摘要：计算机网络技术的升级换代极大地推动了社会的发展进步，当前阶段，依托互联网诞生的各类新兴媒体使得人类社会的数据规模持续扩大，且相较于传统数据模式，现阶段人们面对的大部分都是非结构数据，想要实现对数据价值的有效发掘和应用，必须寻求全新的数据分析技术和存储技术。基于此，该文将结合现阶段数据发展形势对大数据分析和云计算网络技术的优劣进行探讨分析，希望可以为计算机网络领域的发展提供参考借鉴。

现如今，互联网已经深入到人们工作生活的方方面面，基于此产生的数据量也呈现出持续提升的趋势，这些规模庞大、内容丰富的数据包含着大量的信息，在诸多领域的发展中都具有巨大的价值。数据分析就是对数据进行采集、存储、加工、变换和传输。在大数据时代下，传统的数据分析技术已经面临淘汰，需要探索更加高效的数据集合处理、分布式存储、计算等方面的技术。

1 大数据时代以及数据处理

1.1大数据的发展

大数据是诞生与互联网高度发达时代下的一个全新概念，其主要是指信息大爆炸背景下所产生的海量数据以及与之相关的技术创新发展。在网络信息时代下，整个人类社会的数据规模正在持续快速的扩大，数据在社会生产生活中所占据的地位越来越重要。尤其是在商业、经济等领域，基于大数据分析而做出决策的模式正在逐渐占据主流。

和传统数据相比，大数据不仅包含结构化数据，还涵盖着大量的非结构化数据，因此大数据分析工作的难度相较于过去也出现了大幅度的提升。在现代社会生产生活中，大数据应用展现出了阶段的优势，许多传统行业领域在大数据应用的幫助下焕发出了新的活力。大数据分析在消费者行为判断、市场发展趋势预测、营销范围控制等方面均有着显著的作用。

大数据的发展应用使得现阶段人们的数据应用观念发生了一定的变化，具体体现在三个方面：首先，在大数据时代下，人们用来分析的数据规模变得更大，在对某个事件或是对象进行处理时，甚至可以获取与之相关的所有数据，不必再依赖随机采样。其次，大数据种类繁杂，规模庞大，在对其进行分析、挖掘、应用的过程中不可能再像过去那样，一味地追求精确度，正确的思路是从全局角度出发，把握大致发展方向。再次，基于大数据的事件走向分析将关注点从因果关系转向相关关系，探求事物之间存在的普遍联系。

2 新时期追求高水平数据处理能力的必要性分析

结合上文论述可知，在现代社会生产生活中，数据所发挥的作用正在逐步提升，任何机构和单位想要获得更加的发展，都必须重视数据的价值，提高自身的数据分析挖掘能力。面对规模庞大、结构不平衡且内容繁杂的数据，广大企业应该追求更加高效的数据处理，其意义主要体现在四个方面：

其一，高效、精准的数据处理可以将客观情况完整、翔实地反映出来。现代企业、单位发展所面临的内外部环境变得更加复杂多变，在做出一项决策时需要考虑的因素也在变多，因为稍有不慎就可能造成不可挽回的恶劣后果。而通过大量、丰富的统计资料和数据加工处理分析，则可以帮助人们掌握当前实际情况，在此基础上做出更加科学的判断和决策。

其二，实现对数据资料的深度开发利用，将其价值充分发挥出来。大数据的特点是种类多、结构复杂以及价值密度低，因此想要在浩如烟海的数据海中寻找到所需的信息需要十分强大的数据分析处理技术作为支撑。通常来讲，数据深度挖掘是一项十分艰苦的工作，分析部门需要定期对数据进行统计、调查和采集，之后对采集到的数据资料进行深度加工整理，进一步分析研究之后才能进行多层次的开发利用，形成具有实际应用价值的信息。此外，针对数据的深度开发利用实际上也是对资源的全新整合，基于此诞生了许多全新的服务项目，为社会经济发展提供了极大的助力。但有一点不可忽视数据分析云计算的发展趋势，那就是分析和服务的信息技术对模型管理有着较高的要求。

其三，为科学化管理与决策提供支撑。在现代管理工作中，想要践行科学化管理，不能仅仅关注表面问题，需要对事物的内在本质进行透彻了解，厘清其存在的关联和因果，如此才能针对性的采取管理措施。而想要达到这一目标，就需要借助数据资料的优势。通过对数据的分析可以将事物运行的机理展现出来，帮助人们从感性认知转变为理性认知，精准把握事物的现状、内在联系以及发展规律。

其四，其他方面的需要。现代社会生产生活对数据处理提出了许多新的要求，如大量、高速、多样、真实性等，这些都是提高数据处理能力的必要性体现。其中数据质量是数据处理的重要一环，其关键环节就是数据的真实性，它是数据有效应用的基础。此外，大数据的发展应用也推动了科学领域的发展，数据模型分析已经成为诸多领域的重要研究手段。

3 传统数据处理存在的问题分析

数据处理主要由采集、存储、检索、加工、变换、传输等几个环节构成，在大数据背景下，传统的数据处理已经表现出明显的颓势，其问题主要集中在两个方面：

首先，传统数据处理无法有效应对非结构化数据。基于现有认知来看，数据主要可以分为结构化数据和非结构化数据两大类，前者是指可使用统一结构进行表示的数据，包括数字、符号等。后者则是指无法通过统一结构表示的信息，多诞生于互联网背景下，如图像、音视频、网页等。现代生产生活中，人们所面对的数据通常是结构化数据和非结构化数据的混合体，若是采用传统的数据分析技术，将无法处理其中的非结构化数据部分。就目前的发展趋势来看，非结构化数据的规模正在持续扩大，其与结构化数据的比值也在增大，这将使传统数据分析技术逐渐被淘汰。

其次，数据安全性无法保障。数据价值的突显使得数据安全问题逐渐引起重视，现如今，很多企业、单位所拥有的数据中都包含有大量的机密信息，想要将数据以安全的方式传输到大数据公司，需要消耗大量的时间和成本。

4 大数据分析和云计算网络技术分析

4.1 大数据分析

对于大数据，很难在短时间内使用常规软件对其进行捕捉、管理和处理，因此需要探求全新的数据处理模式，以应对更加海量、增长率更高且更加多样化的信息。经过一段时间的实践研究之后，许多针对大数据的分析处理方法纷纷涌现，为大数据应用提供了极大的便利。结合实际情况来看，大数据分析的优势主要集中在五个方面：

其一，大数据分析实现了可视化，能够将数据的结构及特点直观清晰地展现出来。

其二，数据挖掘。作为大数据分析的理论核心，多样化的数据挖掘算法能够有效地应对不同类型和格式的数据资料，通过数据挖掘可以将数据所具有的特征表现出来，捕捉数据所拥有的潜在价值，更好地服务于现代化管理决策活动。

其三，预测性分析。大数据分析可以将某些事物和事件在未来一段时间内的发展走向展现出来，这种预测性的分析往往需要借助科学模型来实现。

其四，语义引擎，这是一种主动分析数据并提取关键信息的技术方法。

其五，数据质量和数据管理。大数据分析同样可以作用于数据管理和数据质量优化，在商业经济、学术科研等诸多领域中，高效精准的数据管理都有着十分重要的意义。

除了具有多方面的优势之外，大数据分析同样存在一定的缺陷和不足，具体表现在两个方面：一方面，虽然大数据的发展应用为人类发展带来了便利，但数据膨胀之下的信息爆炸也对普通人的隐私安全产生了威胁。人们在应用互联网的过程中产生了大量的数据，其中很大一部分都通过社交媒体被传播出去，这意味人们的日常生活已经变得透明化，一些隐私派甚至特意收集这部分数据进行商用。另一方面，数据真实性问题。在海量的数据集合之下存在着大量的虚假信息，若是不加甄别直接应用于实际工作中，比如预测性分析中，会导致预测结果严重偏

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