大數據分析技術是在近年來才興起的技術，而將大數據分析技術運用到企業品牌的營銷上卻并沒有實行太久，主要運用的企業還是行業中的各種大企業，而中小型企業在大數據營銷上才剛剛進行。大數據技術對各個行業的發展都產生了很大的影響，而今天就一起來了解一下，大數據技術架構都有哪些變化。





　　1.從本地數據平臺到基于云的數據平臺



　　云可能是一種全新的數據架構方法的具顛覆性的推動力，因為它為公司提供了一種快速擴展人工智能工具和功能以獲取競爭優勢的方法。



　　2.從批處理到實時數據處理



　　實時數據通信和流媒體功能的成本已大大降低，這為其主流使用鋪平了道路。這些技術實現了一系列新的業務應用：例如，運輸公司可以在出租車到達時向客戶提供精確到秒的抵達時間預測;保險公司可以分析來自智能設備的實時行為數據，從而將費率客制化;而且制造商可以根據實時的傳感器數據來預測基礎設施方面的各種問題。



　　訂閱機制等實時流媒體功能使數據消費者(包括數據集市和數據驅動的員工)可以訂閱各種“主題”，以便他們可以獲取所需交易的持續更新。通用數據湖通常充當此類服務的“大腦”，它保留了所有細粒度的事務。



　　3.從預集成的商業解決方案到模塊化的同類佳平臺



　　為了擴展應用程序的規模，公司往往需要沖破大型解決方案供應商所提供的遺留數據生態系統的限制�，F在，許多公司正朝著高度模塊化的數據架構發展，這種架構使用了佳的，經常使用的開源組件，這些組件可以根據需要被新技術替換而不會影響數據架構的其他部分。



　　4.從點對點到脫離數據訪問



　　人們可以通過API來揭露數據，這樣可以確保直接查看和修改數據的做法是受限且安全的，同時還可以讓人們更快地訪問常見的數據集。這使得數據可以在團隊之間輕松得到重用(reused)，從而加速訪問并實現分析團隊之間的無縫協作，從而可以更**地開發各種人工智能用例。



　　大數據技術架構都有哪些變化.中琛魔方大數據分析平臺(www.zcmorefun.com)表示大數據技術簡而言之就是提取大數據價值的技術，是根據特定目標，經過數據收集與存儲、數據篩選、算法分析與預測、數據分析結果展示等，為做出正確決策提供依據，其數據級別通常在PB以上。