“大数据”的关键技术

“大数据”的关键技术

长丰县朱巷中学陶李

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术；突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web；根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：1.可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。2.数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。3.预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。4.语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。5.数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

五、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统（道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统），大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

文章作者：樊月龙

大数据时代的智慧城市建设 郑赋斌

大数据时代的智慧城市建设郑赋斌 发表时间：2019-10-18T13:15:36.607Z 来源：《基层建设》2019年第18期作者：郑赋斌[导读] 摘要：信息化发展的步伐越来越快，大数据、物联网、智能化技术得到普遍发展运用，为新技术、新环境的发展奠定了良好基础。 身份证号码：41052119800215xxxx 摘要：信息化发展的步伐越来越快，大数据、物联网、智能化技术得到普遍发展运用，为新技术、新环境的发展奠定了良好基础。在全世界发展范围内，不同的国家和地域之间，都在推行数字智慧化发展战略，希望建设智慧化城乡。习总书记在全国十九大中，关于智慧国家、智慧城市的发展建设方面做出重要指示，提出智慧化、信息化发展理念，利用大数据技术，实现城乡发展的深入深度融合，使得整个社会实现均衡发展。本文首先分析了大数据时代概念，接下来详细阐述了大数据与智慧城市，最后对大数据时代城乡规划和智慧城市建设要点做详细介绍，希望通过本文的分析与研究，为我国大数据时代的智慧城市建设增砖添瓦，同时希望行业内人士以借鉴和启发。 关键词：大数据时代；智慧城市；建设 引言 大数据时代的到来，不仅改变了人们日常生活方式，也对我国城乡规划与建设带来了新的技术与理念。智慧城市是大数据发展的重要载体，而智慧城市建设的核心是数据资源，两者密不可分。城市大数据的分析将彻底改变传统城乡规划的编制方式，智慧城市的建设也将全面提升人民的生活品质和城市的运行效率。 1大数据时代概念 所谓大数据，从字面可以理解为所有数据信息的集合，是提高事物决策力、洞察力的海量信息资产，需要以全新视角和处理方式才能对其充分利用与发开。大数据是信息技术发展的直接产物，由于现代社会正处于一个高速运转和信息爆炸的年代，依托大数据作为数据基础，有助于各项工作的全面性和准确性。与此同时，大数据信息是一种开放的、真实的信息资源，全民均参与其中，因此一些涉及公共利益的社会决策依托大数据在一定程度上也体现了“以人为本”的发展理念，不仅确保了社会资源的合理分配，同时也使相关决策更加科学与合理。 2大数据与智慧城市 大数据系统庞大，可通过对大量数据的分析为城市居民的生活提供便利，可为城市规划提供可靠的数据支持。智慧城市的建设重点需要突出“智慧”，这就需要依赖对大数据的深度分析与利用。在大数据的应用上，首先需要进一步做好数据的整合与分析工作，应该通过对城市信息的分析，整合在城市建设进程中可能出现的问题以及存在的机遇，提高在建设过程中对整体的感知与把控能力，为此在实施上需要做好物联网技术、识别技术、传感技术、无线网络技术等的覆盖应用。同时应该进一步完成对各类数据资源的整合，尽可能消除城市中所存在的信息孤岛，促进信息的共享与交互。为保障大数据技术的应用，还需要做好人才培养与挖掘工作，以人力资本优势促进大数据技术的进步，做好研发工作。此外，在数据的分析与应用过程中，必然会涉及公民隐私与安全问题，这就需要做好网络信息的安全等级设定与评估工作，并严格控制好信息利用过程，防止由于信息安全而导致智慧城市建设进程受阻。 3大数据时代城乡规划和智慧城市建设要点 3.1在城市记忆中提取文化要素 城市记忆是集体共鸣的抽象化，也称集体记忆。是物质与非物质间相互影响下的产物，例如经济、政治、文化、艺术、历史传统、民风民俗等......，唤起记忆=文脉延续，当人们脑海中对于一座城市的记忆在某些契机下被唤醒时，当下与曾经便得以重合，文脉便得到延续。纵观如今城市建设处于现代主义向后现代主义的转型变迁中，城市空间的异化和城市历史地段的消逝造成了城市“失忆”现象，一些“逝去”老街区，待拆的老房子......，使人们在不断变化和巨型构筑物的现代城市里迷失。所以想要延续城市文脉就要保留城市记忆，在城市记忆中提取文化要素，才能合理对城市街道空间景观进行设计。例如曾经街巷之门在我国南北方一些城市中都有不同的样式表现，上海朱家门一处小巷口“巷门”式牌坊非常精致，而杭州“高银巷口”牌坊便设计成街门，这种历史元素的提取成就街巷的“名片”，表现出城市某些记忆的延续，体现出某种文化理念。 3.2智慧企业建设 企业是支持城市发展的重要力量，为推动智慧城市的发展，必须推动智慧企业的建设。在智慧企业的建设中，利用大数据可明显提高企业的核心竞争力，可改善传统模式下企业对自身经营发展只停留在表面信息分析上的问题，有助于深挖客户需求，完善业务流程，且可通过对产品市场的分析，获取更有价值的信息。为保障智慧企业的建设，需要大力发展智慧电子商务，提高企业对电子商务消费模式、信息流、资金流等要素的感知能力，并为其打造一体化的电子商务平台，以此通过整合信息优化企业建设，为消费者提供更为优质的体验。另外，也需要从物流上入手，可采用商品置入芯片的方式，完成对供应链过程的监督与管理，确保其整个供应流程都可被互联网、传感器等感知，进而构建更为完善的物流体系，以此进一步降低物流成本，提高客户对物流信息的掌控能力。可从共性支撑平台的建设入手，以数据的开放共享和融合利用为核心，为各行业、各部门提供城市数据资源体系和应用支撑服务。 3.3建立城市运行中心 智慧城市的良好运行离不开城市大脑的指挥，城市运行中心的建立将为智慧城市提供一个具有智能决策分析功能的城市大脑。大数据就像是血液一样流淌于智慧城市的各个方面，为智慧安全、智慧交通、智慧医疗、智慧生活和智慧环保等各领域提供强大的决策支持。这个统一的城市运行中心将实现城市各种数据资源的融合与共享，并与政府和企业进行跨部门的协调联动，为城市高效运转和政府精准管理提供有力支撑，从而更好地对城市的公共服务设施、市政公用设施、道路交通设施、公共安全、生态环境、经济发展、社会民生、城市产业等城市运行情况全方位地进行系统有效的掌握和管理。 3.4构建城市开放信息平台 智慧城市是以“以人为本”为基本原则，以“为民、便民、惠民”为导向进行创建的，这就离不开大数据平台的构建。城市开放信息平台的建设将实现数据共融共享，保障数据安全，提升网络数据效率，从而及时应对城市系统运行过程中出现的问题。信息平台将全方位整合金融、医疗、健康、养老、教育、旅游、交通、社会保障等与人们生活相关的各种服务，支持电脑及手机APP多终端快速查询及业务办理，提升人民对城市公众参与的积极性。随着各行各业“互联网+”战略快速推进，互联网应用更加丰富，公共服务更加多元，线上线下结合更加紧密，将为人们提供更加公平、高效、优质、便捷的服务。

大数据时代所需的三大技术

大数据时代企业所需的三大技术 作为IT领域的关键词，“大数据”不断被大书特书，对其分析利用也备受关注。另一方面，靠IT技术、现有的组织和人才技能解决不了的难题也渐渐浮出水面。这就需要“分析数据及其与业务相结合的技术”。 本文总结了将数据分析应用到业务中所需的技术，以及怎样在企业中实现有效的信息应用。同时，还列举了日本国内外的先进事例。 三大技术 下面，我们来看一下大数据时代企业所需的技术有哪些？ 业务技能 这里的业务技能不是指提高业绩的能力，而是指将业务过程标准化、掌握各个过程中哪些信息需要输入、记录等能力。 以经营活动为例。通常，将一些促销活动的问卷调查中有望成为真实客户的顾客信息录入CRM(顾客管理系统)系统，销售负责人在此信息的基础上开展营销，顾客感兴趣的产品、服务等将作为数据输入CRM系统。接下来，如果顾客购买了产品，在结算系统输入结算信息，如果是货物的话在物流系统输入、生成物流信息。像这样，掌握数据是在哪一过程中、什么活动中生成的非常重要。 此外，哪一过程、或者在哪一过程生成的数据会对业务的结果产生较大影响等，与其感性估计，不如对相关数据进行分析、形成模式化。例如，与顾客的年龄、性别相比，从事哪种职业对购买概率的影响更大等。 数学技能(模式化、样本化) 其次是分析数据所需的数学技能。此前，说到分析业务数据的技能的话，都是些求合计、平均值和标准差等简单的统计学知识，但以后，通过分析数据研究出业务的规律性，形成“模式化”、“样本化”技术非常必要。这在科学界是一种常见手法。例如，理想气体状态方程“PV=nRT”，就是将气体的状态用模式化的公式表现出来。 同样，在业界，也需要将商业活动的状态形成公式化的分析技术。例如，连锁超市可以根据店铺的位置，计算出各种条件下(销售业绩、天气、气温、星期几等)的客流量和每种商品的销售额，找出规律，就可以做出更适当的调整，也能减少亏损、改善盈利。 IT技术

大数据的五大关键技术

大数据的五大关键技术 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和展现的有力武器。 一、大数据接入 1、大数据接入 已有数据接入、实时数据接入、文件数据接入、消息记录数据接入、文字数据接入、图片数据接入、视屏数据接入 2、大数据接入技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Flume、Sqoop、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp 二、大数据存储 1、大数据存储 结构化数据存储、半结构化数据存储、非结构化数据存储 2、大数据存储技术 Hdfs、Hbase、Hive、S3、Kudu、MongoDB、Neo4J 、Redis、Alluxio(Tachyon)、Lucene、Solr、ElasticSearch 三、数据分析挖掘 1、大数据分析与挖掘 离线分析、准实时分析、实时分析、图片识别、语音识别、机器学习

2、大数据分析与挖掘技术 MapReduce、Hive、Pig、Spark、Flink、Impala、Kylin、Tez、Akka、Storm、S4、Mahout、MLlib 四、大数据共享交换 1、大数据共享交换 数据接入、数据清洗、转换、脱敏、脱密、数据资产管理、数据导出 2、大数据共享交换技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Dubbo、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp、RestFul、Web Service 五、大数据展现 1、大数据展现 图化展示（散点图、折线图、柱状图、地图、饼图、雷达图、K线图、箱线图、热力图、关系图、矩形树图、平行坐标、桑基图、漏斗图、仪表盘），文字展示； 2、大数据展现技术 Echarts、Tableau 国家规划大数据产业发展战略，各行各业需要大数据技术支撑指数级的数据增量服务，越来越多的企业逐渐转型于大数据，大数据方面市场需求呈爆发式增长。为了应对大数据人才的缺乏，加米谷大数据培训中心制定了全流程的大数据课程，主要包括Linux、java、CentOS、mysql、HDFS、Hadoop、Hbase、Hive、Kafka、Spark、Storm等。除了在理论方面深入讲解外，还有对应代码实战，全流程学完之后会有实战大数据项目，整体把控学习效果，教学目的旨在提高学员实战能力，真实提升自身大数据能力。

大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析

A. 变量代换 B. 离散化 海量数据挖掘技术及工程实践》题目 、单选题(共 80 题) 1) ( D ) 的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得 到 和原始数据相同的分析结果。 A. 数据清洗 B. 数据集成 C. 数据变换 D. 数据归约 2) 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数 据挖 掘的哪类问题 (A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a) 警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b) 描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 据相分离 (B) 哪一类任务 (C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4) 将原始数据进行集成、 变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务 (C) 5) A. 频繁模式挖掘 C. 数据预处理 B. D. 当不知道数据所带标签时， 分类和预测 数据流挖掘 可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 6) A. 分类 C. 关联分析 建立一个模型， B. D. 聚类 隐马尔可夫链 通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则

C.聚集 D. 估计遗漏值 8) 假设12 个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时，15 在第几个箱子内(B) A. 第一个 B. 第二个 C. 第三个 D. 第四个 9) 下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A. 标称 B. 序数 C.区间 D. 相异 10) 只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A. 计数属性 B. 离散属性 C.非对称的二元属性 D. 对称属性 11) 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D) A. 嵌入 B. 过滤 C.包装 D. 抽样 12) 下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B) A. 特征提取 B. 特征修改 C. 映射数据到新的空间 D. 特征构造 13) 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法(A) A. 傅立叶变换 B. 特征加权 C. 渐进抽样 D. 维归约 14) 假设属性income 的最大最小值分别是12000元和98000 元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0 至 1 的范围内。对属性income 的73600 元将被转化为：(D) 15) 一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130 人，四年 级110 人。则年级属性的众数是：(A) A. 一年级 B. 二年级 C. 三年级 D. 四年级 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术：(B) A. 等高线图 B. 饼图

2019继续教育公需科目大数据技术及应用试题答案

2019年度大数据技术及应用试题 单选题: 1、本课程提到，近年来，我国（A）在GDP中占的比例逐年增大。 A互联网经济 B信息经济 C数码消费 D电子商务 2、法律大数据演示的结果表明，针对“酒驾”这一查询，相关刑罚中主要的是（A） A以上都是 B拘役 C罚金 D有期徒刑 3、根据本课程，取得成功的关键是要从（A）出发 A数据 B技术 C设备 D问题 4、1965年英特尔公司创始人之一摩尔先生，提出来在之后的十几年里，半导体处理器的

性能，比如容量、计算速度和复杂程度每18个月左右可以翻一番，这被称为（摩尔定律）5、21世纪初，关于查询结果排序我们找到了一种新的方法。（大数据方法：用户的点击数据） 6、根据本课程，（查询结果）排序是一个在搜索引擎中处于核心位置的工作。 7、今天，随着信息科学技术的高速发展，人类对数据的收集和分享能力空前强大，其中，（互联网）可以收集虚拟世界的数据。 8、根据本课程，交通数据采集的来源不包括（A） A通讯信号 B视频监控 C微波采集 D车载RFID 9、根据本课程，（实时分析）希望能够全面突破搜索引擎框架所蕴含的3个假设，使得我们能以很快的速度对互联网上出现的数据进行分析，从而发掘出相关的高阶知识，满足用户的信息需求。 10、六度分割理论认为，世界上任何两个人通过最多（六）个人就可以相互认识。 11、新经验主义是用经验数据解决问题，但是这些经验是（群体性的经验）。 12、根据本课程，科学家们认为，2013年全世界储存的大数据容量是（1.2ZB） 13、本课程提到，当前（云计算）服务的逐渐成熟，为大数据发展提供了有利的基础设施支撑。 14、（RFID）是一种标签，可以把一个物体身上的各种特征和信息都收集起来。

大数据时代下软件工程关键技术探讨

大数据时代下软件工程关键技术探讨 发表时间：2019-05-29T17:30:31.750Z 来源：《防护工程》2019年第4期作者：赵阳刘春龙董晓峰晋超琼陈瑞昱[导读] 随着计算机网络技术的高速发展，大数据被广泛应用于社会各个行业的工作当中，提升社会工作效率。 北方自动控制技术研究所山西太原 030006摘要：随着计算机网络技术的高速发展，大数据被广泛应用于社会各个行业的工作当中，提升社会工作效率。基于大数据的时代背景之下，软件工程技术与大数据技术相辅相成，共同组成了影响社会运行速率的重要技术内容。随着我国社会经济的进一步发展，对软件工程技术的需求逐渐加大，相关科研人员要紧跟社会发展步伐，致力于软件工程技术的开发与利用，提升数字化信息处理效率，推动我国经 济、政治、文化全方面进步。下面，就大数据时代下软件工程关键技术展开论述。 关键词：大数据时代；软件工程；关键技术 引言 随着我国计算机技术的不断成熟和发展，软件应用日益广泛，无论是从计算机存储或是整个IT环境，在硬件平台的搭设基础上，越来越多的软件功能丰富的大数据时代的主体内容。作为人类发社会发展的必经道路，大数据时代在不断适应和改造人类认知世界的过程中，不断丰富着人们的生产生活。因此，在软件工程设计分析时，我们要结合大数据的整体时代背景，进一步缓和软件工程发展的进程，并且不断优化传统的信息结构资源，强化软件工程的信息处理能力，提升软件工程与网络的结合度。 1软件工程技术定义在大数据时代，软件工程基础被应用于多个方面，涉及到工业、农业、航空、政府等各个行业领域，用于提升生活、工作的效率，促进社会经济发展。软件工程技术主要包括软件工程原理、软件工程过程、软件工程方法等内容，是在计算机网络技术的基础上，利用编程语言对相关软件的功能、操作进行优化和提升，是在程序与程序设计发展到一定规模并且逐渐商品化的过程中形成的。 2大数据时代下软件工程关键技术 2.1软件服务工程技术 软件服务开发符合我国当下社会主流需求，也是社会发展的主流需要。其在技术上主要应用在服务功能比较明显的软件开发之中，主要是指以工程化形式，利用计算机系统编程语言、开发程式及步骤、数据系统等内容，实现具备服务功能、应用功能软件的开发。软件工程开发以服务能力为核心，以虚拟特征以及分布样式为基础，对用户具体应用情况进行调试，保障用户应用软件工程系统科学性、稳定性、安全性。与此同时，服务软件工程技术可实现应用数据之间的整合，提高软件管理操作能力，对各项操作流程等进行明确。在大数据时代背景下，服务软件工程开发技术更加倾向于局域网内部应用，可以保护局域网内部用户不会受到木马病毒恶意袭击，极大程度保障软件工程应用安全性。例如，某企业应用服务软件工程技术，致力于服务与应用效果软件系统开发，将其应用在企业整体业务管理之中，为了提高软件服务工程应用效率，赋予了软件私人订制功能，强化软件服务工程自定义效果。 2.2众包软件服务工程 在众多软件工程技术中，大多数均具备的功能为处理信息、数据的集中性，可以生成大量数据信息，并呈现出集中性等特征。众包软件工程技术在世界各国均得到了广泛普及，是各国的重点研究对象。该技术在应用过程中可以流式数据、密集数据研究为主，实现系统化服务平台构建，其核心应用价值在于具有很强服务能力，并以群体信息服务等方式，优化自身应用价值。该软件工程技术相比较企业技术而言，具有明显优势，其在数据实质表现上具有真实性特征，忽略了软件形式要点，并不具备单位量化特征，重点突出在集中性上。众包软件工程技术具有很广阔发展空间，在市场有很强的发展前景，其技术能力与软件开发程度、系统管理能力息息相关，开发单位需重视该技术中数据传输有效性，促进软件长久稳定发展。众包软件工程技术以专业理论分析为依据，可从整体角度实现数据信息传输、处理等功能，以全面服务为核心，实现软件系统开发。企业及有关部门需强化众包软件开发技术应用，提高技术应用水平，在技术上进行创新，提高自身竞争实力。 2.3密集型数据科研技术 “第四范式”是密集数据研究一种，在2007年由吉姆?格雷提出。在该技术理论研究过程中，强调大数据储存技术应用价值性，以统一的理论方法作为数据研究主要支撑。在该技术开发与应用过程中，对其传统软件工程中一、二、三范式进行理论与数据分析，提高其短时间内的数据储存与信息处理能力。在经过反复试验对比之后，研究人员改变传统思维模式，首先致力于“第四范式”数据结构研究，在整合驱动大数据基础上，对软件服务价值进行了全面概述。针对密集型数据分析方式，传统的数据周期、信息流程方法已经无法适用，在模型效果上存在滞后性。研究人员以原本数据、信息、模型研究为基础，对其数据服务、信息服务等进行推演，逐渐构建出第四范式模型，对其服务能力、服务价值等进行了全面优化。“第四范式”是大数据时代下，软件工程开发关键技术之一，在不断的研究中得以完善，可以实现密集数据生命周期有效提高，以全新的数据模型，为软件工程开发提供技术保障。有关部门需给予高度重视，使其能够适应未来社会的发展。 2.4软件工程技术在企业中应用 软件工程技术在企业中应用主要体现在两个方面，一是在信息通信中应用，二是在信息解决问题中应用。以某企业发展为例，某企业在运行过程中应用计算机软件工程监测技术，实现用户信息数据有效处理，并对用户信息进行科学保存。软件工程技术在逐渐发展中，其功能也在不断完善，信息通信功能可以为企业留存大量客源，具有十分巨大的行业价值。在信息解决方面应用软件工程技术，其主要应用方向在于系统平台管理，在大数据时代下，软件工程技术需具备以下五个环节，分别为产品抽样、产品样本采集、信息优化修改、构建数据模型、生产效果评定。企业应用软件工程技术进行信息问题解决，可以实现企业整体数据的有效分析与整合，保障企业内部信息准确、全面。所以。企业要重视软件工程关键技术应用，提高自身软件技术应用能力，致力于企业经济效益提高，进而提高自身竞争能力。 3计算机软件技术发展过程中的各种应用 3.1信息通信方面

大数据关键技术

大数据关键技术 大数据技术，就就是从各种类型得数据中快速获得有价值信息得技术。大数据领域已经涌现出了大量新得技术，它们成为大数据采集、存储、处理与呈现得有力武器. 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现与应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。 一、大数据采集技术 数据就是指通过RFIＤ射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得得各种类型得结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化得海量数据，就是大数据知识服务模型得根本.重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化得海量数据得智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理与管理等。必须着重攻克针对大数据源得智能识别、感知、适配、传输、接入等技术．基础支撑层：提供大数据服务平台所需得虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据得数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

重点攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析与决策操作得可视化接口技术,大数据得网络传输与压缩技术,大数据隐 私保护技术等． 二、大数据预处理技术 主要完成对已接收数据得辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取:因获取得数据可能具有多种结构与类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂得数据转化为单一得或者便于处理得构型,以达到快速分析处理得目得。2)清洗:对于大数据，并不全就是有价值得,有些数据并不就是我们所关心得内容,而另一些数据则就是完全错误得干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据. 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到得数据存储起来,建立相 应得数据库,并进行管理与调用。重点解决复杂结构化、半结构化与非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据得可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠得分布式文件系统（DFS）、能效优化得存储、计算融入存储、大数据得去冗余及高效低成本得大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据得数据融合技术,数据组织技术,研 究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术. 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指得就是NoSＱ

大数据题目及参考答案

公需科目大数据培训考试 考试时间：120分钟 选择题中红色代表正确答案，判断题X为错，R为对。 1.根据涂子沛先生所讲，摩尔定律是在哪一年提出的？（单选题1分） A.1988年 B.2004年 C.1965年 D.1989年 2.2015年，贵阳市的呼叫服务产业达到（）坐席。（单选题1分） A.3万 B.5万 C.10万 D.20万 3.以下说法错误的是哪项？（单选题1分） A.大数据的思维方式遵循因果逻辑推理 B.摩尔定律是戈登?摩尔提出的 C.图灵测试是阿兰·图 D.ENIAC于1946年诞生 4.茂名PX事件发生后，下列哪个学校的化工系学生在网上进行了一场“PX词条保卫战”？（单选题1分） A.北大 B.清华 C.浙大 D.复旦 5.促进大数据发展部级联席会议在哪一年的4月13日召开了第一次会议？（单选题1分） A.2014年 B.2015年 C.2013年 D.2016年 6.根据涂子沛先生所讲，哪一年被称为大数据元年？（单选题1分） A.2012年 B.2010年 C.2008年 D.2006年 7.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（单选题1分） A.价值先增后减 B.价值递减 C.价值递增 D.价值不变 8.具体来说，摩尔定律就是每（）个月，产品的性能将提高一倍。（单选题1分） A.18 B.16 C.12 D.6 9.“（）大数据交易所”2015年4月14日正式运营，目前，交易所已有包括京东、华为、阿里巴巴等超过300家会员企业，交易总金额突破6000万元。（单选题1分）

A.毕节 B.安顺 C.贵阳 D.遵义 10.（）说明如果联网越多，从介入方式、技术上越来越突破，则网络规模越大、成本越低，网络的成本可能会趋向于零。（单选题1分） A.吉尔德定律 B.摩尔定律 C.梅特卡尔夫定律 D.新摩尔定律 11.以下说法错误的是哪项？（单选题1分） A.大数据会带来机器智能 B.大数据不仅仅是讲数据的体量大 C.大数据的英文名称是large data D.大数据是一种思维方式 12.美国首个联邦首席信息官是下列哪位总统任命的？（单选题1分） A.克林顿 B.奥巴马 C.小布什 D.老布什 13.截至2015年年底，全国电话用户总数达到（）。（单选题1分） A.13.37亿户 B.12.37亿户 C.14.37亿户 D.15.37亿户 14.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中，位居第七位的是（）（单选题1分） A.嘉兴市 B.台中市 C.高雄市 D.嘉义市 15.吴军博士认为过去五十年是（）的时代。（单选题1分） A.科尔定律 B.艾尔定律 C.摩尔定律 D.拉尔定律 16.ENIAC诞生于哪一年？（单选题1分） A.1946年 B.1938年 C.1940年 D.1942年 17.梅特卡尔夫定律主要是描述信息网络，指出网络的价值在于网络的互联，联网的接点数与其价值呈现（）的方式，联网越多，系统的价值越大。（单选题1分） A.正比 B.对数 C.指数 D.反比 18.根据周琦老师所讲，高德交通报告针对全国（）个城市交通状态进行挖掘分析。（单选题1分） A.38 B.21 C.25 D.30 19.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中，位居第三位的是（）（单选题1分） A.嘉义市 B.杭州市 C.嘉兴市 D.高雄市

智慧城市中的大数据挖掘与应用

智慧城市中的大数据挖掘与应用 数字城市技术把基础地理数据、正射影像、街景景象数据、全景影像数据、三维模型数据结合在一起，在政务网上，通过注册可以进行服务共享，在公共平台、互联网、公网上，通过二次开发可以提供各种交通、导航、旅游、文物、购物等服务系统。物联网能够实现人与人、人与机器、机器与机器的互联互通，实现智慧城市的各种应用。 智慧城市中的大数据挖掘与应用 智慧城市蕴含大数据 城市是生存繁衍最好的地方，城市是社会交往的地方，是文化享受的地方，按照城市的职能，我们让它智能化，比如智慧安防、智慧环保、智慧能源、智慧城管、智慧养老、智慧国土规划、智慧社区、智慧家居都是让人有更好的环境来生存繁衍。在经济发展方面，可以推动智慧制造、工业互联网、物联网。在文化

享受方面，可以考虑智慧户外流媒体、智慧教育、智慧旅游等等。在社会交往方面，有智慧交通、购物、社会综合管理。 在智慧城市的建设和应用中，将产生从TB到PB级越来越多的数据，从而进入大数据时代。2011年，Science专刊指出大数据时代已经到来，美国工程院院士也指出大数据可以让我们实现海量数据在预测、建模、可视化和发现新规律等方面应用的时代就要到来，奥巴马总统宣布美国政府正式启动大数据研究发展计划，奥巴马认为大数据就是未来世界的“石油”，这个计划要超过以前提出的“信息高速公路计划”，智慧城市建设的潮流已经到来。 空间数据方面，空间的传感器资源，美国有185颗卫星，中国有91颗卫星，到2020年中国将有200多颗卫星，卫星每天往回传输的数据可以达到PB级，空间数据资源、处理资源、空间信息资源、地学知识库资源，这些资源都可以传到网上，通过可视化的服务，利用云计算环境，包括计算资源、网络资源和存储资源，来保证服务质量。 “天地图”挖掘海量数据 为了充分研究这些海量空间大数据，我们研发了一个软件，叫做“天地图”，“天地图”的数据已经超过了TB级，目前已经超过100TB。利用“4+1”倾斜相机城市三维模型，贵阳做了很多三维建模工作。通过大数据，我们可以监测上海的地表下沉问题，把雷达数据放在一起，进行数据分析和挖掘，自动地、随时地检测地表下沉，不同地区的下沉速度不同，上海大概每年下沉20毫米，远郊区和市中心都在下沉。我们的检测结果同上海市国土局对比，精度可以达到3.9毫米和2.5毫米。我们已经对上海、苏州、天津、广州等很多大城市进行了自动检测。我们还监测了三峡，将来还要监测高铁。

大数据关键技术(一)——数据采集知识讲解

大数据开启了一个大规模生产、分享和应用数据的时代，它给技术和商业带来了巨大的变化。 麦肯锡研究表明，在医疗、零售和制造业领域，大数据每年可以提高劳动生产率0.5-1个百 分点。 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出 了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据关键技术 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分 析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 然而调查显示，未被使用的信息比例高达99.4%，很大程度都是由于高价值的信息无法获取 采集。 如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。 因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素 之一，数据采集才是大数据产业的基石。那么什么是大数据采集技术呢？

什么是数据采集？ ?数据采集(DAQ)：又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。 数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。 ?线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。 ?内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。 ?大数据的主要来源： 1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据

数据采集与大数据采集区别 传统数据采集 1. 来源单一，数据量相对于大数据较小 2. 结构单一 3. 关系数据库和并行数据仓库 大数据的数据采集 1. 来源广泛，数据量巨大 2. 数据类型丰富，包括结构化，半结构化，非结构化 3. 分布式数据库

大数据时代背景下智慧城市规划

大数据时代背景下智慧城市规划 一、智慧城市与大数据概述 随着科学技术的高速发展，可以利用高科技将人类的智慧结合起来，并且对它进行整合处理，使之达到智能化。智慧城市就是要我们生活的城市更加有效率，把现在人们拥有的科学信息技术，融入到城市建设中，不仅要将信息技术用于科研领域，还要在实际生活中体现出来，因为人类的不断学习和进步就是要不断改善我们的生活方式，在城市的生活中能更好的享受生活，享受科技为人民生活带来的便利。比如可以利用云计算，将城市的资源进行有效的整理、保存及开发利用，帮助城市实现可持续发展。但是智慧城市并不是人们想象的那种没有人的机器时代，而是在这个城市中人们的生活相对之前更加的便捷，生活质量逐渐提高，工作效率也逐渐提高。 大数据时代是对城市中产生的大量数据的描述，它的特点是使社会信息化高速发展，在当今的社会中具有很大的优势，而且应用到的领域也越来越多，尤其是对于电子商务，还有现在社会流行的网购物流，随着网购逐渐进入到人类的生活，就免不了与物流合作，在这方面，大数据起到了非常重要的作用。当然要想合理的运用好大数据，还要结合云计算等多方面的技术支持，对这些数据进行智能化分析。 二、大数据对智慧城市的影响 人们生活最多的地方就是在城市，城市中的人在这个城市生活，农村中的人会来到城市打工，当然，还有一些旅行人员，城市就是人们活动的最密集的地方。随着人们的活动，就会产生大规模的数据，不尽如此，这些数据的产生速度也超级快，形式也多种多样，所以，城市生活产生的数据很符合当今社会提出的大数据的特点，是一种非常典型的大数据样本。在之前人类的生活中，运用的技术方法和一些思维模式对当今社会城市已经不再适用，城市中产生的大数据在城市的智慧化建设中又具有非常重要的作用，大数据时代的到来改变了人们对城市智慧化的认识，促进了城市由数字化向智慧化方向的转变。所以，大数据和智慧化城市是相互依存的关系，云计算的发展离不开大数据的支持，而大数据也不可能脱离云计算以及互联网单独存在。 三、大数据时代智慧城市的规划措施 1、我们国家的信息技术水平正在稳步发展，在对智慧化城市的建设中，应该建立新的思维方式，将大数据作为思想结构的基础，以先进前沿技术为支撑，应用为导向，规范的立法和高效的管理机制为保障，在城市建设中形成一个良好的体系，比如可以打造一个智慧化

大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)

大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)

第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新 8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别

大数据时代下软件工程关键技术探讨

大数据时代下软件工程关键技术探讨 摘要：随着计算机网络技术的高速发展，大数据被广泛应用于社会各个行业的 工作当中，提升社会工作效率。基于大数据的时代背景之下，软件工程技术与大 数据技术相辅相成，共同组成了影响社会运行速率的重要技术内容。随着我国社 会经济的进一步发展，对软件工程技术的需求逐渐加大，相关科研人员要紧跟社 会发展步伐，致力于软件工程技术的开发与利用，提升数字化信息处理效率，推 动我国经济、政治、文化全方面进步。下面，就大数据时代下软件工程关键技术 展开论述。 关键词：大数据时代；软件工程；关键技术 引言 随着我国计算机技术的不断成熟和发展，软件应用日益广泛，无论是从计算 机存储或是整个IT环境，在硬件平台的搭设基础上，越来越多的软件功能丰富的 大数据时代的主体内容。作为人类发社会发展的必经道路，大数据时代在不断适 应和改造人类认知世界的过程中，不断丰富着人们的生产生活。因此，在软件工 程设计分析时，我们要结合大数据的整体时代背景，进一步缓和软件工程发展的 进程，并且不断优化传统的信息结构资源，强化软件工程的信息处理能力，提升 软件工程与网络的结合度。 1软件工程技术定义 在大数据时代，软件工程基础被应用于多个方面，涉及到工业、农业、航空、政府等各个行业领域，用于提升生活、工作的效率，促进社会经济发展。软件工 程技术主要包括软件工程原理、软件工程过程、软件工程方法等内容，是在计算 机网络技术的基础上，利用编程语言对相关软件的功能、操作进行优化和提升， 是在程序与程序设计发展到一定规模并且逐渐商品化的过程中形成的。 2大数据时代下软件工程关键技术 2.1软件服务工程技术 软件服务开发符合我国当下社会主流需求，也是社会发展的主流需要。其在 技术上主要应用在服务功能比较明显的软件开发之中，主要是指以工程化形式， 利用计算机系统编程语言、开发程式及步骤、数据系统等内容，实现具备服务功能、应用功能软件的开发。软件工程开发以服务能力为核心，以虚拟特征以及分 布样式为基础，对用户具体应用情况进行调试，保障用户应用软件工程系统科学性、稳定性、安全性。与此同时，服务软件工程技术可实现应用数据之间的整合，提高软件管理操作能力，对各项操作流程等进行明确。在大数据时代背景下，服 务软件工程开发技术更加倾向于局域网内部应用，可以保护局域网内部用户不会 受到木马病毒恶意袭击，极大程度保障软件工程应用安全性。例如，某企业应用 服务软件工程技术，致力于服务与应用效果软件系统开发，将其应用在企业整体 业务管理之中，为了提高软件服务工程应用效率，赋予了软件私人订制功能，强 化软件服务工程自定义效果。 2.2众包软件服务工程 在众多软件工程技术中，大多数均具备的功能为处理信息、数据的集中性， 可以生成大量数据信息，并呈现出集中性等特征。众包软件工程技术在世界各国 均得到了广泛普及，是各国的重点研究对象。该技术在应用过程中可以流式数据、

大数据关键技术

大数据关键技术 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 一、大数据采集技术 数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术 主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。