大数据时代信息管理存在的问题及对策
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大数据时代信息管理存在的问题及对策
作者：赖俊斌李严王瑶潘天奇邓哲涵
来源：《电子技术与软件工程》2017年第08期
摘要
大数据时代的到来标志着人类社会在寻求量化以及认知世界方面取得了很大的进步。目前随着大数据的发展，在信息管理方面也面临着一些问题。运用有效措施来解决这些问题，是当前一个十分紧迫的工作。文章首先分析了大数据的意义，继而指出数据管理中面临的问题，最后给出相应的对策，以期对相关问题的解决有所借鉴。
【关键词】大数据信息管理问题对策
大数据时代的如期而至，标志着人类社会在寻求量化以及认知世界方面取得了很大的进步。与此同时，大数据为社会各个行业带来了前所未有的机遇和挑战。互联网信息化的来临，很多新技术逐步应用至实践之中，而大数据在其中的应用可以大幅提高信息运行的效率与质量。
1 大数据对信息管理的重要意义
众所周知，大数据是近几年社会关注度很高的一个互联网信息技术。如今其已成为继云计算及互联网以后，对信息管理影响最为直接的应用技术。目前很多有关的企业与科研单位都在从不同的角度进行大数据应用的具体研究，大力挖掘大数据的内在价值，使大数据相关的技术步入快速发展的轨道。
1.1 提高信息管理的效率
大数据可以非常有效的提高信息管理的效率，利用对数据的大力收集以及高效分析，数据拥有者可以更为迅速的完成信息的检索以及分析汇总，从而保证信息管理一直处在良好的状态中，并防止信息数据的流失，改进现有信息数据管理的模式。
1.2 展示信息管理的科学性
大数据可以使得信息的分类以及分步管理变得更为有序与科学。借助大数据的技术可以把数据片段化零为整，从而达到分类管理，让不同属性的信息可以整合成集合，而后再结合相应的信息特点与特质进行有针对的管理，从而使信息管理变得更有科学性。另外，大数据的应用还能使信息管理的流程变得更为有序，便于进行分步的信息管理，增强管理的规范性。
1.3 增强信息管理的人性化
计算机技术与信息管理系大数据专业人才培养方案2020.1.11
大数据技术与应用专业人才培养方案 （专业代码：610215） 一、专业名称及代码 大数据与应用（610215） 二、入学要求 普通高级中学毕业、中等职业学校毕业或具备同等学力 三、基本修业年限 实行弹性学制，标准修业年限为3年，学生可在2～5年内完成学业。 四、职业面向 五、培养目标 本专业培养德、智、体、美全面发展，拥护党的基本路线，具备一定的大数据基本理论、方法与技能，能熟练进行信息收集、应用开发等任务，能够在各类IT企业或企事业单位的IT部门能从事大数据平台部署与运维、信息系统建设与实施等岗位工作的高素质技能型人才。 六、人才培养规格和素质要求 （一）基本规格 本专业学生掌握大数据的基本概念、架构设计及程序设计实现方法，具有利用经典的大 数据系统搭建、管理和开发能力。 （二）素质要求 1.政治思想素质要求 热爱祖国，掌握马克思列宁主义、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系的基本原理；坚持四项基本原则；遵纪守法；创业奋进；有理想、有道德、有文化、守纪律；成为社会主义的合格建设者和可靠接班人。
2.职业素质： 具有良好的职业态度和职业道德修养，具有正确的择业观和创业观。坚持职业操守，爱岗敬业、诚实守信、办事公道、服务群众、奉献社会；具备从事职业活动所必需的基本能力和管理素质；脚踏实地、严谨求实、勇于创新。 3.人文素养与科学素质 具有融合传统文化精华、当代中西文化潮流的宽阔视野；文理交融的科学思维能力和科学精神；具有健康、高雅、勤勉的生活工作情趣；具有适应社会核心价值体系的审美立场和方法能力；奠定个性鲜明、善于合作的个人成长成才的素质基础。 4．身心素质 具有一定的体育运动和生理卫生知识，养成良好的锻炼身体、讲究卫生的习惯，掌握一定的运动技能，达到国家规定的体育健康标准；具有坚韧不拔的毅力、积极乐观的态度、良好的人际关系、健全的人格品质 （三）知识结构要求 本专业主要学习常用数据挖掘编程语言（R 语言和Python）、数据库应用技术、Java 程序设计、Linux 操作系统、Hadoop 大数据存储与运算、Hadoop 大数据存储与运算、大数据查询与处理、Spark大数据快速运算、Oozie 大数据工作流，具备大数据开发与数据挖掘的实际工作能力，具有创新意识及进一步发展专业技能的良好基础。 本专业毕业生应获得以下几方面的知识和技能： 1.具有比较扎实的计算机基本理论与技术、数据挖掘的常用算法； 2.掌握当前使用最广泛的两门数据挖掘编程语言 R 语言和 python； 3.熟悉 SQL 的计算与存储过程调优，并具有严密的逻辑分析能力； 4.具备数据的处理、抽取、清洗、转换等能力； 5.掌握主流的 Hadoop 处理技术，包括 MapReduce、Hive、Hbase 等； 6.逻辑思维能力强，具备较强的文档编写和良好的沟通表达能力 七、培养特色 本专业围绕着“紧密结合专业人才培养目标，紧密结合地方社会需求，紧密结合计算机新技术发展”的理念,采取开放办学模式，实现高校、企业和社会教育资源的优势互补，坚持“理论学习＋工程实践＋新技术应用”的应用型人才培养模式，注重多学科的交叉与融合，注重实践和创新能力的培养，聚焦大数据系统运维、数据分析及其产品开发等紧缺人才的培养。 八、主要课程和特色课程 1.主要课程（核心课程）： C程序设计；网络基础；概率与数理统计；数据结构；Java 程序设计；MySQL数据库；Java Web开发技术；Hadoop系统基础；Linux；Python程序设计。
企业大数据管理平台软件哪家好
大数据时代，企业大数据管理显得尤为重要。企业大数据管理分为企业自身的数据管理，如企业的客户、产品、销售、库存等数据和企业的外部数据管理，如产品服务的评价、情报信息、行业信息的收集等。所以选择一个好用的企业大数据管理平台软件对企业的发展非常重要。 移动互联网、社交媒体和其他来源的数据爆炸式增长，产生了海量的数据，企业会仔细收集这些数据，并将其存储起来，以便重复使用。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险管理等业务当中。 大数据对企业有多重要? 1. 帮助企业了解用户 通过大数据分析技术，企业可以将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。 从大数据技术方面来看，用数据来指引企业的成长，将不再单单是一句口号。通过运用大数据，不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产
品的态度，进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，这必将颠覆传统企业在用户调研过程中，过分依赖主观臆断的市场分析模式。 2. 帮助企业进行资源精准定位 通过大数据技术，可以实现企业对所需资源的精准定位，在企业在运营过程中，所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。 3. 帮助企业做好运营推广 以往企业品牌如果需要做市场预测，大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊;很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。 通过大数据分析可以判断客户话题各类来源的占比，确定客户上网的习惯;信息的主要话题，以及相关媒体平台曝光量，企业可以针对性得选择并制定营销活动平台、推广方向等，提升企业运营效果。 4. 协助企业更好的开展服务
大数据时代信息管理存在的问题及对策
大数据时代信息管理存在的问题及对策 摘要 大数据时代的到来标志着人类社会在寻求量化以及认知世界方面取得了很大的进步。目前随着大数据的发展，在信息管理方面也面临着一些问题。运用有效措施来解决这些问题，是当前一个十分紧迫的工作。文章首先分析了大数据的意义，继而指出数据管理中面临的问题，最后给出相应的对策，以期对相关问题的解决有所借鉴。 【关键词】大数据信息管理问题对策 大数据时代的如期而至，标志着人类社会在寻求量化以及认知世界方面取得了很大的进步。与此同时，大数据为社会各个行业带来了前所未有的机遇和挑战。互联网信息化的来临，很多新技术逐步应用至实践之中，而大数据在其中的应用可以大幅提高信息运行的效率与质量。 1 大数据对信息管理的重要意义 众所周知，大数据是近几年社会关注度很高的一个互联网信息技术。如今其已成为继云计算及互联网以后，对信息管理影响最为直接的应用技术。目前很多有关的企业与科研单位都在从不同的角度进行大数据应用的具体研究，大力挖掘大数据的内在价值，使大数据相关的技术步入快速发展的
轨道。 1.1 提高信息管理的效率 大数据可以非常有效的提高信息管理的效率，利用对数据的大力收集以及高效分析，数据拥有者可以更为迅速的完成信息的检索以及分析汇总，从而保证信息管理一直处在良好的状态中，并防止信息数据的流失，改进现有信息数据管理的模式。 1.2 展示信息管理的科学性 大数据可以使得信息的分类以及分步管理变得更为有序与科学。借助大数据的技术可以把数据片段化零为整，从而达到分类管理，让不同属性的信息可以整合成集合，而后再结合相应的信息特点与特质进行有针对的管理，从而使信息管理变得更有科学性。另外，大数据的应用还能使信息管理的流程变得更为有序，便于进行分步的信息管理，增强管理的规范性。 1.3 增强信息管理的人性化 大数据可以按照不同的信息管理以及使用习惯，增强信息运用的人性化。在信息管理的工作中，管理人?T遵循的常用管理规则及事项就是大数据平台应用管理的基本规范，从而可以有效增强息管理的实效性，满足使用者对信息高效运用的需求。此外，大数据平台还可进行可视化操作，从而能有效减少信息管理的工作量，提高相关操作的专业性。
大数据时代计算机信息管理应用
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/d311979726.html, 大数据时代计算机信息管理应用 作者：孙爱龙 来源：《电脑知识与技术》2019年第32期 摘要：随着我国科学技术水平的不断提升，电子信息化、现代化技术研究的不断深入，国家对于计算机及其网络得要求也越来越高。在人们不断进行上网活动，不断获取网络信息并进行信息浏览和发送的过程中，其产生的计算机信息量令国家进入了大数据时代。在大数据时代背景下，计算机如何进行更好的系统研究、如何进行更新换代、如何处理相关的信息数据成为科研工作者共同研究的问题。对此，本文基于大数据时代的相关背景及特点，对于计算机信息的管理应用进行深入研究。 关键词：大数据背景;计算机信息;计算机信息管理 中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2019）32-0014-02 进入21世纪，计算机得以进入普通人家，成为家家户户上网和处理信息必备的产品之一。在计算机系统中，平均每秒就要产生许多数据，这些系统数据汇集到网络中，共同构成了目前的大数据时代。在大数据时代中，人们应当如何更好地利用计算机系统，计算机系统应当如何保护人们的信息安全，如何提高对于信息的处理及分析技术，一直是科研工作者所极力研究的问题。随着我国对于计算机技术的深入研究，相关的信息处理技术也得到了进一步的发展，但是在发展过程中，免不了遇到困难和挑战，对此，本文将进行深入研究。 1大数据时代 大数据时代是近年来社会的热点话题之一，从字面意义上解释，大数据时代主要指社会公众在互联网上所留下的数据信息繁多。其在学术研究上的含义是用户在计算机系统中所留下的数据信息并由计算机系统进行处理这些信息的过程及信息数据本身，这些共同汇聚成了目前的大数据时代。从定义上可以看出大数据时代中的数据具有总量巨大、快速化以及数据多样等特点，这些特点是大数据时代所独有的特点。 1.1信息数据量大 信息数据数量大是大数据时代给社会公众的第一印象，其一方面使社会公众在互联网上所接触到的信息量大，所需要浏览、分析和利用的数据大;另一方面也指计算机系统应当具备的对于庞大的数据的分析处理能力。从原本的少数网民到现在众多的互联网用户，大数据时代带来的不仅仅是用户数量方面的快速增长，更带来了互联网中的信息数据的增长。
量化大数据时代的量化管理
1.1 三头小猪的故事| 1 第1章统一语言数据、指标、信息，天哪！如果有一种通俗易懂的语言，能让所有人（无论其人生阅历或教育经历如何）都能明白量化的好处，该有多好！我认为语言不通是事业（和生活）的最大障碍。所以，提炼总结出公用词汇至关重要，是迈向成功的第一步。本书中的很多概念可能都比较新颖，但这并不意味着要发明新词儿，组织发展术语表已经臃肿不堪了。实际上，我用的都是常见词汇。尽量用大白话介绍那些看上去很复杂的概念，让其浅显易懂，简单直白。先讲个故事吧。 1.1 三头小猪的故事有一次，在半路上，我家那个三岁的小宝宝想听故事。因为没带书，我不得不搜肠刮肚努力回想，好找出一个故事来哄她入睡。好吧，我承认我虽然对讲过的课记忆深刻，但却完全记不住那些儿童故事。所以，就像所有好父亲都会做的那样，我即兴创作了一个。还有什么能比量化故事更能催人入眠的呢？故事背景打败大灰狼之后，三头小猪放浪形骸，生活奢靡。三年过去了，它们生活在肮脏的环境里，体重严重超标——就算是猪，也太胖了。由于健康状况不断恶化，它们分头去看医生。三个医生的结论完全一致：你马上就要变成烧烤了。它们胡吃海塞，缺乏睡眠，不锻炼身体，也没注意到身体发出的危险信号。三个医生一致认为，如果不改变生活方式，这些猪就只有死路一条。第一头小猪不幸的是，猪，也会遇到庸医。第一头小猪的医生对它说：“你的身体每况愈下，必须认真对待，改变生活方式！”医生给小猪开出了饮食计划、健身计划，还要它12个月内回来复查。这头小猪确实吓坏了，所以努力自救。它不再吃垃圾食品，每天坚持锻炼。甚至上床睡觉的时间都提前了。一个月后，小猪感觉棒极了，这么多年第一次觉得这么爽。他决定搞个庆祝一下。于是约上羊羔兄弟，去外面彻夜狂欢。大餐过后，又搞了个吃冰激凌大赛（他赢了）。他们玩到凌晨3点才回家，回去倒头便睡。第二天，他忘了锻炼身体。好习惯被毁掉只是一眨眼的事儿。因为平时太忙（借口），只好周末锻炼了。快到月底时，他又开始吃垃圾食品，虽然没有以前吃得多，但也超过了正常标准。年底复查时，面对医生失望的表情，他震惊了。“可我是按医嘱做的啊，”第一头小猪说，“我饮食健康，努力锻炼，甚至睡得也比以前早了。我知道我的身体变好了……觉得比去年强了。”“是，但你的体重没有明显改善。你可能吃得更健康了，但还不够健康。你的睡眠可能更充足了，但还不够充分。总体来说，你的身体恶化了……如果再不改变，性命堪忧。”医生给第一头小猪开了一个新的饮食和健身计划，还给他报了一个动感单车课程，开了处方药，真诚祝愿他再来复查时能变好。第一头小猪确实被这些东西吓着了，因此对着自己的大下巴发誓，他一定要做得更好。这次他坚持住了。定期锻炼，只吃健康食品，饿了就吃胡萝卜、芹菜或脱脂酸奶。每周都去参加动感单车课程，简直就像钟表一样准时。可是，悲催的小猪不知道自己的进展如何。7个月过去了，它虽然感觉好了点，可是因为焦虑，压力太大，它中风了。尽管身体状况有所改善，但它还是扛不住中风的打击。一个月后，它死了。听到这个消息，医生非常难过。在从日历上划掉马上到期的复诊预约时，他哭了。第二头小猪第二头小猪的医生知道量化分析的重要性。他是一个善于与病人沟通的好医生。医者父母心，他希望自己的病人更健康。看过第二头小猪的体检表后，他很沮丧。怎么才能改变小猪的命运？如何帮小猪重获健康？他喜欢量化，认为如果有目标指导，小猪能做得更好。医生设计的方案有三个指标：体重，血压，胆固醇。他告诉小猪，它随时有生命危险。然后建议小猪减掉100磅的体重，降血压，1.1 三头小猪的故事| 3 降低胆固醇，让三项指标都达到正常值。
山东政务信息系统整合共享工程大数据管理平台
山东省政务信息系统整合共享工程大数据管理平台 项目需求和技术方案要求 一、项目概况 （一）建设目标 通过大数据管理平台建设，建立统一的数据资源汇聚、数据治理、数据资源引擎和数据安全管理能力，实现大数据基础设施的集约共用和对全省政务信息资源的统筹管理和数据治理。将现有“逻辑集中、物理分散”数据共享交换方式向数据实体集中存储管理方式转变，建立完善的数据安全管理体系，实现由数据“资源”向数据“资产”的提升。 （二）建设原则 1.开放性 平台应具备良好的开放性，提供开放接口便于和第三方系统对接或者基于该接口构建新的业务。 2.先进性 在设计理念和技术体系等方面需借鉴先进的互联网技术，确保应用系统架构满足未来业务发展需求。 3.扩展性 平台应具备规范的开发接口和高可扩展性，保证未来新的需求提出时可以方便地应用到现有系统中。 4.可维护性 平台应具备良好的维护性，方便今后的扩展应用和运行维护。 5.安全性 平台应具备高安全性，确保系统正常运行的同时防止政府内部数据泄露。 （三）建设周期 2 个月。 （四）采购清单
二、建设内容 2.1数据汇聚系统建设内容 数据汇聚平台支持通过图形化的操作方式，把不同系统来源、不同类型的数据汇聚到大数据平台，能够兼容以SHE( Spark 、Hadoop、ElasticSearch )为首的大数据生态技术栈；并提供基础算子如关联、去重、过滤等完成数据转换。可以通过机器学习实现多人协作开发，提供脚本开发，工作流开发环境，能够针对任务资源实现共享以提升实施效率，可以提供基于消息流和文本的实时采集能力；提供精细化的任务调度管理，便于查看每个任务具体的数据处理情况，实现数据汇聚和加工处理一站式开发管理。 2.1.1 多源数据采集 1)支持离线数据采集，实现对各种主流数据库系统的支持，如Oracle 、DB2、SQL Server 、Sybase 、InfoMix 等主流数据库，MySQ、L PostgreSQL 等开源数据库，达梦、汉高、神通、GBase8t、KingBase 、LibrA 等国产数据库。 2)支持提供触发器、时间戳、全表对比、系统日志分析等多种数据增量采集方式。 3)支持大数据采集，实现HBase 的输入输出转换组件，可连接的数据库类型支持Hadoop Hive ，提供Hadoop HDFS文件拷贝的任务组件。 4)支持实时数据采集，实现基于Flume+Kafka 技术来采集流数据，能够接入HDFS、Hbase 或Storm 消费数据。 5)支持对FTP、SFTP、MONGOD文B件服务器的文件采集，支持包括普通文本、CSV、XML、Excel 等多种格式的文件。 2.1.2 可视化的流程设计 1)支持ETL作业调度流程和转换流程，能够通过图形化界面设计ETL转换过程和作业，支持后台批量运行ETL 转换。 2)支持200 种以上的主流数据处理组件，包括数据文件采集组件，清洗组件，大数据组件等。 3)支持图形化拖拽方式进行任务编排，将多类有顺序或者依赖关系的任务能够串接起来。同时提供任务流的管理能力。 2.1.3 统一的任务调度 1)支持多种任务管理，包括批量采集任务、实时采集任务、数据流任务等，支持多种调
大数据处理平台构架设计说明书
大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录
目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)
1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释
2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。
大数据管理规章制度
大数据管理规章制度-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
XXX大数据管理规章制度 为确保全县大数据工作有效推进，进一步规范工作，特制定本规章制度。 一、工作职责 （一）推进大数据管理职责，拟订大数据、信息化发展规划并组织实施，提出大数据产业布局、结构优化的建议和意见，起草大数据相关文件办法。 （二）制订数据资源采集、存储、登记、开发利用和共享的标准规范及管理办法并组织实施。 （三）协调大数据发展和应用重大事项，推进全县大数据系统统一平台、数据统一存储和统一管理，促进数据资源整合共享。 （四）负责大数据行业管理、信息化应急协调工作。 （五）负责提出大数据、信息化固定资产投资规模及方向的建议，按照规定权限，审批、备案和核准大数据、信息化领域固定资产投资项目的申请、组织实施。 （六）指导全县大数据工作创新，促进大数据产业化，推动系统化、信息服务业等大数据新兴产业发展，推动大数据产学研用结合。 （七）协调大数据建设中的重大问题，促进通信、计算机网络融合；指导协调大数据资源整合、开发利用、电
子商务推广和信息化应用推进工作；推动大数据跨行业、跨部门互联互通和重要数据资源开发利用共享；拟订县级大数据专项资金年度计划并组织实施。 三、具体工作规范 根据上述职责，县大数据建设领导小组牵头，县信息中心具体负责。 (一)办公室处理日常工作。 负责大数据日常、会务等有关工作，负责重大事项督办督查和目标管理工作。 (二)研究制定政策法规与标准规范。组织起草大数据、信息化相关法规草案和规章；研究拟订大数据相关标准规范体系；参与重大项目谈判和合同审签；参与重大投资项目审核，监督管理财政性专项资金使用及相关项目建设；承担有关规范性文件的合法性审核工作。 (三)规划投资。研究拟订大数据发展战略、规划和政策措施；提出全县大数据、信息化固定资产投资规模及方向，拟订县级大数据发展专项资金年度计划并协调组织实施；承担大数据、信息化等专项资金项目申报工作；承担按照规定权限审批、备案和核准大数据、信息化等固定资产投资项目工作。 (四)大数据产业发展。研究拟订促进大数据产业发展的政策措施并组织实施；承担全县大数据产业发展和行业
大数据时代的数据管理
大数据时代的数据管理 作者刘庆发布于 2011年10月24日 处理大数据惯常是属于商业智能（BI）的事情。抽取数据、挖掘数据，制成报表、OLAP、仪表盘、挖掘模型，作为辅助决策之用。不过在BI领域都不这么叫法，大伙儿都说海量数据，Large-scale Data。这听起来还是略显学术气，不如Big Data来的通俗——大数据。这大概是因为如今随处可见的数据，一种爆炸效应带来的结果，已经脱离某种专业的范畴，人们需要用更简单的术语来命名这种数据爆炸。这给不温不火的BI带来一些新的刺激，让BI人看到一些希望。 以前，不说国内，就算是国外，做BI也大多是局限在几个大行当，电信、金融、零售、政府，他们需要数据来帮助自己理性决策。在国内很长一段时间里，更是仅限于电信和金融两个行当。可是尴尬的地方在于，决策者有时候更愿意相信自己的直觉，而非数据。这种意识虽然逐渐在变化，可从来没有发生过根本的变化。意识的变化是艰难的。当一些新兴行业的介入，他们对数据的利用方式，价值的榨取，让人看到数据分析不仅仅用于辅助决策，而是可以从数据中获得收益了，它已经不再是一种锦上添花的东西了，那正是因为大数据时代的到来。这得感谢互联网以及还未兴起的物联网，在这些行当里面，数据在爆发，不断增长。他们不甘心只是如报表、OLAP、仪表盘之类的分析应用。数据分析部门可以按照推荐系统的点击效果利润分成；交易的数据可以包装成分析服务销售给商户，让他们自己去洞察市场商机；根据用户的点击流行为和上网内容，个性化广告布放等等。 就在刚过去的9月，TDWI（数据仓库学院）发布了2011年第四季度最佳实践报告，而这份最佳实践的主题正是大数据分析。TDWI会通过调查问卷的方式，对全球范围的企业调查，目标对象既有IT人，有业务单位的人，也有咨询顾问。问卷的问题一般都会询问企业应用BI技术的实际情况，现在如何，计划如何。所以，这类最佳实践报告可以反映出当下某项技术的现状和趋势。报告的内容也遵循一定结构，一下定义，二看现状，三分长短，四谈趋势，最后再来个厂商介绍。同样，这份大数据分析的最佳实践报告也是如此结构。 其中关于“大数据”的定义，值得关注。如果我们仅仅从字面上看，大数据似乎跟海量数据差别不大，仅仅是变得更加通俗？并非如此，这份报告给出一些区别，TDWI赋予这个术语更多的含义，更多符合目前数据爆炸时代的含义。 大数据的3V
大大数据管理系统之大大数据可视化设计
数据管理系统企业级数据可视化项目Html5 应用实践 项目经理：李雪莉 组员：申欣邹丽丹陈广宇陈思 班级：大数据&数字新媒体 一、项目背景 随着大数据、云计算和移动互联网技术的不断发展，企业用户对数据可视化的需求日益迫切。用户希望能够随时随地简单直观的了解企业生产经营、绩效考核、关键业务、分支机构的运行情况，即时掌握突发性事件的详细信息，快速反应并作出决策。随着企业信息化的不断推进，企业不断的积累基础信息、生产运行、经营管理、绩效考核、经营分析等以不同形式分布在多个系统或个人电脑文档内的业务数据。如何将大量的数据进行分析整理，以简单、直观、高效的形式提供给管理者作为经营决策的依据是当前企业数据应用的迫切需求。传统的企业数据可视化方案多基于Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术进行开发，在当前互联网和移动互联网技术高速发展的背景下，Web技术标准也随之高速发展，用户对互联网技术安全性和使用体验的要求越来越高。Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术因为落后和封闭的技术架构，以及高功耗、高系统
资源占用，已经被微软、谷歌、苹果、火狐等主流操作系统和浏览器厂商逐步放弃，转而不断支持和完善基于HTML5的新一代Web技术标准 对数据进行直观的拖拉操作以及数据筛选等，无需技术背景，人人都能实现数据可视化无论是电子表格，数据库还是 Hadoop 和云服务，都可轻松分析其中的数据。 数据可视化是科学、艺术和设计的结合，当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时，带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法，而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。如今数据可视化已经不局限于商业领域，在社会和人文领域的影响力也正在显现。 数据可视化的应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。 二、项目简介 目前，金融机构（银行，保险，基金，证劵等）面临着诸如利率汇率自由化，消费者行为改变，互联网金融崛起等多个挑战。为满足企业的发展需要，要求管理者运用大数据管理以更为科学的手段对企
大数据时代计算机信息处理技术
大数据时代计算机信息处理技术 发表时间：2018-08-17T10:37:25.267Z 来源：《基层建设》2018年第20期作者：屈映圜 [导读] 摘要：计算机与网络技术催生了相当大数量的数据和信息，过去的数据时代已经落后，当下的世界是大数据的时代。 正大天晴药业集团股份有限公司江苏连云港 222000 摘要：计算机与网络技术催生了相当大数量的数据和信息，过去的数据时代已经落后，当下的世界是大数据的时代。大数据时代的到来为现如今的社会带来了很多的机遇和不同的挑战［1］。而已经到来的大数据时代冲击和打击了计算机信息处理技术。而目前已存在的关于计算机信息处理技术达不到对大量数据处理的要求和目标，也不能确保数据能够一定得到安全保障。本文划分和界定了计算机信息处理技术以及大数据的定义，从而对其将要面临和正在面对着的机遇和问题进行了分析，并且研究和探讨了大数据时代背景之下计算机信息机处理技术的发展方向与发展目标。 关键词：大数据时代；信息处理；技术研究 QQ和微信等的概念和社交平台伴随着计算机和网络技术的逐渐推广和应用出现在人们的生活的之中，而海量数据也出现在生活里，随之人们步入了拥有大数据时代的社会内。在如今的大数据时代，人们在处理大数据问题的时候需要采用全新的视角的崭新的理念。另外，在大数据的快捷下获得个人想要的信息和数据的时候，要时刻注意数据和个人信息的安全。所以，只有使计算机信息处理的技术得到不断发展和创新，才能使其紧跟时代的步伐。下面我们就上述的问题进行较为详细的阐述和探讨。 1 计算机信息处理技术和大数据的概念 1.1计算机信息处理技术的定义 在现代办公应用和企业管理数据的过程当中，计算机信息处理的技术占着举足轻重的地位。计算机信息处理技术是指把信息数据和信息分析、处理等的分散的技术统一起来，实现管理数据信息的方便快捷的目标。其包括了很多的范围，以计算机技术为主要的核心内容，除此之外，传感、通信工程和网络工程等的科技也是在它涉及的领域之内。当今社会，企业管理数据的处理和现代化办公相结合所产生的产物和效果已经成为了上班族基础的办公工作部分。人们可以通过专业的设备和配置，对工作进行合理安排，实现了人、硬件和软件三部分的结合，同时也改变和突破了传统的数据处理和办公工作的方式，如此使办公效率有了很大程度上的提升。 1.2大数据的概念 单看“大数据”的字面意思，可以把它理解为数据量特多的数据。所说的数据量的庞大，不只是说数据信息量的多这方面，同时也包含数据信息的复杂化、多样化和重复化三方面的内容。当下社会的虚拟数据化的发展正呈现着上升趋势。现代社会和大数据有着密不可分的联系，现代社会促进了大数据的产生和发展。将大数据和传统计算相互比较，可以明确得出关于大数据的很多优点和长处。其中包括其成本低廉，资源利用率比较高，规模较大，速度也比较快。要注意的一点是，大数据本身所存在的数据量庞大的特点，会促使各种数据之间产生出复杂且冗乱的关系。大数据在平时的生产和生活当中，拥有能够把所有的活动用数据记录存档和核心功能作用。而分类分析、遗传算法和机器学习等的技术都是存在于大数据内的关键性技术和方法。 2大数据时代计算机信息处理技术的机遇与挑战 2.1面临的机遇 数据挖掘即通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。数据挖掘一般由3个阶段组成：数据准备、规律寻找与规律表示。数据的挖掘有利于提高决策。很多企业在把庞大的数据集中后，碰到“数据海量、信息缺乏”的通病问题，这就在数据准备阶段遇到难题，大多数事物型数据库仅有数据录入、查询与统计这些比较简单但是低层次的功能，无法从冗杂的数据中快速准确地提出有效的信息，进而更无法通过数据总结出更有价值的信息，这样就无法发现目标规律并且表示出这种规律。如果能及时准确地对庞大的数据进行到位的分析，就可以获得一些隐藏在数据背后的信息，比如目标群体在该领域的行为习惯、兴趣爱好，通过专员来为该群体“私人订制”，做出合理的决策与对应措施，提高工作效率与企业核心竞争力。除此之外，物联网是当今社会通信系统、信息传播、计算机技术等高新技术集中的精华。作为新兴产业的重要内容，它普及应用在信息与网络成熟的系统工程中。大数据时代下，互联网衍生出很多新型的产业，信息化的养老系统完善，人民群众基本IC一卡通的普及，方便且多功能的电子钱包的应用，过年取代传统的现金红包而火热流行的电子红包等等都是从以人为本为出发的核心，切切实实地充分利用大数据与云服务的功能。 2.2 面临的挑战 2.2.1信息安全的要求更高 大数据时代下，网络越来越普及，信息安全问题就日渐重要，无论是大型企业的信息安全还是每个网民个人信息安全都格外重要［2］。在进行网上冲浪与网购的时候，稍有不慎，个人隐私被入侵，造成信息安全问题进而产生人员与财产的损失。所以，国家应该建立更完善的法律；相关机构可以通过应用来牵引相应的安全的技术发展，充分发挥自身优势；个人也应该注意保护私人隐私，避免不必要的损失。 2.2.2需要专门的人才 大数据时代下，既需要技术人才更需要管理人才。大数据时代是技术的时代，技术型人才自然炙手可热。而人才的培养需要一定的周期，对于这种新兴的产业，人才缺口自然较多。相对于技术型人才，管理型人才更为紧缺且重要，政府和企业的领导者，也要有意识地转变思维方式，学习用数据思考、说话和管理。在飞速发展的社会中，经验主义会成为大数据时代的束缚。 3大数据时代计算机信息处理技术的发展方向 相对于传统小规模的单一数据形式，大数据通常具有数据规模大、数据机构复杂等特点，各种数据间形成的相互关联的结构，增加了数据处理的难度，而当前的计算机信息处理技术很难胜任大规模复杂结构数据的处理需求，这就需要一种新的数据服务网络来提供更加高效、快捷的服务。 结语：最近几年，科学技术在不断进步，信息处理的技术也有了突飞猛进的发展。计算机的出现，在为人们带来便捷的同时，也悄然将科技信息时代的大门打开了［3］。对于计算机信息处理技术来说，处在大数据的时代背景下不仅面临着机遇和机会，同时也面临着问题和挑战。利用计算机技术来对数据进行分析和研究的人变得越来越多，这种想象在一定程度上促进了计算机的信息处理技术的大面积和大范围的应用，需要注意对目前仍然存在的问题和不足之处进行改进与完善，并要做到以海量数据处理为标杆和基础，建立起真正适用于大
大数据时代的人力资源管理答案
大数据时代的人力资源 管理答案 集团标准化工作小组 [Q8QX9QT-X8QQB8Q8-NQ8QJ8-M8QMN]
2018年大数据时代的人力资源管理题库与答案 1.大数据这个概念，包含的三个含义中，不包括下列哪一项（）。 （单选题3分） o A. 来源单一 o B.数据很大 o C.构成复杂 o D.变化很快 2.商业企业最初关注大数据的目的是（）。（单选题3分） o A.通过大数据确定企业的行业中所处的位置 o B. 通过大数据来找到产品的缺陷，提升产品质量 o C.通过分析数据来确定潜在的竞争对手的发展方向 o D.通过分析数据来找到客户需求，提高其产品的销量 3.当今，大数据应用的两大主要领域是（）。（单选题3分） o A.航空航天和地质勘探领域 o B.新闻业和工业领域 o C. 政府和商业系统 o D.农业部门和工业部门 4.最早提出“大数据”概念的企业是（）。（单选题3分） o A.甲骨文公司
o B.麦肯锡公司 o C.波音公司 o D.通用公司 5.大数据元年是指（单选题3分） o年 o年 o年 o年 6.大数据与云计算之间的关系是（）。（单选题3分） o A.大数据的应用范围较云计算更为广泛 o B.大数据和云计算是相同概念的两个表述 o C.大数据是在云计算基础上发展起来的 o D.大数据相当于储有海量信息的信息库；云计算相当于计算机和操作系统 7.麦肯锡公司是最早提出（）概念的的企业。（单选题3分） o A.“大数据” o B.“P2P” o C.“咨询” o D.“互联网” 8.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。（单选题3分） o A.价值不变 o B.价值递增
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
计算机信息管理大数据分析方向专业教学计划
上海工商外国语职业学院与美国凯泽大学合作项目(3+1) 计算机信息管理（大数据分析方向）专科学历教育培养方案 一、招生对象与学制 1、招生对象：高中毕业生、中专毕业生 2、学制：三年 二、专业核心课程 1. 中方： 开设有《微积分》、《统计学》、《网络化概论》、《离散数学与概率论》、《市场营销》、《会计学原理（初级）》、《网页设计与制作（中级）（考证）》、《动态网页设计》、《财务管理学》、《网页设计与制作（高级）（考证）》、《网页设计与制作高级实训（考证）》等。 2. 美方： 开设有《微观经济学》、《宏观经济学》、《管理学原理》、《大数据整合性项目》、《管理会计学概览》、《商业的定量分析方法概览》、《系统分析方法概览》、《项目管理（软件）》、《商务流程设计与管理模拟》、《大数据商业案例分析》等。 三、教学计划 表3.1计算机信息管理（中美合作大数据分析方向） 课程设置及教学进程表
说明： 1. 带有“★”标记课程，为美国大数据化商业分析副学士学位低阶课程。 2. 授课方栏中带有“中”、“美”为中或美方教师授课；“中/美”、“美/中”为中方或美方为主教师授课。 3. 带有（考证）标记课程，分别为为计算机应用一级证书、高职英语A级证书、网页制作中高级证书考证课程。 4. 毕业实习1、2及毕业综合训练,可由美方专科毕业项目覆盖。 5. 第六学期，可自愿提前赴美学习美方专科毕业项目，学习费用自理。 6. 获得本专业总学分后，即达到“双注册”标准，同时获得中方高职及美方大专毕业证书，为后续赴美国本科学习“门槛”。 四、创新“五大”特色 本培养方案，“五大”创新特色有：①“双注册”、②“3+1”美国专升本、
基于大数据的信息管理系统研究
2019年1月 的清理电脑病毒修复电脑故障时提高计算机终端设备可靠性的重要手段。 2.2.3计算机网络的传输介质 一般的技术人员在设计计算机网络可靠性的时候都很容易忽略传输介质,事实证明,计算机网络的传输介质十分重要。如果传输介质出现问题,整个计算机网络都可能无法正常运作。现今常用的运输介质按照抗干扰性从弱到强可以分为双绞线、同轴电缆、光纤,这几种运输介质的传输速率依次增加。可以看出,光纤是不错的传输介质,但是其也有不足。如果光纤出现问题修复比较困难,一般的技术人员无法快速有效地解决问题。相比之下,双绞线则是不错的传输介质,但传输效率不如光纤。工作人员在使用传输介质的时候可以合理地使用运输介质,以求达到最优的使用效果。 3提高计算机网络可靠性的技术策略3.1优化网络人员 优化网络人员是提高计算机网络可靠性的有效手段,这里的网络人员指的是网络设计优化人员和网络管理人员。网络管理人员和优化网络设计人员的日常工作就是优化管理计算机网络,优秀的网络人员可以更加快速有效的发现网络故障并清除故障,并可以更好地管理计算机网络。因此,优化网络人员可以提高计算机网络的可靠性。 3.2使用多层网络结构 在网络拓扑的选取上尽量选取混合型拓扑,单一拓扑如果某个节点出现了故障整个系统都无法正常使用,而混合拓扑就可以避免这种问题。在一定程度上可以降低出现故障的影响,计算机网络的可靠性自然也会随之提升。 3.3采用高效优质的网络设备 在设计计算机网络设备时,充分考虑成本的控制前提下要选取高效优质的网络设备,高效优质的网络设备可以为计算机网络的稳定提供更好的保障。除此之外,在设计计算机网络时还需要注意选取的设备和程序是否满足规定的标准。在保证计算机网络的质量的同时,还要充分考虑数据传输的距离和速度、施工的条件和维护是否困难,当然工程造价也是必须要考虑的重要因素。 4结束语 如今计算机网络已经完全融入了全球的生产作业,这也决定了其可靠性的研究不能被忽视。计算机网络在不断使用中发展,其可靠性也需要不断的探究才能提升。工作人员在每次修复计算机网络故障后,要保持学习的态度,总结故障产生的原因。除了上述内容之外,计算机网络人员还要重视算机网络的发展,这也是提升其可靠性的重要之处。 参考文献 [1]王新伟.提高计算机网络可靠性的方法研究.电脑知识与技术[J].2013 (21). [2]任晓波.基于智能计算的计算机网络可靠性分析[J].计算机光盘软 件与应用,2014(17):195~196. [3]王亚坤.以智能计算为基础的计算机网络可靠性分析[J].黑龙江科 技信息,2015(27):177. [4]徐涛.基于智能计算的计算机网络可靠性分析[J].无线互联科技, 2015(17):40~41. [5]黄永生.UMS容错计算机网络可靠性分析技术及其容错设备可用性建模[J].九江学院学报(自然科学版),2017(02):90~93. 收稿日期：2018-12-15 基于大数据的信息管理系统研究 杨岱岩（山东省济宁市第一中学，山东省济宁市272100） 【摘要】大数据技术是信息产业的第三次浪潮，随着大数据技术的逐渐兴起，物联网技术、信息管理等方面逐渐发展起来，使人们的工作和生活逐渐信息化智能化。大数据技术作为信息管理与信息系统的应用基础，其独特的技术特点使其应用较为困难，许多问题还亟待解决。本文通过对大数据技术的分析，研究大数据在信息管理系统中的应用及发展趋势，讨论带有大数据时代信息管理系统的搭建问题。 【关键词】大数据；信息管理系统；信息处理 【中图分类号】TP315【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）01-0010-02 引言 近年来随着中国经济和社会的高速发展,国际地位和国际影响力的不断提高,中国在全球范围内慢慢具有一定的领导力。大数据的时代已经来临,对于我们来说更要跟上时代甚至在某种程度上领先于时代。全球信息化和信息数据指数爆炸对信息管理系统及相关提出了挑战,同时也带来了前所未有的机遇和可能。无论是在医疗、信息、经济、科研及政治领域中,如何做出准确的风险评估和合理高效的决策成为当前信息管理系统及相关需要面临的一大问题。基于大数据时代,云计算和云安全的问题接踵而至,如何搭建高效安全的信息平台,优化数据结构,提高数据安全性和质量,传输数据以及防止数据泄露等等将成为第二大问题。 1大数据的时代特征与内涵 1.1大数据概述 广义上来说,大数据(Bigdata)是巨量数据的集合。大数据被广泛地应用于计算机学、信息科学、统计学等,具体应用于 “工业4.0”,AI(人工智能),云计算,互联网+等领域范围。随着物联网、云计算的广泛应用和进步,计算机和智能手机的普及,大数据时代已经来临。这是对于传统数据库的挑战和颠覆,大数据的出现适应于这个信息量呈现指数爆炸式增长的时代,对于处理大数据的技术和理念提出更高的要求。大数据的特点和结构极具特点,其5V特点为:Volume(大量),Variety (多样),Veracity(真实性),Velocity(高速性),Value(低价值密度);结构又分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据[1]。就目前而言,大数据仍是一种新兴的数据结构,拥有广阔的发展前景。在未来,数据资源化是必然趋势,无论是国家还是企业,对于数据高效合理的管理都将以各种方式转变为有效资源,这会是企业提高其财务表现和核心竞争力的必要途径。 通信设计与应用10