大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經營決策更積極目的的資訊。而在智慧檔案室中，“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

那么，如何在信息時代的“數字王國”中建設出與之相適應的智慧檔案室呢?

首先，我們需要知道：大數據技術的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業(yè)，那么這種產業(yè)實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。也就是說，想要將大數據技術應用在智慧檔案室中，首先我們需要建設出與之相適應匹配的“加工能力”也就是相應的系統(tǒng)支持。

數據可視化平臺

數據可視化平臺可將智慧檔案庫房內的各類數據實時顯示，化繁為簡，賦能檔案室設備管理自動管理，檔案管理高效化。將傳統(tǒng)枯燥的檔案數據變?yōu)橹庇^清晰地大數據進行展示，對海量數據進行實時、全程、全面的檢測。

在SDN網絡中的應用

SDN網絡具備應用集中控制裝置來對網絡進行編程的能力,能夠通過開放接口來對多個數據面進行編程,從而帶來更加靈活的結構支撐。

(1)流量預測。隨著網絡中應用程序的增加,尤其是實時應用程序有著很大的體積和計算復雜性,少不了網絡的支持。作為新的網絡樣式,SDN網絡引起了多方面的重視和關注,主要是在轉發(fā)面當中將控制面分離出來,轉變傳統(tǒng)的垂直統(tǒng)一管理模式,實現了網絡編程。通過大數據分析技術的應用實現了SDN的資源感知路由架構,具體包括用戶偏好分析、SDN控制器與數據庫接口設計和SDN控制器路由幾個部分。利用偏好分析能力能夠在對用戶所應用的程序進行分析后,發(fā)現其中所包含的分布規(guī)律,接著以此為基礎來進行預測模型的開發(fā),從而對于各個領域中所存在的具體情況進行合理應對。大數據分析技術能夠結合用戶的具體需求來對網絡資源進行動態(tài)化的分配,從而實現有效的均衡負載,利用交換設備進行動態(tài)的流量發(fā)布,來對方案是否具備足夠的流量適應能力進行驗證,使得資源的使用效率獲得提升,以最終達到均衡負載的效果。處理應用程序的過程中,可能會因為數據而受到一定的影響,所以應該通過實時通信預測來優(yōu)化中心網絡數據,運用SDN網絡所具備的可編程特點來達到網絡資源分配優(yōu)化的效果。

(2)跨層設計對大數據分析技術的應用。網絡分層包含了相鄰層和非相鄰層,前者通過協(xié)議來通信,后者則不能夠直接通信,通過跨層設計能夠在后者中建立信息共享,并有效改善整個網絡的性能。后者達到了信息共享的效果,卻導致傳統(tǒng)的模塊化原則受到了影響,提升了網絡的復雜性,已經不再適合應用過去的優(yōu)化策略及設計方法。利用大數據分析技術,達到了全局網絡的視圖效果,從所有層中獲取信息以實現更好的網絡控制管理。

資產分析層

資產分析層是企業(yè)應用大數據實施資產管理過程中的核心內容，這主要是因為通過對提取、匯總原始數據倉庫的信息內容，配合數據存儲層的相關分析方法和財務模型，能夠對資產的變動指標進行全面的了解和掌握，尤其是通過資產分析層，能夠詳細地對企業(yè)現階段的資產結構、貨幣資金、固定資產、存貨，以及應收賬款等相關內容進行具體的分析。

例如，以應收賬款為例，通過資產分析層，能夠針對企業(yè)經營過程中多個年度的應收賬款總額、壞賬、應收賬款回收率等內容進行全面的掌握，有利于企業(yè)發(fā)現應收賬款管理過程中存在的問題，針對問題深度分析問題發(fā)生的原因，這對于提升應收賬款管理水平有著積極的作用。

同時通過資產分析層，還能對固定資產和存貨內容進行分析，例如，通過數據信息模型，能夠直接地反饋存貨的發(fā)貨情況和數量變動情況，有利于控制自身的生產經營規(guī)模，為優(yōu)化存貨資產管理提供助力。