如何用分析雲做數據關聯

1. 雲計算和大數據是什麼關系

1.雲計算是提取大數據的前提
信息社會，數據量在不斷增長，技術在不斷進步，大部分企業都能通過大數據獲得額外利益。在海量數據的前提下，如果提取、處理和利用數據的成本超過了數據價值本身，那麼有價值相當於沒價值。來自公有雲、私有雲以及混合雲之上的強大的雲計算能力，對於降低數據提取過程中的成本不可或缺。
2.雲計算是過濾無用信息的「神器」
首次收集的數據中，一般來說90%屬於無用數據，因此需要過濾出能為企業提供經濟利益的可用數據。在大量無用數據中，重點需過濾出兩大類，一是大量存儲著的臨時信息，幾乎不存在投入必要;二是從公司防火牆外部接入到內部的網路數據，價值極低。雲計算可以提供按需擴展的計算和存儲資源，可用來過濾掉無用數據，其中公有雲是處理防火牆外部網路數據的最佳選擇。
3.雲計算可高效分析數據
數據分析階段，可引入公有雲和混合雲技術，此外，類似Hadoop的分布式處理軟體平台可用於數據集中處理階段。當完成數據分析後，提供分析的原始數據不需要一直保留，可以使用私有雲把分析處理結果，即可用信息導入公司內部。

2. 從雲計算的角度分析企業大數據

從雲計算的角度分析企業大數據
目前，各大企業對於雲計算技術的應用都尤為關注，而基於雲的解決方案也為企業提供了巨大的價值，雲處理大數據的能力正為企業帶來更多的利益，用於供應鏈的雲解決方案中已經很好地說明了這個能力。
在這個解決方案中，數據收集和共享的方法一直是革命性的。在以前，企業要處理由數千家供應商組成的供應鏈，對通過EDI方式訪問企業ERP系統的每一個供應商進行驗證。而採用EDI方式，需要對每一個供應商與企業之間的API的匹配情況進行反復的測試，一直到實現供應商與企業之間的全部數據傳輸和安全授權。此時，供應商將被允許進入企業的ERP系統。但這個流程是費力的和重復性的，並且確實耗費IT資源。
在後來，出現了用於供應鏈的雲解決方案。這個解決方案對全球的數千個供應商和製造商接入保密的網路進行資格預審，而不像以前那樣按順序和反復地逐個審查供應商的資格，雲提供商則負責共享的數據池。這個共享的數據池不僅包括交易文件，而且還包括運輸和裝貨單據、訂單表格、產品的技術規格和圖表，對生產和運輸貨物流程以及向市場提供服務都至關重要的其它文件。最終結果是在雲中有一個包含大數據和小數據的資料庫。如果擁有正確的安全許可權，每一個允許進入這個網路的人都可以隨意訪問這些數據。
很少有企業會想到把每一個產品生產商和供應商連接到擁有一個資料庫的中心網路中去，但企業在他們的商務流程中看到了這些結果。而今，想要向雲網路中增加一個新的供應商的過程只需幾個小時便能搞定，而在以前進行EDI認證的時候，需要花費上幾個月的時間。通訊中產生的混亂情況在雲中比較少，因為每一個參與者都使用同一個雲中的資料庫。雲製造商和供應商網路還能夠讓許多不同的公司安全地交換標准和大數據。
雲採取的方法是：為大數據的每一個部分分配一個名稱，讓每一個人都可以訪問；為這個雲網路中的每一個交易夥伴提供一個商業規則。這些規則允許每一個合作夥伴把安全許可和許可權分配給與其交換信息的其它機構的個人。
雖然企業採取了有意義的步驟實施這種雲解決方案以處理其內部系統不能解決的外部商務流程問題，但企業現在還應該密切關注雲已經完成了什麼任務和把這些「吸取的教訓」應用到自己內部系統以及如何處理大數據等方面。來看看這些教訓都有哪些：
A:對數據採取更「民主的」方法不管大數據還是小數據
在雲中的中心資料庫工作的非常好，因為這個資料庫包含與特定業務功能密切相關的大數據和小數據。企業數據集市應該採取同樣的方法建造。
B:對大數據安全使用一個業務部門能控制的一種授權方法
把安全授權管理移交給最終業務部門能夠創造通訊中的靈活性。然而，為了保持企業的安全標准，應該認真考慮這個問題。在這個過程開始的時候，最好請一位外部的安全遵從法規專家提供咨詢意見。
C:追求「單一版本」
無論你在處理結構化、半結構化還是非結構化數據，你能夠把越多的信息整合到整個企業的每一個人都可以使用的一套事實、數字和圖表中，你就越有可能避免不同的系統發布的不同的數據引起的混亂。在你建立大數據的「數據集市」的時候，有一個極好的機會標准化向這些集市輸入的數據並且開始「正確地做這個事情」。

3. 基於LEfSe分析進行微生物物種差異及關聯分析

基於LEfSe分析進行微生物物種差異及關聯分析，主要是利用LEfSe工具在高維度數據中發現和解釋生物標識的差異，從而識別顯著性差異物種。

具體流程如下：

• 數據准備與上傳：

  • 准備微生物組學數據，通常包括OTU表或類似數據，以及對應的分類信息。
  • 根據使用的平台，上傳准備好的數據。

• LEfSe分析執行：

  • 在Galaxy平台：
  • 選擇LEfSe分析選項，並按照流程執行，包括數據格式化、差異計算與統計、以及圖表製作等步驟。
  • 在每一步中，檢查生成的文件，並根據需要進行保存和自定義圖表。
  • 在圖圖雲平台：
  • 注冊賬號並登錄，上傳OTU數據和分類信息。
  • 選擇Lefse2分析選項，並上傳相關文件。
  • 輸入分組信息，這是識別不同組間差異的關鍵步驟。
  • 設置LDA過濾值，該值用於篩選具有顯著差異的物種。
  • 運行分析，並預覽或下載分析結果報告。

• 結果解讀：

  • LEfSe分析的結果通常包括LDA得分圖、進化分支圖等，這些圖表展示了不同組間具有顯著差異的物種及其豐度變化。
  • 通過解讀這些圖表，可以識別出具有生物標識意義的微生物物種，進一步分析這些物種與特定環境或生理狀態之間的關聯。

• 注意事項：

  • 在使用圖圖雲平台時，需注意其目前僅支持兩組數據的分析，對於多組數據的比較，可能需要採用其他方法或平台進行補充分析。
  • 在分析過程中，應合理設置LDA過濾值，以確保結果的准確性和可靠性。

總結：基於LEfSe分析進行微生物物種差異及關聯分析是一種高效、直觀的方法，能夠為微生物組學研究提供有力支持。通過合理的數據准備、分析執行和結果解讀，可以深入揭示微生物物種間的差異及其與特定環境或生理狀態的關聯。

4. 雲計算是怎麼連接到大數據的

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處版理權的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）,平台有hadoop