摘要：随着信息化时代的快速发展，让越来越多的行业向信息化迈进。但随着人们生活方式的提高，让互联网技术的应用方式变得多种多样，这也使人们越来越离不开互联网。而作为网络衍生出的一员，云计算中的大数据分析平台的建立，为人们的生活提供了更大的便捷。本文主要分析了国内大数据分析平台的现状、大数据分析平台的发展趋势以及大数据分析平台出现的问题和解决方案。

关键词：大数据  分析平台  解决方案  探究

一、大数据分析平台的发展现状

（一）互联网公司

随着我国社会经济的快速发展，让越来越多的国家认识到了科学技术的重要性，这不仅对一个国家的发展有着极其重要的意义，还是提升国家综合实力及国际地位的关键。我国在很早的时候就表示“科学技术是第一生产力”这一理论的含义。而进入信息化时代后，我国信息化的发展也在正在高速的发展中。例如我国2020年初的信息普查中，我国网民超过了9.51亿，相比2018年底增加了大约7500多万，这些数据体现了我国对互联网的使用正在不断提高，也标注了新时代中人们对互联网的需求也越来越大，这也很大程度影响了周邊发展国家中的企业、公司，像国内代表公司阿里巴巴、百度、腾讯、网易、新浪等大型的互联网公司，以及国外的谷歌、亚马逊、YouTube等都在积极的把握新信息时代的机遇。而这些大型的互联网公司都有一些相同的特点，例如这些公司都有海量的用户群体，这在信息时代中是很可怕的现象，并且这些大型的互联网公司利用大数据分析平台，给用户们提供更加准确的信息和符合自己特色的个性化广告，这些方式很好的体现了信息时代粉丝的影响力和作用。而且还能在宣传的过程中获得了很高的酬劳，还可以加大对自己公司的宣传。

（二）整体平台解决方案厂商

整体平台解决方案是指厂商对于用户使用过程中出现的种种问题进行解决，并且不需要借助其他公司的帮助，利用公司本身拥有的硬件、软件、数据平台，给用户提供更大的便利，这种一条龙的服务态度也是很多互联网公司需要着重加强的问题之一，这其中的代表以：微软、IBM、赛睿等公司为主。其中以微软为例，作为一家传统的互联网公司，也是在互联网行业中称霸多年，这其中的原因则相信很多人都十分清楚，微软公司十分清楚用户的需求，而且微软在大数据库的使用上也是较早的一批，并且在大数据发展的早期就投入了大量的资金去整合互联网资源，很好的把握住了互联网行业的趋势。而随着信息技术的发展，越来越多的国内外企业正在积极的展示自身行业的优势，并弥补自身发展过程中由于各种原因造成的不足，但事实上大数据分析平台的使用已经成为目前发展的趋势，这让很多大型企业、厂商都意识到了大数据时代对企业发展的重要性，相信在未来的一段时间力大数据能极大的增强自身的竞争力，并让企业紧跟信息化时代发展的尾巴，最终使自身企业有更大的发展前景。

（三）商务智能专业厂商

除了这种互联网公司以外，目前还盛行着一些服务型大数据分析平台，这些平台主要包括商务智能专业厂商，像SAS、SPSS等类型的软件，他们只专注于智能数据分析领域的发展，特别是开发出来的软件都具有比较强的适用性和操作性。此外，这些商务智能专业厂商能够充分的利用自身的优势解决其他企业所出现的问题。例如联通、移动等传统通信公司，不仅自身有很强技术，还具有着十分强大的资源，加上与商务智能专业厂商的结合，让传统通信公司在大数据的时代下迅速的占领了大量的市场份额，这种情况的发生让很多传统互联网公司都感到了压力，也成为了他们主要的竞争对手，对此商务智能专业厂商也在不断的深化研究，更加注重计算和数据扩展等方面的研究，从而让自己在这个大数据时代有一个良好的发展前景。

二、面向服务的大数据分析平台的关键技术

随着对大数据分析平台的不断深化，相关的研究人员对大数据分析平台进行更加详细的规划，这种规划很好的区别了大数据分析平台的各种作用，目前主要分为以下几个层次：平台层、功能层、服务层三个方面。

（一）平台层

作为大数据分析平台中的重要技术前提和基础，平台层不仅是大数据分析平台的“储藏室”，还对大数据分析平台中数据的发掘有着极其重要的作用。首先，由于信息化时代快速发展的原因，导致处于数据不断增长的状态，在这个增长过程中大数据分析平台正面临着巨大的挑战，因为在分析过程中需要大量的数据进行分析，而且还要根据相关的研究给出对应的数据模型。所以越来越多的互联网公司与厂商都在建立大型的数据分布式存储系统，也就是本文所说的平台层。此外，在大数据分析平台挖掘数据的过程中，需要分布式存储系统给予技术支持，保证大数据分析平台的良好运行。

（二）功能层

作为大数据分析平台的功能层，则主要包含以下几个方面：

（1）高可扩展性大数据挖掘算法：这种大数据的挖掘算法是实现TB数据建模的基础，而且在协助企业进行大数据计算和挖掘使更有效率，并能极大地提高计算的精准度，为大数据分析平台的构建高可扩展的大数据算法库。

（2）大数据安全与隐私保护技术：随着信息化时代的日新月异，让越来越多人的隐藏信息变的不再隐藏，这也是目前大数据时代下较为严重的问题，因此针对大数据的安全与隐私技术，需要相关技术人员重点开发以保证人们放心的使用互联网。

（3）交互式可视化分析技术：此技术主要针对传统分析技术的交互性与可理解性不足的问题进行研究和解决。并用启发式、人机交互等新技术，实现大数据技术的提升，以便于大数据分析平台在功能层中有更好的发展。

（三）服务层

作为大数据分析平台的服务层，则主要包含以下几个方面：

（1）Web的大数据挖掘技术：这种新型的大数据挖掘技术，打破了传统单机软件的数据挖掘并建立了Web形势的挖掘方法与流程，并实现了便于Web大数据挖掘技术的使用及挖掘环境的制定。

（2）OpenAPI的大数据挖掘技术：这类型的挖掘技术，在创建新型OpenAPI的大数据挖掘方法的同时开放挖掘接口、开放挖掘流程，最終根据OpenAPI的大数据挖掘技术制定新型的分析模式。

三、大数据分析平台的创新

为了大数据分析平台的发展以及平台用户的服务，大数据分析平台要敢于改变敢于创新，打破传统的数据挖掘体系，利用云计算中大数据存储方式、处理体系、数据挖掘算法，让互联网的大数据存储、处理、挖掘模式更符合用户使用，对策需要对以下方面进行创新。

（1）系统架构的创新：在以往传统的大数据挖掘体系中，要打破原本利用软件和高端服务器的挖掘方式，并利用新时代下的互联网技术对大数据的分析、存储、处理、挖掘进行重新构建，让用户、企业、厂商的使用更方便、更快捷，从而加强大数据挖掘体系的构建。

（2）服务模式的创新：传统的大数据服务系统使用成本较高，而且对于一些租赁用户的使用十分不友好，因此需要针对大数据的服务系统进行全面的创新，让大数据用户的使用更加方便，成本更低。

（3）使用模式的创新：使用模式的改变需要从大数据服务器的使用方式上下手，并创建信息时代的大数据存储、管理、分析使用模式，改变传统模式中单机软件的使用，为用户提供更多的使用途径。例如：笔记本、台式电脑、平板电脑、手机等，从而在根本上增加用户的使用途径。

四、大数据分析平台的发展趋势

（一）数据资源化

如何使大数据分析平台向资源化发展，需要大数据平台的使用用户和企业在使用过程中，提前制定大数据营销计划，并提前争夺数据资源，为市场的发展抢占先机，目前大数据已经成为企业和社会关注的焦点，也成为大家争先抢夺的对象。

（二）与云计算的深度结合

大数据的良好发展，离不开云计算的功劳，云计算不仅为大数据提供了弹性的基础设备，还将大数据的营销作用发展到极致。因此大数据与云计算的深度结合有着较为重要的意义。

（三）数据管理成为核心竞争力

数据体现已经成为了管理模式好坏最直观的表现，而且越来越多的企业对于数据有了更深刻的认识。例如数据资产管理的效率与主营业务收入的销售额、增长率、利润都有直接影响。

五、结束语

综上所述，大数据分析平台的发展给当今时代带来了巨大的机遇，这也是社会向信息化的转变。本文将大数据分析平台的发展现状、大数据分析平台的服务技术、大数据分析平台的创新以及大数据分析平台的发展趋势进行阐述，让大数据分析平台有更大的发展舞台。

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作者简介

陈晓晗（1988.6-），女，汉族，籍贯江西赣州，本科，助理工程师，研究方向：大数据。