大数据技术及发展趋势

大数据的出现可以以史无前例的低成本去获取和利用数据,而随着数据成倍的增长,大数据对我们生活的影响也会越深入,不可否认我们正处于一个海量数据的时代。

图片1.png

大数据处理

利用强大的支持平台来判断大数据的潜在价值称为大数据处理。我们可以根据处理时间的长短,把大数据分析分为流处理和批处理两种方式。凭借其自身携带的庞大的数据,流处理可以快速分析数据导出结果,甚至其处理时间已经达到了秒、毫秒的水平。而批处理则是先对数据进行存储,再对数据进行分析,由于在设计过程中就充分考虑了数据的量,所以可提供充足的处理资源。批处理在应对大量持久数据方面的表现极为出色,因此经常被用于对历史数据进行分析。

 

数据存储

为了满足数据平台的数据分析和特征提取,数据存储必须满足以下两个条件:其一,数据的基础架构必须满足永久可靠性;其二,数据存储子系统必须能够查询和分析数据。获取的方式就是程序员自身的积累加上各个渠道内的收集,包括爬虫收集、政府数据以及行业数据等。

图片2.png


数据分析

作为价值链中最重要的阶段,数据分析旨在提取数据价值以便帮助人们做出决策。对于IT工程师来说,每次新技术的发展所带来的海量数据对他们来说除了机遇便是毁灭。因此,他们必须时刻保持着足够的热情和耐心才能在数据到来的时刻不被时代所淘汰,并能够引领时代的发展。

图片3.png

在数据持续增长的今天,开放共享成为了数据资源在数据大战中持续保持优势的关键。各类数据的共享使用不仅极大地方便了我们的日常生活,更为各种产业的发展提供了机遇,未来大数据的发展趋势主要体现在这两个方面:

1.行业方案定制化

大数据技术开始和传统的商业进行智能化的结合,在对企业的数据进行分析处理的基础上,将会引入更多的非数据化结构数据到其中。企业可以利用这项功能实现完整的数据化平台,并给各个商家定制适合他们的数据服务。

2.生活便利化

大数据技术已经开始逐渐改变我们的日常生活,并逐渐普及到各个方面,促进了城市的发展。大数据技术从传统的、简单的数据分析处理到现在的智能化技术,无一不为人类提供了便利。在未来,大数据技术将会通过对数据的分析,为人类提供更多智能化的帮助。

图片4.png