计算机网络技术的升级极大地推动了社会的发展和进步。当前，诞生于互联网的各种新兴媒体，使得人类社会的数据规模不断扩大。与传统的数据模型相比，现阶段人们面对的大部分数据都是非结构化数据。要实现数据价值的有效发掘和应用，必须寻求新的数据分析技术和存储技术。基于此，本文将结合当前数据发展形势，对大数据分析和云计算网络技术的优缺点进行探讨和分析，希望能为计算机网络领域的发展提供参考。
如今，互联网已经渗透到人们工作生活的方方面面，基于它产生的数据量也在呈现不断提升的趋势。这些规模大、内容丰富的数据包包含了大量的信息，在许多领域的发展中具有巨大的价值。数据分析是对数据的收集、存储、处理、转换和传输。大数据时代，传统的数据分析技术早已被淘汰，需要探索更高效的数据采集处理、分布式存储、计算等技术。
1大数据和数据处理时代
1.1大数据的发展
大数据是一个诞生于互联网高度发达时代的全新概念。主要指信息爆炸背景下产生的海量数据以及相关的技术创新和发展。网络信息时代，整个人类社会的数据规模持续快速扩大，数据在社会生产生活中的地位越来越重要。尤其是在商业、经济等领域，基于大数据分析进行决策的模式正逐渐占据主流。
与传统数据相比，大数据不仅包含结构化数据，还涵盖了大量的非结构化数据，因此大数据分析的难度相比过去大大提高。在现代社会的生产生活中，大数据的应用已经显现出阶段性的优势，很多传统行业借助大数据的应用展现出新的活力。大数据分析在消费者行为判断、市场发展趋势预测、营销范围控制等方面发挥着重大作用。
大数据的发展和应用改变了现阶段人们对数据应用的观念，具体体现在三个方面:一是大数据时代，人们用来分析的数据规模变大了，在处理一个事件或一个对象时，甚至可以获得与之相关的所有数据，不必再依赖随机抽样。其次，大数据是繁杂的、大规模的。在分析、挖掘、应用的过程中，不能像过去那样盲目追求准确性。正确的思路是从全局出发，把握大的发展方向。第三，基于大数据的事件趋势分析，将关注点从因果关系转移到相关性，探索事物之间的普遍联系。
2新时代追求高水平数据处理能力的必要性分析
根据以上讨论，数据在现代社会生产生活中的作用正在逐步提高。任何组织或单位要想获得更大的发展，都必须重视数据的价值，提高数据分析和挖掘的能力。面对规模庞大、结构不平衡、内容复杂的数据，企业应该追求更高效的数据处理，其意义主要体现在四个方面:
第一，高效准确的数据处理能够完整全面地反映客观情况。现代企业和单位发展面临的内外部环境变得更加复杂多变，决策时需要考虑的因素也更多，因为稍有不慎就可能造成不可挽回的不良后果。并且通过大量丰富的统计数据和数据处理分析，可以帮助人们把握当前的实际情况，并在此基础上做出更加科学的判断和决策。
第二，实现数据的深度开发利用，充分发挥其价值。大数据的特点是种类多、结构复杂、价值密度低。因此，需要非常强大的数据分析和处理技术，才能在浩瀚的数据海洋中找到所需的信息。一般来说，深度数据挖掘是一项非常辛苦的工作。分析部门需要定期对数据进行统计、调查和收集，然后对收集到的数据进行深度加工和整理。只有经过进一步的分析研究，才能多层次的开发利用，形成具有实际应用价值的信息。另外，数据的深度开发利用，其实是一种全新的资源整合。基于此，诞生了许多全新的服务项目，为社会经济发展提供了巨大的帮助。但有一点不能忽视，就是分析和服务的信息技术对模型管理的要求更高。
第三，为科学管理和决策提供支持。在现代管理中，要想实行科学管理，不能只关注表面问题，更要对事物的内在本质有透彻的认识，弄清它们存在的关系和因果，这样才能有针对性地采取管理措施。为了实现这个目标，我们需要利用数据。通过对数据的分析，可以展示事物运行的机理，帮助人们从感性认知向理性认知转变，准确把握事物的现状、内在联系和发展规律。
第四，其他需求。现代社会生产和生活对数据处理提出了许多新的要求，如数量大、速度快、多样性、真实性等。，这些都体现了提高数据处理能力的必要性。其中，数据质量是数据处理的重要组成部分，其关键环节是数据的真实性，是数据有效应用的基础。此外，大数据的发展和应用也推动了科学领域的发展，数据模型分析已经成为许多领域的重要研究手段。
3传统数据处理中存在的问题分析
数据处理主要由采集、存储、检索、处理、转换、传输等环节组成。在大数据背景下，传统的数据处理已经呈现出明显的衰落，其问题主要集中在两个方面:
首先，传统的数据处理不能有效地处理非结构化数据。基于现有的认知，数据可以分为两类:结构化数据和非结构化数据。前者是指可以用统一的结构表示的数据，包括数字和符号。后者是指不能通过统一的结构表达的信息，多诞生于互联网的后台，如图像、音视频、网页等。在现代生产生活中，人们面对的数据通常是结构化数据和非结构化数据的混合体。如果采用传统的数据分析技术，将无法处理非结构化数据。就目前的发展趋势来看，非结构化数据的规模在不断扩大，非结构化数据与结构化数据的比例也在不断增加，这将使传统的数据分析技术逐渐过时。
其次，数据安全无法保证。数据价值的凸显使得数据安全问题越来越受到重视。如今，许多企业和单位拥有的数据中包含了大量的机密信息。将数据以安全的方式传输给大数据公司需要花费大量的时间和成本。
4大数据分析和云计算网络技术分析
4.1大数据分析
对于大数据，很难用常规软件在短时间内对其进行捕获、管理和处理，因此需要探索新的数据处理模式，以处理更海量、更高增长率、更多样化的信息。经过一段时间的实践研究，出现了很多针对大数据的分析处理方法，为大数据的应用提供了极大的便利。结合实际情况，大数据分析的优势主要集中在五个方面:
第一，大数据分析实现了可视化，可以直观清晰地展现数据的结构和特征。
第二，数据挖掘。作为大数据分析的理论核心，多样化的数据挖掘算法可以有效处理不同类型和格式的数据。通过数据挖掘，可以展示数据的特征，捕捉数据的潜在价值，更好地服务于现代管理决策活动。
第三，预测分析。大数据分析可以显示未来某些事物和事件的发展趋势，而这种预测性分析往往需要借助科学模型来实现。
第四，语义引擎，这是一种主动分析数据，提取关键信息的技术方法。
第五，数据质量和数据管理。大数据分析还可以用于数据管理和数据质量优化。在商业经济、学术研究等许多领域，高效准确的数据管理具有重要意义。
大数据分析除了在很多方面具有优势外，也存在一定的缺陷和不足，具体体现在两个方面:一方面，大数据的发展和应用虽然给人类发展带来了便利，但数据膨胀下的信息爆炸也威胁到了普通人的隐私。人们在应用互联网的过程中产生了大量的数据，其中很大一部分是通过社交媒体传播的，这意味着人们的日常生活已经变得透明，一些隐私团体甚至故意收集这些数据用于商业用途。另一方面，数据真实性的问题。海量数据集下存在大量虚假信息。如果不加区分地直接应用于实际工作，如预测分析，预测结果会严重偏离实际发展，从而做出错误决策。数据本身不具有属性，但使用数据的人具有属性，数据的无节制应用必然导致不良后果。
4.2云计算网络技术
云计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡、热备份冗余等传统计算机和网络技术。结合实际应用，云计算网络技术有两个优势:
第一，云计算可以将数据存储在云端，可以节省大量硬盘空，为计算机运行提供强大的后盾。同时，所有的应用程序都转移到云端，不仅可以降低计算机的成本，还可以因为程序和进程的减少而大大提高计算机的性能，从而提高运行效率。
其次，存储容量巨大。按照现在的计算发展，云计算机的存储容量几乎是无限的，所有存储在云端的数据相当于一个备份，不用担心数据丢失，数据安全也能得到有效保障。
云计算技术还有两个缺陷:
首先，云数据是随意访问的。现在的云计算网络只能保证用户数据的存储安全，其他方面的安全无法有效兼顾。一旦你选择将数据或主机应用程序存储在云端，你将无法通过物理通道访问这部分数据。然而，由于云数据的安全保护不足，一些未经授权的用户可能通过某些特殊手段访问数据，导致用户数据的泄露。
第二，云计算网络的虚拟化也存在安全隐患。加入虚拟化技术后，操作系统和底层硬件的关系会发生很大变化，相应的存储、计算和网络都可能发生变化。云基础设施中虚拟化的使用给用户带来了安全风险。
5结论
综上所述，计算机网络技术的快速发展使人们的工作和生活方式发生了巨大的变化。新媒体和网络平台的普及给人们的生活带来便利的同时，也伴随着不断扩大的数据规模。在这种形势下，大数据分析技术和云计算网络技术应运而生，解决了数据分析、处理和存储的问题。但不容忽视的是，现阶段大数据分析和云计算还存在一些弊端和问题，需要在未来进行更深入的开发和研究。
