基于大数据的气象后勤信息服务平台研究
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摘 要：随着近年来人类逐渐步入大数据时代，互联网+大数据成为了未来全球发展的趋势，由于其具有先进的信息采集以及分析处理技术，为国家各个领域的发展都提供了很好的保障。该文着眼于当前大数据和后勤信息服务的发展情况，在满足大数据及气象后勤信息服务需求的基础上，建设基于大数据的气象后勤信息服务平台，提出进一步完善基于大数据的后勤信息服务平台的相关措施，展望未来气象后勤信息服务的发展态势。
关键词：气象行业 后勤信息服务 大数据
中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2019）12（a）-0033-02
目前大数据技术已经逐渐渗透到了国家发展的各个领域。气象后勤信息服务中的后勤信息服务系统、保障态势视频监控数据在飞速增长，这使得大数据所具有的特征更加显现出来。基于此，为确保目前后勤信息化建设的顺利进行，需要对众多的数据进行智能分析、高效管理和处理，从中提取有用信息，探寻后勤保障的各种特点，不断完善后勤保障的针对性、准确性和决策的正确性。随着气象后勤信息服务的后勤信息服务系统及管理信息不断丰富，大数据的独特性质与优势逐渐表现出来。在气象后勤信息服务工作中，仍存在着许多有待解决的问题，比如，如何高效地整理并分析处理众多的数据信息，从中提取有用信息，利用气象后勤工作的各种特征更好地提供气象后勤信息保障服务。针对于此，改进数据的处理方式，建立基于大数据的气象后勤信息服务平台具有十分重要的意义。
1 大数据和后勤信息服务的现状
大数据技术涵盖范围很广，如计算机、应用数学、统计等领域以及数据分析、挖掘、处理、管理、可视化等技术都包含在内。数据管理技术包括数据库技术和数据抽取、清洗、过滤技术以及数据融合技术等;数据可视化技术包括信息流展现技术、历史流回放技术等。除此之外，还有大数据平台至关重要的数据安全技术。我国的大数据信息服务平台主要采用并行数据库和Map Reduce的结合形式，虚拟化管理技术和Hadoop平台建立的动态数据处理平台，应用在了情报信息数据挖掘、企业运行数据分析、海量电网数据处理等领域。现阶段我国后勤业务领域中的保障态势数据、各系统数据都飞跃式增长，大数据特征日益突显。然而后勤信息服务平台仍存在着诸多问题需要去解决，主要包括以下几个方面：第一，采取何种措施能够高效整理并分析处理众多的视频类大数据;第二，怎样能利用众多的专业和外围数据获得支持后勤业务的关联特征;第三，怎样利用大数据来帮助后勤人员辨别各类保障需求，高效的指挥决策，从而确保后勤保障工作。不仅如此，目前后勤大数据还需要给予重视的是采取有效措施去发现并利用信息资源所具有的价值，进而提高后勤大数据的使用率。由于后勤服务领域的数据众多且彼此之间都是有联系的，这就需要建立基于大数据的气象后勤信息服务平台。
2 气象后勤信息服务需求
我国目前的气象后勤业务系统以及数据正在激烈增长，大数据所具有的特征也由此突显出来。对于气象后勤信息服务的大数据技术，气象后勤信息服务平台需要满足以下几种需求：首先，对于后勤业务工作中的海量大数据能够进行高效的整理和分析处理;其次，能够从海量的数据中得到后勤服务的相关性;另外，利用大数据帮助后勤工作人员判断各种类型的保障需求，通过高效的指挥决策进行后勤保障工作。除此之外，还需要利用已有的信息资源提高后勤大数据的利用率，这就使得建立基于大数据的气象后勤信息服务平台显得尤其重要。
3 基于大数据的气象后勤信息服务平台
由于气象后勤信息服务行业对大数据技术的需求，基于大数据的气象后勤信息服务平台应运而生，平台包括基础数据层、数据处理层、数据服务层以及用户层。
3.1 基础数据层
基础数据层是气象后勤信息服务平台的最基本结构，主要功能是提供全面、丰富、海量的基础数据。气象后勤业务数据包括核心数据和外部数据，在气象后勤信息服务平台中，核心数据扮演着重要角色，其主要包括后勤业务的各个部门所建立的专项数据库，以及分布在各个后勤业务系统中的众多信息资源。外部数据作为基础数据层的组成部分，主要来自媒体、网络、相关院校和研究机构发表的文献等，并涉及到众多的学科、行业以及领域，后勤信息服务有关的数据信息就是从这些资料中提取出来的，这样获取信息的优势是所需的要求不高、技术也比较简便，劣势是范围太广、种类繁杂、信息量浩大。
3.2 数据处理层
数据处理层的主要功能就是对已有数据进行分析、存储与处理。具体就是分析加工基础数据层的原始数据信息，根据用户需求对有关数据进行保存，为后续的使用提供保障，确保能够进行短时间内的数据调用。数据处理层是由很多的数据连接池相互配合组成，数据连接池还需要根据应用数据层的需求、基础数据的来源、类型以及处理方式等进行实际的任务分配。
3.3 数据服务层
气象后勤信息服务平台的核心部分就是数据服务层，数据服务层是利用大数据技术对数据处理层所整理完成的大数据信息进行筛选和处理，功能主要包括服务的形成、执行、查看、定制和管理等，根据用户的实际需求、应用数据类型、数据处理方式以及特点进行实际工作中的任务分配，最终形成适合各个领域的有针对性和预见性的气象后勤信息服务产品。
3.4 用户层
用户层包括基于大数据的气象后勤服务平台的专业人员和有关决策者。其主要功能是依照不同的职业和不同的用户需求对页面进行设计，设计出的页面要有针对性，从而能够依据用户的不同提供准确、令人满意的后勤服务。
4 基于大数据的气象后勤信息服务平台的发展态势
4.1 为气象后勤信息化建设给予可靠的技术保障
面对大数据时代，气象后勤服务平台已经涵盖了需求、供给、后勤保障等海量数据信息，通过数据挖掘和大数据并行算法等大数据技术，能够突破时空限制，对大数据进行实时自动搜索，从而得到有用的信息。探寻并得出后勤服务的具体需求以及后勤保障的相关规律，能够很好的避免后勤服务出现的诸多问题，如因不确定的需求和供给引起库存积压、效率低下、重复申请和采购等问题，真正做到及时掌握有关需求，对资源进行全程把控[2]。
4.2 为气象后勤业务的管理以及决策给予科学指导
面对大数据时代，数据已经成为了做出科学决策的关键，人们不能只通过自己的主观想法以及亲身经验去做出决定，而是应该对大数据进行全面的分析与探究，根据科学合理的数据去做出相应的决策，这样能够提高决策的及时性、准确性和可靠性。可以说，大数据技术的应用不但可以完善气象后勤保障措施，而且可以科学指挥后勤服务的管理和决策的制定，确保后勤服务管理工作和决策制定工作的及时性、预测性和准确性。
5 结语
综上所述，大数據产业正处在兴旺发展的机遇期，走在了国家创新和竞争的前线，在社会的各个行业与领域中都发挥着重要作用。基于大数据的气象后勤信息服务平台能够对各类后勤数据信息进行整理、分析和处理，管控信息接入、应用等工作，并对其提供决策上的科学保障。然而，基于大数据的气象后勤信息服务平台仍存在着诸多需求需要去满足，相应的技术、构架和系统流程等仍需要进一步的完善，从而更好地完成从海量数据中挖掘出有价值资料的工作，因此，基于大数据的气象后勤信息服务平台的发展进步还有很长的路要走。
参考文献
[1] 李合康.大数据技术在后勤保障中的应用研究[J].电子世界，2018（19）：72，74.
[2] 侯哲威，杨岭，王伟亮.基于大数据的后勤信息服务平台研究[J].数字技术与应用，2016（6）：59-60.
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