一、大数据的应用技术有哪些
简单说有三大核心技术：拿数据，算数据，卖数据。通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。涉及到的技术很多LogstashSqoopStromZookeeperHadoop等等
二、工业互联网与大数据应用是什么
1工业互联网与大数据应用是指利用物联网、云计算、大数据等技术手段，将工业生产与信息化深度融合，实现对生产、管理、决策等方面的全面智能化改造。2工业互联网的发展需要大数据支撑，而大数据又能通过工业互联网的应用实现更好的价值体现，二者是相互促进、相互依存的关系。同时，工业互联网与大数据应用已经开始重塑传统产业链，提升生产效率和品质，实现行业的数字化、网络化、智能化发展。3工业互联网与大数据应用的广泛普及和深度应用，是中国智能制造和产业升级的重要方向之一，具有巨大的发展潜力和市场前景。
三、大数据的利与弊
大数据时代的到来可以说是社会发展的必然结果，是时代进步的产物，给人们的生活和工作带来了诸多的便利，例如近日频频使用的健康码无疑就是大数据应用案例的典型之一。大数据使我们的生活变得更加高效、精准，但凡事都有两面性，从长远来看，大数据在为生产生活带来便利的同时，也让人不禁担心是否会存在信息安全隐患。
一：大数据的“利”
预测
从古至今，预测能力都是人们所向往的能力之一，而大数据预测则是大数据最核心的应用。当今的大数据预测，就是对现已记录的历史数据进行分析利用，结合数学模型，预测未来从而推断出结果。大数据预测的优势体现在它把一个非常困难的预测问题，转化为一个相对简单的描述问题，而这是传统小数据集根本无法企及的。大数据预测将传统意义上的“预测”拓展成为“现测”。
从得到的结果来看，大数据预测不仅使得到的结论用于处理现实业务更加简单、客观，其结果甚至更有助于帮助决策规划。可以说预测是大数据最典型直观的价值体现。在未来，大数据应用将更深层次地渗透到生活中的方方面面，用于精准预测需求，防患于未然。
相关性
有人可能会问，有了大数据预测，是不是就能高枕无忧了？答案是否定的，能够引导人们做出决策的关键环节其实是在于能在大数据中提炼出“相关性”。谷歌开发的名为“谷歌流感趋势”的工具，通过跟踪搜索关键词频率来判断全美地区的流感情况，当关键词（如温度计、流感症状、肌肉疼痛、胸闷等）搜索率飙升时，工具便会发出预警。
由此可见大数据分析，能够令看似不相干的事物相关性浮出水面。事实往往是复杂的，大数据的相关性并不意味着两个事件具有因果联系，而具有因果联系的两件事从大数据本身来看有时也并不相关。大数据时代，我们无需考虑现象背后的本质，只要发现相关性，就可以加速决策，创造巨大的经济或社会价值。
二：大数据的“弊”
冗杂度高
不可否认，大数据在数据记录、数据异常比较等方面具有很大的优势，比如打击刷单行为，但是，大数据并不是万能的，也存在很多局限性，大数据记录太多数据，不一定都是需要的，有时重要的信息只占很低比例，这就是质量低、利用效率低。一旦只一味迷信大数据而没有认真地去分析和判断，往往把错误地把偶然现象当作规律来处理，这时如果投入分配大量的资源，教训就会接踵而至。
威胁用户隐私
在大数据时代，人们偶然间会有发现自己的隐私受到威胁的经历：互联网服务提供商监视着我们的隐私，购物应用监视着我们的购物习惯，搜索引擎监视着我们的网页浏览习惯，社交软件监视着我们的社会关系，理财产品监视着我们的财富……互联网服务提供商不合规利用数据对我们造成的影响尚可原谅，一旦数据被泄露或非法交易，将造成不可预知的后果。当今泄露事件层出不穷，隐私信息随时有可能流入不法分子之手，有时大数据与用户隐私难以兼顾。
三：大数据带来的机遇
数据信息共享
当前市场上存在的数据，无法做到互联互通，但一些企业可能又需要其他机构的数据，来实现自身业务的优化。在数据互联需求的驱动下，未来将会催化数据连接平台的产品诞生。数据连接平台的发展朝着授权流通、画像流通、去标识化流通的方向发展，由平台连接数据的供需双方，为供需双方提供数据的信息流和资金流。
数据思维企业
未来将会有越来越多的企业需要进行数据的价值挖掘，但由于每个企业都有自身的业务，企业内部的员工重点关注自身业务的发展，对数据价值挖掘的具体方法不会特别了解，因此将会有公司专门提供数据价值挖掘思维的业务。
在大数据时代背景下，针对教育体系和人才培养的新需求和新方向，北方互联融合大数据中心、企业实际应用场景和大数据技术，推出了以应用实践为导向的大数据管理与应用专业建设方案，助力高效培养出实践能力强、创新能力强、具备高度竞争优势的高素质复合型人才。
四、大数据在生活中如何应用
大数据应用已经渗透到生活中的各个领域，例如电商平台通过用户历史购买数据进行个性化推荐，智能家居通过采集家庭数据实现智能化控制，医疗健康通过分析大量病例数据提高诊疗效率，交通出行通过实时监控数据优化路况，金融行业通过风险评估数据提高贷款审批效率等等。大数据应用的发展，不仅提高了生活效率和质量，还探索了更多可能性，为未来的科技发展带来更多的可能性。
五、互联网+大数据的应用领域
一是机器学习、人工智能继续成为大数据智能分析的核心技术，大数据预测和决策支持仍是主要应用。
在学术上，深度分析继续扮演技术主角，推动整个大数据智能的应用。通过像神经网络模型的深度学习，让计算机自动学习产生特征的方法，并将特征学习融入建立模型的过程中，增加设计特征的完备性。深度学习将在图像分类、语音识别、问答系统等应用取得重大突破，并有望得到成功商业应用。
二是数据科学带动多学科融合。
随着社会的数字化程度逐步加深，更为宽泛、更为包容大数据的边界不断完善，使得越来越多的学科在数据层面趋于一致，为类比科学研究创造了条件。“数据科学”的基础研究与成果将源源不断地注入技术研究和应用范畴中。
六、大数据的应用场景有哪些
1大数据的应用场景有很多。2首先，大数据可以应用在市场营销领域。通过分析大量的用户数据，可以了解用户的喜好和购买行为，从而进行精准的营销推广。3其次，大数据可以应用在金融领域。通过对大量的金融数据进行分析，可以帮助银行和金融机构进行风险评估和信用评级，提高金融业务的效率和准确性。4此外，大数据还可以应用在医疗领域。通过分析大量的医疗数据，可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定，提高医疗水平和效率。5另外，大数据还可以应用在交通领域。通过分析大量的交通数据，可以优化交通路线和交通流量，提高交通运输的效率和安全性。6总之，大数据的应用场景非常广泛，可以在各个领域带来更好的决策和效益。