大数据环境对信息组织的影响分析

时间：2024-05-04

何春电子科技大学成都学院

1 信息组织在大数据环境中应发挥的作用

1.1 大数据资源的分类

分类是人们判断事物和研究问题的前提。作为信息组织不可或缺的一种方法，分类法用分类号以此来分类和排序不同的含义，方便使用者浏览和检索。而在大数据环境下，理应更充分的发挥分类法的作用。

1.2 大数据资源的记录与描述

信息组织通过从研究、记录等方面观察原始信息资源的特点，然后将信息资源的重点信息展现出来，以此来达到描述记录信息资源的目的。

1.3 大数据资源的浓减与约减

事实上，对于信息资源而言，对其进行相应的记录和描述得到过程即可称之为浓缩，同时在加工整理一次信息后，开始转变为二次信息，而这样一来信息资源不再繁杂，而是变得更加简单。由此就使信息组织经常面临的操作对象并非是资源本身，而是经过加工处理后的替代记录，并且通过此能够达到大数据资源浓减与约减的目的。

1.4 大数据资源的交换与共享

事实上，大数据要想充分的发挥出自身的作用，就离不开互联和共享的协助，比如，我国想要实现信息系统跨部门、跨区域共享，而这就必须创建数据统一共享交换平台，但大数据资源的交换与共享的实现，就必须通过信息组织成果来对其的实施进行规范。

2 大数据环境下信息组织面临的困难与挑战

2.1 不够重视信息组织的作用

基于信息链有关内容知识来看，不管是从数据到信息，亦或者是从信息到知识转变的过程，无一例外都根据的根据相关的工作要求，可以这样说，信息组织在这个过程中发挥了不可忽视的作用。但，一些大数据在某些程度上更看重其是否具有较高的实用价值，由此一来就极易导致部分大数据并未存储的情况下，就已不能展现其应有的效果。所以，最终也不能充分的发挥信息组织本该有的作用。

2.2 信息组织的学科边界不够清楚

从大数据环境下分析来看，元数据所制定的标准在各个领域内存在或多或少的重复情况，基于此可知，在网络技术、计算机技术等方面的影响下，就极易导致信息组织学科边界不够清楚的情况出现。

2.3 信息描述标准的建立存在困难

大数据有着显著的领域依赖特点，其数据场景、数据种类等都非常繁杂，另外大数据组织等研究内容与数据科学等领域产生了联系，由此就导致信息描述标准的建立存在一定的困难。

2.4 当前信息组织的工具与方法体系无法适应大数据组织的任务

从当前的发展来看，信息组织并不能根据已经设置好的程序，自动完成所有工作，不但如此，也无法数据化、变量化所处于环境的状态。另外，从根本上来看，传统信息组织工具也并无非常强大的动态性。虽然信息组织工具如分类法等有着周密的体系，但事实上更新却存在着严重的滞后性，一旦创建成功，后期改动只会难上加难。再加上，大数据环境下的数据、信息经常处于在不断变化的状态下，由此对于传统信息组织工具而言，其在处于此种状态下更是无法有效的应对各种问题。信息组织在数据交换共享中根本无法充分的突显出自身的作用。大数据驱动价值所产生的优势在于将各种各样的内部数据和外部数据、各种途径的数据联系在一起。虽然对于各个数据间、各个信息间而言，叙词表等信息组织成果能够较好的实现他们之间的互联，但是面对繁杂的数据，其作用于数据交换共享的能力还存在着诸多需要增强的地方。

3 大数据环境下信息组织的发展趋势和任务

3.1 打造精品工程，凸显信息组织在大数据环境中的地位和作用

首先，数据开发的对象应是经过集成的数据。其次，实时数据其实只是大数据的一部分，而结构化的大数据必须要经过各项步骤，如搜集等，然后给予其实施组织后进入数据库，再进行进一步的计算和研究。最后，不管处于何种环境下，都对实时数据提出了非常高的要求，而这样一来就需要合并处理各种历史数据。

3.2 依托大数据技术，提升信息组织的自动化水平和效率

随着数据意识的提高等，由此也为信息组织的发展提供了诸多的机会。信息组织涉及到知识优化等，大数据的发展也产生了诸多全新的工具等，这对于大规模数据组织的自动化和智能化的实现是极其有利的。信息组织研究需要尽可能的引入大数据处理的全新技术等，显著提升信息组织的自动化能力。

3.3 借助存量语义资源，对大数据实施语义化组织

事实上，信息组织在未来的发展中必然会朝着语义化方向不断的努力。对于大数据来讲，在实现语义化的过程中，可利用信息组织的方法等来以此达到目的，进而优化大数据。但是，要想为大数据实施语义化组织打下坚实的基础，就离不开存量语义资源的支持，由此就需要精准把握现如今已经拥有的存量语义资源的数量等，为大数据实施语义化组织提供帮助。

3.4 面向大数据源头，创建全新的描述方法

从当前来看，我国当下所创建的政府数据统一开放平台也需要严格的遵照相关的要求。在描述大数据资源过程中，可通过数据产生前和数据产生后这两个场景来进行分析。首先对于前者，如若在数据生成阶段，就将一定的元数据赋予给数据，那么对于所存在的数据判断难等问题，就可以进行有效的改善。但是，要想创建此阶段的标识制度，就必须创建可行性比较高的评估和奖励措施。另外对于后者而言，就非常有必要创建一套能够描述以其它形式被存储下来的数据，而此时就突出了元数据的重要性，这主要是因为大数据涉及了广泛的领域，由此就可着手于当前使用率非常高的数据，以此来对其所产生的数据进行规范，并在应用的过程中不但改善，然后形成各方一致认同的元数据标准。

3.5 在数据开放环境下，致力于数据的互联和优化

大数据环境下充分的激发了数据开放认识，再加上各个层面都在逐步加快数据的开放，由此为数据信息知识的互联提供了重要的保证，这样一来能够进一步激发各类创新应用，进而达到提高价值的目的。基于我国发展的角度来看，为了确保大数据战略目标的实现，就需要以政府数据开放共享作为基底，然后通过加快开放政府开放共享平台的脚步，以此达到资源优化的目的，最终得以提升政府研究数据的能力，为更好的解决各种社会问题提供全新的方法。而从行业层面来看，阿里巴巴、苏宁易购等多家企业和机构参加了数据的对接与交易。在大数据开放环境下，致力于数据的互联和优化已然成为信息组织的首要目标。