付亦雯 鑫融之星（北京）投资管理有限公司
（一）当下时代信息分析工作思维有待革新
大数据环境下从事信息分析相关工作的技术人员，通过大数据可以获取海量的信息资源，改变组织机构与市场之间的关系，在实际工作过程中能够使用专业且科学的方式展开工作。在实际工作中应用的方式和策略都属于工作思维，在大数据对于此行业的冲击之下，从事信息分析相关工作的员工在工作过程中，已经不能完全使用以往的方式应对，因此，在快速发展的环境下，如何根据大数据时代的变化进行思维的创新，是工作人员需要重点思考的问题。
（二）信息分析工作的资源保障体系不够完善
情报资源体系一直处于变化的状态，情报分析人员若是想要的规定时间内，完成课题研究或信息分析任务，需要搜集多种渠道的信息来源，使用计算机整合数据资源后才可以使用。早前在国内曾经出现整合信息资源的概念，建立多源数据库，然而从实际情况分析，情报整合力度尚未达到情报分析需求的标准，缺乏完善的资源保障体系。随着信息分析方式的不断创新，以及时代中信息技术的发展，工作人员需要保障对现有的信息分析方式进行不断改善，促使相关工作和行业不断发展下去。以往的信息分析工作重点是对于参考文献等内容的利用，在此过程中，需要重点注意的是内容分析，以及计量方式的创新。
（三）信息分析工作方式仍有创新空间
信息分析法是相关工作不断创新和发展的具体核心，也是该工作在不断发展过程中提供动力的不竭源泉。在以往的信息分析和实践工作当中，工作人员往往更加关注文献的分析工作，主要方式有以下几种，即内容分析、引文分析等科学计量分析法，因子分析、聚类分析等方式为主的统计分析法，以及数据仓库为主的计算机辅助分析法等。
（四）相关信息分析工具需要深入开发
信息技术发展和该技术在信息分析工作当中的应用广泛程度，都促使工具软件化和系统化效率获得了巨大提升。但在大数据环境下的专业信息分析工作，依旧存在缺乏工具的情况，是目前迫切需要解决的问题。在分析信息时，需要面对海量的结构化数据，若是想要在规定时间内完成工作，需要使用高效的分析工具，挖掘数据中的情报价值。大数据主要来源于政府管理部门、科学实验机构、大型零售集团、互联网公司等，虽然积累了丰富的数据资源，但是在开发利用方面依然处于发展中，难以完全挖掘出数据的潜在价值。
（五）实际工作模式有待探索
当前的信息分析工作模式，是在对已知信息展开分析的过程中隐藏规律以及方式进行概括总结。经过长时间努力对于信息分析工作中的时间经验规律进行总结之后，能够将得到的结果整理出来对后续工作提供指导，最终达到事半功倍的工作效果。在现代信息社会，虽然相关的研究机构优化了信息分析工作，但是对于工作模式的研究与探索依然存在不同类型的问题，从当下工作形势分析，需要加强管理与实践，根据大数据发展的规律，从课题层面不断探索新的发展模式，避免信息分析工作的效果和质量参差不齐，降低了业务水平。
（一）培养大数据工作思维
信息分析思维方式，属于人们展开信息分析思维活动最终采取的方式，具体是指信息分析思维在观念、理论、方式和手段统一的前提下，最终形成的反映并把握信息分析对象的实际方式。工作人员的思维方式对于该工作的最终开展和分析细节完成度都有至关重要的意义和作用。
在当下的大数据背景下，大数据属于人们获得最新认知并创造价值的动力来源，同时大数据也是改变市场和组织结构，以及公民关系的直接方式，环境的变化对工作人员工作模式和业务内容都带来了巨大冲击。面对此种情况，行业整体需要明确培养大数据工作思维的重要性。
大数据增长速度惊人，以谷歌公司为例，该公司每天要处理的数据超过24petabytes，转换成USA国家图书馆纸质出版物的数据量，大约是1000倍以上。而“脸书”的创立时间不足10年，每天更新照片超过1000万张，人们在网站上点击喜欢的次数也已经超越30亿。由此可见，在大数据环境下，各个信息分析企业每天需要面临的资料量。大数据思维指的是大数据技术哲学基础以及内在逻辑，行业内已经有学者提出，大数据时代最重要的不是数据本身，也不在于技术，而是思维。上述思维当中，包含信息分析思维的主体、客体以及工具，指的是信息分析工作人员，任务和课题等。工作人员需要从思维入手，尽快完成转变，才能更好的面对后续工具，以及方式的转变，且已知的是信息分析思维的课题与技术本身能够相互融合和促进，在此角度展开分析，可以得知信息分析工作的课题能够对主体产生反作用力。因此，工作人员应尽快适应转变，进而提升自身信息分析思维能力。
（二）构建当下环境下的信息资源保障体系
在大数据时代的趋势下，一般的信息分析法已经无法满足人们的需求，虽然原有的信息分析法在大数据时代没有出现错误，但利用率也不够高。简单讲就是在工作中无法对于关键问题进行深入探析，因此，工作方式也得不到创新，工作人员需要在现有工作方式的基础上，进一步完善资源保障体系。
信息资源保障体系指的是国家或地区，利用资源整体化建设在一定范围内，建设能够满足客户多种需求的信息分析服务体系。经过改革开放以来近三十年的发展，我国信息资源保障体系的建设已经经历了多个阶段的变化，且每个阶段的改革之后都能够获得新发展。因此，在当下形势下，行业内技术人员也应该参考以往构建信息资源保障体系的成功经验，有针对性、分维度的构建适宜当下环境发展的体系，将各种类型的信息资源整合之后，形成体系与情报之间的良性研究互动。在全国的各个省市中，不断探索了信息资源保障体系的发展，成功建设了文献保障系统，形成了数字图书馆、成员馆、省中心、地区中心、全国中心的服务体系。相关研究人员从多种角度，探讨了不同的建设方案，发表了一系列的研究成果。信息资源保障体系是管理体系与资源体系，具有综合化与系统化的特点，在大数据背景下，相关人员已经获得了一定的研究成果，在生物医学或战略性新兴产业方面，都提出了信息资源保障体系的方案，可以集成多源数据，有效整合信息资源。通过大数据，可以分析与实时监测事物的情况，提高信息分析速度，完成分析信号的过程，对未来的发展方向、合作伙伴、用户需求等进行预测。
（三）促进大数据环境下信息分析方法的创新
技术人员对已知的信息分析法进行了系统总结之后，将上述分析法体系划分为信息分析哲学方法、基础方法、一般方法和特殊方法几类，在大数据视角下，上述信息分析方法的本身没有问题，但实际上，上述方法与社会发展下产生的多元数据融合，和社会网络分析结构等已经不相适应，已经难以满足流式分析、批量分析、可视化分析、空间信息分析、网络结构分析的需求，需要从本质上创新信息分析方法。由此可见，工作方式创新已经成为了时代发展的必然需求。
信息分析的主要目的是突出关联数据、动态数据、实时数据的应用与分析，分析对象主要包括音频、视频、图像、文本等多媒体信息。信息分析对象的来源主要分为两方面，分别是科学研究大数据和互联网大数据，需要使用计算机科学和统计学等方法，处理情报分析课题。目前，最佳的选择方案是基于云计算的技术，例如Mapreduce，可以解决系统的容错性与扩展性等方面的问题，分析与处理大量的数据。
（四）开发大数据环境下的信息分析工具
众所周知，大数据时代信息分析工作的难点，除了数据数量多之外，还有对于复杂且非结构化信息分析的难度，此种工作不借助专业的信息分析工具，难以到达设想好的工作效果，也无法在短时间内发现海量数据信息当中蕴含的有价值信息。
从当下大数据发展的实际情况分析，信息分析工作中，任务量最大的是面对突出实时、动态以及关联数据展开的分析应用工作。从信息分析工作需要面对的对象分析，文本、图像等信息都是需要重点研究处理的内容，因此适宜的分析工具能够切实减轻工作人员的工作难度。
当下云计算和大数据迅速发展的条件下，使用工具对相关的数据信息分析进行辅助，开展大数据分析处理工作是工作人员的最佳选择。以“Mapreduce”为例，该工具是简洁的并行计算模式，在系统层面，有效提升了信息分析工作的容错性，也能够通过用户编写好的函数，自动进行大规模集群分析数据工作，工作效率能够得到明显提升。数据仓库可以为大数据分析工具提供支持，通过分布式文件系统与并行数据库将结构化数据进行储存，提高原始数据的质量，向社会各界人士提供有用的服务内容，使其获得有价值的分析成果，为管理与重大决策引导方向。
（五）改善大数据环境下的信息分析模式
信息分析工作模式对于工作人员而言，是对其所从事工作的高度总结，也能帮助管理者从宏观角度展开情报研究工作。与之相对的，工作过程中的细节和创新都将对数据信息分析工作产生调整和优化的作用。且信息分析处理是一个动态的过程，工作人员在优化工作模式的过程中，也要注意模式变化细节，以及工作人员之间能力的差异。
综上所述，大数据已经成为了时代发展的必然趋势，各行各业在此种环境下，都要进行信息分析。随着时代的快速发展，信息分析工作的重要程度也逐渐显现出来，面对此种形势，有关部门需要着力培养自己的技术人员，用专业的眼光进行行业发展，最终找到适合大数据环境下展开信息分析的工作模式。
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