大數據技術應用現狀及發展趨勢研究

倪晨皓

（新疆油田公司行政事務中心，新疆 克拉瑪依 834000）

0 引言

所謂大數據技術，就是對海量數據進行科學分析和有效處理的一種先進技術形式。該技術的優點主要在于可以對各種風格、類型的海量數據進行處理。相較于網絡數據的傳統處理技術，大數據技術的應用不僅可以實現數據處理量顯著擴大，還可以實現各種復雜類型數據的快速處理。因此，隨著大數據技術在當今社會各個領域的應用，各行各業的發展及其經濟效益的提升都擁有了足夠的技術支撐?；诖?，大數據技術的應用現狀及其在未來的發展趨勢越來越受到當今社會各個行業的關注與重視。

1 大數據技術概述

大數據技術對社會生產生活中所產生的各種數據進行科學篩選，并從中快速獲取具有研究價值的數據信息的一種新型產業類技術形式。在大數據技術中，大數據的采集、預處理、管理、儲存、分析以及應用等都是其核心技術。由此可見，對大數據處理技術而言，核心并不僅僅在于海量數據信息的處理，而是在海量數據信息中發現有價值的信息，并將其應用到特定領域。大數據技術不僅可以處理龐大的信息，還具備非?？斓挠嬎闼俣?，且能夠對多樣化的數據進行處理。相較于網絡數據的傳統分析和處理技術，大數據技術的優勢主要表現在以下幾個方面。第一，它有龐大的數據體，其儲存單位可以從TB（太字節）直接躍升到PB（拍字節），且這種以PB 為單位的數據儲存方式已經廣泛應用到各大企業中，由此可充分證明大數據技術自身所具有的海量性特征。第二，大數據處理技術在復雜數據信息的處理中更加適用，該技術的應用可以讓復雜問題得以簡化，并讓信息更加直觀［1］。第三，大數據技術可以對更多類型的數據信息進行處理，如地理位置、圖片和視頻等。第四，大數據技術具有速度快和實用性等特征，可通過快速傳輸的方式實現數據傳遞與取用，可以讓很多復雜數據更加便于處理，實現數據處理工作效率的顯著提升。

2 大數據技術應用現狀的分析

當前，大數據處理技術已經在各行各業中得到廣泛應用，而且很多國家已經將此技術和人工智能技術進行良好結合，進而充分發揮出了這兩項技術的優勢。從目前我國的大數據技術來看，其應用和發展都十分迅速，該技術在信息管理、企業管理、電子政務、金融、制造、科研、教育、能源等各個領域的發展與變革中都發揮出了顯著優勢。以下是大數據技術在我國幾個典型領域的應用現狀的分析。

2.1 在工業物聯網領域的應用

所謂工業物聯網，就是在工業生產過程中所涉及的產品、設備等各項數據的采集和管理。通常情況下，其數據管理采用遠程管理形式，如設備的歷史數據處理、運行狀態監控等。而在工業生產設備長期運行監控過程中，獲取的大量數據則是對工業生產企業進行產能分析、設備故障發生概率以及產品合格率檢測等主要信息來源。因這些數據十分龐大，我們就將其稱為工業大數據。在對工業大數據進行采集、預處理、挖掘、分析和儲存的過程中，一方面需要通過專業化平臺進行分析、儲存與展現；另一方面則需要借助于大數據技術中的數據驅動技術進行各種設備故障的檢測，以此實現工業生產設備的合理優化［2］。

比如，濰柴公司借助工業大數據技術對工程機械進行了科學定位和遠程監控，以此實現對各工程機械設備的工作時間計算以及故障預警等監控。北方重工企業和上海隧道工程企業在對工業大數據技術應用的過程中，通過和高校之間的合作實現了盾構挖掘機的遠程監控與故障預警。美的集團也對工業大數據技術進行了科學應用，在美的集團成立的空調生產車間中，借助Digital Twin 技術，可實時監控設備運行狀態。另外，工業大數據技術也十分適用風力發電與鋼鐵等行業的設備能耗分析以及運行狀態監控，而且應用效果十分顯著。

2.2 在用戶畫像中的應用

網絡信息時代，人們會將大多數閑暇時間花在手機上，在這樣的情況下，各種基于手機客戶端的視頻平臺、音樂平臺、咨詢平臺以及購物平臺等相繼出現。比如，在手機購物平臺的應用中，人們進行商品選擇就像是對“消費者數據填空題”進行的回答，借助大數據技術中的數據挖掘技術，平臺能夠總結出用戶的購物類型，當用戶下一次登錄該購物平臺時，平臺終端會根據用戶之前購買的商品進行類似商品推送。同樣的，在其他平臺的應用中，借助于數據挖掘技術，也可以挖掘并記錄下用戶的習慣，以此實現相關信息的推送［3］。由此可見，大數據技術中的數據挖掘技術可通過用戶對相應平臺的應用習慣進行用戶“畫像”，以此實現對用戶年齡、性格、愛好以及消費等級等各項信息的推斷。另外，運用數據挖掘技術也可以對用戶的人口屬性、興趣特征、資產情況、消費特征、常駐城市以及位置特征等進行科學推斷，讓用戶畫像更加具體。

2.3 在醫療領域的應用

大數據技術在醫療事業中發揮的作用也越來越顯著。借助大數據技術中的數據分析技術以及數據挖掘技術，可實現醫療行業生產力的有效提升與護理水平的良好改進，以此進一步增強醫療領域的市場競爭力。目前來看，大數據技術在我國醫療領域的應用現狀包括以下兩點。第一，通過大數據技術的應用，可實現各種疾病的科學分類與總結，進而形成相應的專家庫，實現醫務人員工作效率顯著提升，并進一步降低患者就醫過程中的成本消耗及身體傷害。第二，通過大數據技術的合理應用，醫生可對病人的治療過程進行遠程控制，這樣便可實現患者住院率顯著降低，讓資源配置實現最優化［4］。

2.4 在教育領域的應用

在科學技術發展與教育改革深化的過程中，大數據技術在教育領域發揮的作用日益顯著。目前來看，大數據技術在我國教育領域的應用主要分為3 個方面：第一是在適應性教學中的應用，第二是在教學規律發現中的應用，第三是在校園信息化管理中的應用。比如，運用基于大數據技術的Learnsprout 系統，可對高考備考進行科學評價，及時發現學生學習過程中的問題所在，通過早期干預的方式來解決學生的學習問題，并根據實際情況提供輔助，這樣可有效提升學生的學習效率與質量。

2.5 在生態系統中的應用

在生態系統中涉及的大數據主要包括植被、土壤、海洋以及大氣等各種生態數據。這些數據不僅具有非常龐大的信息量，而且信息類型十分復雜，傳統形式的數據分析和處理技術并不能有效滿足實際的分析與處理需求，而通過大數據技術的合理應用，便可實現各項生態系統數據信息的分析與處理。比如，在氣象觀測中，將大數據技術應用到大氣數據分析與可視化系統中，便可通過數據分析系統和數據處理算法的科學結合實現對氣象數據的精準分析和處理。

3 大數據技術發展趨勢的分析

隨著科學技術與各行各業的發展，大數據技術也將獲得進一步的發展，以滿足時代發展所需。從大數據技術的應用及其發展需求來看，該技術在未來的發展趨勢主要體現在以下3 個方面。

3.1 數據庫框架的融合

在大數據技術的發展中，除了結構化查詢語言（Structured Query Language，SQL）數據庫，NoSQL 數據庫發展也十分迅速。而在各類大數據平臺上，圖形、內存、列數以及關系等數據庫將會實現有機融合。通過這樣的方式，便可讓各種場景條件下的數據處理需求得以全面滿足，實現大數據技術良好發展。

3.2 數據技術的產業化應用

隨著大數據技術不斷發展與轉變，其應用也逐漸朝著資源化方向發展。在此過程中，數據技術的發展將會趨于產業化，這樣便可以讓大數據技術為企業發展提供更好的數據支撐［5］。同時，隨著大數據技術不斷發展，其數據應用也應該按照不同類別進行整合，這樣才可以讓數據技術實現應用性能的全面提升，以此確保大數據技術在未來的應用效果。

3.3 數據的深度挖掘

在大數據技術未來的應用和發展中，數據挖掘深度化是一項核心技術。隨著當今數據挖掘技術在各個領域的廣泛應用，大數據也實現了更加準確的應用，而大數據業務增加也使其與用戶更加貼近，讓用戶需求得到更好的滿足。在大數據技術的發展中，通過數據挖掘技術對用戶進行深度標簽的創建越來越成為當今大數據挖掘技術應用的熱點內容。在大數據場景中，通過數據挖掘技術的合理應用，將會對用戶行為進行更加深入的分析，并以此為依據進行深度標簽的多角度、多層次創建。

4 結語

隨著大數據技術的應用與發展，各行各業的發展都獲得了更具科學性的技術支撐。在當今的工業物聯網、醫療、教育、生態系統等各個領域，大數據技術都發揮了顯著的應用優勢。而在社會經濟與科學技術不斷發展的過程中，各行各業對大數據技術的應用需求也在不斷提升，基于此，大數據技術在未來將會朝著數據庫框架融合、數據技術產業化應用以及數據深度化挖掘的方向發展。這樣便可讓數據庫技術更加順應時代發展趨勢，滿足用戶實際需求，通過不斷發展與創新來促進各行各業良好發展。