大数据云计算技术
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大数据云计算技术范文第1篇
【关键词】云计算 大数据 安全隐私 保护研究
云计算属于新服务方式，广大企业以及用户已经开始重视云计算技术。现阶段，云计算是信息产业进步发展的新网络模式和方向，是全新的商业模式，引发新的信息革命。云计算是可以随时应变、方便用户共享资源的访问网络方式，建立云计算访问模型的时候需要比较少的服务供应商和管理。发展过程中数据安全是影响云计算服务的主要因素。
1 安全隐私保护基本需求
云计算平台中存储数据信息的时候可以合理使用不同种类数据，例如，图片、视频、邮件等。从用户方面来看，不同种类数据具备不同安全保护情况，其中不同信息数量能够合理、安全运行机密性数据，数据敏感程度和重要程序决定数据安全性。利用强大加密算法来处理所有数据，会大量消耗处理时间和系统资源，以至于降低云计算服务质量以及工作效率。但是如果使用简单加密算法处理数据，会出现泄漏数据信息的风险，所以，需要对不同数据资源提供不同安全隐私保护。
2 云计算用户数据隐私保护
2.1 分析云计算数据安全隐私保护
传统信息安全方式就是确定系统之间的物理边界，但是云计算会共享在多租户情况下没有明确物理边界，例如，多台虚拟服务器公用一台服务器，虚拟服务器来源于不同逻辑服务器，传统硬件基础安全以及物理隔离方式已经不能负荷虚拟设备中虚拟环境遭受攻击的问题，不需要路由就能够在不同虚拟机上进行信息通讯，所以，传统入侵检测技术、防火墙已经没有很大作用。对于不同云计算用户来说具备不同的云计算安全性和需求。不少用户在本地存放和应用敏感数据，利用私有云或者内部云在云上存储数据信息，也有的用户在云中存放所有数据信息，用户隐私和数据安全主要就是依据云服务提供的安全措施，从而合理科学执行云计算安全措施和安全策略。
2.2 云计算数据安全隐私保护模型
有机结合虚拟化、多租户、动态性的基本特点建立云计算数据安全隐私保护模型，如图1所示。云计算数据安全隐私保护系统主要包括数据和隐私的安全手段、安全属性（不可抵赖行、完整性、机密性）、安全访问、安全要点、安全密码、安全保障等设施。密码能够为安全隐私保护系统提供基础密码服务，例如，加密技术、密码设备、PKI证书签名、密钥管理等。
云计算大数据隐私安全实际上就是整个生命周期中隐私和数据的安全性。数据和隐私的安全性能够生成安全，在安全环境基础上存储重要隐私和数据避免数据被窃取和泄漏。传输过程中数据和隐私的安全性就是传输安全，基本上都是使用加密方式进行传输。在安全地方存储数据和隐私是存储安全，例如，在加密保护、易失性存储区、防止数据篡改区域存储数据。安全转移或者销毁，合理应用相关技术室来保证数据安全，避免泄漏数据。整个生命周期中的数据和隐私不可抵赖性、完整性、机密性上体现安全性，利用安全措施或者手段来确保生命周期中所有数据安全性。
安全访问数据和隐私主要就是控制主体访问客体数据。维护云计算数据安全隐私主要形式就是访问控制，访问控制根本就是确定访问权限，保证在具备安全系统环境基础上能够尽可能共享资源，依据访问控制来保护用户隐私和云计算数据安全，基于此检测是否具备合法的数据和隐私访问，也就是控制读、写、增加、查询、修改、删除等相关操作。云计算基础上建立安全密码监管、密码体系、密码运行等相关机制，可以在一定程度上促进密码技术的发展。有机结合云计算业务和云计算基础上的密钥保存、安全加密、密钥分发、密钥协商等技术，系统应用的时候还应该包括密钥分割技术、密钥恢复技术、端加密技术、智能卡、USB-KEY、防篡改模块等。现阶段已经具备相对比较成熟的上述技术，应用在云计算中，还应该有机结合多用户、动态性的特点来研究以及部署业务。实际安全保护中很少应用数据库访问、多方计算、数据挖掘、保密分析技术等，云计算的发展建立了新应用密码环境，如同态计算、密文检索等。可以利用备份、快照、等方式来存储云计算数据。
3 结束语
综上所述，限制云计算技术发展以及应用关键就是数据安全以及隐私保护，本文主要分析了云计算大数据安全和隐私保护，建立了云计算大数据安全和隐私保护基础模型，以此提出生命周期保护云计算大数据安全和隐私保护的策略。
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大数据云计算技术范文第2篇
关键词:大数据;计算机;信息安全;运用
信息技术的飞速发展为大数据技术在计算机信息系统中的广泛应用提供了条件，而且将来计算机行业还会继续加强对大数据技术的应用。在大数据技术的帮助下，计算机信息系统空间不断得到延伸，很大程度上加快了各行各业的发展步伐。不过在计算机信息系统中，安全问题一直是存在的隐患，既限制了大数据技术的应用价值发挥，也不利于保障计算机用户的信息安全。据此相关部门和企业应该加强对大数据技术在计算机信息安全中应用策略的研究力度，这样不仅可以为各个行业的稳定发展创造良好外界条件，也能有效加快我国计算机领域的发展速度。
一、大数据技术特征以及关键技术
(一)特征
大数据技术相较于以往的信息技术，具有明显的优势特征，首先是大数据技术可以在短时间内完成对特定目标的信息搜集、运算、分析等，并且还能及时给出分析结果，大大提高了信息处理效率。另外应用大数据技术之后还可以简化信息计算流程，用较少的时间从大量数据信息中找到有价值的数据信息，这对企事业单位来说能够大幅提高工作效率，而且还能帮助企业合理制定发展策略，促进企业实现可持续发展目标。
(二)关键技术
计算机系统中，大数据关键技术有云计算和数据备份技术，云计算技术指的就是通过建设网络云平台，将需要处理的数据信息供任务发放机制划分为若干个小程序，然后给每个服务器系统发送适量的小程序，之后分支服务系统会把数据计算结果传递到网络云平台上，由云平台负责处理各项数据结果，然后用户就能收到数据处理的反馈结果，由此来看，通过运用云计算技术之后就能在短时间内保质保量地完成巨大数据量的运算处理任务，满足用户多样化的网络服务需求，而且还能突破计算机硬件设备的性能限制，不过随着云计算技术的不断发展，也有很多问题逐渐暴露出来，例如用户的隐私信息被泄露、信息资源被人窃取、病毒攻击等，导致大数据技术无法给计算机信息安全带来保障。而数据备份技术指的就是为了避免在计算机系统出现失误的时候造成重要数据丢失，把所有或者是部分数据集合从主机硬盘复制到其他存储介质的经过，基于互联网时代背景下，个人隐私信息保护工作遭遇了挑战，此时数据备份技术的作用就得以凸显出来，在企事业单位应用大数据技术时，应该对重要信息做好数据备份工作，不论对个人来说，还是对企业而言，一旦数据泄露都会带来严重损失，今后还应加强对数据备份技术的研究力度，确保能够最大限度降低信息丢失概率。
二、大数据技术应用现状
调查结果显示，现在很多行业在发展的过程中都引用了大数据技术，比如交通、医疗等，而且随着计算机信息安全管理工作扮演着越来越重要的角色，也对大数据技术提出了运用需求，因为在大数据技术的帮助下，能够有效促进计算机安全防御体系转型升级。比如通过运用大数据技术，可以提高流量监测平台的构建质量，帮助监测人员及时获取网络日志、流量使用状况等信息，这样就能全面掌握计算机系统的运行情况，避免流量异常问题发生。不过大数据技术在计算机信息安全中的运用现状不容乐观，一方面是大数据技术在计算机信息安全管理工作中的应用时间比较短，而且应用方式也单一，导致大数据技术的应用价值没有充分体现出来。另一方面，大数据技术在计算机信息安全管理工作的应用过程中还面临着不少技术障碍，例如信息分辨不够清晰、信息筛选准确度低等问题，造成计算机信息安全管理工作频繁出现漏洞，据此需要尽快采取措施来解决大数据技术的应用难题。［1］
三、大数据技术在计算机信息安全中的具体运用策略
(一)建立完善的安全制度体系
对计算机信息安全管理工作来说，完善的安全制度管理体系能够发挥重要导向作用，促进计算机信息安全管理工作目标实现，但是现在很多企事业单位的信息安全制度体系都比较陈旧，导致大数据技术的应用价值难以发挥出来。比如有的细则条例内容和实际的技术标准存在很大差异，这样大数据技术在应用的过程中就会受到很大限制。所以为确保大数据技术的积极效用能够在计算机信息安全管理工作中体现出来，当务之急就是要结合大数据技术的应用情况与技08术特征，完善现有的安全制度体系。比如，实际情况允许的情况下，可以根据需要在计算机系统中建设防火墙，不过在选择防火墙结构时，应当和系统运行情况、信息安全防护需求等相结合，这样在计算机系统工作的时候，就能利用大数据技术筛选出有用的网络信息，而且信息的准确度也很高，可以给发展战略的制定提供有利参考。［2］另外，众所周知人是计算机信息安全工作的主体，即使有大数据技术的帮助，也需要加强对相关技术人才的培养，所以还应该调整当前安全制度体系中的人才培养目标，全面提高信息安全管理人员的数据计算能力、信息处理分析能力等。
(二)搭建安全服务后台
为提高大数据技术在计算机信息安全系统中的应用效率，应该搭建完善的安全服务后台，所谓安全服务后台，指的就是一种信息安全载体，它同时囊括数字认证、自动监控及预警、授权处理等多个功能，通过对计算机信息进行集约化处理之后，就可以给计算机信息安全提供一个全方位的安全保护。另外，安全服务后台还能在计算机系统运行过程中，迅速感知安全隐患，并且还能辨别隐患类型，找到隐患的所处位置，方便安全管理人员及时处理。现在，基于计算机信息安全管理视角下构建的安全服务平台还能发挥更多效用，一是可以提高异构数据的处理效率，因为计算机系统工作过程中，会有庞大数据量产生，而且各种数据信息都保存在后台安全服务中心，例如流量数据、各种日志信息等，不仅有着繁多的数据类型，还有着大量的异构数据，但是在大数据技术的帮助下，安全服务后台便能快速完成对用户数据、各种信息的归类整理，还能给出分析结果，从而大大减轻了系统运行压力。［3］二是基于大数据技术的特征，能够将决策经验提炼、知识库数据匹配等功能增加到安全服务后台中，这样就能增强计算机系统的机器学习能力。三是方便技术人员在安全服务后台中引用数据备份技术，从而计算机数据信息可以实现加密管理，大幅提高了计算机信息安全管理工作质量。
(三)对计算机信息安全趋势实施预测
在繁杂的网络时代背景下，计算机系统会遭受各种突发性的网络攻击，而且这种攻击也难以准确预测并进行防范，所以计算机信息安全管理工作就面临着巨大挑战。在过去，网络技术不够先进，而且技术理念也比较陈旧，像“被动防御、事中控制”一直是计算机信息安全管理体系所遵循的理念，虽然能够在一定程度上减少对系统的破坏，但是计算机信息安全仍然面临着紧张局势。通过运用大数据技术，可以实现预测系统风险的目标，比如大数据技术具备很强的数据挖掘能力，那么就能对计算机安全信息实施挖掘、分析，然后从数据分析结果中预估计算机系统的安全风险潜在情况，并且还能对安全风险分布情况进行详细划分，比如可以明确知道网络攻击的目标是什么、信息安全防御系统的漏洞等，之后再整理成安全趋势预测总结报告，让计算机系统围绕着安全趋势预测报告来优化调整安全防御方案，保证不同安全设备之间都可以密切关联，如果网络攻击一旦出现，就能迅速进入协同联动运行状态中，再根据制定的运行策略来实施防御策略，这样信息安全隐患就可以被及时解除。
(四)制订智能安全运维计划
基于信息技术和科技技术飞速发展的情况下，多元化、分散化逐渐成为新的网络攻击手段发展趋势，而且计算机系统在面临网络攻击的状况下还会产生新的数据信息，来增加处理难度。在以往的信息安全防御系统中，信息管理人员无法高质量的从大量数据信息中找到关键信息，也不能以数据分析结果为基础来判定安全事故类型，因此安全防御体系所面临的困境越来越多。通过应用大数据技术，可以利用数据挖掘算法，先在短时间内从海量数据中找到重要信息，然后为安全事故类型的判定指明方向。［4］此外，大数据技术还具备自动学习功能，它可以在应用过程中积累丰富的经验，并且还能在信息安全防御体系中建设知识库，这样一旦有网络攻击出现时，防御体系就能主动出击，即使在没有管理人员的情况下也可以遵循运行规则确定安全事故类型，并选择对应的解决方案，将安全事故带来的损失降到最小，确保智能安全运维计划顺利实施。
大数据云计算技术范文第3篇
从2010年开始，我们看到过被人质疑的云计算，也看到了现在云计算成为各种创业公司的基础，甚至走入各种互联网之外的传统企业，见证了其在中国发展的整个过程。在整个发展过程中，在服务可靠性技术问题得以解决之后，数据归属成为不折不扣的导火索，公有云与私有云之争一度也异常激烈，而经过了长时间实践之后，则形成当下公有云、私有云、混合云等解决方案并存的状态。
在这个基础上，我们看到很多开源云计算、大数据技术框架得到了飞速发展，其中更有一些已经成为业内事实上的标准。这些开源框架的出现大幅度降低了云计算和大数据技术的使用门槛，然而同时新的问题也随之浮现，即生产环境使用挑战。
大数据生态繁花似锦
近年内，随着越来越多的设备接入互联网，当下一年所产生的数据往往是以往数年的总和。而据Global Cloud Index预计，截止至2020年互联设备数量将达到500亿，众多爆发式增长的设备预计在2017年便会产生高达7.7 ZB的互联网数据。在这个大背景下，各个机构都积累了足够多的数据，从而对数据进行分析并产生指导实践的见解也成为了企业提高竞争力的迫切需求。在这个需求刺激下，开源大数据技术生态圈得到了飞速发展――在数据的整个生命周期中，从收集到处理，一直到数据可视化和储存，各种开源技术框架林立。
在开源大数据处理上，出于对成本和数据量的考虑，横向扩展已经必不可少，因此在这个领域涌现出大量优秀的集群计算框架，其中大家首先想到的就是Hadoop。Hadoop天生高贵，由雅虎原工程师Doug Cutting在Google论文的启发下建立，也是时下生产环境部署最多的计算框架。然而，随着内存成本的降低和对不同处理类型需求的增加，缺乏对内存有效利用及资源调度粒度的不够，业内涌现出大量优秀的计算框架并占据一席之地，整个大数据生态繁华似锦。
开源IaaS发展
如上文所述，随着接入互联网的设备增多，企业IT基础设施往往需要承受以往数倍的压力，从而对原有的资源组织方式提出了严峻的挑战。在这个前提下，云计算得以快速发展并在各行各业落地，更成为许多创业公司的立足之本。而作为云计算的一种重要形式，IaaS服务有各种开源和商业云平台方案，作为当前最成功的云计算平台，AWS更是吸引了众多的关注和模仿，如果说云计算发展到如今的火爆，除了IT技术的发展趋势，更重要的是背后顶级云计算厂商的大力支持和推广。我们最早听到IaaS概念可以追溯到1983年，一家在现在看来非常厉害的公司Sun Microsystems就提出了“网络是电脑”的概念，但是由于概念太超前，在当时并没有引起重视。
随着Amazon推出其弹性云计算，并在IaaS领域大获成功，Google、微软、VMware、IBM等IT巨头们大举跟进，纷纷涉足云计算领域，云计算的热潮汹涌而至。在这期间，开源IaaS领域发展同样迅猛，从最早的Eucalyptus、OpenNebula、CloudStack等到我们熟知的OpenStack，百花齐放，百家争鸣，一时云计算领域热闹非凡。当然，随着众多大型厂商的支持、社区的壮大以及生态的不断完善，OpenStack如今大放异彩，开始逐渐占据主导。不是说OpenStack现在完美无缺，只是在当下的开源IaaS领域，OpenStack已经毫无争议地成为最受关注的云计算技术，并逐渐成为开源IaaS领域的代名词。
容器技术异军突起
Docker，时下最火的容器技术，从诞生到进军生产环境，每一步的技术演进都受到了巨大的关注。其实，谈及容器技术，其实Docker并非首创，早在十数年前，容器技术便已有雏形，但是以Solomon Hykes为首的一帮工程师敏锐的发现了容器技术在云计算领域的巨大潜力，随后迅速技术转型，开始投向容器技术并且从一开始就走开源路线，这位身上流著美国与法国的血统，喜欢网咖打电玩，酷爱摩托车的年轻人开始了一段非凡的浪漫之旅。
无论是版本的迭代还是进军生产环境，Docker这三年来的发展可以说是如鱼得水，当然，期间也受到过质疑，比如CoreOS与Docker的标准之争就在容器圈引起了不大不小的轰动，最后以Solomon和CoreOS的创始人Alex Polvi握手言和告终。之后随着Docker版本的更新，在网络和安全、存储等领域的短板被逐渐补足之后，Docker的集群能力得以完善。
容器引擎领域，虽说有CoreOS团队开源的rkt项目，但是和Docker相比，在用户以及社区活跃度方面都有很大差距。容器的编排，可以说在目前Docker领域受到的关注度前所未有，从Mesos到Kubernetes，围绕两种技术的编排之争超乎想象。由于背后都有大批的厂商支持，短期内，这两种技术都将得到迅速的发展，某一方不会形成压倒性优势。另外，从Docker公司的角度，背后的动作也有对编排的考量，综述所述，容器生态中，围绕Docker的生态之争才刚刚开始。
Docker短板补足
生产级实践备受关注
如上文所述，在Docker版本的更新过程中，自身的一些技术缺陷得到了弥补，Docker在安全、存储以及网络领域的短板得到逐步的解决，Docker进军生产环境已经成为大势所趋。国外，在Docker应用领域有着比较先进的经验。国内目前真正将Docker应用在生产领域的很少，其中应用在核心业务的就更少，Docker从诞生到现在，已经3年时间，如果继续炒作Docker的优越已经毫无意义。当下，开发者们最为关心的是如何让Docker真正落地，如何在生产环境中使用Docker，急需这个领域有一些第一个吃螃蟹的企业出来分享他们的经验和教训。为此，2016 Container峰会聚焦生产级实践，邀请了在金融、教育、制造、证券等领域已经应用Docker的企业技术负责人到场，给我们谈谈他们在生产环境中是如何使用Docker的，大规模部署Docker的经验和跨过的坑。
OpenStack式微？
无可否认，Docker的发展热度在一定程度上掩盖了OpenStack的光芒，但是作为开源IaaS领域的首选平台，IaaS如何和Docker和谐发展，或者如何借势Docker弥补OpenStack在技术领域的短板，已经成为很多开发者关注的焦点。
时下开源大数据生态解读
大数据云计算技术范文第4篇
>> 基于云计算的大数据挖掘平台 云计算技术在医疗大数据挖掘平台设计中的应用 大数据+云计算 SAP倡导构建实时云 基于云计算及大数据的移动数字教育平台建设研究 Web数据挖掘在云计算平台的实际运用 基于云计算平台的物联网数据挖掘研究 Web数据挖掘在云计算平台的实现 基于云计算和大数据的智慧农业平台 试论大数据和云计算平台应用 大数据和云计算平台与应用研究 大数据和云计算平台应用研究 云计算物联网数据挖掘模式的构建方式 云计算时代的出国留学大数据构建策略 大数据和云计算 基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术研究 基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术探讨 一种基于云计算的数据挖掘平台架构设计与实现 协同云计算下的差异区域数据挖掘平台设计与实现 一种基于云计算数据挖掘平台架构的设计与实现 基于分布式思维的云计算数据挖掘平台设计 常见问题解答 当前所在位置：.
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大数据云计算技术范文第5篇
为了获得更多的洞察，IBM收集了过去八年来大满贯比赛的4100万个数据点的信息。借助大数据预测分析，IBM找出“制胜关键指标（keys to the match）”，这些重要指标指出了球员如何才能战胜对手。制胜关键指标可能无法告诉您哪位球员获胜，但可以准确预测每位球员取得优秀成绩所需要的三个主要因素。
例如，在男单决赛中，纳达尔达到了三个关键指标中的两个，即“在4到8轮中的获胜率超过48%”和“发球得分成功率超过63%”。诺瓦克·乔科维奇可能仅丢失了一个指标因素，即“正手得分获胜率在63%至73%”。
事实上，这种智慧的技术不仅分析各场比赛如何获胜，而且能够识别数据分析趋势，帮助球员从优秀球员转变为伟大球员，或者重新回到伟大球员的位置。
这就是大数据分析的威力和意义，而它不仅仅在网球或者体育行业起作用，它可以被拓展到更多的行业，让整个地球智慧起来。
2013年美网还使我们有机会根据对不同平台需求的预测分析，而动态增加赛事私有云的资源。分析的因素包括球员的受欢迎程度、当天赛程以及比赛前和比赛过程中的微博数量。毫无疑问，我们在USTA中采用的相同云和预测分析解决方案也可供全球各地的行业使用。例如，零售商可以分析大量数据，帮助针对具体的消费者规划促销方案。医生可以分析早产儿的数据，以预测和预防健康危机。
“智慧的地球”并非是对于普通人高高在上、无法企及的愿景，事实上，大数据、云计算、移动技术和社交，已经存在于日常的生活中，比如说包括网球四大满贯、中国网球公开赛在内的一些体育赛事，让这些赛事更加智慧，更加便利地为赛事、观众服务。与此同时，这些技术也已经深入到金融、零售、智慧城市等各个行业，在帮助这些行业中的企业更为智慧的同时，深刻地改变着这些行业所服务的你我。
体育早就成为科技的竞技场，而在各项体育运动中，网球一直算得上是高科技的“先锋派”。就拿网球来说，在其发展历史中，科技一直扮演了重要的角色。从1880年的木制球拍，到1963年出现的第一把钢制网球拍，再到机械能量转化技术、纳米碳纤维技术等林林总总的科技，球拍材质的改变和革新让球员挥拍更易控制，击球更加精准，威力更加提升。
不过相比之下，通信和信息科技给网球运动带来的改变更具有颠覆性。电视转播的介入则让网球比赛的观众从名媛绅士这一局限的社会阶层拓展到遍布全球的普通观众，并为网球赛事本身带来了巨大的商业利益；而当球员们的击球已经快到很难被肉眼准确捕捉，球员与裁判就误判的争执不断出现后，采用鹰眼技术辅助判罚在美国网球公开赛中第一次出现，并很快在四大满贯和各级比赛中使用。
2008年，温布尔登引入了IBM SlamTracker平台，通过数据和预测分析技术，球迷、球员和教练可以更加透彻的理解比赛；英国Leicester Tiger橄榄球队同样通过收集球员训练数据，对伤病情况进行分析和预测，有效控制和降低伤病出现，提升了球队成绩。
而在美国高尔夫公开赛、美国名人赛、托尼奖、网球四大满贯公开赛等多项赛事中，IBM提供了私有云技术服务，能够在云端共享资源，按需配置计算力。这项技术在企业中的应用能够以自动部署代替人工部署，提升效率；同时减少系统采购投入，以更低成本获取计算力。
社会舆情分析帮助网球赛事了解球迷想法、偏好，同样可以为企业提供新的洞察，帮助他们更好的了解和回应客户的发展趋势。IBM所提供的社会舆情分析可以评估、存储和分析任何数据，不论他们来自何方、速度多快、类型多复杂。
移动更是一个大趋势，但移动不等于移动应用。如果只是开发一个移动应用，给传统应用加上一个手机接入，那么这种移动至少是不深入的。移动的关键在于将人、业务流程和整个系统移动起来，给现场人员提供头等的信息和资源服务。
早在2009年，IBM公司就和全英俱乐部在iPhone上推出了世界上第一个包含直播体育数据的智能手机应用程序。2012年，IBM公司为温布尔登开发的针对iPhone和安卓平台的应用程序下载量达到约150万次。在温网网站的浏览者中，有40%通过移动设备。这些应用程序包含球迷所需的一切功能，无论身在何方，都能直观感受到热火如荼的比赛现场。
而所有这些在体育赛事中触手可及的各种新技术，也可以帮助其他的行业带来更多的转变。就像我们所能理解的，数据分析技术驱动世界网球的创新发展，但这种转变不仅限于四大满贯以及中网的球场：也发生在全世界商业领域。
无论是体育赛事还是商业领域，在各个领域中，数据都可被用作评估和判定一项业务或者一名运动员如何增加成功的机会。这种洞察无疑是一笔无形的财富。
通过先进的分析技术，例如在系统中嵌入Slam Tracker，企业就能处理纷至沓来的、爆炸性增长的数据。这涉及到，无论是增加让客户更简单易行的购买模式、还是为消费者提供更多有效的服务的方式来促进销售，企业若能充分利用信息分析这种巨大力量，必将成为驱动商业智能的关键因素。
如今，实时分析已成为主流技术，用于Slam Tracker中的分析软件，同样也被医院用于产前病房中监控未出生的婴儿，帮助警察预防犯罪，以及帮助金融服务公司，改善客户服务体验并降低运营成本。
