大數據下信息管理技術

Ⅰ 大數據時代下，如何做好數據管理工作

進入新的歷史時期以來，收集更加豐富的數據是擺在各個企業面前的主要任務，一旦企業不能收集范圍更廣的信息，那麼企業管理決策則極易出現更多的失誤。企業要重視內部數據信息管理工作，保證當前數據管理與大數據時代特點相一致。第一，進入大數據時代以來，由於涌現出數不勝空穗纖數的數據信息，因此如果傳統數據信息管理技術不能及時改變則極有可能影響大數據的應用，所以要求當前企業必須及時引進先進的軟體與硬體，才能推動大數據的普遍應用。第二，由於數據信息的海量出現，因此企業還需不斷提高數據信息的管理能力，要保證及時處理與加工斗仿得到的各種數據信息，要及時掌握當前最新數據。很多企業已經意識到信息數據的重要性，但因為不擁有先進的技術措施，各種數據信息還不能發揮應有的作用。第三，在企業管理決策過程中，雖然大數據發揮著不可替代的作用，但同時也需重視數據碎片的作用，一個企業要想取得成功則必須重視二種數據的應用，才能使二種數據相互協調，保證數據分析具有更高的科學性，進一步簡化分析過程，減輕工作人員的勞動強度。企業還需及時創新內部知識管理，要盡快引入新型知識管理模式。在實際運行中，知識管理其實就是數據的管理。企業在做出管理決策時，知識族銀提取是一個不可缺少的過程，只有大力應用各種知識才能制訂最為合理的決策。當前由於大數據技術的影響，人們日益意識到知識的重要性，很多企業當前將建設現代化的知識管理模式放在重要位置，高度重視知識管理工作。同時企業也不能過分依賴大數據的應用，而忽略了主觀決策的重要性，要保證二者相互協調、相互促進，才能幫助企業做出正確。

Ⅱ 新興信息技術和大數據對管理信息系統產生了哪些影響

新興信息技術和大數據對管理信息系統產生了以下幾方面的影響：

1、數據採集和處理能力的提升：新興信息技術和大數據技術的發展，使得管理信息譽兆悉系統可以更加高效地採集和處理海量數據，從而為企業提供更加精準的決策支持。

總之，新興信息技術和大數據對管理信息猜咐系統產生了重大的影響，使得管理信息系統可以更加高效、智能、精準地為企業的戰略和決策提供支持，進一步推動企業數字化轉型的進程。

Ⅲ 如何利用大數據技術手段提升信息服務水平

大數據技術可以幫助企業、機構或個人更好地理解客戶需求、分析市場趨勢和探索未來發展方向。以下是一些利用大數據技術啟槐提升信息服務水平的方法：
1. 數據收集與存儲：建立可靠的數據收集平台，收集各種形式的數據並建立相應的存儲和管理系統，包括海量的結構化和非結構化數據。
2. 數據清洗與整合：使用專業工具對數據進行清洗、去重、去噪、轉換和規范化等操作，並將各種來源的數據整合為一個實體罩旁念。
3. 數據挖掘與分析：通過特定的演算法和工具，對數據進行深入分析和挖掘，識別潛在關物困系、規律和趨勢，並預測未來發展趨勢。
4. 數據呈現與共享：以清晰的方式展示挖掘出的數據，如圖表、報告、可視化效果等形式，以便更好地理解數據並支持決策。
5. 持續優化與更新：隨著數據不斷增長，需要對數據收集、分析和呈現進行不斷優化和更新，以便獲取更准確的信息並滿足不斷變化的需求。
總之，利用大數據技術來提升信息服務水平，需要嚴格遵循數據保密、隱私保護和合規運營等原則，注重數據質量和有效性，確保數據的准確性和客觀性，從而為客戶提供更優質的信息服務。

Ⅳ 大數據環境下，如何進行企業信息化過程中的數據安全管理

目前中國企業大多數是中小型企業，這些企業整體信息化進程不高、意識薄弱，企業信息化建設和信息安全現狀令人擔憂， 主要表現在以下幾個方面：

1. 信息安全管理制度不完善

公司對信息化重視程序不夠，內外部的網路使用管理比較混亂，普遍缺少正確的信息化觀念。很多公司只配備了一個網路管理員的崗位，負責簡單的桌面運維和IT設備維護等工作，更別提建立一套信息安全管理制度了。對於員工的上網行為也極少有效管控，容易造成網路病毒的攻擊，存在安全隱患。

2. 缺乏信息安全意識

信息安全不光是由IT部門來制定實施的，而是源於每一個員工、每一台設備、每一台終端、每一個系統，只有控制到最細小的顆粒度，安全保護才能達到最大化，達到每一層的安全保護。大部分企業管理架構的信息安全保護意識不足，全員沒有進行相關的安全教育和培訓。

3. 太過重視項目建設，忽略安全建設

很多企業經營者認為，只要建設了幾個項目，企業就有了信息化。這也是長期存在企業主大腦中的固有思維，都太過於重視單個信息系統的項目建設，而忽略整體IT戰略的規劃，更沒有信息安全建設一說。

4. 信息系統陳舊落後

過於陳舊的系統設備、過於老化的系統軟體、不及時的補丁更新等都會導致信息安全漏洞，使安全風險加大。安全漏洞防範機制不健全、對於緊急事故處理不及時，還有一個就是企業捨不得投資花錢，最終一旦出了安全事故，會付出比設備和系統本身更昂貴的成本。

因此，為了謀求企業的長遠發展，企業應該在經營層面制定信息安全體系。企業IT部門要建立多層次的安全防護體系，制定和完善相應的信息安全管理策略，要以預防為主、綜合管理、人員防範和技術防範相結合的原則，具體措施建議以下：

1. 構建並完善信息安全管理制度

重視IT部門的建設，將IT部門的定位由服務部門轉為業務部門，對IT部門的崗位職責必須進行統一規劃和分工，分工明確，各司其職。保障管理的效率性，防止多頭控制和執行不力的現象出現，保障權責統一。設定使用許可權，未簽訂允許授權單不得進入計算機信息網路或者使用計算機信息網路資源，將安全信息工作落到實處。

2. 提升全員信息安全意識

建立信息安全培訓教育制度，定期培訓，開展講座。組織全體工作人員認真學習《計算機信息網路國際互聯網安全保護管理辦法》，提高自上而下工作人員的維護網路安全的警惕性和自覺性。一旦發現從事危害計算機信息網路安全的操作活動的，承擔相應的處罰責任，簽訂安全信息保密承諾書。從各部門級出發，針對這些信息隱患制訂安全防範措施。

3. 及時改進安全方案，調整安全策略

隨著信息技術的不斷進步和發展，企業的信息安全策略也要因時而變。面對各種新的未知技術和威脅，不是所有的信息安全問題都可以一次性解決，人們對信息安全問題的認識是隨著技術和應用的發展而逐步提高的，不可能一次就發現所有的安全問題。

綜上，信息安全是相對的，不是絕對的，是一個伴隨著企業信息化應用發展而發展的永恆課題。所以要以戰略的角度來考慮，從信息建設、人員配置、機制流程等方面入手，制定有效的管理策略與措施，加強應對信息安全事件的應急處置能力，維護基礎信息網路、重要信息系統和重要控制系統的安全，保障公司各項生產經營活動安全的順利開展。

Ⅳ 大數據時代數據管理方式研究

大數據時代數據管理方式研究
1數據管理技術的回顧
數據管理技術主要經歷了人工管理階段、文件系統階段和資料庫系統階段。隨著數據應用領域的不斷擴展，數據管理所處的環境也越來越復雜，目前廣泛流行的資料庫技術開始暴露出許多弱點，面臨著許多新的挑戰。
1.1 人工管理階段
20 世紀 50 年代中期，計算機主要用於科學計算。當時沒有磁碟等直接存取設備，只有紙帶、卡片、磁帶等外存，也沒有操作系統和管理數據的專門軟體。該階段管理的數據不保存、由應用程序管理數據、數據不共享和數據不具有獨立性等特點。
1.2 文件系統階段
20 世紀 50 年代後期到 60 年代中期，隨著計算機硬體和軟體的發展，磁碟、磁鼓等直接存取設備開始普及，這一時期的數據處理系統是把計算機中的數據組織成相互獨立的被命名的數據文件，並可按文件的名字來進行訪問，對文件中的記錄進行存取的數據管理技術。數據可以長期保存在計算機外存上，可以對數據進行反復處理，並支持文件的查詢、修改、插入和刪除等操作。其數據面向特定的應用程序，因此，數據共享性、獨立性差，且冗餘度大，管理和維護的代價也很大。
1.3資料庫階段
20 世紀 60 年代後期以來，計算機性能得到進一步提高，更重要的是出現了大容量磁碟，存儲容量大大增加且價格下降。在此基礎上，才有可能克服文件系統管理數據時的不足，而滿足和解決實際應用中多個用戶、多個應用程序共享數據的要求，從而使數據能為盡可能多的應用程序服務，這就出現了資料庫這樣的數據管理技術。資料庫的特點是數據不再只針對某一個特定的應用，而是面向全組織，具有整體的結構性，共享性高，冗餘度減小，具有一定的程序與數據之間的獨立性，並且對數據進行統一的控制。
2大數據時代的數據管理技術
大數據（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據有 3 個 V,一是大量化（Volume），數據量是持續快速增加的，從 TB級別，躍升到 PB 級別；二是多樣化（Variety），數據類型多樣化，結構化數據已被視為小菜一碟，圖片、音頻、視頻等非結構化數據正以傳統結構化數據增長的兩倍速快速創建；三是快速化 （Velocity），數據生成速度快，也就需要快速的處理能力，因此，產生了「1 秒定律」,就是說一般要在秒級時間范圍內給出分析結果，時間太長就失去價值了，這個速度要求是大數據處理技術和傳統的數據挖掘技術最大的區別。
2.1 關系型資料庫（RDBMS）
20 世紀 70 年代初，IBM 工程師 Codd 發表了著名的論文「A Relational Model of Data for Large Shared DataBanks」,標志著關系資料庫時代來臨。關系資料庫的理論基礎是關系模型，是藉助於集合代數等數學概念和方法來處理資料庫中的數據，現實世界中的實體以及實體之間的聯系非常容易用關系模型來表示。容易理解的模型、容易掌握的查詢語言、高效的優化器、成熟的技術和產品，使得關系資料庫占據了資料庫市場的絕對的統治地位。隨著互聯網 web2.0 網站的興起，半結構化和非結構化數據的大量涌現，傳統的關系資料庫在應付 web2.0 網站特別是超大規模和高並發的 SNS（全稱 Social Networking Services,即社會性網路服務） 類型的 web2.0 純動態網站已經顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題。
2.2 noSQL資料庫
順應時代發展的需要產生了 noSQL資料庫技術，其主要特點是採用與關系模型不同的數據模型，當前熱門的 noSQL資料庫系統可以說是蓬勃發展、異軍突起，很多公司都熱情追捧之，如：由 Google 公司提出的 Big Table 和 MapRece 以及 IBM 公司提出的 Lotus Notes 等。不管是那個公司的 noSQL資料庫都圍繞著大數據的 3 個 V,目的就是解決大數據的 3個 V 問題。因此，在設計 noSQL 時往往考慮以下幾個原則，首先，採用橫向擴展的方式，通過並行處理技術對數據進行劃分並進行並行處理，以獲得高速的讀寫速度；其次，解決數據類型從以結構化數據為主轉向結構化、半結構化、非結構化三者的融合的問題；再次，放鬆對數據的 ACID 一致性約束，允許數據暫時出現不一致的情況，接受最終一致性；最後，對各個分區數據進行備份（一般是 3 份），應對節點失敗的狀況等。
對數據的應用可以分為分析型應用和操作型應用，分析型應用主要是指對大量數據進行分類、聚集、匯總，最後獲得數據量相對小的分析結果；操作型應用主要是指對數據進行增加、刪除、修改和查詢以及簡單的匯總操作，涉及的數據量一般比較少，事務執行時間一般比較短。目前資料庫可分為關系資料庫和 noSQL資料庫，根據數據應用的要求，再結合目前資料庫的種類，所以目前資料庫管理方式主要有以下 4 類。
（1）面向操作型的關系資料庫技術。
首先，傳統資料庫廠商提供的基於行存儲的關系資料庫系統，如 DB2、Oracle、SQL Server 等，以其高度的一致性、精確性、系統可恢復性，在事務處理方面仍然是核心引擎。其次，面向實時計算的內存資料庫系統，如 Hana、Timesten、Altibase 等通過把對數據並發控制、查詢和恢復等操作控制在內存內部進行，所以獲得了非常高的性能，在很多特定領域如電信、證券、網管等得到普遍應用。另外，以 VoltDB、Clustrix 和NuoDB 為代表的 new SQL 宣稱能夠在保持 ACDI 特性的同時提高了事務處理性能 50 倍 ~60 倍。
（2）面向分析型的關系資料庫技術。
首先，TeraData 是數據倉庫領域的領頭羊，Teradata 在整體上是按 Shared Nothing 架構體系進行組織的，定位就是大型數據倉庫系統，支持較高的擴展性。其次，面向分析型應用，列存儲資料庫的研究形成了另一個重要的潮流。列存儲資料庫以其高效的壓縮、更高的 I/O 效率等特點，在分析型應用領域獲得了比行存儲資料庫高得多的性能。如：MonetDB 和 Vertica是一個典型的基於列存儲技術的資料庫系統。
（3）面向操作型的 noSQL 技術。
有些操作型應用不受 ACID 高度一致性約束，但對大數據處理需要處理的數據量非常大，對速度性能要求也非常高，這樣就必須依靠大規模集群的並行處理能力來實現數據處理，弱一致性或最終一致性就可以了。這時，操作型 noSQL資料庫的優點就可以發揮的淋漓盡致了。如，Hbase 一天就可以有超過 200 億個到達硬碟的讀寫操作，實現對大數據的處理。另外，noSQL資料庫是一個數據模型靈活、支持多樣數據類型，如對圖數據建模、存儲和分析，其性能、擴展性是關系資料庫無法比擬的。
（4）面向分析型的 noSQL 技術。
面向分析型應用的 noSQL 技術主要依賴於Hadoop 分布式計算平台，Hadoop 是一個分布式計算平台，以 HDFS 和 Map Rece 為用戶提供系統底層細節透明的分布式基礎架構。《Hadoop 經典實踐染技巧》傳統的資料庫廠商 Microsoft,Oracle,SAS,IBM 等紛紛轉向 Hadoop 的研究，如微軟公司關閉 Dryad 系統，全力投入 Map Rece 的研發，Oracle 在 2011 年下半年發布 Big Plan 戰略計劃，全面進軍大數據處理領域，IBM 則早已捷足先登「,沃森（Watson）」計算機就是基於 Hadoop 技術開發的產物，同時 IBM 發布了 BigInsights 計劃，基於 Hadoop,Netezza 和 SPSS（統計分析、數據挖掘軟體）等技術和產品構建大數據分析處理的技術框架。同時也涌現出一批新公司來研究Hadoop 技術，如 Cloudera、MapRKarmashpere 等。
3數據管理方式的展望
通過以上分析，可以看出關系資料庫的 ACID 強調數據一致性通常指關聯數據之間的邏輯關系是否正確和完整，而對於很多互聯網應用來說，對這一致性和隔離性的要求可以降低，而可用性的要求則更為明顯，此時就可以採用 noSQL 的兩種弱一致性的理論 BASE 和 CAP.關系資料庫和 noSQL資料庫並不是想到對立的矛盾體，而是可以相互補充的，根據不同需求使用不同的技術，甚至二者可以共同存在，互不影響。最近幾年，以 Spanner 為代表新型資料庫的出現，給資料庫領域注入新鮮血液，這就是融合了一致性和可用性的 newSQL,這種新型思維方式或許會是未來大數據處理方式的發展方向。
4 結束語
隨著雲計算、物聯網等的發展，數據呈現爆炸式的增長，人們正被數據洪流所包圍，大數據的時代已經到來。正確利用大數據給人們的生活帶來了極大的便利，但與此同時也給傳統的數據管理方式帶來了極大的挑戰。

Ⅵ 大數據時代如何加強統計檔案信息化管理

大數據時代如何加強統計檔案信息化管理

大數據是用來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，統計部門需要積極應對大數據帶來的環境變化和需求變化，更好地開展統計檔案利用工作，更大程度地發掘檔案的潛在價值，更加全面地提供檔案信息服務，從而實現統計檔案信息化管理的跨越式發展。
走進大數據
隨著經濟社會的快速發展，特別是近幾年經濟結構和社會布局不斷發生變化，統計檔案資料急劇增加，同時，社會各界對統計檔案的需求也大幅增加。巨量資料、大需求推動著統計檔案的收集、整理和利用進入大數據時代。統計部門每年都要接待大批查閱統計檔案人員，每年都要調閱數以萬計的各類案卷。如何從繁雜的個性化需求和數量龐大的案卷中認識和利用規律，如何在大量提供的數據中確保企業、調查對象隱私安全？這需要統計數據的利用情況，這個過程，我們可以視為一個通過「加工」實現數據「增值」的過程。但是，統計部門如何提高對數據的「加工能力」？必須首先搞清楚大數據給統計檔案工作帶來的變化，根據變化尋找應變辦法，提升統計分析能力。
「三大」趨勢
目前，統計檔案的利用取得了較好的社會效益和經濟效益。但在利用種類上，多數仍局限於「實際利用」，即有特定實用目的的一般性查詢利用上，只有人次數、查閱卷次數等數據，缺乏綜合分析、研究預測等數據加工過程，更缺乏利用偏好規律、利用趨向等加工結果。簡單的數據對於一般利用者來說意義不大，對經濟發展、規劃、預測和調控來說更是無關痛癢。然而，隨著大數據時代到來，統計檔案管理將逐步呈現「三大」趨勢，也將給現有的統計檔案利用帶來相應的挑戰。
一是大檔案。載體形式更加廣泛，一切與經濟社會有關的、經過統計部門調查取得的文書、數據、聲像、實物都被作為統計檔案。數字化檔案體量更加巨大，原有的紙介質統計資料，以及一切非數字化的統計檔案都將通過信息技術不斷地加工成電子檔案。
二是大服務。大數據時代統計檔案服務將朝著社會化、多元化、開放性和先進性方向發展，檔案服務以利用者的個性化需求為導向，提供網路化、智慧型的服務。
三是大開發。在傳統管理方式下，檔案利用只是提供被動的查閱服務。在大數據時代，檔案利用將延伸到使用大數據技術對檔案進行大量加工和二次開發，更加註重分析、發現與預測，為利用者創造更多價值。
積極應變
面對大數據給現有統計檔案利用工作帶來的挑戰，統計部門應積極應對，全面提升數據加工能力。
做好利用統計項目調整。一是將利用統計的關注點從數量轉向效益。建議在統計檔案利用項中增加利用效益項目，強調社會效益的統計，如增加利用者滿意度或者利用效果項目，將利用者的需求滿足狀況以順序數據的形式列入統計項，以反映利用者對檔案價值的認知與認可度。二是完善數字檔案利用情況統計，根據數字檔案資源利用的特殊性，設置數字檔案和電子文件的檢索量、閱讀量和下載量等統計項目。
做好利用統計工作的信息化建設。大數據時代，傳統的手工登記、電腦匯總的工作模式正在失去其原有的意義。必須加快利用者自助服務終端設備、服務質量評價設備、統計軟體的應用，以及信息系統的建設。利用者在自助服務終端設備上驗證身份後，其利用記錄及其在獲取服務之後對服務質量做出的評價，都將實時傳輸到信息系統中自動存儲。
做好專業人員配備。大數據將使利用統計工作大量化、復雜化和專業化，要求工作人員必須具備一定統計理論和實務素養。因此，要及時對相關工作人員進行專業培訓，同時要把統計工作具體實踐中的經驗、技巧、成果等在工作人員中進行交流，便於工作人員相互借鑒、相互促進。
做好利用情況的統計分析方法運用。利用情況統計分析，是檔案利用統計的最後一個階段，在這個階段中，通過運用各種專業的統計分析方法，使我們能夠對利用情況進行清晰明確的全面認識，並依據統計分析正確估計形勢，為決策提供依據。例如，對於歷年的利用人次和卷次數，我們可以運用時間序列的描述性分析，通過計算數量的增長率、平均增長率來簡單描述現象在不同時間的變化狀況，也可以通過製作圖形先觀察數據隨時間的變化模式及變化趨勢，為進一步的預測提供基本依據。進行預測時，我們首先要判別歷史數據模型是平穩序列、線性趨勢，還是非線性趨勢，然後結合數據多少選擇用移動平均、一元線性回歸，還是指數模型的預測方法。
做好利用統計成果的運用和宣傳。通過統計分析，我們可能會發現統計檔案利用的某些規律，如利用者的喜愛，也許還能夠合理預測趨向。統計部門應該積極主動地將這些統計成果運用到服務工作中去，及時調整服務重點或者提前做好服務計劃，甚至做出明確的統計預測預警。

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Ⅶ 大數據時代的管理信息系統發展趨勢

「人類正從IT時代走向DT時代，」2014年三月在北京舉行的一場大數據產業推介會上，阿里巴巴集團創始人馬雲在主題演講中發表了他的這一最新觀點。這個被視為商界傳奇的中國電子商務創始人，同時透露了阿里巴巴未來將加大在無線客戶端和大數據平台及人才的投入意向。
「阿里巴巴是大數據的紅利獲得者。」在演講開頭，馬雲就為阿里巴巴集團從去年開始推出余額寶等互聯網金融產品而引發世界關注做出了戰略「解密」——這源起於阿里巴巴從五年前開始推出的大數據、雲計算戰略。「從五年前開始，我們在雲計算上面押了很多寶，才誕生了互聯網金融，如果沒有數據支持，互聯網金融是不可想像的。」
馬雲提出，人類已經從IT時代走向DT時代，IT時代是以自我控制、自我管理為主，而DT(Datatechnology)時代，它是以服務大眾、激發生產力為主的技術。這兩者之間看起來似乎是一種技術的差異，但實際上是思想觀念層面的差異。
「未來的競爭不再將按照電力等能源擁有對區域競爭進行劃分，今後拼的是人才和創新價值的能力，拼的是你的數據能夠給社會創造多少價值，用數據掙錢才是未來真正核心所在，靠控製成本做生意，我估計以後這樣的生意做不好，做不大。」業界分析認為，從馬雲此番表態以及阿里巴巴現有的產業布局來看，未來，包括數據處理、綜合處理、語音識別、商業智能軟體等在內的線下數據採集整合，將成為阿里巴巴的下一步發展重點。
隨著大數據技術的快速發展， 企業和政府部門開始已經開始運用大數據來進行業務的分析、預測和決策。最近國家相關部門就實施國家大數據戰略進行第二次集體學習，體現了國家對大數據的重視。那麼，在即將到來的2018年，大數據將有哪些發展趨勢呢？
1、 機器學習繼續成為智能分析核心技術
近年來，機器學習已經開始滲透到生活各個領域：客服機器人、垃圾郵件過濾、人臉識別、語音識別、個性化推薦……隨著大數據分析能力的不斷提高，2018年機器學習將繼續在智能分析方面發揮重要作用。
2、 多種科技和學科交叉融合
大數據技術的發展不僅能夠將網路計算中心、移動網路技術和物聯網、雲計算等新型尖端網路技術充分地融合成一體，促進不同科學技術的交叉融合，同時還能夠促進多學科的交叉融合，充分發揮出交叉學科和邊緣學科在新時代的新功能與效用。
3、政府大數據將迅速發展
近日，國家相關部門就實施國家大數據戰略進行第二次集體學習，指出將推動實施國家大數據戰略，加快完善數字基礎設施，推進數據資源整合和開放共享，保障數據安全，加快建設數字中國，更好服務我國經濟社會發展和人民生活改善。因此，2018年政府將步入大數據建設快速發展的新階段。
4、物聯網、雲技術、大數據和網路安全深度融合
數據管理技術，如數據質量控制、數據准備、數據分析以及數據整合等方面的融合程度將在2018年達到新的高度。當我們對智能設備的依賴程度增加時，互通性以及機器學習將會成為保護資產免遭網路安全危害的重要手段。
5、基於知識圖譜的大數據應用將成為熱門應用場景
知識圖譜的應用場景非常廣泛，比如搜索、問答、推薦系統、反欺詐、不一致性驗證、異常分析、客戶管理等。2018年，基於知識圖譜的大數據應用將衍生出更多熱門應用場景。
6、隱私的保護與大數據的安全備受關注
大數據應用在帶來便利的同時，也暴露了一系列問題，人們開始擔心個人信息的安全，騷擾電話、賬戶盜用、地址泄露……如何保護隱私大數據也將提上日程。
綜上所述，大數據持續上升的發展趨勢已經不可阻擋，更多的企業和人都在逐步逐步重視這塊。

Ⅷ 大數據技術有哪些

大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。

大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據採集、存儲、處理和呈現的有力武器。

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。

一、大數據採集技術

數據是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化(或稱之為弱結構化)及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。

重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或採集、高速數據全映像等大數據收集技術;突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術;設計質量評估模型，開發數據質量技術。

互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒

零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

大數據採集一般分為大數據智能感知層：主要包括數據感測體系、網路通信體系、感測適配體系、智能識別體系及軟硬體資源接入系統，實現對結構化、半結構化、非結構化的海量數據的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步處理和管理等。

必須著重攻克針對大數據源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術。

基礎支撐層：提供大數據服務平台所需的虛擬伺服器，結構化、半結構化及非結構化數據的資料庫及物聯網路資源等基礎支撐環境。

重點攻克分布式虛擬存儲技術，大數據獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化介面技術，大數據的網路傳輸與壓縮技術，大數據隱私保護技術等。

二、大數據預處理技術

主要完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。

1)抽取：因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的構型，以達到快速分析處理的目的。

2)清洗：對於大數據，並不全是有價值的，有些數據並不是我們所關心的內容，而另一些數據則是完全錯誤的干擾項，因此要對數據通過過濾「去噪」從而提取出有效數據。

三、大數據存儲及管理技術

大數據存儲與管理要用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。

重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。

主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。

開發可靠的分布式文件系統(DFS)、能效優化的存儲、計算融入存儲、大數據的去冗餘及高效低成本的大數據存儲技術;突破分布式非關系型大數據管理與處理技術，異構數據的數據融合技術，數據組織技術，研究大數據建模技術;突破大數據索引技術;突破大數據移動、備份、復制等技術;開發大數據可視化技術。

開發新型資料庫技術，資料庫分為關系型資料庫、非關系型資料庫以及資料庫緩存系統。

其中，非關系型資料庫主要指的是NoSQL資料庫，分為：鍵值資料庫、列存資料庫、圖存資料庫以及文檔資料庫等類型。

關系型資料庫包含了傳統關系資料庫系統以及NewSQL資料庫。

開發大數據安全技術。

改進數據銷毀、透明加解密、分布式訪問控制、數據審計等技術;突破隱私保護和推理控制、數據真偽識別和取證、數據持有完整性驗證等技術。

四、大數據分析及挖掘技術

大數據分析技術。

改進已有數據挖掘和機器學習技術;開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術;突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術;突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

數據挖掘就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

數據挖掘涉及的技術方法很多，有多種分類法。

根據挖掘任務可分為分類或預測模型發現、數據總結、聚類、關聯規則發現、序列模式發現、依賴關系或依賴模型發現、異常和趨勢發現等等;根據挖掘對象可分為關系資料庫、面向對象資料庫、空間資料庫、時態資料庫、文本數據源、多媒體資料庫、異質資料庫、遺產資料庫以及環球網Web;根據挖掘方法分，可粗分為:機器學習方法、統計方法、神經網路方法和資料庫方法。

機器學習中，可細分為:歸納學習方法(決策樹、規則歸納等)、基於範例學習、遺傳演算法等。

統計方法中，可細分為:回歸分析(多元回歸、自回歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費歇爾判別、非參數判別等)、聚類分析(系統聚類、動態聚類等)、探索性分析(主元分析法、相關分析法等)等。

神經網路方法中，可細分為:前向神經網路(BP演算法等)、自組織神經網路(自組織特徵映射、競爭學習等)等。

資料庫方法主要是多維數據分析或OLAP方法，另外還有面向屬性的歸納方法。

從挖掘任務和挖掘方法的角度，著重突破：

1.可視化分析。

數據可視化無論對於普通用戶或是數據分析專家，都是最基本的功能。

數據圖像化可以讓數據自己說話，讓用戶直觀的感受到結果。

2.數據挖掘演算法。

圖像化是將機器語言翻譯給人看，而數據挖掘就是機器的母語。

分割、集群、孤立點分析還有各種各樣五花八門的演算法讓我們精煉數據，挖掘價值。

這些演算法一定要能夠應付大數據的量，同時還具有很高的處理速度。

3.預測性分析。

預測性分析可以讓分析師根據圖像化分析和數據挖掘的結果做出一些前瞻性判斷。

4.語義引擎。

語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。

語言處理技術包括機器翻譯、情感分析、輿情分析、智能輸入、問答系統等。

5.數據質量和數據管理。

數據質量與管理是管理的最佳實踐，透過標准化流程和機器對數據進行處理可以確保獲得一個預設質量的分析結果。

六、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。

在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能、 *** 決策、公共服務。

例如：商業智能技術， *** 決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務雲應用系統(道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統)，大規模基因序列分析比對技術，Web信息挖掘技術，多媒體數據並行化處理技術，影視製作渲染技術，其他各種行業的雲計算和海量數據處理應用技術等。

Ⅸ 大數據的核心技術有哪些

大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據版預處理、分布權式存儲、資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等。

1、數據採集與預處理：

Flume NG實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據；

Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。

2、數據存儲：

Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。

HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。

3、數據清洗：MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算

4、數據查詢分析：

Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。

Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。

5、數據可視化：對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。