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  数字时代最先进的技术之一就是大数据技术。大数据不是一个流行的术语，而是用于描述规模庞大、随时间急剧变大的数据集合的术语。这在某种程度上预示着该数据很庞大，传统管理工具都无法分析、存储或处理它。

  大数据不单单是个术语。它与机器学习、人工智能、区块链、物联网和增强现实等其他技术紧密关联。因此，许多行业已经在大数据分析技术方面作了投入，比如银行、离散制造和流程制造等行业。

  为了进一步了解这项数据技术，下面列出了你在2020年不可以不知道的十大大数据技术。

  数据湖是个庞大的数据存储库，从不同来源收集数据，并以自然状态存储起来。切莫与数据仓库混为一谈，数据仓库基本上执行同样的功能，但不像数据湖那样以自然状态存储数据，而是对数据明确结构以便存储起来。

  为了进一步了解两者之间的区别，不妨打个比方：数据湖如同未经过滤的河水，而数据仓库更像是一堆瓶装水。

  Apache Hadoop可能不如以前那么流行，但说到大数据免不了要提到这项技术。这种开源框架用于大数据集的分布式处理。它已发展得很庞大，足以容纳相关软件的整个生态系统，许多商业大数据解决方案基于Hadoop。

  数据库管理员经常查询、处理和管理存储在关系数据库管理系统(RDMS)中的结构化数据。

  另一方面，NoSQL数据库存储非结构化数据并提供快速性能。这在某种程度上预示着它在处理众多类型的海量数据的同时提供了灵活性。NoSQL数据库的几个例子包括MongoDB、Redis和Cassandra。

  Apache Spark是一种用于在Hadoop中处理大量数据的引擎，比Hadoop的标准引擎MapReduce快100倍。人们对这项技术的兴趣正慢慢的变浓厚。

  人工智能不是一项新技术，但这些年来它已证明了其实用性。在许多方面，大数据通过人工智能的两个分支：机器学习和深度学习在推动人工智能的发展方面发挥了作用。

  众所周知，机器学习是指计算机无需繁琐的编程就能够学习。将这应用到大数据分析中，机器学习使系统能够查看历史数据、识别模式、构建模型、预测未来结果，并且主要与预测分析技术有关。

  另一方面，深度学习是一种模仿人脑工作原理的机器学习，它创建人工神经网络，使用多层算法来分析数据。在大数据技术中，它让分析工具得以识别图像和视频中的内容，接着进行相应处理。

  区块链大多数都用在支付和托管等功能，可以加快交易、减少欺诈并提高财务安全性。它也是比特币采用的分布式数据库技术。

  如果大数据分析解决方案可以在内存中处理数据，而不是像传统数据库那样需要将数据存储在硬驱上，这可以大幅度改善性能。这样的一个过程就是内存数据库的工作原理。许多领先的软件企业在采用这项技术，肯定会在2020年大行其道。

  作为大数据分析的一个子集，预测分析试图通过历史数据预测未来的事件或行为。它通过数据挖掘、建模和机器学习技术来预测接下来会发生什么。

  最近，AI领域的进步已结合了预测分析解决方案功能方面的广泛改进。这就是怎么回事慢慢的变多的行业开始对这项技术进行投入。

  R是一个开源项目，就像HadoopECO。它是一种用于处理统计信息的编程语言和软件环境。Eclipse和Visual Studio等集成开发环境支持这种语言。

  规范性分析为企业来提供了建议，以帮助它们实现预期的结果。很少有企业对这种大数据技术进行了投入，不过许多分析师认为，规范性分析是下一个投入的领域，企业尝到该分析工具的甜头后更是如此。

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