自由數據帶你看，大數據技術的發展前路

大數據技術是在傳統數據處理手段無法應對海量數據的實時需求的情況下，採用新的信息技術來應對大數據爆發進行數據處理的技術。

大數據技術一般可以包括基礎架構支持、數據採集、數據存儲、數據計算和數據展現交互等。

大數據技術在不斷發展中

而數據計算一般包括了數據查詢、統計、分析、預測、挖掘、圖譜處理、BI商業智能等各項相關技術，數據計算是數據處理的關鍵組成，也是大數據技術的核心部分。通過數據計算可以將大數據從數據轉換為價值。

數據展現交互是與用戶最貼近的一步。由於數據的最終使用者為用戶，目標為給生產、運營、規劃提供決策支持，因此一般會選擇更為直觀便捷的方式將數據的價值和內涵展示出來，讓用戶能夠更有效的利用數據發揮價值。這一步出傳統的報表和圖形之外，當前最流行的手段莫過於可視化工具和人機交互等。

大數據技術面臨的挑戰

在大數據採集方面，如在不損失數據本身價值的情況下儘可能的將數據集的量降低變小是個問題，在數據的清洗和去除過程中，如何有效的處理大數據，讓其不損失價值，從一個平面的大數據中提取高附加價值的概念、理論以及知識才是關鍵。

大數據管理方面則需要面對多種不同類型的數據。由於當前數據以非結構化數據為主，而且這一趨勢正在加強，如何面對分佈、多態、異構的大數據進行管理，還需要更為有效和快捷的手段。

大數據存儲方面，結構化數據儘管存儲較為便捷，可是在海量數據的查詢、統計和更新方面效率較低;如果面對非結構化數據，如視頻、音頻、文本、圖片等，存儲、檢索都會存在一定困難，而且佔用空間較大。對於半結構化數據，存儲、分析都需要進行結構化數據轉換，或者按照非結構化數據存儲，難度較大而且不利於實時處理。

技術在發展 挑戰與機遇並存

數據計算方面，分散式計算與并行計算都可以提供有效的技術支持，但是如何提供有效的利用手段，開戰大大數據分析處理還需要進一步研究，而且在計算方面儘力「傻瓜式」開發的現在，如何找到切實可靠的理想結果也是一個重點。

大數據應用領域，應用大數據輔助具體行業的落地仍然有待提高，如何快速開展治安防控、警情研判及指揮決策，發掘行業信息資源價值，提高領域大數據的利用率都需要進一步的落地實施。

大數據技術的提高是顯而易見的，但是大數據落地是一個重大課題。提高大數據技術，增強大數據應用還會是很長時間裡的主旋律。

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