一、大数据技术进展
大数据整体架构包含有数据准备、数据存储、数据处理、数据分析、结果展现五个环节，在数据准备阶段，主要是从互联网、物联网等层面进行数据的采集和导入，数据信息经过提取和转换等变为统一的结构化数据；数据存储主要是将数据准备阶段所获取的数据导入数据库实现对数据的存储；数据处理主要是利用交互分析技术、流处理技术等实现对数据的分析和整理；数据分析指的是对数据结果进行分析，提取有用信息；结果展现是选择合适的方式实现对有用信息的展现和反映。
1、大数据的采集和预处理。
大数据技术在数据收集和整理方面的应用主要是利用集中采集以及分布采集等方式，利用这两种方式，从系统中实现对数据的采集，不仅包含有表、图等形式，同时还有文件等形式。需要对这些所采集的结构化和非结构化数据展开整合处理，利用相应转换措施变为一个新的数据集，为之后的处理和分析提供方便。在采集技术方面，包含有网络数据采集、系统日志采集等。
2、大数据存储与管理。
大数据时代，信息数据量十分庞大，以往的数据处容量已经很难满足人们在大数据存储方面需要，在实际应用中非常容易受到空间和时间等因素限制，不仅存储容量小，同时数据处理较为缓慢，无法有效应对大数据离散复杂以及体量大等特点。云计算可利用分布式存储系统实现对不同类型数据的分类存储，利用属性查询等方式实现对大数据的及时有效提取，数据处理效率有明显提升。另外，现代化的大数据计算机技术还能够实现对数据的压缩，减少数据占用的内存量，提高数据管理水平。
3、大数据计算模式。
该模式主要是指结合大数据具体的数据特征和计算特征，从不同大数据计算问题和需求中建立高层抽象和模型。虽然当前大数据计算模式应用到各类不同技术，但是该模式的应用并非一蹴而就，大数据的计算需求很难通过单一计算模式满足。当前数据计算和处理以MapReduce等实现，在数据量不断增长过程中，数据问题处理的复杂性和难度有明显提升，已经很难满足当前大数据处理需要，为了更好的实现对数据的计算和处理，人们正在研究和开发新的大数据技术。
二、大数据发展趋势
1、大数据与云计算之间的关系越来越密切。
当前大数据正在向着智能化方向发展，比如说让机器通过人的思维进行思考，同时分析人的各类行为模式，同时进行预测，这些智能化功能的实现都需要云计算技术的支持。云计算属于一种新的计算方式，以互联网为基础，将计算能力作为一种商品在整个互联网上流通，在终端用户方面能够实现完全开放，同时为各行各业提供计算服务。云计算有着成本低、速度快、效率高等特点，操作人员不需要掌握专业技术就可以灵活使用，能够满足不同客户的实际需要，灵活性强。云计算的功能和特性能够满足当前大数据在存储和传输方面需要，同时也可以作为大数据的最佳载体。云计算的应用能够使大大数据的处理能力和存储空间有明显提高，满足复杂大数据的计算需要，以往数据存储方面的问题和不足得到有效改善。
2、可视化促进大数据发展平民化。
以大数据挖掘技术的基础的大数据可视化技术，能够实现对数据信息的形象化，将深层次的关键信息更为直观的呈现给用户。大数据可视化技术还能够从存储空间中提取各类关键信息，利用图形和图像等方式实现对信息的直观表达。位置信息的获取存在有多种不同分析方式，以图像和图形等方式直观展现各类潜在信息，提高人们在大数据下隐藏信息方面的理解能力，实现对隐藏信息的深层次挖掘，节约数据检索时间，数据信息处理水平有明显提升。
大数据的发展很大程度上改变了人们的生产生活，通过大数据使用，能够促进我国计算机技术的发展进步，同时带动各个行业经济发展进步。我国必须要提高对大数据发展方面重视度，加大大数据技术的应用和研发力度，使大数据的价值和作用得到充分全面发挥。
