云分析大数据，为您增值财富

在当今科技化迅速发展并全面普及的时代，云计算技术的研究与应用、大数据分析技术都是业界关注的热点问题；云计算从核心技术与应用场景等方面，都处在快速发展阶段，所涉及的数据资源也备受关注。信息化、网络化在各个领域中的应用，产生了大量数据信息，为了从大数据中提取所需要的各类信息，对大数据的分析必不可少。为了进一步优化升级大数据分析流程，需要逐渐将云计算技术引入到大数据分析中，从而缩短海量数据处理花费时间，提高数据分析的质量与效率，提升数据分析与处理系统的响应能力。在充分应用云计算的基础上，加强探究对大数据分析流程进行优化的路径，对信息技术的发展意义极其重大。

在大数据处理基本流程体系中，不同运行阶段的要求不同。在数据处理与集成采用去噪、格式化等方式进行数据预处理，采用统一的数据结构，预处理前一阶段的采集数据。由于数据类型比较复杂，需要去除较多无效数据，转化为统一的数据格式，以便更好地利用。通常情况下，可以通过设计过滤器等方式，将无效数据去除，转化为有效数据。在数据分析阶段，根据不同的数据应用需求和价值功能方向、应用数据挖掘工具或者数据仓库工具，进一步分析原始的采集数据和整理的数据。在数据分析方面，有较多大数据分析服务商，能够提供专业的支撑产品和服务软件，对数据进行全面深度分析。在数据显示方面，当数据量不断增大时，数据分析结果输出无法通过传统模式进行展现，利用数据可视化技术，能够为数据解释和直观展现提供技术支持，向用户直观形象地展现数据分析结果，从而提高数据深度利用价值。

大数据技术是云计算的拓展与延伸，从大数据的采集、存储、处理与应用，需要应用大量的技术；随着数据的快速变化，信息量日益膨胀，采用云计算的方式进行大数据分析，需要升级数据通信宽带，加强建设云资源，从而确保不断增强数据整合体系功能，满足社会发展要求。基于云计算的大数据分析，将云计算与大数据分析融合，优势主要体现在两方面：能够借助云计算虚拟化环境，与用户的业务需求结合起来，深度优化配置各类资源，从而使大数据的可扩展性得到提升；进一步细化数据分析力度，提升数据本身的挖掘价值，有助于降低数据分析成本，全面提升硬软件设施利用率。

对数据模型组织结构利用云计算技术进行优化时，以分布式多维映射表设计BigTable，实现优化数据模型组织结构。

存储与访问是基于云计算的大数据分析流程的关键环节，利用GFS文件系统，操作数据流和数据库。将GFS文件系统节点做成控制集群，分析数据源头。同时，将应用程序访问链接设置在客户端，以库文件形式为主。在GFS集群中，数据操作大小为64MB，在整个文件系统中进行数据操作；为了方便操作，需要对数据块设置相同的索引号。集群中的数据块经过上述流程环节，向客户端统一发送引入信息。客户端收到信息，执行存储与读写等操作，该过程完成了服务器和客户端之间的联系。在一定幅度下，降低主控服务器的负荷载量，还能够多种数据块进行同时访问。

充分利用云计算技术，优化大数据分析流程，需要与大数据分析整体处理程序的具体要求相结合；对运行规律进行总结，对并行处理、数据存储与访问、组织与管理等方面不断探索，与未来发展和用户实际需求相结合；利用有效的系统快速整合处理海量信息，从而进一步提升大数据信息存储的价值，使数据资源应有的功能充分发挥出来。在优化设计过程中，要充分考虑现实需求、运行环境等各方面的因素，加强培训操作人员，实现理念与技术的有效融合，利用云计算，使大数据高效处理与利用的价值不断提高，从而推动数据的发展。