摘要：文章先分析了大數(shù)據(jù)時(shí)代下企業(yè)信息化建設(shè)趨勢(shì)，隨后介紹了面向大數(shù)據(jù)分析的企業(yè)信息化解決方案，包括解決方案平臺(tái)體系結(jié)構(gòu)、解決方案軟件架構(gòu)，希望能給相關(guān)人士提供有效參考。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析;企業(yè)信息化;解決方案

一、引言

在企業(yè)信息化發(fā)展中通常面臨著大數(shù)據(jù)分析需求所形成的發(fā)展挑戰(zhàn)，合理創(chuàng)建信息化處理方案是企業(yè)實(shí)現(xiàn)信息化發(fā)展的主要渠道。為此需要綜合考慮大數(shù)據(jù)分析相關(guān)技術(shù)以及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求，借助分析數(shù)據(jù)處理以及海量存儲(chǔ)技術(shù)，面向大數(shù)據(jù)分析合理創(chuàng)建企業(yè)信息化處理方案，把企業(yè)海量信息數(shù)據(jù)順利轉(zhuǎn)化成價(jià)值信息，為企業(yè)決策提供有效參考依據(jù)，為后期信息化建設(shè)奠定良好基礎(chǔ)。

二、大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)作為某種龐大數(shù)據(jù)集，單純利用人工方法不能順利展開(kāi)數(shù)據(jù)分析計(jì)算，數(shù)據(jù)借助特定方法可以聯(lián)合構(gòu)成多樣化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。相關(guān)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以為部分存在大數(shù)據(jù)分析需求的企業(yè)以及機(jī)構(gòu)提供數(shù)據(jù)分析參考依據(jù)。大數(shù)據(jù)內(nèi)某部分信息價(jià)值存在不確定性和不穩(wěn)定性，而在海量信息內(nèi)所提取數(shù)據(jù)具有較高價(jià)值[1]。

三、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)特征

大數(shù)據(jù)并非以龐大的數(shù)據(jù)量為核心，其重點(diǎn)在于針對(duì)海量信息實(shí)施系統(tǒng)分析、研究和計(jì)算操作。在對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行綜合處理基礎(chǔ)上，挖掘出數(shù)據(jù)背后所隱藏的各種價(jià)值信息，提取有用信息。在社會(huì)信息技術(shù)持續(xù)發(fā)展中，不同企業(yè)、研究領(lǐng)域在實(shí)際發(fā)展中對(duì)大數(shù)據(jù)依賴性相繼提升，并形成更多數(shù)據(jù)信息?；诖藯l件下，數(shù)據(jù)所存在的四種特性也產(chǎn)生明顯變化，對(duì)于相關(guān)數(shù)據(jù)信息價(jià)值判斷，主要由數(shù)據(jù)分析方法所決定。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在具體應(yīng)用中主要包括以下幾種方法：可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘、分析預(yù)測(cè)、語(yǔ)言引擎、文件管理?？梢暬治鲎鳛榇髷?shù)據(jù)的基礎(chǔ)分析方法，可以通過(guò)圖形方式呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)特性，并針對(duì)數(shù)據(jù)特性實(shí)施綜合對(duì)比分析，用戶可以在數(shù)據(jù)內(nèi)部發(fā)現(xiàn)某些關(guān)聯(lián)特征。數(shù)據(jù)挖掘涉及多樣類型算法，深入研究數(shù)據(jù)集組成結(jié)構(gòu)，借助有效運(yùn)算方法在海量信息數(shù)據(jù)內(nèi)提取價(jià)值信息。大數(shù)據(jù)分析所涉及數(shù)據(jù)量較為龐大，借助數(shù)據(jù)挖掘手段可以于短時(shí)間內(nèi)快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析處理功能，優(yōu)化提升數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值。預(yù)測(cè)分析則是在數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)上提取存在某種聯(lián)系的數(shù)據(jù)信息，相關(guān)數(shù)據(jù)類型存在一定差異，按照數(shù)據(jù)類型要求建設(shè)具體模型，引入各種新型數(shù)據(jù)，針對(duì)未來(lái)事情發(fā)展實(shí)施準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)質(zhì)量會(huì)直接影響大數(shù)據(jù)分析結(jié)果。在數(shù)據(jù)分析中，針對(duì)高質(zhì)量數(shù)據(jù)源實(shí)施有效的數(shù)據(jù)分析管理后，可以順利提取各種價(jià)值信息[2]。

四、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)

（一）云儲(chǔ)存

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式會(huì)直接影響數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本和數(shù)據(jù)分析成本。為此需要系統(tǒng)研究數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求。通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)和云儲(chǔ)存技術(shù)全面融合可以提升數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率。云儲(chǔ)存技術(shù)屬于云平臺(tái)內(nèi)的分布式存儲(chǔ)架構(gòu)。各種數(shù)據(jù)管理以及分布式存儲(chǔ)主要以數(shù)據(jù)中心為核心實(shí)施。聯(lián)系角度差異針對(duì)數(shù)據(jù)中心實(shí)施合理劃分，可以把數(shù)據(jù)中心分成三種結(jié)構(gòu)形式，分別是混合結(jié)構(gòu)、服務(wù)器為核心以及交換機(jī)為核心的結(jié)構(gòu)模式[3]。

（二）數(shù)據(jù)分析模型

模型庫(kù)子系統(tǒng)涵蓋模型庫(kù)管理系統(tǒng)以及模型庫(kù)兩部分內(nèi)容，按照模型復(fù)雜性具體可以細(xì)分成復(fù)雜模型以及簡(jiǎn)化模型，按照模型結(jié)構(gòu)可分成組合模型以及單一模型。模型類型多樣，系統(tǒng)決策需要聯(lián)系現(xiàn)實(shí)需求復(fù)雜的確定選擇廣義模型或單獨(dú)模型開(kāi)展分析工作。結(jié)合大數(shù)據(jù)分析過(guò)程實(shí)施科學(xué)判斷，數(shù)據(jù)量大且結(jié)構(gòu)復(fù)雜，簡(jiǎn)單分析組合模型，短期內(nèi)無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析功能。為此大數(shù)據(jù)分析中，想要進(jìn)一步優(yōu)化模型庫(kù)，需要健全模型參數(shù)，保證模型滿足數(shù)據(jù)分析要求，通過(guò)擴(kuò)大模型數(shù)量，優(yōu)化組合模型實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析目標(biāo)[4]。

（三）資源彈性調(diào)度

結(jié)合大數(shù)據(jù)形成特性分析，大數(shù)據(jù)的分析需求具體可以分成非周期性和周期性需求兩種形式。其中周期性需求會(huì)在特定時(shí)間段內(nèi)重復(fù)出現(xiàn)。為此需要提前準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)處理資源，滿足數(shù)據(jù)分析需求。非周期性需求不存在固定時(shí)間周期，大部分事情存在突發(fā)性特征，為此需要彈性分配不同資源。面對(duì)企業(yè)中的海量信息，利用云計(jì)算技術(shù)能夠針對(duì)大數(shù)據(jù)實(shí)施統(tǒng)一管理規(guī)劃，并借助MAPREDUCE模型實(shí)施數(shù)據(jù)的批量分割處理，借助云計(jì)算質(zhì)量服務(wù)協(xié)議，全面優(yōu)化提升服務(wù)質(zhì)量[5]。

五、大數(shù)據(jù)時(shí)代下企業(yè)信息化建設(shè)趨勢(shì)

（一）數(shù)據(jù)分析能力提升

在企業(yè)信息化發(fā)展中，大部分企業(yè)初步形成一體化系統(tǒng)平臺(tái)，全面集成各種信息資源，相關(guān)系統(tǒng)平臺(tái)可以充分滿足企業(yè)中的日常業(yè)務(wù)活動(dòng)需求，但在企業(yè)設(shè)備檢測(cè)、內(nèi)部運(yùn)行以及綜合管理中所形成海量信息呈現(xiàn)出一種指數(shù)級(jí)增加趨勢(shì)，信息網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)交換、分析處理能力、信息存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)信息傳輸、信息互動(dòng)以及信息呈現(xiàn)等方面無(wú)法滿足企業(yè)新時(shí)期發(fā)展目標(biāo)，使企業(yè)信息化過(guò)程中遇到全新挑戰(zhàn)。為此需要企業(yè)信息化準(zhǔn)確把握新時(shí)期發(fā)展需求，不斷創(chuàng)新發(fā)展。

信息時(shí)代下，企業(yè)在經(jīng)營(yíng)發(fā)展中所面臨龐大業(yè)務(wù)信息量需要企業(yè)進(jìn)一步提升自身數(shù)據(jù)分析水平。傳統(tǒng)模式下，單純對(duì)幾臺(tái)服務(wù)器設(shè)備進(jìn)行升級(jí)改造擴(kuò)大空間存儲(chǔ)容量的方法已經(jīng)無(wú)法滿足新時(shí)期劇烈增加的數(shù)據(jù)分析和存儲(chǔ)需求，為此需要全面提升數(shù)據(jù)分析平臺(tái)整體擴(kuò)展性，優(yōu)化整體容錯(cuò)能力。因?yàn)槠髽I(yè)計(jì)算資源持續(xù)增長(zhǎng)，為有效減少硬件成本投入，平臺(tái)應(yīng)該支持合理創(chuàng)建異構(gòu)環(huán)境，如此能夠幫助充分利用各種閑置計(jì)算資源。除此之外，數(shù)據(jù)分析過(guò)程需要盡量拉近和數(shù)據(jù)的距離，幫助控制數(shù)據(jù)傳輸所形成時(shí)間成本。

（二）關(guān)聯(lián)聚合復(fù)雜數(shù)據(jù)

對(duì)于企業(yè)內(nèi)部各種復(fù)雜業(yè)務(wù)活動(dòng)信息，需針對(duì)多樣類型的信息數(shù)據(jù)實(shí)施全面整合，強(qiáng)化不同數(shù)據(jù)內(nèi)在聯(lián)系。企業(yè)日常經(jīng)營(yíng)生產(chǎn)中所形成的大數(shù)據(jù)信息包含生產(chǎn)信息、運(yùn)營(yíng)信息以及管理信息等內(nèi)容，除此之外，還包含ERP一體化管理系統(tǒng)以及協(xié)同辦公平臺(tái)、圖片視頻以及地理信息、日志等信息數(shù)據(jù)。相關(guān)數(shù)據(jù)信息除了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之外，同樣涵蓋各種半結(jié)構(gòu)信息以及非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，不同部門對(duì)于信息內(nèi)容類型、信息查詢處理性能以及處理頻率等方面具有不同要求，為此需要系統(tǒng)分析平臺(tái)針對(duì)多樣形式異構(gòu)數(shù)據(jù)源進(jìn)行綜合集成，準(zhǔn)確提取相關(guān)數(shù)據(jù)信息，并從中對(duì)實(shí)體和關(guān)系進(jìn)行有效提取，針對(duì)多樣的數(shù)據(jù)信息實(shí)施全面聚合后并進(jìn)行數(shù)據(jù)整理關(guān)聯(lián)，對(duì)各種數(shù)據(jù)信息按照相同結(jié)構(gòu)定義實(shí)施有效儲(chǔ)存。從整個(gè)行業(yè)發(fā)展層面分析，數(shù)據(jù)模型定義不合理，核心數(shù)據(jù)管理不足，不同系統(tǒng)數(shù)據(jù)擁有不同規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)全面集成共享，增加了數(shù)據(jù)挖掘的難度，削弱數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)效性。

（三）海量信息篩選

各種價(jià)值信息通常會(huì)隱藏在海量信息數(shù)據(jù)內(nèi)。而企業(yè)的信息采集一致性、完整性以及實(shí)時(shí)性等方面無(wú)法進(jìn)一步滿足數(shù)據(jù)時(shí)代管理要求，采集準(zhǔn)確性以及采集效率有待提升，企業(yè)中的各種價(jià)值數(shù)據(jù)分布于海量信息內(nèi)，比如監(jiān)控視頻，在持續(xù)監(jiān)控中，其中的價(jià)值設(shè)計(jì)可能僅占幾秒鐘。為此便需要企業(yè)中的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)針對(duì)各種價(jià)值信息進(jìn)行全面采集，做好數(shù)據(jù)分析工作，同時(shí)對(duì)其中的噪聲信息實(shí)施有效過(guò)濾，把數(shù)據(jù)傳送至分析、存儲(chǔ)設(shè)備當(dāng)中，進(jìn)一步改善數(shù)據(jù)信息價(jià)值密度。

（四）高時(shí)性處理數(shù)據(jù)信息

企業(yè)不同業(yè)務(wù)活動(dòng)中形成各種類型數(shù)據(jù)信息，其中實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)信息以及準(zhǔn)實(shí)施性數(shù)據(jù)信息快速增長(zhǎng)，進(jìn)一步超出傳統(tǒng)形式的事務(wù)性數(shù)據(jù)，為此需要企業(yè)中的信息系統(tǒng)形成良好的實(shí)時(shí)分析處理以及高速處理能力，更好支持各項(xiàng)決策設(shè)計(jì)制定。此外，對(duì)于規(guī)模飛速擴(kuò)大的信息數(shù)據(jù)，相關(guān)分析處理系統(tǒng)應(yīng)該針對(duì)各種復(fù)雜分析查詢活動(dòng)實(shí)施快速響應(yīng)，對(duì)企業(yè)各個(gè)不同部門的業(yè)務(wù)分析訴求進(jìn)行動(dòng)態(tài)響應(yīng)，更好應(yīng)對(duì)不斷變化的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)環(huán)境，針對(duì)需求變化進(jìn)行系統(tǒng)分析，合理控制數(shù)據(jù)準(zhǔn)備時(shí)間，提高數(shù)據(jù)分析速率。

（五）數(shù)據(jù)信息可視化處理

企業(yè)在日常生產(chǎn)管理中面臨多種類型數(shù)據(jù)信息，不同數(shù)據(jù)關(guān)系較為復(fù)雜，而現(xiàn)有信息化對(duì)策無(wú)法將海量信息內(nèi)在聯(lián)系直觀、準(zhǔn)確呈現(xiàn)出來(lái)，企業(yè)決策層無(wú)法合理利用數(shù)據(jù)信息開(kāi)展各項(xiàng)業(yè)務(wù)活動(dòng)，為此需要借助可視化手段處理相關(guān)信息，針對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)施可視化改革，準(zhǔn)確反映出企業(yè)日常經(jīng)營(yíng)生產(chǎn)活動(dòng)所呈現(xiàn)出來(lái)的不同數(shù)據(jù)狀態(tài)，對(duì)企業(yè)生產(chǎn)管理問(wèn)題以及發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行準(zhǔn)確分析，迎合企業(yè)管理層發(fā)展要求。

為了合理應(yīng)對(duì)企業(yè)相關(guān)信息數(shù)據(jù)的全面增長(zhǎng)趨勢(shì)，應(yīng)該深入分析企業(yè)內(nèi)不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)信息總量，面向大數(shù)據(jù)分析合理創(chuàng)建企業(yè)信息化處理方案，充分滿足企業(yè)不斷增加的處理訴求。

六、大數(shù)據(jù)分析為指導(dǎo)的企業(yè)信息化建設(shè)

（一）平臺(tái)體系架構(gòu)

此次研究中面向大數(shù)據(jù)分析，進(jìn)一步提出企業(yè)信息化建設(shè)方案，聯(lián)系大數(shù)據(jù)四種特性實(shí)施合理設(shè)計(jì)，結(jié)合大數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)特征，設(shè)計(jì)信息化方案中，可以設(shè)計(jì)分布式存儲(chǔ)，為進(jìn)一步控制信息存儲(chǔ)成本，充分利用現(xiàn)有存儲(chǔ)設(shè)備以及服務(wù)器集群，構(gòu)建分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，針對(duì)海量信息實(shí)施分布式存儲(chǔ)。結(jié)合多樣數(shù)據(jù)類型特征，實(shí)施非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析、集成。聯(lián)系大數(shù)據(jù)的低價(jià)值密度特征，實(shí)施數(shù)據(jù)信息采集中率先做好數(shù)據(jù)分析工作，將其中各種無(wú)用數(shù)據(jù)和噪聲信息去除，隨后把數(shù)據(jù)信息傳送至分析、存儲(chǔ)設(shè)備內(nèi)，注重提升數(shù)據(jù)整體價(jià)值密度。結(jié)合傳統(tǒng)事務(wù)性數(shù)據(jù)的時(shí)變性以及實(shí)時(shí)性特征，選擇具有較強(qiáng)實(shí)時(shí)性的在線分析數(shù)據(jù)開(kāi)展系統(tǒng)分析，準(zhǔn)確捕捉整個(gè)數(shù)據(jù)變化特征，構(gòu)建實(shí)時(shí)有用信息。

以大數(shù)據(jù)分析為核心功能信息系統(tǒng)內(nèi)，為避免數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)內(nèi)滲透其他噪聲，實(shí)施數(shù)據(jù)采集中，需要針對(duì)繁雜的信息數(shù)據(jù)實(shí)施全面分析、過(guò)濾，突出數(shù)據(jù)分析功能，提升數(shù)據(jù)整體價(jià)值密度。結(jié)束有效信息采集工作后，借助云計(jì)算平臺(tái)設(shè)置專門的資源池進(jìn)行虛擬計(jì)算和存儲(chǔ)，對(duì)應(yīng)存儲(chǔ)分析方式離不開(kāi)存儲(chǔ)技術(shù)和分布式分析技術(shù)的有效支持，針對(duì)相關(guān)信息數(shù)據(jù)實(shí)施合理存儲(chǔ)，按照并行處理策略開(kāi)展算法調(diào)度以及任務(wù)管理工作，加強(qiáng)數(shù)據(jù)信息的監(jiān)控和調(diào)度，系統(tǒng)用戶可以利用WEB瀏覽器、專門客戶端、無(wú)線終端以及各種設(shè)備訪問(wèn)檢索數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

大數(shù)據(jù)分析為技術(shù)支持的信息系統(tǒng)構(gòu)建過(guò)程，利用虛擬技術(shù)和云計(jì)算打造專門的存儲(chǔ)模塊與分析整理模塊，為激發(fā)各個(gè)企業(yè)價(jià)值資源，提升資源利用率，可以利用虛擬機(jī)技術(shù)，迎合時(shí)代要求，設(shè)置先進(jìn)服務(wù)器設(shè)備，打造服務(wù)器集群，使相關(guān)計(jì)算資源實(shí)現(xiàn)虛擬化發(fā)展，優(yōu)化設(shè)備綜合利用率，激發(fā)出設(shè)備價(jià)值。為改善機(jī)械設(shè)備所導(dǎo)致的信息丟失和遺漏問(wèn)題，可以利用分布式結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)的冗余存儲(chǔ)系統(tǒng)針對(duì)多樣形式信息數(shù)據(jù)實(shí)施有效存儲(chǔ)，提升數(shù)據(jù)信息可靠性，借助高性能軟件幫助改善老舊硬件故障概率，提升設(shè)備利用率。面對(duì)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中所形成的海量信息數(shù)據(jù)，為進(jìn)一步改善表內(nèi)較低的結(jié)構(gòu)化查詢效率問(wèn)題，可以借助列存儲(chǔ)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)管理取代傳統(tǒng)模式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，支持大數(shù)據(jù)集實(shí)施全面、高效管理。

為形成合理開(kāi)發(fā)環(huán)境，需全面優(yōu)化設(shè)備應(yīng)用性能，提升計(jì)算功能，應(yīng)用具有較高通用性的并行算法MAP-REDUCE創(chuàng)建并行處理系統(tǒng)，面向多樣信息實(shí)施有效處理，按照不同數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)把數(shù)據(jù)信息細(xì)化分解為多種項(xiàng)目，并將同一項(xiàng)目分解到多種機(jī)械設(shè)備內(nèi)同步操作，優(yōu)化計(jì)算分析效率，可以進(jìn)一步細(xì)分成算法調(diào)度以及綜合管理兩部分，其中算法調(diào)度是對(duì)現(xiàn)有各種類型實(shí)現(xiàn)算法進(jìn)行合理調(diào)用。項(xiàng)目管理主要針對(duì)多種任務(wù)實(shí)施并行管理、科學(xué)調(diào)度以及過(guò)程控制。主要利用HADOOP技術(shù)基礎(chǔ)架構(gòu)，通過(guò)HBASE系統(tǒng)管理海量數(shù)據(jù)信息，通過(guò)HADOOP分布式系統(tǒng)充當(dāng)存儲(chǔ)系統(tǒng)，虛擬機(jī)選擇UBUNTU系統(tǒng)，設(shè)置MAP-REDUCE并行編程模型。HADOOP設(shè)置為主從架構(gòu)，將相關(guān)數(shù)據(jù)信息進(jìn)一步分解為不同數(shù)據(jù)模塊，分別在各個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)中進(jìn)行合理存儲(chǔ)。集群由一定量DATANODES以及NAMENODE構(gòu)成。NAMENODE充當(dāng)中心服務(wù)器，負(fù)責(zé)對(duì)文件系統(tǒng)名字存儲(chǔ)空間以及客戶的文件訪問(wèn)活動(dòng)實(shí)施有效管理，NAMENODE負(fù)責(zé)對(duì)不同節(jié)點(diǎn)信息存儲(chǔ)實(shí)施有效管理。

（二）方案軟件架構(gòu)

大數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)在企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)建信息系統(tǒng)和軟件架構(gòu)中，可以將多種類型信息數(shù)據(jù)直接傳送到企業(yè)多樣部門系統(tǒng)內(nèi)，包括生產(chǎn)管理、人力資源和財(cái)務(wù)處理等系統(tǒng)內(nèi)。此外，不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)于實(shí)際運(yùn)行中同樣會(huì)形成不同類型數(shù)據(jù)信息，各種基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和多樣數(shù)據(jù)信息借助過(guò)濾集成層實(shí)施抽取、轉(zhuǎn)化、清洗、語(yǔ)義分析以及集成后，借助挖掘分析層內(nèi)優(yōu)化仿真、信息挖掘等手段搜尋各種價(jià)值信息，同時(shí)借助相應(yīng)方法展現(xiàn)給廣大用戶?；A(chǔ)數(shù)據(jù)層通常面向企業(yè)內(nèi)部不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息，涵蓋不同傳感器所采集的活動(dòng)信息以及視頻監(jiān)控系統(tǒng)所采集的基礎(chǔ)信息。相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源較廣，擁有多樣化的數(shù)據(jù)類型，除了各種結(jié)構(gòu)化信息數(shù)據(jù)，同時(shí)還涵蓋在線檢測(cè)設(shè)備以及傳感器設(shè)備所采集的音頻、視頻和圖像等非結(jié)構(gòu)化信息。

應(yīng)用系統(tǒng)層涵蓋符合企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)的多種業(yè)務(wù)系統(tǒng)，分為資產(chǎn)管理、物料管理、人力資源管理、經(jīng)營(yíng)生產(chǎn)管理以及財(cái)務(wù)管理等系統(tǒng)組成。相關(guān)管理系統(tǒng)在對(duì)各種基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用中，容易形成新型數(shù)據(jù)，而多種類型數(shù)據(jù)信息聯(lián)合基礎(chǔ)信息共同傳輸至過(guò)濾集成層內(nèi)實(shí)施全面集成和有效過(guò)濾。

過(guò)濾集成層為了提升數(shù)據(jù)信息質(zhì)量和數(shù)據(jù)可信性，會(huì)對(duì)多種數(shù)據(jù)信息實(shí)施格式轉(zhuǎn)化以及徹底清洗，對(duì)分析層數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘中，需要對(duì)海量信息數(shù)據(jù)內(nèi)所蘊(yùn)含的知識(shí)、信息進(jìn)行準(zhǔn)確解釋和分析，過(guò)濾集成層還需要針對(duì)不同異構(gòu)數(shù)據(jù)源的采集數(shù)據(jù)實(shí)施全面集成以及有效抽取，合理提取實(shí)體數(shù)據(jù)以及內(nèi)在聯(lián)系，經(jīng)過(guò)關(guān)聯(lián)、聚合處理后選擇標(biāo)準(zhǔn)定義結(jié)構(gòu)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)信息實(shí)施有效存儲(chǔ)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析模式會(huì)隨數(shù)據(jù)持續(xù)增加呈現(xiàn)出動(dòng)態(tài)變化，為此需要合理修正數(shù)據(jù)集成技術(shù)和數(shù)據(jù)抽取技術(shù)。為此合理創(chuàng)建行業(yè)本體庫(kù)，選擇以語(yǔ)義理解為基礎(chǔ)的設(shè)計(jì)抽取模型，開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口，并將相關(guān)信息傳輸至數(shù)據(jù)分析挖掘?qū)觾?nèi)開(kāi)展數(shù)據(jù)挖掘以及數(shù)據(jù)分析。

信息挖掘分析層可以針對(duì)企業(yè)海量數(shù)據(jù)內(nèi)提取所需知識(shí)以及價(jià)值信息，數(shù)據(jù)平臺(tái)需要針對(duì)不同部門業(yè)務(wù)活動(dòng)特征以及系統(tǒng)管理需求針對(duì)各種信息數(shù)據(jù)實(shí)施綜合分析。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)技術(shù)主要以數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理為基礎(chǔ)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法提升數(shù)據(jù)處理實(shí)時(shí)性和信息處理準(zhǔn)確性。構(gòu)建云計(jì)算分析系統(tǒng)，按照流處理和批處理兩種方式實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘分析，高效處理大數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和數(shù)據(jù)訪問(wèn)層則是借助合理方法把集成、抽取、分析數(shù)據(jù)結(jié)果展現(xiàn)在用戶面前，確保用戶可以通過(guò)最短時(shí)間得到最具價(jià)值的信息，這也是企業(yè)實(shí)現(xiàn)信息化發(fā)展的主要目的。對(duì)于大量的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，不同分析結(jié)果之間存在一種復(fù)雜聯(lián)系，為了預(yù)防錯(cuò)誤方法對(duì)用戶的不當(dāng)引導(dǎo)，需要融入可視化技術(shù)，聯(lián)系數(shù)據(jù)需求應(yīng)用空間信息流、歷史流以及標(biāo)簽云等方法，把大數(shù)據(jù)分析結(jié)果利用可視化手段為廣大用戶展示出真實(shí)、生動(dòng)的形象，方便用戶認(rèn)識(shí)和理解，為了進(jìn)一步加深用戶對(duì)于最終數(shù)據(jù)處理結(jié)果的認(rèn)可度，利用數(shù)據(jù)起源技術(shù)全面分析相關(guān)數(shù)據(jù)信息，追蹤溯源，引領(lǐng)用戶開(kāi)展逐層分析，為科學(xué)決策提供有效幫助和科學(xué)指導(dǎo)。

七、結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，此次研究中促進(jìn)數(shù)據(jù)高效存儲(chǔ)技術(shù)以及信息高性能處理技術(shù)全面融合，整合數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，面向大數(shù)據(jù)分析合理創(chuàng)建信息化解決措施，為企業(yè)科學(xué)決策提供有效參考，為企業(yè)信息化發(fā)展打好基礎(chǔ)。

作者單位：劉磊? ? 中國(guó)海洋石油集團(tuán)有限公司

參? 考? 文? 獻(xiàn)

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