WikiDer > Информационная столица

Information capital

Информационная столица - это концепция, которая утверждает, что информация имеет внутреннюю ценность, которую можно передавать и использовать как внутри, так и между организациями. Информационный капитал означает, что обмен информацией - это средство разделения власти, поддержки персонала и оптимизации рабочих процессов.[1] Информационный капитал - это информация, которая позволяет обмениваться Капитал знаний.

Обзор

В менеджменте информационный капитал обычно описывается как набор данных, которые ценны для организации и могут быть получены через различные системы хранения данных, такие как вводные и интернет-системы, компьютерные базы данных, библиотеки и сети обмена информацией.[2] Информационный капитал может использоваться не только организациями, но и частными лицами. Например, если использование информационного капитала позволяет человеку проанализировать свои расходы на определенный тип продуктов и определить, как они соотносятся с его расходами на другие продукты или с расходами других людей, это может повлиять на его будущие решения о покупке.[3] В информационную эру эффективное использование информационного капитала во многом зависит от готовности информационного капитала к ИТ, поскольку информационный капитал извлекается из готовности информационных систем. Таким образом, компании, которые вкладывают больше средств в ИТ-системы, могут получить конкурентное преимущество перед другими предприятиями.[4]

Рынок информационного капитала

Рынки информационного капитала - это коммерческие рынки для покупки и продажи информации и данных. Эти рынки соединяют агрегаторы данных с организациями и частными лицами, которым нужна информация для деловых, научных или любых других целей. Регулирующие акты, такие как Закон о защите данных 1998 г. и Директива о защите данных применяются для контроля рынка информационного капитала и предотвращения ненадлежащего использования личной информации агрегаторами данных или любыми другими лицами и организациями. Хотя информацию покупали и продавали с древних времен, идея информационного рынка появилась сравнительно недавно.[5] Первый Информационный рынок сформировалась вокруг Кредитное бюро тип организации по обмену личной информацией в финансовой сфере.[6] Но с тех пор информационный рынок кардинально изменился. В настоящее время информационные рынки в основном размещаются на электронных системах агрегирования данных. Подавляющее большинство из них доступны как для правительств, так и для организаций в корпоративном или любых других секторах.[7] Некоторые платформы рынка информационного капитала могут быть доступны напрямую для общественности, например SocialSafe Ltd это инструмент резервного копирования в социальных сетях, который также позволяет пользователям загружать свой контент из различных социальных сетей в свое хранилище личных данных, а затем напрямую продавать эту информацию.[8]

Эра больших данных

Большое количество данных это большие объемы информации, которые настолько массивны и сложны, что их невозможно проанализировать с использованием традиционных технологий обработки данных, а вместо этого требуются специальные технологии.[9] Последние достижения в области анализа больших данных могут изменить способ функционирования рынка информационного капитала в настоящее время, поскольку, если коммерческие организации смогут анализировать и структурировать информацию о миллионах людей в любой части мира, это снизит ценность информации, которая исходит от одного человека или организации и позволит компаниям принимать более быстрые и точные решения на основе данных. Некоторые ученые даже предсказывают, что достижения в области анализа больших данных окажут даже большее влияние на рынок информационного капитала, чем создание Интернета.[10]

Список компаний, занимающихся аналитикой больших данных:

IBM - IBM предлагает программное обеспечение баз данных DB2, Informix и InfoSphere, аналитические приложения Cognos и SPSS, а также подразделение Global Services.[11]

HP - HP - крупный поставщик программных средств анализа больших данных.

Oracle - Oracle разрабатывает как аппаратные, так и программные продукты для обработки больших данных. В их число входят Oracle NoSQL Database, Apache Hadoop, Oracle Data Integrator и многие другие.

SAP - SAP - крупнейший поставщик программного обеспечения для обработки и анализа больших данных.[12]

Microsoft - Microsoft в партнерстве с Hortonworks предлагает инструмент HDInsights, который используется для анализа неструктурированной информации, предоставляемой агрегаторами данных.

Google - Google работает над разработкой BigQuery - первой облачной платформы обработки больших данных.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Альберт Ви Кван Тан; Петрос Теодору (1 января 2009 г.). Стратегические информационные технологии и управление портфелем. Idea Group Inc (IGI). С. 254–. ISBN 978-1-59904-689-1.
  2. ^ Роберт Каплан; Дэвид П. Нортон (30 декабря 2013 г.). Стратегические карты: преобразование нематериальных активов в материальные результаты. Harvard Business Press. С. 179–. ISBN 978-1-4221-6349-8.
  3. ^ https://www.wired.com/2013/03/are-you-maximizing-your-information-capital/
  4. ^ Масанобу Косуга, Ясухиро Монден; Ясухиро Монден (1 января 2007 г.). Японский управленческий учет сегодня. World Scientific. С. 125–. ISBN 978-981-277-973-1.
  5. ^ Алессандро Людовико (2012). Постцифровая печать: мутация издательского дела с 1894 г.. Звукоподражание. ISBN 978-90-78454-87-8.
  6. ^ Соединенные Штаты. Конгресс. Сенат. Специальный комитет по малому бизнесу (1980). Воздействие коммерческой кредитной отчетности на малый бизнес: слушания в Специальном комитете по малому бизнесу, Сенат Соединенных Штатов, Девяносто шестой Конгресс, первая сессия ... 31 октября и 1 ноября 1979 г.. Типография правительства США.
  7. ^ Комиссия по физическим наукам, математике и приложениям; Совет по информатике и телекоммуникациям; Комитет по Интернету в развивающейся информационной инфраструктуре; Национальный исследовательский совет, Отдел технических и физических наук (22 января 2001 г.). Взросление Интернета. Национальная академия прессы. стр.136–. ISBN 978-0-309-06992-2.CS1 maint: несколько имен: список авторов (связь)
  8. ^ Фернандо Франсиско Падро (1 января 2004 года). Статистический справочник по сети социальной защиты. Издательская группа "Гринвуд". стр. 1–. ISBN 978-1-57356-516-5.
  9. ^ Ананд Раджараман; Джеффри Дэвид Уллман (27 октября 2011 г.). Майнинг массивных наборов данных. Издательство Кембриджского университета. ISBN 978-1-139-50534-5.
  10. ^ Виктор Майер-Шенбергер; Кеннет Кукьер (2013). Большие данные: революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и думаем. Houghton Mifflin Harcourt. ISBN 0-544-00269-5.
  11. ^ Пол Зикопулос (1 октября 2011 г.). Понимание больших данных: аналитика для Hadoop корпоративного класса и потоковые данные. McGraw Hill Professional. ISBN 978-0-07-179054-3.
  12. ^ Financial Times (29 января 2013 г.). Расшифровка больших данных. Penguin Books Limited. С. 13–. ISBN 978-0-670-92384-7.

внешняя ссылка