数据系统工程:系统优化的决策支持技术

发布时间：2021-12-01 19:46

　　大数据背景下,数据的决策支持作用愈发显著。本文在分析系统内涵的基础上,提出了数据系统的概念,即由数据采集系统、数据传输系统、数据处理系统和数据应用系统等组成复杂统一体。通过将系统工程理论与方法引入到解决数据系统开发与利用,进一步定义了数据系统工程,同时明确了数据系统工程研究对象为数据系统,其呈现集成性、关联性、结构性、涌现性和大系统性等特点。数据系统工程的研究内容主要包括数据系统规律探索、数据系统开发利用、数据系统协调控制等。此外,初步明晰了数据系统工程的方法论,并分别从时间维、逻辑维、知识维,以及"物理、事理、人理"的角度,对其进行了探讨分析。为推动数据处理与系统工程等学科发展提供参考借鉴。

【文章来源】： 工业经济论坛. 2016(01)

【文章页数】：12 页

【文章目录】：
一、系统与数据系统
二、数据系统工程
三、数据系统工程的研究对象与内容
    1.研究对象及其特点
    2.研究内容
四、数据系统工程的方法论
五、数据系统工程三维方法论
    1.数据系统工程时间维
    2.数据系统工程逻辑维
    3.数据系统工程知识维
六、数据系统工程应用举例——PLS多元数据分析建模
七、结论与展望


【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据系统的本质特征及其哲学反思 [J]. 潘平,郑辉,兰立山.  系统科学学报. 2015(03)
[2]复杂巨系统理论视角下的甘肃省工业循环经济发展战略研究 [J]. 张峰,薛惠锋,董会忠.  工业经济论坛. 2015(04)
[3]智能电网大数据技术发展研究 [J]. 张东霞,苗新,刘丽平,张焰,刘科研.  中国电机工程学报. 2015(01)
[4]大数据系统综述 [J]. 李学龙,龚海刚.  中国科学:信息科学. 2015(01)
[5]钱学森系统科学思想和系统科学体系 [J]. 于景元.  科学决策. 2014(12)
[6]大数据可视分析综述 [J]. 任磊,杜一,马帅,张小龙,戴国忠.  软件学报. 2014(09)
[7]数据管理系统评测基准:从传统数据库到新兴大数据 [J]. 金澈清,钱卫宁,周敏奇,周傲英.  计算机学报. 2015(01)
[8]科学大数据与数字地球 [J]. 郭华东,王力哲,陈方,梁栋.  科学通报. 2014(12)
[9]大数据与统计新思维 [J]. 李金昌.  统计研究. 2014(01)
[10]基于WSR理论的海洋战略性新兴虚拟产业集群成员间的信任机制研究 [J]. 杜鹏.  山东社会科学. 2013(S2)



本文编号：3526945