大数据处理还得要云计算技术的协助

　　课课家教育平台欢迎各位阅读本篇文章，本篇文章讲述了大数据处理还得要云计算技术的协助，所谓海量数据处理，无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作。何谓海量，就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是数据太大，导致无法一次性装入内存。所以大家要认真阅读本篇文章哦~

     人们研究大数据， 或是利用大数据技术，其战略意义并不在于是谁掌握了多么庞大的大数据信息，而是在于谁能否将已经捕捉到的那些含有一定意义的数据通过专业化处理，将其变成 一种数据信息资产。这也是大数据分析所需要的真正目的。大数据无限，但可利用尽可能的大数据达到变成数据信息资产的可能。

　　谁都不能否认，也不可能被否认，大数据既是一种科技，也是一种资产。既然大数据是一种资产，那么，如何利用大数据这种资产最终实现盈利，才是运用大数据的关键。可是，将大数据加工成有增值的数据，并不是一件轻而易举的事情。

　　第一、研究大数据绝对离不开计算机的云计算技术：

　　从某种观点上看，没有计算机的云计算技术，就不会有大数据的被分析和利用。大数据技术跟计算机云计算技术的关系就像是一只手的手心和手背，是绝对的密不可 分，因为分析和处理大数据是无法用某一台计算机来完成的，它必须需要采用计算机的分布式架构，处理大数据的特色就是在于对那些海量性的数据进行分布式的数据挖掘，但这种分布式的大数据挖掘，还必须依托计算机的分布式处理，因为计算机的分布式数据库或是云存储以及计算机中的虚拟化技术，可以支撑起对大数据相关技术处理的能力。

　　第二、计算机云技术时代的到来将大数据处理变为了现实：

　　大数据内部所含有的资产性质，被计算机云技术得到了实实在在的验证，由此而引出来的效果，就是让很多人都对大数据有了更多的关注或是重视。比如《著云台》的分析师团队就将大数据认识到在了这样的高度。他们认为可用大数据来形容某家公司所创造的那些大量非结构化数据和半结构化数据，但不能将这些数据下载到关系型的数据库中进行处理，因为这样会在分析数据中浪费较多的时间或是金钱。

　　知识分享：

　　云计算技术又名云计算(cloud computing)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。

　　云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。

　　狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。

　　大数据：

　　1. 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

　　2. 数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

　　3. 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

　　4. 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

　　5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

　　他们却是主张大数据的分析必须要跟计算机的云计算技术紧密连在一起，只有这样，才能将大数据的价值变成资产性的价值，并将大数据处理真正变成一种现实。

     小结：相信最后大家阅读完毕本篇文章后，一定学到了不少知识吧？经过上面这么多海量数据处理面试题的轰炸，我们依然可以看出这类问题是有一定的解决方案/模式的，所以，不必将其神化。当然如果大家还想要更深入的了解相关方面的内容的话，请登录课课家教育平台与我们咨询哦~