一、大數據關鍵技術有哪些？

大數據關鍵技術涵蓋數據存儲、處理、應用等多方面的技術，根據大數據的處理過程，可將其分為大數據采集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據處理、大數據分析及挖掘、大數據展示等。

二、多媒體的關鍵技術是數據？

多媒體計算機的關鍵技術是解決視頻、音頻信號的獲取和處理，包括多媒體數據的壓縮編碼和解碼技術以及多媒體數據的輸出技術。主要應用于通信、娛樂和計算機的融合，為解決電視數字化及高清晰度提供了切實可行的方案。多媒體計算機可制作DVD及影視音響設備，以及制作多媒體家庭網關。

三、傳統數據采集的關鍵技術有哪些？

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據采集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等）。

一、大數據采集技術

數據是指通過RFID射頻數據、傳感器數據、社交網絡交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化（或稱之為弱結構化）及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。

二、大數據預處理技術

主要完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽?。阂颢@取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數據轉化為單一的或者便于處理的構型，以達到快速分析處理的目的。2）清洗：對于大數據，并不全是有價值的，有些數據并不是我們所關心的內容，而另一些數據則是完全錯誤的干擾項，因此要對數據通過過濾“去噪”從而提取出有效數據。

三、大數據存儲及管理技術

大數據存儲與管理要用存儲器把采集到的數據存儲起來，建立相應的數據庫，并進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。

四、大數據分析及挖掘技術

大數據分析技術。改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網絡挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基于對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網絡行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

六、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏于海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。在我國，大數據將重點應用于以下三大領域：商業智能、政府決策、公共服務。

四、地理大數據分析的關鍵技術？

大數據技術是從各種類型的數據中快速獲取有價值信息的技術。大數據領域出現了大量的新技術，它們已經成為大數據收集、存儲、處理和呈現的有力武器。大數據處理的關鍵技術一般包括大數據收集、大數據預處理、大數據存儲和管理、分析和挖掘、大數據收集、大數據預處理、大數據存儲和管理、大數據的表示和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。

五、工業機器人常見五大應用領域及關鍵技術？

工業機器人常用的五大應用領域

1.機械加工應用(2%)

機械加工行業機器人的應用并不高，只占2%。原因可能是市場上有許多自動化設備可以勝任機械加工任務。機械加工機器人主要從事零件鑄造、激光切割和水射流切割。

2.機器人噴涂應用(4%)

這里的機器人噴涂主要是指涂裝、點膠、噴漆等工作，只有4%的工業機器人從事噴涂的應用。

3.機器人裝配應用(10%)

裝配機器人主要從事零部件的安裝、拆卸和維修。由于近年來機器人傳感器技術的快速發展，機器人的應用越來越多樣化，直接導致機器人裝配比例的下降。

4.機器人焊接應用(29%)

機器人焊接的應用主要包括汽車工業中使用的點焊和弧焊。雖然點焊機器人比弧焊機器人更受歡迎，但弧焊機器人近年來發展迅速。許多加工車間逐漸引入焊接機器人，以實現自動焊接操作。

5.機器人搬運應用(38%)

目前，處理仍然是機器人的第一個應用領域，約占整個機器人應用程序的40%。許多自動化生產線需要使用機器人進行材料、處理和堆垛操作。近年來，隨著合作機器人的興起，處理機器人的市場份額一直在增長。近年來，隨著技術的發展，工業機器人技術日新月異，那么不同類型的工業機器涉及高科技技術?

二、關鍵技術包括：

(1)弧焊機器人系統優化集成技術：弧焊機器人采用交流伺服驅動技術和高精度、高剛性RV減速器和諧波減速器，具有良好的低速穩定性和高速動態響應，可實現免維護功能。

(2)協調控制技術：控制多機器人和換位機的協調運動，既能保持焊槍和工件的相對姿態，滿足焊接工藝的要求，又能避免焊槍與工件的碰撞。

(3)精確焊接軌跡跟蹤技術：結合激光傳感器和視覺傳感器離線工作模式的優點，采用激光傳感器實現焊接過程中的焊接跟蹤，提高復雜工件焊接機器人的柔性和適應性，結合視覺傳感器離線觀察獲得焊接跟蹤的殘余偏差，根據偏差統計獲得補償數據，修正機器人運動軌跡，在各種條件下獲得最佳焊接質量。

附：十大工業機器人品牌

1.發那科

發那科是日本一家專門研究數控系統的公司，是世界上唯一一家由機器人制造的公司，也是世界上唯一一家提供集成視覺系統的機器人公司。FANUC機器人產品系列多達240種，廣泛應用于裝配、搬運、焊接、鑄造、噴涂、碼垛等不同生產環節。

2.庫卡

庫卡及其德國母公司是世界頂級的工業機器人和自動控制系統制造商。庫卡工業機器人的用戶包括通用汽車、西門子和許多其他單位。KUKA機器人產品最常用的應用范圍包括工廠焊接、操作、堆垛、包裝、加工或其他自動操作，但也適用于醫院。

3.那智不二越

智慧是從原材料產品到機床的全方位綜合制造企業。機械加工、工業機器人、功能部件等產品豐富，應用領域也非常廣泛，如航天工業、軌道交通、汽車制造、機械加工等。智慧越關注世界，從歐洲和美國市場擴展到中國市場，下一步將發展東南亞市場。

4.川崎機器人

川崎機器人在物流生產線上提供了各種各樣的機器人產品，在飲料、食品、肥料、太陽能等領域都有相當大的銷售。川崎碼垛處理等機器人種類繁多，根據客戶車間的不同情況和不同需求提供最合適的機器人。公司內部有噴涂機器人、焊接機器人和試驗噴涂室，可為客戶提供各種相關服務。

5.ABB機器人

中國已成為ABB世界上最大的市場。目前，ABB機器人產品和解決方案已廣泛應用于焊接、裝配、搬運、噴涂、精加工、包裝、堆垛等行業，幫助客戶大大提高生產率。

6.史陶比爾

史陶比爾集團生產精密機械和電子產品：紡織機械、工業接頭和工業機器人。該系列完整的輕、中、重載機器人、4軸SCARA機器人、6軸機器人和特殊機器人，專門用于許多不同的行業和應用。目前，史陶比爾生產的工業機器人具有速度快、精度高、靈活性好、用戶環境好的特點。

7.柯馬

柯馬公司開發的全系列機器人產品最小負載范圍為6kg，最大負載800kg。柯馬最新一代SMART系列機器人是SMART自動化應用方案的技術核心，針對點焊、弧焊、搬運、壓縮機自動連接、鑄造、涂膠、組裝和切割?？埋R以其不斷創新的技術，成為機器人自動化集成解決方案的領導者。

8.愛普生機器人

目前，愛普生機器人在中國推廣的產品主要是4軸工業機器人和6軸工業機器人，并提供行業內通用的工業機器人(機械手)附件。作為多關節工業機器人領域的領先企業，愛普生新的LS系列產品旨在減少繁重的人工操作。

9.日本安川

安川機器人活躍在焊接、搬運、裝配、噴涂、放置在無塵室內的液晶顯示器、等離子體顯示器、半導體制造等行業領域。日本安川工業機器人一直受到用戶的青睞。

10.新松機器人

新松機器人是一家以機器人和自動化技術為核心，致力于數字高端設備制造的高新技術企業在工業機器人、智能物流、自動化成套設備、智能服務機器人等領域，公司以工業機器人技術為核心，形成了大型自動化成套設備和各種產品類別，廣泛應用于汽車零部件、工程機械、軌道交通、低壓電器等行業。

六、探索工業大數據：關鍵技術與應用前景

在當今信息化和數字化迅速發展的時代，工業大數據作為推動制造業轉型升級和智能化發展的重要力量，其關鍵技術的探討顯得尤為重要。本文將深入分析工業大數據的關鍵技術和應用前景，為讀者提供更全面、更專業的理解。

什么是工業大數據？

工業大數據指的是在工業生產、制造和運營過程中產生的大量數據，這些數據涉及設備狀態、生產流程、市場需求等多個方面。與傳統數據相比，工業大數據具有以下幾個特點：

• 數據量大：工業設備和傳感器的普及使得數據產生量呈指數級增長。
• 數據種類多：數據來源多樣，包括設備數據、操作數據、環境數據等。
• 實時性強：數據生成和收集的實時性要求助于即時決策和優化。

工業大數據的關鍵技術

要充分發揮工業大數據的價值，確保數據的有效利用和管理，需要依靠以下幾種關鍵技術：

1. 數據采集技術

數據采集是工業大數據的首要環節，涉及傳感器、物聯網設備等硬件技術。通過這些設備，能夠實時獲取生產線上的各種相關數據，包括溫度、濕度、壓力等關鍵指標。

2. 數據存儲與管理技術

隨著數據量的增加，存儲與管理顯得極為重要。現階段常用的存儲解決方案有分布式數據庫、云存儲等。這些技術可以在保證數據安全的同時，提高數據訪問速度，小型企業和大型企業都可以根據需求選擇適合的存儲方案。

3. 數據處理與分析技術

工業大數據的核心在于數據處理與分析技術，包括數據清洗、數據挖掘、機器學習等技術手段。這些技術能夠從海量數據中提取出關鍵信息，為決策支持提供依據。

4. 數據可視化技術

數據可視化幫助決策者快速理解和分析數據。通過圖形、圖表等形式呈現數據，增加了數據的可讀性和直觀性，使得非技術背景的管理者也能深入理解潛在的信息。

5. 人工智能與機器學習技術

人工智能和機器學習在工業大數據中正發揮著越來越重要的作用。通過算法模型，機器可以學習生產過程中的規律，預測設備的故障，優化生產流程，從而顯著降低人工成本和資源浪費。

工業大數據的應用前景

隨著工業大數據技術的不斷成熟，其應用領域也在不斷擴展。以下是一些重要的應用前景：

• 預測性維護：通過對設備歷史數據的分析，企業可以準確預測設備故障，從而實現及時維護，減少停機時間。
• 生產效率提升：通過分析生產數據，發現生產瓶頸，優化資源配置，提高生產效率。
• 智能制造：實現全流程的智能感知與決策，從而提升制造的自動化和智能化程度。
• 個性化定制：通過分析市場需求數據，企業可以實現定制化生產，以滿足不同客戶的個性化需求。
• 資源優化：優化原材料和能源的使用，提高資源利用效率，降低生產成本。

總結

工業大數據作為現代制造業的重要組成部分，其關鍵技術涵蓋了數據采集、存儲、處理、可視化和人工智能等多個方面。隨著技術的不斷進步，工業大數據將為制造業帶來前所未有的機遇和挑戰。了解這些技術及其應用前景，將幫助企業更好地在快速發展的市場環境中立于不敗之地。

感謝您閱讀這篇文章，希望通過本文的分析，能幫助您更好地理解工業大數據及其關鍵技術，從而為您在相關領域的研究和應用提供有價值的參考與指導。

七、工業4.0大數據

在當今世界，工業4.0大數據已經成為引領產業發展的重要動力。隨著信息技術的迅猛發展，傳統工業模式正經歷著革命性的變革，而大數據作為工業4.0的核心技術之一，正在深刻影響著各個行業的發展與轉型。

工業4.0的基本概念

工業4.0是指通過智能化、網絡化和數字化技術，實現生產自動化、個性化定制和產業智能化的新階段。而大數據作為工業4.0的關鍵支撐，通過高效的數據收集、處理和分析，為企業提供了更精準的決策依據，并推動了生產效率和質量的提升。

工業4.0大數據的重要意義

工業4.0大數據不僅可以幫助企業實現智能化生產，提升競爭力，還可以促進產業升級和轉型升級。通過大數據分析，企業可以更好地了解市場需求、優化生產流程，提升產品質量和服務水平，推動企業向數字化轉型邁進。

工業4.0大數據在制造業中的應用

在制造業中，工業4.0大數據的應用已經日趨廣泛。通過傳感器、物聯網等技術的應用，企業可以實時監測生產過程、設備狀態，提前發現問題并進行預測性維護，從而降低生產成本，提高生產效率。

• 實時監控和數據采集：通過大數據技術，制造企業可以實時監控生產過程中的各項數據指標，及時發現異常情況，保障生產質量。
• 智能制造和個性化定制：基于大數據分析，企業可以根據客戶需求快速調整生產線，實現個性化定制，提升市場競爭力。
• 智能物流和供應鏈優化：利用大數據技術優化供應鏈管理，提高物流效率，降低庫存成本，實現快速響應市場需求。

工業4.0大數據在其他行業中的應用

除了制造業，工業4.0大數據在其他行業中也有著廣泛的應用。在能源行業，大數據技術可以幫助企業監測能源消耗情況，優化能源利用，降低能源成本；在交通運輸領域，大數據分析可以提升交通管理效率，緩解交通擁堵問題；在醫療健康領域，大數據應用可以實現個性化診療方案，提升醫療服務水平。

工業4.0大數據的未來發展

隨著人工智能、云計算等新技術的不斷發展，工業4.0大數據將呈現出更加廣闊的應用前景。未來，工業4.0大數據將在全球范圍內推動產業升級，推動經濟高質量發展，成為新一輪科技革命和產業變革的重要引擎。

結語

工業4.0大數據作為當前產業發展的重要驅動力，正在深刻地改變著我們的生產生活方式。企業需要加強對工業4.0大數據的應用與研究，積極把握新機遇，不斷創新發展，實現高質量發展和可持續發展。

八、高級數據庫，數據倉庫有哪些關鍵技術？

一直想整理一下這塊內容，既然是漫談，就想起什么說什么吧。我一直是在互聯網行業，就以互聯網行業來說。先大概列一下互聯網行業數據倉庫、數據平臺的用途：

整合公司所有業務數據，建立統一的數據中心；

提供各種報表，有給高層的，有給各個業務的；

為網站運營提供運營上的數據支持，就是通過數據，讓運營及時了解網站和產品的運營效果；

為各個業務提供線上或線下的數據支持，成為公司統一的數據交換與提供平臺；

分析用戶行為數據，通過數據挖掘來降低投入成本，提高投入效果；比如廣告定向精準投放、用戶個性化推薦等；

開發數據產品，直接或間接為公司盈利；

建設開放數據平臺，開放公司數據；

。。。。。。

上面列出的內容看上去和傳統行業數據倉庫用途差不多，并且都要求數據倉庫/數據平臺有很好的穩定性、可靠性；但在互聯網行業，除了數據量大之外，越來越多的業務要求時效性，甚至很多是要求實時的 ，另外，互聯網行業的業務變化非?？欤豢赡芟駛鹘y行業一樣，可以使用自頂向下的方法建立數據倉庫，一勞永逸，它要求新的業務很快能融入數據倉庫中來，老的下線的業務，能很方便的從現有的數據倉庫中下線；

其實，互聯網行業的數據倉庫就是所謂的敏捷數據倉庫，不但要求能快速的響應數據，也要求能快速的響應業務；

建設敏捷數據倉庫，除了對架構技術上的要求之外，還有一個很重要的方面，就是數據建模，如果一上來就想著建立一套能兼容所有數據和業務的數據模型，那就又回到傳統數據倉庫的建設上了，很難滿足對業務變化的快速響應。應對這種情況，一般是先將核心的持久化的業務進行深度建模（比如：基于網站日志建立的網站統計分析模型和用戶瀏覽軌跡模型；基于公司核心用戶數據建立的用戶模型），其它的業務一般都采用維度+寬表的方式來建立數據模型。這塊是后話。

整體架構下面的圖是我們目前使用的數據平臺架構圖，其實大多公司應該都差不多：

邏輯上，一般都有數據采集層、數據存儲與分析層、數據共享層、數據應用層?？赡芙蟹ㄓ兴煌举|上的角色都大同小異。

我們從下往上看：

數據采集數據采集層的任務就是把數據從各種數據源中采集和存儲到數據存儲上，期間有可能會做一些簡單的清洗。

數據源的種類比較多：

網站日志：

作為互聯網行業，網站日志占的份額最大，網站日志存儲在多臺網站日志服務器上，

一般是在每臺網站日志服務器上部署flume agent，實時的收集網站日志并存儲到HDFS上；

業務數據庫：

業務數據庫的種類也是多種多樣，有Mysql、Oracle、SqlServer等，這時候，我們迫切的需要一種能從各種數據庫中將數據同步到HDFS上的工具，Sqoop是一種，但是Sqoop太過繁重，而且不管數據量大小，都需要啟動MapReduce來執行，而且需要Hadoop集群的每臺機器都能訪問業務數據庫；應對此場景，淘寶開源的DataX，是一個很好的解決方案（可參考文章 《異構數據源海量數據交換工具-Taobao DataX 下載和使用》），有資源的話，可以基于DataX之上做二次開發，就能非常好的解決，我們目前使用的DataHub也是。

當然，Flume通過配置與開發，也可以實時的從數據庫中同步數據到HDFS

來自于Ftp/Http的數據源：

有可能一些合作伙伴提供的數據，需要通過Ftp/Http等定時獲取，DataX也可以滿足該需求;

其他數據源：

比如一些手工錄入的數據，只需要提供一個接口或小程序，即可完成

數據存儲與分析毋庸置疑，HDFS是大數據環境下數據倉庫/數據平臺最完美的數據存儲解決方案。

離線數據分析與計算，也就是對實時性要求不高的部分，在我看來，Hive還是首當其沖的選擇，豐富的數據類型、內置函數；壓縮比非常高的ORC文件存儲格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于結構化數據上的統計分析遠遠比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，開發MR可能需要上百行代碼；

當然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很樂意開發Java，或者對SQL不熟，那么也可以使用MapReduce來做分析與計算；Spark是這兩年非常火的，經過實踐，它的性能的確比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn結合的越來越好，因此，必須支持使用Spark和SparkSQL來做分析和計算。因為已經有Hadoop Yarn，使用Spark其實是非常容易的，不用單獨部署Spark集群，關于Spark On Yarn的相關文章，可參考：《Spark On Yarn系列文章》

實時計算部分，后面單獨說。

數據共享這里的數據共享，其實指的是前面數據分析與計算后的結果存放的地方，其實就是關系型數據庫和NOSQL數據庫；

前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和計算的結果，還是在HDFS上，但大多業務和應用不可能直接從HDFS上獲取數據，那么就需要一個數據共享的地方，使得各業務和產品能方便的獲取數據； 和數據采集層到HDFS剛好相反，這里需要一個從HDFS將數據同步至其他目標數據源的工具，同樣，DataX也可以滿足。

另外，一些實時計算的結果數據可能由實時計算模塊直接寫入數據共享。

數據應用

業務產品

業務產品所使用的數據，已經存在于數據共享層，他們直接從數據共享層訪問即可；

報表

同業務產品，報表所使用的數據，一般也是已經統計匯總好的，存放于數據共享層；

即席查詢

即席查詢的用戶有很多，有可能是數據開發人員、網站和產品運營人員、數據分析人員、甚至是部門老大，他們都有即席查詢數據的需求；

這種即席查詢通常是現有的報表和數據共享層的數據并不能滿足他們的需求，需要從數據存儲層直接查詢。

即席查詢一般是通過SQL完成，最大的難度在于響應速度上，使用Hive有點慢，目前我的解決方案是SparkSQL，它的響應速度較Hive快很多，而且能很好的與Hive兼容。

當然，你也可以使用Impala，如果不在乎平臺中再多一個框架的話。

OLAP

目前，很多的OLAP工具不能很好的支持從HDFS上直接獲取數據，都是通過將需要的數據同步到關系型數據庫中做OLAP，但如果數據量巨大的話，關系型數據庫顯然不行；

這時候，需要做相應的開發，從HDFS或者HBase中獲取數據，完成OLAP的功能；

比如：根據用戶在界面上選擇的不定的維度和指標，通過開發接口，從HBase中獲取數據來展示。

其它數據接口

這種接口有通用的，有定制的。比如：一個從Redis中獲取用戶屬性的接口是通用的，所有的業務都可以調用這個接口來獲取用戶屬性。

實時計算現在業務對數據倉庫實時性的需求越來越多，比如：實時的了解網站的整體流量；實時的獲取一個廣告的曝光和點擊；在海量數據下，依靠傳統數據庫和傳統實現方法基本完成不了，需要的是一種分布式的、高吞吐量的、延時低的、高可靠的實時計算框架；Storm在這塊是比較成熟了，但我選擇Spark Streaming，原因很簡單，不想多引入一個框架到平臺中，另外，Spark Streaming比Storm延時性高那么一點點，那對于我們的需要可以忽略。

我們目前使用Spark Streaming實現了實時的網站流量統計、實時的廣告效果統計兩塊功能。

做法也很簡單，由Flume在前端日志服務器上收集網站日志和廣告日志，實時的發送給Spark Streaming，由Spark Streaming完成統計，將數據存儲至Redis，業務通過訪問Redis實時獲取。

任務調度與監控在數據倉庫/數據平臺中，有各種各樣非常多的程序和任務，比如：數據采集任務、數據同步任務、數據分析任務等；

這些任務除了定時調度，還存在非常復雜的任務依賴關系，比如：數據分析任務必須等相應的數據采集任務完成后才能開始；數據同步任務需要等數據分析任務完成后才能開始； 這就需要一個非常完善的任務調度與監控系統，它作為數據倉庫/數據平臺的中樞，負責調度和監控所有任務的分配與運行。

前面有寫過文章，《大數據平臺中的任務調度與監控》,這里不再累贅。

總結在我看來架構并不是技術越多越新越好，而是在可以滿足需求的情況下，越簡單越穩定越好。目前在我們的數據平臺中，開發更多的是關注業務，而不是技術，他們把業務和需求搞清楚了，基本上只需要做簡單的SQL開發，然后配置到調度系統就可以了，如果任務異常，會收到告警。這樣，可以使更多的資源專注于業務之上。

九、工業數據分為幾個主數據？

三部分。

第一是企業運營相關的業務數據，主要來源于企業內部信息化管理系統，包括PLM、ERP、谷器MES、SCM和CRM等。這類數據，諸如產品、工藝、生產、采購、訂單、服務等數據，是企業的核心數據資產，以結構化數據為主，數據量不大，卻有極大的挖掘價值。

第二部分是產線設備互聯數據，主要是指生產過程中產線、設備、物流等的工況（如壓力、溫度、振動、應力等）、運行狀態、環境參數等數據，一般采集自設備PLC、SCADA以及部分外接傳感器。這類數據以時序數據為主，數據量大，采集頻率高。

第三部分是企業外部數據，包括產品交付給用戶之后的工況、運營以及維修等相關數據，同時還包括大量來自互聯網的市場、環境、供應鏈、網絡社區等外部環境的數據。

十、數據處理和分析是大數據的關鍵技術之一？

大數據技術是從各種類型的數據中快速獲取有價值信息的技術。大數據領域出現了大量的新技術，它們已經成為大數據收集、存儲、處理和呈現的有力武器。大數據處理的關鍵技術一般包括大數據收集、大數據預處理、大數據存儲和管理、分析和挖掘、大數據收集、大數據預處理、大數據存儲和管理、大數據的表示和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。

　　一、大數據采集技術

　　數據采集是指通過RFID射頻數據、傳感器數據、社交網絡交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化（或稱之為弱結構化）及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或采集、高速數據全映像等大數據收集技術；突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術；設計質量評估模型，開發數據質量技術。

　　大數據采集一般分為大數據智能感知層：主要包括數據傳感體系、網絡通信體系、傳感適配體系、智能識別體系及軟硬件資源接入系統，實現對結構化、半結構化、非結構化的海量數據的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步處理和管理等。必須著重攻克針對大數據源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術。基礎支撐層：提供大數據服務平臺所需的虛擬服務器，結構化、半結構化及非結構化數據的數據庫及物聯網絡資源等基礎支撐環境。重點攻克分布式虛擬存儲技術，大數據獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化接口技術，大數據的網絡傳輸與壓縮技術，大數據隱私保護技術等。

　　二、大數據預處理技術

　　主要完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。

　　1、抽?。阂颢@取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數據轉化為單一的或者便于處理的構型，以達到快速分析處理的目的。

　　2、清洗：對于大數據，并不全是有價值的，有些數據并不是我們所關心的內容，而另一些數據則是完全錯誤的干擾項，因此要對數據通過過濾“去噪”從而提取出有效數據。

　　三、大數據存儲及管理技術

　　大數據存儲與管理要用存儲器把采集到的數據存儲起來，建立相應的數據庫，并進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。開發可靠的分布式文件系統（DFS）、能效優化的存儲、計算融入存儲、大數據的去冗余及高效低成本的大數據存儲技術；突破分布式非關系型大數據管理與處理技術，異構數據的數據融合技術，數據組織技術，研究大數據建模技術；突破大數據索引技術；突破大數據移動、備份、復制等技術；開發大數據可視化技術。

　　開發新型數據庫技術，數據庫分為關系型數據庫、非關系型數據庫以及數據庫緩存系統。其中，非關系型數據庫主要指的是NoSQL數據庫，分為：鍵值數據庫、列存數據庫、圖存數據庫以及文檔數據庫等類型。關系型數據庫包含了傳統關系數據庫系統以及NewSQL數據庫。

　　開發大數據安全技術。改進數據銷毀、透明加解密、分布式訪問控制、數據審計等技術；突破隱私保護和推理控制、數據真偽識別和取證、數據持有完整性驗證等技術。

　　四、大數據分析及挖掘技術

　　大數據分析技術。改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網絡挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基于對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網絡行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

　　數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘涉及的技術方法很多，有多種分類法。

　　根據挖掘任務可分為分類或預測模型發現、數據總結、聚類、關聯規則發現、序列模式發現、依賴關系或依賴模型發現、異常和趨勢發現等等；

　　根據挖掘對象可分為關系數據庫、面向對象數據庫、空間數據庫、時態數據庫、文本數據源、多媒體數據庫、異質數據庫、遺產數據庫以及環球網Web；

　　根據挖掘方法分，可粗分為:機器學習方法、統計方法、神經網絡方法和數據庫方法。機器學習中，可細分為:歸納學習方法(決策樹、規則歸納等)、基于范例學習、遺傳算法等。統計方法中，可細分為:回歸分析(多元回歸、自回歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費歇爾判別、非參數判別等)、聚類分析(系統聚類、動態聚類等)、探索性分析(主元分析法、相關分析法等)等。神經網絡方法中，可細分為:前向神經網絡(BP算法等)、自組織神經網絡(自組織特征映射、競爭學習等)等。數據庫方法主要是多維數據分析或OLAP方法，另外還有面向屬性的歸納方法。

　　從挖掘任務和挖掘方法的角度，著重突破：

　　1、可視化分析。數據可視化無論對于普通用戶或是數據分析專家，都是最基本的功能。數據圖像化可以讓數據自己說話，讓用戶直觀的感受到結果。

　　2、數據挖掘算法。圖像化是將機器語言翻譯給人看，而數據挖掘就是機器的母語。分割、集群、孤立點分析還有各種各樣五花八門的算法讓我們精煉數據，挖掘價值。這些算法一定要能夠應付大數據的量，同時還具有很高的處理速度。

　　3、預測性分析。預測性分析可以讓分析師根據圖像化分析和數據挖掘的結果做出一些前瞻性判斷。

　　4、語義引擎。語義引擎需要設計到有足夠的人工智能以足以從數據中主動地提取信息。語言處理技術包括機器翻譯、情感分析、輿情分析、智能輸入、問答系統等。

　　5、數據質量和數據管理。數據質量與管理是管理的最佳實踐，透過標準化流程和機器對數據進行處理可以確保獲得一個預設質量的分析結果。

　　五、大數據展現與應用技術

　　大數據技術能夠將隱藏于海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。

　　在我國，大數據將重點應用于以下三大領域：商業智能、政府決策、公共服務。例如：商業智能技術，政府決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務云應用系統（道路監控、視頻監控、網絡監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統），大規?；蛐蛄蟹治霰葘夹g，Web信息挖掘技術，多媒體數據并行化處理技術，影視制作渲染技術，其他各種行業的云計算和海量數據處理應用技術等。

　　大數據分析處理關鍵技術有哪些？中琛魔方大數據表示在不久的將來，智慧的時代將完全進入我們的生活，對未來有興趣進入尖端產業的朋友們，可以收集到智慧的時代，及時獲取人工智能、大數據、云計算和物聯網的尖端信息和基礎知識，讓我們共同努力，引領人工智能的未來！