京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
云计算是大数据价值形成的基础_数据分析师
近年来,伴随着移动互联网、物联网、云计算的快速发展,大数据的价值被更多的行业企业所重视、发掘并利用,在当今的数据洪流时代,各类企业在数据的生产、存储、清洗、应用等方面都在进行着全方位的立体创新。
大数据要依靠云计算
降本增效
一直以来,大数据技术被认为是由硬件摩尔定律、并行计算体系创新的技术驱动,互联网应用、智慧地球的业务推动迅猛发展起来的,而大数据应用层面却需要解决成本、效率、质量的多重问题,为此,大数据只有经过云计算的降本增效才能快速发展。
云计算将计算、存储资源低成本、便捷化、弹性可扩展,为大数据这个杀手级的应用提供了可靠的保障。随着数据越来越多、越来越复杂、越来越实时,更需要云计算进行挖掘、提炼、过滤、分析,才能产生价值。
以Hadoop为代表的云计算技术使得对PB级的海量非结构化数据的集中处理和存储成为可能,构建在X86平台上的MPP数据仓库提高了横向扩展性,并使得集中化地对海量结构化数据的处理和存储成为可能,万兆以太网等技术使得大规模数据中心成为可能,OTN技术以及近几年对传输基础设施的投入,使得跨地域大量数据的传输成为可能……由此可见,大数据是落地的云,是云应用的价值体现。
我们看到,集中式存储、分布式数据库为大数据提供了良好的设施保障,而大数据的发展不能再依赖于人的智慧分析能力,它更多地需要机器具备一定的自我学习、自我成长、智慧处理的计算能力。未来一段时间,购买设备自建IT基础设施已经成为一种“作坊”行为,面对互联网、移动互联网催生的产业信息化浪潮,需要云计算这样庞大集群的基础设施,才能保证大数据的产出,才能保证价值服务的形成。
信息安全是大数据的
首要课题
正如Gartner在《大数据时代的美国信息网络安全新战略分析》中所述,“大数据安全是一场必要的战争”。大数据从其起步开始,就与安全问题如影随形。
面对PB到ZB级的海量存储数据,无论是Hadoop、SQL、NoSQL,还是严格的访问设置和隐私管理,对这些不同系统、不同应用关系、不同来源的数据洪流的安全防范,都会存在信息泄露的风险。
而且,大数据分析挖掘技术本身就是风险来源之一。大数据的发展依赖于信息挖掘、分析、清洗、整理的能力,在挖掘过程中,难免会触及挖掘对象的个人信息、隐私数据,甚至成为很多信息处理公司争相渔利的市场,这一点需要政策立法层面的信息保护。
此外,大数据环境下的资源滥用、不安全集成等应用防护风险,身份仿冒、信息劫持等接入风险,恶意篡改、虚拟应用融合风险等大量并存,需要从顶层设计角度关注大数据的系统风险。
美国早在2012年3月22日就将“大数据”上升为国家战略,甚至将大数据定义为“未来的新石油”,并将安全机制上升到国家层面。我国也需要从立法层面规范大数据的信息安全标准、原则、管控手段。
同时,基于云平台的安全技术框架、安全监测技术保障、应用防护安全应用、云端的安全审计等也是必不可少的,这样“云计算能力+云存储能力+大数据技术+安全防护”才是大数据快速发展的根本。
运营商开展数据经营
大有可为
在互联网乃至移动互联网时代,运营商是数据交换的中心,运营商的客服系统、业务平台、网络管道都产生着大量的数据,这些数据的精准分析有利于改善客户体验、优化网络质量、刺激业务创新、开展精准营销,可见,数据经营已经成为大势所趋。
大数据为运营商带来前所未有的机遇。一是运营商具有庞大的基础网络,具有用户聚合优势,已经成为客户应用大数据的重要入口。二是大数据对云平台、对基础设施的高度要求,为运营商网络平台及应用服务的全面升级提供了广阔的市场空间。三是运营商的数据经营将产生更灵活更创新的商业模式,安全地提供数据挖掘服务,为丰富互联网应用、中小企业发展、产业行业发展会做出更多的贡献。
当然,运营商数据经营还存在一定的挑战。一方面,运营商的内部系统多数存在分省建设、模型迥异、标准不统一等问题,这对大数据要求的集中整合和实时交互是个巨大挑战;另一方面,原有高端商用系统多数具备结构化数据的处理能力,需要提升面向互联网应用的大量非结构化数据处理能力。
运营商已经纷纷启动大数据经营与服务。在内部应用上,以集中数据为指引,统一顶层架构设计、集中数据统一管理、开放数据能力服务,以数据集中引领生产系统集中,促进生产系统逻辑集中和流程贯穿。在外部服务上,运营商基于IaaS层基础电信能力,开展PaaS、SaaS层产品合作,沉淀并挖掘有价值的数据服务信息,向特定细分市场有选择、有目标地安全开放。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25