大数据时代的管理信息系统

1. 有没有能提供大数据化的智能型数字化信息管理系统

喔趣科技就是的啊，在行业经验、产品研发、智能算法应用等方面有着过硬刁基础与沉淀，依托SaaS平台 ，支持一站式端对端整体解决方案。

2. 大数据时代连锁分店管理信息系统可以发挥哪些更多功能和作用

1、首先智能预约功能顾客预约时智能检测服务资源的冲突问题。
2、其次最大限度地减少每个客户的等待时间。
3、最后大大降低服务资源的管理成本。

3. 大数据时代的管理信息系统发展趋势

“人类正从IT时代走向DT时代，”2014年三月在北京举行的一场大数据产业推介会上，阿里巴巴集团创始人马云在主题演讲中发表了他的这一最新观点。这个被视为商界传奇的中国电子商务创始人，同时透露了阿里巴巴未来将加大在无线客户端和大数据平台及人才的投入意向。
“阿里巴巴是大数据的红利获得者。”在演讲开头，马云就为阿里巴巴集团从去年开始推出余额宝等互联网金融产品而引发世界关注做出了战略“解密”——这源起于阿里巴巴从五年前开始推出的大数据、云计算战略。“从五年前开始，我们在云计算上面押了很多宝，才诞生了互联网金融，如果没有数据支持，互联网金融是不可想象的。”
马云提出，人类已经从IT时代走向DT时代，IT时代是以自我控制、自我管理为主，而DT(Datatechnology)时代，它是以服务大众、激发生产力为主的技术。这两者之间看起来似乎是一种技术的差异，但实际上是思想观念层面的差异。
“未来的竞争不再将按照电力等能源拥有对区域竞争进行划分，今后拼的是人才和创新价值的能力，拼的是你的数据能够给社会创造多少价值，用数据挣钱才是未来真正核心所在，靠控制成本做生意，我估计以后这样的生意做不好，做不大。”业界分析认为，从马云此番表态以及阿里巴巴现有的产业布局来看，未来，包括数据处理、综合处理、语音识别、商业智能软件等在内的线下数据采集整合，将成为阿里巴巴的下一步发展重点。
随着大数据技术的快速发展， 企业和政府部门开始已经开始运用大数据来进行业务的分析、预测和决策。最近国家相关部门就实施国家大数据战略进行第二次集体学习，体现了国家对大数据的重视。那么，在即将到来的2018年，大数据将有哪些发展趋势呢？
1、 机器学习继续成为智能分析核心技术
近年来，机器学习已经开始渗透到生活各个领域：客服机器人、垃圾邮件过滤、人脸识别、语音识别、个性化推荐……随着大数据分析能力的不断提高，2018年机器学习将继续在智能分析方面发挥重要作用。
2、 多种科技和学科交叉融合
大数据技术的发展不仅能够将网络计算中心、移动网络技术和物联网、云计算等新型尖端网络技术充分地融合成一体，促进不同科学技术的交叉融合，同时还能够促进多学科的交叉融合，充分发挥出交叉学科和边缘学科在新时代的新功能与效用。
3、政府大数据将迅速发展
近日，国家相关部门就实施国家大数据战略进行第二次集体学习，指出将推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。因此，2018年政府将步入大数据建设快速发展的新阶段。
4、物联网、云技术、大数据和网络安全深度融合
数据管理技术，如数据质量控制、数据准备、数据分析以及数据整合等方面的融合程度将在2018年达到新的高度。当我们对智能设备的依赖程度增加时，互通性以及机器学习将会成为保护资产免遭网络安全危害的重要手段。
5、基于知识图谱的大数据应用将成为热门应用场景
知识图谱的应用场景非常广泛，比如搜索、问答、推荐系统、反欺诈、不一致性验证、异常分析、客户管理等。2018年，基于知识图谱的大数据应用将衍生出更多热门应用场景。
6、隐私的保护与大数据的安全备受关注
大数据应用在带来便利的同时，也暴露了一系列问题，人们开始担心个人信息的安全，骚扰电话、账户盗用、地址泄露……如何保护隐私大数据也将提上日程。
综上所述，大数据持续上升的发展趋势已经不可阻挡，更多的企业和人都在逐步逐步重视这块。

4. 企业管理信息系统在互联网+，大数据等技术广泛运用的背景下，存在哪些风险

大数据时代传统企业管理遇到的问题：随着信息化程度不断提高，互联网、物联网、云计算和智能手机终端等技术的不断发展，数据的产生、存储、传播和分析等，不论从数量、方式方法上都较以往有了天壤之别，大数据时代给各行各业带来了巨大的冲击，给传统的企业管理带来一系列挑战。1、企业决策过程传统企业的经营决策往往地依靠企业的管理者，依靠管理者的经验、直觉和魄力，这样的企业在以前可能会发展壮大，但是缺乏对决策管理过程的监控，缺乏对数据的搜集、提取和分析，没有明确数据与决策结果的关联关系。另外，传统企业的数据分散在各个部门，数据的集中度不高，人们对其关注程度也不高。随着大数据时代的到来，传统企业的组织结构和决策过程必将面临前所未有的考验。2、智能化、信息化程度不够大数据的“4V”特征在数据存储、传输、分析、处理等方面较以往均有本质变化。数据量几何倍数的增长，对存储技术提出了挑战，需要高速信息传输能力支持，对非结构化的数据、低密度有价值数据的快速分析和处理能力提出更高要求。据统计，企业中85%的数据都属于非结构化、低密度的数据，大多数企业现有的数据处理方法和系统无法将大量的非结构化数据进行处理。另外，随着数据量的快速增长，对数据的存储、传输能力也提出更高的要求，这都将成为企业在大数据时代遇到的难题。3、信息安全问题随着大数据的发展，企业的海量数据中不仅包括业务数据、客户数据、公司内部数据，也不乏大量个人信息，数据本身的安全及个人隐私面临着泄露的挑战。大数据环境下通过对用户数据的深度分析，很容易了解用户行为和喜好，严重的将导致企业的商业机密及个人隐私泄露。如何保证商业秘密、个人隐私秘密等安全问题，对企业是一道难题。4、人力资源匮乏大数据改变了企业的传统管理思维，大数据时代的到来企业的管理者和员工都需要重新认识数据的重要性，提高相应的素质才能胜任原有的职位。在大数据时代，对数据的处理和分析已经超出了信息化的范畴，超出了市场营销的范畴，超出了运营管理的范畴，需要具有综合能力的人才，需要有相应新的部门来整合数据资源。对大数据的处理需求，必须有专业的数据分析人才运用这些大数据，才能将其转化为经济价值，数据人才必须能够深入了解企业业务与组织，具有统计应用知识、熟悉大数据数据分析工具的运用等，这就要求数据分析人员必须有整合运用3项基本技能的要求，而传统企业这方面人才非常稀少。

5. 大数据时代的数据管理可以使用哪些软件

传统的数据管理，通常要根据业务需要，设计一个基于关系数据库的应用程序。这样的系统可以根据一个或者多个数据的特征以及组合关联进行查询和分析，但是缺点是表结构固定、扩展困难、也不通用、只能局限在特定的专有应用场景。在强关联的数据应用场景下，海量数据条目难以分库分表，查询效率会急剧下降，遇到数十亿数据条目的时候有可能永远也得不到结果。
进化型的数据管理采用分布式的半结构化数据库，（比如使用文档数据库MongoDB，KV数据库Cassendra或者Redis），这样看起来扩展性好很多，但是当面临大规模强关联数据进行关联分析和查询的时候异常困难。
但是如果文件系统包含了数十亿的文件和数亿的目录，想要快速发现数据，还需要对于数据特征的标准特征（例如名字、路径、大小、访问时间等）或者应用定义的特征标签关联组合，有效管理数据。
极道的数据管理系统Metaview通过高级的图引擎来解决这个问题。Metaview把数据和数据特征都作为点，所有的特征和数据的关联，以及数据和数据的关联作为边构成了一个庞大的复杂图。这个图里面有数十亿个点，也有数十亿条边，通过把这个图切分成多个小局部图，分布式的存储在多个计算资源上，在局部图和局部图的关联之处做特殊处理，利用高级算法进行并行分析，可以实现大规模、强关联数据特征的实时分析。
存储系统原生的数据感知系统MetaHunter既不需要进行存储系统扫描，也不需要网关，系统能够自动将所有的数据特征和变化动作捕捉到Metaview的后端图引擎中进行索引。但这需要数据管理系统和存储系统紧密配合，因为数据管理的特征感知系统Metahunter的一部分逻辑是在存储系统中实现的。
数据管理系统Metaview, 1秒内能够从10亿个文件、1亿个目录的文件系统中，根据任意标签、名字等复杂组合条件快速发现任意指定数据，全量数据统计20秒完成，复杂全量数据分析5分钟内完成。
极道数据管理系统MetaView结合计算数据流系统Achelous、分布式存储系统ANNA/ALAMO组成的“三驾马车”彼此相互配合协同，能够有效将企业级用户应用产生的海量数据转化为数据资产。

6. 信息管理与信息系统专业怎么样

当然是好的，现在的社会发展非常迅速越来越多的人和企业都开始偏向计算机等信息化。学习信息管理与信息系统专业会对我们未来的工作有很大的帮助，还会对我们的考研打下更好的基础。这样的专业也一定会是竞争很激烈的专业，但只有这样我们才能出类拔萃，更有动力的去进步。

7. 大数据时代下企业怎样进行信息管理

对于大多数财会人士来说，“大数据”既是机遇也是挑战。一方面，大数据给财务人士创造回了答更好的条件，“得数据者得天下“，通过对大量的数据进行科学的分类整理以及分析，能够为企业决策提供强大的数据支撑。另一方面，也使其信息整合、数据挖掘、分析的能力面临巨大的挑战，如何从纷繁复杂的数据中挖掘出有利于企业发展的信息，并利用好这些信息指导企业运营，对于一个财务人士来说显得至关重要。 大数据时代，CMA将发挥至关重要的作用。CMA通过对企业内外部大数据进行集成、处理、控制、分析、整合，帮助企业实现战略落地。同时，CMA对海量数据持续分析和深入挖掘，从更高层面，更广范围、更加综合的视角提供更具战略性、系统性、前瞻性和价值性的建议。这意味着传统会计在职能重心上必须做出战略转变，朝着“战略性财务决策者”这条高附加值的道路发展，如果不能与时俱进，无疑将逐步面临“边缘化”的困境。

8. 大数据时代如何加强统计档案信息化管理

大数据时代如何加强统计档案信息化管理

大数据是用来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，统计部门需要积极应对大数据带来的环境变化和需求变化，更好地开展统计档案利用工作，更大程度地发掘档案的潜在价值，更加全面地提供档案信息服务，从而实现统计档案信息化管理的跨越式发展。
走进大数据
随着经济社会的快速发展，特别是近几年经济结构和社会布局不断发生变化，统计档案资料急剧增加，同时，社会各界对统计档案的需求也大幅增加。巨量资料、大需求推动着统计档案的收集、整理和利用进入大数据时代。统计部门每年都要接待大批查阅统计档案人员，每年都要调阅数以万计的各类案卷。如何从繁杂的个性化需求和数量庞大的案卷中认识和利用规律，如何在大量提供的数据中确保企业、调查对象隐私安全？这需要统计数据的利用情况，这个过程，我们可以视为一个通过“加工”实现数据“增值”的过程。但是，统计部门如何提高对数据的“加工能力”？必须首先搞清楚大数据给统计档案工作带来的变化，根据变化寻找应变办法，提升统计分析能力。
“三大”趋势
目前，统计档案的利用取得了较好的社会效益和经济效益。但在利用种类上，多数仍局限于“实际利用”，即有特定实用目的的一般性查询利用上，只有人次数、查阅卷次数等数据，缺乏综合分析、研究预测等数据加工过程，更缺乏利用偏好规律、利用趋向等加工结果。简单的数据对于一般利用者来说意义不大，对经济发展、规划、预测和调控来说更是无关痛痒。然而，随着大数据时代到来，统计档案管理将逐步呈现“三大”趋势，也将给现有的统计档案利用带来相应的挑战。
一是大档案。载体形式更加广泛，一切与经济社会有关的、经过统计部门调查取得的文书、数据、声像、实物都被作为统计档案。数字化档案体量更加巨大，原有的纸介质统计资料，以及一切非数字化的统计档案都将通过信息技术不断地加工成电子档案。
二是大服务。大数据时代统计档案服务将朝着社会化、多元化、开放性和先进性方向发展，档案服务以利用者的个性化需求为导向，提供网络化、智慧型的服务。
三是大开发。在传统管理方式下，档案利用只是提供被动的查阅服务。在大数据时代，档案利用将延伸到使用大数据技术对档案进行大量加工和二次开发，更加注重分析、发现与预测，为利用者创造更多价值。
积极应变
面对大数据给现有统计档案利用工作带来的挑战，统计部门应积极应对，全面提升数据加工能力。
做好利用统计项目调整。一是将利用统计的关注点从数量转向效益。建议在统计档案利用项中增加利用效益项目，强调社会效益的统计，如增加利用者满意度或者利用效果项目，将利用者的需求满足状况以顺序数据的形式列入统计项，以反映利用者对档案价值的认知与认可度。二是完善数字档案利用情况统计，根据数字档案资源利用的特殊性，设置数字档案和电子文件的检索量、阅读量和下载量等统计项目。
做好利用统计工作的信息化建设。大数据时代，传统的手工登记、电脑汇总的工作模式正在失去其原有的意义。必须加快利用者自助服务终端设备、服务质量评价设备、统计软件的应用，以及信息系统的建设。利用者在自助服务终端设备上验证身份后，其利用记录及其在获取服务之后对服务质量做出的评价，都将实时传输到信息系统中自动存储。
做好专业人员配备。大数据将使利用统计工作大量化、复杂化和专业化，要求工作人员必须具备一定统计理论和实务素养。因此，要及时对相关工作人员进行专业培训，同时要把统计工作具体实践中的经验、技巧、成果等在工作人员中进行交流，便于工作人员相互借鉴、相互促进。
做好利用情况的统计分析方法运用。利用情况统计分析，是档案利用统计的最后一个阶段，在这个阶段中，通过运用各种专业的统计分析方法，使我们能够对利用情况进行清晰明确的全面认识，并依据统计分析正确估计形势，为决策提供依据。例如，对于历年的利用人次和卷次数，我们可以运用时间序列的描述性分析，通过计算数量的增长率、平均增长率来简单描述现象在不同时间的变化状况，也可以通过制作图形先观察数据随时间的变化模式及变化趋势，为进一步的预测提供基本依据。进行预测时，我们首先要判别历史数据模型是平稳序列、线性趋势，还是非线性趋势，然后结合数据多少选择用移动平均、一元线性回归，还是指数模型的预测方法。
做好利用统计成果的运用和宣传。通过统计分析，我们可能会发现统计档案利用的某些规律，如利用者的喜爱，也许还能够合理预测趋向。统计部门应该积极主动地将这些统计成果运用到服务工作中去，及时调整服务重点或者提前做好服务计划，甚至做出明确的统计预测预警。

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