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    大數(shù)據(jù)在計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)和信息管理中的融合

    2023-09-20 02:20:22
    信息記錄材料 2023年8期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)線異構(gòu)信息管理

    魏 琳

    (阜陽幼兒師范高等??茖W(xué)校小學(xué)教育學(xué)院 安徽 阜陽 236015)

    0 引言

    計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)是一門綜合多種技術(shù)的學(xué)科,其主要是研究計(jì)算機(jī)應(yīng)用在不同領(lǐng)域的理論、方法、技術(shù)等,計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)與多種學(xué)科均存在關(guān)聯(lián)性,其是計(jì)算機(jī)研究領(lǐng)域最重要的組成部分。計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)是目前每個(gè)領(lǐng)域均會(huì)用到的技術(shù),如在企業(yè)經(jīng)營活動(dòng)中,其可用于企業(yè)信息管理,為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供技術(shù)平臺(tái)支撐。信息管理是各個(gè)行業(yè)活動(dòng)中必不可少的工作內(nèi)容,企業(yè)在使用計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)時(shí)如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行信息管理,是目前計(jì)算機(jī)領(lǐng)域重點(diǎn)研究的問題,為此本文提出大數(shù)據(jù)在計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)和信息管理中的融合方法,為計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)和信息管理在企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)中的應(yīng)用提供技術(shù)支持。

    1 計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)在信息管理中的作用分析

    1.1 計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)可更新企業(yè)信息管理理念

    在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)時(shí)代,信息管理發(fā)揮著極為重要的作用。在商業(yè)領(lǐng)域中,商家可以通過大數(shù)據(jù)分析出目標(biāo)客戶,獲取精準(zhǔn)的用戶信息,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的精準(zhǔn)銷售和推廣。此外,信息管理還可以在監(jiān)測領(lǐng)域中發(fā)揮作用。通過目標(biāo)運(yùn)行大數(shù)據(jù),對目標(biāo)進(jìn)行分析判斷,從而實(shí)現(xiàn)更加智能化的決策。計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)在信息管理領(lǐng)域的應(yīng)用,通過數(shù)據(jù)挖掘,可以從龐大的數(shù)據(jù)中篩選出有價(jià)值的信息。這些信息可以為企業(yè)的經(jīng)營管理提供重要參考,幫助企業(yè)把握市場機(jī)會(huì),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更好的發(fā)展。信息管理還可以幫助企業(yè)更新經(jīng)營活動(dòng),通過對數(shù)據(jù)的分析和挖掘,企業(yè)可以及時(shí)了解市場的變化和趨勢,調(diào)整經(jīng)營策略和管理方法,進(jìn)而適應(yīng)市場的需求和發(fā)展。總之,在當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下,信息管理已經(jīng)成為企業(yè)經(jīng)營管理的重要組成部分。計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用,將進(jìn)一步加強(qiáng)信息管理的能力和效果,為企業(yè)的發(fā)展和經(jīng)營管理提供有力支持。

    1.2 提升信息管理效率

    在企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)中,海量的數(shù)據(jù)將會(huì)被產(chǎn)生。企業(yè)需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整合處理,以提升其中所蘊(yùn)含的有價(jià)值信息。而計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)可以替代人工整理信息的工作,從而使信息管理更加迅速和高效。通過計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)對企業(yè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行整合處理,企業(yè)可以更加方便地獲取有價(jià)值信息。相比于人工整理信息的方式,計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)具有更高的處理效率和準(zhǔn)確性。這種方式不僅可以節(jié)省時(shí)間和人力成本,還可以避免人工整理信息時(shí)可能存在的誤差和不足。計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)可以根據(jù)不同類型信息的特點(diǎn),對其進(jìn)行存儲(chǔ)或管理。例如,對于文本信息,可以使用文本挖掘技術(shù),將文本信息轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的形式,進(jìn)而進(jìn)行處理。對于圖像或視頻信息,可以使用圖像或視頻處理技術(shù),對其進(jìn)行分析和識(shí)別。這樣,企業(yè)就可以根據(jù)信息的不同類型,選擇最合適的處理方式,進(jìn)一步提升信息的利用價(jià)值。

    此外,計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)還可以將信息管理算法和軟件嵌入到企業(yè)信息管理系統(tǒng)中,從而使信息管理更加規(guī)范化。這種方式可以避免人工操作時(shí)可能存在的主觀性和隨意性,進(jìn)而使信息管理更加可靠和高效。綜上所述,計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)在企業(yè)大數(shù)據(jù)整合處理和信息管理方面發(fā)揮了重要作用,可以幫助企業(yè)更好地利用大數(shù)據(jù)內(nèi)蘊(yùn)含的有價(jià)值信息,進(jìn)而提升企業(yè)的經(jīng)營管理水平和競爭力。

    1.3 拓展信息獲取渠道

    企業(yè)信息管理不僅僅是對數(shù)據(jù)信息的存儲(chǔ)和分析等,也涵蓋行業(yè)信息搜集和整理工作,通過對整個(gè)行業(yè)以及社會(huì)大趨勢信息的采集并加以融合,為企業(yè)在未來規(guī)劃中提供有效的指導(dǎo)。計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)在企業(yè)中廣泛使用以來,可將企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營組成系統(tǒng)性的網(wǎng)絡(luò),通過聯(lián)通行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)行業(yè)間的信息聯(lián)通,使企業(yè)信息渠道得到有效拓展。

    1.4 規(guī)范信息管理過程

    企業(yè)信息管理是一個(gè)系統(tǒng)性較為復(fù)雜的過程,通常包括信息檢索、傳輸、融合等多個(gè)信息管理功能,同時(shí)信息種類來自企業(yè)多個(gè)部門,信息具備多源異構(gòu)特征,且信息之間也會(huì)存在較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性,為信息管理帶來了不小的難度。計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)可對不同來源和構(gòu)成的信息進(jìn)行分類規(guī)范存儲(chǔ)和融合分析處理,用戶通過關(guān)鍵詞、時(shí)間等均可獲取到想要的信息,使信息管理過程更加規(guī)范,便于用戶管理信息。

    1.5 提升數(shù)據(jù)信息利用率

    企業(yè)進(jìn)行信息管理的目的就是從信息內(nèi)提取到有用數(shù)據(jù),為企業(yè)發(fā)展提供數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ),因此充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的有效價(jià)值,是企業(yè)信息管理的核心內(nèi)容。依托計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù),將企業(yè)內(nèi)不同部門之間互相連接,打破傳統(tǒng)的模塊式經(jīng)營模式,通過計(jì)算機(jī)共享平臺(tái)將不同部門之間的信息整合到一起,實(shí)現(xiàn)企業(yè)部門之間的高效溝通與數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)共享,提升數(shù)據(jù)信息利用率。

    2 計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)與信息管理中大數(shù)據(jù)融合技術(shù)路徑設(shè)計(jì)

    2.1 大數(shù)據(jù)融合技術(shù)架構(gòu)

    以計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)在信息管理中的作用分析結(jié)果為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)融合技術(shù)架構(gòu),如圖1所示。

    圖1 大數(shù)據(jù)融合技術(shù)架構(gòu)示意圖

    大數(shù)據(jù)融合技術(shù)架構(gòu)由渠道整合模塊、客戶服務(wù)整合模塊、應(yīng)用集成模塊、管理分析模塊、外聯(lián)集成模塊、數(shù)據(jù)集成模塊和產(chǎn)品服務(wù)模塊組成。其渠道整合模塊涵蓋整合渠道接入單元和統(tǒng)一渠道接口單元,該兩個(gè)單元負(fù)責(zé)以標(biāo)準(zhǔn)的方式接入和封裝企業(yè)數(shù)據(jù)信息,負(fù)責(zé)響應(yīng)整合模塊的所有業(yè)務(wù)請求??蛻舴?wù)整合模塊由內(nèi)、外部客戶服務(wù)單元組成,負(fù)責(zé)為渠道整合模塊提供端到端之間的客戶服務(wù)。應(yīng)用集成模塊由數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化單元組成,其負(fù)責(zé)接收其他模塊發(fā)來的應(yīng)用集成服務(wù)請求,并執(zhí)行服務(wù)管理、報(bào)文轉(zhuǎn)換等命令。外聯(lián)集成模塊負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)來自企業(yè)外部系統(tǒng)的接入,實(shí)現(xiàn)行業(yè)間信息交流。產(chǎn)品服務(wù)模塊由企業(yè)產(chǎn)品服務(wù)、產(chǎn)品服務(wù)組件和應(yīng)用組件組成,其主要負(fù)責(zé)企業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)銷售的大數(shù)據(jù)管理,并為產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用提供組件。數(shù)據(jù)集成模塊由外部交互單元組成,其負(fù)責(zé)連接企業(yè)內(nèi)外部業(yè)務(wù)部門,為應(yīng)用組件提供數(shù)據(jù)集成功能,實(shí)現(xiàn)企業(yè)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、融合等功能。管理分析模塊由數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)調(diào)用訪問服務(wù)組成,其主要負(fù)責(zé)為企業(yè)大數(shù)據(jù)管理提供報(bào)表、維度分析以及數(shù)據(jù)決策和訪問運(yùn)行功能。

    2.2 大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)線邏輯分區(qū)

    在大數(shù)據(jù)融合技術(shù)架構(gòu)內(nèi),在數(shù)據(jù)集成模塊和管理分析模塊之間為主要數(shù)據(jù)線分布位置,為使數(shù)據(jù)集成模塊和管理分析模塊之間的數(shù)據(jù)線更加清晰明了,便于大數(shù)據(jù)信息管理,設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)線邏輯分區(qū),如圖2所示。

    圖2 大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)線邏輯分區(qū)示意圖

    企業(yè)在使用計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)對其進(jìn)行信息管理時(shí),數(shù)據(jù)集成模塊和管理分析模塊內(nèi)部單元之間大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)線邏輯分區(qū)為:組件/源系統(tǒng)和外部數(shù)據(jù)/半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)輸入到數(shù)據(jù)集成模塊的外部系統(tǒng)交互單元內(nèi),其利用數(shù)據(jù)緩存區(qū)對接入的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)緩存處理,然后將對應(yīng)的數(shù)據(jù)輸入到數(shù)據(jù)倉庫、歷史數(shù)據(jù)區(qū)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)區(qū),數(shù)據(jù)倉庫對企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)碼、標(biāo)準(zhǔn)化等處理,其可存儲(chǔ)企業(yè)數(shù)據(jù)15 d。在數(shù)據(jù)倉庫內(nèi),貼源數(shù)據(jù)區(qū)可為企業(yè)提供日常數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化等。基礎(chǔ)主題數(shù)據(jù)區(qū)負(fù)責(zé)將不同類型企業(yè)大數(shù)據(jù)重新組織映射到實(shí)體內(nèi),為企業(yè)提供數(shù)據(jù)分析模型基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。公共計(jì)算區(qū)和應(yīng)用計(jì)算區(qū)為企業(yè)信息管理提供交叉維度衍生計(jì)算,完成企業(yè)分行公用數(shù)據(jù)的加工。公共訪問區(qū)則負(fù)責(zé)為企業(yè)應(yīng)用提供數(shù)據(jù)訪問功能,支持部分?jǐn)?shù)據(jù)分析和處理。線性數(shù)據(jù)區(qū)、歷史數(shù)據(jù)區(qū)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)區(qū)則負(fù)責(zé)處理相對應(yīng)類型數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、訪問和分析。

    2.3 基于有序加權(quán)平均算子的大數(shù)據(jù)融合算法

    企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)中產(chǎn)生了海量的大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)來源和結(jié)構(gòu)大多數(shù)不同,因此形成多源異構(gòu)企業(yè)大數(shù)據(jù),企業(yè)多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)在信息管理時(shí),為有效應(yīng)用大數(shù)據(jù),需對企業(yè)多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理。在大數(shù)據(jù)融合技術(shù)架構(gòu)內(nèi),數(shù)據(jù)集成模塊內(nèi)外部系統(tǒng)交互單元應(yīng)用基于有序加權(quán)平均算子大數(shù)據(jù)融合算法對企業(yè)多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。

    令多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)融合時(shí)存在n個(gè)決策,其由A=(A1,A2,…,An)表示,數(shù)據(jù)源有m個(gè),數(shù)據(jù)源由S=(S1,S2,…,Sm)表示,每個(gè)數(shù)據(jù)源的重要度由pi表示,則大數(shù)據(jù)融合步驟如下。

    第一步,計(jì)算多源異構(gòu)數(shù)據(jù)源對決策的支持度,其表達(dá)如式(11)所示:

    Sij=(λij,?ij,σij)

    (1)

    式(1)中,Sij表示第i個(gè)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)源對第j個(gè)決策的支持度;(λij,?ij,σij)表示支持度三角模糊數(shù)。

    第二步,計(jì)算大數(shù)據(jù)的有序加權(quán)平均算子權(quán)值,公式如式(2)所示:

    (2)

    式(2)中,wi表示第i個(gè)大數(shù)據(jù)源有序加權(quán)平均算子權(quán)值;f(·)表示模糊語義量化算子。

    第三步,計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)源的重要度,并利用重要度替換支持度后,則替換后的支持度計(jì)算公式如式(3)所示:

    (3)

    第四步,依據(jù)式(3)結(jié)果對企業(yè)多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,計(jì)算融合決策最終決策值,公式如式(4)所示:

    (4)

    式(4)中,Sj表示第j個(gè)決策的最終值;gij表示n個(gè)利用重要度替換支持度后,計(jì)算的支持度最大數(shù)值。

    第五步,按照企業(yè)大數(shù)據(jù)融合信息管理實(shí)際需求,依據(jù)式(4)的決策值,實(shí)現(xiàn)企業(yè)多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)融合,為企業(yè)信息管理提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

    3 實(shí)驗(yàn)分析

    以我國某企業(yè)作為實(shí)驗(yàn)對象,該企業(yè)使用計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)為其信息管理提供載體,將本文方法應(yīng)用在該企業(yè)計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)和信息管理過程中,對企業(yè)多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理,為企業(yè)經(jīng)營管理提供有效的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

    以多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)融合時(shí)的決策支持度作為衡量指標(biāo),測試在不同數(shù)據(jù)量和不同數(shù)據(jù)類型下,本文方法對多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)的融合能力,測試結(jié)果如表1所示。

    表1 不同類型數(shù)據(jù)融合支持度數(shù)值

    分析表1可知,不同類型數(shù)據(jù)融合時(shí)的支出度均隨著數(shù)據(jù)量的增加而增加,在數(shù)據(jù)量為800個(gè)時(shí),融合圖像類數(shù)據(jù)的支持度略低,但三種數(shù)據(jù)類型融合支出度相差較小。上述結(jié)果說明:本文方法在融合大數(shù)據(jù)時(shí),受數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)類型影響較小,具備較強(qiáng)的大數(shù)據(jù)融合能力。

    以大數(shù)據(jù)融合技術(shù)架構(gòu)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)線邏輯分區(qū)的并發(fā)度作為衡量指標(biāo),驗(yàn)證本文方法對大數(shù)據(jù)的邏輯分區(qū)能力,結(jié)果如圖3所示。

    圖3 大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)線邏輯分區(qū)并發(fā)度

    分析圖3可知,本文方法設(shè)計(jì)的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)線邏輯分區(qū)的并發(fā)度均位于高與極高之間,說明其較為合理,可有效為企業(yè)使用計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)管理信息時(shí),提供較好的數(shù)據(jù)處理功能。

    4 結(jié)語

    計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)在企業(yè)信息管理中發(fā)揮了重要的作用,將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用在計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)和信息管理中數(shù)據(jù)融合,經(jīng)過本文的實(shí)際驗(yàn)證,效果顯著。

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