基于大数据与人工智能的大数据获取方法研究

唐光艳

（锦州师范高等专科学校 辽宁省锦州市 121000）

对于人工智能与大数据所存在的前提条件下，与我国工业化技术相互结合，实时感知了收集信息与生产数据的过程，获得了较为有效的分析结果，智能制造系统才得以应用。通过信息收集系统对生产流程进行管理，通过全球定位系统与物联网等多项功能，获取数据所存在的问题，并积极采取针对性方案解决所存在的问题，这也是基于大数据与人工智能下的要素。

1 人工智能的特性

1.1 对于不确定信息可以进行有效的处理

管理网络信息是一项繁杂且困难的工作，需要有关部门不断地对网络资源进行检测和合理管理控制，来保证网络系统可以持续稳定且安全高效的运行。人工智能的引用，可以及时对网络资源数据的运行状态进行检测了解，并通过模糊逻辑运算，将不确定信息进行有效的处理，留下准确性较高的信息，从而极大地提高了网络系统的运行效率。

1.2 提高网络管理人员的协作能力

相较于传统、单一的管理模式，人工智能的层次化管理更能适应计算机网络运行的需要。层次化管理，即将相关网络管理人员的管理过程分为上层、中层、下层这三个管理层次，从而进行高效的网络管理。其中，中上层的管理可以采用轮询的方式。中层管理层会受到上层管理制度的监测，同时，也会监测下层管理层。而在这样的管理体系下，管理人员之间的互相配合显得尤为重要。而人工智能系统便可以在协作分布方面发挥不可忽视的作用，从而提高网络管理的工作质量和工作效率。

1.3 具有较强的学习能力、推理能力以及解释的能力

网络的正常运行需要对信息数据进行有效的管理。但是在实际操作的过程中，许多网络管理人员对于信息数据相关方面的问题并没有进行有效的管理，从而导致了片面性以及局面性等相关问题的出现。人工智能的学习、推理和解释的能力，可以有效的对其进行管理。在管理底层信息的同时，也可以有效的获取高层的信息，从而合理管控网络系统。对于人工智能的推理能力，可以对不全面的网络信息进行监测判断。

1.4 降低网络管理成本

随着计算量的逐渐增大和控制规模的扩大，所需要投入的用于网络管理的资金也随之增加。人工智能在网络管理的应用过程中可以通过自身所具有的高效率以及独特的管理方式进行相关管理，利用模糊控制对最优解进行筛选，快速进行计算。还可以对流量进行控制，和相关的路由分配，进行简单快速的处理，从而极大降低网络管理中运算的成本。

1.5 具有处理非线性的能力

相较于传统的网络管理来说，无法很好的实现网络安全管理，人工智能却可以很好的处理非线性问题，从而实现对网络的安全管理。非线性问题的存在是无法改变的，这取决于网络本身所具有的特点：拓扑结构相对复杂，网络负荷也是多变的，用户的行为更是无法预料等等。

2 大数据采集方式与处理技术

大数据（big data）是计算机专业所存在的专业术语，指无法在规定时间范围里用基础的软件工具进行收获，管理和处理的数据集合。需要新的处理方式才能实行更好的决策力与过程优化能力。大数据所存在的5V特点（数据大量，速度高，多样性，数据价值密度低，真实性）是流程优化的主要信息资产。对于大数据的定义分为三种层次：第一是Paas（平台即服务），第二是SaaS（软件即服务），第三是Iaas(基础设施即服务)，在麦肯锡全球研究所对大数据的定义则是:一种规模大，在获取，存储，管理，分析与收集，采用等方面已经远远超出了数据库技术的一种数据集合，不仅具有海量的数据规模与迅速的数据处理功能，也存在多样性的数据类型与变化。大数据对于这些所存在的数据进行专业化技术的处理，简言之，如果把大数据看成是一种产业化，那么在产业能够产生大的利润的同时，能够实现盈利的主要性，就在于提高对数据的控制能力，通过对数据的加工处理进而实现数据的价值。随着数据时代化的到来，大数据与云计算之间所存在的关系息息相关，大数据采用分布式数据架构体系，主要功能在于对海量数据进行分布式数据的挖掘，但唯一存在的缺点，分布式结构体系必须寄托在云计算的分布式处理和分布式数据库，云存储等多方面。大数据的处理速度不断上升，促进了我国计算机行业在数据方面的地位，同时也面临多个大数据企业的诞生，也意味着将有类似谷歌，阿里等企业一样完成数据分析化功能。

随着云时代的到来，我国为了最大化提高群众工作生活的需求，对大数据获取数据的手段与技术不断改变增进，云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式可提供可用的，便捷的，按需求的网络访问，进入配置的计算资源共享池（资源服务包括网络服务器，存储技术，应用软件等），这些资源能够快速的提供所需要的部门，只需投入很少的管理，或者与服务供应商进行较少的交互次数，云是网络，互联网的一种比喻说法，也就是互联网与建立互联网所需要的底层基础服务额抽象表达形式，而计算并不是指一般的数值计算，它所代表的是一台能够提供计算服务的独立计算机，总而言之，云计算可以被人们理解为：网络上足够强大的计算机为所需要的数据提供相对应的服务，只不过这种服务是按照使用量进行收费制度。大数据的容量是指数据的大小决定所考虑的数据价值存在和潜在的信息，数据的可变性是指妨碍了处理和有效对数据管理的过程，大数据的价值存在于合理化的运用大数据，以最低的成本来创造最高的数据价值。大数据的结构分为结构化，半结构化与非结构化数据，如今非结构化数据越来越演变成大数据最重要的部分，根据IDC 调查表明，在大数据企业之中，80%的企业数据都是非结构化数据，而且这些非结构化数据每年都按指数增长60%多。数据的实时交互性体现了大数据特点之一，这一特点主要体现在网络购物与视频聊天，实时互动中，这些原本看似复杂难以处理收集的数据，在大数据技术的支持下，逐渐变得更容易被利用，经过各行各业的不断创新，大数据会进入人们生活中，为群众创造更大的价值利益。

3 大数据信息平台的不断完善

基于云计算平台的发展，也为大数据提供了一定的技术支持，通过云计算这一平台，大数据得到了全面的完善，也全过程了解到大数据处理的过程，其次想要系统化的认识大数据，就要从全面化的角度去分解，着手从以下几点展开：第一就是大数据的理论，理论是认知大数据的基础，也是群众广泛传播大数据的必要途径，从大数据的特征来看，大数据被定义为理解行业发展，对数据进行整体描述和定型的标准。对大数据价值的深入了解来探讨大数据技术所珍贵的功能所在，剖析大数据的发展趋势。第二个层面就是系统化的技术，除了大数据对于理论的基础，大数据技术的实施也是体现大数据价值和发展的重要基石。从云计算，存储技术与感知技术多方面来说明大数据从收集，加工，处理，存储到结果的完整过程。第三层面就是大数据的实践能力，总体来讲，实践是体现大数据的具体过程与表达形式，从互联网的大数据与公司企业的大数据等多个方面来表达数据展现的过程。

4 大数据信息化的特点

大数据时代由于产权的模糊性，也给群众使用权益带来了阻碍，非法使用云计算获取利益，侵犯群众的知识产权等多种行为并不少见，尤其在大数据企业内部员工的泄露数据很有可能导致所以数据的流露，如果数据被泄露后加速传播，甚至导致较为严重的后果，基于此，云计算提供了大规模特点，云具有相当的规模，谷歌云计算现已拥有100 多万台服务器，微软，Amazon，IBM，Yahoo，等云均拥有几十万台服务器，小型企业私有云一般程度拥有数百台或者上千台服务器，由此可见，云计算能赋予用户前所未有的计算能力，云计算的虚拟化是支持用户在任意位置，使用各种终端设备获取相对应的服务，用户所请求的资源来源于云终端，并不是固定的实体，用户也没有必要了解，同时也没有必要担心应用运行过程中的具体位置，只需要一个移动设备就可以通过网络服务来实现我们所需要的一切数据。另外，大数据不仅在网络上起到了一定的作用，也涉及到医疗方面，在很早医疗行业就遇到了海量数据与非结构化数据的挑战，近几年来，很多国家都在积极推进医疗化发展，这也使得很多医疗机构有资金对数据进行处理，现在的社会是高速发展的社会，信息流通，科技发达，使用大数据是社会的基础，运用云计算对数据信息进行处理与存储，这不仅最大化提升了群众的经济，也增进了社会各行各业同步的发展。

5 获取大数据方法标准

大数据是我国当代社会所存在的安全可控数据共享技术，但仍然存在获取数据质量比较低端，反映数据速度不够快，系统不够集中化几方面存在问题，获取数据时应实施良好的获取方法，进一步完善获取数据的重复与数据的丢失率降低，但由于数据的繁多与复杂性，况且大数据来源于整体社会，分散于多个个体，使用传统获取方法改变不了数据准确性的判断力，处理的结果有时并不产生信赖度，不同系统的标准不一致，也导致原有的数据收集难以满足当前数据分析处理要求，收集数据的手段仍然需要进一步的提升。获取大数据方法可以通过网络上可靠的信息资源，对数据进行进一步的分析，也可通过网站等软件，在这一前提下，必须保证数据来源的合法性，进而展开后续工作。在针对大数据获取方法的研究，有关部门应建立信息共享机制，进行针对性的整理与规划，增进大数据行业的标准形式和保障数据安全规范。使用数据发掘技术推断出准确性高的数据，实现数据的价值，处理好数据的过程，也要揭露出有关企业产品等大数据技术多方面的问题所存在的内在联系，并提出针对性方案进行处理。

6 结语

面临互联网压力之下对于转型的传统企业需要与时俱进，利用好大数据所带来的价值，如今社会的发展，大数据的存在，互联网的进步，使得群众之间交流越来越紧密，大数据就是这个高科技时代所存在的技术，大数据并不在于“大”，它的特点在于“有用”，价值含量高，对大量的消费者提供产品或服务的行业可以使用大数据进行准确定位。利用大数据获取方法将散落无秩序的数据进行整理与转换，通过大数据技术等工作将数据进行统一规范的处理。