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大数据云计算技术范文1
关键词：大数据；云计算；职业教育
中图分类号：G424 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）09-1853-01
2012年，联合国大数据政务白皮书，提出了各国政府（包括联合国在内）的一个历史性机遇：利用丰富的大数据对社会经济做出具体的分析，帮助政府更好的运行经济服务社会。同年，奥巴马在美国白宫宣布将“大数据战略”上升为国家意志，将大数据定义为“未来的新石油”并加大投资拉动相关产业。2013年12月5日-5日，由中国计算机学会主办，中国CCF大数据专家委员会承办的主题为“应用驱动的架构与技术”的中国大数据技术大会，这次大会成为大数据技术与应用深度结合的新起点，成为产业界、科技界与政府部门密切合作的新平台，进一步推动我国大数据的产学研。2014年3月1日，在北京举行的贵州・北京大数据产业推介会上，贵州共获投730.2亿元用于大数据产业的发展，这一伟大的壮举将全面推动贵州互联网，网络营销发展进而影响贵州经济发展。百年大计，教育为本，在贵州“后发赶超，跨越发展”的过程中，教育的改善提升成了社会发展步伐是否稳健的重心，随着大数据的到来，贵州的教育正张开腾飞的羽翼迎接新一轮的跨越赶超，贵州在全国率先完成中小学生学习信息管理系统，学生学籍信息入库。为加快推进职业人才培养体系建设，促进经济工作稳定快速发展，省教育厅、人社厅等多家单位携手并进，联合出台了加快职业人才教育培养的实施方案，以贵阳为中心，打造职业教育核心发展区，规划高职办学规模达到25万人，为贵州大数据产业发展提供充足的人才保障，建成具有贵州特色的现代职业教育体系。在大数据背景的前提下，贵州的职业教育发展将踏上更加非凡和精彩的跨越之旅。
1 大数据、云计算简介
麦肯锡公司在2011年了一个前沿领域的研究：大数据。虽然到现在为止没有一个明确的定义，但是，大数据不是海量数据的表面理解，具有数据体量巨大，数据类型繁多，价值密度低，处理速度快等特点。 “云计算是通过网络提供可伸缩的廉价的分布式计算能力”。云计算代表了以虚拟化技术为核心、以低成本为目标的动态可扩展网络应用基础设施，是近几年来最有代表性的网络计算技术与模式。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
2 高职院校大数据条件下云计算的应用
云计算的应用使得高校在信息工具化的时代能够脱离原始的“信息孤岛”现象，集中了原本分散的国内及世界的教育资源，让社会与学校，学校与教师，教师与学生之间有了更深的互动和相互带动，把社会各行各业对教育有利的资源通过计算机与网络终端带动教育的发展。高职教育与传统的本科教育不同，重点是培养学生的实际操作能力，通过资源库的分析和选取并优化应用，可以提高高职教育的目标性。
2.1 依据社会人才需求信息，调整专业设置
目前的社会公开招聘信息都是通过互联网至少在全国范围内进行公开招考的，近几年，百度等各大网站都可以轻易的分析出
招聘的条件和专业。各大中型企业招聘的专业类型等都可以通过数据提取，数据分析得到各专业的需求状况，通过这些计算、分析这些大数据，可以适当迅速的调整专业设置和专业学习计划，以适应信息瞬息万变的时代需求。
2.2 利用数据库优秀教育资源，提高教学效果
近年来，各大高校，职院都在进行重点专业的课改工作，很多优秀的课程教学视频和配套资源等上网，通过相关网站对教育资源的数据进行搜索，在相应的学院，教研室，进行数据的分析和研讨，经过相应的更改后可以直接应用我们的教学和管理中，可以充分吸取网络教育资源的精华，变成自己教学工作进步的工具。
2.3 充分利用电子图书馆，扩展“校企合作”的形式
贵州是教育相对落后的地区，首先，经济基础决定上层建筑，资金配套的硬件措施是制
约学校教学工作前进的桥梁，近几年，国家的西部发展计划和贵州省对教育尤其是职业教育的大力支持，使得，学校的教学环境有了很大的改善，很多学校都配套修建了电子图书馆和电子信息实训室。“校企合作”首先在发达地区开展，在贵州，合作项目近三年才开始试行，以贵州职业技术学院为例，2012年，由政府搭台的“中兴网络学院”项目达成协议，中兴在贵州职院第一次投入一千万元建立实训室并开始招生，除了学校教学计划必须完成的课程外，中兴选派有实战经验的一线老师加强学生实训的教学和指导，让学生更深入的练习自己的职业技能，除了学习学校扎实的基础理论，更吸收了中兴企业信息化的优势。
3 高职教改的新方向
面向大数据的云计算主要是为学院提供基于云架构的知识、信息的存贮，但对于这些数据的科学性分析和研究并不完备，尤其是职业院校需要的不仅仅是可以相对容易验证真理的理论知识，主要是一线的先进生产力和技术的学习和研究资料，所以认真学习和研究大数据的处理方式，将是未来高职在大数据方面的发展新方向，当然事物两面性的原则，大数据的网络环境也为学院的发展带来负面的影响，比如，随处可见的传感器和摄像头等，都可能会泄露学校和学生的私人隐私信息，暴露学校的科研痕迹和学生的行踪轨迹，从而对学生的个人安全等起到威胁作用，所以，隐私信息保护系统也是当下研究的热点问题。
大数据云计算技术范文2
【关键词】云计算技术 大数据 数据处理
随着物联网、网络、移动通信等的快速发展，特别是互联网的普及使得信息传播的规模和速度呈现几何增长，人们获取信息的途径和方式开始变得异常丰富，人们事实上已经进入了“信息大爆炸”时代。与此同时信息传播的大容量、高效性和准确性也对现有的数据处理体系提出了更高要求。根据大数据摩尔定律，人类世界的数据产生量将按照每两年一倍的速率增长，预计2020年世界数据量将超过35亿GB，“大数据”时代迫在眉睫。“大数据”具有离散型、随机性、发散性、爆发性等特点。近年来，随着云技术的兴起全面革新了传统的数据技术，大容量、多样化、快速处理、信息价值性和准确性为了云技术背景下大数据处理的五大主要特征。如何利用云计算技术对大数据进行高效处理已经成为了信息技术发展亟待解决的关键问题。
1 大数据和云计算的关系
云计算技术是指利用集中式远程计算资源池，通过按需分配的方式，为终端用户提供强大而廉价的计算服务技术。云计算技术作为一种数据处理方式，其技术特点包括：一是资源池在物理上是对终端用户完全透明的；二是能够为任何行业提供规模化计算服务，其服务能力可看做是“无限”的；三是其应用部署快速便捷，服务能力和方式是可以完全按照终端客户要求定制的，具有极强的弹性伸缩能力；四是云端数据获取方便，能够资源共享，用户使用成本低廉。
云计算技术是目前最强大的数据存储、传输和处理平台，它是大数据处理的最优选择。云计算能够为大数据提供几乎“无限”的存储空间和处理能力，满足其超大容量存储和超级复杂的处理需求，也是传统存储方式无法实现的。云计算侧重数据的计算处理，而大数据需要强大数据处理能力，因而它是云计算的处理对象。此外大数据所产生的业务需求也为云计算的实现提供了更多的形式。
2 基于云计算的大数据处理技术
2.1 大数据的采集技术
目前数据采集方式主要分为集中式和分布式两大类。其中分布式的灵活性较强，而集中式的全局性较好。实际上大数据采集的对象通常包括组织内部和相互独立组织间的各类数据，而云计算恰好具有并行处理的优势，因而可采取混合式采集方式能够更加有效地完成数据采集任务。即在各个组织内部采用集中式数据采集方式，通过在组织内配置中心服务器，作为集中式数据注册机构，用于存储和共享内部的数据。在相互独立组织间，采用云计算的集群技术、虚拟化技术等在各独立组织中心服务器间采用分布式采集方式实现数据采集、组织间对接和共享。大数据结构类型包括结构化、半结构和非结构化数据，因而在应用云计算技术进行分布式采集时，可依托其超强的扩展性和容错力，将数据池内数据进行同构化，从而实现数据进行分类存储。
2.2 大数据的存储技术
由于超大体量、离散、复杂的数据特点，传统数据存储模式已经难以满足大数据存储要求。一方面单结点的数据仓库在容量上难以满足呈几何增长的数据量，在运行效率上也难以满足大数据的分析处理需求。另一方面传统数据仓库按行存储模式，虽然可以实现大容量索引和视图，但实际操作中其时间和空间过高。而云计算主要采取列式存储模式，即区分数据不同属性，不同属性列都单独存放。云计算中列式存储的优势在于在投影数据时只需查询其属性列，系统处理量和处理效率显著提升。此外按数据属性进行列式存储，数据仓库中相邻列数据的相似性更高，因而能够得到更高的数据压缩率，进一步减少存储所需空间。
2.3 大数据的挖掘技术
联机分析能够完成数据的复杂处理，得到直观结果，实现决策性分析。云计算并行模式下联机分析能够基于数据全局，建立多维分析模型对数据进行多维度分析，从而尽可能获得全面的分析结构。由此可见多维度分析是联机分析的重要特征，而云计算技术下数据仓库正好是通过多维数据组织的。
联机分析对数据的处理仅仅只是表面的，其获取的信息价值并不高，难以得到数据深层次的含义与内在关联。而数据挖掘正是在联机分析的基础上，从超大体量的数据仓库中提取数据所蕴含的隐性信息，并将这些信息用规律、概念或是模型等表现出来。基于云计算的数据挖掘主要采用分布式并行挖掘技术。与其他串行方式相比，云计算技术下并行数据挖掘能够利用机器集群拆分分布式系统中的并行任务，并将拆分后的各个任务分别交由不同的机器去处理，从而实现大规模数据处理，其时间成本也大大降低。
2.4 大数据的可视化技术
上文所述数据挖掘可实现大数据的深层次、多维度分析，获取更多有用信息。而云计算平台下可视化技术则能够将上述信息具体化，从而使数据及其有关结构的相关信息能够更直观地表现出来，更容易被发觉和理解。可视化技术是指在存储空间中，将数据库及其中数据以图像（图形）的形式表示出来，并在其中再采用其他的分析手段获取图像中所蕴含的未知信息。而原有的数据处理仅仅只能够从数据本身入手，分析和观察数据中的内在信息。云计算下的可视化技术不但能够实现非空间数据的多维度图像显示，而且能够实现检索过程的直观图形显示，从而帮助人们更好地挖掘和理解信息，信息检索效率也大大提升。
3 结语
在数据爆炸时代，云计算的出现为大数据的存储和处理提供了可能，也为数据处理系统的功能扩展提供了重要保障。以往的数据管理将收集和存储作为重点，而在云计算模式下，大数据管理将更多地侧重数据分析、挖掘及管理模式的创新。目前数据采集和统计技术已经较为成熟，利用云计算进一步丰富大数据的存储和处理方式，实现更高层次的数据挖掘和可视化将是今后需要解决的问题之一。
参考文献
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大数据云计算技术范文3
所谓“大数据”(bigdata),就是指所涉及的数据量规模大到无法利用现行主流软件工具,在一定的时间内实现收集、分析、处理或转化成为帮助决策者决策的可用信息。大数据有四大特征:数据规模大(Volume),从TB级别跃升到PB、EB乃至ZB级别;数据种类多(Variety),有图片、地理位置信息、视频、网络日志等多种形式;数据要求处理速度快(Velocity),是指数据处理挖掘速度极快;数据价值密度低(Value),指大数据库包含极高的商业价值,可以深度挖掘出及时、相关和有效的信息。即所谓的“4V”特性。大数据时代,不仅改变了传统的数据采集、处理和应用技术与方法,还促使人们思维方式的改变。大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变,这些转变将改变人们理解和研究社会经济现象的技术和方法。
二、云计算的定义及特征
“云计算”最早是从IBM和谷歌等大型互联网公司处理海量数据的实践中提出。云计算(CloudComputing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。美国国家标准与技术研究院对云计算给出的定义是:云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池,这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。云计算具有以下特征;支持多人共享资源池,服务由一组资源支撑,云计算借助虚拟化技术,按照客户需求对存储、计算、内存、网络等资源化进行动态的分配;随需的自助服务,用户可以随时随地的用任何网络设备调用云计算资源;按需的自助服务,用户可以根据自身的需求,自行调整或者修改所需计算资源或服务;服务费用低廉,用户只需支付少量的费用即可满足对信息处理的需要。
三、大数据、云计算之间的关系
大数据与云计算的关系很密切,大数据离不开云计算,云计算也离不开大数据,两者相互依赖,互为依存。大数据本身就是一个复杂的问题集,大数据必须有云作为基础架构,才能得以顺畅运营。大数据必须依靠云计算技术来实现对庞大数据资源的挖掘和整理,从而提炼有价值的信息(见图1)。
四、大数据、云计算助推管理会计转型升级
(一)基于大数据和云计算的管理会计思维变革
大数据、云计算时代,财务数据的容量在不断增大,人们不再一味地追求数据的精确度,也不再依赖抽样分析,数据的时间价值和完整面貌开始显现,数据价值挖掘的核心向动态、实时、全部的数据处理转变,人们更加注重利用数据的及时性和完整性;大数据、云计算时代,财务管理决策流程也将发生变革,事物之间直接的因果关系也不再是关注的重点,人们开始转向认识、研究和利用事物之间的相关关系;大数据、云计算时代,财务分析开始从基于单类型的结构化数据向多类型的非结构化数据转变,财务信息和非财务信息实现高度融合,财务决策信息更加全面系统深入,相关度、准确度和可靠度不断提升。(见图2)
(二)管理会计由注重事后分析向基于过程控制转变
对企业的经营管理活动进行事后研究和分析是传统管理会计关注的重点,通过所分析经营管理活动事后反馈的数据结果来发现企业经营管理活动存在的问题,提出相应的整改意见并对未来的经营管理活动给出指导意见。但是,在现阶段瞬息万变的商业环境下,仅在事后对经营管理活动的结果进行分析不能及时,动态,全面和深入地了解企业,要更加注重对经营管理活动过程的分析。基于大数据和云计算的应用,财务人员不再局限于在事后对结果进行分析,反馈和监督,还能够实现过程中对重要经济指标偏离的差异分析、关键原因查找、纠偏控制及成功的关键驱动因素的深挖掘、再甄别、过程行动计划和方案的动态修订和完善、核心要素资源的重组和再配置等一系列管理过程。有效助推企业实现从经营性控制向规划性控制转变;从事后经营管理向全过程经营管理转变;从静态经营管理向动态经营管理转变。基于大数据和云计算的应用,管理会计能在事前、事中、事后对企业的经营活动实现全过程,多方位,深层次的管控,从而有效的提升管理会计信息的及时性,相关性和有效性。
(三)借助大数据和云计算实现财务信息和非财务信息的高度融合,提高财务决策的相关性和准确性
大数据、云计算时代,对管理者投资决策有用的信息不仅仅限于财务信息,企业内部跨部门的数据、过去和现时跨业务形态的数据、合作伙伴和竞争对手的数据、上下游企业之间形成的供应链数据等等结构化和非结构化的数据组成一个广义的大财务数据系统,形成一个集财务分析、战略分析、商业模式分析和前景分析于一体的生态系统。基于大数据和云计算的大财务数据系统,有效实现财务信息和非财务信息的高度融合,为企业提供信息更加及时,内涵更加丰富,领域更加广泛,分析更加深入全面的综合财务报告,有效的避免了传统财务报告信息来源单一,内容粗略简单,结果反馈迟缓等不好的方面,综合财务报告不仅能够及时、动态、高效地反映企业所处的商业环境和社会环境,还能对企业战略规划、业绩状况、综合治理、和发展前景等诸多与企业可持续发展息息相关的重要信息进行有效整合,深度解析。大数据、云计算技术使得财务决策更加科学合理,财务信息和非财务信息的高度融合,使得单纯依靠财务信息决策导致的不可控的非系统风险得到极大程度的降低。大数据和云计算技术的应用,也使得财务与企业各部门之间的关系更加密不可分,企业各部门各业务系统的数据共享中心形成一个有机的整体,不同业务系统之间的“信息孤岛”效应也得到有效的解决,使得企业作为一个大的生态系统运行更加健康有序。
(四)大数据和云计算助力企业提升资金管理水平
良好的资金管理体系不仅能有效强化资金内部控制,确保货币资金的安全,提高资金的使用效益,还能有效保障公司经营活动的顺利开展,并根据资金的实时流向及动态监控为公司管理者提出合理的资金使用的建议和措施,提升企业的生产、经营管理水平。大数据、云计算技术为集团企业实现全过程、全方位、全覆盖、全周期的资金管理和科学的经营决策提供了技术支撑。集团企业可可以按年度、月度、每周、每日甚至每时每刻对经营活动、投资活动和筹资活动发生的资金收入和出进行监管、考核和预测,使得企业的资金预算更加准确,最大限度的减少资金积压,不断提高资金的使用效率。大数据、云计算时代,企业借助云会计平台进行实时全过程全方位可视化监控分子公司所有与资金运作的相关信息,记录分子公司每一笔资金的流向,分析各分子公司资金的利用效率,从而对分子公司进行考核。企业可借助大数据、云计算技术对所有的与资金收付相关的历史业务数据进行分析,分析企业不同区域,不同时间,不同业务涉及的不同现金流活动,借此帮助企业预测相同区域,相同时间,相同或者类似业务日常经营活动可能发生的资金收入和支出。企业通过云计算技术分析研究存储在大数据中心与企业资金管理相关的采购数据、销售数据、现金流数据、同行业及相关行业数据、资金分析数据、银企互联数据,实现对企业资金收付管理、资金调拨管理、资金分析和考核管理的动态化全过程监管。在大数据、云计算时代,不仅资金的管理水平得到迅速提升,随着新型金融业态兴起,资金管理由侧重于资金集中和调配向不同层次的产融结合转变。企业可以有效利用资本市场优化企业的资本结构,利用业务支付时间差取得沉淀资金,利用各种金融工具拓展企业的经济业务,实现企业的资金管理与产业经营、资本运营的深入融合。
(五)大数据和云计算使得企业绩效考核更加全面、科学、合理
大数据云计算技术范文4
云计算、大数据浪潮的一个表现是，IT市场从“以计算为中心”向“以数据为中心”转变。以IDC的2012年第三季度市场分析数据为例，外部存储市场增长3.3%，服务器市场却下降4%。这是因为，云计算让廉价的X86服务器可以担当重任，“计算”的门槛便降低了。
“数据”方面的情况则是，数据量飞速增长。最近，IDC了2012数字宇宙研究报告，报告调高了对数字宇宙增长速度的预测。2010年，IDC预测到2020年，数字宇宙的规模为35ZB。在最新的报告中，这一数字变为40ZB。
2013年，我们还将看到，云计算、大数据浪潮正在引发IT厂商格局的巨变。思科公司董事长钱伯斯最近做出预言，微软、IBM、惠普、SAP、甲骨文和思科等科技巨头，5年内将有两家或3家不在名单之列。同时，EMC、VMware进一步提出软件定义数据中心的理念，将云计算的变革推向深入。
在IT产业中，EMC公司的规模并不算很大。2012年销售收入预测为216亿美元～217.5亿美元，而它在IT业界的地位超过了很多规模大的公司。EMC之所以能够引领云计算、大数据潮流，是因为公司决策层能够敏锐地洞悉行业技术趋势，从产品、技术和解决方案上提前布局。
最近，EMC公司全球11位高管从技术的角度，对2013年全球技术趋势进行了预测。这11位高管分别来自信息安全、信息智能、企业存储、闪存产品、备份恢复、大数据分析等部门。他们认为云基础架构和大数据分析处理的最新需求趋势是：
由于软件智能、跨域基础架构管理软件包以及对象存储开放接口技术的广泛采用，混合云模式将变成现实；
大数据存储将催生新型应用，IT创新和变化的速度加快；
提供单点式工具的大数据初创公司前景不乐观，客户需要集成式解决方案；
信息安全需要基于大数据分析的深度防御战略；
企业级存储将更多采用行业标准组件、企业级闪存和领先的驱动器技术；
闪存将成为常态产品，相变存储器将迎来投资热潮；
统一存储方面，从服务器、网络到存储，将普遍采用闪存技术；
“重复数据删除技术+磁盘备份”的模式将进一步替代磁带备份，备份恢复朝着“IT即服务”方向发展；
企业内容管理方面，基于云服务模式、以内容为中心的解决方案将达到质变点；
由于人们越来越多地采用云和大数据，企业在IT改造中，人、流程和技术的重要性凸显。
大数据云计算技术范文5
为了获得更多的洞察，IBM收集了过去八年来大满贯比赛的4100万个数据点的信息。借助大数据预测分析，IBM找出“制胜关键指标（keys to the match）”，这些重要指标指出了球员如何才能战胜对手。制胜关键指标可能无法告诉您哪位球员获胜，但可以准确预测每位球员取得优秀成绩所需要的三个主要因素。
例如，在男单决赛中，纳达尔达到了三个关键指标中的两个，即“在4到8轮中的获胜率超过48%”和“发球得分成功率超过63%”。诺瓦克·乔科维奇可能仅丢失了一个指标因素，即“正手得分获胜率在63%至73%”。
事实上，这种智慧的技术不仅分析各场比赛如何获胜，而且能够识别数据分析趋势，帮助球员从优秀球员转变为伟大球员，或者重新回到伟大球员的位置。
这就是大数据分析的威力和意义，而它不仅仅在网球或者体育行业起作用，它可以被拓展到更多的行业，让整个地球智慧起来。
2013年美网还使我们有机会根据对不同平台需求的预测分析，而动态增加赛事私有云的资源。分析的因素包括球员的受欢迎程度、当天赛程以及比赛前和比赛过程中的微博数量。毫无疑问，我们在USTA中采用的相同云和预测分析解决方案也可供全球各地的行业使用。例如，零售商可以分析大量数据，帮助针对具体的消费者规划促销方案。医生可以分析早产儿的数据，以预测和预防健康危机。
“智慧的地球”并非是对于普通人高高在上、无法企及的愿景，事实上，大数据、云计算、移动技术和社交，已经存在于日常的生活中，比如说包括网球四大满贯、中国网球公开赛在内的一些体育赛事，让这些赛事更加智慧，更加便利地为赛事、观众服务。与此同时，这些技术也已经深入到金融、零售、智慧城市等各个行业，在帮助这些行业中的企业更为智慧的同时，深刻地改变着这些行业所服务的你我。
体育早就成为科技的竞技场，而在各项体育运动中，网球一直算得上是高科技的“先锋派”。就拿网球来说，在其发展历史中，科技一直扮演了重要的角色。从1880年的木制球拍，到1963年出现的第一把钢制网球拍，再到机械能量转化技术、纳米碳纤维技术等林林总总的科技，球拍材质的改变和革新让球员挥拍更易控制，击球更加精准，威力更加提升。
不过相比之下，通信和信息科技给网球运动带来的改变更具有颠覆性。电视转播的介入则让网球比赛的观众从名媛绅士这一局限的社会阶层拓展到遍布全球的普通观众，并为网球赛事本身带来了巨大的商业利益；而当球员们的击球已经快到很难被肉眼准确捕捉，球员与裁判就误判的争执不断出现后，采用鹰眼技术辅助判罚在美国网球公开赛中第一次出现，并很快在四大满贯和各级比赛中使用。
2008年，温布尔登引入了IBM SlamTracker平台，通过数据和预测分析技术，球迷、球员和教练可以更加透彻的理解比赛；英国Leicester Tiger橄榄球队同样通过收集球员训练数据，对伤病情况进行分析和预测，有效控制和降低伤病出现，提升了球队成绩。
而在美国高尔夫公开赛、美国名人赛、托尼奖、网球四大满贯公开赛等多项赛事中，IBM提供了私有云技术服务，能够在云端共享资源，按需配置计算力。这项技术在企业中的应用能够以自动部署代替人工部署，提升效率；同时减少系统采购投入，以更低成本获取计算力。
社会舆情分析帮助网球赛事了解球迷想法、偏好，同样可以为企业提供新的洞察，帮助他们更好的了解和回应客户的发展趋势。IBM所提供的社会舆情分析可以评估、存储和分析任何数据，不论他们来自何方、速度多快、类型多复杂。
移动更是一个大趋势，但移动不等于移动应用。如果只是开发一个移动应用，给传统应用加上一个手机接入，那么这种移动至少是不深入的。移动的关键在于将人、业务流程和整个系统移动起来，给现场人员提供头等的信息和资源服务。
早在2009年，IBM公司就和全英俱乐部在iPhone上推出了世界上第一个包含直播体育数据的智能手机应用程序。2012年，IBM公司为温布尔登开发的针对iPhone和安卓平台的应用程序下载量达到约150万次。在温网网站的浏览者中，有40%通过移动设备。这些应用程序包含球迷所需的一切功能，无论身在何方，都能直观感受到热火如荼的比赛现场。
而所有这些在体育赛事中触手可及的各种新技术，也可以帮助其他的行业带来更多的转变。就像我们所能理解的，数据分析技术驱动世界网球的创新发展，但这种转变不仅限于四大满贯以及中网的球场：也发生在全世界商业领域。
无论是体育赛事还是商业领域，在各个领域中，数据都可被用作评估和判定一项业务或者一名运动员如何增加成功的机会。这种洞察无疑是一笔无形的财富。
通过先进的分析技术，例如在系统中嵌入Slam Tracker，企业就能处理纷至沓来的、爆炸性增长的数据。这涉及到，无论是增加让客户更简单易行的购买模式、还是为消费者提供更多有效的服务的方式来促进销售，企业若能充分利用信息分析这种巨大力量，必将成为驱动商业智能的关键因素。
如今，实时分析已成为主流技术，用于Slam Tracker中的分析软件，同样也被医院用于产前病房中监控未出生的婴儿，帮助警察预防犯罪，以及帮助金融服务公司，改善客户服务体验并降低运营成本。
大数据云计算技术范文6
关键词：云计算；大数据；钢铁企业应用
中图分类号：TP393.09
“云计算”和“大数据”无疑是当下非常热门的两个词汇，在各个行业中被广泛提及。一些信息技术公司也适时地推出了相关产品，企业实际应用以及带来的惊奇效果也不断被各种媒体所报道，似乎一夜之间信息技术进入到了云和大数据的时代。
在相对传统的钢铁行业近几年向着现代化高速发展，信息系统的也得到了广泛应用，但是钢铁企业一般对新信息技术的敏感以及引入应用要迟缓和慎重许多，然而革命性的信息技术带来的管理和运营效益又为对这些传统企业极具吸引力，因此本文将从“云”和“大数据”的基本概念理解的基础上对钢铁企业实际应用可能遇到问题和前景进行相关论述。
1 对云计算和大数据的理解
“云计算”和“大数据”这两个上看起来有些莫名其妙组合的词汇，成为信息技术领域中的一项新技让人难以理解其含义。这两个热门词汇被频频提及，但是它们的真正实含义是什么？采用哪些最新的软硬件技术？企业该如何进行应用？效果如何？这些问题引起各行各业相关人士的广泛关注。
1.1 云计算。在传统网络结构图中大多以云这种形状的图例来表示网络，大概也是沿用这种图例习惯，最初Google将基础的软硬件网络广泛地集成一个很大资源共享池称之为“云”，用户可以通过网络以按需和易其扩展的方式使用资源，它具有虚拟化集成，超高的资源利用率，超大规模计算等功效。
对于“云”的概念给出很多了解读，简单理解就是由计算机硬件网络构成集群平台，可以提供各种软件、计算和信息服务，而这种又是服务可以按需为用户动态定制资源和服务内容，按使用量进行计费的一种信息服务全新模式。更通俗一些的讲，可以将云可以比喻成电厂、自来水厂与普通市民之间的关系，每个用户不需要自建电厂水厂，也不需要知道这些资源是怎么来的，而只根据自身需要使用并进行费用支付即可。
云平台按应用范围可以分为企业私有云，公共云和混合云三种，目前云计算技术发展日趋成熟，国外的Googel，Amazon等都有成熟的云平台投入商业运营，国内的阿里云，百度云也推出相关应用。企业可以租用公共云或者构建自己的私有云，展开相关的应用。
1.2 大数据。如今，数据中心已经成为企业一份重要资产，每时每刻从种种传感器，信息终端等都会有海量的数据产生。这些数据以近乎爆炸的方式进行膨胀，数据量达到PB、EB或ZB的级别，而传统的数据处理模式已经远远不能满足需求，因而衍生出“大数据”（big data）概念。
大数据不仅仅是个海量的数据，是规模非常巨大和复杂的数据集，传统数据库管理工具处理起来面临很多问题，比如说获取、存储、检索、共享、分析和可视化，大数据的重要特点可以用三个V来标示，一是数据量（Volume），数据量是持续快速增加的；二是高速度（Velocity）的数据I/0；三是多样化（Variety）数据类型和来源。
大数据的收集与存储或许不是最大的难点，最难也是最重要的就是如何从海量的数据中构建数据挖掘分析模型，进而提取出有价值的信息。对于企业来说大数据的核心价值在于，从拥有数据到预判需求，也就是帮助用户用一种全方位的方法和手段处理数据，发掘出新的业务模式，创造商业机会，发掘潜在用户。
一些前沿的信息技术公司推出了许多大数据的产品，例如IBM在业界率先提出“大数据平台”架构，以Hadoop系统、流计算、数据仓库和信息整合与治理四大核心技术能力，突破了传统数据仓库的理念，能够为企业组织提供实时分析信息流和因特网范围信息源的能力；国内钢企广泛采用的SAP也适时推出了面向大数据大规模处理的产品HANA，其“内存计算”和“列式存储”技术，使数据处理近百倍的速度提升，HANA能够贯通云计算、移动应用、商务分析、企业应用和数据库五大平台，实现海量数据的高效处理和实时分析。
钢铁企业如果部署和应用这些产品，实现大量、多样化数据的流式传输与即时存储、低延时和高效的处理，并在海量的基础数据上依据复杂数据分析模型进行高速运算转化为精准有价值的信息，真正体现的大数据的价值，为企业创造实实在在的经济效益。
1.3 云计算与大数据的关系。云计算与大数据的产生都是为了应对海量信息的高效处理，进而为应用企业挖掘出有巨大商业价值的信息，它们有着共同一致的目标，许多专家认为，大数据是一个问题集，而云技术是解决大数据问题集最重要有效的手段。云计算提供了基础架构平台，大数据在这个平台上进行分析应用，由此可见云与大数据是相辅相成、紧密甚至不可分割关系。
2 企业落地应用
近十几年来国内钢铁行业在迅猛发展，企业投入巨资购买世界上最先进的设备改建扩建产线，中国粗钢产量已稳居世界第一。然而高速发展带来了整个行业产能过剩，价格下跌，利润微薄，有些钢铁企业连续巨额亏损生存都成了问题，严峻的市场环境已迫使其从以往追求规模化和营业收入转化成对产品市场占有率和利润最大化的追求。这样就要求企业必须充分利用现有资源，最大限度的发挥人、财、物的效能，建立高效的业务流程，更精细化的成本控制与分析。
现代信息技术，特别ERP、MES、自动控制等系统正是为满足上述企业需求而产生并不断发展改进，成为协助企业管理，实现价值的重要技术手段。目前钢铁企业大多都已经实施了这些系统，在生产运营过程中，每时每刻都有大量的数据，但是由于缺乏合适的处理技术，很多数据仅仅是存在硬盘中而没有经过分析和加工转化成为更有价值的信息，对海量数据的高效快速处理也成为企业信息化深度应用的一个瓶颈。另外，企业的信息化的发展需要引入各种各样的系统，这些系统又需要服务器或存储资源，独占系统占有资源无法实现共享，硬件不停地购置，机房和设备不断扩张，给企业再信息化的投资、运维和能耗等方面带来来巨大压力。
基于钢铁企业目前存在的问题，我们认为云计算和大数据的与解决这些问题存在很好的吻合度，但是引入这些新技术并在钢铁企业中进行落地应用可能会遇到一些问题：（1）投资与效益方面。前面分析到钢铁市场环境恶略，钢企紧张的资金只可能向生产经营倾斜，信息化的投资必定到压缩，而实现云平台和大数据又需要较大的费用，因此信息部门必须提供足够精准且真实可见的效益去打动高层领导。前期可以集合旧有设备构建轻量级的私有云，资源充分得到利用同时又可减少硬件设备的购置费用，此外要与生产、质量、营销和财务等重要部门的专业人员进行分析，挑选一些领导关注、业务需求强烈、难以用传统方式得到的信息用大数据方式进行解决，钢企的运营的资金都非常庞大，如果引入新的信息技术能为产品品质提升，成本精准分析与控制，市场预测等方面哪怕有很小的百分比提升，带来的经济效益也会非常巨大，进而引起决策层的兴趣。（2）技术方面。云平台和大数据的应用对企业信息技术能力的挑战，新技术的应用会对企业的信息技术人员提出更高技能要求，钢铁企业纷繁复杂的应用该系统迁往云端本身就是一个浩大的工程，钢企的连续生产特性都系统必须程序稳定运行，保障企业生产运行的安全，实现这些系统平稳的迁移技术人员要承担巨大的技术风险，因此，因此建设云计算与大数据的应用企业必须做好IT技术准备。
针对钢铁企业要清醒地认识云平台和大数据落地应用与高新科技公司的重大差别，不能被热炒概念和其它行业成功案例所迷惑，在应用前需进行冷静分析，契合企业实际需求认真研究分析，在实施时建议遵循以下几点：1）以企业效益为目标，技术服务于应用；2）不盲从，不追逐热门概念，解决重点需求，求实效；3）做好整体规划，分步进行实施；
3 结束语
信息技术已经无可阻挡的地向云计算和大数据时代进行快速发展，相应的软硬件会更趋于成熟，成功案例也会越来越多，在这个时代，掌握信息就掌握了市场先机，传统的钢铁企业更要提高对新信息技术的敏感度，适时地引入并加以实际应用，为其企业创新、创效、持续发展的重要支撑手段。
参考文献：
[1]潘明惠，徐莲荫.SAPHANA内存计算技术项目实战指南[M].北京：清华大学出版社，2012，08.
