2020年移动通信业大数据技术特点及发展展望分析论文

移动通信业大数据技术特点及发展展望分析论文 大数据在生活和工作中无处不在，分析大数据要从其特点入手。云计算这是一时期的核心技术之一，通过云计算，人们了解经济发展的整体趋势，帮助企业决策，促进企业发展。 大数据具有自身的特点。开源软件发展迅速，基于分布式处理的开源项目实现了数据分析的可视化，相关软件大量开发，对大数据时代的非结构化数据进行分析。目前常用的开源软件如Hadoop、MongoDB、HBase和CouchDB。企业发展不断的智能化，人工智能技术快速融入。对海量的数据采用传统方式处理显然是不可行的，智能化处理技术应用而生。该技术可以帮助分析者发展数据内部规律，人工智能对未来经济、政治发展趋势做出正确的预测。并且知识数据挖掘、模拟发觉和自然语言分析等功能。对非结构化数据的处理成为主流，基于此而出现的分布式处理构建被广泛应用。异构数据通过文档、图案等方式上传，并且采用非结构化处理方式，拓展了存储空间，实现了并行处理。云计算复杂，需要对各种形式、各个环节的数据进行分析。基于此的非结构化采集技术、分布式编程环境技术和NoSQL数据库技术快速发展。 大数据衍生了不同类型的企业，目前这类企业基本可以分成三个类别。即技术型、数据型和创新型。三种类别的数据结合形成了一种数据分析生态系统，对海量数据进行分析。技术性是基础，多是以计算机软件公司为主，IT企业负责数据的基本分析工作，应用于软件开发和利用。数据型是大数据时代衍生的一种特殊的分析形势，他们主要负责的收集和分析，为企业发展提供策略，他与创新型分析具有相似之处，都是对大数据分析的突破，对企业发展具有积极意义。目前，创新型数据分析和数据性数据分析企业共同作用于多个领域，如网络购物、连锁超市、金融和政府发展中。由此而产生的大数据分析工具大量出现，大数据产生于事物的各个环节中，因此对大数据的分析要具有统筹能力和创新能力，既要抓住有效数据，又要做到全面性，通过信息的收集、处理来提供创新热点。 大数据时代，数据的价值被隐藏的更深，要了解经济形态发展，事物的内在关系都需要对海量的数据进行分析。因此这一时期，数据分析将成为主要任务，甚至可以发展成为一个产业。大数据的价值体现在各个方面，大数据的分析方法不断的丰富。数据采集、存储和处理成为核心步骤。数据分析可以采用智能化的方法，并获得智能化的结果，应用于各个领域。 大数据时代，信息具有实时性。需要关注者及时处理，才能带来经济效益和社会效益。如金融服务就是大数据时代衍生的一种新的职业，这里的金融服务是指以原油服务为代表的新的金融服务。大数据时代，信息的传统处理方法具有明显的滞后性，批量化处理方式广受欢迎。信息处理不再以天、小时为单位，而具有明显的实时性。数据大量的出现并快速的变化，因此处理过程要判断其有效性，并且对于一些处理实施处理后无需进行存储。总之，未来几年内，实时性数据将增多，基于此的实时数据处理技术，如流处理、内存计算等技术将大量出现并广泛被采用。 云计算将成为大数据时期的一种重要数据分析和计算方法，它以云计算平台为基础，对数据进行宏观的和细节的分析计算。云计算是一项综合性技术，可以提供弹性的计算方法、分布式的计算方法，并且云计算资源庞大，能够对异构数据进行全面的分析。同时，云计算可以很好的处理即时数据。云计算在计算机领域的发展已经日渐成熟，相信随着科技的发展，云计算将应用于更多的平台，并且其技术将进一步革新。 开源软件是大数据时期的特殊产物，所谓开源软件就是集开发、手机、计算和服务为一体的数据分析软件。目前，Hadoop开源软件的应用广泛，成为大数据处理的通用架构。科技的发展和企业需求结合，使得开源Hadoop逐渐商业化，这一软件带来的效益有目共睹，但是该技术尚处于发展之中，依然具有广阔的发展空间，需要设计人员基于大数据的特征，不断的研究和探讨。 移动通信业的发展迅速，并且为民众带来了极大的方便。随着我国计算机技术的发展，大数据时代已经到来。大数据时代改变了以往的数据分析模式，这一时期的数据也具有海量化、多样化特征。基于大数据的云计算等先进的分析方式出现并快速被应用。对于移动通信行业而言，要认清形势，并且明确移动通信业发展方向，充分利用大数据的优势。 1于艳华.大数据分析的技术特点J.中兴通讯技术，xx(1). 2王柏，徐