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【摘 要】 随着信息时代的全面到来，大数据技术在企业管理信息系统中的运用越来越广泛，极大地提升了企业的管理效率以及信息传递的速率。本文主要针对企业管理系统当中大数据技术的应用进行探究。
【关键词】 企业管理 信息系统 大数据
1引言
科学技术的不断发展尤其是信息时代的全面到来，使得计算机技术在企业管理过程中得到了十分广泛的应用，提高了企业对大数据的利用效率，促进了企业的持续稳定发展。在利用信息系统进行企业管理的过程中，大量数据的积累为企业的决策做出了重大贡献。企业在信息时代要想获得更好的发展与进步，需要加强对管理信息系统当中大数据的应用活动的重视，明确大数据应用过程中需要注意的问题以及相关策略，为企业的发展创造良好的信息环境。
2企业管理信息系统当中大数据的定义
从当前实际情况来看，学术界关于企业管理信息系统当中大数据的定义并没有统一的标准，但是人们普遍认为大数据具有多元化、规模化、价值性以及高效的特征。大数据背景下的企业管理信息系统要能够实现数据流的快速处理及快速传递，并且要保证数据流的联系性。大数据的价值性指的是大数据的经济性，换种说法则为大数据中所包含的信息的价值的高低，是否能够帮助企业人员进行决策等。大数据的规模化一般指的是数据规模巨大，多元化则指的是数据的类型较多。
结合企业内部的经营活动来看，企业内管理的大数据格式一般包括非结构化的数据以及结构化的数据两种形式。非结构化的数据没有固定的格式或者格式，数据经常发生改变，并不能够通过固定的方式进行数据的格式化，这些数据的使用一般相对比较随意，而且容易被企业所忽略。非结构化的数据具有数据量大格式、多样化以及分布广泛的特征，对数据的采集、存储以及处理有着较高的要求。结构化的数据一般指的是有固定字段、统一格式以及能够基于关系型数据库定义的数据，结构化的数据在各自的信息系统当中得到了很好的管理和存储。非结构化数据虽然与企业的具体业务以及日常经营活动没有显著的联系，但是通过分析企业的非结构化数据，能够为企业带来间接的信息内容，从侧面反映企业的经营管理状态、用户状态以及企业的员工行为，从而为企业的管理、决策和经营提供数据参考。非结构化的数据的价值源于数据的产生点，比如当用户通过访问及门户网站访问企业产品信息时，这些访问行为会被记录到日志文件当中，企业通过对这些文件进行分析能够获取用户访问行为的频率，从而可以得到不同产品受到人们关注的程度，为产品的更新以及产品的优化提供数据参考。
3企业管理信息系统中大数据的应用
3.1加大信息管理力度。随着网络技术的迅猛发展，以人工智能为主导的技术革命对社会样态以及企业发展带来了重大的变革。但是从当前信息时代的发展情况来看，存在严重的信息安全管理问题，大数据技术的应用以及人工智能系统的应用可以为信息监管和信息获取活动创造良好的环境。大数据技术的应用使得信息空间的防御能力大大增强，有效避免有害信息的攻击，而且随着时代的不断发展，传统的线下信息管理功能已经无法满足新的历史发展时期安全防御工作的需要，企业要想获得进一步的发展需要，加强对信息安全工作的重视，进一步加强信息安全管理活动。
3.2企业信息管理系统当中大数据的架构。大数据环境下，企业的数据量获得了迅猛的增长，这也给企业的信息系统管理活动带来了较大的困难。首先，当前企业所使用的信息系统依然为传统的组织架构形式，这些架构形式的信息系统只能管理结构化的数据。结构化的数据的增长也会导致这些信息系统在管理结构化数据的过程中出现程序分析时间过长以及查询速度过慢的问题，影响数据管理系统作用和功能的发挥。其次，大数据的迅速发展使得信息系统对数据的处理任务变得越来越繁琐和复杂，为了能够更好地适应新时代数据处理的需求，需要提高信息系统的扩展能力和延展性，这也加大了技术层面的处理难度。另外，大数据中存在着海量的非结构化数据，这些非结构化的数据相对来说，并没有统一的格式支持，导致这些数据在查询、分析、采集以及存储等方面存在技术的不足。所以，需要结合当前企业发展的要求建立起统一的数据管理平台，加强对数据的采集、分析、统计以及管理。数据的采集通过采集层来实现，数据的存储利用存储层来完成。同时，还需要通过全文索引库实现数据的纵向和横向分析与查询，由预警层和趋势学习层挖掘数据规律，并对数据的内容进行统一的监测，及时发现数据存在的问题和故障，并采取针对性的措施进行解决，保证数据管理平台具备良好的通用性、扩展性以及功能性，提高数据的应用效率。
3.3企业管理信息系统中大数据的存储。大数据经过采集之后必须要经过良好的存储，才能够为上层业务系统提供分析服务以及搜索服务，大数据的存储主要包括大数据自身数据的存储、大数据标准化信息的存储以及大数据索引技术的存储三个层面。大数据的存储由于数据量大、精确性高以及可靠性强等方面因素的影响，存在着较大的压力，通常情况下，通过增加存储硬件，比如硬盘的方式，可以有效提升大数据处理系统的存储能力。将数据分成小的数据块，使得各个数据块都能够在不同的主机上进行自动化的备份，也可以提高大数据存储的可靠性。保证即使一台机器故障，也不会影响大数据系统的整體运行。企业管理信息系统当中，一般采取多点备份以及异地备份等方式来保证信息存储的安全性。其次，大数据存储还需要良好的搜索能力进行支撑，不仅需要包括全文索引能力和搜索能力，而且还需要保证大数据存储搜索的便捷性和速度，保证大数据的分析能力。
4结语
综上所述，在企业管理信息系统之中，各类数据是实现企业高效管理的关键所在，因此相关人员必须要对数据管理工作予以高度的重视，确保大数据的应用价值得到充分的发挥，以此更好的推动企业发展，提高企业管理水平。
【参考文献】
[1] 孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J] .计算机研究与发展， 2018（1） ：65-68.
[2] 覃雄派，王会举，李芙蓉，等.数据管理技术的新格局[J].软件学报， 2018（2）： 1-22.
【关键词】 企业管理 信息系统 大数据
1引言
科学技术的不断发展尤其是信息时代的全面到来，使得计算机技术在企业管理过程中得到了十分广泛的应用，提高了企业对大数据的利用效率，促进了企业的持续稳定发展。在利用信息系统进行企业管理的过程中，大量数据的积累为企业的决策做出了重大贡献。企业在信息时代要想获得更好的发展与进步，需要加强对管理信息系统当中大数据的应用活动的重视，明确大数据应用过程中需要注意的问题以及相关策略，为企业的发展创造良好的信息环境。
2企业管理信息系统当中大数据的定义
从当前实际情况来看，学术界关于企业管理信息系统当中大数据的定义并没有统一的标准，但是人们普遍认为大数据具有多元化、规模化、价值性以及高效的特征。大数据背景下的企业管理信息系统要能够实现数据流的快速处理及快速传递，并且要保证数据流的联系性。大数据的价值性指的是大数据的经济性，换种说法则为大数据中所包含的信息的价值的高低，是否能够帮助企业人员进行决策等。大数据的规模化一般指的是数据规模巨大，多元化则指的是数据的类型较多。
结合企业内部的经营活动来看，企业内管理的大数据格式一般包括非结构化的数据以及结构化的数据两种形式。非结构化的数据没有固定的格式或者格式，数据经常发生改变，并不能够通过固定的方式进行数据的格式化，这些数据的使用一般相对比较随意，而且容易被企业所忽略。非结构化的数据具有数据量大格式、多样化以及分布广泛的特征，对数据的采集、存储以及处理有着较高的要求。结构化的数据一般指的是有固定字段、统一格式以及能够基于关系型数据库定义的数据，结构化的数据在各自的信息系统当中得到了很好的管理和存储。非结构化数据虽然与企业的具体业务以及日常经营活动没有显著的联系，但是通过分析企业的非结构化数据，能够为企业带来间接的信息内容，从侧面反映企业的经营管理状态、用户状态以及企业的员工行为，从而为企业的管理、决策和经营提供数据参考。非结构化的数据的价值源于数据的产生点，比如当用户通过访问及门户网站访问企业产品信息时，这些访问行为会被记录到日志文件当中，企业通过对这些文件进行分析能够获取用户访问行为的频率，从而可以得到不同产品受到人们关注的程度，为产品的更新以及产品的优化提供数据参考。
3企业管理信息系统中大数据的应用
3.1加大信息管理力度。随着网络技术的迅猛发展，以人工智能为主导的技术革命对社会样态以及企业发展带来了重大的变革。但是从当前信息时代的发展情况来看，存在严重的信息安全管理问题，大数据技术的应用以及人工智能系统的应用可以为信息监管和信息获取活动创造良好的环境。大数据技术的应用使得信息空间的防御能力大大增强，有效避免有害信息的攻击，而且随着时代的不断发展，传统的线下信息管理功能已经无法满足新的历史发展时期安全防御工作的需要，企业要想获得进一步的发展需要，加强对信息安全工作的重视，进一步加强信息安全管理活动。
3.2企业信息管理系统当中大数据的架构。大数据环境下，企业的数据量获得了迅猛的增长，这也给企业的信息系统管理活动带来了较大的困难。首先，当前企业所使用的信息系统依然为传统的组织架构形式，这些架构形式的信息系统只能管理结构化的数据。结构化的数据的增长也会导致这些信息系统在管理结构化数据的过程中出现程序分析时间过长以及查询速度过慢的问题，影响数据管理系统作用和功能的发挥。其次，大数据的迅速发展使得信息系统对数据的处理任务变得越来越繁琐和复杂，为了能够更好地适应新时代数据处理的需求，需要提高信息系统的扩展能力和延展性，这也加大了技术层面的处理难度。另外，大数据中存在着海量的非结构化数据，这些非结构化的数据相对来说，并没有统一的格式支持，导致这些数据在查询、分析、采集以及存储等方面存在技术的不足。所以，需要结合当前企业发展的要求建立起统一的数据管理平台，加强对数据的采集、分析、统计以及管理。数据的采集通过采集层来实现，数据的存储利用存储层来完成。同时，还需要通过全文索引库实现数据的纵向和横向分析与查询，由预警层和趋势学习层挖掘数据规律，并对数据的内容进行统一的监测，及时发现数据存在的问题和故障，并采取针对性的措施进行解决，保证数据管理平台具备良好的通用性、扩展性以及功能性，提高数据的应用效率。
3.3企业管理信息系统中大数据的存储。大数据经过采集之后必须要经过良好的存储，才能够为上层业务系统提供分析服务以及搜索服务，大数据的存储主要包括大数据自身数据的存储、大数据标准化信息的存储以及大数据索引技术的存储三个层面。大数据的存储由于数据量大、精确性高以及可靠性强等方面因素的影响，存在着较大的压力，通常情况下，通过增加存储硬件，比如硬盘的方式，可以有效提升大数据处理系统的存储能力。将数据分成小的数据块，使得各个数据块都能够在不同的主机上进行自动化的备份，也可以提高大数据存储的可靠性。保证即使一台机器故障，也不会影响大数据系统的整體运行。企业管理信息系统当中，一般采取多点备份以及异地备份等方式来保证信息存储的安全性。其次，大数据存储还需要良好的搜索能力进行支撑，不仅需要包括全文索引能力和搜索能力，而且还需要保证大数据存储搜索的便捷性和速度，保证大数据的分析能力。
4结语
综上所述，在企业管理信息系统之中，各类数据是实现企业高效管理的关键所在，因此相关人员必须要对数据管理工作予以高度的重视，确保大数据的应用价值得到充分的发挥，以此更好的推动企业发展，提高企业管理水平。
【参考文献】
[1] 孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J] .计算机研究与发展， 2018（1） ：65-68.
[2] 覃雄派，王会举，李芙蓉，等.数据管理技术的新格局[J].软件学报， 2018（2）： 1-22.