基于大数据的信息管理系统研究
大数据在信息管理系统中的应用
大数据在信息管理系统中的应用摘要：随着国家的发展越来越好，大数据在各领域广泛的应用，大数据的价值逐渐显现了出来，很多手工信息管理系统逐渐转换成了计算机进行记录。
信息系统在大数据的帮助下，处理信息的技术不断完善，推动了我国多个相关领域的改变，提升了企业间的竞争，促进了该行业的发展。
关键词：大数据；信息管理；应用引言计算机和网络的不断普及，把我们带到了浩瀚的大数据时代。
信息管理已经普及到学校、医院、企业等各行各业，用户对信息管理的迫切需求，给信息管理带来了更高的挑战，同时也带来了新的发展的契机。
面对多样以及海量的数据，如何选取有效的数据，并且安全高效地使用数据，成为各单位和个人亟待解决的问题。
数据库技术作为信息管理中的核心技术，能够从技术上突破信息管理的功能，从而使信息管理成为人们生产和生活中不可取代的一部分。
因此，对信息管理中的数据库技术进行研究与优化，具有极其重要的意义。
1大数据对于信息管理系统的具体影响1.1审计智能化大数据对收集到的信息进行组织和分析，为智能审计带来便利。
过去的技术在一定程度上保证了数据的真实性，但数据处理速度太慢，数据量的增加使得传统的审计技术跟不上公司的发展，但其应用大数据不仅可以保存信息的真实性，还可以快速组织、分析和保存信息，杜绝信息造假。
1.2数据整合与共享数据是产业发展的资本。
技术在各个行业中排名第一。
而且，最重要的是企业数据，关系到整个企业的生命线。
大数据的使用实现了整个企业所有信息的共享，促进了企业的发展，减少了因数据信息传输而浪费的时间。
而且对于一些合作社来说也是一个很大的帮助，方便了两者之间的信息交流和信息共享。
同时，也能更好地接收外界的反馈，减少员工信息传递过程中信息的隐瞒或夸大，并能及时发现企业存在的问题，及时整改，优化运营。
1.3数据存储与处理过去的储存方式都是纸质的记录，不仅无法长时间保留，信息量大的更是无法进行汇总整理。
大数据完全解决了该问题的发生，使用大数据将数据进行整理汇总，并且对这些数据进行保密，防止外人将数据盗取，若公司内部人员将数据泄露，可以进行追踪查找。
大数据时代下的信息资源管理研究
大数据时代下的信息资源管理研究随着现代科技的不断发展，全球各行各业实现信息化变革的过程中，大数据时代已经来到我们身边。
大数据的意义在于能为人们生活和社会经济发展带来深远的影响，它不仅能够实现信息采集和分析，还可以用于提高社会生活质量、增强企业竞争力和推动经济可持续发展等。
然而，大数据时代下的信息资源管理也面临着一些挑战和难题，本文将从信息资源管理的角度探讨这些问题，并提出一些解决途径。
一、信息资源管理在大数据时代的重要性信息资源是一种基本资源，也是现代社会发展的重要基础。
信息资源管理的本质是对信息资源进行规划和控制，使之能够有效地支撑组织的目标实现。
大数据时代下，信息资源管理的意义更加突出，因为大数据意味着信息资源的爆炸性增长和快速变化，而信息资源管理能够使大数据得到有效的管理和利用，从而提高社会整体效率和竞争力。
首先，信息资源管理能够更好地满足人们的信息需求，帮助人们获取自己需要的信息，提高信息利用效率。
其次，信息资源管理能够帮助政府和企业在信息资源的使用、开发和传播中实现最大利益，为社会经济发展提供更好的支撑。
最后，信息资源管理能够使得各行各业得到更好的数据保护和安全保障，避免因数据泄露、信息安全等问题而引发的风险。
二、大数据时代下信息资源管理所面临的挑战在大数据时代，信息资源管理也面临着一些新的挑战，主要体现在以下几个方面：1.数据规模和数据类型巨大多样，导致数据的管理成本大幅度增加。
大数据的数据规模之大、数据类型之多，给信息资源管理带来前所未有的挑战。
数据管理成本的增加是大数据时代下信息资源管理的一个主要难题之一。
2.快速变化和低价值度的数据。
现在数据的生命周期变得相对较短，部分数据甚至只有一次性的使用价值，处理这种数据使得信息资源管理面临着较大的压力. 。
3.数据安全和隐私保护亟待解决。
随着各种数据源的不断增加，数据精度和有效性得到保证的同时，数据泄露和隐私保护也成为信息资源管理亟待解决的问题。
基于大数据的管理系统应用
基于大数据的管理系统应用随着信息技术的不断发展和普及，大数据已经成为当今社会中不可或缺的重要资源。
在各行各业中，大数据的管理系统应用也越来越受到重视。
本文将探讨基于大数据的管理系统应用，分析其在企业管理、市场营销、医疗健康等领域的具体应用，并探讨其未来发展趋势。
一、大数据在企业管理中的应用在企业管理中，大数据的应用已经成为提升效率、降低成本、优化决策的重要手段。
通过大数据分析，企业可以更好地了解市场需求、客户行为、产品表现等信息，从而制定更加精准的营销策略和产品规划。
同时，大数据还可以帮助企业进行风险管理、供应链优化、人力资源管理等方面的工作，提升企业整体运营效率。
二、大数据在市场营销中的应用在市场营销领域，大数据的应用可以帮助企业更好地了解消费者的需求和偏好，精准定位目标客户群体，制定个性化营销策略。
通过大数据分析，企业可以实时监测市场动态，调整营销策略，提升营销效果。
同时，大数据还可以帮助企业进行竞争对手分析、市场趋势预测等工作，为企业的市场营销活动提供有力支持。
三、大数据在医疗健康领域的应用在医疗健康领域，大数据的应用可以帮助医疗机构更好地管理医疗资源、提升医疗服务质量。
通过大数据分析，医疗机构可以实现患者信息的数字化管理、病例数据的智能分析，为医生提供更加全面准确的诊断依据。
同时，大数据还可以帮助医疗机构进行疾病预防、流行病监测、药物研发等工作，为医疗健康领域的发展提供有力支持。
四、大数据管理系统应用的未来发展趋势随着大数据技术的不断创新和完善，大数据管理系统应用的未来发展将呈现出以下几个趋势：一是数据安全和隐私保护将成为重点关注的问题，大数据管理系统需要加强数据加密、权限管理等方面的技术支持；二是人工智能技术的融合将进一步提升大数据管理系统的智能化水平，实现更加智能化的数据分析和决策支持；三是跨界融合将成为发展的新趋势，大数据管理系统将与物联网、区块链等新兴技术相结合，实现更加全面的数据管理和应用。
大数据时代的信息管理与信息系统分析
大数据时代的信息管理与信息系统分析摘要：随着科技不断发展，信息产业以及数据处理与储存已逐步得到完善与更新，大数据时代也由此走向新的征程。
大数据时代的发展对人类社会，包括政治、经济等领域都产生了深刻影响，给新时代的信息管理与信息系统带来了新的机遇与挑战，使信息管理与信息系统对社会服务的作用得到进一步提升。
本论文从不同方面阐述大数据时代的信息管理与信息系统，希望为研究信息管理与信息系统的专家和学者提供理论参考依据。
关键词：大数据时代；信息管理；信息系统分析随着大数据的不断进步，信息管理的安全隐患也逐渐显现，特别在网络中常出现信息泄露、被盗的情况，从而影响了整体系统的应用效率。
信息系统的整体安全性对整个领域的发展都有一定的影响作用，研究信息系统进一步优化的策略，提升整体信息的可靠度和安全性具有深远意义。
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。
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。
1.2大数据下的信息管理系统发展现状目前，大数据在全球范围内已经成为各界关注的热点问题，大数据时代所带来的前所未有的机遇和挑战是每一个国家或地区乃至企业和机构都不容错过的。
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。
大数据在信息管理系统中的应用探究
大数据在信息管理系统中的应用探究摘要：随着经济的快速发展，大数据的时代已经来临。
“大数据”信息搜集库，不但能为管理人员带来及时的数据收集体验，还能满足全球信息化的要求，为用户搭建高效安全的信息建设化平台。
传统数据库存在很多缺陷和不足，比如容易带来信息泄露的问题，加大用户的使用难度。
而加入了“大数据”的信息管理系统，具有很多优势和特点，在各大企业的技术层面都占有一席之地。
“大数据”库的数据信息，一般都是在云端进行存储，能为用户提供全面的“处理”系统，维护各种信息漏洞，实现跨部门的数据共享和传输。
关键词：大数据；信息管理系统；应用“互联网+”理念改变了各产业的生产、经营方式，也扩大了各产业的基础生产力。
因此，在各产业的生产、运营中，需合理应用、渗透各类信息管理形式，以模拟化的处理方式整合表单数据、统计图、运维图像以及项目报表数据，可总结出影响事物发展的特征规律，以便决策出与行业相关的关联数据，这对于凸显数据信息的潜在存储、管理价值具有积极地作用。
1信息管理系统的基本概念信息管理系统在人类生活的各个方面都有所体现，其表面含义是大量数据的一种统计系统。
信息数据包含很多种类，比如我们国家人口普查的每个人的信息数据，更细的还有其中的姓名、年龄、住址和学历等的信息。
面对庞大的数据体系通过计算机的多种应用技术，设置一定的算法构建一个信息管理系统可以更高效率地实现各种查询。
信息管理是人类通过应用计算机将各种信息进行综合整理，从而实现对数据更快捷的操作。
2大数据在信息管理中的应用特点2.1信息共享性计算机很大程度缩短了人与人之间的距离,人们传递和使用资讯的频率极大,这对公司信息流通也产生了积极的影响;最后是机密信息加强,计算机应用技术使机密信息无纸化水平得到了质的改变,颠覆了以往长期使用纸张、机密电报等手段传递信息的历史,因此,企业内部商业机密的保护需要借助计算机应用技术,使其具备极高的安全性和隐蔽性,不仅方便内部的数据传输,也防止企业信息被恶意篡改和破坏,而计算机信息加密化保护的立法也是对计算机技术应用这一特点的支持。
大数据管理信息化的研究与探索实践报告
大数据管理信息化的研究与探索实践报告随着科技的飞速发展，大数据已经成为了当今社会的一个热门话题。
大数据管理信息化的研究与探索实践报告，就是要对大数据管理信息化的相关理论进行深入研究，并通过实践来检验这些理论的正确性。
本文将从以下几个方面展开论述：大数据管理的现状、挑战和机遇；大数据管理信息化的理论基础；大数据管理信息化的实践案例；以及大数据管理信息化的未来发展趋势。
一、大数据管理的现状、挑战和机遇1.1 现状当前，大数据已经成为了各行各业的重要资源。
通过对大量数据的收集、整理和分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品设计、提高生产效率、降低成本、提升竞争力等。
大数据的获取、存储和处理也带来了一系列的问题，如数据安全、隐私保护、数据质量等。
因此，如何有效地管理和利用大数据，成为了当前亟待解决的问题。
1.2 挑战大数据管理面临着诸多挑战，主要包括以下几个方面：(1)数据量巨大：随着互联网的发展，每天都有大量的数据产生，如何快速、准确地处理这些数据成为一个难题。
(2)数据类型多样：大数据不仅包括结构化数据，还包括非结构化数据(如文本、图片、音频等),如何对这些不同类型的数据进行有效的整合和分析是一个挑战。
(3)数据安全和隐私保护：在大数据管理过程中，如何保证数据的安全和用户的隐私不受侵犯是一个重要问题。
1.3 机遇尽管大数据管理面临着诸多挑战，但同时也带来了很多机遇。
大数据可以帮助企业更好地了解市场需求，从而制定更有效的市场策略。
大数据可以帮助企业优化产品设计，提高生产效率，降低成本，提升竞争力。
大数据还可以帮助政府更好地治理社会，为公众提供更好的公共服务。
二、大数据管理信息化的理论基础2.1 数据仓库技术数据仓库技术是大数据管理信息化的基础。
它是一种用于存储、管理和分析大量数据的系统。
通过对数据仓库的建设，企业可以将各种类型的数据整合到一个统一的数据平台上，从而实现对数据的高效管理。
2.2 数据挖掘技术数据挖掘技术是大数据管理信息化的核心。
基于大数据技术的科技信息服务系统研究与建设
基于大数据技术的科技信息服务系统研究与建设1. 引言1.1 背景介绍大数据技术的迅速发展给科技信息服务带来了新的机遇和挑战。
随着互联网的普及和信息化进程的加快，海量的数据不断被产生和积累，如何有效地利用这些数据为科技信息服务提供支持已成为当前研究的热点之一。
目前，大数据技术已经成为科技信息服务系统中不可或缺的一部分，通过对海量数据的采集、存储、处理和分析，为用户提供更加精准、个性化的服务，为科技创新和产业发展注入新动力。
要实现基于大数据技术的科技信息服务系统的研究与建设并不是一件容易的事情。
需要深入探讨大数据技术的应用场景、系统设计原则、数据挖掘和分析方法、智能算法的应用以及系统性能的优化等方面的问题。
只有通过系统性的研究和不断的实践，我们才能够构建出更加完善、高效的科技信息服务系统，为广大用户提供更加优质、便捷的服务体验。
本文旨在探讨基于大数据技术的科技信息服务系统的研究与建设，为相关领域的研究和实际应用提供一定的参考和借鉴。
1.2 研究目的研究目的是通过基于大数据技术的科技信息服务系统的研究与建设，提升科技信息服务的效率和质量，为用户提供更好的信息体验。
具体来说，本研究旨在探讨如何利用大数据技术来构建一个高效、智能的科技信息服务系统，实现信息的快速检索、精确推荐和个性化定制，从而满足用户对不同科技领域的信息需求。
通过对大数据技术的深入研究和应用，还可以更好地挖掘和分析海量科技信息数据，发现其中的规律和趋势，为科技决策提供数据支撑和参考，促进科技创新和发展。
本研究的目的在于构建一个基于大数据技术的科技信息服务系统，提升科技信息的管理和利用效率，推动科技信息资源的共享与开发，为推动科技进步和社会发展做出贡献。
1.3 意义科技信息服务系统是目前社会发展的一个重要方向，通过大数据技术的引入，可以实现对海量数据的高效处理和利用，为用户提供更精准、便捷、个性化的信息服务。
基于大数据技术的科技信息服务系统的建设具有重要的意义。
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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102019年1月1.2大数据下的信息管理系统发展现状目前,大数据在全球范围内已经成为各界关注的热点问题,大数据时代所带来的前所未有的机遇和挑战是每一个国家或地区乃至企业和机构都不容错过的。
不少国家出台了相应鼓励大数据发展的政策和措施,以求抓住这次机会在大数据技术层面占有一席之地。
2012年3月,美国启动了“大数据研究和发展计划”,致力于提高从复杂数据中提取有效信息的能力。
2012年4月,美国、英国、德国、澳大利亚和芬兰研究者联合开展“世界大数据周”活动,极力推动政府制定大数据发展战略措施。
2012年7月,日本推出重点关注“大数据应用”的“新ICT战略研究计划”。
大数据下的信息管理系统将会大大节省人力物力,提高数据有效利用率,优化第三产业服务能力,提高生产力,降低管理难度,同时也在技术层面提高了要求[2]。
2基于大数据的信息系统平台研究2.1数据采集随着计算机信息网络的发展,云计算、物联网电子商务的兴起,常规数据已经不仅是数据流的主要组成部分,如:社交网络,影音,等等。
大数据的时代已经来临,传统的信息收集方式也已经慢慢改变,数据来源也变得各种各样不拘一格。
所谓大数据,是不同种、不同类型的数据的集合,对于提高生产效率、企业规划、改进医疗系统等都有着不可小觑的意义。
在这种时代趋势下,机器数据的价值愈发受到重视,其能够带来的商业价值和使用价值不容各行各业轻易错过。
于是,无论是企业或者是机构、医院等都开始注重数据的采集,无论是通过移动设备的传感器获取的运动数据、GPS提供的个人定位、每个网络IP的浏览记录、在各大网站(具有一定的服务功能)的浏览习惯(如网易云音乐的私人FM)等等都已经成为数据采集的热门数据。
对于这些重要数据进行有效分析然后进行恰当的处理带来的价值将会在大数据时代下越发显得重要。
2.2数据存储在大数据时代,一般的数据储存系统已经有相当大的局限性,无法满足数据索引的指数型增长所需要的内存。
数据存储正在水平方向和垂直方向进行无限扩张,这其实就是对储存系统容量的提升和数据压缩能力提出新的要求,让其更加适配于大数据时代的数据处理习惯和方式。
就目前的网络发展状况,现在网络上有两大主流网络储存形式,一类是日常使用的个人云盘,一般用于储存个人文档、图片、影音等等单方面的数据传输,在云端进行存储方便在不同终端进行下载备份,节约终端的储存空间提高利用效率。
企业级云储存是另一类主流形式,对于数据的处理和归档是这一类云储存系统的主要功能。
因为是企业用途,需要处理的数据类型和数量更为庞大,对与云储存容量和数据完整保存的要求也会更高。
企业云储存技术为企业管理和决策提供了大量的数据样本,保证企业高效运行提高效率。
2.3数据挖掘和分析大数据背景下的数据挖掘和分析是信息管理中最重要的一环,也是含金量最高的一环。
大数据对于数据处理的影响不单单是在数据类型的变化方面和数据挖掘的方法上面带来新的改变,还对分析方式提出新的要求———实时分析。
通过实时分析辅助决策来确保制定更加合理的方案。
比如卖家分析自己的经营数据找出自己的卖点,发扬优点改善缺点;买家通过分析产品参数和价格来确定最优的购买方案等等。
2.4信息安全维护大数据在带来巨大价值的同时,也暗藏着许许多多不可忽视的信息安全问题。
大数据的特点之一就是数据量极大,这便也成为黑客攻击系统的突破口。
于是对于数据全部生命周期的安全防护就显得格外重要。
传输时对于传输方式和传输渠道进行不同方式的加密,在云端储存的时候用多种方式进行混合加密,加大破解难度提高储存安全性。
同时,应该提高云安全的时效性,注意更新的及时性。
另外,还要加强大数据安全的监测预警及应急响应能力建设。
3大数据下信息管理系统的应用3.1医疗系统平台随着医疗技术的进步和发展,大数据和医疗信息管理系统之间建立联系是一种必然趋势,这将充分挥发数据优势,推动医疗事业的快速发展。
合理有效录入医学科研数据和病人案例分析,优化信息存储和信息质量,配置超大容量的数据库,加强网络系统管理建设,提高平台信息交互性、增强数据互操作性,强化数据保密性,保持数据更新及时性等等都是在建设医疗系统平台过程中必须要注意的问题。
另外,医院必须要引进相应技术和人才,规范标准建设,对于医院发展进行合理规划才能更好推动医疗系统建设[3]。
3.2企业信息平台搭建大数据时代的到来同样带给企业很大的挑战,因此企业信息平台的作用显得格外重要。
企业信息平台可以对指数爆炸式的数据进行条例的分析和管理,有利于高效归纳出有益于企业发展和决策的相关信息[4]。
同时在财务和人力资源管理上都可以提供信息支撑,也可以及时清理相关不必要的数据。
企业信息平台的特色还在于可以实现跨部门的数据共享和合作。
4结论与展望本文详细介绍了大数据时代下,信息管理系统的研究情况,且对信息管理系统平台的搭建以及其应用做了详细的讨论与介绍。
从中我们可以看出,虽然大数据下的信息管理平台仍然存在发展不充分,应用程度不深等问题,但是随着大数据技术的进一步发展,许多问题的不断解决,大数据技术下的信息管理系统是一个不可阻挡的发展潮流。
在当今时代,任何信息平台都会与数据挂钩。
将大数据技术合理高效的应用在信息管理系统中,必能将信息管理更进一步地朝着智能化、合理化的方向。
参考文献[1]闫娜.大数据视角下信息管理与信息系统专业建设研究[J].图书馆学研究,2013(11):9~12.[2]杨丽彬,李海林,张飞波.大数据环境下的管理信息系统发展研究[J].大数据,2016,2(1):86~98.[3]陈莉莎.基于大数据医院信息管理系统的建设问题探究[J].电脑编程技巧与维护,2018(6).[4]毛晓燕.大数据环境下图书馆信息服务走向分析[J].图书馆工作与研究,2014,1(3):72~75.收稿日期：2018-12-17通信设计与应用11。