田丁
摘 要: 為了更好的將計算機輔助信息分析技術應用到實際生產活動中去,構建更加完善、系統的技術框架,在經過對大量文獻資料的收集與分析之后,從OLTP、OLAP等多個技術領域對計算機輔助信息分析技術框架進行了討論,根據時代發展特點,指出了計算機輔助信息分析技術發展過程中面臨的重要壓力,并對其未來的發展進行了展望,大數據及云時代的到來,為計算機輔助信息分析技術的發展帶來的良好契機,促進了計算機與信息分析的更好融合。
關鍵詞:計算機輔助 信息分析 技術框架 發展趨勢
中圖分類號:G203 文獻標識碼:A 文章編號:1003-9082(2016)09-0002-02
計算機輔助是指在進行產品設計、制造以及測試等過程中,為了保證各項數據處理以及結果分析的準確性,利用先進的計算機技術對其過程進行輔助,在提高生產效率的同時能夠保證生產的可靠性及穩定性。計算機輔助技術中強調了人的主體作用以及核心地位,計算機是最主要的輔助工具,在運行過程中需要對大量信息進行分析和管理,對計算機輔助信息分析的技術框架及發展趨勢進行研究和討論,能夠更好的將計算機輔助技術應用于各項生產活動中去。
一、計算機輔助信息分析技術的研究現狀及重要作用
1.計算機輔助信息分析技術的研究現狀
計算機輔助信息分析技術最早是以計算機協同競爭信息分析系統的形式出現的,該系統是由劉玉照和曹軍祥構建的。沙勇忠等人在前人的基礎上對該項技術進行了更加系統、綜合的研究,點明了計算機軟件在技術應用中的重要性。侯月明和喬曉東借助分析工具對該項技術進行總結,提出了較為科學、可行的應用方案。而計算機輔助信息分析的技術框架的設計開發是由M.Fiorelli、M.T.Pazienza等人完成的。在后來的研究過程中,計算機輔助信息分析技術被應用于機械、電子、服裝、建筑、醫藥、商務等各個行業和領域中,現階段的計算機技術已經進入了大數據時代和云時代,需要對計算機輔助信息分析的技術框架進行更新和完善。
2.計算機輔助信息分析技術的重要作用
計算機具有自動化和高效化的特點,能夠實現對大量信息數據的快速、同步分析,并且能夠保證分析結果的準確性,在提高工作效率的同時彌補了人為信息分析中的不足。在對信息數據進行分析的時候,可以利用電子顯示屏將分析過程呈現出來,實現了信息分析的可視化,提高了分析過程的可控性。利用計算機輔助信息分析技術通過對大量數據的整合,能夠根據具體的分析結果對工作計劃以及策略進行調整,提高了企業競爭力,實現了商務智能;同時還能根據數據走勢及形態特點,對未來發展走向進行預測,并對現實情況進行模擬。
二、計算機輔助信息分析的技術框架
計算機輔助信息分析的技術框架主要包括基礎設施、文件系統、數據庫、數據倉庫、OLTP、OLAP、決策支持、商務智能等多個部分,通過基礎設施和文件系統能夠完成大量信息數據的收集及整理,在數據庫及數據倉庫對這些數據進行存儲和管理,利用OLTP和OLAP分別完成對信息的聯機事務處理和聯機分析處理,最終完成各項決策活動,實現商務智能分析。下面分別對計算機輔助信息分析的技術框架中的主要部分進行分析。
1.提取大量信息中的有用數據
對于計算機輔助信息分析的技術框架來說,充分挖據出數據中所體現出來的知識信息以及相關規律是其核心任務,計算機所收集、整理的信息量是非常龐大的,需要從繁多雜亂的信息中將有用的數據提取出來,對具有價值的數據進行更加充分的利用。數據的方法是多種多樣的,可供選擇的數據提取工具也是比較多的。在大數據發展形勢下,數據提取正在朝著空間數據提取方向發展。
2.聯機在線分析
由E、F.Codd提出的OLAP技術的應用是需要不同的方式來實現的,關系型數據庫可以實現ROLAP技術,多維數據庫可以實現MOLAP技術,而兩者結合起來可以實現HOLAP技術。全球有多家公司致力于聯機在線分析工具的設計開發,出現了很多類型的聯機在線分析處理的工具,主要包括Express、Cognos、Plato、Business等。大數據時代的出現為聯機在線分析技術的發展創造了更加有力的條件,促進了與其他分析技術的融合,能夠對不同分析技術的優點進行整合,更好地服務于大數據分析工作。
3.社會網絡分析
社會網絡分析的主要對象是社會關系結構及其屬性,根據網絡范圍的不同可以將社會網絡分為個體網、部分網和整體網三種不同類型,社會網絡分析僅僅是圍繞社會關系結構開展的,隨著該項技術應用的不斷深入以及完善,其研究方向逐漸朝著多樣化方向發展。通過網絡分析能夠研究不同數據在社會關系結構中所扮演的角色,分析不同數據之間存在的關系,在進行社會網絡分析的時候,經常使用到的工具軟件包括Pajek、UCINET、NetMiner等,在當前的學科研究中,社會網絡分析已經一種非常重要的技術和方法,其應用范圍在不斷擴大。
4.大數據分析
基于大數據特點,傳統的本文挖掘和機器學習技術已經難以滿足大數據時代的信息分析需求,需要對計算機輔助信息分析的技術框架進行優化和創新。在對信息分析技術進行優化的時候首先要從算法自身出發,在現有的算法基礎上進行優化或者創新,然后在對算法的運行模式以程序進行優化,提高信息分析運行效率,同時要做好對數據的控制,保證數據的準確性、有效性及價值性。大數據及云計算技術的不斷成熟,計算機輔助信息分析的技術框架將會更加完善。
三、計算機輔助信息分析技術的發展趨勢
從當前社會的發展形式來看,計算機輔助信息分析技術在未來的發展過程中主要面臨著四個方面的挑戰,分別包括數據量、數據處理速度、數據的復雜性以及數據價值。面對與日俱增的數據量,需要將移動計算、社會計算與信息分析性結合,才能對海量數據進行更加高效、準確的處理,移動計算各社會計算分別強調計算模式和計算范圍,兩者的結合能夠促使信息分析朝著面向移動終端方向發展。傳統的數據處理方式處理速度較慢、工作效率較低,針對這種情況需要對信息分析方法和平臺進行創新,充分利用大數據及云技術的靈活性、運轉高速性、動態可拓展性等優勢,使信息分析更加快速、便捷。大數據挖掘與小數據分析共存是計算機輔助信息分析技術的發展趨勢之一,數據量的增加提高了數據的復雜程度,如何從大數據中分析和汲取有價值的知識,用高質量的小數據以較低的成本實現抽樣時代高質量的數據分析,是信息分析的重要發展形式。計算機輔助信息分析在計算機技術的帶動下得到了空前發展,以信息分析為核心的各種商業服務也逐漸興起,并且已經在多個行業中得到了實踐應用,計算機輔助信息分析及服務正在成為商業競爭領域的一大發展趨勢。
結束語
計算機輔助信息分析技術經過多年的實踐應用與不斷創新,已經與多個行業和領域的信息分析工作得到了完美融合。技術自動化和技術智能化已經成為計算機未來發展的主流方向,計算機輔助信息分析技術應該抓住發展機遇,加大對相關技術的研究力度,構建功能更加齊全、運作效率更加高效的技術框架,滿足當今時代對計算機輔助信息分析技術智能化的需求,加快社會發展步伐。
參考文獻
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