㈠ 大數據工程技術有什麼優勢
1、首先，可以海量數據存儲
隨著信息化與網路安全建設的發展，企業的信息系統、安全設備越來越多，所產生的告警、日誌等安全數據也呈爆發式增長，傳統安全分析技術一直無法解決海量數據的實時處理與海量存儲的問題。
傳統關系型資料庫的數據處理效率在3000EPS左右，而大數據分布式架構下可以將每秒數據處理效率提高15倍以上。同時可以通過靈活擴展，解決海量數據存儲擴容成本高的問題。
2、其次，可以提高查詢速度
數據查詢的范圍，是以數據存儲能力為前提的，而實時的計算能力則是數據可以任意查詢的基礎保障。比如希望查詢時間跨度為6個月數據，首先要能做到可以存儲6個月的數據量，並且能夠支持任意查詢的處理速度。
傳統關系型資料庫查詢1TB、時間跨度為6個月的數據，可能需要以小時為單位計算，而大數據分布式架構下能夠達到秒級響應。如果單個節點有效數據不超過2TB，在優化好的基礎上可以做到2秒完成任何數據查詢。
3、最後，可以降低開發成本
在傳統技術架構下，涉及到數據分析類系統的開發，需要進行詳細數據結構設計，不設計好數據結構是無法完成開發任務的，如果功能變化，可能需要重新設計數據架構。
㈡ 大數據分析是什麼，怎麼分析的呢
朋友剛打電話說想吃日料，你打開手機某團APP就會顯示有日料團購推薦，剛在某信上說要去日本玩，就在盆友圈看到了機票廣告。你是否有過疑惑，為什麼我的手機APP如此了解我？難道是我的日常生活習慣大數據被分析了嗎？
大數據是什麼？
大數據不僅僅是大量的數據，而且是來自不同來源，存在不同類型，代表不同含義的海量數據。大數據應該動態變化，不斷增加，而且能夠通過研究分析發現規律產生價值。
大數據可以幫助我們根據對歷史情況的分析，發現事物的發展變化規律，可以有助於更好的提高生產效率，預防意外發生，促進營業銷售，使我們的工作和生活變得更加高效輕松便利。
當然APP不會竊取你的數據，是你的行為數據讓某團和某信意識到了你的需求，才有了以下推薦。
當你注冊一個APP賬號的時候，需要輸入電話，姓名，性別，所在地等基礎數據，更進一步的數據是你的消費記錄，發過的紅包，日常用語習慣，打車記錄，外賣訂單記錄等等，這些數據會變成你的事實標簽，成為你行為數據很重要的一部分。
上邊提到的大數據分析不僅僅是收集龐大的數據，更是建立模型，分析數據資料，並得出一系列結論的系統過程。從雜亂的數據中分析出你的興趣愛好，進而構建全面的用戶畫像。
舉個例子來說，當你打開一篇標簽為雪地靴的文章時，你的行為可能是專門點開，也可能是無意中點開，這個時候就需要更多的行為來判斷這篇文章對你的吸引力了。
這是一個非常初級的內容標簽權重演算法：
興趣標簽（雪地靴）權重 = 行為權重 x 訪問時長 x 衰減因子
行為權重：什麼都不幹1分，評論+0.5，點贊+0.5，轉發+2，收藏+1
時長權重：10S以內權重為0.5，10S－60S為1，60S以上為2
衰減因子：0-3天內權重為1，3-7天權重為0.85，7-15天權重為0.7，15-30天權重為0.5，30天以上權重為0.1
行為權重對應你是否有評論、點贊、轉發、收藏等操作，不同操作有不同的數值，累加成行為權重。停留時間越長，時間權重也越高。最後，短期行為也無法代表長期興趣，單次閱讀行為的權重會隨著時間流逝不斷衰減。於是，你每次打開雪地靴類的內容都會生成一個興趣權重，根據型渣函數公式得到一個興趣標簽值，數值越高，你對雪地靴就越感興趣。
當你各個方面的偏好被計算完成之後，這些偏好就會變成特徵向量，再通過計算特徵向量找出與你相似的人並分類。再通過訓練模型和測試准確度，最終，你的某信，某寶和某團等APP就會得到一個相對於較全面你的用戶畫像，上邊標注了你被分析之後的行為事實標簽。根據這個用戶畫像，廣告主就可以根據這個找到他們想要的消費者了。
之後，一個住在黑龍江漠河的有過雪地靴消費記錄的未婚女青年在即將刷到廣告位的那一瞬間，廣告平台會發起競價請求，最後價高的廣告將出現在你的眼前。
需要說明的是，某寶某信和某團等採集的行為數據不僅只對應你的賬號，更與你的手機唯一識別碼綁定在一起，這意味著，你就算不注冊不登錄，你的行為數據一樣會被採集。同時，廣告平台也可以根據你的手機識別碼在其他 App 上為你投放廣告，這樣你刷某音的時候也能看到某寶的雪地靴廣告了。
不過大家不要緊張隱私泄露問題，根據國家《個人信息安全規范》，商業廣告平台卜蠢悄的所有標簽都應該避免精檔空確定位到個人，以保護你的隱私安全 。