基于大数据的智能企业管理系统设计

梁艳华

关键词： 大数据; 智能管理; 企业管理系统; 数据处理; 故障预测; 冗余信息

中图分类号： TN919?34; F272                   文献标识码： A                    文章编号： 1004?373X（2019）06?0158?04

Abstract： Since the traditional enterprise management system built in the network environment has a poor effect on big data analysis in enterprise management and cannot improve the efficiency of enterprise operation and management， an intelligent enterprise management system based on big data is designed. The management and application innovation module is adopted to realize enterprise intelligent management and application innovation by means of multi?screen interaction and other modes. The big data processing module is used to collect， transmit and store data. The three?layer architecture is used for the system software to design the data compilation process， so as to eliminate related information. The redundant information is eliminated using the data cleaning process. The fault prediction method based on the big data behavior model is used to analyze time series， so as to realize fault pre?judgment of the system. The experimental results show that the expected results of the system test are consistent with the actual results， the maximum throughput of the system is 290 000 Mb/s， and its average response time is 3.5 s， which indicates that the designed system can achieve efficient intelligent management of enterprises.

Keywords： big data; intelligent management; enterprise management system; data processing; fault prediction; redundant information

大数据技术已经成为企业发展出奇制胜的关键点，伴随数据存储成本的减少与移动互联网的普及，大数据技术运用在企业大事件的分析与预测中。文献[1]通过处理Web网络数据分类问题，实现企业数据的智能管理，但是该方法未在企业管理中广泛应用大数据管理方法，导致企业管理效率低;文献[2]对网络环境下的企业管理系统进行设计，对企业管理中的大数据分析效果差，存在响应时间长的弊端;文献[3]构建了基于大数据集群架构的数据管理系统，该系统缺乏对大数据中冗余信息的清洗过程，不能准确判断出系统中的故障数据，管理性能差。为了解决上述问题，本文设计基于大数据的智能企业管理系统，实现高效率的企业智能管理。

1  基于大数据的智能企业管理系统设计

1.1  系统总体结构设计

设计的基于大数据的智能企业管理系统的结构如图1所示。大数据环境下，企业群体智能维度与人机结合智能维度构成企业智能管理系统框架结构。

1.2  管理應用创新模块结构设计

图2为管理应用创新模块结构图。分析图2可得，产品数据与用户行为数据表示客户洞察维度、产品设计维度、精准营销维度等，这些维度是企业智能管理系统应用的创新内容。为完成客户的细查，使用大规模数据和实时性数据可缩短企业收集用户数据的时间，使企业经营管理效率与用户体验大幅度提升[4]。

1.3  大数据处理模块设计

数据采集、数据导入与预处理、数据存储、数据处理与结果展现是系统大数据的处理流程[5]。图3是大数据处理模块结构。

1.4  系统软件设计

系统采用数据分析技术发现隐藏的信息[6]，及时了解客户的行为和要求，提高企业产品销量。数据整理和数据清洗这两个过程能充分了解客户的行为和要求。

1.4.1  数据整理流程

企业实施大数据挖掘过程中需对关联信息与冗余信息进行整理[7]，消除关联信息，具体流程如图4所示。

1.4.2  数据清洗

为了降低数据收集样本数量，排除冗余信息，需对数据进行清理。数据清洗的过程分为三部分：对相同字段进行清洗;对意义相同的字段进行清洗;对无价值的数据进行清洗[8]。

分析表1可知，本文系统测试的预期结果与实际结果是相同的，本文系统满足企业需求并且效果显著。

实验为测试本文系统的运行性能，分别采用本文系统、基于Web网络大数据分类的智能企业管理系统和基于大数据集群架构的智能企业管理系统在相同的实验环境中进行系统吞吐量和系统响应时间的测试，结果如图5和图6所示。

由图5可知本文系统最高吞吐量为290 000 Mb/s;其他两个系统的最高吞吐量分别为230 000 Mb/s和220 000 Mb/s，所以本文系统的吞吐量高于其他两个系统。由图6可知，本文系统的平均响应时间为3.5 s，其他两个系统的平均响应时间分别为8 s和8.5 s，本文系统的平均响应时间比其他系统的平均响应时间快。这些数据说明本文系统吞吐量高，平均响应时间快，可实现高效率的企业智能管理。

3  结  论

本文以大数据为基础设计智能企业管理系统，采用管理应用创新模块，通过多屏互动等方式实现企业智能管理应用创新，通过数据整理和数据清洗两种数据分析技术发现隐藏的信息，及时了解客户的行为和要求，提高企业产品销量。经实验证明，系统测试的预期结果与实际结果相同，使用本文系统进行企业管理时系统最高吞吐量为290 000 Mb/s，平均响应时间为3.5 s。实验数据表明，使用本文系统能够实现高效的企业智能管理。

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