广东经济／Aug 2017 R 15 基于云和大数据的企业业务数据分析系统的构建李 特摘 要： 随着社会逐渐向信息化、 数据化方向发展。 电子商务、 互联网等多方位的应用逐渐打破了传统企业的生存发展模式， 使企业进入到了一个网络化、 信息化的发展阶段。 正是因此， 企业对应的数据量也在成倍的激增。 而由于不同的应用结果使得数据有不同的来源和类型。 企业要更好的生存与发展就必须通过不断地对数据进行分析， 以挖掘最有价值的信息， 进而做出决策。 要更好的利用这些数据得到有效的信息， 必须依赖数据分析系统的构建才能够达成。 目前关于大数据的分析在技术层...

　　广东经济／Aug 2017 R 15 基于云和大数据的企业业务数据分析系统的构建李 特摘 要： 随着社会逐渐向信息化、 数据化方向发展。 电子商务中欧体育，、 互联网等多方位的应用逐渐打破了传统企业的生存发展模式， 使企业进入到了一个网络化、 信息化的发展阶段。 正是因此， 企业对应的数据量也在成倍的激增。 而由于不同的应用结果使得数据有不同的来源和类型。 企业要更好的生存与发展就必须通过不断地对数据进行分析， 以挖掘最有价值的信息， 进而做出决策。 要更好的利用这些数据得到有效的信息， 必须依赖数据分析系统的构建才能够达成。 目前关于大数据的分析在技术层面仍在着一些问题。 因此要借用 “云” 技术使数据达到高度的整合， 从而形成有效的数据分析系统。关键词： 云； 大数据； 企业业务数据； 分析系统引言：伴随着信息化、 网络化、 数字化的不断推进， “云” 已成为这个时代发展的的关键词， 而与此同时大数据下的信息模式也备受人们关注。在网络使用遍布的今天， 企业的发展、 公司的运营、 个人的物品需求都无法远离网络带来的的便捷化。 交易信息、 物流信息、 交互信息、 位置信息等不断的在产生新的数据信息， 而随着其不断的发展必然会超出企业数据的承载力。 尤其是对于一些基于网络运营生存的公司来说， 如何有效地利用这些数据资源， 更好的体现其价值是我们构建企业数据分析系统的最终目标。一、 关于 “云”关于 “云”， 并非我们通常所说的白云， 而是在信息化时代推动下衍生的一种技术手段。 它是在网络环境下将硬件、 软件以及网络中的资源进行统一， 并能够实现信息分析计算、 信息存储、 信息处理以及信息共享的一种技术。 这种技术模式， 通常是基于商业模式下对于网络技术、 信息技术、 信息整合技术以及信息管理平台和信息应用技术的总称［１］ 。 它能够很好的将信息汇集到资源池中， 并依照使用需求进行选择性的应用， 不仅有效地减轻了企业对于信息数据的承载力， 同时也能够更加准确的使用数据信息， 给企业带来了很大的便捷性。 随着信息化的发展， 云技术中的云计算技术将会成为企业发展过程中的重要支撑， 尤其是一些依靠网络技术后台服务的企业， 需要对客户数据进行大量的分析和计算。 同时伴随着网络信息化的发展， 未来任何一个商品的交换，一个需求都可能成为数据信息并被后台进行分析和逻辑计算， 从而为企业的发展提供更加精准的数据支持。 同时， 各个行业面临着日益激增的数据， 借助强大的系统作为数据支撑的后盾， 而云计算便是解决这一问题的主要方式之一。二、 关于 “大数据”大数据其英文释义被称为 “Ｂｉｇ ｄａｔａ”， 起源于一篇美国全球知名的研究报告。 目前我们所面临的社会发展现状就是日益普及的互联网和不断发展的云计算， 以及崭露头角的物联网等应用。 它们推动着我们的生活像数据信息化的时代发展［２］ 。 而与此同时， 智能手机、 ＰＣ 设备、 平板、 智能电视以及导航定位系统也成为我们生活中不可缺少的一部分可以说它们已遍布于我们生活的每个角落。 通过对这些设备的使用， 使每个使用者都成了信息的创造者， 并不断的传播信息和分享信息。 当我们在浏览网页、 朋友圈、 微博、 交友、 购物时的每一个行为都会成为信息数据被保留下来［３］。 设备技术的便捷化， 使得数据不断的激增， 导致对于数据的分析、 处理和应用无法通过现有的技术手段进行有效地整合。因此我们将这些海量的无法处理的海量数据称之为大数据。 这种数据的集合通常表现出４ 个特征：（一） 数据量大随着我们生活向信息化的时代发展， 使得数据的增长量以倍数方式激增， 这是现有技术完全无法实现管理和分析的。（二） 数据类型多伴随着我们参与网络交互的形式多样化， 知识数据内容变得丰富多样。 除了传统的文本， 业务数据之外。 更多的非制式化的数据也在不断的上升， 如网络信息中的音频视频、 微博内容、 图片、 地理位置等等。这些信息使用量的增加， 也要求着我们在处理技术方面的不断上升。（三） 价值密度低信息量的增大， 并不意味着所有的信息都能够成为有效的信息， 我们必须要通过不断地计算和分析， 从大量的数据内容中进行 “提纯”，找到最具有价值的信息内容［３］ 。 目前， 这个技术仍是存在于我们对数据技术处理中的一个重大难题。（四） 处理速度快随着信息化的不断加快， 信息的产生可能发生在每一秒。 同时， 信息的更新速度也在不断地加快， 对于数据的处理方式以及处理速度也有了进一步的要求， 这是对大数据处理技术的进一步的挑战。三、 基于 “云” 和 “大数据” 的分析技术（一） 快速捕获并创造价值大数据时代下的数据特点就是快。 其产生的速度甚至超出了分秒的变化时间。 例如， 目前最为流行的 “朋友圈” 中产生的照片以及小视频的分享量可达到上亿次的数值量。 其所带来的数据量也是不可估量的［４］ 。 在调查中， 我们发现中欧体育，， 由于数据信息的泛滥使得人们很难及时快速的找到有效的信息。 如果能够快速的获取信息并进行分析那么其所能使用的价值也就越高。 企业便可能够在数据的支持下， 更好地进行运营。 因此要在得到信息时快速的使用云计算对数据进行分析， 将数据所隐藏的潜在信息展现出来， 以便于能够更好地提升企业的竞争力。 当然， 对于企业所使用的数据信息内容越多， 需要分析的内容也会越多。如何正确的对信息的价值做以评判。 需要通过更加智能的云计算方式，对数据进行高速的转化， 从而更好的为我们提供数据处理的技术能力，进而实现大数据企业业务数据分析的构建。（二） 对于易构数据的处理随着信息的来源不断的增多， 对于企业来说， 其信息数据的来源不再仅限于企业的经营信息内容， 更多的数据来自于设备的中端。 一个网络化的商品交易， 一个移动端的商品买卖都可能成为数据信息内容的一部分［５］ 。 使得信息内容的来源变得更加的多元化。 同时， 由于源头的不同， 信息内容的格式也会不同， 使我们对于数据信息的处理变得更具有挑战。对于一些企业存在系统环境高度异构的情况， 虽然数据信息在不断的展现着其主要的价值和作用。 如何在进行系统分析框架时能够从整体进行整合， 将各个异构来源的信息整理到一起， 并对数据进行分析和管理。 这种情况对于数据分析技术以及系统提出了更高的要求。 传统方式下针对这种情况， 更多的是将数据先分散转化再进行整合， 而在大数据时代下， 企业在构建数据分析系统的过程中需要打破这种异构的边界，将所有的数据资源进行整合。 企业在进行整合的过程中， 不仅仅要注意外部数据对于企业的价值， 同时还应当将消费者的评价作为企业发展的参考依据。 如关于企业的评价， 产品的评价以及服务的评价等等， 将这些数据进行综合能够给企业提供全面的信息， 将实际的业务发展与数据分析系统进行融合， 能够有效地满足企业开展业务的需求和对市场变化的分析需求。四、 分析系统的构建在将 “云” 和 “大数据” 等技术融入到企业业务数据分析系统构建之前， 我们所面临的挑战和问题还有很多， 如： 第一， “大数据” 以及 “云” 技术的使用对于企业的应用平台具有一定的要求， 需要其能够具有一定的可靠性、 安全性以及稳定性； 第二， 很多企业在发展过程中都需要面对不同的行业场景， 因此就会出现数据类型不统一的情况，但是最终还需要将数据进行综合性的统一化使用， 所以如何有效地对数据进行集成化的管理也是目前所面对的问题； 第三， 很多企业在构建企业业务数据分析系统时还处于初级探索阶段， 因此要面临很多未知的问题和困难。 所以， 企业需要：（一） 有效地将数据平台进行实时整合现代化的企业发展， 不再是单一产品或是单一销售形势的发展， 而是具有更加广泛的业务类型。 因此其相应的数据类型也会变得越来越多。 一些结构型的以及非结构性的、 交易类的以及非交易类的都融入到万方数据

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