摘要
本发明公开了一种基于大数据处理技术的信息管理方法,S1:数据收集与预处理优化S1.1:多源数据清洗与预处理:通过集成智能数据清洗技术,如机器学习算法(例如异常检测、缺失值填补)来自动检测并修正数据中的错误、缺失和异常值,确保数据质量,采用数据标准化和格式统一工具,将来自不同源的异构数据转化为统一格式,便于后续处理。通过加强数据质量管理、提升数据安全性、优化存储和处理架构、引入实时处理和智能分析等方式,解决了传统大数据方法中存在的数据隐私、质量、实时性、复杂性和合规性问题。同时,系统的可扩展性和容错能力保证了其在大规模数据环境下的高效性与稳定性,为企业提供了一种更加智能、安全和高效的信息管理解决方案。
技术关键词
大数据处理技术
信息管理方法
数据脱敏技术
数据清洗技术
数据采集策略
合规性
机器学习模型
管理数据访问权限
云存储平台
容器化技术
元数据管理
NoSQL数据库
机器学习算法
深度学习模型
审计日志
细粒度访问控制
混合存储架构
推荐算法
版本管理方法
系统为您推荐了相关专利信息
企业信息管理方法
更新知识图谱
知识图谱构建
企业知识图谱
数据访问权限
文本分类方法
预训练语言模型
样本
混合损失函数
文本分类模型
信息管理方法
网络拓扑信息
量子随机数
鉴权码
计算机网络拓扑
环境构建方法
集群管理节点
动态
构建系统
客户端