數據挖掘技術背景下高校智慧辦公系統的實現路徑研究

劉 斌

(濟南工程職業技術學院,山東 濟南 250200)

0 引言

在高校辦公自動化管理方面,智慧辦公系統的應用極大地推動了高校信息化建設的進程,提升了高校辦公效率,同時也是未來智慧化校園發展的重要組成部分。高校智慧辦公系統基于計算機、互聯網、大數據等新興技術,實現了高校資源的互通互用,打破了傳統辦公管理模式的局限,實現了資源的有效整合,為高校信息化、智能化管理提供技術支持[1]。

1 高校辦公管理系統的發展現狀

智慧辦公系統是高校信息化管理模式的重要組成部分,近年來得到了有效的推廣和應用。但是,部分高校在信息化建設方面仍然存在一些問題,高校之間的信息資源難以互通、互用。傳統的信息系統在建設之初都是相對獨立的,只負責獨立的工作內容,每個系統數據的編碼和標準并不統一,即使存儲相同的信息,也會因為字段長度、類型的不同而無法共享。傳統的高校辦公管理中種類繁多的系統給用戶操作帶來了諸多不便,用戶需要在每個系統之間進行頻繁切換操作,還需要進行多次身份驗證,極大地降低了用戶體驗和辦公效率。傳統的辦公管理方式已經難以滿足時代發展的需要,需要整合現有資源,充分借助網絡優勢實現高校資源的互通、互用,實現數據信息的云端處理,引入智能決策功能,加快信息傳輸的速度,提升用戶體驗和辦公管理的效率[2]。

2 智慧辦公系統的特性

2.1 更低的投入成本

智慧辦公系統可以實現快速、靈活的擴展和部署,能夠最大限度地降低管理成本,提高辦公自動化管理的效率和智能化水平。

2.2 資源高度共享

高校智慧辦公系統將傳統的辦公自動化管理技術和智能終端相結合,實現資源的高度共享。支持Web,Windows,Mac,Android,IOS,Html5等多種終端訪問,且支持數據信息的實時同步。

2.3 方便快捷的操作

智慧辦公系統開放多種應用接口,可以通過簡單定制即可實現與OA、郵件等各類IT系統的完美融合。讓用戶的操作更加便捷,打破了傳統辦公方式在部門、區域以及業務之間的隔閡,通過多平臺的信息共享,實現高校辦公的協同合作,為管理者的決策提供更加豐富的數據支持。

2.4 提升數據管理的安全性

智慧辦公系統可以將數據信息集中在服務器上進行預算處理,用戶在使用信息時,以影像形式進行操作,有效地避免了客戶端對數據庫信息的修改和竊取,極大地提升了數據庫的安全性[3]。

3 數據挖掘技術背景下智慧辦公系統的設計

3.1 數據挖掘技術

數據挖掘的主要作用是通過特定的分析處理方法,從數據庫中獲取用戶需要的信息資源,通過數據挖掘可以將一些潛在的具有利用價值的信息挖掘出來,充分提高信息資源的利用率。數據挖掘的特點是規模大、數據集成和綜合性強、支持查詢以及具有模式適用性等。數據挖掘技術下高校智慧化辦公系統擁有多種功能,不僅可以優化校園辦公管理流程,還可以有效解決信息化管理過程中的常見問題。數據挖掘技術背景下的智慧辦公系統是建立智慧校園的重要組成部分。借助現代化技術實現高校智慧辦公系統可提高學校辦公效率,提升管理水平。數據挖掘的內涵不僅僅在于使用這些方法進行數據分析,它有自己的一套完整的方法論,SAS公司提出了“SEMMA”方法論。“SEMMA”方法論架構如圖1所示。

圖1 “SEMMA”方法論架構

3.2 智慧辦公系統設計

數據挖掘技術背景下的智慧化辦公系統以SOA架構為設計原則,分為展現層、服務層、邏輯層、訪問層、數據層,滿足用戶的快速開發、高可用性以及靈活擴展等功能需求。展現層提供統一的訪問入口,允許不同業務模塊訪問,通過智慧平臺提升用戶體驗。服務層是將業務邏輯層的數據信息進行封裝處理,通過標準化的接口和統一的邏輯處理功能,提供給分布式子系統、遠程用戶等,方便服務的組合應用。業務邏輯層實現對應用信息的訪問控制,包括業務組件、業務規則等。在邏輯層中,業務邏輯的實現主要采用事務處理方法保障數據的完整性和安全性。數據訪問層是連接業務邏輯和物理數據的橋梁,利用數據存儲方式將傳輸內容封裝到數據庫,最大限度地減少程序代碼在數據庫訪問過程中的操作。數據訪問層在設計過程中,采用數據組件對相應的數據庫訪問操作進行封裝,使用統一的數據接口,實現數據的永久性。物理數據層主要負責對數據信息的存儲,實現數據服務的完整性、安全性、可靠性和一致性[4]。

3.3 云服務平臺的設計

基于數據挖掘技術的高校智慧辦公系統借助云服務平臺,進行高校數據資源的管理。云服務平臺提供數據資源池、數據管理、運維管理以及虛擬化服務。云服務平臺擁有統一的訪問入口,支持多種業務應用,包括高校辦公應用平臺、高校業務應用系統、數據庫訪問等。用戶可以使用移動終端進行訪問,極大地提升了系統應用的便利性。云管理是針對移動云用戶推出的監控和管理類服務,其中包含云監控和模板編配。用戶可以通過云管理產品,對移動云資源進行狀態監控和快速批量創建,從而實現云資源的安全與高效應用。數據庫信息量的復雜性以及規模的龐大性,往往會導致數據的語義沖突或者降低了數據分析處理的質量、可靠性以及安全性等。高校教務系統、辦公自動化(OA)系統、財務管理系統、采購管理系統和資產管理系統,目前已經廣泛應用于高校自動化管理,有效地提升了高校辦公管理的效率,在數據挖掘技術的基礎上,將高校各個業務管理系統整合在智慧平臺上,以統一的接入方式提供服務,包括客戶授權、搜索、任務管理等操作,提高用戶的操作體驗,實現信息共享,滿足移動辦公等需求。基于數據挖掘技術的高校智慧辦公系統是利用KVM虛擬化技術構建基礎云平臺,建立云數據共享中心,統一高校內各個系統的數據,提供集中的數據交換[5]。采用面向服務(SOA)思路,制定平臺設計原則和平臺功能架構。利用數據挖掘技術和KVM虛擬化技術,搭建云應用服務平臺,采用jQuery,HTML5,Spring MVC技術實現智能桌面應用開發,用Android技術實現移動終端應用開發,采用Java技術和Web Service技術開發智能桌面系統平臺。針對高校智慧辦公系統的實際需要,以智能桌面平臺為基礎,整合和開發各類辦公應用系統,設計實現了智慧辦公應用系統。

4 結語

綜上所述,智慧化辦公系統是互聯網技術和信息化技術高速發展的必然產物,將有效緩解傳統辦公模式在海量信息處理和資源共享方面的不足,通過云計算技術、數據挖掘技術、智能決策等技術支持,實現智慧化辦公管理。本文分析了高校辦公管理自動化的發展現狀,總結信息化背景下,高校自動化辦公出現的一些問題,從高校辦公業務的需求出發,進行整體規劃,設計出符合高校實際需要的智慧辦公平臺。