云技術對大數據管理的作用分析研究

黃 城(成都廣播電視大學 四川 成都 610051)

前言:得益于信息技術的創新，社會各領域均實現了較大幅度的進步和發展。數據作為信息時代的鮮明代表，數據的傳遞與處理逐漸決定著行業的發展。尤其是在大數據時代下的今天，如何更好更快的處理數據已然成為社會各界關注的重點。

1 簡述云技術與大數據管理

1．1云技術。云技術也稱之為云計算，成名起源于物理學中的電子云，結合其在物理學中的實質概念即明確云技術的具體意義。云技術具有極為鮮明的社會性、分布性以及彌漫性。云技術的出現至今一共經歷了四個發展階段。首先即網格計算，其次是共用計算階段，再次是軟件服務階段，最后即云計算階段。主要分為三大類型，基礎設施服務、軟件服務以及平臺服務。

1．2大數據管理。現階段，人們對于大數據的內涵定義缺乏統一的標準與規范。但經過多方總結可明確以下三點。首先，大數據內包含的數據量極大，內部結構極度復雜。其次，大數據具有種類繁多、容量巨大、流量超大、信息價值極高、特征豐富等明顯特點。再次，大數據包含的內容十分豐富、需要進行大量的分析。

1．3兩者之間的關系。大數據簡而言之即海量數據，當企業獲得數據后需要對數據進行分析，剖析數據內包含的潛在信息，從而完善管理者的視野，為其管理和決策提供一定的依據。云技術的本質功能即是計算，高度重視IT解決對策，構建基礎框架，將數據進行優化處理，彰顯其強悍的計算能力。大數據為云計算的施展提供基礎，通過云計算將大數據進行分析處理，獲取大數據內涵的具體特征，提高其管理能力。兩者之間是相輔相成、共同發展的合作關系。

2 基于大數據運用云技術的具體分析

2．1大數據儲存。數據的儲存決定了數據的穩定性，故此，數據儲存也成為大數據管理的核心關鍵。尤其是在運用云技術進行計算時，需要穩定的數據存儲確保計算的準確性，同時建立數據倉庫保障計算的完整性，為云計算搭建中轉站。數據儲存分為傳統儲存方式與新型儲存方式，兩者之間具有極為明顯的差別。傳統數據儲存主要依靠運營方式實現信息儲存，而新型數據儲存則側重數據的分析與決策。而在大數據時代背景下的今天，若仍使用傳統儲存方式存儲數據則無法滿足數據管理的基本需求。大數據時代下，數據量巨幅增長，數據的結構種類繁多復雜。在面對海量數據，開展分析工作時單節點的儲存方式則難以良好的完成工作。且容易導致后期的數據管理與數據維護工作的開展受到阻礙與限制。而退一步聽新型列式數據儲存庫則可完美應對這一問題。列式儲存是根據數據的基本屬性進行儲存，簡而言之即在儲存數據時，不同屬性的數據列均實現單獨存放。不僅有利于數據的管理和分析，同時降低維護成本。尤其是在云技術的輔助下，數據管理的水平會大幅提升。

2．2大數據采集。現階段，大數據的采集工作主要以集中式采集與分布式采集兩種方法。兩種采集方法具有鮮明的優缺點，集中式采集對于把控整體數據式效果更好，能夠保障數據的一致性，實現良好的數據調度。但是在目前云環境下，數據量巨幅增加，在實行數據控制時，復雜性必然提升，導致出現控制瓶頸。分布式采集則在處理數據變化時展露出更強的適應性與工作效率，具有極強的靈活性，不會因數據量的增加而導致數據控制的復雜性提升。但分布式采集在控制數據統一性時表現較差。對于數據管理者而言，在大數據時代下應結合當前實際情況選擇適宜的采集方式，為實現云技術管理奠定良好的基礎。

2．3大數據聯機。在云技術的運用下，大數據聯機分析與處理成為其主要應用特點。通過聯機分析能夠將復雜海量的數據進行分析與操作，且側重數據決策。通過聯機分析可以幫助管理者獲取所需的信息內容。聯機分析以數據作為切入點，通過數據計算與分析，剖析數據所包含的隱形數據，進而構建多維數據模型，運用多種分析方法，以不同的視角、層次進行處理。運用大數據聯機可以最大限度的提升多維海量數據的分析效率與采集效率，簡化數據管理流程，提高整體工作效率，提升維護效率。

3 基于大數據運用云技術開展管理的具體策略

3．1制定科學完善的管理規則。目前，多個國家均發現了大數據時代下所蘊含的巨大潛力，各國政府都將大數據管理列為重點關注問題。美國已經推行大數據開發的綜合研究計劃，為最大化發揮大數據的商業價值而努力。我國則重視云技術的創新，合規制定管理計劃，推動大數據的整體進步。科學完善的制定管理規則，明確并簡化工作流程，保障大數據管理的工作效率與應用能力，解決其中存在的諸多問題。

3．2構建信息安全保護體系。現階段，數據的儲存通常使用非關系型數據庫。而該類型的數據庫缺乏一定的安全性，無法實現嚴格控制。尤其是在大數據背景下，數據的種類與來源大不相同且十分復雜，這為監管部門在開展監管工作時提出了一定的難題，無法保障數據的安全。且在數據儲存時，數據相同集中，雖然為數據保護工作提供一定的吧建立，但無法確保數據安全。故此，應構建信息安全保護體系，完善保護數據方面的法律法規。在面對日益增幅的數據信息時，應逐步細化相關規定，確保管理落實，提高數據安全性。借鑒其他地區的數據管理經驗，提高自身數據管理水平。

3．3建立統一的技術標準。目前，在國際上已經啟動了云計算的技術標準，實行標準化工作。我國為迎接大數據時代所賦予的機遇與挑戰，應當積極參與標準討論，科學快速的制定應用技術標準，實現數據優化管理的目標。例如，云接口優化與技術特性的問題，業務遷移與數據安全問題都需要統一的技術標準進行規劃。最終提高數據管理水平，更好的服務于人類。

結論:總而言之，我們應重視云技術對于大數據管理的重要作用，提高數據管理水平。逐步加強云技術的運用，確保云技術與大數據的有效結合。最終推動社會的進步和發展。