基于大数据技术的高职院校管理信息数据整合系统设计

摘要：传统高职院校管理信息数据整合系统整合能力不足。文章基于大数据技术，设计新的整合系统。文章选用数字信号处理器与量化整合芯片作为关键硬件，抽取数据表征信息，利用大数据技术分类处理；对管理信息进行编码，通过模式映射实现整合。测试表明，新系统整合能力强，更贴近理想值，提升了信息管理质量和整合效率。

关键词：大数据技术；高职院校；管理信息数据；数据整合；系统设计

中图分类号：TP311文献标志码：A

0 引言

大数据技术能挖掘分析海量数据，洞察学生学习行为及需求，为高职院校信息管理提供精准指导［1］。本文探讨基于大数据技术的高职院校管理信息数据整合系统设计，构建高效安全系统，全面汇聚、深度分析数据，为高职改革提供数据支撑和决策依据。文章聚焦系统硬件设计，特别是处理器和整合芯片，确保数据被高效处理。文章通过数据抽取、分类、编码及模式映射实现整合，形成完整的管理信息数据整合方案。

1 高职院校管理信息数据整合系统硬件设计

为加强高职院校信息数据整合与存储，文章采用增强型CPU-C67x数字信号处理器。该处理器出色的数据处理和运算能力能够确保数据稳定准确。同时，系统配备INSPUR NF5466M5服务器，其网络拓扑结构促进数据高效流通，实现数据的实时处理。

量化整合芯片由ARM、PCM、FCM、HCM和管控开关构成。ARM连接上级硬件，PCM和FCM重新规划数据传输路径以满足整合需求。HCM受管控开关控制，闭合时连接进行二次整合，断开时非响应并反馈数据至系统环境。

2 信息数据整合系统软件设计

2.1 高职院校管理信息数据表征信息抽取

本文利用机器学习算法对其中的高纬度数据进行训练，对其进行降维处理，得到的总低维数据共同构成高职院校管理过程中产生的信息数据库，从中获取高职院校管理过程的信息数据的信息特征子向量。根据低维特征的子向量［2］，可以得到高职院校管理信息数据的散度矩阵，其表达式为：

其中，Am为高职院校管理信息数据的散度矩阵，cm为高职院校管理信息数据的维特征向量，m为数值，n为高职院校管理信息数据特征的维度。为确保所得数据更加精准，本文按照前述方法再次对数据进行降维处理。在降维过程中，本文处理散度矩阵中各数据的比值；通过分析训练子集的均值向量数值，得到训练子集的矩阵计算式，从而更精确地描述高职院校管理信息数据的特征。该过程的表达式为：

其中，Bm为高职院校管理信息数据的样本集矩阵，g为特征均值向量，l为样本个数。根据训练子集的矩阵计算式，可以得到评价特征子集辨别力的标注函数，其表达式为：

其中，d为高职院校管理信息数据的评价特征子集类特征辨别力。本文通过评估特征子集的辨别力，判断高职院校管理信息数据特征子向量的有效性。当特征子向量的样本方差较小且样本间相似性较低时，这些特征子向量具有较强的辨别力，反之则代表具有较低的辨别力。

2.2 基于大数据技术的高职院校管理信息数据分类

整合系统中数据繁多，且存在损坏及重复数据［3］，影响信息数据的分类效果。因此，需根据分类原则处理数据，剔除格式不一致及重复数据，即：

其中，v为数据识别参数，k为数据分类参数，w为共性数据。根据上述公式完成高职院校管理信息数据整合系统中重复数据剔除，在此基础上按照数据分类原则对数据进行进一步分类，其公式为：

其中，A为分类后的数据种类，f为各类数据的具体信息，pi为某类数据的父类信息，i为父类信息的替代子类，c为数据的基本单元。

2.3 高职院校管理信息数据编码

在高职院校管理信息数据整合系统中存在大量数据，本文通过制定统一的编码标准对高职院校管理信息数据进行编码，以进一步提升数据整合的效率。编码过程如图1所示。

2.4 通过模式映射实现数据整合

通过建立匹配映象关系，本文可以整合不同来源和格式的数据，形成完整、统一的数据视图［4］。根据数据编码标准，本文确定了不同数据之间的映射关系，从而确保数据的准确性和一致性。本文计算数据整合映射的最大值，其表达式为：

3 系统测试

3.1 测试准备

本文将对比方法设为传统高职院校管理信息数据整合测试组1和测试组2进行对比分析，选取学生、教学、行政和科研管理信息数据作为整合资源，选用JavaScript平台采集数据。其中，网络环境配置搭配Intel core i5的处理器、8 GB内存、256 GB硬盘、Google Chrome v71的搜索环境、macOS High Sierra x64的操作环境，Java SE v1.1.8.0-151的平台版本。

本文以基于SuperMap的信息数据整合系统为传统系统1，以基于云计算的数据整合系统为传统系统2。在实验中，本文将系统的整合特征值作为主要的测试指标，整合特征值越高，说明系统对于数据的整合效果越好。

3.2 系统测试结果分析

本文根据本实验设置的实验环境，对不同数据集上的数据进行整合，得到了系统整合特征值的检测结果，如图2所示。

由图2可知：特征值随时间非线性波动，在固定范围内变化。设定理想整合值为3.3。本整合系统特征值波动范围为2.9～3.8，平均值为3.5，整合能力强。传统系统1特征值波动范围为2.2～3.1，平均值为2.8，整合能力较弱。传统系统2特征值波动范围为0.9～1.7，平均值为1.4，整合能力更弱。本文系统更贴近理想值，整合能力更强，为高职数据整合改革和创新提供有力支持，提高数据管理和整合效率。

4 结语

在当今的高职院校中，大数据技术的运用已经成为教育改革的重要趋势。本文设计基于大数据技术的高职院校管理信息数据整合系统，将其应用于高职院校管理过程中，不仅提高了所获得的信息数据的质量，还提升了对相关数据的整合效率。总之，本文设计的基于大数据技术的高职院校管理信息数据整合系统能够推进高职院校教育信息化和现代化，对于提升高职院校管理质量、促进管理信息数据的整合与应用等方面都具有重要的意义。

参考文献

［1］刘国徽，曹梦北，李燕.基于SuperMap的国土空间基础信息平台数据整合方法［J］.地矿测绘，2022（3）：57-59.

［2］李彩玲，李文军，翟淑琴.基于云计算的舰船跨区域数据整合平台构建［J］.舰船科学技术，2021（22）：157-159.

［3］张露成，夏建华，吴美琪.溪洛渡水电站数据整合平台设计及应用［J］.水电与新能源，2021（9）：56-59.

［4］郑史青，魏红洲，李国洋，等.东莞市不动产登记数据整合建库平台设计与实现［J］.测绘与空间地理信息，2021（2）：168-171.

［5］张喆，汤永利.基于集成学习的全云化健康大数据整合系统设计［J］.现代电子技术，2020（22）：173-176，180.

Design of management information data integration system in higher vocational colleges

based on big data technology

Abstract：The integration ability of management information data integration system in traditional higher vocational colleges is insufficient. This paper designs a new integration system based on big data technology. The digital signal processor and quantitative integration chip are selected as the key hardware， the data characterization information is extracted， and the classification is processed by big data technology. The management information is encoded and integrated by pattern mapping. The test shows that the new system has strong integration ability， is closer to the ideal value， and improves the quality of information management and integration efficiency.

Key words： big data technology; higher vocational colleges; management information data; data integration; system design