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大數據時代的管理信息系統

發布時間:2023-02-02 15:45:51

1. 有沒有能提供大數據化的智能型數字化信息管理系統

喔趣科技就是的啊,在行業經驗、產品研發、智能演算法應用等方面有著過硬刁基礎與沉澱,依託SaaS平台 ,支持一站式端對端整體解決方案。

2. 大數據時代連鎖分店管理信息系統可以發揮哪些更多功能和作用

1、首先智能預約功能顧客預約時智能檢測服務資源的沖突問題。
2、其次最大限度地減少每個客戶的等待時間。
3、最後大大降低服務資源的管理成本。

3. 大數據時代的管理信息系統發展趨勢

「人類正從IT時代走向DT時代,」2014年三月在北京舉行的一場大數據產業推介會上,阿里巴巴集團創始人馬雲在主題演講中發表了他的這一最新觀點。這個被視為商界傳奇的中國電子商務創始人,同時透露了阿里巴巴未來將加大在無線客戶端和大數據平台及人才的投入意向。
「阿里巴巴是大數據的紅利獲得者。」在演講開頭,馬雲就為阿里巴巴集團從去年開始推出余額寶等互聯網金融產品而引發世界關注做出了戰略「解密」——這源起於阿里巴巴從五年前開始推出的大數據、雲計算戰略。「從五年前開始,我們在雲計算上面押了很多寶,才誕生了互聯網金融,如果沒有數據支持,互聯網金融是不可想像的。」
馬雲提出,人類已經從IT時代走向DT時代,IT時代是以自我控制、自我管理為主,而DT(Datatechnology)時代,它是以服務大眾、激發生產力為主的技術。這兩者之間看起來似乎是一種技術的差異,但實際上是思想觀念層面的差異。
「未來的競爭不再將按照電力等能源擁有對區域競爭進行劃分,今後拼的是人才和創新價值的能力,拼的是你的數據能夠給社會創造多少價值,用數據掙錢才是未來真正核心所在,靠控製成本做生意,我估計以後這樣的生意做不好,做不大。」業界分析認為,從馬雲此番表態以及阿里巴巴現有的產業布局來看,未來,包括數據處理、綜合處理、語音識別、商業智能軟體等在內的線下數據採集整合,將成為阿里巴巴的下一步發展重點。
隨著大數據技術的快速發展, 企業和政府部門開始已經開始運用大數據來進行業務的分析、預測和決策。最近國家相關部門就實施國家大數據戰略進行第二次集體學習,體現了國家對大數據的重視。那麼,在即將到來的2018年,大數據將有哪些發展趨勢呢?
1、 機器學習繼續成為智能分析核心技術
近年來,機器學習已經開始滲透到生活各個領域:客服機器人、垃圾郵件過濾、人臉識別、語音識別、個性化推薦……隨著大數據分析能力的不斷提高,2018年機器學習將繼續在智能分析方面發揮重要作用。
2、 多種科技和學科交叉融合
大數據技術的發展不僅能夠將網路計算中心、移動網路技術和物聯網、雲計算等新型尖端網路技術充分地融合成一體,促進不同科學技術的交叉融合,同時還能夠促進多學科的交叉融合,充分發揮出交叉學科和邊緣學科在新時代的新功能與效用。
3、政府大數據將迅速發展
近日,國家相關部門就實施國家大數據戰略進行第二次集體學習,指出將推動實施國家大數據戰略,加快完善數字基礎設施,推進數據資源整合和開放共享,保障數據安全,加快建設數字中國,更好服務我國經濟社會發展和人民生活改善。因此,2018年政府將步入大數據建設快速發展的新階段。
4、物聯網、雲技術、大數據和網路安全深度融合
數據管理技術,如數據質量控制、數據准備、數據分析以及數據整合等方面的融合程度將在2018年達到新的高度。當我們對智能設備的依賴程度增加時,互通性以及機器學習將會成為保護資產免遭網路安全危害的重要手段。
5、基於知識圖譜的大數據應用將成為熱門應用場景
知識圖譜的應用場景非常廣泛,比如搜索、問答、推薦系統、反欺詐、不一致性驗證、異常分析、客戶管理等。2018年,基於知識圖譜的大數據應用將衍生出更多熱門應用場景。
6、隱私的保護與大數據的安全備受關注
大數據應用在帶來便利的同時,也暴露了一系列問題,人們開始擔心個人信息的安全,騷擾電話、賬戶盜用、地址泄露……如何保護隱私大數據也將提上日程。
綜上所述,大數據持續上升的發展趨勢已經不可阻擋,更多的企業和人都在逐步逐步重視這塊。

4. 企業管理信息系統在互聯網+,大數據等技術廣泛運用的背景下,存在哪些風險

大數據時代傳統企業管理遇到的問題:隨著信息化程度不斷提高,互聯網、物聯網、雲計算和智能手機終端等技術的不斷發展,數據的產生、存儲、傳播和分析等,不論從數量、方式方法上都較以往有了天壤之別,大數據時代給各行各業帶來了巨大的沖擊,給傳統的企業管理帶來一系列挑戰。1、企業決策過程傳統企業的經營決策往往地依靠企業的管理者,依靠管理者的經驗、直覺和魄力,這樣的企業在以前可能會發展壯大,但是缺乏對決策管理過程的監控,缺乏對數據的搜集、提取和分析,沒有明確數據與決策結果的關聯關系。另外,傳統企業的數據分散在各個部門,數據的集中度不高,人們對其關注程度也不高。隨著大數據時代的到來,傳統企業的組織結構和決策過程必將面臨前所未有的考驗。2、智能化、信息化程度不夠大數據的「4V」特徵在數據存儲、傳輸、分析、處理等方面較以往均有本質變化。數據量幾何倍數的增長,對存儲技術提出了挑戰,需要高速信息傳輸能力支持,對非結構化的數據、低密度有價值數據的快速分析和處理能力提出更高要求。據統計,企業中85%的數據都屬於非結構化、低密度的數據,大多數企業現有的數據處理方法和系統無法將大量的非結構化數據進行處理。另外,隨著數據量的快速增長,對數據的存儲、傳輸能力也提出更高的要求,這都將成為企業在大數據時代遇到的難題。3、信息安全問題隨著大數據的發展,企業的海量數據中不僅包括業務數據、客戶數據、公司內部數據,也不乏大量個人信息,數據本身的安全及個人隱私面臨著泄露的挑戰。大數據環境下通過對用戶數據的深度分析,很容易了解用戶行為和喜好,嚴重的將導致企業的商業機密及個人隱私泄露。如何保證商業秘密、個人隱私秘密等安全問題,對企業是一道難題。4、人力資源匱乏大數據改變了企業的傳統管理思維,大數據時代的到來企業的管理者和員工都需要重新認識數據的重要性,提高相應的素質才能勝任原有的職位。在大數據時代,對數據的處理和分析已經超出了信息化的范疇,超出了市場營銷的范疇,超出了運營管理的范疇,需要具有綜合能力的人才,需要有相應新的部門來整合數據資源。對大數據的處理需求,必須有專業的數據分析人才運用這些大數據,才能將其轉化為經濟價值,數據人才必須能夠深入了解企業業務與組織,具有統計應用知識、熟悉大數據數據分析工具的運用等,這就要求數據分析人員必須有整合運用3項基本技能的要求,而傳統企業這方面人才非常稀少。

5. 大數據時代的數據管理可以使用哪些軟體

傳統的數據管理,通常要根據業務需要,設計一個基於關系資料庫的應用程序。這樣的系統可以根據一個或者多個數據的特徵以及組合關聯進行查詢和分析,但是缺點是表結構固定、擴展困難、也不通用、只能局限在特定的專有應用場景。在強關聯的數據應用場景下,海量數據條目難以分庫分表,查詢效率會急劇下降,遇到數十億數據條目的時候有可能永遠也得不到結果。
進化型的數據管理採用分布式的半結構化資料庫,(比如使用文檔資料庫MongoDB,KV資料庫Cassendra或者Redis),這樣看起來擴展性好很多,但是當面臨大規模強關聯數據進行關聯分析和查詢的時候異常困難。
但是如果文件系統包含了數十億的文件和數億的目錄,想要快速發現數據,還需要對於數據特徵的標准特徵(例如名字、路徑、大小、訪問時間等)或者應用定義的特徵標簽關聯組合,有效管理數據。
極道的數據管理系統Metaview通過高級的圖引擎來解決這個問題。Metaview把數據和數據特徵都作為點,所有的特徵和數據的關聯,以及數據和數據的關聯作為邊構成了一個龐大的復雜圖。這個圖裡面有數十億個點,也有數十億條邊,通過把這個圖切分成多個小局部圖,分布式的存儲在多個計算資源上,在局部圖和局部圖的關聯之處做特殊處理,利用高級演算法進行並行分析,可以實現大規模、強關聯數據特徵的實時分析。
存儲系統原生的數據感知系統MetaHunter既不需要進行存儲系統掃描,也不需要網關,系統能夠自動將所有的數據特徵和變化動作捕捉到Metaview的後端圖引擎中進行索引。但這需要數據管理系統和存儲系統緊密配合,因為數據管理的特徵感知系統Metahunter的一部分邏輯是在存儲系統中實現的。
數據管理系統Metaview, 1秒內能夠從10億個文件、1億個目錄的文件系統中,根據任意標簽、名字等復雜組合條件快速發現任意指定數據,全量數據統計20秒完成,復雜全量數據分析5分鍾內完成。
極道數據管理系統MetaView結合計算數據流系統Achelous、分布式存儲系統ANNA/ALAMO組成的「三駕馬車」彼此相互配合協同,能夠有效將企業級用戶應用產生的海量數據轉化為數據資產。

6. 信息管理與信息系統專業怎麼樣

當然是好的,現在的社會發展非常迅速越來越多的人和企業都開始偏向計算機等信息化。學習信息管理與信息系統專業會對我們未來的工作有很大的幫助,還會對我們的考研打下更好的基礎。這樣的專業也一定會是競爭很激烈的專業,但只有這樣我們才能出類拔萃,更有動力的去進步。

7. 大數據時代下企業怎樣進行信息管理

對於大多數財會人士來說,「大數據」既是機遇也是挑戰。一方面,大數據給財務人士創造回了答更好的條件,「得數據者得天下「,通過對大量的數據進行科學的分類整理以及分析,能夠為企業決策提供強大的數據支撐。另一方面,也使其信息整合、數據挖掘、分析的能力面臨巨大的挑戰,如何從紛繁復雜的數據中挖掘出有利於企業發展的信息,並利用好這些信息指導企業運營,對於一個財務人士來說顯得至關重要。 大數據時代,CMA將發揮至關重要的作用。CMA通過對企業內外部大數據進行集成、處理、控制、分析、整合,幫助企業實現戰略落地。同時,CMA對海量數據持續分析和深入挖掘,從更高層面,更廣范圍、更加綜合的視角提供更具戰略性、系統性、前瞻性和價值性的建議。這意味著傳統會計在職能重心上必須做出戰略轉變,朝著「戰略性財務決策者」這條高附加值的道路發展,如果不能與時俱進,無疑將逐步面臨「邊緣化」的困境。

8. 大數據時代如何加強統計檔案信息化管理

大數據時代如何加強統計檔案信息化管理

大數據是用來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據,統計部門需要積極應對大數據帶來的環境變化和需求變化,更好地開展統計檔案利用工作,更大程度地發掘檔案的潛在價值,更加全面地提供檔案信息服務,從而實現統計檔案信息化管理的跨越式發展。
走進大數據
隨著經濟社會的快速發展,特別是近幾年經濟結構和社會布局不斷發生變化,統計檔案資料急劇增加,同時,社會各界對統計檔案的需求也大幅增加。巨量資料、大需求推動著統計檔案的收集、整理和利用進入大數據時代。統計部門每年都要接待大批查閱統計檔案人員,每年都要調閱數以萬計的各類案卷。如何從繁雜的個性化需求和數量龐大的案卷中認識和利用規律,如何在大量提供的數據中確保企業、調查對象隱私安全?這需要統計數據的利用情況,這個過程,我們可以視為一個通過「加工」實現數據「增值」的過程。但是,統計部門如何提高對數據的「加工能力」?必須首先搞清楚大數據給統計檔案工作帶來的變化,根據變化尋找應變辦法,提升統計分析能力。
「三大」趨勢
目前,統計檔案的利用取得了較好的社會效益和經濟效益。但在利用種類上,多數仍局限於「實際利用」,即有特定實用目的的一般性查詢利用上,只有人次數、查閱卷次數等數據,缺乏綜合分析、研究預測等數據加工過程,更缺乏利用偏好規律、利用趨向等加工結果。簡單的數據對於一般利用者來說意義不大,對經濟發展、規劃、預測和調控來說更是無關痛癢。然而,隨著大數據時代到來,統計檔案管理將逐步呈現「三大」趨勢,也將給現有的統計檔案利用帶來相應的挑戰。
一是大檔案。載體形式更加廣泛,一切與經濟社會有關的、經過統計部門調查取得的文書、數據、聲像、實物都被作為統計檔案。數字化檔案體量更加巨大,原有的紙介質統計資料,以及一切非數字化的統計檔案都將通過信息技術不斷地加工成電子檔案。
二是大服務。大數據時代統計檔案服務將朝著社會化、多元化、開放性和先進性方向發展,檔案服務以利用者的個性化需求為導向,提供網路化、智慧型的服務。
三是大開發。在傳統管理方式下,檔案利用只是提供被動的查閱服務。在大數據時代,檔案利用將延伸到使用大數據技術對檔案進行大量加工和二次開發,更加註重分析、發現與預測,為利用者創造更多價值。
積極應變
面對大數據給現有統計檔案利用工作帶來的挑戰,統計部門應積極應對,全面提升數據加工能力。
做好利用統計項目調整。一是將利用統計的關注點從數量轉向效益。建議在統計檔案利用項中增加利用效益項目,強調社會效益的統計,如增加利用者滿意度或者利用效果項目,將利用者的需求滿足狀況以順序數據的形式列入統計項,以反映利用者對檔案價值的認知與認可度。二是完善數字檔案利用情況統計,根據數字檔案資源利用的特殊性,設置數字檔案和電子文件的檢索量、閱讀量和下載量等統計項目。
做好利用統計工作的信息化建設。大數據時代,傳統的手工登記、電腦匯總的工作模式正在失去其原有的意義。必須加快利用者自助服務終端設備、服務質量評價設備、統計軟體的應用,以及信息系統的建設。利用者在自助服務終端設備上驗證身份後,其利用記錄及其在獲取服務之後對服務質量做出的評價,都將實時傳輸到信息系統中自動存儲。
做好專業人員配備。大數據將使利用統計工作大量化、復雜化和專業化,要求工作人員必須具備一定統計理論和實務素養。因此,要及時對相關工作人員進行專業培訓,同時要把統計工作具體實踐中的經驗、技巧、成果等在工作人員中進行交流,便於工作人員相互借鑒、相互促進。
做好利用情況的統計分析方法運用。利用情況統計分析,是檔案利用統計的最後一個階段,在這個階段中,通過運用各種專業的統計分析方法,使我們能夠對利用情況進行清晰明確的全面認識,並依據統計分析正確估計形勢,為決策提供依據。例如,對於歷年的利用人次和卷次數,我們可以運用時間序列的描述性分析,通過計算數量的增長率、平均增長率來簡單描述現象在不同時間的變化狀況,也可以通過製作圖形先觀察數據隨時間的變化模式及變化趨勢,為進一步的預測提供基本依據。進行預測時,我們首先要判別歷史數據模型是平穩序列、線性趨勢,還是非線性趨勢,然後結合數據多少選擇用移動平均、一元線性回歸,還是指數模型的預測方法。
做好利用統計成果的運用和宣傳。通過統計分析,我們可能會發現統計檔案利用的某些規律,如利用者的喜愛,也許還能夠合理預測趨向。統計部門應該積極主動地將這些統計成果運用到服務工作中去,及時調整服務重點或者提前做好服務計劃,甚至做出明確的統計預測預警。

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