【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据分析，具体是指一种基于大数据分析的信息系统集成智能优化方法。
技术介绍
1、在数字化发展趋势下，企业和机构通常会使用多个不同类型的信息系统来支持业务。比如制造企业，有管理生产资源的系统、监控生产线的系统以及负责仓库物流的系统，这些系统各自独立运行，数据无法顺畅流通。传统将系统连接起来的方法，像专门开发接口来对接系统，存在很多问题：第一，扩展困难。每当企业增加一个新系统，就需要额外开发新接口，维护接口的成本会随着系统数量增加快速上升。有一家大型跨国企业，因为并购扩张到拥有众多系统，每年光是接口维护费用就非常高，占了it预算很大比例。第二，数据处理能力不足。面对大量复杂的数据，比如设备运行记录、客服通话录音这类不好整理的数据，传统的数据处理工具没办法很好地解析，导致很多数据的价值浪费了。像一家物流企业每天产生大量运输数据，却因处理能力有限，只有少部分数据能被有效利用。第三，缺乏智能调整机制。现有的系统连接方案依赖人工经验设置，不能灵活适应业务变化。比如电商促销期间，因为没优化数据传输路径，某个平台订单处理速度大幅下降，造
【技术保护点】
1.一种基于大数据分析的信息系统集成智能优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的信息系统集成智能优化方法，其特征在于：所述步骤一中，采用API接口、数据库直连及消息队列方式从异构信息系统采集数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的信息系统集成智能优化方法，其特征在于：所述步骤二中，清洗操作包括识别并删除重复数据、缺失值填充及异常值检测与处理。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的信息系统集成智能优化方法，其特征在于：所述步骤三中，采用主成分分析PCA或线性判别分析LDA算
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析的信息系统集成智能优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的信息系统集成智能优化方法，其特征在于：所述步骤一中，采用api接口、数据库直连及消息队列方式从异构信息系统采集数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的信息系统集成智能优化方法，其特征在于：所述步骤二中，清洗操作包括识别并删除重复数据、缺失值填充及异常值检测与处理。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的信息系统集成智能优化方法，其特征在于：所述步骤三中，采用主成分分析pca或线性判别分析lda算法进行特征降维。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的信息系统集成智能优化方法，其特征在于：所述步骤四中，运用图数据库技术构建信息系统关联图，以节点表示信息系统，以边表示系统间...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱南，
申请(专利权)人：南通博通信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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