新的大数据技术

1. 大数据在未来有什么样的发展趋势

近几年我国云计算行业的市场规模和渗透率均在持续增长，使得我国公有云市场进入了一个内新的发展阶段。除容此之外，在5G商用以及AI等技术发展的推动下，我国公有云市场规模始终保持高速增长趋势，根据中国信息通信研究院的数据统计，2018年，中国公有云市场规模达到437.4亿元，较2017年增长65.2%。
根据2019年New Vantage Partners大数据和AI高管调查，来自接受调查的组织(例如美国运通，福特汽车，通用电气，通用汽车和强生)的高管中，几乎有72%认为他们没有成功建立了数据文化。1只有31%的人表示他们的业务是数据驱动的，而53%的人表示他们尚未开始将数据视为业务资产。超过一半(52%)的受访者承认，他们在数据和分析方面没有成功竞争。
随着可供组织使用的数据量不断增加，企业对投资数据科学家的需求变得越来越紧迫

2. 大数据最新的技术和应用方向

大数据的应用是以大数据技术为基础，对各行各业或生产生活方面提供决策参考。

大数据应用的典型有：电商领悟、传媒领领域、金融领域、交通领域、电信领域、安防领域、医疗领域等。

同时大数据的应用是把双刃剑，一方面可以为我们带来码段便利，另一方面也会造成个人隐私泄露的问题。

3. 大数据技术有哪些

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。

大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。

重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

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大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。

必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。

基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。

2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。

重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。

主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。

开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。

其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。

关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术。

改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。

改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。

根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。

机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。

统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。

神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。

数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

1.可视化分析。

数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。

数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。

2.数据挖掘算法。

图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。

分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。

这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。

3.预测性分析。

预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。

4.语义引擎。

语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。

5.数据质量和数据管理。

数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。

在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、 *** 决策、公共服务。

例如：商业智能技术， *** 决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

4. 大数据的发展趋势

如今，大数据的发展趋势正在迅速转变，但专家预计机器学习、预测分析、物联网、边缘计算将在未来几年对大数据项目产生重大影响.

大数据不再是流行术语.调查机构Forrester公司的研究人员发现，2016年，近40%的企业正在实施和扩大数据技术的应用，30%的企业计划在未槐穗来一年内采用大数据.同样，NewVantagePartners的《2016年大数据执行调查》发现，62.5%的企业现在至少有一个大数据项目投入使用，只有5.4%的企业没有规划或者没有实施大数据项目.

研究人员表示，大数据技术的采用不会立即放缓.根据调查机构IDC公司的预测，大数据和业务分析市场从2018年的1301亿美元增加到2020年的2030亿美元以毕汪上.

数据的可用性、新一代技术和对数据驱动决策的文化转型将继续推动企业对大数据和分手明仔析技术和服务的需求.IDC公司剖析信息管理集团副总裁Dan、Vesset表达，2015年全球性大数据市场收达到1220亿美元，2016年市场收入增长11.3%，预计到2020年大数据市场收入复合年均增长11.7%.

虽然大数据市场会增长，但企业对如何使用大数据并不是很清楚.新的大数据技术进入市场，旧技术的使用也在增加.

大数据发展趋势

真正掌握大数据的趋势，就像每天都在监控风向的变化一样，只要感受到风向，就会发生变化.但是，以下趋势明显推动了大数据的发展.

1.大数据和开源

ApacheHadoop、Spark等开源应用程序已经成为大数据技术空间的主流，这种趋势似乎可能会持续下去.一项调查显示，近60%的企业预计将在今年年底前使用Hadoop集群投入生产.根据调查机构Forrester公司的报告，Hadoop的使用量每年增加32%.

5. 大数据技术的发展趋势有哪些

1. 大数据技术目前已日趋成熟，日后会在系统研发、大数据应用开发和大数据分析方向上分类更加的精确和细致。

2. 总的来说大数据有5个部分。数据采集，数据存储，数据清洗，数据挖掘，数据可视化。数据采集有硬件采集，如OBD，有软件采集，如滴滴，淘宝。数据存储就包括NOSQL，hadoop等等。数据清洗包括语议分析，流媒体格式化等等。数据挖掘包括关联分析，相似度分析，距离分析，聚类分析等等。数据可视化就是WEB的了。

6. 大数据技术的发展趋势有哪些

大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域回，有着旺盛的答应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。

7. 大数据的核心技术有哪些

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据版预处理、分布权式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

1、数据采集与预处理：

Flume NG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；

Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。

2、数据存储：

Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。

HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

3、数据清洗：MapRece作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算

4、数据查询分析：

Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。

Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。