理论教育 信息分析导论:发展趋势

信息分析导论:发展趋势

时间:2023-10-30 理论教育 版权反馈
【摘要】:1.1.2.4战术信息分析普及化信息社会的发展,市场竞争的加剧,对信息分析服务形式提出了新的要求,战术信息分析异常活跃。

信息分析导论:发展趋势

随着科学技术与生产力的飞速发展与进步,人类知识信息开始呈爆炸性趋势增长,计算机网络的出现使得信息传递交流超越了时空的限制,随之而来的遍布世界各个领域的激烈竞争,使信息成为国家、组织、个人竞争中不可缺少的战略资源,人类的一切活动都离不开有效的信息支持,信息分析也因此为世人所瞩目。在数字化、全球化背景下,信息分析将呈现出如下发展趋势。

1.1.2.1 信息分析内容预测化

预测是指通过已有的数据资料和信息,对未来或未知事物的发展进行估计和推测。预测是一门研究范围广泛的综合性学科,研究内容包括社会预测、科技预测、经济预测和军事预测等。信息分析的意义在于积累,积累的延伸就是未来,预测就是延伸,信息分析本身就蕴涵着预测。

当前,全球范围内的竞争日益激烈,信息分析逐渐成为从事建设、发展生产的最活跃的力量。如果说信息分析是现代社会的“眼睛”的话,那么,预测性信息分析则是社会进化的“航标灯”。因此,预测性信息分析在国外已成为一个崭新的行业,从事预测性信息分析的专家与日俱增,预测已经发展成为信息分析的重要内容,随着时间的推移,在信息分析领域中,预测性信息分析的比重将越来越大。

1.1.2.2 信息分析方法定量化

(1)信息分析方法定量化是由客观需要决定的。在信息分析工作中使用的数据日益丰富,如何做好数据的定量化处理,就成为提高信息分析质量的一个重要问题。同时,面对急剧增长的数据,只有通过建立数学模型才能对数据的优选与分级作出定量的分析评价。

(2)信息分析方法定量化是由其自身发展需要决定的。传统信息分析采用定性方法进行信息的分析、综合、研究和预测,其成果多数是用逻辑语言来表达,这就造成信息分析成果与实际情况之间存在较大的误差,难以满足用户对信息分析成果准确化、精确化的要求。现代信息分析如果采用定量方法,实现定量与定性的有机结合,将使信息分析成果更加精确,使信息分析水平上升到更高层次。

(3)任何一门学科要达到科学化,必须定量化。信息分析作为一门新兴学科,要实现科学化的发展目标,必须建立起一套反映信息分析基本特性的定量方法体系。目前,反映信息分析特性的一些定量方法已经开始出现,虽然还不十分成熟,但这是信息分析方法向定量化发展的基础,如回归分析法、层次分析法、聚类分析法等。随着信息分析的进一步发展,信息分析方法定量化将越来越明显,越来越重要。

1.1.2.3 信息分析服务市场化(www.daowen.com)

市场化取向是信息分析发展的最根本的趋势,这主要是由于市场具有资源优化配置和效率方面的优势。信息分析服务的市场化取向促使信息分析机构根据市场需求提供有针对性的信息分析服务,在社会范围内实现了信息分析资源的优化配置,高效率地满足了社会多样化、多元化的信息需求。在激烈的市场竞争中,无论哪种类型的信息分析机构,谁率先开展技术与方法创新,产出高质量信息分析成果,谁将在市场竞争中获胜。

信息分析服务市场化的结果必然导致信息分析整体向产业化方向发展。国外著名咨询机构,如麦肯锡咨询公司、野村综合研究所等,都实现了规模经营,产业化程度很高。目前,世界范围内信息咨询产业规模持续扩大,其中很大一部分来自信息分析领域,这种产业化的发展还会进一步得到强化。

1.1.2.4 战术信息分析普及化

信息社会的发展,市场竞争的加剧,对信息分析服务形式提出了新的要求,战术信息分析异常活跃。以企业为例,国内外企业界高度重视战术信息分析,企业要在市场竞争中处于优势,必须进行战术信息分析,如产品信息分析、价格信息分析、市场占有率信息分析、市场需求信息分析等。企业不仅要委托信息分析机构进行战术信息分析,而且许多杰出的企业领导者、决策者和管理者,本身就是非常优秀的战术信息分析专家。

目前,世界各国对技术信息、产品信息和市场信息的分析,已不单是信息分析人员的职责,也是管理人员、技术人员、生产人员共同关心的工作,战术信息分析的普及已成为信息分析发展的一个重要趋势。

1.1.2.5 信息分析队伍多学科化

信息分析是科学技术快速发展的产物,由于知识本身的不断深化,学科领域网状特征日益明显,促使分支学科、边缘学科、交叉学科、横断学科和综合学科等新兴学科蓬勃兴起,目前学科总数已达数千门之多。在信息分析工作中,凡是大型课题,总是一个课题同时涉及经济、社会和科技等诸多方面,信息分析的课题也异常广泛,几乎涉及社会的各个领域,有些课题既不是单纯的科学研究问题,也不是单纯的技术问题,而是涉及数个学科、横跨若干部门的综合性问题。

信息分析课题的综合化,决定了信息分析队伍知识结构的多元化,要求具有多学科、多层次、多语种的信息分析人才。组织一支包括基础科学、应用科学等各门类学科专业人才的信息分析队伍,是信息分析发展的必然趋势。[2]

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