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對大數據這一概念，大部分企業都不會陌生，而對于其中應用到的技術，卻并沒有幾個人了解的到。一方面，很多人用到的軟件都比較簡潔，專業，只需要會操作就可以，比如FineBI商業智能解決方案軟件，它內部所有的技術都不需要操作者了解，只需要了解表面的一些溝通需求即可，也不需要考慮如何建模，這樣能夠節省項目實施過程中的溝通時間，從而為企業帶來更多的收益。

另一方面，很多老板也并不擅長這個，了解也對他們并沒有實際作用，但是對于經常接觸這些軟件的人來說，了解其背后的技術，將會對自己的工作有更好的幫助。那么，大數據背后都用到了哪些技術呢?

一、NoSQL數據庫

在我們生活的環境當中，新技術的出現并不會等太久就被人們所重用，事實上，很多技術在出現一個月之后就會陸續有人開始使用。NoSQL數據庫在廣義上本身也包含很多技術，他們關注關系型數據庫引擎如索引、流媒體以及高訪問網站服務等的限制，同時也關系其他的，而在這些領域當中，NoSQL數據庫的使用頻率最高。

二、HadoopMapReduce

這是一種能夠處理大數據分析所帶來的挑戰的技術，不僅應用頻率高，而且在處理上更有得天獨厚的優勢。就老家，很多企業在使用HadoopMapReduce技術研發的數據平臺時，都認為是最好用的。由此可見，該技術確實能給企業帶來意想不到的好處。

三、內存分析技術

內存最開始出現的時候是昂貴的，但是隨著技術的進步，越來越多的內存開始出現，價格自然也是一降再降。但是性能方面卻并沒有降，反而有上升的趨勢，這也是內存在網絡中倍受歡迎的原因所在。

不僅如此，專業人士還提到，低廉的內存應用在大數據中心，具有實時、高效的優勢，同時也能提升大數據的洞察力，從而為企業提供更好的數據分析和挖掘。

四、集成設備

商業智能以及大數據分析就是在數據倉庫設備出現之后才被激發出來的，這種利用數據倉庫技術提升自身競爭優勢，走在對手前列的方式讓很多企業欣喜。不過，集成設備的功效還有很多，其中能夠提升傳統數據庫系統的作用讓很多企業最為受用，再加上集成設備已經成為企業應對數據挑戰大環境下的重要利器，因此該技術也備受關注。