前言：互联网技术更新迭代背景下，社会各行各业均面临着巨大变革，大数据已经成为许多企业发展的必然趋势。大数据分析强调引入科学的方法与手段，对数据进行收集、整理、处理与分析，从中提取有用的信息和知识，用于企业的经营和发展，而云计算技术便是其中重要的计算方式，其提供的基础设施、平台及软件三种服务模式，为企业提供了更加灵活且高效的计算服务。但就目前许多企业实际应用情况来看，受到人员、制度、技术研究等因素的影响，出现了诸多问题，依据自身发展需求制定科学的应用方案，成为许多企业未来的重点工作环节。
1.云计算技术与大数据分析概述
1.1云计算技术
云计算技术是一种以互联网为基础的计算方式，主要是采用虚拟化技术，将服务器、数据库、数据库管理系统、存储设备、数据库管理系统等资源聚在一个“虚拟云”中，达到为外界提供服务的目的。其中，“虚拟云”可位于一个或者多个服务器上，也可以突破地理位置和网络环境限制，实现资源贡献、弹性扩展，从而提升管理的便捷性。用户、云计算平台、云服务、云服务提供商是云计算技术的基本组成。用户具体指云计算所服务的企业、组织或者个人等主体，而云服务提供商则是其中提供云计算资源和服务的主体，包括企业、组织等；云计算平台指为用户提供云计算管理工具及基础设施的软件系统，云服务则是平台提供的存储、计算、安全等各种服务。云计算的服务模式主要有SaaS、PaaS和IaaS三种，即软件、平台、基础设施，三者相互补充与交互，共同形成一个云计算模型，可为企业提供更加高效、灵活和可靠的计算服务。
1.2大数据分析
大数据分析具体指对大规模、复杂数据集进行收集、整理、分析的过程，其服务的数据来源极其广泛，具体包括社交媒体、企业数据库、物联网设备数据、公开数据等，具有数据处理速度快、数据种类多等优势。在实际的大数据分析过程中，需要采用日志分析工具、网络抓取工具、数据库、Hadoop、可视化工具、Tableau等各种工具与技术，来获取所需的信息与知识，现已被应用到商业智能、金融风控、市场营销、政府决策、医疗健康等各个领域，极大提升了数据分析的效率与质量[1]。
2.云计算技术在计算机大数据分析中的应用优势
云计算技术具有灵活性、高可用性、安全性、高效性、可扩展性等优点，相比于传统的IT架构，其更适合用于大数据分析。
第一，灵活性。采用云计算技术企业可根据需要购买和使用计算资源，而云计算技术可依据企业大数据分析的实际需求，动态分配和释放这些计算资源，从而更好地满足企业不同规模和不同复杂程度的数据分析任务。
第二，高可用性。云计算技术可为企业提供高可用性的计算与存储服务，提升大数据分析的稳定性和可靠性，换言之，如果企业中某个硬件设备出现故障，云计算平台可以自动切换到其他设备上，以此保障大数据分析的连续性。
第三，安全性。云计算技术应用过程中，云计算平台具有严格安全策略和访问控制机制，可对数据进行加密和备份，数据传输和数据存储过程均是安全的，可为大数据分析提供一个安全可靠的计算环境。
第四，高效性。云计算平台具有高效的计算和存储技术，支持SQL、Python、R等多种数据分析工具与语言，可实现对大规模数据集的快速处理和分析，极大减低分析时间成本，与此同时，高质量数据分析与处理可提升最终呈现数据的准确度，可为企业决策提供强有力的支持。
第五，可扩展性。云计算技术具有可扩展的计算和存储能力，企业在大数据分析过程中，可依据实际需求随意扩充资源，以此更好地满足企业不断增长的数据分析需求，更好地为企业决策服务。
3.云计算技术在计算机大数据分析中的应用现状
3.1数据缺乏完整性
云计算技术的应用过程中，数据完整性问题是企业大数据分析的共性问题。云计算技术使用过程中，数据被分散存储在多个位置，并非集中在某个单一系统中，从而导致数据缺乏完整性，难以有效发挥数据整体的应用优势。而云计算技术这种分散存储的方式，极易导致数据的不一致性，如果某个节点发生故障或数据丢失，那么企业大数据分析中的数据将出现潜在问题，包括数据重复、数据泄露、数据删改等，数据访问与更新环节也将受到影响，变得复杂和困难。
3.2法律法规不健全
就目前云计算技术相关的法律法规制定来看，存在着诸多局限，极大影响到了云计算技术作用的有效发挥。当前云计算技术在计算机大数据分析应用过程中，缺乏有效的安全性标准，缺乏完善的服务管理标准，且未明确责任人承担安全问题的法律责任，导致数据隐私泄露事件、云计算服务提供商违规行为等问题时有发生，却没有明确的处理依据。此外，云计算安全管理损失计算机制和责任评估机制不健全，导致黑客攻击、病毒传播等安全问题频发，极大限制了企业各项活动的安全有效开展[2]。
3.3高质量人才缺乏
人才缺乏问题是云计算技术在大数据分析应用中面临的另一个重要问题，也是影响企业工作开展效率的关键因素。首先，云计算技术作为一门新兴的技术，相应的专业人才目前尚比较缺乏，具备高度专业知识和技能的人才较少，无法满足日益增长的市场需求。其次，大数据分析需要与云计算技术紧密结合，目前此类的复合型高质量人才较少，无法满足大数据分析与云计算技术领域的发展需求。最后，云计算技术的使用涉及大量用户数据和敏感信息，需要具备高度安全意识和技能的人才更好地对其应用进行安全管理，但目前许多从业者严重缺乏知识体系与技能，无法有效完成云计算技术安全管理工作，极大增加了云计算技术在大数据分析中应用的安全风险。
4.云计算技术在计算机大数据分析中的应用类型
4.1云计算基础设施
云计算基础设施是大数据分析的基础，一方面云计算提供的弹性计算资源，为企业大数据分析需求实现实时动态调整提供了可能性，另一方面云计算大规模的存储资源，为企业存储海量数据提供了平台，与此同时，云计算高速的网络资源，有助于实现数据的快速传输。第一，分布式计算框架。云计算技术中的分布式计算框架属于一种用于处理大规模数据的计算模型，其应用模式为，将总的计算任务分解成诸多小的子任务，分配至多个计算节点上进行并行计算，最终得到完整的计算结果，常用的分布式计算框架有Hadoop、Spark、Flink等，企业依据自身需求进行选择，能更好地提升大数据分析效率。例如Hadoop由分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce两个部分组成，HDFS主要用于存储数据，而MapReduce则用于处理数据。第二，分布式存储技术。云计算基础设施提供分布式存储系统，主要是将海量的数据分别存储在不同的节点上，实现数据隔离，以此提升数据的可用性与可靠性，同时降低服务器购置与运维成本。在实际应用中，这种分布式存储技术采用互联网使用企业中的每台机器上的磁盘空间，将这些磁盘上散落的存储资源构成一个虚拟存储设备，分散存储在不同节点；目前，典型的云计算平台分布式文件系统有Google的GFS、开源的HDFS，采用可扩展的系统结构，借助多台存储服务器分担存储负荷，具有极大的应用价值。
4.2云计算平台服务
云计算平台服务是大数据分析的工具，具体包括数据处理、机器学习、人工智能等服务内容。首先，云计算平台提供了数据处理服务，可以对大数据进行清洗、转换和整合，能更好地帮助企业或者个体更好地管理和处理数据，为后续的大数据分析提供更加准确且完整的数据支持。而数据清洗是数据处理的重要环节，采用云计算数据清洗工具或服务，能有效去除重复、无效或错误的数据；数据转换是将不同格式、不同来源的数据转换成统一格式的过程，在云计算数据转换工具或者服务的支持下，企业大数据分析中的数据可被转化为统一格式，从而更好地开展大数据分析；数据整合则是将不同来源、不同格式的数据整合成一个统一数据集的过程。其次，云计算平台提供了机器学习服务，可对大数据进行分析和预测。在机器学习方面，云计算平台提供涵盖分类、回归、聚类、深度学习等多种算法的机器学习算法库，并针对企业实际情况进行训练和学习，生成预测能力模型，更好地满足不同规模和种类的应用需求。最后，云计算平台提供了人工智能服务，可对大数据进行智能处理。在实际的大数据分析过程中，云计算平台可提供自然语言处理、图像识别、语音识别、智能推荐等服务，一方面对文本、图像、语音等数据进行智能分析和处理，另一方面依据企业大数据分析历史数据与行为习惯，完成智能推荐，更好地提升数据分析的准确性[3]。
4.3云计算安全
云计算安全是大数据分析的重要保障，具体有数据安全、网络安全、身份认证等，具体如下。第一，云计算提供数据加密服务，保护大数据分析的安全性。云计算技术应用到大数据分析中，通过数据加密这一安全措施，能有效防止数据在传输、存储、备份等过程中被非法访问或者泄露。例如，对于管理信息加密传输，云计算技术采用SSH、SSL等方式，为云计算系统内部维护管理提供数据加密通道，以此确保数据与信息安全。第二，云计算提供网络安全服务，降低大数据泄露的风险。网络安全服务最主要的作用是帮助企业大数据分析中，免受网络攻击和未经授权的访问，以此提升数据安全性，而常用方法有防火墙、入侵检测和防御、安全审计等，以便及时发现安全威胁，采取有效措施。如云计算技术提供的入侵检测和防御服务，能实时监测和发现网络攻击行为，一旦发现可及时采取针对性措施进行防御，避免数据被窃取。第三，云计算提供身份认证服务，可确保大数据的访问权限。身份认证是云计算安全机制之一，可用于确定用户身份，并识别其对云资源的访问权限，而目前云计算平台具有单因素身份认证、多因素身份认证、联合身份认证、角色管理等多种方式，以更好地满足企业在大数据分析中不同场景的需求。
4.4云计算发展技术
云计算技术的发展方向是大数据分析的重要参考，边缘计算、容器化、AI、量子计算、区块链等技术，为大数据分析注入了新的动力。首先，量子计算能极大提升大数据分析的计算能力。相较于经典计算机，量子计算突破CPU、内存等因素的限制，采用量子力学原理进行计算，大数据分析效率更高，准确度也更高，具体来说，量子计算可以应用到量子并行计算、量子算法优化、量子模拟和优化等方面，提升大数据分析的计算能力，为大数据分析提供更加高效的分析方法。其次，容器化技术提高了大数据分析的灵活性。容器化技术可将应用程序及其依赖项打包成为一个独立且可移植的容器，确保大数据分析在不同的硬件与操作系统上运行，极大扩展了云计算技术的适应性。大数据分析应用程序通过容器化技术可实现快速部署、灵活配置、跨平台运行等，将极大提升大数据分析与处理的性能。最后，AI技术可提升大数据分析的智能性。AI技术在大数据分析中的优势逐渐凸显，其不仅可以自动识别和清洗数据中的异常、重复或者缺失的部分，减少人工干预度，还能掌握数据特点与规律，生成数据模型，提升大数据分析的准确度，为企业决策者提供更加全面且深入的数据支持[4]。
5.云计算技术在计算机大数据分析中的应用策略
5.1强化数据完整性，提高应用质量
云计算技术在计算机大数据分析应用的过程中，企业需不断强化数据的完整性，以此为决策提供更加完善且准确的数据支持。首先，建立完善的数据备份机制，定期对数据信息进行备份处理，以此提升数据的安全性，确保在数据发生意外丢失或损坏时，能够快速地恢复数据，确保数据的完整性。其次，采用严格的访问权限控制机制，针对不同的用户设置不同的访问权限，只有经过授权的用户才能浏览相关的数据信息，以此降低数据泄露的风险。再次，在数据传输和存储过程中，采用数据校验技术对数据进行校验，并建立完善错误纠正机制，对传输或者存储过程中的数据进行筛选，避免数据不一致问题的出现。最后，重视数据监控与日志记录环节，实时检测数据，一旦出现数据异常，及时实施修复措施。
5.2加强审计与评估，确保应用效率
定期审计与评估是确保云计算技术在计算机大数据分析中应用效率的重要举措，也是至关重要的环节。定期对云计算环境中的数据进行审计，对数据存储、传输、处理、分析等各个环节进行全面细致地检查，发现潜在的安全风险与漏洞，并及时修复，以此确保数据分析质量。云服务提供商需定期对云计算平台进行综合评估，包括数据安全、数据处理效率、数据分析质量等，确保其满足行业标准与法规要求的同时，优化云计算服务，更好地促进自身高效发展。
5.3重视人才培养，奠定人才基础
云计算技术在计算机大数据分析应用过程中，高质量人才是关键因素，因此，加强人才培养不容忽视。企业在实际工作开展过程中，需依据自身实际发展需求，采用培训课程、研讨会、实践项目等方式，培养具备云计算和大数据分析技能的专业人才，帮助员工建立完善的知识体系，提升专业技能，还可加强与高校、研究机构等主体的合作，加强培养方向与培养内容的深度交流，为企业发展引进新的高质量人才。此外，企业可采用正向激励机制，包括提供具有竞争力的薪酬待遇、晋升机会、培训机会等，鼓励员工进行技术创新和研发，依据自身掌握的知识与技能，解决面临的实际应用问题，从而推动云计算技术在大数据分析中应用进程。
结语：云计算技术作为一种新型的计算机技术，其具有的灵活性、高可用性、安全性、高效性、可扩展性等特征，使其在计算机大数据分析中得到广泛关注，云计算基础设施、云计算平台服务、云计算安全、云计算发展技术等方面的不断研究，也极大提升了计算机大数据分析的质量与效率。但云计算技术在大数据分析的实际应用过程中，企业需重视自身面临着的数据完整性、安全性、应用规范性等方面的问题，需依据自身实际发展需求，实施针对性的应对策略，一方面强化数据的完整性，加强云计算技术审计与评估，另一方面重视人才培养，以此提升其应用质量，更好地促进自身高效可持续发展。
参考文献：
[1]孙惠芬.云计算技术在计算机数据处理中的应用——评《云计算大数据处理》[J].科技管理研究,2021,41(7):2.
[2]赵颖.云计算技术在计算机数据处理中的应用分析与发展战略[J].信息系统工程,2023,(07):59-62.
[3]梁昊.云计算技术在计算机大数据分析中的运用——评《云计算与大数据》[J].科技管理研究,2020,40(16):267.
[4]魏镜郦.云计算技术在计算机大数据分析中的应用思考[J].现代工业经济和信息化,2022,12(09):76-78.
作者简介：阮春珠1988年4月（出生年－），性别：女，民族：汉族，籍贯：广东省，职务：教师，职称：讲师，学位：本科，理学，研究方向：计算机应用
