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  • 为更好推动政务信息资源整合共享,根据《国务院关于印发政务信息资源共享管理暂行办法的通知》(国发〔2016〕51号)、《国务院关于印发“十三五”国家信息化规划的通知》(国发〔2016〕73号)等有关要求,国家又制定...


    为更好推动政务信息资源整合共享,根据《国务院关于印发政务信息资源共享管理暂行办法的通知》(国发〔2016〕51号)、《国务院关于印发“十三五”国家信息化规划的通知》(国发〔2016〕73号)等有关要求,国家又制定了《政务信息系统整合共享实施方案》(国办发〔2017〕39号)。《管理办法》是专门针对信息资源共享的指导性文件,提出了信息资源共享的原则和要求,而《实施方案》的出台,有望解决困扰我国政务信息化发展多年的老大难问题,从根本上改变“各自为政、条块分割、烟囱林立、信息孤岛”的局面,让信息多跑路,让群众少跑腿,让治理更有效,让人民更有获得感。

    1

    政务信息资源整合共享的难点分析


    (一)政务服务标准不统一,缺乏统一规划





    当前我国各地区各部门信息资源建设分散,缺乏统一的技术标准规范。各地区各部门建设的信息资源分布在各系统数据库中,信息资源分布碎片化,维护更新缺乏统一管理,查询定位效率低。同时,我国关于政务信息资源建设相关的标准规范少,各地区各部门缺乏统一的技术指导和标准约束。不同部门、不同地区、不同层级的政府之间采用的数据标准和分类方法五花八门,极大增加了数据共享的时间和成本。


    (二)政务服务平台不统一,业务难协同




    信息资源整合共享利用服务缺乏统一平台。目前,各级政府部门业务应用系统建设取得了一定的成绩,这些系统有的以办公业务系统为主,有的侧重专业应用服务,也有的提供信息资源服务,但还不能满足信息资源整合共享利用服务的需求。在国家层面,信息资源共享以点对点数据交换、数据报送或门户网站的数据公布等方式为主,尚未建设统一的信息资源整合共享利用服务平台。


    (三)政务服务信息不共享,数据难应用




    跨地区跨部门的信息资源建设缺乏共享机制。目前,我国政府信息资源共享共用机制在政策法规、标准规范、数据公开等方面存在不足。实际应用中,需要的信息可能分布在不同部门,虽然部分地区部门已形成局部范围内的数据交换共享机制,但尚未形成大范围的信息资源普遍共享应用。


    各层级各部门政务服务数据不同源、信息分散、难以共享问题严重。各个部门的信息化系统往往只根据自身的业务需求开发建设,而对与其他部门实现信息资源共享和业务协同考虑不足,政务数据资源呈现“纵强横弱”的现象,即只能在本部门条线内上下贯通,却无法与其他部门的信息资源实现横向共享,重复采集、一数多源、数据打架的情况十分普遍。各级政府部门占据着全社会 80%的信息资源,长期以来由于缺少有效的开发与管理,政府的信息资源散落在各个独立的政府部门,既没有作为资源开发,也没有让这些宝贵的信息资源为经济社会发展服务。


    2

    推进政务信息资源整合共享工作的几点思考



    首先,要建立信息资源共建共享服务机制。

    一方面建立信息资源共建工作机制,从组织领导、协调联络、任务分工、考核评价等方面制定健全的工作机制,协调好部门关系,合理分配工作任务,围绕数据建设、管理等内容,有效落实工作责任,做好监督考评,保证信息资源开发利用工作顺利开展。

    另一方面建立信息资源共享服务机制。从权限管理、维护更新和服务模式等方面制定信息资源共享服务机制,形成切实可行的长效共享服务机制。


    其次,要加强共享支撑能力建设

    一是加快建设我国电子政务内网政府系统业务网,进一步提升我国电子政务外网的服务能力,为各类政府专网应用迁移和网络对接提供安全可靠的网络支撑。

    二是加快建设完善我国电子政务内网和外网数据共享交换平台,逐步构建多级互联的数据共享交换平台体系,为各类政务信息实现汇聚交换和互认共享提供便捷高效的平台支撑。

    三是加快推进我国政务信息共享网站建设,为政府部门间跨地区、跨层级的信息共享与业务协同打造“公共服务窗口”。


    最后,要构建政务信息共享标准体系。建立健全政务信息资源数据采集、数据质量、目录分类与管理、共享交换接口、共享交换服务、多级共享平台对接、平台运行管理、网络安全保障等方面的标准,推动标准试点应用工作。研究制定统一信息资源分类指标体系。信息分类对数据组织管理和服务具有重要作用,是数据交换和共享的保障。


    目前,信息资源分类方式众多,任何单一的信息资源分类都有一定的适用范围和局限性,不能满足所有信息资源的分类需要。因此,应加紧研究制定统一信息资源分类指标体系,在梳理内部信息资源,掌握信息总体情况的同时,也要提出分类依据、原则,汇集形成统一信息资源分类指标体系。


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  • 水利信息资源整合共享顶层设计终稿
  • 智慧方案
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    指导思想

    1. 坚持“创新、协调、绿色、开放、共享”的发展理念;
    2. 坚持以人民为中心的发展思想;
    3. 加快推进政务信息系统整合和政务信息资源共享开放,促进政务信息资源优化配置和政务部门间业务协同,提升政府治理能力和公共服务水平,以最大程度利企便民,让企业群众少跑腿、好办事、不添堵;

    主要任务

    (1)开展政务信息系统清理与整合

    • 开展政务信息系统自查,包括:信息系统数量、名称、功能、使用范围、使用频率、审批部门、审批时间、经费来源
    • 开展信息系统专项审计
    • 开展信息系统清理和整合。一方面,对“僵尸”信息系统进行清理,停止信息系统服务,回收或报废相关软硬件资源;另一方面,将分散的、独立的信息系统整合为互联互通、信息共享、业务协同的“大系统”

    (2)推动政务信息资源目录编制与更新

    • 编制政务信息资源目录
    • 建立政务信息资源目录更新机制
    • 开展政务信息资源目录服务

    (3)推进政务信息资源汇聚共享与开放

    • 开展政务信息资源的汇聚。制定信息资源共享技术方案,明确共享的信息资源内容、共享方式、技术对接方式、对接计划、更新方式
    • 推动政务信息资源共享。依托市大数据平台,统一为全市各部门、各区提供信息资源共享服务,形成全市信息资源“一次汇聚,多次共享”的新格局
    • 推动公共数据资源开放。

    (4)加快共享开放基础设施构建与完善

    • 建立市级大数据管理平台
    • 完善公共数据开放平台
    • 建设电子证照库

    (5)推动“放管服”重点领域业务协同应用

    (6)完善政务信息共享开放制度与标准规范


    保障机制

    (1)加强组织领导

    • 成立政务信息资源共享开放专项工作领导小组

    (2)强化考核评价

    • 将政务数据资源共享开放及系统整合情况作为信息化项目审批和验收的重要依据。
    • 对全市信息资源共享开放和系统整合情况进行考核评估,并公布考核评估结果。

    (3)加强审计监督

    (4)优化建设模式

    (5)加强安全保障

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  • 而政府部门信息资源共享作为一种先进的管理模式, 在大数据时代背景下对政府部门信息资源管理就变得特别重要。本文就大数据时代下政府部门信息资源共享问题进行分析, 寻求解决途径。   近几年来, 政府部门信息...

    转自公众号:电子政务智库 

    摘要:随着互联网的快速发展, 在我们还没有弄明白什么是云计算, 什么是互联网的时候, 大数据时代来了。大数据时代带来的变革影响着我们生活和工作的方方面面。而政府部门信息资源共享作为一种先进的管理模式, 在大数据时代背景下对政府部门信息的资源管理就变得特别重要。本文就大数据时代下政府部门信息资源共享问题进行分析, 寻求解决途径。

     

    近几年来, 政府部门信息资源的共享受到广泛关注, 为了推进研究, 以便更好地指导实践, 相关部门进行一系列的分析研究, 希望对政府部门信息资源共享的问题带来帮助。而大数据的到来正好解决了这方面的相关问题。

     

    1 阐述大数据时代以及政府信息资源共享的定义

     

    现在的社会是高速发展的社会, 科技发达, 信息流通, 人间之间的交流越来越密切, 生活也越来越方便, 而大数据正好顺应了这个时代的潮流, 成为高科技时代的产物[1]。接下来就大数据时代和信息资源共享进行阐述:

     

    (1) 大数据时代。大数据是一个已经存在了一段时间的术语, 但实际上是什么许多人仍然是不清楚的, 对它的概念相当模糊。现如今这一概念正在不断演变和重新被考虑, 适应于许多正在进行的 (人工智能、数据科学和物联网等) 数字转型浪潮的驱动力。研究机构Gartner给出大数据这样的定义, 它是一个数据的集合, 是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。而大数据时代, 用我们通俗一点的说法讲, 就是在不影响你隐私的前提下, 让你的生活很便捷。例如我要去北京出差, 我忙完手里的事情, 楼下已经有专车在等候送我去机场, 专车根据大数据实时路况选了一条最优方案把我准点送达机场, 下飞机的时候, 车子已经在等我, 并且把我送到了我比较喜欢而且价位适合的宾馆, 到了宾馆, 我喜欢的美食已经准备妥当, 房间温度已经达到最佳, 浴室水温已经正好合适等等一系列的问题通过大数据都得到了解决。大数据时代就是能够根据群体实时产生的数据来不断给我匹配我想要的东西, 让生活超级便捷。使我们的日常生活更轻松, 更方便———在线购物、大众旅游或休闲度假, 选择最好的时间预订航班, 或是决定接下来要观看的电影……因为大数据, 这一切都变得更加容易。当我们上网携带配备GPS的智能手机时并且通过社交媒体或聊天应用程序与我们的朋友沟通以及在我们在购物时, 我们就会生成数据。你可以说, 我们所做的涉及数字交易的一切都会留下数字足迹, 这几乎是我们生活的一切。除此之外, 机器生成的数据量也在快速增长。当我们的“智能”家庭设备彼此通信或与他们的家庭服务器通信时, 数据就会生成和共享。很快, 自动驾驶的汽车将走上街头, 将他们所到之处周围的环境实时、四维的地图发送回家。大数据的工作原理是, 你对任何事情或任何情况了解越多, 你可以更可靠地预测将来会发生什么。通过比较更多的数据点, 以前被隐藏的关系将开始出现, 这些关系有望包含我们如何开始改变的见解。大数据, 更多的功能是分析过去, 提醒现在, 展望未来[2]。将人们所收集的各种数据分类汇总, 最终通过高精尖的平台运算, 分析其中的规律所在, 是大数据的应用。如果数据收集得当, 任何行业、任何事情都可以运用大数据寻找规律, 最终做出最优的小抉择。

     

    (2) 政府信息资源共享。政府在公共管理活动中心产生的信息数据和及相关要素的集合, 也可以理解为与政府相关的信息资源称为政府信息资源。而政府信息资源共享是由资源共享这一概念而来, 20世纪80年代, 英国政府借用资源共享的概念, 提出政府的信息资源共享[3]。而且还特别强调:拥有可供共享的资源是开展资源共享的唯一途径, 并具有共享资源意愿和实施资源共享的权利。否则资源共享就是一个毫无用处、空洞无物的概念。所谓政府信息资源共享就是在一定的政策体制、激励措施和安全保障的基础上, 在政府内部、政府与政府外部之间共同使用信息资源的一种机制, 目的是提高公共管理和公共服务水平。政府信息资源共享在不同层次需求它的内容和目的也不相同, 在实践中根据不同层次的需求制定合理的目标和策略, 更需要一定的政策保障和经济激励措施, 否则政府信息资源共享在实践中难以实现。政府信息资源共享可以通过公共数据中心数据库和虚拟数据中心数据库来实现政府内部、政府与政府外部之间的信息资源共享。当然了也可以根据自己的部门规定通过别的渠道来实现。

     

    2 大数据时代在政府部门信息资源共享的措施与研究

     

    如今, 大数据成了政府部门信息资源的一种商业资本和经济收入, 实现大数据时代下政府部门信息资源共享管理模式的创新, 是提高政府部门之间竞争力的重要手段。对此政府要从以下几个方面实现大数据时代政府部门之间的信息资源共享:

     

    (1) 规划设计政府部门信息资源共享中心。规划设计是政府部门信息资源共享服务中心组建实施的重要环节, 涉及到如何筹备配置政府资源以实现信息资源共享服务中心的建设目的。信息资源共享服务中心的选址要考虑基建设施、地方政策、人力资源等多重因素, 对候选城市进行综合评估分析。确定信息资源共享中心的服务规模和共享范围。依据政府部门的规模和结构合理制定信息资源共享服务中心的建设规模。满足基础设施的保障需求。然后就资源共享中心项目建设进行投资收益分析, 制定信息资源共享中心建设规划。

     

    (2) 组建实施政府信息资源共享中心。在经过对信息资源中心的规划设计后, 根据前期的工作来组建实施信息资源共享中心的工作。可以通过联合组建或者是工程外包的途径来组建实施。比如工程外包。项目团队在采取工程外包过种中应承担起建立职责, 协调内部资源配合建设。做好原政府部门人员、机密文件及设备等的转移工作。等全部转移工作完成以后, 政府信息资源共享中心就要进行实施阶段。政府部门需要重要招募全新人员加入到信息资源共享中心中去, 对于前期的中心人员可以采用优胜劣汰的方式加入进去, 组建一支正式的管理团队, 也减少了双方之间的磨合期。实施期间, 政府部门跟中心管理团队要从人力资源、内部审核等多个角度在保障共享中心正常运转的前提下, 加强对信息资源共享中心的管理和控制[4]。大数据时代如今已成为互联网时代的主体发展趋势, 以前从简单的数字技术发展到今天智能的大数据时代, 数据的流通将更加快速, 政府信息资源将成为政府部门最重要的无形资产, 谁能将这无形的资产开发的最实用谁就能赢得政府部门之间的最好的发展契机。

     

    3 结语

     

    综上所述, 政府部门要加强对信息资源共享中心的投入和建设力度, 合理使用科技资源, 组建适应大数据环境的信息系统智能化共享中心。随着互联网技术的发展, 大数据的应用越来越受到人们的推崇, 给政府部门包括各行各业的发展带来了很大的影响, 因此要重视大数据时代对政府部门间信息资源共享的开发利用和共享, 引导企业进行有效地整合, 为政府部门之间创造良好的工作环境。

    微信公众号:电子政务智库

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    2011-11-09 09:56:50
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    数据被认为是新时期的基础生活资料与市场要素,重要程度不亚于物质资产和人力资本。近年来,企业产生的数据量呈指数级增长,信息资源爆炸式激增,其中非结构化的数据信息达到85%左右,传统的信息资源管理技术已经无法应对大数据时代的挑战。Hadoop等大数据技术和其他大数据工具和设备的出现以及云计算数据处理与应用模式的广泛运用,为企业处理日益增长的海量非结构化数据提供了高效、可扩展的低成本解决方案,弥补了传统关系型数据库或数据仓库处理非结构化数据方面的不足,深化和拓展了企业商业智能和知识服务能力,形成了数据驱动的决策机制,提高了决策水平。

    因此,大数据时代,企业应转变信息资源管理工作模式和利用方式,以价值创造为核心,以新一代信息技术深度应用为抓手,加强信息资源整合,精准、快速地提取增值性的有效信息,打响信息资源整合攻坚战。

    大数据时代到来,企业发展机遇与挑战并存

    (一)大数据掀起企业发展革新浪潮

    大数据时代,数据逐渐变现为独特的流通货币。企业大数据的真正核心应用价值不在于数据本身,而是利用数据在企业内部驱动管理模式的转变、营销模式的创新和IT系统架构的变革等,通过大数据的运用,促使企业经营业务的顺利开展,为引导企业战略决策提供重要的依据。如:快速消费品行业通过大数据分析产品潜在购买关联;汽车研发企业通过分析车辆运行情况等大数据来优化用户体验;金融行业利用大数据评估个人信用风险等等。企业对于海量数据的深度挖掘和运用,将掀起新一波生产率增长和消费者盈余浪潮。

    大数据驱动企业管理模式转变。大数据时代推动企业管理模式转变主要体现在“数据资产化”和“决策智能化”两个方面。第一,大数据时代,数据信息逐渐成为企业重要战略性资源,拥有的数据信息越多,能够挖掘分析获取的潜在价值就越丰富,信息化建设投资回报率就越大。因此,企业信息部门将逐渐由“成本中心”转变为“利润中心”。第二,有关数据显示,企业数据智能化程度提升10%可提高15%的产品和服务质量。大数据时代,企业可对大量的客户、业务、营销、竞争等多方面数据信息进行分析挖掘,提取有用价值信息,进行智能化决策分析,制定更加可靠的战略。因此,企业管理将通过决策智能化实现从“业务驱动”到“数据驱动”的转变。

    大数据驱动企业营销模式创新。大数据时代,企业营销模式的创新主要体现在对消费者的需求预测和对产品的功能性验证两方面。企业在运用云平台模式的基础上,构建了畅通的用户行为和反馈的获取渠道,再引入Hadoop等轻量级、开源的大数据分析工具,通过大数据分析,深刻理解消费者的需求,拉近了与消费者的距离。在此基础上,创新企业营销模式,一方面,通过高效分析大量的消费使用信息做出消费需求的预判;一方面,通过用户行为监控,针对用户行为和需求反馈快速做出产品功能调整,实现产品功能商业价值存在与否的验证。

    大数据驱动企业IT系统架构变革。IT系统是大数据的根基。现代企业IT系统架构模型多以Scale-UP为主,主要建立在IOE(IBM小型机、Oracle数据库、EMC存储)+Cisco模型基础上,能够适应既定模型下一定数据量的业务流程的要求。而大数据时代对企业IT系统的要求将会超越现有厂商架构的技术顶点,IT支出与数据信息的增长将呈现线性正相关。据赛迪顾问统计,各行业大数据IT投资规模在急速攀升,2012年投资规模超过4.5亿,2013年已达到10亿规模,有望在2016年突破百亿规模。企业面临成本、技术和商业模式的严峻挑战。目前,国产化热潮来袭,呈现出利用Scale-out架构+开源软件逐步替代现有系统架构的“去‘IOE’”的信息化建设趋势。

    (二)大数据时代企业信息资源管理的难点

    大数据时代,物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术在企业产品研发、客户关系管理、风险管理、供应链管理、决策支持等环节的应用逐步深入,具有“大量(Volume)、多样(Variety)、快速(Velocity)、价值(Value)”特性的信息被大量创造出来。这些信息资源在统一标准规范、实时精准管控和深层价值挖掘上难度较大,企业面临信息资源管理的巨大挑战。

    结构复杂多样,统一标准规范难。大数据时代,信息资源在组织上表现为非线性化,超文本、超媒体信息逐渐成为主要的方式;同一服务器上的信息资源也可能在数据结构、字符集、处理方式等方面存在差异。大数据这一结构复杂多样的特性给信息资源统一标准和规范的建立带来麻烦,使得体量庞大的结构化和非结构化的信息资源处于无序组织状态。标准化、规范化企业信息资源是未来企业信息化建设的重点和难点之一。

    动态性与交互性并存,实时精准管控难。大数据时代,互联网信息是企业信息资源的重要组成部分,丰富的网络信息资源为企业数据获取提供了便利,这些资源为企业进行大规模、精准化的消费者行为研究提供了机会,而互联网信息的动态性是显而易见的,具有很大的自由度和随意性。同时,交互性是网络信息传播的最大特点,互联网形成了企业与用户沟通的桥梁,企业和用户共同参与,使得信息双向流动。企业对自由灵活的且互动性强的信息资源实时精准控制难度越来越大。

    数量庞大且内容多样,深层价值挖掘难。大数据时代企业信息资源包罗万象,一方面是与外部的客户、合作伙伴通过文本信息、社交网路、移动应用等形式进行互动时产生大量的数据;一方面,企业内部生产研发、综合办公、视频监控等日常经营管理活动产生的大量信息。这些信息资源在形式上表现为文本、图像、音频、视频等,是多媒体、多语种、多类型信息的混合体。研究表明,中国捕获和产生的数字信息量有望在2012年至2020年间增至8.5ZB,实现22倍的增长,或保持50%的年复合增长率。企业在PB级甚至EB级的数据中寻找相关信息无异于大海捞针,利用信息驱动决策的成本和复杂性与日俱增。

    企业信息资源管理体系与信息技术发展不对称

    (一)传统粗放式信息资源管理的整合度不高

    企业信息资源长期处于粗放式管理状态。企业对内部产生和外部反馈的大量数据信息仅仅是存储下来,缺少信息的甄别、分类、整合和加工,很少利用信息进行管理决策,信息资源的利用率非常低。大多数企业缺乏有效的方法、手段和机制对信息资源进行管理,无法及时有效的对信息资源进行提取、集成和分析,整合度非常低。

    (二)信息资源管理缺乏对大数据的深度认知

    就企业而言,信息资源管理的核心目标就是确保信息资源的有效利用,做到正确决策。企业只有深度认知大数据特征以及大数据给企业信息资源管理带来的难点,才能有序组织和管理结构复杂、大量、实时且潜在价值高的数据信息,才能及时、准确地挖掘分析出海量数据信息的潜在价值,才能确保信息资源的有效利用。然而,多数企业在信息资源管理过程中,对大数据的认知还只留于表面,导致信息资源的有效利用率偏低。

    (三)信息资源管理缺乏数据治理体系化建设

    数据治理尚属比较新兴的、发展中的概念,随着“大(大数据)云(云计算)平(平台)移(移动互联网)”等新一代信息技术的飞速发展,对企业数据质量的要求越来越高,企业亟需数据治理(Data Governance)来输出规则的可信度高的数据。然而,目前国内大多数企业在数据治理方面还处于初级阶段,只是做了简单的数据质量检查、数据归档、数据安全等分散性的数据处理工作,没有形成数据治理方法论,数据作为企业核心资产来运作的理念尚未形成,完整的数据治理体系建设缺失。

    大数据时代企业如何进行信息资源整合

    (一)统一信息资源模式,强化数据标准建设

    大数据时代,企业信息资源整合的关键是依托企业主数据管理(MDM,Master Data Management),强化数据标准化建设,实现信息资源模式的统一。企业主数据管理就是将企业的多个业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据(主数据),集中进行数据的清洗和丰富,并且以服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给企业内需要使用这些数据的应用。赛迪经略总结多年企业信息化规划经验,结合大数据时代企业信息资源管理的要求,提出了识别、诊断、规划、实施、维护5个阶段实现企业主数据管理的方法论。

    (二)推进结构化和非结构化数据的融合发展

    大数据时代,实现企业海量复杂数据信息的科学有效管理是保障大数据技术能够充分挖掘企业信息资源的潜在价值的前提。纸质信息与数字化的视频、音频、邮件、图片等非结构化数据在企业信息资源中的比重的逐步攀升,蕴含了丰富的潜在价值。这些非结构化数据的构造方法重复率高、冗余存储明显,且不同对象之间可能存在复杂的关系。然而,传统的面向对象的数据模型无法实现对非结构化数据的组织和管理。因此,企业需推进结构化和非结构化数据的融合式发展,将超文本、超媒体数据模型和面向对象数据模型进行融合,构建适合结构化和非结构数据统一组织和管理的数据模型。此间的大部分工作可以用工具完成,比如易海聚网络信息采集系统等。

    (三)积极部署大数据应用,驱动信息资源的有效利用

    大数据时代,企业信息资源整合的最终目标是利用大数据分析与挖掘技术实现信息资源的高效利用。应用系统是大数据的根基,企业应加大大数据技术的应用部署力度,综合运用云计算、分布式计算、数据交换、数据仓库、数据挖掘以及非结构化的数据处理等多层次的大数据技术搭建大数据平台。

    (四)重视数据安全管理,确保大数据生态圈信息安全

    大数据时代,信息系统之间互联是必然的,他们会形成一个息息相关的生态圈。在这一生态圈里,存储和管理的大量数据信息是企业市场竞争力的核心,需要对数据安全问题进行控制和管理。因此,企业在信息资源整合过程中应以数据安全管理为前提,需要与上下游企业以及安全管理机构、评测机构等第三方机构开展广泛合作,从企业管理制度、流程和技术手段等多方面协作确保大数据生态圈的数据信息安全。

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  • 大数据下的资源整合和知识共享(上)考试答案.pdf

空空如也

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