云计算技术应用于计算机大数据分析中的研究

作者简介：刘敬敏（1987.03—），女，汉族，吉林公主岭人，本科，信息系统项目管理师，主要研究方向为信息化项目管理、信息系统规划、企业数字化建设。999Sep151··第42卷第期2026年月ITREPORT,No.,202全性，实现信息资源的高效利用，并降低企业运营成本。金山办公就通过亚马逊云科技优化了40%以上的存储成本，印证了云存储的优势。2大数据分析技术的功能随着行业数字化发展持续深化，企业在日常经营过程中产生的数据信息愈发多样与庞大，文本、图像、视频和音频等非结构化数据不仅本身就具有一定的复杂性和多样性，而且庞大的信息量也对企业的数据处理能力提出了新的要求。为了更好地处理这些数据，就必须发展强大的语义引擎，才能确保企业能够从数据中提取到有意义的信息。而大数据分析技术恰好具备足够的人工智能和自然语言处理技术，可以实现自动化和智能化的数据处理和分析。结合云计算技术，就可以有效地利用其强大的计算能力和分布式特性对庞大的数据信息加以处理与分析。通过收集、整合和存储来自不同来源的结构化或非结构化数据以及来自混合云和多云的数据，结合云计算技术，企业就可以通过大数据分析技术全面集成内部的数据信息，并以此建立专业化的数据库，以满足自身的工作要求。文本、图像、视频和音频等非结构化数据不仅本身就具有一定的复杂性和多样性，为了更好地处理这些数据，就必须发展强大的语义引擎，确保能够从数据中提取到有意义的信息。而大数据分析技术恰好具备足够的人工智能和自然语言处理技术，可以实现自动化和智能化的数据处理和分析，结合云计算技术，就可以有效地利用其强大的计算能力和分布式特性对庞大的数据信息加以处理与分析［5］。由此可知，大数据分析能通过数据存储和数据仓库的建立，提高数据管理的成效与质量。结合数据挖掘算法及相关智能算法，就可以通过语义引擎基于企业提供的数据信息，挖掘出数据信息中的潜在价值，以及实现对影响企业发展的因素进行预测分析。这些分析的结果能够通过可视化的方法呈现出来，能为企业管理者提供决策依据，以及提升企业的市场竞争力。大数据分析的功能如图1所示。图1大数据分析功能间的关系3云计算技术在大数据分析中的应用3.1数据在线分析处理数据在线分析处理（OLAP）也叫联机分析处理，这是一种针对多维数据进行快速交互式分析的软件技术。能通过直观的多维数据访问，为决策者查询复杂信息和进行大规模的数据分析提供支持。结合云计算技术，大数据的在线分析处理能力能够得到进一步的优化与提升。云计算能为企业数据库提供庞大的存储空间和强大的计算能力，能够为大数据技术进行更大规模的数据存储和更复杂的数据分析提供支持。而云计算的分布式架构特点除了能将信息进行分散存储外，还能将计算任务进行拆分，实现数据信息的并行处理，这一特点能够显著提升企业数据查询和分析的效率。结合云计算技术的弹性伸缩特性，还能让数据库动态化地根据用户实际需要智能、自动地调整存储资源和计算资源，并在数据量变化的过程中，通过调节资源分配，有效满足用户需要。谷歌和百度等搜索引擎就是凭借这一技术，通过检索关键词整合相关数据资源，从而形成数据仓库系统，并以此提高平台的信息检索能力和查询效率。当用户输入关键词进行检索时，搜索引擎能够快速地从数据仓库中检索出相关的网页信息，并根据相关性和专业性等因素对信息进行排列，从而为用户提供精准有效的检索结果。3.2大数据分析技术的挖掘方式应用大数据分析的前提是有确定的任务目标，只有基于任务目标的相关数据信息，才能通过清洗数据、识别异常值以及替换缺失值等预处理和数据分析以及建构模型等方法，实现对数据信息的合理分析与有效应用。由于大数据技术的特性，其所采集的数据来源复杂，格式多样，并可能存在大量冗余信息，或存在信息错漏问题，这也使得数据预处理工作较为复杂。而且庞大的信息处理量也会使得单一的数据处理软件在处理数据和储存容量上有所不足。但是，结合云计算技术，则可以有效应对这些不足，将云计算引入到大数据分析技术中，能通过优化数据管理的流程和效果，为大数据分析对信息进行挖掘分析提供可靠的技术支撑。3.3大数据分析技术的可视化应用大数据分析技术的可视化应用能够将已挖掘的数据信息及分析的结果以图表这类直观明了的方式呈现给用户，能够帮助用户快速理解数据的价值和意义，从而做出可行决策。在云计算环境下，大数据可视化应用具有三方面优势，具体如下。3.3.1信息呈现的可视化多数情况下，常用的可视化工具难以对大规模的实时数据信息进行及时处理，但云计算平台通过分布式计算和流处理技术能够对数据流进行及时地采集、处理和分析，并将处理后的结果以可视化的方式呈现给用户，从而帮助用户及时掌握数据信息。3.3.2信息展示的便捷化借助云计算技术支持各种终端访问的特性，用户可以使用手机、电脑和平板等设备随时随地查看大数据分析生成的可视化数据。同时，云平台提供的可视化工具通常能支持用户交互功能，便于用户对生成的可视化材料进行自定义编辑与调整等操作。经过调整后的信息也能通过链接、二维码等形式便捷地分享给其他团队成员，并为线上协作提供支持。999Sep152··第42卷第期2026年月ITREPORT2,No.,20263.3.3信息呈现的个性化在云计算技术的支持下，信息的可视化呈现能够根据员工身份定位、需求和习惯等因素提供个性化的信息展示方案。并在员工操作过程中，云平台会记录员工的行为与选择等信息，并对其进行充分挖掘与分析，从而为员工提供与岗位相关的特定业务数据信息，或是为管理层更加直观、清晰地呈现出销售额、利润率、市场份额等数据信息的动态变化趋势图，以便其快速把握企业整体运营状况。4云计算应用于计算机大数据分析中的对策目前，云计算应用于计算机大数据分析的过程中在数据隐私与安全、数据质量问题、云平台性能可靠性、技术标准和复合型人才等方面存在问题，因此其对策应当基于这些问题展开。4.1数据隐私与安全由于用户数据存储于云平台，若云平台遭受网络攻击，或存在内部人员泄密等问题，极易导致数据风险问题发生。尤其是金融信息和医疗病历等存在敏感信息的数据，对其展开分析需要兼顾隐私保护与数据挖掘的平衡。因此可以采取数据安全的全过程管理机制，在数据传输和存储等过程中采用加密技术、脱敏技术和差分隐私，通过增强保密效果和隐藏敏感信息等方式，确保数据在云端和传输过程中始终处于安全状态。并引入访问控制和身份验证技术，通过限制数据访问权限，避免出现越权访问的问题。若有条件，可利用AI和机器学习技术，对用户行为和网络流量进行密切监控，通过加强对异常操作和潜在风险的识别能力，及时响应安全警报。此外，除了私有云外，面向市场的云计算服务商服务的用户量较为庞大，这些来自不同用户的不同类型信息在进入云平台前，必须经过严格的准入机制进行审核，才能有效地为用户的隐私与数据安全提供保障，并确保数据符合法律规范。若企业需要更换云服务商或是终止服务，服务商还应当为企业提供完善的退出机制，通过安全规范的数据迁移服务，避免企业数据信息泄露或丢失。4.2数据质量问题若采集数据的传感器出现故障，来自不同来源的数据格式冲突，或因网络延迟等问题导致数据质量出现问题，都会对分析结果的准确性与可靠性造成负面影响。研究认为，应制定统一的数据质量标准，对数据格式、命名规范和质量要求等内容做出规定，通过在信息采集阶段进行标准化检验，实施数据清洗和预处理管理，提升对数据采集与处理的管理水平，以此确保数据质量。还应当在大数据平台中强化数据监控管理，一旦检测到数据质量低于所设定的风险警报阈值，则自动按风险等级向对应级别人员发送警报信息，帮助人员及时发现并处理数据异常问题。过程中可以使用GreatEx-pectations等专门的数据质量工具对数据进行校验和监控，通过自定义与执行自动化的校验规则，能在数据质量出现问题的时候自动、及时地进行监测与修复。4.3提高云平台性能可靠性部分云平台在处理庞大数据信息时效率较低，响应速度较慢。此外，服务器若出现故障或网络中断，也会对计算机大数据分析结果的准确性有所影响。在实际融合应用的过程中，除了要采取分布式架构提升计算及存储的可靠性，还可以通过多个区域部署和同城双活模式等方法，实现跨区域的资源数据处理及同步，以此确保数据管理的连续性。实施三副本专业存储等策略，通过副本写缓存和请求重新定向的机制，提高小写请求性能，并在出现延迟的时候避开此节点，以此消除单个节点的故障问题。还可以采用微服务架构和容器化技术，将系统中紧密相关的服务分离，使其能够独立进行操作、修改或拓展而不会对彼此产生影响，从而降低各服务间对彼此的依赖程度，并提升平台的灵活性、可维护性和可拓展性。4.4强化专业人才培训随着数字化转型的深化，人才问题已经成为企业转型过程中的重要影响因素。针对专业的复合型人才严重缺少的问题，企业可以在政府主导下，通过校企联合办学、订单式培养等方式，将企业真实发展案例引入教学，不断提升学生实践能力。还要根据产业需要分层分类地培养专业人才，通过灵活调整课程教学的内容和培养方式，确保人才培养紧跟当前时代的技术发展趋势和产业发展要求。考虑到中小企业有力不逮的问题，可以在区域内尝试政府引领、学校培养、企业用人、工会培训和行业认证的多样化人才培养环境，并形成覆盖全职业生涯的人才培养体系。5结语大数据分析技术与云计算技术对企业提升自身竞争力具有推动作用，因此对云计算技术在计算机大数据分析中的应用展开研究具有重要意义。后续研究还应当强化探索与创新的力度，不断结合其他新兴技术和行业实践经验，更好地发挥云计算技术与大数据分析的技术作用。参考文献：［1］梁春达,柏荷.云计算技术在计算机大数据分析中的应用探析［J］.信息记录材料,2025,26(06):174-176.［2］魏镜郦.云计算技术在计算机大数据分析中的应用思考［J］.现代工业经济和信息化,2022,12(09):76-78.［3］施雪梅.云计算技术在计算机大数据分析中的应用研究［J］.微型计算机,2024(6):55-57．［4］刘普,权哲锐．云计算技术在计算机大数据分析中的应用研究［J］.信息与电脑(理论版),2024,36(11):235-237.［5］刘敏,梁琦,杨阳．云计算技术在计算机大数据分析中的应用［J］.通信电源技术,2022,39(16):163-165.999Sep153