大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些有意義的數據進行專業化處理。大數據的核心價值是存儲和分析海量數據。大數據是指常規軟件工具無法在一定時間框架内捕獲、管理和處理的數據集。它是一種海量、高增長、多樣化的信息資産，需要一種新的處理模式來具備更強的決策、洞察和發現以及流程優化能力。大數據技術的主要内容有哪些？
1.摘要索引：摘要索引是創建數據的預先計算的摘要以加快查詢操作的過程。索引的問題是您必須計劃要執行的查詢，因此它是有限的。随着數據的快速增長，對抽象索引的需求永遠不會停止。無論是長期還是短期，供應商對于抽象指标的制定都必須有明确的策略。

2.生态系統戰略：許多最*大和最成功的公司花費大量資金圍繞其産品構建生态系統。這些生态系統由産品特性和商業模式支持，并與合作夥伴的産品和技術協同工作。如果一個産品沒有戰略生态系統，就很難适應客戶的要求。

3.并行化：大數據的定義很多，下面這個相對有用。“小數據”的情況與桌面環境類似，磁盤存儲容量在1GB到10GB之間，“中數據”數據量在100GB到1TB之間，“大數據”分布存儲在多台機器上，包括1TB到多*PB的數據。如果您在分布式數據環境中工作，并且希望在短時間内處理數據，則需要分布式處理。并行處理在分布式數據中脫穎而出，Hadoop是分布式/并行處理領域的知名範例。Hadoop包含大型分布式文件系統，支持分布式/并行查詢。

4.流處理：随着業務發展的步伐和業務流程的複雜性，我們的注意力越來越集中在“數據流”而不是“數據集”上。決策者感興趣的是堅守組織的命脈并獲得實時結果。他們需要的是一個能夠處理随時發生的數據流的架構。當前的數據庫技術不适合數據流處理。例如，計算一組數據的平均值可以通過使用傳統腳本來實現。然而，有更有效的算法來計算移動數據的平均值，無論是到達、增長還是一個接一個的單位。如果你想建立一個數據倉庫，進行任何數據分析和統計，可以實現開源産品r或者類似于SAS的商業産品。但是你要創建的是一個數據流統計集合，對于這個集合，數據塊是逐漸增加或者删除的，并且進行移動平均計算，數據庫不存在或者還不成熟。數據流周圍的生态系統不發達。換句話說，如果你正在和供應商談判一個大數據項目，你必須知道數據流處理對你的項目是否重要，供應商是否有能力提供。

5.數據可視化：有兩種可視化工具。探索性視覺描述工具可以幫助決策者和分析師探索不同數據之間的聯系，這是一種視覺洞察。類似的工具有Tableau、TIBCO和QlikView，這是一個類别。可視化工具旨在以獨特的方式探索數據。例如，如果您想以可視化的方式按地區查看時間序列中企業的銷售業績，将預先創建可視化格式。數據将按地區逐月顯示，并根據預定義的公式進行排序。供應商感知像素就屬于這一類

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