前言：尋找寫作靈感？中文期刊網用心挑選的大數據時代信息資源管理問題初探，希望能為您的閱讀和創作帶來靈感，歡迎大家閱讀并分享。
摘要：
介紹了大數據的概念、特點，闡述大數據為信息資源管理帶來的挑戰，并就以上問題提出信息資源管理要順應大數據潮流的相關建議。
關鍵詞：
大數據；信息資源管理；問題
大數據成為近幾年來的熱點詞匯，被認為未來能夠給人們的工作和生活帶來重大的變革。互聯網領域的一些大企業，如：淘寶、谷歌等，都采取一系列措施來積極應對大數據時代的互聯網發展的新方向。而大數據也廣泛地應用到各行各業，比如：醫療、電子商務、汽車等，并且產生了積極的效果，這給很多企業帶來了美好的前景，未來誰能夠利用好大數據，誰就能在企業間激烈的競爭中獲取優勢。但是，在人們看到大數據帶來的方便的同時，它所引發的一些問題也值得我們深思。怎么理解大數據，如何利用好大數據，這些問題還是值得我們探究。
1大數據概述
首先要認清大數據與海量數據的關系與區別。海量數據，顧名思義，就是指數據量的規模很大，僅僅是從數據量一個維度來定義。而大數據的概念包含了大數據的體積、傳播速率、特征等多個維度，可以說大數據包含海量數據。由于大數據出現的時間較短，人們對它的研究還處于探索階段，至今還沒有統一的定義，但是一些非正式的定義也能夠表達出其主要內容。比如麥肯錫公司對大數據的定義：大數據是通常無法在一定時間內用通常的軟件工具進行收集、分析、管理的大量數據的集合。大數據的特點主要有4個方面：①數據總量大，目前大數據的最小單位一般被認為是10TB～20TB的量級；②數據類型多，包括了結構化、非結構化和半結構化數據；③數據的價值密度很低；④數據產生和處理的速度非?？臁＿@4個特點又被稱作大數據的4V理念，即：Volume，Variety，Value，Velocity。這些特定決定了在處理、存儲大數據方面人們仍然是需要更多的投入。由于近幾年來全球數據量激增，需要實時處理的數據由原來的以MB為基本單位轉變為以GB，甚至是TB、PB為基本處理單位，其規模之大可見一斑，而且以前處理的數據結構以結構化數據為主，大數據時代數據類型復雜，包含了結構化、半結構化、非結構化數據。現有的處理工具也難以滿足對于實時處理數據的需求，數據管理模式將面臨著嚴峻的考驗。
2大數據時代信息資源管理面臨的困境
2．1大數據帶來信息安全問題
自從人類進入信息時代，信息安全的問題就一直存在。而在大數據時代，社會信息量達到以往任何時候都無法相比的規模，現在每年產生的信息量比以往年代產生的信息量總和還要多。具有了這么多的信息，信息安全問題是大數據時代一個不可忽視的問題。
2．1．1大數據時代個人信息安全受到威脅。
在信息時代，不僅個人身份數據廣泛存在于政府、銀行、醫院、學校等眾多組織的電腦網絡中，同時，我們每天上網瀏覽、搜索、社交、購物等行為數據，都存儲在網絡公司的服務器中。而我們上網注冊的網站如淘寶、新浪微博，注冊的時候我們都已經留下了個人信息。就連我們平時最常用的聊天工具微信、QQ等，我們的聊天記錄都可以隨時被別人竊取。雖然大多時候數據的提供者都將個人信息刪除，但是出于大數據時代，個人信息還是可以被識別出來。這是因為我們每天上網都會留下自己的記錄，還有就是從一些社交網站、電子商務能夠挖掘出與個人相關的信息比如興趣愛好。雖然將個人信息刪除，但是通過大數據的關聯分析，還是能夠很準確地和我們的真實信息相關聯，從而獲取個人信息，個人的隱私權就受到侵害。大數據時代，政府擁有的信息量是個人、企業和其他機構組織無法相比的，政府信息資源的管理面對嚴峻的挑戰。
2．1．2大數據時代信息資源面臨被非法竊取的危險。
眾所周知，微軟在操作系統領域一直處于壟斷地位，而我國絕大部分也都用的Windows操作系統。這些由微軟開發的系統，可能就內置某些竊取程序，我們電腦里的大量信息，如：電子郵件、重要文件等都隨時被微軟獲取。而一些重要的數據一旦泄露，特別是有關國家秘密的文件，帶來的后果是不堪設想的，會給國家帶來不可估量的損失。除了微軟，只要我們使用其他國家制造的軟件或其他設備，都有可能造成我們的信息泄露。“棱鏡門”事件的出現，讓世界人民為之震驚。斯諾登此前是一名美國情報局的雇員，他于2013年向英國《衛報》和美國《華盛頓郵報》透露美國絕密的電子監聽計劃，監測著全球許多國家，而且很多互聯網大公司，如：微軟、谷歌等，還向美國當局提供服務器后門，使美國情報局實時獲得有關國家的大量數據。這些數據包括電子郵件、即時消息、視頻、照片、存儲數據、語音聊天、文件傳輸、視頻會議、登錄時間、社交網絡資料的細節，其中包括2個秘密監視項目：①監視、監聽民眾電話的通話記錄；②監視民眾的網絡活動。在竊聽名單中，中國也位列其中。另外，從大數據的特點方面來說，數據量大，大數據便很可能成為黑客實施網絡攻擊的首要對象。另外，由于大數據規模很大，如果感染病毒，就會很快地將病毒傳播下去，會給全人類造成十分嚴重的后果。但是總是有人為利益鋌而走險，大數據時代也是眾多利益集團爭奪利益的時代，剛才提到的美國監聽事件，不就是為了自己國家的利益，而不惜一切手段得到信息。在未來大數據的發展過程中，類似這樣的事件肯定還會出現，所以說大數據時代是個不安全的時代，每個人隨時都有可能被監聽。大數據本身并沒有錯，但是如果被不法分子利用，就會造成很多損害。例如：美國密歇根州的一些警察，在大街上遇到漂亮的女性之后，跟蹤并記錄其車牌號，然后通過查詢數據庫獲得該女性的住址等一系列詳細信息。還有特拉華州某些政府官員將公民個人信息泄露、出賣給賭博公司，讓他們開發新顧客。
2．2大數據引發信息超載問題
大數據首先是海量數據，這個數量已經遠遠超過了人類歷史數據的總和。如此多的數據，而人們真正需要的數據其實并不多，如何從海量數據中找到自己需要的數據卻如大海撈針般困難。信息資源特別是網絡信息資源，比如個人網絡信息、網絡實時監控等，這樣的數據每天都會產生，而全球人口就有六十多億，產生的數據量非常之多。而這些數據類型也不是以前只有結構化數據，現在產生的數據大多數是半結構化和非結構化數據，結構化數據只占了一少部分。所以說大數據給數據的存儲帶來了很大的挑戰。大數據時代需要用特殊的數據庫技術和數據存儲設備，來存儲非結構化數據和半結構化數據。以前的數據庫的特點是數據統一性，存儲大量的結構化數據，而其系統可用性較差，并且擴展性不好，不能對音頻、視頻等非結構化數據進行存儲。在大數據時代，數據的增長大大超過了數據存儲能力的增加，目前的數據存儲設備遠遠不能滿足對大數據存儲的要求。另外，大數據時代對數據的分析，目前的分析工具也不能滿足，主要是因為數據類型的復雜化和多樣化。從數據庫的觀點看，挖掘算法的有效性和可伸縮性是實現數據挖掘的關鍵，而現有的算法往往適合常駐內存的小數據集，大型數據庫中的數據可能無法同時導入內存，隨著數據規模的不斷增大，算法的效率逐漸成為數據分析流程的瓶頸。要想徹底改變被動局面，需要對現有架構、組織體系、資源配置和權力結構進行重組。
2．3大數據帶來信息質量問題
大數據的一個特點就是數據量大，但是這就未必能夠表示數據的價值量的增加，而且在很多情況下大部分數據都是無用的，也就是說大數據的價值密度低。現有的系統很難能夠將大量的不同類型的數據融入其中，而且即使是將這些數據全部容納其中，如果對這些數據不做任何的處理比如數據清洗，混在其中的那些沒有價值的數據就會影響數據分析的過程，那么，得出的結果便不準確，大數據的優勢就得不到體現。因此，必須對大數據分析之前進行數據清洗，而且清洗過程要十分小心，清洗的粒度過粗過細都會影響以后的數據分析過程。
3思考與對策
3．1加強有關大數據的法律法規建設
卡梅倫出任英國首相后，率先提出了“數據權”的概念，并將其視為信息時代每一個公民都擁有的一項基本權利。而此處提出的數據并不等同于信息，指的是由政府或其他機構產生的原始數據，并不是經過處理的數據形成的信息，這樣能夠使政府更加透明地運作，對防止政府工作人員腐敗有極大的幫助。這給我們的啟示就是要盡快加快有關大數據的法律建設。具體地就是由政府部門引導和規劃大數據的發展，然后要通過行政體制逐級大數據的計劃，并且在實施大數據計劃的過程中制定相應大數據法律法規，明確規定各類大數據的保護等級和措施，切實保證大數據計劃的順利進行。同時要建立完善的監督機制，防止政府工作人員或其他人員在沒有經過規定使用數據。
3．2增強數據的保護意識
對政府和企業來說，應當從技術方面加強網絡軟件和硬件的安全防護，減少系統和軟件漏洞，以更好的抵御網絡安全風險，同時應加強數據保護意識，加強內部監管，規范大數據的使用和流程，以防止數據泄露。對個人而言，應該盡量避免在網絡上留下個人身份信息，同時應避免在網絡上使用一些敏感詞匯，以加強自我保護。加強個人信息保護，應該從自身做起，比如，在網上不要隨意填寫表格，應該選擇安全防范能力較強的網站存儲重要個人信息；在馬路上接受市場調查，或者在商店里填寫貴賓卡等時，要留個心眼，別隨便將自己的資料泄露給他人。
3．3在技術上要能夠自主創新突破
我國很多領域的核心技術都不是自主產權，在商業戰爭中處處受制于人。而國外大企業國要加大投入，自主研發，特別是在技術方面，要有所突破，避免過度依賴進口產品和技術，以免造成信息安全隱患。國家投資建設的通信網絡應盡量使用國內軟硬件產品，以增強通信網絡的自主可控性，進而保障國家、企業和個人的信息安全。
4結束語
大數據時代的到來，給人們生活、工作和學習帶來了新的變化。隨著云計算、物聯網等的發展，數據呈現爆炸式的增長，人們正被數據洪流所包圍，大數據的時代已經到來。大數據在教育、醫療、汽車、服務性行業的應用所彰顯的能量使企業、研究者對大數據的未來充滿信心，但是在大數據過熱的背后，希望人們能夠多多思考一些問題，大數據的前景固然美好，但是不要忘了，問題也是伴隨而來的，多思考大數據，或許對大數據的發展也大有裨益。
作者：宋騰飛 師慧 單位：黑龍江大學信息管理學院
［參考文獻］
［1］吳勇毅．大數據“熱”下的“冷”思考［N］．中國冶金報，2012－12－01．
［2］劉德寰．大數據的風險和現存問題［J］．廣告大觀，2013，（3）：67～73．
［3］聶細文．大數據時代面臨的統計挑戰［N］．中國信息報，2013－01－02．
［4］孟小峰，慈祥．大數據管理：概念、技術與挑戰［J］．2013，（50）：149～169．
［5］埃絲特•戴森．大數據利弊之辯［J］．中國經濟報告，2013，（6）．
［6］盧朵寶．美國學者質疑“大數據”理論［N］．經濟參考報，2013－01－02．
［7］唐瑋婕．“大數據”重新定義商業模式［N］．文匯報，2013－01－06．
［8］郭濤．大數據時代成全了誰［N］．中國計算機報，2011－11－02．
［9］張群英．爭霸大數據時代網絡世界［N］．網絡世界，2011－11－28．
