大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)

1、大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)A8Q8LGA162roonif【LGA16HGYY大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)技術(shù)，就是從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得有價(jià)值信息的技術(shù)。大 數(shù)據(jù)領(lǐng)域已經(jīng)涌現(xiàn)岀了大量新的技術(shù)，它們成為大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理 和呈現(xiàn)的有力武器。大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包扌4大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù) 存儲(chǔ)及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用（大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù) 據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等）。一、大數(shù)據(jù)采集技術(shù)數(shù)據(jù)是指通過(guò)RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)及移動(dòng) 互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得的各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化（或稱之為弱結(jié)構(gòu) 化）及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)模型的根木。重

2、點(diǎn)要突破 分布式高速高可靠數(shù)據(jù)爬取或采集、高速數(shù)據(jù)全映像等大數(shù)據(jù)收集技 術(shù)；突破高速數(shù)據(jù)解析、轉(zhuǎn)換與裝載等大數(shù)據(jù)整合技術(shù)；設(shè)計(jì)質(zhì)量評(píng)估 模型，開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量技術(shù)。大數(shù)據(jù)采集一般分為大數(shù)據(jù)智能感知層：主要包扌舌數(shù)據(jù)傳感體系、網(wǎng) 絡(luò)通信體系、傳感適配體系、智能識(shí)別體系及軟硬件資源接入系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn) 對(duì)結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)的智能化識(shí)別、定位、跟蹤、 接入、傳輸、信號(hào)轉(zhuǎn)換、監(jiān)控、初步處理和管理等。必須著重攻克針對(duì)大 數(shù)據(jù)源的智能識(shí)別、感知、適配、傳輸、接入等技術(shù)?；A(chǔ)支撐層：提供 大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)所需的虛擬服務(wù)器，結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的 數(shù)據(jù)庫(kù)及物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)資源等基礎(chǔ)支撐環(huán)境。重點(diǎn)攻克分

3、布式虛擬存儲(chǔ)技術(shù)， 大數(shù)據(jù)獲取、存儲(chǔ)、組織、分析和決策操作的可視化接口技術(shù)，大數(shù)據(jù)的 網(wǎng)絡(luò)傳輸與壓縮技術(shù)，大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)等。二、大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)主要完成對(duì)己接收數(shù)據(jù)的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽?。阂颢@取 的數(shù)據(jù)可能具有多種結(jié)構(gòu)和類型，數(shù)據(jù)抽取過(guò)程可以幫助我們將這些復(fù)雜 的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單一的或者便于處理的構(gòu)型，以達(dá)到快速分析處理的目的。2）清洗：對(duì)于大數(shù)據(jù)，并不全是有價(jià)值的，有些數(shù)據(jù)并不是我們所關(guān)心的 內(nèi)容，而另一些數(shù)據(jù)則是完全錯(cuò)誤的干擾項(xiàng)，因此要對(duì)數(shù)據(jù)通過(guò)過(guò)濾“去 噪”從而提取出有效數(shù)據(jù)。三、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理技術(shù)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理要用存儲(chǔ)器把采集到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來(lái)，建立相應(yīng)的數(shù) 據(jù)庫(kù)，并進(jìn)行

4、管理和調(diào)用。重點(diǎn)解決復(fù)朵結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化大 數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)。主要解決大數(shù)據(jù)的可存儲(chǔ)、可表示、可處理、可靠 性及有效傳輸?shù)葞讉€(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。開(kāi)發(fā)可靠的分布式文件系統(tǒng)（DFS）、能 效優(yōu)化的存儲(chǔ)、計(jì)算融入存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)的去冗余及高效低成木的大數(shù)據(jù) 存儲(chǔ)技術(shù)；突破分布式非關(guān)系型大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)，異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù) 據(jù)融合技術(shù)，數(shù)據(jù)組織技術(shù)，研究大數(shù)據(jù)建模技術(shù)；突破大數(shù)據(jù)索引技 術(shù)；突破大數(shù)據(jù)移動(dòng)、備份、復(fù)制等技術(shù)；開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。開(kāi)發(fā)新型數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，數(shù)據(jù)庫(kù)分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)以 及數(shù)據(jù)庫(kù)緩存系統(tǒng)。其中，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)主要指的是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，分 為：鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)、列存數(shù)據(jù)庫(kù)、

5、圖存數(shù)據(jù)庫(kù)以及文檔數(shù)據(jù)庫(kù)等類型。關(guān)系 型數(shù)據(jù)庫(kù)包含了傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)以及NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)安全技術(shù)。改進(jìn)數(shù)據(jù)銷毀、透明加解密、分布式訪問(wèn)控 制、數(shù)據(jù)審計(jì)等技術(shù)；突破隱私保護(hù)和推理控制、數(shù)據(jù)真?zhèn)巫R(shí)別和取 證、數(shù)據(jù)持有完整性驗(yàn)證等技術(shù)。四、大數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。改進(jìn)己有數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)；開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng) 絡(luò)挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；突破基于對(duì)象的 數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù)；突破用戶興趣分析、網(wǎng)絡(luò)行 為分析、情感語(yǔ)義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng) 用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人

6、們事先不知道的、但又是潛在有用的信 息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘涉及的技術(shù)方法很多，有多種分類法。根據(jù)挖 掘任務(wù)可分為分類或預(yù)測(cè)模型發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序 列模式發(fā)現(xiàn)、依賴關(guān)系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)等等；根據(jù)挖掘 對(duì)象可分為關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫(kù)、空間數(shù)據(jù)庫(kù)、時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)、文 本數(shù)據(jù)源、多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)、異質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)、遺產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)以及環(huán)球網(wǎng)Web；根據(jù) 挖掘方法分，可粗分為:機(jī)器學(xué)習(xí)方法、統(tǒng)計(jì)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫(kù) 方法。機(jī)器學(xué)習(xí)中，可細(xì)分為:歸納學(xué)習(xí)方法（決策樹(shù)、規(guī)則歸納等）、基于 范例學(xué)習(xí)、遺傳算法等。統(tǒng)計(jì)方法中，可細(xì)分為：回歸分析（多元回歸、自 回歸等）、判別分析（貝葉

7、斯判別、費(fèi)歇爾判別、非參數(shù)判別等）、聚類分析 （系統(tǒng)聚類、動(dòng)態(tài)聚類等）、探索性分析（主元分析法、相關(guān)分析法等）等。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法中，可細(xì)分為:前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP算法等）、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （自組織特征映射、競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)等）等。數(shù)據(jù)庫(kù)方法主要是多維數(shù)據(jù)分析或 OLAP方法，另外還有而向?qū)傩缘臍w納方法。從挖掘任務(wù)和挖掘方法的角度，著重突破：1可視化分析。數(shù)據(jù)可視化 無(wú)論對(duì)于普通用戶或是數(shù)據(jù)分析專家，都是最基本的功能。數(shù)據(jù)圖像化可 以讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓用戶直觀的感受到結(jié)果。2.數(shù)據(jù)挖掘算法。圖像化 是將機(jī)器語(yǔ)言翻譯給人看，而數(shù)據(jù)挖掘就是機(jī)器的母語(yǔ)。分割、集群、孤 立點(diǎn)分析還有各種各樣五花八門的算法讓我們精

8、煉數(shù)據(jù)，挖掘價(jià)值。這些 算法一定要能夠應(yīng)付大數(shù)據(jù)的量，同時(shí)還具有很高的處理速度。3.預(yù)測(cè)性 分析。預(yù)測(cè)性分析可以讓分析師根據(jù)圖像化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做岀一 些前瞻性判斷。4.語(yǔ)義引擎。語(yǔ)義引擎需要設(shè)計(jì)到有足夠的人工智能以足 以從數(shù)據(jù)中主動(dòng)地提取信息。語(yǔ)言處理技術(shù)包括機(jī)器翻譯、情感分析、輿 情分析、智能輸入、問(wèn)答系統(tǒng)等。5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。數(shù)據(jù)質(zhì)量與管 理是管理的最佳實(shí)踐，透過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化流程和機(jī)器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以確保獲 得一個(gè)預(yù)設(shè)質(zhì)量的分析結(jié)果。六、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)與應(yīng)用技術(shù)大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)㈦[藏于海量數(shù)據(jù)中的信息和知識(shí)挖掘出來(lái)，為人類的 社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)提供依據(jù)，從而提高各個(gè)領(lǐng)域的運(yùn)行效率，大大提高整個(gè)社 會(huì)經(jīng)濟(jì)的集約化程度。在我國(guó)，大數(shù)據(jù)將重點(diǎn)應(yīng)用于以下三大領(lǐng)域：商業(yè) 智能、政府決策、公共服務(wù)。例如：商業(yè)智能技術(shù)，政府決策技術(shù)，電信 數(shù)據(jù)信息處理與挖掘技術(shù)，電網(wǎng)數(shù)據(jù)信息處理與挖掘技術(shù)，氣象信息分