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浅析大数据时代信息管理人才培养模式的创新实践,大数据时代的信息管理,企业管理改革,商业...

浅析大数据时代信息管理人才培养模式的创新实践

大数据时代的信息管理,对企业、企业的管理变革...任何情况下的信息管理都是企业管理及时掌握情况的信息渠道的来源。无论是外部数据还是内部数据,当前的企业竞争都是人才和信息的竞争。第一个掌握行业发展趋势和信息的人控制着行业的发展方向。企业的信息管理应该首先是外部大数据信息。

大数据时代人力资源管理创新指什么?

大数据通常是指包含大量数据的数据集,具有各种类型的数据,并且不能由传统的数据库工具来管理和处理。 其主要特点是数据量大、数据类型多样、数据价值密度低但商业价值高、数据更新快、时效性强。 从技术角度来看,大数据和云计算之间的关系,如果同济报纸没有明确的要求,应该能够一次报道多个,选择时间不会重合 根据前几年的趋势,每年入学的新生人数逐渐增加,许多对专业不满意的学生会考虑进入创新实验区。 民法实验区是今年才实施的,采访的具体内容不是很清楚。 1.简介随着计算机软硬件技术的飞速发展,计算技术已经从传统的PC机平台计算模式发展到嵌入式计算、移动计算、并行计算和服务计算等共存和集成的计算模式。处理对象还呈现网络化、多媒体化、大数据化和智能化的特点。然而,对于物联网,本文首先分析了两者融合的内涵,两者融合对我国信息管理人才的要求,并在此基础上对我国信息管理人才培养模式提出了相应的建议。 关键词:两种文化的融合;信息管理人员;培训模式项目来源:重庆邮电大学社会科学基金项目,项目名称:。适应两种文化融合的发展,“大数据”时代的到来给各行各业的传统管理模式带来了巨大冲击 过去,在衡量一个企业的实力时,其资源和财政资源是最重要的标准。在“大数据”时代,数据是最重要的资产和最有价值的竞争力。 然而,当传统管理模式不适合“大数据”时,

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大数据时代人力资源管理创新指什么?

浅析大数据时代信息管理人才培养模式的创新实践范文

信息管理教育的每一次变革都与信息技术环境的变化密切相关。基于大数据产业的人才需求,结合上海商学院教育部“数据中国——生产与教育一体化促进计划”百校项目的实施经验,从大数据课程体系设计、大数据技术平台建设、大数据实践教学应用等方面探讨了信息管理与信息系统专业大数据方向改革的核心内容。 本文的研究不仅着眼于大数据时代的技术趋势和人才需求,而且维护了信息管理专业的核心教育理念,可为大数据专业的新兴方向建设提供有益的参考。 关键词:信息管理;大数据;专业改革;工业和教育一体化;合作教育;摘要:信息管理教育的创新总是与信息技术的变革联系在一起的。基于大数据产业的人才需求状况,结合上海商学院“数据中国:产教结合工程”的实施经验,探讨了“信息管理与信息系统”大数据化改革的关键点,包括课程体系设计、技术平台建设和实践教学体系设计。本文的改革方案不仅顺应了大数据时代的技术趋势,而且保持了信息管理教育的核心理念,为大数据教育的发展提供了有益的启示。关键词:信息管理;大数据;教育改革;工业教育一体化;合作教育;1信息管理大数据改革的必要性人类社会正在经历一场由大数据引发的社会革命 在大数据时代,数据已经成为企业的核心资源 随着中国信息化的蓬勃发展,中国已经成为数据资源最丰富、数据维度最广的国家之一 无论是互联网行业、电子商务行业等新兴行业,还是政府部门、教育机构、金融机构、通信行业等传统行业,在多年的运营过程中,都利用了自身的信息技术优势,积累了大量的数据资源。使用大数据技术对这些数据进行统计分析和深入挖掘,必将为社会创造有价值的知识和价值。 在西方发达国家将大数据作为国家战略推进的同时,中国于2017年1月正式颁布了《大数据产业发展规划(2016-2020)》,将大数据产业作为关系到国家核心竞争力的战略制高点 国家十三五规划甚至提出:“实施国家大数据战略”和“建立统一开放的大数据系统” 随着中国大数据产业的崛起,出现了许多与大数据相关的新帖子 国家信息中心发布的《2017年中国大数据发展报告》(2017 China big data development report)显示,大数据领域就业严重短缺,数据分析类就业机会最丰富(占总招聘人数的51.62%),其次是系统开发类(占总招聘人数的21.35%)。然而,这两类人才的供应严重不足。不仅求职者的数量远远低于招聘需求,而且大多数求职者缺乏大数据行业的实践经验 此外,由于中国大数据产业目前还处于起步阶段,对操作型和技能型本科人才的需求最高,占总招聘人数的63.13%。 随着大数据产业的进一步繁荣,中国将面临更加严重的大数据人才缺口。 中国信息与通信研究所发布的《中国大数据发展调查报告(2018) 4》显示,近2/3的企业设立了数据分析部门,其对数据分析的重视程度还在进一步提高5 在教育部2018年颁布的《普通高校本科专业教学质量国家标准》中,信息管理与信息系统专业(以下简称“信息管理专业”)的知识领域被定义为“对该专业相关领域的发展趋势和新知识、新技术具有一定的敏感性,能够通过信息技术工具等多种手段获取相关知识, 能够综合运用本专业的相关知识和方法进行信息系统规划、分析、设计和实施,能够通过数据分析等手段掌握支持组织管理决策的相关理论和方法” 由此不难看出,信息管理专业本身是一个高度交叉和复杂的专业。它是管理知识、数学知识和计算机技术的交叉,是系统思维、计算思维和数据思维的整合。致力于培养面向现代管理实践的信息系统人才和数据分析人才。 信息管理专业的几乎每一个变化都与信息技术的变化密切相关 在当今大数据时代,大数据信息技术的变化和各行各业对大数据处理和分析的实际需求迫使信息管理行业做出积极响应。 从本质上讲,大数据专业是信息工程、计算机科学与技术、软件工程、应用数学、统计学、通信工程等学科的交叉和延伸 因此,当务之急是推进信息管理专业大数据方向的改革,将大数据领域的前沿理论和先进技术渗透到信息管理专业的教学体系中,使信息管理专业的人才培养顺应大数据时代的趋势。 根据教育部最新国家教学质量标准对信息管理专业知识领域的描述,信息管理人才的就业岗位可分为两类:信息系统类和数据分析类。这两类的主要能力要求如下:(1)信息系统类:具有一定的程序开发能力,掌握现代企业管理的基础知识,用系统思维规划、分析和设计企业信息系统,优化企业管理流程,最终能够实现企业信息系统;(2)数据分析:具有一定的计算思维能力,能够综合运用数学、统计学、经济管理等知识来处理和分析数据,能够运用各种决策方法和模型来揭示数据中隐藏的信息和知识 根据这两类岗位的具体能力要求和对国内外部分高校信息管理专业课程数据101112的总结分析,可以总结出培养信息管理专业人才所必需的五个知识模块,即现代企业管理知识模块、计算机技术知识模块、管理优化知识模块、信息系统知识模块和数据分析知识模块,如图1所示 这五个模块涵盖教育部规定的信息管理专业的主要知识领域和主要课程。它们是信息管理专业区别于其他管理专业,形成自己独特知识体系的前提和基础。 虽然不同的学院和大学对这五个知识模块的重视程度不同,所提供的课程比例也不同,但总体来说,它们都是普遍提供的。 信息管理专业课程体系在突出大数据方向的同时,应遵循教育部规定的主要知识领域和主要课程,坚持信息管理专业的核心教育理念。 信息管理专业大数据课程体系的建设应面向大数据领域的信息人才需求,在原有信息系统和数据分析两大方向的基础上突出大数据的特点,使学生具备在大数据环境下规划、分析、设计和实施信息系统的能力。 以及将相关技术用于大数据处理和大数据分析的能力。13 .培养学生成为能够利用信息技术和大数据技术分析和解决相关领域管理问题的复合型应用人才,能够承担信息系统和数据分析工作的实施和管理。 通过对国内外高水平大学信息专业141516门大数据课程的调查分析,可以看出本科生大数据相关课程大致可以分为三类,即大数据基础、大数据技术和大数据应用 (1)大数据基本类别:大数据技术基于统计计算和分布式系统。只有具备了计算思维、系统思维和程序开发的基本能力,才能从系统的角度理解数据处理流程和程序算法,然后才能开展大数据的以下主要课程 因此,基础课程应该包括统计建模课程(如统计学、运筹学)、编程课程(如Java、Python)和分布式系统课程(如Hadoop、分布式数据库)等。 (2)大数据技术(Big Date Technology):大数据技术涉及广泛的具体内容,包括数据存储技术、数据预处理技术、数据可视化技术、数据挖掘技术等。 对于本科层次的信息管理专业,面向培养大数据应用的操作型和技能型人才。因此,应注重大数据技术课程的开设,培养学生使用各种大数据技术工具对数据进行全生命周期的管理、分析、挖掘和应用,从而实现对实际操作能力的智能决策和控制。 (3)大数据应用:大数据应用课程涉及大数据技术在商业和互联网行业等特定领域的应用 由于不同大学的社会背景和办学方向不同,这些课程的设置也不同,反映了不同大学信息管理专业的办学特点。 根据《中国大数据发展调查报告(2018) 17号》,市场分析、客户分析和内部运营管理是企业大数据应用最广泛的三个领域 对于经济管理类院校的信息管理专业,课程应体现大数据技术在这些领域的应用。 图1信息管理人才五大必备知识模块与课程附表1对应的信息管理专业大数据课程体系设计基于以上分析,信息管理专业课程体系是在信息管理人才培养五大必备知识模块的基础上,突出大数据的特点而设计的(见表1) 课程体系面向“信息系统实施”和“大数据分析”两个方向,专业核心课程增加了大数据平台的基础知识和技术。大数据技术课程和大数据应用课程已被添加到“大数据分析”的主要课程中 3大数据实践教学系统设计信息管理专业本身是一个应用性很强的专业,大数据特别面向特定的项目应用领域。因此,有必要系统地培养学生解决大数据领域实际问题的能力,并应用他们所学知识。 大数据分析的前提是拥有足够的高质量数据。因此,在大数据教学过程中,除了相关的理论和实验课程之外,企业项目实战案例和可用于研究的商业数据是必不可少的 这就要求高校进一步完善实践教学体系,建立校企合作教育机制,让企业深入参与大数据实践教学,培养学生发现、分析和解决大数据应用中实际问题的综合实践能力和初步科研能力。 在大数据实践教学模式中,可以采用项目教学法,使学生能够综合运用所掌握的知识、方法和技术,解决复杂的大数据实践问题,培养学生组织和管理大数据项目的能力。 学校和企业可以联合建立项目库,重点关注大数据产业实际应用面临的问题。 从大一到大四,学生们一步一步地参与实践项目。 项目实施过程中,企业全程参与,让学生提前感受到企业文化和工作氛围,将知识和能力的培养与职业素质的培养有机结合起来。 信息管理专业实践教学体系的设计见表2。 表2信息管理专业实践教学体系设计4大数据技术平台大数据分析的构建必须得到相应大数据技术平台的支持,因此大数据课程需要更高的实验设施,必须部署相应的实验资源来配合大数据教学活动 通过校企合作,构建一个集人才培养和应用服务于一体的大数据技术平台。它的技术架构如图2所示 其中,大数据平台的核心系统是大数据平台运行的基本环境,用于支持整个大数据平台的底层操作。 大数据平台应用系统包括大数据应用开发管理系统、大数据教学系统和行业数据资源系统三个部分,它们直接关系到大数据实验教学、大数据应用开发等。它们是由用户直接操作的系统,提供用户友好的图形界面。 它们不仅支持大数据专业课程的教学,还服务于大数据项目的开发、大数据行业的研究和应用。 图2大数据平台技术框架5通过整合工业和教育大数据促进大数据改革是一门新兴学科。虽然自2016年以来,我国已有283所高校获准开设“数据科学与大数据技术”专业,但总体而言,大数据人才培养体系还没有形成成熟的方案,可供借鉴的经验也不多。 培养大数据人才的难点之一在于对实验资源的配置要求较高,这就需要大量的软硬件环境和数据资源经费。 此外,大数据课程非常重视教师在行业中的实践经验。除了有专业的理论背景之外,教师还应该能够解决行业中遇到的实际问题 解决这些困难的有效途径是开展校企深度合作,共同培养满足行业需求的大数据应用人才。 为贯彻国务院办公厅《关于深化高校创新创业教育改革的实施意见》(国发〔2015〕36号)和《关于深化产学研结合的若干意见》(国发〔2017〕95号)精神,深化产学研结合、合作教育, 中华人民共和国教育部不断组织实施产学研合作教育项目,以产业技术发展的最新需求推进高校人才培养改革,创新人才培养机制,提高人才培养质量 2017年3月,上海商学院入选教育部“数据中国——产学研结合促进计划”百校项目,并与中国科技曙光签订合同,共同提供资金支持,共同打造信息管理专业的重大数据方向。 上海商学院是一所适应上海城市功能的特色应用技术商学院。信息管理专业人才的培养突出了业务背景,即培养学生管理和实施业务信息系统以及处理和分析业务大数据的能力。 学校与中国科学曙光的合作主要包括以下几个方面:(1)大数据技术平台的建设 学校应提供必要的场地和配套设施,企业应负责大数据技术平台的具体实施,提供所需的大数据产品、硬件设备、软件平台、行业数据资源等。 (2)合作培养大数据人才 从行业实际需求出发,学校和企业共同参与人才培养方案和课程教学标准的制定,从而实现专业培养目标与行业人才规格的对接,人才培养过程与企业工作任务的对接,突出人才培养的应用特色 企业导师直接参与大数据专业课程的教学,负责安排学生的实践培训,为学生提供大数据行业的优质就业资源。 (3)大数据应用研究服务 企业为学校教师提供大数据技术培训。教师可以使用大数据技术平台进行大数据研究。学校和企业共同参与大数据项目的实施和交付,共同完成科研成果孵化 通过产学研合作,高校可以解决大数据人才培养的瓶颈问题,优化大数据教学的资源条件,使人才培养更加贴近行业实际需求,促进高校科研成果向行业转化。 对企业来说,可以在人才队伍建设和产业升级创新方面形成先发优势,为企业的可持续发展提供有力支撑。 结论基于教育部“数据中国-产业-教育一体化促进计划”上海商学院百校项目的实施经验,总结梳理大数据时代信息管理领域的人才需求,探索专业改革过程中校企深度合作的具体模式。 在大数据课程体系的设计中,既符合行业对大数据知识和技术的需求,又坚持信息管理专业的核心教育理念。 在实践教学体系方面,实现了项目教学法的深度应用,将学生知识和能力的培养与职业素质的培养相结合。 在大数据技术平台建设方面,涵盖大数据领域的关键技术,服务于大数据主要方向的课程教学和实践教学。 随着大数据时代的到来,信息管理行业迎来了良好的发展机遇,但也伴随着巨大的挑战。 面向大数据的信息管理专业改革仍处于初级阶段,有很大的改进和扩展空 大数据人才的培养是一个复杂的课题,涉及教学的许多方面,是一个长期而渐进的积累过程。 只有坚持不懈地进行专业改革和探索,借鉴国内外高校在大数据人才培养方面的先进经验,逐步完善面向大数据的课程体系,增加大数据软硬件设施的资源投入,信息管理专业人才的培养才能真正跟上大数据产业的发展趋势 注1刘玉宋学庆。大数据:信息技术和信息管理的变化[。情报学,2014,32 (9) :14-17.2周晓燕,尹亚力。基于国内市场需求的大数据管理人才知识结构分析[。情报学,2017 (1) :29-34.32017中国大数据发展报告[。北京:国家信息中心。2017年:32-36.4中国大数据发展报告(2018年)[报告。北京:中国信息与通信研究所,2018:4-5.5教育部高等教育教学指导委员会。[普通高等教育本科专业教学质量国家标准。北京:高等教育出版社,2018:824-830.6张建年,罗毅。陈柏桐。大数据对信息管理教育的影响和挑战[。信息资源管理杂志,2016 (1) :105-112.7胡毕成,王祖林。“大数据在教育中的作用、挑战和趋势——大数据时代教育改革的最新研究进展述评”,[。现代大学教育,2015,4:98-104.8周耀林。黄川川。大数据时代信息管理学科人才培养模式改革研究[。中国高等教育研究,2017 (10) :107-110.9,程波龙朝阳。社会需求视角下的专业建设——信息管理与信息系统专业信息技术课程设置研究[。图书馆和信息工作,2007 (6) :131-133.10,王文明。尹锋超。美国大学信息管理专业本科教育培养模式及启示[。图书馆学研究,2014 (18) :8-12.11张杰。信息管理与信息系统专业课程体系研究[。天津:河北工业大学,2008:21-33.12万涛,张伟。杨丹。新工程背景下信息管理专业大数据技术改革实践与应用方向[。渭南师范大学学报,2018 (10) :41-47.13李思,何毅。[大学大数据相关课程及其特点分析。图书与信息,2015 (6) :84-91.14曹金淑,王志宏,刘慧蕴。大数据时代的图书情报学教育——基于我校“大数据”相关课程的调查与思考[。信息论与实践,2017 (12) :17-22.15王民,左建安,陈亚。大数据环境下信息管理专业人才培养模式的分析与构建[。图书馆,2015 (4) :90-95.16周明。谢军。大数据视角下信息管理专业培养模式创新研究。[。图书馆学研究,2016 (6) :41-46.17萧炎。大数据时代地方高校协同创新信息管理平台的构建与路径[。信息科学,2015 (11) :39-43。