基于大數據與人工智能的大數據獲取方法研究

唐光艷

（錦州師范高等專科學校 遼寧省錦州市 121000）

對于人工智能與大數據所存在的前提條件下，與我國工業化技術相互結合，實時感知了收集信息與生產數據的過程，獲得了較為有效的分析結果，智能制造系統才得以應用。通過信息收集系統對生產流程進行管理，通過全球定位系統與物聯網等多項功能，獲取數據所存在的問題，并積極采取針對性方案解決所存在的問題，這也是基于大數據與人工智能下的要素。

1 人工智能的特性

1.1 對于不確定信息可以進行有效的處理

管理網絡信息是一項繁雜且困難的工作，需要有關部門不斷地對網絡資源進行檢測和合理管理控制，來保證網絡系統可以持續穩定且安全高效的運行。人工智能的引用，可以及時對網絡資源數據的運行狀態進行檢測了解，并通過模糊邏輯運算，將不確定信息進行有效的處理，留下準確性較高的信息，從而極大地提高了網絡系統的運行效率。

1.2 提高網絡管理人員的協作能力

相較于傳統、單一的管理模式，人工智能的層次化管理更能適應計算機網絡運行的需要。層次化管理，即將相關網絡管理人員的管理過程分為上層、中層、下層這三個管理層次，從而進行高效的網絡管理。其中，中上層的管理可以采用輪詢的方式。中層管理層會受到上層管理制度的監測，同時，也會監測下層管理層。而在這樣的管理體系下，管理人員之間的互相配合顯得尤為重要。而人工智能系統便可以在協作分布方面發揮不可忽視的作用，從而提高網絡管理的工作質量和工作效率。

1.3 具有較強的學習能力、推理能力以及解釋的能力

網絡的正常運行需要對信息數據進行有效的管理。但是在實際操作的過程中，許多網絡管理人員對于信息數據相關方面的問題并沒有進行有效的管理，從而導致了片面性以及局面性等相關問題的出現。人工智能的學習、推理和解釋的能力，可以有效的對其進行管理。在管理底層信息的同時，也可以有效的獲取高層的信息，從而合理管控網絡系統。對于人工智能的推理能力，可以對不全面的網絡信息進行監測判斷。

1.4 降低網絡管理成本

隨著計算量的逐漸增大和控制規模的擴大，所需要投入的用于網絡管理的資金也隨之增加。人工智能在網絡管理的應用過程中可以通過自身所具有的高效率以及獨特的管理方式進行相關管理，利用模糊控制對最優解進行篩選，快速進行計算。還可以對流量進行控制，和相關的路由分配，進行簡單快速的處理，從而極大降低網絡管理中運算的成本。

1.5 具有處理非線性的能力

相較于傳統的網絡管理來說，無法很好的實現網絡安全管理，人工智能卻可以很好的處理非線性問題，從而實現對網絡的安全管理。非線性問題的存在是無法改變的，這取決于網絡本身所具有的特點：拓撲結構相對復雜，網絡負荷也是多變的，用戶的行為更是無法預料等等。

2 大數據采集方式與處理技術

大數據（big data）是計算機專業所存在的專業術語，指無法在規定時間范圍里用基礎的軟件工具進行收獲，管理和處理的數據集合。需要新的處理方式才能實行更好的決策力與過程優化能力。大數據所存在的5V特點（數據大量，速度高，多樣性，數據價值密度低，真實性）是流程優化的主要信息資產。對于大數據的定義分為三種層次：第一是Paas（平臺即服務），第二是SaaS（軟件即服務），第三是Iaas(基礎設施即服務)，在麥肯錫全球研究所對大數據的定義則是:一種規模大，在獲取，存儲，管理，分析與收集，采用等方面已經遠遠超出了數據庫技術的一種數據集合，不僅具有海量的數據規模與迅速的數據處理功能，也存在多樣性的數據類型與變化。大數據對于這些所存在的數據進行專業化技術的處理，簡言之，如果把大數據看成是一種產業化，那么在產業能夠產生大的利潤的同時，能夠實現盈利的主要性，就在于提高對數據的控制能力，通過對數據的加工處理進而實現數據的價值。隨著數據時代化的到來，大數據與云計算之間所存在的關系息息相關，大數據采用分布式數據架構體系，主要功能在于對海量數據進行分布式數據的挖掘，但唯一存在的缺點，分布式結構體系必須寄托在云計算的分布式處理和分布式數據庫，云存儲等多方面。大數據的處理速度不斷上升，促進了我國計算機行業在數據方面的地位，同時也面臨多個大數據企業的誕生，也意味著將有類似谷歌，阿里等企業一樣完成數據分析化功能。

隨著云時代的到來，我國為了最大化提高群眾工作生活的需求，對大數據獲取數據的手段與技術不斷改變增進，云計算是一種按使用量付費的模式，這種模式可提供可用的，便捷的，按需求的網絡訪問，進入配置的計算資源共享池（資源服務包括網絡服務器，存儲技術，應用軟件等），這些資源能夠快速的提供所需要的部門，只需投入很少的管理，或者與服務供應商進行較少的交互次數，云是網絡，互聯網的一種比喻說法，也就是互聯網與建立互聯網所需要的底層基礎服務額抽象表達形式，而計算并不是指一般的數值計算，它所代表的是一臺能夠提供計算服務的獨立計算機，總而言之，云計算可以被人們理解為：網絡上足夠強大的計算機為所需要的數據提供相對應的服務，只不過這種服務是按照使用量進行收費制度。大數據的容量是指數據的大小決定所考慮的數據價值存在和潛在的信息，數據的可變性是指妨礙了處理和有效對數據管理的過程，大數據的價值存在于合理化的運用大數據，以最低的成本來創造最高的數據價值。大數據的結構分為結構化，半結構化與非結構化數據，如今非結構化數據越來越演變成大數據最重要的部分，根據IDC 調查表明，在大數據企業之中，80%的企業數據都是非結構化數據，而且這些非結構化數據每年都按指數增長60%多。數據的實時交互性體現了大數據特點之一，這一特點主要體現在網絡購物與視頻聊天，實時互動中，這些原本看似復雜難以處理收集的數據，在大數據技術的支持下，逐漸變得更容易被利用，經過各行各業的不斷創新，大數據會進入人們生活中，為群眾創造更大的價值利益。

3 大數據信息平臺的不斷完善

基于云計算平臺的發展，也為大數據提供了一定的技術支持，通過云計算這一平臺，大數據得到了全面的完善，也全過程了解到大數據處理的過程，其次想要系統化的認識大數據，就要從全面化的角度去分解，著手從以下幾點展開：第一就是大數據的理論，理論是認知大數據的基礎，也是群眾廣泛傳播大數據的必要途徑，從大數據的特征來看，大數據被定義為理解行業發展，對數據進行整體描述和定型的標準。對大數據價值的深入了解來探討大數據技術所珍貴的功能所在，剖析大數據的發展趨勢。第二個層面就是系統化的技術，除了大數據對于理論的基礎，大數據技術的實施也是體現大數據價值和發展的重要基石。從云計算，存儲技術與感知技術多方面來說明大數據從收集，加工，處理，存儲到結果的完整過程。第三層面就是大數據的實踐能力，總體來講，實踐是體現大數據的具體過程與表達形式，從互聯網的大數據與公司企業的大數據等多個方面來表達數據展現的過程。

4 大數據信息化的特點

大數據時代由于產權的模糊性，也給群眾使用權益帶來了阻礙，非法使用云計算獲取利益，侵犯群眾的知識產權等多種行為并不少見，尤其在大數據企業內部員工的泄露數據很有可能導致所以數據的流露，如果數據被泄露后加速傳播，甚至導致較為嚴重的后果，基于此，云計算提供了大規模特點，云具有相當的規模，谷歌云計算現已擁有100 多萬臺服務器，微軟，Amazon，IBM，Yahoo，等云均擁有幾十萬臺服務器，小型企業私有云一般程度擁有數百臺或者上千臺服務器，由此可見，云計算能賦予用戶前所未有的計算能力，云計算的虛擬化是支持用戶在任意位置，使用各種終端設備獲取相對應的服務，用戶所請求的資源來源于云終端，并不是固定的實體，用戶也沒有必要了解，同時也沒有必要擔心應用運行過程中的具體位置，只需要一個移動設備就可以通過網絡服務來實現我們所需要的一切數據。另外，大數據不僅在網絡上起到了一定的作用，也涉及到醫療方面，在很早醫療行業就遇到了海量數據與非結構化數據的挑戰，近幾年來，很多國家都在積極推進醫療化發展，這也使得很多醫療機構有資金對數據進行處理，現在的社會是高速發展的社會，信息流通，科技發達，使用大數據是社會的基礎，運用云計算對數據信息進行處理與存儲，這不僅最大化提升了群眾的經濟，也增進了社會各行各業同步的發展。

5 獲取大數據方法標準

大數據是我國當代社會所存在的安全可控數據共享技術，但仍然存在獲取數據質量比較低端，反映數據速度不夠快，系統不夠集中化幾方面存在問題，獲取數據時應實施良好的獲取方法，進一步完善獲取數據的重復與數據的丟失率降低，但由于數據的繁多與復雜性，況且大數據來源于整體社會，分散于多個個體，使用傳統獲取方法改變不了數據準確性的判斷力，處理的結果有時并不產生信賴度，不同系統的標準不一致，也導致原有的數據收集難以滿足當前數據分析處理要求，收集數據的手段仍然需要進一步的提升。獲取大數據方法可以通過網絡上可靠的信息資源，對數據進行進一步的分析，也可通過網站等軟件，在這一前提下，必須保證數據來源的合法性，進而展開后續工作。在針對大數據獲取方法的研究，有關部門應建立信息共享機制，進行針對性的整理與規劃，增進大數據行業的標準形式和保障數據安全規范。使用數據發掘技術推斷出準確性高的數據，實現數據的價值，處理好數據的過程，也要揭露出有關企業產品等大數據技術多方面的問題所存在的內在聯系，并提出針對性方案進行處理。

6 結語

面臨互聯網壓力之下對于轉型的傳統企業需要與時俱進，利用好大數據所帶來的價值，如今社會的發展，大數據的存在，互聯網的進步，使得群眾之間交流越來越緊密，大數據就是這個高科技時代所存在的技術，大數據并不在于“大”，它的特點在于“有用”，價值含量高，對大量的消費者提供產品或服務的行業可以使用大數據進行準確定位。利用大數據獲取方法將散落無秩序的數據進行整理與轉換，通過大數據技術等工作將數據進行統一規范的處理。