情报学与互联网

      前言：  互联网就像是一个大熔炉，可以很容易接收形形色色的人。无论你是技术大牛，还是线下员工，一说起自己是跻身于互联网这个行业，仿佛本身就带着一丝圣神感。自己也算做过行走在 互联网这块深水的人，虽然还没有接触到中心，却以被溅了一身的泥巴。有苦有乐，有失有得。如人饮水，冷暖自知。在这个行业呆的久了，也愈发心生忧虑，怕有一天自己会被这个月新日益的社会淘汰，唯有要不断的增强自己战斗的筹码，才有可能让自己的战旗不到。这几天由于个人原因研究了一下情报学，才发现自己对太多东西的认识都停留在表面，了解的越深，才会发现自己储蓄的越浅薄。今天先入个门吧！

      

       情报学的英文是Information Science，其正确的说法是信息学。它是一门应用型的学科，也是一个交叉学科。在国内来说，它起码包含了三部分的内容：计算机科学、经济管理学、图书馆学。

情报学最大的优势是开阔的视野，对信息的了解广度和深度一般来说要优于常人。除了专业性之外，还是一名多面手。情报学很杂，因此一开始接触的人会觉得很乱。学习后的就业方向分两个方面，一个是企业，一个是高校。高校的和简单，一般是留在本校或者考博去一个很知名的学校去负责图书馆信息资料的管理，也是很舒服的工作。在企业中信息管理系统是这个专业的传统方向了。这个方向不只是系统开发，还有很多其它更细致的内容。比如信息系统的成本收益衡量、企业信息系统项目可行性分析、信息系统与企业战略的结合研究、软件即服务（SaaS）模式研究、开源ERP的应用、全球信息系统架构等等。

信息系统的细分部分比如商务智能系统、知识管理系统、供应链信息系统都需要专门的知识。比如商务智能系统需要分布式数据库、数据挖掘、数据分析等技能；知识管理需要对知识的传递、存储和转化有了解；供应链系统就需要对供应链有足够深入的认识。就算是企业的ERP系统，也需要对企业内部流程和运作有所了解。
同时，信息系统可以有企业系统，也可以有学校系统、医院系统、农业系统、生物系统。不同领域又需要不同的知识。另一个方向是信息检索，信息检索可能更多的隶属于计算机科学下，但情报学同样非常重视这个领域。信息检索包含了网络爬虫、自然语言处理、相似度计算、排序算法、广告投放和竞价、机器学习算法等靠近计算机的内容，也包含了分类、检索行为研究等软性的内容。情报学可能在算法上较为弱势，但在广度和视野上应该是比较好的。此外数据挖掘和数据分析数据科学的兴起真可以说是情报学的一大机遇。作为一个交叉型应用学科，在数据挖掘和数据分析上，情报学应该能准确的定义问题，了解对应问题的分析方法（统计分析、机器学习、关联分析），具有整合各种工具加以利用的能力。Excel、SPSS、SAS、Matlab、R、Python、Ucinet等能用的一个也不错过。往数据科学家的方向去努力，大有可为。情报学的广度在此有着非常重要的优势。企业咨询和 商业竞争情报分析也很重要，商情竞争分析是对竞争对手所释放的各种显性和隐性的信息进行分析。公司财报、网站公布信息、网站链接情况、网点销售情况、消费者评价内容等都是研究的对象。像很多数据分析、文本挖掘、问卷调研、财务分析的内容。虽然在财务分析上不一定能优于专门学习财务专业的学生，但成为一个各方面都了解，都能操作的多面手将非常有用。不管怎样，真正拥有技术和知识广度的人，会有更宽阔的道路为他们敞开，现在，就看你是想选择什么样的人，选择什么样的路了！

                                                                                                                                                                                                                                                                         部分内容参考“容哲”内容