计算机大数据论文

2024-11-29

计算机大数据论文（精选10篇）

1.计算机大数据论文篇一

大数据与云计算

摘要：大数据（Big Data）这个概念近年来在越来越多的场合、被越来越多的人提及，并且经常和云计算联系在一起，云计算与大数据之间到底是什么关系成为热点话题。本

专题报告包含以下四个方面内容：1.大数据的价值；2.大数据带来的挑战;3.大数据研究成果；4.云计算是大数据挖掘的主流方式。通过本报告阐述我们对大数据的理解，以及对大数据的价值的认识，探讨大数据处理与挖掘技术，大数据主要着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法;云计算技术主要关注“计算”，提供IT 解决方案。大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。关键词：大数据云计算数据挖掘对审计影响政策建议引言

目前，大数据伴随着云计算技术的发展，正在对全球经济社会生活产生巨大的影响。大数据、云计算技术给现代审计提供了新的技术和方法，要求审计组织和审计人员把握大数据、云计算技术的内容与特征，促进现代审计技术和方法的进一步发展。

一、大数据、云计算的涵义与特征

随着云计算技术的出现，大数据吸引了全世界越来越多的关注。哈佛大学社会学教授加里·金(2012)说: “这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”(一)大数据的涵义与特征

“数据”(data)这个词在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解为“事实”。2009 年，“大数据”概念才逐渐开始在社会上传播。而“大数据”概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在2012 年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”。这标志着“大数据”时代真正开始进入社会经济生活中来了。“大数据”(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的数据量规模大到无法利用现行主流软件工具，在一定的时间内实现收集、分析、处理或转化成为帮助决策者决策的可用信息。互联网数据中心(IDC)认为“大数据”是为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据具有4 个特点: 第一，数据体量巨大(Volume)，从TB 级别跃升到PB 级别。第二，处理速度快(Velocity)，这与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三，数据种类多(Variety)，有图片、地理位置信息、视频、网络日志等多种形式。第四，价值密度低，商业价值高(Value)。存在单一数据的价值并不大，但将相关数据聚集在一起，就会有很高的商业价值(金良，2012)。大数据时代，不仅改变了传统的数据采集、处理和应用技术与方法，还促使人们思维方式的改变。大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变，这些转变将改变人们理解和研究社会经济现象的技术和方法。

(1)是在大数据时代，不依赖抽样分析，而可以采集和处理事物整体的全部数据。19 世纪以来，当面临大的样本量时，人们都主要依靠抽样来分析总体。但是，抽样技术是在数据缺乏和取得数据受限制的条件下不得不采用的一种方法，这其实是一种人为的限制。过去，因为记录、储存和分析数据的工具不够科学，只能收集少量数据进行分析。如今，科学技术条件已经有了很大的提高，虽然人类可以处理的数据依然是有限的，但是可以处理的数据量已经大量增加，而且未来会越来越多。随着大数据分析取代抽样分析，社会科学不再单纯依赖于抽样调查和分析实证数据，现在可以收集过去无法收集到的数据，更重要的是，现在可以不再依赖抽样分析。

(2)是在大数据时代，不再热衷于追求数据的精确度，而是追求利用数据的效率。当测量事物的能力受限制时，关注的是获取最精确的结果。但是，在大数据时代，追求精确度已经既无必要又不可行，甚至变得不受欢迎。大数据纷繁多样，优劣掺杂，精准度已不再是分析事物总体的主要手段。拥有了大数据，不再需要对一个事物的现象深究，只要掌握事物的大致发展趋势即可，更重要的是追求数据的及时性和使用效率。与依赖于小数据和精确性的时代相比较，大数据更注重数据的完整性和混杂性，帮助人们进一步认识事物的全貌和真相。

(3)是在大数据时代，人们难以寻求事物直接的因果关系，而是深入认识和利用事物的相关关系。长期以来，寻找因果关系是人类发展过程中形成的传统习惯。寻求因果关系即使很困难且用途不大，但人们无法摆脱认识的传统思维。在大数据时代，人们不必将主要精力放在事物之间因果关系的分析上，而是将主要精力放在寻找事物之间的相关关系上。事物之间的相关关系可能不会准确地告知事物发生的内在原因，但是它会提醒人们事情之间的相互联系。人们可以通过找到一个事物的良好相关关系，帮助其捕捉到事物的现在和预测未来。(二)云计算的涵义与特征

“云计算”概念产生于谷歌和IBM 等大型互联网公司处理海量数据的实践。2006 年8 月9 日，Google首席执行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)在搜索引擎大会首次提出“云计算”的概念。2007 年10 月，Google 与IBM 开始在美国大学校园推广云计算技术的计划，这项计划希望能降低分布式计算技术在学术研究方面的成本，并为这些大学提供相关的软硬件设备及技术支持(Michael Mille，2009)。目前全世界关于“云计算”的定义有很多。“云计算”是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，是通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。美国国家标准技术研究院(NIST)2009年关于云计算的定义是: “云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务等)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。”根据这一定义，云计算的特征主要表现为: 首先，云计算是一种计算模式，具有时间和网络存储的功能。其次，云计算是一条接入路径，通过广泛接入网络以获取计算能力，通过标准机制进行访问。第三，云计算是一个资源池，云计算服务提供商的计算资源，通过多租户模式为不同用户提供服务，并根据用户的需求动态提供不同的物理的或虚拟的资源。第四，云计算是一系列伸缩技术，在信息化和互联网环境下的计算规模可以快速扩大或缩小，计算能力可以快速、弹性获得。第五，云计算是一项可计量的服务，云计算资源的使用情况可以通过云计算系统检测、控制、计量，以自动控制和优化资源使用。(三)大数据与云计算的关系

从整体上看，大数据与云计算是相辅相成的。大数据主要专注实际业务，着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法，强调的是数据存储能力。云计算主要关注“计算”，关注IT 架构，提供IT 解决方案，强调的是计算能力，即数据处理能力。如果没有大数据的数据存储，那么云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地;如果没有云计算的数据处理能力，则大数据的数据存储再丰富，也终究难以用于实践中去。

从技术上看，大数据依赖于云计算。海量数据存储技术、海量数据管理技术、MapＲeduce 编程模型都是云计算的关键技术，也都是大数据的技术基础。而数据之所以会变“大”，最重要的便是云计算提供的技术平台。数据被放到“云”上之后，打破了过去那种各自分割的数据存储，更容易被收集和获得，大数据才能呈现在人们眼前。而巨量的数据也只能依靠云计算强大的数据处理能力，才能够“淘尽黄沙始得金”。

从侧重点看，大数据与云计算的侧重点不同。大数据的侧重点是各种数据，广泛、深入挖掘巨量数据，发现数据中的价值，迫使企业从“业务驱动”转变为“数据驱动”。而云计算主要通过互联网广泛获取、扩展和管理计算及存储资源和能力，其侧重点是IT 资源、处理能力和各种应用，以帮助企业节省IT部署成本。云计算使企业的IT 部门受益，而大数据使企业的业务管理部门受益。

从结果看，大数据与云计算带来不同的变化。大数据对社会经济带来的变化是巨大的，涉及到各个领域。大数据已经与资本、人力一起作为生产的主要因素影响着社会经济的发展。数据创造价值，而挖掘数据价值、利用数据的“推动力”就是云计算。云计算将信息存储、分享和挖掘能力极大提高，更经济、高效地将巨量、高速、多变的终端数据存储下来，并随时进行计算与分析。通过云计算对大数据进行分析、总结与预测，会使得决策更可靠，释放出更多大数据的内在价值。

二、大数据、云计算技术对审计的影响分析

审计技术和方法的发展是随着科学和管理技术的发展而发展的。现代审计技术和方法体系是在原始的查账基础上从低级向高级、从不完备到比较完备发展起来的。在业务和会计处理手工操作阶段，审计实施的是账表导向的审计技术和方法;当内部控制理论和方法全面应用于业务和会计处理时，审计实施的是系统导向的审计技术和方法;当风险管理理论和方法全面应用于业务和财务管理时，审计实施的是风险导向审计技术和方法;与风险导向审计技术和方法并行的是，计算机技术广泛应用于业务和会计处理时，审计实施的是IT 审计技术和方法。目前，面对大数据、云计算技术的产生和发展，审计人员需要应时而变来适应由此而带来的变化，分析大数据、云计算技术对审计方式、审计抽样技术、审计报告模式、审计证据搜集等技术和方法的影响。(一)大数据、云计算技术促进持续审计方式的发展

传统审计中，审计人员只是在被审计单位业务完成后才进行审计，而且审计过程中并不是审计所有的数据和信息，只是抽取其中有的一部分进行审计。这种事后和有限的审计对被审计单位复杂的生产经营和管理系统来说很难及时做出正确的评价，而且对于评价日益频繁和复杂的经营管理活动的真实性和合法性则显得过于迟缓。随着信息技术迅速发展，越来越多的审计组织对被审计单位开始实施持续审计方式，以解决审计结果与经济活动的时差问题。但是，审计人员实施持续审计时，往往受目前业务条件和信息化手段的限制，取得的非结构化数据无法数据化，或者无法取得相关的明细数据，致使对问题的判断也难以进一步具体和深入。而大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展，使信息技术与大数据、云计算技术较好交叉融合，尤其对业务数据和风险控制“实时性”要求较高的特定行业，如银行、证券、保险等行业，在这些行业中实施持续审计迫在眉睫。如审计组织对商业银行的审计，实行与商业银行建立业务和数据系统的接口，在开发的持续审计系统中固化了非结构化数据结构化和数据分析模块，该模块可以在海量贷款客户中挖掘、分析出行业性和区域性贷款风险趋势，实现在线的风险预警，并将发现的风险数据、超预警值指标及问题登记为疑点，并建立实时审计工作底稿，按照重要程度进行归类、核实或下发给现场审计人员进行现场核实，以较好处理非结构化数据的利用和数据的实时分析利用问题。(二)大数据、云计算技术促进总体审计模式的应用

现时的审计模式是在评价被审计单位风险基础上实施抽样审计。在不可能收集和分析被审计单位全部经济业务数据的情况下，现时的审计模式主要依赖于审计抽样，从局部入手推断整体，即从抽取的样本着手进行审计，再据此推断审计对象的整体情况。这种抽样审计模式，由于抽取样本的有限性，而忽视了大量和具体的业务活动，使审计人员无法完全发现和揭示被审计单位的重大舞弊行为，隐藏着重大的审计风险。而大数据、云计算技术对审计人员而言，不仅仅是一种可供采用的技术手段，这些技术和方法将给审计人员提供实施总体审计模式的可行性。利用大数据、云计算技术，对数据的跨行业、跨企业搜集和分析，可以不用随机抽样方法，而采用搜集和分析被审计单位所有数据的总体审计模式。利用大数据、云计算技术的总体审计模式是要分析与审计对象相关的所有数据，使得审计人员可以建立总体审计的思维模式，可以使现代审计获得革命性的变化。审计人员实施总体审计模式，可以规避审计抽样风险。如果能够收集总体的所有数据，就能看到更细微、深入的信息，对数据进行多角度的深层次分析，从而发现隐藏在细节数据中的对审计问题更具价值的信息。同时，审计人员实施总体审计模式，能发现从审计抽样模式所不能发现的问题。大数据、云计算技术给审计人员提供了一种能够从总体把握审计对象的技术手段，从而帮助审计人员能从总体的视角发现以前难以发现的问题。

(三)大数据、云计算技术促进审计成果的综合应用

目前，审计人员的审计成果主要是提供给被审计单位的审计报告，其格式固定，内容单一，包含的信息量较少。随着大数据、云计算技术在审计中广泛应用，审计人员的审计成果除了审计报告外，还有在审计过程中采集、挖掘、分析和处理的大量的资料和数据，可以提供给被审计单位用于改进经营管理，促进审计成果的综合应用，提高审计成果的综合应用效果。首先，审计人员通过对审计中获取的大量数据和相关情况资料的汇总、归纳，从中找出财务、业务和经营管理等方面的内在规律、共性问题和发展趋势，通过汇总归纳宏观性和综合性较强的审计信息，为被审计单位投资者和其他利益相关者提供数据证明、关联分析和决策建议，从而促进被审计单位管理水平的提高。其次，审计人员通过应用大数据、云计算技术，可以将同一问题归入不同的类别进行分析和处理，从不同的角度、不同的层面整合提炼以满足不同层次的需求。再次，审计人员将审计成果进行智能化留存，通过大数据、云计算技术，将问题规则化并固化到系统中，以便于计算或判断问题发展趋势，向被审计单位进行预警。最后。审计人员将审计成果、被审计单位与审计问题进行关联，并进行信息化处理，在进行下次审计时，减少实地审计的时间和工作量，提高审计工作的效率。(四)大数据、云计算技术促进相关关系证据的应用

审计人员在审计过程中，应根据充分、适当的审计证据发表审计意见，出具审计报告。但是，在大数据、云计算环境下，审计人员既面临巨量数据筛选的考验，又面临搜集适当审计证据的挑战。审计人员在搜集审计证据时，传统的思维路径都是基于因果关系来搜集审计证据，而大数据分析将会更多地运用相关关系分析来搜集和发现审计证据。但从审计证据发现的角度来看，由于大数据技术提供了前所未有的跨领域、可供量化的维度，使得审计问题大量的相关信息能够得以记录和计算分析。大数据、云计算技术没有改变事物间的因果关系，但在大数据、云计算技术中对相关关系的开发和利用，使得数据分析对因果逻辑关系的依赖降低了，甚至更多地倾向于应用基于相关关系的数据分析，以相关关系分析为基础的验证是大数据、云计算技术的一项重要特征。在大数据、云计算技术环境下，审计人员能搜集到的审计证据大多是电子证据(秦荣生，2013)。电子证据本身就非常复杂，云计算技术使获取有因果关系的证据更加困难。审计人员应从长期依赖因果关系来搜集和发现审计证据，转变成为利用相关关系来搜集和发现审计证据。(五)大数据、云计算技术促进高效数据审计的发展

直到今天，审计人员的数字审计技术依然建立在精准的基础上。这种思维方式适用于掌握“小数据量”的情况，因为需要分析的数据很少，所以审计人员必须尽可能精准地量化被审计单位的业务。随着大数据、云计算技术成为日常生活中的一部分，审计人员应开始从一个比以前更大、更全面的角度来理解被审计单位，将“样本= 总体”植入审计人员的思维中。相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据更强调数据的完整性和混杂性，帮助审计人员进一步接近事情的真相，“局部”和“精确”将不再是审计人员追求的目标，审计人员追求的是事物的“全貌”和“高效”。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现。在实施审计时，审计人员应利用大数据、云计算技术，使用分布式拓朴结构、云数据库、联网审计、数据挖掘等新型的技术手段和工具，以提高审计的效率。

(六)大数据、云计算技术促进大数据审计师的发展

大数据、云计算时代，数据的真实、可靠是大数据发挥作用的前提。这客观上要求专业人员来对大数据的真实性、可靠性进行鉴证，审计人员可以扮演这种角色，或者称为数据审计师。能对大数据真实性、可靠性进行鉴证的数据审计师应该是计算机科学、数学、统计学和审计学领域的专家，他们应有大数据分析和预测的评估能力。数据审计师应恪守公正的立场和严守保密的原则，面对海量的数据和纷繁复杂的相关关系，选取分析和预测工具，以及解读数据及数据计算结果是否真实、可靠。一旦出现争议，数据审计师有权审查与分析结果相关的运算法则、统计方法以及数据采集、挖掘和处理过程。数据审计师的出现是为满足以市场为导向来解决数据真实性、可靠性问题的需求，这与20 世纪初期为了处理财务信息虚假而出现的审计人员一样，都是为了满足新需求而出现的。

三、大数据挖掘

数据的价值只有通过数据挖掘才能从低价值密度的数据中发现其潜在价值，而大数据挖掘技术的实现离不开云计算技术。在业界，全球著名的Google、EMC、惠普、IBM、微软等互联网公司都已经意识到大数据挖掘的重要意义。上述IT 巨头们纷纷通过收购大数据分析公司，进行技术整合，希望从大数据中挖掘更多的商业价值。数据挖掘通常需要遍历训练数据获得相关的统计信息，用于求解或优化模型参数，在大规模数据上进行频繁的数据访问需要耗费大量运算时间。数据挖掘领域长期受益于并行算法和架构的使用，使得性能逐渐提升。过去15 年来，效果尤其显著。试图将这些进步结合起来，并且提炼。GPU平台从并行上得到的性能提升十分显著。这些GPU平台由于采用并行架构，使用并行编程方法，使得计算能力呈几何级数增长。即便是图形处理、游戏编程是公认的复杂，它们也从并行化受益颇多。研究显示数据挖掘、图遍历、有限状态机是并行化未来的热门方向。MapReduce 框架已经被证明是提升GPU 运行数据挖掘算法性能的重要工具。D.Luo 等提出一种非平凡的策略用来并行一系列数据挖掘与数据挖掘问题，包括一类分类SVM 和两类分类SVM，非负最小二乘问题，及L1 正则化回归（lasso）问题。由此得到的乘法算法，可以被直截了当地在如MapReduce 和CUDA 的并行计算环境中实现。K.Shim 在MapReduce 框架下，讨论如何设计高MapReduce 算法，对当前一些基于MapReduce 的数据挖掘和数据挖掘算法进行归纳总结，以便进行大数据的分析。Junbo Zhang 等提出一种新的大数据挖掘技术，即利用MapRedue 实现并行的基于粗糙集的知识获取算法，还提出了下一步的研究方向，即集中于用基于并行技术的粗糙集算法处理非结构化数据。F.Gao 提出了一种新的近似算法使基于核的数据挖掘算法可以有效的处理大规模数据集。当前的基于核的数据挖掘算法由于需要计算核矩阵面临着可伸缩性问题，计算核矩阵需要O(N2)的时间和空间复杂度来计算和存储。该算法计算核矩阵时大幅度降低计算和内存开销，而且并没有明显影响结果的精确度。此外，通过折中结果的一些精度可以控制近似水平。它独立于随后使用的数据挖掘算法并且可以被它们使用。为了阐明近似算法的效果，在其上开发了一个变种的谱聚类算法，此外设计了一个所提出算法的基于MapReduce 的实现。在合成和真实数据集上的实验结果显示，所提出的算法可以获得显著的时间和空间节省。Christian Kaiser 等还利用MapReduce 框架分布式实现了训练一系列核函数学习机，该方法适用于基于核的分类和回归。Christian Kaiser 还介绍了一种扩展版的区域到点建模方法，来适应来自空间区域的大量数据。Yael Ben-Haim 研究了三种MapReduce 实现架构下并行决策树分类算法的设计, 并在Phoenix 共享内存架构上对SPRINT 算法进行了具体的并行实现。F.Yan 考虑了潜在狄利克雷分配（LDA）的两种推理方法——塌缩吉布斯采样（collapsed Gibbssampling，CGS）和塌缩变分贝叶斯推理（collapsedvariational Bayesian，CVB）在GPU 上的并行化问题。为解决GPU 上的有限内存限制问题，F.Yan 提出一种能有效降低内存开销的新颖数据划分方案。这种划分方案也能平衡多重处理器的计算开销，并能容易地避免内存访问冲突。他们使用数据流来处理超大的数据集。大量实验表明F.Yan 的并行推理方法得到的LDA 模型一贯地具有与串行推理方法相同的预测能力；但在一个有30 个多核处理器的GPU 上，CGS 方法得到了26倍的加速，CVB 方法得到了196 倍的加速。他们提出的划分方案和数据流方式使他们的方法在有更多多重处理器时可伸缩，而且可被作为通用技术来并行其它数据挖掘模型。Bao-Liang Lu 提出了一种并行的支持向量机，称为最小最大模块化网络(M3)，它是基“分而治之”的思想解决大规模问题的有效的学习算法。针对异构云中进行大数据分析服务的并行化问题G.Jung 提出了最大覆盖装箱算法来决定系统中多少节点、哪些节点应该应用于大数据分析的并行执行。这种方法可以使大数据进行分配使得各个计算节点可以同步的结束计算，并且使数据块的传输可以和上一个块的计算进行重叠来节省时间。实验表明，这种方法比其他的方法可以提高大约60% 的性能。在分布式系统方面，Cheng 等人提出一个面向大规模可伸缩数据分析的可伸缩的分布式系统——GLADE。GLADE 通过用户自定义聚合（UDA）接口并且在输入数据上有效地运行来进行数据分析。文章从两个方面来论证了系统的有效性。第一，文章展示了如何使用一系列分析功能来完成数据处理。第二，文章将GLADE 与两种不同类型的系统进行比较：一个用UDA 进行改良的关系型数据库（PostgreSQL）和MapReduce(Hadoop)。然后从运行结果、伸缩性以及运行时间上对不同类型的系统进行了比较。

四、总结大数据的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存储，满足这种要求的存储离不开云计算。高速产生的大数据只有通过云计算的方式才能在可等待的时间内对其进行处理。同时，云计算是提高对大数据的分析与理解能力的一个可行方案。大数据的价值也只有通

过数据挖掘才能从低价值密度的数据中发现其潜在价值，而大数据挖掘技术的实现离不开云计算技术。总之，云计算是大数据处理的核心支撑技术，是大数据挖掘的主流方式。没有互联网，就没有虚拟化技术为核心的云计算技术，没有云计算就没有大数据处理的支撑技术。

参考文献

秦荣生.大数据、云计算技术对审计的影响研究何清.大数据与云计算

张为民.云计算: 深刻改变未来

文峰.云计算与云审计———关于未来审计的概念与框架的一些思考

Big data and cloud computing Big Data(Big Data)in recent years, more and more occasions, the concept is mentioned more and more people, And often, and cloud computing together, what is the relationship between cloud computing and big data become a hot topic.this Special report contains the following four aspects: 1.The value of big data;2.Big data challenge;3.Big data research;4.Cloud computing is the mainstream way of data mining.Through this report on our understanding of big data, as well as the understanding of the value of big data, large data processing and mining technology, large data mainly focus on “data”, provide the technology and methods of data collection, mining and analysis;Cloud computing technology focusing on “computing”, providing IT solutions.Big data and cloud computing technology can promote the development of continuous audit mode, the overall audit mode of application, the audit results of comprehensive application, the application of related evidence, the development of efficient data audit and the development of large data auditor.Strengthen big data and cloud computing technology measures of audit applications include set up long-term development strategy, accelerate the construction of the audit regulations, establish a platform, to strengthen research and development and improve the utilization ability.Keywords: big data cloud computing data mining impact on the audit policy Suggestions

2.计算机大数据论文篇二

大会重点解析了全球调研白皮书《《分析:价值的蓝图》。作为IBM商业价值学院迄今为止最为全面的大数据与分析商业行为调研,该白皮书揭示了“分析为要”的大数据成功实践之道,以众多行业案例阐述:企业如何从大数据中获得商业价值和转型动能。作为结论性成果,白皮书指明了提升大数据实践成果的“三大要素”:战略、技术和组织。

IBM大中华区大数据和分析及新市场总经理,全球企业咨询服务部合伙人、副总裁Jason Kelley先生表示:“经过过去几年的认知和探索阶段,企业已经逐步明确数据作为二十一世纪新自然资源的巨大价值。大数据与分析成为提升企业竞争力的绝对优势,进行转型和创新的巨大动力,和构筑‘智慧的企业’的坚实基础。作为大数据领域的领导者,IBM端到端大数据与分析能力业已帮助全球超过30,000家客户获取更大的商业回报。2014年,IBM将持续升级在大数据方面的投入,一方面继续深入在金融、电信、医疗、零售、制造等各行业的实践,另一方面增强大数据与分析与云计算、移动、社交等热点趋势的融合,以及实现认知分析与大数据应用的不断融合。”

战略、技术、组织——“三大要素”

5年来,IBM一直将“了解如何从数据中创造价值”作为分析研究的重点,并在该领域不断获得突破性成果:从2009年将分析技术定义为战略资产,到2011年实施分析、掌握分析,到2012年阐述大数据基本原理,再到此次调研白皮书《分析:价值的蓝图》,正式揭示了企业如何从数据和分析中提取价值,获得显著回报。

通过对全球70个国家各种规模组织的900位业务和IT主管进行采访,报告提出了“提升大数据实践成果的三大要素”:“战略”、“技术”、“组织”。报告表明:分析实施战略要有助于实现组织的业务目标;现有技术要支持分析战略;不断发展的企业文化要让员工能够利用技术采取行动,并与战略保持一致。正确协调这三大关键要素,才能创造有形的价值,并取得基于结果的成效。

IBM全球企业咨询服务部战略与分析服务副合伙人段仰圣先生表示:“创建分析蓝图是发掘数据和分析洞察的第一步,通过一致的战略、技术和组织结构,企业可以培养目的感、构建面向未来的技术架构、激励成员快速采取行动,进一步发掘大数据分析所提供的巨大潜能。此外,为了充分发挥大数据的价值,企业需要像首席数据官和首席分析官这样的新角色帮助公司建立企业范围内的数据战略,以此增加竞争优势。”

“分析”为要、立足“需求”

据IDC预测,2014年大数据市场价值将达到161亿美元,比整个IT市场的发展速度快6倍。应对大数据、利用大数据成为企业重要需求。“分析”作为实现大数据价值的核心,成为企业获取价值、赢得竞争的决定性抓手。IBM在业界最全面的分析能力基础上,有力融合认知计算基因,能够涵盖所有数据类型和关键业务流程,帮助企业更加高效的打造大数据价值蓝图。

同时,企业业务层对于大数据的认知正在不断攀升,以业务目标为基础构筑大数据与分析蓝图对于企业而言愈加重要。《分析:价值的蓝图》调研结果显示:四分之一的CEO和COO提倡使用大数据分析(24%),该比例从2012年起增长了10%。基于多年来持续不断的研究和实践,IBM针对企业真实需求,提出实现大数据战略的“六大要务”:通过洞察客户和定制营销、建立新的业务模式、革新财务流程、管理风险、优化运营规避欺诈和降低IT成本——这六大要务也将同时成为企业利用大数据分析实现价值的重要途径。

IBM大中华区大数据中心总监王晓梅女士指出:“在未来的大数据与分析实践中,IBM将进一步帮助企业把分析注入关键业务流程,从‘六大要务’角度解析业务需求,并导出对应的大数据与分析战略蓝图。当前,我们将重点推行该六大要务中对于客户洞察和流程革新的指导,帮助企业通过使用社交媒体分析等进行客户关系管理、市场营销决策,通过利用预测性维护、实时预警等进行财务等运营流程的优化。”

IBM软件集团大中华区大数据及智慧地球解决方案总监李永财先生在大会上详细解析了IBM在全球和亚太市场针对零售、公共事业、金融等行业的实践经验,李永财先生表示:“作为业界唯一集咨询、服务、软硬件等综合能力于一体的厂商,IBM将成为中国企业值得信赖的合作伙伴,帮助各行业客户在大数据与分析技术和理念支持下实践六大要务,获得可观收益。”

IBM大数据与分析能力再升级

伴随大数据而来的是认知计算的时代。在认知运算时代,商务的新视野将是“智慧的企业”,企业目标从“以最低成本做产品”,转向“对客户最大化的价值”。认知计算系统能够通过辅助(Assistance)、理解(Understanding)、决策(Decision)、洞察与发现(Discovery),帮助企业更快的发现新问题、新机遇和新价值,实现以客户为中心的智慧转型。2014年初,IBM投入10亿美元组建独立的Watson部门,率先于业界步入前瞻认知计算实践。

本次发布会上,IBM正式宣布推出强大的大数据与分析平台Watson Foundations。作为IBM大数据与分析能力的全面整合,Watson Foundations在原有的IBM大数据平台上进行了至关重要的提升。其最为显著的增强特性包括:1)能够基于SoftLayer部署,将IBM大数据分析能力升至云端;2)将IBM独有的大数据整合及治理能力延展至社交、移动和云计算等领域,3)让企业能够利用Watson分析技术快速、独立的发掘新洞察。作为IBM大数据与分析领域的一大技术创新,Watson Foundations将帮助企业实现阶段性的大数据能力部署,为企业打造迈入认知计算的通途。

此外,IBM正在不断增强大数据与分析能力。截止目前,IBM在大数据的投入已经超过240亿美元,拥有超过1万名数据分析咨询师,400多名数学家,数千项专利。从2005年开始,IBM并购了35家以上相关领域的公司,其中包括最新收购的高速大数据传输工具Aspera、客户行为分析工具The Now Factory,以及备受瞩目的DaaS (数据库即服务)供应商Cloudant。

3.计算机大数据论文篇三

关键词：大数据时代；信息处理技术；计算机系统

中图分类号： TP2 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2016）111-153-2

0 引言

麦肯锡说过：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素，人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”他是最早提出大数据时代的人，而实际上，大数据时代早已来临，只是随着互联网的普及度越来越高，才会在最近越来越被人所重视和关注，在这个巨大的浪潮冲击下，发展计算机信息处理技术，才能够在大数据时代下紧跟而上，不被时代的浪潮所淘汰。

1 什么是计算机信息处理技术

现代信息处理技术基本上是指用计算机技术处理信息，因为计算机运行速度极高，而且能在自动处理大量的信息同时确保很高的精确度，计算机信息处理技术伴随着计算机的诞生而诞生，而在这些年里，它所发挥的作用也越来越巨大，越来越明显。

信息处理技术本身经历了好几个时代，从最初的手工处理，到之后的机械信息处理时期，到如今在大数据时代之中的计算机信息处理，信息的处理方式越来越迅捷和快速，甚至在很多程度上完成了信息处理的自动化。

2 计算机信息处理技术在大数据时代的作用

大数据时代有着自己明显的特点，例如数据量大，快速，复查能力，种类繁多等，数据包含的内容繁多，种类也自然是不计其数，如果没有良好的信息处理能力，必然会造成信息紊乱，甚至会产生错误信息和虚假信息等现象，在数据的传递和运输过程之中，数据还面临着各种丢失的风险，如果不能够好好的管理信息，就会造成一些不必要的损失，甚至有些会伤及根本，所以，拥有良好的计算机信息处理技术是想要站在大数据时代前列的先决条件。

2.1 信息处理技术是信息作战的重要支柱

在现代，信息处理技术的主体——计算机技术和作为信息处理工具的电子计算机已经成为了信息作战之中的重要部分，信息处理技术的提高，可以让信息的各种处理对抗实现自动化，成为协调作战的诸军，以夺取信息作战的胜利，现如今信息处理技术成为了信息作战的重要支柱，信息处理技术的应用程度，标志着信息作战程度所达到的高度。

同时，信息处理技术，如同虚拟现实技术、计算技术、显示技术、数据库技术等等方面的技术处理，推动着信息作战指挥控制方式和训练方式的变革和手段的更新，日益显示出传统的指挥控制、训练方式和手段无法比拟的先进性，它是信息作战未来的发展方向，也是必须要提前做好准备的特殊技术，想要能够在信息作战之中占得先机，就必须要在这个方面下足够的苦功夫，避免到了关键的时候产生不必要的损失。

2.2 信息处理技术是追赶大数据时代的重要工具

在进入数据时代以来，信息技术的处理就显得格外重要，在计算机和互联网快速发展的今天，大量的信息涌入了人们的日常生产生活，如果没有用一个良好的信息处理系统，很容易就会导致信息的滞怠，也会让原本就有些落后的技术更难以追赶上其他国家。

良好的信息处理技术，不仅能够加快信息处理的速度，还可以在这个基础上保证信息安全，加强计算机网络的防范，例如增强防火墙技术和加密技术等，可以让整个信息网络环境更加的安全，保护计算机和内部的信息安全。

同时，信息处理技术的优秀意味着信息的传递和交流也会变得更加的迅速，有利于彼此之间的信息沟通，加速信息的流通，可以大幅度的节约时间，增加效率，让沟通和交流变得更加快捷和安全。

2.3 信息处理技术是计算机系统的根基

信息处理技术是计算机的基础，人们对于计算机系统的管理和利用，都是通过信息系统来完成的，信息处理技术就是对信息系统的处理，在这个系统的基础上，连带的构建其他的系统和体系，当各种系统集合在一起时，才能够发挥计算机的作用，可见计算机本身就是以数据库和通信网络技术为依托，想要提高计算机的性能，就需要从根本上强化信息处理技术。

而最基本的信息在未经处理的情况下是混乱无序的，只有将这些信息进行整理和分类之后，才能够发挥出信息应有的作用，实现信息的有效储存和利用，想要发展计算机系统，就必须要做好信息处理技术。

3 大数据时代下的信息处理技术

大数据时代下的信息处理技术就是计算机处理技术，而它同样有着自己的鲜明特征，例如高效性，安全性和稳定性，而如果从功能上进行分类，大致上可以分为信息的储存技术、信息采集技术、和信息传输技术，每一个步骤都是信息处理技术之中不可缺少的，也是计算机软件发展的过程之中必然要重视的部分。

3.1 信息储存技术

互联网在大数据时代之下，内部的内容也会越来越丰富，需要保存和处理的信息也会越来越多，大量的虚拟化信息不断的溢出，对于容量的追求也就在不断的扩大，多元化的信息同样意味着更加庞大的信息容量需求，想要解决这个困境，只有提高信息处理技术，不断的增加能够处理的信息的容量，完成更多的信息保存和处理，才能避免一些重要的信息资源流失，以防造成不可估量的损失。

3.2 信息采集技术

除了信息储存的技术之外，获取信息也是非常重要的，因为在数据量不断增加的今天，海量的信息浪潮袭来，想要在这巨大的信息数量之中找到自己想要的有用的信息无异于大海捞针，计算机的处理如果不能够基于正确有用的信息来进行，那么毫无疑问是会产生负面影响的，甚至会让信息处理本身陷入一个困境当中。

另外，单纯的采集也是远远不够的，在信息采集完成之后还需要对采集到的信息进行数据上的加工，分类，将处理完成的信息提供给使用者，只有这样，才能够算是完成信息的采集处理，这是一个相当复杂的过程，如果没有一个优秀的信息处理技术，那么采集的速度必然会大幅度降低，而且，还可以提高信息采集的正确率，提供更多正确有用的信息。

3.3 信息传输技术

信息的传输技术顾名思义就是信息在不同的计算机之间通过网络连接形成信息的传输，传输的效率和传输的安全性对于计算机自身而言相当的重要，提高信息处理技术，可以有效的提高信息的传输效率和安全性，保障信息在传输过程之中不会发生意外的同时加快传输的速度，节约时间和金钱。

在现代，虚拟产业已经成为了国家经济的重要组成部分，信息的传输技术的有效发展影响着整个虚拟产业的进程，也直接关系到我国现代化和经济改革的成效，拥有良好的信息传输技术，是发展现代的信息处理技术的核心。

4 信息处理技术在大数据时代下带来的效益

在大数据时代下，信息处理技术得到了长足的进步，并且在自身的进步的同时，信息处理技术同样带来了无可比拟的效益。

首先，因为它泛用性广，节约时间，而且还能够提高信息的准确性和安全性，让企业有更多更好的时间运用到决策之中，发展了企业，带动了经济的增长，从侧面提高了我国的经济发展。其次，它还促进了我国相关行业的发展，例如计算机行业，软件行业，轻工业以及电子商务行业，越来越多的虚拟商务的研发，就意味着信息处理技术发挥着越来越重要的作用，成为我国发展过程之中的一块重要的基石。

5 总结

在未来，数据时代的浪潮必然会越来越明显，计算机信息处理技术也将会被越来越多的人所重视，研究信息处理技术在各个方面，都可以对计算机的运用和处理产生增益，并且可以节约时间，保障信息的安全，提高工作和生产生活各个方面的效率，而我国想要在大数据时代之中走上时代的前沿，计算机信息处理技术的探索和研究就是必不可少的，发展计算机处理技术，是历史的必然趋势，也是众望所归。

参考文献

[1] 赵英伟，郭凯.浅谈信息处理技术的发展[J].信息通信，2014（12）.

[2] 吴恩生，王桂梅.大数据时代计算机信息处理技术分析[J].江苏科技信息，2015（12）.

4.高校邦大数据与云计算测试答案篇四

返回大数据与云计算„ >测验 >结课测验 >结课测验结课测验(共40道题，满分100.00分)测验截止时间 2016-12-12 23:59 有效提交次数1次，已提交0次。1 多选云计算的三个层次可以分为： A.IaaS.B.PaaS.C.AWS D.SaaS.2 多选关于2011年新发布的Cloud Foundry平台下列描述正确的有： A.使用开放源代码 √ B.只支持java C.由VMware公司研发.√ D.支持多语言多框架.√3 多选 Cloud Foundry公有云服务平台的注册需要用到： A.身份证号码 B.QQ C.邮箱

√ D.手机号码 √ 4 单选在安装完Cloud Foundry客户端工具以后，在客户端使用以下哪个命令，就可以登录到Cloud Foundry云平台？ A.cf login √ B.cf push 5 单选默认的Cloud Foundry在发布应用的时候，会启动（）个应用的实例来提供服务。A.2 B.3 C.4 D.1 √ 6 多选 Cloud Foundry可以通过以下哪些工具来进行日志管理？ A.cf logs √ B.cf events √ C.cf log D.cf event 7 单选在Cloud Foundry里面对应用进行监控使用的是（）云服务。A.New Relic √ B.Redis Cloud C.CloudAMQP D.MongoLab 8 多选 Cloud Foundry的可扩展性主要体现在： A.组件的可扩展性

√

B.底层laaS资源的扩展性

√ C.应用的扩展性

√ 9 多选 Cloud Foundry的设计原则有： A.可扩展性

√ B.异步性

√ C.自愈能力

√ D.安全性

√单选 Cloud Foundry的（）负责所有用户的登录和内部模块的调用。A.路由器

B.Cloud Controller C.UAA √

D.Health Manager 11 多选大数据的用处有： A.市场分析

√ B.产品推荐

√ C.需求预测

√ D.诈骗检测

√ 12 多选 Hadoop的核心由以下哪两部分组成？ A.文件系统应用包 B.工作调度 C.HDFS √

D.MapReduce √ 13 单选（）是一个实时收集、分析、展示、监控数据的分布式数据库，它基于HBase存储和查询监控数据。A.OpenTSDB √ B.Kiji C.KijiMR D.KijiExpress 14 多选下来关于Serengeti的描述正确的有： A.一个开源项目

√

B.基于vSphere自动化部署和管理Hadoop集群的工具

√

C.支持所有主流的Hadoop版本，还有HBdse，Hive等生态工具

√ D.一个封闭项目 15 多选想要实现虚拟化HaDoop部署的最优化实践，在选择服务器时建议： A.CPU不要少于2个Quad-core并且激活HT √

B.为每个计算内核配置至少4G内存，并且预留6%的内存给虚拟化的有效使用

√ C.每台服务器配置多块本地存储而不配置少量大存储的硬盘

√ D.推荐使用10G网卡

√ 16 单选想要实现虚拟化HaDoop部署的最优化实践，在选择服务器时不建议每个计算内核配置超过（）块本次存储。A.1 B.2 √ C.3 D.4 17 单选在大部分应用中，OpenStack都被定义在云计算的哪个层面？ A.IaaS √ B.PaaS C.AWS D.SaaS 18 单选 OpenStack的网络资源由以下哪部分提供？ A.Nova B.Glance C.Neutron √ D.Cinder 19 单选 Horizon的普通用户可以查看云内所有资源。A.正确 B.错误

√ 20 多选 nova network支持以下哪几种网络？ A.FLAT

√ B.FlatDHCP √ C.VLAN √ D.WLAN 21 多选 OpenStack内部会产生一些对象来处理消息发送和接受，主要有以下哪几类？ A.生产者

√ B.消费者

√ C.中间站 D.交换设备

√ 22 多选 Swift采用层次数据模型，共有三层逻辑架构分别为： A.环

B.账户

√ C.容器

√ D.对象

√ 23 多选 Glance中的镜像状态主要有： A.Queued √ B.Saving √ C.Active √ D.Killed √ 24 多选 KeyStone的功能可以分为： A.身份验证

√

B.目录服务

√ C.策略管理

√ D.数据存储 25 单选 KeyStone确认完用户身份之后，会给用户提供一个证实该身份并且可以用于后续资源请求的令牌，该令牌的的有效时间默认为： A.一天

√ B.一周 C.一个月 D.一年 26 多选 KeyStone的提供两种Token，分别为： A.UIUD B.KPI C.UUID √ D.PKI

√ 27 单选在VIO中每个OpenStack API服务会对外暴露（）个服务地址。A.4 B.3 C.2 √ D.1 28 单选 VIO安装部署之前需要用户准备好（）个内网IP地址以及2个外网的IP地址。A.12 B.13 C.14 D.15 √ 29 多选下列关于VSAN带来的好处，描述正确的有： A.操作简单方便 √

B.对正在运行的业务无影响 √ C.无数据损坏的风险 √ D.降低人工成本 √ 30 多选 CAP理论中“可用性”的两个主要指标，分别为： A.响应时间 √

B.可访问级别 √ C.季度可访问级别 D.月可访问级别 31 单选 VSAN强制规定一个磁盘组最多只能包含（）块固态硬盘。A.2 B.3 C.4 D.1 √ 32 单选 VSAN建议闪存容量对磁盘容量的总数的比率，至少要达到： A.0.06 B.0.08 C.0.1 √ D.0.12 33 多选下列属于VSAN存储策略的有： A.允许故障数 √

B.每个对象的磁盘带数 √ C.闪存读取缓存预留 √ D.强制置备 √ 34 单选如果允许故障数为1，VSAN至少需要（）主机。A.1 B.2 C.3 √ D.4 35 单选 VSAN的数据存储是一种（）。A.文件存储系统 B.阵列存储

C.对象存储系统 √ D.磁带库存储 36 单选通过使用（），VSAN具备提供高可用性和性能最佳虚拟机的能力。A.对象存储系统 B.分布式Raid √ C.VMFS D.组件 37 多选对象存储的优势有哪些？ A.基于虚拟机更灵活的管理 √ B.更高的可用性

√ C.更好的纵向扩展 D.更好的横向扩展 √ 38 单选 VSAN采用（）周期性地将缓存中的数据，按照地址顺序冲刷进磁盘中。A.加密算法 B.并行算法 C.临近点算法 D.电梯算法 √ 39 单选发生主机故障时，VSAN等待主机加入VSAN的集群的时间默认为： A.30分钟 B.40分钟 C.50分钟 D.60分钟 √ 40 单选发生网络故障时，VSAN会用（）来判断那一边的分区具有简单多数的组件，并且基于结果决定哪边的分区获胜。A.对象存储系统 B.VMFS C.见证 √ D.组件提交

5.计算机大数据论文篇五

大数据环境下的计算机网络信息安全是一个复杂的课题，不仅涉及到网络硬件、软件、内容安全，也涉及到管理与信息传播安全等众多安全问题。

因此，要加强大数据环境下的网络安全就必须建立数据存储、数据应用与数据管理方面的安全控制措施，为网络安全奠定良好的基础。

伴随着物联网技术、云计算技术的高速发展，以及应用模式的改变，全球数据量呈现高速增长状态，数据量的高速增长，不仅为人们提供了更加丰富的信息量，同时也带来了网络信息安全问题。因此，为了保障大数据环境下的数据安全，有必要对大数据环境下的网络安全展开研究。

6.计算机大数据论文篇六

摘要：互联网金融不再局限于简单的资金结算，在互联网海量的信息海洋中，如何找到这些数据最有意义的内涵，如何结合金融IC卡的特点引入新的技术。在新的技术特点引导下，区分客户群体，改变商业营销模式，提高零售银行的营销效率。关键字：大数据云计算零售银行营销 IC卡业务拓展

互联网金融

互联网金融不是互联网和金融业的简单结合，而是在实现安全、移动等网络技术水平上，为适应新的需求而产生的新模式及新业务。是传统金融行业与互联网相结合的新兴领域。互联网金融与传统金融的区别不仅仅在于金融业务所采用的媒介不同，更重要的在于金融参与者深谙互联网“开放、平等、协作、分享”的精髓，通过互联网、移动互联网等工具，使得传统金融业务具备透明度更强、参与度更高、协作性更好、中间成本更低、操作上更便捷等一系列特征。理论上任何涉及到了广义金融的互联网应用，都应该是互联网金融，包括但是不限于为第三方支付、在线理财产品的销售、信用评价审核、金融中介、金融电子商务等模式。互联网金融的发展已经历了网上银行、第三方支付、个人贷款、企业融资等多阶段，并且越来越在融通资金、资金供需双方的匹配等方面深入传统金融业务的核心。

在当代网络信息技术越发成熟，信息安全保障技术越发完善的前提条件下。互联网金融要求以下方面：信息处理，风险评估，资金供求的期限和数量的匹配，不需要通过银行或券商等中介，完全可以自己解决；超级集中支付系统和个体移动支付的统一；供求方直接交易；产品简单化；金融市场运行完全互联网化，交易成本极少。

金融IC卡的特点

IC卡由于采用了最先进的智能卡技术，具有体积小、容量大、安全性高、可靠性强、寿命长、可脱机使用、支持非接触使用、支付更快捷、可支持多应用的特点。

金融IC卡片内部存储专门的账户信息，消费时无须联机、脱机完成支付，无须签名和密码。卡片使用过程类似公交IC卡，但更为安全、应用渠道更广。特别适合于在小额支付领域，如小型超市、快餐店、药店、交通工具、健身场所等使用。

金融IC卡由于具有安全、多应用的特点，已经成为银行卡的发展趋势。金融IC卡具备的高安全性极大的降低了伪卡的风险，不仅提升了联机交易的安全性，也使卡片可以实现安全的脱机交易，有效的保障了银行和持卡人资金的安全，并拓展了银行卡的支付领域，使银行卡能满足公交、快餐、铁路等众多行业的支付和服务需要，因此许多国家和地区已颁布法令，在其境内必须发行和使用金融IC卡，国际上的银行卡组织和金融机构也在大力推动全球磁条卡向金融IC卡迁移。

为何需要引入大数据技术

目前，大数据已经成为非常重要的技术趋势，是最有潜力颠覆式地改变世界上任何组织使用信息的方式以增强体验以及改变组织的商业模式。大数据技术能够帮助组织在正确的时间、以正确的方式储存，管理和操作海量的数据，以得到这些海量数据最有意义的内涵。

现阶段大部分公司在大数据上还只是迈出了第一步，只是尝试通过技术手段将大量数据收集起来，在其中寻找可能存在的隐藏的模式。随着企业逐渐开始重视新的大数据解决方案，大量新的机会开始涌现。零售商可以实时地监控销售数据，并在执行某项交易时及时根据客户情况调整产品数量。大数据解决方案还可用于医疗行业帮助医生确定某种病情的病因，并对治疗方案提供指导信息。

中国农业银行是国有大型商业银行，作为中国主要的综合性金融服务提供商之一，本行致力于建设面向“三农”、城乡联动、融入国际、服务多元的一流现代商业银行。本行凭借全面的业务组合、庞大的分销网络和领先的技术平台，向广大客户提供各种公司银行和零售银行产品和服务，同时开展自营及代客资金业务，业务范围还涵盖投资银行、基金管理、金融租赁、人寿保险等领域。

我行的客户群体结构复杂，分销网络庞大，产品种类繁多。虽然我行的产品日益完善，但是如何让广大客户了解我行的产品业务，如何针对不同的客户群体进行有效营销，如何准确无误的为结构复杂的客户群体找到适合我行的产品，如何避免有产品而营销迟滞的问题，已经成为我们首要关注的问题。现阶段我行的产品营销策略仍然是依靠前台业务人员甄别优质客户与推荐产品，这样做虽然可以营销产品，但是效率低下，只是针对部分客户介绍了部分产品，造成的是产品出售率不高而且无疑还增加了业务人员的工作量。走出这样的营销盲区，需要我们运用新的技术去改变我们就有的工作模式，从我们已经掌握的信息源中提取有效的客户信息，整合客户信息资源，已经成为在下一个信息技术时代到来前的必要任务。例如，将客户的消费信息，储蓄情况，信誉指数等个别信息，整合成为一个庞大信息流中，再从这些海量的信息流中，通过算法分析，数据自动归集等手段，区分出不同类型的客户，根据各种客户的不同性质，准确的推荐他们所需要的产品和开发产品是当务之急。

银行业可以归集客户的资金动向，产品需求等信息数据，在这样庞大的信息数据处理业务压力下，引入大数据技术，在正确的时间，以正确的方式，管理和操作海量的数据，得到这些数据最有意义的内涵，最有利于我行零售业务的发展。依靠优质的服务平台，发展完善的自助终端服务平台，缩短业务办理时间，有效的进行产品营销，是企业稳步发展的重要因素。

为何需要云计算技术

云的威力在于，当人们想要访问某些计算或存储资源时，可以完全不需要购买额外的硬件或软件。云的关键特征之一就是可伸缩性：用户可以根据实际需求几乎实时地添加或减去资源。

云计算是一种提供一系列可共享资源的方式，这些资源包括应用程序、计算性能、存储、网络、部署平台，甚至业务流程。在底层互联网基础环境中，云计算将传统的，孤立的计算资源变成了一个可共享的资源池。在云计算中，所有的一切：从计算性能到计算基础架构。从应用程序和业务流程到数据和分析，都能作为一种服务提供给用户。在现实的使用过程中，云，必须遵循常规标准化流程并实现自动化。

相比之下，典型的数据中心支持大量不同的应用程序和工作负载，很难被优化。当某个组织正在执行一项复杂的数据分析项目，需要额外的计算周期来帮助处理任务时，云计算的效率可以非常高。此外，与自行购买存储相比，云上每GB的成本更为低廉。在大数据中，是否选择云的关键在于安全保障及时延是否处于可接受范围内。

大数据中的许多部署和分发的模型都在云端。云计算的可伸缩性，弹性，资源池，自助服务，极低的前期成本，即用即付，容错都使得它成为大数据生态系统中不可或缺的一环。

结合云计算的实时性，可以对金融IC卡发生资金结算业务实时上传至云端，对客户的资金变化做到快速响应，实时对客户资料进行数据整合。

金融IC卡业务拓展

根据前文所讲内容，已经对于大数据技术特点和云计算技术特点做了比较详细的描述。这两种技术在引用到金融IC卡业务后，我行可开展客户信息归集，采用计算机系统提取高质量的客户优质信息，进而改变产品营销策略，增加产品营销模式，从而减轻一线柜员的工作负担，节省营销时间，更加高效的营销产品。也可以进行更加合理的产品设计满足多种类客户的需求。例如：

一、充分利用电视、广播、报纸、网络等渠道,提升客户对金融IC卡的认知度，并积极推广金融IC卡在公共服务领域的应用，利用金融IC卡为载体，进行支付渠道改造，满足各种客户的金融支付需求，将金融IC卡用于公共交通、存取转账、网银、理财等多项民生领域，真正做到“一卡在手，生活无忧”

二、可以根据客户使用金融IC卡的银行结算数据，进行大数据技术处理，根据处理后的信息源，自动对不同种类的客户进行与之相对应的产品配对，再由客户经理对其营销。

三、利用大数据技术和云储存技术手段，加强对于民生设备的投入，如：银医服务（提供用网络银行，手机银行，客服平台的医院挂号预约服务），四、实现一卡多用的功能，如，用于公共交通的充值卡，门禁卡的功能等。

五、结合生活中的结算业务，提供更加便捷的开通渠道，减免开通手续，为客户开展手续费套餐服务，如，代缴燃气费，电视费，电费等。

六、在自助终端（手机银行，网络银行，自动柜员机）上添加柜面业务功能，如产品签约，费用代扣签约，贵金属交易等操作。

七，通过云数据的实时性，及时为客户提供产品信息，市场行情。

总之，在大数据时代，金融IC卡的使用结合云计算技术和大数据技术，将减少银行员工对于业务办理的时间，客户可根据自己的需要定制服务信息，在终端设备上快速办理业务，减少在营业网点的等待时间。并且这样不再局限于营业网点的业务处理能力。业务反馈速度增加，提高金融产品的与时俱进性。

7.计算机大数据论文篇七

1 “大数据”时代的机遇

“大数据”时代的来临带动了对于数据的深度挖掘和综合应用, 从而为多个产业的发展创造了价值。此外,“大数据”时代弥补了传统数据存储技术的安全系数低的缺憾,开发了云技术和物联网的新形势。由于“大数据”时代对于信息安全的要去较高,因而很大程度上带动了信息安全的发展和进步。

2 “大数据”时代的计算机信息处理技术

2.1信息采集、加工技术

“大数据”时代下的计算机信息处理技术的首要任务就是收集和整合数据信息。只有完整的收集信息数据,才能开展接下来的计算机信息处理技术。第一步要明确数据信息的目标源,然后针对目标数据采取进一步的跟踪和监督,控制信息数据的流向,将采集的完整数据信息如数录入到计算机数据库中。下一步就是针对采集的信息数据的加工和处理,一切加工处理工作的宗旨就是用户的要求和指令。最后一步就是将按照客户要求处理的信息数据传输到用户的手中,保证信息传送过程中的完整不被泄露,完成整个采集、处理和传送过程。

2.2存储技术

将收集来的数据信息进行存储,是”大数据”时代下计算机信息处理技术中的关键环节。是否可以更加合理有序的存储大量的数据信息,是”大数据”时代下衡量计算机信息处理技术优劣的关键之处。良好的储存技术可以保证客户第一时间内快速的从庞大的数据库中调取所需的数据信息,无一遗漏。随着技术的不断进步,计算机信息处理技术的长时间存储数据的功能也越来越受到广泛关注。

2.3信息安全方面的技术

“大数据”时代的来临,在很大程度上提高了用户体验的同时, 也给信息数据的安全带来了很大的挑战。现今的世界是一个信息的世界,信息的安全和隐私是世界范围内关注的焦点。计算机安全体系的建立需要大量的资金投入,引入大量专业技术人才,加大对信息安全体系的研究和分析力度,将计算机信息处理技术关注的热点致力于开发信息安全的技术产品,为信息安全体系提供坚实基础。此外,为了满足如今对于信息安全的高标准的要求,要不断研发新的技术和项目,重视对重要数据的跟踪检测,尽量做到在庞杂的数据库面前,可以提高每一个数据的安全系数。

2.4信息处理技术的发展

“大数据”时代的特征就是庞大数据信息量,这样想要完成对如此大规模数据的研究和分析,就会受到计算进硬件设备的限制,因为在这种情况下,云技术的发展应运而生。云技术可以破除计算机硬件对信息网络技术发展的阻碍,处理比传统计算机数据量提高上百倍的数据信息,这是未来“大数据”时代下计算机信息处理技术的发展趋势,具有无限的发展潜能。云技术可以将传统的计算机硬件与网络分割开来,各自运行,既保证了计算机硬件的正常稳定运作, 又能形成庞大的云计算网络,构建起一个“大数据”信息网络系统, 来解决数据量巨大的问题。

3 “大数据”时代下计算机信息处理技术的方向

3.1计算机网络朝着云计算网络发展

传统的数据处理技术已经不能适应现今庞大的数据计算量,因而云技术的发展是必然趋势。云技术网络可以破除计算机硬件系统处理数据有限的弊病,信息构架不再依附于计算机的硬件系统,利用最新的数据中心技术,将云计算技术向更高的层面和更广的领域发展。

3.2计算机技术朝着开放式网络传输技术发展

这里的开放式是指将计算机网络与计算机硬件分隔开来,让网络计算不再受限于传统的有限的计算机硬件设备,定义我全新的网络构架,避免计算机硬件对于信息数据的数量的限制和阻碍。

3.3计算机技术与计算机网络相互融合

计算机技术和计算机网络相互融合,成为一体,是未来大数据时代下计算机信息处理技术发展的一大方向。传统的计算机技术需要计算机硬件的配合,才能完成对数据信息的处理工作,未来计算机技术的发展趋势就是摆脱计算机硬件的束缚和牵制,单独依靠计算机网络完成对于庞大的数据信息的甄别和处理工作。也就是说, 将来的计算机技术可以通过连接网络完成“大数据“时代下的计算机信息处理的技术工作,基于网络平台的帮助,满足”大数据“时代下的最新数据信息的处理要求。

4结语

随着科技的进步,经济的发达带来了信息技术的日新月异。科技进步带来数据量的激增,引起新一轮信息技术的变革,诱发了“大数据”时代的来临。综上所述,“大数据“时代的来临给计算机信息处理技术带了机遇和挑战,传统的计算机信息处理技术已经不能满足数据量激增的现状,因而云计算技术应运而生。

参考文献

[1]刘小霞,陈秋月.大数据时代的网络搜索与个人信息保护[J].现代传播,2014,36(5):125-128.

[2]朱建平,章贵军,刘晓葳,等.大数据时代下数据分析理念的辨析[J].统计研究,2014,31(2):10-19.

8.计算机大数据论文篇八

【关键词】大数据时代；计算机技术；信息处理技术；未来发展

【中图分类号】TP274 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2016）28-0036-01

网络的不断普及直接导致的就是计算机用户增长，所以，如今计算机产生的数据量也是非常多，在如今这个大数据时代下，在这个全面网络的时代之下，我们需要对计算机处理技术的能力进行优化，并且将计算机技术也不断增强，我们要将自己的旧观念改变，不斷应用新技术，对如今不断增长的数据进行更好的处理。下文是对大数据的概念和其未来产生影响的简单介绍。

一、大数据的概念以及影响

如今计算机已经贯穿到社会的每一方面，与此同时也有海量数据在产生，这些数据之间有关联却不尽相同，并且各有各的特点，及其丰富，而大数据就是将这些数据群集量化。随着时代的不断进步，科技的不断发展，数据量在不断增多，硬盘和软盘这些计算机存储设备太小，无法满足日益增多的数据，面对这些相互关联，牵一发而动全身的数据，我们需要将数据存储设备的存储量不断提高，让它们承载更多的数据，同时这也满足了计算机用户对于存储数据的需求。信息数据的载体在具备了存储信息之后还需要对信息数据进行分析和解读。在我国，计算机从高端产品到大量普及，只不过用了十几年的世界而已，这是一个非常惊人的发展速度，所以，我们要想将这一行业不断发展，就需要我们将计算机处理技术不断提升，并且还需要对其相应的应用软件进行进一步的开发，让其对数据处理的准确性和高效性不断提高，将其操作便捷性提高。计算机是如今最具影响的电子设备，它与人类生活息息相关，我们只有不断优化其技术，才能让计算机信息处理技术更好的服务人类，更好的造福人类。

二、大数据时代下计算机技术的发展和方向

1.计算机云技术的诞生和发展

在大数据时代下，我们需要将软件和硬件设备的数量不断增多，并且与此同时计算机软件和硬件技术也成为了一门新的学科，二者相互渗透，使得高校的很多人才对其有了浓烈的兴趣。数据是十分庞大的，并且如今计算机用户在不断的增大，数据的增长速度也是十分惊人的，所以计算机硬件的发展已经到达了临界，新的技术已经在孕育。我们要根据人们对计算机的实际要求，更好的开发计算机软件，更好的满足信息数据处理的要求。如今对大量信息进行存储的技术是“云技术”，这一技术在存储和运行海量数据时避免了效率低和速度慢的问题，将数据计算的同时还能将结果更好的反馈给用户，并且这一技术将用户在数据处理方面的要求解决，并且保持着高效性，深受用户的喜爱，其中最为突出的就是企业。

2.大数据时代计算机信息处理技术的挑战和机遇

计算机信息处理技术在大数据时代下暴露出很多问题，也为其未来发展带来了很多的障碍，这就要求我们对新技术的研发脚步不断加快。内部机构和数据容量两方面的变化，使得大数据依旧存在很大的问题，我们需要在如今计算机信息处理技术的基础之上对大数据进行进一步的管理，并且在运行计算机软件时，我们会被互联网的病毒攻击，大数据数据结构的复杂使得其在运行和储存的时候容易使得数据遭到泄露，这也是如今这个大数据时代之下计算机信息处理技术所遭受的挑战，并且拥有一定技术手段的黑客很容易侵入电脑对个人或者集体的信息进行剽窃、盗取和恶意篡改。计算机技术的不断发展和人类生活水平的逐渐提升使得人们对于计算机信息处理技术也有了更高的要求，所以我们在优化计算机信息处理技术的同时也要将其安全性提高。计算机信息处理技术在大数据时代下依旧有很多的机遇，其中包括我们在对计算机信息处理技术进行优化时可以对计算机以及互联网进行判断和全方面监视，这对于用户的隐私和信息有了更好的安全保障。其次，我们也可以按照人们不同的要求对计算机技术进行优化，同时也存在针对性。这对于一些不法分子的恶意攻击有了很大的防御，让计算机用户在安全方面和技术使用方面更加有保障。

3.未来计算机处理技术的方向

每天每一个人都能在网络中得到自己想要的信息，这就证明网络环境十分开放，人们在这样一个开放性的平台之中可以轻而易举的了解到自己需要了解的事情。但是，网络环境开放也为不法分子提供了很多便利，为他们的犯罪提供了平台，让他们轻易侵入到人们的账户中，扰乱社会治安。针对这一问题，我们需要将网络环境的安全性不断提升，对这些海量数据进行不断的分析和归类，找出技术运行期间出现的领商业机密泄露、个人用户信息恶意篡改等漏洞和不足，将不法分子的犯罪平台扼杀，提高网络环境的安全性。计算机处理技术在大数据时代下针对网络漏洞提出了安全要求，并且网络的安全性也是计算机处理技术未来发展的主要方向，所有计算机安全体系的建立十分关键，并且也逐渐被提上日程。如今很多高校已经开设了关于计算机信息处理技术的课程，培养这方面的专业人才，这也是解决当下计算机问题的方法。在我们开发新的信息数据安全技术的同时，其开发过程也在不断减短，我们需要不断优化信息数据安全技术，以此来满足大数据时代之下计算机用户对海量数据进行管理的满足。

三、结束语

随着我国综合国力的不断提升，科技水平的发展和国民生活水平的上涨，计算机运算处理技术也在不断的提升，并且如今我们正处在大数据时代，计算机运算处理技术的应用也逐渐广泛起来。计算机信息处理是现代高科技产品，并且其在未来也有非一般的价值。如今计算机的不断普及，计算机用户也在随之增多，所以在未来社会的改革中也会有计算机信息处理技术的深入，我们应该在此基础下不断发展计算机信息处理技术，对其不断地优化，为我国实现强国梦献出一份力。

参考文献：

[1]袁满.大数据时代与信息技术发展探析[J].中小企业管理与科技，2014，（11）：313-314

[2]黄俊俊.基于大数据背景下的计算机信息处理技术探析[J].大科技，2016，（3）：256

[3]王恒晖.网络环境下会计信息系统安全性探析[D].江西财经大学，2010

9.大数据时代的大数据管理研究论文篇九

2。2 开发与内容的管理形式

在不断提高大数据时代的大数据管理形式的过程中，可以从两个方面进行，一是大数据开发管理，二是内容管理。其中大数据开发管理注重于大数据管理的定义，和管理解决策略，对其大数据的存在价值，进行有效的开发。换句话说，其实也就是在大数据时代的大数据管理的过程中，对其管理形式的开发，对大数据的功能和价值，进行充分的理解。

大数据时代的大数据管理中的内容管理是指：企业对大数据进行不断的获取、使用、存储、维护等工作活动。因此，传统的大数据时代的大数据管理形式，已经无法满足对这个时代发展需求。因此，在时代快速发发展的推动下，要对开发管理和内容管理，进行全面的创新和设计，对需要专门设定的管理形式，要给予高度的重视，可以利用的集合型的保存形式，进行全面的保存。

其实，大数据时代的大数据管理主要是为企业提供重要的发展方向，为企业提供重要的价值信息。大数据时代的大数据管理在数据应用和开发的过程中，起到了重要的衔接作用，也为我国信息技术的发展，打下了坚实的基础。

2。3 对大数据架构进行全面的管理

在大数据时代的大数据管理的过程中，数据框架管理起到了重要的作用，并且与大数据开发的过程中，有很多相似的地方。在传统的大数据时代的大数据管理的过程中，对其数据的开发、处理、保存等形式，都受到了一定程度上的限制。因此，在对大数据时代的大数据架构管理的过程中，对其操作形式，进行了全面的管理创新，避免受到范围的限制。另外，随着大数据不断的增加，大数据构架管理可以根据大数据的用途，质量良好的应用形态。例如：社交网络等形式。

与此同时，在最近几年的发展中，大数据时代的大数据管理形式，也面临着新的挑战基机遇。以此，只有对大数据时代的大数据管理形式，对个人信息、隐私等进行全面的管理，避免个人信息、隐私等发生泄露、不对称等现象的发生，这样不仅仅企业在发展的过程中，提供了最大程度上的安全保障，也为大数据时代的发展，带来了新的发展篇章。

3 结语