数据采集、数据存储、数据清洗、数据挖掘和数据可视化。目前，大数据技术已经日趋成熟，未来在系统研发、大数据应用开发、大数据分析等方向会有更准确细致的分类。数据质量数据质量是大数据发展的重要前提。在大数据分析之前，对数据质量进行严格的管理和控制，可以从数据源上保证提供数据的一致性、完整性和准确性，既提高了企业内部的数据质量，也有效保证了数据分析的准确性。
我国大数据产业的发展前景如何？
大数据技术目前已日趋成熟，日后会在系统研发大数据应用开发和大数据分析方向上分类更加的精确和细致。总的来说大数据有5个部分。数据采集，数据存储，数据清洗，数据挖掘，数据可视化。数据采集有硬件采集，如OBD，有软件采集，如滴滴，淘宝。数据存储就包括NOSQL，hadoop等等。数据清洗包括语议分析，流媒体格式化等等。
数据挖掘包括关联分析，相似度分析，距离分析，聚类分析等等。数据可视化就是WEB的了。大数据技术是指在海量量的数据中提取到对自身有用的数据，加以分析和处理，其现阶段的主要特点有主要是4个VVolume——数据体量巨大Variety——数据种类繁多Value——价值密度低Velocity——处理速度快由系统或人工抓取数据，将其收集整合统计，这些数据的集中指向性非常的强，在反馈的过程中已经指向了一个明确的目标。
大数据发展有哪些前提？
大数据技术在企业中迅速的发展及应用，但要想真正做好大数据分析，却不是件容易的事情，因为它需要具备一定的前提条件，否则大数据分析对于企业来说只是面子工程。1.t数据来源大数据分析顾名思义，是指对规模巨大的数据进行分析，在计算分析内部数据的同时对外部数据进行采集分析，所以在实施时需要考虑数据源有哪些，数据量是多少，具体来讲就是企业内部的信息化系统及当前发展情况是否涉及外部上下游国计民生数据等，具备一定数据体量之后，再进行大数据分析。
2.t数据质量数据质量是大数据发展的重要前提，在大数据分析前，严格的对数据质量进行治理管控，可以保证在大数据分析时，从数据源头开始，所提供的数据是具有一致性完整性准确性的，不仅提高企业内部数据质量，还可以有效保证数据分析的准确性。3.tIT基础明确当前发展阶段是否真的可以与大数据分析技术相匹配，之后根据现有信息化基础业务基础部门关系等情况进行统筹规划，梳理出如何做才能更好的支撑大数据分析，并逐步推进，如建设前企业需要先进行数据集成应用集成等操作，消除企业系统内外部尤其是内部的信息系统孤岛。
4.t结合业务在进行大数据分析建设前，要结合自身业务发展情况，贴近业务，不做无本之源。虽然大数据分析平台构建方式大同小异，但行业之间企业业务之间具有差异性，在进行构建前要考虑业务需求及后续发展目标，在确定与当前业务的适用性可行性之后再去考虑建设，分阶段逐步进行会更行之有效。IT时代新技术新理念新平台不断出新，大数据就是新技术时代的产物之一，它的出现一定程度上为企业决策分析带来了不可磨灭的帮助。
在大数据时代，你认为什么行业最具有发展前景？
随着互联网智能产业的兴起，以智能产品为基础、以it为支撑的产业格局基本形成，以智能为代表的基础产业龙头企业初见成效。毫无疑问，在世界经济竞争越来越激烈的大环境下，未来以人工智能为方向，以大数据(物联网)为支撑的经济趋势将会更加明显和基本确立。因为未来的经济不再是单纯的经济实力的对比和竞争，而是涵盖了当今人类所接触到的所有教训和成就。更尴尬的是，强国之间军事斗争的准备和对抗，为了制衡和自保，都倾向于高科技武器的出现。
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