云计算更侧重于数据分析对吗(谈谈关于大数据和云计算的理解)

大数据和云计算最大的区别是什么

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概念的区别
从宏观概念来看，云计算改变了信息技术，而大数据改变了商业。同时，云必须作为大数据的基础设施，才能无缝推广并展现出强大的商业价值。
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目标受众的不同
双方的目标受众也不同，云计算代表的是IT层面的解决方案，针对的是IT管理者，而大数据则是IT层面的解决方案。面向管理者和业务层的战略框架，让我们在业务上展现出更强的竞争力，全面提升我们的综合实力。

大数据与云计算相辅相成

大数据与云计算相辅相成大数据的价值开始受到越来越多的关注，人们对实时有效的数据处理的需求也随之增加。不断增加。如今，大数据的应用已不仅仅局限于BI（商业智能）领域，还在公共服务、科学研究等领域产生着巨大影响，应用范围更加广阔。例如，美国国家海洋和大气管理局正在尝试利用基于大数据的方法来开展气候、生态系统、天气和商业方面的研究。谷歌流感趋势使用汇总的谷歌搜索数据来估计流感流行情况。数据无疑已成为信息社会日益重要的资源。大数据的重要性不在于它的大容量、多样性等特征，而在于我们如何管理和分析数据以及我们由此发现的价值。如果缺乏足够的分析处理技术支撑，大数据的价值就无从谈起。就企业具体情况而言，大数据时代的企业决策已经呈现出明显的数据驱动特征，给企业IT系统带来海量的历史数据处理、复杂的数理统计和分析模型等。数据频繁更新带来的数据关联性强、重估等挑战。这就要求底层数据承载平台具备强大的通信能力（数据流转和交换）、存储能力（数据保留）和计算能力（数据处理），保证海量的用户访问，以及高效的数据处理和精准的多模态。实时数据共享，快速响应需求变化。面对这些需求，传统的处理和分析技术开始遇到瓶颈。云计算的出现，不仅为我们提供了挖掘大数据价值、凸显大数据价值的工具，也让其应用变得更加可能。。。云计算包括两个方面；服务和平台，所以云计算既是一种商业模式，也是一种计算模式。例如，加州大学伯克利分校在一份关于云计算的报告中认为，云计算是指通过互联网作为服务提供的应用程序。它还指在数据中心提供这些服务的硬件和软件。从目前的技术发展来看，云计算是以数据为中心，以虚拟化技术为手段，整合服务器、存储、网络、应用等各种资源。并采用SOA架构，为用户提供安全、可靠、便捷的各类应用数据服务；完成从组件到层再到资源池的系统架构流程，实现IT系统不同平台（硬件、系统、应用）的“通用”层，打破设备物理屏障，实现集中管理、动态提供、动态使用要求。借助“云”的力量，实现多格式、多模态大数据的统一管理、高效流转和实时分析，挖掘大数据的价值，赋予大数据充分的意义。大数据对技术的要求很高：大数据处理首先涉及获取和记录数据，其次执行重要的预处理或处理操作（取决于实际问题），例如数据提取、清洗和标注，以及数据集成、聚合和处理。创建。表达;再次，需要一个完整的数据分析阶段，通常包括数据过滤、数据汇总、数据分类或聚类等预处理，然后进入分析阶段。在此阶段，将各种算法和计算工具应用于数据，以获得分析师希望看到或可以解释的结果。涉及海量数据，整套计算流程都会在各个阶段对传统技术方法提出挑战。例如，庞大的网络设备、庞大的在线用户和不间断的网络连接，时刻产生大量多格式的内容数据和状态信息，这些数据通过各种客户端（网页、应用程序、传感器等）传输采集的数据信息。数据加上数千个访问和操作请求，将以高并发的方式给系统服务器带来压力。通常，为了避免因服务能力不足而导致服务请求排队的问题，采用负载均衡技术来分担单台服务器的压力，大幅提高服务性能；在数据采集过程中，服务器上还部署了大量的数据库。采集结束。为系统性能提供支持，然后对采集到的数据（包括各种结构化、非结构化和半结构化数据等）进行数据清洗、去重、正则化以及相应的格式转换。根据预定规则过滤后，发送到分布式数据存储系统进行归档，为后续分析和可视化做好准备。在分析阶段，为了完成数据挖掘的目的，通常需要处理大量的历史数据，建立复杂的数理统计和分析模型（例如计算冬季气温水平对某一厚度的羽绒服销量的影响）具体）并针对大量结果。高效、正确地管理数据之间的关联性，同时支持数据更新引起的重新评估；在呈现阶段，应隐藏数据存储拓扑和数据存储结构等实现细节，并将标准化数据暴露给业务应用程序。

大数据与云计算的关系

大数据与云计算的关系。大数据是在获取、管理和分析方面超出传统数据库软件工具能力的数据集合。它具有数据规模大、数据流动快、四种数据类型多、价值密度低的特点。将大数据与一个行业相比，这个行业获得效益的关键是提高数据处理能力，通过处理实现数据的附加值。

大数据与云计算的关系

从技术上讲，大数据和云计算之间的关系就像硬币的两面一样紧密。

大数据无法由单台计算机处理；采用分布式结构。其特点是对大量数据进行分布式数据挖掘，但必须依赖分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化云计算技术。

随着云时代的到来，大数据正在也受到越来越多的关注。分析师团队认为，大数据通常用于表示企业创建的大量非结构化数据和半结构化数据。

大数据分析通常与云计算联系在一起，因为大数据的实时分析数据集需要像Mapreduce这样的框架部署在数十、数百甚至数千台计算机上。

大数据需要特殊的技术来有效管理大量经过时间的可容忍数据。适合大数据的技术包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可用性、云计算平台。、互联网和可扩展的存储系统。