1.4.2 大数据对信息资源管理的影响

当今社会已经不是传统意义上的数据匮乏的时代，最显著的问题在于如何在海量的数据中找到真正需要的数据。可以说大数据概念的出现影响了各个层面的信息资源管理活动，包括国家、政府等宏观层面，各种企业、组织的中观层面，以及公众个体的微观层面。

大数据对具体的信息资源管理领域产生了潜移默化的影响。例如，从空间结构来看，在2005年以前，一般认为政府是信息资源的最大存有者（80%左右），信息机构（信息中心和图书馆等）是信息资源体系的核心节点，而2011年麦肯锡公司的报告显示，政府拥有约848PB数据，约占数字信息资源总量的12%左右，信息机构的信息资源总量更是远远低于信息服务商的数据总量，因而大数据环境下信息资源的空间结构分布更加扁平化和多样化。从流程管理来看，一直以来信息资源管理理论集中于信息资源的采集、加工和处理阶段；而大数据环境更加凸显了数据产生的管理（物联网）、数据汇集和交换效率（云计算）以及数据存储（云存储），并使得不同生命阶段的数据之间的内部关联性大大增强，信息生命周期模型逐渐从一个描述信息资源管理理念的“概念模型”演变为可行的“架构模型”[21]。

总之，在大数据、智慧数据等思维和技术的持续影响下，信息资源管理范式也发生了重要改变。大数据对信息资源管理的影响主要表现在以下四个方面。

一是信息资源观的改变。信息资源管理的研究对象和领域边界逐渐向数据资源延伸，开始重点关注数据资源的建设与管理问题。在理念上，数据资源的建设与管理更加强调“大”与“智”的结合，通过合理的方式、途径、机制实现资源的跨界融合。

二是信息资源管理的学理范式发生了变化。随着数据驱动知识发现范式的兴起，信息资源管理领域的知识发现“路径”开始缩短，信息分析流程也发生了改变，并更加重视因果关系与关联关系的结合。在内容层面，信息资源管理的学理研究更加注重片段数据、海量数据、非结构化数据的采集、清洗与分析，数据资源的开放化、关联化、可计算化水平成为新热点。

三是信息资源管理应用逻辑的转变。自从有了数据利器，信息资源管理更加强调“数据增值”和数据驱动的智慧服务，开始不断面向需求积极向用户提供数据产品、数据工具、数据培训，不断释放“数据红利”。

四是研究团队的变化。在大数据的影响下，数据分析类人才十分抢手，信息资源管理研究团队开始与大数据团队不断加强结合与协作，进一步推进具有信息资源管理领域特色的专家智慧协同。

总体来看，不可否认，大数据从各个方面推动了信息资源管理的发展，正在影响、改变乃至重塑信息资源管理的研究范式和应用逻辑，成为信息资源管理整体体系的重要补充，具有不可估量的潜力。当然，在大数据环境下，信息资源管理的传统优势和社会使命仍然没有改变，而优化社会数据资源配置效率、维护数据服务的公益性等成为新的重要目标。