淺析大數據時代的企業信息情報管理

文/龔經緯

淺析大數據時代的企業信息情報管理

文/龔經緯

奧瑞金包裝股份有限公司

隨著大數據時代的到來，給各行各業的發展帶來契機。當今時代，數據正在迅速膨脹，并且變得越來越大，在一定程度上，它決定了企業的未來的發展，盡管許多企業可能不知道數據的爆炸性增長帶來的危險，但隨著時間的推移，人們將越來越意識到數據對企業發展的重要性。隨著云時代的到來，大數據引起了越來越多的關注。本文通過從信息稀缺到信息超載，信息爆炸與稀缺信息的差異是否在一定程度上會收斂，信息情報管理的價值以及管理信息情報的重要性等幾個方面進行詳細闡述。討論了大數據時代的企業信息情報管理，并提出了一些自己的建議。

大數據時代；企業；信息情報管理

引言

隨著信息通信技術的發展和全球化的深入，越來越多的信息被獲取、存儲和處理，世界逐步進入了大數據時代。人們面對海量數據，信息處理能力不會同步增長，注意力稀缺問題逐漸突顯出來。為此，企業的信息情報策略從數據驅動的方式轉向理論驅動。信息的收集和分析既需要理論（或假設）的指導方針，也需要使用理論（假設）來確定信息工作的方向，信息的選擇以及可以作為信息分析的基礎。但是理論（假設）在一定程度上出現偏差，企業也需要建立機制來防止理論或假設的偏差。

1 從信息稀缺到信息超載

信息稀缺一直存在，信息情報對稱的完美狀態從未出現過。信息的稀缺性主要源于信息消費需求的相對性。以企業決策為例，企業的戰略決策需要比競爭對手更有價值和有效的信息情報，沒有準確的信息情報絕對量;另一方面，信息情報消費的結構以及在技術方面受到某種程度的制約。信息超載則主要在于信息爆炸。隨著人類社會的進步，人們生成和需求的信息在日益增長，并在某個階段造成了信息的巨大膨脹。這種信息的巨大膨脹被稱為信息“爆炸”。由于社會和經濟環境相對穩定，各地區之間的信息來源更加分散和封閉;而且由于制作和復制信息的成本很高，而且信息的傳播也是有限的，所以信息的供應在長期內增長緩慢。但在過去的幾十年里，所有這些都發生了變化。由于信息技術以及通信的發展，世界人口越來越多地通過移動通訊設備、互聯網獲取信息以及交換信息，人們可以獲取海量的信息。與此同時，越來越多的人參與創造信息，從而使得消息數量呈現幾何增加，單憑Facebook每月分享就超過300億條信息。由于獲取信息和創造信息相對容易，大眾媒體的規模越來越大，并且正在努力通過更快速地提供信息而爭取比競爭對手更多的信息情報。商業數據也在迅速增長，公司獲得數以萬億字節的關于其供應商、客戶、生產狀況的數據，我們進入了大數據時代。大數據指的是大量可用、交換、集成、存儲以及分析的數據。大數據仍然會在幾何上長期增加，大數據的存儲容量將繼續增加。問題是，雖然信息量大幅增加，但人腦處理能力信息沒有以同樣的速度增加。在互聯網出現之前，人類在處理信息的注意力就才能在問題。大數據時代的到來使得注意力稀缺的問題變得愈加嚴重。結果信息量的增加導致越來越嚴重“信息焦慮冶，很多應該理解的信息出現了不理解的現象，很多可以處理的信息不能夠處理，嚴重影響人們的工作效率以及決策質量，很多信息成為生產力損失的罪魁禍首。在大數據時代，信息接收者轉移成為信息處理者，這就導致了這部分人在處理信息方面的能力不足，從而導致信息質量參差不齊、信息量過大以及信息價值不高的現象，這種情況形成了信息超載。今天通過互聯網，你可以擁有名義上的所有信息情報，但可能找不到你需要的一切。“海量的可用事實、情景和觀點構成了全噪聲”是對信息情報短缺的現實抱怨。

2 信息爆炸和信息稀缺的差異會收斂嗎

首先，信息情報的稀缺是常態。由于信息消費的相對需求，信息對稱的完滿狀態還沒有出現。其次，信息爆炸的趨勢依然存在，信息爆炸的趨勢是什么？是否繼續爆炸？從三個方面進行分析：一是越來越多的信息情報，信息情報來源會增加。二是獲取信息情報的手段越來越多，人們可以通過更先進的技術獲得更豐富的信息情報。第三，信息處理和傳輸變得越來越高效，人們對信息情報的獲取和處理將得到很大的發展。總之，信息爆炸的趨勢仍然繼續發展。第四，信息爆炸與信息稀缺的差異會收斂嗎？隨著信息情報的數量不斷增長和積累，就像巴貝爾圖書館存儲的無數書籍一樣，有用的無用的都存在，信息的不對稱始終存在，所以信息爆炸與信息稀缺的差異現在不會收斂。

3 信息情報的兩種運作模式

在信息情報工作之中，信息情報的分析以及情報的收集都存在兩種運作模式：一種是理論驅動模式，此種模式可以稱作自上而下模式；另一種模式是數據驅動模式，此種模式可以稱作自下而上模式，在數據驅動模式下，情報研究人員對于所提出的問題沒有某種程度上的假設或理論。相反，他們盡可能詳盡地收集數據，然后研究和分析這些數據，從而找出某種關系或模式，然后做出一個假設或得出結論。例如，美國或韓國密切關注發展在朝鮮的核武器。通過長期觀察，朝鮮在測試前經常顯示出使用核武器的跡象。再比如通過觀察安裝偽裝網、連接測試設備以及車輛比正常情況運行頻繁等現象，最后得出這些軍事設施異常的狀況是朝鮮核試驗的先兆。數據驅動模型背后的基本假設是“數據能講述故事”。我們可以從數據之中讀取信息，發現某種模式，使得簡單明了。這種方法在信息量小且不確定性很高的情況下非常有效。如果我們能夠以不同方式處理數據，整合數據并可以將數據可視化，那么它將對我們理解信息和發現新趨勢非常有價值。與數據驅動方法不同，理論驅動方法在收集數據或分析數據之前，需要先做假設或理論，然后基于這些假設或理論收集和分析數據，從而得出一些結論，以朝鮮核武器發展情況監測為例理論驅動的方法在我們開始收集有關朝鮮核武器試驗的情報之前，首先就存在假設是在任何國家之前都需要進行大量的準備工作進行核試驗，朝鮮也不例外。因此，監視朝鮮的準備工作可能會顯示朝鮮核試爆的跡象。為此，我們首先需要對朝鮮核試爆的位置和可能的準備情況做出判斷（假設），然后根據判斷監測相關指標。如果發現異常，可以進行預警。根據這個模型，雖然研究人員在收集或分析情報之前可能仍然想要讀取數據，但是他的信息收集類型是在數據被考慮之前設置的。這兩種方法對于企業的信息情報工作都非常重要，隨著信息量的增加，從事信息情報工作者的信息負載呈現超載現象，在不確定性特別高的狀況下,理論驅動模式的重要性日益增加。

4 管理信息情報的重要性

4.1大數據時代信息情報的重要性

大數據時代，信息和情報可以說是無處不在。信息情報已經成為非常重要的資源，并且不斷地影響和改變著社會的模式。人們的活動是基于信息情報，信息情報直接影響著大到國家，小到個體的商業決策。因此，在大數據時代，信息情報在我們的生活中起著重要的作用。掌握信息情報的人在一定程度上就掌握了主動權。雖然信息情報不能像物質資源那樣直接創造財富，但信息情報可能是創造物質和精神財富的重要組成部分。

4.2信息情報的價值

企業情報信息主要有以下幾個階段：收集整理信息情報、分析信息情報以及使用信息情報。在收集和整理信息情報的時期，大多數企業會將有用的信息情報進行特殊的保護，主要目的在于保存有價值的信息情報。在分析信息情報的階段，企業將分析其擁有的情報信息以獲取新的可用情報信息，并為下一步決策行動提供依據。在使用信息情報階段，信息可直接或間接地創造價值。一方面，決策是基于信息情報，基于有效信息情報的企業決策更有可能是正確的決策，給企業帶來積極的影響，帶來更大的利潤。相反，錯誤的決策會帶來企業不必要的損失，甚至會失去一切。另一方面，信息情報已成為市場經濟條件下的一種交付物，這種交付物是可以進行交易的。企業通過買賣信息情報，能夠獲得更大盈利的企業，代表更高的產業水平。

4.3信息情報管理的價值

一方面，獲得有用的信息情報，從而為企業決策提供依據。信息情報管理面臨的一個重要問題是如何從眾所周知的信息中收集、分析和研究有價值的信息情報，并從而為企業決策提供依據。碎片化的信息情報只能是暫時的，不能真實反映其商業價值，因此，信息情報必須通過一定的方式進行匯總、綜合和分析才能產生附加價值。

另一方面，防止競爭情報信息的泄露和披露對企業造成負面影響。商場如戰場，商業間諜層出不窮，一旦企業陷入重要信息情報的泄露，這對企業就是致命的。競爭性情報對企業的發展至關重要，競爭情報的價值有多大，保護企業的價值就會有多大，獲得競爭情報可以讓企業在直接瞄準競爭對手時在各個方面處于領先地位。相反，可以被競爭對手關注的商業情報也應成為企業需要保密的地方。競爭情報的披露對企業的生存和發展具有不可預測和重大的影響，因此加強信息情報的重要性意識尤為重要。

5 企業對信息情報的管理

在大數據時代，人們在處理信息情報方面的能力并沒有隨著科技的進步而同步提升，導致信息情報超載的現象更加突出。以上幾個方面說明，在大數據時代，企業非常有必要，而且也必須對信息情報進行管理，并對企業信息情報管理提出一些建議。首先，企業的信息戰略應該從數據驅動轉向理論驅動。首先，運用理論（假設）來確定情報工作的方向，然后以理論（假設）為指導，選擇信息情報的范圍，并以理論（假設）作為分析信息情報的基礎，最終形成所需要的結論。但要注意去除假設造成的偏差，以免錯過信息盲區的重要信息情報。其次，制定信息情報方面管理標準，從而規范信息情報管理。在信息情報的收集與存儲，分析管理，傳輸等方面制定對應的標準。再次，加快企業信息化建設，提高信息情報企業利用率，加大信息管理硬件和軟件投入，培養高素質信息管理人員。然后，企業的核心信息應該與員工和合作伙伴秘密協議進行良好的合作。最后，提高員工信息安全意識。

6 結語

在大數據時代，現代發展大數據給企業信息化帶來的變化也包含很多方面。可以肯定的是，大數據時代信息情報的快速發展，以及可以通過利用這種機會實現利潤機會，已經導致了各種規模企業的發展新方向。我們進入了大數據時代，大數據時代的企業信息情報戰略需要放棄數據驅動的運作模式，并采用理論驅動的模型。理論和假設需要指導我們收集和分析我們的情報。然而，考慮到可能存在的偏差理論或假設，還需要建立機制來盡可能克服我們的理論或假設存在的偏差。

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