集合上對萬億級記錄執(zhí)行基于掃描的查詢，并達(dá)到交互式速度。

? 在幾千個節(jié)點(diǎn)范圍內(nèi)，列數(shù)量和服務(wù)器數(shù)量的可伸縮性、可擴(kuò)展性是接近線性的。

? MapReduce也可以從列狀存儲中得益，就像一個DBMS。

? 記錄裝配和解析是昂貴的。軟件層（在查詢處理層之上）最好被優(yōu)化，能夠直接消費(fèi)面向列的數(shù)據(jù)

? MapReduce和查詢處理可以互為補(bǔ)充；一個層的輸出能作為另一個的輸入。

? 在一個多用戶環(huán)境，規(guī)模較大的系統(tǒng)能得益于高性價比的可伸縮能力，而且本質(zhì)上改善用戶體驗。? 如果能接受細(xì)微的精度損失，查詢速度可以更快。

? 互聯(lián)網(wǎng)級別的海量數(shù)據(jù)集合可以做到很快速的掃描，但想要花費(fèi)更少的時間則很困難。

? Dremel的代碼庫包含少于100K行的C++ Java和 Python 代碼

hadoop和Dremel對比：

Dremel是個數(shù)據(jù)分析工具，經(jīng)專門設(shè)計用于完成大規(guī)模查詢結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集（如日志和事件文件）。它支持類SQL語法，區(qū)別在于它是只讀的。不支持修改或者建立功能，也沒有表索引。數(shù)據(jù)被列式存儲，這樣有助于提升查詢的速度。Google的BigQuery就是Dremel通過RESTful API的一種實現(xiàn)。

Hadoop（MapReduce的一種開源實現(xiàn)）集合了“Hive”數(shù)據(jù)倉庫軟件，同樣允許使用SQL語句對大量的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。Hive本質(zhì)上是把查詢轉(zhuǎn)換成MapReduce運(yùn)算。對比使用ColumIO格式，Hive則是使用表索引的思想去優(yōu)化查詢。

Hadoop更多的則是用于批處理，這就意味著數(shù)據(jù)是運(yùn)行在你已經(jīng)擁有的數(shù)據(jù)集上。有數(shù)據(jù)流入時，流引擎會進(jìn)行處理?！傲鳌焙汀皩崟r”通常被互換使用，這也是導(dǎo)致Dremel和Drill混淆的原因，通常都會把它們歸類成延時。

值得注意的是Google只是打算將Dremel作為MapReduce的一種補(bǔ)充，而不是替換。通過論文也可以得知，Dremel被頻繁的用于分析MapReduce的結(jié)果或者是作為大規(guī)模計算的測試。Dremel可以做那些通常需要一系列MapReduce才可以完成的查詢，但是花費(fèi)的時間只是使用MapReduce的一小部分。如前所述，Dremel從速度上完全超越MapReduce。

Google Dremel 和Apache Drill對比: Apache Drill更像是Google Drill的開原版本。OpenDremel，另一個創(chuàng)建Dremel開源版本的項目。當(dāng)然還有一些其他支持大數(shù)據(jù)快速查詢的項目，比如：Apache CouchDB和Cloudant的演變版本BigCouch。

除了Drill外，還有其他一些大數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù) 1.Storm —— Backtype開發(fā)并被Twitter開源。2.Apache S4 —— Yahoo！開源。

而流引擎就是這些實時大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)（比如Storm和S4）與Dremel的最大區(qū)別，當(dāng)然Dremel是專門針對查詢設(shè)計。

四、總結(jié)

目前國內(nèi)提起大數(shù)據(jù)就不能不說Hadoop，而Hadoop的火爆要得益于Google在2003年底和2004年公布的兩篇研究論文，其中一份描述了GFS（Google File System），GFS是一個可擴(kuò)展的大型數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的分布式文件系統(tǒng)，該文件系統(tǒng)可在廉價的硬件上運(yùn)行，并具有可靠的容錯能力，該文件系統(tǒng)可為用戶提供極高的計算性能，而同時具備最小的硬件投資和運(yùn)營成本。另外一篇則描述了MapReduce，MapReduce是一種處理大型及超大型數(shù)據(jù)集并生成相關(guān)執(zhí)行的編程模型。其主要思想是從函數(shù)式編程語言里借來的，同時也包含了從矢量編程語言里借來的特性。基于MapReduce編寫的程序是在成千上萬的普通PC機(jī)上被并行分布式自動執(zhí)行的。8年后，Hadoop已經(jīng)被廣泛使用在網(wǎng)絡(luò)上，并涉及數(shù)據(jù)分析和各類數(shù)學(xué)運(yùn)算任務(wù)。但Google卻提出更好的技術(shù)。在2009年，網(wǎng)絡(luò)巨頭開始使用新的技術(shù)取代GFS和MapReduce。這些技術(shù)代表未來的趨勢。

自Hadoop興起以來，Google已經(jīng)發(fā)布了三篇研究論文，主要闡述了基礎(chǔ)設(shè)施如何支持龐大網(wǎng)絡(luò)操作。其中一份詳細(xì)描述了Caffeine，Caffeine主要為Google網(wǎng)絡(luò)搜索引擎提供支持。

在Google采用Caffeine之前，Google使用MapReduce和分布式文件系統(tǒng)（如GFS）來構(gòu)建搜索索引（從已知的Web頁面索引中）。在2010年，Google搜索引擎發(fā)生了重大變革。Google將其搜索遷移到新的軟件平臺，他們稱之為“Caffeine”。Caffeine是Google出自自身的設(shè)計，Caffeine使Google能夠更迅速的添加新的鏈接（包括新聞報道以及博客文章等）到自身大規(guī)模的網(wǎng)站索引系統(tǒng)中，相比于以往的系統(tǒng)，新系統(tǒng)可提供“50%新生”的搜索結(jié)果。

另一篇介紹了Pregel，Pregel主要繪制大量網(wǎng)上信息之間關(guān)系的“圖形數(shù)據(jù)庫”。而最吸引人的一篇論文要屬被稱之為Dremel的工具。全球很多技術(shù)都落后于Google，而Google自身的技術(shù)也正在影響全球。在Google思路以及論文的啟發(fā)下，同樣涌現(xiàn)出一些開源項目，比如：Apache Drill、Apache Giraph、斯坦福GPS等等。Google近年來每篇論文都有著深遠(yuǎn)的影響，同時大數(shù)據(jù)領(lǐng)域內(nèi)有很多人必然在翹首以盼Google的下一篇論文。

第五篇：企業(yè)文化論文簡述企業(yè)核心價值觀

企業(yè)文化論文簡述企業(yè)核心價值觀-

簡述企業(yè)核心價值觀

核心價值觀在企業(yè)管理中的地位和作用

企業(yè)管理說到底是對人的行為方式管理。建立良好的企業(yè)核心價值觀、引導(dǎo)個體價值觀向上發(fā)展，從而幫助企業(yè)發(fā)揮最大的組織協(xié)同效能、幫助個人進(jìn)行有效的職業(yè)生涯管理。[轉(zhuǎn)自第一公文網(wǎng)：gongwen.1kejian.com]

價值觀是指一個人對周圍的客觀事物（包括人、事、物）的意義、重要性的總評價和總看法。價值觀通過人們的行為取向及對事物的評價、態(tài)度反映出來，是世界觀的核心，是驅(qū)使人們行為的內(nèi)部動力。支配和調(diào)節(jié)一切社會行為。企業(yè)的核心價值觀是企業(yè)決策者對企業(yè)性質(zhì)、目標(biāo)、經(jīng)營方式的取向作出的選擇，是員工所接受的共同觀念，企業(yè)價值觀是企業(yè)員工所共同持有的，是支持員工精神的主要價值觀。企業(yè)價值觀是艱苦努力的結(jié)果，是把所有員工聯(lián)系在一起的紐帶，是企業(yè)生存發(fā)展的內(nèi)在動力，是企業(yè)行為規(guī)范制度的基礎(chǔ)。

一、價值觀是企業(yè)發(fā)展的核心支柱和基石

價值觀是所有企業(yè)目標(biāo)的先驅(qū)，是一切企業(yè)目標(biāo)為之奮斗的基礎(chǔ)。企業(yè)要獲得發(fā)展，取決于企業(yè)戰(zhàn)略的有效實施，而在企業(yè)戰(zhàn)略實施中的每一個階段，包括戰(zhàn)略分析，戰(zhàn)略方案的制定、評價與選擇；戰(zhàn)略實施與控制。價值觀對戰(zhàn)略管理的影響作用是滲透在每一個階段的每一個步驟中的。價值觀指引著企業(yè)通過戰(zhàn)略管理要達(dá)到的目標(biāo)，以及在達(dá)到目標(biāo)的過程中要遵循的基本原則和方法。如果沒有進(jìn)行有效的企業(yè)價值觀管理，那么企業(yè)在發(fā)展的過程中會迷失方向，偏離目標(biāo)。

對于企業(yè)中的每個成員來說，要想在職業(yè)生涯中取得一定的成績，也必須確立自己的價值觀，明白自己應(yīng)該干什么（目標(biāo)）？怎么做才能達(dá)到目標(biāo)（行為方式）？什么事情是對自己有意義的？什么事情是重要的？只要這樣，才能擺脫那種混日子、碌碌無為的工作境地。只有在工作中變成為了實現(xiàn)目標(biāo)而工作時，個體才能發(fā)揮出更大的主觀能動性，推動自己不斷進(jìn)步，從而也推動企業(yè)不斷進(jìn)步。

二、價值觀是產(chǎn)生強(qiáng)大自驅(qū)力的源泉

對于組織而言，核心價值觀是企業(yè)最基本持久的信念，具有內(nèi)在性，獨(dú)立于環(huán)境變化、競爭要求和管理時尚之外。是保證企業(yè)始終如一朝著目標(biāo)前進(jìn)的有力保證，保持核心價值觀和核心使命的不變，同時又使目標(biāo)、戰(zhàn)略和行動適應(yīng)變化的環(huán)境，是企業(yè)不斷自我更新，取得長期優(yōu)秀業(yè)績的根本原因，任市場環(huán)境不斷變幻，只要企業(yè)核心價值觀不變，都能在不斷變化的環(huán)境中采用適當(dāng)方式引領(lǐng)企業(yè)朝著目標(biāo)一如既往的前行。是企業(yè)管理層乃至全體員工持之以恒的精神支柱。是企業(yè)愿景式驅(qū)動管理的源泉。

對個人而言，在工作中其態(tài)度和行為方式是一個人是否能進(jìn)行有效的職業(yè)生涯管理的關(guān)鍵，而態(tài)度源于價值觀，又表達(dá)價值觀，價值觀是態(tài)度的核心。確立了良好的價值觀，明確了什么對自己是有意義的，什么是自己符合自己職業(yè)目標(biāo)的，將會使個人產(chǎn)生強(qiáng)大的自驅(qū)力，驅(qū)

動自己自覺的朝著目標(biāo)前進(jìn)，對于不符合目標(biāo)的行為方式會自動拋棄，會努力克服精神生活空虛、道德滑坡、行為失范的現(xiàn)象。明確生活的價值目標(biāo)和意義所在，能自如的應(yīng)付復(fù)雜多變的外部環(huán)境，在工作-[轉(zhuǎn)自第一公文網(wǎng)：gongwen.1kejian.com]中、生活中都抱有堅定的信念。一旦個人的價值觀和企業(yè)的價值觀趨同時，當(dāng)個體的價值觀與企業(yè)價值觀一致時，員工就會把為企業(yè)工作看作是為自己的理想奮斗。就將獲得企業(yè)和個人雙贏的局面。

三、價值觀是企業(yè)文化建設(shè)的核心和靈魂

文化支撐了企業(yè)的發(fā)展，文化是企業(yè)的“道”。企業(yè)文化包含有三個層面，第一層面是理念層，包括企業(yè)核心價值觀、企業(yè)精神、企業(yè)哲學(xué)、企業(yè)倫理、企業(yè)道德等；第二個層面是制度層，包含有一般制度、特殊制度以及企業(yè)風(fēng)俗;第三個層面是物質(zhì)層，包含有企業(yè)名稱、標(biāo)識、企業(yè)外貌，建筑風(fēng)格等。因此企業(yè)文化是以價值觀為核心的，價值觀是把所有員工聯(lián)系到一起的精神紐帶；價值觀是企業(yè)生存、發(fā)展的內(nèi)在動力；價值觀是企業(yè)行為規(guī)范制度的基礎(chǔ)。

企業(yè)價值觀是企業(yè)精神的靈魂，保證員工向統(tǒng)一目標(biāo)前進(jìn)。通過群體氛圍對企業(yè)及員工行為起到導(dǎo)向和規(guī)范作用。使企業(yè)員工在具體問題上達(dá)成共識。

企業(yè)價值觀能產(chǎn)生強(qiáng)大的凝聚力，激勵員工釋放潛能。企業(yè)的生命力是企業(yè)整體合力作用的結(jié)果。企業(yè)合力越強(qiáng)，所引發(fā)的活力越強(qiáng)。而要激發(fā)個體潛能，良好的企業(yè)文化是必不可少的。而價值觀在打造和諧團(tuán)隊、激發(fā)團(tuán)隊效能、促進(jìn)信息良性溝通方面是尤為重要的，只有在價值觀統(tǒng)領(lǐng)下的思想意識上的統(tǒng)一，企業(yè)內(nèi)部能形成融洽、共生的人際關(guān)系和工作氛圍，才能憂患與共，相互幫助，配合默契。形成和諧共生的團(tuán)隊。

核心價值觀提煉應(yīng)遵循的原則和基本方法

公司的核心價值觀不僅要具有時代特色、行業(yè)特色，更要求帶有企業(yè)特色和群體的個性，因而它不能從書本上抄來，只能從企業(yè)自己的實踐、從廣大員工群體的實踐中提煉。

一、提煉核心價值觀應(yīng)遵循的原則：

●核心層共同參與

●確保價值理念反映公司長遠(yuǎn)目標(biāo)

●注重價值觀對變革的關(guān)鍵驅(qū)動因素

●價值理念應(yīng)該激勵人心和使用簡單易懂的語言

●確保企業(yè)價值觀的各要素能明白無誤地轉(zhuǎn)換成行為在二、提煉核心價值觀的常用方法

一是經(jīng)驗薈萃法。即對本企業(yè)歷史和現(xiàn)實企業(yè)文化素材進(jìn)行搜集、整理，取其中精華的經(jīng)驗

上升為企業(yè)文化理念，提煉形成公司核心價值觀。

二是特征歸納法。即對本企業(yè)在各個活動領(lǐng)域中文化判斷、文化評價和文化選擇的特征，加以歸納、總結(jié)而形成核心價值觀理念。

三是傳統(tǒng)梳理法。即以企業(yè)發(fā)展歷史以線索，對一步步遺傳下來的優(yōu)良思想、作風(fēng)加以整理、概括，提出核心價值觀理念。

四是典型分析法。即對本企業(yè)有代表意義的人物、團(tuán)體和事件進(jìn)行重點(diǎn)剖析，從中發(fā)現(xiàn)、提煉出那些適用于整個企業(yè)的、思想，作為核心價值觀理念。

五是目標(biāo)導(dǎo)向法。即圍繞企業(yè)的遠(yuǎn)大目標(biāo)，結(jié)合本企業(yè)的實際，提出企業(yè)文化方面的決策，把這種決策作為核心價值觀理念。

三、核心價值觀的釋義

企業(yè)價值觀詞條確認(rèn)以后，要對核心價值觀作出詳盡的解釋，讓大家清楚企業(yè)所倡導(dǎo)的價值取向是什么，也就是群體應(yīng)當(dāng)遵守的基本價值標(biāo)準(zhǔn)、大家判斷事物和行為的是非標(biāo)準(zhǔn)是什么，即崇尚什么、反對什么；大家到企業(yè)來要為群體奉獻(xiàn)什么；企業(yè)為社會和員工提供什么；企業(yè)的愿景是什么；為達(dá)成目標(biāo)所采用的實現(xiàn)手段是什么；員工在企業(yè)中的角色是什么；企業(yè)與股東和競爭者的關(guān)系怎樣；企業(yè)本身繼承與創(chuàng)新的關(guān)系等等，這些都應(yīng)當(dāng)是價值觀能解釋清楚的內(nèi)容。