计算机辅助信息分析技术的框架与发展趋势分析

2021-11-22文雄军匡欣想李点点

无线互联科技 2021年17期

文雄军，匡欣想，李点点，李平

（湖南涉外经济学院，湖南长沙 410000）

0 引言

基于计算机辅助的信息处理模式，可有效弥补传统人工信息处理存在的误差性问题，且伴随着辅助信息分析技术的逐步优化，可自动依据信息在数据空间下呈现出的属性，对整个运算呈现、计算结构等进行优化处理，避免数据在运行过程中产生不匹配的问题。通过计算机与人工整合的模式，可令整个数据信息处理模式具备人工智能属性，真正实现基于数据基准标定的整合，提高数据处理质量，满足计算机设备运行的多元诉求。本文针对计算机辅助信息分析技术的框架与发展趋势进行探讨，仅供参考[1]。

1 计算机辅助信息分析的优势

1.1 效率性优势

依托于计算机网络系统，可针对海量数据信息进行实时化处理，且各个数据规划单元内，不会因为同一时间节点的递增出现数据冗余问题。与人工处理模式相比，计算机可极大提供数据检索质量，通过数据信息的精准化核对，简化数据运算工序，提高数据处理效率。

1.2 可视化优势

计算机设备可针对不同数据类别，分析出当前操控系统中各类数据整合存在的问题与数据在时间段内具备的相关属性，并以图表、图形的模式构筑出数据模型。这对于用户来讲，则可通过终端设备，观察数据模型，了解到各类数据信息的属性，深度解析出不同数据状态的线性关系。

1.3 决策性优势

基于计算机设备的信息分析，是通过数据信息真实反映出当前操控状态下，各类数据之间存在的关系，并可通过大数据挖掘技术，对系统本身所呈现出的功能进行分析。此过程只是针对数据本体的价值实现相关确认的，系统中数据信息的传输特点，则建立在本体价值之上运行，有效规避因为数据柔性处理而产生的问题，提高数据处理的精确性[2]。

2 计算机辅助信息分析技术的框架

从计算机辅助信息分析技术的发展模式来看，由人工转变为智能信息分析，主要是通过操作系统，利用数据信息本身呈现出的各类属性进行分别界定，确保不同组织结构的数据在处理过程中，全部经由系统进行集中处理[3]。从数据结构来讲，不同操控视域下，数据集成与管理工作的落实，本体是依据嵌入式分析得出当前数据传输与处理过程中存在的一系列问题，并按照内部业务的处理机制，对数据信息进行标识，再由数据汇总实现阶段性处理，确保数据处理主体与客体之间，不会因为不同时间节点下，数据模型差异所造成误差分析的问题。

2.1 数据库与数据仓库

数据库是对内部数据所呈现出的各类事务属性进行处理的，数据仓库则是对内部数据所呈现出的各类事务属性进行分析，在不同操控视域下，基本可解决一系列的数据逻辑问题，强化数据信息处理的针对性。在大数据时代的背景下，网络系统内部的运行环境随之改变，特别是数据编程、数据环境优化等方面，数据库、数据仓库对海量数据信息的处理模式也在发生改变，以确保在同一时间节点数据信息处理的针对性。OLTP与OLAP则属于数据库与数据仓库的一个延伸体，以网络实现对数据信息的联机化处理，这样当产生一定的数据行为时，则可通过业务记录，依据数据操控属性进行全过程分析，进而提供相对应的决策类信息。此类数据处理模式则可以看成是数据集成框架，确保相关功能实现的重要载体。

2.2 联机在线分析

联机在线分析是确保数据信息在网络视域下，可以精准的执行某一类数据工序，保证数据信息在传输及运算过程中实时响应相对应的指令，这样便可在数据前端与后台，构建一个相对独立的数据传输体系，保证各类数据在系统支撑下的可运行属性。数据库与数据仓库的运行模式，可以作为数据联机在线分析的雏形，其是通过相对应的数据操控性能，实现网格系统点对点的数据传输，在数据信息的响应下，可对不同数据值实现数据信息的针对化处理，进一步强化数据引擎功能，保证关键技术可正确应用于信息分析中，强调数据处理的主体性。联机在线分析OLTP与OLAP，是针对数据库内的结构关系，实现基于不同维度下的数据处理，这对于数据本体而言，则更便于数据库内信息的整合与运作，强化实际处理质量[4]。

基于数据多元传输与处理，联机分析的作用可强化数据结构特征，深度分析出每一类数据存在的价值，通过标定处理与测评，进一步实现数据信息在处理节点的高度集成，当此类处理效果映射到主系统中时，则是通过数据的密集型处理，令相关载体设备具备空间信息整合的效果。

2.3 大数据分析

大数据时代，传统数据信息处理模式在发生改变，原有的数据处理体系对于海量信息而言呈现出一定的滞后性特点。大数据技术支撑下的处理模式，则是呈现出高速化属性，通过对数据信息的高效率处理，保证不同数据结构所呈现出的价值，可在网络空间视域下被最大限度地挖掘。此外，当大数据技术作用于数据本体之上，则可通过相应功能的呈现，对内部数据问题存在的关联属性进行确认，对不同结构的数据信息进行高效率处理，打破无规则数据处理的局限，提高数据处理质量。

2.3.1 挖掘框架

数据挖掘功能是建立在数据处理对象之上，其本身对于数据价值而言属于相对独立的，即为囊括数据本体价值，并针对数据在当前网络内呈现出的属性，界定出不同知识规律及内涵，进而强化数据定义，保证在固有数据网络下，数据所遵循的轨迹，进而体现出数据在传输及计算过程中呈现出的各类诉求，将数据细节映射到信息阈值之内，提炼出高质量的数据内容。

2.3.2 知识发现框架

从理论角度来看，知识发现功能的实现，主要是通过统计理论、可视理论、识别理论等，分析出不同数据传输模式下，各类功能是否达到数据在规定阈值下呈现出的属性，得出与信息检索相对应的内容。从数据采集方法来看，知识发现是依据挖掘功能，实现对面向对象、关系型数据进行整合，得出相对应的检查模式。对于整个数据体系来来讲，则呈现出一定的数据驱动特征，避免数据孤立的现象产生，提高数据交互效率，强化数据检索质量。

3 计算机辅助信息分析的发展趋势

从大数据对数据信息传输所造成的运行压力来看，主要包含数据容量、数据多元性、数据价值性、数据处理速率等方面。海量数据存储及传输所带来的效果，对于整个操控系统而言，应保证问题处理具有针对性与效率性，但是从系统本身所呈现的运行效果来看，单一化的处理模式显然无法满足数据处理诉求，最终结果，将拉低计算机辅助信息分析质量。

结合计算机辅助信息分析的技术框架与在实际运行过程中呈现出的属性，未来发展应遵循下列几点。