2020年(nián)不(bù)可不(bù)知的(de)十大(dà)大(dà)數據(jù)技術(shù)

2020年(nián)不(bù)可不(bù)知的(de)十大(dà)大(dà)數據(jù)技術(shù)

數字(zì)时(shí)代(dài)最(zuì)先(xiān)进的(de)技術(shù)之(zhī)一(yī)就(jiù)是(shì)大(dà)數據(jù)技術(shù)。大(dà)數據(jù)不(bù)是(shì)一(yī)个(gè)流行的(de)術(shù)語(yǔ)，而(ér)是(shì)用(yòng)来(lái)描述規模龐大(dà)、随时(shí)間(jiān)急劇變(biàn)大(dà)的(de)數據(jù)集合的(de)術(shù)語(yǔ)。这(zhè)意(yì)味着該數據(jù)很龐大(dà)，传統管(guǎn)理工具都無法(fǎ)分(fēn)析、存儲或(huò)處(chù)理它(tā)。

大(dà)數據(jù)不(bù)僅僅是(shì)个(gè)術(shù)語(yǔ)。它(tā)與(yǔ)機(jī)器學(xué)習、人(rén)工智能(néng)、區(qū)块(kuài)鍊(liàn)、物(wù)聯网和(hé)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等其(qí)他技術(shù)密切(qiè)相關(guān)。因(yīn)此(cǐ)，許多(duō)行業已经在(zài)大(dà)數據(jù)分(fēn)析技術(shù)方(fāng)面(miàn)作了(le)投入，比如(rú)银(yín)行、離散(sàn)制造和(hé)流程制造等行業。
为(wèi)了(le)进一(yī)步了(le)解(jiě)这(zhè)項數據(jù)技術(shù)，下(xià)面(miàn)列出(chū)了(le)你在(zài)2020年(nián)不(bù)可不(bù)知的(de)十大(dà)大(dà)數據(jù)技術(shù)。

1.數據(jù)湖(hú)

數據(jù)湖(hú)是(shì)个(gè)龐大(dà)的(de)數據(jù)存儲庫，從不(bù)同(tóng)来(lái)源收集數據(jù)，並(bìng)以(yǐ)自(zì)然狀态存儲起(qǐ)来(lái)。切(qiè)莫與(yǔ)數據(jù)倉庫混为(wèi)一(yī)談，數據(jù)倉庫基本(běn)上執行同(tóng)樣(yàng)的(de)功能(néng)，但不(bù)像數據(jù)湖(hú)那(nà)樣(yàng)以(yǐ)自(zì)然狀态存儲數據(jù)，而(ér)是(shì)对(duì)數據(jù)明(míng)确結构以(yǐ)便存儲起(qǐ)来(lái)。

为(wèi)了(le)进一(yī)步了(le)解(jiě)两(liǎng)者(zhě)之(zhī)間(jiān)的(de)區(qū)别，不(bù)妨打(dǎ)个(gè)比方(fāng)：數據(jù)湖(hú)如(rú)同(tóng)未经过(guò)濾的(de)河水(shuǐ)，而(ér)數據(jù)倉庫更像是(shì)一(yī)堆瓶(píng)裝(zhuāng)水(shuǐ)。

 

2. Hadoop生(shēng)态系(xì)統

Apache Hadoop可能(néng)不(bù)如(rú)以(yǐ)前(qián)那(nà)麼(me)流行，但说(shuō)到(dào)大(dà)數據(jù)免不(bù)了(le)要(yào)提(tí)到(dào)这(zhè)項技術(shù)。这(zhè)種(zhǒng)開(kāi)源框架用(yòng)于(yú)大(dà)數據(jù)集的(de)分(fēn)布(bù)式處(chù)理。它(tā)已發(fà)展(zhǎn)得很龐大(dà)，足以(yǐ)容納相關(guān)软(ruǎn)件(jiàn)的(de)整个(gè)生(shēng)态系(xì)統，許多(duō)商業大(dà)數據(jù)解(jiě)決方(fāng)案(àn)基于(yú)Hadoop。

 

3. NoSQL數據(jù)庫

數據(jù)庫管(guǎn)理員经常查詢、處(chù)理和(hé)管(guǎn)理存儲在(zài)關(guān)系(xì)數據(jù)庫管(guǎn)理系(xì)統(RDMS)中(zhōng)的(de)結构化(huà)數據(jù)。

另一(yī)方(fāng)面(miàn)，NoSQL數據(jù)庫存儲非結构化(huà)數據(jù)並(bìng)提(tí)供快(kuài)速性(xìng)能(néng)。这(zhè)意(yì)味着它(tā)在(zài)處(chù)理衆多(duō)類(lèi)型的(de)海(hǎi)量(liàng)數據(jù)的(de)同(tóng)时(shí)提(tí)供了(le)靈活性(xìng)。NoSQL數據(jù)庫的(de)幾(jǐ)个(gè)例子包(bāo)括MongoDB、Redis和(hé)Cassandra。

 

4. Apache Spark

Apache Spark是(shì)一(yī)種(zhǒng)用(yòng)于(yú)在(zài)Hadoop中(zhōng)處(chù)理大(dà)量(liàng)數據(jù)的(de)引擎，比Hadoop的(de)标準引擎MapReduce快(kuài)100倍。人(rén)们(men)对(duì)这(zhè)項技術(shù)的(de)興趣正(zhèng)變(biàn)得越来(lái)越浓厚。
 

5.人(rén)工智能(néng)

人(rén)工智能(néng)不(bù)是(shì)一(yī)項新(xīn)技術(shù)，但这(zhè)些(xiē)年(nián)来(lái)它(tā)已證明(míng)了(le)其(qí)實(shí)用(yòng)性(xìng)。在(zài)許多(duō)方(fāng)面(miàn)，大(dà)數據(jù)通(tòng)过(guò)人(rén)工智能(néng)的(de)两(liǎng)个(gè)分(fēn)支：機(jī)器學(xué)習和(hé)深度(dù)學(xué)習在(zài)推動(dòng)人(rén)工智能(néng)的(de)發(fà)展(zhǎn)方(fāng)面(miàn)發(fà)揮了(le)作用(yòng)。

衆所(suǒ)周知，機(jī)器學(xué)習是(shì)指計(jì)算機(jī)無需繁瑣的(de)编程就(jiù)能(néng)夠學(xué)習。将这(zhè)應(yìng)用(yòng)到(dào)大(dà)數據(jù)分(fēn)析中(zhōng)，機(jī)器學(xué)習使系(xì)統能(néng)夠查看(kàn)曆史數據(jù)、識别模式、构建模型、预測未来(lái)結果(guǒ)，並(bìng)且(qiě)主(zhǔ)要(yào)與(yǔ)预測分(fēn)析技術(shù)有(yǒu)關(guān)。

另一(yī)方(fāng)面(miàn)，深度(dù)學(xué)習是(shì)一(yī)種(zhǒng)模仿人(rén)腦工作原理的(de)機(jī)器學(xué)習，它(tā)創建人(rén)工神经网絡，使用(yòng)多(duō)层(céng)算法(fǎ)来(lái)分(fēn)析數據(jù)。在(zài)大(dà)數據(jù)技術(shù)中(zhōng)，它(tā)让分(fēn)析工具得以(yǐ)識别图(tú)像和(hé)視頻中(zhōng)的(de)內(nèi)容，然後(hòu)进行相應(yìng)處(chù)理。

 

6.區(qū)块(kuài)鍊(liàn)

區(qū)块(kuài)鍊(liàn)主(zhǔ)要(yào)用(yòng)于(yú)支付和(hé)托管(guǎn)等功能(néng)，可以(yǐ)加快(kuài)交易、減少(shǎo)欺诈並(bìng)提(tí)高(gāo)财務(wù)安(ān)全(quán)性(xìng)。它(tā)也(yě)是(shì)比特幣(bì)采用(yòng)的(de)分(fēn)布(bù)式數據(jù)庫技術(shù)。

由(yóu)于(yú)高(gāo)度(dù)安(ān)全(quán)，區(qū)块(kuài)鍊(liàn)对(duì)敏感(gǎn)行業的(de)大(dà)數據(jù)應(yìng)用(yòng)系(xì)統而(ér)言是(shì)出(chū)色(sè)的(de)選擇。

 

7.內(nèi)存數據(jù)庫

如(rú)果(guǒ)大(dà)數據(jù)分(fēn)析解(jiě)決方(fāng)案(àn)可以(yǐ)在(zài)內(nèi)存中(zhōng)處(chù)理數據(jù)，而(ér)不(bù)是(shì)像传統數據(jù)庫那(nà)樣(yàng)需要(yào)将數據(jù)存儲在(zài)硬(yìng)驅上，这(zhè)可以(yǐ)大(dà)大(dà)改善性(xìng)能(néng)。这(zhè)个(gè)过(guò)程就(jiù)是(shì)內(nèi)存數據(jù)庫的(de)工作原理。許多(duō)領先(xiān)的(de)软(ruǎn)件(jiàn)企業在(zài)采用(yòng)这(zhè)項技術(shù)，肯定(dìng)会(huì)在(zài)2020年(nián)大(dà)行其(qí)道(dào)。

 

8.预測性(xìng)分(fēn)析

作为(wèi)大(dà)數據(jù)分(fēn)析的(de)一(yī)个(gè)子集，预測分(fēn)析試图(tú)通(tòng)过(guò)曆史數據(jù)预測未来(lái)的(de)事(shì)件(jiàn)或(huò)行为(wèi)。它(tā)通(tòng)过(guò)數據(jù)挖掘、建模和(hé)機(jī)器學(xué)習技術(shù)来(lái)预測接下(xià)来(lái)会(huì)發(fà)生(shēng)什(shén)麼(me)。

最(zuì)近(jìn)，人(rén)工智能(néng)領域的(de)进步已結合了(le)预測分(fēn)析解(jiě)決方(fāng)案(àn)功能(néng)方(fāng)面(miàn)的(de)廣泛改进。这(zhè)就(jiù)是(shì)为(wèi)什(shén)麼(me)越来(lái)越多(duō)的(de)行業開(kāi)始(shǐ)对(duì)这(zhè)項技術(shù)进行投入。

 

9. R

R是(shì)一(yī)个(gè)開(kāi)源項目，就(jiù)像Hadoop生(shēng)态系(xì)統。它(tā)是(shì)一(yī)種(zhǒng)用(yòng)于(yú)處(chù)理統計(jì)信(xìn)息的(de)编程語(yǔ)言和(hé)软(ruǎn)件(jiàn)环(huán)境。Eclipse和(hé)Visual Studio等集成(chéng)開(kāi)發(fà)环(huán)境支持(chí)这(zhè)種(zhǒng)語(yǔ)言。

幾(jǐ)家(jiā)组織稱，R已成(chéng)为(wèi)世界上最(zuì)受歡迎的(de)語(yǔ)言之(zhī)一(yī)。

 

10.規范性(xìng)分(fēn)析

規范性(xìng)分(fēn)析为(wèi)公(gōng)司提(tí)供了(le)建議，以(yǐ)帮助它(tā)们(men)實(shí)現(xiàn)预期(qī)的(de)結果(guǒ)。很少(shǎo)有(yǒu)企業对(duì)这(zhè)種(zhǒng)大(dà)數據(jù)技術(shù)进行了(le)投入，不(bù)过(guò)許多(duō)分(fēn)析师(shī)認为(wèi)，規范性(xìng)分(fēn)析是(shì)下(xià)一(yī)个(gè)投入的(de)領域，企業嘗到(dào)該分(fēn)析工具的(de)甜(tián)头(tóu)後(hòu)更是(shì)如(rú)此(cǐ)。