王锟
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摘要：目前我国正处于在高速发展的重要时期，科技的发展信息之间的快速流通，人与人之间的交流等等越来越密集，我们的生活也变得越来越方便，大数据正是现如今高科技时代的重要产物。相关研究人员认为，大数据一般用于描述公司创建的大量非结构化数据，这些数据下载到关系数据库进行分析应用通常需要花费大量的时间和金钱。同时，大数据的分析一般都与云计算密切相关。最重要的原因是大数据的实时分析需要成千上万台计算机来分配和完成这项工作。
关键词：大数据；数据分析；技术；
前言：随着我国科学技术的快速发展，已经进入了大数据和云时代的发展阶段。随着大数据逐渐渗透到我们的生活和工作中，大数据吸引了越来越多的人的关注和关注。以大数据时代为背景，对大数据处理系统与大数据分析进行了有效阐述，并在此基础上梳理了当前大数据计算面临的问题，最后提出了相应的解决对策，旨在为提升大数据计算效率，增强系统有效性提供相应地借鉴与参考。
一、大数据的处理系统
1.批量的数据处理系统。大数据的处理系统最为主要也是最为重要的任务就是根据大批数据然后分析适当的模式，并且由此提出相关的明确含义，制定出科学合理的应对策略，从而进一步的实现特定的业务目标。一般来说大数据都是源于互联网或者是云计算等等相关的网络平台，能够帮助平台解决所出现的各种难题，并且提出新的问题。对于一个企业来说，企业可以通过处理过程中所产生的相关数据从而进行对恶意软件的有效识别，从而进一步的判断出这些外来的信息是否安全可靠，这样就可以大大的加强公司网络和数据的安全性。
2.交互式的数据处理系统。交互式的数据处理系统和非交互式的数据处理系统相比较来说，前者更具有灵活的特点，该系统能够和相关的工作人员采用人机对话的方式来完成输入工作，这时系统就可以自动的进行数据的分析，并且指导相关的操作人员按照分析的要求去一步一步的展开操作，最终获取得到有效的结果。采用这样的处理方式能够将系统当中的应用信息得到及时的处理，从而便于交互式的数据能够进一步的展开工作。
二、分析大数据
1.深度学习。在进行分析大数据的过程中，其中最为重要的一个内容就是我们如何才能有效的表达以及学习大数据，因为无论是什么样形式的数据它都具有着很多的表达方式，但是最为主要的方式也是最为简单的模型，这种模型目前来说还处于在低级阶段，因此其并不能给予我们良好的学习效果。针对于此从而产生了深度学习。深度学习主要指的是根据层次的架构中所针对对象在不同阶级上的表达从而解决一些比较抽象不容易直接思考的问题。深度学习主要起源于20世纪的80年代期间，随着近几年科学技术的飞速发展，深度学习无论是在图像领域中还是在语言语音的应用领域中都得到了飞速的发展。微软研究院的相关工作人员第1次在关于对语音的处理中开始采用这一深度神经网络，采用这样的方式明显的提升了语音在识别过程中的正确率，因此这种处理模式很快成为了在深度学习过程中最为成熟的应用之一。
2.知识计算。知识计算是对大数据展开分析的一个最为基础的环节。知识计算在目前的世界领域当中是一个非常关键和重要的研究内容，从目前的实际情况来看，国内以及国外一共建立了50多种相关的知识库，相关有效的应用建立了上百种，在这其中比较具有代表性的知识库以及应用的系统有KnowItAll，TextRunner，Probase，Satori以及一些在维基百科等等相关在线知识百科所构建的知识库，例如DB－pedia。
随着大数据信息的飞速发展，针对一些规模较大的网页信息中所包含的信息和知识，和自动能够构建知识库这种的方式已经被越来越多的人所重视和接纳。当人们面对大量的知识建库时就会根据不同信息从而建立不同的各种知识之间的相互融合，而这也同样是我们必须要得到快速解决的内容之一。
三、大数据计算面临的问题与解决策略
1.数据复杂性挑战。随着大数据的不断涌现，人们在计算过程中遇到了以往所不曾出现的问题，即大规模样本的出现，这一现象的出现导致人民也面临越来越复杂的数据对象。正如前所述，大数据的重要特征就是数据的类型和模式具有更多的多样性，联系也较为复杂，数据的质量显得良莠不齐，这便造成数据在理解、计算与表达上面临了相当大的困难，传统的全量数据模式下计算的复杂性与难度增大，语义的分析与情感的体会也变得非常复杂。然而，目前人们对于数据中所蕴含的物理意义相对缺乏，加上相关知识的匮乏，这在一定程度上影响了计算机模型的设计与制作。因此，将大数据的复杂本性定量化，有效研究数据所包含的内在问题是当前我们在计算机模型的设计上应该着重解决的重要问题。通过这一问题的有效解决可以在一定程度上帮助人们理解复杂的大数据模型，了解其所具有的本质特征，进而更好的获得抽象化的知识信息。由此可见，我们应该不断完善多模式关联之下的数据分析理论与模型，梳理好各个数据之间存在的内部联系，对复杂的模型系统进行有效的解析，有效降低其原理的复杂程度，使之逐渐转变为大数据的坚实基础。
2.计算复杂性的挑战。众所周知，大数据具有规模大、速度快、结构多样等特点，这一特点使得以往的机器学习、信息搜索以及数据收集得不到当前大数据的有效支持，尤其是大数据在面对小样本的数据处理时，不能够进行全局式的数据分析与计算，因而需要在计算时适时脱离传统计算的束缚。在进行大数据的求解过程中，要求我们对它的可计算性进行有效的评估，对计算方法进行有效的确认，并对价值驱动在特定领域的应用给予一定支持，这是当前的核心问题。但当前大数据的样本较多、结构较为复杂、分布极不均衡，这在为大数据的研究工作提供了机遇的同时也带来了一定的挑战。因此，应将目光放眼于大数据的生命周期，在大数据自身的复杂性特征的基础之上，对以数据为中心的相关的计算模式进行有效的探究，合理改善守旧得数据计算模式，建立起更为规范化的推送式的数据模式，对大数据的相关理论进行深入研究，摒弃传统计算理念，不断探索充足的数据，按简约的方式研究局部计算的相近办法，建立起牢固的不依赖于全量数据的较为新式的数据计算理论基础。
3.系统的复杂性。目前有效的支持大数据的研究平台是针对不同数据类型的处理系统。这一数据的处理大平台所面临的难题也非常繁多，例如数据太大、结构复杂、计算过程的周期长以及难度较高等等。这些问题不仅仅会给处理系统的整体结构以及计算方式等等带来更加严峻以及困难的挑战，与此同时也会在数据处理系统的运行速度以及其他方面都带来较大的难题，而这每一个问题都是非常严重以及必须加紧解决的重要问题，是系统想要不断的进行优化的最基本的准则，更是系统想要得到有效处理的重要基础，因此我们要想有效的提高数据的计算能力那么就必须要加强解决这些关键性的问题。而要想解决这些问题那么首先要做的就是要充分的了解大数据在处理过程中所存在的问题，并且针对大数据在价值的基础上进一步的整合大数据的处理以及存储系统的架构，严格的按照执行大数据的感知准则在其系统以及数据的处理方面等等都展开深入的研究和分析，只有这样才能形成一个高效率低耗能的大数据处理系统。
结语：有人将大数据当作为一座蕴藏能量的煤矿，煤矿如果按照性质分可以分为焦煤、无烟煤、贫煤等等，与此同时露天煤矿以及深山煤矿的挖掘成本又会有着巨大的不同。而大数据和煤矿之间有着非常相似的联系，大数据的主要并不在于大，而是在于有用有价值，价值含量高以及挖掘成本都要比数量显得更为重要，因此对于我国很多的行业和企业来说，如何有效的利用大规模的数据才是自身企业赢得胜利的关键内容。
参考文献：
[1]程卓，浅谈大数据系统和分析技术综述.2018.
[2]张小阳，基于大数据系统和分析技术的研讨.2019.