大数据

大数据的关键技术有哪些列举，说明大数据技术目前有哪些应用。

大数据的关键技术主要包括以下几个方面：

• 大数据采集技术：该技术从众多数据源实时或及时地获取各类结构化、半结构化及非结构化数据，是大数据知识服务模型的基础。其关键在于突破高速、高可靠、高速数据采集及大数据整合技术。
• 大数据预处理技术：主要完成接收数据的分析、提取、清洗等操作，帮助实现快速的数据分析处理。其目的是将多种数据类型转化为单一配置或便于处理的格式，以确保分析效率。
• 数据分析与挖掘：基于商业目的，旨在通过有目的的收集、整理、加工数据来提取有价值的信息和洞察。该过程采用机器学习、统计分析等技术。
• 大数据存储和管理：利用内存来存储并管理收集的数据，并对之进行复杂的结构化、半结构化和非结构化处理。其目的是支持关键问题如可靠性、高效传输。
• 大数据可视化技术：为用户提供清晰直观的数据表现，将复杂数据关系以图表、地图、仪表盘等形式呈现，帮助用户更好地理解与利用分析结果。
• 人工智能技术：分为三个层级：弱人工智能用于数据计算，采用AI的剪枝理论优化；强人工智能应对受限环境，如传感环境信息、听得懂互动功能；超人工智能实现深度认知，如自认语言理解与知识系统图谱。
• 数据挖掘技术：从众多数据中搜集有价值的信息与知识，利用挖掘算法。
• 无线通信技术：通过挖掘无线大数据规律，实现比普适模型更符合真实通信环境的模型，助力系统决策。
• 数据处理技术：涉及分布式的存储和计算技术，既与Distributed存储形式相关，也与业务数据的冷、热数据有关。主要的技术模型有MapReduce、DAG、BSP等。

至于大数据技术的应用，已经广泛渗透到各行各业中，例如：

• 金融行业：银行零售经营新体系通过API、智能感知、挖掘建模等大数据应用技术，提升数据驱动运营能力。
• 媒体行业：媒体融合发展需要以新技术新应用来引领和推动，成系统和规模的大数据应用技术成为报业集团系统性转型的核心突破点。
• 数据记录：包括音乐、照片、视频、监控视频等音视频资料，以及互联网上的海量数据，这些数据正在以前所未有的数量被所有互联网用户共享。
• 移动互联网：移动设备的传感器收集了大量用户点击行为的数据，这些数据由某些公司拥有，并产生大量的用户行为数据。
• 电子地图：如高德、百度、谷歌地图等，它们产生大量数据流的数据，数据是不同于传统数据，数据流图表示一个行为，一种习惯，流数据频率分析后将会产生巨大的商业价值。
• 搜索引擎：传统门户网站转向搜索引擎后，用户的搜索行为和质疑行为收集了大量的数据。

总的来说，大数据技术以其独特的技术优势，正在为各行各业提供新的发展机遇。