面向服務的大數據分析平臺解決方案

摘要：隨著信息化時代的快速發展，讓越來越多的行業向信息化邁進。但隨著人們生活方式的提高，讓互聯網技術的應用方式變得多種多樣，這也使人們越來越離不開互聯網。而作為網絡衍生出的一員，云計算中的大數據分析平臺的建立，為人們的生活提供了更大的便捷。本文主要分析了國內大數據分析平臺的現狀、大數據分析平臺的發展趨勢以及大數據分析平臺出現的問題和解決方案。

關鍵詞：大數據 ?分析平臺 ?解決方案 ?探究

一、大數據分析平臺的發展現狀

（一）互聯網公司

隨著我國社會經濟的快速發展，讓越來越多的國家認識到了科學技術的重要性，這不僅對一個國家的發展有著極其重要的意義，還是提升國家綜合實力及國際地位的關鍵。我國在很早的時候就表示“科學技術是第一生產力”這一理論的含義。而進入信息化時代后，我國信息化的發展也在正在高速的發展中。例如我國2020年初的信息普查中，我國網民超過了9.51億，相比2018年底增加了大約7500多萬，這些數據體現了我國對互聯網的使用正在不斷提高，也標注了新時代中人們對互聯網的需求也越來越大，這也很大程度影響了周邊發展國家中的企業、公司，像國內代表公司阿里巴巴、百度、騰訊、網易、新浪等大型的互聯網公司，以及國外的谷歌、亞馬遜、YouTube等都在積極的把握新信息時代的機遇。而這些大型的互聯網公司都有一些相同的特點，例如這些公司都有海量的用戶群體，這在信息時代中是很可怕的現象，并且這些大型的互聯網公司利用大數據分析平臺，給用戶們提供更加準確的信息和符合自己特色的個性化廣告，這些方式很好的體現了信息時代粉絲的影響力和作用。而且還能在宣傳的過程中獲得了很高的酬勞，還可以加大對自己公司的宣傳。

（二）整體平臺解決方案廠商

整體平臺解決方案是指廠商對于用戶使用過程中出現的種種問題進行解決，并且不需要借助其他公司的幫助，利用公司本身擁有的硬件、軟件、數據平臺，給用戶提供更大的便利，這種一條龍的服務態度也是很多互聯網公司需要著重加強的問題之一，這其中的代表以：微軟、IBM、賽睿等公司為主。其中以微軟為例，作為一家傳統的互聯網公司，也是在互聯網行業中稱霸多年，這其中的原因則相信很多人都十分清楚，微軟公司十分清楚用戶的需求，而且微軟在大數據庫的使用上也是較早的一批，并且在大數據發展的早期就投入了大量的資金去整合互聯網資源，很好的把握住了互聯網行業的趨勢。而隨著信息技術的發展，越來越多的國內外企業正在積極的展示自身行業的優勢，并彌補自身發展過程中由于各種原因造成的不足，但事實上大數據分析平臺的使用已經成為目前發展的趨勢，這讓很多大型企業、廠商都意識到了大數據時代對企業發展的重要性，相信在未來的一段時間力大數據能極大的增強自身的競爭力，并讓企業緊跟信息化時代發展的尾巴，最終使自身企業有更大的發展前景。

（三）商務智能專業廠商

除了這種互聯網公司以外，目前還盛行著一些服務型大數據分析平臺，這些平臺主要包括商務智能專業廠商，像SAS、SPSS等類型的軟件，他們只專注于智能數據分析領域的發展，特別是開發出來的軟件都具有比較強的適用性和操作性。此外，這些商務智能專業廠商能夠充分的利用自身的優勢解決其他企業所出現的問題。例如聯通、移動等傳統通信公司，不僅自身有很強技術，還具有著十分強大的資源，加上與商務智能專業廠商的結合，讓傳統通信公司在大數據的時代下迅速的占領了大量的市場份額，這種情況的發生讓很多傳統互聯網公司都感到了壓力，也成為了他們主要的競爭對手，對此商務智能專業廠商也在不斷的深化研究，更加注重計算和數據擴展等方面的研究，從而讓自己在這個大數據時代有一個良好的發展前景。

二、面向服務的大數據分析平臺的關鍵技術

隨著對大數據分析平臺的不斷深化，相關的研究人員對大數據分析平臺進行更加詳細的規劃，這種規劃很好的區別了大數據分析平臺的各種作用，目前主要分為以下幾個層次：平臺層、功能層、服務層三個方面。

（一）平臺層

作為大數據分析平臺中的重要技術前提和基礎，平臺層不僅是大數據分析平臺的“儲藏室”，還對大數據分析平臺中數據的發掘有著極其重要的作用。首先，由于信息化時代快速發展的原因，導致處于數據不斷增長的狀態，在這個增長過程中大數據分析平臺正面臨著巨大的挑戰，因為在分析過程中需要大量的數據進行分析，而且還要根據相關的研究給出對應的數據模型。所以越來越多的互聯網公司與廠商都在建立大型的數據分布式存儲系統，也就是本文所說的平臺層。此外，在大數據分析平臺挖掘數據的過程中，需要分布式存儲系統給予技術支持，保證大數據分析平臺的良好運行。

（二）功能層

作為大數據分析平臺的功能層，則主要包含以下幾個方面：

（1）高可擴展性大數據挖掘算法：這種大數據的挖掘算法是實現TB數據建模的基礎，而且在協助企業進行大數據計算和挖掘使更有效率，并能極大地提高計算的精準度，為大數據分析平臺的構建高可擴展的大數據算法庫。

（2）大數據安全與隱私保護技術：隨著信息化時代的日新月異，讓越來越多人的隱藏信息變的不再隱藏，這也是目前大數據時代下較為嚴重的問題，因此針對大數據的安全與隱私技術，需要相關技術人員重點開發以保證人們放心的使用互聯網。

（3）交互式可視化分析技術：此技術主要針對傳統分析技術的交互性與可理解性不足的問題進行研究和解決。并用啟發式、人機交互等新技術，實現大數據技術的提升，以便于大數據分析平臺在功能層中有更好的發展。

（三）服務層

作為大數據分析平臺的服務層，則主要包含以下幾個方面：

（1）Web的大數據挖掘技術：這種新型的大數據挖掘技術，打破了傳統單機軟件的數據挖掘并建立了Web形勢的挖掘方法與流程，并實現了便于Web大數據挖掘技術的使用及挖掘環境的制定。

（2）OpenAPI的大數據挖掘技術：這類型的挖掘技術，在創建新型OpenAPI的大數據挖掘方法的同時開放挖掘接口、開放挖掘流程，最終根據OpenAPI的大數據挖掘技術制定新型的分析模式。

三、大數據分析平臺的創新

為了大數據分析平臺的發展以及平臺用戶的服務，大數據分析平臺要敢于改變敢于創新，打破傳統的數據挖掘體系，利用云計算中大數據存儲方式、處理體系、數據挖掘算法，讓互聯網的大數據存儲、處理、挖掘模式更符合用戶使用，對策需要對以下方面進行創新。

（1）系統架構的創新：在以往傳統的大數據挖掘體系中，要打破原本利用軟件和高端服務器的挖掘方式，并利用新時代下的互聯網技術對大數據的分析、存儲、處理、挖掘進行重新構建，讓用戶、企業、廠商的使用更方便、更快捷，從而加強大數據挖掘體系的構建。

（2）服務模式的創新：傳統的大數據服務系統使用成本較高，而且對于一些租賃用戶的使用十分不友好，因此需要針對大數據的服務系統進行全面的創新，讓大數據用戶的使用更加方便，成本更低。

（3）使用模式的創新：使用模式的改變需要從大數據服務器的使用方式上下手，并創建信息時代的大數據存儲、管理、分析使用模式，改變傳統模式中單機軟件的使用，為用戶提供更多的使用途徑。例如：筆記本、臺式電腦、平板電腦、手機等，從而在根本上增加用戶的使用途徑。

四、大數據分析平臺的發展趨勢

（一）數據資源化

如何使大數據分析平臺向資源化發展，需要大數據平臺的使用用戶和企業在使用過程中，提前制定大數據營銷計劃，并提前爭奪數據資源，為市場的發展搶占先機，目前大數據已經成為企業和社會關注的焦點，也成為大家爭先搶奪的對象。

（二）與云計算的深度結合

大數據的良好發展，離不開云計算的功勞，云計算不僅為大數據提供了彈性的基礎設備，還將大數據的營銷作用發展到極致。因此大數據與云計算的深度結合有著較為重要的意義。

（三）數據管理成為核心競爭力

數據體現已經成為了管理模式好壞最直觀的表現，而且越來越多的企業對于數據有了更深刻的認識。例如數據資產管理的效率與主營業務收入的銷售額、增長率、利潤都有直接影響。

五、結束語

綜上所述，大數據分析平臺的發展給當今時代帶來了巨大的機遇，這也是社會向信息化的轉變。本文將大數據分析平臺的發展現狀、大數據分析平臺的服務技術、大數據分析平臺的創新以及大數據分析平臺的發展趨勢進行闡述，讓大數據分析平臺有更大的發展舞臺。

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作者簡介

陳曉晗（1988.6-），女，漢族，籍貫江西贛州，本科，助理工程師，研究方向：大數據。