作者 | Kenneth

數字時代最先進的技術之一就是大數據技術。大數據不是一個流行的術語，而是用來描述規模龐大、隨時間急劇變大的數據集合的術語。這意味著該數據很龐大，傳統管理工具都無法分析、存儲或處理它。

大數據不僅僅是個術語。它與機器學習、人工智能、區塊鏈、物聯網和增強現實等其他技術密切相關。因此，許多行業已經在大數據分析技術方面作了投入，比如銀行、離散制造和流程制造等行業。

為了進一步了解這項數據技術，下面列出了你在2020年不可不知的十大大數據技術。

1.數據湖

數據湖是個龐大的數據存儲庫，從不同來源收集數據，并以自然狀態存儲起來。切莫與數據倉庫混為一談，數據倉庫基本上執行同樣的功能，但不像數據湖那樣以自然狀態存儲數據，而是對數據明確結構以便存儲起來。

為了進一步了解兩者之間的區別，不妨打個比方：數據湖如同未經過濾的河水，而數據倉庫更像是一堆瓶裝水。

2. Hadoop生態系統

Apache Hadoop可能不如以前那么流行，但說到大數據免不了要提到這項技術。這種開源框架用于大數據集的分布式處理。它已發展得很龐大，足以容納相關軟件的整個生態系統，許多商業大數據解決方案基于Hadoop。

3. NoSQL數據庫

數據庫管理員經常查詢、處理和管理存儲在關系數據庫管理系統(RDMS)中的結構化數據。

另一方面，NoSQL數據庫存儲非結構化數據并提供快速性能。這意味著它在處理眾多類型的海量數據的同時提供了靈活性。NoSQL數據庫的幾個例子包括MongoDB、Redis和Cassandra。

4. Apache Spark

Apache Spark是一種用于在Hadoop中處理大量數據的引擎，比Hadoop的標準引擎MapReduce快100倍。人們對這項技術的興趣正變得越來越濃厚。

5.人工智能

人工智能不是一項新技術，但這些年來它已證明了其實用性。在許多方面，大數據通過人工智能的兩個分支：機器學習和深度學習在推動人工智能的發展方面發揮了作用。

眾所周知，機器學習是指計算機無需繁瑣的編程就能夠學習。將這應用到大數據分析中，機器學習使系統能夠查看歷史數據、識別模式、構建模型、預測未來結果，并且主要與預測分析技術有關。

另一方面，深度學習是一種模仿人腦工作原理的機器學習，它創建人工神經網絡，使用多層算法來分析數據。在大數據技術中，它讓分析工具得以識別圖像和視頻中的內容，然后進行相應處理。

6.區塊鏈

區塊鏈主要用于支付和托管等功能，可以加快交易、減少欺詐并提高財務安全性。它也是比特幣采用的分布式數據庫技術。

由于高度安全，區塊鏈對敏感行業的大數據應用系統而言是出色的選擇。

7.內存數據庫

如果大數據分析解決方案可以在內存中處理數據，而不是像傳統數據庫那樣需要將數據存儲在硬驅上，這可以大大改善性能。這個過程就是內存數據庫的工作原理。許多領先的軟件企業在采用這項技術，肯定會在2020年大行其道。

8.預測性分析

作為大數據分析的一個子集，預測分析試圖通過歷史數據預測未來的事件或行為。它通過數據挖掘、建模和機器學習技術來預測接下來會發生什么。

最近，人工智能領域的進步已結合了預測分析解決方案功能方面的廣泛改進。這就是為什么越來越多的行業開始對這項技術進行投入。

9. R

R是一個開源項目，就像Hadoop生態系統。它是一種用于處理統計信息的編程語言和軟件環境。Eclipse和Visual Studio等集成開發環境支持這種語言。

幾家組織稱，R已成為世界上最受歡迎的語言之一。

10.規范性分析

規范性分析為公司提供了建議，以幫助它們實現預期的結果。很少有企業對這種大數據技術進行了投入，不過許多分析師認為，規范性分析是下一個投入的領域，企業嘗到該分析工具的甜頭后更是如此。