大數據時代下信息管理與信息系統專業培養模式研究論文
摘要：隨著信息技術快速發展，信息技術對人們的生活生產方式帶來了巨大的改變，人們在使用計算機技術與網絡技術過程中必然會產生大量的數據，從而推動人們進入了大數據時代。大數據時代的到來為社會發展帶來了巨大的機遇，但是隨之而來還有挑戰，在大數據背景下，企業對信息管理人才也提出了越來越高的需求。高校作為培養推動社會發展的人才的重要基地，只有對信息管理與信息系統專業人才實現更好地培養，才能使專業人才更好的投入到社會建設之中，為企業創造出更多的社會價值。對此該文就大數據相關內容進行簡要的論述，并對信息管理與信息系統專業進行人才培養過程中存在的問題作出分析，最后提出一定的人才培養模式，以期對相關人士有所借鑒作用。
關鍵詞：大數據時代；信息管理；信息系統；專業培養；模式研究
中圖分類號：G424文獻標識碼：A文章編號：1009-3044（2017）02-0115-02
隨著計算機技術、信息技術與網絡技術等得到了迅猛的發展，對人們的生活生產方式造成了極大的改變，但是也是數據量呈現爆炸式的增長，現代企業要想實現良好的發展，便要求大數據實現充分的利用，大數據背景下，數據分析、數據安全、數據倉庫、數據挖掘等技術同樣得到了普遍的重視。在這樣一個大背景下，要想使信息管理與信息系統專業人才更好地滿足社會發展需求，便要對傳統的教育模式加以轉變，不斷提高學生信息處理水平，從而更高的適應企業對信息人才實際的需求，這對社會發展與學校發展具有非常重要的作用。
1大數據時代有關內容概述
1）大數據的概念與特征
大數據作為數據分析最為先進的技術，大數據能夠分為大數據技術、大數據科學以及大數據工程等諸多的領域[1]。其中大數據技術便是指對各類型數據進行深入的挖掘，將數據中存在的有價值信息進行獲取的能力。而大數據科學主要是注重對大數據網絡運營與發展中進行大數據規律的發現與驗證，同時對大數據網絡和自然與社會活動間的聯系進行研究。至于大數據工程一般是大數據進行規劃建設與運營管理方面的系統性工程。
對大數據時代來說，當前一般公認其具有如下四個主要的特征，其一，數據量大，目前大數據具有的數據量級已經由以往的TB上升到PB甚至是ZB，能夠看出大數據時代具有的數據量巨大的。其二，數據類型多，數據信息越來越多是視頻、圖片、位置以及圖像等半結構化信息甚至是非結構化信息。其三，價值密度雖低，但商業價值卻高，如果以視頻信息為例，持續不斷的視頻監控數據之中，其中具有價值的信息通常只有1～2s，甚至可能更短[2]。其四，處理快速且工具發展快，數據流常常具有高速與實時的特點，并且對其進行作出快速且連續的數據處理。
2）大數據管理有關技術
大數據得到快速發展的同時，和其相關的諸多技術領域也受到了人們的重視。目前應用最多的技術主要有數據分析、數據挖掘以及模型預測等。其中數據分析是通過相關的統計分析方法進行大數據的分析與判斷，將其中的具有高價值的信息加以提出出來，并在此基礎上得出相應的結論，最后利用其進行數據的概括與評價，這個過程中便成為數據分析。而數據挖掘主要是將大數據利用相關的算法進行計算，將大數據中隱含的價值信息實現充分挖掘的過程。至于模擬預測是指利用計算機創建相應的數據模型，利用這個模型對數據實現分析與處理[3]。上述三個技術之中，和大數據聯系最為緊密的是數據分析與數據挖掘，能夠將大數據處理說成是數據分析與數據挖掘不斷發展出來的一個技術分支。依照大數據處理研究內容的不同，將其細化成大數據技術、大數據科學以及大數據工程等相應的領域。
3）大數據的價值
信息使用者對海量的數據進行相應的收集，并對數據實現加工與處理，建立出各個數據間的發生與發展規律，并利用計算分析將數據中的有用信息進行挖掘，以此來對顧客喜好、企業發展以及潮流趨勢等相關內容進行預測，并將其最為企業決策過程中的重要的依據。當今時期，大數據已經實現在互聯網企業、電子商務、醫療衛生、零售、交通運輸、金融等諸多的行業內得到應用，而且在政府部門的數據中心中同樣發揮出了極大的價值[4]。通過上述分析能夠發現，信息已經成為一種重要的資產，對該類型資產而言，只有對其實現深入的加工與精煉才能使其實現不斷地增值。
4）大數據時代對人才的需求
當今時期，從相關的文獻資料中的能夠看出，通過對職業發展趨勢實現大數據分析和研究，根據大數據概念與行業狀況加以分析，最終得到大數據已經存在一個國際化的問題，即人才荒。企業需求的新興技術預測與大數據分析等方面的人才遠遠地超過了以往僅僅進行智能信息管理方面的人才。隨著人們進入大數據時代，各行各業對于大數據方面的人才有著相同的要求，也就是在具有數據收集與整合前提下，通過科學手段與先進工具實現數據深入的分析，并以此為企業發展提供高效的決策數據[5]。換句話說便是在當前大數據背景下，企業要求行業信管院一定要對信管知識加以深刻的掌握，并能夠對大數據處理信息技術實現及時的更新與應用，而且還要擁有著良好的市場洞察能力與數據分析與判斷等眾多的能力。
2信息管理與信息系統專業人才培養存在的問題
1）專業定位不清
對于現今這個經濟發展非常迅猛的時代，使信息數據呈現出更快地發展趨勢，但是信息管理與信息系統專業教學模式卻沒有顯著的變化，即便有所變革，卻沒有取得顯著的效果，導致專業定位極為模糊，在制定相應的學科知識目標過程中也不是很明了。比方說，理工科學生更愿意進行計算機知識的學習，主要對計算機軟件方面的研究較為深入，而對于經濟學與管理學專業的學生在就業過程中主要選擇經濟管理方向，上述定位便導致信息管理與信息系統專業學生不能實現更好的發展，最終造成該專業顯得可有可無[6]。
2）人才培養模式單一
在大數據背景下，社會企業對專業人才培養有著越來越高的要求，不但要保證專業人才擁有深厚的專業知識，并且還能將理論知識應用在實際工作中，保證人才具有很好的實踐能力。這邊對學校進行專業規劃過程中提出了高要求，既要注重對學生專業理論知識的培養，使學生具備高超的理論分析能力，還應該有效的組織學生積極進行社會實踐，對學生的實踐能力進行充分的培養，只有這樣才能培育出滿足社會發展與企業需要的實用性與綜合性人才。但是，在我國當前時期人才培養過程中多數還是采取傳統的灌輸式教育教學，開展社會實踐的院校相對較少。即便部分高校建設了實驗基地，可是卻并未加以充分的利用，依舊采用分數作為評定成績的手段，并沒有取得應有的教學效果。
3信息管理與信息系統專業人才培養模式研究
1）明確培養目標
各個高校應該依照當地市場需求進行培養目標的制定，確保人盡其才，保證高校能夠和企業實現最佳的銜接。當前時期，社會中可以對復雜數據類型與大量數據的專業型人才，諸如數據架構人才、可視化人才、監管人員以及科研人員等。數據科學家作為大數據的.領導人員，多數是企業的高級管理人員；數據架構師能夠非結構化數據實現有效的處理，并且能夠對統計軟件能夠實現熟練運用；數據管理人員可以根據數據生命周期實現數據的分析與管理，同時擁有著極高的專業技能與溝通能力。人們已經進入大數據時代，這對信息專業人員而言有著越來越高的要求。所有，高校一定能夠要對培養目標加以重新的定位，為學生發展奠定良好的基礎。各級院校以及教育部門要及時對課程體系與培養方案進行完善，并努力地提高師資力量，確保學生得到良好的發展[7]。
2）制定科學的培養方案
大數據時代既然要保證學生具有較好的實踐能力、綜合分析水平、敏捷反應能力以及敏銳的洞察力，因此，高校在進行培養方案制定過程中，盡可能和市場需求相符合，靈活的對人才培養方案進行制定，不但對理論知識方面充分的重視，也要對學生實踐能力實現有效的培養，努力為學生創造出更多的實踐機會。信息管理與信息系統專業要重視和企業與科研機構的合作交流，實現產、學、研一體化的目標。為了能夠給學生提供大量的實踐機會，高校要和企業實現充分溝通，有學校教師帶領學生進行項目的開發，并且有企業人員對學生作出相應的指導。通過上面的措施不僅能對學生實踐能力實現充分的培養，而且對學生創新能力與科研能力實現有效的培養。
3）課程體系建設
信息管理與信息系統專業在進行課程體系建設過程中應該將管理學、計算機學、經濟學、統計學等內容作為主要學科，并對電子商務、人工智能、程序設計、數據挖掘、數據倉庫等相關內容作為次級學科[8]。通過全方位的課程設置，才能保證學生在對大數據時代進行新型數據處理技術學習的基礎上，并對智能化決策與數據分析等相關能力進行培養。在學習理論知識的前提下，設置一定數量的實踐課程，諸如IM應用實踐、軟件實習以及工程實訓等。這樣才能培養出綜合性的人才，符合社會發展的需求。
4結語
信息管理與信息系統專業作為近年來新興的專業，其中包含有大量學科知識，諸如經濟學、網絡技術、管理學、數理統計學、計算機以及社會學等，而且該專業發展速度非常的快速。隨著大數據時代快速的發展，對于信息管理與信息系統專業而言，既有著非常好的發展機遇，也帶來了極大的挑戰，采取科學有效的人才培養模式，培養學生的創新精神與意識，在對自身經驗不斷積累過程中實現能力的提高，使學生能夠用發展的眼光來看待大數據時代。
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