大数据与智能数据应用架构

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

数据量越来越大、应用场景越来越复杂、用户对数据的要求越来越高，人们逐渐把目光转移到如何快速、高效地处理海量数据上。在人工智能、云计算、大数据等新潮流技术的驱动下，数据分析领域已经从传统的基于规则的分析向“智能”分析转变。随着人工智能模型越来越准确、能源消耗降低、内存占用降低、运算速度提升、数据存储降低等方面的进步，我们可以预见到人工智能将成为主要的发展方向，而数据分析则会成为新的主导者。为了更好地管理和处理海量数据，我们需要进行架构的转型升级，建设一套面向数据的智能数据处理平台。基于大数据与智能数据应用的特点及发展趋势，本文试图为读者呈现一套完整的数据分析平台架构设计，并结合实际案例，阐述如何在互联网公司构建大数据智能化架构。

2.数据分析概述

数据分析（Data Analysis）是指按照规律或模式从数据中发现信息，并据此做出决策、指导行动或调整策略。一般来说，数据分析方法包括：

1. 经验法：根据过去的经验、对数据具有一定认知水平的人员的总结及理解。如市场调查、公共政策、舆论监测等。

2. 技术法：利用计算机分析、统计学、数学等技术手段来处理数据，识别模式和趋势。如数据挖掘、商业智能、图像分析、文本挖掘等。

3. 理论法：运用经济学、物理学、数学、心理学、哲学、社会科学等学科理论，对数据进行抽象、归纳和阐述。如历史学、宏观经济学、生物学、认知科学等。

数据分析应用通常分为以下几类：

1. 数据挖掘（Data Mining）：从大量数据中提取有价值的信息，建立数据模型，发现隐藏的关系和模式，通