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大数据时代下的信息资源管理研究随着现代科技的不断发展，全球各行各业实现信息化变革的过程中，大数据时代已经来到我们身边。
大数据的意义在于能为人们生活和社会经济发展带来深远的影响，它不仅能够实现信息采集和分析，还可以用于提高社会生活质量、增强企业竞争力和推动经济可持续发展等。
然而，大数据时代下的信息资源管理也面临着一些挑战和难题，本文将从信息资源管理的角度探讨这些问题，并提出一些解决途径。
一、信息资源管理在大数据时代的重要性信息资源是一种基本资源，也是现代社会发展的重要基础。
信息资源管理的本质是对信息资源进行规划和控制，使之能够有效地支撑组织的目标实现。
大数据时代下，信息资源管理的意义更加突出，因为大数据意味着信息资源的爆炸性增长和快速变化，而信息资源管理能够使大数据得到有效的管理和利用，从而提高社会整体效率和竞争力。
首先，信息资源管理能够更好地满足人们的信息需求，帮助人们获取自己需要的信息，提高信息利用效率。
其次，信息资源管理能够帮助政府和企业在信息资源的使用、开发和传播中实现最大利益，为社会经济发展提供更好的支撑。
最后，信息资源管理能够使得各行各业得到更好的数据保护和安全保障，避免因数据泄露、信息安全等问题而引发的风险。
二、大数据时代下信息资源管理所面临的挑战在大数据时代，信息资源管理也面临着一些新的挑战，主要体现在以下几个方面：1.数据规模和数据类型巨大多样，导致数据的管理成本大幅度增加。
大数据的数据规模之大、数据类型之多，给信息资源管理带来前所未有的挑战。
数据管理成本的增加是大数据时代下信息资源管理的一个主要难题之一。
2.快速变化和低价值度的数据。
现在数据的生命周期变得相对较短，部分数据甚至只有一次性的使用价值，处理这种数据使得信息资源管理面临着较大的压力. 。
3.数据安全和隐私保护亟待解决。
随着各种数据源的不断增加，数据精度和有效性得到保证的同时，数据泄露和隐私保护也成为信息资源管理亟待解决的问题。
信息资源管理在大数据时代的发展趋势与应用研究随着互联网的迅猛发展和技术的日新月异，大数据时代已经到来，信息资源管理面临着新的挑战和机遇。
本文将探讨信息资源管理在大数据时代的发展趋势与应用研究。
一、大数据时代的背景和挑战大数据时代是指在互联网和其他信息技术的驱动下，人们可以从各种渠道获得大量的数据，并且这些数据量级庞大、速度快、种类繁多。
这给信息资源管理带来了巨大的挑战。
首先，大数据时代的数据量巨大，如何高效地管理和利用这些数据成为了一项重要任务。
其次，数据的多样性和复杂性使得数据的整合和分析变得更加困难。
此外，数据的隐私和安全问题也需要得到重视。
二、信息资源管理的发展趋势在大数据时代，信息资源管理需要与时俱进，适应新的发展趋势。
以下是几个主要的发展趋势：1.数据整合与共享在大数据时代，各个行业和组织拥有大量的数据，但这些数据往往分散在各个系统和部门中。
信息资源管理需要通过数据整合和共享，将分散的数据进行整合，以实现更好的数据利用和管理。
2.智能化与自动化随着人工智能和机器学习等技术的发展，信息资源管理也需要借助这些技术实现智能化和自动化。
例如，通过智能算法和机器学习模型，可以对大数据进行自动化的分析和挖掘，从中发现有价值的信息。
3.隐私保护与安全管理在大数据时代，数据的隐私和安全问题成为了一个重要的关注点。
信息资源管理需要加强对数据的隐私保护和安全管理，确保数据的合法使用和保密性。
4.数据治理与合规性数据治理是指对数据的管理和规范化，包括数据质量管理、数据标准化和数据流程管理等。
在大数据时代，信息资源管理需要加强数据治理，以确保数据的准确性和可靠性，并遵守相关的法律法规和行业规范。
三、信息资源管理的应用研究信息资源管理在大数据时代的应用研究涉及多个领域和行业。
以下是几个典型的应用研究方向：1.智能决策支持系统智能决策支持系统是指利用大数据和人工智能技术，为决策者提供智能化的决策支持。
信息资源管理可以通过对大数据的分析和挖掘，为决策者提供准确的数据和分析结果，帮助其做出更好的决策。
大数据时代政府信息资源整合共享中存在的问题及对策研究大数据时代意味着信息化程度日益提高，政府信息资源的整合共享成为了必然趋势。
在实际操作中，政府信息资源整合共享存在着一些问题，亟待解决。
本文将从政府信息资源的整合共享中存在的问题入手，提出相应的对策研究，以期为政府信息资源整合共享提供有益的参考。
一、政府信息资源整合共享存在的问题1. 数据闭环不畅通政府信息资源分散在各个部门和地区，不同系统之间信息闭环不畅通，难以实现信息资源的高效整合和共享。
这对政府决策和公共服务提供带来了诸多不便。
2. 数据安全风险增加政府信息资源包含许多敏感信息，如个人身份信息、财政数据等，一旦发生泄露或滥用，后果不堪设想。
在信息整合共享的过程中，数据安全风险大大增加，给政府和公民造成了隐患。
3. 数据标准和格式不一致由于政府信息资源来源广泛，标准和格式多样，不同系统间的数据标准和格式不一致给信息整合共享带来了很大的难度，严重影响了数据的利用价值和效率。
4. 缺乏信息共享文化政府各部门和地区的信息资源管理相对割裂，信息共享的文化还不够完善。
这导致信息资源整合共享的进程缓慢，信息利用效率低下。
二、对策研究1. 建立统一的数据标准和格式要解决政府信息资源整合共享中数据标准和格式不一致的问题，需要建立统一的数据标准和格式。
政府部门和地区可以通过制定统一的数据交换标准和格式，确保信息资源能够被其他系统和部门识别和利用，从而实现信息共享。
2. 优化数据安全管理体系为保障政府信息资源整合共享过程中的数据安全，政府需要建立完善的数据安全管理体系。
加强对敏感信息的加密存储和传输，建立完善的权限管控机制，严格监督数据的使用和访问，规范数据共享行为，以确保政府信息资源整合共享的安全可靠。
3. 建立信息资源共享平台为了推动政府信息资源整合共享，政府可以建立信息资源共享平台，集中管理和整合政府各部门和地区的信息资源。
通过该平台，政府能够对信息资源进行集中管理和共享，提高信息资源的利用效率，降低信息整合共享的成本，推动政府信息资源整合共享的进程。
大数据力量，重新定义信息资源管理信息时代是一个信息爆炸的时代，信息资源愈加丰富、庞杂，管理变得极为繁琐。
这时，大数据技术的出现为信息资源管理带来了新的解决方案。
大数据技术的出现，让信息资源管理变得更加大规模，更加精细化。
首先，大数据技术能够帮助我们实现信息的快速整合和高效利用。
以传统的图书馆管理系统为例，过去一个图书馆可能分别拥有几个、几十个、甚至几百个管理系统，每一个系统之间互相隔离，形成各自独立的“数据孤岛”，信息分散，且管理方式相对臃肿低效。
利用大数据技术，则可以把这些问题迅速解决，以较低的成本实现数据交换和数据共享。
这样，管理人员可以方便地获取所需数据，信息资源也更加精准化和集中化。
其次，大数据技术能够帮助我们实现信息资源的高度可视化，全局把控。
经典的信息资源管理方案多采用人工账本记录方式，管理人员需要花费大量时间精力手动记录和管理信息，效率低下且容易出错。
而大数据技术则提供了灵活的分析工具，可以根据需求进行灵敏的分析，快速洞察其中的规律，对数据进行快速过滤、展示和可视化，让传统繁琐的管理变得轻松简便，同时也能快速发现和解决潜在安全和泄露问题。
最后，大数据技术能够帮助我们实现信息资源管理的全面化和智能化。
通过大数据平台，可以对规模庞大的信息数据进行梳理，剔除重复、死角信息，进行优化处理，不仅为管理人员提供了全方位、智能化、场景化的解决方案，也为用户提供了快速便捷的信息查询和获取方式，使得信息利用价值得到最大化。
综上所述，大数据技术在信息资源管理方面的应用，不仅能够带来效能的飞跃，而且更能为机构信息化建设提供优质稳定的支撑，是信息化建设的重要组成部分。
电子政务中的信息资源共享与管理研究随着信息技术的不断发展，电子政务已经成为政府服务与管理的重要手段。
其中，信息资源共享与管理是电子政务中的核心问题之一。
本文将从以下几个方面探讨电子政务中的信息资源共享与管理问题。
一、信息资源的概念及分类信息资源是指政府各部门和单位所拥有的信息资产。
信息资源的分类包括行政事务类信息、公共服务类信息、社会管理类信息及其他一些分类。
行政事务类信息包括政府组织机构、人员、职责、相关法规等信息；公共服务类信息包括民生保障、教育卫生、公共安全等信息；社会管理类信息包括行业资讯、环保卫生、隐私保护等信息；其他分类包括城市规划、经济财政、科技创新等信息。
二、信息资源的共享与管理在电子政务中，信息资源的共享与管理具有重要的作用。
信息资源共享可以避免资源浪费，促进资源的优化配置，提高政府机构之间的协作能力。
而信息资源管理则是实现信息资源共享的前提。
正确的信息资源管理可以保证信息的可靠性、完整性和机密性，有效提高信息的利用效率，确保信息资源的合法使用。
在实际情况中，信息资源的共享与管理遇到了不少问题。
一方面，不同政府部门之间缺少有效的信息沟通机制，信息互通存在困难；另一方面，信息安全的意识不够强烈，信息泄露、丢失等问题时有发生。
三、信息资源共享的技术模式在实现信息资源共享的过程中，采用适当的技术模式可以极大地提高信息资源共享的效率。
目前，主要采用以下几种技术模式：1. 服务总线模式。
该模式采用中间件技术，将各个系统中的数据汇聚到服务总线中，通过服务总线实现数据的交换与共享。
2. 数据仓库模式。
该模式通过建立数据仓库，将各个系统中的数据存储在数据仓库中，建立数据仓库的元数据时，需要对数据进行规范化，建立数据字典，以便进行查询。
3. 开放API模式。
该模式针对数据开放平台搭建的需求。
政府主动把自己所拥有的数据进行分类，整理成API，供第三方人员或组织访问。
4. 云计算模式。
该模式是将各个系统中的数据存储在云上，利用云计算提供的各种服务，交换、共享数据。
2023年信息资源管理专业就业方向及就业前景调查报告目前，信息资源管理专业在大数据时代越来越受到人们的关注和重视。
作为一门综合性学科，它涵盖了信息技术、计算机科学、管理学等多个领域，因此在就业方向上相当广泛。
本文就对信息资源管理专业的就业方向及前景进行调查研究，并提供一些就业建议。
一、就业方向信息资源管理专业人才既可以在政府机关、企事业单位从事信息化建设、信息管理、信息分析等方面的工作，也可以在计算机软件与硬件研发、互联网公司、数据中心、金融行业等领域中寻找岗位。
1、政府机关政府部门需要维护和利用大量的信息资源，因此信息资源管理专业人才可以在政府机关从事信息化建设、信息管理、信息安全等方面的工作。
这些职位涵盖了信息中心主任、信息技术专家、信息管理专员、数据分析师等职业。
2、企事业单位企事业单位越来越重视信息化建设，需要有足够的信息资源管理专业人才来维护和利用企业的信息资源，以提高企业的运营效率和竞争力。
这些职位包括信息管理主管、运营管理师、IT项目经理等。
3、计算机软件与硬件研发随着计算机技术的不断发展和创新，计算机软件与硬件研发领域的需求不断增加。
在大数据时代，信息资源管理专业人才可以在这个领域中担任系统架构师、软件工程师、测试工程师、数据库管理员等职位。
4、互联网公司互联网公司发展迅猛，信息资源管理专业人才可以在这个领域中从事网络技术、数据分析、信息管理等方面的工作。
这些职位包括数据分析师、云计算专家、网络安全工程师等职业。
5、数据中心数据中心是一个处理大量数据的综合技术中心，越来越多的企事业单位需要与数据中心合作来处理数据。
在数据中心，信息资源管理专业人才可以从事数据管理、数据分析、网络安全等方面的工作，包括数据仓库管理员、数据挖掘师、网络安全专家等职业。
6、金融行业金融行业非常注重信息资源管理和数据分析方面的人才，因为这些人才可以帮助企业更好地管理和分析客户信息，提高企业的风险控制和投资决策。
收稿日期:2020-01-22作者简介:吴莹莹(1985 ),盐城市图书馆馆员㊂大数据环境下信息资源管理模式的创新研究吴莹莹(盐城市图书馆,江苏盐城 224000)关键词:大数据;图书馆;资源整合摘 要:在科技力量的推动下,各级图书馆纷纷走上了数字化发展的道路㊂在大数据环境下,图书馆应创新信息资源管理模式,这也是图书馆未来的发展趋势㊂文章分析了大数据环境下图书馆信息资源管理模式的创新方式,以期为未来图书馆信息资源整合工作的开展提供借鉴㊂中图分类号:G 250文献标识码:A文章编号:1003-1588(2020)02-0135-021 大数据环境的产生以及图书馆信息资源整合重要性分析1.1 大数据环境的产生2012年之后,大数据越来越多地被人们所提及,并被广泛应用到各个领域中㊂‘纽约时报“‘华尔街日报“等知名报纸都刊登过与大数据有关的报道㊂互联网和物联网的出现产生了大量的数据信息,这些信息数据决定了某个领域的未来发展㊂今天的人们都处于大数据环境下,虽然真正的大数据意识还没有成型,但已成为共识㊂大数据(B i g Da t a )是指多个领域中的数据迅速膨胀㊁变大所产生的新型海量数据信息,而真正的大数据概念并不是表面的海量数据,而是对海量数据进行的数据挖掘,从中获取更为重要的信息㊂1.2 图书馆信息资源整合的重要性信息资源整合是对所有信息资源进行聚合㊁融合的意思,将看似无关㊁实则有实际联系的数据信息整理成一个有机整体的过程和结果,最终形成一个有效的系统㊂信息资源整合可以被理解为是将信息资源进行优化组合的一种动态概念㊂图书馆的信息资源构成是将图书馆的信息进行收集㊁加工㊁利用和传播,如图书馆MA R C 格式目录的资源整合㊁图书馆自建学位论文数据库的资源整合㊁图书馆购买使用权的数据或视频监控数据整合㊁图书馆文件管理库信息资源整合以及图书馆网络虚拟馆藏信息资源等㊂由于图书馆各种信息的载体不同㊁类型不同,所涉及的资源检索程序也不同,图书馆需要把些看似无关实则有实际联系的数据整合为一个有机整体,并通过不同的使用权限,为图书馆的读者利用带来更多的便利㊂2 图书馆信息资源整合的类型和模式2.1 图书馆区域信息资源整合图书馆的馆藏信息大体上是按照馆藏区域进行划分的,区域划分又可分为地理划分㊁主体划分和个体划分㊂地理划分是按照不同国家的文献资源整合,这是一种宏观的信息数据,涉及全球范围内各个图书馆的信息,这种宏观信息资源整合需要保证各个环节的标准统一㊁协调性统一,实现全球数据信息的互通有无和资源共享㊂目前, 中国知网 作为我国第一大图书馆网络虚拟数据库,就是集合了多个国家文献信息的一个网络图书馆平台㊂ C A I J S 全国高校文献保障体系 的联合编目系统通过执行Z 39.50协议,也是集合了不同平台的异构O P A C 数据库,建设了全国书目整合系统㊂主体划分是指对不同图书馆的信息资源进行整合,对集合的信息开展信息内容发布和信息服务的工作㊂例如,在上海交通大学图书馆㊁北京大学图书馆的书目信息数据库,读者只需通过图书馆主体划分方式就能检索到图书馆馆藏数据[1]㊂目前,主体划分方式需要在图书馆信息平台的基础上进行数据整合,但我国很多偏远地区图书馆的网络系统比较松散,且资源利用程度不高,处于相对独立的局面,已成为制约图书馆在信息资源管理过程中采用主体划分方式的一个主要因素㊂单体划分是指将某一个图书馆的多种信息数据进行整合,这种整合方式具体表现为该馆的图书内容检索㊁学科检索㊁馆员检索㊁跨数据库检索等㊂目前,大部分图书馆都采用这种划分方式,便于馆员及读者的管理和使用㊂2.2 馆藏信息层次划分资源整合按照馆藏信息层次划分是指将图书馆的数据信531第40卷第2期河南图书馆学刊2020年2月息进行资源层次划分后再进行检索的行为㊂浅度信息是指馆藏的基本信息,对信息数据并没有进行深加工,如馆藏书目㊁数量㊁分布等㊂层次划分的优势是查询界面简洁易懂,即使出现重复数据也很容易被分辨出来,但其缺点是数据信息整合能力弱,没有进行深度融合㊂中度信息是指将馆藏的数据信息进行重复信息排除整合,提供给用户的不仅是查询界面,而且是不重复的高质量信息[2]㊂目前, W e b o f K n o w l e d g e学术资源体系 就是采用了中度信息整合方式,提供了多个数据库的交叉检索,并且会对检索数据进行查重处理,节省了用户对海量数据重复内容的排除时间㊂深度信息是指将图书馆的知识管理理念深入读者服务中,打破了每个数据库资源的分割现状,按照知识单元体的形式提供给用户㊂这种形式下的检索效率更快,并且融合的数据更多㊂从以上分析可以看出,信息整合的层次越深,证明信息资源整合的效果越好,读者吸收和利用信息的效率越高㊂3大数据背景下图书馆信息资源管理模式创新方式3.1形成数据挖掘理念,扩大区域信息整合在大数据环境下,图书馆一定要保证信息整合效率,采用数据挖掘技术,最大限度地满足读者的需求[3]㊂首先,图书馆要合理借鉴国外经验㊂在全球市场发展的环境下,图书馆作为社会文化提升的主要场所,是每个国家对外发展的文化资源和财富㊂图书馆要积极借鉴㊁吸纳㊁汲取国外先进的信息资源整合理念,采用信息技术和信息手段,对图书馆信息资源进行合理的开发,实现图书馆信息资源的整合㊂其次,图书馆要重视发挥信息资源整合的优势㊂目前,图书馆的优势是能够结合网络信息资源构建网络数据库,减少不必要的重复建设[4]㊂因此,图书馆信息资源整合要抓住资源和技术的特点,将有关联的信息进行收集㊁鉴别㊁剖析和总结,进而形成一个专题数据库,并从该数据库中提取数据挖掘技术所要用到的数据信息,便于开展今后的信息整合工作㊂3.2结合数据挖掘技术,进行深度信息整合为了扩大区域信息整合,图书馆不仅要处理好单体划分,将本馆信息进行深入融合,还要将主体划分方式㊁地理划分方式融合到一起㊂为此,图书馆要树立数据挖掘理念,学习数据挖掘技术,提高数据整合能力㊂地理划分是将全球图书馆的信息综合起来形成一个数据库,或将其他图书馆的数据平台链接到本馆的一种方式,因此图书馆要应用统计分析类数据挖掘技术㊂目前,有许多统计类数据的挖掘工具软件可供图书馆使用,在使用统计类数据挖掘技术时,图书馆要明确挖掘对象,针对挖掘对象进行数据统计,并选择合适的统计模型,进行分析处理和分析结果的分步验证[5]㊂目前,图书馆应用最广泛的就是S P S S统计分析软件,该软件通过O D B C数据库接口与图书馆的各种数据信息文件相连,并将其转换为S P S S文件形式进行数据统计,利用回归分析㊁相关分析㊁统计分析的挖掘形式对图书馆馆藏数据㊁使用周期㊁文献资源建设㊁借阅趋势等进行分析和判断㊂对于主体划分方式,图书馆要结合我国现有的信息平台,利用知识类数据挖掘技术,选择常用的关联规则㊁神经网络㊁遗传算法等技术手段[6]㊂关联规则是对主体图书馆的数据进行分析,让读者了解图书馆信息产生的因果关系,有助于读者从源头上选择资源内容和个体图书馆㊂神经网络是一种预测型模型,该模型对图书馆的读者群体进行分类,按照主题划分形式,根据不同读者群体的特点和阅读习惯等各项指标建立神经网络模型㊂图书馆利用神经网络模型能够更加快速地对信息进行整合处理,从中提取出相关信息,并将有用的信息提供给管理人员和读者㊂目前,大部分图书馆都能对自身信息进行整合,且效果较好[7]㊂但是,为了深度融合个体信息数据,图书馆要采用多种手段解决本馆的不确定问题,在处理过程中无需对以往数据整合内容进行技术处理和信息挖掘,而要针对某些问题找出其内在规律,用于文献资源建设㊁各项决策分析及知识发现㊂4结语综上所述,信息资源整合是大数据背景下出现的一种工作需要,图书馆要根据不同信息类型㊁不同信息形态对相关信息进行整合㊂图书馆要从宏观和微观的角度规范信息资源整合的行为,宏观方面是构建全球图书馆的信息数据平台,从中汲取大量有用数据,丰富图书馆的数据信息;微观方面是图书馆的自身数据整合㊂大数据背景下的图书馆信息资源整合是一项系统工程,既要保证整体的战略发展方向,还要顾及局部信息的重叠㊂因此,图书馆不仅要重视信息资源整合模式,还要研究具体的应用技术,更好地促进图书馆信息资源整合工作的开展㊂参考文献:[1]汤德强.图书馆馆藏数字资源安全管理措施研究[J].传媒论坛,2019(24):147-148.[2]张娟,邓菲.大数据环境下图书馆信息组织对策分析[J].四川图书馆学报,2019(6):11-14.[3]陈诗莲.新信息环境下高校图书馆资源采访优化策略[J].中国管理信息化,2019(24):157-158. [4]何望枝.大数据背景下数字图书馆建设面临的问题及解决[J].中外企业家,2019(36):105.[5]廖宇峰.基于云计算的图书馆大数据创新服务探析[J].内蒙古科技与经济,2019(22):150-151,153.[6]李晨,魏墨济,李宪毅.浅析大数据时代下的智慧图书馆建设[J].内蒙古科技与经济,2019(22):158,160.[7]王慧娜.大数据时代图书馆信息资源建设策略研究[J].智库时代,2019(47):104-105.(编校:崔萌)631吴莹莹:大数据环境下信息资源管理模式的创新研究。
大数据环境下政府信息资源管理研究作者：姚璇汪高元来源：《合作经济与科技》2017年第02期[提要] 大数据时代政府信息资源管理呈现新的特点和方向，有效开发和利用政府信息资源面临着机遇与挑战。
本文分析大数据环境下政府信息资源管理发展现状和存在的问题，并提出解决之道，以进一步提升政府信息资源管理水平和服务能力。
关键词：信息资源管理；大数据；政府本文受安徽高校人文社科研究重点项目：“集群视角下安徽省旅游产业结构升级与竞争力提升研究”（SK2015A476）；合肥学院科研发展基金一般项目：“基于大数据环境的政府信息资源管理研究”（15KY09RW）资助中图分类号：G203 文献标识码：A收录日期：2016年11月22日目前，我国已经进入大数据时代，在大数据等新技术的推动下，我国各级各地政府信息资源的开发和整合有了不同程度的发展和改进。
信息尤其是政府信息已成为社会经济发展的重要因素。
石国亮认为从经济学意义上讲，政府信息是公共财物，具有共享性，是一种重要的信息资源，也是人们考察、评价社会情况、从事各项活动所必不可少的资源。
但是大数据的4V特点，即Volume、Varicty、Value、Velocity也给政府信息资源如何高速、高效、合理、合法的开发利用和管理带来了挑战。
从本质上说，大数据是随着人类数据量的剧增而产生的一种新技术，其不仅强调数据数量之大、类型之多，更强调通过对海量数据的深度挖掘和多维剖析，发现数据背后所蕴含的有价值信息。
当下，如何利用大数据技术和理念，不仅对政府部门提高服务质量有意义，对广大市民方便、快捷获得政府的优质信息服务也有着重要意义。
一、大数据环境下政府信息资源管理现状随着我国市场经济的发展与完善，政府部门的管理方式和职能也从过去的封闭、集权向高效、廉洁转变。
2007年1月，国务院第165次常务会议通过了《中华人民共和国政府信息公开条例》，并于2008年5月1日开始实施，标志着我国的政府信息公开制度初步建立。
大数据技术的发展确实给我国政府信息资源管理带来了好处，各省级政府及不少市县级政府也积极推进相关的大数据设施建设，取得了不少成绩。
（一）各级政府重视政府网站的建设，并到达一定层次。
我国各级政府网站起步于20世纪初，历经十余年的发展，基本上都建立了自己的门户网站并使用“政务通”，主要可分为四个明显的阶段：信息公告、业务在线、信息平台、横向整合。
这四个阶段越往后发展信息化水平越高，政府信息资源管理的程度也越高。
但由于信息孤岛的存在，各地政府网站的水平参差不齐，有的发展早、技术成熟的已经进入第四阶段——横向整合，有的起步晚、资金投入少的仍停留在第一阶段——信息公告。
（二）成立专门的政府网站信息管理部门。
为了保障政府网站的顺利运转，各级政府都设立专门的信息管理部门对政府网站进行维护，也安排专人进行信息的处理和维护。
专门的部门和专业的负责人员，这就有利于大数据技术在政府信息资源管理中的不断应用和改进，也对政府信息资源的开发和利用提供了人员及技术上的保障。
（三）提高政府管理效率和降低成本。
Clarke认为，大数据极大提升了政府在线服务决策制定的科学性，从人们使用社交媒体、实时交易等行为中采集的大数据信息能够反映人们在特定环境中的真实行为。
政府网站及电子政务、大数据的使用，确实在某种程度上提高了政府管理效率，有利于促进政府信息服务的决策科学化，降低政府部门的成本及公众到政府部门办事的成本。
在大数据背景下，各级政府可以借由大数据的数据采集、分析、利用，不断推动自身政务流程的优化和服务的优质。
（四）有利于公众获取政府信息。
无论是处在政府网站发展的四个阶段的哪一个阶段，都定时公布了一定的政务信息，只是有的政府网站信息发布及时、更新快，有的政府网站信息发布滞后。
相比于以前的纸质化办公，大数据时代政府很多政务流程及政府法律法规都可以公布于政府网站，公众通过政务网站可以浏览、获取相关信息。
另外，公众可以通过社交媒体、BBS、博客等渠道分享他们的意见。
在大数据时代，公众可以更好地参与政府工作之中，与政府分享信息，形成政府和公众共同参与的政务决策机制。
二、政府信息资源管理中存在的问题虽然当今大数据的基础设施和内容建设取得很大进展，各级政府的门户网站建设也取得一些阶段性的发展，但就目前的整体情况来说，从大数据时代的要求而言，我国现行政府信息资源管理还是存在以下问题：（一）政府信息资源管理体系结构不全面，“电子政务”运行状态低。
虽然各级政府纷纷建立政府网站并使用“政务通”，但层次参差不齐，且很多政府在进行信息资源建设和开发时是趁着“大数据”的风头，缺乏一定的建设方案和规划，导致体系结构不全面，内部存在问题。
甚至有的政府在建设信息化时不考虑本地经济实际，盲目借鉴其他政府模式；或是开发了信息资源管理，但建成的数据资源只是个空壳，数据依旧是各部门独享、本部门使用，并未形成大数据应有的价值。
这就给政府信息资源管理系统的后续更新、扩充及完善带来了困难和问题。
（二）政府信息资源开发与利用缺乏统一的标准和法律规范。
笔者通过查阅欧美国家的政府信息资源管理的相关文献，发现欧美国家在政府信息资源的开发和利用上普遍规范性较高，有着统一的开发标准及法律法规，尤其是美国、英国、新加坡三国政府在政府网站信息的管理体制、搜索引擎及开放数据上面值得我国政府借鉴与学习。
我国政府在信息资源开发时，一方面缺乏统一的开发标准，导致开发建成的信息系统在数据来源、数据采集、功能设置方面存在一定问题；另一方面没有更具体的法律法规来规范各级政府的信息资源开发工作。
这些都严重影响了信息系统的功能发挥，制约了大数据的应用，容易出现各级政府各个部门各自为政、分散管理信息资源的问题。
（三）向社会开放的政府信息资源相对较少，开放信息内容整合性差。
近几年，各级政府在门户网站上公布的信息数量程爆炸式增长，数量上的增长并不代表质量上的改进。
纵观各政府网站，公开的数据多为宣传性信息，或是仅仅提供了相应的政策法规及新闻转载。
公众及企业真正需要的有价值的信息数量少或内容不完整，政府信息资源开放数据更新缓慢、质量差。
有的政府网站的相关板块没有内容或信息长时间不更新，开放信息与社会热点和公民需求脱节，大大限制了使用者的信息获取量及水平。
有的政府网站没有对相关数据及信息进行规范化标引，搜索引擎功能单一，导致用户查询检索所需信息困难，一时半会搜索不到有价值的信息和数据，导致信息资源利用率下降，信息资源管理工作效率低下。
（四）各级政府及政府部门间缺乏协作与共享。
大数据本质上要求数据和信息的公开与共享。
上述我国政府信息资源管理中存在的问题表明：虽然各级政府不同部门掌握了大量的信息资源，这些信息资源都是各政府各部门的自有资源，这些数据和信息在各部门之间都不能及时且完整地传递与交流，更何况是及时完整地向大众公开。
政府机构之间没有进行有效的协作与共享，会阻碍政府信息资源的有效开发和利用。
三、大数据环境下政府信息资源管理体系建设目前，我国的政府信息资源管理存在着一些问题，但不可否认大数据确实为政府信息资源管理提供了有效的工具。
政府作为大数据的使用者和实施者，应认识到传统的信息资源管理模式已不能适应当代政府和公众的需求，我们有需要也有必要在大数据环境下对政府信息资源进行重新开发、管理和应用，为政府的科学决策和有效管理提供依据。
（一）分门别类，信息资源分类管理。
大数据的数量“大”，涉及的领域范围“大”，给政府信息资源的数据采集和数据来源提出了挑战。
如何在浩瀚的数据中保证数据来源的真实性、完整性，以及对海量信息进行有效管理？这就需要对政府信息资源进行分类管理。
一些学者对政府信息资源从不同角度进行分类。
如李斌将政务信息资源分为社会公开类、政务共享协同类、公共服务大数据和增值服务大数据四类信息。
不同类别的信息在提供平台、方式、服务对象及是否有偿、是否需要加工方面都不一样。
要想及时、完整地收集不同类别信息并进行有效管理，就要针对类别特点进行有针对性的分类管理。
（二）资源梳理，整合信息数据平台。
数据采集、数据管理可以按照类别进行分类管理，但是要对源数据进行梳理整合，建立大数据综合管理平台。
在大数据综合管理平台中，不仅能对海量数据进行存储、管理，更要随时灵活地对数据进行数据挖掘与分析。
大数据的意义就是通过大数据分析能获取有价值的信息，从而为政府的科学决策和有效管理提供帮助。
我们不能为了数据而存储数据，还要加强对数据的整合和利用，得到有价值的数据和信息。
（三）统筹规划，健全管理机制。
大数据带来了政府信息资源管理的新工具，但是政府作为主导部门应该高度重视信息化工作，加强信息资源管理的统筹规划和协调推进。
一方面可以借鉴欧美国家的管理机制和法律法规，结合我国国情，制定符合我国实际需求的开发策略和相关法律法规；另一方面强调数据的共享和部门的合作，在信息系统开发之前就要制定开发利用的标准和规范，实现数据共享。
还有就是可以考虑引入企业或其他社会组织来参与政府信息资源的开发和管理，优化资源配置，及时、快捷地为公众提供高质量数据。
（四）技术创新，深化大数据应用。
当今社会每天都会产生海量的数据，这些数据进入政府信息资源系统中既是资源，也带来数据冗余、占据存储空间等问题。
要想有效利用这些数据，就要创新技术。
目前，政府主要是利用大数据、云计算等新技术来改善政府信息资源的开发和使用。
在这一过程中，政府一方面要利用大数据技术，及时向公众发布相关信息，满足公众的信息需求；另一方面要对数据进行挖掘和分析，提供以用户为中心的信息服务，获取有价值的信息资源。
（五）创新服务理念，强化信息安全建设。
要实现高效地开发利用政府信息资源，政府部门需要转变和创新服务理念。
一是重组政府业务流程，以用户需求为导向，优化政府业务程序；二是要打破长期以来政府内部的条块分割，转变意识，改变以部门为导向的政府信息服务运行机制，实现数据共享。
大数据在采集、存储、分析、传输、使用等过程中，面临着严峻的安全和隐私风险。
在推动大数据的应用发展时，还要加强对数据隐私和数据安全的重视。
政府在收集和使用数据信息时，一方面可以通过完善现有法律法规来加强对个人隐私和数据安全的保护；另一方面可以通过技术手段，如加强身份认证、数据脱敏、发布匿名保护技术等加强信息安全的建设。
四、结束语大数据技术的兴起给政府信息资源管理带来新的技术和理念，推进了政府信息资源的开发和使用，同时也提出了新的课题和任务。
政府应积极顺应大数据时代的要求，不断完善信息资源管理的模式和结构，提高政府信息管理的实际能力和科学化水平，更好地为广大公众提供信息和服务。
主要参考文献：[1]石国亮.国外政府信息公开探索与借鉴[M].北京：中国言实出版社，2011.[2]于施洋，王建冬，童楠楠.大数据环境下的政府信息服务创新：研究现状与发展对策[J].电子政务，2016.1.[3]赖茂生，麦晓华，曹雨佳.我国政府信息资源开发利用模式创新研究[J].图书情报工作，2014.6.[4]李斌.政务云环境下政务信息资源管理整体框架设计[J].河北省科学院学报，2015.3.。
