基于大数据和云计算平台与应用

云计算与大数据应用案例近年来，随着科技的迅速发展和互联网的普及，云计算和大数据已经成为了当今社会的热门话题。

云计算作为一种基于互联网的计算方式，可以提供强大的计算和存储能力，为各行各业带来了巨大的便利。

而大数据则是指由海量数据中提取、整理和分析所得到的有价值的信息，可以为企业决策提供重要的参考依据。

在本文中，我们将以几个实际案例来探讨云计算与大数据在各个领域的应用。

一、智能交通智能交通是一个充满挑战和机遇的领域，云计算和大数据的应用为智能交通系统的发展提供了强大的支持。

以某城市的交通管理为例，通过安装在道路上的传感器收集车辆和行人的数据，并将其上传到云服务器进行处理。

云计算平台能够处理这些大量的数据，并进行实时的交通流分析和预测，帮助交通管理部门实现智能调度和优化交通流。

同时，通过分析历史数据，可以为交通规划部门提供有价值的决策依据，从而改善城市交通状况，提高交通效率。

二、医疗健康医疗健康领域是一个数据密集型的行业，随着云计算和大数据的应用，医疗数据的管理和分析变得更加便捷和高效。

通过将医疗数据存储在云服务器上，可以实现数据的共享和流通，医疗机构之间可以更方便地共享病例数据和科研成果，提高医疗服务的质量和效率。

同时，大数据分析也可以为医疗研究提供重要支持，通过分析大量的医疗数据，可以发现潜在的疾病规律和治疗方法，为医生提供更准确的诊断和治疗方案。

三、金融行业云计算和大数据的应用在金融行业中有着广泛的应用，可以帮助金融机构提高风险控制能力和客户服务水平。

通过云计算平台的支持，金融机构可以将海量的数据进行存储和分析，发现其中的规律和趋势，从而进行风险预警和控制。

同时，大数据分析还可以为金融机构提供智能化的客户服务，通过分析客户的行为和偏好，提供个性化的金融产品和服务，提高客户的满意度和忠诚度。

四、智能制造云计算和大数据在智能制造领域的应用，可以帮助制造企业实现生产的智能化和精细化。

通过将生产过程中生成的数据上传到云服务器，制造企业可以实时监控和控制生产过程，及时发现并解决问题，提高生产效率和质量。

云计算与大数据技术结合的应用场景随着信息技术的不断发展和普及，云计算和大数据技术成为当今社会中广泛应用的重要工具。

云计算提供了高效和可靠的计算资源，而大数据技术则致力于处理和分析海量的数据。

将这两种技术相结合，可以创造出许多强大的应用场景，其中包括但不限于以下几个方面。

1. 云存储与大数据分析云存储使得用户可以将数据存储在云平台上，而不需要自建大型的物理服务器。

结合大数据分析技术，这些存储数据可以被有效地处理和分析。

例如，在电商领域，企业可以将海量的用户购买数据存储在云端，并利用大数据技术进行分析，以了解用户的消费偏好和行为模式，从而提供个性化的推荐服务。

2. 云计算与大数据的协同处理云计算提供了高度可扩展的计算资源，使得大数据的处理变得更加高效。

通过云计算平台的弹性资源分配，大数据任务可以在短时间内得到快速处理。

例如，在科学研究中，大量的实验数据可以通过云计算平台上传并进行高速的并行计算，从而加快研究进度和提高研究成果的准确性。

3. 云端智能服务结合云计算和大数据技术，可以提供各种智能化的云端服务。

例如，基于大数据分析的人工智能算法可以实现智能推荐、语音识别和图像识别等功能。

这些云端智能服务可以广泛应用于各个领域，包括医疗保健、金融、交通等，提升工作效率和用户体验。

4. 云安全与大数据分析随着云计算和大数据技术的普及，数据安全和隐私保护成为一个重要的问题。

通过结合云安全技术和大数据分析技术，可以实现对云端数据的异常检测和威胁分析。

例如，在网络安全领域，通过分析用户的行为模式和异常活动，可以及时发现并应对潜在的安全威胁。

5. 云辅助决策分析大数据技术的强大处理能力和云计算的高效计算资源为决策分析提供了新的可能性。

通过结合云计算和大数据分析技术，可以对大量的数据进行综合分析，提供决策者所需的信息支持。

这种云辅助决策分析可以应用于各种领域，如企业管理、市场预测和政策制定等，为决策者提供准确、快速和可靠的决策依据。

云计算与大数据的结合应用案例引言随着信息技术的不断发展，人们对数据存储、分析以及处理的需求越来越大。

在这个背景下，云计算技术应运而生。

云计算可以为用户提供强大的计算和存储能力，同时也降低了企业和个人的IT成本。

同时，大数据技术是对海量数据进行处理和分析的技术，可以发掘数据背后的规律、趋势以及价值。

本文将结合云计算和大数据技术，为大家介绍几个成功的应用案例。

一、零售巨头亚马逊的云计算和大数据作为全球最大的电商之一，亚马逊不仅需要处理海量的订单，而且还要对用户的行为进行分析。

为了实现它们庞大的IT需求，亚马逊利用云计算技术，建立了自己的公共云AWS。

AWS提供了强大的计算和存储能力，并能够根据客户需求的变化灵活地调整资源。

另外，亚马逊还利用大数据技术进行数据分析。

通过收集和分析海量的用户数据，亚马逊能够更好地了解客户的喜好和需求，并能够预测销售量。

此外，亚马逊还使用数据分析技术优化了其推荐系统，使得客户收到更符合他们兴趣的推荐。

二、智能汽车领域的云计算和大数据随着智能汽车技术的发展，车载传感器快速增加，每秒钟生成的数据量也在不断增加。

这个时候，云计算和大数据技术的应用就变得非常重要了。

有关智能汽车领域的公司，如特斯拉、Uber 等，都在利用云计算技术收集和存储车载传感器数据，利用大数据技术进行数据分析，以改善汽车的安全性和驾驶体验。

例如，特斯拉的汽车会不断地收集其车载传感器所采集的数据，例如车速、车道偏移、交通标识等。

然后，利用大数据技术将这些数据进行存储和分析，以帮助特斯拉改善其自动驾驶系统的性能。

三、医疗领域的云计算和大数据随着医学科技的不断发展，医疗行业面临着越来越多的数据。

医疗领域的大数据分析可用于改善医疗管理、建立患者档案、发现病因以及开发新的治疗方法等。

云计算技术以其可以随时获取计算能力的特点，为医疗行业提供了非常大的帮助。

例如，华为在医疗领域的应用案例是其“医疗云服务”。

医疗云服务建立了一个医疗数据共享平台，让患者、医生和保险公司等都能够在同一个平台上实现数据共享。

云计算与大数据的关系与应用云计算和大数据是当今信息技术领域中两个备受关注的重要概念。

云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的模式，而大数据则指的是海量、多样化的数据集合。

本文将探讨云计算与大数据之间的关系，并探讨它们在各个领域的应用。

一、云计算与大数据的关系云计算和大数据之间存在着密切的关系。

云计算提供了强大的计算和存储能力，而大数据则需要这些强大的计算和存储资源来处理和分析海量的数据。

云计算技术的出现，为大数据的存储和分析提供了广阔的空间和条件。

首先，云计算为大数据处理提供了强大的计算能力。

大数据处理通常需要运行大规模的计算任务，传统的计算机难以满足这样的需求。

而云计算技术基于虚拟化和分布式计算的理念，可以将成千上万的计算资源整合在一起，提供强大的计算能力，满足大数据处理的需求。

其次，云计算为大数据存储提供了丰富的资源。

大数据的存储需求庞大，传统的存储设备无法满足。

而云计算提供了云存储服务，可以将海量的数据存储在云端，用户只需按需购买所需存储空间，避免了高昂的硬件投资和维护成本。

最后，云计算和大数据相互促进，推动了彼此的发展。

大数据的分析和挖掘需要强大的计算和存储支持，而云计算提供了这样的支持。

云计算的发展也得益于大数据的需求，大数据的不断增长为云计算提供了更多的商机和市场需求。

二、云计算与大数据的应用云计算和大数据在各个领域都有广泛的应用。

以下列举了几个典型的应用案例。

1. 企业管理与决策支持云计算和大数据技术可以为企业管理和决策提供强有力的支持。

通过云计算提供的弹性计算和存储资源，企业可以快速构建大数据分析平台，对海量的数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息，为企业决策提供依据。

2. 城市治理和智能交通云计算和大数据可以应用于城市治理和智能交通领域。

通过数据的收集和分析，城市管理者可以更好地了解城市的运行情况，优化城市管理和资源分配。

在智能交通方面，通过大数据和云计算的支持，交通系统可以实现智能调度和优化，提高交通运行的效率和安全性。

云计算与大数据技术的结合与应用近年来，随着云计算和大数据技术的崛起，人们开始意识到两者结合后所带来的巨大好处。

云计算技术允许用户在远程服务器上存储、管理和处理数据，而大数据技术则能够从这些庞大的数据集中提取出有用的信息。

将两者结合，可以提高数据的处理效率、降低成本、提升数据分析能力，从而有望创造更多商业和社会价值。

一、云计算和大数据技术的基本概念云计算是一种通过互联网远程访问网络资源和服务的技术。

用户可以通过云计算平台，以较低的成本使用更多的资源，如处理能力、存储空间、网络带宽等。

它是将计算资源打包成服务，提供给用户随时随地按需获取的一种模式。

大数据技术则是从海量数据中提取有价值信息的技术。

它能够从结构化和非结构化数据中，精准地预测、分析和判断，进而为商业决策或者其他领域的决策提供可靠的支持。

大数据技术包含了数据来源的收集、存储、处理和分析等环节，更多地体现了实际应用这样一种技术的能力。

二、云计算和大数据技术间的融合随着大数据时代的到来，云计算已经成为了大数据处理的重要方式。

因为大数据分析需要庞大的数据集和复杂的算法，而传统的分析平台难以胜任。

因此，云计算技术被用来作为大数据处理的基础架构和平台，为大数据技术提供了更强大的处理工具。

1. 放大处理能力和数据存储容量云计算可以充分利用大型的计算集群，在数据处理能力和存储容量方面较单机应用有很大的优势。

云计算平台可以轻松扩展自己的计算能力，分配到不同的计算节点上。

2. 可以更迅速地进行实时数据处理。

近年来，云计算在实时处理方面已经发生了革命性的变化，大数据实时处理已经成为云端计算的一大优势。

通过实时数据处理，我们可以更快地获取数据并分析其趋势，从而更好地做出决策。

3. 降低了使用成本。

通过云计算，用户可以不必为了购买硬件或软件而花费大量的金钱，只需要支付租用计算资源的费用，便能够获取到充分的计算资源，是数据处理的成本大大降低。

三、云计算和大数据技术的应用1.数据仓库处理基于云计算和大数据技术的数据仓库，可用于多方面的分析和应用。

云计算与大数据的关系及应用案例解析云计算和大数据是当今信息技术领域中备受关注的两大热门话题，它们之间有着密不可分的关系，相辅相成，共同推动着信息技术的发展。

本文将就云计算与大数据的关系进行探讨，并结合实际案例对它们在应用中的具体表现进行解析。

一、云计算与大数据的关系云计算是一种基于互联网的计算方式，通过将计算资源、存储资源和应用程序等进行集中管理和分配，为用户提供按需获取的服务。

而大数据则是指规模巨大且难以通过传统数据处理工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

云计算和大数据之间的关系主要体现在以下几个方面：1. 数据存储和计算能力：云计算平台提供了弹性的存储和计算资源，为大数据的存储和处理提供了基础设施支持。

用户可以根据实际需求动态调整资源规模，实现对大数据的高效管理和分析。

2. 数据处理和分析：云计算平台提供了各种数据处理和分析工具，如Hadoop、Spark等，这些工具可以帮助用户对大数据进行分布式处理和实时分析。

通过云计算平台，用户可以更加方便地进行数据挖掘、机器学习等操作，从海量数据中挖掘出有价值的信息。

3. 数据共享和协作：云计算平台提供了便捷的数据共享和协作机制，用户可以将自己的数据存储在云端，与他人共享数据并进行协作分析。

这种方式不仅提高了数据的利用率，还促进了数据之间的交流和合作。

二、云计算与大数据的应用案例解析1. 金融行业：在金融行业，大数据分析可以帮助银行和证券公司更好地了解客户需求、预测市场走势，提高风险控制能力。

通过云计算平台，金融机构可以实现对海量交易数据的实时处理和分析，为决策提供更加准确的支持。

2. 医疗健康领域：大数据分析在医疗健康领域的应用也日益广泛。

通过对患者的病历数据、基因数据等进行分析，可以实现个性化诊疗方案的制定，提高医疗服务的质量和效率。

云计算平台为医疗机构提供了数据存储和处理的基础设施，支持医疗大数据的应用和发展。

3. 零售行业：在零售行业，大数据分析可以帮助企业更好地了解消费者的购物习惯和偏好，优化商品推荐和促销策略。

云计算和大数据的应用一、云计算的应用云计算是一种以互联网为基础的计算方式，它将计算机硬件、软件和数据资源进行整合，提供给用户像租用服务一样的资源。

云计算为用户提供了各种类型的计算和数据储存服务。

1、云存储云存储是云计算的一项重要服务，它提供了大量的储存空间和高速的数据访问服务。

用户可以通过互联网上传、下载、共享和储存文件、照片、视频等数据。

同时，云存储还提供了备份和恢复功能，通过自动备份和数据同步，用户可随时获取其数据的备份，防止数据的丢失。

2、云计算平台云计算平台是一种基于互联网的大规模分布式计算平台。

它基于虚拟化技术，将计算资源分配给用户，实现了计算任务通过互联网进行协作和分布式计算。

云计算平台具有高度的灵活性，可以根据用户的需求扩容或缩减计算资源，从而使计算资源更合理、更可控。

3、云计算网络服务云计算网络服务是一种提供互联网访问和服务的计算平台。

它包括一系列的服务，如云计算应用程序服务、云存储服务、云计算运维服务等。

这些服务帮助用户管理和操作其云计算应用程序，使其更加高效、可靠和安全。

二、大数据的应用大数据是指海量数据处理和分析，根据数据分析结果获取洞察力的一种技术。

随着社交网络、物联网、云计算等技术的快速发展，大数据的应用越来越广泛。

1、大数据分析大数据分析是基于大数据的技术和工具，通过对海量数据的处理和分析，发现其中的规律和趋势。

大数据分析对于商业智能、市场营销、医疗保健等领域具有重要的作用。

通过大数据分析，可以更加了解企业、市场、客户、产品的信息，制定更加科学和精准的市场营销策略和生产计划。

2、大数据挖掘大数据挖掘是大数据技术的主要应用之一，它可以对大规模数据进行处理和分析，探索其中的关系和规律。

大数据挖掘的技术包括数据预处理、数据清洗、数据挖掘算法等。

大数据挖掘可以应用于金融、电信、医疗等行业，通过数据挖掘技术，实现数据的重组和再利用，并开发新的商业模式和产品。

3、大数据可视化大数据可视化是一种将数据呈现为图形化格式的技术。

基于大数据与云计算技术的精准教学平台实践应用李岸 谢松兴 盘俊春 广西南宁市第八中学● 极课大数据的主要功能及使用方法极课大数据是一个K12阶段大数据精准教学服务平台。

其自主研发的EI教育智能系统，基于学习过程的动态化数据采集和智能分析，能有效实现个性化教学管理及数据智能驱动的精准教学。

可在线下载并安装软件（官方下载地址：https://www /）。

软件有教师端、学生端和家长端，软件支持Windows、安卓和苹果等系统，图1是极课大数据平台教师PC端的主界面。

极课大数据的操作很简单，主要有“出卷”“读卷”“学情追踪”和“人员管理”四大功能菜单，它有如下主要功能及特点：①能实现常态化教学，不用改变教师的批改习惯，学生试卷上留有教师批改痕迹。

②能轻松实现数据的自动收集、自动统计和自动分析。

③强大的智能分析系统，能自动计算出试卷中各小题得分和学科总分，能智能生成学生综合学实用教学软件兵器谱背景与现状：年纪稍长一些的教师可能都经历过这样的事，出试卷是用油墨来手工印试卷，改试卷是把一张纸对准正确答案位置挖个小洞来改选择题，分析试卷是用“正”字来统计每一道题的答题错对数等。

现如今在“互联网+教育”背景下，大数据与云计算技术工具在教育领域的应用越来越广泛，已经可以实现利用技术手段把每一次的考试进行自动统计与分析，还可以细化到统计与分析每一题的得分，统计分析每位学生选择了什么选项，甚至学生在解题过程中的每一个细节都可以重现等，从而实现精准化教学。

教学平台：能实现精准化教学的软件很多。

例如，智学网是面向学校日常作业、考试及发展性教与学评价需求推出的大数据个性化教与学系统，它基于人工智能核心技术，能够实现教与学全场景动态数据的采集和分析，深度挖掘数据价值，帮助教师进行针对性教学，帮助学生进行自主个性化学习，帮助家长实时了解孩子的学习情况；又如，好分数是依托于学校的考试及诊断分析建立的一款面向家长和学生的个性化学习平台，它通过收集学生的考试成绩、试题等信息建立学生成长档案，自动归纳和整理学生考试和作业中的错题，利用专业分析精确定位知识漏洞，辅助教师为学生定制个性化提分方案，有效提升学生成绩。

云计算与大数据的应用云计算和大数据，作为当今信息技术领域的热门话题，正逐渐影响着人们的生活和工作。

它们的应用不仅极大地促进了科学研究的进展，也给商业领域带来了巨大的机遇和挑战。

本文将从几个方面探讨云计算和大数据的应用，并分析其带来的变革。

1. 云计算的应用1.1 云计算在企业信息化中的应用云计算技术的出现，为企业的信息化建设带来了革命性的变化。

传统的信息系统往往需要大量的硬件设备和人力投入，而云计算通过提供虚拟化的资源共享模式，极大地降低了企业的IT成本。

企业可以根据实际需求快速扩展或缩减计算和存储资源，提升了业务的灵活性和可扩展性。

1.2 云计算在科研领域的应用科研工作通常需要大量的计算和存储资源。

云计算平台提供了高性能的计算能力和大规模的存储空间，为科学家们提供了更好的研究环境。

例如，在生物信息学领域，科学家可以利用云计算平台快速处理大规模的基因数据，加速疾病诊断和药物研发的进程。

2. 大数据的应用2.1 大数据在商业领域的应用在互联网的时代背景下，大数据成为了商业竞争的关键要素。

通过对海量数据的分析，企业可以进行用户画像，深入了解消费者需求和行为特征，并根据这些信息进行精准营销。

同时，大数据分析还可以帮助企业发现隐藏的商机和市场趋势，做出更明智的商业决策。

2.2 大数据在城市管理中的应用随着城市化进程的加快，城市管理面临着越来越多的问题和挑战。

大数据的应用为城市管理带来了新的思路和工具。

通过实时收集和分析城市各类数据，如交通流量、环境污染等，政府可以更好地优化城市规划、交通管理和环境治理，提升城市的可持续发展水平。

3. 云计算与大数据的结合云计算和大数据的结合，使得数据的处理和分析能力得到了极大的提升。

云计算平台能够提供弹性的计算和存储资源，满足大数据处理的需求。

同时，云计算的技术还可以为大数据分析提供更快速、更高效的算法和工具，加速数据的挖掘和价值的发现。

4. 云计算与大数据的挑战4.1 安全和隐私问题云计算和大数据的应用面临着安全和隐私的挑战。

云计算与大数据的关键技术及应用云计算被认为是继个人电脑、互联网之后电子信息技术领域又一次重大变革,其通过虚拟化有效地聚合各类资源,通过网络化按需供给资源,通过专业化提供丰富的应用服务,这种新型的计算资源组织、分配和使用模式,有利于合理配置计算资源并提高利用率、降低成本、促进节能减排,实现绿色计算;云计算发展的技术基础主要包括互联网、网络计算、虚拟化技术、服务计算,以及按需付费机制;其目的是为用户提供基于虚拟化技术的按需服务,提供形式主要分为基础设施即服务IaaS,平台即服务PaaS和软件即服务SaaS;依据底层基础设施提供者与使用者的所属关系,云计算平台可以分为公共云、私有云和混合云;对于大数据还没有一个正式的定义,目前最为普遍的定义就是“用传统方法或工具不能处理或分析的数据”;大数据具有大量、速度快和多样性三大特征,这些特征是传统数据处理方法和工具所无法胜任的;云计算关键技术主要包括四个方面：1.云平台服务优化管理技术;服务优化管理是提高云平台服务质量和平台性能的关键问题;其关键技术包括：云服务资源管理,研究物理机、虚拟机与虚拟集群的按需管理和分区隔离机制；云任务管理,研究云计算任务的分类、高效调度、负载平衡、功耗管理与容错等；云数据管理,研究大规模结构化、非结构化和多媒体数据的建模、组织、存储、操纵、检索、备份和保护以及数据服务技术；应用行为分析与系统测评,研究云计算负载刻画、云任务运行监控与云系统评测的度量方法和基准程序集合；云安全及隐私保护,研究支持不同用户的功能、性能和故障隔离,支持用户身份和用户数据的隐私保护,提供政府监督管接口等；2.云计算应用构建与集成技术;云计算应用构建与集成技术是为行为用户提供服务的关键;关键技术包括应用服务化、应用虚拟化、应用服务集成技术；3.云计算应用系统持续运行技术;为了支持企业的关键业务,云计算平台应用系统的持续运行是基本需求,因此需要研究云计算应用系统的持续运行技术,主要研究：云计算平台物理资源和虚拟化资源的动态监控技术、云计算平台服务监控技术、云计算应用和用户活动的监控技术；基于监控的故障评测、异常处理、容错及恢复机制,软件服务无缝迁移技术等；计算系统持续运行技术,研究云计算平台中虚拟机的出错迁移机制、虚拟化集群的容错机制、虚拟机安全机制等；4.云计算多模式客户端技术;网络时代的计算以数据、用户和服务为3大中心,云端共存、云端互动是未来计算架构发展趋势;云客户端既包括传统的PC机、笔记本,也包括手机、PDA、汽车移动终端和家电终端等智能移动设备;主要研究多种形态的云客户端接入技术、多模式客户端服务环境;面向云计算典型行业应用需求,需要研制多种形态,支持三网融合的轻量级云客户端接入技术,为用户提供简单易用的云计算服务；面向典型行业应用众多用户的个性化需求,研究多模式的客户端自适应云服务软件环境;大数据并非一项技术,其前身是商务智能BI;大数据是一系列信息技术的集合,包括数据采集、数据管理、计算处理、数据分析和数据展现5个关键技术环节;其中,数据管理、计算处理和数据分析3个环节的变革较大;数据采集主要是从本地数据库、互联网、物联网等数据源导入数据,包括数据的提取、转换和加载;由于数据源不一样,数据采集的技术体系也不尽相同;其面临的挑战主要来自两方面,一是如何自动实现对接收的海量数据按照特定策略进行过滤,从而大幅度降低后续存储和处理的压力；二是如何自动生成元数据,准确描述数据出处,获得途径和环境等背景信息,并且将企业内部的数据与互联网的元数据相关联,进行多维元数据分析;不同行业对于元数据的录制要求不尽相同;大数据对存储管理技术的挑战主要在于扩展性;首先是容量上的扩展,要求底层存储架构和文件系统以低沉本的方式及时按需扩展存储空间;传统的NAS、SAN 等存储架构下,存储和计算分离,进行数据计算时I/O容易成为瓶颈,文件系统也存在吞吐量和可扩展性差的问题;新的以谷歌GFS和Hadoop HDFS为代表的系统中,普遍采用了分布式的存储架构,使得计算和存储节点合一,消除了I/O瓶颈,文件系统也采用分布式并行设计;但GFS/HDFS主要针对大文件的追加Append写入和读取进行了优化;下一步的重点是突破GFS/HDFS在写操作、小文件存取等方面的性能瓶颈,设计新的文件系统;其次是数据格式可扩展,满足各种非结构化数据的管理需求;对大数据进行分析处理要消耗大量的计算资源,这对计算的速度和成本都提出了更高要求;采用并行计算是应对大计算量的普遍做法;但传统的并行计算系统,一般由专用的性能强大的硬件构成,造价昂贵,若想提高系统性能,需要采取纵向扩展Scale Up的方式,即通过提升单机CPU性能、增加内存、扩展磁盘等达到性能提升;这种扩展容易达到瓶颈,难以支撑持续的计算能力扩展,而且成本很高;总结起来,下一步大数据计算技术的主要方向将集中在研发实时性高的大规模并行处理技术上,以支撑超大规模机器学习、超大规模流量计算等实时分析需求;当前大数据分析技术面临的挑战,一方面是要对结构化和半结构化数据开展深度分析,另一方面是要开发非结构化数据的宝藏,从而将海量复杂多源的数据转化为有用的知识;数据展现主要是如何以更直观和互动的方式展示分析结果,便于人们理解;大数据的分析系统必须提供数据来源、分析过程、查询机制等一系列信息,并以可视化的方式呈现出来;目前,可视化技术多与Web技术相结合,以图形或图像的格式呈现,比如SVG一系列的绘图技术和最新的 HTML5 的画布<canvas>等;未来三维动态呈现是趋势;大数据与云计算相结合所释放出的巨大能力,几乎将波及到所有的行业,而信息、互联网和通信产业将首当其冲;特别是通信业,在传统话音业务低值化、增值业务互联网化的趋势中,大数据与云计算有望成为其加速转型的动力和途径,将在五大领域带来新的机会;1．提高网络服务质量;随着互联网和移动互联网的发展,运营商的网络将会更加繁忙,用于监测网络状态的信令数据也会快速增长;通过大数据的海量分布式存储技术,可以更好地满足存储需求；通过智能分析技术,能够提高网络维护的实时性,预测网络流量峰值,预警异常流量,有效防止网络堵塞和宕机,为网络改造、优化提供参考,从而提高网络服务质量,提升用户体验;2．更加精准的客户洞察客户洞察是指在企业或部门层面对客户数据的全面掌握并在市场营销、客户联系等环节的有效应用;通过使用大数据分析、数据挖掘等工具和方法,电信运营商能够整合来自市场部门、销售部门、服务部门的数据,从各种不同的角度全面了解自己的客户,对客户形象进行精准刻画,以寻找目标客户,制定有针对性的营销计划、产品组合或商业决策,提升客户价值;判断客户对企业产品、服务的感知,有针对性的进行改进和完善;通过情感分析、语义分析等技术,可以针对客户的喜好、情绪,进行个性化的业务推荐;3．提升行业信息化服务水平智慧城市的发展以及教育、医疗、交通、环境保护等关系到国计民生的行业,都具有极大的信息化需求;目前,电信运营商针对智慧城市及行业信息化服务虽然能够提供一揽子解决方案,但主要还是提供终端和通信管道,行业应用软件和系统集成尚需要整合外部的应用软件提供商,对于用户的价值主要体现在网络化、自动化等较低水平;而随着社会、经济的发展,用户及用户的用户对于智能化的要求将逐步强烈,因此运营商如能把大数据技术整合到行业信息化方案中,帮助用户通过数据采集、存储和分析更好地进行决策,将能极大提升论文集宽带中国战略与创新学术研讨会信息化服务的价值;4．基于云的数据分析服务大数据和云计算相结合,使得数据分析也可以作为一种服务进行提供;电信运营商目前的云计算服务,主要还是以提供数据中心等资源为主;下一步,电信运营商可以在数据中心的基础上,搭建大数据分析平台,通过自己采集、第三方提供等方式汇聚数据,并对数据进行分析,为相关企业提供分析报告;5．保障数据安全大数据也有大风险,其中之一就是用户隐私泄露及数据安全风险;由于大量的数据产生、存储和分析,数据保密和隐私问题将在未来几年内成为一个更大的问题,企业必须尽快开始研究新的数据保护措施;而电信运营商在网络安全、数据中心安全等方面具有优势,如能以此为基础,建立整个大数据领域的安全保障优势,必将从大数据的发展中获益匪浅;云计算大数据时代的到来使得全社会日益成为一个整体,在这一体系中个人隐私的保护已经成为社会信用体系建设的重要基础;我们在鼓励创新和进步的同时必须清醒地看到,无论美国还是任何国家对云计算大数据的使用和公开都是有选择、有目的的,不是无原则地开放,这不仅是受到法律和规则的限制,也与一个国家的整体发展规划和全球战略密切相关;我们在保护个人隐私方面所做的努力不仅是对每个社会成员的保护,更是对国家安全和社会长期持续健康发展的保护;。