网络运维管理发展现状如何

随着运维系统的数据挖掘技术的不断深入发展,其应用领域也越来越广泛,研究的焦点也随着应用的深入而出现新的变化。总的趋势是,数据挖掘的研究和应用将会向“大众化”和“大数据化”的方向发展,数据挖掘语言将成为数据挖掘领域的一种标准语言。并且随着可视化数据挖掘技术的发展,数据挖掘将取代传统的数据分析方法,成为数据分析的一种基本工具。网络运维管理发展现状如何?

1、理论基础更加完善

一方面,数据挖掘领域中趋向于理论方面的研究有所增加,特别体现在更加紧密的和不同学科在基础研究方面的合作,例如通过统计学的方式来区分数据现象下潜在的关联关系与因果关系,利用设计心理学的试验去解释客户的动机以便更好的构建模型,以及对从数据中观察到的现象通过引入社会学方面的理论来解释等,可以预见,会有更多的研究深入探讨数据挖掘的本质问题,不断完善其理论基础。

2、侧重保障个人信息安全

另外,在错综复杂、种类繁多的信息此外,另一个研究热点将是网络私隐与信息安全方面。随着计算机网络的日益普及以及网络存储的兴起,会有更多的信息存储在网络这个虚拟空间内,这其中包含大量以电子形式保存的个人信息。由于数据挖掘技术有着很强的数据分析能力,人们在利用数据挖掘技术分析信息的同时,也可能会对这些个人信息构成威胁。因此,如何更有效的在对网络数据信息进行挖掘访问的同时保障个人信息不会受到侵害,是数据挖掘技术研究的另一个比较受关注的部分。

总体来说,网络运维管理正处在一个快速发展时期。随着大数据信息时代的到来,人类社会又在经历一场更大规模的数据革命,而数据挖掘技术必将成为这场数据革命的中心,站在大数据信息时代的潮头浪尖,承载着未来发展大数据分析、知识挖掘和数据科学的重任。对数据挖掘领域来说,这是一个机遇与挑战并存的时期,在可预见的未来,数据挖掘技术将有着更为广阔的应用前景。