大数据下信息管理技术

Ⅰ 大数据时代下，如何做好数据管理工作

进入新的历史时期以来，收集更加丰富的数据是摆在各个企业面前的主要任务，一旦企业不能收集范围更广的信息，那么企业管理决策则极易出现更多的失误。企业要重视内部数据信息管理工作，保证当前数据管理与大数据时代特点相一致。第一，进入大数据时代以来，由于涌现出数不胜空穗纤数的数据信息，因此如果传统数据信息管理技术不能及时改变则极有可能影响大数据的应用，所以要求当前企业必须及时引进先进的软件与硬件，才能推动大数据的普遍应用。第二，由于数据信息的海量出现，因此企业还需不断提高数据信息的管理能力，要保证及时处理与加工斗仿得到的各种数据信息，要及时掌握当前最新数据。很多企业已经意识到信息数据的重要性，但因为不拥有先进的技术措施，各种数据信息还不能发挥应有的作用。第三，在企业管理决策过程中，虽然大数据发挥着不可替代的作用，但同时也需重视数据碎片的作用，一个企业要想取得成功则必须重视二种数据的应用，才能使二种数据相互协调，保证数据分析具有更高的科学性，进一步简化分析过程，减轻工作人员的劳动强度。企业还需及时创新内部知识管理，要尽快引入新型知识管理模式。在实际运行中，知识管理其实就是数据的管理。企业在做出管理决策时，知识族银提取是一个不可缺少的过程，只有大力应用各种知识才能制订最为合理的决策。当前由于大数据技术的影响，人们日益意识到知识的重要性，很多企业当前将建设现代化的知识管理模式放在重要位置，高度重视知识管理工作。同时企业也不能过分依赖大数据的应用，而忽略了主观决策的重要性，要保证二者相互协调、相互促进，才能帮助企业做出正确。

Ⅱ 新兴信息技术和大数据对管理信息系统产生了哪些影响

新兴信息技术和大数据对管理信息系统产生了以下几方面的影响：

1、数据采集和处理能力的提升：新兴信息技术和大数据技术的发展，使得管理信息誉兆悉系统可以更加高效地采集和处理海量数据，从而为企业提供更加精准的决策支持。

总之，新兴信息技术和大数据对管理信息猜咐系统产生了重大的影响，使得管理信息系统可以更加高效、智能、精准地为企业的战略和决策提供支持，进一步推动企业数字化转型的进程。

Ⅲ 如何利用大数据技术手段提升信息服务水平

大数据技术可以帮助企业、机构或个人更好地理解客户需求、分析市场趋势和探索未来发展方向。以下是一些利用大数据技术启槐提升信息服务水平的方法：
1. 数据收集与存储：建立可靠的数据收集平台，收集各种形式的数据并建立相应的存储和管理系统，包括海量的结构化和非结构化数据。
2. 数据清洗与整合：使用专业工具对数据进行清洗、去重、去噪、转换和规范化等操作，并将各种来源的数据整合为一个实体罩旁念。
3. 数据挖掘与分析：通过特定的算法和工具，对数据进行深入分析和挖掘，识别潜在关物困系、规律和趋势，并预测未来发展趋势。
4. 数据呈现与共享：以清晰的方式展示挖掘出的数据，如图表、报告、可视化效果等形式，以便更好地理解数据并支持决策。
5. 持续优化与更新：随着数据不断增长，需要对数据收集、分析和呈现进行不断优化和更新，以便获取更准确的信息并满足不断变化的需求。
总之，利用大数据技术来提升信息服务水平，需要严格遵循数据保密、隐私保护和合规运营等原则，注重数据质量和有效性，确保数据的准确性和客观性，从而为客户提供更优质的信息服务。

Ⅳ 大数据环境下，如何进行企业信息化过程中的数据安全管理

目前中国企业大多数是中小型企业，这些企业整体信息化进程不高、意识薄弱，企业信息化建设和信息安全现状令人担忧， 主要表现在以下几个方面：

1. 信息安全管理制度不完善

公司对信息化重视程序不够，内外部的网络使用管理比较混乱，普遍缺少正确的信息化观念。很多公司只配备了一个网络管理员的岗位，负责简单的桌面运维和IT设备维护等工作，更别提建立一套信息安全管理制度了。对于员工的上网行为也极少有效管控，容易造成网络病毒的攻击，存在安全隐患。

2. 缺乏信息安全意识

信息安全不光是由IT部门来制定实施的，而是源于每一个员工、每一台设备、每一台终端、每一个系统，只有控制到最细小的颗粒度，安全保护才能达到最大化，达到每一层的安全保护。大部分企业管理架构的信息安全保护意识不足，全员没有进行相关的安全教育和培训。

3. 太过重视项目建设，忽略安全建设

很多企业经营者认为，只要建设了几个项目，企业就有了信息化。这也是长期存在企业主大脑中的固有思维，都太过于重视单个信息系统的项目建设，而忽略整体IT战略的规划，更没有信息安全建设一说。

4. 信息系统陈旧落后

过于陈旧的系统设备、过于老化的系统软件、不及时的补丁更新等都会导致信息安全漏洞，使安全风险加大。安全漏洞防范机制不健全、对于紧急事故处理不及时，还有一个就是企业舍不得投资花钱，最终一旦出了安全事故，会付出比设备和系统本身更昂贵的成本。

因此，为了谋求企业的长远发展，企业应该在经营层面制定信息安全体系。企业IT部门要建立多层次的安全防护体系，制定和完善相应的信息安全管理策略，要以预防为主、综合管理、人员防范和技术防范相结合的原则，具体措施建议以下：

1. 构建并完善信息安全管理制度

重视IT部门的建设，将IT部门的定位由服务部门转为业务部门，对IT部门的岗位职责必须进行统一规划和分工，分工明确，各司其职。保障管理的效率性，防止多头控制和执行不力的现象出现，保障权责统一。设定使用权限，未签订允许授权单不得进入计算机信息网络或者使用计算机信息网络资源，将安全信息工作落到实处。

2. 提升全员信息安全意识

建立信息安全培训教育制度，定期培训，开展讲座。组织全体工作人员认真学习《计算机信息网络国际互联网安全保护管理办法》，提高自上而下工作人员的维护网络安全的警惕性和自觉性。一旦发现从事危害计算机信息网络安全的操作活动的，承担相应的处罚责任，签订安全信息保密承诺书。从各部门级出发，针对这些信息隐患制订安全防范措施。

3. 及时改进安全方案，调整安全策略

随着信息技术的不断进步和发展，企业的信息安全策略也要因时而变。面对各种新的未知技术和威胁，不是所有的信息安全问题都可以一次性解决，人们对信息安全问题的认识是随着技术和应用的发展而逐步提高的，不可能一次就发现所有的安全问题。

综上，信息安全是相对的，不是绝对的，是一个伴随着企业信息化应用发展而发展的永恒课题。所以要以战略的角度来考虑，从信息建设、人员配置、机制流程等方面入手，制定有效的管理策略与措施，加强应对信息安全事件的应急处置能力，维护基础信息网络、重要信息系统和重要控制系统的安全，保障公司各项生产经营活动安全的顺利开展。

Ⅳ 大数据时代数据管理方式研究

大数据时代数据管理方式研究
1数据管理技术的回顾
数据管理技术主要经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。随着数据应用领域的不断扩展，数据管理所处的环境也越来越复杂，目前广泛流行的数据库技术开始暴露出许多弱点，面临着许多新的挑战。
1.1 人工管理阶段
20 世纪 50 年代中期，计算机主要用于科学计算。当时没有磁盘等直接存取设备，只有纸带、卡片、磁带等外存，也没有操作系统和管理数据的专门软件。该阶段管理的数据不保存、由应用程序管理数据、数据不共享和数据不具有独立性等特点。
1.2 文件系统阶段
20 世纪 50 年代后期到 60 年代中期，随着计算机硬件和软件的发展，磁盘、磁鼓等直接存取设备开始普及，这一时期的数据处理系统是把计算机中的数据组织成相互独立的被命名的数据文件，并可按文件的名字来进行访问，对文件中的记录进行存取的数据管理技术。数据可以长期保存在计算机外存上，可以对数据进行反复处理，并支持文件的查询、修改、插入和删除等操作。其数据面向特定的应用程序，因此，数据共享性、独立性差，且冗余度大，管理和维护的代价也很大。
1.3数据库阶段
20 世纪 60 年代后期以来，计算机性能得到进一步提高，更重要的是出现了大容量磁盘，存储容量大大增加且价格下降。在此基础上，才有可能克服文件系统管理数据时的不足，而满足和解决实际应用中多个用户、多个应用程序共享数据的要求，从而使数据能为尽可能多的应用程序服务，这就出现了数据库这样的数据管理技术。数据库的特点是数据不再只针对某一个特定的应用，而是面向全组织，具有整体的结构性，共享性高，冗余度减小，具有一定的程序与数据之间的独立性，并且对数据进行统一的控制。
2大数据时代的数据管理技术
大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据有 3 个 V,一是大量化（Volume），数据量是持续快速增加的，从 TB级别，跃升到 PB 级别；二是多样化（Variety），数据类型多样化，结构化数据已被视为小菜一碟，图片、音频、视频等非结构化数据正以传统结构化数据增长的两倍速快速创建；三是快速化 （Velocity），数据生成速度快，也就需要快速的处理能力，因此，产生了“1 秒定律”,就是说一般要在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长就失去价值了，这个速度要求是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。
2.1 关系型数据库（RDBMS）
20 世纪 70 年代初，IBM 工程师 Codd 发表了著名的论文“A Relational Model of Data for Large Shared DataBanks”,标志着关系数据库时代来临。关系数据库的理论基础是关系模型，是借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据，现实世界中的实体以及实体之间的联系非常容易用关系模型来表示。容易理解的模型、容易掌握的查询语言、高效的优化器、成熟的技术和产品，使得关系数据库占据了数据库市场的绝对的统治地位。随着互联网 web2.0 网站的兴起，半结构化和非结构化数据的大量涌现，传统的关系数据库在应付 web2.0 网站特别是超大规模和高并发的 SNS（全称 Social Networking Services,即社会性网络服务） 类型的 web2.0 纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题。
2.2 noSQL数据库
顺应时代发展的需要产生了 noSQL数据库技术，其主要特点是采用与关系模型不同的数据模型，当前热门的 noSQL数据库系统可以说是蓬勃发展、异军突起，很多公司都热情追捧之，如：由 Google 公司提出的 Big Table 和 MapRece 以及 IBM 公司提出的 Lotus Notes 等。不管是那个公司的 noSQL数据库都围绕着大数据的 3 个 V,目的就是解决大数据的 3个 V 问题。因此，在设计 noSQL 时往往考虑以下几个原则，首先，采用横向扩展的方式，通过并行处理技术对数据进行划分并进行并行处理，以获得高速的读写速度；其次，解决数据类型从以结构化数据为主转向结构化、半结构化、非结构化三者的融合的问题；再次，放松对数据的 ACID 一致性约束，允许数据暂时出现不一致的情况，接受最终一致性；最后，对各个分区数据进行备份（一般是 3 份），应对节点失败的状况等。
对数据的应用可以分为分析型应用和操作型应用，分析型应用主要是指对大量数据进行分类、聚集、汇总，最后获得数据量相对小的分析结果；操作型应用主要是指对数据进行增加、删除、修改和查询以及简单的汇总操作，涉及的数据量一般比较少，事务执行时间一般比较短。目前数据库可分为关系数据库和 noSQL数据库，根据数据应用的要求，再结合目前数据库的种类，所以目前数据库管理方式主要有以下 4 类。
（1）面向操作型的关系数据库技术。
首先，传统数据库厂商提供的基于行存储的关系数据库系统，如 DB2、Oracle、SQL Server 等，以其高度的一致性、精确性、系统可恢复性，在事务处理方面仍然是核心引擎。其次，面向实时计算的内存数据库系统，如 Hana、Timesten、Altibase 等通过把对数据并发控制、查询和恢复等操作控制在内存内部进行，所以获得了非常高的性能，在很多特定领域如电信、证券、网管等得到普遍应用。另外，以 VoltDB、Clustrix 和NuoDB 为代表的 new SQL 宣称能够在保持 ACDI 特性的同时提高了事务处理性能 50 倍 ~60 倍。
（2）面向分析型的关系数据库技术。
首先，TeraData 是数据仓库领域的领头羊，Teradata 在整体上是按 Shared Nothing 架构体系进行组织的，定位就是大型数据仓库系统，支持较高的扩展性。其次，面向分析型应用，列存储数据库的研究形成了另一个重要的潮流。列存储数据库以其高效的压缩、更高的 I/O 效率等特点，在分析型应用领域获得了比行存储数据库高得多的性能。如：MonetDB 和 Vertica是一个典型的基于列存储技术的数据库系统。
（3）面向操作型的 noSQL 技术。
有些操作型应用不受 ACID 高度一致性约束，但对大数据处理需要处理的数据量非常大，对速度性能要求也非常高，这样就必须依靠大规模集群的并行处理能力来实现数据处理，弱一致性或最终一致性就可以了。这时，操作型 noSQL数据库的优点就可以发挥的淋漓尽致了。如，Hbase 一天就可以有超过 200 亿个到达硬盘的读写操作，实现对大数据的处理。另外，noSQL数据库是一个数据模型灵活、支持多样数据类型，如对图数据建模、存储和分析，其性能、扩展性是关系数据库无法比拟的。
（4）面向分析型的 noSQL 技术。
面向分析型应用的 noSQL 技术主要依赖于Hadoop 分布式计算平台，Hadoop 是一个分布式计算平台，以 HDFS 和 Map Rece 为用户提供系统底层细节透明的分布式基础架构。《Hadoop 经典实践染技巧》传统的数据库厂商 Microsoft,Oracle,SAS,IBM 等纷纷转向 Hadoop 的研究，如微软公司关闭 Dryad 系统，全力投入 Map Rece 的研发，Oracle 在 2011 年下半年发布 Big Plan 战略计划，全面进军大数据处理领域，IBM 则早已捷足先登“,沃森（Watson）”计算机就是基于 Hadoop 技术开发的产物，同时 IBM 发布了 BigInsights 计划，基于 Hadoop,Netezza 和 SPSS（统计分析、数据挖掘软件）等技术和产品构建大数据分析处理的技术框架。同时也涌现出一批新公司来研究Hadoop 技术，如 Cloudera、MapRKarmashpere 等。
3数据管理方式的展望
通过以上分析，可以看出关系数据库的 ACID 强调数据一致性通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整，而对于很多互联网应用来说，对这一致性和隔离性的要求可以降低，而可用性的要求则更为明显，此时就可以采用 noSQL 的两种弱一致性的理论 BASE 和 CAP.关系数据库和 noSQL数据库并不是想到对立的矛盾体，而是可以相互补充的，根据不同需求使用不同的技术，甚至二者可以共同存在，互不影响。最近几年，以 Spanner 为代表新型数据库的出现，给数据库领域注入新鲜血液，这就是融合了一致性和可用性的 newSQL,这种新型思维方式或许会是未来大数据处理方式的发展方向。
4 结束语
随着云计算、物联网等的发展，数据呈现爆炸式的增长，人们正被数据洪流所包围，大数据的时代已经到来。正确利用大数据给人们的生活带来了极大的便利，但与此同时也给传统的数据管理方式带来了极大的挑战。

Ⅵ 大数据时代如何加强统计档案信息化管理

大数据时代如何加强统计档案信息化管理

大数据是用来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，统计部门需要积极应对大数据带来的环境变化和需求变化，更好地开展统计档案利用工作，更大程度地发掘档案的潜在价值，更加全面地提供档案信息服务，从而实现统计档案信息化管理的跨越式发展。
走进大数据
随着经济社会的快速发展，特别是近几年经济结构和社会布局不断发生变化，统计档案资料急剧增加，同时，社会各界对统计档案的需求也大幅增加。巨量资料、大需求推动着统计档案的收集、整理和利用进入大数据时代。统计部门每年都要接待大批查阅统计档案人员，每年都要调阅数以万计的各类案卷。如何从繁杂的个性化需求和数量庞大的案卷中认识和利用规律，如何在大量提供的数据中确保企业、调查对象隐私安全？这需要统计数据的利用情况，这个过程，我们可以视为一个通过“加工”实现数据“增值”的过程。但是，统计部门如何提高对数据的“加工能力”？必须首先搞清楚大数据给统计档案工作带来的变化，根据变化寻找应变办法，提升统计分析能力。
“三大”趋势
目前，统计档案的利用取得了较好的社会效益和经济效益。但在利用种类上，多数仍局限于“实际利用”，即有特定实用目的的一般性查询利用上，只有人次数、查阅卷次数等数据，缺乏综合分析、研究预测等数据加工过程，更缺乏利用偏好规律、利用趋向等加工结果。简单的数据对于一般利用者来说意义不大，对经济发展、规划、预测和调控来说更是无关痛痒。然而，随着大数据时代到来，统计档案管理将逐步呈现“三大”趋势，也将给现有的统计档案利用带来相应的挑战。
一是大档案。载体形式更加广泛，一切与经济社会有关的、经过统计部门调查取得的文书、数据、声像、实物都被作为统计档案。数字化档案体量更加巨大，原有的纸介质统计资料，以及一切非数字化的统计档案都将通过信息技术不断地加工成电子档案。
二是大服务。大数据时代统计档案服务将朝着社会化、多元化、开放性和先进性方向发展，档案服务以利用者的个性化需求为导向，提供网络化、智慧型的服务。
三是大开发。在传统管理方式下，档案利用只是提供被动的查阅服务。在大数据时代，档案利用将延伸到使用大数据技术对档案进行大量加工和二次开发，更加注重分析、发现与预测，为利用者创造更多价值。
积极应变
面对大数据给现有统计档案利用工作带来的挑战，统计部门应积极应对，全面提升数据加工能力。
做好利用统计项目调整。一是将利用统计的关注点从数量转向效益。建议在统计档案利用项中增加利用效益项目，强调社会效益的统计，如增加利用者满意度或者利用效果项目，将利用者的需求满足状况以顺序数据的形式列入统计项，以反映利用者对档案价值的认知与认可度。二是完善数字档案利用情况统计，根据数字档案资源利用的特殊性，设置数字档案和电子文件的检索量、阅读量和下载量等统计项目。
做好利用统计工作的信息化建设。大数据时代，传统的手工登记、电脑汇总的工作模式正在失去其原有的意义。必须加快利用者自助服务终端设备、服务质量评价设备、统计软件的应用，以及信息系统的建设。利用者在自助服务终端设备上验证身份后，其利用记录及其在获取服务之后对服务质量做出的评价，都将实时传输到信息系统中自动存储。
做好专业人员配备。大数据将使利用统计工作大量化、复杂化和专业化，要求工作人员必须具备一定统计理论和实务素养。因此，要及时对相关工作人员进行专业培训，同时要把统计工作具体实践中的经验、技巧、成果等在工作人员中进行交流，便于工作人员相互借鉴、相互促进。
做好利用情况的统计分析方法运用。利用情况统计分析，是档案利用统计的最后一个阶段，在这个阶段中，通过运用各种专业的统计分析方法，使我们能够对利用情况进行清晰明确的全面认识，并依据统计分析正确估计形势，为决策提供依据。例如，对于历年的利用人次和卷次数，我们可以运用时间序列的描述性分析，通过计算数量的增长率、平均增长率来简单描述现象在不同时间的变化状况，也可以通过制作图形先观察数据随时间的变化模式及变化趋势，为进一步的预测提供基本依据。进行预测时，我们首先要判别历史数据模型是平稳序列、线性趋势，还是非线性趋势，然后结合数据多少选择用移动平均、一元线性回归，还是指数模型的预测方法。
做好利用统计成果的运用和宣传。通过统计分析，我们可能会发现统计档案利用的某些规律，如利用者的喜爱，也许还能够合理预测趋向。统计部门应该积极主动地将这些统计成果运用到服务工作中去，及时调整服务重点或者提前做好服务计划，甚至做出明确的统计预测预警。

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Ⅶ 大数据时代的管理信息系统发展趋势

“人类正从IT时代走向DT时代，”2014年三月在北京举行的一场大数据产业推介会上，阿里巴巴集团创始人马云在主题演讲中发表了他的这一最新观点。这个被视为商界传奇的中国电子商务创始人，同时透露了阿里巴巴未来将加大在无线客户端和大数据平台及人才的投入意向。
“阿里巴巴是大数据的红利获得者。”在演讲开头，马云就为阿里巴巴集团从去年开始推出余额宝等互联网金融产品而引发世界关注做出了战略“解密”——这源起于阿里巴巴从五年前开始推出的大数据、云计算战略。“从五年前开始，我们在云计算上面押了很多宝，才诞生了互联网金融，如果没有数据支持，互联网金融是不可想象的。”
马云提出，人类已经从IT时代走向DT时代，IT时代是以自我控制、自我管理为主，而DT(Datatechnology)时代，它是以服务大众、激发生产力为主的技术。这两者之间看起来似乎是一种技术的差异，但实际上是思想观念层面的差异。
“未来的竞争不再将按照电力等能源拥有对区域竞争进行划分，今后拼的是人才和创新价值的能力，拼的是你的数据能够给社会创造多少价值，用数据挣钱才是未来真正核心所在，靠控制成本做生意，我估计以后这样的生意做不好，做不大。”业界分析认为，从马云此番表态以及阿里巴巴现有的产业布局来看，未来，包括数据处理、综合处理、语音识别、商业智能软件等在内的线下数据采集整合，将成为阿里巴巴的下一步发展重点。
随着大数据技术的快速发展， 企业和政府部门开始已经开始运用大数据来进行业务的分析、预测和决策。最近国家相关部门就实施国家大数据战略进行第二次集体学习，体现了国家对大数据的重视。那么，在即将到来的2018年，大数据将有哪些发展趋势呢？
1、 机器学习继续成为智能分析核心技术
近年来，机器学习已经开始渗透到生活各个领域：客服机器人、垃圾邮件过滤、人脸识别、语音识别、个性化推荐……随着大数据分析能力的不断提高，2018年机器学习将继续在智能分析方面发挥重要作用。
2、 多种科技和学科交叉融合
大数据技术的发展不仅能够将网络计算中心、移动网络技术和物联网、云计算等新型尖端网络技术充分地融合成一体，促进不同科学技术的交叉融合，同时还能够促进多学科的交叉融合，充分发挥出交叉学科和边缘学科在新时代的新功能与效用。
3、政府大数据将迅速发展
近日，国家相关部门就实施国家大数据战略进行第二次集体学习，指出将推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。因此，2018年政府将步入大数据建设快速发展的新阶段。
4、物联网、云技术、大数据和网络安全深度融合
数据管理技术，如数据质量控制、数据准备、数据分析以及数据整合等方面的融合程度将在2018年达到新的高度。当我们对智能设备的依赖程度增加时，互通性以及机器学习将会成为保护资产免遭网络安全危害的重要手段。
5、基于知识图谱的大数据应用将成为热门应用场景
知识图谱的应用场景非常广泛，比如搜索、问答、推荐系统、反欺诈、不一致性验证、异常分析、客户管理等。2018年，基于知识图谱的大数据应用将衍生出更多热门应用场景。
6、隐私的保护与大数据的安全备受关注
大数据应用在带来便利的同时，也暴露了一系列问题，人们开始担心个人信息的安全，骚扰电话、账户盗用、地址泄露……如何保护隐私大数据也将提上日程。
综上所述，大数据持续上升的发展趋势已经不可阻挡，更多的企业和人都在逐步逐步重视这块。

Ⅷ 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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零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

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。

Ⅸ 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。