计算机大数据分析与云计算网络技术研究.pdf
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1、信息记录材料 年 月 第 卷第 期计算机大数据分析与云计算网络技术研究郑春辉(运城护理职业学院 山西 运城)【摘摘要要】大数据分析与云计算网络技术是信息快速发展背景下被重点研究的课题。以互联网为基础发展起来的新兴媒体被广泛使用,各类平台每日产生巨大的数据量,人们目前面对的大多都是非结构数据,若想从数据中挖掘有价值的信息,需要探索出高效且满足用户需求的数据分析与储存技术。大数据分析分为可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、数据质量和数据管理以及语义引擎等;云计算网络技术主要包括分布式存储与计算、虚拟化等。结合大数据的发展现状和云计算网络技术的优劣势进行了研究,希望能为计算机领域的发展提供助力。【
2、关关键键词词】大大数数据据;云云计计算算;网网络络技技术术;数数据据分分析析;存存储储【中中图图分分类类号号】【文文献献标标识识码码】【文文章章编编号号】()作者简介:郑春辉(),男,山西稷山,本科,讲师,研究方向:校园信息与网络安全。引言互联网的出现促进计算机行业的快速发展,人们的生活也发生了巨大改变,用户对数据处理的需求逐渐增大。基于这种背景,大数据与云计算等技术得到较大的发展,很多企业通过以上技术对数据进行分析处理,目的是挖掘数据中的价值信息,利用这些信息引导企业的发展。传统的数据处理技术精确度较低而且处理速度较慢,无法满足当前数据处理的需求。而大数据分析技术与云计算网络技术分别具有很多
3、的优点,受到各行业的广泛推崇。下文将围绕大数据分析与云计算网络技术进行讨论分析。大数据分析与云计算网络技术的概述 大数据分析的定义互联网的发展使科技快速进步,信息化逐渐变得复杂,加上人类活动范围与活动时间增多,用户通过互联网产生的数据量也不断增加。传统的数据处理技术已经无法满足用户从海量数据中获取信息的需求,大数据分析技术的出现解决了这个问题,并能够在短时间内对海量数据进行精细化处理,从数据中挖掘出具有价值的信息。大数据分析是用于描述复杂数据的计算机技术,同时也是一种信息处理、储存与传输的技术组合。大数据分析可以为企业、单位以及社会提供强大的分析能力,可以使服务器的整体性能得到显著提升,还能建
4、立更有效的社会信息基础、更准确地传播信息等。大数据分析技术有助于改善传统的数据分析方法,帮助企业提高绩效、效率等,从而推动企业发展,提高其收入与市场份额。总之,大数据分析技术通过将海量数据变成有价值的信息,能够对大数据的深入分析提供准确的指导,促进企业进一步发展,也给社会带来许多便利。云计算网络技术的定义云计算网络技术作为计算机技术发展的重要产物之一,其作用方式是依赖现代计算机系统,将互联网作为媒介,以此对产生的数据信息进行收集、分类、处理,通过这一系列的环节为用户提供数据分析等服务。由于互联网媒介带来的便利,人们拥有更多渠道来获取数据信息,而且获取信息资源所需的时间也大幅缩短。云计算网络技术
5、还具有另一个特点,体现在用户交互方面,由于互联网发展为人们提供的便利,用户可以利用互联网的便利性进行资源互换达到资源共享的效果,进一步提升获取数据的效率。云计算网络技术为用户提供了网络虚拟数据库,大大扩展了数据存储空间,可以对大量的数据进行储存,之后使用大数据技术对数据进行分析处理,进一步挖掘信息资源的价值。大数据分析的应用价值将收集到的大量数据进行加工整理,再对其进行分析,并进一步开始深度开发利用,经过这些步骤才能得到内容丰富且精确度高的重要信息,数据的深度开发利用是资源的另一种整合。为了满足市场需求,大数据分析成为一项服务被投入市场,将大量的数据进行深度开发,能够加快社会发展步伐以及提高经
6、济增长的速度,分析即服务的理念由此而生,且迅速兴起于各大企业之间。大数据是看待现实的新角度,不仅改变了市场营销、生产制造,同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源,也就意味着新的商业机会,没有哪一个行业能对大数据产生免疫能力,适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。当下,正处于数据大爆发的时代,如何获取这些数据并对这些数据进行有效分析就显得尤为重要。各种企业机构之间的竞争非常残酷。如何基于以往的运行数据,对未来的运行模式进行预测,从而提前进行准备或者加以利用、调整,对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。该情况同样也适用于国家级别。因此,目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据
7、。可见,大数据应用已经凸显出巨大的商业价值,触角已延伸到零售、金融、教育、医疗、体育、制造、影视、政府等各行各业。从实践情况看,主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色,分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。未来大数据还将彻底改变人类的思考模式、生活习惯信息记录材料 年 月 第 卷第 期和商业法则,将引发社会发展的深刻变革,同时也是未来最重要的国家战略之一。传统数据分析发展呈现颓势的原因分析数据分析主要包括收集、储存、检索、加工、变换、传输等步骤,基于大数据背景,传统数据分析方式的发展速度正逐渐变缓,造成这一现象的原因主要有以下两点:一是传统
8、的数据分析无法对结构不规则的数据进行有效的处理。目前,数据主要有结构化数据和非结构化数据两大类型,结构化数据指的是可以用相同结构表示出来的数据,主要由数字和值组成;而非结构化数据指的是无法用相同结构表示出来的数据,由音频文件、图像文件、视频文件、文本文件等组成。人们在日常生活中所面对的数据大多是结构化数据与非结构化数据混合在一起形成的,如果仍然使用传统的数据分析技术来处理数据,其中的非结构化数据将无法得到分析处理。从当前的发展趋势可以看出,非结构化数据的范围一直在扩大,与结构化数据之间的比值自然而然也在增大,最终将促使传统数据分析技术被淘汰。二是使用传统数据分析技术处理数据时,数据的安全性无法
9、得到保障,可能会导致一些有价值的信息丢失或泄露,数据具有价值使得数据安全的问题得到重视。目前,很多企业和单位之间的各种数据都含有大量的机密信息,一旦泄漏,将对企业、单位造成难以估算的损失,要想使用安全的方式传输数据,则会耗费大量的时间及成本。大数据分析的优点与缺点分析 大数据分析的优点()大数据分析具有可视化分析的优势。可视化分析作为大数据的一个特点具有极大的优势。用户通过可视化分析可以更加清楚、直接地了解数据的结构和特点,处理过程为用户在数据分析过程中提供了极大的安全感。()大数据分析可以利用数据挖掘算法。大数据分析在信息社会快速发展的背景下具有十分重要的作用,而其中的数据挖掘算法更是占据着
10、关键地位。一般情况下需要采用不同的数据算法对分类之后的数据进行处理,才能使数据分析具有更高的精确性,突出数据准确、精准的特点。数据挖掘算法的应用可以对数据进行分析挖掘,使数据具有更大价值。()大数据分析可以进行预测性分析。大数据分析技术是当下应用较为广泛的技术,特别是服务业对大数据分析技术更是青睐有加,而大数据预测技术的出现则为行业的发展提供了先机,因此也受到了广泛关注。究其原因,大数据预测分析可以不受约束地应用到很多方面。比如某些公司运用大数据对公司将来的发展趋势进行预测分析,根据分析结果研究利弊,还可以使用大数据预测分析观察市场未来的走向等。()大数据分析可以进行数据质量管理。数据质量高低
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