Data Strip El desarrollo de la tecnología

La tecnología de datos a gran escala es una nueva tecnología de la información para hacer frente a la gran explosión de datos en el caso de que los medios de procesamiento de datos tradicionales no puedan hacer frente a la demanda en tiempo real de datos masivos.

Las grandes tecnologías de datos generalmente pueden incluir soporte de infraestructura, adquisición de datos, almacenamiento, cómputo de datos e interacciones de presentación de datos.

La tecnología Big Data está evolucionando

El cálculo de datos generalmente incluye consulta de datos, estadísticas, análisis, predicción, minería, procesamiento de mapeo, inteligencia comercial de BI y otras tecnologías relacionadas, el cálculo de datos es el componente clave del procesamiento de datos, pero también el núcleo de la tecnología de gran número. El cálculo de datos puede transformar datos grandes de datos a valores.

La interacción de presentación de datos es un paso más cerca del usuario. Debido a que el usuario final de los datos, el objetivo para la producción, operación y planificación para proporcionar soporte de decisiones, generalmente elegirá una forma más intuitiva y conveniente de mostrar el valor de los datos y el contenido para que los usuarios puedan usar los datos de manera más efectiva. juega el valor. Este paso fuera del informe y los gráficos tradicionales, el medio más popular actual es las herramientas visuales y la interacción humano-computadora.

Desafíos que enfrenta la tecnología de datos de gran tamaño

En el caso de grandes adquisiciones de datos, es un problema reducir el volumen de conjuntos de datos tanto como sea posible sin perder el valor de los datos en sí. En el proceso de limpieza y eliminación de datos, cómo manejar los datos grandes de manera efectiva y hacer que no pierda valor, es la clave para extraer el concepto, la teoría y el conocimiento de alto valor agregado de los datos de gran tamaño de un avión.

La gestión de datos de gran tamaño debe hacer frente a muchos tipos diferentes de datos. Debido a que los datos actuales están dominados por datos no estructurados, y esta tendencia se está fortaleciendo, la forma de administrar los datos grandes con necesidades distribuidas, polimórficas y heterogéneas requiere medios más eficaces y eficientes.

En el aspecto del almacenamiento de datos grandes, los datos estructurados, aunque es conveniente almacenar, son ineficaces en la consulta, estadísticas y actualización de datos masivos, y el almacenamiento y recuperación de datos no estructurados, como video, audio, texto, imagen y así sucesivamente encendido, puede ser difícil y ocupa un espacio grande. Para datos semiestructurados, el almacenamiento y el análisis deben ser de conversión de datos estructurados, o de acuerdo con el almacenamiento de datos no estructurados, difíciles y no conducentes al procesamiento en tiempo real.

La tecnología en el desafío y la oportunidad de desarrollo coexisten

En el cálculo de datos, la computación distribuida y la computación paralela pueden proporcionar un soporte técnico efectivo, pero la manera de proporcionar medios efectivos de uso, guerra, análisis y procesamiento de grandes datos necesita más investigación, y en el cálculo del desarrollo tipo "tonto" ahora, cómo encontrar un resultado sólido y confiable también es un enfoque.

En el campo de la aplicación de datos grandes, aún debe mejorarse para utilizar datos de gran tamaño para ayudar al aterrizaje de industrias específicas, cómo llevar a cabo la ley y el control, la situación policial y la toma de decisiones de comando, explorar el valor de los recursos de información de la industria y mejorar la utilización de grandes datos en el campo.

La mejora de la tecnología de datos de gran tamaño es obvia, pero el aterrizaje de datos de gran tamaño es un problema importante. Mejorar la tecnología de datos de gran tamaño y mejorar la aplicación de datos de gran tamaño será la melodía principal durante mucho tiempo.

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