企業信息處理智能化發展現狀與趨勢范文

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摘要：隨著“互聯網+”時代的到來，越來越多的企業開始引入先進的信息化系統，實現了企業協同辦公，利用自動化軟件處理人力、績效、財務、業務、客戶等數據，大大的提高了企業信息處理速度。但是，隨著企業信息數據的積累，服務器保存的數據高達百G，由于很多企業沒有充分利用已有資源，因此不能夠從根本上轉變信息處理。但是，隨著大數據、云計算等技術的發展，許多企業開始構建信息處理模型，提高企業信息處理的智能化，未來也將會引入更多的先進技術，比如深度學習等，提高企業信息處理智能化水平。

關鍵詞：企業；信息處理；云計算；大數據；深度學習

大數據、云計算、移動通信等技術的快速發展，有力的促進了企業信息化應用，許多企業都開發了公文管理系統、財務管理系統、人力資源管理系統、客戶關系管理系統等，這些應用軟件部署企業網絡上實現了數據加工、共享，也可以實現企業辦公的流程化。企業信息化系統經過多年的運行已經積累了海量數據資源，這些數據資源中蘊含著無窮的知識，能夠幫助企業做出準確的經營管理決策，具有一定的意義[1]。因此，充分利用企業信息化數據資源已經成為許多學者研究熱點，本文詳細地描述大數據、云計算等在企業信息處理智能化應用現狀，同時描述未來企業信息處理智能化發展趨勢，為企業信息化應用提供參考。

一、企業信息處理智能化發展現狀

企業信息處理智能化已經引入了很多的先進技術，本文重點描述大數據技術、云計算技術。

（一）云計算技術云計算是一種先進的智能信息處理技術，其可以將多個終端服務器集成在一起，按照陣列模式進行排列，可以實現數據的采集和處理。云計算能夠按照企業用戶的實際需求進行部署，提供一個按需服務模式，這樣既可以節省企業的費用，還可以最大化利用云計算實現信息智能化處理[2]。云計算還利用虛擬化技術，能夠將物理設備擴展、虛擬為多個設備，這樣就可以提高用戶信息的并發處理能力，輪轉法使用物理設備，提高了企業信息處理的速度，還可以提高物理設備的響應能力。

（二）大數據技術大數據是一種非常先進的模式識別方法，可以從海量的數據中挖掘潛藏的、有價值的數據資源，這些資源都可以幫助人們進行有效的決策。目前，大數據作為當前最為常用的一種企業信息處理技術，已經在許多企業得到應用，比如企業文檔數據資源檢索、人類基因測序、軍企武器控制等領域得到廣泛應用，大大的提高了社會智能化水平。大數據經過多年的研究，引入的技術也更加先進，比如卷積神經網絡、模糊數學、支持矢量機、信息論、統計學等，提高了大數據的分析精確度[3]。

二、企業信息處理智能化發展趨勢研究

企業信息處理智能化經過一段的發展和應用，目前人們對企業信息智能化處理提出了更高的要求，需要企業實現信息智能化、自動化、無監督化處理。深度學習為企業信息處理提供了智能服務。深度學習算法是一種非常先進的前饋型人工神經網絡，其包括兩個卷積層，分別是特征提取層和特征映射層[4]。特征提取層可以利用輸入神經元與前一層之間進行有效的連接，輸入神經元可以描述各類型的企業數據資源，然后就可以提取企業數據信息的局部特征，確定特征及其位置。特征映射層可以將每一個特征都映射到一個平面層上，每一個平面的神經元都可以賦予相同的權值，這種權值經過訓練和學習之后就可以自適應的改變，以便能夠提高深度學習準確度。深度學習利用了先進的Sigmoid函數激活卷積神經網絡，這樣就可以確保特征及映射位置之間保持邏輯統一，不需要大幅度的改變位移數量[5]。深度學習根植于卷積神經網絡，但是其與傳統的神經網絡存在不同，深度學習算法擁有很多個隱藏層，這樣就可以更好的設置權值，使用優化函數處理非線性空間數據。深度學習算法的深度可以詳細的描述和形式化非線性運算組合數量，讓當前的神經網絡能夠持續改進，實現輸入層、隱藏層和輸出層的邏輯處理。目前，深度學習已經在很多領域得到應用，比如圖像處理領域、基因識別領域、視頻追蹤領域等，企業信息智能化處理作為深度學習的一個重要應用方向，其可以構建一個強大的深度學習層次，解決高階特征矢量向線性特征矢量過度的功能，比如在處理企業人力資源與崗位匹配問題時，能夠利用深度學習將人才劃分為多個屬性，每一個屬性都可以與崗位進行匹配操作，為合適的人才提供正確的崗位，發揮人才的優勢提高企業創造力。

三、結束語

深度學習作為當前最為先進的數據信息處理模式，該模式能夠采集數據庫或網絡上的信息資源，將這些數據信息集成在一起，利用卷積神經網絡進行數據預處理、分析、知識挖掘，同時將形成的知識信息提供給企業用戶，用戶可以利用這些知識信息進行輔助決策。

參考文獻

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[2]江文清,夏志平.工程機械技術現狀與智能化信息化趨勢[J].科學技術創新,2017(33):178-179.

[3]岑涌,陸海龍,王宏鋁.基于TOGAF企業架構的煙草工業企業信息化規劃研究[J].中國管理信息化,2018,379(13):60-63.

[4]鄒保平,黃文思,張文晉等.基于廣義回歸神經網絡的電網信息系統日志數據分析技術研究[J].電子設計工程,2017,25(13):114-117.

[5]陳振羽,李德華,周焰等.利用多種特征和Hopfield神經網絡的有遮擋的目標識別[J].中國圖象圖形學報,2018,5(12):1034-1038.

作者：邢祖希 單位：武昌工學院