計算機大數據分析與云計算網絡技術應用

江蘇省揚州技師學院 王雙橋

當前人類進入高科技時代，生活及生產方式發生了較大的變化。計算機大數據分析與云計算網絡技術應用較為廣泛，促使各個行業產生變革。企業可以借助計算機大數據開展數據分析、預測、挖掘，降低數據處理成本，促進企業的健康穩步發展。大數據、云計算、人工智能是近年來研究的熱點，隨著技術的不斷深化發展，要重視對于大數據分析以及云計算網絡技術的應用研究，不斷立足于云計算和物聯網的特征基礎上，推動網絡安全進步。要分析大數據計算技術的優缺點，發揮數據的使用價值，為管理決策提供支撐，進一步促進社會的可持續發展，為未來信息發展奠定基礎。

當前時代背景下，計算機數據分析以及云計算技術廣泛應用到各個領域，可以快速完成數據處理，提高工作效率。要進一步立足于時代背景下，加強計算機大數據分析以及云計算網絡技術的應用研究，充分反映客觀情況，利用大數據分析的可視化功能、數據挖掘能力、預測功能，為未來信息技術發展奠定基礎。

1 新時期計算機大數據分析與云計算網絡技術應用的必要性

當前隨著時代的發展，各行各業越來越重視大數據、人工智能、云計算等科學技術的應用。大數據分析技術應用方面具有顯著的優勢，可以進一步借助可視化預測的功能，推動企業的發展。大數據是互聯網技術以及計算機技術相融合的新技術，該技術具有終端儲存、數據多元化等特點，利用大數據技術可以有效提高信息的傳播速度，進一步整合信息，可以對大量的信息進行儲存和處理。計算機大數據分析以及云計算網絡技術的應用是網絡技術快速發展和融合下的產物，兩者之間的有效結合，可以對數據進行處理，準確將數據的價值進一步發揮出來，在各個行業中可以深度開發和利用數據資源，在海量的數據中篩選有價值的數據。在數據設計中要利用多種調查方式和統計方法進行數據的統計，數據具有一定的豐富性、多樣性，通過將兩者之間進行結合使用，可以采用不同的分析和運算方法，對不同的類型數據進行準確的運算。經過分析研究，多層次的開發和運用數據信息體現數據分析的服務功能，使內容更加豐富，提高社會的生產效率和發展水平。利用大量的數據進行數據分析，能夠完成數據的統計工作，豐富資料，透過現象表面看本質，揭示事物的現狀、本質特征。在科學管理過程中，能夠使決策更為科學，提高信息數據的使用價值[1]。大數據主要是指所產生的海量數據以及與之相關的技術創新發展。和傳統數據相比，大數據不僅包含結構化數據，還涵蓋著大量的非結構化數據，在網絡信息時代下，整個人類社會的數據規模正在持續快速的擴大。尤其是在商業、經濟等領域數據占據著重要的地位。在現代社會生產生活中，大數據應用展現出了階段的優勢。大數據分析在消費者行為判斷、市場發展趨勢預測、營銷范圍控制等方面均有著顯著的作用。

2 計算機大數據分析技術的優勢和劣勢分析

2.1 劣勢分析

在應用大數據分析技術時，存在一些技術缺點。雖然大數據發展和應用能夠為人們的生產生活帶來較大的便利性。但在數據應用過程中會存在網絡安全的風險，數據收集過程中若沒有重視安全防護體系的建立，容易發生隱私信息泄露的情況。人們在進行互聯網工作時會產生較多的數據，當一些數據被特意收集或者篡改時，應用于商業使人們的信息進行泄露，工作生活變得更加透明，安全性較低，而且大數據時代大量的虛假信息缺乏真實性，將大數據分析技術應用到社會媒體中，容易產生泄露用戶的生活信息，無法確保用戶的個人隱私及其財產安全。在大數據時代來臨后，存在各種各樣的信息，若沒有開展信息的有效預測和分析，將會使預測結果存在較大的偏差，沒有針對虛假信息進行良好的預測，使人們根據預測的結果做出錯誤的決策。此外，在大數據分析時，數據應用監管上存在不足，不法分子利用相關技術開展違法活動，嚴重影響計算機用戶的數據安全性能[2]。

2.2 優勢分析

（1）具有可視化分析功能。大數據分析能夠清晰的將數據結構和特征進行表示出來，展現數據的特點和結構。在現代化管理過程中，企業運用大數據分析技術能夠對海洋的數據進行處理，把握數據的真實性，提高數據處理能力。在數據處理過程中，重要的環節是保障數據的真實性，通過大數據分析能夠通過可視化功能提高數據的應用效果，全面推動科學技術的發展。通過相應的數據模型為各個領域的研究奠定基礎。

（2）具有較強的數據挖掘能力。多樣化的數據挖掘能夠針對不同的類型數據進行挖掘，大數據分析具有較強的數據挖掘能力，能夠深度挖掘數據之間的潛在價值，將數據的特點進一步展示出來，對不同的數據形式格式類型進行分析，可以通過數據挖掘對數據資源進行開發利用，促使信息的合理利用。而且數據的深度開發和利用是對數據資源的進一步整合，能夠為企業提供相應的服務，促進社會經濟的迅速發展。

（3）具有較強的預測分析功能。利用大數據分析可以完成數據模型的建立，數據分析使不同隨機事件之間的內在關聯度進行聯系。在大數據時代背景下能夠利用模型對未來的數據進行預測，指導相關活動開展。

3 云計算網絡技術的優勢和劣勢分析

3.1 優勢分析

云計算作為一種先進的技術，是計算機發展到一定階段后與網絡技術相互融合的新技術，在技術應用過程中具有較強大的儲存容量，能夠立足于當前的計算情況，借助云端進行儲存。在云端進行數據備份，可以防止數據的丟失情況發生，不斷降低計算機使用產生的成本。應用于云計算過程中，不需要硬盤空間和其他數據儲存空間，可以有效解決存儲設備中數據丟失的問題，提高數據的安全應用。云計算能夠將數據儲存在云端中，進一步將硬盤中的空間進行釋放，對計算機系統的運行性能得到提升。云計算所需要的程序較少，能夠進一步減少計算機的成本，提高計算機的運行速度，降低了運營中的硬件成本支出[3]。

3.2 劣勢分析

云計算網絡技術的劣勢主要表現在以下幾個方面，（1）數據面臨著被隨意訪問的風險，安全性有待提高。云端進行數據儲存，主要是在主機應用程序使用過程中容易出現云端數據服務器訪問功能失效的情況。云計算網絡能夠對用戶上傳的文件或者相關數據進行儲存和保護，訪問雖然會受到一定的限制，但安全防護能力低，使得用戶泄露的風險加大。（2）云計算網絡呈現出虛擬化的特征，在底層硬件設施及操作系統上會存在漏洞。在數據信息儲存運算方面也存在一定的安全隱患，發生較大的安全問題，嚴重影響數據安全。

4 計算機大數據分析與云計算網絡技術的實際應用

4.1 應用于營銷領域

在營銷領域應用過程中，當前已形成較為完善的運作體系。大數據分析以及云計算技術的兩者充分融合，促進了個性化營銷等行業的發展。新時代人們對于信息資源越來越重視，通過營銷領域的應用，能夠為客戶關系管理和維護帶來大量的便捷。尤其是近年來，各種電商平臺的出現，將其應用于營銷領域中，可以實時掌握消費者的消費意向，將購買動機轉化為購買行為。系統會根據消費者的信息做出綜合的分析評估，自動記錄，保留消費者的瀏覽足跡，包括瀏覽點擊量、頁面信息、時間長短等內容，綜合分析用戶的購買行為以及現狀，系統根據相應的內容，為消費者預測信息，提供相應的推送產品以及內容。在營銷領域運用過程中，雖然客戶會察覺到App推送自己搜索過的產品，但不會泄露用戶的基本信息，還能為用戶推送感興趣的產品，實現客戶資源的有效應用。系統平臺還會針對不同類型的客戶消費意向以及客戶數據采用針對性的統計分析，構建消費數據庫，充分挖掘有價值有規律的信息，為商家營銷提供決策支持。

4.2 應用于交通領域

當前社會不斷進步與發展，人們生活消費水平不再增長，對于生活品質的追求越來越高，私家車的數量不斷擴大，雖然帶動了城市的發展，也面臨越來越嚴重的交通堵塞問題，而且新時代，不斷倡導綠色環保節能減排。新能源汽車不斷出現，將大數據分析與云計算網絡技術應用到交通領域中，能夠立足于實際情況，使人們充分掌握上下班的擁堵情況，發展智慧交通。尤其是近年來相關科學技術以及設備的不斷完善，技術越來越先進，設備功能越來越豐富，通過設置交通傳感器，指定于相應位置，能夠實時監控交通狀況，通過將相應的監測信息傳遞給相應的平臺，促進信息資源的有效共享。人們可以通過客戶端，搜索相應的信息，掌握出行時間，進一步推動交通智能化一體化的發展，有效提高交通管理水平。將大數據分析與云計算網絡技術應用于交通領域中，進一步緩解交通擁擠問題。人們能夠利用專業設計的App查詢路況信息，合理安排出行的路線以及時間，能夠了解到達目的地的具體路程時間，方便了人們的工作生活，提高了出行效率，提高了人們的交通參與體驗感[4]。

4.3 應用于醫療領域

在全球互聯網背景下，將大數據分析與云計算技術應用于醫療領域中，能夠改變傳統的醫療現狀，充分發揮各方面的優勢作用，將醫療產業鏈進一步整合，打造社會經濟運作新機制，產業發展新生態的格局。在醫療領域應用過程中，可以促使新的商業模式發展，不斷提高醫療效率和效果。立足于大數據以及云計算技術建立相應的數據資源庫，能夠全面分析患者信息資源，在進行就醫過程中，為患者提供專項治療方案，保證治療的科學性，提高醫療服務質量。大數據和云計算技術運用過程中，能夠對患者就醫的基本信息進行采集分析，提供必要的數據支持。此外，可以通過將其應用，篩選出有價值的醫療信息，可以供醫學進行深化研究，可以促使醫療領域不斷發展。

4.4 應用于虛擬資源調度

計算機用戶比較重視數據資源傳輸過程的安全性，充分利用云計算網絡技術可以對安全模式進行創新。大數據技術全面采集各種信息資源，能夠對資源進行儲存管理。信息化的資源調度過程中能夠保證資源分配和儲存的合理性。而且隨著時代的發展，借助大數據分析以及計算機網絡技術能夠監控數據傳輸的整個全過程，保證數據傳輸的通道安全性，建立資源優化技術體系，對虛擬技術進行數據處理，合理劃分虛擬資源，完善計算機應用以及技術服務體系，能夠杜絕發生網絡安全問題。

5 應用于信息采集加工以及數據挖掘

在大數據技術支持下，可以進一步構建出信息采集處理挖掘系統，建立相應的數據模型，能夠有效處理網絡上存在的各類信息數據，保證數據挖掘和分析?；跀祿z索以及數據技術體系，實現數據內容的及時采集分析，要重視對于數據流處理模型的建立。完善數據處理方式，提高計算機數據處理的速度，不斷調整數據處理技術體系結構，確保所有數據能夠得到有效的處理。數據處理過程中還可以依據互聯網平臺的核心排序算法，建立數據動態監測機制，對數據進行監測，結合多種流媒體平臺進行數據的整合分析，找出關鍵信息，凸顯信息的有效價值，分析數據的變化狀態。還能將采集的信息存儲到指定地點，實現數據的高效準確挖掘，充分發揮數據的應用價值[5]。

6 結語

綜上所述，當前科學技術迅速發展，大數據技術以及互聯網技術得到了廣泛的應用，給人們的工作生活帶來較大的便利。大數據以及云計算屬于新興的領域，必須要完善相應的技術，明確安全風險處理，推動我國社會各項工作的發展創新。企業在進行應用時，要深化數據分析技術以及云計算網絡技術的優勢，發揮更好的作用，消除大數據分析以及計算網絡技術帶來的風險，加快專業人才的培養，更好地發揮其價值，提高數據處理效率以及指標，滿足企業的新時代發展要求。

引用

[1]袁梓涵.計算機大數據分析與云計算網絡技術應用研究[J].網絡安全技術與應用,2022(5):81-82.

[2]米杰.云計算技術在計算機大數據分析中的應用研究[J].河南科技,2022,41(6):16-19.

[3]王虹.大數據背景下計算機大數據分析與云計算網絡技術研究[J].電子技術與軟件工程,2020(24):136-137.

[4]蔡潔.云計算在計算機網絡安全存儲中的應用——評《云存儲安全:大數據分析與計算的基石》[J].中國科技論文,2020,15(11):1349.

[5]郭勇.計算機大數據分析及云計算網絡技術發展探究[J].數碼世界,2019(7):151-152.