大數據分析與情報分析關系辨析

劉春輝

（云南財經大學體育部，云南 昆明 650221）

0 引言

大數據分析作為大數據使用過程中最基礎的內容之一，在其應用的過程中，就是要對多類型、大量的數據群體進行全面的剖析，從而能夠將隱藏在數據集群中的有效數據信息挖掘出來。近些年來，大數據分析技術的快速發展受到了圖書情報界的高度重視，大多數的學者認為大數據分析的出現，對推動整個圖書情報行業的發展有著非常重要的意義，同時也認為大數據分析對情報學產生的影響不是片面的，而是非常全面的，其中最為顯著、直接的影響就是情報分析。

1 數據分析與情報分析之間的共性

情報分析在實際應用的過程中也可以稱為情報研究，就是結合用戶的實際需求，利用現代化的科學技術和操作手段來對數據進行分析和評價，從而獲得更有價值的情報產品。所以才會說，情報分析與大數據分析之間有著一定的共性，都是將數據和信息作為主要的研究對象。

1.1 看重對數據的定量分析

從19 世紀的工業革命以來，蒸汽機的出現對人們的生活和工作方式帶來了非常大的沖擊，自進入20世紀以來，計算機的出現則大大地推進了時代的變革，人們的生活方式更是發生了巨大的變化。移動互聯網端的社交方式，已經成為人們日常生活的重要組成部分，每分每秒都在進行大量的數據更替和交換。據統計，當前階段互聯網運行一天內所產生的數據能夠將整整兩億張的光盤刻滿，已經完全超過了人類所產生的可印刷數據的總和。大數據帶來的是一個時代的變革，各行各業的數據都已經進入了量化發展的階段，數據信息也變得隨處可見。當然數據群在變龐大的同時，同樣也會變得非常冗雜，因此做好數據的劃分也是非常必要的。同時，從煩冗、復雜的數據群中篩選出更有價值的數據信息，或者是創造出更有價值的信息，都有著非常重要的價值。

情報分析對于數據的依賴和重視程度也是非常高的，在進入大數據時代之前，情報分析是由少量工作人員，通過對特定數據進行分析得出結果。自進入大數據時代以來，情報分析所需要面對的數據群得到了進一步的擴大，綜合知識的涉及范圍越來越廣，分類的細化程度也在不斷地加深，在想通過人力來完成數據的分析顯然是不可能的，因此情報分析工作也越來越依賴計算機了，但是這也從側面凸顯出數據分析是情報分析的重要環節之一。

1.2 看重不同類型的數據融合

對于大數據來說，數據結構上的多樣性是其最為突出的特點之一，日常生活中的信息、 交易記錄、照片、電子郵件等，都屬于大數據的范疇，只是數據的形式不同而已。通過這些動態的數據更替，能夠更好地反映出相關的人物或者是事件，同時在此基礎上，進行更加深入的數據研究和分析的話，還能夠實現對事件和人物的深度挖掘。在實際的市場應用中，可以對得到的大數據信息進行進一步的挖掘和創新，從而得到一種新的商業形式，這對市場的開拓以及競爭力的提升，都有著重要的作用和意義，同時還能夠為新商業形式的選擇提供可靠的保障。例如，可以通過對某用戶瀏覽記錄信息的分析，判斷出用戶日常的喜好和瀏覽習慣，從而利用數據分析的形式，在用戶后期瀏覽的過程中，做好定向的推送。除此之外，還能夠通過各種形式的社交平臺發掘用戶的社交狀態以及個人動態，通過對不同層次數據信息的利用和整合，得到全面的用戶特征體系。

隨著大數據技術的快速發展，情報分析手段在多個行業都得到了規?；氖褂?，同時隨著使用深度的不斷增加，需要考慮和研究的問題也越來越多。情報分析發展至今，單一的數據已經無法更好地滿足情報分析的需求，因此實現信息的多元化整合對整個大數據技術和情報分析技術的發展有著重要的意義。例如，對于一篇論文來說，其來源可能是維普、萬方、知網或者是其他，但是要想完成一個課題，僅僅依靠某一篇論文是不行的，需要進行大量的數據汲取和整合，以得到有效的數據信息，從而更好地完成一個論文課題。

1.3 強調相關性分析

如果兩個或者是兩個以上的變量，在面對一個相同規則時，對于變量的取值有著一定規律性的話，在取相同變量值的同時，其對應的變量就會按照某種規律發生相應的變化，由此就可以說兩者之間存在著一定的關聯性。在當前的大數據時代背景下，大數據分析過程中對于數據的處理，在理念上有三種較大的轉變，首先就是數據對象要全體不要抽樣，其次對于數據處理效率的要求要高于處理結果的精確度，最后就是要求數據之間的相關性而不是因果性。其中相關性則是大數據分析的特征。同樣，在情報學的基礎原理中，相關性也發揮著巨大的作用，同時相關性分析也是情報實踐分析過程中的常用方法，任何一種情報都是在一定規則的影響下相互關聯的。

2 大數據分析和情報分析的差異性

通過上述分析能夠看出，大數據分析和情報分析之間還是存在著比較多的共性的，但是差異性的存在也是不可否認的。從數據對象的層面來進行對比的話，大數據分析更加側重的是數值信息，而情報分析更關注的則是文本信息；從數據規模的層面來進行對比分析的話，大數據分析的整體數據規模比較大和全，而情報分析則追求的是數據的適合度，突出的是數據所具有的關鍵性； 對于分析時機上的差異來說，大數據分析一般進行的是實時分析，而情報分析卻存在一定的時滯性；對于數據任務來說，情報分析的任務非常明確，整個分析模式也是規定好的，整個分析按照既定的流程開展即可，而大數據分析側重于對新模式的挖掘。

2.1 數據對象存在差異

情報分析與數據分析之間，不僅分析對象上有所差距，在數據性質方面也存在著較大的差別，不管是定性分析還是定量分析，情報分析都是以文本分析為主要對象和分析基礎。這里所說的文本分析，主要指的是專業、論文、科技報告、政策文本等內容對象，由于情報分析的對象是文本，而文本本身又有著語義上的關聯關系，因此對于情報分析來說，其分析過程的重要內容就是找出這些文本之間所具有的語義關系。大數據分析則與情報分析是完全不同的，大數據分析對分析對象的類型沒有具體的要求，并不局限于某種類型的數據信息，從現階段的實際應用情況來看的話，大數據分析更多時候是以數值數據和結構化的短文本數據為主要分析對象的，常見的大數據分析對象包括銷售數據、用戶數據以及傳感器所采集到的數據等。

2.2 數據規模存在一定的差異

對于大數據來說，其分析對象是大數據，但是結合大數據的定義和基本的特征來說，只有達到PB 以上級別的數據信息才能夠稱為大數據信息。除此之外，維基百科對于大數據的定義也有著清楚的解釋，就是無法在短時間內利用一些常規的軟件來對相關的內容進行管理和處理的一種數據集合，也可以解釋為，能夠通過傳統算法或者是數據庫系統進行處理的數據則不能被稱為大數據。除此之外，對于大數據分析工作而言，其分析過程更加強調的是對全體數據的分析，這也是大數據分析工作的顯著特點之一。

對于情報分析來說，大多數的分析過程都不需要使用大量的數據，有海量的數據集合就已經能夠滿足情報分析工作的開展需要。對于情報分析工作來說，在開展某一分析任務時，要想獲取和任務有關的全部數據幾乎是不可能的，即使能夠收集到全部的數據，在情報分析的過程中，也不一定需要對全部的數據信息進行分析，通常情況下只需要對部分關鍵數據和主導數據進行分析。

2.3 分析時機有所差異

對于數據的分析時機來說，通常分為實時分析和歷史分析兩種情況。歷史分析指的就是對歷史出現的數據整體進行科學的分析，當前階段的歷史分析的主要方式有兩種，分別是交互式的歷史分析和批量式的歷史分析。而實時分析則可以理解為動態分析，在實踐的過程中一般包括基于時間窗口的分析和動態流的分析。對于大數據分析而言，其提出的目的就是更好地滿足對數據量、 數據類型以及處理速度的要求，實時分析也因此成了大數據分析的一大特色。但是，對于某些具有特色、 特點的大數據分析系統來說，由于應用場景的不同，對于歷史分析能力也有著一定的要求。

對于情報分析和數據分析在分析時機上的差異來說，主要體現在分析的過程中，情報分析的分析過程并不會對歷史分析還是實時分析進行區別，雖然在情報動態分析的過程中，對于新數據集群的依賴性比較大，但是在對數據的規律性進行總結的過程中，通常會帶有一定的階段性和滯后性。因此，對于數據情報分析來說，要想實現對趨勢和規律的總結分析，就會涉及對歷史數據的整合和分析。

2.4 分析任務的不同

對于大數據分析來說，其最典型的分析任務就是通過數據之間的相關性，來實現對數據模式的深度挖掘和預測分析。對于數據挖掘來說，大數據強調的是數據未知性和未知模式之間的相關性，僅在此點上，大數據分析就與情報分析之間有著較大的差異。對于預測分析來說，大數據分析主要包含對趨勢和缺失信息的預測，所謂趨勢預測就是對事物可能的發展軌跡和最終產生的影響力進行分析，而缺失信息預測則指的是對現有信息中缺失的信息或者是始終未出現的信息進行預測。

對于情報分析來說，其分析目的和分析任務一般都是比較明確的，并且在分析的過程中，還需要回答具體的問題，也就是說，在情報分析工作開始之初，就已經知道了整個分析的結果。對于情報分析工作人員來說，其主要的工作任務就是圍繞著整個情報分析的課題，對各類相關的信息進行搜集，同時還可以利用各種形式的工具和方法來開展內容分析的工作，對于分析過程中可能出現的新現行、 新情況等進行監控，并結合分析結果中的蛛絲馬跡，去探索數據群體中的規律，最終形成一份完整的分析報告。

3 結語

通過對大數據分析和情報分析關系的科學辯證，可以清楚地認識到，二者之間既存在著一定的共性，也存在著一定的差異性。但是，二者在實踐應用的過程中，并不會因為差異性的存在，而影響到實際應用的效果。在實踐中通過對大數據分析和情報分析共性的總結和整理，能夠更加清楚地認識到大數據分析給情報分析帶來的發展和機遇。但是，要能夠認識到情報分析和大數據在本質上的差異，即使大數據分析的規模越來越大，涉及面越來越廣，但情報分析仍有著自己獨有的特色，如果實踐者能夠將情報分析的特色和優勢充分發揮出來的話，對于大數據時代的發展也是一個巨大的挑戰。