大數據技術，簡而言之，就是提取大數據價值的技術，是根據特定目標，經過數據收集與存儲、數據篩選、算法分析與預測、數據分析結果展示等，為做出正確決策提供依據，其數據級別通常在PB以上，今天我們就來了解一下，大數據技術在企業應用中都有哪些表現形式。

1、數據分析及挖掘

數據統計及分析主要是基于存儲的海量數據進行普通的分析和分類匯總，以滿足大多數常見的分析需求。數據挖掘一般沒有預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基于各種算法的計算，從而起到預測的效果，實現高級別的數據分析的需求，豐富的歷史數據是數據挖掘的先決條件。比較典型的算法有回歸、分類、聚類、關聯分析。機器學習正是如此，分為監督式學習算法、無監督式學習算法、半監督式學習算法。

2、機器學習

監督式學習算法是從帶標簽（標注）的訓練樣本中建立的訓練樣本中建立模式，并依此推測新的數據標簽的算法。比如回歸、神經網絡、決策樹、支持向量機、貝葉斯、隨機森林。無監督式學習算法是在學習時并不知道其分類結果，目的是去對原始資料進行分類，以便了解資料內部結構的算法。比如聚類、主成分分析、線性判別分析降維。半監督式學習算法是利用少量標注樣本和大量未標注樣本進行機器學習，利用數據分布上的模型假設，建立學習器對未標簽樣本進行標簽。

3、數據倉庫

從企業角度來說，無論是數據庫、數據倉庫還是大數據都是解決不同需求、處理不同級別數據量的技術，它們之間并無沖突。針對不同需求和現狀進行技術選擇，各種技術相互補充、相互協作。目前階段對于大部分企業來說，想要開展一個全新的大數據項目似乎無從下手。從現有數據倉庫建設理論和經驗入手，引入部分大數據技術，特別是實現非結構化數據的收集、存儲和處理是一種比較可行的方法。

4、數據安全

大數據蘊藏著價值信息，但數據安全面臨著嚴峻挑戰。一方面，大數據本身的安全防護存在漏洞。雖然云計算對大數據提供了便利，但對大數據的安全控制力度不夠，API訪問權限控制以及密鑰生產，存儲和管理方面的不足都可能造成數據泄露。另一方面，在用數據挖掘和數據分析等大數據技術獲取價值信息的同時，攻擊者也在利用這些大數據技術進行攻擊。

大數據技術的表現形式有哪些．中琛魔方大數據分析平臺表示大數據技術能夠將隱藏于海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。

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