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谁能做建筑工程管理服务平台
数据带来的不仅是机遇，同时也是挑战。传统的数据处理手段已经无法满足大数据的海量实时需求，需要采用新一代的信息技术来应对大数据的爆发。主要包括五个方面：其一是基础架构支持，主要包括为支撑大数据处理的基础架构级数据中心管理、云计算平台、云存储设备及技术、网络技术、资源监控等技术。其二是数据采集技术，是数据处理的条件，需要有数据采集的手段，把信息收集上来，才能应用上层的数据处理技术。数据采集除了各类传感设备等硬件软件设施之外，主要涉及到的是数据的ETL(采集、转换、加载)过程，能对数据进行清洗、过滤、校验、转换等各种预处理，将有效的数据转换成适合的格式和类型。其三是数据存储技术，数据经过采集和转换之后，需要存储归档。针对海量的大数据，一般可以采用分布式文件系统和分布式数据库的存储方式，把数据分布到多个存储节点上，同时还需提供备份、安全、访问接口及协议等机制；其四是数据计算，我们把与数据查询、统计、分析、预测、挖掘、图谱处理、BI商业智能等各项相关的技术统称为数据计算技术；其五是数据展现与交互，数据展现与交互在大数据技术中也至关重要，因为数据终需要为人们所使用，为生产、运营、规划提供决策支持。选择恰当的、生动直观的展示方式能够帮助我们更好地理解数据及其内涵和关联关系，也能够更有效地解释和运用数据，发挥其价值。在展现方式上，除了传统的报表、图形之外，我们还可以结合现代化的可视化工具及人机交互手段，来实现数据与现实的无缝接口。
