大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业化处理。大数据的核心价值是存储和分析海量数据。大数据是指常规软件工具无法在一定时间框架内捕获、管理和处理的数据集。它是一种海量、高增长、多样化的信息资产，需要一种新的处理模式来具备更强的决策、洞察和发现以及流程优化能力。大数据技术的主要内容有哪些？

1.摘要索引：摘要索引是创建数据的预先计算的摘要以加快查询操作的过程。索引的问题是您必须计划要执行的查询，因此它是有限的。随着数据的快速增长，对抽象索引的需求永远不会停止。无论是长期还是短期，供应商对于抽象指标的制定都必须有明确的策略。

2.生态系统战略：许多最大和最成功的公司花费大量资金围绕其产品构建生态系统。这些生态系统由产品特性和商业模式支持，并与合作伙伴的产品和技术协同工作。如果一个产品没有战略生态系统，就很难适应客户的要求。

3.并行化：大数据的定义很多，下面这个相对有用。“小数据”的情况与桌面环境类似，磁盘存储容量在1GB到10GB之间，“中数据”数据量在100GB到1TB之间，“大数据”分布存储在多台机器上，包括1TB到多PB的数据。如果您在分布式数据环境中工作，并且希望在短时间内处理数据，则需要分布式处理。并行处理在分布式数据中脱颖而出，Hadoop是分布式/并行处理领域的知名范例。Hadoop包含大型分布式文件系统，支持分布式/并行查询。

4.流处理：随着业务发展的步伐和业务流程的复杂性，我们的注意力越来越集中在“数据流”而不是“数据集”上。决策者感兴趣的是坚守组织的命脉并获得实时结果。他们需要的是一个能够处理随时发生的数据流的架构。当前的数据库技术不适合数据流处理。例如，计算一组数据的平均值可以通过使用传统脚本来实现。然而，有更有效的算法来计算移动数据的平均值，无论是到达、增长还是一个接一个的单位。如果你想建立一个数据仓库，进行任何数据分析和统计，可以实现开源产品r或者类似于SAS的商业产品。但是你要创建的是一个数据流统计集合，对于这个集合，数据块是逐渐增加或者删除的，并且进行移动平均计算，数据库不存在或者还不成熟。数据流周围的生态系统不发达。换句话说，如果你正在和供应商谈判一个大数据项目，你必须知道数据流处理对你的项目是否重要，供应商是否有能力提供。

5.数据可视化：有两种可视化工具。探索性视觉描述工具可以帮助决策者和分析师探索不同数据之间的联系，这是一种视觉洞察。类似的工具有Tableau、TIBCO和QlikView，这是一个类别。可视化工具旨在以独特的方式探索数据。例如，如果您想以可视化的方式按地区查看时间序列中企业的销售业绩，将预先创建可视化格式。数据将按地区逐月显示，并根据预定义的公式进行排序。供应商感知像素就属于这一类。有不懂的请咨询租机房云idc了解。