掃一掃
服務近2000家企業，依托一系列實踐中打磨過的技術和產品，根據企業的具體業務問題和需求，針對性的提供各行業大數據解決方案。
云計算的大數據分析技術與應用
來源：未知 時間：2018-48-31 瀏覽次數：591次
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產
大數據分析處理可以將云計算作為平臺和基礎，即大數據統計和分析所依賴的各種關鍵技術都需要依靠云計算提供支持，可以說云計算成為大數據處理分析的重要途徑和主要優勢，云計算強大的計算能力和數據存儲能力能夠為大數據處理分析帶來豐富性和多元性，使其能夠提供更為便捷的服務。云計算作為一種計算方式，大數據成為其計算的對象之一。大數據在分析處理時強調存儲能力，而云計算則強調計算能力。一方面，大數據處理分析是對自身進行計算和處理的過程，其過程需要以云計算強大的計算能力為根基；另一方面，大數據本身帶來的多元化應用使得云計算具有了強大的實際應用能力。
如果大數據在統計出海量的可視化信息之后，卻沒有云計算的支持，技術人員是難以對其進行數據總結和分析的，在這種情況下大數據和普通的統計數據信息沒有本質區別，應用于各行各業之中將會受到很大限制。而沒有海量大數據的充實，云計算的數據處理能力也無從發揮，事實上云計算的數據處理能力在處理簡單數據時將會產生大材小用的違和感。云計算和大數據勢相輔相成、優勢相長的關系，二者結合能夠提升對方的實用價值，并在對方的計算發展過程中相會促進，實現了傳統信息處理和分析技術無法理解和比擬的功能和優勢。
2 基于云計算的大數據分析技術功能分析
第一，可視化。實現信息處理過程的可視化對普通用戶還是數據分析專業人士來說都是基本要求。基于此需求形成的重要因素是大數據進行數據分析的基礎。大數據分析的結果需要借助云計算可視化功能，使得數據分析者能夠直接地獲得分析數據，使得大數據能夠對其分析和判斷提供具有參考價值的指導。
第二，數據挖掘算法。為計算處理系統提供數據信息是數據挖掘要實現的終極目標。云計算提供的分割、集群、孤立點和其他運算方式能夠深入到大數據信息內部，使得計算系統能夠更加深刻地挖掘出數據的價值。數據挖掘算法一方面要處理海量數據，另一方面要提供快速處理數據能力，將數據處理分析的實用價值展現出來。
第三，預測分析能力。對于數據挖掘得到的結果，云計算可以提供預測分析功能，數據分析人員能夠形成對分析結果處理方式的系統范式，在可視化結果和數據挖掘技術的加持下，理性分析可以讓人們通過數據分析形成對未來決策的客觀判斷。
第四，語義引擎。大數據帶來海量的非結構化數據信息，這使得信息的呈現方式呈現出前所未有的多元性，同時也給數據分析帶來全新的挑戰。如果要將數據信息應用到實際過程之中去，對信息的解析和提取則是非常必要的。云計算提供的語義引擎能夠在文檔之中任意地進行數據信息提取，使得數據分析人員在應用的時候即時調取。
第五，數據管理與數據質量。大數據處理分析通過數據管理與數據質量實現在管理實踐上的應用，云計算能夠提供的標準化流程和工具能夠是其進行數據處理分析的基礎，從而在預先定義的分析結果中保障其質量。大數據是一次天翻地覆的技術性變革，數據管理和質量將成為必須關注的目標。大數據時代是現代技術得到全新數據信息支持的時代，但是其數據質量保障和數據管理安全得不到用戶的肯定和認可，大數據信息的實用價值無從展現。
3 基于云計算的大數據分析應用途徑
第一，大數據聯機分析。云計算和大數據分析結合應用的主要形式是數據倉庫系統的聯機分析，在借助復雜的分析操控技術的基礎上，使得分析結果能夠在實際決策中發揮作用，進而得到直觀的分析結果，最終方便信息使用者進行查詢和調取。云計算能力在應用聯機分析之后能夠進行綜合數據分析，能夠讓信息決策者通過多角度和多層次感受到數據的實用價值。現如今多維分析已經成為大數據分析的重要特征之一。所以有必要在數據庫倉庫之中引入聯機分析技術是很有必要的，從而實現對海量信息的全面快速處理，對決策支持系統的判斷起到推動作用。很多電商在運營過程中都具有自身獨特的數據庫，能夠在商業決策中提供可行性分析，比如各大搜索引擎比如百度、雅虎和谷歌則可以根據數據庫中的信息進行關鍵詞統計，對所有商用詞語進行數據倉庫系統整合，在聯機分析的基礎上實現最快的信息檢索和有力的信息調取。百度公司的大數據應用和數據倉庫的技術方式應用最為典型的一個結果就是百度云盤，其在2009年就開始運營百度云盤，實現了大數據應用的商業價值發揮，為同行業企業進行大數據聯機分析提供了良好的借鑒和經驗。
第二，通過大數據進行數據挖掘。大數據分析技術不應該僅僅停留在表面信息提取方面，還要通過隱性知識的整合來對數據倉庫之中的相關關聯信息進行挖掘，將海量信息中隱藏的更有挖掘價值的信息展現出來。在云計算下的大數據分析技術主要運用了分布式并行技術進行數據挖掘，其可以再很短的時間內對機器集群開展并行任務的拆分，多臺空閑設備可以在第一時間內進行統一的計算和處理，極大地提升了大數據的數據處理速度和數據處理能力。云計算提供了Map Reduce挖掘模型，技術分析人員可以通過映射Map函數內特定分塊數據完成處理過程，在提升數據應用效果的同時將和本次數據分析處理無關的計算集群排除出去。
第三，利用大數據達到可視化應用。讓人們享受到可視化的分析結果是大數據分析能力的直接體現。大數據的分析出的可視化信息結果使得海量信息內部又有了內部聯系基礎，實現對相關發展趨勢的預測。一般來說，大數據是以圖形或者圖像作為輸出模式的，能夠簡單、直接地提供對于未知信息的處理結果。可視化信息使得人們能夠獲得更加具有參考價值的數據分析結果，突破了簡單觀察結果的限制，同時將直觀的方式規劃出體現結構關系的促進作用和影響方式。
- 上一篇: 軟件開發中各種模型的生命周期總結
- 下一篇: 軟件服務包括哪些內容