一、2021年大數(shù)據(jù)技術(shù)的五個發(fā)展趨勢？
一數(shù)據(jù)融合與數(shù)據(jù)價值挖掘
二數(shù)據(jù)敏捷型經(jīng)濟體
三知識圖譜與決策智能
四產(chǎn)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)提速
五數(shù)據(jù)安全熱度持續(xù)上升
進入2021年，大數(shù)據(jù)已經(jīng)從單純的技術(shù)體系，向著與實體經(jīng)濟結(jié)合、真正挖掘和發(fā)揮數(shù)據(jù)價值的方向發(fā)展。特別是新冠疫情和新基建，加速了大數(shù)據(jù)與實體社會基礎(chǔ)設(shè)施的快速融合，而5G與物聯(lián)網(wǎng)等的快速發(fā)展也進一步加大了大數(shù)據(jù)與實體經(jīng)濟的深度融合。隨著數(shù)博會即將進入第6個年頭，大數(shù)據(jù)將真正深入到社會經(jīng)濟的方方面面，推進下一輪經(jīng)濟長周期。
二、數(shù)據(jù)技術(shù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)如何？
數(shù)據(jù)技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)是緊密相關(guān)的概念，但有一些區(qū)別。
數(shù)據(jù)技術(shù)是指涉及數(shù)據(jù)的處理、管理和分析的技術(shù)方法和工具。它包括數(shù)據(jù)的收集、存儲、清洗、轉(zhuǎn)換、建模、可視化和分析等各個方面。數(shù)據(jù)技術(shù)的目標(biāo)是提取有用的信息和洞察力，以支持決策和解決問題。
大數(shù)據(jù)技術(shù)則是數(shù)據(jù)技術(shù)的一個特定領(lǐng)域，主要關(guān)注處理和分析大規(guī)模、高速、多樣化的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)需要應(yīng)對海量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)的存儲、處理、傳輸、分析和可視化等方面。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)技術(shù)相比，大數(shù)據(jù)技術(shù)更注重分布式計算、并行處理、數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的技術(shù)。
因此，數(shù)據(jù)技術(shù)是一個更廣泛的概念，而大數(shù)據(jù)技術(shù)是在數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)上專注于處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)的特定領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展為我們提供了更多處理和利用海量數(shù)據(jù)的機會，從而為各行各業(yè)帶來了更多的商業(yè)價值和創(chuàng)新機會。
三、數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展趨勢是什么？
前言
22 年 12 月 14 - 16 號是中國 DTCC 數(shù)據(jù)庫技術(shù)大會，由于疫情的影響，今年大會分享全部改到線上直播了。個人主要觀看了 14 號、16 號兩天技術(shù)分享，所以這里結(jié)合各位大佬的技術(shù)分享，整體做一個觀后的總結(jié)和個人思考，加深一下個人整體的認(rèn)識，同時也期望能夠?qū)Υ蠹夷軌蛴兴鶐椭?，大家有什么想法歡迎關(guān)注我的公眾號進行交流。如果有不對的地方，也歡迎指出。下面是這三天的大會技術(shù)專場的議程：
一、數(shù)據(jù)庫發(fā)展趨勢閑聊
14 號這天個人主要看了上午場（數(shù)據(jù)智能 價值創(chuàng)新）和下午場（數(shù)據(jù)庫內(nèi)核技術(shù)）兩個專場，上午主要觀看了騰訊云（王義成）、華為云的 GaussDB（蘇光牛）、PolarDB（李飛飛）、OceanBase（楊志豐）三位大佬的技術(shù)分享，主要是對數(shù)據(jù)庫發(fā)展趨勢的看法以及他們自家數(shù)據(jù)庫的演進方向的思考。下午由于時間關(guān)系，數(shù)據(jù)庫內(nèi)核技術(shù)主要看了 StarRocks、PolarDB-X 兩場技術(shù)分享，所以 14 號這天整體的個人總結(jié)主要從這些技術(shù)分享中帶來的個人思考，下面先聊聊對數(shù)據(jù)庫發(fā)展趨勢的看法。
1.1 Serverless
對于數(shù)據(jù)庫未來的趨勢之一：serverless，這次聽到這個詞還是蠻多的。serverless 即無服務(wù)化，用戶在使用數(shù)據(jù)庫服務(wù)時，不需要關(guān)注數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的運維和管理成本，這些繁瑣的管理交給云倉商來托管，用戶主要專注自己應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計和業(yè)務(wù)即可。對于未來云上數(shù)據(jù)庫，serverless 必定是終態(tài)之一。個人還是非常認(rèn)可這個觀念的，serverless 能為用戶帶來主要以下兩個好處：
- 無須關(guān)注數(shù)據(jù)庫服務(wù)器繁瑣的管理和運維成本
- 資源彈性擴縮容，使用戶按需按量付費
這里重點說下第二點，傳統(tǒng)模式下，用戶在使用數(shù)據(jù)庫服務(wù)時，需要結(jié)合實際業(yè)務(wù)的情況，通過對業(yè)務(wù)的 QPS、TPS、數(shù)據(jù)量等提前預(yù)估所需要的資源，最終來估算自己需要準(zhǔn)備多少機器，然后提前一個月和運維部門溝通好，提交采購申請，最終使用完后，還需要想辦法將采購的資源消化掉，這類情形在雙十一大促期間尤為明顯，這種模式下，有以下幾個問題：
- 使用方需要提前預(yù)估計算資源，如果資源預(yù)估不準(zhǔn)，會對業(yè)務(wù)以及成本有很大的影響，機器資源評估過少，當(dāng)業(yè)務(wù)流量扛不住，對公司業(yè)務(wù)有影響，機器資源預(yù)估過多，會浪費很大的機器成本。
- 一次資源擴縮容鏈路過長，同時整個過程時間很久，同時在業(yè)務(wù)使用完后，還需要消化剩余的機器資源。一次資源擴容的需求，公司的人力成本過大。
所以使用 serverless 服務(wù)能夠做到資源彈性擴縮容，同時做到按需按量付費。當(dāng)然 serverless 彈性擴縮容具體能夠做到什么程度，實際擴縮容的時間、擴縮容與實際業(yè)務(wù)使用資源的差異、擴縮容對于線上業(yè)務(wù)的影響，對于用戶使用體驗和成本，影響都很大。對于數(shù)據(jù)庫內(nèi)部冷熱數(shù)據(jù)，也可以做到 serverless，把不經(jīng)常使用的數(shù)據(jù)放到冷數(shù)據(jù)底層的存儲，降低存儲成本。
我看阿里云和中國信通院云大所聯(lián)合發(fā)布了《Serverless數(shù)據(jù)庫技術(shù)研究報告》，我還沒有看，感興趣的同學(xué)可以去看看。同時也可以看下伯克利關(guān)于 serverless 的 這篇Paper（李飛飛大佬推薦）：
1.2 存算分離
上面說到 serverless 的彈性擴縮容，那么如何做到用戶按需進行擴展（CPU、內(nèi)存、磁盤）？所以云上數(shù)據(jù)庫存儲和計算分離是個很好的思路。
很多傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫是 Shared Nothing 架構(gòu)，計算資源（CPU）和存儲資源（內(nèi)存、磁盤）都是在一臺機器上，這樣的好處能夠降低網(wǎng)絡(luò) IO 帶來的傳輸時間成本，最大化提升查詢性能。但有一個問題就是，由于計算資源和存儲資源都是在一起的，用戶在機器擴縮容時，必須同時對計算資源、存儲資源一起進行擴縮容，但可能用戶只擴容計算資源，不想擴容存儲資源，此時這種模式會對存儲資源有一定浪費。
存算分離，用戶能夠分別對存儲或者計算資源單獨進行擴縮容，按實際業(yè)務(wù)需要來進行資源調(diào)整，進一步節(jié)約資源成本。當(dāng)然存算分離架構(gòu)下，也有兩個不足點：
- 存儲和計算之間會有一層數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò) IO 傳輸時間成本，為了降低網(wǎng)絡(luò) IO 的影響，一般可以在計算節(jié)點上，加一層 Local Cache。
- 存儲分離下，由于網(wǎng)絡(luò) IO 容易是瓶頸，會導(dǎo)致集群規(guī)模機器數(shù)容易受限。
可見，任何技術(shù)特性都不是銀彈，需要結(jié)合實際業(yè)務(wù)側(cè)需求，來綜合評估，很多東西就是 Trade Off。下面是 PolarDB-X 的一張圖：
1.3 私有云、公有云、混合云一套架構(gòu)部署
這個不用多說了，私有云、公有云、混合云一套架構(gòu)部署，便于數(shù)據(jù)庫的運維和管理，能夠提升數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的交付效率，降低產(chǎn)品的交付成本，這對于私有云部署模式，帶來的好處尤為明顯。
1.4 多模多態(tài)一體化數(shù)據(jù)庫
隨著社會的發(fā)展，人們產(chǎn)生的數(shù)據(jù)格式越來越復(fù)雜，結(jié)構(gòu)化（比如關(guān)系型）、半結(jié)構(gòu)化（比如 Json、CSV）、非結(jié)構(gòu)化（比如視頻、圖片）數(shù)據(jù)，相應(yīng)的，單一模型的數(shù)據(jù)庫也已經(jīng)很難再完全支持公司的業(yè)務(wù)需求，數(shù)據(jù)庫的種類也越來越多，RDS 數(shù)據(jù)庫、KV 數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫、文檔型數(shù)據(jù)庫、時序數(shù)據(jù)庫等等。當(dāng)然，完全通過一款數(shù)據(jù)庫滿足用戶側(cè)所有的業(yè)務(wù)需求也不現(xiàn)實，只能說在一款數(shù)據(jù)庫上，盡可能多的來 Cover 業(yè)務(wù)側(cè)需求。
比如現(xiàn)在 HTAP 數(shù)據(jù)庫，在 TP 的基礎(chǔ)上，增加了 AP 的數(shù)據(jù)分析能力，提升數(shù)據(jù)庫的分析時效性，同時一般會帶著 Zero-ETL 的口號一起來宣傳，像 GassDB、PingCAP TIDB、阿里 PolarDB、OceanBase、SingStoreDB（原 MemSQL）都在做 HTAP。阿里 ADB 的離在線一體化（離線 ETL 處理 + 在線 OLAP 分析），讓數(shù)據(jù)庫盡可能 Cover 離線 ETL 和在線 OLAP 分析需求。阿里的 Lindorm多模數(shù)據(jù)庫，提供寬表、時序、文件、搜索等多種數(shù)據(jù)模型等等。
1.5 數(shù)據(jù)庫智能化
數(shù)據(jù)庫智能化，主要有兩個方向：
- AI For DB
- DB For AI
AI For DB，主要思路是結(jié)合 AI 機器學(xué)習(xí)能力，智能化運維和管理數(shù)據(jù)庫，讓數(shù)據(jù)庫做到自治化，智能的做到 SQL 性能優(yōu)化和問題根因診斷。
DB For AI，主要是如何讓 DB 來支持更多 AI 場景的需求，怎么做到 AI 模型的抽象、存儲、推理等等，這塊個人了解的比較少。
1.6 模塊化構(gòu)建數(shù)據(jù)庫
李飛飛大佬認(rèn)為未來數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)內(nèi)核可以結(jié)合用于實際業(yè)務(wù)側(cè)需要，模塊化的組裝出數(shù)據(jù)庫，比如用戶的需求可能是：讀多寫少、讀少寫多的、分析型的、IO 密集型、計算密集型、AI 類的、HTAP 類型等等，相應(yīng)的需要的存儲、計算、帶寬等對應(yīng)的硬件資源，可以使用不同型號和規(guī)格的硬件來組裝，對于底層機器資源來說，數(shù)據(jù)庫能夠做到一套代碼，數(shù)據(jù)庫內(nèi)核各模塊在不同形態(tài)下的資源類型，同時能夠很好的 Work。
個人認(rèn)為未來數(shù)據(jù)庫內(nèi)核各模塊不僅能夠在不同形態(tài)下的資源類型進行構(gòu)建，同時數(shù)據(jù)庫內(nèi)核也能夠進行組裝。未來對于一個 DataBase 的研發(fā)，可能就是使用已有的數(shù)據(jù)庫中各模塊的標(biāo)準(zhǔn)事實開源組件，快速組裝出一個 DB，比如 SQL 方言標(biāo)準(zhǔn)（使用 Mysql / PG）、SQL Planner 層（ Apache Calcite / DuckDB ）、Planner 層和 Runtime 層計劃序列化通信方式（substrait）、Runtime 層使用( Apache Arrow + Rust Or ClickHouse）、數(shù)據(jù)湖存儲（Iceberg / Hudi / Deltalake）、列存（Parquet Or ORC） 。公司將相對有限的工程資源，盡可能多的投入到差產(chǎn)品異化功能上，這樣才能和其他同類產(chǎn)品有競爭優(yōu)勢，形成獨特性。
1.7 用戶對數(shù)據(jù)庫擁有更強的自主可控性
Blue/Green Deployment 是 AWS 2022 re:Invent 亮相的產(chǎn)品，看網(wǎng)上資料說是一套灰度技術(shù)，未來用戶想去做某個操作時，但不確定該操作對線上實際業(yè)務(wù)的影響是什么，此時就可以借助 Blue/Green Deployment 來灰度進行驗證，沒有問題，在完全切流。
下面這張圖片的出處是來源于知乎同學(xué)@zhoutall 的文章<a href="https://zhuanlan.zhhttp://ihu.com/p/591406895">《AWS re:Invent 2022數(shù)據(jù)庫內(nèi)核視角摘要》，感興趣可以看下他這篇文章，還是非常有收獲的。個人看完也非常認(rèn)可其觀點的，現(xiàn)在云數(shù)據(jù)庫場商希望用戶做得事情越來越少，所以提供了很多工具，或者解決方案，來幫助和指導(dǎo)用戶做決策和執(zhí)行，但實際用戶可能需要更大的自主可控權(quán)（對業(yè)務(wù)影響的可控）。
二、數(shù)據(jù)庫內(nèi)核技術(shù)分享總結(jié)
數(shù)據(jù)庫內(nèi)核技術(shù)方面，個人主要聽了 OceanBase、Starrocks、阿里云 DLA，所以這里主要講下這三場分享的總結(jié)。
StarRocks 今年主要宣傳語是從極速 OLAP 到極速數(shù)據(jù)湖分析，從原來數(shù)據(jù)在自己 OLAP 存儲到底層存儲是數(shù)據(jù)湖，所以第一步則是在 Connector 做了擴展，支持了 Hudi、Iceberg（v1、v2）、Hive、JDBC 數(shù)據(jù)源。擴展了新的數(shù)據(jù)源，那么 FE 的元數(shù)據(jù)這一層，肯定要能夠識別到外部數(shù)據(jù)源，同時對于外部的數(shù)據(jù)源元數(shù)據(jù)獲取，增加了 Cache（分區(qū)、文件 List、統(tǒng)計信息）。其他也做了各種細(xì)節(jié)優(yōu)化，比如 Scan 優(yōu)化、優(yōu)化器等等。
StarRocks 今年還做了存算分離，這樣的話，計算節(jié)點是無狀態(tài)的，那么可以彈性擴縮容。最值得關(guān)注的一點，今年 StarRocks 提出了它們的 StarOS 的設(shè)計，StarOS 通過抽象和統(tǒng)一存算分離架構(gòu)下的分布式邏輯，同時統(tǒng)一了存儲，這塊聽起來感覺不錯，具體信息后面看 StarRocks 的分享吧。
阿里云 DLF 主要分享了他們?nèi)绾巫鼋y(tǒng)一的湖倉元數(shù)據(jù)服務(wù)的經(jīng)驗，目前業(yè)界開源數(shù)倉標(biāo)準(zhǔn)的元數(shù)據(jù)服務(wù)是 Hive MetaStore，所以幾乎主流引擎都支持直接從 Hive MdetaStore 中讀取數(shù)據(jù)。但 Hive 本身也有部分局限性：
- ACID 和 Hive 引擎綁定，同時不支持 Time-Travel 查詢數(shù)據(jù)/元數(shù)據(jù)
- 不易于對接內(nèi)部自家引擎接入，單點問題，同時引擎需要 Thrift 協(xié)議接入，高可用的問題。
而在開源權(quán)限體系方面，主要有 Hive 自身權(quán)限和 Apache Ranger，但它也有各自缺陷：
針對以上兩點，所以阿里云做了 DLF 這款產(chǎn)品，統(tǒng)一了湖倉的元數(shù)據(jù)服務(wù)，同時兼容了 HMS 接口，對外也提供標(biāo)準(zhǔn)的 Open API ，方便客戶接入。
其他的一些分享，個人記得比較清楚兩點是：數(shù)據(jù)庫的遷移工具和數(shù)據(jù)庫容災(zāi)。如果你的產(chǎn)品如果想買入到某家客戶時，尤其是數(shù)據(jù)庫方面，那么你要考慮到客戶存量的業(yè)務(wù)如何能夠方便的遷移到你的產(chǎn)品上來，最好能夠非常底成本的、客戶無感的遷移。同樣，數(shù)據(jù)庫容災(zāi)，關(guān)乎著企業(yè)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)生存問題。
三、個人思考
不得不說，國內(nèi)在數(shù)據(jù)庫這個領(lǐng)域還是挺卷的，共有 200 多家數(shù)據(jù)庫公司，有 TP 的、AP 的、數(shù)倉的、湖倉的等等，但最終能跑出來的可能就幾家。當(dāng)前云上數(shù)據(jù)庫一直都被國內(nèi)幾家云場商占領(lǐng)著，比如阿里云、騰訊云、華為云等等，對于中小型創(chuàng)業(yè)公司而言，云肯定是要做的，但在國內(nèi)市場直接去和幾家云廠商 PK 云，當(dāng)前階段還是過于激進，贏面較小，選擇出海，可能更加明智一些。
中小型創(chuàng)業(yè)公司目前主要爭取還是私有云場景下獨立部署的市場，這樣不僅要保證自家產(chǎn)品的質(zhì)量，同時還要比拼誰家的交付效率更快、交付成本更低，這樣才有更大贏的可能性。
四、全球大數(shù)據(jù)技術(shù)的最新進展與中國的發(fā)展趨勢
引言
在信息技術(shù)快速發(fā)展的時代，大數(shù)據(jù)技術(shù)的崛起已成為推動各行各業(yè)變革的重要力量。大數(shù)據(jù)不僅僅是信息的集合，更是通過對海量數(shù)據(jù)的分析與挖掘，從中提取出有價值信息的過程。本文將深入探討全球大數(shù)據(jù)技術(shù)的最新進展與中國在這一領(lǐng)域的發(fā)展趨勢，幫助讀者全面理解這一技術(shù)對社會的影響。
全球大數(shù)據(jù)技術(shù)的現(xiàn)狀
隨著數(shù)據(jù)量的急劇增加，全球大數(shù)據(jù)市場的規(guī)模也在不斷擴大。根據(jù)市場研究機構(gòu)的報告，預(yù)計未來幾年全球大數(shù)據(jù)市場將繼續(xù)以兩位數(shù)的速度增長。以下是幾個主要國家及地區(qū)在大數(shù)據(jù)技術(shù)方面的最新進展：
- 美國：美國是大數(shù)據(jù)技術(shù)的最早發(fā)源地。科技巨頭如谷歌、亞馬遜和IBM等公司在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域占據(jù)了非常重要的地位。美國的企業(yè)和研究機構(gòu)正在不斷探索如何利用人工智能和機器學(xué)習(xí)等先進技術(shù)來增強數(shù)據(jù)分析能力。
- 歐洲：歐洲各國致力于推動大數(shù)據(jù)技術(shù)的普及，尤其是在公共部門和科研領(lǐng)域。GDPR（通用數(shù)據(jù)保護條例）的實施對數(shù)據(jù)管理的合規(guī)性提出了更高的要求，同時也促進了數(shù)據(jù)治理技術(shù)的進步。
- 印度：印度的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)近年來受到了極大的關(guān)注，越來越多的初創(chuàng)企業(yè)涌現(xiàn)。政府也在積極支持大數(shù)據(jù)項目的發(fā)展，特別是在農(nóng)業(yè)與醫(yī)療領(lǐng)域。
- 日本：日本的企業(yè)積極采用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化生產(chǎn)流程和提升客戶滿意度，尤其是在制造業(yè)和零售業(yè)的應(yīng)用方面取得了顯著成效。
中國大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展態(tài)勢
中國在s大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展中走在世界前列，以下是一些突出進展：
- 政策支持：國家層面出臺了一系列政策，鼓勵大數(shù)據(jù)的發(fā)展，推動各地區(qū)建立大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)園區(qū)。
- 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)：隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略的實施，中國在 云計算基礎(chǔ)設(shè)施方面迅速發(fā)展，為大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用提供了有力支撐。
- 行業(yè)應(yīng)用：大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融、醫(yī)療、交通等多個行業(yè)得到了廣泛應(yīng)用。例如，金融行業(yè)通過大數(shù)據(jù)分析提升風(fēng)險管理能力，而醫(yī)療行業(yè)則利用數(shù)據(jù)推動個性化醫(yī)療的發(fā)展。
- 技術(shù)創(chuàng)新：越來越多的中國企業(yè)涌現(xiàn)出一批優(yōu)秀的 大數(shù)據(jù)技術(shù)解決方案，包括數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘以及可視化分析工具等。
全球大數(shù)據(jù)技術(shù)的主要趨勢
隨著技術(shù)的不斷進步，全球大數(shù)據(jù)技術(shù)正在經(jīng)歷以下幾個主要趨勢：
- 人工智能的融合：大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的結(jié)合正在成為一種趨勢，企業(yè)通過機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)提升數(shù)據(jù)分析能力。
- 邊緣計算：隨著物聯(lián)網(wǎng)的普及，邊緣計算的應(yīng)用逐漸凸顯，通過在數(shù)據(jù)產(chǎn)生源頭進行處理，有效降低延遲，提高數(shù)據(jù)處理效率。
- 數(shù)據(jù)隱私與安全：數(shù)據(jù)泄露事件頻發(fā)使得數(shù)據(jù)隱私保護和安全技術(shù)日益受到重視。相關(guān)法規(guī)的日益嚴(yán)格也促進了解決方案的優(yōu)化。
- 開源技術(shù)的興起：開源工具在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域獲得了廣泛應(yīng)用，企業(yè)可以根據(jù)自身需求定制解決方案，降低成本，提高靈活性。
中國大數(shù)據(jù)技術(shù)的未來展望
展望未來，中國的大數(shù)據(jù)技術(shù)將進一步向以下幾個方向發(fā)展：
- 全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型：越來越多的傳統(tǒng)行業(yè)將借助大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提升生產(chǎn)效率及降低運營成本。
- 人工智能賦能：隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)與人工智能的深度融合將推動更多創(chuàng)新應(yīng)用的落地。
- 數(shù)據(jù)生態(tài)體系構(gòu)建：通過構(gòu)建開放的數(shù)據(jù)共享生態(tài)體系，促進跨行業(yè)數(shù)據(jù)的整合與應(yīng)用，以實現(xiàn)更大的經(jīng)濟價值。
- 人才培養(yǎng)：隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，人才需求急劇增加，未來會有更多院校和機構(gòu)關(guān)注相關(guān)課程與培訓(xùn)。
結(jié)論
總之，大數(shù)據(jù)技術(shù)的進步不僅將推動各行業(yè)的變革，還將深刻影響我們的日常生活。通過本文，讀者能夠清晰了解全球及中國在這一領(lǐng)域的最新動態(tài)，及其未來的發(fā)展趨勢。感謝您閱讀完這篇文章，希望能幫助您更好地理解大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要性和潛力。
五、智慧消防大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展趨勢包括？
趨勢一 智慧消防建設(shè)有效提高城市消防安全管理水平
智慧消防的服務(wù)對象、服務(wù)內(nèi)容非常廣泛，但核心主線是利用信息通信技術(shù)提升城市消防安全水平。
使用信息通信技術(shù)和其他手段改善消防現(xiàn)狀中存在的問題、提高城市消防工作管理和服務(wù)效率以及提升城市安全等級，同時確保滿足事前預(yù)防、事中處置、事后總結(jié)的一種創(chuàng)新型物聯(lián)網(wǎng)解決方案。
在現(xiàn)有消防環(huán)境中對物理系統(tǒng)、數(shù)字系統(tǒng)和人類系統(tǒng)進行有效整合，從而為社會創(chuàng)造一個可持續(xù)、可擴展的消防數(shù)字化系統(tǒng)。
通過運用信息通信技術(shù)，有效整合各類城市消防系統(tǒng)，實現(xiàn)城市消防管理、政策法規(guī)、社會單位各個消防子系統(tǒng)間信息資源共享和業(yè)務(wù)協(xié)同，推動城市消防管理和服務(wù)智慧化，提升城市消防運行管理和公共服務(wù)水平，提高城市居民幸福感和滿意度，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的一種創(chuàng)新型智能消防。
六、云數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)概念？
云數(shù)據(jù)：是通過網(wǎng)絡(luò)“云”將巨大的數(shù)據(jù)計算處理程序分解成無數(shù)個小程序，然后通過多部服務(wù)器組成的系統(tǒng)進行處理和分析這些小程序得到結(jié)果并返回給用戶。
大數(shù)據(jù)：是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集。
七、大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用？
大數(shù)據(jù)技術(shù)是指用于處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)的技術(shù)和工具。它涉及數(shù)據(jù)的收集、存儲、處理、分析和應(yīng)用等方面。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用范圍非常廣泛，以下是一些常見的大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用領(lǐng)域：
1. 商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析：通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以對大量的數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，幫助企業(yè)做出決策、預(yù)測趨勢、發(fā)現(xiàn)商機等。
2. 金融領(lǐng)域：大數(shù)據(jù)技術(shù)可以應(yīng)用于風(fēng)險管理、欺詐檢測、信用評估、投資分析等金融業(yè)務(wù)中，提高效率和準(zhǔn)確性。
3. 健康醫(yī)療：大數(shù)據(jù)技術(shù)可以用于醫(yī)療數(shù)據(jù)的管理和分析，幫助醫(yī)療機構(gòu)提高診斷準(zhǔn)確性、優(yōu)化醫(yī)療資源分配、進行疾病預(yù)測等。
4. 市場營銷：通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以對消費者的行為和偏好進行分析，為企業(yè)提供精準(zhǔn)的市場營銷策略。
5. 交通與物流：大數(shù)據(jù)技術(shù)可以應(yīng)用于交通流量監(jiān)測、智能交通管理、物流路徑優(yōu)化等領(lǐng)域，提高交通效率和物流運作效率。
6. 社交網(wǎng)絡(luò)和推薦系統(tǒng)：大數(shù)據(jù)技術(shù)可以應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分析和挖掘，以及個性化推薦系統(tǒng)的構(gòu)建，提供用戶個性化的推薦和服務(wù)。
以上只是一些大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用的示例，實際上，大數(shù)據(jù)技術(shù)在各個行業(yè)和領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，可以幫助機構(gòu)和企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中獲取有價值的信息和洞察，從而做出更明智的決策和行動。
八、085411大數(shù)據(jù)技術(shù)與工程考研難嗎？
085411大數(shù)據(jù)技術(shù)與工程考研難度較大，原因如下：
1.學(xué)科交叉性：大數(shù)據(jù)專業(yè)是一個多學(xué)科交叉的專業(yè)，其課程內(nèi)容涉及數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機等多個學(xué)科領(lǐng)域，需要考生對這些領(lǐng)域的知識有深入的掌握。
2.英語要求高：該專業(yè)需要考生具備良好的英語能力，能靈活運用到實際問題和研究中。
九、簡述傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與現(xiàn)在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)？
1、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都是基于集中式的底層軟件架構(gòu)開發(fā)，難以并行化，因而在處理TB級以上數(shù)據(jù)的效率低。其次是數(shù)據(jù)分析精度難以隨著數(shù)據(jù)量提升而得到改進，特別是難以應(yīng)對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
2、現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是指20世紀(jì)80年代末所出現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，這些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)大多可以從數(shù)據(jù)倉庫中提取人們所感興趣的、事先不知的、隱含在數(shù)據(jù)中的有用的信息和知識，并將這些知識用概念、規(guī)則、規(guī)律和模式等方式展示給用戶，使用戶得以解決信息時代中的“數(shù)量過量，信息不足”的矛盾。現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)該是從數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)(KDD)研究的起步，知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)是隨著數(shù)據(jù)庫開始存儲了大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并采用機器學(xué)習(xí)技術(shù)分析這些數(shù)據(jù)、挖掘這些數(shù)據(jù)背后的知識而發(fā)展起來的。
十、技術(shù)元數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)區(qū)別？
元數(shù)據(jù)一般可以劃分為三類元數(shù)據(jù)：技術(shù)元數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)和管理元數(shù)據(jù)。這三種元數(shù)據(jù)的具體描述如下：
1、技術(shù)元數(shù)據(jù) 技術(shù)元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)系統(tǒng)中技術(shù)領(lǐng)域相關(guān)概念、關(guān)系和規(guī)則的數(shù)據(jù)，主要包括對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)處理方面的特征描述，覆蓋數(shù)據(jù)源接口、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市存儲、ETL、OLAP、數(shù)據(jù)封裝和前端展現(xiàn)等全部數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)；
2、業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù) 業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)系統(tǒng)中業(yè)務(wù)領(lǐng)域相關(guān)概念、關(guān)系和規(guī)則的數(shù)據(jù)，主要包括業(yè)務(wù)術(shù)語、信息分類、指標(biāo)定義和業(yè)務(wù)規(guī)則等信息；
3、管理元數(shù)據(jù) 管理元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)系統(tǒng)中管理領(lǐng)域相關(guān)概念、關(guān)系和規(guī)則的數(shù)據(jù)，主要包括人員角色、崗位職責(zé)和管理流程等信息。
