大數(shù)據(jù)發(fā)展涉及的關(guān)鍵技術(shù):大數(shù)據(jù)獲取技術(shù)是指通過(guò)RFID數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等獲取各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)主要是指對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、提取、清洗、填充、平滑、合并、歸一化、檢查一致性等操作。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理的主要目的是將采集到的數(shù)據(jù)用內(nèi)存存儲(chǔ)起來(lái)，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行管理和調(diào)用。

批處理是先存儲(chǔ)后處理，流處理是直接處理。大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)大數(shù)據(jù)處理的核心是分析大數(shù)據(jù)，只有通過(guò)分析才能獲得大量智能的、深入的、有價(jià)值的信息。大數(shù)據(jù)展示技術(shù)大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)像井噴一樣增長(zhǎng)。分析師對(duì)這些龐大的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總分析，如果分析出來(lái)的結(jié)果是密密麻麻的文字，很少有人能看懂，所以我們需要將數(shù)據(jù)可視化。

bigdata，或稱巨量數(shù)據(jù)，是指主流軟件工具無(wú)法在合理的時(shí)間內(nèi)捕捉、管理、處理和整理的所涉及的信息，以幫助企業(yè)做出更加積極的商業(yè)決策?！按髷?shù)據(jù)”是一種海量的、高增長(zhǎng)的、多樣化的信息資產(chǎn)，需要新的處理模式來(lái)?yè)碛懈鼜?qiáng)的決策力、洞察和發(fā)現(xiàn)力以及流程優(yōu)化能力。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。

大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)才能在容許時(shí)間內(nèi)有效處理大量數(shù)據(jù)。適合大數(shù)據(jù)的技術(shù)包括大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘電力網(wǎng)格、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展存儲(chǔ)系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的挑戰(zhàn):大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨帶來(lái)了無(wú)數(shù)的機(jī)遇，但同時(shí)，個(gè)人或機(jī)構(gòu)的隱私權(quán)也很可能受到?jīng)_擊。大數(shù)據(jù)包含各種個(gè)人信息數(shù)據(jù)，現(xiàn)有的隱私保護(hù)法律或政策無(wú)法解決這些新出現(xiàn)的問(wèn)題。

上周在《大數(shù)據(jù)的趨勢(shì)與特征》中說(shuō)，人類這次面臨的問(wèn)題不是問(wèn)題解決不了，而是問(wèn)題太復(fù)雜了。用機(jī)械思維，其速度和效率跟不上新問(wèn)題的出現(xiàn)。正是在這種分工越來(lái)越細(xì)，協(xié)作越來(lái)越緊密，問(wèn)題越來(lái)越復(fù)雜的背景下，大數(shù)據(jù)思維應(yīng)運(yùn)而生。大數(shù)據(jù)思維也有其獨(dú)特的體量性、多樣性和完整性，讓過(guò)去看似復(fù)雜、難以處理的問(wèn)題變得可解。事實(shí)上，早在20世紀(jì)60年代，就有研究人員提出用人工智能來(lái)解決社會(huì)問(wèn)題。

吳軍老師在《智能時(shí)代》中說(shuō):“在人類發(fā)明史上，很多領(lǐng)域的早期嘗試都是模仿人或者動(dòng)物的行為，因?yàn)檫@是我們直覺(jué)思維最容易的方式?！比欢?，經(jīng)過(guò)十幾年的發(fā)展，科學(xué)家發(fā)現(xiàn)采用上述思路發(fā)展人工智能似乎并不能解決任何實(shí)際問(wèn)題。很多科學(xué)家開(kāi)始反思人工智能的發(fā)展，在接下來(lái)的20年左右的時(shí)間里，人工智能學(xué)術(shù)領(lǐng)域的研究處于低谷。

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)需要涵蓋多方面的知識(shí)和技能。以下是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)需要注意的主要領(lǐng)域:數(shù)據(jù)管理與處理:了解數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理和管理方法，包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)(如NoSQL)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖等。學(xué)會(huì)使用SQL、Hadoop、Spark等工具和技術(shù)處理和操作大規(guī)模數(shù)據(jù)。分布式系統(tǒng)與并行計(jì)算:熟悉分布式系統(tǒng)的原理和架構(gòu)，知道如何設(shè)計(jì)和維護(hù)一個(gè)可擴(kuò)展的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。

數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí):掌握數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、算法和實(shí)踐，包括分類、聚類、回歸、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)。學(xué)會(huì)使用常用的機(jī)器學(xué)習(xí)工具和庫(kù)，如scikitlearn、TensorFlow、PyTorch等。數(shù)據(jù)可視化和探索性分析:學(xué)習(xí)使用圖表、可視化工具和技術(shù)來(lái)分析和呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)，以便提取見(jiàn)解和發(fā)現(xiàn)模式。

1。收集原始數(shù)據(jù)，捕捉每個(gè)網(wǎng)站、電子郵件或Cookie的內(nèi)容，然后提取關(guān)鍵信息。2.為這些信息創(chuàng)建復(fù)雜的相關(guān)索引和與廣告相關(guān)的索引。3.將索引和相應(yīng)的內(nèi)容存儲(chǔ)在分布式服務(wù)器上。4.當(dāng)用戶瀏覽網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行搜索或查看電子郵件時(shí)，谷歌會(huì)將用戶的請(qǐng)求放入一個(gè)復(fù)雜的“翻譯”過(guò)程中，然后相應(yīng)地定位幾個(gè)索引項(xiàng)。5.根據(jù)索引在服務(wù)器中搜索數(shù)據(jù)，然后返回搜索結(jié)果或相應(yīng)的廣告。這么大的數(shù)據(jù)項(xiàng)目為什么會(huì)失?。?/p>

它缺乏一個(gè)好的商業(yè)分析解決方案來(lái)提升自己的競(jìng)爭(zhēng)力，這是最關(guān)鍵的。然而，要做到這一點(diǎn)，仍然有巨大的差距需要彌合，其實(shí)現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目基本上都是IT專家的事。他們可以用C或Java部署MapReduce功能，但無(wú)法實(shí)現(xiàn)最終目標(biāo)，為業(yè)務(wù)提供有價(jià)值的算法，為了避免失敗，企業(yè)必須使用先進(jìn)的業(yè)務(wù)專家分析工具，這種工具不需要用戶有技術(shù)背景，可以快速、直觀、方便地將業(yè)務(wù)邏輯轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)算法。