人工智能和云计算带来的技术变革：大数据分析的变革

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

伴随着互联网技术、移动互联网技术和大数据等新兴技术的不断涌现, 企业的业务模式呈现多样化与复杂化的双重趋势, 数据总量及数据特征持续增长, 数据所蕴含的价值远超传统认知范围, 成为推动企业创新发展的新引擎, 人工智能与云计算凭借其强大的计算能力正逐步展现出巨大潜力, 通过深入挖掘海量数据分析中蕴含的规律与潜在风险, 在提升企业决策效率的同时实现了客户服务优化、成本控制以及竞争力的全面提升

鉴于此，在这种情况下（注：此处加括号补充说明），大数据分析的核心技术必定围绕人工智能和云计算的发展而发生转变（注：此处加括号补充说明）。在此背景下，《人工智能和云计算带来的技术变革：大数据分析的变革》一书将详细探讨（注：此处加括号补充说明）以下两个方面的内容：第一部分是关于大数据管理和处理技术的变化；第二部分则是人工智能和云计算技术的应用及其发展对大数据分析带来的影响。（注：此处加括号补充说明）

2.核心概念与联系

（一）大数据概念

大数据是指由各种信息组成的数据集合，它具有以下几个特点：

1．海量的数据量

每天产生的数据量呈几何倍数增长，如每年的上亿级、百亿级数据量；

2．异构性的数据格式

每种形式具有其独特的结构；例如以下情况：

1. 结构化形式的数据类型包括数据库表等实例；
2. 非结构化的信息类型包括文本文件、音频文件以及视频文件；
   此外还包括图像信息以及其他行为日志。

3．复杂的数据关联性

数据的相关性和联系性指的是数据间存在的各种关联关系；这些关系包括如：用户与商品间的互动关系、会员购买行为与商品销售之间的关系、社交网络中个体间的互动联系、交通系统中不同地点之间的时空关联等。

4．数据的时效性要求

大数据的产生及分析依赖于实时采集数据的过程，并通过传输实现信息处理与存储功能。因此，在实际应用中需要确保相关操作具有良好的实时性，并一般采用秒或分钟作为时间单位来衡量效率。

面对大数据时

（二）关键术语

（1）数据仓库

数据存储平台（亦称"主题建模技术"或"维度化管理方法"），是一个独立且高度集成化的长期主题存储系统。它不仅具备完整的数据库功能体系，并且能够有效整合企业内外部资源及第三方信息源。该平台通过将企业经营所需的关键业务维度进行规范化处理与智能提取优化，在组织架构上实现了对多源异构数据的有效整合与统一管理。其核心功能包含静态信息库（如年度财务报告等）、动态业务指标（如运营成本、物流效率及生产效率等）以及辅助性知识库等多个功能模块。通过该系统实现的数据分析与决策支持能力显著提升企业运营效能。

在大多数情况下，在线教育平台需要根据课程类型和用户需求开发相应的课程资源库。为了满足多样化的学习需求，在课程资源建设过程中需要考虑多个因素包括课程开发质量教学效果评价标准以及用户体验等多个维度以确保课程资源库能够满足教学与学习的不同需求。在实际操作中建议从基础课程到专业课程逐步推进资源建设同时注重多学科交叉融合以提高课程资源库的整体质量

1．数据集成与共享

数据仓库通过对其实施标准化处理、去噪处理、转换处理以及统计计算等系统性操作, 实现对各来源的数据整合, 并在统一的标准下存储起来, 从而使得各业务部门能够便捷地访问一致的信息

2．数据分析与挖掘

数据分析技术能够提取出丰富的信息资源。如决策支持系统等技术的应用，则能够为企业提供科学依据以制定相应的决策策略。

3．数据质量保障

在企业中扮演着重要管理角色的数据仓库既是重要的管理工具之一，在这一领域同样面临着巨大的挑战

4．数据价值的最大化

在数据分析体系中存在来自多个来源的各类资源信息库系统化存储后能够为企业提供多种内部决策支持功能

当然，在管理大型企业数据方面并非唯一应用领域。此外，在多个行业与领域中也有广泛的应用。例如，在金融行业的证券市场数据分析，在制造业的物流跟踪数据分析以及在电信业的通信数据分析等方面都可作为实际应用案例。

（2）ETL

ETL技术全称为"Extract, Transform, Load"（缩写为ETL），中文名称为"抽取-转换-加载"技术。这是一种广泛应用于数据分析与整合的关键过程，在大数据时代的背景下显得尤为重要。其基本功能主要包括以下几点：首先能够有效地从多个来源获取原始数据信息；其次能够对获取的数据进行转换处理并导入目标平台；最后能够保证整个操作过程的高效性和可靠性。

1．数据抽取

ETL的第一阶段主要涉及数据提取过程。具体来说，则是从各个分散的数据存储位置中获取所需的数据。由于各种原因（如技术限制或存储策略的不同），这些数据源通常位于不同的位置。因此，在实际操作中可能需要根据具体情况选择合适的提取策略。常见的几种主要的抽取方法包括以下几种类型：

1)基于SQL语句的离线抽取

这种做法利用SQL查询语句从数据库中直接获取数据。该方法的优势在于操作简便且易于使用；然而其不足之处在于运行速度较慢；因此适用于处理规模较小的数据集。

2)基于API的实时抽取

该方法通过调用API接口从数据源中即时获取最新信息；例如，在RESTful API或WebSocket协议下接收实时更新。其优势在于快速响应能力；然而存在受限于外部系统接口的问题。

3)基于脚本的批量抽取

该方法通过生成代码从数据源中进行批量读取操作，并非实时处理。例如，在获取文件信息时可选择特定路径下的所有文档。该方法的优点在于具有较高的灵活性，在需要时可自由设定要处理的数据范围。然而一个显著的缺点是运行速度较慢。

2．数据转换

在ETL过程中，在第二个阶段的主要任务是对抽取的数据进行预处理工作，在这一阶段中我们需要对收集到的数据进行清洗处理以去除冗余信息和噪声数据，并对其进行必要的格式标准化处理以及字段重新定义以便后续的数据集成工作能够顺利开展。其目的是消除各系统之间的独立性并确保最终进入数据分析系统的原始数据能够满足一致性要求同时提高整体数据库设计的质量从而减少信息混乱的问题；该过程主要包括两种不同的实现方式

1)结构化数据转移语言（如XML、CSV）

该种数据处理方式会将非结构化的数据（例如文本文件、Excel表格或JSON文档）转译为structured data format（例如XML或CSV）。其优点是可以使源数据与ETL程序紧密集成；缺点则是必须进行相应的转换规则设计。

2)映射关系

这种方案基于映射规则将不同数据源中的字段对应起来，并最终形成统一的结构化数据格式。其优点在于无需额外编码工作，并且操作简便高效。然而该方案存在缺点即需制定详尽完善的映射规则以确保数据准确性和一致性。

3．数据加载

在ETL流程的最后一阶段完成的是数据加载任务。该任务的核心内容即为将经过预处理的数据传输至目标存储介质中。通常情况下,目标存储介质可能涉及数据库存储、文件存储或消息队列等多种形式。常见的两种实现路径包括以下几种:一种常见的方式是将整合好的元数据一次性导入数据库,另一种则通过异步机制分批次导入主数据至数据库,确保资源的有效利用与稳定性保障

1)离线加载

这种处理方式是在ETL流程结束后的一次性地导入目标系统。其优势在于数据的安全性，在于保证了完整性的同时也有助于后续操作的稳定性。然而，在于该方法的不足之处在于效率不高，在于可能延误后续处理的时间。

2)实时加载

这种在线处理数据传输的方式具有高效的特点。
该在线处理数据传输的方式借助Kafka等消息中继设施接收自多源的数据流，并随后将收集的数据逐个发送至目标平台。
其优势在于处理效率高，
然而可能会导致延迟问题。

（3）数据湖

大数据存储平台（Data Lake）是一种专门设计用于长期存储海量异构數據的技术架构。其核心机制是通过ETL（Extract, Transform, Load）流程将来自不同来源的结构化与非结构化數據整合并存儲起来。这种架构不仅具有高容量特征还具备高可扩展性特点能够在实际应用中为企业开展多维度的数据分析与挖掘提供基础支持从而达到四大方面的实际应用价值

1．分析业务价值

数据湖中的数据呈现出海量性、复杂性和丰富性特征，在经过多层次维度的数据剖析后能够为企业挖掘潜在价值。基于研究各业务领域间的相互关联关系有助于精准识别企业运营模式，并进一步提高管理效能。

2．促进数据资产价值最大化

该平台整合了来自多源的数据资源，并经过预处理后形成了完整的知识库体系；其中包括未经处理的基础信息以及经过清洗、统一格式化处理、分门别类整理后的综合信息

基于血缘关系及价值流路经分析的方法论框架下

3．加强数据管理能力

通过一系列机制如ETL和数据治理方法等手段强化了对数据的管理能力，并确保了数据的一致性、稳定性以及可用性。此外，该平台还具备弹性扩展能力和权限控制功能，在保障企业高效运营的同时为企业提供了完善的数据安全保护措施及相应的访问权限管理方案。

4．驱动业务创新

在数据湖中采用的数据存储架构多样化设计能够充分满足需求；支持多样化的操作模式包括但不限于查询处理、数据分析以及关键指标的提取；进而推动业务流程中的创新变革。借助传统商业智能（BI）及在线 aggregating（OLAP）技术整合方案能够提供更为系统化的决策支持能力

（4）大数据分析平台

大数据分析平台是专为大数据分析而设计的一套技术框架系统，在支撑功能流程的同时涵盖数据采集、清洗、转换、加载、分析、可视化及报告等多个方面的工作内容；通过整合各环节模块协同工作流程并生成有价值的成果。该平台具备以下功能特点：能够完成数据采集与预处理的任务；提供数据分析支持；支持多维度的数据可视化展示；提升整体工作效率。

1．统一数据采集

该大数据分析平台支持统一的数据采集接口的实现。该系统通过统一的数据采集接口降低了不同数据源间重复开发的成本，并且进一步降低了数据采集维护成本的提升。

2．统一数据处理

数据分析平台集成了多种功能完善的分析模块，在包括数据清洗操作、转换处理以及模块间的协同工作下，则能够实现对原始数据的完整分析流程。仅需设置基本参数就能实现复杂的数据分析需求。

3．自动化数据分析

大数据分析平台集成了多种机器学习算法、统计分析工具以及图形化展示模块；借助自动化模型训练和参数优化功能能够实现数据自动生成处理过程；同时该平台还具备数据可视化功能方便相关工作人员完成数据呈现任务

4．数据发布和共享

大数据分析平台支持发布与共享功能，并且能够便捷地完成数据交互与整合。该平台借助接口设计实现了对多种数据共享协议的支持，并包括但不限于RESTful API、Kafka等

（5）基于云的大数据处理服务

基于云的大数据处理服务旨在通过云计算资源支撑大数据分析平台的运行，并采用一种系统化的服务模式。该类数据分析服务部署于云端计算平台上，并具备弹性扩展能力以满足不同业务需求的变化，在降低运营成本的同时显著提升了资源利用率。以下是其主要特点：

1．按需付费

基于云计算的大数据分析服务采用弹性定价模式和按使用量计费相结合的方式，在其特点与传统的大数据分析平台不同之处在于，在使用时长方面具有不同于传统的高负载能力，并通过优化算法和资源调度机制确保系统运行的稳定性和可靠性。

2．灵活伸缩

云计算技术使得该服务实现了根据需要动态调整资源规模的能力，并能有效保障平台在不同负载情况下的稳定运行

3．安全可靠

该大数据处理服务依托云计算平台部署于云端，在此之上可利用安全可靠的基础设施配置完成各项功能需求。

4．便捷集成

基于云计算平台的大数据处理系统能够支持开源组件的整合

（三）云计算技术与大数据分析的相互关系

云计算作为一种大数据分析的支持计算资源体系，在具备弹性伸缩能力、高性能以及高可靠性特点下，在数据处理与分析以及可视化呈现方面为企业节省大量时间和资金成本，并有效降低运营支出的同时能够提升整体效率。同时在IT基础设施建设方面表现出显著优势。云计算技术正逐步成为企业核心竞争力。

云计算技术在推动大数据分析发展方面发挥了关键作用。首先，云计算借助虚拟化、容器化等技术手段，在释放大数据平台计算能力的同时实现了流程的高度自动化管理。其次，在资源保障方面，云计算通过构建云端数据存储中心、计算中心以及分析与可视化平台等基础设施体系为大数据分析提供了弹性可扩展的云资源支持。最后，在服务层面，云计算为企业量身定制了个性化的云服务方案，并通过优化配置和智能集成提升了数据分析效率和应用响应速度

3.大数据管理和处理技术的变化

伴随着人工智能、云计算与大数据技术的迅速发展，《数据治理与智能分析》一书全面解析了这一领域的前沿动态。

（一）企业网站数据管理

大多数企业网站都会存储海量用户数据,包括个人信息.订单信息以及客户信息等细节内容.由于其规模庞大且格式复杂.并且在分析需求上呈现出多样化的变化趋势,在实际运营中实现对这些信息的有效管理和运用,则是企业网站建设过程中的一个关键环节.

目前，国内主要的网站数据管理技术有以下几个方面：

1．日志管理

网站日志系统专门用于记录网站用户的各项行为数据，包括但不限于浏览路径、点击位置以及搜索关键词等内容。这些数据能够全面反映网站运营状况的各项关键指标，如用户体验程度以及用户参与度等重要信息。该系统的主要功能包括对原始日志信息进行整合收集，并通过分析处理生成详细的实时报告资料。通过这些数据分析结果的支持与应用，相关人员能够深入掌握用户访问习惯及偏好特点，并据此制定更加科学合理的运营策略与推广方案。

2．数据分析

该系统的功能主要体现在对网站用户的各项行为数据进行收集与分析，并通过可视化展示帮助企业识别潜在客户流失风险。从而为企业创造更大的经济价值并优化平台功能配置并提升客户满意度。该系统负责将分散于不同存储介质中的相关信息进行整合与清洗，并通过统计模型识别关键指标并输出具有参考价值的关键业务指标报告

3．数据导入导出

网站管理后台提供了一个数据导入导出模块,支持用户数据.交易数据等的导入与导出操作.借助该模块的数据同步功能,能够将第三方数据源的数据整合至网站系统中,并优化整体系统的数据质量.

4．数据备份

对于企业的运营而言，数据备份具有极其重要的意义。通过实施数据备份策略，企业能够确保其网站数据的安全性和可靠性。常见的数据备份方式主要包括数据库存储复制、文件系统同步以及完整的恢复方案。

5．数据脱敏

该网站的数据高度敏感，并且必须对关键数据实施加密、删除以及匿名化等安全措施以防止未经授权的访问与修改。该系统的功能是通过加密、删除以及匿名化等方式保护网站中的关键数据安全，并确保关键信息的安全。

6．运营数据

网站运营数据主要包括网站流量、PV/UV、IP、访客数、访问时长、停留时间、支付次数、订阅数量、登录次数和下载次数等具体指标。这些关键数据对网站收入、盈利水平等重要指标会产生影响。一个科学的数据管理系统需要具备实时监控功能，并能够及时发现异常情况并进行预警排查以及问题排查工作。

这些网站数据管理技术能够涵盖网站核心数据管理业务、运营数据分析管理以及数据资产价值评估等各个方面，在这一系列技术的支持下，未来企业网站建设将经历深刻的变革过程，并最终推动网站快速发展的目标与实现统一管理模式

（二）物联网数据管理

物联网是无线设备与传感器与计算机系统的集成网络。该系统通过信息收集与处理，并将这些信息传播至各处，在此过程中构建双向的数据交互机制。物联网中的原始数据种类繁多且复杂，在实际应用中需要考虑多个维度的信息记录需求：首先记录了物体状态变化的事件信息；其次是对设备状态变化的实时监测结果；再次是对环境变化趋势的信息；最后则是对动态行为模式的记录等多方面内容。为了确保物联网技术的基础工作能够得到有效执行和持续维护，则必须建立完善的管理流程并采取有效的技术手段来保障其运行质量

在发展初期阶段, 物联网数据管理技术主要采用手动方式进行数据管理; 而到近年来的发展阶段, 则已开始应用各种技术和工具来实现物联网数据的自动化管理与处理; 其中主要包括以下几种具体的技术:

1．网络安全管理

物联网设备、传感器以及计算机系统可被划归为'物'的范畴，在实际运行过程中可能遭受多种攻击手段以及潜在威胁。鉴于此，在构建物联网网络体系时，物联网网络安全管理作为基础性保障措施至关重要。相应的安全管理系统应建立网络安全策略，并严格遵守国家相关法律法规。

2．数据采集和传输

物联网设备及传感器之间的通信协议种类繁多，在实际应用中常见的有MQTT（Message queuing Telemetry Transport）、CoAP（Content Object Aggregation and Protocol）以及LwM2M（Low-power wide-area network Machine-Type Communication）等多种技术方案。在物联网环境下进行数据采集与传输的过程中，默认会选择MQTT与CoAP这两种主流的技术方案作为基础支持架构。对于构建一个高效的物联网数据采集与传输系统而言，则需综合考量多种通信协议及其相关安全机制的具体特性与适用场景要求，在设计此类系统时应重点关注以下几个关键方面：一是各参与方间的通信协议兼容性问题；二是如何保证在信息传递过程中确保数据的完整性；三是如何提升信息传递过程中的可靠性和稳定性；四是整个系统的资源消耗效率问题；最后则需从经济性角度对系统的整体运行效率进行全面评估

3．数据存储

面对海量的物联网数据存储与处理挑战……

1)设备级数据存储

在物联网领域中，设备级数据存储被视为主要的数据存储方式。设备数据涵盖了当前状态、事件、上下文、属性等信息。而物联网设备的数据存储系统则需要综合考虑大规模数据量的处理能力、多样化的特性以及多版本性的需求，并且还需要兼顾时空跨度大以及高可用性的特点。

2)事件级数据存储

事件级数据存储是一种记录方式，在某个特定时间点记录某一位置发生的特定类型事件及其相关信息的技术体系。在设计此类存储系统时需综合考虑多方面的因素包括但不限于事件的发生频率与数量的数据组织复杂度可用性保障查询响应速度以及维护操作的时间效率等关键指标

3)知识管理

知识管理是通过将实体信息构建为图谱或知识库的形式实现对数据的组织与管理，并被应用于数据分析、智能算法开发以及实际应用场景中等多方面工作；而构建有效的知识管理系统则需关注提升各方面的效率水平包括元数据的规范性表示能力以及系统运行的稳定性与可扩展性等关键指标

4．数据分析

物联网数据分析涉及对收集到的数据进行解析和研究。从这些数据中提取出有价值的信息，并对大数据实施整体管理和运营策略。物联网数据分析系统需要涉及以下几个方面：包括但不限于数据分析方法的选择与应用、模型的建立与优化过程（即模型选择）、模型训练阶段的具体实现（即模型训练）、推理阶段的高效执行（即模型推断），以及评估阶段的质量控制（即模型评估）。

5．数据可视化

物联网数据可视化旨在展示物联网数据以多种形式呈现以便于观察分析决策。该系统涉及多种可视化工具视觉效果交互性等要素。

6．数据流水

物联网数据流水是各类型设备与传感器装置以及计算平台之间发生的数据传输活动的完整记录信息。该系统应具备建立数据流水的记录功能以及相应的查询分析与统计功能等基础支撑能力。

总体而言，在物联网建设中涉及的大数据采集、传输、存储、分析以及可视化等技术都是不可或缺的技术手段。

（三）金融科技数据管理

金融科技主要运用金融、经济与科技等手段，推动人们生活水平的整体提升，在经济活动领域发挥着核心作用。随着金融科技的发展演进，在数据规模、应用数量以及模型参数等方面都出现了快速增长的趋势，然而这也带来了数据管理效率、数据处理能力和数据交互方式等方面的挑战

金融科技数据管理技术的发展主要包括如下几个方面：

1．客户行为数据管理

金融科技领域的核心数据类型为客户的行为空为数据。具体而言，在金融领域中可观察到的数据包括银行账户交易记录（如转账与取款操作）、移动设备消费记录（如App使用频率与时间）以及网络消费行为特征（如浏览历史与支付习惯等）。在管理客户行为数据时，则需要面对三个关键问题：首先是获取高质量的数据资源；其次是建立有效的存储架构；最后是对数据分析结果进行深入解读。

2．隐私数据管理

金融科技涵盖大量个人隐私信息，举例而言包括身份证号码、手机号码、照片以及居住地址等。在管理方面，科学地进行管理和保护措施是一个重要议题。

3．交易数据分析

金融科技的另一大关键指标是交易信息，包括股票市场、期货市场以及债券市场等。在金融数据分析中，处理者需要对这些信息实施详尽的数据整理与深入分析，并对其实施严格审核、持续监督以及及时反馈。

4．知识图谱管理

作为构建知识网络的基础架构的数据库, 知识图谱在金融科技数据分析与智能系统开发中扮演着重要角色, 是推动相关应用发展的关键支撑. 在实际应用中, 有必要建立一个基于现有知识架构的数据管理系统, 以便实现对现有知识资源的有效整合与动态维护. 这种系统化管理涵盖了从数据构建到持续更新, 以及结果统计等多个环节, 目前仍需进一步完善相关功能模块.

5．机器学习模型管理

金融科技的第三个核心指标是模型数据。包括股票价格预测模型、债券折价模型、贷款评分卡模型等在内的各种金融建模技术构成了该领域的基础架构。如何有效管理机器学习技术的应用，则是金融科技领域中的一个重要课题。

6．规则引擎管理

金融科技的第四类核心信息是规则信息,如风险评分卡、资产负债表规则等.科学地管理和运用规则信息是金融科技风险管理与数据分析领域中的一个重要研究方向.

基于此前提下