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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V：
Volume——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。
这方面的例子也非常多，大家在浏览百度网页时，当你关注了几次某个明星的消息，在之后的浏览过程中会集中出现这个明星的消息推送。在逛淘宝时，当你关注某种类型的产品超过一定次数，页面便会集中推送此种产品的相关种类，及周边给用户。
1、数据管理仍然困难
大数据分析有一个相当清晰的想法:找到隐藏在大量数据中的信息模式，训练机器学习模型来发现这些模式，并将这些模型应用到生产中，实现操作自动化。您需要清理数据并在必要时重复它。
然而，将这些数据投入生产比看上去要困难得多。对于初学者来说，从不同的孤岛收集数据可能很困难，因为需要提取、转换和加载(ETL)以及数据库技能。为机器学习练习清理和标记数据也需要大量的时间和金钱，尤其是在使用深度学习技术时。
2、数据孤岛继续激增
这并不难预测。在五年前的Hadoop开发热潮中，人们认为所有数据，包括分析和事务工作负载，都可以合并到一个平台中。
由于种种原因，这个想法从未真正实现。最大的挑战是不同的数据类型有不同的存储需求。关系数据库、图形数据库、时间序列数据库、HDF和对象存储都有各自的优缺点。如果开发人员将他们所有的数据塞入一个适合他们所有数据的数据湖，他们将不能最大化他们的优势。
3、流媒体分析突破之年
组织处理新数据越快，业务增长越好。这是实时或流分析背后的驱动力。但是对组织来说，这样做的挑战一直是非常困难和昂贵的，但是随着组织的分析团队的成熟和技术的改进，这种情况会发生变化。
NewSQL数据库、内存中的数据网格和专用的流分析平台围绕着需要超快处理输入数据的通用功能进行融合，通常使用机器学习模型来自动化决策。
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