计算机大数据分析与云计算网络技术应用

江苏省扬州技师学院 王双桥

当前人类进入高科技时代，生活及生产方式发生了较大的变化。计算机大数据分析与云计算网络技术应用较为广泛，促使各个行业产生变革。企业可以借助计算机大数据开展数据分析、预测、挖掘，降低数据处理成本，促进企业的健康稳步发展。大数据、云计算、人工智能是近年来研究的热点，随着技术的不断深化发展，要重视对于大数据分析以及云计算网络技术的应用研究，不断立足于云计算和物联网的特征基础上，推动网络安全进步。要分析大数据计算技术的优缺点，发挥数据的使用价值，为管理决策提供支撑，进一步促进社会的可持续发展，为未来信息发展奠定基础。

当前时代背景下，计算机数据分析以及云计算技术广泛应用到各个领域，可以快速完成数据处理，提高工作效率。要进一步立足于时代背景下，加强计算机大数据分析以及云计算网络技术的应用研究，充分反映客观情况，利用大数据分析的可视化功能、数据挖掘能力、预测功能，为未来信息技术发展奠定基础。

1 新时期计算机大数据分析与云计算网络技术应用的必要性

当前随着时代的发展，各行各业越来越重视大数据、人工智能、云计算等科学技术的应用。大数据分析技术应用方面具有显著的优势，可以进一步借助可视化预测的功能，推动企业的发展。大数据是互联网技术以及计算机技术相融合的新技术，该技术具有终端储存、数据多元化等特点，利用大数据技术可以有效提高信息的传播速度，进一步整合信息，可以对大量的信息进行储存和处理。计算机大数据分析以及云计算网络技术的应用是网络技术快速发展和融合下的产物，两者之间的有效结合，可以对数据进行处理，准确将数据的价值进一步发挥出来，在各个行业中可以深度开发和利用数据资源，在海量的数据中筛选有价值的数据。在数据设计中要利用多种调查方式和统计方法进行数据的统计，数据具有一定的丰富性、多样性，通过将两者之间进行结合使用，可以采用不同的分析和运算方法，对不同的类型数据进行准确的运算。经过分析研究，多层次的开发和运用数据信息体现数据分析的服务功能，使内容更加丰富，提高社会的生产效率和发展水平。利用大量的数据进行数据分析，能够完成数据的统计工作，丰富资料，透过现象表面看本质，揭示事物的现状、本质特征。在科学管理过程中，能够使决策更为科学，提高信息数据的使用价值[1]。大数据主要是指所产生的海量数据以及与之相关的技术创新发展。和传统数据相比，大数据不仅包含结构化数据，还涵盖着大量的非结构化数据，在网络信息时代下，整个人类社会的数据规模正在持续快速的扩大。尤其是在商业、经济等领域数据占据着重要的地位。在现代社会生产生活中，大数据应用展现出了阶段的优势。大数据分析在消费者行为判断、市场发展趋势预测、营销范围控制等方面均有着显著的作用。

2 计算机大数据分析技术的优势和劣势分析

2.1 劣势分析

在应用大数据分析技术时，存在一些技术缺点。虽然大数据发展和应用能够为人们的生产生活带来较大的便利性。但在数据应用过程中会存在网络安全的风险，数据收集过程中若没有重视安全防护体系的建立，容易发生隐私信息泄露的情况。人们在进行互联网工作时会产生较多的数据，当一些数据被特意收集或者篡改时，应用于商业使人们的信息进行泄露，工作生活变得更加透明，安全性较低，而且大数据时代大量的虚假信息缺乏真实性，将大数据分析技术应用到社会媒体中，容易产生泄露用户的生活信息，无法确保用户的个人隐私及其财产安全。在大数据时代来临后，存在各种各样的信息，若没有开展信息的有效预测和分析，将会使预测结果存在较大的偏差，没有针对虚假信息进行良好的预测，使人们根据预测的结果做出错误的决策。此外，在大数据分析时，数据应用监管上存在不足，不法分子利用相关技术开展违法活动，严重影响计算机用户的数据安全性能[2]。

2.2 优势分析

（1）具有可视化分析功能。大数据分析能够清晰的将数据结构和特征进行表示出来，展现数据的特点和结构。在现代化管理过程中，企业运用大数据分析技术能够对海洋的数据进行处理，把握数据的真实性，提高数据处理能力。在数据处理过程中，重要的环节是保障数据的真实性，通过大数据分析能够通过可视化功能提高数据的应用效果，全面推动科学技术的发展。通过相应的数据模型为各个领域的研究奠定基础。

（2）具有较强的数据挖掘能力。多样化的数据挖掘能够针对不同的类型数据进行挖掘，大数据分析具有较强的数据挖掘能力，能够深度挖掘数据之间的潜在价值，将数据的特点进一步展示出来，对不同的数据形式格式类型进行分析，可以通过数据挖掘对数据资源进行开发利用，促使信息的合理利用。而且数据的深度开发和利用是对数据资源的进一步整合，能够为企业提供相应的服务，促进社会经济的迅速发展。

（3）具有较强的预测分析功能。利用大数据分析可以完成数据模型的建立，数据分析使不同随机事件之间的内在关联度进行联系。在大数据时代背景下能够利用模型对未来的数据进行预测，指导相关活动开展。

3 云计算网络技术的优势和劣势分析

3.1 优势分析

云计算作为一种先进的技术，是计算机发展到一定阶段后与网络技术相互融合的新技术，在技术应用过程中具有较强大的储存容量，能够立足于当前的计算情况，借助云端进行储存。在云端进行数据备份，可以防止数据的丢失情况发生，不断降低计算机使用产生的成本。应用于云计算过程中，不需要硬盘空间和其他数据储存空间，可以有效解决存储设备中数据丢失的问题，提高数据的安全应用。云计算能够将数据储存在云端中，进一步将硬盘中的空间进行释放，对计算机系统的运行性能得到提升。云计算所需要的程序较少，能够进一步减少计算机的成本，提高计算机的运行速度，降低了运营中的硬件成本支出[3]。

3.2 劣势分析

云计算网络技术的劣势主要表现在以下几个方面，（1）数据面临着被随意访问的风险，安全性有待提高。云端进行数据储存，主要是在主机应用程序使用过程中容易出现云端数据服务器访问功能失效的情况。云计算网络能够对用户上传的文件或者相关数据进行储存和保护，访问虽然会受到一定的限制，但安全防护能力低，使得用户泄露的风险加大。（2）云计算网络呈现出虚拟化的特征，在底层硬件设施及操作系统上会存在漏洞。在数据信息储存运算方面也存在一定的安全隐患，发生较大的安全问题，严重影响数据安全。

4 计算机大数据分析与云计算网络技术的实际应用

4.1 应用于营销领域

在营销领域应用过程中，当前已形成较为完善的运作体系。大数据分析以及云计算技术的两者充分融合，促进了个性化营销等行业的发展。新时代人们对于信息资源越来越重视，通过营销领域的应用，能够为客户关系管理和维护带来大量的便捷。尤其是近年来，各种电商平台的出现，将其应用于营销领域中，可以实时掌握消费者的消费意向，将购买动机转化为购买行为。系统会根据消费者的信息做出综合的分析评估，自动记录，保留消费者的浏览足迹，包括浏览点击量、页面信息、时间长短等内容，综合分析用户的购买行为以及现状，系统根据相应的内容，为消费者预测信息，提供相应的推送产品以及内容。在营销领域运用过程中，虽然客户会察觉到App推送自己搜索过的产品，但不会泄露用户的基本信息，还能为用户推送感兴趣的产品，实现客户资源的有效应用。系统平台还会针对不同类型的客户消费意向以及客户数据采用针对性的统计分析，构建消费数据库，充分挖掘有价值有规律的信息，为商家营销提供决策支持。

4.2 应用于交通领域

当前社会不断进步与发展，人们生活消费水平不再增长，对于生活品质的追求越来越高，私家车的数量不断扩大，虽然带动了城市的发展，也面临越来越严重的交通堵塞问题，而且新时代，不断倡导绿色环保节能减排。新能源汽车不断出现，将大数据分析与云计算网络技术应用到交通领域中，能够立足于实际情况，使人们充分掌握上下班的拥堵情况，发展智慧交通。尤其是近年来相关科学技术以及设备的不断完善，技术越来越先进，设备功能越来越丰富，通过设置交通传感器，指定于相应位置，能够实时监控交通状况，通过将相应的监测信息传递给相应的平台，促进信息资源的有效共享。人们可以通过客户端，搜索相应的信息，掌握出行时间，进一步推动交通智能化一体化的发展，有效提高交通管理水平。将大数据分析与云计算网络技术应用于交通领域中，进一步缓解交通拥挤问题。人们能够利用专业设计的App查询路况信息，合理安排出行的路线以及时间，能够了解到达目的地的具体路程时间，方便了人们的工作生活，提高了出行效率，提高了人们的交通参与体验感[4]。

4.3 应用于医疗领域

在全球互联网背景下，将大数据分析与云计算技术应用于医疗领域中，能够改变传统的医疗现状，充分发挥各方面的优势作用，将医疗产业链进一步整合，打造社会经济运作新机制，产业发展新生态的格局。在医疗领域应用过程中，可以促使新的商业模式发展，不断提高医疗效率和效果。立足于大数据以及云计算技术建立相应的数据资源库，能够全面分析患者信息资源，在进行就医过程中，为患者提供专项治疗方案，保证治疗的科学性，提高医疗服务质量。大数据和云计算技术运用过程中，能够对患者就医的基本信息进行采集分析，提供必要的数据支持。此外，可以通过将其应用，筛选出有价值的医疗信息，可以供医学进行深化研究，可以促使医疗领域不断发展。

4.4 应用于虚拟资源调度

计算机用户比较重视数据资源传输过程的安全性，充分利用云计算网络技术可以对安全模式进行创新。大数据技术全面采集各种信息资源，能够对资源进行储存管理。信息化的资源调度过程中能够保证资源分配和储存的合理性。而且随着时代的发展，借助大数据分析以及计算机网络技术能够监控数据传输的整个全过程，保证数据传输的通道安全性，建立资源优化技术体系，对虚拟技术进行数据处理，合理划分虚拟资源，完善计算机应用以及技术服务体系，能够杜绝发生网络安全问题。

5 应用于信息采集加工以及数据挖掘

在大数据技术支持下，可以进一步构建出信息采集处理挖掘系统，建立相应的数据模型，能够有效处理网络上存在的各类信息数据，保证数据挖掘和分析。基于数据检索以及数据技术体系，实现数据内容的及时采集分析，要重视对于数据流处理模型的建立。完善数据处理方式，提高计算机数据处理的速度，不断调整数据处理技术体系结构，确保所有数据能够得到有效的处理。数据处理过程中还可以依据互联网平台的核心排序算法，建立数据动态监测机制，对数据进行监测，结合多种流媒体平台进行数据的整合分析，找出关键信息，凸显信息的有效价值，分析数据的变化状态。还能将采集的信息存储到指定地点，实现数据的高效准确挖掘，充分发挥数据的应用价值[5]。

6 结语

综上所述，当前科学技术迅速发展，大数据技术以及互联网技术得到了广泛的应用，给人们的工作生活带来较大的便利。大数据以及云计算属于新兴的领域，必须要完善相应的技术，明确安全风险处理，推动我国社会各项工作的发展创新。企业在进行应用时，要深化数据分析技术以及云计算网络技术的优势，发挥更好的作用，消除大数据分析以及计算网络技术带来的风险，加快专业人才的培养，更好地发挥其价值，提高数据处理效率以及指标，满足企业的新时代发展要求。

引用

[1]袁梓涵.计算机大数据分析与云计算网络技术应用研究[J].网络安全技术与应用,2022(5):81-82.

[2]米杰.云计算技术在计算机大数据分析中的应用研究[J].河南科技,2022,41(6):16-19.

[3]王虹.大数据背景下计算机大数据分析与云计算网络技术研究[J].电子技术与软件工程,2020(24):136-137.

[4]蔡洁.云计算在计算机网络安全存储中的应用——评《云存储安全:大数据分析与计算的基石》[J].中国科技论文,2020,15(11):1349.

[5]郭勇.计算机大数据分析及云计算网络技术发展探究[J].数码世界,2019(7):151-152.