随着科技的发展，大数据处理和机器学习技术也随之产生。大数据是一种快速、庞大的信息资源，因此，挖掘隐藏在海量信息资源中的知识显得尤为重要。在大数据背景下，知识组织、价值发现和准确的信息服务是当前研究的热点，而且，信息资源指数的不断增加，使用者在获取信息资源的过程中会遇到困难，从而影响到网络资源的利用率。所以，为了更好地利用信息资源，使用者获得更精确、更高效的信息资源载体，分析大数据环境下信息资源管理特征和存在问题，并针对这些问题提出相应的对策和建议。
一、大数据视域下安全信息资源管理的特征
信息资源整合是指将各类信息资源融合，把表面上彼此独立、实则相互关联的资料融为一体，构成一个有效的体系。信息资源整合是一个动态的概念，是对信息资源进行最优组合的过程。例如，信息技术在铁路各领域中的不断应用，各业务领域先后建立了很多自己的信息系统，在短期内发挥了一定的作用，但随着信息量的不断增加，领域的不断扩大，信息孤岛问题逐步显现出来，急需进行信息资源整合。
（一）数据量大
随着 Web2.0时代的到来，以用户为中心的网络内容和产品生产模式已经成为了主流，它是一种人为中心的2.0模式的典型代表，也是由专业人士和所有用户共同编织的网络，从而生成海量、复杂的数据。同时，各种移动设备的出现，物联网、云计算、云存储等技术的不断发展，人们和物品的活动轨迹被记录下来，从而产生了海量的数据。网络的核心节点从网页到使用者，每一个使用者都是数据生产者，短信、微博、图片、视频等都是它的数据产物。
（二）速度快，时效性强
大数据一个重要的特点就是能够迅速地从动态数据中抽取出用户所需要的信息，然后，能够迅速地产生和转移数据。在快速发展的网络环境下，为了达到实时的数据传输，软件的性能优化可以加速处理器和服务器的升级。信息资源的管理，既是对数据的储存与查询，也是对数据进行快速的处理、分析、反馈，以符合用户的实际需要。多层次的大数据结构可以实现各种类型。在这些模型中，各业务数据都采用了统一的规范格式，利用专业的分析工具对信息进行识别。另外，大数据环境下的数据资源相对于传统商业数据是非正式的、模糊的，因此，如何从不同的数据结构中抽取出对应信息，是我国将要面临的困境。
（三）数据类型多种多样
同时，由于数据来源的种类日益增多，表现形式也多样化，不再受传统结构化数据限制。数据类型包括结构化、半结构资料及非结构资料。半结构性和非结构资料是目前最常用的资料。结构化数据是一种以二维表结构为基础的一种数据，这些标准具有严格的数据格式和长度规格，可以使信息资源以更加标准的形式出现，与一般的纯文字相比，结构更好，便于用户检索。与结构化的数据相比，非结构化的数据包括办公文档、 XML、HTML、各种报告、图像、视频等，被广泛地应用在文本检索和各种多媒体信息处理中。
二、大数据视域下安全信息资源管理现状
在信息技术飞速发展的今天，人们对信息资源的需求日益增长。目前，我国信息资源与发达国家相比，仍有很大的差距。因此，信息资源主体内容比较零散，对网络资源管理还处于理论上。所以，工作人员要从信息资源利用问题和对策、信息资源属性、信息资源管理体系等方面进行了深入的探讨。数据存储技术、图像智能分析技术、数据挖掘技术等都是信息资源管理中的重要技术，但是，在大数据背景下，我国还在使用国外先进的网络信息资源管理，缺少创新与独立。由于大数据适应性较差，而且数据的存贮和处理能力较差，数据的安全性也较差。
三、大数据视域下安全信息资源管理模式
（一）市场化管理模式
目前，以市场为导向的信息资源经营方式，存在着各种不同的经营方式，每个经营方式都有独特的特点。目前，以信息机构收费为主要经营方式的资讯资源管理，其内容包括：撰写专题资料、收取科研成果费用、提供信息复制，并收取复制费用；顾问服务、顾问费用等，这些业务易于操作，因此得到了广泛的应用，而且在市场力量的驱动下，信息资源管理的交易模式已经取得了一定的规模和水平[1]。
在全国各地建立了数百个信息资源交易区，这是一种重要的工业信息资源交流方式，“内蒙古资源网”等网站属于此类。它主要在企业和企业之间进行，随着企业数量增加和知识产权的完善，这种交流方式越来越受到人们的重视。在市场竞争机制的驱动下，公司和信息中介机构的咨询服务模式得到了快速发展。由于信息资源管理不断发展，单纯的商业信息资源管理、开发和利用的服务方式也在不断地拓展。这一模式对用户提供有偿的检索和使用，并通过商业信息资源的收集、整理和加工，使之成为一个标准化的信息资源。在我国信息产业的不断深入发展中，这种新型信息技术将会在我国工业信息服务体系中占有举足轻重的地位[2]。
（二）数据挖掘模式
在大数据时代，现有数据资源必须充分利用数据挖掘技术，最大程度地满足用户的需要，具体表现在以下几个方面。首先，要利用先进技术进行整合。在全球经济一体化的今天，必须充分运用信息技术对信息资源进行有效的整合，形成数据融合体，以便提供更方便、快捷、可靠的数据支撑。其次，要充分发挥信息资源整合的优势。要把握信息资源管理与技术特性，对相关信息进行收集、识别、分析、归纳，从而形成一个数据库，并从中抽取出数据挖掘技术所需的信息，为以后的信息收集打下坚实的基础[3]。
(三）一体化管理模式
随着大数据技术的飞速发展，信息资源共享成为了可能。我国在很久以前就已经开始实施了“国家信息共享计划”，在信息资源、档案信息、情报信息、图书信息等方面，已经建立了大量的信息资源共享系统。资料、档案、情报、图书等信息资源管理和开发工作已经开始进行，为信息资源整合和建设提供了一个机遇。通过构建信息资源管理中心，把信息资源、档案、情报、图书等信息资源进行数字化管理，并运用大数据技术对信息资源管理进行高水平的管理和开发，从而达到信息资源的最大化共享[4]。
（四）信息整合模式
当前，有大量统计数据挖掘工具用于各领域，因此，工作人员利用统计数据挖掘技术，明确挖掘目标，然后进行数据统计，选取适当的统计模型，对分析过程进行逐步验证。SPSS统计分析是使用最多的一种统计分析工具，它是利用ODBC数据库接口对各类数据统计、数据分析等方法，分析和判断数据的使用周期、资源建设等使用情况，从而形成对资源利用的判断[5]。
结束语
综上所述，大数据对企业信息资源管理提出了严峻的挑战，同时也给企业带来了极大的发展机遇。随着大数据技术的不断发展，人们不仅在思想、观念、意识上发生了变化，在生产、生活方式、管理水平和技术水平上都发生了巨大的变化。另外，任何一种管理方式都面临着很大的挑战和问题，各信息资源的形成和需求用户需要根据自身的具体情况，灵活运用合适的管理、开发和服务模式，以达到信息资源的科学管理和高效开发，最终使信息资源更好地为人民服务。
参考文献
[1]吴林,吴超,吴娥.大数据视域下安全信息资源管理模式研究[J].科技管理研究,2020,40(09):156-162.
[2]吴莹莹.大数据环境下信息资源管理模式的创新研究[J].河南图书馆学刊,2020,40(02):135-136.
[3]韩丽华,魏明珠.大数据环境下信息资源管理模式创新研究[J].情报科学,2019,37(08):158-162.
[4]王柳.信息技术对人力资源管理模式的影响分析[J].商讯,2019(17):181-182.
[5]郑建红.大数据下档案信息资源库平台管理模式构建[J].管理观察,2018(23):47-48.
