大数据时代的大数据管理研究报告
大数据时代的信息管理与分析
大数据时代的信息管理与分析随着科技的不断发展，以及各种智能设备的普及，我们的生活数据化程度越来越高。
我们的每一个行为、每一个消费记录、每一篇社交媒体的点赞评论都记录在这个庞大的数据网络中。
这个网络就是人们所说的大数据。
如何有效地管理和分析这些数据，成为了当前信息时代的重要问题。
一、大数据的特点大数据的特点主要表现在以下几个方面：1.数据量大。
大数据数量极其庞大，单个用户的数据就可以轻松超过数百兆。
2.数据种类多。
除了文字、图片、视频等形式的数据，还有许多非结构化数据，如社交网络的关系网络、音频、曲谱等。
3.数据流传速度快。
数据流量剧增，数据流传速度之快可谓是惊人。
4.数据价值高。
大数据中蕴含着大量的信息价值，这些信息价值的挖掘和分析可以对企业、政府甚至是整个社会带来重大的收益。
二、大数据管理如何有效管理这些海量的数据？数据管理的主要任务是数据的收集、存储、处理和安全保护。
1.数据收集数据收集是整个数据管理的重要步骤。
数据收集可以通过现有的数据库、文件或Web管理系统等途径来获得，也可以自行设计和开发一些信源数据的系统来积累数据。
2.数据存储数据存储是指将收集好的数据存放于某个特定的存储系统中。
大数据中数据种类繁多，且量大，因此一般使用分布式存储系统来实现数据存储。
如Hadoop等。
3.数据处理数据分析是大数据管理中最关键的一环。
数据处理就是将分布于各个地方的数据汇总整合起来进行分析处理。
数据处理包括数据清洗、数据挖掘、数据分析等内容。
4.数据安全随着互联网的普及，数据泄露的风险也越来越高。
因此，数据安全是大数据管理中不可忽视的一环。
数据安全处理包括数据备份、数据加密和网络安全等措施。
三、大数据分析大数据管理的最终目的是为了数据分析，为决策提供支持。
大数据分析可以分为探索式和验证性两种：1.探索式分析探索式分析是指在数据中探索隐藏的价值，并为进一步的研究提供初步数据支持。
探索式分析通常是没有明确的问题的，目的是为了对数据进行探索，并研究数据中的趋势和关联，以获得新的见解。
基于大数据的管理信息系统研究与应用
基于大数据的管理信息系统研究与应用随着社会的不断发展和进步，在当今信息化的时代中，大数据成为了一个不可忽视的重要组成部分。
大数据的出现为企业管理带来了全新的变革和机遇，基于大数据的管理信息系统已经逐渐成为了企业管理中不可或缺的一部分。
本文将从大数据基础、管理信息系统、基于大数据的管理信息系统研究以及应用实践等几个方面进行论述，旨在探讨大数据对企业管理的影响以及基于大数据的管理信息系统的研究与应用。
一、大数据基础大数据是指太大、太复杂、传统方法无法处理的数据集合。
与传统的数据管理方式相比，大数据的特点主要体现在“四V”上：Volume（大规模）、Velocity（高速度）、Variety（多样化）和Value（价值）。
首先看Volume，大数据的处理能力主要在于它的数据量大，且规模一直在不断扩大。
目前我们所说的大数据已经远远超过了传统的数据管理方式，因此，如何有效处理大量数据成为了一个重要的问题。
其次是Velocity，大数据管理的特点之一就是数据时效性高。
如果需要更精细化的分析，那么该数据必须在短时间内被获取并进行实时处理。
而在传统的数据管理中，往往需要花费较长的时间才能处理一批数据，而且随着数据量增大，时间成本也将不断增加。
接着，Variety是大数据处理中一个很重要的问题，数据的多样性使得我们无法使用传统的数据处理方式。
在处理大量数据时，数据的来源、种类以及格式都可能是非常复杂的，如何将这些数据整合起来是大数据管理过程中的一个重要挑战。
最后是Value，指的是数据的价值。
对于不同的应用场景和不同的业务需求，数据的价值也是不一样的，因此如果要有效利用大数据，就需要对数据的真正价值有深刻的认识和理解。
二、管理信息系统管理信息系统（Management Information System，MIS）是指通过计算机技术，将企业管理所需的数据、信息、函数、方法、规则和应用系统等有机地整合起来，以实现企业全面、科学、定量的管理。
大数据对企业管理的影响和作用研究
大数据对企业管理的影响和作用研究一、引言随着信息技术的快速发展，大数据成为了企业管理的热门话题。
大数据是指规模超过传统数据处理能力的数据集，它包含了各种数据类型、来源和质量。
大数据以其高速度、高泛性、高价值等特征，正在引领企业管理的新时代。
本文将探讨大数据对企业管理的影响和作用。
二、大数据对企业管理的影响1.实时性的提高大数据技术可以对海量数据进行快速分析并反馈，企业可以实时掌握市场动态、消费趋势等信息，更好的应对市场需求的变化。
2.精准决策的支撑大数据技术可以从多个角度对数据进行分析，发现数据之间的关系，解决业务问题，辅助制定决策，提高决策的精度和准确性。
3.消费者挖掘的深入大数据技术可以通过对消费者行为的分析来了解消费者需求、喜好、反应等，从而为企业提供更为个性化、精准的产品和服务。
4.风险管理的加强大数据技术可以对市场和行业的风险进行预测和分析，从而为企业提供更为全面的风险管理和控制，减少业务风险和损失。
三、大数据对企业管理的作用1.互联网+时代的到来借助大数据的技术手段，传统企业得以进入互联网，了解市场需求和竞争形势，提升企业的竞争力和市场占有率。
2.企业转型升级的实现借助大数据技术，企业可以对内部业务数据进行分析和管理，推动企业从传统经营向现代化管理转型升级，提高企业的效率和生产力，降低企业的成本和风险。
3.市场营销策略的升级大数据技术可以从客户的角度出发，进行市场营销分析，制定个性化的营销策略，提高其公关传媒及市场推广能力，为企业带来更多的商业机会。
4.数据安全意识的提高大数据技术可以加强对企业数据的把控和保护，增强企业数据安全防范能力，保证企业数据的完整性和保密性，从而提高企业的信誉度和品牌形象。
四、结语大数据技术以其高速度、高泛性、高价值的特点，正变革着企业管理的方式和方法。
大数据不仅提升了企业管理的实时性、精准性和效率，同时也推动了企业转型升级，并对市场营销和数据安全等方面起到了积极的作用。
大数据时代下的企业经营管理研究
大数据时代下的企业经营管理研究随着信息技术的迅速发展和互联网的普及，数据已经成为企业经营所离不开的关键因素之一。
在这个大数据时代，企业经营管理面临着巨大的挑战和机遇。
本文将探讨大数据时代下的企业经营管理研究。
一、大数据时代：挑战与机遇大数据时代的到来，在企业经营管理领域带来了前所未有的挑战与机遇。
对于企业来说，大数据时代的发展，使得企业面临着海量数据的处理，如何从大数据中挖掘出有价值的信息，并运用这些信息优化企业的经营管理，成为了摆在企业面前迫切需要解决的难题。
同时，大数据时代也带来了巨大的机遇。
随着物联网技术的发展，大数据技术已经开始应用于各个领域，如医疗、金融、教育、制造等。
大数据技术的应用，可帮助企业在市场营销、客户服务、生产制造等方面优化企业的经营管理，提高企业的竞争力和盈利能力。
二、大数据对企业经营管理的影响1.市场营销市场营销是企业经营中至关重要的一个环节。
在大数据时代，企业可以通过分析海量数据，识别出潜在客户的需求和偏好，从而精准地制定市场营销策略。
此外，大数据技术还可以帮助企业实现个性化营销，如根据顾客的历史购买记录和行为轨迹，向其提供定制化的产品或服务，提高市场营销的效果和转化率。
2.客户服务客户服务是企业与客户建立良好关系的重要环节。
在大数据时代，企业可以利用大数据技术，分析客户行为、反馈和意见，从而快速、精准地响应客户需求和解决客户问题，提升客户服务质量和满意度。
3.生产制造生产制造是企业经营的核心环节。
通过应用大数据技术，企业可以实现智能化生产制造，如通过物联网技术实现设备自动检测和调节，减少人工干预；通过分析生产数据，实现生产流程的优化和精细化管理，提高生产效率和质量。
4.人力资源管理人力资源管理是企业经营管理背后的关键支撑。
在大数据时代，通过分析人力资源数据，企业可以更有效地优化人力资源策略，如预测员工离职率，优化员工招聘计划和培训计划，提升员工职业发展和工作满意度。
数据管理与储存大数据时代的数据分析和挖掘技术
数据管理与储存大数据时代的数据分析和挖掘技术随着信息技术的快速发展，人们在各个领域产生的数据呈现爆炸式增长的趋势，这种大数据时代给数据管理与储存带来了巨大挑战。
数据分析和挖掘技术作为处理和利用大数据的重要手段，正日益受到人们的关注和重视。
本文将重点讨论数据管理与储存大数据时代的数据分析和挖掘技术。
一、数据管理与储存的挑战在大数据时代，数据管理与储存面临着以下挑战：1. 数据量大：大数据时代，数据量呈现指数级增长，处理这么庞大的数据量是一个巨大的挑战。
2. 数据类型多样：数据的类型多种多样，包括结构化数据和非结构化数据，如文本、音频、视频等，这种多样性对数据管理与储存带来了很大的挑战。
3. 数据的高速增长：大数据时代，数据的增长速度很快，需要更高效的数据管理与储存技术来应对。
4. 数据的价值挖掘：大数据只有通过数据分析和挖掘，才能从中提炼出有价值的信息和知识，这对数据管理与储存提出了更高的要求。
二、数据分析和挖掘技术的作用数据分析和挖掘技术是处理和利用大数据的关键手段，它可以从海量的数据中发现潜在的关联和模式，并帮助人们做出更加准确的决策。
以下是数据分析和挖掘技术的一些应用场景：1. 数据预处理：在进行数据分析和挖掘之前，通常需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换等，以提高数据的质量和准确性。
2. 数据聚类：通过聚类分析，可以将大量的数据划分为若干类别，从而为后续的分析和应用提供基础。
3. 数据关联规则挖掘：通过发现大数据中的关联规则，可以帮助人们理解数据之间的关系，并发现潜在的商机。
4. 数据分类与预测：通过建立数据模型，可以对未来的趋势进行预测，为决策提供参考依据。
5. 数据可视化：将数据通过可视化的方式展示出来，可以更加直观地理解数据的内在规律，帮助人们做出更加准确有效的决策。
三、数据管理与储存的技术发展为了满足大数据时代对数据管理与储存的需求，相关技术也在不断发展和创新。
以下是一些主要的技术发展方向：1. 分布式存储系统：分布式存储系统能够将海量数据存储在多台服务器上，通过数据分片和冗余备份来提高数据的可靠性和读写效率。
大数据时代下的数据管理与应用
大数据时代下的数据管理与应用在当今信息社会，各种数据源的不断涌现和海量数据的存储与处理需求，已将人类推入了一个无所不在的大数据时代。
数据应用已经不再停留于高端领域，而是成为决策制定、市场营销、个性化推荐等各个领域的基础性工具和资源，而这背后的数据管理和应用却面临着更加复杂的挑战。
一．数据管理的挑战在大数据时代，数据管理已经不再是简单的保存和检索记录，而成为了一个更加复杂的系统。
如今各个行业和领域的数据种类丰富多样，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，时间序列数据等等。
如何处理这些数据显然需要更加先进的技术手段和更加智能的算法来实现。
此外，个人隐私和数据安全问题在数据管理中也日益突出。
如何保证数据来源的真实性和合法性，如何保护数据的安全，如何防止数据泄露等问题，都需要我们加强数据管理的研究和应用。
二．数据处理的挑战数据处理也是大数据时代下的一个重要挑战。
海量数据处理需要更加高效和精准的算法和工具，同时也需要更加优秀的数据挖掘和数据分析技术。
如何从大量数据中提取有价值的信息、进行大规模模式识别和压缩数据所需的时间，都要求我们将人工智能与机器学习技术相结合，开发出更加高效的数据处理工具。
三．数据应用的挑战在数据应用层面，数据的使用不能仅仅是找到数据并进行简单的分析和应用，需要更加全面、深入的数据应用。
在信息时代，数据应用已经渗透到了各个不同领域，如教育、商业、医疗、政府等，不同的领域有着各自的特殊需求和应用方式。
如何进行个性化推荐、数据可视化和数据仓库应用，都是需要解决的问题。
四．数据管理与应用的未来在大数据时代，数据管理和应用的研究和应用已经成为了各个行业的热点。
数据处理、挖掘及应用上基于AI技术的智能化和可视化还有很大的发展空间，尤其与企业内部存储的数据有关，需要更加智能的数据处理和应用工具。
未来数据管理与应用大趋势的一个重大转变应该是：数据应用的主角将从数据变为知识，通过各个领域的数据、挖掘和应用，逐步将数据提炼为知识化智能，提升科技的能力和生产力。
大数据安全管理技术及应用研究
大数据安全管理技术及应用研究随着大数据时代的到来，数据的规模和种类都在急速增长。
这给数据的安全管理带来了更加复杂的挑战。
如何有效地管理大数据的安全成为了许多公司和组织关注的重点。
本文将就大数据的安全管理技术及应用研究进行探讨。
一、大数据安全管理技术的意义大数据的安全管理是指为保护大数据安全而采取的各种技术和策略。
随着大数据的规模不断扩大，泄露、篡改、非授权访问等问题也日益增加，安全管理技术的重要性也进一步凸显。
有效地保护大数据的安全，不仅能避免公司和组织的损失，还可以增强用户对公司和组织的信任感，提升其市场竞争力。
二、大数据安全管理技术的核心内容1. 认证与授权技术认证与授权技术可以有效地保护大数据不被非授权的访问。
通常情况下，认证技术采用的是用户名和密码，而授权技术则可以根据权限对用户进行分类，从而实现对用户的限制。
在大数据的管理过程中，常用的认证与授权技术包括基于角色的访问控制（RBAC）和基于策略的访问控制（PBAC）。
这两种技术都可以有效地保证大数据的安全性。
2. 加密技术加密技术的核心内容是将数据加密，以防止数据被非授权的访问、篡改和泄露。
目前比较流行的加密技术有对称加密技术和非对称加密技术。
对称加密技术是指采用同一密钥对数据进行加密和解密，常用于数据的传输和存储。
而非对称加密技术则需要使用两个密钥，一个公钥和一个私钥。
公钥可以被公开，用于加密数据；而私钥则只有拥有者知道，用于解密数据。
3. 安全审计技术安全审计技术可以监测和分析大数据管理的安全性，以便及时发现和解决潜在的安全问题。
这种技术可以记录大数据的访问情况、修改历史和操作日志等信息，从而方便进行后续的审计工作。
总的来说，大数据安全管理技术需要综合运用各种技术手段，建立完善的安全管理体系，以确保大数据的安全性。
三、大数据安全管理技术的应用研究1. 在金融领域的应用金融领域的数据规模较大，安全问题也更加突出。
因此，大数据安全管理技术在金融领域的应用较为普遍。
大数据行业分析报告1
大数据行业分析报告1在当今数字化的时代，大数据已成为推动经济发展和社会变革的重要力量。
它不仅改变了企业的运营方式和决策模式，也深刻影响着我们的日常生活。
本文将对大数据行业进行全面的分析，探讨其发展现状、应用领域、面临的挑战以及未来的发展趋势。
一、大数据行业的发展现状随着信息技术的飞速发展，数据的产生和积累呈爆炸式增长。
据统计，全球每年产生的数据量已经超过了 ZB 级别，并且还在以惊人的速度不断增加。
这为大数据行业的发展提供了充足的“原材料”。
在技术方面，云计算、分布式存储和处理技术的不断成熟，使得大规模数据的存储和处理变得更加高效和便捷。
同时，数据挖掘、机器学习等数据分析技术的不断创新，也为从海量数据中提取有价值的信息提供了有力的支持。
从市场规模来看，大数据行业近年来保持着高速增长的态势。
越来越多的企业开始认识到大数据的价值，并将其应用于市场营销、风险管理、生产优化等领域。
根据相关报告，全球大数据市场规模预计将在未来几年继续保持两位数的增长率。
二、大数据的应用领域1、商业领域市场营销：通过对消费者行为数据的分析，企业可以更加精准地进行市场定位和广告投放，提高营销效果和客户满意度。
风险管理：金融机构可以利用大数据对客户的信用风险进行评估，降低不良贷款率。
供应链管理：优化库存管理、物流配送等环节，降低成本，提高运营效率。
2、医疗领域疾病预测：通过分析大量的医疗数据，提前预测疾病的发生和流行趋势，为公共卫生决策提供依据。
个性化医疗：根据患者的基因、病史等数据，为其制定个性化的治疗方案，提高治疗效果。
3、交通领域智能交通管理：通过实时采集和分析交通流量数据，优化交通信号灯控制，缓解交通拥堵。
自动驾驶：依靠大数据对路况、车辆行为等信息的分析，实现更加安全和高效的自动驾驶。
4、教育领域个性化学习：根据学生的学习情况和特点，为其提供个性化的学习资源和辅导方案。
教育决策：教育部门可以利用大数据评估教育政策的效果，优化教育资源配置。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据时代的大数据管理研究摘要：进入21世纪，信息技术成为这个时代发展的主流，大数据时代也正是信息技术下的产物，对我国各个行业的发展都起到了重要作用。
但是，在大数据时代不断发展的过程中，大数据管理成为急需要解决的问题。
文章就从大数据时代的发展形式出发，对大数据的管理形式，进行了简要的分析和阐述，并提出了一些建议，希望对大数据时代的发展有所帮助。
关键词：大数据时代；大数据管理；策略信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。
同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。
在这种情况下，大数据时代的大数据管理就显的尤为重要。
由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术提供了重要的发展方向。
1 大数据时代的大数据管理发展历程近几年，在大数据管理不断发展的过程中，也取得了一定的成绩。
但是，大数据管理也经历了一个漫长的过程，主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。
同时，随着大数据时代的大数据不断增加，所管理的范围和环境也在不断的变化。
并且，在大数据管理不断发展的过程中，一些管理问题逐渐的暴露出来，为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇，下面就大数据管理的发展历程，管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。
1.1 大数据时代的大数据人工管理形式在20世纪50年代，计算机技术的形成主要是针对科学计算等形式。
同时，根据当时的发展技术来说，并没有磁盘、U盘等一些先进设备，将其计算的结果进行去全面的保存和整理，仅仅只是依靠纸带、卡片等形式，对大数据的进行有效的记录。
大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不仅仅对大数据的记录存在着一定程度上的误差，并且在保存的过程中，也会经常发生丢失的现象，对大数据时代的大数据管理形式的发展，是没有任何的帮助。
但是，依照当时的技术水平来看，也只能的依靠人工管理的形式了。
1.2 大数据时代的大数据的文件管理形式在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展和改革的过程中，计算机的软件和硬件都得到了有效的提高，磁盘、磁鼓等储存软件，得到了全面的普及和发展。
同时，在在不断发展的过程中，计算机将大数据的组成形式，叫做大数据文件，并且在大数据文件上就可以直接的取名字，直接的进行查看，这对大数据的管理，无疑不是一个新的发展的起点。
在大数据时代的大数据文件管理的过程中，由于大数据长期的保存在外面的，这样在对的大数据处理、分析、查找、删除、修改等操作的过程中，提供了极大程度上的便利，其对其操作的程序，也具有特点的要求。
但是，在文件管理的过程中，由于共享性能较大，数据与数据之间缺乏一定的独立性，对其管理和维护的费用和时间较大，这样往往工作效率提高，不能被广泛的使用。
1.3 大数据时代的大数据库管理形式数据库管理形式是大数据管理不断发展的重要成果，也是到目前为止最后的一个阶段。
在计算机技术不断发展的过程中，计算机内部的容量得到了很大程度的提高，并且大数据的管理和维护成本也相应的有所下降。
同时，在大数据管理形式不断发展的过程中，对其系统管理内存不足等现象，进行了全面的提高，有效的实现了资源共享，也在最大程度上保证了大数据的安全、稳定等性能。
另外，在大数据时代的大数据库管理的过程中，不在近几年只是固定在某一个计算技术应用体系，而是面向整个管理体系，以此在最大程度上提高了大数据共享的性能，使大数据与大数据形成一个独立的个体，对其大数据进行了全面、有效的、统一的管理，为我国信息技术的发展提供了重要方向。
2 大数据时代的大数据管理策略2.1 对大数据时代的大数据管理框架进行创新在大数据时代的大数据管理形式不断发展过程中，给企业发展带来冲击非常巨大。
因此，企业要根据我国信息技术不断发展的形式，对大数据管理框架进行全面的设计和创新，如图1所示。
在大数据的处理的过程中，主要是围绕着数据资产进行管理的，同时对大数据时代的大数据管理制度，进行全面的规划行、设计、创新，这样对其它信息技术管理领域，提供了便利的条件。
其实，大数据时代的大数据管理最主要的目的，就是将大数据的价值进行充分的展现。
另外，在大数据时代的大数据管理框架不断创新的过程中，有效的实现了大数据共享等性能，不断扩大了大数据时代的大数据管理的内容，对我国现代化信息技术的发展，起到了重要的作用和意义。
2.2 开发与内容的管理形式在不断提高大数据时代的大数据管理形式的过程中，可以从两个方面进行，一是大数据开发管理，二是内容管理。
其中大数据开发管理注重于大数据管理的定义，和管理解决策略，对其大数据的存在价值，进行有效的开发。
换句话说，其实也就是在大数据时代的大数据管理的过程中，对其管理形式的开发，对大数据的功能和价值，进行充分的理解。
大数据时代的大数据管理中的内容管理是指：企业对大数据进行不断的获取、使用、存储、维护等工作活动。
因此，传统的大数据时代的大数据管理形式，已经无法满足对这个时代发展需求。
因此，在时代快速发发展的推动下，要对开发管理和内容管理，进行全面的创新和设计，对需要专门设定的管理形式，要给予高度的重视，可以利用的集合型的保存形式，进行全面的保存。
其实，大数据时代的大数据管理主要是为企业提供重要的发展方向，为企业提供重要的价值信息。
大数据时代的大数据管理在数据应用和开发的过程中，起到了重要的衔接作用，也为我国信息技术的发展，打下了坚实的基础。
2.3 对大数据架构进行全面的管理在大数据时代的大数据管理的过程中，数据框架管理起到了重要的作用，并且与大数据开发的过程中，有很多相似的地方。
在传统的大数据时代的大数据管理的过程中，对其数据的开发、处理、保存等形式，都受到了一定程度上的限制。
因此，在对大数据时代的大数据架构管理的过程中，对其操作形式，进行了全面的管理创新，避免受到范围的限制。
另外，随着大数据不断的增加，大数据构架管理可以根据大数据的用途，质量良好的应用形态。
例如：社交网络等形式。
与此同时，在最近几年的发展中，大数据时代的大数据管理形式，也面临着新的挑战基机遇。
以此，只有对大数据时代的大数据管理形式，对个人信息、隐私等进行全面的管理，避免个人信息、隐私等发生泄露、不对称等现象的发生，这样不仅仅企业在发展的过程中，提供了最大程度上的安全保障，也为大数据时代的发展，带来了新的发展篇章。
3 结语综上所述，大数据时代是信息技术时代不断发展的产物，不管对我国经济的发展，还是人们在日常工作、生活的过程中，都起到了重要的作用和意义。
因此，本文对大数据时代的大数据管理发展的历程进行了简要的分析，并对大数据时代的大数据管理形式，提出了一些可参考性的建议，只有对大数据时代的大数据管理形式，进行不断的创新，对大数据时代的大数据管理框架，进行不断的构建，也只有这样的才能在最大程度上促进了我国信息技术的发展，也为我国各行各业的发展，提供了重要的发展方向，对我国经济的发展，也起到了推动性的作用。
[参考文献][1]于浩.大数据时代政府数据管理的机遇、挑战与对策[J].中国行政管理，2015（3）：127-130.[2]张学敏.大数据时代的数据分析[J].电子世界，2014（16）：5-6.[3]马凯航，高永明，吴止锾，等.大数据时代数据管理技术研究综述[J].软件，2015（10）：46-49，56.[4]韩英.浅析大数据时代的数据挖掘与精细管理[J].成都航空职业技术学院学报，2013（4）：63-64.[5]曹莉.刍议大数据时代的数据挖掘与精细管理[J].经营管理者，2013（18）：191-192.[6]梁凤兰.大数据时代数据管理方式的研究[J].电脑开发与应用，2013（11）：34-36.[7]闫晓丽，毛慧丽.大数据时代的数据管理[J].信息系统工程，2014（5）：54-56.[8]李涛，曾春秋，周武柏，等.大数据时代的数据挖掘――从应用的角度看大数据挖掘[J].大数据，2015（4）：57-80.Research on Big data Management in the Era of Big DataWang Bing，Chong Yang，Yang Bin（Liaoning Academy of Governance，Shenyang 110161，China）Abstract：Entering the 21st century，information technology has become the mainstream in the development of this age，the age of big data is the product of information technology，the development of various industries in China have played an important role. However，in the process of the development in the era of big data，large data management becomes urgent to solve the problem. In this paper，starting from the development of the era of big data form，the management of the large data form，has carried on the brief analysis and elaboration，and puts forward some suggestions；hope will be helpful to the development of the era of big data.Key words：big data era；big data management；strategy。