在过去的几年里，数据已经吞噬了数字世界。大数据技术已经多次登上头条新闻，并被证明是当前数字时代的瑞士军刀。2022 年，多种大数据技术也将取得实质性进展。让我们来看看 2022 年彻底改变 IT 行业的大数据工具和技术。但首先，让我们更好地了解大数据技术的分类。
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大数据技术的分类
大数据技术包括大量方法和工具。它们有助于高效地收集、存储和呈现数据。在考虑要实施的众多技术时，您会面临两种解决方案：运营技术和分析技术。
管理技术
这种软件管理每天通过多种方式生成的大量数据。例如在线订单、社交网络和公司数据。此外，运营技术弥补了信息和分析系统之间的差距。
NoSQL 技术（例如文档数据库）已经发展到可以管理各种操作任务。除了人与数据的交互之外，大多数操作系统还必须提供一定程度的有关系统中功能数据的实时情报。
统计技术
分析工具有助于评估实际绩效并实时做出关键业务选择。这种形式的技术比运营技术更复杂。因此，这种形式的软件适合进行广泛的事后分析。MPP 数据库系统和 MapReduce 通常用于管理这种需求。
然而，这两类技术并不互相排斥。企业通常会同时使用这两种方法来探索隐藏的见解。
2022 年你必须了解的顶级大数据技术
如果没有先进的技术，信息就无法管理其指数级增长和复杂性。后者将有助于整理众多见解。大数据技术和方法将噪音带到边缘，而见解则留在底部。此外，他们必须快速管理大量数据，同时专注于有组织和结构不良的信息。
NoSQL 数据库
NoSQL 数据库位居大数据技术榜首。NoSQL 的出现是为了取代关系数据库和 SQL 数据库。与当代计算机设计相反，后者仅存储一组有限的有组织的信息。
NoSQL 数据库采用了可扩展信息存储的范式。它们保存的信息没有可辨别的结构或链接。这些数据库包含各种材料，例如照片、视频和社交媒体帖子，而不是有组织的表格。
NoSQL 系统旨在使用新兴的云计算架构，以低廉的成本提供大量计算。这使得运营任务更易于管理且部署成本更低。借助 NoSQL 技术，企业可以轻松存储、检索和分析大量不同的实时数据。
数据湖
此外，海量的信息也催生了更复杂的存储技术。用户可以在数据湖中存储任何类型和大小的数据。因此，数据湖可以从任何与业务相关的技术中收集数据，包括 CRM、ERP、传感器和智能设备。
这些基于云的大数据解决方案的优势包括可扩展性和数据格式多样性。反过来，这可以降低数据管理费用。此外，数据湖支持现场处理。例如，BI 系统允许公司采用深入分析、预测建模和结果可视化。
从最终用户的角度来看，数据湖在医疗保健领域的应用有望增加。由于医疗记录的适应性，后者为这项技术提供了肥沃的环境。因此，亚马逊推出了符合 HIPAA 标准的 HealthLake。它迎合医疗保健和生命科学行业，并为大规模查询和分析提供了全面的健康信息图景。
人工智能
要利用大数据，企业需要一种能够筛选大量数据的自动化工具。人工智能正是促进输入处理的工具。人工智能和大数据的独特相互作用产生了无与伦比的分析能力。
以前，SQL、分析和计算机等统计方法现在已经融合在一起，形成了人工智能和机器学习。人工智能产生的分析模型既不费力也不手动。研究表明，这一对可以自动化大约 80% 的所有体力劳动、70% 的数据处理劳动和 64% 的收集杂务。这表明人工智能可以增强所有周期方面，包括数据收集、存储和检索。
利用自然语言处理，人工智能可以区分不同形式的数据并识别数据集之间的潜在联系。它还可以识别典型的人类错误模式，检测潜在的数据问题并解决它们。然而，他们的合作也是互惠互利的。人工智能系统拥有的数据越多，其结果就会越精确。
预测分析
在我们列出的与大数据相关的工具和技术中，下一个是预测分析。大数据最大的资产是能够预见和预测未来的后果。反过来，预测分析使用数据来建立预测模型，并为组织未来的发展做好准备。
预测分析是许多企业的需求。当公司必须发现隐藏的趋势、对商品进行分类或预测销售时，这种分析形式至关重要。它支持欺诈检测系统、广告活动、医疗保健的准确性和大数据。
区块链
区块链几十年来一直是尖端技术。它被誉为传统 IT 和金融系统的救星。然而，这项大数据技术到底是什么？当应用于信息领域时，这项技术可能会最大限度地降低基于账本的交易数据的存储成本。
使用典型的云存储提供商（例如 Amazon Web Services 或 Microsoft Azure）来存储这些庞大的数据湖成本高昂。Storj 和其他去中心化存储提供商提供的试点项目表明，与 AWS 相比，成本降低了高达 90%。
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商业智能的未来趋势
实时可访问性使企业能够分析传入数据并提供有意义的见解。大数据推动了实时战略决策并提供了竞争优势。
在未来几年，创新技术无疑将会增加。这将有助于创造新的商业前景和不断扩大的数据飞轮。人工智能、预测分析和区块链是 2022 年最有效的处理技术。因此，决策权将掌握在这三者身上。
特色图片： 图片来自 fullvector
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