大数据属于计算机科学领域，是指通过分析和挖掘全量非抽样的数据辅助决策，近年来新兴技术，在各行各业具有非常广泛的应用价值，下一位编辑将详细调查。 什么是大数据技术？ 大数据技术是指不能在一定时间内用通常的软件工具捕捉、管理和处理的数据集合，需要新的处理模式，具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的大容量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 大数据技术的应用前景。 一是机器学习、人工智能继续成为大数据智能分析的核心技术，大数据预测和决策支持仍是主要应用。在学术上，深度分析继续扮演技术主角，推动整个大数据智能应用。通过神经网络模型的深入学习，使计算机自动学习产生特征的方法，将特征学习融入建立模型的过程中，提高设计特征的完整性。深度学习将在图片分类、语音识别、问答系统等应用上取得重大突破，有望成功商业应用。 二是数据科学带动多学科融合。随着社会的数字化程度逐步加深，更为宽泛、更为包容大数据的边界不断完善，使得越来越多的学科在数据层面趋于一致，为类比科学研究创造了条件。数据科学的基础研究和成果不断注入技术研究和应用范围。 三是开源是主流技术，公测促进良好的研发生态。大数据的处理模式更加多样化，Hadoop不再是构建大数据平台的唯一选择。随着开源项目Spark不断被大规模应用，正成为大数据领域最大的开源社区。开源系统将成为大数据领域的主流技术和系统选择，引领大数据生态系统的发展。各种大数据应用公测促进大数据技术突破性进展。 第四，基于知识图像的大数据应用已经成为一个流行的应用场景。近年来，大数据成为大众传媒的热词，大众需要可视化的大数据，背后是基于知识图谱的大数据应用。可视化通过将复杂的数据转化为可以互动的图形，帮助用户更好地了解分析数据对象，发现并洞察其内在规律。使不熟悉信息技术的普通人和非技术专业的普通决策者也能更好地理解大数据及其分析的效果和价值，从国计、民生两方面充分发挥大数据的价值。