关于大数据的应用前景和技术实
大数据技术的应用前景与发展趋势
大数据技术的应用前景与发展趋势随着信息技术的不断发展，大数据技术不断得到重视和应用，而大数据技术的应用前景也越来越被看好。
大数据技术的应用范围越来越广，从商业领域一直到科学研究领域，都有着广泛的应用。
那么，大数据技术的应用前景与发展趋势是什么呢？一、大数据技术的应用前景1.商业领域：利用大数据技术进行市场分析和商业决策，已经成为业界的趋势。
通过大数据技术的帮助，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，可以更加精准地进行营销，开发出更加符合市场需求的产品。
2.医疗领域：大数据技术可以帮助医院和医生更好地管理病人数据，准确预测病人的疾病风险，更加精准地制定治疗方案，提高诊断和治疗的效率。
同时，利用大数据技术也可以进行医学研究，发现新的疾病风险因素和治疗方法，为医学研究提供更多的数据支持。
3.交通领域：利用大数据技术对城市交通进行管理和优化，可以更加高效地利用交通资源，提高城市交通的流畅度。
同时，大数据技术也可以用于交通安全方面，通过分析交通事故数据，提出相应的安全措施，降低交通事故的发生率。
4.教育领域：利用大数据技术分析学生的学习行为，可以为教育机构提供更加精准的教育服务。
通过分析学生的学习数据，可以为学生提供针对性的学习建议和课程资源，提高学生的学习效果。
二、大数据技术的发展趋势1.数据安全：随着数据的不断增加，数据安全的问题也越来越严重。
因此，大数据技术的发展需要更加注重数据安全，提高数据的安全性和隐私性。
2.数据治理：数据治理是指对数据的管理和控制，包括数据收集、存储、处理、分享等方面。
随着数据的不断增加，数据治理也越来越重要。
因此，大数据技术的发展需要更加注重数据治理，建立完整的数据治理体系和数据治理规范。
3.智能化：大数据技术的发展越来越注重智能化，通过人工智能、机器学习等技术，对数据进行分析和处理，实现更加自动化和智能化的数据处理和应用。
4.多维度数据分析：随着数据的不断增加，数据的维度也越来越多。
大数据的应用领域及前景展望
大数据的应用领域及前景展望随着信息技术的快速发展，大数据已经逐渐成为一个热门的话题。
大数据是指规模巨大的数据集合，其处理和分析需要新的技术、工具和平台。
本文将探讨大数据的应用领域以及展望其未来的前景。
一、大数据的应用领域1. 商业领域在商业领域，大数据被广泛应用于市场调研和预测、销售和定价策略、客户关系管理以及供应链管理等方面。
通过对大数据的分析，企业能够更好地了解消费者需求和市场趋势，并且做出更准确的商业决策。
2. 医疗保健大数据在医疗保健领域的应用也日益增多。
医疗机构可以利用大数据来进行疾病预测和诊断、药物研发和临床试验、医院运营管理等。
通过分析大数据，医生和研究人员可以更好地了解疾病的发病机制和治疗方法，提高医疗保健的质量和效率。
3. 城市规划与交通大数据的应用为城市规划和交通管理提供了新的思路和工具。
通过分析城市居民的出行数据，可以优化交通流量和道路布局，减少拥堵和交通事故。
此外，大数据还可以用于能源管理和环境保护，提高城市的可持续发展水平。
4. 金融服务在金融服务领域，大数据的应用也越来越广泛。
银行和金融机构可以通过分析大数据来进行风险评估、欺诈检测、信用评估以及投资决策等。
大数据的应用有助于提高金融业务的效率和安全性，减少风险。
二、大数据的前景展望1. 技术创新与应用拓展随着技术的不断进步，大数据的应用领域将会继续扩大。
人工智能、云计算、物联网等新兴技术的发展，为大数据的应用提供了更多的可能性。
未来，大数据将与其他技术相结合，催生出更多新的商业模式和服务。
2. 数据安全与隐私保护随着大数据的应用范围越来越广，数据安全和隐私保护成为了一个重要的问题。
今后，随着法律和政策的不断完善，数据的收集、处理和使用将更加规范和受保护。
同时，技术的发展也将提供更加安全和可靠的解决方案。
3. 数据科学与人才需求随着大数据的应用越来越广泛，对数据科学家和分析师等相关人才的需求也将大幅增加。
未来，数据科学将成为一个独立的学科领域，并且在各个行业中发挥重要作用。
大数据技术的应用和前景
大数据技术的应用和前景一、前言随着互联网技术的迅速发展，大数据技术已经成为信息社会以及各行各业的新趋势。
大数据技术的应用范围越来越广泛，包括企业管理、医疗保健、能源、金融、交通、教育等各个领域。
本次文章将从大数据技术的概念、特点、应用以及前景四个方面来进行阐述。
二、大数据技术的概念大数据可以理解为海量、高维、复杂和不断增长的数据，这些数据需要借助计算机、网络、算法等各种技术，汇总、管理、分析、挖掘和应用。
大数据技术主要包括数据采集、数据处理、数据存储和数据应用等四个环节，大数据技术是以让更多、更好的数据处理，来解决传统技术瓶颈的技术。
三、大数据技术的特点1.高速。
大数据技术能够以超高的速度收集、传输和处理大量的数据，速度较快。
2.多样性。
大数据还包括半结构化和非结构化的数据，这些数据与传统结构化的数据不同，更加复杂，但也为应用提出了更多的挑战。
3.数据量大大数据技术所处理的数据极其庞大，它们包括可观察的公开数据以及来源于传感器、智能设备、文件、文本、图像、视频、音频流等等数据。
4.数据密度大。
大数据技术可以利用有限的空间来处理更多的数据，以及从不同角度和层次来分析数据的内部联系和模式。
四、大数据技术的应用1.医疗保健领域大数据技术能够帮助医生和医疗机构分析各种不同的医疗数据（包括健康数据、药物数据、医生诊断数据和电子病历数据等），以及分析每个病人的病情，这样有助于改善医疗保健数据和保证患者的健康。
2.金融行业大数据技术在金融行业中有着广泛的应用。
企业可以使用大数据技术来探究用户的投资口味和投资习惯，以制定更精准的金融投资方案，同时，大数据还可以用来探究声誉、品牌和客户关系等方面的数据。
3.政府管理大数据技术可以帮助政府对公民信息进行收集、管理和分析，实现智能化决策，从而促进政府服务的改善。
4.交通运输大数据可以帮助在交通运输行业中获得更好的数据可视化和数据处理。
为公共交通的智能管理、选址、规划和服务提供支持，提升交通运输的效率和质量。
大数据在互联网中的应用及其发展前景
大数据在互联网中的应用及其发展前景随着互联网的快速发展，大数据技术已经成为了互联网行业的重要支撑。
从搜索引擎、社交媒体、电子商务到互联网金融等各个领域，大数据都发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨大数据在互联网中的应用及其发展前景。
一、大数据在互联网中的应用1. 搜索引擎搜索引擎是互联网中最典型的大数据应用之一。
通过分析用户的搜索行为、搜索关键词等信息，搜索引擎公司可以收集到大量的数据。
利用大数据技术，可以对这些数据进行实时分析和处理，提高搜索质量和用户体验。
2. 社交媒体社交媒体是另一个典型的大数据应用领域。
通过分析用户的社交行为、关注对象、互动情况等信息，社交媒体公司可以精准推荐内容和广告。
同时，还可以利用大数据技术，对社交媒体上的热点话题和趋势进行分析，为品牌和营销提供数据支持和参考。
3. 电子商务电子商务平台也是大数据应用的重要领域。
通过分析用户的购物行为、浏览记录、购买记录等信息，电子商务平台可以精准推荐商品和相关服务。
同时，还可以利用大数据技术，对市场趋势进行分析和预测，为商家制定更加科学的经营策略提供数据支持。
4. 互联网金融互联网金融是另一个典型的大数据应用领域。
通过分析用户的消费行为、信用记录、资产状况等信息，互联网金融公司可以精准评估用户的信用风险和还款能力，为消费者提供更加个性化的金融产品和服务。
二、大数据在互联网中的发展前景1. 数据安全和隐私保护将成为重要课题随着大数据应用的不断深入，数据安全和隐私保护将成为未来发展的重要课题。
在大数据应用中，用户的个人信息和隐私容易被泄露和滥用，因此，加强数据安全和隐私保护，将是未来大数据应用发展的重要方向。
2. 数据质量将越来越受到关注在大数据应用中，数据质量对于分析和预测结果的影响非常重要。
未来的大数据应用将会更加注重数据质量的提高，包括数据的准确性、完整性和可靠性等方面。
3. 大数据与人工智能技术的结合将更加紧密随着人工智能技术的不断发展，大数据与人工智能技术的结合将更加紧密。
大数据技术发展趋势及前景展望
大数据技术发展趋势及前景展望尊敬的读者：随着信息社会的快速发展，大数据已经成为全球范围内热门的话题。
本文将探讨大数据技术的发展趋势以及其前景展望，为您呈现一张大数据技术发展的全景图。
一、大数据技术的发展趋势1. 数据量的爆炸性增长：随着互联网的普及和物联网的发展，全球产生的数据量呈现指数级的增长。
据统计，到2025年，全球数据量将达到175ZB。
这将推动大数据技术的快速发展。
2. 数据多样性：不仅仅是数量的增长，数据的多样性也是大数据技术发展的一个重要趋势。
除了传统的结构化数据外，半结构化和非结构化数据的增加也使得大数据技术需要更强大的分析能力和处理能力。
3. 实时性要求的提升：随着互联网的高速发展，用户对信息的获取速度要求越来越高。
大数据技术需要具备实时处理和分析的能力，以满足用户的需求。
4. 云计算与大数据的融合：云计算技术的快速普及也为大数据技术的发展提供了更多的可能性。
云计算的弹性和高性能使得大数据处理更加灵活高效，提升了大数据技术的可操作性。
二、大数据技术的前景展望1. 商业智能和数据分析的应用：大数据技术的发展将推动商业智能和数据分析的应用。
通过对大数据进行深度分析和挖掘，企业可以更好地理解客户需求和市场趋势，从而制定更准确的营销策略和业务发展方向。
2. 数据安全和隐私保护的挑战：随着数据的增长和应用的广泛，数据安全和隐私保护问题变得愈发重要。
大数据技术发展的前景之一是解决数据安全和隐私保护的挑战，为用户提供更可信赖和安全的数据环境。
3. 人工智能的发展与大数据技术的结合：大数据技术和人工智能的结合将成为未来的重要趋势。
通过对大数据的分析和挖掘，人工智能系统可以获得更准确的数据输入，从而提高自身的学习和决策能力。
4. 跨界融合创新的推动：大数据技术的应用正逐渐涉及到各个领域，推动了不同领域之间的融合创新。
例如医疗领域的大数据分析可以提供更准确的诊断结果，金融领域的大数据应用可以改善风险评估等。
大数据技术的发展趋势与前景展望
大数据技术的发展趋势与前景展望随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据技术逐渐成为了当今社会的热门话题。
大数据技术以其强大的数据处理能力和广泛的应用领域，吸引了众多企业和研究机构的关注。
本文将探讨大数据技术的发展趋势以及其前景展望。
一、大数据技术的发展趋势1. 数据量的爆炸式增长随着互联网的普及和物联网的兴起，数据量呈现爆炸式增长的趋势。
根据国际数据公司（IDC）的预测，到2025年，全球数据量将达到175ZB（1ZB=1021B），相当于每个人每天产生1.7MB的数据。
这种数据量的爆炸式增长对大数据技术提出了更高的要求。
2. 多样化的数据类型除了传统的结构化数据，如数据库中的表格数据，大数据技术还需要处理非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等。
这些多样化的数据类型对大数据技术的处理能力和算法提出了更高的要求。
3. 实时性的需求随着物联网的发展，越来越多的设备和传感器产生的数据需要实时处理和分析。
实时性成为了大数据技术的一个重要发展方向。
实时数据处理技术的发展将使得企业能够更快地做出决策，并提供更好的用户体验。
4. 人工智能与大数据的结合人工智能技术的快速发展为大数据技术带来了新的机遇。
通过将人工智能算法应用于大数据分析中，可以挖掘出更深层次的信息和规律。
例如，通过机器学习算法可以对大规模数据进行分类和预测，从而为企业决策提供更准确的依据。
二、大数据技术的前景展望1. 商业应用的广泛推广大数据技术在商业领域的应用前景广阔。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品设计、提高运营效率等。
例如，电商企业可以通过分析用户的购买行为和偏好，精准推荐商品，提高销售额。
随着大数据技术的不断发展，商业应用的广泛推广将成为大数据技术的重要发展方向。
2. 政府决策的智能化大数据技术在政府决策中的应用也具有巨大的潜力。
通过对大数据的分析，政府可以更好地了解社会经济状况、民生需求等，从而制定更科学、更有效的政策。
大数据技术的应用现状与未来展望分析
大数据技术的应用现状与未来展望分析随着信息时代的到来，大数据技术逐渐成为企业和政府机构重要的战略资源。
大数据技术以其强大的分析能力和广泛的应用领域受到了广泛关注。
本文将从大数据技术的应用现状和未来展望两个方面进行分析。
一、大数据技术的应用现状目前，大数据技术已经广泛应用于各个领域，包括商业、医疗、金融、交通等。
在商业领域，大数据技术可以帮助企业进行市场分析、用户画像和运营优化。
例如，通过分析用户的购物行为和偏好，企业可以有针对性地进行推荐商品，提高销售额和用户满意度。
在医疗领域，大数据技术能够处理和分析海量的病历数据和基因数据，帮助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。
例如，通过对大量的病历数据进行深度学习和数据挖掘，可以提高疾病的早期预测和诊断准确性，为患者提供更好的医疗服务。
在金融领域，大数据技术能够进行风险评估和欺诈检测。
通过对历史数据和实时数据的分析，可以识别出潜在的风险和异常行为。
这对于金融机构来说非常重要，可以帮助他们保护客户利益和维护金融市场的稳定。
在交通领域，大数据技术可以分析交通流量和拥堵情况，提供实时的交通信息和路线规划。
例如，通过分析车辆的GPS数据和道路监控视频，可以准确地估计交通状况，并给出最佳的路线选择。
二、大数据技术的未来展望尽管大数据技术已经取得了显著的成果，但仍然存在一些挑战和问题。
首先，大数据的收集和存储需要庞大的计算和存储资源。
其次，对大数据的分析和挖掘需要有一定的专业知识和技术能力。
再次，随着大数据规模的不断增大，数据隐私和安全问题也变得越来越重要。
然而，随着技术的进步和数据产生的不断增多，大数据技术在未来有着广阔的发展前景。
首先，随着云计算和物联网技术的发展，大数据的收集和存储将更加方便和经济。
其次，机器学习和深度学习等人工智能技术的应用使得对大数据的分析和挖掘变得更加高效和准确。
最后，数据隐私和安全问题的解决将使得大数据技术得到更好的应用和发展。
总结起来，大数据技术在各个领域已经显示出了巨大的潜力和应用价值。
大数据技术的应用和前景
大数据技术的应用和前景随着信息技术的飞速发展，大数据技术越来越成为企业和机构必须要掌握的核心竞争力。
大数据技术所带来的应用和前景不仅可以改变企业的生产和经营方式，还可以为整个社会带来更多的机遇和变革。
一、大数据技术的应用1. 数据挖掘大数据技术是以数据挖掘为基础发展起来的，在数据挖掘技术的帮助下，企业可以从海量数据中挖掘出有用的信息，分析客户的需求和行为模式，使企业的营销活动更加精准和高效。
2. 智能制造通过大数据技术，企业可以将数据采集、传输、分析和处理与自动化设备和系统相结合，实现智能化制造，提高生产效率和产品质量。
3. 金融服务大数据技术可以为金融服务提供更好的支持。
通过分析客户的数据，可以为客户提供更精准的贷款额度和利率，使得资金的融通更加便捷和高效。
4. 智慧城市大数据技术可以为城市提供更多的智能支持。
例如，可以实现智能交通管理，提高交通效率和减少交通事故等问题。
同时，大数据技术还可以实现智能城市管理，提高城市的安全和管理水平。
二、大数据技术的前景1. 云计算随着移动互联网和大数据技术的发展，云计算正在成为企业数据处理和管理的主流模式。
相信，在未来，云计算将会对企业管理和竞争力产生更深远的影响。
2. 物联网随着物联网技术的不断发展，物联网所产生的庞大数据量将会对各个方面都产生巨大的影响。
因此，大数据技术将会成为发展物联网的重要支撑。
3. 人工智能人工智能是大数据技术发展的必然趋势。
通过人工智能技术，可以更好地处理、分析、识别和利用大数据，促进数据的更高效利用。
总的来说，大数据技术的应用和前景都是非常广泛和巨大的。
通过大数据技术，可以使数据得到更好的利用，促进企业的发展和社会的进步。
我们应该积极探索和研究大数据技术，为未来的发展奠定更加坚实的基础。
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关于大数据的应用前景和技术实现摘要：大数据时代的到来影响着社会的各个层面，从物联网、云计算到微博等影响着人们生活的方方面面。
毫无疑问，“大数据”将成为我们进入信息时代又一具有里程碑式意义的繁荣和发展。
人们的生活、工作、学习，企业的运营管理，公共事业的发展都建在大数据的背景下发生深刻变革。
可以说大数据的应用前景是广阔的，值得我们去遥想。
同时，大数据的时代并没有真正的走向成熟，所以就其发展状况来看，还处于初级阶段。
所以它也面临着种种技术难题需要去解决。
关键字：大数据应用前景技术实现“大数据”这个话题热了，但是要讨论大数据的起源，实际上是一个比较复杂的问题。
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学以及军事、金融、通讯等行业领域存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
“大数据”这个术语最早期的引用可追溯到2004年Oregon State University开始的apache org的开源项目Nutch。
当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。
随着谷歌MapReduce和Google File System （GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。
早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。
不过，大约从2009年开始，“163大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。
美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。
此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。
其实早在2001年，Gartner公司的一份研究报告也出现“大数据（Big Data）”概念的提法。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。
“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
这些关系错综复杂，但是有一点是可以说明的，那就是我们不必要说明“大数据”到底是谁提出来的。
在人类文明发展的进程中，信息的积累，数据的运用也在不断地进行，毫无疑问，这些信息在互联网的环境中又迸发出深切的内涵。
互联、共享的世界给了信息充分的自由，在这里每一个小小的动作都可以演化成数据。
而数据的功能实际上是便于人们理解，为人们服务的，于是数据就被保留了下来，互联网下的一切似乎都有了意义。
于是，“大数据”来了！1、大数据和云计算的关系在“大数据”这个名词热起来之前，“云计算”早早的闯入了人们的视野。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。
它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
[2]随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。
《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
2、大数据未来的发展前景和应用在未来大数据的环境背景下，我们的生活会随着各行各业的发展而产生巨大的改变。
我们的企业会根据大数据的信息处理提高企业管理的管理精度，提高只能部门的工作效率，从而降低公司的开支成本，是企业更加具有竞争力。
在教育领域，根据大数据的数据处理能力可以获知学生的兴趣爱好，个人所长，从而因材施教，帮助孩子获得更好的教育发展。
在商业竞争中，可以利用“大数据”的信息处理能力获得消费者的喜好、需求和商品的卖点，可以及时的推出那些消费者需要而且能让消费者满意的商品。
其实，大数据能影响的远远不止这些。
在未来的前景里，无论是医疗，交通，还是其他公共生活服务领域都有值得畅想的地方。
“大数据”会推动人类社会走向智能。
互联网将造就更大的物联网。
未来的城市将是智能化的城市。
那么“大数据”、物联网以及智慧城市的关系会是怎样的呢？首先，物联网技术的发展是“大数据”形成的动因，“大数据”的数据来源依赖于物联网技术创新和应用。
其次，智慧城市需要依赖于“大数据”的支撑，“大数据”的应用程度也会是智慧城市发达程度的重要指标。
然而智慧城市的建设是以物联网技术为基础，但是其概念外延要比物联网大很多。
智慧城市不仅仅是高新技术的智能化应用，它同时也要求人与人的交互和人与城市的和谐关系的融合。
在智慧城市里，我们的生活会是越来越智能，越来越个性化的。
我们的家具了解我们的习惯，我们的汽车知道它自己该驶向何处，我们的厨房可以学会为我们提供健康的饮食，我们的运动器材清楚我们该做什么样的运动，我们的电视电脑可以识别我们的手势或是一句口令。
智慧城市，是人的思维和物的完美结合。
3、大数据在技术上的支持和面临的难题从大数据比较有影响力的概念和大数据的研究现状来看，推动大数据发展的核心力量之一就是大数据的分析处理工具和技术。
传统的数据分析处理技术已经无法满足大数据的需求，大数据的出现也必然伴随着新的处理工具和新技术的出现。
3.1大数据处理平台支持：在大数据的处理平台中，最广为人知的就应该是Apache的Hadoop的块处理平台，Hadoop主要是基于MapReduce编程框架和HDFS。
HPCC（high performance computing cluster）系统也是一种开源的分布式密集数据处理平。
Hadapt是一种高性能的自适应分析平台。
3.2大数据数据处理技术支持：从大数据的处理过程来看，大数据处理的关键技术包括：大数据采集、大数据预处理、大数据储存及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用等。
3.2.1基于数据处理技术方面:Google起步比较早，自行开发了GFS，随着发展的需要有不断出现了第二代GFS——Colossus、BigTable和Megastore。
在BigTable和Megastore的基础上诞生了Spanner,其功能主要是源于一个用GPS和原子钟实现的时间API，这个API能将数据中心之间的时间同步精确到10ms以内。
像微软也自行开发了分布式计算平台Cosmos，能够存储和分析大规模数据集，其宗旨是能够在成千上万台服务器集群上运行。
另外，社交网络的代表Facebook推出了海量小文件的文件处理系统Haystack,同时Facebook还结合自己的应用场景提出了实时的Hadoop系统。
3.2.2基于数据挖掘的大数据处理技术：数据分析离不开数据挖掘，大数据更是如此。
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
3.2.3基于查询的大数据处理技术：在大数据的处理过程中，数据分析是关键，数据分析主要是依赖于数据分析工具。
危险理论是一种比较新的数据分析方法，危险理论是来源于生物免疫系统，但又不同于传统的人工免疫系统。
在关键特征和属性的选择上引入危险理论，主要是被用做数据过滤策略，可提高数据分析的效率。
在危险理论中关注的是潜在危险，捕捉危险信号，用数值微分法判断危险信号。
这个处理模式与之前的编程处理模型相比具有自学习能力和智能性，它在数据的预处理阶段有明显的效果，更适合于快速的数据过滤。
4、面临的技术难题面对领域大数据，在全生命周期的一体化协同环境下的大数据采集、存储。
管理及分析处理都将面临着前所未有的挑战。
4.1大数据采集问题：如何将大数据变小，在尽量不损失价值的情况下减少数据的冗余，。
如何有效地处理大数据类似物理的作用，把大数据的规模变小但不损失价值：如何从一个平面的大数据提炼出高附加值的概念、知识和智慧。
4.2大数据存储问题：对于结构化数据，海量数据的查询、统计、更新效率低，对于非结构化数据，如图片、视频等文件的存储、检索困难：对于半结构化数据，进行存储。
分析需要转化为结构化数据、，或者按照非结构化数据进行存储，难度较大。
4.3大数据管理问题，如何对分布、多态、异构的大数据进行管理，当前还缺乏有效手段。
参考文献：1、《大数据研究综述》········································华南师范大学涂新莉，刘波，林伟伟2014.06.032、《大数据流式计算：关键技术及系统实例》··················清华大学张大为，张广艳2014.02.053、《“大数据”时代背景下计算机信息处理技术分析》············北京理工大学耿东旭2014.01.194、《大数据时代下数据分析理念的辨析》·····················朱建平，张军贵，刘晓薇2014.10.285、《大数据时代下的数据挖掘》···························何玺2012.11.286、《试析大数据、物联网、智慧城市三者间的关系和相互作用》·············郑鑫，程磊2014.06.15。