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摘要：随着科技的不断发展，计算机网络技术发展的速度越来越快，运算和数据处理是计算机领域中的重要组成部分，有着明显的优势。大数据分析包含的内容比较多，主要有数据挖掘算法、可视化分许、预测分析、语义引擎、数据质量和数据管理等。云计算包含的主要内容有分布式存储、分布式计算、内容虚拟化、多租户等。随着社会的不断发展，计算机行业中最为重要的一点就是快速高效。
关键词：计算机行业;大数据分析;云计算网络技术
互联网技术在最近的几年中发展速度越来越快，人们的生活工作中也逐渐的受到了计算机网络技术的影响，计算机的普及和应用程度越来越高，因此计算机的数据处理和分析能力就显得十分重要，计算机数据处理的质量和速度一定要满足使用者的使用需求。
1.大数据与云计算的定义
大数据主要指的就是使用常规软件工具在一定的时间和范围内对数据进行捕捉、管理、处理的集合，大数据能够对海量、多样化、高增长率的数据信息实现更加强的决策能力、流程优化能力和洞察发现能力。云计算主要指的就是将传统的并行计算、网络存储、分布式计算、虚拟化、效用计算和现代化的网络技术相结合的产物。
2.数据处理能力的迫切需要与重要性
2.1 有利于完整、准确地反映客观情况
将客观情况准确、完整的通过编写数据成分分析报告变现出来，是一项关键的环节。所以我们在遵守实事求是的基础上，分析和研究大量的数据资料，通过精密的计算，才能给出科学合理的客观判断。最后分析报告的编写需要根据计算和分析的数据资料进行编写。
2.2 有利于数据资料的深度开发利用
面对海量的数据资料，我们需要根据实际情况采取不同类型、不同方式进行计算和分析。例如采取多样化的方式定期检查或者抽查统计报表，利用以上方式收集相关的数据信息，这样收集的数据信息才是比较全面的，再将这些数据信息进行加工处理，找到对企业有用的数据和信息，为企业的发展提供依据。多样化且内容丰富的数据信息是多层次分析计算的关键，通过对数据信息的重新开发利用，完成资源的另一种整合。目前的市场中，数据分析的应用已经十分普遍，社会的发展和经济的增长都和大量的数据分析、利用有着直接的关系，因此商业领域中，分析及服务的理念迅速的崛起，发挥着十分重要的作用。随着分析和服务技术的发展，同时也出现了一些新的问题，面临着重大的挑战，主要表现在模型管理具有一定的复杂性，基于服务的开发基础分析模型和模型之间的交接口问题等。
2.3 有利于实现科学化管理和统计参与决策
大量的数据信息能够使管理和统筹工作数据分析更加的精密，有效的提高了管理和统计工作效率。根据自己数据库中的大量数据，数据分析部分进行数据的分析，利用大量数据信息的优势开展工作。想要能够从事物的表面看到其本质，就要对其进行大量的数据分析和研究，将传统的感性认识向着理性认识转变，有着质的飞跃。事物的本质特征通过对大量的数据信息进行分析和研究计算得出，揭示出事物现状和本质之间的内在联系和发展规律。所以我们通过大量的数据资料分析和研究，能够有效的提升科学化的管理方式，给统计决策带来一定的帮助。
2.4 满足其他各方面的需求
数据处理涉及的内容比较多，在各个领域中都有所应用，发挥着重要的作用。首先，数据的质量是数据处理的根本，高效性、多样化、低价值密度是数据处理过程中的关键所在。然后，数据的真实性也是其重要的组成之一。大数据的出现促进了科学领域的不断发展进步，比如科学家们在大数据的信息处理基础上，解决了地理环境对于移动模型建立的问题，在研究过程中，大数据是经常使用的一种重要手段。
3.传统数据处理的弊端和通病
3.1 数据安全性无法得到稳定的保障
数据的安全性是数据处理过程中需要解决的主要问题，因为企业中的一些数据信息都关乎着企业的机密，所以需要保障其安全性。想要保障数据处理过程中的安全性，就要和大数据公司签订安全的处理方式，但是着就会消耗企业大量的时间和资金，对于企业来说是一笔巨大的负担。
3.2 非结构化数据扮演重要角色
一般情况下，人们将数据分为两种，一种为结构化数据，例如数字或者符号等，能够通过数据或者统一的结构表示出来的，另一种为非结构化数据，非机构话数据不能通过数字或者符号进行统一结构的表示出来，例如图像、声音、文本、网页等。我们之前比较常用的数据处理技术，往往只能单独的对结构化数据进行分析和处理，而对于一些非结构的数据信息则不能进行有效的分析和处理，同时传统的数据处理技术对于结构化数据也只是进行简单、容易理解的数据处理。传统的数据处理技术一旦面临大量的数据信息，则不能有效的快速的进行分析和处理，只能对其中的一部分数据进行分析和处理。所以使用传统的数据处理技术对数据进行分析和处理，得到的结果往往不够准确和完整，直接影响事物的判断，并且对其的控制能力不强，数据分析的过程中往往只是取其中的一小部分，这样进行数据分析得到的结果，准确性不高，也不够全面。所以数据处理和分析对于重大事件有着一定的影响，目前随着科技的不断发展，数据的处理和分析方式也呈现出多样化、复杂化，传统的结构化数据处理和分析方式已经不能满足现代化的发展需要，因此非结构化的数据分析和处理逐渐的出现在了人们的视野之中，扮演者重要的角色。同时非结构话数据信息的处理和分析是在传统的海量数据处理和分析基础上进行的，所以非结构化数据信息处理和分析得到的结构准确性更高、对事物的判断影响更小，有着科学合理准确的优势。
4.结 语
最近的几年中我国通信技术和计算机网络技术的发展速度越来越快，在人们的生活和工作中，计算机网络已经成为了不可或缺的一部分，是各个媒介之间信息沟通和交流的重要手段。但是在信息的沟通和交流中，世界各个领域和阶层中都会出现大量的数据，所以大数据分许和云计算网络技术的发展在信息时代中有着十分重要的地位。
参考文献：
[1]陈臣.基于云计算的图书馆大数据分析和决策支持平台构建[J].图书馆理论与实践，2016（05）：101-104.
[2]熊志正，官思發，朝乐门.计算机辅助信息分析的技术框架及其发展趋势[J].图书情报工作，2015，59（03）：19-25.
[3]王伟钧.基于云计算的大数据分析流程的优化路径[J].电子技术与软件工程，2017（21）：164.
关键词：计算机行业;大数据分析;云计算网络技术
互联网技术在最近的几年中发展速度越来越快，人们的生活工作中也逐渐的受到了计算机网络技术的影响，计算机的普及和应用程度越来越高，因此计算机的数据处理和分析能力就显得十分重要，计算机数据处理的质量和速度一定要满足使用者的使用需求。
1.大数据与云计算的定义
大数据主要指的就是使用常规软件工具在一定的时间和范围内对数据进行捕捉、管理、处理的集合，大数据能够对海量、多样化、高增长率的数据信息实现更加强的决策能力、流程优化能力和洞察发现能力。云计算主要指的就是将传统的并行计算、网络存储、分布式计算、虚拟化、效用计算和现代化的网络技术相结合的产物。
2.数据处理能力的迫切需要与重要性
2.1 有利于完整、准确地反映客观情况
将客观情况准确、完整的通过编写数据成分分析报告变现出来，是一项关键的环节。所以我们在遵守实事求是的基础上，分析和研究大量的数据资料，通过精密的计算，才能给出科学合理的客观判断。最后分析报告的编写需要根据计算和分析的数据资料进行编写。
2.2 有利于数据资料的深度开发利用
面对海量的数据资料，我们需要根据实际情况采取不同类型、不同方式进行计算和分析。例如采取多样化的方式定期检查或者抽查统计报表，利用以上方式收集相关的数据信息，这样收集的数据信息才是比较全面的，再将这些数据信息进行加工处理，找到对企业有用的数据和信息，为企业的发展提供依据。多样化且内容丰富的数据信息是多层次分析计算的关键，通过对数据信息的重新开发利用，完成资源的另一种整合。目前的市场中，数据分析的应用已经十分普遍，社会的发展和经济的增长都和大量的数据分析、利用有着直接的关系，因此商业领域中，分析及服务的理念迅速的崛起，发挥着十分重要的作用。随着分析和服务技术的发展，同时也出现了一些新的问题，面临着重大的挑战，主要表现在模型管理具有一定的复杂性，基于服务的开发基础分析模型和模型之间的交接口问题等。
2.3 有利于实现科学化管理和统计参与决策
大量的数据信息能够使管理和统筹工作数据分析更加的精密，有效的提高了管理和统计工作效率。根据自己数据库中的大量数据，数据分析部分进行数据的分析，利用大量数据信息的优势开展工作。想要能够从事物的表面看到其本质，就要对其进行大量的数据分析和研究，将传统的感性认识向着理性认识转变，有着质的飞跃。事物的本质特征通过对大量的数据信息进行分析和研究计算得出，揭示出事物现状和本质之间的内在联系和发展规律。所以我们通过大量的数据资料分析和研究，能够有效的提升科学化的管理方式，给统计决策带来一定的帮助。
2.4 满足其他各方面的需求
数据处理涉及的内容比较多，在各个领域中都有所应用，发挥着重要的作用。首先，数据的质量是数据处理的根本，高效性、多样化、低价值密度是数据处理过程中的关键所在。然后，数据的真实性也是其重要的组成之一。大数据的出现促进了科学领域的不断发展进步，比如科学家们在大数据的信息处理基础上，解决了地理环境对于移动模型建立的问题，在研究过程中，大数据是经常使用的一种重要手段。
3.传统数据处理的弊端和通病
3.1 数据安全性无法得到稳定的保障
数据的安全性是数据处理过程中需要解决的主要问题，因为企业中的一些数据信息都关乎着企业的机密，所以需要保障其安全性。想要保障数据处理过程中的安全性，就要和大数据公司签订安全的处理方式，但是着就会消耗企业大量的时间和资金，对于企业来说是一笔巨大的负担。
3.2 非结构化数据扮演重要角色
一般情况下，人们将数据分为两种，一种为结构化数据，例如数字或者符号等，能够通过数据或者统一的结构表示出来的，另一种为非结构化数据，非机构话数据不能通过数字或者符号进行统一结构的表示出来，例如图像、声音、文本、网页等。我们之前比较常用的数据处理技术，往往只能单独的对结构化数据进行分析和处理，而对于一些非结构的数据信息则不能进行有效的分析和处理，同时传统的数据处理技术对于结构化数据也只是进行简单、容易理解的数据处理。传统的数据处理技术一旦面临大量的数据信息，则不能有效的快速的进行分析和处理，只能对其中的一部分数据进行分析和处理。所以使用传统的数据处理技术对数据进行分析和处理，得到的结果往往不够准确和完整，直接影响事物的判断，并且对其的控制能力不强，数据分析的过程中往往只是取其中的一小部分，这样进行数据分析得到的结果，准确性不高，也不够全面。所以数据处理和分析对于重大事件有着一定的影响，目前随着科技的不断发展，数据的处理和分析方式也呈现出多样化、复杂化，传统的结构化数据处理和分析方式已经不能满足现代化的发展需要，因此非结构化的数据分析和处理逐渐的出现在了人们的视野之中，扮演者重要的角色。同时非结构话数据信息的处理和分析是在传统的海量数据处理和分析基础上进行的，所以非结构化数据信息处理和分析得到的结构准确性更高、对事物的判断影响更小，有着科学合理准确的优势。
4.结 语
最近的几年中我国通信技术和计算机网络技术的发展速度越来越快，在人们的生活和工作中，计算机网络已经成为了不可或缺的一部分，是各个媒介之间信息沟通和交流的重要手段。但是在信息的沟通和交流中，世界各个领域和阶层中都会出现大量的数据，所以大数据分许和云计算网络技术的发展在信息时代中有着十分重要的地位。
参考文献：
[1]陈臣.基于云计算的图书馆大数据分析和决策支持平台构建[J].图书馆理论与实践，2016（05）：101-104.
[2]熊志正，官思發，朝乐门.计算机辅助信息分析的技术框架及其发展趋势[J].图书情报工作，2015，59（03）：19-25.
[3]王伟钧.基于云计算的大数据分析流程的优化路径[J].电子技术与软件工程，2017（21）：164.