浅谈大数据分析研究的现状、问题与对策

浅谈大数据分析研究的现状、问题与对策

王海

青岛工学院

摘要：目前IT领域发展步伐逐渐加快，我国各相关领域也开始了大量的数据和斗争，并伴随着各种难题。同时，传统的处理方式在当前大数据时代的背景下，已经不能对相关数据进行有效的处理和分析，因此对大数据分析研究的现状、问题和对策进行深入的分析是非常重要的。

关键词：大数据、现状；问题；对策

前言：2012年，美国政府已就大数据分析处理的相关技术和方法进行了探讨，并对其投入大量资金表示支持，并提出了相关的研究方案，在全球引起了强烈反响。因此，有效地分析和研究大数据及其处理已成为当今时代各国政府的首要课题之一。

一、研究现状

社会发展催化着科技进步，各种数据在人们日常生活、工作中所占的比例越来越大，因此需要实时有效提取和分析大量相关数据。要获得理想的数据分析过程和结果，必须进行数据建模。企业、社会以及国家发展过程中产生的极大数据，我们称其为大数据，但在处理此类数据时，特别要注意相应处理的深度。

目前，在对大数据的研究中：对于繁琐数据的处理手段来说，其主要依据是关于XML数据图及实体识别技术的理论在分析大数据的系统结构时，主要依赖于执行九层结构设计，而相关的实质应用则需要更深入的探索。

二、现存问题

（一）实效性低

由于目前大部分企业面临的数据资源多、对数据集成的重要性不明显等问题，对相关数据的处理方式极为马虎，相关工作人员也只需简单地存档数据，直接导致企业资料库数据紊乱严重影响其数据质量，使数据的实效性越来越差。同时，为了充分发挥数据的实效性，长期应用的数据必须具备一定程度的完整性、准确性，并且具有一定的时效性。

（二）记忆方式有缺陷

随着大数据时代的到来，其背景下的数据容量逐渐增加，这意味着传统的方法已经不能满足当今时代的数据资源存储需求。此外，由于大数据的自身性质如此，需要根据相关数据信息的特点和重要程度，进行实时存储和调度，因此相应的存储方式必须具备很强的可控性和科学性。

三、策略探讨

（一）科学配置数据资源

数据的形成及数量多少存在未知性。因此，在对数据实行具体分析时，要深入研究其所具有的涌出性及多变性，在进行数据分析的全过程中，始终注意其不确定性带来的影响，对相应的计算及存储资源实施科学配置从而有助于动态环境下相应分析系统的建立。此外，要严格控制数据分析相关操作的投入成本，尽量避免资源浪费。同时，最大限度地探索了对分析系统所具有的不确定性等特点，实施的有效策略是，对其相关资源实行合理、有效的配置，并以此为基础，进一步对相关的方式手段实行综合应用，才能满足相关用户的需要而且要达到有效降低投入成本的目的。

（二）建立完整的大数据分析系统

在对大数据执行具体分析的过程中，首先需要对其中包含的数据信息、资源、模型之间的关系进行良好处理，并以实际知识理论以及数据模型为基本依据，对相关数据实施系统分析，并得出有效结论通过将其结论和相关知识理论有机融合，有助于相应大数据分析系统的更新和改进。

从大数据分析的现实角度来说，与之相关的数据比较繁琐且数量庞大，因此使用传统模型中的、将多种繁琐模型集成在一起进行数据分析的方式，可以大大降低相应的数据分析效率，从而改进大数据分析系统可以从以下两个角度入手：1、根据现代数据分析相关要求，改变原始模型参数2、加大数据建模力度，对其进行整合和应用，增加数据分析的实效性。

（三）有效数据存储单元的探索

由于大数据时代的数据存储具有现代化和富于变化的特点，其相应的存储方式需要充分符合现代时代潮流，因此可以选择科学的云存储技术利用。云存储主要是指在计算机网络快速发展的过程中，派生出来的具有巨大容量、能够实时进行信息转换的网络资源存储空间而且其保密性和安全性比传统的文件存储和网络存储要高得多，具有极强的实用性价值。因此，良好、科学地利用云存储技术，有助于相关企业执行更高效的大数据分析。

此外，云存储还有两个账户性质：计算和存储，这意味着所有使用云存储技术的用户，都可以享受到优质的云计算服务，其中的计算服务为了优化云存储服务，我们可以将其体现出来。

结论：企业越发展，其数据量就越大，相应地，进行其处理和分析的数据越来越多，同时，数据的表现形式和处理方式也在发生变化，因此相关企业应积极探索有效的大数据处理方式，并根据相关的实践经验和理论运用创新思维模式，要求顺应时代潮流，更科学地执行大数据分析。