大數(shù)據(jù)技術(shù)，簡而言之，就是提取大數(shù)據(jù)價(jià)值的技術(shù)，是根據(jù)特定目標(biāo)，經(jīng)過數(shù)據(jù)收集與存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)篩選、算法分析與預(yù)測、數(shù)據(jù)分析結(jié)果展示等，為做出正確決策提供依據(jù)，其數(shù)據(jù)級別通常在PB以上，今天我們就來了解一下，大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)應(yīng)用中都有哪些表現(xiàn)形式。

1、數(shù)據(jù)分析及挖掘

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及分析主要是基于存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類匯總，以滿足大多數(shù)常見的分析需求。數(shù)據(jù)挖掘一般沒有預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測的效果，實(shí)現(xiàn)高級別的數(shù)據(jù)分析的需求，豐富的歷史數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)挖掘的先決條件。比較典型的算法有回歸、分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析。機(jī)器學(xué)習(xí)正是如此，分為監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法、無監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法、半監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法。

2、機(jī)器學(xué)習(xí)

監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法是從帶標(biāo)簽（標(biāo)注）的訓(xùn)練樣本中建立的訓(xùn)練樣本中建立模式，并依此推測新的數(shù)據(jù)標(biāo)簽的算法。比如回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、支持向量機(jī)、貝葉斯、隨機(jī)森林。無監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法是在學(xué)習(xí)時(shí)并不知道其分類結(jié)果，目的是去對原始資料進(jìn)行分類，以便了解資料內(nèi)部結(jié)構(gòu)的算法。比如聚類、主成分分析、線性判別分析降維。半監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法是利用少量標(biāo)注樣本和大量未標(biāo)注樣本進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，利用數(shù)據(jù)分布上的模型假設(shè)，建立學(xué)習(xí)器對未標(biāo)簽樣本進(jìn)行標(biāo)簽。

3、數(shù)據(jù)倉庫

從企業(yè)角度來說，無論是數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫還是大數(shù)據(jù)都是解決不同需求、處理不同級別數(shù)據(jù)量的技術(shù)，它們之間并無沖突。針對不同需求和現(xiàn)狀進(jìn)行技術(shù)選擇，各種技術(shù)相互補(bǔ)充、相互協(xié)作。目前階段對于大部分企業(yè)來說，想要開展一個(gè)全新的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目似乎無從下手。從現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)理論和經(jīng)驗(yàn)入手，引入部分大數(shù)據(jù)技術(shù)，特別是實(shí)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)和處理是一種比較可行的方法。

4、數(shù)據(jù)安全

大數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏著價(jià)值信息，但數(shù)據(jù)安全面臨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。一方面，大數(shù)據(jù)本身的安全防護(hù)存在漏洞。雖然云計(jì)算對大數(shù)據(jù)提供了便利，但對大數(shù)據(jù)的安全控制力度不夠，API訪問權(quán)限控制以及密鑰生產(chǎn)，存儲(chǔ)和管理方面的不足都可能造成數(shù)據(jù)泄露。另一方面，在用數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析等大數(shù)據(jù)技術(shù)獲取價(jià)值信息的同時(shí)，攻擊者也在利用這些大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行攻擊。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的表現(xiàn)形式有哪些．中琛魔方大數(shù)據(jù)分析平臺表示大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)㈦[藏于海量數(shù)據(jù)中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)提供依據(jù)，從而提高各個(gè)領(lǐng)域的運(yùn)行效率，大大提高整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的集約化程度。

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