大數據環境下的管理信息系統發展分析

◆吳一夢

大數據環境下的管理信息系統發展分析

◆吳一夢

（鄭州職業技術學院 河南 450121）

當前，信息時代中數據的價值不斷被放大，并且在不同的領域形成了各種各樣的數據。在這種環境下，為了充分發揮數據的功能，需要重視信息管理工作。在信息管理的過程中，需要網絡技術和計算機技術的支持以及硬件系統平臺。但在實際工作中，我國的信息管理系統與發達國家相比依然存在較大的差距。基于此，本文將重點闡述大數據環境下的信息管理系統的發展情況。

大數據；管理信息系統；發展趨勢

近年來，我國企業的管理模式在發生變化，這主要是由于信息技術的推動作用，企業的信息來源逐漸變得豐富起來，內容開始朝著多元化、系統化轉變，這種變化的出現在很大程度上促進了信息處理技術的發展和完善。因此在計算機網絡技術的基礎上，企業需要通過完善信息管理制度提升競爭力。可見研究大數據環境下的管理信息系統發展情況具有非常重要的現實意義。

1 信息管理系統和大數據概述

1.1 大數據概述

在不同的組織結構中，大數據的定義也存在一定的差異。在信息管理技術中，大數據主要指的是當前數據庫管理工具或者傳統數據處理應用形成的數據集。在公司企業中，大數據通常指的是海量和多樣的數據，也就是大數據集合了大量的數據，需要將其視為思維創新、分析應用、數據對象的合成體。研究大數據主要是通過對某一類數據進行分析整合，尋求數據之間的規律，從而發現數據的價值。

1.2 大數據環境下管理信息系統特征概述

由于新理論的影響以及技術的推動，我國的行業管理系統在悄然發生變化。服務架構、地理信息系統以及射頻識別技術的發展，云計算以及物聯網技術的應用，在很大程度上推動了信息系統的發展。在大數據環境下，信息管理系統的特征主要體現在以下幾個方面：第一，信息管理系統就是社會技術管理系統，主要是為管理人員進行信息管理提供一定的便利條件。在這一過程中管理人員不僅僅精通計算機技術，同時還需要具備一定的應用水平。第二，信息管理系統的開放程度較高。由于科技的發展，管理信息系統的需求量也在不斷上升，這種情況在空間范圍和時間范圍上并無明顯的界限。信息管理系統的邏輯結構也會具備一定的穩定性，但這種市場的多樣化需求相對復雜。因此管理系統本身并不會受到時間和空間因素的約束，因此在網絡技術的影響下，這種系統的開放程度較高，影響范圍較大。

2 大數據環境下的管理信息系統的具體發展

2.1 數據采集

在大數據的作用下，傳統的信息采集方式發生了重大改變，在新技術和設備的影響下，信息的采集范圍不斷變大。傳統的數據采集使用的QQ、微信等工具也在逐漸改進。另一方面，信息采集數量增多的同時，信息的質量也在不斷改善。在電子商務技術、大數據技術的創新發展過程中，信息采集的具體情況也在發生變化。因此企業越來越重視數據采集的過程，并重視對信息來源的篩選以及數據信息的甄別，從而能夠迅速掌握市場的有價值信息，幫助企業更加科學地進行決策。其中互聯網企業在信息采集的過程中通常采用的是分布式架構系統，這種系統對于提升數據收集和處理的效率具有重要意義。同時越來越多的企業開始使用直接搜索和網絡爬蟲式的方法進行數據收集，這兩種方式的優點在于都可以對數據進行再次加工，實現數據采集與后期處理的雙重結合。最后，也有部分企業開始重視數據的安全保密性，企業通過對數據接口的利用，重視數據信息安全的同時，還通過提升數據的篩選和處理速度提升工作效率。

2.2 數據存儲

數據存儲是大數據技術的一個重要表現，傳統的數據存儲非常狹窄，不能滿足企業發展的實際需要。因此當前的數據存儲工作已經逐漸朝著更廣泛的方向發展，這就對數據存儲能力和存儲量提出了新的要求。因此為了保證當前的大數據環境信息管理系統能夠更好地在企業的發展過程中發揮作用，需要重視信息管理水平的提升，滿足人們的需求，降低信息的復雜程度，在數據的分析和處理過程中提升精準性，從而滿足人們需要的存儲方式，這就是搭載大數據和云計算技術的云存儲，不管在存儲數據的規模還是質量上相對于傳統的模式都得到較大的提升。

對于云存儲的實施而言，具體包括以下兩個方面的內容：第一，當前人們在生活和工作中經常使用百度云、數據硬盤等。第二，云儲存在企業中的應用，經常使用到的有非結構化的信息存儲系統，EMC云存儲系統等。云存儲本質上是一種虛擬存儲系統，可以滿足人們大量信息的存儲需求，還能滿足信息數據增長之后的需要。比如，華為企業的第四期云存儲技術，這種技術重視聚焦建設，更加關注存儲的穩定性和延時性，開始放棄文件的對象以及支持塊。另一方面，這種云存儲技術可以實現超融合模式向聚焦云服務的轉變，從而為云服務提供新的存儲資源和性能，對于提升存儲的技術水平具有重要意義。

2.3 數據分析

大數據系統中，在數據采集之后，需要重視對數據的分析，最終獲取自身需要的精準數據，從而為企業的發展提供重要的依據。在對數據進行分析時，需要保證數據的時效性，因此數據的實時性分析是數據分析的重點內容。在工作的過程中，需要重視應用批處理和流處理兩種方式，必要時可以通過兩種處理方式的結合提升數據分析的效率。相關企業可以對重點內容和數據進行針對性分析，并對數據的價值進行進一步發掘，從而發現數據中存在的問題，對于數據分析過程中的重點劃分工作而言，需要做好以下幾個方面的工作：第一，指標數據的分析，第二，業務數據的分析。這兩種數據的分析需要根據實際情況制定數據處理的具體策略，從而提升數據的價值以及應用水平。因此在數據的處理過程中，數據分析是信息處理的重要環節，在大數據背景下，數據分析工作需要結合企業的實際情況對模型和分析方式進行選擇，從而幫助企業數據應用的合理性。

2.4 輔助決策

大數據時代下，管理人員的決策制定需要以科學的數據作為支撐，面對海量的數據，信息的檢索功能可以在很大程度上提升數據處理的效率，從而幫助信息管理的工作人員更好地進行數據的處理工作。但另一方面，大數據時代的到來，也在很大程度上對相關的行業造成了不同程度的沖擊，導致傳統的企業在信息管理的過程中需要及時改變策略，從而適應新時代的發展需要。管理人員在大量的信息面前，需要充分依賴信息管理系統，充分發揮技術和管理模式的優越性，從而提升數據的分析和處理能力。因此，管理系統在很大程度上可以更好地輔助企業的管理人員制定相應的決策，對于企業的科學發展具有重要的意義。當前，越來越多的企業在發展過程中開始重視智慧決策新模式的應用，這種系統平臺有利于實現對問題的合理分析，從而幫助決策者給出科學的業務與方案。

3 大數據的風險管理功能

3.1 數據集中與共享

當前，數據資產已經成為企業重要的資產之一，之前由于部門邊界與技術層面的限制，數據資產的開發力度較小，因此在企業的發展中數據信息并沒有發揮應有的功能。在大數據背景下，由于組織邊界的模糊，數據在風險管理信息系統中使集中于共享成為可能。因此在未來的風險管理系統中，需要集中企業的有源數據，并及時進行加工和處理。還要向特定的用戶開放數據查詢與分析的權限，用戶在一定的范圍內進行檢索，從而享受數據信息帶來的便利性和價值。

3.2 預測風險

由于數據量的增多，借助數據的功能可以在一定程度上預測。任何風險的發生都有一定的預兆，長期以來，由于信息處理方式的落后，發現風險的預兆相對較難。當前可以通過統計建模、數據挖掘技術等，對風險進行模擬，從而在動態的數據中尋找規律，并通過對數據的實時監測進行規律的尋找，最終實現規避風險和降低風險損失的目的。風險預測相對于傳統的風險后管理方式，將會發揮出更大的作用。

3.3 實時監控風險

大數據時代下，企業管理最有價值的就是可以借助互聯網技術的便利性，實時發現問題，企業可以通過預設監控模型和規則，實時監測數據流的傳輸，從而對風險的狀態進行監控，當相應的數據與預設的數據存在較大的偏差時，可以向相關的工作人員推送信息，從而提升有關部門的注意，實現規避風險的目的。

在企業發展運行過程中，對于成本的管控極其重要。在此，財務管理部門需要加強對于企業的收入管控，同時借助信息技術手段及時有效對各項數據信息進行核算，從而對企業收支進行全面有效把控，不斷進行資源整合，提升預算管理的準確度和合理性。同時，為了對預算信息進行更好、更全面的完善，還可從預算編制以及管理系統角度出發，建立完善的預算管理體系和科學的成本管理系統，根據實際狀況和具體流程及時應對，不斷提升自身操作能力。

3.4 智能審計

由于數據流的存在，為智能審計工作提供了一定的便利條件，傳統的審計方式，需要通過信息技術和手工抽樣的方式驗證數據以及相關業務的真實性。當前大數據時代背景下，可以將審計的程序直接編入信息系統，從而對交易流程進行監控，一旦出現異常情況將會直接進行備案處理，從而最大程度上減少欺詐和舞弊情況的發生。顯而易見，在大數據時代，對于企業而言最重要的是加強人才管理和信息化建設。在此，需要企業加強對財務管理人員自身綜合素質的考量，提升管理水平，更新工作理念。通過定期培訓和教育，了解當前實際發展狀況，引進資源的同時提升整個隊伍的綜合素質。另外，還要提升管理機制，設立合理有效的激勵機制，借助大數據時代背景下的云計算，對員工實際工作狀態、個人能力等進行綜合考察，然后設立與之相對應的激勵機制，調動員工工作熱情和積極性的同時，為企業財務發展提供源源不斷的動力支持。

4 結語

綜上所述，大數據環境下的管理系統在人們的日常生活和生產中將會發揮出越來越大的價值，其也會朝著企業的數據收集處理、風險預警以及流程優化等方面發展。因此企業需要重視信息管理系統的完善，充分享受技術帶來的紅利。希望通過文中論述，可以為類似研究提供借鑒，借助大數據技術推動管理信息系統的發展。

[1]王丞.大數據環境下企業財務管理信息系統應用研究[J].中外企業家，2020（11）：83-84.

[2]楊麗彬，李海林，張飛波.大數據環境下的管理信息系統發展研究[J].大數據，2016，2（01）：86-98.

[3]羅秀微.大數據環境下的管理信息系統發展研究[J].通訊世界，2016（06）：212.