三大技术推动大数据分析平台的发展

Question

如题所述

Answer 1

在当今互联网技术飞速发展的时代，数据被誉为价值和资源的源泉。大数据分析平台的核心任务是整理数据，挖掘其价值，因此，大数据分析平台的发展在很大程度上象征着大数据的进步。目前，云存储技术、感知技术以及数据可视化技术已经成为推动大数据应用技术发展的关键因素。
1. 云存储技术
大数据可以分为大数据存储和大数据分析两个方面，这两者相辅相成：大数据存储的目标是为大数据分析提供支持。大数据存储致力于开发能够扩展到PB甚至EB级别的大数据分析平台；而大数据分析则专注于在最短时间内处理大量不同类型的数据集。根据著名的“摩尔定律”，集成电路的复杂性大约每18至24个月翻一番，这意味着存储器的成本大约每18至24个月减半。云存储技术的巨大潜力对于大数据分析平台来说，意味着更庞大的数据存储能力和功能更强大的线上大数据分析平台。例如，国云数据开发的大数据魔镜云平台版本，以其实用且免费的特点，迅速在中国数据市场占据了重要地位。
2. 数据抓取技术
目前，大多数的大数据分析平台的数据抓取功能还局限于对固定数据库的数据处理和整合。然而，随着互联网技术的应用不断拓展，直接从互联网甚至行为个体上抓取数据已成为可能，技术上也是可行的。大数据的采集和数据抓取技术的发展密切相关。以传感器技术、指纹识别技术、RFID技术、坐标定位技术等为基础的感知能力的提升，同样是物联网发展的基础。随着智能手机的普及，感知技术进入了发展的高峰期。大数据分析平台未来有望整合数据抓取技术，从被动分析转向主动寻找，从而踏上大数据分析技术发展的新征程。
3. 数据可视化技术
数据可视化技术是目前最热门的大数据应用技术之一，除了在末端展示方面的需求外，数据可视化也是数据分析过程中不可或缺的一部分，即返回数据时的二次分析。数据可视化也有助于大数据分析平台的学习功能建设，使得没有技术背景和初学者也能迅速掌握大数据分析平台的操作。未来的大数据分析平台可能不会局限于某一类平台，但无论哪一类平台，数据分析和分析结果的末端展示都离不开数据可视化技术。实际上，数据可视化技术不仅是大数据应用技术发展的需要，它还简化了数据分析技术，让更多人能够接触和使用大数据。在大数据应用技术的发展过程中，虽然还有许多其他技术在发挥作用，但上述三大技术的重要性不容忽视，因为它们直接塑造了大数据分析平台的未来，甚至是人类的未来。要真正理解大数据，我们需要亲自参与，尝试使用一些像大数据魔镜这样的先进大数据分析平台，无论体验如何，我们都能从中学习到很多。