大数据技术有哪些

1、各类科学，包括化学乃至数学都凭借着一种特定语言的出现而获得巨大的推动作用。很明显，我们必须在大数据找到同样值得依赖的特定语言，从而像使用代数符号以及合适的编程语言那样更好地对其加以分析。

1、随着可用数据量的不断增长，我们必须有效区分大数据的信号以及有价值信息。遗憾的是，截至目前仍有很多企业难以找到最理想的数据以及具体使用方式。这区分无效数据与保障数据质量已经成为一大关键性难题。

1、数据访问与连接性同样是一大障碍。麦肯锡公司调查显示，目前仍有大量数据点未能接入网络，因此企业往往还不具备管理整体业务所必需的数据平台。

1、如果说大数据的起步阶段是在同“简单”数据作斗争(例如数字表以及图形等)，那么如今需要处理的数据正变得愈发复杂：图片、视频以及对物理乃至生活环境的描述等等。因此，我们有必要重新审视并构建大数据工具及架构，用以捕捉、存储并分析多样性数据。

1、时间维度亦是大数据发展中的一大重要挑战，即如何分析长期因果关系，而不仅仅是处理实时数据流。最后，这一问题亦会给存储领域带来挑战。我们需要认真选择以切实承载如此庞大的数据存储量

1、数据世界的技术环境正在快速发展，因此能够有价值数据的前提在于同拥有强大创新能力的技术伙伴开展合作，从而建立正确的IT架构以高效适应各类变化因素。