大數據時代管理信息系統

『壹』 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。

『貳』 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。

『叄』 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。

『肆』 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。

『伍』 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。

『陸』 大數據時代,數據的存儲與管理有哪些要求

數據時代的到來，數據的存儲有以下主要要求：
首先，海量數據被及時有效地存儲。根據現行技術和預防性法規和標准，系統採集的信息的保存時間不少於30天。數據量隨時間的增加而線性增加。

其次，數據存儲系統需要具有可擴展性，不僅要滿足海量數據的不斷增長，還要滿足獲取更高解析度或更多採集點的數據需求。

第三，存儲系統的性能要求很高。在多通道並發存儲的情況下，它對帶寬，數據容量，高速緩存等有很高的要求，並且需要針對視頻性能進行優化。

第四，大數據應用需要對數據存儲進行集中管理分析。