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大數(shù)據(jù)技術(shù)解讀引領(lǐng)未來也須應(yīng)對挑戰(zhàn)
2017-06-09
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大數(shù)據(jù)技術(shù)解讀引領(lǐng)未來也須應(yīng)對挑戰(zhàn)

第1頁：大數(shù)據(jù)技術(shù)的分類

大數(shù)據(jù)技術(shù)是在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理手段無法應(yīng)對海量數(shù)據(jù)的實時需求的情況下，采用新的信息技術(shù)來應(yīng)對大數(shù)據(jù)爆發(fā)進行數(shù)據(jù)處理的技術(shù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)一般可以包括基礎(chǔ)架構(gòu)支持、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)計算和數(shù)據(jù)展現(xiàn)交互等。

　　大數(shù)據(jù)技術(shù)的分類

　　大數(shù)據(jù)技術(shù)涵蓋的范圍十分廣闊?；A(chǔ)架構(gòu)支持方面主要包括了支撐大數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)架構(gòu)級數(shù)據(jù)中心管理、云計算平臺、云存儲設(shè)備及技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、資源監(jiān)控等技術(shù)。而為了處理數(shù)據(jù)，則需要有大規(guī)模物理資源的云數(shù)據(jù)中心和具備高效的調(diào)度管理功能的云計算平臺的支撐。

　　數(shù)據(jù)采集技術(shù)方面包含了數(shù)據(jù)采集的手段和數(shù)據(jù)處理技術(shù)。一般來講數(shù)據(jù)采集最基礎(chǔ)的需要各類傳感器和軟硬件設(shè)施，然后需要進行ETL（采集、轉(zhuǎn)換和加載）過程，對數(shù)據(jù)進行清洗、過濾、校驗、轉(zhuǎn)換等各種預(yù)處理，然后將有效的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為合適的格式及類型。而部分企業(yè)還需要為了應(yīng)對多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)采集和存儲訪問設(shè)計數(shù)據(jù)總線，以便于企業(yè)各個應(yīng)用和服務(wù)之間的數(shù)據(jù)交換及共享。

　　數(shù)據(jù)存儲技術(shù)則是在經(jīng)歷了轉(zhuǎn)換之后，針對海量數(shù)據(jù)進行存儲歸檔。一般會采用分布式文件系統(tǒng)以及分布式數(shù)據(jù)庫進行存儲，將數(shù)據(jù)分布到多了存儲點中，提供備份、安全、訪問接口及協(xié)議等機制。
大數(shù)據(jù)技術(shù)在不斷發(fā)展中

　　而數(shù)據(jù)計算一般包括了數(shù)據(jù)查詢、統(tǒng)計、分析、預(yù)測、挖掘、圖譜處理、BI商業(yè)智能等各項相關(guān)技術(shù)，數(shù)據(jù)計算是數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵組成，也是大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心部分。通過數(shù)據(jù)計算可以將大數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為價值。

　　數(shù)據(jù)展現(xiàn)交互是與用戶最貼近的一步。由于數(shù)據(jù)的最終使用者為用戶，目標為給生產(chǎn)、運營、規(guī)劃提供決策支持，因此一般會選擇更為直觀便捷的方式將數(shù)據(jù)的價值和內(nèi)涵展示出來，讓用戶能夠更有效的利用數(shù)據(jù)發(fā)揮價值。這一步出傳統(tǒng)的報表和圖形之外，當(dāng)前最流行的手段莫過于可視化工具和人機交互等。

　　第2頁：大數(shù)據(jù)技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)

　　大數(shù)據(jù)技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)

　　大數(shù)據(jù)技術(shù)在不斷的發(fā)展過程中并非一帆風(fēng)順，其也遇到了不少挑戰(zhàn)。
大數(shù)據(jù)面臨問題并不少

　　在大數(shù)據(jù)采集方面，如在不損失數(shù)據(jù)本身價值的情況下盡可能的將數(shù)據(jù)集的量降低變小是個問題，在數(shù)據(jù)的清洗和去除過程中，如何有效的處理大數(shù)據(jù)，讓其不損失價值，從一個平面的大數(shù)據(jù)中提取高附加價值的概念、理論以及知識才是關(guān)鍵。

　　大數(shù)據(jù)管理方面則需要面對多種不同類型的數(shù)據(jù)。由于當(dāng)前數(shù)據(jù)以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，而且這一趨勢正在加強，如何面對分布、多態(tài)、異構(gòu)的大數(shù)據(jù)進行管理，還需要更為有效和快捷的手段。

　　大數(shù)據(jù)存儲方面，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)盡管存儲較為便捷，可是在海量數(shù)據(jù)的查詢、統(tǒng)計和更新方面效率較低；如果面對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如視頻、音頻、文本、圖片等，存儲、檢索都會存在一定困難，而且占用空間較大。對于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，存儲、分析都需要進行結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，或者按照非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲，難度較大而且不利于實時處理。
技術(shù)在發(fā)展 挑戰(zhàn)與機遇并存

數(shù)據(jù)計算方面，分布式計算與并行計算都可以提供有效的技術(shù)支持，但是如何提供有效的利用手段，開戰(zhàn)大數(shù)據(jù)分析處理還需要進一步研究，而且在計算方面盡力“傻瓜式”開發(fā)的現(xiàn)在，如何找到切實可靠的理想結(jié)果也是一個重點。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域，應(yīng)用大數(shù)據(jù)輔助具體行業(yè)的落地仍然有待提高，如何快速開展治安防控、警情研判及指揮決策，發(fā)掘行業(yè)信息資源價值，提高領(lǐng)域大數(shù)據(jù)的利用率都需要進一步的落地實施。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的提高是顯而易見的，但是大數(shù)據(jù)落地是一個重大課題。提高大數(shù)據(jù)技術(shù)，增強大數(shù)據(jù)應(yīng)用還會是很長時間里的主旋律。

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