導語：如何才能寫好一篇大數據技術，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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關鍵詞： 大數據; 4V特征; Hadoop; 云計算

中圖分類號：TP391 文獻標志碼：A 文章編號：1006-8228（2015）01-13-02

Overview on big data technology

Yang Jing

（Department of Computer Science， Yunyang Teachers' College， Shiyan， Hubei 442000， China）

Abstract： Big data is a new technical wave after the network of things and cloud computing. To understand big data technology， the definition and 4V characteristics， the key technologies and main application fields are systematically analyzed in the paper. Through the introduction of the basic conception， characteristics， the main application fields with typical cases are summarized. The core technologies， key strategies of cloud computing， hadoop and data backup are analyzed. The potential information safety risks are pointed out. The countermeasures are given to provide some suggestions and references for wider application and study in the future.

Key words： big data; 4V characteristics; Hadoop; cloud computing

0 引言

物聯網、云計算等新興技術的迅速發展開啟了大數據時代的帷幕。大數據技術是指從各種各樣的海量數據中，快速獲取有價值信息的技術，大數據的核心問題就是大數據技術。目前所說的“大數據”不僅指數據本身的規模大，還包括采集數據的工具、平臺和數據分析系統復雜程度大。大數據的研發目的是發展大數據技術并將其應用到相關領域，解決實際生產、生活中的各種問題，從而推動信息技術健康地可持續發展。

1 大數據的定義及主要特征

與其他新興學科一樣，目前大數據沒有一個統一的標準和定義。一般認為：大數據是由大量異構數據組成的數據集合，可以應用合理的數學算法或工具從中找出有價值的信息，并為人們帶來經濟及社會效益的一門新興學科。大數據又被稱為海量數據、大資料、巨量數據等，指的是所涉及的數據量規模巨大，以至于無法在合理時間內通過人工攫取、管理、處理并整理成為人類所能解讀的信息。這些數據來自方方面面，比如社交網絡、傳感器采集、安防監控視頻、購物交易記錄等。盡管尚無統一定義，但這些無比龐大的數據被稱為大數據。大數據具有如下4V特性[1]：

⑴ 體量Volume，是指數據存儲量大，計算量大;

⑵ 多樣Variety，是指大數據的異構和多樣性，比如數據來源豐富，數據格式包括多種不同形式，如網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等;

⑶ 價值Value，是指大數據價值密度相對較低，信息海量，但是要挖掘出真正有價值的數據難度較大，浪里淘沙卻又彌足珍貴;

⑷ 速度Velocity，是指數據增長速度快，處理速度要求快。

2 大數據技術的應用領域

通過對海量數據進行采集、分析與處理，挖掘出潛藏在數據海洋里的稀疏但卻彌足珍貴的信息，大數據技術正在對經濟建設、醫療教育、科學研究等領域產生著革命性的影響，其所帶來的巨大使用價值正逐漸被各行各業的人們所感知。

2.1 金融領域

大數據的火熱應用突出體現在金融業，各大互聯網企業（谷歌、阿里巴巴等）紛紛掘金大數據，開創了新的互聯網金融模式。目前阿里巴巴的互聯網金融做得如火如荼：基金、小額信貸、余額寶和理財保險產品等等，阿里巴巴之所以能夠做火金融服務，其主要原因就在于阿里的大數據，阿里巴巴的電商平臺存儲了大量微小企業客戶及數以億計的個人用戶行為信息、交易記錄、身份數據等，擁有最好、最全的數據以及最完整的產業鏈，做P2P及個人小額信貸，具有最大優勢[2]。相反，傳統商業銀行早期就已推出的小額信貸業務，開展得并不十分順利。

2.2 市場營銷

今天的數字化營銷與傳統市場營銷最大的區別就在于精準定位及個性化。如今企業與客戶的交流渠道發生了革命性的變化，從過去的電話及郵件，發展到今天的博客、論壇、社交媒體賬戶等，從這些五花八門的渠道里跟蹤客戶，將他們的每一次點擊、加好友、收藏、轉發、分享等行為納入到企業的銷售漏斗中并轉化成一項巨大的潛在價值，就是所謂的360度客戶視角。例如谷歌的銷售策略主要著眼于在線的免費軟件，用戶使用這些軟件時，無形中就把個人的喜好、消費習慣等重要信息提交給了谷歌，因此谷歌的產品線越豐富，他們對用戶的理解就越深入，其廣告定位就越精準，廣告所攫取的價值就越高，這是正向的循環。

2.3 公眾服務

大數據的另一大應用領域是公眾服務。如今數據挖掘已經能夠預測海嘯、地震、疾病暴發，理解交通模型并改善醫療和教育等。例如，可采用神經網絡和基于地震時間序列的支持向量機方法來預測地震的大概方位、時間、震級大小等重要信息，為通用地震模擬程序提供關鍵的數據，從而對地震進行早期預警，以使防震抗災部門可以提前做好應對措施，避免大量的人員傷亡及財產損失;再如，將各個省市的城鎮醫療系統、新農村合作醫療系統等全部整合起來，建立通用的電子病歷等基礎數據庫，實現醫院之間對病患信息的共享，提高患者就醫效率[3];電力管理系統通過記錄人們的用電行為信息（做飯、照明、取暖等），大數據智能電網就能實現優化電的生產、分配及電網安全檢測與控制，包括大災難預警與處理、供電與電力調度決策支持和更準確的用電量預測等，并通過數據挖掘技術找出可行的節能降耗措施，以實現更科學的電力需求分配管理。

2.4 安防領域

安防領域中最重要的就是視頻監控系統，從早期看得見到現在看得遠、看得清，視頻監控是典型的數據依賴型業務，依賴數據說話。尤其是高清、超高清監控時代的到來，會產生巨量的視頻數據。這些巨量視頻監控數據中，多數是冗余無用的，只有少數是關鍵數據，如何剔除這些無用數據，一直是人們研究問題的焦點。在大數據技術的支撐下，通過對巨量視頻數據的分析與處理，可實現模糊查詢、精準定位、快速檢索等，能夠對高清監控視頻畫質進行細節分析，智能挖掘出類似行為及特征的數據，從而為業務分析和事件決策判斷提供精準依據。

3 大數據處理關鍵技術

3.1 數據備份技術

在大數據時代，如何做好數據的安全備份至關重要。數據備份是數據容災的前提，具體是指當出現某種突發狀況導致存儲系統中的文件、數據、片段丟失或者嚴重損壞時，系統可準確而快速地將數據進行恢復的技術。數據容災備份是為防止偶發事件而采取的一種數據保護手段，其核心工作是數據恢復，根本目的是數據資源再利用。

3.2 Hadoop

大數據時代對于數據分析、管理等都提出了更高層次的要求，傳統的關系型數據庫和數據分析處理技術已經不能滿足大數據橫向擴展的需求。為了給大數據處理、分析提供一個性能更好、可靠性更高的平臺，Apache基金會開發了一個開源平臺Hadoop[4]，該平臺用Java語言編寫，可移植性強，現在Hadoop已經發展為一個包括HDFS（分布式文件系統 ）、HBase（分布式數據庫）等功能模塊在內的完整生態系統，成為目前主流的大數據應用平臺。

3.3 云計算

如果把各種各樣的大數據應用比作在公路上行駛的各種汽車，那么支撐這些汽車快速運行的高速公路就是云計算，云計算是大數據分析處理技術的核心。正是由于云計算在海量信息存儲、分析及管理方面的技術支持，大數據才有了如此廣闊的用武之地。谷歌的各種大數據處理技術和應用平臺都是基于云計算，最典型的就是以UFS（UIT云存儲系統）、MapReduce（批處理技術）、BigTable（分布式數據庫）為代表的大數據處理技術以及在此基礎上產生的開源數據處理平臺Hadoop[5]。

4 大數據應用帶來的信息安全隱患及應對策略

大數據時代，海量數據通常存儲在大規模分布式的網絡節點中，管理相對分散，而且系統也無法控制用戶進行數據交易的場所，因此很難辨別用戶的身份（合法及非法用戶），容易導致不合法用戶篡改或竊取信息;此外，大數據存儲系統中包含了海量的個人用戶隱私數據及各種行為的記錄信息，如何在大數據的挖掘利用中確定一個信息保護和開放的尺度， 是大數據面臨的又一難題。為了合理利用大數據并有效規避風險，我們提出以下四點建議：

⑴ 國家出臺相關政策，加強頂層設計，保障數據存儲安全;

⑵ 增強網絡安全防護能力，抵御網絡犯罪，確保網絡信息安全;

⑶ 提高警惕積極探索，加大個人隱私數據保護力度;

⑷ 深化云計算安全領域研究，保障云端數據安全。

5 結束語

在當今信息知識爆炸的時代，大數據技術已經被廣泛應用于商業金融、電力醫療、教育科研等領域。隨著數據挖掘技術的不斷進步，相關信息行業競相從規模龐大、結構復雜的大數據海洋中攫取更多有價值的數據信息用于分析、解決現實生活中的各種實際問題，從而實現信息技術的快速健康發展。本文梳理了大數據的基本概念及4V特征，總結歸納了大數據技術的四大熱門應用領域及三大核心處理技術，分析了大數據技術帶來的諸如信息竊取及篡改、個人隱私數據泄露等信息安全隱患，并提出了相應的解決措施及建議。當然，目前大數據技術的研究尚處在起步階段，還有許多深層次的問題亟待解決，如大數據的存儲管理是通過硬件的簡單升級還是通過系統的重新設計來解決，大數據4V特征中起關鍵作用的是什么，大數據技術的應用前景是什么，等等。就目前來看，未來大數據技術的研究之路還很長，需要我們用更加敏銳的洞察力來分析和研究。

參考文獻：

[1] BARWICK H. The "four Vs" of big data. Implementing Information

Infrastructure Symposium[EB/OL]. [2012-10-02]. http：//.au/article/396198/iiis_four_vs_big_data/.

[2] 韋雪瓊，楊嘩，史超.大數據發展下的金融市場新生態[Jl.時代金融，

2012.7：173-174

[3] 張敬誼，佘盼，肖筱華.基于云計算的區域醫療信息化服務平臺的研

究[J].計算機科學，2013.40（10）：360-365

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1、大數據技術是指大數據的應用技術，涵蓋各類大數據平臺、大數據指數體系等大數據應用技術。

2、大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

3、隨著云時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。

4、大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

（來源：文章屋網 ）

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關鍵詞：大數據；計算機；數據備份；安全保障

中圖分類號：TP311

文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2017）10-0025-01

數據信息作為時代的信息管理標志其安全性必須收到更大的重視，數據信息的安全存儲系統尤為重要，防止信息數據的丟失的管理備份系統更為重要。因此能夠將數據信息妥善管理，保證其正常工作的技術相當重要，但當數據真正丟失或不可避免地出現問題以后能夠盡快地將其找回或者是在有效的時間內將其完整地恢復，以確保整個計算機系統能夠正常工作的技術更是必不可少的。

1.數據備份概念及其特點

數據備份指的是將計算機系統的所有數據或者是部分重要數據借助某一種或多種手段從計算機一個系統復制到另一個系統，或者是從本地計算機存儲系統中復制到其他的存儲系統中。其目的就是保障系統可用或者是數據安全。防止由于人為的失誤或者是系統故障問題亦或是自然災害等方面的原因造成系統數據的安全性無法保障的問題。數據備份更重要的原因是數據信息的多重保存以備不時之需。

數據備份按照備份的實現方式可以分為單機和網絡兩種備份方式，傳統的備份就是單機備份針對計算機本身將數據進行異地存儲，現代比較流行的就是網絡備份。這是針對整個網絡而言的，這種方式的備份較為復雜，是通過網絡備份軟件對存儲介質和基礎硬件存儲設備的數據進行保存和管理。由于網絡備份是在網絡中進行數據備份的，因此也就不同于普通的傳統單機備份，是包含需要備份的文件數據和網絡系統中使用到的應用程序以及系統參數和數據庫等內容的。

數據備份的作用在于：一方面，在數據受到損害時對數據進行還原和恢復；另一方面，數據信息的歷史性、長久保存，方便數據的歸檔。

2.數據備份存儲技術

備份換言之就是數據的再存儲，因此備份技術是存儲技術的重要內容之一，但是數據備份存儲作為計算機系統技術與簡單的備份區別很大。計算機數據備份存儲技術時更為全面、完整、穩定安全的數據信息的備份，是網絡系統高效數據存儲的，也是安全性較高的網絡備份。

文件存儲作為最基礎的數據類型是隨機存儲在硬盤上的數據片段和文檔資料，這些存儲的數據文檔、報表甚至是作為數據庫文件的應用程序等等在存儲一定的量就會出現超出容量的情況因此對其的整合是必要的。這樣的整合是將存儲的各類數據或者是數據庫以一個順序和程序的形式出現，幫助人們解決備份存儲的空間問題，技術問題以及成本問題。更能將工作人員的連續數據維護和監控從繁重的工作中解放出來。

3.保障計算機數據網絡備份的安全性策略

通過網絡傳輸的備份數據在傳輸過程和傳輸路徑方面必須確保數據的安全性。若不能保證數據的安全那么一些企業的關鍵數據和重要應用程序就會受損，甚至是失去了備份的意義。因此相比單機備份而言網絡備份更要確保安全傳輸和安全存儲。

首先確保備份數據的機密性。數據信息的網絡備份不能被非法用戶隨意獲得，因此在數據備份過程和傳輸過程中必須防止數據的機密性被破壞。一般數據備份常用的方法是加密。必須保證是數據擁有者才能使用這些數據信息，關鍵的數據信息的加密工作相比更加嚴格。數據內容不容有失，甚至是數據的相關名稱和代碼等也不能隨便被非法進入系統的人獲得才是最能保障數據安全的方式。

此外，在數據網絡傳輸存儲之前一定要確認接受信息一方的真實性，核實雙方信息是否匹配，一定要在雙方身份確認之后才能對網絡的數據信息進行發送和接受，這樣既避免了欺詐行為又確保了網絡中間不可信的因素存在使數據信息遭到破壞。

其次。確保備份數據的完整性。數據備份存儲不是一個簡單的過程，數據信息是通過設備和網絡之間傳輸來完成備份數據存儲的。這一個成必須要保障所傳輸的信息完整地被上傳而且這些數據信息不能被其他方攔截和篡改，以破壞備份數據信息的內容和屬性等。此外在存儲時也要保障數據信息的正確無誤完整保存。

再次，備份存儲的數據可用性。數據存儲必須是可用的，而且是計算機資源用戶合理合法的使用。對于網絡備份系統的信息和信息用戶系統的信息是完全一致的，是可用的。備份數據資料必須在合法用戶需要時可以隨時安全使用。這是網絡數據備份存儲必須保證的。

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【關鍵詞】云計算 大數據 云數據中心 安全體系

一、引言

大數據時代，原有的信息資源處理手段已經不適應迅速增大的數據量級。大數據依托網絡技術，采用數據挖掘、關聯分析等技術手段對分布式存儲的異構海量數據進行處理。無論是網絡環境、計算平臺、還是存儲載體，都分屬不同的信息系統。大數據進一步加劇了網絡空間中防御與攻擊的不對稱性，大數據信息安全主要體現在處理系統、過程的安全，而傳統的信息安全防護措施多集中在“封堵查殺”層面，難以應對大數據時代的信息安全挑戰。因此應加快構建多層次、高質量的大數據縱深防御體系結構。加強大數據信息安全保障能力，是解決大數據安全的唯一出路。

二、大數據安全挑戰

基于大數據環境下所帶來的安全挑戰包括：

1、應用安全防護：大數據環境下的應用防護風險，包括資源濫用、拒絕服務攻擊、不安全集成模塊或API接口及WEB安全；2、虛擬化環境安全：基于云計算和虛擬化技術的云計算數據中心為大數據提供了一個開放的環境，分布在不同地區的資源可以快速整合，動態配置，實現數據集合的共建共享。網絡訪問便捷化和數據流的形成，為實現資源的快速彈性推送和個性化服務提供基礎。然而平臺的暴露，使得蘊含著海量數據和潛在價值的大數據更容易吸引黑客的攻擊。虛擬化環境安全成為大數據安全的重要威脅。3、移動接入安全：BYOD-移動接入安全，包括身份假冒和信息劫持等。4、安全與大數據融合：惡意的內部員工和數據隱私保護面臨威脅。

本文分別從上面四個方面來分析大數據安全技術體系的建設辦法，構建大數據縱深防御體系結構。

三、大數據安全技術體系

大數據應用安全防護主要在應用防護區部署虛擬化綜合安全設備，包括DDOS、防火墻、IPS和WEB防火墻（WAF）等，同時部署漏洞分析系統，進行安全評估和滲透測試。

大數據虛擬化環境安全主要通過虛擬化防火墻TopVSP（Vgate、TAE、TD）和虛擬機管理器安全，即外部防火墻。實現虛擬化環境的性能優化和安全策略遷移等。

移動接入安全從下到上分為統一接入控制、數據安全及威脅防護和全生命周期設備管理三層。其中統一接入控制層在終端接入區使用身份認證及授權和虛擬應用及虛擬桌面，在網絡接入區使用VPN加密，在業務服務區使用遠程鎖定、數據擦除、備份與恢復、GPS定位和自動報警燈管理器后動來實現。全生命周期設備管理包括資產接入、部署、運行和銷毀全流程管理，資產接入包括資產的發現、注冊和初始化；資產部署主要包括安全基線制定和配置及策略執行；資產運行包括資產的掛失、鎖定、密碼重置、定位、備份與恢復、報警等；數據銷毀采用遠程應用卸載和數據擦除等技術。

基于大數據融合下的安全云，主要實現方式是通過安全檢測與大數據技術相融合，利用云計算能力及大數據處理機制實現信息訪問的審計、安全威脅智能的發現、隱私數據的保護。主要包括安全監測與預警和安全審計及隱私保護兩方面內容。安全檢測與預警主要是通過7×24監控和運維，對事件進行收集、處理和存儲，繼而進行關聯分析、威脅檢測、風險計算和風險分析，將分析的結果通過短信或者郵件通告，并形成相應的工單、知識庫和相應的報表進行派發、流轉和處置。安全審計及隱私保護主要是為了避免內部惡意員工導致的云數據中心信息泄露，主要通過云安全設計平臺實現大數據的審計和取證，主要的審計技術包括業務訪問審計、數據庫審計、安全運維審計和數據隱私保護審計等。

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關鍵詞：大數據 智能 數據分析

中圖分類號：F503 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）04（a）-0021-01

對于數據分析來說，其主要的目的就是通過對數據的分析去發現問題或預測趨勢。從數據鉆取、大規模分析的技術手段、以及算法執行上來說，大規模分析是和小規模數據在技術上是有很大差異的。想要探究大數據下的智能數據分析技術，首先要對數據分析這一概念進行深入研究。

1 數據分析

數據分析的過程其實簡單的說就是做報告，做什么樣的報告反映什么樣的指標。最開始的時候基本上是data processing。例如零售行業來說，最主要的指標就是庫存、銷售同比增長情況、利潤同比增長情況、促銷率等等。對于不同的行業會有不同的相關的KPI需要跟蹤，所以報告的內容也會有所側重，但是只要你一個行業做久了，熟悉了套路之后，基本上就是以同樣的方法開展。

對于數據分析，如果公司部門分的比較細的（例如可能有建模組），那么做數據分析可能永遠都是做data processing了。對于模型的分析，需要你對業務有了深入的了解就可以建立一些模型出來（例如推薦模型）等等。

數據分析主要涉及的技能：

（1）數據庫的能力。越全面越好，如果不是理工科的，最起碼要會select那些簡單的查詢語句。

（2）EXCEL、PPT的能力。報告的呈現一般都是Excel+PPT的形式，最好VBA，這樣就可以將很多人工的工作轉化為自動化的能力，提高工作效率，領導也對你刮目相看，自己也有更多空余的時間準備其他方面的知識。

（3）市場分析能力。學會觀察市場的走向和關注的內容，例如零售行業，現在大家都對CRM很熱衷，那相關的分析方法和方式是怎么樣的，你要自己去了解。從來不會有人手把手的將所有東西都告訴你，你必須自己學會去增長知識。

（4）一些會計的知識。因為通過以上分析，就是會計管理的一部分內容，最后還是公司盈利問題。有興趣的也可以去看看戰略管理方面的，對于做數據分析也很有好處的說。

綜合來看，可以說數據分析=技術+市場+戰略。

2 如何培養數據分析能力

理論：

基礎的數據分析知識，至少知道如何做趨勢分析、比較分析和細分，不然拿到一份數據就無從下手；

（2）基礎的統計學知識，至少基礎的統計量要認識，知道這些統計量的定義和適用條件，統計學方法可以讓分析過程更加嚴謹，結論更有說服力；

（3）對數據的興趣，以及其它的知識多多益善，讓分析過程有趣起來。

實踐：

（1）明確分析的目的。如果分析前沒有明確分析的最終目標，很容易被數據繞進去，最終自己都不知道自己得出的結論到底是用來干嘛的；

（2）多結合業務去看數據。數據從業務運營中來，分析當然要回歸到業務中去，多熟悉了解業務可以使數據看起來更加透徹；

（3）了解數據的定義和獲取。最好從數據最初是怎么獲取的開始了解，當然指標的統計邏輯和規則是必須熟記于心的，不然很容易就被數據給坑了；

（4）最后就是不斷地看數據、分析數據，這是個必經的過程，往往一個工作經驗豐富的非數據分析的運營人員要比剛進來不久的數據分析師對數據的了解要深入得多，就是這個原因。

3 大數據

大數據就是通過統計分析計算機收集的數據，在人們可能不知道“為什么”的前提下，了解到事物的狀態、趨勢、結果等“是什么”。

對于大數據，一直來說，數據規模導致的存儲、運算等技術問題從來不是最重要的瓶頸。瓶頸只在于前端數據的收集途徑，以及后端商業思想引領的模型和算法問題。早期的各類OLAP工具已經足夠了，后來類似海杜普這樣的研究則徹底降低了分布式數據的架構成本和門檻，就徹底將大數據帶入了一個普及的領域。

從技術層面說，大數據和以前的數據時代的最大差異在于，以前是數據找應用/算法的過程（例如各大銀行的大集中項目，以及數據建倉），而大數據時代的重要技術特征之一，是應用/算法去找數據的過程，因為數據規模變成了技術上最大的挑戰。

大數據的特點：

（1）大數據不等同于數據大，我們處理問題是根據這個問題的所有數據而非樣本數據，即樣本就是總體；不是精確性而是混雜性；不是因果關系而是相關關系。

（2）大數據應用的幾個可能：當文字變成數據，此時人可以用之閱讀，機器可以用之分析；當方位變成數據，商業廣告，疫情傳染監控，雅安地震時的谷歌尋人；當溝通變成數據，就成了社交圖譜。一切都可以量化，將世界看作可以理解的數據的海洋，為我們提供了一個從來未有過的審視現實的視角。

（3）數據創新的價值：數據的再利用。例如重組數據：隨著大數據出現，數據的總和比部分更有價值，重組總和和本身價值也比單個總和更大；可擴展數據：在設計數據收集時就設計好了它的可擴展性，可以增加數據的潛在價值；數據的折舊值：數據會無用，需淘汰更新；數據廢氣：比如語音識別，當用戶指出語音識別程序誤解了他的意思，實際上就有效的訓練了這個系統。

總之，大數據是因為對它的分析使用，才產生和體現它的價值，而不是因為其用到了突出的技術和算法才體現了它的價值。

4 大數據下的智能數據分析

在大數據的背景下，必須考慮數據之間的關聯性。一個單獨的數據是沒有意義的，實際中，選擇處在兩個極端的數據往往更容易找出它們之間的聯系，把它們放在一個框架中看才能發現問題。因此，可以用以下四種方法在大數據背景下進行智能數據分析：

（1）從解決問題的角度出發收集數據；

（2）把收集的數據整理好，放入一個框架內，并利用這個框架幫助決策者做出決定；

（3）評估決定與行動的效果，這將告訴我們框架是否合理；

（4）如果有新的數據出現，我們將考察能否利用它對前面三步做出改進，以及我們今天是否還需要收集更多種類的數據。

5 結語

數據分析的最終目的是幫助業務發現問題并解決問題，提升公司價值，而這些是從數據發覺的，而不是盲目下結論。每家公司都有自己業務生產的數據，通過數據分析、同比環比、漏斗分析及模型等，發現業務上存在的問題，幫助公司業務的優化。

參考文獻

[1] 李貴兵，羅洪.大數據下的智能數據分析技術研究[J].科技資訊，2013（30）.

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大數據時代實質上指的是信息時代，因為大數據的大內涵指向為計算，數據則是指信息，也就是說，大數據從本質上來說就是一種關于信息的處理技術，其以計算為主要特征。同時，在大數據時代的背景之下需要理解大數據與云計算之間的關聯性。因為在數據積累越來越多、處理需求越來越高的情況之下，只有依靠更為精密的計算器才能解決數據積累庫存的問題。下面就以此為前提具體分析大數據時代背景下的計算機信息處理技術。

關鍵詞：

大數據；計算機；信息處理技術

當前，人類的認識已確定了以“關系”作為解釋萬事萬物的基本事實，并且認為在人類社會中，只有有效處理人與人、人與物之間的信息交流問題，令其實現快速化、精準化的對接才能較好促進人類社會的演進與發展。因此，在這種較為進步的理念基礎上，目前的計算機信息處理技術應作為工具、方法、意圖而為人類走出困境及可持續發展發揮更大的作用。

1大數據特征及影響

大數據的特征主要體現在三大方面，分別是數據量、存儲空間、處理速度。因而在計算機處理信息時，需要鑒別區分數據種類，如區分文字、圖片、視頻、網頁格局此類信息就有助于提高處理的便利性。根據現有社會結構中起作用的企業集團觀察，大數據的影響主要是令原來的制造生產“6+1”產業鏈轉變為“4+1”。比如，傳統的制造業生產中要求根據產品設計、原料運輸、生產加工、訂單處理、市場營銷、零售六大環節進行按部就班地生產制造，而運用大數據之后就可以較好打破這種產業鏈的“程序”，從而實現重新排列組合。比如，當建立大數據平臺之后，就可以較好利用數據信息，網絡平臺首先以“訂單處理”作為主要切入口，然后壓縮其中的環節，提高生產效率，實現零庫存，最終實現訂單處理、生產設計、原料運輸、生產加工的新型產業鏈閉環。也就是說，通過運用大數據方法，能夠有效按照信息采集、數據分析、文字表述等步驟，較好實現以消費者為主導的制造生產計劃，令市場經濟環境下的企業運作更具有計劃性、可控制性，既有利于資源的合理配置，也能夠為企業的發展提供理性規劃選擇。

2計算機處理技術分析

計算機數據處理技術中包括以信息為主要處理對象的獲取、傳輸、加工、存儲、感知、安全、發展、問題。具體如下。

2.1獲取-加工-傳輸

計算機信息處理技術以互聯網作為基礎，由于它的交互屬性，因而在整體上要完成的是一種數據信息的傳達—處理—接收過程。其中處理部分是計算機信息處理技術發揮重要作用的領域。比如，以搜索為例，在引擎中消費者或用戶往往需要通過“關鍵詞”檢索自己所需的“相關信息”，因此，計算機信息處理在這個方面就需要提前分類與處理信息。（1）從獲取信息的層面觀察，手段的合理性非常重要，其中要求設置一個具有實時性的監控機制，以此達到及時存儲處理、垃圾處理，其目的在于提高軟件操作效率，有效實現數據處理的合理化。（2）從處理信息的角度觀察，其中的處理主要是以交互性為前提，從處理信息本身、用戶需求兩個方向考慮實施數據信息的“加工”，通常要求按照性質、功能、學科、“熱冷”（使用頻率）等進行科學分類，以此為使用者提供便利。（3）從傳輸的角度分析，其主要是通過信息平成，其中的傳輸要求計算機處理技術為其提供安全性、可控制性。

2.2存儲-感知-安全

大數據的數量積累決定了在其在存儲方面的困難及占用空間的無限擴展，因此，除了實時存儲、清除之外，最重要的是發展一種新的技術，令存儲能夠更為安全、高效集中。比如，DEEPWEB數據感知技術、安全技術就可以為其保駕護航。（1）時代背景決定了大數據積累庫存量的持續增長、快速增長，因此，在信息處理過程中要求以這種增速作為主要特征，運用一系列技術手段，更為安全、快速地完成處理，具體要求提高處理效率。從存儲信息的手段實現觀察，應以分類原則為基礎，盡量從結構形式進行數據的高效化存儲。（2）感知重點集中于DEEPWEB數據感知，其中主要的內容指的是將其與獲取技術進行結合，利用網絡深層空間技術實現數據信息抽取、分析，其處理過程以動態化的數據訪問作為整理手段，集合效率較高。（3）在數據信息的安全技術處理層面觀察，要求從多個層面著手，包括重點數據的檢測、信息技術產品的開發、計算機信息安全體系的建構等。根據現階段的安全防護要求分析，應注重操作人員、計算機信息處理人員的共同努力，如操作者或用戶應注重應用時的安全性，降低危險發生的可能性。計算機信息處理技術人員則應盡量過濾、禁止危險信息。

2.3發展-問題

信息技術推動互聯網發展的過程中，顯著的特點在于易變性，因此，在實踐過程中要求計算機信息處理技術的主體能夠擁有一個動態化的發展理念，始終站在發展的前沿為用戶的使用提供便利。下面先說明發展的基本方向為向云計算網絡轉化發展，然后指出當前計算機信息處理技術分析中不可忽視的兩大難題。（1）計算機所處的網絡環境因其本身的屬性、局限性決定了它的硬件的使用范圍，同時要求實現計算機網絡向云計算機網絡的轉換，尤其是在當前數據越來越多的情況下，其發展理念趨向于網絡數據、計算機硬件之間的分離，并以此達到轉化目的。（2）第一個問題是作為工具的“雙刃性”。計算機信息處理的基本面集中于網絡之中，而這種以“符號系統”構建起來的語言編程往往由于工具使用主體的多元性而使作為工具的計算機信息處理技術具有“雙刃性”。第二個問題是數據信息的“無用化”。作為知識的數據信息第一次發生質的飛躍是由于印刷術的推動，最近一次根本性的轉變則主要是依賴于信息技術。當前在大數據的時代背景之下，云計算的發展成為了必要條件，只有研發一系列計算軟件才能真正應對當前的大數據時代。在這個方面機器優于人，但人類與信息處理之間脫離卻產生了一個重要的后果，即數據信息的無用化，比如，碎片化信息、海量集中信息中的選擇性決定了威廉姆斯所說的“傳播的控制性”，所以在這種情況下，數據信息作為一種處理對象、傳播對象，它更多是在一種選擇之中完成“單向供應”。

3結語

大數據時代背景下的計算機信息處理技術相對復雜，專業化程度高、處理技術難度大，人腦處理的方式已很難適應目前所面臨的大數據，因此，應注重對于云計算網絡的研究、引入、運用，以此實現大數據處理的“機器化”。根據現階段的發展狀況觀察，建議在計算機信息處理技術方面增加技術研發投入，同時，盡量開發數據處理針對性較強的專業化軟件，較好應對大數據時代，以及所帶來的挑戰。

參考文獻

[1]楊潔.辦公自動化中計算機信息處理技術的應用探析[J].科技資訊,2016(16).

[2]陳成業.關于大數據與計算機信息處理技術的發展辨析[J].信息系統工程,2016(5).

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關鍵詞：大數據技術；創新；社會管理機制

隨著云計算、物聯網、移動互聯網等網絡產業的迅速發展，大數據技術已經滲透進了社會生活的各個領域，成為重要的社會生產因素，推動著全球經濟社會的迅速發展。①當今時代，城市管理正朝著信息化、網絡化以及精細化方向邁進。在這樣的發展新形勢下，在數據收集、處理、加工方面頗占優勢的大數據技術便成為創新社會管理機制的重要手段。我們首先要掌握河北省社會治理中存在的問題，進而將其與大數據技術相聯系，運用大數據技術變革社會的管理方式，從而找到解決河北省社會現存問題的方法，推動河北省社會又快又好發展。

一、大數據的內涵

1.大數據的概念大數據，又被稱為巨量資料②，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據通常是指以一種多元化的形式，通過眾多來源途徑搜集而來的龐大的數據組合，大數據通常具有實時性。大數據技術是位居數據分析前沿的現代化技術。2.大數據的特點在物聯網等各種網絡的迅速發展，智能終端、視頻監控等網絡技術快速普及，數據呈現爆炸性增長的背景下，應時代而產生的大數據表現出了四大顯著的特征。首先，大數據規模龐大。所謂大數據，最重要的特征是大，從TB級別，躍升到了PB級別。到現在為止，社會所生產的印刷材料的總量才幾百PB，從古至今所有人類所說過的話的總量大約才幾EB（1EB=1024PB）。從這些對比分析中，足以看出大數據所蘊含的數據規模之大。其次是大數據處理的高速性。大數據有一個“一秒定律”，其含義是為了處理結果能夠及時有效，大數據必須要在1秒鐘內形成所需要的答案，如若不能，處理結果則過期作廢。面對如此龐大的數據群，要在1秒內獲取答案，這是堪比光速的運算時速。第三是大數據種類的多樣性。大數據的種類非常多，包括各種視頻、圖片、地理位置信息等等。多樣性的數據類型，促使數據劃分為結構化數據以及非結構化數據。結構化數據是以文本為主的便于存儲的數據類型，而非結構化數據則是與之相反的極不容易存儲的數據類型，如今社會非結構化數據越來越多，數據多樣性的發展對數據的處理能力提出了更高的要求。第四是大數據的價值性。大數據的價值密度極低，以一段視頻為例，在整個視頻中，能夠使用的數據可能只有一兩秒。想要獲取大數據的價值就好像在沙地里尋找金子般困難，要從紛繁復雜數量龐大的數據中尋找非常稀少但卻極其珍貴的數據信息。

二、河北省社會管理中存在的問題及原因

1.河北省社會管理中存在的問題當今社會飛速變化發展，但與之相對應的社會管理機制卻處于滯后狀態。河北省社會管理機制存在著諸多問題，亟待解決，主要表現在以下幾個方面：首先是社會的各個管理部門之間的數據資源不能很好地做到共同分享，社會管理處于一種破碎化的管理狀態之下，各部門之間相互分割，單獨管理，缺乏溝通，進而導致對相同數據進行重復統計，極大地浪費了政府進行社會管理的成本。同時由于各部門之間缺乏溝通，致使民眾辦一件事要在各個部門之間來回穿梭，從而導致公共服務質量水平低下。其次是河北省社會管理中存在著嚴重的越位、缺位現象。政府在社會管理中占據主導地位，實施著全能型政府的管理模式，忽視甚至阻礙社會組織和民眾在社會管理中的作用，最終也導致政府自身負擔過重，使社會服務效率低下。管得過寬分散了政府管理職責范圍之內的事的精力，導致該處理之事管不好，多管之事也為難的局面。除此之外，河北省在社會管理中還存在著決策制定失誤，執行行為受阻，社會監測和預警體系不完善等問題。2.引發這些問題的原因首先從思想觀念方面而言，河北省在社會管理中管理理念滯后，在特色社會主義社會建設過程中仍未實現從管制理念到服務理念的轉變；在社會管理過程中，各類主體之間依舊沒有協同管理的觀念；在數據頻繁變換的今天，仍舊沒有改變靜態管理觀念。思想指引行為，管理理念落后進而導致管理行為跟不上社會發展的步伐，社會發展所產生的問題得不到解決，反過來又阻礙了社會的管理。其次是在大數據時代下，在社會管理中缺乏對大數據的統籌機構以及標準體系，從而導致數據資源無法實現共享、得到有效的利用。并且決策者忽視已有數據和民眾意愿，致使其所做的決策不能夠與時俱進，符合民意，從而使得社會管理中民怨四起，嚴重制約了社會發展。第三是在社會管理中，數據管理技術的落后也是一個重要的因素，大數據極為重要的作用在于預測，只有通過預測才能未雨綢繆，從而提早做好防范，數據管理技術的落后阻礙了這一過程的實現，進而影響了社會的管理。

三、利用大數據技術創新河北省社會管理機制的對策

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[關鍵詞]大數據分析 批量處理計算 流式處理計算

中圖分類號：X734.2 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2016）10-0206-01

1 引言

隨著互聯網技術的不斷發展，物聯網技術、移動互聯技術、社交媒體等技術及其應用在是越來越多，全球的數據急劇膨脹，人類已經步入了大數據的時代。大數據中包含著大量的隱含信息，需要從這些隱含的信息中提取有價值的大知識，這些大的知識將在更高的層面上、更廣闊的視角、更大范圍內對用戶提供洞察力、決策力，為人類以及社會創造更大的利益以及價值。目前主流的大數據庫計算模式分為兩種，分別為批量式計算和流式計算兩種模式。

在批量計算模式中，首先是需要對海量數據進行存儲，然后對這些存儲的靜態數據進行集中起來進行計算，目前的Hadoop就是一種非常典型的批量計算架構；在流式計算模式中，無法確定數據的到來時刻以及數據的次序，也不用將數據全部進行存儲起來進行計算。而是當這些流動的數據到來之后直接在內存中進行實時性的處理，典型的Twitter、Storm、Yahoo的S4就是這種流式的數據計算模式。

2 應用場景及數據特征

2.1 批量處理系統

對于批量處理系統來說，這類系統比較適合對于靜態數據進行數據挖掘，從海量信息中獲取具體的含義，得到很明智的決策，最終為領導提供輔助決策制定相應的應對措施來實現業務目標。大數據中的批量處理系統適合先進行存儲然后進行計算，對于數據處理的實時性要求不是很高，但是對于數據的準確性和全面性要求更高。

2.1.1 數據特征

對于批量數據來說，通常具備三個典型的特征，（1）數據量比較大，數據量從TB級別到PB級別，數據主要是以靜態的形式存儲在磁盤上，存儲的時間比較大，一般不進行數據的更新數據，海量數據可以重復進行使用，這種數據不容易移動以及備份處理；（2）數據的精度比較高，存儲的這些數據一般是屬于企業中的一部分，是長時間積累下來的；（3）數據價值密度相對來說比較低。往往有價值的信息比較少，因此需要采用合理的分析算法對這些批量數據進行信息抽取，同時處理批量數據比較耗時，一般不提供交互功能，當提取結果與預期差別很大時，會浪費很多時間。因此，批量處理系統比較適合相對比較成熟的作業。

2.1.2 代表性處理系統

對于批處理系統來說，比較典型的代表是由Google公司開發的文件系統GFS（google File System）和研發的MapReduce編程模型。雖然Google公司沒有對這兩項技術進行源碼的公開，但是基于發表的兩篇文章，Nutch子項目中的Hadoop實現了開源的兩個產品：HDFS和MapReduce。Hadoop成為批量處理架構中非常典型的一種架構模式，HDFS負責對靜態的數據進行存儲，通過MapReduce對這些靜態數據進行計算邏輯的分配。Hadoop成為很多IT公司的大數據主流架構，基于HDFS和MapReduce建立了很多項目。

MapReduce編程模型收到很多主流IT的歡迎，主要有幾個方面的原因：（1）MapReduce是一種沒有共享的大規模集群系統，這種集群系統具有很好的性價比和伸縮性；（2）MapReduce模型比較簡單，容易理解，便于使用。能夠不僅僅處理大規模的數據，而且能夠對很多細節進行隱藏（包括自動并行化、負載均衡、災備管理等），能夠很大程度上降低程序員的工作量。

2.2 流式處理系統

2.2.1 數據特征

一般情況下，對于流式數據來說，是一個無窮的數據序列信息，對于流式數據中的每個序列來說數據的來源是不同的，數據可能是結構化或非結構化，這些序列往往包含時間特征，或者有其他能夠表示有序的標簽信息。從數據庫的角度來說，流式數據中的每個元素都可以看成是一個元祖。流式數據在不同的場景中能夠表現出不同的特征信息，比如表現流速的大小、元素特征的數量、數據格式不同等。

2.2.2 代表性處理系統

流式計算處理系統目前得到廣泛的應用，包括Twitter的Storm，Facebook的Scribe，Linkedin的Samza等。本節主要是對Twitter的Storm進行詳細的介紹。

Storm的主要特點是一種基于分布式的、可靠、容錯性好的流式處理系統，被分配的流式處理作業能夠分發到不同的組件上，被分配的每個組件負責一項單一的、特定的處理任務。Storm集群中輸入流由Spout來進行負責，Storm將流式數據分發給Blot的組件，Blot組件對其進行處理。Storm可以進行實時的數據處理以及對數據庫進行更新，能夠被用于進行持續的計算，對連續的數據流進行查詢處理，在計算的過程中結果是以流的形式輸出給用戶。還可以用于進行分布式的處理RPC。

3 大數據關鍵技術

3.1 大數據批量計算關鍵技術

在大數據批量計算中，系統架構、分布式文件系統、分布式數據處理系統等關鍵技術成為制約其發展的關鍵技術。

（1）系統架構

在進行大數據處理的過程中，需要的關鍵技術主要是針對海量的數據進行存儲以及分析計算，因此選擇合理的架構對其進行批量處理是其中的重點。

（2）分布式文件系統

在大數據應用中，文件系統是其中非常重要的一個部分。對于海量的數據需要采取分布式存儲的方式存儲到磁盤上，方便后期的計算。

（3）分布式數據處理系統

對于分布到磁盤上的海量信息，如何選取合理的數據處理系統對其進行處理分析是其中的一個非常重要的關鍵點。

3.2 大數據流式計算關鍵技術

對于流式計算中，理想中的大數據流式計算應該具有比較低的延遲、高的吞吐量、保持持續運行、可以伸縮等特征，這些離不開系統的架構、海量數據的傳輸、編程的接口、高新技術等關鍵技術的合理設計與規劃。

（1）系統架構設計

流式計算中的架構指不同的各個子系統之間的一種重新組合的方式，對于流式處理計算中需要選擇特定的框架進行流式計算。目前主流的流式計算系統中采用的架構分為無中心節點的對稱系統架構以及具備中心節點的主從式結構。

（2）數據傳輸

數據傳輸主要是完成從有向任務圖到物理計算節點之間的部署，部署各個節點之間的數據傳輸方式。在流式計算系統中，為了能夠具備高的吞吐量、比較低的延遲，需要不斷的優化從有向任務圖到物理計算節點之間的部署及其映射方式。目前主流的數據傳輸方式分為主動推送方式和被動拉取的方式。

（3）編程接口

在流式計算中，為了方便從有向任務圖到物理計算節點之間的部署，需要進行編程實現任務圖中各個節點的相應處理功能。需要編制大量的流式數據計算系來提供應用編程的接口，方便的接口能夠方便用戶實現內部的業務邏輯及處理，減少用戶的編程的工作量。

4 總結與展望

互聯網技術、云計算等高新技術的快速發展，多樣化的應用不斷的增加，數據在各行各業中都成為非常重要的一個組成部分，如何在海量的信息中獲取有價值的信息是大數據需要完成的工作。本文根據大數據對數據處理的形式不同，介紹了批量處理系統和流式處理系統，并對大數據中的關鍵技術進行了介紹。

參考文獻

[1] 劉智慧，張泉靈.大數據技術研究綜述[J].浙江大學學報：工學版，2014（06）：957-972.

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一、大數據下環境審計的機會

（一）新型數據分析技術讓環境審計取證更簡便

單就資源環境審計檢查取證這方面來說，環境審計與傳統審計不同的是其審計程序和方法更著重于現場的核查，因為只有這樣才能更直觀的對資源環境狀況進行了解。同時需要環境審計人員處理大量的圖片視頻信息，工作量大且對審計數據處理以及分析的時效性提出了極大要求。然而大數據的環境下云審計平臺的出讓審計隊伍不需要直接出現在資源環境審計對象所在地，審計人員能利用互聯網計算機對云端數據進行處理和分析從而更好地實現勘察人員與審計人員的分工合作。另一面大數據技術不斷發展，其中的圖像識別和圖像分析技術能給環境審計人員的工作帶來極大的便利，電腦與人腦不同，其在觀看大量且極盡相似的圖片時不會感到疲憊，并且能夠找出肉眼不能識別出的細微差別并進行分析。圖像識別和圖像分析技術日益成熟，讓處理大量環境圖片和視頻也變得非常的方便。隨著大數據多媒體傳輸技術更加成熟，環境審計工作者在某些特定情況可以采用視頻傳輸的方式并通過計算機的處理能夠更大限度的了解到現場的氣候資源環境的情況，審計數據的處理也更加實時性。

從環境審計相關動態數據計算方面來說，環境審計需要計算大量的審計環境績效指標數據，與環境資源審計的一些相關數據通常是動態的，需要采用大量采用定性分析與定量分析、延伸跟蹤等審計方法。在大數據環境下，計算相關環境審計績效指標時能比普通計算方式提供更具有保證的實時性，準確性和高效性。大數據技術能從海量分散并且實時變化的動態環保數據中挖掘出有價值的信息快速通過分析并獲取當前狀況，能保證環境審計數據的時效性。

（二）全數據模式讓環境審計數據分析的工作更精準

在傳統環境審計工作中，由于數據的多而雜，我們一般會采用審計抽樣來分析，不可避免的就會有一定程度的抽樣風險會存在。而大數據的環境下，“樣本=總體”的全數據模式是分析與審計對象相 關的所有數據，這讓審計工作可以建立整體到局部的審計模式。在全數據模式下開展審計數據分析，不僅能夠規避了審計抽樣風險同時也能打破從局部推算整體的局限性，進而也保證了更加精準環境審計數據分析工作的結果；和傳統的的方法比起來，數據不需要進行預處理，減少了大量的工作量同時也保證了數據的原始特征，從而使得開展數據分析工作能夠具有更全面、更接近真實的洞察力。（見圖1）

二、大數據下環境審計的挑戰

（一）大數據對環境審計人才的挑戰

與傳統審計不同之處在于環境審計的過程中會涉及到大量的環境檢測的技術指標，而理解、掌握和運用這些技術指標需要一定的檢測裝備和高級專業技術人才，本就比傳統審計需要更多的復合性人才，而在大數據環境下，半結構化數據與非結構化數據成為了環境審計工作中數據的重要形式，且傳統的環境審計工作中，審計人員所面對的是結構性數據，其掌握的也只是對傳統的結構性數據分析方法。這對審計人才隊伍的建設又提出了更高的要求，為了保證審計結論的客觀性和權威性，必須擁有更多復合型的審計人才，只有這樣才能減少大數據浪潮帶來的審計風險，才能保證環境審計工作能夠有效的搜集和鑒證。

（二）大數據對環境審計平臺的挑戰

1.構建新審計信息平臺的風險

從大數據對環境審計平臺的沖擊來看，雖然當環境審計具有良好的信息數據平臺時，公眾則可以接觸更多透明資料，同時政府部門則可以推動自身政務工作的發展。但受到傳統資源環境審計觀念影響的審計工作人員，如何實現電子信息環境審計平臺的構建與優化，仍然是一個大問題，與此同時，云審計平臺的出現也要求環境設計工作對新的工作平臺重新作出適應。

2.選擇大數據分析工具的風險

環境審計在開展審計數據分析時會涉及到大數據分析的運算工具。但是，大數據分析平臺可供選擇的商家的數目多，環境審計單位如何選擇適合自己的大數據分析平臺非常重要，環境審計單位應該結合自己的需求并分析被審計單位的情況，選擇適合自己的大數據分析平臺，可以預先對其進行應用測試，以選擇最佳的大數據分析平臺。因為如果一旦選擇了不適用的平臺，不僅會對進一步審計工作造成困難，還會造成較高的審計風險。

三、大數據下環境審計工作的建設

（一）加強環境審計人才隊伍建設

在大數據環境下，關于環境審計隊伍的建設，主要在于環境審計人員能否改變傳統的審計方式同時轉變自身傳統的審計意識。需要環境審計人員們能夠認識到自己在大數據環境審計中扮演的角色，融入到新的審計環境中去，其次，在環境??計單位需要強化培訓其工作人員，同時審計人員也得有不斷學習意識，重視自身專業素養，不斷提高自己的工作職務勝任能力，在發展自身職業素養的同時也需要了解大數據相關的一些技術，環境審計隊伍應該配備一些專業環境審計專家、計算機專家等，也為環境審計人員提供專業幫助，從而提高環境審計的工作效率，降低審計風險。

（二）加強環境審計平臺的建設

作為大數據技術的載體―環境審計平臺。因此為了更好的在大數據環境下進行環境審計，我們必須建立合適的審計信息平臺。首先，構建一個完整，獨立而又統一的信息網絡組織，讓其與財務系統、審計系統、環境系統、計算機專家系統等相互鏈接，保證信息渠道的暢通。其次，可以構建一個完整的環境審計信息數據庫，保存各地搜集的環境審計信息，形成一個完整、安全的環境審計信息系統，再次，我們需要根據自身情況，結合環境審計單位與被審計單位的審計目標，選擇適合自己的大數據分析工具，大數據技術才能夠更好的給環境審計工作帶來便利。

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【關鍵詞】電力信息技術 大數據 發展路徑

1 大數據時代背景下的電力信息行業發展情況

1.1 大數據發展面臨的背景

隨著大數據時代快速邁進，商業市場格局整體發生變化，麥肯錫公司于2011年最先使用大數據分析和研究項目，逐漸引起全社會的廣泛關注，如今已成為大多數企業的主流趨勢。針對大數據的定義不是硬性的，數據的收集通常利用網絡技術實現，集中推送操作是有目的的進行，大量隱藏數據通過數據的整理和挖掘獲得，為企業經營管理人員的決策及執行提供了較大的方便。

1.2 大數據時代背景下電力行業發展面臨的機遇

電力產業主要從三方面收集相關數據：其一是電網運行過程中的相關數據，以及電網監測項目運行過程中的相關數據，這些數據比較復雜，不僅有報表數據，還包括一些文本信息數據，以往人工數據收集方法早已跟不上時展的步伐，而信息化技術的應用則能夠提升信息數據利用效率，提升信息分析能力。其二是電力企業的營銷類數據，為確保電網銷售流程的完整性，保證電網結構良好運行，既要提高數據基礎的穩定性，也要確保電網運行的穩定性。其三是電網管理方面的相關數據，這些數據是所有數據中最復雜的一部分，包括很多視頻圖像與音頻數據，企業分析數據時，科學決策要實現最優化，要使管控結構具有一定的完整性，使管理數據的實效性價值得到有效提升。應用電力信息技術不但能夠確保數據的完整性，也能夠進一步提高企業的經濟效益。

2 立足大數據時代背景電力信息技術的發展策略

2.1 通過大數據檢測和診斷電網的狀態

為實現管理項目安全有效的運行，一般以大數據發展為前提，采用管控措施來推動電力信息技術的運行。該區域通過設備觀測電網數據的采集狀態，創建有效的運行機制。以往設備運行時，因機制分析機制過程單一和簡單，對全局的控制和考量比較欠缺。不過，將數據融合機制與電力信息技術相互整合之后，就能夠實現整合分析電網的實時數據，研究設備的運行信息數據，也可以甄別大量的異構數據，使全景化觀測控制平臺更加健全和完善，可為觀測項目的創建提供有力的數據基礎。隨著大數據時代的到來，智能化電網的實現成為一種可能，下一步的發展目標就是進一步實現數據的管控和監測，有效數據庫創建之后，充分分析和對比相關數據。

2.2 通過大數據分析和研究電能的損耗

電網運行時，通常利用計算機的相關功能分析系統的運行效率，為使數據結構更加完整，實現最小化的功率損耗，可優化配置電源，參數及負荷，使企業的經濟效益更高。創建損耗控制機制過程中，通過大數據的應用，可以確保得到準確的電能表統計分析結果數據，對電網的整體運行起到輔作用，而且，電網的管理人員需要進一步分析數據的完整度和準確性。再者，為確保電力企業的實際發展進程與統計結果相符，應當利用大數據計算損耗，并且標注安裝環境和測量的誤差。我們重點要關注的是，進行精確損耗計算時，電網管理人員應當利用大數據實現實時計算損耗，實現常規化運行離線計算。要以云計算項目為基礎，使信息采集與數據更具完整性，充分應用大數據收集元件的運行參數。即通過大數據運行機制可有效統計和控制系統的電能損耗，既要有效踐行無損要求，也要確保高效的計算速度。積極落實大數據控制措施，實現企業電力信息技術運行的動態化。

2.3 通過大數據有效控制和預測負荷

電力項目運行時，管理人員應當分析和研究系統參數，因電能無法存儲，導致系統的負荷產生變化，整體系統不夠穩定，當系統的操作流程運行時，管理人員應當有效控制發電容量，使最大化需求得到充分的滿足，以保證低谷控制結構的完善。針對有可能被浪費的電能，管理人員應當采取積極有效的管控方法，有效踐行時效性價值。再者，企業管理人員需要對發電量進行合理化調控，既要提升經濟效益和社會效益，也要降低企業電力的運行成本。實現整體系統聚合分析機制的良好發展。總而言之，有效應用大數據推送和收集技術，可以確保有效整合和分析大量的電力數據信息，使預測的準確性大大提升，保證電網智能調峰結構更加完整。

2.4 應用大數據智能預警和分析電網

分析系統時，電網管理人員應當利用管控機制監督電網的整體運行情況，以確保創建的大數據參數結構與實際需要相符。這些年，在應用大數據運行框架進行分析和預警時，通常應用預案處理機制實現，這個機制可以預判系統可能出現的問題，針對某些具體問題，還可創建完善的語境模式，既實現智能化網絡控制結構的有效提升，也實現了全民網絡監管水平的提升，為使電力信息技術項目參數的準確度更高，管理人員應當充分應用云計算技術及大數據技術，創建智能化分析機制，確保整體運行框架更加完善和健全。

3 結語

綜上所述，在研究和分析電力信息技術及大數據技術時，不同的區域應當根據自身實際狀況，創建更加健全完善的管控C制，使數據的傳輸和推送更加完整，使運行策略與設計框架得到進一步優化，實現標準化和規范化的數據，使共享機制的運行效率得到提升，確保數據的質量，進一步推動電力行業的數字化發展。

參考文獻

[1]杜玉輝，蔣姣麗.大數據背景：高速公路收費系統數據的現狀、分析與展望[J].電腦知識與技術，2012（15）.

[2]王思寧.2009電力信息通信技術論壇成功舉辦[J].電力信息化，2009（12）.

[3]盧建昌，樊圍國.大數據時代下數據挖掘技術在電力企業中的應用[J].廣東電力，2014（09）.