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三大技术推动大数据分析平台的发展
2016-01-04
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三大技术推动大数据分析平台的发展

在互联网技术横行的时代，数据即价值，数据即资源。大数据分析工具的职责就是规整数据，挖掘价值。因此，大数据分析平台的发展在一定程度上代表着大数据的发展。而在现阶段，云存储技术、感知技术、数据可视化技术成为大数据应用技术中不可或缺的组成部分。

云存储技术

大数据可以抽象的分为大数据存储和大数据分析，这两者的关系是：大数据存储的目的是支撑大数据分析。大数据存储致力于研发可以扩展至PB甚至EB级别的大数据分析平台；大数据分析关注在最短时间内处理大量不同类型的数据集。

根据著名的“摩尔定律”，18个月集成电路的复杂性就增加一倍。所以，存储器的成本大约每18-24个月就下降一半。这意味着云存储技术的潜力巨大，同时对于大数据分析平台而言意味着更大的数据存储量和功能更强的线上大数据分析平台。如国云数据开发的大数据魔镜云平台版本，实用且免费的设定让其迅速在中国数据市场占据了重要的一席。

数据抓取技术

现在大多数的大数据分析平台的数据抓取功能还停留在对固定数据库的数据处理和整合上。但是随着互联网技术的应用拓展，直接从互联网甚至是行为个体上直接抓取数据并非是不可能的，在技术上也是可行的。

大数据的采集和数据抓取技术的发展是紧密联系的。以传感器技术，指纹识别技术，RFID技术，坐标定位技术等为基础的感知能力提升同样是物联网发展的基石。而随着智能手机的普及，感知技术可谓迎来了发展的高峰期。大数据分析平台未来极有可能整合数据抓取技术，变被动分析为主动寻找，从而迈上大数据分析技术发展的新高峰。

数据可视化技术

数据可视化技术是当下最热门的大数据应用数据，除了末端展示的需要，数据可视化也是数据分析时不可或缺的一部分，即返回数据时的二次分析。而数据可视化也利于大数据分析平台的学习功能建设，让没有技术背景和初学者也能很快掌握大数据分析平台的操作。

未来的大数据分析平台的承载平台也不可能固定在某一类平台，但是无论哪一类平台，数据分析和分析结果的末端展示都离不开数据可视化技术。其实与其说数据可视化技术是大数据应用技术发展的需要，不如说数据可视化技术简化了数据分析技术，从而让更多人可以走进大数据，使用大数据。

在大数据应用技术发展的历程中，还有许多技术伴随左右，但都没有以上者三大技术重要，因为它们直接勾勒了大数据分析平台的未来甚至是人类的未来。而绝知此事要躬行，要想了解大数据，还是要亲自参与，操作一些类似于大数据魔镜这样的新锐大数据分析平台，无论体验如何，你终将会从中学到很多。


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