简议大数据与信息管理

令霞

摘要：大数据是一种全新的信息管理理念和技术，带来了云计算、全数据分析、相关关系分析等信息处理技术和方法的革新，为信息管理提供了前所未有的发展空间。面对这样的历史机遇，我们要以大数据构建覆盖宏观的国家层面、中观的行业领域和微观的具体问题的新型信息管理模式，确保我国在大数据研究和应用方面占据世界领先地位，在激烈的高科技竞争环境中处于不败之地。

关键词：大数据；信息管理；信息技术

在以互联网技术的飞速发展为标志的信息时代，信息数据已然成为影响社会发展的重要因子。自2012年美国政府出台“大数据研究和发展计划”以来，世界各国对大数据的研究和重视与日俱增。为此，我国要以大数据研究为契机，在信息管理领域积极应用新的理念和技术，占据信息管理前沿阵地，在激烈的国际竞争中处于有利地位。

一、大数据的概念与特征

2008年美国《自然》杂志正式提出了大数据的理念，将其指向以海量数据为依托的全新的数据处理态度和方法。随着大数据研究工作的开展，人们对其特性愈发关注，有人将其视为全新的自然资源，而达沃斯报告甚至将其视作堪比货币、黄金的经济资产。大数据概念的提出，预示着一个基于互联网技术而又超越信息时代的新时代已经拉开帷幕。尽管学界尚未就大数据的内涵和外延做出权威性的界定，但从现有成果来看，一般都认为大数据的核心价值就是提供了一种全新的理念，即运用新技术对数据进行全新的观察和处理，并将结果运用于社会生产生活各部门，从而实现社会价值和经济效益。大数据具有海量性、多样性、高速性、易变性等特点。[1]其中，海量性指全球的数据量异常庞大，保持逐年增长之势；多样性指多媒体、网络日志等新型数据大量涌现，呈现多结构之势；高速性指数据分析与处理的速度不断提高，流程不断简化；易变性指大数据具有多层级的结构，具有不规则和模糊的特性，会造成分析结果的不确定性。

二、大数据带来的信息技术处理革命

一是云计算的普及。大数据对于计算机处理能力和存储技术提出了新的要求，云計算的诞生则解决了这一关键性的技术瓶颈。云计算能够提供强大的计算能力和超限的存储空间，从而成为契合大数据技术要求的存储工具和应用载体，推动了大数据的兴起和繁盛。云计算还可以进一步细分为“存储云”和“计算云”两个类别。云存储由云计算概念衍生发展而来，是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。

二是信息处理技术的革新。挖掘信息和数据的价值，就必须提高计算效率、改进计算方法。为了提高大数据的处理效率，人们开发了许多方法，如在VC中利用OO4O包含的Oracle C++ Class Library 提供的一些基本类库对大数据的高效处理法；在ASP.NET中大数据量分页技术的研究；在SOAP协议下对大数据量传输性能的改进；优化软件运行和提高数据处理速度的WMB算法。

三是信息分析方法的创新。在大数据应用和分析的实践过程中，人们根据新情况和新问题不断研发新技术，从而不断推动着数据分析处理技术的发展进步。当前，大数据在具体分析方法上主要有全数据分析与相关关系分析两种应用方式。全数据分析法要求尽可能地运用所有数据进行分析，通过对数据的全面占有而在整体数据架构中忽视和纠正部分数据的错误，个别数据的偏差不会影响整体分析的精度。这种方法超越了传统采样分析法对样本精度的要求和依赖，分析结果也更加全面准确。相关关系分析法主要通过量化两个数据值之间的数理关系，借以说明现在的特征和未来的趋势，这也是大数据的核心诉求。这种方法理清了信息间的逻辑关系，能够更为灵活和高效地处理繁杂数据。

三、大数据在信息管理中的功用

在宏观信息管理层面，大数据作为一种数字经济和知识经济相融合的新型产业，对于人类社会发展具有重要的科学和经济价值。“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。”[2]英国政府运用伦敦智库政策交易所公布的大数据，每年可以节省330亿英镑，而欧洲政府运用大数据，每年可以节省1000亿欧元的开支。我国对于运用大数据进行信息管理十分重视，在业已完成的物联网“十二五”规划中就包括了信息感知、信息传输、信息安全、信息处理等四项大数据有关的工程。

在中观信息管理层面，大数据主要是针对某一具体领域进行信息管理，并在其中发挥关键性作用。大数据运用于公共事务管理，就能够显著优化处理流程、提高工作效率，为公共事务管理提供新方法与新模式。例如，图书馆运用大数据，就能够更加便捷地获取信息数据，提供更加人性化和快捷的服务；医疗卫生单位运用大数据，就能够更加准确地预判流感的发生和范围，及时采取应对手段，确保民众安全和社会稳定。

在微观信息管理层面，大数据主要是针对某类客户和某种问题进行信息采集、分析和处理，解决同人们现实生活息息相关的具体问题，其在商业领域的应用最为典型。例如，亚马逊公司通过对用户阅读习惯大数据的收集和开发，研发了机器自动生成图书信息的智能化图书推荐系统，取代传统的用户个人书评与推荐方式，不仅有效降低了运营成本，还更加契合用户需求，从而提高了图书销量，推动电子商务模式的全面普及。

参考文献：

[1]宋学清，刘雨.大数据：信息技术与信息管理的一次变革[J].情报科学，2014 （9）.

[2]维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代——生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕，周涛，译.浙江人民出版社，2013：83.