大数据和智能数据应用架构系列教程之：大数据挖掘与机器学习

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

大数据概述

2006年，Google推出了Google Map，2009年推出了Google搜索引擎，2012年发布的谷歌雅虎成为了互联网公司里面的霸主。到今日，谷歌已经成为最大的搜索引擎网站，其搜索结果量也超过一千亿。在这个过程中产生的数据也越来越多，这些数据的价值正在被更多的人所认识、重视和关注。 如今，信息爆炸的时代已经过去，收集、处理、分析海量数据已成为人们面临的主要任务。同时，由于数据来源广泛、规模庞大，加上计算能力、存储空间等各种限制，数据处理变得越来越复杂和耗时。这使得数据的采集、存储、分析、可视化等一系列操作变得十分繁琐，给普通用户带来极大的困扰和不便。因此，基于这一背景，大数据技术作为一种新型的IT技术正在迅速发展。 从定义上来说，大数据是指能够支持快速增长、高效存储和实时访问的数据集合，通常可以对复杂的数据进行结构化、非结构化、半结构化、或者无结构化的探索性数据分析。通过大数据技术及其相关工具，能够从海量数据中发现并解决组织内外的各种问题。

智能数据应用的核心特点

随着互联网业务的发展和数据量的增加，企业对数据处理、分析的需求也越来越强烈。但传统上，基于静态的数据处理方式往往无法满足当下对智能数据的需求。比如：

• 数据数量激增，缺少有效的数据采集、存储、处理、分析工具
• 数据结构不统一，数据模型各异，难以进行复杂的分析和挖掘
• 数据依赖不明确，获取不同数据源之间的关联数据成为了复杂的挖掘任务
• 缺乏高质量的数据知识库，难以准确地识别业务领域中的事件、实体及其关系 这些问题都导致智能数据应用架构成为当前的热门