数据挖掘技术在企业信息化中的应用

随着信息技术的发展,我们迎来了大数据时代的到来,而大数据时代对各行各业的影响,又激发了企业数据挖掘技术的诞生,很多企业越来越重视参考数据挖掘技术在企业信息化中的应用,以此促进对企业的管理,更好的实现经济效益.本文笔者将以数据挖掘技术为题,探讨其在大数据环境下对企业信息化所发挥的作用.     

大数据处理技术在炼化企业的应用

在信息经济时代,炼化企业开始利用大数据处理技术建立智能化工厂以提升企业自身的核心竞争力。本文从炼化企业信息化建设需求、大数据的特征和大数据处理技术等方面对大数据处理技术在炼化企业信息化建设中的应用进行了技术初探。     

数据整合技术在高校应用系统中的研究与实现

随着高校信息化建设的发展需求,高校中的应用系统与日俱增。然而,在信息化建设中,很多高校缺乏前期的规划设计,这样造成了高校现有的应用系统数据相互独立,信息资源分散、使用率较低。为了提高现有应用系统数据资源的使用效率,消除信息化建设中出现的＂信息孤岛＂问题,就需要对现有应用系统的数据进行整合。本文结合高校信息化建设的实际情况,分析了数据整合技术在高校应用系统中的必要性,深入分析了数据整合的多种模式,提出了数据整合的实现策略,为高校应用系统数据整合提供参考。     

大数据技术在计算机网络信息管理中的应用

随着科学技术的发展,大数据技术正改变并影响整个世界的发展方向。纵观整个世界的发展趋势,无论是传统企业还是信息化技术企业,都在大踏步朝着大数据领域前进。大数据对计算机网络信息管理造成了一定的冲击,需要引起高度重视。基于此,笔者主要针对大数据技术在计算机网络信息管理中的应用策略进行分析和研究,希望为进一步提高大数据技术的应用质量做出贡献。     

大数据技术在石油行业信息化中的应用

运用大数据技术实现对现代石油行业信息化的管理,成为了现代石油行业信息化管理发展的重点,而大数据技术在企业中的实际应用,主要集中体现在新型云计算服务的应用上.在企业信息资源的优化调整中,通过对业务的需求分析并运用大数据技术,提供契合度最高的信息服务资源.以云计算技术作为主要突破口来探究现代石油行业在发展中的主要动向.     

基于大数据技术的石油数字化平台设计

大数据技术成为驱动石油化工服务类企业数字化转型的有效手段,基于大数据技术的石油数字化工作平台建设是石油化工服务类企业的大数据应用实践,该技术整合了企业营销、生产、经营等多个板块的多种业务,串联了企业数据采集、存储、治理、挖掘、分析及应用的整个数据生命周期;从石油化工服务类企业数字化发展现状及遇到的问题出发,结合大数据技术的发展及优势,提出了基于大数据技术的石油化工服务类企业石油数字化工作平台建设方案,通过对大数据故障信息进行提取,应用DBN大数据学习算法模型实现石油全寿命周期管理的数据计算和处理;通过实验,文章研究的方法数据处理准确度大于90%。     

大数据技术在职业教育信息化中的应用研究

随着计算机技术与移动网络的兴起,大数据技术在职业教育中的应用越来越普遍,为职业教育提供了更多的选择。本文探讨了大数据技术在职业教育信息化中的应用特点和作用,分析了大数据技术对职业教育学生管理的优势,以及在职业教育信息化中存在的问题,研究了大数据技术在职业教育信息化中的具体应用,可以为职业院校的信息化建设提供一定的帮助。     

基于XML技术的企业数据集成模型研究

随着企业信息化的逐步深入,企业内部及企业之间存在着大量的异构数据,数据集成问题是企业信息化建设所面临的问题之一.应用XML技术,提出了基于XML技术的企业数据集成模型的框架结构,对该框架的各个组成部分给出了说明以及所涉及的关键技术进行了研究.     

水利系统异构数据动态集成的设计和实现

在随着水利企业信息化的逐步深入,企业内部之间存在着大量异构信息的交互和共享,开放性和集成性成了企业信息化的重要发展方向。本文就结合飞来峡水利枢纽数据集成系统的实际开发情况,提出了以元数据模型,Java 和XML 技术建立适用于企业信息化的面向异构系统数据集成的框架结构,并对实现框架结构所涉及的技术设计和实现方法进行了详细的分析和说明。     

利用大数据提高电力企业社会保险管理水平

中文摘要：随着信息数据的快速发展,我国的社会保险信息化建设正在稳步推进,社会保险信息化建设程度依赖于各企业社会保险基础管理水平,电力企业的社会保险基础管理虽然开展较早,但距离数据共享及精确管理还有很大差距,如何在工作中将人力资源大数据充分应用在社会保险专业工作中,实现数据共享,提升数据价值,提高管理水平成为亟待解决的课题。本论文研究探索如何更好的实现人力资源社会保险大数据的共享与关联,实现大数据的应用服务,更好地开展人力资源中社会保险管理水准,更好地服务于企业与员工提出了很好的研究和探索,大数据的共享提高使社会保险管理工作的上升到了新高度,大数据的全面利用将成为提升公司管理水平、增强公司管理效能的有效手段。     

智能航运数据处理的分布式弹性计算技术研究与应用

船联网项目涉及到全国范围的内河航运数据,需要连通所有省级航运数据中心并接入数据,因此需要具备分布式、可线性扩展的并行计算能力。针对船联网项目中智能航运数据处理场景,参考国内外成熟的理论基础,提出了一种两级分布式弹性计算技术,介绍了其计算模型和故障处理机制,并描述了该计算框架的应用场景。这种计算技术可以完成海量航运数据的处理任务,满足上层航运信息服务的需求,并适应今后不断增长的数据量和计算规模。     

数据仓库与数据库相结合完善通风网络数据处理

数据仓库技术是信息产业的新兴技术之一，对大型企业的事务分析、决策等具有很大意义。将数据仓库技术、数据挖掘技术引入到矿井通风网络数据处理这一研究领域，介绍了数据仓库的概念、特征以及数据分析的相关技术，讨论了矿山企业通风网络数据仓库的建立过程，提出了一种数据仓库技术与数据库技术相结合的矿山企业通风网络管理系统。     

云计算平台下的Web数据挖掘研究

近年来,计算机科学技术快速发展,在人们的生活、工作和学习中发挥着越来越重要的作用。计算机互联网的信息资源非常丰富,与此同时碎片化、海量的数据信息在很大程度上增加了人们获取有价值信息的成本和时间。当前云计算平台下的Web数据挖掘技术为海量数据信息的处理和分析提供了极大的便利,通过研究云计算平台下的Web数据挖掘,进一步完善和优化Web结构数据挖掘技术,降低大量数据信息存储和处理的成本,提高系统运行效率。本文简要介绍了云计算和Web数据挖掘,阐述了云计算平台下的Web数据挖掘系统。     

智能电能表质量数据采集与质量监控技术研究

针对智能电能表非常容易发生开关跳闸、断电无法工作等故障问题,研究出了一种完善的解决方法;通过调研智能电能表生产企业的信息化系统和生产过程数据,发现生产企业的信息化系统在不同企业间都存在各个信息系统之间分割严重的问题,导致企业内部的数据分布在各个数据仓库内,数据分散,需要对每个生产企业采集装置的采集功能进行定制化对接,基于边缘计算技术的业务系统能够更加切合采集终端,并进行数据处理;本研究将SVG技术和Ajax技术结合使用,构成智能电能表质量监控系统方案框架;经过实验结果表明,通过SVG技术和Ajax技术对智能电力表各项数据信息处理,得到了很好的效果.     

基于云计算的大数据处理技术

为解决大数据处理的瓶颈,分析了大数据及云计算的关键技术,论述了大数据和云计算之间的关系,利用云计算在数据存储、数据管理和虚拟化等方面的技术优势,构建了基于云计算的大数据管理和处理模式,为大数据的研究及应用提供了新的思路和技术基础。     

云计算技术在计算机数据处理中的应用及发展对策

时代的进步推动了科学技术和网络技术的多领域、多层次发展,促使我们进入到云计算时代。云计算是一种基于网络计算机对数据进行处理的技术,但是因为工具和现实生活不配备的问题,导致云计算技术在计算机数据处理的过程中还存在很多问题。对此,需要加强云计算技术的研究和应用,扩大数据处理规模,提高自适应并行计算程度,以对多源信息进行加速处理,优化云计算处理速度,更好地为社会发展服务。     

云计算和云数据管理技术

随着各种新技术的发展,企业的关键信息以几何级速度增长,更多的数据需要保存更长的时间.伴随着云计算技术的发展,云计算已经成为一种全新的互联网应用模式.而在云计算对海量的数据高效管理,云端数据精确精准快速查询成为越来越重要的问题.一个新的面向云计算的数据管理研究领域正逐渐形成,在云计算技术的基础上,提出了云数据管理的概念.分析GFS,BigTable,Dynamo等当前互联网主流云数据管理系统的基本原理,并针对未来云数据管理架构进行分析,最后指出了云数据管理领域的主要研究方向.     

基于大数据的电力企业财务数据管理系统研究

当前,在各类电力生产经营财务数据管理活动中产生的海量、高频数据,具有实时性、突发性、易失性、无序性、无限性等特征。为解决电力企业接入的财务数据的不一致、不规范的问题,以及如何快速从这些海量高频数据中获取有价值的信息、提高数据资产带来的经济效益和数据管理效率,本文在分析目前电力大数据应用现状的基础上,构建了基于大数据的电力企业财务数据管理系统,同时从基于NoSQL的大数据存储管理、基于Hadoop的财务大数据预处理以及财务大数据分析挖掘算法3个方面详细描述了电力企业财务数据管理的关键技术,大幅提升了电力企业财务数据的管理效率和准确性,为在线决策分析提供理论依据及基础技术支撑。     

云计算虚拟化技术的发展与趋势

云计算是一种融合了多项计算机技术的以数据和处理能力为中心的密集型计算模式,其中以虚拟化、分布式数据存储、分布式并发编程模型、大规模数据管理和分布式资源管理技术最为关键。经过十多年的发展,云计算技术已经从发展培育期步入快速成长期,越来越多的企业已经开始使用云计算服务。与此同时,云计算的核心技术也在发生着巨大的变化,新一代的技术正在改进甚至取代前一代技术。容器虚拟化技术以其轻便、灵活和快速部署等特性对传统的基于虚拟机的虚拟化技术带来了颠覆性的挑战,正在改变着基础设施即服务（IaaS）平台和平台即服务（PaaS）平台的架构和实现。对容器虚拟化技术进行深入介绍,并通过分析和比较阐述容器虚拟化技术和虚拟机虚拟化技术各自的优势、适应场景和亟待解决的问题,然后对云计算虚拟化技术的下一步研究方向和发展趋势进行展望。     

大数据环境下的平台架构技术研究

大数据时代的到来,对数据的管理和存储带来了挑战。为了更好地管理和利用大数据,对大数据的基本特征进行了剖析,从大数据和分析技术平台的视角,分析了海量并行处理架构、云计算、网格计算和MapReduce这几种重要的技术,比较了其技术特点,对运用不同的技术对大数据时代数据管理产生的作用进行了分析,讨论了大数据分析工作所需要的混合环境,整合环境资源以使能够协同工作,使得每一项技术变得更加强大有效。