大数据时代下信息管理系统的构建

大数据时代下信息管理系统的构建

兴百雪

身份证号码：130535199012310039

摘要：本文主要针对大数据时代下信息管理系统的构建进行深入研究，并从总体架构设计、功能模块设计以及数据处理与分析这三个方面阐述了具体的实践策略。希望研究成果能够为相关人员提供一些有益帮助，从而促进信息资源管理质量和效率的提升。

关键词：大数据时代；信息管理系统；构建策略

1.大数据时代下信息管理系统的架构设计

1.1系统总体架构

在大数据时代背景下，信息管理系统的架构设计需要能够处理和分析大量的数据，以支持领导层面的战略决策。具体而言，系统总体架构可以分为四个层次：数据源层、数据存储层、数据处理层和数据应用层。首先，数据源层包括所有能够生成或提供数据的来源，这些数据源提供了丰富的信息数据。其次，数据存储层主要负责数据的存储和管理，常见的存储模式包括关系型数据库、NoSQL数据库、大数据存储系统[1]。再次，数据处理层是系统的核心，数据处理层通常采用分布式计算框架和流式计算框架来处理海量数据，并支持实时分析和批处理分析。最后，数据应用层主要面向终端用户，提供各种数据应用和服务，如信息整合、人事报表、绩效分析、职工画像、招聘预测等。

1.2硬件架构

硬件架构是信息管理系统的基础，其决定了系统的整体性能，硬件架构设计应根据系统的需求和规模合理选择服务器和存储设备。一方面，服务器是系统的核心计算资源，选择合适的服务器能够提高系统的计算能力和处理效率。在大数据环境下，建议选择高性能的多核CPU服务器，其具有强大的并行处理能力，适合处理大规模数据计算任务。另一方面，数据存储是系统的重要功能，选择合适的存储设备能够提高数据的读取和写入速度，建议采用分布式存储系统，这样能够将数据分布存储在多台设备上，从而实现数据的有效利用。

1.3软件架构

在大数据时代背景下，信息管理系统软件架构的设计需要支持高并发、大数据处理和实时分析等需求，软件架构设计应包括数据库选型和应用架构设计。一方面，数据库是系统的数据存储和管理核心，选择合适的数据库能够提高数据的存储和访问效率。在信息管理系统中，需要根据不同的数据类型和需求选择不同的数据库。另一方面，应用架构是系统的功能实现和业务逻辑核心，合理的应用架构设计能够提高系统的可扩展性。在大数据环境下，建议采用微服务架构，将系统划分为多个独立的服务模块，这种架构能够提高系统的灵活性和可扩展性。

2.大数据时代下信息管理系统的功能模块设计

2.1职工信息管理模块

职工信息管理模块是信息管理系统的基础，主要负责职工基本信息、合同信息和档案信息的管理。职工基本信息管理模块主要用于管理职工的个人信息，如姓名、性别、出生日期、身份证号码、联系方式、家庭住址等，系统应支持信息的录入、修改、查询和删除，同时具备数据导入和导出功能，方便批量处理。职工合同管理模块主要用于管理职工的劳动合同信息，包括合同签订、续签、变更、终止等，系统应支持合同模板的定义，方便快速生成标准化的劳动合同[2]。职工档案管理模块主要用于管理职工的档案信息，包括教育背景、工作经历、职业资格、奖惩记录等，系统应支持档案信息的全面记录和分类管理，方便信息的查询和统计。

2.2招录与选拔管理模块

招录与选拔管理模块是信息管理系统的重要组成部分，主要负责人才招录的相关事宜。一方面，招录需求管理模块用于明确企业或机关事业单位的招录需求，包括职位名称、招录人数、岗位职责、任职资格等，系统应支持招聘需求的录入、修改、查询和审批流程，同时还应具备需求分析功能，根据企业或机关事业单位的人力资源规划和业务发展需求，自动生成招录计划和详细程序。另一方面，招录流程管理模块用于规范招录的整个流程，包括职位发布、简历筛选、面试安排、录用通知等，系统应支持多渠道职位发布，如招录官网、传统纸媒、社交媒体等，扩大招录信息的覆盖面[3]。此外，系统还应具备自动筛选简历的功能，通过关键词匹配和智能推荐，快速筛选出符合要求的候选人。

2.3培训与发展管理模块

培训与发展管理模块主要负责培训计划的制定和培训效果的评估。首先，培训计划管理模块主要用于制定培训计划，包括培训目标、培训内容、培训对象、培训时间和培训预算等，系统应支持培训计划的制定、审批和调整流程，确保培训计划的科学性和可执行性。其次，培训效果评估模块则用于评估和跟踪培训的效果，包括培训后的知识掌握情况、技能提升情况和工作表现改进情况等，系统应支持多维度的培训效果评估，如课程评估、学员评估、岗位评估等，通过量化指标和定性分析相结合的方式，全面评估培训的效果。

2.4绩效管理模块

绩效管理模块主要负责绩效指标设定和绩效评估。首先，绩效指标设定模块用于设定和管理职工的绩效指标，包括关键绩效指标和目标与关键结果等，系统应支持绩效指标的定义、修改、查询和审批流程，确保绩效指标的科学性和可操作性。绩效指标设定功能应具备目标分解和任务分配功能，将企事业部门的战略目标分解到各部门和职工，从而为更好地实现战略目标奠定良好的基础。其次，绩效评估管理模块用于评估职工的绩效，包括评估标准、评估周期、评估方式等，系统应支持多种评估方式，如自评、上级评、同事评等。绩效评估管理功能应具备自动化和智能化特性，通过数据分析和算法模型，从而自动呈现评估结果。

3.大数据时代下信息管理系统的数据处理与分析

3.1数据采集与存储

一方面，数据采集是指从不同数据源收集和获取数据，包括内部系统和外部平台，通过API接口和数据集成工具，系统能够自动化地从各个数据源收集数据。实时数据采集可以通过流处理技术实现，从而确保数据的及时性和完整性。另一方面，数据存储涉及到如何高效、安全的存储和管理海量数据。由于信息数据的多样性和复杂性，系统通常采用混合存储策略，包括关系型数据库用于存储结构化数据，NoSQL数据库用于存储非结构化和半结构化数据，大数据存储系统用于存储大规模数据文件。

3.2数据分析与挖掘

数据分析是指对采集到的数据进行处理和分析，以发现数据中的规律和趋势，信息管理系统可以利用多种数据分析技术，如描述性分析、诊断性分析、预测性分析。描述性分析通过统计和可视化手段展示数据的基本特征和分布情况，如职工结构、离职率、招录效率等。诊断性分析通过多维度数据关联，查找问题的根本原因，如离职原因分析、绩效差异分析等。预测性分析通过机器学习和人工智能算法，预测未来的趋势和结果。数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识，发现隐藏的模式和关系。信息管理系统可以利用多种数据挖掘技术，如关联分析、回归分析等。关联分析用于发现数据项之间的相关性，如职工特征与绩效的关联、培训与职业发展的关联等。回归分析用于建立数据项之间的数值关系，如薪资与绩效的回归分析等。

4.结语

综上所述，大数据时代为信息管理系统的构建带来了新的机遇和挑战。通过科学的系统架构设计、全面的功能模块开发以及高效的数据处理与分析，相关单位可以实现对人力资源的精准管理对相关信息的深度挖掘，从而不断提升决策支持能力和信息管理水平。

参考文献

[1]李秀玲.大数据时代高校财务管理信息系统构建探讨[J].经济研究导刊, 2016(32):2.
[2]董睿.大数据时代医院信息管理系统建设路径探讨[J].中国新通信, 2019, 021(012):88.
[3]郑礼河.大数据时代高校学生管理信息化思考[J].信息系统工程, 2019(3):1.