计算机大数据分析与云计算网络技术研究

2021-01-13赵莲莲

黑龙江科学 2021年20期

张蕊，赵莲莲

(山东华宇工学院，山东德州 253034)

互联网技术的快速发展，使人们的工作、生活、学习方式发生了很大变化，基于网络产生的数据信息呈现出快速增长的趋势。互联网产生的数据信息庞大，繁杂，内容丰富，在很多领域有着较高的应用价值。数据处理是对数据进行收集、分析、存储、传输的过程，将有价值的信息筛选出来，发挥其价值。传统的数据处理方式精度不高，处理速度慢，不适应当前大数据分析的要求。大数据分析技术及云计算网络技术在数据分析中的应用，可以大大提高数据分析速度和准确度。

1 数据处理的重要作用

1.1 促进数据信息的开发利用

基于互联网络产生的海量数据信息蕴藏着巨大的价值，通过对数据信息的处理分析，可以将有价值的信息挖掘出来。数据信息种类多，结构复杂，价值密度低，有可能部分数据的价值不是很大，要想在庞杂的数据信息中挖掘有价值的信息，只有通过加工整理，进行深度研究，才能使数据成为内容丰富、形式多样、具有价值的重要信息。从这个角度来看，数据处理是对原始数据的重新整合利用，只有通过数据处理才能将数据的价值发挥出来，使数据信息具有利用价值。

1.2 为科学决策提供参考依据

数据分析为现代化的科学管理提供了重要的帮助。科学管理不仅要了解表面问题，更重要的是要更好地认识事物的本质，梳理好事物之间的关系，查找问题所在，提出针对性的解决对策。要想实现这一目标，要借助数据分析，透过事物表面分析其本质，将事物之间隐藏的规律挖掘出来，为科学决策提供参考依据。

2 传统的数据处理存在的不足

基于互联网产生的数据信息非常庞大，以几何倍数增长，且数据信息之间排列杂乱无章，数据价值密度低，在部分数据信息中，可能只有一小部分数据信息有价值，需要将所有的数据信息整合到一起才能将其蕴藏的价值挖掘出来。这就要求高精度的数据处理分析，处理速度要快，才能满足社会发展的需要。

传统的数据处理技术存在着不足，主要是安全稳定性不足，无法对非结构数据进行有效处理。安全性一直是数据处理分析中的难题，海量的数据信息涉及个人隐私、企业机密，如果安全工作做不好，将导致数据信息泄露，可能引发严重的后果。如果将数据处理工作交由大数据分析公司来处理，将耗费大量的资金和时间，在一定程度上增加企业的运营成本。数据分为结构数据和非结构数据，结构数据是可以利用统一的结构来表示的数据，如数字、符号等；非结构数据没有统一的结构，如图像、音频、网页等。基于互联网产生的大量数据大多是非结构的数据。传统的数据处理技术主要是对结构化的数据进行处理，而无法对非结构数据进行处理，多数数据无法通过传统数据技术进行处理，而对小部分数据进行传统技术处理得到的分析结果往往不全面，不能很好地把握事物的发展规律，无法进行科学性的预测，不能为决策管理提供参考。

3 计算机大数据分析流程及优势

3.1 大数据处理流程

大数据处理流程可以分为数据采集、处理、分析、显示几个部分。在数据采集阶段，由于数据来源广泛，数据信息庞杂，对于数据的采集常用系统日志采集、网络数据采集、数据库采集等方法，可以在短时间内对海量数据信息完成采集工作，更好地为数据处理奠定基础。在数据处理阶段，要对收集到的原始数据进行预处理，让数据结构统一起来，便于后续分析。根据实际需要，将无效的数据信息筛选掉，将保留的数据信息进行统一的格式转化，在数据处理阶段主要应用去噪、格式化等方式。在数据分析阶段，要对预处理后的数据信息进行深度挖掘和分析。这个过程需要根据用户的需求，结合数据的不同价值，在数据挖掘工具的应用下，对数据信息进行分析。实际应用中，多数的数据分析商有专业的服务软件，借助分析软件可以更好地对数据进行分析，提高分析效率和精度。数据的显示主要应用可视化技术，因为海量的数据在进行分析后，分析结果利用传统的模式无法展示出来，利用数据可视化技术可以让数据分析结果更加直观地展现出来，为用户提供便利。

3.2 大数据分析的优势

大数据分析的主要优势是：其一，数据挖掘算法。数据挖掘算法是数据分析的核心，随着互联网技术的发展，有很多的数据算法被应用于数据分析中，以分析不同类型及不同格式的数据信息。常用的数据挖掘算法主要有决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法等，这些算法都有各自的优势及不足，在实际运用中，要科学选择一种或几种算法来完成数据挖掘工作。利用数据挖掘算法可以很好地将数据特点表现出来，将数据价值挖掘出来。其二，预测性分析。大数据是基于互联网发展起来的，大数据分析可以借助模型来对某些事物未来发展趋势进行科学预测。如生产企业可以借助产品的销售信息来预测未来一段时间内产品的需求情况，为企业生产提供参考。其三，可视化分析。这是大数据分析中的一个重要功能，利用可视化分析技术可以使数据结构及特点展现得更加直观。

4 云计算网络技术的应用及优势

4.1 云计算技术的应用

数据传输安全。在数据分析中应用云计算网络技术，可有效保证数据安全。在实际应用中，用户端的数据越多，越容易遭受安全威胁，当病毒攻击计算机系统时，云计算技术可以实现对病毒的拦截，确保计算机数据安全。通常利用云计算技术监控数据传输路径，假如有病毒或黑客攻击，就会预警，确保传输通道安全。

数据使用安全。为了更好地提升计算机用户数据信息及系统安全，要加强对用户身份的认证，利用实名制方式来认证用户身份。这样一旦出现网络安全问题，可以有效锁定可疑目标，减少恶意攻击。用户在登录计算机时，可进行用户名及密码的核实，防止不法分子窃取数据信息。

4.2 云计算网络技术的优势

云计算是传统计算机与网络技术融合的产物，在大数据分析中具有以下优势：其一，降低运算成本。相比于传统的计算机运算方式，云计算不需要硬盘，完全可以在云端进行运算，节省了大量的硬盘空间，降低了运行成本。其二，提升运行效率。云计算涉及的程序及进程少，确保了计算机的稳定安全运行，可以使计算机性能大大提升，提高了计算机的运行效率。其三，数据存储更加安全。传统的硬盘存储空间有限，硬盘损坏会导致数据丢失。云端计算机的存储空间几乎是无限的，数据在云端的存储相当于进行了备份，保证了数据信息的安全。