到2024年，全球生成、复制、使用和捕获的数据量预计将达到149泽字节。企业要存储、处理和分析这些数据，就需要大数据技术。好消息是：2022年有几种可靠的大数据技术可供选择。

但是，在做出任何选择之前，请花时间了解它们的功能、优缺点等。了解这些信息有助于您选择最佳类型

这：

有效降低您的业务成本；

提高效率；

提高定价；

使您的公司能够与大企业竞争；

提高销售额和忠诚度；

帮助您找到最适合您业务的员工。没错，人力资源团队可以在招聘时使用数据分析技术来预测候选人的适合度。这是基于大数据完成的，包括申请人的经验、技能和行为。

本文将揭示2022年可以使用的一些大数据领先技术。此外，还将详细分析不同大数据技术和技术的好处。但在深入研究之前，让我们首先定义术语“大数据”。

什么是大数据？

简而言之，大数据是公司为挖掘信息而收集的非结构化、结构化和半结构化数据的组合。结构化数据采用固定格式。半结构化数据类似于结构化数据，但不符合数据库的数据模型。当今企业积累的数据中有80%以上是非结构化或半结构化的。

什么是大数据技术？

大数据技术是为评估、处理和从复杂数据中提取信息而开发的软件实用程序。通常，这些数据量巨大，传统软件可能永远无法处理。以下是2022年9大大数据技术列表。

01：Apache Hadoop

02：NoSQL

03：Apache Spark

04：Apache Kafka

05：Apache Hive

06：Apache Cassandra

07：Apache Pig

08：Tableau

09：Sqoop

大数据有什么作用？

有远见的企业正在使用一些最新的大数据技术和应用来刺激增长。这些应用程序有助于分析大量实时数据。通过预测建模和其他一些复杂的分析，这些分析有助于最大限度地减少业务失败的机会。在了解了大数据技术是什么之后，您可能还需要了解基于云的大数据技术。从根本上说，它们是随需应变的计算机系统资源，特别是用于数据存储和处理。通常，这些技术在不受用户干扰的情况下运行。

大数据分析的例子有哪些？

大数据实施示例包括：

1：发现消费者的购物行为；

2：使用可穿戴设备监测患者的健康状况；

3：自动驾驶汽车的实时道路测绘；

4：优化运输行业的燃料工具；

5：个性化营销等

2022年的大数据趋势是什么？

2022年，将出现更多使用数据的计算创新，例如机器学习(ML)、高级分析和人工智能。大数据的存储将需要并推动混合云、云和数据湖技术等方面的创新。此外，该行业将看到大数据处理技术的进步，这将催生边缘计算。这些大数据创新将继续增长，甚至超过今年。

运营与分析大数据技术

大数据中使用的技术可以分为两大类，即运营大数据技术和分析大数据技术。

运营大数据技术

该技术提供了用于管理实时、交互式工作负载的操作功能。收集到的数据是原始数据，可以提供给Analytical Big Data Technologies进行进一步分析。

运营大数据示例包括：

1：票务预订，例如在线购买的电影院门票、交通（公路、铁路和航空运输）等。

2：从社交媒体平台收集的信息。

3：通过网上购物进行的交易。

4：大公司的员工信息。

分析大数据技术

与运营大数据技术相比，分析大数据技术更为复杂。它们是设想业务绩效的平台。

分析大数据的几个例子如下：

1：来自天气预报的信息。

2：股市预测。

3：太空任务数据。

4：医院患者的健康信息等

种类大数据技术2022

所有新兴的大数据技术都可以分为四个领域，它们是数据挖掘、存储、分析和可视化。这些大数据方法中的每一种都具有独立的功能。您需要了解这些类别中的每一个，因为它们附带的工具仅适用于特定类型的业务。在实施任何方法之前，请进行大数据工具比较，以选择最适合您的业务的工具。

数据存储

这种类型的大数据技术包括旨在获取、存储和管理大数据的基础设施。数据的组织方式允许各种程序轻松访问、使用和处理。用于此类数据处理的一些顶级大数据工具包括：

Hadoop技术

Hadoop技术堆栈带有一个使用MapReduce编程模型进行分布式存储和大数据处理的框架。这个Apache大数据堆栈的一些好处包括它能够以合理的成本快速管理分布式数据（存储和处理）。像Hadoop这样的大数据技术具有可扩展性、故障恢复能力和非常灵活的特点。Hadoop的缺点包括安全性差、大数据文件较少且性能低下以及仅支持批处理的能力等。您可以使用大数据技术spark工具作为Hadoop技术堆栈的替代方案。

MongoDB

MongoDB是大数据数据库技术之一——一种使用类似于JSON的文档的NoSQL程序。它提供了关系数据库的替代模式。这使其能够处理分布式架构中大量出现的多种数据类型。MongoDB的主要优点是灵活性和可扩展性。这是因为在这个大数据数据库上使用副本集很容易。另一方面，MongoDB存在速度慢、数据量大的弱点。

Rainstor

这是一个为企业处理大数据的数据库管理系统软件。它可以在整理和存储大量信息以供参考时消除重复文件。该软件的最新版本可以处理具有高摄取率的大数据集。此外，它还具有多租户功能并支持云存储。Rainstor可以缩小大数据以存储在云中。1 TB可以减少到25GB。Rainstor的其他好处包括较低的成本。

数据挖掘

数据挖掘是从原始数据中提取有价值的信息。通常，这些数据量很大，具有很高的可变性和以极快的速度流式传输（在没有独特技术的情况下无法进行提取的条件）。以下是一些用于数据挖掘的顶级大数据技术。

Presto

Presto是一个分布式SQL查询引擎，用于对各种数据源（例如Cassandra、Hadoop、MySQL和MongoDB）进行分析查询。Presto的优势之一是它允许用户通过一次查询从多个来源查询数据。除此之外，Presto：

在内存中运行所有处理；

具有加速查询计划和实施的功能；

将数据作为向量列处理。

然而，不利的一面是，如果Presto中的工作节点发生故障，该查询会自动失败；Presto中没有缓存层，所以当你有“热”查询时，你不会得到好的结果。

Rapidminer

这是一个用于挖掘数据和运行预测分析的集中式软件包。用户可以输入大量原始数据，例如数据库和文本，以进行即时和智能分析。此外，Rapidminer允许复杂的工作流程，支持多种语言的脚本。

Rapidminer的一些显着优势包括用户友好性和可负担性。关于弱点，你需要知道从Rapidminer工作室分享分析是很困难的。此外，Rapidminer对于业务分析仪表板不是很方便。

Elasticsearch

Elasticsearch是一个全文搜索和分析引擎，允许用户近乎实时地存储、搜索和分析海量数据。它被用作控制具有复杂功能和要求的各种应用程序的主要引擎。

Elasticsearch的一些优势包括快速搜索和过滤大型数据集的能力。此外，Elasticsearch允许通过其动态聚合引擎进行可定制的分析和报告。不利的一面是，Elasticsearch具有复杂的摄取管道结构。

数据分析

大数据分析涉及数据的清理、转换和建模，以发现对决策有用的信息。从大数据分析工具获得的信息包括相关性、隐藏模式、客户偏好和市场趋势。经常使用具有统计算法、预测模型等元素的各种复杂应用程序。以下是您应该了解的一些数据分析技术。

Kafka

Kafka是一个具有关键功能的分布式流媒体平台，这些功能与消费者、发布者和订阅者相关。Kafka是一个开源软件，它提供了一个池化、低延迟、高吞吐量的平台，用于管理所有实时馈送的数据。这个平台的另一个好处是它能够水平扩展。Kafka的唯一弱点是缺乏良好的监控解决方案。

Splunk

Splunk是一款可让您发现数据隐藏价值的软件。它通过可搜索的存储库对实时数据进行索引和关联。它是从存储库中创建报告、图表、仪表板、警报和可视化的。Splunk还可用于管理应用程序、提高安全性以及用于业务和Web分析。Splunk的一些好处包括：

用户友好性。

能够扩展以适应每天来自多个数据中心、混合云基础设施等的数TB数据。

提供来自历史和实时数据的见解。

Splunk的唯一缺点是新用户可能难以学习。

KNIME

KNIME使用户能够形成可视化数据流、实施他们创建的一些步骤并查看结果。这增强了对数据、数据科学工作流程和可回收组件的更好理解。使用KNIME的好处包括它能够连接到各种数据源、提供对每个阶段数据发生情况的控制等。KNIME还具有许多可以重用的功能。这些功能是由KNIME专家验证的组件。用户可以将它们重用为他们的个性化KNIME节点，用于经常重复的任务。

KNIME的缺点是简单的任务可能需要很长时间，并且通常存在数据导入和合并文件的问题。

数据可视化

大数据可视化使用功能强大的计算机来获取来自公司的原始数据。这些数据经过处理形成图形插图，使人们能够在几秒钟内理解大量信息。以下是一些可用于数据可视化的顶级技术。

Tableau

Tableau消除了对查询语言的高级奖学金来理解大数据的需要。该平台很容易为此目的提供干净的视觉界面。形成的数据可视化以工作表和仪表板的形式出现。

在商业智能行业，Tableau通常因其高速的数据分析而受到青睐。此外，它的视觉和设计能力超越了许多数据可视化技术。但是，也有一些限制需要指出。Tableau具有成本高、安全问题、定价不灵活、客户支持差等问题。

Plotly

Plotly是一个用于交互式大数据可视化的Python库。它使用户能够更快、更有效地创建出色的图形。

Plotly以许多优点而闻名，包括用户友好性、可扩展性、低成本、尖端分析和易于定制。不利的一面是，与Tableau等其他数据可视化平台相比，Plotly没有重要的社区支持。另外，没有一种完美的方法可以将其可视化放入演示文稿中。

上面提到了几种大数据类型，以及一些可用于挖掘、分析、存储和可视化的最佳工具。它们都是由各种大数据公司开发的。如前所述，在选择任何特定的大数据工具或技术之前，进一步研究很重要。它们中的每一个都是独一无二的，可以应用于特定的业务。

大数据使用在不同的行业

大数据改善了人们组织、分析和利用所有行业信息的方式。这是你应该知道的。

卫生保健

大数据技术医疗保健

医疗保健中的大数据技术处理和分析通过数字技术产生的大量信息。这些信息包括患者记录和其他重要细节，对于传统技术而言，这些信息通常过于复杂。获取的信息可以帮助减轻潜在的疾病爆发、治愈疾病、降低成本等。大数据的其他用途可能包括：

有效的供应链

更好的患者预测

智能人员配备

加强战略规划

提高患者参与度

实时通知

开发新疗法

大数据在医疗行业解决的问题

大数据有助于医疗保健提供者共享匿名患者数据。医生可以更多地了解如何从大数据中解决某些健康问题。这最大限度地减少了导致更长和繁重的治疗或患者不必要的死亡的错误的机会。

大数据的另一个合理之处是它促使医疗保健提供者承担责任。现在可以轻松获取有关其绩效的信息，并根据患者的经验向他们支付报酬。

医疗保健行业大数据应用的其他示例

在医疗保健领域，大数据可应用于：

预测分析

减轻药物滥用

保存电子健康记录

癌症治疗的广泛研究

媒体

在媒体和娱乐领域，大数据帮助出版商和广告商分析和识别消费者喜欢的广告内容和类型。此外，大数据使他们能够选择流媒体的最佳时间和持续时间。通过这种方式，提高了点击率和转化率。媒体中大数据的其他用途包括保持消费者的参与度。

媒体大数据解决的问题

大数据在管理媒体方面发挥了重要作用。通过促进有针对性的广告，大数据可以最大限度地减少营销活动中的超支。企业主不再将资源浪费在错误的受众身上。此外，大数据使营销人员能够准确分析活动的投资回报。他们不再盲目地做广告。

安全

在保险领域，大数据帮助经纪人分析趋势和模式。这有助于分析风险、发现欺诈并引入有利于商业的政策。在理赔管理中，大数据使评估损失和自动化理赔变得更加容易。如果有任何异常，它们可以很容易地被拾取。大数据在保险中的其他用途包括：

确定客户的终身价值

提高客户参与度

数据去中心化

客户反馈评估

了解新政策的销售情况等。

大数据在保险业务中解决的问题

欺诈是保险公司关注的主要问题之一。大数据通过简化甚至最复杂的案例来显着减少这个问题。此外，业务经理可以快速识别和评估具有高风险的潜在客户。一旦确定，大数据就会将它们移除以降低风险。这允许合法的保单持有人支付较低的保费。

物联网(IoT)

先进的数据技术通过监控、收集和分析工业设备之间生成和交换的信息，为物联网增加价值。这使得数据流不像以前那样僵化。物联网还需要大数据来实时存储和处理大量数据，以生成报告显示：

隐藏模式，有助于预防性维护；

新的信息;

趋势；

相关性等

物联网行业大数据解决的问题

物联网大数据解决了各个行业的很多问题。

01：交通运输管理

它允许公司始终正确管理流量负载。这将使企业能够盈利地运营，例如在特定时间增加或减少公交时刻表频率。或者，引入更好的交通信号灯规划，以尽量减少拥堵。

02：零售

物联网大数据可防止商品在超市用完。提前通知管理人员补货。

03：农业

作物不会得到太多或太少的水。而且，不会滥用此资源。您可以在绝对必要时灌溉植物。

04：预测性维护

使用物联网大数据很容易预测业务中的风险。从连接设备收集的数据可以识别关键情况。

05：卫生保健

如前所述，大数据可用于监控患者的状态并发现他们面临的风险，仅举几例。

06：制造业

制造业可以避免在事故上浪费太多时间。物联网大数据通过预测故障来提供帮助。

零售和电子商务

大数据技术零售和电子商务

大数据可用于零售和电子商务业务，以了解市场需求。经理还可以发送电子邮件宣布定制折扣和促销活动，以留住老客户。此外，大数据允许零售商提供个性化的订购建议。该业务中大数据的其他用途包括：

受竞争对手定价和商品需求影响的灵活定价。

增强的购物者分析。

通过检测银行欺诈提供安全的在线支付（电子商务）。

有针对性的广告。

大数据解决零售/电商行业的问题

通常，零售企业面临着无法完全了解其客户行为和偏好的挑战。大数据使他们能够更好地了解客户。这使企业能够以可预测的方式扩展。经理可以使用指标仪表板而不是他们的直觉来做出关键决策。

金融科技

金融服务和银行业会产生大量数据。这是因为每一个数字足迹都有数据支持。大数据有助于管理和处理所有这些信息。它使金融科技公司能够以更快和更具成本效益的方式运行耗时且成本高昂的信用风险评分任务。此外，大数据使金融科技公司能够存储数据、获取业务洞察力并促进增长。大数据的其他好处包括：

客户细分。

金融计划。

提高合规性等

金融科技行业大数据改善的问题

欺诈是银行业和金融科技行业面临的最大挑战。为了最大限度地减少欺诈，大数据可以对客户行为进行建模。此模型行为与客户的实际行为非常接近。如果检测到任何可疑行为，系统将向客户发送警报。

雇用大数据工程师：顶级大数据技能

要让数据为您服务，您需要聘请大数据工程师。这些工程师负责收集和管理组织的大数据基础设施和工具。他们还知道如何快速获得结果。以下是您在聘请大数据工程师时应考虑的事项。

硬技能

这些技能应该源于软件和技术以及运营技能。以下是硬技能的详细说明。任何顶级大数据工程师都应该能够：

01：了解算法、数据结构，并能够准备用于分析的数据；

02：使用平台进行自助分析；

03：正确应用统计和数学；

04：使用Java、Python、Scala编程语言等创建高效且易于维护的代码。

05：有应用知识和经验机器学习；数据API；ETL工具；数据库系统；数据仓库解决方案。

06：理解分布式系统的基础知识。

软技能

了解一个人的软技能可以帮助您了解他们是否适合您公司的文化。以下是您可能需要考虑的一些软技能：

良好的时间管理

一般工作管理

指导他人的能力

良好的沟通技巧

风险管理

合作

良好的演讲技巧

在团队中工作的能力

适应性

说明文写作

结论

在业务中实施大数据技术会带来很多好处。为了最大限度地发挥市场上大多数新的大数据技术的优势，首先，确定您的业务存在的问题类型。这有助于选择最佳解决方案。如果可能，请在选择或开发用于管理和分析大数据的适当软件实用程序方面获得帮助。在获得最合适的技术后，通过本凡科技 聘请一支技术精湛、训练有素的团队。大数据的有效性还取决于数据工程师和数据分析师的能力。