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大数据背景下信息管理面临的挑战与对策

2016-10-14 11:31 来源:学术参考网 作者:未知

  高等的教育结构数据处于大爆炸的阶段但是知识储备量却是十分的匮乏,教学教育数据的大量累积导致高校的数据管理面临着巨大的挑战。所以我们主要对高校的大量数据现状进行分析,对发现的问题采取有效的办法进行解决,对如何提高数据的信息管理和决策进行了探讨。


  一、前言

 

  数据时代的到来,使得高校不得不面对结构复杂处理速度加快的时代特征。大数据其实并不是指一种技术手段,而是数据信息量不断增长数据类型不断增多所造成的现象。这种时代现象对于高校而言既是机遇又是挑战。存储空间的加大,管理的复杂,存储利用率低等等问题,都是急需我们解决的。信息管理是高校教育信息管理的重要部门,在当今时代背景下,如何能够提高高校数据信息的存储能力,如何更好的服务高校是信息管理中心一直以来的工作重点。我们只有更好的了解大数据背景下的信息管理才能为学校信息化的管理提供更好的服务。

 

  二、大数据时代的特点分析

 

  大数据与传统意义上的数据是不同的,因为它具有大量化、快速化、多样化和不确定性以及价值难定义性的特点。数据量的巨大,使得数据的容量从TB级别向PB级别升迁,在世界数据总量最大的量级已经达到了ZB级别。数据类型较多,并且越来越没有规律可循,大多的数据已经呈现出非结构化的特性,使得数据之间的相互作用性更加难以分析,关联性也更加复杂。数据的处理速度也加快了许多,大多数的数据应用环境已经达到了需要OPIS的性能。数据的真伪也更加难以判别,因为数据量的增大,导致信息的发布源增多,信息共享的速度太快,很难直接进行判断信息的准确性。信息的价值密度较低,因为数据在每时每刻都在产生,所以我们需要专业的技术工具进行数据的筛选和分析,得出最有价值的数据信息供人们使用。

 

  三、大数据背景给高校管理决策带来的挑战

 

  随着大数据时代的到来,高校的信息系统存储的越来越多的教育教学数据,这些数据既包括学校的现有资源储备情况,同时也包含了高校的演变历史。通过对这些存储数据的研究可以发现学校潜在的问题,经过严格的数据处理分析,可以找到有效的解决办法,提高高校数据管理的经济效益。但是高校的数据信息内容比较庞大,数据的内容涵盖面较广,数据之间的关联性较为复杂,所以挑战也是非常大的。

 

  (一)以高校研究作为数据管理的切入点。在高校当中不仅进行着教育教学工作,同时也进行着大量的实验,大量的数据也就应运而生。与传统的数据捕获方式相比,这种数据更加便于储存、携带和利用。研究数据的存储除了像普通的数据一样进行管理,还需要对研究数据的归属以及管理等等问题进行处理。如果这些问题得到了解决就会在很大的程度上提高研究的效率。

 

  (二)IT技术在处理庞大服务数据方面的应用。信息交流的方式越来越多样化,各种媒体充斥着人们日常的生活。内容服务数据是一个相对不明确的概念,但是在有效管理和高效服务方面,内容服务数据是必不可少的。在高校的网站上会有各种各样的资料,以备忘录、网上教学资源以及图书馆的形式而存在。许多的内容服务数据都是非结构化的,形式上比较随意。在高校的数据信息当中有许多内容服务数据都需要官方的证明和批准,在进行追踪和搜索时也要采用正规的方式进行。

 

  (三)操作型数据业务管理的应用。随着计算机技术的不断发展,高校数据信息的管理手段更加的丰富。教育结构的信息化建设也逐渐提上了高校发展的日程。计算机从日常事务的管理到逐渐形成了独立运行的系统,最终实现了办公的自动化,校园信息的管理、校园图书馆的管理、资源设备的数据库的管理、人事以及财务的管理等等。这些信息系统在日常的工作当中逐渐积累了操作型业务数据,根据数据模式定义的数据的大小、类型以及取值范围来进行数据的合理化分析,提高高校管理的水平。

 

大数据背景下信息管理面临的挑战与对策


  四、大数据背景下信息管理的对策

 

  大数据时代的到来,使得数据的存储空间加大,管理结构复杂,存储的利用效率降低,能源消耗却大幅升高的现象。为了能够有效的解决数据存储数量以及数据存储利用的效率问题,我们提出了许多的解决对策。

 

  (一)多种技术的综合应用。单一的技术形式很难高效的提高存储利用的效率降低能耗,降低成本,所以需要有多种技术综合起来进行使用。首先,我们需要将数据的压缩技术与存储算法相结合。在线压缩技术能够将数据进行高效的压缩,能够更加快捷更加准确的活跃数据的判断能力和缩减能力,在保证不降低数据的存储性能的条件下将存储需求大量的提高。新的在线压缩技术与传统的压缩技术是不同的,当数据第一次被输入的时候就会被压缩,即使是大量的数据被输入时,也能够有效的对其进行控制,有效的进行存储,降低能耗,提高存储系统的效率。其次,利用重复删除技术将大量的数据进行删减,只保留其中的一份。达到对存储容量的优化,进而减少了传输过程中的网络带宽,节约了设备的成本。最后,要对配置进行精简,采取全新的存储空间的技术管理。这种方式减少了已分配但未使用的存储容量的浪费,按照需求进行分配。

 

  (二)云计算技术的应用。云计算技术的应用能够为存储提供更大的空间,增加访问的渠道,提高运算的能力。云存储是在云计算的基础上发展起来的,通过网络技术以及分布式文件系统等,对大量的不同数据类型的数据进行稽核,形成一个功能强大的访问系统。不用再考虑储存容量以及设备类型、位置等等问题,更加节约资源。

 

  五、总结

 

  数据资源的管理和应用是各个高校竞争的关键手段之一。办学数据的管理能在很大的程度上反映着一所高校的教育情况和教育能力。教育数据的高效调度和管理,能够降低高校管理所需的资本,提高学校的教学质量。所以我们要努力建设高校教育数据质量保障体系,用数据来进行管理和决策,解决目前高校在大数据背景下面临的各种挑战。

 

  作者:巴一 来源:决策与信息·下旬刊 2016年8期

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