大数据时代的信息资源管理模式创新分析

艾迎旭

【摘要】信息是电子信息时代重要的资源之一，甚至可以说当前的时代是信息资源的争夺时代。无论是国家还是企业，掌握了最新和最全面的信息就可以在国际和市场上立于不败之地。因此开始出现了大量的信息管理创新技术和策略模式，对大数据时代所产生的大量信息进行更好的管理，并且通过这些信息管理和分析推断出最新的信息并加以利用，而这一切的前提也就是实现更为科学合理的信息资源管理创新，在收集信息结束以后，可以更好地采取信息存储管理方法。

【关键词】大数据  信息管理  资源  信息时代

信息资源管理理念并不是现代的电子信息时代或者大数据时代所独有的，也就是古人常说的战略上要做到知己知彼，这就是通过对信息进行最为优化的管理分析，最终将其利用达到百战不殆的目的。那么随着大数据时代的大量的信息出现，传统的通过人力直接进行信息资源的采集和管理已经十分困难，因此在20世纪70年代就已经开始出现信息资源管理理念的革新，并且正式通过社会技术的进展形成行之有效的理论。吸引了包括国家和市场的大量目光，并在时间的推进下逐步得到人们的认可，尤其是科学研究领域对大数据概念的提出来看，解决由于传统计算机技术所造成的海量数据，并且有效进行信息分析，就成为了当今的科研和经济领域热潮。

一、以大数据思维为基础的信息管理

大数据的发展重要性在前几年就已经从国家层面开始重视，因此在2015年就已经提出了大数据的发展推进工作，尤其成为了我国数据战略的战略启动标志，变相来说，大数据就是很大量的信息资源，因此大数据战略更重要的就是信息资源管理质量战略，然而需要注意的是在进行信息资源管理分析过程中应该首先考虑大数据思维。

（一）大数据的整體性要求

在进行信息管理过程中，首先应该明确数据是一个整体的。这也就是在进行信息管理时所必备的大数据眼光，也就是将分散的数据有一个明确的统一认知，然后基于这一明确统一认知，对数据进行更为科学合理的分析管理。因此在进行大数据管理时，一定要首先在数据采集上尽量做到全面，将所有的信息资源看作一个整体，也就是如果不受技术所限，应该尽量地将所有数据都进行采集，这是为之后的信息分析做好铺垫。而在信息分析过程中，也同样不能进行单个信息数据的分析，而是要结合所有信息资源进行综合性的认知，以最大可能分析出信息数据背后的重要意义和作用，并且通过整体性的信息数据分析眼光，将所有信息进行充分实际的认知。最后则是在信息使用方面，这个过程一定是将信息进行了筛选处理，然后在使用过程中仍然需要考虑一些无用信息是否在实际使用过程中存在意义，然后以整体性的眼光进行反思和认知，以便于下一次信息数据收集和分析更为优化。

（二）大数据的容错性思考

大数据的容错性思考是大数据整体性眼光所附带的，这里所强调的容错性思考不但体现在信息收集方面，可能会出现的人力失误等方面，更是体现在进行数据信息分析过程中可能会出现的错误分析。在信息数据采集收集方面出现失误之所以可以容错，是因为这样的信息一般会在大量信息收集之后得到更正，因此面对于庞大的大数据信息资源来说并不会产生较大的影响。而在信息分析上面较之于收集有较低的容错性，然而事实上信息数据的分析由于其大数据的容量巨大，因此本身就很难做到全面的分析。那么只能首先进行信息筛选，将看似无用杂乱的信息进行分离，然后分析剩下的准确性，更高的信息，甚至是进行单个的信息数据分析。那么这一点也就和实验数据收集分析有着较大的不同，也就是抛弃了宏观准确性，而在微观方面得到更好的价值，但实际上所谓微观也是庞大的数据流。

（三）大数据的相关性认知

相关的认知是通过数据收集分析而进一步获得信息资源的方法，也就是在当前大数据时代，由于大量信息出现，而带来的信息再生产。因此在大量用户产生庞大信息的同时，信息之间本身就存在着相关性，其内部可能会存在着各式各样的大数据复杂关系转化。相对来说在大数据思维下，人们更重视的是非线性关系问题，这也是大数据时代大量信息数据所呈现的。

二、以大数据为主的信息相关技术

（一）大数据时代信息资源采集技术

为了保证大数据时代的大量信息，数据可以得到更好的应用，首先要在信息数据收集方面打好基础。目前在大数据信息收集技术方面，主要是网络爬虫采集、移动a p p、视频监控技术、情感识别技术、智能录播等等融环电销的大数据信息资源采集技术。目前来说，电信机采集和小微企业进行采集系统等已经开始大量出现，他们都是针对信息进行采集的重要方法。

（二）大数据时代信息资源存储分析技术

针对大数据的信息资源存储方面，主要涉及到Hadoop、NoSQL、MapReduce等，也就是存储方案、开源企业系统平台建设、模型实现等等，其主要都是通过各类分布式存储、无预定义模式、数据分区无共享架构等。并且大部分信息传输软件都有较高的容错性，以帮助高通储量的信息访问。按照信息数据资源的分析方面主要涉及到云计算，这也是目前主要进行分析的主流，此外还有机器学习大数据分析、分布式数据库等等多方面的系统构建。而目前来说云计算是基于互联网因此而具有更高拓展性的资源配置方式，就目前实际的资源利用来说是较低的，大多数先进公司在大数据时代的信息利用方面不到5%，然而也就此获得了较高的利益。

（三）大数据时代信息资源管理安全保护技术。

在信息资源管理过程中，一定要首先基于5V特征的大数据时代影响而进行，因此对信息数据的大量混杂和相关性注重来说，在信息分析采集中很多方面都会有所影响。而其中尤其需要注意信息隐私的安全保护方面，也就是虽然要求院前大量的数据分析搜集，而且仍然需要注意通过隐私保护技术的加密算法来加大大数据的隐私保护。目前来说MD5算法是1991年所开发，具有较高安全性而成熟的方法，此外，为了更好地面对可能会出现的系统入侵，舆情检测技术和容忍技术也是目前所正在研究和应用的。

三、据大数据时代的发展所进行的信息资源管理创新。

（一）在大数据信息资源管理思维方面进行进一步创新

基于大数据时代而进行的信息管理思维已经在上文中进行了详细的阐述，然而实际在信息管理现状方面仍然出现诸多涉及信息资源，思想观念方面的问题，因此而影响到了信息管理流程的每一个环节。就大数据信息管理整体性来说，虽然要求将所有信息看作一个整体，然而实际上部分信息也是一个完整的整体，也就是在进行调查时，应该针对研究对象，而更加体现和凸显其完备性以及整体性，其制裁是基于研究对象个体的相关信息。而进一步在相关性的资源管理方面，并不是对非线性结构思维进行全盘否定，而是说目前主要是线性结构思维，因此需要以有什么为主要的分析依据。比如说为了对春季感冒的发生情况进行预测，通过搜索记录来进行分析探讨，这种预测功能是可以通过相关关系进行实现的，而同样亚马逊和淘宝的个性推荐服务也是基于这种方式出现。

（二）在大数据信息管理流程上进行進一步优化

在信息管理流程方面，主要是在技术和具体操作方面，比如在信息采集方面进行革新，就首先应该将步骤进行简化，将耗时长而命中率低的采集方式转变为关键词化、结构化和知识化，并且要注重对于信息提供的质量进行加强。而就当前大数据时代的进一步推进，对信息存储也有了一个全新挑战，由此在进行信息处理，是大量的信息存储与同一服务节点自然较为困难，因此需要分流分节点进行处理，最后进行汇总而得出结果。

（三）基于生命周期的信息资源管理理论分析

生命周期的信息资源管理理论的提出是近期与建筑工程的全生命周期BIM技术有所相似的。就实际层面进行分析，可以发现这一理论主要是将信息从产生利用到消亡的动态过程进行分析，这也就导致了信息自身价值在消失之后又开始不断地出现和增值也就是对信息进行更加充分和重复的利用，那么在这一生命周期的信息管理是通过不同的管理活动进行的，这种方式可以将低价值的信息尽可能地转变为高价值信息，并且延长其应用时间，那么随着大数据时代和大数据时代下的信息管理能力进一步提高，那么应该将尽可能的利用信息资源技术转变为充分利用，这也是未来信息管理必然的情况。

四、结束语

随着经济社会的快速发展，各项管理工作信息化水平不断提高，信息资源的重要性在当前是已经被大家所重视，尤其在大数据信息资源时代，无论是国家战略还是企事业单位的经营中，都更加注重对于国际和国内市场信息进行分析。由此而使国家和企事业单位获利，或者预防风险的发生，因此信息资源管理既可以应用在某些灾害的预防上，也可以应用于经济方面而获取收益，然而这些利润都是建立在信息管理优化的前提上，这也是本文所探讨的要点。

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