Da 数据技术层面主要分这几层。1.预测分析技术，也是Da 数据之一。预测分析允许公司通过分析大型数据来源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务绩效或降低风险。同时“Da 数据”的预测分析也与我们的生活息息相关。淘宝会预测你每次购物可能想买什么，爱奇艺在预测你可能想看什么，Lily.com和其他交友网站甚至试图预测你会爱上谁。2.NoSQL 数据库NoSQL，NotOnlySQL，意为“不只是SQL”，指非关系型数据库。
而且NoSQL 数据库可以更好的处理大型数据应用的需求。常见的NoSQL 数据库有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。3.搜索和知识发现支持从各种源(例如文件系统、库、流、API和其他平台和应用)中自助提取信息的工具和技术。比如数据挖掘技术和各种大型数据平台。
5、大 数据有哪些作用?Da 数据随着时代的到来，越来越多的人认同这个判断。这么大数据，意味着什么，他会有什么改变？仅仅从技术角度来回答是不够的。Da 数据只是一个对象。没有人这个主体，再大的东西也没有意义。我们需要把“Da 数据”放到人的视角中，理解它为什么是时代变革的力量。未来十年改变价值的力量，决定中国是否有大智慧的核心意义标准(思想者)是国民幸福。
总之，让我们从前10年的混乱时代走向后10年的清晰时代。改造经济的力量，生产者是有价值的，消费者是价值的意义。有意义的才是有价值的，消费者不认同的卖不出去，实现不了价值；只有消费者认同的东西才能卖出去，才能实现价值。Big 数据帮助我们从消费者的源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。这是启动内需的原则。
6、大 数据平台提供的最基本的两个 功能是什么最基础的两个功能是:一个数据收藏；II 数据分析归纳。扩展:第一，必须容纳海量数据如果大型数据分析平台无法扩展存储或管理海量数据，那么仅仅提高速度的效果是相当有限的。大型数据分析平台必须能够容纳海量数据。大规模并行处理是扩展分析处理的理想技术，因为它同时使用计算机集群的存储和计算能力。它不仅扩展了性能，还提高了处理大量传入数据流的能力。
结构化数据 library可以更好地了解数据in数据ocean的位置并能准确访问数据。一般来说，非结构化的数据库很难扩展到列设计的结构化的数据库所能达到的程度。但是，big 数据分析平台可以与功能集成，从而提高非结构化数据库的可扩展性和性能。第二，必须非常快。简单来说，在数字时代，用户在运行查询时不希望长时间等待结果。他们希望在不影响其他工作负载的情况下，立即获得满足感和结果。
7、什么是大 数据large 数据是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。Big 数据(bigdata)，即巨量数据，是指所涉及的信息无法被当前主流的软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理和排列，以帮助企业做出更积极的商业决策，(在维克多·迈耶、勋伯格和肯尼斯·库克耶写的《Da 数据 Time》中，Da 数据指的是采用Value 数据方法，而不是随机分析(抽样调查)的捷径)。
