摘要：随着信息技术产业的高速发展，大数据时代已然到来。将大数据信息化技术应用到生产管理和生产实践中，能够极大提升生产管理的效率。文章对大数据的相关概念及现状进行了简单概述，探讨了基于大数据下信息化建设思路。
关键词：大数据；信息化；建设途径
引言
随着我国信息化社会的不断进步，我国逐渐步入了大数据时代，在很大程度上促进了我国的信息化发展，在此基础上进一步分析了信息化发展中存在的一系列的问题。
1.大数据概述
1.1大数据的概念
大数据是指复杂且海量的数据无法利用常用的软件工具进行日常的提取、存储、搜索、共享、分析处理，一般用四个V来定义其主要的特征。Volume，是指数据量十分的巨大、海量，甚至对于一些行业内的领头的大型企业，他们的数据量已经到达了PB量级甚至是EB量级。Variety，这主要是说数据量不但大且种类庞杂，比如数据类型会包含视频、音频。图片等等信息，并且非结构化的数据量增多，对于这种类别复杂的数据来说，处理起来难度会更高。Value，主要是指价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。Velocity，是指数据处理的速度，时间决定着赢得更多的机会，所以数据处理速度也非常重要，国外对于地球传送数据曾经做过统计，每一分钟，全球的传送总量能够达到64 000 GB，所以数据的处理速度非常重要。
1.2 大数据推动变革
大数据的发展对于全球信息变化有着很大的影响，比如2009年全球正在经历H1N1这种新型流感病毒的侵袭，其结合了之前曾经爆发过的禽流感和猪流感病毒的特点，而全球公共卫生机构一直非常担心这场致命的流感的侵袭，很多国家都采取了严格的出入境管理工作以及要求医生进行流感病例告知，但是会有一些情况导致信息在传达到疾控中心时间的延误，比如病人并不会立马就医等等，那么对于这种滞后的情况来说，其时间上的差异可能是致命的，当时在流感爆发的前几周，谷歌公司的工程师们在《自然》杂志上发了一篇论文，其影响可以说是爆炸式的，文章主要是将5 000万条美国人搜索频繁的关键词和美国疾控中心在2003-2008年进行流感传播时期的数据进行了比对，处理了相关4.5亿个不同的数字模型后，成功预测了流感的传播范围和地区。这个时间明确说明，大数据的处理工作很有可能是一个有着切实意义的前瞻性工作。
1.3行业信息发展对于大数据的需求
实际上有关部门的工作人员在日常的处理工作中已经作出了很多的努力，但是很难真正触碰到切实规律的问题，比如工作人员明确的知道方案的评估以及检测工作的重要，但是真正做到海量数据的采集和处理是很难的，通常需要投入大量的成本，并且技术方面也无法真正的实现，这其中也有普及的问题存在，那么其主要的原因其实就是很多部门无法承担对于这种成本的付出以及技术的掌握，比如地域性的差异等等，所以当大数据出现来帮助部门人员进行日常数据的处理工作，就是目前信息发展的一个结果，例如信息收集中，可以通过对于公交卡的信息处理，分析出哪个城市区域甚至是哪个小区的就业强度，企业分布等等，并且对于周边的配套项目进行有效的规划，利用地理位置信息的处理可以了解到春节中国人口迁徙的开展以及城市数据等等。这都代表着未来各行各业对于大数据的需求是迫切的。
2.大数据下信息化建设途径
2.1科学、有序地开展大数据整体规划
①根据应用场景，确定不同业务输入大数据的优先级，并找出大数据的入口点。数据在哪些领域能显著提高性能？数据在效率方面能达到什么样的领域？这些都是重要的问题，必须从头开始。
数据专家分析哪些业务输入可以使业务继续成为最重要的，以便确定不同业务的优先级，以找出大数据的突破点。
②在确定不同业务的大数据优先级的基础上，有必要考虑如何通过数据产品来提高绩效。
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数据产品在使用方便性和用户体验方面优于数据工具，因此它们是“数据产品”而非“数据工具”。在大量的实际使用中，用户关注的焦点是大数据的产品可以直接改善性能，并且过分关注产品背后的“黑洞”，如逻辑、分析模型等。如果提供了数据产品，用户需要了解什么是“黑洞”，也就是说，数据的值将被打折，并且数据不能被使用。
③选择数据模型需要依据应用场景和数据产品的输出。为了实现海量数据的业务智能分析，需要对这些数据进行挖掘。
数据产品背后的“黑洞”是数据模型。数据堆叠不会产生太多的商业价值。常见的数据模型有“预测”和“分类”两种。
通过“预测模型”洞察用户的未来需求；通过分类模型更准确、更实时的进行用户细分；通过对不同价值客户的“分类”的模型，确定服务内容和服务的优先级。
2.2以数据为目标
如今的信息技术变革的重点在‘T’（技术）上，而不是在‘I’（信息）上。现在，需要把注意力指向‘I’，开始关注信息和数据本身。在现实工作中，几乎每个部门的每个动作都可能产生数据，或者需要数据支撑，信息部门作为信息的管理者，需要全面梳理运营过程中都产生的数据和需求的数据，并且“实现四个最”，即使用“最新的技术手段”将“最需要的数据”用“最方便的方式”“最快捷的展现”出来。
2.3突破基础设施的局限
大数据时代的信息处理能力和反馈能力需要进行全面的综合的形成体系的信息基础设施建设投入，因此强大的信息数据实力要从信息基础建设水平中产生。因而，建设信息化的一个重要条件，就是实现与信息实力相匹配的数据信息基础建设。在当前的网络时代，发展信息处理云端和终端、建设信息传输网络、实现多维化信息综合体系是实现大数据发展需求的现实要求。针对我军军事经济信息化建设，也同样是要求在军事经济领域实现信息处理的顶端设计和终端设计，实现基础设施和设备的全面完善的建设，同时注重符合军事竞争、信息安全、经济发展需要的信息网络建设，最终实现国防安全、信息安全、高效处理和应对经济内容的强大信息综合体系的建设，突破信息基础建设的局限。
2.4 重视大数据的人才建设
大数据这一技术是最近几年才兴起的概念，而并不是所有的信息人员对大数据的含义都透彻的了解，就更不用说大数据时代所应用的各种具体信息技术。这就需要加强大数据时代的信息人才建设，只有自身软实力增强了，才能够更好的贯彻落实信息化建设，才能做好合理的规划设计，才能在大数据时代真正来临的时候做出正确的应对。
2.5 大数据安全建设
技术的进步将为大数据的存储与处理扫清障碍，但对大数据的利用来说，更为重要是信息安全问题。要避免数据被窃取、篡改以及个人隐私泄漏等信息安全问题，就要在利用大数据的同时，找到数据开放与保护的平衡点。为此应尽快完善已有的信息安全机制，注重利用大数据技术提升军队的信息安全能力，确保信息安全。
结语
大数据时代带来了新的机遇和挑战。如何充分利用海量数据，为信息化建设和管理提供新的方法，是当前很需要重点关注的问题。充分认知和理解大数据的相关特性，对在大数据环境下的信息化建设指定合理高效的战略规划，根据实际特点，投入相应的人才和资金，并制定较为完善的信息化建设和管理制度，从而充分发挥大数据的信息化优势。
参考文献：
[1]刘昊旸，胡斌，张伟.大数据时代背景下的企业信息化策略分析[J].数字技术与应用，2015，01：226+228.
[2]孙峰.基于大数据背景的工业企业信息化应用研究[J].电脑与电信，2015，07：66-67+76.
论文作者:杨代全
论文发表刊物:《基层建设》2019年第8期
论文发表时间:2019/6/18
标签：数据论文; 信息论文; 信息化建设论文; 信息安全论文; 流感论文; 时代论文; 技术论文; 《基层建设》2019年第8期论文;