探究科技管理信息系统中信息技术的应用

黄敬霞

摘要：在科技管理系统的建设中，灵活运用信息技术能够优化系统的使用性能。基于此，本文详细阐述了数据库技术、BIM技术、大数据处理技术、数据挖掘技术这几项信息技术在科技管理信息系统构建中的应用，实现了对科技管理系统的深入分析，希望能够为科技管理工作的发展提供助力。

关键词：数据挖掘;智能更新;数字字典

中圖分类号：TP35 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2020）05-0085-02

0引言

科技管理信息系统是指一种基于信息技术构建的运算系统，具有收集、存储、查询、传送科研数据的功能，能够为科技组织的管理和决策提供有力依据，因此，为了优化科技管理工作的效果，工作者要深入研究信息技术在科技管理信息系统中的应用方法，并采取有效措施，增强技术应用效果，提升系统运作水平。

1数据库技术的应用

1.1关系数据库模型

数据库技术是科技管理信息系统中的基础应用信息技术之一，能够将大量的科技管理数据组织在一起，保障存储、检索、维护等系统功能的正常运作。在此过程中，关系数据库模型作为数据库技术的重要设计工具，技术人员通过数据库模型，以逻辑为框架，将各项科技管理数据联系起来，使管理者能够清晰地查看数据的整体逻辑结构，强化数据库中数据的条理性和顺序性。在关系数据库模型中，技术人员将数据之间的关系模型描述成一个二维表的结构，并围绕数据表示的具体事物，把其所具有的数据特征表述为表格中的各个属性，如性别、体重等，而该组数据表示的具体事物，则被称为元祖，技术人员基于此，能够准确、有效的划分各类数据组，为后续的检索、维护等功能的建设奠定基础。

1.2数字字典

在数据库技术中，数字字典中包含的数据信息是系统进行数据管理操作的主要依据，因此，数据字典作为数据技术的重要组成部分，技术人员在构建科技管理信息系统的功能时，通常会通过编辑数据字典中的约束条件和帮助信息，来指导系统运行各项管理操作，提升科技管理的自动化水平。一般来说，数字字典在应用过程中，会基于约束条件来审查数据管理行为的合理性，如果该行为符合约束条件，则允许该行为的落实，如果该行为不能满足约束条件，系统就会对该项行为进行制止，以便于保障数据的完整性和安全性，同时，其中所包含的帮助信息，还可以指导系统的具体管理行为，构建出系统的常规管理功能，保障信息技术在科技管理信息系统中的应用效果。

1.3UML类图

在数据库信息技术的应用中，为了保障该技术能够满足科技管理信息系统的功能创建需求，技术人员需要使所应用的数据库技术能够支持多种类型子系统的模型建设，并为这些科技管理信息子系统提供不同的表达方式。为此，技术人员就要应用UML类图来设计数据库技术，丰富表达方式的类目。—般来说，UML类图可以提供类图、状态图、用例图等9种系统建模表达方式，并通过类图之间的关联，将数据组联系在一起，实现数据之间的关联，帮助技术人员顺利地构建出科技管理系统中的检索功能，方便管理者调取系统中的数据资料，提高科技管理工作的效率。

2BIM技术的应用

2.1智能更新功能

在科技管理信息系统中，BIM这项信息技术能够根据管理者所提供数据，模拟出事物的真实特征，并通过可视化的方式，向管理者展示该项事物的具体形态，具有实体性和功能性的特质。在具体的应用中，该技术可以将所描述事物进行功能性和实体性的数字化表达，方便管理者进行细节的调整。在此过程中，由于BIM技术下的信息管理模型是一种柔性模型，所以其中的数据，可以随着项目的进展实现智能化的更新，以便于管理者在项目的全寿命周期中，开展数据资料跟进工作，提升信息系统的管理服务水平。此外，该技术下的智能更新功能还支持复杂项目的大规模信息更新，加快推动了科技管理信息系统性能水平的发展。

2.2科技项目动态控制

基于BIM技术的可视功能、智能更新功能，技术人员可以在科技管理系统中构建科技项目动态控制功能，帮助管理人员准确协调项目设计方案，优化项目的落实效果，提高设计工作效率。在动态控制中，技术人员借助该技术的模拟性和可视性构建出项目模型功能，并通过其智能更新功能，来观察项目设计方案协调效果。待协调完成后，管理者还可以应用BIM技术的出图功能，直接打印出项目设计方案图，为项目的后续运营提供参考，增强科技管理信息系统的效用。此外，由于该技术能够反映出项目各阶段的数据，管理者还可以利用该数据，及时发现和解决信息管理中存在的问题，并采取实时的人工动态控制措施，使控制工作更具针对性，弥补了自动化管理的不足，优化了BIM：技术的应用效果。

2.3项目交流平台建设

在科技管理信息系统中，技术人员借助BIM技术可以构建一个以BIM为枢纽的中央数据库，实现各项技术信息的共享，搭建出一个项目应用技术交流平台，使项目在后期运作中能够顺利地完成多种技术的集成，弱化管理工作的难度。在交流平台的建设中，技术人员利用该技术下的参数化、智能化手段，能够有效的连接项目各阶段、各项数据，并将其中复杂的信息进行数字化的表述，向管理者准确地反映出项目现状，同时，还可以在项目的全生命周期中，实时更新技术参数，避免了传统管理模式下的信息不对等问题，提升了科技管理水平，有助于科技项目的高效落实。

3大数据处理技术

3.1sqoop技术

就目前来看，各领域企业规模的不断扩大，使得科技管理信息系统所要需管理的信息越来越多，而面对如此庞大的数据信息，管理者应当积极应用先进的信息技术，来缓解当前信息系统的数据处理压力。在此过程中，大数据处理技术作为当前比较行之有效的数据处理技术，能够提高科技项目数据的处理效率，优化企业的项目管理效果。在大数据处理技术中，sqoop技术作为其中的重要组成部分，是数据处理环节中的开源离线数据传输工具，通常被用于数据库之间的传输操作，并且能够将数据准确地导入到关系型数据库中，提高数据划分、归集、储存等数据处理环节的运作效率，因此，该技术可以有效支持大数据的处理操作，减少系统的运行压力。

3.2 Flume技术

Flume技术在科技管理信息系统中的大数据处理方面，主要应用于实时的数据采集工作，它作为一个开源框架，能够为系统提供高效、可靠的海量日志采集、整合、传输服务，使管理者得以下信息系统中查询到日志、时间等细节数据，优化了科技管理信息系统的服务功能，有助于企业科技项目管理工作的发展。在此过程中，应用该技术所存储的数据，还能够供storm数据流框架等下游使用，增强该技术的应用效果。此外，技术人员还可以应用与其类似的scribe框架，来为系统提供一个高容错率、可扩展的数据收集方案，增强系统信息处理功能的构建效果，进而全面优化科技管理信息系统的运行水平。

3.3Kafka技术

通常睛况下，基于flurlle技术进行的数据采集行为，其在速度方面往往会出现与下游速度不同步的问题，影响系统的数据处理效果，因此，技术人员通常会在系统中设置—个Kafka缓冲中间件，来保持系统整体的协调运作。Kafka技术作为一种基于分布式消息系统的缓冲技术，具有优质的水平扩展能力以及较高的吞吐率，因此在当前数据处理中被广泛应用。在此过程中，该技术能够在主题中保存消息的信息，使管理者得以在主题中读取数据，提高系统的数据提取效率，有助于科技管理工作的优化发展。此外，该技术还可以向管理者提供低延迟的冗余日志，方便其查询更加详尽的信息，为管理者提供有力的决策依据，增强了科技管理信息系统的服务效果。

4数据挖掘技术的应用

4.1挖掘模型构建

为了使科技管理信息系统能够更好地支持模糊检索功能，方便管理人员全面调取资料，技术人员可以基于數据挖掘技术，采用人工精神网络、决策树等手段，在系统中构建挖掘模型，增强系统的数据挖掘能力，优化检索功能的运行效果。在此过程中，技术人员要根据实际情况，来确定模型的构建方式，然后再采取相应的措施，落实模型的构建操作。以基于决策树方式的挖掘模型构建为例，技术人员需要将系统中存储的数据类型划分成不同的模块，并在节点处保持组别的差异，借此衡量系统中数据之间存在的差异，实现数据的准确分类和提取，保护挖掘切分过程中，数据所具有的纯化特征，优化科技管理信息系统运行效果。

4.2挖掘数据汇总

在数据挖掘技术中，进行挖掘数据的汇总技术是保障科技管理信息系统中，数据检索、提取功能顺利运行的重要信息技术支持，因此为了有效应用数据挖掘技术，技术人员需要利用数据源中包含的属性信息，结合sQL查询语句，执行汇总、压缩、查询等操作，保持科技管理信息系统的正常运作。在挖掘数据汇总中，系统会根据数据源中呈现的属性信息，来明确各类型数据的不完整特性，然后定位有价值的管理信息，再基于此采用对应的sQL查询语句，实现检索汇总操作，并将这些数据传输到数据集中，供管理者查阅和提取，使各类科技项目信息能够为企业、单位的决策提供依据，增强科技管理信息系统的效用。

4.3相关信息挖掘

信息挖掘技术主要是信息系统中构建一个模糊的信息检索功能，使人们在使用检索功能时，能够获得与目标相关联的详尽信息，为使用者提供更加全面的资料，优化科技管理信息系统的信息资料查询调取服务水平。在相关信息挖掘方面，系统首先要根据使用者的输入信息，来确认检索目标，然后深入挖掘检索目标与其他信息之间的关联，便于向使用者提供更详细的信息。以科研项目信息检索为例，管理者在系统中输入项目名称之后，系统就可以借助数据挖掘技术，将项目编号、种类、费用来源、担任部门等详尽信息呈现出来，实现关联数据的挖掘，方便使用者获取更全面的项目信息。

5结语

综上所述，优化信息技术在科技管理信息系统构建中的应用效果，能够增强科技管理效果。在科技管理系统中，工作者借助信息技术可以提高数据库功能的建设效果、优化系统的管理服务水平、强化数据处理能力、保障系统的顺利运作，从而增强科研项目的运行效果，提升科技管理信息化水平。