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网络技术的发展趋势与未来展望随着信息时代的到来，网络技术的发展变得日新月异。
从最初的互联网到现在的物联网，网络技术正不断改变着我们的生活方式和工作方式。
本文将探讨网络技术的发展趋势以及未来的展望。
一、云计算与大数据云计算是近年来网络技术的重要发展方向之一。
通过云计算，用户可以将数据存储在远程服务器上，实现数据的共享和访问。
云计算的出现极大地提高了数据的处理效率和存储能力，为企业和个人提供了更多的便利。
与云计算相伴而生的是大数据技术的兴起。
大数据是指规模庞大、复杂度高、难以传统方式处理的数据集合。
通过大数据技术，我们可以从庞杂的数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供依据。
未来，随着数据的不断增长，大数据技术将发挥越来越重要的作用。
二、人工智能与机器学习人工智能是网络技术的另一个热门领域。
人工智能是指通过计算机模拟人类智能的理论与技术。
在人工智能的支持下，机器可以模仿人类的思维和行为，实现自主学习和决策。
机器学习是人工智能的核心技术之一。
通过机器学习，计算机可以从数据中学习并改进自己的算法和模型。
机器学习的应用范围非常广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。
未来，人工智能和机器学习将进一步发展，为我们的生活带来更多便利和创新。
三、物联网与智能家居物联网是指通过互联网连接各种物理设备，实现设备之间的信息交流和互动。
随着物联网技术的不断发展，我们的生活将变得更加智能和便利。
智能家居是物联网的一个重要应用领域。
通过智能家居，我们可以实现家庭设备的远程控制和智能化管理。
例如，我们可以通过手机控制家里的灯光、空调、电视等设备，实现智能化的生活方式。
未来，随着物联网技术的不断进步，智能家居将成为人们生活的重要组成部分。
四、网络安全与隐私保护随着网络技术的发展，网络安全和隐私保护变得越来越重要。
网络安全是指保护计算机网络及其数据不受未经授权的访问、破坏或更改的技术和措施。
隐私保护是指保护个人信息不被滥用和泄露的措施。
大数据技术应用在5G网络运维中的探讨分析摘要: 身处5G时代的伟大变革，面对通信技术的迭代升级，结合互联网和通信行业融合技术的发展需求，大数据技术应用已经尤为突出和重要，成为通信运营商捕捉商机的重要手段。
关键词：Big data、采集、存储与管理、分析与挖掘、机器学习引言:随着“大数据”时代的到来，信息成为企业战略资产，市场竞争要求越来越多的数据被长期保存，每天都会从管道、业务平台、支撑系统中产生大量有价值的数据，这些数据有可能被长期埋没而未发挥出其应有的作用。
大数据技术的应用，可以将这些数据的商业价值得到有效开发，为运营商带来巨大的商机。
下面从五个方面进行解析：一、精细化营销在网络时代，基于数据的商业智能应用为运营商带来巨大价值。
通过大数据挖掘和处理，可以改善用户体验，及时准确地进行业务推荐和客户关怀；优化网络质量，调整资源配置；助力市场决策，快速准确确定公司管理和市场竞争策略。
例如，对使用环节如流量日志数据的分析可帮助区分不同兴趣关注的人群，对设置环节如HLR/HSS数据的分析可帮助区分不同活动范围的人群，对购买环节如CRM 的分析可帮助区分不同购买力和信用度的人群，这样针对新的商旅套餐或导航服务的营销案就可以更精准的向平时出行范围较大的人士进行投放。
二、智慧网络运营互联网技术在不断发展，基于网络的信令数据也在不断增长，这给运营商带来了巨大的挑战，只有不断提高网络服务质量，才有可能满足客户的存储需求。
在这样的外部刺激下，运营商不得不尝试大数据的海量分布式存储技术、智能分析技术等先进技术，努力提高网络维护的实时性，预测网络流量峰值，预警异常流量，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。
三、互联网金融通信行业的大数据应用于金融行业目前是征信领域。
例如“招联消费金融公司”即是较好案例。
招商与联通的合作模式主要体现在招商银行有对客户信用评级的迫切需求，而联通拥有大量真实而全面的用户信息。
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为现代社会不可或缺的一部分。
大数据分析作为一门新兴的交叉学科，涵盖了计算机科学、统计学、数学等多个领域，旨在从海量数据中提取有价值的信息和知识。
本报告将对大数据分析专业进行详细的介绍，包括其发展背景、核心内容、应用领域以及未来发展趋势。
二、大数据分析的发展背景1. 数据爆炸时代21世纪是信息爆炸的时代，人类社会正从信息时代迈向数据时代。
随着物联网、移动互联网、云计算等技术的广泛应用，数据量呈指数级增长。
据统计，全球数据量每两年就会翻一番，预计到2020年，全球数据量将达到40ZB。
2. 传统数据分析方法的局限性传统的数据分析方法主要依赖于统计软件和人工分析，难以应对海量数据的处理和分析。
随着数据量的不断增长，传统方法在处理速度、准确性、效率等方面逐渐暴露出不足。
3. 大数据分析技术的兴起为了解决传统数据分析方法的局限性，大数据分析技术应运而生。
大数据分析利用计算机科学、统计学、数学等领域的知识，通过数据挖掘、机器学习、深度学习等方法，从海量数据中提取有价值的信息和知识。
三、大数据分析的核心内容1. 数据采集与预处理数据采集是大数据分析的基础，包括从各种数据源获取原始数据。
数据预处理是对采集到的数据进行清洗、转换、整合等操作，以提高数据质量和分析效率。
2. 数据存储与管理随着数据量的不断增长，数据存储与管理成为大数据分析的关键问题。
目前，分布式存储系统如Hadoop、Spark等成为主流，能够满足海量数据的存储和计算需求。
3. 数据挖掘与统计分析数据挖掘是从海量数据中发现有价值的信息和知识的过程。
统计分析是对数据进行描述、推断和预测的方法，包括回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等。
4. 机器学习与深度学习机器学习和深度学习是大数据分析的核心技术之一。
机器学习通过算法让计算机从数据中学习，自动提取特征和规律。
深度学习则是一种更高级的机器学习方法，能够模拟人脑神经网络，实现更复杂的模式识别和预测。
云计算与大数据技术研究报告一、引言随着信息技术的快速发展和互联网的普及，云计算和大数据技术成为了当今科技界的热门话题。
云计算通过网络提供各种服务和资源，而大数据技术则致力于处理和分析海量的数据。
本报告将介绍云计算和大数据技术的概念、基本原理以及当前的应用情况。
二、云计算技术1. 概念与定义云计算是一种将计算资源以服务的形式通过网络提供给用户的模式。
它的核心理念是将传统的硬件和软件资源集中管理，用户通过互联网可以随时随地访问到所需的计算资源。
2. 云计算的基本原理云计算基于虚拟化技术，将物理服务器划分为多个独立的虚拟机，每个虚拟机都可以独立运行操作系统和应用程序。
通过资源管理和调度，云计算可以实现按需分配和动态扩展。
3. 云计算的应用领域云计算已经广泛应用于各个领域，如云存储、云服务器、云数据库等。
它为个人用户、企业和政府机构等提供了灵活、高效的计算服务，大大降低了信息技术的成本。
三、大数据技术1. 概念与定义大数据是指无法通过传统的数据管理和处理技术来有效获取、存储和分析的数据集合。
大数据技术是为了解决这种海量数据的处理问题而产生的一种新型技术。
2. 大数据的处理与分析针对大数据的特点，大数据技术包括数据获取、数据存储、数据处理和数据分析等方面的内容。
其中，数据挖掘和机器学习等算法在大数据处理中扮演着重要的角色。
3. 大数据的应用场景大数据技术在金融、医疗、商业智能等领域都有着广泛的应用。
通过对海量数据的深度挖掘和分析，可以帮助企业做出更准确的决策，并提升产品的竞争力。
四、云计算与大数据的结合1. 云计算提供了大数据处理的基础设施和计算资源，为大数据的存储和计算提供了强大支持。
2. 大数据技术为云计算的数据分析和决策提供了有力的工具和方法。
3. 云计算和大数据技术的结合为企业提供了更强大的数据驱动能力，促进了业务创新和发展。
五、云计算与大数据的挑战与展望1. 数据安全和隐私保护是云计算与大数据面临的重要挑战之一，需要制定相应的法律法规和技术手段来保护用户的数据安全。
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发展报告随着互联网技术的不断发展，云计算和大数据技术逐渐成为当前科技领域的热门话题。
本篇报告将就云计算与大数据技术的发展进行探讨，并分析其对各个行业的影响和未来趋势。
一、云计算的发展云计算是一种基于互联网的计算模式，用户可以通过网络按需获取计算资源和服务。
云计算的发展可以追溯到20世纪60年代的时分区域计算机系统，但其真正的意义在21世纪初得到了广泛应用。
云计算的发展得益于技术的突飞猛进，特别是虚拟化技术和分布式计算技术的成熟。
通过虚拟化技术，云服务提供商可以将物理资源进行虚拟化，将其划分为多个虚拟资源，从而提供更灵活和高效的计算服务。
而分布式计算技术则可以将任务分发到多个计算节点上同时进行处理，提高系统的整体性能。
二、云计算的应用场景云计算技术已经广泛应用于各个行业，为企业和个人提供了强大的计算和存储能力。
以下是云计算在不同领域的应用场景：1. 企业信息化：云计算可以为企业提供弹性计算和存储能力，帮助其实现信息化转型。
企业可以将自己的应用部署在云上，节约投资成本，提高IT资源的利用率。
2. 在线教育：随着网络技术的普及，云计算在教育领域也得到了广泛应用。
教育机构可以借助云计算平台提供在线教学和资源共享服务，实现教育资源的共享和高效利用。
3. 医疗健康：云计算在医疗健康领域的应用也非常广泛。
通过云计算平台，医疗机构可以实现医疗信息的共享和交流，提高医疗服务的质量和效率。
三、大数据技术的发展大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合，由于传统的数据处理方式无法处理如此庞大的数据，大数据技术应运而生。
大数据技术主要包括数据采集、存储、处理和分析等方面。
数据采集通过各种传感器、设备和网络收集大量的数据，存储则需要借助云计算等技术提供高效可靠的存储解决方案。
数据处理和分析则涉及到数据清洗、挖掘、建模等技术，目的是从海量数据中获取有价值的信息。
四、大数据技术的应用场景大数据技术在各个行业都有广泛的应用，以下是一些典型的应用场景：1. 零售业：通过大数据分析，零售企业可以了解客户的购物偏好和消费习惯，从而调整产品定位和市场营销策略。
学习云计算的心得体会三篇一、云计算的正确理解。
通过学习，我知道云计算是在xx年诞生的新词。
虽然它产生的较晚。
但并不能掩盖它的火热程度。
仅仅过了半年多，受到关注程度就超过网格计算，而且关注度至今一直高居不下。
云计算普遍认为是一种商业计算模型。
它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用能够按需获取计算存储空间和信息服务。
这里所说的"云"不是我们通常所理解的云。
它是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源。
通常是一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器和宽带资源等。
从研究现状上看，云计算有以下特点。
1、超大规模。
"云"具有相当的规模。
它需要有几十万台服务器同时工作。
因此它能赋予用户前所未有的计算能力。
2、虚拟化。
云计算支持用户在任意位置使用各种终端获取服务。
随着我国信息技术产业突飞猛进，3G技术不断发展，越来越多人通过各种通信电子产品使用云计算服务。
例如我们平时使用3G手机上网淘宝或用云存储将自己手机上的资源备份到网盘上等等。
3、高可靠性。
"云"使用了数据多副本容错。
计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机更加可靠。
4、通用性。
云计算不针对特定的应用。
云计算应用非常广泛，可以涵盖整个网络计算，它并不拘泥于某一项功能而是围绕3G、4G 等新型高速运算网络展开的多功能多领域的应用。
5、高可伸缩性。
"云"的规模可以动态伸缩。
这一点与传统固态存储有本质区别。
因为传统存储介质有存储容量限制而"云计算"它的边界是模糊的。
它能满足应用和用户规模增长的需要，使用户不必因为空间不够而烦恼。
6、按需服务。
"云"是一个庞大的资源池，用户按需购买。
例如有人喜欢听歌、看电影，有人喜欢看财经消息，我们都能按自己的意愿去获取相关消息资源。
7、极其廉价。
云计算有更低的硬件和网络成本，更低的管理成本和电力成本，以及更高的资源利用率，两个乘起来就能够将成本节省30倍以上，因此云计算是划时代的技术。
云计算数据论文六篇云计算数据论文范文3【关键词】大数据云计算通信行业影响一、云计算和大数据理论概述1.1云计算理论分析云计算是一种较为先进的技术，它进展时间还比较的短，但其进展速度非常的快，受到广泛的关注。
云计算本质上还是属于网络计算模式，可以为多个网络用户供应效率高、牢靠性好的计算服务。
并且云计算具有超高的运算量，基本上可以达到每秒10万亿次的运算量，可以有效的满意智能手机、平板电脑等设备所需要的运算和存储需要。
1.2大数据理论概述大数据的进展时间相较于云计算，时间更短，还处于分析和试用阶段，其应用的范围还比较有限。
并且对于大数据的理论分析还有待完整，还没有形成统一的理论认知，可以将大数据简洁的理解为传统的工具和方法无法处理和分析的数据。
同时大数据还具有以下的特点：一是，大数据的显著特点就是大。
这里主要指两方面的内容，一方面指的是数据存储量特别的大；另一方面指的是计算量大。
这也是大数据区分其他处理工具的最显著特点；二是，大数据的工作效率高。
在运用大数据的过程中，可有效的提高数据信息的存储、传输效率，甚至在有的工程中大数据还实现了实时处理分析.三是，大数据信息种类非常的丰富，既包含了结构化的数据表，也包含了半结构、非结构化的文本、视屏以及图像等多种信息，同时大数据之间还存在较多的信息交互行为。
二、云计算和大数据之间的关系分析大数据与云计算都是较为新兴的数据处理技术，两者既具有共通性，也存在明显的差异。
首先，云计算和大数据之间的共同特征：云计算和大数据都具有较大的数据运算和存储功能，并且都是以计算机网络技术为基础进行的。
并且大数据和云计算在数据存储、传输以及数据分析方面具有较多的交集。
其次是云计算和大数据之间存在的较大差异表现：云计算应用的主要范围是在IT资源以及各种应用上，在降低企业IT部署成本方面具有显著优势。
云计算的问世对企业的IT架构产生了重大的影响；大数据的功能与云计算先比具有较大的不同，大数据主要是对自己所存储的数据进行深化的分析和挖掘。
大数据云计算网络技术探讨3篇大数据云计算网络技术篇10引言大数据分析技术对于数据运算工作有着重要的意义，能够通过对于数据的可视化分析等实现更加高效的数据处理，而云计算则通过虚拟化技术、分布式计算等方式实现全新的数据处理形式。
1大数据与云计算技术大数据与云计算技术的定义。
大数据技术是实现针对巨量数据处理任务的一种技术。
大数据技术的应用过程首先是针对数据信息的收集。
（1）通过各类应用以及服务等形式对于需求信息进行收集，保证数据分析能够在浩大数据基础上进行，提升处理结果的精确性以及普适性。
（2）通过多种方式进行的数据分析整理，通过对于关键信息的整理分析，从中提取有效信息。
（3）将处理结果应用于不同的场景中，帮助工作的完成。
云计算是对于互联网技术的深层次应用推动。
通过云端服务器与本地计算机的连接，将本地服务器无法完成的任务交由云端的服务器完成。
首先本地服务器将任务传输至云端的计算资源中，然后云端服务器会进行任务数据的存储，然后开展相应的计算活动。
计算任务完成以后，本地计算机可以通过猎取相应的计算成果。
如图1所示。
进展大数据与云计算技术的意义。
大数据与云计算技术的进展主要缘由是传统的数据处理方式已经无法适应现阶段计算需求的进展。
面对移动互联网以及物联网等互联技术在生活中的广泛应用，其在应用过程中会产生海量的使用信息等各类数据，针对此类使用数据的收集分析，能够促进企业进展。
因此，针对数据的全流程处理成为了现代社会计算机技术进展的重要讨论方向。
传统的数据处理技术在当前的社会进展阶段中存在一些不足，制约了数据信息在社会进展中的作用。
（1）传统的数据处理技术无法承载巨量的数据信息。
物联网和移动互联网的进展使不同的应用以及服务掩盖了人们生活场景的各个方面。
不同的应用场景都会产生大量的数据。
从这些数据中针对性的提取有效信息。
（2）掩盖全场景的应用数据处理等对于个人和企业的信息平安有着重要的影响，假如数据处理的过程中平安性不足，导致消失大量数据的泄露，严峻影响个人以及公司的数据平安。
（3）传统数据处理技术主要的处理方向是针对结构数据的处理，而现阶段的数据分析工作中包含了大量的非结构数据，传统的数据处理技术无法实现对于这部分非结构数据的处理，导致数据的结果无法有效的反映实际，结果不全面会导致相关部门无法进行科学性决策，也就无法为决策管理供应有益参考[1,2]。
2大数据与云计算技术的应用大数据技术应用。
大数据的应用场景非常多样，但是使用大数据技术的核心诉求都是为了通过对于大量数据信息根据重要性等不同指标进行针对性的分析处理，从中猎取有效的数据信息，为后续的进展供应重要的指导。
通过大数据技术的应用，（1）可以实现针对数据的可视化应用。
通过明确的规章将此类别下的数据信息从海量的数据中进行提取，（2）将其以多种形式呈现出来。
借助于计算机为载体的大数据的可视化应用，能够关心用户更加清楚的了解数据特征以及结构[3,4]。
（3）大数据技术在社会进展的各个层面都有着广泛的应用。
企业针对用户大数据的分析能够为自身的进展起到良好的指导作用。
例如针对用户使用较多的服务数据进行收集，保证企业的优势能够不断扩大。
针对用户使用频次较少的服务进行不断改进，提升自己的短板。
除此以外还可以将大数据技术应用于企业市场应用的环节。
针对市场波动性信息的收集处理，能够通过大量数据反馈出的信息研判市场的将来趋势，使企业进展能够符合市场现状，扩大企业的整体市场竞争力。
当前阶段大数据应用场景如图2所示。
云计算技术应用。
云计算的应用场景广泛。
与人们日常生活最贴近的是自己使用的各类软件。
数据是信息时代的石油。
因此规模较大的企业都将自己的用户数据看作为重要资源。
当前阶段我国的大企业都将自己的云服务作为企业进展建设的重点。
同时还将自身建设的云服务作为一项产品，通过为一些规模较小，但是有云服务需求的企业供应云计算的产品来获得肯定的利润。
大企业进行云服务建设是非常必要的。
（1）由企业的用户规模打算。
大量的用户规模产生的数据处理需求非常浩大，因此要求企业必需建立更加强大的数据处理方式满意用户需求。
云服务可以很好地满意这一要求。
通过网络技术将用户与云端的服务器相连，用户产生的数据集中到云端服务器进行数据计算。
（2）通过网络将数据处理结果反馈到用户设备中。
不管能够提升企业的服务水平，还可以实现用户多场景的数据处理需求。
3SDN的云计算数据中心网络技术软件定义网络（SoftDefinedNetworking，SDN）是近年来互联网技术飞速进展衍生出来的一种新型技术。
（1）数据层：其定义为基础设施层，主要由多个网络单元组成。
包括多个物理设备，如交换机、路由器等。
严格来说，它是规律维度上托管资源的抽象集合。
主要功能是收集网络状态信息，并以此为基础转发数据包。
数据层一般使用南向接口接收掌握层的命令，然后执行相应的动作。
在负载均衡策略的详细实施过程中，数据层设备会直接接收数据流并上报给掌握器，然后依据掌握层的决策选择相应的路径，从而实现负载均衡。
的目标。
（2）掌握层：其定义为SDN掌握器所在的平面。
而SDN掌握器将直接连接基础设备和上层业务应用。
它的主要功能是管理用户恳求流量和网络设备端口，更新和维护网络拓扑，然后在此基础上进行构建。
在编排管理之上。
在掌握层中，可以包括一个或多个SDN掌握器。
对于每个掌握器，它包括一个南向接口驱动程序、掌握规律和一个北向接口。
严格来说，掌握层是负载均衡策略在实施过程中的重点。
科学处理数据层上报恳求，并使用流表下达决策。
一般依据负载均衡策略来达到数据转发的效果。
（3）应用层：又称服务层，主要由多个SDN应用组成，一般为用户供应拥塞掌握、防火墙掌握等多样化服务。
对于用户来说，可以通过北向接口与掌握器进行交互，然后在此基础上进行模块开发工作，进而在此基础上满意用户的多样化需求。
4结语信息时代的进展对数据的处理等提出了更高的要求。
大数据和云计算技术作为新兴的计算机技术，能够为社会进展起到乐观的推动作用。
通过大数据技术和云计算技术在计算机领域的运用，能够有效提升对于数据的处理力量，进而使得社会能够在明确的数据信息支撑的基础上获得更大进展。
深化推动大数据技术与云计算技术在计算机领域中的详细应用，对于社会进展有着乐观的意义。
:国龙浩单位:中原工学院大数据云计算网络技术篇2现阶段，计算机技术不断推广，渗透到各行各业中，而随着网络时代数据的爆炸式增长，也要求由数据运算和处理的有效手段。
大数据分析技术在运算方面具有明显的优势，满意可视化要求，具备肯定的猜测性。
而云计算技术自身的虚拟化以及多租户特点，也让这一技术的应用越来越广泛。
大数据和云计算技术能够满意数据分析的时效性，自身具备较强的运算力量，而对相关大数据进行数据分析，讨论云计算网络技术，具有肯定的现实性意义。
当前，大数据和云计算技术得到的社会认同度较高，但是在大数据理解上还存在分歧，大数据实际具有肯定抽象性，对数据进行大量排解，需要满意更多特点，这些都需要做好大数据和云计算技术的区分。
1大数据和云计算概述1.1大数据大数据即海量数据，需要通过多种方式和途径应用，对数据组进行采集和整合，确保相关数据真实牢靠，保证时效性。
在企业营销中，相关数据更多的来源于社交网站品套、电子商务平台、消费信息平台等，相关数据也不是企业客户关系管理数据库中的常态数据组。
基于技术层面，大数据和云计算之间关系亲密，互为表里。
大数据无法通过单台计算机来确保数据应用，而是借助分布式计算框架，其特征在于可以对海量数据开展挖掘，而这一过程中，还需要借助云计算技术来对海量数据进行分布式处理，构建分布式数据库等。
就大数据的特征来看，主要包含兼容性、高速性、多样性以及价值密度低等。
1.2云计算云计算包含了目前主流的商业计算模型，云计算对于相关计算任务进行安排，结合相关应用系统的有用性功能应用，实现自身的计算力量以及保存力量，为相应领域供应真实牢靠的信息服务。
简洁来说，云计算技术以网络平台为基础，以自身状况为条件，为相关企业和个人供应动态和可伸缩的计算服务。
云计算技术的特点包含规模化、虚拟化以及通信性。
而根据服务类型区分：（1）在以基础设施为服务主体的状况下，硬件设备等基础资源位于服务指挥，能够将其供应给相应用户。
（2）以平台为服务主体的状况下，需要对于抽象资源进行详细化处理，为用户应用流程供应运行条件。
目前，许多西方发达国家对于云计算技术比较重视，应用也比较突出，例如，谷歌、亚马逊等，对于云计算技术应用比较广泛。
现阶段，我国对于云计算技术应用较多的主要有阿里巴巴和天翼云。
如图1所示为云计算概念图。
2大数据即云计算技术的特征分析2.1大数据特征2.1.1容量大目前，工厂生产中，相应印刷材料数量已经在200PB以上了。
而在大数据时代，互联网应用普及率不断提升，大数据时代各类应用和交往过程中都会产生数据信息，这些数据信息呈现爆炸式增长，所以，需要有更高级别和层次的数据容量系统来承载，确保海量数据的有效存储和应用。
2.1.2多样性传统数据应用中，应用效率最高的是结构性数据，这类数据以文本为主体，保存比较便利。
而在互联网环境下，非结构性数据量不愿提升，图片、视频、录音等等，数据类型多种多样，这些都要求在数据处理中要根据严格的标准来进行，确保规范性和牢靠性。
2.1.3价值密度低大数据虽然采集的是海量数据，但是其中真正有用的数据信息还是比较有限的，在海量数据中，往往隐蔽着潜在价值信息，而这种价值信息的密度比较低，在价值猎取中，多通过数据探究来挖掘。
2.1.4速度快针对大数据的处理效率一般都设有严格标准，相对于传统的数据挖掘效率，大数据的数据信息处理效率更高，对于数据信息挖掘具有重要意义。
2.2云计算技术特征2.2.1规模大许多大型企业自身在云方面有许多服务器，所以他们的计算功能更强，自身技术的规模性也比较大。
2.2.2虚拟化云计算技术能够满意用户在相应位置和重点下猎取信息服务的需要，云可以满意用户提出的数据需要，且不是一平稳的有形物质呈现。
2.2.3高牢靠性相对于本地计算机系统，云计算自身对于数据副本容量要求比较严格，相应计算节点能够让数据出错率不断降低，这对于提升云计算稳定性具有重要作用。
2.2.4通用性云计算技术满意同时多个系统运行的需要，系统通用性比较强。
2.2.5拓展性强云计算还有动态扩张性，可以将技术扩充到对应的范围中加以应用。
2.2.6低成本性云计算技术应用以自动化集中管理为主，能够降低过程中的技术成本投入，还可以在确保工作效能的状况下提升效率，这样可以供应用户满足度和体验度。
2.2.7风险性云计算作为新时期的一项新技术，其技术进展和应用中依旧存在一些不足和问题，云计算以计算机技术为基础和载体，所以其平安风险是必定存在的。
