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三大技術推動大數據分析平臺的發展
2016-01-04
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三大技術推動大數據分析平臺的發展

在互聯網技術橫行的時代，數據即價值，數據即資源。大數據分析工具的職責就是規整數據，挖掘價值。因此，大數據分析平臺的發展在一定程度上代表著大數據的發展。而在現階段，云存儲技術、感知技術、數據可視化技術成為大數據應用技術中不可或缺的組成部分。

云存儲技術

大數據可以抽象的分為大數據存儲和大數據分析，這兩者的關系是：大數據存儲的目的是支撐大數據分析。大數據存儲致力于研發可以擴展至PB甚至EB級別的大數據分析平臺；大數據分析關注在最短時間內處理大量不同類型的數據集。

根據著名的“摩爾定律”，18個月集成電路的復雜性就增加一倍。所以，存儲器的成本大約每18-24個月就下降一半。這意味著云存儲技術的潛力巨大，同時對于大數據分析平臺而言意味著更大的數據存儲量和功能更強的線上大數據分析平臺。如國云數據開發的大數據魔鏡云平臺版本，實用且免費的設定讓其迅速在中國數據市場占據了重要的一席。

數據抓取技術

現在大多數的大數據分析平臺的數據抓取功能還停留在對固定數據庫的數據處理和整合上。但是隨著互聯網技術的應用拓展，直接從互聯網甚至是行為個體上直接抓取數據并非是不可能的，在技術上也是可行的。

大數據的采集和數據抓取技術的發展是緊密聯系的。以傳感器技術，指紋識別技術，RFID技術，坐標定位技術等為基礎的感知能力提升同樣是物聯網發展的基石。而隨著智能手機的普及，感知技術可謂迎來了發展的高峰期。大數據分析平臺未來極有可能整合數據抓取技術，變被動分析為主動尋找，從而邁上大數據分析技術發展的新高峰。

數據可視化技術

數據可視化技術是當下最熱門的大數據應用數據，除了末端展示的需要，數據可視化也是數據分析時不可或缺的一部分，即返回數據時的二次分析。而數據可視化也利于大數據分析平臺的學習功能建設，讓沒有技術背景和初學者也能很快掌握大數據分析平臺的操作。

未來的大數據分析平臺的承載平臺也不可能固定在某一類平臺，但是無論哪一類平臺，數據分析和分析結果的末端展示都離不開數據可視化技術。其實與其說數據可視化技術是大數據應用技術發展的需要，不如說數據可視化技術簡化了數據分析技術，從而讓更多人可以走進大數據，使用大數據。

在大數據應用技術發展的歷程中，還有許多技術伴隨左右，但都沒有以上者三大技術重要，因為它們直接勾勒了大數據分析平臺的未來甚至是人類的未來。而絕知此事要躬行，要想了解大數據，還是要親自參與，操作一些類似于大數據魔鏡這樣的新銳大數據分析平臺，無論體驗如何，你終將會從中學到很多。


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