大数据的计算机数据分析管理系统设计

山西工商学院 王玲风

在大数据技术、云计算技术以及云服务技术不断发展的背景下，不同的服务器在应用过程中发挥着至关重要的作用，尤其是对提高计算机数据分析管理能力有积极帮助。以大数据环境为基础对计算机数据分析管理系统的设计要点进行深入分析，了解当前计算机数据分析管理系统的应用现状，掌握在大数据技术应用过程中的相关内容。并从计算机数据分析管理系统的设计原理、模块设计以及设计方法出发进行研究，有助于提高计算机数据分析管理系统的应用水平。

在计算机信息管理系统应用过程中，可以在最大程度上提高信息综合管理效率和质量，能够为管理人员提供更加可靠的数据支撑，辅助管理人员对企业不同数据指标进行全面分析。从而发挥计算机的积极作用。在大数据技术快速发展的背景下，将其应用在计算机数据分析管理系统设计过程中可以充分挖掘大数据技术的应用优势，提升计算机数据分析管理系统的运行效率。

1 计算机数据分析管理系统研究现状

计算机数据分析管理系统在应用过程中需要将计算机作为使用工具，管理人员利用信息收集、数据存储、数据分析以及数据处理等各项操作可以获取需要的信息数据资料。计算机数据分析管理系统在应用过程中的主要功能是辅助计算机管理人员开展信息处理、数据预测、数据控制等工作。主要设计环节包括信息收集、输入、输出、信息储存和信息加工等。其中数据预测是计算机数据分析管理系统中的重要技术手段，通过对基础数据的统计分析，利用数学模型和实际模拟的各种方法完成数据预测。可以在掌握之前数据资料基础上，对数据变化情况进行有效预测[1]。数据控制指的是在计算机信息处理过程中对不同部门的数据资料进行检测和分析，通过对比可以掌握不同部门的具体情况。

在计算机数据分析管理系统运行过程中，需要对企业限定要求进行全面考虑，对每一个职能部门的具体工作进行科学安排，根据管理部门的级别和工作任务制定出与不同部门实际情况相符合的计划方案。一旦不同部门在执行工作中出现问题，可以直接利用科学手段为管理员提供有效的数据支撑和解决方案，确保企业能够正常稳定运行。

目前，在计算机数据分析管理系统应用过程中，对统计学、计算机技术以及大数据技术的应用越来越普遍。尤其是网络技术高速发展的背景下，计算机信息技术的应用越来越普遍。随着不同行业对计算机数据分析管理系统的有效应用，该系统也在不断完善。因此，需要根据当前先进技术的发展现状将大数据技术应用在计算机数据分析管理系统设计中，深入掌握大数据技术在使用过程中的优势，提升计算机数据分析管理系统在信息储存、数据预测、数据控制以及数据分析等方面的应用效益，进一步推动我国高科技信息化产业的持续发展。

2 大数据技术在计算机数据分析管理系统中的应用

2.1 大数据技术分析

大数据技术指的是可以完成数据获取、数据存储以及数据分析和整理的综合技术。在大数据技术应用过程中，可以从根本上促使人们的生活方式和现代社会发展模式出现极大变化。利用大数据技术从海量数据中挖掘出能够发挥价值的信息，可以为客户提供更加精准的数据服务。大数据技术的发展和成熟是以海量数据为基础的。因此，在大数据技术应用中需要从大量数据、阶段化的数据存储中获取有价值的信息。大数据的信息获取速度比较快，能够在最大程度上提高信息分析处理的效率和质量。大数据处理的数据规模已经从TB级变为PB、EB甚至zB级，数据存储的形式也越来越多样化。对新数据进行存储时，具有实时到达、持续不间断、到达速度比较快的特点[2]。在计算机网络技术快速发展的背景下，信息获取的速度在不断加快，在海量数据中可以及时响应，并且价值密度比较低。在数据计算分析工作后可以获取具有真正价值的真实信息。在电子信息技术以及网络技术高速发展的情况下，促进大数据技术与计算机技术、云服务技术等的有效融合，可以推动大数据技术的完善发展。

2.2 大数据下计算机数据分析管理技术

在大数据时代，不同行业中的数据信息越来越多，也蕴含着海量的计算机数据信息。而大数据的海量化以及多样化、共享化特征使不同数据之间的联系性也越来越强。这一特点使网络信息业务处理的量化性选择越来越多，单一计算机数据处理工作量也在不断增加。为了提高计算机数据分析管理的综合能力，需要加强大数据技术在计算机数据处理工作中的有效应用，防止数据管理风险出现。在计算机信息处理技术与大数据技术进行融合的过程中，需要利用数据挖掘、云技术、智能算法等不同技术构建大数据系统平台，才能够完成网络复杂数字信息的收集、分类、运算和处理、分析等工作。从而满足用户的不同需求[3]。目前，在计算机数据分析管理系统设计过程中，要对各种先进技术进行充分应用，信息采集技术、信息加工技术、传播技术、信息存储技术、虚拟化技术等都是在计算机数据分析管理系统设计过程中必须关注的关键技术类型。通过大数据技术构建大数据信息管理平台，将其与云计算、虚拟机、数据访问控制等进行有效融合，可以协同开展计算机数据采集、运算、分析以及数据存储等各项操作，对实现数据资源的合理配置，提高信息处理工作效率有积极作用[4]。

3 基于大数据的计算机数据分析管理系统设计要点

3.1 计算机数据分析管理系统的设计原理

基于大数据计算机数据分析管理系统设计过程中，必须选择科学的程序语言，这是提高计算机数据分析管理系统设计效果的重要基础。计算机基础知识比较扎实的程序开发人员在程序设计时一般是以C++程序语言为基础的，但是目前计算机语言的不断发展和成熟，很多程序开发人员放弃使用C++程序语言。C++程序语言的优点是比较成熟完整，程序开发速度比较快。但是C++程序语言的更新以及升级速度比较慢，其学习难度比较大，内容也比较多，对程序开发工作人员的要求比较高。以当前的计算机数据分析管理系统和大数据技术的发展现状为基础进行研究，目前比较常用的是利用计算机语言编制程序，后台为数据库。经过综合分析发现目前主要包括PB、VB以及Delphi三种程序语言。这三种程序语言都可以与用户数据端进行有效对接，而C++程序语言处于劣势状态。因此，在对计算机数据分析管理系统进行设计时，可以利用PB、VB和Delphi程序语言进行设计，能够提高系统运行速度，而且可以保证系统的维护效果。

在计算机数据信息分析管理系统设计时，需要根据计算机数据分析管理系统的具体功能划分成不同的模块进行设计，确保系统为功能明确、相互独立的结构和模块。利用内聚和耦合对计算机数据分析管理系统结构进行评价，可以掌握计算机数据分析管理系统设计的具体情况。其中内聚指的是逻辑内聚、通信内聚、过程内聚、功能内聚；而耦合指的是包括控制耦合、非法耦合、数据耦合等方式[5]。

在对计算机数据分析管理系统进行设计时，对功能模块进行设计有明确的划分标准，所有的设计环节必须严格按照相应的准则进行。并且计算机数据分析管理系统的模块结构设计是以原有的子系统为基础对模块进行优化改进的。要遵循模块自身的特点，对子系统模块结构图进行详细描绘之后才能够进行有序设计。在计算机数据分析管理系统模块结构设计中，必须保证模块与模块、子系统与子系统之间可以实现有效的数据信息传输以及相互配置。计算机程序设计人员在开展程序设计时，要加强模块之间的联系管理，对模块功能实现过程中可能会存在的问题进行全面分析，并提出有效的解决方案，从而确保计算机管理系统能够稳定安全运行。

3.2 大数据背景下计算机数据分析管理系统模块设计

在大数据背景下开展计算机数据分析管理系统模块设计工作时，需要以大数据平台为基础对计算机的具体使用情况进行全面分析。在计算机超负荷使用时，需要及时预警，并给出问题解决方案。在此次系统设计中的模块主要包括数据采集、数据处理、数据判比、数据分析、数据读取、数据库信息、控制器、信息互通模块等。在实际研究中主要对数据采集、数据处理以及数据分析三个主要模块进行研究。

3.2.1 数据采集模块

数据采集模块的主要功能是完成计算机数据信息以及文档信息采集工作。在计算领域保证数据计算的持续性能至关重要，一般在高性能计算机上运行，可以对具体的性能进行测试。数据信息主要包括计算机使用时间、计算机风扇工作时间、计算机文件的缓存量。而计算机的使用时长可以被看作是计算机屏幕常亮总时长；计算机风扇工作时长主要为计算机温度异常的总时长；计算机文件缓存量可以被看作计算机中过期文件、日志文件。在计算机数据分析管理系统设计中的文档信息主要是每一个本地路径文档打开的时长。

3.2.2 数据处理模块

在数据处理模块设计时，需要能够获取上周的数据信息。在具体的设计中可以将时间系数标定为Q，负荷系数为W，缓存系数为E，从而获取计算机的使用系数。在具体的数据处理过程中，其流程为：（1）获取数据信息中计算机的使用时长以及计算机风扇工作时长、文件的总体缓存量，并对不同的指标进行赋值。如果计算机的使用时长为第一、第二、第三时间级，时间系数Q对应的预设值分别为A1、A2、A3，且A1＞A2＞A3；工作时长分别为第一、第二、第三时间级时，负荷系数W对应B1、B2、B3，且B1>B2>B3；如果计算机的文件缓存量为高、中、低量级时，缓存系数E对应的预设值分别为C1、C2、C3，且C>C2>C3。在数据处理模块运行过程中需要获取时间系数Q、负荷系数W以及缓存系数E，并且要分析其对计算机使用程度的影响占比进行权重分配，分别对应于设置q、w、e，且q＜w＜e。需要对计算机使用系数的进行计算，并将使用系数传输到数字判比模块，数据判比模块在获取计算机使用系数时，可以与预设值进行比较。如果使用系数在预设值以上，生成过度使用信号；如果满足使用系数在预设值以下，生成正常使用信号。并且可以将相应的信号传输到数据分析模块。

3.2.3 数据分析模块

在对数据进行分析时，可以将获取的正常使用信号传输到控制器，控制器在获取信号时，指示灯闪烁。控制器与指示灯之间通过通信连接。数据分析模块获取过度使用信号时，直接从读取模块内提取计算上周计算机每次使用的CPU占用率、内存占用率以及硬盘读写速率，并开展分析操作工作。在获取上周内计算机每次使用的CPU占用率、内存占用率以及硬盘读写速率后，需要对其进行以此标定。并且要完成计算工作，获取上周内计算机每次使用时CPU占用率、内存占有率、硬盘读写速率的平均变化量。

4 计算机数据分析管理系统设计方法分析

在计算机数据分析管理系统整体设计过程中，对周期设计法进行应用时主要是以结构化的系统分析和设计构建计算机数据分析管理系统的设计方法。在设计过程中，需要将计算机系统的生命周期划分成系统分析、信息系统调查、信息系统实施和信息系统设计与转化等不同阶段。与计算机数据分析管理系统维护和用户评价存在一定差异，在周期设计法时，需要根据规定的任务标准和步骤进行筛选，利用系统的工作方法、指定的数据图表工具获取设计要素，在模块化以及结构化的同时，完成计算机数据信息管理系统设计工作。在周期设计法应用过程中，需要先将计算机数据分析管理系统看作整体板块，然后根据信息系统分析设计的标准完成每一个模块的拆解和组合工作。

5 结语

总而言之，作为高速计算和分析的电子设备，计算机能够完成大数据计算，同时可以完成逻辑计算，并且具有存储记忆功能。因此，在计算机数据分析管理系统设计时，可以将大数据技术应用在其中，提高计算机程序运行和自动化水平以及整体运行效率。并且可以对获取的海量数据进行快速处理，对现有的计算机数据分析管理系统进行分析时，发现其难以发挥计算机使用功能并且存在过度使用情况。在这种情况下利用计算机数据分析管理系统，可以了解计算机的核心部件情况，并提出有效的问题解决方案，对提高计算机系统的整体运行水平有积极作用。

引用

[1] 杨杰,谭道军,涂凤娇.一种基于大数据的计算机数据分析管理系统:中国,CN201910266175.X[P].2019-07-19.

[2] 周迪民,欧嵬.基于大数据的计算机数据分析管理系统设计[J].湖南科技学院学报,2020,41(5):64-66.

[3] 安彦哲,朱妤晴,王建民.物联网大数据场景下的分布式哈希表适用条件分析[J].计算机学报,2021,44(8):1679-1695.

[4] 汪东,周爱民,丛静华,等.基于大数据的森林防火管理系统设计[J].中南林业科技大学学报,2017,37(11):30-37.

[5] 王豪爽.海量数据分析平台监控管理模块设计与实现[D].北京:北京邮电大学,2016.