大数据技术全文(5篇)
前言：小编为你整理了5篇大数据技术参考范文，供你参考和借鉴。希望能帮助你在写作上获得灵感，让你的文章更加丰富有深度。
第1篇：大数据技术范文
一、分布集群数据库在大数据中的应用
目前，许多数据增长率很高的大型数据库系统正被用于改善全球人类活动，如通信、社交网络、交易、银行等，分布集群数据库已成为提高数据访问速度的解决方案之一。为多种类型的用户在多个存储中组织数据访问，分布集群数据库的问题不仅在于如何管理大量的数据，而且在于如何组织分布式存储中的数据模式。智能数据组织是提高检索速度、减少磁盘I/O数量、缩短查询响应时间的最佳方法之一。基于规则的聚类是提供数据库自动聚类和数据存储模式解释的解决方案之一，基于规则的集群通过分析属性和记录上的数据库结构，将数据模式表示为规则。使用不同规则池分区的每个集群，每个规则与内部集群中的规则相似，与外部集群中的规则不同。分布集群数据库是一种有向图结构的进化优化技术，用于数据分类，在紧凑的程序中具有显著的表示能力，这源于节点的可重用性，而节点本身就是图形结构的功能。为了实现基于规则的集群，分布集群数据库可以通过分析记录来处理数据集的规则提取。分布集群数据库的图形结构由三种节点组成：起始节点、判断节点和处理节点。开始节点表示节点转换的开始位置；判断节点表示要在数据库中检查的属性。分布集群数据库规则提取的节点准备包括两个阶段：节点定义和节点排列。节点定义的目的是准备创建规则，节点排列是选择重要的节点，以便高效地提取大量规则。节点排列由以下两个顺序过程执行，第一个过程是查找模板规则，第二个过程是结合第一个过程中创建的模板生成规则。提取模板以获得数据集中经常发生的属性组合。在模板提取过程中，分布集群数据库规则提取中只使用了少数几个属性，它旨在增加获得高支持模板的可能性。与没有模板规则的方法相比，该节点排列方法具有更好的聚类结果，这两个过程中的规则生成都是通过图结构的演化来实现。
二、在线规则更新系统的应用
在线规则更新系统用于通过分析所有记录从数据集中提取规则，在大数据应用中，每个节点都有自己的节点号，描述每个节点号的节点信息。程序大小取决于节点的数量，这会影响程序创建的规则的数量。起始节点表示根据连接顺序执行的判断节点序列的起始点，开始节点的多个位置将允许一个人提取各种规则。判断节点表示数据集的属性，显示属性索引。在大数据应用环节，从每个起始节点开始的节点序列用虚线a、b和c表示，节点序列流动，直到支持判断节点的下一个组合不满足阈值。在节点序列中，如果具有已出现在上一个节点序列，将跳过这些节点。在更新每个集群中的规则时，重要的是要找到与最新数据不匹配的属性。因此，规则更新中要考虑的属性由以下过程确定。当计算集群中每个属性和数据之间的轮廓值时，阈值设置为0.85，只有轮廓值低于0.85的属性。将为规则更新过程中的判断节点的属性选择。一些数据的库存值和权重值低于0.85，因此这些值不包括在国民生产总值的规则更新中。在线规则更新系统中包含用于更新规则的属性，每个集群都具有属性的主要值，这些属性是集群质量的锚定点，进而影响轮廓值。在线规则更新系统应用中，完成主要的规则提取过程，这是一个标准的规则提取，在线规则更新系统考虑到数据集中的所有属性。执行该过程，对初始数据集进行初始集群；改善规则更新过程，仅对轮廓值低于阈值的数据执行。
三、大规模并行处理技术的应用
大规模并行处理技术主要用于编写和调试现代处理器的程序，而不是本地汇编程序，所有的书面代码都是从C/C++语言翻译成一个低级的核心汇编程序。在大数据应用中，会产生很多数据，在数据的分析和计算中，应该结合编程技术，标准语言是面向传统体系结构的，这就是为什么编译器不能使用所有可能的DSP体系结构以最佳效率生成代码的原因。为了获得一个良好的优化代码，有必要直接在低级汇编语言上编写代码。为了简化编写程序的任务，可以在某个处理器上使用面向代码生成器。使用一个专门的汇编代码生成器，使用并行结构化的编程语言可以获得比在C/C++中翻译的应用程序更高效的代码，生成高效的汇编代码，该代码积极利用DSP内核的并行性和其他特性。低级汇编代码是由所有编译器生成的，但是它们与传统的基于文本的语言（如C/C++）一起工作。大数据应用环节，在数据分类和计算中，当两个计算操作在不同的操作单元上执行时，才能在一个dsp核心的vliw命令中并行执行两个计算操作。根据运算执行单元的不同，计算运算可分为op1和op2两种类型。属于不同组使得在一个命令中执行两个操作成为可能。第一种类型包括由算术和逻辑单元执行的操作，第二种类型包括由乘法器、移位器ms执行的操作。在模板中，标记“1”表示第一种类型的标识，标记“2”分别表示第二种类型。如果两个操作具有不同的类型并且没有数据依赖关系，则可以进行并行化，DSP核心的并行性是通过在一个核心中存在多个操作单元来保证的。在大数据计算和分析中，如果有足够多的通用寄存器来执行这两个操作，并且它们可以并行执行，代码就会并行化，提升数据计算的效率。
四、结语
如今，计算机技术发展非常迅速，大数据得到广泛应用。在海量数据产生后，应该结合数据库管理相关技术，提升数据管理的效率。
参考文献
[1]胡世昆.分布式数据库技术在大数据中的应用[J].电子技术与软件工程,2019(01):153.
[2]贾鑫.探析分布式数据库技术在大数据中的应用[J].计算机产品与流通,2017(12):3-4.
第2篇：大数据技术范文
关键词：大数据；审计技术；技术分析
审计制度作为保证我国开展民主治国的根本制度，是我国依法使用权力约束的重要体系。审计制度的本质是我国管理体系内存在的一种内生制度，其具有防范、预防、抵御的免疫管理体系，其核心任务为健全民主制度，完善审计管理，推动我国社会经济健康运行与科学发展，进而更好地维护广大民众的切身利益，更是国管理的重要组成部分，故需完善大数据时代下的审计工作。
一、大数据分析审计方法和电子数据审核方式对比
电子数据审计的数据挖掘技术，主要依靠统计分析模块进行审计疑点发现和审计线索发现。通常，统计分析流程主要分为信息收集、清理、汇总、挖掘和可视化。传统环境下，常用方式包括账表分类、大数据搜索、数据分析、审计抽样和数值分析等。而在该类统计分析方式中，如Excel、Oracle、AO、ACL、IDEA等，作为主要的审计软件而被普遍采用。在大数据分析时代的会计活动往往包括国民经济运行中的所有大数据分析，而这种大数据分析常跨行业、跨领域，即具备了大量、多样、高价值、低密度等的大数据特点。根据资料类型对其进行分析，不难发现包含数据以及半结构化数据，其中涵盖照片、视频、文档等非数据内容。根据各个数据的实际来源对其进行分析后，可以发现单位内进行审计的相关数据信息以及资料，这些资料包括企业公开的信息。从目标入手，能够发现会计目标逐渐成为发现线索、评价风险、关注绩效的内容。审计工作不仅关系到企业违法违规的情况，还要求一旦发现企业制度存在的问题，需及时评估企业的内部控制风险，借助社会经济以及大数据技术，收集更多的信息内容，并对其展开分析，充分了解企业的发展情况，随后分析企业发展的趋势以及规律。此时，能够为企业以及国家提供更多的数据，随后制定合理的干预措施，便于企业做出决策。因此，大数据下的企业审计工作，具有收集、保存、管理、分析等多个功能，且在可视化的特点下，需明确其与传统方法的显著不同。所以，企业需明确大数据时代下，传统审计与电子审计方式之间的主要区别。
二、大数据审计采集技术
企业使用电子技术收集数据，直接关系到企业内审计工作的准确性，企业是否可以获得精准的数据内容，是决定企业能否开展下一步数据分析的关键。所以，企业在收集各个模型以及理论的基础上，可以发现采用大数据审计的关键如下：首先，电子数据的收集以及转换相关技术。其次，已经收集数据的完整性以及有效性。企业在收集数据的过程中，需明确研究重点为根据特定的领域、来源数据，制定具有针对性的收集以及处理形式。数据完整度以及有效性的检验，主要是根据当前审计的目标，并根据详细的审计标准以及规范，通过分析审计数据与准则的符合性，可以有效评价远程数据和本地数据的完整性与有效性。
三、大数据审计存储技术
处于大数据环境背景下的审计工作，保存数据的体系主要包含传统、新型以及分布式操作。由于审计工作的展开内容，多为一些敏感的数据信息，故对电子数据进行审计的过程中，不仅需要保证数据存储的有效性，还需保证数据的完整性，避免其被非法手段获取。而云存储信息技术是指运用分布式操作系统、数据库集群等现代信息技术，将互联网内的多个不同种类的数据进行协调，随后为大数据提供更多的技术，便于其访问各个内容以及业务。这一技术具有较高的可用性、低成本以及高性能的特点，故其是大部分数据存储的首选，再加上多副本以及数据完整性检验，均是大数据存储的关键技术。
（一）多副本技术
多副本技术可以减少大数据技术由于磁盘故障产生的损失，其是大数据存储过程中需处理的首要问题。多副本技术作为提高数据可用性的技术，存在一个主节点，以此保障副本内的收据一致性、数据可用性管理。整体数据均储存在工作节点内，且主要以多个副本的方式存储。主节点与工作节点主要采用心跳包通讯的方式，且当主节点出现故障之后，需自动开展病程分布工作，以此尽快恢复存在故障的副本。多副本技术是指多个副本供系统操作，该系统可以将一个数据分散存储在多个副本内。此时，其可以减轻系统存储数据的压力，提升可操作性以及系统运行功能。并且，当前这些云储存内的主流分布操作系统，均使用这一技术，可充分发挥其具有的价值。
（二）数据完整性验证技术
可证明数据持有（PDP模型）是典型的大数据储存资料认证形式，PDP模型主要是由Ateniese学者经过不同研究后，根据数据形态提出的相关方案内容。PDP可以分为两个不同的阶段，即预处理和验证。预处理过程中，用户提交相关文本以及数据后，可以获取修改之后的文本内容，并在本地保留原本的数据，服务端存储修改之后的文件。验证过程中，则由用户随机对服务器生成不同的挑战，随后结合服务器内存在的内容，获得完整的证据，及时将其传递给用户。用户通过验证内容，再加上预处理过程中使用的元数据，可以详细计算数据的有效性，以此保证数据的完整性。为了完成上述两个阶段的运算，PDP模型共包括四个基本计算，而为了提高有效性，上述计算均为多项式时间的计算。PDP模型仅能检验数据块是否完整，而无法恢复错误的数据块，这对挽回经济损失并没有帮助，于是，学者就设计了可恢复证明（POR模型）的方法，利用POR模型采用纠删码原理进行数据恢复。也可以扩充PDP模块，并支持动态操作，但该方法仅支持对数据的更改、删除和插入功能，而不支持对数据块的嵌入功能。
四、大数据审计分析技术
大数据挖掘中采用的数据挖掘技术和机器学习方法，是实现从检验式审计转向发现式审计的主要手段。云计算架构是进行大数据审计的主要框架。按照审计使用差异，可分为以下结构：批信息处理结构、流信息处理结构、混合信息处理结构等。首先，批信息处理结构通过把无依赖关联的大量数据分成多组小批量的生产数据，每群数据分布到各个区域的同时数据，完成大数据的分布式并行处理。批处理结构拥有最高吞吐概率，主要运用于事后审核，也是目前使用量最大的一个结构。其次，流处理结构与传统的批处理结构完全不同，它将信息看作如同从水龙头流出的水一般源源不断的到来，将收到的信息熔成数据块，即分配给相应的任务并进行信息处理，而信息处理的全部过程也是流式的。流处理结构的主要运用在对即时化要求较高的情景，速度通常可以达到秒级甚至毫秒量级，也主要运用在实时审计中。但因为即时化的特性，流程式处理大部分的结果都保留在存储器中，而不是直接存储在硬盘上。最后，混合处理结构结合了批处理的高吞吐度与过程管理的高即时化，因此基于过程式处理和批处理的混合结构也日益受到人们的重视，是未来审计应用的重点方向。其中，Spark是目前应用较为广泛的混合处理架构。Spark把数据组织为RDD（弹性分布式数据集）的方法，所有的运算工作均通过RDD完成，其过程和MapReduce框架非常相似，但为了提高工作效率，中间结果可只保留到存储器中，而不必通过磁盘。同时，为了满足流程管理要求，Spark发布了Steaming版本，它把所有输入数据流都以时间片（秒级）为单元加以分割，然后再以类似批处理的方法管理各个时间片数据。尽管借助云计算架构，可以显著提升审计大数据分析的时效性，不过要得出合理的审计分析结果，还需要借助大数据挖掘技术。大数据挖掘的目标与传统数据挖掘的目标是非常接近的，都是从大量复杂数据中获取了对数据挖掘目标具有重要价值的信息。而面向大统计的数据挖掘方法，则是在传统数据挖掘算法基础上发展起来的，因为它比采用传统大数据挖掘方式的数据源多、统计资料量大、类型复杂、数据价值存在的密度较低。因为大数据上的很多运算都可以用标准数据库的原语来表示，所以，为了方便地把传统资料挖掘的计算方式运用于大数据挖掘，部分学者已经对在关系代数中标准运算的MapReduce映射方式展开了研究。
五、基于区块链的大数据审计
大数据审计分析过程中，被审核人员所提交电子产品财务数据的真实性、正确性与完整度直接关系到具体实际审核业务的发展方向，对电子产品财务数据等会计信息真实性做出一定的鉴别和定义是人员顺利完成审核项目的基础环节，也是提高审核服务质量的重要基础。大数据分析审核的基础流程就是获取大量必需和完整的电子信息，构建被审核资料数据库，开展审查中间表、分析数据处理、延伸查实表以及审核取证工作，采集、交换、管理电子产品财务数据信息是实现大数据分析审计工作的基础工作，而电子产品财务数据的质量则直接影响着审核目标的实现。要想获取完整的、统一性的、可追溯的审核，电子数据信息质量尤为重要。数据处理过程中，将区块链技术作为关键技术，结合分布式网络结构，并采用多种数据信息技术，可以及时针对审核流程中电子产品数据信息的不安全因素，以区块链技术为基础，重点研究审核中电子产品数据信息采集及新闻真实性的核实机理、一致性传输与可溯源保存机理，以及安全性和可追溯性加强方案的实现机理。本文认为基于区块链技术的大数据审计，主要可以从如下几个方面进行研究：首先，在审计电子产品数据信息收集的过程中，由于在大数据处理环境下审计的电子产品统计数量多且繁杂，又牵涉诸多主体，所收集的电子产品数据信息中往往夹带着巨量噪音，其完全、真实感都很难保障。而通过区块链技术，就能够将所有审计节点单位的各种待审核电子记录进行自动收集，并将其定期分批加密进行传播。同时，通过分布式节点自动解密和确认机制，对各种待审核记录所涉及的信息关联方实现了交叉确认。经过确定的审核记录，数据在加入时间戳和密码机制之后被确认并进入区块链，而无法再进行更改。与传统的审计数据收集方式比较，采用区块链技术的审计数据收集方式将具备质量较高、真实、无法修改、可追溯性的优点，将大大减少审核流程中的上下一级重复性劳动，并解决了审计电子数据收集方式不全面、不真实，无法运用于全覆盖审核分析中的问题。其次，在审核电子商务数据分析中，我们可以利用区块链的时限戳管理机制，即以每组数据分析前后的时限戳为重要参量，根据审计电子商务数据传输方法、统计量、信息的重要性、可恢复力量等统计相关性信息，建立电子数据一致性评价模型，从而为数据传输过程中的安全性评价提供基础。最后，针对所存放的审核电子产品财务数据的安全与可靠性问题，以区块链的多数据副本共识技术为基础，将审核电子产品财务数据以多副本的方法分布式存放，并基于存放的位置、级别、管理授权等各方面的影响因素，对所存放的数据副本实行了本地评价，最后再将对每个数据副本的评价结果加以综述，形成各数据副本当前的存放有效性评价模型。然后以此为依据，对该电子数据的有效性做出评价，然后根据评估价值和该信息的应用范围确定有效性，防止错误信息流入审计报告体系，造成巨大会计风险。同时采用区块链技术对审计报告信息加以组合，并针对审计报告电子信息的类别、属性等诸多因素，以B+树等方法形成多索引。根据该索引和区块链的链式化构造，通过设计对数据修改记录的快速追溯监控方法，不仅追溯了存储中的不安全因素，还保证了重要数据的可重构性，为进行快速可追溯审计提供了基础。
六、结束语
第3篇：大数据技术范文
关键词：OBE；大数据；专业建设；财经高校
当今社会，大数据爆发性增长，正在掀起一场产业革命，对经济发展、社会治理和人民生活产生着重大影响，成为国家、社会、企业及个人关注和投入的新焦点。在国家大数据战略和数字经济发展驱动下，2016-2021年，全国分六批共有670余所高校获批数据科学与大数据技术本科专业，主要培养具备大数据采集、处理、分析与应用能力的复合型人才，其专业建设对于满足数字经济时代行业产业发展对大数据人才的需求具有重要意义。为办好这一新兴本科专业，高校教研人员围绕培养方案制定、课程体系设计、师资队伍建设、学生实践能力训练等内容进行了探讨[1-4]。数据科学与大数据技术专业是一门融合多学科知识的交叉专业，高校如何根据现有办学基础和特色，遵循基于成果产出的教育（Outcome-basedEducation，OBE）理念，明确培养目标定位，构建个性化培养方案和课程体系，将专业特色体现为被培养者所具备的知识、能力和素质要求，以适应数字经济发展对大数据人才的需要，还需进一步深入探讨。本文基于OBE理念，从培养目标、毕业要求、课程体系与考核评价等方面，探讨财经高校的数据科学与大数据技术专业建设之路。
一、专业建设面临的挑战
作为一门融合多学科知识的新兴专业，高校往往基于原有专业基础和条件来建设数据科学与大数据技术专业，规划不同的办学方向和特色。虽然原有基础和条件为新专业建设提供了资源支持和参考借鉴，但新专业建设还面临以下问题和挑战：
1.培养目标定位“换汤不换药”。作为多学科融合交叉专业，高校开设数据科学与大数据技术专业，多基于现有计算机科学与技术、统计学、应用数学或管理学相关专业的办学基础和师资队伍。现有办学基础虽然为新专业建设提供了参考借鉴，但也使得新专业的培养目标和特色定位容易出现与原有专业交叉重复和含糊不清的问题，不能与时代发展和社会需求相适应，导致学生培养思路不清晰，出现培养目标定位“换汤不换药”的现象。
2.课程体系设计“泛而不精”。数据科学与大数据技术专业学生培养，既要求掌握计算机科学与技术基础，又要学习数学与统计学相关知识，还需具备一定的专业化行业知识，即基础知识要求高、数据分析能力要求强、行业知识范围要求广。高校在设计课程体系时往往会兼顾到不同学科知识，但很难理清不同学科知识之间的相关关系和层次脉络，导致课程设置存在“泛而不精”的问题，使得学生只是停留在知识学习层面，不能融会贯通，综合运用能力较差。
3.学生实践能力“眼高手低”。数据科学与大数据技术专业建设投入要求较高，不仅需要配备高性能硬件环境，而且必须有充足的高质量数据用于数据分析实训。但多数高校缺少企业项目实战案例、商业数据以及专业的大数据实训平台，使得学生缺少大数据分析实战实训，动手实践能力得不到有效训练，学生培养存在“眼高手低”的问题，不能满足学生的发展需求，更不能达到用人单位的综合能力要求。
二、人才需求调研
为有效应对数据科学与大数据技术专业建设过程中面临的问题与挑战，调研了不同行业对大数据人才的最新需求，了解了不同行业对大数据人才的需求状况，明确了该专业与社会相关行业、职业、岗位的对应关系，深入分析了不同行业岗位对大数据人才的知识、能力、素质要求。调研发现，不同行业对大数据人才的需求主要集中于三大就业方向，分别为大数据应用开发方向、大数据分析方向、大数据架构设计方向，各方向对应的基础工作岗位和工作任务设置归纳如下：
1.大数据应用开发工程师。典型工作任务包括软件开发、软件测试、软件运维、面向业务的大数据平台应用开发等。
2.大数据分析师。典型工作任务包括面向业务的大数据采集、预处理、挖掘与机器学习、统计分析、运筹优化、数据可视化等。
3.大数据系统研发工程师。典型工作任务包括海量数据分布式编程、大数据平台底层架构设计、大数据分布式存储与计算、云平台架构设计等。更进一步，各工作岗位和工作任务对毕业生的具体要求归纳如下：
1.大数据应用开发方向。注重计算机科学基础，要求学生具备较强的C/C++/JAVA编程、Web前端开发及软件测试等软件编程开发能力，了解一定的专业化行业知识，熟悉业务需求分析、方案设计、系统设计、编程实现、实施与运维等软件工程开发全过程。
2.大数据分析方向。注重统计学、优化理论与算法等数学基础以及计算机编程基础，要求学生熟练掌握数据挖掘、机器学习、深度学习以及运筹与统计分析理论与算法，具备面向特定业务场景的数据管理与融合应用能力，能够面向数据采集存储、分析建模、挖掘学习、管理决策等全流程提供数据管理与融合应用解决方案。
3.大数据架构设计方向。要求学生具备计算机科学基础和软件开发能力，熟悉大数据底层架构原理，熟练运用主流大数据平台和典型深度学习系统，如Hadoop、Spark、TensorFlow，设计、开发面向特定行业的大数据产品和云平台。
三、基于OBE理念的专业建设实施路径
OBE理念是一种以学生为中心、基于学习成果产出的教育理念，也称为能力导向教育或学习产出导向教育，也是一种以学生的预期学习产出为中心来组织、实施和评价教育的结构模式，即采用“成果导向”的认证标准，将学生表现作为教学成果的评价依据，并以促进专业持续改进作为认证的最终目标，保证学生能够获得将来工作所需的知识、能力和素质[5-8]。针对数据科学与大数据技术专业建设面临的挑战，根据产业行业对大数据人才需求的调研结果，深入分析时代发展和社会需求对毕业生的具体要求，考虑江西财经大学现有办学基础、条件和特色，基于OBE理念的培养方案反向设计原理，可将数据科学与大数据技术专业建设思路与实施路径设计成如图1所示的校内外双循环闭环模型。
（一）培养目标
江西财经大学自2014年招收面向财经大数据方向的计算机科学与技术专业本科生后，2018年开始招收数据科学与大数据技术专业本科生。随着专业建设和学生培养工作的不断深入，形成了财经管理特色鲜明的数据科学与大数据技术专业建设思路和学生培养模式。数据科学与大数据技术专业是以计算机科学与技术、信息管理与信息系统、管理科学三个专业为基础建设起来的，教师队伍和教学资源与三个专业共建、共享。经过行业产业需求调研，结合学校在财经领域的学科优势，数据科学与大数据技术专业人才培养主要定位于大数据应用开发和大数据分析两个方向，其中将前者视为人才培养的基本目标，将后者视为人才培养的核心目标，即侧重于培养具备财经管理知识背景的数据分析师与数据科学家，专业培养目标归纳为：本专业培养德智体美劳全面发展，秉承“信敏廉毅”校训精神，适应国家大数据战略和数字经济发展需要，具有数学、统计学和计算机科学基本理论，具备数据采集存储、分析建模、挖掘学习、管理决策能力，能在金融机构、工商企业和政府部门从事数据管理与融合应用工作的复合型人才。学生毕业后经过5年左右的实际工作，达到以下预期成就：
1.应用数据采集存储、分析建模、挖掘学习、管理决策等专业能力，承担金融、商务运营、政府政务等多学科背景下的财经数据分析工作。
2．针对财经领域多学科背景下的大数据管理与复杂工程问题，运用数学、统计学、计算机科学、数据科学等知识，经调研、分析、判断和综合处理等过程，提出并践行数据管理与融合应用解决方案。
3.开展财经领域的大数据技术和管理工作，主动提高并展示多学科背景下的沟通交流能力、团队合作精神以及国际视野。
4.履行并承担大数据技术与管理人才应尽的社会义务及责任，主动提高并展示自身社会职责、社会公德、人文素养和职业道德。
5.主动锤炼团队意识和终身学习能力，主动拓展自己的知识和能力，关注本专业与其他学科交叉融合的新理论、新方法和新技术，适应不同职业岗位赋予的工作任务，获得自身职业生涯的持续发展。
（二）毕业要求
为实现专业培养目标，满足数字经济时代行业产业发展对大数据专业人才的需要，将人才社会需求、培养目标和专业特色体现为被培养者所具备的知识、能力和素质要求。
1.知识要求。掌握数学、统计学、计算机科学基础知识，训练严谨的数学逻辑思维和熟练的编程技能，应用基于统计与优化的数据分析方法对大数据管理与工程实践复杂问题进行描述、建模和分析，并编程实现，同时掌握财经及其相关领域的金融、商务运营、政府政务等多学科基础知识，能够面向财经管理复杂问题进行数据分析实践。在具体工作中表现为：具备数学、统计学、计算机科学、数据科学基础知识与专业知识，用于描述和分析财经及其相关领域的大数据管理与工程实践复杂问题。此外，还要求学生了解国家大数据战略、数字经济产业政策及相关法律法规，能够正确理解和评价大数据管理与工程实践对经济、社会、健康、安全、法律、文化和环境的影响。
2.能力要求。具有较强的数据采集存储、分析建模、挖掘学习、管理决策能力，解决财经领域特定行业的大数据管理与工程实践复杂问题；面向财经领域的不同需求和多任务要求，具有较强的数据管理与融合应用能力，能够面向不同业务需求提供个性化的解决方案，实现资源的优化配置。在具体工作中表现为：具有对大数据管理与工程实践复杂问题进行描述、分析、研究、决策和验证等的工程实践能力和创新意识，熟练运用主流大数据平台、典型深度学习系统，提供面向财经领域及其相关行业的数据管理与融合应用解决方案。
3.素质要求。树立正确的、积极向上的世界观、人生观、价值观，具备人文社会科学素质，理解个人与社会的关系以及社会主义核心价值观；理解大数据人才的工程职业道德、社会责任、团队协作精神和社会适应能力；能够认识不断探索和持续学习的必要性，具有自主学习和终身学习的意识，采取合适的方法与途径，不断拓展自身的知识与能力；了解本专业及相关领域的前沿发展趋势，关注本专业与其他学科交叉融合的新理论、新方法和新技术，具有开放意识、全球视野和跨文化沟通交流能力。
（三）课程体系设计
基于对学生的知识、能力和素质毕业要求指标点，有效整合原有专业教学资源优势，基于OBE课程教学正向实施原理，财经管理特色鲜明的课程体系设计思路如图2所示，并将课程体系设计准则和特点归纳如下。
1.厚基础。夯实学生的数学与统计学知识基础，深化学生的计算机编程和算法设计基础，为学生学习和熟练运用数据挖掘、机器学习相关算法及编程实现奠定坚实基础，并使学生未来在就业、升学、出国等不同方向上具备较强可塑性。
2.强能力。加强培养学生基于统计与优化的数据分析建模和数据挖掘学习能力，熟练掌握数据分析全流程所需的理论、方法和工具，能够面向财经领域不同的业务需求或数据分析需求，通过问题描述、分析和建模等过程，提出个性化的数据应用与管理决策方案，并要求学生能够基于Hadoop、Spark等主流大数据平台进行数据分析实战。
3.宽口径。突出数学、统计学、计算机科学、数据科学与财经商务管理等不同学科的交叉融合，围绕金融大数据分析、运营与商务数据分析、运筹分析与管理决策、大数据挖掘与应用开发等四个专业方向，开设不同的专业方向选修课程，为学生提供不同的行业基础知识和实践案例，培养学生面向不同行业背景的数据管理与融合应用综合能力。
4.重实践。重视学生面向财经领域数据管理与融合应用实际需求的解决方案设计实践，通过形式多样的课堂实验设计和大数据实验实训教学平台建设，开展多样化案例教学和行业数据分析实战，大力推行本科生导师制，指导学生参加金融数据分析大赛、企业商务数据分析大赛、计算机作品大赛以及“互联网+”创新创业大赛等不同形式的实践比赛竞赛，并充分利用校外实习基地，加强校企合作，促进产学研结合。
（四）考核评价
OBE理念强调教学过程以学生为中心，把全体学生的学习成果作为关注的焦点，教学组织、设计和实施的目标是保证学生获得特定的学习成果。因此，基于OBE理念的考核评价要以学生的学习成果作为唯一标准，从课程目标达成度、毕业要求达成度、培养目标达成度等不同维度对学生的学习成果进行评价，建立“评价-反馈-改进”闭环，形成持续改进机制。
1.课程目标达成度评价。在教学过程中，将课程目标达成度评价的核心从“教师教的如何”向“学生学的如何”转变，改变以考试和分数为标准的单一评价方式，面向教学实施全过程，以课堂学习、课后练习、答疑讲解、实践评价、期末考试等多种方式全面评价学生的学习成果产出。根据课程目标达成度评价和反馈，形成课程目标、教学内容、教学方式持续改进的课内闭环。
2.毕业要求达成度评价。基于课程目标达成度评价，根据课程目标对毕业要求指标点所起的支撑作用，为对应同一毕业要求指标点的所有课程目标达成度分配相应支撑权重，然后加权得出毕业要求达成度评价结果，并与预先设置的合格标准进行比较。根据各项毕业要求达成度评价和反馈，形成毕业要求、指标点、课程体系、课程大纲持续改进的校内闭环。
3.培养目标达成度评价。基于毕业要求达成度评价，根据毕业要求与培养目标之间的支撑关系，采用毕业生反馈和社会反馈相结合的方法，评价培养目标达成度。毕业生反馈方法充分利用毕业座谈、校友回访、返校联谊等交流机会，跟踪毕业生职业发展状况、培养目标认同度、培养目标达成自我评价。社会反馈方法充分利用校园招聘、校企产学研合作、实习实训基地、企业走访等机会，跟踪了解企业人才需求与培养目标吻合度、毕业生职业发展与培养目标吻合度、企业对培养目标认同度。根据培养目标达成度评价和反馈，形成人才需求、培养目标、毕业要求持续改进的校外闭环。
四、结束语
第4篇：大数据技术范文
关键词：大数据；数据库技术；数据标签
1引言
数据库技术主要是通过相关的技术措施对信息数据进行有效的存储管理、优化数据结构、设计数据管理模式等。另外，数据库技术还可以对库里的数据进行科学合理的整合分析，挖掘数据的真实性和实用性，找出不同数据之间的联系，这也是当前社会发展的实际需求，对于现代信息技术的发展起着十分重要的作用和意义。
2数据库技术简介
随着大数据技术的不断改革完善，作为近年来兴起的新型技术，它在一定程度上是随着云计算的出现而发展的。立足于云计算的相关技术，对人们生活和工作中产生的大量数据进行综合处理，结合计算机技术、网络通信技术、数据库技术等，有效推动社会经济的稳步发展。数据库技术在推广和普及过程中，主要是以计算机信息技术为载体，充分结合传统数据信息处理技术和互联网技术，对社会中的生产要素和业务要素进行及时有效的分析和更新，调整社会中现有的业务结构和发展模式，从而有效实现经济转型。
3大数据时代背景下数据库技术的应用现状
3.1构建与面向对象实际需求相结合的数据库
在进行数据库的开发和利用过程中，应当充分立足于用户的实际需求，有效结合面向对象方法，根据数据库的分析情况，充分了解用户的需求，为用户提供更为全面和细致的服务。从一定意义上来讲，不仅可以体现出个性化服务，还能保障数据传输过程中的安全性和实效性[1]。根据相关调查研究可以看出，当前我国数据库技术仍处于不断发展和创新时期，面向对象搭建出高效的数据库，并且根据用户需求不断进行调整优化。
3.2构建与多媒体技术相结合的数据库
一方面，对大多数群体来说，多媒体数据库中所存储的资料数据更多，界面的设置也更加多元化，能够在第一时间吸引人们的注意力，从而更好地满足人们的个性化需求，实现技术的多元化发展。另一方面，数据库的安全问题一直是人们最为关注的问题，安全隐患一直是制约数据库技术发展的重要因素，通过有效融合数据库技术与多媒体，可以在一定程度上提高数据库的安全性能和稳定性能。在实际工作过程中，为了充分推动数据库的发展和多媒体技术的有效融合，相关工作人员应当解决以下几个问题。第一，多媒体数据库在实际使用过程中必将涉及到用户的个性化需求，在进行设计时应当有针对性的融入相关数字数据，实现多媒体数据的有效管理和存储，已成为了技术节点搭建的重要模块。第二，数据库技术与多媒体技术要实现有效结合必将涉及到系统的兼容性，这不仅是数据之间的融合，还是数据交叉使用的重要内容，如何充分进行二者的融合和兼容，是全面深入实现多媒体数据库面临的主要问题[2]。
4大数据时代背景下的数据库技术特点
4.1统一性
受传统数据库系统搭建模式内容的影响，不同类型的数据库在使用中仍存在不兼容的情况。因此，无法充分利用数据库中的信息资源，造成了资源的闲置或浪费，无法充分满足用户的实际需求。大数据时代背景下的数据库技术可以有效解决这一问题，针对不同类型的数据库进行有效统一的数据库建设，不断完善数据信息资源的检索功能，从而提高用户的满意程度和工作效率，简化操作流程[3]。
4.2共享性
数据库技术的有效实现和价值体现，在一定程度上取决于数据信息资源的共享性。人们可以通过方便快捷的方式方法获取资源，不断提高信息的使用效率。在实践应用过程中，相关工作人员可以根据虚拟数据的实际情况对各个数据库中的子节点进行科学合理的搭建，逐渐实现功能的多元化发展和信息资源的共享。随着我国信息技术的不断发展，数据库技术的逐渐拓展和信息资源的共享，在一定程度上实现了信息资源的方便快捷，不断满足用户的多元化需求，从而充分体现出数据库的价值和作用。
5大数据时代背景下数据库技术的应用对策和手段
5.1数据标签
数据标签是大数据时代背景下使用数据库技术的基础，能够充分实现数据的查询和有效定位。在进行数据库的有效搭建和完善过程中，相关技术人员应当有针对性地凸显出数据库中相关资源的特殊性，充分立足于社会发展的实际需求，科学合理的设置相应字符长度，不断提高数据标签的科学性和合理性。
5.2节点建设
在使用数据库时，节点建设应当是建设的核心和关键，各个要素之间的有效搭建能够充分满足用户的实际需求，体现出个性化发展目标。根据实际情况可以看出，当前我国在节点建设中仍存在一定的问题，比如过于注重其标准性，采用固定的某种模式进行搭建，没有充分考虑到实际需求，使得节点建设脱离实际，无法充分发挥数据库技术的作用和功能。基于此，相关技术人员应当在原有数据库技术基础上进行优化完善，结合原有的地址内容和关键词检索信息，对整个数据信息资源进行重新整合，从而提高数据库的有效性。
5.3虚拟大数据系统
在数据库中灵活有效搭建出虚拟大数据技术可以更好地实现数据的海量管理，对数据库综合性能的提升和创新改革服务内容等都有着极其重要的作用和意义。虚拟大数据系统为数据群的前台，其功能的实现直接影响了数据库和节点信息资源的收集交汇，合理分配任务。虚拟大数据系统应当是整个虚拟数据中的关键所在，只有确保其正常高效运行，才能为用户提供更为更全面的服务[4]。
5.4信息获取
我国现有的数据库技术更为注重数据信息资源获取渠道和机制的创新完善，通过交互式管理模式，不断进行信息的重组和创新。一方面，对于信息的获取应当充分考虑到用户的实际需求，搭建出由上而下的健全数据信息获取途径，使得用户获得更为全面系统的数据信息，确保信息的真实性和可靠性。另一方面，在获取元数据时，技术人员应当充分运用虚拟大数据技术，对数据进行有效获取。
6结语
在大数据时代背景下积极应用数据库技术可以从数据标签、节点建设、虚拟大数据系统以及信息获取等四个方面入手，建立高效完善的数据库技术，并且充分发挥数据库的作用和意义。
参考文献
[1]张冬辉.大数据时代背景下的数据库技术应用[J].信息与电脑(理论版),2017(19):139-140.
[2]戚斌.数据时代背景下的数据库技术应用[J].信息记录材料,2018(7):45.
[3]陈小军.关于大数据时代背景下数据库管理的研究[J].居舍,2017(36):78.
第5篇：大数据技术范文
关键词：大数据；信息数据处理；网络架构
1大数据技术的主要内容概述
当前常用的大数据技术，包括Hadoop文件系统架构、SOA服务体系、HDFS分布式存储等。其中Hadoop分布式数据处理架构，属于大数据云计算系统的平台即服务层，包括Collect（汇总）、Map（映射）、Reduce（归约）等组成部分，主要秉持着先进先出的动态化任务调度理念。针对已搜集的海量化数据信息，利用Map映射函数建立两组数据的映射规则，并向多个主节点、从节点的任务处理需求，动态分配虚拟主机，实现某一数据类型的映射、归约操作。之后SOA服务体系为面向服务的组件模型，通常包含服务工作流、服务接口、服务注册、服务访问和服务查找等组件。该服务架构通过TCP/IP网络通信协议、定义的I/O接口，将某一应用程序的多个功能服务单元进行连接，并将多个分布式的服务组件进行封装，为用户提供需要的Web数据发送与接收、业务处理等的服务[1]。最后，HDFS分布式存储是以分布式形式，对互联网中海量化的数据信息作出存储，主要包括数据资源管理、存储等节点。HDFS的存储单元为每个数据块（block），而数据节点（DataNode）、元数据节点（Namenode）负责数据信息的写入和读出，其中数据块的单个最小存储单位是64Mbits。在HDFS文件系统HDFS框架的中心服务器，收到外部客户端的数据访问请求后，可以通过数据节点、元数据节点对数据访问、目录创建和数据存储等作出控制，实现对不同数据资源的处理与存储。
2大数据计算机信息处理的多层网络架构
基于大数据及云计算技术的计算机信息处理系统，通常为包含基础硬件设备、资源虚拟化硬件、用户与映像管理、SOA服务体系的多层网络架构，不同层级分别负责不同的硬件支持、任务响应、数据处理与存储工作[2]。1）硬件设施资源层。物理资源层为多层网络架构的最底层，包括计算机、后台服务器、数据库、存储器和网络交换机等硬件设备，不同设备之间经由定义的I/O接口进行连接，来为网络资源虚拟化池、虚拟化计算机的建构提供支持。2）资源虚拟化层。资源虚拟化层是依托于后台服务器，对多台计算机主机、数据信息服务硬件等进行虚拟化，该层级存在网络资源池、数据资源池、存储与计算资源池等组成部分。在任务管理中间层收到前端用户，发送的web网络访问、数据处理与存储请求后，会充分借助资源虚拟化层的分布式虚拟硬件，为不同用户任务执行匹配合适的虚拟化硬件资源。3）映像与用户管理层。映像与用户管理层是负责不同数据之间映像、映射规则建立，以及用户权限、任务请求管理的层级。其中用户管理包括用户身份、用户许可、用户请求等的管理模块；映像管理包括映像创建、映像部署、映像库管理和映像周期管理等组成模块，负责对后台服务器端搜集的数据信息，建立起两组数据的映射规则，并作出映像周期的合理控制[3]。4）SOA服务体系层。SOA体系是是一种精确定义接口、松耦合的服务架构，包含服务工作流、服务接口、服务注册、服务访问和服务查找等组件结构。多种服务组件为即插即用的排布方式，也即可以先进行用户安全检查、再作服务处理与管理，也可以按相反顺序执行服务，多种服务执行有明确的接口定义、业务代码。
3计算机数据信息处理涉及到的大数据关键技术
3.1数据挖掘技术
大数据挖掘技术是对网络海量数据资源，进行快速收集、筛选、处理与存取的技术，通常利用关联分析、聚类分析等的数据挖掘算法，对存在关联性的、有价值的数据内容作出挖掘。当前网络数据信息处理中用到的大数据挖掘技术，包含数据获取、数据预处理、数据清洗、数据变换和数据评估等内容，各功能模块分别负责多个数据挖掘步骤的执行。
3.2分布式计算技术
分布式计算为多种Agent技术、Webservice技术等融合的计算技术，其可以通过中间件为不同数据传输与处理、软件应用执行提供支持。在利用分布式计算技术对海量数据信息进行处理过程中，会将复杂的数据处理步骤，分解为若干个小的软件处理任务，再依托于虚拟化计算机硬件资源，多多种数据处理任务分配相应的元数据节点，不同节点负责特定的资源调度、分布式任务执行，因而使用虚拟机进行数据批量处理的效率更高、成本更低。
4大数据技术在计算机数据处理中的应用流程研究
4.1数据采集
大数据技术支持下的数据信息处理系统，包括数据采集、数据读取、数据预处理、虚拟化资源调动、数据分析等的执行流程，其分布式数据处理的组成架构如图1所示。当前局域网络中的计算机数据信息采集，通常涉及经营资本、财务流转、业务执行和人力资源管理等的数据，特别在大量临时文件、数字文档或日志信息采集的过程中，需要先验证信息来源的安全性准确性。基于Hadoop分布式文件系统的数据信息采集模块，主要利用Sqoop、Flume等数据采集工具，进行网络海量化数据资源的采集，再使用SQL语句将现有数据信息，传输至后台服务器、数据库的硬件端口。
4.2数据处理
数据预处理模块通常采取均值法、平滑法等处理方式，对广域网或局域网的网络空间中，存在的错误、冗余度高数据信息作出处理，主动过滤掉带有噪声的、重复性的、空值的数据，对网络数据预处理的计算公式为R=Qq+Ww+Ee。在完成企事业单位的数据信息采集后，可以依托大数据云服务平台的虚拟化资源池，设置设置时间系数Q、负荷系数W、缓存系数E，并设定时间系数Q的A1、A2和A3预设值，以及负荷系数W的B1、B2和B3预设值，缓存系数E的C1、C2和C3预设值。然后根据虚拟化资源池中不同数据处理任务的不同权重，分配预设值q、w和e（q<w﹤e）。将多种数据信息的处理任务代入以上公式，得出海量大数据的与处理结果，并将数据处理的R值与原始预设值r作比较，若R≤r则生成并输出正常的数据处理信号。
4.3虚拟化资源任务调度
整个大数据信息处理过程中的虚拟化资源调度，主要针对不同数据信息的业务处理需求，选择合适的分布式算法、网格算法等模型，在逻辑或物理操作层，向不同任务分配特定的虚拟化节点，进行用户访问管理、数据映射及处理的功能执行。虚拟资源管理、任务分配，主要对虚拟机负载、故障情况进行监测与统计，来保障虚拟资源运行的负载均衡与安全。该任务调度的执行流程为：将m个任务（Task），调度到n个元数据节点进行执行，假定设置单个任务执行时间为TET（TaskExecutionTime），则第i个任务在第j个资源中的执行时间为：CET（i，j）=starttime（j）+TET（i，j）在资源虚拟化硬件中，所有数据信息处理任务执行完成的总时间为：T=min{T1，T2，T3，…，Ti}4.4数据分析数据分析是对挖掘到的数据处理、任务执行结果，进行全方位的价值评估。在映像与用户管理层完成用户身份、权限与网络安全的审查后，由SOA服务体系层发送传输的数据信息处理信号，保证整个数据分析流程的安全稳定性。当后台服务器的虚拟化网络系统，接收到传送的数据信息处理信号后，从虚拟控制器模块读取、提取出某一时间段内的数据信息，存储于后台数据库、模块化存储单元等设备中，以便于不同管理主体对数据的访问、调用和共享。
5结语
大数据资源整合、云服务信息处理时代的到来，使得不同企事业单位都开始利用大数据技术、云计算服务平台，进行内部数据收集与传输、业务处理活动的开展。因此，依托后台服务器、网络云平台的分布式计算技术，大数据云服务系统可针对多种数据信息处理、虚拟计算机运行负载等的任务，进行用户身份验证、数据处理与传输审计的安全管理，以及实时任务执行监测、故障统计，完成多种分布式计算、数据分类存储与管理的工作，以保证系统运行的安全性。
参考文献
[1]罗田琪.大数据时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].电子元器件与信息技术，2021（1）：64-65.
[2]熊殿华.基于计算机数据处理接口程序的应用研究[J].西安文理学院学报（自然科学版），2016（4）：31-33.
