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毕业论文答辩自述模板范文(10)

一、论文选题背景及研究意义

(1)随着社会经济的快速发展，信息技术在各行各业的应用日益广泛，其中大数据技术已成为推动产业升级和创新发展的重要力量。然而，在数据量爆炸式增长的背景下，如何有效地对海量数据进行存储、处理和分析，成为了当前信息技术领域亟待解决的问题。本研究旨在探讨大数据技术在企业信息化建设中的应用，通过对企业数据资源的深度挖掘和利用，提高企业运营效率，增强企业核心竞争力。

(2)本研究选题具有以下研究意义：首先，有助于揭示大数据技术在企业信息化建设中的重要作用，为企业提供理论支持和实践指导；其次，通过对大数据技术的应用研究，可以推动相关技术的创新与发展，为我国信息技术产业提供新的增长点；最后，本研究的成果可以为政府、企业和社会各界提供有益的参考，促进我国信息化建设的全面发展。

(3)针对当前大数据技术在企业信息化建设中的应用现状，本研究将重点关注以下几个方面：一是大数据技术在企业数据采集与存储方面的应用；二是大数据技术在企业数据分析与挖掘方面的应用；三是大数据技术在企业决策支持系统中的应用。通过对这些方面的深入研究，有望为企业信息化建设提供新的思路和方法，推动企业实现智能化、精细化管理。

二、研究方法与技术路线

(1)在本论文的研究过程中，主要采用了文献研究法、案例分析法、实证研究法和系统分析法等研究方法。首先，通过查阅国内外相关文献，了解大数据技术在企业信息化建设中的应用现状和发展趋势，为研究提供理论基础。其次，选取具有代表性的企业案例，深入分析其在大数据技术应用过程中的成功经验和存在问题，以期为其他企业提供借鉴。此外，运用实证研究法，收集企业实际数据，通过数据挖掘和分析，验证研究假设，确保研究结果的可靠性和实用性。最后，运用系统分析法，对企业信息化建设中的大数据技术应用进行整体规划，确保研究方法的全面性和系统性。

(2)在技术路线方面，本研究主要分为以下几个阶段：首先，对大数据技术进行深入研究，包括数据采集、存储、处理、分析和挖掘等方面的技术。其次，结合企业信息化建设的实际需求，确定大数据技术在企业中的应用场景，如企业资源规划（ERP）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）等。接着，针对不同应用场景，设计具体的技术方案，包括数据模型构建、算法选择、系统架构设计等。然后，根据技术方案，开发相应的软件系统和工具，并进行测试和优化。最后，对整个大数据技术应用过程进行跟踪和评估，确保其稳定性和有效性。

(3)在实施过程中，本研究将遵循以下步骤：首先，进行需求分析，明确企业信息化建设的目标和需求；其次，进行技术调研，选择适合企业的大数据技术；然后，根据需求和技术调研结果，设计系统架构和功能模块；接着，进行软件开发和系统集成，确保系统稳定运行；随后，进行数据采集和预处理，为数据分析提供基础数据；然后，进行数据分析与挖掘，提取有价值的信息；最后，根据分析结果，为企业提供决策支持，并对系统进行优化和升级。在整个研究过程中，注重理论与实践相结合，确保研究成果的可操作性和实用性。

三、论文主要内容与创新点

(1)本论文的主要内容包括了大数据技术在企业信息化建设中的应用策略、关键技术和实施路径。首先，对大数据技术在企业信息化建设中的应用进行了系统梳理，从数据采集、存储、处理、分析和应用等方面进行了详细阐述。其次，针对企业信息化建设中的具体需求，提出了基于大数据技术的解决方案，包括数据治理、数据挖掘、数据可视化等关键技术。此外，论文还对大数据技术在企业信息化建设中的应用效果进行了评估，分析了大数据技术对企业运营效率、决策支持、风险管理等方面的提升作用。

(2)在创新点方面，本论文主要有以下几点：首先，提出了一个基于大数据的企业信息化建设框架，该框架综合考虑了企业战略、业务流程、数据资源和技术平台等因素，为企业信息化建设提供了理论指导。其次，针对大数据技术在企业信息化建设中的应用，提出了一种融合多种数据源的数据采集方法，有效解决了数据孤岛问题，提高了数据整合的效率。再次，针对数据挖掘与分析，提出了一种基于深度学习的数据挖掘算法，提高了数据挖掘的准确性和效率。最后，针对大数据技术在企业信息化建设中的应用效果评估，提出了一种基于多指标的综合评估方法，为企业信息化建设提供了更加全面和客观的评估依据。

(3)本论文的创新点还体现在以下几个方面：一是针对企业信息化建设中的数据安全问题，提出了一种基于隐私保护的数据挖掘方法，确保了企业数据的安全性和合规性；二是针对大数据技术在企业信息化建设中的应用，提出了一种基于云计算的弹性扩展方案，提高了系统的可扩展性和稳定性；三是针对企业信息化建设中的决策支持问题，提出了一种基于大数据的智能决策支持系统，为企业提供了更加精准和高效的决策依据。