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摘要：近年來，在大數據環境下，有關大數據分析的大數據理論引起情報界的關注。通過對比發現，大數據分析和情報分析存在一定的聯系，既有共性，又存在一定的相似之處。面對龐雜、多樣的數據時，只有通過大數據分析，才能更好地提升情報分析能力。大數據分析與情報分析的辨析和融合，是時展的必然方向。

關鍵詞：情報學；大數據；情報分析；大數據分析

一、引言

20世紀在美國發源的信息公開運動，使得計算機的硬件飛速發展。與此同時，互聯網概念的興起，使得數據成指數增長。在大數據推動時代變革的社會背景下，21世紀以來，世界上很多國家開始關注大數據的發展。很多學者開始對大數據進行研究以及分析。大數據分析是指利用大數據理念以及方法對大量增長迅速且真實的數據進行分析，發掘其相關關系以及其他有用信息。大數據的發展推動時代變革，被情報學所關注。大數據及其有關大數據的分析，在為情報學帶來機遇的同時，也帶來了巨大挑戰。情報學是20世紀50年代左右出現的詞匯，大數據分析則是近年來新興發展起來的事物。兩者雖然擁有不同的特點，但也有一些共性。大數據的主要特點就是“大”，但數據過多，難以從中得到最有價值的部分，情報分析則可以實現這點。但情報分析所需的數據需要大數據提供支持。所以，在大數據的新時代背景下，將大數據融入情報分析，既是時代需求，也是情報分析的契機。

二、數據分析與情報分析的共

情報分析同樣也稱作情報研究，是根據用戶需求，通過現代技術手段以及科學操作進行分析、評價等綜合加工，得到新的、更有價值的情報產品。所以，由此來看，情報分析以及大數據分析具有天然的共性，是將信息以及數據作為研究對象，進行有效的組織管理、分析發掘，為社會用戶提供相關服務。（一）看重對數據的定量分析。19世紀的工業革命，以蒸汽機改變了人們手工業的生產生活方式。20世紀以來，計算機的出現大大推進時代變革，使人們的生活方式大為改觀。在各種APP急速增長，微信、QQ等社交方式在日常生活中越來越重要的情況下，各種數據每分每秒都在進行鋪天蓋地的更新。根據統計，一天之內由互聯網產生的數據將刻滿將近2億張DVD。這可能比之前人類所有印刷數據的總數還要多。大數據時代的來臨，是一個全新的革命，各個行業的數據都開始了量化進度。如今，大數據時代的來臨，使我們的數據隨處可見，這時對數據的分類以及分析就顯得更加重要。如今，從繁雜、龐大的數據庫中提取有價值的信息，成為創造價值的全新渠道。情報分析同樣看重數據。大數據來臨之前，情報分析是由少量的人員對特定的數據進行分析。但隨著大數據時代的來臨，情報分析所面對的數據量逐年增多，綜合知識越來越深，分類越來越細，僅僅靠人力已經難以勝任這項工作，它越來越依賴計算機。這也說明對于數據的分析，是情報分析的一個重要環節。（二）看重不同類型的數據融合。大數據的特點之一便是數據結構各異，種類繁多。語音、訪問記錄、消息、交易記錄、電子郵件、照片、視頻等，均為大數據的不同形態。這些信息通過不同的視角反映人物以及事件。通過將各個方面信息相互融合，可以得到更加全面的事件分析以及人物分析。在市場應用中，可以將得到的信息運用發掘新的商業形式，為市場開拓、競爭選擇、商業形式選擇提供有力的數據保障。例如，通過對用戶瀏覽記錄的判斷，可以明確用戶所喜愛的事物，以及用戶所想要知道的信息，各大電商如淘寶、京東以及亞馬遜，都是通過對顧客瀏覽商品的大數據分析，明確用戶最近想要購買的事物，并對用戶進行相關推送，了解用戶的電子交易記錄，還能通過各種社交平臺了解到用戶的社交網絡以及個人動態。通過多種不同渠道信息的綜合考慮，可以較為全面地得到個人信息特征。用一句話說，多種數據的綜合分析是大數據分析的主要特征之一。與此同時，情報分析正在向社會各行各業滲透，并且所需要研究的問題更加深入、課題更加多元。所以，單一的數據并不能滿足情報分析的需要。所以，同一類型的信息可能來自不同的供應商。比如，論文可能來源于中國知網、萬方數據、重慶維普等。一個論題或是前沿課題的研究，僅僅只有一種類型的文章是不能滿足的，需要從不同地方得到大量的有用數據進行批判與汲取，將期刊、論文、圖書等融合在一起，更能說明一個方面的研究。

三、大數據分析和情報分析的差異性

通過上述所講，我們可以發現大數據分析和情報分析存在很多共性，但不可否認的是，它們之間同樣存在差異性。以數據對象來說，大數據分析主要側重數值信息，情報分析則主要側重文本信息。以數據規模來講，大數據分析較為大而全，而情報分析則比較追求適度的數據，突出關鍵。在分析時機上，大數據分析一般情況是實時分析，但情報分析有時滯。分析任務方面，大數據分析側重挖掘新模式，情報分析一般任務明確，模式既定。（一）數據對象存在差異。情報分析一般以文本文獻為主要分析對象，情報分析需要找出文獻中的語義連結等方面明確需要得到的信息；而大數據分析以數值為主，如用戶信息、電商電子簡易記錄。（二）數據規模不同。大數據分析主要面向大數據，情報分析中，一般海量數據就可以滿足。在情報分析中，想要得到相關任務的全部數據幾乎是不可能的。以國家的一些保密設備舉例，情報分析根本不可能得到全部信息。（三）分析時機不同。大數據分析的出現，就是為了保障大量數據的處理，所以大數據對數據的處理一般是實時處理。情報分析雖然以動態更新的數據做支撐，但因為經常性的規律總結可能導致無法避免的滯后性，所以我們經常在文獻中看到“19世紀以來、在這一百年中”等字眼。（四）分析任務不一樣。大數據分析一般是通過所得到的大數據進行規律分析以及未來預測。在生活中，我們經?？梢愿惺艿酱髷祿鶐淼谋憷?，比如，瀏覽器經常出現你喜愛的事物，社交網絡經常會推送你可能認識的人；而情報分析是為了滿足明確的任務，得到最終的答案。

四、情報分析和大數據分析融合的意義

大情報分析是通過對各種資料的研究得到想要的答案，并且認識到事物發展的本質以及規律。這需要強大的數據支撐。以數量龐大的數據作為對象，以大數據分析入手開展情報分析，是新時代的良好發展方向。人們努力從海量數據中分析有價值的情報，但大數據時代的來臨使我們明白，之前的情報分析不過是“小數據”而已。大數據的分析有助于提升情報分析的效率和相關能力，尤其是對未來方向的預測分析能力，將在大數據的支撐下大大加強。

五、結束語

綜上所述，大數據分析在與情報分析具有明確共性的同時，又存在各自的特點，應該明確。大數據本身也處于不斷發展過程中，要運用到情報分析中來，還有很長的路要走。在大數據時代背景下，盡可能地發揮情報分析的優點，努力適應全新的時代特征，勇敢迎接挑戰。

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作者:陳宇 單位:中國人民大學