大数据-大数据处理技术研究24 精品
工程技术中的大数据处理技术研究
工程技术中的大数据处理技术研究随着人类社会的不断发展，科技水平也在不断提高，人类创造了越来越多的技术来满足自己的需求，其中大数据处理技术是近年来发展最为迅速的一种技术。
这项技术本身应用广泛，但在工程技术中的应用更为深入，起到了重要的作用。
那么，如何在工程技术中利用大数据处理技术呢？一、行业背景工程技术是一个极其复杂的行业，其需要的技术更是种类繁多，但是近些年来，大数据技术应用的广泛普及，使得很多工程技术得到了改进和优化，达到了更好的效果。
例如，现在智能交通系统和智能医疗系统，就大量应用了大数据处理技术，现代化港口，机场的高效率运营就离不开大数据处理技术等等。
二、应用技术1. 数学模型数学模型作为工程技术中重要的技术之一，可以用于描述大多数问题，从而提高生产效率。
2. 数据挖掘和统计技术数据挖掘和统计技术旨在通过收集和分析数据，发现隐藏在数据背后的模式和关联。
通过应用这种技术，可以快速提取出工程技术中的重要信息。
3. 神经网络技术神经网络技术通常用于对工程技术中数据的分类和预测。
神经网络模型的实现可以基于特定的算法或前馈神经网络，该模型可以处理特定类别的数据，并进行预测。
4. 机器学习算法机器学习算法则是对数据进行学习和预测，其基于数据的模型能够自动适应数据。
机器学习算法被广泛应用于各种工程技术中，包括医疗和制造。
三、应用实例1. 智能交通系统智能交通系统是指应用高科技和数据分析技术来优化交通系统的运营，提高城市交通的质量和效率。
2. 智能医疗系统智能医疗系统则是指应用大数据处理技术来推进医学科技的发展，提高医疗服务的质量和效率。
通过建立医疗数据库，医生们就可以根据病历记载和运动跟踪数据，帮助病人诊断疾病，并提供个性化的医疗方案。
3. 船舶制造工程随着工业生产的不断发展，海运也成为了世界各国经济活动中重要的一环。
现在，通过大数据处理技术，船舶制造企业可以更好地控制制造流程以及操作数据的周期性，从而提高船舶制造工艺的效率和质量，最终提高整个船舶制造行业的生产效率。
大数据处理技术的研究与实现
大数据处理技术的研究与实现随着互联网和计算科学的迅猛发展，数据已经成为了我们生活中的一部分。
在日常生活中，我们会产生大量的数据，而这些数据能够给我们提供很多有用的信息和知识，有许多重要的应用程序依赖于对数据进行分析、提取和处理。
这就形成了对大数据处理技术研究与实现的需求。
一、大数据处理技术的定义与特点大数据处理技术是指在大数据环境下实现数据分析、提取和处理的技术。
其中，大数据是指海量的、复杂的、高维的数据，其数据量已经超出了传统数据库的处理能力，需要采用新的技术来处理。
大数据处理技术的特点包括：高并发、高可用、高性能、高安全、高可靠、高可扩展、跨平台等。
同时，它还要满足数据保存、数据管理、数据共享等需求，更进一步还要满足数据时效性、数据准确性和数据完整性这些质量方面的要求。
二、大数据处理技术的研究方向大数据处理技术的研究方向通常包括以下几个方面：1. 数据采集和清洗：大数据范围之广，让数据采集变的异常困难，而又需要保证数据的准确性和完整性。
因此，数据采集和清洗就成了大数据处理技术研究的重要方向。
2. 数据存储和管理：大数据处理技术需要将处理前的数据保存下来以便处理，这就需要有一个高效安全的储存系统以保证数据的稳定性和可扩展性。
同时，还要解决机器故障导致的丢失问题。
3. 数据编码和压缩：由于大数据的数据量庞大，所以需要使用一些高效的数据编码和压缩技术来降低数据的存储需求。
数据编码和压缩通常与数据传输和通信有关。
4. 数据分析和挖掘：数据分析和挖掘是大数据处理技术的核心内容，能够让我们更加深入的了解数据所包含的信息和知识。
这个方向包括数据预处理、数据清理、机器学习等。
三、大数据处理技术的实现要实现大数据处理技术，通常需要有一个全面的数据处理平台，并且这个平台需要满足大数据所具有的一些技术特点。
目前市面上已经有很多数据处理平台，其中 Apache Hadoop 和 Spark 就是比较有代表性的两个平台。
大数据处理与分析技术
大数据处理与分析技术随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中无法忽视的重要资源。
海量的数据持续产生，如何高效地处理和分析数据，已成为企业、政府和学术界所面临的重要挑战。
本文将探讨大数据处理与分析技术，介绍其基本原理与应用方向。
一、大数据处理技术大数据处理技术是指为了解决海量数据的存储、传输、处理和计算等问题而研发的各种技术手段。
它主要包括以下几个方面。
1. 分布式计算分布式计算是大数据处理的核心技术之一。
由于传统的单机计算无法处理如此庞大的数据量，采用分布式计算可以将数据划分为多个部分，并利用多个计算节点同时进行计算，提高计算效率。
常见的分布式计算框架有Hadoop、Spark等。
2. 数据存储与管理大数据处理离不开高效的数据存储与管理技术。
传统的关系型数据库已不能满足大规模数据的处理需求，而NoSQL等非关系型数据库则成为了处理大数据的首选。
此外，还有基于分布式文件系统的存储技术，如HDFS等。
3. 数据挖掘与机器学习数据挖掘和机器学习技术可以从大数据中挖掘出有价值的信息和知识。
通过分析数据中的模式、关联和趋势等，可以提供数据驱动的决策支持和预测分析。
常见的数据挖掘和机器学习算法有关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等。
二、大数据分析技术大数据分析是指通过对大数据进行处理和挖掘，提取有价值的信息和知识，以支持决策和业务创新。
大数据分析技术可以应用于多个领域。
1. 商业智能商业智能是指通过大数据分析技术，对企业内外部的数据进行分析和挖掘，以获取对业务决策有帮助的信息。
通过对销售数据、市场数据等进行分析，可以发现销售趋势、消费者行为等，提供有针对性的业务决策支持。
2. 社交网络分析社交网络分析是对社交网络中的数据进行处理和挖掘的技术。
通过分析用户之间的关系、行为，可以揭示社交网络中的潜在规律和扩散特征，有助于理解社交网络的结构和演化过程，以及社交网络中的信息传播和影响力分析。
3. 医疗健康大数据分析技术在医疗健康领域的应用日益重要。
大数据处理中的实时流数据分析技术研究
大数据处理中的实时流数据分析技术研究随着互联网的发展，大数据已经成为了各个行业的关键词。
大数据对于企业来说，不仅仅是简单的数据收集和储存，更是如何进行数据处理与分析的问题。
在大数据处理的过程中，实时流数据分析技术也愈发重要。
一、实时流数据分析技术的背景随着物联网的发展，各种智能设备和传感器的出现，大量的数据不断涌现，引发了对实时流数据分析技术的需求。
实时流数据分析技术直接从数据流中提取有用的信息，是一种高效、及时、有效的分析方式，因此逐渐成为了大数据分析的一个重要方向。
实时流数据分析技术是一种基于事件驱动（Event-Driven）的、流处理（Stream Processing）的技术。
与传统的批处理（Batch Processing）不同，它并不需要将数据都收集完毕后再进行处理分析，而是在数据产生的同时，立即从数据流中提取出有用信息，实现对数据的实时处理和分析。
二、实时流数据分析技术的具体实现实时流数据分析技术的实现需要依赖一些相关的技术，如：流计算（Stream Computing）、复杂事件处理（CEP）等。
1、流计算流计算是实现流数据分析的核心技术之一。
它通过实时处理流数据，及时提取出需要的信息，对数据进行快速分析，从而实现对实时数据流的业务流程实时管理和决策支持等功能。
流计算引入了流处理模型，通过流式数据处理引擎实时处理数据流，消除了繁重的批处理过程，降低了延迟和成本。
同时，流计算也通过数据结构、数据流设计等技术手段，优化了流数据的存储方式和查询效率，实现了更为高效的数据处理方式。
2、复杂事件处理（CEP）复杂事件处理是一种在流数据中捕获一系列相关或无关的事件，识别出符合某种模式或规则的事件，并及时提供有关的响应和处理结果的技术。
CEP可以将时间序列数据转化为事件流数据，在事件流中识别出复杂事件，快速响应和处理事件，及时控制或调整业务流程。
CEP技术可以识别和捕获实时数据流中的异常事件，实现对业务和管理过程的实时监控和管理，从而提升了企业应用系统的可操作性和管理效率。
大数据的处理技术
大数据的处理技术正文：一、大数据的定义大数据是指在传统数据库处理能力无法满足的条件下，强调数据规模大、处理速度快、多样性丰富的一类数据。
它包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，这些数据来自各种渠道，包括社交媒体、互联网、传感器等。
大数据的特性主要体现在“三V”，即Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）和Variety（数据多样性丰富）。
大数据技术是为了处理这种大规模的、多样化的数据而设计的。
二、大数据的处理技术1.数据采集数据采集是大数据处理技术的第一步，它涉及到从各种来源收集数据，包括传感器、设备、传统数据库等。
数据采集技术包括数据抽取、数据清洗、数据转换等过程，目的是将数据转化为可用的格式，以便后续处理。
2.数据存储大数据的存储是一个关键问题，因为传统的数据库系统无法满足大规模数据的存储需求。
大数据处理技术采用了分布式存储系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库等。
这些系统允许数据分布存储在多台服务器上，提高了数据的可用性和容错性。
3.数据处理数据处理是大数据技术的核心，它包括数据分析、数据挖掘、机器学习等技术。
大数据处理需要高效的分布式计算系统，如MapReduce、Spark等。
这些系统能够对大规模数据进行并行计算，提高数据处理的效率和速度。
4.数据分析数据分析是大数据处理技术的一个重要应用，它包括统计分析、数据可视化、预测分析等技术。
数据分析需要大数据技术提供的高性能计算能力和丰富的数据处理工具，以便从海量数据中发现有价值的信息。
5.数据存储数据存储是大数据处理技术的一个关键问题。
在传统数据库系统中，数据存储采用了关系型数据库管理系统（RDBMS），这种系统无法满足大规模数据的存储需求。
大数据处理技术采用了分布式存储系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库等。
这些系统允许数据分布存储在多台服务器上，提高了数据的可用性和容错性。
大数据处理技术
大数据处理技术随着信息时代的发展，大数据正逐渐成为推动社会发展的重要驱动力。
大数据的特点在于规模庞大、速度快、种类多样，对传统数据处理技术提出了更高要求。
为了更好地挖掘大数据的价值，人们不断探索新的大数据处理技术。
本文将介绍几种常见的大数据处理技术，并探讨其在实际应用中的优势和挑战。
一、分布式文件系统分布式文件系统是大数据处理的基础，它通过将数据分散存储在多台服务器上，提高了存储和访问的效率。
常见的分布式文件系统包括Hadoop的HDFS和Google的GFS。
这些分布式文件系统采用了数据冗余和容错机制，保证了数据的可靠性和可用性。
此外，它们还具备高扩展性和高吞吐量的特点，能够适应大规模数据的处理需求。
二、并行计算框架大数据处理往往需要进行大规模的并行计算，以加快处理速度。
并行计算框架可以将任务划分成多个子任务，并分别在多台计算机上进行并行处理。
知名的并行计算框架包括Hadoop的MapReduce和Spark。
这些并行计算框架提供了简洁的编程接口和高效的调度机制，使得分布式计算变得更加容易和高效。
三、数据挖掘和机器学习算法大数据中蕴藏着丰富的信息和潜在的价值，而数据挖掘和机器学习算法可以帮助我们从大数据中发现隐藏的模式和规律。
常用的数据挖掘和机器学习算法包括关联规则、聚类分析、分类算法和预测算法等。
这些算法通过对大数据进行分析和建模，提供了实用的预测和决策支持。
四、实时数据处理随着物联网和移动互联网的兴起，实时数据处理成为了大数据技术的一个重要方向。
实时数据处理需要在数据产生的同时进行分析和处理，以实现实时监控和实时决策。
常见的实时数据处理技术包括Apache Storm和Spark Streaming等。
这些技术可以对数据进行流式处理，快速响应并处理大量的实时数据。
五、云计算和容器技术云计算和容器技术为大数据处理提供了灵活和高效的基础设施支持。
云计算可以提供弹性的计算和存储资源，满足大规模数据处理的需求。
《2024年面向医疗大数据处理的医疗云关键技术研究》范文
《面向医疗大数据处理的医疗云关键技术研究》篇一一、引言随着科技的不断进步和人类对健康的关注日益增长，医疗大数据已经逐渐成为了全球的关注焦点。
与此同时，医疗云作为承载并处理医疗大数据的关键平台，正越来越受到医疗领域的关注和青睐。
然而，在大数据的处理、分析、共享及安全性方面，仍面临着一系列的挑战和难题。
本篇文章将对医疗云关键技术进行深入探讨，并为其面向医疗大数据处理的未来研究指明方向。
二、医疗大数据处理的挑战在当下信息化的社会中，医疗领域面临着海量数据快速增长的问题。
面对这样的数据海洋，传统的数据处理技术往往显得力不从心，特别是在分析效率、数据处理精确性、隐私保护和安全性等方面。
因此，如何高效地处理、分析和利用这些数据，成为了医疗领域亟待解决的问题。
三、医疗云的关键技术（一）云计算技术云计算技术是医疗云的基础。
它通过虚拟化技术将大量的计算资源集中起来，形成一个强大的计算池，为各种应用提供强大的计算能力。
同时，云计算技术还能实现资源的动态分配和灵活调度，使得资源能够得到有效的利用。
（二）大数据处理技术在医疗云中，大数据处理技术是关键。
这包括数据的存储、处理、分析和挖掘等技术。
这些技术能够帮助我们快速地获取和分析医疗数据，提取出有用的信息，为医学研究和治疗提供有力的支持。
（三）安全与隐私保护技术在医疗领域，数据的隐私和安全尤为重要。
因此，在医疗云中，应使用各种先进的安全与隐私保护技术，如数据加密、访问控制、身份验证等，以确保数据的完整性和保密性。
四、医疗云的研究方向与展望（一）更高效的医疗大数据处理与分析在大数据时代，如何快速、准确地处理和分析数据是关键。
未来的研究应着重于开发更高效的算法和模型，提高数据处理的速度和精度。
同时，应结合人工智能等先进技术，实现数据的自动分析和预测。
（二）加强数据安全与隐私保护在保障数据安全与隐私方面，除了传统的加密和访问控制技术外，还应研究更先进的隐私保护技术。
例如，使用同态加密等技术，使得在保证数据隐私的同时，也能进行数据的分析和挖掘。
大数据处理技术研究(DOC 24页)
大数据处理技术研究(DOC 24页)郑州轻工业学院课程设计说明书题目：大数据处理技术研究姓名：王超田启森院（系）：计算机与通信工程专业班级：计算机科学与技术学号：541007010138541007010137指导教师：钱慎一成绩：时间：2013年6月26 日至2013 年 6 月27日目录图一3. 大数据定义：“大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。
如图二;图二4. 大数据技术的发展：大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。
如图三所示：图三在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。
同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。
云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。
信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据也以非结构化数据为主。
预计到2012年，非结构化数据将达到互联网整个数据量的75%以上。
用于提取智慧的“大数据”，往往是这些非结构化数据。
传统的数据仓库系统、BI、链路挖掘等应用对数据处理的时间要求往往以小时或天为单位。
但“大数据”应用突出强调数据处理的实时性。
在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒级。
全球技术研究和咨询公司Gartner将“大数据”技术列入2012年对众多公司和组织机构具有战略意义的十大技术与趋势之一，而其他领域的研究，如云计算、下一代分析、内存计算等也都与“大数据”的研究相辅相成。
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郑州轻工业学院课程设计说明书题目：大数据处理技术研究姓名：王超田启森院（系）：计算机与通信工程专业班级：计算机科学与技术学号：541007010138541007010137指导教师：钱慎一成绩：时间：20XX年6月26 日至20XX 年 6 月27日目录1. 摘要： (4)2. 大数据概况; (4)3. 大数据定义： (5)4. 大数据技术的发展： (5)5. 大数据技术组成： (8)5.1 分析技术 (8)5.1.1 可视化分析 (9)5.1.2 数据挖掘算法 (9)5.1.3 预测分析能力 (9)5.1.4 语义引擎 (9)5.1.5 数据质量和数据管理 (9)5.2 存储数据库 (10)5.3 分布式计算技术 (11)6. Hadoop--大数据处理的核心技术 (13)6.1 Hadoop的组成 (13)6.2 Hadoop的优点： (16)6.2.1 高可靠性。
(16)6.2.2 高扩展性。
(17)6.2.3 高效性。
(17)6.2.4 高容错性。
(17)6.3 Hadoop的不足 (17)6.4 主要商业性“大数据”处理方案 (18)6.4.1 IBM InfoSphere大数据分析平台 (18)6.4.2 Or a c l e Bi g Da t aApplianc (19)6.4.3 Mi c r o s o f t S QLServer (19)6.4.4 Sybase IQ (19)6.5 其他“大数据”解决方案 (20)6.5.1 EMC (20)6.5.2 BigQuery (20)6.6 “大数据”与科技文献信息处理 (21)7. 大数据处理技术发展前景： (21)7.1 大数据复杂度降低 (21)7.2 大数据细分市场 (22)7.3 大数据开源 (22)7.4 Hadoop将加速发展 (22)7.5 打包的大数据行业分析应用 (22)7.6 大数据分析的革命性方法出现 (23)7.7 大数据与云计算:深度融合 (23)7.8 大数据一体机陆续发布 (23)8 结语; (23)9 ： (23)1.摘要：大数据浪潮汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围启动透明政府、加速企业创新、引领社会变革的利器。
2. 大数据概况;大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。
未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。
数据技术发展历史如图一所示：图一3. 大数据定义：“大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。
如图二;图二4. 大数据技术的发展：大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。
如图三所示：图三在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。
同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。
云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。
信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据也以非结构化数据为主。
预计到20XX年，非结构化数据将达到互联网整个数据量的75%以上。
用于提取智慧的“大数据”，往往是这些非结构化数据。
传统的数据仓库系统、BI、链路挖掘等应用对数据处理的时间要求往往以小时或天为单位。
但“大数据”应用突出强调数据处理的实时性。
在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒级。
全球技术研究和咨询公司Gartner将“大数据”技术列入20XX年对众多公司和组织机构具有战略意义的十大技术与趋势之一，而其他领域的研究，如云计算、下一代分析、内存计算等也都与“大数据”的研究相辅相成。
Gartner在其新兴技术成熟度曲线中将“大数据”技术视为转型技术，这意味着“大数据”技术将在未来3—5年内进入主流。
而“大数据”的多样性决定了数据采集来源的复杂性，从智能传感器到社交网络数据，从声音图片到在线交易数据，可能性是无穷无尽的。
选择正确的数据来源并进行交叉分析可以为企业创造最显著的利益。
随着数据源的爆发式增长，数据的多样性成为“大数据”应用亟待解决的问题。
例如如何实时地及通过各种数据库管理系统来安全地访问数据，如何通过优化存储策略，评估当前的数据存储技术并改进、加强数据存储能力，最大限度地利用现有的存储投资。
从某种意义上说，数据将成为企业的核心资产。
“大数据”不仅是一场技术变革，更是一场商业模式变革。
在“大数据”概念提出之前，尽管互联网为传统企业提供了一个新的销售渠道，但总体来看，二者平行发展，鲜有交集。
我们可以看到，无论是Google通过分析用户个人信息，根据用户偏好提供精准广告，还是Facebook将用户的线下社会关系迁移在线上，构造一个半真实的实名帝国，但这些商业和消费模式仍不能脱离互联网，传统企业仍无法嫁接到互联网中。
同时，传统企业通过传统的用户分析工具却很难获得大范围用户的真实需求。
企业从大规模制造过渡到大规模定制，必须掌握用户的需求特点。
在互联网时代，这些需求特征往往是在用户不经意的行为中透露出来的。
通过对信息进行关联、参照、聚类、分类等方法分析，才能得到答案。
“大数据”在互联网与传统企业间建立一个交集。
它推动互联网企业融合进传统企业的供应链，并在传统企业种下互联网基因。
传统企业与互联网企业的结合，网民和消费者的融合，必将引发消费模式、制造模式、管理模式的巨大变革。
大数据正成为IT行业全新的制高点，各企业和组织纷纷助推大数据的发展，相关技术呈现百花齐放局面，并在互联网应用领域崭露头角，具体情况如下图四所示：图四大数据将带来巨大的技术和商业机遇，大数据分析挖掘和利用将为企业带来巨大的商业价值，而随着应用数据规模急剧增加，传统计算面临严重挑战，大规模数据处理和行业应用需求日益增加和迫切出现越来越多的大规模数据处理应用需求，传统系统难以提供足够的存储和计算资源进行处理，云计算技术是最理想的解决方案。
调查显示：目前，IT专业人员对云计算中诸多关键技术最为关心的是大规模数据并行处理技术大数据并行处理没有通用和现成的解决方案对于应用行业来说，云计算平台软件、虚拟化软件都不需要自己开发，但行业的大规模数据处理应用没有现成和通用的软件，需要针对特定的应用需求专门开发，涉及到诸多并行化算法、索引查询优化技术研究、以及系统的设计实现，这些都为大数据处理技术的发展提供了巨大的驱动力，5. 大数据技术组成：大数据技术由四种技术构成，它们包括：5.1 分析技术分析技术意味着对海量数据进行分析以实时得出答案，由于大数据的特殊性，大数据分析技术还处于发展阶段，老技术会日趋完善，新技术会更多出现。
大数据分析技术涵盖了以下的的五个方面5.1.1 可视化分析数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。
数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。
5.1.2 数据挖掘算法图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。
分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。
这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。
5.1.3 预测分析能力数据挖掘可以让分析师对数据承载信息更快更好地消化理解，进而提升判断的准确性，而预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。
5.1.4 语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。
语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.1.5 数据质量和数据管理数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。
我们知道大数据分析技术最初起源于互联网行业。
网页存档、用户点击、商品信息、用户关系等数据形成了持续增长的海量数据集。
这些大数据中蕴藏着大量可以用于增强用户体验、提高服务质量和开发新型应用的知识，而如何高效和准确的发现这些知识就基本决定了各大互联网公司在激烈竞争环境中的位置。
首先，以Google为首的技术型互联网公司提出了MapReduce的技术框架，利用廉价的PC服务器集群，大规模并发处理批量事务。
利用文件系统存放非结构化数据，加上完善的备份和容灾策略，这套经济实惠的大数据解决方案与之前昂贵的企业小型机集群+商业数据库方案相比，不仅没有丢失性能，而且还赢在了可扩展性上。
之前，我们在设计一个数据中心解决方案的前期，就要考虑到方案实施后的可扩展性。
通常的方法是预估今后一段时期内的业务量和数据量，加入多余的计算单元（CPU）和存储，以备不时只需。
这样的方式直接导致了前期一次性投资的巨大，并且即使这样也依然无法保证计算需求和存储超出设计量时的系统性能。
而一旦需要扩容，问题就会接踵而来。
首先是商业并行数据库通常需要各节点物理同构，也就是具有近似的计算和存储能力。
而随着硬件的更新，我们通常加入的新硬件都会强于已有的硬件。
这样，旧硬件就成为了系统的瓶颈。
为了保证系统性能，我们不得不把旧硬件逐步替换掉，经济成本损失巨大。
其次，即使是当前最强的商业并行数据库，其所能管理的数据节点也只是在几十或上百这个数量级，这主要是由于架构上的设计问题，所以其可扩展性必然有限。
而MapReduce+GFS框架，不受上述问题的困扰。
需要扩容了，只需增加个机柜，加入适当的计算单元和存储，集群系统会自动分配和调度这些资源，丝毫不影响现有系统的运行5.2 存储数据库存储数据库(In-Memory Databases)让信息快速流通，大数据分析经常会用到存储数据库来快速处理大量记录的数据流通。
比方说，它可以对某个全国性的连锁店某天的销售记录进行分析，得出某些特征进而根据某种规则及时为消费者提供奖励回馈。
但传统的关系型数据库严格的设计定式、为保证强一致性而放弃性能、可扩展性差等问题在大数据分析中被逐渐暴露。