大数据技术被应用在了多个场景中来！

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。而在智慧档案室中，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

那么，如何在信息时代的“数字王国”中建设出与之相适应的智慧档案室呢?

首先，我们需要知道：大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。也就是说，想要将大数据技术应用在智慧档案室中，首先我们需要建设出与之相适应匹配的“加工能力”也就是相应的系统支持。

数据可视化平台

数据可视化平台可将智慧档案库房内的各类数据实时显示，化繁为简，赋能档案室设备管理自动管理，档案管理高效化。将传统枯燥的档案数据变为直观清晰地大数据进行展示，对海量数据进行实时、全程、全面的检测。

在SDN网络中的应用

SDN网络具备应用集中控制装置来对网络进行编程的能力,能够通过开放接口来对多个数据面进行编程,从而带来更加灵活的结构支撑。

(1)流量预测。随着网络中应用程序的增加,尤其是实时应用程序有着很大的体积和计算复杂性,少不了网络的支持。作为新的网络样式,SDN网络引起了多方面的重视和关注,主要是在转发面当中将控制面分离出来,转变传统的垂直统一管理模式,实现了网络编程。通过大数据分析技术的应用实现了SDN的资源感知路由架构,具体包括用户偏好分析、SDN控制器与数据库接口设计和SDN控制器路由几个部分。利用偏好分析能力能够在对用户所应用的程序进行分析后,发现其中所包含的分布规律,接着以此为基础来进行预测模型的开发,从而对于各个领域中所存在的具体情况进行合理应对。大数据分析技术能够结合用户的具体需求来对网络资源进行动态化的分配,从而实现有效的均衡负载,利用交换设备进行动态的流量发布,来对方案是否具备足够的流量适应能力进行验证,使得资源的使用效率获得提升,以最终达到均衡负载的效果。处理应用程序的过程中,可能会因为数据而受到一定的影响,所以应该通过实时通信预测来优化中心网络数据,运用SDN网络所具备的可编程特点来达到网络资源分配优化的效果。

(2)跨层设计对大数据分析技术的应用。网络分层包含了相邻层和非相邻层,前者通过协议来通信,后者则不能够直接通信,通过跨层设计能够在后者中建立信息共享,并有效改善整个网络的性能。后者达到了信息共享的效果,却导致传统的模块化原则受到了影响,提升了网络的复杂性,已经不再适合应用过去的优化策略及设计方法。利用大数据分析技术,达到了全局网络的视图效果,从所有层中获取信息以实现更好的网络控制管理。

资产分析层

资产分析层是企业应用大数据实施资产管理过程中的核心内容，这主要是因为通过对提取、汇总原始数据仓库的信息内容，配合数据存储层的相关分析方法和财务模型，能够对资产的变动指标进行全面的了解和掌握，尤其是通过资产分析层，能够详细地对企业现阶段的资产结构、货币资金、固定资产、存货，以及应收账款等相关内容进行具体的分析。

例如，以应收账款为例，通过资产分析层，能够针对企业经营过程中多个年度的应收账款总额、坏账、应收账款回收率等内容进行全面的掌握，有利于企业发现应收账款管理过程中存在的问题，针对问题深度分析问题发生的原因，这对于提升应收账款管理水平有着积极的作用。

同时通过资产分析层，还能对固定资产和存货内容进行分析，例如，通过数据信息模型，能够直接地反馈存货的发货情况和数量变动情况，有利于控制自身的生产经营规模，为优化存货资产管理提供助力。