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浅述大数据技术的发展历程与未来发展趋势
大数据技术的发展历程与未来发展趋势：从文明之初的“结绳记事 ”，到文字发明后的“文以载道 ” ，再到近现代科学的“数据建模” ，数据一直伴随着人类社会的发展变迁，承载了人类基于数据和信息认识世界的努力和取得的巨大进步。
发展历程：过去十年 ，我国大数据产业实现了快速增长 ，信息智能化水平显著提高 。自2011年起，工信部已将信息处理技术列为关键技术创新工程之一 ，这为大数据产业的发展奠定了政策基础 。2014年 ，“大数据 ”首次被纳入我国政府工作报告，标志着大数据产业上升为国家战略。
第三：行业成熟期 。当大数据产业化进程结束之后 ，大数据相关技术将成为传统技术之一 ，相关的市场规模也会趋于平稳，以大数据为基础的新的应用将成为市场追求的热点 。
大数据技术的发展趋势有哪些
1 、大数据当前的新技术发展趋势体现在以下几个方面： 自动化程度的提升：随着机器学习和人工智能技术的进步，数据分析和挖掘的自动化水平正在逐步提高。预计到2023年 ，自动化工具将使得数据分析师能够更迅速地收集 、处理和分析数据 ，同时还将提升数据质量和准确性 。
2、智能化融合是大数据发展的另一重要趋势 。大数据与人工智能 、云计算等技术的结合将更加紧密，推动智能化决策和自动化运营。企业可以利用这些技术构建智能分析系统 ，实时监测市场动态 ，快速响应市场变化 。同时，智能化融合还将助力大数据在更多领域实现创新应用 ，如自动驾驶 、智能家居等 。
3、物联网。物联网是互联网基础上的延伸和扩展的网络 ，实现在任何时间 、任何地点，人 、机、物的互联互通。智慧城市 。智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析 、整合城市运行核心系统的各项关键信息 ，从而对包括民生 、环保、公共安全 、城市服务 、工商业活动在内的各种需求做出智能响应 。
4、基于云的数据分析平台将更加完善 近几年来 ，云计算技术发展的越来越快，与此相应的应用范围也越来越宽。云计算的发展为大数据技术的发展提供了一定的数据处理平台和技术支持 。
5 、支撑业务用户 受到大数据人才短缺以及必要商业信息交付能力匮乏的影响 ，市场需要更多分析师及数据科学家补充进来 ，并利用更多工具与相关功能将信息直接交付给对应的用户群体 。举例来说，微软与Salesforce双方最近各自公布了此类方案，旨在帮助非程序员用户创建应用以审查商业数据。
大数据的技术架构是什么样的?
1 、大数据的三大技术支撑要素：分布式处理技术、云技术 、存储技术 。分布式处理技术 分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来 ，在控制系统的统一管理控制下 ，协调地完成信息处理任务 。比如Hadoop。
2 、大数据的四层堆栈式技术架构：基础层 第一层作为整个大数据技术架构基础的最底层，也是基础层 。要实现大数据规模的应用 ，企业需要一个高度自动化的、可横向扩展的存储和计算平台 。这个基础设施需要从以前的存储孤岛发展为具有共享能力的高容量存储池。容量 、性能和吞吐量必须可以线性扩展 。
3 、大数据技术可以分为数据收集、数据存取、基础架构 、数据处理 、统计分析、数据挖掘 、模型预测 、结果呈现 。以下是详细介绍：数据收集：在大数据的生命周期中 ，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统 、物理信息系统 、科学实验系统。
4、从本地数据平台到基于云的数据平台 云可能是一种全新的数据架构方法的具颠覆性的推动力 ，因为它为公司提供了一种快速扩展人工智能工具和功能以获取竞争优势的方法 。从批处理到实时数据处理 实时数据通信和流媒体功能的成本已大大降低 ，这为其主流使用铺平了道路 。
5 、教育大数据六层架构是： 数据源层：包括传统的数据库，数据仓库 ，分布式数据库 ，NOSQL数据库，半结构化数据 ，无结构化数据 ，爬虫，日志系统等，是大数据平台的数据产生机构。
6 、数据存储 公司需要存储将通过大数据架构处理的数据 。一般而言 ，数据将存储在数据湖中 ，这是一个可以轻松扩展的大型非结构化数据库 。批处理和实时处理的组合 公司需要同时处理实时数据和静态数据，因而应在大数据架构中内置批量和实时处理的组合。
标签： 大数据存储技术的发展与比较
