大数据背景下的信息管理与信息系统专业建设改革探究*

胡 洋，石云辉，王观玉

（黔南民族师范学院 计算机与信息学院，贵州 都匀558000）

一、引言

信息管理与信息系统专业（以下简称“信管”专业）从最初设置到现在已经有20多年的历史，信管人对信管专业的改革研究也从未间断过。从最初的单纯强调技术或管理的模式，到“信息技术+管理”模式，再到目前较为成熟的多学科（计算机科学技术、信息科学、管理学等）的交融模式，信管专业的建设也由最初的尝试到趋于完善。但是当我们翻阅各高校信管专业的人才培养方案，不难发现，大多大同小异，“同质化”较为严重。信管专业人才培养模式缺乏特色、缺乏与信息技术前沿的同步性以及对社会经济发展的适应性，都是目前信管专业发展面临的挑战。当前社会发展正朝着信息社会高速迈进，对于信管专业这种需体现信息技术前沿性与现代信息管理学理念为特征的复合型专业，专业发展应该是动态的，应在不断的改革中求发展，这样才能培养出符合社会需求的合格信管人才。

二、“信管”专业增设大数据管理知识的必要性

信息技术是推动社会发展的关键因素。信息技术是管理、开发和利用信息资源的有关方法、手段与操作程序的总称，对于信管专业来说，信息技术是信管专业的基础，也是核心。[1]信管专业改革的方向必然与信息技术的发展息息相关，特别是对最新信息技术的应用与融合，是影响信管专业改革发展成败的主因。当前，云计算、大数据等已成为信息技术领域中的热点，信管专业的创新改革发展也必然与云计算、大数据产生紧密联系。这也是新形势下对信管专业人才培养的要求，我们的学生一定要了解信息技术发展的最新趋势，掌握新技术应用技能，将来才能更好地适应信息社会的发展需求。为此，我们提出信管专业增设大数据管理知识的研究课题。

传统的信管专业人才培养目标首先是培养具备先进信息管理思想和掌握先进信息技术的复合型高级管理应用人才，要求本专业人才能够运用最先进的信息管理知识和信息处理技术，高度融合、处理各行各业中存在的信息需求问题，且同时解决传统管理当中存在的一些难题。信管专业人才培养目标的重要体现是“先进的信息管理知识和信息处理技术的运用”，新一代信息技术是信息管理专业知识体系不可缺的、新的组成部分，而大数据技术是当前IT界的又一次颠覆性技术。因此，我们认为未来信管专业的创新发展也必然与大数据等知识深度融合且将受到大数据应用的深刻影响。

当前，物联网、云计算、移动互联等新兴信息技术发展如火如荼，大数据作为这些技术应用的产物，将会对社会各个领域产生深刻影响，大数据时代已经到来。大数据时代的特征是要求设计和构建相应的管理决策分析模型与方法，有效地将信息科学和其它各行业的应用相结合。[2]数据即信息，数据管理也是信息管理。另一方面，大数据应用势必会出现新的管理问题，并催生出新的信息管理手段与方法，这样一来，大数据知识的融入也就成为进一步完善信息管理专业知识体系的必要之举。

新技术应用必然产生人才瓶颈问题，我国是人才需求大国，掌握和应用大数据技术与管理的创新型人才应该是稀缺资源。2015年教育部批准设立“大数据科学与应用（目录外）”本科专业，因此，缘于信管专业与大数据的天然关系，以及目前信管专业建设具有的成熟度，信管专业人才培养方案的基础上增设大数据管理与技术的相关知识，不失为解决大数据发展人才瓶颈的重要举措，同时，也是信管专业建设在大数据背景下的特色发展之路的探索。

三、信息管理与大数据管理关系分析

探讨信息管理与大数据管理的关系，是信管专业增设大数据管理知识的可行性理论基础。

事实、数据、信息、知识和智能五个要素构成信息链，数据是载荷或记录信息的按照一定规则排列组合的物理符号，信息是数据载荷的内容，传统的信息管理也包含数据管理。[3]当前社会每天数据（信息）已呈现几何级数增长，体现为数据量大 （Volume）、数据类型繁多（Variety）、处理速度快（Velocity）和价值密度低（Value）、数据在线（On-Line）的特点。[4]但是无论数据如何变化（结构化、半结构化、非结构化），大数据的本质还是数据，也是信息。对于信息管理与大数据管理的关系认知，我们的理解如下：

1.二者概念的关联分析

信息管理的实质是综合采用技术的、经济的、政策的、法律的、人文的方法和手段对信息流进行控制，以提高信息利用效率，最大限度地实现信息效用价值为目的的一种活动。[3]大数据管理目前还没有一个统一的科学定义，我们的观点是：大数据是一类能支持管理决策的重要资源，大数据管理就是为了有效管理这种海量资源并在其中发现新知识、创造新价值，从而为社会带来“大知识”、“大科技”、“大智能”、“大利润”等应用过程的活动。大数据的本质是管理，大数据研究的目的是挖掘数据、分析数据，从而帮助人们运营、决策，要真正用数据说话。[5]大数据管理微观上包含计划、控制、决策等基本管理因素；宏观上同样受到新技术、经济、政策、法律、方法和手段等因素的影响。

2.二者目的性分析

信息管理的目的是提高信息利用效率，最大限度地实现信息效用价值。大数据管理的目的同样是通过对超大规模数据、多元数据的深度分析，为人们提供有价值的、支持管理决策、科学预测的信息。只不过大数据的四个层面决定了大数据管理更为复杂，除了依赖于大数据处理平台和技术外，更为专注对多元数据的深度分析和处理能力、强调大数据的质和量以及大数据思维（是全体不是样本；是混杂不是精确；是相关不是因果。[6]）的构建。因此我们认为大数据管理是信息管理在大数据时代的发展与延伸。

3.大数据管理与信息系统关系分析

传统的信息系统强调新信息技术介入、改造和升级原有的业务系统，实现信息有效管理的关键是利用DBMS对数据的组织。而在大数据时代，系统生态发生了较大改变，除传统的C/S、B/S模式外，还产生了分布式、云计算、移动互联、非关系型数据库（NoSQL）等技术环境下的各种信息系统以及各种类型的大数据挖掘平台。在大数据时代，管理信息系统技术性更复杂，所承载的任务更全面，更为强调数据分析、决策支持和智能决策、机器学习、预测等功能的实现与应用。同时，大数据管理的应用离不开信息系统平台支撑，各行各业自上而下的每个工作层面都对信息系统产生了依赖性，大部分数据资源来自于各种类型的管理信息系统、网络信息系统、物联网系统、科学实验系统等。因此我们认为信息系统是大数据管理与技术应用的重要载体，信息系统知识是大数据管理知识体系中不可缺的重要组成部分。

四、“信管”专业增设大数据管理知识的可行性分析

1.大数据管理人才培养目标分析

首先我们应该充分认清什么是大数据管理人才，它所需要的专业技能有哪些。经过对大数据知识学习以及企业调研，我们的判断是：大数据管理人才是指那些受过管理、统计和计算机技术等知识方面的高等教育，能够深度分析大量数据，并且能够充分利用数据知识，做出正确决策的有数据意识的大数据管理者。他们与大数据技术人才的区别在于，不仅是熟练运用大数据的硬件与软件工具的技术人员，而且了解各行各业的数据分析需求，能够读懂一定的行业语言。比如他们通过对企业CRM系统的数据挖掘，建立企业客户的分类与聚类关系模型，从而得出正确的企业客户的需求分析结果，或通过一定的假设来测试阈值，并有效预测未来用户的行为以及锁定目标的大数据管理人员。他们不仅具备传统的管理能力、组织能力、沟通能力、计算机技术应用能力，更需要具备深度分析管理数据的能力。[7]

其次是大数据管理人才知识体系架构。大数据管理方向人才培养目标实质是依托大数据技术对“海量”信息资源进行智能处理和深度分析，最后能够将数据以一种最佳形式呈现给管理者，供管理者做出决策。依据此目标特征要求，我们将大数据管理人才的知识体系架构用图1表示：

图1 大数据管理人才知识体系

2.“信管”专业增设大数据管理知识的可行性分析

（1）我们认为合格的大数据管理人才，信息管理思想、系统思想、技术基础等前期科学的知识构建与实践都是必不可少的。参照“信管”专业的CIS2011课程体系，“信管”专业的主要课程有信息管理、数据库系统原理、计算机网络及应用、数据结构、系统分析与设计、管理统计学、运筹学、管理信息系统等。[8]我们不难看出“信管”专业的前端核心基础课程群能够支撑大数据管理人才所必须具备的专业基础知识需求。微积分基础、线性代数、概率论与数据统计、管理统计学等数学基础课程群也是我们必开的专业基础课程群，该课程群也为后期学生数据统计、数据分析的初步建立打下良好基础。目前，我们比较薄弱的环节是在分布式系统思想与并行计算思维等知识的学习方面，因为大数据技术应用非常依赖分布式思想的基本认知，如Hadoop分布式文件存储、分布式数据库HBase等，这些问题的解决，我们可以通过对现有课程进行“微调”，如在操作系统课程中增加或突出分布式系统与并行计算知识的学习，也可单独开设分布式系统等方面的课程。

（2）在“信管”专业的建设上，我们一直坚持管理与技术并重的建设思路，在程序技术课程群我们不仅构建了.NET与JSP两种技术框架的课程群，且还开设有Web程序设计、移动互联开发技术等课程，这些知识的学习能够为后期大数据相关技术学习打下坚实基础。在行业知识基础课程群方面，我们还是保留了管理学基础、经济学基础、财务管理学、会计学基础等行业知识课程群。其目的是希望学生具备较好的行业沟通能力、一定的经济学视野。我们一直认为不管是信管专业人才还是将来的大数据管理人才，专业宽度、技术与管理相辅相成的知识结构都是其重要的专业素质。另外，数据仓库与数据挖掘一直以来都是我们在专业素质拓展课程中必开的内容，这是大数据基础思维（分类、预测、关联和聚类等）构建最根本的保障。

（3）“信管”专业增设大数据管理方向的重要体现在于后期的专业素质拓展课程群的选择上。一直以来，在“信管”专业的素质拓展课程群的建设上，我们没有一个很好的思路与特色。大数据技术的发展与应用，为我们“信管”专业素质拓展课程群的建设上提供了很好的契机。依据图1大数据技术应用及管理模块，我们构建大数据管理及应用课程群，用表1所示：

表1 大数据管理及应用课程群

说明：

（1）从可操作的层面以及时间安排角度，大数据技术应用及大数据系统运维管理课程群的选择上，我们并不强调所有课程都开设。比如Hadoop架构或Spark架构基础我们可以选择其中之一；同样R语言或Python语言，我们也可只选择其中之一。

（2）三个分模块的知识内容都应涉及，尽可能体现“信管”人才技术支持、数据分析、数据管理者的三个维度。这也是“信管”专业人才有别于其它相关专业的重要特征。

（3）大数据管理是信息管理活动的延伸。大数据管理同样要体现信息服务的思想。信息服务是信息管理活动的出发点和归宿，同时也是大数据管理活动的出发点与归宿。具体体现为大数据管理应围绕大数据采集、组织与存储、分析与处理、结果呈现而进行，同时通过研究用户、组织用户、组织服务以及用户信息需求进行研究，最终将有价值的信息传递给用户。

我们的结论是：其一“信管”专业建设的创新与发展在当前大数据时代的环境下，具有与大数据的“天然”关系，“信管”专业人才只有具备大数据管理思维与相关技术，才能更好地满足大数据时代对“信管”专业人才的发展需求；其二“信管”专业的管理与技术的融合性是区别“大数据科学与应用”等大数据相关专业最重要的特征，我们更为强调大数据价值链中，学生的大数据管理能力与理念，如大数据采集过程中的采集方法设计与沟通、大数据分析过程中的处理流程设计以及大数据资源化的视野与服务应用等等。

五、小结

时代发展要求“信管”专业必须走改革创新发展之路。在“信管”专业增设大数据管理知识的建设上我们还面临许多尚未完成的工作。如各行业对大数据管理人才需求分析、数据分析实践能力（本专业应用实践能力的侧重点）的培养模型、人才培养方案的具体建构、人才培养标准矩阵、行业专家论证等。下一步我们将加强调研、科学论证，把握好当前大数据发展机遇，为国家信息化建设、大数据发展培养出更多高素质、应用型的“信管”专业人才。

[1]MBAlib智库.百科[EB/OL].http://wiki.mbalib.com/wiki/信息技术.

[2]曹淑艳,张莉,黄浩.大数据本科专业申报及认识[J].计算机教育,2016(6):30-31.

[3]马费成,宋恩梅.信息管理学基础(第二版)[M].武汉:武汉大学出版社,2011.

[4]娄岩.大数据技术与应用(第一版)[M].北京:清华大学出版社,2016.

[5]戴明锋,孟群等.大数据落地的困境分析[J].中国卫生信息管理杂志,2015(5):504-505.

[6]Viktor Mayer-Schonberger.大数据时代[M].杭州:浙江人民出版社,2013.

[7]周明,谢俊.大数据视角下信管专业的培养模式创新研究[J].图书馆学研究,2016(6):41-42.

[8]CIS2011课题组.中国信息系统学科课程体系2011[M].北京:清华大学出版社,2011.