大数据分析的核心技术有哪些

大数据是一种海量、高增长、多样化的信息资产，需要新的处理模式才能具备更强的决策、洞察和流程优化能力。那么，大数据的关键技术有哪些？今天就来了解一下吧！

1、数据收集

大数据时代核心技术有哪些，数据来源极其广泛，数据类型、格式各异，呈现爆发式增长趋势。这些特点也对数据采集技术提出了更高的要求。数据采集​​需要实时或及时地从不同的数据源采集不同类型的数据，并发送到存储系统或数据中间件系统进行后续处理。

2、数据预处理

数据的质量直接影响数据的价值。低质量的数据将导致低质量的分析和挖掘结果。广义的数据质量涉及数据的准确性、完整性、一致性、及时性、可靠性、可解释性等诸多因素。

3、数据存储

分布式存储与访问是大数据存储的关键技术核心技术有哪些，经济、高效、容错。分布式存储技术直接关系到数据存储介质的类型和数据组织管理的形式。

4、数据处理

分布式数据处理技术一方面直接关系到分布式存储的形式，另一方面也关系到业务数据的温度类型（冷数据、热数据）。目前主要的数据处理计算模型有MapReduce计算模型、DAG计算模型、BSP计算模型等。

大数据分析的核心技术有哪些？中辰魔方魔方大数据平台表示，随着社交网络的兴起以及互联网上每天大量非结构化数据的涌现，大数据正威胁着，渗透到各行各业，带来翻天覆地的变化。越来越多的人意识到掌握有意义的数据的专业处理比掌握海量的数据信息更重要。

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