大数据环境下的企业网络管理工作的开展
大数据背景下企业管理会计工作的创新应用研究
大数据背景下企业管理会计工作的创新应用研究当前的网络技术在我国得到了极大的推广，网络技术已经成了我们日常生活、学习以及工作当中不可或缺的一部分。
在现阶段信息大爆炸的时代下，企业需要在大量的信息当中捕捉对自身发展有促进作用的相关信息，这就需要企业管理工作在当前大数据背景下不断地进行创新应用研究。
一、大数据背景下企业管理会计的内涵在现阶段大数据的时代背景下，社会中的各种信息以及数据都在呈现爆炸式增长的状态，而社会中的各个企业需要从大量的信息当中筛选出能够符合企业当前发展以及经营管理的信息，从而推动企业的实际发展。
但是在当前的大数据背景下，社会中的信息呈现出四个特点。
第一，信息量过大，数据规模巨大。
企业在实际处理信息以及各项数据的过程中，往往需要以十万兆、千万兆为信息单位。
第二，信息以及数据的种类过于繁杂。
由于社会中的信息、数据的数量过于庞大，信息和数据的种类不仅从行业的角度被分成了繁杂的种类，还在具体的表达形式上分成了视频、文字、音频、图片等多种表达形式。
第三，社会中的信息以及数据的价值密度较低。
虽然当前的社会中充斥着大量的信息以及数据，但是这些信息与数据的质量参差不齐，真正能够对企业的经营与发展起到促进作用的信息与数据少之又少，企业要想在繁杂的信息当中寻找有利于企业发展的信息数据无异于大海捞针。
第四，信息与数据的时效性较强。
在大数据的时代背景下，社会中的信息以及数据都在不断地更新着，也正因为如此一切的信息与数据的价值都具有一定的时效性，并且时效性相当短，因此，各个企业需要在极短的时间内挑选出能够为企业的实际发展带来价值与促进意义的相关信息。
企业要及时地利用这部分信息与数据来促进企业的实际发展，一旦超出了信息与数据所具有的时效性，这些信息与数据也失去了其拥有的价值与意义。
二、针对大数据时代下企业管理会计工作的重要性的分析在当前大数据的时代下，企业内部的管理会计工作实际上对于企业的实际发展有着非常重要的现实意义与作用，只有对企业的管理会计工作做出一定程度的创新应用研究，才能够为企业未来的长远发展做出较为充分的准备。
互联网时代下对管理学的认识
互联网时代下对管理学的认识随着互联网的发展与普及，世界正在经历一场前所未有的变革。
在这个新时代下，管理学也面临着前所未有的挑战，同时也带来了新的机遇。
互联网时代已经改变了我们的生活方式、工作方式、交流方式等多个方面，从而对管理学产生了深刻的影响。
首先，互联网时代下，管理学需要更加注重创新。
互联网已经成为了新一轮科技革命的代表，不断涌现出新的技术和商业模式，加速了商业的全球化和数字化。
因此，管理学需要更具创新性来适应互联网时代的变化，不断寻求创新模式，实现企业的升级换代。
其次，互联网时代下，管理学需要更加强调数字化管理。
互联网已经使得大量的信息在网络上流动，企业及其行为也在互联网上得到记录，数字化管理通过对数据进行采集、管理和分析，使得企业的运营更加高效、精确和可控。
传统企业需要积极采用一些网络应用，比如云计算、大数据、人工智能等，从而让管理变得更加智能化和高效化。
再次，互联网时代下，管理学需要更加注重人性化管理。
互联网文化崛起的趋势使得互联网企业的管理方式独具特色，其中以工作方式的个性化和人性化为特征。
互联网时代的年轻员工更希望在一个充满自由和激情的工作环境中工作，他们期望多元化的工作氛围和精神生活。
因此，企业的管理需要注重员工个性化的自由和激情，让员工享受到快乐的工作体验。
最后，互联网时代下，管理学需要更加注重学习创新的能力。
在这个数字化和全球化的时代，企业需要树立开放、务实、学习和创造的管理理念，把握市场动态，及时调整企业战略和管理方式。
同时，企业管理者需要面对艰苦的挑战和复杂的市场环境，持续保持和提升管理学习创新的能力，在竞争中获得优势。
综上所述，互联网时代下，管理学需要更加注重创新、数字化、人性化和学习创新能力，才能更好地适应时代变革，把握新机遇，提升企业竞争力，实现企业的可持续发展。
大数据环境下的管理信息系统发展分析
大数据环境下的管理信息系统发展分析摘要：近年来，我国企业的管理模式在发生变化，这主要是由于信息技术的推动作用，企业的信息来源逐渐变得丰富起来，内容开始朝着多元化、系统化转变，这种变化的出现在很大程度上促进了信息处理技术的发展和完善。
因此在计算机网络技术的基础上，企业需要通过完善信息管理制度提升竞争力。
可见研究大数据环境下的管理信息系统发展情况具有非常重要的现实意义。
关键词：大数据环境；管理；信息系统1 信息管理系统和大数据概述1.1 大数据概述在不同的组织结构中，大数据的定义也存在一定的差异。
在信息管理技术中，大数据主要指的是当前数据库管理工具或者传统数据处理应用形成的数据集。
在公司企业中，大数据通常指的是海量和多样的数据，也就是大数据集合了大量的数据，需要将其视为思维创新、分析应用、数据对象的合成体。
研究大数据主要是通过对某一类数据进行分析整合，寻求数据之间的规律，从而发现数据的价值。
1.2 大数据环境下管理信息系统特征概述由于新理论的影响以及技术的推动，我国的行业管理系统在悄然发生变化。
服务架构、地理信息系统以及射频识别技术的发展，云计算以及物联网技术的应用，在很大程度上推动了信息系统的发展。
在大数据环境下，信息管理系统的特征主要体现在以下几个方面：第一，信息管理系统就是社会技术管理系统，主要是为管理人员进行信息管理提供一定的便利条件。
在这一过程中管理人员不仅仅精通计算机技术，同时还需要具备一定的应用水平。
第二，信息管理系统的开放程度较高。
由于科技的发展，管理信息系统的需求量也在不断上升，这种情况在空间范围和时间范围上并无明显的界限。
信息管理系统的逻辑结构也会具备一定的稳定性，但这种市场的多样化需求相对复杂。
因此管理系统本身并不会受到时间和空间因素的约束，因此在网络技术的影响下，这种系统的开放程度较高，影响范围较大。
2 大数据环境下的管理信息系统的具体发展2.1 数据采集在大数据的作用下，传统的信息采集方式发生了重大改变，在新技术和设备的影响下，信息的采集范围不断变大。
大数据时代下的数据中心运维管理
大数据时代下的数据中心运维管理随着大数据时代的到来，数据中心的运维管理变得越来越重要。
数据中心是一个集中存储、处理和管理大量数据的地方，它对于企业的运营和发展起着至关重要的作用。
本文将详细介绍大数据时代下数据中心运维管理的标准格式。
1. 引言数据中心是企业重要的信息技术基础设施，它的运维管理直接关系到企业的业务连续性和数据安全性。
在大数据时代，数据中心的规模和复杂性不断增加，因此，高效的运维管理变得尤为重要。
2. 数据中心运维管理的目标数据中心运维管理的目标是确保数据中心的稳定运行和高可用性，保障数据的安全性和完整性，提高运维效率和降低成本。
3. 数据中心运维管理的关键要素3.1 设备管理数据中心中的各种设备（如服务器、存储设备、网络设备等）需要进行有效的管理。
包括设备的采购、部署、配置、监控、维护和报废等环节。
设备管理需要建立完善的台账和清单，确保设备的正常运行和及时维修。
3.2 网络管理数据中心的网络是数据传输和交换的基础，网络管理需要确保网络的稳定性和安全性。
包括网络设备的配置、监控、故障排除和性能优化等工作。
网络管理还需要建立有效的安全策略，保护数据中心免受网络攻击和数据泄露的威胁。
3.3 数据管理数据中心存储着大量的数据，数据管理需要确保数据的安全、完整和可用。
包括数据备份、灾备、恢复、归档和清理等工作。
数据管理还需要建立有效的数据分类和权限管理机制，保护敏感数据的安全性。
3.4 应用管理数据中心中的各种应用程序需要进行有效的管理。
包括应用的部署、配置、监控、维护和升级等环节。
应用管理需要建立有效的应用管理平台，提供统一的管理界面和自动化的管理功能。
4. 数据中心运维管理的流程4.1 问题报告和记录数据中心中的问题需要及时报告和记录，包括设备故障、网络故障、数据丢失等。
问题报告和记录需要建立有效的工单系统，确保问题能够得到及时处理和跟踪。
4.2 问题诊断和解决数据中心中的问题需要进行有效的诊断和解决。
网络管理与监控
网络管理与监控随着互联网的不断发展，网络管理与监控日益成为企业和组织中不可或缺的重要环节。
本文将探讨网络管理与监控的意义、方法以及未来的发展趋势。
一、网络管理与监控的意义网络管理与监控是指对企业或组织内部的互联网网络进行有效、安全和高效地管理和监控的一系列措施。
它的意义在于:1. 提高网络性能：通过网络管理与监控，管理员可以实时了解网络运行状况，及时发现并解决网络故障和瓶颈，优化网络性能，确保网络的高效稳定运行。
2. 确保网络安全：网络管理与监控可以监视网络中的异常流量和攻击行为，以及对网络进行入侵检测和防范，保护企业信息资产的安全，防止敏感数据泄露和网络安全事故。
3. 提升用户体验：通过对网络流量、延迟等指标进行监控和管理，可以实现网络带宽的合理分配和流量控制，提升用户在使用企业内部网络时的体验和满意度。
4. 简化管理流程：网络管理与监控可以帮助管理员从繁琐的手动配置和维护中解放出来，实现自动化管理，提高工作效率，减少人力资源和时间成本。
二、网络管理与监控的方法网络管理与监控的方法包括:1. 网络远程监控：通过网络监控软件，管理员可以远程监测网络设备的运行状态、带宽使用情况、流量分布等，随时随地掌握网络的实时状况。
2. 安全事件监控：利用入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）等安全设备，实时监测网络中的安全事件和攻击行为，快速响应并进行相应的保护和防范。
3. 流量分析与优化：通过流量分析工具，管理员可以深入了解网络流量的分布、瓶颈和异常情况，从而优化网络架构、提高网络带宽利用率。
4. 综合监控平台：利用综合监控平台，管理员可以集中监控和管理网络设备、服务器、应用程序等，实现对企业整个信息系统的全面监控。
三、网络管理与监控的未来趋势随着技术的不断发展，网络管理与监控也在不断演进。
未来，网络管理与监控将呈现以下趋势：1. 自动化管理：随着人工智能和大数据技术的发展，网络管理与监控将越来越趋向于自动化，通过智能算法和自学习能力，减少人工干预，提高管理效率和准确性。
大数据下,网络安全问题日益凸显
大数据背景下，网络安全问题日益凸显随着大数据时代的来临，计算机网络信息技术应用日益广泛。
大数据分析有助于企业更深入地了解客户需求，优化业务流程，提高工作效率。
然而，在这一过程中，网络安全问题也日益凸显。
在大数据背景下，企业的信息安全面临诸多挑战。
首先，大数据的存储和传输依赖于计算机网络，这使网络安全风险大幅增加。
黑客攻击和病毒感染等问题可能导致数据泄露和系统瘫痪等严重后果。
其次，大数据涉及大量敏感信息，如个人隐私和商业机密等，一旦泄露将给企业带来巨大损失。
此外，大数据技术本身也存在安全隐患，如数据篡改、数据丢失等问题。
为应对这些挑战，企业需采取一系列措施保障网络安全。
首先，建立健全网络安全管理制度，明确各部门和员工的职责，加强对网络安全的监督和管理。
其次，加强技术防护，采用先进的加密技术和防火墙等手段保护数据安全。
同时，定期进行网络安全检查和维护，及时发现并修复漏洞。
此外，加强员工的网络安全意识培训，提高员工对网络安全的认识和防范能力。
在虚拟经济背景下，安全与效率之间存在矛盾。
一方面，为确保交易安全性，需要采取一系列安全措施，如加密技术、身份验证和风险控制等，这些措施可能会影响交易效率。
另一方面，为提高交易效率，需要简化交易流程或减少安全措施，这可能会增加交易风险。
平衡安全与效率的关系需从多个方面入手。
首先，应充分认识到安全与效率的矛盾关系，并采取适当措施来平衡两者的关系。
例如，在实施安全措施时考虑效率问题，以及在提高效率的同时采取必要的安全措施。
其次，应加强技术研发和应用以提高虚拟经济交易的安全性与效率。
例如通过改进加密算法、优化交易流程、降低交易成本等方式可以在保证安全的同时提高交易效率。
此外监管部门也应加强对虚拟经济的监管制定合适的安全与效率标准规范市场行为保障消费者的合法权益。
同时应鼓励行业自律和企业自我管理以推动虚拟经济的健康发展。
优化交易流程是平衡安全与效率关系的重要手段之一。
以下是一些可能的优化措施：1. 简化交易流程：通过减少不必要的交易步骤和环节可以缩短交易时间并提高交易效率。
大数据时代企业管理会计发展与创新策略
大数据时代企业管理会计发展与创新策略摘要：大数据时代是依托大数据技术完成海量数据分析、整合与利用的时代，同时基于物联网、人工智能和云计算等多种先进技术的应用，对数据信息价值与商机进行全面挖掘，为行业发展与人们生活提供便利。
在此形势下，企业管理会计应得到及时创新才能实现持续化与高效化的发展，确保企业有足够实力应对新的发展挑战，也可以更快更好地适应多变的市场环境，保证企业产品与服务满足消费者实际需求，从而推动企业在竞争环境下的健康与快速发展。
基于此，文章从大数据时代下企业管理会计发展的重要作用入手，分析企业管理会计发展方向，提出有效的创新策略，力求让管理会计发展与创新水平提升到一个新高度。
关键词：大数据；企业管理；管理会计；发展；创新策略大数据时代下的管理会计不仅需要完成简单的财务数据记录与汇总，还应借助数字化技术与先进理念对企业经营活动中产生的重要信息进行全面收集与整理，依托大数据与云计算等技术做好数据信息深入分析并将当中有价值的内容进行及时提取，为企业各种决策与管理制度的制订及落实提供最为可靠与真实的数据。
因此，企业必须对管理会计的发展与创新做到进一步重视，依托大数据技术实现会计工作的数字化转型，特别是在企业核心业务中融入大数据技术，让数据成为管理与决策的重要驱动力，将管理会计发展与创新的真正作用充分发挥。
可见，对大数据时代的企业管理会计发展与创新策略的探讨十分必要，具有一定现实意义。
一、大数据时代下企业管理会计发展的重要作用在大数据时代下企业管理会计所具有的作用越来越突出，管理会计能够对市场变化趋势做到实时分析与精准判断，特别是借助大数据与云计算等信息技术将市场变化信息中的潜在利用价值做到充分利用，为企业各阶段生产运营与管理计划提供可靠的数据支持，使得生产与经营等各项活动能够有序与高效开展，将企业整体的运营效率做到切实有效的提升。
在此前提下企业管理会计还能够依托大数据技术做好市场变化规律的牢牢把握，了解不同时期各种产品成本价格的变动情况并做好成本价格把控，同时企业管理会计结合成本价值与企业各阶段生产具体需要，完成财务管理规划的合理制度，使得企业后续的运营管理效率获得进一步提升，发挥出企业管理会计发展的重要作用。
大数据背景下企业内部控制问题及对策探究
大数据背景下企业内部控制问题及对策探究引言大数据时代的到来，各种新兴技术的迅速发展对企业管理产生了巨大的影响，同时也给企业传统的内部控制带来了巨大的冲击，使得企业的经营理念与管理模式也出现了较大的转变。
这就要求企业能够积极适应大数据时代发展的需要，将大数据等数字技术融入内控管理的过程中，有效地发挥内控的职能，从而促进企业的规范运作和健康发展。
一、大数据背景下企业内部控制的意义作为企业管理中的重要组成部分，内控的加强对于企业而言，除了能够使企业经营管理效率得到提升外，也能减少企业将会应对的各种风险，使企业的市场竞争力增强。
随着市场竞争力的逐渐增加，社会环境也在不断发生变化，一个企业想要长久地经营发展，内部控制管理质量的提升十分重要，这就离不开各种先进技术和理念的使用。
企业的内部控制与日常经营活动环环相扣，无论是企业的业务活动还是企业中的员工都属于内部控制的一部分，这也使得企业内部控制具有较大难度。
在大数据快速发展的今天，大数据技术与企业的内部控制的相互融合是大势所趋，通过对数据信息的充分挖掘和利用能够使企业传统的管理方式和理念得到有效改变，增强企业的核心竞争力。
通过处理、分析和汇总高效比对大量数据，能够对企业的内外部风险进行准确识别，从而进一步提高公司内部管控的信息化水平，保证企业内部控制的先进性。
公司管理层可以借助专门的平台，来对内部管理的内容和对象进行统一归类，通过增强部门间的联系来往，内部控制效率得到逐步提升，大数据的运用不仅能使数据分析更加准确和科学，同时也能进一步提升控制质量，有效适应企业发展需求。
二、大数据环境对企业内部控制的影响（一）内部控制资料电子化随着信息技术在企业中的广泛推广和实施，很多企业都不再单单是利用传统的纸质媒介，而是逐渐开始建立起信息化系统的数据库，以互联网技术为载体，通过整合企业内部经营活动所产生的一系列信息数据，改变传统纸质资料的存储方式，采用电子数据进行存储，可以大幅度减少低效率、低价值的工作，实现信息资源共享。
电信行业如何通过大数据分析提升网络质量
电信行业如何通过大数据分析提升网络质量随着信息时代的到来，电信行业成为支撑现代社会运转的关键基础。
无论是移动通信、宽带网络还是互联网服务，网络质量的提升都是电信企业追求的目标。
然而，在庞大的网络系统中，如何有效地发现和解决问题，提升网络质量一直是电信行业面临的挑战。
随着大数据技术的快速发展，电信行业正逐渐发现，大数据分析成为提升网络质量的重要手段。
本文将探讨电信行业如何通过大数据分析提升网络质量，并展望未来的发展趋势。
一、大数据分析在电信行业中的地位和作用大数据分析是指通过搜集、储存、整理、分析和利用大规模数据来获取有助于决策和创新的知识和洞察力的过程。
在电信行业中，大数据分析可以帮助企业更好地了解网络运行状况、用户需求和行业趋势，为优化网络质量提供有力支撑。
具体来说，大数据分析在电信行业中的作用主要体现在以下几个方面：1. 网络故障检测与预警通过大数据分析技术，电信企业可以及时感知网络中的故障，并进行预警和预防。
通过实时监测和分析海量的网络数据，系统能够自动识别潜在问题，并提前采取措施进行修复，从而避免网络故障对用户造成的影响。
2. 资源优化和网络扩容大数据分析可以帮助电信企业实时监测网络资源的使用情况，根据需求合理分配和优化资源。
通过分析用户的上网行为和网络负载情况，电信企业可以及时调整网络带宽和资源配置，提高网络的扩容能力，满足用户的需求。
3. 用户体验改善大数据分析可以帮助电信企业了解用户的需求和偏好，进行个性化推荐和服务优化。
通过对用户行为数据的分析，电信企业可以精确掌握用户的需求和习惯，进而提供个性化的服务和体验，提高用户的满意度和粘性。
二、大数据分析在电信行业提升网络质量中的应用实践电信行业对于网络质量的追求永无止境，大数据分析成为电信企业提升网络质量的有效工具。
以下是一些电信企业在大数据分析领域取得成果的应用实践案例：1. 故障快速定位某电信企业通过大数据分析技术，实现了快速故障定位和排查。
大数据环境下的网络安全分析
大数据环境下的网络安全分析一、内容概述随着信息技术的快速发展，大数据已经渗透到生活的各个方面，尤其在网络空间中，数据量呈现爆炸式增长，成为新型的信息资源。
在享受大数据带来的便利的网络安全问题也日益凸显，对大数据环境下的网络安全分析提出了新的挑战。
本文旨在探讨大数据环境下网络安全的重要性、面临的威胁以及应对措施。
我们将介绍大数据环境的特点及其对网络安全的影响；接着，分析当前大数据环境下的主要网络安全威胁和风险；探讨如何利用现有的技术和方法来提高大数据环境下的网络安全水平，并提出相应的对策和建议；通过案例分析和实战经验分享，增强读者的网络安全意识和应对能力。
本文共分为四个部分：第一部分是大数据环境概览；第二部分是网络安全问题分析；第三部分是网络安全防护措施；第四部分是总结与展望。
通过本文的学习，读者可以更好地理解和应对大数据环境下的网络安全挑战。
1. 大数据的发展与普及随着科技的迅速发展，全球数据量呈现爆炸性增长。
这种增长趋势在满足无处不在的数据存储和管理需求的也使我们进入了“大数据时代”。
大数据时代的到来为我们的生活和工作带来了很多便捷，但与此网络安全问题也日益凸显。
本文将对大数据环境下的网络安全进行分析，重点关注大数据的发展与普及。
数据主要通过PC、手机等方式产生，然而随着物联网、人工智能等技术的应用，越来越多的设备产生了海量数据，如智能家居、工业互联网等。
到2025年，全球数据量将增至175ZB，远超之前预估的44ZB，数据增长速度和数量呈现出极度猖獗的趋势[1]。
面对如此庞大的数据量，传统的数据处理技术在效率和准确性方面已经无法满足现在的需求。
新型的大数据处理技术应运而生，并得到了广泛的应用。
Hadoop、Spark等分布式计算技术为海量数据的存储、处理和分析提供了强大支持；机器学习、深度学习等算法的应用大大提高了数据分析的准确性和效率[2]。
从医疗、教育到金融、政府，大数据已经渗透到了各行各业。
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大数据环境下的企业网络管理工作的开展
作者：吕灵敏
来源：《中国管理信息化》2015年第20期
[摘要]文章首先针对当前企业环境中的数据以及处理工作特征进行深入的说明和分析，而后在此基础之上，进一步针对云环境下的数据处理体系结构，以及相应的层级职能展开讨论，对于加深大数据环境之下的企业数据管理工作具有一定的借鉴意义。
[关键词]大数据;企业;网络;管理
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2015.20.035
[中图分类号]TP311.52 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2015）20-0046-01
当前信息环境下，企业对于数据的依赖性呈现显著上升的趋势。
并且在大数据相关技术不断成熟的领域中，数据所带给企业的，已经远不止工作效率的提升，而更多是围绕数据本身所展开的更为深层价值的发现和挖掘，并通过数据价值的深入应用，实现对企业决策的良好支持。
在这样的需求背景下，数据的重要程度得到了前所未有的肯定，对应的数据的收集也因此得到进一步落实。
这些都直接带动了网络环境中数据量的激增，而如何在海量数据的基础之上进一步实现对于大数据的有效利用和解读，成为当前企业网络管理工作的重点。
1 ; ; 当前企业环境中的数据以及处理工作特征
对于目前的企业环境而言，为了能实现对于企业工作状态以及对应环境的全面反映，切实实现对于整个系统的深入有效分析，通常都会深入到企业工作过程及工作环境中展开数据的采集。
这直接导致当前企业环境中的数据呈现出3个突出特征，即海量性、异构性和非确定性。
传统工作环境下，企业的数据多相对比较常规，数据量也趋于稳定，但是当前，尤其是对于油田企业工业环境而言，为了确保工业过程的整体安全稳定，各个工作环节都开始加强数据建设，包括视频传输以及数字化油田仪表监控数据等在内的诸多数据，构成了当前油田企业环境中的数据体系。
这样的数据环境从数据总量上看，表现出明显的激增，并且更多格式的数据涌入，都带给企业数据环境以新的特点。
同时，数据的实时性也成为新的突出特征，这种特征与数据本身的不确定性、语义匹配的不确定性等共同构成了数据环境的非确定特征，并影响着当前企业在面向数据展开深入处理的整个工作方式。
传统的数据处理多围绕数据库展开，以数据库作为整个数据处理系统展开工作的核心环节，其存储和处理方式包括关系型数据库处理方法、数据仓库处理方法以及数据仓库和大内存结合的方法三种。
其中关系型数据库处理方法是将工作过程中采集和产生的数据存放在数据库环境中，并且以SQL语句作为工具展开分析和计算。
此种工作方式适用于结构化数据，曾经成为数据处理工作的重要依据和形式，但随着当前数据格式种类的增加，需要将非结构化数据
在后台进行转化，降低了整体的工作效率，因此不再适用于海量数据分析环境。
而对于数据仓库处理方法而言，则是面向数据展开抽取处理，而后离线对数据进行汇总并保存在数据库中。
此种工作方式的效率同样无法满足海量数据之下对于数据处理效率的要求。
而对于数据仓库与大容量内存结合的工作方式而言，则是利用数据仓库来实现对于海量数据的预加工，而后展开深入处理。
此种工作方式虽然能在海量数据的环境下实现初步支持，但是内容容量成为此种数据处理方式的瓶颈问题，因此难以得到深入发展。
2 ; ; 云环境下的数据处理技术
在海量数据环境中，云计算方式成为未来发展的突出表现，并且分布式的数据处理实现方式，本身也适应了当前海量数据的突出特征。
以Hadoop开源技术为例，其能够在成本、二次开发灵活特征以及广泛支持等方面有良好表现。
云环境之下，一个典型的数据处理体系包括五个层面，自下而上分别是数据源层、计算层、存储层、查询层以及应用层。
从职能的角度看，最基层的数据源层负责实现数据的采集，在油田工业环境中，主要包括诸多信息采集终端，例如终端摄像头以及油田工业环境中的开采以及加工仪表等，同时也包括为工作人员提供的数据读取和录入接口。
这些数据源层端口负责实现将油田工业环境中方方面面的描述数据纳入到数据环境中来。
而计算层，在云环境中，位于存储层之下，主要是考虑到分布式数据处理的实现。
具体而言，这一个层面的职能包括数据的抽取、装载和加工，主要用于对实时数据有所及时反应。
而存储层多位于数据中心，通过局域网与分布式计算层保持联系，在油田工业环境中，由于数据节点以及数据终端相对分散，因此基于公共网络的虚拟专用网技术也会出现在这个环节中。
存储层负责将大量数据汇总和整理，为分布数据节点腾出空间。
在此之上的查询层，同样担负有数据处理的职能。
但是相对于计算层而言，查询层的数据处理职能更多是对数据的综合性深入挖掘，采用的技术也包括人工智能等在内的更为复杂的处理技术。
最后，应用层主要负责面向系统用户展开对话，包括多个应用组件，诸如全业务运营系统以及查询系统等，都会涵盖在该层面中。
在这样的系统中，数据的采集和Hadoop集群数据处理，以及数据仓库三个部分称为职能重点。
数据采集环节而言，除了需要完成相对常规的数据采集职能以外，还需要实现从源数据到Hadoop集群数据的格式转化，形成Hadoop技术能够直接处理的数据文件。
这个职能多被放置于分布节点上，靠近数据采集终端。
而对于Hadoop集群数据处理而言，则需要在对数据文件展开Map-Reduce计算的基础上，将处理结果存入数据仓库，且添加对应的标签，方便应用层程序使用。
而数据仓库多采用Oracle 关系型数据库展开设计和建设，保持良好兼容特征，同时对工作人员友好。
3 ; ; 结语
在当前企业环境中，云计算已经成为数据处理工作突出的发展趋势，其本身的展开方式，在面对海量数据处理需求的时候呈现出良好适应特征。
尤其是在面对油田工业环境这样的大型
综合数据体系时，能够在实时性等方面表现良好。
针对此种状况，应当切实保持该技术领域的警惕，积极引入先进算法，推动油田工业深入发展。
主要参考文献
[1]李乔，郑啸.云计算研究现状综述[J].计算机科学，2011（4）.
[2]王聪，王翠荣，王兴伟，等.面向云计算的数据中心网络体系结构设计[J].计算机研究与发展，2012（2）.。