科技管理信息系统中信息技术的应用研究

科技管理信息系统中信息技术的应用研究

李娇娇

河南牧锦鑫盛科技发展有限公司 河南省 开封市 475004

摘要：多角度全方位，科学灵活的应用信息技术可以优化现有的科技管理系统功能，并结合实际需求提升系统应用的效率和质量。探讨诸如数据挖掘技术、大数据信息处理技术等在科技管理信息系统中的具体应用方面，可以找到现有应用问题，模拟应用发展区间，更深入的为科技管理系统的工作创新提供参考意见。

关键词：科技管理；信息技术；大数据

科技管理信息系统是利用先进的信息技术实现数据信息的计算，能够从前期的信息收集、分类、整理到在线存储，以方便可用信息时进行对应的查询并传输至指定区间，是科研工作和科研决策的重要指导性数据，既能够有效的提高科技管理工作的效率，优化工作结果，也能够帮助科技工作者深入研究和设计。而为了进一步提高信息技术与科技管理信息系统的渗透式应用和发展，需要结合现有技术应用情况找到增强效果、提升系统运作水平的方法和策略。

一、数据库技术的应用

（一）关系数据库

数据库是科技管理信息系统中应用最为广泛、使用层级最为基础的技术之一，可以将海量的信息数据整合在一起，以保证数据的在线存储、高效率的信息检索以及设备信息数据的定期维护，实现管理工作的正常开展。而在管理数据库时，关系数据库模型则是数据库管理中的核心技术手段，技术人员通过数据库模型的搭建形成了以数据信息之间的逻辑关系为框架的模型结构，数据库的管理人员可以非常清晰的找到数据库的整体逻辑结构，理清各数据之间的关系，并为其丰富下一层级或上一层级的数据信息，将看似抽象模拟的数据打造成了类似于二维空间的结构，以具体的时间、事物呈现了各数据的特色，丰富了数据内容；也由于数据变得更清晰，可查可看，在后期维护中工作效率更高，系统的稳定性更好。

（二）数字字典

数字字典是数据信息和数据管理中的重要组成单元，在搭建原始的科技管理信息系统时，通过编辑数据字典，设置其入门条件和必要信息，实现对系统内各管理功能的操作，实现了管理的智能化和自动化。在应用中，通过设定的条件审核新加入的数据，如数据符合条件限制则可以进行下一步操作，如果不能满足前期条件则会自动终止进一步的行为，以保障数据库既有资源的安全性。同时，前期设置的辅助信息还能在系统管理中延展出常规性功能，保证信息管理系统的应用结果^[1] 。

（三）UML类图

UML类图可以实现统一管理需求之下不同管理表达形式的子系统的建设，使得管理系统更加清晰，管理者在数据处理、后期维护时可以快速找到待处理问题，提高工作效率。通常有类图、状态图等多种表达方式，各类图之间又有强大的数据关联性，将多种类图模式的子模型组合在一起即形成了管理系统的初始模型，能有效提高数据的检索效率和检索能力。

二、BIM技术的应用

（一）智能更新

此技术可以根据管理者新采集到的数据模拟还原初期本来面貌，实现了信息的可视化表达，让管理者更清晰认知到该数据的原始形态。在具体应用该技术时，可以将其数字的表现形式和具体的实体性状态放在一起进行对比展示，管理者可以根据自己的需要进行具体内容或细节的调整。而此技术之下的管理模型和状态可以将待处理数据进行实时更新，既减少了管理者的工作量，又保证了数据材料的最新状态，提升了整个系统的工作质量^[2]。

（二）动态监测与控制

利用该技术可以将数据变得可视、并能大规模处理数据的更新需求等功能，技术人员也可以实现对科技项目的动态监测、控制和管理，根据项目的原始设计方案和预期的项目结果提高整体工作效率。利用BIM的实时模拟功能和实际展现功能搭建项目运转模型，将模型直接打印成图，为决策制定和后续的方案调整提供参考性数据。同时，该技术还可以分阶段的反映项目不同时期的数据，清晰化展示项目运转过程中可能存在的问题，实现动态监管和预警，及时帮助管理者给出最优质的改进措施。

（三）项目交流平台

构建以该技术为中转站和核心的数据交流分享平台，可以实现项目管理、多区间后期运营维护的交流，减少了具体工作和实际工作的难度系数。利用各种参数可视化展现功能连接起项目开展前期的各阶段、各模块、各数据，将复杂的跨领域的内容进行数字呈现，准确反应项目开展的态势、问题，实时更新相关参数，避免了信息技术展示周期的不对等性可能引起的各类问题^[3]。

三、大数据处理技术的应用

（一）SQOOP技术

该技术是科技管理系统中的重要组成单元，其主要负责数据处理中原始录入、传输数据，实现各主要数据库和子数据库之间的信息交流，对接数据检索查询需求，导入信息内容，关联各子数据库关系，在数据的分类整理、储存、调用中能够极大提高工作效率和管理质量。并支持对海量数据的同时段处理，能够有效避免大量数据涌入对系统运行、维护带来的压力和风险，缓解信息数据处理中可能存在的管理压力。

（二）FLUME技术

该技术可以实现实时数据的准确捕捉与采集，根据系统预测信息需求和内容进行数据收集、整合、传输，让数据库管理者、技术人员能够查到诸如时间、大小等细节化内容，优化了数据质量和支持性功能，方便企业在项目管理工作中的参与。同时，使存储的大量数据实现较大范围内同类素材的扩展性收集，为提高设备系统的信息处理能力提供基础性保障，进一步优化了管理信息系统的运行效果。

（三）KAFKA技术

该数据主要用于提升数据采集的工作效率，其数据集中处理的速度明显优于其他速度，因其在系统中建设了以该技术为核心的缓冲技术空间，实现了分层级数据管理系统的优势化吞吐。将采集到的数据以不同的主题形式进行保存，管理者在使用或调取中可以通过储存主题快速获得相关内容，减少了其内部查询调用的时间，并能够展示尽可能详细的内容，为决策的制定提供更有力的数据支撑。

四、数据挖掘技术的应用

（一）搭建挖掘模型

利用搭建挖掘模型方式可以提高系统发现数据、挖掘数据的能力，为检索数据能力的提升进行前期准备。根据实际需求构建模型的具体方式，再利用相对应的方法具体落实模型的搭建，将存储的数据划分为不同的类型，突出各数据的差异性，平衡数据结构，实现对数据的准确分析和调用。

（二）整合挖掘数据

将已挖掘到的数据进行有效整合，区分其不同的属性，利用汇总、查询、压缩等操作保持信息管理系统的稳定运行。在完整区间以数字化形式展现数据的实用价值和管理意义，再将整合到的数据进行集中传输，方便管理者查询使用，增强了数据为决策提供助力的可靠性、稳定性和工具性。

（三）拓展挖掘空间

拓展基于需求信息进行挖掘的空间，可以建立一个有关联性质的信息检索区间，为信息调用者提供更加全面的知识性资料，优化整体的查询功能和服务功能。利用检索主题确认检索目标，并深入挖掘与目标信息相关系的其他信息，借助数据挖掘技术实现如与项目名称相关的项目的时间、种类、负责管理部门等一系列内容，全面展示核心数据。

五、结语

多角度优化信息技术在科技管理信息系统中的应用可以增强管理的效果，提高服务水平，并有效优化科技工作者的工作效率，针对工作结果提出指导性意见，进一步保障数据管理库的信息处理能力，为管理系统稳定运行提供科技支持。

参考文献：

[1] 高岳, 张凡荣. 电子信息技术在控制系统中的应用研究[J]. 科技创新导报, 2017, 14(026):129-129.

[2] 黄敬霞. 探究科技管理信息系统中信息技术的应用[J]. 数字技术与应用, 38(5):2.

[3] 过海. 基于WEB的科技管理信息系统建设[J]. 2021(2014-12):27-28.