从信息自动化到知识自动化——大数据时代办公自动化系统的功能分析
发布时间：2022-04-12
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
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(0A)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901 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。
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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[1…。核心语义技术包括语义标注、知识抽取、检索、建模、推理等”“。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0A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、地理空问分析、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0A系统的核心扩展功能，但0A系统的知识自动化功能是关系到0A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、机构之问的差异性较大，因此对其的知识管理存在着很大差异，因而0A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。——论文作者：韩潇影
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