大数据分析技术是在近年来才兴起的技术，而将大数据分析技术运用到企业品牌的营销上却并没有实行太久，主要运用的企业还是行业中的各种大企业，而中小型企业在大数据营销上才刚刚进行。大数据技术对各个行业的发展都产生了很大的影响，而今天就一起来了解一下，大数据技术架构都有哪些变化。





　　1.从本地数据平台到基于云的数据平台



　　云可能是一种全新的数据架构方法的具颠覆性的推动力，因为它为公司提供了一种快速扩展人工智能工具和功能以获取竞争优势的方法。



　　2.从批处理到实时数据处理



　　实时数据通信和流媒体功能的成本已大大降低，这为其主流使用铺平了道路。这些技术实现了一系列新的业务应用：例如，运输公司可以在出租车到达时向客户提供精确到秒的抵达时间预测;保险公司可以分析来自智能设备的实时行为数据，从而将费率客制化;而且制造商可以根据实时的传感器数据来预测基础设施方面的各种问题。



　　订阅机制等实时流媒体功能使数据消费者(包括数据集市和数据驱动的员工)可以订阅各种“主题”，以便他们可以获取所需交易的持续更新。通用数据湖通常充当此类服务的“大脑”，它保留了所有细粒度的事务。



　　3.从预集成的商业解决方案到模块化的同类佳平台



　　为了扩展应用程序的规模，公司往往需要冲破大型解决方案供应商所提供的遗留数据生态系统的限制。现在，许多公司正朝着高度模块化的数据架构发展，这种架构使用了佳的，经常使用的开源组件，这些组件可以根据需要被新技术替换而不会影响数据架构的其他部分。



　　4.从点对点到脱离数据访问



　　人们可以通过API来揭露数据，这样可以确保直接查看和修改数据的做法是受限且安全的，同时还可以让人们更快地访问常见的数据集。这使得数据可以在团队之间轻松得到重用(reused)，从而加速访问并实现分析团队之间的无缝协作，从而可以更**地开发各种人工智能用例。



　　大数据技术架构都有哪些变化.中琛魔方大数据分析平台(www.zcmorefun.com)表示大数据技术简而言之就是提取大数据价值的技术，是根据特定目标，经过数据收集与存储、数据筛选、算法分析与预测、数据分析结果展示等，为做出正确决策提供依据，其数据级别通常在PB以上。