刘谨

【摘要】大数据的运用是通过大量的数据信息中摘取重要并且有用的可以帮助用户决定信息的数据信息。大数据在很多的领域都有应用，在不同的领域也体现着差异性，大数据根据领域的不同也有不同的种类，大数据产生的速度也十分的快，这些都是大数据的特征。本文首先介绍了大数据的基本含义，然后从运用方面进行阐述，分析了几种经典的运用，并且介绍了几种解析方式，从几个角度来看大数据的影响，并对大数据以后的发展作出了分析。

【关键词】大数据；数据解析；运用范围；现状；展望

1、引言

在互联网时代，几乎每个人都与互联网有着千丝万缕的关系，而每个人都产生了很多的互联网数据，这些数据中包含着很多有用的信息，对这些数据进行分析，可以得到一些不容易获取的隐藏信息，为人们提供更多的新的机会，但是庞大的数据需要有效的管理，也有很多问题需要我们解决。

2、大数据的现状

2.1大数据的含义

对于现代社会的发展、人们生活的便利性而言，大数据的作用都得到了各行各业的认可，大数据本身并不是一个具体的东西，在不同的行业，大数据起到的作用也是不一样的，因此，在不同的行业背景下，对于大数据的定义也不相同。对于大数据的定义，也不是一蹴而就的，随着时代的发展，对于其定义也一直在补充完善，对于我们普通大众而言，大数据就是我们要采用一定的信息手段和信息处理工具，来对信息进行摘取、操控、办理的集中。

2.2大数据的解析方法

大数据的数据量十分的庞大，并且随着时间的推移，其数据量还在不断的增加，如何从这些庞杂的数据中提取出有用的信息，并且利用这些信息来创造更多的价值，是很多行业都在深入思考的一个问题。

目前，对于大数据的解析方法大概有这些：

（1）布隆过滤器。这种方法并不对数据本身进行解析，而是对储存的数据的函数值进行处理，将这些信息中对于储存压缩不利的位置或者图案进行引导，这种方法有一些缺陷，就是识别的正确性不高，并且整体上删除能力不强。

（2）分列解析法。这种方法也叫函数法，对于一个固定的数值，将其长度变短或者进行引导，利用这种方式来管理数据。

（3）引导解析法。这种方式与第一种相比，有较高的删除能力，并且对于改变搜索的能力较高，对于部分开销可以减小，但其他部分相应的就变高，同时还需要经常性的更新。

（4）字典树解析法。在迅速的检查搜索中，采用这种方法有较高的效率。

2.3大数据的解析方式

大数据在不同的应用领域，都有不同的方式来进行解析，这也反应了大数据应用的范围比较广的特点，并且数据的种类比较多，针对不同领域，采取对应的解析方式来进行处理。

在金融行业，数据信息的变化十分的迅速，需要经常性的更新，在对数据进行解析时，就需要数据的解析十分的及时，这往往需要在很短的时间内，对数据完成解析，并且回到解析的结尾处。及时解析的方式主要利用内部储存计算平台来完成。还有一种是离线解析，这种方式利用在对数据处理时间要求不高的场合，利用数据搜集器，将数据引进平台来进行解析工作。对于数据解析的范围不同，也可以将数据解析分为几种类型，比如效率比较高的内存级解析，这种解析时间快，对于需要及时解析的行业可以得到应用。此外，还有大量级解析等。在实际应用当中，很多情况下，解析的过程会不断的变化，采用的方式也是有差别的。

3、大数据运用

3.1运用演变

大数据从二十世纪90年代就开始使用了，在社交网络、移动数据以及多媒体等行业，产生了很大的作用，最开始对于大数据的使用仅仅限于邮件收发等简单的形式，目前大数据已经有很多的数据模型，比如图形、视频等，对于数据的应用，也使很多的行业受益，比如军事、商业等。

3.2大数据机械的重要范围

大数据的重要技术范围可以通过架构不同以及产生模式的不一样列分为六种。架构数据、网络数据、多媒体数据、交互网络数据、移动数据以及文本数据。架构数据主要操控工具，是传统数据解析的关键。网络数据技术最高程度重组了提取和互换信息数据的模式。多媒体数据被迅速传出使用。交互网络数据影响了现代社会的活动特点。移动数据能够根据信息数据定位来源位置信息。文本数据是最熟知的非架构化数据，是储存文字、信息的互送的模式。

4、总结

大数据发展到今天，覆盖的范围越来越大，在各行各业产生的影响也越来越大，发展的速度在不断地加快，但是，从整体上来看，目前大数据的发展还是处于初期阶段，对于大数据的研究还要不断的进行深入，从基础理论上要进行深入，一些重要的技术上，进行深入，如何运用大数据上也要进行深入。目前来看，很多新的数据形式正在产生，从一定程度上，也可以看出未来大数据发展的趋势，从大数据的解析方式和处理上，对现代社会的发展，对人们生活的影响，都在产生着积极的作用，并且这种变化正在向更好的方向发展。本文首先介绍了大数据的基本含义，然后从运用方面进行阐述，分析了几种经典的运用，并且介绍了几种解析方式，从几个角度来看大数据的影响，并对大数据以后的发展作出了分析。

参考文献

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[2]杨国华，刘洪波，娄咏，黄筱鹂，骆佳龙，黄平，姜螢.大数据分析在“工业4.0”模式中的运用及对传统酿酒产业的创新发展研究[J].酿酒科技，2015，11：1-8.