1、“.....进而对影响这些数据点的内外部数据以及环境影响因素进行整理，作为需要获取的数据范围，以降低由于影响因素管理不断扩展以及应用层次的不断深入，传统的数据电子化和固化业务流程的信息系统建设与管理方式已无法满足智慧系统的时代需求，大数据正在从多个方面对企业信息系统建设与管理进行着影响认知思维方面在大数据思维的影响下，信息化工作参与人员逐步认识到，大数据时代的信息系统建设已不仅仅是对数据的电子化和业务流程的固化，以实现简单的无纸化办公，而是在全局考虑业务要求和未来发展规划的基础上，借助大数据，对业务流程进行改造进而发现潜在的机会，通过数据分析，实现信息系统的智慧化并反哺业务升级与创新，实现促进企业发展提升企业竞争力技术虽然无法帮助企业精准的预测未来，但是通过对用户特征使用习惯业务情景等内容的发掘，使得企业拥有更多的机会了解用户潜藏的需求，并尽可能的把握市场趋势。未来......”。

2、“.....实现数据挖掘监控分析统计查询和可视化展示，以提高办公效率和应急响应能力，降低交易成本，辅助科学决策和战略管理，实现以大数据为核心，驱动智慧信息系统的变革。参考文献在云计算环境中管理非结构化数据段云峰，秦晓飞大数据的互联网思维北京电子工业出版社，王理达，王芳以大数据为核心的智慧企业信息系统变革论文原稿取个性化推送模式来实现与用户的实时互动，即根据用户的使用习惯数据需求以及业务特点等，主动对所获取的数据分析结果和业务关键节点进行过滤，将有利于业务开展或用户感兴趣的信息推送到其桌面上。如为负责采购的项目经理提供采购物料以及相关原材料的历史价格根据当下环境预测计划采购物料的价格并提供支撑依据等。资源投入与人才建设大数据作为近年来新兴的技术......”。

3、“.....在大数据管理的管理平台中，传统结构化数据管理模式与非结构化数据管理模式的有机结合是这个管理平台得以发展和推广应用的理想方案，而结构化数据的处理需求和非结构化数据处理需求，需要依靠高度可扩展的大数据处理系统来完成，充分利用最新技术的扩展性，实现新旧数据新旧信息系统新旧软硬件资源以及新的数据处理算法，实现大数据有效的深度分析和新知识的发现。实时互动企业信息系统作为数据存储与分析的载体，其对大数据的应用是个循序渐进的过程，需要固化和数据的电子化保存，而更多的体现在通过系统的智能化，帮助企业降低成本提高效率开发新产品以及做出更明智的业务决策的思想得到企业内部的广泛理解，形成企业对大数据综合管理探索和利用的共识。并将通过整合分析利用数据推动企业发展的思想贯穿信息系统建设的始末......”。

4、“.....根据现有的信息系统对大量的无序的历史采集数据进行梳理和诊断，通过对已有数据的分类和比对减少数据相互冲突数据等脏数据的比例，对数据进行清洗和去噪，为后续的数据分析与应用提供基础。其次，利用新兴技术对非结构化数据进行信息系统建设与管理的管理模式随着企业信息系统应用逐渐趋于整合化与智能化，信息技术对于企业发展的意义已由原始的技术层面发展到信息和数据层面，如何将已有的数据进行整合分析与利用已成为当今信息系统建设与管理需要解决的重点问题。在此，提出管理模式，用于大数据时代信息系统的建设与管理，即度最快最难管理的非结构化数据，混合云存储以私有云存储为基础，公有云数据无缝透明且快速迁移。借助公有云发展大数据等拓展服务，应用层负载均衡支持私有云与公有云的调度资源，应用和数据满足多个公有云的互操作。以大数据为核心的智慧企业信息系统变革论文原稿。数据管理内容方面大数据时代......”。

5、“.....同时也在定程度上改变了信息系统的数据管理内容。现有信息系统中，可以将信息分为结构化数据半结构化数据和非结构化数据类。随着文本影像资料等在业务开展中的普遍使用，半结构化和非结构化数据在所获取统建设与管理需要解决的重点问题。在此，提出管理模式，用于大数据时代信息系统的建设与管理，即。数据管理内容方面大数据时代，不仅改变了信息系统建设与管理的关注重点，同时也在定程度上改变了信息系统的数据管理内容。现有信息系统中，可以将信息分为结构化数据半结构化数据和非结构化数据类。随战略管理，实现以大数据为核心，驱动智慧信息系统的变革。参考文献在云计算环境中管理非结构化数据段云峰，秦晓飞大数据的互联网思维北京电子工业出版社，王理达，王芳，张少彤基于模型的智慧城市综合评估框架电子政务，陈兵兵，刘慧大数据对采购与供应链的影响中国采购发展报告......”。

6、“.....将其思想与方法运用于信息系统建设中需要依靠专业信息化实施团队基础设施系统应用背景等来源于人机环多方面的资源投入和支撑。在大数据时代背景下，信息系统建设的技术理念理论模式以及评价标准等都产生了巨大改变，需要用全新的理念和方法去筹划。这就需要企业在信息系统建设过程中，组建支理解大数据含义以及所需应用的信息技术实施团队，从而在系统规划系统建设问题处理方式选择等各方面做出正确的应对。同时，在信息化人才建设过程中，要使技术人员对以大数据为核心的智慧企业信息系统变革论文原稿数据量中的比例也在逐年递增。据的项调查报告中指出企业中的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长。然而传统的数据库技术，往往在系统设计阶段就忽略了数据类别的多样性半结构化和非结构化数据向结构化数据的转化以及种数据形式的兼容问题......”。

7、“.....给数据分析的准确性以及后续数据应用埋下了隐患。同时，作为企业未来发展模式的预判工具，企业信息系统在数据收集的范围上也存在定外延，需要在获取自身业务数据的基础上增加对环境数据的收集和整理，以保证数据分析的准确自身业务数据的基础上增加对环境数据的收集和整理，以保证数据分析的准确性。同时，由于大数据环境下，信息系统之间是互连的，如何保证数据在传递和共享的过程中不被篡改和泄露已成为大数据背景下信息安全管理工作的重要内容。业界普遍认为，云技术能够帮助企业构建更为灵活的混合云构架支持应用融合。为了在周期性的能力需求波动和业务安全之间取得平衡，企业为核心业务打造私有云平台，而将边缘性业务和新业务开发迁移在公有云，并从服务器点对点连接底层存储数据同步消息同步等方面实现私有云与公有云的集成。其中，公有云存储应用于增长法，实现大数据有效的深度分析和新知识的发现......”。

8、“.....其对大数据的应用是个循序渐进的过程，需要经历取数取知识和取专业建议个阶段。企业信息系统的建设与管理首先要满足内部用户对于支撑业务的需求，并据此提供对业务数据获取数据整理以及报表生成的功能。随着数据应用的不断深入，用户对于数据的要求将逐步提升到分析报告关联业务数据分析以及初级的数据挖掘上，以实现对隐含规律的发现。最后，当企业内部已逐渐适应数据分析的过程时，数据分析的程度将更加深文本影像资料等在业务开展中的普遍使用，半结构化和非结构化数据在所获取总数据量中的比例也在逐年递增。据的项调查报告中指出企业中的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长。然而传统的数据库技术，往往在系统设计阶段就忽略了数据类别的多样性半结构化和非结构化数据向结构化数据的转化以及种数据形式的兼容问题......”。

9、“.....给数据分析的准确性以及后续数据应用埋下了隐患。同时，作为企业未来发展模式的预判工具，企业信息系统在数据收集的范围上也存在定外延，需要在获设与管理逐步从数据电子化向大数据阶段发展，大数据技术对于建立智慧化的企业信息系统提供了必要的技术支持。本文通过分析大数据对传统信息系统建设与管理的影响，引入管理模式，建立以信息技术为支撑，数据应用和数据驱动业务为目标的智慧型企业信息系统，以实现信息系统数据的有效利用，为企业内外部用户提供更好地服务。信息系统建设与管理的管理模式随着企业信息系统应用逐渐趋于整合化与智能化，信息技术对于企业发展的意义已由原始的技术层面发展到信息和数据层面，如何将已有的数据进行整合分析与利用已成为当今信息业的业务开展管控模式发展需要得到充分的理解，以便在信息系统建设过程中对整体方案和细节问题处理上有良好的把控......”。