大数据环境下信息资源管理现状与发展

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网络信息资源的整合
网络信息资源的整合，是需要经过专业
技术的再加工，通过对网络信息的分类、
鉴别后优化重组而成。
01
02
• 信息资源面临被非法窃取的危险
微软在操作系统领域一直处于垄断地位，而我国 绝大部分也都用的Windows操作系统。这些由微 软开发的系统，可能就内置某些窃取程序，我们 电脑里的大量信息，如：电子邮件、重要文件等 都随时被微软获取。而一些重要的数据一旦泄露 ，特别是有关国家秘密的文件，带来的后果是不 堪设想的，会给国家带来不可估量的损失。除了 微软， 只要我们使用其他国家制造的软件或其他 设备，都有可能造成我们的信息泄露。给信息资 源管理带来不便。
01 大数据是海量数据，数量已经 远远超过人类历史数据的总和。
02 如此多的数据，而人们真正 需要的数据其实并不多
03 如何从海量数据中找到自己 需要的数据却如大海捞针般 困难。
面临的机遇与挑战
信息安全问题
• 个人信息安全受到威胁
在信息时代，不仅个人身份数据广泛存在于政府、银行、 医 院、学校等众多组织的电脑网络中，同时，我们每天上网浏 览、搜索、社交、购物等行为数据，都存储在网络公司的服 务器中。而我们上网注册的网站如淘宝、新浪微博，注册的 时候我们都已经留下了个人信息。就连我们平时最常用的聊 天工具、聊天记录都可以随时被别人窃取。虽然大多时候数 据的提供者都将个人信息删除，但是出于大数据时代，个人 信息还是可以被识别出来。这是因为我们每天上网都会留下 自己的记录，虽然将个人信息删除，但是通过大数据的关联 分析，还是能够很准确地和我们的真实信息相关联，从而获 取个人信息，个人的隐私权就受到侵害。大数据时代，政府 拥有的信息量是个人、企业和其他机构组织无法相比的，政 府信息资源的管理面对严峻的挑战。
感谢聆听 2017
THANK YOU FOR LISTENING
面临的机遇与挑战
人才与技术方面的问题
人才方面
大数据时代的到来，对信息资源管理提出了 更高的要求，新技术的开发需要新人才的支 持，需要更多的跨专业人员投入信息资源管 理和建设工作中。因此，未来的信息资源管 理工作可以抓住大数据时代契机，吸纳和发 展各类型的人才，以使研究方法越来越完善。
技术方面
在大数据时代背景下，信息资源管理需站在新的 起点上进行技术储备，只有这样才能够适应但当 前技术储备不足。不管是数据类型还是数据量都 要求信息资源管理这一学科完成内在技术和研究 方法的革新，为信息资源建设学科提供科学的数 据处理方法与高效的分析工具，开发新的应用
大数据的概念及特点
数据类型多,包括了结
数据产生和处理的速
快
多 构化、非结构化和半结
度非常快。
大
Hale Waihona Puke Baidu
构化数据
数
据
数据总量大, 目前大数
数据的价值密度很低 低
的
大 据的最小单位一般被认
特
为是I0TB~ 20TB的量级
点
在大数据环境下，“信息资源”的概念已经被泛化，信息资源不再局限于人脑所存储的知识和文献中的知识，网络上的 资源、网页之间的链接关系、网页的点击量等等都可以加以提炼，成为新的有用信息。目前，大数据的开发与利用已经 在医疗服务、零售业、 金融业、制造业、电信等行业广泛展开，呈现了巨大的社会价值和宽广的产业空间。充分开发利 用网络资源既是客观要求，也是提高社会资源配置、支撑国家创新体系的有效手段。
02 信息资源管 理现状
信息资源管理现状
信息资源管理现状
信息资源管理的重要性更加体现在当下信息技术蓬勃发展的时代。 我国的信息资源管理对比一些主要发达国家,确实还存在一定差 距,即我国的信息资源管理所涉及的主要内容比较碎片化, 对信息 资源管理的研究也主要集中在理论层面, 主要研究的内容有信息 资源的利用中所存在的问题及对策、 信息资源的特点以及信息 资源管理架构等。由数据存储技术、图像视频智能分析技术和数 据挖掘信息技术组成的信息处理技术等都在大数据处理技术之列。 而大数据背景下, 我国依然沿用其他先进国家的网络信息资源管 理和利用技术,创新性和自主性较为缺乏;大数据应用能力较弱、 大数据存储及处理能力不高、数据安全管理能力不强等。在技术 的角度来讲,当前我国主要研究的是数据库以及数据挖掘等方面, 包括一些元数据、专业指引库技术、以及搜索引擎技术等,技术 新颖度不够。
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大数据环境下
信息资源管理面临的机遇与挑战
2017
DIRECTORY 目录
01 大数据的概念及特点 02 信息资源管理现状
大数据时代信息资
03 源管理面临的机遇
与挑战
01 大数据的概 念及特点
大数据的概念及特点
1
大数据的概念
随着新兴信息技术与应用模式的涌现，使全球数据量呈现出爆发式增长态势。 美国国家科学基金会(NSF)将大数据定义为“由科学仪器、传感设备、互联 网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成的大规模、 多元化、复杂、长期的分布式数据集”
和软件，更好地分析数据资料， 完善信息资源管理的建设。
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集中在理论层面
碎片化
技术新颖度不够
03 面临的机遇 与挑战
面临的机遇与挑战
机遇
挑战
网络信息资源的采集 网络信息资源的整合 网络信息资源的储存 网络信息资源的共享
VS
信息安全与产权问题 信息质量问题 信息超载问题 人才与技术方面的问题
面临的机遇与挑战
网络信息资源的采集
鉴于网络信息资源的分布特点，以万维 网形式存在的网络信息资源检索工具已 经被广泛地普及。比如搜索引擎和各种 数字图书馆，除此之外，有偿的网络信 息服务平台和电子商务信发布网站也逐 渐为网民所认知和接受，从而能够实现 大数据时代原始数据量的积累，进而完 从量变到质变的这一过程。
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机遇
03
04
网络信息资源的共享
面向全社会开放公共信息，逐渐消除各 部门、各领域广泛存在的“信息孤岛” 现象，促进信息的公开与自由流动。
面临的机遇与挑战
信息超载问题
挑战
信息质量问题
信息安全问题
人才与技术方面的问题
面临的机遇与挑战
信息超载问题
信息资源特别是网络信息资源，产生的数据量非常之多。 而这些数据类 型也不是只有结构化数据，现在产生的数据大多数是半结构化和非结构 化数据，结构化数据只占了一少部分。所以说大数据给数据的存储带来 了很大的挑战。大数据时代需要用特殊的数据库技术和数据存储设备， 来存储非结构化数据和半结构化数据。以前的数据库的特点是数据统一 性，存储大量的结构化数据，而其系统可用性较差， 并且扩展性不好， 不能对音频、视频等非结构化数据进行存储。在大数据时代，数据的增 长大大超过了数据存储能力的增加，目前的数据存储设备远远不能满足 大数据存储的要求。另外，大数据时代数据的分析工具也不能满足需求， 主要是因为数据类型的复杂化和多样化。从数据库的观点看，挖掘算法 的有效性和可伸缩性是实现数据挖掘的关键，而现有的算法往往适合常 驻内存的小数据集，大型数据库中的数据可能无法同时导入内存，随着 数据规模的不断增大，算法的效率逐渐成为数据分析流程的瓶颈。要想 彻底改变被动局面，需要对现有架构、组织体系、资源配置和权力结构 进行重组。
面临的机遇与挑战
信息质量问题
大数据的一个特点就是数据量大，但是这就未必能够表示数据的价值量 的增加，而且在很多情况下大部分数据都是无用的，也就是说大数据的密 度低。现有的系统很难能够将大量的不同类型的数据融入其中，而且即使 是将这些数据全部容纳其中，如果对这些数据不做任何的处理比如数据处 理， 混在其中的那些没有价值的数据就会影响数据分析的过程，那么，得 出的结果便不准确，大数据的优势就得不到体现。因此，必须对大数据分 析之前进行数据处理，而且处理过程要十分小心，处理的精细程度都会影 响以后的数据分析过程。这对信息资源管理提出了更高的要求。
网络信息资源的储存
在网络信息资源管理活动中，数据库技
术具有非常广泛的应用领域。它是实现
资源共享、节省开支和提高系统反应能
力、工作质量以及服务水平的重要手段
和技术保证。近年来我自主研发的数据
库包括：重庆维普公司出版的“中文科
技期刊数据库”、万方数据集团公司建
成的“万方数据库”以及中国学术期刊
（光盘版）。