本期赛迪监理为大家分享:从信息咨询和监理角度看大数据应用(五)


(资料图)

3.3 数据关联度分析咨询

所谓关联度分析,指研究、分析和测度诸变量之间的关系密切程度的方法和技术。目前主要的关联度分析方法是灰度关联分析法。这种方法,是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度,即“灰色关联度”,作为衡量因素间关联程度的方法。

数据关联度分析,需要对涉及到的数据确定参数以及无量纲化处理,然后建立关联度数据模型,根据数据模型求解关联度。这样的方式重点是确定参考数列以及关联系数,而作为信息系统咨询监理单位,需要有良好的数学功底来确立相关的数据公式和数据模型。

基于关联度分析公式和模型,我们可以建立合适的大数据应用框架模型,即选取合理的数据来源,建立起数据之间的关联度模型,适当运用模糊数学工具(比如模糊聚类分析、模糊模式识别、模糊综合评判、模糊控制等)进行演进,则可能最终获得比较合适的数据应用方案。而这属于目前大数据应用中的关键难点和课题。

3.4 适当结合传统信息系统监理手段开展软件开发、系统集成的咨询监理工作

无论大数据应用的业务漂在云端的什么地方,最终也需要落地,比如需要落在数据中心建设、app应用平台建设等这样的系统实施中来。这样一来,则涉及到软件开发、系统集成的相关工作,作为咨询监理单位,则需要使用诸如到货验收、评审、测试、旁站等传统信息监理手段开展咨询监理工作。这部分属于信息系统咨询监理的传统业务方法,赛迪监理有丰富的经验以及大量的研究文章,请感兴趣的读者登录赛迪监理的官方网站、公众号和微博进行查阅,在此不再赘述。

结语

本文仅从信息咨询监理的角度面对当前大数据应用如火如荼的实际,对大数据业务应用进行了初步的探讨,并提出咨询监理单位应对大数据应用的思路。希望能够对相关研究人员起到抛砖引玉的作用。

(文章来源于《信息技术》,作者:苏锋刚,北京赛迪工业和信息化工程监理中心有限公司,版权归原作者所有)

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