大數(shù)據需要特殊的技術，主要包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據庫、數(shù)據挖掘網絡、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據庫、云計算平臺、互聯(lián)網和可擴展的存儲系統(tǒng)。大數(shù)據技術分為整體技術和關鍵技術兩個方面。

1.整體技術

整體技術主要有數(shù)據采集、數(shù)據存取、基礎架構、數(shù)據處理、統(tǒng)計分析、數(shù)據挖掘、模型預測和結果呈現(xiàn)等。

2.關鍵技術

大數(shù)據處理關鍵技術一般包括：大數(shù)據采集、大數(shù)據預處理、大數(shù)據存儲及管理、大數(shù)據分析及挖掘、大數(shù)據展現(xiàn)和應用（大數(shù)據檢索、大數(shù)據可視化、大數(shù)據應用、大數(shù)據安全等）。

（1）大數(shù)據采集技術：數(shù)據采集是通過RFID射頻技術、傳感器以及移動互聯(lián)網等方式獲得的各種類型的結構化及非結構化的海量數(shù)據。大數(shù)據采集一般分為大數(shù)據智能感知層和基礎支撐層： 大數(shù)據智能感知層：主要包括數(shù)據傳感體系、網絡通信體系、傳感適配體系、智能識別體系及軟硬件資源接入系統(tǒng)。實現(xiàn)對結構化、半結構化、非結構化的海量數(shù)據的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監(jiān)控、初步處理和管理等。必須著重攻克針對大數(shù)據源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術。

基礎支撐層：提供大數(shù)據服務平臺所需的虛擬服務器，結構化、半結構化及非結構化數(shù)據的數(shù)據庫及物聯(lián)網絡資源等基礎支撐環(huán)境。重點攻克分布式虛擬存儲技術，大數(shù)據獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化接口技術，大數(shù)據的網絡傳輸與壓縮技術，大數(shù)據隱私保護技術等。

（2）大數(shù)據預處理技術：大數(shù)據預處理主要完成對已接收數(shù)據的抽取、清洗等操作。

抽?。阂颢@取的數(shù)據可能具有多種結構和類型，數(shù)據抽取過程可以將這些復雜的數(shù)據轉化為單一的或者便于處理的構型，以達到快速分析處理的目的。

清洗：對于大數(shù)據，并不全是有價值的，有些數(shù)據并不是我們所關心的內容，而另一些數(shù)據則是完全錯誤的干擾項，因此要對數(shù)據通過過濾“去噪”從而提取出有效數(shù)據。

（3）大數(shù)據存儲及管理技術：大數(shù)據存儲與管理要用存儲器把采集到的數(shù)據存儲起來，建立相應的數(shù)據庫，并進行管理和調用。要解決大數(shù)據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉€關鍵問題。

（4）大數(shù)據分析及挖掘技術：數(shù)據分析及挖掘技術是大數(shù)據的核心技術。主要是在現(xiàn)有的數(shù)據上進行基于各種預測和分析的計算，從而起到預測的效果，滿足一些高級別數(shù)據分析的需求。數(shù)據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機實際數(shù)據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識的過程。

（5）數(shù)據展現(xiàn)和應用：大數(shù)據技術能夠將隱藏于海量數(shù)據中的信息挖掘出來，從而提高各個領域的運行效率。在我國，大數(shù)據重點應用于以下三大領域：商業(yè)智能、政決策和公共服務。

審核編輯 ：李倩