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大数据处理关键技术知多少?
发布时间:2021-08-20

 数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼,而其中最有价值的地方在于预测性分析,即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式理解数据,根据数据挖掘的结果得出预测性决策。

 数据处理的环节包括:

 1.大数据采集;

 2.大数据预处理;

 3.大数据存储及管理;

 4.大数据分析及挖掘;

 5.大数据展现和应用。

 一、大数据采集技术

 数据采集是通过传感器数据、网络交互数据及移动互联网数据等方式获得海量数据,是大数据知识服务模型的根本。

 大数据采集一般分为:

 大数据智能感知层:主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统,实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。

 重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。

 二、大数据预处理技术

 完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

 1.抽取:因获取的数据可能具有多种结构和类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型,以达到快速分析处理的目的。

 2.清洗:对于大数据,并不全是有价值的,有些数据并不是我们所关心的内容,而另一些数据则是完全错误的干扰项,因此要对数据通过过滤“去残、去重、去杂”从而提取出有效数据。

 三、大数据存储及管理技术

 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来,建立相应的数据库,并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术,异构数据的数据融合技术,数据组织技术,研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

 四、大数据分析及挖掘技术

 大数据分析技术即改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

 预测分析技术的出现使得用户能够基于历史数据和分析技术(如统计建模和机器学习)预测未来的结果,这使得预测结果和趋势变得比过去几年更加可靠,预测分析有可能彻底改变许多的行业和业务,包括零售、制造、供应链、网络管理、金融服务和医疗保健。

 五、大数据展现与应用

 大数据展现与分析解决方案提供底层的数据共享交换服务和报表、分析挖掘等前端分析展现等可视化应用。

 大数据可视化适用于企事业单位和政府部门的经营决策、指挥决策和展览展示等场景,可以帮助用户提高决策能力和品牌展示效果。目前大数据可视化方向有两个,即智能实时分析和可视化互动展示。智能实时分析通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用和智能化数据挖掘分析,可以满足业务监控、风险预警、市场分析等需求,更多的使用于PC端或者移动端等便携设备上。可视化互动展示则在前者的基础上,将数据展示和互动体验相结合,实现技术与艺术的完美融合,适用于指挥中心决策、演示汇报、高端展会、展厅等场景,主要用于大屏、数字沙盘、VR、AR等设备。

 在我国,大数据一般重点应用于商业智能、政府决策、公共服务。例如:商业智能技术,政府决策技术,电信数据信息处理与挖掘技术,电网数据信息处理与挖掘技术,气象信息分析技术,环境监测技术,警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统),大规模基因序列分析比对技术,Web信息挖掘技术,多媒体数据并行化处理技术,影视制作渲染技术,其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

 大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来,为人类的社会经济活动提供依据,从而提高各个领域的运行效率,大大提高整个社会经济的集约化程度。