邵 松
长城汽车股份有限公司徐水哈弗销售分公司，河北 保定 071000
摘要：近年来，我国企业的管理模式在发生变化，这主要是由于信息技术的推动作用，企业的信息来源逐渐变得丰富起来，内容开始朝着多元化、系统化转变，这种变化的出现在很大程度上促进了信息处理技术的发展和完善。因此在计算机网络技术的基础上，企业需要通过完善信息管理制度提升竞争力。可见研究大数据环境下的管理信息系统发展情况具有非常重要的现实意义。
关键词：大数据环境；管理；信息系统
1 信息管理系统和大数据概述
1.1 大数据概述
在不同的组织结构中，大数据的定义也存在一定的差异。在信息管理技术中，大数据主要指的是当前数据库管理工具或者传统数据处理应用形成的数据集。在公司企业中，大数据通常指的是海量和多样的数据，也就是大数据集合了大量的数据，需要将其视为思维创新、分析应用、数据对象的合成体。研究大数据主要是通过对某一类数据进行分析整合，寻求数据之间的规律，从而发现数据的价值。
1.2 大数据环境下管理信息系统特征概述
由于新理论的影响以及技术的推动，我国的行业管理系统在悄然发生变化。服务架构、地理信息系统以及射频识别技术的发展，云计算以及物联网技术的应用，在很大程度上推动了信息系统的发展。在大数据环境下，信息管理系统的特征主要体现在以下几个方面：第一，信息管理系统就是社会技术管理系统，主要是为管理人员进行信息管理提供一定的便利条件。在这一过程中管理人员不仅仅精通计算机技术，同时还需要具备一定的应用水平。第二，信息管理系统的开放程度较高。由于科技的发展，管理信息系统的需求量也在不断上升，这种情况在空间范围和时间范围上并无明显的界限。信息管理系统的逻辑结构也会具备一定的稳定性，但这种市场的多样化需求相对复杂。因此管理系统本身并不会受到时间和空间因素的约束，因此在网络技术的影响下，这种系统的开放程度较高，影响范围较大。
2 大数据环境下的管理信息系统的具体发展
2.1 数据采集
在大数据的作用下，传统的信息采集方式发生了重大改变，在新技术和设备的影响下，信息的采集范围不断变大。传统的数据采集使用的QQ、微信等工具也在逐渐改进。另一方面，信息采集数量增多的同时，信息的质量也在不断改善。在电子商务技术、大数据技术的创新发展过程中，信息采集的具体情况也在发生变化。因此企业越来越重视数据采集的过程，并重视对信息来源的筛选以及数据信息的甄别，从而能够迅速掌握市场的有价值信息，帮助企业更加科学地进行决策。其中互联网企业在信息采集的过程中通常采用的是分布式架构系统，这种系统对于提升数据收集和处理的效率具有重要意义。同时越来越多的企业开始使用直接搜索和网络爬虫式的方法进行数据收集，这两种方式的优点在于都可以对数据进行再次加工，实现数据采集与后期处理的双重结合。最后，也有部分企业开始重视数据的安全保密性，企业通过对数据接口的利用，重视数据信息安全的同时，还通过提升数据的筛选和处理速度提升工作效率。
2.2 数据存储
数据存储是大数据技术的一个重要表现，传统的数据存储非常狭窄，不能满足企业发展的实际需要。因此当前的数据存储工作已经逐渐朝着更广泛的方向发展，这就对数据存储能力和存储量提出了新的要求。因此为了保证当前的大数据环境信息管理系统能够更好地在企业的发展过程中发挥作用，需要重视信息管理水平的提升，满足人们的需求，降低信息的复杂程度，在数据的分析和处理过程中提升精准性，从而满足人们需要的存储方式，这就是搭载大数据和云计算技术的云存储，不管在存储数据的规模还是质量上相对于传统的模式都得到较大的提升。
对于云存储的实施而言，具体包括以下两个方面的内容：第一，当前人们在生活和工作中经常使用百度云、数据硬盘等。第二，云储存在企业中的应用，经常使用到的有非结构化的信息存储系统，EMC云存储系统等。云存储本质上是一种虚拟存储系统，可以满足人们大量信息的存储需求，还能满足信息数据增长之后的需要。比如，华为企业的第四期云存储技术，这种技术重视聚焦建设，更加关注存储的稳定性和延时性，开始放弃文件的对象以及支持块。另一方面，这种云存储技术可以实现超融合模式向聚焦云服务的转变，从而为云服务提供新的存储资源和性能，对于提升存储的技术水平具有重要意义。
2.3 数据分析
大数据系统中，在数据采集之后，需要重视对数据的分析，最终获取自身需要的精准数据，从而为企业的发展提供重要的依据。在对数据进行分析时，需要保证数据的时效性，因此数据的实时性分析是数据分析的重点内容。在工作的过程中，需要重视应用批处理和流处理两种方式，必要时可以通过两种处理方式的结合提升数据分析的效率。相关企业可以对重点内容和数据进行针对性分析，并对数据的价值进行进一步发掘，从而发现数据中存在的问题，对于数据分析过程中的重点划分工作而言，需要做好以下几个方面的工作：第一，指标数据的分析，第二，业务数据的分析。这两种数据的分析需要根据实际情况制定数据处理的具体策略，从而提升数据的价值以及应用水平。因此在数据的处理过程中，数据分析是信息处理的重要环节，在大数据背景下，数据分析工作需要结合企业的实际情况对模型和分析方式进行选择，从而帮助企业数据应用的合理性。
3 大数据的风险管理功能
3.1 数据集中与共享
当前，数据资产已经成为企业重要的资产之一，之前由于部门边界与技术层面的限制，数据资产的开发力度较小，因此在企业的发展中数据信息并没有发挥应有的功能。在大数据背景下，由于组织边界的模糊，数据在风险管理信息系统中使集中于共享成为可能。因此在未来的风险管理系统中，需要集中企业的有源数据，并及时进行加工和处理。还要向特定的用户开放数据查询与分析的权限，用户在一定的范围内进行检索，从而享受数据信息带来的便利性和价值。
3.2 预测风险
由于数据量的增多，借助数据的功能可以在一定程度上预测。任何风险的发生都有一定的预兆，长期以来，由于信息处理方式的落后，发现风险的预兆相对较难。当前可以通过统计建模、数据挖掘技术等，对风险进行模拟，从而在动态的数据中寻找规律，并通过对数据的实时监测进行规律的寻找，最终实现规避风险和降低风险损失的目的。风险预测相对于传统的风险后管理方式，将会发挥出更大的作用。
3.3 实时监控风险
大数据时代下，企业管理最有价值的就是可以借助互联网技术的便利性，实时发现问题，企业可以通过预设监控模型和规则，实时监测数据流的传输，从而对风险的状态进行监控，当相应的数据与预设的数据存在较大的偏差时，可以向相关的工作人员推送信息，从而提升有关部门的注意，实现规避风险的目的。
4 结语
综上所述，大数据环境下的管理系统在人们的日常生活和生产中将会发挥出越来越大的价值，其也会朝着企业的数据收集处理、风险预警以及流程优化等方面发展。因此企业需要重视信息管理系统的完善，充分享受技术带来的红利。希望通过文中论述，可以为类似研究提供借鉴，借助大数据技术推动管理信息系统的发展。
参考文献
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