インターネット+と人工知能の発達に伴い、ビッグデータ市場より多くの燃えるような、ビッグデータ分析の才能より多くの希少な、と今ビッグデータ・アナリティクス市場は各事業ラインに急速に浸透しているので、何がちょうど？何するビッグデータ技術であります技術は大きな潜在的な価値を持っていますか？
Forrester Research社が発表したインデックスによると、ここ10最もホットなビッグデータテクノロジーは、以下のとおりです。
予測分析：成熟したハードウェアおよびソフトウェアのソリューションでは、今、多くの企業は、膨大な量のデータを収集するためにビッグデータ技術を使用して、トレーニングモデル、最適化モデル、および専門的なレベルを向上させるか、リスクを回避するために予測モデルを公開。
NoSQLのデータベース：キー値型を含む非リレーショナルデータベース（Redisの）データベース、文書タイプ（MonogoDB）データベース、パターン（のNeo4j）データベース。
探索および知識発見：構造化データと非構造化に自動情報抽出をサポートし、複数のデータソースからのデータができ洞察。
分析フロー：高スループットのデータソース、集計・分析の複数のリアルタイムの清掃のためのソフトウェアを、
メモリデータ構造：分散ストレージシステム、低レイテンシのアクセスマスデータ及び処理を介して、ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（DRAM）、およびフラッシュSSD。
分散ストレージシステム：分散ストレージは、ストレージノード、データストレージおよび高性能コンピューティング・ネットワークの複数のコピーよりも大きいことを意味します。
データの可視化：可視化データは、（大量のデータとリアルタイムとHadoopのデータを分散リアルタイム近傍を含む）を表示データソースのすべてのタイプを指します。
データ統合：ハイブ、豚、スパーク、MapReduceの、Couchbaseの、HadoopのとMongoDBのアマゾン弾性MRによるソフトウェア統合サービスデータ（EMR）,;
データの前処理：データの統合は、データソースが洗浄され、カットを参照して、データ分析をスピードアップするために、多様なデータを共有します。
データチェック：大規模な、分散型ストレージシステムとデータベースのデータ検証、データ不正除去、削除完了に高周波データセット。
推奨読書の記事