人工智能大数据平台构建及应用分析

人工智能大数据平台构建及应用分析

邬东升

44098119900826727X

广东欧谱曼迪科技股份有限公司广东省佛山市528000

摘要：人工智能、大数据等技术是当今世界的主流技术和前沿技术，这些技术在生产生活领域的应用为社会创造了巨大价值，推动着人类社会的转型与发展。为了在实践中充分发挥人工智能、大数据等技术的作用，文章探索了构建和应用人工智能大数据平台的路径。

关键词：人工智能；大数据；平台；构建

一、人工智能大数据平台的构建

平台建设过程中，技术人员要以用户使用需求为导向，采集和整合相应数据，确定合理的数据接口，并引入人工智能模拟人工操作，实现对各类数据的快速采集、处理、分析与展示等，支持数据系统相互间交换和查询数据信息。人工智能大数据平台是人工智能平台和大数据平台相互融合的产物，其中大数据是人工智能的基础。在构建人工智能大数据平台的过程中，技术人员可以采用TensorFlow这一融合框架，来促进不同业务系统的集成与交互。TensorFlow是一种开源的人工智能框架，支持处理各项繁琐的工作，具备抓取数据源并将数据源转化为通用格式。TensorFlow能通过tf.data API建立高性能输入通道。

构建人工智能大数据平台时，要考虑到不同业务系统使用的硬软件设施存在差异，必须建立隔离机制来杜绝不同系统间存在的干扰。技术人员可以利用容器化技术、虚拟化技术等隔离不同业务系统。不同业务系统的框架体系和编程语言存在差异，在融合的过程中需要做好各系统代码的对接，便于数据信息在各系统之间交换和处理[1]。在建设人工智能大数据平台时，技术人员可以采用API、SDK等实现平台与各业务系统接口的连接，利用特定的处理工具处理平台接受的各业务系统的数据。技术人员在隔离好各类业务系统后，就能在人工智能大数据平台运行的过程中利用相应的计算机网络安全技术，保护各业务系统的数据保，在各系统之间数据的交换与处理的同时，避免非法入侵可能对平台、系统的数据安全造成影响。

二、构建人工智能大数据平台的工作要点

在构建人工智能大数据平台的过程中，技术人员要关注人工智能、大数据应用的相关基础设施建设，考虑数据的周期性，加大力度建设数据获取的相关基础设施，以便扩张平台数据库规模，使人工智能技术在应用的过程中得到海量数据支持。

人工智能大数据平台要具有共享各业务系统之间的数据的功能，因此在开发人工智能大数据平台的过程中，技术人员要树立先进的数据共享理念，在此基础上引导人工智能大数据平台建设。

技术人员要考虑如何在人工智能大数据平台上提高数据的利用价值，适当评估平台的价值创造能力，最终建成的平台要符合国家的相关标准。在技术层面上，技术人员可以将API设定为固定格式，便于平台技术研发，降低共享时第三方开发的难度，降低技术研发过程中的成本投入。

三、人工智能大数据平台在实践中的应用

（一）监控管理

在构建人工智能大数据平台的过程中，技术人员可以根据各业务系统用户提出的实际需求，设置人机交互界面，支持相关数据信息、关键业务流程实时显示。用户在登录系统可以，可以根据自己的权限访问系统界面，观察人机交互界面上显示的信息，在此基础上了解监控现场的情况，为实际工作的管理决策提供依据。人机交互界面在监控管理中的应用，能优化数据呈现方式，提高用户在使用人工智能大数据平台时的体验感[2]。在人工智能大数据平台中，技术人员可以开发专门的监测模块，将其与用户操作的层级连接，用户除了可以通过人机交互界面了解监测管理情况外，还能在人机交互界面上进行平台的各项功能操作。用户还可以通过监测模型了解网络设备的运行情况。平台在参与监测管理的过程中，还能通过短信、灯光等形式发出警报，提醒用户根据警报提示及时解决问题。

（二）数据共享

人工智能大数据平台具有强大的数据共享能力，有利于提高数据的利用效率和利用价值。平台可以根据数据的来源、类型、安全等级，将从各业务系统中集成的数据进行分类，分类存储在平台的数据库中，有效保护价值数据，便于授权用户随时访问数据库中的数据。平台可以引入权限控制机制，自动分配和控制不同用户的权限，只有获得平台授权的合法用户，才具有访问平台和使用相关数据的能力，并且能避免数据泄露。人工智能大数据平台应用数据共享协议，可以确定各类数据的共享范围、方式和目的，避免数据库中的数据被用于非法途径，或者存在滥用数据的情况。

（三）数据安全

人工智能大数据平台在建设时采用了数据加密、数据备份与恢复、访问控制等计算机网络安全技术，能为平台上的数据以及与各业务系统的数据共享提供安全保障，并通过对数据的监测与审查，及时发现异常数据，提高数据的安全性。在构建和应用人工智能大数据平台的过程中，做好数据安全管理非常重要。在实际应用人工智能大数据平台的过程中，通过身份认证、访问控制等技术，能保证只有系统授权的合法用户才能访问数据、使用数据[3]。应用人工智能大数据平台的过程中，相关人员还可以制定安全策略、标准规范，加强对平台上各类数据的监督和管理。比如，采用数据备份与恢复手段，定期对平台上保存的重要数据进行备份和恢复测试，避免在平台运行的过程中因数据丢失造成巨大损失。

（四）大数据分析

人工智能大数据平台具备大数据分析功能，有利于提高各业务系统的应用效果。人工智能大数据平台可以通过横向对比和纵向对比相结合的方式，及时发现相关业务系统在运行时存在的问题，从而指导各个业务系统解决问题、改进创新。人工智能大数据平台在运行的过程中，可以帮助用户在工作中计算和检测特定对象，及时发现工作薄弱环节，通过大数据技术提取和分析数据，及时发现工作中存在的不足。人工智能大数据平台在应用时，还能帮助用户收集各个领域的信息。例如，在新闻媒体行业，人工智能大数据平台可以帮助传媒公司收集、分析和利用受众意见，通过移动社交媒体了解受众动态，为公司做出经营决策提供依据；通过收集的客户行为数据集各类数据，为公司创建精细化的客户档案，这些档案能帮助公司为不同目标受众创建内容、推荐内容提供有力支持。

（五）预测分析

人工智能大数据平台是人工智能、大数据等多种技术集成应用的产物，二者的协同能为预测建模的实现提供便利，帮助用户快速分析某一事物的未来趋势，通过获取各类数据建立预测模型，预测各项工作的未来走向，为制定战略规划、设计方案等提供依据[4]。例如，在自然资源领域，人工智能大数据平台可以支持用户建立预测模型，快速便捷地分析大规模图形数据、时间数据、地理空间数据等，通过智能化方式揭示特定区域的自然资源特征，为自然资源保护、环境影响评价等工作的开展提供依据。

结语：综上所述，人工智能大数据的构建，要以服务实际工作、满足用户需求为依据，根据用户使用需求合理选择或开发平台的硬软件设施，建立一个具备高效便捷、功能多元、安全稳定的人工智能大数据平台，为实际工作的开展提供更有力地支持，保障各项工作高质量开展，并推动社会领域的发展。

参考文献

[1]张琼瑶,黄基,李倩文,林兰.基于人工智能的大数据治理平台实践与探索[J].中国数字医学,2021,16(10):31-36.

[2]陈心媛,廖吉林.基于大数据和人工智能的新型医药物流体系构建[J].物流科技,2021,44(03):61-63+81.

[3]褚龙现,陈婉冰.网络大数据平台动态页面数据生成技术[J].电子技术与软件工程,2020,(19):168-169.

[4]员青泽.人工智能大数据平台及应用分析[J].电脑知识与技术,2020,16(26):171-172+175.