自动化专业学术论文(2)

家文分享 2017-02-16 12:46:32

　　自动化专业学术论文篇二

　　从信息自动化到知识自动化

　　摘要：办公自动化(OA)系统经过了一段时间的发展之后，现已具备了一定知识管理功能，但大数据时代的来临，使得传统OA系统在知识自动化与数据处理方面的问题进一步凸显，需在这些方面进一步完善服务功能。

　　关键词：办公自动化系统知识自动化数据处理大数据

　　中图分类号： G203 文献标识码： A 文章编号： 1003-6938(2014)03-0131-03

　　Analysis of the Function of Office Automation Systems in Big Data Era

　　Abstract After a period of development， office automation systems have had some knowledge management function. The advent of the big data era makes the problems of OA systems in knowledge automation and data processing more obvious. It is necessary to improve the service function.

　　Keywords office automation system; knowledge automation; data processing; big data

　　智能移动设备、社交网络媒介的大量应用以及信息行为主体日益频繁的信息活动，使得产生于这些设备、媒介和行为的类型多样、结构复杂、数量巨大的非结构化数据、半结构化数据数量急剧增加，人类进入到了一个数据为社会发展推动力量之一的大数据时代，人们的学习、生活、工作也随着大数据时代的来临而发生变化，如以数据为支撑和对象的商务管理、知识服务等都因为大数据在存储、分析和利用等方面存在的差异和潜在优势而更加注重知识管理与知识服务。

　　从办公自动化(OA)的角度来审视，可以发现尽管办公自动化系统经过了一定的发展之后，目前已通过网络协同、分布式多层次体系结构等来实现了一定的知识管理，如注重知识的获取、积累、共享与应用等，但在大数据时代，这些并不具备大数据处理、分析、可视化展现等功能的OA系统还需在实现功能、依赖技术等方面有所改进与升级，以适应大数据时代知识的自动化管理、共享与利用需求。基于此，本文在概述OA系统的发展和应用现状、传统的办公自动化系统功能基础上，结合笔者的办公自动化建设工作实践与思考，着重对大数据时代OA系统的知识自动化功能与数据处理功能进行了分析。

　　1 OA系统的发展与主要功能

　　1.1 OA系统的发展

　　我国的办公自动化系统起源于早期的政府办公公文和档案管理系统，即政务系统，但在发展过程中，由于企业特别是大中型企业对办公自动化系统所展现出来的工作流程控制与管理优势而更加重视，以致我国的办公自动化系统最早在企业得到了广泛的应用。当然，近年来，在政府信息公开、技术发展成熟、办公网络自动化趋势进一步发展等因素影响下，越来越多的企事业单位也都纷纷加入到了OA系统的应用队伍之中，并通过OA系统实现了无纸化办公、知识获取、信息公开等，使得OA系统在本世纪初迎来了一个应用高峰。

　　从OA系统的发展历程来看，OA系统经历了一个从以数据为核心到以信息交流为核心，进而提升为以系统地运用知识为核心、从简单的电子邮件、群件与协作到构建Web应用的发展过程。如果以所实现的功能为区分标准，我们可以将OA系统的发展阶段划分为：(1)以(结构化)数据为处理对象、主要实现文件的IT化处理(如打印、传递)的传统信息管理系统发展阶段;(2)上世纪90年代以来以工作流为中心、强调(结构化)数据的计算、统计的办公自动化系统发展阶段;(3)新世纪以来以知识管理为核心、融入了知识管理的网络协作系统发展阶段。

　　1.2 OA系统的功能

　　尽管不同的OA应用领域、时代、需求、环境等因素，都决定了不同的OA系统可能在功能与用户体验上都有所不同，但从功能最为完善、应用最为广泛的网络协作OA系统功能来看，其组成主要还是由办公设备、网络系统和计算机软硬件系统构成，因而OA的功能也都基于这三大组成部分而提供，如文件数据的输入输出、数据的共享、内部知识的转移等。当然，由于OA系统在不同的领域应用有着其用户的特殊需求，因而会有一些特殊的功能实现，如以笔者所在的气象系统OA系统而言，其不仅需要实现机构内部的文件传递、数据共享、统计分析以及包含收文、发文、分级审批、签约等内容的文件管理外，还须包括气象信息发布等专业领域特殊需求功能。此外，由于气象系统涵盖国家局、省局、地市局、县局直至各类气象观测台站，各级部门之间的内在联系复杂而紧密。气象OA系统是各个机构之间进行正常业务工作的平台，对协作性、时效性、安全性、统一性都有很高的要求。

　　2 传统OA系统的功能局限与分析

　　尽管从OA系统功能的演化来看，不管是在数据处理的自动化程度，还是知识化管理视角，OA系统都有着快速的进化升级，使得办公自动化系统朝着知识化、网络化、协作化和集成化方向发展。一些学者研究认为OA系统尽管已发展到了网络协作阶段，但由于管理理念和方法创新[1]、资源处于割裂和闲置[2]、实现的是浅层次与局部的工作[3]等局限，使得OA系统一直没有摆脱最初的服务模式，没有体现出应有的价值。随着大数据时代的到来与用户对数据处理要求的提高，这些缺陷将进一步凸显。

　　(1)知识的自动化处理不够。2013年5月，麦肯锡全球研究院(MGI)发布了题为《颠覆性技术：改变生活、商业和全球经济的进步》[4]报告。这份报告主要运用系统方法，将未来10年到20年内富有变革性和颠覆性的技术进行分类，其中知识工作的自动化智能软件系统位居第二，预计到2025年知识工作的自动化每年可直接产生5.2万亿至6.7万亿美元的经济价值，不计自动化所带来的效率间接提高，相当于额外1.1亿至1.4 亿个全职雇员的产出。　　知识自动化是信息自动化的自然延伸与提高，是“人”嵌在自动化之中的必然要求[5]，是人类从信息控制自动化管理向智能化管理进化的基础。而且，这一基础必须借助于虚拟空间里的自动化才能实现和完善，这样一来，以实现内部信息管理、内外部信息交流为其价值实现与唯一目标的OA系统无疑是实现知识自动化的最佳平台。其实，知识自动化绝对不是知识本身的自动产生，但其可以诱发知识的传播、获取、分析、影响、产生等方面的重要变革。在以往OA系统建设中，由于关注点一直是物理过程、数据传递、流程控制的自动化，较少有人重视甚至意识到知识工作的自动化之重要性，甚至在知识的自动化是否应该存在和依附于OA系统、其它的工作系统平台是否更加适用于知识的自动化管理等认识领域还存在误区，没有认清知识社会企事业机构的知识自动化本质。显然，这一状态需要尽快改变。

　　(2)系统的数据处理能力非常有限。大数据时代的到来，一方面使得我们进入到了一个数据包围的时代之中。如软件公司赛门铁克于2012年发布的一份调查报告显示，(2012年)所有企业的每天信息储存量高达2.2ZB，其中大学企业平均每家产生的信息量高达10万TB，而中小企业平均每家产生563TB的数据量，到2013年大型企业将增长67%，中小企业将增长178%[6]。而2012年IDC和EMC联合发布的《2020年的数字宇宙》报告则预测到2020年，全球数字宇宙将会膨胀到40000EB，均摊每个人身上是5200GB以上[7]。这些权威机构发布的调查数据都说明我们进入到了一个被数据包围的时代之中;另一方面，我们也处于一个数据产生价值、谁拥有数据谁就占得先机的时代之中。我国著名商业模式研究专家、博士生导师、原江苏省发展和改革委员会主任钱志新教授所著《数据大金矿》[8]一书中，作者通过对数据决策、数据搜索、数据商务、数据营销、数据监控和数据仿真六个方面介绍了大数据的应用，用大量案例直观展示了大数据的价值。进一步印证了世界经理人网站读者调查中“85.58%的受访对象认为‘大数据是企业创造未来的资源金矿’”[9]结论。

　　对OA系统而言，尽管其所处理的对象主要是由机构管理者等创造的文件、数据、信息，但对内而言，每一个信息行为发生所带来的描述数据，如果能综合分析和处理，都能从深层揭示这些行为背后的规律，进而对可能产生的信息行为进行预测、分析与评估，以为行为者提出建议;对外而言，由于现在主要采取的基于网络的协作式分层工作体系，OA系统也都已和门户网站、业务工作平台/系统进行一定的数据共享、无缝对接，因此对机构间的信息交互行为、网站用户点击行为、业务数据发生行为等都能有一个非常详细的数据记录，而OA系统如果能对这些庞大数据进行存储、挖掘和分析，也将发现隐藏在数据背后的行为发生规律，如气象系统的天气变化规律以及变化影响因素直接的潜在联系等。我们非常清楚的看到目前OA系统在海量、异构数据的处理方面还尚属空白。

　　3 大数据时代的OA系统拓展功能分析

　　3.1 基本功能

　　目前被广泛应用和重视的OA系统知识管理功能在大数据时代依然是用户所看重和需要的，只不过这些功能可能因为用户所在工作领域、数据收录、结果输出等要求的不同而不同。如对于笔者所在的气象系统而言，由于全球气候成为各国政府和科研机构研究领域之一，因而承担了机构、系统内部主要信息流动和共享功能的OA系统，其还需要具备诸如数据的统计输出、信息可视化等功能。

　　3.2 数据处理功能

　　(1)语义化功能。信息科学技术的发展，使得基于语义的数据处理成为信息机构的主要采取措施之一。语义化就是指用合理HTML标记以及其特有的属性去格式化文档内容，以使得计算机可以理解和再利用[10]。核心语义技术包括语义标注、知识抽取、检索、建模、推理等[11]。语义化的(X)HTML文档有助于提升系统的文件易用性，也能消除语义鸿沟，为数据的分析、获取途径提供方便，如对数据的关联处理、搜索引擎、虚拟索引建立等。

　　(2)可视化分析功能。可视化分析是一门通过交互的可视化界面来便利分析推理的科学，是自动分析技术与交互技术相结合的产物，目的是帮助用户在大规模及复杂数据的内容的基础上进行有效的理解，推理和决策。这里所说的可视化分析有别于传统OA系统可能已经实现了的信息可视化，因为信息可视化关注计算机自动生成信息的交互式图形表示，并关注这些图形表示的设计、开发及其应用，而可视化分析在此基础上加入了知识发现过程，关注自动分析方法及其选择，以及如何将最佳的自动分析算法与适当的可视化技术相结合，以达到辅助决策的目的，如采用信息分析、地理空间分析、雾霾信息分析等。

　　(3)数据挖掘功能。数据挖掘涵盖了数据分析和知识发现的任务，即从数据的特征进行关联和相关性分析、分类、回归、聚类、离群点分析、序列分析、趋势和演变分析等，以寻求最后真正能够解决用户问题的答案，如借鉴关联规则发现的“啤酒+尿布”成功案例。

　　3.3 知识自动化功能

　　尽管数据处理功能是大数据OA系统的核心扩展功能，但OA系统的知识自动化功能是关系到OA系统提供服务能力高低的决定因素之一。由于各个领域、系统、机构之间的差异性较大，因此对其的知识管理存在着很大差异，因而OA系统的知识自动化功能主要是诱发知识传播、获取、分析、影响、产生等方面的功能，如通过网络爬虫来获取业界最新情报信息进而分享到系统(机构)内部，以供员工进行跟踪和研究的知识获取功能、通过博客等站点实现信息的公布与交流等。

　　参考文献：

　　[1]邢飞.基于知识管理的办公自动化系统研究[D].山东东营：中国石油大学(华东)工程硕士学位论文，2009：2.

　　[2]邓晋琦.OA系统应用的现状分析[J].中国高新技术企业，2010，(1)：40.

　　[3]白宏彬.OA系统使用现状浅析[J/OL].[2014-03-21].

　　[4]Disruptive technologies： Advances that will transform life， business， and the global economy [EB/OL].[2014-03-21].

　　[5]王飞跃：迈向知识自动化[EB/OL].[2014-03-21].

　　[6]CIO：你是否熟练掌握你的数据了呢? [EB/OL].[2014-03-21].

　　[7]IDC最新调研报告：2020年的“数字宇宙”[EB/OL].[2014-03-21].

　　[8]钱志新.数据大金矿[M].南京：南京大学出版社，2014.

　　[9]企业的金矿藏在大数据中?[EB/OL].[2014-03-21].

　　[10]HTML+CSS基础课件[EB/OL]. [2014-03-21].

　　[11]John Domingue， et al.Handbook of Semantic Web Technologies[M].Springer Publishing Company，2011.