大數據處理關鍵技(jì)術(shù)知多(duō)少？

發布時間：2021-08-20

 數據處理是對紛繁複雜(zá)的海量數據價值的提煉，而其中最有價值的地方在于預測性分析，即可以通(tōng)過數據可視化、統計模式識别、數據描述等數據挖掘形式理解數據，根據數據挖掘的結果得出預測性決策。

 數據處理的環節包括：

 1.大數據采集；

 2.大數據預處理；

 3.大數據存儲及管理；

 4.大數據分析及挖掘；

 5.大數據展現和應用。

 一(yī)、大數據采集技(jì)術(shù)

 數據采集是通(tōng)過傳感器(qì)數據、網絡交互數據及移動互聯網數據等方式獲得海量數據，是大數據知識服務模型的根本。

 大數據采集一(yī)般分為(wèi)：

 大數據智能(néng)感知層：主要包括數據傳感體系、網絡通(tōng)信體系、傳感适配體系、智能(néng)識别體系及軟硬件(jiàn)資源接入系統，實現對結構化、半結構化、非結構化的海量數據的智能(néng)化識别、定位、跟蹤、接入、傳輸、信号轉換、監控、初步處理和管理等。

 重點要突破分布式高(gāo)速高(gāo)可靠數據爬取或采集、高(gāo)速數據全映像等大數據收集技(jì)術(shù)；突破高(gāo)速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技(jì)術(shù)；設計質量評估模型，開(kāi)發數據質量技(jì)術(shù)。

 二、大數據預處理技(jì)術(shù)

 完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。

 1.抽取：因獲取的數據可能(néng)具有多(duō)種結構和類型，數據抽取過程可以幫助我們将這些複雜(zá)的數據轉化為(wèi)單一(yī)的或者便于處理的構型，以達到(dào)快速分析處理的目的。

 2.清洗：對于大數據，并不全是有價值的，有些數據并不是我們所關心的内容，而另一(yī)些數據則是完全錯(cuò)誤的幹擾項，因此要對數據通(tōng)過過濾“去殘、去重、去雜(zá)”從(cóng)而提取出有效數據。

 三、大數據存儲及管理技(jì)術(shù)

 大數據存儲與管理要用存儲器(qì)把采集到(dào)的數據存儲起來，建立相(xiàng)應的數據庫，并進行管理和調用。重點解決複雜(zá)結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技(jì)術(shù)。主要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(gè)關鍵問題。開(kāi)發能(néng)效優化的存儲、計算(suàn)融入存儲、大數據的去冗餘及高(gāo)效低(dī)成本的大數據存儲技(jì)術(shù)；突破分布式非關系型大數據管理與處理技(jì)術(shù)，異構數據的數據融合技(jì)術(shù)，數據組織技(jì)術(shù)，研究大數據建模技(jì)術(shù)；突破大數據索引技(jì)術(shù)；突破大數據移動、備份、複制等技(jì)術(shù)；開(kāi)發大數據可視化技(jì)術(shù)。

 四、大數據分析及挖掘技(jì)術(shù)

 大數據分析技(jì)術(shù)即改進已有數據挖掘和機(jī)器(qì)學習技(jì)術(shù)；開(kāi)發數據網絡挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技(jì)術(shù)；突破基于對象的數據連接、相(xiàng)似性連接等大數據融合技(jì)術(shù)；突破用戶興趣分析、網絡行為(wèi)分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技(jì)術(shù)。

 數據挖掘就(jiù)是從(cóng)大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、随機(jī)的實際應用數據中，提取隐含在其中的、人們事(shì)先不知道的、但又(yòu)是潛在有用的信息和知識的過程。

 預測分析技(jì)術(shù)的出現使得用戶能(néng)夠基于曆史數據和分析技(jì)術(shù)(如統計建模和機(jī)器(qì)學習)預測未來的結果，這使得預測結果和趨勢變得比過去幾年(nián)更加可靠，預測分析有可能(néng)徹底改變許多(duō)的行業(yè)和業(yè)務，包括零售、制造、供應鏈、網絡管理、金融服務和醫(yī)療保健。

 五、大數據展現與應用

 大數據展現與分析解決方案提供底層的數據共享交換服務和報(bào)表、分析挖掘等前端分析展現等可視化應用。

 大數據可視化适用于企事(shì)業(yè)單位和政府部門(mén)的經營決策、指揮決策和展覽展示等場景，可以幫助用戶提高(gāo)決策能(néng)力和品牌展示效果。目前大數據可視化方向有兩個(gè)，即智能(néng)實時分析和可視化互動展示。智能(néng)實時分析通(tōng)過圖形化的界面輕松搭建專業(yè)水(shuǐ)準的可視化應用和智能(néng)化數據挖掘分析，可以滿足業(yè)務監控、風險預警、市(shì)場分析等需求，更多(duō)的使用于PC端或者移動端等便攜設備上(shàng)。可視化互動展示則在前者的基礎上(shàng)，将數據展示和互動體驗相(xiàng)結合，實現技(jì)術(shù)與藝術(shù)的完美融合，适用于指揮中心決策、演示彙報(bào)、高(gāo)端展會(huì)、展廳等場景，主要用于大屏、數字沙盤、VR、AR等設備。

 在我國(guó)，大數據一(yī)般重點應用于商業(yè)智能(néng)、政府決策、公共服務。例如：商業(yè)智能(néng)技(jì)術(shù)，政府決策技(jì)術(shù)，電(diàn)信數據信息處理與挖掘技(jì)術(shù)，電(diàn)網數據信息處理與挖掘技(jì)術(shù)，氣象信息分析技(jì)術(shù)，環境監測技(jì)術(shù)，警務雲應用系統（道路(lù)監控、視頻監控、網絡監控、智能(néng)交通(tōng)、反電(diàn)信詐騙、指揮調度等公安信息系統），大規模基因序列分析比對技(jì)術(shù)，Web信息挖掘技(jì)術(shù)，多(duō)媒體數據并行化處理技(jì)術(shù)，影視制作渲染技(jì)術(shù)，其他各種行業(yè)的雲計算(suàn)和海量數據處理應用技(jì)術(shù)等。

 大數據技(jì)術(shù)能(néng)夠将隐藏于海量數據中的信息和知識挖掘出來，為(wèi)人類的社會(huì)經濟活動提供依據，從(cóng)而提高(gāo)各個(gè)領域的運行效率，大大提高(gāo)整個(gè)社會(huì)經濟的集約化程度。