基于大數(shù)據(jù)的氣象后勤信息服務(wù)平臺(tái)研究

王旋　鄭仕超　陳夢(mèng)醒

摘要 ?隨著社會(huì)的不斷發(fā)展進(jìn)步，如今已進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等憑借其全新的數(shù)據(jù)信息采集以及分析處理形式，對(duì)社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。根據(jù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)以及氣象后勤信息服務(wù)需求，提出建設(shè)基于大數(shù)據(jù)的氣象后勤信息服務(wù)平臺(tái)，并展望平臺(tái)未來后勤信息服務(wù)的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞 大數(shù)據(jù);氣象后勤信息服務(wù)平臺(tái)

中圖分類號(hào)：P409;TP274.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-3305（2019）02-099-02

DOI： 10.19383/j.cnki.nyzhyj.2019.02.042

Abstract With the continuous development and progress of society， now it is the era of big data. Cloud computing， internet， big data and so on， with their new form of data information collection， analysis and processing， have a profound impact on all areas of society. According to application technology of big data and requirement of meteorological logistics information service， this paper suggested constructing meteorological logistics information service platform based on big data， and look forward to application prospects of the platform in the future.

Key words ? Big data; Meteorological logistics information service platform

大數(shù)據(jù)是指以多元形式，借助于諸多來源搜集而來的巨大數(shù)據(jù)集合，具備體量大、數(shù)據(jù)類型復(fù)雜多樣、數(shù)據(jù)值價(jià)值高、數(shù)據(jù)處理速度快等特點(diǎn)。目前，大數(shù)據(jù)的研究以及應(yīng)用逐漸成為各個(gè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)研究的重點(diǎn)。在氣象后勤信息服務(wù)工作中，由于各類后勤信息服務(wù)系統(tǒng)以及管理的視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的不斷增多，大數(shù)據(jù)的典型特征逐漸凸顯[1]。如何高效地對(duì)這些龐大的數(shù)據(jù)進(jìn)行組織以及分析處理，從大批量數(shù)據(jù)資料中提取有效的數(shù)據(jù)資料，挖掘氣象后勤工作的各類行為特征，更為精準(zhǔn)、高效地提供氣象后勤保障服務(wù)，已經(jīng)成為現(xiàn)階段氣象后勤信息服務(wù)工作中亟待解決的問題?；诖?，迫切需要轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)處理方式，建立基于大數(shù)據(jù)的氣象后勤信息服務(wù)平臺(tái)。

1 大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)概述

大數(shù)據(jù)涉及的技術(shù)較多，包括計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)等各類學(xué)科，涵蓋數(shù)據(jù)分析技術(shù)、數(shù)據(jù)管理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，以及構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)安全技術(shù)等相關(guān)技術(shù)[2]。在這些技術(shù)中，數(shù)據(jù)分析技術(shù)包括人工智能和商業(yè)智能技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、遺傳算法、聚類分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等;數(shù)據(jù)管理技術(shù)主要涵蓋數(shù)據(jù)庫技術(shù)、數(shù)據(jù)融合技術(shù)以及數(shù)據(jù)抽取與過濾技術(shù)等;數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要是指采取依據(jù)數(shù)據(jù)庫管理的統(tǒng)計(jì)以及機(jī)器學(xué)習(xí)方法，從大數(shù)據(jù)集中對(duì)于常規(guī)模式進(jìn)行提取的一種技術(shù);數(shù)據(jù)處理技術(shù)主要涵蓋內(nèi)存計(jì)算技術(shù)、分布式計(jì)算技術(shù)、流處理技術(shù)等;數(shù)據(jù)可視化技術(shù)包含信息流呈現(xiàn)技術(shù)、歷史流回放技術(shù)等。當(dāng)前，我國主流大數(shù)據(jù)信息服務(wù)平臺(tái)大都運(yùn)用的是基于MapReduce和并行數(shù)據(jù)庫的混合架構(gòu)，是基于虛擬化管理技術(shù)和Hadoop平臺(tái)的動(dòng)態(tài)可擴(kuò)展數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，可應(yīng)用于企業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù)分析、情報(bào)信息數(shù)據(jù)挖掘等諸多領(lǐng)域。

2 氣象后勤信息服務(wù)需求

當(dāng)前，氣象后勤業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)以及業(yè)務(wù)系統(tǒng)生成的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)正呈迅速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，表現(xiàn)出比較顯著的大數(shù)據(jù)特征。針對(duì)氣象后勤信息業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)，氣象后勤信息服務(wù)平臺(tái)應(yīng)滿足以下需求：第一，如何組織和智能分析大量的后勤業(yè)務(wù)視頻類大數(shù)據(jù);第二，如何從龐大的數(shù)據(jù)中獲得各種后勤服務(wù)的相關(guān)性;第三，如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)助力后勤人員對(duì)各類保障需求進(jìn)行研判，開展指揮決策，同時(shí)第一時(shí)間執(zhí)行后勤保障行動(dòng);此外，如何探索當(dāng)前的信息資源價(jià)值，提高后勤物流大數(shù)據(jù)的使用率，同樣是現(xiàn)階段物流數(shù)據(jù)應(yīng)用需要特別關(guān)注的焦點(diǎn)。綜合上述具體需求，針對(duì)后勤信息服務(wù)中的圖像、視頻數(shù)據(jù)龐大的現(xiàn)實(shí)狀況以及強(qiáng)大的數(shù)據(jù)相關(guān)性，迫切需要構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的氣象后勤信息服務(wù)平臺(tái)。

3 基于大數(shù)據(jù)的氣象后勤信息服務(wù)平臺(tái)

針對(duì)氣象后勤信息服務(wù)業(yè)務(wù)中快速開展大數(shù)據(jù)分析處理的應(yīng)用需求，需要建立基于大數(shù)據(jù)的氣象后勤信息服務(wù)平臺(tái)。該平臺(tái)主要涵蓋基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)服務(wù)層以及用戶層。

3.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層處在整個(gè)氣象后勤信息服務(wù)平臺(tái)結(jié)構(gòu)的最底層，即平臺(tái)的基礎(chǔ)，該層的主要作用是提供全面、豐富、海量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。根據(jù)氣象后勤業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的來源，可以將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要分為2類，其一為核心數(shù)據(jù)，其二為外部數(shù)據(jù)。其中，核心數(shù)據(jù)是開展后勤專業(yè)信息服務(wù)的重要基礎(chǔ)，主要包含后勤業(yè)務(wù)各部門設(shè)置的專項(xiàng)數(shù)據(jù)庫，涉及到分散在各后勤業(yè)務(wù)系統(tǒng)的諸多信息資源。外部數(shù)據(jù)屬于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層的一部分，主要是來源于媒體、網(wǎng)絡(luò)、相關(guān)院?；蛘哐芯繖C(jī)構(gòu)發(fā)表的文獻(xiàn)材料，內(nèi)容涉及到各個(gè)學(xué)科以及領(lǐng)域，從這些資料中提取出同后勤信息服務(wù)相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)信息。這類信息獲取的門檻低，技術(shù)比較簡(jiǎn)單，但是來源廣泛、類型雜多、信息數(shù)量龐大。

3.2 數(shù)據(jù)處理層

數(shù)據(jù)處理層主要承擔(dān)著對(duì)數(shù)據(jù)的分析、儲(chǔ)存以及處理的功能，主要是對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層的各種原始資源信息進(jìn)行分析、加工、處理，按照用戶層的實(shí)際信息需求，選取、暫存應(yīng)用數(shù)據(jù)，為后續(xù)應(yīng)用給予數(shù)據(jù)支撐，同時(shí)為短時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)調(diào)用給予保障。數(shù)據(jù)處理層由一系列數(shù)據(jù)連接池共同構(gòu)成，連接池內(nèi)容的實(shí)際分配，需要結(jié)合應(yīng)用數(shù)據(jù)層的需求和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源、類型以及處理特征進(jìn)行確定。

3.3 數(shù)據(jù)服務(wù)層

數(shù)據(jù)服務(wù)層屬于整個(gè)平臺(tái)的核心層，其主要作用是通過大數(shù)據(jù)技術(shù)迅速對(duì)數(shù)據(jù)處理層歸納的大數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選以及處理，最終生成面向各專業(yè)以及各層級(jí)用戶的具有針對(duì)性、預(yù)見性的氣象后勤信息服務(wù)產(chǎn)品。數(shù)據(jù)服務(wù)層包含服務(wù)的生成、發(fā)布、查看、定制以及管理等功能，任務(wù)的具體分配需要按照用戶的實(shí)際需求、應(yīng)用數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)處理算法以及處理特點(diǎn)進(jìn)行落實(shí)。

3.4 用戶層

用戶層屬于基于大數(shù)據(jù)的氣象后勤服務(wù)平臺(tái)的業(yè)務(wù)決策者以及專業(yè)人員。用戶層的主要作用是按照角色的不同以及用戶的不同需求設(shè)計(jì)具有針對(duì)性的頁面，從而為不同用戶提供精準(zhǔn)性、個(gè)性化的后勤服務(wù)。

4 基于大數(shù)據(jù)的氣象后勤信息服務(wù)平臺(tái)的應(yīng)用前景

4.1 為氣象后勤信息化建設(shè)給予可靠的技術(shù)保障

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，氣象后勤業(yè)務(wù)涉及到需求、供給、后勤保障等海量數(shù)據(jù)資料，采取數(shù)據(jù)挖掘以及大數(shù)據(jù)并行算法等相關(guān)的大數(shù)據(jù)技術(shù)，打破時(shí)間、空間的限制，進(jìn)行大數(shù)據(jù)的自動(dòng)搜索[3]，以獲取有效的資料，挖掘后勤具體需求以及保障中的規(guī)律，進(jìn)而較好地消除后勤業(yè)務(wù)中由需求以及供給的不確定性而造成的重復(fù)申請(qǐng)、重復(fù)采購、庫存積壓、保障效率低下等弊端問題，真正做到“需求實(shí)時(shí)可知、資源全程可控”。

4.2 為氣象后勤業(yè)務(wù)的管理以及決策給予科學(xué)指導(dǎo)

大數(shù)據(jù)形勢(shì)下，不能單單憑借經(jīng)驗(yàn)以及個(gè)人主觀意識(shí)做出各種決定，而應(yīng)該通過挖掘和分析全樣本數(shù)據(jù)，切實(shí)由經(jīng)驗(yàn)決策逐漸向?qū)嵶C決策、全樣本決策轉(zhuǎn)變，以保證決策更為精準(zhǔn)、可靠、及時(shí)。因此，大數(shù)據(jù)不僅能夠改變氣象后勤保障手段的認(rèn)知方式，而且能夠?yàn)楹笄跇I(yè)務(wù)的管理以及決策給予科學(xué)指導(dǎo)，大幅提高氣象后勤管理以及決策的預(yù)測(cè)精準(zhǔn)性和時(shí)效性水平。

參考文獻(xiàn)

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責(zé)任編輯：李楊