如今「大資料」已不再是單純描述資料特徵的詞彙，而是乙個多學科交融的熱點研究領域，其背後有著複雜和深刻的新理念。
今天我們帶大家從「技術、工程、科學和應用」這四個維度分析大資料的研究現狀與挑戰，**未來研究的側重點和發展趨勢，如圖3所示。
網際網路科技發展蓬勃興起，人工智慧時代來臨，抓住下乙個風口。為幫助那些往想網際網路方向轉行想學習，卻因為時間不夠，資源不足而放棄的人。我自己整理的乙份最新的大資料高階資料和高階開發教程，大資料學習群： 740041381就可以找到組織學習 歡迎高階中和進想深入大資料的小夥伴加入1、縱向維度。「大資料技術」是大資料實踐活動中應用的技術方案和工具等，基於資訊流程視角，其相關技術涵蓋資料採集、儲存、傳輸、清洗、檢索、處理和展示等多方面。雖然雲計算、nosql、hadoop等技術在大資料儲存和處理的應用開啟了新的紀元，但這些技術在演算法優化、分析統計、語義處理、知識視覺化呈現等方面還存在很多不足，這些問題在未來的研究中仍會成為關注的焦點。
2、橫向維度。
「大資料應用」指大資料在實踐中的具體應用，目前相關應用已在政治、經濟、社會管理、軍事活動和科學研究等領域開啟了新的探索。目前資料來源質量、個人隱私、資料公正公平等問題讓人堪憂，微軟首席研究員danahboyd教授對大資料提出了「冷思考」，號召大家客觀理性對待大資料。未來大資料應用的涉及面將會更廣泛，也更注重解決實際問題，如移動網際網路平台的深層次開發和利用、資料平等獲取使用、涉密與公開權衡、社交**言論實時監管、新**資源的整合、網路輿情實時引導和應對、****防衛、政治選舉、自然災害預警、交通管理以及社會公共衛生安全等。
3、巨集觀維度。
「大資料工程」指大資料的規劃建設運營管理的系統工程，研究領域涉及巨集觀層面的系統規劃和投入，微觀層面的具體實施和建設等。具體而言，國家層面:法律法規、通用標準、政策制定、基礎平台建設、產業鏈整合等會進一步完善;頂層設計層面:系統化地規劃大資料工程、制定標準、創新管理模式、優化人才培養、合理布局學科建設等問題會成為未來研究的重點。
4、微觀維度。
「大資料科學」研究大資料網路發展和運營過程中發現和驗證大資料規律，以及它與自然和社會活動間的關係，主要在理論層面探索規律，進而指導實踐。系統科學地搭建和完善大資料科學相關理論、方法、流程、模型，並探尋指導實踐應用是未來的難點，但也是極為重要的關鍵點。大資料已經開始掀起一股新的資訊浪潮，對大資料的研究和探索也將繼續廣泛而深入。通過前文的總結和分析，筆者發現目前的研究熱點主要集中在對大資料理念的**、生物資訊學的應用、雲計算和hadoop等相關技術的實踐、及視覺化分析和展示的研究。
整體而言，現階段的注意力主要停留在大資料技術和大資料應用層面，商業應用是主要的推動力量，業界和學界普遍關注新的技術手段來解決實踐應用中的大資料問題。而大資料工程和大資料科學兩個維度的研究目前較為稀少，相關成果只涉及資料開放和利用政策、學科教育、人才培養等部分內容，相信未來會得到進一步重視。
大資料分析基礎 維度模型
1基本概念 維度模型的概念出自於資料倉儲領域，是資料倉儲建設中的一種資料建模方法。維度模型主要由事實表和維度表這兩個基本要素構成。1.1維度 維度是度量的環境，用來反映業務的一類屬性 這類屬性的集合構成乙個維度 也可以稱為實體物件。維度屬於乙個資料域，如地理維度 其中包括國家 地區 省以及城市等級別...
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從概念到案例 帶你「全程」解讀大資料
文章講的是從概念到案例 帶你 全程 解讀大資料，什麼是大資料?說到大資料的概念，其實目前業界並沒有乙個統一的觀點，各家都有各家的理解。殼牌中國零售單元cio徐斌的解釋是，大資料是 無法用現有的工具提取 儲存 搜尋 共享 分析和處理的海量的 複雜的資料集合 其認為，大資料主要包括兩個方面，一是資料本身...