基于大數據技術的高職院校管理信息數據整合系統設計

摘要：傳統高職院校管理信息數據整合系統整合能力不足。文章基于大數據技術，設計新的整合系統。文章選用數字信號處理器與量化整合芯片作為關鍵硬件，抽取數據表征信息，利用大數據技術分類處理；對管理信息進行編碼，通過模式映射實現整合。測試表明，新系統整合能力強，更貼近理想值，提升了信息管理質量和整合效率。

關鍵詞：大數據技術；高職院校；管理信息數據；數據整合；系統設計

中圖分類號：TP311文獻標志碼：A

0 引言

大數據技術能挖掘分析海量數據，洞察學生學習行為及需求，為高職院校信息管理提供精準指導［1］。本文探討基于大數據技術的高職院校管理信息數據整合系統設計，構建高效安全系統，全面匯聚、深度分析數據，為高職改革提供數據支撐和決策依據。文章聚焦系統硬件設計，特別是處理器和整合芯片，確保數據被高效處理。文章通過數據抽取、分類、編碼及模式映射實現整合，形成完整的管理信息數據整合方案。

1 高職院校管理信息數據整合系統硬件設計

為加強高職院校信息數據整合與存儲，文章采用增強型CPU-C67x數字信號處理器。該處理器出色的數據處理和運算能力能夠確保數據穩定準確。同時，系統配備INSPUR NF5466M5服務器，其網絡拓撲結構促進數據高效流通，實現數據的實時處理。

量化整合芯片由ARM、PCM、FCM、HCM和管控開關構成。ARM連接上級硬件，PCM和FCM重新規劃數據傳輸路徑以滿足整合需求。HCM受管控開關控制，閉合時連接進行二次整合，斷開時非響應并反饋數據至系統環境。

2 信息數據整合系統軟件設計

2.1 高職院校管理信息數據表征信息抽取

本文利用機器學習算法對其中的高緯度數據進行訓練，對其進行降維處理，得到的總低維數據共同構成高職院校管理過程中產生的信息數據庫，從中獲取高職院校管理過程的信息數據的信息特征子向量。根據低維特征的子向量［2］，可以得到高職院校管理信息數據的散度矩陣，其表達式為：

其中，Am為高職院校管理信息數據的散度矩陣，cm為高職院校管理信息數據的維特征向量，m為數值，n為高職院校管理信息數據特征的維度。為確保所得數據更加精準，本文按照前述方法再次對數據進行降維處理。在降維過程中，本文處理散度矩陣中各數據的比值；通過分析訓練子集的均值向量數值，得到訓練子集的矩陣計算式，從而更精確地描述高職院校管理信息數據的特征。該過程的表達式為：

其中，Bm為高職院校管理信息數據的樣本集矩陣，g為特征均值向量，l為樣本個數。根據訓練子集的矩陣計算式，可以得到評價特征子集辨別力的標注函數，其表達式為：

其中，d為高職院校管理信息數據的評價特征子集類特征辨別力。本文通過評估特征子集的辨別力，判斷高職院校管理信息數據特征子向量的有效性。當特征子向量的樣本方差較小且樣本間相似性較低時，這些特征子向量具有較強的辨別力，反之則代表具有較低的辨別力。

2.2 基于大數據技術的高職院校管理信息數據分類

整合系統中數據繁多，且存在損壞及重復數據［3］，影響信息數據的分類效果。因此，需根據分類原則處理數據，剔除格式不一致及重復數據，即：

其中，v為數據識別參數，k為數據分類參數，w為共性數據。根據上述公式完成高職院校管理信息數據整合系統中重復數據剔除，在此基礎上按照數據分類原則對數據進行進一步分類，其公式為：

其中，A為分類后的數據種類，f為各類數據的具體信息，pi為某類數據的父類信息，i為父類信息的替代子類，c為數據的基本單元。

2.3 高職院校管理信息數據編碼

在高職院校管理信息數據整合系統中存在大量數據，本文通過制定統一的編碼標準對高職院校管理信息數據進行編碼，以進一步提升數據整合的效率。編碼過程如圖1所示。

2.4 通過模式映射實現數據整合

通過建立匹配映象關系，本文可以整合不同來源和格式的數據，形成完整、統一的數據視圖［4］。根據數據編碼標準，本文確定了不同數據之間的映射關系，從而確保數據的準確性和一致性。本文計算數據整合映射的最大值，其表達式為：

3 系統測試

3.1 測試準備

本文將對比方法設為傳統高職院校管理信息數據整合測試組1和測試組2進行對比分析，選取學生、教學、行政和科研管理信息數據作為整合資源，選用JavaScript平臺采集數據。其中，網絡環境配置搭配Intel core i5的處理器、8 GB內存、256 GB硬盤、Google Chrome v71的搜索環境、macOS High Sierra x64的操作環境，Java SE v1.1.8.0-151的平臺版本。

本文以基于SuperMap的信息數據整合系統為傳統系統1，以基于云計算的數據整合系統為傳統系統2。在實驗中，本文將系統的整合特征值作為主要的測試指標，整合特征值越高，說明系統對于數據的整合效果越好。

3.2 系統測試結果分析

本文根據本實驗設置的實驗環境，對不同數據集上的數據進行整合，得到了系統整合特征值的檢測結果，如圖2所示。

由圖2可知：特征值隨時間非線性波動，在固定范圍內變化。設定理想整合值為3.3。本整合系統特征值波動范圍為2.9～3.8，平均值為3.5，整合能力強。傳統系統1特征值波動范圍為2.2～3.1，平均值為2.8，整合能力較弱。傳統系統2特征值波動范圍為0.9～1.7，平均值為1.4，整合能力更弱。本文系統更貼近理想值，整合能力更強，為高職數據整合改革和創新提供有力支持，提高數據管理和整合效率。

4 結語

在當今的高職院校中，大數據技術的運用已經成為教育改革的重要趨勢。本文設計基于大數據技術的高職院校管理信息數據整合系統，將其應用于高職院校管理過程中，不僅提高了所獲得的信息數據的質量，還提升了對相關數據的整合效率?？傊疚脑O計的基于大數據技術的高職院校管理信息數據整合系統能夠推進高職院校教育信息化和現代化，對于提升高職院校管理質量、促進管理信息數據的整合與應用等方面都具有重要的意義。

參考文獻

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［5］張喆，湯永利.基于集成學習的全云化健康大數據整合系統設計［J］.現代電子技術，2020（22）：173-176，180.

Design of management information data integration system in higher vocational colleges

based on big data technology

Abstract：The integration ability of management information data integration system in traditional higher vocational colleges is insufficient. This paper designs a new integration system based on big data technology. The digital signal processor and quantitative integration chip are selected as the key hardware， the data characterization information is extracted， and the classification is processed by big data technology. The management information is encoded and integrated by pattern mapping. The test shows that the new system has strong integration ability， is closer to the ideal value， and improves the quality of information management and integration efficiency.

Key words： big data technology; higher vocational colleges; management information data; data integration; system design