大数据场景下的云存储技术与应用

利用U盘、手机以及电脑等设备进行的存储均能够被叫做大数据,通过这种存储方法具有很强的便利性和快速性。但社会的信息来源非常广,数据是源源不断的,大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。所以为了使信息得到更好的存储,有必要引入使用云存储技术。本文先对在大数据场景之下得到云存储技术展开简要的分析,之后说明了在大数据场景之中云存储技术的应用方法。     

开放平台为大数据落地的最佳载体

海量的数据规模(volume)、快速的数据流转和动态的数据体系(velocity)、多样的数据类型(variety)以及巨大的数据价值(value),IDC定义了当前大数据的四大特征。其中巨大的数据价值所带来的可观市场机遇,正吸引着企业纷纷聚焦这一热点领域,从趋势展望、应用讨论到服务落地,大数据已然成为企业掘金的新蓝海。在近期,英特尔便在北京举办了主题为"芯动大数据、智领大机遇"的大数据论坛,同时在英特尔看来,这也是其在中国开始全面支持大数据技术、产业和应用发展的标志。     

大数据在部队信息管理工作中的应用

随着科技的不断进步,很多新的技术在信息管理工作中得到很好的应用.部队发展直接关系着我国的国防实力,部队信息管理工作是非常复杂的,其中有很多大数据需要对其进行分析与处理.大数据是高科技的产物,在部队信息管理中,大数据的应用可以有效处理很多比较复杂的数据,对部队相关数据资源进行分析与优化,提升部队信息管理工作的质量与效率.     

基于大数据应用的市场细分策略研究

大数据从产生的那一刻起,就必定成为人类历史中不可或缺的角色.大数据有大容量、多样性、更新快和价值高4个特征.本文通过大数据应用现状研究,站在大数据和市场营销理论基础上,以"市场细分"这一独特视角,着手解决大数据应用市场化过程中存在的技术和营销之间的沟通障碍.通过对细分变量的研究,找到了具有普适性的"范本",建立了基于大数据应用的市场细分模型.     

信息通信企业大数据应用部署研究

大数据分析和应用可以带来巨大价值,与传统数据分析相比,大数据分析和应用对数据来源、处理技术、基础资源等多方面内容提出了新的要求。以互联网企业为主的信息通信企业是大数据应用的领先企业,它们具有较好的信息化能力并拥有数据优势,可以从技术能力、组织架构、业务应用等多个层面共同发展大数据。     

大数据技术在智慧城市中的应用

现阶段,各地正积极推动智慧城市建设。智慧城市的特征包括信息共享、系统协同以及智能响应。为实现上述特征,城市各类信息需要汇聚集中,综合处理,实现有效利用。然而城市中的数据具有多源、异构和海量的特征,传统的信息处理技术在面对这类数据时显得力不从心。大数据及相关技术却能有效地解决这些问题。本文介绍了大数据相关技术及其在智慧城市中的应用。     

“大数据”时代的计算机信息处理技术

随着人们对计算机处理技术的依赖性不断提高,计算机需要处理的信息量越来越大,对计算机的存储性能、信息传递功能和信息安全问题提出了更大挑战。"大数据"技术的应用可以有效解决计算机信息处理技术面临的难题,促进计算机处理技术更好发展。本文将简单介绍"大数据"时代,分析"大数据"时代下计算机信息处理技术的应用。     

大数据解析及其在教育领域的应用综述

从大数据的特征入手,给出了大数据的处理流程,分析了数据采集、数据分析、数据服务、数据可视化的要点,给出了教育大数据的应用模式,从个性化课程分析、教育领域的数据挖掘、监测学生的考试、为教育决策和教育改革提供参考、帮助家长和教师找到适合孩子的学习方法五方面论述了大数据的应用实践。     

移动通信网络中大数据的发展策略研究

大数据是网络信息发展过程中的必然产物,在获取大数据资源时,通信企业拥有巨大的优势。企业要想对大数据进行分析和研究,就需要改变现有的技术体系,采用新的处理模式,才能够发挥大数据在当下具有的重大优势。本文从大数据的产生、收集、存储以及分析四个方面进行探讨,分析出移动通信网络中大数据未来的发展策略,以期促进我国大数据相关技术的发展。     

试论大数据应用模式与安全风险

当前社会发展形势下,人们需要处理的数据越来越多,应运而来的大数据应用模式也越来越普遍,而在大数据应用模式中,保障数据安全尤为重要,它既是现代信息技术发展的重要内容,也是我国当代社会发展的客观要求。本文在分析大数据应用模式的基础上,进一步讨论了其相关的安全风险问题。     

国外电信运营商大数据应用模式的启示

近两年全球数据爆炸式增长,大数据时代拉开帷幕.作为承载移动大数据的主要"管道",运用大数据助力运营管理已成为国内外电信运营商的广泛共识.国外主流电信运营商早已将大数据融入自身发展规划中,而我国运营商还处于应用的初级阶段.本文从国外电信运营商典型大数据应用模式着手,结合我国电信运营商大数据应用现状,给出对我国通信行业发展大数据的启示.     

企业大数据分析挖掘中大数据BI工具的应用探讨

现阶段,随着大数据相关技术的不断发展,数据资源价值在企业管理领域更加凸显。对于现代企业来说,在经营过程中,对于数据资源的应用水平以及应用能力会在很大程度上影响企业的市场竞争力以及发展潜力。目前来看,现代企业对于大数据的分析以及挖掘主要依靠大数据BI工具。大数据BI工具能够实现数据资源的高效处理和分析,让数据资源充分发挥出价值,但大数据BI工具的应用具有一定的复杂性,应用的水平也会在很大程度上影响大数据挖掘以及分析的效果。基于以上认识,文章从大数据BI工具的概念出发,分析了大数据分析挖掘关键节点,探讨大数据BI工具在企业管理领域的实际应用,希望该研究能够为大数据BI工具的有效应用提供一定的思路。     

应用驱动的大数据挖掘

认为大数据挖掘的核心和本质是应用、数据、算法和平台4个要素的紧密结合。从大数据的特点出发,结合大数据挖掘的案例,提出大数据挖掘中的平台架构、数据获取和预处理、算法的选择和集成都是应用驱动的。强调大数据挖掘的目标来自实际应用的真实需求,只有结合具体应用数据和适合应用的算法,利用高效处理平台的支撑,并将挖掘到的模式或知识应用在实践中,才能体现大数据挖掘的真正价值。     

网络大数据平台中的特征数据分类系统设计与实现

网络大数据平台中特征数据的有效分类,是提高网民查询体验、开发新型应用的有效途径。为此,设计稳定性好、资源占用率低的网络大数据平台特征数据分类系统。系统的显示端是网民的直接应用端,其主要进行网络大数据的获取、大数据获取结果的显示和特征分类结果的显示。服务端利用SOA体系结构为网络大数据平台提供特征数据的分类服务,其将特征数据的分类标准纳入到网络大数据中,并传递给逻辑层处理端。逻辑层处理端根据特征数据分类标准,利用云计算和策略设计对网络大数据集合进行特征提取,其特征提取算法于软件中给出。特征数据分类端根据逻辑层处理端所提取出的大数据特征,利用特征向量机进行特征数据的自动分类工作。实验结果表明,所设计的系统稳定性好、资源占用率低。     

大数据技术在新闻采写与编辑中的应用

大数据的产生为人们的生活带来了翻天覆地的变化,在许多行业中都应用了大数据技术,这些应用到大数据的行业也开启了新的发展之路。在新闻行业中,大数据的应用不仅使新闻类型更加多样化,也使新闻的采写、编辑等的形式更加多样化。大数据技术应用到新闻采写行业中,就使得新闻行业的从业者需要了解和掌握大数据的技术,力求从大数据中寻找新闻点。     

数据中台赋能苏州市政务服务

<正>近年来,国家高度重视大数据发展,政府各部门积极将传统业务模式逐步向以大数据为驱动核心的新业务模式转变。国务院印发的《促进大数据发展的行动纲要》提出,将大数据作为提升政府治理能力的重要手段,通过高效采集、有效整合、深化应用政府数据和社会数据,从而能够揭示传统技术方式难以展现的关联关系,推动政府数据开放共享,促进社会事业数据融合和资源整合,将极大提升政府整体数据分析能力,为有效处理复杂社会问题提供新的手段。     

关系型大数据查询的层次结构

数据查询是获取信息的重要手段,大数据的特征从不同维度上给经典的数据查询理论和方法带来了新的挑战,如何最大限度地获取信息是大数据应用亟待解决的问题。在大数据规模庞大、时效性强、类型多样化、准确性弱等特征中,规模庞大最为突出,围绕该特征的大数据查询解答问题是目前的研究热点。本文针对数据规模庞大这一特征,以关系型数据为对象,描述了由数据库向大数据转化的演变历程,并根据大数据的特征将大数据分成八类,给出了大数据的形式化定义,以关系型大数据库为例,讨论了查询的层次结构,并将查询分类为：一阶查询、存在性查询及不动点查询。针对不同的查询,讨论了其预处理方法并进行实验。     

大数据在水资源管理中的应用

随着云时代的来临,大数据也逐渐进入人们的视野当中,获得了越来越多的关注。大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规的软件工具进行捕捉、处理、管理的数据的集合,是一种新的数据处理模式,具有更精准的准确性,更强的决策性,更清晰的洞察力和发现力以及更流畅的组织能力。是一种拥有流程优化能力的海量、增高增长率的多样化的信息资产,不需要随机分析法这样的捷径,有以下五大特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值),、Veracity(真实性)。本文将通过简单介绍大数据的基本概念以及其应用价值,深入分析水资源管理过程中存在的问题,讨论将大数据应用在水资源管理中的未来的发展趋势。     

大数据应用实施关键技术围绕开源构建

与传统数据分析相比,大数据的分析和应用对于数据来源、处理技术、基础资源等多方面内容提出了新的要求,并向传统数据分析和处理技术提出挑战.那么目前涉及大数据应用实施的关键技术有哪些？它们将对传统技术带来怎样的改变？     

大数据在中波转播台发展中的应用

随着科学技术的不断进步,大数据技术改变了传统的计算方法和统计思路,通过对海量数据进行分析并从中选取有价值的部分,最终达到对数据资源的有效利用。将大数据技术应用到中波转播台的构建中,是对传统媒体粗放型运营模式的彻底颠覆,走上了交互型的运营发展方向。本文通过对大数据技术进行分析,并指出利用大数据技术促进中波转播台发展的一些有效对策,有利于中波转播台的全面发展。