近年來，高通量和高含量的分析已成為數字實驗室分析方法的主要趨勢，這將不可避免地導致比以前多幾倍甚至幾十倍的數據，但是重要的是要知道數據不是所謂的大數據。幾乎每個行業都會生成大量的數據，并且隨著時間的推移顯示出快速增長的趨勢。那么到底什么是大數據？大數據開發涉及到的關鍵技術有哪些？

1分鐘了解什么是大數據？

大數據本身是一個抽象的概念。從一般意義上講，大數據是指無法在有限時間內用常規軟件工具對其進行獲取、存儲、管理和處理的數據集合。

目前，業界對大數據還沒有一個統一的定義，但是大家普遍認為，大數據具備 四個特征，簡稱“4V”，即數據體量巨大、數據速度快、數據類型繁多和數據價值密度低。

　　大數據開發涉及到的關鍵技術有哪些？

　　1.大數據采集技術

大數據采集技術是指通過 RFID 數據、傳感器數據、社交網絡交互數據及移動互聯網數據等方式獲得各種類型的結構化、半結構化及非結構化的海量數據。

2.大數據預處理技術

大數據預處理技術主要是指完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗、填補、平滑、合并、規格化及檢查一致性等操作。

因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取的主要目的是將這些復雜的數據轉化為單一的或者便于處理的結構，以達到快速分析處理的目的。

　　3.大數據存儲及管理技術

大數據存儲及管理的主要目的是用存儲器把采集到的數據存儲起來，建立相應的數據庫，并進行管理和調用。

在大數據時代，從多渠道獲得的原始數據常常缺乏一致性，數據結構混雜,并且數據不斷增長，這造成了單機系統的性能不斷下降，即使不斷提升硬件配置也難以跟上數據增長的速度。這導致傳統的處理和存儲技術失去可行性。

　　4.大數據處理

大數據的應用類型很多，主要的處理模式可以分為流處理模式和批處理模式兩種。批處理是先存儲后處理，而流處理則是直接處理。

　　5.大數據分析及挖掘技術

大數據處理的核心就是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的、深入的、有價值的信息。

越來越多的應用涉及大數據，這些大數據的屬性，包括數量、速度、多樣性等都引發了大數據不斷增長的復雜性，所以，大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。

　　6.大數據展示技術

在大數據時代下，數據井噴似地增長，分析人員將這些龐大的數據匯總并進行分析，而分析出的成果如果是密密麻麻的文字，那么就沒有幾個人能理解，所以我們就需要將數據可視化。

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