
破解大数据和云技术应用的难题_数据分析师考试
随着区域经济一体化和信息技术的发展,业务信息跨行业跨地区的应用频度不断得到提升,单一数据交换应用已无法满足各类业务管理工作效率和工作质量提升的需要。海类海量数据源的涌现,自然会产生巨量的大数据,这就需要我们云技术的支持,以保障数据的精密储存和高速传输。由此,各地各行各业大力提倡云的应用,并推动云中心的建设,但是,疏忽了大数据和云的有效应用,“房地产式”的开发建设模式,导致许多地区云中心的资源严重闲置和云的应用效能发挥受到限制。
大数据就是海类海量的数据集,是信息技术发展至今的必然体现,也是当今数据源应用的现实需要。而保障大数据的有效应用,一是要解决其数据输入输出路线布局的问题,满足数据的有效传输;二是要解决同质数据单元应用模式的问题,满足相关应用主体互通互用的需要;三是解决数据真实性的问题,防止实际应用工作受到影响或误导。为此,我们必须进行大数据和云技术的应用研究及规划,以避免数据集成的无效性和盲目性、提取应用的不合理性和安全的缺失,有效支持云技术的应用,使海类海量大数据得到有效的储存和提取应用。
开展大数据和云技术的应用研究及规划,首先应对其应用环境进行深入的研究,以便合理掌握其应用能力和相关认知情况,科学地定位云中心的建设和应用模式,保障对应环境现阶段信息技术工作开展需要的同时,为未来信息化的建设奠定基础。
二、要针对应用环境中应用主体、应用单元、业务性质进行有效分类,以保障云中心数据业务输入和输出路线布局的合理性。目的是服务业务和应用业务、政务业务和商务业务、事业类业务和社团组织业务,主体业务和辅助业务、输入业务和输出业务、纵向业务和横向业务合理区分;上下级业务、多层级业务进行合理归类。最终使同一属性的业务信息走同一个通道,服务业务走服务业务的通道,应用业务走应用业务的通道;政务业务走政务业务的通道,商务业务走商务业务的通道;事业类业务走事业类的业务通道,社团组织业务走社团组织的业务通道;主体业务走主体业务的通道,辅助业务走辅助业的务通;输入业务走输入业务通道,输出业务走输出业务通道;纵向业务走纵向业务的通道,横向业务走横向业务的通道;上下级业务走上下级业务的通道;多层级业务中,一级业务走一级业务的通道,二级业务走二级业务的通道,三级业务走三级业务通的道等,有效避免业务路线混乱制约业务数据的传输。
三、是要将具体数据应用单元应用架构和应用模式的建立,进行应用研究与规划,以保障同质应用单元满足相关应用主体的共同需要。避免两个应用主体间单一数据交换的不足,防止系统无端承受过载的压力;避免同质应用单元应用模式多元化,保障不同应用主体在同质应用单元中分别补充和提取对应的数据;避免同质数据库的重复建设和业务信息跨行业跨系统的对接与应用受到制约,保障同质数据库满足各相关系统的共同需要。
四、要针对集成中云数据的真实性进行应用研究,以保障原始数据的真实可靠性,避免数据失真而导致应用效能失常,或引发严重后果。
五、要进行数据安全应用的应用研究与规划,保障数据分类分层分级的提取应用,避免涉密数据被非对应主体提取、有效数据没有融入数据单元和无效融入数据单元中影响业务工作的开展。
通过大数据和云技术应用研究与规划,可以改变当下以满足对应信息系统功能特点和数据交换需要而服务的不足,避免云技术架构绑架对应的信息系应用架构,使云技术架构和具体信息系统应用架构得到有效融合。最终保障云服务的有效性和可靠性,以支持各行各业信息化的建设与发展,同时将有力促进当前智慧城市的建设发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30