計算機輔助信息分析技術的框架與發(fā)展趨勢分析

文雄軍，匡欣想，李點點，李 平

（湖南涉外經(jīng)濟學院，湖南 長沙 410000）

0 引言

基于計算機輔助的信息處理模式，可有效彌補傳統(tǒng)人工信息處理存在的誤差性問題，且伴隨著輔助信息分析技術的逐步優(yōu)化，可自動依據(jù)信息在數(shù)據(jù)空間下呈現(xiàn)出的屬性，對整個運算呈現(xiàn)、計算結構等進行優(yōu)化處理，避免數(shù)據(jù)在運行過程中產(chǎn)生不匹配的問題。通過計算機與人工整合的模式，可令整個數(shù)據(jù)信息處理模式具備人工智能屬性，真正實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)基準標定的整合，提高數(shù)據(jù)處理質(zhì)量，滿足計算機設備運行的多元訴求。本文針對計算機輔助信息分析技術的框架與發(fā)展趨勢進行探討，僅供參考[1]。

1 計算機輔助信息分析的優(yōu)勢

1.1 效率性優(yōu)勢

依托于計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)，可針對海量數(shù)據(jù)信息進行實時化處理，且各個數(shù)據(jù)規(guī)劃單元內(nèi)，不會因為同一時間節(jié)點的遞增出現(xiàn)數(shù)據(jù)冗余問題。與人工處理模式相比，計算機可極大提供數(shù)據(jù)檢索質(zhì)量，通過數(shù)據(jù)信息的精準化核對，簡化數(shù)據(jù)運算工序，提高數(shù)據(jù)處理效率。

1.2 可視化優(yōu)勢

計算機設備可針對不同數(shù)據(jù)類別，分析出當前操控系統(tǒng)中各類數(shù)據(jù)整合存在的問題與數(shù)據(jù)在時間段內(nèi)具備的相關屬性，并以圖表、圖形的模式構筑出數(shù)據(jù)模型。這對于用戶來講，則可通過終端設備，觀察數(shù)據(jù)模型，了解到各類數(shù)據(jù)信息的屬性，深度解析出不同數(shù)據(jù)狀態(tài)的線性關系。

1.3 決策性優(yōu)勢

基于計算機設備的信息分析，是通過數(shù)據(jù)信息真實反映出當前操控狀態(tài)下，各類數(shù)據(jù)之間存在的關系，并可通過大數(shù)據(jù)挖掘技術，對系統(tǒng)本身所呈現(xiàn)出的功能進行分析。此過程只是針對數(shù)據(jù)本體的價值實現(xiàn)相關確認的，系統(tǒng)中數(shù)據(jù)信息的傳輸特點，則建立在本體價值之上運行，有效規(guī)避因為數(shù)據(jù)柔性處理而產(chǎn)生的問題，提高數(shù)據(jù)處理的精確性[2]。

2 計算機輔助信息分析技術的框架

從計算機輔助信息分析技術的發(fā)展模式來看，由人工轉變?yōu)橹悄苄畔⒎治?，主要是通過操作系統(tǒng)，利用數(shù)據(jù)信息本身呈現(xiàn)出的各類屬性進行分別界定，確保不同組織結構的數(shù)據(jù)在處理過程中，全部經(jīng)由系統(tǒng)進行集中處理[3]。從數(shù)據(jù)結構來講，不同操控視域下，數(shù)據(jù)集成與管理工作的落實，本體是依據(jù)嵌入式分析得出當前數(shù)據(jù)傳輸與處理過程中存在的一系列問題，并按照內(nèi)部業(yè)務的處理機制，對數(shù)據(jù)信息進行標識，再由數(shù)據(jù)匯總實現(xiàn)階段性處理，確保數(shù)據(jù)處理主體與客體之間，不會因為不同時間節(jié)點下，數(shù)據(jù)模型差異所造成誤差分析的問題。

2.1 數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)庫是對內(nèi)部數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)出的各類事務屬性進行處理的，數(shù)據(jù)倉庫則是對內(nèi)部數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)出的各類事務屬性進行分析，在不同操控視域下，基本可解決一系列的數(shù)據(jù)邏輯問題，強化數(shù)據(jù)信息處理的針對性。在大數(shù)據(jù)時代的背景下，網(wǎng)絡系統(tǒng)內(nèi)部的運行環(huán)境隨之改變，特別是數(shù)據(jù)編程、數(shù)據(jù)環(huán)境優(yōu)化等方面，數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫對海量數(shù)據(jù)信息的處理模式也在發(fā)生改變，以確保在同一時間節(jié)點數(shù)據(jù)信息處理的針對性。OLTP與OLAP則屬于數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的一個延伸體，以網(wǎng)絡實現(xiàn)對數(shù)據(jù)信息的聯(lián)機化處理，這樣當產(chǎn)生一定的數(shù)據(jù)行為時，則可通過業(yè)務記錄，依據(jù)數(shù)據(jù)操控屬性進行全過程分析，進而提供相對應的決策類信息。此類數(shù)據(jù)處理模式則可以看成是數(shù)據(jù)集成框架，確保相關功能實現(xiàn)的重要載體。

2.2 聯(lián)機在線分析

聯(lián)機在線分析是確保數(shù)據(jù)信息在網(wǎng)絡視域下，可以精準的執(zhí)行某一類數(shù)據(jù)工序，保證數(shù)據(jù)信息在傳輸及運算過程中實時響應相對應的指令，這樣便可在數(shù)據(jù)前端與后臺，構建一個相對獨立的數(shù)據(jù)傳輸體系，保證各類數(shù)據(jù)在系統(tǒng)支撐下的可運行屬性。數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的運行模式，可以作為數(shù)據(jù)聯(lián)機在線分析的雛形，其是通過相對應的數(shù)據(jù)操控性能，實現(xiàn)網(wǎng)格系統(tǒng)點對點的數(shù)據(jù)傳輸，在數(shù)據(jù)信息的響應下，可對不同數(shù)據(jù)值實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的針對化處理，進一步強化數(shù)據(jù)引擎功能，保證關鍵技術可正確應用于信息分析中，強調(diào)數(shù)據(jù)處理的主體性。聯(lián)機在線分析OLTP與OLAP，是針對數(shù)據(jù)庫內(nèi)的結構關系，實現(xiàn)基于不同維度下的數(shù)據(jù)處理，這對于數(shù)據(jù)本體而言，則更便于數(shù)據(jù)庫內(nèi)信息的整合與運作，強化實際處理質(zhì)量[4]。

基于數(shù)據(jù)多元傳輸與處理，聯(lián)機分析的作用可強化數(shù)據(jù)結構特征，深度分析出每一類數(shù)據(jù)存在的價值，通過標定處理與測評，進一步實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息在處理節(jié)點的高度集成，當此類處理效果映射到主系統(tǒng)中時，則是通過數(shù)據(jù)的密集型處理，令相關載體設備具備空間信息整合的效果。

2.3 大數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)時代，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)信息處理模式在發(fā)生改變，原有的數(shù)據(jù)處理體系對于海量信息而言呈現(xiàn)出一定的滯后性特點。大數(shù)據(jù)技術支撐下的處理模式，則是呈現(xiàn)出高速化屬性，通過對數(shù)據(jù)信息的高效率處理，保證不同數(shù)據(jù)結構所呈現(xiàn)出的價值，可在網(wǎng)絡空間視域下被最大限度地挖掘。此外，當大數(shù)據(jù)技術作用于數(shù)據(jù)本體之上，則可通過相應功能的呈現(xiàn)，對內(nèi)部數(shù)據(jù)問題存在的關聯(lián)屬性進行確認，對不同結構的數(shù)據(jù)信息進行高效率處理，打破無規(guī)則數(shù)據(jù)處理的局限，提高數(shù)據(jù)處理質(zhì)量。

2.3.1 挖掘框架

數(shù)據(jù)挖掘功能是建立在數(shù)據(jù)處理對象之上，其本身對于數(shù)據(jù)價值而言屬于相對獨立的，即為囊括數(shù)據(jù)本體價值，并針對數(shù)據(jù)在當前網(wǎng)絡內(nèi)呈現(xiàn)出的屬性，界定出不同知識規(guī)律及內(nèi)涵，進而強化數(shù)據(jù)定義，保證在固有數(shù)據(jù)網(wǎng)絡下，數(shù)據(jù)所遵循的軌跡，進而體現(xiàn)出數(shù)據(jù)在傳輸及計算過程中呈現(xiàn)出的各類訴求，將數(shù)據(jù)細節(jié)映射到信息閾值之內(nèi)，提煉出高質(zhì)量的數(shù)據(jù)內(nèi)容。

2.3.2 知識發(fā)現(xiàn)框架

從理論角度來看，知識發(fā)現(xiàn)功能的實現(xiàn)，主要是通過統(tǒng)計理論、可視理論、識別理論等，分析出不同數(shù)據(jù)傳輸模式下，各類功能是否達到數(shù)據(jù)在規(guī)定閾值下呈現(xiàn)出的屬性，得出與信息檢索相對應的內(nèi)容。從數(shù)據(jù)采集方法來看，知識發(fā)現(xiàn)是依據(jù)挖掘功能，實現(xiàn)對面向?qū)ο?、關系型數(shù)據(jù)進行整合，得出相對應的檢查模式。對于整個數(shù)據(jù)體系來來講，則呈現(xiàn)出一定的數(shù)據(jù)驅(qū)動特征，避免數(shù)據(jù)孤立的現(xiàn)象產(chǎn)生，提高數(shù)據(jù)交互效率，強化數(shù)據(jù)檢索質(zhì)量。

3 計算機輔助信息分析的發(fā)展趨勢

從大數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)信息傳輸所造成的運行壓力來看，主要包含數(shù)據(jù)容量、數(shù)據(jù)多元性、數(shù)據(jù)價值性、數(shù)據(jù)處理速率等方面。海量數(shù)據(jù)存儲及傳輸所帶來的效果，對于整個操控系統(tǒng)而言，應保證問題處理具有針對性與效率性，但是從系統(tǒng)本身所呈現(xiàn)的運行效果來看，單一化的處理模式顯然無法滿足數(shù)據(jù)處理訴求，最終結果，將拉低計算機輔助信息分析質(zhì)量。

結合計算機輔助信息分析的技術框架與在實際運行過程中呈現(xiàn)出的屬性，未來發(fā)展應遵循下列幾點。

3.1 基于數(shù)據(jù)多元分析與運算的發(fā)展趨勢

5G時代網(wǎng)絡互聯(lián)互通，對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)信息處理模式提出更高的需求，需要技術支撐下的各類運作模式同步具備數(shù)據(jù)處理功能，保證相關處理結構可實現(xiàn)無縫對接，以進一步強化數(shù)據(jù)運行質(zhì)量，滿足面向移動終端的數(shù)據(jù)處理訴求，強化實際運算精度，為相關事務的界定提供數(shù)據(jù)支撐。

3.2 實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析的共生化處理

從現(xiàn)階段數(shù)據(jù)處理模式來看，數(shù)據(jù)庫技術的實現(xiàn)，主要是通過技術載體、系統(tǒng)模型等，構筑出一個基于數(shù)據(jù)補充、滲透的生態(tài)系統(tǒng)，提高技術應用范疇，擴大數(shù)據(jù)處理范圍。為此，在后續(xù)發(fā)展過程中，必須立足于處理成本之上，結合數(shù)據(jù)特征，合理規(guī)劃出數(shù)據(jù)挖掘與分析存在的一系列條件，強化實際處理效果。

3.3 以云計算為方向?qū)崿F(xiàn)對數(shù)據(jù)信息的廣域化處理

云計算背景下，將數(shù)據(jù)處理模式代入到一個信息的層面，通過物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)等，實現(xiàn)基于云計算的動態(tài)化處理。從未來發(fā)展角度來看，數(shù)據(jù)集成化處理是為整個系統(tǒng)的多功能整合提供一個數(shù)據(jù)空間，這就需要進行相對應的處理，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)信息的有效規(guī)劃，滿足數(shù)據(jù)分析訴求。

4 結語

計算機輔助信息分析技術的研發(fā)與應用，是在原有的人工算法之上，結合信息技術、科學理論、計算機設備等，實現(xiàn)對相關信息的多元分析與處理。為進一步強化數(shù)據(jù)分析質(zhì)量，必須立足于網(wǎng)絡視域下的數(shù)據(jù)結構與技術屬性，制定出更為全面的技術體系，提高數(shù)據(jù)處理效率。