一．大数据分析需要的核心技术

作为一个紧跟时代发展的行业，大数据技术每年都会涌现新的技术，大数据技术将海量的数据信息分析出来，便利人们的生活。

1.大数据技术生态：大数据需要处理海量的数据信息和非结构化的数据类型，在各个处理环节都需要进行处理，目前hadoop、mapreduce和spark等分布式处理方式已经成为大数据处理环节的常用处理方法。

2.大数据采集：在海量的数据信息中，数据采集是第一个使用大数据技术的环节，在面对海量的数据信息时，有四种数据来源：管理信息系统、WEB信息系统、物理信息系统和科学试验系统。数据信息中有很多不同类型的数据信息需要处理，针对这些数据需要做进一步集成处理和整合处理，将不同的数据整合成一个新的数据集，并且加以存储分析利用。

3.大数据计算模式：计算模式推动了大数据技术和应用发展，成为应用比较广泛为人接受的主流大数据技术模式，大数据计算模式通过对大数据信息不同的特征产生不同的计算模式，在多种多样的数据信息中建立各种高层抽象模型。大数据的计算模式有利于在实际中处理大数据应用和系统计算。

二．大数据分析需要注意的要素

1.数据准确性：面对海量的数据要素，怎么分析才能达到数据分析的准确性？由于不断上升的数据容量和数据广泛多样性，数据结构和和非结构化混合时，对大数据技术就有一定的考考验了，无疑是在增加数据分析难度，建立评估质量标准和对大型数据处理难度会增大，所以在数据分析时要注意数据的准确性。

2.数据稳定性：随着数据种类和数据量的增大，大数据平台的建立需要具备稳定性，提前考虑和求证正在进行评估的大数据技术是否能进行扩展。

3.数据存储使用：大型的数据需要有专业的数据仓库存贮，数据仓库需要具备处理和存储大数据集的能力，面对海量数据信息，需要运用hadoop和NOSQL技术增强数据仓库成为必要。

三．大数据行业的“硬伤”

1.我们在分析处理海量数据应用的时候，通常会运用超级计算机，但是因其数据量之大，常常会使用有缺陷的模型产生错误的结果，大部分数据分析都是基于错误的模型，所以错误是在所难免的。

2.在大数据行业的很多情况下，缺乏关于数据处理的文档、存储和策略，很多企业缺乏数据调配和数据管理导致没有清晰的思路处理已有数据信息，不能正确获得有价值的信息。

3.大数据发展这么火热的今天，其实缺乏很多合格的大数据人才，这也算是大数据行业的一个“硬伤”，没有专业的大数据人才处理海量数据，对大数据行业也是一个比较棘手的问题，IT行业更新太快，人才需要紧跟时代步伐，不断更新自己！魔据教育是一家已经有十年多IT培训经验的老机构，其大数据分析课程内容的全面性和科学性受到了无数学员的检验。想要实现高薪的愿望吗？那就加入大数据分析行业吧！

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