信息管理与信息系统的创新建设研究

冯小强

摘要：在大数据技术、云计算技术以及云服务技术不断发展的背景下，不同的服务器在应用过程中发挥着至关重要的作用，尤其是对提高计算机数据分析管理能力有积极帮助。以大数据环境为基础对计算机数据分析管理系统的设计要点进行深入分析，了解当前计算机数据分析管理系统的应用现状，掌握在大数据技术应用过程中的相关内容。并从计算机数据分析管理系统的设计原理、模块设计以及设计方法出发进行研究，有助于提高计算机数据分析管理系统的应用水平。

关键词：信息管理；信息系统；创新建设

1 信息技术对企业管理信息化的重要作用

1.1 大数据、智能化推动企业转型发展

企业在传统的信息化建设中经营管理、IT技术、互联网等就是管理者认知中全部的信息化建设内容，但随着近年来信息技术的快速发展，大数据、人工智能技术在传统行业的渗透更加广泛，推动了传统行业的快速转型，导致很多传统行业在新的市场经济形势下信息技术面临的竞争压力越来越大。首先，以大数据技术为基础加大算法研究可以帮助企业快速实现客户需求的精准定位，甚至可以满足部分客户提出的产品需求，从而实现了产品的差异化服务，不仅可以有效提升客户使用体验，也能实现企业核心竞争力的全面提升。其次，企业可以借助自身的信息化平台实现在自身价值链中上下游企业的高效整合，进而实现企业战略的垂直整合。最后，企业针对整个行业的数据进行采集、整理和分析后可以进一步改善企业的用户体验，同时也能推动企业逐步向其他行业渗透，甚至可能在新行业中占据一定优势，进而实现企业的全面转型。

1.2 以信息化技术提升企业效率和竞争力

在现代企业管理中决策支持系统的辅助决策作用已经得到了广泛认可，也有很多企业已经践行。但是目前大部分企业的决策支持系统仅仅关注的部分重点数据，而且各类数据在深度以及广度上都具有较大的局限性。大数据在决策支持系统中的应用是以信息数字化为基础，重点是实现数据的整理分析，同时结合决策层级的不同来实现数据集中标准跟依据的有效区分，并以数据的深度、广度以及时间等为基础来实现数据的广泛采集，进而使得决策权力实现分散，而且决策系统也能体现出自动化和预判性。在进一步抽取和整理多维度数据之后可以实现决策顶层认为影响作用的有效控制，也能使得决策信息更加体现出客观性和科学性；从决策底层的角度看，信息技术的应用可以实现决策信息的全面量化，决策支持系统以及决策机制都能得到不断完善。通过应用大数据技术决策机制的数据支撑更加充足，由此可以将任务干扰因素控制在最低程度，也可以实现企业决策精确度的全面提升。另外，将大数据、人工智能等技术广泛应用在成本控制、服务体系以及产品研发中能全面提升企业的内部管理水平，也能实现外部市场的积极拓展，进而实现企业综合实力的有效提升。

2大数据时代信息安全问题及成因分析

2.1大数据时代的信息安全

2.1.1个人信息泄露

大数据时代,随着电子移动设备的逐渐流行,人们利用电子设备进行相关信息查询和发布时,个人信息泄露问题仍频繁发生。因为部分电子程序在设置方面的缺陷,可以让不法分子通过木马对自身计算机实施非法侵入而获得隐私数据。

2.1.2信息的安全存储问题

大数据作为一种可利用资源,要求企业必须利用计算机对相关数据进行处理。许多单位建立了相关信息系统来进行数据分析与记录。如今计算机技术日益成熟,很多不法分子会通过系统漏洞来获取宝贵的信息,信息管理安全隐患随处可见[2]。

2.1.3信息系统成了网络攻击的首要对象

在网络日趋平民化的今天,巨大的用户群带来了巨大的数据,它们有着非常重要的地位,从而也是网络攻击的首要对象。比如,某付款程序遭遇网络攻击时,不法分子会对其付款流程实施跟踪与监控,利用漏洞从系统中调取有用数据进而盗取用户钱财,使用户财物遭受损失。

2.2问题成因

2.2.1群众认识错误

计算机技术已经给我们的日常生活带来了很大便利,特别是随着大数据处理技术的不断发展,很多传统处理系统所不能应对的难题迎刃而解。他们在从事网购的同时,拥有大数据分析的基础,能够将搜索访问数据保存在网购流程当中,同时还能够通过大数据挖掘手段来对顾客的喜好进行分类并且对相应商品做出建议。人与人也能够借助社会化网络共享个人生活。然而上述信息的披露也使不法分子有了作案的可趁之机。社会对公共互联网上的信息不能做到有效的保障,容易造成信息泄露。

2.2.2信息系统存在不足

信息系统的安全性问题,已逐渐成为了各领域研究的难点课题。信息系统集互联网信息技术与计算机网络技术为一体,在为人们生活提供了极大方便的同时也产生了日益增多的安全威胁。尤其对于中小企业而言,如果网络系统出现了缺陷很可能造成商业信息被盗用,从而使企业蒙受巨大损失。

3信息管理与信息系统的创新建设策略

3.1网络化

在通信技术进一步发展的情况下，信息数据的分析处理体现出网络化基本发展特点，从根本上提高数据库和决策支持系统创建的概率，并有效彰显出数据管理系统也朝着网络化稳步迈进。系统对通信网络产生的依赖性日益增强，出现此种情况的主要原因在于信息管理系统需要依托于高效实用、安全可靠的网络环境及氛围才可以对各类信息数据加以收集、汇总和分析，进而完成对多样化数据信息的互通与共享。除此之外，在有效解决XML等网上数据问题期间需要将无线通信带来的正面影响及负面影响充分纳入思考范围内，从根本上为系统用户带来截然不同的优质化服务及数据参考。

3.2系统吞吐率测试

在信息系统的测试中必不可少的环节就是吞吐量的检查，即最外层防火墙对于数据信息流的处理能力和网络系统对数据包的转发率评测系统性能。数据包的发送速率与用户的使用情况有关，如果数据包转发率达到或维持至90Mbits/s时，系统内的吞吐率没有出现较大下降幅度；如果数据包转发率高于90Mbits/s及以上，系统内的吞吐率有较大幅度的下降。基于此测试结果，如面临难度系数较高的故障时，防火墙会耗费较长的时间解决这一隐患。同时，数据包的转发率明显下降，以至于信息系统的吞吐率上不断下降，严重时会造成数据包丢失的问题。如果出现此类问题，管理人员一定要合理搭配防火墙对于数据包的转发速率，使系统的数据吞吐率可以达到上限。

3.3有关身份识别设备的设计

信息系统在身份识别方面的设计上分成了下述几大类别：基于用户所设置的密码识别用户身份信息，避免出现错误认证的情况出现；存储用户签名、外貌、指纹等信息用于身份识别，只能扫描个人特征，相比上一种方法更有优势。因为指纹、虹膜等都是个人独有的身体密码，所以在访问网络信息系统时更具安全保障；磁条类的卡片也可以作为身份验证手段，能够迅速掌握用户的基本信息。若因个人问题造成卡片遗失或损坏，也会导致资源或财产上出现安全隐患；将上述几种方法随机组合设计成身份识别方案，类似于网络系统中的防火墙，多重保障用户数据的安全性。

4 结束语

在当前大数据时代背景之下，人们的社会生活、思想理念以及决策手段都发生了巨大的转变，尤其是在科学研究、教育教学以及商贸金融等领域中，大数据背景下，该行业的发展趋势以及格局不仅发生了转变，信息系统的创建也面临着巨大的困境，而怎样彰显大时数据时代的价值与作用，结合大数据背景建设信息管理与信息系统专业内容，是现阶段企发展进程中亟待思考与探究的问题。

参考文献：

[1]梁亚玲,黄晓瑞.大数据背景下信息管理与信息系统专业发展研究[J].中国管理信息化,2021,24(01):215-220.

[2]梁亚玲,黄晓瑞.大数据背景下信息管理与信息系统专业发展研究[J].中国管理信息化,2021,24(01):215-220.