大數據的關鍵技術包括哪些？具體技術介紹

1.大數據技術

大數據技術有狹義與廣義之分。狹義的大數據技術可以稱為是一種海量且急劇增長的、復雜且不斷變化的、高速且種類繁多的、深刻且影響廣泛的、無法用傳統技術手段、方法工具、思維模式對其進行儲存、挖掘、分析、處理的各類數據的集合。廣義的大數據技術還應該包括對于大數據技術進行處理、儲存、分析的技術手段和思維模式，并進一步延伸到對大數據進行處理的人才、組織、機構、政府、企業等。

2.大數據技術的關鍵技術包括哪些

大數據關鍵技術涵蓋數據存儲、處理、應用等多方面的技術，根據大數據的處理過程，可將其分為大數據采集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據處理、大數據分析及挖掘、大數據展示等。

(1)大數據采集技術

大數據采集技術是指通過RFID數據、傳感器數據、社交網絡交互數據及移動互聯網數據等方式獲得各種類型的結構化、半結構化及非結構化的海量數據。因為數據源多種多樣，數據量大，產生速度快，所以大數據采集技術也面臨著許多技術挑戰，必須保證數據采集的可靠性和高效性，還要避免重復數據。

(2)大數據預處理技術

大數據預處理技術主要是指完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗、填補、平滑、合并、規格化及檢查一致性等操作。因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取的主要目的是將這些復雜的數據轉化為單一的或者便于處理的結構，以達到快速分析處理的目的。

(3)大數據存儲及管理技術

大數據存儲及管理的主要目的是用存儲器把采集到的數據存儲起來，建立相應的數據庫，并進行管理和調用。

在大數據時代，從多渠道獲得的原始數據常常缺乏一致性，數據結構混雜，并且數據不斷增長，這造成了單機系統的性能不斷下降，即使不斷提升硬件配置也難以跟上數據增長的速度。這導致傳統的處理和存儲技術失去可行性。大數據存儲及管理技術重點研究復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術，解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。

(4)大數據處理

大數據的應用類型很多，主要的處理模式可以分為流處理模式和批處理模式兩種。批處理是先存儲后處理，而流處理則是直接處理。

(5)大數據分析及挖掘技術

大數據處理的核心就是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的、深入的、有價值的信息。

越來越多的應用涉及大數據，這些大數據的屬性，包括數量、速度、多樣性等都引發了大數據不斷增長的復雜性，所以，大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。利用數據挖掘進行數據分析的常用方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則等，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。

(6)大數據展示技術

在大數據時代下，數據井噴似地增長，分析人員將這些龐大的數據匯總并進行分析，而分析出的成果如果是密密麻麻的文字，那么就沒有幾個人能理解，所以我們就需要將數據可視化。數據可視化技術主要指的是技術上較為高級的技術方法，這些技術方法通過表達、建模，以及對立體、表面、屬性、動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。

以上梳理了大數據技術的定義及關鍵技術，希望對你有所幫助，如果你想了解更多相關內容，敬請關注三個皮匠報告的行業知識欄目。

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