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互聯網時代下大數據的發展

2019-10-21 10:07:51蘇健光
科技風 2019年10期
關鍵詞:大數據互聯網

摘要:第三次信息化浪潮涌動,互聯網大數據時代全面到來。人類社會信息化科技的發展為大數據時代的到來提供了技術支持。而在互聯網飛速發展的今天,大數據的應用已滲透到各個領域和行業。

關鍵詞:大數據;互聯網;應用行業

隨著信息化進程的加快,我們在日常生產和生活中每天都會產生大量的信息數據,比如商業網站、政務系統、零售系統、辦公系統、自動化系統等,這些每時每刻都在不斷產生數信息數據,因此,數據時代的到來趨勢已經是勢不可擋,數據被稱為“未來的石油”。

1 大數據是什么

大數據是互聯網平臺產業的結晶,在我們運用互聯網的時候,數據也在不斷的產生,進而數據進行累加,那么利用大數據為時代造就新的產品或者預測新的銷路成為了目前炙手可熱的一種途徑。大數據基于互聯網,數據倉庫、數據挖掘、云計算等互聯網技術的發展為大數據應用技術奠定了基礎。作為互聯網、云計算、物聯網之后在網絡方面又一項在技術領域上有很大起色。互聯網主要是網絡間相連,實現資源共享。而云計算主要是韋數據提供了“倉庫”,物聯網主要是商品之間信息的交換、物與物之間聯網互動。大數據在互聯網世界中是以虛擬形式,數據難以摸清楚,在未來方向,必然是企業間競爭的重要的資源,也是云計算的靈魂所在,是發展的必然方向。

2 大數據在互聯網中的應用

隨著大數據發展,各行各業在應用互聯網的同時產生了大量的數據,那么這些數據如何處理?這就涉及到我們互聯網中大數據的應用,數據多了在互聯網中可以堪稱一塊豐富的“油田”。大數據的興起將在很大程度上改變著中國互聯網技術相關專業的現有教學和科研體質。一方面,數據科學家是一個需要掌握互聯網中的統計、數學、機器學習、可視化、編程等多方面知識的復合型人才,在互聯網發展中,數據不斷的產生,數據在互聯網中轉換成產品。關于大數據行業,根據互聯網相關的情況提出了新的要求:一是有關注的個體轉換成整體把控,傳統向流行轉變,那么側重于重大事件的數據管理,大數據則更好的把握方向預測發展的整體事態。二是有被動轉換陳主動,預測是大數據的核心,掌握預測的數據和方向有可以把握市場的運作狀態,通過對大量數據進行分析,可以的到市場的走向,可以很好的發現隱藏在背后的關系,進而掌握商機。三有定量管理轉換成變量管理。將所有的信息都以量化的形式提供數據計算和分析,通過模型可以得到相關的結論,進而得到發展態勢。

2.1 大數據下網絡廣告個性推送

在這個數據時代,個性的數據廣告越來越多,也會形成個性化推送,針對性的去推送某一種廣告。這些數據朋友利用數據爬蟲進行挖掘分析,達到用戶對個性廣告的需求的目的。淘寶現在是亞洲最大的購物網站,它所擁有的數據量之龐大超乎我們的想象,每天都有幾億商品購買或者幾億商品上架,我們可以從這些商品消費中可以預測消費者的消費觀念,預測市場的走向,從而形成了廣告個性推送。

2.2 大數據與網絡

互聯網技術發展到今天,很多信息出來了混亂,隨之訪問權限也出現了“大鍋粥”,許多信息源沒有了權限界定甚至出現混亂。數據大量集中,持續的增大,造成的后果是對大量數據的安全性沒發進行保障,管理起來就越來越復雜,越來越難。那么互聯網空間信息泄露的數據風險就會加大,覆蓋的范圍也會增大,怎么樣去保障這些數據的安全成為了重中之重,這些數據就成為了維護公告安全數據的重要保障工作。

針對當前網絡承載的安全問題,對控制訪問權,網絡安全信息加密條件,智能終端的口令手段,不失為一種安全措施。具體來說,就是對網絡進行了加鎖,設置必要的條件,使得入侵者無法對網絡進行控制而增加了安全性,保障了數據的安全。從根本上規范了用戶對數據安全性的認識,能夠使用戶對網絡資源進行可信度訪問,合理并且有效的瀏覽網絡資源。通過一系列的數據分析手段,構建一個安全的智能平臺,邁著步子走向大數據時代。

3 大數據顛覆傳統行業

從產業的角度看,企業級大數據市場經過兩年的醞釀已初具規模,中國企業級大數據進入快速發展時期,產業集聚將進一步特色化發展。隨著政策環境和技術手段的不斷完善,行業應用持續升溫,產業體系初具雛形,支撐能力日益增強。國內許多行業用戶如互聯網、電信、金融等開始實際部署大數據平臺并付諸實踐,同時帶動軟件、硬件和服務市場的快速發展。

未來傾向于數據化,數據化使得許多的用戶走進數據的時代,借助未來智能化的平臺,運用大數據原理,把數據運用到教學上,實現課堂數據化,平臺終端追求數據的結果,徹底改變人們對傳統教育的看法,走向新教育的方式,同時,建立大數據心理模型,對學生進行個性化的發展及長遠規劃,將單一的以成績為主導的教育轉變為對個性的全面認可與挖掘,從單一走向多元。[3]

抽樣調查是傳統調查的一種模式方法,那么在大數據時代,不需要進行抽樣調查,可以利用數據進行結果分析,得到更正確的數據結果。可以在互聯網上產生的海量行為數據,進行挖掘分析,揭示出規律性的東西,提出研究結論和對策。

參考文獻:

[1]程學旗,靳小龍,王元卓,等.大數據系統和分析技術綜述[J].軟件學報,2014(9):1889-1908.

[2]范可佳.大數據云計算環境下的數據安全分析[J].無線互聯科技,2018(8).

[3]孫福利.大數據時代的數據挖掘技術與應用[J].電子技術與軟件工程,2018(1):170.

作者簡介:蘇健光(1994-),男,漢族,廣西平南縣人,本科,研究方向:計算機科學與技術。

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