大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng) data在預處理上有什么聯(lián)系和區(qū)別？為什么數(shù)據(jù)源的速度會給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析帶來問題？它們是數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)生成快、數(shù)據(jù)格式多樣、數(shù)據(jù)值密度低，挑戰(zhàn)了數(shù)據(jù)處理的技術(shù)難點。首先，數(shù)據(jù)量大，所以傳統(tǒng)的單機處理方式不可行，意味著不會使用傳統(tǒng)的約束來保證數(shù)據(jù)的完整性，然后數(shù)據(jù)的多樣性會使傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫在很多數(shù)據(jù)處理問題中難以使用。

人工智能技術(shù)對人力資源管理的影響如下:1。合理降低管理成本，提高工作效率。一方面，在人力資源管理中使用人工智能技術(shù)，可以減少對員工數(shù)量的需求，減少人力成本的實際支出，在數(shù)據(jù)統(tǒng)計和內(nèi)容分析上更加嚴謹、科學、高效。2.提高數(shù)據(jù)處理的綜合能力，保證信息的準確性。在人力資源管理過程中，需要處理大量的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng) 數(shù)據(jù)處理方法主要是手工處理，不僅處理周期長，而且不能保證計算精度。

相應數(shù)據(jù)的高效傳輸和處理，拓展數(shù)據(jù)獲取渠道，有利于對數(shù)據(jù)信息進行有針對性的分類，可以包括工資數(shù)據(jù)信息、考核信息等。，還可以有效關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進行綜合分析。4.推進人力資源管理模塊的數(shù)字化進程。目前人力資源管理越來越精細化，各個管理模塊相互依存。人工智能的應用可以從數(shù)字層面更好地滿足各個模塊的不同管理需求。

大數(shù)據(jù)采集技術(shù)、大數(shù)據(jù)預處理技術(shù)、大數(shù)據(jù)存儲與管理技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)、大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)與應用技術(shù)數(shù)據(jù)采集是指通過RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡交互數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)獲得的各類結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化(或弱結(jié)構(gòu)化)和非結(jié)構(gòu)化海量數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)知識服務模式的基礎。重點是突破分布式高速高可靠數(shù)據(jù)抓取或采集、高速數(shù)據(jù)全映像等大數(shù)據(jù)采集技術(shù)；突破高速數(shù)據(jù)分析、轉(zhuǎn)換、加載等大數(shù)據(jù)集成技術(shù)；設計質(zhì)量評估模型，發(fā)展數(shù)據(jù)質(zhì)量技術(shù)。