大数据智能感知层：数据处理价值的地方在于预测性分析

数据处理是对复杂海量数据价值的提取，其中最有价值的部分是预测分析，可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好地理解数据并做出基于数据挖掘结果的预测性决策。主要工作环节包括：

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据和移动互联网数据获得的各类结构化、半结构化（或弱结构化）和非结构化数据。海量数据是大数据知识服务模式的基础。重点突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全图等大数据采集技术；突破高速数据分析、转换、加载等大数据集成技术；设计质量评估模型并开发数据质量技术。

大数据采集一般分为：

1）大数据智能感知层：主要包括数据感知系统、网络通信系统、感知适应系统、智能识别系统和软硬件资源接入系统，实现结构化和半结构化、智能识别、定位、非结构化海量数据的跟踪、访问、传输、信号转换、监控、初步处理和管理。重点攻克大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。

2）基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化和非结构化数据的数据库，以及物联网网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术、大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据网络传输和压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

完成对接收到的数据进行识别、提取和清洗的操作。

1）提取：由于获取的数据可能有多种结构和类型，数据提取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单个或易于处理的配置，从而实现快速分析和处理。目的。

2）清洗：对于大数据来说，并不是所有的都是有价值的，有的数据不是我们关心的，有的则是完全错误的干扰项，所以需要对数据进行过滤“去噪”提取有效数据。

三、大数据存储与管理技术

大数据的存储和管理收集到的数据要存储在内存中，建立相应的数据库，进行管理和调用。专注于解决复杂的结构化、半结构化和非结构化大数据管理和处理技术。主要解决大数据的可存储性、表示性、处理性、可靠性和高效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、节能优化存储、计算与存储融合、大数据去冗余、高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系大数据管理与处理技术、不同数据结构的数据融合技术、数据组织技术、大数据建模技术研究；大数据索引技术突破；大数据移动、备份、复制等技术取得突破；大数据可视化技术的发展。

开发新的数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库和数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指NoSQL数据库，分为键值数据库、列存储数据库、图存储数据库、文档数据库。关系数据库包括传统的关系数据库系统和NewSQL数据库。

开发大数据安全技术：完善数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术；突破隐私保护与推理控制、数据真实性识别与取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析与挖掘技术

大数据分析技术：改进现有的数据挖掘和机器学习技术；发展数据网络挖掘、特殊群挖掘、图挖掘等数据挖掘新技术；突破基于对象的数据连接、相似连接等大数据融合技术；用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术取得突破。

数据挖掘是从大量不完整、嘈杂、模糊和随机的实际应用数据中提取隐藏的、未知的、但可能有用的信息和知识。的过程。

数据挖掘涉及的技术方法很多大数据挖掘分析平台，分类法也很多。按挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据汇总、聚类、关联规则发现、顺序模式发现、依赖或依赖模型发现、异常与趋势发现等；对象数据库、空间数据库、时间数据库、文本数据源、多媒体数据库、异构数据库、遗产数据库和万维网；按挖掘方法大致可分为：机器学习法、统计法、神经网络法和数据库法。

中辰魔方大数据平台是指根据分析挖掘目标大数据挖掘分析平台，从数据库中提取数据，然后通过ETL组织成适合分析挖掘算法的宽表，然后使用数据挖掘软件用于采矿。传统的数据挖掘软件一般只能在单机上支持小规模的数据处理。由于这个限制，传统的数据分析和挖掘一般采用抽样的方法来减少数据分析的规模。